(57)【要約】【課題】正解情報を用いて、検索精度を向上させることができるようにする。【解決手段】学習手段２２が、検索クエリと、集合Ａ中の検索対象文書である正解文書の集合との組の集合Ｂを入力とし、集合Ｂ中の各正解文書に対し、検索クエリのそれぞれを該正解文書に対応づけることにより、集合Ａ中の該正解文書の情報を更新する。検索対象文書概念ベース生成手段２８が、集合Ａ中の各検索対象文書について、該検索対象文書及び該検索対象文書に対応する検索クエリの各テキストに対し、該テキスト中の単語の対応する単語概念ベクトルを合成し正規化することにより、該テキストの概念ベクトルであるテキスト概念ベクトルを生成し、各テキスト概念ベクトルを合成することにより、該検索対象文書の概念ベクトルである検索対象文書概念ベクトルを生成し、該検索対象文書と検索対象文書概念ベクトルとの組の集合を格納する検索対象文書概念ベース３０を生成する。【選択図】図１
2018010482.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語と該単語の概念を表す単語概念ベクトルとの組の集合である単語概念ベースと、
検索対象となる文書である検索対象文書の集合Ａと、
検索クエリと、該検索クエリに概念的に適合する前記集合Ａ中の検索対象文書である正解文書の集合との、組の集合Ｂを入力とし、前記集合Ｂ中の各正解文書に対し、前記集合Ｂにおいて該正解文書に対応する検索クエリのそれぞれを、該正解文書に対応づけることにより、前記集合Ａ中の該正解文書の情報を更新する学習手段と、
前記集合Ａ中の各検索対象文書について、該検索対象文書及び該検索対象文書に対応する検索クエリの各テキストに対し、該テキスト中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成し正規化することにより、該テキストの概念ベクトルであるテキスト概念ベクトルを生成し、各テキスト概念ベクトルを合成することにより、該検索対象文書の概念ベクトルである検索対象文書概念ベクトルを生成し、該検索対象文書と前記検索対象文書概念ベクトルとの組の集合を格納する検索対象文書概念ベースを生成する検索対象文書概念ベース生成手段と、
を含むことを特徴とする文書概念ベース生成装置。
【請求項２】
単語と該単語の概念を表す単語概念ベクトルとの組の集合である単語概念ベースと、
検索対象となる文書である検索対象文書の集合Ａであって、検索クエリと、該検索クエリに概念的に適合する前記集合Ａ中の検索対象文書である正解文書の集合との、組の集合Ｂ中の各正解文書に対し、前記集合Ｂにおいて該正解文書に対応する検索クエリのそれぞれを、該正解文書に対応づけることにより該正解文書の情報が更新された前記集合Ａ中の各検索対象文書について、
該検索対象文書及び該検索対象文書に対応する検索クエリの各テキストに対し、該テキスト中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成し正規化することにより生成された、該テキストの概念ベクトルであるテキスト概念ベクトルを用いて、各テキスト概念ベクトルを合成することにより生成された、該検索対象文書の概念ベクトルである検索対象文書概念ベクトルと該検索対象文書との組の集合を格納する検索対象文書概念ベースと、
新規の検索クエリに対し、該検索クエリ中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成することにより、該検索クエリの概念ベクトルである検索クエリ概念ベクトルを生成し、前記検索対象文書概念ベース中の各検索対象文書に対し、該検索クエリ概念ベクトルと、該検索対象文書の概念ベクトルとの類似度を算出する検索手段と、
を含むことを特徴とする文書概念検索装置。
【請求項３】
単語と該単語の概念を表す単語概念ベクトルとの組の集合である単語概念ベースと、
検索対象となる文書である検索対象文書の集合Ａと、
検索クエリと、該検索クエリに概念的に適合する前記集合Ａ中の検索対象文書である正解文書の集合との、組の集合Ｂを入力とし、前記集合Ｂ中の各正解文書に対し、前記集合Ｂにおいて該正解文書に対応する検索クエリのそれぞれを、該正解文書に対応づけることにより、前記集合Ａ中の該正解文書の情報を更新する学習手段と、
前記集合Ａ中の各検索対象文書について、該検索対象文書及び該検索対象文書に対応する検索クエリの各テキストに対し、該テキスト中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成し正規化することにより、該テキストの概念ベクトルであるテキスト概念ベクトルを生成し、各テキスト概念ベクトルを合成することにより、該検索対象文書の概念ベクトルである検索対象文書概念ベクトルを生成し、該検索対象文書と前記検索対象文書概念ベクトルとの組の集合を格納する検索対象文書概念ベースを生成する検索対象文書概念ベース生成手段と、
新規の検索クエリに対し、該検索クエリ中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成することにより、該検索クエリの概念ベクトルである検索クエリ概念ベクトルを生成し、前記検索対象文書概念ベース中の各検索対象文書に対し、該検索クエリ概念ベクトルと、該検索対象文書の概念ベクトルとの類似度を算出する検索手段と、
を含むことを特徴とする文書概念検索装置。
【請求項４】
単語と該単語の概念を表す単語概念ベクトルとの組の集合である単語概念ベースと、検索対象となる文書である検索対象文書の集合Ａと、学習手段と、検索対象文書概念ベース生成手段とを含む文書概念ベース生成装置における文書概念ベース生成方法であって、
前記学習手段が、検索クエリと、該検索クエリに概念的に適合する前記集合Ａ中の検索対象文書である正解文書の集合との、組の集合Ｂを入力とし、前記集合Ｂ中の各正解文書に対し、前記集合Ｂにおいて該正解文書に対応する検索クエリのそれぞれを、該正解文書に対応づけることにより、前記集合Ａ中の該正解文書の情報を更新するステップと、
前記検索対象文書概念ベース生成手段が、前記集合Ａ中の各検索対象文書について、該検索対象文書及び該検索対象文書に対応する検索クエリの各テキストに対し、該テキスト中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成し正規化することにより、該テキストの概念ベクトルであるテキスト概念ベクトルを生成し、各テキスト概念ベクトルを合成することにより、該検索対象文書の概念ベクトルである検索対象文書概念ベクトルを生成し、該検索対象文書と前記検索対象文書概念ベクトルとの組の集合を格納する検索対象文書概念ベースを生成するステップと、
を含むことを特徴とする文書概念ベース生成方法。
【請求項５】
単語と該単語の概念を表す単語概念ベクトルとの組の集合である単語概念ベースと、
検索対象となる文書である検索対象文書の集合Ａであって、検索クエリと、該検索クエリに概念的に適合する前記集合Ａ中の検索対象文書である正解文書の集合との、組の集合Ｂ中の各正解文書に対し、前記集合Ｂにおいて該正解文書に対応する検索クエリのそれぞれを、該正解文書に対応づけることにより該正解文書の情報が更新された前記集合Ａ中の各検索対象文書について、該検索対象文書及び該検索対象文書に対応する検索クエリの各テキストに対し、該テキスト中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成し正規化することにより生成された、該テキストの概念ベクトルであるテキスト概念ベクトルを用いて、各テキスト概念ベクトルを合成することにより生成された、該検索対象文書の概念ベクトルである検索対象文書概念ベクトルと該検索対象文書との組の集合を格納する検索対象文書概念ベースと、検索手段とを含む文書概念検索装置における文書概念検索方法であって、
前記検索手段が、新規の検索クエリに対し、該検索クエリ中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成することにより、該検索クエリの概念ベクトルである検索クエリ概念ベクトルを生成し、前記検索対象文書概念ベース中の各検索対象文書に対し、該検索クエリ概念ベクトルと、該検索対象文書の概念ベクトルとの類似度を算出するステップを
含むことを特徴とする文書概念検索方法。
【請求項６】
単語と該単語の概念を表す単語概念ベクトルとの組の集合である単語概念ベースと、検索対象となる文書である検索対象文書の集合Ａと、学習手段と、検索対象文書概念ベース生成手段と、検索手段とを含む文書概念検索装置における文書概念検索方法であって、
前記学習手段が、検索クエリと、該検索クエリに概念的に適合する前記集合Ａ中の検索対象文書である正解文書の集合との、組の集合Ｂを入力とし、前記集合Ｂ中の各正解文書に対し、前記集合Ｂにおいて該正解文書に対応する検索クエリのそれぞれを、該正解文書に対応づけることにより、前記集合Ａ中の該正解文書の情報を更新するステップと、
前記検索対象文書概念ベース生成手段が、前記集合Ａ中の各検索対象文書について、該検索対象文書及び該検索対象文書に対応する検索クエリの各テキストに対し、該テキスト中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成し正規化することにより、該テキストの概念ベクトルであるテキスト概念ベクトルを生成し、各テキスト概念ベクトルを合成することにより、該検索対象文書の概念ベクトルである検索対象文書概念ベクトルを生成し、該検索対象文書と前記検索対象文書概念ベクトルとの組の集合を格納する検索対象文書概念ベースを生成するステップと、
前記検索手段が、新規の検索クエリに対し、該検索クエリ中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成することにより、該検索クエリの概念ベクトルである検索クエリ概念ベクトルを生成し、前記検索対象文書概念ベース中の各検索対象文書に対し、該検索クエリ概念ベクトルと、該検索対象文書の概念ベクトルとの類似度を算出するステップと、
を含むことを特徴とする文書概念検索方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１記載の文書概念ベース生成装置若しくは請求項２〜請求項３の何れか１項記載の文書概念検索装置の各手段として機能させるための、又はコンピュータに、請求項４記載の文書概念ベース生成方法若しくは請求項５〜請求項６の何れか１項記載の文書概念検索方法の各ステップを実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザが入力した検索クエリに概念的に適合する検索対象文書を検索するための文書概念ベース生成装置、文書概念検索装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
概念検索は、検索対象となる文書である検索対象文書の集合から、ユーザが入力した検索クエリに概念的に適合する検索対象文書を検索するというものである。
以下の非特許文献１では、コーパスから、単語と該単語の概念を表す単語概念ベクトルとの組の集合である単語概念ベースを生成する。各検索対象文書に対し、該検索対象文書中の単語の、単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成することにより、該検索対象文書の概念ベクトルである検索対象文書概念ベクトルを生成する。検索クエリに対し、該検索クエリ中の単語の、単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成することにより、該検索クエリの概念ベクトルである検索クエリ概念ベクトルを生成し、各検索対象文書に対し、該検索クエリ概念ベクトルと、該検索対象文書の概念ベクトルとの類似度を算出する。検索結果として、類似度の降順にランキングした検索対象文書を表示する。あるいは、ある閾値以上の類似度をもつ検索対象文書を表示する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】別所克人, 内山俊郎, 内山匡, 片岡良治, 奥雅博,“単語・意味属性間共起に基づくコーパス概念ベースの生成方式,”情報処理学会論文誌, Vol.49, No.12, pp.3997-4006, Dec. 2008.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
検索クエリと、該検索クエリに概念的に適合する検索対象文書である正解文書の集合との、組の集合が与えられているとする。この正解情報は、検索精度を向上させる可能性をもっていると考えられるが、従来の概念検索技術では、この情報を扱えなかった。
【０００５】
本発明の目的は、この正解情報を用いて、検索精度を向上させる文書概念ベース生成装置、文書概念検索装置、方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、第１の発明に係る文書概念ベース生成装置は、単語と該単語の概念を表す単語概念ベクトルとの組の集合である単語概念ベースと、検索対象となる文書である検索対象文書の集合Ａと、検索クエリと、該検索クエリに概念的に適合する前記集合Ａ中の検索対象文書である正解文書の集合との、組の集合Ｂを入力とし、前記集合Ｂ中の各正解文書に対し、前記集合Ｂにおいて該正解文書に対応する検索クエリのそれぞれを、該正解文書に対応づけることにより、前記集合Ａ中の該正解文書の情報を更新する学習手段と、前記集合Ａ中の各検索対象文書について、該検索対象文書及び該検索対象文書に対応する検索クエリの各テキストに対し、該テキスト中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成し正規化することにより、該テキストの概念ベクトルであるテキスト概念ベクトルを生成し、各テキスト概念ベクトルを合成することにより、該検索対象文書の概念ベクトルである検索対象文書概念ベクトルを生成し、該検索対象文書と前記検索対象文書概念ベクトルとの組の集合を格納する検索対象文書概念ベースを生成する検索対象文書概念ベース生成手段と、を含んで構成されている。
【０００７】
第２の発明に係る文書概念検索装置は、単語と該単語の概念を表す単語概念ベクトルとの組の集合である単語概念ベースと、検索対象となる文書である検索対象文書の集合Ａであって、検索クエリと、該検索クエリに概念的に適合する前記集合Ａ中の検索対象文書である正解文書の集合との、組の集合Ｂ中の各正解文書に対し、前記集合Ｂにおいて該正解文書に対応する検索クエリのそれぞれを、該正解文書に対応づけることにより該正解文書の情報が更新された前記集合Ａ中の各検索対象文書について、該検索対象文書及び該検索対象文書に対応する検索クエリの各テキストに対し、該テキスト中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成し正規化することにより生成された、該テキストの概念ベクトルであるテキスト概念ベクトルを用いて、各テキスト概念ベクトルを合成することにより生成された、該検索対象文書の概念ベクトルである検索対象文書概念ベクトルと該検索対象文書との組の集合を格納する検索対象文書概念ベースと、新規の検索クエリに対し、該検索クエリ中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成することにより、該検索クエリの概念ベクトルである検索クエリ概念ベクトルを生成し、前記検索対象文書概念ベース中の各検索対象文書に対し、該検索クエリ概念ベクトルと、該検索対象文書の概念ベクトルとの類似度を算出する検索手段と、を含んで構成されている。
【０００８】
第３の発明に係る文書概念検索装置は、単語と該単語の概念を表す単語概念ベクトルとの組の集合である単語概念ベースと、検索対象となる文書である検索対象文書の集合Ａと、検索クエリと、該検索クエリに概念的に適合する前記集合Ａ中の検索対象文書である正解文書の集合との、組の集合Ｂを入力とし、前記集合Ｂ中の各正解文書に対し、前記集合Ｂにおいて該正解文書に対応する検索クエリのそれぞれを、該正解文書に対応づけることにより、前記集合Ａ中の該正解文書の情報を更新する学習手段と、前記集合Ａ中の各検索対象文書について、該検索対象文書及び該検索対象文書に対応する検索クエリの各テキストに対し、該テキスト中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成し正規化することにより、該テキストの概念ベクトルであるテキスト概念ベクトルを生成し、各テキスト概念ベクトルを合成することにより、該検索対象文書の概念ベクトルである検索対象文書概念ベクトルを生成し、該検索対象文書と前記検索対象文書概念ベクトルとの組の集合を格納する検索対象文書概念ベースを生成する検索対象文書概念ベース生成手段と、新規の検索クエリに対し、該検索クエリ中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成することにより、該検索クエリの概念ベクトルである検索クエリ概念ベクトルを生成し、前記検索対象文書概念ベース中の各検索対象文書に対し、該検索クエリ概念ベクトルと、該検索対象文書の概念ベクトルとの類似度を算出する検索手段と、を含んで構成されている。
【０００９】
第４の発明に係る文書概念ベース生成方法は、単語と該単語の概念を表す単語概念ベクトルとの組の集合である単語概念ベースと、検索対象となる文書である検索対象文書の集合Ａと、学習手段と、検索対象文書概念ベース生成手段とを含む文書概念ベース生成装置における文書概念ベース生成方法であって、前記学習手段が、検索クエリと、該検索クエリに概念的に適合する前記集合Ａ中の検索対象文書である正解文書の集合との、組の集合Ｂを入力とし、前記集合Ｂ中の各正解文書に対し、前記集合Ｂにおいて該正解文書に対応する検索クエリのそれぞれを、該正解文書に対応づけることにより、前記集合Ａ中の該正解文書の情報を更新するステップと、前記検索対象文書概念ベース生成手段が、前記集合Ａ中の各検索対象文書について、該検索対象文書及び該検索対象文書に対応する検索クエリの各テキストに対し、該テキスト中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成し正規化することにより、該テキストの概念ベクトルであるテキスト概念ベクトルを生成し、各テキスト概念ベクトルを合成することにより、該検索対象文書の概念ベクトルである検索対象文書概念ベクトルを生成し、該検索対象文書と前記検索対象文書概念ベクトルとの組の集合を格納する検索対象文書概念ベースを生成するステップと、を含んで構成されている。
【００１０】
第５の発明に係る文書概念検索方法は、単語と該単語の概念を表す単語概念ベクトルとの組の集合である単語概念ベースと、検索対象となる文書である検索対象文書の集合Ａであって、検索クエリと、該検索クエリに概念的に適合する前記集合Ａ中の検索対象文書である正解文書の集合との、組の集合Ｂ中の各正解文書に対し、前記集合Ｂにおいて該正解文書に対応する検索クエリのそれぞれを、該正解文書に対応づけることにより該正解文書の情報が更新された前記集合Ａ中の各検索対象文書について、該検索対象文書及び該検索対象文書に対応する検索クエリの各テキストに対し、該テキスト中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成し正規化することにより生成された、該テキストの概念ベクトルであるテキスト概念ベクトルを用いて、各テキスト概念ベクトルを合成することにより生成された、該検索対象文書の概念ベクトルである検索対象文書概念ベクトルと該検索対象文書との組の集合を格納する検索対象文書概念ベースと、検索手段とを含む文書概念検索装置における文書概念検索方法であって、前記検索手段が、新規の検索クエリに対し、該検索クエリ中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成することにより、該検索クエリの概念ベクトルである検索クエリ概念ベクトルを生成し、前記検索対象文書概念ベース中の各検索対象文書に対し、該検索クエリ概念ベクトルと、該検索対象文書の概念ベクトルとの類似度を算出するステップを含んで構成されている。
【００１１】
第６の発明に係る文書概念検索方法は、単語と該単語の概念を表す単語概念ベクトルとの組の集合である単語概念ベースと、検索対象となる文書である検索対象文書の集合Ａと、学習手段と、検索対象文書概念ベース生成手段と、検索手段とを含む文書概念検索装置における文書概念検索方法であって、前記学習手段が、検索クエリと、該検索クエリに概念的に適合する前記集合Ａ中の検索対象文書である正解文書の集合との、組の集合Ｂを入力とし、前記集合Ｂ中の各正解文書に対し、前記集合Ｂにおいて該正解文書に対応する検索クエリのそれぞれを、該正解文書に対応づけることにより、前記集合Ａ中の該正解文書の情報を更新するステップと、前記検索対象文書概念ベース生成手段が、前記集合Ａ中の各検索対象文書について、該検索対象文書及び該検索対象文書に対応する検索クエリの各テキストに対し、該テキスト中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成し正規化することにより、該テキストの概念ベクトルであるテキスト概念ベクトルを生成し、各テキスト概念ベクトルを合成することにより、該検索対象文書の概念ベクトルである検索対象文書概念ベクトルを生成し、該検索対象文書と前記検索対象文書概念ベクトルとの組の集合を格納する検索対象文書概念ベースを生成するステップと、前記検索手段が、新規の検索クエリに対し、該検索クエリ中の単語の、前記単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成することにより、該検索クエリの概念ベクトルである検索クエリ概念ベクトルを生成し、前記検索対象文書概念ベース中の各検索対象文書に対し、該検索クエリ概念ベクトルと、該検索対象文書の概念ベクトルとの類似度を算出するステップと、を含んで構成されている。
【００１２】
本発明のプログラムは、コンピュータを、上記の文書概念ベース生成装置若しくは上記の文書概念検索装置の各手段として機能させるための、又はコンピュータに、上記の文書概念ベース生成方法若しくは上記の文書概念検索方法の各ステップを実行させるためのプログラムである。
【００１３】
本発明では、学習手段と検索対象文書概念ベース生成手段の処理までが、検索の事前処理であり、検索手段の処理が検索処理である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の文書概念ベース生成装置、文書概念検索装置、方法、及びプログラムによれば、正解情報を用いて、検索精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施の形態に係る文書概念検索装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】検索対象文書集合の構成例を示す図である。
【図３】正解情報の構成例を示す図である。
【図４】更新後の検索対象文書集合の構成例を示す図である。
【図５】単語概念ベース２６の例を示す図である。
【図６】検索対象文書概念ベース３０の例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る文書概念検索装置の学習手段及び検索対象文書概念ベース生成手段における処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る文書概念検索装置の検索手段における処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面とともに本発明の実施の形態を説明する。
【００１７】
＜本発明の実施の形態の概要＞
本発明の実施の形態の学習手段は、検索対象文書Ｘの情報を、対応する検索クエリのそれぞれを包含するように更新する。検索対象文書概念ベース生成手段は、Ｘ及びＸに対応する検索クエリの各テキストの概念ベクトルを合成することにより、Ｘの概念ベクトルを生成するので、Ｘの概念ベクトルは、Ｘに対応する検索クエリpの概念ベクトルの方へ、更新前と比べて近づく。検索手段において、検索クエリｐに概念的に近い新規の検索クエリｇが入力されたとき、新規検索クエリｇの概念ベクトルは、検索クエリｐの概念ベクトルと近い。このため、Ｘの概念ベクトルは、新規検索クエリｇの概念ベクトルの方へ、更新前と比べて近づく。これにより、新規検索クエリｇに対し、概念的に適合するＸとの類似度が、更新前と比べ高くなる。
【００１８】
また、検索対象文書概念ベース生成手段は、Ｘ及びＸに対応する検索クエリの各テキストに対し、該テキスト中の単語の、単語概念ベースにおける対応する単語概念ベクトルを合成し正規化することにより、該テキストの概念ベクトルを生成する。具体的には、単語概念ベクトルを加算した後、長さ１に正規化する。
【００１９】
各テキスト概念ベクトルを合成することにより、Ｘの概念ベクトルを生成するが、テキスト概念ベクトルに正規化処理がされていないと、テキストに含まれる単語の数（テキスト長）がより少ないテキストの概念ベクトルの方が、より多いテキストの概念ベクトルよりも長さが小さくなり、その結果、Ｘの概念ベクトルへの寄与度が小さくなる。このため、テキスト長のより小さいテキストの意味が、Ｘの概念ベクトルには反映されにくくなる。
【００２０】
本発明の実施の形態では、テキスト概念ベクトルに正規化処理を施すので、各テキストの概念ベクトルの、Ｘの概念ベクトルへの寄与度がテキスト長によらず等しくなり、各テキストの意味が、Ｘの概念ベクトルに等しく反映される。この結果、いずれのテキストに概念的に近い新規検索クエリが入力されても、Ｘとの類似度の高さは安定して高くなる。
【００２１】
＜文書概念検索装置の構成＞
本発明の実施の形態に係る文書概念検索装置の構成について説明する。図１は、本発明の請求項３の文書概念検索装置の構成例である。図１に示すように、本発明の実施の形態に係る文書概念検索装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する各処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この文書概念検索装置１００は、機能的には図１に示すように入力手段１０と、演算手段２０と、出力手段４０とを備えている。
【００２２】
入力手段１０は、検索対象文書の集合である検索対象文書集合と、正解情報とを入力として受け付ける。
【００２３】
図２は、検索対象文書集合の構成例である。各レコードは、検索対象となる文書である検索対象文書を一意に特定する検索対象文書ＩＤと、検索対象文書テキストからなる。正解情報は、検索クエリと、該検索クエリに概念的に適合する検索対象文書集合中の検索対象文書である正解文書の集合との、組の集合である。正解文書のそれぞれが、該検索クエリに概念的に適合する。図３は、正解情報の構成例である。各レコードは、検索クエリテキストと、それに概念的に適合する正解文書のＩＤの集合とからなる。
【００２４】
また、入力手段１０は、新規の検索クエリを受け付ける。
【００２５】
演算手段２０は、学習手段２２と、更新後検索対象文書集合データベース２４と、単語概念ベース２６と、検索対象文書概念ベース生成手段２８と、検索対象文書概念ベース３０と、検索手段３２と、を含んで構成されている。なお、学習手段２２と、単語概念ベース２６と、検索対象文書概念ベース生成手段２８とが、文書概念ベース生成装置の一例である。
【００２６】
学習手段２２は、正解情報中の各正解文書に対し、正解情報において該正解文書に対応する検索クエリのそれぞれを、該正解文書に対応づけることにより、検索対象文書集合中の該正解文書の情報を更新する。以下、詳細に説明する。
【００２７】
図４は、更新後の検索対象文書集合の構成例である。図３の正解情報において、正解文書Ｘに対応する検索クエリは、テキストｐ、テキストｑ、テキストｓである。そこで、図４の正解文書Ｘのレコードのように、正解文書Ｘのテキストｘの他に、テキストｐ、テキストｑ、テキストｓを対応づける。図３の他の正解文書（Ｙ、Ｚ、・・・）についても、同様の処理を行う。
【００２８】
なお、対応づけるテキストで、文字列が全く同じものが複数あれば、そのようなテキストの内、２番目以降のものは対応づけないというようにしてもよい。
【００２９】
図３の正解情報では、１つの検索クエリに対し、正解文書ＩＤの集合が対応づけられているが、１つの正解文書ＩＤに対し、検索クエリの集合が対応づけられている構成例をとっていてもよい。この場合は、正解文書に対応づける検索クエリテキストの集合が、既に得られていることになる。
【００３０】
また、学習手段２２は、更新後の検索対象文書集合を、更新後検索対象文書集合データベース２４に格納する。
【００３１】
検索対象文書概念ベース生成手段２８は、更新後の検索対象文書集合中の各検索対象文書について、該検索対象文書及び該検索対象文書に対応する検索クエリの各テキストに対し、該テキスト中の単語の、単語概念ベース２６における対応する単語概念ベクトルを合成し正規化することにより、該テキストの概念ベクトルであるテキスト概念ベクトルを生成し、各テキスト概念ベクトルを合成することにより、該検索対象文書の概念ベクトルである検索対象文書概念ベクトルを生成し、該検索対象文書とその検索対象文書概念ベクトルとの組の集合を格納する検索対象文書概念ベース３０を生成する。以下、詳細に説明する。
【００３２】
単語概念ベース２６は、単語と該単語の概念を表す単語概念ベクトルとの組の集合である。図５は、単語概念ベース２６の例である。単語概念ベース２６は、例えば、非特許文献１の手法によって生成する。
【００３３】
単語概念ベース２６には名詞、動詞、形容詞等の内容語のみを登録するというようにしてもよい。単語概念ベース２６において単語は、該単語の終止形で登録されており、単語概念ベース２６を検索する際は、単語の終止形で検索する。
各単語の単語概念ベクトルは長さ１に正規化されたｄ次元ベクトルであり、概念的に近い単語の概念ベクトルは、近くに配置されている。
【００３４】
検索対象文書概念ベース生成手段２８の処理では、検索対象文書及び該検索対象文書に対応する検索クエリの各テキストに対し、単語分割を行う。各テキストについて、単語分割結果における各単語で単語概念ベース２６を検索し、取得した単語概念ベクトルを加算し、その結果得られた概念ベクトルを長さ１に正規化したものを、該テキストの概念ベクトルとする。
【００３５】
ここで、単語分割結果における単語の内、内容語のみを使用して、テキスト概念ベクトルを生成してもよい。また、同一の単語が複数ある場合は、対応する単語概念ベクトルを、その個数分加算してもよいし、１回だけ加算してもよい。また、取得した単語概念ベクトルに対し、対応する単語の所属するテキストによって、異なる重みを該単語概念ベクトルに乗じた上で加算するというようにしてもよい。
【００３６】
検索対象文書概念ベース生成手段２８の処理では、その後、各テキスト概念ベクトルを加算し、その結果得られた概念ベクトルを長さ1に正規化したものを、該検索対象文書の概念ベクトルとする。
【００３７】
図６は、検索対象文書概念ベース３０の構成例である。各検索対象文書に対し、そのＩＤと検索対象文書概念ベクトルとの組を、検索対象文書概念ベース３０の１レコードとして登録する。
【００３８】
検索手段３２の処理では、入力手段１０によって受け付けた新規の検索クエリに対し、そのテキストを単語分割する。単語分割結果における各単語で単語概念ベース２６を検索し、取得した単語概念ベクトルを加算し、その結果得られた概念ベクトルを長さ１に正規化したものを、該検索クエリの概念ベクトルとする。
【００３９】
ここで、単語分割結果における単語の内、内容語のみを使用して、検索クエリ概念ベクトルを生成してもよい。また、同一の単語が複数ある場合は、対応する単語概念ベクトルを、その個数分加算してもよいし、１回だけ加算してもよい。
【００４０】
検索対象文書概念ベース３０中の各検索対象文書に対し、該検索クエリ概念ベクトルと、該検索対象文書の概念ベクトルとの類似度を算出する。類似度として、例えばコサイン類似度をとることができる。
【００４１】
出力手段４０は、検索結果として、類似度の降順にランキングした検索対象文書を表示する。あるいは、ある閾値以上の類似度をもつ検索対象文書を表示する。
【００４２】
なお、本発明の構成において、学習手段２２の処理を行わず、更新前の検索対象文書集合を入力として検索対象文書概念ベース生成手段２８の処理を行って検索対象文書概念ベース３０を生成し、その検索対象文書概念ベース３０を使用して、検索手段３２の処理を行うことも、もちろん可能である。
【００４３】
図７は、学習手段２２及び検索対象文書概念ベース生成手段２８の処理フローの一例である。入力手段１０が、検索対象文書集合と正解情報とを受け付けると、図７に示す検索対象文書概念ベース生成処理ルーチンが実行される。
【００４４】
まず、ステップＳ１００において、学習手段２２は、入力手段１０によって受け付けた、検索対象文書集合及び正解情報を取得する。
【００４５】
そして、ステップＳ１０２において、学習手段２２は、上記ステップＳ１００で取得された検索対象文書集合及び正解情報に基づいて、正解情報中の各正解文書に対し、正解情報において該正解文書に対応する検索クエリのそれぞれを、該正解文書に対応づけることにより、検索対象文書集合中の該正解文書の情報を更新し、更新後検索対象文書集合データベース２４に格納する。
【００４６】
ステップＳ１０４において、検索対象文書概念ベース生成手段２８は、上記ステップＳ１０２で更新後検索対象文書集合データベース２４に格納された検索対象文書のそれぞれについて、該検索対象文書及び該検索対象文書に対応する検索クエリの各テキストに対し、単語分割を行う。そして、検索対象文書概念ベース生成手段２８は、各テキストについて、単語分割結果における各単語で単語概念ベース２６を検索し、取得した単語概念ベクトルを加算し、その結果得られた概念ベクトルを長さ１に正規化したものを、該テキストの概念ベクトルとする。検索対象文書概念ベース生成手段２８は、その後、各テキスト概念ベクトルを加算し、その結果得られた概念ベクトルを長さ1に正規化したものを、該検索対象文書の概念ベクトルとする。そして、検索対象文書概念ベース生成手段２８は、検索対象文書のＩＤと検索対象文書の概念ベクトルとの組を、検索対象文書概念ベース３０に格納し、学習処理ルーチンを終了する。
【００４７】
図８は、検索手段３２の処理フローの一例である。入力手段１０が、新規の検索クエリを受け付けると、図８に示す検索処理ルーチンが実行される。
【００４８】
まず、ステップＳ２００において、検索手段３２は、入力手段１０によって受け付けた新規の検索クエリを取得する。
【００４９】
次に、ステップＳ２０２において、検索手段３２は、上記ステップＳ２００で取得した新規の検索クエリに対し、そのテキストを単語分割する。そして、検索手段３２は、単語分割結果における各単語で単語概念ベース２６を検索し、取得した単語概念ベクトルを加算し、その結果得られた概念ベクトルを長さ１に正規化したものを、該検索クエリの概念ベクトルとする。
【００５０】
次に、ステップＳ２０４において、検索手段３２は、検索対象文書概念ベース３０中の各検索対象文書に対し、上記ステップＳ２０２で生成された新規の検索クエリの概念ベクトルと、該検索対象文書の概念ベクトルとの類似度を算出する。
【００５１】
そして、ステップＳ２０６において、出力手段４０は、検索結果として、上記ステップＳ２０４で算出された類似度の降順にランキングした検索対象文書を表示する。あるいは、ある閾値以上の類似度をもつ検索対象文書を表示する。
【００５２】
これまで述べた処理をプログラムとして構築し、当該プログラムを通信回線または記録媒体からインストールし、ＣＰＵ等の手段で実施することが可能である。
【００５３】
なお、本発明は、上記の実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５４】
本発明は、ユーザが入力した検索クエリに概念的に適合する検索対象文書を検索する概念検索技術に適用可能である。
【符号の説明】
【００５５】
１０   入力手段
２０   演算手段
２２   学習手段
２４   更新後検索対象文書集合データベース
２６   単語概念ベース
２８   検索対象文書概念ベース生成手段
３０   検索対象文書概念ベース
３２   検索手段
４０   出力手段
１００ 文書概念検索装置
【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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