オントロジを用いたコンテンツ検索システムおよび方法
【課題】オントロジを用いたコンテンツ検索方法およびシステムを開示する。
【解決手段】オントロジを用いたコンテンツ検索システムは、オントロジを介して検索クエリから抽出したキーワードとこのキーワードに対応するオントロジ概念とをマッピングするキーワードマッピング部と、マッピングされたオントロジ概念を用いてオントロジからクエリグラフを決定するクエリグラフ決定部と、決定されたクエリグラフから検索クエリの検索結果に対応する出力ノードを決定する出力ノード決定部とを備える。
【解決手段】オントロジを用いたコンテンツ検索システムは、オントロジを介して検索クエリから抽出したキーワードとこのキーワードに対応するオントロジ概念とをマッピングするキーワードマッピング部と、マッピングされたオントロジ概念を用いてオントロジからクエリグラフを決定するクエリグラフ決定部と、決定されたクエリグラフから検索クエリの検索結果に対応する出力ノードを決定する出力ノード決定部とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オントロジを用いたコンテンツ検索システムおよび方法に関し、より詳細には、不完全なユーザの検索クエリの意図を、オントロジを介して正確に把握し、クエリの意図に適したコンテンツを提供するための、オントロジを用いたコンテンツ検索システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット検索技術の発展に伴い、ユーザの検索クエリに対して正確な検索結果を提供することが重要な問題として浮上している。インターネット検索を行うユーザごとに検索能力に差があり、実際に入力する検索クエリが多様であるため、検索エンジンはユーザのクエリの意図を正確に把握してユーザが所望する検索結果を提供することが必要である。
【０００３】
特に、検索時の検索クエリに必要な情報が抜けている場合、検索エンジンがユーザの検索の意図を把握することが何よりも重要となる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、検索エンジンの場合、人間ではなく機械であるために、不完全なユーザの検索クエリからユーザの検索の意図を把握することは困難である。
【０００５】
例えば、ユーザが「アメリカ、アクション」と入力する場合、実際のユーザの検索の意図はアメリカ映画のうちでアクションジャンルに該当する映画を検索することであると仮定しよう。しかしながら、検索エンジンは、単にデータベースに含まれた文書のうちから「アメリカ」と「アクション」が共通に含まれる文書を検索結果として提供するため、「アメリカの経済状況に対して大統領が次のようなアクションを取った」という内容の文書のように、ユーザの検索の意図とは全く関係のない検索結果を提供するという問題点が発生している。
【０００６】
結局、不完全かつ検索に必要な情報が抜けている検索クエリが入力されたとしても、ユーザの検索の意図に合った検索結果を提供する方法が必要となる。すなわち、定型化された人間の知識によって推論することができる能力を、機械である検索エンジンに付与する構成が必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一実施形態として、ユーザの検索クエリを構成するキーワードをオントロジ概念にマッピングし、マッピングされたオントロジ概念を介してオントロジ上でクエリグラフを決定することによって不完全なユーザの検索クエリを補完する、オントロジを用いたコンテンツ検索システムおよび方法を提供する。
【０００８】
また、本発明の一実施形態として、キーワード−概念マッピングテーブルを介してキーワードとオントロジ概念とをマッピングすることにより、より迅速にクエリグラフを生成することができるコンテンツ検索システムおよび方法を提供する。
【０００９】
また、本発明の一実施形態として、ノード間の最大距離または実際にデータが知識ベースに存在するか否かを考慮してクエリグラフを生成することにより、不必要なクエリグラフを生成するための資源消耗を節約することができるコンテンツ検索システムおよび方法を提供する。
【００１０】
さらに、本発明の一実施形態として、生成されたクエリグラフのうちで検索クエリとの適合度によって整列してクエリグラフを決定することにより、オントロジを介して把握したユーザの検索の意図をより正確に推定することができる、オントロジを用いたコンテンツ検索システムおよび方法を提供する。
【００１１】
本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索システムは、オントロジを介して検索クエリから抽出したキーワードと前記キーワードに対応するオントロジ概念とをマッピングするキーワードマッピング部と、前記マッピングされたオントロジ概念を用いて前記オントロジからクエリグラフを決定するクエリグラフ決定部と、前記決定されたクエリグラフから前記検索クエリの検索結果に対応する出力ノードを決定する出力ノード決定部とを備えることができる。
【００１２】
本発明の一側面によれば、前記クエリグラフ決定部は、前記オントロジから前記マッピングされたオントロジ概念に対応するノードまたはエッジを含む少なくとも１つのクエリグラフを生成し、前記生成されたクエリグラフを整列して前記少なくとも１つのクエリグラフのうちから検索クエリに適したクエリグラフを抽出することができる。
【００１３】
本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索システムは、出力ノードに対応する検索クエリの検索結果を提供する検索結果提供部をさらに備えることができる。
【００１４】
本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索方法は、オントロジを介して検索クエリから抽出したキーワードと前記キーワードに対応するオントロジ概念とをマッピングするステップと、前記マッピングされたオントロジ概念を用いて前記オントロジからクエリグラフを決定するステップと、前記決定されたクエリグラフから前記検索クエリの検索結果に対応する出力ノードを決定するステップとを含むことができる。
【００１５】
本発明の一側面によれば、前記オントロジからクエリグラフを決定するステップは、前記オントロジから前記マッピングされたオントロジ概念に対応するノードまたはエッジを含む少なくとも１つのクエリグラフを生成するステップと、前記生成されたクエリグラフを整列して前記少なくとも１つのクエリグラフのうちから検索クエリに適したクエリグラフを抽出するステップとを含むことができる。
【００１６】
本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索方法は、前記出力ノードに対応する検索クエリの検索結果を提供するステップをさらに含むことができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の一実施形態によれば、ユーザの検索クエリを構成するキーワードをオントロジ概念にマッピングし、マッピングされたオントロジ概念を介してオントロジ上でクエリグラフを決定することによって不完全なユーザの検索クエリを補完する、オントロジを用いたコンテンツ検索システムおよび方法が提供される。
【００１８】
また、本発明の一実施形態によれば、キーワード−概念マッピングテーブルを介してキーワードとオントロジ概念とをマッピングすることにより、より迅速にクエリグラフを生成することができるコンテンツ検索システムおよび方法が提供される。
【００１９】
また、本発明の一実施形態によれば、クエリグラフの任意の２つのノード間の距離の最大値に関する条件および／または実際にデータが知識ベースに存在するか否かを考慮してクエリグラフを生成することにより、不必要なクエリグラフを生成するための資源の消耗を節約することができるコンテンツ検索システムおよび方法が提供される。
【００２０】
さらに、本発明の一実施形態によれば、生成されたクエリグラフのうちで検索クエリとの適合度によって整列してクエリグラフを決定することにより、オントロジを介して把握したユーザの検索の意図をより正確に推定することができる、オントロジを用いたコンテンツ検索システムおよび方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態に係るオントロジを用いて検索クエリに対する検索結果を提供する過程を説明するための図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索システムの全体構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係るオントロジと知識ベースとの関係を説明するための図である。
【図４】本発明の一実施形態によってキーワード−概念マッピングテーブルを介してキーワードとオントロジ概念とをマッピングする過程を説明するための図である。
【図５】本発明の一実施形態に係るキーワード−概念マッピングテーブルの一例を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態によってキーワード−概念マッピングテーブルを介してキーワードとマッピングされるオントロジ概念の組み合わせを説明するための図である。
【図７】本発明の一実施形態によって図６のオントロジ概念の組み合わせ１から決定されたクエリグラフ１−１を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態によって図６のオントロジ概念の組み合わせ１から決定されたクエリグラフ１−２を示す図である。
【図９】本発明の一実施形態によって図６のオントロジ概念の組み合わせ２から決定されたクエリグラフ２−１を示す図である。
【図１０】発明の一実施形態によって図６のオントロジ概念の組み合わせ２から決定されたクエリグラフ２−２を示す図である。
【図１１】本発明の一実施形態によって決定されたクエリグラフをデータ形態に置換した結果を示す図である。
【図１２】本発明の一実施形態によって出力ノード決定規則を介してクエリグラフで出力ノードを決定する過程を説明するための図である。
【図１３】本発明の一実施形態によって出力ノード決定規則を説明するための一例を示す図である。
【図１４】本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索方法の全体過程を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、添付の図面に記載された内容を参照しながら、本発明に係る実施形態を詳細に説明する。ただし、本発明が実施形態によって制限または限定されることはない。各図面に提示された同じ参照符号は同じ部材を示す。
【００２３】
図１は、本発明の一実施形態に係るオントロジを用いて検索クエリに対する検索結果を提供する過程を説明するための図である。
【００２４】
図１を参照すれば、ユーザは、検索クエリ１０３を入力することができる。このとき、検索クエリ１０３は、少なくとも１つのキーワードで構成されてもよい。本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索システムは、ユーザが入力した検索クエリ１０３に対して検索結果１０５を提供することができる。ここで、検索クエリ１０３は、不完全な形態である場合がある。このような場合には、例えば、検索クエリ１０３が「Ａ、Ｂ」というキーワードを含む場合、ユーザの検索の意図がＡ、Ｂを同時に含むコンテンツを検索することであるか、またはＡおよびＢに互いに関連する別のコンテンツを検索することであるかを把握することが重要となる。すなわち、ユーザの検索クエリ１０３は、重要な部分が省略されたキーワードで構成されることがあるため、このような場合にはユーザの検索の意図を正確に把握するための情報が不足している場合がある。
【００２５】
この場合、本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索システムは、情報モデル１００を用いて不完全なユーザの検索クエリ１０３を補完することができる。すなわち、コンテンツ検索システムは、不完全なユーザの検索クエリ１０３を、情報モデル１００を介して補完することにより、ユーザの検索の意図に最大限適した検索結果を提供することができる。
【００２６】
図１に示すように、情報モデル１００は、オントロジ１０１と知識ベース１０２とで構成することができる。オントロジ１０１はクラスの属性とクラス間の関係とを表現するスキーマ（ｓｃｈｅｍａ）領域を意味し、知識ベース１０２は実際にデータを表現するデータ領域を意味することができる。
【００２７】
一例として、オントロジ１０１は、グローバルオントロジ（ｇｌｏｂａｌ ｏｎｔｏｌｏｇｙ）、音楽オントロジ、映画オントロジ、および人物オントロジなどのドメインオントロジ（ｄｏｍａｉｎ ｏｎｔｏｌｏｇｙ）に分類することができる。ここで、ドメインオントロジとは、特定のドメインに適したドメイン知識を含むオントロジ１０１を意味する。このとき、ドメイン知識は、ドメインオントロジに含まれたオントロジ概念のノードに対応させることができる。ドメインオントロジは、他のドメインオントロジと概念を介して連結することができる。
【００２８】
コンテンツ検索システムは、検索クエリ１０３から抽出したキーワードをキーワード−概念マッピングテーブル１０４を介してオントロジ１０１に存在するオントロジ概念にマッピングさせることができる。さらに、コンテンツ検索システムは、オントロジ概念を介してユーザの検索の意図を反映したクエリグラフを決定し、クエリグラフから出力ノードを抽出することができる。最終的に、コンテンツ検索システムは、出力ノードに対応する検索結果１０５をユーザに提供することができる。
【００２９】
図２は、本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索システムの全体構成を示すブロック図である。
【００３０】
図２を参照すれば、コンテンツ検索システム２００は、キーワードマッピング部２０１と、クエリグラフ決定部２０２と、出力ノード決定部２０３と備えることができる。追加して、コンテンツ検索システム２００は、検索結果提供部２０４を備えることができる。
【００３１】
キーワードマッピング部２０１は、オントロジ２０７を介して検索クエリ２０５から抽出したキーワードとキーワードに対応するオントロジ概念とをマッピングすることができる。ここで、オントロジ２０７は、方向性を持つグラフ（有向グラフ）構造を有していてもよい。さらに、オントロジ２０７は、検索クエリ２０５から抽出したキーワードとマッピングするための複数のノードおよびエッジで構成されてもよい。このとき、オントロジ２０７に存在するノードとエッジとのそれぞれをオントロジ概念（Ｏｎｔｏｌｏｇｙ Ｃｏｎｃｅｐｔ）で定義してもよく、エッジはノードの属性であってもよい。論理的なモデルであるオントロジ２０７において、ノード−エッジ−ノードが１つのＲＤＦトリプル(Resource Description Framework Triple)に変換されてもよい。
【００３２】
さらに、オントロジ２０７は、実際にデータを表現する知識ベース２０８と連結することができる。知識ベース２０８も方向性を持つグラフ構造を有していてもよく、知識ベース２０８のノードおよびエッジを含む知識ベース概念で構成されてもよい。本発明の一実施形態によれば、オントロジ２０７のノードとエッジはオントロジ概念で定義され、知識ベース２０８のノードとエッジとは知識ベース概念で定義することができる。
【００３３】
オントロジ２０７の有する方向性を持つグラフ構造および知識ベース２０８の有する方向性を持つグラフ構造は、例えば、コンピュータの記憶装置に存在する所定の領域をノードに対応付けることができる。この場合、コンピュータの記憶装置に第１の領域と第２の領域が存在する場合、第１の領域に第２の領域のアドレスを格納することにより、第１の領域に対応付けられるノードから、第２の領域に対応付けられるノードへのエッジを表現することができる。
【００３４】
あるいは、ノードおよびエッジにコンピュータの記憶装置に存在する所定の領域をそれぞれ対応付けることもできる。この場合、第１のノード−エッジ−第２のノードという構造は、エッジに対応付けられる領域に、第１のノードに対応付けられる領域のアドレスおよび第２のノードに対応付けられる領域のアドレスを格納することにより表現することができる。また、第１のノードに対応付けられる領域に、エッジに対応付けられる領域のアドレスを格納し、さらに、エッジに対応付けられる領域に、第２のノードに対応付けられる領域のアドレスを格納することにより表現するようにしてもよい。
【００３５】
キーワードマッピング部２０１は、キーワード−概念マッピングテーブル２０６を用いてキーワードとオントロジ概念とをマッピングすることができる。キーワード−概念マッピングテーブル２０６は、コンピュータの記憶装置に格納して表現することができる。一例として、キーワードマッピング部２０１は、キーワード−概念マッピングテーブル２０６を用いて検索クエリ２０５から抽出したキーワードに対応するオントロジ概念を検索し、生成可能なオントロジ概念の組み合わせを抽出することができる。このとき、キーワード−概念マッピングテーブル２０６は、１つのキーワードに対応する複数のオントロジ概念を含んでもよい。
【００３６】
例えば、キーワードが「怪物」である場合、キーワードに対応するオントロジ概念が「映画」または「別名」であることがある。一例として、キーワード−概念マッピングテーブル２０６は、オントロジ２０７および知識ベース２０８の自然語表現であるキーワードをオントロジ概念にマッピングして記録する索引データ構造であってもよい。キーワード−概念マッピングテーブル２０６については、図５と図６を参照しながら具体的に説明する。
【００３７】
クエリグラフ決定部２０２は、マッピングされたオントロジ概念を用いてオントロジからクエリグラフを決定することができる。一例として、クエリグラフ決定部２０２は、オントロジ２０７からマッピングされたオントロジ概念に対応するノードまたはエッジを含む少なくとも１つのクエリグラフを生成することができる。このとき、１つのキーワード−オントロジ概念の組み合わせに対して複数のクエリグラフが生成されてもよい。
【００３８】
クエリグラフは、オントロジ２０７の有する方向性を持つグラフ構造および知識ベース２０８の有する方向性を持つグラフ構造と同様にコンピュータの記憶装置の領域とアドレスとを用いて表現することができる。また、クエリグラフは、オントロジ２０７の有するグラフ構造のうち、キーワードがマッピングされるオントロジ概念を含むサブグラフの構造をコンピュータの記憶装置にコピーすることで作成することができる。
【００３９】
一例として、クエリグラフ決定部２０２は、生成されるクエリグラフにおいて、オントロジ概念に対応するノード間の最大距離が所定の条件が満たされるように生成されてもよい。ここに、第１概念ノードと第２概念ノードとの間の最大距離とは、第１概念ノードと第２概念ノードとを連結する経路上に存在するノードの個数として定義される。また、第１概念ノードと第２概念ノードとを連結する経路が複数存在する場合には、経路上に存在するノードの個数を経路毎に求め、その最大値として定義することができる。また、ノードには、重みを設定することができ、第１概念ノードと第２概念ノードとを連結する経路上に存在するノードの重みの総和を、第１概念ノードと第２概念ノードとの間の距離とすることもできる。この場合、全てのノードの重みを１とすれば、重みの総和とノードの個数とは一致する。例えば、ノード１とノード２とを連結する経路にノード３とノード４が存在する場合、ノード３の重みが２であり、ノード４の重みが１であれば、ノード間の距離は２＋１＝３となる本発明の一実施形態によれば、クエリグラフ決定部２０２は、クエリグラフの任意の２つのノード間の距離の最大値に条件を課し、ノードかの距離が大きい値を有するクエリグラフを除くことにより、複数のクエリグラフが生成されることを防ぐことができる。
【００４０】
他の一例として、クエリグラフ決定部２０２は、実際にデータが知識ベース２０８に存在するノードとエッジとを用いてクエリグラフを生成することができる。すなわち、特定のクエリグラフのノードに対するデータが実際に知識ベース２０８に存在しなければ、クエリグラフを生成する必要がないためである。
【００４１】
さらに、クエリグラフ決定部２０２は、生成されたクエリグラフを整列して少なくとも１つのクエリグラフのうちから検索クエリ２０５に適したクエリグラフを抽出することができる。このとき、クエリグラフ決定部２０２は、生成された少なくとも１つのクエリグラフを検索クエリ２０５との適合度によって整列して検索クエリ２０５に適したクエリグラフを抽出することができる。ここで、クエリグラフ決定部２０２は、少なくとも１つのクエリグラフのうちでオントロジ概念に対応するノードとエッジとの間の距離が相対的に近いクエリグラフを優先して抽出することができる。あるいは、適合度は、クエリグラフの大きさとしてもよい。ここにクエリグラフの大きさとは、クエリグラフの任意の２つのノード間の距離の最大値を用いて定義される。例えば、グラフの大きさが小さいクエリグラフほど、大きな適合度を有するとしてもよい。
【００４２】
このような過程により、コンテンツ検索システム２００は、不完全なユーザの検索クエリを、オントロジ概念を用いたクエリグラフを用いて補完することにより、ユーザの検索の意図を把握することができる。
【００４３】
出力ノード決定部２０３は、決定されたクエリグラフから検索クエリの検索結果に対応する出力ノードを決定することができる。一例として、出力ノード決定部２０３は、クエリグラフから出力ノード決定規則に従って経路検査を繰り返し実行して出力ノードを決定することができる。
【００４４】
このとき、出力ノード決定部２０３は、クエリグラフから主語（ｓｕｂｊｅｃｔ）、述語（ｐｒｏｐｅｒｔｙ）、および目的語（ｏｂｊｅｃｔ）で構成された単一グループを抽出し、単一グループのうちで目的語を予め認識しているか否かによって主語または述語のうちのいずれか１つのノードを決定することができる。さらに、出力ノード決定部２０３は、決定されたノードが他の単一グループの主語となるか否かを考慮してノードを出力ノードとして決定することができる。ここで、単一グループは、オントロジ上のトリプルとして定義することができる。
【００４５】
検索結果提供部２０４は、出力ノードに対応する検索クエリの検索結果を提供することができる。一例として、検索結果提供部２０４は、ＣＰＣ（Ｃｌｉｃｋ ｐｅｒ Ｃｏｓｔ）、ＣＴＲ（Ｃｌｉｃｋ Ｔｈｒｏｕｇｈ Ｒａｔｉｏ）、品質指数（Ｑｕａｌｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ）、またはランダム方式のうちのいずれか１つの基準または組み合わせた基準によって検索結果を整列して提供することができる。
【００４６】
図３は、本発明の一実施形態に係るオントロジと知識ベースとの関係を説明するための図である。
【００４７】
図３を参照すれば、オントロジ３０１と知識ベース３０２は方向性を持つグラフ構造であることがわかる。オントロジ３０１は映画ドメインの一部知識を表現したものである。
【００４８】
オントロジ３０１において、「Ａｃｔｏｒ（俳優）、Ｍｏｖｉｅ（映画）、Ｄｉｒｅｃｔｏｒ（監督）」はクラスを表わしているとすることができる。このとき、クラスは共通した属性を有するインスタンスの集合を表現する意味であり、オントロジ３０１において１つのノードに対応することができる。「Ａｃｔｏｒ」と「Ｍｏｖｉｅ」とは「ｈａｓＭｏｖｉｅ」という関係にある。このとき、「ｈａｓＭｏｖｉｅ」は、オントロジ３０１において１つのエッジに対応させることができる。オントロジ３０１において、ノードおよびエッジそれぞれはオントロジ概念で定義することができる。
【００４９】
さらに、オントロジ３０１の「Ａｃｔｏｒ」に連結した知識ベース３０２の「ａｃｔｏｒ＿１２７３」は、チョン・ジフンという固有の名前を持つ俳優（またはピという別名を持つ俳優）を特定するＩＤを意味することができる。このとき、「ａｃｔｏｒ＿１２７３」はクラス「Ａｃｔｏｒ」のインスタンスであることを示し、クラスに対する実際のデータを意味する。同様に、オントロジ３０１の「Ｄｉｒｅｃｔｏｒ」に連結した知識ベース３０２の「ｄｉｒｅｃｔｏｒ＿５７３８」は、パク・チャノクという固有の名前を持つ監督を特定するＩＤを意味することができる。
【００５０】
「ａｃｔｏｒ＿１２７３」と「ｍｏｖｉｅ＿９８４２」は知識ベース３０２において１つのノードに対応させることができ、「ａｃｔｏｒ＿１２７３」と「ｍｏｖｉｅ＿９８４２」の関係を示す「ｈａｓＭｏｖｉｅ」は１つのエッジに対応させることができる。知識ベース３０２において、ノードおよびエッジそれぞれは知識ベース概念で定義することができる。
【００５１】
オントロジ３０１と知識ベース３０２のグラフ構造は論理的なモデルであり、実際に保存される場合にはＲＤＦトリプル形態に変換されて保存されてもよい。このとき、グラフのノード−エッジ−ノードを１つのＲＤＦトリプルに変換することができる。
【００５２】
図４は、本発明の一実施形態によってキーワード−概念マッピングテーブルを介してキーワードとオントロジ概念とをマッピングする過程を説明するための図である。
【００５３】
図４を参照すれば、キーワード−概念マッピングテーブル４０１、オントロジ４０２、および知識ベース４０３が示されている。
【００５４】
ユーザから少なくとも１つのキーワードで構成された検索クエリ４０４が入力されると、コンテンツ検索システムは、検索クエリ４０４を構文解析（ｐａｒｓｉｎｇ）してキーワードを抽出することができる。コンテンツ検索システムは、抽出したキーワードとオントロジ４０２のオントロジ概念とを互いにマッピングさせることができる。一例として、コンテンツ検索システムは、キーワード−概念マッピングテーブル４０１を用いてキーワードとオントロジ概念とをマッピングさせることができる。
【００５５】
キーワード−概念マッピングテーブル４０１は、オントロジ４０２および知識ベース４０３の自然語表現であるキーワードをオントロジ概念とマッピングして記録された索引データ構造であってもよい。図４に示すキーワード−概念マッピングテーブル４０１を参照すれば、「ピ」というキーワードは「Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＯｔｈｅｒＮａｍｅ」というオントロジ概念にマッピングすることができる。また、「イム・スジョン」というキーワードは「Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＮａｍｅ」というオントロジ概念にマッピングすることができ、「映画」というキーワードは「Ｏ：：Ｍｏｖｉｅ」というオントロジ概念にマッピングすることができる。ここで、「ピ」と「イム・スジョン」というキーワードは、データタイプ（クラス−属性）のオントロジ概念にマッピングすることができる。さらに、「映画」というキーワードはそれ自体でクラスを意味するため、クラス（Ｍｏｖｉｅ）のオントロジ概念にマッピングすることができる。ただし、データタイプと区分するために、クラス名の前にＯ：：を付加してもよい。
【００５６】
このとき、オントロジ４０２に示すグラフ構造は、キーワードとマッピングされたオントロジ概念の組み合わせを介して生成されたものである。１つのオントロジ概念の組み合わせに対して複数のグラフ構造が導出されてもよい。
【００５７】
図５は、本発明の一実施形態に係るキーワード−概念マッピングテーブルの一例を示す図である。
【００５８】
図５のキーワード−概念マッピングテーブルにおいて、キーワードは、オントロジおよび知識ベースの自然語表現を意味する。さらに、オントロジ概念は、オントロジにおいてキーワードに対応するノードまたは属性を意味することができる。
【００５９】
オントロジ概念の場合、自然語表現をラベル（ｌａｂｅｌ）形態で設定することができる。例えば、図３に示すように、「Ｍｏｖｉｅ」クラスには「映画」というラベルが設定されてもよく、「Ａｃｔｏｒ」クラスには「俳優」または「映画俳優」というラベルが設定されてもよい。また、「Ａｃｔｏｒ」クラスの「ｈａｓＭｏｖｉｅ」という属性には「出演映画」または「出演」というラベルが設定されてもよい。設定されたラベルは、キーワード−概念マッピングテーブルから索引することができる。
【００６０】
さらに、特定のキーワードに対して複数のオントロジ概念が存在してもよい。図５を参照すれば、ドメインが映画であるオントロジにおいて、「名前」というキーワードは、映画俳優の名前となることもあるし、または映画監督の名前となることもある。したがって、「名前」というキーワードは、オントロジ概念が「Ｏ：：Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＮａｍｅ」または「Ｏ：：Ｄｉｒｅｃｔｏｒ−ｈａｓＮａｍｅ」とすることができる。
【００６１】
このようなキーワード−概念マッピングテーブルを介し、検索クエリから抽出されたキーワードをより迅速にオントロジ上のオントロジ概念とマッピングすることができる。
【００６２】
図６は、本発明の一実施形態によってキーワード−概念マッピングテーブルを介してキーワードとマッピングするオントロジ概念の組み合わせを説明するための図である。
【００６３】
図６を参照すれば、検索クエリ６０１が「ピ、イム・スジョン、映画」というキーワードで構成されると仮定する。コンテンツ検索システムは、検索クエリ６０１を構文解析して少なくとも１つのキーワードを抽出することができる。コンテンツ検索システムは、検索クエリの分かち書きを考慮して検索クエリを構文解析することができる。一例として、コンテンツ検索システムは、キーワード−概念マッピングテーブル６０２を考慮して検索クエリを構文解析することができる。
【００６４】
例えば、検索クエリが「サイボーグでも大丈夫」である場合、コンテンツ検索システムは、キーワード−概念マッピングテーブルに存在しない「サイボーグでも」と「大丈夫」に分離してキーワードを抽出することはできず、「サイボーグでも大丈夫」という１つのキーワードとして抽出することができる。
【００６５】
また、分離することができるキーワードが結合して検索クエリを構成する場合（例えば、日本映画）、コンテンツ検索システムは、キーワードを分離して構文解析することができる。また、外国語を音訳した場合、コンテンツ検索システムは、多様な音訳表記を考慮してキーワードを抽出することができる。さらに、コンテンツ検索システムは、抽出したキーワードに対する同義語、類似語、関連語に対するキーワード−概念マッピングテーブルを構築することもできる。
【００６６】
このように抽出されたキーワードは、キーワード−概念マッピングテーブル６０２を介してオントロジ概念とマッピングすることができる。検索クエリ６０１から抽出されたキーワードをオントロジ概念にマッピングした概念マッピング結果６０３を、図６に示す。
【００６７】
仮に、「ピ」というキーワードが俳優の別名であるかまたは映画の題目である場合、「ピ」というキーワードは、オントロジ概念（Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＯｔｈｅｒＮａｍｅ）と（Ｍｏｖｉｅ−ｏｆＴｉｔｌｅ）にマッピングすることができる。このため、概念マッピング結果６０３も組み合わせ１と組み合わせ２とに区分して決定することができ、この後に概念マッピング結果６０３の組み合わせによってクエリグラフを生成することができる。コンテンツ検索システムは、オントロジのドメイン知識を用いて、マッピングされたオントロジ概念の組み合わせのうちからユーザの検索の意図と最も関連がある組み合わせを推定することができる。
【００６８】
図７ないし図１０は、図６に示すオントロジ概念の組み合わせから生成可能なクエリグラフの一例を示している。特定条件が設定されれば、図７ないし図１０に示すクエリグラフは生成されない場合もある。例えば、特定条件は、クエリグラフから任意に選んだ２つのノード間の最大距離に関する条件であってもよい。また、実際にデータが知識ベース内に存在するか否かであってもよい。
【００６９】
コンテンツ検索システムは、マッピングされたオントロジ概念を用いてオントロジからクエリグラフを決定することができる。このとき、コンテンツ検索システムは、オントロジからマッピングされたオントロジ概念に対応するノードまたはエッジを含む少なくとも１つのクエリグラフを生成することができる。
【００７０】
一例として、コンテンツ検索システムは、オントロジ概念に対応するノード間の最大距離が所定の条件を満たすクエリグラフを生成することができる。所定の条件としては、最大距離が所定の値以下であるという条件を挙げることができる。また、所定の値は、例えば、コンテンツ検索システムのメモリに読出し可能に記憶されている値であったり、検索時に利用者より与えられ、メモリに一時的に記憶される値であったりする。さらに、コンテンツ検索システムは、実際にデータが知識ベース内に存在するクエリグラフを生成することができる。
【００７１】
図７は、本発明の一実施形態によって図６のオントロジ概念の組み合わせ１から決定されたクエリグラフ１−１を示す図である。
【００７２】
図６の結果を参照すれば、図７は、検索クエリ７０１を構成するキーワード「ピ」、「イム・スジョン」、「映画」に対し、オントロジ概念がキーワード−概念マッピングテーブル７０２を介してそれぞれ「Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＯｔｈｅｒＮａｍｅ」、「Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＮａｍｅ」、および「Ｏ：：Ｍｏｖｉｅ」にマッピングされた組み合わせ１に関するクエリグラフ１−１を生成する過程を示している。すなわち、マッピングされたオントロジ概念を介し、ピは俳優の別名を、イム・スジョンは俳優の名前を、映画は映画それ自体を意味することができる。
【００７３】
図７に示すように、オントロジ７０３のオントロジ概念を用いてオントロジ概念の組み合わせ１に対するクエリグラフ１−１が生成されたことがわかる。図７のクエリグラフを介し、ユーザの検索の意図は、別名がピであり名前がイム・スジョンである俳優が出演した映画を検索することであると解釈することができる。
【００７４】
仮に、別名がピであり名前がイム・スジョンである俳優が存在しなければ、図７のクエリグラフは意味のない場合がある。意味のないクエリグラフは、最終的にユーザの検索クエリに適したクエリグラフを決定するときに排除されてもよい。
【００７５】
図８は、本発明の一実施形態によって図６のオントロジ概念の組み合わせ１から決定されたクエリグラフ１−２を示す図である。
【００７６】
図６の結果を参照すれば、図８は、検索クエリ８０１を構成するキーワード「ピ」、「イム・スジョン」、「映画」に対し、オントロジ概念がキーワード−概念マッピングテーブル８０２を介してそれぞれ「Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＯｔｈｅｒＮａｍｅ」、「Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＮａｍｅ」、および「Ｏ：：Ｍｏｖｉｅ」にマッピングされた組み合わせ１に関するクエリグラフ１−２を生成する過程を示している。すなわち、マッピングされたオントロジ概念を介し、ピは俳優の別名を、イム・スジョンは俳優の名前を、映画は映画それ自体を意味することができる。
【００７７】
図８に示すように、オントロジ８０３のオントロジ概念を用いてオントロジ概念の組み合わせ１に対するクエリグラフ１−２が生成されたことがわかる。図８のクエリグラフを介し、ユーザの検索の意図は、別名がピである俳優と名前がイム・スジョンである俳優が出演した映画を検索することであると解釈することができる。
【００７８】
図９は、本発明の一実施形態によって図６のオントロジ概念の組み合わせ２から決定されたクエリグラフ２−１を示す図である。
【００７９】
図６の結果を参照すれば、図９は、検索クエリ９０１を構成するキーワード「ピ」、「イム・スジョン」、「映画」に対し、オントロジ概念がキーワード−概念マッピングテーブル９０２を介してそれぞれ「Ｍｏｖｉｅ−ｏｆＴｉｔｌｅ」、「Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＮａｍｅ」、および「Ｏ：：Ｍｏｖｉｅ」にマッピングされた組み合わせ２に関するクエリグラフ２−１を生成する過程を示している。すなわち、マッピングされたオントロジ概念を介し、ピは映画の題目を、イム・スジョンは俳優の名前を、映画は映画それ自体を意味することができる。
【００８０】
図９に示すように、オントロジ９０３のオントロジ概念を用いてオントロジ概念の組み合わせ２に対するクエリグラフ２−１が生成されたことがわかる。図９のクエリグラフを介し、ユーザの検索の意図は、名前がイム・スジョンである俳優が出演した映画のうちで映画題目がピである映画を検索することであると解釈することができる。
【００８１】
図１０は、本発明の一実施形態によって図６のオントロジ概念の組み合わせ２から決定されたクエリグラフ２−２を示す図である。
【００８２】
図６の結果を参照すれば、図１０は、検索クエリ１００１を構成するキーワード「ピ」、「イム・スジョン」、「映画」に対し、オントロジ概念がキーワード−概念マッピングテーブル１００２を介してそれぞれ「Ｍｏｖｉｅ−ｏｆＴｉｔｌｅ」、「Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＮａｍｅ」、および「Ｏ：：Ｍｏｖｉｅ」にマッピングされた組み合わせ２に関するクエリグラフ２−２を生成する過程を示している。すなわち、マッピングされたオントロジ概念を介し、ピは映画の題目を、イム・スジョンは俳優の名前を、映画は映画それ自体を意味することができる。
【００８３】
図１０に示すように、オントロジ１００３のオントロジ概念を用いてオントロジ概念の組み合わせ２に対するクエリグラフ２−２が生成されたことがわかる。図１０のクエリグラフを介し、ユーザの検索の意図は、名前がイム・スジョンである俳優が出演した映画のうちで映画題目がピである映画を検索することであると解釈することができる。
【００８４】
図１１は、本発明の一実施形態によって決定されたクエリグラフをデータ形態に置換した結果を示す図である。このとき、図１１は、図７ないし図１０のうちでユーザの検索クエリに適したクエリグラフが示されたものである。
【００８５】
コンテンツ検索システムは、マッピングされたオントロジ概念を用いてオントロジからクエリグラフを決定することができる。具体的に、コンテンツ検索システムは、オントロジからマッピングされたオントロジ概念に対応するノードまたはエッジを含む少なくとも１つのクエリグラフを生成することができる。
【００８６】
このとき、コンテンツ検索システムは、オントロジ概念に対応するノード間の最大距離が所定の条件を満たすクエリグラフを生成することができる。ここで、ノード間の最大距離は、オントロジ概念に対応する第１概念ノードと第２概念ノードとを連結する経路において、経路上に存在するノードの重み付けの総和を適用した値を意味することができる。また、コンテンツ検索システムは、実際にデータが知識ベースに存在するクエリグラフを生成することができる。
【００８７】
さらに、コンテンツ検索システムは、生成されたクエリグラフを整列して少なくとも１つのクエリグラフのうちから検索クエリに適したクエリグラフを抽出することができる。このとき、コンテンツ検索システムは、少なくとも１つのクエリグラフのうちでオントロジ概念に対応するノードとエッジとの間の距離が相対的に小さいクエリグラフを優先して抽出することができる。
【００８８】
仮に、別名がピであり名前がイム・スジョンである俳優が存在しなければ、図７に示すクエリグラフ１−１は意味のないグラフとなるため、生成されなくてもよい。
【００８９】
また、仮に、名前がイム・スジョンという俳優がピという映画題目の映画に出演した場合がなければ、図９に示すクエリグラフ２−１も意味のないグラフとなるため、生成されなくてもよい。
【００９０】
さらに、ノード間の最大距離を２と設定する場合、図１０に示すクエリグラフ２−２の最大距離は３であるため、クエリグラフ２−２は初めから生成されなくてもよい。
【００９１】
このような過程を介し、最終的に図８に示すクエリグラフ１−２を決定することができる。仮に、クエリグラフが２つ決定されれば、コンテンツ検索システムは、ユーザの検索の意図により適したクエリグラフを決定することができる。
【００９２】
決定されたクエリグラフから出力ノードを決定するために、データタイプのノードをデータノードに置換する必要がある。図１１を参照すれば、コンテンツ検索システムは、クエリグラフ１−２において、Ａｃｔｏｒノードに対してｈａｓＯｔｈｅｒＮａｍｅ属性を有するノードを「ピ」に置換することができ、Ａｃｔｏｒノードに対してｈａｓＮａｍｅ属性を有するノードを「イム・スジョン」に置換することができる。このとき、クエリグラフ１−２において、どのノードを出力ノードとして決定するか否かが問題となる場合がある。
【００９３】
図１２は、本発明の一実施形態によって出力ノード決定規則を介してクエリグラフで出力ノードを決定する過程を説明するための図である。
【００９４】
コンテンツ検索システムは、決定されたクエリグラフから出力ノード決定規則に従って経路検査を繰り返し実行して出力ノードを決定することができる。具体的には、コンテンツ検索システムは、クエリグラフから主語、述語、および目的語で構成された単一グループを抽出し、単一グループのうちで目的語を予め認識しているか否かによって主語または述語のうちのいずれか１つのノードを決定することができる。さらに、コンテンツ検索システムは、決定されたノードが他の単一グループの主語となるか否かを考慮してノードを出力ノードとして決定することができる。
【００９５】
図１２を参照すれば、ステップＳ１２０１で、クエリグラフが入力される。さらに、ステップＳ１２０２で、コンテンツ検索システムは、クエリグラフから単一グループ（単一ＳＰＯ）を抽出する。ここで、単一グループとは、クエリグラフにおいて、ノード（主語）→エッジ（述語）→ノード（目的語）というサブグラフを意味する。
【００９６】
ステップＳ１２０３で、コンテンツ検索システムは、目的語（Ｏｂｊｅｃｔ：Ｏ）を既に認知しているか否かを判断する。目的語を既に認知しているか否かは、実際にデータが存在するか否か（すなわち、データノードであるか否か）で判断することができる。
【００９７】
仮に、目的語が認知されていなければ、ステップＳ１２０４で、コンテンツシステムは目的語を選択する。一方、目的語が認知されていれば、ステップＳ１２０５で、コンテンツシステムは主語（Ｓｕｂｊｅｃｔ：Ｓ）を選択する。
【００９８】
ステップＳ１２０６で、コンテンツ検索システムは、決定されたノードが他の単一グループの主語となるか否かを判断する。仮に、決定されたノードが他の単一グループの主語となれば、コンテンツシステムは、ステップＳ１２０２に戻って出力ノード決定規則を繰り返し実行する。一方、決定されたノードが他の単一グループの主語でない場合には、ステップＳ１２０７で、コンテンツ検索システムは、決定されたノードを出力ノードとして決定する。
【００９９】
図１３は、本発明の一実施形態によって出力ノード決定規則を説明するための一例を示す図である。
【０１００】
図１３を参照すれば、図１１のクエリグラフ１−２が示されている。まず、コンテンツ検索システムは、クエリグラフから単一グループ（ＳＰＯ）を抽出することができる。一例として、コンテンツ検索システムは、クエリグラフの終端部分から単一グループを抽出することができる。
【０１０１】
１番目のループにおいて、コンテンツ検索システムは、第１の単一ＳＰＯである
を抽出することができる。第１の単一グループである
において、Ａｃｔｏｒは主語（ｓｕｂｊｅｃｔ）を意味し、ｈａｓＯｔｈｅｒＮａｍｅは述語（Ｐｒｏｐｅｔｙ）を意味し、ピは目的語（Ｏｂｊｅｃｔ）を意味する。
【０１０２】
同様に、１番目のループにおいて、コンテンツ検索システムは、第２の単一ＳＰＯである
に対してクラスを抽出することができる。ここで、第２の単一グループである
において、Ａｃｔｏｒは主語（ｓｕｂｊｅｃｔ）を意味し、ｈａｓＮａｍｅは述語（Ｐｒｏｐｅｒｔｙ）を意味し、イム・スジョンは目的語（Ｏｂｊｅｃｔ）を意味する。
【０１０３】
その後、コンテンツ検索システムは、単一グループで目的語が予め認知されているか否かを判断することができる。上述した例において、目的語であるピとイム・スジョンはキーワードとして入力され、データノードであるため、予め認知されているものと判断することができる。したがって、コンテンツ検索システムは、上述した単一グループそれぞれで主語であるＡｃｔｏｒを選択することができる。
【０１０４】
２番目のループにおいて、コンテンツ検索システムは、選択されたＡｃｔｏｒが他の単一グループの主語となるか否かを判断することができる。クエリグラフ１−２に含まれた単一グループ
と
を参照すれば、Ａｃｔｏｒは他の単一グループの主語となることがわかる。すなわち、第１の単一ＳＰＯの主語であるＡｃｔｏｒは、Ｍｏｖｉｅを目的語とする単一グループの主語でもあり、第２の単一ＳＰＯの主語であるＡｃｔｏｒは、Ｍｏｖｉｅを目的語とする単一グループの主語でもある。その後、コンテンツ検索システムは、出力ノード決定規則を繰り返し適用することができる。
【０１０５】
２番目のループにおいて、単一グループ
および
の場合、目的語であるＭｏｖｉｅが予め認識されているものではないため、単一グループで目的語であるＭｏｖｉｅを選択することができる。
【０１０６】
さらに、Ｍｏｖｉｅが他の単一グループの主語とはならないためループは終了し、最終的にＭｏｖｉｅノードを出力ノードとして決定することができる。結局、クエリグラフ１−２から決定された出力ノードを考慮すれば、コンテンツ検索システムは、ユーザの検索の意図が、別名がピである俳優と名前がイム・スジョンである俳優が出演した映画を検索したことであると把握することができる。その後、コンテンツ検索システムは、別名がピである俳優と名前がイム・スジョンである俳優が出演した映画に関する検索結果をユーザに提供することができる。
【０１０７】
図１４は、本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索方法の全体過程を示すフローチャートである。
【０１０８】
ステップＳ１４０１で、コンテンツ検索システムは、検索クエリを構文解析して少なくとも１つのキーワードを抽出する。一例として、コンテンツ検索システムは、分かち書きおよびキーワード−概念マッピングテーブルを考慮して検索クエリを構文解析することができる。
【０１０９】
ステップＳ１４０２で、コンテンツ検索システムは、キーワード−概念マッピングテーブルを用いてキーワードとオントロジ概念とをマッピングする。オントロジ概念は方向性を持つグラフ構造であるオントロジでキーワードとマッピングされるノードおよびエッジで構成することができる。このとき、エッジはノードの属性であってもよい。
【０１１０】
さらに、オントロジは、実際にデータを表現する知識ベースと連結することができる。知識ベースもオントロジと同様、方向性を持つグラフ構造であり、知識ベースのノードおよびエッジを含む知識ベース概念で構成することができる。
【０１１１】
一例として、コンテンツ検索システムは、キーワード−概念マッピングテーブルを用いてキーワードに対応するオントロジ概念を検索し、生成可能なオントロジ概念の組み合わせを抽出することができる。このとき、キーワードに対応するオントロジ概念は少なくとも１つであってもよい。キーワード−概念マッピングテーブルは、オントロジおよび知識ベースの自然語表現であるキーワードをオントロジ概念とマッピングして記録した索引データ構造であってもよい。
【０１１２】
ステップＳ１４０３で、コンテンツ検索システムは、オントロジ概念を用いてオントロジから少なくとも１つのクエリグラフを生成する。このとき、コンテンツ検索システムは、オントロジからオントロジ概念に対応するノードまたはエッジを含む少なくとも１つのクエリグラフを生成することができる。
【０１１３】
一例として、コンテンツ検索システムは、オントロジ概念に対応するノード間の最大距離が所定の条件を満たすクエリグラフを生成することができる。このとき、ノード間の最大距離は、オントロジ概念に対応する第１概念ノードと第２概念ノードとを連結する経路において、経路上に存在するノードの重み付けの総和を適用した値であってもよい。
【０１１４】
他の一例として、コンテンツ検索システムは、実際にデータが知識ベースに存在するクエリグラフを生成することができる。
【０１１５】
ステップＳ１４０４で、コンテンツ検索システムは、クエリグラフを検索クエリとの適合度によって整列して検索クエリに適したクエリグラフを決定する。一例として、コンテンツ検索システムは、少なくとも１つのクエリグラフのうちからオントロジ概念に対応するノードとエッジとの間の距離が相対的に近いクエリグラフを優先して抽出することができる。すなわち、コンテンツ検索システムは、複数のクエリグラフからノードとエッジとの間の距離が相対的に小さいクエリグラフを検索クエリに適したクエリグラフとして決定することができる。
【０１１６】
ステップＳ１４０５で、コンテンツ検索システムは、クエリグラフから検索クエリの検索結果に対応する出力ノードを決定する。一例として、コンテンツ検索システムは、決定されたクエリグラフから、出力ノード決定規則に従って図１２に示すフローチャートに示される経路検査を繰り返し実行して出力ノードを決定することができる。
【０１１７】
具体的に、コンテンツ検索システムは、クエリグラフから主語、述語、および目的語で構成された単一グループを抽出し、単一グループのうちで目的語を予め認識しているか否かによって主語または述語のうちのいずれか１つのノードを決定する。さらに、コンテンツ検索システムは、決定されたノードが他の単一グループの主語となるか否かを考慮し、先に決定されたノードを出力ノードとして決定する。
【０１１８】
ステップＳ１４０６で、コンテンツ検索システムは、出力ノードに対応する検索クエリの検索結果を検索して提供する。一例として、コンテンツ検索システムは、ＣＰＣ、ＣＴＲ、品質指数、またはランダム方式のうちのいずれか１つの基準または組み合わせた基準によって検索結果を整列して提供することができる。
【０１１９】
図１４で説明されなかった部分は、図１ないし図１３の説明を参照することができる。
【０１２０】
なお、本発明の一実施形態に係るオントロジを用いたコンテンツ検索方法は、コンピュータにより実現される多様な動作を実行するためのプログラム命令を含むコンピュータ読取可能な記録媒体を含む。当該記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせて含むこともでき、記録媒体およびプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計されて構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知であり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読取可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フレキシブルディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気−光媒体、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。また、記録媒体は、プログラム命令、データ構造などを保存する信号を送信する搬送波を含む光または金属線、導波管などの送信媒体であってもよい。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行され得る高級言語コードを含む。
【０１２１】
上述したように、本発明の好ましい実施形態を参照して説明したが、該当の技術分野において熟練した当業者にとっては、特許請求の範囲に記載された本発明の思想および領域から逸脱しない範囲内で、本発明を多様に修正および変更させることができることを理解することができるであろう。すなわち、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲に基づいて定められ、発明を実施するための最良の形態により制限されるものではない。
【符号の説明】
【０１２２】
１００：情報モデル
１０１：オントロジ
１０２：知識ベース
１０３：検索クエリ
１０４：キーワード−概念マッピングテーブル
１０５：検索結果
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オントロジを用いたコンテンツ検索システムおよび方法に関し、より詳細には、不完全なユーザの検索クエリの意図を、オントロジを介して正確に把握し、クエリの意図に適したコンテンツを提供するための、オントロジを用いたコンテンツ検索システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット検索技術の発展に伴い、ユーザの検索クエリに対して正確な検索結果を提供することが重要な問題として浮上している。インターネット検索を行うユーザごとに検索能力に差があり、実際に入力する検索クエリが多様であるため、検索エンジンはユーザのクエリの意図を正確に把握してユーザが所望する検索結果を提供することが必要である。
【０００３】
特に、検索時の検索クエリに必要な情報が抜けている場合、検索エンジンがユーザの検索の意図を把握することが何よりも重要となる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、検索エンジンの場合、人間ではなく機械であるために、不完全なユーザの検索クエリからユーザの検索の意図を把握することは困難である。
【０００５】
例えば、ユーザが「アメリカ、アクション」と入力する場合、実際のユーザの検索の意図はアメリカ映画のうちでアクションジャンルに該当する映画を検索することであると仮定しよう。しかしながら、検索エンジンは、単にデータベースに含まれた文書のうちから「アメリカ」と「アクション」が共通に含まれる文書を検索結果として提供するため、「アメリカの経済状況に対して大統領が次のようなアクションを取った」という内容の文書のように、ユーザの検索の意図とは全く関係のない検索結果を提供するという問題点が発生している。
【０００６】
結局、不完全かつ検索に必要な情報が抜けている検索クエリが入力されたとしても、ユーザの検索の意図に合った検索結果を提供する方法が必要となる。すなわち、定型化された人間の知識によって推論することができる能力を、機械である検索エンジンに付与する構成が必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一実施形態として、ユーザの検索クエリを構成するキーワードをオントロジ概念にマッピングし、マッピングされたオントロジ概念を介してオントロジ上でクエリグラフを決定することによって不完全なユーザの検索クエリを補完する、オントロジを用いたコンテンツ検索システムおよび方法を提供する。
【０００８】
また、本発明の一実施形態として、キーワード−概念マッピングテーブルを介してキーワードとオントロジ概念とをマッピングすることにより、より迅速にクエリグラフを生成することができるコンテンツ検索システムおよび方法を提供する。
【０００９】
また、本発明の一実施形態として、ノード間の最大距離または実際にデータが知識ベースに存在するか否かを考慮してクエリグラフを生成することにより、不必要なクエリグラフを生成するための資源消耗を節約することができるコンテンツ検索システムおよび方法を提供する。
【００１０】
さらに、本発明の一実施形態として、生成されたクエリグラフのうちで検索クエリとの適合度によって整列してクエリグラフを決定することにより、オントロジを介して把握したユーザの検索の意図をより正確に推定することができる、オントロジを用いたコンテンツ検索システムおよび方法を提供する。
【００１１】
本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索システムは、オントロジを介して検索クエリから抽出したキーワードと前記キーワードに対応するオントロジ概念とをマッピングするキーワードマッピング部と、前記マッピングされたオントロジ概念を用いて前記オントロジからクエリグラフを決定するクエリグラフ決定部と、前記決定されたクエリグラフから前記検索クエリの検索結果に対応する出力ノードを決定する出力ノード決定部とを備えることができる。
【００１２】
本発明の一側面によれば、前記クエリグラフ決定部は、前記オントロジから前記マッピングされたオントロジ概念に対応するノードまたはエッジを含む少なくとも１つのクエリグラフを生成し、前記生成されたクエリグラフを整列して前記少なくとも１つのクエリグラフのうちから検索クエリに適したクエリグラフを抽出することができる。
【００１３】
本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索システムは、出力ノードに対応する検索クエリの検索結果を提供する検索結果提供部をさらに備えることができる。
【００１４】
本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索方法は、オントロジを介して検索クエリから抽出したキーワードと前記キーワードに対応するオントロジ概念とをマッピングするステップと、前記マッピングされたオントロジ概念を用いて前記オントロジからクエリグラフを決定するステップと、前記決定されたクエリグラフから前記検索クエリの検索結果に対応する出力ノードを決定するステップとを含むことができる。
【００１５】
本発明の一側面によれば、前記オントロジからクエリグラフを決定するステップは、前記オントロジから前記マッピングされたオントロジ概念に対応するノードまたはエッジを含む少なくとも１つのクエリグラフを生成するステップと、前記生成されたクエリグラフを整列して前記少なくとも１つのクエリグラフのうちから検索クエリに適したクエリグラフを抽出するステップとを含むことができる。
【００１６】
本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索方法は、前記出力ノードに対応する検索クエリの検索結果を提供するステップをさらに含むことができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の一実施形態によれば、ユーザの検索クエリを構成するキーワードをオントロジ概念にマッピングし、マッピングされたオントロジ概念を介してオントロジ上でクエリグラフを決定することによって不完全なユーザの検索クエリを補完する、オントロジを用いたコンテンツ検索システムおよび方法が提供される。
【００１８】
また、本発明の一実施形態によれば、キーワード−概念マッピングテーブルを介してキーワードとオントロジ概念とをマッピングすることにより、より迅速にクエリグラフを生成することができるコンテンツ検索システムおよび方法が提供される。
【００１９】
また、本発明の一実施形態によれば、クエリグラフの任意の２つのノード間の距離の最大値に関する条件および／または実際にデータが知識ベースに存在するか否かを考慮してクエリグラフを生成することにより、不必要なクエリグラフを生成するための資源の消耗を節約することができるコンテンツ検索システムおよび方法が提供される。
【００２０】
さらに、本発明の一実施形態によれば、生成されたクエリグラフのうちで検索クエリとの適合度によって整列してクエリグラフを決定することにより、オントロジを介して把握したユーザの検索の意図をより正確に推定することができる、オントロジを用いたコンテンツ検索システムおよび方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態に係るオントロジを用いて検索クエリに対する検索結果を提供する過程を説明するための図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索システムの全体構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係るオントロジと知識ベースとの関係を説明するための図である。
【図４】本発明の一実施形態によってキーワード−概念マッピングテーブルを介してキーワードとオントロジ概念とをマッピングする過程を説明するための図である。
【図５】本発明の一実施形態に係るキーワード−概念マッピングテーブルの一例を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態によってキーワード−概念マッピングテーブルを介してキーワードとマッピングされるオントロジ概念の組み合わせを説明するための図である。
【図７】本発明の一実施形態によって図６のオントロジ概念の組み合わせ１から決定されたクエリグラフ１−１を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態によって図６のオントロジ概念の組み合わせ１から決定されたクエリグラフ１−２を示す図である。
【図９】本発明の一実施形態によって図６のオントロジ概念の組み合わせ２から決定されたクエリグラフ２−１を示す図である。
【図１０】発明の一実施形態によって図６のオントロジ概念の組み合わせ２から決定されたクエリグラフ２−２を示す図である。
【図１１】本発明の一実施形態によって決定されたクエリグラフをデータ形態に置換した結果を示す図である。
【図１２】本発明の一実施形態によって出力ノード決定規則を介してクエリグラフで出力ノードを決定する過程を説明するための図である。
【図１３】本発明の一実施形態によって出力ノード決定規則を説明するための一例を示す図である。
【図１４】本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索方法の全体過程を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、添付の図面に記載された内容を参照しながら、本発明に係る実施形態を詳細に説明する。ただし、本発明が実施形態によって制限または限定されることはない。各図面に提示された同じ参照符号は同じ部材を示す。
【００２３】
図１は、本発明の一実施形態に係るオントロジを用いて検索クエリに対する検索結果を提供する過程を説明するための図である。
【００２４】
図１を参照すれば、ユーザは、検索クエリ１０３を入力することができる。このとき、検索クエリ１０３は、少なくとも１つのキーワードで構成されてもよい。本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索システムは、ユーザが入力した検索クエリ１０３に対して検索結果１０５を提供することができる。ここで、検索クエリ１０３は、不完全な形態である場合がある。このような場合には、例えば、検索クエリ１０３が「Ａ、Ｂ」というキーワードを含む場合、ユーザの検索の意図がＡ、Ｂを同時に含むコンテンツを検索することであるか、またはＡおよびＢに互いに関連する別のコンテンツを検索することであるかを把握することが重要となる。すなわち、ユーザの検索クエリ１０３は、重要な部分が省略されたキーワードで構成されることがあるため、このような場合にはユーザの検索の意図を正確に把握するための情報が不足している場合がある。
【００２５】
この場合、本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索システムは、情報モデル１００を用いて不完全なユーザの検索クエリ１０３を補完することができる。すなわち、コンテンツ検索システムは、不完全なユーザの検索クエリ１０３を、情報モデル１００を介して補完することにより、ユーザの検索の意図に最大限適した検索結果を提供することができる。
【００２６】
図１に示すように、情報モデル１００は、オントロジ１０１と知識ベース１０２とで構成することができる。オントロジ１０１はクラスの属性とクラス間の関係とを表現するスキーマ（ｓｃｈｅｍａ）領域を意味し、知識ベース１０２は実際にデータを表現するデータ領域を意味することができる。
【００２７】
一例として、オントロジ１０１は、グローバルオントロジ（ｇｌｏｂａｌ ｏｎｔｏｌｏｇｙ）、音楽オントロジ、映画オントロジ、および人物オントロジなどのドメインオントロジ（ｄｏｍａｉｎ ｏｎｔｏｌｏｇｙ）に分類することができる。ここで、ドメインオントロジとは、特定のドメインに適したドメイン知識を含むオントロジ１０１を意味する。このとき、ドメイン知識は、ドメインオントロジに含まれたオントロジ概念のノードに対応させることができる。ドメインオントロジは、他のドメインオントロジと概念を介して連結することができる。
【００２８】
コンテンツ検索システムは、検索クエリ１０３から抽出したキーワードをキーワード−概念マッピングテーブル１０４を介してオントロジ１０１に存在するオントロジ概念にマッピングさせることができる。さらに、コンテンツ検索システムは、オントロジ概念を介してユーザの検索の意図を反映したクエリグラフを決定し、クエリグラフから出力ノードを抽出することができる。最終的に、コンテンツ検索システムは、出力ノードに対応する検索結果１０５をユーザに提供することができる。
【００２９】
図２は、本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索システムの全体構成を示すブロック図である。
【００３０】
図２を参照すれば、コンテンツ検索システム２００は、キーワードマッピング部２０１と、クエリグラフ決定部２０２と、出力ノード決定部２０３と備えることができる。追加して、コンテンツ検索システム２００は、検索結果提供部２０４を備えることができる。
【００３１】
キーワードマッピング部２０１は、オントロジ２０７を介して検索クエリ２０５から抽出したキーワードとキーワードに対応するオントロジ概念とをマッピングすることができる。ここで、オントロジ２０７は、方向性を持つグラフ（有向グラフ）構造を有していてもよい。さらに、オントロジ２０７は、検索クエリ２０５から抽出したキーワードとマッピングするための複数のノードおよびエッジで構成されてもよい。このとき、オントロジ２０７に存在するノードとエッジとのそれぞれをオントロジ概念（Ｏｎｔｏｌｏｇｙ Ｃｏｎｃｅｐｔ）で定義してもよく、エッジはノードの属性であってもよい。論理的なモデルであるオントロジ２０７において、ノード−エッジ−ノードが１つのＲＤＦトリプル(Resource Description Framework Triple)に変換されてもよい。
【００３２】
さらに、オントロジ２０７は、実際にデータを表現する知識ベース２０８と連結することができる。知識ベース２０８も方向性を持つグラフ構造を有していてもよく、知識ベース２０８のノードおよびエッジを含む知識ベース概念で構成されてもよい。本発明の一実施形態によれば、オントロジ２０７のノードとエッジはオントロジ概念で定義され、知識ベース２０８のノードとエッジとは知識ベース概念で定義することができる。
【００３３】
オントロジ２０７の有する方向性を持つグラフ構造および知識ベース２０８の有する方向性を持つグラフ構造は、例えば、コンピュータの記憶装置に存在する所定の領域をノードに対応付けることができる。この場合、コンピュータの記憶装置に第１の領域と第２の領域が存在する場合、第１の領域に第２の領域のアドレスを格納することにより、第１の領域に対応付けられるノードから、第２の領域に対応付けられるノードへのエッジを表現することができる。
【００３４】
あるいは、ノードおよびエッジにコンピュータの記憶装置に存在する所定の領域をそれぞれ対応付けることもできる。この場合、第１のノード−エッジ−第２のノードという構造は、エッジに対応付けられる領域に、第１のノードに対応付けられる領域のアドレスおよび第２のノードに対応付けられる領域のアドレスを格納することにより表現することができる。また、第１のノードに対応付けられる領域に、エッジに対応付けられる領域のアドレスを格納し、さらに、エッジに対応付けられる領域に、第２のノードに対応付けられる領域のアドレスを格納することにより表現するようにしてもよい。
【００３５】
キーワードマッピング部２０１は、キーワード−概念マッピングテーブル２０６を用いてキーワードとオントロジ概念とをマッピングすることができる。キーワード−概念マッピングテーブル２０６は、コンピュータの記憶装置に格納して表現することができる。一例として、キーワードマッピング部２０１は、キーワード−概念マッピングテーブル２０６を用いて検索クエリ２０５から抽出したキーワードに対応するオントロジ概念を検索し、生成可能なオントロジ概念の組み合わせを抽出することができる。このとき、キーワード−概念マッピングテーブル２０６は、１つのキーワードに対応する複数のオントロジ概念を含んでもよい。
【００３６】
例えば、キーワードが「怪物」である場合、キーワードに対応するオントロジ概念が「映画」または「別名」であることがある。一例として、キーワード−概念マッピングテーブル２０６は、オントロジ２０７および知識ベース２０８の自然語表現であるキーワードをオントロジ概念にマッピングして記録する索引データ構造であってもよい。キーワード−概念マッピングテーブル２０６については、図５と図６を参照しながら具体的に説明する。
【００３７】
クエリグラフ決定部２０２は、マッピングされたオントロジ概念を用いてオントロジからクエリグラフを決定することができる。一例として、クエリグラフ決定部２０２は、オントロジ２０７からマッピングされたオントロジ概念に対応するノードまたはエッジを含む少なくとも１つのクエリグラフを生成することができる。このとき、１つのキーワード−オントロジ概念の組み合わせに対して複数のクエリグラフが生成されてもよい。
【００３８】
クエリグラフは、オントロジ２０７の有する方向性を持つグラフ構造および知識ベース２０８の有する方向性を持つグラフ構造と同様にコンピュータの記憶装置の領域とアドレスとを用いて表現することができる。また、クエリグラフは、オントロジ２０７の有するグラフ構造のうち、キーワードがマッピングされるオントロジ概念を含むサブグラフの構造をコンピュータの記憶装置にコピーすることで作成することができる。
【００３９】
一例として、クエリグラフ決定部２０２は、生成されるクエリグラフにおいて、オントロジ概念に対応するノード間の最大距離が所定の条件が満たされるように生成されてもよい。ここに、第１概念ノードと第２概念ノードとの間の最大距離とは、第１概念ノードと第２概念ノードとを連結する経路上に存在するノードの個数として定義される。また、第１概念ノードと第２概念ノードとを連結する経路が複数存在する場合には、経路上に存在するノードの個数を経路毎に求め、その最大値として定義することができる。また、ノードには、重みを設定することができ、第１概念ノードと第２概念ノードとを連結する経路上に存在するノードの重みの総和を、第１概念ノードと第２概念ノードとの間の距離とすることもできる。この場合、全てのノードの重みを１とすれば、重みの総和とノードの個数とは一致する。例えば、ノード１とノード２とを連結する経路にノード３とノード４が存在する場合、ノード３の重みが２であり、ノード４の重みが１であれば、ノード間の距離は２＋１＝３となる本発明の一実施形態によれば、クエリグラフ決定部２０２は、クエリグラフの任意の２つのノード間の距離の最大値に条件を課し、ノードかの距離が大きい値を有するクエリグラフを除くことにより、複数のクエリグラフが生成されることを防ぐことができる。
【００４０】
他の一例として、クエリグラフ決定部２０２は、実際にデータが知識ベース２０８に存在するノードとエッジとを用いてクエリグラフを生成することができる。すなわち、特定のクエリグラフのノードに対するデータが実際に知識ベース２０８に存在しなければ、クエリグラフを生成する必要がないためである。
【００４１】
さらに、クエリグラフ決定部２０２は、生成されたクエリグラフを整列して少なくとも１つのクエリグラフのうちから検索クエリ２０５に適したクエリグラフを抽出することができる。このとき、クエリグラフ決定部２０２は、生成された少なくとも１つのクエリグラフを検索クエリ２０５との適合度によって整列して検索クエリ２０５に適したクエリグラフを抽出することができる。ここで、クエリグラフ決定部２０２は、少なくとも１つのクエリグラフのうちでオントロジ概念に対応するノードとエッジとの間の距離が相対的に近いクエリグラフを優先して抽出することができる。あるいは、適合度は、クエリグラフの大きさとしてもよい。ここにクエリグラフの大きさとは、クエリグラフの任意の２つのノード間の距離の最大値を用いて定義される。例えば、グラフの大きさが小さいクエリグラフほど、大きな適合度を有するとしてもよい。
【００４２】
このような過程により、コンテンツ検索システム２００は、不完全なユーザの検索クエリを、オントロジ概念を用いたクエリグラフを用いて補完することにより、ユーザの検索の意図を把握することができる。
【００４３】
出力ノード決定部２０３は、決定されたクエリグラフから検索クエリの検索結果に対応する出力ノードを決定することができる。一例として、出力ノード決定部２０３は、クエリグラフから出力ノード決定規則に従って経路検査を繰り返し実行して出力ノードを決定することができる。
【００４４】
このとき、出力ノード決定部２０３は、クエリグラフから主語（ｓｕｂｊｅｃｔ）、述語（ｐｒｏｐｅｒｔｙ）、および目的語（ｏｂｊｅｃｔ）で構成された単一グループを抽出し、単一グループのうちで目的語を予め認識しているか否かによって主語または述語のうちのいずれか１つのノードを決定することができる。さらに、出力ノード決定部２０３は、決定されたノードが他の単一グループの主語となるか否かを考慮してノードを出力ノードとして決定することができる。ここで、単一グループは、オントロジ上のトリプルとして定義することができる。
【００４５】
検索結果提供部２０４は、出力ノードに対応する検索クエリの検索結果を提供することができる。一例として、検索結果提供部２０４は、ＣＰＣ（Ｃｌｉｃｋ ｐｅｒ Ｃｏｓｔ）、ＣＴＲ（Ｃｌｉｃｋ Ｔｈｒｏｕｇｈ Ｒａｔｉｏ）、品質指数（Ｑｕａｌｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ）、またはランダム方式のうちのいずれか１つの基準または組み合わせた基準によって検索結果を整列して提供することができる。
【００４６】
図３は、本発明の一実施形態に係るオントロジと知識ベースとの関係を説明するための図である。
【００４７】
図３を参照すれば、オントロジ３０１と知識ベース３０２は方向性を持つグラフ構造であることがわかる。オントロジ３０１は映画ドメインの一部知識を表現したものである。
【００４８】
オントロジ３０１において、「Ａｃｔｏｒ（俳優）、Ｍｏｖｉｅ（映画）、Ｄｉｒｅｃｔｏｒ（監督）」はクラスを表わしているとすることができる。このとき、クラスは共通した属性を有するインスタンスの集合を表現する意味であり、オントロジ３０１において１つのノードに対応することができる。「Ａｃｔｏｒ」と「Ｍｏｖｉｅ」とは「ｈａｓＭｏｖｉｅ」という関係にある。このとき、「ｈａｓＭｏｖｉｅ」は、オントロジ３０１において１つのエッジに対応させることができる。オントロジ３０１において、ノードおよびエッジそれぞれはオントロジ概念で定義することができる。
【００４９】
さらに、オントロジ３０１の「Ａｃｔｏｒ」に連結した知識ベース３０２の「ａｃｔｏｒ＿１２７３」は、チョン・ジフンという固有の名前を持つ俳優（またはピという別名を持つ俳優）を特定するＩＤを意味することができる。このとき、「ａｃｔｏｒ＿１２７３」はクラス「Ａｃｔｏｒ」のインスタンスであることを示し、クラスに対する実際のデータを意味する。同様に、オントロジ３０１の「Ｄｉｒｅｃｔｏｒ」に連結した知識ベース３０２の「ｄｉｒｅｃｔｏｒ＿５７３８」は、パク・チャノクという固有の名前を持つ監督を特定するＩＤを意味することができる。
【００５０】
「ａｃｔｏｒ＿１２７３」と「ｍｏｖｉｅ＿９８４２」は知識ベース３０２において１つのノードに対応させることができ、「ａｃｔｏｒ＿１２７３」と「ｍｏｖｉｅ＿９８４２」の関係を示す「ｈａｓＭｏｖｉｅ」は１つのエッジに対応させることができる。知識ベース３０２において、ノードおよびエッジそれぞれは知識ベース概念で定義することができる。
【００５１】
オントロジ３０１と知識ベース３０２のグラフ構造は論理的なモデルであり、実際に保存される場合にはＲＤＦトリプル形態に変換されて保存されてもよい。このとき、グラフのノード−エッジ−ノードを１つのＲＤＦトリプルに変換することができる。
【００５２】
図４は、本発明の一実施形態によってキーワード−概念マッピングテーブルを介してキーワードとオントロジ概念とをマッピングする過程を説明するための図である。
【００５３】
図４を参照すれば、キーワード−概念マッピングテーブル４０１、オントロジ４０２、および知識ベース４０３が示されている。
【００５４】
ユーザから少なくとも１つのキーワードで構成された検索クエリ４０４が入力されると、コンテンツ検索システムは、検索クエリ４０４を構文解析（ｐａｒｓｉｎｇ）してキーワードを抽出することができる。コンテンツ検索システムは、抽出したキーワードとオントロジ４０２のオントロジ概念とを互いにマッピングさせることができる。一例として、コンテンツ検索システムは、キーワード−概念マッピングテーブル４０１を用いてキーワードとオントロジ概念とをマッピングさせることができる。
【００５５】
キーワード−概念マッピングテーブル４０１は、オントロジ４０２および知識ベース４０３の自然語表現であるキーワードをオントロジ概念とマッピングして記録された索引データ構造であってもよい。図４に示すキーワード−概念マッピングテーブル４０１を参照すれば、「ピ」というキーワードは「Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＯｔｈｅｒＮａｍｅ」というオントロジ概念にマッピングすることができる。また、「イム・スジョン」というキーワードは「Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＮａｍｅ」というオントロジ概念にマッピングすることができ、「映画」というキーワードは「Ｏ：：Ｍｏｖｉｅ」というオントロジ概念にマッピングすることができる。ここで、「ピ」と「イム・スジョン」というキーワードは、データタイプ（クラス−属性）のオントロジ概念にマッピングすることができる。さらに、「映画」というキーワードはそれ自体でクラスを意味するため、クラス（Ｍｏｖｉｅ）のオントロジ概念にマッピングすることができる。ただし、データタイプと区分するために、クラス名の前にＯ：：を付加してもよい。
【００５６】
このとき、オントロジ４０２に示すグラフ構造は、キーワードとマッピングされたオントロジ概念の組み合わせを介して生成されたものである。１つのオントロジ概念の組み合わせに対して複数のグラフ構造が導出されてもよい。
【００５７】
図５は、本発明の一実施形態に係るキーワード−概念マッピングテーブルの一例を示す図である。
【００５８】
図５のキーワード−概念マッピングテーブルにおいて、キーワードは、オントロジおよび知識ベースの自然語表現を意味する。さらに、オントロジ概念は、オントロジにおいてキーワードに対応するノードまたは属性を意味することができる。
【００５９】
オントロジ概念の場合、自然語表現をラベル（ｌａｂｅｌ）形態で設定することができる。例えば、図３に示すように、「Ｍｏｖｉｅ」クラスには「映画」というラベルが設定されてもよく、「Ａｃｔｏｒ」クラスには「俳優」または「映画俳優」というラベルが設定されてもよい。また、「Ａｃｔｏｒ」クラスの「ｈａｓＭｏｖｉｅ」という属性には「出演映画」または「出演」というラベルが設定されてもよい。設定されたラベルは、キーワード−概念マッピングテーブルから索引することができる。
【００６０】
さらに、特定のキーワードに対して複数のオントロジ概念が存在してもよい。図５を参照すれば、ドメインが映画であるオントロジにおいて、「名前」というキーワードは、映画俳優の名前となることもあるし、または映画監督の名前となることもある。したがって、「名前」というキーワードは、オントロジ概念が「Ｏ：：Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＮａｍｅ」または「Ｏ：：Ｄｉｒｅｃｔｏｒ−ｈａｓＮａｍｅ」とすることができる。
【００６１】
このようなキーワード−概念マッピングテーブルを介し、検索クエリから抽出されたキーワードをより迅速にオントロジ上のオントロジ概念とマッピングすることができる。
【００６２】
図６は、本発明の一実施形態によってキーワード−概念マッピングテーブルを介してキーワードとマッピングするオントロジ概念の組み合わせを説明するための図である。
【００６３】
図６を参照すれば、検索クエリ６０１が「ピ、イム・スジョン、映画」というキーワードで構成されると仮定する。コンテンツ検索システムは、検索クエリ６０１を構文解析して少なくとも１つのキーワードを抽出することができる。コンテンツ検索システムは、検索クエリの分かち書きを考慮して検索クエリを構文解析することができる。一例として、コンテンツ検索システムは、キーワード−概念マッピングテーブル６０２を考慮して検索クエリを構文解析することができる。
【００６４】
例えば、検索クエリが「サイボーグでも大丈夫」である場合、コンテンツ検索システムは、キーワード−概念マッピングテーブルに存在しない「サイボーグでも」と「大丈夫」に分離してキーワードを抽出することはできず、「サイボーグでも大丈夫」という１つのキーワードとして抽出することができる。
【００６５】
また、分離することができるキーワードが結合して検索クエリを構成する場合（例えば、日本映画）、コンテンツ検索システムは、キーワードを分離して構文解析することができる。また、外国語を音訳した場合、コンテンツ検索システムは、多様な音訳表記を考慮してキーワードを抽出することができる。さらに、コンテンツ検索システムは、抽出したキーワードに対する同義語、類似語、関連語に対するキーワード−概念マッピングテーブルを構築することもできる。
【００６６】
このように抽出されたキーワードは、キーワード−概念マッピングテーブル６０２を介してオントロジ概念とマッピングすることができる。検索クエリ６０１から抽出されたキーワードをオントロジ概念にマッピングした概念マッピング結果６０３を、図６に示す。
【００６７】
仮に、「ピ」というキーワードが俳優の別名であるかまたは映画の題目である場合、「ピ」というキーワードは、オントロジ概念（Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＯｔｈｅｒＮａｍｅ）と（Ｍｏｖｉｅ−ｏｆＴｉｔｌｅ）にマッピングすることができる。このため、概念マッピング結果６０３も組み合わせ１と組み合わせ２とに区分して決定することができ、この後に概念マッピング結果６０３の組み合わせによってクエリグラフを生成することができる。コンテンツ検索システムは、オントロジのドメイン知識を用いて、マッピングされたオントロジ概念の組み合わせのうちからユーザの検索の意図と最も関連がある組み合わせを推定することができる。
【００６８】
図７ないし図１０は、図６に示すオントロジ概念の組み合わせから生成可能なクエリグラフの一例を示している。特定条件が設定されれば、図７ないし図１０に示すクエリグラフは生成されない場合もある。例えば、特定条件は、クエリグラフから任意に選んだ２つのノード間の最大距離に関する条件であってもよい。また、実際にデータが知識ベース内に存在するか否かであってもよい。
【００６９】
コンテンツ検索システムは、マッピングされたオントロジ概念を用いてオントロジからクエリグラフを決定することができる。このとき、コンテンツ検索システムは、オントロジからマッピングされたオントロジ概念に対応するノードまたはエッジを含む少なくとも１つのクエリグラフを生成することができる。
【００７０】
一例として、コンテンツ検索システムは、オントロジ概念に対応するノード間の最大距離が所定の条件を満たすクエリグラフを生成することができる。所定の条件としては、最大距離が所定の値以下であるという条件を挙げることができる。また、所定の値は、例えば、コンテンツ検索システムのメモリに読出し可能に記憶されている値であったり、検索時に利用者より与えられ、メモリに一時的に記憶される値であったりする。さらに、コンテンツ検索システムは、実際にデータが知識ベース内に存在するクエリグラフを生成することができる。
【００７１】
図７は、本発明の一実施形態によって図６のオントロジ概念の組み合わせ１から決定されたクエリグラフ１−１を示す図である。
【００７２】
図６の結果を参照すれば、図７は、検索クエリ７０１を構成するキーワード「ピ」、「イム・スジョン」、「映画」に対し、オントロジ概念がキーワード−概念マッピングテーブル７０２を介してそれぞれ「Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＯｔｈｅｒＮａｍｅ」、「Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＮａｍｅ」、および「Ｏ：：Ｍｏｖｉｅ」にマッピングされた組み合わせ１に関するクエリグラフ１−１を生成する過程を示している。すなわち、マッピングされたオントロジ概念を介し、ピは俳優の別名を、イム・スジョンは俳優の名前を、映画は映画それ自体を意味することができる。
【００７３】
図７に示すように、オントロジ７０３のオントロジ概念を用いてオントロジ概念の組み合わせ１に対するクエリグラフ１−１が生成されたことがわかる。図７のクエリグラフを介し、ユーザの検索の意図は、別名がピであり名前がイム・スジョンである俳優が出演した映画を検索することであると解釈することができる。
【００７４】
仮に、別名がピであり名前がイム・スジョンである俳優が存在しなければ、図７のクエリグラフは意味のない場合がある。意味のないクエリグラフは、最終的にユーザの検索クエリに適したクエリグラフを決定するときに排除されてもよい。
【００７５】
図８は、本発明の一実施形態によって図６のオントロジ概念の組み合わせ１から決定されたクエリグラフ１−２を示す図である。
【００７６】
図６の結果を参照すれば、図８は、検索クエリ８０１を構成するキーワード「ピ」、「イム・スジョン」、「映画」に対し、オントロジ概念がキーワード−概念マッピングテーブル８０２を介してそれぞれ「Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＯｔｈｅｒＮａｍｅ」、「Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＮａｍｅ」、および「Ｏ：：Ｍｏｖｉｅ」にマッピングされた組み合わせ１に関するクエリグラフ１−２を生成する過程を示している。すなわち、マッピングされたオントロジ概念を介し、ピは俳優の別名を、イム・スジョンは俳優の名前を、映画は映画それ自体を意味することができる。
【００７７】
図８に示すように、オントロジ８０３のオントロジ概念を用いてオントロジ概念の組み合わせ１に対するクエリグラフ１−２が生成されたことがわかる。図８のクエリグラフを介し、ユーザの検索の意図は、別名がピである俳優と名前がイム・スジョンである俳優が出演した映画を検索することであると解釈することができる。
【００７８】
図９は、本発明の一実施形態によって図６のオントロジ概念の組み合わせ２から決定されたクエリグラフ２−１を示す図である。
【００７９】
図６の結果を参照すれば、図９は、検索クエリ９０１を構成するキーワード「ピ」、「イム・スジョン」、「映画」に対し、オントロジ概念がキーワード−概念マッピングテーブル９０２を介してそれぞれ「Ｍｏｖｉｅ−ｏｆＴｉｔｌｅ」、「Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＮａｍｅ」、および「Ｏ：：Ｍｏｖｉｅ」にマッピングされた組み合わせ２に関するクエリグラフ２−１を生成する過程を示している。すなわち、マッピングされたオントロジ概念を介し、ピは映画の題目を、イム・スジョンは俳優の名前を、映画は映画それ自体を意味することができる。
【００８０】
図９に示すように、オントロジ９０３のオントロジ概念を用いてオントロジ概念の組み合わせ２に対するクエリグラフ２−１が生成されたことがわかる。図９のクエリグラフを介し、ユーザの検索の意図は、名前がイム・スジョンである俳優が出演した映画のうちで映画題目がピである映画を検索することであると解釈することができる。
【００８１】
図１０は、本発明の一実施形態によって図６のオントロジ概念の組み合わせ２から決定されたクエリグラフ２−２を示す図である。
【００８２】
図６の結果を参照すれば、図１０は、検索クエリ１００１を構成するキーワード「ピ」、「イム・スジョン」、「映画」に対し、オントロジ概念がキーワード−概念マッピングテーブル１００２を介してそれぞれ「Ｍｏｖｉｅ−ｏｆＴｉｔｌｅ」、「Ａｃｔｏｒ−ｈａｓＮａｍｅ」、および「Ｏ：：Ｍｏｖｉｅ」にマッピングされた組み合わせ２に関するクエリグラフ２−２を生成する過程を示している。すなわち、マッピングされたオントロジ概念を介し、ピは映画の題目を、イム・スジョンは俳優の名前を、映画は映画それ自体を意味することができる。
【００８３】
図１０に示すように、オントロジ１００３のオントロジ概念を用いてオントロジ概念の組み合わせ２に対するクエリグラフ２−２が生成されたことがわかる。図１０のクエリグラフを介し、ユーザの検索の意図は、名前がイム・スジョンである俳優が出演した映画のうちで映画題目がピである映画を検索することであると解釈することができる。
【００８４】
図１１は、本発明の一実施形態によって決定されたクエリグラフをデータ形態に置換した結果を示す図である。このとき、図１１は、図７ないし図１０のうちでユーザの検索クエリに適したクエリグラフが示されたものである。
【００８５】
コンテンツ検索システムは、マッピングされたオントロジ概念を用いてオントロジからクエリグラフを決定することができる。具体的に、コンテンツ検索システムは、オントロジからマッピングされたオントロジ概念に対応するノードまたはエッジを含む少なくとも１つのクエリグラフを生成することができる。
【００８６】
このとき、コンテンツ検索システムは、オントロジ概念に対応するノード間の最大距離が所定の条件を満たすクエリグラフを生成することができる。ここで、ノード間の最大距離は、オントロジ概念に対応する第１概念ノードと第２概念ノードとを連結する経路において、経路上に存在するノードの重み付けの総和を適用した値を意味することができる。また、コンテンツ検索システムは、実際にデータが知識ベースに存在するクエリグラフを生成することができる。
【００８７】
さらに、コンテンツ検索システムは、生成されたクエリグラフを整列して少なくとも１つのクエリグラフのうちから検索クエリに適したクエリグラフを抽出することができる。このとき、コンテンツ検索システムは、少なくとも１つのクエリグラフのうちでオントロジ概念に対応するノードとエッジとの間の距離が相対的に小さいクエリグラフを優先して抽出することができる。
【００８８】
仮に、別名がピであり名前がイム・スジョンである俳優が存在しなければ、図７に示すクエリグラフ１−１は意味のないグラフとなるため、生成されなくてもよい。
【００８９】
また、仮に、名前がイム・スジョンという俳優がピという映画題目の映画に出演した場合がなければ、図９に示すクエリグラフ２−１も意味のないグラフとなるため、生成されなくてもよい。
【００９０】
さらに、ノード間の最大距離を２と設定する場合、図１０に示すクエリグラフ２−２の最大距離は３であるため、クエリグラフ２−２は初めから生成されなくてもよい。
【００９１】
このような過程を介し、最終的に図８に示すクエリグラフ１−２を決定することができる。仮に、クエリグラフが２つ決定されれば、コンテンツ検索システムは、ユーザの検索の意図により適したクエリグラフを決定することができる。
【００９２】
決定されたクエリグラフから出力ノードを決定するために、データタイプのノードをデータノードに置換する必要がある。図１１を参照すれば、コンテンツ検索システムは、クエリグラフ１−２において、Ａｃｔｏｒノードに対してｈａｓＯｔｈｅｒＮａｍｅ属性を有するノードを「ピ」に置換することができ、Ａｃｔｏｒノードに対してｈａｓＮａｍｅ属性を有するノードを「イム・スジョン」に置換することができる。このとき、クエリグラフ１−２において、どのノードを出力ノードとして決定するか否かが問題となる場合がある。
【００９３】
図１２は、本発明の一実施形態によって出力ノード決定規則を介してクエリグラフで出力ノードを決定する過程を説明するための図である。
【００９４】
コンテンツ検索システムは、決定されたクエリグラフから出力ノード決定規則に従って経路検査を繰り返し実行して出力ノードを決定することができる。具体的には、コンテンツ検索システムは、クエリグラフから主語、述語、および目的語で構成された単一グループを抽出し、単一グループのうちで目的語を予め認識しているか否かによって主語または述語のうちのいずれか１つのノードを決定することができる。さらに、コンテンツ検索システムは、決定されたノードが他の単一グループの主語となるか否かを考慮してノードを出力ノードとして決定することができる。
【００９５】
図１２を参照すれば、ステップＳ１２０１で、クエリグラフが入力される。さらに、ステップＳ１２０２で、コンテンツ検索システムは、クエリグラフから単一グループ（単一ＳＰＯ）を抽出する。ここで、単一グループとは、クエリグラフにおいて、ノード（主語）→エッジ（述語）→ノード（目的語）というサブグラフを意味する。
【００９６】
ステップＳ１２０３で、コンテンツ検索システムは、目的語（Ｏｂｊｅｃｔ：Ｏ）を既に認知しているか否かを判断する。目的語を既に認知しているか否かは、実際にデータが存在するか否か（すなわち、データノードであるか否か）で判断することができる。
【００９７】
仮に、目的語が認知されていなければ、ステップＳ１２０４で、コンテンツシステムは目的語を選択する。一方、目的語が認知されていれば、ステップＳ１２０５で、コンテンツシステムは主語（Ｓｕｂｊｅｃｔ：Ｓ）を選択する。
【００９８】
ステップＳ１２０６で、コンテンツ検索システムは、決定されたノードが他の単一グループの主語となるか否かを判断する。仮に、決定されたノードが他の単一グループの主語となれば、コンテンツシステムは、ステップＳ１２０２に戻って出力ノード決定規則を繰り返し実行する。一方、決定されたノードが他の単一グループの主語でない場合には、ステップＳ１２０７で、コンテンツ検索システムは、決定されたノードを出力ノードとして決定する。
【００９９】
図１３は、本発明の一実施形態によって出力ノード決定規則を説明するための一例を示す図である。
【０１００】
図１３を参照すれば、図１１のクエリグラフ１−２が示されている。まず、コンテンツ検索システムは、クエリグラフから単一グループ（ＳＰＯ）を抽出することができる。一例として、コンテンツ検索システムは、クエリグラフの終端部分から単一グループを抽出することができる。
【０１０１】
１番目のループにおいて、コンテンツ検索システムは、第１の単一ＳＰＯである
を抽出することができる。第１の単一グループである
において、Ａｃｔｏｒは主語（ｓｕｂｊｅｃｔ）を意味し、ｈａｓＯｔｈｅｒＮａｍｅは述語（Ｐｒｏｐｅｔｙ）を意味し、ピは目的語（Ｏｂｊｅｃｔ）を意味する。
【０１０２】
同様に、１番目のループにおいて、コンテンツ検索システムは、第２の単一ＳＰＯである
に対してクラスを抽出することができる。ここで、第２の単一グループである
において、Ａｃｔｏｒは主語（ｓｕｂｊｅｃｔ）を意味し、ｈａｓＮａｍｅは述語（Ｐｒｏｐｅｒｔｙ）を意味し、イム・スジョンは目的語（Ｏｂｊｅｃｔ）を意味する。
【０１０３】
その後、コンテンツ検索システムは、単一グループで目的語が予め認知されているか否かを判断することができる。上述した例において、目的語であるピとイム・スジョンはキーワードとして入力され、データノードであるため、予め認知されているものと判断することができる。したがって、コンテンツ検索システムは、上述した単一グループそれぞれで主語であるＡｃｔｏｒを選択することができる。
【０１０４】
２番目のループにおいて、コンテンツ検索システムは、選択されたＡｃｔｏｒが他の単一グループの主語となるか否かを判断することができる。クエリグラフ１−２に含まれた単一グループ
と
を参照すれば、Ａｃｔｏｒは他の単一グループの主語となることがわかる。すなわち、第１の単一ＳＰＯの主語であるＡｃｔｏｒは、Ｍｏｖｉｅを目的語とする単一グループの主語でもあり、第２の単一ＳＰＯの主語であるＡｃｔｏｒは、Ｍｏｖｉｅを目的語とする単一グループの主語でもある。その後、コンテンツ検索システムは、出力ノード決定規則を繰り返し適用することができる。
【０１０５】
２番目のループにおいて、単一グループ
および
の場合、目的語であるＭｏｖｉｅが予め認識されているものではないため、単一グループで目的語であるＭｏｖｉｅを選択することができる。
【０１０６】
さらに、Ｍｏｖｉｅが他の単一グループの主語とはならないためループは終了し、最終的にＭｏｖｉｅノードを出力ノードとして決定することができる。結局、クエリグラフ１−２から決定された出力ノードを考慮すれば、コンテンツ検索システムは、ユーザの検索の意図が、別名がピである俳優と名前がイム・スジョンである俳優が出演した映画を検索したことであると把握することができる。その後、コンテンツ検索システムは、別名がピである俳優と名前がイム・スジョンである俳優が出演した映画に関する検索結果をユーザに提供することができる。
【０１０７】
図１４は、本発明の一実施形態に係るコンテンツ検索方法の全体過程を示すフローチャートである。
【０１０８】
ステップＳ１４０１で、コンテンツ検索システムは、検索クエリを構文解析して少なくとも１つのキーワードを抽出する。一例として、コンテンツ検索システムは、分かち書きおよびキーワード−概念マッピングテーブルを考慮して検索クエリを構文解析することができる。
【０１０９】
ステップＳ１４０２で、コンテンツ検索システムは、キーワード−概念マッピングテーブルを用いてキーワードとオントロジ概念とをマッピングする。オントロジ概念は方向性を持つグラフ構造であるオントロジでキーワードとマッピングされるノードおよびエッジで構成することができる。このとき、エッジはノードの属性であってもよい。
【０１１０】
さらに、オントロジは、実際にデータを表現する知識ベースと連結することができる。知識ベースもオントロジと同様、方向性を持つグラフ構造であり、知識ベースのノードおよびエッジを含む知識ベース概念で構成することができる。
【０１１１】
一例として、コンテンツ検索システムは、キーワード−概念マッピングテーブルを用いてキーワードに対応するオントロジ概念を検索し、生成可能なオントロジ概念の組み合わせを抽出することができる。このとき、キーワードに対応するオントロジ概念は少なくとも１つであってもよい。キーワード−概念マッピングテーブルは、オントロジおよび知識ベースの自然語表現であるキーワードをオントロジ概念とマッピングして記録した索引データ構造であってもよい。
【０１１２】
ステップＳ１４０３で、コンテンツ検索システムは、オントロジ概念を用いてオントロジから少なくとも１つのクエリグラフを生成する。このとき、コンテンツ検索システムは、オントロジからオントロジ概念に対応するノードまたはエッジを含む少なくとも１つのクエリグラフを生成することができる。
【０１１３】
一例として、コンテンツ検索システムは、オントロジ概念に対応するノード間の最大距離が所定の条件を満たすクエリグラフを生成することができる。このとき、ノード間の最大距離は、オントロジ概念に対応する第１概念ノードと第２概念ノードとを連結する経路において、経路上に存在するノードの重み付けの総和を適用した値であってもよい。
【０１１４】
他の一例として、コンテンツ検索システムは、実際にデータが知識ベースに存在するクエリグラフを生成することができる。
【０１１５】
ステップＳ１４０４で、コンテンツ検索システムは、クエリグラフを検索クエリとの適合度によって整列して検索クエリに適したクエリグラフを決定する。一例として、コンテンツ検索システムは、少なくとも１つのクエリグラフのうちからオントロジ概念に対応するノードとエッジとの間の距離が相対的に近いクエリグラフを優先して抽出することができる。すなわち、コンテンツ検索システムは、複数のクエリグラフからノードとエッジとの間の距離が相対的に小さいクエリグラフを検索クエリに適したクエリグラフとして決定することができる。
【０１１６】
ステップＳ１４０５で、コンテンツ検索システムは、クエリグラフから検索クエリの検索結果に対応する出力ノードを決定する。一例として、コンテンツ検索システムは、決定されたクエリグラフから、出力ノード決定規則に従って図１２に示すフローチャートに示される経路検査を繰り返し実行して出力ノードを決定することができる。
【０１１７】
具体的に、コンテンツ検索システムは、クエリグラフから主語、述語、および目的語で構成された単一グループを抽出し、単一グループのうちで目的語を予め認識しているか否かによって主語または述語のうちのいずれか１つのノードを決定する。さらに、コンテンツ検索システムは、決定されたノードが他の単一グループの主語となるか否かを考慮し、先に決定されたノードを出力ノードとして決定する。
【０１１８】
ステップＳ１４０６で、コンテンツ検索システムは、出力ノードに対応する検索クエリの検索結果を検索して提供する。一例として、コンテンツ検索システムは、ＣＰＣ、ＣＴＲ、品質指数、またはランダム方式のうちのいずれか１つの基準または組み合わせた基準によって検索結果を整列して提供することができる。
【０１１９】
図１４で説明されなかった部分は、図１ないし図１３の説明を参照することができる。
【０１２０】
なお、本発明の一実施形態に係るオントロジを用いたコンテンツ検索方法は、コンピュータにより実現される多様な動作を実行するためのプログラム命令を含むコンピュータ読取可能な記録媒体を含む。当該記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせて含むこともでき、記録媒体およびプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計されて構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知であり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読取可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フレキシブルディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気−光媒体、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。また、記録媒体は、プログラム命令、データ構造などを保存する信号を送信する搬送波を含む光または金属線、導波管などの送信媒体であってもよい。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行され得る高級言語コードを含む。
【０１２１】
上述したように、本発明の好ましい実施形態を参照して説明したが、該当の技術分野において熟練した当業者にとっては、特許請求の範囲に記載された本発明の思想および領域から逸脱しない範囲内で、本発明を多様に修正および変更させることができることを理解することができるであろう。すなわち、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲に基づいて定められ、発明を実施するための最良の形態により制限されるものではない。
【符号の説明】
【０１２２】
１００：情報モデル
１０１：オントロジ
１０２：知識ベース
１０３：検索クエリ
１０４：キーワード−概念マッピングテーブル
１０５：検索結果
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オントロジを介して検索クエリから抽出したキーワードを前記キーワードに対応するオントロジ概念にマッピングするキーワードマッピング部と、
前記マッピングされたオントロジ概念を用いて前記オントロジからクエリグラフを決定するクエリグラフ決定部と、
前記決定されたクエリグラフから前記検索クエリの検索結果に対応する出力ノードを決定する出力ノード決定部と、
を含むオントロジを用いたコンテンツ検索システム。
【請求項２】
前記オントロジ概念は、
前記オントロジを介して前記キーワードとマッピングされるノードおよびエッジで構成される方向性を持つグラフ構造を有し、
前記エッジは、
前記ノードの属性であることを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項３】
前記オントロジは、
前記オントロジの実際にデータを表現する知識ベースと連結し、
前記知識ベースは、
前記知識ベースのノードおよびエッジを含む知識ベース概念で構成される方向性を持つグラフ構造を有することを特徴とする請求項２に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項４】
前記キーワードマッピング部は、
キーワード−概念マッピングテーブルを用いて前記キーワードを前記オントロジ概念にマッピングすることを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項５】
前記キーワードマッピング部は、
前記キーワード−概念マッピングテーブルを用いて前記抽出したキーワードに対応する前記オントロジ概念を検索し、生成可能な前記オントロジ概念の組み合わせを抽出することを特徴とする請求項４に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項６】
前記キーワード−概念マッピングテーブルは、
前記オントロジおよび知識ベースの自然語表現であるキーワードを前記オントロジ概念とマッピングして記録された索引データ構造を有することを特徴とする請求項４に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項７】
前記クエリグラフ決定部は、
前記オントロジから前記マッピングされたオントロジ概念に対応するノードまたはエッジを含む少なくとも１つのクエリグラフを生成し、
前記生成されたクエリグラフを整列して前記少なくとも１つのクエリグラフのうちから検索クエリに、より適したクエリグラフを抽出することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項８】
前記クエリグラフ決定部は、
前記オントロジ概念に対応するノード間の最大距離が所定の条件を満たすクエリグラフを生成することを特徴とする請求項７に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項９】
前記ノード間の最大距離は、
前記オントロジ概念に対応する第１概念ノードと第２概念ノードとを連結する経路において、前記経路上に存在するノードの重み付けの総和を適用した値であることを特徴とする請求項８に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項１０】
前記クエリグラフ決定部は、
実際にデータが知識ベース内に存在するクエリグラフを生成することを特徴とする請求項７に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項１１】
前記クエリグラフ決定部は、
前記少なくとも１つのクエリグラフを前記検索クエリとの適合度によって整列し、前記検索クエリに適したクエリグラフを抽出することを特徴とする請求項７に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項１２】
前記クエリグラフ決定部は、
前記少なくとも１つのクエリグラフのうちで前記オントロジ概念に対応するノードとエッジとの間の距離が相対的に小さいクエリグラフを優先して抽出することを特徴とする請求項１１に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項１３】
前記出力ノード決定部は、
前記決定されたクエリグラフから出力ノード決定規則に従って経路検査を繰り返し実行して出力ノードを決定することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項１４】
前記出力ノード決定部は、
前記クエリグラフから主語、述語、および目的語で構成された単一グループを抽出し、前記単一グループのうちで目的語を予め認識しているか否かによって前記主語または述語のうちのいずれか１つのノードを決定することを特徴とする請求項１３に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項１５】
前記出力ノード決定部は、
前記決定されたノードが他の単一グループの主語となるか否かを考慮して前記ノードを出力ノードとして決定することを特徴とする請求項１４に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項１６】
前記出力ノードに対応する検索クエリの検索結果を提供する検索結果提供部をさらに備える請求項１に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項１７】
前記検索結果提供部は、
ＣＰＣ、ＣＴＲ、品質指数、またはランダム方式のうちのいずれか１つの基準または組み合わせた基準によって前記検索結果を整列して提供することを特徴とする請求項１６に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項１８】
オントロジを介して検索クエリから抽出したキーワードを前記キーワードに対応するオントロジ概念にマッピングするステップと、
前記マッピングされたオントロジ概念を用いて前記オントロジからクエリグラフを決定するステップと、
前記決定されたクエリグラフから前記検索クエリの検索結果に対応する出力ノードを決定するステップと、
を含むオントロジを用いたコンテンツ検索方法。
【請求項１９】
前記オントロジ概念は、
前記オントロジを介して前記キーワードとマッピングされるノードおよびエッジで構成される方向性を持つグラフ構造を有し、
前記エッジは、
前記ノードの属性であることを特徴とする請求項１８に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２０】
前記オントロジは、
前記オントロジの実際にデータを表現する知識ベースと連結し、
前記知識ベースは、
前記知識ベースのノードおよびエッジを含む知識ベース概念で構成され、方向性を持つグラフ構造を有することを特徴とする請求項１９に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２１】
前記オントロジ概念をマッピングするステップは、
前記キーワード−概念マッピングテーブルを用いて前記キーワードに対応する前記オントロジ概念を検索するステップと、
生成可能な前記オントロジ概念の組み合わせを抽出するステップと、
を含む請求項１８に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２２】
前記キーワード−概念マッピングテーブルは、
前記オントロジおよび知識ベースの自然語表現であるキーワードを前記オントロジ概念とマッピングして記録された索引データ構造を有することを特徴とする請求項２１に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２３】
前記オントロジからクエリグラフを決定するステップは、
前記オントロジから前記マッピングされたオントロジ概念に対応するノードまたはエッジを含む少なくとも１つのクエリグラフを生成するステップと、
前記生成されたクエリグラフを整列して前記少なくとも１つのクエリグラフのうちから検索クエリに、より適したクエリグラフを抽出するステップと、
を含む請求項１８に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２４】
前記少なくとも１つのクエリグラフを生成するステップは、
前記オントロジ概念に対応するノード間の最大距離が所定の条件を満たすクエリグラフを生成することを特徴とする請求項２３に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２５】
前記ノード間の最大距離は、
前記オントロジ概念に対応する第１概念ノードと第２概念ノードとを連結する経路上において、前記経路上に存在するノードの重み付けの総和を適用した値であることを特徴とする請求項２４に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２６】
前記少なくとも１つのクエリグラフを生成するステップは、
実際にデータが知識ベース内に存在するクエリグラフを生成することを特徴とする請求項２３に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２７】
前記少なくとも１つのクエリグラフのうちから検索クエリに適したクエリグラフを抽出するステップは、
前記少なくとも１つのクエリグラフを前記検索クエリとの適合度によって整列して前記検索クエリに、より適したクエリグラフを抽出することを特徴とする請求項２３に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２８】
前記少なくとも１つのクエリグラフのうちから検索クエリに適したクエリグラフを抽出するステップは、
前記少なくとも１つのクエリグラフのうちで前記オントロジ概念に対応するノードとエッジとの間の距離が相対的に小さいクエリグラフを優先して決定することを特徴とする請求項２７に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２９】
前記出力ノードを決定するステップは、
前記決定されたクエリグラフから出力ノード決定規則に従って経路検査を繰り返し実行して出力ノードを決定することを特徴とする請求項１８に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項３０】
前記出力ノードを決定するステップは、
前記クエリグラフから主語、述語、および目的語で構成された単一グループを抽出するステップと、
前記単一グループのうちで目的語を予め認識しているか否かによって前記主語または述語のうちのいずれか１つのノードを決定するステップと、
前記決定されたノードが他の単一グループの主語となるか否かを考慮して前記ノードを出力ノードとして選択するステップと、
を含む請求項２９に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項３１】
前記出力ノードに対応する検索クエリの検索結果を提供するステップ、
をさらに含む請求項１８に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項３２】
前記検索クエリの検索結果を提供するステップは、
ＣＰＣ、ＣＴＲ、品質指数、またはランダム方式のうちのいずれか１つの基準または組み合わせた基準によって前記検索結果を整列して提供することを特徴とする請求項３１に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項３３】
請求項１８〜３２のうちのいずれか一項の方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１】
オントロジを介して検索クエリから抽出したキーワードを前記キーワードに対応するオントロジ概念にマッピングするキーワードマッピング部と、
前記マッピングされたオントロジ概念を用いて前記オントロジからクエリグラフを決定するクエリグラフ決定部と、
前記決定されたクエリグラフから前記検索クエリの検索結果に対応する出力ノードを決定する出力ノード決定部と、
を含むオントロジを用いたコンテンツ検索システム。
【請求項２】
前記オントロジ概念は、
前記オントロジを介して前記キーワードとマッピングされるノードおよびエッジで構成される方向性を持つグラフ構造を有し、
前記エッジは、
前記ノードの属性であることを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項３】
前記オントロジは、
前記オントロジの実際にデータを表現する知識ベースと連結し、
前記知識ベースは、
前記知識ベースのノードおよびエッジを含む知識ベース概念で構成される方向性を持つグラフ構造を有することを特徴とする請求項２に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項４】
前記キーワードマッピング部は、
キーワード−概念マッピングテーブルを用いて前記キーワードを前記オントロジ概念にマッピングすることを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項５】
前記キーワードマッピング部は、
前記キーワード−概念マッピングテーブルを用いて前記抽出したキーワードに対応する前記オントロジ概念を検索し、生成可能な前記オントロジ概念の組み合わせを抽出することを特徴とする請求項４に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項６】
前記キーワード−概念マッピングテーブルは、
前記オントロジおよび知識ベースの自然語表現であるキーワードを前記オントロジ概念とマッピングして記録された索引データ構造を有することを特徴とする請求項４に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項７】
前記クエリグラフ決定部は、
前記オントロジから前記マッピングされたオントロジ概念に対応するノードまたはエッジを含む少なくとも１つのクエリグラフを生成し、
前記生成されたクエリグラフを整列して前記少なくとも１つのクエリグラフのうちから検索クエリに、より適したクエリグラフを抽出することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項８】
前記クエリグラフ決定部は、
前記オントロジ概念に対応するノード間の最大距離が所定の条件を満たすクエリグラフを生成することを特徴とする請求項７に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項９】
前記ノード間の最大距離は、
前記オントロジ概念に対応する第１概念ノードと第２概念ノードとを連結する経路において、前記経路上に存在するノードの重み付けの総和を適用した値であることを特徴とする請求項８に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項１０】
前記クエリグラフ決定部は、
実際にデータが知識ベース内に存在するクエリグラフを生成することを特徴とする請求項７に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項１１】
前記クエリグラフ決定部は、
前記少なくとも１つのクエリグラフを前記検索クエリとの適合度によって整列し、前記検索クエリに適したクエリグラフを抽出することを特徴とする請求項７に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項１２】
前記クエリグラフ決定部は、
前記少なくとも１つのクエリグラフのうちで前記オントロジ概念に対応するノードとエッジとの間の距離が相対的に小さいクエリグラフを優先して抽出することを特徴とする請求項１１に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項１３】
前記出力ノード決定部は、
前記決定されたクエリグラフから出力ノード決定規則に従って経路検査を繰り返し実行して出力ノードを決定することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項１４】
前記出力ノード決定部は、
前記クエリグラフから主語、述語、および目的語で構成された単一グループを抽出し、前記単一グループのうちで目的語を予め認識しているか否かによって前記主語または述語のうちのいずれか１つのノードを決定することを特徴とする請求項１３に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項１５】
前記出力ノード決定部は、
前記決定されたノードが他の単一グループの主語となるか否かを考慮して前記ノードを出力ノードとして決定することを特徴とする請求項１４に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項１６】
前記出力ノードに対応する検索クエリの検索結果を提供する検索結果提供部をさらに備える請求項１に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項１７】
前記検索結果提供部は、
ＣＰＣ、ＣＴＲ、品質指数、またはランダム方式のうちのいずれか１つの基準または組み合わせた基準によって前記検索結果を整列して提供することを特徴とする請求項１６に記載のコンテンツ検索システム。
【請求項１８】
オントロジを介して検索クエリから抽出したキーワードを前記キーワードに対応するオントロジ概念にマッピングするステップと、
前記マッピングされたオントロジ概念を用いて前記オントロジからクエリグラフを決定するステップと、
前記決定されたクエリグラフから前記検索クエリの検索結果に対応する出力ノードを決定するステップと、
を含むオントロジを用いたコンテンツ検索方法。
【請求項１９】
前記オントロジ概念は、
前記オントロジを介して前記キーワードとマッピングされるノードおよびエッジで構成される方向性を持つグラフ構造を有し、
前記エッジは、
前記ノードの属性であることを特徴とする請求項１８に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２０】
前記オントロジは、
前記オントロジの実際にデータを表現する知識ベースと連結し、
前記知識ベースは、
前記知識ベースのノードおよびエッジを含む知識ベース概念で構成され、方向性を持つグラフ構造を有することを特徴とする請求項１９に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２１】
前記オントロジ概念をマッピングするステップは、
前記キーワード−概念マッピングテーブルを用いて前記キーワードに対応する前記オントロジ概念を検索するステップと、
生成可能な前記オントロジ概念の組み合わせを抽出するステップと、
を含む請求項１８に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２２】
前記キーワード−概念マッピングテーブルは、
前記オントロジおよび知識ベースの自然語表現であるキーワードを前記オントロジ概念とマッピングして記録された索引データ構造を有することを特徴とする請求項２１に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２３】
前記オントロジからクエリグラフを決定するステップは、
前記オントロジから前記マッピングされたオントロジ概念に対応するノードまたはエッジを含む少なくとも１つのクエリグラフを生成するステップと、
前記生成されたクエリグラフを整列して前記少なくとも１つのクエリグラフのうちから検索クエリに、より適したクエリグラフを抽出するステップと、
を含む請求項１８に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２４】
前記少なくとも１つのクエリグラフを生成するステップは、
前記オントロジ概念に対応するノード間の最大距離が所定の条件を満たすクエリグラフを生成することを特徴とする請求項２３に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２５】
前記ノード間の最大距離は、
前記オントロジ概念に対応する第１概念ノードと第２概念ノードとを連結する経路上において、前記経路上に存在するノードの重み付けの総和を適用した値であることを特徴とする請求項２４に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２６】
前記少なくとも１つのクエリグラフを生成するステップは、
実際にデータが知識ベース内に存在するクエリグラフを生成することを特徴とする請求項２３に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２７】
前記少なくとも１つのクエリグラフのうちから検索クエリに適したクエリグラフを抽出するステップは、
前記少なくとも１つのクエリグラフを前記検索クエリとの適合度によって整列して前記検索クエリに、より適したクエリグラフを抽出することを特徴とする請求項２３に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２８】
前記少なくとも１つのクエリグラフのうちから検索クエリに適したクエリグラフを抽出するステップは、
前記少なくとも１つのクエリグラフのうちで前記オントロジ概念に対応するノードとエッジとの間の距離が相対的に小さいクエリグラフを優先して決定することを特徴とする請求項２７に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項２９】
前記出力ノードを決定するステップは、
前記決定されたクエリグラフから出力ノード決定規則に従って経路検査を繰り返し実行して出力ノードを決定することを特徴とする請求項１８に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項３０】
前記出力ノードを決定するステップは、
前記クエリグラフから主語、述語、および目的語で構成された単一グループを抽出するステップと、
前記単一グループのうちで目的語を予め認識しているか否かによって前記主語または述語のうちのいずれか１つのノードを決定するステップと、
前記決定されたノードが他の単一グループの主語となるか否かを考慮して前記ノードを出力ノードとして選択するステップと、
を含む請求項２９に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項３１】
前記出力ノードに対応する検索クエリの検索結果を提供するステップ、
をさらに含む請求項１８に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項３２】
前記検索クエリの検索結果を提供するステップは、
ＣＰＣ、ＣＴＲ、品質指数、またはランダム方式のうちのいずれか１つの基準または組み合わせた基準によって前記検索結果を整列して提供することを特徴とする請求項３１に記載のコンテンツ検索方法。
【請求項３３】
請求項１８〜３２のうちのいずれか一項の方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【公開番号】特開２０１０−２０５２６５（Ｐ２０１０−２０５２６５Ａ）
【公開日】平成２２年９月１６日（２０１０．９．１６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−４５２８５（Ｐ２０１０−４５２８５）
【出願日】平成２２年３月２日（２０１０．３．２）
【出願人】（５０５２０５８１２）エヌエイチエヌ コーポレーション (408)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年９月１６日（２０１０．９．１６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年３月２日（２０１０．３．２）
【出願人】（５０５２０５８１２）エヌエイチエヌ コーポレーション (408)
【Ｆターム（参考）】
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