(57)【要約】【課題】指定した複数の概念を含むＯＲ検索や、指定した概念を含まないＮＯＴ検索を行うことができ、追加した概念、除きたい概念を詳細に指定して目的とする文書を精度よく抽出する。【解決手段】本発明は、検索語または検索文書の概念ベクトル（検索ベクトル）を取得し、付加的な検索条件として含める単語または文書の概念ベクトル（検索条件ベクトル）を取得し、検索される複数の単語または複数の文書の概念ベクトル（被検索ベクトル）が格納された概念ベクトル蓄積手段から被検索ベクトルを取得し、被検索ベクトルと、検索ベクトル及び検索条件ベクトルとの距離を計算する。【選択図】図１
2010182041.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語または文書の概念を概念ベクトルとして数値化し、ベクトル間の距離に基づいて、単語間または文書間または単語−文書間の類似性を判定する概念検索方法において、
検索ベクトル入力手段が、検索語または検索文書の概念ベクトル（検索ベクトル）を取得する検索ベクトル入力ステップと、
検索条件ベクトル入力手段が、付加的な検索条件として含める単語または文書の概念ベクトル（検索条件ベクトル）を取得する検索条件ベクトル入力ステップと、
被検索ベクトル取得手段が、検索される複数の単語または複数の文書の概念ベクトル（被検索ベクトル）が格納された概念ベクトル蓄積手段から被検索ベクトルを取得する被検索ベクトル取得ステップと、
距離計算手段が、前記被検索ベクトルと、前記検索ベクトル及び前記検索条件ベクトルとの距離を計算し、ベクトル距離計算記憶手段に格納する距離計算ステップと、
からなることを特徴とする概念検索方法。
【請求項２】
前記検索条件ベクトルを、
検索語または検索文書に加える概念ベクトルとする
請求項１記載の概念検索方法。
【請求項３】
前記検索条件ベクトルを、
検索語または検索文書から除く概念ベクトルとする
請求項１記載の概念検索方法。
【請求項４】
前記距離計算ステップにおいて、
前記被検索ベクトルと、前記検索ベクトル及び前記検索条件ベクトルとの距離を、該検索ベクトルと該検索条件ベクトルがなす空間と、該被検索ベクトルとの距離とする
請求項１記載の概念検索方法。
【請求項５】
前記距離計算ステップにおいて、
前記被検索ベクトルと、前記検索ベクトル及び前記検索条件ベクトルとの距離を、該被検索ベクトルと該検索条件ベクトルとがなす空間と、該検索ベクトルとの距離とする
請求項１記載の概念検索方法。
【請求項６】
単語または文書の概念を概念ベクトルとして数値化し、ベクトル間の距離に基づいて、単語間または文書間または単語−文書間の類似性を判定する概念検索装置であって、
検索語または検索文書の概念ベクトル（検索ベクトル）を取得する検索ベクトル入力手段と、
付加的な検索条件として含める単語または文書の概念ベクトル（検索条件ベクトル）を取得する検索条件ベクトル入力手段と、
検索される複数の単語または複数の文書の概念ベクトル（被検索ベクトル）が格納された概念ベクトル蓄積手段から被検索ベクトルを取得する被検索ベクトル取得手段と、
前記被検索ベクトルと、前記検索ベクトル及び前記検索条件ベクトルとの距離を計算し、ベクトル距離計算記憶手段に格納する距離計算手段と、
を有することを特徴とする概念検索装置。
【請求項７】
請求項１乃至５のいずれか１項記載の概念検索方法の各ステップを実行するコンピュータを機能させるための概念検索プログラム。
【請求項８】
請求項７記載の概念検索プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概念検索方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体に係り、特に、単語や、新聞記事、ウェブ等の文書を対象として、単語間、文書間、単語−文書間の類似性を判定するための概念検索方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
単語間の類似性を判定し、類義語を検索し、また、関連文書を検索するためのデータベースの一つとして概念ベースが用いられている。
【０００３】
この「概念ベース」は、単語とその単語に対応する概念ベクトルの組からなるデータベースである。概念ベースとして、国語辞典の語義文から作成される辞書概念ベース（例えば、特許文献１参照）と、記事新聞等の文書を大量に集めたコーパスから作成されるコーパス概念ベース（例えば、非特許文献１参照）とが知られている。
【０００４】
また、所定の単語の「概念ベクトル」は、上記所定の単語が属する範囲（例えば、文）内で、予め決められた複数の共起語のそれぞれと共起する頻度に応じて算出される。辞書概念ベースにおける共起語として、単語を辞書引きして得られる語義文中に出現する単語が用いられ、コーパス概念ベースにおける共起語として、コーパス中に高頻度で出現する単語が用いられる。各単語を行とし、共起語を列とし、単語と共起語との共起頻度を行列の成分とする共起行列を作成する。
【０００５】
辞書概念ベースの場合、上記共起行列における各行の行ベクトルが、単語の概念ベクトルであり、通常は語義文中に含まれる単語について、孫引きすることによって得られる語義文等を用いて概念ベクトルの精錬が行われる。
【０００６】
コーパス概念ベースにおいて、特異値分解によって共起行列の列の次元を圧縮した行列を作成し、この圧縮した行列の各行の行ベクトルが概念ベクトルである。このようにして作成された概念ベースは、単語間の類似性が高い程、単語の概念ベクトル間の距離が近いという性質を持つので、単語間の類似性を判定する場合に有効である。つまり、２つの単語間の概念ベクトルの距離が近い程、上記２つの単語間の類似性が高いと判断できる。
【０００７】
文書の概念ベクトルは、文書を形態素解析して抽出される単語の概念ベクトルの平均として定義される。文書の概念ベクトルは、単語の概念ベクトルと全く同様に取り扱うことができ、各概念ベクトル間の距離に基づいて、文書間、単語−文書間の類似性を判定することができる。
【０００８】
概念ベクトル間の距離を測定する測度として、Euclid距離やKullback-Leibler距離が用いられる。検索ベクトルをｐ→＝（ｐ１，…，ｐＮ）、被検索ベクトルをｑ→＝（ｑ１，…，ｑＮ）（『→』はベクトルを表す）とするととき、Euclid距離ＤＥ（ｐ→，ｑ→）は、
【０００９】
【数１】
2010182041.tif 000003
Kullback-Leibler距離ＤKL（ｐ→，ｒ→）は、
【００１０】
【数２】
2010182041.tif 000004
でそれぞれ定義される。図１０に従来技術におけるベクトル間の距離の概念を示した。同図では、検索ベクトルＯＰ→、被検索ベクトルＯＱ→との距離Ｄを点線で表している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特許第３３７９６０３号公報
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】H. Schutze, "Dimensions of meaning", Proceedings of Supercomputing '92, pp.787-796, 1992年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、概念ベクトル間の距離に基づいて、単語間、文書間、単語−文書間の類似性を判定する方法では、通常のウェブ検索のような、指定した複数の概念を含むＯＲ検索や、指定した概念を含まないＮＯＴ検索ができないという問題がある。
【００１４】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、指定した複数の概念を含むＯＲ検索や、指定した概念を含まないＮＯＴ検索を行うことができ、追加した概念、除きたい概念を詳細に指定して目的とする文書を精度よく抽出することが可能な概念検索方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体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】
【００１５】
図１は、本発明の原理を説明するための図である。
【００１６】
本発明（請求項１）は、単語または文書の概念を概念ベクトルとして数値化し、ベクトル間の距離に基づいて、単語間または文書間または単語−文書間の類似性を判定する概念検索方法において、
検索ベクトル入力手段が、検索語または検索文書の概念ベクトル（検索ベクトル）を取得する検索ベクトル入力ステップ（ステップ１）と、
検索条件ベクトル入力手段が、付加的な検索条件として含める単語または文書の概念ベクトル（検索条件ベクトル）を取得する検索条件ベクトル入力ステップ（ステップ２）と、
被検索ベクトル取得手段が、検索される複数の単語または複数の文書の概念ベクトル（被検索ベクトル）が格納された概念ベクトル蓄積手段から被検索ベクトルを取得する被検索ベクトル取得ステップ（ステップ３）と、
距離計算手段が、被検索ベクトルと、検索ベクトル及び検索条件ベクトルとの距離を計算し、ベクトル距離計算記憶手段に格納する距離計算ステップ（ステップ４）と、からなる。
【００１７】
また、本発明（請求項２）は、検索条件ベクトルを、検索語または検索文書に加える概念ベクトルとする。
【００１８】
また、本発明（請求項３）は、検索条件ベクトルを、検索語または検索文書から除く概念ベクトルとする。
【００１９】
また、本発明（請求項４）は、距離計算ステップにおいて、
被検索ベクトルと、検索ベクトル及び検索条件ベクトルとの距離を、該検索ベクトルと該検索条件ベクトルがなす空間と、該被検索ベクトルとの距離とする。
【００２０】
また、本発明（請求項５）は、距離計算ステップにおいて、
被検索ベクトルと、検索ベクトル及び検索条件ベクトルとの距離を、該被検索ベクトルと該検索条件ベクトルとがなす空間と、該検索ベクトルとの距離とする。
【００２１】
図２は、本発明の原理構成図である。
【００２２】
本発明（請求項６）は、単語または文書の概念を概念ベクトルとして数値化し、ベクトル間の距離に基づいて、単語間または文書間または単語−文書間の類似性を判定する概念検索装置であって、
検索語または検索文書の概念ベクトル（検索ベクトル）を取得する検索ベクトル入力手段１０１と、
付加的な検索条件として含める単語または文書の概念ベクトル（検索条件ベクトル）を取得する検索条件ベクトル入力手段１０２と、
検索される複数の単語または複数の文書の概念ベクトル（被検索ベクトル）が格納された概念ベクトル蓄積手段１０３から被検索ベクトルを取得する被検索ベクトル取得手段１０４と、
被検索ベクトルと、検索ベクトル及び検索条件ベクトルとの距離を計算し、ベクトル距離計算記憶手段１０７に格納する距離計算手段１０５と、を有する。
【００２３】
本発明（請求項７）は、請求項１乃至５のいずれか１項記載の概念検索方法の各ステップを実行するコンピュータを機能させるための概念検索プログラムである。
【００２４】
本発明（請求項８）は、請求項７記載の概念検索プログラムを格納したコンピュータ読取可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２５】
上記のように、本発明では、検索条件を概念ベクトルとして与え、被検索ベクトルと、検索ベクトル及び検索条件ベクトルとの距離に基づいて、単語間、文書間、単語−文書間の類似性を判定することによって指定した複数の概念を含むＯＲ検索や、指定した概念を含まないＮＯＴ検索を行うことにより、入力したテキストに概念的に類似する文書を検索することが可能な概念検索において、更に追加したい概念、除きたい概念を詳細に指定して、目的とする文書をより精度よく抽出することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の原理構成図である。
【図３】本発明の一実施の形態における概念検索装置の構成図である。
【図４】本発明の一実施の形態における動作のフローチャートである。
【図５】本発明の一実施の形態におけるＯＲ検索時の距離の求め方を説明するための図である。
【図６】本発明の一実施の形態におけるＮＯＴ検索時の距離の求め方を説明するための図である。
【図７】本発明の一実施の形態におけるＯＲ検索とＮＯＴ検索を同時に適用する場合の距離の求め方を説明するための図である。
【図８】本発明の一実施の形態におけるＮＯＴ検索条件が複数ある場合の距離の求め方を説明するための図である。
【図９】本発明の一実施の形態におけるＯＲ及びＮＯＴ検索条件が複数ある場合の距離の求め方を説明するための図である。
【図１０】従来技術におけるベクトル間の距離の概念を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００２８】
最初に、以下で用いる「検索ベクトル」、「検索条件ベクトル」、「被検索ベクトル」について、キーワード（単語）による文書検索を想定して説明する。
【００２９】
（１）ＯＲ条件の場合：
検索条件が「単語Ａを含むか、単語Ｂを含むか、単語Ｃを含むか」である場合は、
検索ベクトル：単語Ａの概念ベクトル；
検索条件ベクトル：単語Ｂの概念ベクトル、及び単語Ｃの概念ベクトル；
被検索ベクトル：検索対象の各文書の概念ベクトル；
となる。
【００３０】
（２）ＮＯＴ条件の場合：
検索条件が「単語Ａを含み、且つ単語Bを含まない、且つ単語Ｃを含まない」である場合は、
検索ベクトル：単語Ａの概念ベクトル；
検索条件ベクトル：単語Ｂの概念ベクトル、及び単語Ｃの概念ベクトル；
被検索ベクトル：検索対象の各文書の概念ベクトル；
となる。
【００３１】
図３は、本発明の一実施の形態における概念検索装置の構成を示す。
【００３２】
同図に示す概念検索装置は、検索ベクトル入力部１０１、検索条件ベクトル入力部１０２、概念ベクトル蓄積部１０３、被検索ベクトル取得部１０４、距離計算部１０５、結果出力部１０６から構成される。
【００３３】
検索ベクトル入力部１０１は、端末からキーボードを用いて単語や文書が入力されると、これを概念ベクトル（検索ベクトル）に変換する。
【００３４】
検索条件ベクトル入力部１０２は、端末からキーボードを用いて単語や文書が入力されると、概念ベクトル（検索条件ベクトル）に変換する。
【００３５】
概念ベクトル蓄積部１０３は、従来の概念ベースに相当するものであり、検索される概念ベクトルを蓄積し、被検索ベクトル取得部１０４によって検索される。
【００３６】
被検索ベクトル取得部１０４は、検索される単語または文書の概念ベクトル（被検索ベクトル）を概念ベクトル蓄積部１０３から取得する。
【００３７】
距離計算部１０５は、被検索ベクトル取得部１０４から被検索ベクトル、検索ベクトル入力部１０１から検索ベクトル、検索条件ベクトル入力部１０２から検索条件ベクトルを取得して、各被検索ベクトルについて、検索ベクトル、検索条件ベクトルの距離を計算し、距離計算結果記憶部１０７に格納する。
【００３８】
結果出力部１０６は、距離計算結果記憶部１０７に格納されている距離を昇順にソートして、距離の小さい順に被検索ベクトルに対応する単語や文書を検索結果として出力する。
【００３９】
次に、上記の構成における動作を説明する。
【００４０】
図４は、本発明の一実施の形態における動作のフローチャートである。
【００４１】
まず、検索ベクトル入力部１０１に検索ベクトルが入力され（ステップ２０１）、検索条件ベクトル入力部１０２に検索条件ベクトルが入力される（ステップ２０２）。より具体的には、検索ベクトル入力部１０１、検索条件ベクトル入力部１０２は、端末からキーボードを用いて入力された単語や文書を概念ベクトルに変換する。
【００４２】
距離計算部１０５は、入力された検索ベクトル及び検索条件ベクトルと被検索ベクトル取得部１０４で概念ベクトル蓄積部１０３より取得した各被検索ベクトルとの距離計算を逐次行い、その結果を距離計算結果記憶部１０７に格納する（ステップ２０３）。具体的な距離計算の方法については後述する。
【００４３】
その後、結果出力部１０６は、距離計算部１０５により計算され、距離計算結果記憶部１０７に格納されている距離を昇順にソートし（ステップ２０４）、検索結果を出力する（ステップ２０５）。
【００４４】
以下に、ステップ２０３における距離計算部１０５の距離計算方法について、ＯＲ検索の場合と、ＮＯＴ検索の場合に分けて説明する。なお、各概念ベクトルは、各要素ｐｉについて以下の条件を満足するよう予め正規化されているものとする。
【００４５】
【数３】
2010182041.tif 000005
［ＯＲ検索時の距離計算］
まず、ＯＲ検索の場合の距離計算方法を図５に従って説明する。
【００４６】
検索ベクトルをＯＰ→＝（ｐ１，…，ｐＮ）、ＯＲ検索条件として与えられる検索条件ベクトルをＯＵ→＝（ｕ１，…，ｕＮ），被検索ベクトルをＯＱ→＝（ｑ１，…，ｑＮ）とする。
【００４７】
検索ベクトルで与えられる概念と、検索条件ベクトルで与えられる概念の混合概念に対応する混合概念ベクトルＯＲ→＝（ｒ１，…，ｒＮ）を混合度λとして、
【００４８】
【数４】
2010182041.tif 000006
で定義し、被検索ベクトルＯＱ→と、検索ベクトルＯＰ→及び検索条件ベクトルＯＵ→との距離を、
【００４９】
【数５】
2010182041.tif 000007
で定義する。ここで、Ｒ*は、
【００５０】
【数６】
2010182041.tif 000008
である。Ｒ*は，図５において、点Ｑから直線ＰＵへ下ろした垂線と直線ＰＵとの交点であり、
【００５１】
【数７】
2010182041.tif 000009
は点Ｑと直線ＰＵとの最小距離に相当する。これによって、指定した検索ベクトルとＯＲ検索条件として指定した検索条件ベクトルの混合概念ベクトルに近い被検索ベクトルを選択することができる。
【００５２】
なお、距離
【００５３】
【数８】
2010182041.tif 000010
の計算については、距離測度として、Euclid距離、Kullback-Leibler距離などを適用することができる。Euclid距離は、
【００５４】
【数９】
2010182041.tif 000011
Kullback-Leibler距離は、
【００５５】
【数１０】
2010182041.tif 000012
でそれぞれ与えられる。Newton法などを用いて
【００５６】
【数１１】
2010182041.tif 000013
または、
【００５７】
【数１２】
2010182041.tif 000014
から最適なλを求めて、距離
【００５８】
【数１３】
2010182041.tif 000015
を得ることができる。
【００５９】
上記の図５は、検索条件が「単語Ａを含むか、単語Ｂを含むか」（ＯＲ検索）の場合を示している。つまり、単語が２個であるので、検索ベクトルと検索条件ベクトルの２つのベクトル（Ｐ，Ｕ）を結ぶと直線となり、これと被検索ベクトルが指示する点Ｑからの最短距離（距離測度としてEuclid距離を採用した場合はＱから直線へ下ろした垂線の長さ）によって、
【００６０】
【数１４】
2010182041.tif 000016
の距離が定まる。これを拡張して、単語がｎ個になった場合は、ｎ個のベクトル（ＰとＵ）によるｎ次元平面とＱとの最短距離（距離測度としてEuclid距離を採用した場合はＱからこの平面へ下ろした垂線の長さ）によって、
【００６１】
【数１５】
2010182041.tif 000017
の距離が定まる。
【００６２】
［ＮＯＴ検索時の距離］
次に、ＮＯＴ検索の場合の距離計算方法を図６に従って説明する。
【００６３】
検索ベクトルをＯＰ→＝（ｐ１，…，ｐＮ）、ＮＯＴ検索条件として与えられる検索条件ベクトルをＯＶ→＝ｖ（ｖ１，…，ｖＮ）、被検索ベクトルをＯＱ→＝（ｑ１，…，ｑＮ）とする。
【００６４】
被検索ベクトルで与えられる概念と、検索条件ベクトルで与えられる概念の混合概念に対応する混合概念ベクトルＯＳ→＝（ｓ１，…，ｓＮ）を混合度μとして、
【００６５】
【数１６】
2010182041.tif 000018
で定義し、被検索ベクトルＯＱ→と、検索ベクトルＯＰ→及び検索条件ベクトルＯＶ→との距離を、
【００６６】
【数１７】
2010182041.tif 000019
で定義する。ここで、
【００６７】
【数１８】
2010182041.tif 000020
である。Ｓ*は、図６において点Ｐから直線ＱＶへ下ろした垂線と直線ＱＶとの交点であり、
【００６８】
【数１９】
2010182041.tif 000021
は、点Ｐと直線ＱＶとの最小距離に相当する。これによって、被検索ベクトルから、ＮＯＴ検索条件として与えられる検索条件ベクトルの成分を除いて、検索ベクトルとの距離を求めることができる。
【００６９】
ＯＲ検索と同様に、Euclid距離は、
【００７０】
【数２０】
2010182041.tif 000022
Kullback-Leibler距離は、
【００７１】
【数２１】
2010182041.tif 000023
それぞれ与えられる。Newton法などを用いて
【００７２】
【数２２】
2010182041.tif 000024
または、
【００７３】
【数２３】
2010182041.tif 000025
から最適なμを求めて、距離
【００７４】
【数２４】
2010182041.tif 000026
を得ることができる。
【００７５】
［ＯＲ検索・ＮＯＴ検索を同時に適用する場合の距離計算］
ＯＲ検索及びＮＯＴ検索を同時に適用する場合の距離計算方法を図７に従って説明する。
【００７６】
検索ベクトルをＯＰ→＝（ｐ１，…，ｐＮ）、ＯＲ検索条件として与えられる検索条件ベクトルをＯＵ→＝（ｕ１，…，ｕＮ）、ＮＯＴ検索条件として与えられる検索条件ベクトルをＯＶ→＝（ｖ１，…，ｖＮ）、被検索ベクトルをＯＱ→＝（ｑ１，…，ｑＮ）とする。
【００７７】
この場合は、ＯＲ検索時の
【００７８】
【数２５】
2010182041.tif 000027
または、ＮＯＴ検索時の
【００７９】
【数２６】
2010182041.tif 000028
に代えて、図７に示すように、
【００８０】
【数２７】
2010182041.tif 000029
を採用する。Euclid距離は、
【００８１】
【数２８】
2010182041.tif 000030
Kullback-Lebler距離は、
【００８２】
【数２９】
2010182041.tif 000031
それぞれ与えられるから、前述のＯＲ検索やＮＯＴ検索と同様にして、最適なλ、μを求めることにより、距離
【００８３】
【数３０】
2010182041.tif 000032
を得ることができる。概念ベクトルは数百次元〜数千次元の高次元のベクトルであるから、図７の直線ＯＲ*及び直線ＯＳ*は一般にねじれの位置にある。
【００８４】
上記の手順で求められる距離
【００８５】
【数３１】
2010182041.tif 000033
は、これらねじれの位置にある直線間の最小距離に対応する。
【００８６】
さらに、検索条件ベクトルをＯＲ検索及びＮＯＴ検索毎に複数指定することも可能である。
【００８７】
Ｌ個のＯＲ検索条件、Ｍ個のＮＯＴ検索条件がある場合、
【００８８】
【数３２】
2010182041.tif 000034
などとして、最適なλ１，…，λＬ及びμ１，…，μＭを求めることにより、距離
【００８９】
【数３３】
2010182041.tif 000035
を得ることができる。
【００９０】
［ＮＯＴ検索条件が複数ある場合の距離計算］
図８は、ＮＯＴ検索条件が複数ある場合を示している。この場合、ＯＲ検索条件が指定されないため、ＯＲ→＝ＯＰ→であるから、距離
【００９１】
【数３４】
2010182041.tif 000036
は、点Ｐと三点Ｑ，Ｖ１，Ｖ２が規定する平面との最小距離に相当する。
【００９２】
図８に示すように、ＮＯＴ条件の場合は、前述のＯＲ条件の場合と比較すると、ＰとＱの立場が入れ替わるだけである。従って距離は、Ｖ１，Ｖ２、Ｑで定まる２次元平面とＰとの最短距離（距離測度としてEuclid距離を採用した場合はＰからこの平面へ下ろした垂線の長さ）で与えられる。
【００９３】
［ＯＲ検索条件、ＮＯＴ検索条件がそれぞれ複数ある場合の距離計算］
図９に、ＯＲ検索条件、ＮＯＴ検索条件がそれぞれ複数ある場合を示した。この場合、距離
【００９４】
【数３５】
2010182041.tif 000037
は、三点Ｐ，Ｕ１，Ｕ２が規定する平面と、三点Ｑ，Ｖ１，Ｖ２が規定する平面との最小距離に相当する。
【００９５】
一般的には、Ｌ個のＯＲ検索条件、Ｍ個のＮＯＴ検索条件がある場合、距離
【００９６】
【数３６】
2010182041.tif 000038
は、Ｌ＋１個の点Ｐ，Ｕ１，…，ＵＬが規定するＬ次元空間と、Ｍ＋１個の点Ｑ，Ｖ１，…，ＶＭが規定するＭ次元空間との最小距離によって与えられる。
【００９７】
図９に示すように、ＯＲ検索条件とＮＯＴ検索条件が混在した場合は、Ｕ１，…，ＵＬ，Ｐで定まるＬ次元平面（ＯＲ条件関係）及び、Ｖ１，…，ＶＭ、Ｑで定まるＭ次元平面（ＮＯＴ条件関係）を考え、これらの平面間の最短距離を求める。
【００９８】
上記のように、更に追加したい概念や、除きたい概念を詳細に指定して距離計算を行うことにより、効率的に文書を抽出することが可能となる。
【００９９】
上記の概念検索装置の動作の各ステップをプログラムとして構築し、概念検索装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【０１００】
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【０１０１】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１０２】
本発明は、概念ベクトル間の距離に基づいて類似検索する文書検索に適用可能である。
【符号の説明】
【０１０３】
１０１  検索ベクトル入力手段、検索ベクトル入力部
１０２  検索条件ベクトル入力手段、検索条件ベクトル入力部
１０３  概念ベクトル蓄積手段、概念ベクトル蓄積部
１０４  被検索ベクトル取得手段、被検索ベクトル取得部
１０５  距離計算手段、距離計算部
１０６  結果出力部
１０７  距離計算結果記憶手段、距離計算結果記憶部
【図１】
2010182041.tif 000039
【図２】
2010182041.tif 000040
【図３】
2010182041.tif 000041
【図４】
2010182041.tif 000042
【図５】
2010182041.tif 000043
【図６】
2010182041.tif 000044
【図７】
2010182041.tif 000045
【図８】
2010182041.tif 000046
【図９】
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【図１０】
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