(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索対象の文書群が蓄積されたデータベースによって検索者が検索を行った際の入力クエリ情報と、その検索結果として得られた複数の検索結果情報と、前記各検索結果情報を閲覧したか否かの閲覧有無情報とを入力とし、
前記検索結果情報集合の内、前記閲覧有無情報が「閲覧有り」である検索結果情報の集合を本来検索者が得ようとしていた対象と見なし、「閲覧有り」である検索結果情報集合中に「閲覧無し」である検索結果情報集合中よりも有意に多く含まれる語句を、検索者が閲覧している本当に欲しかった情報のみに絞り込むのに有用な語句となる隠れ条件候補語句として抽出する候補語句抽出手段と、
前記候補語句抽出手段で得られた隠れ条件候補語句それぞれについて、検索対象となる文書群が蓄積された検索対象データベース中で入力クエリ語句と共起する確率と、前記検索対象データベースに対して検索された検索クエリが蓄積された検索クエリデータベース上で入力クエリ情報と共起する確率とを比較することにより、有意に検索クエリとして使われやすい語句か否かを判定し、検索クエリとして使われやすいと判定した語句のみを、検索者が得ようとしていた検索意図と一致するが前記入力クエリ情報には含まれていなかった検索の隠れ条件として抽出する隠れ条件抽出手段と、
を備えたことを特徴とする検索条件抽出装置。
【請求項２】
前記候補語句抽出手段は、
前記入力された検索結果情報中に含まれる各語句について、前記入力された閲覧有無情報から得られる、当該語句を含む閲覧された文書数ｆｃ、当該語句を含む閲覧されなかった文書数ｆｓ、検索者の総閲覧文書数ｎｃおよび検索者の総非閲覧文書数ｎｓと、前記検索対象データベースにアクセスして得られる当該語句を含む文書数ｄｆおよび検索対象データベース中の全語句数Ｎとに基づいて、下式を用いて対数尤度比λを求め、当該対数尤度比λが正の値でｐｓがｐｃの値より大きい場合に、当該語句は閲覧文書中で非閲覧文書中よりも高い頻度で出現する語句と見なして、隠れ条件候補語句として抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の検索条件抽出装置。
【数１】
0005502024.tif 000004
【請求項３】
前記隠れ条件抽出手段は、
前記候補語句抽出手段で得られた隠れ条件候補語句それぞれについて、前記検索対象データベースにアクセスして得られる、入力クエリ語句を含む文書の数ｄｆqと、当該候補語句および入力クエリ語句両方を含む文書の数ｄｆqtと、前記検索クエリデータベースにアクセスして得られる、入力クエリ語句を含む検索クエリの数ｑｆqと、当該候補語句および入力クエリ語句ｑ両方を含むクエリの数ｑｆqtとに基づいて、下式を用いて対数尤度比αを求め、当該対数尤度比αが正の値でｐｑがｐｄの値より大きい場合に、当該候補語句は入力クエリでの検索をさらに絞り込む検索クエリとして使われる確率が高い語句と見なして、隠れ条件として抽出する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の検索条件抽出装置。
【数２】
0005502024.tif 000005
【請求項４】
検索対象の文書群が蓄積されたデータベースによって検索者が検索を行った際の入力クエリ情報と、その検索結果として得られた複数の検索結果情報と、前記各検索結果情報を閲覧したか否かの閲覧有無情報とに基づいて、検索者が得ようとしていた検索意図と一致するが入力クエリ情報に含まれていなかった隠れ条件を抽出する検索条件抽出方法であって、
候補語句抽出手段が、前記検索結果情報集合の内、前記閲覧有無情報が「閲覧有り」である検索結果情報の集合を本来検索者が得ようとしていた対象と見なし、「閲覧有り」である検索結果情報集合中に「閲覧無し」である検索結果情報集合中よりも有意に多く含まれる語句を、検索者が閲覧している本当に欲しかった情報のみに絞り込むのに有用な語句となる隠れ条件候補語句として抽出する候補語句抽出ステップと、
隠れ条件抽出手段が、前記候補語句抽出ステップで得られた隠れ条件候補語句それぞれについて、検索対象となる文書群が蓄積された検索対象データベース中で入力クエリ語句と共起する確率と、前記検索対象データベースに対して検索された検索クエリが蓄積された検索クエリデータベース上で入力クエリ情報と共起する確率とを比較することにより、有意に検索クエリとして使われやすい語句か否かを判定し、検索クエリとして使われやすいと判定した語句のみを、検索者が得ようとしていた検索意図と一致するが前記入力クエリ情報には含まれていなかった検索の隠れ条件として抽出する隠れ条件抽出ステップと、
を備えたことを特徴とする検索条件抽出方法。
【請求項５】
前記候補語句抽出ステップは、
前記検索結果情報中に含まれる各語句について、前記閲覧有無情報から得られる、当該語句を含む閲覧された文書数ｆｃ、当該語句を含む閲覧されなかった文書数ｆｓ、検索者の総閲覧文書数ｎｃおよび検索者の総非閲覧文書数ｎｓと、前記検索対象データベースにアクセスして得られる当該語句を含む文書数ｄｆおよび検索対象データベース中の全語句数Ｎとに基づいて、下式を用いて対数尤度比λを求め、当該対数尤度比λが正の値でｐｓがｐｃの値より大きい場合に、当該語句は閲覧文書中で非閲覧文書中よりも高い頻度で出現する語句と見なして、隠れ条件候補語句として抽出する、
ことを特徴とする請求項４に記載の検索条件抽出方法。
【数１】
0005502024.tif 000006
【請求項６】
前記隠れ条件抽出ステップは、
前記候補語句抽出ステップで得られた隠れ条件候補語句それぞれについて、前記検索対象データベースにアクセスして得られる、入力クエリ語句を含む文書の数ｄｆqと、当該候補語句および入力クエリ語句両方を含む文書の数ｄｆqtと、前記検索クエリデータベースにアクセスして得られる、入力クエリ語句を含む検索クエリの数ｑｆqと、当該候補語句および入力クエリ語句ｑ両方を含むクエリの数ｑｆqtとに基づいて、下式を用いて対数尤度比αを求め、当該対数尤度比αが正の値でｐｑがｐｄの値より大きい場合に、当該候補語句は入力クエリでの検索をさらに絞り込む検索クエリとして使われる確率が高い語句と見なして、隠れ条件として抽出する、
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の検索条件抽出方法。
【数２】
0005502024.tif 000007
【請求項７】
コンピュータを請求項１ないし３のいずれか１項に記載の各手段として機能させる検索条件抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は検索技術に係わり、ユーザが一部の検索意図を明示的に検索クエリとして入力せずに検索を行った際に、検索後の閲覧行動内容から、検索クエリに明示的に入力されていないが検索者が意図していた検索条件である隠れ条件を推定する為の検索条件抽出装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年ＥＣサイトの普及によりインターネットで商品を購入する事が一般的になっている。ＥＣサイトで商品を閲覧する場合、商品情報は電子化されているためキーワード検索を用いて絞り込んだ商品を閲覧する事が多く行われている。またマーケティングにおいては、ＥＣサイト閲覧者が全商品から閲覧したい商品を絞り込むための検索条件の推定が重要であり、絞り込みのためのキーワードやカテゴリ選択などの入力クエリや閲覧した商品を、検索条件の推定に利用している。
【０００３】
例えば、入力クエリが検索条件であると推定する事で、入力語に関連する広告を動的に掲載する事や、さらに同一人物は購入をする時同様の検索条件で閲覧していると仮定する事で、閲覧した商品を買った人が他に買った商品を動的に推薦する事に利用されている。
【０００４】
しかし検索クエリの入力を行う際に、入力を省略するために本来の検索条件のうち一部の語句しか入力しない使い方もよく見られる。そのため、入力クエリや閲覧した商品のみを使った閲覧条件の推定は、ＥＣサイト閲覧者が持つ検索条件の一部しか推定できない。そのため、他の情報を用いて検索条件を推定する事が求められる。
【０００５】
その中の一つに、ユーザの閲覧行動履歴である検索内容と得られた検索結果集合とそれらのうちどれを実際に閲覧したかとを含む検索ログを用いて、入力クエリに関連する語を拡張しそれを基に検索条件を推定する方法がある。
【０００６】
例えば従来の第１の技術として、非特許文献１に開示されているように、入力クエリに応じて表示された検索結果文書集合うち、閲覧した文書と閲覧しなかった文書の群を解析し、閲覧した文書に多く含まれ閲覧しなかった文書にあまり含まれていない語句を、入力クエリを拡張する語句として抽出する技術がある。
【０００７】
従来の第２の技術として、特許文献１に開示されているように、大量のユーザが同じ検索結果から閲覧した文書の群を用いることにより、より適切にクエリを拡張する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１０−１２２９３２号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】徳永健伸、「情報検索と言語処理」、東京大学出版会、ｐｐ１５４−１５９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら従来の技術では、抽出した語句を用いて再度検索を行うことを目的としているため、閲覧した文書中に閲覧しなかった文書中と比べて多く含まれている語句を纏めて抽出し、自然な状態で検索者が入力する検索クエリとは大きく異なる形式として拡張した検索意図が得られる。
【００１１】
例えば非特許文献１に開示されている技術では、拡張語句は語句ベクトルの形で抽出されるため、多数の語句にそれぞれ重みが付いた形式となる。その為、得られた隠れ条件とその他の通常の検索クエリとを合わせて集計や比較を行い検索傾向の分析を行うような作業を行うことが不可能であった。
【００１２】
本発明は上記課題を解決するものであり、その目的は、検索の隠れ条件となる語句を、検索クエリとして使われやすい語句を用いて表現し抽出することができる検索条件抽出装置、方法、プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決するための本発明の検索条件抽出装置は、検索対象の文書群が蓄積されたデータベースによって検索者が検索を行った際の入力クエリ情報と、その検索結果として得られた複数の検索結果情報と、前記各検索結果情報を閲覧したか否かの閲覧有無情報とを入力とし、前記検索結果情報集合の内、前記閲覧有無情報が「閲覧有り」である検索結果情報の集合を本来検索者が得ようとしていた対象と見なし、「閲覧有り」である検索結果情報集合中に「閲覧無し」である検索結果情報集合中よりも有意に多く含まれる語句を、検索者が閲覧している本当に欲しかった情報のみに絞り込むのに有用な語句となる隠れ条件候補語句として抽出する候補語句抽出手段と、前記候補語句抽出手段で得られた隠れ条件候補語句それぞれについて、検索対象となる文書群が蓄積された検索対象データベース中で入力クエリ語句と共起する確率と、前記検索対象データベースに対して検索された検索クエリが蓄積された検索クエリデータベース上で入力クエリ情報と共起する確率とを比較することにより、有意に検索クエリとして使われやすい語句か否かを判定し、検索クエリとして使われやすいと判定した語句のみを、検索者が得ようとしていた検索意図と一致するが前記入力クエリ情報には含まれていなかった検索の隠れ条件として抽出する隠れ条件抽出手段と、を備えたことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、検索の隠れ条件となる語句を、検索クエリとして使われ易い語句を用いて表現し抽出することが出来るため、検索者がどのような隠れ条件を持っていたかを分析することが容易になる。
【００１５】
特に、隠れ条件が存在しない検索者の意図を十分に反映した検索クエリと、本発明を用いて抽出した隠れ条件と入力クエリ語句を合わせることにより補完された検索者の意図とが、同一の形式となって表現されるため、多数の検索者の検索意図を隠れ条件の有無を考慮せずに集計や比較検討することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の原理構成図。
【図２】本発明の実施の形態における検索条件抽出装置の構成図。
【図３】本発明の実施の形態における閲覧情報バッファに蓄積される情報の例を示す説明図。
【図４】本発明の実施の形態における閲覧情報解析部の処理の流れを表すフローチャート。
【図５】本発明の実施の形態における文書集計バッファに蓄積される情報の例を示す説明図。
【図６】本発明の実施の形態における出現語句バッファに蓄積される情報の例を示す説明図。
【図７】本発明の実施の形態における候補語句抽出部の処理の流れを表すフローチャート。
【図８】本発明の実施の形態における候補語句絞込部の処理の流れを表すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。
【００１８】
まず、本発明の原理を図１の構成図とともに説明する。図１において、１００は、検索者が検索を行った際に入力した入力クエリ情報、その検索結果として得られた複数の検索結果情報および各検索結果情報を閲覧したか否かを示す閲覧有無情報を検索閲覧情報入力１１０として入力し、検索者が得ようとしていた検索意図と一致するが入力クエリ語句情報には含まれていなかった隠れ条件を検索条件抽出結果１４０として出力する検索条件抽出装置である。
【００１９】
この検索条件抽出装置１００は、候補語句抽出手段１５０と隠れ条件抽出手段としての候補語句絞込手段１６０を備え、検索対象となる文書群が蓄積された検索対象データベース１２０と、過去に検索対象データベース１２０に対して検索された大量の検索クエリが蓄積された検索クエリデータベース１３０が接続されている。
【００２０】
候補語句抽出手段１５０は、前記検索閲覧情報入力１１０中の検索結果情報集合の内、閲覧有無情報が「閲覧有り」となっていた検索結果情報の集合を本来検索者が得ようとしていた対象と見なし、「閲覧有り」となる検索結果情報集合中に含まれていて「閲覧無し」となる検索結果情報集合中に含まれていない語句を、本来得ようとしていた対象だけが検索結果に含まれる検索クエリを作成するのに有用な語句として、検索の隠れ条件候補語句として抽出する。
【００２１】
候補語句絞込手段１６０は、候補語句抽出手段１５０で得られた隠れ条件候補語句それぞれについて、検索対象データベース１２０中で入力クエリ語句と共起する確率と検索クエリデータベース１３０上で入力クエリ情報と共起する確率とを比較することにより、有意に検索クエリとして使われやすい語句か否かを判定し、検索クエリとして使われやすい隠れ条件候補語句を検索の隠れ条件語句として出力する（検索条件抽出結果１４０）。
【実施例１】
【００２２】
図２は、本発明の実施の形態における検索条件抽出装置２００の構成を示す。検索条件抽出装置２００は、閲覧情報解析部２５０、候補語句抽出手段としての候補語句抽出部２６０および隠れ条件抽出手段としての候補語句絞込部２７０を備え、検索閲覧情報入力部２１０、検索対象となる文書群が蓄積された検索対象データベース２２０、検索対象データベース２２０に対して検索された大量の検索クエリが蓄積された検索クエリデータベース２３０および検索条件出力部２４０が接続されている。
【００２３】
閲覧情報解析部２５０は閲覧情報バッファ２５０ａを有し、候補語句抽出部２６０は文書集計バッファ２６０ａおよび出現語句バッファ２６０ｂを有し、候補語句絞込部２７０は入力クエリバッファ２７０ａおよび候補語句バッファ２７０ｂを有している。
【００２４】
検索条件抽出装置２００は、例えばコンピュータにより構成され、通常のコンピュータのハードウェアリソース、例えばＲＯＭ，ＲＡＭ，ＣＰＵ、入力装置、出力装置、通信インターフェース、ハードディスク、記録媒体およびその駆動装置を備えている。
【００２５】
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、検索条件抽出装置２００は、図２に示すように、検索閲覧情報入力部２１０、検索対象データベース２２０、検索クエリデータベース２３０、検索条件出力部２４０、閲覧情報解析部２５０、候補語句抽出部２６０および候補語句絞込部２７０を実装する。
【００２６】
前記検索対象データベース２２０および検索クエリデータベース２３０と、閲覧情報バッファ２５０ａ、文書集計バッファ２６０ａ、出現語句バッファ２６０ｂ、入力クエリバッファ２７０ａおよび候補語句バッファ２７０ｂは、ハードディスクあるいはＲＡＭなどの保存手段・記憶手段に構築されているものとする。
【００２７】
検索閲覧情報入力部２１０は、検索者が検索を行った際に入力したキーワードである入力クエリ語句情報と、当該入力クエリ語句情報で検索した結果として得られた文書である複数の検索結果情報と、各検索結果情報について検索者が閲覧したか否かを「閲覧有り」、「閲覧無し」の２値を持ちうる状態変数として表現する閲覧有無情報とを、例えば図示省略の検索装置から得て検索条件抽出装置２００に入力する。この時入力クエリ語句情報は候補語句絞込部２７０の入力クエリバッファ２７０ａに蓄積され、検索結果情報と閲覧有無情報とは閲覧情報解析部２５０の閲覧情報バッファ２５０ａに蓄積される。
【００２８】
図３に閲覧情報バッファ２５０ａに蓄積される情報の例を示す。  
【００２９】
閲覧情報解析部２５０は、閲覧情報バッファ２５０ａにデータが蓄積されると処理を開始し、検索結果情報集合を語句に分割して各語句の出現情報を集計し、語句情報（検索結果情報）と閲覧回数情報と非閲覧回数情報との組みからなる語句出現情報を候補語句抽出部２６０の出現語句バッファ２６０ｂに出力する。
【００３０】
図４に閲覧情報解析部２５０の処理の流れを示す。図４において、閲覧情報解析部２５０は処理を開始すると、閲覧情報バッファ２５０ａ中の閲覧有無情報を集計して閲覧文書数と非閲覧文書数を候補語句抽出部２６０の文書集計バッファ２６０ａに記録する（ステップ４００）。前記文書集計バッファ２６０ａは、例えば図５に示すように、閲覧文書数および非閲覧文書数の情報が格納される。
【００３１】
次に、閲覧情報バッファ２５０ａから未処理の閲覧有無情報と検索結果情報との組みを１つ取り出し、検索結果情報の文字列を既存の形態素解析技術を用いて語句に分解し、該語句と各語句の出現情報とを一時記憶領域に確保する。（ステップ４０１）。
【００３２】
次に、前記分解して得られた語句集合から重複部分を削除し、残った各語句について、語句情報（検索結果情報）と閲覧回数情報と非閲覧回数情報との組みからなる語句出現情報を候補語句抽出部２６０の出現語句バッファ２６０ｂに蓄積する。このとき、出現語句バッファ２６０ｂ中に、当該語句を語句情報に含む語句出現情報について、閲覧有無情報が「閲覧有り」の場合は閲覧回数情報を１増やし、「閲覧無し」の場合は非閲覧回数を１増やす。この際、出現語句バッファ２６０ｂ中に当該語句を語句情報に含む語句出現情報がなかった場合は、新たに語句情報が当該語句で閲覧回数情報と非閲覧回数情報とが０となる語句出現情報を出現語句バッファ２６０ｂに記録したうえで同様の処理を行う（ステップ４０２）。
【００３３】
次に閲覧情報バッファ２５０ａ中に未処理の閲覧情報が有る場合はステップ４０１に戻り処理を続け、未処理の閲覧情報がなければ処理を終了する（ステップ４０３）。
【００３４】
例えば「閲覧有り：ワンピース送料無料ブルー」という閲覧情報と「閲覧無し：ワンピースマキシ丈」という閲覧情報を処理した場合、「ワンピース」は「閲覧有り」の検索結果情報と「閲覧無し」の検索結果情報とで出現しているので、出現語句バッファ２６０ｂ中の「ワンピース」の語句出現情報は「ワンピース：閲覧回数１：非閲覧回数１」となる。また同様に「マキシ丈」の語句出現情報は「マキシ丈：閲覧回数０：非閲覧回数１」となる。図３に示された例を処理した結果得られる出現語句バッファ２６０ｂの情報を図６に示す。
【００３５】
候補語句抽出部２６０は、閲覧情報解析部２５０が処理を終了すると処理を開始し、出現語句バッファ２６０ｂ中の語句出現情報を解析し、前記閲覧有無情報が「閲覧有り」である検索結果情報の集合を本来検索者が得ようとしていた対象と見なし、閲覧有りの検索結果情報中で有意に出現頻度が高い語句、すなわち、「閲覧有り」である検索結果情報集合中に「閲覧無し」である検索結果情報集合中よりも有意に多く含まれる語句を、検索者が閲覧している本当に欲しかった情報のみに絞り込むのに有用な語句となる隠れ条件候補語句として抽出する。
【００３６】
図７に候補語句抽出部２６０の処理の流れを示す。図７において、候補語句抽出部２６０は処理を開始すると、文書集計バッファ２６０ａから閲覧文書数と非閲覧文書数を読み込んで、それぞれ閲覧文書数ｎｃ・非閲覧文書数ｎｓとして記憶する（ステップ７０１）。
【００３７】
次に出現語句バッファ２６０ｂ中から語句出現情報を１つ取り出す（ステップ７０２）。
【００３８】
次に検索対象データベース２２０にアクセスし、前記取り出した語句出現情報（処理対象語句）中の語句情報に含まれる語句を含む文書数ｄｆと検索対象データベース２２０中の全文書数Ｎを抽出する（ステップ７０３）。
【００３９】
次に、取り出した語句出現情報中の閲覧回数をｆｃ、非閲覧回数をｆｓとして、下記の式を用いて処理対象語句が閲覧文書と非閲覧文書とで等確率で出現するか、閲覧文書と非閲覧文書とで出現率が異なるかの対数尤度比検定を行なう。
【００４０】
このときｂ（ａ，ｂ，ｃ）は成功確率ｃの試行をｂ回行なった時にａ回成功する二項分布確率を表す関数とする。
【００４１】
【数１】
0005502024.tif 000002
【００４２】
そして、得られた対数尤度比λの値を用いて処理対象語句の候補スコアを算出する（ステップ７０４）。対数尤度比λの値が負の場合は、閲覧文書と非閲覧文書とで等確率で出現する語句と判別できるため、閲覧文書に特有な語でないため候補スコアを０とする。また、対数尤度比λの値が正の場合でｐｓの値がｐｃの値よりも小さい場合は、非閲覧文書で有意に出現頻度が高い語句であるため候補スコアを０とする。それ以外の場合においては閲覧文書で有意に出現頻度が高い語句であるため、対数尤度比λの値を候補スコアとする。
【００４３】
次に出現語句バッファ２６０ｂ中に未処理の語句出現情報が含まれていた場合、ステップ７０２に戻って処理を続ける（ステップ７０５）。
【００４４】
次に、０より大きい候補スコアを持つ語句を、検索の隠れ条件の候補となる語句として候補語句絞込部２７０の候補語句バッファ２７０ｂに出力する（ステップ７０６）。この際、あらかじめ定められた閾値以上の候補スコアを持つ語句のみを候補語句バッファ２７０ｂに出力しても良い。
【００４５】
候補語句絞込部２７０は候補語句抽出部２６０が処理を終了すると処理を開始し、候補語句バッファ２７０ｂに含まれる候補語句（隠れ条件候補語句）それぞれについて、有意に検索クエリとして使われやすいか否かを判定し、検索クエリとして使われやすいほど、すなわち検索の隠れ条件として確からしいほど高い値となる隠れ条件スコアを算出し、高い隠れ条件スコアを持つ語句を隠れ条件として検索条件出力部２４０に出力する。
【００４６】
図８に候補語句絞込部２７０の処理の流れを示す。図８において、候補語句絞込部２７０は処理を開始すると、候補語句バッファ２７０ｂから処理対象語句ｔとして語句を１つ取り出す（ステップ８０１）。
【００４７】
次に検索対象データベース２２０にアクセスし、入力クエリバッファ２７０ａ中の入力クエリ語句ｑを含む文書の数ｄｆqと、処理対象語句ｔと入力クエリ語句ｑ両方を含む文書の数ｄｆqtとを取得する（ステップ８０２）。
【００４８】
つぎに検索クエリデータベース２３０にアクセスし、入力クエリバッファ２７０ａ中の入力クエリ語句ｑを含む検索クエリの数ｑｆqと、処理対象語句ｔと入力クエリ語句ｑ両方を含むクエリの数ｑｆqtとを取得する（ステップ８０３）。
【００４９】
次に、検索対象データベース２２０中で処理対象語句ｔと入力クエリ語句ｑとが共起する確率と、検索クエリデータベース２３０中で処理対象語句ｔと入力クエリ語句ｑとが共起する確率とが等しいか否かの対数尤度比検定を行い、検索クエリデータベース２３０中での共起頻度が有意に高い場合、すなわち検索クエリとして使われやすい語句であると判定される場合に、より高いほど大きな値となる隠れ条件スコアｓq（ｔ）を算出する（ステップ８０４）。
【００５０】
具体的には、下記の式を用いて対数尤度比αを求め、
【００５１】
【数２】
0005502024.tif 000003
【００５２】
得られた値が正で、ｐqがｐdよりも大きい場合に、対数尤度比αを隠れ条件スコアとする。それ以外の場合は、検索対象データベース２２０と検索クエリデータベース２３０とで共起頻度に差がないか、検索対象データベース２２０での共起頻度の方が高い場合なので、隠れ条件スコアを０とする。
【００５３】
次に候補語句バッファ２７０ｂに未処理の情報がある場合、ステップ８０１に戻って処理を続ける（ステップ８０５）。
【００５４】
次に０より大きい隠れ条件スコアを持つ語句を、隠れ条件語句として検索条件出力部２４０に出力する（ステップ８０６）。この際、あらかじめ定められた閾値以上の隠れ条件スコアを持つ語句のみを検索条件出力部２４０に出力しても良い。
【００５５】
検索条件出力部２４０は、例えばディスプレイやプリンターなどを備えた出力装置で構成される。
【００５６】
また、本実施形態の検索条件抽出装置における各手段の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、本実施形態の検索条件抽出方法における手順をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えばＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標）  Ｄｉｓｋ）や、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＨＤＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００５７】
１００，２００…検索条件抽出装置
１２０，２２０…検索対象データベース
１３０，２３０…検索クエリデータベース
１５０…候補語句抽出手段
１６０…候補語句絞込手段
２１０…検索閲覧情報入力部
２４０…検索条件出力部
２５０…閲覧情報解析部
２５０ａ…閲覧情報バッファ
２６０…候補語句抽出部
２６０ａ…文書集計バッファ
２６０ｂ…出現語句バッファ
２７０…候補語句絞込部
２７０ａ…入力クエリバッファ
２７０ｂ…候補語句バッファ
【図１】
0005502024.tif 000008
【図２】
0005502024.tif 000009
【図３】
0005502024.tif 000010
【図４】
0005502024.tif 000011
【図５】
0005502024.tif 000012
【図６】
0005502024.tif 000013
【図７】
0005502024.tif 000014
【図８】
0005502024.tif 000015