(57)【要約】【課題】  入力された検索キーワードからユーザの必要とする情報を推測して文書を検索する。【解決手段】  文書検索装置１の語句タイプ取得部３は、検索履歴記憶部４を参照して過去の検索キーワードの語句タイプに関連するカテゴリおよび関連度を取得する。カテゴリ判定辞書生成部９は、検索履歴記憶部４を参照して過去の検索キーワードに関連するカテゴリを取得する。パーソナルカテゴリ判定手段１３は、パーソナル情報記録部１４を参照してユーザ毎に閲覧頻度の高いカテゴリおよび閲覧頻度を取得する。専門検索カテゴリ順位決定部１７は、前記各取得情報から検索を実行する電子文書群のカテゴリおよび該カテゴリの提示順位を決定する。サイト検索結果提示部１９は、前記決定順位に従って専門検索結果取得部１８の取得した検索結果を並べ替えてユーザ端末２に送信する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ端末から検索を要求されたキーワードをもって電子文書群を検索する文書検索装置であって、
検索履歴を参照して過去のキーワードを抽出し、該抽出したキーワードの属性情報を示す語句タイプに関連するカテゴリおよび該関連度を取得する語句タイプ取得手段と、
検索履歴から抽出されたキーワードに関連するカテゴリおよび該関連度を取得するカテゴリ判定辞書生成手段と、
検索履歴を利用して、各ユーザの閲覧頻度の高いカテゴリおよび該閲覧頻度を取得するパーソナルカテゴリ判定手段と、
前記各取得情報から検索を実行する電子文書群のカテゴリおよび該カテゴリの順位を定める検索実行手段とを備え、
前記検索実行手段が、前記順位に従ってカテゴリ毎に並べ替えた検索結果をもって前記ユーザ端末に応答する
ことを特徴とする文書検索装置。
【請求項２】
前記カテゴリ判定辞書生成手段は、
過去に検索を実行したキーワードの全ての検索履歴を取得して、該検索履歴中における特定のカテゴリの割合を履歴関連度として求める手段と、
各カテゴリに関連する全ての語句から算出された概念ベクトルの平均ベクトルと、検索履歴中の前記各キーワードに関連する全ての語句から算出された概念ベクトルの平均ベクトルとから距離関連度を求める手段と、
前記両関連度を利用して、検索履歴から抽出された前記キーワードに対するカテゴリの関連度を求める手段と、
を備えることを特徴とする請求項１記載の文書検索装置。
【請求項３】
ユーザ端末から検索を要求されたキーワードをもって電子文書群を検索する文書検索方法であって、
語句タイプ取得手段が、検索履歴を参照して過去のキーワードを抽出し、該抽出したキーワードの属性情報を示す語句タイプに関連するカテゴリおよび該関連度を取得する第１ステップと、
カテゴリ判定辞書生成手段が、検索履歴から抽出されたキーワードに関連するカテゴリおよび該関連度を取得する第２ステップと、
パーソナルカテゴリ判定手段が、検索履歴を利用して、各ユーザの閲覧頻度の高いカテゴリおよび該閲覧頻度を取得する第３ステップと、
検索実行手段が、前記各取得情報から検索を実行する電子文書群のカテゴリおよび該カテゴリの順位を定める第４ステップと、
前記検索実行手段が、前記順位に従ってカテゴリ毎に並べ替えた検索結果をもって前記ユーザ端末に応答する第５ステップと、
を有することを特徴とする文書検索方法。
【請求項４】
前記第２ステップは、
過去に検索を実行したキーワードの全ての検索履歴を取得して、該検索履歴中における特定のカテゴリの割合を履歴関連度として求めるステップと、
各カテゴリに関連する全ての語句から算出された概念ベクトルの平均ベクトルと、検索履歴中の前記各キーワードに関連する全ての語句から算出された概念ベクトルの平均ベクトルとから距離関連度を求めるステップと、
前記両関連度を利用して、検索履歴から抽出された前記キーワードに対するカテゴリの関連度を求めるステップと、
を有することを特徴とする請求項３記載の文書検索方法。
【請求項５】
請求項３または４のいずれか１項に記載の文書検索方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とす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、電子文書群中から検索キーワードに該当する電子文書を検索する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のサイト検索システムでは、検索に用いられる検索キーワードと各Ｗｅｂサイトのページに含まれる語句との一致度やページ間の引用関係などを使い、Ｗｅｂサイトの推奨順位を決定している。例えば、あるＷｅｂサイトに関連する語句が検索キーワードとして使われた場合は当該サイトを検索結果の上位に提示するといった方法を採り、Ｗｅｂサイトの推奨順位を決定、推奨している。
【０００３】
加えて、特許文献１のように、検索キーワードが属すると推測される各カテゴリに関連する語句を提示し、それを基に検索を絞り込む誘導を行う方法もある。
【特許文献１】特開平８−１７１５６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、事前に語句との対応付けが指定されていないと検索結果の上位に提示されないことから、ユーザは、閲覧したいＷｅｂサイトが上位に提示されるために、当該Ｗｅｂサイトに含まれているであろう語句を想定した検索キーワードを指定しなくてはならない。
【０００５】
特に、携帯端末などの入力手段が限られているものでは、検索キーワードを複数入力することが困難である場合が多く、少ない検索キーワードでユーザの必要とする情報までたどり着くのは難しい。
【０００６】
特許文献１のように、関連するキーワードを提示され、それを基に検索を絞り込むという方法でユーザが指定する語句を探す負荷を軽減できるが、検索時の操作が増えることとなる。
【０００７】
そこで、本発明は、このような問題に鑑み、入力された検索キーワードからユーザの必要とする情報を推測して文書を検索す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】
【０００８】
本発明は、前記課題を解決するため、検索履歴を利用して検索対象の電子文書群のカテゴリを定め、検索結果をカテゴリの関連度などに応じて並べ替えて提示することで、ユーザの求めるカテゴリの検索結果を上位に提示させている。
【０００９】
具体的には、請求項１記載の発明は、ユーザ端末から検索を要求されたキーワードをもって電子文書群を検索する文書検索装置であって、検索履歴を参照して過去のキーワードを抽出し、該抽出したキーワードの属性情報を示す語句タイプに関連するカテゴリおよび該関連度を取得する語句タイプ取得手段と、検索履歴から抽出されたキーワードに関連するカテゴリおよび該関連度を取得するカテゴリ判定辞書生成手段と、検索履歴を利用して、各ユーザの閲覧頻度の高いカテゴリおよび該閲覧頻度を取得するパーソナルカテゴリ判定手段と、前記各取得情報から検索を実行する電子文書群のカテゴリおよび該カテゴリの順位を定める検索実行手段とを備え、前記検索実行手段が、前記順位に従ってカテゴリ毎に並べ替えた検索結果をもって前記ユーザ端末に応答することを特徴としている。
【００１０】
また、請求項２記載の発明は、前記カテゴリ判定辞書生成手段が、過去に検索を実行したキーワードの全ての検索履歴を取得して、該検索履歴中における特定のカテゴリの割合を履歴関連度として求める手段と、各カテゴリに関連する全ての語句から算出された概念ベクトルの平均ベクトルと、検索履歴中の前記各キーワードに関連する全ての語句から算出された概念ベクトルの平均ベクトルとから距離関連度を求める手段と、前記両関連度を利用して、検索履歴から抽出された前記キーワードに対するカテゴリの関連度を求める手段とを備えることを特徴としている。
【００１１】
また、請求項３記載の発明は、ユーザ端末から検索を要求されたキーワードをもって電子文書群を検索する文書検索方法であって、語句タイプ取得手段が、検索履歴を参照して過去のキーワードを抽出し、該抽出したキーワードの属性情報を示す語句タイプに関連するカテゴリおよび該関連度を取得する第１ステップと、カテゴリ判定辞書生成手段が、検索履歴から抽出されたキーワードに関連するカテゴリおよび該関連度を取得する第２ステップと、パーソナルカテゴリ判定手段が、検索履歴を利用して、各ユーザの閲覧頻度の高いカテゴリおよび該閲覧頻度を取得する第３ステップと、検索実行手段が、前記各取得情報から検索を実行する電子文書群のカテゴリおよび該カテゴリの順位を定める第４ステップと、前記検索実行手段が、前記順位に従ってカテゴリ毎に並べ替えた検索結果をもって前記ユーザ端末に応答する第５ステップとを有することを特徴としている。
【００１２】
また、請求項４記載の発明は、前記第２ステップが、過去に検索を実行したキーワードの全ての検索履歴を取得して、該検索履歴中における特定のカテゴリの割合を履歴関連度として求めるステップと、各カテゴリに関連する全ての語句から算出された概念ベクトルの平均ベクトルと、検索履歴中の前記各キーワードに関連する全ての語句から算出された概念ベクトルの平均ベクトルとから距離関連度を求めるステップと、前記両関連度を利用して、検索履歴から抽出された前記キーワードに対するカテゴリの関連度を求めるステップとを有することを特徴としている。
【００１３】
また、請求項５記載の発明は、文書検索プログラムであり、請求項３または４のいずれか１項に記載の文書検索方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１〜５記載の発明によれば、事前にキーワードと電子文書とが対応付けられていなくとも、ユーザが求めているカテゴリの検索結果が上位に提示される。したがって、検索時にカテゴリの絞り込みなどの特別な操作を必要とすることなく、ユーザの意図に合った文書検索が実現する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
図１は、本発明に係る文書検索装置１を示している。この文書検索装置１は、Ｗｅｂサイトの推奨を行うサーバ装置に関し、ネットワークを介して検索キーワードを投入するユーザ端末２および電子文書群が格納されているコンテンツサーバＳと通信可能に接続されている。
【００１６】
ここでは、前記文書検索装置１は、インターネット上の前記コンテンツサーバＳに存在するコンテンツなどを検索する検索エンジンとして構成されているものとする。なお、文書検索装置１は、例えばネットワークに接続可能で文書検索の処理ロジックを実行可能な計算機などでもよく、また前記文書検索装置１を社内ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのインターネット以外のネットワークに接続してもよい。
【００１７】
また、前記ユーザ端末２は、前記文書検索装置１と通信可能で検索キーワードなどの入力手段を備えていればよく、例えば携帯電話などのモバイル端末やパーソナルコンピュータ（ＰＣ）が該当する。
【００１８】
前記文書検索装置１は、検索履歴に含まれる過去の検索キーワードから検索対象のカテゴリを定めるための判定情報を生成する判定情報生成部Ａと、前記判定情報を参照して検索対象のカテゴリを定め、該定めたカテゴリに対する検索結果を取得して前記ユーザ端末２に送信する検索実行部Ｂとを備えている。
【００１９】
前記判定情報生成部Ａは、語句タイプ取得部３，検索履歴記憶部４，語句タイプ辞書記憶部５，語句タイプ記憶部６，カテゴリ別関連語辞書記憶部７，語句タイプ・カテゴリタイプ対応記憶部８，カテゴリ判定辞書生成部９，カテゴリタイプ記憶部１０，概念ベース１１，キーワード・カテゴリタイプ対応記憶部１２，パーソナルカテゴリ判定部１３，パーソナル情報記録部１４，パーソナルカテゴリタイプ対応記憶部１５として機能している。
【００２０】
前記検索実行部Ｂは、語句タイプ判定部１６，専門検索カテゴリ順位決定部１７，専門検索結果取得部１８，サイト検索結果提示部１９として機能している。
【００２１】
前記各機能ブロック３〜１９の機能は、前記文書検索装置１の制御部（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ  Ｕｎｉｔ等）が文書検索プログラムを読み込んで実現されている。また、前記文書検索装置１は、コンピュータの通常の構成要素、例えば図示省略のキーボードやマウスなどの入力部と、処理データなどを一時記憶する書き換え可能なメモリ（ＲＡＭ）と、前記ユーザ端末２および前記コンテンツサーバＳとのネットワーク接続に使用する通信デバイスと、ハードディスクドライブ装置などの記憶部と、ディスプレイなどの表示部とを備えている。このうち前記各記憶部（記録部）４．５．６．７．８．１０．１２．１４．１５および前記概念ベース１１は、前記ハードディスクドライブ装置上に構築されている。以下、前記判定情報生成部Ａおよび前記検索実行部Ｂの各機能ブロック３〜１９が実行する処理を説明する。
【００２２】
＜判定情報生成部Ａ＞
ここでは、前記ユーザ端末２から投入された検索キーワードをもって検索する対象のカテゴリを定めるために必要な第１〜３の判定情報を生成しておくものとする。
【００２３】
（１）前記語句タイプ取得部３にて、第１判定情報が生成される。即ち、前記語句タイプ取得部３は、前記検索履歴記憶部４に記憶されている検索履歴から過去に使用された全ての検索キーワードを読み出す。そして、読み出した各検索キーワードを用いて、前記コンテンツサーバＳの電子文書群から該検索キーワードを含む文書群Ｔを取得する。なお、前記電子文書群は、あらかじめ文書検索装置１のハードディスクドライブ装置などに保存されていてもよい。
【００２４】
ここで、前記語句タイプ辞書記憶部５には、前記検索履歴に含まれる各検索キーワードの語句タイプと、該語句タイプに関連の深い語句（以下、語句タイプ関連語とする）が登録されている。この前記語句タイプ辞書記憶部５から、前記語句タイプ取得部３が各語句タイプの関連語を取得し、前記文書群Ｔの各文書中に、前記検索キーワードと前記語句タイプ関連語とが含まれているかどうかを検査し、該検索キーワードと語句タイプとの関連度を算出する。
【００２５】
関連度の算出方法の一例としては、同一の文書中に前記検索キーワードと前記語句タイプ関連語とが含まれている文書数を集計するなどの方法が挙げられる。そして、算出した関連度のうち最も高いものを該検索キーワードの語句タイプとして取得する。この語句タイプと前記検索キーワードとを対応付けて前記語句タイプ記憶部６に格納する。なお、語句タイプは、「人名」「地名」などの検索キーワードの属性を表し、例えば検索キーワード「東京」に対しては語句タイプ「地名」が付与される。
【００２６】
ここで、前記カテゴリタイプ記憶部１０には、前記コンテンツサーバＳに存在するコンテンツを分類するＮ個のカテゴリ（例えば「ニュース」「地図」「天気」など）が登録されている。また、前記カテゴリ別関連語辞書記憶部７には、前記カテゴリタイプ記憶部１０に登録されているカテゴリに関連の深い語句（以下、カテゴリ関連語とする）が登録されている。
【００２７】
このカテゴリ別関連語辞書記憶部７から、前記語句タイプ取得部３が前記カテゴリ関連語を取得し、前記文書群Ｔの各文書中における前記語句タイプ関連語と前記カテゴリ関連語との共起関係などを検査する。これにより、語句タイプとカテゴリとの関連度を求め、語句タイプに対して関連の深いカテゴリを設定する。この語句タイプと該語句タイプに関連の深いカテゴリとその関連度とを対応付け、これを前記第１判定情報として前記語句タイプ・カテゴリタイプ対応記憶部８に格納する。例えば、語句タイプ「地名」に関連の深いカテゴリとして「地図」「路線」「天気」などが設定・格納される。
【００２８】
（２）前記カテゴリ判定辞書生成部９にて、第２判定情報が生成される。即ち、前記カテゴリ判定辞書生成部９は、図２に示すように、キーワード・カテゴリ間履歴関連度抽出部２０、キーワード・カテゴリ概念比較部２１、語句カテゴリ設定部２２を有し、過去に使用された検索キーワードに関連の深いカテゴリおよびその関連度を算出する。この算出されたカテゴリおよび関連度を第２判定情報とする。
【００２９】
前記キーワード・カテゴリ間履歴関連度抽出部２０は、前記検索履歴記憶部４に格納されている検索履歴を取得して、キーワード・カテゴリ間履歴関連度Ｃｎを算出する。
【００３０】
前記キーワード・カテゴリ概念比較部２１は、前記カテゴリ別関連語辞書記憶部７および前記概念ベース１１を参照して、各カテゴリの代表概念ベクトルＶｃｉを算出する。また、前記検索履歴記憶部４の検索履歴に含まれる検索キーワードについて前記概念ベース１１を参照して、該各検索キーワードの代表概念ベクトルＶｄを算出する。そして、前記両概念ベクトルＶｃｉ．Ｖｄ間の距離をキーワード・カテゴリ概念距離Ｇｄｉとして算出する。
【００３１】
前記語句カテゴリ設定部２２は、前記キーワード・カテゴリ間履歴関連度Ｃｎと前記キーワード・カテゴリ概念距離Ｇｄｉとを用いて、各検索キーワードに関連の深いカテゴリを設定する。そして、検索キーワードと該検索キーワードに関連の深いカテゴリとその関連度とを対応付け、前記第２判定情報として前記キーワード・カテゴリタイプ対応記憶部１２に格納する。
【００３２】
以下、前記各機能ブロック２０〜２２の実行する処理について、図３のフローチャートを基に説明する。
【００３３】
Ｓ０１〜Ｓ０３：前記キーワード・カテゴリ間履歴関連度抽出部２０は、起動命令後に、前記検索履歴記憶部４から検索履歴を取得し、検索キーワード毎の検索履歴を取得する（Ｓ０１）。次に、ｎ番目の検索キーワードの全ての検索履歴から、カテゴリごとの検索履歴を取得する（Ｓ０２）。なお、初回のＳ０２では「ｎ←１」とする。
【００３４】
そして、以下の式（１）を用いてｎ番目の検索キーワードのキーワード・カテゴリ間履歴関連度Ｃｎを求める（Ｓ０３）。この式（１）は前記文書検索プログラムに定義されているものとする。なお、算出したキーワード・カテゴリ間履歴関連度Ｃｎのデータは、前記メモリ（ＲＡＭ）などに一時記憶してもよい。
【００３５】
【数１】
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【００３６】
Ｓ０４：前記キーワード・カテゴリ概念比較部２１は、前記カテゴリ別関連語辞書記憶部７から、全てのカテゴリ関連語について語句リストＷＬｉ（ｉ＝１，．．．，Ｎ）を取得する。ここで、前記概念ベース１１には、単語と該単語の概念ベクトルの対の集合が格納されている。この前記概念ベース１１を参照して、前記語句リストＷＬｉ内の各語句の概念ベクトルＶｊ（ｊ＝１，．．．，Ｍ）を取得する。そして、取得した全概念ベクトルＶ１，．．．，ＶＭの平均ベクトルを算出し、それを該カテゴリの代表概念ベクトルＶｃｉとする。なお、算出した各カテゴリの代表概念ベクトルＶｃｉのデータは、前記メモリ（ＲＡＭ）などに一時記憶してもよい。
【００３７】
Ｓ０５．０６：次に、前記キーワード・カテゴリ概念比較部２１は、ｎ番目の検索キーワードを用いて前記コンテンツサーバＳに対する文書検索を行い、ｎ番目の検索キーワードを含む文書集合を取得する（Ｓ０５）。そして、前記概念ベース１１を参照して、取得した文書集合の各文書内に含まれるＮ個の語句リストＴｗｌｉ（ｉ＝１，．．．，Ｎ）の各語句に対する概念ベクトルＴＶｊ（ｊ＝１，．．．，Ｍ）を取得する。そして、取得した全概念ベクトルＴＶ１，．．．，ＴＶＭの平均ベクトルを算出し、それをｎ番目の検索キーワードの代表概念ベクトルＶｄとする（Ｓ０６）。
【００３８】
Ｓ０７：前記キーワード・カテゴリ概念比較部２１は、Ｓ０４で算出したｉ番目のカテゴリの代表概念ベクトルＶｃｉと、Ｓ０６で算出したｎ番目の検索キーワードの代表概念ベクトルＶｄとのコサイン距離を以下の式（２）で算出し、該算出結果を該検索キーワードと該カテゴリとのキーワード・カテゴリ概念距離Ｇｄｉとする。この式（２）は前記文書検索プログラムに定義されているものとする。なお、初回のＳ０７では「ｉ←１」とする。
【００３９】
【数２】
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【００４０】
Ｓ０８．０９：Ｓ０７で算出したキーワード・カテゴリ概念距離Ｇｄｉの絶対値と、あらかじめ前記文書検索プログラムに設定してある概念距離閾値Ｔｇｄとの比較を行う（Ｓ０８）。そして、前記キーワード・カテゴリ概念距離Ｇｄｉが前記概念距離閾値Ｔｇｄよりも小さいカテゴリのみを採用し、採用されないカテゴリのキーワード・カテゴリ概念距離Ｇｄｉには「０」を設定する（Ｓ０９）。なお、算出した前記キーワード・カテゴリ概念距離Ｇｄｉのデータは、前記メモリ（ＲＡＭ）などに一時記憶してもよい。
【００４１】
Ｓ１０：前記語句カテゴリ設定部２２は、Ｓ０３で求めた前記キーワード・カテゴリ間履歴関連度ＣｎおよびＳ０７〜０９で求めた前記キーワード・カテゴリ概念距離Ｇｄｉを用いて、ｎ番目の検索キーワードに対するｉ番目のカテゴリの関連度ＣＬｉを求める。
【００４２】
このとき、前記キーワード・カテゴリ間履歴関連度Ｃｎおよび前記キーワード・カテゴリ概念距離Ｇｄｉのどちらを優先して関連度を求めるかは、あらかじめ設定可能としてもよい。また、前記キーワード・カテゴリ間履歴関連度Ｃｎは、十分な履歴情報量を必要とするため、該当キーワードによる検索履歴が少ない場合は前記キーワード・カテゴリ概念距離Ｇｄｉを優先的に利用するようにしてもよい。
【００４３】
ここでは、どちらを優先するかを決める閾値となるリクエスト履歴数Ｑｃと、優先する関連度の重みＷとをあらかじめ設定しておき、例えば以下の式（３）で検索キーワードに対する各カテゴリ関連度ＣＬｉを算出する。なお、式（３）、前記リクエスト履歴数Ｑｃおよび優先する関連度の重みＷは前記文書検索プログラムに定義されているものとする。
【００４４】
【数３】
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【００４５】
Ｓ１１：「ｉ＝全カテゴリ数」が成立するか否かを確認し、そうであればＳ１２へ進む。そうでなければ「ｉ←ｉ＋１」としてＳ０７へ戻り、「ｉ＝全カテゴリ数」が成立するまでＳ０７〜Ｓ１０の処理を繰り返す。
【００４６】
Ｓ１２：ｎ番目の検索キーワードと、該検索キーワードに関連するカテゴリ名（もしくは適宜付与したカテゴリＩＤ）と、Ｓ１０で求めたカテゴリ関連度ＣＬｉとを対応付けて、前記キーワード・カテゴリタイプ対応記憶部１２に格納する。
【００４７】
Ｓ１３：「ｎ＝全検索キーワード数」が成立するか否かを確認し、そうであれば処理を終了する。そうでなければ「ｎ←ｎ＋１」としてＳ０２へ戻り、「ｎ＝全検索キーワード数」が成立するまでＳ０２〜Ｓ１２の処理を繰り返す。
【００４８】
（３）前記パーソナルカテゴリ判定部１３にて、第３判定情報が生成される。即ち、前記パーソナルカテゴリ判定部１３は、あらかじめ前記文書検索プログラムに設定されたスケジュールに従って前記パーソナル情報記録部１４の格納情報の集計を行う。ここで、前記パーソナル情報記録部１４には、ユーザごとの検索履歴が格納されており、各検索履歴にはユーザ情報（ユーザＩＤなど）が対応付けられている。
【００４９】
この集計により、各ユーザの検索に使用した検索キーワード、および検索結果中における閲覧頻度の高いカテゴリを取得する。これと同時に、前記検索キーワードの語句タイプ、および該語句タイプに対する閲覧頻度の高いカテゴリを取得する。そして、これらを第３判定情報として前記パーソナルカテゴリタイプ対応記憶部１５に格納する。この前記第３判定情報には各カテゴリの閲覧頻度も含まれており、該閲覧頻度により格納順を決定するようにしてもよい。
【００５０】
以上のような前記各判定情報の生成処理は、通常は前記ユーザ端末２から検索要求を受け付ける前に実行され、その後は定期的に行うことで最新の判定情報に更新される。なお、この判定情報の生成処理は、前記ユーザ端末２から検索要求を受信するたびに行う方法や、使用頻度の高い検索キーワードや入力が想定される検索キーワードをもって事前に実施しておくといった方法を採用してもよく、処理速度などに応じて適宜設定することができる。
【００５１】
＜検索実行部Ｂ＞
次に、前記各機能ブロック１６〜１９による検索実行処理について、図４のフローチャートを基に説明する。
【００５２】
Ｓ２１〜２３：前記ユーザ端末２から前記通信デバイスを介して検索キーワードを受信すると、前記語句タイプ判定部１６にて、該検索キーワードについて前記語句タイプ記憶部６が参照される（Ｓ２１）。該検索キーワードが前記語句タイプ記憶部６に登録されていれば（Ｓ２２）、該検索キーワードの語句タイプを決定する（Ｓ２３）。登録されていなければ後述するＳ２９へ進む。
【００５３】
Ｓ２４：前記語句タイプ判定部１６は、Ｓ２３で決定した語句タイプについて前記語句タイプ・カテゴリタイプ対応記憶部８を参照して前記第１判定情報を取得し、これを前記専門検索カテゴリ順位決定部１７に送信する。
【００５４】
Ｓ２５：次に、前記語句タイプ判定部１６は、受信済みの前記検索キーワードについて前記キーワード・カテゴリタイプ対応記憶部１２を参照して前記第２判定情報を取得し、これを前記専門検索カテゴリ順位決定部１７に送信する。
【００５５】
Ｓ２６：次に、前記語句タイプ判定部１６は、検索実行者のユーザ情報（ユーザＩＤなど）を用いて前記パーソナルカテゴリタイプ対応記憶部１５を参照して前記第３判定情報を取得し、これを前記専門検索カテゴリ順位決定部１７に送信する。
【００５６】
Ｓ２７：前記専門検索カテゴリ順位決定部１７は、前記語句タイプ判定部１６から受信した各判定情報を基に、前記カテゴリタイプ記憶部１０を参照して、最終的に検索対象とするカテゴリおよびその提示順序を決定する。順序決定の一例として、前記各判定情報に含まれる各カテゴリの関連度や閲覧頻度を集計した総合順位を求め、該総合順位を提示順序とすることが挙げられる。この関連度などに対して重み付けをすることで、検索キーワードに対するカテゴリの関連性の変化を検索結果に反映させることもできる。
【００５７】
Ｓ２８：前記専門検索結果取得部１８は、各専門検索機能（例えばＡＰＩ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅなど）を用いて、Ｓ２７で検索対象と定めた各カテゴリに関する前記コンテンツサーバＳを前記検索キーワードで検索し、カテゴリごとの検索結果を取得する。なお、ここでは前記コンテンツサーバＳはカテゴリ毎に設けられており、各カテゴリのコンテンツサーバＳにはそれぞれのカテゴリに関連する電子文書群が格納されている。
【００５８】
Ｓ２９：前記専門検索結果取得部１８は、全てのカテゴリの前記コンテンツサーバＳを前記検索キーワードで検索し、サイト検索結果を取得する。
【００５９】
Ｓ３０：前記サイト検索結果提示部１９は、Ｓ２８で取得した各カテゴリの検索結果をＳ２７で定めたカテゴリ順に並べ替え、前記通信デバイスを介して前記ユーザ端末２へ返信してユーザに提示する。このとき、Ｓ２９で取得した全てのカテゴリに対するサイト検索結果を併せて提示してもよい。
【００６０】
ここで、Ｓ２７で検索対象と定めたカテゴリは、ユーザの投入した検索キーワードおよび語句タイプに関連が深く、また、ユーザの閲覧頻度の高さなども加味されていることから、ユーザの求めるカテゴリ順に検索結果が提示され、これによりユーザの意図に合った文書検索が可能になる。
【００６１】
したがって、ユーザは、閲覧したいサイトに対応付けられている検索キーワードを想定する必要がなく、特に携帯端末からでも少ない検索キーワードで必要とする検索結果が得られ、これによりユーザの煩わしさが解消され、検索効率が向上する。
【００６２】
また、特許文献１のように、検索キーワードが複数カテゴリに属する場合にカテゴリを絞り込む必要がなく、この点でもユーザの煩わしさが解消される。
【００６３】
なお、Ｓ２２において、前記ユーザ端末２から受信した検索キーワードが前記語句タイプ記憶部６に登録されていないとき、Ｓ２９に遷移して全カテゴリに対する通常のサイト検索を行っている。このとき、該受信した検索キーワードに対して前記語句タイプ取得部３にて語句タイプを取得し、この語句タイプを用いてＳ２４以降の処理を行うようにしてもよい。
【００６４】
＜実施例＞
本実施例では、ユーザ（ユーザＩＤ「００１」とする。）が前記ユーザ端末２から検索キーワード「東京」を入力したときの文書検索装置１の処理例を説明する。
【００６５】
前記検索キーワード「東京」を受信した前記語句タイプ判定部１６は、該検索キーワードをもって前記語句タイプ記憶部６を参照し、「東京」に対する語句タイプ「地名」を取得する。
【００６６】
次に、語句タイプ「地名」をもって前記語句タイプ・カテゴリタイプ対応記憶部８を参照し、「地名」に対して関連の深いカテゴリを関連度順に取得する。ここでは「１位：路線，２位：地図，３位：天気」であったとする。
【００６７】
次に、検索キーワード「東京」をもって前記キーワード・カテゴリタイプ対応記憶部１２を参照し、「東京」に対して関連の深いカテゴリを関連度順に取得する。ここでは「１位：天気，２位：路線，３位：ニュース」であったとする。
【００６８】
次に、ユーザＩＤ「００１」をもって前記パーソナルカテゴリタイプ対応部１５を参照し、該ユーザが「東京」という検索キーワードの検索結果に対し、閲覧することの多いカテゴリを頻度順に取得する。ここでは「１位：地図，２位：天気，３位：グルメ」であったとする。
【００６９】
また、前記ユーザが「地名」という語句タイプを持つ検索キーワード（例えば「東京」「大阪」など）の検索結果に対し、閲覧することの多いカテゴリを頻度順に取得する。ここでは「１位：地図，２位：路線，３位：グルメ」であったとする。
【００７０】
次に、前記専門検索カテゴリ順位決定部１７は、前記語句タイプ判定部１６の取得した各カテゴリの関連度・閲覧頻度を集計し、最終的に検索対象とするカテゴリおよび提示順序を決定する。ここでは、集計の結果「１位：地図，２位：路線，３位：天気」となったとする。
【００７１】
前記専門検索結果取得部１８は、前記提示順序に従って、各カテゴリに関するコンテンツサーバＳを検索キーワード「東京」を用いて検索する。
【００７２】
前記サイト検索結果提示部１９は、前記専門検索結果取得部１８の検索結果を、前記専門検索カテゴリ順位決定部１７の定めた提示順「１位：地図，２位：路線，３位：天気」に従って並べ替え、並べ替えた検索結果を前記ユーザ端末２へ返信する。
【００７３】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、例えばコンピュータを前記文書検索装置１の各機能ブロック３〜１９として機能させる文書検索プログラムとしても提供することができる。このプログラムは、コンピュータに前記各機能ブロック３〜１９の全ての機能を実現させるものでもよく、あるいは一部の機能を実現させるものであってもよい。
【００７４】
このプログラムは、Ｗｅｂサイトなどからのダウンロードによってコンピュータに提供される。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１０に格納してコンピュータに提供してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明の実施形態に係る文書検索装置の構成図。
【図２】同  カテゴリ判定辞書生成部９の主要機能ブロック図。
【図３】同  カテゴリ判定辞書生成部９の処理フロー図。
【図４】同  検索実行部Ｂの処理フロー図。
【符号の説明】
【００７６】
１…文書検索装置
２…クライアント端末
３…語句タイプ取得部
４…検索履歴記憶部
５…語句タイプ辞書記憶部
６…語句タイプ記憶部
７…カテゴリ別関連語辞書記憶部
８…語句タイプ・カテゴリタイプ対応記憶部
９…カテゴリ判定辞書生成部
１０…カテゴリタイプ記憶部
１１…概念ベース
１２…キーワード・カテゴリタイプ対応記憶部
１３…パーソナルカテゴリ判定部
１４…パーソナル情報記録部
１５…パーソナルカテゴリタイプ対応記憶部
１６…語句タイプ判定部
１７…専門検索カテゴリ順位決定部
１８…専門検索結果取得部
１９…サイト検索結果提示部
２０…キーワード・カテゴリ間履歴関連度抽出部
２１…キーワード・カテゴリ概念比較部
２２…語句カテゴリ設定部
Ａ…判定情報生成部
Ｂ…検索実行部
Ｓ…コンテンツサーバ
Ｔ…文書群
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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