(57)【要約】      （修正有）【課題】検索条件が複数語で構成される場合に出現頻度を迅速に算出し、処理効率を向上させ、処理コストを抑制する。【解決手段】検索条件の文字列を分割し、単語インデックスを参照して転置リストを取得する（Ｓ１０１〜Ｓ１０４）。転置リストに出現する文書ＩＤのうち最小数字の文書ＩＤを取得し、参照数の初期値「１」を設定する（Ｓ１０５〜Ｓ１０７）。文字列の先頭単語の位置情報が他の転置リストに隣接して出現するか否かを確認する（Ｓ１０９）。出現しない場合には参照数に「１」を加算し、次の位置情報でＳ１０９の処理を実施する。出現する場合には、前記先頭単語の出現頻度に対する参照数の割合を近接数、即ち検索条件の出現頻度とする（Ｓ１１２）。出現頻度を検索結果に追加し、Ｓ１０５〜Ｓ１０７の処理を実施する。【選択図】図２
2010267109.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索条件の文字列を含む電子文書を検索し、該検索結果に追加するために前記文字列の出現頻度を求める情報検索方法であって、
インデックス参照手段が、予め蓄積された電子文書から作成された単語インデックスを参照して前記検索結果を求める第１ステップと、
近接数予測手段が、前記文字列を構成する各単語の近接数を予測して、前記出現頻度を求める第２ステップと、
を有することを特徴とする情報検索方法。
【請求項２】
前記第１ステップは、前記文字列を構成する各単語に応じて前記単語インデックスから文書ＩＤ、出現頻度、出現位置群のリストを取得するステップと、
前記文字列を構成する任意単語の位置情報が他の単語の位置情報と連接するまで該他の単語の位置情報群を順次参照するステップとを有し、
前記第２ステップは、前記両位置情報の連接が確認されれば、前記任意単語の出現頻度と前記参照の回数とから前記近接数を予測する
ことを特徴とする請求項１記載の情報検索方法。
【請求項３】
前記第１ステップは、前記文字列を構成する各単語に応じて前記単語インデックスから文書ＩＤ、出現頻度、出現位置群のリストを取得するステップと、
前記文字列を構成する任意の単語の位置情報における他の単語の位置情報との連接数が閾値の回数に達するまで該他の単語の位置情報群を順次参照するステップとを有し、
前記第２ステップは、前記両位置情報の連接数が前記閾値の回数に達すれば、前記任意単語の出現頻度と前記参照の回数とから前記近接数を予測する
ことを特徴とする請求項１記載の情報検索方法。
【請求項４】
検索条件の文字列を含む電子文書を検索し、該検索結果に追加するために前記文字列の出現頻度を求める情報検索装置であって、
予め蓄積された電子文書から作成された単語インデックスと、該単語インデックを参照して前記検索結果を作成するインデックス参照手段とを備え、
前記インデックス参照手段に、前記文字列を構成する各単語の近接数を予測して、前記出現頻度を求める近接数予測手段を設けた
ことを特徴とする情報検索装置。
【請求項５】
前記インデックス参照手段は、前記文字列を構成する各単語に応じて前記単語インデックスから文書ＩＤ、出現頻度、出現位置のリストを取得するとともに、
前記文字列を構成する任意単語の位置情報が他の単語の位置情報と連接するまで該他の単語の位置情報群を順次参照し、
前記近接数予測手段は、前記両位置情報の連接が確認されれば、前記任意単語の出現頻度と前記参照の回数とから前記近接数を予測する
ことを特徴とする請求項４記載の情報検索装置。
【請求項６】
前記インデックス参照手段は、前記文字列を構成する各単語に応じて前記単語インデックスから文書ＩＤ、出現頻度、出現位置のリストを取得するとともに、
前記文字列を構成する任意の単語の位置情報における他の単語の位置情報との連接数が閾値の回数に達するまで該他の単語の位置情報群を順次参照し、
前記近接数予測手段は、前記両位置情報の連接数が前記閾値の回数に達すれば、前記任意単語の出現頻度と前記参照の回数とから前記近接数を予測する
ことを特徴とする請求項４記載の情報検索方法。
【請求項７】
請求項４〜請求項６のいずれか１項に記載の情報検索装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索条件の文字列が出現する電子文書を検索し、前記文字列の出現頻度に基づきランキングする情報検索の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
周知のように一般的な情報検索装置は、任意の文字列を持つ電子文書を検索するために、予め蓄積された電子文書群からインデックス(単語インデックス)を作成する。この単語インデックスを参照して検索結果の集合を求め、該検索結果を表示する順序を決定(ランキング)する。
【０００３】
図６に基づき概略を説明すれば、情報検索装置１は、単語インデックス２，インデックス参照部３（近接検索手段６を含む。），検索条件入力部４，検索結果出力部５を備え、前記単語インデックス２のデータ構造に転置インデックスや「ｓｕｆｆｉｘ  ａｒｒａｙ」などを利用する。ここでは転置インデクスのデータ構造を例に説明する。
【０００４】
前記検索条件入力部４が検索条件、即ち検索語を受け付けると、該検索語の文字列（クエリ）が前記インデックス参照部３に転送される。前記インデックス参照部３では、例えば”東京都”や”東京  都知事”などのクエリを形態素解析し、単語毎に分割する。また、分割された単語を持つ文書を高速に検索するために前記単語インデックス２を参照する。
【０００５】
前記単語インデックス２には、例えば非特許文献１の転置インデックスが利用される。ここでは最もシンプルな転置インデックスの保持方法として、単語の位置情報を図７の方法で紹介している。この構造を転置インデックスと呼び、各単語のリスト（図７中の「ｗｏｒｄ＿ｘ」毎のリスト）を転置リストと呼ぶ。この転置リストには文書ＩＤ（図７中のｉｄ），出現頻度，位置情報がそれぞれ格納されている。
【０００６】
この文書ＩＤは電子文書毎に付与された番号を示し、出現頻度は該ＩＤの電子文書中で「ｗｏｒｄ＿ｘ」が出現する回数を示し、位置情報は該ＩＤの電子文書中の「ｗｏｒｄ＿ｘ」の位置を示している。図７の例によれば、”東京”に対応する転置リストは文書ＩＤ「１」に４回出現し，その位置情報が「１，５，６５，６９」と示されている。
【０００７】
この位置情報は、検索語が複合語やフレーズ（句，熟語など）の時に利用される。例えば“東京都”という複数の単語から構成される複合語で検索された場合、文書ＩＤ「１」の電子文書では５番目の単語が”東京”で６番目の単語が”都”なので、“東京都”という複合語が該電子文書に出現することが分かる。一方、文書ＩＤ「１４４」の電子文書は、”東京”と”都”が隣り合って出現していないので、”東京都”という複合語は出現していないことが分かる。このように複合語やフレーズとして出現しているか否かをチェックする処理を連接処理と呼ぶ。この連接処理は、主に前記インデックス参照部３が実行し、次の目的に利用される。
１：フレーズや複合語を持つ電子文書を特定する
２：フレーズ，複合語の出現頻度を数える
詳述すれば、「フレーズや複合語を持つ電子文書を特定する」とは，複合語が出現しているか否かを判断し，最後に検索結果として出力すべき電子文書か否かを特定することを意味する。例えば”東京都”という複合語が検索条件の場合、”東京都”が出現する電子文書のみを検索結果の集合とすることが挙げられる。
【０００８】
また、「出現頻度を数える」とは，検索条件となった複合語の電子文書中での出現頻度を数えることを意味する。図７の転置リストで”東京”と”都”の転置リストを参照すると、文書ＩＤ「１」の電子文書には複合語”東京都”が３回（”東京”の位置情報「５，６５，６９」、”都”の位置情報「６，６６，７０」）出現していることが分かる。この出現頻度は、前記検索結果出力部５から最終的に検索結果として出力する際の順序付け（ランキング）の指標に利用される。例えば検索条件となった文字列の出現頻度順に検索結果を表示することなどが挙げられる。以下、図８に基づき前記インデックス参照部３の処理ステップ（Ｓ００１〜Ｓ００１３）を説明する。
【０００９】
Ｓ００１：まず、前記検索条件入力部４から転送された検索条件の文字列を単語毎に分割する。例えば”東京都”という文字列が検索条件の場合は、”東京”と”都”という単語に分割される。これはＭｅｃａｂ（非特許文献２参照）などの形態要素解析の技術で実現できる。
【００１０】
Ｓ００２：Ｓ００１で形態要素解析した結果、検索条件が複数の単語で構成されえいるか否かを判定する。例えば検索条件が”東京”である場合は，１つの単語で構成されるため、Ｓ００３の処理に進み、その検索単語の転置リストを単語インデックス２から取得し、検索結果を作成して処理を終了する。一方、”東京都”のように複数の形態素で構成される場合はＳ００４に処理に進む。
【００１１】
Ｓ００４．Ｓ００５：ここでは検索条件を構成する各単語に応じた転置リストを単語インデックス２から取得する（Ｓ００４）。取得した転置リストを参照し、すべての転置リストに出現する文書ＩＤのうち、最も小さい番号の文書ＩＤを取得する（Ｓ００５）。例えば図７の転置リストでは、”東京”と”都”のそれぞれの単語が出現する最も小さい番号には文書ＩＤ「１」が該当する。
【００１２】
Ｓ００６：Ｓ００５の処理に合致する文書ＩＤが存在するか否かをチェックする。先ほどの”東京都”の検索例では文書ＩＤ「１」が存在するので、Ｓ００７の処理に移行する。逆にＳ００５の処理に合致する文書ＩＤが存在しない場合には処理を終了する。
【００１３】
Ｓ００７．Ｓ００８：出現頻度ｉの初期値「１」を設定する（Ｓ００７）。また、Ｓ００６で存在確認された文書ＩＤにおいて先頭の位置情報を取得する（Ｓ００８）。例えば文書ＩＤ「１」の電子文書において、”東京”に対する先頭の位置情報は「１」と示されている。
【００１４】
Ｓ００９．Ｓ０１０：前記近接検索手段６を通じてＳ００８で取得した位置情報が他の転置リストに隣り合って出現するか否かをチェックする（Ｓ００９）。ここでは取得した位置情報に隣接する位置情報が他の転置リストに出現していればよいものとする。
【００１５】
図７の例では、”都”という単語が文書ＩＤ「１」中、位置情報「２」に出現する転置リストをチェックする。ここでは位置情報「２」には出現していないので、Ｓ０１０の処理に移行し、次の位置情報が存在するか否かをチェックする。この場合、”東京”の単語については位置情報「１」の次に位置情報「５」が存在するため、かかる位置情報「５」を取得して、Ｓ００９の処理を再開する。このとき図７の例では、”東京”の位置情報５に対して、”都”の位置情報「６」が他の転置リストに存在するため、Ｓ０１０の処理に移行する。
【００１６】
Ｓ０１１〜Ｓ０１３：出現頻度ｉに「１」を加算し（Ｓ０１１）、次の位置情報を取得する（Ｓ０１２）。ここで取得した位置情報に対して、Ｓ００９以降の処理を繰り返し、最終的に出現頻度「ｉ」とその文書ＩＤを検索結果に追加する（Ｓ０１３）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１７】
【非特許文献１】Ｗｉｔｔｅｎ  ｅｔ．  ａｌ．，  ”Ｍａｎａｇｉｎｇ  Ｇｉｇａｂｙｔｅｓ”，  Ｍｏｒｇａｎ  Ｋａｕｆｍａｎｎ  ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ，  １９９９．
【非特許文献２】”ＭｅＣａｂ：Ｙｅｔ  Ａｎｏｔｈｅｒ  Ｐａｒｔ−ｏｆ−Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ  Ａｎａｌｙｚｅｒ”，［ｏｎｌｉｎｅ］，「平成２１年５月７日検索」，インターネット＜ｈｔｔｐ：／／ｍｅｃａｂ．ｓｏｕｒｃｅｆｏｒｇｅ．ｎｅｔ／＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
しかしながら、出現頻度「ｉ」を求めるためには、位置情報のチェック（Ｓ００８〜Ｓ０１２の処理）を全ての位置情報について行わなければない。したがって、既存のインデックス形式の場合、連接処理は電子文書内に出現する全ての単語の位置情報を探索する必要性が生じ、処理速度が遅く、また処理コストが増加するおそれもあった。
【００１９】
本発明は、上述のような問題点を解決するためになされたものであり、検索条件を構成する文字列の出現頻度を迅速に算出し、処理効率を向上させることを解決課題としている。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
そこで、本発明は、検索条件を構成する単語間の近接数、即ち出現頻度を予測することで全ての位置情報を参照することなく、検索結果を作成させる。このとき連接処理の前記目的のうち、フレーズや複合語を持つ電子文書を特定する過程の情報を利用する。
【００２１】
本発明の一態様は、検索条件の文字列を含む電子文書を検索し、該検索結果に追加するために前記文字列の出現頻度を求める情報検索方法であって、インデックス参照手段が、予め蓄積された電子文書から作成された単語インデックスを参照して前記検索結果を求める第１ステップと、近接数予測手段が、前記文字列を構成する各単語の近接数を予測して、前記出現頻度を求める第２ステップと、を有する。
【００２２】
本発明の他の態様は、検索条件の文字列を含む電子文書を検索し、該検索結果に追加するために前記文字列の出現頻度を求める情報検索装置であって、予め蓄積された電子文書から作成された単語インデックスと、該単語インデックを参照して前記検索結果を作成するインデックス参照手段とを備え、前記インデックス参照手段に、前記文字列を構成する各単語の近接数を予測して、前記出現頻度を求める近接数予測手段が設けられている。
【００２３】
なお、本発明は、前記情報検索装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムの態様としてもよく、また該プログラムを記録した記録媒体の態様で提供してもよい。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、電子文書内の全ての位置情報を参照することなく、出現頻度が算出されるため、処理効率が向上し、処理コストも抑制される。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の実施形態に係る情報検索装置の構成図。
【図２】同  基本的処理のフローチャート。
【図３】同  他の処理例（１）の参照数を示す図。
【図４】同  他の処理例（２）の参照数を示す図。
【図５】同  他の処理例（２）のフローチャート。
【図６】従来例の構成図。
【図７】転置インデックスの構造図。
【図８】従来例の処理フロー図。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
≪装置構成例≫
図１に示すように、本発明の実施形態に係る情報処理装置１０は、前記情報処理装置１とほぼ同様に構成され、インデックス参照部７に近接数予測手段１１が組み込まれている点で相違している。
【００２７】
具体的には、前記情報処理装置１０は、いわゆる検索エンジンとして機能し、通常のコンピュータのハードウェアリソース、例えばＣＰＵ，メモリ（ＲＡＭ），ハードディスクドライブ装置、通信デバイスなどを備える。このハードウェアリソースとソフトウェアリソース（ＯＳ，アプリケーションなど）との協働の結果、前記情報処理装置１０は、従来例と同様に予め蓄積された電子文書群から作成された単語インデックス２と、検索条件（検索語）を受け付ける検索条件入力４と、検索条件の文字列（クエリ）をもって単語インデック２を参照して検索結果を作成するインデックス参照部７と、検索結果を出力する検索結果出力部５とを有している。
【００２８】
ここでは前記インデックス参照部７は、検索条件を構成する各単語が前記単語インテックス２の転置リスト間で隣接するか否かをチェックする近接検索手段６と、前記各単語の近接数、即ち複合語で構成された検索条件の出現頻度を予測する近接頻度予測手段１１とを有している。
【００２９】
この近接頻度予測手段１１は、前記近接検索手段６にて任意の単語の出現位置からのチェックで近接状態、即ち位置情報の連接を少なくとも１回以上確認できれば、該単語の出現件数に対するチェック回数の割合で複合語が存在すると仮定して各単語の近接数を予測する。
【００３０】
なお、前記単語インデックス２は前記ハードディスドライブ装置に構築され、前記ハードディスドライブ装置には前記単語インデッククスを作成するための蓄積文書が格納されているものとする。また、前記入出力部４．５は前記通信デバイスを通じて実現され、図示省略のユーザ端末（例えばパーソナルコンピュータや携帯電話など）とインターネット経由で通信可能に接続されているものとする。
【００３１】
≪インデックス参照部７の基本的処理≫
以下、図２に基づき前記近接頻度予測手段１１を組み込んだ前記インデックス参照部７の処理を説明する。ここでは前記検索条件入力部４が前記ユーザ端末から送信された検索条件（検索語）を受け付け、前記インデックス参照部７では検索条件入力部４から転送された検索条件の文字列（クエリ）をもって前記単語インデックス２を参照し、該文字列を含む電子文書の検索結果を作成するものとする。このとき前記文字列の出現頻度を一指標として検索結果をランキングし、前記検索結果出力部５を通じて前記ユーザ端末に返信するものとする。なお、前記検索条件は複合語あるいはフレーズとし、前記単語インデックス２の構造には図７の転置リスト例を用いて説明する。
【００３２】
Ｓ１０１〜Ｓ１０６：ここでは前記インデック参照部７は、基本的に従来例のＳ００１〜Ｓ００６と同様の処理を実施する。この概略を説明すれば、まず前記検索条件入力部４から転送された検索条件の文字列を単語毎に分割する（Ｓ１０１）。例えば”東京都”という文字列が検索条件となった場合は”東京”と”都”という単語に分割される。この分割には非特許文献１の「Ｍｅｃａｂ」などの形態素解析が利用される。
【００３３】
つぎに形態素解析の結果，検索条件の文字列が複数の単語で構成されるか否かを判定する（Ｓ１０２）。例えば検索条件が”東京”である場合は、１つの単語で構成されるため、従来技術で検索を実施する（Ｓ１０３）。具体的には、検索条件”東京”の転置リストを単語インデックス２から取得し、検索結果を作成して検索処理を終了する。
【００３４】
一方、先ほどの”東京都”のように検索条件が複数の形態素で構成される場合は、各単語に応じた転置リストを単語インデックス２から取得する（Ｓ１０４）。その後に取得した転置リストを参照し、全ての転置リストに出現する電子文書の文書ＩＤのうちで、最も小さい番号の文書ＩＤを取得する（Ｓ１０５）。図７の転置リスト例によれば、”東京”と”都”のそれぞれの単語が出現する電子文書のうち最も小さい番号は文書ＩＤ「１」が該当する。
【００３５】
このときＳ１０５の処理に合致する文書ＩＤが存在するか否かがチェックされ（Ｓ１０６）、存在しない場合には処理を終了する。一方、先ほどの”東京都”の検索例では文書ＩＤ「１」が、Ｓ１０５の処理に合致するため、Ｓ１０７の処理に移行する。なお、前記単語配置リストや前記文書ＩＤなどの中間データは、前記メモリに記憶されて処理が実施されるものとする。
【００３６】
Ｓ１０７〜Ｓ１０９：前記インデック参照部７は、出現頻度を予測するための参照数ｉに初期値「１」を設定する（Ｓ１０７）。この設定後にＳ００８．Ｓ００９と同様な処理を実施する。すなわち、Ｓ１０６で存在確認された文書ＩＤにおいて先頭の位置情報を取得する（Ｓ１０８）。図７の転置リスト例によれば、文書ＩＤ「１」において”東京”に対する先頭の位置情報は「１」と示されている。
【００３７】
つぎに前記近接検索手段６が、Ｓ１０８で取得した位置情報が他の転置リストに隣り合って出現するか否か、即ち連接の有無をチェックする（Ｓ１０９）。図７の転置リストに基づき説明すれば、”都”という単語が文書ＩＤ「１」の位置情報「２」に出現する転置リストをチェック（確認）する。
【００３８】
ここでは位置情報「２」が出現していないので、Ｓ１１０以降の処理に移行する。もし、チェックの結果、他の転置リストに出現する場合はＳ１１２以降の処理に移行するものとする。なお、前記各位置情報および前記参照数ｉも、前記メモリに記憶されて処理が実施されるものとする。
【００３９】
Ｓ１１０：前記インデックス参照部７は、Ｓ１０９のチェックの結果、所望の位置情報の出現が確認されなければ、参照数ｉに「１」を加算し、前記メモリの記憶情報の更新後に次の位置情報を取得する。図７の転置リストによれば、位置情報「１」の次に”東京”に対する位置情報「５」が存在するため、かかる位置情報「５」が取得される。ここで取得した位置情報「５」を前記メモリに記憶し、Ｓ１１１の処理に移行する。
【００４０】
Ｓ１１１：前記インデックス参照部７は、Ｓ１１０で取得記憶した位置情報が電子文書の末尾であるか否かを確認し、末尾の場合にはＳ１０５の処理に戻る一方、末尾でない場合にはＳ１０９以降の処理を繰り返す。
【００４１】
図７の転置リストでは、前記メモリに記憶（セット）された位置情報「５」は文書ＩＤ「１」の電子文書の末尾ではないので、Ｓ１０９の処理に移行する。このときＳ１０９の処理では、”都”の転置リストに位置情報「６」が出現するか否かがチェック（確認）される。ここでは”都”の文書ＩＤ「１」には位置情報「６」が存在するため、位置情報の連接が確認でき、Ｓ１１２の処理に移行する。
【００４２】
Ｓ１１２：前記近接予測手段１１は、検索条件を構成する各単語の近接数、即ち複合語の出現頻度を予測する。このとき前記近接予測手段１１は、前記メモリの記憶情報、即ち参照数「ｉ」と転置リストの情報（各単語の出現頻度）とを利用して出現頻度の予測値を算出する。この算出には、例えば次の式（１）が用いられる。この式（１）はプログラムに定義されているものとする。
【００４３】
【数１】
2010267109.tif 000003
【００４４】
ここで「ｔｆ（ｑ）」は、複合語を構成する単語のうち、最も「ｔｆ」が小さい単語「ｑmin」の出現頻度を示している。図７の転置リスト例では、”東京”と”都”の出現頻度が等しいので，出現頻度（ｑmin）は「４」と算出される。参照数は、図２のフロー中の参照数ｉを示している。図７の転置リスト例では、Ｓ１１０で初期値に「１」が加算されているので、参照数ｉ＝「２」が成立し、「ｔｆ（東京都）estimate＝４／２＝２（予測値）」と算出される。
【００４５】
Ｓ１１３：前記近接予測手段１１は、文書ＩＤ「１」と該文書ＩＤでの予測値（図７の転置リスト例では「２」）を検索結果に追加する。その後にＳ１０５の処理に戻って同様な処理を全ての転置リストで実施する。すなわち、文書ＩＤ「２」以降で順次にＳ１０５以降の処理を実施し、Ｓ１０５で該当する文書ＩＤが存在しなくなれば処理を終了する（Ｓ１０６）。
【００４６】
このように一般的に複数の単語で構成される検索条件の場合（複合語やフレーズなど）の出現回数は全ての位置情報を参照しなければならないが、前記近接予測手段１１を組み込んだ前記インデックス参照部７によれば、Ｓ１１２で参照数と転置リストの情報（各単語の出現頻度など）を利用して出現頻度が予測されるため、全ての位置情報を参照することなく、検索結果が作成できる。
【００４７】
図７に基づいて詳述すれば、”東京”の転置リストに対する出現頻度は、前記情報処理装置１の場合、位置情報（１，５，６５，６９）を全て参照して求めなければならない。これに対して前記情報処理装置１０は、前記近接予測手段１１が前記インデック参照部７に組み込まれているため、位置情報（１，５）を参照すればよく、これにより計算量が削減される。この点で処理効率が向上し、検索処理の迅速化に貢献する。また、計算量が削減されるので、計算コストも抑制される。
【００４８】
≪他の処理例（１）≫
基本的処理例（Ｓ１０１〜Ｓ１１３）では、参照数ｉは最初の単語ｑ1のみを計数するものの、図３に示すように、実際は単語毎に参照数ｉが存在する。図７の転置リスト例に基づく処理では、式（１）の参照数は”東京”という単語のみの参照数ｉを考慮していたが，複合語やフレーズを構成する全ての単語の参照数を利用して、出現頻度予測してもよい。この場合にはＳ１１２で、次の式（２）を用いて予測値が算出される。この式（２）もプログラムに定義されるものとする。
【００４９】
【数２】
2010267109.tif 000004
【００５０】
ここで，｜Ｑ｜は文字列Ｑを構成する単語数を示し、参照数（ｑ）は各単語の参照数を示している。このように単語毎に複合語やフレーズの出現頻度を予測し，その平均値を予測値とすることもできる。
【００５１】
≪他の処理例（２）≫
また、基本的処理例（Ｓ１０１〜Ｓ１１３）では、複合語を構成する各単語が最初に隣接する位置で出現頻度を予測していた（Ｓ１０９．Ｓ１１２）が、複数回の出現から頻度を予測してもよい。この場合には、図４に示すように、文書ＩＤ「１」の位置情報が「５」の段階で１度連接していることを確認しているが、次の連接位置「６５」までカーソルを進めて処理を実施する。
【００５２】
図５は、複数回の連接数、即ちＫ回の連接数を利用する処理フローを示し、Ｓ２０１〜Ｓ２０６は、Ｓ１０１〜Ｓ１０６と同様の処理を実施する。Ｓ２０７では前記近接予測手段１１が、連接数「ｋ＝０（初期値）」を設定し、かつ閾値Ｋを設定している点で基本的処理例と相違する。ここで設定される閾値Ｋは整数とし、プログラムに設定してもよい。
【００５３】
その後のＳ２０８〜Ｓ２１１において、Ｓ１０８〜Ｓ１１１と同様な処理を実施し、Ｓ２１２ではＳ２０９で位置情報の連接を確認できても、連接数ｋが閾値Ｋよりも小さい場合には次の位置情報の連接をチェックさせる。すなわち、Ｓ２１３で連接数ｋに「１」を加算し、Ｓ２０９以降の処理を繰り返す。このときＳ２１２で連接数ｋが閾値Ｋを越えていれば、Ｓ２１４．Ｓ２１５の処理、即ちＳ１１２．Ｓ１１３と同様な処理が実施される。なお、連接数ｋを前記メモリに記憶してＳ２０７以降の処理を実施するものとする。
【００５４】
このように閾値Ｋを設定してあるので、全ての位置情報を参照することなく、検索結果を作成できる。このとき複数回の連接数を利用して出現頻度が予測されているため、予測の確実性も向上する。
【００５５】
≪プログラムなど≫
本発明は、前記情報検索装置１０の各手段２．４〜７．１１の一部もしくは全部として、コンピュータを機能させるプログラムとして構成することもできる。このプログラムによれば、Ｓ１０１〜Ｓ１１３．Ｓ２０１〜Ｓ２１３の全ステップあるいは一部のステップをコンピュータに実行させる。
【００５６】
前記プログラムは、Ｗｅｂサイトや電子メールなどネットワークを通じて提供することができる。また、前記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＨＤＤ，Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｋ（登録商標）などの記録媒体に記録して、保存・配布することも可能である。この記録媒体は、記録媒体駆動装置を利用して読み出され、そのプログラムコード自体が前記実施形態の処理を実現するので、該記録媒体も本発明を構成する。
【符号の説明】
【００５７】
２…単語インデックス
４…検索条件入力部
５…検索結果出力部
６…近接検索手段
７…インデックス参照部（インデックス参照手段）
１０…情報検索装置
１１…近接数予測手段
【図１】
2010267109.tif 000005
【図２】
2010267109.tif 000006
【図３】
2010267109.tif 000007
【図４】
2010267109.tif 000008
【図５】
2010267109.tif 000009
【図６】
2010267109.tif 000010
【図７】
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【図８】
2010267109.tif 000012