(57)【要約】【課題】ユーザが望む文書を的確に抽出することができる文書インデックス作成方法を提供する。【解決手段】データ処理装置３０は、文書データベース１０に記憶されている文書ファイル毎に文書インデックスを作成する。この文書インデックスは、文書データベース１０から複数の文書ファイルを抽出し、前記文書ファイルが含む文書データを単語単位に分割し、前記文書ファイルを予め定めた複数の文書カテゴリに分類し、複数の文書カテゴリにおいて共通して出現する共通単語を抽出し、前記共通単語を含む文書ファイルを抽出すると共に、これら文書ファイルの中から同一ユーザの作成に係る文書ファイルを特定文書ファイルとして抽出し、前記特定文書ファイルが異なる文書カテゴリに存在しているか否かを判定し、存在している場合には、当該特定文書ファイルにおける前記共通単語について高い重み付けを付与することで作成される。【選択図】図１
2011081535.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の作成者が作成した複数の文書ファイルを蓄積するデータベースから、作成者情報を付帯させて複数の文書ファイルを抽出するステップと、
前記文書ファイルが含む文書データを単語単位に分割するステップと、
前記文書ファイルを複数の文書カテゴリに分類するステップと、
少なくとも２つの前記文書カテゴリにおいて共通して出現する共通単語を抽出するステップと、
前記共通単語を含む文書ファイルを抽出すると共に、これら文書ファイルの中から同一作成者の作成に係る文書ファイルを特定文書ファイルとして抽出するステップと、
前記特定文書ファイルが異なる文書カテゴリに存在しているか否かを判定し、存在している場合には、当該特定文書ファイルにおける前記共通単語について高い重み付けを付与して、当該特定文書ファイルの文書インデックスを作成するステップと、
を含むことを特徴とする文書インデックス作成方法。
【請求項２】
前記複数の文書カテゴリに分類するステップは、
前記文書データを単語単位に分割するステップで抽出された単語と、予め定めた文書カテゴリ毎の分類用単語とを照合するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の文書インデックス作成方法。
【請求項３】
前記複数の文書カテゴリに分類するステップにおいて、
当該文書カテゴリの一つに、前記共通単語を抽出するステップにおいて前記共通単語の抽出対象から除外される文書カテゴリを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の文書インデックス作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書ファイルの検索システムにおいて用いられる文書インデックスの作成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば社内ネットワークのような通信ネットワーク上において、多数の文書ファイルを蓄積するデータベースに対して端末機からクエリを入力して検索処理を実行させ、所望の文書ファイルを抽出することを可能とする検索システムが汎用されている。このような検索システムにおいては、端末機から入力されたクエリを解析して作成される検索インデックスと、蓄積された文書ファイルの各々について予め作成された文書インデックスとを、所定の検索アルゴリズムを用いて照合させて、類似度の高い文書ファイルをヒット文書として抽出する手法が取られている。
【０００３】
上記文書インデックスは、通常は単語で構成される、そして、検索精度を上げるため、特定の単語について重み付けを高くし、そのような特定の単語を含む文書ファイルが優先的に抽出されるように工夫されている。この重み付け付与方法の一つとして、文書ファイル中において出現頻度が高い単語について、高い重み付けを付与するという手法がある。また、他の文書ファイルからリンク（ブックマーク）されている数が多いほど重要度が高い文書ファイルとみなし、そのような文書ファイルに含まれている単語の全てについて高い重み付けを付与するという、いわゆるページランク方式（特許文献１参照）も知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】ＵＳＰ６，２８５，９９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記のような重み付けを付与した文書インデックスを用いれば、万人向けの一般的な事柄に関する内容の文書ファイルの検索であれば、ある程度の精度でクエリにマッチした文書ファイルを抽出することは可能である。しかし、専門的な事象について深い知見を得ることを目的とした検索では、充分な精度が得られないという問題があった。
【０００６】
本発明は、上記の問題に鑑みて為されたものであって、通信ネットワーク上における文書ファイルの検索処理において、ユーザが望む文書を一層的確に抽出することができる文書インデックス作成方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成する本発明の一の局面に係る文書インデックス作成方法は、複数の作成者が作成した複数の文書ファイルを蓄積するデータベースから、作成者情報を付帯させて複数の文書ファイルを抽出するステップと、前記文書ファイルが含む文書データを単語単位に分割するステップと、前記文書ファイルを複数の文書カテゴリに分類するステップと、少なくとも２つの前記文書カテゴリにおいて共通して出現する共通単語を抽出するステップと、前記共通単語を含む文書ファイルを抽出すると共に、これら文書ファイルの中から同一作成者の作成に係る文書ファイルを特定文書ファイルとして抽出するステップと、前記特定文書ファイルが異なる文書カテゴリに存在しているか否かを判定し、存在している場合には、当該特定文書ファイルにおける前記共通単語について高い重み付けを付与して、当該特定文書ファイルの文書インデックスを作成するステップと、を含むことを特徴とする（請求項１）。
【０００８】
この構成によれば、ある作成者の作成に係る文書ファイルであって、共通単語を含む文書ファイル（特定文書ファイル）が、２以上の文書カテゴリに存在している場合に、その共通単語について高い重み付けを付与して、当該特定文書ファイルの文書インデックスが作成される。例えば、ある専門用語を「ＡＢＣ」と仮定したとき、Ｘ氏が作成した文書に「ＡＢＣ」という単語が含まれ、しかも全ての文書カテゴリの全てにそれらの文書が存在している場合、Ｘ氏は「ＡＢＣ」に関する事象について深い知識や経験を具有する人物であると推定することができると共に、そのようなＸ氏作成の文書ファイルは「ＡＢＣ」について有用な文書コンテンツを含むものであると扱うことができる。そこで、Ｘ氏の作成に係る文書ファイルについて作成される文書インデックスにおいて、上記の単語「ＡＢＣ」について高い重み付けを与えるようにすることで、「ＡＢＣ」というクエリが与えられた場合に、Ｘ氏作成の単語「ＡＢＣ」を含む文書ファイルが上位にヒットするようにすることができる。
【０００９】
上記構成において、前記複数の文書カテゴリに分類するステップは、前記文書データを単語単位に分割するステップで抽出された単語と、予め定めた文書カテゴリ毎の分類用単語とを照合するステップを含むことが望ましい（請求項２）。
【００１０】
この構成によれば、各文書ファイルが複数の文書カテゴリのうちのいずれに属するかを判定する分類作業を、文書ファイルに実際に具備されているタイトルやコンテンツ等に基づいて、自動的に行わせることが可能となる。
【００１１】
上記構成において、前記複数の文書カテゴリに分類するステップにおいて、当該文書カテゴリの一つに、前記共通単語を抽出するステップにおいて前記共通単語の抽出対象から除外される文書カテゴリを含むことが望ましい（請求項３）。
【００１２】
この構成によれば、全ての文書ファイルを強引にいずれかの文書カテゴリ（ある分類目的を持った文書カテゴリ）に分類するのではなく、一定の文書ファイルについては共通単語の抽出対象から除外させることができる。従って、種々雑多な文書ファイルがデータベースに蓄積されている場合であっても、精度を低下させる可能性のある文書ファイルを除外した上で、上述の文書インデックスの作成を行うことができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の文書インデックスの作成手法によれば、ユーザが望む文書ファイルを一層的確に抽出することができる検索処理を実行させることが可能となる。従って、通信ネットワークを用いた各種の処理業務の効率化を図ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の文書インデックス作成方法が適用されるネットワークシステムのハードウェア構成を概略的に示す構成図である。
【図２】本発明の文書インデックス作成方法を適用した文書検索方法の概要を示す模式的なフローチャートである。
【図３】ネットワークシステムの機能構成を示す機能ブロック図である。
【図４】文書カテゴリの分類例を示す表形式の図である。
【図５】重み付与の一例を示す表形式の図である。
【図６】ネットワークシステムの動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面に基づいて本発明の実施形態につき詳細に説明する。図１は、本発明の文書インデックス作成方法が適用されるネットワークシステムＳのハードウェア構成を概略的に示す構成図である。このネットワークシステムＳは、企業等における社内ネットワークのようなローカルなネットワークシステムであって、このローカルネット上において利用可能な文書データベース（ＤＢ）１０と、ユーザデータベース（ＤＢ）１１と、検索エンジン２０と、データ処理装置３０と、ユーザ（文書ファイルの作成者）が利用する端末装置４０とが、ローカルネットＬＮを介してデータ通信可能に接続されてなる。
【００１６】
文書データベース１０は、端末装置４０（端末機４１、４２、４３、４４、４５、・・・）を使用する権限を有するユーザ（ユーザＩＤを具備するユーザ）が作成した各種の文書ファイルが蓄積されるデータベースである。例えば、端末装置４０において各ユーザによって作成された、社内外セミナー受講報告書、研究会参加報告書、作業日誌、安全作業票、事故処理票、仕様書、議事録、会議開催案内などの内容を含む文書ファイルが多数、この文書データベース１０にローカルネットＬＮを介して保管される。
【００１７】
ユーザデータベース１１は、ネットワークシステムＳのユーザの各種の情報を管理するデータベースである。ユーザ毎に、例えば、ユーザの氏名、性別、年齢、住所、所属部署、役職、従業員コード、ユーザＩＤ、端末番号等が、このユーザデータベース１１によって管理される。
【００１８】
検索エンジン２０は、所定のパラメータを有する検索アルゴリズムが搭載され、文書データベース１０に対し、端末装置４０から与えられた検索条件に対応する文書ファイルの検索処理を行う。具体的には検索エンジン２０は、文書データベース１０に記憶されている文書ファイル毎に作成された検索用の文書インデックスを利用する。また、検索エンジン２０は、ユーザが端末装置４０から入力する検索条件をベースとして、検索インデックスを作成する。さらに検索エンジン２０は、前記検索アルゴリズムを用いて、前記文書インデックスと前記検索インデックスとの照合処理を行い、合致度合いの高い文書ファイルを文書データベース１０から抽出する。
【００１９】
データ処理装置３０は、文書データベース１０に記憶されている文書ファイル毎にキーワードや属性（メタデータ）を抽出して文書インデックスを作成する。この文書インデックスの作成の際に、所定の重み付けが付与される点に、本実施形態は特徴を有する。概略的には、データ処理装置３０は、
（１）ユーザＩＤ（作成者情報）を付帯させて文書データベース１０から複数の文書ファイルを抽出する処理、
（２）前記文書ファイルが含む文書データを単語単位に分割する処理、
（３）前記文書ファイルを予め定めた複数の文書カテゴリに分類する処理、
（４）前記複数の文書カテゴリの中の複数（少なくとも２つ）の前記文書カテゴリにおいて共通して出現する共通単語を抽出する処理、
（５）前記共通単語を含む文書ファイルを抽出すると共に、これら文書ファイルの中から同一ユーザの作成に係る文書ファイルを特定文書ファイルとして抽出する処理、
（６）文書インデックスの素地となる基礎インデックスを作成する処理、及び、
（７）前記特定文書ファイルが異なる文書カテゴリに存在しているか否かを判定し、存在している場合には、前記基礎インデックスに対し、当該特定文書ファイルにおける前記共通単語について高い重み付けを付与して、当該特定文書ファイルの文書インデックスを作成する処理、
を行う。
【００２０】
端末装置４０は、社員等の多数のユーザに保有されるパーソナルコンピュータや携帯電話機、携帯情報端末機等の通信端末機４１、４２、４３、４４、４５・・・である。端末装置４は、ローカルネットＬＮを介して文書データベース１０にアクセス可能とされている。各ユーザは、各自の通信端末機４１〜４５を介して、自身が作成した文書ファイルを文書データベース１０に投稿して記憶させたり、検索エンジン２０を介して文書データベース１０中の文書ファイルを閲覧したりすることが可能とされている。
【００２１】
図２は、ネットワークシステムＳの、文書データベース１０に対する文書検索処理の概要を示す模式的なフローチャートである。検索エンジン２０は、端末装置４０から与えられた検索条件（キーワードや質問文書）について、形態素解析等を含む文書解析処理を行う（ステップＳ１）。次いで検索エンジン２０は、上記の文書解析処理で得られた単語をベースにして検索インデックスを作成する（ステップＳ２）。そして、当該検索インデックスを用いて、大量の文書データを含む文書データベース１０に対して文書の検索処理を行う（ステップＳ３）。
【００２２】
一方、文書データベース１０の側においても、データ処理装置３０による定期的な処理で、メタデータの抽出のための文書解析（ステップＳ０１）、及び文書インデックスの作成（ステップＳ０２）が行われている。この文書インデックスは、文書ファイルから抽出された単語群からなり、各単語に所定の重み付けが付与されたものである。検索元のステップＳ３における検索処理では、前記検索インデックスと検索先の文書インデックスとを使用し、所定の検索アルゴリズムを適用して検索条件に対して類似度が高い文書ファイルを文書データベース１０から抽出する。ステップＳ３の検索処理で得られた結果は、検索条件を入力したユーザの端末装置４に出力される（ステップＳ４）。
【００２３】
続いて、データ処理装置３０の機能構成の詳細について、図３に基づいて説明する。データ処理装置３０は、例えば各種の演算処理を実行可能なＣＰＵ（中央演算処理装置）を備えた大型のコンピュータ装置である。前記ＣＰＵは、所定のデータ処理を行うべくプログラミングされたソフトウェアが実行されることで、図３に示す機能部を具備するように動作する。データ処理装置３０は、文書抽出部３１、文書解析部３２、分類処理部３３、共通単語処理部３４、文書インデックス作成部３５及びメモリ部３６を備えている。
【００２４】
文書抽出部３１は、文書インデックス作成処理のトリガとして、所定の周期毎に、文書データベース１０から複数の文書ファイルを抽出する処理を行う。図３に示すように、文書データベース１０内では、文書ファイル１０１，１０２・・・が多数蓄積されているが、文書ファイル１０１は文書データ１とその作成者のユーザＩＤとが紐付けされて、また文書ファイル１０２は文書データ２とその作成者のユーザＩＤとがタグ情報として紐付けされている。文書抽出部３１は、このような付帯情報を伴った文書ファイル１０１，１０２・・・を抽出する。
【００２５】
文書解析部３２は、文書抽出部３１により抽出された各文書ファイル１０１、１０２・・・が含む文書データ１、２・・・に対して、正規化処理、文書構造解析処理、同義語処理などの文書解析処理を行い、文書データを単語単位に分割する。正規化処理は、文書構造解析を正常に行い得るようにするために、解析対象文書から解析に不要な文字、記号等を削除すると共に、全角・半角文字の統一等を行う処理である。文書構造解析処理は、正規化処理後の分類対象文書に対しそれぞれ、形態素解析を実施して文書を単語単位に分割する処理、構文解析処理を実施して単語間の係り受け（名詞と動詞との関係付け等）を特定する処理などである。同義語処理は、同義語及び表記の揺れを吸収するシソーラス（同義語辞書）を活用して、表現が異なる用語を単一の単語と扱うようにする処理である。かかる文書解析処理により、自立する単語（キーワード）が導出される。文書インデックスの素地となる基礎インデックス（重みが未だ与えられていないインデックス）は、ここで導出された単語で作成される。
【００２６】
分類処理部３３は、各文書ファイルを、予め定められた複数の文書カテゴリのいずれかに分類する処理を行う。図４は、文書カテゴリの一例を示す表形式の図である。従業員の「スキル」というジャンルについて、「知識」、「技能」、「コミュニケーション」及び「その他」の、４つの文書カテゴリが設定されている例を示している。
【００２７】
「知識」カテゴリは、個人や集団の知識レベルを向上させる役目を果たす文書が分類されるカテゴリであって、例えば社内外セミナー受講報告書、研究会参加報告書等が分類される。「技能」カテゴリは、日常の作業実務に関連深い作業関連文書が分類されるカテゴリであって、例えば作業日誌、安全作業票、事故処理票、仕様書等が分類される。「コミュニケーション」カテゴリは、各種のコミュニケーション業務が行われることによって発生する文書が分類されるカテゴリであって、例えば、議事録、会議開催案内等が分類される。「その他」カテゴリは、積極的に分類を行う有意カテゴリではなく、上記３つの分類に当て嵌まらない文書を取り除くための消極的な分類カテゴリである。
【００２８】
分類処理部３３は、各文書ファイルについての上記のような文書カテゴリへの分類を、文書解析部３２による処理で抽出された単語と、予め定めた文書カテゴリ毎の分類用単語とを照合することで自動分類する。例えば、「知識」カテゴリへの分類用単語として「セミナー」を準備しておき、「セミナー」という単語を文書データ中に含む文書ファイルが存在すれば、これを「知識」カテゴリに分類する如きである。このような分類用単語は、分類カテゴリに関連付けて、メモリ部３６に予め記憶される。
【００２９】
なお、文書を分類する文書カテゴリや、これに分類される文書は、上掲の例に限られない。例えば、学会投稿文書、雑誌投稿文書或いは特許出願文書等の社外発表文書を分類するカテゴリ、顧客向け技術資料、製品プレゼンテーション資料或いは見積書等の営業文書を分類するカテゴリ、各種の管理文書を分類するカテゴリを例示することができる。また、ここでは一般企業を想定した事例を挙げているが、官庁、学校、病院、研究機関等、社会集団の種別に応じて、ジャンルや分類カテゴリは相応なものが設定される。
【００３０】
共通単語処理部３４は、第１に、上記の３つの積極的分類カテゴリである「知識」、「技能」、「コミュニケーション」カテゴリにおいて、２以上のカテゴリに共通して出現する共通単語を抽出する処理を行う。第２に、共通単語処理部３４は、前記共通単語を含む文書ファイルを抽出すると共に、これら文書ファイルの中から同一ユーザの作成に係る文書ファイルを特定文書ファイルとして抽出する処理を行う。
【００３１】
具体的には、共通単語処理部３４は、文書解析部３２で抽出された一つの単語「ＡＢＣ」について、「知識」、「技能」、「コミュニケーション」カテゴリのうち、２以上のカテゴリに共通して存在しているか否かを確認する。ここで、単語「ＡＢＣ」が２以上のカテゴリに共通して存在している場合、単語「ＡＢＣ」は、共通単語と扱われる。次に共通単語処理部３４は、共通単語「ＡＢＣ」が含まれている文書ファイルを特定し、これを特定文書ファイルと扱う。この際、その特定文書ファイルに付帯されているユーザＩＤから、その作成者が特定される。
【００３２】
文書インデックス作成部３５は、文書解析部３２で抽出された単語をベースとして、文書データベース１０に含まれる文書ファイルを検索させるための文書インデックスを作成する。この作成に当たり、文書インデックス作成部３５は、先ず、文書インデックスの素地となる基礎インデックスを作成し、この基礎インデックスに列記された単語について、所定の条件で重み付けを付与して、文書インデックスを完成させる。この重み付け設定処理において汎用されているのは、単語の出現頻度であり、頻度が多い単語には高い重みが設定される。このような通常の重み付け設定処理に加え、文書インデックス作成部３５は、前記特定文書ファイルが異なる文書カテゴリに存在しているか否かを判定し、存在している場合には、当該特定文書ファイルにおける前記共通単語について高い重み付けを設定する。
【００３３】
例えば一人のユーザＸ氏の作成に係る、共通単語「ＡＢＣ」を文書ファイルが、「知識」、「技能」、「コミュニケーション」カテゴリの全てに存在している場合を想定する。このように、「ＡＢＣ」について、様々な役目の文書（つまりカテゴリが異なる文書）をバランス良くＸ氏が作成している事実が存在する場合、Ｘ氏は「ＡＢＣ」に関する事象について深い知識や経験を具有する人物であると推定することができる。そして、そのようなＸ氏作成の文書ファイルは「ＡＢＣ」について有用な文書コンテンツを含むものであると扱うことができる。
【００３４】
この点に鑑み、文書インデックス作成部３５は、例えばＸ氏の作成に係る特定文書ファイルについて作成される文書インデックスにおいて、上記の単語「ＡＢＣ」について高い重み付けを与える。これにより、「ＡＢＣ」というクエリが端末装置４０から与えられた場合に、Ｘ氏作成の共通単語「ＡＢＣ」を含む文書ファイルが上位にヒットするようにすることができ、結果として検索者が、自身が望む検索結果を得ることが出来る確率を向上させることができる。
【００３５】
図５は、一人のユーザが作成した文書に出現する単語についての、重み付け付与の一例を示す表形式の図である。「知識」カテゴリに分類される文書ファイルのみに出現する「単語１」については、比較的低い重み値＝２が付与されている。このことは、例えば上掲のＸ氏が、単語「ＡＢＣ」を含む文書ファイルを大量に文書データベース１０に投稿していたとしても、それらの文書がバランス良く各カテゴリに存在していないと、単語「ＡＢＣ」に関して高い重み値が付与されないことを意味する。つまり、「知識」カテゴリにおいて大量に単語「ＡＢＣ」が出現していても、他のカテゴリで単語「ＡＢＣ」が出現していなければ、高い重み値が付与されない。このように、単純に単語の出現頻度に依存しない点で、本実施形態は汎用技術と相違する。
【００３６】
一方、「単語２」については、「知識」、「技能」、「コミュニケーション」カテゴリの全てに出現していることから、比較的高い重み値＝６が付与されている。これにより、「単語２」を含む検索条件が与えられたとき、当該ユーザの作成に係る特定文書ファイルが上位にヒットするようになる。また、「単語３」については、「技能」及び「コミュニケーション」カテゴリの２つに出現していることから、両者の中間の重み値＝４が付与されている。
【００３７】
ここで、本実施形態では、「知識」、「技能」及び「コミュニケーション」の３つのカテゴリに全文書を強制的に分類するのではなく、「その他」カテゴリを設け、上記３つの分類に当て嵌まらない文書を共通単語の抽出対象から取り除いている。これにより各カテゴリ内の文書の分類概念が稀釈化することが抑止される。従って、種々雑多な文書ファイルが文書データベース１０に蓄積されている場合であっても、検索精度を低下させる可能性のある文書ファイルが除外された上で、文書インデックスが作成されるという利点がある。
【００３８】
メモリ部３６は、文書カテゴリへの分類用単語をカテゴリに関連付けて記憶する他、各種の作業データ等を一次的に記憶する作業領域として用いられるメモリである。分類用単語は、必要に応じて、適宜更新することが望ましい。
【００３９】
続いて、以上説明した本実施形態に係るネットワークシステムＳ（データ処理装置３０）による文書インデックス作成動作を、図６に示すフローチャートに基づいて説明する。所定の文書インデックス更新タイミングが到来すると、データ処理装置３０の文書抽出部３１は、前回の文書インデックス更新から今回の更新タイミングの間に新たに文書データベース１０に登録された文書ファイルを、当該文書データベース１０から抽出する（ステップＳ１１）。
【００４０】
次に、これらの抽出文書の文書データの全てが、文書解析部３２により単語単位に分割される（ステップＳ１２）。これにより、重みが未だ与えられていないインデックスが作成される。その後、分類処理部３３は、メモリ部３６から文書カテゴリへの分類用単語を読み出し、各文書ファイルの文書データ中にその分類用単語が含まれているか否かを解析する言語解析を行う（ステップＳ１３）。その結果に基づいて、文書解析部３２は、文書ファイルをｎ種類の文書カテゴリに分類する（ステップＳ１４）。このｎ種類の文書カテゴリには、積極的に文書ファイルの分類を行うｍ種類の有意カテゴリと、この有意カテゴリに分類できない文書ファイルを除外するためのｎ−ｍ種類の消極的カテゴリ（上述の「その他」カテゴリ）とが存在する。
【００４１】
その後、共通単語処理部３４により、ｍ種類の有意カテゴリに分類された文書ファイルの各単語のうち、２以上のカテゴリに共通して出現する共通単語１〜Ｋが抽出される（ステップＳ１５）。なお、ｎ−ｍ種類の消極的カテゴリに分類された文書ファイルの単語は、ここでは共通単語の抽出対象からは除外される。そして、共通単語のナンバリングカウンタが、Ｘ＝１と設定される（ステップＳ１６）。
【００４２】
さらに、共通単語処理部３４は、前記共通単語Ｘを含む文書ファイルの中から同一ユーザの作成に係る文書ファイルを特定文書ファイルとして抽出する（ステップＳ１７）。続いて、文書インデックス作成部３５により、文書解析部３２で抽出された単語をベースに文書インデックスが作成されるのであるが、このとき、特定文書ファイルが異なる文書カテゴリに存在しているか否かを判定し、存在している場合には、当該特定文書ファイルにおける共通単語Ｘについて高い重み付けを設定する（ステップＳ１８）。
【００４３】
その後、全ての共通単語について処理を終えたか否かを確認するために、Ｘ＝Ｋであるか否かが確認される（ステップＳ１９）。Ｘ＝Ｋではない場合（ステップＳ１９でＮＯ）、Ｘが１つインクリメントされ（ステップＳ２０）、ステップＳ１７に戻って次の共通単語について、同様な処理が実行される。Ｘ＝Ｋである場合（ステップＳ１９でＹＥＳ）、文書インデックス作成部３５は、文書インデックスを更新し（ステップＳ２０）、処理を終える。
【００４４】
以上説明した本実施形態に係るネットワークシステムＳによれば、ユーザが望む文書ファイルを一層的確に抽出することができる検索処理を実行させることが可能となる。従って、社内通信ネットワーク等の利用価値を高め、効率的な業務アシストを実現させることができる。
【符号の説明】
【００４５】
Ｓ  ネットワークシステム
１０  文書データベース
１１  ユーザデータベース
２０  検索エンジン
３０  データ処理装置
３１  文書抽出部
３２  文書解析部
３３  分類処理部
３４  共通単語処理部
３５  文書インデックス作成部
３６  メモリ部
４０  端末装置
【図１】
2011081535.tif 000003
【図２】
2011081535.tif 000004
【図３】
2011081535.tif 000005
【図４】
2011081535.tif 000006
【図５】
2011081535.tif 000007
【図６】
2011081535.tif 000008