WO2004086258A1 - 生活情報支援システム - Google Patents

生活情報支援システム Download PDF

Info

Publication number
WO2004086258A1
WO2004086258A1 PCT/JP2004/004004 JP2004004004W WO2004086258A1 WO 2004086258 A1 WO2004086258 A1 WO 2004086258A1 JP 2004004004 W JP2004004004 W JP 2004004004W WO 2004086258 A1 WO2004086258 A1 WO 2004086258A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
information
search
input
data
life
Prior art date
Application number
PCT/JP2004/004004
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Koiti Hasida
Nobuyori KAWAGUCHI
Yutaka Matsuo
Noriaki Izumi
Original Assignee
Japan Science And Technology Agency
National Institute Of Advanced Industrial Science And Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Japan Science And Technology Agency, National Institute Of Advanced Industrial Science And Technology filed Critical Japan Science And Technology Agency
Priority to JP2005504074A priority Critical patent/JP4385087B2/ja
Publication of WO2004086258A1 publication Critical patent/WO2004086258A1/ja

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/3331—Query processing
    • G06F16/334—Query execution
    • G06F16/3344—Query execution using natural language analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/36—Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri
    • G06F16/374—Thesaurus

Definitions

  • the invention of this application relates to a living information support system. More specifically, the invention of this application relates to a living information support system that enables very weak information users as well as information strong people to search and acquire their desired electronic information very easily.
  • keywords and identification numbers corresponding to keywords are combined using logical expressions such as AND conditions and 0R conditions as search queries, and are performed by string matching and statistical processing. It was a search.
  • logical expressions such as AND conditions and 0R conditions as search queries
  • string matching and statistical processing It was a search.
  • terms that characterize each are obtained by statistical methods, and those terms are presented as candidate words to be added to the search request. Therefore, methods such as letting the user choose were used. For example, see the following document.
  • keywords and the like used in information retrieval are based on the user's tastes and ideas, by accumulating and analyzing the information, the user's behavior in the virtual society consisting of electronic information and the real world It will be possible to extract market trends by comparing the behavior of other users. .
  • the invention of this application makes it possible for even an information weak person to search for and obtain the necessary living information very easily and realize excellent information support.
  • the task is to provide a living information support system. Disclosure of the invention
  • the invention of this application provides a living information support system having the following configuration to solve the above problems.
  • An information communication device that can access a life-related information database
  • An information search support device that supports the search process of life-related information in a life-related information database using an information communication device
  • Classification database that stores (18) classifications of life-related information, including labeled nodes and links between nodes, and (2) Similarity between nodes labels Has a thesaurus that stores a thesaurus T that defines the degree of degree.
  • the processing unit displays the 18 types of life-related information indexes on a display unit, receives a selection input for the displayed 18 types of life-related information indexes from an input unit, and outputs labeled nodes and nodes.
  • the input of the search query Q including the information about the link between the two is received from the input unit, and the solution candidate set F sent from the information search support device is displayed on the display unit, and the displayed solution candidate set Accepts input information on whether the element of F corresponds to the solution from the input section, and inputs input information on deletion, addition, or modification of the subset R of the thesaurus T and / or the search query Q It is built to accept from.
  • the processing unit selects one of the 18 classification databases according to the selected and inputted life-related information index sent from the information communication device, and the input link sent from the information communication device.
  • the similarity between the labels defined by the subset R of the thesauruses is referred to by referring to the Schizolas database and the selected 18 classification database, and the input search query Q
  • a solution candidate set F is obtained as a search result of the 18 classification database according to the above, and elements that do not correspond to a solution are deleted from the obtained solution candidate set F according to the input information sent from the information communication device.
  • An information communication device that can access a life-related information database via an information communication network
  • Stores the index, search query Q, and input information input by the information communication device stores search results obtained by the information search support device, and stores multimedia data separately input from outside. It is built to do so.
  • the processing unit is constructed to perform information analysis based on at least two of the index, search query Q, input information, search results, and multimedia data stored in the analysis information database. ing.
  • 18 types of life-related information indexes include “shopping”, “meal”, “clothes”, “house”, “health”, “medical care”, “nursing care”, “childcare”, and “work”. , “Education”, “Leisure”, “Insurance”, “Finance”, “Company”, “Public”, “Government”, “Consultation”, “Emergency”.
  • the 18 categories of life-related information represented by indexes are shopping information, overnight, meal information, costume information, housing information, health information, medical information, care information, childcare information, and work.
  • Information data, education information data, leisure information data, insurance information data, financial information data, company information data, public information data, administrative information data, consultation information data, and emergency information data can be considered. .
  • the invention of this application is based on the viewpoint of “quality over quantity” from the viewpoint of the information weak, and in particular, it is extremely easy to decipher only information related to the life of information users even if the information is weak.
  • 18 types are provided by 8 kinds of indexes.
  • the index here is preferably an easy-to-decipher and simple expression that enables the classification that is accurately expressed for each theme while covering all the life-related information in a concise manner.
  • Such an expression classification can be realized by an 18-type index consisting of two characters or one word as shown in the above. Therefore, all the life-related information is simply and accurately classified according to the above 18 themes, and the information user can grasp the theme of the life-related information of interest by simultaneously viewing the index group. And just select it to get the information you need. Can be easily obtained.
  • FIG. 1 is a functional block diagram for explaining the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram for describing one embodiment.
  • FIG. 3 is a schematic external view showing an example of the information communication device IB for the information user in the first embodiment.
  • FIG. 4 is a functional block diagram for explaining the second embodiment.
  • FIG. 5 is a schematic external view showing an example of an information communication device IB for an information user according to the second embodiment.
  • FIG. 6 is a functional block diagram for explaining the third and fourth embodiments.
  • FIG. 7 is a schematic external view showing an example of the information communication device IB for the information user in the third and fourth embodiments.
  • FIG. 8 is a diagram for describing one embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a node, a link, and a search question Q in the fifth embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the thesaurus expansion of each label included in the search question Q in the fifth embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram for describing a solution candidate and a candidate complement F for a search question Q in the fifth embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram for describing a life-related information database IA according to the fifth embodiment.
  • FIG. 13 is a system configuration diagram of the information search support device IE in the fifth embodiment.
  • FIG. 14 is a flowchart of the semantic structure search processing after the index search in the fifth embodiment.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a display screen on the information communication device IB for an information user according to the fifth embodiment.
  • FIG. 16 is a diagram for explaining the seventh embodiment.
  • FIG. 17 is a diagram for explaining the eighth embodiment.
  • FIGS. 18 (a) to 18 (f) are diagrams each showing an example of a subgraph according to the eighth embodiment.
  • FIGS. 19 (a) and (b) are diagrams each showing an example of a graph in the eighth embodiment.
  • FIG. 20 is a diagram for describing the ninth embodiment.
  • FIG. 21 is a diagram for describing the tenth embodiment.
  • FIGS. 1 and 2 are diagrams for explaining an embodiment of the invention of this application.
  • the life-related information database IA further selects the index data specified by the signal from any of the index storage units Idxl to Idxl8 based on the index specification signal transmitted from the information communication device IB described below.
  • a selection unit A2 is provided.
  • an information communication device IB used by an information user can access the lifestyle-related information database IA via an information communication network ID (whether wired or wireless).
  • the information communication device IB uses the index data 1-18 stored in the index storage units Idxl-Idxl8 of the life-related information database IA as "shopping",
  • the display unit B 1 and the input unit B 2 are connected to a main storage unit (not shown) by a bus (not shown), and the program stored in the main storage unit is It also has a processing unit (CPU) B3 that executes various processes such as the display process and input accepting process according to the command. For example, at the time of selection input by the input unit B2, an index for designating the selected index is provided. It also performs processing to issue the designated signal.
  • CPU processing unit
  • the information communication device IB and the life-related information database IA can perform two-way data communication, and the life-related information database IA has a transmission / reception unit A3 for that purpose, which is not shown.
  • the information communication device IB is also provided with a similar transmission / reception unit.
  • FIG. 3 is a schematic view showing an example of an information communication device IB in the form of an electronic telephone, which is used for designating a display as a display unit B1 and a life-related information index displayed on the display.
  • Various input keys are provided as an input section B2.
  • the processing unit B3, the main storage unit, and the transmission / reception unit as described above are also provided.
  • an index storage unit Idxl from the life-related information database IA is used.
  • -Index data 1-18 stored in Idxl8 are sent to the information and communication device IB, and are displayed on the display as "shopping", “meal”, “clothes", “house”, “health”, “medical”, “Care”, “Child care”, “Work”, “educationion”, “Leisure”, “Insurance”, “Finance”, “Company”, “Public”, “Government”, “Consultation”, “Emergency” Is done.
  • an index designation signal indicating the designated index data is transmitted to the life-related information database IA.
  • the index selection unit A1 selects an index storage unit Idx storing the corresponding index data according to the received index designation signal, and the database selection unit A2 selects the selected index storage unit.
  • the index storage unit that stores the life-related information data belonging to the index data of Idx.
  • the 18-class database ⁇ associated with Idx is selected.
  • the relationship between the index storage unit Idxl to Idxl8 and the 18-class data overnight ⁇ to ⁇ 8 is, for example, the index storage unit Idxl having the “shopping” index data and the 18-class database ⁇ 1 having the “shopping” information data.
  • the ⁇ shopping '' information data itself is provided with ⁇ shopping '' index data, for example, as a header or tag.
  • the “shopping” information data is automatically selected by specifying the “shopping” index data.
  • the life-related information data of the selected 18-class database ⁇ is transmitted to the information communication device I and displayed on the display.
  • the life-related information data stored in the life-related information database I ⁇ can be rewritten and updated at any time by the information provider that provides the information content.
  • the information communication device IC used by the information provider can access the life-related information database IA via the information network ID. ing.
  • the information communication device IC naturally includes a transmission / reception unit (not shown) for performing bidirectional data communication with the life-related information database IA via the information communication network ID. It is possible to transmit life-related information data to the information database IA's 18-classification database Inil to Infl8 at any time.
  • a processing unit C3 that executes each of these processes is provided, and the life-related information data to be transmitted is displayed on the screen.
  • a display unit C1 for displaying and an input unit C2 for input are also provided.
  • the life-related information database I ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ also includes a transmitting / receiving unit A4 for two-way data communication.
  • the life-related information database IA stores the life-related information data received from the information communication device IC in 18 classification databases ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ 1 to ⁇ 8. Regarding the storage function at this time, for example, index data is added in advance as a header or a tag to the life-related information data in the information communication device IC, and an appropriate value is set in the life-related information database I according to the index data.
  • Classification database ⁇ is automatically selected, or keywords corresponding to each index data (for example, “shopping” for index data in the lifestyle-related information database I ⁇ ) have been sent with the keyword “shopping” It is possible to adopt a configuration in which an automatic search is performed from the life-related information data and stored in the corresponding 18-class data base ⁇ according to the searched keyword.
  • the information provider inputs and specifies which 18-class data to be stored in the information communication device IC in the data base ⁇ using the input unit C2, and the specified 18-class data is input. It is also possible to construct a system to directly send life-related information data to ⁇ .
  • the information provider can update the latest life-related information data It can be transmitted to the Base IA at any time, and the information user can easily obtain the latest life-related information data as described above.
  • the above selection processing is performed by the selection units A1, A2 of the information search support device IE. It can be said that the data transmission / reception is performed via the transmission / reception unit A3 of the information search support device IE.
  • the Life-related Information Database is categorized by index data 1 to 18 that express 18 life-related keywords. Then, the life-related information data may be further subdivided.
  • Table 1 below shows an example of the second index data belonging to the first index data 1 to 18.
  • a “product” to n “inquiry” are provided for 1 “shopping”, and life-related information data related to them is classified into 18 categories for each la, 11) Stored in the database Inf la, lb- "In. The same applies to other index pairs.
  • the secondary index data in Table 1 shows “shopping”, “meal”, “clothes”, “house”, “health”, “medical”, “nursing care”, “childcare”, “work”, “education”. , “Leisure”, “Insurance”, “Financial”, “Company”, “Public”, “Administrative”, “Consultation”, “Urgent” It is an accurate representation, and by doing so, as well as the primary index data, by simultaneously viewing these secondary index groups, it is possible to accurately grasp the subdivided themes, and the primary search Then, secondary search can be easily performed.
  • the life-related information database IA further stores the information from any of the primary index storage units Idxl to Idxl8 based on a primary index designation signal that designates one of the primary indexes 1 to 18.
  • the primary index selector A 11 for selecting the primary index data 1 to 18 specified by the signal and the primary index data selected by the primary index selector A 11 Based on the secondary index designation signal designating the secondary index data from the secondary index data to which it belongs, the secondary index data specified by the signal is stored in the secondary index storage unit Idxla, lb ''-, Idx2a, 2b---, Idx3a, 3b--- ⁇ Idxl8a, 18 ⁇ Selected by the secondary index selector A 1 2 and the secondary index selector A 12
  • the information retrieval support devices IE Therefore, in the present embodiment, it can be said that a part of the function of the information search support device IE and the life related information database IA are integrated and constructed.
  • the display as the display unit B1 is the first index storage unit Idxl to Idxl8 of the life-related information database IA.
  • the primary indexes 1 to 18 are displayed in the upper row, and the designated primary index (in the figure, “shopping” is specified as an example,
  • the secondary index data belonging to the other index is displayed at the bottom, and if the primary index is changed, the display of the secondary index at the bottom also changes.
  • the processing unit B3 issues a primary index designation signal indicating the primary index data selected and input from the displayed primary index group, and Is transmitted to the life-related information database IA, and the life-related information database IA uses the primary index selection unit A11 based on the received primary index designation signal to generate the first-second index data designated by the signal.
  • the selected and subsequently selected primary index data The secondary index data belonging to the evening is stored in the secondary index storage unit.
  • the secondary index data designated by the secondary index designating signal is stored in a plurality of secondary index storage units belonging to the primary index storage unit selected earlier (for example, the primary index storage unit Idxl If selected, the secondary index storage is selected from Idxla, lb '' '), and the secondary index selected by database selector A2. Only 1 8 classification database storing lifestyle information data belonging to Sudeta is selected, it is transmitted to the information communication equipment I B.
  • the life-related information data belonging to the primary and secondary index data groups can also be rewritten and updated at any time by the information provider.
  • the information communication device IC The primary and secondary index data are added to the life-related information data in advance as headers and tags at-. Appropriate according to the primary and secondary index data in the life-related information database IA.
  • the configuration in which the Ini classification database Ini is automatically selected, and the two-letter keyword corresponding to each primary and secondary index data set in the lifestyle-related information database I (for example, primary In the case of “shopping” and secondary “products”, the keywords “shopping” and “products” are automatically searched from the lifestyle-related information data.
  • the password it can be stored in the corresponding 18 classification database Inf.
  • the information provider specifies in advance which of the 18 classification databases Inf to store in the information communication device IC, and Life-related information data may be sent directly to the specified 18 classification database ⁇ .
  • the above-described selection processing is performed by the information search support device. It can be said that the processing units (CPUs) functioning as the selection units A11, A12, and A2 of the device IE execute, and the data transmission and reception are performed via the transmission and reception unit A3 of the information search support device IE.
  • CPUs processing units
  • the segmentation of the lifestyle-related information according to the two-step index is realized, and the “shopping” and “commodity” indexes are used if the “product” information related to “shopping” is necessary. If you need “food” information on “designation” and “meal”, you can specify a “meal” and “cooking” index.
  • the next index is also composed of two letters or one word and is easy to decipher, so that it is possible to more easily obtain information on daily life required by information users.
  • the living electronic information retrieval system as described above is constructed individually for each of various living areas as shown in Fig. 8, for example, to acquire living information that is more closely related to the living area of information users. Can be realized.
  • multiple living-related information databases IA are provided for each region, or a single living-related information database IA is constructed so that living-related information databases can be classified by region. Or you may.
  • the life related information database IA is provided with a regional index storage unit RIdx for storing a plurality of regional index data, and the life related information database IA from the information communication device IB is provided.
  • the local index data stored in the local index storage unit RIdx is sent to the information communication device IB and displayed on the display unit B1, and the displayed local index data group is displayed.
  • an index designation signal indicating the designated area index is issued by the processing section B3. Sent to the life related information database IA.
  • the 18-class database Inf l The local information data is added to each night-related information stored in ⁇ 18, and the daily-related information is added by the night selection section A2 to the local index data. It is sufficient to select the 18-class database Inf that stores only the data, and set the life-related information data stored in it to be the target of the index search.
  • Figure 7 shows a display example of the regional index data group.
  • the primary regional index data groups that can be specified are: 1. Prefectural, 2. Municipal, Municipal, and 3. Is displayed on the display, which is the display section B1.
  • the information related to the daily life includes prefectural and municipalities to which the life information belongs or may be included (naturally, other administrative and regional divisions may be included), school districts Is given, while the prefecture, ward, municipal, and school districts are used as the primary area index data, and the names of each prefecture, municipalities, and school districts are used as the secondary area index. Is stored in the regional index storage unit RIdx.
  • the first regional index index group is sent to the information and communication device IB and displayed on the display as shown in Fig. 7, and from there, the desired Is specified, an index designated signal indicating the designated primary region index data is issued by the S processing unit B3. The information is sent to the IA.
  • the index selecting section A1 selects a secondary area, an index group, belonging to the primary area index, which coincides with the index designation signal, from the area index storage section RIdx. Sent to device IB.
  • the information communication device IB it is displayed on the display, and when a desired one is designated again, an index designation signal indicating the designated secondary region index data is issued by the processing unit B3. And sent to the IA.
  • life-related information database IA only the life-related information data having the area information data that matches the secondary area index data indicated by the index designation signal by the index selection unit A1 is classified into 18 categories. It is selected from the evening Inf and set as the index search target.
  • the information search support device IE and the life-related information database IA are integrated and constructed. It can be said that the processing units (CPUs) functioning as the selection units A1 and A2 of the information search support device IE execute, and the data transmission and reception are performed via the transmission and reception unit A3 of the information search support device IE.
  • CPUs central processing units
  • an information user can execute an index search only for information related to a desired area, and can easily search and acquire life information closely related to a desired area.
  • the address is displayed as the primary area index that can be specified, but this is automatically determined based on the information user's address. This is a system configuration that allows only the information in the index search.
  • the address data of the information user is stored inside the information communication device IB.
  • the address data is transmitted when accessing the life-related information database IA, and the area including or adjacent to the address indicated by the address data by the database selection section A2 is included. It is sufficient to select only the 18-day classification Inf that stores the life-related information data having the information data.
  • the information user can select his / her own address area as the desired area as described above, and can always extract only the living information of the address area from the living-related information database IA. Become.
  • the lifestyle electronic information search system that has the above-mentioned regional index search function, for example, in each region, there are shopping streets, nursing care providers, distribution-related companies, transportation-related companies, finance-related companies, insurance companies, housing-related companies, All kinds of private sectors such as travel agencies, culture schools, welfare companies, ceremonial services, medical institutions, health centers, schools, government offices, police stations, fire departments, universities, vocational schools, public facilities, NPOs, and police
  • information providers in all public fields such as organizations, co-ops, agricultural co-ops, neighborhood associations, senior citizens' associations, women's associations, and professional associations
  • this living electronic information retrieval system can be used as a living information town guide for each region ⁇ Fourth embodiment>
  • the lifestyle electronic information search system can perform not only an index search by region but also an information search by information user's own attribute, that is, a search for information related to each attribute.
  • a life-related information database IA is provided with an attribute index storage unit Aldx for storing a plurality of attribute index data.
  • Classification data Each piece of life-related information data stored in the base Inil ⁇ 18 is accompanied by attribute information data indicating the attribute to which each piece of life information is related, and the information from the information communication device I ⁇ to the life-related information database I ⁇
  • the attribute index data stored in the attribute index storage unit Aldx is sent to the information communication device IB and displayed on the display unit B1, and one of them is input via the input unit B2.
  • an index designation signal indicating this is issued by the processing unit B3 and sent to the life-related information database IA, and attribute information data matching the attribute index data designated based on the index designation signal is output. Only the attached life-related information data is stored. 1 8 Classification database Only ⁇ is selected by the database selection unit A2, and index search is performed. It is set to the elephant.
  • the attribute index data groups 1, 2,... As an example are displayed together with the regional index data groups 1. to 4..
  • the information user can execute an index search only for information related to his / her attribute, and can easily search and acquire more useful living information by himself / herself.
  • a system in which a plurality of attribute index data can be specified at once, and the living information related to all the specified attributes can be searched and acquired. Based on an index designation signal indicating a plurality of attribute index data designated by the database selecting unit A2 in the life-related information database IA, a life having attribute information data matching all the attribute index data is obtained. What is necessary is to construct so that only the 18 classification database ⁇ that stores the related information data is selected.
  • the information retrieval support device I ⁇ and the life-related information database I ⁇ are integrated and constructed.
  • the selection process and the search target setting process are executed by the processing units (CPU) functioning as the selection units A 1 and A 2 of the information search support device IE. It can be said that it does.
  • FIG. 6 shows the embodiment of FIG. 1 with the addition of the regional index storage unit Rldx and the attribute index storage unit Aldx, but differs from the embodiment of FIG. 4 in which a two-stage index search is enabled.
  • the system may be provided with a regional index storage unit ldx and an attribute index storage unit Aldx and provided with a region-specific and attribute-specific index search function.
  • the semantic structure of the desired life-related information is selected from among the 18 categories of data selected based on the life information-related index as described above and further selected from the regional index / attribute index. A description will be given of a case in which a search is performed using the information.
  • a graph in which nodes are labeled is considered as the semantic structure as described above.
  • Such a graph is used for both the search question Q and the 18-class data base of the life-related database IA to be searched.
  • nodes are referents of words
  • links are semantic relationships between them
  • labels are words.
  • search refers to finding a subgraph of an 18-class database similar to the search question Q.
  • Each node of the query Q corresponds to any node in such a partial graph.
  • a solution candidate set F having a high score according to this definition is referred to as a solution candidate set F.
  • search question Q the solution candidate set F, and the like will be described using specific examples.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a labeled node, a link, and a search question Q. As shown in this Figure 9,
  • the search question Q is composed of these labeled nodes and links, as shown in the figure.
  • Figure 10 shows an 18-class database corresponding to the node X of the search query Q in the solution candidate f, and a node f (x) in the overnight base and the 18-class database corresponding to x in the solution candidate set F.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a set of nodes F (x) in a database. As shown in this Figure 10,
  • ⁇ F (X) for example, for the node "shopping” is, f is expressed as (shopping) (f! (Shopping), f 2 (shopping),%), “Shopping", “Otsukai””Out It is a node based on 18 classifications, which labels each of "apply”, “walk”, “market”, “purchase” and “purchase”.
  • F (X) is, for example, the node “shopping” is represented as F (shopping), and a set of f (shopping) over all fe F ⁇ “shopping”, “old”, “going out”, “ Walk “,” market “,” purchase “,” purchase “ ⁇ . The same applies to other nodes.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining the range f (Q) of the solution candidate f for the search question Q and the solution candidate set F. As shown in this Figure 11
  • F is a set of f, which is displayed as a set of jf (Q).
  • ⁇ Older ... from the neighboring town ... higher odor
  • smell to prevent carbonization of goods " "I want to make it a service product.”
  • Only smells ... market products " "Gifts ... smell”
  • the thesaurus T is, for example, a partial function from a pair of a label L and a label M of a node in a graph to a numerical value T (L, M) indicating the degree of similarity between the two. Yes, used to calculate solution candidate scores.
  • a subset R of the thesaurus T is used instead of the entire thesaurus T.
  • a score indicating the degree of similarity between the label “shopping” and “product” is given as a numerical value T (shopping, product) by a thesaurus stored in the thesaurus database in the life-related information database IA. .
  • FIG. 12 shows an example of the configuration.
  • the life-related information database IA is composed of the 18 classification databases M1 to M18 (Infla, lb Inil8a, 18b) constructed for each of the 18 types of index data. 'The same applies hereafter.), And the collection of thesaurus databases.
  • 18 Classification databases ⁇ 1 to ⁇ 18 each store the above-mentioned life-related information data including labeled nodes and links
  • the thesaurus database stores the relations, relevance or non-relevance, similarity of each node required for retrieval.
  • thesaurus ⁇ which is data indicating the degree or dissimilarity, probability, certainty, and the like, and a part thereof.
  • an index-based search is performed on the life-related information database I ⁇ , which is a general framework, to search one of the 18 classification databases Infl to Inil8 (this is referred to as a first-stage search).
  • Life-related information data is retrieved from the classification database ⁇ by a search based on the semantic structure (node, label, link, thesaurus) as described above (this is referred to as subsequent retrieval). .
  • FIG. 13 shows an example of such a configuration, which includes a display section E 1 for a display, an input section E 2 for a keyboard or mouse, a processing section (CPU) E 3, and a main storage section E 4. They are connected to each other by a bus E5, and are also connected to the 18-class database ⁇ to ⁇ 18 of the life-related information database IA and the thesaurus database TInf. In this case, each database And the information retrieval support device IE will be integrated. Of course, it may be constructed so that data can be transmitted and received via a transmission / reception unit (not shown) separately from each database.
  • the information communication devices IB and IC can send and receive data via a transmission / reception unit.
  • the main storage unit E4 stores various data such as a search support program, initial settings, and parameters, and data relating to the search status such as final search results and intermediate results.
  • the processing unit E3 functions as various search support means in response to a search support program command stored in the main storage unit E4, and performs a 18-class database ⁇ to ⁇ 8 And information retrieval support processing between the thesaurus database ⁇ and the information communication devices IB and IC.
  • FIG. 14 is a flowchart thereof.
  • the processing unit E3 initializes the set G of the deleted solution candidates to be empty, and sets the node, the node label, and the node input from the information communication device IB used by the information user through the input unit B2. Accepts a search question Q containing information on links between nodes.
  • the processing unit E3 stores the data relating to the search query Q in an appropriate storage unit such as the main storage unit E4, and reads out the data as needed.
  • the processing unit E3 executes the search (or re-search). Start.
  • the search query Q Said selected 18 minutes A solution candidate set F is obtained as a search result of the class database Inf (the method is publicly known as described above, and will not be described here).
  • the solution candidate that is an element of the deleted solution candidate set G and the solution candidate that includes the element of the deleted candidate solution set G are not included in the solution candidate set F.
  • the solution candidate is a partial function and the partial function Is a set of ordered pairs, so inclusive relations can be established between solution candidates
  • the processing unit E3 sends the following information (1) to (5) to the information communication device IB to display it on the display unit B1 as a clue for the interaction.
  • (2), (4), and (5) are displayed in descending order of the maximum score of the solution candidate that includes a node having a label that is an element of the list, for example.
  • the information user checks whether or not a solution candidate in the solution candidate set F is a solution according to each information, or sets a solution candidate set F, a deleted solution candidate set G, a subset R of the thesaurus T, a search query. And Q can be changed.
  • the processing unit E3 sends information on each option to the information communication device IB and causes the display unit B1 to display the information. Then, when the processing unit E3 receives the input information input by the input unit B2 at the information communication device IB, the processing unit E3 deletes, adds, or changes each option in accordance with the input information.
  • the life-related information data to be searched is appropriately read from the thesaurus database ⁇ and the selected 18-class classification database ⁇ .
  • Fig. 15 shows an example of the display screen on the information communication device I ⁇ ⁇ used by the information user.
  • the interface that supports the display and interaction in step S3 above for searching for natural language documents is described below. Has become.
  • a list of solution candidates having a high score that is, a solution candidate set F is displayed.
  • the bold characters in each solution candidate are similar words that correspond to the thesaurus expansion of the words in search question Q. is there.
  • FIG. 15 the same thing as FIG. 11 is displayed.
  • the information user can appropriately perform the following operations on this display by operating the mouse or the like.
  • search question Q is displayed.
  • FIG. 15 the same one as in FIG. 9 is displayed.
  • the information user can insert or delete a link or add or delete a node to this display as necessary by operating the mouse or the like as follows.
  • FIG. 15 shows the same thing as FIG. 10 described above. More specifically, this list includes, for each node X of the search query Q, a node in the 18 classification database Inf in which T (L, M) is defined in the thesaurus T for the label L of the node X.
  • T L, M
  • a list of labels M is displayed for each of the nodes of the search question Q, "shopping", “product”, “fragrance”, and “charcoal”. For example, for "shopping”, “shopping”
  • “Osaikai” “Going out” “Walking” “Market”
  • “Purchase” “Purchase” is one of the nodes in the life-related information data that satisfies T (L, M) 'in the 18-class database Inf selected in the index. It is a list of labels. The information user can specify whether to include each element of the list in the search range (black circles in the figure) or not (white circles in the figure), as necessary, by operating the mouse, etc., for this display as necessary. .
  • the label of the node that can be attached to the search question by directly connecting to the node of the search question Q is displayed.
  • this list is defined for each node X of the search query Q, and the node y ( ⁇ ) is such that there exists a node z ( ⁇ ) whose link y— ⁇ is a link of the 18-class database ⁇ .
  • a list is displayed for each of the nodes of the search question Q, "shopping", “product”, “fragrance”, and “charcoal”. For example, when X is “shopping”, "health” is displayed. “Care”, “Neighborhood”, “Food”, “Supermarket”, “Shopping street”, and “Delivery” are selected by the index.
  • the search query Q should be expanded (black circles in the figure) or not (white circles in the figure) by using the elements of the list as necessary by operating the mouse as necessary.
  • the click selection of black and white circles it is also possible to directly enter the specified element in the input box displayed separately by keyboard.
  • the label of the node that falls between the two nodes in the search query Q is displayed.
  • this list is defined for each link x—y of the search question Q, the shortest path connecting the nodes f (X) and (y) in the solution candidate includes the node z, and the range of the solution candidate
  • a list is displayed for each of the links to the search question Q, "shopping"-"product", “fragrance”-”product”, “charcoal”-”product”. For example, “shopping"-"product” For “”, “customer”, “store”, “sell”, “suburb”, “grocer”, “payment”, and “target” are the list of labels for z—z where the solution candidate f exists as described above.
  • the information user can specify whether to insert the elements of the list into the search question Q (black circles in the figure) or not (white circles in the figure) as appropriate by operating the mouse on the display as shown below.
  • search query and the search target are treated as a graph having an indefinite structure like a natural language sentence, and the user can perform accurate interaction with the search engine based on the structure, Search efficiency and accuracy can be improved.
  • the information retrieval support apparatus I is a program for causing a computer to execute the procedures, a computer-readable recording medium storing the program, and a program product including the program and loadable into an internal memory of the computer.
  • the program can be provided by a computer such as a server including the program.
  • FIG. 16 shows an embodiment in which this information analysis is performed.
  • an analysis information database IF and an information analysis device IG are provided in addition to the life-related information database IA, the information communication devices IB and IC, and the information search support device IE.
  • the analysis information database IF includes a search information storage unit F1 that stores an input index, an input search question Q, and input information by the information communication device IB, and a search result storage unit F2 that stores search results by the search support device IE. And an external data storage unit F3 for storing multimedia data input separately from the outside.
  • the information analysis device IG performs at least two of the accumulated index, search query Q, input information, search result, and multimedia data. It has a processing unit (CPU) G3 that performs information analysis processing based on the information.
  • the processing unit G3 is connected to a display unit G1 such as a display, an input unit G2 such as a keyboard, and a main storage unit G4 storing an information analysis program and various data by a bus G5. .
  • the information analysis device IG includes the index and the search question Q used when the information user executes the lifestyle-related information search on the lifestyle-related information database IA, various input information, and the like.
  • Information analysis is performed by natural language processing and statistical learning methods based on the accumulated data of the search results.
  • the indexes, search questions Q, and various types of input information are based on the tastes and ideas of the information users, that is, the users.
  • information analysis may be performed based on the data and the search query Q or the like.
  • Multimedia data refers to various kinds of information about the behavior of the user in the real world. / Various data provided to the real world unconsciously. For example, for “shopping”, P ⁇ S data entered at the time of shopping, for “meal”, payment card data entered at the time of payment, for “costumes”, billing data for mail order, “housing”, etc.
  • the index and search query Q, various input information, search results, etc. of the search index Q for the “shopping” classification database of the above-mentioned life-related information database IA and the accumulated data of the search history and P ⁇ S obtained in the real world An example of performing information analysis in combination with data will be described.
  • POS data to which the ID of the customer is added information such as age, occupation, and address can be further grasped.
  • any of the POS data is merely a result of the customer's purchasing behavior, and it is not possible to directly know the characteristics of the customer and the process of purchasing.
  • Such a relationship between the purchase and the search history can be extracted by statistically verifying the relationship between the purchased product and the words included in the search history. For example, if the product ⁇ and the word ⁇ ⁇ in the search history occur at a higher frequency than at the same time, they can be judged to have a strong relationship. The strength of such a relationship can be measured by the co-occurrence frequency or chi-square value.
  • the relationship between purchases and search history is as follows: if you take products as rows and search history as columns, It can be represented as matrix data. Therefore, the similarity between rows and the similarity between columns can be obtained by using the inner product of vectors and the statistics of the force-back liver to cluster products and search histories.
  • the product group obtained in this way is a product group purchased by customers who have performed the same search, and the characteristics of the product can be understood more accurately than the conventional clustering based on the parallel purchase relationship.
  • the search group is a search group that leads to the purchase of the same product, so that various customers can know the purchase intent. Therefore, it is possible to realize market trend analysis that considers the consciousness of consumers before and after purchasing a certain product.
  • the information analyzer IG is a program for causing a computer to execute the procedures, a computer-readable recording medium on which the program is recorded, and a program product including the program and capable of being loaded into an internal memory of the computer.
  • the program can be provided by a computer such as a server including the program.
  • Figure 17 is the flow chart.
  • the information analysis device IG reads the accumulated data of the search question Q from the analysis information database IF by the processing unit G3, and extracts a subgraph frequently appearing in the search question Q based on the read data.
  • Figure 18 (a) (b) shows an example of a subgraph to be extracted. They represent the common demands of users living in a certain area, such as "I want to dispose of oversized garbage but want to know the collection fee" and "Where do I get a 6 month reddish injection for a medical checkup?"
  • the information analysis device IG reads the accumulated data of the search results from the analysis information database IF by the processing unit G3 and, based on this, extracts the partial Drafts that the user frequently browses in the life-related information database. I do.
  • Figures 18 (c) and (d) show examples of extracted subgraphs, each of which contains information that the user finds important.
  • the subgraph extraction in steps S11 and S12 is performed by appropriately using a well-known method such as simply extracting those that are equal to or more than a predetermined frequent value, calculating the relative frequency, and extracting data with a high frequency graph. Or you can do it.
  • the information analyzer IG extracts the relationship between the extracted subgraphs by the processing unit G3.
  • the user who asks a typical question analyzes what kind of life-related information is referred to through the relationships of the subgraphs. This makes it possible to express search queries Q and life-related information data that have different meanings even when using the same word as subgraphs with different structures.
  • This relation extraction can also be executed by appropriately using a known technique such as clustering.
  • the above analysis processing can be applied to multimedia data that is represented by graphs in addition to documents.
  • a subgraph of a buying relationship based on POS data with a user ID is extracted, and if that is a subgraph as illustrated in FIG. It can be expected that there is an infant, while extracting the subgraph of the search question Q of the same user (the same person can be determined from the user ID at POS day and user information entered at the time of search, etc.) If it is a subgraph as shown in Fig. 19 (b), it can be seen from both subgraphs that the purchase of small dolls that can be placed in apartments is considered for infants. This analysis result can be used for marketing and the like.
  • FIG. 20 shows still another embodiment of the information analysis process.
  • a collection and accumulation tool for analyzing and analyzing market trends and the like based on consumer access history data, that is, search history data for the 18 categorized database of the life-related information database IA, Structured 18 Classification information Analytical tools for associating data with Web browsers, data aggregation, effect measurement, impact assessment, interpretation, etc., associating data with reports, etc.
  • Statistical learning programs Data is exchanged between the server and the final result data.In the final result, an XSL style sheet whose display format is changed according to the request or a form in which only the necessary data is extracted and input to the RDB Can be provided.
  • the life-related information database IA which classifies and accumulates life-related information into 18 categories, stores information on the elderly, disabled, child-rearing, sick, children, housewives, students, workers, etc.
  • Various consumers can access the system, and the interactive search using the information search support process can quickly obtain necessary life-related information.
  • the information analysis process can be performed based on the search history of the interactive search.
  • new life-related information is always provided to the database IA by businesses and intermediaries.
  • the virtual society and the real world are firmly linked, and the daily information support for consumers and the information support for businesses and intermediaries can be easily, accurately and promptly provided from various directions.
  • a living information support system that can do this will be realized.
  • an information-vulnerable person can easily find life-related information that he or she needs in close proximity to his / her area by using an index search, a regional index search, and an attribute index search.
  • a living information support system that can be acquired in any country is provided, and an information society that is very easy to live for everyone, regardless of age or gender, can be realized.
  • Construction of a database that classifies and covers living information accurately interactive information retrieval using search queries in natural language from the database, provision of information to the database by users, etc., and search logs Based on the extraction of market trends, it is possible to comprehensively support the community of consumers in the local community.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

18種のインデックスデータがそれぞれ付与された、ラベル付きノードとノード間のリンクとを含む18分類の生活関連情報データを記憶し、且つシソーラスTを記億する生活関連情報データベースIAを構築しておき、情報通信装置から該生活関連情報データベースIAへのアクセス時にインデックスデータの選択並びにラベル付きノードとリンクについての情報を含む検索質問Qに従って情報データを検索可能ならしめ、情報弱者であっても自己が必要とする生活関連情報を極めて簡便に検索取得することが可能な生活情報支援システムを提供する。

Description

生活情報支援システム 技術分野
この出願の発明は、 生活情報支援システムに関するものである。 さらに詳し くは、 この出願の発明は、 情報強者はもちろんのこと、 情報弱者によっても自 己の所望する電子情報を極めて簡便に検索取得することができる生活情報支援 システムに関するものである。
近年の電子情報技術の進歩は著しく、 それを巧みに利用した多種多様な電子 情報提供産業も目覚しい発展を続けており、 情報利用者側は所望するあらゆる 情報をィンターネット等を介して電子情報として取得できる電子情報社会が実 現されてきている。
しかしながら、 現在の電子情報社会においては、 コンピュータや携帯電話、 モパイル端末などの電子情報機器を巧みに操り、 所望の情報が存在するであろ うホームページ等の仮想情報提供地を見付け出し、 さらにその仮想情報提供地 から数段階の操作を経てやつと所望の情報に迪り着くといった煩雑な作業が必 要であり、 電子情報機器や電子情報形態などの熟知が情報利用者側に要求され ている。 電子情報機器の複雑な操作を熟知もしくは必要十分に理解している者 、 あるいは電子情報に慣れている者でなければ、 所望の電子情報を取得するこ とは非常に難しく、 苦痛ともなり得る。 すなわち、 現在の電子情報社会は上記 熟知者等の情報強者の立場からみて優位に構築されたものであり、 電子情報 · 技術に不慣れな情報弱者にとっては極めて複雑且つ高度に過ぎ、 社会から取り 残されてしまうとの危惧を抱くまでにもなり得る。 このような電子情報社会は、 電子情報技術を開発 ·研究する側のほとんどが 電子情報 ·電子技術に精通した者であり、 使えない方は使えるようになって下 さいというような、 情報弱者の立場をあまり考慮しない風潮が電子情報業界に あることに端を発していると考えられる。 これでは、 本当の意味での高度情報 社会、 電子情報サービスの実現は不可能である。
ところで、 従来利用されている情報検索技術としては、 自己の所望する情報 に関連したキーヮ一ドを入力して検索を行う各種の検索ェンジンが知られてい るが、 いずれのものも、 上述の情報弱者にとってはもちろんのこと、 情報強者 にとつても、 操作が煩雑且つ時間のかかるものとなっている。
具体的には 従来の情報検索は、 キーワードやキーワードに対応する識別番 号を A N D条件や 0 R条件等の論理式によつて組み合わせたものを検索質問と し、 文字列照合と統計的処理によって検索を行うものであった。 利用者とのィ ンタラクシヨンのためには、 たとえば、 解候補集合の部分集合について、 その 各々を特徴付ける語句を統計的な方法によつて求め、 それらの語句を検索要求 に加える語句の候補として提示して、 利用者に選ばせるなどの方法が用いられ ていた。 たとえば下記文献を参照されたい。
•林良彦， 小橋善嗣， "WWW上の検索サービスの技術動向"， 情報処理， 3 9巻 9号， 1 9 9 8
•藤 田澄男， "自然言語処理を利用した情報の検索 '分類へのアプローチ"， 情報処理， 4 0巻 4号， 1 9 9 9
一般に、 情報検索が難しいのは、 検索質問と解との間の表現上の差を埋める (検索質問から解の表現を予測する） のが難しいからである。 差を埋めるため には複雑な推論が必要であり、 そのような推論を自動化することは当分の間は 技術的に不可能であると予想される。
したがって、 このような推論は、 人間と機械とがインタラクションすること によって行うしかないと考えられる。 このため、 このインタラクションを簡易化することができれば、 情報弱者で あれ情報強者であれ、 万人が簡単に自己が必要とする情報を得ることができ、 電子情報社会の恩恵を十分に受けることができるようになるであろう。
またさらには、 情報検索に際して使用されたキーヮード等は、 ユーザの嗜好 や観念などに基づくものであるので、 これを蓄積し分析することで、 電子情報 からなる仮想社会でのユーザの行動と実社会でのユーザの行動とを比較するな どして、 市場動向を抽出することも可能になると考えられる。 .
この出願の発明は、 以上のとおりの事情に鑑み、 情報弱者であっても自己が 必要とする生活情報を極めて簡便に検索取得することを可能ならしめ、 優れた 情報支援を実現することのできる生活情報支援システムを提供することを課題 としている。 発明の開示
この出願の発明は、 上記の課題を解決するものとして、 以下のとおりの構成 を有する生活情報支援システムを提供する。
<<検索支援用システム構成 >>
I. 生活関連情報を記憶する生活関連情報データベース
II. 生活関連情報データベースにアクセス可能な情報通信装置
III. 情報通信装置による生活関連情報データべ一ス内の生活関連情報の 検索処理を支援する情報検索支援装置
I. 生活関連情報データべ一スは、
1 8種の生活関連情報インデックス毎に、 ラベル付きノードとノード間のリ ンクとを含む 1 8分類の生活関連情報を記憶した 1 8分類データベース、 およ びノ一ドのラベル間の類似性の度合いを定義するシソーラス Tを記憶したシソ —ラスデ一夕ベースを有している。
II. 情報通信装置は、 その処理部により、 前記 1 8種の生活関連情報インデックスを表示部に表示 させ、 且つ表示された前記 1 8種の生活関連情報インデックスに対する選択入 力を入力部から受け付け、 且つラベル付きノードとノード間のリンクとについ ての情報を含む検索質問 Qの入力を入力部から受け付け、 且つ情報検索支援装 置から送られてくる解候補集合 Fを表示部に表示させ、 且つ表示された解候補 集合 Fの要素が解に該当するかどうかについての入力情報の入力を入力部から 受け付け、 且つシソーラス Tの部分集合 Rおよび/または検索質問 Qに関する 削除、 追加または変更についての入力情報の入力を入力部から受け付けるよう に構築されている。
III. 情報検索支援装置は、
その処理部により、 情報通信装置から送られてくる前記選択入力された生活 関連情報インデックスに従って前記 1 8分類データベースの一つを選択し、 且 つ情報通信装置から送られてくる前記入力されたリンクに従い、 前記シゾーラ スデータべ一スおよび前記選択された 1 8分類データベースを参照し、 前記シ ソーラス丁の部分集合 Rで定義されるラベル間の類似性を用いて、 前記入力さ れた検索質問 Qによる該 1 8分類データベースの検索結果として解候補集合 F を求め、 且つ情報通信装置から送られてくる前記入力された入力情報に従い、 求められた解候補集合 Fから解に該当しない要素を削除し、 且つ情報通信装置 から送られてくる前記入力された入力情報に従い、 シソーラス Tの部分集合 R および/または検索質問 Qの内容を削除、 追加または変更するように構築され ている。
<<分析支援用システム構成 >>
I. 生活関連情報を記憶する生活関連情報データベース
II. 情報通信網を介して生活関連情報データベースにァクセス可能な情報 通信装置
III. 情報通信装置による生活関連情報データベース内の生活関連情報の IV. 分析情報データベース
V. 情報分析装置
IV. 分析情報データベースは、
前記情報通信装置にて入力されたインデックス、 検索質問 Qおよび入力情報 を蓄積し、 且つ前記情報検索支援装置にて求められた検索結果を蓄積し、 且つ 外部から別途入力されるマルチメディアデータを蓄積するように構築されてい る。
V. 情報分析装置は、
その処理部により、 分析情報データベースに蓄積されているインデックス、 検索質問 Q、 入力情報、 検索結果、 およびマルチメディアデータのうちのいず れか二種以上に基づいて情報分析を行うように構築されている。
ここで、 たとえば、 1 8種の生活関連情報インデックスとしては、 「買物」 、 「食事」 、 「衣装」 、 「住宅」 、 「健康」 、 「医療」 、 「介護」 、 「育児」 、 「仕事」 、 「教育」 、 「余暇」 、 「保険」 、 「金融」 、 「会社」 、 「公共」 、 「行政」 、 「相談」 、 「緊急」 を考慮でき、 これら 1 8種の生活関連情報ィ ンデックスで表わされる 1 8分類の生活関連情報としては、 買物情報デ一夕、 食事情報データ、 衣装情報データ、 住宅情報データ、 健康情報データ、 医療情 報データ、 介護情報データ、 育児情報データ、 仕事情報データ、 教育情報デー 夕、 余暇情報データ、 保険情報デ一夕、 金融情報データ、 会社情報データ、 公 共情報データ、 行政情報データ、 相談情報データ、 緊急情報データを考慮でき る。
「買物」 、 「食事」 、 「衣装」 、 「住宅」 、 「健康」 、 「医療」 、 「介護」 、 「育児」 、 「仕事」 、 「教育」 、 「余暇」 、 「保険」 、 「金融」 、 「会社」 、 「公共」 、 「行政」 、 「相談」 、 「緊急」 は、 生活関連情報を 1 8個のテー マに表現分類したものであり、 生活に関連した諸サービス業 （有償、 無償を問 わない） をニーズ、 市場、 生産者、 消費者など産業経済活動の機能からとらえ 、 買物サービス、 食事サービス、 衣装サービス、 住宅サービス、 健康サ一ビス 、 医療サービス、 介護サービス、 育児サービス、 仕事サービス、 教育サービス 、 余暇サービス、 保険サービス、 金融サービス、 会社サービス、 公共サービス 、 行政サービス、 相談サービス、 緊急サービスの 1 8分野に分類したことに基 づいている。 そして、 買物情報データ、 食事情報データ、 衣装情報データ、 住 宅情報データ、 健康情報データ、 医療情報データ、 介護情報データ、 育児情報 データ、 仕事情報データ、 教育情報デ一夕、 余暇情報デ一夕、 保険情報データ 、 金融情報データ、 会社情報データ、 公共情報データ、 行政情報データ、 相談 情報データ、 緊急情報データは、 各テーマに関連する情報を電子データ化した ものである。
従来のホームページ等の問題は、 一つの表示ページにありとあらゆる情報を 詰め込みすぎ、 プライオリティーの高いものから低いものまで情報が氾濫して いることにある。 もちろん、 「量より質」 という考えはあるものの、 動画を駆 使したり情報検索を複雑な多段操作で行わせたりするなど、 その質とは情報強 者の立場から見た質となっている。
そこで、 この出願の発明は、 情報弱者の立場から見た 「量より質」 という観 点に立ち、 特に情報利用者の生活に関連した情報のみを、 情報弱者であっても 極めて解読容易な 1 8種のインデックスによって 1 8分類して提供する。 さら に、 ここでのインデックスは、 解読容易で且つシンプルな表現であって、 あら' ゆる生活関連情報を簡潔に網羅しながら各種テーマ毎に的確に表現した分類を 可能ならしめるものが好ましく、 上記のとおりの二文字もしくは一単語からな る 1 8種インデックスによればこのような表現分類を実現できる。 したがって 、 上記 1 8個のテーマによって全ての生活関連情報が簡潔且つ的確に分類され 、 情報利用者としては上記インデックス群を同時的に眺めれば、 関心のある生 活関連情報のテーマを的確に把握でき、 そしてそれを選ぶだけで必要情報を容 易に取得できる。
そして、 この出願の発明によれば、 上記のとおりのインデックスを用いて選 択した生活関連情報の中からさらに、 各情報に含まれる意味構造を利用するこ とで、 自然言語の表現による検索質問を用いて簡単なインタラクションによつ てより具体的な生活関連情報を検索できる。 これによれば、 情報弱者も情報強 者も万人が簡単に自己が必要とする情報を得ることができる。
そしてまたさらに、 この出願の発明によれば、 上記生活関連情報データべ一 スに対する情報検索時に入力された検索質問 Qや入力情報の蓄積データに基づ いて、 あるいは該蓄積データと外部からのマルチメディアデ一夕とに基づいて 、 自然言語処理技術や統計的学習手法等により、 市場動向等の情報分析を行う こともできる。 これによれば、 地域社会における生活者のコミュニティを総合 的に支援することが可能になる。 図面の簡単な説明
図 1は、 第 1の実施形態について説明するための機能ブロック図である。 図 2は、 一実施形態について説明するための図である。
図 3は、 第 1の実施形態における情報利用者用の情報通信装置 I Bの一例を 示した外観模式図である。
図 4は、 第 2の実施形態について説明するための機能ブロック図である。 図 5は、 第 2の実施形態における情報利用者用の情報通信装置 I Bの一例を 示した外観模式図である。
図 6は、 第 3および第 4の実施形態について説明するための機能プロック図 である。
図 7は、 第 3および第 4の実施形態における情報利用者用の情報通信装置 I Bの一例を示した外観模式図である。
図 8は、 一実施形態について説明するための図である。 図 9は、 第 5の実施形態におけるノード、 リンク、 検索質問 Qについて説明 するための図である。
図 1 0は、 第 5の実施形態における検索質問 Qに含まれる各ラベルのシソー ラス拡張について説明するための図である。
図 1 1は、 第 5の実施形態における検索質問 Qについての解候補および解候 補集合 Fについて説明するための図である。
図 1 2は、 第 5の実施形態における生活関連情報データベース I Aについて 説明するための図である。
図 1 3は、 第 5の実施形態における情報検索支援装置 I Eのシステム構成図 である。
図 1 4は、 第 5の実施形態におけるィンデックス検索後の意味構造検索処理 のフローチヤ一トである。
図 1 5は、 第 5の実施形態における情報利用者用の情報通信装置 I Bにおけ る表示画面の一例を示した図である。
図 1 6は、 第 7の実施形態について説明するための図である。
図 1 7は、 第 8の実施形態について説明するための図である。
図 1 8 ( a ) 〜 （f ) は、 各々、 第 8の実施形態における部分グラフの一例 を示した図である。
図 1 9 ( a) ( b ) は、 各々、 第 8の実施形態におけるグラフの一例を示し た図である。
図 2 0は、 第 9の実施形態について説明するための図である。
図 2 1は、 第 1 0の実施形態について説明するための図である。
なお、 図中の各符号は以下のとおりである。
I A 生活関連情報データべ一ス
A 1 インデックス選択部
A 1 1 第一 A 12 第二次ィンデックス選択部
A 2 データベース選択部
A3, A4 送受信部
Idxl〜Idxl8 インデックス記憶部 Z第 目 レ 口' ΙηΠ〜ΙϋΠ8 18分類データベース
Idxla, Ib-— Idxl8a, 181)··· 第二〉 J Ξ憶部
Infla, lb 〜Ini'18a， 18b- 18分類データベース
RIdx 地域インデックス記憶部
Aldx 属性インデックス記憶部
TInf シソーラスデータベース
I B 情報利用者用の情報通信装置
B 1 表示部
B 2 入力部
B 3 処理部 （CPU)
I C 情報提供者用の情報通信装置
C 1 表示部
C 2 入力部
C3 処理部 （CPU)
ID 情報通信網
IE 情報検索支援装置
E 1 表示部
E 2 入力部
E 3 処理部 （CPU)
E 4 主記憶部
E 5 バス
I F 分析情報データベース F l 検索情報蓄積部
F 2 検索結果蓄積部
F 3 外部データ蓄積部
I G 情報分析装置
G 1 表示部
G 2 入力部
G 3 処理部 （C P U)
G 4 主記憶部
G 5 バス 発明を実施するための最良の形態
：よる生活関連情報検索 >>
ぐ第 1の実施形態 >
図 1および図 2は、 この出願の発明の一実施形態を説明するための図である 本実施形態では、 まず、 「買物」 、 「食事」 、 「衣装」 、 「住宅」 、 「健康 J 、 「医療」 、 「介護」 、 「育児」 、 「仕事」 、 「教育」 、 「余暇」 、 「保険 J 、 「金融」 、 「会社」 、 「公共」 、 「行政」 、 「相談」 、 「緊急」 の 1 8個 の生活関連情報ィンデックスをィンデックスデ一夕 1〜 1 8として記憶するィ ンデックス記憶部 Idxl〜Idxi8と、 これらインデックス記憶部 Idxl〜Idxi8に 記憶されている各インデックスデータに属する 「買物」 情報データ、 「食事」 情報デ一夕、 「衣装」 情報データ、 「住宅」 情報データ、 「健康」 情報データ 、 「医療」 情報デ一夕、 「介護」 情報データ、 「育児」 情報データ、 「仕事」 情報データ、 「教育」 情報データ、 「余暇」 情報データ、 「保険」 情報データ 、 「金融」 情報デ一夕、 「会社」 情報データ、 「公共」 情報データ、 「行政」 情報データ、 「相談」 情報データ、 「緊急」 情報データ （以下、 生活関連情報 データと総称する） を記憶する 1 8分類データベース Inf l〜Inil8とを備えた 生活関連情報データベース I Αが構築されている。
この生活関連情報データベース I Aには、 さらに、 次述の情報通信装置 I B から送られてくるィンデックス指定信号に基づいてィンデックス記憶部 Idxl ~Idxl8 のいずれかから当該信号が指定するィンデックスデータを選択するィ ンデックス選択部 A 1と、 このィンデックス選択部 A 1により選択されたィン デックスデ一夕に属する生活関連情報データを記憶した 1 8分類データベース Inf l〜Inil8 のいずれかを選択するデ一夕ベース選択部 A 2とが備えられてい る。 これらは情報検索支援装置 I Eが行う機能でもあり、 したがって本実施形 態では情報検索支援装置 I Eと生活関連情報データベース I Aとが一体化され て構築されていると言える。 もちろん両者は別々に構築されていてもよい。 こ のことは後述する図 4及び図 6の実施形態においても同様である。
次に、 本実施形態では、 この生活関連情報データベース I Aに、 情報通信網 I D (有線、 無線を問わない） を介して、 情報利用者が使用する情報通信装置 I Bがアクセス可能となっている。
この情報通信装置 I Bは、 生活関連情報データベース I Aのインデックス記 憶部 Idxl〜Idxl8に記憶されているインデックスデータ 1〜1 8を 「買物」 、
「食事」 、 「衣装」 、 「住宅」 、 「健康」 、 「医療」 、 「介護」 、 「育児」 、 「仕事」 、 「教育」 、 「余暇」 、 「保険」 、 「金融」 、 「会社」 、 「公共」 、 「行政」 、 「相談」 、 「緊急」 と表示するディスプレイ等の表示部 B 1と、 こ の表示部 B 1にて表示されている 「買物」 、 「食事」 、 「衣装」 、 「住宅」 、 「健康」 、 「医療」 、 「介護」 、 「育児」 、 「仕事」 、 「教育」 、 「余暇」 、 「保険」 、 「金融」 、 「会社」 、 「公共」 、 「行政」 、 「相談」 、 「緊急」 を 選択入力するキーボードゃマウス等の入力部 B 2を備えている。
また、 これら表示部 B 1及び入力部 B 2、 さらには主記憶部 (図示なし) と バス (図示なし) により接続されて、 主記憶部に記憶されているプログラムの 指令に従って上記表示処理及び入力受付け処理をはじめとする各種処理を実行 する処理部 （C P U) B 3をも備えており、 たとえば上記入力部 B 2による選 択入力時には選択されたインデックスを指定するインデックス指定信号を発す る処理をも行う。
なおもちろん、 この情報通信装置 I Bと生活関連情報データベース I Aとは 双方向データ通信可能となっており、 生活関連情報データベース I Aにはその ための送受信部 A 3が備えられており、 図示していないが情報通信装置 I Bに も同様な送受信部が備えられている。
これらの機能を具備した情報通信装置 I Bの実施形態としては、 情報通信網 I Dを介して生活関連情報データベース I Aに双方向データ通信可能にァクセ スできる電子電話機 （有線、 無線を問わない） などを挙げることができる。 図 3は、 電子電話機形態の情報通信装置 I Bの一例を示した外観模式図であ り、 表示部 B 1としてのディスプレイや、 ディスプレイに表示される生活関連 情報ィンデックスを指定するなどのために用いる入力部 B 2としての各種入力 キーが設けられている。 もちろん、 上述したような処理部 B 3や主記憶部、 送 受信部も具備している。
この情報通信装置 I Bにて情報利用者が生活関連情報データベース I Aの利 用を開始すると、 まず、 情報通信装置 I Bからのアクセス信号等に従って、 生 活関連情報デ一夕ベース I Aからインデックス記憶部 Idxl〜Idxl8に記憶され ているインデックスデータ 1〜1 8が情報通信装置 I Bに送られ、 ディスプレ ィにそれぞれ 「買物」 、 「食事」 、 「衣装」 、 「住宅」 、 「健康」 、 「医療」 、 「介護」 、 「育児」 、 「仕事」 、 「教育」 、 「余暇」 、 「保険」 、 「金融」 、 「会社」 、 「公共」 、 「行政」 、 「相談」 、 「緊急」 とインデックス表示さ れる。
情報通信装置 I Bでは、 表示されたインデックスデータ群に対して各種キー を介して情報利用者の所望する一つのインデックスデータが選択指定されると 、 指定されたィンデックスデータを示すィンデックス指定信号が生活関連情報 データベース I Aへ送信される。
生活関連情報データベース I Aでは、 インデックス選択部 A 1により、 受信 したインデックス指定信号に従って該当するインデックスデータを記憶したィ ンデックス記憶部 Idxが選択され、 データベース選択部 A 2により、 その選択 されたィンデックス記憶部 Idxのィンデックスデータに属する生活関連情報デ 一夕を記憶したィンデックス記憶部 Idxと関連付けられている 1 8分類データ ベース Ιηίが選択される。 インデックス記憶部 Idxl〜Idxl8および 1 8分類デ 一夕べ一ス ΙηΠ〜ΙϋΠ8の関係は、 たとえば、 「買物」 インデックスデータを 有するインデックス記憶部 Idxlおよび 「買物」 情報データを有する 1 8分類 データベース Ιηί 1が別々の記憶部としてデータ送受可能に接続された構成や
、 あるいは、 インデックス記憶部 Idxlおよび 1 8分類データベース Inilの両 方として機能する一記憶部内において 「買物」 情報データ自体に 「買物」 イン デックスデータがたとえばヘッダーやタグとして付与されている構成などとす ることができ、 いずれの構成にあっても 「買物」 インデックスデータの指定に より 「買物」 情報データが自動選択される。 他のインデックス記憶部 Idx 2〜 Idxl8および 1 8分類データベース Ιηί2〜Ιηί 18ならびにそれらに記憶される インデックスデータおよび生活関連情報デー夕についても同様である。
そして、 選択された 1 8分類データベース Ιηίの有する生活関連情報データ は、 情報通信装置 I Βへ送信されてディスプレイに表示される。
以上により、 「買物」 情報が必要ならば 「買物」 インデックスを指定、 「食 事」 情報が必要ならば 「食事」 インデックスを指定するというように、 解読容 易なィンデックスを選択指定するだけで、 情報利用者は所望する生活関連情報 デ一夕を随時、 簡単に取得できるようになる。
—方、 生活関連情報データベース I Αに記憶されている各生活関連情報デー 夕は、 情報内容を提供する情報提供者によって随時書き換え更新可能であり、 そのためのシステム構成として、 図 1に示したように、 生活関連情報デ一夕べ ース I Aに対して、 情報通信網 I Dを介して、 情報提供者が利用する情報通信 装置 I Cがアクセス可能となっている。
より具体的には、 情報通信装置 I Cは、 情報通信網 I Dを介して生活関連情 報データベース I Aとの間で双方向データ通信を行うための送受信部 （図示な し） を当然備え、 生活関連情報データベース I Aの 1 8分類データベース Inil〜Inf l8 へ生活関連情報データを随時送信可能となっており、 たとえばこ れら各処理を実行する処理部 C 3を備え、 送信する生活関連情報データを画面 表示する表示部 C 1や入力する入力部 C 2をも備えている。 なおもちろん、 生 活関連情報データベース I Αも双方向データ通信のための送受信部 A 4を備え ている。
生活関連情報データベース I Aは、 この情報通信装置 I Cから受信した生活 関連情報データを各 1 8分類データベース Ιηί1〜ΙηΠ8にて記憶する。 このと きの記憶機能については、 たとえば、 情報通信装置 I Cにて予め生活関連情報 データにへッダ一やタグとしてインデックスデータが付与され、 生活関連情報 データベース I Αにてそのインデックスデータに従って適切な 1 8分類データ ベース Ιηίが自動選択される構成や、 あるいは、 生活関連情報データベース I Αにて各インデックスデータに対応するキーワード （たとえば 「買物」 インデ ックスデータはキーワードが 「買物」 ） を送られてきた生活関連情報データ中 から自動検索し、 検索されたキ一ワードに従って該当する 1 8分類データべ一 ス Ιηίへ記憶する構成などとすることができる。 もちろん、 データ送信時にお いて、 情報提供者が情報通信装置 I Cにてどの 1 8分類デ一夕ベース Ιηίへ記 憶させるかを入力部 C 2により入力指定し、 その指定した 1 8分類データべ一 ス Ιηίへ生活関連情報データを直接送信するようにシステム構築することもで きる。
以上により、 情報提供者は最新の生活関連情報データを生活関連情報データ ベース I Aへ随時送信することができ、 情報利用者はその最新の生活関連情報 データを前述のとおりに簡単に取得できるのである。
なお、 本実施形態では、 前述したように情報検索支援装置 I Eと生活関連情 報データベース I Aとが一体化して構築されているため、 上記選択処理は情報 検索支援装置 I Eの選択部 A 1， A2として機能する処理部 （CPU) が実行 し、 上記データ送受信は情報検索支援装置 I Eの送受信部 A 3を介して行うと も言える。
<第 2の実施形態 >
ところで、 以上の生活関連情報デ一夕ベース I Aでは、 18個の生活関連の キーワードを表したインデックスデータ 1〜18により生活関連情報デ一夕が 分類されているが、 情報利用者のニーズに即して生活関連情報データをもう一 段階細分化するようにしてもよい。
具体的には、 たとえば図 4に示したように、 「買物」 、 「食事」 、 「衣装」 、 「住宅」 、 「健康」 、 「医療」 、 「介護」 、 「育児」 、 「仕事」 、 「教育」 、 「余暇」 、 「保険」 、 「金融」 、 「会社」 、 「公共」 、 「行政」 、 「相談」 、 「緊急」 を第一次ィンデックスデ一夕 1〜 18として記憶する第一次ィンデ ックス記憶部 Idxl〜Idxl8それぞれに対して、 複数の第二次ィンデックスデ一 夕 la, 11)···， 2a, 2b---, 3a, 3b--- 〜 18a, 18b' ··を記憶する第二次インデッ クス記憶部 Idxla, lb'-'， Idx2a, 2b---, Idx3a, 3b--- 〜 Idxl8a, 18b- · ·を設 け、 さらにこれら第二次インデックス記憶部 Idxla, lb' , Idx2a, 2b---, Idx3a, ¾··· 〜 Idxl8a， 18b…それぞれに対して 18分類データベース Infla, lb---, Inf2a, 2b---, Inf3a, 3b--- ~ Inil8a， 18b- · ·を設ける。
18分類データベース Inf la, 11)···， Inf2a, 2b---, Ini3a,3b''' 〜
Inil8a, 181)'··には、 たとえば、 第一次インデックスデータが 「買物」 である 場合、 「買物」 に属するさらに細分化した第二次インデックスデータ 「商品」 「販売」 「顧客」 など毎に、 つまり 「買物」 の 「商品」 、 「買物」 の 「販売」 、 「買物」 の 「顧客」 など毎に細分化された生活関連情報データが記憶される 。 すなわち、 第一次インデックスデ一夕と第二次インデックスデータとの組に 属する生活関連情報データが記憶されるのである。
下記の表 1は、 第一次ィンデックスデータ 1〜1 8に属する第二次ィンデッ クスデ一夕の一例を示したものである。
[表 1 ]
Figure imgf000019_0001
この例では、 1 「買物」 に対しては a 「商品」 〜n 「照会」 が設けられてお り、 la, 11)· · · In毎にそれらに関連する生活関連情報データが 1 8分類データ ベース Inf la, lb- " Inに記憶される。 他のインデックスの組についても同様で ある。
また、 表 1の第二次インデックスデータは、 「買物」 、 「食事」 、 「衣装」 、 「住宅」 、 「健康」 、 「医療」 、 「介護」 、 「育児」 、 「仕事」 、 「教育」 、 「余暇」 、 「保険」 、 「金融」 「会社」 、 「公共」 、 「行政」 、 「相談」 、 「緊急」 それぞれをさらに細分化した各種テーマを二文字または一単語で簡 潔かつ的確に表現したものとなっており、 そうすることで第一次ィンデックス データと同様に、 これら第二次インデックス群を同時的に眺めれば、 細分化し たテーマを的確に把握でき、 第一次検索に続いて、 第二次検索も容易に行うこ とができるのである。
生活関連情報データベース I Aは、 さらに、 第一次ィンデックス 1〜 1 8の うちのいずれかを指定する第一次ィンデックス指定信号に基づいて、 第一次ィ ンデックス記憶部 Idxl〜Idxl8のいずれかから当該信号が指定する第一次ィン デックスデータ 1〜1 8を選択する第一次インデックス選択部 A 1 1と、 この 第一次ィンデックス選択部 A 1 1により選択された第一次ィンデックスデータ に属する第二次ィンデックスデータのうちから、 第二次ィンデックスデータを 指定する第二次ィンデックス指定信号に基づいて、 当該信号が指定する第二次 インデックスデータを第二次インデックス記憶部 Idxla, lb' ' - , Idx2a, 2b- - - ， Idx3a, 3b- - - 〜 Idxl8a, 18 · ·から選択する第二次インデックス選択部 A 1 2と、 この第二次インデックス選択部 A 1 2により選択された第二次インデッ クスデータに属する情報データを記憶した 1 8分類データベース Iiii la， lb- - - ， Inf2a, 2b' - '， Inf3a, 3b- - - 〜 Inf l8a, 18b' · ·のいずれかを選択するデ一夕 ベース選択部 A 2とを備えてもいる。 なおこれらは情報検索支援装置 I Eの機 能でもあり、 したがって本実施形態では情報検索支援装置 I Eの一部機能と生 活関連情報データベース I Aとが一体ィヒされて構築されていると言える。 この場合において、 たとえば図 5に示したように、 情報通信装置 I Bにおい ては、 その表示部 B 1としてのディスプレイは、 生活関連情報データベース I Aの第一次ィンデックス記憶部 Idxl〜Idxl8からの第一次ィンデックスデ一夕 1〜 1 8を 「買物」 、 「食事」 、 「衣装」 、 「住宅」 、 「健康」 、 「医療」 、 「介護」 、 「育児」 、 「仕事」 、 「教育」 、 「余暇」 、 「保険」 、 「金融」 、 「会社」 、 「公共」 、 「行政」 、 「相談」 、 「緊急」 としてインデックス表示 するだけではなく、 第二次インデックス記憶部 Idxla， lb" ', Idx2a, 2b- - - , Idx3a, 3b- - - 〜 Idxl8a, 18b' · ·からの第二次インデックスデータをインデック ス表示するようにもなつている。
図 5の実施形態では、 第一次インデックス 1〜1 8が上段に表示され、 その うちの指定された第一次インデックス （図中、 一例として 「買物」 が指定され 、 たとえば下線付き斜字で他のインデックスと区別表示されている） に属する 第二次インデックスデータが下段に表示されており、 第一次インデックスの指 定を変更すると、 下段の第二次インデックスも表示変更される。
この場合、 情報通信装置 I Bでは、 処理部 B 3により、 表示中の第一次イン デックス群のうちで選択入力された第一次インデックスデータを示す第一次ィ ンデックス指定信号が発せられ、 それが生活関連情報データベース I Aへ送信 され、 生活関連情報データベース I Aでは、 受信した第一次インデックス指定 信号に基づいて第一次ィンデックス選択部 A 1 1により当該信号が指定する第 —次ィンデックスデ一夕が選択され、 続いて選択された第一次ィンデックスデ 一夕に属する第二次ィンデックスデータが第二次ィンデックス記憶部
Idxla, lb- - - , Idx2a, 2b- - - , Idx3a, 3b- - - 〜 Idxl8a, 18b' · ·から読み出されて 情報通信装置 I Bへ送信され、 それが情報通信装置 I Bのディスプレイ下段に 表示される。 別の第一次ィンデックスが指定された場合には同様にしてその第 一次ィンデックスデータに属する第二次ィンデックスデータが生活関連情報デ
—夕ベース I Aから送信されて表示される。
そして、 情報通信装置 I Bでは、 このように表示されている第二次インデッ クスデータのうちから所望のものが入力部 B 2の各種入力キーを介して指定さ れると、 その指定された第二次ィンデックスデータを示す第二次ィンデックス 指定信号が処理部 B 3により発せられて生活関連情報データベース I Aに送ら れ、 生活関連情報デー夕べ一ス I Aでは、 第二次ィンデックス選択部 A 1 2に より、 第二次ィンデックス指定信号が指定する第二次ィンデックスデ一夕が、 先に選択された第一次インデックス記憶部に属する複数の第二次インデックス 記憶部 （たとえば第一次インデックス記憶部 Idxlが選択されたならば、 第二 次インデックス記憶部は Idxla, lb' ' ') から選択され、 さらにデータベース選 択部 A 2により、 選択された第二次ィンデックスデータに属する生活関連情報 データを記憶した 1 8分類データベースのみが選択されて、 それが情報通信装 置 I Bへ送信される。
一方、 第一次および第二次ィンデックスデ一夕の組に属する生活関連情報デ 一夕も、 やはりその情報提供者によって随時書き換え更新が可能となっており 、 この場合では、 たとえば、 情報通信装置 I Cにて予め生活関連情報データに ヘッダーやタグとして第一次および第二次ィンデックスデータが付与されて、 - . 生活関連情報データベース I Aにてその第一次および第二次インデックスデ一 夕に従って適切な 1 8分類データベース Iniが自動選択される構成や、 生活関 連情報データべ一ス I Αにて各第一次および第二次ィンデックスデータの組に 対応する二文字キーワード （たとえば第一次 「買物」 および第二次 「商品」 の 場合ではキーワードが 「買物」 と 「商品」 ） を生活関連情報データ中から自動 検索し、 検索されたキーワードに従って該当する 1 8分類データベース Inf へ 記憶する構成などとすることができる。 もちろん、 情報提供者が情報通信装置 I Cにてどの 1 8分類データベース Infへ記憶させるかを予め指定して、 その 指定した 1 8分類データベース Ιηίへ生活関連情報データを直接送信するよう にしてもよい。
なお、 本実施形態では、 前述の図 1の実施形態と同様に、 情報検索支援装置 I Εと生活関連情報データベース I Αとが一体化して構築されているため、 上 記選択処理は情報検索支援装置 I Eの選択部 A 1 1·, A 1 2 , A 2として機能 する処理部 （C P U) が実行し、 上記データ送受信は情報検索支援装置 I Eの 送受信部 A 3を介して行うとも言える。
以上により、 2段階のィンデックスデ一夕に従つた生活関連情報デ一夕の細 分化が実現されており、 「買物」 に関連する 「商品」 情報が必要ならば 「買物 」 および 「商品」 インデックスを指定、 「食事」 に関する 「料理」 情報が必要 ならば 「食事」 および 「料理」 インデックスを指定するというように、 インデ ックスの段階的な絞込み検索ができ、 またもちろん第一次だけでなく第二次ィ ンデックスも二文字または一単語からなるもので解読容易なため、 情報利用者 が必要とする生活情報をより容易に取得できる。
ぐ第 3の実施形態 >
さて、 以上のとおりの生活電子情報検索システムは、 たとえば図 8に例示し たように様々な生活地域毎に個別に構築することで、 情報利用者の生活地域に より密着した生活情報の取得を実現することができる。 また、 一つの大型シス テムとして、 生活関連情報データベース I Aのみを地域別に複数設けたり、 あ るいは一つの生活関連情報データべ一ス I A内にて地域別に生活関連情報デー 夕を分類可能に構築したりしてもよい。
いずれの場合においても、 上述のインデックスによる情報検索に加えて、 地 域別ィンデックスによる情報検索を行えるようなシステムが好ましい。
より具体的には、 たとえば図 6に示したように生活関連情報データベース I Aに複数の地域ィンデックスデータを記憶する地域ィンデックス記憶部 RIdx を設けておき、 情報通信装置 I Bからの生活関連情報データベース I Aへのァ クセス時において、 地域インデックス記憶部 RIdx に記憶されている地域イン デックスデ一夕群が情報通信装置 I Bへ送られて表示部 B 1にて表示され、 表 示された地域ィンデックスデータ群に対して入力部 B 2を介して情報利用者の 所望する一つの地域ィンデックスデ一夕が指定されると、 指定された地域ィン デックスデ一夕を示すィンデックス指定信号が処理部 B 3によって発せられ、 それが生活関連情報データベース I Aへ送信される。 そして、 このインデック "ス指定信号が示す地域ィンデックスデータに関連する生活関連情報データのみ が、 上述のインデックスによる情報検索の対象デ一夕となる。 これは、 たとえ ば、 1 8分類データベース Inf l〜18 に記憶されている各生活関連情報デ一夕 に地域情報データを付しておき、 デ一夕べ一ス選択部 A 2によって地域インデ ックスデータと一致する地域情報データが付された生活関連情報データのみを 記憶した 1 8分類データベース Inf を選択し、 それに記憶されている生活関連 情報データをインデックス検索の対象となるように設定すればよい。
図 7は、 地域インデックスデータ群の一表示例を示したものであり、 指定可 能な第一次地域インデックスデータ群として 1.都道府県、 2.区市町村、 3.学 校区が情報通信装置 I Bの表示部 B 1であるディスプレイに表示されている。 この場合、 1 8分類データベース Ιηίの各生活関連情報デ一夕には、 その生 活情報が属するあるいは関係する都道府県、 区市町村 （当然その他の行政 ·地 域区画も含んでよい） 、 学校区を識別する地域情報データを与えておき、 他方 、 第一次地域インデックスデータとしての都道府県、 区市町村、 学校区ならび に第二次地域インデックスとしての各都道府県名、 各区市町村名、 学校区名を 地域ィンデックス記憶部 RIdxに記憶させておく。
生活関連情報デ一夕ベース I Aへのアクセス時において、 まず第一次地域ィ ンデックスデ一夕群が情報通信装置 I Bへ送られて図 7に示したようにディス プレイに表示され、 その中から所望のものが指定されると、 指定された第一次 地域ィンデックスデータを示すィンデックス指定信号力 S処理部 B 3により発せ られて生活関連情報データべ一ス I Aへ送信される。
生活関連情報データベース I Aでは、 ィンデックス選択部 A 1によりインデ ックス指定信号と一致する第一次地域ィンデックスデ一夕に属する第二次地域 ィンデックスデ一夕群が地域ィンデックス記憶部 RIdxから選択され、 情報通 信装置 I Bへ送信される。
情報通信装置 I Bでは、 それがディスプレイに表示され、 再びその中から所 望のものが指定されると、 指定された第二次地域ィンデックスデータを示すィ ンデックス指定信号が処理部 B 3により発せられて生活関連情報データベース I Aへ送信される。
そして、 生活関連情報データベース I Aでは、 ィンデックス選択部 A 1によ りィンデックス指定信号が示す第二次地域ィンデックスデータと一致する地域 情報デ一夕を有する生活関連情報データのみが 1 8分類デ一夕べ一ス Inf から 選択されて、 インデックス検索の対象に設定される。
なお、 本実施形態では、 前述の図 1の実施形態と同様に、 情報検索支援装置 I Eと生活関連情報データベース I Aとが一体化して構築されているため、 上 記選択処理及び検索対象設定処理は情報検索支援装置 I Eの選択部 A 1， A 2 として機能する処理部 （C P U) が実行し、 上記データ送受信は情報検索支援 装置 I Eの送受信部 A 3を介して行うとも言える。
以上により、 情報利用者は、 自分が所望する地域に関連する情報のみを対象 としたインデックス検索を実行することができ、 所望地域に密着した生活情報 を容易に検索取得することが可能となる。
なお、 図 7の例では指定可能な第一次地域ィンデックスとして 4.住所が表 示されているが、 これは、 情報利用者の住所に基づいて自動的に当該住所が属 するあるいは関連する地域の情報のみをインデックス検索の対象にできるシス テム構成である。
この場合、 たとえば、 情報利用者の住所データを情報通信装置 I Bの内部記 憶部 （図示なし） に記憶させておき、 生活関連情報データベース I Aへのァク セス時に住所データが送信されて、 データベース選択部 A 2によって当該住所 データに示される住所が含まれるあるいは隣接する地域情報データを有する生 活関連情報データを記憶した 1 8分類デ一夕べ一ス Inf のみを選択するように すればよい。
これにより、 情報利用者は上述のように自分が所望する地域として、 自分の 住所エリアを選択することができ、 常時、 住所エリァの生活情報のみを生活関 連情報データベース I Aから引き出すことが可能となる。
以上の地域別ィンデックス検索機能を有する生活電子情報検索システムによ れば、 たとえば地域毎に、 商店街、 介護事業者、 流通関連業者、 運輸関連会社 、 金融関連会社、 保険会社、 住宅関連会社、 旅行会社、 カルチャースクール、 福利厚生会社、 冠婚葬祭会社などのありとあらゆる民間分野や、 医療機関、 保 健所、 学校、 役所、 '警察署、 消防署、 大学、 専門学校、 公共施設、 N P O、 ポ ランティア団体、 生協、 農協、 町内会、 老人会、 婦人会、 専門家団体などのあ りとあらゆる公共分野などの情報提供者からの情報提供を受けることで、 地域 に密着した生活情報を集め、 それを情報利用者が地域毎の生活情報として極め て簡単に取得、 且つインデックス検索できるようになる。 したがって、 この生 活電子情報検索システムは、 地域毎の生活情報タウンガイドとして使用できる <第 4の実施形態 >
またさらに、 この生活電子情報検索システムは、 地域別インデックス検索だ けでなく、 情報利用者自身の属性別に情報検索を行える、 つまり各属性に関連 する情報の検索を行えるようにすることもできる。
この場合でも、 上述の地域別インデックス検索と同様に、 たとえば図 6に示 したように生活関連情報データベース I Aに複数の属性インデックスデータを 記憶する属性インデックス記憶部 Aldx を設けておき、 且つ、 1 8分類データ ベース Inil〜18 に記憶されている各生活関連情報データには各々の生活情報 が関連する属性を示す属性情報データを付しておき、 情報通信装置 I Βからの 生活関連情報データベース I Αへのアクセス時において、 属性インデックス記 憶部 Aldx に記憶されている属性インデックスデ一夕群が情報通信装置 I Bへ 送られて表示部 B 1にて表示され、 そのうちの一つが入力部 B 2を介して指定 されると、 それを示すインデックス指定信号が処理部 B 3により発せられて生 活関連情報データベース I Aへ送られ、 インデックス指定信号に基づいて指定 された属性ィンデックスデータと一致する属性情報データが付された生活関連 情報データのみを記憶した 1 8分類データベース Ιιιίのみがデータベース選択 部 A 2により選択されて、 インデックス検索対象に設定される。
図 7における情報通信装置 I Bのディスプレイには、 地域インデックスデ一 夕群 1.〜4.とともに、 一例としての属性インデックスデータ群 1.， 2. · · ·も表 示されている。
これにより、 情報利用者は、 自分の属性に関連する情報のみを対象としたィ ンデックス検索を実行することができ、 自分により有用な生活情報を容易に検 索取得することが可能となる。 もちろん、 自分の属性以外の属性を指定して、 それに関連する生活情報を検索取得することもできる。
また、 複数の属性インデックスデータを一度に指定し、 指定した全ての属性 に関連する生活情報を検索取得可能なシステムとすることもできる。 生活関連 情報データベース I Aにおけるデ一夕べ一ス選択部 A 2によって、 指定された 複数の属性インデックスデータを示すインデックス指定信号に基づいて、 それ ら全ての属性インデックスデータと一致する属性情報データを有する生活関連 情報データを記憶した 1 8分類データベース Ιηίのみが選択されるように構築 すればよい。
なお、 本実施形態では、 前述の図 1の実施形態と同様に、 情報検索支援装置 I Εと生活関連情報データベース I Αとが一体化して構築されているため、 上 記選択処理及び検索対象設定処理は情報検索支援装置 I Eの選択部 A 1 , A 2 として機能する処理部 (C P U) が実行し、 上記データ送受信は情報検索支援 装置 I Eの送受信部 A 3を介して行うとも言える。
また、 属性別ィンデックス検索機能および地域別ィンデックス検索機能は両 備することももちろん可能で、 この場合では、 指定された地域インデックスお よび属性ィンデックスの両方と一致する地域情報データおよび属性情報デー夕 を有する生活関連情報データのみを選択してインデックス検索の対象に設定す るようにすればよい。
また、 図 6は図 1の実施形態に地域ィンデックス記憶部 Rldxおよび属性ィ ンデックス記憶部 Aldxを設けたものとなっているが、 2段階インデックス検 索を可能にした図 4の実施形態に対して同様に地域ィンデックス記憶部 ldx および属性ィンデックス記憶部 Aldxを設けて地域別および属性別ィンデック ス検索機能を具備したシステムとしてももちろんよい。
<<意味構造による生活関連情報検索 »
ここでは、 上述のように生活情報関連インデックスにより選択された、 さら には地域ィンデックスゃ属性ィンデックスにより選択された 1 8分類デ一夕ベ ースの中から、 所望の生活関連情報を意味構造を用いて検索する場合について 説明する。
<第 5の実施形態 >
本実施形態では、 前述したような意味構造として、 ノードにラベルが付いた グラフ （ネットワーク） を考える。 検索質問 Qおよび検索対象である生活関連 データベース I Aの 1 8分類デ一夕ベースはいずれもそのようなグラフだとす る。 また、 グラフの間の近似的な照合等に基づいて検索質問 Qや検索範囲のィ ンタラクティブな変更が効果的に行えるようにする。 文書の検索の場合には、 たとえば、 ノードは語の指示対象であり、 リンクはそれらの間の意味的な関係 であり、 ラベルは語である。 本実施形態で 「検索」 とは、 検索質問 Qに似た 18分類データベースの部分 グラフを見付けることである。 検索質問 Qの各ノードは、 そのような部分グラ フのいずれかのノードに対応する。 その対応関係を検索質問 Qのノードから 1 8分類データベースへの部分関数によって表し、 その部分関数を解候補と呼ぶ 。 また、 各解候補のスコア （例えば、 類似度、 関連度、 確率等に関する値） が 定義されるとする。 この定義に従ったスコアの高い解候補の集合を解候補集合 Fとし、
• F (x) = { f (x) I f eF} (xは検索質問 Qのノード、 f (x) は ノード xに対応するデ一夕べ一ス中のノード)
· f (Q) = {f (x) I xは検索質問 Qのノード } (f eF)
とする。
ここで、 検索質問 Qや解候補集合 F等について具体例で説明する。
図 9は、 ラベル付きノード、 リンクおよび検索質問 Qについて説明するため の図である。 この図 9に示したように、
'検索質問 Qのノード Xは、 「買物」 、 「商品」 、 「かおり」 、 「炭」 という ラベルを持つ 4個である。
•検索質問 Qのリンクは、 「買物一商品」 、 「商品—かおり」 、 「商品一炭」 である。
•検索質問 Qは、 これらラベル付きノードとリンクにより構成される、 図示の ようなものである。
図 10は、 解候補 f において検索質問 Qのノード Xに対応する 18分類デ一 夕ベース中のノード f (x) 、 解候補集合 Fにおいて xに対応する 18分類デ
—タベース中のノードの集合 F (x) について説明するための図である。 この 図 10に示したように、
· f (X) は、 たとえば、 ノード 「買物」 については、 f (買物） と表され （ f ！ (買物) 、 f 2 (買物） 、 ···) 、 「ショッピング」 、 「おつかい」 、 「出 かける」 、 「散歩」 、 「マーケット」 、 「購入」 、 「買上げ」 のそれぞれをラ ベルとする 1 8分類デ一夕ベースのノードである。
• F ( X ) は、 たとえば、 ノード 「買物」 については、 F (買物) と表され、 全ての f e Fにわたる f (買物） の集合 { 「ショッピング」 、 「おつかい」 、 「出かける」 、 「散歩」 、 「マーケット」 、 「購入」 、 「買上げ」 } をいう。 他のノードについても同様である。
図 1 1は、 検索質問 Qについての解候補 fの値域 f (Q) や解候補集合 Fに ついて説明するための図である。 この図 1 1に示したように、
• f (Q) は、 「おつかいに…隣の町から…かおり高い」 、 「品物の炭化を… 防止するにおいが」 、 「かおりを木炭に…サービス品にしたい」 、 「においの
…マーケットの商品だけが…」 、 「ギフトを…かおりに」 、 「こうばしいにお いが…買物の…」 のそれぞれに対応する。
• Fは fの集合であり、 jf (Q) の集合として表示され、 { 「おつかいに…隣 の町から…かおり高い」 、 「品物の炭化を…防止するにおいが」 、 「かおりを 木炭に…サービス品にしたい」 、 「においの…マーケットの商品だけが…」 、 「ギフトを…かおりに」 、 「こうばしいにおいが…買物の…」 } をいう。
• f ' (Q) 、 f " (Q) 、 f " ' (Q) は解候補 f '、 Γ '、 f ' '，の値域であ る。
また、 本実施形態において、 シソーラス Tとは、 たとえば、 グラフ中のノー ドのラベル Lとラベル Mの組から両者の間の類似性の度合いを示す数値 T (L , M) への部分関数であり、 解候補のスコアの計算に用いる。 解候補集合 Fを 求める際には、 シソーラス全体 Tではなく、 シソーラス Tの部分集合 Rを用い る。
なお、 スコアの定義やグラフの表現手法、 さらには 1 8分類データベースと シソーラス Tの部分集合 Rと検索質問 Qとから解候補集合 Fを求める方法 （後 述の図 1 4に示したフローチャートにおける 「検索実行」 およびそのステップ S 2の説明参照） には公知のものがいくつかあり、 それを適宜用いることがで きるのでここでは詳細に触れない。
たとえば、 ラベル 「買物」 と 「商品」 との類似性の度合を示すスコアが数値 T (買物、 商品） として、 生活関連情報データベース I Aの中のシソーラスデ 一夕ベースに記憶されたシソーラスにより与えられる。
ここで、 生活関連情報データべ一ス I Aの構成について説明しておく。 図 1 2はその一構成例を示したものであり、 生活関連情報データベース I Aは、 1 8種の前記インデックスデータ毎に構築された前記 1 8分類データベース M1〜M18 (Inf la, lb Inil8a， 18b' · ·を含む。 以下同じ。 ) 、 およびシ ソーラスデータベースの集まりと考える。 1 8分類データベース Ιηί1〜Ιηί18 は、 各々、 ラベル付きノードおよびリンク等を含んだ前記生活関連情報データ を記憶し、 シソーラスデータベースは、 検索に必要な各ノードの関係、 関連度 または非関連度、 類似度または相違度、 確率、 確からしさ等を示すデータであ るシソーラス Τおよびその一部.の部分集合 Rを記憶している。 そして、 大枠と なる生活関連情報データベース I Αに対してインデックスに基づく検索により 1 8分類デ一タベース Inf l〜Inil8のいずれかが検索され （これを前段検索と 呼ぶこととする） 、 その 1 8分類データベース Ιηίに対してさらに上述したよ うな意味構造 （ノード、 ラベル、 リンク、 シソーラス） に基づく検索により生 活関連情報データが検索される （これを後段検索と呼ぶこととする） ことにな る。
このような生活関連情報デ一夕べ一ス I Αに対する検索処理は情報検索支援 装置 I Eにより実行される。 図 1 3はその構成を例示したものであり、 デイス ' プレイ等の表示部 E 1、 キ一ボードやマウス等の入力部 E 2、 処理部 (C P U ) E 3、 主記憶部 E 4を備えており、 バス E 5によりお互いに接続され、 且つ 生活関連情報データベース I Aの 1 8分類データべ一ス ΙηΠ〜Ιηί 18およびシ ソーラスデータベース TInf にも接続されている。 この場合では各データべ一 スと情報検索支援装置 I Eとが一体構築されることになる。 もちろん各データ ベースとは別体として送受信部 （図示なし） を介してデータ送受可能に構築さ れていてもよい。 また前記情報通信装置 I B , I Cとも送受信部を介してデー 夕送受可能となっている。
主記憶部 E 4には、 検索支援プログラム、 初期設定、 パラメ一夕等の各種デ 一夕や、 検索最終結果、 中間結果等の検索状況に関するデータが記憶される。 処理部 E 3は、 主記憶部 E 4に記憶されている検索支援プログラムの指令を受 けて各種検索支援手段として機能し、 生活関連情報デ一夕ベース I Aの 1 8分 類データベース ΙϋΠ〜ΙηΠ8およびシソーラスデータベース ΤΙιιίと前記情報 通信装置 I B , I Cとの間の情報検索支援処理を実行する。
以下に、 この情報検索支援装置 I Eによる後段検索処理について説明する。 図 1 4はそのフローチャートである。
[ステップ S 1 ]
まず、 処理部 E 3は、 削除された解候補の集合 Gを空に初期設定し、 情報利 用者が使用する情報通信装置 I Bからその入力部 B 2により入力されたノード 、 ノードのラベルおよびノード間のリンクに関する情報を含む検索質問 Qを受 け付ける。
処理部 E 3は、 この検索質問 Qに関するデータを主記憶部 E 4等の適宜の記 憶部に記憶し、 必要に応じてそこから読み出す。
[ステップ S 2 ]
続いて、 処理部 E 3は、 情報通信装置 I Bからその表示部 B 1により表示さ れた 「検索実行ポタン」 をクリック等により選択したことを示す信号を受ける と、 検索 （または再検索） を開始する。
入力された検索質問 Qに従い、 シソーラスデータベース TInf および前記選 択された 1 8分類データベース Inf を参照し、 シソーラス Tの部分集合 Rで定 義されるラベル間の類似性を用いて、 検索質問 Qによる前記選択された 1 8分 類データベース Inf の検索結果として解候補集合 Fを求める （上述のようにそ の方法は公知であるのでここでは述べない） 。
その際、 削除された解候補集合 Gの要素である解候補および削除された解候 補集合 Gの要素を含む解候補は解候補集合 Fに含めない （解候補は部分関数で あり、 部分関数は順序対の集合だから、 解候補の間で包含関係が成り立ち得る
) o
[ステップ S 3 ]
続いて、 処理部 E 3は、 インタラクションの手掛かりとして以下の ( 1 ) 〜 ( 5 ) の情報を、 情報通信装置 I Bに送ってその表示部 B 1に表示させる。 （ 2 ) ( 4 ) ( 5 ) のリストの表示は、 たとえばリストの要素であるラベルを持 つノードを含む解候補のスコアの最大値の降順に従う。
情報利用者は、 各情報に応じて解候補集合 Fの中の解候補が解かどうかをチ エックしたり、 解候補集合 F、 削除された解候補集合 G、 シソーラス Tの部分 集合 R、 検索質問 Q等を変更したりできる。
処理部 E 3は、 それぞれの選択肢についての情報を、 情報通信装置 I Bに送 つてその表示部 B 1に表示させる。 そして、 処理部 E 3は、 情報通信装置 I B にて入力部 B 2により入力された入力情報を受けると、 それに従い、 各選択肢 の削除、 追加または変更等を行い、 このデータと関係するシソーラスおよび検 索対象となる生活関連情報データをシソーラスデータベース ΤΙηίおよび前記 選択された 1 8分類データベース Ιηίから適宜読み取る。
図 1 5は、 情報利用者が使用する情報通信装置 I Βにおける表示画面の一例 を示したものであり、 自然言語の文書の検索に関して上記ステップ S 3での表 示とインタラクションをサポートするインタフェースとなっている。
( 1 ) 解候補集合 F
ここには、 スコアの高い解候補のリストつまり解候補集合 Fが表示される。 各解候補中の太字は、 検索質問 Qの中の語のシソーラス拡張にあたる類似語で ある。 図 1 5では前記図 1 1と同じものが表示されている。
情報利用者は、 この表示に対して、 マウス操作等により適宜次の操作を行う ことができる。
•解候補集合 Fの各要素が解かどうかを検討する。 これは、 解候補のテキスト 部分をクリックするとその周辺のさらに広い範囲が表示されることで行うこと ができる。
•解候補集合 Fのうちで解ではない要素を該解候補集合 Fから削除し、 削除さ れた解候補集合 Gの要素とする。 これは、 解候補の先頭部分の丸をクリックす るとそれが黒丸または白丸に変わることで行うことができる。 黒丸は検索範囲 に残すことを意味し、 白丸は検索範囲に残さないことを意味するので、 クリツ ク操作により、 解候補集合 Fに含まれていた解候補 （黒丸） を解候補集合 Fに 含めない （白丸） ようにすればよい。
( 2 ) 検索質問
ここには、 検索質問 Qが表示される。 図 1 5では前記図 9と同じものが表示 されている。
情報利用者は、 この表示に対して、 マウス操作等により適宜必要に応じて次 のようにリンクを挿入したり消したり、 ノードを付け加えたり消したりするこ とができる。
•検索質問 Qの 2つのノードを結ぶリンクがない場合にリンクを挿入する。 ·検索質問 Qのノード間のリンクを削除する。
•検索質問 Qに新たなノードを付加する。
•検索質問 Qのノードでリンクの端点でないものを削除する。
( 3 ) 第一ラベル表示
ここには、 検索質問 Qに含まれるノードのラベルをシソ一ラス拡張した結果 でスコアの高いものが表示される。 図 1 5では前記図 1 0と同じものが表示さ れている。 より具体的には、 このリストは、 検索質問 Qのノード Xごとに、 ノード Xの ラベル Lについてシソーラス Tにおいて T (L , M) が定義されているような 前記 1 8分類データベース Inf 中のノードのラベル Mのリストである。 図 1 5 では検索質問 Qのノードである 「買物」 、 「商品」 、 「かおり」 、 「炭」 ごと にリストが表示されており、 たとえば 「買物」 については、 「ショッピング」
「おつかい」 「出かける」 「散歩」 「マーケット」 「購入」 「買上げ」 が、 前 記インデックス選択された 1 8分類データベース Inf において T (L , M) 'を 満たす生活関連情報データ中のノードのラベルのリストということになる。 情報利用者は、 この表示に対して、 マウス操作等により適宜必要に応じて次 のようにリストの各要素を検索範囲に含めるか （図中黒丸） 含めないか （図中 白丸） を指定できる。
•リスト中の要素 Mでシソーラス Tの部分集合 Rにおいて R (L， M) が定義 されていないものにつき、 Rの定義を拡張して R (L , M) =T (L , Μ) と する。 つまり、 要素 Μを検索範囲に含める。
'リスト中の要素 Μで R (L , Μ) が定義されているものにつき、 Rの定義を 縮小して R (L , Μ) を未定義とする。 つまり、 要素 Μを検索範囲から除外す る。
(4 ) 第二ラベル表示
ここには、 検索質問 Qのノ一ドに直接つないで検索質問に付加できるノ―ド のラベルが表示される。
より具体的には、 このリストは、 検索質問 Qのノード Xごとに定義され、 リ ンク y— ζが前記 1 8分類データベース Ιηίのリンクであるノード z (χ ) が存在するような、 ノード yのラベルのリストである。 図 1 5では検索質問 Qのノードである 「買物」 、 「商品」 、 「かおり」 、 「炭」 ごとにリストが表 示されており、 たとえば Xが 「買物」 の場合については、 「健康」 「介護」 「 近所」 「食料」 「スーパー」 「商店街」 「宅配」 が、 前記インデックス選択さ れた 1 8分類データベース Inf がリンク y— zを含むような z £ F ( x) が存 在する、 生活関連情報データ中のノード yのラベルのリストということになる 情報利用者は、 この表示に対して、 マウス操作等により適宜必要に応じて次 のようにリストの各要素によつて検索質問 Qを拡張するか (図中黒丸) 拡張し ないか （図中白丸） を指定できる。 なおこのとき、 黒丸 ·白丸のクリック選択 だけでなく、 別途表示されている入力枠内に指定要素を直接キーボード入力す ることもできる。
•リスト中の要素 Lをラベルとするノード yとリンク x— yとを検索質問 Qに 付加する。 つまり、 要素 Lによって検索質問 Qを拡張する。
( 5 ) 第三ラベル表示
ここには、 検索質問 Qにおいて 2つのノードの間に入るノードのラベルが表 示される。
より具体的には、 このリストは、 検索質問 Qのリンク x— yごとに定義され 、 解候補中のノード f ( X ) と ( y ) を結ぶ最短経路がノード zを含み、 解 候補の値域 f (Q) がノード zを含まないような解候捕 fが存在するノード z のラベルのリストである。 図 1 5では検索質問 Qのリンクである 「買物」 一 「 商品」 、 「かおり」 一 「商品」 、 「炭」 一 「商品」 ごとにリストが表示されて おり、 たとえば 「買物」 ― 「商品」 については、 「客」 「店」 「売る」 「郊外 」 「八百屋」 「支払い」 「目当て」 が、 上記のとおりの解候補 fが存在するノ — zのラベルのリストということになる。
情報利用者は、 この表示に対して、 マウス操作等により適宜次のようにリス トの要素を検索質問 Qに挿入するか （図中黒丸） 挿入しないか （図中白丸） を 指定できる。
·リス卜中の要素をラベルとするノード zとリンク X— zとリンク z— yを検 索質問 Qに付加する。 つまり、 この要素を検索質問 Qに挿入する。 以上の処理の後、 さらに情報利用者から 「検索実行ポタン」 により再検索の 要求があった場合、 ステップ S 2に戻る。 一方、 再検索の要求がなければ処理 を終了する。
以上によれば、 情報検索において的確な情報を利用者に与えることにより、 有効なィン夕ラクシヨンを行い、 検索の効率と精度を向上させることができる また、 生活関連情報データベース I A (具体的には、 前記選択された 1 8分 類デ一夕ベース Ιηί) および検索質問に固有のグラフ構造を利用して、 検索範 囲を自動的に絞り込みつつインタラクティブに検索質問および検索範囲を入力 または変更することによって、 高い効率と精度でピンポイントの情報検索を行 うことができる。
さらに、 検索質問と検索対象とが、 自然言語の文のような不定形な構造を持 つグラフとして取り扱われ、 その構造を手掛かりとして利用者が検索エンジン と的確なインタラクションを行うことを可能とし、 検索の効率と精度を向上さ せることができる。
なお上記情報検索支援装置 I Εは、 その各手順をコンピュータに実行させる ためのプログラム、 該プログラムを記録したコンピュー夕読み取り可能な記録 媒体、 該プログラムを含みコンピュータの内部メモリにロード可能なプロダラ ム製品、 該プログラムを含みサーバ等のコンピュータなどにより提供されるこ とができる。
<<情報分析 >〉
ここでは、 上述したように生活関連情報データベース I Αに対する生活関連 情報検索に使用されたインデックスや検索質問 Q、 各種入力情報を用いて、 巿 場動向の評価などに有用な情報分析を行う場合について説明する。
<第 7の実施形態 > 図 1 6は、 この情報分析を行う場合の一実施形態を示したものである。 本実施形態では、 上記生活関連情報データベース I A、 上記情報通信装置 I B , I C、 上記情報検索支援装置 I Eのほかに、 分析情報データべ一ス I Fお よび情報分析装置 I Gを備えている。
分析情報データベース I Fは、 前記情報通信装置 I Bによる入カインデック ス、 入力検索質問 Qおよび入力情報を蓄積する検索情報蓄積部 F 1、 前記検索 支援装置 I Eによる検索結果を蓄積する検索結果蓄積部 F 2、 および外部から 別途入力されるマルチメディアデ一夕を蓄積する外部データ蓄積部 F 3を有し ている。
情報分析装置 I Gは、 主記憶部 G 4に記憶されている情報分析プログラムの 指令に従って、 蓄積されたインデックス、 検索質問 Q、 入力情報、 検索結果、 およびマルチメディアデータのうちのいずれか二種以上に基づいて情報分析処 理を行う処理部 （C P U) G 3を有している。 該処理部 G 3は、 ディスプレイ 等の表示部 G l、 キ一ボード等の入力部 G 2、 および情報分析プログラムや各 種データを記憶した主記憶部 G 4とバス G 5により接続されている。
この場合において、 たとえば、 情報分析装置 I Gは、 上述したように情報利 用者が生活関連情報データベース I Aに対する生活関連情報検索を実行した際 に使用したインデックスや検索質問 Q、 各種入力情報、 さらにはその検索結果 の蓄積データに基づいて、 自然言語処理や統計的学習手法などにより、 情報分 析を行う。
これにより、 インデックスや検索質問 Q、 各種入力情報は情報利用者つまり ユーザの嗜好や観念などに基づくものであるので、 このものを蓄積し分析する ことで、 電子情報からなる仮想社会でのユーザの行動 (=情報検索) と実社会 でのユーザの行動 （=購買等） とを比較するなどして、 市場動向を抽出するこ とが可能となる。 たとえばユーザの購買前の嗜好と実際の購買とを比較すれば 、 非常に有用なマーケティング情報となり得るのである。 またこのとき、 マルチメディアデータを入力し、 蓄積しておくことで、 その データと検索質問 Q等とに基づいて情報分析してもよい。
マルチメディアデ一夕とは、 実社会でのユーザの行動に関する様々な情報の ことをいい、 ユーザが実社会にて生活して行く上で行っている行動に伴い、 そ のユーザつまり生活者が意識的/無意識的に実社会に対して提供している各種 データのことである。 たとえば、 「買物」 については買物時に入力される P〇 Sデータなど、 「食事」 については支払い時に入力される支払いカードデータ など、 「衣装」 については通販カ夕口グ請求データなど、 「住宅」 については 不動産を探しているときに提示している不動産条件データなど、 「医療」 につ いては病院診察時のカルテデータなど、 「介護」 については介護保険データな ど、 「育児」 については予防接種データなど、 「仕事」 については求人申込み データなど、 「教育」 については講座申込みデータなど、 「余暇」 については 宿泊データなど、 「保険」 については保険商品データ、 「金融」 については金 融商品データなど、 「会社」 については質問 ·苦情問合せデータなど、 「公共 」 については定期データなど、 「行政」 については出生届データなど、 「相談 」 については法律相談データなど、 「緊急」 については交通事故のときのデー 夕など、 が考えられる。 もちろんここで挙げたのはほんの一例であって、 利用 できるマルチメディアデ一夕は実質的に無限である。
[検索履歴と P O Sデータの融合による情報分析]
ここで、 上記生活関連情報データベース I Aの 「買物」 分類デ一夕ベース Inf lに対するインデックスや検索質問 Q、 各種入力情報、 検索結果等の検索 履歴の蓄積データと、 実社会で得られた P〇 Sデータとの組み合わせで情報分 析を行う場合の一例を説明する。
従来、 P O Sデータに基づいて、 どの商品とどの商品が同時に買われたかと いう併買関係から、 一般的にどのような組み合わせが良く売れるのかという知 識を抽出したり、 商品をクラス夕リングしたりすることが行われている。 たと えば、 有名なものに 「ビールとおむつ」 が良く売れるというルールがある。 子 供が生まれたばかりの若い父親が会社帰りに購入するためと考えられる。 また
、 顧客の I Dが付加された P O Sデータの場合では、 年齢や職業、 住所などの 情報もさらに把握することができる。 しかしながら、 いずれの P O Sデータも 、 顧客の購買行動の結果にすぎず、 どのような特徴を持つ顧客がどのような経 緯で購入したのかを直接知ることはできない。
そこで、 上記生活関連情報検索の履歴情報を併せて用いることで、 たとえば 次のような情報分析が可能になる。
•ある商品を検索した人の中で、 どのくらいの割合が実際にその商品を購入し ているのか、 もしくは他の類似商品を購入しているのかを求め、 類似商品の中 でその商品がどのくらい競争力があるのかや、 購買者がどの商品とどの商品を 比べたのかという商品間の競争関係などを抽出する。 これらの情報分析結果は 商品開発や販売方針等に至極有用である。
•逆に、 ある商品を購買した人が過去にどのような検索を行ったのかを求め、 何に興味を持っている人が、 どういう情報を収集し、 最終的にこの商品を買う に至ったのかという情報を得る。 たとえば、 バイクやツーリングのページにァ クセスしている人が、 高解像度のデジカメのページをいくつか検索し、 最終的 に購買したことが分かれば、 風景を撮るために高解像度という基準で購入した と予想できる。 これにより、 手袋をしていても押しやすいシャッターなどとい つた商品開発の方針付けに生かせる。
このような購買と検索履歴との関係は、 購入した商品と検索履歴に含まれて いる語との関係を統計的に検証することで抽出することができる。 たとえ ίま、 商品 Αと検索履歴中の語 Βが、 偶然生起するよりも高い頻度で同時に生起して いれば、 両者の関係は強いと判断できる。 このような関係の強さは、 共起頻度 やカイ 2乗値などにより測ることができる。
さらに、 購買と検索履歴との関係は、 商品を行に、 検索履歴を列にとれば、 行列形式のデータとして表すことができる。 したがって、 ベクトルの内積や力 ルバックライブラー統計量などを用いて、 行同士の類似度、 列同士の類似度を 求め、 商品や検索履歴をクラスタリングすることができる。 こうして得られた 商品のグループは、 同様の検索を行った顧客によって購入される商品グループ であり、 従来の併買関係に基づくクラスタリングよりも、 商品の特性をより正 確に理解することができる。 また、 検索のグループは、 同じ商品の購入につな がる検索のグループであり、 さまざまな顧客の購入意図を知ることができる。 したがって、 ある商品の購入前と購入後の生活者の意識等を考慮した市場動 向分析が実現できるのである。
もちろん、 他の生活分類についても同様なことが可能であることは言うまで もなく、 それぞれ利用できるマルチメディアデータによって様々な情報分析を 実現することができる。 _ なお、 上記情報分析装置 I Gは、 その各手順をコンピュータに実行させるた めのプログラム、 該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒 体、 該プログラムを含みコンピュータの内部メモリにロード可能なプログラム 製品、 該プログラムを含みサーバ等のコンピュー夕などにより提供されること ができる。
<第 8の実施形態 >
ここでは、 上記情報分析処理のより具体的な一例について説明する。 この一 例では、 蓄積データの部分グラフに基づいた分析を行う。 図 1 7はそのフロー チャートである。
[ステップ S 1 1 ]
まず、 情報分析装置 I Gは、 処理部 G 3により、 検索質問 Qの蓄積データを 分析情報データベース I Fから読み出し、 これに基づいて、 検索質問 Qに頻出 する部分グラフを抽出する。
たとえば図 1 8 ( a ) ( b ) は抽出される部分グラフの一例を示しており、 それぞれ 「粗大ごみを出したいのだが収集の料金を知りたい」 「6ヶ月の赤ち やんなのだが検診時の注射はどこで受けるのか」 といったある地域に住むユー ザのよくある要求を表している。
[ステップ S 1 2 ]
次に、 情報分析装置 I Gは、 処理部 G 3により、 検索結果の蓄積データを分 析情報データベース I Fから読み出し、 これに基づいて、 生活関連情報データ ベース中でユーザがよく閲覧する部分ダラフを抽出する。
たとえば図 1 8 ( c ) ( d ) は抽出される部分グラフの一例を示しており、 それぞれユーザが重要だと思って見る情報を含んでいる。
ステップ S 1 1および S 1 2での部分グラフ抽出は、 単に既定頻出値以上の ものを抽出したり、 相対的頻度を求めたり、 多頻度グラフを抽出するデータマ イニング等の公知の手法を適宜用いたりすることで実行できる。
[ステップ S 1 3 ]
次に、 情報分析装置 I Gは、 処理部 G 3により、 上記抽出された部分グラフ の関係を抽出する。 すなわち、 典型的な質問をするユーザが、 どのような生活 関連情報デ一夕を参照するかを、 部分グラフの関係性を通して分析するのであ る。 これにより、 同じ語を用いていても異なる意味となる検索質問 Qや生活関 連情報データ内容などを、 異なる構造を持つ部分グラフとして表現できるため
、 適切な処理を行うことができる。
たとえば、 図 1 8. ( e ) ( f ) に例示した二つの部分グラフでは、 前者は 「 購入した車用の車庫の価格」 、 後者は 「車庫と車の購入価格」 を意味し、 それ ぞれ別のものとして処理することができる。
この関係抽出もクラスタリング等の公知の手法を適宜用いることで実行でき る。
そして、 このように部分グラフの関係を抽出することによって、 たとえば、 図 1 8 ( a ) の部分グラフで表現される検索質問 Qに対して図 1 8 ( c ) の部 分ダラフを含む生活関連情報データを少ないィン夕ラクションで提示できるよ うになる。
[マルチメディアデ一夕併用]
以上の分析処理は、 文書以外にもグラフで表されるマルチメディアデ一夕に 対して適用することができる。
より具体的には、 たとえば、 ユーザ I D付き P O Sデータによる併買関係の 部分グラフを抽出し、 それが図 1 9 ( a ) に例示したような部分グラフであれ ば、 これに基づいてそのユーザには乳児がいると予想でき、 一方で同じユーザ (P O Sデ一夕のユーザ I Dと検索時等に入力されるユーザ情報とから同一人 を判定すればよい） の検索質問 Qの部分グラフを抽出し、 それが図 1 9 ( b ) に例示したような部分グラフであれば、 両部分グラフから、 マンションでも置 ける小型のひな人形の購入を乳児のために検討しているということが分かる。 この分析結果はマーケティング等に生かすことができる。
もちろん、 P O Sデータだけでなく他の様々なマルチメディアデ一夕につい ても同様な処理が可能である。 マルチメディアデータがグラフで表されていな い場合には、 グラフ化を前処理として実行しておけばよい。
<第 9の実施形態 >
図 2 0は、 情報分析処理のさらに別の一実施形態を示したものである。 この実施形態においては、 生活関連情報データべ一ス I Aの 1 8分類データ ベースに対する生活者ァクセス履歴データつまり検索履歴データに基づいて、 市場動向等の分析デ一夕の収集 ·蓄積ツールと、 意味構造を持つ 1 8分類情報 データの W e bブラウザへの関連付け、 データ集計 ·効果測定 ·影響評価 ·解 釈等の処理、 データのレポ一卜への関連付けなどを行う分析ツール ·統計的学 習プログラムとの間でデータのやりとりを行っており、 最終結果デ一夕は、 要 求に応じて表示形態を変えた X S Lスタイルシートや必要なデータのみを抽出 して R D Bに入力したフォームなどの形態で提供できるようになつている。 <<生活情報コミュニティ支援〉 >
以上説明した生活情報デーベース、 情報検索支援、 情報分析を全て組み合わ せることで、 図 2 1に例示したような生活情報コミュニティ支援を行うことの できるシステムを構築することができる。
く第 1 0の実施形態 >
図 2 1の実施形態では、 生活関連情報を 1 8分類して蓄積した生活関連情報 データベース I Aに対して、 高齢者、 障害者、 育児者、 病人、 子供、 主婦、 学 生、 勤労者等の様々な生活者がァクセスし、 上記情報検索支援処理によるィン タラクティブ検索によって必要な生活関連情報を瞬時に取得することができ、 またそのィン夕ラクティプ検索の検索履歴に基づいて上記情報分析処理による 市場動向データや広告、 番組等の評価データが分析されて、 それが生産者、 商 業者、 サービス事業者、 公共団体、 メディア事業者等の様々な事業者や図示し た企業部門、 住民部門、 行政部門などに属する様々な仲介者に提供され、 また 一方で事業者や仲介者からは常に新しい生活関連情報がデータべ一ス I Aに提 供される。
これによれば、 生活者だけでなく、 事業者や仲介者をも絡めた、 生活情報コ ミュニティ支援が可能になる。
そしてさらには、 上記情報分析処理の一具体例として検索履歴と P O Sデ一 夕との融合による 「購入前」 （ 「買うまえ」 ） と 「購入時」 （ 「買うとき」 ） の動向分析などについて説明したが、 そこからさらに進み、 購入した商品につ いて生活者が商品メーカーのホームページ等に対して商品の使いごこちゃァフ ターサービス等についての感想 ·意見を書き込むなどして、 生活者自身が商品 についての情報提供を行い、 それら 「購入後」 ( 「使うとき」 「使い終わった とき」 ） の各種データをも生活関連情報データベース I Aに蓄積して、 その蓄 積データに対する他の生活者の検索屨歴をも蓄積し、 そして上記情報分析を行 うという、 上記生活関連情報データベース I Aを中心とした生活情報サイクル を完成させることができ、 この生活情報サイクルに基づいたより有意義な生活 コミュニティ支援が実現できる。 もちろん、 商品購入の場合だけでなく、 生活 情報 1 8分類のそれぞれについて同様な 「前」 「時」 「後」 のデータ取得、 デ 一夕分析が可能であることは言うまでもない。
これによれば、 仮想社会と実社会とを強固に結びつけ、 生活者の生活情報支 援、 さらには事業者や仲介者に対する情報支援をも、 様々な方向から容易に、 且つ的確、 迅速に行うことのできる、 生活情報支援システムが実現されること となる。
産業上の利用可能性
以上のこの出願の発明によれば、 情報弱者であっても、 自分が必要とする、 自分の地域に密着した生活関連情報を、 ィンデックス検索や地域別ィンデック ス検索及び属性別ィンデックス検索によって極めて簡便に取得することが可能 な生活情報支援システムが提供され、 老若男女を問わず、 万人に非常に住み易 い情報社会が実現できる。
生活情報を的確に分類して網羅したデータベースの構築、 該データベースか らの自然言語の表現による検索質問を用いたィンタラクティブな情報検索、 該 データベースへの利用者等による情報提供、 および検索ログからの市場動向の 抽出に基づいて、 地域社会における生活者のコミュニティを総合的に支援する ことが可能となるのである。

Claims

請求の範囲
1 . 生活関連情報を記憶する生活関連情報データベース、 生活関連情報デ一 夕ベースにアクセス可能な情報通信装置、 および情報通信装置による生活関連 情報データベース内の生活関連情報の検索処理を支援する情報検索支援装置を 備えており、
生活関連情報データベースは、
1 8種の生活関連情報インデックス毎に、 ラベル付きノードとノード間のリ ンクとを含む 1 8分類の生活関連情報を記憶した 1 8分類データベース、 およ びノードのラベル間の類似性の度合いを定義するシソーラス Tを記憶したシソ —ラスデータベースを有しており、 その処理部により、 前記 1 8種の生活関連情報インデックスを表示部に表示 させ、 且つ表示された前記 1 8種の生活関連情報インデックスに対する選択入 力を入力部から受け付け、 且つラベル付きノードとノード間のリンクとについ ての情報を含む検索質問 Qの入力を入力部から受け付け、 且つ情報検索支援装 置から送られてくる解候補集合 Fを表示部に表示させ、 且つ表示された解候補 集合 Fの要素が解に該当するどうかについての入力情報の入力を入力部から受 け付け、 且つシソーラス Tの部分集合 Rおよび Zまたは検索質問 Qに関する削 除、 追加または変更についての入力情報の入力を入力部から受け付け、 その処理部により、 情報通信装置から送られてくる前記入力された生活関連 情報ィンデックスに従つて前記 1 8分類データベースの一つを選択し、 且つ情 報通信装置から送られてくる前記入力されたリンクに従い、 前記シソーラスデ 一夕ベースおよび前記選択された 1 8分類データベースを参照し、 前記シソー ラス Tの部分集合 Rで定義されるラベル間の類似性を用いて、 前記入力された 検索質問 Qによる該 1 8分類データベースの検索結果として解候補集合 Fを求 め、 且つ情報通信装置から送られてくる前記入力された入力情報に従い、 求め られた解候補集合 Fから解に該当しない要素を削除し、 且つ情報通信装置から 送られてくる前記入力された入力情報に従い、 部分集合 Rおよび Zまたは検索 質問 Qの内容を削除、 追加または変更する、
ことを特徴とする生活情報支援システム。
2 . 前記情報通信装置は、
前記処理部により、 前記生活関連情報データベースまたは前記情報検索支援 装置から送られてくる前記 1 8種の生活関連情報ィンデックスを前記表示部に 表示させる、
ことを特徴とする請求項 1記載の生活情報支援システム。
3 . 前記 1 8種の生活関連情報インデックスが、 「買物」 、 「食事」 、 「衣 装」 、 「住宅」 、 「健康」 、 「医療」 、 「介護」 、 「育児」 、 「仕事」 、 「教 育」 、 「余暇」 、 「保険」 、 「金融」 、 「会社」 、 「公共」 、 「行政」 、 「相 談」 、 「緊急」 であり、
前記 1 8分類の生活関連情報が、 買物情報データ、 食事情報データ、 衣装情 報データ、 住宅情報データ、 健康情報データ、 医療情報データ、 介護情報デー 夕、 育児情報データ、 仕事情報データ、 教育情報データ、 余暇情報データ、 保 険情報データ、 金融情報データ、 会社情報デ一夕、 公共情報デ一夕、 行政情報 データ、 相談情報データ、 緊急情報データである、
ことを特徴とする請求項 1記載の生活情報支援システム。
4. 前記生活関連情報データベースは、
地域情報がさらに付加された前記 1 8分類の生活関連情報を記憶した前記 1 8分類データベースを有しており、
前記情報通信装置は、
前記処理部により、 地域インデックスのリストを表示部に表示させ、 且つ表 示された地域ィンデックスに対する選択入力を入力部から受け付け、 前記情報検索支援装置は、
前記処理部により、 前記情報通信装置から送られてくる前記入力された地域 インデックスに従い、 前記選択された 1 8分類デ一夕ベースに記憶されている 前記生活関連情報のうちで、 該地域ィンデックスと一致する地域情報が付加さ れている生活関連情報のみを検索対象に設定する、
ことを特徴とする請求項 1記載の生活情報支援システム。
5 . 前記生活関連情報データべ一スは、
属性情報がさらに付加された前記 1 8分類の生活関連情報を記憶した前記 1 8分類データべ一スを有しており、 前記処理部により、 属性インデックスのリストを表示部に表示させ、 且つ表 示された属性ィンデックスに対する選択入力を入力部から受け付け、
前記情報検索支援装置は、
前記処理部により、 前記情報通信装置から送られてくる前記入力された属性 インデックスに従い、 前記選択された 1 8分類データベースに記憶されている 前記生活関連情報のうちで、 該属性ィンデックスと一致する属性情報が付加さ れている生活関連情報のみを検索対象に設定する、
ことを特徴とする請求項 1記載の生活情報支援システム。
6 . 前記情報通信装置は、
前記処理部により、 検索質問 Qを表示部に表示させ、 且つ表示された検索質 問 Qの 2つのノードを結ぶリンクがない場合にリンクを挿入することを指示す る入力情報の入力を入力部から受け付け、 且つ表示された検索質問 Qのリンク を削除することを指示する入力情報の入力を入力部から受け付け、 且つ表示さ れた検索質問 Qに新たなノードを付加することを指示する入力情報の入力を入 力部から受け付け、 且つ表示された検索質問 Qのノードでリンクの端点でない ものを削除することを指示する入力情報の入力を入力部から受け付け、 前記処理部により、 前記情報通信装置から送られてくる前記入力された入力 情報に従ってリンクを挿入し、 且つ前記入力された入力情報に従ってリンクを 削除し、 且つ前記入力された入力情報に従つて検索質問 Qにノードを付加し、 且つ前記入力された入力 '»報に従つて検索質問 Qからノードを削除する、 ことを特徴とする請求項 1記載の生活情報支援システム。
7 . 前記情報通信装置は、
前記処理部により、 検索質問 Qのノードごとに、 そのノードのラベル Lと他 のノードのラベル Mについて類似度を示す値 T (L , M) が前記シソーラスデ 一夕ベース中のシソーラス Tにおいて定義されているような、 前記選択された 1 8分類データベース中のノードのラベル Mのリストを、 前記情報検索支援装 置から受信して表示部に表示させ、 且つ表示されたリスト中のラベルを選択す るまたは非選択とすることを指示する入力情報の入力を入力部から受け付け、 前記処理部により、 前記情報通信装置から送られてくる前記入力された入力 情報に従い、 このリスト中の要素 Mでシソーラス Tの部分集合 Rにおいて R ( L , M) が定義されていないものにつき、 部分集合 Rの定義を拡張して R (L ， M) =T (L， M) とする、 またはこのリスト中の要素 Mで R (L , M) が 定義されているものにつき、 部分集合 Rの定義を縮小して R (L , M) を未定 義とする、
ことを特徴とする請求項 1記載の生活情報支援システム。 '
8 . 前記情報通信装置は、
前記処理部により、 検索質問 Qのノード Xごとに、 リンク y _ zが前記選択 された 1 8分類データベースのリンクであるノード z E F ( X ) が存在するよ うな、 ノード yのラベルのリストを、 前記情報検索支援装置から受信して表示 部に表示させ、 且つ表示されたリスト中のラベルのいくつかを選択することを 指示する入力情報の入力を入力部から受け付け、 前記処理部により、 前記情報通信装置から送られてくる前記入力された入力 情報に従い、 選択されたラベル Lについて、 Lをラベルとするノード yとリン ク X— yとを検索質問 Qに付加する、
ことをさらに特徴とする請求項 1記載の生活情報支援システム。
9. 前記情報通信装置は、
前記処理部により、 検索質問 Qのリンク X— yごとに、 解候補の値域中のノ ード f (x) と : f (y) を結ぶ最短経路がノード zを含み、 解候補: fの値域 f
(Q) がノード zを含まないような解候補 fが存在するノード zのラベルのリ ストを、 前記情報検索支援装置から受信して表示部に表示させ、 且つ表示され たリスト中のラベルのいくつかを選択することを指示する入力情報の入力を入 力部から受け付け、 前記処理部により、 前記情報通信装置から送られてくる前記入力された入力 情報に従い、 このリス卜の要素をラベルとするノード Zとリンク X— Z及び Z 一 yを検索質問 Qに付加する、
ことをさらに特徵とする請求項 1記載の生活情報支援システム。
1 0 . 分析情報デ一夕ベースおよび情報分析装置をさらに備えており、 分析情報データベースは、
前記情報通信装置にて入力されたインデックス、 検索質問 Qおよび入力情報 を蓄積し、 且つ前記情報検索支援装置にて求められた検索結果を蓄積し、 且つ 外部から別途入力されるマルチメディアデ一夕を蓄積し、
情報分析装置は、
その処理部により、 分析情報データベースに蓄積されているインデックス、 検索質問 Q、 入力情報、 検索結果、 およびマルチメディアデータのうちのいず れか二種以上に基づいて情報分析を行う、
ことを特徴とする請求項 1ないし 9のいずれかに記載の生活情報支援システム
1 1 . 前記情報分析装置は、
前記処理部により、 検索質問 Q、 入力情報、 検索結果、 およびマルチメディ アデ一夕のうちのいずれか二種以上を分析情報デー夕ベースから読み出し、 そ れらの部分グラフを抽出し、 抽出された部分グラフ同士の関係を抽出する、 ことを特徴とする請求項 1 0記載の生活情報支援システム。
PCT/JP2004/004004 2003-03-24 2004-03-24 生活情報支援システム WO2004086258A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005504074A JP4385087B2 (ja) 2003-03-24 2004-03-24 生活情報支援システム

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2003-081650 2003-03-24
JP2003081650 2003-03-24

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2004086258A1 true WO2004086258A1 (ja) 2004-10-07

Family

ID=33094899

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2004/004004 WO2004086258A1 (ja) 2003-03-24 2004-03-24 生活情報支援システム

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP4385087B2 (ja)
WO (1) WO2004086258A1 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009146109A (ja) * 2007-12-13 2009-07-02 Toshiba Corp 診療情報管理システム
JP2021096824A (ja) * 2019-12-16 2021-06-24 ライフ・イノベーション株式会社 在宅介護マッチングシステム

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01140332A (ja) * 1987-11-27 1989-06-01 Hitachi Ltd 情報検索装置及び情報検索方法
JPH045760A (ja) * 1990-04-24 1992-01-09 Hitachi Ltd 自然語処理方法および自然語処理システム
JP2000099226A (ja) * 1998-07-29 2000-04-07 Xerox Corp ディスプレイ上にノ―ド―リンク表現を表示する方法
JP2000123041A (ja) * 1998-10-19 2000-04-28 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 類似度判定方法及び文書検索装置及び文書分類装置及び文書検索プログラムを格納した記憶媒体及び文書分類プログラムを格納した記憶媒体
JP2001195428A (ja) * 1999-11-02 2001-07-19 Atr Media Integration & Communications Res Lab 連想的情報探索装置
JP2001249935A (ja) * 2000-03-07 2001-09-14 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 文書ダイジェスト作成方法、文書検索装置および記録媒体
JP2001282811A (ja) * 2000-03-29 2001-10-12 Computer Consultant Kk 知識データ検索装置、知識データ検索方法及び知識データを検索するプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
WO2003034279A1 (fr) * 2001-10-17 2003-04-24 Japan Science And Technology Agency Procede et programme de recherche d'information, support d'enregistrement lisible par ordinateur sur lequel est enregistre le programme de recherche d'information

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01140332A (ja) * 1987-11-27 1989-06-01 Hitachi Ltd 情報検索装置及び情報検索方法
JPH045760A (ja) * 1990-04-24 1992-01-09 Hitachi Ltd 自然語処理方法および自然語処理システム
JP2000099226A (ja) * 1998-07-29 2000-04-07 Xerox Corp ディスプレイ上にノ―ド―リンク表現を表示する方法
JP2000123041A (ja) * 1998-10-19 2000-04-28 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 類似度判定方法及び文書検索装置及び文書分類装置及び文書検索プログラムを格納した記憶媒体及び文書分類プログラムを格納した記憶媒体
JP2001195428A (ja) * 1999-11-02 2001-07-19 Atr Media Integration & Communications Res Lab 連想的情報探索装置
JP2001249935A (ja) * 2000-03-07 2001-09-14 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 文書ダイジェスト作成方法、文書検索装置および記録媒体
JP2001282811A (ja) * 2000-03-29 2001-10-12 Computer Consultant Kk 知識データ検索装置、知識データ検索方法及び知識データを検索するプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
WO2003034279A1 (fr) * 2001-10-17 2003-04-24 Japan Science And Technology Agency Procede et programme de recherche d'information, support d'enregistrement lisible par ordinateur sur lequel est enregistre le programme de recherche d'information

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HASHIDA ET AL.: "Semanti information retrieval from structured documents", INFORMATION PROCESSING SOCIETY OF JAPAN KENKYU HOKOKU, vol. 99, no. 47, 24 May 1999 (1999-05-24), JP, pages 13 - 16, XP002966378 *
SUZUKI ET AL.: "GDA tag o riyo shita kaito chushutsu system no teian", GENGO SHORI GAKKAI DAI 7 NENJI TAIKAI HAPPYO RONBUNSHU, 27 March 2001 (2001-03-27), JP, pages 313 - 316, XP002980529 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009146109A (ja) * 2007-12-13 2009-07-02 Toshiba Corp 診療情報管理システム
JP2021096824A (ja) * 2019-12-16 2021-06-24 ライフ・イノベーション株式会社 在宅介護マッチングシステム

Also Published As

Publication number Publication date
JP4385087B2 (ja) 2009-12-16
JPWO2004086258A1 (ja) 2006-06-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Calheiros et al. Sentiment classification of consumer-generated online reviews using topic modeling
Liu et al. Analyzing changes in hotel customers’ expectations by trip mode
Bounsaythip et al. Overview of data mining for customer behavior modeling
JP4637969B1 (ja) ウェブページの主意，およびユーザの嗜好を適切に把握して，最善の情報をリアルタイムに推奨する方法
KR101419504B1 (ko) 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템 및 방법
US20190220902A1 (en) Information analysis apparatus, information analysis method, and information analysis program
TW201944266A (zh) 對話機器人檢索系統、對話機器人檢索方法、及程式
KR102227552B1 (ko) 상황인지 알고리즘 기반 리뷰 카테고리를 이용한 음식점 노출 개인화 서비스 제공 시스템
JP2019164706A (ja) 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
Li et al. Incorporating both positive and negative association rules into the analysis of outbound tourism in Hong Kong
JP2011154739A (ja) 文書探索サービス提供方法及びシステム
KR101026544B1 (ko) 인공지능에 기반한 랭킹 분석 방법, 이를 기록한 기록 매체, 그 장치
KR20160130369A (ko) 온라인 상에 게재된 웹 문서 기반 상권 분석 서비스 시스템 및 방법
JP2007012039A (ja) 検索システムおよびコンピュータプログラム
CN112507241A (zh) 车型推荐方法、获取车型推荐列表的方法、系统、介质及电子设备
JP2004280180A (ja) 広告用キーワード抽出システム、広告文配信システム、広告用キーワード抽出プログラム及び広告文配信プログラム
Nogueira et al. A proposed model for consumer-based brand equity analysis on social media using data mining and social network analysis
Sharma et al. Measuring customer response to word-of-mouth messages on social media: Development of a multi-item scale
JP4385087B2 (ja) 生活情報支援システム
Kim et al. Analyzing and visualizing comprehensive and personalized online product reviews
Kumar et al. Combined sentiment score and star rating analysis of travel destination prediction based on user preference using morphological linear neural network model with correlated topic modelling approach
KR20220163196A (ko) 인공지능 기반 향수 추천 서비스 제공 시스템
Coombes Systematic review research in marketing scholarship: Optimizing rigor
Amira et al. Opinion Analysis of Traveler Based on Tourism Site Review Using Sentiment Analysis
JP3673859B2 (ja) ウェブページグループ発展過程提示システム

Legal Events

Date Code Title Description
AK Designated states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AE AG AL AM AT AU AZ BA BB BG BR BW BY BZ CA CH CN CO CR CU CZ DE DK DM DZ EC EE EG ES FI GB GD GE GH GM HR HU ID IL IN IS JP KE KG KP KR KZ LC LK LR LS LT LU LV MA MD MG MK MN MW MX MZ NA NI NO NZ OM PG PH PL PT RO RU SC SD SE SG SK SL SY TJ TM TN TR TT TZ UA UG US UZ VC VN YU ZA ZM ZW

AL Designated countries for regional patents

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): BW GH GM KE LS MW MZ SD SL SZ TZ UG ZM ZW AM AZ BY KG KZ MD RU TJ TM AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HU IE IT LU MC NL PL PT RO SE SI SK TR BF BJ CF CG CI CM GA GN GQ GW ML MR NE SN TD TG

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2005504074

Country of ref document: JP

122 Ep: pct application non-entry in european phase