(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
格納手段に格納されたテキストを検索する検索方法であって、
照会テキストストリングの入力をコンピュータが受け付ける入力ステップと、
前記入力ステップで入力された照会テキストストリングと前記格納されたテキスト内のテキストストリングとの非類似度を、前記照会テキストストリングと前記格納されたテキストストリングとをマッチさせるために用いられる第１のルールセットのうちの少なくとも１つのルール及び該ルールに関連付けられた重み値を適用することで取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得した非類似度及び第２のルールセットに基づいて、前記格納されたテキスト内のテキストストリングを表示装置に表示するよう制御する表示制御ステップと、
前記表示制御ステップで表示されたテキストストリングの中で少なくとも１つの選択をコンピュータが受け付ける選択ステップと、
前記選択ステップで選択されたテキストストリングに適用された前記ルールに関連付けられた重み値の値を調整する調整ステップと
を備えることを特徴とする検索方法。
【請求項２】
前記取得ステップは、各テキストストリングに関する非類似度値Diを、
0003610091.tif 000003
に従って決定するステップであり、
ここで、rnは照会テキストストリングに一致するテキストストリングを生成するために第１のルールセットの内のルールRnを、格納されたテキスト内のテキストストリングの内の１つに適用すべき回数であり、kはルールの総数である
ことを特徴とする請求項１に記載の検索方法。
【請求項３】
前記表示制御ステップは、前記非類似度に基づいて、増加数列順にテキストストリングを表示するよう制御するステップである
ことを特徴とする請求項１に記載の検索方法。
【請求項４】
前記調整ステップは、前記選択ステップで選択されたテキストストリングに関する非類似度値Diの平均値[Di]と、前記選択ステップで選択されなかった非選択テキストストリングの非類似度値Diの平均値[Dm]間の差分を類似点Cの基準値として決定し、
前記類似点Cの基準値を増加させるように、前記選択ステップで選択されたテキストストリングに適用された、前記第１のルールセットから選択された複数のルールに関する前記重み値を選択的に調整する
ことを特徴とする請求項２に記載の検索方法。
【請求項５】
前記複数のルールの各ルールに関連付けられた各重み値を基準化するステップをさらに備える
ことを特徴とする請求項４に記載の検索方法。
【請求項６】
前記調整ステップは、ある重み値を減少させることで前記類似点Cを調整した類似点C'を決定し、前記類似点C'が前記類似点Cを越えている場合、前記減少させた重み値のまま保持し、一方、前記類似点C'が前記類似点Cを越えていない場合、前記減少させた重み値は減少させる前の重み値に戻し、かつその重み値を所定値に増加させる
ことを特徴とする請求項４に記載の検索方法。
【請求項７】
格納手段に格納されたテキストを検索する検索装置であり、
照会テキストストリングを入力する入力手段と、
前記入力手段で入力された照会テキストストリングと前記格納されたテキスト内のテキストストリングとの非類似度を、前記照会テキストストリングと前記格納されたテキストストリングとをマッチさせるために用いられる第１のルールセットのうちの少なくとも１つのルール及び該ルールに関連付けられた重み値を適用することで取得する取得手段と、
前記取得手段で取得した非類似度及び第２のルールセットに基づいて、前記格納されたテキスト内のテキストストリングを表示装置に表示するよう制御する表示制御手段と、
前記表示制御手段で表示されたテキストストリングの中から少なくとも１つを選択する選択手段と、
前記選択手段で選択されたテキストストリングに適用された前記ルールに関連付けられた重み値の値を調整する調整手段と
を備えることを特徴とする検索装置。
【請求項８】
前記取得手段は、各テキストストリングに関する非類似度値Diを、
0003610091.tif 000004
に従って決定する手段であり、
ここで、rnは照会テキストストリングに一致するテキストストリングを生成するために第１のルールセットの内のルールRnを、格納されたテキスト内のテキストストリングの内の１つに適用すべき回数であり、kはルールの総数である
ことを特徴とする請求項７記載の検索装置。
【請求項９】
前記表示制御手段は、前記非類似度に基づいて、増加数列順にテキストストリングを表示するよう制御する手段である
ことを特徴とする請求項７に記載の検索装置。
【請求項１０】
前記調整手段は、前記選択手段で選択されたテキストストリングに関する非類似度値Diの平均値[Di]と、前記選択手段で選択されなかった非選択テキストストリングの非類似度値Diの平均値[Dm]間の差分を類似点Cの基準値として決定し、
前記類似点Cの基準値を増加させるように、前記選択手段で選択されたテキストストリングに適用された、前記第１のルールセットから選択された複数のルールに関する前記重み値を選択的に調整する
ことを特徴とする請求項８に記載の検索装置。
【請求項１１】
前記複数のルールの各ルールに関連付けられた各重み値を基準化する手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項１０に記載の検索装置。
【請求項１２】
前記調整手段は、ある重み値を減少させることで前記類似点Cを調整した類似点C'を決定し、前記類似点C'が前記類似点Cを越えている場合、前記減少させた重み値のまま保持し、一方、前記類似点C'が前記類似点Cを越えていない場合、前記減少させた重み値は減少させる前の重み値に戻し、かつその重み値を所定値に増加させる
ことを特徴とする請求項１０に記載の検索装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は一般に、複数の文書を操作する時に使用される、文書格納及び検索システムの分野に関する。特に、本発明は非逐語サーチ方法を用いて、格納した文書から情報を選択的にサーチ・検索する方法及びシステムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
文書を電子的に格納することにより、病院や、大学、政府機関等で扱うような多量の文書処理が可能となった。通常、テキストを電子データに変換するスキャナシステムを使用して、文書を大規模な格納システムへ格納している。このように、主としてテキストを含む文書は、容易にスキャンし種々の電子データフォームで格納が可能である。しかし、格納した文書から情報を選択的に検索する際に、サーチする情報の量によって、深刻な問題が発生する。
【０００３】
現在の代表的なシステムでは、各文書にインデックスを割り当てて格納する。インデックスはシステムが持つものでもよいし、各文書に関しユーザが定義コードでもよい。コードを文書と一緒に格納する。目的の文書を検索するには、ユーザはその文書に関するコードを入力しなければならない。他には、文書から抽出したキーワードを用いるシステムがあり、ユーザはそのキーワードを用いて文書を検索する。そうしたシステムでは、ユーザはその文書のみ通用する検索しか行なえず、所望の文書に関するインデックス、コード、またはキーワードを知っていなければならない、という問題がある。
【０００４】
又、ユーザがサーチしたい語句（ｔｅｒｍ）を入力して、文書の集合から選択した情報にアクセスすることのできるシステムもある。システムは文書集合の全体を調べて入力されたサーチ語句に一致するものを読み出す。しかし、そうした検索ではサーチ語句と文書内の語句とが一致していない場合もある。例えば、ユーザがキーボード入力ミスやその他のエラーによって、間違った語句を入力したり意図したものと異なる語句を入力する事もある。または、オリジナルの文書自体にエラーがあったり、ＯＣＲや、オペレータ入力されたキーワードにエラーがある事もある。正確に一致するものだけをサーチする現在のシステムでは、サーチ語句入力時のエラーに対処することはできず、そうしたエラーがあった場合は、所望の文書を検索することが不可能である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
非逐語の、即ち「ファジー（ｆｕｚｚｙ）」サーチでは、コンピュータシステムにテキストストリングを入力し、格納されたテキストファイル内で、そのテキストストリングに「近い」ものをサーチする。例えば、ユーザが「ｒｅｃｉｅｖｅ（スペルが間違っている）」をサーチしようとした場合、このシステムは正しいスペルの「ｒｅｃｅｉｖｅ」に対するサーチを行なう。あるいは、格納されたテキストファイルが光学スキャンされたドキュメントの光学文字認識処理（ＯＣＲ）から得られたものである場合、ＯＣＲシステムはしばしば印刷上類似した文字を誤認識する。アルファベット文字「Ｏ」は数字の「０」と混同されやすく、「ｒｎ」の綴りは小文字の「ｍ  」と混同されやすい。こうした場合には、入力テキストストリングに印刷上近いテキストを検索することが望ましい。
【０００６】
先行技術では、ユーザがサーチ語句をタイプする毎に、対象文書セット内の単数あるいは複数の「該当語句」が読みだされ、選択のためにユーザに提示される。「最適な（ｂｅｓｔ）」該当語句は、究極的には該当語句の中からユーザにより選択されるものであるが、そのような語句は可能な該当語句のリスト中に埋もれている事もあるし、あるいはリストのトップに位置している事もある。通常は、検索された語句の表示順はある基準に基づいているが、それはユーザに適合した（ｕｓｅｒ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ）基準ではない。しかし、もし同一のユーザがあるシステムを用いて文書の検索を行なっていて、そのユーザがサーチ要求を入力する際に、常に同じキーボード操作ミスやその他のエラーを犯したり、あるいは、ＯＣＲエラーの様な決まったエラーが格納されたテキストに生じる場合には、例えば過去の選択に基づく適応的な「最適な」該当語句の予測を行なって、予測した語句が自動的に選択リストのトップあるいはその近辺に現われるようにすると好都合である。現在のシステムにはそうした適応的要素は含まれていない。
【０００７】
このように、文書セットから情報を選択的に検索するための、非逐語サーチ方法に基づく方法及びシステムが未だに待ち望まれている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の目的は、適応的非逐語サーチ法あるいは「ファジー」サーチ方法を用いて、格納された文書セットに含まれる情報を選択的に検索する方法及び装置を提供することにある。
上記課題を達成するための本発明の、コンピュータによる情報の選択的検索方法であって、データ格納媒体に格納され、コンピュータプロセッサによりアクセスが可能な文書セットに前記情報が含まれており、前記情報は複数の格納されたテキストストリングを含んでおり、前記方法は、
Ａ．  ユーザ指定の照会テキストストリングをプロセッサへ送信し；
Ｂ．  第１のルールのセットに従って、前記ユーザ指定の照会テキストストリングと格納された文書セット内のテキストストリングから選択された１つのテキストストリングとに関する非類似度値Ｄｉであって、第１のルールセットの内の少なくとも１つのルールＲｎと、そのルールＲｎに関する重み値ｗｎの関数であるところの前記非類似度値Ｄｉを生成し；
Ｃ．  前記照会テキストストリングと第２のルールのセットに従って、前記格納されたテキストストリングから検索された少なくとも１つのテキストストリングを含むテキストストリングセットであって、各々が前記第１のルールの内の少なくとも１つの関連ルールＲｎを有する前記テキストストリングセットを検索し；
Ｄ．  前記関連する非類似度値Ｄｉに基づいて、前記検索されたテキストストリングの表示を表示順序に従って形成し；
Ｅ．  さらに処理を行なうために、テキストストリングセットから検索されたテキストストリングの内の少なくとも１つを選択し；
Ｆ．  重み値ｗｎを調整し、第１のルールのセットの各ルールＲｎと関連して、この調整された重み値ｗｎ’をある調整値だけ限定することを特徴とする。
【０００９】
また、上記課題を達成するための本発明の、情報を選択的に検索するコンピュータを用いた検索装置であって、データ格納媒体に格納され、コンピュータプロセッサによりアクセスが可能な文書セットに前記情報が含まれており、前記情報は複数の格納されたテキストストリングを含んでおり、前記コンピュータ検索装置は、
Ａ．  ユーザ指定の照会テキストストリングをプロセッサへ送信するデータ入力手段と；
Ｂ．  各ルールＲｎが関連する重み値ｗｎを有する第１のルールのセットを格納する第１の格納媒体と、第２のルールのセットを格納する第２の格納媒体と；
Ｃ．  前記第１の格納媒体よりアクセスされた第１のルールのセットに従って、前記データ格納媒体より検索されたテキストストリングの内の選択された複数のテキストストリングを、前記第１のルールセットの少なくとも１つのルールＲｎとルールＲｎに関連付けられた重み値ｗｎとの関数である非類似度値Ｄｉに関連付ける手段と；
Ｄ．  照会テキストストリングと第２の格納媒体よりアクセスされた第２のルールのセットに従って、格納されたテキストストリングから少なくとも１つのテキスストリングを含むテキストストリングセットであって、各々が第１のルールのセットの内の少なくとも１つの関連するルールＲｎを有する前記テキストストリングセットを検索する手段と；
Ｅ．  関連する非類似度値Ｄｉに基づく表示順序に従って、検索されたテキストストリングの表示を形成する表示装置と；
Ｆ．  さらに処理を行なうために、テキストストリングセットから検索されたテキストストリングの内の少なくとも１つを選択する選択手段と；
Ｇ．  重み値ｗｎを調整し、第１のルールのセットの各ルールＲｎと関連して、調整された重み値ｗｎ’をある調整値だけ限定する手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
具体的には、本システムはユーザ指定の照会テキストストリング（ｔｅｘｔ  ｓｔｒｉｎｇ  ｑｕｅｒｙ）をプロセッサ（１０２）に伝送するデータ入力装置（１０４）を備えている。第１の格納媒体（１０６）は第１のルールのセットを格納しており、そのセットの各ルールＲｎは関連する重み値ｗｎを有し、第２の格納媒体（１０７）は第２のルールのセットを格納している。システムは格納された文書セット内で第１のテキストストリング（ＴＳ）を検討（ｃｏｎｓｉｄｅｒ）する（２０２）。第１のルールのセットと、そのセットの各ルールに関連する重み値の関数として、非類似度値Ｄｉが計算される。照会テキストストリングと、第２のルールのセットの少なくとも１つのルールとに基づいて、複数の文書テキストストリングを含む、検索されたテキストストリングのセットが生成される（２１２）。
【００１１】
本システムは、非類似度値Ｄｉに基づいて検索されたテキストストリングのセットに順序を与えて（２１４）、表示装置（１１０）を用いて、順に並べたセットを表示する（２１６）。表示された検索結果のテキストストリングはユーザに選択され、さらに処理または文書検索が行なわれる。その選択されたテキストストリングは、ある関連したルールあるいは複数のルールを有するが、そのテキストストリングの各ルールをある値により調整（２２０）して調整重み値ｗｎ’とする。その値を、その後の検索で使用するために格納する。
【００１２】
本発明はさらに上述のシステムの機能を実現する方法を含んでいる。下記の詳細な説明及び図面を参照して、さらに本発明を説明する。
【００１３】
【実施例】
本発明はコンピュータに格納されたある文書セットあるいはその他のデータセットから単語（ｗｏｒｄｓ）またはその他の情報を検索することに関する。ユーザは文書、または文書の一部をサーチ語句に基づいて検索する。しかし、様々な理由から、ユーザが入力したサーチ語句と、文書セット内の対応する所望のテキストストリングとがミスマッチである場合がある。本システム及び方法では、入力されたサーチ語句に基づいて、様々な「近い」テキストストリングを文書セットから検索して、検索されたテキストストリングを、本システムの適応的態様を反映する順序に並べて表示することができる。
【００１４】
そうした非逐語即ち「ファジー」サーチシステムにおける１つの問題は、文書セット内のある単語について、それがサーチ語句と一致すると見做されるためにどの位サーチ語句に「近く」なければならないかを限定することにある。本発明は、サーチ語句を入力する時に生じる殆どのタイプのエラーを支配するルールのセットを認識することにより、この問題に対処している。例えば、ユーザが「ｍｏｎｋｅｙ」という単語を検索しようとしているが、「ｍａｎｋｅｙ」または「ｍａｋｎｅｙ」とさえ入力してしまうかも知れない。こうしたエラーが有る場合は、まず上記の最初の入力例においては１つのルールを適用して検索し、２番目の例においては２つのルールを適用して検索する。しかし、本発明は、「ｍｏｎｋｅｙ」も同様に検索して、検索された語句の表示リスト中にこの語を表示する。
【００１５】
図１を参照すると、本システム１００はコンピュータプロセッサ１０２を備えている。プロセッサ１０２はキーボード等の入力装置１０４、少なくとも１つのメモリ装置１０６、出力装置１１０と通信を行なう。また、プロセッサ１０２は、格納された文書セットを含む格納媒体１０８とも通信を行なうものである。格納媒体１０８はタイプされたり、スキャンされたり、光学文字認識技術を用いて入力されたり、文書格納の分野における当業者に公知であり利用可能ないずれかの技術によって入力された文書セットに含まれる情報を格納するのに使用される。
【００１６】
本システムの好適な実施例では、格納媒体１０８とプロセッサ１０２は単一のハウジングに収容されて、自己格納型（ｓｅｌｆ−ｃｏｎｔａｉｎｅｄ）のシステムを形成している。他の実施例としては、格納媒体１０８がプロセッサから離れて位置しており、ネットワーク、ケーブル、その他の情報転送媒体を介して、プロセッサ１０２によりアクセス可能であってもよい。
【００１７】
図２Ａ〜２Ｂは本システム１００の機能ブロック図である。プロセッサ１０２は、入力装置１０４より照会テキストストリング（ＴＳＱ）を受信する（２００）。照会テキストストリングとは、ユーザが格納媒体１０８に格納された文書セットから検索したいと望んでいる、サーチ語、句、その他の一連の文字列または単一の文字を含むものである。システム１００は次に、格納された文書セット内の１つの最初のテキストストリングを検討する（ステップ２０２）。この検討された最初のテキストストリングとは、格納された文書セット内の最初のテキストストリングであるか、格納された文書セット内で本システムの目的のために「最初」のテキストストリングとして指定された、テキストストリングの内の１つであるかのどちらかである。
【００１８】
次に非類似度値Ｄｉ  を決定して（２０６）、それをステップ２０２で検討された文書テキストストリングに割り当てる（２０８）。非類似度値Ｄｉを決定する様々な技術が当業者に知られており利用可能である。こうして、非類似度値Ｄｉを決定するいずれの方法も本システムに用いることができる。
好適な実施例では、非類似度値Ｄｉは次のように定義される。
【００１９】
0003610091.tif 000002
ここでｒｎは、照会テキストストリングにより特定されたパターンにマッチするテキストストリングを生成するために、メモリ１０６に格納された第１のルールのセットからのある特定のルールＲｎを文書テキストストリングに適用しなければならない回数である。ｋはルールの数であり、ｗｎは各ルールに割り当てられる重みである。
【００２０】
メモリ１０６に格納された上記第１のルールのセットは、文書テキストストリングが照会テキストストリングによって特定されたパターンにマッチするように、文書テキストストリングを修正するために全体で検討される操作のセットである。代表的な操作には、余分文字（ｅｘｔｒａ  ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、欠落文字（ｍｉｓｓｉｎｇ  ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、誤字（ｗｒｏｎｇ  ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、隣接置換文字（ｅｘｃｈａｎｇｅｄ  ａｄｊａｃｅｎｔ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ）、誤大小文字対応（ｗｒｏｎｇ  ｃａｓｅ  ｃｈａｒａｃｔｅｒ／ｃａｓｅ  ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ）、誤大小文字非対応（ｗｒｏｎｇ  ｃａｓｅ  ｃｈａｒａｃｔｅｒ／ｃａｓｅ  ｉｎｓｅｎｓｉｔｉｖｅ）、余分あるいは欠落の接頭辞（ｐｒｅｆｉｘ）、接尾辞（ｓｕｆｆｉｘ）、語根文字（ｒｏｏｔ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ）がある。この他にも多数のルールが利用可能であり、上記のルールの変形ルールも同様に利用可能である。これらの代表的な処理は以下のように限定される。
【００２１】
「余分文字」とは、文書テキストストリングが照会テキストストリングには無い余分な文字を含んでいることを意味する。例えば、照会テキストストリングが「ｍｉｓｕｓｅ」であるのに対し、文書テキストストリングは「ｍｉｓｓｕｓｅ」である場合である。この場合、照会テキストストリングには無い単一の余分文字「ｓ」が文書テキストストリングに含まれている。
【００２２】
「欠落文字」とは、照会テキストストリングの一部の文字が文書テキストストリングから欠けていることを意味する。例えば、照会テキストストリングが「ｃｏｎｓｃｉｏｕｓ」であるのに対し、文書テキストストリングは「ｃｏｎｓｉｏｕｓ」あるいは「ｃｏｎｃｉｏｕｓ」である場合である。
「誤字」とは、文書テキストストリングの一部の文字が所望の文字と異なっていることを意味する。例えば、照会テキストストリングが「ｂｏｕｎｃｅ」であるのに対し、文書テキストストリングは「ｂｏｕｎｓｅ」、「ｂｏｗｎｃｅ」等である場合である。これらの例の各々において、非一致は一致する文字に推定置換されている。
【００２３】
「隣接置換文字」とは、文書テキストストリングの隣接する文字の順序が入れ替わっていることを意味する。例えば、照会テキストストリングが「ｒｅｃｅｉｖｅ」であるのに対し、文書テキストストリングは「ｒｅｃｉｅｖｅ」である場合である。
「誤大小文字対応」とは、大文字／小文字に関するサーチにおいて、文書テキストストリングの大文字／小文字が一致していないことを意味する。例えば、照会テキストストリングが「Ａｍｅｒｉｃａ」であるのに対し、文書テキストストリングは「ａｍｅｒｉｃａ」となっており、先頭の文字が大文字の「Ａ」ではない場合である。
【００２４】
「誤大小文字非対応」とは、サーチにおいて大文字／小文字が比較的問題にはならない場合、文書テキストストリングには、照会テキストストリングの大文字／小文字に一致していない文字が含まれることを意味する。例えば、照会テキストストリングが大文字／小文字非対応で、照会テキストストリングが大文字を含んでいても含んでいなくても、文書テキストストリングの文字は全て大文字である場合である。
【００２５】
大小文字対応処理の変形には、単語中の各文字に対する大小文字対応／非対応、先頭の文字（上記の例のように）に対する大小文字対応、先頭の文字のみ非対応で他の文字全てに対する大小文字対応等がある。また、大小文字対応処理は語幹、語根、接頭辞、接尾辞に関する位置に基づいている。
「余分あるいは欠落の接頭辞、接尾辞、語根文字」とは、例えば、そうした余分文字が文書テキストストリングの末尾あるいは他の部分に生じることを意味する。例えば、照会テキストストリングが「ｅｘｉｓｔ」であって、「ｐｒｅｅｘｉｓｔ」が見つかった場合、後者が接頭辞「ｐｒｅ」の余分文字を含んでいても、最も近い語となる場合である。
【００２６】
上記の各ルールは単一のルールでも、同じ問題に対応する１クラスのルールであってもよい。例えば、「誤字」ルールは、ＯＣＲテキストに対し、数字の「１」に混同されるアルファベット「ｌ」に関するペナルティを与える１つのルール、数字の「０」と混同されるアルファベット「ｏ」に関するペナルティを与える１つのルール等の複数のルールのセットであってもよい。「ｂｏｕｎｃｅ」が「ｂｏｕｎｓｅ」に余分文字ルールを適用することにより「ｂｏｕｎｓｅ」を生成し、そして欠落文字ルールを適用することにより、そのターゲットの「ｂｏｕｎｃｅ」を生成することにより得られることから、ルールのセットＲｎは必ずしも排他的ではない。
【００２７】
本システムのルールに入れてもよい他のタイプの処理やサーチ方法には、サーチで関係した単語を見つける類語（ｔｈｅｓａｕｒｕｓ）ルールや、サーチで発音上等しい単語を見つける音声（ｐｈｏｎｅｔｉｃ）ルール、言語翻訳ルール、同一の語根を持つ全ての単語を見つける接頭／接尾辞除去ルール等、発見的学習ルールがある。当業者に知られている他のルールをルールセットに含めてもよい。それらのルールは本システムのルールセットに含まれているものとする。
【００２８】
次のステップ２１０では、検討される文書セットにおいて追加のテキストストリングが有るかどうかをチェックする。このステップ２０２〜２１０のループは、図２Ａに示すように、文書中の各テキストストリングに非類似度値Ｄｉが割り当てられるまで繰り返される。
一実施例として、本システムに用語索引テーブル（ｃｏｎｃｏｒｄａｎｃｅ  ｔａｂｌｅ）あるいは他のインデックスを設けてもよい。この例では、索引テーブルは、文書セットの全テキストストリングに同じ非類似度値Ｄｉが与えられないように、選択されたテキストストリングを指定している。
【００２９】
各ルールに関連した重み値ｗｎは、初期値として所定の数字とする。一実施例として、全ルールに同一の初期の重み値を与えてもよいし、他の実施例として幾つかの予想重み値に基づいて各ルールにそれぞれ重み値を与えてもよい。一実施例では、重み値ｗｎは、ルールＲｎがユーザに選択される一致テキストを得るような類似性の測定基準である。好ましくは、重み値ｗｎは、各ルールＲｎに関連したペナルティ値である。
【００３０】
重み値ｗｎはユーザ指定またはアプリケーション指定でもよい。例えば、ある特定のユーザが照会テキストストリングを入力する際に同じタイプ置換ミスをすることが知られている場合、そのルールに関する第１の重み値はその傾向を反映しているものになる。他の例としては、ＯＣＲ技術を用いて得てメモリに格納した文書セットにおいて、文字「ｌ」を数字の「１」に置き換えたり、またはその逆の共通のミスマッチが生じることがある。そうした共通のエラーに対する重み値ｗｎは、まず、ＯＣＲ入力の文字置換ルールの応用例に関する過去のデータに基づいて所定の値に設定する。本発明の他の実施例としては、異なるルールに同一の重み値を持たせてもよい。重み値をユーザにより調整または決定が可能としてもよい。各ルールに関する重みは、下記に詳細に説明するように、サーチ結果の表示において重要である。
【００３１】
好適なシステムにおいては、重み値ｗｎは各ルールに起因するペナルティである。各ペナルティは、初期値や、別のルールの重み値又は複数のルールの重み値に基づく範囲に加え、さらに適応的変更の手法や割合を支配する様々なパラメータを有するように生成する。上述したように、ペナルティは各ルールに対し同一の値に設定することもできるし、過去の処理や各ルールの相対的な重要度を反映させて、異なる値に設定することもできる。
【００３２】
全ての文書テキストストリングに非類似度値Ｄｉが割り当てられる毎に（ステップ２０８）、次のステップ２１２で、テキストストリングセットを検索する。システムは、図１に示す第２の格納媒体１０７等のメモリ装置に格納された第２のルールのセットに従ってテキストストリングを検索する。これらのルールは、最低の非類似度値Ｄｉを持つ最初のｘ個の文書テキストストリングを検索する；ｘ未満の非類似度値を持つ文書テキストストリングのみを表示する；ゼロ（即ち正確に一致している）の非類似度値を持つ文書テキストストリングのみを表示する；最低の非類似度値Ｄｉを持つ全ての文書テキストストリングを表示する；ｊ個の非類似度値Ｄｉを持つ全ての文書テキストストリングを表示する；１文書につき最低の非類似度値Ｄｉを持つ１つの文書テキストストリングを表示する、等である。１実施例としては、第２のルールのセットがＤｉ値に影響を与えてもよい。例えば、各文書に、当該文書から得られた全ての文書テキストストリングのＤｉ値に影響するように使用される、１つの関連したペナルティ重み値を持たせてもよい。文書重み値は固定でもよく、または検索したテキストストリングに対しユーザが行なう選択より決定されるものでもよい。
【００３３】
好適な実施例では、検索されたテキストストリングは検索されたテキストストリングセットにおける各テキストストリングに関する非類似度値Ｄｉに基づいて順に並べられる（２１４）。好ましくは、検索されたテキストストリングのうち最低の非類似度値を持つものが、それより高い非類似度値を持つテキストストリングより優先される。例えば、単一の検索されたテキストストリングは、もしそれが異なる複数の文書にあるならば、そのテキストストリングを文書テキストストリングより検索するのに使用される上記第２のルールのセットに従って、何度も現われる。
【００３４】
ステップ２１６では、表示装置１１０が順に並べられた検索されたテキストストリングセットを表示する。形成された表示の代表的な例は、検索されたテキストストリングを含む文書セットのあるページの全部または一部を検索する前に、ユーザが検索されたテキストストリングを見るというものである。例えば、医療記録コンテキストにおいて、ユーザがある患者「Ｓｍｉｔｈ」氏の医療記録を検索して格納された記録を見ようとする場合がある。「Ｓｍｉｔｈ」という名前の、そして「Ｓｍｉｔｈ」に関する他のバリエーションの名前の各患者の全記録を検索する前に、本システムは検索されたテキストストリングのリストを表示する（２１６）。
【００３５】
システムは、表示装置１１０から１つのテキストストリングが選択されるまで待つ（２１８）。この選択はユーザがキーボード、マウス、タッチスクリーン等を有する入力装置１０４を用いて行なうことができる。この選択により、選択されたテキストストリングを含む数ページ、１ページ、またはページの一部など文書の一部を検索する他のシステムへ命令が送られる。本システムに関連して用いられるシステムの代表的なものは、共通の出願人による米国特許出願第０８／０６０、４２９号に開示されており、ここでは番号を参照することによりその内容が本出願に含まれるものとする。
【００３６】
他の例では、選択されたテキストストリングは、スペルチェックを行なうためのアプリケーションプログラムとの相互作用のために、プロセッサに送られる。詳しくは、ユーザが本発明に含まれるスペルチェックプログラムを一度起動すると、システムは文書中のスペルチェックされているテキストストリングを認識して辞書即ち文書セットをサーチし、一致するものを識別する。「最適」な一致テキストストリングは、基本的に、ここで説明しているような方法で表示される。本発明は、外国語ルックアップ、練習（ｐｒａｃｔｉｃｅ）、引用（ｃｉｔａｔｉｏｎ）、辞書システム等、他の様々なシステムでも用いることができる。
【００３７】
本発明の重要な点として、重み値ｗｎは本質的に適用的である。従って、次のステップ２２０では、上記表示より選択された検索されたテキストストリングＴＳＫと関連して付けられた各ルール、あるいは複数のルールに関連するように重み値ｗｎを調整する。例えば、１実施例では、ユーザが表示された複数のテキストストリングＴＳＫから１つを選択した場合、ステップ２０４〜２０６で用いた各ルールに関するペナルティ重み値を減少させるか、もしくは調整する。このシステムを継続して使用すると、システムがユーザ及びアプリケーション環境に適合するように、選択されたテキストストリングの各ルールＲｎに関する重み値が上下に調整される。これは、例えば、関連するペナルティ重み値を減らして行くことによって究極的にはユーザに選択される、近いテキストを見つけるのに有効な、効果的に「価値のある」（ｒｅｗａｒｄｉｎｇ）ルールにより達成され、重み値の調整に基づくルール間の識別のための基礎を成すことができる。
【００３８】
好適な実施例では、ルールセットの各ルールＲｎに関する重み値ｗｎを調整する。他の実施例では、選択されたテキストストリングＴＳＫの検索に用いられたルールＲｎに関する重み値ｗｎのみを調整する。さらに他の実施例では、ルールＲｎから選択された数個のルールに関する数個の重み値ｗｎを調整する。重み値ｗｎを調整する特定の方法は、本発明の特定の実施例に従っている。好ましくは、各後続のサーチに関して、各ルールの使用に従って調整された重み値が適用されるように、システムは調整重み値をメモリ内に保存する。こうして、ステップ２０８では非類似度値Ｄｉを文書セットの各テキストストリングに割り当てるが、その値Ｄｉは先のサーチからの調整重み値に基づいて決定される。
【００３９】
重み値調整の目標は、調整値が、ユーザが選択する一致テキストとユーザが選択しない一致テキストの間を識別するような新しい重み値ｗｎ  になるような基準値を取ることである。摂動法と称される好適な方法は、類似点Ｃの基準を決定し、それを使用して、第１のルールのセットにおける全てのルールの重み値ｗｎを調整する。摂動法では、類似点Ｃ  が増加するように、各ルールＲｎに関する重み値をそれぞれ増やしたり減らしたりする。本発明を実施する際決定される、類似点Ｃの基準値は次の式で表される。
Ｃ  ＝［  Ｄｍ］  −  ［Ｄｉ］
［  Ｄｍ］は非選択テキストストリングｍに関する平均非類似度値であり、［  Ｄｉ］は選択テキストストリングの平均非類似度値である。上述したように、通常、文書セットの各テキストストリングは非類似度値に関連している。
【００４０】
図３は摂動法を実行するための好適なシステムのフローチャートである。ステップ４００では、好ましくは上述のアルゴリズムに従って、類似点Ｃの初期の基準値が決定される。通常この最初のステップは、ユーザが検索されたテキストストリングのセットから１つあるいは複数の選択を行なった後に実行される。次のステップ４０２では、単一のルールＲｎに関する重み値ｗｎが所定の値に基づいて決定される。所定の値は１のような一定の値でも、選択されたいずれの数値でもよい。減数の方法は当業者に使用可能な減算、除法、またはその他の数学的方法のいずれでもよい。他の全ての重み値は、この方法を実行する目的で変更されずに保持される。ステップ４０４で、重み値ｗｎ’を用いて調整された類似点Ｃ’が決定される。好適な実施例では、この決定ステップ４０４は上記のアルゴリズムに従って実行される。
【００４１】
次のステップ４０６では、システムはステップ４０４で決定された、調整された類似点Ｃ’が、減数ステップ４０２に先行してステップ４００で決定された類似点Ｃの最初の測定基準を上回って増加しているかどうかをチェックする。Ｃ’がＣを越えている場合、ステップ４０８では、重み値ｗｎ’は減数された値のまま保持される。しかし、Ｃ’がＣを越えていない場合、重み値ｗｎ’は初期の値ｗｎに戻され、値ｗｎはステップ４１０である所定値に増加される。ステップ４００〜４１０は、本システムの各ルールに関する重み値に対して個別に実行される。増加方法は、当業者に使用可能な加法、乗法、またはその他のいずれの数学的方法でもよい。
別の方法としては、類似点Ｃの向上を検証するために、ステップ４１０の後で類似点Ｃの基準値を再計算してもよいし、Ｃに対してチェックしてもよい。図３に図示するシステムは、重み値ｗｎを増加させることにより、そして／またはＣ  における増加よりもＣにおける減少に対してチェックすることにより選択的に実行される。摂動法は類似点の基準値を増加させるために実行される。重み値とルールに対する摂動法を含んで本発明を実行するに際して、システムは選択テキストストリングと非選択テキストストリングの非類似度値Ｄｉ間の分離をできるだけ多く得ようとする。また、Ｃを決定する他の方法を使用してもよい。
【００４２】
システムはさらに各テキストストリングに関する選択傾向値（ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ｖａｌｕｅ）ｓｑも有している。選択傾向値は、特定のテキストストリングＴＳが選択されたか否かを示す２値の数値である。好適な実施例では、ユーザが一致テキストを選択した場合は選択傾向値にゼロを割り当て、選択しなかった場合は１を割り当てている。あるいは、ユーザは検索されたテキストストリングに数値を（ゼロか１かに限定されない数字）を割り当てて、近似テキスト間の傾向を表すように優先順位を付けてもよい。そうした実施例では、低い数値は特定の近似テキストにおける多大な注目度を示す（例えば、１が最初の選択を、２が２番目の選択を表す）。
【００４３】
他の実施例では、類似点Ｃ  の適切な基準値は、以下の方法のいずれかによって決定される。それらは、非類似度値Ｄｉと選択傾向ｓｑとの相関のピアソン積モーメント係数（ｔｈｅ  Ｐｅａｒｓｏｎ  ｐｒｏｄｕｃｔ  ｍｏｍｅｎｔ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  ｏｆ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）；非類似度値と選択傾向間にはいずれの相関もないとするゼロ仮定により計算された、相関のピアソン積モーメント係数の確率の逆数；非類似度値と選択傾向間にはいずれの相関もないとするゼロ仮定により計算された、相関ピアソン積モーメント係数の確率により乗じたネガティブな値；非類似度値Ｄｉと選択傾向ｓｑ間の相関の係数のスピアマン・ロー順位（ｔｈｅ  Ｓｐｅａｒｍａｎ  ｒｈｏ  ｒａｎｋ−ｏｒｄｅｒ）；非類似度値Ｄｉと選択傾向ｓｑ間にはいずれの相関もないとするゼロ仮定により計算された、相関係数のスピアマン・ロー順位の確率の逆数である。
【００４４】
１実施例では、重み値ｗｎはステップ４１０で回復され、あるいはステップ４０８で減数された後に基準化される。基準化は、正確な計算を行なうために、重み値が大きくなりすぎたり小さくなりすぎるのを防止し、個別の照会の後で決定された非類似度値Ｄｉが確実に比較値を有するように実行される。
基準化は重み値の全てに適用してもよいし、関係ルールＲｎのカテゴリに対応する重みのサブセットに適用してもよい。例えば、印刷上類似した文字の置換に関する重み値は、他の重み値とは別に基準化された重みのサブセットを形成してもよい。
【００４５】
基準化は以下のステップのうちの１つまたはそれ以上のステップを含む。それらは、あるセットの各ルールに関する重み値ｗｎにある量を付加して、固定平均値または主傾向の他の基準値を得る；あるセットの各ルールに関する重み値ｗｎにある量を乗じて、固定平均値または主傾向の他の基準値を得る、あるいは固定の基準偏差または他の分散の基準値を得る；あるセットの各ルールに関する重み値ｗｎにある量を付加して、セットの特定の重みを固定値に保持する；あるセットの各ルールに関する重み値ｗｎにある量を乗じて、特定の重みを固定値に保持する、というものである。
【００４６】
上記の説明は好適な実施例の動作の説明を含んでなされたがこれは発明の範囲を限定するものではない。発明の範囲は以下の請求項によってのみ限定される。関係分野の当業者には、発明の精神と範囲を越えない程度で、上記の説明から多数の変形例が可能であることが明らかとなるであろう。
【００４７】
【発明の効果】
以上説明した本発明によると、適応的非逐語サーチ法あるいは「ファジー」サーチ方法を用いて、格納された文書セットに含まれる情報を選択的に検索する方法及び装置を提供できた。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の１実施例を示すブロック図である。
【図２Ａ】実施例の制御手順を示すフローチャートである。
【図２Ｂ】実施例の制御手順を示すフローチャートである。
【図３】関連程度の決定に関する本発明の１実施例のフローチャートである。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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