(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標ドキュメント集合内の目標ドキュメントと外部ドキュメント集合内の外部ドキュメントとの間の意味的関連を形成するように構成された意味的関連形成部と、
前記意味的関連に基づいて前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されたドキュメント重要性計算部とを備え、
前記意味的関連形成部は、
前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメントをそれぞれクラスドキュメントとインスタンスドキュメントと定義し、前記インスタンスドキュメントが前記クラスドキュメントに分類される確率を計算することにより、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメントの間の意味的関連を形成するように構成され、
前記ドキュメント重要性計算部は、
前記目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、前記グラフ構造内の２つのノードを接続する各辺が、前記辺によって接続される２つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、前記目標ドキュメントの辺の重みの和と目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて、前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成される
ことを特徴とするドキュメント重要性を計算する装置。
【請求項２】
前記意味的関連形成部は、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメント間のテキスト類似度を測定することにより、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメント間の意味的関連を形成するように構成されることを特徴とする請求項１に記載のドキュメント重要性を計算する装置。
【請求項３】
前記ドキュメント重要性計算部は、前記目標ドキュメントと関連する前記外部ドキュメントの数に基づいて前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されることを特徴とする請求項１に記載のドキュメント重要性を計算する装置。
【請求項４】
前記ドキュメント重要性計算部は、前記目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、前記グラフ構造内の２つのノードを接続する各辺が、前記辺によって接続される２つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、前記目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて、前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されることを特徴とする請求項１に記載のドキュメント重要性を計算する装置。
【請求項５】
前記意味的関連形成部によって形成された意味的関連を格納するように構成された意味的関連格納部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載のドキュメント重要性を計算する装置。
【請求項６】
ドキュメント重要性を計算する装置によるドキュメント重要性を計算する方法であって、
前記装置が備える意味的関連形成部が、目標ドキュメント集合内の目標ドキュメントと外部ドキュメント集合内の外部ドキュメントとの間の意味的関連を形成する意味的関連形成ステップと、
前記装置が備えるドキュメント重要性計算部が、前記意味的関連に基づいて前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するドキュメント重要性計算ステップとを有し、
前記意味的関連形成ステップで、
前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメントをそれぞれクラスドキュメントとインスタンスドキュメントと定義し、前記インスタンスドキュメントが前記クラスドキュメントに分類される確率を計算することにより、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメントの間の意味的関連を形成する
前記ドキュメント重要性計算ステップで、
前記目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、前記グラフ構造内の２つのノードを接続する各辺が、前記辺によって接続される２つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、前記目標ドキュメントの辺の重みの和と目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて、前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算する
ことを特徴とするドキュメント重要性を計算する方法。
【請求項７】
前記意味的関連形成ステップで、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメント間のテキスト類似度を測定することにより、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメント間の意味的関連を形成するステップを含むことを特徴とする請求項６に記載のドキュメント重要性を計算する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報検索の分野に関し、特に、ドキュメント重要性を計算するための装置と方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子情報の絶え間ない増大に伴い、大量の多様な情報が異なる分散型システム上に存在する。このことは、ユーザが有用な情報を検索するのに多大な困難を引き起こす。
【０００３】
情報検索（Information Retrieval：ＩＲ）技術をドキュメント集合から特定の情報を検索するために用いることができる。ＩＲ操作は、さらに以下のように細分化される。ドキュメントに含まれる情報を検索すること、ドキュメント自体を検索すること、ドキュメントを記述するメタデータを検索すること、データベース（イーサネット或いはコンテンツ／ドキュメント管理システムなどの、リレーショナル型パーソナルデータベースやハイパーテキストネットワークデータベース）からテキスト、音声、画像あるいはデータを検索すること。
【０００４】
主要な文献検索処理において、問合せが与えられると、ドキュメントは、問合せ−関連方法（query-relevant
approach）と問合せ−無関係方法（query-irrelevant
approach）の組み合わせを用いることにより順位付けされる。問合せ−関連方法は、問合せとドキュメントの間の類似度を測定する。一方、問合せ−無関係方法は、特定の問合せとのマッチング度合いと関係無い特徴を考慮してドキュメントを順位付ける。実際上、ドキュメント重要性を計算するための問合せ−無関係方法の利用は、一般的なドキュメント検索エンジンと特定の問合せ／応答あるいはデータマイニングシステムの両方において重要な役割を果たす。
【０００５】
従来のＩＲ技術は、問合せとドキュメントの間の類似度（問合せ関連スコア）を測定するために主にドキュメントの内部情報を利用する。ウェブのハイパーリンク構造はウェブページ順位付けに重要な役割を果たす。具体例として、ＰａｇｅＲａｎｋは、ページの重要性（問合せ−無関係スコア）を決定するためにウェブのグラフ構造におけるページの位置を用いる。
【０００６】
非特許文献１（“The PageRank citation ranking: Bringing order
to the web”, L. Page, S. Brin, R. Motwani, and T. Winograd, Technical Report,
Stanford University, 1999）は、ウェブページに重要性レベルを割り当てる方法について開示する。この方法は主に以下のステップを含む。（１）与えられたウェブページの集合を対象としてハイパーリンクを抽出する。（２）各ページがノードと見なされ、各ハイパーリンクが方向性のある辺と見なされるリンク図を構築する。（３）ウェブページの重要性を順位付けする。ここで、リンク図は、ウェブページが状態と見なされ、ページの間のリンクが状態遷移と見なされるマルコフ連鎖（Markov chain）と解釈することができる。初期の確率分布を与えることによって、マルコフ連鎖の定常確率分布を計算することが可能である。
【０００７】
特許文献１（米国特許第６２８５９９９  Ｂ１号）は、リンクデータベースにおいてノードを順位付けする方法について記述する。リンクデータベースにおけるドキュメントのレベルは、そのドキュメントを引用する他のドキュメントのレベルに基づいて計算することが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許第６２８５９９９  Ｂ１号
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】“The PageRank citation ranking: Bringing order to theweb”, L. Page, S. Brin, R. Motwani, and T. Winograd, Technical Report, StanfordUniversity, 1999
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、ウェブサイトの開設者が重要性スコアを偽造することができるように、ウェブ・コンテンツの作成者も任意にウェブ内のハイパーリンクを追加しあるいは削除することが可能であるので、リンク図は信頼できるデータソースとは言えない。加えて、一般的なドキュメント集合について、ドキュメント間にハイパーリンク関係は存在しない。このため、関連技術による方法は一般的なドキュメント集合に適用することができない。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の技術的課題を解決するため、本発明は、ドキュメント重要性を計算するために、目標ドキュメント集合内のドキュメントと外部ソースからのドキュメントとの間の一連の意味的関連を利用する。具体的には、本発明によれば、外部ドキュメント集合は、暗黙の知識ソースとして用いられる。まず、目標ドキュメントと外部ドキュメントの間の意味的関連を形成する。その後、目標ドキュメントの重要性スコアが形成した意味的関連に基づいて計算される。
【００１２】
本発明のドキュメント重要性を計算する装置は、目標ドキュメント集合内の目標ドキュメントと外部ドキュメント集合内の外部ドキュメントとの間の意味的関連を形成するように構成された意味的関連形成部と、意味的関連に基づいて目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されたドキュメント重要性計算部とを含む。
【００１３】
好ましい態様によれば、意味的関連形成部は、目標ドキュメントと外部ドキュメント間のテキスト類似度を測定することにより、目標ドキュメントと外部ドキュメント間の意味的関連を形成するように構成される。
【００１４】
好ましい態様によれば、意味的関連形成部は、目標ドキュメントと外部ドキュメントをそれぞれクラスドキュメントとインスタンスドキュメントと定義し、インスタンスドキュメントがクラスドキュメントに分類される確率を計算することにより、目標ドキュメントと外部ドキュメントの間の意味的関連を形成するように構成される。
【００１５】
好ましい態様によれば、ドキュメント重要性計算部は、目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成される。
【００１６】
好ましい態様によれば、ドキュメント重要性計算部は、目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、グラフ構造内の２つのノードを接続する各辺が、辺によって接続される２つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて、目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成される。
【００１７】
好ましい態様によれば、ドキュメント重要性計算部は、目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、グラフ構造内の２つのノードを接続する各辺が、辺によって接続される２つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、目標ドキュメントの辺の重みの和と目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて、目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成される。
【００１８】
好ましい態様によれば、ドキュメント重要性計算部は、目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて目標ドキュメントの中間の重要性スコアを計算し、中間の重要性スコアと目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成される。
【００１９】
好ましい態様によれば、意味的関連形成部によって形成された意味的関連を格納するように構成された意味的関連格納部をさらに含む。
【００２０】
本発明のドキュメント重要性を計算する方法は、目標ドキュメント集合内の目標ドキュメントと外部ドキュメント集合内の外部ドキュメントとの間の意味的関連を形成するステップと、意味的関連に基づいて目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップとを含む。
【００２１】
好ましい態様によれば、形成ステップは、目標ドキュメントと外部ドキュメント間のテキスト類似度を測定することにより、目標ドキュメントと外部ドキュメント間の意味的関連を形成するステップを含む。
【００２２】
好ましい態様によれば、形成ステップは、目標ドキュメントと外部ドキュメントをそれぞれクラスドキュメントとインスタンスドキュメントと定義し、インスタンスドキュメントがクラスドキュメントに分類される確率を計算することにより、目標ドキュメントと外部ドキュメントの間の意味的関連を形成するステップを含む。
【００２３】
好ましい態様によれば、計算ステップは、目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップを含む。
【００２４】
好ましい態様によれば、計算ステップは、目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、グラフ構造内の２つのノードを接続する各辺が、辺によって接続される２つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて、目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップを含む。
【００２５】
好ましい態様によれば、計算ステップは、目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、グラフ構造内の２つのノードを接続する各辺が、辺によって接続される２つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、目標ドキュメントの辺の重みの和と目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて、目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップを含む。
【００２６】
好ましい態様によれば、計算ステップは、目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて目標ドキュメントの中間の重要性スコアを計算し、中間の重要性スコアと目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップを含む。
【００２７】
好ましい態様によれば、目標ドキュメントと外部ドキュメント間の意味的関連を格納するステップをさらに含む。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、ドキュメント間にハイパーリンクが存在しない場合に、ドキュメントの重要性スコアを計算することができ、それによって、文献検索の正確さが向上する。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
本発明の上記および他の特徴は、図面を参照した以下の詳細な説明からさらに明らかになるであろう。
【図１】本発明の一実施の形態によるドキュメント重要性を計算する装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の他の実施の形態によるドキュメント重要性を計算する装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の他の実施の形態によるドキュメント重要性を計算する方法を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、本発明の原理と実施は、図面を参照した本発明の特定の実施の形態の説明からより明らかになるであろう。ただし、本発明はここで説明する特定の実施例に限定されない。さらに、簡単な内容とするため、本発明に関連する一般的な要素の説明は省略している。
【００３１】
まず、この明細書において使用されるいくつかの用語について、テーブル1を参照して以下に説明する。
【表１】
0005429944.tif 000002
【００３２】
図1は、本発明の一実施の形態によるドキュメント重要性を計算するための装置１０を示す。図１に示すように、ドキュメント重要性を計算するための装置１０は、意味的関連形成部１２０およびドキュメント重要性計算部１３０を含む。
【００３３】
意味的関連形成部１２０は、目標ドキュメント集合の目標ドキュメントと外部ドキュメント集合の外部ドキュメント間の特定の関係を意味的関連として形成するように構成される。目標ドキュメント集合と外部ドキュメント集合のドキュメントは、それぞれ、ドキュメント番号、タイトル、著者、時間、語句１、語句２などの情報を含む。目標ドキュメント集合と外部ドキュメント集合は、揮発性と不揮発性メモリ（例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ）を含む様々なタイプのメモリによって実現される１つ以上の外部メモリに格納することが可能である。しかしながら、目標ドキュメント集合と外部ドキュメント集合が、ドキュメント重要性を計算するための装置１０内の１つ以上のメモリに格納されることも理解できるであろう。
【００３４】
一実施の形態において、意味的関連は関連度合いに基づいて形成することが可能である。具体的には、意味的関連形成部１２０は、これら２つのドキュメント間の関連度合いを測定するために目標ドキュメント集合のドキュメントと外部ドキュメント集合のドキュメントの間のテキスト類似度を用いる。
【００３５】
他の実施の形態において、意味的関連は、インスタンス関係に基づいて形成することが可能である。具体的には、意味的関連形成部１２０は、２つのドキュメント間のクラス−インスタンス関係を形成するために分類方法を用いる。すなわち、目標ドキュメント集合のドキュメントはクラスドキュメント（テンプレート）と見なされ、外部ドキュメント集合のドキュメントはインスタンスドキュメントと見なされる。その後、インスタンスドキュメントがクラスドキュメントに分類される確率が計算される。
【００３６】
意味的関連形成部１２０の出力は、例えば、［関連度合い（文書番号１、文書番号２）］あるいは［インスタンス関係（文書番号１、文書番号２）］である。
【００３７】
ドキュメント重要性計算部１３０は、意味的関連形成部１２０によって形成された意味的関連に基づいてドキュメント重要性スコアを計算するように構成される。計算されたドキュメント重要性スコアに従って、ドキュメント重要性計算部１３０は、目標ドキュメント集合における目標ドキュメントを並び替えることが可能である。
【００３８】
１つの実施の形態において、ドキュメント重要性計算部１３０は、目標ドキュメントの重要性スコアを計算するために関連基準数（すなわち、外部ソース内の高い関係ドキュメントの数／インスタンス数）を用いる。これは、関連基礎数に基づいたドキュメント重要性計算と称する。具体的には、ドキュメント重要性計算部１３０は、まず、目標ドキュメント集合の各ドキュメントについて、そのドキュメントと高い関連性を有する外部ソース内のドキュメント数／インスタンス数を計算する。次に、ドキュメント重要性計算部１３０は、最大個数の高関連ドキュメントを有するドキュメントを見つけ出し、各目標ドキュメントの高関連ドキュメント数をその最大個数で割り、その目標ドキュメントについて重要性スコアを取得する。
【００３９】
例えば、３つの目標ドキュメントｄ１、ｄ２およびｄ３がある場合を想定する。それに応じて、これらの３つの目標ドキュメントは、それぞれ、外部ソース内１０、８および６の高関連ドキュメント／インスタンスを有する。したがって、ｄ１が、最大個数（１０）の高関連ドキュメントを有するドキュメントである。その結果、ｄ１、ｄ２およびｄ３に対する重要性スコアは、それぞれ、１０／１０の＝１、８／１０＝０．８、６／１０＝０．６と計算される。
それにより、ドキュメント重要性の順位付けは、ｄ１＞ｄ２＞ｄ３となる。
【００４０】
他の実施例では、ドキュメント重要性計算部１３０は、目標ドキュメント間の関係をモデル化し、その後グラフ解析によってドキュメント重要性を計算するために、目標ドキュメントと外部ドキュメントの間の意味的関連に基づいてグラフ構造を生成する。これはグラフ構造に基づいたドキュメント重要性計算と称する。
具体的には、ドキュメント重要性計算部１３０は、一対の目標ドキュメント毎に、それらに共通の高関連ドキュメントの個数／インスタンスの個数を計算する。その後、ドキュメント重要性計算部１３０は、各目標ドキュメントをノードとして用い、一対の目標ドキュメント毎の共通の高関連ドキュメントの個数／インスタンスの個数を一対の目標ドキュメント（ノード）間の辺の重みとして用いることにより、グラフ構造を形成する。次に、ドキュメント重要性計算部１３０は、各ノードの辺の重みの和を計算する。最後に、ドキュメント重要性計算部１３０は、辺の重みの最大和を有する目標ドキュメント（ノード）を見つけ出し、目標ドキュメントの重要性スコアを取得するために辺の重みの最大和で各目標ドキュメントの辺の重みの和を割る。
【００４１】
例えば、３つの目標ドキュメントｄ１、ｄ２およびｄ３がある場合を想定する。それに応じて、目標ドキュメントｄ１とｄ２は、外部ソースにおける共通の高関連ドキュメントの個数／インスタンスの個数５を有する。目標ドキュメントｄ２とｄ３は、外部ソースにおける共通の高関連ドキュメントの個数／インスタンスの個数６を有する。また、目標ドキュメントｄ１とｄ３は、外部ソースにおける共通の高関連ドキュメントの個数／インスタンスの個数４を有する。この場合、目標ドキュメントｄ１は、ノードとして、５＋４＝９の辺の重みの和を有する。目標ドキュメントｄ２は、ノードとして、５＋６＝１１の辺の重みの和を有する。目標ドキュメントｄ３は、ノードとして、６＋４＝１０の辺の重みの和を有する。それゆえ、目標ドキュメントｄ２が、辺の重みの最大和（１１）を有する目標ドキュメントである。それに応じて、ｄ１、ｄ２およびｄ３に対する重要性スコアが、９／１１≒０．８１、１１／１１＝１、１０／１１≒０．９として、それぞれ計算される。それにより、ドキュメント重要性の順位付けは、ｄ２＞ｄ３＞ｄ１となる。
【００４２】
他の実施の形態において、ドキュメント重要性計算部１３０は、ドキュメント重要性スコアを計算するために、関連基準数とグラフ構造の組み合わせを用いる。その基本概念は、ドキュメント重要性を計算する（ワンステップ計算）ための関連基準数とグラフ構造のどちらかの利用がある程度まで一方的かもしれないということにある。関連基準数による方法は、目標ドキュメントについて高関連ドキュメント／インスタンスドキュメントの数だけを考慮する。一方、グラフ構造による方法は、２つのドキュメントに対する共通の主題数だけを考慮する。この場合、取得されたドキュメント重要性スコアが互いに非常に接近している場合、ドキュメントの重要性をさらに区別することが必要となる可能性がある。例えば、重要性スコアが１つの方法（例えば、関連基準数）を用いることにより計算されている目標ドキュメントを、それらの重要性スコアに基づいた多数のグループにクラスタリングし（すなわち、絶対的或いは相対的距離が比較的近い重要性スコアを有するドキュメントが互いにグループ化される）、その後、別の方法（すなわち、グラフ構造）を用いることによりグループ化されたドキュメントにさらに次の計算（ツーステップ計算）を適用することが可能である。この方法においては、第１の方法によって取得される非常に類似する重要性スコアを有するドキュメントは、目標ドキュメントの重要性を総合的判定するために、重要性についてさらに区分される。ここで、２つの任意の目標ドキュメント間の絶対的な距離は、２つの目標ドキュメントの重要性スコア間の差として定義される。差が小さければ小さいほど絶対的な距離はより短くなる。さらに、２つの任意の目標ドキュメント間の相対的な距離は、２つの重要性スコアの最大値に対する２つの目標ドキュメントの重要性スコア間の差の割合として定義される。割合が小さければ小さいほど相対的な距離はより短くなる。
【００４３】
特に、関連基準数に基づいて計算された重要性スコアを有する目標ドキュメントは、２つのグループに分割される。各グループ内の全ての目標ドキュメントは同じ重要性スコアＳ１を有している。Ｓ１は、グループ内の全ての目標ドキュメントの重要性スコアの平均である。同時に、全ての目標ドキュメントは、グラフ構造に基づいて計算した各自の重要性スコアＳ２を有している。これにより、特定の目標ドキュメントの重要性スコアは、Ｓ＝Ｓ１×Ｗ＋Ｓ２として計算することができる。ここで、Ｗは所定の係数値（例えば１０）である。
【００４４】
一例として、３つの目標ドキュメントｄ１、ｄ２およびｄ３があると想定する。それに応じて、これらの３つの目標ドキュメントは、それぞれ外部ソース内に、１０個、８個および６個の高関連ドキュメント／インスタンスを有する。さらに、目標ドキュメントｄ１およびｄ２は、外部ソース内に、５個の共通の高関連ドキュメント／インスタンスを有し、目標ドキュメントｄ２およびｄ３は、外部ソース内に、６個の共通の高関連ドキュメント／インスタンスを有し、目標ドキュメントｄ１およびｄ３は、外部ソース内に、４個の共通の高関連ドキュメント／インスタンスを有する。
【００４５】
まず、ドキュメント重要性計算部１３０は、関連基準数に基づいて、ｄ１、ｄ２およびｄ３の重要性スコアを、それぞれ１０／１０の＝１、８／１０の＝０．８、６／１０＝０．６と計算する。さらに、ドキュメント重要性計算部１３０は、グラフ構造に基づいて、ｄ１、ｄ２およびｄ３の重要性スコアを、９／１１≒０．８１、１１／１１＝１および１０／１１≒０．９と計算する。
【００４６】
その後、ドキュメントｄ１、ｄ２およびｄ３は、関連基準数に基づく計算結果に従って２つのグループに分割される。第１のグループがｄ１とｄ２を含み、第２のグループがｄ３を含む。具体的なグルーピング処理は以下の通りである。まず、最大の重要スコアを有するｄ１が、第１のグループに分配され、最小の重要スコアを有するｄ３が、第２のグループに分配される。その後、ｄ２とｄ１の間の相対的な距離((1-0.8)/1=0.2)がｄ２とｄ３の間の相対的な距離((0.8-0.6)/0.8=0.25)より短いので、ｄ２は第１のグループに分配される。
【００４７】
その結果、第１のグループ中の全ての目標ドキュメントは、重要スコアＳ１＝(1+0.8)/2=0.9を有し、第２のグループ中の全ての目標ドキュメントは、重要スコアＳ２＝０．６を有する。したがって、ｄ１、ｄ２およびｄ３の重要性スコアは、組み合わせた方法では以下のように計算される。
ｄ１の重要スコア：０．９×１０＋０．８１＝９．８１
ｄ２の重要スコア：０．９×１０＋１＝１０
ｄ３の重要スコア：０．６×１０＋０．９＝６．９
従って、ドキュメント重要性の最終順位は、ｄ２＞ｄ１＞ｄ３である。
【００４８】
上記の組み合わせた計算が、所定の要求（例えば、同一或いは類似の重要性スコアを有する２つ以上の目標ドキュメントがまだ存在する）を満足しない場合、組み合わせた計算の上記原理によって、要求が満足されるまで、目標ドキュメントを、計算のために、３つ、４つのあるいはそれ以上のグループに再分割することが可能であることは当業者によって容易に理解できるであろう。
【００４９】
図２は、本発明の他の実施の形態によるドキュメント重要性を計算するための装置２０を示す。図２に示すように、ドキュメント重要性を計算する装置２０は、図１に示される意味的関連形成部１２０及びドキュメント重要性計算部１３０と同じである意味的関連形成部２２０とドキュメント重要性計算部２３０をそれぞれ備えている。さらに、ドキュメント重要性を計算する装置２０は、さらに意味的関連格納部２４０を備える。
【００５０】
意味的関連格納部２４０は、意味的関連形成部２２０によって形成された意味的関連を格納するように構成される。例えば、意味的関連格納部２４０は、目標ドキュメント集合からのドキュメントと外部ドキュメント集合からのドキュメント間の特定の関係（意味的関連）を、［関連度（文書番号１，文書番号２）］あるいは［インスタンス関係（文書番号１，文書番号２）］の形式で格納する。また、意味的関連格納部２４０は、揮発性と不揮発性メモリを含む様々なタイプのメモリ（例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ等）によって実現することが可能である。
【００５１】
意味的関連格納部２４０の利用は、形成された意味的関連を格納する性能において有効である。これにより、ドキュメント重要性を再計算する時に意味的関連を再形成する必要がなくなり、その結果、多くの動作が省かれる。
【００５２】
図３は、本発明の他の実施の形態によるドキュメント重要性を計算する方法３０を説明するフローチャートである。この方法３０はステップＳ３１０から開始する。
【００５３】
ステップＳ３３０で、目標ドキュメント集合の目標ドキュメントと外部ドキュメント集合の外部ドキュメント間の特定の関係を、意味的関連として形成する。ここで、外部ドキュメント集合は、目標ドキュメント集合における目標ドキュメントの重要性を計算するための暗黙の知識ソースとして用いられる。具体的には、２つのドキュメント間のテキスト類似度を２つのドキュメント間の関連度合いを測定するために用いることができ、そして、意味的関連を関連度合いに基づいて形成することができる。さらに、２つのドキュメント間のクラス−インスタンス関係を形成するために分類方法が用いられ、そして、意味的関連はインスタンス関係に基づいて形成することが可能である。すなわち、目標ドキュメント集合のドキュメントはクラスドキュメント（テンプレート）と見なされ、外部ドキュメント集合のドキュメントはインスタンスドキュメントと見なされる。その後、インスタンスドキュメントがクラスドキュメントに分類される確率が計算される。
【００５４】
選択的なステップＳ３４０で、ステップＳ３３０で形成された意味的関連を、メモリに格納することが可能である。これにより、ドキュメント重要性を再計算する時にステップＳ３３０を再度実行する必要がなくなる。その後、方法３０はステップＳ３５０に進む。Ｓ３４０が省略されれば、方法３０はステップＳ３３０の後にステップＳ３５０に直ちに進む。
【００５５】
ステップＳ３５０で、ドキュメントの重要性スコアを意味的関連に基づいて計算する。このステップにおいて、ワンステップ計算（例えば、上述した、関連基準数に基づくドキュメント重要性計算またはグラフ構造に基づくドキュメント重要性計算）、或いはツーステップ計算（組み合わせ計算と称する。すなわち、関連基準数とグラフ構造の組み合わせに基づいたドキュメント重要性計算）を用いることが可能である。その後、目標ドキュメント集合の目標ドキュメントは計算されたドキュメント重要性スコアに基づいてソートされる。
【００５６】
最後に、ステップＳ３６０で方法３０が終了する。
【００５７】
本発明によれば、ドキュメント間にハイパーリンクが存在しない場合、ドキュメントの重要性スコアを計算し、重要性スコアに基づいてキュメントを順位付けることができ、それによって、文献検索の正確さが向上する。
【００５８】
以上、本発明についてその好適な実施例を参照して説明したが、当該技術に精通した当業者には、本発明の精神と範囲から逸脱することなく他の様々な修正、変更、追加を行うことが可能なことは明らかであろう。したがって、本発明の範囲は上記の具体的な実施例に限定されず、付記した請求項によってのみ限定される。
【００５９】
さらに、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。
【００６０】
（付記１）
目標ドキュメント集合内の目標ドキュメントと外部ドキュメント集合内の外部ドキュメントとの間の意味的関連を形成するように構成された意味的関連形成部と、  前記意味的関連に基づいて前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されたドキュメント重要性計算部と 
を備えることを特徴とするドキュメント重要性を計算する装置。
【００６１】
（付記２）
前記意味的関連形成部は、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメント間のテキスト類似度を測定することにより、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメント間の意味的関連を形成するように構成されることを特徴とする付記１に記載のドキュメント重要性を計算する装置。 
【００６２】
（付記３）
前記意味的関連形成部は、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメントをそれぞれクラスドキュメントとインスタンスドキュメントと定義し、前記インスタンスドキュメントが前記クラスドキュメントに分類される確率を計算することにより、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメントの間の意味的関連を形成するように構成されることを特徴とする付記１に記載のドキュメント重要性を計算する装置。 
【００６３】
（付記４）
前記ドキュメント重要性計算部は、前記目標ドキュメントと関連する前記外部ドキュメントの数に基づいて前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されることを特徴とする付記１に記載のドキュメント重要性を計算する装置。 
【００６４】
（付記５）
前記ドキュメント重要性計算部は、前記目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、前記グラフ構造内の２つのノードを接続する各辺が、前記辺によって接続される２つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、前記目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて、前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されることを特徴とする付記１に記載のドキュメント重要性を計算する装置。 
【００６５】
（付記６）
前記ドキュメント重要性計算部は、前記目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、前記グラフ構造内の２つのノードを接続する各辺が、前記辺によって接続される２つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、前記目標ドキュメントの辺の重みの和と目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて、前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されることを特徴とする付記１に記載のドキュメント重要性を計算する装置。 
【００６６】
（付記７）
前記ドキュメント重要性計算部は、前記目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて目標ドキュメントの中間の重要性スコアを計算し、前記中間の重要性スコアと前記目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されることを特徴とする付記６に記載のドキュメント重要性を計算する装置。
【００６７】
（付記８）
前記意味的関連形成部によって形成された意味的関連を格納するように構成された意味的関連格納部をさらに備えることを特徴とする付記１に記載のドキュメント重要性を計算する装置。
【００６８】
（付記９）
目標ドキュメント集合内の目標ドキュメントと外部ドキュメント集合内の外部ドキュメントとの間の意味的関連を形成するステップと、  前記意味的関連に基づいて前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップと 
を備えることを特徴とするドキュメント重要性を計算する方法。
【００６９】
（付記１０）
前記形成ステップは、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメント間のテキスト類似度を測定することにより、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメント間の意味的関連を形成するステップを含むことを特徴とする付記９に記載のドキュメント重要性を計算する方法。 
【００７０】
（付記１１）
前記形成ステップは、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメントをそれぞれクラスドキュメントとインスタンスドキュメントと定義し、前記インスタンスドキュメントが前記クラスドキュメントに分類される確率を計算することにより、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメントの間の意味的関連を形成するステップを含むことを特徴とする付記９に記載のドキュメント重要性を計算する方法。 
【００７１】
（付記１２）
前記計算ステップは、前記目標ドキュメントと関連する前記外部ドキュメントの数に基づいて前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップを含むことを特徴とする付記９に記載のドキュメント重要性を計算する方法。 
【００７２】
（付記１３）
前記計算ステップは、前記目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、前記グラフ構造内の２つのノードを接続する各辺が、前記辺によって接続される２つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、前記目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて、前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップを含むことを特徴とする付記９に記載のドキュメント重要性を計算する方法。 
【００７３】
（付記１４）
前記計算ステップは、前記目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、前記グラフ構造内の２つのノードを接続する各辺が、前記辺によって接続される２つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、前記目標ドキュメントの辺の重みの和と目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて、前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップを含むことを特徴とする付記９に記載のドキュメント重要性を計算する方法。 
【００７４】
（付記１５）
前記計算ステップは、前記目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて目標ドキュメントの中間の重要性スコアを計算し、前記中間の重要性スコアと前記目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップを含むことを特徴とする付記１４に記載のドキュメント重要性を計算する方法。
【００７５】
（付記１６）
前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメント間の意味的関連を格納するステップをさらに備えることを特徴とする付記９に記載のドキュメント重要性を計算する方法。
【符号の説明】
【００７６】
１０：ドキュメント重要性を計算する装置
１２０：意味的関連形成部
１３０：ドキュメント重要性計算部
２０：ドキュメント重要性を計算する装置
２２０：意味的関連形成部
２３０：ドキュメント重要性計算部
２４０：意味的関連格納部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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