(57)【要約】【課題】２つのクエリ間をつなぐ用語間の関連性を見いだすことは、困難であった。【解決手段】ユーザが関係を知りたい用語群１（物質Ａ，Ｂ）と用語群２（症状Ａ）を指定し、予め蓄積した用語間の関係を用いて、用語群１と２がどのように関連付けられるかを、段階を追って少しずつノードとエッジを増やしていき、動的に表示する【効果】関連性がないと思われていた概念(用語)に関しても、関連性を見出すことが容易となり、効率的な検索も可能となる。【選択図】図１２
2006215936.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のカテゴリに属する第１のクエリを指定する第１の入力部と、
第２のカテゴリに属する第２のクエリを指定する第２の入力部と、
検索条件を指定する第３の入力部と、
前記第１のカテゴリと第２のカテゴリとを含む第３のカテゴリに属する用語間の関連度を、複数組テーブル状に記憶したデータ格納手段と、
入力された前記第１のクエリと前記第２のクエリと関連性の連鎖により関連づく用語群とそれらの関係性を表すエッジ群を、前記データ格納手段に記憶されたテーブルを用いて検索し、用語をノードとして、複数のノードと用語間の関連性を表わすエッジを出力し、画面に表示する手段と、
前記複数のノードから、所定のノードを選択させる手段と、
前記選択されたノードと関連する用語を、前記検索条件に基づいて、前記データ格納手段に記憶されたテーブルを用いて検索し、新たなノードと用語間の関連性を表わすエッジを出力する手段と、
前記出力された新たなノードと前記エッジを、画面に表示する手段とを有することを特徴とする検索システム。
【請求項２】
前記第３の入力部は、パス数を指定するパス数指定部を有し、
前記新たなノードと用語間の関連性を表わすエッジを出力する手段は、前記選択されたノードから前記指定されたパス数内で行き着くことができるノードと、エッジを、前記データ格納手段に記憶されたテーブルを用いて検索し、新たなノード、エッジとして出力することを特徴とする請求項１記載の検索システム。
【請求項３】
前記第３の入力部は、上位概念表示指定部を有し、
前記データ格納手段には、更に、用語とその用語の上位の用語との関係を示す上位概念テーブルが記憶されており、
前記新たなノードを出力する手段は、前記上位概念表示指定部が指定されることによって、前記上位概念テーブルを用いて、検索された用語の上位の用語を前記新たなノードとして出力することを特徴とする請求項１記載の検索システム。
【請求項４】
前記第３の入力部は、関連用語数を指定する関連用語数指定部を有し、
前記新たなノードとして出力する手段は、前記関連用語数指定部にて指定された用語数で、前記選択されたノードと関連度が高い用語と、ノードを関連付けるエッジを前記データ格納手段に記憶されたテーブルを用いて検索し、前記関連度が高い用語を新たなノードとし、前記新たなノードと前記ノードを関連付けるエッジを出力することを特徴とする請求項１記載の検索システム。
【請求項５】
前記第３の入力部は、関連用語数を指定する関連用語数指定部と、関連文献数を指定する関連文献数指定部を有し、
前記新たなノードと用語間の関連性を表わすエッジを出力する手段は、
（１）前記選択されたノードと関連深い文献を前記関連文献数指定部にて指定された数だけ、どの用語がどの文献に何回含まれるかのデータを含む用語−文献インデックスを用いて、検索する手段と、
（２）前記指定された数の検索された文献からなる文献集合から、前記関連用語数指定部にて指定された数の用語を、どの用語がどの文献に何回含まれるかのデータを含む文献−用語インデックスを用いて検索する手段とを有し、その用語を関連付けるエッジを前記データ格納手段に記憶されたテーブルを用いて検索し、前記検索された用語を新たなノードとし、前記新たなノードと前記エッジを出力することを特徴とする請求項１記載の検索システム。
【請求項６】
前記第１のクエリと前記第２のクエリの少なくとも何れかは、複数であることを特徴とする請求項１記載の検索システム。
【請求項７】
前記第１のクエリと前記第２のクエリとを繋ぐルートの中で、前記用語間の関連度が最も高いものを強調線で繋ぎ、表示することを特徴とする請求項１記載の検索システム。
【請求項８】
前記第１のカテゴリは疾患名、症状、蛋白質名、遺伝子名、化合物名、遺伝子/蛋白質の機能の何れかで、前記第２のカテゴリは化合物名、蛋白質名、遺伝子名であることを特徴とする請求項１記載の検索システム。
【請求項９】
前記関連する用語は、用語間の共起又はフレーズパターンにより抽出されることを特徴とする請求項１記載の検索システム。
【請求項１０】
更に、前記第１クエリ、前記第２のクエリを、正規化するための同義語辞書を有することを特徴とする請求項１記載の検索システム。
【請求項１１】
第１のカテゴリに属する第１のクエリを指定する第１の入力部と、
第２のカテゴリに属する第２のクエリを指定する第２の入力部と、
前記第１のカテゴリと第２のカテゴリとを含む第３のカテゴリに属する用語間の関連度を、複数組テーブル状に記憶したデータ格納手段と、
入力された前記第１のクエリと前記第２のクエリと関連性の連鎖により関連づく用語群とそれらの関係性を表すエッジ群を、前記データ格納手段に記憶されたテーブルを用いて検索し、用語をノードとして、複数のノードと用語間の関連性を表わすエッジを出力し、画面に表示する手段と、
前記複数のノードから、２つのノードを選択させる手段と、
前記選択された２つのノードを、仮説として連結させる手段と、
前記第１のクエリと前記第2のクエリとを連結するパスの中で、最も関連度が高いパスを選択する手段と、
前記選択されたパスを出力し、画面に表示する手段とを有することを特徴とする検索システム。
【請求項１２】
前記画面に表示する手段は、前記選択されたパスを、画面に強調表示することを特徴とする請求項１１記載の検索システム。
【請求項１３】
第１のカテゴリに属する第１のクエリを指定する第１の入力部と、
第２のカテゴリに属する第２のクエリを指定する第２の入力部と、
前記第１のカテゴリと第２のカテゴリとを含む第３のカテゴリに属する用語間の関連度を、複数組テーブル状に記憶したデータ格納手段と、を有する検索システムを用い、
前記第１の入力部に、前記第１のクエリを入力する工程と、
前記第２の入力部に、前記第２のクエリを入力する工程と、
入力された前記第１のクエリと前記第２のクエリと関連性の連鎖により関連づく用語群とそれらの関係性を表すエッジ群を、前記データ格納手段に記憶されたテーブルを用いて第１の検索を行う工程と、
前記第１の検索を行った結果を、複数のノードと用語間の関連性を表わすエッジとして出力し画面に表示する工程と、
前記複数のノードから、所定のノードを選択させる工程と、
前記選択された前記所定のノードについて、検索条件を指定させる工程と、
前記選択された前記所定のノードと関連する用語を、前記検索条件に基づいて、前記データ格納手段に記憶されたテーブルを用いて第２の検索を行う工程と、
前記第２の検索を行った結果を、新たなノードと用語間の関連性を表わすエッジとして出力し画面に表示する工程とを有することを特徴とする検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データベースに蓄積されたキーワード、データ等の関連性情報から、用語間のネットワークの構築を支援する検索システム及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
世界各地で多種多様な生物種に関する生命情報の解析が同時並行的に進行しており、遺伝子や疾患に関するデータが著しく増加している。研究者は、実験デザインや実験結果の新規性の確認，創薬ターゲットの絞込みに最新の知見を得るため、膨大なデータが収められた文献やデータベースを調査することが求められる。例えば、質量分析技術を用いて年間約3,000個のタンパク質間相互作用を検出している研究者は、検出した相互作用の新規性を判断するためにMEDLINE (米国National Library of Medicine が1960年代から提供している約1,300万件の文献データベース)を検索し、得られた文献を読んで既知情報を入手し、実験で得られたデータの検討を行っている。タンパク質によっては、既知情報の調査で得られた相互作用数が数千にも及び、実験で得られた情報との比較や実験ステップの選定は容易な作業ではない。
【０００３】
一般に、情報検索の分野では、キーワード等の検索キーを元に、そのキーワードと関連性の高い検索結果を抽出し、その結果を画面に表示する。例えば、ＷＯ01/020535号には、複数のデータベースを用いて、様々な検索の仕方により、生物学的データを検索することが記載されている。
【０００４】
【特許文献１】ＷＯ01/020535号
【０００５】
【非特許文献１】Singhal, A., Duckley, C. and Mitra, M., “Pivoted Document Length Normalization” , in Proceedings of SIGIR'96, pp.21-29, 1996
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
今後も、研究の発展や実験技術の進歩に伴い、膨大な実験結果が蓄積されていくと考えられる。研究者は、既知情報を検討し、実験によって得られたデータから新たな生物学的な知見を得るには、文献の検索などに膨大なエネルギーを費やす必要があり、上記特許文献１の例をとっても、効率的な検索は難しい。特に、抽出された用語間の関係が多くなると、グラフの表示が繁雑になり、グラフをどこからどのように見るのか、何を読み取ると良いのかという判断がつきにくくなるという問題点がある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、ユーザが関係を知りたい用語群１と用語群２を指定し、予め蓄積した用語間の関係を用いて、用語群１と２がどのように関連付けられるかを、段階を追って少しずつノードとエッジを増やしていき、動的に表示するものである。
【０００８】
具体的な構成は、以下の通りである。
カテゴリ１に属する語からユーザが興味を持っている用語（用語群１）をクエリ１へ入力する入力部１と、カテゴリ２に属する語（用語群２）からクエリ２を入力する入力部２と、描画条件を指定する入力部を有する。そして、第１のカテゴリと第２のカテゴリの全ての用語間の関係とその関連度を記憶したテーブルをデータ格納手段に予め記憶しておき、前記テーブルを用い、入力された前記第１のクエリと前記第２のクエリとを、複数の用語を介して関連づける計算手段を有する。ここで、第１のクエリと第２のクエリが複数の用語を介して連結する途中段階で、すでに画面に表示されているノードから、ユーザに任意のノードを１つ以上任意個選択させるノード選択手段と、選択されたノードと関連度の高いノードを抽出してノード間を連結させる手段を有する。更に、第１のクエリと前記第２のクエリが複数の用語を介して連結する様子を、用語をノード、用語間の関係をエッジとして示した用語ネットワークを画面表示する表示手段とを有する。
【０００９】
上記ノード選択手段で選択されたノードについての関連性の検索についての詳細な構成は、以下の通りである。
１．所定のパス数以内で行き着くことができるノードを検出し関連づける計算手段として、（１）上記指定されたノード群（第１のクエリおよび第２のクエリ、すでに画面に表示されているノードから選択）から指定されたパスの数以内で行き着くことができる全てのノードとそのパスとなるリンクを表示させる手段、（２）上記パスの数の上限（例えばデフォルトは１）を指定する手段を有する。
２．上記指定されたノード群に対応する用語群と関連度が高い用語群を関連度順に指定された個数検索し、対応するノード群とそのノード間のパスを表示する手段を有する。
３．第１のクエリおよび第２のクエリを含めすでに画面に表示されている任意の２ノードを指定して、その間に（２項関係データベースにエッジがある場合も無い場合も）エッジを仮説として生成させる手段を有する。
本願の検索システムは、上記１〜３の少なくとも何れかを有するものであり、必要に応じて、ユーザが、これらを自由に組み合わせながらネットワークを発展させていくことができるようにするものである。
【００１０】
ここで、用語群１に指定される用語としては、例えば、化合物、疾患名、疾患症状、タンパク質・遺伝子名などのカテゴリ（以後、カテゴリ１と呼ぶ）が考えられ、用語群２に指定される用語としては、例えば、化合物、タンパク質・遺伝子名などのカテゴリ（以後、カテゴリ２と呼ぶ）が考えられるが、ユーザが興味を持っている２つの用語群であればこれに限定されない。文献やデータベースに含まれる知見を概念ネットワークとして可視化することで、研究者による生物学的な知見の発見を支援することや、文献を個別に調べてもわからない用語間の関係を把握し分析することが可能となる。ここで、用語群１に指定される用語は１つでも、２つ以上の複数でも良いし、同様に、用語群２に指定される用語は１つでも、２つ以上の複数でも良い。
【００１１】
そして、必要なら、クエリに入力された用語とカテゴリ１やカテゴリ２に登録されている語が意味的に一致している場合に照合を行うため、用語の同義語辞書を用いて照合を行い、カテゴリ１やカテゴリ２に含まれる名称への変換を、変換手段を用いて行う。
【００１２】
ここで、用語ネットワークのエッジとなる用語間の関係は、Web上に公開されているデータや文献を解析して得られるもの全てを含む。文献からのデータの抽出は、人が読んだ上で抽出するもの、自然言語処理等の機械処理で自動的に抽出するものを含む。自然言語処理による用語間の関係は、主に、共起、フレーズパターンなどによって抽出される。
【００１３】
また、用語間の関連度は、文献に出現する頻度が高い用語間の関係を重要として関連度を与える。用語間の関連度の計算はこの方法だけによらない。なお、前記システムでは、クエリ１、２を連結させるパスのうち、用語間の関連度の総和が最も高くなるようなパスを強調線で繋ぎ表示する手段を有するようにしても良い。
【００１４】
また、前記２．の、指定されたノード群に対応する用語群と関連度が高い用語群を関連度順に検索する手段において、文献集合の用語によるインデクス（どの文献がどの用語を何回含むかという文献−用語インデクスと、どの用語がどの文献に何回含まれるかという用語−文献インデクス）を用い、与えられた用語群と用語−文献インデクスを用いた関連度づけ検索手段により、関連度が上位の文献を、指定された個数を上限として検索する。さらに、それら検索された上位の文献群と文献−用語インデクスを用い、同じく関連度付け検索手段により関連度が上位の用語を指定された個数を上限として検索すること、または、途中の関連文献を検索する部分で、最大上位何件を使うかというパラメタを指定できる。
【００１５】
また、このシステムにおいては、必要に応じて、用語をつなぐエッジをクリックすることにより、用語間の関係を抽出する元となった雑誌名や情報を抽出したセンテンス、アブストラクト、データベース名を提示することができる。また、ノードをクリックすることにより、それぞれの用語の付随情報を提示することができる。
なお、検索条件の設定を変更することにより、インタラクティブに用語のネットワークを再表示するようにしても良い。
【００１６】
また、必要に応じて、画面表示システムにおける編集機能の追加により、不適当な用語間の連結 (エッジ)、もしくは用語自身を除去し、また、不足と思われる用語間の連結もしくは用語自身を追加し、インタラクティブにネットワークを再構築することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、文献やデータベースから収集された２項/多項関係が多い場合でも、必要で重要な情報だけに整理してグラフを表示することができるので、複雑で膨大な情報を、効率的に、ユーザの意図に沿って分かりやすく表現することができる。また、関連性がないと思われていた概念(用語)に関しても、新たな関連性を見出すことが容易になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の実施形態の一例を詳細に説明する。
【実施例１】
【００１９】
発明の構成図を図1に示す。本発明においては、クライアント側計算装置C、サーバ側計算装置S、および通信ネットワークNより構成される。クライアント側計算装置とサーバ側計算装置が同一計算装置であって通信ネットワークを必ずしも用いない構成も可能である。必要に応じて印刷装置Prnも用いる。
【００２０】
クライアント側計算装置Cは演算手段C1と主記憶手段C2、補助記憶手段C3、入力手段C4としてのキーボードC41やマウスC42、さらに表示手段C5などから構成される。主記憶手段C2では、クライアント管理手段P01が稼動し、表示手段C5上にGUI1が表示されるとともに、クライアント側計算装置Cにおける処理全体を統括する。
【００２１】
サーバ側計算装置S側も同様に演算手段S1、主記憶手段S2、補助記憶手段S3、キーボードS41、マウスS42および表示手段S5などから構成される。サーバ側計算装置Sの主記憶手段S2では、本発明の実施に必要な処理手段類が稼動する（それらは次の図4にて詳細を示す）。これらの処理は一時的なデータを確保する一時データ2として、検索要求21、パラメタ22を主記憶手段S2上に動的もしくは固定的に確保して利用する。
サーバ側計算装置Sの補助記憶手段S3には、本発明の実施に必要なデータ（それらは図２にて詳細を示す）から構成される。
【００２２】
図２は、本発明の実施に必要なデータ類である。クエリに指定された用語を、意味的に一致しているカテゴリ中の用語に変換するための同義語辞書31、どの文献がどの用語を何回含むかという文献―用語インデクス32、どの用語がどの文献に何回含まれるかという用語−文献インデクス33、予め文献から人手またはフレーズパターンを使って自動抽出した遺伝子・タンパク質などの２項関係データ34、その他データベースなどから集めた2項関係データ35、その他付随情報を集めたデータ36、用語と用語の上位概念を集めたデータ37から構成される。
【００２３】
ここで、図１１に、図２の３４に示した、フレーズパターンによって抽出した２項関係や多項関係の例を示す。これらの２項/多項関係はPubMed (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi)や各種雑誌などから収集する。フレーズパターンとしては、“概念１ binds 概念２”、”概念１ interacts with 概念２”などのようなパターンが考えられ、文献の各文を解析し、これらのフレーズパターンが現れた場合に、各概念間の２項/多項関係が存在するとしてデータベースに登録する。また各概念間の関連度はその２項/多項関係の出現回数などから関連度を計算し、各関係に対して与えられる。
【００２４】
図３は、検索要求などの設定を行うユーザインターフェースの一例である。GUIの主画面11はクエリ１入力部11、クエリ２入力部112、検索条件入力部113、実験データ入力部114、実行ボタン115、拡張ボタン116、連想ボタン117、追加ボタン118、ネットワーク表示部119などから構成される。ここで、例えば、クエリ１に入力される第１のカテゴリは疾患名、症状、蛋白質名、遺伝子名、化合物名、遺伝子/蛋白質の機能の何れかで、クエリ２に入力される第２のカテゴリは化合物名、蛋白質名、遺伝子名である場合などがあげられる。
【００２５】
図４は、サーバ側計算装置における処理手段全体の構成図である。サーバ側計算装置Sにおける処理を統括するのがサーバ側管理手段P02であり、それから直接呼び出されるのが辞書31を使いクエリ１，２の語を正規化する手段P11、クエリ１，２の用語を一度に関連付ける計算手段P12、ネットワークを表示する手段P13、ノード選択手段P14、クエリ１、２が連結されている場合に、クエリ１，２の関連度が最も関連度が高くなるパスを計算する手段P15、クエリ１、２が連結されている場合に最も関連度が高くなるパスを強調線で表示する手段P16である。更にその下の手段として指定されたパス内で行き着くことができる全てのノードとそれらのノードを関連付けるエッジを検索し、関連づける計算手段P21、指定された用語数、選択されたノードと関連度が高い用語を検索し対応するノードとそれらのノードを関連付けるエッジを検索し、関連づける計算手段P22、表示されている２ノードを指定してその間にエッジを仮説として生成させる手段P23からなる。なお、ここでは、ノード選択手段P14にて選択されたノードに基づいて、（１）指定されたパス数内でノードとそれらのノードを関連付けるエッジを検索し関連付ける計算手段P21、（２）指定された用語数、関連度が高いノードを計算し、それらのノードを関連付けるエッジを検索し関連付ける計算手段P22,（３）指定された２ノード間に、エッジを仮説として生成させる手段P23を記載したが、要求される利便性に応じて、P21,P22,P23の少なくとも何れかを有していれば良い。
【００２６】
ここで、図３の検索条件入力部と、図４のノード選択手段との関係を説明する。検索条件入力部113（図３）の、パス数指定部1131は、手段P21（図４）にて用いられる。手段P21では、パス数指定部1131にて指定されたパス数内で行き着くことができる全てのノードを検索する。パス数のデフォルトは１となっている。指定できるパス数の上限以上を指した場合には、上限を超えていることを知らせる表示を行う。関連文献数指定部1132と関連用語数指定部1133は、手段P22（図４）にて用いられる。手段P22では、選択された用語に関連する文献を最大上位何件を使うかというパラメタを関連文献数指定部1132にて指定し、関連用語数指定部1132で指定された用語数、関連度が高い用語を検索する。
【００２７】
図５、６、７においてネットワーク構成処理E1, 2を説明する。処理の流れがユーザの興味によって大きく２種類に分かれるので、その例をE1, 2に分けて説明する。E1の処理は、第１のクエリと第２のクエリに指定された用語を一度に連結させネットワークを表示する例となっている。E2は、段階を追って少しずつネットワークを発展させる（ノードとエッジを増やす）例となっている。また、E2に続いておこる処理が、ユーザの使い方により処理の仕方が更に３種類に分かれるため、E2-a、E2-b、E2-cとして説明する。E2-a、E2-b、E2-cの処理は、ユーザの興味に従って、任意回同じ処理を行ったり、自由に組み合わせて処理を行ったりすることができる。E2-aは、ネットワークを発展させる際に、予め指定しておいたパス数内で行き着くことができる全てのノードを表示する例となっていて（図４のP21に相当）、E2-bは、予め指定しておいた用語数、関連度が高い用語を表示する例となっている（図４のP22に相当）。E2-cは既に表示されている２ノードを指定してその間にエッジを仮説として生成させる例となっている（図４のP23に相当）。
【００２８】
図５において、左のラインがユーザ操作の流れ、中のラインがクライアント側計算装置での処理の流れ、右のラインがサーバ側計算装置での処理の流れを示している。はじめにユーザの操作として主画面の11（図３）の、クエリ１入力部111（図３）においてクエリ１の入力E111、クエリ２入力部112（図３）においてクエリ２の入力E112を行い、検索条件入力部113（図３）において、検索条件の入力E113を行い、実行ボタン115（図３）を押して実行指示E114を行う。
【００２９】
それをうけてクライアント側管理手段P01は、クエリ1、2や検索条件等をLANやインターネットなどの通信ネットワークN（図１）を通じてサーバ側計算装置Sで稼動しているサーバ側管理手段P02に伝えるE12。クライアント側計算装置とサーバ側計算装置が同一の場合にはプロセス間通信手段などによって伝える。サーバ側管理手段P02は受け取った作業要求に基づき、クエリ1、2の語を辞書31を用いて正規化E14、P11（図４）し、正規化された語に関する2項関係をデータ34、35から収集し、収集した2項関係を用い一度に連結させP12（図４）ネットワークを生成E15する。ここで、クエリ１、クエリ２が連結されている場合には、最も関連度が高くなるパスを計算P15（図４）し選び出す。用語と用語間の関連度は、例えばその２項関係が文献に現れる頻度などが考えられる。最も関連度が高くなるパスを計算する方法には、用語間の関連度を示すスコアを使い、スコア総和/(エッジ数^１.１)、もしくは、その他のスコアとエッジからなる関数により、クエリ１とクエリ２を結ぶ高スコアの用語ネットワーク候補をダイクストラ法や日程計画法等によって選ぶことが考えられる。ネットワークやプロセス間通信によりクライアント管理手段P01に伝え、クライアント管理手段P01では得られたネットワークを119のネットワーク表示部に表示E16、P13（図４）する。そして、クエリ１、２が連結されている場合には、クエリ１、クエリ２の関連度が最も高くなるパスを強調線で表示P16（図４）する。次にユーザは、表示されたネットワークをチェックするE17。
【００３０】
図６に処理の流れE2を説明する。はじめにユーザの操作として主画面の11（図3）の、クエリ１入力部111（図3）においてクエリ１の入力E211、クエリ２入力部112（図3）においてクエリ２の入力E212を行い、検索条件入力部113（図3）において、検索条件の入力E213を行い、拡張ボタン116（図３）を押して実行指示E214を行う。
【００３１】
それをうけてクライアント側管理手段P01は、クエリ1、2や検索条件等をLANやインターネットなどの通信ネットワークN（図１）を通じてサーバ側計算装置Sで稼動しているサーバ側管理手段P02に伝えるE22。クライアント側計算装置とサーバ側計算装置が同一の場合にはプロセス間通信手段などによって伝える。サーバ側管理手段P02は受け取った作業要求に基づき、クエリ1、2の語を用いて辞書31の語を正規化E24、P11（図４）し、正規化された語に関する2項関係をデータ34、35から収集し、収集した2項関係を用い、検索条件入力部113（図３）にて指定されたパス数以内で行き着くことができるノードを連結させP21（図４）、ネットワークを生成E25する。ここで、クエリ１、クエリ２が連結されている場合には、最も関連度が高くなるパスを計算P15（図４）し選び出す。それを再び、ネットワークやプロセス間通信によりクライアント管理手段P01に伝え、クライアント管理手段P01では得られたネットワークを119のネットワーク表示部に表示E26、P13（図４）する。そして、クエリ１、クエリ２の関連度が最も高くなるパスを強調線で表示P16（図４）する。次にユーザは、表示されたネットワークをチェックするE27。
【００３２】
更に、ユーザは画面の編集機能によって、描画したネットワークのうち、不適と思われるエッジ(用語と用語を結ぶ線)もしくは用語自身を除去したり、その反対にエッジの追加や用語自身の追加を行い、ネットワークを再計算することも可能である。
また、着目する生物種に関して、遺伝子・タンパク質の関連情報が少ない場合は、他の生物種の情報と配列類似性を用いて、同様に用語のネットワークを構築することも可能である。
【００３３】
図７に、ネットワークを発展させる際に、予め指定しておいたパス数内で行き着くことができる全てのノードを表示する例E2-aの処理を説明する。E2-aは、E2, E2-b, E2-cの処理に続いて行われ、検索条件を変更することによりインタラクティブに表示される。まず、既に表示されているネットワークから興味あるノードを選択、検索条件（表示するパス数）を入力するE2a1、P14（図４）。選択されたノードと検索条件を、拡張ボタン116をクリックE2a2することにより、通信ネットワークNを通じてサーバ側管理手段P02に伝えるE2a3。サーバ側管理手段P02は受け取ったE2a4作業要求に基づき、選択された語に関する2項関係をデータ34、35から収集し、収集した2項関係を用い、検索条件入力部113（図３）にて指定されたパス数以内で行き着くことができるノードを連結P21（図４）させネットワークを生成E2a5する。ここで、クエリ１、クエリ２が連結されている場合には、最も関連度が高くなるパスを計算P15（図４）し選び出す。それを再び、ネットワークやプロセス間通信によりクライアント管理手段P01に伝えE2a6、クライアント管理手段P01では得られたネットワークを119のネットワーク表示部P13（図４）に表示する。そして、クエリ１、２が連結されている場合には、クエリ１、クエリ２の関連度が最も高くなるパスを強調線で表示P16（図４）する。次にユーザは、表示されたネットワークをチェックするE2a7。なお、このように強調線を使うことで、ユーザに見やすく表示させることができる。
【００３４】
図１４は、指定されたパス数内で行き着くことができる全てのノードを検出し関連付ける計算手段P21の処理の詳細について示した図となっている。入力はノード選択手段P14にて選択された用語、1131(図３)にて指定されたパス数となっている。指定されたノード群を端点として、端点の用語を含む２項関係を２項関係データベース34、35を参照し検索する（P212）。ここで、２項関係が抽出された場合、選択された用語から指定されたパス数パスが既に伸びているかどうかを判断し(P213、P214)、指定されたパス数伸びていない場合には、抽出された２項関係データを用いて端点から、パス・ノードを生成する（P215）（ノード選択手段P14で複数の用語が選択されている場合には、指定されたノード数パスが伸びていない端点にのみ、パス・ノードの生成を行う）。次に、P212の処理に戻り、端点の用語を含む２項関係を検索する。２項関係が抽出されない場合や、選択された用語から指定されたパス数パスが伸びた場合には、P216へ移りパス・ノードの出力を行う。
このように、パスを徐々に広げていく操作を可能にすることで、ユーザの興味に従ってパスを整理することができる。
【００３５】
ユーザが図３-1134で指定する上位階層において用語ネットワークを書くことができる。例を図１７に示す。図１７（a）においては、用語とその上位概念の関係を示したデータの例となっている。このデータを用いて、図１７（b）では、複雑だったネットワークが、上位概念（用語）で描画することにより理解しやすい図１７（c）になる。上位概念の描画は、描画条件の緩和を意味する場合もある。例えば、図１７（a）において、RRASとBRAFとMAP2K1のみの関連性が指摘されていたときは、RRASからMAP2K2の間の関連性は抽出されない。しかし、上位の概念においては、この情報においてRASとRAFが、RAFとMAP2Kが関連付けられるのでRASとMAP2Kが関連付けられる。
【実施例２】
【００３６】
図８に、ネットワークを発展させる際に、予め指定しておいた用語数、関連度が高い用語を表示する例E2-bの処理を説明する。E2-bは、E2, E2-a, E2-cの処理に続いて行われる。表示されているネットワークから興味あるノードを選択、検索条件（表示する用語数、関連文献数）を入力E2b1、P14（図４）する。選択されたノードと検索条件を、連想ボタン117をクリックE2b2することにより、通信ネットワークNを通じてサーバ側管理手段P02に伝えるE2b3。サーバ側管理手段P02は受け取ったE2b4作業要求に基づき、指定された用語数、関連度が高い用語を検索し対応するノードを抽出しE2b5、P22（図４）、ノードに関する２項関係をデータ34，35から収集し、収集した２項関係を用い連結させネットワークを生成する。
【００３７】
ここで、クエリ１、クエリ２が連結されている場合には、最も関連度が高くなるパスを計算P15（図４）し選び出す。それを再び、ネットワークやプロセス間通信によりクライアント管理手段P01に伝えE2b6、クライアント管理手段P01では得られたネットワークを119のネットワーク表示部に表示P13（図４）する。そして、クエリ１、２が連結されている場合には、クエリ１、クエリ２の関連度が最も高くなるパスを強調線で表示P16（図４）する。次にユーザは、表示されたネットワークをチェックするE2b7。
【００３８】
図１３は、手段P22にて行われる処理の詳細を示した図となっている。入力はノード選択手段P14にて指定されたノード、関連文献数、関連用語数P221となっている。図１２（a）では、MAO、CRYGC、PARK2という遺伝子名が選択されていて、用語と関連度の高い文献を３件集め、その中から関連用語を５個抽出するように条件指定がされている。
【００３９】
次に、指定されたノード群に対応する用語群と関連度が高い文献集合を、用語−文献インデクス32（どの用語がどの文献に何回含まれるかのデータ）と、関連度づけ検索手段により、関連度が上位の文献から指定された個数を上限として検索P222する。
【００４０】
ここで、指定された用語群の上位の概念を図１７（a）のデータを用いて検索し、上位の概念の用語と関連度が高い文献集合を、用語−文献インデクス32（どの用語がどの文献に何回含まれるかのデータ）と、関連度づけ検索手段により、関連度が上位の文献から指定された個数を上限として検索しても良い。
【００４１】
ここで関連度の計算方法は任意でよい。例えば、公知技術であるtf*idf法で単語と文書の間の関連度を計算できる。ここで、tf*idf法とは、ある文書d中に出現する単語tの頻度（term frequency）であるtf(t, d)と、ある単語tが前文書中でどれくらいの文書に出現するかを表すIDF（inverse document frequency）とよばれる尺度
【００４２】
【数１】
2006215936.tif 000003
【００４３】
2006215936.tif 000004
【００４４】
さらにそれら検索された上位の文献群P223と文献−用語インデクス33（どの文献にどの用語が何回含まれるかのデータ）を用い、同じく関連度付け検索手段により関連度が上位の用語を指定された個数を上限として検索P224し、検索された用語を指定された用語と関連深い用語（図１２（b））として表示する。
このように関連度の高い用語に絞ってグラフ表示を行うことで、情報量が多くなりグラフが複雑になることを防ぎ、ユーザは必要な情報だけを見ることができる。
【００４５】
ここで、語と文献情報のデータ例を図１０に示す。文献−用語インデクス32にはどの文献がどの用語を何回含むかという情報を含み、用語−文献インデクス33にはどの用語がどの文献に何回含まれるかという情報を含んでいる。
このようなインデクスは、化合物、疾患、タンパク質などの概念ごとにインデクスを構築することも考えられる。
【００４６】
概念を混在させてインデクスを構築した場合には、ユーザが選択した用語群に対して、用語−文献インデクス33を用いて、関連度づけ検索手段により関連度が上位の文献を指定された個数を上限として検索し、さらにそれら検索された上位の文献群と文献−用語インデクス32を用い、同じく関連度付け検索手段により関連度が上位の用語を指定された個数を上限として検索する。
【００４７】
概念ごとにインデクスを分けて持っている場合には、ユーザが選択した用語群に対して、用語−文献インデクス33を用いて、関連度づけ検索手段により関連度が上位の文献を概念ごとに指定された個数を上限として検索し、さらにそれら検索された上位の文献群と文献−用語インデクス32を用い、同じく関連度付け検索手段により関連度が上位の用語を概念ごとに指定された個数を上限として検索する。
【実施例３】
【００４８】
図９に、既に表示されている２ノードを指定してその間にエッジを仮説として生成させる例E2-cの処理を説明する。E2-cは、E2, E2-a, E2-bの処理に続いて行われる。表示されているネットワーク上の２ノードを選択し、追加ボタン118をクリックする（図１５（a）に具体例を示す）。インターネットを経由してサーバに要求を伝えるE2c3。インターネットを経由して要求を受け取るE2c4。選択された２ノードに、エッジを生成させるE2c5。ここで、仮説のエッジを含め、クエリ１、クエリ２が連結されている場合には、最も関連度が高くなるパスを計算し選び出す（図１５（b）に具体例を示す）。仮説のエッジの関連度はデフォルト値で定めておくことが考えられる。送られたネットワークをインターネット経由で出力E2c6。クライアント管理手段P01では得られたネットワークを119のネットワーク表示部に表示する。そして、クエリ１、２が連結されている場合には、クエリ１、クエリ２の関連度が最も高くなるパスを強調線で表示する。ネットワークをチェックするE2c7。
【００４９】
図１６は表示されている２ノードを指定してその間にエッジを仮説として生成させる計算手段P23が行う処理とクエリ１、２が連結されている場合に最も関連度が高くなるパスを計算する手段P15が行う処理の詳細を示している。
【００５０】
まず、ノード選択手段P14にて選択された用語が入力となる（P231）。次に、選択された２ノード間にエッジを生成する。そのエッジの関連度を、例えばデフォルトの関連度に設定する（P232）。次に、新たに生成させたパスを含めて、クエリ１，２が連結されたかどうかをチェックする（P233）。クエリが連結されていない場合には、パスを出力し終了。クエリ１，２が連結された場合には連結されているもののうち最も関連度が高いものを選択P241）し、パスを出力する。最も関連度が高いパスについては、強調線表示を行う（P242）。なお、ここでは、選択された２ノード間を直接仮説エッジで連結する例を示したが、２ノード間に幾つかのノードを介在させる場合でも、同様に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】システムの構成例を示す図。
【図２】システムで使用するデータベースをまとめた図。
【図３】ユーザインターフェースの例を示す図。
【図４】サーバ側計算装置における処理手段の全体構成例を示す図。
【図５】クエリ１，２の用語を複数の用語を介して一度に連結させる処理の説明図。
【図６】クエリ１，２の用語を段階を追って少しずつ発展させていく処理の初期の図。
【図７】指定されたパス数以内で行き着くことができるノードを検索する処理の説明図。
【図８】指定された用語数関連度が高い用語を検索する処理の説明図。
【図９】仮説としてエッジを生成させる処理の説明図。
【図１０】文献―用語インデクス、用語―文献インデクスのデータ例。
【図１１】フレーズパターンにより抽出された２項関係のデータ例。
【図１２】関連度の高いノードを表示させる例。
【図１３】指定された用語数、関連度が高い用語を検索し対応するノードを抽出する計算手段の説明図。
【図１４】指定されたパス数内で行き着くことができる全てのノードを検出し関連づける計算手段の説明図。
【図１５】仮説としてエッジを生成させる例。
【図１６】仮説としてエッジを生成させる計算手段の説明図。
【図１７】上位概念を用いて連結表示する実施例を示す図。
【符号の説明】
【００５２】
C：クライアント側計算装置
S：サーバ側計算装置
N：通信ネットワーク
P11：用語正規化手段
P12：用語の連結手段
P13：ネットワーク表示手段
P14：ノード選択手段
P15：強調線表示手段
P21：全パス表示手段
P22：パス表示限定手段
P23：仮説エッジ生成手段。
【図１】
2006215936.tif 000005
【図２】
2006215936.tif 000006
【図３】
2006215936.tif 000007
【図４】
2006215936.tif 000008
【図５】
2006215936.tif 000009
【図６】
2006215936.tif 000010
【図７】
2006215936.tif 000011
【図８】
2006215936.tif 000012
【図９】
2006215936.tif 000013
【図１０】
2006215936.tif 000014
【図１１】
2006215936.tif 000015
【図１３】
2006215936.tif 000016
【図１４】
2006215936.tif 000017
【図１６】
2006215936.tif 000018
【図１７】
2006215936.tif 000019
【図１２】
2006215936.tif 000020
【図１５】
2006215936.tif 000021