(57)【要約】【課題】  検索質問文と検索対象の文との比較をより柔軟に行う情報検索システムを提供する。【解決手段】  情報検索システムは、検索質問文を入力する検索質問文入力部２０６と、自然言語文で記述された検索対象文と、検索質問文とに対して構文意味解析を行う構文意味解析部２０２と、構文意味解析がなされた検索対象文から構造化文書を作成する文書構造化部２０３と、構文意味解析の結果に基づいて検索質問文に対応する第１の検索式を作成する検索式作成部２０７と、第１の検索式を用いて構造化文書に対して検索を行う検索実行部２０９と、検索結果から再検索の要否を判定する検索結果調整部２１１を有する。検索式作成部２０７は、再検索が必要な場合、第１の検索式よりも検索質問文の構文意味解析の結果への対応の度合いが低い第２の検索式を作成し、検索実行部２０７は、第２の検索式を用いて構造化文書に対して再検索を行う。【選択図】  図１２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子化文書を含む情報源から検索質問文に応答して情報を検索する情報検索システムであって、
検索質問文に対して構文意味解析を行う構文意味解析手段と、
前記構文意味解析手段による構文意味解析の結果に基づいて検索質問文に対応する第１の検索式を作成する第１の検索式作成手段と、
前記第１の検索式作成手段により作成された第１の検索式を用いて前記情報源に対して検索を行う検索実行手段と、
前記検索実行手段による検索により得られた検索結果に基づいて再検索の要否を判定する再検索要否判定手段と、
前記再検索要否判定手段により再検索が必要と判定された場合に、前記第１の検索式よりも前記検索質問文の構文意味解析の結果への対応の度合いが低い第２の検索式を作成する第２の検索式作成手段と、
前記第２の検索式作成手段により作成された第２の検索式を用いて前記情報源に対して再検索を行う再検索実行手段と、
前記検索実行手段及び前記再検索実行手段のいずれかによる検索結果を出力する検索結果出力手段とを有することを特徴とする情報検索システム。
【請求項２】
前記検索質問文が自然言語文で記述されている場合に、前記検索質問文に入力された検索質問文を整形する検索質問文整形手段を有し、
前記構文意味解析手段は、前記検索質問文整形手段により整形された検索質問文に対して、構文意味解析を行い、
前記構文意味解析手段による構文意味解析の結果に基づいて、前記構文意味解析がなされた整形後の検索質問文から構造化文書を作成する文書構造化手段を有し、
前記第１及び第２の検索式作成手段は、前記文書構造化手段により作成された構造化文書に基づいて、前記第１及び第２の検索式を作成することを特徴とする請求項１に記載の情報検索システム。
【請求項３】
前記第１の検索式作成手段は、前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性を含んだ第１の検索式を作成し、
前記第２の検索式作成手段は、前記第１の検索式よりも少数の前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性を含んだ第２の検索式を作成することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報検索システム。
【請求項４】
前記第１の検索式作成手段は、前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性の階層構造を表す第１の検索式を作成し、
前記第２の検索式作成手段は、前記第１の検索式よりも、前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性の階層構造に対する厳密性を緩和した第２の検索式を作成することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の情報検索システム。
【請求項５】
前記構文意味解析手段は、ＬＦＧに基づく構文意味解析を行うことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の情報検索システム。
【請求項６】
前記文書構造化手段は、ＸＭＬ形式の構造化文書を作成する請求項２に記載の情報検索システム。
【請求項７】
前記第１及び第２の検索式作成手段は、ＸＰａｔｈ形式の検索式を作成することを特徴とする請求項６に記載の情報検索システム。
【請求項８】
前記構文意味解析手段による構文意味解析の結果から導き出される前記検索質問文の主題に基づいて、前記検索実行手段及び前記再検索実行手段のいずれかによる検索結果から出力すべき情報を選択する情報選択手段を有し、
前記検索結果出力手段は、前記情報選択手段により選択された情報を出力することを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の情報検索システム。
【請求項９】
前記構文意味解析手段による構文意味解析の結果から導き出される前記検索質問文の主題に基づいて、前記検索実行手段及び前記再検索実行手段のいずれかによる検索結果の出力順を制御する出力順制御手段を有し、
前記検索結果出力手段は、前記出力順制御手段により制御された出力順で、前記検索結果を出力することを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の情報検索システム。
【請求項１０】
電子化文書を含む情報源から検索質問文に応答して情報を検索する情報検索方法であって、
検索質問文を入力する検索質問文入力ステップと、
前記検索質問文入力ステップで入力された検索質問文に対して、構文意味解析を行う構文意味解析ステップと、
前記構文意味解析ステップによる構文意味解析の結果に基づいて、前記検索質問文に対応する第１の検索式を作成する第１の検索式作成ステップと、
前記第１の検索式作成ステップにより作成された第１の検索式を用いて、前記情報源に対して検索を行う検索実行ステップと、
前記検索実行ステップによる検索により得られた検索結果に基づいて、再検索の要否を判定する再検索要否判定ステップと、
前記再検索要否判定ステップにより再検索が必要と判定された場合に、前記第１の検索式よりも前記検索質問文の構文意味解析の結果への対応の度合いが低い第２の検索式を作成する第２の検索式作成ステップと、
前記第２の検索式作成ステップにより作成された第２の検索式を用いて、前記情報源に対して再検索を行う再検索実行ステップと、
前記検索実行ステップ及び前記再検索実行ステップのいずれかによる検索結果を出力する検索結果出力ステップとを有することを特徴とする情報検索方法。
【請求項１１】
前記検索質問文が自然言語文で記述されている場合に、前記検索質問文に入力された検索質問文を整形する検索質問文整形ステップを有し、
前記構文意味解析ステップは、前記検索質問文整形ステップにより整形された検索質問文に対して、構文意味解析を行い、
前記構文意味解析ステップによる構文意味解析の結果に基づいて、前記構文意味解析がなされた整形後の検索質問文から構造化文書を作成する文書構造化ステップを有し、
前記第１及び第２の検索式作成ステップは、前記文書構造化ステップにより作成された構造化文書に基づいて、前記第１及び第２の検索式を作成することを特徴とする請求項１０に記載の情報検索方法。
【請求項１２】
前記第１の検索式作成ステップは、前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性を含んだ第１の検索式を作成し、
前記第２の検索式作成ステップは、前記第１の検索式よりも少数の前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性を含んだ第２の検索式を作成することを特徴とする請求項１０又は１１に記載の情報検索方法。
【請求項１３】
前記第１の検索式作成ステップは、前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性の階層構造を表す第１の検索式を作成し、
前記第２の検索式作成ステップは、前記第１の検索式よりも、前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性の階層構造に対する厳密性を緩和した第２の検索式を作成することを特徴とする請求項１０乃至１２のいずれかに記載の情報検索方法。
【請求項１４】
電子化文書を含む情報源から検索質問文に応答して情報を検索する情報検索プログラムであって、
検索質問文を入力する検索質問文入力ステップと、
前記検索質問文入力ステップに入力された検索質問文に対して、構文意味解析を行う構文意味解析ステップと、
前記構文意味解析ステップによる構文意味解析の結果に基づいて、前記検索質問文に対応する第１の検索式を作成する第１の検索式作成ステップと、
前記第１の検索式作成ステップにより作成された第１の検索式を用いて、前記情報源に対して検索を行う検索実行ステップと、
前記検索実行ステップによる検索により得られた検索結果に基づいて、再検索の要否を判定する再検索要否判定ステップと、
前記再検索要否判定ステップにより再検索が必要と判定された場合に、前記第１の検索式よりも前記検索質問文の構文意味解析の結果への対応の度合いが低い第２の検索式を作成する第２の検索式作成ステップと、
前記第２の検索式作成ステップにより作成された第２の検索式を用いて、前記情報源に対して再検索を行う再検索実行ステップと、
前記検索実行ステップ及び前記再検索実行ステップのいずれかによる検索結果を出力する検索結果出力ステップとを有することを特徴とする情報検索プログラム。
【請求項１５】
前記検索質問文が自然言語文で記述されている場合に、前記検索質問文に入力された検索質問文を整形する検索質問文整形ステップを有し、
前記第構文意味解析ステップは、前記検索質問文整形ステップにより整形された検索質問文に対して、構文意味解析を行い、
前記構文意味解析ステップによる構文意味解析の結果に基づいて、前記構文意味解析がなされた整形後の検索質問文から構造化文書を作成する文書構造化ステップを有し、
前記第１及び第２の検索式作成ステップは、前記文書構造化ステップにより作成された構造化文書に基づいて、前記第１及び第２の検索式を作成することを特徴とする請求項１４に記載の情報検索プログラム。
【請求項１６】
前記第１の検索式作成ステップは、前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性を含んだ第１の検索式を作成し、
前記第２の検索式作成ステップは、前記第１の検索式よりも少数の前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性を含んだ第２の検索式を作成することを特徴とする請求項１４又は１５に記載の情報検索プログラム。
【請求項１７】
前記第１の検索式作成ステップは、前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性の階層構造を表す第１の検索式を作成し、
前記第２の検索式作成ステップは、前記第１の検索式よりも、前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性の階層構造に対する厳密性を緩和した第２の検索式を作成することを特徴とする請求項１４乃至１６のいずれかに記載の情報検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子化文書を含む情報源から検索要求に対応する文を検索する情報検索システム、情報検索方法及び情報検索プログラムに関し、特に、自然言語によって記述された電子化文書から、利用者が所望する文を検索する情報検索システム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータの普及と発達に伴い、文書を電子化して管理することが広く行われるようになっている。電子化された文書は、コンピュータによってアクセス可能であり、再利用に関する利便性が高いため、その量は膨大なものとなっている。このような膨大な電子文書を検索し、利用者が要求する情報を抽出するための技術の１つが情報検索技術である。情報検索技術とは、一般に検索の対象となる文書集合に含まれる文書、あるいは、文書中に含まれる文を評価し、利用者の要求に合致する文書や文、または、利用者が欲していると思われる文字列を抽出するための技術である。日常生活の中で一般に利用されているウェブ検索エンジンや、テキストエディタ等の文字列検索など、電子化された文書を検索して、利用者の要求に応じた何らかの結果を得るという情報検索技術の応用範囲は広く、手法も多様である。
【０００３】
このような情報検索技術の特徴は、検索対象である文書集合をどのように表現するか、利用者の要求を表現する検索質問に応じて文書集合をどのように評価するかという２つの点から考えることができる。例えば、特許文献１における「類似文書検索配送方法および装置並びに類似文書検索配送プログラムを格納した記憶媒体」では、構造化解析がなされていないテキストによって構成される文書集合を、その文書集合に存在する単語集合として表現し、利用者によって指定されたキーワードに存在する単語集合との類似度を計算することにより、文書集合から利用者の要求に合致すると考えられるテキストを抽出して提示する。このようなキーワードベースの検索手法は、検索エンジン等に広く適用されている。しかし、利用者の処理能力を超えた膨大な量の文書が抽出されたり、利用者によって指定されたキーワードではあるものの、利用者が意図した使われ方をしていないものを含んだ文書も抽出されてしまうといった問題を抱えている。
【０００４】
また、文書を構成している文の構文構造を解析して構文木として表現し、その構文木の構造を用いて検索や質問応答タスク（自然文の入力による質問に合致するような文を文書集合から抽出し、その質問の答えとするタスク）に対する出力を生成する情報検索技術が研究されている。
【０００５】
例えば、非特許文献１の手法では、文の構文構造を構文木として表現して構文木の依存構造の類似度を計算し、その値によって文の類似度を評価する。非特許文献１の手法は、構文木同士が共通に持つ部分木の数により、構文木における類似性を表すものであり、更には、依存構造木の類似性も論じることが可能である。
【０００６】
非特許文献１の手法では、依存構文木のノードが語を表し、ノードの間には「主語」、「動詞」といった語と語の関係を表すアークがある。この非特許文献１の手法は、非特許文献２の手法を更に発展させた形態であり、以下の特徴を有する。すなわち、非特許文献１の手法は、検索質問文の構文木と、文書集合中の文の構文木を比較する際に、アプリケーションの種類によって以下の３種類の類似度計算方法を提案している。
【０００７】
まず、共通する部分木が多く含まれる構文木同士ほど類似度が高いとする方法（方法１）がある。情報検索等では、クエリの情報を多く含んでいるテキストほど類似度が高くなるべきであるとすれば、方法１のような類似度の計算方法が有効であるとされる。また、比較する構文木同士において、共通する部分木が不足なく存在するほど、類似度が高いとする方法（方法２）がある。方法１では、２つの構文木を比較する際に、重複する部分木の数も数えられて類似度計算が行われるが、方法１では、このような類似度計算は許されない。方法２では、検索対象のテキストが、検索質問文に含まれる情報を過不足なくカバーしているほど、検索質問文と検索対象のテキストとの類似度が高いと判断されるため、質問応答タスクに有効であるとされる。また、比較する構文木同士の共通部分木の中で最も大きな部分木の類似度を、構文木同士の類似度とする方法（方法３）がある。この方法Ｃは、用例ベースの機械翻訳等に有効であるとされる。
【０００８】
また、非特許文献１の手法は、非特許文献２の手法を拡張して、いわゆるノードの飛び越しを容認した類似度の評価を行うことができる。非特許文献２の手法は、構文木の類似度を計算するときに、構文木のノードの飛び越しを許していない。このようにノードの飛び越しを許さないと以下のような問題が生じる。例えば、非特許文献２の手法により、例文Ｑ「参加した−人は−３００人」と、例文Ｓ「参加した−人の−数は−３００人」及び例文Ｔ「３００人の−やじうまと−参加した−人の−波」の類似度を計算する場合、意味的に異なる例文Ｓと例文Ｔが同じ類似度となってしまう。これは、例文Ｓについては、「参加した−人の」、「人の−数は」、「数は−３００人」という部分木を元に例文Ｑとの類似度が計算されるために、例文Ｔと例文Ｑとの類似度との差が生じないためである。
【０００９】
これに対し、非特許文献１の手法は、ノードの飛び越しを容認した類似度の計算を行う。従って、非特許文献１の手法において、例文Ｓと例文Ｑとの類似度が計算される場合、ノードを飛び越した例文Ｓ´「参加した−人の−３００人」と例文Ｑとの類似度も計算される。そして、元の例文Ｓと例文Ｑとの類似度と、例文Ｓ´と例文Ｑとの類似度とが比較され、より大きな類似度の方が例文Ｓと例文Ｑとの類似度として採用される。この際、飛び越えることのできるノードの数を定数倍に抑えることにより、計算量の増加が抑えられるとされる。
【００１０】
また、上述した３種類（方法１乃至方法３）の構文木による類似度評価手法の質問応答タスクに対する応用については、非特許文献３及び非特許文献４での主張である「質問応答タスクでは質問文の内容をできるだけ不足なくカバーする検索対象を選択するのが良い」ということが支持され、方法２を用いることが適切であるとされる。
【００１１】
また、文書の構成要素や構成に対して何かしらの印を付け、その印を元に文書をツリー構造やグラフ構造等によって表現する文書処理技術が開発されてきた。これら構造化された文書は構造化文書と称される。構造化文書のフォーマットとしては、ＳＧＭＬ（Standard Generalized Markup Language）とＸＭＬ（Extensible Markup Language）が広く知られている。ＳＧＭＬ文書やＸＭＬ文書においては、文書の構成要素は、それぞれに付けられた印（タグ）で区別され、かつ、構成要素の間には階層性や論理性が表現されている。このため、その構成要素を手がかりとした文書へのアクセスが可能となっている。構造化文書に対する検索手法も数多く考案されている。ＸＭＬ文書の特定部分を指し示すためのパス言語として、Ｗ３Ｃ（World Wide Web Consortium）から勧告として公開されているXPath（XML Path Language）がある。XPathは、例えば、ＸＰｏｉｎｔｅｒ、ＸＳＬＴ、ＸＱｕｅｒｙ等の構成要素として使用され、また、所定のアプリケーションプログラムの中でＸＭＬ文書のＤＯＭ（Document Object Model）ツリーをアクセスする際にも使用される。
【００１２】
【特許文献１】特開２０００−３３９３４６号公報
【非特許文献１】高橋哲朗、乾健太郎、松本裕治著、情報処理学会研究報告、自然言語処理研究会、2002-NL-150、pp.163-170、２００２年７月
【非特許文献２】Collins, M and Duffy, N著、Convolution Kernels for Natural Language、In Proceedings of NIPS 2001、２００１年
【非特許文献３】村田真樹、内山将夫、井佐原均著、類似度に基づく推論を用いた質問応答システム、自然言語処理研究会報告書、NL-１35-24、２０００年
【非特許文献４】Sanda Harabagiu、 Dan Moldovan, Marius Pasca、Mihai Surdeanu、Rada Mihalcea、Roxana Girju,、Vasile Rus、Finley Lacatusu、Paul Morarescu、Razvan Bunescu著、Answering Complex, List and Context Questions with LCC's Question-Answering Server、Tenth Text REtrieval Conference (TREC-10)、Gaithersburg、MD、２００１年１１月１３日〜１６日
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
上述したように、キーワードベースの検索方法は、利用者の処理能力を超えた膨大な量の文書が抽出されたり、利用者によって指定されたキーワードではあるものの、利用者が意図した使われ方をしていないものを含んだ文書も抽出されてしまうといった問題を抱えている。
【００１４】
一方、検索質問文の構文木を得た上で、その構文木と文書集合中の文における構文木との照合を行う手法は、キーワードベースの検索手法と比して、利用者が求めている情報源に検索結果をより近づけることができるという利点を有する。しかし、上記のような構文木による手法にも、以下のような問題が存在する。すなわち、入力された検索質問文の構文木に基づいて検索を行う場合に、検索質問文における構文木の構造と検索対象とする文書集合中に含まれ、且つ、検索質問文の答えになり得る文の構文木が著しく異なっている場合には、正しい答えを得ることができない。
【００１５】
例えば、検索質問文が「特別自治区で生まれた大統領は誰ですか？」である場合、構文木の類似度による手法を用いて、この検索質問文と文書集合中の文との照合を行うためには、検索質問文を変換し、平叙文に直す必要がある。この変換により、検索質問文´「大統領は特別自治区で生まれた。」が作成される。更に、この検索質問文´が構文解析され、その構文木と文書集合中の文の構文木との類似度が計算されて、検索結果が得られる。文書集合中に例文Ａ「特別自治区であるセカンドサウスで生まれたジェームズ氏は、後に大統領となった。」と例文Ｂ「大統領は、特別自治区が生まれた背景には、ボストン茶会事件があると説明した」が存在する場合を考える。この場合、例文Ａ及び例文Ｂにおいて検索質問文´に含まれる語彙は、例文Ａについては「特別自治区（である）」、「生まれた」、「大統領」であり、例文Ｂについては「特別自治区（が）」、「生まれた」、「大統領」である。すなわち、ノードだけでは、例文Ａと例文Ｂの構文木の類似度に差が生じない。
【００１６】
従って、非特許文献１の手法のように、共通する部分木数に基づいて文の類似度を計算する手法においては、「特別自治区（が）−生まれた」と直接係り受けのアークを持つ例文Ｂの方が例文Ａよりも検索質問文´との類似性が高いと判断される。この場合、例文Ａにおける「特別自治区（である）−セカンドサウス（で）−生まれた」の部分は、非特許文献１の手法によるノードの飛び越えを適用すると、「特別自治区（である）−生まれた」となり、直接係り受けのアークを有する。しかし、同時に例文Ａの類似度にはノードの飛び越えによるペナルティが加えられるため、結局のところ検索質問文´に対する類似度は、例文Ａよりも例文Ｂの方が高くなってしまう。従って、利用者には、回答として相応しい例文Ａよりも先に例文Ｂが提示されることになる。あるいは、利用者は、検索結果が大量に存在する場合には、回答として相応しい例文Ａを確認することなく作業を終えてしまう可能性もある。更には、「特別自治区（である）−セカンドサウス（の）−片隅（で）−生まれた」のように、更に構文木が長い文が存在する場合には、検索質問文´との類似性はさらに低く評価されてしまう。
【００１７】
以上のように、２つの文の類似性を、これら２つの文の構文構造を表す構文木の類似性を比較する問題に置き換え、２つの構文木に共通する部分木の数に基づいて比較することにより文の検索を行う手法では、現実の文書にしばしば現れる複雑な構造の文に対しては、文の類似性を正しく判断することができない場合がある。また、このような手法では、ノードとアークの連結によって文を表現し、その構造を用いて文同士の評価を行うために柔軟性に欠けるという問題もある。
【００１８】
本発明の目的は、上述した問題を解決するものであり、検索質問文と検索対象の文との比較をより柔軟に行う情報検索システム、情報検索方法及び情報検索プログラムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明に係る情報検索システムは、電子化文書を含む情報源から検索質問文に応答して情報を検索するものであって、検索質問文に対して構文意味解析を行う構文意味解析手段と、前記構文意味解析手段による構文意味解析の結果に基づいて検索質問文に対応する第１の検索式を作成する第１の検索式作成手段と、前記第１の検索式作成手段により作成された第１の検索式を用いて前記情報源に対して検索を行う検索実行手段と、前記検索実行手段による検索により得られた検索結果に基づいて再検索の要否を判定する再検索要否判定手段と、前記再検索要否判定手段により再検索が必要と判定された場合に、前記第１の検索式よりも前記検索質問文の構文意味解析の結果への対応の度合いが低い第２の検索式を作成する第２の検索式作成手段と、前記第２の検索式作成手段により作成された第２の検索式を用いて前記情報源に対して再検索を行う再検索実行手段と、前記検索実行手段及び前記再検索実行手段のいずれかによる検索結果を出力する検索結果出力手段とを有する。
【００２０】
この構成により、検索質問文の構文意味解析の結果に基づく第１の検索式を用いた検索が行われるとともに、検索結果の数が少ない等の理由により再検索が必要である場合には、第１の検索式よりも検索質問文の構文意味解析の結果への対応の度合いが低い第２の検索式を用いた検索が行われる。従って、再検索により、検索質問文と検索対象文との比較がより柔軟に行われる。
【００２１】
また、本発明に係る情報検索システムは、前記検索質問文が自然言語文で記述されている場合に、前記検索質問文に入力された検索質問文を整形する検索質問文整形手段を有し、前記構文意味解析手段が、前記検索質問文整形手段により整形された検索質問文に対して、構文意味解析を行い、前記構文意味解析手段による構文意味解析の結果に基づいて、前記構文意味解析がなされた整形後の検索質問文から構造化文書を作成する文書構造化手段を有し、前記第１及び第２の検索式作成手段が、前記文書構造化手段により作成された構造化文書に基づいて、前記第１及び第２の検索式を作成する。
【００２２】
この構成により、検索質問文が例えば疑問文から平叙文に整形され、この整形された検索質問文に対応する検索式が作成されることになる。従って、検索質問文に対応する検索結果をより適切に取得することが可能な検索式の作成が可能となる。
【００２３】
好ましくは、本発明に係る情報検索システムは、前記第１の検索式作成手段が、前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性を含んだ第１の検索式を作成し、前記第２の検索式作成手段は、前記第１の検索式よりも少数の前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性を含んだ第２の検索式を作成する。
【００２４】
この構成により、第２の検索式を用いた検索では、第１の検索式を用いた検索よりも検索の条件が緩和され、より多くの適切な検索結果の取得が可能となる。
【００２５】
好ましくは、本発明に係る情報検索システムは、前記第１の検索式作成手段が、前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性の階層構造を表す第１の検索式を作成し、前記第２の検索式作成手段が、前記第１の検索式よりも、前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性の階層構造に対する厳密性を緩和した第２の検索式を作成する。
【００２６】
この構成により、第２の検索式を用いた検索では、第１の検索式を用いた検索よりもより多くの検索結果を取得可能となる。この構成により、第２の検索式を用いた検索では、第１の検索式を用いた検索よりも検索の条件が緩和され、より多くの適切な検索結果の取得が可能となる。
【００２７】
好ましくは、本発明に係る情報検索システムは、前記構文意味解析手段が、ＬＦＧに基づく構文意味解析を行う。この構成により、ＬＦＧ（Lexical Functional Grammar ）理論を利用したより適切な検索が可能となる。
【００２８】
好ましくは、本発明に係る情報検索システムは、前記文書構造化手段が、ＸＭＬ形式の構造化文書を作成する。この構成により、文書の構造をより適切に表現した構造化文書の作成が可能となる。また、本発明に係る情報検索システムは、前記第１及び第２の検索式作成手段が、ＸＰａｔｈ形式の検索式を作成する。この構成により、ＸＭＬ形式の構造化文書を検索いたい小とする場合における適切な検索式の作成が可能となる。
【００２９】
また、本発明に係る情報検索システムは、前記構文意味解析手段による構文意味解析の結果から導き出される前記検索質問文の主題に基づいて、前記検索実行手段及び前記再検索実行手段のいずれかによる検索結果から出力すべき情報を選択する情報選択手段を有し、前記検索結果出力手段が、前記情報選択手段により選択された情報を出力する。
【００３０】
この構成により、利用者の検索要求である検索質問文に合致する情報を出力して利用者に提示することが可能となる。
【００３１】
好ましくは、本発明に係る情報検索システムは、前記構文意味解析手段による構文意味解析の結果から導き出される前記検索質問文の主題に基づいて、前記検索実行手段及び前記再検索実行手段のいずれかによる検索結果の出力順を制御する出力順制御手段を有し、前記検索結果出力手段が、前記出力順制御手段により制御された出力順で、前記検索結果を出力する。
【００３２】
この構成により、利用者の検索要求である検索質問文により合致する検索結果ほど、優先的に出力して利用者に提示することが可能となる。
【００３３】
本発明に係る、電子化文書を含む情報源から検索質問文に応答して情報を検索する情報検索方法は、検索質問文を入力する検索質問文入力ステップと、前記検索質問文入力ステップに入力された検索質問文に対して、構文意味解析を行う構文意味解析ステップと、前記構文意味解析ステップによる構文意味解析の結果に基づいて前記検索質問文に対応する第１の検索式を作成する第１の検索式作成ステップと、前記第１の検索式作成ステップにより作成された第１の検索式を用いて、前記情報源に対して検索を行う検索実行ステップと、前記検索実行ステップによる検索により得られる検索結果に基づいて、再検索の要否を判定する再検索要否判定ステップと、前記再検索要否判定ステップにより再検索が必要と判定された場合に、前記第１の検索式よりも前記検索質問文の構文意味解析の結果への対応の度合いが低い第２の検索式を作成する第２の検索式作成ステップと、前記第２の検索式作成ステップにより作成された第２の検索式を用いて、前記情報源に対して再検索を行う再検索実行ステップと、前記検索実行ステップ及び前記再検索実行ステップのいずれかによる検索結果を出力する検索結果出力ステップとを有する。
【００３４】
好ましくは、本発明に係る情報検索方法は、前記検索質問文が自然言語文で記述されている場合に、前記検索質問文に入力された検索質問文を整形する検索質問文整形ステップを有し、前記構文意味解析ステップが、前記検索質問文整形ステップにより整形された検索質問文に対して、構文意味解析を行い、前記構文意味解析ステップによる構文意味解析の結果に基づいて、前記構文意味解析がなされた整形後の検索質問文から構造化文書を作成する文書構造化ステップを有し、前記第１及び第２の検索式作成ステップが、前記文書構造化ステップにより作成された構造化文書に基づいて、前記第１及び第２の検索式を作成する。
【００３５】
好ましくは、本発明に係る情報検索方法は、前記第１の検索式作成ステップが、前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性を含んだ第１の検索式を作成し、前記第２の検索式作成ステップが、前記第１の検索式よりも少数の前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性を含んだ第２の検索式を作成する。
【００３６】
好ましくは、本発明に係る情報検索方法は、前記第１の検索式作成ステップが、前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性の階層構造を表す第１の検索式を作成し、前記第２の検索式作成ステップが、前記第１の検索式よりも、前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性の階層構造に対する厳密性を緩和した第２の検索式を作成する。
【００３７】
本発明に係る、電子化文書を含む情報源から検索質問文に応答して情報を検索する情報検索プログラムは、検索質問文を入力する検索質問文入力ステップと、前記検索質問文入力ステップに入力された検索質問文に対して、構文意味解析を行う構文意味解析ステップと、前記構文意味解析ステップによる構文意味解析の結果に基づいて前記検索質問文に対応する第１の検索式を作成する第１の検索式作成ステップと、前記第１の検索式作成ステップにより作成された第１の検索式を用いて前記情報源に対して検索を行う検索実行ステップと、前記検索実行ステップによる検索により得られる検索結果に基づいて、再検索の要否を判定する再検索要否判定ステップと、前記再検索要否判定ステップにより再検索が必要と判定された場合に、前記第１の検索式よりも前記検索質問文の構文意味解析の結果への対応の度合いが低い第２の検索式を作成する第２の検索式作成ステップと、前記第２の検索式作成ステップにより作成された第２の検索式を用いて、前記情報源に対して再検索を行う再検索実行ステップと、前記検索実行ステップ及び前記再検索実行ステップのいずれかによる検索結果を出力する検索結果出力ステップとを有する。
【００３８】
好ましくは、本発明に係る情報検索プログラムは、前記検索質問文が自然言語文で記述されている場合に、前記検索質問文に入力された検索質問文を整形する検索質問文整形ステップを有し、前記構文意味解析ステップが、前記検索質問文整形ステップにより整形された検索質問文に対して、構文意味解析を行い、前記構文意味解析ステップによる構文意味解析の結果に基づいて、前記構文意味解析がなされた整形後の検索質問文から構造化文書を作成する文書構造化ステップを有し、前記第１及び第２の検索式作成ステップが、前記文書構造化ステップにより作成された構造化文書に基づいて、前記第１及び第２の検索式を作成する。
【００３９】
好ましくは、本発明に係る情報検索プログラムは、前記第１の検索式作成ステップが、前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性を含んだ第１の検索式を作成し、前記第２の検索式作成ステップが、前記第１の検索式よりも少数の前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性を含んだ第２の検索式を作成する。
また、本発明に係る情報検索プログラムは、前記第１の検索式作成ステップが、前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性の階層構造を表す第１の検索式を作成し、前記第２の検索式作成ステップが、前記第１の検索式よりも、前記検索質問文の構文意味構造を構成する属性の階層構造に対する厳密性を緩和した第２の検索式を作成する。
【発明の効果】
【００４０】
本発明によれば、検索質問文の構文意味解析の結果に基づく検索式を用いた検索が行われるとともに、検索結果の数が少ない等の理由により再検索が必要である場合には、その検索式よりも検索質問文の構文意味解析の結果への対応の度合いが低い他の検索式を用いた検索が行われ、再検索により、検索質問文と検索対象文との比較がより柔軟に行われる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４１】
本発明の実施の形態について、図面を参照して具体的に説明する。まず、本実施形態の検索方法について説明する。以下においては、自然言語文の構造を抽象的な意味表現に変換する枠組みとして、ＬＦＧ（Lexical Functional Grammar ）理論を例として具体的に説明する。なお、ＬＥＧ理論については、Dalrymple, M著、「Syntax and Semantics: Lexical Functional Grammar」、Academic Press (2001)に詳しい説明が存在する。
【００４２】
ＬＦＧ理論では、自然言語文を解析することにより、解析結果として文の意味内容がfunctional structure(f-structure（fs）)と称される属性−属性値ペアの入れ子構造(マトリックス構造)で表現される。属性には、SUBJ（主語）、OBJ（目的語）、PRED（述語）、COMP（文が入れ子となっていることを表す）、XCOMP（文が入れ子になっており、且つ、入れ子の文が主語に係っている）、OBL（主語、目的語以外の格要素）、ADJUNCT（助詞を介さない修飾節）等の文の構造を表すものや、ADDRESS（モダリティなど）、TENSE（時制など）等の文の意味を分類するもの等があり、これら属性が階層構造を形成している。また、属性の属性値には、例えばADDRESS属性の場合における、possible（可能表現）、approach（現在完了に相当する表現）、expectation（予期表現）等の値が表される。このf-structureに格納されている言語に関する情報は、一般の係り受け解析レベルの構文木に比べて情報量が豊富である。ＬＦＧ理論を応用した実用的な自然言語アプリケーションの研究としては、Anette Frank著、「From Parallel Grammar Development towards Machine Translation」、In Proceedings of MT Summit VII、pp. 134-142、１９９９年があり、この文献では、f-structureを中間言語とみなした機械翻訳手法が提案されている。
【００４３】
本発明の実施形態においては、検索質問文と文書集合中の文とがf-structureに変換される。図１は例文「特別自治区で生まれた大統領はＡです。」に対応するf-structure、図２は例文「特別自治区であるセカンドハウスで生まれたジェームス氏は、後に大統領となった。」に対応するf-structure、図３は例文「大統領は、特別自治区が生まれた背景には、ボストン茶会事件がある、と説明した。」に対応するf-structureである。
【００４４】
検索時には、検索質問文から得られるf-structureの素性の構造に基づいて、その素性の構造を有する文が文書集合から選び出される。この際、f-structureの階層構造は、ＸＭＬ文書に変換されており、検索式にはXPathが用いられる。XPathにおいては、検索の対象となるノードセットが指定され（検索軸を定める）、この指定されたノードセットから特定のノードセットが選択されることが可能であり（ノードテスト）、また、ノードテストで得られたノードセットに対して更にフィルタをかけることが可能である（述部の指定）。
【００４５】
ＬＦＧの属性−属性値の入れ子構造を有するＸＭＬ文書に対して、XPathによって検索軸を指定してノードテストを行い、述部の指定を行うということは、以下のことを意味する。すなわち、「検索軸を指定する」とは、特定の言語的な属性−属性値ペア（例：OBJ属性で、表層文字列が「電子文書」のもの等）を有する文を検索したい場合に、その属性−属性値を検索する文内での範囲を、文のf-structure内で指定することを意味する。また、「ノードテストを行う」とは、特定の言語的な属性や属性値に合致する文か否かをチェックすることを意味する。更には、「述部の指定」とは、特定の言語的な属性や属性値に合致する文に対して、言語的な属性や属性値の条件のさらなる絞り込みを行うことを意味する。
【００４６】
例えば、図４に示す"fs[descendant::SUBJ[PRED][ADJUNCT]]"で指定されるXPath（第１のXPath）は、fsノード下に子孫ノードとしてSUBJが存在しているかを調べるために、軸要素"descendant"とノードチェックの"::SUBJ"を指定している。更に、指定された範囲において、要素名がそれぞれ"PRED"、"ADJUNCT"が並列に存在しているようなＸＭＬ文書が合致する。SUBJ属性の下にPRED属性とADJUNCT属性（修飾節）が並列に存在するということは、「主語が修飾されている」ということを意味し、第１のXPathは「主語が修飾されているような文」の検索に用いられる検索式となる。図１及び図２のf-structureは、抽出部分である図５に示すように、SUBJ属性の下にPRED属性及びADJUNCT属性が存在するため、第１のXPathに合致するが、図３のf-structureは、図６の抽出部分に示すように、SUBJ属性の下にADJUNCT属性が存在しないため、合致しない。
【００４７】
また、図１に示す例文「特別自治区で生まれた大統領はＡです」のf-structureを元に検索質問文に対応する検索式であるXPath（第２のXPath）として、図７に示す"fs[descendant::*[PRED[string='生まれる']][OBL[OBL-TYPE='de-ni'][descendant::PRED[string='特別自治区']]]] "が作成されたものとする。この第２のXPathは、f-structureの属性−属性値構造を調べる際に、任意の属性の下に「生まれる」という文字列を有するPRED属性と「特別自治区」という文字列を有し、且つ、OBL-TYPEが「de-ni」の値を有するOBL属性が並列に存在するf-structureにだけ合致する。ここで、OBL属性とは、主語、目的語以外の格要素を表す。OBL-TYPEとは、格の種類を表し、「de-ni」の値を有するとは、「特別自治区で」や「特別自治区に」のように、「に」や「で」を介して動詞の格要素になるということを意味する。従って、第２のXPathは、「特別自治区」が何らかの形で「で」または「に」を介して「生まれる」に係る文のf-structure、具体的には以下のような構造のf-structure（（１）式）に合致する。
【００４８】
/fs/
*(f-structure下の任意の属性)/
PRED  生まれる
OBL/
OBL-TYPE de-ni
*（OBL下の任意の場所）/
PRED  特別自治区
【００４９】
図２のf-structureの抽出部分である図８は、第２のXPathに合致するが、図３のようなf-structureは、第２のXPathに合致しない。例えば、「特別自治区で生まれた大統領は誰ですか？」という検索質問文から「特別自治区で生まれた大統領はＡです。」を作成し、この検索質問文から第２のXPathを作成して検索を行った場合、結果的に、「特別自治区であるセカンドサウスで生まれたジェームズ氏は後に大統領となった。」は検索質問文に合致するが、「大統領は、特別自治区が生まれた背景には、ボストン茶会事件がある、と説明した。」は検索質問文に合致しない。このため、利用者は、正しい検索結果のみを受け取ることができる。このように、f-structureの構文意味構造を用いて検索を行うことで、検索質問文と検索対象である文書集合中の文の意味を評価する場合に、適切なマッチング（適合）を行うことができる。
【００５０】
また、第２のXPathを図９に示す"fs[descendant::*[PRED[string='生まれる']][OBL[OBL-TYPE='de-ni']]][descendant::PRED[string='特別自治区']] "に変換し、第３のXPathが作成されたものとする。ここでの変換は、OBL属性下に存在するべき属性に関する拘束条件を緩めるように、[]の範囲を調整しただけである。この第３のXPathは、任意の属性の下に「生まれる」という文字列を有するPRED属性とOBL-TYPEが「de-ni」の値を有するOBL属性と「特別自治区」という文字列を有する何らかの属性が存在するf-structureにだけ合致する。従って、第２のXPathは、「特別自治区」が何らかの形で「生まれる」に係り、「に」か「で」を持つ斜格を含む文のf-structure、具体的には以下のような構造のf-structure（（２）式）に合致する。
【００５１】
/fs/
*(f-structure下の任意の属性)/
PRED  生まれる
OBL/
OBL-TYPE de-ni
*（任意の場所）/
PRED  特別自治区
【００５２】
このため、図２及び図３のf-structureの抽出部分である図１０は、第３のXPathに合致する。すなわち、検索式であるXPathについて、対応する検索質問文に対する厳密さを適宜制御することにより、XPathが合致する文の範囲を、検索質問文に厳密に合致するものから緩く合致するものまでを適切に制御することができる。ここで、検索式の厳密さを緩めるとは、XPathに使用するf-structureの属性の数を減らすこと、及び、検索軸や述部の範囲を指定することによる属性の階層構造の厳密性を緩めることを意味する。このように、XPathを用いて、求めたいＬＦＧの属性−属性値を指定することにより、文書集合から利用者の要求に応じた構文意味構造を有する文を抽出することができ、柔軟な検索が可能となる。
【００５３】
次に、上述した検索方法を用いた情報検索システムについて説明する。情報検索システムは、自然言語文を検索質問文として入力とする文検索システムであり、ＸＭＬ文書を構造化文書のフォーマットとし、構造化文書に対する検索言語としてXPathを用いる。
【００５４】
図１１は、情報検索システムの第１の構成例を示す図である。同図に示す情報検索システムは、一般的な構成であり、未構造化文書集合保持部１０１、構文意味解析部１０２、文書構造化部１０３、構造化文書集合保持部１０４、検索質問入力部１０５、検索式作成部１０６、検索式作成リソース保持部１０７、検索実行部１０８、検索結果保持部１０９、検索結果調整部１１０、検索結果出力部１１１及び検索式調整部１１２を有する。
【００５５】
図１２は、情報検索システムの第２の構成例を示す図である。図１２に示す情報検索システムは、図１１に示す情報検索システムよりも具体的な構成であり、未構造化文書集合保持部２０１、構文意味解析部２０２、文書構造化部２０３、構造化文書集合格納処理部２０４、構造化文書集合保持部２０５、検索質問入力部２０６、検索式作成部２０７、検索式作成リソース保持部２０８、検索実行部２０９、検索結果保持部２１０、検索結果調整部２１１、検索結果出力部２１２、検察質問主題部分保持部２１３、検索結果出力リソース保持部２１４及び検索質問主題推論部２１５を有する。以下、図１２に示す情報検索システムの処理を説明する。
【００５６】
未構造化文書集合保持部２０１は、検索対象となる文であって、構造化されていないもの集合を保持する。ここで、未構造化文書とは、文法的な意味を有するアノテーションが付与されていない文を意味し、例えば、「政治」、「経済」等の文書分類のためのタグや、検索に際して入力される何らかのクエリに対する検索結果等に対して、当該クエリを表すタグが付与されているものも未構造化文書として扱われる。
【００５７】
構文意味解析部２０２は、未構造化文書集合保持部２０１に保持される文や、検索質問入力部２０６から入力される検索質問文である自然言語文等、文法的なアノテーションが付与されていない文をＬＦＧ理論に基づいて解析し、これらの文に対応するf-structureを作成する。
【００５８】
文書構造化部２０３は、構文意味解析部２０２で得られたf-structureの属性−属性値の入れ子構造に基づいて、ＸＭＬ文書を作成する。この段階で、文書集合はＸＭＬ文書となる。
【００５９】
構造化文書集合格納処理部２０４は、文書構造化部２０３で得られたＸＭＬ文書をＸＭＬデータベースシステムである構造化文書集合保持部２０５に格納するための前処理を行う。本実施形態では、ＸＭＬ文書を格納するためのＸＭＬデータベースとして、Xindice(詳細はhttp://xml.apache.org/xindice/において説明されている)が用いられる。無論、他のＸＭＬデータベースを用いることもできる。Xindiceには、データベース上のあるコレクションに登録されるドキュメントの大きさが小さいほど、そのコレクションに対する検索速度が向上する等の性質を有する。本実施形態では、構造化文書集合格納処理部２０４は、文書構造化部２０３で得られた検索対象となるＸＭＬ文書を、１文毎に分割し、その１文毎に１つのドキュメントを対応させてXindiceに登録する。
【００６０】
構造化文書集合保持部２０５は、構文意味解析部２０２、文書構造化部２０３、構造化文書集合格納処理部２０４を経て作成された、検索対象となるＸＭＬ文書を保持する。本実施形態では、検索対象となるＸＭＬ文書を登録したXindiceデータベースプロセスが、コンピュータ上で稼動している形式となる。
【００６１】
検索質問入力部２０６は、情報検索システムに対する利用者からの検索要求である検索質問文を自然言語文の形式で受け取る。そして、検索質問入力部２０６は、検索質問文の文字列を情報検索システムで検索式に変換しやすいように整形する。この整形は、情報検索システムが検索質問文のパターンをルールによって判断し、そのパターン毎に用意された整形ルールに従って行われる。例えば、検索質問文「特別自治区で生まれた大統領は誰ですか？」が入力された場合、検索質問入力部２０６は、ルール１「末尾が「か？」ならば、これを削除して句点を付与する。」と、ルール２「「誰」等の人物を尋ねる表現がある場合は、「誰」をＡという特殊文字列（実際の情報検索システムでは、Ａ以外の別の記号となるが、ここでは表記の都合上Ａとする）に置き換える。」とにより、当該検索質問文を整形する。この結果、整形後の検索質問文は、「特別自治区で生まれた大統領はＡです。」となる。
【００６２】
構文意味解析部２０２は、整形後の検索質問文をＬＦＧ理論のf-structureに変換する。文書構造化部２０３は、このf-structureを更にＸＭＬ文書に変換する。例えば、整形後の検索質問文「特別自治区で生まれた大統領はＡです。」に対応するf-structureは、図１に示すものとなる。図１からも明らかなように、f-structureのマトリックスの最上位の構造は、以下のような属性が列挙された構造になっている。
【００６３】
PRED（述語が格納されている。この部分のPRED属性は文を代表する述語である）
SUBJ（主語の情報が格納されている）
XCOMP（文の入れ子部分が主語に関わる場合を表す）
TENSE（時制を表す）
VTYPE（本動詞かBe動詞か等を判別する）
STMT-TYPE（平叙文や命令文等を判別する）
PASSIVE（受身文か能動文かを判別する）
ADDRESS（モダリティなどを表す）
【００６４】
f-structureにおいて、マトリックスの最上位の構造の属性は、文の構造のうち最も大まかな骨格に当たる部分であり、これら属性の下に格納されている属性や属性値によって詳しい情報が記述されている。ＸＭＬ文書では、f-structureノードの子ノードとして上記に列挙されたPREDやSUBJ等の属性名を持ったノードがあり、更にそのノードの子ノードが、文の属性の内容をより詳しく記述しているという構造になっている。
【００６５】
検索式作成部２０７は、ＸＭＬ文書化された整形後の検索質問文に対応するf-structureからXPath形式の検索式を作成する。検索式作成リソース保持部２０８は、整形後の検索質問文から作成されたf-structureの構造を用いて検索式を作成するための言語的なリソースを保持している。本実施形態では、ＬＦＧ理論の専門家が記述したif-thenルールがリソースとして保持される。
【００６６】
検索実行部２０９は、検索式作成部２０７によって作成されたXPathを用いて、構造化文書集合保持部２０５に保持された検索対象のＸＭＬ文書に対して検索を行う。検索結果保持部２１０は、検索実行部２０９による検索結果を保持する。検索結果調整部２１１は、検索結果保持部２１０に保持されている検索結果の数が予め定められたスレッシュホールド値以上であるか否かを判定する。検索式作成部２０７は、検索結果の数がスレッシュホールド値に満たない場合に、より検索対象のＸＭＬ文書に合致しやすいような検索式を再度作成する。検索実行部２０９は、この再作成された検索式であるXPathを用いて、構造化文書集合保持部２０５に保持された検索対象のＸＭＬ文書に対して再度検索を行う。検索結果出力部２１２は、検索結果を画面表示等により利用者に提示する。この際、検索質問主題推論部２１５の処理により、検索質問文に対する適切な回答となるように、提示される検索結果の内容や提示順が適切に設定される。
【００６７】
次に、情報検索システムによる検索動作を、フローチャートを参照しつつ説明する。図１３、図１４及び図１５は、情報検索システムの検索動作のフローチャートである。検索質問入力部２０６は、利用者の検索要求である自然言語文の形式の検索質問文を受けると、当該検索質問文を検索式に変換しやすい形式に整形する（Ｓ１０１）。構文意味解析部２０２は、整形後の検索質問文について、構文意味解析を行い、ＬＦＧ理論のf-structureに変換する（Ｓ１０２）。文書構造化部２０３は、このf-structureを更にＸＭＬ文書に変換する（Ｓ１０３）。
【００６８】
検索式作成部２０７は、ＸＭＬ文書化された検索質問文に対応するf-structureに基づいて、厳密なXPath形式の検索式を作成する（Ｓ１０４）。ここで作成される検索式、すなわち、最初に作成される検索式は、整形後の検索質問文の構文意味構造を厳密に表すものである。例えば、検索質問文が「特別自治区で生まれた大統領は誰ですか？」であり、整形後の検索質問文が「特別自治区で生まれた大統領はＡです。」である場合、厳密な検索式であるXPathは、"fs[ADDRESS='polite'][PASSIVE='-'][PRED[string='です']][STMT-TYPE='declerative'][TENSE='present'][VTYPE='copular'][XCOMP[PRED[string='Ａ'<SUBJ>]]][SUBJ[ADJUNCT[[ADJUNCT-TYPE='rel'][OBL[OBL-TYPE='de-ni'][NTYPE='location'][PRED[string='特別自治区']]][PASSIVE='-'][PRED[string='生まれる']][SUBJ[PRED][PRON-REL]][TENSE='past'][VTYPE='main']]][PRED[string='大統領']][TOPICALIZATION-FORM[string='は']]] "となる。
【００６９】
検索実行部２０９は、検索式作成部２０７によって作成された厳密な検索式であるXPathを用いて、構造化文書集合保持部２０５に保持されたＸＭＬ文書化された文書集合に対して検索を行う（Ｓ１０５）。検索により抽出された文は検索結果保持部２１０に保持される。ＬＦＧ理論による本実施形態では、検索において厳密な検索式であるXPathが用いられることにより、整形後の検索質問文に対応するf-structureに完全に合致するf-structureを有する文が検索結果として抽出されることになる。例えば、検索質問文が「特別自治区で生まれた大統領は誰ですか？」であり、整形後の検索質問文が「特別自治区で生まれた大統領はＡです。」である場合、検索対象の文書集合に「特別自治区で生まれた大統領はジェームズ氏です。」という文があれば、その文が利用者に提示されることにより、適切な検索が行われたことになる。
【００７０】
しかし、文書集合中に、整形後の検索質問文に対応するf-structureに完全に合致するf-structureを有する文が含まれている可能性はそれほど高くない。このため、検索において、厳密な検索式であるXPathが用いられると、適切な数の検索結果が得られない場合がある。一方、整形後の検索質問文に対応するf-structureに似た構造のf-structureを有する文は、利用者が求めている情報である可能性が高い。
【００７１】
そこで、厳密な検索式であるXPathを用いた検索において、適切な数の検索結果が得られない場合には、所定のルールに基づいて、厳密さを緩めたXPathを用いた再検索が行われるようにする。
【００７２】
すなわち、検索結果調整部２１１は、検索実行部２０９における検索結果を検索結果保持部２１０から取得し、この検索結果の数がスレッシュホールド値Ｋ以上であるか否かを判定する（Ｓ１０６）。
【００７３】
検索結果の数がスレッシュホールド値Ｋに満たない場合、図１４の動作に移行し、検索式作成部２０７は、直前に作成した検索式であるXPathがキーワード手法と同等であるか否かを判定する（Ｓ２０１）。検索式であるXPathがキーワード手法と同等とは、XPathを用いた検索が単に利用者によって指定されたキーワードが存在する文を抽出する手法と同等であることを意味し、具体的には、検索式であるXPathを構成する素性がfsノード下に存在するPRED属性だけになることを意味する。
【００７４】
直前に作成した検索式であるXPathがキーワード手法と同等でない場合、検索式作成部２０７は、更に直前に作成した検索式であるXPathが整形後の検索質問文に対応するf-structureにおける属性を除去して作成したものであるか否かを判定する（Ｓ２０２）。
【００７５】
直前に作成した検索式であるXPathが整形後の検索質問文に対応するf-structureにおける属性を除去して作成したものでない場合、検索式作成部２０７は、整形後の検索質問文に対応するf-structureにおける属性を除去した新たな検索式であるXPathを作成する（Ｓ２０３）。
【００７６】
具体的には、検索式作成部２０７は、検索においてより重要な素性のみからなる検索式であるXPathを作成する。ここでは、所定のルールが適用されており、検索に用いても意味のない素性は、直前に作成されたXPathから除去される。なお、この所定のルールは、整形後の検索質問文に対応するf-structureの最上位に存在する属性に対して適用される。
【００７７】
ただし、検索式作成部２０７は、まず、特別なルールを整形後の検索質問文に対応するf-structureの全ての属性に適用する。ここで、特別なルールとは、整形後の検索質問文に対応するf-structureにおいて、特殊な文字列を表層文字列として保有する属性が、直前に作成されたXPathから除かれることを意味する。例えば、検索質問文が「特別自治区で生まれた大統領は誰ですか？」であり、整形後の検索質問文が「特別自治区で生まれた大統領はＡです。」である場合、検索式作成部２０７は、整形後の検索質問文に対応するf-structureにおいて、特殊な文字列である「Ａ」を表層文字列として有する属性を、直前に作成したXPathから除去する。
【００７８】
そして、検索式作成部２０７は、「質問の主題」を表す属性については検索質問主題部分保持部２１３に保持させる。検索質問文が「特別自治区で生まれた大統領は誰ですか？」である場合、この検索質問文における質問の主題は「誰」であり、整形後の検索質問文では、この部分は特殊文字列の「Ａ」に置換されている。従って、検索式作成部２０７は、整形後の検索質問文に対応するf-structureにおける「Ａ」を含む属性を、検索質問主題部分保持部２１３に保持させることになる。
【００７９】
このように、質問の主題が情報検索システムに記憶されることにより、利用者が求める回答を文から抽出する場合に役に立つ。例えば、「何を食べたか？」という質問があれば、OBJ属性を記憶しておき、「ラーメンを食べました。」という文のOBJ属性部分である「ラーメンを」の部分を回答とすることができる。
しかし、整形後の検索質問文「特別自治区で生まれた大統領はＡです。」に対応するf-structureでは、特殊文字列「Ａ」が属する属性は、XCOMPである（図１参照）。XCOMP属性は、入れ子になった文が主語に係っている状況を表す。検索質問文「特別自治区で生まれた大統領はＡです。」において、入れ子になっているのは「特別自治区で生まれた」であり、この入れ子文は「大統領」に係る。この場合、XCOMP属性は、「特別自治区で生まれた大統領」と「Ａ」が同格であるということを表している。利用者が求める回答を検索結果から抽出する場合には、XCOMP属性よりもSUBJ属性の方が重要である。従って、XCOMP属性に「Ａ」等の特殊文字列が含まれていた場合には、SUBJが質問の主題を表す属性であると判断され、検索質問主題部分保持部２１３に保持される。
【００８０】
また、検索式作成部２０７は、TOPICALIZATION-FORMを含む最上位に存在する属性名とその属性のPREDを「文の主題」として検索質問主題保持部２１３に保持させる。例えば、整形後の検索質問文「特別自治区で生まれた大統領はＡです。」に対応するf-structureの属性のうち、TOPICALIZATION-FORM属性に関して、最上位に存在するものが探し出され、そのTOPICALIZATION-FORM属性が含まれる属性とPRED「大統領」とが文の主題として検索質問主題部分保持部２１３に保持される（図１参照）。
【００８１】
このようにして、質問の主題を表す属性と文の主題とが検索質問主題部分保持部２１３に保持された後、検索式作成部２０７は、属性を除去するルールを適用して、新たな検索式であるXPathを作成する。
【００８２】
属性を除去するルールとしては、PRED属性の文字列が「です」、「だ」等の場合、このPRED属性を直前に作成されたXPathから除去するというものがある（第１の除去ルール）。一般に、f-structureにおいて、最上位に存在するPRED属性は極めて重要である。しかし、文字列が「です」や「だ」等の単語であるPRED属性は、検索において意味はない。従って、検索式作成部２０７は、第１の除去ルールによって、直前に作成された検索式であるXPathから「だ」、「です」などのPRED属性を除去した新たなXPathを作成する。
【００８３】
また、属性を除去するルールとしては、ADDRESS属性の属性値が「polite」の場合、そのADDRESS属性を直前に作成されたXPathから除去するというものがある（第２の除去ルール）。ADDRESS属性は重要であるが、属性の値で重要なのは、「possible」、「expectation」、「approach」等であり、「polite」は検索対象となる文が丁寧表現か否かを表すものであるので、検索において重要ではない。従って、検索式作成部２０７は、第２の除去ルールによって、直前に作成された検索式であるXPathから属性値が「polite」であるADDRESS属性を除去した新たなXPathを作成する。
【００８４】
更には、属性を除去するルールとしては、PASSIVE="-"ならば、この属性を直前に作成されたXPathから除去するというもの（第３の除去ルール）、TENSE="present"ならば、この属性を直前に作成されたXPathから除くというもの（第４の除去ルール）、VTYPE属性を直前に作成されたXPathから除くというもの（第５の除去ルール）、及び、STMT-TYPE属性を直前に作成されたXPathから除くというもの（第６の除去ルール）がある。検索式作成部２０７は、上述した第１乃至第６の除去ルールに従って、直前に作成した検索式であるXPathから検索に重要でないと考えられる属性を除去して新たなXPathを作成する。
【００８５】
検索質問文が「特別自治区で生まれた大統領は誰ですか？」であり、整形後の検索質問文が「特別自治区で生まれた大統領はＡです。」であって、直前に作成された厳密な検索式であるXPathが、"fs[ADDRESS='polite'][PASSIVE='-'][PRED[string='です']][STMT-TYPE='declerative'][TENSE='present'][VTYPE='copular'][XCOMP[PRED[string='Ａ'<SUBJ>]]][SUBJ[ADJUNCT[[ADJUNCT-TYPE='rel'][OBL[OBL-TYPE='de-ni'][NTYPE='location'][PRED[string='特別自治区']]][PASSIVE='-'][PRED[string='生まれる']][SUBJ[PRED][PRON-REL]][TENSE='past'][VTYPE='main']]][PRED[string='大統領']][TOPICALIZATION-FORM[string='は']]]"である場合、検索に重要でないと考えられる属性が除去された新たなXPathは、"fs[SUBJ[ADJUNCT[[ADJUNCT-TYPE='rel'][OBL[OBL-TYPE='de-ni'][NTYPE='location'][PRED[string='特別自治区']]][PASSIVE='-'][PRED[string='生まれる']][SUBJ[PRED][PRON-REL]][TENSE='past'][VTYPE='main'][STMT-TYPE='declerative']]][PRED[string='大統領']][TOPICALIZATION-FORM[string='は']]] "となる。この新たなXPathは、整形後の検索質問文における「特別自治区で生まれた大統領は」の部分について、その語彙と意味をほとんどそのまま表現する一方、「Ａです」の部分が検索には重要ではないとして除去された形式になる。
【００８６】
図１４のＳ２０３において、検索式作成部２０７が整形後の検索質問文に対応するf-structureにおける属性の重要でないものを除去した新たな検索式であるXPathを作成した後、検索実行部２０９による、この新たな検索式であるXPathを用いた文書集合の検索（図１３のＳ１０５）以降の動作が繰り返される。
【００８７】
一方、図１４のＳ２０２において、直前に作成した検索式であるXPathが整形後の検索質問文に対応するf-structureにおける属性を除去して作成したものであると判断された場合、検索式作成部２０７は、整形後の検索質問文に対応するf-structureの構造の厳密性を緩めた新たな検索式であるXPathを作成する（Ｓ２０４）。ここで、整形後の検索質問文に対応するf-structureの構造の厳密性を緩めるとは、f-structureの属性の階層構造の厳密性を緩めることを意味する。
【００８８】
f-structureの属性の階層構造の厳密性を緩めるルールは、fsノード下の最上位のノードから徐々に子ノード毎に適用される。直前に作成された検索式であるXPathが、fsノード下の最上位の属性であるSUBJ属性のみから構成されている場合、SUBJ属性が記述されているサブ属性（子ノード）に対してルールが適用される。この場合、SUBJ属性下のサブ属性に関して、その上位の属性は以下に示すもの（（３）式）となる。
【００８９】
fs/SUBJ/
TOPICALIZATION：（主語に付属した提題助詞について）
PRED：（述語）
ADJUNCT：(修飾節の中身が記述される)
【００９０】
検索式作成部２０７は、直前に作成した検索式であるXPathのSUBJ属性下にADJUNCT属性がある場合、そのADJUNCT属性に対してf-structureの属性の階層構造の厳密性を緩めるルールを適用する。ADJUNCT属性は、修飾節の中身が記述されている。名詞を修飾する連体節は、その名詞を叙述する様々な性質を表しており、文を検索する際に重要な情報源であると考えられる。
【００９１】
例えば、検索質問文「特別自治区で生まれた大統領は誰ですか？」において、「特別自治区で生まれた」は「大統領」を修飾し、「大統領」の性質を限定しており、重要な情報源である。この場合、検索において、特別自治区で生まれた大統領に関する文を探し出せば良く、検索質問文の修飾節中に記述されている情報が修飾節内にあるような文を探し出す必要はない。すなわち、検索質問文「特別自治区で生まれた大統領は誰ですか？」である場合、利用者は「特別自治区で生まれた大統領」という表現がある文だけを検索結果として必要としているわけではなく、「大統領が特別自治区で生まれた」とするような文が検索結果として提示されても構わない。従って、「大統領は」と「特別自治区で生まれた」が何らかの関係を持つ文、すなわち、「大統領」に関する属性の下に「特別自治区で生まれた」という属性が存在する文だけでなく、双方の属性群の包含関係が逆になった文や、f-structureにおいて並列となっている文も検索結果として提示されることが望ましい。従って、検索式作成部２０７は、SUBJ属性の下にADJUNCT属性があるとして、f-structureの属性の階層構造の厳密性を緩めるルールを適用する。
【００９２】
f-structureの属性の階層構造の厳密性を緩めるルールとしては、整形後の検索質問文に対応するf-structureにADJUNCT属性があり、ADJUNCT属性のADJUNCT-TYPEが"rel"の場合、XPathのADJUNCT属性の下に存在している属性の部分をADJUNCT属性の括弧から外に出し、ADJUNCT属性そのものは除去するとともに、括弧から出した部分には"descendant::*"を付与するというものがある（第１の緩和ルール）。
【００９３】
検索質問文が「特別自治区で生まれた大統領は誰ですか？」であり、整形後の検索質問文が「特別自治区で生まれた大統領はＡです。」である場合、整形後の検索質問文に対応するf-structureにおけるADJUNCT属性の部分は以下に示すもの（（４）式）となる。
【００９４】
fs/SUBJ/ADJUNCT/
PRED（生まれる）
SUBJ
OBL（二格などの格要素）
VTYPE
STMT-TYPE
PASSIVE
TENSE
ADJUNCT-TYPE（修飾節の性質）
【００９５】
このADJUNCT属性下に存在するような属性群が、検索対象の文において、修飾節外に存在していても、当該検索対象の文に対応するf-structureが検索式であるXPathに合致するようにする。このため、検索式作成部２０７は、直前に作成した検索式であるXPathにおけるADJUNCT属性下に存在する属性をADJUNCT属性の外に出し、ADJUNCT属性をなくす。また、検索式作成部２０７は、直前に作成した検索式であるXPathにおけるADJUNCT属性下に存在する、検索に不要と思われる属性を除去する。なお、ADJUNCT属性と並列の階層には、既に属性を除去するルールが適用されている。
【００９６】
また、上述した第１の緩和ルールに加えて、更にf-structureの属性の階層構造の厳密性を緩めるルールが適用される。このルールは、修飾節内の属性を外に出す際に、ADJUNCT-TYPE属性を直前に作成された検索式であるXPathから除去するというもの（第２の緩和ルール）、修飾節内の属性を外に出す際に、SUBJ属性がPRON−RELを含むのであれば、SUBJ属性を直前に作成された検索式であるXPathから除去するというもの（第３の緩和ルール）、修飾節内の属性を外に出す際に、PASSIVE='-'ならば、この属性を直前に作成された検索式であるXPathから除去するというもの（第４の緩和ルール）、修飾節内の属性を外に出す際に、STMT-TYEPを直前に作成された検索式であるXPathから除去するというもの（第５の緩和ルール）、及び、修飾節内の属性を外に出す際に、VTYPEを直前に作成された検索式であるXPathから除去するというもの（第６の緩和ルール）である。
【００９７】
検索質問文が「特別自治区で生まれた大統領は誰ですか？」であり、整形後の検索質問文が「特別自治区で生まれた大統領はＡです。」である場合、上述した第１乃至第６の緩和ルールが適用されることにより、まず、整形後の検索質問文に対応するf-structureは以下に示すもの（（５）式）となる。
【００９８】
fs/SUBJ/
PRED（ADJUNCTの述語：生まれる）
OBL（ADJUNCTの二格などの格要素）
TENSE（ADJUNCTのテンス)
TOPICALIZATION：（主語に付属した提題助詞について）
PRED(大統領)
【００９９】
ここで、SUBJ属性下にPRED属性が２つ存在する。このため、検索式作成部２０７が、ある属性−属性値マトリックスを分解して、新たな属性−属性値集合から検索式であるXPathを作成する場合には、同じ属性名が同一の階層に存在することになる。この場合、検索式作成部２０７は、同一階層に属する同名の属性について、どちらが上位の階層に属していたかを記憶しておく。
【０１００】
そして、検索式作成部２０７は、上述した第１乃至第６の緩和ルールが適用された後の整形後の検索質問文に対応するf-structureに基づいて、新たな検索式であるXPathを作成する。第１乃至第６の緩和ルールが適用された後の整形後の検索質問文に対応するf-structureが上述した（５）式に示すものである場合、新たに作成されるXPathは、"fs[SUBJ[descendant::*[[OBL[OBL-TYPE='de-ni'][NTYPE='location'][PRED[string='特別自治区']]][PRED[string='生まれる']]]][PRED[string='大統領']][TOPICALIZATION-FORM[string='は']]] "となる。この新たなXPathは、ADJUNCT属性から属性−属性値集合が取り出される際に、その取り出された属性−属性値集合に関する述語の頭に"descendant::*"が付与されて作成される。これにより、SUBJ属性の下にある任意の属性として、ADJUNCT属性から取り出された属性−属性値集合が合致することになる。
【０１０１】
図１４のＳ２０４において、検索式作成部２０７が整形後の検索質問文に対応するf-structureにおける構造の厳密性を緩めた新たな検索式であるXPathを作成した後、検索実行部２０９による、この新たな検索式であるXPathを用いた文書集合の検索（図１３のＳ１０５）以降の動作が繰り返される。
【０１０２】
図１４のＳ２０３及びＳ２０４における新たな検索式であるXPathの作成と、図１３のＳ１０５における新たな検索式であるXPathを用いた検索は、図１３のＳ１０６において検索結果数がスレッシュホールド値Ｋ以上になったと判断されるまで、あるいは、図１４のＳ２０１において直前に作成した検索式であるXPathがキーワード手法と同等であると判断されるまで繰り返される。図１４のＳ２０３及びＳ２０４における新たな検索式であるXPathの作成が繰り返されることにより、属性の数を減らす処理と厳密さを緩める処理とが、徐々に整形後の検索質問文に対応するf-structureの階層の深い部分に適用されていく。
【０１０３】
図１４のＳ２０１において、直前に作成された検索式であるXPathがキーワード手法と同等であると判断された場合、図１５の処理に移行し、検索結果出力部２１２は、検索結果保持部２１０に保持されている検索結果を、検索結果調整部２１１を介して受け取る。更に、検索結果出力部２１２は、検索結果が存在するか否かを判定する（Ｓ３０１）。検索結果が存在しない場合には、検索結果出力部２１２は、検索質問文に対応する検索結果が存在しないことを画面表示等により利用者に提示する（Ｓ３０７）。
【０１０４】
一方、検索結果が存在する場合、あるいは、図１３のＳ１０６において検索結果数がスレッシュホールド値Ｋ以上になったと判断された場合、検索結果出力部２１２は、検索質問主題推論部２１５によって選び出された検索結果出力リソース保持部２１４内の言語的リソースを用いて、受け取った検索結果から検索質問文の回答に該当する部分を抜き出して、利用者に提示する（Ｓ３０２〜Ｓ３０６）。
【０１０５】
具体的には、まず、検索質問主題推論部２１５は、検索質問主題部分保持部２１３に保持されている、検索式作成部２０７において得られた特殊文字列に基づいて、検索質問文の種類を識別する。例えば、検索質問文が「特別自治区で生まれた大統領は誰ですか？」である場合、この検索質問文における質問の主題は「誰」であり、整形後の検索質問文において、特殊文字列の「Ａ」に置換されていれば、検索質問主題推論部２１５は、この特殊文字列「Ａ」により、質問の主題が「人物についての質問である」と識別することができる。検索質問文おけるどのような文字列やパターンを、どのような質問の主題に対応させるかについてのルールは、検索結果出力リソース保持部２１４に予め保持させておくようにし、検索質問主題推論部２１５は、そのルールに従って、検索質問文の種類を識別する。
【０１０６】
また、情報検索システムは、検索質問文に対応するf-structureのTOPICALIZATION-FORM属性により、文の主題に関わる文字列（例えば、検索質問文が「特別自治区で生まれた大統領は誰ですか？」である場合における「大統領」）を認識することができる。
【０１０７】
そこで、検索質問主題推論部２１５は、検索結果リソース保持部２１４内の言語的リソースを用いて、以下のように利用者に対する回答を作成する。なお、以下の回答作成に関する動作は、検索質問文が「特別自治区で生まれた大統領は誰ですか？」の場合におけるものであり、予め定められたルールに従って行われる。
検索質問文が人物を尋ねる質問であるため、検索質問主題推論部２１５は、検索結果保持部２１０に保持されている検索結果であるＸＭＬ文書内において、名詞、複合名詞に該当する部分を抽出する。名詞や複合名詞（以下、「名詞等」と称する）の識別は、図１３のＳ１０２において既に行われている。更に、検索質問主題推論部２１５は、ＸＭＬ文書内において、PRED属性下に存在している名詞等の文字列と、PRED属性の直上の属性とを関連付けて保持する（Ｓ３０２）。例えば、検索結果が「特別自治区で生まれた大統領は○○です」というものである場合、その検索結果であるＸＭＬ文書に対応するf-structureは、図１と同等の構造であるので、PRED属性下に存在している名詞である「大統領」という文字列に対し、そのPRED属性の直上の属性はSUBJが関連付けられる。
【０１０８】
次に、検索質問主題推論部２１５は、抽出した名詞等をソートする。この際、検索質問主題推論部２１５は、以下の手順に従ってソートを行う。すなわち、検索質問主題推論部２１５は、まず、人物に関する質問であるので、予め保持する辞書情報（図示せず）を参照して、抽出した名詞等を、人物と関連する名詞とそうでない名詞とに分類する。更に、検索質問主題推論部２１５は、質問の主題がSUBJであるので、明らかに人物と関連する名詞とそうでない名詞毎に、SUBJと関連づけられている名詞が先に提示されるようにソートする（Ｓ３０３）。
【０１０９】
更に、検索質問主題推論部２１５は、人物に関連する名詞とそうでない名詞毎に、検索式であるXPathに用いられている属性と関連付けられている名詞が後に提示されるようにソートする（Ｓ３０４）。但し、検索に用いた属性であってもPRED属性は考慮しない。Ｓ３０４におけるソートは、以下の意図により行われる。すなわち、検索質問文が「特別自治区で生まれた大統領は誰ですか？」である場合、「特別自治区で」の部分に相当するf-structureが検索に用いられる。「特別自治区で」の部分について、検索式であるXPathにおいて用いられている属性は、斜格（主語、目的語以外の格）を表すOBL属性である。この場合、OBL属性は既に検索質問文に含まれているため、利用者が欲している情報はそれ以外の属性に存在していると考えることができる。このため、検索式であるXPathにおいて用いられている属性に関連付けられている名詞は、後に提示されることが望ましい。
【０１１０】
次に、検索質問主題推論部２１５は、検索結果出力リソース保持部２１４内の文の主題に関する言語的リソースを用いて、文の主題に関するソートを行う（Ｓ３０６）。ここでは、検索質問主題推論部２１５は、検索結果出力リソース保持部２１４内の「大統領」に関する辞書情報を用いて、人物に関連する名詞のうち、大統領の人名に該当するものが先に提示されるようにソートする。
【０１１１】
検索結果出力部２１２は、このようにしてソートされた名詞群を検索要求に対する回答として、画面表示等により利用者に提示する（Ｓ３０６）。なお、検索結果出力部２１２は、名詞群でなく、検索結果保持部２１０に保持されている文を、そのまま利用者に提示してもよい。その場合、検索結果出力部２１２は、上述したように、利用者の検索要求である検索質問文に応じてソートされた名詞の並び順で提示してもよく、あるいは、厳密な検索式であるXPathを用いた検索において抽出された文ほど先に提示するようにしてもよい。
【０１１２】
このように、本実施形態の情報検索システムは、検索対象である文書集合中の文に対し構文意味解析処理と構造文書化処理を行い、文書集合中の文と検索質問文の構文意味構造のマッチングを取ることによって検索を行う。検索は、検索対象の文の構文意味構造を指定することによって行うため、木目の細かい適切な検索が可能となる。また、構文意味構造に基づく検索式であるXPathが作成される際に、当該XPathに使用される構文意味構造を構成する属性の数を減らす、あるいは、属性の階層構造の厳密さを緩めるという処理を施すことにより、整形後の検索質問文の構文意味構造を厳密に表す検索式XPathから、緩く表す検索式XPathが作成可能となり、検索性能を制御することができる。このように、現実に存在する複雑な構造の文に対する柔軟かつ正確な情報検索システムを構築することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１１３】
以上、説明したように、本発明に係る情報検索システム、情報検索方法及び情報検索プログラムによれば、再検索により、検索質問文と検索対象文との比較がより柔軟に行われるという効果を奏し、情報検索システム等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１１４】
【図１】第１の例文に対応するf-structureを示す図である。
【図２】第２の例文に対応するf-structureを示す図である。
【図３】第３の例文に対応するf-structureを示す図である。
【図４】XPathの第１の例を示す図である。
【図５】XPathの第１の例に適合するf-structureを示す図である。
【図６】XPathの第１の例に適合しないf-structureを示す図である。
【図７】XPathの第２の例を示す図である。
【図８】XPathの第２の例に適合するf-structureを示す図である。
【図９】XPathの第３の例を示す図である。
【図１０】XPathの第３の例に適合するf-structureを示す図である。
【図１１】情報検索システムの第１の構成例を示す図である。
【図１２】情報検索システムの第２の構成例を示す図である。
【図１３】情報検索システムの動作を示す第１のフローチャートである。
【図１４】情報検索システムの動作を示す第２のフローチャートである。
【図１５】情報検索システムの動作を示す第３のフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１５】
１０１、２０１  未構造化文書集合保持部
１０２、２０２  構文意味解析部
１０３、２０３  文書構造化部
１０４、２０５  構造化文書集合保持部
１０５、２０６  検索質問入力部
１０６、２０７  検索式作成部
１０７、２０８  検索式作成リソース保持部
１０８、２０９  検索実行部
１０９、２１０  検索結果保持部
１１０、２１１  検索結果調整部
１１１、２１２  検索結果出力部
２０４  構造化文書集合格納処理部
２１３  検察質問主題部分保持部
２１４  検索結果出力リソース保持部
２１５  検索質問主題推論部
【図１】
2006059049.tif 000003
【図２】
2006059049.tif 000004
【図３】
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【図４】
2006059049.tif 000006
【図５】
2006059049.tif 000007
【図６】
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【図７】
2006059049.tif 000009
【図８】
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【図９】
2006059049.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2006059049.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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