(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索対象となる文書データ、および当該文書データを所定単位に分割した部分データが登録された文字列検索用索引と、
前記文書データ同士の関係性、およびその関係性の種別が定義された関係データ展開用索引と、
検索クエリを前記所定単位の部分データに分割し、当該部分データに部分一致する文書データを前記文字列検索用索引から取得して類似度を計算する文字列検索部と、
前記文字列検索部の取得した前記文書データを展開元とし、当該展開元の文書データに対して前記関係性が定義された展開先の文書データを前記関係データ展開用索引から取得し、前記関係性の種別に応じた重みおよび当該展開先の文書データの前記類似度を用いて当該展開元の文書データの前記類似度を修正し、当該修正した類似度の順に当該展開元の文書データを整列して出力する関係データ展開検索部とを備える検索装置。
【請求項２】
文字列検索用索引は、検索対象となる文書データを単語単位に分割した部分データを有し、
文字列検索部は、検索クエリのうちの一部の単語を検索キーにして、前記文字列検索用索引を検索することを特徴とする請求項１記載の検索装置。
【請求項３】
文字列検索用索引は、検索対象となる文書データを任意の文字数単位に分割した部分データを有し、
文字列検索部は、検索クエリのうちの前記任意の文字数の文字列を検索キーにして、前記文字列検索用索引を検索することを特徴とする請求項１記載の検索装置。
【請求項４】
文字列検索用索引は、検索対象となる文書データを任意の音素数単位に分割した部分データを有し、
文字列検索部は、検索クエリのうちの前記任意の音素数の音素列を検索キーにして、前期文字列検索用索引を検索することを特徴とする請求項１記載の検索装置。
【請求項５】
関係データ展開検索部は、優先する関係性の種別を指定した外部入力に従って重みを大きくして、当該関係性の種別が定義された文書データの類似度が大きくなるようにすることを特徴とする請求項１記載の検索装置。
【請求項６】
検索対象となる文書データを所定単位の部分データに分割して文字列検索用索引を生成する文字列索引生成部と、
前記文書データ同士の関係性、およびその関係性の種別が定義された関係定義リストに基づいて関係データ展開用索引を生成する関係データ展開用索引生成部とを備えることを特徴とする請求項１記載の検索装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、検索クエリの一部を検索キーに用いて、索引をあいまい検索する検索装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
楽曲名または施設名等を検索する際、利用者が必ずしも正確な名称を記憶しているとは限らず、通称、略称またはうろ覚えの誤った名称等を検索キーとして検索する場合がある。また、カーナビゲーション装置およびスマートフォンのように、入力デバイスとしてキーボードを持たない端末および機器においては、マイクからの音声信号を音声認識した結果、およびタッチパネルからの入力を文字認識した結果等を検索キーとして検索する場合もある。いずれの場合も、正式名称だけでなく、文字列あるいは発音が類似する名称をあいまい検索する技術が必要となる。【０００３】
上記のようなあいまい検索を可能とする従来の検索技術の一例として特許文献１が提案されている。この特許文献１に係る発明は、検索語の部分文字列を用いてあいまい検索を行う検索装置であり、検索語における部分文字列が検索対象文字列中に含まれる率が高いほど、かつ、検索対象文字列中において前方に位置するほど、評価を高くすることで、施設名検索において利用者の感覚にあった適切な検索結果を得ることができる。これは、一般に、日本語において施設等に名称を付与する場合、強調すべき字句が名称の前方に位置するように決定する傾向があり、利用者は、通常、検索対象文字列中において検索語が前方に位置する場合の方が、後方に位置する場合よりも検索対象文字列と検索語の相関性が強いと感じる傾向にある特性を利用している。
例えば、「ＡＢＣＤランド」という施設名が検索語として入力されると、検索装置は、その部分文字列である「ＡＢ」「ＢＣ」「ＣＤ」「Ｄラ」「ラン」「ンド」を含む検索対象文字列を検索する。この検索結果として「ＡＢＣＤランド」と「○×銀行ＡＢＣＤランド出張所」という２つの検索対象文字列が得られた場合、利用者が望む可能性の高い「ＡＢＣＤランド」に対してより高い評価が与えられる。【０００４】
他方、楽曲名および施設名等を検索する場合、相互に関係を持つ複数のキーワードを検索キーに用いて検索する場合が多い。例えば「＜アーティスト名＞＜曲名＞」、「＜市町村名＞＜施設名＞」といった形式で検索することで、単に曲名または施設名だけで検索するよりも検索結果が絞り込まれ、より適切な検索結果が得られることが期待できる。【０００５】
このような相互に関係を持つキーワード間の関係性を考慮した従来の検索技術の一例として特許文献２が提案されている。この特許文献２に係る発明は、施設名と付随する情報とを事前に関連付け、付随する情報毎に索引を構成する検索装置であり、検索質問中の語句から付随情報を特定し、特定した付随情報に基づいて索引を辿り検索結果を得る。
例えば、「とんこつ  細麺」という検索質問が入力されると、検索装置は「とんこつ」が付随情報「味」に属するキーワードであることを特定して、事前に作成された味の索引データを検索し該当する施設名を得る。また、検索装置は「細麺」が付随情報「麺」に属するキーワードであることを特定して、事前に作成された麺の索引データを検索し該当する施設名を得る。そして、これらの検索結果を統合し、該当する施設名の一覧を検索結果として利用者へ提示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００３−４４５１５号公報
【特許文献２】特開２００９−２１１６８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記特許文献１では、文字列の類似性を考慮したあいまい検索が可能だが、「＜アーティスト名＞＜曲名＞」および「＜市町村名＞＜施設名＞」といった形式で検索しても、キーワード間の相互の関係性を利用した検索ができないという課題があった。
例えば、楽曲検索において、「＜アーティスト名＞＜曲名＞」のように相互に関係のあるアーティスト名と曲名を組み合わせた検索語を入力した場合、アーティスト名が違っても同一の曲名には同一の評価が付与されてしまい、検索語中のアーティスト名を検索結果に反映できなかった。【０００８】
アーティスト名を検索結果に反映するために、アーティスト名と曲名を連結した検索対象文字列の索引を生成することもできるが、索引のデータ容量が増大してしまう。
また、「＜アーティスト名＞＜曲名＞」というパタンだけではなく、「＜アーティスト名＞＜アルバム名＞」または「＜アルバム名＞＜曲名＞」といった複数のパタンに対応した索引を作成すると、さらに膨大なデータ容量が必要となり、カーナビゲーション装置等の組み込み機器での利用には適さないという課題があった。【０００９】
一方、上記特許文献２では、付随情報毎に索引データを持つため、「とんこつ」、「麺」等のキーワード毎に検索処理が必要となり、検索処理時間が長くなるという課題があった。
また、あいまい検索との併用時には、検索質問中の各単語がどの付随情報に属するかを一意に決めることができないため、検索質問中の全単語について全ての付随情報索引を検索しなくてはならず、カーナビゲーション装置等の組み込み機器において、実用的な時間で処理することができないという課題があった。【００１０】
さらに、従来の検索装置において、事前に定義されたシソーラス等を用いて、検索質問中の単語を関連する別単語に展開して検索する手法が用いられるが、別単語に展開してからあいまい検索する場合には上記特許文献１と同様にデータ容量が膨大になるという課題が生じる。
また、別単語への展開自体をあいまい検索できるようにすると、上記特許文献２と同様に組み合わせの数が膨大となり、実用的な時間で処理することができないという課題が生じる。【００１１】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、索引のデータ容量を抑制しつつ、相互に関連のあるキーワード間の関係性を利用した柔軟なあいまい検索を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
この発明の検索装置は、検索対象となる文書データ、および当該文書データを所定単位に分割した部分データが登録された文字列検索用索引と、文書データ同士の関係性、およびその関係性の種別が定義された関係データ展開用索引と、検索クエリを所定単位の部分データに分割し、当該部分データに部分一致する文書データを文字列検索用索引から取得して類似度を計算する文字列検索部と、文字列検索部の取得した文書データを展開元とし、当該展開元の文書データに対して関係性が定義された展開先の文書データを関係データ展開用索引から取得し、関係性の種別に応じた重みおよび当該展開先の文書データの類似度を用いて当該展開元の文書データの類似度を修正し、当該修正した類似度の順に当該展開元の文書データを整列して出力する関係データ展開検索部とを備えるものである。
【発明の効果】
【００１３】
この発明によれば、検索クエリをあいまい検索するための文字列検索用索引とは別に、文書データ同士の関係性および関係性の種別を定義した関係データ展開用索引を用意し、検索クエリに部分一致する文書データ同士の関係性とその種別を考慮して類似度を求めることにより、文字列検索用索引のデータ容量を抑制しつつ、相互に関連のあるキーワード間の関係性を利用した柔軟なあいまい検索を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】この発明の実施の形態１に係る検索装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る検索装置の索引生成部の詳細構造を示すブロック図である。
【図３】実施の形態１に係る検索装置の検索部の詳細構造を示すブロック図である。
【図４】実施の形態１の登録データの例を示す図である。
【図５】実施の形態１の関係定義リストの例を示す図である。
【図６】実施の形態１の索引生成部による索引生成処理のフローチャートである。
【図７】実施の形態１の文字列検索用索引の構成例を示す図であり、単語文字列を検索キーにする場合を示す。
【図８】実施の形態１の文字列検索用索引の構成例を示す図であり、音素列を検索キーにする場合を示す。
【図９】実施の形態１の文字列検索用索引の構成例を示す図であり、部分文字列を検索キーにする場合を示す。
【図１０】実施の形態１の関係データ展開用索引の例を示す図である。
【図１１】実施の形態１の検索部による検索処理のフローチャートである。
【図１２】実施の形態１の文字列検索結果の例を示す図であり、検索クエリ「ＺＹＸ  ｑｕａｒｔｅｔ’ｓ  ｂｌｕｅ  ｓｋｙ」（アーティスト名、曲名）の場合を示す。
【図１３】実施の形態１の関係重みデータの例を示す図である。
【図１４】実施の形態１の関係データ展開類似度の計算過程を説明する図であり、検索クエリ「ＺＹＸ  ｑｕａｒｔｅｔ’ｓ  ｂｌｕｅ  ｓｋｙ」の場合を示す。
【図１５】実施の形態１の検索結果の例を示す図であり、検索クエリ「ＺＹＸ  ｑｕａｒｔｅｔ’ｓ  ｂｌｕｅ  ｓｋｙ」の場合を示す。
【図１６】実施の形態１の文字列検索結果の例を示す図であり、検索クエリ「ｄｅｅｐ  ｓｅａ  ｉｎ  ｃｏｕｎｔｒｙ  ｌｉｆｅ」（アルバム名、曲名）の場合を示す。
【図１７】実施の形態１の関係データ展開類似度の計算過程を説明する図であり、検索クエリ「ｄｅｅｐ  ｓｅａ  ｉｎ  ｃｏｕｎｔｒｙ  ｌｉｆｅ」の場合を示す。
【図１８】実施の形態１の検索結果の例を示す図であり、検索クエリ「ｄｅｅｐ  ｓｅａ  ｉｎ  ｃｏｕｎｔｒｙ  ｌｉｆｅ」の場合を示す。
【図１９】この発明の実施の形態２に係る検索装置において、文字列検索結果の例を示す図である。
【図２０】実施の形態２の関係データ展開類似度を計算する過程を説明する図であり、「アーティスト名との関係重視」した場合を示す。
【図２１】実施の形態２の検索結果の例を示す図であり、「アーティスト名との関係重視」した場合を示す。
【図２２】実施の形態２の関係重みデータの例を示す図であり、「アルバム名との関係重視」した場合を示す。
【図２３】実施の形態２の関係データ展開類似度を計算する過程を説明する図であり、「アルバム名との関係重視」した場合を示す。
【図２４】実施の形態２の検索結果の例を示す図であり、「アルバム名との関係重視」した場合を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
本実施の形態１では、図１に示す検索装置をカーナビゲーション装置に組み込み、楽曲検索に用いる例を説明する。ただし、この検索装置の用途は、カーナビゲーション装置の楽曲検索に限定されるものではなく、施設名の検索および住所の検索等、相互に関連を持つ構造データの検索全般に適用し得るものである。
【００１６】
図１において、索引生成部１０は、登録データ２０および関係定義リスト３０を受け付け、文字列検索用索引４０および関係データ展開用索引５０を生成する。
検索部６０は、索引生成部１０の生成した文字列検索用索引４０および関係データ展開用索引５０を参照して、利用者の入力した検索クエリ７０に合致するデータを検索し、関係重みデータ８０に従ってランキングした検索結果９０を出力する。
【００１７】
図２に、索引生成部１０の詳細構成を示す。文字列索引生成部１１は、登録データ２０に含まれる文書データ（見出し文字列）をもとに文字列検索用索引４０を生成する。関係データ展開用索引生成部１２は、文書データ同士の関係性、および関係性の種別を定義した関係定義リスト３０をもとに、関係データ展開用索引５０を生成する。
【００１８】
図３に、検索部６０の詳細構成を示す。検索クエリ解析部６１は、検索クエリ７０を解析し、文字列検索用索引４０を検索するための部分データに変換して文字列検索部６２へ出力する。文字列検索部６２は、文字列検索用索引４０を参照し、この部分データを検索キーに用いて検索クエリ７０に部分一致する文書データを検索して、部分データと文書データとの類似度（文字列類似度）を計算して関係データ展開検索部６３へ出力する。関係データ展開検索部６３は、関係データ展開用索引５０を参照して文書データ同士の関係性を考慮すると共に、関係重みデータ８０に従ってその関係性の種別を考慮して類似度を修正し、修正した類似度（関係データ展開類似度）の高い順に文書データを整列して検索結果９０とする。
【００１９】
図４は、登録データ２０の一例である。この登録データ２０は、少なくとも「文書ＩＤ２１」「見出し２２」「データ種別２３」のデータを含む。例えば「文書ＩＤ２１」＝「１」のレコードは、「見出し２２」＝「ＡＢＣ  ｒｏｃｋ  ｂａｎｄ」、「データ種別２３」＝「アーティスト名」のデータを含む。
なお、異なるアーティストによる同名の曲（例えば「文書ＩＤ２１」＝「１０２」，「１０３」）、または曲名とアルバム名が同じもの（例えば「文書ＩＤ２１」＝「１０」，「１０８」）等があるため、「見出し２２」が同一のレコードが複数存在する。
【００２０】
図５は、関係定義リスト３０の一例である。この関係定義リスト３０は、少なくとも「展開元文書ＩＤ３１」「展開先文書ＩＤ３２」「関係種別３３」の関係定義データを含む。ここで、「展開元文書ＩＤ３１」と「展開先文書ＩＤ３２」は、図４に示した「文書ＩＤ２１」と対応するデータである。「関係種別３３」は、図４に示した「データ種別２３」のデータ同士の関係性を定義した情報であり、この例ではアーティスト名とアルバム名との関連付け、アーティスト名と曲名との関連付け、およびアルバム名と曲名との関連付けがなされている。例えば、関係定義リスト３０の１行目の関係定義データは、「文書ＩＤ２１」＝「１」である「ＡＢＣ  ｒｏｃｋ  ｂａｎｄ」というアーティスト名と、「文書ＩＤ２１」＝「１０」である「ｗｉｌｄ  ｃｏｕｎｔｒｙ  ｌｉｆｅ」というアルバム名とに関連があることを定義している。
【００２１】
次に、検索装置の動作を説明する。先ず、索引生成処理を説明し、続けて検索処理を説明する。
図６は、索引生成部１０による索引生成処理のフローチャートである。
ステップＳＴ１は登録データ読み込み処理であり、文字列索引生成部１１が登録データ２０を順次読み込む。
【００２２】
ステップＳＴ２は文字列索引生成処理であり、文字列索引生成部１１が読み込んだ登録データ２０の「見出し２２」の文字列を用いて文字列検索用索引４０を生成する。
この文字列検索用索引４０は、あいまい検索の頑健性および入力デバイス（キーボード入力、音声認識入力、文字認識入力等）の性質により様々な構成方法が考えられる。以下、構成例を図７〜図９を用いて説明する。
【００２３】
図７は、単語文字列を検索キーにした文字列検索用索引４０の構成例である。この文字列検索用索引４０は、「単語ＩＤ４１」「単語文字列４２」「文書ＩＤ集合４３」のデータからなる。例えば「単語ＩＤ４１」＝「１」のレコードは、「単語文字列４２」＝「ＡＢＣ」という単語について、図４に示した「見出し２２」の中に「ＡＢＣ」を含む「文書ＩＤ２１」の集合を、「文書ＩＤ集合４３」として登録している。このため、単語文字列を検索キーとして、該当単語を含む全ての見出し文字列の文書ＩＤを得られる構成である。
この構成例の場合、検索クエリ７０における単語の省略および語順の変更に対して頑健な検索を行うことができる。
【００２４】
なお、文字列検索用索引４０の索引データ構造、内部の文字列検索アルゴリズムについては、本発明の主たる要素ではないので、詳細説明は割愛する。例えば、単語文字列の単位で高速に検索するために、公知のハッシュ法、２分探索法等を用いればよい。
【００２５】
検索クエリ７０の入力が音声でなされる場合は、音韻上の類似性が重要となるので、音素列を検索キーとする構成がよい。
図８は、音素列を検索キーにした文字列検索用索引４０の構成例である。この文字列検索用索引４０は、「単語ＩＤ４１ａ」「音素列４２ａ」「文書ＩＤ集合４３ａ」のデータからなる。例えば「単語ＩＤ４１ａ」＝「１」のレコードは、「音素列４２ａ」＝「ｅｉ」という音素列について、図４に示した「見出し２２」の中に「ｅｉ」を含む「文書ＩＤ２１」の集合を、「文書ＩＤ集合４３ａ」として登録している。
【００２６】
あるいは、単語の字面上の類似性を反映させるために、部分文字列を検索キーとする構成にしてもよい。
図９は、部分文字列を検索キーにした文字列検索用索引４０の構成例である。この文字列検索用索引４０は、「単語ＩＤ４１ｂ」「部分文字列４２ｂ」「文書ＩＤ集合４３ｂ」のデータからなる。例えば「単語ＩＤ４１ｂ」＝「１」のレコードは、「部分文字列４２ｂ」＝「ＡＢ」という部分文字列について、図４に示した「見出し２２」の中に「ＡＢ」を含む「文書ＩＤ２１」の集合を、「文書ＩＤ集合４３ｂ」として登録している。
この構成例の場合、単語の字面上の類似性を反映したあいまい検索を行うことができる。
【００２７】
本発明に係る検索装置では、いずれの文字列検索用索引４０を用いてもよいが、以下では図７に示す単語文字列を検索キーとする文字列検索用索引４０を用いるものとして説明する。
【００２８】
続けて、図６のステップＳＴ３では、文字列索引生成部１１が、登録データ２０に未処理のデータがあるかどうかを判定し、もし未処理のデータがあれば（ステップＳＴ３“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ１，ＳＴ２の処理を繰り返す。未処理のデータがなければ（ステップＳＴ３“ＮＯ”）、ステップＳＴ４に進み、文字列索引生成部１１が作成した文字列検索用索引４０を、後述の検索処理で参照可能な形式で出力する。
【００２９】
ステップＳＴ５は関係定義リスト読み込み処理であり、関係データ展開用索引生成部１２が、関係定義リスト３０を順次読み込む。
【００３０】
ステップＳＴ６は関係データ展開用索引生成処理であり、関係データ展開用索引生成部１２が読み込んだ関係定義リスト３０から関係データ展開用索引５０を生成する。
図１０は、関係データ展開用索引５０の一例である。この関係データ展開用索引５０は、「展開元文書ＩＤ５１」を検索キーとして、対応する「展開先文書ＩＤ５２」および「関係種別５３」を取得できるよう構成する。
【００３１】
なお、関係データ展開用索引５０の索引データ構造、内部の検索アルゴリズムについては、本発明の主たる要素ではないので、詳細説明は割愛する。例えば、公知のハッシュ法を用いて、「展開元文書ＩＤ５１」をハッシュキーとして高速に関係定義データを取得可能とする。
【００３２】
続けて、図６のステップＳＴ７では、関係データ展開用索引生成部１２が、関係定義リスト３０に未処理のデータがあるかどうかを判定し、もし未処理のデータがあれば（ステップＳＴ７“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ５，ＳＴ６の処理を繰り返す。未処理のデータがなければ（ステップＳＴ７“ＮＯ”）、ステップＳＴ８に進み、関係データ展開用索引生成部１２が作成した関係データ展開用索引５０を、後述の検索処理で参照可能な形式で出力する。
【００３３】
以上が索引生成処理である。続けて、以下に検索処理を説明する。
図１１は、検索部６０による検索処理のフローチャートである。
【００３４】
（１）検索処理例１
ここでは、「＜アーティスト名＞＜曲名＞」という検索クエリのパタンを処理する例を説明することとし、検索クエリ７０として「ＺＹＸ  ｑｕａｒｔｅｔ’ｓ  ｂｌｕｅ  ｓｋｙ」が入力され、「曲名」が検索対象として指定されているものとする。
【００３５】
ステップＳＴ１１は検索クエリの解析処理であり、検索クエリ解析部６１が検索クエリ７０の文字列を解析し、単語単位に分割する。ここでは、検索クエリ文字列「ＺＹＸ  ｑｕａｒｔｅｔ’ｓ  ｂｌｕｅ  ｓｋｙ」が単語単位に分割されて、「ＺＹＸ」「ｑｕａｒｔｅｔ’ｓ」「ｂｌｕｅ」「ｓｋｙ」の４単語になる。これらの単語は検索クエリ解析結果として、文字列検索部６２へ出力される。
【００３６】
ステップＳＴ１２は文字列索引の検索処理であり、文字列検索部６２が文字列検索用索引４０を参照して、検索クエリ解析結果に対応する検索結果を取得する。文字列検索用索引４０が図７に示す構成の場合、「ＺＹＸ」「ｂｌｕｅ」「ｓｋｙ」の３単語に対応する「単語ＩＤ４１」＝「２５」，「６」，「２０」の各「文書ＩＤ集合４３」が得られる。一方、「ｑｕａｒｔｅｔ’ｓ」に対応する単語文字列は文字列検索用索引４０に見当たらず、「文書ＩＤ集合４３」は無い。
【００３７】
次いで文字列検索部６２は、取得した「文書ＩＤ集合４３」に含まれる文書ＩＤそれぞれに対して文字列類似度を加算し、文字列検索結果として関係データ展開検索部６３へ出力する。
文字列類似度を加算するにあたり、単語の重要性を考慮したｔｆ・ｉｄｆ重み（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｗｅｉｇｈｔ）等を利用することもできるが、ここでは説明を簡単にするため、すべての単語の重みは等しく１であるものとして説明する。
【００３８】
図１２は、文書ＩＤと文字列類似度の関係を示す文字列検索結果の一例であり、検索クエリ文字列「ＺＹＸ  ｑｕａｒｔｅｔ’ｓ  ｂｌｕｅ  ｓｋｙ」に対する結果である。単語の重みを１とした場合、例えば「文書ＩＤ」＝「１０２」の「ｃｌｅａｒ  ｂｌｕｅ  ｓｋｙ」は２単語「ｂｌｕｅ」「ｓｋｙ」を含むので「文字列類似度」＝「２」となる。
一方、「文書ＩＤ」＝「２」の「ＺＹＸ  ｑｕａｒｔｅｔ」は、単語「ＺＹＸ」を含むので「文字列類似度」＝「１」となる。本実施の形態１では図７に示すような単語文字列を検索キーとする文字列検索用索引４０を用いる例で説明しているため、検索クエリ７０の「ｑｕａｒｔｅｔ’ｓ」と「単語文字列４２」の「ｑｕａｒｔｅｔ」とが不一致と判断され、この分の文字列類似度は加算されない。
【００３９】
他方、図９に示すような部分文字列を検索キーとする文字列検索用索引４０を用いる場合には、「文書ＩＤ」＝「２」の見出し「ＺＹＸ  ｑｕａｒｔｅｔ」に含まれる単語「ｑｕａｒｔｅｔ」と検索クエリ７０の「ｑｕａｒｔｅｔ’ｓ」とが文字列上での類似性が高いため、「ｑｕａｒｔｅｔ’ｓ」に対応する「部分文字列４２ｂ」の「文書ＩＤ集合４３ｂ」が取得され、結果として「文書ＩＤ」＝「２」の「文字列類似度」が図１２の値より高くなり、より適切な検索結果が得られる。
【００４０】
また、音声認識結果を検索クエリ７０とする場合には、図８に示すような音素列を検索キーとする文字列検索用索引４０を用いることにより、認識誤りに対して頑健な検索結果が得られる。例えば、「ＺＹＸ」という単語を「Ｚ  ｗｈｙ  Ｘ」と誤って音声認識したとしても、「ＺＹＸ」と「Ｚ  ｗｈｙ  Ｘ」とでは音素列としては類似しているので、含まれる文書ＩＤも類似した「文書ＩＤ集合４３ａ」が取得されることになり、適切な検索結果が得られる。
【００４１】
図１１のステップＳＴ１３は関係データ展開用索引検索処理であり、関係データ展開検索部６３が文字列検索結果の「文書ＩＤ」（図１２）を検索キーとして図１０に示す関係データ展開用索引５０を参照し、「展開先文書ＩＤ５２」および「関係種別５３」を取得する。また、関係データ展開検索部６３は、取得した「関係種別５３」を検索キーとして関係重みデータ８０を参照し、この関係種別に応じた関係重みを取得して、関係データ展開類似度を計算する。
【００４２】
図１３は、関係重みデータ８０の一例である。この関係重みデータ８０は、「関係種別８１」に対して「関係重み８２」を定義している。
【００４３】
図１４は、図１２に示す文字列検索結果を元に、関係データ展開類似度を計算する過程を説明した図である。
関係データ展開検索部６３は、図１２の「文書ＩＤ」＝「２」を検索キーにして、図１０に示す関係データ展開用索引５０から「展開先文書ＩＤ５２」＝「３０」および「関係種別５３」＝「アーティスト名→アルバム名」と、「展開先文書ＩＤ５２」＝「１０３」および「関係種別５３」＝「アーティスト名→曲名」と、「展開元文書ＩＤ５１」＝「１１０」および「関係種別５３」＝「アーティスト名→曲名」の、３件の関係データを取得する。
このうち、「展開先文書ＩＤ５２」＝「３０」，「１１０」の２件は、図１２に示す文字列検索結果の「文書ＩＤ」にないので、図１４に示すように、「文字列類似度」を０として計算する。他方、「展開先文書ＩＤ５２」＝「１０３」は、図１２の「文字列類似度」＝「２」を使用して計算する。
【００４４】
また、関係データ展開検索部６３は、各関係データの「関係種別５３」に対して定義された関係重みを、図１３に示す関係重みデータ８０から取得する。関係種別がアーティスト名→アルバム名の「展開先文書ＩＤ５２」＝「３０」は「関係重み８２」＝「０．３」である。
さらに関係データ展開検索部６３は、「関係重み８２」を「展開元文書ＩＤ５１」の「文字列類似度」に乗じた値を、「展開先文書ＩＤ５２」の「文字列類似度」に加算して、「関係データ展開類似度」とする。例えば図１４の５行目の「文書ＩＤ」＝「１０３」の関係データであれば、「展開元文書ＩＤ５１」＝「２」の「文字列類似度」＝「１」、アーティスト名→曲名の「関係重み８２」＝「０．２」、「展開先文書ＩＤ５２」＝「１０３」の「文字列類似度」＝「２」であるので、「関係データ展開類似度」＝２．２となる。「文書ＩＤ」＝「３０」，「１１０」の関係データについても同様の計算を行い、「関係データ展開類似度」＝０．３，０．２を得る。
【００４５】
図１１のステップＳＴ１４は検索結果出力処理であり、関係データ展開検索部６３が、図１４に示す関係データ展開類似度の計算結果を「関係データ展開類似度」の順に整列し、検索対象として指定されている「曲名」のみに限定して、検索結果９０として出力する。図１５は、検索結果９０の一例である。
なお、検索対象として指定されている「曲名」等の種別に限定する方法としては、例えば検索装置内の記憶装置に登録データ２０（図４に示す内容）を格納しておき、関係データ展開検索部６３がこの登録データ２０を参照して「データ種別２３」が「曲名」になっている「文書ＩＤ２１」のみを選択する。
【００４６】
上記のように、検索部６０は、事前に付与した関係定義リスト３０と関係重みデータ８０に基づいて、検索クエリ７０の文字列をあいまい検索しつつ、楽曲検索におけるアーティスト名と曲名のような検索対象データ間の関係を考慮した検索およびランキングが可能となる。
上記の例では、アーティスト「ＡＢＣ  ｒｏｃｋ  ｂａｎｄ」と「ＺＹＸ  ｑｕａｒｔｅｔ」の同一の曲名「ｃｌｅａｒ  ｂｌｕｅ  ｓｋｙ」に対し、検索クエリ７０に「ＺＹＸ」というアーティスト名の一部の単語が含まれているので、図１５に示すように、アーティスト「ＺＹＸ  ｑｕａｒｔｅｔ」の曲「ｃｌｅａｒ  ｂｌｕｅ  ｓｋｙ」を上位に出力することができる。
【００４７】
（２）検索処理例２
上記の例では、「＜アーティスト名＞＜曲名＞」という検索クエリのパタンについて検索処理を実施した場合を説明したが、本実施の形態１に係る検索装置は索引の構成を変更することなく、別のパタンの検索クエリについても検索処理を実施可能である。
【００４８】
以下、「＜アルバム名＞＜曲名＞」という検索クエリのパタンを処理する例を説明する。ここでは、検索クエリ７０として「ｄｅｅｐ  ｓｅａ  ｉｎ  ｃｏｕｎｔｒｙ  ｌｉｆｅ」が入力され、「曲名」が検索対象として指定されているものとする。
また、検索部６０はこのパタンの検索クエリを処理する場合でも、先の登録データ２０および関係定義リスト３０に基づいて索引生成部１０が生成した文字列検索用索引４０および関係データ展開用索引５０を用いる。
【００４９】
図１１のステップＳＴ１１において、検索クエリ解析部６１が検索クエリ７０の文字列「ｄｅｅｐ  ｓｅａ  ｉｎ  ｃｏｕｎｔｒｙ  ｌｉｆｅ」を解析して単語単位に分割し、「ｄｅｅｐ」「ｓｅａ」「ｉｎ」「ｃｏｕｎｔｒｙ」「ｌｉｆｅ」の５単語を出力する。
【００５０】
ステップＳＴ１２において、文字列検索部６２が文字列検索用索引４０を参照して、検索クエリ解析結果の各単語に対応する「文書ＩＤ集合４３」を取得する。図７に示すような単語文字列を検索キーとする文字列検索用索引４０を用いる場合、「ｄｅｅｐ」「ｓｅａ」「ｃｏｕｎｔｒｙ」「ｌｉｆｅ」の４単語に対応する「単語ＩＤ４１」＝「１１」，「１９」，「１０」，「１３」の各「文書ＩＤ集合４３」が得られる。一方、「ｉｎ」に対応する単語文字列は文字列検索用索引４０に見当たらず、「文書ＩＤ集合４３」は無い。
【００５１】
次いで文字列検索部６２は、取得した「文書ＩＤ集合４３」、即ち「ｄｅｅｐ」に対応する「文書ＩＤ集合４３」＝「１０５，１０６」と、「ｓｅａ」に対応する「文書ＩＤ集合４３」＝「１０５，１０６」と、「ｃｏｕｎｔｒｙ」に対応する「文書ＩＤ集合４３」＝「１０，１０８」と、「ｌｉｆｅ」に対応する「文書ＩＤ集合４３」＝「１０，１０８」の各文書ＩＤに対して文字列類似度を加算する。
この検索クエリ文字列「ｄｅｅｐ  ｓｅａ  ｉｎ  ｃｏｕｎｔｒｙ  ｌｉｆｅ」に対しては、図１６に示す文字列検索結果が得られる。ここでは、文字列類似度を加算するにあたり、すべての単語の重みを等しく１としている。
【００５２】
ステップＳＴ１３において、関係データ展開検索部６３が、文字列検索結果の「文書ＩＤ」（図１６）を検索キーとして図１０に示す関係データ展開用索引５０を参照し、「展開先文書ＩＤ５２」および「関係種別５３」を取得すると共に、この「関係種別５３」を検索キーとして図１３に示す関係重みデータ８０を参照して「関係重み８２」を取得し、これらを用いて関係データ展開類似度を計算する。
【００５３】
図１７は、図１６に示す文字列検索結果を元に、検索クエリ文字列「ｄｅｅｐ  ｓｅａ  ｉｎ  ｃｏｕｎｔｒｙ  ｌｉｆｅ」について関係データ展開類似度を計算する過程を説明した図である。
関係データ展開検索部６３は、図１６の「文書ＩＤ」＝「１０」を検索キーにして、図１０に示す関係データ展開用索引５０から「展開先文書ＩＤ５２」＝「１０６」および「関係種別５３」＝「アルバム名→曲名」の１件の関係データを取得する。また、関係データ展開検索部６３は、この関係データの「関係種別５３」に対して定義された「関係重み８２」＝「０．１」を、図１３に示す関係重みデータ８０から取得する。そして、関係データ展開検索部６３は、「関係重み８２」＝「０．１」を「展開元文書ＩＤ５１」の「文字列類似度」＝「２」に乗じた値を、「展開先文書ＩＤ５２」の「文字列類似度」＝「２」に加算して、「関係データ展開類似度」＝２．２を得る。
【００５４】
ステップＳＴ１４において、関係データ展開検索部６３が、図１７に示す関係データ展開類似度の計算結果を「関係データ展開類似度」の順に整列し、検索対象として指定されている「曲名」のみに限定して、図１８に示すような検索結果９０として出力する。
【００５５】
上記のように、検索部６０は、事前に付与した関係定義リスト３０と関係重みデータ８０に基づいて、検索クエリ７０の文字列をあいまい検索しつつ、楽曲検索におけるアルバム名と曲名のような検索対象データ間の関係を考慮した検索およびランキングが可能となる。
上記の例では、アルバム「ｗｉｌｄ  ｃｏｕｎｔｒｙ  ｌｉｆｅ」と「ｃｏｌｄ  ｍｏｕｎｔａｉｎ」の同一の曲名「ｄｅｅｐ  ｂｌｕｅ  ｓｅａ」に対し、検索クエリ７０に「ｃｏｕｎｔｒｙ  ｌｉｆｅ」というアルバム名の一部の単語が含まれているので、アルバム「ｗｉｌｄ  ｃｏｕｎｔｒｙ  ｌｉｆｅ」の曲「ｄｅｅｐ  ｂｌｕｅ  ｓｅａ」を上位に出力することができる。
【００５６】
また、文字列検索用索引４０および関係データ展開用索引５０の構成を変更することなく「＜アーティスト名＞＜曲名＞」という検索クエリのパタンと、「＜アルバム名＞＜曲名＞」という検索クエリのパタンの双方に対応することが可能である。これにより、検索クエリの多様なパタンに対して、各パタンに対応する個別の文字列検索用索引４０を生成する必要がなく、データ容量を削減できるという利点がある。
【００５７】
以上より、実施の形態１によれば、検索装置は、検索対象となる登録データ２０、およびこの登録データ２０を単語単位に分割した単語文字列が登録された文字列検索用索引４０と、登録データ２０同士の関係性、およびその関係性の種別が定義された関係データ展開用索引５０と、検索クエリ７０を単語単位に分割する検索クエリ解析部６１と、分割した単語に部分一致する単語文字列を含む登録データ２０を文字列検索用索引４０から取得して文字列類似度を計算する文字列検索部６２と、文字列検索部６２の取得した登録データ２０を展開元文書データとし、この展開元文書データに対して関係性が定義された展開先文書データを関係データ展開用索引５０から取得し、関係重みデータ８０に設定されている関係性の種別に応じた関係重みおよび展開先文書データの文字列類似度を用いて、展開元文書データの文字列類似度を修正して関係データ展開類似度を計算し、関係データ展開類似度の順に展開元文書データを整列した検索結果９０を出力する関係データ展開検索部６３とを備えるように構成した。このため、関係データ展開用索引５０を用いて、検索クエリ７０に部分一致する文書データ同士の関係性とその種別を考慮した類似度を求めることができるようになり、相互に関連のあるキーワード間の関係性を利用した柔軟なあいまい検索を行うことができる。また、文字列検索用索引４０とは別に関係データ展開用索引５０を用意しているため、検索クエリ７０の各パタンに対応する個別の文字列検索用索引４０を生成する必要がなく、データ容量を抑制できる。
さらに、検索対象となる登録データ２０を単語単位に分割した単語文字列４２で構成された文字列検索用索引４０を用いることにより、単語の省略、語順の変更に対して頑健な検索を行うことができる。
【００５８】
また、実施の形態１によれば、検索装置は、検索対象となる登録データ２０を任意数の文字列単位に分割した部分文字列４２ｂで構成された文字列検索用索引４０を用いることもでき、この場合には、単語の字面上の類似性を反映したあいまい検索を行うことが可能となる。
【００５９】
また、実施の形態１によれば、検索装置は、検索対象となる登録データ２０を任意数の音素列単位に分割した音素列４２ａで構成された文字列検索用索引４０を用いることもでき、この場合には、音韻上の類似性を反映したあいまい検索を行うことが可能となる。よって、音声認識誤りに対して頑健な検索を行うことができる。
【００６０】
また、実施の形態１によれば、検索装置は、検索対象となる登録データ２０を単語単位等の所定単位に分割して文字列検索用索引４０を生成する文字列索引生成部１１と、登録データ２０同士の関係性、およびその関係性の種別が定義された関係定義リスト３０に基づいて関係データ展開用索引５０を生成する関係データ展開用索引生成部１２とを備えるように構成した。このため、検索クエリ７０の各パタンに対応する個別の文字列検索用索引４０を生成する必要がなく、データ容量を抑制できる。
【００６１】
実施の形態２．
本実施の形態２の検索装置は、図１〜図３に示す検索装置と図面上では同様の構成であり、登録データ２０、関係定義リスト３０、文字列検索用索引４０および関係データ展開用索引５０をそのまま利用するため、以下では図１〜図１１および図１３を援用して説明する。
【００６２】
本実施の形態２の検索部６０は、関係重みデータ８０の値を変更して検索することにより、検索時の状況に応じて関係データ展開類似度を計算する。
以下では、検索クエリ７０として「ｂａｄ  ｂｒｏｔｈｅｒｓ  ｗｉｌｄ  ｗｉｎｄ」が入力され、「曲名」が検索対象として指定されているものとする。そして、この場合について、「アーティスト名との関連重視」の関係重みデータで検索する場合と、「アルバム名との関係重視」の関係重みデータで検索する場合について説明する。
【００６３】
（１）検索処理例１
先ず、「アーティスト名との関連重視」の関係重みデータで検索する場合の処理を説明する。
図１１のステップＳＴ１１において、検索クエリ解析部６１が検索クエリ７０の文字列「ｂａｄ  ｂｒｏｔｈｅｒｓ  ｗｉｌｄ  ｗｉｎｄ」を解析して単語単位に分割し、「ｂａｄ」「ｂｒｏｔｈｅｒｓ」「ｗｉｌｄ」「ｗｉｎｄ」の４単語を出力する。
【００６４】
ステップＳＴ１２において、文字列検索部６２が文字列検索用索引４０を参照して、検索クエリ解析結果の各単語に対応する「文書ＩＤ集合４３」を取得する。図７に示すような単語文字列を検索キーとする文字列検索用索引４０を用いる場合、「ｂａｄ」「ｂｒｏｔｈｅｒｓ」「ｗｉｌｄ」「ｗｉｎｄ」の４単語に対応する「単語ＩＤ４１」＝「２」，「７」，「２３」，「２４」の各「文書ＩＤ集合４３」が得られる。
【００６５】
次いで文字列検索部６２は、「ｂａｄ」に対応する「文書ＩＤ集合４３」＝「３，３０」と、「ｂｒｏｔｈｅｒｓ」に対応する「文書ＩＤ集合４３」＝「３，３０」と、「ｗｉｌｄ」に対応する「文書ＩＤ集合４３」＝「１０，１０８，１１０，１１１」と、「ｗｉｎｄ」に対応する「文書ＩＤ集合４３」＝「１１０，１１１」の各文書ＩＤに対して文字列類似度を加算する。
この検索クエリ文字列「ｂａｄ  ｂｒｏｔｈｅｒｓ  ｗｉｌｄ  ｗｉｎｄ」に対しては、図１９に示す文字列検索結果が得られる。文字列類似度を加算するにあたり、上記実施の形態１と同様に、すべての単語の重みを等しく１としている。
【００６６】
ステップＳＴ１３において、関係データ展開検索部６３が、関係重みデータ８０を用いて文字列検索結果の関係データ展開類似度を計算する。
ここで、図１３に示す関係重みデータ８０は、「アルバム名→曲名」の「関係重み８２」＝「０．１」より、「アーティスト名→曲名」の「関係重み８２」＝「０．２」のほうが大きな値が設定されており、「アーティスト名との関係重視」の設定となっている。
従って、この例では、関係データ展開検索部６３が、文字列検索結果の「文書ＩＤ」（図１９）を検索キーとして図１０に示す関係データ展開用索引５０を参照し、「展開先文書ＩＤ５２」および「関係種別５３」を取得すると共に、この「関係種別５３」を検索キーとして図１３に示す関係重みデータ８０を参照して「関係重み８２」を取得し、これらを用いて関係データ展開類似度を計算する。
【００６７】
図２０は、図１９に示す文字列検索結果を元に、検索クエリ文字列「ｂａｄ  ｂｒｏｔｈｅｒｓ  ｗｉｌｄ  ｗｉｎｄ」について関係データ展開類似度を計算する過程を説明した図であり、「アーティスト名との関係重視」の場合を示す。
この例では、「文書ＩＤ」、即ち「展開元文書ＩＤ５１」＝「３」である関係データが４件（「文書ＩＤ」＝「２０」，「１０４」，「１０５」，「１１１」）、「展開元文書ＩＤ５１」＝「３０」である関係データが２件（「文書ＩＤ」＝「１０８」，「１１０」）、「展開元文書ＩＤ５１」＝「１０」である関係データが１件（「文書ＩＤ」＝「１０６」）が得られる。このうち「文書ＩＤ」＝「２０」，「１０４」，「１０５」，「１０６」の各関係データは文字列検索結果に無いので、「文字列類似度」は０として計算する。
関係データ展開検索部６３は、上記実施の形態１と同様に、これらの関係データに対し、関係重みデータ８０で定義された「関係重み８２」を「展開元文書ＩＤ５１」の「文字列類似度」に乗じた値を、「展開先文書ＩＤ５２」の「文字列類似度」に加算して、関係データ展開類似度とする。
【００６８】
ステップＳＴ１４において、関係データ展開検索部６３が、図２０に示す関係データ展開類似度の計算結果を「関係データ展開類似度」の順に整列し、検索対象として指定されている「曲名」のみに限定して、図２１に示すような検索結果９０として出力する。
【００６９】
（２）検索処理例２
次に、上記と同じ検索クエリ７０として「ｂａｄ  ｂｒｏｔｈｅｒｓ  ｗｉｌｄ  ｗｉｎｄ」を入力するが、「アルバム名との関係重視」の関係重みデータで検索する場合の処理を説明する。この場合、ステップＳＴ１１，ＳＴ１２の処理は上記同様である。
【００７０】
図２２に、「アルバム名との関係重視」の関係重みデータ８０の一例を示す。この関係重みデータ８０では、「アーティスト名→曲名」の「関係重み８２ａ」＝「０．１」より、「アルバム名→曲名」の「関係重み８２ａ」＝「０．２」のほうが大きな値が設定されており、「アルバム名との関係重視」の設定となっている。
【００７１】
ステップＳＴ１３において、関係データ展開検索部６３が、文字列検索結果の「文書ＩＤ」（図１９）を検索キーとして図１０に示す関係データ展開用索引５０を参照し、「展開先文書ＩＤ５２」および「関係種別５３」を取得すると共に、この「関係種別５３」を検索キーとして図２２に示す関係重みデータ８０を参照して「関係重み８２ａ」を取得し、これらを用いて関係データ展開類似度を計算する。
【００７２】
図２３は、図１９に示す文字列検索結果を元に、検索クエリ文字列「ｂａｄ  ｂｒｏｔｈｅｒｓ  ｗｉｌｄ  ｗｉｎｄ」について関係データ展開類似度を計算する過程を説明した図であり、「アルバム名との関係重視」の場合を示す。また、図２４は検索結果９０である。
例えば「文書ＩＤ」＝「１１１」のアーティスト名→曲名の関係データは、「アーティスト名との関係重視」の場合であれば、「関係重み８２」＝「０．２」を用いて「関係データ展開類似度」＝２．４となるが（図２０）、一方、「アルバム名との関係重視」の場合であれば、「関係重み８２」＝「０．１」を用いて「関係データ展開類似度」＝２．２となる（図２３）。従って、「文書ＩＤ」＝「１１１」の「ｗｉｌｄ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｗｉｎｄ」は、アーティスト名との関係を重視した検索結果ではランキング１位（図２１）、アルバム名との関係を重視した検索結果ではランキング２位（図２４）になる。
一方、「文書ＩＤ」＝「１１０」のアルバム名→曲名の関係データは、アーティスト名との関係を重視した場合にはランキング２位（図２１）、アルバム名との関係を重視した場合にはランキング１位（図２４）になる。
【００７３】
上記のように、検索部６０は、事前に付与した関係定義リスト３０と検索時に与える関係重みデータ８０に基づいて、検索クエリ７０の文字列をあいまい検索しつつ、楽曲検索におけるアーティスト名と曲名のような検索対象データ間の関係を考慮した検索およびランキングが可能となる。
【００７４】
また、関係重みデータ８０の値を変更して検索することにより、検索時の状況および目的に応じた検索結果が得られる。
例えば、検索クエリ７０を入力するアプリケーション上で、「アーティスト名との関係を優先」、「アルバム名との関係を優先」等のメニュー選択した場合に、関係データ展開検索部６３が図１３、図２２等の関係重みデータ８０を変更して検索することにより、利用者の目的に沿った検索結果９０が得られるようにすることができる。
また例えば、音声入力により検索する場合、音声入力装置が「アーティスト名と曲名を入力してください」というプロンプトで利用者の音声入力を要求した場合と、「アルバム名と曲名を入力してください」というプロンプトで利用者の音声入力を要求した場合とで、関係データ展開検索部６３が図１３、図２２の関係重みデータ８０を使い分けて検索することにより、検索時の状況および目的に応じた検索結果が得られる。
【００７５】
以上より、実施の形態２によれば、関係データ展開検索部６３は、優先する関係性の種別を指定した外部入力に従って関係重みデータ８０を変更し、優先する関係性の種別に該当する展開元文書データの関係データ展開類似度が大きくなるように構成した。このため、上記実施の形態１の効果に加え、検索時の状況および目的に応じた検索結果を得ることが可能となる。
【００７６】
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７７】
以上のように、この発明に係る検索装置は、データ容量を抑えつつ、相互に関連を持つ構造データに対し柔軟なあいまい検索を実施可能にしたので、楽曲検索、施設名検索、住所検索等を実施するカーナビゲーション装置、スマートフォン等に用いるのに適している。
【符号の説明】
【００７８】
１０  索引生成部、１１  文字列索引生成部、１２  関係データ展開用索引生成部、２０  登録データ、３０  関係定義リスト、４０  文字列検索用索引、５０  関係データ展開用索引、６０  検索部、６１  検索クエリ解析部、６２  文字列検索部、６３  関係データ展開検索部、７０  検索クエリ、８０  関係重みデータ、９０  検索結果。
【図１】
0005512055.tif 000002
【図２】
0005512055.tif 000003
【図３】
0005512055.tif 000004
【図４】
0005512055.tif 000005
【図５】
0005512055.tif 000006
【図６】
0005512055.tif 000007
【図７】
0005512055.tif 000008
【図８】
0005512055.tif 000009
【図９】
0005512055.tif 000010
【図１０】
0005512055.tif 000011
【図１１】
0005512055.tif 000012
【図１２】
0005512055.tif 000013
【図１３】
0005512055.tif 000014
【図１４】
0005512055.tif 000015
【図１５】
0005512055.tif 000016
【図１６】
0005512055.tif 000017
【図１７】
0005512055.tif 000018
【図１８】
0005512055.tif 000019
【図１９】
0005512055.tif 000020
【図２０】
0005512055.tif 000021
【図２１】
0005512055.tif 000022
【図２２】
0005512055.tif 000023
【図２３】
0005512055.tif 000024
【図２４】
0005512055.tif 000025