(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
内容と人物、人物同士等を直接関連付けることにより、文書、内容、人物等を統一的な手法で扱うことにより、情報検索を行なう情報検索装置における、情報検索方法において、
座標計算手段では、
予め指定された複数のフィールドそれぞれに適当な要素もしくは、要素の列が割当てられたデータ項目を複数件集めたデータ項目群が入力されると、該指定された複数のフィールドのうちのひとつのフィールド（以下、種フィールドと記す）の値となりうる要素全てについて、ある超空間の座標を割り当てた概念ベースを参照しながら、入力された該データ項目群に現れる全てのフィールド名とその値となりうる要素との対に対応する超空間の座標を計算し、その結果として、データ項目群に含まれる全てのフィールド名−要素の対の座標を蓄積した概念空間を概念空間記憶手段に出力する座標計算過程と、
類似度計算手段では、
フィールド名と要素の列の対からなる条件指定とフィールド名からなる項目指定とが入力されると、前記概念空間記憶手段の前記概念空間を参照することで、該条件指定であるフィールド名と要素の列との対に対応する超空間での座標を計算し、該概念空間の座標に対応付けられたフィールド名−要素の対のうち、該項目指定で指定されたフィールド名を持つものを、その座標との類似度に基づいた順序で整列し、出力する類似度計算過程と、を行なうことを特徴とする情報検索方法。
【請求項２】
前記座標計算過程において、
前記座標計算手段が前記座標を計算する際に、
特定のフィールドの値として、文字列を用いる場合に、該文字列を形態素解析し、形態素解析された単語の列を得て、該フィールドを該単語の列を値とするものとして取扱い、
前記類似度計算過程において、
前記類似度計算手段が、前記類似度に基づいた順序で整列させる際に、
前記条件指定の要素として文字列を用いる場合に、該文字列を形態素解析し、形態素解析された単語の列を得て、該条件指定をフィールド名と要素の列とからなる対であるとして取り扱う請求項１記載の情報検索方法。
【請求項３】
前記条件指定と前記項目指定の２つの入力に加えて、閾値もしくは、出力件数を入力し、
前記類似度計算過程において、
前記類似度計算手段が、前記類似度に基づいた順序で整列されたフィールド名−要素の対のうち、算出された前記類似度が入力された前記閾値以上のもの、もしくは、該類似度に基づく順序が入力された前記出力件数以内のもののみを出力する請求項１記載の情報検索方法。
【請求項４】
内容と人物、人物同士等を直接関連付けることにより、文書内容、人物等を統一的な手法で扱うことにより、情報検索を行なう情報検索装置であって、
予め指定された複数のフィールドそれぞれに適当な要素もしくは、要素の列が割り当てられたデータ項目を複数件集めたデータ項目群と、
前記指定された複数のフィールドのうちのひとつのフィールド（以下、種フィールドと記す）の値となりうる要素全てについて、ある超空間の座標を割り当てた概念ベースと、
前記データ項目群が入力され、前記概念ベースを参照しながら、該データ項目群に現れる全てのフィールド名とその値となりうる要素との対に対応する超空間の座標を計算し、その結果として、データ項目群に含まれる全てのフィールド名−要素の対の座標を蓄積した概念空間を概念空間記憶手段に出力する座標計算手段と、
フィールド名と要素の列との対からなる条件指定とフィールド名からなる項目指定とを含む指定情報と、
前記概念空間記憶手段の概念空間を参照することで、前記条件指定であるフィールド名と要素の列との対に対応する超空間での座標を計算し、該概念空間の座標に対応付けられたフィールド名−要素の対のうち、前記項目指定で指定されたフィールド名を持つものを、その座標との類似度に基づいた順序で整列し、出力する類似度計算手段とを有することを特徴とする情報検索装置。
【請求項５】
前記座標計算手段は、
特定のフィールドの値として、文字列を用いる場合に、該文字列を形態素解析し、形態素解析された単語の列を得て、該フィールドを該単語の列の値とするものとして取扱う第１の形態素解析手段を有し、
前記類似度計算手段は、
前記類似度に基づいた順序で整列させる際に、前記条件指定の要素として文字列を用いる場合に、該文字列を形態素解析し、形態素解析された単語の列を得て、該条件指定をフィールド名と要素の列とからなる対であるとして取り扱う第２の形態素解析手段とを有する請求項４記載の情報検索装置。
【請求項６】
前記指定情報として、
条件指定と前記項目指定の２つの入力に加えて、閾値もしくは、出力件数を含み、
前記類似度計算手段は、
前記類似度に基づいた順序で整列されたフィールド名−要素の対のうち、算出された前記類似度が入力された前記閾値以上のもの、もしくは、該類似度に基づく順序が入力された前記出力件数以内のもののみを出力する手段を含む請求項４記載の情報検索装置。
【請求項７】
内容と人物、人物同士等を直接関連付けることにより、文書、内容、人物等を統一的な手法で扱うことにより、情報検索を行なう情報検索装置に実行させるための情報検索プログラムを格納した記憶媒体であって、
前記請求項１から３記載の方法を実現するための処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納したことを特徴とする情報検索プログラムを格納した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報検索方法及び装置及び情報検索プログラムを格納した記憶媒体に係り、特に、論文、特許などの文書検索を応用し発展させたものとして意思決定支援システム構築技術、文書等で記述されたノウハウを蓄積し、効果的に利用するためのナレッジマネージメント技術における情報検索方法及び装置及び情報検索プログラムを格納した記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
利用者が必要とする情報の条件を、キーワードの並びや文章の形で表現して、検索要求として入力し、その検索要求に適合する文書を蓄積された多量の文書の中から選び出すテキスト検索技術が数多く提案されている。その一部は、検索要求に適合する文書として、キーワード等を文書中に含むものでなく、与えられたキーワードと意味的に関連が強い主題を持つような文書を選択することを可能としている。これらの情報検索技術は、キーワードなどによって表現された内容と蓄積された文書の内容との関連性に着目し、内容を条件に文書を検索する者であると言える。勿論、ある文書の文書全体に相当する文章を検索要求とすることは可能であるので、これらの技術によって、文書を条件に文書を検索することも可能となる。このように文書との関連性（類似度）を直接扱うことにより、文書を自動的に分類することも可能となっている。
【０００３】
一方、昨今の文書利用は多岐に及んでおり、執筆した文書に基づいてその著者の関心や専門分野を推定しておき、ある分野の問題が生じた際には、その分野の専門家を適切に選び、そこに連絡できるようにする等、効率的なナレッジマネージメントへの応用や、同様に執筆文書に基づいて、個人の関心を分類し共通する関心を持った人達を適切に組織化することを試みるなどの意思決定支援への応用が考えられ、要求されている。
【０００４】
これらの応用において必要となるのは、内容を条件としてそれと深く関連する（それに詳しい）人物を検索する、ある人物を条件にその人物と深く関連する（お互いに類似した興味関心を有している）人物を検索するという技術である。内容もしくは文書を条件に文書を検索するという従来の検索技術に対して、これらは内容を条件に人物を検索する、人物を条件に人物を検索するという技術と位置付けられる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
内容を条件に文書を検索するという従来のテキスト検索技術を応用して、内容を条件に人物を検索しようとした場合、条件となった内容と関連する文書を検索して、その文書の著者を結果として返却する等の方法が考えられる。同様に人物を条件に人物を検索するためには、条件となっている人物が著者となっている文書を検索し、その文書の内容と関連した文書を検索し、さらにその文書の著者を結果として返却するという方法が考えられる。このように、これらの検索の仮定では文書というものが常に介在し、内容と人物や人物同士の関連を直接求める手段が存在しない。そのため、文書の場合とは異なり、人物を彼女らが関連する内容に従って自動分類することも不可能である。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、高度化する文書利用の要求に答えるために、内容と人物、人物同士等、従来技術では文書を介在させて、間接的にしか関連付けられなかったものを直接関連付けることにより、文書、内容、人物等などを統一的な手法で扱うことを可能とする情報検索方法及び装置及び情報検索プログラムを格納した記憶媒体を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
図１は、本発明の原理を説明するための図である。
【０００８】
本発明（請求項１）は、内容と人物、人物同士等を直接関連付けることにより、文書、内容、人物等を統一的な手法で扱うことにより、情報検索を行なう情報検索装置における、情報検索方法において、
座標計算手段では、
予め指定された複数のフィールドそれぞれに適当な要素もしくは、要素の列が割当てられたデータ項目を複数件集めたデータ項目群が入力されると（ステップ１）、該指定された複数のフィールドのうちのひとつのフィールド（以下、種フィールドと記す）の値となりうる要素全てについて、ある超空間の座標を割り当てた概念ベースを参照しながら、入力された該データ項目群に現れる全てのフィールド名とその値となりうる要素との対に対応する超空間の座標を計算し（ステップ２）、その結果として、データ項目群に含まれる全てのフィールド名−要素の対の座標を蓄積した概念空間を概念空間記憶手段に出力する座標計算過程（ステップ３）と、
類似度計算手段では、
フィールド名と要素の列の対からなる条件指定とフィールド名からなる項目指定とが入力されると（ステップ４）、概念空間記憶手段の概念空間を参照することで、該条件指定であるフィールド名と要素の列との対に対応する超空間での座標を計算し（ステップ５）、該概念空間の座標に対応付けられたフィールド名−要素の対のうち、該項目指定で指定されたフィールド名を持つものを、その座標との類似度に基づいた順序で整列し、出力する（ステップ５）類似度計算過程と、を行なう。
【０００９】
本発明（請求項２）は、座標計算過程において、
座標計算手段が座標を計算する際に、
特定のフィールドの値として、文字列を用いる場合に、該文字列を形態素解析し、形態素解析された単語の列を得て、該フィールドを該単語の列を値とするものとして取扱い、
類似度計算過程において、
類似度計算手段が、類似度に基づいた順序で整列させる際に、
条件指定の要素として文字列を用いる場合に、該文字列を形態素解析し、形態素解析された単語の列を得て、該条件指定をフィールド名と要素の列とからなる対であるとして取り扱う。
【００１０】
本発明（請求項３）は、条件指定と項目指定の２つの入力に加えて、閾値もしくは、出力件数を入力し、
類似度計算過程において、
類似度計算手段が、類似度に基づいた順序で整列されたフィールド名−要素の対のうち、算出された類似度が入力された閾値以上のもの、もしくは、該類似度に基づく順序が入力された出力件数以内のもののみを出力する。
【００１１】
図２は、本発明の原理構成図である。
【００１２】
本発明（請求項４）は、内容と人物、人物同士等を直接関連付けることにより、文書、内容、人物等を統一的な手法で扱うことにより、情報検索を行う情報検索装置であって、
予め指定された複数のフィールドそれぞれに適当な要素もしくは、要素の列が割り当てられたデータ項目を複数件集めたデータ項目群１と、
指定された複数のフィールドのうちのひとつのフィールド（以下、種フィールドと記す）の値となりうる要素全てについて、ある超空間の座標を割り当てた概念ベース２と、
データ項目群１が入力され、概念ベース２を参照しながら、該データ項目群１に現れる全てのフィールド名とその値となりうる要素との対に対応する超空間の座標を計算し、その結果として、データ項目群に含まれる全てのフィールド名−要素の対の座標を蓄積した概念空間を概念空間記憶手段４に出力する座標計算手段３と、
フィールド名と要素の列との対からなる条件指定とフィールド名からなる項目指定とを含む指定情報５と、
概念空間記憶手段４の概念空間を参照することで、条件指定であるフィールド名と要素の列との対に対応する超空間での座標を計算し、該概念空間の座標に対応付けられたフィールド名−要素の対のうち、項目指定で指定されたフィールド名を持つものを、その座標との類似度に基づいた順序で整列し、出力する類似度計算手段６とを有する。
【００１３】
本発明（請求項５）は、座標計算手段３において、
特定のフィールドの値として、文字列を用いる場合に、該文字列を形態素解析し、形態素解析された単語の列を得て、該フィールドを該単語の列を値とするものとして取扱う第１の形態素解析手段を有し、
類似度計算手段６において、
類似度に基づいた順序で整列させる際に、条件指定の要素として文字列を用いる場合に、該文字列を形態素解析し、形態素解析された単語の列を得て、該条件指定をフィールド名と要素の列とからなる対であるとして取り扱う第２の形態素解析手段とを有する。
【００１４】
本発明（請求項６）は、指定情報として、
条件指定と項目指定の２つの入力に加えて、閾値もしくは、出力件数を含み、
類似度計算手段６は、
類似度に基づいた順序で整列されたフィールド名−要素の対のうち、算出された類似度が入力された閾値以上のもの、もしくは、該類似度に基づく順序が入力された出力件数以内のもののみを出力する手段を含む。
【００１５】
本発明（請求項７）は、内容と人物、人物同士等を直接関連付けることにより、文書、内容、人物等を統一的な手法で扱うことにより、情報検索を行なう情報検索装置に実行させるための情報検索プログラムを格納した記憶媒体であって、
請求項１から３記載の方法を実現するための処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納した記憶媒体である。
【００１８】
上記のように、本発明では、文書そのものに加え、その内容やその著者である人物等々、文書を特徴付けるフィールドの値となりうる全ての要素について、それを超空間の点と見做して、それぞれに座標を与えることにより、それら全てについて、相互の類似度計算を可能とするものである。本発明によって、上記全ての要素についてお互いの類似度が計算できるので、その類似性に基づいた任意の検索、即ち、内容から文書、内容から人物、人物から人物等々の検索が実現でき、更にその類似度を用いてこれら全ての要素を自動的に分類するとも可能となる。
【００１９】
また、文書フィールドの値となりうる全ての要素に超空間の座標を割り当てるためには、これらのフィールドのうちの一つを種フィールドとし、その値として現れ得る要素の超空間での座標を記述した概念ベースを用いる。種フィールドの要素の座標と、入力となっている文書群での種フィールドの値とその他のフィールドの値との共起関係を考慮して、その他のフィールドの値となる要素の座標を決定する。
【００２０】
【発明の実施の形態】
図３は、本発明の情報検索装置の構成を示す。
【００２１】
同図に示す情報検索装置は、概念ベース２、座標計算部３、概念空間記憶部４、類似度計算部６から構成される。
【００２２】
座標計算部３は、データ項目群１を入力とし、概念ベース２を参照してデータ項目群１に現れる全てのフィールドと要素の対について、超空間の座標を計算し、その結果として概念空間を概念空間記憶部４に出力する。
【００２３】
ここで、データ項目群１は、データ項目の集まりであり、それぞれのデータ項目は定められたフィールドを持ち、そこに値として要素、もしくは、要素の列が指定されている。例えば、論文等の文書がデータ項目の例として考えられ、その場合のフィールドは、著者、タイトル、発行年、要旨、本文等となる。
【００２４】
概念ベース２は、データ項目群１の中の一つのフィールドの値として現れ得る要素全てについて、多次元超空間の座標を割り当てたものである。
【００２５】
概念空間記憶部４は、座要計算部３の出力として得られる概念空間を記憶する。
【００２６】
類似度計算部６は、条件指定５１と項目指定５２からなる指定データ５を入力とし、概念空間記憶部４に格納されている概念空間を参照して、指定データ５の条件指定５１が対応する超空間での座標を計算し、概念空間に割り当てられたフィールド名−位置要素の対のうち、指定データ５の項目指定５２で指定されたフィールド名を持つものをそれらの座標と、計算された条件指定５１の座標との類似度に従って、整列し出力する。
【００２７】
図４は、本発明の情報検索装置の動作を示すフローチャートである。
【００２８】
まず、座標計算部３において、予め指定された複数のフィールドそれぞれに適当な要素もしくは、要素の列が割り当てられたデータ項目を複数件集めたデータ項目群１を入力する（ステップ１０１）。そして、座標計算部３は、当該データ項目群１により指定された複数のフィールドのうちの一つのフィールド（種フィールド）の値となりうる要素全てについて、ある超空間の座標を割り当てた概念ベース２を参照しながら、入力であるデータ項目群に現れる全てのフィールド名とその値となり得る要素との対に対応する超空間の座標を計算し、その結果として、データ項目群１に含まれる全ての“フィールド名−要素”の対の座標を蓄積した外面空間を概念空間記憶部４に出力する（ステップ１０２）。
【００２９】
次に、類似度計算部６において、フィールド名と要素の列との対からなる条件指定５１と、フィールド名からなる項目指定５２とを入力する（ステップ１０３）。
【００３０】
そして、類似度計算部６は、上記概念空間記憶部４の概念空間を参照することで、条件指定５１である“フィールド名と要素”の列との対に対応する超空間での座標を計算し（ステップ１０４）、概念空間の座標に対応付けられた“フィールド名−要素”の対のうち、項目指定５２で指定されたフィールド名を持つものを、その座標との類似度に基づいた順序で整列し（ステップ１０５）、出力する（ステップ１０６）。
【００３１】
また、上記の処理において、座標計算部３において、文字列を単語の列に分割する形態素解析を行う機能を持たせ、特定のフィールドの値として、文字列を許し、その文字列を形態素解析し、単語の列を得て、当該フィールドを単語の列を値とするものとして取り扱うことも可能である。
【００３２】
また、類似度計算部６においても、形態素解析を行う機能を持たせ、条件指定５１の要素として文字列を許し、その文字列を形態素解析し、単語の列を得て、条件指定５１をフィールド名と要素の列とからなる対として取り扱うことも可能である。
【００３３】
さらに、類似度計算部６において、条件指定５１と項目指定５２の２つの入力に加えて、閾値もしくは出力件数を入力とし、前述の順序で整列されたフィールド名−要素の対のうち、前述において算出された類似度が入力された閾値以上のもの、もしくは、上記の類似度に基づく順序が入力された出力件数以内のもののみを出力するようにしてもよい。
【００３４】
【実施例】
以下、図面と共に本発明の実施例を説明する。
【００３５】
［第１の実施例］
最初に、データ項目群１について説明する。
【００３６】
図５は、本発明の第１の実施例のデータ項目群の例を示す。
【００３７】
同図に示すデータ項目群１としては、論文のような文書を仮定する。フィールドとして、識別記号、著者、題目を持つものとする。識別記号は、常に数値ひとつを値とし、著者は複数の人名が並んでいるものとする。題目は著者フィールドの値が「鈴木」と「佐藤」、題目フィールドの値が「情報」と「検索」である。このようなフィールドを持ったデータ項目３つデータ項目群１が構成されているとする。
【００３８】
なお、本発明では、図５に示すようなフィールドを持つ文書のみを対象とするわけではなく、フィールドとして組織、発行年、掲載雑誌、要旨、本文等々任意のものを対象とすることができる。
【００３９】
また、データ項目についても、文書に限定されるわけではなく、幾つかの属性の集まりとして、その特徴が表現できるものであればなんでも良い。
【００４０】
次に、概念ベース２について説明する。
【００４１】
図６は、本発明の第１の実施例の概念ベースの例を示す。
【００４２】
本発明では、当該概念ベース２にその値となり得る要素の座標が割り当てられたフィールドを「種フィールド」と呼ぶこととする。図６の例では、図５で示したデータ項目群１について、題目フィールドを種フィールドとして、そこに現れる要素、つまり、同図の例では、日本語の単語について、２次元空間の座標を割り当てている。
【００４３】
単語に超空間の座標を割り当てる方法は、既に幾つか知られている。その第１は、文献「国語辞書を利用した日常語の類似性判別」（著者：笠原要、松澤和光、石川勉、“情報処理学会論文誌”Ｖｏｌ．３８，Ｎｏ．７，ｐｐ．１２７２−１２８４，１９９７  ）で提案されているもので、計算機可読な国語辞書を用いて、概念ベースを構築する。
【００４４】
その第２は、文献「Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ  ｏｆ  Ｍｅａｎｉｎｇ  」（著者：Ｓｃｈｕｔｚｅ，Ｈ．，  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｓｕｐｅｒｃｏｍｐｕｔｉｎ  ９２’，ｐｐ．７８７−７９６，１９９２）で提案されているもので、テキストの集まりを入力として、そこにおける単語の現れ方、つまり、どの単語とどの単語がどの程度頻繁に近くに現れたか、に基づいて概念ベースを構築する。
【００４５】
ここで、この第２の手法で入力となるテキストの集まりは、本発明におけるデータ項目群１の特殊なもの、つまり、テキストを値とするようなフィールドを持つものであるから、そのような場合は、本発明でのデータ項目群１を概念ベース２構築の入力として用いることが可能である。因みに、第１の手法で構築される概念ベースは３０００次元、第２の手法で構築される概念ベースは１００次元の超空間に単語を割り当てる。
【００４６】
なお、本発明では、概念ベース２の構築の手法を、上記の２種類に限定するものではなく、さらに、種フィールドとなるものを単語の列を値とするフィールドに限定するものでもない。あるフィールドの値となる要素について、その特徴を文書で記述した計算機可読の情報、例えば、人物に対する人名事典等があれば、上記の第１の手法と同様の手法で、それらの要素についての概念ベースを構築することが可能であるので、それらの列を値とするフィールドは種フィールドの候補となり得る。また、何らの要素の列を値とするようなフィールド、例えば、人物の列を値とする著者フィールドが存在すれば、それを用いて上記の第２の手法と同様の手法を用いることで、その要素、この場合であれば、人物の概念ベースを構築することが可能であるので、そのような条件を満たしたフィールドも、種フィールドの候補となり得る。
【００４７】
次に、概念空間記憶部４に格納される概念空間について説明する。
【００４８】
図７は、本発明の第１の実施例の概念空間の例を示す。
【００４９】
同図では、概念空間がグラフとして表現されているが、実際には、図６で示したような表の形式で、「識別番号−１：（１３．０、９．０）」…のように格納される。
【００５０】
なお、本発明では、概念ベース２及び概念空間の形式を規定するものではなく、概念空間４については、フィールド名と要素の対が入力された時に、その座標が返却されることのみが要件であり、その格納形式は任意である。なお、全ての要素についてフィールドを跨がって重複がなく、フィールド名なしで要素が一意化できるのであれば、フィールド名と要素の対の代わりに、要素のみを蓄積しておけば充分であることは言うまでもない。
【００５１】
次に、指定データ５について説明する。
【００５２】
指定データ５は、条件指定５１と項目指定５２の対で構成され、条件指定５１はフィールド名とその値となりうる要素の列からなる。項目指定５２は、フィールド名である。本実施例では、＜「題目」，｛テキスト，検索｝＞等が条件指定５１、「著者」等が項目指定５２となる。
【００５３】
上記の指定データ５は、類似度計算部６に入力され、これにより、類似度計算部６は、概念空間を参照し、条件指定５１が対応する、超空間での座標を計算し、概念空間に割り当てられたフィールド名−要素の対のうち、項目指定５２で指定されたフィールド名を持つものを、それらの座標と、計算された条件指定５１の座標との類似度に従って、整列し、出力する。
【００５４】
類似度計算部６からの出力として、概念空間のフィールド名−要素の対のうち、項目指定５２で指定されたフィールド名を持つものが、条件指定５１との類似度に従って整列させられている。
【００５５】
例えば、「著者−山田、著者−鈴木、著者−佐藤」等が出力結果７となる。
【００５６】
以下に座標計算部３の動作の一例を示す。
【００５７】
図８は、本発明の第１の実施例の座標計算部の動作のフローチャートである。
まず、座標計算部３は、種フィールドの値となりうる要素の座標について、概念ベース２より得ることができるので、これを概念空間４に書き写す（ステップ２０１）。
【００５８】
それ以外のフィールドをそれぞれについて以下の動作を行う。
【００５９】
そのフィールドの値となりうる要素それぞれについて、まず、その要素がフィールドの値として現れたデータ項目それぞれの種フィールドの値を得る（ステップ２０２）。
【００６０】
集められた種フィールドの値を構成する要素それぞれの座標を概念ベース２より求め、それらの座標の重心をその要素の座標とし、概念空間記憶部４に蓄積する（ステップ２０３）。
【００６１】
例えば、図５と図６の例で、著者フィールドの要素「鈴木」は、「データ項目１」と「データ項目２」に含まれているので、それらの種フィールド（この例では、題目フィールド）の値は、｛情報，検索｝、｛文書，検索｝である。これらを得た後、これらを構成する要素、つまり、｛情報，検索，文書，検索｝の概念ベース２での座標を得る。この例では、
｛（９．０  ，２．０），（２５．０，１８．０），（１．０，２０．０），（２５．０，１８．０）｝
となる。その重心（１５．０，１４．５）  を著者−「鈴木」の対の座標として概念空間記憶部４に蓄積する。「佐藤」、「山田」についても同様で、それぞれの座標は、（１１．０，８．０），（１３．０，１９．０）となる。識別番号についても同様に計算できる。これらの処理の結果得られる概念空間が、前述の図７に示されている。
【００６２】
ここでは、座標計算部３の一例として上記に説明したが、座標計算部３は、この方法に限定されるわけではない。例えば、上記の「鈴木」の例において、
｛情報，検索，文書，検索｝
の代わりに、
｛情報，検索，文書｝
の重心をとるような方法もあり得るし、逆にこのように種フィールドの要素を集めたとき、集められた中に多数含まれた要素だけを選んで、その重心を結果とするようなものも考えられる。また、データ項目という単位を意識して
｛｛情報，検索｝，｛文書，検索｝｝
と捉え、まず、それぞれの集まりの重心を求め、その後、それらの重心を求めて結果とする方法もあり得る。更に、各フィールドの値は順序を持っているので、それを考慮した座標計算も考えられる。例えば、著者「佐藤」は、「データ項目１」では、２番目の著者であり、「データ項目３」では、１番目の著者であるから、「データ項目３」の｛情報，抽出｝の座標に何らかの重みを付けることも可能である。
【００６３】
ここで、類似度計算部６の動作について説明する。
【００６４】
図９は、本発明の第１の実施例の類似度計算部の動作のフローチャートである。
【００６５】
類似度計算部６は、条件指定５１として与えられたフィールド名と要素の列の対における各要素について、それぞれのフィールド名−要素の座標を概念空間記憶部４の概念空間から求め（ステップ３０１）、その重心を求める（ステップ３０２）。
【００６６】
次に、例えば、概念空間での距離（ユークリッド距離）を類似度とし、得られた重心の座標と項目指定５２で指定されたフィールド名を持つフィールド名−要素の対の座標との距離を計算し（ステップ３０３）、それが短いものから順に整列させることで類似度の順にこれらの対を整列させることができる（ステップ３０４）。
【００６７】
例えば、条件指定６１が、
＜「題目」，｛検索｝＞，
項目指定５２が「著者」であれば、題目−「検索」の座標（２５．０，１８．０）と著者−「鈴木」、著者−「佐藤」、著者−「山田」の座標との距離が計算され、距離の近い順に、
「著者−鈴木、著者−山田、著者−佐藤」
が出力される。別の例として、条件指定５１が、
＜「題目」，｛テキスト，検索｝＞，
、項目指定５２が、「著者」であれば、題目−「テキスト」、題目−「検索」の重心（１４．０，１７．０）  と著者−「鈴木」、著者−「佐藤」、著者−「山田」の座標との距離が計算され、距離の近い順に
「著者−山田、著者−鈴木、著者−佐藤」
が出力される。
【００６８】
最後の例として、条件指定５１が、
＜「著者」、｛佐藤｝＞
項目指定５２が「著者」であれば、著者−「佐藤」の座標（１１．０，８．０）と著者−「鈴木」、著者−「佐藤」、著者−「山田」の座標との距離が計算され、距離の近い順に、
「著者−佐藤、著者−鈴木、著者−山田」
が出力される。
【００６９】
［第２の実施例］
本実施例では、前述の第１の実施例における図３の座標計算部３と類似度計算部６のそれぞれに形態素解析部３１、６１を設けた場合ついて説明する。
【００７０】
図１０は、本発明の第２の実施例の情報検索装置の構成を示す。
【００７１】
座標計算部３における形態素解析部３１は、要旨や本文のような元来は文字列（テキスト）をの値とするフィールドについては、テキストを解析し、そを単語の並びとする。当該形態素解析部３１は、自然言語処理分野で一般的に用いられているものであり、本発明は、個別の形態素解析処理に依存するものではない。また、類似度計算部６における形態素解析部６１は、条件指定５１における要素の列をテキストの形で入力されると、単語に分割した後に処理することが可能となる。例えば、「テキストの検索」という入力を｛テキスト，検索｝として処理することが可能となる。
【００７２】
［第３の実施例］
本実施例では、前述の第１の実施例における図３の類似度計算部６へ入力される指定データとして、条件指定５１と項目指定５２以外に、閾値、もしくは、出力件数を入力する例を説明する。
【００７３】
図１１は、本発明の第３の実施例の情報検索装置の構成を示す。
【００７４】
同図に示すように、指定データ５に閾値または、出力件数５３を加えることにより、整列したデータを全て出力することなく、指定された閾値以上の類似度を持つもののみ、もしくは、類似度に基づく順序が入力された出力数以内のもののみを出力することが可能となる。
【００７５】
なお、上記の実施例では、類似度計算部６の動作はこれに限定されるものではなく、条件指定５１の要素の列について、単純な重心を求めるのではなく、順序や出現回数を考慮して座標を求めることも可能である。また、類似度についても、ユークリッド距離ではなく、座標を空間の原点を始点とし、その座標を終点とするベクトルと考え、ベクトルの内積やベクトルのなす角の余弦などを類似度とすることが可能である。
【００７６】
また、上記の実施例は、図３、図１０、図１１の構成に基づいて説明したが、各図に示される座標計算部３、類似度計算部６をプログラムとして構築し、情報検索装置として利用されるコンピュータに接続されるディスク装置や、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納しておき、本発明を実施する際にインストールすることにより、容易に本発明を実現できる。
【００７７】
なお、本発明は、上記の実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【００７８】
【発明の効果】
上述のように、本発明によれば、文書そのものに加え、その内容やその著者である人物等々、文書を特徴付けるフィールドの値となるうる全ての要素について、それを超空間の点と見做して座標を与えることが可能となり、これにより、それら全てについてお互いの類似度が計算できるので、その類似性に基づいた任意の検索、即ち、内容から文書、内容から人物、人物から人物等々の検索が可能となり、更にその類似度を用いて、これら全ての要素を自動的に分類すること等もできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の原理構成図である。
【図３】本発明の情報検索装置の構成図である。
【図４】本発明の情報検索装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第１の実施例のデータ項目群の例である。
【図６】本発明の第１の実施例の概念ベースの例である。
【図７】本発明の第１の実施例の概念空間の例である。
【図８】本発明の第１の実施例の座標計算部の動作のフローチャートである。
【図９】本発明の第１の実施例の類似度計算部の動作のフローチャートである。
【図１０】本発明の第２の実施例の情報検索装置の構成図である。
【図１１】本発明の第３の実施例の情報検索装置の構成図である。
【符号の説明】
１  データ項目群
２  概念ベース
３  座標計算手段、座標計算部
４  概念空間記憶手段、概念空間記憶部
５  指定データ
６  類似度計算手段、類似度計算部
７  出力結果
３１，６１  形態素解析部
５１  条件指定
５２  項目指定
５３  閾値または、出力件数
【図１】
0003627622.tif 000002
【図２】
0003627622.tif 000003
【図３】
0003627622.tif 000004
【図４】
0003627622.tif 000005
【図５】
0003627622.tif 000006
【図６】
0003627622.tif 000007
【図７】
0003627622.tif 000008
【図８】
0003627622.tif 000009
【図９】
0003627622.tif 000010
【図１０】
0003627622.tif 000011
【図１１】
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