(57)【要約】【課題】類似文書検索において、利用者が選択した特徴語に対応する同義語を低ノイズで高精度に抽出する。【解決手段】本発明に係る文書検索装置は、類似文書検索において使用した特徴語のうちいずれかを指定してその同義語を検索するよう指示する命令入力を受け取り、類似文書検索の検索結果に含まれる文書集合から同義語を抽出する。【選択図】図１
2014106665.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書を検索する装置であって、
命令入力を受け付ける入力部と、
文書データベースが格納している文書を解析して特徴語を抽出する特徴語抽出部と、
前記特徴語抽出部が抽出した特徴語を用いて、前記入力部を介して指定された入力文章または入力文書と類似する文書を前記文書データベースが格納する文書のなかから検索する類似文書検索部と、
前記類似文書検索部による検索結果および前記類似文書検索部が前記検索を実施する際に使用した前記特徴語を出力する検索結果出力部と、
前記検索結果出力部が出力した前記特徴語のうちいずれかを指定してその同義語を検索するよう指示する命令入力にしたがって、前記検索結果に含まれる文書集合から前記同義語を抽出する同義語処理部と、
前記同義語処理部が抽出した前記同義語を出力する同義語出力部と、
を備えたことを特徴とする文書検索装置。
【請求項２】
前記同義語処理部は、
前記検索結果に含まれる文書集合を、前記特徴語のうち前記同義語を抽出する対象となる対象語を含む第１文書集合と、前記対象語を含まない第２文書集合とに分ける解析対象文書収集部と、
前記第１文書集合内の各文書を解析して、前記第１文書集合に含まれる前記対象語の記載箇所の前後における第１言語的記載パターンを抽出する記載パターン抽出部と、
前記第２文書集合内の各文書を解析して、前記第２文書集合に含まれる語句の記載箇所の前後の第２言語的記載パターンを抽出し、前記第２言語的記載パターンと前記第１言語的記載パターンを照合することによって、前記対象語に対応する同義語の候補を抽出するとともに前記候補の確度を算出する同義語抽出部と、
を備えることを特徴とする請求項１記載の文書検索装置。
【請求項３】
前記記載パターン抽出部は、前記対象語と文法的に関連する語句を前記第１言語的記載パターンとして抽出し、
前記同義語抽出部は、前記第２文書集合に含まれる語句と文法的に関連する語句を前記第２言語的記載パターンとして抽出する
ことを特徴とする請求項２記載の文書検索装置。
【請求項４】
前記記載パターン抽出部は、前記対象語の記載箇所の前後における語句の品詞、または自立語／付属語の区別の少なくともいずれかを基準として、前記文法的に関連する語句を前記第１言語的記載パターンとして抽出し、
前記同義語抽出部は、前記第２文書集合に含まれる語句の記載箇所の前後における語句の品詞、または自立語／付属語の区別の少なくともいずれかを基準として、前記文法的に関連する語句を前記第２言語的記載パターンとして抽出する
ことを特徴とする請求項３記載の文書検索装置。
【請求項５】
前記記載パターン抽出部は、前記第１言語的記載パターンとして、
（パターン１）：前記抽出対象語の直前の単語見出し
（パターン２）：（パターン１）が付属語である場合、その付属語よりも前に位置する最も近い自立語
（パターン３）：前記抽出対象語の直後の単語見出し
（パターン４）：（パターン３）が付属語である場合、その付属語よりも後に位置する最も近い自立語
の４パターンのうち少なくともいずれかを用いた記載パターンを抽出する
ことを特徴とする請求項４記載の文書検索装置。
【請求項６】
前記同義語抽出部は、
前記第１言語的記載パターンとして抽出した記載パターンの種別に応じて各前記第１言語的記載パターンに重みを付与し、
複数の前記種別に合致する前記第１言語的記載パターンについては各前記種別に付与した前記重みを合算し、
前記付与した前記第１言語的記載パターンの重みを用いて前記同義語の候補のスコアを算出し、
前記同義語出力部は、
前記同義語抽出部が算出した前記同義語の候補のスコアを、前記同義語の候補とともに出力する
ことを特徴とする請求項２記載の文書検索装置。
【請求項７】
前記同義語抽出部は、前記同義語の候補毎に、
前記重みの合算と、各前記第１言語的記載パターンの全文書集合に対する出現頻度の対数値と、各前記第１言語的記載パターンが出現する文書数の対数値と、を乗算することにより、前記同義語の候補のスコアを算出する
ことを特徴とする請求項６記載の文書検索装置。
【請求項８】
前記解析対象文書収集部は、前記第１文書集合のなかに前記入力文章または前記入力文書を含める
ことを特徴とする請求項２記載の文書検索装置。
【請求項９】
前記同義語抽出部は、前記第１文書集合のなかに含まれている前記入力文章または前記入力文書から抽出した前記記載パターンについては、他の前記記載パターンよりも大きな前記重みを用いる
ことを特徴とする請求項８記載の文書検索装置。
【請求項１０】
前記同義語抽出部は、
前記類似文書検索部による検索結果における類似度が高い文書から抽出した前記第１言語的記載パターンほど、前記重みを大きくする
ことを特徴とする請求項２記載の文書検索装置。
【請求項１１】
前記入力部は、前記検索結果に含まれる文書集合として収集する文書数、前記第１文書集合として収集する文書の最大数、および前記第２文書集合として収集する文書の最大数を指定する指示入力を受け取り、
前記同義語処理部は、前記指示入力が指定する各文書数にしたがって文書を収集する
ことを特徴とする請求項１記載の文書検索装置。
【請求項１２】
文書を検索する方法であって、
命令入力を受け付ける入力ステップ、
文書データベースが格納している文書を解析して特徴語を抽出する特徴語抽出ステップ、
前記特徴語抽出ステップにおいて抽出した特徴語を用いて、前記入力ステップにおいて指定された入力文章または入力文書と類似する文書を前記文書データベースが格納する文書のなかから検索する類似文書検索ステップ、
前記類似文書検索ステップにおける検索結果および前記類似文書検索ステップにおいて前記検索を実施する際に使用した前記特徴語を出力する検索結果出力ステップ、
前記検索結果出力ステップにおいて出力した前記特徴語のうちいずれかを指定してその同義語を検索するよう指示する命令入力にしたがって、前記検索結果に含まれる文書集合から前記同義語を抽出する同義語処理ステップ、
前記同義語処理ステップにおいて抽出した前記同義語を出力する同義語出力ステップ、
を有することを特徴とする文書検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書集合の中から所望の文書を検索する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
大量の文書の中から所望の文書を検索する手法の１つとして、任意の文章または文書を入力として、その記載内容に類似または関連する文書を文書集合の中から検索して、類似または関連の度合の高い文書から順に出力する類似文書検索が普及してきている。
【０００３】
類似文書検索においては、文書集合を構成する各々の検索対象文書から、記載内容を特徴付けるキーワード（以下、特徴語と呼ぶ）を抽出し、各特徴語に対してその重要度に応じた重みを算出・付与して、１語以上の重み付き特徴語から構成される特徴語ベクトルを生成し、検索インデクスにあらかじめ格納しておく。次に、利用者によって入力指定された文章または指定された文書（以下、まとめて「入力文書」と呼ぶ）から、同様の方法で重み付き特徴語を抽出して特徴語ベクトルを生成する。そして、入力文書から生成された特徴ベクトルと、各検索対象文書の特徴ベクトルを照合することによって、両者の類似度を算出する。類似度の算出においては、特徴ベクトル間の内積や、特徴ベクトルがなす角の余弦値がしばしば使われる。最後に、類似度を降順にソートして得られる上位ランクの文書を、入力文書に類似する文書として出力する。
【０００４】
類似文書検索の精度を低下させる要因の１つとして、特徴語の表記揺れ（同義語）がある。例えば、入力文書から抽出された特徴語「文書（ｐａｐｅｒｓ）」は、検索対象文書から抽出された特徴語「ドキュメント（ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ）」とは表記が違うので照合しない。この結果、入力文書とこの検索対象文書の間の類似度が本来よりも低くなり、その分だけ検索結果における出力順位が低下してしまう。
【０００５】
類似文書検索においては、数多くの重み付き特徴語を要素とする特徴語ベクトルを照合させることによって、入力文書と検索対象文書の間の類似性を判定する。そのため、入力文書の特徴語と検索対象文書の特徴語が、表記揺れ（同義語）によって多少照合できなくても、他の特徴語が十分に照合できれば、類似文書検索結果の上位にその文書を出力できる。しかし、類似文書検索においても、特徴語の表記揺れを吸収できれば、所望の類似文書をその分だけ上位に出力できると考えられる。
【０００６】
そこで、類似文書検索において使われる入力文書の各特徴語に対応する同義語を利用者に提示し、利用者が必要に応じて類似文書検索における特徴語としてその同義語を追加できるようにすることにより、類似文書検索の精度を向上し、利用者が納得する検索結果を出力できるようになると考えられる。
【０００７】
一般に、文書検索において利用者が同義語を活用できるようにするためには、同義語データを何らかの形で収集・管理する必要がある。同義語を収集するための従来手法としては、大きく以下の２種類が挙げられる。
【０００８】
（従来手法１）市販の同義語辞書を購入する、または、手作業で同義語辞書を作成する
（従来手法２）大量の文書集合を解析して、自動または半自動で同義語を抽出する。
【０００９】
（従来手法１）については、同義語の品質は高いが、データの初期作成や更新に多大なコストがかかるため、特許文献やＷｅｂページのように大量の語彙を含む文書を検索する場合には、あまり現実的ではない。
【００１０】
（従来手法２）については、以下に例示するような記載パターンに着目して同義語を抽出する手法が提案されている。
（ａ）「ＡとはＢである」など特定の構文
（ｂ）括弧の直前語とその括弧内の語
（ｃ）複合語とその構成語との包含関係
（ｄ）検索履歴の活用。
【００１１】
しかし、上記手法はいずれも、記載パターンが出現する頻度が少ないため、得られる同義語の量が少なく、同義語を網羅的に収集することが困難である（一般性に欠ける）という課題がある。
【００１２】
また、一般に大量の文書集合の中から同義語を自動抽出する場合、大量の文書集合を無作為に解析すると、利用者の意図に合致しないノイズ同義語が多数出力されてしまうことが多い。したがって、利用者の検索意図を踏まえた上で、同義語を抽出する対象となる文書集合を絞り込み、これらの文書に特化して同義語を抽出することによってノイズ同義語の出力を抑制することが望ましい。
【００１３】
上述した２つの課題「同義語を網羅的に収集すること（一般性の確保）」と「大量の文書集合を無作為に解析することによるノイズ同義語の抑制」を解決することに関連する従来技術として、下記特許文献１がある。特許文献１では、以下の方法により、同義語（同文献においては「類義語」と記載している）を抽出する。
【００１４】
（ステップ１）類義語抽出の対象となる対象語Ｘを利用者が入力指定する。
（ステップ２）対象語Ｘに関連する文書をランキング検索する。ここでは、各文書内での対象語Ｘの出現頻度が高い文書で、かつ、文書の文章長の短い文書ほど、上位にランキングされる。
（ステップ３）検索結果上位の文書群から、対象語の関連語をＴ個抽出する。関連語抽出においては、検索対象文書全体での出現文書数が低く（固有度が高く）、かつ検索結果上位の文書群内における出現文書数（文書共起頻度）が高い語を関連語とする（ただし、対象語Ｘは関連語から除外する）。
（ステップ４）Ｔ個の関連語群を入力として再びランキング検索する。
（ステップ５）検索結果上位の文書群（ただし対象語Ｘを含まない文書のみを検索対象とする）から、再び関連語を抽出する。
（ステップ６）抽出されたＳ個の関連語を対象語Ｘの類義語として利用者に出力する。
【００１５】
特許文献１に記載されている技術は、（ａ）対象語に関連する文書群を２段階の検索によって絞り込み、これらの文書群の中だけから類義語を抽出する、（ｂ）関連語抽出において、検索対象文書全体での出現文書数が低く、かつ、検索結果上位の文書群における出現文書数（文書共起頻度）が高い語を関連語として抽出する、という手順を用いているということができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１６】
【特許文献１】特開２００４−０５４８８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
特許文献１に記載されている関連語抽出においては、出現文書数（文書共起頻度）のような文書レベルのマクロな統計情報を使って類義語であるか否かを判定している。そのため、対象語Ｘに「関連する語」は抽出できても、対象語Ｘと「同義関係にある語」だけを特定して出力することは困難である。その結果、抽出結果のなかには同義語でないノイズ語が多く混在することとなる。
【００１８】
特許文献１は、実施例の１つとして、文書中の単語Ｙに対して、その前後の単語の中に関連語がいくつ含まれるかによって、単語Ｙが対象語Ｘの類義語であるか否かを判定する方法も記載している。しかし、単語Ｙと関連語群の共起傾向だけでは、単語Ｙが対象語Ｘと同義関係にあるか否かを判定するのに十分ではない。
【００１９】
また、特許文献１の２回目の関連語抽出においては、対象語Ｘを含む文書は抽出対象文書から除外されている。一般に、人間が文書集合の中から同義語を抽出する場合、対象語Ｘが文章の中でどのような文脈で使われているか（対象語Ｘの前後における言語表現との間の語彙的、構文的、意味的、文脈的関係がどうなっているか）に関する言語情報は、同義語を特定する重要な手掛かりとなる。しかし特許文献１は、この手掛かり情報を同義語の抽出処理に使っていない。
【００２０】
本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、類似文書検索において、利用者が選択した特徴語に対応する同義語を低ノイズで高精度に抽出することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本発明に係る文書検索装置は、類似文書検索において使用した特徴語のうちいずれかを指定してその同義語を検索するよう指示する命令入力を受け取り、類似文書検索の検索結果に含まれる文書集合から同義語を抽出する。
【発明の効果】
【００２２】
本発明に係る文書検索装置は、同義語抽出のために使用する文書集合として、利用者の検索意図に近い類似文書検索結果の上位文書集合を使用する。これにより、類似文書検索に使われる入力文書の特徴語に対する同義語を、低ノイズ・高精度で抽出することができる。その結果、利用者は自分の検索意図に合致した同義語を効率よく特定できる。
上述した以外の課題、構成、および効果は、以下の実施形態の説明により明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】実施形態１に係る文書検索装置１００の機能ブロック図である。
【図２】利用者が入力文書を指定する画面例を示す図である。
【図３】類似文書の検索結果を表示する画面例を示す図である。
【図４】同義語抽出の対象となる特徴語（対象語１３に相当する）を選択する画面例を示す図である。
【図５】対象語５０１に対応する同義語を抽出した結果を表示する画面例を示す図である。
【図６】同義語が追加された後の検索結果表示画面４００を示す図である。
【図７】解析対象文書収集部１４の処理フローを説明する図である。
【図８】記載パターンテーブル１８の構成例を示す図である。
【図９】記載パターン抽出部１７の処理フローを説明する図である。
【図１０】同義語抽出部１９の処理フローを説明する図である。
【図１１】文書検索装置１００のハードウェアの構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
＜実施の形態１：装置構成＞
以下に説明する本発明の実施形態１においては、特許文献を入力として、その発明内容に類似する過去の特許文献を検索する文書検索装置を例として説明する。具体的には、出願特許の公知例を過去の特許文献集合の中から検索する際に、任意の文章または特許文献を入力とし、その発明内容に類似する特許文献を検索する、というユースケースを想定する。ただし、本発明はこのユースケースに限定されるものではない。また、本実施形態１においては、特許文献を検索対象としているが、論文、新聞記事、設計文書、電子メール、Ｗｅｂページなどを対象とすることもできる。
【００２５】
図１は、本実施形態１に係る文書検索装置１００の機能ブロック図である。文書検索装置１００は、利用者が入力装置３０を介して入力した任意の文章または指定した文書と類似する文書を、文書データベース１内に格納されている文書群のなかから検索する装置である。さらに文書検索装置１００は、類似検索において使用された特徴語の同義語を利用者へ提示し、その同義語を用いて類似検索を拡張することができる。以下に文書検索装置１００の詳細構成を説明する。
【００２６】
検索対象となる文書データは、入力装置３０を介してあらかじめ文書データベース１に格納される。
【００２７】
特徴語抽出部２は、文書データベース１に格納された各文書から特徴語を抽出し、その重要度を表す重みを算出する。本実施形態１においては、単語辞書３を参照して形態素解析を実施することにより文章を単語に分割し、名詞または動詞である単語を特徴語として抽出する。文書ｄにおける特徴語Ｔの重みｗは、以下の方法によって算出する。まず、文書ｄにおける特徴語ｗの出現頻度ＴＦの対数（ｌｏｇＴＦ）を求める。次に、特徴語ｗの固有度ＩＤＦを、文書データベース１に格納される文書数Ｎを当該特徴語ｗが含まれる文書数ｎで除算した値の対数によって求める（ＩＤＦ＝ｌｏｇ（Ｎ／ｎ））。最後に（１＋ｌｏｇＴＦ）×ｌｏｇ（Ｎ／ｎ）を計算することにより、重みｗを算出する。ただし、ＴＦ＝０の場合は、ｗの値は０とする。この方法は、ＴＦ−ＩＤＦ法として広く知られているものであるので、これ以上言及しない。
【００２８】
検索インデクス生成部４は、類似文書検索を効率よく実施できるように、特徴語抽出部２が取得した文書毎の特徴語および重みに関する数値データをまとめ、検索インデクス５に格納する。特徴語抽出部２および検索インデクス生成部４が実施する処理は、市販されている多くの類似文書検索システムにおいて既に実現されているため、本実施形態１においてはこれ以上言及しない。
【００２９】
特徴語収集部８は、利用者が入力装置３０を介して指定した入力文書番号７に対応する文書、または利用者が任意に入力した入力文章６から特徴語を抽出する。本実施形態１においては、入力文書番号７に対応する特徴語は、検索インデクス生成部４の処理によって検索インデクス５内に既に格納されている。したがって、入力文書番号７に対応する特徴語を抽出する際には、検索インデクス５の中から入力文書番号７に対応する特徴語およびその重みを抜き出すことによって容易に収集できる。利用者が任意の入力文章６を入力した場合には、検索インデクス５内に特徴語が格納されていないので、入力文章６を特徴語抽出部２に渡して、特徴語を抽出して重みを付与する処理を実行すればよい。
【００３０】
特徴語テーブル９は、特徴語収集部８が収集した特徴語データを格納するデータテーブルであり、特徴語の見出しと重みの対を記述している。
【００３１】
類似文書検索部１０は、検索インデクス５を参照して、特徴語テーブル９に格納されている重み付き特徴語集合と類似する文書を検索して類似度を各々算出し、検索結果上位Ｎ件を検索結果テーブル１１に格納する。本実施形態１においては、文書間の類似度を、重み付き特徴語から構成される特徴語ベクトルのなす角の余弦を１００倍した値として算出する。したがって、類似度は０から１００の間の値をとり、類似度が１００に近いほど類似する確度が高くなる。特徴語の集合をベクトルとして捉え、両者の類似性をベクトルのなす角または内積によって求める方法は、ベクトル空間モデルとして広く知られているので、これ以上は言及しない。
【００３２】
検索結果テーブル１１は、類似文書検索部１０による検索結果を格納するデータテーブルであり、検索順位、類似度、検索結果文書番号を保持する。類似文書検索部１０は、類似文書の検索結果を検索結果テーブル１１へ出力する際に、入力文書に付与された日時と検索結果として得られた文書に付与された日時を比較し、入力文書よりも以前の文書のみを検索するようなオプションを付加してもよい。例えば特許文献を検索対象とする場合、出願日または公開日を比較し、入力文書よりも以前に公開された特許文献のみを検索対象とすることができる。
【００３３】
検索結果出力部１２は、特徴語テーブル９に格納された特徴語データと、検索結果テーブル１１に格納された検索結果データを、出力装置４０を介して利用者に提示する。また後述する同義語に関する抽出結果も出力装置４０を介して利用者に提示する。
【００３４】
解析対象文書収集部１４は、類似文書の検索結果とともに出力された特徴語集合の中から、利用者が指定した対象語１３に対する同義語を抽出するため、その解析対象となる文書集合を収集する。利用者が対象語１３を指定する画面については後述する。本実施形態１においては、対象語１３は入力文章中から抽出された特徴語のいずれかであり、入力文書に類似する文書の検索結果は検索結果テーブル１１に格納されている。そこで、検索結果テーブル１１に格納されたＮ件の類似文書の上位Ｒ件を、同義語抽出のための解析対象とする。これにより、利用者が指定した対象語１３の同義語を効率的に検索できると考えられる。その理由について以下に説明する。
【００３５】
上記Ｒ件の文書は、入力文書と内容的に類似しているとみなされた文書である。したがって、対象語１３と同じ意味であるが表記の異なる同義語が存在する確率が高い。一方、一般に１つの文書は１人の執筆者によって執筆されることがほとんどであり、同じ意味であるが表記の異なる同義語が、１人の執筆者が書いた１つの文書の中で併用されることはあまりないと考えられる。したがって、対象語１３が含まれる類似文書の中よりも、対象語１３が含まれない類似文書の中に同義語が存在する確率が高い。ただし、対象語１３が含まれる類似文書を解析することにより、対象語がどのような文脈で使われているか、具体的には、対象語の前後にどのような語彙・構文が使われているかについての言語的記載パターンを特定することができる。すなわち、対象語１３が含まれない類似文書内において、対象語１３が含まれる類似文書から特定した言語的記載パターンを検索することにより、同義語を効率的かつ精度よく検索することができると考えられる。
【００３６】
上記考察に基づき、解析対象文書収集部１４は、収集した文書を対象語１３が含まれている対象語付き文書１５と含まれていない対象語なし文書１６に分類する。記載パターン抽出部１７は、対象語付き文書１５から特徴語前後の言語的記載パターンを抽出し、記載パターンテーブル１８に格納する。同義語抽出部１９は、記載パターンテーブル１８が格納している言語的記載パターンを対象語なし文書１６から検索することにより、対象語１３の同義語を対象語なし文書１６から抽出し、同義語テーブル２０に格納する。
【００３７】
図２は、利用者が入力文書を指定する画面の構成例を示す図である。入力文書指定画面３００において、利用者はまず、検索したい文書の識別子である文書番号を番号入力エリア３０１に入力するか、または任意の文章を文章入力エリア３０２に入力する。利用者が検索ボタン３０４を押下すると、類似文書検索部１０は類似文書検索を実行し、検索結果を後述の図３に示すような画面に出力する。利用者がクリアボタン３０３を押下すると、番号入力エリア３０１および文章入力エリア３０２の内容が消去される。
【００３８】
図３は、類似文書の検索結果を表示する画面例を示す図である。検索結果表示画面４００は、類似文書の検索結果を表示する部分（画面右側）と、類似文書検索において使われた入力文書中の特徴語の一覧を表示する部分（画面左側）に分かれる。
【００３９】
検索結果を表示する部分は、類似文書として検索された文書を入力文書との間の類似度の高い文書から順に表示する。その際に、検索順位を表す順位４０７、類似度４０８、文書ＩＤ４０９（特許文献であれば出願番号）、発明の名称４１０（文書タイトルに相当する）、出願人４１１（作成者に相当する）を、検索された文書毎に表示する。文書分類や要約文章など、上記以外の書誌情報やテキスト情報を表示してもよい。画面上部には、選択チェックボックス４０６で選択された文書の抄録データを表示する「抄録」ボタン４０１、本文データを表示する「本文」ボタン４０２を備えている。戻るボタン４０３を押下すると入力文書指定画面３００に戻る。次ボタン４０５を押下すると次の検索結果文書１０件を表示し、前ボタン４０４を押下すると前の検索結果文書１０件を表示する。
【００４０】
特徴語の一覧を表示する部分は、特徴語の一覧を特徴語の重みの高い順に表示する。その際に、特徴語の重みの順位４２２、特徴語の見出し４２３、特徴語の重み４２４、特徴語が検索結果の上位Ｎ件の何％に含まれるかを示すＨＩＴ率４２５を特徴語毎に表示する。「検索」などのようにＨＩＴ率４２５が高い特徴語は、多くの文書で使われる標準的な語であるので、同義語を補う必要があまりない。一方、「テキスト（ｔｅｘｔ）」のように、特徴語として重要な語であるがＨＩＴ率４２５の低い特徴語については、同じ意味で別の表記の同義語（例えば「文（ｓｅｎｔｅｎｃｅ）」など）が存在する可能性が高い。そこで利用者は、「テキスト」以外にどんな同義語がよく使われているかをチェックし、必要であればその同義語を特徴語として追加して再検索することにより、類似文書検索の精度を向上させることができると考えられる。
【００４１】
図３において、特徴語として使用するかを選択するチェックボックス４２１のチェックを外すと、その特徴語は類似検索において使用する特徴語集合から削除される。再検索ボタン４２６を押下すると、類似文書検索部１０は、チェックボックス４２１のチェックが付いた特徴語を用いて類似文書検索を再度実行し、検索結果を表示する。リセットボタン４２７を押下すると、特徴語一覧が初期状態にリセットされる。
【００４２】
図４は、同義語抽出の対象となる特徴語（対象語１３に相当する）を選択する画面例を示す図である。画面左側に表示されている特徴語一覧の中から対象語５０１を１つ選択すると、選択された対象語５０１をハイライト表示する。その際に、同義語を抽出して表示することを指示する同義語表示ポップアップメニュー５０２を表示する。このメニューを押下すると、文書検索装置１００は対象語５０１に対応する同義語を抽出し、その結果を後述の図５に示すような画面に表示する。
【００４３】
図５は、対象語５０１に対応する同義語を抽出した結果を表示する画面例を示す図である。同義語表示画面６００は、抽出された同義語の確からしさを表す確度６０４の高い順に同義語を表示する。その際、確度の高さの順位６０２、同義語の見出し６０３、抽出された同義語の妥当性を数値化した確度６０４を同義語毎に表示する。利用者は、類似後検索において使用する特徴語として追加したい同義語があれば、その同義語をチェックボックス６０１によってチェックする。追加ボタン６０５を押下すると、後述の図６に示すように、チェックされた同義語が特徴語として追加される。キャンセルボタン６０６を押下すると、チェックされた同義語を追加せずに本画面を閉じる。
【００４４】
図６は、同義語が追加された後の検索結果表示画面４００を示す図である。図５において追加された同義語「文」が、特徴語「テキスト」の同義語として追加表示されている。この状態で再検索ボタン４２５を押下すると、類似文書検索部１０は、「文」を重み＝７９の特徴語として追加した上で、類似文書検索を実行する。
【００４５】
＜実施の形態１：解析対象文書収集部１４の詳細動作＞
図７は、解析対象文書収集部１４の処理フローを説明する図である。解析対象文書収集部１４は、図７に示すフローにしたがって、検索結果テーブル１１に格納された上位Ｒ件の類似文書を、対象語付き文書１５対象語なし文書１６に分類する。以下、図７の各ステップについて説明する。
【００４６】
（図７：ステップＳ７０１〜Ｓ７０２）
解析対象文書収集部１４は、対象語付き文書１５および対象語なし文書１６を空（ＮＵＬＬ）にリセットする（Ｓ７０１）。解析対象文書収集部１４は、文書をカウントするカウンタｉ、対象語付き文書１５内および対象語なし文書１６内の文書件数をカウントするカウンタＳ１とＳ２をそれぞれ０にセットする（Ｓ７０２）。Ｓ１、Ｓ２、Ｒについては入力装置３０を介して利用者が指定するようにしてもよい。
【００４７】
（図７：ステップＳ７０３）
解析対象文書収集部１４は、カウンタｉが閾値Ｒ（類似検索結果内の上位Ｒ件）以下であるか否かを判定する。カウンタｉがＲより大きい場合は本フローを終了し、Ｒ以下である場合はステップＳ７０４に進む。
【００４８】
（図７：ステップＳ７０４）
解析対象文書収集部１４は、ｉ番目の類似文書の文章を文書データベース１から抽出してワーキングエリアに格納する。
【００４９】
（図７：ステップＳ７０５）
解析対象文書収集部１４は、ステップＳ７０４でワーキングエリアに格納した文章をスキャンして、対象語が含まれているか否かを判別する。含まれている場合はステップＳ７０６へ進み、含まれていない場合はステップＳ７０９へ進む。
【００５０】
（図７：ステップＳ７０６）
解析対象文書収集部１４は、対象語付き文書１５に格納されている文書件数のカウンタＳ１が、あらかじめ決められた閾値Ｓ１ＭＡＸよりも小さいか否かを判定する。カウンタＳ１がＳ１ＭＡＸに達していない場合はステップＳ７０７に進み、達している場合はステップＳ７１２へスキップする。
【００５１】
（図７：ステップＳ７０７〜Ｓ７０８）
解析対象文書収集部１４は、対象語付き文書１５にｉ番目の類似文書の文書番号を追加格納し（Ｓ７０７）、カウンタＳ１に１を加える（Ｓ７０８）。
【００５２】
（図７：ステップＳ７０９）
解析対象文書収集部１４は、対象語なし文書１６に格納されている文書件数のカウンタＳ２が、あらかじめ決められた閾値Ｓ２ＭＡＸよりも小さいか否かを判定する。カウンタＳ２がＳ２ＭＡＸに達していない場合はステップＳ７１０に進み、達している場合はステップＳ７１２へスキップする。
【００５３】
（図７：ステップＳ７１０〜Ｓ７１１）
解析対象文書収集部１４は、対象語なし文書１６にｉ番目の類似文書の文書番号を追加格納し（Ｓ７１０）、カウンタＳ２に１を加える（Ｓ７１１）。
【００５４】
（図７：ステップＳ７１２）
解析対象文書収集部１４は、カウンタｉに１を加え、ステップＳ７０３に戻る。
【００５５】
＜実施の形態１：記載パターン抽出部１７の詳細動作＞
記載パターン抽出部１７は、対象語付き文書１５に格納されている類似文書を解析して、対象語１３の前後の文脈にかかる言語情報（記載パターン）を抽出し、記載パターンテーブル１８に格納する。本実施形態１においては、記載パターンを構成する要素として以下の４種類の言語情報を抽出するが、これらに限定されるものではない。
【００５６】
（パターン１）：対象語１３の直前の単語見出し（Ｗｂ１）
（パターン２）：（パターン１）が付属語（助詞・助動詞など）である場合、その付属語よりも前に位置する最も近い自立語（名詞または動詞）（Ｗｂ２）
（パターン３）：対象語１３の直後の単語見出し（Ｗａ１）
（パターン４）：（パターン３）が付属語（助詞・助動詞など）である場合、その付属語よりも後に位置する最も近い自立語（名詞または動詞）（Ｗａ２）
例えば、対象語１３が「テキスト」であり、対象語１３を含む文書の中に「類似するテキストを検索し、検索結果を表示する（ｒｕｉｊｉ  ｓｕｒｕ  ｔｅｋｉｓｕｔｏ  ｗｏ  ｋｅｎｓａｋｕ  ｓｈｉ，ｋｅｎｓａｋｕｋｅｋｋａ  ｗｏ  ｈｙｏｕｊｉ  ｓｕｒｕ）」と記載されている場合、対象語「テキスト（ｔｅｋｉｓｕｔｏ）」の直前の語Ｗｂ１は「類似する（ｒｕｉｊｉ  ｓｕｒｕ）」である。この場合はＷｂ１が動詞であるので、Ｗｂ２は該当なしとなる。「テキスト（ｔｅｋｉｓｕｔｏ）」の直後の語Ｗａ１は「を（ｗｏ）」であり、Ｗａ１が付属語（助詞）であるので、その後に位置する最初の動詞「検索し（ｋｅｎｓａｋｕ  ｓｈｉ）」がＷａ２となる。
【００５７】
記載パターン抽出部１７は、上記４種類の記載パターン要素を、対象語付き文書１５に格納されているすべての文書中のすべての対象語１３について抽出し、抽出結果を記載パターンテーブル１８に格納する。記載パターンの内容が重複する場合には、その記載パターンを１つにまとめて出現回数を格納する。
【００５８】
図８は、記載パターンテーブル１８の構成例を示す図である。ここでは、特徴語「文書」が対象語１３として選択された時の抽出結果を示している。記載の便宜上、一部のレコードのみを表記し、その他のレコードについては省略した。
【００５９】
記載パターンテーブル１８は、レコードＩＤ１８１、記載パターンのパターン種別１８２、パターン名称を表すパターンＩＤ１８３、同義語抽出の手掛かりとして当該パターンがどのくらい重要であるかの度合いを表す重み１８４、当該記載パターンに合致するとして抽出された単語の見出し１８５、当該記載パターンの総出現頻度１８６、当該記載パターンの出現文書数１８７を１レコードとして格納する。
【００６０】
記載パターンテーブル１８は、記載パターンを構成する４種類の要素が単独で合致する場合と、複数の要素が同時に合致する場合に分けて格納する。図８に示すデータ例においては、レコードＩＤ１８１＝１〜４のレコードは、記載パターンを構成する４種類の要素が単独で合致する場合のデータに相当する。レコードＩＤ１８１＝５〜１５のレコードは、複数の要素が同時に合致する場合のデータに相当する。
【００６１】
より多くの要素が組み合わさった場合の総出現頻度１８６や出現文書数１８７は、単独の場合のそれらに比べて値が小さくなる。しかし、複数の要素が合致すると、文脈を強く限定できるので、同義語を抽出するための手掛かりとしての信頼度（確度）は高くなる。重み１８４はこの信頼度を定量化したものである。重み１８４の値は、後述する同義語抽出部１９において、同義語を特定する際に使用される。
【００６２】
図９は、記載パターン抽出部１７の処理フローを説明する図である。記載パターン抽出部１７は、対象語付き文書１５に含まれる各文書を解析して、記載パターンテーブル１８における見出し１８５に対応するデータを抽出し、総出現頻度１８６および出現文書数１８７に対応する値をカウントする。以下、図９の各ステップについて説明する。
【００６３】
（図９：ステップＳ９０１）
記載パターン抽出部１７は、記載パターンテーブル１８の内容を初期化する。
【００６４】
（図９：ステップＳ９０２）
記載パターン抽出部１７は、対象語付き文書１５にまだ記載パターンを解析・抽出していない文書が残っているか否かを判定する。残っていない場合は本フローを終了し、残っている場合はステップＳ９０３に進む。
【００６５】
（図９：ステップＳ９０３）
記載パターン抽出部１７は、文書データベース１から解析対象文書の文章を取り出す。なお、解析対象文書収集部１４は当該文書の文章を既に文書データベース１から抽出してワーキングエリアに格納しているので、そのワーキングエリアから文章を取り出してもよい。記載パターン抽出部１７は次に、取り出した文章を形態素解析し、各単語（形態素）の単語データとして、見出しと品詞をワーキングエリアに単語の出現順に格納する。
【００６６】
（図９：ステップＳ９０４）
記載パターン抽出部１７は、ワーキングエリアに格納されている単語データを出現順にチェックして、当該文章において、記載パターンをまだ解析・抽出していない対象語１３があるか否かを判定する。ない場合はステップＳ９０２に戻り、ある場合はステップＳ９０５へ進む。
【００６７】
（図９：ステップＳ９０５）
記載パターン抽出部１７は、ステップＳ９０４において見つけた対象語１３の直前の単語をＷｂ１、直後の単語をＷａ１として抽出する。
【００６８】
（図９：ステップＳ９０６〜Ｓ９０７）
記載パターン抽出部１７は、Ｗｂ１の品詞が付属語（助詞または助動詞）であるか否かを判定する（Ｓ９０６）。付属語でない場合はステップＳ９０８に進む。付属語である場合、Ｗｂ１よりも前に位置する最も近い名詞または動詞をＷｂ２として抽出する（Ｓ９０７）。
【００６９】
（図９：ステップＳ９０８〜Ｓ９０９）
記載パターン抽出部１７は、Ｗａ１の品詞が付属語（助詞または助動詞）であるか否かを判定する（Ｓ９０８）。付属語でない場合はステップＳ９１０に進む。付属語である場合、Ｗａ１よりも後に位置する最も近い名詞または動詞をＷａ２として抽出する（Ｓ９０９）。
【００７０】
（図９：ステップＳ９１０）
記載パターン抽出部１７は、対象語１３に対応する記載パターンとして抽出されたＷｂ１、Ｗｂ２、Ｗａ１、Ｗａ２を単独または２種類以上を組み合わせた記載パターンが記載パターンテーブル１８に既に格納されているか否かを判定する。格納されている場合はステップＳ９１２へスキップ、格納されていない場合はステップＳ９１１へ進む。
【００７１】
（図９：ステップＳ９１１）
記載パターン抽出部１７は、記載パターンテーブル１８の新規レコードとして、ステップＳ９１０において見つけた記載パターンを追加格納する。
【００７２】
（図９：ステップＳ９１２）
記載パターン抽出部１７は、ステップＳ９１０において見つけた記載パターンに対応する既存レコードの総出現頻度１８６の値に１を加える。
【００７３】
（図９：ステップＳ９１３〜Ｓ９１４）
記載パターン抽出部１７は、当該レコードに該当する記載パターンが当該文章において先に出現済みのパターンであるか否かを、レコード毎にフラグを持たせるなどの方法により判定する（Ｓ９１３）。当該文章において未だ出現していない新規パターンである場合、当該レコードの出現文書数１８７の値に１を加えてステップＳ９０４に戻る（Ｓ９１４）。当該文章において既出のパターンである場合、ステップＳ９０４に戻る。
【００７４】
＜実施の形態１：同義語抽出部１９の詳細動作＞
同義語抽出部１９は、対象語なし文書１６に格納されている各文書を解析して、同義語を抽出する。本実施形態１においては、対象語なし文書１６に格納された各文書に含まれている語句のうち、記載パターンテーブル１８に格納された記載パターンに合致する語句を特定し、その語が対象語１３の同義語である確からしさを表す定量値（確度）を算出する。
【００７５】
例えば、対象語なし文書１６の中の文書に「類似文章を検索する（ｒｕｉｊｉ  ｂｕｎｎｓｙｏｕｕ  ｗｏ  ｋｅｎｓａｋｕ  ｓｕｒｕ）」という記載がある場合、「文章（ｂｕｎｓｙｏｕ）」に着目すると、Ｗｂ１が「類似（ｒｕｉｊｉ）」、Ｗａ１が「を（ｗｏ）」、Ｗａ２が「検索（ｋｅｎｓａｋｕ）」となる。これは、図８で例示した記載パターンのうち、レコードＩＤ＝１、１８、２７、５６の記載パターンに合致する。
【００７６】
対象語なし文書１６の中の文書に「データベースから文章を見つける（ｄａｔａｂａｓｅ  ｋａｒａ  ｂｕｎｓｙｏｕ  ｗｏ  ｍｉｔｓｕｋｅｒｕ）」という記載がある場合、Ｗｂ１が「から（ｋａｒａ）」、Ｗｂ２が「データベース」、Ｗａ１が「を（ｗｏ）」、Ｗａ２が「見つける（ｍｉｔｓｕｋｅｒｕ）」となる。これは、図８で例示した記載パターンのうち、レコードＩＤ＝１８の記載パターンに合致する。この例の場合、「文章（ｂｕｎｓｙｏｕ）」も同義語候補となるが、１つ目の例における「文章（ｂｕｎｓｙｏｕ）」に比べ、記載パターンに合致する度合いが低いので、同義語の確度は低いとみなされる。
【００７７】
同義語抽出部１９は、対象語なし文書１６に含まれるすべての文書中のすべての名詞または動詞（同義語抽出であるため、名詞、動詞のみを解析対象とする）の記載パターンを記載パターンテーブル１８と照合させ、照合結果を単語毎に集計する。すなわち、照合したレコードにおける重み１８４、総出現頻度１８６、出現文書数１８７に基づき、その単語のその記載箇所における同義語としての確からしさを表す得点を算出する。そして、その単語のすべての記載箇所における得点集合を降順にソートし、得点の高い上位Ｍ個の得点集合の平均値を、その単語の対象語１３に対する同義語としての確度とする。
【００７８】
図１０は、同義語抽出部１９の処理フローを説明する図である。図９と同様の処理については説明を一部省略する。以下、図１０の各ステップについて説明する。
【００７９】
（図１０：ステップＳ１００１）
同義語抽出部１９は、同義語テーブル２０を初期化する。
【００８０】
（図１０：ステップＳ１００２）
同義語抽出部１９は、対象語なし文書１６にまだ記載パターンを解析・抽出していない未解析文書Ｄが残っているか否かを判定する。残っていない場合はステップＳ１０１３へ進み、残っている場合はステップＳ１００３に進む。
【００８１】
（図１０：ステップＳ１００３）
同義語抽出部１９は、文書データベース１から未解析文書Ｄの文章を取り出す。同義語抽出部１９は次に、取り出した文章を形態素解析し、見出しと品詞をワーキングエリアに出現順に格納する。
【００８２】
（図１０：ステップＳ１００４）
同義語抽出部１９は、ワーキングエリアに格納されている形態素解析結果を出現順にチェックして、記載パターンが未解析である語句Ａ（ここでは名詞または動詞）があるか否かを判定する。ある場合はステップＳ１００５へ進み、ない場合はステップＳ１０１２へ進む。
【００８３】
（図１０：ステップＳ１００５）
同義語抽出部１９は、ステップＳ１００４において見つけた語句Ａの直前の単語をＷｂ１、直後の単語をＷａ１として抽出する。
【００８４】
（図１０：ステップＳ１００６〜Ｓ１０１０）
同義語抽出部１９は、記載パターン抽出部１７が実施するステップＳ９０６〜Ｓ９１０と同様の処理を実施する。ステップＳ１０１０において既存の記載パターンと合致する記載パターンが記載パターンテーブル１８内に存在すると判定した場合はステップＳ１０１１へ進み、存在しないと判定した場合はステップＳ１００４へ戻る。
【００８５】
（図１０：ステップＳ１０１１）
同義語抽出部１９は、ステップＳ１０１０において既存の記載パターンと合致した各レコードについて、下記式１から算出される値を計算し、その最大値を当該記載箇所における語句Ａの得点とする。総出現頻度１８６や出現文書数１８７は大きな数値となるため、これら単独の値によって得点が左右されないように、対数値を用いることとした。
得点＝［重み１８４］×［ｌｏｇ（総出現頻度１８６）］＊［ｌｏｇ（出現文書数１８７）］・・・（式１）
【００８６】
（図１０：ステップＳ１０１２）
同義語抽出部１９は、当該文書Ｄにおける各語の得点の最大値を、当該文書Ｄにおけるその語句の得点とする。
【００８７】
（図１０：ステップＳ１０１３）
同義語抽出部１９は、各文書における各語句の得点を降順にソートし、得点の高い上位Ｙ個の平均値を求め、その語句の対象語１３に対する同義語としての確度とする。同義語抽出部１９は次に、各語句の確度を降順ソートし、確度の高い語を対象語１３に対する同義語とし、同義語テーブル２０に見出しと得点を得点の高い順に格納する。
【００８８】
＜実施の形態１：まとめ＞
以上のように、本実施形態１に係る文書検索装置１００は、類似文書において使用された入力文書の特徴語のうちいずれかを利用者が指定した上で、類似検索結果の上位文書のなかからその同義語を検索する。これにより、利用者が所望する同義語を精度よく抽出することができる。
【００８９】
また、本実施形態１に係る文書検索装置１００は、利用者が指定した対象語１３を含む文書集合から抽出した記載パターンを用いて、対象語１３を含まない文書集合から対象語１３の同義語を検索する。これにより、対象語１３前後の記載パターンによって特定される文脈を利用して、精度よく同義語を抽出することができる。
【００９０】
また、本実施形態１に係る文書検索装置１００は、利用者が必要に応じて追加した同義語を特徴語として用いて類似検索を再実行する。これにより、検索精度がより高く、利用者が納得する類似文書検索結果を出力することができる。
【００９１】
＜実施の形態２＞
実施形態１においては、利用者が指定した入力文章６または入力文書番号７に対応する文書そのものは検索結果テーブル１１に格納されていないので、対象語付き文書１５にもこれら文章または文書は格納されない。しかし、利用者が指定したこれら文章または文書は、利用者が所望する同義語の記載パターンをよく反映していると想定される。そこで本発明の実施形態２に係る文書検索装置１００は、利用者が提示した入力文章６または入力文書番号７に対応する文書を、対象語付き文書１５に追加する。その他の構成は実施形態１と同様である。
【００９２】
類似文書検索における入力文書は、利用者の意図を最も端的に表した文章であるので、その中における対象語１３の記載パターンは、同義語を抽出する重要な手掛かりとなると考えられる。本実施形態２は、この点を利用することにより、記載パターンの抽出精度を向上させることを図っている。
【００９３】
また、記載パターン抽出部１７が記載パターンを抽出する際に、入力文書から抽出された記載パターンの重要度を他よりも上げるための第２重みを設け、記載パターンテーブル１８にその第２重みを格納することもできる。これにより、記載パターンの抽出精度を向上させることができる。
【００９４】
＜実施の形態３＞
実施形態１〜２においては、同義語の抽出対象として、類似文書の検索結果の上位文書Ｒ件を使用することを説明した。しかし、入力文書に対する類似度は、ランク１位の文書とランクＲ位の文書でかなり異なることも考えられる。そこで本発明の実施形態３に係る文書検索装置１００は、類似度の高い文書から抽出された記載パターンの重要度を他よりも上げるための第３重みを設け、記載パターンテーブル１８に格納する。その他の構成は実施形態１と同様である。
【００９５】
具体的には、類似度の絶対値、あるいは、ランク１位の文書の類似度に対する相対値を第３重みとして用いる。これにより、記載パターンの抽出精度を向上させることができると考えられる。
【００９６】
＜実施の形態４＞
図１１は、文書検索装置１００のハードウェアの構成例を示す図である。文書検索装置１００の各機能部は、その機能を実現する回路デバイスなどのハードウェアを用いて構成することもできるし、同様の機能を実装したソフトウェアをＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などの処理装置が実行することによって構成することもできる。図１１は、後者の構成例を示すものである。
【００９７】
本実施形態４に係る文書検索装置１００は、計算処理を実行する処理装置５０、利用者が操作内容またはデータを入力するための入力装置３０、計算処理結果を利用者に出力するための出力装置４０、処理装置５０における処理を実装したプログラムおよびデータを格納する記憶装置６０を備える。
【００９８】
入力装置３０は、キーボード５１およびマウス５２によって構成される。出力装置４０は、出力モニタ５３によって構成される。入出力データを別の計算機とやりとりする場合には、入出力データはネットワーク５４を介して送受信する。
【００９９】
記憶装置６０は、処理装置５０が使用する処理データを一時的に格納するワーキングエリア６１、データを格納する文書データベース格納エリア６２、単語辞書格納エリア６３、検索インデクス格納エリア６４、入力文章格納エリア６５、入力文書番号格納エリア６６、特徴語テーブル格納エリア６７、検索結果テーブル格納エリア６８、対象語格納エリア６９、対象語付き文書格納エリア７０、対象語なし文書格納エリア７１、記載パターンテーブル格納エリア７２、プログラムを格納する特徴語抽出部格納エリア７３、検索インデクス生成部格納エリア７４、特徴語収集部格納エリア７５、類似文書検索部格納エリア７６、検索結果出力部格納エリア７７、解析対象文書収集部格納エリア７８、記載パターン抽出部格納エリア７９、同義語抽出部格納エリア８０を有する。各機能部は、同様の名称を有する記憶領域に格納される。
【０１００】
処理装置５０は、記憶装置６０から必要なプログラムおよびデータをロードし、実行した結果を記憶装置６０に格納することを繰り返すことにより、実施形態１〜３で説明した処理を実行する。
【０１０１】
本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることもできる。また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることもできる。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成を追加・削除・置換することもできる。
【０１０２】
上記各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部や全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。
【符号の説明】
【０１０３】
１：文書データベース、２：特徴語抽出部、３：単語辞書、４：検索インデクス生成部、５：検索インデクス、６：入力文章、７：入力文書番号、８：特徴語収集部、９：特徴語テーブル、１０：類似文書検索部、１１：検索結果テーブル、１２：検索結果出力部、１３：対象語、１４：解析対象文書収集部、１５：対象語付き文書、１６：対象語なし文書、１７：記載パターン抽出部、１８：記載パターンテーブル、１９：同義語抽出部、２０：同義語テーブル、３０：入力装置、４０：出力装置。
【図１】
2014106665.tif 000003
【図２】
2014106665.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2014106665.tif 000008
【図７】
2014106665.tif 000009
【図８】
2014106665.tif 000010
【図９】
2014106665.tif 000011
【図１０】
2014106665.tif 000012
【図１１】
2014106665.tif 000013