(57)【要約】【課題】  単語の重要度を考慮する機能と、概念ベースによる単語の意味的類似性を定量化する機能とを兼ね備えている情報検索装置等を提供することを目的とする。【解決手段】  検索対象の各文書を単語分割し、各文書と単語分割によって得られる各異なり単語との対に対し、文書・単語間統計量の情報に基づいて、上記対の重みを算出し、上記文書毎に、上記各異なり単語で、単語と上記単語の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている単語ベクトルデータベースを検索して得られるベクトルと、上記異なり単語の重みとを乗じ、この結果得られたベクトルを、全異なり単語にわたって加算し、この結果得られるベクトルを、全異なり単語の重みの和で割って得られるベクトルを、上記文書のベクトルとして算出し、上記文書と上記文書のベクトルとの対を文書ベクトルデータベースに格納する。【選択図】  図１
2006331245.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然言語文が入力されると、適合する文書を検索する情報検索装置において、
検索対象の各文書を単語分割し、記憶装置に記憶する単語分割手段と；
上記各文書と上記単語分割手段によって得られる各異なり単語との対に対し、文書・単語間統計量の情報に基づいて、上記対の重みを算出し、記憶装置に記憶する文書単語対重み算出手段と；
上記文書毎に、上記各異なり単語で、単語と上記単語の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている単語ベクトルデータベースを検索して得られるベクトルと、上記異なり単語の重みとを乗じ、この結果得られたベクトルを、全異なり単語にわたって加算し、この結果得られるベクトルを、全異なり単語の重みの和で割って得られるベクトルを、上記文書のベクトルとして算出し、記憶装置に記憶する文書ベクトル算出手段と；
上記文書と上記文書のベクトルとの対を文書ベクトルデータベースに格納する格納手段と；
を有することを特徴とする情報検索装置。
【請求項２】
自然言語文が入力されると、適合する文書を検索する情報検索装置において、
入力された自然言語文を単語分割し、記憶装置に記憶する単語分割手段と；
上記単語分割手段によって得られた各異なり単語に対し、文書・単語間統計量の情報に基づいて、上記異なり単語の重みを算出し、記憶装置に記憶する単語重み算出手段と；
上記各異なり単語で、単語と上記単語の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている単語ベクトルデータベースを検索して得られるベクトルと、上記異なり単語の重みとを乗じ、この結果得られるベクトルを、全異なり単語にわたって加算し、この結果得られるベクトルを、全異なり単語の重みの和で割って得られるベクトルを、上記入力文のベクトルとして算出し、記憶装置に記憶する入力文ベクトル算出手段と；
検索対象の各文書に対し、上記文書で、文書と上記文書の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている文書ベクトルデータベースを検索して得られるベクトルと、上記入力文ベクトル算出手段によって得られた上記入力文のベクトルとの間の距離または類似度を計算し、上記文書の入力文に対する適合度を算出し、記憶装置に記憶する文書適合度算出手段と；
を有することを特徴とする情報検索装置。
【請求項３】
自然言語文が入力されると、適合する文書を検索する情報検索方法において、
検索対象の各文書を単語分割し、記憶装置に記憶する単語分割工程と；
上記各文書と上記単語分割工程で得られる各異なり単語との対に対し、文書・単語間統計量の情報に基づいて、上記対の重みを算出し、記憶装置に記憶する文書単語対重み算出工程と；
上記各文書と上記単語分割工程で得られる各異なり単語との対に対し、上記文書中の上記異なり単語の出現頻度、または、上記異なり単語の出現文書の情報に基づいて、上記対の重みを算出し、記憶装置に記憶する文書単語対重み算出工程と；
上記文書毎に、上記各異なり単語で、単語と上記単語の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている単語ベクトルデータベースを検索して得られるベクトルと、上記異なり単語の重みとを乗じ、この結果得られたベクトルを、全異なり単語にわたって加算し、この結果得られるベクトルを、全異なり単語の重みの和で割って得られるベクトルを、上記文書のベクトルとして算出し、記憶装置に記憶する文書ベクトル算出工程と；
上記文書と上記文書のベクトルとの対を文書ベクトルデータベースに格納する格納工程と；
を有することを特徴とする情報検索方法。
【請求項４】
自然言語文が入力されると、適合する文書を検索する情報検索方法において、
入力された自然言語文を単語分割し、記憶装置に記憶する単語分割工程と；
上記単語分割工程で得られた各異なり単語に対し、文書・単語間統計量の情報に基づいて、上記異なり単語の重みを算出し、記憶装置に記憶する単語重み算出工程と；
上記各異なり単語で、単語と上記単語の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている単語ベクトルデータベースを検索して得られるベクトルと、上記異なり単語の重みとを乗じ、この結果得られるベクトルを、全異なり単語にわたって加算し、この結果得られるベクトルを、全異なり単語の重みの和で割って得られるベクトルを、上記入力文のベクトルとして算出し、記憶装置に記憶する入力文ベクトル算出工程と；
検索対象の各文書に対し、上記文書で、文書と上記文書の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている文書ベクトルデータベースを検索して得られるベクトルと、上記入力文ベクトル算出工程によって得られた上記入力文のベクトルとの間の距離または類似度を計算し、上記文書の入力文に対する適合度を算出し、記憶装置に記憶する文書適合度算出工程と；
を有することを特徴とする情報検索方法。
【請求項５】
自然言語文が入力されると、適合する文書を検索する情報検索プログラムにおいて、
検索対象の各文書を単語分割し、記憶装置に記憶する単語分割手順と；
上記各文書と上記単語分割手順で得られる各異なり単語との対に対し、文書・単語間統計量の情報に基づいて、上記対の重みを算出し、記憶装置に記憶する文書単語対重み算出手順と；
上記文書毎に、上記各異なり単語で、単語と上記単語の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている単語ベクトルデータベースを検索して得られるベクトルと、上記異なり単語の重みとを乗じ、この結果得られたベクトルを、全異なり単語にわたって加算し、この結果得られるベクトルを、全異なり単語の重みの和で割って得られるベクトルを、上記文書のベクトルとして算出し、記憶装置に記憶する文書ベクトル算出手順と；
上記文書と上記文書のベクトルとの対を文書ベクトルデータベースに格納する格納手順と；
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項６】
自然言語文が入力されると、適合する文書を検索する情報検索プログラムにおいて、
入力された自然言語文を単語分割し、記憶装置に記憶する単語分割手順と；
上記単語分割手順で得られた各異なり単語に対し、文書・単語間統計量の情報に基づいて、上記異なり単語の重みを算出し、記憶装置に記憶する単語重み算出手順と；
上記各異なり単語で、単語と上記単語の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている単語ベクトルデータベースを検索して得られるベクトルと、上記異なり単語の重みとを乗じ、この結果得られるベクトルを、全異なり単語にわたって加算し、この結果得られるベクトルを、全異なり単語の重みの和で割って得られるベクトルを、上記入力文のベクトルとして算出し、記憶装置に記憶する入力文ベクトル算出手順と；
検索対象の各文書に対し、上記文書で、文書と上記文書の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている文書ベクトルデータベースを検索して得られるベクトルと、上記入力文ベクトル算出手順によって得られた上記入力文のベクトルとの間の距離または類似度を計算し、上記文書の入力文に対する適合度を算出し、記憶装置に記憶する文書適合度算出手順と；
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然言語文が入力されると、この入力された自然言語文に適合する文書を検索する情報検索装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
単語と上記単語の意味を表現する概念ベクトルとの対の集合が格納されている概念ベースは、単語の意味的類似性を定量化できるので、情報検索に適用され、精度向上に寄与している。
【０００３】
概念ベースとしてのデータベースが知られている（特許文献１、特許文献２参照）。
【０００４】
また、単語の文書における頻度を記録した単語・文書間の共起行列を、特異値分解によって次元数を縮退させた行列に変換するもの、コーパス中の単語間の共起頻度を記録した単語・単語間の共起行列を特異値分解によって、次元数を縮退させた行列に変換するものが知られている（非特許文献１、非特許文献２参照）。この変換後の行列も、概念ベースの一例である。
【０００５】
概念ベースを情報検索に適用する際は、検索対象の文書毎に、上記文書中の各単語で概念ベースを検索し、得られたベクトルを全単語にわたって加算し、その結果得られるベクトルを全単語数で割って得られるベクトルを、上記文書のベクトルとして算出する。入力された自然言語文に対しても、上記と同様にして、ベクトルを算出し、この結果得られた入力文のベクトルと、各文書のベクトルとの間の距離または類似度を計算し、各文書の適合度を算出する。
【特許文献１】特開平６−１０３３１５号公報
【特許文献２】特開平７−３０２２６５号公報
【非特許文献１】S.Deerwester, S.T.Dumais, G.W.Furnas, T.K.Landauer and R.Harshman, Indexing by Latent Semantic Analysis, Journal of the American Society for Information Science, pp.391-407, 1990.
【非特許文献２】H.Schutze, Dimensions of Meaning, Proc. of Supercomputing '92, pp.786-796, 1992.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
検索対象の文書における単語の中には、上記文書の意味を表すのに重要な役割を果たす単語とそうでない単語とがある。上記文書のトピックに関係が深く、出現文書数が少なく、上記文書を他の文書から識別する能力が高い単語は、重要度が高い。
【０００７】
一方、上記文書のトピックにあまり関係がなく、出現文書数が多く上記文書を他の文書から識別する能力が低い単語は、重要度が低い。入力された自然言語文に対しても同様のことが言える。
【０００８】
従来の概念ベースを利用した情報検索の方法では、重要度の高い単語も、低い単語も同じ重みで扱い、ベクトルを算出する。重要度の低い単語は、異なるトピックの文書や入力文の中に普遍的に存在するので、従来の方法では、重要度の低い単語の存在によって、異なるトピックの文書や入力文のベクトルが近接し、ベクトル情報から、文書や入力文がトピックとして近いかどうかを識別する性能に問題がある。
【０００９】
本発明は、単語の重要度を考慮する機能と、概念ベースによる単語の意味的類似性を定量化する機能とを兼ね備えている情報検索装置、情報検索方法およびプログラムを提供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】
【００１０】
本発明は、自然言語文が入力されると、適合する文書を検索する情報検索装置において、検索対象の各文書を単語分割し、記憶装置に記憶する単語分割手段と、上記各文書と上記単語分割手段によって得られる各異なり単語との対に対し、文書・単語間統計量の情報に基づいて、上記対の重みを算出し、記憶装置に記憶する文書単語対重み算出手段と、上記文書毎に、上記各異なり単語で、単語と上記単語の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている単語ベクトルデータベースを検索して得られるベクトルと、上記異なり単語の重みとを乗じ、この結果得られたベクトルを、全異なり単語にわたって加算し、この結果得られるベクトルを、全異なり単語の重みの和で割って得られるベクトルを、上記文書のベクトルとして算出し、記憶装置に記憶する文書ベクトル算出手段と、上記文書と上記文書のベクトルとの対を文書ベクトルデータベースに格納する格納手段とを有する情報検索装置である。
【００１１】
また、本発明は、自然言語文が入力されると、適合する文書を検索する情報検索装置において、入力された自然言語文を単語分割し、記憶装置に記憶する単語分割手段と、上記単語分割手段によって得られた各異なり単語に対し、文書・単語間統計量の情報に基づいて、上記異なり単語の重みを算出し、記憶装置に記憶する単語重み算出手段と、上記各異なり単語で、単語と上記単語の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている単語ベクトルデータベースを検索して得られるベクトルと、上記異なり単語の重みとを乗じ、この結果得られるベクトルを、全異なり単語にわたって加算し、この結果得られるベクトルを、全異なり単語の重みの和で割って得られるベクトルを、上記入力文のベクトルとして算出し、記憶装置に記憶する入力文ベクトル算出手段と、検索対象の各文書に対し、上記文書で、文書と上記文書の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている文書ベクトルデータベースを検索して得られるベクトルと、上記入力文ベクトル算出手段によって得られた上記入力文のベクトルとの間の距離または類似度を計算し、上記文書の入力文に対する適合度を算出し、記憶装置に記憶する文書適合度算出手段とを有する情報検索装置である。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、文書や入力文のベクトルを算出する場合、重要度の高い単語の重みを高く扱い、重要度の低い単語の重みを低く扱うので、文書や入力文のベクトルは、それが含む重要度の高い単語のベクトルに近くなり、ベクトル情報に基づいて、文書や入力文がトピックとして近いかどうかを高精度に識別することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
発明を実施するための最良の形態は、以下の実施例である。
【実施例１】
【００１４】
図１は、本発明の実施例１である情報検索装置１０の構成を示す図である。
【００１５】
情報検索装置１０は、単語分割手段１１と、文書単語対重み算出手段１２と、文書ベクトル算出手段１３と、単語ベクトルデータベース１４と、文書ベクトルデータベース１５とを有する。
【００１６】
単語分割手段１１は、検索対象の各文書を形態素解析し、単語単位に分割し、記憶装置に記憶する。この結果得られた単語のうちで、品詞情報等を参照し、内容語のみを残す。この結果得られた単語集合に対し、同一単語をユニークにして得られる異なり単語の集合を求め、記憶装置に記憶する。
【００１７】
文書単語対重み算出手段１２は、各文書と、単語分割手段１１によって得られた各異なり単語との対について、文書・単語間統計量の情報に基づいて、上記対の重みを算出し、記憶装置に記憶する。なお、上記「文書・単語間統計量」は、上記文書中の上記異なり単語の出現頻度、または、上記異なり単語の出現文書数等である。
【００１８】
文書ｄｉと、異なり単語ｔｊとの対の重みとして、以下の（１）、（２）の重みが例として挙げられる。
【００１９】
文書ｄｉに対し、例として挙げた下記（１）、（２）の重みは、全文書に含まれている異なり単語の全てに対して算出するようにしてもよく（ただし、文書ｄｉに含まれていない異なり単語の重みは０となる）、文書ｄｉに含まれている異なり単語に対してのみ算出するようにしてもよい。
【００２０】
（１）ｔｆ・ｉｄｆに基づく重み
以下において、ｆｉｊは、文書ｄｉ内の異なり単語ｔｊの出現頻度数である。ｎは、検索対象の全文書数である。ｎｊは、異なり単語ｔｊの出現文書数である。Ｆｊは、異なり単語ｔｊの全文書における出現頻度数である。
【００２１】
【数１】
2006331245.tif 000003
【００２２】
（２）ＢＭ２５に基づく重み
以下において、ｆｉｊは、文書ｄｉ内の異なり単語ｔｊの出現頻度数である。ｌｉは、文書ｄｉ内の単語数である。ａｖｌは、文書内の単語数の平均である。ｋ１、ｂは、経験的に定められる定数であり、たとえばｋ１＝ｂ＝１とおく。ｎは、検索対象の全文書数である。ｎｊは、異なり単語ｔｊの出現文書数である。
【００２３】
【数２】
2006331245.tif 000004
【００２４】
文書ベクトル算出手段１３は、文書毎に、単語と上記単語の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている単語ベクトルデータベース１４を、各異なり単語で検索して得られるベクトルと、上記異なり単語の重みとを乗じ、その結果得られるベクトルを、全異なり単語にわたって加算し、その結果得られるベクトルを、全異なり単語の重みの和で割って得られるベクトルを、上記文書のベクトルとして算出し、記憶装置に記憶し、上記文書と上記文書のベクトルとの対を、文書ベクトルデータベース１５に格納する。
【００２５】
単語ベクトルデータベース１４は、概念ベースである。
【００２６】
図２は、単語ベクトルデータベース１４の例を示す図である。
【００２７】
単語ベクトルデータベース１４は、ハードディスク等の記憶手段に格納され、単語毎に、ｆ次元ベクトル値が付与されている。単語ベクトルデータベース１４に格納されている単語は、名詞や動詞、形容詞等の内容語である。単語ベクトルデータベース１４における単語ベクトルは、意味的に類似している単語間ほど、距離が近く、意味的に類似していない単語間ほど、距離が遠くなるように値が設定されている。
【００２８】
文書ｄｉのベクトルは、以下のようにして算出する。文書ｄｉ内の重みが定義されている異なり単語で、単語ベクトルデータベース１４を検索し、ベクトルが得られた異なり単語の集合を、｛ｔ１，ｔ２，…，ｔｇ｝とする。ｔｊ（１≦ｊ≦ｇ）のベクトルを、ｚｊとし、重みを、ｗｉｊとしたとき、文書ｄｉのベクトルｘｉを
【００２９】
【数３】
2006331245.tif 000005
として算出する。
【００３０】
文書ｄｉ、または、文書ｄｉを一意に特定するＩＤと、ベクトルｘｉとの対を、文書ベクトルデータベース１５に格納する。
【００３１】
ここで、後述の実施例２における文書適合度算出手段２４の処理に用いるために、文書ｄｉに対応する重みの和
【００３２】
【数４】
2006331245.tif 000006
と、ベクトルｘｉの長さ｜ｘｉ｜も、文書ベクトルデータベース１５内の文書ｄｉに関するレコードに格納するようにしてもよい。
【実施例２】
【００３３】
図３は、本発明の実施例２である情報検索装置２０の構成を示す図である。
【００３４】
情報検索装置２０は、単語分割手段２１と、単語重み算出手段２２と、入力文ベクトル算出手段２３と、文書適合度算出手段２４と、単語ベクトルデータベース２５と、文書ベクトルデータベース２６とを有する。
【００３５】
単語分割手段２１は、入力された自然言語文を形態素解析し、単語単位に分割し、記憶装置に記憶する。この結果得られた単語のうちで、品詞情報等を参照して内容語のみを残す。この結果得られた単語集合に対し、同一単語をユニークにして得られる異なり単語の集合を求め、記憶装置に記憶する。
【００３６】
単語重み算出手段２２は、単語分割手段２１が得た各異なり単語に対し、文書・単語間統計量の情報に基づいて、上記異なり単語の重みを算出し、記憶装置に記憶する。なお、上記「文書・単語間統計量」は、上記入力文中の上記異なり単語の出現頻度、または、上記異なり単語の出現文書数等である。
【００３７】
入力文中の異なり単語ｔｊの重みの例として、以下の（１’）、（２’）の重みが挙げられる。
【００３８】
以下のいずれを選択してもよいが、文書単語対重み算出手段１２で、上記（１）、（２）の重みを使用した場合、それぞれ、下記の（１’）、（２’）の重みを使用することが望ましい。
【００３９】
（１’）ｔｆ・ｉｄｆに基づく重み
以下で、ｆｊは、入力文内の異なり単語ｔｊの出現頻度数である。ｎは、検索対象の全文書数である。ｎｊは、異なり単語ｔｊの出現文書数である。Ｆｊは、異なり単語ｔｊの全文書における出現頻度数である。
【００４０】
【数５】
2006331245.tif 000007
【００４１】
（２’）ＢＭ２５に基づく重み
以下で、ｆｊは、入力文内の異なり単語ｔｊの出現頻度数である。ｋ３は、経験的に定められる定数であり、たとえばｋ３＝１０００とおく。ｎは、検索対象の全文書数である。ｎｊは、異なり単語ｔｊの出現文書数である。
【００４２】
【数６】
2006331245.tif 000008
【００４３】
入力文ベクトル算出手段２３は、単語と上記単語の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている単語ベクトルデータベース２５を、入力文中の各異なり単語で検索して得られるベクトルと、上記異なり単語の重みとを乗じ、この結果得られたベクトルを、全異なり単語にわたって加算し、この結果得られたベクトルを、全異なり単語の重みの和で割って得られたベクトルを、上記入力文のベクトルとして算出し、記憶装置に記憶する。
【００４４】
単語ベクトルデータベース２５は、情報検索装置１０における単語ベクトルデータベース１４と同一である。
【００４５】
入力文のベクトルは、以下のようにして算出する。入力文内の異なり単語で、単語ベクトルデータベース２５を検索し、ベクトルが得られた異なり単語の集合を、｛ｔ１，ｔ２，…，ｔｇ｝とする。ｔｊ（１≦ｊ≦ｇ）のベクトルを、ｚｊとし、重みをｗｓｊとしたとき、入力文のベクトルｙを
【００４６】
【数７】
2006331245.tif 000009
として算出する。
【００４７】
ここで、文書適合度算出手段２４の処理に用いるために、入力文に対応する重みの和
【００４８】
【数８】
2006331245.tif 000010
と、入力文のベクトルｙの長さ｜ｙ｜とを、算出しておいてもよい。
【００４９】
文書適合度算出手段２４は、検索対象の各文書に対し、文書と上記文書の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている文書ベクトルデータベース２６を、上記文書で検索して得られるベクトルと、上記入力文ベクトル算出手段２３によって得られた上記入力文のベクトルとの間の距離または類似度を計算し、上記文書の入力文に対する適合度を算出し、記憶装置に記憶する。
【００５０】
文書ベクトルデータベース２６は、情報検索装置１０における文書ベクトルデータベース１５と同一である。
【００５１】
文書ｄｉの入力文に対する適合度は、たとえば以下のように算出する。
【００５２】
ａ）文書ｄｉのベクトルｘｉと入力文のベクトルｙとの間のユークリッド距離の自乗
【００５３】
【数９】
2006331245.tif 000011
【００５４】
ｂ）文書ｄｉ内の異なり単語のベクトルの集合と、入力文内の異なり単語のベクトルの集合との間のクラスタ間変動
【００５５】
【数１０】
2006331245.tif 000012
【００５６】
ｃ）文書ｄｉのベクトルｘｉと入力文のベクトルｙとの間の余弦測度
【００５７】
【数１１】
2006331245.tif 000013
【００５８】
検索対象の各文書の入力文に対する適合度を算出した後に、検索結果として、適合度の高い順に文書を表示するようにしてもよい。また、適合度の上位から指定した数だけの文書を表示するようにしてもよい。また、ある閾値以上の適合度を持つ文書のみを表示するようにしてもよい。
【００５９】
また、上記処理をプログラムとして構築し、この構築されたプログラムを、通信回線または、記憶媒体からインストールし、ＣＰＵ等の手段で実施するようにしてもよい。
【００６０】
つまり、上記実施例をプログラムの発明として把握することができ、上記実施例は、自然言語文が入力されると、適合する文書を検索する情報検索プログラムにおいて、検索対象の各文書を単語分割し、記憶装置に記憶する単語分割手順と、上記各文書と上記単語分割手順で得られる各異なり単語との対に対し、文書・単語間統計量の情報に基づいて、上記対の重みを算出し、記憶装置に記憶する文書単語対重み算出手順と、上記文書毎に、上記各異なり単語で、単語と上記単語の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている単語ベクトルデータベースを検索して得られるベクトルと、上記異なり単語の重みとを乗じ、この結果得られたベクトルを、全異なり単語にわたって加算し、この結果得られるベクトルを、全異なり単語の重みの和で割って得られるベクトルを、上記文書のベクトルとして算出し、記憶装置に記憶する文書ベクトル算出手順と、上記文書と上記文書のベクトルとの対を文書ベクトルデータベースに格納する格納手順とをコンピュータに実行させるプログラムの例である。
【００６１】
また、本発明は、自然言語文が入力されると、適合する文書を検索する情報検索プログラムにおいて、入力された自然言語文を単語分割し、記憶装置に記憶する単語分割手順と、上記単語分割手順で得られた各異なり単語に対し、文書・単語間統計量の情報に基づいて、上記異なり単語の重みを算出し、記憶装置に記憶する単語重み算出手順と、上記各異なり単語で、単語と上記単語の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている単語ベクトルデータベースを検索して得られるベクトルと、上記異なり単語の重みとを乗じ、この結果得られるベクトルを、全異なり単語にわたって加算し、この結果得られるベクトルを、全異なり単語の重みの和で割って得られるベクトルを、上記入力文のベクトルとして算出し、記憶装置に記憶する入力文ベクトル算出手順と、検索対象の各文書に対し、上記文書で、文書と上記文書の意味を表現するベクトルとの対の集合が格納されている文書ベクトルデータベースを検索して得られるベクトルと、上記入力文ベクトル算出手順によって得られた上記入力文のベクトルとの間の距離または類似度を計算し、上記文書の入力文に対する適合度を算出し、記憶装置に記憶する文書適合度算出手順とをコンピュータに実行させるプログラムの例である。
【産業上の利用可能性】
【００６２】
本発明は、自然言語文が入力されると、適合する文書を検索する技術に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の実施例１である情報検索装置１０の構成を示す図である。
【図２】単語ベクトルデータベース１４の例を示す図である。
【図３】本発明の実施例２である情報検索装置２０の構成を示す図である。
【符号の説明】
【００６４】
１０…情報検索装置、
１１…単語分割手段、
１２…文書単語対重み算出手段、
１３…文書ベクトル算出手段、
１４…単語ベクトルデータベース、
１５…文書ベクトルデータベース、
２０…情報検索装置、
２１…単語分割手段、
２２…単語重み算出手段、
２３…入力文ベクトル算出手段、
２４…文書適合度算出手段、
２５…単語ベクトルデータベース、
２６…文書ベクトルデータベース。
【図１】
2006331245.tif 000014
【図２】
2006331245.tif 000015
【図３】
2006331245.tif 000016