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技術 検索装置および方法

出願人 株式会社ソケッツ
発明者 五十崎正明浦部浩司
出願日 2018年3月12日 (1年9ヶ月経過) 出願番号 2018-044456
公開日 2019年9月19日 (2ヶ月経過) 公開番号 2019-159696
状態 特許登録済
技術分野 検索装置
主要キーワード 比例尺度 基準ワード 質的変数 間隔尺度 経験度 分散表現 セクシー サブ空間
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2019年9月19日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (20)

課題

同一の感性ワード加重的に絞り込み検索を行えるようにする。

解決手段

同一の感性ワードで加重的に絞り込み検索を行う場合、類似・関連ワード抽出部319が、感性ワードに類似・関連する別のワード検索条件として抽出し、当該感性ワードおよび類似・関連するワードを用いて検索を行えるようにする。比較条件ワード抽出部312は、これら検索候補ワードを検索条件ワード決定部313に送り、検索条件ワード決定部313は、これら検索候補ワードを検索条件ワードとしてコンテンツ検索部314に送り、コンテンツ検索部314は、これら検索条件ワードを用いて絞り込み検索を行う。例えば「優しそうな曲」の後に「もっと優しい曲」が入力されたときには、「優しい」と類似・関連するメタワードとして「あたたかい」が選択され、メタワード「あたたかい」、「優しい」が検索条件ワードとして決定されて、コンテンツ検索部314で検索が行われる。

概要

背景

一般的に、音楽ビデオ書籍写真記事ブログといったコンテンツ検索するには、個々のコンテンツもしくは、コンテンツグループ単位で、検索用のタグ(メタデータ)を関連付け、そのメタデータを用いて検索条件とメタデータが一致したものを検索結果としている。例えば、音楽コンテンツの場合には、メタデータとして、アーティスト名、曲名、ジャンル発売年度などがある。また、複数の音楽コンテンツに対して、1990年代の曲、クリスマスソング、癒される曲というように同じ意味を持つ楽曲グループまとめて楽曲リストとして管理し、そのリストに対してメタデータを付加することで、検索ワードマッチする楽曲グループをリストとして取得することができる。なお、検索対象は、コンテンツに限定されず、種々の商品事象事物等が該当する。

ところで、検索ワードに対して尺度(データの特徴に対して数値を対応させる基準)という点で整理すると以下のように分類できる。
質的変数
名義尺度:値として意味がない(例えば、アーティスト名、曲名、ジャンル、感性ワード)。同じ値かどうかで判定する。
順序尺度:意味としての順序大小 はあるが値の間隔には意味がない(例えば、ランキング、5段階評価)。
[量的変数
間隔尺度:数値として0値は相対的で、間隔に意味があるが、比率には意味がない(例えば、発売年度)。
比例尺度:数値として0値には意味を持ち、間隔にも比率にも意味がある(ex.テンポBPM))。

ここで、1つ前の検索条件に対して追加の条件を加えることを考える。例えば、「1994年のヒット曲」を検索した直後に、「もっと新しい曲」という検索条件を加えた場合、「新しい」は尺度的には「間隔尺度」になるので、例えば、「1995年後半のヒット曲」という条件に置き換えて検索することによって、「1994年より新しいヒット曲」という楽曲もしくは楽曲リストを得ることが可能である。

つぎに、「名義尺度」(例えば感性ワード)を検索ワードとして使用した場合を考える。この場合、検索ワードと一致した検索タグをもつコンテンツを検索することになる。例えば1つ前の検索条件が「静かな曲」を検索条件にした場合、「もっと明るい曲」という検索条件を加えた場合には、簡易的には、「静か」、「明るい」という2つのタグが付加されている楽曲もしくは楽曲リストがあればそれを検索結果とすることが考えられる。なお、1つのコンテンツに複数の検索タグがついている場合、検索精度を向上させるには、どの検索タグを優先するかということを考慮することが好ましい。

図1は、楽曲を検索するときに用いるコンテンツリストテーブル構成例を示す。このコンテンツリストテーブルは、リスト名、メインタグ、タグ、曲リストを含む。検索入力で指定されたタグを含む曲リストが検索結果として出力される。この例ではメインタグのフィールドをもっているけれども、必須ではない。また、この例では、メインタグとしてタグの最初のメタワードを指定しているが、指定するワードには特に制約はなく、タグにないワードでもよいし、複数のワードの組み合わせでもよい。

図2は、メタワードリスト構成例を示す。このメタワードリストは、検索のために入力される検索候補ワードとメタワードに照合させるものである。この例では、コンテンツリストテーブルで検索用のタグに登録されているワードと、各メタワードに対する類似語や検索候補ワードがメタワードリストとして管理されている。

図1のコンテンツリストテーブルおよび図2のメタワードリストを用いた検索例を説明する。例えば、「静かな曲を流して」というユーザ要求に対しては「静かな」というワードが検索候補ワードとして抽出される。メタワードテーブルを参照すると、検索候補ワードの「静かな」に対してメタワード「静か」を検索ワードとすると、コンテンツリストテーブルから以下のリストがマッチする。
リスト3:広い/明るい/静か
リスト6:軽い/静か/小さい
リスト8:静か/軽い/明るい
リスト9:静か/穏やか
リスト10:明るい/静か/穏やか

仮に、コンテンツのメタデータを付加する際に、メタデータの並び順で前のほうの優先度が高いようにした場合、マッチ度が高い順に以下のように並べることができる。
1リスト9:静か/穏やか
1 リスト8:静か/軽い/明るい
3 リスト6:軽い/静か/小さい
3 リスト10:明るい/静か/穏やか
5 リスト3:広い/明るい/静か

次に「もっと明るい曲を流して」というユーザ要求があった場合、同様な手順で「明るい」、「静かな」という検索候補ワードに対応するメタワードが付加されているものをコンテンツリストテーブルから抽出すると以下のリストに限定される。
リスト8:静か/軽い/明るい
リスト10:明るい/静か/穏やか
リスト3:広い/明るい/静か

このリストのうち、最も「明るい」「静かな」曲にマッチしたリストを選ぶには、各リストに付加されているメタワードのどれを優先するかを考慮する。この例では「もっと」の要求以前にあった「静かな」という条件に対して、あとから追加で要求された「明るい」という条件を優先的な条件とする。また、仮に、コンテンツのメタデータを付加する際に、メタデータの並び順で前のほうの優先度が高いようにした場合、マッチ度が高い順に以下のように並べることができる。
1 リスト10:明るい/静か/穏やか
2 リスト8:静か/軽い/明るい
3 リスト3:広い/明るい/静か

しかし、現実的には、大量のコンテンツに対して、複数のメタデータを付加する場合に各コンテンツにそのメタデータの優先度を考慮して並べて付加していくことは困難である。また、検索候補ワードとしてメタワードリストに登録されていないワードに対しては、コンテンツを検索することができない。

また、「静かな曲」に対して、「もっと静かな曲」というように、同じワードを追加条件とするには、検索条件のワードは同じため、検索条件としては同じになってしまう。その結果、「静かな曲」「もっと静かな曲」の検索結果は以下のようになる。
リスト3:広い/明るい/静か
リスト6:軽い/静か/小さい
リスト8:静か/軽い/明るい
リスト9:静か/穏やか
リスト10:明るい/静か/穏やか

仮に、コンテンツのメタデータの並び順で前のほうの優先度が高いように付加されていた場合にマッチ度が高い順に以下のように並べると下記のようにマッチングの高さの順序を評価することもできるが、この結果は、先に述べた、メタデータの並び順で前のほうの優先度が高いようにして「静かな」曲を検索したときの結果と、同じになってしまい、要求に対応することができていない。
1リスト9:静か/穏やか
1 リスト8:静か/軽い/明るい
3 リスト6:軽い/静か/小さい
3 リスト10:明るい/静か/穏やか
5 リスト3:広い/明るい/静か

先行検索ワードと同じワードを追加条件とする場合にも確実に適切な検索を行えるようにすることが望まれる。

この発明に関連する先行技術文献としては、特開2017−062717号公報がある。この先行技術文献は、コンテンツの出演者、ジャンル等の属性の他、顧客が感じる気分や印象に残るシーン言語的表現する言葉等のメタワードをコンテンツに関連付けて、コンテンツをメタワードを用いて検索する際に、検索結果としてのコンテンツとともに、対応するメタワードを提示して、メタワードによる検索を支援するようにすることを開示している。

なお、本発明は、上述の課題により限定的に理解されるべきでなく、その内容は特許請求の範囲に規定され、以下に実施例を用いて詳細に説明される。

概要

同一の感性ワードで加重的に絞り込み検索を行えるようにする。 同一の感性ワードで加重的に絞り込み検索を行う場合、類似・関連ワード抽出部319が、感性ワードに類似・関連する別のワードを検索条件として抽出し、当該感性ワードおよび類似・関連するワードを用いて検索を行えるようにする。比較条件ワード抽出部312は、これら検索候補ワードを検索条件ワード決定部313に送り、検索条件ワード決定部313は、これら検索候補ワードを検索条件ワードとしてコンテンツ検索部314に送り、コンテンツ検索部314は、これら検索条件ワードを用いて絞り込み検索を行う。例えば「優しそうな曲」の後に「もっと優しい曲」が入力されたときには、「優しい」と類似・関連するメタワードとして「あたたかい」が選択され、メタワード「あたたかい」、「優しい」が検索条件ワードとして決定されて、コンテンツ検索部314で検索が行われる。

目的

この発明は上述の事情等を考慮してなされたものであり、感性ワードのような曖昧な表現を組み合わせて検索ワードとする検索技術を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

(分野番号表示ON)※整理標準化データをもとに当社作成

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請求項1

ユーザが指定した基点ワードを入力する基点ワード入力手段と、予め定めた複数のメタワードの中から選択された検索ワードを用いて検索対象検索する検索手段と、上記基点ワードに対して意味ベクトル空間の距離に基づいて上記予め定めた複数のメタワードの中から検索ワードを決定して出力する検索ワード決定手段とを有し、上記検索ワード決定手段が、決定した検索ワードを出力する場合、上記検索手段は、上記検索ワード決定手段が出力した上記検索ワードを用いて上記検索対象を検索することを特徴とする検索装置

請求項2

上記基点ワード入力手段は、先行して行われた検索に用いた検索ワードと対応するワードが絞り込み検索のワードとして指定されたときに、上記絞り込み検索のワードを基点ワードとして入力して上記先行して行われた検索に用いた上記検索ワードと異なる検索ワードを出力し、上記検索手段は、上記先行して行われた検索に用いた上記検索ワードと、上記基点ワードとしての上記絞り込み検索のワードから導出された、上記先行して行われた検索に用いた上記検索ワードと異なる上記検索ワードとを用いて検索を行う請求項1記載の検索装置。

請求項3

1または複数のワードに関連付けられた代行ワードが指定されたときに、対応する1または複数のワードを出力する代行ワード保持手段をさらに有し、上記検索ワード決定手段は、上記1または複数のワードに対応して1または複数の検索ワードを決定して出力する請求項1記載の検索装置。

請求項4

ユーザが指定した検索ワードを入力する検索ワード入力手段と、ユーザが指定した基点ワードを入力する基点ワード入力手段と、上記基点ワード入力手段によって入力された上記基点ワードから意味ベクトル空間の距離に基づいて検索ワードを決定する検索ワード決定手段と、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードおよび上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードを用いて検索対象を検索する検索手段とを有することを特徴とする検索装置。

請求項5

ユーザが指定した検索ワードを入力する検索ワード入力手段と、上記検索ワード入力手段により入力された検索ワードの履歴を保持する検索ワード履歴保持手段と、絞り込みを表す予約ワードを伴う検索ワードが上記検索ワード履歴保持手段に保持されている検索ワードに対応する場合に上記対象ワードを基点ワードとして入力する基点ワード入力手段と、上記基点ワード入力手段によって入力された上記基点ワードから意味ベクトル空間の距離に基づいて検索ワードを決定する検索ワード決定手段と、上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがあるが場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードおよび上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードを用いて検索対象を検索し、上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがあるが場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードを用いて検索対象を検索する検索手段とを有することを特徴とする検索装置。

請求項6

上記検索ワード入力手段は、ユーザの発話音声認識して得たワードを用いて上記検索ワードを入力する請求項4記載の検索装置。

請求項7

上記検索手段は、予め定められた複数個のメタワードから選択した検索ワードを用いて検索を行い、上記検索ワード入力手段は、上記ユーザから得たワードを対応表を用いて上記メタワードに変換して上記検索手段に上記検索ワードとして入力する請求項5または6記載の検索装置。

請求項8

上記絞り込みを表す予約ワードは、比較条件を表すワードである請求項5〜7のいずれかに記載の検索装置。

請求項9

ユーザが指定した検索ワードを入力する検索ワード入力手段と、上記検索ワード入力手段により入力された検索ワードの履歴を保持する検索ワード履歴保持手段と、絞り込みを表す予約ワードを伴う検索ワードが上記検索ワード履歴保持手段に保持されている検索ワードに対応する場合に上記対象ワードを基点ワードとして入力する基点ワード入力手段と、上記基点ワード入力手段によって入力された上記基点ワードと類似・関連するワードを検索ワードに決定する検索ワード決定手段と、上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがあるが場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードおよび上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードを用いて検索対象を検索し、上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがあるが場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードを用いて検索対象を検索する検索手段とを有することを特徴とする検索装置。

請求項10

上記基点ワードと類似・関連するワードは、意味ベクトル空間において上記基点ワードとの距離が小さい(類似度の値が大きい)ワードである請求項9記載の検索装置。

請求項11

上記検索ワードは、予め定めた複数のメタワードの中から選択される請求項9または10記載の検索装置。

請求項12

ユーザが指定した検索ワードを入力する検索ワード入力ステップと、上記検索ワード入力ステップにより入力された検索ワードの履歴を検索ワード履歴保持手段に保持する検索ワード履歴保持ステップと、絞り込みを表す予約ワードを伴う検索ワードが上記検索ワード履歴保持手段に保持されている検索ワードに対応する場合に上記対象ワードを基点ワードとして入力する基点ワード入力ステップと、上記基点ワード入力ステップによって入力された上記基点ワードから意味ベクトル空間の距離に基づいて検索ワードを決定する検索ワード決定ステップと、上記検索ワード決定ステップにより決定された上記検索ワードがあるが場合には、上記検索ワード入力ステップによって入力された上記検索ワードおよび上記検索ワード決定ステップにより決定された上記検索ワードを用いて検索対象を検索し、上記検索ワード決定ステップにより決定された上記検索ワードがあるが場合には、上記検索ワード入力ステップによって入力された上記検索ワードを用いて検索対象を検索する検索ステップとを有することを特徴とする検索方法

請求項13

コンピュータを、ユーザが指定した検索ワードを入力する検索ワード入力手段、上記検索ワード入力手段により入力された検索ワードの履歴を保持する検索ワード履歴保持手段、絞り込みを表す予約ワードを伴う検索ワードが上記検索ワード履歴保持手段に保持されている検索ワードに対応する場合に上記対象ワードを基点ワードとして入力する基点ワード入力手段、上記基点ワード入力手段によって入力された上記基点ワードから意味ベクトル空間の距離に基づいて検索ワードを決定する検索ワード決定手段、および、上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがあるが場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードおよび上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードを用いて検索対象を検索し、上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがあるが場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードを用いて検索対象を検索する検索手段として実行させるために使用されるコンピュータプログラム

技術分野

0001

この発明は、音楽ビデオ書籍写真記事ブログ等のコンテンツ食品被服化粧品雑貨家具等の商品滞在先旅行先、時期、場所、事象等、種々の検索対象エンティティともいう)を検索する技術に関し、感性ワードのようなあいまいな表現を用いた検索技術に関する。

背景技術

0002

一般的に、音楽、ビデオ、書籍、写真、記事、ブログといったコンテンツを検索するには、個々のコンテンツもしくは、コンテンツグループ単位で、検索用のタグ(メタデータ)を関連付け、そのメタデータを用いて検索条件とメタデータが一致したものを検索結果としている。例えば、音楽コンテンツの場合には、メタデータとして、アーティスト名、曲名、ジャンル発売年度などがある。また、複数の音楽コンテンツに対して、1990年代の曲、クリスマスソング、癒される曲というように同じ意味を持つ楽曲グループまとめて楽曲リストとして管理し、そのリストに対してメタデータを付加することで、検索ワードマッチする楽曲グループをリストとして取得することができる。なお、検索対象は、コンテンツに限定されず、種々の商品、事象、事物等が該当する。

0003

ところで、検索ワードに対して尺度(データの特徴に対して数値を対応させる基準)という点で整理すると以下のように分類できる。
質的変数
名義尺度:値として意味がない(例えば、アーティスト名、曲名、ジャンル、感性ワード)。同じ値かどうかで判定する。
順序尺度:意味としての順序大小 はあるが値の間隔には意味がない(例えば、ランキング、5段階評価)。
[量的変数
間隔尺度:数値として0値は相対的で、間隔に意味があるが、比率には意味がない(例えば、発売年度)。
比例尺度:数値として0値には意味を持ち、間隔にも比率にも意味がある(ex.テンポBPM))。

0004

ここで、1つ前の検索条件に対して追加の条件を加えることを考える。例えば、「1994年のヒット曲」を検索した直後に、「もっと新しい曲」という検索条件を加えた場合、「新しい」は尺度的には「間隔尺度」になるので、例えば、「1995年後半のヒット曲」という条件に置き換えて検索することによって、「1994年より新しいヒット曲」という楽曲もしくは楽曲リストを得ることが可能である。

0005

つぎに、「名義尺度」(例えば感性ワード)を検索ワードとして使用した場合を考える。この場合、検索ワードと一致した検索タグをもつコンテンツを検索することになる。例えば1つ前の検索条件が「静かな曲」を検索条件にした場合、「もっと明るい曲」という検索条件を加えた場合には、簡易的には、「静か」、「明るい」という2つのタグが付加されている楽曲もしくは楽曲リストがあればそれを検索結果とすることが考えられる。なお、1つのコンテンツに複数の検索タグがついている場合、検索精度を向上させるには、どの検索タグを優先するかということを考慮することが好ましい。

0006

図1は、楽曲を検索するときに用いるコンテンツリストテーブル構成例を示す。このコンテンツリストテーブルは、リスト名、メインタグ、タグ、曲リストを含む。検索入力で指定されたタグを含む曲リストが検索結果として出力される。この例ではメインタグのフィールドをもっているけれども、必須ではない。また、この例では、メインタグとしてタグの最初のメタワードを指定しているが、指定するワードには特に制約はなく、タグにないワードでもよいし、複数のワードの組み合わせでもよい。

0007

図2は、メタワードリスト構成例を示す。このメタワードリストは、検索のために入力される検索候補ワードとメタワードに照合させるものである。この例では、コンテンツリストテーブルで検索用のタグに登録されているワードと、各メタワードに対する類似語や検索候補ワードがメタワードリストとして管理されている。

0008

図1のコンテンツリストテーブルおよび図2のメタワードリストを用いた検索例を説明する。例えば、「静かな曲を流して」というユーザ要求に対しては「静かな」というワードが検索候補ワードとして抽出される。メタワードテーブルを参照すると、検索候補ワードの「静かな」に対してメタワード「静か」を検索ワードとすると、コンテンツリストテーブルから以下のリストがマッチする。
リスト3:広い/明るい/静か
リスト6:軽い/静か/小さい
リスト8:静か/軽い/明るい
リスト9:静か/穏やか
リスト10:明るい/静か/穏やか

0009

仮に、コンテンツのメタデータを付加する際に、メタデータの並び順で前のほうの優先度が高いようにした場合、マッチ度が高い順に以下のように並べることができる。
1リスト9:静か/穏やか
1 リスト8:静か/軽い/明るい
3 リスト6:軽い/静か/小さい
3 リスト10:明るい/静か/穏やか
5 リスト3:広い/明るい/静か

0010

次に「もっと明るい曲を流して」というユーザ要求があった場合、同様な手順で「明るい」、「静かな」という検索候補ワードに対応するメタワードが付加されているものをコンテンツリストテーブルから抽出すると以下のリストに限定される。
リスト8:静か/軽い/明るい
リスト10:明るい/静か/穏やか
リスト3:広い/明るい/静か

0011

このリストのうち、最も「明るい」「静かな」曲にマッチしたリストを選ぶには、各リストに付加されているメタワードのどれを優先するかを考慮する。この例では「もっと」の要求以前にあった「静かな」という条件に対して、あとから追加で要求された「明るい」という条件を優先的な条件とする。また、仮に、コンテンツのメタデータを付加する際に、メタデータの並び順で前のほうの優先度が高いようにした場合、マッチ度が高い順に以下のように並べることができる。
1 リスト10:明るい/静か/穏やか
2 リスト8:静か/軽い/明るい
3 リスト3:広い/明るい/静か

0012

しかし、現実的には、大量のコンテンツに対して、複数のメタデータを付加する場合に各コンテンツにそのメタデータの優先度を考慮して並べて付加していくことは困難である。また、検索候補ワードとしてメタワードリストに登録されていないワードに対しては、コンテンツを検索することができない。

0013

また、「静かな曲」に対して、「もっと静かな曲」というように、同じワードを追加条件とするには、検索条件のワードは同じため、検索条件としては同じになってしまう。その結果、「静かな曲」「もっと静かな曲」の検索結果は以下のようになる。
リスト3:広い/明るい/静か
リスト6:軽い/静か/小さい
リスト8:静か/軽い/明るい
リスト9:静か/穏やか
リスト10:明るい/静か/穏やか

0014

仮に、コンテンツのメタデータの並び順で前のほうの優先度が高いように付加されていた場合にマッチ度が高い順に以下のように並べると下記のようにマッチングの高さの順序を評価することもできるが、この結果は、先に述べた、メタデータの並び順で前のほうの優先度が高いようにして「静かな」曲を検索したときの結果と、同じになってしまい、要求に対応することができていない。
1リスト9:静か/穏やか
1 リスト8:静か/軽い/明るい
3 リスト6:軽い/静か/小さい
3 リスト10:明るい/静か/穏やか
5 リスト3:広い/明るい/静か

0015

先行検索ワードと同じワードを追加条件とする場合にも確実に適切な検索を行えるようにすることが望まれる。

0016

この発明に関連する先行技術文献としては、特開2017−062717号公報がある。この先行技術文献は、コンテンツの出演者、ジャンル等の属性の他、顧客が感じる気分や印象に残るシーン言語的に表現する言葉等のメタワードをコンテンツに関連付けて、コンテンツをメタワードを用いて検索する際に、検索結果としてのコンテンツとともに、対応するメタワードを提示して、メタワードによる検索を支援するようにすることを開示している。

0017

なお、本発明は、上述の課題により限定的に理解されるべきでなく、その内容は特許請求の範囲に規定され、以下に実施例を用いて詳細に説明される。

先行技術

0018

特開2017−062717号公報

発明が解決しようとする課題

0019

この発明は上述の事情等を考慮してなされたものであり、感性ワードのような曖昧な表現を組み合わせて検索ワードとする検索技術を提供すること、その他を、目的としている。

0020

最近、スマートスピーカといった、ユーザの発話に対して情報を提供するサービスが増えている。発話によってユーザから受け取れる内容は、ユーザがキーボード等から詳細情報テキスト情報として入力する合よりも、より簡素化されたなものになる傾向が高い。この発明は、そのようなユーザからのあいまいな要求、特に人の感性に関するワードを含むあいまいな要求内容に対して、適切な情報を提供するものである。

課題を解決するための手段

0021

この発明によれば、上述の目的を達成するために、特許請求の範囲に記載のとおりの構成を採用している。ここでは、発明を詳細に説明するのに先だって、特許請求の範囲の記載について補充的に説明を行なっておく。

0022

この発明の一側面によれば、上述の目的を達成するために、検索装置を:ユーザが指定した基点ワードを入力する基点ワード入力手段と;予め定めた複数のメタワードの中から選択された検索ワードを用いて検索対象を検索する検索手段と;上記基点ワードに対して意味ベクトル空間の距離に基づいて上記予め定めた複数のメタワードの中から検索ワードを決定して出力する検索ワード決定手段とを含み;上記検索ワード決定手段が、決定した検索ワードを出力する場合、上記検索手段は、上記検索ワード決定手段が出力した上記検索ワードを用いて上記検索対象を検索するように構成している。

0023

この構成によれば、メタワードを検索ワードとする検索手法を、メタワードに縛られることなく、実施することができる。

0024

この構成において、上記基点ワード入力手段は、先行して行われた検索に用いた検索ワードと対応するワードが絞り込み検索のワードとして指定されたときに、上記絞り込み検索のワードを基点ワードとして入力して上記先行して行われた検索に用いた上記検索ワードと異なる検索ワードを出力し、上記検索手段は、上記先行して行われた検索に用いた上記検索ワードと、上記基点ワードとしての上記絞り込み検索のワードから導出された、上記先行して行われた検索に用いた上記検索ワードと異なる上記検索ワードとを用いて検索を行って良い。

0025

この構成において、1または複数のワードに関連付けられた代行ワードが指定されたときに、対応する1または複数のワードを出力する代行ワード保持手段をさらに有し、上記検索ワード決定手段は、上記1または複数のワードに対応して1または複数の検索ワードを決定して出力するようにして良い。代行ワードは、1または複数のワードを指定するために代行されるワードであり、典型的には、1または複数のワードを示唆する、または連想させる事物等を表すワードであり、好ましくは、1つの代行ワードで、複数のワードを検索ワードとして指定できる。これに限定されないが、例えば、「小悪魔」という事物を代行ワードとして、「思わせ振りな」、「セクシー」、「かわいい」、「ミスリアスな」というワードを割り当てる。

0026

また、この発明の他の側面によれば、上述の目的を達成するために、検索装置を:ユーザが指定した検索ワードを入力する検索ワード入力手段と;ユーザが指定した基点ワードを入力する基点ワード入力手段と;上記基点ワード入力手段によって入力された上記基点ワードから意味ベクトル空間の距離に基づいて検索ワードを決定する検索ワード決定手段と;上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードおよび上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードを用いて検索対象を検索する検索手段とを含むように構成している。

0027

この構成によれば、ユーザが指定したキーワードだけでなく、ユーザが指定した基点ワードから意味ベクトル空間の距離に基づいて導出した検索ワードを用いて検索を行える。

0028

また、この発明の他の側面によれば、上述の目的を達成するために、検索装置を:ユーザが指定した検索ワードを入力する検索ワード入力手段と;上記検索ワード入力手段により入力された検索ワードの履歴を保持する検索ワード履歴保持手段と;絞り込みを表す予約ワードを伴う検索ワードが上記検索ワード履歴保持手段に保持されている検索ワードに対応する場合に上記対象ワードを基点ワードとして入力する基点ワード入力手段と;上記基点ワード入力手段によって入力された上記基点ワードから意味ベクトル空間の距離に基づいて検索ワードを決定する検索ワード決定手段と;上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがあるが場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードおよび上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードを用いて検索対象を検索し、上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがあるが場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードを用いて検索対象を検索する検索手段とを含むように構成している。

0029

この構成によれば、先行する検索ワード(例えば「明るい」)が後続絞り込み条件を伴う検索ワードと対応する場合(例えば「もっと明るい」)に、当該検索ワードを基点ワードとして用いて異なる検索ワードを導出して絞り込み検索を行うことができる。

0030

この構成において、上記検索ワード入力手段は、ユーザの発話を音声認識して得たワードを用いて上記検索ワードを入力して良い。

0031

また、この構成において、上記検索手段は、予め定められた複数個のメタワードから選択した検索ワードを用いて検索を行い、上記検索ワード入力手段は、上記ユーザから得たワードを、対応表を用いて上記メタワードに変換して上記検索手段に上記検索ワードとして入力して良い。

0032

また、この構成において、上記絞り込みを表す予約ワードは、比較条件を表すワードであって良い。

0033

また、この発明の他の側面によれば、上述の目的を達成するために、検索装置を:ユーザが指定した検索ワードを入力する検索ワード入力手段と;上記検索ワード入力手段により入力された検索ワードの履歴を保持する検索ワード履歴保持手段と;絞り込みを表す予約ワードを伴う検索ワードが上記検索ワード履歴保持手段に保持されている検索ワードに対応する場合に上記対象ワードを基点ワードとして入力する基点ワード入力手段と;上記基点ワード入力手段によって入力された上記基点ワードと類似・関連するワードを検索ワードに決定する検索ワード決定手段と;上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがあるが場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードおよび上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードを用いて検索対象を検索し、上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがあるが場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードを用いて検索対象を検索する検索手段とを含むように構成している。

0034

この構成によれば、先行する検索ワード(例えば「明るい」)が後続の絞り込み条件を伴う検索ワードと対応する場合(例えば「もっと明るい」)に、当該検索ワードを基点ワードとして用いて異なる検索ワードを導出して絞り込み検索を行うことができる。

0035

この構成において、上記基点ワードと類似・関連するワードは、意味ベクトル空間において上記基点ワードとの距離が小さい(類似度が大きい)ワードであって良い。検索ワード決定手段は、基点ワードに対して1または複数の類似・関連ワード表引きできるようにしてよい。検索ワード決定手段は、表引きによって類似度を求め、または、ベクトル演算内積)を行って類似度を求めて良い。または、1または複数の類似・関連ワードを出力する際に、あるいは、類似度を出力する際に、キャッシュメモリを介在させ、キャッシュ値を利用して良い。

0036

また、上記検索ワードは、予め定めた複数のメタワードの中から選択されて良い。

0037

なお、この発明は装置またはシステムとして実現できるのみでなく、方法としても実現可能である。また、そのような発明の一部をソフトウェアとして構成することができることはもちろんである。またそのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品コンピュータプログラム)もこの発明の技術的な範囲に含まれることも当然である。

0038

この発明の上述の側面および他の側面は特許請求の範囲に記載され、以下、実施例等を用いて詳述される。

発明の効果

0039

この発明によれば、複雑な兆候を考慮して、感情や印象等の属性を分析することができる。

図面の簡単な説明

0040

メタワード(タグ)を用いた検索に使用するコンテンツリストテーブルの例を説明する図である。
検索のために入力される検索候補ワードをメタワードに関連付けるメタワードリストの例を説明する図である。
この発明の原理的な構成例を有する実施例1を示すブロック図である。
ワードの意味ベクトルを説明する図である。
単語分散表現によってワードの意味ベクトルを取得する例を説明する図である。
意味ベクトル空間の例を説明する図である。
意味ベクトル空間の一部を示す図である。
意味ベクトル空間の他の一部を示す図である。
意味ベクトル空間の他の一部を示す図である。
意味ベクトル空間の他の一部を示す図である。
実施例1の変形例を説明するブロック図である。
実施例1の他の変形例を説明するブロック図である。
この発明の具体的な構成例を有する実施例2を示すブロック図である。
実施例2による検索結果の例を説明する図である。
実施例2によって派生キーワードを導出する例を説明する図である。
実施例2による派生キーワードを用いた場合の検索結果の例を説明する図である。
派生キーワードの特性を説明する図である。
実施例2によってさらに派生キーワードを導出する例を説明する図である。
実施例2において派生キーワードをさらに用いた場合の検索結果の例を説明する図である。
さらに導出された派生キーワードの特性を説明する図である。
この発明の他の具体的な構成例を有する実施例3を示すブロック図である。
実施例3で用いる印象ワードテーブルの例を説明する図である。
実施例3の動作を説明する図である。
実施例3の動作を説明する図である。
ネットワーク上のサーバを用いる具体的な例を説明する図である。

実施例

0041

以下、この発明の実施例の検索装置について説明する。

0042

[実施例1]
まず、この発明の原理的な構成例を有する実施例1の検索装置について説明する。図3は、実施例1の検索装置100を示し、この図において、検索装置100は、ユーザインターフェース部10、基点ワード入力部20、検索ワード決定部30、名寄せ部40、ワードモデル50、検索部60、およびコンテンツ情報データベース70を含んで構成されている。検索装置100は典型系的には1または複数の計算機リソースコンピュータシステム)を用いて構成される。この例では、一例として楽曲の検索について説明するがけれども、これに限定されない。また、この例では、1つのコンピュータシステム200によって構成されるけれども、のちに図25を参照して説明されるように、ユーザインターフェース部10を構成するコンピュータシステム、ユーザインターフェース部10を支援して音声認識・合成を行うコンピュータシステム、基点ワード入力部20、検索ワード決定部30、名寄せ部40、ワードモデル50、および、検索部60を構成するコンピュータシステムや、種々のネットワークシステムを有して構成されて良い。検索装置100は、例えば、記録媒体201に記録されたコンピュータプログラムや通信ネットワーク(図示しない)を介して送信されてくるコンピュータプログラムをコンピュータシステム200にインストールすることにより実現される。コンピュータシステムは、CPU、主メモリバス外部メモリ、種々の入出力インタフェース等を有してなり、パーソナルコンピュータスマートフォン情報家電機器等であって良い。

0043

ユーザインターフェース部10は、ユーザからの検索指示を入力するものであり、例えばスマートスピーカであって良く、ユーザの発話を音声認識して認識テキストを基点ワード入力部20に入力する。ユーザの発話に基づいて例えば「優しそうな曲が聴きたい」という入力が行われる。

0044

後段の検索部60は、検索対象、例えば楽曲を、登録済みの複数のメタワードに関連付けたデータベース70を有し、1または複数のメタワードを用いて検索対象を検索するものである。検索結果はユーザインターフェース部10に戻されて、例えば音声合成によりユーザに音声によって通知され、または、検索結果に基づいて音楽配信サーバ(図示しない)に視聴要求を送って楽曲を再生させる。

0045

基点ワード入力部20は、入力された入力ワード列からリクエストワード(例えば「優しそうな」)を抽出し、このリクエストワード(例えば「優しそうな」)を基点ワードとして検索ワード決定部30に送る。基点ワードは、検索ワードを導出するための基点となるものであり、この例では、リクエストワード自体を用いたけれども、リクエストワード(例えば「優しそうな」に対応するメタワード(例えば「優しい」)を、メタワード用名寄せ部40を利用して、取得し、これを基点ワードとしても良い。

0046

検索ワード決定部30は、基点ワードを受け取って、ワードモデル50を参照して類似・関連ワードを取得する。類似・関連ワードは、ワードモデル50の意味ベクトル空間における、基点ワードと各登録ワードとの間の距離に基づいて、決定される。また、検索ワード決定部30は、メタワード用名寄せ部40を参照して、メタワードとして登録され、かつ距離が最も小さなワードを検索ワードとして決定し、検索ワードを検索部60に送出する。検索部60は、検索ワードをメタワードとして含む検索対象を、検索結果をして出力する。

0047

基点ワードと登録ワードとの間の距離(類似度)は、典型的には、それらのベクトル演算(内積)によって求められる。この類似度は、ベクトル演算(内積)を行って類似度を求めても良いし、表引きによって出力しても良い。また、1または複数の類似・関連ワードを出力する際に、あるいは、類似度を出力する際に、キャッシュメモリを介在させ、キャッシュ値を利用して良い。

0048

ワードモデル50は、ワードに属性および値(度合い)を割り当てた意味ベクトルの情報を保持するものである。ワードの意味や文法を捕らえるために、「ワード」に対して「属性」と「度合い」とを一緒にすることで、ワードをベクトル表現化することができる。例えば日本人日常的に使う語彙数は数万から数十万といわているが、一般的には、このように次元数が大きい意味ベクトルは、N次元(200次元程度)に圧縮して、それぞれの単語をN個の要素の組み合わせとして表現する。このような手法は「分散表現」とも呼ばれている。

0049

同じ文脈出現する単語は類似した意味を持つ」という分布仮説(Harris,1954)に基づいて、単語の意味を表すベクトルを求める。単語分散表現とは、単語の素性値文章コンテキストなどから機械学習によって学習させ、ベクトル化する方法のことである。単語分散表現では、各単語が高次元ベクトル空間に配置され、加減乗除等の演算を行えるようになる。これらのベクトルは、意味の近い単語に対しては同じようなベクトルになる。与えられた文章全体において、基準ワードに対して距離の近さを計算したものをモデルとする。図5に示すように、文脈におけるワードの間の距離を求め、これに基づいてワードの意味を表すベクトルを求める。

0050

ニューラルネットワークなどを用いて単語の素性値(単語の特徴)を文章のコンテキストから機械学習によって学習させ、ベクトル化する。このような単語の分散表現を得ることができる手法の実現例としてWord2Vecなどがある(https://deepage.net/bigdata/machine_learning/2016/09/02/word2vec_power_of_word_vector.html)。単語分散表現では、各単語が高次元ベクトル空間に配置され、加算減算の演算を行えるようになり、これらのベクトルは、意味の近い単語に対しては同じようなベクトルになる。したがって、ベクトル値類似性から、ワードの意味的な類似性や関連性の近いワードを見つけることができるようになる。意味ベクトルの類似性はベクトル内積により得ることができる。

0051

図6は意味ベクトル空間を2次元にマッピングして表示したものである。サブ空間(1)〜(6)は図7図10に示される。類似・関連するワードが隣接して配置されているのが理解できる。

0052

この例では、例えば、リクエストワード(基点ワード)が「優しそうな」であると、これに類似または関連するメタワードである「あたたかい」が導出されて、このメタワードを用いて検索が行われ、このメタワードを用いて検索を行える。類似または関連するワードは、意味空間において距離が近い(内積が大きい、類似度が大きい)ワードである。

0053

この例では、リクエストワード自体ではないけれども、これと類似または関連するメタワードを検索ワードとして検索を行え、例えば、リクエストワード自体に加えて類似または関連する側面から検索を行い、絞り込みを行うことができる。

0054

[実施例1の変形例]
図11は、実施例1の変形例を示しており、この図において、図3と対応する箇所には対応する符号を付す。図11において、実施例2の変形例の検索装置101は、ユーザインターフェース部10がリクエストワードを基点ワード入力部20のみでなく、検索部60に直接に検索ワードとして入力できるようになっている。この例では、リクエストワードが加重して加えられるときに、すなわち、1のメタワードで検索を行った後、「もっと」、「さらに」等の加重を表す比較条件予約語が、同一のメタワードで検索されようとするときに、後続のリクエストワードを基点ワード入力部20に入力して、当該メタワードと類似・関連する異なるメタワードを導出して、同一のメタワードで加重的に検索が行われる場合にも、類似・関連する異なるメタワードを採用して、絞り込み検索を実現できる。比較条件予約語がない場合は、比較条件予約語があっても、絞り込みのメタワードが先行するものと異なる場合には、ユーザインターフェース部10から入力されたリクエストワードで検索部60で直接に検索を行う。

0055

例えば、はじめに「優しそうな曲が聴きたい」という指示があったときに、「優しそうな」からメタワード用名寄せ部40から「優しい」というメタワードを取得して、検索部60によって検索を行い、さらに、「もっと優しい曲にして」という追加的な指示がある場合に、「優しい」を基点ワードとして「あたたかい」という類似・関連メタワードを取得し、「あたたかい」と「優しい」とを用いて検索部60によって検索を行って、絞り込みを行う。

0056

こののち、さらに「もっと優しい曲にして」という指示があった場合には、「あたたかい」のベクトルと「優しい」のベクトルの和をとって、この和のベクトルの類似・関連ワードをワードモデルから取得し、 距離が一番近い (類似度の値が最も高い)、メタワードである「穏やか」を決定して、「穏やか」と「あたたかい」と「優しい」とを用いて検索部60によって検索を行って、さらなる絞り込みを行う。

0057

同一の「メタワード」で加重的な検索を行う場合に、類似・関連するメタワードを導出することにより、確実に検索を行うことができる。

0058

[実施例1の他の変形例]
図12は、実施例1の他の変形例を示しており、この図において、図3と対応する箇所には対応する符号を付す。図12において、実施例2の変形例の検索装置102は、印象ワードテーブル21を有し、基点ワード入力部20が、1つのリクエストワードに対して1または複数のあらかじめ登録されている基点ワードを検索条件ワード決定部30に送出するようになっている。印象ワードテーブル21に登録されたキーワードは、「***のイメージの」、「***の雰囲気の」、「***のような感じ」という予約語で指定されたときに表引きされるようになっている。これにより、コンテンツ等の検索対象と直接関係のない事物(「***」)を、それに関連付けられた印象ワードで、検索することができる。ここで印象ワードは、メタワードであってもいいし、メタワードでなくてもよい。例えば、「小悪魔」という事物をキーワードとして、「思わせ振りな」、「セクシー」、「かわいい」、「ミステリアスな」という印象ワードを割り当てる。

0059

この例で、「小悪魔のような感じ」とリクエストされたときに、基点ワード入力部20が印象ワードテーブル21を参照して、「思わせ振りな」、「セクシー」、「かわいい」、「ミステリアスな」を検索ワード決定部30に送り、これらの各々に類似・関連するメタワード、例えば「思わせ振りな」、「セクシー」、「らしい」、「神秘的な」を取得して(図23参照)、検索部60に送り検索を行う。

0060

[実施例2]
つぎに、この発明の具体的な構成例を有する実施例2の検索装置について説明する。図13は、実施例2の検索装置300を示し、この図において、検索装置300は、情報要求入力部310、検索ワード抽出部311、比較条件ワード抽出部312、検索条件ワード決定部313、コンテンツ検索部314、コンテンツ情報データベース315、検索ワード履歴保持部316、検索ワード名寄せ部317、メタワードテーブル318、類似・関連ワード抽出部319、類似・関連ワードモデル320、および類似・関連モデル学習・生成部321を含んで構成されている。

0061

情報要求入力部310は、ユーザの入力、例えば、音声入力から情報要求テキストを受け取るものであり、例えばスマートスピーカやスマートフォンの音声入力部等であるけれども、これに限定されない。検索ワード抽出部311は、情報要求テキストから検索候補ワードを抽出するものである。検索条件ワード決定部313は、検索ワード抽出部311から検索候補ワードを受け取ると、検索ワード名寄せ部317を参照して検索候補ワードに対応するメタワードを検索条件ワードとして決定する。検索ワード抽出部311は、ユーザからの情報要求テキストから複数の検索候補を抽出して良く、この場合、検索条件ワード決定部313は検索ワード名寄せ部317を参照して複数の検索条件ワードを決定して良い。検索条件ワード決定部313は1または複数の検索条件ワード(メタワード)を検索部314に送り、検索部314は1または複数の検索条件ワード(メタワード)を用いてコンテンツ情報データベース315を参照して検索結果(コンテンツリスト)を出力する。検索結果に基づいて音楽配信サーバ(図25)から音楽ファイルを取得し、スマートスピーカ等から音楽を出力する。

0062

検索条件ワード決定部313は、検索に用いた検索候補ワードを参照ワードとして検索ワード履歴保持部316に保持する。

0063

こののち、情報要求入力部310から情報要求テキストが入力されると、新たな検索が行われる。

0064

「もっと」等の条件の絞り込みや程度の加重を表す比較条件予約語を含む情報要求テキストが入力されたときには、検索条件ワード決定部313は、検索ワード抽出部311からの検索候補ワードを受け付けず、新たな検索は行わず、これに替えて、比較条件ワード抽出部312からの絞り込み検索用の複数のワードを受け取って複数の検索条件ワードとしてコンテンツ検索部314に送り、コンテンツ検索部314は複数の検索条件を用いて検索を行う。

0065

比較条件ワード抽出部312は、比較条件予約語、例えば「もっと」を伴う比較条件ワードを抽出するものである。例えば、「もっと優しい」という入力テキストに対して予約語「もっと」に応じて比較条件ワード「優しい」を抽出するものである。比較条件予約語は、「もっと」に限定されず、条件を付加するものであればどのようなものであっても良い。検索条件ワード決定部313は、比較条件予約語がある場合には、検索ワード履歴保持部316から先行する検索候補ワードを参照ワードとして取り出し、この参照ワードを比較条件ワードとともに類似・関連ワード抽出部319に送る。類似・関連ワード抽出部319は、参照ワードから、検索ワード名寄せ部317を参照して名寄せ済み(メタワード)参照ワードを取得して使用済み検索ワードリスト319Aの先頭に追加し、また、比較条件ワードから、検索ワード名寄せ部317を参照して名寄せ済み(メタワード)比較条件ワードを取得する。類似・関連ワード抽出部319は、名寄せ済み比較条件ワードが使用済み検索ワードリスト319Aになければ、使用済み検索ワードリスト319Aの先頭に名寄せ済み比較条件ワードを追加し、使用済み検索ワードリスト319Aに含まれるワードを検索候補ワードとして比較条件ワード抽出部312に送り、比較条件ワード抽出部312は、これら検索候補ワードを検索条件ワード決定部313に送り、検索条件ワード決定部313はこれら検索候補ワードを検索条件ワードとしてコンテンツ検索部314に送り、コンテンツ検索部314は、これら検索条件ワードを用いて絞り込み検索を行う。例えば、「優しそうな曲」の後に、「もっと明るい曲」が入力されたときには、異なるメタワード「優しい」、「明るい」が検索条件ワードとして決定されて、コンテンツ検索部314で検索が行われる。

0066

なお、比較条件ワード抽出部312が検索候補ワードを検索条件ワード決定部313に送った場合には検索条件ワード決定部313は、検索ワード抽出部311からの検索候補ワードを受け取らない。

0067

他方、名寄せ済み比較条件ワードが使用済み検索ワードリスト319A中にあれば、類似・関連ワード抽出部319は、名寄せ済み比較条件ワード(またはこれと同一の、使用済み検索ワードリスト319Aに含まれる、名寄せ済み参照ワード)から、類似・関連ワードモデル320を参照して、名寄せ済み比較条件ワードまたは名寄せ済み参照ワードと異なり、かつ、距離が最も大きなメタワードを、使用済み検索ワードリスト319Aの先頭に追加し、使用済み検索ワードリスト319Aに含まれるワードを検索候補ワードとして比較条件ワード抽出部312に送る。比較条件ワード抽出部312は、これら検索候補ワードを検索条件ワード決定部313に送り、検索条件ワード決定部313は、これら検索候補ワードを検索条件ワードとしてコンテンツ検索部314に送り、コンテンツ検索部314は、これら検索条件ワードを用いて絞り込み検索を行う。例えば、「優しそうな曲」の後に、「もっと優しい曲」が入力されたときには、「優しい」と類似・関連するメタワードとして「あたたかい」が選択され、メタワード「あたたかい」、「優しい」が検索条件ワードとして決定されて、コンテンツ検索部314で検索が行われる。

0068

ここで、具体例を挙げて説明する。まず、「優しい曲が聴きたい」というリクエストに対して検索が行われ、つぎに、「もっと優しい曲にして」というリクエストがあり、さらに、再度、「もっと優しい曲にして」というリクエストがある場合を考える。

0069

「優しい曲が聴きたい」というリクエストに対しては、検索ワード抽出部311が「優しそうな」を検索候補ワードとして抽出し、検索条件ワード決定部313が検索ワード名寄せ部317に問い合わせてメタワード「優しい」を検索条件ワードとして決定し、これを用いて検索部314で検索を行い、図14に示すように、以下のリストが検索結果として得られる。
リスト2:あたたかい 優しい心地よい
リスト4:穏やか あたたかい 優しい
リスト7:心地よい 優しい 穏やか
リスト12:優しい明るい大きい

0070

この実施例として複数の検索候補がある場合に、オプションとしてメインタグにあるワードをもつものを優先するという条件をつけた場合にはリスト2が優先的に選択される。
リスト12:優しい明るい大きい

0071

つぎに、「もっと優しい曲にして」というリクエストがあると、比較条件ワード抽出部312が、比較条件予約語および比較条件ワードとして、「もっと」および「優しい」を抽出して類似・関連ワード抽出部319に送る。類似・関連ワード抽出部319は名寄せ済み比較条件ワード(「優しい」)が名寄せ済み参照ワード(「優しい」)と同一であるので、「優しい」の類似・関連ワードを図15に示すように類似・関連ワードモデル320を参照して決定する。図15において、数字は、「優しい」というワードに対する各ワードの類似度を示しており、数値が1に近いほどワード間の意味が近い。また、矢印が記載されているワードは、名寄せすることでメタワードテーブルに登録されているメタワードに変換できることを意味している。類似・関連ワード抽出部319は、メタワードであって類似度の値が最も大きい「あたたかい」(0.6465)を、類似・関連ワードとして抽出し、使用済み検索ワードリスト319Aに含まれるワード(「あたたかい」、「優しい」)、を検索候補ワードとして比較条件ワード抽出部312に送り、検索条件ワード決定部313は、これら検索候補ワード(「あたたかい」、「優しい」)を検索条件ワードとしてコンテンツ検索部314に送り、コンテンツ検索部314は、これら検索条件ワードを用いて絞り込み検索を行う。この検索は、図17に示すような意味ベクトルの和を検索条件ワードとして検索することと等価である。

0072

この結果、「優しそうな曲が聴きたい」のあとの「もっと優しい曲にして」というリクエストに対して、例えばコンテンツ検索部314で複数の検索ワード「あたたかい 優しい」に対しては、以下のリストが検出結果として得られる(図16)。
リスト2:あたたかい 優しい心地よい
リスト4:穏やか あたたかい 優しい

0073

この実施例として複数の検索候補がある場合に、オプションとして前側にあるワードから順に優先度をもたせた場合、もしくは、メインタグにあるワードをもつものを優先するという条件をつけた場合にはリスト2が優先的に選択される。
リスト2:あたたかい 優しい心地よい

0074

このリクエストの次にさらに「もっと優しい曲にして」というリクエストがあった場合には、検索ワード抽出部311では、検索候補ワード「優しい」が抽出され、検索条件ワード決定部313に送られる。比較条件ワード抽出部312から検索候補ワードが検索条件ワード決定部に送られる場合には、検索ワード抽出部311の検索候補ワードは使われない。

0075

比較条件ワード抽出部312では、比較条件予約語「もっと」と比較条件ワード「優しい」が検出されるため、検索ワード履歴保持部316を参照し、比較対象となる参照ワードとして「あたたかい 優しい」を取得し、比較条件ワード「優しい」とともに類似・関連ワード抽出部319に送る。

0076

類似・関連ワード抽出部319では、比較条件ワード抽出部312から受け取ったリファレンスワードを検索ワード名寄せ部317に問い合わせ、メタワードリストに登録されているワードに変換された名寄せ済み参照ワードを取得し、使用済み検索ワードリスト319Aに登録される。この例では、検索ワード名寄せ部317からは「あたたかい」「優しい」が得られ、使用済み検索ワードリスト319Aには「あたたかい」「優しい」が登録される。同様に類似・関連ワード抽出部319から受け取った比較条件ワードを検索ワード名寄せ部317に送り、検索ワード名寄せ部317からの戻ってきた名寄せ済み比較条件ワードを得る。

0077

この例では、名寄せ済み比較条件ワードとして「優しい」が得られ、これは使用済み検索ワードリスト319Aに存在しているので、類似・関連ワードモデル320を参照して、使用済み検索ワードリスト319A内の「あたたかい」+「優しい」(ベクトル和)の類似・関連ワードリストを取得する(図18)。この例ではこのうち、類似度の値が最も大きく、メタワードテーブルに登録されている「穏やか」というワードを使用済み検索ワードリスト319A(名寄せ済み参照ワード)の先頭に追加して、「穏やか あたたかい 優しい」とし、検索候補ワードとして類似・関連ワード抽出部319に戻す。これら検索候補ワードは比較条件ワード抽出部312に送られ、されに検索条件ワード決定部313で検索条件ワードとして決定され、コンテンツ検索部314での絞り込み検索に利用される。この検索は、図20に示すような意味ベクトルの和を検索条件ワードとして検索することと等価である。

0078

もし、類似・関連ワードモデル320を参照したときに、メタワードとして登録されているものが1つも見つからなかった場合には、それ以上検索条件の追加はできないと判定し、使用済み検索ワードリスト319A内の名寄せ済み参照ワードをそのまま検索ワードとして比較条件ワード抽出部312に戻す、もしくは条件に合うものがなかったことを示す情報を送る。

0079

この結果、「優しそうな曲が聴きたい」、「もっと優しい曲にして」の後に、さらに「もっと優しい曲にして」というユーザからのリクエストがあった場合には、「穏やか あたたかい 優しい」という順番の優先度をもつ検索条件に対して、以下のリストが検出結果として得られる(図19)。
リスト4:穏やか あたたかい 優しい

0080

[実施例3]
つぎに、この発明の具体的な構成例を有する実施例3の検索装置について説明する。図21は、実施例3の検索装置400を示し、図21において図13と対応する箇所には対応する符号を付す。

0081

図21において、情報要求入力部310は、ユーザの入力は、検索ワード抽出部311に加えて、雰囲気条件ワード抽出部330に加えられる。雰囲気条件ワード抽出部330は、雰囲気予約語、例えば「***のような感じ」、「***のイメージ」、「***の雰囲気」のような事物が暗喩を表す用語が入力されてきたときに、印象ワードテーブル331を参照して検索候補ワードを検索条件ワード決定部313に送る。この場合、検索条件ワード決定部313は検索ワード抽出部311からの検索候補ワードを受け取らない。

0082

印象ワードテーブルは例えば図22に示すようなものであり、暗喩をなす事物をキーワードとし、これに対応する1つまたは複数の印象ワードを対応付けるものである。印象ワードはメタワードである必要なく、このため、コンテンツ情報データベース315におけるメタワードと独立して登録可能であり、ユーザが登録しても良いし、システムに予め登録しても良い。キーワードは、人がマニュアルでつけても良いし、ネット上の情報を元に、自動で付加してもよい。印象ワードも人がマニュアルでつけても良いし、ネット上の情報から特徴ワードを抽出するなどによって自動で付加してもよい。

0083

この実施例において、「小悪魔」のような感じの曲を流して」というようなリクエストがあった場合、雰囲気条件ワード抽出部330では、雰囲気予約語「のような感じ」とそれに付随したワード「小悪魔」が検出されたため、「小悪魔」というワードが印象ワードテーブルに登録されているかどうか調べる。無い場合には、印象ワードテーブルのキーワードが検出されなかったという情報を検索条件ワード決定部313に送る。この例では、キーワード「小悪魔」の印象ワードとして、「思わせ振りなセクシーかわいいミステリアスな」が登録されているものとする(図22)。

0084

雰囲気条件ワード抽出部330は参照ワードとして印象ワードを類似・関連ワード抽出部319に送る。類似・関連ワード抽出部319において、参照ワードに類似・関連したワードで、メタワードテーブルに登録されているワードのうち、検索ワードとして重複がなく、かつ類似度の値が最も大きいワードを選択する。この例では、「思わせ振りなセクシーかわいいミステリアスな」という4つの印象ワードに対して「思わせ振り」、「セクシー」、「愛らしい」、および「神秘的な」という4つの検索条件ワードを決定している(図23)。たとえば、「思わせ振りな」というワードは図2のメタワードテーブルの検索ワードとして登録されているのでそのまま用いてメタワードとして「思わせ振りな」を得る。また、「セクシー」はメタワードテーブルの検索ワードとして登録されているので同様にメタワードとして「セクシーな」を得る。「かわいい」はメタワードテーブルにはないので、類似・関連ワード抽出部で、類似度の値が最も大きく、名寄せ後にメタワードテーブルに登録されているワードとして、「可愛らしい(0.9573)」(ここで数字は類似度を示す)が得られ、これに関連付けられたメタワードとして「愛らしい」が得られる。同様に「神秘的な」もメタワードテーブルにはないので、類似・関連ワードとして「神秘的な」(0.7949)」が得られ、これに関連付けられたメタワードとして「神秘的な」が得られる。これらの4つの検索条件ワードを検索条件ワード決定部313がコンテンツ検索部314に検索リクエストを出すことで、関連楽曲もしくは曲リストを取得できる。

0085

また、「真っ赤なバラ」の雰囲気がする曲が聴きたい」というようなリクエストがあった場合、雰囲気条件ワード抽出部330では、雰囲気予約語「の雰囲気」と、それに付随したワード「真っ赤なバラ」が検出されたため、「真っ赤なバラ」というワードが印象ワードテーブルに登録されているかどうか調べる。無い場合には、印象ワードテーブルのキーワードが検出されなかったという情報を検索条件ワード決定部313に送る。この例では、キーワード「真っ赤なバラ」の印象ワードとして、「愛情のある 情熱的な 華麗な濃厚な」が登録されているものとする(図22)。

0086

雰囲気条件ワード抽出部330は参照ワードとして印象ワードを類似・関連ワード抽出部319に送る。類似・関連ワード抽出部319において、参照ワードに類似・関連したワードで、メタワードテーブルに登録されているワードのうち、検索ワードとして重複がなく、かつ類似度の値が最も大きいワードを選択する。この例では、4つの印象ワードに対してそれぞれ「愛情のある」-->「愛を感じる」、「情熱的な」-->「情熱的な」、「華麗な」-->「きらびやかな」、「濃厚」-->「濃い」の4つの検索条件ワードを決定して(図24)、検索条件ワード決定部313がコンテンツ検索部314に検索リクエストを出すことで、関連楽曲もしくは曲リストを取得できる。類似・関連ワード抽出部319において、参照ワードに類似・関連したワードで、メタワードテーブルに登録されているワードのうち、検索ワードとして重複がなく、かつ類似度の値が最も大きいワードを選択する。

0087

ここで、感性ワードのリストに雰囲気のあうコンテンツリストの生成方法について説明する。この発明の方法では、感性ワードの内容にマッチしたコンテンツリストの分類が、サービスを実現する上で重要な要素になっている。まず、各リストの感性ワードのイメージにあった複数の代表曲を音楽的な経験度が高いエキスパート教師データとして選択する。それらの曲の特徴量の共通要素を機械学習し、他の楽曲で類似した特徴量をもつものをそのリストに加えていく。実施例としては、たとえば、音楽的な曲調や雰囲気に関しては、周波数スペクトラムの類似性などが曲分類に利用されている。また、歌詞については、歌詞に使われている表現やフレーズ、意味解釈によって得られる類似性が曲分類に利用されている。これらを組み合わせることで、感性ワードのイメージにあった曲リスト群を生成できる。

0088

また、類似・関連ワードモデルについて説明する。単語の分散表現を得るために、似た意味の言葉はお互い近くにあらわれる可能性が高いという考え方により、ある単語が出現した文章の近傍にある他の単語を当てる、という問題の解を、教師データとして与えられた文章中の単語全てに対して学習させる。そのコンテンツに関する評価、レビュー、記事、レポート、ブログといったテキストデータを教師データとして利用することができる。

0089

つぎにシステムの具体的な構成例を説明する。図25は、スマートスピーカを用いてものである。スマートスピーカ500はスマートスピーカクライアント501を有する。スマートスピーカ500は、音声認識合成サーバ510、音楽配信サーバ520、音声アシストサーバ530、音楽推薦サーバ540とネットワークで接続されている。スマートスピーカ500のスマートスピーカクライアント501は、ユーザの音声を音声認識合成サーバ510に送りテキストを受け取り、これを音声アシストサーバ530に供給する。音声アシストサーバ530および音楽推薦サーバ540が本発明の検索装置を実現する。クライアントは検索結果の音楽リストに基づいて音楽配信サーバ520から音楽配信を受ける。

0090

以上で実施例の説明を終了する。

0091

なお、この発明は上述の実施例に限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変更が可能である。

0092

10ユーザインターフェース部
20基点ワード入力部
21印象ワードテーブル
30検索条件ワード決定部
40名寄せ部
50 ワードモデル
60検索部
70コンテンツ情報データベース
100検索装置
101 検索装置
102 検索装置
200コンピュータシステム
201記録媒体
300 検索装置
310情報要求入力部
311検索ワード抽出部
312比較条件ワード抽出部
313 検索条件ワード決定部
314コンテンツ検索部
315 コンテンツ情報データベース
316 検索ワード履歴保持部
317 検索ワード名寄せ部
318メタワードテーブル
319 類似・関連ワード抽出部
319A使用済み検索ワードリスト
320 類似・関連ワードモデル
321 類似・関連モデル学習・生成部
330雰囲気条件ワード抽出部
331 印象ワードテーブル
400 検索装置
500スマートスピーカ
501 スマートスピーカクライアント
510音声認識合成サーバ
520音楽配信サーバ
530音声アシストサーバ
540音楽推薦サーバ

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