(57)【要約】【課題】検索システムにおいて、入力された検索キーワードの分野を俯瞰した文書を検索結果の上位に表示する。【解決手段】本検索システムでは、検索対象である文書群の各文書を文書の構成要素毎に分割して構成要素間の類似度を算出する類似度判定部と、類似度判定部の算出した類似度に基づいて類似する構成要素をグループ化してグループ内の中心となる構成要素とグループ内の他の構成要素との偏差を算出すると共に、グループ化した全てのグループに対して偏差に基づくグループを構成する構成要素の類似度合いを数値化するグループ解析部と、検索対象の文書に含まれる構成要素について偏差と類似度合いとの積に基づく構成要素のスコアを算出して含まれる構成要素のスコア値を累積した文書のスコア値を集計する流用度算出部とを備えて、流用度算出部によって集計された文書のスコア値に基づいて、複数の検索対照である文書を順序付けて出力することとした。【選択図】図１
2010140209.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索対象である文書群の各文書を、文書の構成要素毎に分割し、構成要素間の類似度を算出する類似度判定部と、
前記類似度判定部の算出した類似度に基づいて、類似する構成要素をグループ化してグループ内の中心となる構成要素とグループ内の他の構成要素との偏差を算出すると共に、グループ化した全てのグループに対して前記偏差に基づくグループを構成する構成要素の類似度合いを数値化するグループ解析部と、
検索対象の文書に含まれる構成要素について、前記偏差と前記類似度合いとの積に基づく前記構成要素のスコアを算出して、含まれる構成要素のスコア値を累積した文書のスコア値を集計する流用度算出部と
を備え、
前記流用度算出部によって集計された文書のスコア値に基づいて、複数の検索対照である文書を順序付けて出力することを特徴とする検索システム。
【請求項２】
検索対象である文書群の各文書を、文書の構成要素毎に分割し、各構成要素の編集履歴に基づく構成要素間の類似度を算出する類似度判定部と、
前記類似度判定部の算出した類似度に基づいて、類似する構成要素をグループ化してグループ内の中心となる構成要素とグループ内の他の構成要素との偏差を算出すると共に、グループ化した全てのグループに対して前記偏差に基づくグループを構成する構成要素の類似度合いを数値化するグループ解析部と、
検索対象の文書に含まれる構成要素について、前記偏差と前記類似度合いとの積に基づく前記構成要素のスコアを算出して、含まれる構成要素のスコア値を累積した文書のスコア値を集計する流用度算出部と
を備え、
前記流用度算出部によって集計された文書のスコア値に基づいて、複数の検索対照である文書を順序付けて出力することを特徴とする検索システム。
【請求項３】
前記複数の検索対照である文書から、入力を受けたキーワードのキーワード含有率に基づく第１の検索処理を行うと共に、前記第１の検索処理で抽出した文書を、前記流用度算出部によって集計された文書のスコア値に基づく第２の検索処理を行い、当該結果を順序付けて出力する文書検索部を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の検索システム。
【請求項４】
キーワードの入力を受けて、複数の検索対照である文書からスコア算出処理を伴う検索を実行して順序付けて出力する検索システムであって、
検索対照である文書を文書ブロックに分割すると共に、前記分割した文書の文書ブロックと同様に分割した他の文書の文書ブロックとを比較して文書ブロック間の類似度を算出する文書ブロック類似度判定部と、
前記文書ブロック類似度判定部によって算出処理した文書ブロック間の類似度を用いて、類似する文書ブロックを文書ブロックグループとしてグループ化処理し、前記グループ化した文書ブロックグループにおける中心となる文書ブロックである中心文書ブロックを特定し、前記中心文書ブロックとグループ内の他の文書ブロックとの間の類似度を偏差情報として算出すると共に、
前記偏差情報に含まれる中心文書ブロックとグループ内の他の文書ブロックとの間の類似度の分布を用いて、グループ化処理した全ての文書ブロックグループの尖度情報を演算する文書ブロックグループ解析部と、
前記複数の検索対照である文書から、入力を受けたキーワードのキーワード含有率に基づき文書を抽出する文書検索部と、
前記文書検索部によって抽出された複数の文書の夫々について、内在する文書ブロックについて、文書ブロックグループの尖度情報と、前記偏差情報との積に基づく文書ブロックのスコア算出処理を実施すると共に、
前記算出処理した文書ブロック毎のスコア値を累積して文書のスコア値を集計する文書ブロック流用度算出部と
を備え、
前記集計した文書のスコア値に基づいて、前記抽出された複数の文書を順序付けて出力することを特徴とする検索システム。
【請求項５】
前記文書ブロック類似度判定部は、前記分割した文書の文書ブロック毎に、文書の作成者及び／又は操作者の行った操作に関する編集履歴に基づき、文書ブロック間の類似度を算出することを特徴とする請求項４記載の検索システム。
【請求項６】
前記文書ブロック流用度算出部は、スコアを算出する文書ブロックを含む文書の総文書ブロック数の積に、属する文書ブロックグループの尖度と中心文書ブロックとの類似度情報の積を、両方の積に適切な係数をかけて乗算して各文書ブロックのスコアを算出することを特徴とする請求項４又は５に記載の検索システム。
【請求項７】
前記文書ブロック流用度算出部は、スコアの算出対象である文書ブロックが前記文書ブロック属するグループの中心文書ブロックである場合に、スコアを加算処理することを特徴とする請求項４ないし６の何れかに一記載の検索システム。
【請求項８】
前記文書ブロック流用度算出部は、スコアの算出対象である文書ブロックの属するグループの尖度が所定値以上であった場合に、スコアを加算処理することを特徴とする請求項４ないし７の何れかに一記載の検索システム。
【請求項９】
検索対象である文書群の各文書を、文書の構成要素毎に分割して構成要素間の類似度を算出処理し、
前記算出した類似度に基づいて、類似する構成要素をグループ化してグループ内の中心となる構成要素とグループ内の他の構成要素との偏差を算出処理し、
グループ化した全てのグループに対して前記偏差に基づくグループを構成する構成要素の類似度合いを数値化処理し、
検索対象の文書に含まれる構成要素について、前記偏差と前記類似度合いとの積に基づく前記構成要素のスコアを算出処理して、含まれる構成要素のスコア値を累積した文書のスコア値を集計処理し、
前記集計した文書のスコア値に基づいて、複数の検索対照である文書を順序付けて出力する
ことを特徴とする検索方法。
【請求項１０】
検索対象である文書群の各文書を、文書の構成要素毎に分割して各構成要素の編集履歴に基づく構成要素間の類似度を算出処理し、
前記算出した類似度に基づいて、類似する構成要素をグループ化してグループ内の中心となる構成要素とグループ内の他の構成要素との偏差を算出処理し、
グループ化した全てのグループに対して前記偏差に基づくグループを構成する構成要素の類似度合いを数値化処理し、
検索対象の文書に含まれる構成要素について、前記偏差と前記類似度合いとの積に基づく前記構成要素のスコアを算出処理して、含まれる構成要素のスコア値を累積した文書のスコア値を集計処理し、
前記集計した文書のスコア値に基づいて、複数の検索対照である文書を順序付けて出力する
ことを特徴とする検索方法。
【請求項１１】
検索するキーワードを、前記複数の検索対照である文書から、キーワード含有率に基づき検索処理し、
前記検索処理で抽出した文書を、前記集計された文書のスコア値に基づき検索処理し、
当該結果を順序付けて出力する
ことを特徴とする請求項９又は１０に記載の検索方法。
【請求項１２】
キーワードの入力を受けて、複数の検索対照である文書からスコア算出処理を伴う検索を実行して順序付けて出力する検索方法であって、
検索対照である文書を文書ブロックに分割すると共に、前記分割した文書の文書ブロックと同様に分割した他の文書の文書ブロックとを比較して文書ブロック間の類似度を算出処理し、
前記算出処理した文書ブロック間の類似度を用いて、類似する文書ブロックを文書ブロックグループとしてグループ化処理すると共に、前記グループ化した文書ブロックグループにおける中心となる文書ブロックである中心文書ブロックを特定し、前記中心文書ブロックとグループ内の他の文書ブロックとの間の類似度を偏差情報として算出処理し、
前記偏差情報に含まれる中心文書ブロックとグループ内の他の文書ブロックとの間の類似度の分布を用いて、グループ化処理した全ての文書ブロックグループの尖度情報を演算処理し、
前記複数の検索対照である文書から、入力を受けたキーワードのキーワード含有率に基づき文書を抽出処理し、
前記抽出処理によって抽出された複数の文書の夫々について、内在する文書ブロックについて、文書ブロックグループの尖度情報と、前記偏差情報との積に基づく文書ブロックのスコア算出処理を実施し、
前記算出処理した文書ブロック毎のスコア値を累積して文書全体としてのスコア値を集計し、
前記集計した文書全体としてのスコア値に基づいて、前記抽出された複数の文書を順序付けて出力する処理を実施する
ことを特徴とする検索方法。
【請求項１３】
前記文書ブロック間の類似度の算出処理は、前記分割した文書の文書ブロック毎に、文書の作成者及び／又は操作者の行った操作に関する編集履歴に基づき、文書ブロック間の類似度を算出することを特徴とする請求項１２記載の検索方法。
【請求項１４】
制御部を、
検索対象である文書群の各文書を、文書の構成要素毎に分割し、構成要素間の類似度を算出する類似度判定手段と、
前記類似度判定手段の算出した類似度に基づいて、類似する構成要素をグループ化してグループ内の中心となる構成要素とグループ内の他の構成要素との偏差を算出すると共に、グループ化した全てのグループに対して前記偏差に基づくグループを構成する構成要素の類似度合いを数値化するグループ解析手段と、
検索対象の文書に含まれる構成要素について、前記偏差と前記類似度合いとの積に基づく前記構成要素のスコアを算出して、含まれる構成要素のスコア値を累積した文書のスコア値を集計する流用度算出手段
として機能させ、
前記流用度算出手段によって集計された文書のスコア値に基づいて、検索システムが複数の検索対照である文書を順序付けて出力可能とするためのプログラム。
【請求項１５】
制御部を、
検索対象である文書群の各文書を、文書の構成要素毎に分割し、各構成要素の編集履歴に基づく構成要素間の類似度を算出する類似度判定手段と、
前記類似度判定手段の算出した類似度に基づいて、類似する構成要素をグループ化してグループ内の中心となる構成要素とグループ内の他の構成要素との偏差を算出すると共に、グループ化した全てのグループに対して前記偏差に基づくグループを構成する構成要素の類似度合いを数値化するグループ解析手段と、
検索対象の文書に含まれる構成要素について、前記偏差と前記類似度合いとの積に基づく前記構成要素のスコアを算出して、含まれる構成要素のスコア値を累積した文書のスコア値を集計する流用度算出手段
として機能させ、
前記流用度算出手段によって集計された文書のスコア値に基づいて、検索システムが複数の検索対照である文書を順序付けて出力可能するためのプログラム。
【請求項１６】
請求項１４又は１５に記載のプログラムであって、
前記制御部を更に、
前記複数の検索対照である文書から、入力部を介して入力されたキーワードのキーワード含有率に基づく第１の検索処理を行うと共に、前記第１の検索処理で抽出した文書を、前記流用度算出手段によって集計された文書のスコア値に基づく第２の検索処理を行い、当該結果を順序付けて出力する文書検索手段として機能させるためのプログラム。
【請求項１７】
キーワードの入力を受けて、複数の検索対照である文書からスコア算出処理を伴う検索を実行して順序付けて出力する検索システムで用いられるプログラムであって、
制御部を、
検索対照である文書を文書ブロックに分割すると共に、前記分割した文書の文書ブロックと同様に分割した他の文書の文書ブロックとを比較して文書ブロック間の類似度を算出する文書ブロック類似度判定手段と、
前記文書ブロック類似度判定手段によって算出処理した文書ブロック間の類似度を用いて、類似する文書ブロックを文書ブロックグループとしてグループ化処理し、前記グループ化した文書ブロックグループにおける中心となる文書ブロックである中心文書ブロックを特定し、前記中心文書ブロックとグループ内の他の文書ブロックとの間の類似度を偏差情報として算出すると共に、
前記偏差情報に含まれる中心文書ブロックとグループ内の他の文書ブロックとの間の類似度の分布を用いて、グループ化処理した全ての文書ブロックグループの尖度情報を演算する文書ブロックグループ解析手段と、
前記複数の検索対照である文書から、入力を受けたキーワードのキーワード含有率に基づき文書を抽出する文書検索手段と、
前記文書検索手段によって抽出された複数の文書の夫々について、内在する文書ブロックについて、文書ブロックグループの尖度情報と、前記偏差情報との積に基づく文書ブロックのスコア算出処理を実施すると共に、
前記算出処理した文書ブロック毎のスコア値を累積して文書のスコア値を集計する文書ブロック流用度算出手段
として機能させ、
前記集計した文書のスコア値に基づいて、前記検索システムが前記抽出された複数の文書を順序付けて出力可能とするためのプログラム。
【請求項１８】
前記文書ブロック類似度判定手段を、前記分割した文書の文書ブロック毎に、文書の作成者及び／又は操作者の行った操作に関する編集履歴に基づき、文書ブロック間の類似度を算出させることを特徴とする請求項１７記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された検索キーワードに基づき文書データを検索する検索システムに関し、詳しくは、文書間の引用関係に基づく文書の適合度を用いる検索システム、検索方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、情報処理装置を用いてユーザ等によって入力されたキーワードに基づいて、文書を検索する検索システムおよび検索エンジンの研究が多くの研究者によってなされている。
【０００３】
検索システムで用いられる検索方法の一例としては、データベースに蓄積記憶された文書群の中から所望の文書を取り出すために、予め文書群をインデックス化して蓄積処理し、ユーザからの検索キーワードの入力を受け付け、キーワードを含む文書をリストアップすると共に、リストアップした文書をキーワード含有率に基づくスコア算出処理を行い、当該算出したスコア値に基づいて文書を順序付けて出力する方法がある。
【０００４】
また、関連する特許文献としては、特許文献１が挙げられる。  
特許文献１には、情報源から情報を取得する情報取得手段と、情報源から取得された情報を記憶する情報記憶手段と、情報源の識別情報を取得する情報源取得手段と、文書に情報を追加する際に情報源の識別情報を付加して埋め込む情報源埋込手段と、情報源埋込手段によって埋め込まれた識別情報を取り出す情報源取出手段と、情報源の識別情報を基に文章を系統化した系統化情報を生成する系統化手段とを備えた文書管理装置が記載されている。
【０００５】
特許文献１に記載された文書管理装置は、文書自体とその情報源の識別情報との両方を管理し、文書を文書管理装置に追加する際にその文書の情報源の識別情報を埋め込むことによって、文書間の引用関係を基に文書を系統化して管理し、情報源の共有の程度を用いて関連文書の検索を可能とする。
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−０７２７２３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記の検索システムでは、入力された検索キーワードの分野を俯瞰した文書を、検索結果の上位に表示することができない。
【０００８】
具体的には、特許文献１に記載された文書管理装置では、系統を遡ることしか出来ない。即ち、文書に記載されている分野毎に、良く使用される（インサーションされる：流用される：引用される：利用される）内容を端的に説明した図や表、段落などが記載された文書を求めて表示することができない。
【０００９】
尚、分野を俯瞰した文書とは、分野に関して説明した複数の文書において多く流用されている文書ブロックを、多く含んだ文書のことを指す。また、文書ブロックとは、図・段落・各ページ等の文書を構成する構成要素を指す。文書ブロックの具体的な例としては、PowerPoint（登録商標）等のプレゼンテーションファイルにおいては、各スライドページや各スライドページ内の図などである。また、Word等のビジネス文書においては、各文章や、複数の文章から構成される段落である。これらの文書においては、当該分野の説明でよく使用される図や、よく使用されるスライドページが流用度の高い文書ブロックとなる。ここで流用度とは、ある文書ブロックが、その内容に類似した文書ブロックを含む文書に出現する頻度を指す。換言すれば、より多くの文書に、所定の文書ブロックに類似した内容の文書ブロックが出現するほど、その所定の文書ブロックの流用度が高いと定義される。
【００１０】
本発明の目的は、入力された検索キーワードの分野を俯瞰した文書を、検索結果の上位に表示する検索システムを提供することにある。
【００１１】
本発明の他の目的は、入力された検索キーワードの分野を俯瞰した文書を、検索結果の上位に表示する検索方法を提供することにある。
【００１２】
更に、本発明の他の目的は、入力された検索キーワードの分野を俯瞰した文書を、検索結果の上位に表示可能なプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の検索システムは、検索対象である文書群の各文書を、文書の構成要素毎に分割し、構成要素間の類似度を算出する類似度判定部と、前記類似度判定部の算出した類似度に基づいて、類似する構成要素をグループ化してグループ内の中心となる構成要素とグループ内の他の構成要素との偏差を算出すると共に、グループ化した全てのグループに対して前記偏差に基づくグループを構成する構成要素の類似度合いを数値化する構成要素グループ解析部と、検索対象の文書に含まれる構成要素について、前記偏差と前記類似度合いとの積に基づく前記構成要素のスコアを算出して、含まれる構成要素のスコア値を累積した文書のスコア値を集計する流用度算出部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、入力された検索キーワードの分野を俯瞰した文書を、検索結果の上位に表示する検索システムを提供できる。
【００１５】
また、本発明によれば、入力された検索キーワードの分野を俯瞰した文書を、検索結果の上位に表示する検索方法を提供できる。
【００１６】
更に、本発明によれば、入力された検索キーワードの分野を俯瞰した文書を、検索結果の上位に表示可能なプログラムを提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明の実施の形態を図１に基づいて説明する。
【００１８】
図１は、第１の実施の形態の検索システム１０の構成を示す機能ブロック図である。  
図１に示すように、検索システム１０は、類似度判定部２０とグループ解析部３０と流用度算出部４０を含み、検索対文書群を記憶保持するデータベース５０と接続されて、図示しない文書検索部によって所望する文書を検索可能なように構成されている。
【００１９】
類似度判定部２０は、検索対象である文書群の各文書を、文書の構成要素毎に分割し、構成要素間の類似度を算出する。
【００２０】
グループ解析部３０は、類似度判定部２０の算出した類似度に基づいて、類似する構成要素を集めて１以上のグループを生成する。また、グループ解析部３０は、各部ループ毎に、グループ内の中心となる構成要素とグループ内の他の構成要素との偏差を算出する。また、グループ解析部３０は、グループ化した全てのグループに対して、偏差に基づき、グループを構成する構成要素の類似度合いを数値化する。
【００２１】
流用度算出部４０は、検索対象の文書に含まれる構成要素について、上記偏差と上記類似度合いとの積に基づく構成要素のスコアを算出する。また、流用度算出部４０は、検索対象の文書に含まれている構成要素のスコア値を累積加算して、検索対象の文書のスコア値とする。
【００２２】
検索システム１０は、流用度算出部４０によって集計された文書のスコア値に基づいて、データベース５０に記憶されている複数の検索対照である文書を順序付けて、スコア値の高い文書を検索結果として出力する。
【００２３】
検索システム１０は、上記した文書ブロックの偏差の算出と類似度合いの算出を、検索対象の文書をデータベース５０に登録するときに検索処理の前処理として予め行なっても良いし、検索時に行なっても良い。また、検索システム１０は、文書ブロックの偏差や類似度合いの数値を、テーブル情報として記憶するようにしても良い。この場合は、算出した偏差と類似度合いを別々のテーブルとしても良いし、一つのテーブルとしても良い。
【００２４】
また、文書検索部は、データベース５０に記憶された文書から、入力を受けたキーワードのキーワード含有率に基づく第１の検索処理を行い、その上で、前記第１の検索処理で抽出した文書を、流用度算出部４０によって集計される文書のスコア値に基づく第２の検索処理を行うようにしてもよい。
【００２５】
ここで、文書ブロックの一例を、図２を用いて説明する。図２は、文書ブロックを説明する図である。図２には、３ページで構成されるドキュメントファイルＡが記載され、その1ページ目には、タイトル、段落Ａ〜Ｃ、表およびグラフが記載されている。ドキュメントファイルＡの文書ブロックは、ドキュメントファイルＡの構成要素であるページ、タイトル、段落、図、表である。
【００２６】
図３は、第１の実施の形態の検索システム１０の構成を詳細に示す機能ブロック図である。  
図３を参照すると、ユーザなどが検索を実行する検索システム１０と、検索対象文書群を記憶するデータベース５０とから構成されている。  
検索システム１０は、検索インタフェース１１０と、検索部１１１と、文書インデックス作成部１１２と、文書インデックス１１３と、文書ブロック解析部１２０と、文書ブロック流用度算出部１４０と、文書ブロック類似度テーブル１３１と、グループ内文書ブロック偏差テーブル１３２と、文書ブロックグループ尖度テーブル１３３とを含んで成る。
【００２７】
文書ブロック解析部１２０は、文書ブロック類似度判定部１２１と、文書ブロックグループ解析部１２２と、文書ブロック類似度グラフ１２３と、文書ブロック類似度分布１２４とを含む。
【００２８】
文書ブロック類似度判定部１２１は、検索対象文書群１５１から各文書の文書ブロックの類似度を演算処理し、文書ブロック類似度テーブル１３１に文書ブロック類似度情報を格納する。
【００２９】
文書ブロックグループ解析部１２２は、文書ブロック類似度テーブル１３１に格納された各文書ブロックの類似度情報を基に、文書ブロック類似度グラフ１２３と文書ブロック類似度分布１２４とを構築し、それらの情報を基に、文書ブロック偏差テーブル１３２に各文書ブロックの属する文書ブロックグループの中心文書ブロックとの類似度情報（偏差情報）を格納すると共に、文書ブロックグループ尖度テーブル１３３に各文書ブロックグループの類似度の尖度情報を格納する。
【００３０】
文書ブロック流用度算出部１４０は、ユーザが検索インタフェース１１０を介して文書検索要求を行った際に、検索結果文書の各文書の各文書ブロックの文書ブロック流用度（スコア）の算出処理を行う。
【００３１】
ここで、各テーブル及び各データモデルを、例示して説明する。  
図４は、文書ブロック類似度テーブルを可視的に示す説明図である。  
文書ブロック類似度テーブル１３１は、図４に示すように、文書ブロックＩＤフィールド３０１と、対象文書ブロックＩＤフィールド３０２と、類似度フィールド３０３とを含む、各文書ブロック間の類似度を示す文書ブロック類似度情報が記載された表である。  
文書ブロックＩＤフィールド３０１と対象文書ブロックＩＤフィールド３０２には、データベース５０に記録された検索対象文書群の各文書に含まれる文書ブロックがIDを割当てられて記録される。類似度フィールド３０３には、文書ブロックＩＤフィールド３０１に対して、対象文書ブロックＩＤフィールド３０２の類似度が記録される。当該類似度は、文書ブロック類似度判定部１２１で算出される。図示した例では、文書ブロックＢ２が文書ブロックＡ２に対して、類似している度合いが０．８であることを示している。即ち、文書ブロックＢ２は、文書ブロックＡ２に相当類似している。他方、文書ブロックＢ４は、文書ブロックＡ２との類似度が０．２であり、さほど類似していない。
【００３２】
図５は、文書ブロック類似度グラフを可視的に示す説明図である。  
文書ブロック類似度グラフ１２３は、図５に示すように、各文書ブロックを、各文書ブロック間の類似度に基づいてグラフ化したモデルである。
【００３３】
図６は、文書ブロック類似度分布を可視的に示す説明図である。  
文書ブロック類似度分布１２４は、図６に示すように、文書ブロックグループ内での中心文書ブロックからの内容距離と文書ブロックグループ内の文書ブロック数とを軸にした各文書ブロックグループの分布グラフである。各グループにおける文書ブロックの度分布は、文書ブロックグループ内での中心文書ブロックからの類似度の高い文書ブロックが多いほど、類似度合いが大きくなる。換言すれば、各グループにおける文書ブロックの度分布は、文書ブロックグループ内での中心文書ブロックからの内容距離の短い文書ブロックが多いほど尖度が高いと言える。尚、尖度とは、類似した内容の文書ブロックのグループにおいて、そのグループを構成する文書ブロックの各内容がどれくらい類似しているかの度合いである。そしてその中心文書ブロックからの類似度距離が短い(＝類似した)文書が多いほど、当該グループの文書ブロックグループ尖度が高いと定義される。
【００３４】
尚、文書ブロック類似度グラフ１２３と文書ブロック類似度分布１２４とは、データモデルを示したものであり、記憶するデータとしては数値化した値を保存すればよい。例えば、文書ブロック類似度分布１２４は、データモデルとしては、各文書ブロックグループにおいて、中心文書ブロックからの内容距離を横軸とし、その内容距離にある文書ブロック数を縦軸としてプロットすることによって生成でき、他方、実装上は、各メモリテーブル等に、文書ブロックグループID、中心文書ブロックからの内容距離、該当する文書ブロック数の対応表として記憶しても良い。尚、図５および図６に例示したモデルは、後に詳説する。
【００３５】
図７は、グループ内文書ブロック偏差テーブルを可視的に示す説明図である。  
グループ内文書ブロック偏差テーブル１３２は、図７に示すように、文書ブロックＩＤフィールド６０１と、対象文書ブロックグループＩＤフィールド６０２と、中心文書ブロックからの内容距離フィールド６０３とを含む。グループ内文書ブロック偏差テーブル１３２には、文書ブロックＩＤフィールド６０１に記載された各文書ブロックの属する文書ブロックグループの中心文書ブロックとの内容距離が内容距離フィールド６０３に記載される。
【００３６】
例示した表を説明すれば、文書ブロックグループの中心文書ブロックが文書ブロックＡ２である為、文書ブロックＡ２の中心文書ブロックとの類似度は１（同一）、同様に、文書ブロックＢ２の類似度は０．８、文書ブロックＣ５の類似度は０．７である。この場合に、内容距離フィールド６０３に記載される内容距離は、『類似度 = １−１／内容距離』の式に基づいて、算出された値が記載される。尚、本実施形態では、類似度の算出は、『類似度 = １−１／内容距離』としたが、内容距離の増加に応じて単調減少する別のアルゴリズムを用いても代替可能である。
【００３７】
図８は、文書ブロックグループ尖度テーブルを可視的に示す説明図である。  
文書ブロックグループ尖度テーブル１３３は、図８に示すように、文書ブロックグループＩＤフィールド７０１と、文書ブロックグループ尖度フィールド７０２とを含む。文書ブロックグループ尖度テーブル１３３は、各文書ブロックグループの尖度の表である。文書ブロックグループ尖度テーブル１３３には、グループを構成する各文書ブロックの内容の類似度を数値化して、算出された文書ブロックグループ尖度が記載される。文書ブロックグループ尖度は、グループの中心となる文書ブロックを特定し、当該中心文書ブロックからの類似度距離が小さい文書ブロックが多いほど、文書ブロックグループ尖度が高くなる。  
各文書ブロックのグループ尖度の算出処理は、各文書ブロックグループにおいて、文書ブロックの中心文書ブロックからの内容距離の平均値を算出し、グループ尖度 ＝ 1 − 1／内容距離平均値として算出すれば良い。
【００３８】
次に、図３、図９ないし図１１のフローチャートを参照して、本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。
【００３９】
まず、文書ブロック類似度判定部１２１が、検索対象文書群１５１から各文書の文書ブロックの類似度を演算処理し、文書ブロック類似度テーブル１３１に文書ブロック類似度情報を格納する、文書ブロック類似度判定処理の動作を、図３及び図９のフローチャートを参照して説明する。
【００４０】
図９は、文書ブロック類似度判定処理を示すフローチャートである。 
文書ブロック類似度判定部１２１は、検索対象文書群１５１の各文書を文書ブロックに分割し、文書と文書ブロックに対してＩＤを付与する（Ｓ９０１）。
【００４１】
文書ブロック類似度判定部１２１は、付与したＩＤの順にその文書に含まれる各文書ブロックに関して、他の文書の各文書ブロックとの類似度を比較する（Ｓ９０２）。この際、比較対象とする文書は、まだ類似度を算出していない文書群とし、既に類似度を演算済みの文書との比較は行わない。
【００４２】
文書ブロック類似度判定部１２１は、演算した文書ブロック間の類似度の情報を、文書ブロック類似度テーブル１３１の類似度フィールド３０３に格納する（Ｓ９０３）。
【００４３】
文書ブロック類似度判定部１２１は、検索対象文書群１５１の全ての文書に対して文書ブロック類似度評価が完了したかどうかを判定し（Ｓ９０４）、検索対象文書群１５１の全ての文書に対して文書ブロック類似度評価が完了するまで上記８０２〜８０３の処理を繰り返す。  
検索対象文書群１５１の全ての文書に対して文書ブロック類似度評価が完了したら、文書ブロック類似度判定処理を終了する。
【００４４】
次に、文書ブロックグループ解析部１２２が、文書ブロック類似度テーブル１３１に格納された各文書ブロックの類似度情報を基に、文書ブロック類似度グラフ１２３と文書ブロック類似度分布１２４とを構築処理し、構築した情報を基に文書ブロック偏差テーブル１３２に各文書ブロックの属する文書ブロックグループの中心文書ブロックとの類似度情報を格納し、文書ブロックグループ尖度テーブル１３３に各文書ブロックグループの類似度の尖度情報を格納する、文書ブロックグループ解析処理の動作を、図３、図５、図６及び図１０のフローチャートを参照して説明する。
【００４５】
図１０は、文書ブロックグループ解析処理を示すフローチャートである。 
文書ブロックグループ解析部１２２は、文書ブロック類似度テーブル１３１に格納された各文書ブロック間の類似度情報を基に、文書ブロック類似度グラフ１２３を構築する（Ｓ１００１）。
【００４６】
文書ブロックグループ解析部１２２は、文書ブロック類似度グラフ１２３において、一定の閾値以上の類似度の文書ブロック群を、文書ブロックグループとしてグループ化する（Ｓ１００２）。
【００４７】
ここで、文書ブロックのグループ化を、図５に例示した文書ブロック類似度グラフ１２３を用いて説明する。尚、グループ化の閾値は、０．５とする。  
図５の例では、ドキュメントファイルＡの第２ブロック（段落Ｂ）である文書ブロックＡ２（５０１）と文書Ｂの第２ブロックである文書ブロックＢ２（５０２）との類似度は０．８である。同様に、文書Ａの第２ブロックである文書ブロックＡ２（５０１）と文書Ｃの第５ブロックである文書ブロックＣ５（５０３）との類似度は０．７である。同様に、文書Ｂの第２ブロックである文書ブロックＢ２（５０２）と文書Ｃの第５ブロックである文書ブロックＣ５（５０３）との類似度は０．６である。同様に、文書Ａの第２ブロックである文書ブロックＡ２（５０１）と文書Ｂの第４ブロックである文書ブロックＢ４（５０４）との類似度は０．２である。  
この場合、文書ブロックグループ化の閾値が０．５である為、文書ブロックＡ２（５０１）と文書ブロックＢ２（５０２）と文書ブロックＣ５（５０３）とが、文書ブロックグループＧ１（５１０）としてグループ化される。他方、文書ブロックＢ４は、グループ化されない。
【００４８】
文書ブロックグループ解析部１２２は、グループ化した全ての文書ブロックグループを、重心演算等の処理を用いて、各グループ内の中心文書ブロックを特定する（Ｓ１００３）。図５に例示した文書ブロック類似度グラフ１２３では、文書ブロックグループＧ１（５１０）の重心を用いて、文書ブロックＡ２（５０１）を中心文書ブロックと特定し、必要に応じて、フラグ処理等を行う。
【００４９】
文書ブロックグループ解析部１２２は、各文書ブロックグループにおける中心文書ブロックに対するグループ内の他の文書ブロックの内容距離を算出処理し、グループ内文書ブロック偏差テーブル１３２の内容距離フィールド６０３に、内容距離を格納する（Ｓ１００４）。
【００５０】
文書ブロックグループ解析部１２２は、各グループの中心文書ブロックと各文書ブロックとの類似度分布１２４を用いて、各文書ブロックグループの尖度を演算処理し、文書ブロックグループ尖度情報として、文書ブロックグループ尖度テーブル１３３の文書ブロックグループ尖度フィールド７０２に格納する（Ｓ１００５）。図６に例示した文書ブロック類似度分布１２４では、文書ブロックグループＧ１（６０１）の尖度は０．８であり、文書ブロックグループＧ２（６０２）の尖度は、０．５である。また、文書ブロックグループＧ１（６０１）の方が、文書ブロックグループＧ２（６０２）よりも文書ブロックグループの尖度が高い。  
Ｓ１００５において、全ての文書ブロックグループに対する尖度の演算処理が完了したら、文書ブロックグループ解析処理を終了する。
【００５１】
次に、文書ブロック流用度算出部１４０が、ユーザなどから検索システム１０に対して文書検索要求があった際に、検索結果文書の各文書の各文書ブロックの文書ブロック流用度の算出を行う文書ブロック流用度算出処理の動作を、図３、図５、図６及び図１１のフローチャートを参照して説明する。
【００５２】
図１１は、文書ブロック流用度算出処理を示すフローチャートである。 
ユーザから検索システム１０に対して文書検索を行われると、検索部１１１は、検索インタフェース１１０から入力された検索キーワードを用いて文書インデックス１１３を検索し、キーワード含有率に基づき、所定値以上のスコアの文書を抽出処理する（Ｓ１１０１）。
【００５３】
文書ブロック流用度算出部１４０は、検索部１１１によって抽出された検索結果の文書群に含まれる各文書ブロックに対して、グループ内文書ブロック偏差テーブル１３２と文書ブロックグループ尖度テーブル１３３を参照し、文書ブロックグループ尖度と中心文書ブロックとの類似度情報（偏差情報）の積を算出処理した値に基づき、検索結果の文書群に含まれる各文書ブロックのスコアを演算する（Ｓ１１０２）。  
尚、文書ブロックのスコアは、文書ブロックグループ尖度と文書ブロック類似度のみでなく、当該文書ブロックが含まれる文書ブロックグループの文書ブロック数を加えて用いることにより、更に精度の高い文書ブロックのスコアを算出可能である。例えば、Ｓ１１０２において、各文書ブロックのスコアを、スコアを算出する文書ブロックを含む文書の総文書ブロック数の積に、属する文書ブロックグループの尖度と中心文書ブロックとの類似度情報の積を、両方の積に適切な係数をかけて乗算する。このようにスコアを算出することで、文書ブロックグループ尖度が低くでも、多数の文書ブロックを含む文書ブロックグループに含まれる文書ブロックのスコアが高くできる。即ち、文書ブロック数をスコア算出処理に用いることで、更に精度の高い文書ブロックのスコアを算出可能となる。
【００５４】
また、文書ブロックのスコアは、算出対象である文書ブロックが、属するグループの中心文書ブロックであった場合に加算するようにしても良い。また、文書ブロックのスコアは、算出対象である文書ブロックが、属するグループの尖度が所定値以上であった場合に加算するようにしても良い。
【００５５】
文書ブロック流用度演算部１４０は、上記Ｓ１１０２で算出した各文書ブロックのスコアを、検索結果の文書毎に検索結果文書の文書スコアとして累積して算出処理する（Ｓ１１０３）。
【００５６】
文書ブロック流用度演算部１４０は、検索結果文書群の全ての文書に対して、上記Ｓ１１０３での文書スコアの演算処理が完了したかどうかを判定し（Ｓ１１０４）、検索結果文書群の全ての文書に対して文書スコアの演算処理が完了するまで上記Ｓ１１０２〜Ｓ１１０３の処理を繰り返す。
【００５７】
検索結果文書群の全ての文書に対して文書スコアの演算処理が完了したら、文書ブロック流用度算出処理を終了する。
【００５８】
その後、検索システム１０は、算出処理した文書スコアに基づいて、検索した文書を順序付けてユーザに提示する。
【００５９】
本実施の形態では、文書ブロックの類似度判定部１２１によって各文書に含まれる文書ブロック間の類似度を判定し、文書ブロックグループ解析部１２２によって類似する文書ブロックをグループ化してグループ内の中心となる文書ブロックとグループ内の他の文書ブロックとの偏差を算出すると共に、グループ化した全てのグループに対して偏差に基づくグループを構成する文書ブロックの類似度合いを数値化し、文書ブロック流用度算出部１４０によって検索対象の文書群に含まれる文書ブロックのスコアを算出し、当該スコアを用いて文書全体のスコアを算出する。このようにすることで、ユーザ等から入力された検索キーワードの分野を俯瞰した文書を、検索結果の上位に表示することができる。
【００６０】
また、本実施の形態では、文書ブロックグループ解析部１２２によって、文書ブロック類似度グラフ１２３より、各文書ブロックの類似度の重心演算などを行うことにより、類似した文書ブロックの各グループにおいて中心となる文書ブロックを特定することができる。
【００６１】
また、本実施の形態では、文書ブロックグループ解析部１２２によって、文書ブロック類似度分布１２４を用いて、類似した文書ブロックの集合体であるグループにおける中心文書ブロックと各文書ブロックとの類似度の偏差の尖度を演算することができる。
【００６２】
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態は第１の実施の形態と同様の部分を含む。同様の部分は同符号を付け、詳細な説明は省くものとする。
【００６３】
第２の実施の形態の検索システムは、第１の実施の形態の検索システムの構成に加え、検索対象である文書群の各文書を、文書の構成要素毎に分割し、各構成要素の編集履歴に基づく構成要素間の類似度を算出する類似度判定部を含んで成る。以下差の部分を詳細に説明する。
【００６４】
図１２は、第２の実施の形態の検索システム２００の構成を詳細に示す機能ブロック図である。図１２を参照すると、第２の実施の形態では、第１の実施の形態の構成に加え、データベース２５０に、文書操作履歴・改版履歴２５１を含む。
【００６５】
文書操作履歴・改版履歴２５１は、データベース２５０に記憶される検索対象文書の作成者や操作者による操作履歴や改版履歴のような編集履歴（操作情報、操作に関する履歴情報、作成年月日情報、編集年月日情報、作成者情報、操作者情報など）である。
【００６６】
本実施の形態における文書ブロック類似度判定部２２１は、文書システム２５０に含まれる文書操作履歴・改版履歴２５１に格納されている、編集履歴に基づき、検索対象文書群に含まれる各文書ブロックの類似性の判定を行い、類似度を算出する。即ち、文書ブロック類似度判定部１２１の検索対象文書群の文書ブロックの内容による類似度判定に代えて、検索対象である文書群の各文書を文書の文書ブロック毎に分割し、各文書ブロックの編集履歴に基づく文書ブロック間の類似度を算出する。  
上記以外の検索システム２００の構成及び動作は、第１の実施の形態である検索システム１０と同様である。
【００６７】
本実施の形態では、文書ブロックの類似度判定部２２１によって、データベース２５０に含まれる文書操作履歴・改版履歴２５２に含まれる履歴情報を基に、検索対象文書群に含まれる各文書ブロックの類似性を判定し、文書ブロックグループ解析部１２２によって類似する文書ブロックをグループ化してグループ内の中心となる文書ブロックとグループ内の他の文書ブロックとの偏差を算出すると共に、グループ化した全てのグループに対して偏差に基づくグループを構成する文書ブロックの類似度合いを数値化し、文書ブロック流用度算出部１４０によって検索対象の文書群に含まれる文書ブロックのスコアを算出し、当該スコアを用いて文書全体のスコアを算出する。このようにすることで、入力された検索キーワードの分野を俯瞰した文書を、検索結果の上位に表示することができる。  
また、第１の実施の形態と同様に、本実施の形態では、文書ブロックグループ解析部１２２によって、文書ブロック類似度グラフ１２３より、各文書ブロックの類似度の重心演算などを行うことにより、類似した文書ブロックの各グループにおいて中心となる文書ブロックを特定することができる。同じく、本実施の形態では、文書ブロックグループ解析部１２２によって、文書ブロック類似度分布１２４を用いて、類似した文書ブロックの集合体であるグループにおける中心文書ブロックと各文書ブロックとの類似度の偏差の尖度を演算することができる。
【００６８】
本発明は、上記説明のように、検索対象である文書群の各文書に含まれる構成要素（文書ブロック）間の内容に基づく類似度を算出する類似度判定部１２１や、各構成要素の編集履歴に基づく類似度を算出する類似度判定部２２１のように、様々な検索対象文書に関する様々な情報やアルゴリズムによる構成要素（文書ブロック）類似度判定手段を、文書ブロック類似度判定部として組み入れることができる。
【００６９】
尚、本発明の具体的な構成は前述の実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の変更があってもこの発明に含まれる。  
一例としては、各検索システムの各部及び各種手段は、ハードウェア又は、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせを用いて実現しても良い。ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせた形態では、ＲＡＭにプログラムが展開され、プログラムに基づいて制御部等のハードウェアを動作させることによって、各部及び各種手段を実現する。また、上記プログラムは、記憶媒体に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録されたプログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介して、記憶部に読込まれ、制御部等を動作させる。尚、記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリ装置、ハードディスクなどが挙げられる。具体的な一例としては、図１３に示すように、一般的なコンピュータを用いて検索システムを実現できる。図１３に示された検索システムは、ネットワークを介して接続された検索対象群を格納するデータベースと接続し、補助記憶装置に記憶された各種プログラムがＲＡＭに展開されて制御部に読込まれることによって、検索システムとして動作する。制御部は、ＲＡＭに読込まれた各種プログラムに基づいて、文書ブロック類似度判定手段、文書ブロックグループ解析手段、文書ブロック流用度算出手段、文書検索手段、文書インデックス作成手段などとして機能する。  検索システムとして動作するコンピュータは、入力部やネットワークインタフェースを介して入力された検索キーワードを用いて、データベースに記録されている検索対象群から、内在する各種手段を用いて算出した文書のスコア値に基づいて順序付けて出力し、検索キーワードの分野を俯瞰した文書を、検索結果の上位に表示できる。
【００７０】
換言すれば、検索システムは、制御部と、検索対象である文書群を蓄積記憶する記憶部と、検索結果を出力する出力部とを備え、前記制御部は、前記文書群の各文書を、文書の構成要素毎に分割し、構成要素間の類似度を算出し、算出した類似度に基づいて、類似する構成要素をグループ化してグループ内の中心となる構成要素とグループ内の他の構成要素との偏差を算出すると共に、グループ化した全てのグループに対して前記偏差に基づくグループを構成する構成要素の類似度合いを数値化し、検索対象の文書に含まれる構成要素について、前記偏差と前記類似度合いとの積に基づく前記構成要素のスコアを算出して、含まれる構成要素のスコア値を累積した文書のスコア値を集計し、集計された文書のスコア値に基づいて、複数の検索対照である文書を順序付けて前記出力部に出力するように、構築できる。また、第２の実施の形態も同様に構築できる。
【００７１】
また、検索対象群は、ネットワークを介して接続されたデータベースを用いずに、補助記憶装置に記憶するようにしても良い。
【００７２】
以上説明したように、本発明によれば、入力された検索キーワードの分野を俯瞰した文書を、検索結果の上位に表示する検索システムを提供できる。  
また、本発明によれば、入力された検索キーワードの分野を俯瞰した文書を、検索結果の上位に表示する検索方法を提供できる。  
更に、本発明によれば、入力された検索キーワードの分野を俯瞰した文書を、検索結果の上位に表示可能なプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】第１の実施の形態の検索システム１０の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】文書ブロックを説明する図である。
【図３】第１の実施の形態の検索システム１０の構成を詳細に示す機能ブロック図である。
【図４】文書ブロック類似度テーブルを可視的に示す説明図である。
【図５】文書ブロック類似度グラフを可視的に示す説明図である。
【図６】文書ブロック類似度分布を可視的に示す説明図である。
【図７】グループ内文書ブロック偏差テーブルを可視的に示す説明図である。
【図８】文書ブロックグループ尖度テーブルを可視的に示す説明図である。
【図９】文書ブロック類似度判定処理を示すフローチャートである。
【図１０】文書ブロックグループ解析処理を示すフローチャートである。
【図１１】文書ブロック流用度算出処理を示すフローチャートである。
【図１２】第２の実施の形態の検索システム２００の構成を詳細に示す機能ブロック図である。
【図１３】コンピュータによる検索システムの構成を示す機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００７４】
１０      検索システム 
２０      類似度判定部
３０      グループ解析部
４０      流用度算出部
５０      データベース
１１０    検索インタフェース 
１１１    検索部 
１１２    文書インデックス作成部 
１１３    文書インデックス 
１２０    文書ブロック解析部 
１２１    文書ブロック類似度判定部 
１２２    文書ブロックグループ解析部 
１２３    文書ブロック類似度グラフ 
１２４    文書ブロック類似度分布 
１３１    文書ブロック類似度テーブル 
１３２    グループ内文書ブロック偏差テーブル 
１３３    文書ブロックグループ尖度テーブル 
２００    検索システム
２２０    文書ブロック解析部 
２２１    文書ブロック類似度判定部 
２５０    データベース（文書システム）
２５１    文書操作履歴・改版履歴（操作に関する履歴情報）
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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