信息处理装置、记录媒体及信息处理方法与流程

本发明涉及一种信息处理装置、记录媒体及信息处理方法。

背景技术：

一领域中的用户的知识水平是各种各样的，因此例如优选能够对进行搜索的用户提供适合该用户的知识水平的内容来作为搜索结果。认为用户的知识水平表示该领域中的专业水平、即专业度，但以往提出了如下技术，即使用户自行申报(输入)实施搜索时欲搜索的领域中的水平(专业度)，并提供与所输入的专业度对应的水平的内容(例如，专利文献1)。

专利文献1：日本专利第5292322号说明书

在用户输入了信息的情况下，掌握所输入的信息的领域中的用户的专业度时，用户需要输入该领域中的其自身的专业度，因此较麻烦。

技术实现要素：

本发明的目的在于在用户输入了信息的情况下，掌握所输入的信息的领域中的用户的专业度时，能够自动掌握用户的专业度。

本发明所涉及的信息处理装置，其特征在于，具有：接收单元，接收由用户输入的1个或复数个语句；第1规定单元，分别规定在存在于以分层结构对相关的概念彼此建立了关联的概念结构信息中的概念中，与所述接收单元所接收的至少1个以上的语句对应的概念；第2规定单元，对于所述第1规定单元所规定的每个概念，规定所述概念结构信息的分层上的位置；及确定单元，从所述第2规定单元所规定的各概念的位置，确定根据存在与所述接收单元所接收的语句对应的概念的概念结构信息规定的领域中的所述用户的专业度。

并且，其特征在于，所述确定单元如下确定，即与所述接收单元所接收的各语句对应的概念的所述分层上的位置越深则所述用户的专业度越高。

并且，其特征在于，存在于所述概念结构信息的最上层的概念与位于所述第2规定单元所规定的位置的概念之间的概念越多则位于所述第2规定单元所规定的位置的概念越深。

并且，其特征在于，在与语句对应的概念和复数个概念建立了关联的情况下，在所述概念结构信息的最上层的概念与和复数个概念建立了关联的与语句对应的所述概念之间规定包含所述第1规定单元所规定的概念的路径，根据所规定的所述路径中的存在于所述概念结构信息的最上层的概念与位于所述第2规定单元所规定的位置的概念之间的概念的数量确定与所述接收单元所接收的各语句对应的概念的所述分层上的位置的深度。

并且，其特征在于，存在于所述概念结构信息中的概念中设定有该概念的专业度，所述确定单元根据所述第2规定单元所规定的与各语句的位置对应的概念的专业度确定所述用户的专业度。

并且，其特征在于，具有：设定单元，对于存在于所述概念结构信息中的概念中未设定有专业度的概念，参考该概念所属的领域中所包含的其他概念的专业度而设定专业度，在与所述接收单元所接收的语句对应的概念中未设定有专业度的情况下，所述确定单元参考通过所述设定单元设定的该概念的专业度确定所述用户的专业度。

并且，其特征在于，所述确定单元根据与所述接收单元所接收的各语句对应的概念的所述分层上的位置关系确定所述用户的专业度。

并且，其特征在于，所述确定单元如下确定，即与所述接收单元所接收的各语句对应的概念从所述概念结构信息的最上层的概念的距离越远则所述用户的专业度越高。

本发明所涉及的记录媒体，其记录有用于使计算机作为如下而发挥功能的程序：接收单元，接收由用户输入的1个或复数个语句；第1规定单元，分别规定在存在于以分层结构对相关的概念彼此建立了关联的概念结构信息中的概念中，与所述接收单元所接收的至少1个以上的语句对应的概念；第2规定单元，对于所述第1规定单元所规定的每个概念，规定所述概念结构信息的分层上的位置；及确定单元，从所述第2规定单元所规定的各概念的位置，确定根据存在与所述接收单元所接收的语句对应的概念的概念结构信息规定的领域中的所述用户的专业度。

本发明所涉及的信息处理方法，其特征在于，包括如下步骤：接收步骤，接收由用户输入的1个或复数个语句；第1规定步骤，分别规定在存在于以分层结构对相关的概念彼此建立了关联的概念结构信息中的概念中，与在所述接收步骤中接收的至少1个以上的语句对应的概念；第2规定步骤，对于在所述第1规定步骤中规定的每个概念，规定所述概念结构信息的分层上的位置；及确定步骤，从在所述第2规定步骤中规定的各概念的位置，确定根据存在与所述接收步骤中接收的语句对应的概念的概念结构信息规定的领域中的所述用户的专业度。

发明效果

根据本发明的第1方案，在用户输入了信息的情况下，掌握所输入的信息的领域中的用户的专业度时，能够自动掌握用户的专业度。

根据本发明的第2方案，在推定为以概念的分层越深则专业度越高的方式在概念结构信息中构建了概念的分层关系的情况下，能够根据与用户所输入的各语句对应的概念的分层上的位置的深度确定用户的专业度。

根据本发明的第3方案，能够根据存在于概念结构信息的最上层的概念与位于第2规定单元所规定的位置的概念之间的概念的数量判定位于第2规定单元所规定的位置的概念的深度。

根据本发明的第4方案，在与语句对应的概念和位于正上方且不同的概念建立了关联的情况下，能够参考该语句与用户所输入的其他语句在分层上的位置关系确定相对于该语句的位置的深度。

根据本发明的第5方案，在概念结构信息中设定的概念中设定有专业度的情况下，能够参考该所设定的专业度确定用户的专业度。

根据本发明的第6方案，在由用户输入了与在概念结构信息中设定的概念中未设定有专业度的概念对应的语句的情况下，能够对未设定有专业度的概念设定专业度。

根据本发明的第7方案，能够考虑用户在该领域中的知识范围确定用户的专业度。

根据本发明的第8方案，在由用户输入了与在分层上远离最上层的概念的概念对应的语句的情况下，能够确定为用户的专业度变高。

根据本发明的第9方案，在用户输入了信息的情况下，掌握所输入的信息的领域中的用户的专业度时，能够自动掌握用户的专业度。

根据本发明的第10方案，在用户输入了信息的情况下，掌握所输入的信息的领域中的用户的专业度时，能够自动掌握用户的专业度。

附图说明

根据以下附图，对本发明的实施方式进行详细叙述。

图1为实施方式1中的信息处理装置的方框结构图；

图2为示意性地表示实施方式1中的设定登录在概念结构信息存储部的概念结构信息中所包含的各概念的相关性的图；

图3为表示实施方式1中的搜索处理的流程图；

图4为示意性地表示实施方式1中的其他概念结构信息中所包含的各概念的相关性的图；

图5为实施方式3中的信息处理装置的方框结构图；

图6为示意性地表示实施方式3中的难易度词典存储部中所包含的难易度词典的图。

符号说明

10-信息处理装置，11-输入输出部，12-专业度确定部，13-搜索执行部，14-显示控制部，15-控制部，16-概念结构信息存储部，17-内容数据库(db)，18-难易度词典存储部，111-输入接收部，112-显示部。

具体实施方式

以下，根据附图例如对本发明的实施方式进行说明。

实施方式1.

本实施方式中的信息处理装置能够通过个人计算机(pc)等从以往就存在的通用硬件结构来实现。即，信息处理装置通过将cpu、rom、ram、硬盘驱动器(hdd)等存储单元、用户界面与内部总线连接而构成。作为用户界面，由鼠标或键盘等输入单元、显示器等显示单元构成。当然，也可以由触摸面板等兼用输入单元和显示单元的用户界面构成。

并且，存储单元无需限定为内置在信息处理装置的构成要件，而可以设置在与lan(localareanetwork：广域网)或互联网等网络连接的其他装置。在该情况下，将适合连接的网络的网络接口与内部总线连接。

图1为表示本发明所涉及的信息处理装置的一实施方式的方框结构图。本实施方式中的信息处理装置10具有输入输出部11、专业度确定部12、搜索执行部13、显示控制部14、控制部15、概念结构信息存储部16及内容数据库(db)17。另外，在图中省略了在本实施方式中未在说明中使用的构成要件。

输入输出部11经由上述用户界面进行数据的输入输出。输入输出部11中所包含的输入接收部111接收由用户输入的数据，具体而言接收搜索条件。“搜索条件”是指，使搜索执行部13执行搜索时用户进行输入指定的条件。基本上，在搜索条件中指定由搜索执行部13执行搜索时的查询。虽可以附加设定搜索范围或信息种类(例如，图像等)等，但在本实施方式中，并不特别需要附加设定，因此为了方便说明，限定于查询而进行说明。用户在查询中指定1个或复数个搜索关键词。并不限定于词语(所谓的单词)而有时用句子进行指定。或者，有时用包括1个或复数个语句的自然语句(即，搜索语句)进行指定。

显示部112根据在显示控制部14的控制下进行基于搜索执行部13的搜索处理的执行结果(以下，还称为“搜索结果”)的显示画面等的显示控制。在本实施方式中，将与信息处理装置10连接的显示器作为显示目的地，将与信息处理装置10连接的鼠标或键盘等假定为输入单元而进行说明，但在利用外部装置，例如从用户终端经由互联网而利用信息处理装置10的情况下，输入输出部11经由网络接口发送或接收数据。

专业度确定部12作为第1规定单元而发挥功能，该第1规定单元对通过输入接收部111接收的查询进行分析而提取语句，并根据概念结构信息存储部16中所包含的概念结构信息规定与所提取的语句中的至少1个以上的语句对应的概念。“搜索语句”是指，该所规定的概念，且为搜索执行部13执行搜索时所使用的语句。并且，专业度确定部12作为第2规定单元而发挥功能，该第2规定单元关于所规定的每一个概念，规定概念结构信息的分层上的位置。而且，专业度确定部12通过参考概念结构信息还作为确定单元而发挥功能，该确定单元从所规定的各概念的位置确定存在规定的该各概念的领域中的用户的专业度。

“用户的专业度”表示用户的知识或经验。专业度例如按领域而确定。因此，即使为相同用户，根据领域而其专业度不同。认为在一领域中专家所使用的语句(专业术语)为由专业性高的用户使用，对于通常的用户(在该领域中无特别专业知识的用户)而言较难而不使用的语句。因此，专业度也可称为表示该领域中的难易度的指标。因此，在由用户输入的语句为在该领域中专业性高的术语、即难易度相对高的术语的情况下，能够判定该用户的专业度相对高。另一方面，在由用户输入的语句在该领域中为通常通用的术语、即难易度相对低的术语的情况下，能够判定该用户的专业度相对低。即，在本实施方式中，将由用户输入的语句的难易度推定为用户的专业度，并通过对由用户输入对语句的难易度进行分析而自动对该用户的专业度进行判定。

并且，“语句”是指术语或句子。在概念结构信息存储部16中不仅登录简单的词语(单词)还登录句子，因此搜索执行部13有时根据句子执行搜索。在本实施方式中，考虑这种情况而表达为“语句”。

搜索执行部13根据通过专业度确定部12规定的搜索语句及该领域中的专业度执行搜索处理。在本实施方式的情况下，将搜索执行部13的搜索目的地作为内容数据库17，但考虑到累积在内容数据库17的内容相当于复数个领域的情况，搜索执行部13可以从专业度确定部12获取与搜索语句相关的领域。显示控制部14在基于控制部15的控制下，以将基于搜索执行部13的搜索结果显示于显示部112的方式进行控制。控制部15以执行后述处理的方式控制各构成要件11～14。

图2为示意性地表示本实施方式中的设定登录在概念结构信息存储部16的概念结构信息中所包含的各概念的相关性的图。“概念结构信息”为通过以语义上的相关性对复数个概念建立关联而被结构化的信息。在本实施方式中，如图2所示，以分层结构表示复数个概念的语义上的相关性。图2所示的“比例反比例”、“四则运算”等为表示在概念结构信息上定义的概念的名称(相当于上述“语句”)(概念中存在名称)。根据概念而名称不同的情况较多，因此如图2所示在将概念结构信息的结构可视化的情况下，能够将概念与名称视为定义相同。

例如，设为“个人计算机(personalcomputer)”这一名称的概念包含在概念结构信息中。不包含“pc”及“个人电脑(パソコン)”这一名称的概念。其中，“pc”或“个人电脑”这一语句本身存在，因此有时用户在查询中指定“pc”或“个人电脑”这一语句。该“pc”或“个人电脑”这一语句在语义上应与概念结构信息中所包含的“个人计算机”这一名称的概念建立对应。另外，“与语句对应的概念”中所包含的“语句”相当于上述例示的“pc”或“个人电脑”，“与语句对应的概念”中所包含的“概念”相当于上述例示的“个人计算机”。即，“pc”或“个人电脑”及与“个人计算机”这一语句对应的概念为“个人计算机”这一名称的概念。如此，语句根据该语句的语义而与概念结构信息中所包含的概念建立对应。

各概念根据概念之间的语义上的相关性而直接或间接链接，并根据通过该链接而构建的分层关系在各概念中形成分层上的上下关系。例如，如在图2中用箭头表示上下关系，在“四则运算”、“因式分解”及“平方根”中形成上下关系。另外，在概念结构信息中可以存在不与其他概念形成分层的概念。

在概念结构信息中，位于分层的上层的概念被认为是通用且一般的概念，且越是位于分层的下层的概念越被认为是专业性高的概念。并且，概念为与下层链接的概念的总称，例如可以是相当于表示位于下层的概念的组(还称为“类”)的上层概念的概念。表示概念的名称通常由语句中的单词表示的情况较多，但也可以用句子表达而不是单词。

并且，有时在分层上，概念位于复数个概念的正下方的分层。换言之，有时存在具有复数个正上方的概念的概念，且编入到复数个分层中。图2所示的“二次方程式”中，作为正上方的概念而存在“因式分解”及“联立方程式”，且编入到由“使用了字符的式”、“四则运算”、“因式分解”形成的分层与由“使用了字符的式”、“联立方程式”形成的分层。

并且，概念结构信息能够具有复数个在分层上成为最上层的概念。而且，通过最上层至下层的分层结构对属于1个领域的概念进行定义。即，存在相当于成为最上层的概念的数量的通过概念结构信息而定义的领域。存在于概念结构信息的概念有时被编入到由成为复数个最上层的概念形成的复数个分层。如此，与复数个最上层的概念链接的概念为属于复数个领域的概念。图2所示的“二次方程式”如前述被编入到复数个分层，但与相同的最上层的概念“使用了字符的式”链接，但也可以与除了“使用了字符的式”以外的最上层的概念链接。例如，若“二次方程式”与最上层的概念“在高中学习的数学”链接，则属于复数个领域。如此，概念彼此的相关性并不一定1对1对应而还存在与复数个概念建立关联的概念，由此有时存在复数个直至一概念为止的路径。

内容数据库17为累积有庞大量的信息(内容)的存储单元。如前述，领域通过概念结构信息而被定义，但在各内容中预先设定在通过概念结构信息而被定义的至少1个领域通用且一般的级别至专业度高的级别具有复数个阶段的级别中表示任一个专业性(或难易度)的级别。搜索执行部13可以经由互联网搜索位于外部的内容，但在本实施方式中内容数据库17成为基于搜索执行部13的搜索目的地。

信息处理装置10中的各构成要件11～15通过形成信息处理装置10的计算机与通过担载在计算机的cpu作动的程序的协调动作而实现。并且，各存储单元16、存储单元17通过搭载在信息处理装置10的hdd而实现。或者，可以经由网络而利用ram或位于外部的存储单元。

并且，本实施方式中所使用的程序由通信单元提供，而且还能够存储在cd-rom或usb存储器等计算机能够读取的记录媒体而提供。从通信单元或记录媒体提供的程序被安装在计算机，且由计算机的cpu依次执行程序，由此实现各种处理。

在本实施方式中，若由用户输入查询，则可从该查询得到与所规定的领域中的用户的专业度一致的搜索结果。尤其，在本实施方式中，以能够从由用户输入的查询自动判定从该查询规定的领域中的该用户的专业度的情况为特征，但以下利用图3所示的流程图对包括该用户的专业度的自动判定的搜索处理进行说明。

若用户从预定画面输入指定查询，则输入接收部111接收该所输入的查询(步骤101)。另外，即使用户不使用键盘等而对查询进行字符输入，例如可以由显示控制部14以能够选择的方式将成为查询候选的语句显示于画面，并使用户从该所显示的语句中选择所希望的1个或复数个语句。如此，基于用户的输入这一概念中还包含基于用户的选择。并且，用户可以利用语音等其他方法来输入查询而并不通过字符输入查询。在通过语音输入查询的情况下，需要对语音进行分析而将其变换为字符的功能。

若输入接收部111接收由用户输入的查询，则专业度确定部12通过对查询进行分析而规定成为搜索语句的语句，并参考概念结构信息规定与所规定的语句分别对应的概念(步骤102)。若按照上述例，则在用户在查询中输入了“个人电脑”的情况下，与“个人计算机”这一名称的概念建立对应。若以使用户在查询中输入“个人计算机”的方式将查询中所包含的语句在概念结构信息中定义为概念的名称，换言之概念在概念结构信息中被定义为与查询中所包含的语句相同的名称，则容易对语句与概念建立对应。然而，查询中所包含的语句(例如“个人电脑”)与存在于概念结构信息的概念的名称(例如“个人计算机”)并不一定一致。于是，专业度确定部12例如参考同义词等词典(未图示)，从存在于概念结构信息的概念中规定与查询中所包含的语句对应的概念。

如前述，概念结构信息表示各领域中的概念的分层关系，但在本实施方式中的概念结构信息中位于分层的上层的概念被认为是通用且一般的概念，且越是位于分层的下层的概念越被认为是专业性高的概念。即，能够通过距离一领域中的最上层的概念的深度表示属于该领域的各概念的专业度。

若规定搜索语句及与该搜索语句对应的概念，则专业度确定部12将概念结构信息所表示的分层上的该概念的深度规定为该搜索语句的位置。即，搜索语句的位置由包含与该搜索语句对应的概念的领域的最上层的概念至该概念为止的深度表示。另外，如上述说明，概念结构信息中包含与搜索语句对应的概念(的名称)，但为了方便说明，将概念结构信息中所包含的与搜索语句对应的概念或其名称简单记载为“搜索语句”。即，后述“搜索语句的深度”是指，前述包含与搜索语句对应的概念的领域的最上层的概念至该概念为止的深度。

专业度确定部12根据该搜索语句的深度设定该搜索语句的难易度(步骤103)。图2中示出了“使用了字符的式”这一领域中的概念的分层关系，但例如用户在查询中指定了“因式分解”、“平方根”及“详细”。“因式分解”与“平方根”一同属于“使用了字符的式”这一领域，但在“因式分解”的情况下，距离最上层的概念“使用了字符的式”的深度为2。并且，在“平方根”的情况下，距离最上层的概念“使用了字符的式”的深度为3。该搜索语句的深度越深则该搜索语句的专业性越高，因此可以说该搜索语句的难易度高。在本实施方式中，搜索语句的深度为表示该搜索语句的难易度的指标。即，如以上说明，存在于概念结构信息的“因式分解”的难易度为2，“平方根”的难易度为3。

例如，“详细”或“概要”等认为不表示专业性的一般语句为不属于任何领域的概念，因此有时在概念结构信息中未被定义。为了这种语句，在本实施方式中，另外准备了难易度词典(未图示)。例如，“详细”虽无专业性，但作为术语其难易度高，因此将其难易度设定为3。另外，“概要”作为术语其难易度低，因此将其难易度设定为1。如“详细”即使并非在概念结构信息中被定义的语句，也如以上设定难易度。

若如以上求出各搜索语句的难易度，则接着专业度确定部12确定用户的专业度(步骤104)。在本实施方式中，通过专业度＝(各搜索语句的难易度总和)/搜索语句数这一计算式计算专业度。如前述，得出搜索语句“因式分解”、“平方根”及“详细”的难易度分别为2、3、3。因此，能够计算出专业度＝(2+3+3)/3＝2.67。如此确定用户的专业度(步骤104)。

并且，例如用户在查询中指定了“联立方程式”及“二次方程式”。“联立方程式”与“二次方程式”一同属于“使用了字符的式”这一领域，但在“联立方程式”的情况下，距离最上层的概念“使用了字符的式”的深度为1。“二次方程式”在分层上被编入到基于“使用了字符的式”、“四则运算”、“因式分解”的路径及基于“使用了字符的式”、“联立方程式”的路径这2个系统的路径，因此深度即为2，也为3。其中，深度作为2而继续进行说明。即，“联立方程式”及“二次方程式”的难易度分别为1、2，因此在该情况下，能够计算出专业度＝(1+2)/2＝1.5。

从上述计算式明确可知，在本实施方式中，确定为搜索语句的分层上的位置越深则用户的专业度越高。并且，存在于概念结构信息的最上层的概念与搜索语句之间的概念越多则搜索语句的深度越深。若搜索语句的深度变深，则搜索语句的难易度变高，从而用户的专业度变高。

在上述说明中，“二次方程式”的深度为2而不是3。在本实施方式中，按照如下规则而采用深度2。

如图2所示的“二次方程式”与复数个概念、即与“联立方程式”和“因式分解”这一正上方的概念建立了关联的情况下，规定为在概念结构信息的最上层的概念(“使用了字符的式”)与和复数个概念建立了关联的语句对应的概念(即，搜索语句“二次方程式”)之间包括与查询中所包含的语句对应的概念(即，“联立方程式”和“二次方程式”)的路径。在图2所示的概念结构信息的情况下，从最上层的概念至搜索语句(“二次方程式”)为止的2个路径中，由“使用了字符的式”、“联立方程式”及“二次方程式”形成的路径(以下，称为“路径a”)中包括所有的与查询中所包含的语句对应的概念(即，“联立方程式”和“二次方程式”)。另一方面，由“使用了字符的式”、“四则运算”、“因式分解”及“二次方程式”形成的路径(以下，称为“路径b”)不包括与查询中所包含的语句对应的概念(即，“联立方程式”和“二次方程式”)中的“联立方程式”。因此，在本实施方式中，从所有的路径(2个路径)中规定为与查询中所包含的语句对应的所有概念的路径a。如此，“二次方程式”的深度为2。

另外，例如，用户在查询中指定了“比例反比例”及“二次方程式”。在该情况下，“比例反比例”不属于上述路径a、路径b中的任一个。在该情况下，按照与从最上层的概念至“二次方程式”为止的所有的路径对应的深度2、3中最小或最大、或者采用平均等的规则设定“二次方程式”的难易度即可。

若如上由专业度确定部12确定用户的专业度，则搜索执行部13根据所确定的专业度及查询中所包含的搜索语句执行搜索(步骤105)。搜索目的地为内容数据库17，但在累积在内容数据库17的内容中分别设定有专业性级别、换言之设定有该内容所提供的信息的难易度，因此搜索执行部13从根据搜索语句执行搜索而得到的搜索结果中，一边对搜索结果中所包含的各内容的专业性级别与由专业度确定部12确定的用户的专业度进行比较一边如下选出向用户提供的搜索结果。

例如，将内容的专业性级别设定为正整数。若用户的专业度为2.67，则对用户的专业度进行四舍五入而选出专业性级别为3的内容。或者，可以选出介入用户的专业度的专业性级别为2及3的内容。

如上所述，若由搜索执行部13得到与用户的专业度的级别一致的搜索结果，则显示控制部14通过将该搜索结果显示于显示部112而向用户提供(步骤106)。

以上，如已说明，根据本实施方式，能够根据由用户输入的查询自动判定该用户的专业度，并能够向用户提供与该专业度一致的内容。由此，即使用户未亲自输入其自身的专业度，也能够得到在该领域缩小到与其自身的专业性级别一致的内容的搜索结果。

假设，在用户亲自输入了其自身的专业度的情况下，在上述说明中，无需利用该所输入的专业度，但可以在接收了该输入的基础上，参考该输入而反映于上述计算出的用户的专业度，或者不参考而判定用户的专业度。

如前述，在本实施方式中，根据最上层的概念至搜索语句为止的深度求出该搜索语句的难易度，并按照该难易度确定了用户的专业度。在本实施方式中，最上层的概念是指，位于属于在概念结构信息中被定义的领域的概念的最上层的概念。然而，成为求出搜索语句的深度时的起点的概念并不一定是位于领域中的最上层的概念。关于该情况，利用图4所示的概念结构信息的示意图进行说明。

在图4中，椭圆21分别表示概念。而且，用箭头表示各概念的相关性、即分层上的上下关系。在图4所示的领域中，概念t为位于最上层的概念。

其中，用户在查询中指定了分别与存在于概念结构信息的概念b及概念c对应的语句。在该情况下，如图4，将概念t作为最上层的概念时概念b及概念c的深度分别为4、5。然而，即使概念a在作为最上层的虚线包围的组中闭合，也能够将概念b及概念c的深度分别表示为2、3。如此，可以将位于与由用户指定的概念b、c相同的上层的概念t、e、a中位于最下层的a视作最上层的概念而求出各概念b、c的深度。当然，与从概念t至概念a为止的深度有关的信息(深度＝2)需要与其他概念的关系区分，在计算概念的难易度时，需要利用与从概念t至概念a为止的深度有关的信息(深度＝2)。另外，用户在查询中指定了概念b和概念d的情况下的最上层的概念为与概念b和概念d相同的上层的概念中的最上层的概念t(在该领域中位于最上层的概念)。

并且，在本实施方式中，推定概念的深度表示该概念的难易度，并利用概念的深度计算出用户的专业度。具体而言，通过各搜索语句的难易度的总和除以搜索语句数而求出。然而，可以将各搜索语句的难易度的总和计算为用户的专业度。即，在上述说明中，通过除以搜索语句数将各搜索语句的难易度的平均作为用户的专业度。然而，将用户能够在查询中指定复数个语句的情况认为是用户已知复数个与所希望的信息(即，内容)有关的语句，并且由于具有如此广泛的知识而认为专业度高。于是，可以不从各搜索语句的难易度总和除以搜索语句数便计算用户的专业度。

另外，在本实施方式中，以在搜索处理中利用了用户的专业度的情况为例子进行了说明，但该用户的专业度也可以适用于除了搜索处理以外的处理。在后述实施方式中也相同。

实施方式2.

在上述实施方式1中，推定在概念结构信息所表示的概念的分层上，越是位于分层的下层的概念越为难易度高的概念，并根据概念的分层上的深度确定了用户的专业度。即，作为表示搜索语句的位置的信息着眼于各搜索语句的深度。在本实施方式中，以如下为特征，即除了各搜索语句的深度、即与在查询中所指定的复数个语句对应的概念的分层上的位置(深度)以外，还根据各语句的分层上的位置关系确定用户的专业度。

本实施方式中的信息处理装置的方框结构及硬件结构以及搜索处理的内容与图1相同即可，仅专业度确定部12中的专业度的计算方法与实施方式1不同。用户的专业度通过以下计算式计算。

专业度＝搜索语句的平均深度×搜索语句之间的平均距离

如该计算式中所包含，在本实施方式中，作为各语句的分层上的位置关系考虑搜索语句之间的距离。

例如，用户在查询中指定了“比例反比例”及“联立方程式”。根据图2所示的概念结构信息，“比例反比例”和“联立方程式”这2个概念(搜索语句)一同属于“使用了字符的式”这一领域，概念的深度分别为1、1。并且，若沿箭头所示的路径前进，则“比例反比例”与“联立方程式”之间的距离为2。因此，能够计算为专业度＝{(1+1)/2}×(2/1)＝2。

并且，用户在查询中指定了“因式分解”、“平方根”及“二次方程式”。“因式分解”、“平方根”及“二次方程式”一同属于“使用了字符的式”这一领域，概念的深度分别为2、3、3。另外，“二次方程式”存在于2个路径上，但若按照前述规则，则搜索语句中包含“因式分解”，因此选择包括“因式分解”的路径而深度为3。而且，“因式分解”与“平方根”的距离为1，“平方根”与“二次方程式”的距离为2，“二次方程式”与“因式分解”的距离为1，因此能够计算为专业度＝{(2+3+3)/3}×{(1+2+1)/3}＝3.56。

并且，用户在查询中指定了“比例反比例的曲线图”及“二次方程式”。“比例反比例的曲线图”及“二次方程式”一同属于“使用了字符的式”这一领域，概念的深度分别为2、2。另外，“二次方程式”并不存在于其他搜索语句“比例反比例的曲线图”的路径上，因此在此采用深度的最小值即2。“比例反比例的曲线图”与“二次方程式”的距离为4，因此能够计算为专业度＝{(2+2)/2}×(4/1)＝8。

如以上所例示，可以作为搜索语句的位置关系，不仅在实施方式1中所使用的深度还参考搜索语句之间的距离而求出用户的专业度。

搜索语句的分层上的深度为与用户的专业度的高低直接相接的指标，但即使分层上的深度相同，搜索语句之间的距离也大，认为这是因为用户在该领域中具有广泛的知识。即，推定具有广泛的知识的用户的专业度高，在本实施方式中，在计算用户的专业度时除了搜索语句的分层上的深度以外还考虑搜索语句之间的距离。

实施方式3.

在上述实施方式1中，推定在概念结构信息所表示的概念的分层上，越是位于分层的下层的概念越为难易度高的概念，并根据概念的分层上的深度确定了用户的专业度。然而，概念结构信息所表示的概念的分层关系表示概念的相关性，根据概念也可假定分层的深度并不与概念的专业性、即难易度直接相接的情况。于是，在本实施方式中，也能够对应于分层的深度并不与难易度直接相接的情况。

图5为本实施方式中的信息处理装置的方框结构图。对实施方式1所示出的结构相同的构成要件标注相同的符号，并省略说明。如图5所示，本实施方式中的信息处理装置10具有在实施方式1追加了难易度词典存储部18的结构。

图6为示意性地示出本实施方式中的难易度词典存储部18中所包含的难易度词典的图。在难易度词典中，对语句与该语句的难易度建立对应而设定。另外，在难易度词典中设定的语句的难易度的定义与语句的专业度相同。图6中，对在难易度词典中设定的语句与概念结构信息所表示的概念建立对应而表示难易度。在本实施方式中，如图6所示，作为难易度对语句设定“基本”、“难”、“超难”。当然，这仅为一例，表示难易度的级别数或难易度的表达方式无需限定于此。相对于各难易度，以难易度越高则专业度越高的方式如“基本”＝1、“难”＝2、“超难”＝3，与数值建立对应。用户的专业度通过以下计算式计算。专业度＝σ(各搜索语句的深度×各搜索语句的难易度)/搜索语句数

例如，用户在查询中指定了“因式分解”及“平方根”。“因式分解”及“平方根”一同属于“使用了字符的式”这一领域，但“因式分解”距离最上层的概念“使用了字符的式”的深度为2，难易度为“难”＝2。并且，“平方根”距离最上层的概念“使用了字符的式”的深度为3，难易度为“难”＝2。因此，能够计算为专业度＝(2×2+3×2)/2＝5。专业度确定部12不仅根据如此由概念结构信息表示的分层中的概念的深度，还可以根据在难易度词典中设定的难易度确定用户的专业度。

如图6所示的“四则运算”，有时在难易度词典中存在未设定难易度的语句。在该情况下，本实施方式中的专业度确定部12参考该概念(上述例的“四则运算”)所属的领域中所包含的其他概念的专业度(难易度)对未设定难易度的语句设定难易度。

作为第1设定方法，例如在该领域中利用相同深度的概念，在图6所示的概念结构信息中利用深度与“四则运算”相同的“比例反比例”及“联立方程式”的难易度。各自的难易度同时为“基本”＝1，因此计算该平均值而将“四则运算”的难易度设定为1。另外，关于难易度，以正整数对各语句赋予，但即使在难易度的计算值并不是正整数的情况下也直接采用该计算结果。

或者，可以如下所述那样设定难易度。首先，在概念结构信息的中获取最大的深度。图6所示的分层结构中为3。接着，相对于最大的深度，获取欲设定难易度的语句“四则运算”的深度。图6所示的分层结构中为1。而且，求出“四则运算”的相对深度1/3。而且，最大的难易度为“超难”＝3，因此对相对深度乘以最大难易度而降“四则运算”的难易度计算为1/3×3＝1。

另外，与在难易度词典中未设定难易度的语句对应的概念的难易度可以保持上述计算结果，但有时概念结构信息所表示的分层关系会被更新，因此可以直至在难易度词典中设定该语句的难易度为止每次如上述那样通过计算而求出。

上述本发明的实施方式是以例示及说明为目的而提供的。另外，本发明的实施方式并不全面详尽地包括本发明，并且并不将本发明限定于所公开的方式。很显然，对本发明所属的领域中的技术人员而言，各种变形及变更是自知之明的。本实施方式是为了最容易理解地说明本发明的原理及其应用而选择并说明的。由此，本技术领域中的其他技术人员能够通过对假定为各种实施方式的规定使用最优化的各种变形例来理解本发明。本发明的范围由以上的权利要求书及其等同物来定义。