(57)【要約】【課題】適用領域に応じた単語間の上位・下位関係をコスト上の問題なく獲得し、その関係性を用いて、検索入力文に適合する文書を高精度に検索する。【解決手段】本発明は、検索入力文を形態素解析し、形態素解析結果中の単語Ｂに対し、該単語Ｂの、任意の単語Ａに対し、各成分の値が、該単語Ａと、該成分に対応する単語または単語意味属性との共起頻度の相対値である単語ベクトルを対応付けた単語ベクトルデータベース中の単語ベクトルと、任意の単語Ｃの該単語ベクトルデータベース中の単語ベクトルとの間のαダイバージェンス距離を算出し、該距離の小さい一つまたは複数の単語Ｃを、該単語Ｂの関連単語として取得し、形態素解析結果中の単語Ｂを、該単語Ｂの関連単語で置換して得られる置換後形態素解析結果を取得する。【選択図】図１
2010128598.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
任意の単語Ａに対し、各成分の値が、該単語Ａと、該成分に対応する単語または単語意味属性との共起頻度の相対値である単語ベクトルを対応付けた単語ベクトルデータベースと、
検索入力文を形態素解析する形態素解析手段と、
前記形態素解析手段で得られた形態素解析結果中の単語Ｂに対し、該単語Ｂの前記単語ベクトルデータベース中の単語ベクトルと、任意の単語Ｃの該単語ベクトルデータベース中の単語ベクトルとの間のαダイバージェンス距離を算出し、該距離の小さい一つまたは複数の単語Ｃを、該単語Ｂの関連単語として取得する第１関連単語取得手段と、
前記形態素解析手段で得られた形態素解析結果中の単語Ｂを、該単語Ｂの前記第１関連単語取得手段で取得した前記関連単語で置換して得られる置換後形態素解析結果を取得する第１形態素解析結果取得手段と、
を有することを特徴とする文書検索装置。
【請求項２】
任意の単語Ａに対し、各成分の値が、単語Ａと、該成分に対応する単語または単語意味属性との共起頻度の相対値である単語ベクトルを対応付けた単語ベクトルデータベースを参照し、任意の単語Ｂに対し、該単語Ｂの該単語ベクトルデータベース中の単語ベクトルと、任意の単語Ｃの該単語ベクトルデータベース中の単語ベクトルとの間のαダイバージェンス距離を算出し、該距離または算出により得られる関連度を順序付けられた単語対Ｂ，Ｃと共に格納しているか、または、各単語毎に該距離の小さいまたは該関連度の大きい一つまたは複数の単語を格納している単語間関連データベースと、
検索入力文を形態素解析する形態素解析手段と、
前記形態素解析手段で得られた形態素解析結果中の単語Ｄに対し、前記単語間関連データベースから、該単語Ｄとの距離の小さいまたは関連度の大きい一つまたは複数の単語Ｅを、該単語Ｄの関連単語として取得する第２関連単語取得手段と、
前記形態素解析手段で得られた形態素解析結果中の単語Ｄを、該単語Ｄの前記第２関連単語取得手段で取得した前記関連単語で置換して得られる置換後形態素解析結果を取得する第２形態素解析結果取得手段と、
を有することを特徴とする文書検索装置。
【請求項３】
前記第１または第２形態素解析結果取得手段で取得した前記置換後形態素解析結果を、前記形態素解析手段で得られた形態素解析結果に付加した上で文書検索を実行する第１検索手段を、更に有する請求項１または２記載の文書検索装置。
【請求項４】
前記第１または第２形態素解析結果取得手段で取得した前記置換後形態素解析結果を表示する表示手段と、
ユーザが選択した置換後形態素解析結果を、前記形態素解析手段で得られた形態素解析結果に付加した上で文書検索を実行する第２検索手段と、を更に有する請求項１または２記載の文書検索装置。
【請求項５】
形態素解析手段が、検索入力文を形態素解析する形態素解析ステップと、
第１関連単語取得手段が、前記形態素解析ステップで得られた形態素解析結果中の単語Ｂに対し、該単語Ｂの、任意の単語Ａに対し、各成分の値が、該単語Ａと、該成分に対応する単語または単語意味属性との共起頻度の相対値である単語ベクトルを対応付けた単語ベクトルデータベース中の単語ベクトルと、任意の単語Ｃの該単語ベクトルデータベース中の単語ベクトルとの間のαダイバージェンス距離を算出し、該距離の小さい一つまたは複数の単語Ｃを、該単語Ｂの関連単語として取得する第１関連単語取得ステップと、
第１形態素解析結果取得手段が、前記形態素解析ステップで得られた形態素解析結果中の単語Ｂを、該単語Ｂの前記第１関連単語取得ステップで取得した前記関連単語で置換して得られる置換後形態素解析結果を取得する第１形態素解析結果取得ステップと、
を行うことを特徴とする文書検索方法。
【請求項６】
形態素解析手段が、検索入力文を形態素解析する形態素解析ステップと、
第２関連単語取得手段が、前記形態素解析ステップで得られた形態素解析結果中の単語Ｄに対し、任意の単語Ａに対し、各成分の値が、単語Ａと、該成分に対応する単語または単語意味属性との共起頻度の相対値である単語ベクトルを対応付けた単語ベクトルデータベースを参照し、任意の単語Ｂに対し、該単語Ｂの該単語ベクトルデータベース中の単語ベクトルと、任意の単語Ｃの該単語ベクトルデータベース中の単語ベクトルとの間のαダイバージェンス距離を算出し、該距離または算出により得られる関連度を順序付けられた単語対Ｂ，Ｃと共に格納しているか、または、各単語毎に該距離の小さいまたは該関連度の大きい一つまたは複数の単語を格納している単語間関連データベースから、該単語Ｄとの距離の小さいまたは関連度の大きい一つまたは複数の単語Ｅを、該単語Ｄの関連単語として取得する第２関連単語取得ステップと、
第２形態素解析結果取得手段が、前記形態素解析ステップで得られた形態素解析結果中の単語Ｄを、該単語Ｄの前記第２関連単語取得手段で取得した前記関連単語で置換して得られる置換後形態素解析結果を取得する第２形態素解析結果取得ステップと、
を行うことを特徴とする文書検索方法。
【請求項７】
第１検索手段が、前記第１または第２形態素解析結果取得ステップで取得した前記置換後形態素解析結果を、前記形態素解析ステップで得られた形態素解析結果に付加した上で文書検索を実行する第１検索ステップを、更に行う
請求項５または６記載の文書検索方法。
【請求項８】
表示手段が、前記第１または第２形態素解析結果取得ステップで取得した前記置換後形態素解析結果を表示する表示ステップと、
第２検索手段が、ユーザが選択した置換後形態素解析結果を、前記形態素解析ステップで得られた形態素解析結果に付加した上で文書検索を実行する第２検索ステップと、
を更に行う請求項５または６記載の文書検索方法。
【請求項９】
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の文書検索装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための文書検索プログラム。
【請求項１０】
請求項９記載のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書検索装置及び方法及びプログラム及びプログラムを記録した記録媒体に係り、特に、検索入力文に適合する文書を高精度に検索するための文書検索装置及び方法及びプログラム及びプログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
文書検索の方式としては、入力したキーワードを含む文書を検索するキーワード検索が主流となっている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平０１−２０１７２３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、キーワード検索では、入力単語を含んでいないが、入力単語と関連のある文書が検索されないという問題がある。
【０００４】
入力単語の下位概念にあたる単語は、該入力単語に該当する。例えば、入力単語「精神病」の下位概念にあたる単語「鬱病」は、入力単語「精神病」に該当する。入力単語の下位概念にあたる単語を含んでいる文書は、該入力単語に該当する。例えば、入力単語「精神病」の下位概念にあたる単語「鬱病」を含んでいる文書は、入力単語「精神病」に該当する。
【０００５】
一方、入力単語の兄弟概念や上位概念にあたる単語は、該入力単語に必ずしも該当しない。例えば、入力単語「精神病」の兄弟概念にあたる単語「心臓病」や上位概念にあたる単語「病気」は、入力単語「精神病」に必ずしも該当しない。入力単語の兄弟概念や上位概念にあたる単語を含んでいる文書は、該入力単語に必ずしも該当しない。例えば、入力単語「精神病」の兄弟概念にあたる単語「心臓病」や上位概念にあたる単語「病気」を含んでいる文書は、入力単語「精神病」に必ずしも該当しない。
【０００６】
このように、入力単語を含んでいないが、入力単語と関連のある文書を検索するためには、入力単語の下位概念にあたる単語を含んでいる文書を検索する必要がある。
【０００７】
これを実現するために、特許文献１で示されているように、単語の上位・下位関係を規定したシソーラスを用い、入力単語の下位概念にあたる単語をシソーラスから取得するというやり方がある。しかしながら、シソーラスは人手で作成するので不完全性があり、単語間の上位・下位関係を正確かつ網羅的には表せていないという問題がある。また、単語間の上位・下位関係は、分野毎に変わり、また、時の経過と共に変化するので、シソーラス再構築のコストが大きいという問題がある。
【０００８】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、分野や時期といった適用領域に応じた単語間の上位・下位関係をコスト上の問題なく獲得し、その関係性を用いて、検索入力文に適合する文書を高精度に検索することが可能な文書検索装置及び方法及びプログラム及びプログラムを記録した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】
【０００９】
図１は、本発明の原理構成図である。
【００１０】
本発明（請求項１）は、任意の単語Ａに対し、各成分の値が、該単語Ａと、該成分に対応する単語または単語意味属性との共起頻度の相対値である単語ベクトルを対応付けた単語ベクトルデータベース１５と、
検索入力文を形態素解析する形態素解析手段１１と、
形態素解析手段１１で得られた形態素解析結果中の単語Ｂに対し、該単語Ｂの単語ベクトルデータベース中の単語ベクトルと、任意の単語Ｃの該単語ベクトルデータベース１５中の単語ベクトルとの間のαダイバージェンス距離を算出し、該距離の小さい一つまたは複数の単語Ｃを、該単語Ｂの関連単語として取得する第１関連単語取得手段１２と、
形態素解析手段１１で得られた形態素解析結果中の単語Ｂを、該単語Ｂの第１関連単語取得手段１２で取得した関連単語で置換して得られる置換後形態素解析結果を取得する第１形態素解析結果取得手段１３と、を有する。
【００１１】
本発明（請求項２）は、任意の単語Ａに対し、各成分の値が、単語Ａと、該成分に対応する単語または単語意味属性との共起頻度の相対値である単語ベクトルを対応付けた単語ベクトルデータベースを参照し、任意の単語Ｂに対し、該単語Ｂの該単語ベクトルデータベース中の単語ベクトルと、任意の単語Ｃの該単語ベクトルデータベース中の単語ベクトルとの間のαダイバージェンス距離を算出し、該距離または算出により得られる関連度を順序付けられた単語対Ｂ，Ｃと共に格納しているか、または、各単語毎に該距離の小さいまたは該関連度の大きい一つまたは複数の単語を格納している単語間関連データベースと、
検索入力文を形態素解析する形態素解析手段と、
形態素解析手段で得られた形態素解析結果中の単語Ｄに対し、単語間関連データベースから、該単語Ｄとの距離の小さいまたは関連度の大きい一つまたは複数の単語Ｅを、該単語Ｄの関連単語として取得する第２関連単語取得手段と、
形態素解析手段で得られた形態素解析結果中の単語Ｄを、該単語Ｄの第２関連単語取得手段で取得した関連単語で置換して得られる置換後形態素解析結果を取得する第２形態素解析結果取得手段と、を有する。
【００１２】
また、本発明（請求項３）は、請求項１または請求項２の文書検索装置において、
第１または第２形態素解析結果取得手段で取得した置換後形態素解析結果を、形態素解析手段で得られた形態素解析結果に付加した上で文書検索を実行する第１検索手段１４を、更に有する。
【００１３】
また、本発明（請求項４）は、請求項１または請求項２の文書検索装置において、
第１または第２形態素解析結果取得手段で取得した置換後形態素解析結果を表示する表示手段と、
ユーザが選択した置換後形態素解析結果を、形態素解析手段で得られた形態素解析結果に付加した上で文書検索を実行する第２検索手段と、を更に有する。
【００１４】
図２は、本発明の原理を説明するための図である。
【００１５】
本発明（請求項５）は、形態素解析手段が、検索入力文を形態素解析する形態素解析ステップ（ステップ１）と、
第１関連単語取得手段が、形態素解析ステップで得られた形態素解析結果中の単語Ｂに対し、該単語Ｂの、任意の単語Ａに対し、各成分の値が、該単語Ａと、該成分に対応する単語または単語意味属性との共起頻度の相対値である単語ベクトルを対応付けた単語ベクトルデータベース中の単語ベクトルと、任意の単語Ｃの該単語ベクトルデータベース中の単語ベクトルとの間のαダイバージェンス距離を算出し、該距離の小さい一つまたは複数の単語Ｃを、該単語Ｂの関連単語として取得する第１関連単語取得ステップ（ステップ２）と、
第１形態素解析結果取得手段が、形態素解析ステップで得られた形態素解析結果中の単語Ｂを、該単語Ｂの第１関連単語取得ステップで取得した関連単語で置換して得られる置換後形態素解析結果を取得する第１形態素解析結果取得ステップ（ステップ３）と、を行う。
【００１６】
本発明（請求項６）は、形態素解析手段が、検索入力文を形態素解析する形態素解析ステップと、
第２関連単語取得手段が、形態素解析ステップで得られた形態素解析結果中の単語Ｄに対し、任意の単語Ａに対し、各成分の値が、単語Ａと、該成分に対応する単語または単語意味属性との共起頻度の相対値である単語ベクトルを対応付けた単語ベクトルデータベースを参照し、任意の単語Ｂに対し、該単語Ｂの該単語ベクトルデータベース中の単語ベクトルと、任意の単語Ｃの該単語ベクトルデータベース中の単語ベクトルとの間のαダイバージェンス距離を算出し、該距離または算出により得られる関連度を順序付けられた単語対Ｂ，Ｃと共に格納しているか、または、各単語毎に該距離の小さいまたは該関連度の大きい一つまたは複数の単語を格納している単語間関連データベースから、該単語Ｄとの距離の小さいまたは関連度の大きい一つまたは複数の単語Ｅを、該単語Ｄの関連単語として取得する第２関連単語取得ステップと、
第２形態素解析結果取得手段が、形態素解析ステップで得られた形態素解析結果中の単語Ｄを、該単語Ｄの第２関連単語取得手段で取得した関連単語で置換して得られる置換後形態素解析結果を取得する第２形態素解析結果取得ステップと、を行う。
【００１７】
また、本発明（請求項７）は、請求項５または請求項６の文書検索方法において、
第１検索手段が、第１または第２形態素解析結果取得ステップで取得した置換後形態素解析結果を、形態素解析ステップで得られた形態素解析結果に付加した上で文書検索を実行する第１検索ステップを、更に行う。
【００１８】
また、本発明（請求項８）は、請求項５または請求項６の文書検索方法において、
表示手段が、第１または第２形態素解析結果取得ステップで取得した置換後形態素解析結果を表示する表示ステップと、
第２検索手段が、ユーザが選択した置換後形態素解析結果を、形態素解析ステップで得られた形態素解析結果に付加した上で文書検索を実行する第２検索ステップと、を更に行う。
【００１９】
本発明（請求項９）は、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の文書検索装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための文書検索プログラムである。
【００２０】
本発明（請求項１０）は、請求項９記載のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２１】
上記のように、本発明では、単語ベクトルデータベース中の単語ベクトルを、各成分を確率変数、成分値を確率値とする確率分布とみなし、αダイバージェンスにより、確率分布間の距離を算出する。単語Ｂの確率分布から、単語Ｃの確率分布へのαダイバージェンスを、
【００２２】
【数１】
2010128598.tif 000003
と表すこととする。Ｂの分布を固定したときに
【００２３】
【数２】
2010128598.tif 000004
を小さくするＣの分布は、αが小さい場合はＢの分布に包含される傾向があり、逆にαが大きい場合はＢの分布を包含する傾向がある。
【００２４】
一般に、下位概念の単語と共起する単語や単語意味属性とは、その上位概念の単語も共起する傾向がある。したがって、下位概念の単語ベクトルは、その上位概念の単語ベクトルに包含される傾向がある。ゆえに、単語Ｂを固定したときに
【００２５】
【数３】
2010128598.tif 000005
を小さくする単語Ｃは、αが小さい場合はＢの下位概念である傾向があり、逆にαが大きい場合はＢの上位概念である傾向がある。
【００２６】
したがって、αを小さい値に定めた場合、
【００２７】
【数４】
2010128598.tif 000006
が小さい単語Ｃは単語Ｂの下位概念であるので、単語Ｃは単語Ｂに該当する。したがって、入力キーワード中の単語Ｂを単語Ｃに置換して得られるキーワードも、入力キーワードに該当し、当該置換後のキーワードを含む文書は、入力キーワードに該当する。このようにして、入力単語を含まず、かつ、入力単語に該当する文書を検索でき、検索精度が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００２９】
［第１の実施の形態］
図３は、本発明の第１の実施の形態における検索装置の構成を示す。
【００３０】
同図に示す検索装置は、形態素解析部１１、第１関連単語取得部１２、第１形態素解析結果取得部１３、第１検索部１４、単語ベクトルデータベース（ＤＢ）１５、表示部１６から構成される。
【００３１】
単語ベクトルＤＢ１５は、任意の単語Ａに対し、各成分の値が、単語Ａと、該成分に対応する単語または単語意味属性との共起頻度の相対値である単語ベクトルを対応付けたものである。単語ベクトルＤＢ１５は、例えば、文献１「別所克人、内山俊郎、片岡良治、"単語・意味属性間共起に基づく概念ベースの拡張方式，"情処研報、vol． 2006-ICS-144, pp.29-34, Jul. 2006.」や文献２「別所克人、内山俊郎、片岡良治、"単語・意味属性間共起に基づく単語間の階層関係の抽出,"信学技報、vol. NLC2006-92, pp.31-36, Jan. 2007」で述べられている方法で生成される。
【００３２】
この方法では、コーパスを形態素解析し、名詞や用言等の処理に必要な品詞のリスト等を参照して、処理に必要な単語を特定する。各行が単語に対応し各列が単語に対応している単語間共起行列、または、各行が単語に対応し各列が単語意味属性に対応している単語・意味属性間共起行列を生成する。形態素解析結果から、任意の単語の対、または任意の単語と任意の単語意味属性の対に対し、コーパスにおける所定の範囲（典型的には１文）において、該対が共起する頻度を算出し、該頻度をコーパス全体にわたって加算した値を算出し、共起行列中の該対の成分に書き込む。
【００３３】
図４は、本発明の第１の実施の形態における生成される共起行列の例である。
【００３４】
共起行列の各行ベクトルは、対応する単語が、単語または単語意味属性と共起するパターンを表している。意味の似た単語は、共通の単語または単語意味属性と共起する傾向があるので、対応するパターンも似る傾向がある。このことから、単語のベクトルを該単語の概念とみなして、単語間の関連性を、対応するベクトル間の類似度により定量的に算出することが可能となる。
【００３５】
生成されたある単語のベクトルが（ａ１，ａ２，…，ａｎ）（ａｉ≧０（１≦ｉ≦ｎ））であったとする。この単語のベクトルは、
（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）
但し、
【００３６】
【数５】
2010128598.tif 000007
に変換される。各ｘｉ（１≦ｉ≦ｎ）は、変換前のベクトルにおける、対応する成分の値の、全成分の値の和に対する相対頻度である。
【００３７】
【数６】
2010128598.tif 000008
であるので、変換後のベクトルは、各成分を確率変数、成分値を確率値とする確率分布と捉えることができる。変換後の共起行列が単語ベクトルＤＢ１５である。
【００３８】
形態素解析部１１は、検索入力文を形態素解析する。以下の検索入力文ＩＮに対する形態素解析結果として、ＯＵＴ１またはＯＵＴ２が得られる。
【００３９】
・検索入力文
ＩＮ）精神病の研究
・形態素解析結果
ＯＵＴ１）精神病／の／研究
ＯＵＴ２）精神病，研究
ＯＵＴ１では、名詞・用言等の内容語以外の単語「の」を残しているが、ＯＵＴ２では、内容語以外は除去している。
【００４０】
第１関連単語取得部１２は、形態素解析部１１で得られた形態素解析結果中の内容語Ｘに対し、Ｘの単語ベクトルＤＢ１５中の単語ベクトルと、単語ベクトルＤＢ１５中の任意の単語Ｙの単語ベクトルとの間のαダイバージェンス距離を算出し、該距離の小さい一つまたは複数の単語Ｙを、Ｘの関連単語として取得する。
【００４１】
図５は、本発明の第１の実施の形態における第１関連単語取得部の動作のフローチャートである。
【００４２】
同図の動作は、形態素解析結果中の各内容語Ｘから、Ｘの関連単語Ｙを取得するものである。但し、第１関連単語取得部１２では、以下の２つの生成法のいずれかをとる。
【００４３】
（１）第１の方法：
第１の生成法として、図５のフローチャートをステップ５０１，５０２，５０３のみから構成し、ステップ５０２で処理対象とする単語Ｙがなければステップ５０１に進むようにする。ステップ５０３では、算出した
【００４４】
【数７】
2010128598.tif 000009
が、ある閾値以下となる単語Ｙを、処理中の単語Ｘの関連単語として取得する。
【００４５】
（２）第２の方法：
第２の生成法として、図５のフローチャートをステップ５０１，５０２，５０３，５０４，５０６のみから構成し、ステップ５０４の処理が終了した後、ステップ５０６に進むようにする。
【００４６】
以下、図５のフローチャートの各処理内容を説明する。
【００４７】
ステップ５０１）  これまでに処理していない単語の中で、処理対象とする単語Ｘを一つ決定する。あればステップ５０２に移行し、なければ本処理を終了する。
【００４８】
ステップ５０２）  これまでに処理していない単語の中で、処理対象とする単語Ｙを一つ決定する。あればステップ５０３に移行し、なければステップ５０４に移行する。任意の単語対Ｘ，Ｙに対しＸ，Ｙ間の関連度を算出する処理の計算量を低減するために、単語Ｙの集合を、例えば、コーパス中の高頻度語集合に限定してもよい。
【００４９】
ステップ５０３）  単語の対Ｘ，Ｙに対し、Ｘ，Ｙのベクトルｖ（Ｘ），ｖ（Ｙ）が、
ｖ（Ｘ）：＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）
ｖ（Ｙ）：＝（ｙ１，ｙ２，…，ｙｎ）
のようになっているとき、ＸからＹへのαダイバージェンス
【００５０】
【数８】
2010128598.tif 000010
を、
【００５１】
【数９】
2010128598.tif 000011
として算出する。
【００５２】
ここで、
【００５３】
【数１０】
2010128598.tif 000012
の値を常に有限値にするため、
【００５４】
【数１１】
2010128598.tif 000013
（Ｄ：定数）と定義し、
α＜０かつｘｉ＝０のとき、
【００５５】
【数１２】
2010128598.tif 000014
１−α＜０かつｙｉ＝０のとき、
【００５６】
【数１３】
2010128598.tif 000015
として算出する。
【００５７】
特定のαに対し、
【００５８】
【数１４】
2010128598.tif 000016
は以下のように表される。
【００５９】
【数１５】
2010128598.tif 000017
上記で、KL(X‖Y)は、ＸからＹへのカルバック・ライブラー距離であり、以下の式で表される。
【００６０】
【数１６】
2010128598.tif 000018
便宜上、P0(X‖Y)=KL(Y‖X)， P1(X‖Y)=KL(X‖Y)とおけば、αダイバージェンスはカルパック・ライブラー距離を拡張したものと捉えることができる。
【００６１】
αを０．５未満の値に定めた場合、
【００６２】
【数１７】
2010128598.tif 000019
が小さい単語Ｙは単語Ｘの下位概念であるので、単語Ｙは単語Ｘに該当する。
【００６３】
ステップ５０３の処理を終了した後、ステップ５０２に移行する。
ステップ５０４）
【００６４】
【数１８】
2010128598.tif 000020
の小さい順に単語Ｙをランキングする。当該ステップ５０４の処理が終了した後、ステップ５０５に移行する。
【００６５】
ステップ５０５）  任意の単語Ｙに対し、Ｙの順位をｍとしたとき、ＸからＹへの関連度
【００６６】
【数１９】
2010128598.tif 000021
を、一例として、
【００６７】
【数２０】
2010128598.tif 000022
として算出する。
【００６８】
単語Ｘ毎のランキング結果上位におけるαダイバージェンスの大きさは異なる。しかし、ランキング結果の上位は、Ｘ毎の距離の大きさの違いに関わらず、αに応じた概念レベルの単語が常に占める。したがって、ランキングにおける順位は、αに応じたレベルの概念である度合いを表す。よって、この順位により算出される関連度は、ＸからＹへの関連度を的確に表す。ステップ５０５の処理が終了した後、ステップ５０６に移行する。
【００６９】
ステップ５０６）  ランキングにおいて、ある順位までの単語Ｙを、処理中の単語Ｘの関連単語として取得する。ステップ５０６の処理が終了した後、ステップ５０１に移行する。
【００７０】
なお、第１関連単語取得部１２において、単語Ｘに対し、複数の異なるα毎に関連単語Ｙを取得し、それらの関連単語集合をマージしたものを、最終的な単語Ｘの関連単語群としてもよい。
【００７１】
以上の処理により、ＯＵＴ１（ＯＵＴ２）中の内容語「精神病」、「研究」に対し、以下の下位概念の単語が得られる。
【００７２】
・精神病：鬱病、躁病、ＰＳＴＤ、幻聴
・研究：論文、観察
第１形態素解析結果取得部１３は、形態素解析部１１で得られた形態素解析結果中の単語Ｘを、単語Ｘの第１関連単語取得部１２で取得した関連単語で置換して得られる置換後形態素解析結果を取得する。
【００７３】
ＯＵＴ１（ＯＵＴ２）に対する置換後の形態素解析結果は以下のようになる。「∨」は論理和を表す記号である。
【００７４】
・ＯＵＴ１：（鬱病∨躁病∨ＰＴＳＤ∨幻聴）／の／（論文∨観察）
・OUT２:（鬱病∨躁病∨ＰＴＳＤ∨幻聴），（論文∨観察）
第１検索部１４は、第１形態素解析結果取得部１３で取得した置換後形態素解析結果を、形態素解析部１１で得られた形態素解析結果に付加した上で文書検索を実行する。
【００７５】
ＯＵＴ１（ＯＵＴ２）に対応する最終的な検索キーは以下のようになる。「∧」は論理積を表す記号である。
【００７６】
・ＯＵＴ１：（精神病の研究）∨（鬱病の研究）∨…∨（精神病の論文）∨…∨（幻聴の観察）
・ＯＵＴ２：（精神病∨鬱病∨躁病∨ＰＴＳＤ∨幻聴）∧（研究∨論文∨観察）
このようにして、形態素解析部１１で得られた単語「精神病」、「研究」を含まないが「精神病」、「研究」に該当する文書を検索することが可能となる。
【００７７】
表示部１６は、第１形態素解析結果取得部１３で取得した置換後形態素解析結果を、ディスプレイ等に表示する。このようにして、ユーザに、どの置換後形態素解析結果が適切であるかを選択できるようにする。
【００７８】
[第２の実施の形態]
図６は、本発明の第２の実施の形態における検索装置の構成を示す。
【００７９】
同図に示す検索装置は、形態素解析部２１、第２関連単語取得部２２、第２形態素解析結果取得部２３、第１検索部２４、単語間関連データベース２５、表示部２６から構成される。
【００８０】
単語関連データベース２５は、単語ベクトルデータベース１５中の任意の単語Ｘに対し、Ｘの単語ベクトルと、単語ベクトルデータベース１５中の任意の単語Yの単語ベクトルとの間のαダイバージェンス距離を算出し、該距離または算出により得られる関連度を順序付けられた単語対Ｘ，Ｙと共に格納しているか、または、各単語毎に該距離の小さいまたは該関連度の大きい一つまたは複数の単語を格納している。図７は、前者の格納形式の単語間関連データベース２５の例であり、図８は、後者の格納形式の単語間関連データベース２５の例である。図７では、αが小さい場合は、Ｘが上位概念にあたる単語であり、Ｙが下位概念にあたる単語である。また図７では、αが大きい場合は、Ｘが下位概念にあたる単語であり、Ｙが上位概念にあたる単語である。図８では、Ｖが上位にあたる単語であり、Ｗが下位概念にあたる単語である。
【００８１】
以下に単語間関連データベース２５を生成する動作を説明する。
【００８２】
（１）第１の方法：
単語間関連データベース２５の生成の第１の方法として、図５のフローチャートを用いて説明する。第１の方法としては、図５におけるステップ５０１、５０２、５０３のみから構成し、ステップ５０２で処理対象とする単語Ｙがなければステップ５０１に進むようにする。このようにして、任意の単語対Ｘ，Ｙに対し
【００８３】
【数２１】
2010128598.tif 000023
を算出し、図７の形式の単語間関連データベース２５を生成する。
【００８４】
αが小さい場合は、ステップ５０３で、算出した
【００８５】
【数２２】
2010128598.tif 000024
が、ある閾値以下となる単語Ｙを、単語Ｘの関連単語として取得し、ＸをＶ、ＹをＷとして図８の形式の単語間関連データベース２５を生成してもよい。
【００８６】
（２）第２の方法：
単語間関連データベース２５の生成の第２の方法として、αが小さい場合に、図５のフローチャートのステップ５０１，５０２，５０３，５０４，５０６のみから構成し、ステップ５０４の処理が終了した後、ステップ５０６に進むようにする。このようにして、単語Ｘに対し、
【００８７】
【数２３】
2010128598.tif 000025
の小さい一つまたは複数の単語Ｙを関連単語として取得し、ＸをＶ、ＹをＷとして図８の形式の単語間関連データベース２５を生成する。
【００８８】
（３）第３の方法：
単語間関連データベース２５の生成の第３の方法として、図５のフローチャートのステップ５０１，５０２，５０３，５０４，５０５のみから構成し、ステップ５０５の処理が終了した後、ステップ５０１に進むようにする。このようにして、任意の単語対Ｘ，Ｙに対し
【００８９】
【数２４】
2010128598.tif 000026
を算出し、図７の形式の単語間関連データベース２５を生成する。
【００９０】
（４）第４の方法：
単語間関連データベース２５の生成の第４の方法として、αが小さい場合に、図５のフローチャートのステップ５０１，５０２，５０３，５０４，５０５，５０６から構成する。このようにして、単語Ｘに対し、
【００９１】
【数２５】
2010128598.tif 000027
の大きい一つまたは複数の単語Ｙを関連単語として取得し、ＸをＶ、ＹをＷとして図８の形式の単語間関連データベース２５を生成する。
【００９２】
また、複数の異なるαに対して図７の形式の単語間関連データベース２５を生成した後、それらのデータベース群をマージした図７の形式の単語間関連データベース２５を生成してもよい。具体的には以下のようにする。
【００９３】
α１，α２，…，αｈ毎に、任意の単語対Ｘ，Ｙに対し、
【００９４】
【数２６】
2010128598.tif 000028
を算出したとする。
【００９５】
一例として、単語対Ｘ，Ｙに対する最終的な距離P(X‖Y)または関連度E(X‖Y)を、以下のように、
【００９６】
【数２７】
2010128598.tif 000029
の線形結合として算出する。
【００９７】
【数２８】
2010128598.tif 000030
βｇは、パラメータαｇのもとでの関連度を反映させる度合いを表す重みである。より反映させたいパラメータの重みを大きくする。
【００９８】
別の一例として、単語対Ｘ，Ｙに対する最終的な距離P(X‖Y)または関連度E(X‖Y)を、以下のように、
【００９９】
【数２９】
2010128598.tif 000031
の最小値または
【０１００】
【数３０】
2010128598.tif 000032
の最大値として算出する。
【０１０１】
【数３１】
2010128598.tif 000033
このようにマージして得られた図７の形式の単語間関連データベース２５を最終的な単語間関連データベース２５として使用してもよい。
【０１０２】
また、図７の形式の単語間関連データベース２５を生成した後、以下のようにして、図８の形式の単語間関連データベース２５を生成し、生成した図８の形式の単語間関連データベース２５を最終的な単語間関連データベース２５として使用してもよい。
【０１０３】
P(X‖Y)やE(X‖Y)が小さいαから構成されている場合は、各単語Ｘに対し、P(X‖Y)がある閾値以下、または、E(X‖Y)がある閾値以上となる単語Ｙを、単語Ｘの関連単語として取得する。あるいは、各単語Ｘに対し、P(X‖Y)の小さい順またはE(X‖Y)の大きい順に、単語Ｙをランキングし、ランキングにおいて、ある順位までの単語Ｙを、単語Ｘの関連単語として取得する。ＸをＶ、ＹをＷとして図８の形式の単語間関連データベース２５を生成する。
【０１０４】
P(X‖Y)やE(X‖Y)が大きいαから構成されている場合は、各単語Ｙに対し、P(X‖Y)がある閾値以下、または、E(X‖Y)がある閾値以上となる単語Ｘを、単語Ｙの関連単語として取得する。あるいは、各単語Ｙに対し、P(X‖Y)の小さい順またはE(X‖Y)の大きい順に、単語Ｘをランキングし、ランキングにおいて、ある順位までの単語Ｘを、単語Ｙの関連単語として取得する。ＹをＶ，ＸをＷとして図８の形式の単語間関連データベース２５を生成する。
【０１０５】
また、複数の異なるαそれぞれに対して図７の形式を経て図８の形式の単語間関連データベース２５を生成するか、複数の異なるαそれぞれに対して図７の形式を経ずに図８の形式の単語間関連データベース２５を生成するかした後に、それらのデータベース群をマージした図８の形式の単語間関連データベース２５を生成してもよい。具体的には、各単語Ｖに対し、各α毎の関連単語群をマージしたものを、単語Ｖの関連単語群とする。このようにマージして得られた図８の形式の単語間関連データベース２５を最終的な単語間関連データベース２５として使用してもよい。
【０１０６】
形態素解析部２１の処理内容は、形態素解析部１１と同一である。
【０１０７】
第２関連単語取得部２２は、形態素解析部２１で得られた形態素解析結果中の単語Ｖに対し、単語間関連データベース２５から、単語Ｖとの距離の小さいまたは関連度の大きい一つまたは複数の単語Ｗを、単語Ｖの関連単語として取得する。
【０１０８】
単語間関連データベース２５が図７の形式である場合は、以下のようにする。
【０１０９】
P(X‖Y)やE(X‖Y)が小さいαから構成されている場合は、ＶをＸ、ＷをＹとみて、P(X‖Y)がある閾値以下、または、E(X‖Y)がある閾値以上となる単語Ｙを関連単語として取得する。あるいは、P(X‖Y)の小さい順またはE(X‖Y)の大きい順に、単語Ｙをランキングし、ランキングにおいて、ある順位までの単語Ｙを関連単語として取得する。
【０１１０】
P(X‖Y)やE(X‖Y)が大きいαから構成されている場合は、ＶをＹ、ＷをＸとみて、P(X‖Y)がある閾値以下、または、E(X‖Y)がある閾値以上となる単語Ｘを関連単語として取得する。あるいは、P(X‖Y)の小さい順またはE(X‖Y)の大きい順に、単語Ｘをランキングし、ランキングにおいて、ある順位までの単語Ｘを関連単語として取得する。
【０１１１】
単語間関連データベース２５が図８の形式である場合は、単語Ｖに対する一つまたは複数の単語Ｗを関連単語として取得する。
【０１１２】
第２形態素解析結果取得部２３の処理内容は、第１形態素解析結果取得部１３と同一である。
【０１１３】
第１検索部２４の処理内容は、第１検索部１４と同一である。
【０１１４】
表示部２６の処理内容は、表示部１６と同一である。
【０１１５】
また、請求項４の第２検索手段は、表示された置換後形態素解析結果の内、ユーザがクリック等の操作で選択した置換後形態素解析結果を、形態素解析部１１，２１で得られた形態素解析結果に付加した上で文書検索を実行する。ユーザが選択した後の処理内容は、第１検索部１４、２４と同一である。
【０１１６】
上記の図３及び図６に示す装置の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、文書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、ＣＰＵ等の手段で実施する、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。
【０１１７】
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等の可搬記録媒体に格納し、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。
【０１１８】
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】
【０１１９】
本発明は、文書の検索技術に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１２０】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】本発明の原理を説明するための図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態における検索装置の構成図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態における生成される共起行列の例である。
【図５】本発明の第１の実施の形態における第１関連単語取得部の動作のフローチャートである。
【図６】本発明の第２の実施の形態における検索装置の構成図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態における単語間関連データベースの例（その１）である。
【図８】本発明の第２の実施の形態における単語間関連データベースの例（その２）である。
【符号の説明】
【０１２１】
１１  形態素解析手段、形態素解析部
１２  第１関連単語取得手段、第１関連単語取得部
１３  第１形態素解析結果取得手段、第１形態素解析結果取得部
１４  第１検索手段、第１検索部
１５  単語ベクトルデータベース
１６  表示部
２１  形態素解析部
２２  第２関連単語取得部
２３  第２形態素解析結果取得部
２４  第１検索部
２５  単語間関連データベース
２６  表示部
【図１】
2010128598.tif 000034
【図２】
2010128598.tif 000035
【図３】
2010128598.tif 000036
【図４】
2010128598.tif 000037
【図５】
2010128598.tif 000038
【図６】
2010128598.tif 000039
【図７】
2010128598.tif 000040
【図８】
2010128598.tif 000041