(57)【要約】【課題】利用者にとって重要な文書が保管されている文書管理場所情報を従来と比較して高い確率で抽出することができる文書管理場所情報抽出装置を提供する。【解決手段】文書管理場所情報抽出装置１において、検索条件抽出部２１は、標本情報データベース２０に予め設定された標本情報１０から検索条件を抽出する。文書検索部２２は、検索条件に基づいて文書データベース２４から文書管理場所情報を検索する。引用表現抽出部２５は、検索された文書管理場所情報から引用表現の箇所を抽出する。引用表現抽出辞書学習部２７は、抽出された引用表現に基づいて引用表現抽出辞書を生成し引用表現抽出辞書データベース２８に登録する。次に、ユーザは検索対象を特定するための情報を入力する。検索条件抽出部２１及び文書検索部２２を介して検出された文書情報と引用抽出辞書に基づいて、引用表現判定部２９が文書管理場所情報を検出する。【選択図】    図１
2006031431.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書データの保管場所を示す文書管理場所情報と前記文書管理場所情報を引用していることを示す引用文字列とから構成される引用表現情報を含む文書情報を記憶する文書データベースに接続し、前記文書データベースの前記文書情報から前記文書管理場所情報を抽出する文書管理場所情報抽出装置において、
予め標本として設定された前記文書管理場所情報と前記文書管理場所情報に関連する関連文字列とを対応付けて記憶する標本情報記憶手段と、
ユーザから辞書作成指示を受けて前記標本情報記憶手段から読み出した前記関連文字列、または、前記ユーザから検索指示を受けて前記検索指示に含まれている前記関連文字列から検索条件を抽出する検索条件抽出手段と、
前記検索条件抽出手段によって抽出された前記検索条件に基づいて、前記文書データベースから該当する前記文書情報を検索する文書検索手段と、
前記文書検索手段によって検索された前記文書情報から所定の引用表現形式に該当する引用表現情報を検出し、検出した前記引用表現情報を含む所定の前後範囲の文章情報に所定の分解規則を適用して得られる文字列を項目情報とする引用項目表を出力する引用表現抽出手段と、
前記引用表現抽出手段から辞書作成対象として出力された前記引用項目表に基づいて、前記検索条件の抽出時に利用した前記関連文字列に対応する前記文書管理場所情報を前記標本情報記憶手段から読み出し、読み出した前記文書管理場所情報が前記引用項目表の前記文書管理場所情報に含まれている場合には前記引用項目表を必要引用とし、含まれていない場合には不要引用として判定する情報照合手段と、
前記情報照合手段によって必要引用または不要引用と判定された両方の前記引用項目表に対して所定の第１の演算を行い、前記項目情報ごとの重み付け値を算出する引用表現抽出辞書学習手段と、
前記引用表現抽出辞書学習手段によって算出された前記重み付け値を前記項目情報に対応付けて記憶する引用表現抽出辞書記憶手段と、
前記引用表現抽出手段から検索対象として出力された前記引用項目表に基づいて、前記引用項目表の前記項目情報に対応する重み付け値を前記引用表現抽出辞書記憶手段から読み出し、読み出した前記重み付け値と前記引用項目表に基づいて所定の第２の演算を行い前記引用項目表の判定値を算出し、前記判定値に基づいて前記引用項目表が必要引用か不要引用かを判定する引用表現判定手段と、
前記引用表現判定手段によって必要引用であると判定された前記引用表現情報から前記文書管理場所情報を読み出して出力する文書管理場所情報検出手段と、
を備えたことを特徴とする文書管理場所情報抽出装置。
【請求項２】
前記文書データベースは、インターネットに接続されているサーバ装置のデータベースであり、
前記文書情報は、ウェブページであり、
前記所定の引用表現形式は、ＨＴＭＬ規約のＵＲＬの引用表現形式であり、
前記文書検索手段は、前記インターネットに接続し、前記サーバ装置のデータベースから前記ウェブページの検索を行うことを特徴とする請求項１に記載の文書管理場所情報抽出装置。
【請求項３】
文書データの保管場所を示す文書管理場所情報と前記文書管理場所情報を引用していることを示す引用文字列とから構成される引用表現情報を含む文書情報を記憶する文書データベースに接続し、前記文書データベースの前記文書情報から前記文書管理場所情報を抽出する文書管理場所情報抽出装置のコンピュータを、
予め標本として設定された前記文書管理場所情報と前記文書管理場所情報に関連する関連文字列とを対応付けて記憶する標本情報記憶手段、
ユーザから辞書作成指示を受けて前記標本情報記憶手段から読み出した前記関連文字列、または、前記ユーザから検索指示を受けて前記検索指示に含まれている前記関連文字列から検索条件を抽出する検索条件抽出手段、
前記検索条件抽出手段によって抽出された前記検索条件に基づいて、前記文書データベースから該当する前記文書情報を検索する文書検索手段、
前記文書検索手段によって検索された前記文書情報から所定の引用表現形式に該当する引用表現情報を検出し、検出した前記引用表現情報を含む所定の前後範囲の文章情報に所定の分解規則を適用して得られる文字列を項目情報とする引用項目表を出力する引用表現抽出手段、
前記引用表現抽出手段から辞書作成対象として出力された前記引用項目表に基づいて、前記検索条件の抽出時に利用した前記関連文字列に対応する前記文書管理場所情報を前記標本情報記憶手段から読み出し、読み出した前記文書管理場所情報が前記引用項目表の前記文書管理場所情報に含まれている場合には前記引用項目表を必要引用とし、含まれていない場合には不要引用として判定する情報照合手段と、
前記情報照合手段によって必要引用または不要引用と判定された両方の前記引用項目表に対して所定の第１の演算を行い、前記項目情報ごとの重み付け値を算出する引用表現抽出辞書学習手段、
前記引用表現抽出辞書学習手段によって算出された前記重み付け値を前記項目情報に対応付けて記憶する引用表現抽出辞書記憶手段、
前記引用表現抽出手段から検索対象として出力された前記引用項目表に基づいて、前記引用項目表の前記項目情報に対応する重み付け値を前記引用表現抽出辞書記憶手段から読み出し、読み出した前記重み付け値と前記引用項目表に基づいて所定の第２の演算を行い前記引用項目表の判定値を算出し、前記判定値に基づいて前記引用項目表が必要引用か不要引用かを判定する引用表現判定手段、
前記引用表現判定手段によって必要引用であると判定された前記引用表現情報から前記文書管理場所情報を読み出して出力する文書管理場所情報検出手段、
として機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、主にインターネット等から検索した情報のうち、ユーザにとって重要なＵＲＬ等の文書管理場所情報を抽出する文書管理場所情報抽出装置及びそのコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の技術では、例えば、インターネットなどから検索キーワードに基づいて文書情報を検索する手段として、文書情報のＵＲＬ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）が他の文書情報において引用されている頻度に応じて重要性を与え、この重要性が高い文書情報を検索結果として利用者に提示する手法が提案されている（例えば、特許文献１、２、３、非特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００２−３２４０８０号公報
【特許文献２】特開平８−２４９３４２号公報
【特許文献３】特開平１１−１４３９０３号公報
【非特許文献１】馬場 肇  著、“Ｇｏｏｇｌｅの秘密−ＰａｇｅＲａｎｋ徹底解説”、[online]、[平成１６年７月１日検索]、インターネット<URL: http://www.kusastro.kyoto-u.ac.jp/~baba/wais/pagerank.html>
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
図１８に示すように利用者が企業名を検索キーワードとして与え、企業のウェブページの最初のページであるトップページを検索することを目的としている場合を想定する。従来の技術を利用すると企業名を含むウェブページのうち他のウェブページから引用されている頻度の高いものから順に表示される。大企業の場合には、最初に表示されたリンクが示すウェブページが企業トップページとなる場合が多い。しかし、実際に５６８会社について行った調査では企業のトップページが最上位になるのは約７４％程度であり、必ずしも最初に表示されるわけではない。また、当該企業において何らかの不祥事が発生した場合等には、当該企業を中傷誹謗するような書き込みがなされたページが上位に表示され、企業トップページが最初に表示される確率は低下する場合もある。また、中小企業の場合には、企業のウェブページが最初に表示される確率は大企業に比べて低くなる。つまり、引用頻度が文書情報の重要性を直接示さない場合や、引用内容と利用者が重要と判断する内容とが一致しない場合には、引用頻度だけに基づいて検索すると利用者にとって重要でない文書を提示してしまうという問題がある。
【０００４】
本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、その目的は、利用者が検索時に指標となる情報を与えることで、利用者にとって重要な文書が保管されている文書管理場所情報を従来と比較して高い確率で抽出することができる文書管理場所情報抽出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述した課題を解決するために、本発明は、文書データの保管場所を示す文書管理場所情報と前記文書管理場所情報を引用していることを示す引用文字列とから構成される引用表現情報を含む文書情報を記憶する文書データベース（文書データベース２４）に接続し、前記文書データベースの前記文書情報から前記文書管理場所情報を抽出する文書管理場所情報抽出装置（文書管理場所情報抽出装置１）において、予め標本として設定された前記文書管理場所情報と前記文書管理場所情報に関連する関連文字列とを対応付けて記憶する標本情報記憶手段（標本情報データベース２０）と、ユーザから辞書作成指示を受けて前記標本情報記憶手段から読み出した前記関連文字列、または、前記ユーザから検索指示を受けて前記検索指示に含まれている前記関連文字列から検索条件を抽出する検索条件抽出手段（検索条件抽出部２１）と、前記検索条件抽出手段によって抽出された前記検索条件に基づいて、前記文書データベースから該当する前記文書情報を検索する文書検索手段（文書検索部２２）と、前記文書検索手段によって検索された前記文書情報から所定の引用表現形式に該当する引用表現情報を検出し、検出した前記引用表現情報を含む所定の前後範囲の文章情報に所定の分解規則を適用して得られる文字列を項目情報とする引用項目表を出力する引用表現抽出手段（引用表現抽出部２５）と、前記引用表現抽出手段から辞書作成対象として出力された前記引用項目表に基づいて、前記検索条件の抽出時に利用した前記関連文字列に対応する前記文書管理場所情報を前記標本情報記憶手段から読み出し、読み出した前記文書管理場所情報が前記引用項目表の前記文書管理場所情報に含まれている場合には前記引用項目表を必要引用とし、含まれていない場合には不要引用として判定する情報照合手段（情報照合部２６）と、前記情報照合手段によって必要引用または不要引用と判定された両方の前記引用項目表に対して所定の第１の演算を行い、前記項目情報ごとの重み付け値を算出する引用表現抽出辞書学習手段（引用表現抽出辞書学習部２７）と、前記引用表現抽出辞書学習手段によって算出された前記重み付け値を前記項目情報に対応付けて記憶する引用表現抽出辞書記憶手段（引用表現抽出辞書データベース２８）と、前記引用表現抽出手段から検索対象として出力された前記引用項目表に基づいて、前記引用項目表の前記項目情報に対応する重み付け値を前記引用表現抽出辞書記憶手段から読み出し、読み出した前記重み付け値と前記引用項目表に基づいて所定の第２の演算を行い前記引用項目表の判定値を算出し、前記判定値に基づいて前記引用項目表が必要引用か不要引用かを判定する引用表現判定手段（引用表現判定部２９）と、前記引用表現抽出表判定手段によって必要引用であると判定された前記引用表現情報から前記文書管理場所情報を読み出して出力する文書管理場所情報検出手段（引用表現判定部２９）と、を備えたことを特徴とする文書管理場所情報抽出装置である。
【０００６】
本発明は、上記の発明において、前記文書データベースは、インターネットに接続されているサーバ装置のデータベースであり、前記文書情報は、ウェブページであり、前記所定の引用表現形式は、ＨＴＭＬ規約のＵＲＬの引用表現形式であり、前記文書検索手段は、前記インターネットに接続し、前記サーバ装置のデータベースから前記ウェブページの検索を行うことを特徴とする。
【０００７】
本発明は、文書データの保管場所を示す文書管理場所情報と前記文書管理場所情報を引用していることを示す引用文字列とから構成される引用表現情報を含む文書情報を記憶する文書データベースに接続し、前記文書データベースの前記文書情報から前記文書管理場所情報を抽出する文書管理場所情報抽出装置のコンピュータを、予め標本として設定された前記文書管理場所情報と前記文書管理場所情報に関連する関連文字列とを対応付けて記憶する標本情報記憶手段、ユーザから辞書作成指示を受けて前記標本情報記憶手段から読み出した前記関連文字列、または、前記ユーザから検索指示を受けて前記検索指示に含まれている前記関連文字列から検索条件を抽出する検索条件抽出手段、前記検索条件抽出手段によって抽出された前記検索条件に基づいて、前記文書データベースから該当する前記文書情報を検索する文書検索手段、前記文書検索手段によって検索された前記文書情報から所定の引用表現形式に該当する引用表現情報を検出し、検出した前記引用表現情報を含む所定の前後範囲の文章情報に所定の分解規則を適用して得られる文字列を項目情報とする引用項目表を出力する引用表現抽出手段、前記引用表現抽出手段から辞書作成対象として出力された前記引用項目表に基づいて、前記検索条件の抽出時に利用した前記関連文字列に対応する前記文書管理場所情報を前記標本情報記憶手段から読み出し、読み出した前記文書管理場所情報が前記引用項目表の前記文書管理場所情報に含まれている場合には前記引用項目表を必要引用とし、含まれていない場合には不要引用として判定する情報照合手段と、前記情報照合手段によって必要引用または不要引用と判定された両方の前記引用項目表に対して所定の第１の演算を行い、前記項目情報ごとの重み付け値を算出する引用表現抽出辞書学習手段、前記引用表現抽出辞書学習手段によって算出された前記重み付け値を前記項目情報に対応付けて記憶する引用表現抽出辞書記憶手段、前記引用表現抽出手段から検索対象として出力された前記引用項目表に基づいて、前記引用項目表の前記項目情報に対応する重み付け値を前記引用表現抽出辞書記憶手段から読み出し、読み出した前記重み付け値と前記引用項目表に基づいて所定の第２の演算を行い前記引用項目表の判定値を算出し、前記判定値に基づいて前記引用項目表が必要引用か不要引用かを判定する引用表現判定手段、前記引用表現判定手段によって必要引用であると判定された前記引用表現情報から前記文書管理場所情報を読み出して出力する文書管理場所情報検出手段、として機能させるためのコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明によれば、文書管理場所情報抽出装置は、ユーザから辞書作成の指示を受けて標本情報データベースに予め設定された標本情報から検索条件を抽出する。そして、抽出された検索条件に基づいて文書データベースから文書管理場所情報を検索する。検索された文書管理場所情報が示す文書情報から引用表現の箇所を抽出し、抽出された引用表現に基づいて引用表現抽出辞書を生成し引用表現抽出辞書データベースに登録する。次に、ユーザによって検索対象を特定するための情報が入力された時、当該情報に基づいて検索条件を抽出する。そして、文書データベースから抽出された検索条件に基づいて文書情報を検索する。検索された文書管理場所情報が示す文書情報から引用表現の箇所を抽出し、引用抽出辞書を参照して、文書管理場所情報を検出する構成となっている。そのため、ユーザが検索目的とする文書情報に関連する分野の標本情報を予め設定し、当該標本情報に基づいて引用表現抽出辞書を作成し、作成した引用表現抽出辞書を利用して検索を行うことができる。それによって、ユーザは、従来と比較して高い確率で重要な文書が保管されている文書管理場所情報を抽出することができる。
【０００９】
また、本発明によれば、文書管理場所情報抽出装置は、インターネットに接続し、インターネットに接続されたサーバ装置からウェブページを検索する構成となっているため、インターネットに公開されているウェブページから情報を抽出することができる。それによって、インターネットにおいて日々更新されている新しい情報から文書管理場所情報を抽出することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施形態による文書管理場所情報抽出装置を図面を参照して説明する。本実施形態において、文書管理場所情報を抽出する基本的な考え方について最初に説明する。上述したように、インターネット等から企業名を検索キーワードに指定して検索した場合、必ずしも当該企業のトップページを最初に抽出することはできないが、最初に検索された文書情報内から当該企業のトップページのＵＲＬにリンクが設定されていることがある。その場合、検索結果のウェブページ内のリンクが設定されている箇所には「Ａ社のホームページはこちら」のようなＡ社のホームページを引用する引用表現が存在することが想定される。つまり、本発明は、上記のような引用表現を抽出することができれば、検索結果のウェブページから企業のトップページへのＵＲＬ、即ち文書管理場所情報を抽出することができるという考え方に基づいている。
【００１１】
図１は、本実施形態による文書管理場所情報抽出装置１を示す概略ブロック図である。
文書管理場所情報抽出装置１には、大きく次の２つの処理がある。１つ目は、既知の文書管理場所情報と当該文書管理場所情報に関連する情報を標本情報（＝サンプルセット）として設定し、標本情報を指標として行った検索結果から引用表現抽出辞書を作成する処理である。２つ目は、作成した引用表現抽出辞書に基づいて、インターネット等から検索を行い、利用者が目的とするＵＲＬ、即ち文書管理場所情報を抽出する処理である。
【００１２】
同図において、標本情報データベース２０には、引用表現抽出辞書を作成するための指標となる既知の文書管理場所情報と当該文書管理場所情報に関連する関連情報から構成される標本情報１０を設定する。例えば、企業を対象に企業のトップページを抽出するための引用表現抽出辞書を作成する場合には、関連情報として日本語表記での企業名の文字列と企業名の読みを示したローマ字表記の文字列を設定する。そして、文書管理場所情報として当該企業のＵＲＬの情報を設定する。検索条件抽出部２１は、ユーザの指示を受けて、標本情報データベース２０から標本情報１０を読み出し、標本情報１０の関連情報から検索に必要な情報を読み出す。そして、読み出した関連情報から検索条件を抽出する。
【００１３】
文書検索部２２は、例えば、インターネット検索エンジンなどが該当し、検索条件抽出部２１によって抽出された検索条件に従って検索を行い、検索結果として得られたＵＲＬを文書管理場所データベース２３に蓄積する。文書データベース２４は、インターネットに接続されているサーバ装置のデータベースを示しており、文書検索部２２は、文書管理場所データベース２３からＵＲＬを読み出し、ＵＲＬが示すサーバ装置のウェブページへ接続し、当該ウェブページの情報を取得する。引用表現抽出部２５は、文書検索部２２の検索結果の文書情報から所定の引用表現形式に該当する引用表現情報を抽出する。そして、引用表現抽出辞書作成時には、抽出した引用表現情報を情報照合部２６に送信し、文書管理場所情報抽出時には、引用表現判定部２９に送信する。上記した所定の引用表現形式とは、例えばインターネットから検索したＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ  Ｔｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）で記述されたウェブページの場合には、アンカータグ（＜ａ  ｈｒｅｆ＝“・・・”＞○○○＜／ａ＞）が該当する。
【００１４】
情報照合部２６は、引用表現抽出辞書作成時に引用表現抽出部２５が抽出した引用表現情報を受信し、検索条件抽出部２１が検索条件を抽出するために利用した関連情報に対応する文書管理場所情報と抽出された引用表現情報を照合して当該引用表現情報が必要引用か不要引用かを判定する。引用表現抽出辞書学習部２７は、情報照合部２６が判定した結果に上記の所定の第１の演算を行って引用表現抽出辞書を作成し引用表現抽出辞書データベース２８に登録する。引用表現判定部２９は、文書管理場所情報抽出時に引用表現抽出部２５から引用表現情報を受信し、引用表現抽出辞書データベース２８を参照して、当該引用表現情報に対して上記の所定の第２の演算を行い、当該引用表現情報が必要なものか否かを判定して出力する。
なお、上述した実施形態では、文書データベース２４は、インターネットに接続しているサーバ装置のデータベースであるとしたが、企業が企業内で利用している文書データベースサーバなどであってもよい。そのときは、文書検索部２２は当該文書データベースサーバに接続することになる。また、文書検索部２２は、インターネット検索エンジンであるとしたが、インターネット上に存在するインターネット検索エンジンを利用して情報を受信するような仕組みであってもよい。その際、検索された文書管理場所情報を蓄積する文書管理場所情報ＤＢは、インターネット検索エンジンのサーバ装置のデータベースに該当することになる。
【００１５】
図２から図１０を参照して本実施形態における引用表現抽出辞書作成の処理について説明する。
図２において、最初に、標本情報データベース２０に、上述した関連情報に該当する要求内容文字列１、要求内容文字列の読み文字列１を設定し、関連情報に対応付けて文書管理場所、即ちＵＲＬを設定する。具体的には、図に示すように、要求内容文字列１として「データ企画」という企業の名称を設定する。読み文字列１にはそのローマ字表記である「ｄａｔａ  ｋｉｋａｋｕ」を設定し、文書管理場所には「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄａｔａ＿ｋｉｋａｋｕ．ｃｏ．ｊｐ」を設定する。なお、要求内容文字列が複数ある場合には要求内容文字列１、要求内容文字列２のように分類して設定することとなる（Ｓｔｅｐ１）。次に、検索条件抽出部２１は標本情報データベース２０から要求内容文字列を読み出して、検索条件を生成する。要求内容文字列が複数ある場合にはＡＮＤ条件で結合する。結合規則としてＡＮＤ条件以外にＯＲ条件等の別の条件をユーザの選択により変更できるようにしてもよい（Ｓｔｅｐ２）。検索条件抽出部２１は、文書検索部２２に生成した検索条件を送信し、文書検索部２２は、検索条件に基づいてインターネットに接続して検索を行い、検索結果として得たＵＲＬの一覧情報を文書管理場所データベース２３に蓄積する（Ｓｔｅｐ３）。次に、文書検索部２２は、文書管理場所データベース２３に蓄積した検索結果を読み出し、ＵＲＬが示すウェブページの情報をインターネットに接続して受信し、受信したウェブページの情報を引用表現抽出部２５に送信する。引用表現抽出部２５は、受信したウェブページの中から引用表現となるアンカータグ（＜ａ  ｈｒｅｆ＝“・・・”＞○○○＜／ａ＞）の位置を検出する（Ｓｔｅｐ４）。
【００１６】
次に、図３において、引用表現抽出部２５は、検出した引用表現を含む文章を、引用表現の前後にある、改行、句読点、ＨＴＭＬタグ等の予め設定した区切り文字を基準に抽出する。そして、抽出した文章から引用表現直前の文字列と引用表現直後の文字列を抽出する。例えば、同図に示すように、引用表現の箇所として「（株）データ企画のホームページは＜ａ  ｈｒｅｆ＝“ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄａｔａ＿ｋｉｋａｋｕ．ｃｏ．ｊｐ”＞こちら＜／ａ＞です。」を特定した場合に、引用表現は「＜ａ  ｈｒｅｆ＝“ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄａｔａ＿ｋｉｋａｋｕ．ｃｏ．ｊｐ”＞こちら＜／ａ＞」の部分が該当し、引用表現直前の文字列は「（株）データ企画のホームページは」が該当し、引用表現直後の文字列は「です。」が該当する（Ｓｔｅｐ５）。
次に、引用表現を引用先の部分と、引用先へのリンクを示す引用部文字列の部分に分解する。具体的には、引用先の部分「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄａｔａ＿ｋｉｋａｋｕ．ｃｏ．ｊｐ」の部分が該当し、引用先へのリンクを示す引用部文字列とは「こちら」が該当する（Ｓｔｅｐ６）。Ｓｔｅｐ５及びＳｔｅｐ６の処理を行うことで、引用表現を含む文章を同図に示すように、前文字列、引用部文字列、引用先、後文字列に分解することができる。そして、同図に示すように、前文字列、引用部文字列、引用先、後文字列を項目名称とし、文章から分解されたそれぞれの文字列を要素とする引用項目表を作成する。
【００１７】
次に、図４において、情報照合部２６は、引用表現を含む文章を分解して得られた引用先の情報と、当該検索に利用した要求内容文字列１に対応する文書管理場所情報を標本情報データベース２０から読み出す。そして、引用先と文書管理場所情報を比較し、同じ場合には引用項目表を必要引用とし、一致しない場合には引用項目表を不要引用として分類する（Ｓｔｅｐ７）。
【００１８】
次に、図５において、情報照合部２６は、検索に利用した要求内容文字列１に対応する読み文字列１を標本情報データベース２０から読み出す。そして、Ｓｔｅｐ７で必要引用及び不要引用と判定された両方の引用項目表について要求内容文字列１と各項目の文字列を比較し、要求内容文字列１を含む場合には、同図に示すように、引用項目表の該当した項目に１を設定する。読み文字列１についても同様に引用項目表の各項目の文字列と比較し、読み文字列１を含んでいる場合には、引用項目表の該当した項目に１を設定する（Ｓｔｅｐ８）。
【００１９】
次に、図６において、情報照合部２６は、引用項目表の項目において引用項目表に新たな特徴を追加する。具体的には、同図に示すとおり、要求内容文字列１の「データ企画」を含む「前文字列：（株）データ企画のホームページは」の「データ企画」の部分を「要求内容文字列１」に置き換えた、「前文字列：（株）要求内容文字列１のホームページは」という新たな特徴を追加する（Ｓｔｅｐ９）。
【００２０】
次に、図７において、情報照合部２６は、さらにＳｔｅｐ８において１を設定した項目から生成される新たな特徴を引用項目表に追加する。具体的には、Ｓｔｅｐ８において、前文字列の項目に要求内容文字列１について１が設定されていることに基づいて、「前文字列に要求内容文字列１が登場」という文字列を生成し新たな特徴として追加する。また、読み文字列１についても引用先に１が設定されているため、「引用先に読み文字列１が登場」という文字列を生成し新たな特徴として追加する。そして、図７に示す通り引用項目表の各項目を要素とし、それぞれが大きさ１を持つ特徴ベクトルを作成する。特徴ベクトルは、情報照合部２６において必要引用と判定された引用項目表と不要引用と判定された引用項目表の両方について作成する。そして、引用表現抽出辞書学習部２７が作成した特徴ベクトルに基づいてベクトルの要素となる文字列ごとに重み付け値を算出して引用表現抽出辞書を作成する。作成の手段としてはＲｏｃｃｈｉｏやＲｏｃｃｈｉｏＢｏｏｓｔ方式、または、ベイズ方式を利用して行う（Ｓｔｅｐ１０）。
なお、Ｒｏｃｃｈｉｏ、ＲｏｃｃｈｉｏＢｏｏｓｔ方式については、「中島  浩之、“類似学習例の除去とＲｏｃｃｈｉｏフィードバックを弱学習アルゴリズムとするＡｄａＢｏｏｓｔによるレレバンフィードバックの精度向上”、自然言語処理（言語処理学会）、平成１５年１月、Ｖｏｌ．１０、Ｎｏ．１、ｐｐ４７−６１」に処理方式の記載があり、ベイズ方式については、「林  晃司、嶋田  和孝、遠藤  勉、“ＷＷＷからの性能表抽出のためのキーワード獲得と重み付け”、電子情報通信学会、思考と言語研究会、信学技報、２００３年３月」に処理方式の記載がある。
【００２１】
図８から図１０は、Ｓｔｅｐ１０における、Ｒｏｃｃｈｉｏ、ＲｏｃｃｈｉｏＢｏｏｓｔ方式を用いた重み付け値を算出する処理を説明するための図である。本処理が上記の所定の第１の演算に該当する。
最初に必要引用と判定された引用項目表の各要素から作成されたベクトルと不要引用と判定された引用項目表の各要素から作成されたベクトルの両方について、各要素のベクトルの大きさの総和が１になるように平均値を求めて正規化する（Ｓｔｅｐ１０−１）。
必要引用と判定された引用項目表から生成されたベクトルの総和を求め、同様に不要引用と判定された引用項目表から生成されたベクトルの総和を求める（Ｓｔｅｐ１０−２）。
必要引用に対応するベクトル集合をベクトルＡ、不要引用に対応するベクトル集合をベクトルＢとした場合に、ベクトルＡからベクトルＢを減算する。減算されたベクトルが引用表現抽出辞書の辞書情報となる（Ｓｔｅｐ１０−３）。
【００２２】
次に、図１１から図１６を参照して本実施形態における引用表現抽出辞書を利用してインターネット等から検索した文書情報から文書管理場所情報を抽出する処理について説明する。
最初に、検索のためのキーワードとして要求内容文字列１と読み文字列１を検索条件抽出部２１に入力する（Ｓｔｅｐ１１）
次に、検索条件抽出部２１は、要求内容文字列１から検索条件を抽出して、文書検索部２２に検索条件を送信する。文書検索部２２は、検索条件に基づいてインターネットに接続して検索を行い、検索結果として得たＵＲＬの一覧情報を文書管理場所データベース２３に蓄積する（Ｓｔｅｐ１２）。
文書検索部２２は、文書管理場所データベース２３に蓄積した検索結果を読み出し、ＵＲＬが示すウェブページの情報をインターネットに接続して受信し、受信したウェブページの情報を引用表現抽出部２５に送信する。引用表現抽出部２５は、受信したウェブページの中から引用表現となるアンカータグ（＜ａ  ｈｒｅｆ＝“・・・”＞○○○＜／ａ＞）の位置を検出する（Ｓｔｅｐ１３）。
【００２３】
引用表現抽出部２５は、検出した引用表現を含む文章を、上述したＳｔｅｐ５及び６で説明した手法を利用して引用表現の前後にある、改行、句読点、ＨＴＭＬタグ等の予め設定した区切り文字を基準に抽出する。抽出した文章から引用表現直前の文字列と引用表現直後の文字列を抽出する。そして、引用表現を含む文章を図１４に示すように、前文字列、引用部文字列、引用先、後文字列に分解する。そして、文章から分解されたそれぞれの文字列を要素とする引用項目表を作成し、引用表現判定部２９に送信する（Ｓｔｅｐ１４）。引用表現判定部２９は、上述したＳｔｅｐ８から１０までの手段を利用して検出した引用表現の特徴ベクトルを生成する。具体的には、まず最初に引用表現が検索に利用した要求内容文字列１を含む場合には、同図に示すように、引用項目表の該当した項目に１を設定する。読み文字列１についても同様に引用項目表の各項目の文字列と比較し、読み文字列１を含んでいる場合には、引用項目表の該当した項目に１を設定する。
次に、引用項目表の項目において引用項目表に新たな特徴を追加する。具体的には、同図に示すとおり、要求内容文字列１の「データ産業」を含む「前文字列：データ産業のホームページは」の「データ産業」の部分を「要求内容文字列１」に置き換えた、「前文字列：要求内容文字列１のホームページは」という新たな特徴を追加する。また、引用項目表に１が設定されている項目から生成される新たな特徴を引用項目表に追加する。具体的には、前文字列の項目に要求内容文字列１について１が設定されていることに基づいて、「前文字列に要求内容文字列１が登場」という文字列を生成し新たな特徴として追加する。また、読み文字列１についても引用先に１が設定されているため、「引用先に読み文字列１が登場」という文字列を生成し新たな特徴として追加する。そして、引用項目表の各項目を要素とし、それぞれが大きさ１を持つ特徴ベクトルを作成する。
【００２４】
次に、引用表現判定部２９は、引用表現抽出辞書データベース２８から引用表現抽出辞書を読み出し、受信した引用項目表の特徴ベクトルと引用表現抽出辞書の特徴ベクトルの間で内積を算出する。引用項目表の特徴ベクトルの各要素の大きさが１であるため、引用表現抽出辞書の一致する要素に設定されている値の合計を算出した値が内積となる（Ｓｔｅｐ１５）。算出された内積の値が一定の閾値を超えている場合には、当該引用項目表の引用先に示されたＵＲＬをユーザが必要としていた文書の情報が保管されている場所として出力する（Ｓｔｅｐ１６）。内積を算出し、閾値によって判定する演算が上記の所定の第２の演算に該当する。
このようにして、ユーザは自らが望む文章の文書管理場所情報を設定した検索条件に基づいて検索することが可能となる。
【００２５】
図１７は、本実施形態の文書管理場所情報抽出装置１を利用して実際にＵＲＬを抽出する際の推定精度を示したグラフである。同図に示す通り、抽出漏れ７０％（再現率３０％）で正解率９７％を得ることができる。実際の利用は、高い正解率を得ることができる再現率３０％の範囲で利用することができる。
【００２６】
なお、本実施形態では、引用先としてＵＲＬを対象としているがＵＲＬに限られるものではなく、引用先と引用前後の文字列があれば、その引用先が必要情報か否かを判定することが可能である。
例えば、メールを引用、フォワードする場合に添付されているコメントとして「このメール中のＸＸ案件は重要なので要チェックです。」という文章がある場合を想定する。この文章において、「このメール」の部分が引用先を特定する文字列である場合に、ＵＲＬの場合と同様に、この文字列をクリックすると、メール本文或いはメールの保管場所にリンクするようになっている。このとき、引用前後の「中のＸＸ案件は・・・」を抽出し、その引用表現からメール本文が必要情報か否かを判定するといった構成も可能である。なお、リンクの代わりに該当するメール本文がこのコメントの後ろに続けて記載されているような文章の形式であってもよい。
【００２７】
また、特許や論文等の文献を参照する場合に添付されているコメントとして「特願平ＸＸはＡからＢを生成するためにＣを経由する手法であり、本明細書で述べる直接Ｂを生成する手法とは異なる。」という文章がある場合を想定する。この文章において、「特願平ＸＸ」という部分が引用先を特定する文字列である場合に、引用前後として「はＡからＢを生成するために・・・」を抽出し、引用表現からその特許番号が必要情報か否かを判定するといった構成も可能である。
これらの例は、かならずしもＵＲＬのように文書管理場所を特定するものではなく、引用先の示す対象、即ちメール本文や特許文献等が引用前後の表現から判断して必要情報か否かを判定することにも適用できるということを示している。
【００２８】
上述の文書管理場所情報抽出装置は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した引用表現抽出辞書の作成及び文書管理場所情報の検索の処理過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本実施形態による文書管理場所情報抽出装置を示すブロック図である。
【図２】同実施形態における引用表現抽出辞書作成処理を説明するための図（その１）である。
【図３】同実施形態における引用表現抽出辞書作成処理を説明するための図（その２）である。
【図４】同実施形態における引用表現抽出辞書作成処理を説明するための図（その３）である。
【図５】同実施形態における引用表現抽出辞書作成処理を説明するための図（その４）である。
【図６】同実施形態における引用表現抽出辞書作成処理を説明するための図（その５）である。
【図７】同実施形態における引用表現抽出辞書作成処理を説明するための図（その６）である。
【図８】同実施形態における引用表現抽出辞書作成処理を説明するための図（その７）である。
【図９】同実施形態における引用表現抽出辞書作成処理を説明するための図（その８）である。
【図１０】同実施形態における引用表現抽出辞書作成処理を説明するための図（その９）である。
【図１１】同実施形態における文書管理場所情報検索処理を説明するための図（その１）である。
【図１２】同実施形態における文書管理場所情報検索処理を説明するための図（その２）である。
【図１３】同実施形態における文書管理場所情報検索処理を説明するための図（その３）である。
【図１４】同実施形態における文書管理場所情報検索処理を説明するための図（その４）である。
【図１５】同実施形態における文書管理場所情報検索処理を説明するための図（その５）である。
【図１６】同実施形態における文書管理場所情報検索処理を説明するための図（その６）である。
【図１７】同実施形態における抽出した情報の精度を示すための図である。
【図１８】従来の技術を説明するための図である。
【符号の説明】
【００３０】
１    文書管理場所情報抽出装置
１０  標本情報
２０  標本情報データベース
２１  検索条件抽出部
２２  文書検索部
２３  文書管理場所データベース
２４  文書データベース
２５  引用表現抽出部
２６  情報照合部
２７  引用表現抽出辞書学習部
２８  引用表現抽出辞書データベース
２９  引用表現判定部
【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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【図１８】
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