WO2006046390A1 - 情報検索装置 - Google Patents

情報検索装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2006046390A1
WO2006046390A1 PCT/JP2005/018461 JP2005018461W WO2006046390A1 WO 2006046390 A1 WO2006046390 A1 WO 2006046390A1 JP 2005018461 W JP2005018461 W JP 2005018461W WO 2006046390 A1 WO2006046390 A1 WO 2006046390A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
information
search
preference
related word
search condition
Prior art date
Application number
PCT/JP2005/018461
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Takashi Tsuzuki
Hiroshi Kutsumi
Eiichi Naito
Original Assignee
Matsushita Electric Industrial Co., Ltd.
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 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. filed Critical Matsushita Electric Industrial Co., Ltd.
Priority to JP2006542316A priority Critical patent/JP4008954B2/ja
Priority to US11/385,751 priority patent/US7725486B2/en
Publication of WO2006046390A1 publication Critical patent/WO2006046390A1/ja
Priority to US11/434,761 priority patent/US7483921B2/en

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • G06F16/332Query formulation
    • G06F16/3325Reformulation based on results of preceding query
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • G06F16/3331Query processing
    • G06F16/3332Query translation
    • G06F16/3338Query expansion
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99931Database or file accessing
    • Y10S707/99933Query processing, i.e. searching
    • Y10S707/99934Query formulation, input preparation, or translation
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99931Database or file accessing
    • Y10S707/99933Query processing, i.e. searching
    • Y10S707/99935Query augmenting and refining, e.g. inexact access
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99931Database or file accessing
    • Y10S707/99933Query processing, i.e. searching
    • Y10S707/99936Pattern matching access

Definitions

  • the present invention relates to an information retrieval apparatus that performs information retrieval using an associative dictionary that stores associations between words included in information stored in a database.
  • an associative dictionary created in this way for example, when an information search device searches for information using a search keyword and there is no corresponding information, a search is performed using an associative dictionary. A keyword related to the keyword is extracted, and information is searched again by the extracted related keyword.
  • an information search device as an input aid for search keywords, a plurality of associative dictionaries in which related words are stored are prepared, and a plurality of associative dictionaries are selected by the user when searching.
  • a document processing apparatus that can acquire and display related words related to a keyword input by a user from a selected associative dictionary is disclosed (for example, see Patent Document 1).
  • an associative dictionary for each person is constructed, and after entering a search keyword, the search keyword is searched for the associative dictionary for each individual, and the search keyword does not exist in the individual associative dictionary.
  • an associative dictionary creation device that acquires related words related to the integrated associative dictionary power search keyword in which all keywords are stored and presents it to the user is disclosed (for example, see Patent Document 2).
  • Patent Document 1 JP-A-10-134075
  • Patent Document 2 Japanese Patent Laid-Open No. 2000-348042
  • a general associative dictionary constructed by calculating the degree of association between performer names existing in program information such as an electronic program guide that is superimposed on a broadcast wave and then broadcast on a TV program!
  • program information such as an electronic program guide that is superimposed on a broadcast wave and then broadcast on a TV program.
  • the preference association dictionary changes when the user's preference changes. Because the stored performer names are added or deleted, the user cannot know the performer names stored in the preference association dictionary.
  • the preference association dictionary is first referred to, and there is an associated performer name that matches the user's preference in the preference association dictionary. After understanding that there is no such thing, the load increases for users who refer to the general associative dictionary and are powerful.
  • the associative dictionary creation device that can be separated using the conventional associative dictionary and all keywords stored in the conventional associative dictionary, if the search keyword exists in the individual associative dictionary, Since the personal associative dictionary is always used, the ability to properly use and separate the personal associative dictionary and the integrated associative dictionary according to the scene in consideration of the search context, display content, and search scene. I got it.
  • a general associative dictionary storing relations between words existing in program information such as an electronic program guide superimposed on a broadcast wave for an entire TV program, and a user's favorite genre
  • a preference association dictionary that stores relationships between words that exist in the program information of other programs
  • related words related to words that exist in program information outside the user's favorite genre are displayed.
  • the user's favorite genre differs from the target program genre, so an appropriate related word must be obtained. It was difficult.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, a preference association dictionary in which words included in accordance with user preferences are dynamically changed, and all key words included in a database. It is an object of the present invention to provide an information retrieval apparatus that can be used by appropriately switching between a general associative dictionary that stores the relationship of the above.
  • an information search device is an information search device that searches information that matches a search request from a database in which information to be searched is stored, and stores the information in the database.
  • General association dictionary storage means for storing a relationship between a plurality of words included in the recorded information
  • a preference association dictionary storage for storing a relationship between a plurality of words reflecting a user's preference for the information stored in the database
  • a degree of fitness for calculating the degree of matching between the means and the preference association dictionary feature information indicating the characteristics of the word stored in the preference association dictionary storage means and the input information which is the information input by the user
  • at least one of the general associative dictionary storage means and the preference association dictionary storage means based on the fitness, and the selected general association dictionary Search condition generation means for acquiring a related word that is a word related to the input information from at least one of the storage means and the preference association dictionary storage means, and generating a search condition using the acquired related word;
  • a search unit that searches the database for information
  • the preference association dictionary when acquiring related terms using the preference association dictionary and the general association dictionary in order to expand the search condition for the input information, By calculating the degree of matching between the preference association dictionary feature information indicating the characteristics of the preference association dictionary and the input information, and determining the scene in which the preference association dictionary is used based on the degree of adaptation, the preference association dictionary can be made more appropriate. It can be used in search conditions, search context, display content, and search situations.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an information search apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a profile used in the information search device according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a general associative dictionary used in the information search apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a preference association dictionary used in the information search apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an operation flow of the information search apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a profile storing situation keywords and emotion keywords used in the information search device according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of information displayed on the display unit of the information search device according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a preference association dictionary in which related values used in the information search apparatus according to Embodiment 1 of the present invention are stored! /.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a table storing the relationship between the degree of matching used in the information search device according to Embodiment 1 of the present invention and the number of acquired related words corresponding thereto.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a general associative dictionary in which related values used in the information search device according to Embodiment 1 of the present invention are stored.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a table storing the relationship between the degree of matching used in the information search device according to Embodiment 1 of the present invention and the number of acquired related words corresponding thereto.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of an information search apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a preference association dictionary used in the information search device according to Embodiment 2 of the present invention.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of a general associative dictionary used in the information search device according to Embodiment 2 of the present invention.
  • FIG. 15 is a flowchart showing a flow of operation of the information search device according to Embodiment 2 of the present invention.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of the contents of an acquired word storage unit used in the information search device according to Embodiment 2 of the present invention.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of the contents of an acquired word storage unit used in the information search device according to Embodiment 2 of the present invention.
  • An information search apparatus is an information search apparatus that searches information that matches a search request from a database in which information to be searched is stored, and is stored in the database.
  • a general associative dictionary storage unit that stores a relationship between a plurality of words included in information
  • a preference association dictionary storage unit that stores a relationship between a plurality of words that reflects a user's preference with respect to information stored in the database
  • a related word that is a word related to the input information based on the degree of matching calculated by the degree of matching calculating means from at least one of the degree of calculating means, the general association dictionary storing means, and the preference association dictionary storing means
  • Search condition generation means for generating a search condition using the acquired related word
  • search means for searching for information that matches the search condition generated by the search condition generated by the search condition
  • the goodness-of-fit calculation means may use a profile that is information relating to user preferences as the preference association dictionary feature information.
  • the preference association dictionary that reflects the user's preferences has the same characteristics as the profile, which is information about the user's preferences, and therefore, the fitness is easily calculated based on the profile. can do.
  • the goodness-of-fit calculation means may use a word that is stored in the preference association dictionary storage means as the preference association dictionary feature information.
  • the general association dictionary and the preference association dictionary according to input information. And can be used by switching more appropriately.
  • the goodness-of-fit calculation means may use information searched in advance by the search means as the input information.
  • the general associative dictionary is considered in consideration of the search result displayed last time. It is possible to switch the preference association dictionary appropriately and use it, and if the search result matches the preference association dictionary, it is possible to obtain a related term adapted to the user as a related term.
  • the search condition generation unit selects the general association dictionary storage unit or the preference association dictionary storage unit based on the magnitude of the fitness value, and the selected general association dictionary storage unit or Even if the related word is acquired from the preference association dictionary storage means Good.
  • the search condition generation means may acquire a quantity of the related words according to the magnitude of the fitness value.
  • the search condition generation unit may acquire a quantity of the related words corresponding to the magnitude of the fitness value from the preference association dictionary storage unit and the general association dictionary storage unit, respectively. Yo ⁇ .
  • the information search device is an information search device that searches information that matches a search request from a database in which information to be searched is stored, and stores the information in the database.
  • a general associative dictionary storage means for storing a relationship between a plurality of words included in the recorded information, and a relationship indicating a degree of relevance between the relationships between the plurality of words reflecting the user's preference for the information stored in the database
  • a preference association dictionary storage unit that stores the value together with a value, and a related word that is a word related to the input information that is information input by the user.
  • the association value is predetermined for the input information from the preference association dictionary storage unit.
  • the predetermined threshold value is set to a predetermined value.
  • a search condition is generated using the unacquired related word, and the unacquired related word is determined. If a related word is acquired and determined to be, the search condition generating means for generating a search condition using the related word acquired by the general related word acquiring means, and the database from the database Generated by search condition generation means It is characterized in further comprising a retrieval means for retrieving information that matches the search criteria.
  • the general associative dictionary storage unit stores a relationship between a plurality of words included in the information stored in the database together with a related value indicating a degree of association
  • the general related word acquisition unit includes the A word having a related value greater than or equal to a predetermined threshold for the input information is acquired as a related word from the general associative dictionary storage means, and the related word is acquired for the second time or more for the same input information. In some cases, lower the predetermined threshold by a predetermined value.
  • the program information search device is a program information search device for searching program information that matches a database power search request in which program information to be searched is stored,
  • General associative dictionary storage means for storing a relationship between a plurality of words included in program information stored in a database, and a relationship between a plurality of words reflecting a user's preference with respect to program information stored in the database
  • a preference association dictionary storage means that stores the preference association dictionary feature information indicating the characteristics of the words that are stored in the preference association dictionary storage means and the input information that is input by the user. Is calculated by the fitness calculation means from at least one of the fitness calculation means for calculating the standard association dictionary storage means and the preference association dictionary storage means.
  • a search condition generation unit that acquires a related word that is a word related to the input information based on the degree of matching, and generates a search condition using the acquired related word, and a search condition generation unit that generates the search condition from the database. And a search means for searching for program information that matches the generated search conditions.
  • the present invention can be realized as an information search method that can be realized as such an information search device, and has a characteristic means included in an information search device such as NAGKO as a step. It can also be realized as a program that causes a computer to execute steps. Needless to say, such a program can be distributed via a recording medium such as a CD-ROM or a transmission medium such as the Internet.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an information search device according to Embodiment 1 of the present invention.
  • This information search device is a device for searching information that matches a search request from a database in which information to be searched is stored using a related word.
  • the information search device includes an input unit 101 and a profile storage unit 102.
  • the input unit 101 includes input devices such as a keyboard, a mouse, and a remote controller, and a user inputs search conditions and input data including a search keyword.
  • the profile storage unit 102 stores, for each user, a profile that is information relating to user preferences.
  • the profile includes, for example, the genre to which the user's favorite content belongs, favorite performer, viewing time, etc., and indicates the degree of preference associated with each data (genre, performer, viewing time, etc.) Stores weight values and so on.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a profile stored in the profile storage unit 102.
  • a label indicating the type of data, data, and a weight value indicating the user's preference for the data are stored in association with each other.
  • FIG. Label, Data, Weight
  • the content storage unit 105 stores, for example, information related to a television broadcast program, information related to content stored in a node disc recorder, and the like.
  • the general associative dictionary storage unit 103 stores a general associative dictionary that is included in the information stored in the content storage unit 105 and indicates the relationship between a plurality of words.
  • the general associative dictionary for example, related words, which are a plurality of related words, are stored in pairs.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a general associative dictionary stored in the general associative dictionary storage unit 103.
  • the general association dictionary as shown in Fig.
  • the preference association dictionary storage unit 104 includes a preference association dictionary that indicates a relationship between words that reflects user preferences for a plurality of words included in the information stored in the content storage unit 105. I remember it.
  • the preference association dictionary for example, words such as a genre, a person name, a broadcast time, etc. extracted from information about a TV broadcast program viewed by a user included in a profile are stored in the content storage unit 105. The related words in the information are stored in pairs.
  • the words included in the profile are extracted from the information related to the TV broadcast program viewed by the user, but the favorite genre, personal name, and broadcast time directly input by the user may be included in the profile. .
  • the preference association dictionary 4 is a diagram showing an example of a preference association dictionary stored in the preference association dictionary storage unit 104.
  • the preference association dictionary stores (Drama, Taro Matsushita, Hanako Matsushita) and (Taro Matsushita, Ichiro Matsushita) as pairs of preference association dictionary related words as shown in FIG.
  • the goodness-of-fit calculation unit 106 calculates the goodness of fit between the search condition input from the input unit 101 and the preference association dictionary stored in the preference association dictionary storage unit 104.
  • the search keyword included in the search condition is used as input information
  • the preference association dictionary is created based on the profile stored in the profile storage unit 102
  • the profile is a word stored in the preference association dictionary.
  • This is used as the feature association dictionary feature information indicating the features of the. Therefore, the fitness level calculation unit 106 calculates the fitness level between the search keyword included in the search condition and the profile stored in the profile storage unit 102. That is, the fitness calculation unit 106 searches for a profile using a search keyword included in the input search condition, and adds a weight value added to the search keyword and added to the search keyword. Calculated as fitness.
  • a search keyword included in the search condition input from the input unit 101 is used, and as an example, this input includes designation, for example.
  • the search condition generation unit 107 based on the fitness calculated by the fitness calculation unit 106, stores a general association dictionary or preference association dictionary stored in the general association dictionary storage unit 103.
  • the preference association dictionary stored in the unit 104 is selected, and related terms related to the search keyword are acquired from the selected general association dictionary or preference association dictionary, and a search condition is generated.
  • the search condition generation unit 107 acquires a related word from the general association dictionary when the goodness degree calculated by the goodness degree calculation unit 106 is smaller than a predetermined threshold value, and the goodness degree is higher than the predetermined threshold value. If it is too big, get related words from the preference association dictionary.
  • the search unit 108 acquires information matching the search condition generated by the search condition generation unit 107 from the content storage unit 105, and outputs it as a search result.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an operation flow of the information search apparatus.
  • the fitness level calculation unit 106 accepts this search condition (step S101).
  • this search condition “I want to see Taro Matsushita's drama” from the input section 101 and when I input “I saw Taro Matsushita's variety”.
  • the goodness-of-fit calculation unit 106 calculates the goodness-of-fit between the received search condition and the profile stored in the profile storage unit 102 (step S102). That is, the suitability calculation unit 106 also extracts the search keyword from the search condition power input from the input unit 101, and if the search keyword exists in the profile stored in the profile storage unit 102, the weight for the search keyword By adding the values, the degree of fitness between the search condition and the profile is calculated.
  • the search condition in the above example is “Taro Matsushita's Drama”
  • the fitness calculation unit 106 extracts the search keyword “Taro Matsushita, Drama” and stores it in the profile.
  • the weight value “80” of “Taro Matsushita” and the weight value “80” of “Drama” are added to calculate “160” as the fitness.
  • the fitness calculation unit 106 extracts the search keyword “Taro Matsushita, Variety”, and stores it in the profile. Based on the weight value “80” of “Taro Matsushita”, “80” is calculated as the fitness.
  • the search condition generation unit 107 determines whether the fitness level calculated by the fitness level calculation unit 106 is greater than a predetermined threshold value (step S103).
  • the search condition generation unit 107 stores the general associative dictionary storage unit 103.
  • a general associative dictionary to be stored is selected, related words related to the search keyword included in the search condition are acquired from the selected general associative dictionary (step S104), and a search condition is generated (step S106).
  • the search condition generation unit 107 selects the preference association dictionary stored in the preference association dictionary storage unit 104 and selects the selected preference association.
  • a related term related to the search keyword included in the search condition is acquired from the dictionary (step S105), and a search condition is generated (step S106).
  • the search condition in the above example is “I want to see the variety of Taro Matsushita”
  • the relevance for the search keyword “Taro Matsushita, Variety” calculated by the relevance calculation unit 106 is “80”.
  • the search condition generation unit 107 determines that it is equal to or less than a predetermined threshold value (here, as an example, the predetermined threshold value is “100”).
  • the search condition generation unit 107 uses the general association dictionary power stored in the general association dictionary storage unit 103 as well as related words “drama, Hanako Matsushita, Goro Matsushita, Jiro Matsushita, Manji” of the search keyword “Taro Matsushita, Variety”. Acquired and the acquired related terms and search keywords are output as search conditions.
  • the search condition in the above example is “I want to watch Taro Matsushita's drama”
  • the fitness for the search keyword “Taro Matsushita, Drama” calculated by the fitness calculation unit 106 is “160 Therefore, the search condition generation unit 107 determines that the value is larger than the predetermined threshold “100”.
  • the search condition generation unit 107 acquires the related words “Matsushita Hanako, Ichiro Matsushita” of the search keyword “Taro Matsushita, Drama” and the related words acquired in the preference association dictionary power stored in the preference association dictionary storage unit 104. And the search keyword are output as search conditions.
  • the search unit 108 acquires information that matches the search condition generated by the search condition generation unit 107 from the content storage unit 105 and sets it as a search result (step S107).
  • the search condition in the above example is “I want to see the variety of Taro Matsushita”
  • the search unit 108 generates the search conditions “Taro Matsushita, Drama, Hanako Matsushita, Goro Matsushita, Information including any of the keywords “Noraeti, Jiro Matsushita, Manzai” is acquired from the content storage unit 105 and used as a search result.
  • the search unit 108 searches for any keyword of the search conditions “Taro Matsushita, Drama, Hanako Matsushita, Ichiro Matsushita”. Is acquired from the content storage unit 105 and used as a search result.
  • the fitness level calculation unit 106 calculates the fitness level between the search condition input from the input unit 101 and the profile stored in the profile storage unit 102. Instead, it may be stored in the preference association dictionary storage unit 104, and the fitness may be calculated using the preference association dictionary.
  • the search keyword “Goro Matsushita, historical drama” is extracted from the search condition, and the preference association dictionary storage unit If more than a predetermined number of related terms of the search keyword “Matsushita Goro, historical drama” are obtained from the preference association dictionary stored in 104, the acquired related terms and search keywords are output to the search unit 108 as search conditions. If the number of related words is less than or equal to the predetermined number, the related words are acquired from the general associative dictionary stored in the general associative dictionary storage unit 103, and the acquired related words and search keywords are output to the search unit 108 as search conditions. .
  • the number of related words of the search keyword “Matsushita Goro, historical drama” that also acquires the preference association dictionary power is “0”. For example, if the predetermined number is 4, the general association dictionary will be less than the predetermined number. Also related to the search keyword "Goro Matsushita, historical drama"
  • “Drama, Taro Matsushita, Hanako Matsushita, Ichiro Matsushita” is acquired, and the acquired related terms and search keyword are output to the search unit 108 as search conditions.
  • the general association dictionary and preference association dictionary can be more automatically automatically matched to the search conditions even on devices that do not have profiles, such as devices that allow users to manually edit and create preference association dictionaries. It can be switched for use.
  • the fitness level calculation unit 106 calculates the fitness level between the search keyword included in the search condition input from the input unit 101 and the profile stored in the profile storage unit 102.
  • the user status and emotion keywords can be input from the input unit 101. You may make it calculate the compatibility with the profile and emotional keyword etc. which the user input.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a profile storing situation keywords and emotion keywords.
  • a situation keyword, an emotion keyword, a label indicating the type of data, data, and a weight value indicating the degree of user preference for the data are stored in association with each other. ing.
  • the fitness calculation unit 106 selects the emotion keyword “fun” and the search keyword from the search condition.
  • the general association dictionary and preference association dictionary can be automatically switched and used in a more appropriate situation according to the user's situation and emotion, and related words that match the user's situation and emotion can be acquired. can do.
  • the fitness level calculation unit 106 calculates the fitness level between the search condition input from the input unit 101 and the profile stored in the profile storage unit 102.
  • the information search device Further, a display unit 301 may be provided, and when content is displayed on the display unit 301, the degree of matching between the content and the profile may be calculated.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of information displayed on the display unit.
  • the user selects “Other Taro Matsushita's program as a search condition from the input unit 101.
  • the goodness-of-fit calculation unit 106 extracts the search keyword “Taro Matsushita” from the search conditions, and then displays it on the display unit 301 to indicate the content feature in the information.
  • the goodness-of-fit calculation unit 106 calculates the goodness of fit “160” between the extracted word “Taro Matsushita, Drama” and the profile shown in FIG. 3, and the calculated goodness of fit “160” and the search keyword “Taro Matsushita To the search condition generation unit 107.
  • the general associative dictionary and the preference association are considered in consideration of the previously displayed search results. It is possible to automatically switch between dictionaries and use them, and when the displayed content matches the preference association dictionary, it is possible to acquire related words adapted to the user as related words.
  • the search condition generation unit 107 also has a general association dictionary stored in the general association dictionary storage unit 103 or a preference association dictionary stored in the preference association dictionary storage unit 104. Function related to the search keyword included in the search condition entered from the input unit 101 If all the collocations are acquired, but the general association dictionary and the preference association dictionary define the degree of association between related terms in the respective dictionaries, the related value is calculated from the related terms related to the search keyword. Let's get only related words.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a preference association dictionary in which related values are stored.
  • the goodness of fit “160” and the search keyword “Taro Matsushita, Drama” are input from the goodness of fit calculation unit 106, the goodness of fit “160” is set to a predetermined threshold value. It is determined that the value is larger than “100”, and a predetermined number of related words are stored in the preference association dictionary stored in the preference association dictionary storage unit 104 shown in FIG. (It is also possible to use related terms with a predetermined weight value or more.) Acquire “Ichiro Matsushita, Jiro Matsushita, Saburo Matsushita” and output the acquired related terms and search keywords as search conditions. By doing so, it is possible to improve the accuracy with respect to the degree of association of the acquired related words.
  • the search condition generation unit 107 relates to the search keyword included in the search condition input from the input unit 101 from the preference association dictionary stored in the preference association dictionary storage unit 104.
  • the related degree of the related words in the preference association dictionary is defined as a related value, it is calculated by the fitness level calculation unit 106. It is possible to obtain a number of related terms that are proportional to the degree of goodness from the preference association dictionary in descending order of relevance.
  • the search condition generator 107 sets the suitability “160” to a predetermined threshold. If it is determined that the degree of matching with the preference association dictionary is higher than the value “100” and the degree of matching is high, a predetermined number of related words are retrieved from the preference association dictionary shown in FIG. 8 stored in the preference association dictionary storage unit 104. (Here, as an example, refer to a table that stores the degree of goodness and the number of related words obtained from the preference association dictionary as shown in Fig. 9 (in this example, from the one with the largest weight value). ) Or a related term that is more than the weight value inversely proportional to the goodness of fit.) Acquire “Ichiro Matsushita, Jiro Matsushita, Saburo Matsushita”.
  • the search condition generation unit 107 has a fitness level 110 greater than a predetermined threshold 100! ⁇ is judged to have a low relevance to the preference association dictionary, and the relevance is low! .
  • the preference association dictionary power shown in Fig. 8 Predetermined number of related words (Here, as an example, a table storing the number of related words obtained from the general association dictionary corresponding to the goodness as shown in Fig. 9 is shown. Get “Ichiro Matsushita” by referring (here, one from the largest weight value) or as a related term that is more than the weight value inversely proportional to the fitness.
  • the search condition generation unit 107 stores the general association dictionary stored in the general association dictionary storage unit 103 or the preference association dictionary stored in the preference association dictionary storage unit 104.
  • the related word related to the search keyword included in the search condition entered from the input unit 101 was acquired, but the fitness calculated by the fitness level calculation unit 106 from both the general association dictionary and the preference association dictionary You may make it acquire the related word of the quantity according to a degree.
  • the search condition generator 107 determines that the fitness for the preference association dictionary is high. If the fitness level is high, the preference association dictionary power shown in Fig. 8 is stored in the preference association dictionary storage unit 104 and a predetermined number of related words (here, the fitness level shown in Fig.
  • the search condition generation unit 107 has a general association dictionary capability stored in the general association dictionary storage unit 103 as shown in FIG. And the number of related words acquired from the corresponding general associative dictionary (refer to here one from the one with the largest weight value) or acquired by the search condition generation unit 107 The total number of related words is determined in advance, and the total power can be any number excluding the total number of related words acquired from the preference association dictionary.
  • the search condition generation unit 107 determines that the fitness level for the preference association dictionary is low. If the degree of goodness is low, the preference association dictionary power shown in Fig. 8 has a predetermined number of related words (in this example, the degree of goodness as shown in Fig. 9 and the number of related words obtained from the preference association dictionary corresponding to it) Get “Ichiro Matsushita” by referring to the table to be stored (one from the largest weight value) or more than the weight value inversely proportional to the fitness.
  • the search condition generation unit 107 also has a general association dictionary power as shown in FIG. 10 and a predetermined number of related words (in this example, the related words acquired from the matching degree shown in FIG. 11 and the corresponding general association dictionary as an example.
  • a predetermined number of related words in this example, the related words acquired from the matching degree shown in FIG. 11 and the corresponding general association dictionary as an example.
  • the search condition generation unit 107 determines the total number of related words (This number may be the number obtained by removing the total number of related words acquired by the association dictionary.) Acquire “Rokuro Matsushita, Goro Matsushita”.
  • the content stored in content storage section 105 is content stored in a node disc recorder or the like regarding information relating to a television broadcast program, but is not limited to this. It may also include information on WEB pages and contents on the Internet.
  • the fitness level calculation unit 106 adds the weight value included in the profile when calculating the fitness level between the search condition and the profile stored in the profile storage unit 102.
  • the weight value for the search keyword included in the search condition is obtained as a vector, and the inner product value with the vector obtained from the profile Any method can be used that can calculate the distance between the search condition and the profile that can be used as the goodness of fit.
  • the distance is used as the matching degree between the search condition and the profile, the smaller the matching degree is, the more the search condition and the profile are matched.
  • the fitness is less than a predetermined threshold, the related word is acquired from the preference association dictionary, and when the fitness is greater than the predetermined threshold, the general association dictionary power related word is acquired.
  • the search condition generation unit 107 acquires a related word and generates a search condition.
  • the information search apparatus further includes a display unit, and the search condition generation unit 107 acquires the related function. You may make it display a collocation word on a display part, make a user select a related word, and produce
  • the preference association dictionary and the general association dictionary are used to expand the search condition for the search keyword
  • the feature of the preference association dictionary is expressed.
  • the preference association dictionary is calculated by calculating the degree of fit between the preference association dictionary feature information and the features of the search conditions, display content, and information about the scene of the search, and determining the scene to use the preference association dictionary based on this suitability. It can be used in more appropriate search conditions, search contexts, display contents, and search situations.
  • FIG. 12 is a block diagram showing the configuration of the information search apparatus according to Embodiment 2 of the present invention. Note that portions similar to those in Embodiment 1 are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
  • the information search apparatus is an apparatus for searching for information that matches a database force search request in which information to be searched is stored using related terms.
  • the preference association dictionary storage unit 201 includes a preference association dictionary indicating a relationship between words that reflects user preferences for a plurality of words included in the information stored in the content storage unit 105. I remember it.
  • a related word pair (related word 1, related word 2) that is a pair of related words and a related value that represents the degree of related word pair are stored in association with each other.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a preference association dictionary stored in the preference association dictionary storage unit 201. As shown in FIG.
  • the preference association dictionary contains ( ((Jiro Matsushita, Taro Matsushita), 80), ((Drama, Hanako Matsushita), 70), ((Taro Matsushita, Hanako Matsushita), 50) are stored as collocation pairs and related values.
  • the higher the relation value the higher the degree of relation.
  • the acquired word storage unit 202 stores related words acquired by the unacquired related word determination unit 205.
  • the general associative dictionary storage unit 203 stores a general associative dictionary that is included in the information stored in the content storage unit 105 and indicates the relationship between a plurality of words.
  • a related word pair (related word 1 and related word 2) in which related words are paired and a related value indicating the degree of related word pair are stored in association with each other.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a general association dictionary stored in the general association dictionary storage unit 203.
  • FIG. 14 ((Taro Matsushita, Ichiro Matsushita), 80), ((Variety, Ichiro Matsushita), 70), ( (Variety, comics), 90), ... are stored.
  • the preference related word acquisition unit 204 selects a related word associated with a search keyword included in the search condition and a related value equal to or greater than a predetermined threshold value as a preference association dictionary. Obtained from the preference association dictionary stored in the storage unit 201. In addition, when a search condition expansion command is input from the input unit 101, the preference related word acquisition unit 204 lowers a predetermined threshold value and associates the search keyword included in the search condition with a related value equal to or higher than the reduced threshold value. The obtained related words are acquired from the preference association dictionary stored in the preference association dictionary storage unit 201.
  • the unacquired related word determination unit 205 When the search condition is input from the input unit 101, the unacquired related word determination unit 205 initializes the acquired word storage unit 202 and acquires the related word acquired by the preference related word acquisition unit 204. The related words are stored in the word storage unit 202 and further output to the search unit 207. The unacquired related word determination unit 205 also stores the related word acquired by the preference related word acquisition unit 204 in the acquired word storage unit 202 when the search condition extension command is input from the input unit 101. Judge the force that is. When the related word is not stored, the acquired related word determination unit 205 additionally stores the related word in the acquired word storage unit 202 and further outputs the related word to the search unit 2007. If stored, the general related word acquisition unit 206 has an input unit 1 The search keyword included in the search condition input from 01 is output.
  • the general related word acquisition unit 206 receives the general associative dictionary power search keyword stored in the general associative dictionary storage unit 203 and the association with a predetermined threshold or more.
  • the related word associated with the value is acquired, and the acquired related word is output to the search unit 207.
  • the general related word acquisition unit 206 lowers the predetermined threshold to reduce the search keyword included in the search condition when the search keyword to which the unacquired related word determination unit 205 is also input is the second time or more.
  • a related word associated with a related value greater than or equal to the threshold is acquired from the general associative dictionary stored in the general associative dictionary storage unit 203.
  • the search unit 207 When a related word is input from the unacquired related word determining unit 205 or the general related word acquiring unit 206, the search unit 207 generates a search condition from the input related word, and the generated search condition The matched information is acquired from the content storage unit 105 and used as a search result.
  • FIG. 15 is a flowchart showing an operation flow of the information search apparatus.
  • the preference related word acquisition unit 204 receives the search condition or the search condition expansion command (step S201).
  • the preference-related word acquisition unit 204 determines whether the received search condition or search condition extension command is a force search condition extension command that is a search condition (step S202). If the result of this determination is a search condition (YES in step S202), the preference related word acquisition unit 204 associates the search keyword included in the search condition with a related value that is equal to or greater than a predetermined threshold for the preference association dictionary.
  • the related words are acquired from the preference association dictionary stored in the preference association dictionary storage unit 201 (step S203). As a specific example, a case where the user inputs the search condition “Taro Matsushita” from the input unit 101 will be described.
  • the preference-related word acquisition unit 204 and the search keyword “Taro Matsushita” included in the search condition “Taro Matsushita” input from the input unit 101 and a predetermined threshold (in this example, a predetermined threshold is used as an example).
  • the related word “Jiro Matsushita” associated with the above related values is acquired from the preference association dictionary stored in the preference association dictionary storage unit 201.
  • the unacquired related word determination unit 205 initializes the acquired word storage unit 202 (step S 204), the related word acquired by the preference related word acquisition unit 204 is stored in the acquired word storage unit 202 (step S205), and the related word is output to the search unit 207.
  • the unacquired related word determination unit 205 initializes the acquired word storage unit 202, stores the related word “Jiro Matsushita” acquired by the preference related word acquisition unit 204 in the acquired word storage unit 202, Further, the related word is output to the search unit 207.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating the contents of the acquired word storage unit 202 when the related word “Jiro Matsushita” is stored.
  • the search unit 207 when a related word is input from the unacquired related word determination unit 205, the search unit 207 generates a search condition from the input related word, and stores information that matches the generated search condition as content. Obtained from the storage unit 105 and used as a search result (step S213).
  • the search unit 20 7 when the related word “Jiro Matsushita” is input from the unacquired related word determination unit 205, the search unit 20 7 generates the search condition “Jiro Matsushita” from the input related word “Jiro Matsushita”.
  • Information including the keyword of the search condition “Jiro Matsushita” is acquired from the content storage unit 105 and used as a search result.
  • the preference related word acquisition unit 204 lowers a predetermined threshold for the preference association dictionary (step S 2 06). . Then, the preference related word acquisition unit 204 acquires a related word associated with the search keyword included in the search condition with a related value equal to or higher than the lowered threshold from the preference association dictionary stored in the preference association dictionary storage unit 201 (step S207).
  • a search condition extension command is input after the search condition “Taro Matsushita” is input from the input unit 101 by the user.
  • the preference related word acquisition unit 204 lowers the threshold “60” to the threshold “50” (here, as an example, the threshold decrease range is “10”).
  • the preference association dictionary power stored in the preference association dictionary storage unit 201 is also related to the search keyword “Taro Matsushita” included in the search condition “Taro Matsushita” and the related word “Jiro Matsushita” , Hanako Matsushita ". Also, here, related words above the threshold are acquired, but the number of related words to be acquired may be increased in descending order of related values.
  • the unacquired related word determination unit 205 determines whether the related word acquired by the preference related word acquisition unit 204 is already stored in the acquired word storage unit 202 (step S 208). If the result of this determination is not stored, that is, if an unacquired related word can be acquired In step S208 (YES), the unacquired related word determination unit 205 additionally stores this related word in the acquired word storage unit 202 (step S209), and further outputs this related word to the search unit 207.
  • the unacquired related word determination unit 205 stores the related word “Hanako Matsushita” in the acquired word storage unit 202 among the related words “Jiro Matsushita and Hanako Matsushita” acquired by the preference related word acquisition unit 204.
  • the related word “Hanako Matsushita” is additionally stored in the acquired word storage unit 202, and the related word “Hanako Matsushita” is further output to the search unit 207.
  • FIG. 17 is a diagram showing the contents of the acquired word storage unit 202 when the related word “Hanako Matsushita” is stored.
  • the search unit 207 when a related word is input from the unacquired related word determination unit 205, the search unit 207 generates a search condition from the input related word, and stores information that matches the generated search condition as content. Obtained from the storage unit 105 and used as a search result (step S213).
  • the search unit 20 7 when the related word “Hanako Matsushita” is input from the unacquired related word determination unit 205, the search unit 20 7 generates the search condition “Hanako Matsushita” from the input related word “Hanako Matsushita”. Then, information including the keyword of the search condition “Hanako Matsushita” is obtained from the content storage unit 105 and used as a search result.
  • the detection input from the input unit 101 is performed.
  • the search keyword included in the search condition is output to the general related word acquisition unit 206.
  • the general related word acquisition unit 206 determines whether the search keyword is input from the unacquired related word determination unit 205 for the first time. (Step S210).
  • the general associated word acquisition unit 206 searches the general associative dictionary stored in the general associative dictionary storage unit 203 for a search keyword and a predetermined threshold value for the general associative dictionary.
  • the related word associated with the related value is acquired (step S212), and the acquired related word is output to the search unit 207. If it is not the first time (NO in step S210), the general related word acquiring unit 206 decreases the predetermined threshold for the general associative dictionary (step S211).
  • the general related word acquisition unit 206 also acquires the general association dictionary power stored in the general association dictionary storage unit 203 for the related terms associated with the search keyword included in the search condition and the related value equal to or higher than the lowered threshold ( In step S212), the acquired related terms are output to the search unit 207.
  • search unit 207 is input.
  • a search condition is generated from the related terms, and information that matches the generated search condition is acquired from the content storage unit 105 and used as a search result (step S213).
  • the search condition “Taro Matsushita” is input from the input unit 101 by the user and then the second search condition expansion instruction is input.
  • the search condition expansion command is input from the input unit 101
  • the preference related word acquisition unit 204 lowers the threshold value 50 to the threshold value 40, and searches the search condition “Taro Matsushita from the preference association dictionary stored in the preference association dictionary storage unit 201.
  • the unacquired related word determination unit 205 determines that the related words “Jiro Matsushita and Hanako Matsushita” acquired by the preference related word acquisition unit 204 are already stored in the acquired word storage unit 202, and inputs The search keyword “Taro Matsushita” included in the search condition “Taro Matsushita” input from the section 101 is output to the general related word acquisition section 206.
  • the general related word acquisition unit 206 searches from the general association dictionary stored in the general association dictionary storage unit 203.
  • the related word “Ichiro Matsushita” associated with the keyword “Taro Matsushita” and a related value greater than or equal to a predetermined threshold (in this example, the predetermined threshold is 80) is acquired, and the acquired related word “Ichiro Matsushita” is acquired.
  • a predetermined threshold in this example, the predetermined threshold is 80
  • the search unit 207 When the related word “Ichiro Matsushita” is human-powered from the general related word acquisition unit 206, the search unit 207 generates the search condition “Ichiro Matsushita” from the related word “Matsushita Ichiro” and the search condition “Ichiro Matsushita” The information including the keyword “is acquired from the content storage unit 105 and used as a search result.
  • the general related word acquisition unit 206 acquires the related words related to the search keyword for which the unacquired related word determination unit 205 is also input from the general associative dictionary storage unit 203.
  • the related words stored in the acquired word storage unit 202 are excluded from the related words acquired from the general associative dictionary storage unit 203, and only the remaining related words are searched. You may make it output to 207. By doing this, it is not necessary to search for related terms that have already been searched, and it is not necessary to present the user with duplicate search results searched with the same related terms.
  • the content stored in content storage section 105 is a television set.
  • Information related to broadcast programs is assumed to be content stored in a node disc recorder or the like. However, it is not limited to this, and information on WEB pages and content on the Internet may be included.
  • the search unit 207 acquires related words and generates search conditions.
  • the information search apparatus further includes a display unit, and the search unit 207 displays the acquired related words in the display unit. The user may be prompted to select a related word and generate a search condition using the related word selected by the user. In this way, the user can search for information by specifying related terms.
  • the general association dictionary is used. Related words can be acquired using.
  • the general association dictionary storage unit 103 is a general association dictionary storage unit
  • the preference association dictionary storage unit 104 is a preference association dictionary storage unit.
  • 106 corresponds to the fitness calculation means
  • the search condition generation unit 107 corresponds to the search condition generation means
  • the search unit 108 corresponds to the search means.
  • the preference association dictionary storage unit 201 is a preference association dictionary storage unit
  • the general association dictionary storage unit 203 is a general association dictionary storage unit
  • a preference related word acquisition unit 204 is As a preference related word acquisition means
  • an unacquired related word determination unit 205 is an unacquired related word determination means
  • a general related word acquisition unit 206 is a general related word acquisition means
  • a search unit 207 is a search condition generation means and a search means, Each corresponds.
  • the information retrieval apparatus can use the preference association dictionary in more appropriate search conditions, search contexts, display contents, and search scenes. It is useful as a terminal that can access hard disk recorders, DVD recorders, TVs, audio components, and the Internet to search for information.

Abstract

 ユーザの嗜好に適応して含まれる単語が動的に変更される嗜好連想辞書と、データベースに含まれる全キーワードの関係を記憶している一般連想辞書とを適切に切り替えて利用することができる情報検索装置を提供する。情報検索装置は、入力部101から入力された検索条件とプロファイルとの適合度を算出する適合度算出部106と、算出された適合度が所定の閾値よりも小さい場合は一般連想辞書記憶部103に記憶されている一般連想辞書から関連語を取得し、適合度が所定の閾値よりも大きい場合は嗜好連想辞書記憶部104に記憶されている嗜好連想辞書から関連語を取得して、検索条件を生成する検索条件生成部107と、生成された検索条件に合致した情報をコンテンツ記憶部105から取得し、検索結果として出力する検索部108とを備える。

Description

明 細 書
情報検索装置
技術分野
[0001] 本発明は、データベースに格納された情報に含まれる単語相互間の関連を記憶し た連想辞書を利用して情報検索を行う情報検索装置に関するものである。
背景技術
[0002] 従来、データベースを検索するために用いられる連想辞書を作成する方法として、 人手によりデータベースの情報における単語相互間の関係を調べて連想辞書を作 成する方法のほかに、電子化文書中の単語の出現頻度情報などを用いて連想辞書 を自動的に作成する方法がある。この単語相互間の関係から連想辞書を自動的に 作成する方法にっ 、ても種々の方法が開発されて 、る。
[0003] このように作成された連想辞書の利用方法として、例えば、情報検索装置にぉ 、て 検索キーワードにより情報を検索した結果、該当する情報がない場合等に、連想辞 書を用いて検索キーワードに関連するキーワードを抽出し、抽出した関連キーワード により再度情報を検索することが行われて 、る。
[0004] このような情報検索装置としては、検索キーワードの入力補助として、関連語が格 納されている複数の連想辞書を用意し、検索に際してユーザに複数の連想辞書力 1つの連想辞書を選択させ、選択された連想辞書からユーザが入力したキーワード に関連した関連語を取得して表示することができる文書処理装置が開示されている( 例えば、特許文献 1参照)。また、個人のニーズに対応するため、個人別連想辞書を 構築し、検索キーワードを入力後、個人別の連想辞書に対して検索キーワードを検 索し、個人別連想辞書内に検索キーワードが存在しない場合は全キーワードが格納 されている統合連想辞書力 検索キーワードに関する関連語を取得し、ユーザに提 示する連想辞書作成装置が開示されている (例えば、特許文献 2参照)。
特許文献 1 :特開平 10— 134075号公報
特許文献 2:特開 2000 - 348042号公報
発明の開示 発明が解決しょうとする課題
[0005] し力しながら、従来の複数の連想辞書力 ユーザが使用したい辞書を選択して連 想辞書を利用することができる文書処理装置では、ユーザが連想辞書に含まれる関 連語の種類を理解することができるので、利用したい場面で適切な連想辞書を選択 することができるが、連想辞書に含まれる関連語がユーザの嗜好の変化などによって 動的に変更される場合等には、ユーザが連想辞書に含まれる関連語の種類を特定 できないため、適切な場面で連想辞書を適切に利用することが困難であった。
[0006] 例えば、テレビ番組にぉ 、て、放送波に重畳されて!、る電子番組表などの番組情 報に存在する出演者名同士の関連度合いを計算して構築された一般連想辞書と、 ユーザの嗜好に合った出演者名同士を嗜好度合いに従って関連度合いを計算して 構築された嗜好連想辞書とを利用して番組検索を行う装置の場合、ユーザの嗜好が 移り変わると嗜好連想辞書に格納される出演者名が追加、または削除されるため、ュ 一ザは嗜好連想辞書に格納される出演者名を知ることができない。このため、ユーザ は特定の出演者名に関連付けられた出演者名を取得するため、まず嗜好連想辞書 を参照して、嗜好連想辞書にはユーザの嗜好に合った関連する出演者名が存在し ないことを理解した後、一般連想辞書を参照するし力なぐユーザにとっては負荷が 大きくなる。
[0007] また、従来の個人別連想辞書と全キーワードが格納されて!ヽる統合連想辞書を使 V、分けることができる連想辞書作成装置では、検索キーワードが個人別連想辞書に 存在する場合は必ず個人別連想辞書を利用するため、検索の文脈や表示コンテン ッ、検索の場面を考慮して、個人別連想辞書と統合連想辞書とを場面に応じて適切 に使 、分けることができな力つた。
[0008] 例えば、テレビ番組全体に対して、放送波に重畳されて!、る電子番組表などの番 組情報に存在する単語間の関係を格納した一般連想辞書と、ユーザの好みのジヤン ルの番組の番組情報に存在する単語間の関係を格納した嗜好連想辞書とを利用し て番組検索を行う装置の場合、ユーザの好みのジャンル外の番組情報に存在する 単語に関係する関連語を嗜好連想辞書から取得しょうとしても、ユーザの好みのジャ ンルと対象として 、る番組のジャンルとが異なるため、適切な関連語を取得すること が困難であった。
[0009] そこで、本発明は上記の事情に鑑みてなされたものであり、ユーザの嗜好に適応し て含まれる単語が動的に変更される嗜好連想辞書と、データベースに含まれる全キ 一ワードの関係を記憶している一般連想辞書とを適切に切り替えて利用することがで きる情報検索装置を提供することを目的とする。
課題を解決するための手段
[0010] 上記目的を達成するため、本発明に係る情報検索装置は、検索対象となる情報が 格納されたデータベースから検索要求に適合する情報を検索する情報検索装置で あって、前記データベースに格納された情報に含まれる複数の単語間の関係を記憶 する一般連想辞書記憶手段と、前記データベースに格納された情報に対するユー ザの嗜好を反映した複数の単語間の関係を記憶する嗜好連想辞書記憶手段と、前 記嗜好連想辞書記憶手段に記憶されている単語の特徴を示す嗜好連想辞書特徴 情報とユーザによって入力された情報である入力情報との適合度合いを示す適合度 を算出する適合度算出手段と、前記一般連想辞書記憶手段および前記嗜好連想辞 書記憶手段の少なくとも 1つを前記適合度に基づいて選択し、選択した前記一般連 想辞書記憶手段および前記嗜好連想辞書記憶手段の少なくとも 1つから前記入力 情報に関連する単語である関連語を取得し、取得した前記関連語を用いて検索条 件を生成する検索条件生成手段と、前記データベースから前記検索条件生成手段 で生成された前記検索条件に適合する情報を検索する検索手段とを備えることを特 徴とする。
発明の効果
[0011] 以上のように、本発明に係る情報検索装置によれば、入力情報に対して検索条件 を拡張するために嗜好連想辞書と一般連想辞書とを利用して関連語を取得する際、 嗜好連想辞書の特徴を示す嗜好連想辞書特徴情報と入力情報との適合度を算出し 、この適合度に基づいて嗜好連想辞書を利用する場面を決定することにより、嗜好連 想辞書をより適切な検索条件や検索の文脈、表示コンテンツ、検索の場面で利用す ることがでさる。
図面の簡単な説明 [図 1]図 1は、本発明の実施の形態 1に係る情報検索装置の構成を示すブロック図で ある。
[図 2]図 2は、本発明の実施の形態 1に係る情報検索装置に用いられるプロファイル の一例を示す図である。
[図 3]図 3は、本発明の実施の形態 1に係る情報検索装置に用いられる一般連想辞 書の一例を示す図である。
[図 4]図 4は、本発明の実施の形態 1に係る情報検索装置に用いられる嗜好連想辞 書の一例を示す図である。
[図 5]図 5は、本発明の実施の形態 1に係る情報検索装置の動作の流れを示すフロ 一チャートである。
[図 6]図 6は、本発明の実施の形態 1に係る情報検索装置に用いられる状況キーヮー ドおよび感情キーワードを格納しているプロファイルの一例を示す図である。
[図 7]図 7は、本発明の実施の形態 1に係る情報検索装置の表示部に表示されている 情報の一例を示す図である。
[図 8]図 8は、本発明の実施の形態 1に係る情報検索装置に用いられる関連値が格 納されて!/、る嗜好連想辞書の一例を示す図である。
[図 9]図 9は、本発明の実施の形態 1に係る情報検索装置に用いられる適合度とそれ に対応した取得関連語数との関係を記憶するテーブルの一例を示す図である。
[図 10]図 10は、本発明の実施の形態 1に係る情報検索装置に用いられる関連値が 格納されて 、る一般連想辞書の一例を示す図である。
[図 11]図 11は、本発明の実施の形態 1に係る情報検索装置に用いられる適合度とそ れに対応した取得関連語数との関係を記憶するテーブルの一例を示す図である。
[図 12]図 12は、本発明の実施の形態 2に係る情報検索装置の構成を示すブロック図 である。
[図 13]図 13は、本発明の実施の形態 2に係る情報検索装置に用いられる嗜好連想 辞書の一例を示す図である。
[図 14]図 14は、本発明の実施の形態 2に係る情報検索装置に用いられる一般連想 辞書の一例を示す図である。
O
[図 15]図 15は、本発明の実施の形態 2に係る情報検索装置の動作の流れを示すフ ローチャートである。
[図 16]図 16は、本発明の実施の形態 2に係る情報検索装置に用いられる取得単語 記憶部の内容の一例を示す図である。
[図 17]図 17は、本発明の実施の形態 2に係る情報検索装置に用いられる取得単語 記憶部の内容の一例を示す図である。
符号の説明
入力部
102 プロファイル記憶部
103、 203 一般連想辞書記憶部
104、 201 嗜好連想辞書記憶部
105 コ^ ^厂ノノ ti己' 1思 p:[5
106 適合度算出部
107 検索条件生成部
108 検索部
202 取得単語記憶部
204 嗜好関連語取得部
205 未取得関連語判定部
206 一般関連語取得部
301 表示部
発明を実施するための最良の形態
014] 本発明の実施の形態に係る情報検索装置は、検索対象となる情報が格納されたデ ータベースから検索要求に適合する情報を検索する情報検索装置であって、前記デ ータベースに格納された情報に含まれる複数の単語間の関係を記憶する一般連想 辞書記憶手段と、前記データベースに格納された情報に対するユーザの嗜好を反 映した複数の単語間の関係を記憶する嗜好連想辞書記憶手段と、前記嗜好連想辞 書記憶手段に記憶されている単語の特徴を示す嗜好連想辞書特徴情報とユーザに よって入力された情報である入力情報との適合度合いを示す適合度を算出する適合 度算出手段と、前記一般連想辞書記憶手段および前記嗜好連想辞書記憶手段の 少なくとも 1つから、前記適合度算出手段で算出された前記適合度に基づいて前記 入力情報に関連する単語である関連語を取得し、取得した前記関連語を用いて検 索条件を生成する検索条件生成手段と、前記データベースから前記検索条件生成 手段で生成された前記検索条件に適合する情報を検索する検索手段とを備えること を特徴とするものである。
[0015] これによつて、入力情報に応じて一般連想辞書および嗜好連想辞書の少なくとも一 方力 適切に関連語を取得することができる。
[0016] ここで、前記適合度算出手段は、前記嗜好連想辞書特徴情報としてユーザの嗜好 に関する情報であるプロファイルを用いてもよい。
[0017] これによつて、ユーザの嗜好を反映した嗜好連想辞書は、ユーザの嗜好に関する 情報であるプロファイルと同様の特徴を有して 、るので、適合度をプロファイルに基 づいて簡単に算出することができる。
[0018] また、前記適合度算出手段は、前記嗜好連想辞書特徴情報として前記嗜好連想 辞書記憶手段に記憶されて ヽる単語を用いてもょ ヽ。
[0019] これによつて、例えば、手作業によってユーザが嗜好連想辞書を編集、作成する装 置など、プロファイルが存在しないような装置においても、入力情報に応じて一般連 想辞書と嗜好連想辞書とをより適切に切り替えて利用することができる。
[0020] また、前記適合度算出手段は、前記入力情報として事前に前記検索手段により検 索された情報を用いてもょ ヽ。
[0021] これによつて、例えば、事前に検索を行い表示した検索結果に含まれるキーワード がユーザによって入力された場合に、前回の表示されて 、る検索結果を考慮して一 般連想辞書と嗜好連想辞書とを適切に切り替えて利用することができ、検索結果が 嗜好連想辞書と適合する場合には、関連語としてユーザに適応した関連語を取得す ることがでさる。
[0022] また、前記検索条件生成手段は、前記適合度の値の大きさに基づいて、前記一般 連想辞書記憶手段または前記嗜好連想辞書記憶手段を選択し、選択した前記一般 連想辞書記憶手段または前記嗜好連想辞書記憶手段から前記関連語を取得しても よい。
[0023] また、前記検索条件生成手段は、前記適合度の値の大きさに応じた数量の前記関 連語を取得してもよい。
[0024] また、前記検索条件生成手段は、前記適合度の値の大きさに応じた数量の前記関 連語を前記嗜好連想辞書記憶手段および前記一般連想辞書記憶手段からそれぞ れ取得してもよ ヽ。
[0025] また、本発明の実施の形態に係る情報検索装置は、検索対象となる情報が格納さ れたデータベースから検索要求に適合する情報を検索する情報検索装置であって、 前記データベースに格納された情報に含まれる複数の単語間の関係を記憶する一 般連想辞書記憶手段と、前記データベースに格納された情報に対するユーザの嗜 好を反映した複数の単語間の関係を関連度合いを示す関連値とともに記憶する嗜 好連想辞書記憶手段と、ユーザによって入力された情報である入力情報に関連する 単語である関連語として、前記嗜好連想辞書記憶手段から前記入力情報に対して 前記関連値が所定の閾値以上である単語を取得するとともに、検索条件を拡張する ことを要求する検索条件拡張命令を受け付けると、前記所定の閾値を所定の値だけ 下げる嗜好関連語取得手段と、前記検索条件拡張命令が入力されている場合に、 前記嗜好関連語取得手段で前記入力情報に関連する未取得の関連語が取得され たか否かを判定する未取得関連語判定手段と、前記未取得関連語判定手段で、前 記未取得の関連語が取得されていないと判定された場合に、前記一般連想辞書記 憶手段から前記関連語を取得する一般関連語取得手段と、前記未取得関連語判定 手段で、前記未取得の関連語が取得されたと判定された場合には、前記未取得の 関連語を用いて検索条件を生成し、前記未取得の関連語が取得されて 、な 、と判 定された場合には、前記一般関連語取得手段で取得された前記関連語を用いて検 索条件を生成する検索条件生成手段と、前記データベースから前記検索条件生成 手段で生成された前記検索条件に適合する情報を検索する検索手段とを備えること を特徴とするものである。
[0026] これによつて、検索条件拡張命令により嗜好連想辞書用の所定の閾値を下げて嗜 好連想辞書から関連語を取得することができ、さらに、嗜好連想辞書に格納される関 連語を優先的に利用しながらも、嗜好連想辞書力 関連語が取得できない場合には 、一般連想辞書を利用して関連語を取得することができる。
[0027] ここで、前記一般連想辞書記憶手段は、前記データベースに格納された情報に含 まれる複数の単語間の関係を関連度合い示す関連値とともに記憶し、前記一般関連 語取得手段は、前記一般連想辞書記憶手段から前記入力情報に対して前記関連 値が所定の閾値以上である単語を前記関連語として取得するとともに、同じ前記入 力情報に対して前記関連語の取得が 2回目以上である場合には、前記所定の閾値 を所定の値だけ下げてもょ 、。
[0028] また、本発明の実施の形態に係る番組情報検索装置は、検索対象となる番組情報 が格納されたデータベース力 検索要求に適合する番組情報を検索する番組情報 検索装置であって、前記データベースに格納された番組情報に含まれる複数の単語 間の関係を記憶する一般連想辞書記憶手段と、前記データベースに格納された番 組情報に対するユーザの嗜好を反映した複数の単語間の関係を記憶する嗜好連想 辞書記憶手段と、前記嗜好連想辞書記憶手段に記憶されて!ヽる単語の特徴を示す 嗜好連想辞書特徴情報とユーザによって入力された情報である入力情報との適合 度合いを示す適合度を算出する適合度算出手段と、前記一般連想辞書記憶手段お よび前記嗜好連想辞書記憶手段の少なくとも 1つから、前記適合度算出手段で算出 された前記適合度に基づいて前記入力情報に関連する単語である関連語を取得し 、取得した前記関連語を用いて検索条件を生成する検索条件生成手段と、前記デ ータベースから前記検索条件生成手段で生成された前記検索条件に適合する番組 情報を検索する検索手段とを備えることを特徴とするものである。
[0029] なお、本発明は、このような情報検索装置として実現することができるだけでなぐこ のような情報検索装置が備える特徴的な手段をステップとする情報検索方法として実 現したり、それらのステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したりす ることもできる。そして、そのようなプログラムは、 CD—ROM等の記録媒体やインタ 一ネット等の伝送媒体を介して配信することができるのは言うまでもない。
[0030] 以下、本発明の各実施の形態について、それぞれ図面を参照しながら説明する。
[0031] (実施の形態 1) 図 1は、本発明の実施の形態 1に係る情報検索装置の構成を示すブロック図である
[0032] この情報検索装置は、検索対象となる情報が格納されたデータベースから検索要 求に適合する情報を関連語を用いて検索するための装置であり、入力部 101、プロ ファイル記憶部 102、一般連想辞書記憶部 103、嗜好連想辞書記憶部 104、コンテ ンッ記憶部 105、適合度算出部 106、検索条件生成部 107、および検索部 108を含 んで構成される。
[0033] 入力部 101は、キーボードやマウス、リモコン等の入力装置で構成され、ユーザが 検索キーワードを含む検索条件や入力データを入力する。
[0034] プロファイル記憶部 102は、ユーザの嗜好に関する情報であるプロファイルをユー ザごとに記憶している。プロファイルには、例えば、ユーザの好みのコンテンツが属す るジャンル、好みの出演者や視聴時間などを含み、それぞれのデータ (ジャンル、出 演者、視聴時間など)に対応付けられた好みの度合いを示す重み値などが格納され ている。
[0035] 図 2は、プロファイル記憶部 102に格納されているプロファイルの一例を示す図であ る。ここでは、プロファイルには、データの種類を示すラベルと、データと、データに対 するユーザの好みの度合 、を示す重み値とが対応付けられて格納されており、例え ば図 2に示すように(ラベル、データ、重み値)として、((くジャンル〉、ドラマ、 80)、 (くジャンル >、ニュース、 30)、(く人名 >、松下太郎、 80)、(く人名 >、松下花子 、 70)、 (<人名 >、松下一郎、 60)、(く放送時間〉、 12 : 00〜13 : 00、 90)、 ···)が 格納されている。
[0036] コンテンツ記憶部 105には、例えばテレビ放送番組に関する情報ゃノヽードディスク レコーダ等に蓄積されたコンテンッに関する情報などが格納されて 、る。
[0037] 一般連想辞書記憶部 103は、コンテンツ記憶部 105に格納されている情報に含ま れて 、る複数の単語間の関係を示す一般連想辞書を記憶して 、る。一般連想辞書 には、例えば、複数の関連のある単語である関連単語が組にして格納されている。図 3は、一般連想辞書記憶部 103に格納されている一般連想辞書の一例を示す図ある 。ここでは、一般連想辞書には、図 3に示すように関連単語の組として、(ドラマ、松下 太郎、松下花子、松下五郎)、(バラエティ、松下太郎、松下次郎、漫才)、(時代劇、 松下一郎)、 ···、が格納されている。
[0038] 嗜好連想辞書記憶部 104は、コンテンツ記憶部 105に格納されている情報に含ま れて 、る複数の単語に対して、ユーザの嗜好を反映した単語間の関係を示す嗜好 連想辞書を記憶している。嗜好連想辞書には、例えば、プロファイルに含まれるユー ザが視聴したテレビ放送番組に関する情報カゝら抽出されるジャンルや人名、放送時 間などの単語に対して、コンテンツ記憶部 105に格納されている情報における関連 単語が組みにして格納されている。ここでは、プロファイルに含まれる単語をユーザ が視聴したテレビ放送番組に関する情報力 抽出される単語としたが、ユーザが直 接入力する好みのジャンルや人名、放送時間をプロファイルに含まれる単語としても よい。図 4は、嗜好連想辞書記憶部 104に格納されている嗜好連想辞書の一例を示 す図である。ここでは、嗜好連想辞書には、図 4に示すように嗜好連想辞書関連単語 の組として、(ドラマ、松下太郎、松下花子)、(松下太郎、松下一郎)が格納されてい る。
[0039] 適合度算出部 106は、入力部 101から入力された検索条件と嗜好連想辞書記憶 部 104に格納されている嗜好連想辞書との適合度を算出する。ここでは、検索条件 に含まれる検索キーワードを入力情報として用い、また、嗜好連想辞書はプロフアイ ル記憶部 102に格納されるプロファイルに基づき作成されているので、プロファイル を嗜好連想辞書に格納される単語の特徴を示す嗜好連想辞書特徴情報として用い る。よって、適合度算出部 106は、検索条件に含まれる検索キーワードと、プロフアイ ル記憶部 102に格納されているプロファイルとの適合度を算出する。すなわち、適合 度算出部 106は、入力される検索条件に含まれる検索キーワードでプロファイルを検 索し、プロファイル内にぉ 、てこの検索キーワードに対して付与されて 、る重み値を 加算した値を適合度として算出する。なお、入力情報として、入力部 101から入力さ れた検索条件に含まれる検索キーワードを用いて 、るとして!/、るが、この入力には例 えば指定することも含まれる。
[0040] 検索条件生成部 107は、適合度算出部 106で算出された適合度に基づいて、一 般連想辞書記憶部 103に格納されている一般連想辞書、または嗜好連想辞書記憶 部 104に格納されている嗜好連想辞書を選択し、選択した一般連想辞書または嗜好 連想辞書から検索キーワードに関連する関連語を取得し、検索条件を生成する。こ こでは、検索条件生成部 107は、適合度算出部 106で算出された適合度が、所定の 閾値よりも小さい場合は一般連想辞書から関連語を取得し、適合度が所定の閾値よ りも大き!ヽ場合は嗜好連想辞書から関連語を取得する。
[0041] 検索部 108は、検索条件生成部 107で生成された検索条件に合致した情報をコン テンッ記憶部 105から取得し、検索結果として出力する。
[0042] 次に、このように構成された本実施の形態による情報検索装置の動作について説 明する。図 5は情報検索装置の動作の流れを示すフローチャートである。
[0043] ユーザによって入力部 101から検索条件が入力されると、この検索条件を適合度 算出部 106が受け付ける (ステップ S101)。具体的な一例として、ユーザが入力部 1 01から検索条件「松下太郎のドラマを見たい」を入力した場合と、「松下太郎のバラ エティを見た ヽ」を入力した場合とにつ ヽてそれぞれ説明する。
[0044] 適合度算出部 106は、受け付けた検索条件と、プロファイル記憶部 102に格納され ているプロファイルとの適合度を算出する (ステップ S102)。すなわち、適合度算出 部 106は、入力部 101から入力された検索条件力も検索キーワードを抽出し、プロフ アイル記憶部 102に記憶されるプロファイル内に検索キーワードが存在する場合は、 その検索キーワードに対する重み値を加算することで、検索条件とプロファイルとの 適合度を算出する。上記の例の検索条件が「松下太郎のドラマを見た 、」である場合 には、適合度算出部 106は、検索キーワード「松下太郎、ドラマ」を抽出し、プロフアイ ルに格納されて 、る「松下太郎」の重み値「80」と「ドラマ」の重み値「80」を加算して 、適合度として「160」を算出する。また、上記の例の検索条件が「松下太郎のバラエ ティを見たい」である場合には、適合度算出部 106は、検索キーワード「松下太郎、 バラエティ」を抽出し、プロファイルに格納されて 、る「松下太郎」の重み値「80」のみ により適合度として「80」を算出する。
[0045] 次に、検索条件生成部 107は、適合度算出部 106で算出された適合度と所定の閾 値との大小を判定する (ステップ S103)。ここで、適合度が所定の閾値以下の場合( ステップ S103で NO)には、検索条件生成部 107は、一般連想辞書記憶部 103に格 納される一般連想辞書を選択し、選択した一般連想辞書から検索条件に含まれる検 索キーワードに関連する関連語を取得し (ステップ S 104)、検索条件を生成する (ス テツプ S106)。一方、適合度が所定の閾値よりも大きい場合 (ステップ S103で YES) には、検索条件生成部 107は、嗜好連想辞書記憶部 104に格納される嗜好連想辞 書を選択し、選択した嗜好連想辞書から検索条件に含まれる検索キーワードに関連 する関連語を取得し (ステップ S 105)、検索条件を生成する (ステップ S 106)。上記 の例の検索条件が「松下太郎のバラエティを見たい」である場合には、適合度算出部 106で算出された検索キーワード「松下太郎、バラエティ」に対する適合度が「80」で あるので、検索条件生成部 107は、所定の閾値 (ここでは一例として、所定の閾値を「 100」とする)以下と判断する。そして、検索条件生成部 107は、一般連想辞書記憶 部 103に格納されている一般連想辞書力も検索キーワード「松下太郎、バラエティ」 の関連語「ドラマ、松下花子、松下五郎、松下次郎、漫才」を取得し、取得した関連 語と検索キーワードとを検索条件として出力する。また、上記の例の検索条件が「松 下太郎のドラマを見たい」である場合には、適合度算出部 106で算出された検索キ 一ワード「松下太郎、ドラマ」に対する適合度が「160」であるので、検索条件生成部 1 07は、所定の閾値「100」よりも大きいと判断する。そして、検索条件生成部 107は、 嗜好連想辞書記憶部 104に格納されている嗜好連想辞書力も検索キーワード「松下 太郎、ドラマ」の関連語「松下花子、松下一郎」を取得し、取得した関連語と検索キー ワードとを検索条件として出力する。
次に、検索部 108は、検索条件生成部 107で生成された検索条件に合致した情報 をコンテンツ記憶部 105から取得し、検索結果とする (ステップ S 107)。上記の例の 検索条件が「松下太郎のバラエティを見たい」である場合には、検索部 108は、検索 条件生成部 107で生成された検索条件「松下太郎、ドラマ、松下花子、松下五郎、 ノラエティ、松下次郎、漫才」のいずれかのキーワードが含まれる情報をコンテンツ記 憶部 105から取得し、それぞれの検索結果とする。また、上記の例の検索条件が「松 下太郎のドラマを見たい」である場合には、検索部 108は、検索条件「松下太郎、ドラ マ、松下花子、松下一郎」のいずれかのキーワードが含まれる情報をコンテンツ記憶 部 105から取得し、検索結果とする。 [0047] なお、本実施の形態では、適合度算出部 106は、入力部 101から入力される検索 条件とプロファイル記憶部 102に格納されるプロファイルとの適合度を算出したが、プ 口ファイルの代わりに嗜好連想辞書記憶部 104に格納されて 、る嗜好連想辞書を用 いて適合度を算出するようにしてもよい。この場合、例えばユーザによって入力部 10 1から検索条件「松下五郎の時代劇を見たい」が入力された場合、検索条件から検索 キーワード「松下五郎、時代劇」を抽出し、嗜好連想辞書記憶部 104に格納されてい る嗜好連想辞書から検索キーワード「松下五郎、時代劇」の関連語を所定数以上取 得できた場合は、取得した関連語と検索キーワードを検索条件として検索部 108に 出力し、関連語が所定数以下の場合は、一般連想辞書記憶部 103に格納される一 般連想辞書から関連語を取得し、取得した関連語と検索キーワードを検索条件とし て検索部 108に出力する。この例では、嗜好連想辞書力も取得される検索キーヮー ド「松下五郎、時代劇」の関連語の数は「0」となり、例えば所定数を 4とすると、所定 数以下となるため、一般連想辞書力も検索キーワード「松下五郎、時代劇」の関連語
「ドラマ、松下太郎、松下花子、松下一郎」を取得し、取得した関連語と検索キーヮー ドとを検索条件として検索部 108に出力する。こうすることで、手作業によってユーザ が嗜好連想辞書を編集、作成する装置など、プロファイルが存在しないような装置に おいても、検索条件に対して一般連想辞書と嗜好連想辞書をより適切に自動的に切 り替えて利用することができる。
[0048] また、本実施の形態では、適合度算出部 106は、入力部 101から入力される検索 条件に含まれる検索キーワードとプロファイル記憶部 102に格納されるプロファイルと の適合度を算出したが、プロファイルの情報として使用場所等の使用状況を表す状 況キーワードやユーザの感情を表す感情キーワードなども格納して 、る場合、入力 部 101からユーザの状況や感情キーワード等も入力できるようにし、ユーザが入力し た状況や感情キーワード等とプロファイルとの適合度を算出するようにしてもよい。
[0049] 図 6は、状況キーワードおよび感情キーワードを格納しているプロファイルの一例を 示す図である。このプロファイルには、図 6に示すように状況キーワードと、感情キー ワードと、データの種類を示すラベルと、データと、データに対するユーザの好みの 度合いを示す重み値とが対応付けられて格納されている。この場合、例えば家の「リ ビング」においてユーザによって入力部 101から検索条件として「松下太郎が出てい る楽しいドラマを見たい」が入力された場合、適合度算出部 106は、検索条件から感 情キーワード「楽しい」と検索キーワード「松下太郎、ドラマ」を抽出し、プロファイル内 の状況キーワード「リビング」、感情キーワード「楽 、」の項目に属するデータ「松下 太郎、ドラマ」の重み値を加算して適合度「160」を算出し、算出した適合度を検索条 件生成部 107に出力する。こうすることで、ユーザの状況や感情に合わせて一般連 想辞書と嗜好連想辞書をより適切な状況で自動的に切り替えて利用することができ、 ユーザの状況や感情に合った関連語を取得することができる。
[0050] また、本実施の形態では、適合度算出部 106は、入力部 101から入力される検索 条件とプロファイル記憶部 102に格納されるプロファイルとの適合度を算出したが、 情報検索装置がさらに表示部 301を備え、表示部 301においてコンテンツを表示し て 、る場合、そのコンテンツとプロファイルとの適合度を算出するようにしてもょ 、。
[0051] 図 7は、表示部に表示されている情報の一例を示す図である。例えば、図 7に示す ように表示部 301に松下太郎が出演して 、るドラマの情報が表示されて 、る状況で、 ユーザによって入力部 101から検索条件として、「松下太郎の他の番組を見たい」と 入力された場合、適合度算出部 106は、検索条件から検索キーワード「松下太郎」を 抽出し、次に表示部 301に表示して 、る情報の中でコンテンッの特徴を現す単語 (こ こでは一例として「松下太郎、ドラマ」)を抽出する。そして、適合度算出部 106は、抽 出した単語「松下太郎、ドラマ」と図 3に示すプロファイルとの適合度「 160」を算出し、 この算出した適合度「160」と検索キーワード「松下太郎」とを検索条件生成部 107に 出力する。こうすることで、事前に検索を行い表示した検索結果に含まれるキーヮー ドがユーザによって入力部 101から入力された場合に、前回の表示されている検索 結果を考慮して一般連想辞書と嗜好連想辞書とを自動的に切り替えて利用すること ができ、表示コンテンツが嗜好連想辞書と適合する場合には、関連語としてユーザに 適応した関連語を取得することができる。
[0052] また、本実施の形態では、検索条件生成部 107は、一般連想辞書記憶部 103に格 納される一般連想辞書、または、嗜好連想辞書記憶部 104に格納される嗜好連想辞 書力も入力部 101から入力される検索条件に含まれる検索キーワードに関連する関 連語を全て取得して 、たが、一般連想辞書と嗜好連想辞書にそれぞれの辞書内の 関連語間の関連度合いが関連値として定義されている場合、検索キーワードに関連 する関連語から関連値の大き 、関連語のみを取得するようにしてもょ 、。
[0053] 図 8は、関連値が格納されて 、る嗜好連想辞書の一例を示す図である。ここで、例 えば、検索条件生成部 107は、適合度算出部 106から適合度「160」と検索キーヮー ド「松下太郎、ドラマ」とが入力された場合、適合度「160」が所定の閾値「100」よりも 大きいと判断し、図 8に示す嗜好連想辞書記憶部 104に格納される嗜好連想辞書か ら所定の数の関連語 (ここでは、一例として関連値の大きい方から 3個、または所定の 重み値以上の関連語としてもよい)「松下一郎、松下次郎、松下三郎」を取得し、取得 した関連語と検索キーワードとを検索条件として出力する。こうすることで、取得される 関連語の関連度合いに関する精度を向上させることができる。
[0054] また、本実施の形態では、検索条件生成部 107は、嗜好連想辞書記憶部 104に格 納される嗜好連想辞書から入力部 101から入力される検索条件に含まれる検索キー ワードに関連する関連語を取得する際に、全ての関連語を取得していたが、嗜好連 想辞書内の関連語同士の関連度合いが関連値として定義されている場合、適合度 算出部 106で算出される適合度に比例した数量の関連語を関連度が高い順に嗜好 連想辞書から取得するようにしてもょ 、。
[0055] この場合、例えば、検索条件生成部 107は、適合度算出部 106から適合度「160」 と検索キーワード「松下太郎、ドラマ」が入力された場合、適合度「160」が所定の閾 値「100」よりも大きくさらに嗜好連想辞書に対する適合度も高いと判断し、適合度が 高い場合は、嗜好連想辞書記憶部 104に格納される図 8に示す嗜好連想辞書から 所定数の関連語 (ここでは、一例として図 9に示すような適合度とそれに対応した嗜 好連想辞書から取得する関連語の数が格納されるテーブルを参照して (ここでは、重 み値の大きい方から 3個)、または、適合度に反比例した重み値以上の関連語として もよい)「松下一郎、松下次郎、松下三郎」を取得する。
[0056] また、例えば、検索条件生成部 107は、適合度算出部 106から適合度 110と検索 キーワード「松下太郎、ニュース」が入力された場合、適合度 110が所定の閾値 100 よりも大き!ヽが嗜好連想辞書に対する適合度は低 ヽと判断し、適合度が低!ヽ場合は 、図 8に示す嗜好連想辞書力 所定数の関連語 (ここでは、一例として図 9に示すよう な適合度とそれに対応した一般連想辞書から取得する関連語の数が格納されるテ 一ブルを参照して (ここでは、重み値の大きい方から 1個)、または、適合度に反比例 した重み値以上の関連語としてもょ 、)「松下一郎」を取得する。
[0057] こうすることで、検索条件と嗜好連想辞書の適合度が高い場合は検索条件に関連 度合 、が高!、関連語の数量が多く嗜好連想辞書に格納されて!、ると考え、取得する 関連語を多くし、検索条件と嗜好連想辞書の適合度が低い場合は検索条件に関連 度合 、高い関連語の数量が嗜好連想辞書には少な 、と考え、取得する関連語を少 なくすることで、取得する関連語の関連度合いに関する精度を向上させることができ る。
[0058] また、本実施の形態では、検索条件生成部 107は、一般連想辞書記憶部 103に格 納される一般連想辞書、または、嗜好連想辞書記憶部 104に格納される嗜好連想辞 書を選択し、入力部 101から入力される検索条件に含まれる検索キーワードに関連 する関連語を取得していたが、一般連想辞書と嗜好連想辞書の両方から適合度算 出部 106で算出される適合度に応じた数量の関連語を取得するようにしてもよい。
[0059] この場合、検索条件生成部 107は、例えば適合度算出部 106から適合度 160と検 索キーワード「松下太郎、ドラマ」が入力された場合、嗜好連想辞書に対する適合度 が高いと判断し、適合度が高い場合は、嗜好連想辞書記憶部 104に格納される図 8 に示すような嗜好連想辞書力 所定数の関連語 (ここでは、一例として図 9に示すよう な適合度とそれに対応した嗜好連想辞書から取得する関連語の数が格納されるテ 一ブルを参照して (ここでは、重み値の大きい方から 3個)、または、適合度に反比例 した重み値以上の関連語)「松下一郎、松下次郎、松下三郎」を取得する。さらに、検 索条件生成部 107は、一般連想辞書記憶部 103に格納される図 10に示すような一 般連想辞書力も所定数の関連語 (ここでは、一例として図 11に示すような適合度とそ れに対応した一般連想辞書から取得する関連語の数が格納されるテーブルを参照 して (ここでは、重み値の大きい方から 1個)、または、検索条件生成部 107で取得す る関連語総数をあらかじめ決めておき、この総数力も嗜好連想辞書から取得される関 連語総数を除 、た数でもよ ヽ)「松下六郎」を取得する。 [0060] また、検索条件生成部 107は、例えば適合度算出部 106から適合度 110と検索キ 一ワード「松下太郎、ニュース」が入力された場合、嗜好連想辞書に対する適合度が 低いと判断し、適合度が低い場合は、図 8に示す嗜好連想辞書力 所定数の関連語 (ここでは、一例として図 9に示すような適合度とそれに対応した嗜好連想辞書から取 得する関連語の数が格納されるテーブルを参照して (重み値の大きい方から 1個)、 または、適合度に反比例した重み値以上の関連語)「松下一郎」を取得する。さらに、 検索条件生成部 107は、図 10に示すような一般連想辞書力も所定数の関連語 (ここ では、一例として図 11に示すような適合度とそれに対応した一般連想辞書から取得 する関連語の数が格納されるテーブルを参照して (重み値の大きい方から 2個)、ま たは、検索条件生成部 107で取得する関連語総数をあらかじめ決めておき、この総 数カゝら嗜好連想辞書カゝら取得される関連語総数除いた数でもよい)「松下六郎、松下 五郎」を取得する。
[0061] こうすることで、検索条件と嗜好連想辞書の適合度が低!ヽ場合でも、一般連想辞書 力 関連語を取得するだけでなぐ嗜好連想辞書力 も検索条件との関連度合いが 高い関連語のみを取得することで、一般的な関連語のみでなぐ嗜好が反映された 関連語をユーザに案内、または、情報検索することができる。
[0062] また、本実施の形態では、コンテンツ記憶部 105に蓄積されるコンテンツは、テレビ 放送番組に関する情報ゃノヽードディスクレコーダ等に蓄積されたコンテンツであると したが、これに限定されることはなぐインターネット上の WEBページやコンテンツの 情報を含んでもよい。
[0063] また、本実施の形態では、適合度算出部 106は、検索条件とプロファイル記憶部 1 02に格納されるプロファイルとの適合度を算出する際に、プロファイル内に含まれる 重み値を加算することで適合度を求めていた力 これに限定されることはなぐ例え ば、検索条件に含まれる検索キーワードに対する重み値を求めてベクトルと見なし、 プロファイルカゝら求められるベクトルとの内積値などを適合度としてもよぐ検索条件と プロファイルとの距離を計算できる任意の手法を利用することができる。ここで、検索 条件とプロファイルとの適合度として距離を利用する場合は、適合度が小さいほど検 索条件とプロファイルとが適合しているこということであり、検索条件生成部 107は、 適合度が所定の閾値よりも小さい場合は嗜好連想辞書から関連語を取得し、適合度 が所定の閾値よりも大きい場合は一般連想辞書力 関連語を取得する。
[0064] また、本実施の形態では、検索条件生成部 107は関連語を取得して検索条件を生 成したが、情報検索装置がさらに表示部を備え、検索条件生成部 107は取得した関 連語を表示部に表示して、ユーザに関連語を選択させ、ユーザによって選択された 関連語を用いて検索条件を生成するようにしてもよい。こうすることで、ユーザは関連 語を特定して情報検索を行うことができる。
[0065] 以上のように、本実施の形態によれば、検索キーワードに対して検索条件を拡張す るために嗜好連想辞書と一般連想辞書とを利用する際、嗜好連想辞書の特徴を表 す嗜好連想辞書特徴情報と検索条件や表示コンテンツ、検索の場面に関する情報 の特徴との適合度を算出し、この適合度に基づいて嗜好連想辞書を利用する場面を 決定することにより、嗜好連想辞書をより適切な検索条件や検索の文脈、表示コンテ ンッ、検索の場面で利用することができる。
[0066] (実施の形態 2)
図 12は、本発明の実施の形態 2に係る情報検索装置の構成を示すブロック図であ る。なお、実施の形態 1と同様の部分については同じ符号を付し、詳細な説明を省略 する。
[0067] 本実施の形態の情報検索装置は、検索対象となる情報が格納されたデータベース 力 検索要求に適合する情報を関連語を用いて検索するための装置であり、入力部 101、コンテンツ記憶部 105、検索部 207、嗜好連想辞書記憶部 201、取得単語記 憶部 202、一般連想辞書記憶部 203、嗜好関連語取得部 204、未取得関連語判定 部 205、および一般関連語取得部 206を含んで構成される。
[0068] 嗜好連想辞書記憶部 201は、コンテンツ記憶部 105に格納されている情報に含ま れて 、る複数の単語に対して、ユーザの嗜好を反映した単語間の関係を示す嗜好 連想辞書を記憶している。嗜好連想辞書には、例えば、関連のある単語同士を対と した関連語対 (関連語 1、関連語 2)と関連語対の関連度合いを表す関連値とが対応 付けて格納されている。図 13は、嗜好連想辞書記憶部 201に格納されている嗜好連 想辞書の一例を示す図である。ここでは、嗜好連想辞書には、図 13に示すように(関 連語対、関連値)として、((松下次郎、松下太郎)、 80)、((ドラマ、松下花子)、 70) 、((松下太郎、松下花子)、 50)が格納されている。なお、ここでは関連値が高いほど 関連度合 、が高 、ものとする。
[0069] 取得単語記憶部 202は、未取得関連語判定部 205で取得される関連語を記憶す る。
[0070] 一般連想辞書記憶部 203は、コンテンツ記憶部 105に格納されている情報に含ま れて 、る複数の単語間の関係を示す一般連想辞書を記憶して 、る。一般連想辞書 には、例えば、関連のある単語同士を対とした関連語対(関連語 1、関連語 2)と関連 語対の関連度合いを表す関連値とが対応付けて格納されている。図 14は、一般連 想辞書記憶部 203に格納される一般連想辞書の一例を示す図ある。ここでは、一般 連想辞書には、図 14に示すように(関連語対、関連値)として、((松下太郎、松下一 郎)、 80)、((バラエティ、松下一郎)、 70)、((バラエティ、漫才)、 90)、···、が格納さ れている。
[0071] 嗜好関連語取得部 204は、入力部 101から検索条件が入力された場合には、検索 条件に含まれる検索キーワードと所定の閾値以上の関連値で関連付けられた関連 語を嗜好連想辞書記憶部 201に格納される嗜好連想辞書から取得する。また、嗜好 関連語取得部 204は、入力部 101から検索条件拡張命令が入力された場合には、 所定の閾値を下げて、検索条件に含まれる検索キーワードと下げた閾値以上の関連 値で関連付けられた関連語を嗜好連想辞書記憶部 201に格納される嗜好連想辞書 から取得する。
[0072] 未取得関連語判定部 205は、入力部 101から検索条件が入力された場合には、取 得単語記憶部 202を初期化して嗜好関連語取得部 204で取得された関連語を取得 単語記憶部 202に格納し、さらにこの関連語を検索部 207に出力する。また、未取得 関連語判定部 205は、入力部 101から検索条件拡張命令が入力された場合には、 嗜好関連語取得部 204で取得される関連語が取得単語記憶部 202に既に記憶され ている力判定する。取得関連語判定部 205は、関連語が記憶されていない場合には 、前記関連語を取得単語記憶部 202に追加記憶して、さらに前記関連語を検索部 2 07に出力する。また、記憶されている場合には、一般関連語取得部 206に入力部 1 01から入力された検索条件に含まれる検索キーワードを出力する。
[0073] 一般関連語取得部 206は、未取得関連語判定部 205から検索キーワードが入力さ れると、一般連想辞書記憶部 203に格納される一般連想辞書力 検索キーワードと 所定の閾値以上の関連値で関連付けられた関連語を取得し、取得した関連語を検 索部 207に出力する。また、一般関連語取得部 206は、未取得関連語判定部 205 力も入力される検索キーワードが 2回目以上である場合には、所定の閾値を下げて、 検索条件に含まれる検索キーワードと下げた閾値以上の関連値で関連付けられた 関連語を一般連想辞書記憶部 203に格納される一般連想辞書から取得する。
[0074] 検索部 207は、未取得関連語判定部 205、または、一般関連語取得部 206から関 連語が入力されると、入力された関連語から検索条件を生成し、生成した検索条件 に合致した情報をコンテンツ記憶部 105から取得し、検索結果とする。
[0075] 次に、このように構成された本実施の形態による情報検索装置の動作について説 明する。図 15はこの情報検索装置の動作の流れを示すフローチャートである。
[0076] ユーザによって入力部 101から検索条件または検索条件拡張命令が入力されると 、この検索条件または検索条件拡張命令を嗜好関連語取得部 204が受け付ける (ス テツプ S201)。
[0077] 次に、嗜好関連語取得部 204は、受け付けた検索条件または検索条件拡張命令 が検索条件である力検索条件拡張命令であるかを判定する (ステップ S202)。この 判定の結果、検索条件である場合 (ステップ S202で YES)には、嗜好関連語取得部 204は、検索条件に含まれる検索キーワードと嗜好連想辞書用の所定の閾値以上 の関連値で関連付けられた関連語を嗜好連想辞書記憶部 201に格納される嗜好連 想辞書から取得する (ステップ S203)。具体的な一例として、ユーザが入力部 101か ら検索条件「松下太郎」を入力した場合について説明する。この例では、嗜好関連語 取得部 204は、入力部 101から入力された検索条件「松下太郎」に含まれる検索キ 一ワード「松下太郎」と所定の閾値 (ここでは一例として、所定の閾値を「60」とする) 以上の関連値で関連付けられた関連語「松下次郎」を嗜好連想辞書記憶部 201に 格納される嗜好連想辞書から取得する。
[0078] 次に、未取得関連語判定部 205は、取得単語記憶部 202を初期化して (ステップ S 204)、嗜好関連語取得部 204で取得された関連語を取得単語記憶部 202に格納し (ステップ S205)、さらに関連語を検索部 207に出力する。上記の例では、未取得関 連語判定部 205は、取得単語記憶部 202を初期化して、嗜好関連語取得部 204で 取得された関連語「松下次郎」を取得単語記憶部 202に格納し、さらに関連語を検 索部 207に出力する。図 16は、関連語「松下次郎」が格納された時の取得単語記憶 部 202の内容を示す図である。
[0079] 次に、検索部 207は、未取得関連語判定部 205から関連語が入力されると、入力さ れた関連語から検索条件を生成し、生成した検索条件に合致した情報をコンテンツ 記憶部 105から取得し、検索結果とする (ステップ S 213)。上記の例では、検索部 20 7は、未取得関連語判定部 205から関連語「松下次郎」が入力されると、入力された 関連語「松下次郎」から検索条件「松下次郎」を生成し、検索条件「松下次郎」のキー ワードが含まれる情報をコンテンツ記憶部 105から取得し、検索結果とする。
[0080] 一方、上記判定の結果、検索条件拡張命令である場合 (ステップ S 202で NO)に は、嗜好関連語取得部 204は、嗜好連想辞書用の所定の閾値を下げる (ステップ S2 06)。そして、嗜好関連語取得部 204は、検索条件に含まれる検索キーワードと下げ た閾値以上の関連値で関連付けられた関連語を嗜好連想辞書記憶部 201に格納さ れる嗜好連想辞書から取得する (ステップ S207)。具体的な一例として、ユーザによ つて入力部 101から検索条件「松下太郎」が入力された後に、検索条件拡張命令が 入力された場合について説明する。この例では、嗜好関連語取得部 204は、入力部 101から検索条件拡張命令が入力されると、閾値「60」を閾値「50」に下げ (ここでは 一例として閾値の下げ幅を「10」とする)、嗜好連想辞書記憶部 201に格納される嗜 好連想辞書力も検索条件「松下太郎」に含まれる検索キーワード「松下太郎」と閾値 50以上の関連値で関連付けられた関連語「松下次郎、松下花子」を取得する。また 、ここでは、閾値以上の関連語を取得するようにしたが、関連値の大きい順に取得す る関連語数を増加するようにしてもょ 、。
[0081] 次に、未取得関連語判定部 205は、嗜好関連語取得部 204で取得された関連語 が取得単語記憶部 202に既に記憶されて 、るか判定する (ステップ S 208)。この判 定の結果、記憶されていない場合、すなわち未取得の関連語を取得できた場合 (ス テツプ S208で YES)には、未取得関連語判定部 205は、この関連語を取得単語記 憶部 202に追加記憶して (ステップ S209)、さらにこの関連語を検索部 207に出力す る。上記の例では、未取得関連語判定部 205は、嗜好関連語取得部 204で取得さ れる関連語「松下次郎、松下花子」の内、関連語「松下花子」が取得単語記憶部 202 に記憶されて 、な 、と判定し、関連語「松下花子」を取得単語記憶部 202に追加記 憶して、さらに関連語「松下花子」を検索部 207に出力する。図 17は、関連語「松下 花子」が格納された時の取得単語記憶部 202の内容を示す図である。
[0082] 次に、検索部 207は、未取得関連語判定部 205から関連語が入力されると、入力さ れた関連語から検索条件を生成し、生成した検索条件に合致した情報をコンテンツ 記憶部 105から取得し、検索結果とする (ステップ S 213)。上記の例では、検索部 20 7は、未取得関連語判定部 205から関連語「松下花子」が入力されると、入力された 関連語「松下花子」から検索条件「松下花子」を生成し、検索条件「松下花子」のキー ワードが含まれる情報をコンテンツ記憶部 105から取得し、検索結果とする。
[0083] 一方、上記判定の結果、関連語が記憶されて 、る場合、すなわち未取得の関連語 を取得できな力つた場合 (ステップ S208で NO)には、入力部 101から入力された検 索条件に含まれる検索キーワードを一般関連語取得部 206に出力する。一般関連 語取得部 206は、未取得関連語判定部 205から検索キーワードが入力されると、未 取得関連語判定部 205から検索キーワードが入力されたのが初回目であるか否かを 判定する (ステップ S210)。初回目である場合 (ステップ S210で YES)には、一般関 連語取得部 206は、一般連想辞書記憶部 203に格納されている一般連想辞書から 検索キーワードと一般連想辞書用の所定の閾値以上の関連値で関連付けられた関 連語を取得し (ステップ S212)、取得した関連語を検索部 207に出力する。また、初 回目でない場合 (ステップ S210で NO)には、一般関連語取得部 206は、一般連想 辞書用の所定の閾値を下げる (ステップ S211)。そして、一般関連語取得部 206は、 検索条件に含まれる検索キーワードと下げた閾値以上の関連値で関連付けられた 関連語を一般連想辞書記憶部 203に格納されている一般連想辞書力も取得する (ス テツプ S212)、取得した関連語を検索部 207に出力する。
[0084] 次に、検索部 207は、一般関連語取得部 206から関連語が入力されると、入力され た関連語から検索条件を生成し、生成した検索条件に合致した情報をコンテンツ記 憶部 105から取得し、検索結果とする (ステップ S213)。
[0085] 具体的な一例として、ユーザによって入力部 101から検索条件「松下太郎」が入力 された後に、検索条件拡張命令の 2回目が入力された場合について説明する。嗜好 関連語取得部 204は、入力部 101から検索条件拡張命令が入力されると、閾値 50 を閾値 40に下げ、嗜好連想辞書記憶部 201に格納される嗜好連想辞書から検索条 件「松下太郎」に含まれる検索キーワード「松下太郎」と閾値 40以上の関連値で関連 付けられた関連語「松下次郎、松下花子」を取得する。次に、未取得関連語判定部 2 05は、嗜好関連語取得部 204で取得される関連語「松下次郎、松下花子」が取得単 語記憶部 202に既に記憶されていると判定し、入力部 101から入力された検索条件 「松下太郎」に含まれる検索キーワード「松下太郎」を一般関連語取得部 206に出力 する。
[0086] 次に、一般関連語取得部 206は、未取得関連語判定部 205から検索キーワード「 松下太郎」が入力されると、一般連想辞書記憶部 203に格納される一般連想辞書か ら検索キーワード「松下太郎」と所定の閾値 (ここでは一例として、所定の閾値を 80と する)以上の関連値で関連付けられた関連語「松下一郎」を取得し、取得した関連語 「松下一郎」を検索部 207に出力する。検索部 207は、一般関連語取得部 206から 関連語「松下一郎」が人力されると、人力された関連語「松下一郎」から検索条件「松 下一郎」を生成し、検索条件「松下一郎」のキーワードが含まれる情報をコンテンツ記 憶部 105から取得し、検索結果とする。
[0087] なお、本実施の形態では、一般関連語取得部 206は、未取得関連語判定部 205 力も入力された検索キーワードに関連した関連語を一般連想辞書記憶部 203から取 得するようにしたが、さらに、取得単語記憶部 202を参照し、一般連想辞書記憶部 2 03から取得した関連語から取得単語記憶部 202に記憶されている関連語を除き、残 された関連語のみを検索部 207に出力するようにしてもよい。こうすることで、既に検 索を行った関連語を検索することがなくなり、ユーザに同じ関連語で検索した重複し た検索結果を提示しなくてもよくなる。
[0088] また、本実施の形態では、コンテンツ記憶部 105に蓄積されるコンテンツは、テレビ 放送番組に関する情報ゃノヽードディスクレコーダ等に蓄積されたコンテンツであると したが、これに限定されることはなぐインターネット上の WEBページやコンテンツの 情報を含んでもよい。
[0089] また、本実施の形態では、検索部 207は関連語を取得して検索条件を生成したが 、情報検索装置がさらに表示部を備え、検索部 207は取得した関連語を表示部に表 示して、ユーザに関連語を選択させ、ユーザの選択した関連語を用いて検索条件を 生成するよう〖こしてもよい。こうすることで、ユーザは関連語を特定して情報検索を行 うことができる。
[0090] 以上のように、本実施の形態によれば、嗜好連想辞書に格納される関連語を優先 的に利用しながらも、嗜好連想辞書力も関連語が取得できない場合には、一般連想 辞書を利用して関連語を取得することができる。
[0091] なお、上記実施の形態 1にお!/、て、一般連想辞書記憶部 103は一般連想辞書記 憶手段に、嗜好連想辞書記憶部 104は嗜好連想辞書記憶手段に、適合度算出部 1 06は適合度算出手段に、検索条件生成部 107は検索条件生成手段に、検索部 10 8は検索手段に、それぞれ相当する。
[0092] また、上記実施の形態 2にお 、て、嗜好連想辞書記憶部 201は嗜好連想辞書記憶 手段に、一般連想辞書記憶部 203は一般連想辞書記憶手段に、嗜好関連語取得 部 204は嗜好関連語取得手段に、未取得関連語判定部 205は未取得関連語判定 手段に、一般関連語取得部 206は一般関連語取得手段に、検索部 207は検索条件 生成手段および検索手段に、それぞれ相当する。
産業上の利用可能性
[0093] 本発明に係る情報検索装置は、嗜好連想辞書と一般連想辞書を利用する際、嗜 好連想辞書をより適切な検索条件や検索の文脈、表示コンテンツ、検索場面で利用 することができ、ハードディスクレコーダや DVDレコーダ、 TV、オーディオコンポ、ィ ンターネットにアクセスして情報検索を行うことができる端末等として有用である。

Claims

請求の範囲
[1] 検索対象となる情報が格納されたデータベース力 検索要求に適合する情報を検 索する情報検索装置であって、
前記データベースに格納された情報に含まれる複数の単語間の関係を記憶する一 般連想辞書記憶手段と、
前記データベースに格納された情報に対するユーザの嗜好を反映した複数の単語 間の関係を記憶する嗜好連想辞書記憶手段と、
前記嗜好連想辞書記憶手段に記憶されている単語の特徴を示す嗜好連想辞書特 徴情報とユーザによって入力された情報である入力情報との適合度合いを示す適合 度を算出する適合度算出手段と、
前記一般連想辞書記憶手段および前記嗜好連想辞書記憶手段の少なくとも 1つを 前記適合度に基づ!、て選択し、選択した前記一般連想辞書記憶手段および前記嗜 好連想辞書記憶手段の少なくとも 1つ力 前記入力情報に関連する単語である関連 語を取得し、取得した前記関連語を用いて検索条件を生成する検索条件生成手段 と、
前記データベースから前記検索条件生成手段で生成された前記検索条件に適合 する情報を検索する検索手段と
を備えることを特徴とする情報検索装置。
[2] 前記適合度算出手段は、前記嗜好連想辞書特徴情報としてユーザの嗜好に関す る情報であるプロファイルを用いる
ことを特徴とする請求項 1記載の情報検索装置。
[3] 前記適合度算出手段は、前記嗜好連想辞書特徴情報として前記嗜好連想辞書記 憶手段に記憶されて ヽる単語を用いる
ことを特徴とする請求項 1記載の情報検索装置。
[4] 前記適合度算出手段は、前記入力情報として事前に前記検索手段により検索され た情報を用いる
ことを特徴とする請求項 1記載の情報検索装置。
[5] 前記検索条件生成手段は、前記適合度の値の大きさに基づいて、前記一般連想 辞書記憶手段または前記嗜好連想辞書記憶手段を選択し、選択した前記一般連想 辞書記憶手段または前記嗜好連想辞書記憶手段から前記関連語を取得する ことを特徴とする請求項 1記載の情報検索装置。
[6] 前記検索条件生成手段は、前記適合度の値の大きさに応じた数量の前記関連語 を取得する
ことを特徴とする請求項 5記載の情報検索装置。
[7] 前記検索条件生成手段は、前記適合度の値の大きさに応じた数量の前記関連語 を前記嗜好連想辞書記憶手段および前記一般連想辞書記憶手段からそれぞれ取 得する
ことを特徴とする請求項 1記載の情報検索装置。
[8] 検索対象となる情報が格納されたデータベース力 検索要求に適合する情報を検 索する情報検索装置であって、
前記データベースに格納された情報に含まれる複数の単語間の関係を記憶する一 般連想辞書記憶手段と、
前記データベースに格納された情報に対するユーザの嗜好を反映した複数の単語 間の関係を関連度合いを示す関連値とともに記憶する嗜好連想辞書記憶手段と、 ユーザによって入力された情報である入力情報に関連する単語である関連語とし て、前記嗜好連想辞書記憶手段から前記入力情報に対して前記関連値が所定の閾 値以上である単語を取得するとともに、検索条件を拡張することを要求する検索条件 拡張命令を受け付けると、前記所定の閾値を所定の値だけ下げる嗜好関連語取得 手段と、
前記検索条件拡張命令が入力されて!、る場合に、前記嗜好関連語取得手段で前 記入力情報に関連する未取得の関連語が取得された力否かを判定する未取得関連 語判定手段と、
前記未取得関連語判定手段で、前記未取得の関連語が取得されて!、な!、と判定 された場合に、前記一般連想辞書記憶手段から前記関連語を取得する一般関連語 取得手段と、
前記未取得関連語判定手段で、前記未取得の関連語が取得されたと判定された 場合には、前記未取得の関連語を用いて検索条件を生成し、前記未取得の関連語 が取得されて 、な 、と判定された場合には、前記一般関連語取得手段で取得された 前記関連語を用いて検索条件を生成する検索条件生成手段と、
前記データベースから前記検索条件生成手段で生成された前記検索条件に適合 する情報を検索する検索手段と
を備えることを特徴とする情報検索装置。
[9] 前記一般連想辞書記憶手段は、前記データベースに格納された情報に含まれる 複数の単語間の関係を関連度合い示す関連値とともに記憶し、
前記一般関連語取得手段は、前記一般連想辞書記憶手段から前記入力情報に対 して前記関連値が所定の閾値以上である単語を前記関連語として取得するとともに 、同じ前記入力情報に対して前記関連語の取得が 2回目以上である場合には、前記 所定の閾値を所定の値だけ下げる
ことを特徴とする請求項 8記載の情報検索装置。
[10] 検索対象となる番組情報が格納されたデータベースから検索要求に適合する番組 情報を検索する番組情報検索装置であって、
前記データベースに格納された番組情報に含まれる複数の単語間の関係を記憶 する一般連想辞書記憶手段と、
前記データベースに格納された番組情報に対するユーザの嗜好を反映した複数の 単語間の関係を記憶する嗜好連想辞書記憶手段と、
前記嗜好連想辞書記憶手段に記憶されている単語の特徴を示す嗜好連想辞書特 徴情報とユーザによって入力された情報である入力情報との適合度合いを示す適合 度を算出する適合度算出手段と、
前記一般連想辞書記憶手段および前記嗜好連想辞書記憶手段の少なくとも 1つを 前記適合度に基づ!、て選択し、選択した前記一般連想辞書記憶手段および前記嗜 好連想辞書記憶手段の少なくとも 1つ力 前記入力情報に関連する単語である関連 語を取得し、取得した前記関連語を用いて検索条件を生成する検索条件生成手段 と、
前記データベースから前記検索条件生成手段で生成された前記検索条件に適合 する番組情報を検索する検索手段と
を備えることを特徴とする番組情報検索装置。
[11] 検索対象となる情報が格納されたデータベース力 検索要求に適合する情報を検 索する情報検索方法であって、
前記データベースに格納された情報に対するユーザの嗜好を反映した複数の単語 間の関係を記憶する嗜好連想辞書記憶手段に記憶されている単語の特徴を示す嗜 好連想辞書特徴情報と、ユーザによって入力された情報である入力情報との適合度 合いを示す適合度を算出する適合度算出ステップと、
前記データベースに格納された情報に含まれる複数の単語間の関係を記憶する一 般連想辞書記憶手段および前記嗜好連想辞書記憶手段の少なくとも 1つを前記適 合度に基づ!/、て選択し、選択した前記一般連想辞書記憶手段および前記嗜好連想 辞書記憶手段の少なくとも 1つ力 前記入力情報に関連する単語である関連語を取 得し、取得した前記関連語を用いて検索条件を生成する検索条件生成ステップと、 前記データベースから前記検索条件生成ステップにおいて生成された前記検索条 件に適合する情報を検索する検索ステップと
を含むことを特徴とする情報検索方法。
[12] 検索対象となる情報が格納されたデータベース力 検索要求に適合する情報を検 索する情報検索方法であって、
ユーザによって入力された情報である入力情報に関連する単語である関連語とし て、前記データベースに格納された情報に対するユーザの嗜好を反映した複数の単 語間の関係を関連度合い示す関連値とともに記憶する嗜好連想辞書記憶手段から 前記入力情報に対して前記関連値が所定の閾値以上である単語を取得するとともに 、検索条件を拡張することを要求する検索条件拡張命令を受け付けると、前記所定 の閾値を所定の値だけ下げる嗜好関連語取得ステップと、
前記検索条件拡張命令が入力されている場合に、前記嗜好関連語取得ステップに おいて前記入力情報に関連する未取得の関連語が取得されたか否かを判定する未 取得関連語判定ステップと、
前記未取得関連語判定ステップにお 、て前記未取得の関連語が取得されて 、な 、と判定された場合に、前記データベースに格納された情報に含まれる複数の単語 間の関係を記憶する一般連想辞書記憶手段力 前記関連語を取得する一般関連語 取得ステップと、
前記未取得関連語判定ステップにおいて前記未取得の関連語が取得されたと判 定された場合には、前記未取得の関連語を用いて検索条件を生成し、前記未取得 の関連語が取得されていないと判定された場合には、前記一般関連語取得ステップ で取得された前記関連語を用いて検索条件を生成する検索条件生成ステップと、 前記データベースから前記検索条件生成ステップにおいて生成された前記検索条 件に適合する情報を検索する検索ステップと
を備えることを特徴とする情報検索方法。
[13] 検索対象となる情報が格納されたデータベース力 検索要求に適合する情報を検 索するためのプログラムであって、
前記データベースに格納された情報に対するユーザの嗜好を反映した複数の単語 間の関係を記憶する嗜好連想辞書記憶手段に記憶されている単語の特徴を示す嗜 好連想辞書特徴情報と、ユーザによって入力された情報である入力情報との適合度 合いを示す適合度を算出する適合度算出ステップと、
前記データベースに格納された情報に含まれる複数の単語間の関係を記憶する一 般連想辞書記憶手段および前記嗜好連想辞書記憶手段の少なくとも 1つを前記適 合度に基づ!、て選択し、選択した前記一般連想辞書記憶手段および前記嗜好連想 辞書記憶手段の少なくとも 1つ力 前記入力情報に関連する単語である関連語を取 得し、取得した前記関連語を用いて検索条件を生成する検索条件生成ステップと、 前記データベースから前記検索条件生成ステップにおいて生成された前記検索条 件に適合する情報を検索する検索ステップとをコンピュータに実行させる
ことを特徴とするプログラム。
[14] 検索対象となる情報が格納されたデータベース力 検索要求に適合する情報を検 索するためのプログラムであって、
ユーザによって入力された情報である入力情報に関連する単語である関連語とし て、前記データベースに格納された情報に対するユーザの嗜好を反映した複数の単 語間の関係を関連度合い示す関連値とともに記憶する嗜好連想辞書記憶手段から 前記入力情報に対して前記関連値が所定の閾値以上である単語を取得するとともに 、検索条件を拡張することを要求する検索条件拡張命令を受け付けると、前記所定 の閾値を所定の値だけ下げる嗜好関連語取得ステップと、
前記検索条件拡張命令が入力されている場合に、前記嗜好関連語取得ステップに おいて前記入力情報に関連する未取得の関連語が取得されたか否かを判定する未 取得関連語判定ステップと、
前記未取得関連語判定ステップにお 、て前記未取得の関連語が取得されて 、な V、と判定された場合に、前記データベースに格納された情報に含まれる複数の単語 間の関係を記憶する一般連想辞書記憶手段力 前記関連語を取得する一般関連語 取得ステップと、
前記未取得関連語判定ステップにおいて前記未取得の関連語が取得されたと判 定された場合には、前記未取得の関連語を用いて検索条件を生成し、前記未取得 の関連語が取得されていないと判定された場合には、前記一般関連語取得ステップ で取得された前記関連語を用いて検索条件を生成する検索条件生成ステップと、 前記データベースから前記検索条件生成ステップにおいて生成された前記検索条 件に適合する情報を検索する検索ステップとをコンピュータに実行させる
ことを特徴とするプログラム。
PCT/JP2005/018461 2004-10-29 2005-10-05 情報検索装置 WO2006046390A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006542316A JP4008954B2 (ja) 2004-10-29 2005-10-05 情報検索装置
US11/385,751 US7725486B2 (en) 2004-10-29 2006-03-22 Information retrieval apparatus
US11/434,761 US7483921B2 (en) 2004-10-29 2006-05-17 Information retrieval apparatus

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004315483 2004-10-29
JP2004-315483 2004-10-29

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US11/385,751 Continuation US7725486B2 (en) 2004-10-29 2006-03-22 Information retrieval apparatus

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2006046390A1 true WO2006046390A1 (ja) 2006-05-04

Family

ID=36227634

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2005/018461 WO2006046390A1 (ja) 2004-10-29 2005-10-05 情報検索装置

Country Status (4)

Country Link
US (2) US7725486B2 (ja)
JP (1) JP4008954B2 (ja)
CN (1) CN100550014C (ja)
WO (1) WO2006046390A1 (ja)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008071198A (ja) * 2006-09-14 2008-03-27 Ricoh Co Ltd 文書検索装置、文書検索方法、文書検索プログラムおよび記録媒体
JP2009140306A (ja) * 2007-12-07 2009-06-25 Toshiba Corp 情報提供サーバおよび情報提供方法
WO2009104387A1 (ja) * 2008-02-20 2009-08-27 パナソニック株式会社 対話型番組検索装置
JP4464463B2 (ja) * 2007-08-03 2010-05-19 パナソニック株式会社 関連語提示装置
CN102231147A (zh) * 2010-11-08 2011-11-02 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种用于实时展现联想词的方法、设备及系统
WO2017061037A1 (ja) * 2015-10-09 2017-04-13 楽天株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

Families Citing this family (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100454303C (zh) * 2005-01-07 2009-01-21 松下电器产业株式会社 联想辞典制作装置
US7788266B2 (en) 2005-08-26 2010-08-31 Veveo, Inc. Method and system for processing ambiguous, multi-term search queries
US7774341B2 (en) 2006-03-06 2010-08-10 Veveo, Inc. Methods and systems for selecting and presenting content based on dynamically identifying microgenres associated with the content
US8510453B2 (en) * 2007-03-21 2013-08-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Framework for correlating content on a local network with information on an external network
US8843467B2 (en) * 2007-05-15 2014-09-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for providing relevant information to a user of a device in a local network
EP4209927A1 (en) 2006-04-20 2023-07-12 Veveo, Inc. User interface methods and systems for selecting and presenting content based on user navigation and selection actions associated with the content
JP4767754B2 (ja) * 2006-05-18 2011-09-07 富士通株式会社 音声認識装置および音声認識プログラム
US8032545B2 (en) * 2006-06-14 2011-10-04 General Electric Company Systems and methods for refining identification of clinical study candidates
US8078884B2 (en) * 2006-11-13 2011-12-13 Veveo, Inc. Method of and system for selecting and presenting content based on user identification
US8935269B2 (en) * 2006-12-04 2015-01-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for contextual search and query refinement on consumer electronics devices
JP2008242836A (ja) * 2007-03-27 2008-10-09 Toshiba Corp 辞書更新装置およびプログラム
US8176068B2 (en) * 2007-10-31 2012-05-08 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for suggesting search queries on electronic devices
US7814108B2 (en) * 2007-12-21 2010-10-12 Microsoft Corporation Search engine platform
EP2263212A1 (en) * 2008-03-09 2010-12-22 Avaworks Incorporated Photo realistic talking head creation, content creation, and distribution system and method
JP4388137B2 (ja) * 2008-03-10 2009-12-24 パナソニック株式会社 コンテンツ検索装置及びコンテンツ検索方法
US8938465B2 (en) * 2008-09-10 2015-01-20 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for utilizing packaged content sources to identify and provide information based on contextual information
US9166714B2 (en) 2009-09-11 2015-10-20 Veveo, Inc. Method of and system for presenting enriched video viewing analytics
CN102088635B (zh) * 2009-12-04 2013-04-17 深圳Tcl新技术有限公司 网络电视机记录历史搜索关键字的方法
US20110191332A1 (en) 2010-02-04 2011-08-04 Veveo, Inc. Method of and System for Updating Locally Cached Content Descriptor Information
CN102193936B (zh) * 2010-03-09 2013-09-18 阿里巴巴集团控股有限公司 一种数据分类的方法及装置
US8738377B2 (en) 2010-06-07 2014-05-27 Google Inc. Predicting and learning carrier phrases for speech input
US8683348B1 (en) * 2010-07-14 2014-03-25 Intuit Inc. Modifying software based on a user's emotional state
CN102411583B (zh) * 2010-09-20 2013-09-18 阿里巴巴集团控股有限公司 一种文本匹配方法及装置
CN102436513B (zh) * 2012-01-18 2014-11-05 中国电子科技集团公司第十五研究所 分布式检索方法和系统
US9235565B2 (en) * 2012-02-14 2016-01-12 Facebook, Inc. Blending customized user dictionaries
CN105989016B (zh) * 2015-01-28 2021-08-10 日本冲信息株式会社 信息处理装置
JP6433928B2 (ja) * 2016-02-15 2018-12-05 株式会社東芝 検索装置、検索方法および検索システム
US11108708B2 (en) * 2016-06-06 2021-08-31 Global Tel*Link Corporation Personalized chatbots for inmates
CN106547917A (zh) * 2016-11-29 2017-03-29 国网信息通信产业集团有限公司 一种信息处理方法及电子设备
US10404804B2 (en) 2017-01-30 2019-09-03 Global Tel*Link Corporation System and method for personalized virtual reality experience in a controlled environment

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09190451A (ja) * 1996-01-09 1997-07-22 Oki Electric Ind Co Ltd 情報検索装置
JPH10143521A (ja) * 1996-11-11 1998-05-29 Oki Electric Ind Co Ltd 情報検索方法及び情報検索装置
JP2001188802A (ja) * 1999-11-22 2001-07-10 Nec Corp 情報検索装置及び情報検索方法
JP2003271631A (ja) * 2002-03-13 2003-09-26 Ntt Data Technology Corp 特許文献検索方法及び装置

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2839839B2 (ja) 1994-07-13 1998-12-16 株式会社エイ・ティ・アール通信システム研究所 情報検索装置
US6070160A (en) * 1995-05-19 2000-05-30 Artnet Worldwide Corporation Non-linear database set searching apparatus and method
JP3429612B2 (ja) 1995-09-28 2003-07-22 沖電気工業株式会社 辞書登録装置及び機械翻訳装置
JPH09231264A (ja) * 1996-02-23 1997-09-05 Hitachi Ltd オンラインショッピング支援方法およびシステム
JP3099756B2 (ja) 1996-10-31 2000-10-16 富士ゼロックス株式会社 文書処理装置、単語抽出装置及び単語抽出方法
US6266649B1 (en) * 1998-09-18 2001-07-24 Amazon.Com, Inc. Collaborative recommendations using item-to-item similarity mappings
US6317722B1 (en) * 1998-09-18 2001-11-13 Amazon.Com, Inc. Use of electronic shopping carts to generate personal recommendations
JP2000348042A (ja) 1999-06-03 2000-12-15 Fujitsu Ltd 統合シソーラス作成装置、修正シソーラス作成装置、情報収集型シソーラス作成装置、統合シソーラス作成プログラム記憶媒体、修正シソーラス作成プログラム記憶媒体、および情報収集型シソーラス作成プログラム記憶媒体
US6701310B1 (en) * 1999-11-22 2004-03-02 Nec Corporation Information search device and information search method using topic-centric query routing
US6687696B2 (en) * 2000-07-26 2004-02-03 Recommind Inc. System and method for personalized search, information filtering, and for generating recommendations utilizing statistical latent class models
US6615208B1 (en) * 2000-09-01 2003-09-02 Telcordia Technologies, Inc. Automatic recommendation of products using latent semantic indexing of content
US8676830B2 (en) * 2004-03-04 2014-03-18 Yahoo! Inc. Keyword recommendation for internet search engines

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09190451A (ja) * 1996-01-09 1997-07-22 Oki Electric Ind Co Ltd 情報検索装置
JPH10143521A (ja) * 1996-11-11 1998-05-29 Oki Electric Ind Co Ltd 情報検索方法及び情報検索装置
JP2001188802A (ja) * 1999-11-22 2001-07-10 Nec Corp 情報検索装置及び情報検索方法
JP2003271631A (ja) * 2002-03-13 2003-09-26 Ntt Data Technology Corp 特許文献検索方法及び装置

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008071198A (ja) * 2006-09-14 2008-03-27 Ricoh Co Ltd 文書検索装置、文書検索方法、文書検索プログラムおよび記録媒体
JP4464463B2 (ja) * 2007-08-03 2010-05-19 パナソニック株式会社 関連語提示装置
JPWO2009019830A1 (ja) * 2007-08-03 2010-10-28 パナソニック株式会社 関連語提示装置
US8504357B2 (en) 2007-08-03 2013-08-06 Panasonic Corporation Related word presentation device
JP2009140306A (ja) * 2007-12-07 2009-06-25 Toshiba Corp 情報提供サーバおよび情報提供方法
WO2009104387A1 (ja) * 2008-02-20 2009-08-27 パナソニック株式会社 対話型番組検索装置
JPWO2009104387A1 (ja) * 2008-02-20 2011-06-16 パナソニック株式会社 対話型番組検索装置
US8161043B2 (en) 2008-02-20 2012-04-17 Panasonic Corporation Interactive program search apparatus
CN102231147A (zh) * 2010-11-08 2011-11-02 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种用于实时展现联想词的方法、设备及系统
WO2017061037A1 (ja) * 2015-10-09 2017-04-13 楽天株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
JPWO2017061037A1 (ja) * 2015-10-09 2018-04-05 楽天株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
CN1918571A (zh) 2007-02-21
JPWO2006046390A1 (ja) 2008-05-22
CN100550014C (zh) 2009-10-14
JP4008954B2 (ja) 2007-11-14
US20060167918A1 (en) 2006-07-27
US20060206471A1 (en) 2006-09-14
US7483921B2 (en) 2009-01-27
US7725486B2 (en) 2010-05-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4008954B2 (ja) 情報検索装置
US8280720B2 (en) Association dictionary creation apparatus
JP4331257B2 (ja) 情報検索装置
JP4436894B2 (ja) コンテンツ検索装置
EP1154358A2 (en) Automatic text classification system
JP2004030526A (ja) 検索結果ランキング変更処理プログラム、検索結果ランキング変更処理プログラム記録媒体、およびコンテンツ検索処理方法
US20100229120A1 (en) Operation assisting apparatus and operation assisting method
US20020099730A1 (en) Automatic text classification system
US9973815B2 (en) Apparatus, method, and program for processing information
JP4399514B2 (ja) 対話型番組検索装置
US10360260B2 (en) System and method for semantic analysis of song lyrics in a media content environment
JP2006202159A (ja) 情報提供システム、情報提供方法及びそのプログラム
CN1518710A (zh) 自动视频检索器精灵
JP4659755B2 (ja) コンテンツデータ検索装置
JP4734048B2 (ja) 情報検索装置、情報検索方法および情報検索プログラム
JP2006186426A (ja) 情報検索表示装置、情報検索表示方法および情報検索表示プログラム
JP4592719B2 (ja) ダイジェストコンテンツ表示装置及びそのプログラム
JP2005346347A (ja) 情報検索装置、情報検索方法、情報検索プログラムおよび記録媒体
JP2010044733A (ja) 嗜好分析プログラム及び嗜好分析装置
KR20070061887A (ko) 컴플라이언스 정보 제공 방법
JP2008225584A (ja) 物品推薦装置、物品推薦システム、物品推薦方法及び物品推薦プログラム
JP2009134484A (ja) コンテンツ選択支援装置、コンテンツ選択支援方法及びそのプログラム
JP2007183765A (ja) 関連語取得装置
KR101544603B1 (ko) 개인화된 웹 정보 제공 장치 및 방법
JP2002132823A (ja) マルチメディア情報処理装置、マルチメディア情報処理方法およびそのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体

Legal Events

Date Code Title Description
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2006542316

Country of ref document: JP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 11385751

Country of ref document: US

AK Designated states

Kind code of ref document: A1

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

AL Designated countries for regional patents

Kind code of ref document: A1

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

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 11385751

Country of ref document: US

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 200580005010.3

Country of ref document: CN

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application
NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 05790426

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1