WO2004015591A1

WO2004015591A1 - コミュニケーションの促進を図る情報処理装置

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Publication number: WO2004015591A1
Application number: PCT/JP2003/008679
Authority: WO
Inventors: Hiroyuki Kanza
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 2002-08-07
Filing date: 2003-07-08
Publication date: 2004-02-19
Anticipated expiration: 2005-02-07
Also published as: JP2004070710A; AU2003252481A1

Abstract

　情報処理装置は、ユーザＡの関心情報とユーザＢの関心情報とを取得し（Ｓ１，Ｓ３）、それぞれの関心情報を構成する単語を抽出する（Ｓ２，Ｓ４）。そして、抽出されたユーザＡの関心情報を構成する単語と、ユーザＢの関心情報を構成する単語とをシソーラス等の意味概念体系を用いて比較照合し、類似性を計算することで、共通する関心情報を抽出する（Ｓ５）。このことにより、ユーザＡとユーザＢとに共通する関心事項を知ることができ、ユーザ同士のコミュニケーションの促進をよりスムーズに図ることができる。

Description

コミュニケーションの促進を図る情報処理装置技術分野

本発明は、情報処理装置、携帯端末器、情報処理システム、情報処理方法、および情報処理プログラムプロダクトに関し、特に、人と人とのコミュエケーションの促進をよりスムーズに図ることのできる情報処理装置、携帯端末器、情報処理システム、情報処理方法、および情報処理プログラムプロダクトに関する。背景技術

人と人とのコミュ-ケーシヨンの促進をスムーズに図ることを目的とする技術として、特開 2 0 0 1— 2 8 2 8 0 5号公報においてユーザ情報提示装置が開示されている。この技術を用いれば、あるユーザと別のユーザとの間で共有することができる話題内容を提示することができる。

例えば、このユーザ情報提示装置を用いると、. Aさんの関心情報として a， b , cが登録されており、 Bさんの関心情報として c， d， eが登録されている場合、共通の話題として cを提示することで Aさんと Bさんとのコミュニケーションの促進をスムーズに図ることができる。

具体的には、上述のユーザ情報提示装置においては、話題内容と要求内容から抽出した名詞とのマッチングを行ない、各適合ユーザの適合度（例えば一致した名詞の数）を求めると共に、各適合ユーザに関してマッチ（例えば一致）した名詞群を抽出している。

し力しながら、上記のような従来の技術では、関心情報として cが同一のものでなければならない。すなわちキーワードとして同じものでなければ一致せず、共通の関心として抽出することができない。

例えば、ユーザ Aはプロ野球チーム Tに関心があり、ユーザ Bがプロ野球チーム Gに関心がある場合、両者はプロ野^という共通の話題があるにもかかわらず、キーワードとなる名詞群が一致しないためにこれらを共通の話題として抽出することができないという課題がある。本発明は、このような課題を解決するためになされたものであって、あるユーザと:別のユーザとの間で共有することができる話題を適切に抽出することで、人と人とのコミュエケーションの促進をよりスムーズに図ることのできる情報処理装置、携帯端末器、情報処理システム、情報処理方法、および情報処理プロダラムプロダクトを提供することを目的としている。発明の開示

本発明においては、上述の課題を解決するために、第 1のユーザの関心情報と、第 1のユーザとは異なる第 2のユーザの関心情報とを照合する照合部と、照合結果に基づいて、第 1のユーザと第 2のユーザとの関心情報の類似性を求める類似性取得部とを備え、照合部は、意味概念体系を利用して照合を行なうことを特徴とする情報処理装置が提供される。

また、上述の課題を解決するために、上述の情報処理装置を搭載した携帯端末器が提供される。

また、上述の課題を解決するために、サーバと、サーバと通信を行なう携帯端末器とを含む情報処理システムであって、携帯端末器は、ユーザの関心情報を記憶す.る関心記憶部と、サーバに対して関心情報を送信する送信部とを備え、サーバは、携帯端末器より関心情報を取得する取得部と、取得した複数ユーザの関心情報を、意味概念体系を利用して照合する照合部と、意味概念体系を記憶する意味概念体系記憶部とを備える、情報処理システムが提供される。

また、上述の課題を解決するために、第 1のユーザの関心情報と、第 1のユーザとは異なる第 2のユーザの関心情報とを照合する照合ステップと、照合結果に基づいて、第 1のユーザと第 2のユーザとの関心情報の類似性を求める類似性取得ステップとを備え、照合ステップは、意味概念体系を利用して照合を行なうことを特徴とする、情報処理方法が提供される。

また、上述の課題を解決するために、コンピュータに情報処理方法を実行させるための情報処理プログラムプロダクトであって、第 1のユーザの関心情報と、第 1のユーザとは異なる第 2のユーザの関心情報とを照合する照合ステップと、照合結果に基づいて、第 1のユーザと第 2のユーザとの関心情報の類似性を求める類似性取得ステップとをコンピュータに実行させ、照合ステップは、意味概念体系を利用して照合を行なうことを特徴とする、情報処理プログラムプロダクトが提供される。図面の簡単な説明

第 1図は、本実施の形態における情報処理装置の構成を示すブロック図である。第 2図は、本実施の形態における情報処理システムの構成を示すブロック図である。

第, 3図は、本実施の形態の情報処理装置における情報処理動作を示すフローチヤートである。

第 4図および第 6図は、シソーラスを模式化した図である。

第 5図は、関心情報の類似性を求める動作を示すフローチヤ一トである。

第 7図は、概念間意味距離を求める動作を示すフローチャートである。

第 8図は、変形例における情報処理装置の構成を示す図である。

第 9図は、変形例における情報処理装置の他の構成を示す図である。発明を実施するための最良の形態

以下に、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがってそれらについての詳細な説明は繰返さない。図 1は、本実施の形態における情報処理装置の構成を示すブロック図である。図 1を参照して、本実施の形態における情報処理装置は、入力部 1と、制御部 2と、一時メモリ 3と、関心記憶部 4と、送受信部 5と、意味概念体系記憶部 6 と、表示部 7とを含む。

入力部 1は、本装置のユーザからの入力を受付ける。入力部 1は、キーボード、ボタン、マウス、タブレット、マイクなどから構成される。入力部 1から入力された情報は、制御部 2に送られここで処理される。

制御部 2は、入力部 1や関心記憶部 4、送受信部 5からの情報を処理し制御する。制御に関する各種情報は、一時メモリ 3に記憶される。関心記憶部 4は、この装置のユーザの関心情報を記憶する。

送受信部 5は、他の機器から、他のユーザの関心情報を受信する。もしくは、他の機器にこの装置のユーザ Aの関心情報を送信する。

意味概念体系記憶部 6は、言葉間の意味の関連付けを体系的に記憶する。シソ一ラスや類義語辞書がこれに該当する。

表示部 7は、制御部 2から送られてくる情報をユーザに対して表示する。一般には液晶などのディスプレイ等から構成されるが、音声で出力する場合はスピー力等から構成される。

以上が、ユーザ Aが利用する情報処理装置の構成である。上述の情報処理装置は、一般的なパーソナルコンピュータや、携帯端末器である携帯電話、 P D A (Personal Digital Assistants) 等で実現される。そして、本実施の开態においては、ユーザ Aが利用する情報処理装置は、ユーザ Aとは異なるユーザ Bが利用する情報処理装置との間で、関心情報のやりとりを行なう。なお、図 1において、情報処理装置 8は、ユーザ Bが利用する情報処理装置を表わしている。ユーザ Bが利用する情報処理装置 8は、上述の、ユーザ Aが利用する情報処理装置と同様の構成要素を含む。情報の送受信は、送受信部 9によって行なう。

さらに、上述の説明においては、 2つの情報処理装置間で関心情報をやりとりする例を示したが、この情報交換に限定されるものではない。例えば、ユーザ A が利用する情報処理装置と、 1人または複数の人の関心情報を記憶しているサーバ 1 .0とを含む情報処理システムにおいて情報を送受信することにより、ユーザ Aが利用する情報処理装置は、他のユーザの関心情報を取得することもできる。また、サーバ 1 0自体が制御部、一時メモリ、意味概念体系記憶部を備えることにより、ユーザ Aやユーザ Bが利用する情報処理装置を、送受信部と表示部と関心記憶部とからなる構成にすることもできる。その場合の情報処理システムの構成図を、図 2に示す。

図 2を参照して、情報処理システムは、ユーザ Aやユーザ Bが利用する情報処理装置と、サーバとを含む。そして、この場合、上述の如く、ユーザ Aやユーザ Bが利用する情報処理装置は、入力部 2 1と、関心記憶部 2 4と、送受信部 2 5 と、表示部 2 7とを含み、サーバは、制御部 2 2と、一時メモリ 2 3と、意味概念体系記憶部 2 6と送受信部 2 8とを含む。なお、これらの構成要素は、図 1における入力部 1、制御部 2、一時メモリ 3、関心記憶部 4、送受信部 5、意味概念体系記憶部 6、および表示部 7と同じ機能を有するものであるため、ここでの説明を繰返さない。この場合、サーバの制御部 2 2が、ユーザ Aやユーザ Bが利用する情報処理装置の関心記憶部 2 4に記憶されるユーザの関心情報を取得する。なお、図 2に示す構成は、サーバとユーザ端末とに各機能を分離して持たせた情報処理システムの一例を示したものであり、図 2においてサーバに存在する各機能は、ユーザの端末側に存在してもよい。例えば、サーバ自体がさらにユーザの関心情報を記憶する関心記憶部を備えることにより、ユーザ Aやユーザ Bが利用する情報処理装置を、送受信部と表示部とからなる基本的な構成にすることもできる。

なお、以下の説明においては、本実施の形態の情報処理装置が図 1に示す構成であるものとして述べるが、図 2に示す機能であっても同様である。

次に、本実施の形態の情報処理装置における情報処理動作の流れを、図 3のフローチャートで説明する。図 3のフローチャートに示す処理は、ユーザ Aが利用する情報処理装置において実行される処理であって、制御部 2が、記憶装置（図示せず）に記憶されているプログラムを一時メモリ 3等の記憶領域に読出して実行することによって実現される。

図 3を参照して、始めにステップ S 1で、制御部 2は、関心記憶部 4に記憶されているユーザ Aの関心情報を取得し、一時メモリ 3に格納する。ここでは関心情報は、文字で記された情報、すなわち単語により構成される句や文であるとする。

次に、ステップ S 2で、制御部 2は、ステップ S 1において一時メモリ 3に格納したユーザ Aの関心情報を構成している単語を抽出し、それらをさらに一時メモリ 3に格納する。ここでの単語の抽出には形態素解析を用いるものとする。形態素解析については、従来より一般的な解析方法であるため、ここでの説明は行なわない。

次に、ステップ S 3で、制御部 2は、ユーザ Bが利用する情報処理装置 8より、送受信部 5および送受信部 9を介して、ユーザ Bの関心情報を取得し、一時メモリ 3に格納する。

さらに、ステップ S 4で、制御部 2は、ステップ S 3で一時メモリ 3に格納したユーザ Bの関心情報を構成している単語を抽出し、それらをさらに一時メモリ 3に格納する。

そして、ステップ S 5で、制御部 2は、一時メモリ 3に格納されているユーザ

Aの関心情報を構成している単語とユーザ Bの関心情報を構成している単語とを比較照合することで、ユーザ Aとユーザ Bとの関心の類似性がどれくらいあるのかを知ることができる。

以上で、情報処理装置において実行される処理が終了する。

次に、以下に、上述のステップ S 5で実行される、関心の類似度を求める方法について説明する。なお、ここで示す類似度を求める方法は一具体例であり、本発明はこれに限定されるものではない。

本実施の形態においては、類似性を計算するためにシソーラスを用いる。シソ一ラスは、単語を共通の意味概念に従って体系化した辞書である。単語間意味距離をシソーラスの概念間意味距離によって定義することができる。単語間意味距離は 0から 1まで変化する値として表現される。値 0は概念が同じ、値 1は無関係を意味する。単語間意味距離を階層数（n + 1 ) で表わす場合、階層の下から 0， l / n， 2 /n , ■ ■ ■ 1を単語間意味距離として割当てる。

図 4は、シソーラスを模式化した図である。図 4を参照して、ノード 4 1は、単語 WA iに対応するノ一ドを表わし、上位概念 N 4 2は、単語 WA iの上位概念 N ( k , WA i ) ( kはルートからの深さ）を表わす。同様にノード 4 3は、単語 WB jに対応するノ一ドを表わし、上位概念 N 4 4， 4 5は、単語 WB jの上位概念 N ( k， WB j ) を表わす。

この図 4に示す木構造において、単語 WA iと単語 WB j との距離 d ( i， j ) を、単語 WA iと単語 WB j との概念間意味距離とすることにより、近い位置に存在する 2単語の概念間意味距離は小さい値に、遠い位置に存在するものは大きい値になる。

図 5は、上述の概念間意味距離から、ユーザ Aとユーザ Bとの関心情報の類似性を求める動作の流れを示したフロ^"チャートである。なお、図 5のフローチヤ一ドに示す類似性を求める手法は一具体例であって、本発明は本手法に限定されるものではない。図 5のフローチャートに示される処理もまた、ユーザ Aが利用する情報処理装置において実行される。

図 5を参照して、図 3のステップ S 2で抽出したユーザ Aの関心情報を構成する単語の集合を {WA^ WA₂, ■ ■ 'WAJ とする（S 51) 。また同様に、図 3.のステップ S4で抽出したユーザ Bの関心情報を構成する単語の集合を {W Bい WB₂， ■ ■ - WB_n} とする（S 52) 。

、ユーザ Aの関心情報を構成する単語をカウントする変数 iと、ユーザ B の関心情報を構成する単語をカウントする変数 j とを初期化し（S 53， S 5 4) 、単語 WA iと単語 WB j との概念間意味距離を求める（S 55) 。ここでの概念間意味距離の求め方については後述する（図 7)。

ステップ S 55で単語 WA iと単語 WB j との概念間意味距離を求めると、変数 jの値を 1つインクリメントする（S 56) 。インクリメントした変数 jがュ一ザ Bの関心情報を構成する単語の総数 nよりも小さければ（S 57で YES) 、再度ステップ S 55の処理へ戻り、さらに単語 WA iと単語 WB j との概念間意味距離を求める。

上述の処理を変数 jが n以上となるまで繰返し、インクリメントした変数 jが n以上となると（S 57で NO) 、次に、変数 iの値を 1つインクリメントする (S 58) 。インクリメントした変数 iがユーザ Aの関心情報を構成する単語の総数 mよりも小さければ（S 59で YES) 、再度ステップ S 54の処理へ戻り、さらに単語 WA iと単語 WB j との概念間意味距離を求める。

上述の処理を変数 iが m以上となるまで繰返し、インクリメントした変数 iが m以上となると（S 59で NO) 、単語集合間の類似性を計算する（S 60) 。ステップ S 60における類似性の計算式としては、例えば単語 WA iと単語 W B j との概念間意味距離 d ( i , j ) の総和を、単語 WA iと単語 WB j との全ての組合わせ数で割る、以下の式がある。

∑ d ( i， j ) / (mXn)

以上の処理を行なうことにより、情報処理装置において、ユーザ Aとュザ B との関心情報の類似性を求めることができる。次に、ユーザ Aとユーザ Bとの関心情報の照合結果に基づいて、ユーザ Aとュ一ザ Bに共通の関心情報を抽出する方法について述べる。

図 5のフローチャートにおいては、単語 WA iと単語 WB j との概念間意味距離 d ( i， j ) を求めたが、共通の関心情報を抽出する場合には、さらに、単語 WA iと単語 WB j との全ての組合わせの中で最小の概念間意味距離 d ( i， j ) を求め、その 2つの単語に共通する上位概念を求める。その共通の上位概念がユーザ Aとユーザ Bとに共通の関心情報になる。

図 6に示すシソーラスを例に共通の関心情報を抽出する方法について説明する。図 6に示すシソーラス中の A〜Hの各ノードが、以下のとおりであるとする

A：娯楽

B：音楽

C：スポーツ

D：クラシック

E：ロック

F：プロ野球

G：プロ野球チーム T

H :プロ野球チーム G

すなわち、図 6においては、「プロ野球チーム T」（ノード G) と「プロ野球チーム G」（ノード H) との上位概念として「プロ野球」（ノード F ) があり、「プロ野球」（ノード F ) の上位概念として「スポーツ」（ノード C ) があり、

「クラシック」（ノード D ) と「ロック」（ノード E ) の上位概念として「音楽」（ノード B ) があり、「音楽」（ノード B ) と「スポーツ」（ノード C) の上位概念として「娯楽」（ノード A) があるという構成のシソーラスを示している。

ユーザ Aの関心情報として、 WA。=" プロ野球チーム T "、 WA _X =" クラシック" 、ユーザ Bの関心情報として、 WB。=" ロック" が抽出できたと仮定する。このとき、図 5のフローチャートに従って、まず「プロ野球チーム T」と

「ロック」との概念間意味距離 d ( 0， 0 ) を計算し、次に「クラシック」と

「ロック」の概念間意味距離 d ( 1 , 0 ) を計算する。図 6より明らかなように、 d ( 0， 0 ) > d ( 1， 0 ) であるため、最小の概念間意味距離は d ( 1 , 0 ) となる。よって、この場合のユーザ Aとユーザ Bとに共通の関心情報として、「クラシック」と「ロック」との上位概念である「音楽」が抽出できる。

次に、シソーラスにおいて、各ノード間のパスに重みをつけて概念間意味距離を計算する方法について説明する。まずそれに先だって、概念間意味距離算に重みをつける理由について述べる。

概念間意味距離を用いて情報検索を行なう場合、検索語と検索対象に含まれる語との概念間意味距離を計算し、距離が小さいものを検索結果とする。情報検索のような、検索語に意味として近いものを検索対象の中から探出すという用途においては、検索語と検索対象中の語とは非対称の関係である。そのため、純粋に検索語と検索対象中の語との距離に応じて計算すればよい。そこで、この場合には、必ずしもノード間のパスに重付けを行なわなくてもよい。

しかし、複数ユーザの関心情報の中から共通の情報を抽出するという用途においては、検索語と検索対象という関係ではなく、ユーザ Aの関心単語とユーザ B の関心単語という対称関係の中から、最も適切なものを選出すということになる。この場合、ノード間のパスの重みを考慮しなければ、共通の親を持つ子ノード同士はすべて等距離になってしまうことになり、適切な共通関心情報を抽出できないことになってしまう。

具体的に、前の説明と同様、図 6のシソーラスを例に説明する。ユーザ Aの関心情報として、 WA。=" プロ野球チーム T "、 WA ^" クラシック" 、ユーザ Bの関心情報として、 WB。=" ロック" 、 W B ^" プロ野球チーム G" が抽出できたと仮定する。このとき、図 5のフローチャートに従って、まず「プロ野球チーム T」と「ロック」との概念間意味距離 d ( 0， 0 ) を計算し、次に「プロ野球チーム T」と「プロ野球チーム G」との概念間意味距離 d ( 0， 1 ) を計算する。次に「クラシック」と「ロック」との概念間意味距離 d ( 1， 0 ) を計算し、最後に「クラシック」と「プロ野球チーム G」との概念間意味距離 d ( 1， 1 ) を計算する。

概念間意味距離を計算する際にノード間のパスに重みをつけない場合は、図 6 から.明らかな通り、「クラシック」（ノード D) と「ロック」（ノード E ) との概念間意味距離と、「プロ野球チーム T」（ノード G) と「プロ野球チーム GJ

(ノード Η) との概念間意味距離とが同じになってしまう。し力し、感覚的には、後者の概念間意味距離の方が近くであるべきである。そのため、パスに重みを付与して距離感覚の調整を行なうことが望ましい。

そこで、図 6の各ノード Α〜Η間のパスに適切な重みを付与する。具体的には、各ノード Α〜Η間のパスに、それぞれ異なる値を与えることができる。小さな重み（値）を与えると概念間意味距離は小さくなり、大きな重み（値）を与えると概念間意味距離は大きくなる。

ノード Βとノード Dとの間のパスの重みを w (Β , D) と表わすとすれば、上述の具体例において、 _w ( B， D) > w ( F , G) を満たす値を与えておくことにより、「クラシック」（ノード D) と「ロック」（ノード E) との概念間意味距離よりも、「プロ野球チーム T」（ノード G) と「プロ野球チーム G」（ノード H) との概念間意味距離の方を小さく設定することができる。

—般に上位概念と下位概念とを比べた場合、下位概念間の重みを小さく設定しておくことで、適切な関心情報を求めることができる。すなわち、ルートからの深さが pであるノードとルートからの深さが qであるノードとを比べた場合、 p > qであれば

w (Np, Np+1) < w (Nq, Nq+1)

を満たすようにパスの重みを設定しておくのがよい。

次に、図 7のフローチャートに従って、単語 WA iと単語 WB j との概念間意味距離を計算する方法について述べる。ここでは、上述に示した具体例に沿って、図 6におけるノード D (クラシック）を単語 WA i、ノード G (プロ野球チーム T) を単語 WB j として説明する。

図 7を参照して、まず、単語 WA iがシソーラスのどの位置に表わされるかを求め、シソーラスのルートからの深さを r ( i ) 値として代入する（S 7 1 ) 。同様に、単語 WB jのルートからの深さを求め、 r ( j ) の値として代入する ( S .7 2 ) 。図 6に示される具体例では、「クラシック」（ノード D) のルートからの深さ r ( i ) は 2、「プロ野球チーム T」（ノード G) のルートからの深さ r ( j ) は 3になる。

次に、 r (i) と _r (j ) との値を比較し（S 73) 、大小関係によって異なる処理を行なう。なお、以降の処理は、ルートからの深さの大小関係によって異なるものの、本質的には同じ処理である。そのため、ここでは、 r ( i) の値が r ( j ) よりも小さい場合（S 73で YES) を例に説明する。

この場合、ルートからの距離が小さい r (i) の値をルートからの深さを表わす変数である変数 kに代入する（S 74) 。そして、距離が大きい方の単語 WB jの、深さ kの上位概念ノードを N (k， WB j ) とする（S 75) 。図 6に示される具体例では、「プロ野球チーム T」（ノード G) の、深さ 2の上位概念ノードである「プロ野球」（ノード F) が上位概念ノード N (k， WB j ) に相当する。

次に、上位概念ノード N (k, WB j ) と単語 WB j との概念間意味距離を求め、これを d (j ) に代入する（S 76) 。この値は、「プロ野球チーム T」 (ノード G) と「プロ野球」（ノード F) との概念間意味距離を表わす。

次に、単語 WA iの上位概念ノードを N (k, WA i ) とし（S 77) 、上位概念ノード N (k, WA i) と単語 WA iとの概念間意味距離 d (i) を初期化する（S 78) 。

これは、比較する 2つの単語 WA iと単語 WB j との上位概念の深さをそろえたことになる。図 6に示される具体例では、単語 WA iと単語 WB j との上位概念の深さが 2にそろっており、単語 WA iの上位概念ノード N (2， WA i) カ「クラシック」（ノード D) 、単語 WB jの上位概念ノード N (2， WB j ) が「プロ野球」（ノード F) に相当している。

次に、これら 2つの上位概念ノード N (k， WA i) と N (k， WB j ) とが一致するかどうかを判断する（S 84) 。

一致すれば（S 84で YES) 、ここまで計算した上位概念ノード N ( k， W

A i) と単語 WA iとの概念間意味距離 d (i) と、上位概念ノード N (k， W B j ) と単語 WB j との概念間意味距離 d (j ) との和を、単語 WA iと単語 W B j との概念間意味距離とし（S 88) 、処理を終了する。

具体例のように、上位概念ノード (2, WA i) 力 S 「クラシック」、 N (2， WB j ) 力 S 「プロ野球」となり、 2つの上位概念ノードが一致しない場合には (S 84で NO) 、単語 WA iの上位概念ノード N (k, WA i ) と、さらに 1 つ上の上位概念ノード N (k— 1， WA i) との概念間意味距離を計算する。そしてその値を、上位概念ノード N (k， WA i) と単語 WA iとの概念間意味距離 d (i) に加えた値を、新しい概念間意味距離 d (i) の値とする（S 85) 。同様に単語 WB jの上位概念ノード N ( , WB j ) と、さらに 1つ上の上位概念ノード N (k— l、 WB j ) との概念間意味距離を計算し、その値を、上位概念ノド N (k， WB j ) と単語 WB j との概念間意味距離 d ( j ) に加えた値を、新しい概念間意味距離 d ( j ) の値とする（S 86) 。

そして、 kの値を 1つデクリメントして、再び 2つの上位概念ノード N (k,

WA i ) と N (k， WB j ) とが一致するかどうかを判断する（S 84) 。この場合、上述の具体例では、「クラシック」（ノード D) の上位概念は「音楽」 (ノード B) 、「プロ野球」（ノード F) の上位概念は「スポーツ」（ノード C) である。それぞれのノードが上位概念ノード N (k, WA i) と N (k， W B j ) とにセットされるが、両者は一致しないため、再度ステップ S 85〜S 8 7の処理を行なう。

さらに処理を繰返した時点で、「音楽」（ノード B) の上位概念は「娯楽」 (ノード A) 、「スポーツ」（ノード C) の上位概念は「娯楽」（ノード A) となり両者は一致する。そこで、ステップ S 88において、これまで累積した、上位概念ノード Nと単語 WA iとの概念間意味距離 d (i) と、上位概念ノ一ド N と単語 WB j との概念間意味距離 d ( j ) との値力ら、単語 WA iと単語 WB j との概念間意味距離を求めて処理を終了する。

以上の処理を行なうことにより、情報処理装置において、 2つの単語 WA iと単語 WB j との概念間意味距離を計算することができる。

このように、本実施の形態における情報処理装置は、ユーザ Aの関心情報と、ユーザ Aとは異なるユーザ Bの関心情報とを使用して、関心情報同士を照合する手段と、照合結果に基づいてユーザ Aとユーザ Bとの関心情報の類似性を求める手段とを備える。さらに、本実施の形態における情報処理装置は、意味概念体系を利用して照合を行なう手段を備えることにより、キーワードが一致しなくても概念が近ければ類似性が高いと判断することが可能になる。例えば、ユーザ Aは「プロ野球チーム T」に関心があり、ユーザ Βは「プロ野球チーム G」に関心がある場合、両者の関心の類似性は高いと判断することが可能になる。このことにより、名刺交換感覚でお互いの関心情報を電子的に交換することで、共通の関心事項を知ることができる。このため、ユーザ同士のコミュニケーションの促進をよりスムーズに図ることができる。

また、本実施の形態における情報処理装置は、ユーザ Aの関心情報と、ユーザ Aとは異なるユーザ Bの関心情報とを使用して、意味概念体系を用いて関心情報同士を照合する手段と、照合結果に基づいてユーザ Aとユーザ Bとの関心情報の類似性を求める手段とを備える。さらに、本実施の形態における情報処理装置は、ユーザ Aとユーザ Bとに共通の関心情報を抽出する手段を備えることにより、ュ一ザ Aとユーザ Bとの両者が共に関心を持っている内容が何であるかを知ることができる。例えば、ユーザ A、ユーザ B共にプロ野球に関心があり、それが各々の関心情報に記録されている場合、両者の共通の関心事項として「プロ野球」であることを見つけ出すことが可能になる。このことによってもまた、名刺交換感覚でお互いの関心情報を電子的に交換することで、共通の関心事項を知ることができる。このため、ユーザ同士のコミュュケーシヨンの促進をよりスムーズに図ることができる。

また、本実施の形態における情報処理装置は、ユーザ Aの関心情報と、ユーザ Aとは異なるユーザ Bの関心情報とを使用して、意味概念体系を用いて関心情報同士を照合する手段と、照合結果に基づいてユーザ Aとユーザ Bとの関心情報の類似性を求める手段と、ユーザ Aとユーザ Bとに共通の関心情報を抽出する手段を備える。さらに、本実施の形態における情報処理装置は、意味概念体系としてシソーラスを用い、ユーザ Aの関心情報とユーザ Bの関心情報との概念間意味距離を計算する。このことにより、両者に共通の関心情報を求めることができる。そのため、共通の関心事項を知ることができ、ユーザ同士のコミュュケーシヨンの促進をよりスムーズに図ることができる。

また、本実施の形態における情報処理装置がシソーラスを用いることにより、例えば単語「プロ野球チーム T」と単語「プロ野球チーム G」との概念間意味距離や、共通の上位概念が「プロ野球」であることを見つけることが可能になる。さらに、本実施の形態における情報処理装置は、ユーザ Aの関心情報と、ユーザ Aとは異なるユーザ Bの関心情報とを使用して、シソーラスを用いて関心情報同士を照合する手段と、照合結果に基づいてユーザ Aとユーザ Bとの関心情報の類似性を求める手段を備える。さらに、本実施の形態における情報処理装置は、シソーラスにおける各ノード間のパスに重みをつけて概念間意味距離を計算する。このように、各ノード間のパスに重みをつけることにより、概念の上位レベルでの概念間意味距離と下位レベルのそれとに差をつけることができ、より正確な概念間意味距離の判断が可能になる。例えば、「娯楽」という概念があり、その下位概念に「音楽」と「スポーツ」とがあり、「音楽」の下位概念に「ロック」と「クラシック」、「スポーツ」の下位概念に「サッカー」と「プロ野球」、さらに「プロ野球 J の下位概念に「プロ野球チーム T」と「プロ野球チーム G」とがある場合を考える。これらの概念を結ぶパスに重みがない場合、「ロック」と「クラシック」との概念間意味距離と、「プロ野球チーム T」と「プロ野球チーム。」との概念間意味距離とは同じになるが、後者の方が近くなる方が望ましい。このことによって、ユーザ Αが「ロック」と「プロ野球チーム T」とに関心があり、ユーザ Βが「クラシック」と「プロ野球チーム G」とに関心がある場合に、共通の話題として「音楽」ではなく「プロ野球」を提示することができる。すなわち、重付けにより、より正確関心情報の提供を行なうことができる。そのため、より共通する関心事項を知ることができ、ユーザ同士のコミュニケーションの促進をよりスムーズに図ることができる。

以上、ユーザ Aとユーザ Bとの 2人のユーザから共通の情報を取得する手法について述べたが、この手法を繰返して適用することにより、 3人以上の利用者に共通する関心事項を取得することも可能である。

[変形例]

なお、変形例として、ユーザの関心情報として、ユーザの操作履歴を用いる場合について述べる。図 8に、変形例における情報処理装置であって、ュザ Aが利用する情報処理装置の構成図を示す。

変形例における情報処理装置もまた、入力部 8 1、制御部 8 2、一時メモリ 8 3、関心記憶部 8 4、送受信部 8 5、意味概念体系記憶部 8 6、および表示部 8 7を含む。これらは、図 1に示される情報処理装置の構成要素と同じであるため、ここでの説明は繰返さない。

さらに、変形例における情報処理装置は、操作履歴記憶部 8 8を含む。操作履歴記憶部 8 8は、当該情報処理装置の操作履歴情報を記憶する。すなわち、本実施の形態における情報処理装置が、携帯電話や P D A、 P C (パーソナルコンビユータ）等である場合あるいはそれらに含まれる場合、操作履歴記憶部 8 8が当該装置における操作履歴情報を記憶する。そのために、当該情報処理装置では、そこからユーザ Aの関心情報を抽出することができる。

例えば、 W e bブラウザにおいてプロ野球チーム Tのホームページに頻繁にァクセスするユーザ Aは、プロ野球チーム Tに関心があると判断することができる。この場合、アクセスしたホームページと「プロ野球チーム T」という文字列との関連付けは、ホームページのタイトル欄やホームページ本体の文字列情報から抽出することで実現できる。

また、音楽配信でロックのジャンルに属する音楽をよくダウンロードするユーザ Αは、ロックに関心があると判断することができる。

このようにして、変形例における情報処理装置では、当該機器を利用しているユーザの関心情報を操作履歴情報から得ることができる。

また、ユーザ Aの関心情報は、上述の処理を実行するユーザ Aが利用する情報処理装置以外の、他の機器の操作履歴から得ることもできる。その場合について、図 9に構成図を示す。

図.9を参照して、機器 Aは、入力部 9 1、制御部 9 2、一時メモリ 9 3、関心記憶部 9 4、送受信部 9 5、意味概念体系記憶部 9 6、表示部 9 7、および操作履歴記憶部 9 8を含む。これらは、図 8に示される情報処理装置の備える構成要素と同じものであるため、ここでの説明は繰返さない。

さちに、機器 Aは、操作履歴取得部 9 9を含む。操作履歴取得部 9 9は、送受信部 9 5を用いて他の機器 B 1 0 0に記憶されている操作履歴情報を取得する。例えば、図 9において機器 Aが P Cであって、この P Cを利用しているユーザ 1 さらに W e bブラウザ機能を有する機器 Bである携帯電話を所有している場合について考える。機器 B (携帯電話）は、当該携帯電話からユーザがアクセスしたホームページを記憶する。そして、機器 A ( P C) は、機器 B (携帯電話）よりその情報を取得し、当該ユーザの関心情報として記録する。

機器 Bが記憶している情報を機器 Aが取得する方法としては、通信ケーブルを介する方法やメモリカードのような記録媒体を用いる方法、あるいは赤外線通信や B 1 u e t o o t h (R) 、無線 L AN、電子メールなどを利用する方法などがある。

他の例では、図 9において機器 Aが携帯電話であって、この携帯電話を利用しているユーザが、さらに E P G (Electronic Program Guide) 機能を有する機器 Bであるテレビを所有している場合について考える。機器 B (テレビ）は、ユーザが当該テレビで視聴した番組名や出演者といった視聴履歴を記憶する。そして、機器 A (携帯電話）は、機器 B (テレビ）よりその情報を取得し、当該ユーザの関心情報として記録する。

このように、本実施の形態の機器が、他の機器の操作履歴情報を取得する仕組みを備えることにより、そのユーザの利用する様々な機器の操作履歴情報からュ一ザの関心情報を得ることが可能になる。

ところで、上記実施の形態における制御部 2， 2 2， 8 2 , 9 2、意味概念体系記憶部 6， 2 6 , 8 6， 9 6における機能は、プログラム記録媒体に記録された情報処理プログラムによって実現される。そこで、このような情報処理プログラムを、コンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。

上記各実施の形態における上記プログラム記録媒体は、 R OM (Read Only Memory) でなるプログラムメディアである。あるいは、外部補助記憶装置に装着され読出されるプログラムメディアであってもよい。なお、いずれの場合においても、上記プログラムメディアから情報処理プログラムを読出すプログラム読出手段は、上記プログラムメディアに直接アクセスして読出す構成を有してもよいし、 R AM (Random Access Memory) に設けられたプログラム記憶エリアにロードし、上記プログラム記憶エリアにアクセスして読出す構成を有してもよい。なお、上記プログラムメディアから上記 R AMのプロダラム記憶ェリアにロードするためのロードプログラムは、予め本体装置に格納されているものとする。ここで、上記プログラムメディアとは、本体側と分離可能に構成され、磁気テープゃカセットテープ等のテープ系、フレキシブノレディスク、ハードディスク等の磁気ディスクや C D _ R〇M (Compact Disc-Read Only Memory) ， M O (Magnet Optical disk：光磁気）ディスク、 MD (ミエディスク）、 D V D (Digital Video Disc：ディジタル多用途ディスク）等の光ディスクのディスク系、 I C (集積回路）カードや光カード等のカード系、マスク R OM、 E P R O M (Erasable Programmable Read Only Memory：紫外線消去型 R OM) (R) 、 E E P R OM (Electrionically Erasable Programmable Read Only Memory：電気的消去型 R OM) (R) 、フラッシュ R OM等の半導体メモリ系を含めた、固定的にプログラムを坦持する媒体である。

また、上記実施の形態における情報処理装置は、モデム、 L ANカード等を備えてインターネットを含む通信ネットワークと接続可能な構成を有している場合は、上記プログラムメディアは、通信ネットワークからのダウンロード等によつて流動的にプログラムを坦持する媒体であっても差し支えない。なお、その場合における上記通信ネットワークからダウンロードするためのダウンロードプログラムは、予め本体装置に格納されているものとする。あるいは、別の記録媒体からインストーノレされるものとする。

なお、上記記録媒体に記録されるものはプログラムのみに限定されるものではなく、データも記録することができる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であつて制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。産業上の利用可能性

以上のように、この発明によれば、あるユーザと別のユーザとの間で共有することができる話題を適切に抽出することができるため、人と人とのコミュュケーションの促進をよりスムーズに図ることに有利に適用することができる。

Claims

請求の範囲

1 . 第 1のユーザの関心情報と、前記第 1のユーザとは異なる第 2のユーザの関心情報とを照合する照合部（2 ) と、

前記照合結果に基づいて、前記第 1のユーザと前記第 2のユーザとの関心情報の類似性を求める類似性取得部 ( 2 ) とを備え、

前記照合部（2 ) は、意味概念体系を利用して照合を行なうことを特徴とする、情報処理装置。

2 . 前記照合結果に基づいて、前記第 1のユーザと前記第 2のユーザとに共通の

10 関心情報を抽出する抽出部（2 ) をさらに備える、請求の範囲第 1項に記載の情

3 . 前記抽出部（2 ) は、前記意味概念体系としてシソーラスを用いて前記第 1 のユーザの関心情報と前記第 2のユーザの関心情報との概念間意味距離を計算することにより、前記第 1のユーザと前記第 2のユーザとに共通の関心情報を抽出

15 することを特徴とする、請求の範囲第 2項に記載の情報処理装置。

4 . 前記抽出部（2 ) は、前記シソーラスにおける各ノード間のパスに重みをつけて前記概念間意味距離を計算することを特徴とする、請求の範囲第 3項に記載の情報処理装置。

5 . 前記抽出部（2 ) は、前記シソーラスにおいてルートからの距離が大きいノ

20. 一ド間のパスほど、前記ノード間のパスの重みを小さくすることを特徴とする、請求の範囲第 4項に記載の情報処理装置。

6 . 前記ユーザの関心情報として、前記ユーザの操作履歴情報を用いることを特徴とする、請求の範囲第 1項に記載の情報処理装置。

7 . 他の機器から情報を取得する取得部 ( 5 ) をさらに備え、

25 前記ユーザの関心情報として、前記他の機器から取得した前記ユーザの操作履歴情報を用いることを特徴とする、請求の範囲第 6項に記載の情報処理装置。

8 . 請求の範囲第 1項に記載の情報処理装置を搭載したことを特徴とする、携帯端未 ¾。

9 . サーバと、前記サーバと通信を行なう携帯端末器とを含む情報処理システムであ.つて、

前記携帯端末器は、

ユーザの関心情報を記憶する関心記憶部（24) と、

前記サーバに対して前記関心情報を送信する送信部（25) とを備え、前記サーバは、

前記携帯端末器より前記関心情報を取得する取得部（28) と、

前記取得した棰数ユーザの関心情報を、意味概念体系を利用して照合する照合部（22) と、

前記意味概念体系を記憶する意味概念体系記憶部（26) とを備える、情報処理システム。

10. 第 1のユーザの関心情報と、前記第 1のユーザとは異なる第 2のユーザの関心情報とを照合する照合ステツプ（ S 5 ) と、

前記照合結果に基づいて、前記第 1のユーザと前記第 2のユーザとの関心情報の類似性を求める類似性取得ステップ（S 5) とを備え、

前記照合ステップ（S 5) は、意味概念体系を利用して照合を行なうことを特徴とする、情報処理方法。

11. コンピュータに情報処理方法を実行させるための情報処理プログラムプロダクトであって、

第 1のユーザの関心情報と、前記第 1のユーザとは異なる第 2のユーザの関心情報とを照合する照合ステップ（S 5) と、

前記照合結果に基づいて、前記第 1のユーザと前記第 2のユーザとの関心情報の類似性を求める類似性取得ステップ（S 5) とを前記コンピュータに実行させ、前記照合ステップ（S 5) は、意味概念体系を利用して照合を行なうことを特徴とする、情報処理プログラムプロダクト。