(57)【要約】評価方法は、検索結果リストにおける対象文書の関連ランクを評価する。評価方法は、対象文書で見つかる全てのキーワードに基礎クレジット値を割当てるステップと、対象文書で見つかるキーワードをグループ化するステップと、各々のキーワードグループにクレジット値の追加値を割当てるステップとを有する。更に評価方法は、対象文書全体のクレジット値の合計値を算出するステップと、対象文書全体のクレジット値の最大値を算出するステップと、対象文書に対するクレジット値の合計値とクレジット値の最大値との比較関数に応じた関連ランクを算出するステップとを含む。
2009525520.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索結果リストにおける対象文書の関連ランクを評価する評価方法であって、前記評価方法は、
前記対象文書で見つかる全てのキーワードに基礎クレジット値を割当てるステップと、
前記対象文書で見つかるキーワードをグループ化することによって複数のキーワードグループを作成するステップと、
各々の前記キーワードグループに、クレジット値の追加値である追加クレジット値を割当てる追加クレジット値割当ステップと、
前記対象文書全体のクレジット値の合計値を算出する合計値算出ステップと、
前記対象文書全体のクレジット値の最大値を判定する最大値判定ステップと、
前記対象文書に対するクレジット値の前記合計値とクレジット値の前記最大値との比較関数に従って関連ランクを算出する関連ランク算出ステップと
を含む、評価方法。
【請求項２】
前記追加クレジット値割当ステップは、前記キーワードグループ内のキーワード数に基づき前記追加クレジット値を割当てる、請求項１に記載の評価方法。
【請求項３】
前記合計値算出ステップは、前記対象文書で見つかる全てのキーワードの、前記基礎クレジット値と前記追加クレジット値を含むクレジット値を合算することを含む、請求項１に記載の評価方法。
【請求項４】
前記最大値判定ステップは、前記対象文書における単語の総数と前記キーワードグループにおけるキーワードのクレジット値とを、検索クエリにおける同数のキーワードによって乗算することを含む、請求項１に記載の評価方法。
【請求項５】
前記関連ランク算出ステップは、前記合計値を前記最大値で割算する、請求項１に記載の評価方法。
【請求項６】
長さｎを持つキーワードグループにおける検索キーワードの数は値ｎであり、「ｎ」は１よりも大きい、請求項１に記載の評価方法。
【請求項７】
前記追加クレジット値の割当ステップは、逆関数、一次関数、多項式関数、有理関数、指数関数、または対数関数に従って割当てられる、請求項６に記載の評価方法。
【請求項８】
検索クエリにおけるグループ長さｎとキーワード数Ｎに対する前記関数は、前記キーワードグループ内の各々の単語に対する追加クレジット値を、
【数１】
2009525520.tif 000015
に等しくなるように割当てる、請求項７に記載の評価方法。
【請求項９】
前記クエリにおけるグループ長さｎとキーワード数Ｎに対して、前記キーワードグループ全体によって提供されるクレジット値の前記合計追加値は、
【数２】
2009525520.tif 000016
である、請求項１に記載の評価方法。
【請求項１０】
前記最大値は、
【数３】
2009525520.tif 000017
であり、
「Ｍ」は前記対象文書における単語数である、請求項９に記載の評価方法。
【請求項１１】
前記関連ランクは、次式に従って算出され、
【数４】
2009525520.tif 000018
「Ｒｅｌ」は、前記関連ランクであり、
「Ｍ」は、対象文書における単語数であり、
「Ｍｎ」は、対象文書におけるタイプｎグループのキーワードの総数であり、
「ｎ」は、ｎ≦Ｎであるときのタイプｎグループにおけるキーワード数であり、
ｎ＞Ｎである場合、全てのタイプｎグループはタイプＮグループである、請求項１に記載の評価方法。
【請求項１２】
対象文書の関連ランクを評価するコンピュータにインストールされる方法であって、図１に示す処理を含む方法。
【請求項１３】
前記キーワードは、前記対象文書における単語の隣接性に基づきグループ化される、請求項１に記載の評価方法。
【請求項１４】
前記キーワードは、事前に選択された近接因子に基づきグループ化される、請求項１に記載の評価方法。
【請求項１５】
前記キーワードは、隣接性と近接因子の組合せに基づき前記追加クレジット値を割当てられる、請求項１に記載の評価方法。
【請求項１６】
前記最大値は、前記対象文書における検索可能な単語数と、前記検索クエリにおけるキーワード数との関数である、請求項１に記載の評価方法。
【請求項１７】
コンピュータソフトウェアをインストールするインストール方法であって、前記インストール方法は文書または別の言語への実質的な翻訳において示されるマイクロソフトＣ＃言語で書かれたブロックコードを含む、インストール方法。
【請求項１８】
前記言語はＣ＋＋、Ｃ＋、Ｃ、ＶＢ．ＮＥＴ、ＶＢＳｃｒｉｐｔ、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、ＦＯＲＴＲＡＮ、およびＡｓｓｅｍｂｌｅｒを含むがこれらに限定されない何れかのコンピュータ言語からなるグループの１つである、請求項１７に記載のインストール方法。
【請求項１９】
ユーザからの検索クエリに応答して以下のステップを行なうデータベース検索エンジンであって、前記データベース検索エンジンは、
検索クエリに一致する対象文書の検索結果リストを提供し、前記検索結果リストにおける各々の対象文書に対して、
前記対象文書で見つかる全てのキーワードに基礎クレジット値を割当て、
前記対象文書で見つかるキーワードをグループ化することによって複数のキーワードグループを作成し、
各々の前記キーワードグループにクレジット値の追加値である追加クレジット値を割当て、
前記対象文書全体の前記クレジット値の合計値を算出し、
前記対象文書全体の前記クレジット値の最大値を判定し、
前記対象文書に対するクレジット値の前記合計値とクレジット値の前記最大値との比較関数に従って前記関連ランクを算出する、データベース検索エンジン。
【請求項２０】
前記検索結果リストは、前記関連ランク順にディスプレイに提供される、請求項１９に記載のデータベース検索エンジン。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索者によってもたらされる検索クエリに対して識別された対象文書の関連性を判定し、高い関連ランクから低い関連ランクに向かう順番で対象文書をリストアップするランク付けシステムを対象とする。
【背景技術】
【０００２】
過去十数年、情報技術（ＩＴ）は非常に急速に発展しており、ファイルと文書の記憶と管理方法も変化している。今日では、ますます多くのファイルと文書が電子形態で記憶される。これらの電子文書は、電子データベース内に記憶可能であり、コンピュータ検索技術を使用することによって検索可能である。ますます多くの検索可能な電子文書がローカルマシンまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）内もしくはインターネット上におけるリモートマシンで利用可能になるにつれて、検索者が望む正しい情報を見つける手助けをするために、検索結果の質がますます重要となってきている。
【０００３】
特許文献１〜３と非特許文献１〜１０は、ウェブとデータベース検索ならびに結果ランク付け技術に関する。
グーグル、ヤフー、およびマイクロソフトのｍｓｎ．ｃｏｍなどの多くのインターネット検索エンジンは、検索結果の質の向上に努めてきた。たとえばグーグルは、ページをランク付けすることによって、最も人気があり重要なウェブサイトを検索者が見つけるのを手助けするために、有名な「ページランク」技術を採用した。ページランクによってランク付けされたページのランクは、再帰的に定義され、ハイパーリンクによってリンクする全てのページのページランクマトリクス数に依存する。ページへのハイパーリンクは、支持票としてカウントされる。高いランクを持つ多くのページによってリンクされたページは、それ自身高いランクを割当てられる。ページランクは、ページの重要性が、リンクするページ数とランクによって判定されると見なすものである。
【特許文献１】米国特許第６，２８５，９９９号明細書
【特許文献２】米国特許第６，５６０，６００号明細書
【特許文献３】米国特許第６，８７１，２０２号明細書
【非特許文献１】マイケル・Ｗ・ベリーら（Ｍｉｃｈａｅｌ  Ｗ．  Ｂｅｒｒｙ，  ｅｔ  ａｌ．），「検索エンジンを理解する：数学的モデリングとテキスト検索（Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ  Ｓｅａｒｃｈ  Ｅｎｇｉｎｅｓ：  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ａｎｄ  Ｔｅｘｔ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ）」，２００５年
【非特許文献２】ジョン・バテル（Ｊｏｈｎ  Ｂａｔｔｅｌｌｅ），「検索：ビジネス・ルールを書き換え、我々の文化を変えたグーグルとそのライバル（Ｔｈｅ  Ｓｅａｒｃｈ：  Ｈｏｗ  Ｇｏｏｇｌｅ  ａｎｄ  Ｉｔｓ  Ｒｉｖａｌｓ  Ｒｅｗｒｏｔｅ  ｔｈｅ  Ｒｕｌｅｓ  ｏｆ  Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  ａｎｄ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄ  Ｏｕｒ  Ｃｕｌｔｕｒｅ）」，２００５年
【非特許文献３】Ｓ・ブリンら（Ｓ．  Ｂｒｉｎ，  ｅｔ  ａｌ．），「大規模なハイパーテキスト・ウェブ検索エンジンの分析（Ｔｈｅ  Ａｎａｔｏｍｙ  ｏｆ  ａ  Ｌａｒｇｅ−Ｓｃａｌｅ  Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔｕａｌ  Ｗｅｂ  Ｓｅａｒｃｈ  Ｅｎｇｉｎｅ）」，スタンフォード大学，１９９９年，ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ−ｄｂ．Ｓｔａｎｆｏｒｄ．ｅｄｕ／〜ｂａｃｋｒｕｂ／ｇｏｏｇｌｅ．ｈｔｍｌ
【非特許文献４】Ｌ・バーロウ（Ｌ．  Ｂａｒｌｏｗ），「ウェブ検索エンジンの使用方法‐グーグル、オールザウェブ、およびヤフーなどのインターネット検索サイトの使用のヒント‐４頁‐検索エンジンがどのように動くか（Ｈｏｗ  Ｔｏ  Ｕｓｅ  Ｗｅｂ  Ｓｅａｒｃｈ  Ｅｎｇｉｎｅｓ  −  Ｔｉｐｓ  ｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｓｅａｒｃｈ  ｓｉｔｅｓ  ｌｉｋｅ  Ｇｏｏｇｌｅ，  ａｌｌｔｈｅｗｅｂ，  ａｎｄ  Ｙａｈｏｏ．  −  Ｐａｇｅ  ４  -  Ｈｏｗ  Ｓｅａｒｃｈ  Ｅｎｇｉｎｅｓ  Ｗｏｒｋ）」，スパイダーズ・アプレンティス（Ｔｈｅ  Ｓｐｉｄｅｒ’ｓ  Ａｐｐｒｅｎｔｉｃｅ）、モナッシュ・インフォメーション・サービス（Ｍｏｎａｓｈ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅ），２００４年，ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｏｎａｓｈ．ｃｏｍ／ｓｐｉｄａｐ４．ｈｔｍｌ
【非特許文献５】フルイド・ダイナミック・ソフトウェア社（Ｆｌｕｉｄ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ），「ソート結果：関連性がどのように算出されるか（Ｓｏｒｔｉｎｇ  Ｒｅｓｕｌｔｓ：  Ｈｏｗ  Ｒｅｌｅｖａｎｃｅ  ｉｓ  Ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ）」，２００３年８月，ＵＲＬ：  ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｘａｖ．ｃｏｍ／ｓｃｒｉｐｔｓ／ｓｅａｒｃｈ／ｈｅｌｐ／１０７４．ｈｔｍｌ
【非特許文献６】ウェブコンサーン（Ｗｅｂｃｏｎｃｅｒｎ），「ＡＳＰ．ＮＥＴスクリプト‐サイト・クローラー、インデクサ、および検索エンジン（５頁中１頁目）（ＡＳＰ  ．Ｎｅｔ  Ｓｃｒｉｐｔｓ  −  ｓｉｔｅ  ｃｒａｗｌｅｒ，  ｉｎｄｅｘｅｒ  ａｎｄ  ｓｅａｒｃｈ  ｅｎｇｉｎｅ  （ｐａｇｅ  １  ｏｆ  ５））」，２００５年９月，ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗｅｂｃｏｎｃｅｒｎｓ．ｃｏ．ｕｋ／ａｓｐｎｅｔ／ｓｅａｒｃｈｄｂ／ｄｅｆａｕｌｔ．ａｓｐ
【非特許文献７】Ｋ‐プレクシス（Ｋ−Ｐｒａｘｉｓ），「情報検索の側面の出現パート２：結果の関連ランキング（Ｅｍｅｒｇｉｎｇ  Ｆａｃｅ  ｏｆ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｅａｒｃｈ  Ｐａｒｔ  ２：  Ｒｅｌｅｖａｎｃｅ  Ｒａｎｋｉｎｇ  ｏｆ  Ｒｅｓｕｌｔｓ）」，２００４年７月，ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｋ−ｐｒａｘｉｓ．ｃｏｍ／ａｒｃｈｉｖｅｓ／０００１１１．ｈｔｍｌ
【非特許文献８】Ｌ・ゼルツァー（Ｌ．  Ｚｅｌｔｓｅｒ），「自然言語処理技術による高精度情報検索（Ｈｉｇｈ  Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ  ｗｉｔｈ  Ｎａｔｕｒａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ）」，１９９７年，ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｚｅｌｔｓｅｒ．ｃｏｍ／ｉｎｆｏ−ｒｅｔｒｉｖａｌ／
【非特許文献９】Ｔ・ビアル（Ｔ．  Ｖｉａｌｌ），タイトルなし，ロードアイランド州，２００５年６月，ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｉ．ｇｏｖ／ｄｏｗｎｌｏａｄｓ／ｓｅａｒｃｈ＿ｗｐ．ｄｏｃ
【非特許文献１０】グレッグ・Ｒ・ノテス，「並外れたパワーのウェブ検索コマンド（Ｕｎｕｓｕａｌ  Ｐｏｗｅｒ  Ｗｅｂ  Ｓｅａｒｃｈｉｎｇ  Ｃｏｍｍａｎｄｓ）」，２００３年１１月、１２月，２７巻、６号，オンライン、ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｎｆｏｔｏｄａｙ．ｃｏｍ／ｏｎｌｉｎｅ／ｎｏｖ０３／ＯｎＴｈｅＮｅｔ．ｓｈｔｍｌ
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、ページランクには２つの大きな欠点がある。第１の欠点は、古いページを優先することである。なぜなら非常に良いものであっても、新しいページは、既存の高ランクのページの一部ではない限り、多くのリンクまたは引用をおそらく有さないからである。従ってページランクは、全てのウェブサイトとウェブページを同等には扱わない。第２の欠点として、ほとんどの場合において検索者は、ウェブサイトがどれだけ人気があるか、または重要であるか関心がない。検索者は、単に検索クエリに最も関連のある結果を得たいだけである。デスクトップ検索の場合、ページランクは正常には機能しないであろう。なぜならウェブページと違い、履歴書と手紙のようにローカルコンピュータに記憶されるほとんどのファイルには、利用可能なバックリンクが無いためである。
【０００５】
関連性は、通常、検索者の要求に対する文書の妥当性であると考えられる。検索とランク付けの関連性を調査する最も共通的な方法の１つは、ベクトル空間モデルである。ベク
トル空間情報検索（ＩＲ）モデルを使用することによって、用語×文書のマトリクスを構成する。マトリクスの列は文書ベクトルであり、マトリクスの行は用語ベクトルと考えられる。クエリベクトルと文書ベクトルの間の角度の余弦は、一般に、クエリの一致に対する類似性を測定するために使用される。ベクトル空間モデルは、検索者に対して、従来のインデックス法に勝る特筆すべき利点を有する。なぜなら検索された対象文書はランク付けでき、このように完全一致のシステムにおいては、ほとんど「結果なし」とはならないからである。しかし、ベクトル空間モデルは用語×文書のマトリクスで開始するため、検索用語が単独または一緒にグループ化されているか否かの情報が、当該ベクトル空間モデルの初めの段階で必然的に失われる。従って他の方法のように、当該ベクトル空間モデルは独立した検索用語のみを処理し、検索用語が対象文書において一緒にグループ化されている場合には対処する術がない。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、文書の適切な関連性に従って検索結果リストにある文書のランク付け方法を対象とする。本発明の様々な態様は、対象文書をランク付けとソートする方法を提供する。当該対象文書は、検索結果リストにおける検索可能な電子文書である。
【０００７】
本発明は、検索クエリに対する関連性が、文書の重要性または人気の関数ではなく、むしろ文書の本文内におけるキーワード用語またはそれらに同等なものの発生とグループ化の関数であると考える。文書の内容に焦点を当てることによって、本発明は、ランク付けシステムに基づくページランクの上記の欠点を克服する。
【０００８】
本発明の１つの態様は、検索結果リストにおける対象文書の関連ランクを評価する方法である。本方法は、以下のステップを含む：
対象文書で見つかる全てのキーワードに基礎クレジット値を割当てるステップと、
対象文書で見つかるキーワードをグループ化するステップと、
各々のキーワードグループにクレジット値の追加値を割当てるステップと、
対象文書全体のクレジット値の合計値を算出するステップと、
対象文書全体のクレジット値の最大値を判定するステップと、
対象文書の関連ランクを算出するステップ。
【０００９】
本発明の更なる態様は、対象文書におけるキーワードグループの各々のキーワードに割当てられる追加クレジット値を判定する技術、およびキーワードのクレジット値と対象文書のキーワードグループのクレジット値とを合算することによる文書クレジット値の判定に関する。関連性を判定するための基準としての対象文書の最大値の算出も本発明の更なる態様を構成する。
【００１０】
本発明の別の態様は、文書クレジット値を文書の最大クレジット値で割算することによる割合に基づき対象文書をランク付けすることである。従って対象文書の関連ランクは、異なったクレジット値を持つ全てのキーワードとキーワードグループの発生の平均頻度である。本方法を使用することによって、検索クエリに最も関連のある文書が最も高い関連ランクを割当てられる。
【００１１】
本発明は、検索クエリと対象文書との間の関連性を分析することによって、電子文書の検索結果の質を非常に向上する。本発明は、ワールドワイドウェブ上のウェブページ、およびデスクトップ／ノート型パソコン上のファイルなどの何れかの検索可能なファイルと文書を検索するために使用できる。
【００１２】
以下の詳細な記述は、例示の目的のために多くの態様を含んでおり、当業者は、それらの態様の多くの変形と変更が本発明の範囲内にあることを理解するであろう。従って本発
明の以下の実施形態は、請求されている発明に対する一般性を喪失することなしに記載されている。
【００１３】
本願の何れかに述べられている全ての公開文献（全ての米国特許文献を含む）は、それら全体をここで参照することによって明示的に援用される。本願の何れかに述べられている何れの同時係属出願も、それら全体をここで参照することによって明示的に援用される。
【００１４】
本発明の方法は、検索クエリで特定される全てのキーワードの用語または同義語を含むと識別される対象文書の設定から開始する。それらの対象文書は、少なくとも、フルテキスト文書の１群、アブストラクトデータベースおよび／またはインデックスデータベース（たとえばウェブクローラデータベース）の可視テキストを検索することによって識別可能である。コンピュータマシンによって電子的に記憶と処理される何れの電子文書も、結果セットを生成するために本方法で検索できる。
【００１５】
本発明は、特に、インターネット上で動作する検索エンジンにおける使用に有益である。少なくともインターネット検索の実施形態においては、コメントタグ、メタデータ、および／またはオルトテキストを、検索される文書の情報から除外するために有用な場合がある。なぜなら可視テキストのみが、読者によって該当すると考えられる可能性があり、隠されたテキストは、可視コンテンツが検索者の意向と無関係なウェブ文書上のヒットを生じさせるために頻繁に使用されるからである。しかし、他の実施形態においては、隠されたテキスト上に生じたヒットが含まれることが可能である。
【００１６】
本発明は、結果セット上で動作し、検索クエリと対象文書のコンテンツとの関連に基づき各々の対象文書に関連ランクを判定する。従って文書は、適切には最も高いものから最も低いものへと、関連ランク順にリストアップできる。
【００１７】
文書の関連ランクを判定するために、対象文書における各々のキーワードは、クレジット値が割当てられる。この目的のために、クエリが整理され、クエリ内の検索できない単語（たとえば「ｔｈｅ」、「ａ」、「ｏｆ」、「ｉｎ」、「ａｎｄ」、「ｏｒ」など）が公知の実施に従って削除される。クォーテーションマーク、アポストロフィ、ハイフン、コンマ、コロン、セミコロンなどの句読点も除去される。幾つかの実施形態においては、ハイフンで結ばれた単語は、分離されるのではなく、むしろ結合されることがある。キーワードは、検索者のクエリから当該整理が行われた後に残る単語である。
【００１８】
分析される対象文書の内容は、同様に整理され、検索できない単語は削除され、対象文書のテキストにおいて発生した順番で潜在的なキーワードのリストを作成する。一致が識別された場合、クレジット値が割当てられる。キーワードと一致しない対象文書の単語は、ゼロクレジットを割当てられる。たとえばキーワードクレジット値は、キーワードの各々の発生につき「１」の値が割当てられる。
【００１９】
対象文書のキーワードへの一致を判定する目的のために、本発明の方法は、完全一致の要件を採用可能である。しかし、本発明の幾つかの実施形態においては、辞書が、特定のキーワードと同義と見なされる代替単語の形を確認するために参考とされることが可能である。代替単語の形には、複数形、動詞の時制形などが含まれる。
【００２０】
別の実施形態においては、シソーラスまたは他の同義語リストが、キーワードと一致していると見なされることがある代替単語を判定するために参考とされることも可能である。同義語リスト上の単語への一致の場合において、同義語に割当てられたクレジット値は、完全一致および／または辞書同義一致のクレジット値から減少できる。
【００２１】
本発明の実施形態によれば、対象文書の各々のキーワードに隣合うキーワードの発生も、一緒にグループ化される。全てのグループ化されたキーワードは、追加クレジット値アルゴリズムに従って追加クレジット値を割当てられる。多くのキーワードを持つグループ化されたキーワードは、少ないキーワードを持つものよりも高い追加クレジット値が割当てられる。キーワードグループが、検索クエリのキーワード数よりも多いキーワードを含む場合、このキーワードグループの各々のキーワードに割当てられた追加クレジット値は、検索クエリと同数のキーワードを持つキーワードグループの場合と同一となる。従って対象文書の各々のキーワードの合計クレジット値は、対象文書に対して判定された合計キーワードクレジット値と追加クレジット値との和として、特定の文書の文書クレジット値を提供する。
【００２２】
キーワードの追加クレジット値の割当て例においては、互いに隣合ってグループ化された２つのキーワードの各々の発生は、キーワードにクレジット値の追加値を割当てる。従って互いに隣合ってグループ化された３つのキーワードの発生は、更に追加値を割当てるなどする。この手法は、ポーカーゲームと同様であり、ここでは「ＡＡＡＡ」または「ＪＱＫＡ」の「Ａ」は、単独の「Ａ」よりも遥かに大きな指数を有する。対象文書において異なった数の隣接したキーワードを持つキーワードグループのキーワードに異なった値のクレジット値を割当てるこの手段は、本発明の重要な特徴である。キーワードは、検索クエリにおける順番と同一である必要はない。数学的アルゴリズムは、複数のキーワードグループの各々のキーワードに対するクレジット値を評価するために利用される。
【００２３】
対象文書の全てのキーワードのクレジット値が識別された後に、文書クレジット値は、クレジット値の全ての値を合算することによって評価される。文書の最大クレジット値は、整理された対象文書の単語数を、検索クエリと同数のキーワードを有するキーワードグループのキーワードのクレジット値によって乗算することによって評価される。
【００２４】
従って対象文書の関連ランクは、文書クレジット値と、最大文書クレジット値とを比較することによって評価される。比較関数は、適切には単純な割合であるか、または他の幾つかの一層複雑な演算が使用可能である。対象文書のそれぞれに対する関連ランクが判定された場合、結果が、ランク順に検索者に返されることが可能である。
【００２５】
文書の検索を開始する場合、検索者は、クエリを検索ボックスにタイプし、検索ボタンをクリックして検索を開始する。検索クエリは、フレーズ、完全な文章、または単なるキーワードの集まりであってもよい。選択された検索条件に依存して、次に検索マシンは、検索クエリの全てのキーワードを含む全ての文書のリストを検索者に返す。ここでは検索結果リストにある全ての文書を対象文書として定義し、検索クエリの全ての単語をキーワードとして処理する。
【００２６】
各々の対象文書においては、見つかったキーワードは、文書において単独であるか（すなわち、他の何れかのキーワードと隣合わせていない）、または他のキーワードとグループ化されているであろう。たとえば「レクサスカーディーラ」が検索クエリである場合、対象文書は、「レクサス」、「カー」、または「ディーラ」などの単独のキーワードを含むか、または「レクサスカーディーラ」、「レクサスカー」、「カーディーラ」、または「レクサスディーラ」などのグループ化されたキーワードを有することが可能である。グループ化されたキーワードは、検索クエリにおける順番と同一である必要はない。従って「カーレクサス」も、キーワードグループとして見なされるであろう。
【００２７】
以下の例は、対象文書の各々のキーワードに対するクレジット値を評価するための数学的アルゴリズムを得る方法を、単に説明するためのものである。クレジット値の異なった
初期値が、選択および割当できる。逆関数ｆ（ｘ）＝１／ｘが、この例において使用される。一次関数、多項式関数、有理関数、指数関数、および対数関数を含む他の数学関数も、各々のグループ化されたキーワードに対するクレジット値の追加値を評価するために採用される。
【００２８】
説明の前に、例において使用されるであろう以下の記号を定義する。
［記号］
Ｎ：              検索クエリのキーワード数。
【００２９】
Ｍ：              対象文書の単語数。
Ｋ１Ｋ２．．．ＫＮ：  Ｋ１Ｋ２．．．およびＫＮは、検索クエリの各々の独立キーワードを表わす検索クエリのフレーズ。
【００３０】
タイプｎグループ：ｎ≦Ｎでありｎ個のキーワードを含むキーワードグループであり、ｎ＞Ｎである場合、全てのタイプｎグループはタイプＮグループと定義される。
ＷＣ（ｎ）：      タイプｎグループのキーワードが割当てられるクレジット値の合計値。
【００３１】
Ｍｎ：              対象文書のタイプｎグループのキーワードの総数。
ＤＣ：              対象文書が割当てられるクレジット値。
ＭａｘＤＣ：        対象文書が割当てられるクレジット値の最大値。
【００３２】
Ｒｅｌ：            対象文書が割当てられる関連ランク。
この例においては、検索クエリのフレーズが、Ｎ個の単語を含むと仮定する。検索クエリの全ての単語を整理後に、キーワードとするために処理するため、検索クエリのキーワード数はＮとなる。ｎが１よりも大きい場合、ｎ個の要素を持つキーワードグループのキーワードは、（ｎ−１）個の要素を持つキーワードグループにおいても存在する。しかし、本発明の目的のために、「タイプｎグループのキーワード」に対する基準は、キーワードが最大ｎ個のキーワードを有する独特なグループ分けで発生することを意味する。たとえばＫ１Ｋ２Ｋ３のキーワードグループを有する場合、Ｋ２の特定の発生は、タイプ３グループにおいて起こる。文書の他の場所でのキーワードＫ２の発生は、非グループ、またはｎが短いまたは長いグループ（たとえばＫ１Ｋ２またはＫ２Ｋ３のタイプ２グループ）で見つかる可能性がある。各々の発生においては、Ｋ２に与えられる値は、対象となる特定のグループの最大のサイズに従って判定される。
【００３３】
Ｋ１Ｋ２、Ｋ１Ｋ２Ｋ３、Ｋ３Ｋ２Ｋ１、またはＫ１Ｋ３Ｋ６などのグループ化されたキーワードは、連続している必要は無く、検索クエリのフレーズと同一の順番である必要はない。
【００３４】
この例の目的のために、何れのキーワードグループのキーワードの最大数は、検索クエリのキーワード数として考えられる。従ってタイプｎグループのキーワード数が検索クエリのキーワード数よりも大きい場合、Ｎが検索クエリのキーワード数であるタイプＮグループとなるキーワードグループと定義する。従ってｎはＮ以下でなくてはならない。
【００３５】
またこの例においては、対象文書で見つかる全てのキーワードは、１クレジット値（基礎クレジット値）を割当てられる。これは任意の割当てであり、異なった値が使用されることも可能である。すなわち、ＷＣ（１）＝１である。タイプ２グループの各々のキーワードには、追加のクレジット値が割当てられる。追加クレジット値は、タイプ１グループからタイプ２グループへのキーワードの増加数の割合によって算出できる。すなわち、ＷＣ（２）＝ＷＣ（１）＋（２−１）／１である。同様に、ＷＣ（３）＝ＷＣ（２）＋（３
−２）／２などである。従って２≦ｎ≦ＮであるＷＣ（ｎ）＝ＷＣ（ｎ−１）＋１／（ｎ−１）を得ることができる。
【００３６】
以下の式として結果をリストアップする。
ＷＣ（１）＝１                                …式（１）
ＷＣ（２）＝ＷＣ（１）＋１                    …式（２）
ＷＣ（３）＝ＷＣ（２）＋１／２                …式（３）
ＷＣ（４）＝ＷＣ（３）＋１／３                …式（４）
．
．
．
ＷＣ（ｎ）＝ＷＣ（ｎ＋１）＋１／（ｎ−１）    …式（ｎ）
．
．
．
ＷＣ（Ｎ−１）＝ＷＣ（Ｎ−２）＋１／（Ｎ−２）…式（Ｎ−１）
ＷＣ（Ｎ）＝ＷＣ（Ｎ−１）＋１／（Ｎ−１）    …式（Ｎ）
検索クエリのキーワード数Ｎが非常に大きい場合、キーワードの欠如はたいして重要ではないだろう。従って以下の式となる。
【００３７】
【数１】
2009525520.tif 000003
【００３８】
式（ｎ）に式（１）を加え、結果として得られる式を簡約化することによって、タイプｎグループの各々のキーワードが割当てられるクレジット値を得て、以下の式となる。
【００３９】
【数２】
2009525520.tif 000004
【００４０】
Ｍｎは、対象文書におけるタイプｎグループのキーワードの総数である。対象文書における全てのキーワードのクレジット値を合算することによって、対象文書のクレジット値（合計値）ＤＣを評価する。
【００４１】
【数３】
2009525520.tif 000005
【００４２】
文書の最大クレジット値（最大値）ＭａｘＤＣは、以下のように算出できる。
【００４３】
【数４】
2009525520.tif 000006
【００４４】
最後に、対象文書の関連ランクＲｅｌは、以下のように表現される。
【００４５】
【数５】
2009525520.tif 000007
【００４６】
対象文書の関連ランクを評価する上記の数学的アルゴリズムは、コンピュータ技術によって容易に実施できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４７】
図１は、コンピュータマシンを使用することによる対象文書の関連ランクの算出のフローチャートを示す。
検索者が検索テキストボックスに検索クエリを入力し、検索ボタンをクリックする。その後にコンピュータマシンは、データベースまたは文書を検索し、キーワードを含む対象文書を見つけ、そしてキーワードを検索結果リストでリストアップする。図１における処理は、開始ステップ１０２から開始する。
【００４８】
処理はステップ１０４に進み、ここではマシンは、検索クエリを取得し、「：」、「；」、「ａｎｄ」、および「ｏｒ」などの全ての不要な記号と単語を削除することによって検索クエリを整理し、そして全ての独立キーワードを得るために検索クエリフレーズを分割する。
【００４９】
処理はステップ１０６に進み、ここではマシンは、検索結果リストから対象文書を取得し、「：」、「；」、「ａｎｄ」、および「ｏｒ」などの全ての不要な記号と単語を削除することによって対象文書を整理し、そして全ての独立単語を得るために対象文書を分割する。
【００５０】
処理はステップ１０８に進み、ここではマシンは、対象文書から単語を取得し、そして単語を全てのキーワードと比較する。マシンは、１番目の単語から最後の単語まで、１単語ずつ比較処理する。
【００５１】
処理はステップ１１０に進み、ここでは何れかのキーワードが単語と一致していることをマシンが見つけた場合に処理はステップ１１２に進み、そうでなければ処理はステップ１２２に進む。
【００５２】
ステップ１１２では、単語はキーワードであり、従って１クレジット値を割当てられる。よって文書クレジット値は１つ増加する。
ステップ１１２から、処理はステップ１１４に進み、ここでは前回の単語もキーワード
と一致した場合に処理はステップ１１６に進み、そうでなければ処理はステップ１１８に進む。
【００５３】
ステップ１１６では、グループ長さが１つ増加する。「グループ長さ」は、キーワードグループのキーワード数をカウントするための変数であり、後にグループクレジット値を算出するために使用される。
【００５４】
ステップ１１６とステップ１１４から、処理はステップ１１８にも進む。ステップ１１８では、現在の単語が、対象文書における最後の単語である場合に処理はステップ１３２に進み、そうでなければ処理はステップ１２０に進む。ステップ１２０では、処理はステップ１０８に進み、新しい単語の処理を開始する。
【００５５】
ステップ１３２では、マシンは、グループ長さを使用することによって、現在のキーワードグループのクレジット値の追加値を算出する。グループ長さがｎであり、ｎが検索クエリの長さＮ未満の場合、このキーワードグループ内の各々の単語が割当てられる追加クレジット値は、１＋１／２＋１／３＋…＋１／（ｎ−１）となる。すなわち、
【００５６】
【数６】
2009525520.tif 000008
【００５７】
となる（２≦ｎ≦Ｎである）。グループ長さｎがＮよりも大きい場合、このキーワードグループ内の各々の単語が割当てられる追加クレジット値は、１＋１／２＋１／３＋…＋１／（Ｎ−１）となる。すなわち、
【００５８】
【数７】
2009525520.tif 000009
【００５９】
となる。従ってキーワードグループ全体のクレジット値の合計追加値は、
【００６０】
【数８】
2009525520.tif 000010
になるであろう。続いて、この追加のグループクレジット値は、対象文書のクレジット値の合計値に加えられる。次に処理はステップ１３４に進む。
【００６１】
ステップ１２２では、単語にはキーワードではなく、ゼロクレジットが割当てられる。
ステップ１２２から、処理はステップ１２４に進み、ここでは前回の単語がキーワードと一致した場合に処理はステップ１２６に進み、そうでなければ処理はステップ１２８に進む。
【００６２】
ステップ１２６では、マシンは、前回のキーワードグループ長さを使用することによって、そのキーワードグループのクレジット値の追加値を算出する。「前回のキーワードグループ」は、この非キーワード単語のすぐ前にあるものである。前回のグループ長さがｎ
である場合、このキーワードグループのキーワード数はｎとなる。追加のグループクレジット値は、ステップ１３２における方法と同一の方法で算出される。続いて、それは、対象文書のクレジット値の合計値に加えられる。次に処理はステップ１２８に進む。
【００６３】
ステップ１２６とステップ１２４から、処理はステップ１２８に進む。ステップ１２８では、現在の単語が対象文書における最後の単語である場合に処理はステップ１３４に進み、そうでなければ処理はステップ１３０に進む。ステップ１３０では、処理はステップ１０８に進み、新しい単語の処理を開始する。
【００６４】
ステップ１３２とステップ１２８から、マシンは、対象文書の全ての単語を処理し、対象文書が割当てられるクレジット値の合計値を取得する。次に処理はステップ１３４に進む。ステップ１３４では、マシンは、対象文書が割当てられるクレジット値の最大値を算出する。クレジット値の最大値は、対象文書の単語数Ｍと、この対象文書において検索クエリと同数のキーワードを持つキーワードグループにおけるキーワードのクレジット値
【００６５】
【数９】
2009525520.tif 000011
【００６６】
とを乗算することによって算出される。
ステップ１３４から、処理はステップ１３６に進む。ここではマシンは、対象文書のクレジット値の合計値をクレジット値の最大値で割算することによって、対象文書の関連ランクを算出する。対象文書の関連ランクを算出する処理は完了し、処理はステップ１３８で終了する。また処理は、次の対象文書の処理を開始することも可能である。
【００６７】
図１において示される上記の処理は、Ｃ＃、Ｃ＋＋、Ｃ＋、Ｃ、ＶＢ．ＮＥＴ、ＶＢＳｃｒｉｐｔ、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、ＦＯＲＴＲＡＮ、およびＡｓｓｅｍｂｌｅｒなどのほとんど全てのコンピュータ言語によって容易にインストールできる。以下の例は、マイクロソフトＣ＃言語を使用することによるソフトウェアのインストールである。全てのイタリック体のフォントは、各々のブロックコードについてのコメントである。当業者は、この例を容易に理解するであろう。
【００６８】
【表１】
2009525520.tif 000012
2009525520.tif 000013
2009525520.tif 000014
前述したように、キーワードの一致は、たとえば辞書における代替単語の形のリスト、またはシソーラスなどの同義語リストに基づきなされる。たとえば「Ｍｉｎｎｅｓｏｔａ（ミネソタ州）」と「ＭＮ（略語形）」は、代替単語の形として認識されるだろう。キーワード「ｍｙｓｔｅｒｙ（ミステリー）」に対する別の例においては、単語「ｍｙｓｔｅｒｉｅｓ（複数形）」、「ｍｙｓｔｉｆｙ（動詞形）」、または「ｍｙｓｔｅｒｉｏｕｓ」を含む文書は、代替単語の形のデータベースを使用することによって、全て一致としてクレジット値を与えられることが可能である。同義語まで範囲を広げた場合、「ｍｙｓｔｉｃ」、「ｏｃｃｕｌｔ（オカルト的な）」、「ｓｅｃｒｅｔ（秘密）」、「ｕｎｋｎｏｗｎ（未知の）」、および／または「ｐｕｚｚｌｅ（謎）」は、「ｍｙｓｔｅｒｙ」に対して少なくとも部分的な一致としてクレジット値を与えられることが可能である。文書の関連ランクに算出においては、完全一致からのズレは、値が引かれたクレジット値で反映可能である。たとえばキーワード「ｍｙｓｔｅｒｙ」に対する例においては、「ｍｙｓｔ
ｅｒｉｅｓ」の発生は、複数形の完全一致として１クレジット値が与えられることが可能であり、「ｍｙｓｔｉｃ」の発生は、関連する形容詞形として０．９クレジット値が与えられるであろう。また「ｓｅｃｒｅｔ」または「ｐｕｚｚｌｅ」の発生は、同義語としてそれぞれ０．５０クレジット値が与えられるであろう。少数のクレジット値は、異なったタイプの一致に対して任意に割当てられた因子に基づきなることが可能であるか、または用語が、特定の言語の文献のサンプリングからの使用分析に基づき、同義語として使用されている確率因子に従って割当てられることが可能である。当該サンプリングは、選択された文献の情報源から取得でき、たとえばインターネットまたは他の何れかの情報源上の文書のサンプリングである。
【００６９】
キーワードのグループ化は、好ましくは、キーワードの用語の隣接性に基づき判定される。しかし、他の実施形態においては、近接性の基準が、グループ化の基準として使用できる。文書の各々のキーワードは、文書で発生する隣合う連続的なキーワードを持つキーワードグループとして見なされる。キーワード間の距離が短いほど対象文書は一層関連がある。キーワード間の距離に基づき、少数の基礎のキーワードクレジット値を割当てできる。たとえば２つのキーワードの間にｘ個の非キーワードがあり、キーワードの基礎クレジット値がｃである場合、文書クレジット値の合計にｃ／（ｘ＋１）クレジット値を加えることができるであろう。２つのキーワードが離れるほど、検索クエリによる関連が無く、従って近接グループに対して割当てられるクレジット値が一層少なくなる。このシステムでは、最大の文書クレジット値は、キーワードが全て隣接していると仮定し、従ってｘは、文書において見つかるそれぞれの検索可能な単語に対して０となる。またこの例において使用される逆関数のほかに、一次関数、多項式関数、有理関数、指数関数、および対数関数を含む他の数学関数、およびその組合せが、単語の近接性に対するクレジット値を評価するために採用できる。何個のキーワードと非キーワードが関係していたとしても、またどれだけキーワードが離れていたとしても、本方法は全ての近接状態に対処できる。
【００７０】
更に代替の方法においては、関連ランクは、隣接性のグループ化と近接性のグループ化の両方に基づき追加クレジット値を割当てることによって、キーワードの隣接性と近接性の両方を反映する。
【００７１】
上記の例と開示は例示であり、包括的なものとして意図されていない。これらの例と記述は、当業者に多くの変形物と代替物を示唆するであろう。これらの全ての代替物と変形物は、請求の範囲内に包含されるように意図され、用語「備える／含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は、「具備する／含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」を意味するが、これに限定されるものではない。上記の実施形態が本発明の範囲から逸脱することなしに多くの方法で変更可能であることは、当業者にも明らかであるだろう。従って本発明の範囲は、以下の請求の範囲とそれらに法的な均等物によって判定されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】コンピュータマシンによる、対象文書の関連ランク算出フローチャート。
【図１】
2009525520.tif 000019
【国際調査報告】
2009525520.tif 000020