(57)【要約】【課題】本発明は、条件文の有する概念に関連する記載が文書にどの程度含まれるかによって文書を抽出可能にすることを目的とする。【解決手段】本発明に係る文書抽出方法は、条件文を取得すると、各文書を予め定められた複数のセグメントに分割し、条件文との類似度を前記セグメント毎に数値化して当該セグメントのスコアとする部分スコア算出手順（Ｓ１１３）と、一つの文書を構成する各セグメントのスコアを用いて当該文書と条件文との類似度を表す文書スコアを算出し、文書スコア用いて、複数の文書のなかから条件文と概念の近い文書を選択する抽出手順（Ｓ１１５）と、を順に有する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文書のなかから条件文の概念に近い文書を抽出する文書抽出方法であって、
部分スコア算出部が、前記条件文を取得すると、前記条件文との類似度を、文書の各部分を構成するセグメント毎に数値化して当該セグメントのスコアとする部分スコア算出手順と、
抽出部が、一つの文書を構成する各セグメントのスコアを用いて、一定のアルゴリズムに基づいて重み付けを行った上で、当該文書と前記条件文との類似度を表す文書スコアを算出し、前記文書スコアを用いて、前記複数の文書のなかから前記条件文と概念の近い文書を選択する抽出手順と、
を順に有する文書抽出方法。
【請求項２】
マップ化部が、前記抽出手順において抽出した文書の各セグメントの重み付けを用いて各セグメントの特徴ベクトルを合成して当該文書の文書特徴ベクトルを生成し、前記文書特徴ベクトルを用いて前記抽出手順において抽出した文書群内の文書相互間の類似度を計算し、前記文書相互間の類似度に応じて、前記抽出手順において抽出した文書をマップ上に配置するマップ化手順を、前記抽出手順の後にさらに有する請求項１に記載の文書抽出方法。
【請求項３】
前記抽出手順において、一つの文書に含まれる前記スコアの最高値を文書ごとに算出し、前記複数の文書のなかから前記最高値の高い予め定められた範囲の文書を抽出する、
請求項１又は２に記載の文書抽出方法。
【請求項４】
前記抽出手順において、一つの文書に含まれる前記スコアのうちの予め定められたスコアの高い範囲のスコアを用いて比較値を文書ごとに算出し、前記複数の文書のなかから前記比較値の高い予め定められた範囲の文書を抽出する、
請求項１又は２に記載の文書抽出方法。
【請求項５】
複数の文書のなかから条件文の概念に近い文書を抽出する文書抽出システムであって、
前記条件文を取得すると、前記条件文との類似度を、文書の各部分を構成するセグメント毎に数値化して当該セグメントのスコアとする部分スコア算出部と、
一つの文書を構成する各セグメントのスコアを用いて当該文書と前記条件文との類似度を表す文書スコアを算出し、前記文書スコアを用いて、前記複数の文書のなかから前記条件文と概念の近い文書を選択する抽出部と、
を備える文書抽出システム。
【請求項６】
前記抽出部の抽出した文書の各セグメントの重み付けを用いて各セグメントの特徴ベクトルを合成して当該文書の文書特徴ベクトルを生成し、前記文書特徴ベクトルを用いて前記抽出部の抽出した文書群内の文書相互間の類似度を計算し、前記文書相互間の類似度に応じて、前記抽出部の抽出した文書をマップ上に配置するマップ化部を、
さらに備える請求項５に記載の文書抽出システム。
【請求項７】
前記抽出部は、一つの文書に含まれる前記スコアの最高値を文書ごとに算出し、前記複数の文書のなかから前記最高値の高い予め定められた範囲の文書を抽出する、
請求項５又は６に記載の文書抽出システム。
【請求項８】
前記抽出部は、一つの文書に含まれる前記スコアのうちの予め定められたスコアの高い範囲のスコアを用いて比較値を文書ごとに算出し、前記複数の文書のなかから前記比較値の高い予め定められた範囲の文書を抽出する、
請求項５又は６に記載の文書抽出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の文書のなかから検索条件と類似の記載部分を多く含む文書を抽出する文書抽出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
大量の文書のなかから、条件文に近い内容の文書を検索するシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照。）。その方法としては、キーワードを使う方法と、単語の出現頻度をベースに特徴ベクトルを使う方法が代表的である。両方とも条件文との類似度をスコアとして何らかのアルゴリズムで数値化し、スコア値の高いものから順に抽出するのが一般的である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−３００８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、いずれの方法を使っても、文書全体を対象とすると、文書の一部にしか条件文に近い内容が記述されない場合、内容的には条件文に極めて近い内容であっても、検索されない場合がある。これは、文書の大きさに、書籍のような広汎かつ大きな文書から、辞典の項目ように短くかつ端的な記述がされた小さな文書まであるためである。例えば、単純にスコアを計算すると、書籍のような文書の場合、条件文と内容的に大きく異なる記述であっても、文章量が多いためスコア値が高くなってしまうためである。これを防ぐために、スコアを文章量で割り算する方法がある。これによって、条件文とは内容が大きく異なり文章量が多い文書が抽出されることは防ぐことができる。しかしながら、大きな文章量で一部に条件文に非常に近い内容を含むような文書が抽出されないといった問題が新たに生じることになる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以上の問題を解決し、適格に条件文に近い記述を有する文書を抽出するために、発明者は、文書を形式的な部分（以下文書セグメントと呼ぶ）に分割し、セグメント毎にスコアを計算し、セグメント毎に一定の重み付けをして文書全体のスコア値として、有効文書の抽出を行うことが有効であることを見出した。
【０００６】
具体的には、本発明に係る文書抽出方法は、
複数の文書のなかから条件文の概念に近い文書を抽出する文書抽出方法であって、
部分スコア算出部が、前記条件文を取得すると、各文書を予め定められた複数のセグメントに分割し、前記条件文との類似度を前記セグメント毎に数値化して当該セグメントのスコアとする部分スコア算出手順と、
抽出部が、一つの文書を構成する各セグメントのスコアを用いて、一定のアルゴリズムに基づいて重み付けを行った上で、当該文書と前記条件文との類似度を表す文書スコアを算出し、前記文書スコアを用いて、前記複数の文書のなかから前記条件文と概念の近い文書を選択する抽出手順と、
を順に有する。
【０００７】
本発明に係る文書抽出方法では、マップ化部が、前記抽出手順において抽出した文書の各セグメントの重み付けを用いて各セグメントの特徴ベクトルを合成して当該文書の文書特徴ベクトルを生成し、前記文書特徴ベクトルを用いて前記抽出手順において抽出した文書群内の文書相互間の類似度を計算し、前記文書相互間の類似度に応じて、前記抽出手順において抽出した文書をマップ上に配置するマップ化手順を、前記抽出手順の後にさらに有していてもよい。
【０００８】
本発明に係る文書抽出方法では、前記抽出手順において、一つの文書に含まれる前記スコアの最高値を文書ごとに算出し、前記複数の文書のなかから前記最高値の高い予め定められた範囲の文書を抽出してもよい。
【０００９】
本発明に係る文書抽出方法では、前記抽出手順において、一つの文書に含まれる前記スコアのうちの予め定められたスコアの高い範囲のスコアを用いて比較値を文書ごとに算出し、前記複数の文書のなかから前記比較値の高い予め定められた範囲の文書を抽出してもよい。
【００１０】
具体的には、本発明に係る文書抽出システムは、
複数の文書のなかから条件文の概念に近い文書を抽出する文書抽出システムであって、
前記条件文を取得すると、各文書を予め定められた複数のセグメントに分割し、前記条件文との類似度を前記セグメント毎に数値化して当該セグメントのスコアとする部分スコア算出部と、
一つの文書を構成する各セグメントのスコアを用いて当該文書と前記条件文との類似度を表す文書スコアを算出し、前記文書スコアを用いて、前記複数の文書のなかから前記条件文と概念の近い文書を選択する抽出部と、
を備える。
【００１１】
本発明に係る文書抽出システムでは、前記抽出部の抽出した文書の各セグメントの重み付けを用いて各セグメントの特徴ベクトルを合成して当該文書の文書特徴ベクトルを生成し、前記文書特徴ベクトルを用いて前記抽出部の抽出した文書群内の文書相互間の類似度を計算し、前記文書相互間の類似度に応じて、前記抽出部の抽出した文書をマップ上に配置するマップ化部をさらに備えていてもよい。
【００１２】
本発明に係る文書抽出システムでは、前記抽出部は、一つの文書に含まれる前記スコアの最高値を文書ごとに算出し、前記複数の文書のなかから前記最高値の高い予め定められた範囲の文書を抽出してもよい。
【００１３】
本発明に係る文書抽出システムでは、前記抽出部は、一つの文書に含まれる前記スコアのうちの予め定められたスコアの高い範囲のスコアを用いて比較値を文書ごとに算出し、前記複数の文書のなかから前記比較値の高い予め定められた範囲の文書を抽出してもよい。
【００１４】
なお、上記各発明は、可能な限り組み合わせることができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、条件文の有する概念に関連する記載が文書にどの程度含まれるかによって文書を抽出可能にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実施形態１に係る部分情報抽出システムの構成例を示す。
【図２】実施形態１に係る部分情報抽出システムのシーケンスを示す。
【図３】ベクトル空間モデルを用いたスコアＰｋの算出方法の一例を示す。
【図４】文書スコアＸｉの算出方法の一例を示す。
【図５】キーワードの出現頻度を用いたスコアＰｋの算出方法の一例を示す。
【図６】実施形態２に係る部分情報抽出システムの構成例を示す。
【図７】実施形態２に係る部分情報抽出システムのシーケンスを示す。
【図８】マップの一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本発明は、以下に示す実施形態に限定されるものではない。これらの実施の例は例示に過ぎず、本発明は当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した形態で実施することができる。なお、本明細書及び図面において符号が同じ構成要素は、相互に同一のものを示すものとする。
【００１８】
（実施形態１）
図１に、本実施形態に係る文書抽出システムの構成例を示す。本実施形態に係る文書抽出システムは、サーバ１０と、ストレージ２０と、ユーザ端末３０を備える。ストレージ２０は、サーバ１０からアクセス可能な任意の記憶媒体である。サーバ１０及びユーザ端末３０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）及び記憶媒体などの計算機資源を備えたコンピュータであり、記憶媒体にはプログラムがインストールされている。サーバ１０、ストレージ２０及びユーザ端末３０は、いずれも任意の数を採用しうるが、本実施形態では、サーバ１０が１台、ストレージ２０が２台、ユーザ端末３０が１台の場合について示す。
【００１９】
ストレージ２０は、文書を保持する。文書は、通信ネットワークを介して送受信される任意のデータを含み、例えば、文章、数値データ、ログデータ及び顧客情報を含む。文章は、例えば、特許、論文、書籍、レポート及びホームページが例示できる。数値データは、例えば、センサーデータ、測定データ、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  Ｏｆ  Ｓａｌｅｓ）データが例示できる。ログデータは、例えば、オンラインアクセスデータ、各種装置の状態データが例示できる。本実施形態では、一例として、文書が文章である場合について説明する。
【００２０】
図２に、本実施形態に係る部分情報抽出システムのシーケンスを示す。サーバ１０は、ユーザ端末３０から条件文を取得するステップＳ１０１の前に、セグメント毎に特徴ベクトルを生成する。例えば、サーバ１０は、ストレージ２０から文書を取得し、取得した文書をあらかじめ定められた複数のセグメントに分割し、セグメント毎にインデックスに基づきベクトル空間モデルに基づく特徴ベクトルを生成する。各セグメントの特徴ベクトルは、ストレージ２０に格納され、以後の類似度の計算に利用されることが好ましい。このとき、各セグメントの特徴ベクトルは、元の情報群とは別に２次的なストレージ２０に格納することが好ましい。元の情報群は、計算ステージでは一切利用されず、最終段階で元の情報を表示する際にのみ、利用される。
【００２１】
ユーザ端末３０は、通信ネットワークを介して条件文を送信する（Ｓ１０１）。サーバ１０は、ユーザ端末３０から条件文を受信すると、ストレージ２０から各セグメントの特徴ベクトルを取得し（Ｓ１０２）、取得したセグメントのスコアを算出し（Ｓ１１３）、セグメントのスコアを用いて文書と条件文との類似度を表す文書スコアを算出し、文書スコア用いて、条件文と概念の近い文書を抽出し（Ｓ１１５）、抽出結果をユーザ端末３０へ送信する（Ｓ１１６）。ユーザ端末３０は、サーバ１０から受信した抽出結果を表示する（Ｓ１１７）。
【００２２】
サーバ１０は、通信ネットワークを介してユーザ端末３０及びストレージ２０と情報の送受信を行う通信機能部（不図示）と、文書を抽出するための構成を備える。文書を抽出するための構成は、例えば、条件文取得部１１と、部分スコア算出部１５と、抽出部１７と、を備える。サーバ１０は、コンピュータを、条件文取得部１１、部分スコア算出部１５及び抽出部１７として機能させることで実現してもよい。この場合、サーバ１０内のＣＰＵが、記憶部（不図示）に記憶されたコンピュータプログラムを実行することで、各構成を実現する。
【００２３】
サーバ１０は、文書を抽出するに際し、本実施形態に係る文書抽出方法を実行する。本実施形態に係る文書抽出方法は、部分スコア算出手順（Ｓ１１３）と、抽出手順（Ｓ１１５）と、を順に有する。
【００２４】
部分スコア算出手順（Ｓ１１３）では、部分スコア算出部１５が、条件文を取得すると、条件文との類似度を、文書の各部分を構成するセグメント毎に数値化して当該セグメントのスコアとする。文書が文章を含む場合、セグメントは、例えば、段落又は文である。段落の場合、例えば、改行を検出することで段落単位を識別する。文の場合、句点「。」又は「．」、疑問符「？」及び感嘆符「！」を検出することで単位文を識別する。本実施形態では、一例として、セグメントが段落である場合について説明する。
【００２５】
部分スコア算出手順（Ｓ１１３）では、部分スコア算出部１５が、ベクトル空間モデルに基づきセグメントの概念を表す特徴ベクトルＰｉをセグメントごとに算出する。例えば、ベクトル判定部１２は、ベクトル空間モデルに基づき条件文ｄｋ及びセグメントｄｉをベクトル化し、条件文ベクトル及び特徴ベクトルを算出する。ここで、セグメントの概念を表す特徴ベクトルＰｉは、条件文の取得前に予め算出しておいてもよい。このように、セグメントの特徴ベクトルＰｉを条件文と独立にしておくことで、サーバ１０の負荷を軽減するとともに、抽出結果の速やかなユーザ端末３０への提供を行うことができる。
【００２６】
情報ｄｉが、要素ｔｊに対してマトリクス表記できる場合、情報ｄｉをベクトル空間モデルｄｉ＝（ｔ１，ｔ２，ｔ３，……）で記述することができる。このため、条件文は、条件文に含まれる単語を要素とする条件文ベクトルで記述することができる。またセグメントも、セグメントに含まれる単語を要素とする特徴ベクトルで記述することができる。
【００２７】
セグメントｄｉ中に出現する要素ｔｊの出現頻度をｎｉｊとすると、セグメントｄｉは概念ベクトルｄｉ＝（ｎｉ１，ｎｉ２，ｎｉ３，……）で表すことができる。例えば、セグメントｄ１における単語ｔ１、ｔ２、ｔ３の出願回数がそれぞれ０、１、０であり、セグメントｄ２における単語ｔ１、ｔ２、ｔ３の出願回数がそれぞれ２、１、０であり、セグメントｄ３における単語ｔ１、ｔ２、ｔ３の出願回数がそれぞれ１、２、３である場合、セグメントの行列Ｍは以下のように表される。
【００２８】
【数１】
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【００２９】
部分スコア算出手順（Ｓ１１３）では、部分スコア算出部１５が、特徴ベクトルと条件文の概念を表す条件文ベクトルとの類似度をセグメント毎に数値化して当該セグメントのスコアとする。例えば、セグメントｄｉと条件文ｄｋの内容の近さは、特徴ベクトルｄｉと条件文ベクトルｄｋの演算によって数値化できる。数値化に用いる演算は、ベクトル相互間の距離であってもよいし、内積、外積等の任意の演算を用いてもよい。
【００３０】
ここで、どのセグメントにも共通に使用される単語は文書の内容の近さに影響を与えない。そこで、ベクトルの算出においては、各文書に特徴的な単語とそれ以外の単語のベクトルへの寄与に差を設けることが好ましい。例えば、ｔｆｉｄｆ（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）法を使って重み付けを行う。これにより、セグメントの内容の近さの精度を向上することができる。どの文書にも同様に使われる単語の重み付けｔｆｉｄｆは小さく、文書によって使われる頻度が大きく異なる文書はｔｆｉｄｆが大きい。
【００３１】
抽出手順（Ｓ１１５）では、抽出部１７が、一つの文書ｍを構成する各スコアＰｉを用いて当該文書と条件文との類似度を表す文書スコアＸｍを算出する。文書スコアＸｍの算出法は任意であり、ユーザ端末３０が設定可能であることが好ましい。例えば、条件文と文書の各段落との類似度をベクトル空間モデルに基づき計算すると、文書ｍにおけるスコアＰｉの分布は、図３に示すように、完全一致を１とする分布関数となる。そこで、スコアＰｉのもっとも密度の高いスコアＰｉを文書スコアＸｍとしてもよいし、スコアＰｉの平均値を文書スコアＸｍとしてもよいし、スコアＰｉの最高値を文書スコアＸｍとしてもよいし、スコアＰｉのうちの予め定められたスコアの高い範囲のスコアＰｉを用いた比較値を文書スコアＸｍとしてもよい。当該比較値は、例えば、スコアＰｉの高い段落のうちの上位３段落のスコアの合計値である。この上位上位３段落は、ユーザ端末３０が設定可能であることが好ましい。
【００３２】
文書ｍのスコア値Ｐｍは、一定のアルゴリズムに基づいて重み付けを行った上で算出することが好ましい。例えば、文書ｍのセグメントｉの条件文に対するスコア値をＳｉとする。文書ｍのスコア値Ｐｍは
Ｐｍ＝ΣＡi＊Ｓｉ    （１）
と表される。Ａiはセグメントｉの重み付け係数である。
【００３３】
式（１）におけるＡｉについては、いろいろな考え方がある。具体的な例として、ここでは４つの場合を説明する。
（１）ピーク値を使用
最もスコア値の高いセグメントのみＡｉ＝１、他のセグメントに対してはＡｉ＝０と設定する。
（２）上位３セグメントを選択
スコア値の高い順に３セグメントのスコアを合計して文書スコアとする。
（３）一定スコア値以上のセグメントを選択
対象セグメントのスコアを合計して、文書スコアとする。
（４）スコア値の高いセグメントから順に重み付けを１／２にする。
Ａｉｋ１＝１，Ａｉｋ２＝１／２，Ａｉｋ３＝１／４，……．．
【００３４】
なお、セグメントの文章量の影響を避けるため、抽出したセグメントの合計文章量を規格化してもよい。すなわち、合計スコアを対象セグメントの合計文章量で割り算して比較してもよい。
以上の方法により、文書量によらず、条件文に近い内容を含む文書を抽出することが可能となる。
【００３５】
図４に、文書スコアＸｍの分布Ｄ（Ｘ）の一例を示す。文書スコアＰｍが完全一致を１とする分布関数であるため、その分布Ｄ（Ｘ）も０〜１の分布関数となる。抽出部１７は、文書スコアＸｍを用いて、複数の文書のなかから条件文と概念の近い文書を選択する。サーバ１０は、選択した文書をユーザ端末３０へ送信する。このとき、選択したセグメントのみをユーザ端末３０へ送信してもよい。これにより、ユーザ端末３０は、条件文と概念の近い部分を多く含む文書をユーザ端末３０に提供することができる。
【００３６】
文書の選択方法は任意であり、ユーザ端末３０が設定可能であることが好ましい。例えば、あらかじめ定められた数や割合の文書を抽出する。類似度の高い上位１０％の文書を抽出する場合、斜線で示すようなＤ（Ｘ＞Ｘ０）の積分値＝０．１を満足する文書ｍを抽出する。この抽出する数や割合はユーザ端末３０が設定可能であることが好ましい。
【００３７】
なお、部分スコア算出手順（Ｓ１１３）において、内容の近さの判定は、例えば、条件文に含まれる単語の有無に基づいて行ってもよい。条件文に単数の単語が含まれる場合は、セグメント毎に単語を含むか含まないかの２値で判定する。例えば、評価条件として、２語の単語「希土類」、「磁石」の場合を考える。希土類磁石に関する記述の場合、図５に示すように、両方の単語を含む段落のスコアＰｉを１、それ以外のスコアＰｉを０とする。文書ｍ中の全ての段落のスコアの合計スコアを文書スコアＸｉとする。
【００３８】
なお、本実施形態では、文書が文章である例について説明したが、本発明における文書はこれに限らない。文書が数値データ又はログデータを含む場合、セグメントは、例えば、時刻若しくは時間、地域若しくは場所、又は帰属先である。文書が顧客データを含む場合、セグメントは、例えば、時刻若しくは時間、地域若しくは場所、帰属先、又は年齢である。時間の単位は任意であり、例えば、秒単位であってもよいし、年単位であってもよい。
【００３９】
また、文書が数値データ又はログデータを含む場合、ベクトル空間モデルに基づくベクトル化は以下のようにして行う。
文書がオンラインサービスにおけるユーザのアクセスログデータの場合、時刻ｄｉ〜ｄｉ＋Ｔ（時間間隔Ｔ）の間における、ユーザｔｊのアクセス数をｎｉｊとする。時刻ｄｉはベクトルｄｉ＝（ｎｉ１，ｎｉ２，ｎｉ３，……）と表現できる。
文書がセンサーデータの場合、時刻ｄｉ〜ｄｉ＋Ｔ（時間間隔Ｔ）の間における、センサーｔｊの出力数値をｎｉｊとする。時刻ｄｉはベクトルｄｉ＝（ｎｉ１，ｎｉ２，ｎｉ３，……）と表現できる。
文書が画像データの場合、画像ｄｉを周波数変換し、変換後の各周波数の成分ｔｊの数値をｎｉｊとする。時刻ｄｉはベクトルｄｉ＝（ｎｉ１，ｎｉ２，ｎｉ３，……）と表現できる。
【００４０】
また、文書が数値データ又はログデータを含む場合、重み付けｔｆｉｄｆは以下のようにして行う。
文書がオンラインサービスにおけるユーザのアクセスログデータの場合、始終平均的にアクセスするユーザの重み付けｔｆｉｄｆは小さくなり、アクセスのムラの大きいユーザの重み付けｔｆｉｄｆは大きくなる。
文書がセンサーデータの場合、出力数値のあまり変化しないセンサーの重み付けｔｆｉｄｆは小さくなり、出力数値の変化の大きいセンサーの重み付けｔｆｉｄｆは大きくなる。
文書が画像データの場合、画像間で成分値のバラツキの小さい周波数の重み付けｔｆｉｄｆは小さくなり、画像間で成分値のバラツキの大きい周波数の重み付けｔｆｉｄｆは大きくなる。
【００４１】
（実施形態２）
図６に、本実施形態に係る部分情報抽出システムの構成例を示す。本実施形態に係る部分情報抽出システムは、実施形態１の構成に加え、さらにマップ化部１４を備える。
【００４２】
図７に、本実施形態に係る部分情報抽出システムのシーケンスを示す。本実施形態に係る部分情報抽出方法は、実施形態１で説明した抽出手順（Ｓ１１５）の後に、マップ化手順（Ｓ１２６）をさらに有する。サーバ１０は、マップ化手順で作成したマップをユーザ端末３０へ送信する（Ｓ１２７）。ユーザ端末３０は、サーバ１０から受信したマップを表示する（Ｓ１２８）。
【００４３】
マップ化手順（Ｓ１２６）では、マップ化部１４が、抽出部１７の抽出した文書について、特徴ベクトルＰｉ及び条件文ベクトルＰｋよって表される点を、概念の近さに応じてマップ上に配置する。
【００４４】
ここで、文書ｍの特徴ベクトルＰｍは、セグメントの特徴ベクトルＰｉを合成して得られる。合成の際、セグメントの重み付け係数Ａiを考慮する。例えば、文書ｍの特徴ベクトルＰｍは
Ｐｍ＝ΣＡｉ＊Ｐｉ    （２）
と表される。文書特徴ベクトルＰｍを用いて抽出手順において抽出した文書群内の文書相互間の類似度を計算する。
【００４５】
セグメントの内容が条件文に近いと、使用する単語の種類が類似するため、ベクトルの指し示す点は互いに近くに配置される。そこで、特徴ベクトル及び条件文ベクトル相互間の近さを計算し、ベクトル相互間の近さに基づいて、情報間の内容の近さすなわち「意味的距離」に基づくマップ化を行う。演算は、ベクトル相互間の距離であってもよいし、内積、外積等の任意の演算を用いてもよい。得られた情報ｄｉ相互間の内容の近さに基づいて、マップ化アルゴリズムを用いて図８に示すようなマップを作成することができる。
【００４６】
本実施形態に係るシステムは、概念検索を用いてセグメントを抽出し、概念検索を用いて算出されたベクトルを用いて各セグメントの内容の分布をマップ化することができる。このため、条件文のどの単語に近いセグメントであるのかを分類した状態で表示することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４７】
本発明は情報通信産業に適用することができる。
【符号の説明】
【００４８】
１０：サーバ
１１：条件文取得部
１５：部分スコア算出部
１７：抽出部
１４：マップ化部
２０：ストレージ
３０：ユーザ端末
【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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