(57)【要約】      （修正有）【課題】文書データの各文に適切なトピックを付与し、そのトピックに基づき当該文書データ中でユーザが真に必要とする文を検索して抽出するシステムを提供する。【解決手段】システムは、（Ａ）各章見出しデータにつき、その章タイトルが他の章見出しと所定数以上重複する場合に直前の章タイトルを章見出しトピックとして採用する、章見出しトピック生成部と、（Ｂ）各テキスト・ブロックについて、（Ｂ１）主語が含まれる場合は、それを明示トピックとし、（Ｂ２）含まれない場合は、直近の各種トピックから選択した１つを明示トピックとする、テキスト・ブロック・トピック生成部と、（Ｃ）キーワードの入力に応答して、それと合致するテキスト・ブロックや明示トピック等から算出した重要度に基づいて、適切なテキスト・ブロックを検索する、テキスト・ブロック検索部とを備える。【選択図】図３
2010117790.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
章タイトルを含む複数の章見出しデータと、各章見出しデータが表す章に属する１つ以上のテキスト・ブロックとからなる、コンピュータに保存された文書データについて、ユーザが入力した１つ以上のトピック検索キーワードに適合するテキスト・ブロックを検出するためのシステムであって、
前記複数の章見出しデータの各々について、当該章見出しデータに含まれる章タイトルが、前記文書データの他の章見出しデータに含まれる章タイトルと重複する場合の重複数を算出し、
（１）前記重複数が、所定の第１閾値を超えない場合は、当該章タイトルを当該章見出しデータに関連する章見出しトピックとして保存し、
（２）前記重複数が、前記所定の第１閾値を超える場合は、当該章見出しデータの直前の章見出しデータに含まれる章タイトルを、当該章見出しデータに関連する章見出しトピックとして保存する、
章見出しトピック生成部と、
各章見出しデータに関連する前記１つ以上のテキスト・ブロックの各々について、
（１）当該テキスト・ブロックに代名詞で無い主語が含まれる場合は、前記主語を当該テキスト・ブロックに関連する第１のトピックとして保存し、かつ、当該テキスト・ブロックが属する章を表わす章見出しデータに関連する章見出しトピックを、当該テキスト・ブロックに関連する第２のトピックとして保存し、
（２）当該テキスト・ブロックに代名詞で無い主語が含まれない場合は、当該テキスト・ブロックが属するのと同じ章に属する、当該テキスト・ブロックより前の何れかのテキスト・ブロックに関連する直近の明示トピックと、当該テキスト・ブロックが属する章を表す前記章見出しデータに関連する前記章見出しトピックとから任意に選択した１つを当該テキスト・ブロックに関連する第１のトピックとして保存し、かつ、それ以外のトピックを、当該テキスト・ブロックに関連する第２のトピックとして保存する、
テキスト・ブロック・トピック生成部と、
前記１つ以上のトピック検索キーワードの入力に応答して、各章見出しデータが表す章に属する前記１つ以上のテキスト・ブロックの各々について、当該テキスト・ブロック自身と、当該テキスト・ブロックに関連する前記第１のトピックと、当該テキスト・ブロックに関連する前記第２のトピックとのそれぞれに含まれる前記１つ以上のトピック検索キーワードの数を合算して、前記１つ以上のテキスト・ブロックの各々についての前記１つ以上のトピック検索キーワードに関する重要度を算出して当該テキスト・ブロックに関連付けて保存する、テキスト・ブロック検索部と、
を備えるシステム。
【請求項２】
前記コンピュータは、前記文書データに関連するテーマに基づく参照文書データをさらに保存し、
前記章見出しトピック生成部は、前記複数の章見出しデータの各々について、当該章見出しデータに含まれる章タイトルが、前記文書データの他の章見出しデータに含まれる章タイトルと重複する場合の重複数に第１重み係数を乗じた値と、当該章見出しデータに含まれる前記章タイトルが、前記参照文書データの章見出しデータに含まれる章タイトルと重複する場合の重複数に第２重み係数を乗じた値との合計を算出し、
（１）前記合計が、前記所定の第１閾値を超えない場合は、当該章タイトルを当該章見出しデータに関連する章見出しトピックとして保存し、
（２）前記合計が、前記所定の第１閾値を超える場合は、当該章見出しデータの直前の章見出しデータに含まれる章タイトルを、当該章見出しデータに関連する章見出しトピックとして保存する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記第１重み係数が前記第２重み係数より大きいことを特徴とする、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記テキスト・ブロック検索部が算出する前記重要度は、１つ以上のトピック検索キーワードの入力に応答して、各章見出しデータが表す章に属する前記１つ以上のテキスト・ブロックの各々について、当該テキスト・ブロック自身に含まれる前記１つ以上のトピック検索キーワードの数に第３重み係数を乗じた値と、当該テキスト・ブロックに関連する前記第１のトピックに含まれる前記１つ以上のトピック検索キーワードの数に第４重み係数を乗じた値と、当該テキスト・ブロックに関連する前記第２のトピックに含まれる前記１つ以上のトピック検索キーワードの数に第５重み係数を乗じた値とを合算した値である、
請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記第３重み係数は前記第４重み係数より大きく、前記第４重み係数は前記第５重み係数より大きい、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記１つ以上のテキスト・ブロックは、文ではない名詞句を含み、
前記テキスト・ブロック・トピック生成部は、さらに、各章見出しデータが表す章に属する前記１つ以上のテキスト・ブロックの各々について、
（１）当該テキスト・ブロックが名詞句である場合に、当該テキスト・ブロックを暫定トピックとして保存し、
（２）当該テキスト・ブロックが名詞句でない場合に、当該テキスト・ブロックに主語が含まれない場合は、当該テキスト・ブロックが属するのと同じ章に属する、当該テキスト・ブロックより前の何れかのテキスト・ブロックに関連する直近の前記第１のトピックと、当該テキスト・ブロックより前の何れかのテキスト・ブロックに関連する直近の前記暫定トピックと、当該テキスト・ブロックが属する章を表す前記章見出しデータに関連する前記章見出しトピックとから任意に選択した１つを、当該テキスト・ブロックに関連する第１のトピックとして保存し、かつ、それ以外のトピックを、当該テキスト・ブロックに関連する第２のトピックとして保存する、
請求項１、２、または４のいずれかに記載のシステム。
【請求項７】
前記テキスト・ブロック・トピック生成部は、
当該テキスト・ブロックに主語が含まれない場合は、
当該テキスト・ブロックが属するのと同じ章に属する、当該テキスト・ブロックより前の何れかのテキスト・ブロックに関連する直近の第１のトピックに対して、前記直近の第１のトピックに関連するテキスト・ブロックから当該テキスト・ブロックまでのテキスト・ブロック単位の第１隔たりが大きいほど小さくなる第１影響度指数を算出して割り当て、
当該テキスト・ブロックが属するのと同じ章に属する、当該テキスト・ブロックより前の何れかのテキスト・ブロックに関連する直近の暫定トピックに対して、前記直近の暫定トピックに関連するテキスト・ブロックから当該テキスト・ブロックまでのテキスト・ブロック単位の第２隔たりが大きいほど小さくなる第２影響度指数を算出して割り当て、
当該テキスト・ブロックが属する章を表わす章見出しデータに含まれる前記章見出しトピックに対して、第３影響度指数を割り当て、
前記第１影響度指数、前記第２影響度指数、および前記第３影響度指数のなかで最大の値が割り当てられたトピックを、当該テキスト・ブロックに関連する第１のトピックとして保存し、かつ、それ以外のトピックを、当該テキスト・ブロックに関連する第２のトピックとして保存する、
請求項４に記載のシステム。
【請求項８】
前記第２影響度指数が、前記第２隔たりが大きいほど小さくなる割合は、前記第１影響度指数が、前記第１隔たりが大きいほど小さくなる割合に比べて大きいことを特徴とする、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記複数の章見出しデータのそれぞれは、当該章見出しデータが表す章の階層構造のレベルを示す章記号をさらに含み、
当該テキスト・ブロックが属する章を表す前記章見出しデータに含まれる章記号が、より下位の階層構造のレベルを示すほど、前記第３影響度指数の値が高いことを特徴とする、請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記テキスト・ブロック検索部は、当該テキスト・ブロックに関連する前記第２のトピックのなかの１のトピックに割り当てられた前記第１影響度指数、前記第２影響度指数、または前記第３影響度指数が所定の第２閾値よりも小さい場合に、前記重要度の前記算出において前記１のトピックを計上しないことを特徴とする、請求項７に記載のシステム。
【請求項１１】
章タイトルを含む複数の章見出しデータと、各章見出しデータが表す章に属する１つ以上のテキスト・ブロックとからなる、コンピュータに保存された文書データについて、ユーザが入力した１つ以上のトピック検索キーワードに適合するテキスト・ブロックを当該コンピュータによって検出するための方法であって、
前記複数の章見出しデータの各々について章見出しトピックを生成するステップであって、当該章見出しデータに含まれる章タイトルが、前記文書データの他の章見出しデータに含まれる章タイトルと重複する場合の重複数を算出し、
（１）前記重複数が、所定の第１閾値を超えない場合は、当該章タイトルを当該章見出しデータに関連する章見出しトピックとして保存し、
（２）前記重複数が、前記所定の第１閾値を超える場合は、当該章見出しデータの直前の章見出しデータに含まれる章タイトルを、当該章見出しデータに関連する章見出しトピックとして保存する、
ステップと、
各章見出しデータに関連する前記１つ以上のテキスト・ブロックの各々について、テキスト・ブロック・トピックを生成するステップであって、
（１）当該テキスト・ブロックに代名詞で無い主語が含まれる場合は、前記主語を当該テキスト・ブロックに関連する第１のトピックとして保存し、かつ、当該テキスト・ブロックが属する章を表わす章見出しデータに関連する章見出しトピックを、当該テキスト・ブロックに関連する第２のトピックとして保存し、
（２）当該テキスト・ブロックに主語が含まれない場合は、当該テキスト・ブロックが属するのと同じ章に属する、当該テキスト・ブロックより前の何れかのテキスト・ブロックに関連する直近の第１のトピックと、当該テキスト・ブロックが属する章を表す前記章見出しデータに関連する前記章見出しトピックとから任意に選択した１つを当該テキスト・ブロックに関連する第１のトピックとして保存し、かつ、それ以外のトピックを、当該テキスト・ブロックに関連する第２のトピックとして保存する、
ステップと、
前記１つ以上のトピック検索キーワードの入力に応答して、各章見出しデータが表す章に属する前記１つ以上のテキスト・ブロックの各々について、テキスト・ブロック検索を行うステップであって、当該テキスト・ブロック自身と、当該テキスト・ブロックに関連する前記第１のトピックと、当該テキスト・ブロックに関連する前記第２のトピックとのそれぞれに含まれる前記１つ以上のトピック検索キーワードの数を合算して、前記１つ以上のテキスト・ブロックの各々についての前記１つ以上のトピック検索キーワードに関する重要度を算出して当該テキスト・ブロックに関連付けて保存する、ステップと、
を備える方法。
【請求項１２】
章タイトルを含む複数の章見出しデータと、各章見出しデータが表す章に属する１つ以上のテキスト・ブロックとからなる、コンピュータに保存された文書データについて、ユーザが入力した１つ以上のトピック検索キーワードに適合するテキスト・ブロックを検出するためのコンピュータ・プログラムであって、当該コンピュータに、
前記複数の章見出しデータの各々について章見出しトピックを生成するステップであって、当該章見出しデータに含まれる章タイトルが、前記文書データの他の章見出しデータに含まれる章タイトルと重複する場合の重複数を算出し、
（１）前記重複数が、所定の第１閾値を超えない場合は、当該章タイトルを当該章見出しデータに関連する章見出しトピックとして保存し、
（２）前記重複数が、前記所定の第１閾値を超える場合は、当該章見出しデータの直前の章見出しデータに含まれる章タイトルを、当該章見出しデータに関連する章見出しトピックとして保存する、
ステップと、
各章見出しデータに関連する前記１つ以上のテキスト・ブロックの各々について、テキスト・ブロック・トピックを生成するステップであって、
（１）当該テキスト・ブロックに代名詞で無い主語が含まれる場合は、前記主語を当該テキスト・ブロックに関連する第１のトピックとして保存し、かつ、当該テキスト・ブロックが属する章を表わす章見出しデータに関連する章見出しトピックを、当該テキスト・ブロックに関連する第２のトピックとして保存し、
（２）当該テキスト・ブロックに主語が含まれない場合は、当該テキスト・ブロックが属するのと同じ章に属する、当該テキスト・ブロックより前の何れかのテキスト・ブロックに関連する直近の第１のトピックと、当該テキスト・ブロックが属する章を表す前記章見出しデータに関連する前記章見出しトピックとから任意に選択した１つを当該テキスト・ブロックに関連する第１のトピックとして保存し、かつ、それ以外のトピックを、当該テキスト・ブロックに関連する第２のトピックとして保存する、
ステップと、
前記１つ以上のトピック検索キーワードの入力に応答して、各章見出しデータが表す章に属する前記１つ以上のテキスト・ブロックの各々について、テキスト・ブロック検索を行うステップであって、当該テキスト・ブロック自身と、当該テキスト・ブロックに関連する前記第１のトピックと、当該テキスト・ブロックに関連する前記第２のトピックとのそれぞれに含まれる前記１つ以上のトピック検索キーワードの数を合算して、前記１つ以上のテキスト・ブロックの各々についての前記１つ以上のトピック検索キーワードに関する重要度を算出して当該テキスト・ブロックに関連付けて保存する、ステップと、
を実行させるための、コンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的には文書データ内の検索に関する。 本発明は特に、文書データ全域にトピックを付与し、付与されたトピックに基づいて当該文書データ中のユーザが所望する文を検索することができるシステム、そのための方法、およびコンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、システムの複雑化、巨大化に伴い、膨大な要求仕様書や機能仕様書などの文書データがコンピュータ上で作成および保管されている。 これらの文書データを読者であるユーザが分析して、その膨大な量の内容から、そのユーザが真に必要とする内容に関する文、即ちユーザが所望する文だけを短時間に抽出したいという要求が存在する。
即ち、文書データを分析して、例えば「ＡＡＡ」という名の概念または物について、「ＡＡＡとはどういったものなのか、どのような機能を持つものなのか」というような調べ物をする要求が大きい。
このような要求に応えることを考えたとき、一般に、文書データの中には、主語が省略されていたり代名詞となっているものが多く、即ちＡＡＡを主語とした文が見つからずに困ることがある。
【０００３】
例えば、この文書データが、あるソフトウェアの要求仕様書または機能仕様書であって、そのソフトウェアがＡＡＡという名のモジュールを含むものである場合を考える。 この場合、「ＡＡＡは、ＢＢＢをＣＣＣにＤＤＤする。」といった、ＡＡＡを主語とし、ＡＡＡの機能等を説明した文がこの文書データに含まれる場合は意外と少ない。
【０００４】
一方、ＡＡＡを主語としては含まないが、文中のどこかに含まれる場合は比較的多い。 例えば、「ＥＥＥをＡＡＡにＦＦＦする。」といった記述は比較的容易に文書データから抽出することができる。 しかし、このような文は、ＡＡＡの機能を示すものとは言えない。
【０００５】
また、実際には、当該文書データには、ＡＡＡというモジュールの定義や機能について述べているような、ＡＡＡについて知りたいユーザにとって重要度の高い文が含まれてはいるが、その文にはＡＡＡという語句自体が含まれていない場合も少なくない。 即ち、この文は、ＡＡＡの定義や機能について述べているにもかかわらず、「ＡＡＡは、」や「ＡＡＡについては、」のように、ＡＡＡをその文のトピックとして明示的に記載するものではない。
【０００６】
このように、一般に、文書データに含まれる、要求文や仕様文等の重要な文が何について書かれたものかを示す語句、即ちその文のトピックとなる語句は、その文自身に記載されていないことが多い。 即ち、このトピックは、暗黙のうちに誰もが知っている語句であるため、その文書データには記載されていなかったり、あるいはその文書データのどこかに記載されているにしても、その文よりもずっと前に位置する文の中に記載されていたり、あるいは、その文が属する章（セクション）の章タイトルに記載されていたりする場合が多い。
【０００７】
以上から、文書データにおいて、ユーザがあるキーワードを入力して、そのキーワードをトピックとするような文、即ちそのキーワードの定義や機能を説明したような、そのキーワードに関する重要な文を発見しようとした場合、その文書データの中で、そのキーワードを含む文を検索・抽出するだけでは、そのユーザが真に必要とする適切な文を発見することは困難である。
【０００８】
特開平０４−０１０１６１および特開平０６−３０１７１９は、いずれも、文書データに含まれる文の構造に着目して、その文に欠落している主語を推定する技術について開示している。
即ち、日本語の場合には、文中に明示されていない主語を推定し、英語の場合には、文中の主語が代名詞である場合に、その代名詞の中身を推定するというものである。 そしてこの推定は、その文の中でその代名詞よりも前に出てくる代名詞以外の主語のなかで、最も近くに位置するものを、その代名詞の中身と推定し、あるいは、同一文の中に代名詞の主語しか含まれない場合は、その文よりも前に位置する文に含まれる代名詞以外の主語のなかで、最も近くに位置するものを、その代名詞の中身と推定することで行う。
【０００９】
しかし、上述したように、文の主語が必ずしもその文のトピックを表しているとは限らず、このように個々の文の主語の推定をするだけでは、ユーザが入力したキーワードに関連して、そのキーワードにマッチするトピックを有する、そのユーザが真に必要とする適切な文を発見したいといったユーザの高度な要求を叶えることはできない。
【００１０】
よって、このような主語の推定といった単一の視点からのアプローチではなく、文書データの章の構造や特性を利用した多面的視点からのアプローチで、ユーザの要求に応えるような文書データの高度な検索を実現することが望まれるところである。
【特許文献１】特開平０４−０１０１６１号広報
【特許文献２】特開平０６−３０１７１９号広報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明の目的は、文書データを構成する各文に対して、適切なトピックを付与し、付与されたそのトピックに基づいて、当該文書データ中でユーザが真に必要とする文を検索して抽出することができるシステム等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するために、本発明では、章の階層を示す章記号と章タイトルとを含む複数の章見出しデータと、各章見出しデータが表す章に属する１つ以上のテキスト・ブロックとからなる、コンピュータに保存された文書データについて、ユーザが入力した１つ以上のトピック検索キーワードに適合するテキスト・ブロックを検出するための、当該コンピュータにおけるシステムを提供する。
【００１３】
本発明の第１の側面においては、このシステムは、（Ａ）前記複数の章見出しデータの各々について、当該章見出しデータに含まれる章タイトルが、前記文書データの他の章見出しデータに含まれる章タイトルと重複する場合の重複数を算出し、（１）前記重複数が、所定の第１閾値を超えない場合は、当該章タイトルを当該章見出しデータに関連する章見出しトピックとして保存し、（２）前記重複数が、前記所定の第１閾値を超える場合は、当該章見出しデータの直前の章見出しデータに含まれる章タイトルを、当該章見出しデータに関連する章見出しトピックとして保存する、章見出しトピック生成部を備える。
このシステムはまた、（Ｂ）各章見出しデータに関連する前記１つ以上のテキスト・ブロックの各々について、（１）当該テキスト・ブロックに代名詞で無い主語が含まれる場合は、前記主語を当該テキスト・ブロックに関連する第１のトピックとして保存し、かつ、当該テキスト・ブロックが属する章を表わす章見出しデータに関連する章見出しトピックを、当該テキスト・ブロックに関連する第２のトピックとして保存し、（２）当該テキスト・ブロックに主語が含まれない場合は、当該テキスト・ブロックが属するのと同じ章に属する、当該テキスト・ブロックより前の何れかのテキスト・ブロックに関連する直近の第１のトピックと、当該テキスト・ブロックが属する章を表す前記章見出しデータに関連する前記章見出しトピックとから任意に選択した１つを当該テキスト・ブロックに関連する第１のトピックとして保存し、かつ、それ以外のトピックを、当該テキスト・ブロックに関連する第２のトピックとして保存する、テキスト・ブロック・トピック生成部をさらに備える。
このシステムはまた、前記１つ以上のトピック検索キーワードの入力に応答して、各章見出しデータが表す章に属する前記１つ以上のテキスト・ブロックの各々について、当該テキスト・ブロック自身と、当該テキスト・ブロックに関連する前記第１のトピックと、当該テキスト・ブロックに関連する前記第２のトピックとのそれぞれに含まれる前記１つ以上のトピック検索キーワードの数を合算して、前記１つ以上のテキスト・ブロックの各々についての前記１つ以上のトピック検索キーワードに関する重要度を算出して当該テキスト・ブロックに関連付けて保存する、テキスト・ブロック検索部をさらに備える。
【００１４】
また、本発明の別の側面においては、前記コンピュータは、前記文書データに関連するテーマに基づく参照文書データをさらに保存しており、本発明の第１の側面におけるシステムにおいて、前記章見出しトピック生成部は、前記複数の章見出しデータの各々について、当該章見出しデータに含まれる章タイトルが、前記文書データの他の章見出しデータに含まれる章タイトルと重複する場合の重複数に第１重み係数を乗じた値と、当該章見出しデータに含まれる前記章タイトルが、前記参照文書データの章見出しデータに含まれる章タイトルと重複する場合の重複数に第２重み係数を乗じた値との合計を算出し、
（１）前記合計が、前記所定の第１閾値を超えない場合は、当該章タイトルを当該章見出しデータに関連する章見出しトピックとして保存し、
（２）前記合計が、前記所定の第１閾値を超える場合は、当該章見出しデータの直前の章見出しデータに含まれる章タイトルを、当該章見出しデータに関連する章見出しトピックとして保存する。
【００１５】
以上、本発明の概要を、コンピュータに保存された文書データについて、ユーザが入力した１つ以上のトピック検索キーワードに適合するテキスト・ブロックを検出するための、当該コンピュータにおけるシステムとして説明したが、本発明はまた、当該システムによってその機能を実施する方法としても捉えることができる。 また、当該システムにこれら方法を実行させるためのコンピュータ・プログラムとしても捉えることができる。
【００１６】
尚、上記発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではなく、これらの構成要素のコンビネーションまたはサブコンビネーションもまた発明となり得ることに留意されたい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。 なお、実施形態の説明の全体を通じて同じ要素には同じ番号を付している。
【００１８】
１．システム環境
はじめに、本発明の実施に係る、文書データ（以下、対象文書データと称する。）等のデータおよびテキスト・ブロック検索システムが置かれた環境について説明する。
図１は、対象文書データ内のテキスト・ブロックを検索するためのシステム環境の例１００を表す。 テキスト・ブロック検索システム１０２はコンピュータ・システム１０４内に備わる。 ここで、コンピュータ・システムとは、単一のサーバ等のコンピュータの場合もあるし、あるいはまた、ＬＡＮその他のネットワークで結合された複数のコンピュータにまたがるシステムとして捉えても良い。 コンピュータ・システム１０４はまた、クラウド・コンピューティングにおける中核となるコンピュータまたはコンピュータ群として捉えることもできる。
【００１９】
テキスト・ブロックの検索の対象となる対象文書データ１０６は、コンピュータ・システム１０４に保存されている。 また、対象文書データのテーマと関連するテーマに基づく参照文書データ１０８もコンピュータ・システム１０４に保存することができる。 この参照文書データは、参照コーパス・データとも呼ばれ、検索の対象文書データと同様の性質を持った文書データで、対象文書データを検索する際の学習データとしての働きをさせるものであるということができる。
例えば、対象文書データがある製品に関する機能仕様書であったとすると、その対象文書データについての参照文書データとしては、同一製品の要求仕様書がこれに該当する。 あるいはまた、類似製品の機能仕様書を参照文書データとすることもできる。
【００２０】
テキスト・ブロック検索システム１０２は、対象文書データ１０６および参照文書データ１０８の内容を参照して、対象文書データ１０６用のトピック（主題）・データ１１０を生成する。
コンピュータ・システム１０４には、ネットワーク１１２を介して、複数のユーザ用コンピュータ１１４、１１６が通信可能に接続され、各ユーザ用コンピュータはそのそれぞれを複数のユーザ１１４ａ〜１１４ｂ、ユーザ１１６ａ〜１１６ｂが利用することができる。 このユーザ用コンピュータ１１４、１１６は、コンピュータ・システム１０４をサーバとする個々のクライアントと捉えることができる。
ユーザ用コンピュータ１１４、１１６はまた、クラウド・コンピューティング環境における個々のユーザ端末と捉えることも可能である。
【００２１】
個々のユーザは、対象文書データに対して、自身が所望するトピックについて記述した文等を検索するために、そのトピックを表す語句を、トピック検索キーワードとして、コンピュータ・システム１０４のテキスト・ブロック検索システム１０２に入力する。 テキスト・ブロック検索システム１０２は、入力されたそのトピック検索キーワードに基づいて、トピック・データ１１０を参照しながら、そのトピック検索キーワードに適合する、重要度の高い文等を対象文書データの中から検索して、その重要度の高いものからこのユーザに提示する。
【００２２】
２．文書データの構成
本発明の実施に用いる文書データは、章の階層構造を明示的に持ったものをその対象とする。 例えば、「１．１  ＯＯＯＯ」、「１．２  ＸＸＸＸ」といった章見出しを持ったオフィス文書や、ＸＭＬなどで階層構造がマークアップされた文書データ等がこれに該当する。
図２は、本発明の実施に用いられる文書データ２００（対象文書データおよび参照文書データ）の構成を示す。 文書データは１つ以上の章（Ｓｅｃｔｉｏｎ）からなり、各章は１つの章見出しデータ（Ｃｈａｐｔｅｒ  Ｉｎｄｅｘ  Ｄａｔａ）と、その章に属する０または１以上のテキスト・ブロックから構成される。 即ち、テキスト・ブロックを全く有していない章を持つことも可能である。
【００２３】
ここで、テキスト・ブロックとは、テキスト即ち文字列（Cｈａｒａｃｔｅｒ  Ｓｔｒｉｎｇｓ）のブロックのことで、原則的には１つの文（Ｓｅｎｔｅｎｓｅ）である。 しかし、文が複文構造を成す場合は、文中の１つの節（Ｃｌａｕｓｅ）を１つのテキスト・ブロックと取り扱うこともできる。 また、表や図のタイトルのように、文の構造を成さない、即ち「。」（句点）で終わってない名詞句等についても、１つのテキスト・ブロックと取り扱う。
各々の章見出しデータは、章の階層を示す章記号（セクション記号）と章タイトル（セクション・タイトル）とから構成される。
【００２４】
３．本発明の実施に係るシステムの構成と機能
図３は、本発明の実施に係る、コンピュータ・システム１０４に備わるテキスト・ブロック検索システム１０２の構成とその機能を模式的に示す。 テキスト・ブロック検索システム１０２は、章見出しトピック生成部３０２と、テキスト・ブロック・トピック生成部３０４と、テキスト・ブロック検索部３０６とを備える。
章見出しトピック生成部３０２は、対象文書データ１０６、および場合によっては、参照文書データ１０８を入力して（読み込んで）、その中の各章見出しデータを分析し、各章見出しデータ毎の章見出しトピック３１２を推定して、それをコンピュータ・システム１０４に保存する機能を有する。
【００２５】
テキスト・ブロック・トピック生成部３０４は、対象文書データ１０６を入力して（読み込んで）、その中の各テキスト・ブロックを分析し、各テキスト・ブロックに関連するトピックを推定する機能を有する。 即ち、そのテキスト・ブロックのトピック（話題、主題）を明示的に表す語句であると考えられる第１のトピック（以後、「明示トピック」３１４と称する。）を推定する。 また、そのテキスト・ブロックのトピックを明示的に表すとまでは言えないが、トピックを表す潜在性を備える語句であると考えられる第２のトピック（以後、「潜在トピック」３１６と称する。）を推定する。 更に、現時点では明示トピックまたは潜在トピックのどちらとも言えないが、いずれどちらかに推定できるものとして暫定的に保持しておくべき語句である「暫定トピック」３１８を推定しする。
テキスト・ブロック・トピック生成部３０４は更に、推定されたこれら明示トピック３１４、潜在トピック３１６、および／または暫定トピック３１８を、当該各テキスト・ブロックに関連付けて、当該各テキスト・ブロック（図示せず）と共に、コンピュータ・システム１０４に保存する。
【００２６】
テキスト・ブロック検索部３０６は、ユーザによるトピック検索キーワードの入力に応答して、各テキスト・ブロックのテキストを参照すると同時に、各テキスト・ブロック毎の明示トピック３１４および潜在トピック３１６を参照して、トピック検索キーワードに合致するトピックを有するテキスト・ブロックを検索してユーザに提示する機能を有する。
以下、各部の詳細な機能について説明する。
【００２７】
３．１  章見出しトピックの生成機能
図４は、本発明の実施に係る、テキスト・ブロック検索システム１０２の章見出しトピック生成部３０２による章見出しトピックの生成機能の前半段階である、対象文書データや参照文書データから章見出しを取得する機能を模式的に説明したものである。
章見出しトピック生成部３０２は、対象文書データを入力し（即ち、読み込み）、文書の初めから章見出しデータだけを順次抽出して、これを一旦、コンピュータ・システム１０４内に、対象文書用章見出しセット４０２として格納する。
【００２８】
章見出しトピック生成部３０２はさらに、コンピュータ・システム１０４内に有する１つ以上の参照文書データ１０８ａ、１０８ｂを利用することができる。 即ち、参照文書データ１０８ａ、１０８ｂを入力し、文書の初めから章見出しデータだけを順次抽出して、これを一旦、コンピュータ・システム１０４内に、参照文書用章見出しセット４０４ａ、４０４ｂとして格納する。
図５は、本発明の実施に係る、テキスト・ブロック検索システム１０２の章見出しトピック生成部３０２による章見出しトピックの生成機能の後半段階である、対象文書データや参照文書データから章見出しを取得する機能を、例示的に説明したものである。
【００２９】
章見出しトピック生成部３０２は、対象文書用章見出しセット４０２および参照文書用章見出しセット４０４ａ、４０４ｂを入力して、章見出しデータのなかで章タイトルに重複があるもの、即ち、同一の章タイトルを有するものを同定する。 その後、対象文書の各章見出しデータについて、章タイトルの重複回数を算出する。重複回数が所定の閾値を超えない場合は、その章タイトル自身を、その章見出しのトピックを適切に表すものとして、その章見出しにおける章見出しトピックとして採用し、コンピュータ・システム１０４内に、章見出しトピック・データ４０８として格納する。
【００３０】
重複回数が所定の閾値を超えた場合は、その章タイトルは文書の中でありふれたタイトルであるので、その章見出しのためのトピックとして採用するのは相応しくないと判断できる。 よってこの場合、その章タイトルは採用せず、その章見出しの直前の章見出しに含まれる章タイトルをその章見出しに関連する章見出しトピックとして採用し、コンピュータ・システム１０４内に、章見出しトピック・データ４０８として格納する。
【００３１】
章タイトルの重複には、重み付けをすることができる。 即ち、ある章見出しの章タイトルが、同じ対象文書データ内の他の章見出しの章タイトルと重複する場合には重み係数Ｓ１を付し、参照文書データの章見出しの章タイトルと重複する場合には重み係数Ｓ２を付して、それぞれの場合の重複度を算出した章見出し重複テーブル４０６を作成する。 それぞれの場合の重複度を合算した総重複度が所定の閾値を超えない場合は、その章タイトル自身を、その章見出しに関連する章見出しトピックとして採用し、所定の閾値を超えた場合は、その章タイトルは採用せず、その章見出しの直前の章見出しにおける章タイトルをその章見出しにおける章見出しトピックとして採用して、コンピュータ・システム１０４内に、章見出しトピック・データ４０８として格納する。
【００３２】
図５の例では、章タイトルのうち、「機能」、「入出力・パラメータ」、および「制限事項」の３つが、対象文書用章見出しセット４０２を参照して、合計２箇所で重複しているため、これらの章タイトルを持つ章見出しにはＳ１＋Ｓ１（＝Ｓ１ ｘ ２）が文書内評価値として付与されたことを示している。 また、章タイトル「概要」は、参照文書用章見出しセット４０４ａ、４０４ｂを参照して、合計２箇所で重複しているため、この章タイトルを含む章見出しにはＳ２＋Ｓ２（＝Ｓ２ ｘ ２）が文書間評価値として付与されたことを示している。 更に、閾値として、Ｓ１より大きくＳ１ ｘ ２より小さい値で、かつＳ２より大きくＳ２ ｘ ２より小さい値が設定されているものとする。
その結果、Ｓ１＋Ｓ１、Ｓ２＋Ｓ２の何れも所定の閾値を超えるため、章見出し「１．１．１  機能」については、その直前の章見出しの章タイトル「ＭｏｄｕｌｅＡ」を、自身の章トピックとして採用する。 また、章見出し「１．１．２  入出力・パラメータ」についても、その直前の章見出し「１．１．１  機能」の章タイトルに「ＭｏｄｕｌｅＡ」が採用されているので、その同じ「ＭｏｄｕｌｅＡ」を、自身の章トピックとして採用する。章見出し「１．１．３  制限事項」についても同様に、「ＭｏｄｕｌｅＡ」を、自身の章トピックとして採用する。
【００３３】
なお、一般に、章タイトルが同一文書内で重複しているほうが、参照文書内の章タイトルと重複しているより、よりありふれた章タイトルであると考えることができるので、重み係数Ｓ１とＳ２は、Ｓ１をＳ２より大きい値とすることが望ましい。
【００３４】
このようにして、章見出しトピック生成部３０２は、対象文書データの章見出しデータの各々について、その章見出しの最も適切なトピックを推定し、各章見出しデータとそれに関連付けられたトピックとからなる、章見出しトピック・データ４０８を生成する。
【００３５】
３．２  テキスト・ブロック・トピックの生成機能
図６は、本発明の実施に係る、テキスト・ブロック検索システム１０２のテキスト・ブロック・トピック生成部３０４によるテキスト・ブロック・トピックの生成機能の前半段階である、各テキスト・ブロックのトピック候補を推定する機能を例示的に説明したものである。
テキスト・ブロック・トピック生成部３０４は、対象文書データを入力し（即ち、読み込み）、文書の初めからテキスト・ブロック・データを順次抽出する。 このとき、抽出する各テキスト・ブロックに、抽出順に１から増えていく整数値などのＩＤを付与することが望ましい。
テキスト・ブロックが、文の構造を成していない名詞句等である場合は、このテキスト・ブロックはトピック推定の対象外と扱うが、その名詞句等自体は、他のテキスト・ブロックのトピックとするのがふさわしい場合もある。 よってこの場合、このテキスト・ブロックは、暫定トピックとしてマーキングする。
【００３６】
テキスト・ブロックが文の構造を成している場合、そのテキスト・ブロックに代名詞ではない主語が含まれるかどうかを同定する。 主語の同定は、その文の構文解析をおこなうことで可能である。 例えば、日本語の場合は、「ＯＯＯは、」または「ＯＯＯが、」で始まる「ＯＯＯ」の部分をいう。 また、英語の場合には、動詞に先行する名詞を主語として推定することができる。 しかし、構文解析による主語の同定技術自体は既存の技術であり、本発明のスコープではないので、詳細は割愛する。
そのテキスト・ブロックに代名詞ではない主語が含まれる場合は、その主語を「明示トピック」として、そのテキスト・ブロックに関連付けて保存する。 更に、そのテキスト・ブロックが属する章を表す章見出しデータに関連する章トピックを、このテキスト・ブロックに関連する潜在トピックとして、そのテキスト・ブロックに関連付けて保存する。
【００３７】
そのテキスト・ブロックに、明示トピックとなるべき、代名詞ではない主語が含まれない場合は、このテキスト・ブロックが属する同じ章に属する、このテキスト・ブロックより前の何れかのテキスト・ブロックに、先に保存された「明示トピック」がある場合は、その「明示トピック」を、このテキスト・ブロックのトピック候補として、このテキスト・ブロックに関連付けて記録する。 また、このテキスト・ブロックが属する章を表す章見出しデータに関連する章見出しトピックも、このテキスト・ブロックに関連するトピック候補として、このテキスト・ブロックに関連付けて記録する。 さらに、このテキスト・ブロックが属するのと同じ章に属する、先に保存された「潜在トピック」がある場合は、その「潜在トピック」も、このテキスト・ブロックに関連するトピック候補として、このテキスト・ブロックに関連付けて記録する。
【００３８】
このテキスト・ブロックのトピック候補から、所定の基準で選択した１つを、当該テキスト・ブロックに関連する明示トピックとして保存し、かつ、それ以外のトピックを、当該テキスト・ブロックに関連する潜在トピックとして保存する。
【００３９】
図７は、本発明の実施に係る、テキスト・ブロック検索システム１０２のテキスト・ブロック・トピック生成部３０４によるテキスト・ブロック・トピックの生成機能の後半段階である、各テキスト・ブロックのトピック候補から明示トピックおよび潜在トピックを特定する機能を例示的に説明したものである。
各テキスト・ブロックについてのトピック候補のうちでどれを明示トピックとするかは、各トピック候補に付する影響度指数を算出して行うことができる。 即ち、各テキスト・ブロックにそのトピック候補が及ぼす影響度は、そのトピック候補の本来の位置が、そのテキスト・ブロックから隔たっていればいるほど（即ち、隔たりが大きいほど）弱くなると考えることができる。 また、その弱まり方は、トピック候補のタイプごとに異なる。
【００４０】
例えば、トピック候補の本来の位置（章トピックの位置は０とする）からそのテキスト・ブロックまでの、テキスト・ブロック単位でカウントした隔たりをＸとし、影響度を1/Ｘ＾ａ （ａ＞１）とする。 影響度:Ｉは次のように算出することができる。
章トピックに基づくトピック候補：
隔たりＸによらず一定  即ち、章の中での影響力は均一
明示トピックに基づくトピック候補：
１／Ｘ＾２  即ち、影響度の隔たりによる弱まりかたは緩やか
潜在トピックに基づくトピック候補：
１／Ｘ＾３  即ち、影響度の隔たりによる弱まりかたは急峻
【００４１】
１つのテキスト・ブロックにつき、複数のトピック候補がある場合、計算されたこの影響度の最も大きいものを、このテキスト・ブロックについての明示トピックとして採用する。 他のトピック候補はこのテキスト・ブロックについての潜在トピックとする。
【００４２】
図７の例では、テキスト・ブロック１については、もともとトピック候補は「ＭｏｄｕｌｅＡ」の１つだけだったので、それが明示トピックとして選択される。 テキスト・ブロック３については、影響度が１．０である「データＰ」が、またテキスト・ブロック６については、影響度が１．０である「ＡＢＣ」が、それぞれ明示トピックとして選択される。
【００４３】
章トピックについての、隔たりＸによらない定数である影響度の値は、小見出しであるほど高い値を設定する。 これは、小見出しで出現する章トピックであればあるほど、具体的概念を示すと考えられるためである。
図８は、章トピックについての、隔たりＸによらない定数である影響度の決め方ついて例示的に説明したものである。
【００４４】
各章見出しデータに含まれる章記号は、それぞれが、章構造における複数の階層レベルのうちの１を示すものとする。 このとき、最上位の階層レベルと、対象とする章の章記号が示す階層レベルとのレベルの差に１を足した値を、その章の「深さ」ｄと定義し、その対象文書データ全体における最大の深さをｄｍａｘとする。各章トピックについての影響度は例えば次式で計算する。
影響度＝ｄ／ｄｍａｘ
【００４５】
図８の例では、ｄｍａｘ＝５として影響度を計算した結果、章タイトル「ＡＡＡ」よりも、より階層レベルが深い（即ち、より小見出しである）章タイトル「β関数」の方が、影響度が大きくなることを示している。
【００４６】
なお、各テキスト・ブロックについての明示トピックと、潜在トピックのうちで影響度が高いもの（所定の閾値以上のもの）との関係を抽出することにより、抽出されたこの潜在トピックの語句を、この明示トピックの語句に対する関係上位概念として位置づける（特定する）ことができる。
【００４７】
例えば、図７の例では、ＩＤ：２またはＩＤ：３のテキスト・ブロックに着目すると、明示トピックである語句「データＰ」の関係上位概念として、潜在トピックである語句「ＭｏｄｕｌｅＡ」を位置づけることができ、また、ＩＤ：６のテキスト・ブロックに着目すると、明示トピックである語句「ＡＢＣ」の関係上位概念として、潜在トピックのうち影響度が最も大きい語句「ＭｏｄｕｌｅＡ」を位置づけることができる。 これを、各テキスト・ブロックについて行うことで、対象文書データ内のトピックとなるような種々の語句の間の上下関係（上位概念−下位概念等の関係）を特定することが可能となる。
【００４８】
３．３  テキスト・ブロック検索機能
図９は、本発明の実施に係る、テキスト・ブロック検索システム１０２のテキスト・ブロック検索部３０６によるテキスト・ブロック検索機能を例示的に説明したものである。
テキスト・ブロック・トピック生成部３０４は、ユーザによる１つ以上のトピック検索キーワードの入力に応答して、テキスト・ブロックの各々について、このテキスト・ブロック自身と、このテキスト・ブロックに関連する明示トピックと、このテキスト・ブロックに関連する前記潜在トピックとのそれぞれに含まれるその１つ以上のトピック検索キーワードの数から、その１つ以上のトピック検索キーワードに関する重要度を算出する。
【００４９】
あるテキスト・ブロックについて、入力された１つ以上のトピック検索キーワードが、そのテキスト・ブロック自身に出現する場合は、その出現に対して重みＷ１を付与する。 そのトピック検索キーワードが、明示トピックに出現する場合は、その出現に対して重みＷ２を付与する。 そのトピック検索キーワードが、潜在トピックに出現する場合は、その出現に対して重みＷ３を付与する。 全ての出現についての重みを合計して、そのテキスト・ブロックの重要度を算出して、重要度の大きいものから順に、所定の数分だけ、検索されたテキスト・ブロック３２０として保存する。
【００５０】
図９の例では、トピック検索キーワード：「ＭｏｄｕｌｅＡ」および「データＰ」に対して、ＩＤ：２のテキスト・ブロックが重要度＝Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３と最も大きくなり、ＩＤ：２のテキスト・ブロックがこのトピック検索キーワードに最も合致したテキスト・ブロックであることを示している。
なお、潜在トピックにおける重みＷ３の付与に関しては、その潜在トピックが有する上記影響度を考慮して、影響度が所定の閾値以下のものはカウントしない（即ち、重みＷ３を付与しない）こととすることができる。
【００５１】
また、重要度の算出に当たって、そのテキスト・ブロック自身に出現するトピック検索キーワードを最も重視すべきであるとの判断から、Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３の大小関係は、
Ｗ１＞Ｗ２＞Ｗ３
よすることが望ましい。
【００５２】
４．ハードウェア資源との関連性
以上、本発明の実施形態について、コンピュータ・システム１０４が備えるテキスト・ブロック検索システム１０２として説明し、そのテキスト・ブロック検索システム１０２には、構成要件としての複数の機能ブロック（章見出しトピック生成部３０２、テキスト・ブロック・トピック生成部３０４、およびテキスト・ブロック検索部３０６）が備わることを説明した。
これらの機能ブロックは、このコンピュータ・システム１０２に記憶されたコンピュータ・プログラムによる情報処理が、このコンピュータ・システムのＣＰＵ等のハードウェア資源（ハードウェア・コンポーネント）と協働した具体的手段によって実現される。
【００５３】
図１０は、本発明の実施に係るコンピュータ・システム１０４の詳細なハードウェア構成の典型的な例を示した図である。 この構成では、コンピュータ・システム１０４の全体の制御をつかさどるプロセッサ１１０２（中央処理装置、ＣＰＵ、メイン・プロセッサ等と称することもある。）の直近にメモリ・コントローラ・ブリッジ１００４（メモリ・コントローラ、ホスト・コントローラ、メモリ・ブリッジ、第１のブリッジ、ノース・ブリッジ等と称することもある。）が接続される。
【００５４】
メモリ・コントローラ・ブリッジ１００４にはメイン・メモリ１００６（メモリ、主記憶等と称することもある。）およびグラフィックス・コントローラ１００８が直接接続され、プロセッサ１００２から主に高い転送レートでメイン・メモリ１００６やグラフィックス・コントローラ１００８をアクセスすることができる。
【００５５】
グラフィック・コントローラ１００８は、プロセッサ１００２等がメイン・メモリ１００６内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得し、ディスプレイ１０１４（表示装置、ディスプレイ装置、モニタ装置等と称することもある。）上に表示させる。 これに代えて、グラフィック・コントローラ１００８、プロセッサ１００２等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファ・メモリ１０１０を独自に備えることもできる。
【００５６】
メモリ・コントローラ・ブリッジ１００４からはまた、ＰＣＩローカル・バス１０８０などのバスを介して、Ｉ／Ｏコントローラ・ブリッジ１０１８（Ｉ／Ｏコントローラ、Ｉ／Ｏブリッジ、第２のブリッジ、サウス・ブリッジ等と称することもある。）が接続される。
【００５７】
Ｉ／Ｏコントローラ・ブリッジ１０１８には、ストレージ・コントローラ１０２０（ＩＤＥコントローラ、ＳＣＳＩコントローラ、等）を介してハードディスク・ドライブ１０２２（ＨＤＤ、ハードディスク、ハードディスク・ストレージ、固定記憶装置等と称することもある。）等の大容量記憶装置が接続される。
Ｉ／Ｏコントローラ・ブリッジ１０１８にはまた、ＤＶＤドライブ１０２４、ＣＤＲＯＭドライブ１０２６、ＭＯドライブ１０２８、フレキシブル・ディスク・ドライブ等の外部記憶媒体用装置が接続される。
【００５８】
大容量記憶装置または外部記憶媒体用装置には、本発明を実施させるのに必要なオペレーティング・システム１０３２や、オペレーティング・システム１０３２と協働してプロセッサ１００２等に命令を与えて本発明を実施させるためのアプリケーション・ソフトウェア１０３０等のコンピュータ・プログラムを記憶する事ができる。 これらコンピュータ・プログラムはメイン・メモリ１００６にロードされ、プロセッサ１００２は、メイン・メモリ１００６に格納されたコンピュータ・プログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。
コンピュータ・プログラムは圧縮し、また複数に分割して複数の媒体に記録することもできる。
ハードディスク・ドライブ１０２２にはさらに、本発明の実施に係る対象文書データ１０６、参照文書データ１０８、トピック・データ１１０、および検索テキスト・ブロック３２０等を含めることができる。
【００５９】
Ｉ／Ｏコントローラ・ブリッジ１０１８にはまた、キーボード／マウス・コントローラ１０３６が接続され、キーボード１０３８やマウス１０４０のような入力デバイスからの入力を受けつける。
Ｉ／Ｏコントローラ・ブリッジ１０１８にはこの他に、各種の外部バス・インターフェース１０４２、１０４４、１０４６が接続される。
外部バス・インターフェース１０４２は、ＵＳＢ等のシリアル・ポートまたはパラレル・ポートであり、ここを介して各種周辺装置を接続することができる。
【００６０】
外部バス・インターフェース１０４６には、別のコンピュータ・システム１０５０を通信可能に接続することができ、コンピュータ・システム１０５０を構成するハードディスク・ドライブ１０４８に上記コンピュータ・プログラムの全部もしくは一部、または上記対象文書データ１０６等を保管させることも可能である。
【００６１】
さらに、外部バス・インターフェース１０４４を介して外部のコンピュータ・ネットワーク１０５２に接続することができる。 このコンピュータ・ネットワーク１０５２を介して接続された別のコンピュータ・システムのハードディスク・ドライブにも、上記コンピュータ・プログラムの全部もしくは一部、または上記対象文書データ１０６等を保管させることも可能である。 これは即ち、本発明の実施に係るコンピュータ・システムとは、スタンドアロンのコンピュータ環境で行うこともできれば、あるいは複数のコンピュータの環境で行うこともできることを意味する。
なお、このコンピュータ・ネットワーク１０５２を介して、このコンピュータ・システム１０４にチェックアウトまたはチェックインをするユーザのクライアント・コンピュータを接続することができる。
【００６２】
コンピュータ・システム１０４の大容量記憶装置に記憶され、その全体的な動作を司るオペレーティング・システム１０３２としては、マイクロソフト・コーポレーションが提供するＷｉｎｄｏｗｓ（Ｒ）オペレーティング・システム、アップル・コンピュータ・インコーポレイテッドが提供するＭａｃＯＳ（Ｒ）、Ｘ Ｗｉｎｄｏｗ Ｓｙｓｔｅｍを備えるＵＮＩＸ（Ｒ）系システムといった、ＧＵＩ（Graphical User Interface）をサポートするオペレーティング・システムを採用することができる。
ＵＮＩＸ（Ｒ）系システムには、例えば、インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションが提供するＡＩＸ（Ｒ）あるいはＬｉｎｕｘ（Ｒ）等がある。
【００６３】
以上の説明により、本発明の実施に好適なコンピュータ・システム１０４は、通常のパーソナル・コンピュータ、ワークステーション、メインフレーム等の情報処理装置、または、これらの組み合わせによって実現されることが容易に理解されるであろう。
【００６４】
５．本発明の実施に係る方法
以上、本発明の実施形態を、コンピュータ・システム１０４が備えるテキスト・ブロック検索システムとして説明したが、本発明はまた、当該システムによってその機能を実施するテキスト・ブロック検索方法としての側面からも捉えることができる。
【００６５】
また、テキスト・ブロック検索システムがその機能を発揮するためには、コンピュータ・システムに記憶されたコンピュータ・プログラムが、コンピュータ・システムのテキスト・ブロック検索システムに上記テキスト・ブロック検索方法に係る各ステップを実行させることで行うので、本発明はまた、コンピュータ・プログラムとしての側面からも捉えることができる。
【００６６】
５．１  章見出しトピックの生成の処理手順
図１１は、本発明をテキスト・ブロック検索方法としての側面から捉えた場合の実施形態に係る、章見出しトピック生成の処理の流れを示す図である。
テキスト・ブロック検索システムはまず、ステップ１１０２にて、対象文書データ１０６の章見出しデータを読み込む。
次に、ステップ１１０４にて、章見出しデータを、対象文書データの最初から順に取得する。
更に、ステップ１１０６で、各章見出しデータにおいて、入力した対象文書データ内での章タイトルの重複度を算出する（文書内評価）。
次に、ステップ１１０８にて、参照文書データ１０８の各章見出しデータを参照して、各章見出しデータにおいて、参照文書データとの間での章タイトルの重複度を算出する（文書間評価）。
次に、ステップ１１１０にて、各章見出しデータにおいて、文書内評価または文書間評価の値が所定の閾値を超えた場合、前章の章見出しトピックを継承して採用し、所定の閾値を超えない場合は、この章タイトルを章見出しトピックとして採用する。
更に、ステップ１１１２にて、採用されたこの章見出しトピックを章見出しトピック・データ３１２に格納する。
ステップ１１１４にて、全ての章見出しデータが処理されたかどうかが判断され、そうであるばあいは図１２の処理へ行き、そうでない場合は、ステップ１１０４に戻って、次の章見出しデータを取得する。
【００６７】
５．２  テキスト・ブロック・トピックの生成の処理手順
図１２は、本発明をテキスト・ブロック検索方法としての側面から捉えた場合の実施形態に係る、テキスト・ブロック・トピック生成の処理の流れを示す図である。
ステップ１２０２にて、テキスト・ブロックを対象文書データの最初から順に取得する。
ステップ１２０４にて、取得したそのテキスト・ブロックが文（Ｓｅｎｔｅｎｃｅ）の構造を成しているかどうかが判断され、文でない場合は、そのテキスト・ブロックを、暫定トピック・データ３１８として格納する。
文の構造を成しているである場合は、ステップ１２０８にて、そのテキスト・ブロックは代名詞以外の主語を含むかどうかが判断される。
主語を含む場合は、ステップ１２１０にて、その主語を明示トピック・データ３１４として格納する。
更に、ステップ１２１２にて、そのテキスト・ブロックが属する章を表す章見出しデータに関連する章トピックを、このテキスト・ブロックに関連する潜在トピック・データ３１６として格納する。
一方、取得したテキスト・ブロックが文の構造を成していない場合は、ステップ１２１４にて、直近のテキスト・ブロックにおける明示トピックおよび暫定トピックがあれば、これらを取得し、また、そのテキスト・ブロックが属する章を表す章見出しデータに関連する章トピックを取得し、取得したこれらトピックをこのテキスト・ブロックに関連するトピック候補とする。
続いて、ステップ１２１６にて、各トピック候補の影響度を算出し、その最大のものをそのテキスト・ブロックについての明示トピックとして、明示トピック・データ３１４に格納する。
さらに、ステップ１２１８にて、明示トピックとして選択されなかったトピック候補を、そのテキスト・ブロックについての潜在トピックとして、その影響度とともに、潜在トピック・データ３１６に格納する。 選択されなかったトピック候補がない場合は、潜在トピック無しとする。
ステップ１２２０にて、全てのテキスト・ブロックが処理されたかどうかが判断され、そうである場合は処理は終了し、そうでない場合は、ステップ１２０２に戻って、次のテキスト・ブロックを取得する。
【００６８】
５．３  テキスト・ブロック検索の処理手順
図１３は、本発明をテキスト・ブロック検索方法としての側面から捉えた場合の実施形態に係る、テキスト・ブロック検索の処理の流れを示す図である。
先ず、ユーザが１以上のトピック検索キーワード：ｑ１、ｑ２、〜ｑｎを入力することで、当手順がスタートする。
ステップ１３０２にて、対象文書データ１０６およびトピック・データ１１０を読み込んで、テキスト・ブロックおよびそれに関連する明示トピック、潜在トピックを、順次取得する。
ステップ１３０４にて、各トピック検索キーワードについて以下の処理を行う。
ステップ１３０６にて、そのトピック検索キーワードがテキスト・ブロック自身に存在する場合、明示トピックとして存在する場合、潜在トピックとして存在する場合に応じて、それぞれ別の重みを付与する。
ステップ１３０８で、全てのトピック検索キーワード：ｑ１、ｑ２、〜ｑｎについて処理したかが判断され、していない場合はステップ１３０４に戻って繰り返す。
全てのトピック検索キーワード：ｑ１、ｑ２、〜ｑｎについて処理した場合、ステップ１３１０にて、上記付与された重みの総和をそのテキスト・ブロックの重要度とする。
ステップ１３１２で、全てのテキスト・ブロックを処理したかどうか判断され、していない場合はステップ１３０２に戻って繰り返す。
全てのテキスト・ブロックを処理した場合は、重要度の大きいものから順にテキスト・ブロックをソートし、所定の数の上位のテキスト・ブロックを検索結果として保存する。
【００６９】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態の記載の範囲には限定されない。
上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。 またその様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。 さらに、上記実施の形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが、発明の解決手段に必須とは限らないことにも留意されたい。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】対象文書データ内のテキスト・ブロックを検索するためのシステム環境の例を表す。
【図２】本発明の実施に用いられる文書データ２００（対象文書データおよび参照文書データ）の構成を示す。
【図３】本発明の実施に係る、コンピュータ・システムに備わるテキスト・ブロック検索システムの構成とその機能を模式的に示す。
【図４】本発明の実施に係る、テキスト・ブロック検索システムの章見出しトピック生成部による章見出しトピックの生成機能の前半段階の機能を模式的に説明する。
【図５】本発明の実施に係る、テキスト・ブロック検索システムの章見出しトピック生成部による章見出しトピックの生成機能の後半段階の機能を、例示的に説明する。
【図６】本発明の実施に係る、テキスト・ブロック検索システムのテキスト・ブロック・トピック生成部によるテキスト・ブロック・トピックの生成機能の前半段階の機能を例示的に説明する。
【図７】本発明の実施に係る、テキスト・ブロック検索システムのテキスト・ブロック・トピック生成部によるテキスト・ブロック・トピックの生成機能の後半段階の機能を例示的に説明する。
【図８】章トピックについての、隔たりＸによらない定数である影響度の決め方ついて例示的に説明する。
【図９】本発明の実施に係る、テキスト・ブロック検索システムのテキスト・ブロック検索部によるテキスト・ブロック検索機能を例示的に説明する。
【図１０】本発明の実施に係るコンピュータ・システムの詳細なハードウェア構成の典型的な例を示す。
【図１１】本発明をテキスト・ブロック検索方法としての側面から捉えた場合の実施形態に係る、章見出しトピック生成の処理の流れを示す。
【図１２】本発明をテキスト・ブロック検索方法としての側面から捉えた場合の実施形態に係る、テキスト・ブロック・トピック生成の処理の流れを示す。
【図１３】本発明をテキスト・ブロック検索方法としての側面から捉えた場合の実施形態に係る、テキスト・ブロック検索の処理の流れを示す。
【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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