(57)【要約】【課題】検索語を構成する単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離または類似度の計算を事前に済ませるようにすることで当該検索語の検索時の計算コストを削減する。【解決手段】被検索文書集合から被検索文書を選択するステップＳ３では、検索結果決定手段が、ステップＳ１，Ｓ２を介して予め算出された所定の検索語を構成する単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離を当該単語の重みを用いて重み付け和することで算出された前記検索語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離の昇順に、被検索文書の集合から前記距離に対応した被検索文書を選択する。距離の代わりに類似度を適用してもよい。この場合、類似度の降順に、被検索文書の集合から前記類似度に対応した被検索文書が選択される。【選択図】図１
2011085991.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の検索語の特徴ベクトルが当該検索語を構成する単語の特徴ベクトルの当該単語の重みを用いた加重平均により表される時に、被検索文書集合から前記検索語の特徴ベクトルとの距離または類似度に基づき被検索文書を選択する文書検索方法であって、
検索結果決定手段が、予め算出された所定の検索語を構成する単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離または類似度を当該単語の重みを用いて重み付け和することで算出された前記検索語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離の昇順または類似度の降順に、被検索文書の集合から前記距離または類似度に対応した被検索文書を選択するステップを
有することを特徴とする文書検索方法。
【請求項２】
前記所定の検索語を構成する単語について、単語重み算出手段が、前記単語の当該検索語における出現頻度と当該単語の重要度とから当該単語の重みを算出するステップをさらに有すること
を特徴とする請求項１に記載の文書検索方法。
【請求項３】
前記距離または類似度の指標として、前記所定の検索語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルの距離または類似度の値の大小関係が当該検索語を構成する単語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離あるいは類似度の重み付け和の値の大小関係と同値関係となる距離または類似度の指標が用いられること
を特徴とする請求項１または２に記載の文書検索方法。
【請求項４】
前記距離の指標は、前記単語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとのユークリッド２乗距離、カルバック・ライブラー・ダイバージェンス、このダイバージェンスを用いたクロスエントロピーのいずれかであり、
前記類似度の指標は、前記両者の特徴ベクトルの内積であること
を特徴とする請求項３に記載の文書検索方法。
【請求項５】
所定の検索語の特徴ベクトルが当該検索語を構成する単語の特徴ベクトルの当該単語の重みを用いた加重平均により表される時に、被検索文書集合から前記検索語の特徴ベクトルとの距離または類似度に基づき被検索文書を選択する文書検索装置であって、
予め算出された所定の検索語を構成する単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離または類似度を当該単語の重みを用いて重み付け和することで算出された前記検索語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離の昇順または類似度の降順に、被検索文書の集合から前記距離または類似度に対応した被検索文書を選択する検索結果決定手段を備えたこと
を特徴とする文書検索装置。
【請求項６】
前記所定の検索語を構成する単語について、前記単語の当該検索語における出現頻度と当該単語の重要度とから当該単語の重みを算出する単語重み算出手段を
さらに備えたこと
を特徴とする請求項５に記載の文書検索装置。
【請求項７】
前記距離または類似度の指標として、前記所定の検索語の特徴ベクトルとだ被検索文書の特徴ベクトルの距離または類似度の値の大小関係が当該検索語を構成する単語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離あるいは類似度の重み付け和の値の大小関係と同値関係となる距離または類似度の指標が用いられること
を特徴とする請求項５または６に記載の文書検索装置。
【請求項８】
前記距離の指標は、前記単語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとのユークリッド２乗距離、カルバック・ライブラー・ダイバージェンス、このダイバージェンスを用いたクロスエントロピーのいずれかであり、
前記類似度の指標は、前記両者の特徴ベクトルの内積であること
を特徴とする請求項７に記載の文書検索装置。
【請求項９】
請求項５から８のいずれか１項に記載の文書検索装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための文書検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書の特徴をその構成要素である単語の特徴ベクトルの加重平均によるベクトルで表現し、ベクトル間の距離に基づいて類似検索を行う時、高速に検索する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットの普及により、膨大な文書を高速で検索するニーズが増している。検索技術においては、文書の特徴をベクトルで表現し、ベクトル間の距離に基づく方法が広く用いられている。
【０００３】
これまで、多次元ベクトル検索の高速化技術が多数提案されている。１９９８年以前は、主に木構造を利用した多次元ベクトル検索技術が提案された。
【０００４】
しかし、木構造を用いる多次元ベクトル検索技術は、次元数が大きくなると、いわゆる「次元の呪い」問題が発生し、線形検索と同等のコストが必要である（例えば、非特許文献１参照）。そこで，ＶＡ−ｆｉｌｅと呼ばれるデータ構造を用いた高速化技術（非特許文献２参照）や、このＶＡ−ｆｉｌｅの問題を克服した局所性検知可能ハッシュ（ＬＳＨ（ｌｏｃａｌｉｔｙ Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ Ｈａｓｈｉｎｇ））（非特許文献３参照）が提案されている。ＬＳＨは、検索精度を確率的に保障しながら、検索コストは（ハッシュ個数）×（次元数）で済む。理論上、次元数が大きくても機能し、高速に類似検索が可能という特長があり、高速な類似検索技術としては最も有望である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Kevin Beyer, Jonathan Goldstein, Raghu Ramakrishnan,Uri Shaft,「When Is ``Nearest Neighbor'' Meaningful?」,ICDT 2005, p.158‐172
【非特許文献２】Roger Weber, Hans-J.Schek, Stephen Blott,「A Quantitative Analysis and Performance Study for Similarity-Search Methods in High-Dimensional Spaces」，Very Large Data Bases,1998,p.194‐205
【非特許文献３】Piotr Indyk, Rajeev Motwani,「Approximate Nearest Neighbors: Towards Removing the Curse of Dimensionality」，Annual ACM Symposium on Theory of Computing,1998,p.603‐613
【非特許文献４】北研二，津田和彦，獅々堀正幹，「情報検索アルゴリズム」，共立出版，２００２年１月１日，ｐ．３４−３５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の従来技術においては，いずれの方法においても対象とするベクトルの次元数に比例してコストが増大する問題がある。
【０００７】
本発明は、検索語（文書）の特徴ベクトルが当該検索語の構成要素である単語の特徴ベクトルの加重平均によって計算される場合に、ベクトルの次元数に比例したコストの増大を避け、高速な検索処理を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は検索語（文書）の構成要素となり得る全ての単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離計算を事前に行っている。そして、前記検索語の特徴ベクトルと検索対象である前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離の大小関係が前記単語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離の重み付け和の大小関係とが同値関係にあるという性質に基づき、検索時には事前に計算した距離の重み付け和を計算する。これによりベクトルの次元数に比例する計算を回避できる。尚、距離の代わりに類似度と置き換えた場合も同様である。
【０００９】
すなわち、本発明の文書検索方法は、所定の検索語の特徴ベクトルが当該検索語を構成する単語の特徴ベクトルの当該単語の重みを用いた加重平均により表される時に、被検索文書集合から前記検索語の特徴ベクトルとの距離または類似度に基づき被検索文書を選択する文書検索方法であって、検索結果決定手段が、予め算出された所定の検索語を構成する単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離または類似度を当該単語の重みを用いて重み付け和することで算出された前記検索語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離の昇順または類似度の降順に、被検索文書の集合から前記距離または類似度に対応した被検索文書を選択するステップを有する。
【００１０】
また、本発明の文書検索装置は、所定の検索語の特徴ベクトルが当該検索語を構成する単語の特徴ベクトルの当該単語の重みを用いた加重平均により表される時に、被検索文書集合から前記検索語の特徴ベクトルとの距離または類似度に基づき被検索文書を選択する文書検索装置であって、予め算出された所定の検索語を構成する単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離または類似度を当該単語の重みを用いて重み付け和することで算出された前記検索語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離の昇順または類似度の降順に、被検索文書の集合から前記距離または類似度に対応した被検索文書を選択する検索結果決定手段を備える。
【００１１】
本発明の原理について説明する。まず、検索語（文書）の特徴ベクトルをｄ、被検索文書（Ｋ個あるとする）の特徴ベクトルをｇk（ｋ＝１，…，Ｋ）、検索語（文書）に含まれる単語（ｎ個あるとする）の特徴ベクトルをｘi（ｉ＝１，…，ｎ）、その単語の重みをＴi、総重みをＴallと表す。そして、重みの総和を１に正規化した重みをｔiで表すと、下記の式が成立する。
【００１２】
【数１】
2011085991.tif 000003
【００１３】
ここで「重み」とは、単語の出現頻度に基づき計算される「局所的重み」と文書集合全体を考慮した単語の「大域的重み」を掛けて得られるもので、非特許文献４にいくつかの方法が示されている。
【００１４】
本発明が利用できる前提条件の「検索語（文書）の特徴ベクトルが、当該検索語の構成要素である単語の特徴ベクトルの加重平均によって計算される場合」とは、検索語の特徴ベクトルｄが当該検索語の構成要素である単語ｘi（ｉ＝１，…，ｎ）とその重みｔi（ｉ＝１，…，ｎ）を用いて下記の式（１）と示されることである。
【００１５】
【数２】
2011085991.tif 000004
【００１６】
この時、検索語（文書）の特徴ベクトルｄと各被検索文書の特徴ベクトルｇkとの距離（あるいは類似度）の大小関係（異なるｋに関する）は、いくつかの距離（類似度）定義を用いた場合、前記検索語の構成要素である単語の特徴ベクトルｘiと被検索文書の特徴ベクトルｇkとの距離（あるいは類似度）の重み付け和になる。
【００１７】
このような関係性が存在する場合、特徴ベクトルｘiと特徴ベクトルｇkの距離（あるいは類似度）計算にはベクトルの次元数に依存した計算コストを要するが、図１及び図２に示された発明に係る文書検索方法及び文書検索装置のように、事前に算出しておけば、実際の検索の際にはこの計算を回避できる。
【００１８】
すなわち、図１及び図２に示された文書検索方法及びその装置は、所定の検索語（あるいは文書）の特徴ベクトルが当該検索語を構成する単語の特徴ベクトルの当該単語の重みを用いた加重平均により表される時に、被検索文書集合から前記検索語の特徴ベクトルとの距離または類似度に基づき被検索文書を選択する文書検索方法及びその装置であって、検索結果決定手段が、予め算出された所定の検索語を構成する単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離または類似度を当該単語の重みを用いて重み付け和することで算出された前記検索語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離の昇順または類似度の降順に取り出す。前記所定の検索語を構成する単語について、当該単語のベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離は予め算出される。
【００１９】
上記の文書検索方法の具体的な態様としては、図１に示されたように、入力された所定の検索語を構成する各単語の当該検索語における出現頻度と予め計算して記憶しておいた当該単語の重要度とから当該単語の重みを単語重み算出手段が算出する単語重み算出ステップ（Ｓ１）と、前記各単語について予め算出しておいた当該単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離を前記算出した当該単語の重みを用いて重み付け和としたものを前記検索語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離として算出する計算を全ての被検索文書について距離算出手段が行う距離算出ステップ（Ｓ２）と、検索結果決定手段が前記被検索文書の集合から前記算出された距離のうち昇順に選択された各距離に対応した被検索文書を検索結果とする検索結果決定ステップ（Ｓ３）とを有する。距離の代わりに類似度を使い、距離の近さの代わりに類似度の高さを用いてもよい。この場合、算出された類似度のうち降順に選択された各類似度に対応した被検索文書を検索結果とする。
【００２０】
上記の文書検索方法に対応した文書検索装置の態様としては、所定の検索語を入力する入力手段１１と、単語の重要度を記憶する単語重要度記憶手段１２と、前記入力された検索語を構成する各単語の当該検索語における出現頻度と単語重要度記憶手段１２から引き出した当該単語の重要度とから当該単語の重みを算出する単語重み算出手段１３と、前記各単語について予め算出して単語・検索対象間距離記憶手段１４に記憶しておいた当該単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離を単語重み算出手段１３にて算出された前記単語の重みを用いて重み付け和としたものを前記検索語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離として算出する計算を全ての被検索文書について行う距離算出手段１５と、前記被検索文書の集合から前記算出された距離のうち最小のものから順に選択された各距離に対応した被検索文書を検索結果とする検索結果決定手段１６とを備える。尚、距離の代わりに類似度を使い、距離の近さの代わりに類似度の高さを用いる手段も含まれる。
【００２１】
以上の発明に係る文書検索方法及びその装置において、前記距離または類似度の指標として、前記所定の検索語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルの距離または類似度の値の大小関係が当該検索語を構成する単語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離あるいは類似度の重み付け和の値の大小関係と同値関係となる距離または類似度の指標が用いられる。
【００２２】
前記距離の指標としては前記単語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルと間のユークリッド２乗距離、カルバック・ライブラー・ダイバージェンス、このダイバージェンスを用いたクロスエントロピーのいずれかが例示される。前記類似度の指標としては、前記両者の特徴ベクトルの内積が例示される。
【００２３】
すなわち、距離の指標として両ベクトルのユークリッド２乗距離を用いる場合、下記の式（２）となる。
【００２４】
【数３】
2011085991.tif 000005
【００２５】
以下の例でも、「単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離の重み付け和」を考えるときの「重み」は正規化の前後のいずれを用いても良い。
【００２６】
類似度の指標として両者の特徴ベクトルｘi，ｇkの内積を用いる場合、下記の式（３）となる。
【００２７】
【数４】
2011085991.tif 000006
【００２８】
これはそのまま単語の特徴ベクトルｘiと被検索文書の特徴ベクトルｇkとの内積の重み付け和になっている。この両者のベクトルの内積の重み付け和は当該両者のベクトルの類似度の重み付け和とみなすことができる。
【００２９】
また、距離の指標として両者の特徴ベクトルｘi，ｇkのカルバック・ライブラー・ダイバージェンスを用いる場合、両者の特徴ベクトルｘi，ｇkを確率分布とみなすと、ベクトルｇkからベクトルｘiへのカルバック・ライブラー・ダイバージェンスの重み付け和がベクトルｘiとベクトルｇkとの類似度の重み付け和とみなすことができる。すなわち、特徴ベクトルｄから特徴ベクトルｇkへのカルバック・ライブラー・ダイバージェンスを計算した場合、下記の式（４）となる。
【００３０】
【数５】
2011085991.tif 000007
【００３１】
また、両者の特徴ベクトルｘi，ｇkを確率分布とみなした場合における当該両者の距離の他の指標としては、ベクトルｇkからベクトルｘiへのカルバック・ライブラー・ダイバージェンスを用いたベクトルｘi，ｇkのクロスエントロピーが挙げられる。このクロスエントロピーの重み付け和もベクトルｘiとベクトルｇkとの距離の重み付け和とみなすことができる。
【００３２】
尚、本発明は上記文書検索装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための文書検索プログラムの態様とすることもできる。
【発明の効果】
【００３３】
以上の発明によれば検索語を構成する単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離または類似度の計算を事前に済ませることができるので当該検索語の検索時の計算コストが削減される。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の文書検索方法の一態様の原理を説明したフローチャート図。
【図２】本発明の文書検索装置の一態様を示したブロック図。
【図３】本発明の実施形態に係る文書検索装置を示したブロック図。
【図４】本発明の実施形態に係る文書検索方法を説明したフローチャート図。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、図３を参照しながら発明の実施形態に係る文書検索装置１００について説明する。
【００３６】
文書検索装置１００は図３に示されたようにＣＰＵ５１とメモリ５２とディスプレイ５３とキーボード５４と処理プログラム５５と処理対象記憶手段５６とＯＳ５７と単語・検索対象間距離記憶手段５８と単語重要度記憶手段５９とを有する。
【００３７】
ＣＰＵ５１はＯＳ（オペレーティングシステム）５７上で動作する処理プログラム５５との協働によって図４に示されたステップＳ１０１，Ｓ１０２及び発明に係るステップＳ１０３〜Ｓ１０６を実行する各手段として機能する。
【００３８】
すなわち、ＣＰＵ５１は、予め算出された所定の検索語を構成する単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離を当該単語の重みを用いて重み付け和することで算出された前記検索語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離の昇順（小さいものから順）に、被検索文書の集合から前記距離に対応した被検索文書を選択するステップ（Ｓ１０６）を実行する検索結果決定手段として機能する。前記距離の代わりに類似度を適用してもよい。この場合、前記検索語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの類似度の降順（高いものから順）に、被検索文書の集合から前記距離に対応した被検索文書が選択される。
【００３９】
また、ＣＰＵ５１は、前記所定の検索語を構成する単語について、その重みの算出、及び当該重みを用いた重み付け和による前記検索語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離の算出が行われていない場合（Ｓ１０３）、前記単語の当該検索語における出現頻度と当該単語の重要度とから当該単語の重みを算出するステップ（Ｓ１０４）を実行する単語重み算出手段として機能する。さらに、ＣＰＵ５１は、前記単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離を前記算出した当該単語の重みを用いて重み付け和としたものを前記検索語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離として算出し、この距離の計算を全ての被検索文書について行うステップ（Ｓ１０５）を実行する計算手段として機能する。前記距離の代わりに類似度を適用してもよい。
【００４０】
メモリ５２は、図２に示された入力手段１１の一態様であるキーボード５４によって入力された処理対象である検索語（あるいは文書）または処理対象記憶手段５６から引き出された前記処理対象を処理プログラム５５に係る処理に供するために一時的に記憶する。また、メモリ５２は記憶手段５８，５９からの情報も処理プログラム５５に係る処理に供するために一時的に記憶する。
【００４１】
ディスプレイ５３はキーボード５４によって入力された検索語またはこれに基づく後述のステップＳ１０１〜Ｓ１０６で得られた検索結果を表示するための表示手段である。
【００４２】
処理プログラム５５は、上述のようにＣＰＵ５１にＳ１０１〜Ｓ１０６を実行させる機能させるアプリケーションプログラムであって、ＯＳ（オペレーティングシステム）５７上で動作するように構成されている。前記手順においてＳ１０３〜Ｓ１０５はそれぞれ図２に示された機能手段１３〜１５に対応した手順となっている。処理プログラム５５はＯＳ５７がインストールされるハードディスク装置に例示される記憶手段に格納される。
【００４３】
処理対象記憶手段５６はキーボード５４によって入力された検索語を処理対象として格納している。処理対象記憶手段５６はハードディスク装置やファイルサーバの態様で例示される周知の記憶手段を適用すればよい。
【００４４】
単語・検索対象間距離記憶手段５８は予め算出された単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離を記憶している。距離としては例えば前述の式（２）で定義された２乗距離、前述の式（４）で定義されたダイバージェンス、このダイバージェンスが適用されたクロスエントロピーのいずれかが挙げられる。記憶手段５８は前記距離の代わりに前記両者のベクトルの類似度を記憶する。類似度としては、例えば、前述の式（３）で定義された内積が挙げられる。
【００４５】
単語重要度記憶手段５９は前記所定の検索語における出現頻度と当該検索語を構成する単語の重要度とから当該単語の重みを算出するための当該重要度を予め記憶している。重要度としては例えば非特許文献４に開示された「大域的重み」が挙げられる。
【００４６】
記憶手段５８，５９も記憶手段５６と同様に周知の記憶手段を用いればよい。
【００４７】
図４に示されたフローチャートを参照しながら文書検索装置１００に係るＣＰＵ５１によって実行されるステップＳ１０１〜Ｓ１０６について説明する。Ｓ１０１〜Ｓ１０６においては単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離を予め算出している。前記距離としては例えば前述の式（２）で示される前記両者のベクトルのユークリッド２乗距離が適用される。
【００４８】
Ｓ１０１：処理対象記憶手段５６から処理対象である検索語（あるいは文書）を引き出してメモリ５２上に読み込む。
【００４９】
Ｓ１０２：メモリ５２上の検索語の特徴ベクトルと検索対象（被検索文書）の特徴ベクトルとの距離の配列の全要素を０に初期化する。前記距離の配列Ｄの要素数は、被検索文書数Ｋと等しく、各要素はＤk（ｋ＝１，…，Ｋ）で表す。
【００５０】
Ｓ１０３：メモリ５２上に読み込まれた検索語（あるいは文書）を構成する単語のうち、Ｓ１０４，Ｓ１０５の処理を行っていない単語を取り出す。未処理な単語が無い場合はＳ１０６へ進む。
【００５１】
Ｓ１０４：処理対象の単語の重要度を単語重要度記憶手段５９から引き出して、当該単語の検索語における出現頻度との積を該単語の重さとする。例えば、前記重さの決定にあたり非特許文献４に記載された「索引語」（本発明では「単語」に相当）の重みの決定方法を適用してもよい。
【００５２】
Ｓ１０５：処理対象の単語について、単語の特徴ベクトルと検索対象である被検索文書の特徴ベクトルとの距離（これは検索対象数Ｋの要素を持つ配列データ）を単語・検索対象間距離記憶手段５８から引き出し、この引き出した距離の各要素にＳ１０４で算出された当該単語の重みを掛けたものを検索語の特徴ベクトルと検索対象の特徴ベクトルとの距離を示す配列Ｄの各要素に加算する。
【００５３】
本処理は、単語の重みをＴ、単語の特徴ベクトルと検索対象の特徴ベクトルとの距離のｋ番目の要素をＤWkと表すと、下記の式（５）のように表すことができる。
【００５４】
【数６】
2011085991.tif 000008
【００５５】
Ｓ１０３〜Ｓ１０５は検索語を構成する未処理な単語が無くなるまで実行される。
【００５６】
Ｓ１０６：検索語の特徴ベクトルと検索対象の特徴ベクトルと距離の配列Ｄの要素値を昇順にソートし、その上位Ｙ件に対応する検索対象を検索結果として出力する。この検索結果はディスプレイ５３から出力表示される。尚、件数Ｙはあらかじめ決めておいてもよい、または、ユーザがキーボード５４の操作によって任意の件数を入力して決めておいてもよい。
【００５７】
以上説明したＳ１０１〜Ｓ１０６では単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離を予め算出しているが、距離の代わりに類似度を算出するようにしてもよい。この場合、Ｓ１０６では、検索語の特徴ベクトルと検索対象の特徴ベクトルと類似度の配列Ｄの要素値を降順にソートし、その上位Ｙ件に対応する検索対象を検索結果として出力する。尚、前記類似度の指標としては、例えば、前述の式（３）で示された両者の特徴ベクトルの内積を適用すればよい。また、距離の指標として、ユークリッド２乗距離の代わりに、前述の式（４）で示されたカルバック・ライブラー・ダイバージェンス、このダイバージェンスを用いたクロスエントロピーのいずれかを適用しても良い。
【００５８】
以上のように発明の実施形態に係る文書検索装置１００は、検索語（あるいは検索文書）の特徴ベクトルが単語の特徴ベクトルの加重平均で与えられるとしたとき、単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離または類似度の加重平均でもって、検索語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離または類似度とみなしている。検索語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルの距離または類似度の値の大小関係が当該検索語を構成する単語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離または類似度の重み付け和の値の大小関係とが同値関係にあるからである。ゆえに、単語と被検索文書との距離または類似度を事前に計算しておけば、加重平均の大小比較だけで検索ができる。
【００５９】
したがって、文書検索装置１００によれば、検索語を構成する単語の特徴ベクトルと被検索文書の特徴ベクトルとの距離または類似度の計算のうち計算コストが大きいものを事前に済ませることができ、当該検索語の検索時の計算コストが削減される。
【００６０】
また、前記検索語の特徴ベクトルと前記被検索文書の特徴ベクトルとの距離の昇順または類似度の降順に前記被検索文書の集合から前記距離または類似度に対応した被検索文書が出力されるので、ユーザにとっても効率的な検索が実現する。
【００６１】
尚、処理プログラム５５はコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納された場合、コンピュータによって当該媒体から読み出された当該プログラム自体が本発明に係る文書検索装置を構成する機能手段を実現することになる。したがって、処理プログラム５５またはこれを記憶した記録媒体、例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＭＯ、ＨＤＤ等も本発明の一態様を構成することになる。
【符号の説明】
【００６２】
１２，５９…単語重要度記憶手段
１３…単語重み算出手段
１４，５８…単語・検索対象距離記憶手段
１５…距離算出手段
１６…検索結果決定手段
５５…処理プログラム（文書検索プログラム）
１００…文書検索装置
【図１】
2011085991.tif 000009
【図２】
2011085991.tif 000010
【図３】
2011085991.tif 000011
【図４】
2011085991.tif 000012