(57)【要約】【課題】検索結果に対する正例・負例に関する情報を検索に利用することにより、検索条件に対する検索漏れを低減させる文書検索装置等を提供すること。【解決手段】本発明の一実施形態による、受け付けた検索条件に対応する文書を文書集合から検索する検索部を備える文書検索装置は、検索条件に対する検索結果の文書に対する、正例及び負例の区別に関する情報を受信する受信部と、受信部で受信した情報による正例及び負例に基づき、文書集合に含まれる文書に対する重みを算出する重み算出部とを備え、検索部は、重み算出部で算出された重みに基づいて重み付けされた文書集合に対し、検索条件についての検索を実行する。【選択図】  図１
2020170461.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
受け付けた検索条件に対応する文書を文書集合から検索する検索部を備える文書検索装置であって、
前記検索条件に対する検索結果の文書についての正例及び負例の区別に関する情報を受信する受信部と、
前記受信部で受信した前記情報による前記正例及び前記負例に基づき、前記文書集合に含まれる文書に対する重みを算出する重み算出部と、
を備え、
前記検索部は、前記重み算出部で算出された重みに基づいて重み付けされた前記文書集合に対し、前記検索条件についての検索を実行する、文書検索装置。
【請求項２】
前記受信部で受信した複数の前記正例間のベクトル空間における重心である内点を求める内点算出部をさらに備え、
前記重み算出部は、前記ベクトル空間における、前記内点と前記文書との距離に基づき、前記重みを算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の文書検索装置。
【請求項３】
前記内点算出部は、前記受信部で受信した複数の前記負例と前記正例間の前記重心との間の、前記ベクトル空間における距離が最も遠くなる点を、前記内点として算出する、
ことを特徴とする請求項２に記載の文書検索装置。
【請求項４】
前記受信部は、前記正例及び前記負例に関する区別に関する情報を、前記文書検索装置のユーザから受信する、
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の文書検索装置。
【請求項５】
前記重み算出部は、前記文書に含まれる単語について前記重み付けを行う、
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の文書検索装置。
【請求項６】
前記文書集合は特許文献の集合であって、
前記検索部は、前記特許文献に含まれる項目を前記検索対象として設定する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の文書検索装置。
【請求項７】
受け付けた検索条件に対応する文書を文書集合から検索する文書検索方法であって、
コンピュータが、
前記検索条件に対する検索結果の文書についての正例及び負例の区別に関する情報を受信する受信ステップと、
前記受信ステップで受信した前記情報による前記正例及び前記負例に基づき、前記文書集合に含まれる文書に対する重みを算出する算出ステップと、
前記算出ステップで算出された重みに基づいて重み付けされた前記文書集合に対し、前記検索条件についての検索を実行する検索ステップと、
を実行する文書検索方法。
【請求項８】
受け付けた検索条件に対応する文書を文書集合から検索する文書検索プログラムであって、
コンピュータに、
前記検索条件に対する検索結果の文書についての正例及び負例の区別に関する情報を受信する受信機能と、
前記受信機能で受信した前記情報による前記正例及び前記負例に基づき、前記文書集合に含まれる文書に対する重みを算出する算出機能と、
前記算出機能で算出された重みに基づいて重み付けされた前記文書集合に対し、前記検索条件についての検索を実行する検索機能と、を実現させる文書検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書検索装置、文書検索方法、及び、文書検索プログラムに関し、特に、検索結果に対する正例・負例に関する情報を検索に利用することにより、検索条件に対する検索漏れを低減させる文書検索装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、出願前の発明を評価する装置が開発されている。特許文献１には、知的財産に関する情報を記憶し、出願前の出願書類についての評価、及び、作成の支援を行う、特許明細書評価・作成作業支援装置が開示されている。出願前の発明の評価には、新規性・進歩性といった登録の実体的要件を満足するか否かや、侵害の有無等を判定するため、通常、先行技術文献調査やクリアランス調査等の検索処理を行うことが求められる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２２４９８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来、検索処理には、単語の分散表現、ベクトル表現などを利用し、単語の文字列ではなく単語の意味を抽象化したベクトル空間上で類似度（距離）を計算して、類似文献を検索する、いわゆる概念検索が行われている。概念検索では、入力された検索テキスト中の単語そのものをベクトル空間上で類似する単語で拡張する方法と、文書をあらかじめベクトル空間上に変換し特徴量として持っておく方法とがある。いずれの場合も、ベクトル化は一般に機械学習により行われるが、全く関係のない文書同士又は単語同士で類似度が高くなり、ノイズとなる場合がある。また、一般に単語は対象とする分野によって意味が異なる場合が多く、検索対象とする分野毎にベクトル空間を構築する必要がある。
【０００５】
さらに、ＢＭ２５やＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency-Inverse Document Frequency）といった、クエリ単語に重要度を付けて検索する手法がある。この手法では、検索結果に対してユーザから与えられる正例・負例の区別をフィードバックして、検索結果の精度を上げることが想定されていない。従って、検索結果に対する正例・負例を重み付けに利用することができず、検索結果の精度（再現率・適合率）が不十分であるという問題があった。
【０００６】
本発明は上記に鑑みてなされたものであり、検索条件に対する検索漏れを低減させる文書検索装置等を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一実施形態による、受け付けた検索条件に対応する文書を文書集合から検索する検索部を備える文書検索装置は、検索条件に対する検索結果の文書についての正例及び負例の区別に関する情報を受信する受信部と、受信部で受信した情報による正例及び負例に基づき、文書集合に含まれる文書に対する重みを算出する重み算出部とを備え、検索部は、重み算出部で算出された重みに基づいて重み付けされた文書集合に対し、検索条件についての検索を実行する。
【０００８】
本発明の一実施形態による文書検索装置は、受信部で受信した複数の正例間のベクトル空間における重心である内点を求める内点算出部をさらに備え、重み算出部は、ベクトル空間における、内点と文書との距離に基づき、重みを算出してもよい。
【０００９】
本発明の一実施形態による文書検索装置において、内点算出部は、受信部で受信した複数の負例と正例間の重心との間の、ベクトル空間における距離が最も遠くなる点を、内点として算出してもよい。
【００１０】
本発明の一実施形態による文書検索装置において、受信部は、正例及び負例に関する区別に関する情報を、文書検索装置のユーザから受信してもよい。
【００１１】
本発明の一実施形態による文書検索装置において、重み算出部は、文書に含まれる単語について重み付けを行ってもよい。
【００１２】
本発明の一実施形態による文書検索装置において、文書集合は特許文献の集合であって、検索部は、前記特許文献に含まれる項目を前記検索対象として設定してもよい。
【００１３】
本発明の一実施形態による、受け付けた検索条件に対応する文書を文書集合から検索する文書検索方法は、コンピュータが、検索条件に対する検索結果の文書についての正例及び負例の区別に関する情報を受信する受信ステップと、受信ステップで受信した情報による正例及び負例に基づき、文書集合に含まれる文書に対する重みを算出する算出ステップと、算出ステップで算出された重みに基づいて重み付けされた文書集合に対し、検索条件についての検索を実行する検索ステップとを実行する。
【００１４】
本発明の一実施形態による、受け付けた検索条件に対応する文書を文書集合から検索する文書検索プログラムは、コンピュータに、検索条件に対する検索結果の文書についての正例及び負例の区別に関する情報を受信する受信機能と、受信機能で受信した情報による正例及び負例に基づき、文書集合に含まれる文書に対する重みを算出する算出機能と、算出機能で算出された重みに基づいて重み付けされた文書集合に対し、検索条件についての検索を実行する検索機能とを実現させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の一実施形態によれば、検索条件に対する検索漏れを低減させる文書検索装置等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施形態に係る文書検索装置の機能ブロック図の一例である。
【図２】本発明の一実施形態に係る文書検索装置（コンピュータ）のハードウェア構成の一例である。
【図３】（ａ）、（ｂ）は、本発明の一実施形態に係る重み付け処理の説明図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る検索処理のフロー図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る知的財産創出支援システム構成の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以降、諸図面を参照しながら、本発明の一実施形態を詳細に説明する。
【００１８】
＜ハードウェア構成＞
まず、図２を用いて、本発明の一実施形態に係る文書検索装置（コンピュータ）１００のハードウェア構成について説明する。文書検索装置１００は、プロセッサ１０１と、メモリ１０２と、ストレージ１０３と、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０４と、通信Ｉ／Ｆ１０５とを備え、これらの協働により、本実施形態に記載される機能や方法を実現する。例えば、本開示の機能又は方法は、メモリ１０２に読み込まれたプログラムに含まれる命令をプロセッサ１０１が実行することによって実現される。
【００１９】
プロセッサ１０１は、ストレージ１０３に記憶されるプログラムに含まれるコード又は命令によって実現する機能、及び／又は、方法を実行する。プロセッサ１０１は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、マイクロプロセッサ（microprocessor）、プロセッサコア（processor core）、マルチプロセッサ（multiprocessor）、ＡＳＩＣ（Application-Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等を含み、集積回路（ＩＣ（Integrated Circuit）チップ、ＬＳＩ（Large Scale Integration））等に形成された論理回路（ハードウェア）や専用回路によって各実施形態に開示される各処理を実現してもよい。また、これらの回路は、１又は複数の集積回路により実現されてよく、各実施形態に示す複数の処理を１つの集積回路により実現されることとしてもよい。また、ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＶＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩ等と呼称されることもある。
【００２０】
メモリ１０２は、ストレージ１０３からロードしたプログラムを一時的に記憶し、プロセッサ１０１に対して作業領域を提供する。メモリ１０２には、プロセッサ１０１がプログラムを実行している間に生成される各種データも一時的に格納される。メモリ１０２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含む。
【００２１】
ストレージ１０３は、プログラムを記憶する。ストレージ１０３は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等を含む。
【００２２】
通信Ｉ／Ｆ１０５は、ネットワークアダプタ等のハードウェアや通信用ソフトウェア、及びこれらの組み合わせとして実装され、ネットワークＮＥＴを介して各種データの送受信を行う。当該通信は、有線、無線のいずれで実行されてもよく、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。通信Ｉ／Ｆ１０５は、ネットワークＮＥＴを介して、例えばユーザ端末のような他の情報処理装置との通信を実行する。通信Ｉ／Ｆ１０５は、各種データをプロセッサ１０１からの指示に従って、他の情報処理装置に送信する。また、通信Ｉ／Ｆ１０５は、他の情報処理装置から送信された各種データを受信し、プロセッサ１０１に伝達する。
【００２３】
入出力Ｉ／Ｆ１０４は、文書検索装置１００に対する各種操作を入力する入力装置、及び、文書検索装置１００で処理された処理結果を出力する出力装置を含む。入出力Ｉ／Ｆ１０４は、入力装置と出力装置が一体化していてもよいし、入力装置と出力装置とに分離していてもよい。入力装置は、ユーザからの入力を受け付けて、当該入力に係る情報をプロセッサ１０１に伝達できる全ての種類の装置のいずれか、又は、その組み合わせにより実現される。入力装置は、例えば、タッチパネル、タッチディスプレイ、キーボード等のハードウェアキーや、マウス等のポインティングデバイス、カメラ（画像を介した操作入力）、マイク（音声による操作入力）を含む。出力装置は、プロセッサ１０１で処理された処理結果を出力する。出力装置は、例えば、タッチパネル、スピーカ等を含む。
【００２４】
＜機能構成＞
次に、図１を用いて、本発明の一実施形態に係る文書検索装置１００の機能構成について説明する。なお、図１に記載の各機能部が必須ではなく、また、これ以外の機能部を備えてもよい。また、各機能部の機能又は処理は、実現可能な範囲において、機械学習又はＡＩ（Artificial Intelligence）により実現されてもよい。
【００２５】
文書検索装置１００は、文書ベクトル算出部１１０、文書ベクトルデータベース（ＤＢ）１２０、正例・負例受信部１３０、重み算出部１４０、重み付け文書ベクトルＤＢ１５０、及び、検索部１６０を備える。重み算出部１４０は、内点算出部１４２をさらに備える。文書ベクトル算出部１１０は、検索対象である文書集合（文書データベース（ＤＢ）２００）に含まれる文書の文書ベクトルを算出する。文書ベクトル算出部１１０は、単語や文章のベクトル表現を既存の手法によって算出するが、単語及び文章は同一空間に射影されるものとする。文書ベクトルＤＢ１２０は、文書ベクトル算出部１１０によって求められた文書データベース２００の文書ベクトルの集合である。なお、文書ベクトルＤＢ１２０は、文書検索装置１００の内部にあってもよいし、文書検索装置１００の外部、例えばクラウド上に設けられ、ネットワークを介してアクセス可能であってもよい。
【００２６】
検索部１６０は、検索条件３００に対応する文書を文書集合から検索する。検索条件３００は、単語（キーワード）の羅列であってもよいし、文章であってもよい。また、検索条件３００は、複数の文章から構成された文書であってもよい。検索部１６０は、検索条件３００としての検索クエリと、検索対象としての文書との一致度を、ベクトル空間上での類似度で判定し、類似度の高いものを検索結果として出力する。なお、検索部１６０による検索はこれに限られるものではなく、Ｏｋａｐｉ ＢＭ２５等、既存の情報検索の手法を用いることができる。
【００２７】
正例・負例受信部１３０は、検索条件３００に対する検索結果３１０についての正例及び負例の区別に関する情報を受信する。ここで、「正例」、「負例」とは、機械学習において教師データとして与えられるデータである。本発明の一実施形態において、「正例」とは、検索条件３００に対する検索結果として正しい、すなわち、検索条件３００との類似度（一致度）が高いと判定されたデータを指す。また、「負例」とは、検索条件３００に対する検索結果として正しくない、すなわち、検索条件３００との類似度（一致度）が低いと判定されたデータを指す。
【００２８】
本発明の一実施形態において、文書検索装置１００のユーザが入力した検索条件３００に対し、検索部１６０による文書ベクトルＤＢ１２０の検索が行われ、検索結果３１０が得られたとする。得られた検索結果３１０は、例えばユーザの用いる文書検索装置１００の表示部において、ユーザに提示される。ここで、検索部１６０は、検索条件３００と類似度の高い文書を、複数出力する。ユーザは、出力された複数の文書に対し、自身の入力した検索条件との類似度（一致度）が高いものを「正例」、類似度が低いものを「負例」と区別した情報を、文書検索装置１００へ入力することができる。なお、ユーザによる正例・負例の入力は、文書検索装置１００の出力画面上で実行できてもよい。
【００２９】
重み算出部１４０は、正例・負例受信部１３０が受信した情報による正例・負例に基づき、文書ＤＢ２００に含まれる文書に対する重みを算出する。そして、重み算出部１４０は、文書ベクトルＤＢ１２０を算出した重みに基づいて重み付けした、重み付け文書ベクトルＤＢ１５０を生成する。検索部１６０は、検索条件３００に対する検索を、重み付け文書ベクトルＤＢ１５０に対して実行する。
【００３０】
ここで、重み算出部１４０による重み付けについて説明する。重み算出部１４０は、内点算出部１４２をさらに備え、正例として入力された複数の正例間のベクトル空間における重心である内点を求める。なお、「内点」は、正例間の重心に完全一致する必要はなく、正例間からの距離がほぼ等しいベクトル空間上の点であればよい。ここで、「内点」は、正例間のほぼ重心であって、負例からの距離が最も遠い距離であることが好ましい。重み算出部１４０は、算出された内点とベクトル空間上で距離が近い単語又は文章ほど、重み付けを大きくして、重み付け文書ベクトルＤＢ１５０を生成する。
【００３１】
上述した重み付けについて、具体的に関数を用いて説明する。重み算出部１４０は、与えられた正例・負例をもとに、以下の式（１）で与えられる最適化関数を、ベクトル空間上の内点wの位置について最適化するものである。ここで求めた内点wとある単語のベクトル空間上のコサイン類似度が、その単語のクエリ重みとなる。
【００３２】
【数１】
2020170461.tif 000003
【００３３】
【数２】
2020170461.tif 000004
【００３４】
上記式（１）、（２）において、ｗは内点の位置ベクトル、rel, irrはそれぞれ正例・負例のベクトル集合である。なお、本手法では最適化方法としてベイズ最適化を用いたが、確率的勾配降下法など、他の最適化方法も使用可能である。
【００３５】
上述の重み付け処理の概略を、図３を用いて説明する。図３（ａ）は、ベクトル空間上の複数の正例の位置を２次元的に表現したものである。図３（ａ）において、３つの正例「○」に対し、内点算出部１４２により、内点「◎」が算出される。ここで、内点「◎」は、複数の正例の重心に近しく、負例「●」からの距離が遠い点である。内点「◎」が求まると、ベクトル空間における単語「◇」に対する重みが、内点「◎」からの距離ｄに応じて算出される。すなわち、内点「◎」への距離が近い単語「◇」ほど、重み付けを重くし、内点「◎」への距離が遠い単語ほど、重み付けを小さくして、重み付け文書ベクトルＤＢ１５０が生成される。検索部１６０は、検索条件３００の検索対象を文書ベクトルＤＢ１５０として、再度の検索を実行する。
【００３６】
＜検索処理＞
次に、文書検索装置１００による検索処理について、図４のフロー図を用いて説明する。
【００３７】
まず、文書検索装置１００は、ユーザから入力された検索条件を受け付ける（ステップＳ１１）。上述したように、検索条件としては、複数の単語、文章、又は、複数の文章を含む文書であってよい。検索部１６０は、検索条件に対応する文章を、まず、文章集合２００（すなわち、文書ベクトルＤＢ１２０）から検索し、検索結果を出力する（ステップＳ１２）。上述したように、検索部１６０による検索は、既存の情報検索の手法を用いることができる。次に、正例・負例受信部１３０は、検索結果に対する正例・負例の区別に関する情報を受信する（ステップＳ１３）。重み算出部１４０は、正例・負例に基づき、文書集合の文書に対する重みを算出する（ステップＳ１４）。そして、検索部１６０は、重み算出部１４０によって算出された重みに基づいて生成された重み付け文書ベクトルに対し、検索条件についての検索を実行する（ステップＳ１５）。検索部１６０による検索結果は、ユーザへ出力される（ステップＳ１６）。
【００３８】
なお、ユーザへ出力された検索結果に対し、ユーザから正例・負例としての情報が入力された場合、ステップＳ１３へ戻り、文書集合の文書に対する重みの算出が繰り返されてもよい。このように、複数回の正例・負例のフィードバックを用いた重みづけを繰り返すことにより、検索条件に対して類似度の高いキーワードにより重み付けがなされ、より精度のよい検索を行うことができる。
【００３９】
上述のように、本発明の一実施形態によれば、検索条件に応じた検索結果に対する正例・負例の区別がユーザから与えられ、それら正例・負例に基づいて、文書集合に含まれる文書が重み付けされる。そして、重み付けされた文書集合に対して、同一の検索条件で検索が実行される。ここで、正例に近い単語や文書は重み付けが大きくされ、負例に近い単語や文書は、重み付けを小さくするか、考慮されないように重み付け文書ベクトルＤＢが生成されるため、負例に近い文章が検索されないようにすることができる。また、正例に近い文章が検索されやすくなるため、検索精度（適合率）を高めることができる。
【００４０】
なお、上述した本発明の一実施形態による文書検索装置１００を、知的財産創出支援システムに適用してもよい。図５に、知的財産創出支援システムの構成例を示す。図５に示すように、知的財産創出支援システム５００は、ネットワークＮＥＴを介して互いに接続された、文書検索装置１００と、文書データベース（ＤＢ）２００と、通信端末４００（４００Ａ〜４００Ｄ）とを含む。なお、通信端末４００の数は、図示したものに限られるものではない。
【００４１】
通信端末４００Ａ〜４００Ｄは、知的財産創出支援システム５００によって提供される知的財産創出支援サービスを利用するユーザの通信端末である。知的財産創出支援システム５００において、文書検索装置１００は、先行技術文献の検索を行うことができる。図５において、通信端末４００はノートパソコンやデスクトップパソコンを示してあるが、通信端末４００としては、ネットワークＮＥＴを介して文書検索サービスを利用可能とするものであれば、その種類は問わない。通信端末４００は、例えば、スマートフォン、携帯電話（フィーチャーフォン）、ハンドヘルドコンピュータデバイス（例えば、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等）、ウェアラブル端末（例えば、メガネ型デバイス、時計型デバイス、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ：Head-Mounted Display等）、他種のコンピュータ、又はコミュニケーションプラットホームを含んでよい。通信端末４００は、ユーザからの入力操作を受け付けて、ネットワークＮＥＴを介して、検索条件を文書検索装置１００へ送信する。
【００４２】
知的財産創出支援システム５００において、ユーザが入力する検索条件３００としては、発明に関する説明文やメモ書き、特許請求の範囲、明細書等を挙げることができる。
【００４３】
文書データベース２００は、例えば特許庁のデータベースとすることができる。特許庁のデータベースは、１庁でも複数庁を含んでいてもよい。なお、米国、欧州、日本、中国、および韓国の５庁のデータベースを含むことで世界の特許の約９０％を網羅することができるため、先行技術文献の検索精度を上げるためには、これらの５庁のデータベースを含んでいるとよい。なお、データベースとしては、上述のものに限られるものでなく、インターネット上に存在する情報であってもよい。
【００４４】
文書データベース２００が例えば特許文献を格納する特許庁のデータベースである場合、文書データベース２００は、新しく公開された公開特許公報や登録特許公報を蓄積して記憶した特許文献データベースである。なお、特許文献データベースは、過去の特許文献全てにおいて、項目分けされているとよい。たとえば、要約、特許請求の範囲（請求項）、全文などに分かれているとよい。文書データベース２００が上述のような特許文献データベースである場合、検索部１６０は、検索対象を、特許文献に含まれる項目のみに設定してもよい。例えば、検索部１６０は、検索対象を、特許請求の範囲のみ、発明を実施する形態のみ、または、全文のように設定することができる。なお、検索対象の設定は、ユーザによって予め設定されてもよいし、ユーザによって入力された検索条件に応じて設定されてもよい。
【００４５】
ネットワークＮＥＴは、無線ネットワークや有線ネットワークを含んでよい。具体的には、ネットワークＮＥＴは、ワイヤレスＬＡＮ（wireless LAN：ＷＬＡＮ）や広域ネットワーク（wide area network：ＷＡＮ）、ＩＳＤＮｓ（integrated service digital networks）、無線ＬＡＮｓ、ＬＴＥ（long term evolution）、ＬＴＥ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、第４世代（４Ｇ）、第５世代（５Ｇ）、ＣＤＭＡ（code division multiple access）等である。なお、ネットワークＮＥＴは、これらの例に限られず、例えば、公衆交換電話網（Public Switched Telephone Network：ＰＳＴＮ）やブルートゥース（Bluetooth（登録商標））、光回線、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber LINE）回線、衛星通信網等であってもよい。また、ネットワークＮＥＴは、これらの組み合わせであってもよい。
【００４６】
知的財産創出支援システム５００において、ユーザは、先行技術文献調査、無効調査、クリアランス調査を少なくとも実行することができる。ユーザは、通信端末４００を介して、検索条件を文書検索装置１００へ送信する。例えば、先行技術文献調査の場合、ユーザは、検索条件として、自身の発明に関する情報として、例えば、発明を記載した発明文章を送信する。検索部１６０は、発明文章に含まれる発明を代表するキーワードを検索キーワードとして抽出する。そして、抽出された検索キーワードを基に、文書データベース２００から類似特許文章群を抽出する。そして、文書検索装置１００は、上述のようにユーザからの正例・負例のフィードバックを受けて重み付け文書ベクトルＤＢ１２０を生成し、検索部１６０は、重み付け文書ベクトルＤＢ１２０を検索対象として再度の検索を実行する。
【００４７】
なお、複数のユーザ４００の入力した検索条件が同一の文書であった場合、それら複数のユーザ４００からフィードバックされた正例・負例を用いることができるため、より検索精度を向上させることができる。
【００４８】
本発明を諸図面や実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形や修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部、各ステップ等に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部やステップ等を１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。また、上記実施の形態に示す構成を適宜組み合わせることとしてもよい。例えば、文書検索装置１００が備えるとして説明した各構成部は、物理的に複数のコンピュータによって分散されて実現されてもよいし、一のコンピュータとして実現されてもよい。
【００４９】
例えば、上述では特許文献の検索の例を示したが、本発明はこれに限られるものではなく、検索結果に対して正例・負例を与えてフィードバックすることが可能なシステムであれば、本発明を利用することができる。
【００５０】
また、文書データベース２００は、特許文献に限られるものではなく、技術論文などを記憶するデータベースであってもよい。
【００５１】
また、正例・負例受信部１３０が受信した正例、負例の全てが、重み付けの算出に用いられなくてもよい（教師データとして与えられなくてもよい）。例えば、図示しない判定部によって、正例としての確からしさや、負例としての確からしさが低いと判定されたものは、重み付けの算出に用いないようにされてもよい。確からしさは、ベクトル空間上でのベクトル位置が、それ以前に受信した正例・負例の傾向から所定値以上乖離している場合や、正例・負例として入力された時間が、検索条件を入力してから所定時間以上経過している場合等に、低いと判定されてよい。
【００５２】
本開示の各実施形態のプログラムは、コンピュータに読み取り可能な記憶媒体に記憶された状態で提供されてもよい。記憶媒体は、「一時的でない有形の媒体」に、プログラムを記憶可能である。プログラムは、例えば、ソフトウェアプログラムやコンピュータプログラムを含む。
【００５３】
記憶媒体は適切な場合、１つ又は複数の半導体ベースの、又は他の集積回路（ＩＣ）（例えば、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）等）、ハード・ディスク・ドライブ（ＨＤＤ）、ハイブリッド・ハード・ドライブ（ＨＨＤ）、光ディスク、光ディスクドライブ（ＯＤＤ）、光磁気ディスク、光磁気ドライブ、フロッピィ・ディスケット、フロッピィ・ディスク・ドライブ（ＦＤＤ）、磁気テープ、固体ドライブ（ＳＳＤ）、ＲＡＭドライブ、セキュア・デジタル・カードもしくはドライブ、任意の他の適切な記憶媒体、又はこれらの２つ以上の適切な組合せを含むことができる。記憶媒体は、適切な場合、揮発性、不揮発性、又は揮発性と不揮発性の組合せでよい。
【００５４】
また、本開示のプログラムは、当該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して、情報処理装置に提供されてもよい。
【００５５】
また、本開示の各実施形態は、プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【００５６】
なお、本開示のプログラムは、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、Ｐｙｔｈｏｎ等のスクリプト言語、Ｃ言語、Ｇｏ言語、Ｓｗｉｆｔ，Ｋｏｌｔｉｎ、Ｊａｖａ（登録商標）等を用いて実装される。
【符号の説明】
【００５７】
１００  文書検索装置
１０１  プロセッサ
１０２  メモリ
１０３  ストレージ
１１０  文書ベクトル算出部
１２０  文書ベクトルデータベース
１３０  正例・負例受信部
１４０  重み算出部
１４２  内点算出部
１５０  重み付け文書ベクトルデータベース
１６０  検索部
２００  文書データベース
３００  検索条件
３１０  検索結果
５００  知的財産創出支援システム
４００（４００Ａ〜４００Ｄ）  通信端末
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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