(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原検索式を意味する情報が入力され、その情報を解析して原検索式を得る原検索式解析部と、
前記原検索式解析部より原検索式が入力され、当該原検索式から原属性式を抽出して原属性式集合を得る原属性式抽出部と、
前記原属性式抽出部より原属性式集合が入力され、ある検索式が複数の属性Ａ１，…，Ａｒを含む時に、属性Ａ１，…，Ａｒのうち、ある属性Ａｓとその他の属性Ａ１，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１，…，Ａｒの間の共起関係が強いほど、その属性Ａｓの重要度が高くなるように、原属性式の重要度を計算し、前記原属性式集合と原属性式毎の重要度の情報を出力すると共に、原属性式集合と原属性式毎の重要度と計算の過程で求まる原属性式の間の共起関係の強さの情報を出力する原属性式重要度計算部と、
前記原属性式重要度計算部より、前記原属性式集合と原属性式毎の重要度の情報が入力され、ある固定属性式集合の優先度は、その要素である固定属性式の重要度が高いほど高いとして、１つ以上の固定属性式集合とその優先度を計算し、１つ以上の固定属性式集合とその優先度を出力する固定属性式集合計算処理部と、
複数の属性の間の共起関係の強さを記憶する共起辞書と、
前記原属性式重要度計算部より、原属性式集合と原属性式毎の重要度と原属性式の間の共起関係の強さの情報が入力されると共に、前記固定属性式集合がその優先度順に入力され、前記共起辞書を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ１，…，Ａｒを含むなら、属性Ａ１，…，Ａrのうち、ある属性Ａｓとその他の属性Ａ１，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１，…，Ａｒとの共起関係の強さと、前記ある属性Ａｓとは異なる任意の属性Ａｔと、Ａ１，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１，…，Ａｒとの共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａｓと属性Ａｔの間の類似度が高くなるように計算するとして、原属性式集合において、重要度が低い原属性式を他の属性式に置換するか、または、重要度が低い原属性式を原属性式集合から除去するかいずれかの処理を行って、類似検索式を生成し、０個以上の類似検索式とその類似度を出力する類似検索式生成部と、
原検索式または類似検索式が入力され、データベースの検索を行ってその検索結果を出力する検索実行部と、
前記固定属性式集合計算処理部より、１つ以上の固定属性式集合とその優先度が入力され、前記類似検索式生成部に、固定属性集合をその優先度の順に１つずつ渡して０個以上の類似検索式とその類似度を受け取る呼び出しと、前記検索実行部に類似検索式をその類似度の順に１つずつ渡して検索結果を受けとる呼び出しの繰り返しの制御を行い、類似検索結果を出力する検索制御部とを備えたことを特徴とする類似検索装置。
【請求項２】
請求項１の類似検索装置において、
属性の間の意味的距離を記憶する意味的距離記憶部と、
原属性式集合のみを類似検索式生成部へ出力する原属性式重要度計算部と、
原属性式集合と固定属性式集合が入力され、前記意味的距離記憶部を参照して、類似度の評価尺度は属性の意味の類似性であり、検索式の類似度の計算は、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように計算する類似検索式生成部とを備えたことを特徴とする類似検索装置。
【請求項３】
請求項１の類似検索装置において、
属性の間の意味的距離を記憶する意味的距離記憶部と、
共起辞書を参照して、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ１，…，Ａｒを含むなら、属性のうち、ある属性Ａｓと、その他の属性Ａ１，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１，…，Ａｒとの共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔと、Ａ１，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１，…，Ａｒとの共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａｓと属性Ａｔの間の類似度が高くなるようにし、かつ、前記意味的距離記憶部を参照して、検索式の類似度の計算は、属性の間の意味的距離が小さいほど、類似度が高くなるように計算する類似検索式生成部とを備えたことを特徴とする類似検索装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、情報処理分野における情報検索や人工知能分野における事例ベース推論の事例検索で用いられる、情報間の類似性を考慮した柔軟な検索（類似検索）を行うための類似検索方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、類似検索を実現できる類似検索装置は、例えば、特開平６−２８２５７４号公報等に示すものがあった。ここで、類似検索とは、入力された検索式との類似性に関する何らかの評価尺度が高い検索式を、装置が生成して類似した情報を検索することをいう。
【０００３】
ところで、検索装置が備えるデータベースには通常、各検索対象毎にその特徴を表現する１つ以上の属性が設定されている。検索装置は、１つ以上の属性を論理積や論理和や否定等の論理結合子で結合した検索式が入力されると、その検索式が表現する集合が含む検索対象についての何らかの情報を出力する。
【０００４】
上記、類似検索装置では、装置運用者が予め、属性の間の重要度と、評価尺度が属性の意味の類似性である類似度を設定しておく。検索式が入力されると、装置は属性の間の重要度と類似度から、類似検索式を計算し、その類似検索式での検索を行う。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、属性の間の重要度と類似度を装置運用者が予め設定する必要があるので、属性の数が多くなるにつれて装置の運用が困難になるという問題点があった。また、装置運用者により客観的に属性の間の重要度と類似度の設定がなされないと、設定された重要度と類似度に関する感覚が一致しない検索者が多くなるという問題点があった。
このような点から、属性の数が多くなっても装置の運用が困難にならず、かつ、多くの検索者にとって、重要度と類似度について感覚が一致することのできる類似検索方法の実現が望まれていた。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は以上の点を解決するため次の構成を採用する。
〈請求項１の構成〉
原検索式を意味する情報が入力され、その情報を解析して原検索式を得る原検索式解析部と、原検索式解析部より原検索式が入力され、その原検索式から原属性式を抽出して原属性式集合を得る原属性式抽出部と、原属性式抽出部より原属性式集合が入力され、ある検索式が複数の属性Ａ１，…，Ａｒを含む時に、属性Ａ１，…，Ａｒのうち、ある属性Ａｓとその他の属性Ａ１，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１，…，Ａｒの間の共起関係が強いほど、その属性Ａｓの重要度が高くなるように、原属性式の重要度を計算し、原属性式集合と原属性式毎の重要度の情報を出力すると共に、原属性式集合と原属性式毎の重要度と計算の過程で求まる原属性式の間の共起関係の強さの情報を出力する原属性式重要度計算部と、原属性式重要度計算部より、原属性式集合と原属性式毎の重要度の情報が入力され、ある固定属性式集合の優先度は、その要素である固定属性式の重要度が高いほど高いとして、１つ以上の固定属性式集合とその優先度を計算し、１つ以上の固定属性式集合とその優先度を出力する固定属性式集合計算処理部と、複数の属性の間の共起関係の強さを記憶する共起辞書と、原属性式重要度計算部より、原属性式集合と原属性式毎の重要度と原属性式の間の共起関係の強さの情報が入力されると共に、固定属性式集合がその優先度順に入力され、共起辞書を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ１，…，Ａｒを含むなら、属性Ａ１，…，Ａｒのうち、ある属性Ａｓとその他の属性Ａ１，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１，…，Ａｒとの共起関係の強さと、ある属性Ａｓとは異なる任意の属性Ａｔと、Ａ１，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１，…，Ａｒとの共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａｓと属性Ａｔの間の類似度が高くなるように計算するとして、原属性式集合において、重要度が低い原属性式を他の属性式に置換するか、または、重要度が低い原属性式を原属性式集合から除去するかいずれかの処理を行って、類似検索式を生成し、０個以上の類似検索式とその類似度を出力する類似検索式生成部と、原検索式または類似検索式が入力され、データベースの検索を行ってその検索結果を出力する検索実行部と、固定属性式集合計算処理部より、１つ以上の固定属性式集合とその優先度が入力され、類似検索式生成部に、固定属性集合をその優先度の順に１つずつ渡して０個以上の類似検索式とその類似度を受け取る呼び出しと、検索実行部に類似検索式をその類似度の順に１つずつ渡して検索結果を受けとる呼び出しの繰り返しの制御を行い、類似検索結果を出力する検索制御部とを備えたことを特徴とするものである。
【００１１】
〈請求項１の説明〉
原検索式解析部には、原検索式を意味する情報が入力され、その情報を解析して原検索式を得、原検索式を原属性式抽出部へ出力する。原属性式抽出部では、入力された原検索式から原属性式を抽出して原属性式集合を得、原属性式集合を原属性式重要度計算部へ出力する。原属性式重要度計算部では、入力された原属性式集合から、ある検索式が属性Ａ１，…，Ａｒを含む時に、属性Ａ１，…，Ａｒのうち、ある属性Ａｓとその他の属性Ａ１，…，Ａs−１，Ａs＋１，…，Ａｒの間の共起関係が強いほど、その属性Ａｓの重要度が高くなるように、原属性式の重要度を計算し、原属性式集合と原属性式毎の重要度を固定属性式集合計算処理部へ、原属性式集合と原属性式毎の重要度と計算の過程で求まる原属性式の間の共起関係の強さを類似検索式生成部へ出力する。
【００１２】
固定属性式集合計算処理部では、入力された原属性式集合と原属性式毎の重要度から、ある固定属性式集合の優先度は、その要素である固定属性式の重要度が高いほど高いとして、１つ以上の固定属性式集合とその優先度を計算し、１つ以上の固定属性式集合とその優先度を検索制御部へ出力する。検索制御部では、入力された１つ以上の固定属性式集合とその優先度から、固定属性式集合をその優先度の順に１つずつ用いる繰り返し処理（ループ１）を開始する。先ず、検索制御部において、まだ用いられていない固定属性式集合のうちで優先度が最も高いものを１つ類似検索式生成部へ出力する。
【００１３】
類似検索式生成部では、属性式重要度計算処理部から入力された原属性式集合と原属性式毎の重要度と原属性式の間の共起関係の強さと、検索制御部から入力された固定属性式集合から、共起辞書を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性でもあり、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ１  ，…，Ａｒ  を含むなら、属性Ａ１  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性Ａｓ  と、その他の属性Ａ１  ，…，ＡＳ−１  ，ＡＳ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔ  と、Ａ１  ，…，ＡＳ−１  ，ＡＳ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａｓ  と属性Ａｔ  の間の類似度が高くなるように計算する。即ち、原属性式集合において、重要度が低い原属性式を他の属性式に置換するか、あるいは、重要度が低い原属性式を原属性式集合から除去して、類似検索式を生成し、０個以上の類似検索式とその類似度を検索制御部へ出力する。
【００１４】
検索制御部では、入力された０個以上の類似検索式とその類似度から、類似検索式をその類似度の順に１つずつ用いる繰り返し処理（ループ２）を開始する。先ず、検索制御部において、まだ用いられていない類似検索式のうちで類似度が最も高いものを１つ検索実行部へ出力する。検索実行部１０７では、入力された類似検索式での検索を実行し、その検索結果を検索制御部へ出力する。検索制御部１０５においては、ループ２の中止条件を満たすかを判定する。この判定が、“満たさない”であるならループ２の処理を繰り返す。一方、判定結果が“中止条件を満たす”であるなら、検索制御部において、ループ１の中止条件を満たすか判定する。この判定が、“満たさない”であるならループ１の処理を繰り返し、“中止条件を満たす”であるなら、検索制御部において、検索結果を出力する。
【００１５】
このように、属性式重要度計算部において共起辞書を参照して属性式の重要度を計算し、類似検索式生成部において類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性として、共起辞書を参照して検索式と類似検索式の間の類似度を計算するので、属性の現れかたの類似性が類似度の評価尺度である類似検索式を生成できるという効果と、属性の間の重要度と類似度を装置運用者が予め設定する必要がなくなり、属性の数が多くなっても装置の運用が困難にならないという効果と、重要度と類似度について感覚が一致する検索者が多くなるという効果が得られる。
【００１６】
また、上記の原属性式の抽出方法、原属性式の重要度の計算方法、固定属性式集合とその優先度の計算方法、類似検索式の生成方法、およびループ１やループ２の中止条件は、種々選択が可能である。
【００２０】
〈請求項２の構成〉
請求項１の類似検索装置において、属性の間の意味的距離を記憶する意味的距離記憶部と、原属性式集合のみを類似検索式生成部へ出力する原属性式重要度計算部と、原属性式集合と固定属性式集合が入力され、意味的距離記憶部を参照して、類似度の評価尺度は属性の意味の類似性であり、検索式の類似度の計算は、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように計算する類似検索式生成部とを備えたことを特徴とする類似検索装置である。
【００２１】
〈請求項２の説明〉
請求項１の類似検索装置では、原属性式重要度計算部は、原属性式集合と原属性式毎の重要度と計算の過程で求まる原属性式の間の共起関係の強さを類似検索式生成部へ出力するが、その代わりに、請求項２の原属性式重要度計算部は、原属性式集合のみを類似検索式生成部へ出力するとし、また、請求項１の類似検索式生成部は、原属性式集合と原属性式毎の重要度と原属性式の間の共起関係の強さと固定属性式集合が入力され、共起辞書を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ１，…，Ａｒを含むなら、属性Ａ１，…，Ａｒのうち、ある属性Ａｓと、その他の属性Ａ１，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１，…，Ａｒとの共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔと、Ａ１，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１，…，Ａｒとの共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａｓと属性Ａｔの間の類似度が高くなるように計算するが、その代わりに、請求項４の類似検索式生成部は、原属性式集合と固定属性式集合が入力され、意味的距離記憶部を参照して、類似度の評価尺度は属性の意味の類似性であり、検索式の類似度の間の計算は、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように計算する。
【００２２】
このように、請求項１の類似検索装置に対して、意味的距離記憶部を追加し、類似検索式生成部は、意味的距離記憶部を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように計算するとして、検索式と類似検索式の間の類似度を計算するので、属性の意味の類似性が類似度の評価尺度である類似検索式を生成でき、また、属性の間の重要度と類似度を装置運用者が予め設定する必要がなく、従って、請求項１の発明と同様に、属性の数が多くなっても装置の運用が困難にならず、かつ、重要度と類似度について多くの検索者の感覚が一致するといった効果を得ることができる。
【００２６】
〈請求項３の構成〉
請求項１の類似検索装置において、属性の間の意味的距離を記憶する意味的距離記憶部と、共起辞書を参照して、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ１，…，Ａｒを含むなら、属性のうち、ある属性Ａｓと、その他の属性Ａ１，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１，…Ａｒとの共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔと、Ａ１，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１，…，Ａｒとの共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａｓと属性Ａｔの間の類似度が高くなるようにし、かつ、意味的距離記憶部を参照して、検索式の類似度の計算は、属性の間の意味的距離が小さいほど、類似度が高くなるように計算する類似検索式生成部とを備えたことを特徴とする類似検索装置である。
【００２７】
〈請求項３の説明〉
類似検索式生成部は、検索式の間の類似度の計算は、共起辞書を参照して、類似度の評価尺度の１つが属性の現れかたの類似性であるので、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ１，…，Ａｒを含むなら、属性のうち、ある属性Ａｓと、その他の属性Ａ１，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１，…，Ａｒとの共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔと、Ａ１，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１，…，Ａｒとの共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａｓと属性Ａｔの間の類似度が高くなるようにし、かつ、意味的距離記憶部を参照して、類似度の評価尺度の２つ目が属性の意味の類似性であるので、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように計算する。
【００２８】
このように、類似検索式生成部は、検索式の間の類似度の計算は、共起辞書を参照して、類似度の評価尺度の１つが属性の現れかたの類似性であるとして行い、かつ、意味的距離記憶部を参照して、類似度の評価尺度の２つ目が属性の意味の類似性であるとして行うので、請求項１の効果に加えて、属性の現れかたの類似性、及び、属性の意味の類似性が類似度の評価尺度である類似検索式を生成できるという効果が得られる。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を具体例を用いて説明する。
《具体例１》
一般に、言語の運用において、ある言葉が他のある言葉と同時に現れることを、「共起」と呼ぶ。「共起」は計算機により自動的に観測可能な事象であるので、「共起」に関するデータに基づいて処理すると、客観性が高まる。本発明はこの点に着目したものである。
【００３０】
先ず、「属性の共起関係」とは、言語の運用において、統計的にある複数の属性の組合せが現れる頻度の高低を表現するものである。ある複数の属性の組合せが現れる頻度が高いほど、それらの属性の共起関係は強い。「属性の重要度」とは、検索者が指定した検索式が含む属性が、装置が生成する類似した検索式に含まれていることを、検索者がどれくらい望むかを表現するものである。検索者が指定した検索式が含む属性が、装置が生成する類似した検索式に含まれていることを、検索者が強く望む属性ほど、その属性の重要度は高い。
【００３１】
例えば、ここで、ある検索式が属性Ａ１  ，…，Ａｒ  を含むとする。属性Ａ１  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性ＡＳ  とその他の属性Ａ１  ，…，ＡＳ−１  ，ＡＳ＋１  ，…，Ａｒ  が同時に現れる頻度が高いほど、検索者は、その属性ＡＳ  が装置が生成する類似した検索式に含まれていることをより望み、その属性ＡＳ  の重要度は高いと仮定する。つまり、ある検索式が属性Ａ１  ，…，Ａｒ  を含む時に、Ａ１  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性ＡＳ  とその他の属性Ａ１  ，…，ＡＳ−１  ，ＡＳ＋１  ，…，Ａｒ  の間の共起関係が強いほど、その属性ＡＳ  の重要度は高いと仮定する。
【００３２】
また、「属性の類似度」とは、何らかの評価尺度による類似性の高低を表現するものである。その評価尺度には、本具体例１で対象とする言語の運用における属性の現れかたの類似性や、後述する具体例２で対象とする属性の意味の類似性等がある。ここで、属性の現れかたの類似性に関して述べる。ある検索式が属性Ａ１  ，…，Ａｒ  を含むとする。属性Ａ１  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性ＡＳ  が、その他の属性Ａ１  ，…，ＡＳ−１  ，ＡＳ＋１  ，…，Ａｒ  と同時に現れる頻度と、任意のある属性Ａｔ  が、Ａ１  ，…，ＡＳ−１  ，ＡＳ＋１  ，…，Ａｒ  と同時に現れる頻度の差が小さいほど、属性ＡＳ  とＡｔ  は、類似度が高い。つまり、属性Ａ１  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性ＡＳ  と、その他の属性Ａ１  ，…，ＡＳ−１  ，ＡＳ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔ  と、Ａ１  ，…，ＡＳ−１  ，ＡＳ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さの差が小さいほど、属性ＡＳ  と属性Ａｔ  は、類似度が高い。
【００３３】
従って、属性の共起関係の強さのデータを用いて類似検索式を生成するには、次のようにすればよい。先ず、ある検索式が属性Ａ１  ，…，Ａｒ  を含む時に、属性Ａ１  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性ＡＳ  とその他の属性Ａ１  ，…，ＡＳ−１  ，ＡＳ＋１  ，…，Ａｒ  の間の共起関係が強いほど、その属性ＡＳ  の重要度が高くなるように、重要度を計算する。次に、検索式において、重要度がより低い属性を他の属性に置換するか、あるいは、重要度がより低い属性を検索式から除去して、検索式と類似度が高い類似検索を得る。ここで、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ１  ，…，Ａｒ  を含むなら、属性Ａ１  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性ＡＳ  と、その他の属性Ａ１  ，…，ＡＳ−１  ，ＡＳ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔ  と、Ａ１  ，…，ＡＳ−１  ，ＡＳ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さの差が小さいほど、属性ＡＳ  と属性Ａｔ  の間の類似度が高くなるように計算する。
【００３４】
＜構成＞
先ず、用語を定義する。「属性式」とは、属性か属性の否定かそれらを論理和で結合した論理式である。「属性式集合」とは、属性式が要素である集合である。また、「原検索式」とは、装置に入力される情報が意味する装置が処理可能な検索式である。「原属性式」とは、原検索式を構成する属性式である。「原属性式集合」とは、原属性式が要素である集合である。「類似検索式」とは、原検索式と類似する装置が生成する検索式である。「類似属性式集合」とは、類似検索式を構成する属性式が要素である集合である。「固定属性式」とは、装置が類似検索式を生成する時に、原属性式のうち、原検索式において、他の属性式に置換されない原属性式、あるいは、除去されない原属性式である。「固定属性式集合」とは、固定属性式が要素である集合である。「固定属性式集合の優先度」とは、類似検索式を生成する時に用いる固定属性式集合の優先順位である。
【００３５】
図１は本発明の類似検索方法および装置の具体例１の構成図である。
図の装置は、原検索式解析部１０１、原属性式抽出部１０２、原属性式重要度計算部１０３、固定属性式集合計算処理部１０４、検索制御部１０５、類似検索式生成部１０６、検索実行部１０７、共起辞書１０８からなる。
【００３６】
原検索式解析部１０１は、原検索式を意味する情報が入力され、その情報を解折して原検索式を得、原検索式を原属性式抽出部１０２へ出力する機能を有している。原属性式抽出部１０２は、原検索式解析部１０１より原検索式が入力され、原検索式から原属性式を抽出して原属性式集合を得、原属性式集合を、原属性式重要度計算部１０３へ出力する機能を有している。
【００３７】
原属性式重要度計算部１０３は、原検索式抽出部１０２より原属性式集合が入力され、ある検索式が属性Ａ１  ，…，Ａｒ  を含む時に、属性Ａ１  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性Ａｓ  とその他の属性Ａ１  ，…，ＡＳ−１  ，ＡＳ＋１  ，…，Ａｒ  の間の共起関係が強いほど、その属性ＡＳ  の重要度が高くなるように、原属性式の重要度を計算し、原属性式集合と原属性式毎の重要度を、固定属性式集合計算処理部１０４へ、また、原属性式集合と原属性式毎の重要度と計算の過程で求まる原属性式の間の共起関係の強さを類似検索式生成部１０６へ出力する機能を有している。
【００３８】
固定属性式集合計算処理部１０４は、原属性式集合と原属性式毎の重要度が入力され、ある固定属性式集合の優先度は、その要素である固定属性式の重要度が高いほど高いとして、１つ以上の固定属性式集合とその優先度を計算し、１つ以上の固定属性式集合とその優先度を検索制御部１０５へ出力する機能を有している。
【００３９】
検索制御部１０５は、１つ以上の固定属性式集合とその優先度が入力され、類似検索式生成部１０６に固定属性式集合をその優先度の順に１つずつ渡して０個以上の類似検索式とその類似度を受け取る呼び出しと、検索実行部１０７に類似検索式をその類似度の順に１つずつ渡して検索結果を受け取る呼び出しの繰り返しの制御を行い、類似検索結果を出力する機能を有している。
【００４０】
類似検索式生成部１０６は、原属性式集合と原属性式毎の重要度と原属性式の間の共起関係の強さと固定属性式集合が入力され、共起辞書１０８を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ１  ，…，Ａｒ  を含むなら、属性Ａ１  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性ＡＳ  とその他の属性Ａ１  ，…，ＡＳ−１  ，ＡＳ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔ  と、Ａ１  ，…，ＡＳ−１  ，ＡＳ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さの差が小さいほど、属性ＡＳ  と属性Ａｔ  の間の類似度が高くなるように計算するとして、原属性式集合において、重要度が低い原属性式を他の属性式に置換するか、あるいは、重要度が低い原属性式を原属性式集合から除去して、類似検索式を生成し、０個以上の類似検索式とその類似度を検索制御部１０５へ出力する機能を有している。
【００４１】
検索実行部１０７は、原検索式あるいは類似検索式が入力され、データベースの検索を行って、検索結果を検索制御部１０５へ出力する機能を有している。共起辞書１０８は、複数の属性の間の共起関係の強さを記憶する辞書である。
【００４２】
原検索式解析部１０１に入力される原検索式を意味する情報は、１つ以上の属性を論理積や論理和や否定等の論理結合子で結合した検索式等の人工言語や、ペン図等の図や、自然言語等である。例えば、入力が検索式ならば、属性名がキーワードである属性に関しては、属性名を省略し属性値のみを指定するとすると、「通信網ＡＮＤ（ＮＯＴ電話）ＡＮＤ（大蔵省ＯＲ文部省）ＡＮＤ言語：日本語」等であり、これと同じ意味の自然言語なら「電話以外の通信網の日本語の文書のうちで、大蔵省か文部省と関連があるもの」等である。これらは、原検索式として、「通信網  ａｎｄ（  ｎｏｔ電話）ａｎｄ  （大蔵省ｏｒ文部省）ａｎｄ  言語：日本語」を意味する。
【００４３】
図２は、文書データの具体例を示す図であり、これは、検索実行部１０７が検索するデータベースが文書データベースであるとした場合の検索対象である文書内容とその属性である文書ＩＤ，登録日，出典，言語，タイトル，キーワードの具体例を示すものである。
【００４４】
共起辞書１０８は、コーパスを大量に用いて統計的に得られる複数の属性の間の共起関係の強さを記憶している。共起辞書１０８を参照して上述したように重要度と類似度を計算するので、コーパスには、検索者と装置の対話の様子を記録したコーパスを用いる。ただし、そのコーパスの入手が困難である場合には、同じ問題領域について書かれた文書のコーパスを用いて、共起関係の強さを近似する。計算機により自動的にコーパスから属性の間の共起関係の強さを観測する方法には、例えば、松平他、「共起データを用いた単語の意味ネットワークの作成」，情報処理学会第４２会全国大会予稿集（１９９１）７Ｅ−７に示される方法等がある。
【００４５】
図３は、共起辞書１０８の具体例を示す図であり、これは、共起辞書１０８が２つの属性の間の共起関係の強さを記憶するとした場合の具体例を示す図である。ここで、説明の便宜上、共起関係の強さは０以上１以下の数値で表され、数値が大きいほど共起関係が強いとする。
【００４６】
尚、図１では、矢印により、本類似検索装置で類似検索をする場合のデータの流れを示しているが、本類似検索装置で、原検索式での検索を行う場合は、原検索式解析部１０１から原検索式を検索実行部１０７へ入力し検索結果を得る。
【００４７】
〈動作〉
図４は具体例１の動作フローチャートである。
ステップ４０１で、原検索式解析部１０１において、原検索式を意味する情報が入力され、その情報を解析して原検索式を得、原検索式を原属性式抽出部１０２へ出力する。ステップ４０２で、原属性式抽出部１０２において、入力された原検索式から原属性式を抽出して原属性式集合を得、原属性式集合を原属性式重要度計算部１０３へ出力する。
【００４８】
ステップ４０３で、原属性式重要度計算部１０３において、入力された原属性式集合から、ある検索式が属性Ａ１  ，…，Ａｒ  を含む時に、属性Ａ１  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性Ａｓ  とその他の属性Ａ１  ，…，ＡＳ−１  ，ＡＳ＋１  ，…，Ａｒ  の間の共起関係が強いほど、その属性Ａｓ  の重要度が高くなるように、原属性式の重要度を計算し、原属性式集合と原属性式毎の重要度を固定属性式集合計算処理部１０４へ、原属性式集合と原属性式毎の重要度と計算の過程で求まる原属性式の間の共起関係の強さを類似検索式生成部１０６へ出力する。
【００４９】
ステップ４０４で固定属性式集合計算処理部１０４において、入力された原属性式集合と原属性式毎の重要度から、ある固定属性式集合の優先度は、その要素である固定属性式の重要度が高いほど高いとして、１つ以上の固定属性式集合とその優先度を計算し、１つ以上の固定属性式集合とその優先度を検索制御部１０５へ出力する。
【００５０】
ステップ４０５で、検索制御部１０５において、入力された１つ以上の固定属性式集合とその優先度から、固定属性式集合をその優先度の順に１つずつ用いるステップ４１２まで続く繰り返し処理（ループ１）を開始する。先ず、検索制御部１０５において、まだ用いられていない固定属性式集合のうちで優先度が最も高いものを１つ類似検索式生成部１０６へ出力する。ここで、ループ１は、入力された固定属性式集合を全て用いた場合、あるいは、ステップ４１１の中止条件を満たした場合に終了する。
【００５１】
ステップ４０６で、類似検索式生成部１０６において、原属性式重要度計算部１０３から入力された原属性式集合と原属性式毎の重要度と原属性式の間の共起関係の強さと、検索制御部１０５から入力された固定属性式集合から、共起辞書１０８を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ１  ，…，Ａｒ  を含むなら、属性Ａ１  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性Ａｓ  と、その他の属性Ａ１  ，…，ＡＳ−１  ，ＡＳ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔ  と、Ａ１  ，…，ＡＳ−１  ，ＡＳ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａｓ  と属性Ａｔ  の間の類似度が高くなるように計算する。即ち、原属性式集合において、重要度が低い原属性式を他の属性式に置換するか、あるいは、重要度が低い原属性式を原属性式集合から除去して、類似検索式を生成し、０個以上の類似検索式とその類似度を検索制御部１０５へ出力する。
【００５２】
ステップ４０７で、検索制御部１０５において、入力された０個以上の類似検索式とその類似度から、類似検索式をその類似度の順に１つずつ用いるステップ４１２まで続く繰り返し処理（ループ２）を開始する。先ず、検索制御部１０５において、まだ用いられていない類似検索式のうちで類似度が最も高いものを１つ検索実行部１０７へ出力する。ここで、ループ２は、入力された類似検索式を全て用いた場合、あるいは、ステップ４０９の中止条件を満たした場合に終了する。また、入力された類似検索式の個数が０個である場合は、ループ２の処理は行わずステップ４１１へ進む。
【００５３】
ステップ４０８で、検索実行部１０７において、入力された類似検索式での検索を実行し、その検索結果を検索制御部１０５へ出力する。ステップ４０９で、検索制御部１０５において、ステップ４０７からの繰り返し処理（ループ２）の中止条件を満たすかを判定する。この判定が、“中止条件を満たす”であるならステップ４１１へジャンプし、“満たさない”であるならステップ４１０へ進む。
【００５４】
ステップ４１１では、検索制御部１０５において、ステップ４０５からの繰り返し処理（ループ１）の中止条件を満たすか判定する。この判定が、“中止条件を満たす”であるならステップ４１３へジャンプし、“満たさない”であるならステップ４１２へ進む。
【００５５】
ステップ４１３で、検索制御部１０５において、検索結果を出力する。
【００５６】
次に、上記各ステップを更に詳細に説明する。
【００５７】
先ず、ステップ４０２の原属性式抽出処理の方法の一例を以下に示す。
原検索式を連言標準形（ｃｏｎｊｕｎｃｔｉｖｅ  ｎｏｒｍａｌ  ｆｏｒｍ  ）に変換し、図４中の（１）  式を得る。ここで、Ｆｆ  は（２）  式に示す通りであり、かつ、Ｐｆ１，Ｐｆ２…，Ｐｆｍは１つの属性、あるいは、１つの属性の否定である。各Ｆｉ  を１つの原属性式とする。こうして得られる原属性式が要素である集合｛Ｆ１  ，…，Ｆｎ  ｝，（ｎ≧２）を原属性式集合とする。以上は原属性式抽出処理の方法の一例であり、原検索式から原属性式を抽出して原属性式集合を得る方法であれば他の方法であってもよい。
【００５８】
ステップ４０３の原属性式重要度計算処理の方法の一例を示す。ある属性Ａｋ１が原属性式Ｆｇ１を構成し、ある属性Ａｋ２が原属性式Ｆｇ２を構成するとすると、原属性式Ｆｇ１と原属性式Ｆｇ２の間の共起関係の強さは、共起関係の強さが最も低い、属性Ａｋ１と属性Ａｋ２の間の共起関係の強さとする。先ず、全ての原属性式の間の共起関係の強さを、共起辞書１０８を参照して、それらの属性式を構成する属性の間の共起関係の強さから計算する。次に、ある検索式が属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  を含む時に、属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性Ａｓ  とその他の属性Ａｉ  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  の間の共起関係が強いほど、その属性Ａｓ  の重要度を高くするために、各原属性式の重要度を、他の原属性式との間の共起関係の強さの和とする。以上は原属性式重要度計算処理の方法の一例であり、入力された原属性式集合から、ある検索式が属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  を含む時に、属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性Ａｓ  とその他の属性Ａｉ  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  の間の共起関係が強いほどその属性Ａｓ  の重要度が高くなるように、原属性式の重要度を計算する方法ならば、他の方法であってもよい。
【００５９】
ステップ４０４の固定属性式集合計算処理の方法の一例を示す。先ず、原属性式集合からそのべき集合（ｐｏｗｅｒ  ｓｅｔ  ）を生成する。そのべき集合から原属性式集合と空集合を除いた集合の各要素を固定属性式集合とする。原属性式は２つ以上なので、固定属性集合は２つ以上得られる。次に、固定属性式集合毎に、その要素である原属性式の重要度の和を求め、その数値をその固定属性式集合の優先度とする。以上は固定属性式集合計算処理の方法の一例であり、原属性式集合と原属性式毎の重要度から、ある固定属性式集合の優先度は、その要素である固定属性式の重要度が高いほど高いとして、１つ以上の固定属性式集合とその優先度を計算する方法ならば、他の方法であってもよい。
【００６０】
ステップ４０６の類似検索式生成処理の方法の一例を示す。先ず、原属性式集合をＳ１  ＝｛Ｆ１  ，…，Ｆｎ  ｝，｛ｎ≧２｝、固定属性式集合をＳ２  ＝｛Ｆ２１，…，Ｆ２ｈ｝，（ｈ≧１｝とする。Ｓ１  からＳ２  の要素である原属性式を除いた集合を、Ｓ３  ＝｛Ｆ３１，…，Ｆ３ｉ｝，（ｉ≧１，ｎ＝ｈ＋ｉ）とする。ここで、ある属性Ａｋ１が原属性式Ｆｇ１を構成するとすると、原属性式Ｆｇ１と属性Ａｋ２の間の共起関係の強さは、共起関係の強さが最も低い属性Ａｋ１と属性Ａｋ２の間の共起関係の強さとする。次に、共起辞書１０８を参照して、Ｓ２  の要素である固定属性式と共起関係の強さが０より大きい属性であり、かつ、Ｓ１  の要素である原属性式を構成する属性ではない、属性の集合Ｓ４  ＝｛Ａ４１，…，Ａ４ｊ｝，（ｊ≧１｝を求める。ここで、集合Ｓ４  の要素は、原属性式集合Ｓ１  において、集合Ｓ３  の要素と置換される属性の候補である。Ｓ４  が空集合である場合は、Ｓ６  はＳ２  であるとし、以下のＳ６  を求めるまでの処理は行わない。
【００６１】
次に、Ｓ４  のべき集合のうち、要素数が１以上ｉ以下である集合Ｓ５  ＝｛Ａ５１，…，Ａ５ｐ｝，（１≦ｐ≦ｉ）を求める。
この集合Ｓ５  はｊ≧ｉの場合は、合計ｑ＝１ｉΣ ｊＣｑ  個求まり、ｊ＜ｉの場合は、合計ｑ＝１ｊΣ ｊＣｑ  個求まる。尚、ｑ＝１ｉΣやｑ＝１ｊΣといった表記は、ｑ＝１からｉまたはｊまでの総和を表しているものとする。
【００６２】
次に、Ｓ２  とＳ５  の和集合｛Ｆ２１，…，Ｆ２ｈ，Ａ５１，…，Ａ５ｐ｝、及びＳ２  を、Ｓ６  とする。ここで、Ｓ６  の集合の個数は、上述したＳ５  の集合の個数より１だけ多い。以上が、Ｓ６  を求めるまでの処理である。ここで、Ｓ６  は、原属性式集合において、固定属性式以外の重要度が低い原属性式を他の原属性式に置換するか、あるいは、固定属性式以外の重要度が低い原属性式を原属性式集合から除去した集合である。Ｓ６  を類似属性式集合とする。
【００６３】
次に、共起辞書１０８を参照して、それぞれのＳ６  について、Ｓ６  の要素の間の共起関係の強さを求める。Ｓ６  の要素数は、Ｓ１  の要素数以下なので、Ｓ１  とＳ６  との間で、同じ属性式同士を対応させてから、異なる属性式同士を、Ｓ１  の要素の間の共起関係の強さとＳ６  の要素の間の共起関係の強さの差がなるべく小さくなるように対応させる。原属性式集合Ｓ１  と類似属性式集合Ｓ６  の間の類似度を、共起関係の強さの差の絶対値の総和にマイナス１をかけた数値とする。
【００６４】
次に、類似度がある値（ここでは、−１．０とする。）以上である類似属性式集合Ｓ６  に関して、その要素を論理積で結合した論理式を類似検索式とする。こうして、０個以上の類似検索式とその類似度が得られる。以上は類似検索式生成処理の方法の一例であり、原属性式集合と原属性式毎の重要度と原属性式の間の共起関係の強さと固定属性式集合から、共起辞書１０８を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  を含むなら、属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性Ａｓ  と、その他の属性Ａｉ  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔ  と、Ａｉ  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａｓ  と属性Ａｔ  の間の類似度が高くなるように計算するとして、原属性式集合において、重要度が低い原属性式を他の属性式に置換するか、あるいは、重要度が低い原属性式を原属性式集合から除去して、類似検索式を生成し、０個以上の類似検索式とその類似度を得る方法ならば、他の方法であってもよい。
【００６５】
次に、ステップ４０９の判断処理におけるステップ４０７からの繰り返し処理の中止条件の一例を示す。例えば、その時までの類似検索の結果として検索対象がある個数（ここでは、５個とする）以上得られているなら中止とする。これは条件の一例であり、「その時の類似検索式の類似度がある値以下なら中止する」や、更に、そのしきい値を、その時までの類似検索の結果として得られる検索対象の数に応じて変化させるといった、他の方法であってもよい。
【００６６】
次にステップ４１１の判断処理におけるステップ４０５からの繰り返し処理の中止条件の一例を示す。例えば、その時までの類似検索の結果として検索対象がある個数（ここでは５個とする。）以上得られているなら中止する。これは条件の一例であり、「原属性式集合とその時の固定属性式集合の要素数の差がある値以上なら中止する」や、「その時の固定属性式集合の優先度がある値以下なら中止する」や、更に、これらのしきい値を、その時までの類似検索の結果として得られる検索対象の数に応じて変化させるといった、他の方法であってもよい。
【００６７】
図５は、具体例１における類似検索実行時の画面表示例を示す図であり、これは、情報検索装置と検索者の対話の様子を示している。
【００６８】
装置は、先ず、原検索式「通信網  ａｎｄ（  ｎｏｔ電話）ａｎｄ  通産省」の検索結果として、検索対象が合計２件あると検索者に通知している。その後、類似検索式「通信網  ａｎｄ（  ｎｏｔ電話）ａｎｄ  ＡＢＣ電気工業」と「通信網  ａｎｄ（  ｎｏｔ電話）ａｎｄ  郵政省」の検索結果として、検索対象が、それぞれ、２件と４件あると検索者に通知している。第４図の流れ図に沿って、この対話における類似検索の処理の具体例を以下に簡単に示す。
【００６９】
先ず、ステップ４０１で、原検索式を意味する情報「通信網ＡＮＤ（ＮＯＴ電話）ＡＮＤ通産省」を解析して原属性式「通信網  ａｎｄ（  ｎｏｔ電話）ａｎｄ  通産省」を得る。ステップ４０２で、原属性式を抽出して、原属性式集合｛通信網  ａｎｄ（  ｎｏｔ電話）ａｎｄ  通産省｝を得る。ステップ４０３で、先ず、全ての原属性式の間の共起関係の強さを、共起辞書１０８を参照して計算する。次に、各原属性式の重要度を計算する。
【００７０】
図６は、原属性式の間の共起関係の強さを示す図である。また、図７は、原属性式の重要度を示す図である。
【００７１】
ステップ４０４で、先ず、固定属性式集合を求める。次に、固定属性式集合毎に、その優先度を計算する。
【００７２】
図８は、固定属性式集合とそれらの優先度を示す図である。ここでは、固定属性式集合が合計６個求まっている。
【００７３】
ステップ４０５で、固定属性式集合をその優先度の順に１つずつ用いるステップ４１２まで続く繰り返し処理を開始する。先ず、固定属性式集合のうちで優先度が最も高いものである｛通信網，（  ｎｏｔ電話）｝を類似検索式生成部１０６へ出力する。
【００７４】
ステップ４０６で、先ず、原属性式集合がＳ１  ＝｛通信網，（  ｎｏｔ電話），通産省｝、固定属性式集合がＳ２  ＝｛通信網，（  ｎｏｔ電話）｝であるから、Ｓ３  を｛通産省｝とする。次に、共起辞書１０８を参照して、Ｓ４  ＝｛郵政省、ＡＢＣ電気工業｝を得る。Ｓ５  が｛郵政省｝，｛ＡＢＣ電気工業｝であるので、類似属性式集合Ｓ６  ＝｛通信網，（  ｎｏｔ電話），郵政省｝，｛通信網，（  ｎｏｔ電話），ＡＢＣ電気工業｝，｛通信網，（  ｎｏｔ電話）｝を得る。次に、共起辞書１０８を参照して、それぞれのＳ６  について、Ｓ６  の要素の間の共起関係の強さを求める。
【００７５】
図９は、求めたＳ６  の要素の間の共起関係の強さを示す図である。
【００７６】
次に、Ｓ１  とＳ６  との間で、同じ属性式同士を対応させてから、異なる属性式同士を、Ｓ１  の要素の間の共起関係の強さとＳ６  の要素の間の共起関係の強さの差がなるべく小さくなるように対応させ、原属性式集合Ｓ１  と類似属性式集合Ｓ６  の間の類似度を計算する。
【００７７】
図１０、１１は、その対応付けと類似度の計算の過程を示す図である。
【００７８】
類似度は全て−１．０以上であるので、類似検索式として、「通信網  ａｎｄ（  ｎｏｔ電話）  ａｎｄ  郵政省」（類似度：−０．２），「通信網  ａｎｄ（  ｎｏｔ電話）  ａｎｄＡＢＣ電気工業」（類似度：０．０），「通信網  ａｎｄ（  ｎｏｔ電話）」（類似度：−０．７）を得る。
【００７９】
ステップ４０７で、類似検索式のうちで優先度が最も高いものである「通信網  ａｎｄ（  ｎｏｔ電話）  ａｎｄ  ＡＢＣ電気工業」を検索実行部２０７へ出力する。ステップ４０８で検索を実行し、検索対象を２件得る。ステップ４０９で、中止条件を満たすか判定する。まだ中止条件は満たさないので、ステップ４１０へ進み、ステップ４１０でステップ４０７へ戻る。
【００８０】
ステップ４０７で、まだ用いられていない類似検索式のうちで優先度が最も高いものである「通信網  ａｎｄ（  ｎｏｔ電話）  ａｎｄ  郵政省」を検索実行部２０７へ出力する。ステップ４０８で、検索を実行し検索対象を４件得る。ステップ４０９で、中止条件を満たすか判定する。検索対象を合計６件得ているので、中止条件を満たす。従って、ステップ４１１へジャンプする。ここでは、ステップ４１１での中止条件は、ステップ４０９での中止条件と同じなので、中止条件は満たされ、ステップ４１３へジャンプする。ステップ４１３で、検索制御部２０５において、検索結果を出力する。
【００８１】
＜効果＞
以上のように、具体例１によれば、原属性式重要度計算部１０３において共起辞書１０８を参照して属性式の重要度を計算し、類似検索式生成部１０６において類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性として、共起辞書１０８を参照して検索式と類似検索式の間の類似度を計算するので、属性の現れかたの類似性が類似度の評価尺度である類似検索式を生成できるという効果と、属性の間の重要度と類似度を装置運用者が予め設定する必要がなくなり、属性の数が多くなっても装置の運用が困難にならないという効果と、重要度と類似度について感覚が一致する検索者が多くなるという効果が得られる。
【００８２】
《具体例２》
「属性の類似度」の評価尺度として、具体例１では、属性の現れかたの類似性を用いたが、具体例２では、属性の意味の類似性を用いる。属性の意味の類似性は、属性の間の意味的距離の大小により表現され、意味的距離が小さいほど類似度は高い。
【００８３】
従って、具体例１では、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  を含むなら、属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性Ａｓ  と、その他の属性Ａｉ  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔ  と、Ａｉ  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａｓ  と属性Ａｔ  の間の類似度が高くなるように計算したが、具体例２では、類似度の評価尺度は属性の意味の類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように行う。
【００８４】
＜構成＞
図１２は、具体例２の構成を示す図である。
【００８５】
原検索式解析部２０１から共起辞書２０８は、それぞれ、具体例１における原検索式解析部１０１から共起辞書１０８と後述する点を除いて同じである。
【００８６】
２０９は意味的距離記憶部であり、これは、属性の間の意味的距離を記憶する機能を有している。また、具体例１の原属性式重要度計算部１０３は、原属性式集合と原属性式毎の重要度と計算の過程で求まる原属性式の間の共起関係の強さを類似検索式生成部１０６へ出力するが、本具体例２の原属性式重要度計算部２０３は、原属性式集合のみを類似検索式生成部２０６へ出力する点が異なる。そして、具体例１の類似検索式生成部１０６は、原属性式集合と原属性式毎の重要度と原属性式の間の共起関係の強さと固定属性式集合が入力され、共起辞書１０８を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  を含むなら、属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性Ａｓ  と、その他の属性Ａｉ  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔ  と、Ａｉ  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａｓ  と属性Ａｔ  の間の類似度が高くなるように計算する。一方、本具体例２の類似検索式生成部２０６は、原属性式集合と固定属性式集合が入力され、意味的距離記憶部２０９を参照して、類似度の評価尺度は属性の意味の類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように計算する。
【００８７】
意味的距離記憶部２０９には、２つの属性の対とその意味的距離の対応を記憶する辞書や、意味的距離が近い属性の集合を記憶する類義語辞書や、意味的距離が近い属性の集合と更にその集合相互の間の意味的距離を記憶するシソーラスなどを用いている。
【００８８】
図１３は意味的距離記憶部２０９が２つの属性の対とその意味的距離の対応を記憶する辞書であるとした場合の具体例を示す図である。ここで、意味的距離は０以上の数値で表され、数値が小さいほど意味的距離が近いとする。
【００８９】
＜動作＞
本具体例２の動作フローチャートにおける図面上の各処理は具体例１と同様であるため、図４に示した具体例１のフローチャートを援用して説明する。具体例２の動作は次の点を除いて具体例１と同じである。即ち、具体例１では、ステップ４０３で、原属性式重要度計算部１０３において、原属性式集合と原属性式毎の重要度と計算の過程で求まる原属性式の間の共起関係の強さを類似検索式生成部１０６へ出力する。一方、具体例２では、ステップ４０３で、原属性式重要度計算部２０３において、原属性式集合のみを類似検索式生成部２０６へ出力する。
【００９０】
また、具体例１では、ステップ４０６で、類似検索式生成部１０６において、原属性式集合と原属性式毎の重要度と原属性式の間の共起関係の強さと固定属性式集合が入力され、共起辞書１０８を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  を含むなら、属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性Ａｓ  とその他の属性Ａｉ  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔ  とＡｉ  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａｓ  と属性Ａｔ  の間の類似度が高くなるように計算する。一方、具体例２では、ステップ４０６で、類似検索式生成部２０６において、原属性式集合と固定属性式集合が入力され、意味的距離記憶部２０９を参照して、類似度の評価尺度は属性の意味の類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように計算する。
【００９１】
ステップ４０６の類似検索式生成処理の方法の一例を示す。先ず、原属性式集合をＳ１  ＝｛Ｆ１  ，…，Ｆｎ  ｝，（ｎ≧２）、固定属性式集合を、Ｓ２  ＝｛Ｆ２１，…，Ｆ２ｈ｝，（ｈ≧１）とする。Ｓ１  からＳ２  の要素である原属性式を除いた集合を、Ｓ３  ＝｛Ｆ３１，…，Ｆ３ｉ｝，（ｉ≧１，ｎ＝ｈ＋ｉ）とする。ここで、ある属性Ａｋ１が原属性式Ｆｇ１を構成するとすると、原属性式Ｆｇ１と属性Ａｋ２の間の意味的距離は、意味的距離が最も遠い属性Ａｋ１と属性Ａｋ２の間の意味的距離とする。
【００９２】
次に、意味的距離記憶部２０９を参照して、Ｓ３  の要素である原属性式毎に、その原属性式との意味的距離がある値（ここでは０．８であるとする）以内である属性の集合Ｓ３ｊ＝｛Ａ３ｊｏ  ，…，Ａ３ｊｐ  ｝，（０≦ｐ，１≦ｊ≦ｉ）を求める。尚、Ｓ３ｊが空集合である場合もあり得る。各Ｓ３ｊから属性を１つずつ取り出して求まる集合を集合Ｓ４  とする。次に、Ｓ２  とＳ４  の和集合をＳ５  とし、このＳ５  を類似属性式集合とする。ここで、原属性式集合Ｓ１  と類似属性式集合Ｓ５  の間の類似度を、Ｓ４  の属性の意味的距離の総和にマイナス１をかけた数値とする。次に、類似度がある値（ここでは、−１．０とする。）以上である類似属性式集合Ｓ５  に関して、その要素を論理積で結合した論理式を類似検索式とする。こうして、０個以上の類似検索式とその類似度が得られる。
【００９３】
以上は類似検索式生成処理の方法の一例であり、原属性式集合と固定属性式集合から、意味的距離記憶部２０９を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、検索式の間の類似度の計算は、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように計算するとして、原属性式集合において、重要度が低い原属性式を他の属性式に置換するか、あるいは、重要度が低い原属性式を原属性式集合から除去して、類似検索式を生成し、０個以上の類似検索式とその類似度を得る方法ならば、他の方法であってもよい。
【００９４】
図１４は、具体例２における類似検索実行時の画面表示例を示す図であり、これは、情報検索装置と検索者の対話の様子を示している。
【００９５】
装置は、原検索式「通信網  ａｎｄ（  ｎｏｔ電話）  ａｎｄ  通産省」において、属性「通産省」を、属性「通産省」と意味的距離が近い属性である「大蔵省」、「文部省」、「郵政省」に置換して得られる類似検索式での検索結果を出力している。
【００９６】
＜効果＞
以上のように、具体例２によれば、具体例１に意味的距離記憶部２０９を追加し、類似検索式生成部２０６は、意味的距離記憶部２０９を参照して、類似度の評価尺度は属性の意味の類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように計算するとして、検索式と類似検索式の間の類似度を計算するので、属性の意味の類似性が類似度の評価尺度である類似検索式を生成できるという効果と、属性の間の重要度と類似度を装置運用者が予め設定する必要がなくなり、属性の数が多くなっても装置の運用が困難にならないという効果と、重要度と類似度について感覚が一致する検索者が多くなるという効果が得られる。
【００９７】
《具体例３》
「属性の類似度」の評価尺度として、具体例１では、属性の現れかたの類似度のみを用い、具体例２では、属性の意味の類似度のみを用いたが、具体例３では、属性の現れかたの類似度、及び、属性の意味の類似度の両方を用いる。
【００９８】
従って、第３の実施例では、検索式の間の類似度の計算は、類似度の評価尺度の１つが属性の現れかたの類似度であるので、ある検索式が属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  を含むなら、属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性Ａｓ  と、その他の属性Ａｉ  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔ  と、Ａｉ  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａｓ  と属性Ａｔ  の間の類似度が高くなるようにし、かつ、類似度の評価尺度の２つ目が属性の意味の類似性であるので、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように行う。
【００９９】
＜構成＞
図１５は具体例３の構成を示す図である。
【０１００】
図において、原検索式解析部３０１から共起辞書３０８は、それぞれ具体例１の原検索式解析部１０１から共起辞書１０８と後述する点を除いて同じである。また意味的距離記憶部３０９は、具体例２の意味的距離記憶部２０９と同じである。具体例１の類似検索式生成部１０６は、共起辞書１０８を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ１  ，…，Ａｒ  を含むなら、属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性Ａｓ  と、その他の属性Ａ１  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔ  と、Ａ１  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａｓ  と属性Ａｔ  の間の類似度が高くなるように計算する。
【０１０１】
一方、本具体例３の類似検索式生成部３０６は、検索式の間の類似度の計算は、共起辞書３０８を参照して、類似度の評価尺度の１つが属性の現れかたの類似性であるので、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ１  ，…，Ａｒ  を含むなら、属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性Ａｓ  と、その他の属性Ａ１  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔ  と、Ａ１  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａｓ  と属性Ａｔ  の間の類似度が高くなるようにし、かつ、意味的距離記憶部３０９を参照して、類似度の評価尺度の２つ目が属性の意味の類似性であるので、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように行う。
【０１０２】
＜動作＞
本具体例３においても、その動作フローチャートにおける図面上の各処理は具体例１と同様であるため、図４に示した具体例１のフローチャートを援用して説明する。本具体例３の動作は次の点を除いて具体例１と同じである。即ち、具体例１では、ステップ４０６で、類似検索式生成部１０６において、共起辞書１０８を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  を含むなら、属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性Ａｓ  と、その他の属性Ａｉ  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔ  と、Ａｉ  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａｓ  と属性Ａｔ  の間の類似度が高くなるように計算する。一方、具体例３では、ステップ４０６で、類似検索式生成部３０６において、検索式の間の類似度の計算は、共起辞書３０８を参照して、類似度の評価尺度の１つが属性の現れかたの類似性であるので、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ１  ，…，Ａｒ  を含むなら、属性Ａｉ  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性Ａｓ  とその他の属性Ａ１  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔ  とＡ１  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａｓ  と属性Ａｔ  の間の類似度が高くなるようにし、かつ、意味的距離記憶部３０９を参照して、類似度の評価尺度の２つ目が属性の意味の類似性であるので、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように行う。
【０１０３】
ステップ４０６の類似検索式生成処理の方法の一例を示す。先ず、具体例１の動作で示した方法により、共起辞書３０８を参照して、類似検索式とその類似度を得る。この類似度を類似度１とする。次に、具体例２の動作で示した方法により、意味的距離記憶部３０９を参照して、類似検索式とその類似度を得る。この類似度を類似度２とする。同一の類似検索式に関して、その類似度を類似度１と類似度２の和とする。以上は類似検索式生成処理の方法の一例であり、検索式の間の類似度の計算を、共起辞書３０８を参照して、類似度の評価尺度の１つが属性の現れかたの類似性であるので、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ１  ，…，Ａｒ  を含むなら、属性Ａ１  ，…，Ａｒ  のうち、ある属性Ａｓ  と、その他の属性Ａ１  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さと、任意のある属性Ａｔ  と、Ａ１  ，…，Ａｓ−１  Ａｓ＋１  ，…，Ａｒ  との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａｓ  と属性Ａｔ  の間の類似度が高くなるようにし、かつ、意味的距離記憶部３０９を参照して、類似度の評価尺度の２つ目が属性の意味の類似性であるので、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように行う方法ならば、他の方法であってもよい。
【０１０４】
図１６は、具体例３における類似検索実行時の画面表示例であり、これは情報検索装置と検索者の対話の様子を示している。
【０１０５】
装置は、原検索式「通信網  ａｎｄ（  ｎｏｔ電話）  ａｎｄ  通産省」において、属性「通産省」を、「郵政省」、「ＡＢＣ電気工業」に置換して得られる類似検索式での検索結果を出力している。具体例１での例である図５では、属性の現れかたの類似性のみを類似度の評価尺度としているので、「通産省」とは意味的距離が「郵政省」よりも遠い「ＡＢＣ電気工業」を「通省」と置換した類似検索式が、類似度が最も高い類似検索式として得られる。具体例３では、属性の意味の類似性も類似度の評価尺度としているので、「通産省」と意味的距離が最も近い「郵政省」を「通産省」と置換した類似検索式が、類似度が最も高い類似検索式として得られる。
【０１０６】
＜効果＞
以上のように、具体例３によれば、具体例１に意味的距離記憶部３０９を追加し、類似検索式生成部３０６は、検索式の間の類似度の計算は、共起辞書３０８を参照して、類似度の評価尺度の１つが属性の現れかたの類似性であるとして行い、かつ、意味的距離記憶部３０９を参照して、類似度の評価尺度の２つ目が属性の意味の類似性であるとして行うので、具体例１の効果に加えて、属性の現れかたの類似性、及び、属性の意味の類似性が類似度の評価尺度である類似検索式を生成できるという効果が得られる。
【０１０７】
尚、上記各具体例では、情報検索装置に適用した例を説明したが、本装置は、ある連続した情報の中で、情報が欠落している場合に、現れかたの類似性を類似度の評価尺度とすることにより、その付近の情報から、欠落している情報が何かを推定し補完することができる。従って、ＯＣＲ（光学式文字読取装置）やペン入力で認識に失敗した文字をその付近の文字から推定し補完することや、音声認識で認識に失敗した音声をその付近の音声から推定し補完することにも利用可能である。
【０１０８】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の類似検索方法および装置の具体例１の構成図である。
【図２】文書データの具体例を示す図である。
【図３】共起辞書の具体例を示す図である。
【図４】具体例１の動作フローチャートである。
【図５】具体例１における類似検索実行時の画面表示例を示す図である。
【図６】原属性式の間の共起関係の強さを示す図である。
【図７】原属性式の重要度を示す図である。
【図８】固定属性式集合とそれらの優先度を示す図である
【図９】類似属性式集合の要素の間の共起関係の強さの具体例を示す図である。
【図１０】類似度の計算過程の具体例（その１）を示す図である。
【図１１】類似度の計算過程の具体例（その２）を示す図である。
【図１２】類似度の計算過程の具体例（その３）を示す図である。
【図１３】本発明の類似検索方法および装置の具体例２の構成図である。
【図１４】意味的距離記憶部の具体例を示す図である。
【図１５】具体例２における類似検索実行時の画面表示例を示す図である。
【図１６】具体例３の類似検索方法および装置の具体例３の構成図である。
【図１７】具体例３における類似検索実行時の画面表示例を示す図である。
【符号の説明】
１０１、２０１、３０１  原検索式解析部
１０２、２０２、３０２  原属性式抽出部
１０３、２０３、３０３  原属性式重要度計算部
１０４、２０４、３０４  固定属性式集合計算部
１０５、２０５、３０５  検索制御部
１０６、２０６、３０６  類似検索式生成部
１０７、２０７、３０７  検索実行部
１０８、２０８、３０８  共起辞書
２０９、３０９  意味的距離記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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