特開 2024-118270 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024118270

(43)【公開日】2024-08-30

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/335 20190101AFI20240823BHJP

   G06Q 50/10 20120101ALI20240823BHJP

【ＦＩ】

G06F16/335

G06Q50/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023024618

(22)【出願日】2023-02-20

(71)【出願人】

【識別番号】500257300

【氏名又は名称】ＬＩＮＥヤフー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】鍜治 伸裕

(72)【発明者】

【氏名】笹谷 奈翁美

【テーマコード（参考）】

5B175

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

5B175DA01

5B175HA01

5B175HB03

5L049CC11

5L050CC11

(57)【要約】

【課題】過剰訂正を抑えつつ、適切な検索クエリへ訂正すること。
【解決手段】本発明に係る情報処理装置は、非訂正対象として予め設定された複数のキーワードを含む検索クエリを受け付けた場合に、各キーワード間の関連度を推定する推定部と、推定部によって推定された関連度が閾値を超える場合は、検索クエリの訂正は行わず、関連度が閾値を下回る場合に、検索クエリを訂正する訂正部とを備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

非訂正対象として予め設定された複数のキーワードを含む検索クエリを受け付けた場合に、各キーワード間の関連度を推定する推定部と、
前記推定部によって推定された前記関連度が閾値を超える場合は、前記検索クエリの訂正は行わず、前記関連度が前記閾値を下回る場合に、前記検索クエリを訂正する訂正部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記推定部は、
過去に利用された検索クエリにおいて各キーワードが一緒に利用された利用頻度に応じて、前記各キーワード間の関連度を推定すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記推定部は、
同一コンテンツに含まれる各キーワードの出現頻度に応じて、前記各キーワード間の関連度を推定すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記訂正部は、
前記検索クエリを訂正する場合、前記非訂正対象の前記キーワードを他のキーワードへ訂正すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記推定部は、
前記検索クエリを入力したユーザのユーザコンテキストに基づいて、前記各キーワード間の関連度を推定すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記訂正部による訂正処理後の前記検索クエリで検索した検索結果を提供する提供部
を備えること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項7】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
非訂正対象として予め設定された複数のキーワードを含む検索クエリを受け付けた場合に、各キーワード間の関連度を推定する推定工程と、
前記推定工程によって推定された前記関連度が閾値を超える場合は、前記検索クエリの訂正は行わず、前記関連度が前記閾値を下回る場合に、前記検索クエリを訂正する訂正工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。

【請求項8】

非訂正対象として予め設定された複数のキーワードを含む検索クエリを受け付けた場合に、各キーワード間の関連度を推定する推定手順と、
前記推定手順によって推定された前記関連度が閾値を超える場合は、前記検索クエリの訂正は行わず、前記関連度が前記閾値を下回る場合に、前記検索クエリを訂正する訂正手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ユーザが入力したキーワードを訂正（変換）する技術が提供されている。例えば、ユーザが入力した検索クエリにスペルミス等が含まれる場合等に、そのスペルミスを訂正した上で検索結果をユーザに提供する技術が提供されている（例えば特許文献１等）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特許第６５２９４５６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、従来技術では、適切な検索クエリへ訂正されない場合がある。たとえば、機械学習を行ったモデルで検索クエリの訂正を行う場合、検索クエリが過剰に訂正される場合がある。また、上記モデルによる検索クエリの過剰訂正を抑制するにあたり、非訂正対象となるキーワードを予め登録しておく手法が考えられるが、本来、訂正すべきクエリを訂正できないおそれがある。

【0005】

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、過剰訂正を抑えつつ、適切な検索クエリへ訂正することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム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】

【0006】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る情報処理装置は、非訂正対象として予め設定された複数のキーワードを含む検索クエリを受け付けた場合に、各キーワード間の関連度を推定する推定部と、前記推定部によって推定された前記関連度が閾値を超える場合は、前記検索クエリの訂正は行わず、前記関連度が前記閾値を下回る場合に、前記検索クエリを訂正する訂正部とを備える。

【発明の効果】

【0007】

本発明によれば、過剰訂正を抑えつつ、適切な検索クエリへ訂正することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示すブロック図である。

【図3】図３は、実施形態に係る検索ログ記憶部の一例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係る推定処理の模式図である。

【図5】図５は、実施形態に係る訂正処理の一例を示すフローチャートである。

【図6】図６は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。

【0010】

［実施形態］
〔１．情報処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。なお、実施形態に係る情報処理は、図１に示す情報処理装置１によって実現される。

【0011】

情報処理装置１は、各種検索サービスを提供するサーバ装置である。たとえば、情報処理装置１は、利用者端末５０から入力される検索クエリを用いて、検索対象となるコンテンツ等の検索を行い、その検索結果を利用者端末５０へ提供する。

【0012】

この際、情報処理装置１は、利用者端末５０から受け取った検索クエリに含まれるキーワードの誤記等を訂正モデルを用いて訂正する。訂正モデルは、たとえば、訂正対象となるキーワードと当該キーワードの正解キーワードを正解データとして機械学習を行ったモデルである。

【0013】

ここで、訂正モデルは、実際には訂正しなくてよいキーワードを訂正する過剰訂正を行う場合がある。情報処理装置１は、過剰訂正に対する対策として、非訂正対象となるキーワードを登録した「非訂正キーワード」のリストＬを作成しておき、リストＬのキーワードについては訂正を行わないようにしている。

【0014】

一方で、このような場合には、本来訂正すべきキーワードを訂正できないケースがある。具体的には、図１に示すように、情報処理装置１は、利用者端末５０から「喜多見 大学」といった複数のキーワードを含む検索クエリが入力された場合（ステップＳ１１）、「喜多見」、「大学」がそれぞれリストＬに含まれるため、「喜多見 大学」は訂正されず、本来「北見 大学」へ訂正すべき検索クエリを訂正できない場合がある。

【0015】

そこで、実施形態に係る情報処理装置１は、検索クエリに含まれる複数のキーワードがリストＬに含まれる場合、キーワード間の関連度を推定する（ステップＳ１２）。ここでの関連度は、共起度や、自己相互情報量である。たとえば、情報処理装置１は、検索クエリの利用履歴に基づき、対象となる複数のキーワードが一緒に利用される頻度が高いほど、キーワード間の関連度が高いと推定する。

【0016】

すなわち、情報処理装置１は、「喜多見 大学」で検索される検索頻度が高いほど、「喜多見」および「大学」の関連度が高いと推定することになる。そして、情報処理装置１は、推定した関連度が閾値を超える場合に、検索クエリを訂正せず、推定した関連度が閾値以下である場合に、検索クエリを訂正モデルに入力することで、検索クエリの訂正を行う（ステップＳ１３）。

【0017】

その後、情報処理装置１は、訂正対象とならなかった検索クエリ、または、訂正後の検索クエリを用いて検索を実行し（ステップＳ１４）、検索結果を利用者端末５０に対して提供する（ステップＳ１５）。

【0018】

このように、実施形態に係る情報処理装置１は、非訂正対象キーワードのリストＬを予め作成し、検索クエリがリストＬに含まれる複数のキーワードから構成される場合には、キーワード間の関連度を推定する。

【0019】

そして、実施形態に係る情報処理装置１は、推定したキーワード間の関連度が閾値を超える場合には、検索クエリを訂正せずに、推定したキーワード間の関連度が閾値以下である場合に、検索クエリの訂正を行う。

【0020】

つまり、実施形態に係る情報処理装置１は、リストＬを用いることで過剰訂正を抑制することができ、キーワード間の関連度に応じて検索クエリの訂正を行うことで、リストＬに含まれるキーワードを訂正することができる。

【0021】

したがって、実施形態に係る情報処理装置１によれば、過剰訂正を抑えつつ、適切な検索クエリへ訂正することができる。

【0022】

〔２．情報処理装置〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１の構成例について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示すブロック図である。図２に示すように、情報処理装置１は、通信部２と、記憶部３と、制御部４とを備える。なお、情報処理装置１は、情報処理装置１を利用する管理者などから各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウスなど）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイなど）を有してもよい。

【0023】

通信部２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。通信部２は、４Ｇ（4th Generation）または５Ｇ（5th Generation）などの通信ネットワークと有線または無線で接続され、通信ネットワークを介して、利用者端末５０などの各々との間で情報の送受信を行う。

【0024】

記憶部３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。記憶部３は、訂正モデル記憶部３１と、リスト情報記憶部３２と、検索ログ記憶部３３と、コンテンツ記憶部３４とを備える。

【0025】

訂正モデル記憶部３１は、訂正モデルを記憶する。訂正モデルは、訂正対象となるキーワードと当該キーワードの正解キーワードを正解データとして機械学習を行ったモデルである。

【0026】

リスト情報記憶部３２は、リスト情報を記憶する。リスト情報は、非訂正対象となるキーワードのリストＬ（図１参照）を含む。リストＬに登録されるキーワードの一例として、地名などが挙げられる。なお、リストＬは、情報処理装置１の管理者が登録したものであるが、情報処理装置１で自動生成してもよい。

【0027】

検索ログ記憶部３３は、検索ログを記憶する。検索ログは、各利用者が利用した検索クエリの検索履歴である。図３は、実施形態に係る検索ログ記憶部３３の一例を示す図である。図３に示すように、検索ログ記憶部３３は、「検索日時」、「利用者情報」、「位置情報」、「キーワード」などといった項目の情報を互いに対応付けて記憶する。

【0028】

「検索日時」項目には、検索が行われた日時が格納される。「利用者情報」項目には、対応する検索を行った利用者に関する情報が格納される。なお、利用者情報は、たとえば、利用者ＩＤであってもよく、利用者の各種属性を示す情報であってもよい。

【0029】

「位置情報」項目には、検索を行った利用者の検索時の位置情報が格納される。「キーワード」項目には、検索を行った利用者が入力した検索クエリに含まれるキーワードが格納される。

【0030】

検索クエリに複数のキーワードが含まれる場合、「キーワード」項目にはそれぞれのキーワードが格納されることになる。

【0031】

図２の説明に戻り、コンテンツ記憶部３４について説明する。コンテンツ記憶部３４は、各種コンテンツを記憶する。コンテンツは、情報処理装置１が提供する検索サービスにおいて検索対象となるコンテンツである。

【0032】

制御部４は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などによって、情報処理装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部４は、例えば、コントローラであり、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現される。

【0033】

図２に示すように、制御部４は、受付部４１と、判定部４２と、推定部４３と、訂正部４４と、検索部４５と、提供部４６とを備え、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部４の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部４が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

【0034】

受付部４１は、利用者端末５０から検索クエリを含む検索要求を受け付ける。受付部４１は、利用者端末５０から受け取った検索クエリを検索ログ記憶部３３に登録するとともに、判定部４２へ渡す。また、受付部４１は、検索要求を受け付ける際に、利用者端末５０から利用者情報や、位置情報等をあわせて受け付けるようにしてもよい。なお、利用者情報や位置情報は、ユーザコンテキストの一例に対応する。

【0035】

判定部４２は、受付部４１によって受け付けられた検索クエリに含まれるキーワードがリスト情報記憶部３２に記憶されたリストＬに登録されているか否かを判定する。判定部４２は、検索クエリが１つのキーワードであり、当該キーワードがリストＬに登録されている場合、キーワードを検索部４５へ渡す。すなわち、この場合、検索クエリは、訂正されずに検索に用いられることになる。また、検索クエリが１つのキーワードであり、当該キーワードがリストＬに登録されてない場合には、訂正部４４へ渡す。

【0036】

また、判定部４２は、検索クエリに複数のキーワードが含まれる場合、一方のキーワードがリストＬに登録され、他方のキーワードがリストＬに登録されていないと判定した場合、リストＬに登録されていないキーワードを訂正部４４へ渡し、リストＬに登録されているキーワードを検索部４５へ渡す。すなわち、この場合には、リストＬに登録されたキーワードは訂正されずに、リストＬに登録されていないキーワードは訂正されることになる。

【0037】

また、判定部４２は、検索クエリに複数のキーワードが含まれる場合において、それぞれのキーワードがリストＬに登録されていると判定した場合、これらのキーワードを推定部４３へ渡す。すなわち、複数のキーワードがそれぞれリストＬに登録されている場合に、推定部４３によってキーワード間の関連度が推定されることになる。

【0038】

推定部４３は、非訂正対象として予め設定された複数のキーワードを含む検索クエリを受け付けた場合に、各キーワード間の関連度を推定する。推定部４３は、たとえば、過去に利用された検索クエリで各キーワードが一緒に利用された利用頻度に応じて各キーワード間の関連度を推定する。

【0039】

推定部４３は、各キーワードが一緒に利用されている頻度が高いほど、各キーワード間の関連度が高いと推定する。また、推定部４３は、同一のコンテンツに含まれる各キーワードの出現頻度に応じて、各キーワード間の関連度を推定するようにしてもよい。この場合、推定部４３は、各キーワードが同一コンテンツで利用されている頻度が高いほど、各キーワードの関連度が高いと推定する。なお、ここでのコンテンツは、ウェブドキュメントであるが、任意のコンテンツであってもよい。

【0040】

ここで、図４を用いて、推定部４３の推定処理について説明する。図４は、実施形態に係る推定処理の模式図である。図４に示すように、たとえば、検索クエリが「喜多見 大学」であったとする。

【0041】

この場合、キーワード１を「喜多見」とし、キーワード２を「大学」とする。推定部４３は、キーワード１とキーワード２との関連度を推定し、推定した関連度が低ければ、「喜多見 大学」検索クエリを訂正モデルを用いて訂正し、訂正後の検索クエリを得ることになる。

【0042】

つまり、キーワード１とキーワード２との関連度が十分に高い場合には、訂正されずに、検索クエリとしてそのまま検索が行われ、キーワード１とキーワード２との関連度が低い場合には、検索クエリの訂正が行われる。

【0043】

この際、推定部４３は、ユーザコンテキストに応じて、各キーワード間の関連度を推定するようにしてもよい。ユーザコンテキストは、利用者の位置情報、検索履歴、利用者の行動履歴等を含む。

【0044】

たとえば、推定部４３は、類似するコンテキストの利用者による検索クエリの履歴に基づいて、各キーワード間の関連度を推定する。たとえば、推定対象となる検索クエリが「ＸＸＸ ＹＹＹ」であり、一の利用者群においては、検索クエリ「ＸＸＸ ＹＹＹ」が正解となる検索クエリであり、他の利用者群では「ＸＸＸ ＺＺＺ」が正解となる検索クエリであるとする。

【0045】

この場合、検索者が一の利用者群とコンテキストが類似する場合には、「ＸＸＸ」および「ＺＺＺ」の関連度が高いと推定し、「ＸＸＸ ＺＺＺ」を正確とする利用者群と検索者が類似する場合には、「ＸＸＸ」および「ＺＺＺ」の関連度が低いと推定することになる。

【0046】

つまり、推定部４３は、ユーザコンテキストに応じて、各キーワード間の関連度を推定することによって利用者にあわせて各キーワード間の関連度を推定することができる。これにより、検索クエリを適切に訂正することができる。

【0047】

また、位置情報に応じて関連度を推定する場合、推定部４３は、位置情報に応じて利用者群をカテゴリに分割し、分割したカテゴリ内の検索履歴に応じて関連度を推定する。これにより、利用者の位置情報に応じて、関連度を推定することが可能となる。

【0048】

図２の説明に戻り、訂正部４４について説明する。訂正部４４は、推定部４３によって推定された関連度が閾値を超える場合は、検索クエリの訂正は行わず、関連度が閾値を下回る場合に、検索クエリを訂正する。訂正部４４は、訂正モデル記憶部３１に記憶された訂正モデルに対し検索クエリを入力することで、検索クエリを訂正する。

【0049】

訂正部４４は、非訂正対象のリストＬに登録されている複数のキーワードを含む検索クエリを訂正する場合、キーワードを他のキーワードへ変換する。たとえば、訂正部４４は、「喜多見 大学」の検索クエリを「北見 大学」へ訂正する。この際、訂正部４４は、訂正後の検索クエリに含まれるキーワード間の関連度が閾値を超えるまで、あるいは、訂正前のキーワード間の関連度を超えるまで、訂正前の検索クエリの訂正するようにしてもよい。

【0050】

検索部４５は、いわゆる検索エンジンであり、検索クエリを用いてコンテンツ記憶部３４に格納されたコンテンツを検索する。この際、検索部４５は、訂正部４４による訂正処理後の検索クエリを用いて検索を実行する。これにより、検索部４５は、適切な検索クエリで検索を実行することができる。

【0051】

提供部４６は、通信部２を介して、検索部４５による検索結果を利用者端末５０へ提供する。

【0052】

〔３．処理フロー〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る情報処理装置１の処理手順について説明する。図５は、実施形態に係る訂正処理の一例を示すフローチャートである。

【0053】

図５に示すように、情報処理装置１は、２以上のキーワードを含む検索クエリを受け付ける（ステップＳ１１１）。つづいて、情報処理装置１は、検索クエリに含まれるどちらのキーワードもリストＬに登録されているか否かを判定する（ステップＳ１１２）。

【0054】

どちらのキーワードもリストＬに登録されていると判定した場合（ステップＳ１１２；Ｙｅｓ）、情報処理装置１は、ステップＳ１１３の処理へ進み、いずれかのキーワードがリストＬに登録されていないと判定した場合（ステップＳ１１２；Ｎｏ）、ステップＳ１１５の処理へ進む。

【0055】

つづいて、情報処理装置１は、検索クエリに含まれるキーワード間の関連度を推定し（ステップＳ１１３）、推定した関連度が閾値よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ１１４）。

【0056】

情報処理装置１は、推定した関連度が閾値よりも小さいと判定した場合（ステップＳ１１４；Ｙｅｓ）、検索クエリを訂正し（ステップＳ１１５）、推定した関連度が閾値よりも大きいと判定した場合（ステップＳ１１４；Ｎｏ）、ステップＳ１１５の処理を経ずにステップＳ１１６の処理へ移行する。

【0057】

つづいて、情報処理装置１は、訂正されなかった検索クエリあるいは訂正された検索栗を用いて検索を実行し（ステップＳ１１６）、検索結果を提供する（ステップＳ１１７）。そして、情報処理装置１は、処理を終了する。

【0058】

〔４．変形例〕
上述した実施形態では、検索クエリに含まれる誤記等を訂正する際に、キーワード間の関連度に応じて訂正の要否を判定する場合について説明したが、これに限定されるものではない。たとえば、文章等を含むあらゆるコンテンツを対象として、キーワード間の関連度に応じて訂正の要否を判定するについても本願発明を適用するようにしてもよい。

【0059】

〔５．効果〕
実施形態に係る情報処理装置１は、非訂正対象として予め設定された複数のキーワードを含む検索クエリを受け付けた場合に、各キーワード間の関連度を推定する推定部４３と、推定部４３によって推定された関連度が閾値を超える場合は、検索クエリの訂正は行わず、関連度が前記閾値を下回る場合に、検索クエリを訂正する訂正部４４とを備える。

【0060】

また、推定部４３は、過去に利用された検索クエリで各キーワードが一緒に利用された利用頻度に応じて、各キーワード間の関連度を推定する。また、推定部４３は、同一コンテンツに含まれる各キーワードの出現頻度に応じて、各キーワード間の関連度を推定する。

【0061】

また、訂正部４４は、検索クエリを訂正する場合、非訂正対象のキーワードを他のキーワードへ訂正する。また、推定部４３は、検索クエリを入力したユーザのユーザコンテキストに基づいて、各キーワード間の関連度を推定する。

【0062】

また、情報処理装置１は、訂正部４４による訂正処理後の検索クエリで検索した検索結果を提供する提供部４６を備える。

【0063】

上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、過剰訂正を抑えつつ、適切な検索クエリへ訂正することができる。

【0064】

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１は、例えば図６に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図６は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

【0065】

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

【0066】

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワーク（通信ネットワーク）Ｎを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

【0067】

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置（図６では、出力装置および入力装置を総称して「入出力装置」と記載する）を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

【0068】

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

【0069】

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部４の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

【0070】

〔７．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

【0071】

また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

【0072】

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

【0073】

例えば、上述した情報処理装置は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

【0074】

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

【0075】

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

【符号の説明】

【0076】

１ 情報処理装置
２ 通信部
３ 記憶部
４ 制御部
３１ 訂正モデル記憶部
３２ リスト情報記憶部
３３ 検索ログ記憶部
３４ コンテンツ記憶部
４１ 受付部
４２ 判定部
４３ 推定部
４４ 訂正部
４５ 検索部
４６ 提供部
５０ 利用者端末

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】