(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然文で問合せ文を入力し、入力条件に合致する情報を出力する情報検索装置であり、
名義、商品、職業等を含む情報を格納するデータベースと、
前記データベース中の名義、商品、職業等のキーワードを構成する単語と各単語の属性を対の形で記憶しておく単語辞書記憶装置と、
前記データベースの職業分類と、該職業分類の業務対象を商品と動詞の組合せで記憶し、さらに商品や動詞シソーラスを記憶する知識ベース記憶装置と、
複合語のキーワードが入力されたとき該複合語を解析し、商品と動詞に分離する複合語解析手段と、
複数の種類のキーワードから推論に使用する商品と動詞を選択する推論条件選択手段を具備し、
前記複合語解析手段は、複合語のキーワードを前方削除することにより、前記知識ベース記憶装置中のシソーラスを再検索し、あるいは、商品キーワードが語尾やサ変名詞を含む場合には、該語尾やサ変名詞を削除して前記知識ベース記憶装置中の商品シソーラスを再検索し、削除した語尾やサ変名詞を動詞化して前記知識ベース記憶装置中の動詞シソーラスを検索する情報検索装置において、
前記知識ベース記憶装置は商品を別の商品と動詞の組合せで表わした事象変換テーブルを具備し、
前記複合語解析手段は、該事象変換テーブルを用いて、商品キーワードまたは職業キーワードから抽出した商品と動詞の組合せに対して、商品を動詞に対応した商品に変換することを特徴とする情報検索装置。
【請求項２】
前記知識ベース記憶装置は、動詞のとるべき商品の種別と動詞の組合せと、当該組合せから変換可能な商品種別と動詞の組合せを表わすプランニング知識テーブルをさらに具備し、
前記複合語解析手段は、商品キーワード、動詞キーワード、職業キーワードから得られた商品と動詞に対し、その商品の商品種別と動詞から動詞を前記プランニング知識テーブルを参照して別の動詞に変換し、さらに前記事象変換テーブルを参照して、商品を新しく得られた動詞に対応した商品に変換することを特徴とする請求項１記載の情報検索装置。
【請求項３】
前記複合語解析手段は、職業キーワードが複合語の場合、該職業キーワードを商品部とサ変名詞・職業語尾等の動詞部に分離し、商品部で商品シソーラスを検索し、動詞部は動詞化することにより動詞シソーラスを検索することを特徴とする請求項１もしくは２記載の情報検索装置。
【請求項４】
前記推論条件選択手段は、商品キーワードと職業キーワード及び動詞キーワードが入力されたときは、入力された商品キーワードと商品キーワード及び職業キーワード中の商品部、商品キーワードと職業キーワード中の動詞部と動詞キーワードから、商品と動詞を組合せてそれぞれ推論することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報検索装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報検索装置に係り、詳しくは、イエローページサービス等の職業情報案内サービスにおいて、問合せがデータベースに登録されている職業名と異なっていたり、問合せ中に職業名が含まれていなくても検索を可能とする情報検索装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の自然語による情報検索では、検索に使用するためのキーワードが一語からなる単語または２語程度からなる複合語を対象としており、複合語のままシソーラスに登録し、検索処理を行っている。また、文献検索の分野では、複合語のキーワードを単語に分解し、それぞれの単語で検索を行っている。
【０００３】
一方、電話帳等の職業情報案内サービスにおいて、例えば特開昭６４−２９９２９号公報に記載のように、問合せ文中に職業名がなくても問合せ文中の商品情報と動詞情報により職業を推論して、データベースを検索可能とするものもある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
あらゆる複合語のキーワードをシソーラスに登録することは、複合語を構成する単語の組合せの数が膨大になるので、非現実的である。そこで、シソーラスに登録される単語は、１〜２語程度の単語に限定される。従来の自然語による情報検索では、入力されたキーワードをそのまま使用してシソーラスを検索するので、検索に使用できるキーワードに限定があり、ユーザの真の意図に合致する検索結果が得られないという問題があった。
【０００５】
また、複合語を単語に分解し、それぞれの単語で検索する方法では、問合せと無関係な結果が得られるという問題がある。特に職業情報案内の分野では適切な職業のみ推論することが重要である。例えば複合語中の単語の役割を意識しないと、「競馬情報」という入力で「情報」から「情報科学」を検索してしまうという問題がある。さらに、「布団を扱うレンタルショップ」の様に動詞キーワードが職業（「レンタルショップ」）の中に含まれている場合がある。この場合は動詞キーワード「扱う」から推論に必要な動詞「レンタルする」を導き出すことが出来ない。
【０００６】
更に、特開昭６４−２９９２９号公報に記載の方法は、単純な意味解析によって問合せ文中から商品情報と動詞情報を得るものであるため、多様な複合語の入力キーワードに対応できない問題があった。
【０００７】
本発明の目的は、シソーラスには１〜２語程度の要素からなる単語を登録しておくだけで、多様な複合語の入力キーワードに対応することが可能な情報検索装置を提供することにある。
【０００８】
本発明の他の目的は、複数の種類のキーワードが入力された場合でも、それらのキーワードから推論に必要な商品と動詞の組合せを選択して推論することで、正確に検索することが可能な情報検索装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
複合語の商品キーワードが入力された時、語尾（複合語の末尾にあって、複合語の中では主要な意味をもたない単語）やサ変名詞（「する」をつけて動詞になる名詞。例：「予想」）が含まれるときは、語尾やサ変名詞を動詞化し、商品キーワードからは語尾やサ変名詞は削除する。商品キーワードに語尾やサ変名詞が含まれないときは、商品キーワードを前方削除してキーワードを再構成する。
【００１０】
複合語の職業キーワードが入力されたときは、職業キーワードを商品部分と、語尾サ変等の動詞部分に分離し、商品部分から商品キーワード、動詞部分から動詞キーワードを再構成する。
【００１１】
このようにして、商品キーワードと動詞キーワードを作り直し、知識ベース記憶装置中のシソーラスを検索する。商品キーワードまたは動詞キーワードからシソーラス上での商品と動詞が決定すれば、商品を動詞に対応した商品に変換する。
【００１２】
以上の過程から決定した商品と動詞を用いて、データベースの職業分類と、該職業分類の業務対象を商品と動詞の組合せで記憶する知識ベースを検索し、商品と動詞から職業を推論する。また、商品キーワードと職業キーワード及び動詞キーワードが入力されたときは、複合語解析装置が出力した、商品キーワード・職業キーワード中の商品、動詞と動詞キーワードを組合せて推論する。さらに、商品と動詞の組合せに対する職業分類がない時、その商品と動詞の組合せを、その意味を損ねないような商品と動詞の組合せに変換して知識ベースを再検索する。
【００１３】
一般に日本語では複合語を構成する単語の内、後方の部分に重要な意味をもっているものが多いため、前方削除によりシソーラス中の単語を検索することにより適切な商品を検索できる。一方、日本語では、複合語の末尾にくる単語があまり意味のない単語であったり、サ変名詞のように動詞化できることもあり、そのような末尾語やサ変名詞を動詞化し、末尾語・サ変名詞を除いた複合語中の意味的に重要な部分でシソーラス中の単語を検索することにより適切な商品を検索できる。
【００１４】
商品キーワードや職業キーワードから抽出した商品と動詞は、商品が動詞のとる格に設定できない場合があるので、商品を動詞の格に対応した商品に変換することにより適切な商品と動詞の組を得ることができる。また、複数の種類のキーワードがあった場合でも、それらのキーワードから推論に必要な商品と動詞の組合せを選択して推論するので、検索結果に誤りをなくすことができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例について図面により説明する。
【００１６】
図１は本発明における情報検索装置の一実施例の全体構成図を示す。図において、１０は問合せ文を入力し、検索結果を出力する入出力装置、２０は名義、商品、職業等を含む情報を格納するデータベース、３０は名義、商品、職業等のキーワードを構成する単語と各単語の属性を対の形で記憶しておく単語辞書記憶装置、４０は種々の知識を記憶する知識ベース記憶装置、５０は全体を制御する制御装置である。ここで、制御装置５０は、本発明に関連する構成として、入力された問せ文を単語辞書記憶装置３０を用いて単語単位に分解する形態素解析部５２、複合語の商品キーワードや職業キーワードなどを解析し、商品と動詞に分離する複合語解析部５４、複数の種類のキーワードから推論に使用する商品と動詞を選択する推論条件選択部５６を有する。
【００１７】
図２は、知識ベース記憶装置４０に記憶される知識の一覧である。ここで、データベースの職業と、該職業分類の業務対象を商品と動詞の組合せで表わした集合（職業分類＝商品＋動詞）は、最終的に商品と動詞から職業を推論するときに使用される。語尾動詞変換テーブルは職業語尾と動詞の対応を表わしたテーブルである（例：音楽教室の教室→教える）。事象変換テーブルは商品を別の商品と動詞の組合せで表わしたテーブルである（例：調理師→調理＋する）。プランニング知識テーブルは、動詞のとるべき商品の種別と動詞の組合せと、その組合せから変換可能な商品種別と動詞の組合せを表わしたテーブルである（例：（資格）取る→（事）習う）。
【００１８】
以下では、入出力装置１０から入力された問合せ文は、すでに形態素解析部５２において単語辞書記憶装置３０を用いて単語単位に分解されているとして、特に複合語解析部５４の動作について詳述する。
【００１９】
まず、図３を用いて、複合語解析部５４が複合語の商品キーワードからシソーラス中の商品と動詞を求める処理例を説明する。
【００２０】
ステップ１１０；
まず、商品キーワード全体で、知識ベース記憶装置４０の商品シソーラスを検索する。ここで、検索に成功すれば、それを商品として終了する。失敗した場合、ステップ１２０に進む。
【００２１】
ステップ１２０；
末尾語が語尾またはサ変名詞か判断する。語尾またはサ変名詞ならば、ステップ１３０に進む。それ以外ならば、ステップ１４０に進む。
例えば、「競馬予想」「競馬情報」「ピアノの先生」では、それぞれ「予想」はサ変名詞、「情報」「先生」は語尾なので、ステップ１３０に進む。また、
「家庭菜園」の末尾語「菜園」は語尾でもサ変名詞でもないので、ステップ１４０に進む。
【００２２】
ステップ１３０；
末尾語が語尾の場合は、知識ベース記憶装置４０の語尾動詞変換テーブルを参照し、動詞に変換する。サ変名詞の場合は、末尾に「する」を付加して動詞にする。例えば、「予想」は「予想する」、「先生」は「教える」にする。「情報」は動詞には対応しないので、動詞なしとする。
その後、末尾語を除いた部分で知識ベース記憶装置４０の商品シソーラスを検索する。例えば、「競馬予想」の場合は「競馬」で商品シソーラスを検索する。そして、成功すれば、それを商品とし終了する。失敗した場合は、末尾語を除いたままステップ１２０に戻り、次に、末尾語を除いた部分の末尾語を判定する。
【００２３】
ステップ１４０；
それまで削除した末尾語を全て戻した後、先頭語がサ変名詞相当かどうか判断する。そして、サ変名詞相当ならば、ステップ１５０に進む。そうでなければ、ステップ１６０に進む。
例えば、「レンタルＣＤ」「貸し衣装」の「レンタル」や「貸し」はサ変名詞相当で、それぞれ「レンタルする」や「貸す」に動詞化できるので、ステップ１５０に進む。
【００２４】
ステップ１５０；
先頭語を動詞化する。その後、先頭語を除いた部分で知識ベース記憶装置４０の商品シソーラスを検索する。例えば、「レンタルＣＤ」の場合は「ＣＤ」で検索する。そして、成功すれば、それを商品とし終了する。失敗した場合は、先頭語を除いたままステップ１２０に戻る。
【００２５】
ステップ１６０；
先頭語を削除して、知識ベース記憶装置４０の商品シソーラスを検索する。例えば、「ビジネス英語」の場合「ビジネス」を削除し、「英語」で検索する。そして、検索に成功すれば、それを商品として、終了する。失敗した場合は、先頭語を削除したままステップ１２０に戻る。
【００２６】
図４に、複合語の商品キーワードから商品と動詞を求める処理における商品キーワードの遷移過程を示す。即ち、まず、末尾語にくる語尾やサ変名詞を削除していき、末尾語の語尾やサ変名詞がなくなったならば、一旦削除した語尾・サ変名詞を全てつけ戻した上で、次に、先頭語を削除し、再び末尾の語尾・サ変名詞を削除していく。図４は、最終的に、ステップ１３０で単語「Ｃ」が検索に成功したことを示している。
【００２７】
次に、図５を用いて、複合語解析部５４が複合語の職業キーワードからシソーラス中の商品と、動詞を求める処理例を説明する。
【００２８】
ステップ２１０；
複合語の職業キーワードを一語づつ前方削除しながら、知識ベース記憶装置４０の職業シソーラスを検索する。例えば、「温泉旅館」の場合、「温泉」を削除して、「旅館」で検索する。そして、検索に成功すれば、それを商品として、終了する。失敗した場合は、ステップ２２０に進む。
【００２９】
ステップ２２０；
職業語尾（職業相当の語尾）があるかどうか判断する。そして、職業語尾があるならば、ステップ２３０に進む。なければ終了する。
例えば、「音楽教室」では「教室」は職業語尾なので、ステップ２３０に進む。「レストラン」は職業語尾でないので終了する。
【００３０】
ステップ２３０；
まず、職業語尾以外の語を商品キーワードとし、職業語尾は知識ベース記憶装置４０の語尾変換テーブルを参照して動詞に変換し動詞キーワードとする。例えば、「音楽教室」では「音楽」を商品キーワードに、「教室」を「教える」に動詞化して動詞キーワードにする。
次に、商品キーワードについて、図３で述べた処理を行い、シソーラス中の商品と動詞を求める。
【００３１】
次に、図６を用いて、複合語解析部５４が職業キーワードから動詞を抽出する処理例を説明する。
【００３２】
ステップ３１０；
職業語尾の直前の単語がサ変名詞相当の単語かどうか判断する。職業語尾がない場合は、末尾の語についてサ変名詞相当かどうか判断する。そして、サ変名詞相当の単語ならば、ステップ３２０に進む。そうでなければ、ステップ３３０に進む。
例えば、「ビデオレンタル店」では、「レンタル」はサ変名詞なので、ステップ３２０に進む。
【００３３】
ステップ３２０；
サ変名詞相当の単語を動詞化して終了する。
【００３４】
ステップ３３０；
職業語尾があるかどうか判断する。あれば、ステップ３４０に進む。なければ、ステップ３５０に進む。
例えば、「音楽教室」では「教室」は職業語尾なので、ステップ３４０に進む。
【００３５】
ステップ３４０；
職業語尾を知識ベース記憶装置４０の語尾動詞変換テーブルを参照して動詞に変換して終了する。
【００３６】
ステップ３５０；
職業キーワードの先頭の単語からサ変名詞相当の単語かどうか調べていく。サ変名詞相当の単語が見つかれば、ステップ３６０に進む。見つからなければ、終了する。
例えば、「貸しビデオ店」では、「貸し」はサ変名詞相当の単語なので、ステップ３６０に進む。
【００３７】
ステップ３６０；
サ変名詞相当の単語を動詞化して終了する。例えば、サ変名詞相当の単語「貸し」は「貸す」に動詞化して終了する。
【００３８】
次に、図７を用いて、複合語解析部５４が商品キーワードまたは職業キーワードから抽出した商品と動詞の組合せに対して、商品を動詞に対応した商品に変換する商品最適変換の処理例を説明する。
【００３９】
知識ベース記憶装置４０においては、各商品には物、事、人等の商品種別が割り当てられている。例えば、「布団」、「競馬」「調理師」の商品種別はそれぞれ「物」、「事」、「人」である。一方、動詞にはその動詞がとるべき商品の種別が定まっている。例えば、「教える」がとるべき商品の種別は「事」である。
【００４０】
キーワードから商品と動詞を抽出した場合、動詞と商品種別との不整合がある場合がある。このような場合、複合語解析部５４では、図７のように、知識ベース記憶装置４０の商品を動詞に対応した商品種別の商品に対応づけしている事象変換テーブル４６を用いて商品の最適変換を行う。
【００４１】
例えば、職業キーワードが「調理師／専門学佼」の場合、職業中商品として
「調理師（商品種別：人）」が抽出され、職業中動詞として「教える」（専門学校→教える）が語尾動詞変換テーブル４５により抽出される。しかしながら、
「教える」がとるべき商品種別は「事」であるので、「調理師（人）」が「する事」は何かを、事象変換テーブル４６を参照して変換すると「調理（事）」という知識が得られる。そこで、商品を「調理」に変換する。これによって、職業分類および商品と動詞との組合せ集合により、商品「調理」と動詞「教える」から職業「料理学校」を推論することができる。
【００４２】
次に、推論条件選択部５６において、複数の種別のキーワードから推論に使用する適切な商品と動詞を選択する組合せの例を挙げると、以下の通りである。
（１）商品キーワード中の商品と動詞
（２）商品キーワード中の商品と、動詞キーワード
（３）職業キーワード中の商品と動詞
（４）商品キーワード中の商品と、職業キーワード中の動詞
組合せが複数ある場合には、それぞれの組合せに対し商品と動詞による職業の推論を行うが、もし商品と動詞の関連がないならば商品と動詞の組合せからは職業は推論されない。以下に具体例を述べる。
【００４３】
＜入力文「布団を扱っているレンタルショップ」の場合＞
商品キーワード「布団」、動詞キーワード「扱う」、職業キーワード「レンタルショップ」なので、（２）「布団」＋「扱う」と（４）「布団」＋「レンタルする」の組合せが生成される。このとき、商品と動詞による職業の推論によって、「布団」＋「扱う」からは対応する職業が推論されず、「布団」＋「レンタルする」から職業「貸し布団」が推論され、最終的には「貸し布団」が推論される。
【００４４】
＜入力文「貸しＣＤを扱っている店」の場合＞
商品キーワード「貸しＣＤ」、動詞キーワード「扱う」なので、（１）「ＣＤ」＋「貸す」、（２）「ＣＤ」＋「扱う」の組合せが生成される。このとき、商品と動詞による職業の推論によって、「ＣＤ」＋「扱う」からは対応する職業が推論されず、「ＣＤ」＋「貸す」から職業「ＣＤレンタル店」が推論され、最終的には「ＣＤレンタル店」が推論される。
【００４５】
＜入力文「ピアノが習える幼児教室」の場合＞
商品キーワード「ピアノ」、動詞キーワード「習う」、職業キーワード「幼児教室」なので、（２）「ピアノ」＋「習う」、（３）「幼児」＋「教える」、
（４）「ピアノ」＋「教える」の組合せが生成される。
【００４６】
次に、図８を用いて、プランニング知識テーブルの利用例について説明する。プランニング知識テーブルとは、動詞のとるべき商品の種別と動詞の組合せと、その組合せから変換可能な商品種別と動詞の組合せとを１レコードとするテーブルである。（例：（資格）取る→（事）習う）。複合語解析部５４では、商品キーワード、動詞キーワード、職業キーワードから得られた商品と動詞に対し、その商品の商品種別と動詞から動詞をプランニング知識テーブル４７を参照して別の動詞に変換し、さらに事象変換テーブル４６を参照して、商品を新しく得られた動詞に対応した商品に変換する。これによって、商品と動詞の組合せに対する職業分類がない時、その商品と動詞の組合せを、その意味を損ねないような商品と動詞の組合せに変換して商品と動詞の組合せ集合を再検索することができる。以下に具体例を述べる。
【００４７】
＜入力文「自動車免許を取りたい」の場合＞
商品キーワード「自動車免許」、動詞キーワード「取る」が抽出されるが、このとき、「自動車免許」＋「取る」からは対応する職業が推論されない。そこで、プランニング知識テーブル４７を参照して、動詞「取る」（資格）を「習う」（事）に変換し、さらに事象変換テーブル４６を参照して、商品「自動車免許」（資格）を、「運転」（事）に変換する。この変換後の商品「運転」＋動詞「習う」によって、職業「自動車教習所」を推論することが可能になる。
【００４８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明では、入力された複合語のキーワードを前方削除したり、語尾やサ変名詞を削除したり、商品と動詞に分離したりして、複合語の主要な部分を取りだし、シソーラスを再検索するため、シソーラスには１〜２語程度の要素からなる単語を登録しておくだけで、多様な複合語の入力キーワードに対応することが可能となる。
【００４９】
特に、キーワードから抽出した商品と動詞に対し、商品を動詞に対応した種別に変換したり、動詞を別の動詞に変換するので、ユーザの意図に即した商品と動詞の組合せを得ることができる。
【００５０】
更に、複数の種類のキーワードが入力された場合でも、それらのキーワードから推論に必要な商品と動詞の組合せを選択して推論するので、正確に検索することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明における情報検索装置の一実施例の全体構成図である。
【図２】知識ベース記憶装置に記憶される知識の一覧を示す図である。
【図３】複合語解析部における、商品キーワードから商品と動詞を抽出する処理の一実施例を示す図である。
【図４】複合語解析部における、商品キーワードから商品と動詞を抽出するときの商品キーワードの遷移過程を示す図である。
【図５】複合語解析部における、職業キーワードから商品と動詞を抽出する処理の実施例を示す図である。
【図６】複合語解析部における、職業キーワードから動詞を抽出する処理の実施例を示す図である。
【図７】商品キーワードまたは職業キーワードから抽出した商品と動詞の組合せに対して、商品を動詞に対応した変換する商品最適変換の実施例を示す図である。
【図８】商品と動詞の組合せを、他の商品と動詞の組合せに変換する事象最適変換の一実施例を示す図である。
【符号の説明】
１０  入出力装置
２０  データベース
３０  単語辞書記憶装置
４０  知識ベース記憶装置
５０  制御装置
５２  形態素解析部
５４  複合語解析部
５６  推論条件選択部
【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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