(57)【要約】  検索クエリに応じて、電子文書を検索し、検索結果を提供するための検索システムを提供する。かかる検索システムは、プロセッサ、ユーザから少なくとも一の検索用語を有する検索クエリを受け取るよう動作するユーザインターフェースモジュール、ならびに、候補同義語を識別するため検索クエリ語を分析するクエリ処理モジュールを含む。また、前記クエリ処理モジュールは、どの候補同義語が、前記検索クエリ語と等価語であり、前記検索クエリ語と同じ意味であるかを判断する。さらに、検索システムは、検索クエリ語ならびに等価語に基づいて検索を実行する検索エンジンを含んでいる。【選択図】  図１
2008537225.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
クエリに応じて、電子文書を検索し、検索結果を提供するための検索システムであって、
プロセッサと、
ユーザから、少なくとも一の検索クエリ語を有する検索クエリを受け取るよう動作するユーザインターフェースモジュールと、
前記少なくとも一の検索クエリ語に対する候補同義語を識別するため、前記少なくとも一の検索クエリ語を分析し、前記候補同義語のどれが、前記少なくとも一の検索クエリ語の等価語であり、前記検索クエリで用いられた前記少なくとも一の検索クエリ語と同じ意味であるか判断するクエリ処理モジュールと、ならびに
前記少なくとも一の検索クエリ語ならびに前記等価語に基づき、検索を実行する検索エンジンと、を備えたこと、
を特徴とするシステム。
【請求項２】
請求項１のシステムであって、さらに、前記少なくとも一の検索クエリ語と同じ方法で用いられる各候補同義語の可能性を反映する事前確率スコア(prior probability scores)を算出し、前記候補同義語に割り当てる事前確率モジュール、を備えたこと、
を特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項２のシステムにおいて、前記クエリ処理モジュールは、前記事前確率スコアの少なくとも一部に基づいて、どの候補同義語が、前記少なくとも一の検索クエリ語と等価語であるか判断すること、
を特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項２のシステムにおいて、前記事前確率モジュールは、前記少なくとも一の検索クエリ語の意味分布の少なくとも一部、ならびに、品詞バイアス(part-of-speech bias)に基づいて、前記候補同義語について事前確率スコアを算出し、割り当てること、
を特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項１のシステムにおいて、前記クエリ処理モジュールは、修正済検索クエリを生成するため、前記候補同義語の一つを前記少なくとも一のクエリ検索用語の代わりに前記検索クエリに代入し、前記検索エンジンは、前記修正済検索クエリを用いて検索を実行すること、
を特徴とするシステム。
【請求項６】
請求項５のシステムにおいて、前記クエリ処理モジュールは、修正済検索クエリを生成するため、前記候補同義語のそれぞれを、前記少なくとも一のクエリ検索用語の代わりに前記検索クエリに代入し、前記検索エンジンは、前記修正済検索クエリを用いて検索を実行すること、
を特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項６のシステムにおいて、前記クエリ処理モジュールは、前記検索エンジンにより取得された文脈的に連続するセグメントにおいて複数の合致を生じさせるかの少なくとも一部に基づいて、前記候補同義語のどれが、前記少なくとも一の検索クエリ語の等価語であるかを判断すること、
を特徴とするシステム。
【請求項８】
請求項７のシステムにおいて、前記クエリ前処理モジュールは、少なくとも二の電子文書において複数の合致を生じさせるかどうかの少なくとも一部に基づいて、前記候補同義語のどれが、前記少なくとも一の検索クエリ語の等価語であるか判断すること、
を特徴とするシステム。
【請求項９】
請求項８のシステムであって、 さらに、前記少なくとも一の検索クエリ語と同じ方法で用いられる各候補同義語の可能性を反映する事前確率スコアを算出し、前記候補同義語に割り当てる事前確率モジュール(prior probability module)を含み、前記クエリ処理モジュールは、さらに、前記事前確率スコアに基づいて、前記候補同義語のどれが、前記少なくとも一の検索クエリ語と等価語であるか判断すること、
を特徴とするシステム。
【請求項１０】
請求項５のシステムであって、さらに、人気のあるクエリにおいて共起するクエリ語を記載する、少なくとも一のワードセットのリストを伴うクエリ前処理モジュールを含み、前記前処理モジュールは、前記共起クエリ語の等価語を決定すること、
を特徴とするシステム。
【請求項１１】
請求項１０のシステムにおいて、前記クエリ前処理モジュールは、検索クエリとして提出された共起クエリ語に応じ、前記決定された等価語を取得すること、
を特徴とするシステム。
【請求項１２】
請求項１１のシステムにおいて、前記クエリ前処理モジュールは、検索クエリとして複数の共起クエリ語が提出された場合、前記決定された等価語の共通部分(intersection)を取得すること、
を特徴とするシステム。
【請求項１３】
請求項１のシステムにおいて、前記ユーザインターフェースモジュールは、前記少なくとも一の検索クエリ語の等価語であると判断された前記候補同義語を表示するよう動作すること、
を特徴とするシステム。
【請求項１４】
請求項１３のシステムにおいて、前記ユーザインターフェースモジュールは、前記等価語の少なくとも一つについて、前記検索エンジンによる使用を制限可能とするよう動作すること、  
を特徴とするシステム。
【請求項１５】
請求項１のシステムにおいて、前記ユーザインターフェースモジュールは、前記少なくとも一の検索クエリ語について、ユーザが選択可能な別の意味を表示するよう動作すること、
を特徴とするシステム。
【請求項１６】
請求項１のシステムであって、さらに、前記クエリがポルノグラフィーに関するかどうかを判断し、前記検索クエリがポルノグラフィーに関するものでないと判断された場合、ポルノグラフイックな電子文書をブロックするため、前記検索クエリを分析するよう動作するフィルタリングモジュールを含むこと、
を特徴とするシステム。
【請求項１７】
検索クエリに応じて、電子文書を検索し、検索結果を提供するためのコンピュータで実行可能な方法であって、
ユーザから、少なくとも一の検索クエリ語を有する検索クエリを受け取るステップと、
前記少なくとも一の検索クエリ語に対する候補同義語を識別するため、前記少なくとも一の検索クエリ語を分析するステップと、
前記候補同義語のどれが、前記少なくとも一の検索クエリ語の等価語であり、前記検索クエリで用いられた前記少なくとも一の検索クエリ語と同じ意味であるか判断するステップと、ならびに
前記少なくとも一の検索クエリ語および前記等価語を検索エンジンに提供するステップと、を備えたこと、
を特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項１７の方法であって、さらに、前記少なくとも一の検索クエリ語ならびに前記等価語を用いて検索を実行するステップ、を含むこと、
を特徴とする方法。
【請求項１９】
請求項１７の方法であって、さらに、前記少なくとも一の検索クエリ語と同じ方法で用いられる各候補同義語の可能性に基づいて、前記候補同義語について事前確率スコアを算出し、割り当てるステップ、を含むこと、
を特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１９の方法において、前記候補同義語のどれが、前記少なくとも一の検索クエリ語の等価語であるかの前記判断ステップは、前記確率スコアの少なくとも一部に基づくものであること、
を特徴とする方法。
【請求項２１】
請求項１９の方法において、前記事前確率スコアを算出し、前記候補同義語に割り当てるステップは、前記少なくとも一の検索クエリ語の少なくとも一の意味分布の少なくとも一部、ならびに、品詞バイアスに基づくこと、              を特徴とする方法。                                  
【請求項２２】
請求項１７の方法であって、さらに、修正済検索クエリを生成するため、前記候補同義語の一つを前記少なくとも一のクエリ検索用語の代わりに前記検索クエリに代入するステップ、を含むこと、
を特徴とする方法。
【請求項２３】
請求項２２の方法であって、さらに、前記修正済検索クエリを用いて検索を実行するステップ、を含むこと、
を特徴とする方法。
【請求項２４】
請求項２３の方法であって、さらに、修正済検索クエリを生成するため、前記候補同義語のそれぞれを、前記少なくとも一のクエリ検索用語の代わりに前記検索クエリに代入するステップ、ならびに、前記修正済検索クエリを用いて検索を実行するステップ、を含むこと、
を特徴とする方法。
【請求項２５】
請求項２４の方法において、前記少なくとも一の検索クエリ語の等価語であるかを判断する前記ステップは、前記候補同義語のどれが、取得された文脈的に連続するセグメントにおいて複数の合致を生じさせるかの少なくとも一部に基づいてなされること、
を特徴とする方法。
【請求項２６】
請求項２５の方法において、前記候補同義語のどれが、前記少なくとも一の検索クエリ語の等価語であるか判断するステップは、少なくとも二の電子文書において複数の合致を生じさせるかどうかの少なくとも一部に基づいてなされること、
を特徴とする方法。
【請求項２７】
請求項２６の方法であって、さらに、前記少なくとも一の検索クエリ語と同じ方法で用いられる各候補同義語の可能性を反映する事前確率スコアを算出し、前記候補同義語に割り当てるステップを含み、前記候補同義語のどれが、前記少なくとも一の検索クエリ語と等価語であるか判断するステップは、さらに、前記事前確率スコアに基づいてなされること、
を特徴とする方法。
【請求項２８】
請求項２２の方法であって、さらに、人気のあるクエリにおいて共起するクエリ語を記載する、少なくとも一のワードセットのリストを提供するステップ、ならびに、前記共起クエリ語の等価語を決定するステップ、を含むこと、
を特徴とする方法。
【請求項２９】
請求項２８の方法であって、さらに、検索クエリとして提出された共起クエリ語に応じ、前記決定された等価語を取得するステップ、を含むこと、
を特徴とする方法。
【請求項３０】
請求項２９の方法であって、さらに、検索クエリとして複数の共起クエリ語が提出された場合、前記決定された等価語の共通部分を取得するステップ、を含むこと、
を特徴とする方法。
【請求項３１】
請求項１７の方法であって、さらに、前記少なくとも一の検索クエリ語の等価語であると判断された前記候補同義語を、ユーザのため表示するステップ、を含むこと、
を特徴とする方法。
【請求項３２】
請求項３１の方法であって、さらに、前記等価語の少なくとも一つについて、前記検索エンジンによる使用を制限するステップ、を含むこと、
を特徴とする方法。
【請求項３３】
請求項１７の方法であって、さらに、前記少なくとも一の検索クエリ語について、ユーザが選択可能な別の意味を表示するステップ、を含むこと、
を特徴とする方法。
【請求項３４】
請求項１７の方法であって、さらに、前記クエリがポルノグラフィーに関するかどうかを判断するステップ、ならびに、前記検索クエリがポルノグラフィーに関するものでないと判断された場合、ポルノグラフイックな電子文書をブロックするため、前記検索クエリを分析するステップ、を含むこと、
を特徴とする方法。
【請求項３５】
クエリに応じて、電子文書を検索し、検索結果を提供するための実行命令を有するコンピュータ可読媒体であって、
ユーザから少なくとも一の検索クエリ語を有するクエリを受け取る命令と、
前記少なくとも一の検索クエリ語に対する候補同義語を識別するため、前記少なくとも一の検索クエリ語を分析する命令と、
前記候補同義語のどれが、前記少なくとも一の検索クエリ語の等価語であり、前記検索クエリで用いられた前記少なくとも一の検索クエリ語と同じ意味であるか判断する命令と、
前記少なくとも一の検索クエリ語ならびに前記等価語を検索エンジンに提供する命令と、を備えたこと、
を特徴とする媒体。
【請求項３６】
請求項３５のコンピュータ可読媒体であって、さらに、前記少なくとも一の検索クエリ語ならびに前記等価語を用いて検索を実行する命令、を含むこと、
を特徴とする媒体。
【請求項３７】
請求項３５のコンピュータ可読媒体であって、さらに、前記少なくとも一の検索クエリ語と同じ方法で用いられる各候補同義語の可能性に基づいて、前記候補同義語について事前確率スコアを算出し、割り当てる命令、を含むこと、
を特徴とする媒体。
【請求項３８】
請求項３７のコンピュータ可読媒体であって、さらに、前記事前確率スコアの少なくとも一部に基づいて、前記候補同義語のどれが、前記少なくとも一の検索クエリ語と等価語であるか判断する命令、を含むこと、
を特徴とする媒体。
【請求項３９】
請求項３８のコンピュータ可読媒体であって、さらに、前記少なくとも一の検索クエリ語の少なくとも一の意味分布の少なくとも一部、ならびに、品詞バイアスに基づいて、前記候補同義語について事前確率スコアを算出し、割り当てる命令、を含むこと、
を特徴とする媒体。
【請求項４０】
請求項３６のコンピュータ可読媒体であって、さらに、修正済検索クエリを生成するため、前記候補同義語の一つを前記少なくとも一のクエリ検索用語の代わりに前記検索クエリに代入する命令、を含むこと、
を特徴とする媒体。
【請求項４１】
請求項４０のコンピュータ可読媒体であって、さらに、前記修正済検索クエリを用いて検索を実行する命令、を含むこと、
を特徴とする媒体。
【請求項４２】
請求項４１のコンピュータ可読媒体であって、さらに、修正済検索クエリを生成するため、前記候補同義語のそれぞれを、前記少なくとも一のクエリ検索用語の代わりに前記検索クエリに代入し、前記修正済検索クエリを用いて検索を実行する命令、を含むこと、
を特徴とする媒体。
【請求項４３】
請求項４２のコンピュータ可読媒体であって、さらに、取得された文脈的に連続するセグメントにおいて複数の合致を生じさせるかの少なくとも一部に基づいて、前記候補同義語のどれが、前記少なくとも一の検索クエリ語の等価語であるかを判断する命令、を含むこと、
を特徴とする媒体。
【請求項４４】
請求項４３のコンピュータ可読媒体であって、さらに、少なくとも二の電子文書において複数の合致を生じさせるかどうかの少なくとも一部に基づいて、前記候補同義語のどれが、前記少なくとも一の検索クエリ語の等価語であるか判断する命令、を含むこと、
を特徴とする媒体。
【請求項４５】
請求項４４のコンピュータ可読媒体であって、さらに、前記少なくとも一の検索クエリ語と同じ方法で用いられる各候補同義語の可能性を反映する事前確率スコアを算出し、前記候補同義語に割り当てる命令を含み、前記事前確率スコアに基づいて、前記候補同義語のどれが、前記少なくとも一の検索クエリ語と等価語であるか判断する命令、を含むこと、
を特徴とする媒体。
【請求項４６】
請求項４０のコンピュータ可読媒体であって、さらに、人気のあるクエリにおいて共起するクエリ語を記載する、少なくとも一のワードセットのリストを提供する命令、ならびに、前記共起クエリ語の等価語を決定する命令、を含むこと、
を特徴とす媒体。
【請求項４７】
請求項４６のコンピュータ可読媒体であって、さらに、検索クエリとして提出された共起クエリ語に応じ、前記決定された等価語を取得する命令、を含むこと、
を特徴とす媒体。
【請求項４８】
請求項４７のコンピュータ可読媒体であって、さらに、検索クエリとして複数の共起クエリ語が提出された場合、前記決定された等価語の共通部分を取得する命令、を含むこと、
を特徴とする媒体。
【請求項４９】
請求項３５のコンピュータ可読媒体であって、さらに、前記少なくとも一の検索クエリ語の等価語であると判断された前記候補同義語を、ユーザのため表示する命令、を含むこと、
を特徴とする媒体。
【請求項５０】
請求項４９のコンピュータ可読媒体であって、さらに、前記等価語の少なくとも一つについて、前記検索エンジンによる使用を制限する命令、を含むこと、
を特徴とする媒体。
【請求項５１】
請求項３５のコンピュータ可読媒体であって、さらに、前記少なくとも一の検索クエリ語について、ユーザが選択可能な別の意味を表示する命令、を含むこと、
を特徴とする媒体。
【請求項５２】
請求項３５のコンピュータ可読媒体であって、さらに、前記クエリがポルノグラフィーに関するかどうかを判断する命令、ならびに、前記検索クエリがポルノグラフィーに関するものでないと判断された場合、ポルノグラフイックな電子文書をブロックするため、前記検索クエリを分析する命令、を含むこと、
を特徴とする媒体。
【発明の詳細な説明】
【関連出願のデータ】
【０００１】
本出願は、その全体が参照のため本出願に取り込まれる、２００５年４月１１日出願の米国仮特許出願番号６０／６６９、９２２、ならびに、２００５年６月３日出願の米国仮特許出願番号６０／６８６、９２９の優先権を主張する。
【発明の背景】
【０００２】
発明の分野
本発明は、クエリに対する電子文書の検索および取り込みのためのシステムおよび方法に関するものである。
【０００３】
関連技術分野の説明
巨大な言語資料を横断する電子的な検索は、インターネット上、および、通常、ソフトウエア業界で最も広く用いられるアプリケーションの一つである。検索されるソースが独自あるいはオープンソースデータベース、ドキュメントインデックス、あるいは、ハイパーテキストコレクションのいずれに拘わらず、また、検索プラットフォームが、インターネット、イントラネット、エクストラネット、クライアント−サーバ環境、あるいは、単一コンピュータのいずれに拘わらず、候補となる無数のテキストの中から２〜３の一致するテキストを検索することは、ほとんどのアプリケーションで頻繁に要求され、継続的に行われていることである。
【０００４】
基本的な検索テクニックの一つに、適切なターゲットアイテムからキーワードのインデックスを中心に展開する、キーワードインデックス検索がある。この方法においては、ユーザが入力したクエリが、独立した単語に構文解析（少し屈折した結末を選択的に取り除いてもよい）されると、すぐに、これらの単語によりインデックスされた文書又はアイテムを順番に指摘するインデックスにおいて前記単語が調べられる。どのような形にせよ、この種の検索サービスには、数百万のコンピュータおよびインターネットユーザにより毎日無数のアクセスが集まる。例えば、これは、オラクル（登録商標）およびＩＢＭ（登録商標）等の会社によりオファーされ、フォーチュン（登録商標）１０００社の多くが内部のデータ管理用に採用しているデータベースキット内に構築され、今日、ほとんどのパーソナルコンピュータに用いられているウインドウズ（登録商標）オペレーティングシステム上の標準的なヘルプファイルユーテイリティ内に構築され、毎日数千万人のインターネットユーザに用いられているライコス（登録商標）、ヤフー（登録商標）ならびにグーグル（登録商標）により提供されるインターネット検索サービスの基となっている。
【０００５】
キーワード検索が有する２つの主な問題点は、（１）関連する文書が行方不明（すなわち、低再現率）になること、および、（２）関係のない文書を取り込んでしまう（すなわち、精度が低い）ことである。ほとんどのキーワード検索は、その両方を行ってしまう。具体的に言うと、意味的に見た場合、多くの例において関連する情報の少なくとも８０％が、元のクエリに入力されるのと全く異なる単語でインデックス付けされているので、多くの場合、キーワード検索は、適切な文書の約８０％を読み飛ばしてしまう、というのが最初の問題に関するキーワード検索の主な制限である。非常に人気のある単語を用いた簡単な検索を行うことができ、関連する情報が沢山ある場合、このことはほとんど問題にならない。しかし、クエリが長く、関連する語句について予想することが困難である検索については、検索結果に失望することがある。
【０００６】
この状況において生じる疑問のいくつかは：
クエリに対する同義語がどこに存在するのか、を検索エンジンがどのように識別するのか、例えば、”母子お揃いのパジャマ”(mother-daughter matching sleeping gowns.）が”親子お揃いのパジャマ”(adult-child matching sleeping gowns.）と一致するか、”ベイエリアのスカイライン(Bay Area skyline)”という語句が、”ゴールデンゲートブリッジ(Golden Gate Bridge)”と同義語でないにも拘わらず、”ゴールデンゲートブリッジが見える部屋”(hotel room with a view of the Golden Gate Bridge)”が”ベイエリアのスカイライン全体を見渡せるスイート”(suite that provides a panorama of the entire Bay Area skyline)”と非常に関連が深いことを検索エンジンがどのように識別するのかである。
【０００７】
キーワード検索における２つ目の主な問題は、単語が異なる意味でも使用することができるという事実を主な原因として、キーワード検索が、関連して一致するテキストを見落とすだけでなく、関連がない多数のテキストと一致すると判断してしまう、ことである。
【０００８】
この状況で生じる質問の例は：
クエリ中の一連の単語が深い関連性を有しているにも拘わらず、”激しい風の中で飛行機が傾く(bank an aircraft in high wind)”が、”彼の投資銀行は、好調な売り上げにより素晴らしい利益を得ている航空会社を見つけた。（His investment bank funded an aircraft company whose high sales brought in a windfall profit)"と一致しないことを、検索エンジンがどのように識別するのか。
【０００９】
”アップルは、最新型マッキントッシュの値下げを行った。(Apple Slashes Price of Newest Macintosh)”が、パーソナルコンピュータについての文書と一致し、農業業界には関連がないということを、検索エンジンがどのように識別するのかである。
【００１０】
かかる問題に対する一般的な試みは、例えば、グーグル（登録商標）では、ウエッブ全体で被リンクが最も多いコンテント、および／又は、他の検索エンジンでは、検索数が最も多いコンテント又は検索結果ページで最もクリックされたコンテント等の様々な種類の人気ランキングを中心に展開する。しかし、人気というのは推測であり、人気が特定ユーザの意思を表さない場合が多く存在する。したがって、この方法は、それがかなり数の例（最も人気のあるもの）においてうまく機能すると保証されるが、最も人気がある場合以外のすべての例では機能しないということが保証される。
【００１１】
上述の見逃された関連する文書についての問題、あるいは、低再現率に対処するため、対策が講じられてきた。おそらく、最も素直なアプローチは、クエリに対し自動的に同義語を追加するアプローチである。このことは、マシン可読の類語辞典又は”ワードネット(Wordnet)”を少し参照することにより簡単に実行される。最も一般的な同義語が自動的に追加され、同義語とともにクエリ単語に対する検索が実行される。残念なことに、このアプローチは、以下の点でいくつかの非常に大きな問題に直面している：
１．単語は、多くの異なる意味を有していること；
２．単語は、各意味において多くの同義語を有すること；
３．ほとんどの同義語自体が、元の単語の同義語と異なる他の意味を有すること；である。  
G.Grefenstette氏著の：自動的なシソーラスの発見についての探索(Explorations in Automatic Thesaurus Discovery),ボストン（１９９４年）、１１２頁において述べられた研究によると、単語の意味の明確化等の意味の区別を行なわない類語辞典に基づくクエリの拡張は、検索の精度をマイナス１７．７％からプラス１０．４％まで変化させる。したがって、かかる検索クエリ語の単純な拡張は、検索精度を、しばしば悪い方向に導いてしまい、制度を約１０％よりも高くさせることができない。
【００１２】
例えば、”バンク(bank)”という単語は、金融機関、川の端部、飛行機の旋回、何かを信じていたい意欲（”ユー  キャン  バンク  オン  イット！(you can bank on it!)”）、等を意味することが可能であるので、このことを理解することができる。これらの意味の二番目を取ると、”バンク(bank)”の有効な同義語である”ターン(turn)”という単語は、”バンク(bank)”の意味では解釈できない別の意味”あなたの番です(it's your turn)”あるいは”世紀の始まり(the turn of the century)”を持つことになる。このことは、各クエリに対して自動的に同義語を追加することは、通常、関連のないヒットを増やすことはあっても、少なくすることはない、ことを意味する。同義語は、検索エンジンが、より関連する情報を見つけることを可能にするという利点を与えるが、かかる効果は、さらにヒットした沢山の無関係な検索結果によって見劣りするものとなってしまう。したがって、同義語を追加することは、問題を解決するのではなく、事態を悪化させることになってしまう。
【００１３】
無関係な検索結果、あるいは、精度が低いことにより生じる問題は、関連する文書を見逃してしまう代わりに、検索エンジンが実際に関連していない検索結果を含んでしまうという点で、間違った候補の問題と、実質的に反対、あるいは、”逆”の問題である。キーワードと一致する率という観点から見た場合、文書はクエリを完璧に満たすことができるが、ターゲットとする文書内の単語はクエリの単語とは違う意味に使われており、ここでも単語は様々な意味で用いられるので、文書とは無関係であるという意味において、このことはよく生じることである。この状態は、”反対(opposite)”の問題であるように見えるが、実際のところ、単語の意味を認識するキーワード検索エンジンが無能である、という同じ基本的な問題に由来する。 
検索についての２つの再現率(recall)ならびに精度の問題（候補を見逃すとともに無関係な結果を提供すること）は、以下の共通の重要な事項を共有する。すなわち、語意の解釈を誤り、その両方が、未解決の課題ゆえに、いくつかの点でユーザーのためにより良い状況よりも、むしろより悪い状況を作りだすことしかできなかったことが、両方の問題の原因となったのである。したがって、語意の明確化の問題を解決可能なシステムに対して、いまだ達成されていないニーズが存在する。
【００１４】
どのようにして広く知れ渡っているか、ならびに、言葉の多義性（複数の意味）の問題でどれくらい驚かせた(how consternating)のかを理解するため、”大気圏外”（"outer space"）(名詞）；不動産の”空地”(real estate "vacant space")(名詞）；たとえば署名のための紙面の空欄(blank space on a paper such as for signature)（名詞）；センテンスの文字間の空白(blank space between letters in a sentence)（名詞）；”フェンスの支柱の間隔をもう少し広くしてくれ”(space the fence posts farther apart, please)(動詞）；”、私の約束に余裕を持たせて欲しい(Space my appointments farther apart, please)  (時間についての依頼）；トランス状態になるって”彼は行ってしまった”(to go into a trance "he spaced out)" （ほとんどの表現集にはない）；”我々の分野における”産業的なニッチ(Industry niche "competitors in our space")（ほとんどの表現集にはない）に含まれた”スペース(space)”と言う単語の語意を考慮する。一般に、非常に多義な単語の他の例としては、バンク(bank)、ブレーク(break)、コール(call)、ダーク(dark)、デート(date)、インタレスト(interest)、ラブ(love)、ミーン(mean)、プレーン(plane)、プレイ(play)、ステージ(stage)、タイム(time)、トライ(try)、ビュー(view)、ウインドウ(window)ならびに他の数千の単語がある。
【００１５】
本技術で提案された語意の明確化についての従来の方法は、一般に、以下の線に沿って進められる：
１．手作業でテキストの言語資料の意味にタグを付ける（それ自体の標準的な意味に関し各単語にマークを付ける）。”その少数部分が”テスティングデータ(testing data)”として保存されるとともに、トレーニングデータ(training data)”として、ほとんどがこのデータを用いる。
【００１６】
２．各単語の各意味について、文脈上の特徴を抽出するためトレーニングデータを用いる（例えば、どの単語が、次に頻繁に出てくるか、同じ文章中に出てくるか、あるいは、ターゲットとする単語からn個空けて出てくるか、が判ったものについて記録する）。
【００１７】
３．いくつかの単語の語意間の分類を可能にし、テスティングデータについて分類器を有効にするため、文脈上の特徴中の一般的なパターンを判断（例えば、ニューラルネット(neural nets)、又は、ケースに基づく理由付けあるいは、一般的な分類その他等の標準的なマシンが習得するいずれのアルゴリズムを適用することにより）する。
【００１８】
既述のプロジェクトが完了した後、次に、決定された分析器のパターン（あるいは、特徴値の設定又はこれらを考慮して派生したルール）に基づき、新しい単語の発生（周囲の前後関係(surrounding context)、すなわち、単語の前および／又はテキストの後と仮定する）は、特定の単語に関する推測あるいは可能性により割り当てられ、すなわち、それらの標準的な意味に基づいて分類される。このプロセスのステップ２と３について、かなりの量の研究と議論が実行されており、これらの語句を調査し最適化することは間違いなく有益なことである。しかし、提案された従来の語意明確化方法は、ステップ１と合致している。手作業によりタグ付けされたトレーニングデータの大きなセットは、語意の明確化において実行された圧倒的多数の方法により推定される。
【００１９】
他の関連する技術は、２００３年１２月に、チェコ共和国、 BrnoにあるMasaryk大学Brno校で開催された第２回インターナショナル・ワーソネットコンファレンス  −GWN２００４での、Ramakrishnan, G氏、Prithviraj, B氏、Deppa, A氏、Bhattacharya, P氏ならびにChakrabarti, S氏によってなされた、ソフトな語意明確化の手順、２９１−２９８頁の内容を含んでいる。Ramakrishnan氏は、各クエリ単語について”束縛”しない、ソフトな語意明確化を提案している。他の関連技術には、２０００年にドイツのSaarbcrkenで開催された、意味注釈(Semantic Annotation)ならびに知的コンテントに関するCOLING２０００のワークショプの会報で、Agirre, E 氏ならびにMartinez, D氏によって発表された、ウェッブにおける判断リストを伴う自動的な意味明確化についての探索、が含まれる。Agirre氏ならびにMartinez氏は、明確化タスクを自動化する際にベイジアン・ネットワークを採用することを提案した。さらに別の関連技術は、数理言語学２３（１）（１９９７年発行）の３３−６４頁に、Hearst, M氏が記した、テキストタイリング(Texttiling)、テキストを複数パラグラフのサブトピックの節に区切る、である。また別の関連技術は、ドキュメンテーション・ジャーナル５３．１（１９９７年発行）の８−９頁に、Beaulieu, M氏が記した、クエリ拡張をサポートするためのインターフェースについての実験、を含んでいる。
【００２０】
【特許文献１】なし
【発明の概要】
【００２１】
上述の方法ならびに要求される手作業によるトレーニングデータのタグ付け自体が、検索アプリケーションについて最も大きい制限を課すことになる。具体的に言うと、様々な文脈中の各単語に関する多数の例文を含む言語資料を手作業でタグ付けする必要性は、オープンエンド検索アプリケーションの設計者に一つではなくいくつかの問題を生じさせる：
１．  長時間にわたる手作業による労働コストは、信じられないくらいの額になる。そのアルゴリズムに基づき、英語のある単語を明確化するためのトレーニングデータとして必要とされる数千の例文をタグ付けるためには、大学院の学生によって全学期という長い時間を必要とする。通常用いられる英語全体（例えば２００、０００ワード以上）から推定するためのかかる努力は想像を絶するものである。
【００２２】
２．かかる労働は、単なる労働ではなく、言語学的に訓練された労働である。前記タグ付けは、文法、話し言葉の各部分ならびに標準的な語意を理解し、教養のある者によって実行されなければならない。このスキルは、一般のワードプロセッシングを実行するために雇われている労働者よりずっと優れていなくてはできない。この事実は、言語資料を手作業でタグ付けするため予想されるコストをさらに悪化させる。
【００２３】
３．データが全てタグ付けされていたとしても、次の明確化のために適切なベースラインを提供するため、多くの語意は、言語資料中に充分な例を有していないだけである。
【００２４】
４．いくつかの単語は、標準的な意味リストに載っていない意味を有している。
【００２５】
５．いくつかの単語は新しく、標準的な用語集中に主要語として載っていない。
【００２６】
拡張可能な語意の明確化を実行するために必要な上述の手強い障害を考慮すると、改良された検索結果を提供するための他のアプローチが必要とされる。
【００２７】
したがって、電子文書を検索し取り込むための従来技術によるシステムおよび方法に関する制限ならびに欠点を最小化する検索システムおよび方法に関し、充足されていないニーズが存在する。具体的に言うと、検索を実行する際に見逃されてしまう、関連電子文書の数を増加させる検索システムおよび方法に関し充足されていないニーズが存在する。また、検索結果中への無関係な電子文書の包含数を減少させる、かかる検索システムおよび方法についてのニーズが存在する。さらに、クエリに応じ、単なるキーワード検索に比べてより関連性の深い電子文書を提供する、検索システムおよび方法に関し、充足されていないニーズが存在する。
【００２８】
上記の事情を考慮すると、本発明の効果は、検索を実行する際に見逃されていた関連電子文書の数を減少させ、これにより、再現率を拡張するシステムおよび方法を提供することである。
【００２９】
本発明の他の効果は、検索結果中への無関係な電子文書の包含を減少させ、これにより、精度を改良させるシステムおよび方法を提供することである。
【００３０】
本発明のさらに別の効果は、クエリに応じ、単なるキーワード検索と比較してより関連性の深い電子文書を提供する、経済的なシステムおよび方法を提供することである。
【００３１】
本発明のある側面によると、クエリに応じて、電子文書を検索し、検索結果を提供するための検索システムが提供される。ある例示的な実施形態において、検索システムは、プロセッサ、ユーザから、少なくと一の検索クエリ語を有する検索クエリを受け取るよう動作するユーザインターフェースモジュール、ならびに、候補同義語を識別するため検索クエリ語を分析するクエリ処理モジュールを含んでいる。また、前記クエリ処理モジュールは、どの候補同義語が、前記検索クエリ語と等価語であり、前記検索クエリ語と同じ意味であるかを判断する。さらに、検索システムは、検索クエリ語ならびに等価語に基づいて検索を実行する検索エンジンを含んでいる。
【００３２】
ある実施形態によると、検索システムは、前記少なくとも一の検索クエリ語と同じ方法で用いられる各候補同義語の可能性を反映する事前確率スコア(prior probability scores)を算出し、前記候補同義語に割り当てる事前確率モジュールも含んでいる。このことから、クエリ処理モジュールは、前記事前確率スコアの少なくとも一部に基づいて、どの候補同義語が、前記少なくとも一の検索クエリ語と等価語であるか判断する。ある実施形態において、事前確率モジュールは、前記少なくとも一の検索クエリ語の少なくとも一の意味分布の少なくとも一部、および／又は、品詞バイアスに基づいて、前記候補同義語について事前確率スコアを算出し、割り当てる。
【００３３】
他の実施形態によると、かかるクエリ処理モジュールは、修正済検索クエリを生成するため、前記候補同義語の一つを前記少なくとも一のクエリ検索用語の代わりに前記検索クエリに代入し、検索エンジンは、修正済検索クエリを用いて検索を実行する。これにより、前記クエリ処理モジュールは、前記候補同義語のそれぞれを代入し、前記検索エンジンは、前記修正済検索クエリを用いて検索を実行する。また、前記クエリ処理モジュールは、前記検索エンジンにより取得され、少なくとも二の電子文書によって証明された、文脈的に連続するセグメントにおいて、どの候補同義語が複数の合致を生じさせるかの少なくとも一部に基づいて、前記候補同義語のどれが検索クエリ語の等価語であるかを判断する。
【００３４】
本発明の他の実施形態によると、検索システムは、さらに、人気のあるクエリにおいて共起するクエリ語を記載する、少なくとも一のワードセットのリストを伴うクエリ前処理モジュールを含み、前記前処理モジュールは、前記共起クエリ語の等価語を決定する。前記クエリ前処理モジュールは、検索クエリとして提出された共起クエリ語に応じ、前記決定された等価語を取得する。さらに、前記クエリ前処理モジュールは、検索クエリとして複数の共起クエリ語が提出された場合、前記決定された等価語の共通部分を取得するよう動作することが好ましい。
【００３５】
本発明のさらに別の実施形態において、ユーザインターフェースモジュールは、検索クエリ語の等価語であると判断された前記候補同義語を表示するよう動作する。これにより、前記ユーザインターフェースモジュールは、前記等価語の少なくとも一つについて、前記検索エンジンによる使用を制限可能とするよう動作してもよい。他の実施形態において、前記ユーザインターフェースモジュールは、前記検索クエリ語について、ユーザが選択可能な別の意味を表示するよう動作する。
【００３６】
本発明のさらに別の実施形態において、前記検索システムは、前記クエリがポルノグラフィーに関するかどうかを判断し、前記検索クエリがポルノグラフィーに関するものでないと判断された場合、ポルノグラフイックな電子文書をブロックするため、前記検索クエリを分析するよう動作する、フィルタリングモジュールを含む。
【００３７】
本発明の他の側面においては、クエリに応じて、電子文書を検索し、検索結果を提供するためのコンピュータで実行可能な方法が提供される。本発明の他の側面において、クエリに応じて、電子文書を検索し、検索結果を提供するための実行命令を有するコンピュータ可読媒体が提供される。
【００３８】
本発明の、これらの、ならびに、他の特徴は、添付の図面を参照すると、本発明の好ましい実施形態についての以下の詳細な説明から、より明らかとなる。
【好ましい実施形態の詳細な説明】
【００３９】
以下にさらなる詳細を述べるように、本発明の検索システムおよび方法は、クエリに応じて、既知の検索システムによって達成されるより関連性の高い電子文書を提供するとともに、検索結果中への無関係な電子文書の包含数を減少させ、精度を向上させる。具体的に言うと、本発明の検索システムおよび方法は、元のクエリと同じ意味で同じ態様により実際に使われる、元のクエリの語句と実質的に同じと考えられる、これらの候補となる同義語を自動的に識別する。以下でさらに説明されるように、テキスト言語資料ならびにクエリ履歴を用いることにより、これが達成される。したがって、提案されている語意明確化システムおよび方法で要求される、非常に高くつく手動による語意のタグ付けは、本発明の検索システムおよび方法では必要とされない。
【００４０】
図１は、クエリに応じて、コンピュータ可読媒体に記憶された電子文書を検索し、検索結果を提供する本発明の一実施形態による検索システム１０の概略図を示している。図１の意味検索システム１０は、どのようなタイプのハードウエアおよび／又はソフトウエア、およびプログラム済みの汎用演算装置を用いて実施してもよいことを、まず最初に理解すべきである。例えば、意味検索システム１０は、サーバ、パーソナルコンピュータ、ポータブルコンピュータ、シン・クライアント、あるいは、いずれの適切な装置又は複数の装置を用いて実現してもよい。意味検索システム１０および／又はそのコンポーネントは、一箇所に設けられた単一の装置又は一箇所あるいは複数箇所に設けられた複数の装置であってもよく、かかる箇所に、電線、光ファイバー線、無線等のいずれかの通信媒体を介し、適切な通信プロトコルを用いて接続される。
【００４１】
ここで示され、述べられている本発明にかかる意味検索システム１０は、特定の機能を実行する複数のモジュールを有すると考えられることに注意すべきである。これらのモジュールは、明確化の目的のため、それらの機能に基づいて概略的に示されているにすぎず、特定のハードウエア又はソフトウエアを示しているものでないことを理解すべきである。このことから、これらのモジュールは、述べられた特定の機能を実質的に実行するハードウエアおよび／又はソフトウエアであってもよい。また、かかるモジュールを、意味検索システム１０内に組み入れるようにしても、あるいは、所望される機能に基づき別モジュールに分割するようにしてもよい。したがって、図１に概略的に示されている本発明は、本発明の意味検索システム１０を制限するものと解釈されるべきでなく、単に、例示的な実施形態の一つを示すものであると理解すべきである。
【００４２】
図１に示された実施形態を再度参照すると、意味検索システム１０は、複数の電子文書２４を有するユーザインターフェースモジュール１６、検索エンジン２０ならびにクエリ処理モジュール３０に電気的に接続されているプロセッサ１２を含んでいる。これらのモジュールは、それらの接続部分によって図１に示されているプロセッサ１２に電気的に連結されている。検索システム１０は、事前確率モジュール３６、および、プロセッサ１２に電気的に接続されているクエリ前処理モジュール４０、ならびに、クエリ処理モジュール３０およびクエリ前処理モジュール４０に電気的に接続される、コンテキストデータベース４６も含んでいる。また、検索システム１０は、プロセッサ１２に接続されたフィルタリングモジュール６０を含んでいる。検索システム１０の様々なモジュールおよびコンポーネントの様々な機能は、以下で詳しく説明するようにプロセッサ１２により制御される。また、一つの検索エンジン２０が、図１に示されているが、検索エンジン２０は、一以上の検索エンジンとして実現しても、ならびに、共通して用いられる一以上の検索エンジンとしてもよいことも理解すべきである。
【００４３】
また、検索システム１０は、そこに記憶された複数の電子文書２４を有する言語資料２２にも電気的に接続されている。ここで用いられているように、”電子文書”という文言は、フォーマットおよび／又は長さに拘わらずコンピュータ可読のいずれのファイルを表していることを理解するべきである。例えば、ウエッブサイトのウエッブページ、ワープロ文書（word processing documents）、プレゼンテーション文書、表計算文書（spreadsheet documents)、ＰＤＦ文書等は、全てここで述べられる電子文書の例である。図示された言語資料２２が遠離にあり、インターネット２等のネットワークを介して検索システム１０と通信することも明らかである。もちろん、他の実施形態においては、言語資料２２を検索システム１０自体の内部にそのコンポーネントとして設けるようにしてもよい。さらに、言語資料２２は、電子文書あるいはそのセグメントを取り込むため用いることができる一以上の検索エンジンによりアクセスされるようにしてもよい。
【００４４】
ユーザインターフェースモジュール１６は、検索システム１０のユーザから、当該ユーザが興味を示している文書のコンテントを示す一以上の検索用語あるいは語句等の検索クエリを受け取るため適用される。かかるユーザインターフェースモジュール１６は、以下で詳しく説明する方法で検索クエリを処理するクエリ処理モジュール３０に検索クエリを提供するとともに、処理済みの検索クエリを検索エンジン２０に提供する。当該検索エンジン２０は、クエリ処理モジュール３０によって処理された検索クエリを満たす複数の電子文書２４から、これらの文書を識別するため言語資料２２を検索するよう動作する。もちろん、検索エンジン２０による言語資料２２の検索は、いずれの適切な方法によって実行することができ、既知の技術である用語のインデックスを用いることにより促進することができる。検索クエリを満たすこれらの電子文書２４は、ユーザにとって検索結果として認識される。
【００４５】
上述のことから、本発明によると、クエリ処理モジュール３０は、検索エンジン２０により生成される検索結果を正確に拡張するために用いることができる用語と実質的に同じである、候補となる同義語を決定するため、ユーザインターフェース１６により受け取られた検索クエリの用語あるいは語句を分析する。具体的に言うと、以下でさらに詳しく述べるように、クエリ処理モジュール３０ならびに、それに接続された他のさまざまなモジュールは、検索を通して検索される文書の精度と関連性を維持するとともに、検索結果の再現率を増加させるのに最適であるこれらの等しい用語を識別するため、一緒に機能する。以下で開示された実施形態において、クエリ処理モジュール３０ならびに他のモジュールによるこの処理は、検索エンジン２０によって実際の検索が実行される前に行われる。しかし、他の実施形態においては、この処理は、検索エンジン２０によって従来の検索結果がユーザに提供された後に実行してもよい。  
本発明の好ましい実施形態において、クエリ処理モジュール３０は、候補同義語を識別し、検索クエリ中の文脈中の検索クエリ語と実質的に等しいこれらの候補同義語、すなわち、検索クエリにおいて検索クエリ語が用いられる本当に同義かつ同じ意味のもの、を識別するため、事前確率モジュール３６により提供された少なくとも事前確率スコアに基づき、これらの候補同義語を処理する。これに対応して、ここで用いられるように、候補となる同義語は、ワードネットあるいは電子類語集等の情報源によりクエリ単語と同義語であると認識されるこれらの語を表す。これとは逆に、ここで用いられている等価語は、実質的に等しく、検索クエリ語と同じ語意を有すると分析されたこれらの同義語を表している。
【００４６】
これにより、検索システム１０の事前確率モジュール３６は、検索クエリ語と同じ方法で、すなわち、特定の検索クエリ語と同じ意義および意味で実際に用いられる、検索クエリ語の同義語である可能性を反映する、事前確率を算出し、各候補同義語に対して割り当てる。いずれの検索クエリ語についての候補同義語を、いずれの適切なソースから得てもよい。例えば、候補同義語を、ワードネット、電子類語集(electronic thesaurus)あるいは他のソースから得るようにしてもよい。
【００４７】
検索システム１０の事前確率モジュール３６による事前確率スコアの決定は、事前確率を、（１）例えばワードネットにおける、少なくとも一の検索クエリ語の記載された意味の分布、および（２）ユーザにより提出されたクエリ単語の品詞、すなわち、クエリ単語が、名詞、動詞、形容詞、副詞等についてのバイアス、に基づいてそれが関連する確率を反映する、各同義語に割り当てることが好ましい。
【００４８】
好ましい例示的な実施形態において、単語についての事前確率スコアの算出は、ワードネット中の四つの品詞全部における単語の意味番号(word's sense numbering)を調べ、それぞれに、最長の意味深さ(longest sense-depth)に反比例する重み付けを与えることにより、事前確率モジュール３６によって実行される。したがって、例えば、いずれかの品詞の語意の最大数が６である場合、６番目の言葉の意味は１として重み付けられ、これらの場合に、品詞が６を下回る意味しか持たない場合であっても、各品詞の１番目の言葉の意味は６として重み付けられる。次に、事前確率モジュール３６は、全ての意味にわたる全ての意味の重みにより除された（割った）意味の重みに応じて、各品詞の各意味に点数を付ける。
【００４９】
クエリ処理モジュール３０による単語についての事前確率スコアの決定は、以下の式により数学的に表される：
【００５０】
【数１】
2008537225.tif 000003
【００５１】
ここで、ＰＰ（Ｗ１、Ｗ２）は、与えられたＷ２の等価語である、Ｗ１の事前確率スコアであり、
・Ｗは、単語であり、
・Ｐは、品詞であり、
・Ｓは、意味番号（１を基本とした）であり
・EquivTypePenalty()は、同じタイプ（すなわち、同義語、下位語、上位語等）に基づいた一定のペナルティーであり、ならびに
・意味番号は、１から開始すると仮定する。
【００５２】
好ましい実施形態における事前確率モジュール３６は、内的および外的な品詞バイアスのいずれをも考慮に入れるため、上記で決定された事前確率スコアをさらに調整するよう動作する。”内的な品詞バイアス”は、どの品詞が、与えられた単語について、最も適切な意味を有するかを決定するためにカウントすることで、ワードネット等から導き出される。”外的な品詞バイアス”は、検索エンジン２０の使用履歴から導き出される。具体的に言うと、検索エンジンの使用履歴は、ユーザが名詞を最も頻繁に検索し、その次に副詞を検索し、動詞と形容詞の検索頻度が名詞と副詞の中間に位置することを示す。また、検索エンジンのクエリにおいては、名詞と副詞よりも、名詞と名詞の修飾語が入力されることがより一般的である。したがって、この点についてのクエリの統計学的検討に基づいて、他の条件は全く同じであるが、特定の品詞を他の品詞よりも優先させる等の単純なバイアスを加えることが可能である。
【００５３】
次に、上記の方法により決定された上述の修正済みの事前確率スコアは、以下に述べるクエリ処理モジュール３０による取り込みならびに使用のため、事前確率モジュール３６によりコンテキストデータベース４６内に記憶される。
【００５４】
前述のように、クエリ処理モジュール３０は、どの候補同義語が、参照ソースにより元の検索クエリの用語（ワードネットシソーラス等の参照ソースにより与えられた）と同じであると考えられ、実際に、検索クエリの語義において正確に同義の等価語であるか、あるいは、それらが提出される文脈であるかについて識別する。このことから、好ましい実施形態において、クエリ処理モジュール３０は、どの候補同義語かを決定し、検索エンジン２０により取得される意味的に連続するセグメントのマッチングを実行するため、残存し、変更のないクエリ単語中にさまざまな候補同義語を一つずつ代入し、この変更された検索クエリを、そこで予備の同義語確認ステップと考えることができる、検索エンジン２０に提出する。これにより、クエリ処理モジュール３０は、テキストのパラグラフ等の隣接するテキストのブロックにおけるクエリ単語間の意味的な距離を確認し、意味的な空間中に明確な路線変更(marked shift)が存在する場合を識別する。
【００５５】
他のクエリ単語中に代入されていた候補同義語が、元のクエリ単語とともに、意味的に連続するテキストブロック中ではなく、テキストの言語資料中で見つかった場合、候補同義語は、元の検索クエリ語の範囲を拡張するために用いるのに不適格である。したがって、本発明によると、従来の検索エンジンによって同義語と考えられ、従来の検索システムにおいては、検索クエリを拡張するために用いられる相当な数の用語が、検索システム１０のクエリ処理モジュール３０により不適格とされる。
【００５６】
また、好ましい実施形態において、クエリ処理モジュール３０は、さらに、複数認証要件(multiple attestation requirement)をさらに満たすため、上述の意味的に連続するテキストブロックの要件を満たす、これらの候補同義語を要求する。より具体的に言うと、好ましい実施形態のクエリ処理モジュール３０は、言語資料２２の二以上の電子文書２４において、意味的に連続するテキストブロックの要件を満たすことを要求する。
【００５７】
本発明の発明者は、実験ならびに試作を通じて、要求される一致に関して認証を一つ見つけることは、クエリ単語の範囲を拡張するために用いられる候補同義語の適切さを充分に表すものでない、ということを発見した。このことから、実験ならびに試作は、認証を二度要求することにより、検索エンジン２０により得られる結果の精度が著しく改良されることを示している。例えば、三回あるいは四回の認証のさらに厳しい認証を適用したとしても、結果として上述の二回の認証というしきい値を超えるほど精度を向上させることにはならないことにも注意すべきである。
【００５８】
複数認証要件を満たすこれらの候補同義語について、クエリ処理モジュール３０は、次に、候補同義語が、元のクエリの代替用語に対して文脈的に等しい程度を表す、最終信頼スコアを決定する。この最終信頼スコアは、上記パラメーター、すなわち、事前確率モジュール３６により決定され、コンテキストデータベース４６内に取得可能に記憶された事前確率スコア、ならびに、代替の候補同義語を伴う検索クエリに応じ、検索エンジン２０により取得される意味的に連続するセグメントにおいて候補同義語が複数の一致を生じさせるか否かに基づいて決定される。
【００５９】
候補同義語と元の検索用語をほぼ等しいと考えさせるため、クエリ処理モジュール３０は、各候補同義語が、最終信頼スコアについて少なくとも所定のしきい値を有していなければならないことを要求する。それらの条件を満たすこれらの候補同義語だけが、元のクエリ中の他の用語により表される文脈に関して”合格している(pass)”と考えられ、元の検索クエリの元の用語と同義語であると考えられる。したがって、クエリ処理モジュール３０は、従来の検索システムにおいて実行されていたような、全体的に、変更のない、潜在的に等しい用語のセットが用いられていた場合よりも、分離的に拡張されたクエリにおいて一緒に用いられた場合に、はるかによい精度を有するであろうクエリ単語の意味のあるサブセットを決定する。
【００６０】
したがって、検索システム１０のクエリ処理モジュール３０ならびに事前確率モジュール３６により実行される上記の方法は、各同義語がワードネットの意味のレベルではなく、事前確率スコアが各語意中に存するようなレベルに決定されている場合に、そこで各語意の確率、さらにその粒度(granularity)が算出される方法である、ラマクリシュナン氏によって提案された前述のソフトによる語意明確化とはかなり異なる。また、検索システム１０のクエリ処理モジュール３０によって実行される上述の方法は、クエリ処理モジュール３０が、ベイジアン・ネットワーク(Bayesian network)の代わりに、確率的および規則を基礎としたアプローチを結合した文脈検証モデル(context validation model)を用いて共起するクエリ語の文脈ならびにそれらの候補同義語を分析する点で、前述の(Agirre)氏ならびにマルチネス(Martinez)氏のアプローチと本質的に異なる。
【００６１】
表１には、キーワード検索を行うため、”キッズのためのアクティビティーを備えたホテル”というクエリがさまざまな形式により検索エンジン２０に提出された場合の検索システム１０の動作ならびに機能の一例が示されている。具体的に言うと、表１には、”未拡張”、”未処理”、”処理後”ならびに”固有名詞の剪定後(After Proper-Name Pruning)”の４つの欄が用意されている。”Synsets”の行は、検索エンジン２０に提出された結果としての同義語のセットを提供している。”精度(Precision)”の行は、検索エンジン２０にSynsetsを提出することにより得られた検索結果の精度、すなわち、検索されたSynsetsに応じて、検索エンジン２０によって取得された結果としての電子文書が本当に関連するかどうか、を提供している。
【００６２】
具体的に言うと、表１の欄を参照すると、”未拡張”は、元の、拡張されていないクエリ単語を表している。”未処理”は、元のクエリ単語、ならびに、一般に元の用語の同義語と考えられる全ての候補同義語であって、例えばワードネット等により提供可能なものを表している。”処理後”は、検索システム１０のクエリ処理モジュール３０ならびに事前確率モジュール３６が、未処理欄に準備した候補同義語を処理した後に残った等価語を表している。したがって、処理後欄のSynsetsに準備された全ての用語は、上述の最終信頼スコア要件を満たしている。最後に、”固有名詞の剪定後”は、処理後欄のSynsetsに準備された等価語を表すが、固有名詞が除去されている。さまざまな欄で識別される全てのSynsetsが、それに対応する検索結果を得るため検索エンジン２０に提出され、取得された文書の関連性が判断され、その結果が”精度”の行に設定される。
【００６３】
見て取れるように、表１の未処理欄に準備された、変更がなく未処理のワードネットSynsetには、非常に多くの同義語（全部で２６）が存在する。従来から知られていた検索システムにおいては、検索を実行するため元の検索用語とともに、かかる識別された同義語が用いられる。しかし、ほとんどの単語が、一以上の語意を有するので、前述のように、このことは多数の関連のない結果が取得されることを意味している。これに対応して、検索を拡張するために用いられる単語は、元のクエリの用語と等しくなく、これにより、検索システムにより得られた検索結果の精度は著しく低下する。
【００６４】
表１を再度参照すると、検索システム１０が、上述の方法によってこれらの候補同義語を処理した後、四つの等価語のかなり短いリストが、元の検索クエリ語と等しいものとして認識される。これらの等価語は、元の検索クエリ語が元の検索クエリで用いられた意味と同じ意味で用いられることが多い。次に、検索精度を低下させることなく検索を拡張し、再現率を拡大するため、これらの等価語を、元の検索クエリ語とともに用いるようにしてもよい。
【００６５】
表１に準備された特定の例において現在説明されている検索システム１０は、従来の検索システムによれば用いられたであろう８５％の同義語を廃棄しており、検索を拡張するため、等価語として用いられた候補同義語の１５％のみを保持するだけである。テストされた４０のサンプルクエリにおける、クエリ処理モジュール３０による平均的な同義語保持率は、約２８％（すなわち、同義語の７２％が廃棄される）である。
【００６６】
また、検索結果の精度の程度を検討するため、上記のように、未拡張、未処理、処理済み、ならびに、固有名詞が剪定された、クエリ単語が、検索エンジンの２０にクエリとして提出される。具体的に言うと、上記Synsetsを提出することにより得られた検索結果は、取得された文書が元の検索クエリと関連する割合を決定するため検討される。したがって、”精度”の欄に準備される検索精度を決定するため、未拡張、拡張済み（未処理ではない）、処理済、ならびに、文脈分析を伴う処理済み、文脈および固有名詞の分析の両方を伴う処理済みの４つの異なる段階において、４０のサンプルクエリのそれぞれについて、上位２０の結果を有する、結果的に取得された電子文書が、手作業で分析され等級付けされる。
【００６７】
したがって、表１に記載されている特定のクエリの例においては、元の、未拡張のクエリ単語が検索エンジン２０に提出されている場合、０．９５という精度スコアが得られる。このことは、取得され、結果が提供された、上位２０の文書の９５％が関連することを意味している。拡張されているが、未処理のクエリ単語synsetが、検索エンジン２０に提出されると、精度が０．６にまで激減してしまう、このことは、取得された上位２０の文書のたった６０％しか関連を有さないことを意味している。この拡張されたクエリ単語のsynsetは、次に、本発明のクエリ処理モジュール３０ならびに事前確率モジュール３６によって処理され、これにより、多くの候補同義語が取り除かれる。処理後に残った等価語は、検索エンジン２０に提出される。得られた検索精度スコアは、０．９であり、このことは、取得された上位２０の文書の９０％が関連を有し、元の、未拡張についての検索の５％未満であることを意味する。
【００６８】
【表１】
2008537225.tif 000004
【００６９】
表１から見て取れ、以下で説明される表２に示されているように、文脈処理だけでは、未拡張クエリの精度を完全に同じのレベルまで回復させることができない。しかし、固有名詞の剪定後の欄で見られるように、固有名詞の剪定が追加されると、ほぼ同じレベルの精度を達成することができる。この剪定作業は、さらなる背景的知識、すなわち、生成された固有名詞のリストを必要とする文脈分析の一つの形であると考えることができる。これに対応して、固有名詞の剪定後、検索エンジン２０に対して処理された等価語が提出されると、表１で準備された例示的なクエリにおいて、元の未拡張のクエリと同じ精度レベルのレベル０．９５の検索精度が得られる。
【００７０】
他のさまざまなクエリの検索精度スコアが表２に記載され、元のクエリは、”元のクエリ”と表された最初の欄に記載されている。表１で記載されたのと同様に、それぞれのクエリについての精度スコアが、”未拡張”、”未処理”、”処理後”ならびに、”固有名詞の剪定の後”の欄を含む、さまざまな欄に記載されている。また、１０個の元の検索クエリの精度スコアの平均は、表２の二番目から最後の欄までに記載される。
【００７１】
見てのとおり、二番目から最後の欄において、１０の識別された元のクエリについての平均精度スコアは、７９％であった。単なる候補同義語が、従来技術の検索エンジンによって実行されるのと同じ方法により検索クエリを拡張するため用いられる場合、精度スコアの平均は、４９％にすぎない。これらの候補同義語が、本発明の好ましい実施形態に基づいて検索システム１０のクエリ処理モジュール３０ならびに事前確率モジュール３６によってさらに処理される場合、精度スコアの平均は、７４％に上昇する。固有名詞の剪定後、精度スコアの平均は、さらに８２％まで上昇する。
【００７２】
表２の最後の２つの欄は、本発明による検索システム１０の例示的な実施を確認する際に分析された、４０個の検索クエリ全部の精度スコアの平均を記載している。最後の欄で見て取れるように、４０個の元のクエリについての精度スコアの平均は７６％であった。単なる候補同義語が、検索クエリを拡張するために用いられる場合、精度スコアの平均は、４１％にすぎない。これらの候補同義語が、本発明の好ましい実施形態に基づいて検索システム１０のクエリ処理モジュール３０によってさらに処理される場合、精度スコアの平均は、７２％に上昇する。固有名詞の剪定後、精度スコアの平均は、８０％まで上昇する。
【００７３】
上記のことから、表２に記載されている結果は、精度を低下させることなく、再現率の改善が生じるまで上述の最終信頼スコアのしきい値を調整することにより得られたことに注意すべきである。具体的に言うと、最終信頼スコア０から１．０の範囲に規格化され、しきい最終信頼スコア要件が０．６８に設定されている。もちろん、検索システム１０の動作特性を決定するため、クエリの大きなセットが分析されるにつれて、しきい最終信頼スコア要件をさらに上下に調整するようにしてもよい。しかし、前記０．６８のしきい値最終信頼スコア要件は、準備された４０個のサンプルクエリを分析するため、充分であることが判る。
【００７４】
また、最終目的は、同じレベルを維持することに過ぎなかったが、固有名詞剪定後の精度スコア（最終信頼スコアに関する０．６８のしきい値におけるもの）は、未拡張の元のクエリの精度スコアと比較すると、実際に上昇していることも判る。具体的に言うと、精度スコアは、未拡張の元のクエリの精度スコアの７６％から固有名詞剪定の後で８０％まで上昇する。しかし、比較的小さいサンプル数である４０個の検索クエリを考えると、精度が少し上昇したとしても、統計学上大きな影響はない。しかし、前記検索精度は、前述の実行により実質的に維持することが可能であることが当業者に明らかにされるべきである。
【００７５】
【表２】
2008537225.tif 000005
【００７６】
もちろん、本発明における検索システム１０の主な目標の一つは、取得した文書中に関連する文書の数を増加させること、すなわち、再現率を改良することである。ワールドワイドウエッブ全体を検索する際に、再現率を判断することは困難である。しかし、検索システム１０のクエリ処理モジュール３０は、元のクエリ語とともに検索エンジン２０に追加の等価語が提供されるので、再現率だけを改良可能であることが明らかにされるべきである。したがって、元のクエリ単語に基づき、検索エンジン２０によって取得される全ての文書は、さらに取得される。また、クエリ処理モジュール３０によってさらに提供される、等価語を満たすこれらの文書は、検索エンジン２０によっても取得され、これにより取得される文書の数を増加させる。
【００７７】
これに対応して、精度は、上述のように厳密なパーセンテージとして測定されるが、再現率は、検索エンジン２０による検索の結果として上位２０の文書に表される、新しくて、関連する電子文書の数として、相対的な、あるいは”実際の”用語を監視される。これらの文書は、元のクエリ単語と異なる単語を用いることから、これらは、関連しない元のクエリ単語を単に提出しただけでは得られず、得ることすらできない。
【００７８】
例えば、表１に準備された前述のクエリのセットにおいて、拡張済みで処理済みの等価語が検索エンジン２０に提出された後、上位２０位以内の電子文書にデナリ・ブラフス・ホテル(Denari Bluffs Hotel)のウエッブページが含まれる結果が取得される。この取得されたウエッブページは、”子供”がいる家族におすすめの”ツンドラ・ウイルダネス・ツアー(Tundra Wilderness Tour)”について述べている。取得されたこのウエッブページは、元のクエリ”子供(kid)”についてふれていないことが重要である。また、北京のグランドハイアット(Grand Hyatt in Beijing)が、”家族連れと子供のためのラグジャリーな中国ツアー(family and child-oriented luxury tour in China)”をオファーするインペリアル旅行社と提携するツアーを有していることを説明する他のウエッブページを取得している。全体で見ると、厳密なキーワードマッチングに基づくと、検索エンジン２０により取得された上位２０位の電子文書中の４つが元のクエリを満足しない。元の上位２０で見つかった１９個の関連する文書に対して見ると、再現率における”関連性”は、２１％増加（すなわち、４／１９）している。
【００７９】
再現率における平均的な関連性の上昇は、表２について分析された４０個のサンプルクエリにわたり約３８％だけ高かった。しかし、関連性の上昇は、最低７％（１／１４）から最高３００％（９／３）まで劇的に変化し、標準偏差はやや大きい（０．１８）。このことは、再現率における平均的な関連性について、より正確な値を得るため、大きいサンプルクエリのセットを分析すべきであることを提案している。しかし、通常、ほとんどの場合に、再現率は改良され、精度が拡張前の点に近くなるよう、クエリの拡張ならびに処理の後に精度が回復することを当業者に明らかにすべきである。
【００８０】
本発明によるクエリ処理モジュール３０を伴う前記検索システム１０を動作をさせるにあたって発見された主な制限は、検索システム１０の演算についての要件、ならびに、検索結果を得るために結果として生じる待ち時間である。現在商業的に用いられている一般的なコンピュータハードウエアに基づくと、ユーザインターフェース１６を介して検索クエリが提出された後、検索システム１０のユーザは、検索システムが検索用語の広範囲な分析を実行する間、待つことを要求される。具体的に言うと、待ち時間は、クエリ処理モジュール３０が、元の検索クエリに基づいて、文字通り、検索エンジン２０に対してわずかに変化したクエリを数十個発生させ、元のクエリ語に対して、どの候補同義語が文脈上適切な等価物であるかを決定するため全ての結果を処理する、という事実により生じる。もちろん、コンピュータハードウエア技術が向上し、かかるハードウエアの速度が高速化されると、この待ち時間は減少する。
【００８１】
かかる待ち時間を最小にするため、好ましい実施形態による検索システム１０は、クエリ前処理モジュール４０を備える。かかるクエリ前処理モジュール４０は、一以上の主要な検索サイトから一番人気のあるクエリを識別するコンテキストデータベース４６内にワードセットのリストを記憶している。コンテキストデータベース４６内に記憶されたワードセットのリストは、高い頻度で共起するクエリ語を決定するため、クエリ前処理モジュール４０によって用いられる。これらのワードセットは、元の検索クエリと等しい用語（上述の方法により、事前確率モジュール３６およびクエリ処理モジュール３０によって決定されたように）が既に識別されコンテキストデータベース４６内に記憶されるよう、クエリ前処理モジュール４０により文脈に関する前処理が行われる。
【００８２】
これに対応して、検索システム１０のユーザが、ユーザーインターフェースモジュール１６を介して検索クエリを入力すると、入力されたクエリは、コンテキストデータベース４６に記憶されたワードセット（すなわち、単語の組み合わせ）と比較される。入力されたクエリが、記憶されたワードセットのいずれかと合致する場合、コンテキストデータベース４６に記憶され検索クエリのコンテキストと合致する等価語が取得され、元の検索クエリとともに検索エンジン２０に提出するために用いられる。したがって、検索クエリがユーザにより提出される例において、事前確率モジュール３６およびクエリ処理モジュール３０による演算的な集中処理は回避される。もちろん、特定のワードセット中のクエリのクエリ語の全てを見つける必要はないことに注意すべきである。その代わりに、検索クエリ中で特定の単語の組み合わせ、すなわち、サブセットの合致を見つけた場合、コンテキストデータベース４６に記憶された、事前に分析済みの情報を用いることができる。
【００８３】
上の表２に示した１０個のクエリについての調査は、好ましい実施形態において、元のクエリにおいて準備されたクエリ単語のいくつかがクエリ前処理モジュール４０によって前処理されていることを明らかにした。表３は、コンテキストデータベース４６に記憶されたワードセットリストにおいて識別された、さまざまなワードセットを準備している。
【００８４】
【表３】
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【００８５】
表３における単語の組み合わせは、３９分の１１、つまり、２８％のコンテントワードから構成され、すなわち、最初の１０個のサンプルクエリ全体において、”ストップワード”の後の言葉が廃棄される。したがって、かかる共通するクエリ単語を事前に分析するため、クエリ前処理モジュール４０ならびにコンテキストデータベース４６を設け、用いることにより、実質的にリアルタイムの保存を実行することが可能となる。もちろん、表３は、単語の組み合わせ、すなわち、ワードセットをいくつか提供しているに過ぎず、コンテキストデータベース４６に記憶されているワードセットリスト内の実際のワードセットは、相当長く、検索システムのユーザによって提出される最も一般的なクエリ単語の組み合わせが準備されている。これに対応して、待ち時間ならびにシステムの性能についての要求を最小にするとともに、かかる長いワードセットリストあるいは前処理済みのワードの組み合わせのリストが、どのようにして、検索システム１０のユーザのため検索結果の質を高めているか、について明らかにされるべきである。
【００８６】
前述のクエリ前処理モジュール４０ならびにコンテキストデータベース４６を用いる際、上述の問題があることに注意すべきである。具体的に言うと、入力されたクエリ単語と、コンテキストデータベース４６に記憶されているワードセットリスト内のワードセットを合致させることは、ささいな問題ではなくなっている。このことから、表３においては、単語”条約(treaties)”が共通(intersect)する、ワードの組み合わせ、[”ミサイル”＋”条約] および[”条約”＋”中国”] の両方が生じる。本発明による検索システム１０のクエリ前処理モジュール４０は、これら２つのワードの組み合わせであってその結合ではない、コンテキストデータベース４６の等価用語を用いるよう実施されることが好ましい。理解されるように、これは、取得する検索結果の精度を守るための、より保守的なアプローチである。
【００８７】
このことから、実際の用語において、これが本当は何を意味しているかについて検査することは参考になる。上述の例においては：
１．”ホテル”についてのコンテキスト中の”キッズ”は、同じ文脈中の意味において”子供(children)、幼児(youngster)、乳児(infant)、幼児(nestling)"のいずれかとほぼ同じであり、後の各単語は、その同じ文脈において、”キッズ”以外のいずれの意味にも該当しない。
【００８８】
２．”アクティビテイー”についてのコンテキスト中の”キッズ”は、同じ文脈中の意味において”子供(children)、幼児(youngster)、歩き始めの子供(toddler)、乳児(infant)、陽気な(jolly)"のいずれかとほぼ同じであり、後の各単語は、その同じ文脈において、”キッズ”以外のいずれの意味にも該当しない。
【００８９】
３．”ホテル”および”アクティビテイー”の両方の前で”キッズ”を取りあげると、”子供(children)、幼児(youngster)、乳児(infant)”（最初(No.1)と上記の最初とが共通する）のいずれかと同じ意味になる。同様に、これらの後の単語は、同じコンテキスト中で、”キッズ”以外の意味を持たない。
【００９０】
クエリ前処理モジュール４０ならびにコンテキストデータベース４６が用いられない場合、上記の三番目のラインで述べられている共通は、上述の直接のアプローチで述べられたような同義語と全く同じような等価語を生じさせない。しかし、識別される等価語は、実質的に同じである。これにより、取得する文書の精度を維持しつつ、元の検索クエリと同義語の実質的に同じ等価語であって、再現率を向上するために検索エンジンに与えるものを提供し続けるとともに、検索システムのユーザが体験するであろう待ち時間が、実質的に減少する。また、かかる情報を、コンテキストデータベース４６に記憶するようにしても、単純に結合させても、あるいは、それに限定されないが、ここで述べる検索システム１０を含む、情報を取得し表示する分野における他のアプリケーションに用いるようにしてもよい。
【００９１】
上記のことを考慮すると、本発明による検索システム１０が、どのようにして取得した関連電子文書の数を増加させるとともに、検索クエリに応じて取得した無関係な電子文書の数を減少させたか、を当業者に明らかにしなくてはならない。したがって、本発明の検索システム１０は、検索の精度を実質的に維持するとともに、再現率を向上させる。また、上述のやり方によって、検索結果を増強するための新しい方法を提供することが、本発明の他の側面であることを明らかにすべきである。
【００９２】
もちろん、上述の検索システム１０は、その好ましい実施形態の一つに過ぎず、本発明は、それに拘泥されることはない。本発明の検索システム１０は、どの候補同義語が、検索範囲を拡張するため用いられる元の検索クエリと実際に等しいのかについてさらに絞り込むため、検索文書の多くに埋め込まれたメタタグおよび存在論的分類情報(ontological classification information)を用いるよう、さらに変更を加えるようにしてもよい。検索システム１０は、検索クエリと関連して適切な等価語を選択するための更なるきっかけとして、ユーザーのプロファイルおよびセッション履歴を用いるよう動作するようにしてもよい。また、他の実施形態において、検索システム１０は、ユーザにより提出された検索クエリ語に対する同義語を識別する際、検索システム１０の精度の向上を可能とする、更なる特徴ならびに機能を組み込むよう動作するようにしてもよい。
【００９３】
上述のことから、前述のように、候補同義語の事前確率スコアの演算は、事前確率モジュール３６が、ワードネットにおける４つの品詞全部についてのワードセンスのナンバリング、ならびに、ユーザにより提出されたクエリ単語の品詞に関するバイアス、すなわち、クエリ単語が名詞か、動詞か、副詞か、形容詞か等を検査することに基づいて、実行される。これに対応して、検索クエリ語の品詞を正しく識別することが重要である。実際の処、検索クエリと同義語である等価語を選択することは、良くも悪くも、元の検索クエリ語の意図する品詞を識別（誤認）することであるから、劇的な影響を与えることになる。共通する用語の品詞のいくつかは、検索システム１０のユーザにとってただちに明らかでないこともあるが、それにもかかわらず、それらは語彙に存在する。例えば、ほとんどの人は、クエリ”キッドプール(kid pool)”という名詞の意味を、例えば、”キッド”を”子供”の意味に、”プール”を”水泳プール”と考えてしまう。しかし、実質的に異なるsynsetsによると、両単語は動詞にもなり得る、例えば、”キッド”は、”からかう、おだてる”（”トムは、私をからかうのがとても好きだ("Tom likes to kid me a lot")”のように）の意味になり、”プール”は、”整理する、集める”（”我々は、自身の資源を整理すべきである”("we should pool our resources"）のように）の意味になる。  
正しい品詞を識別するにあたっての上記問題は、潜在的な品詞の候補に関し、検索システム１０をタグ付けし、バイアスさせることにより対処される。このことから、本発明の検索システム１０は、図１に示すように、品詞タグ付け部５０を有して動作するようにしてもよい。かかる品詞タグ付け部は、第三者により市販されている。当該品詞タグ付け部５０は、提出された検索クエリについての品詞の識別を向上させるため、検索クエリについて動作し、結局、候補同義語から等価語を決定する際の精度を改良するため用いられる。
【００９４】
市販の品詞タグ付け部が用いられた場合、クエリの文法特性（又はその欠如）、ならびに、検索アプリケーションの他の制約を理由として、いくつかの変更がなされることが好ましい。具体的に言うと、検索システムに提出された検索クエリが完全な文章を構成することはまれであり、文法的に正しかったり、完全であったりすることもまれである。このことは、通常の文章の文法について訓練してきた一部の品詞タグ付け部にとって問題である。したがって、かかるタグ付け部が用いられる場合、品詞タグ付け部によって通常のクエリのパターンを習得できるするよう、意味のタグ付けが手動でなされた実際のクエリの言語資料を用い、その品詞タグ付け部を訓練し直すべきである。他の実施例においては、その代わりにルールに基づいた品詞タグ付け部を用いるようにしてもよい。かかる実施形態おいて、前記品詞タグ付け部のルールは、断片的な文章により適するよう編集すべきである。これにより、検索エンジンクエリについての最も一般的な”文法”パターンに基づいてルールを変更してもよく、また、より一般的に用いられているクエリパターンの頻度ランキングに基づいて異なるパターンを重み付けするようにしてもよい。
【００９５】
多くの品詞タグ付け部が、資源集約的(resource intensive)である。しかし、最終ユーザによって用いられる検索システム１０は、迅速な検索を実行しなければならない。語幹抽出(stemming)、同義語検索、事前確率演算、論理式構造(Boolean expression construction)等のクエリ検索語に対する等価語を決定するため、本発明の検索システム１０が実行しなければならない全ての演算を考慮すると、検索システム１０は、分析ステップにおける特定のステップに多くの時間を費やしている余裕はない。
【００９６】
他方、多くの品詞タグ付け部は、検索システム１０において必要とされる以上の過剰な識別の実行等の、品詞決定手順の”行き過ぎ(overkill)”を実行してしまう。具体的に言うと、一般に、フル装備の品詞タグ付け部は、大切ではないレベルのタグ（動詞が過去形であるか、現在形であるか等）、ならびに、２００以上のタグのバリエーションを追加可能な他のニュアンスまで識別してしまう。これに対し、大部分の無関係な候補同義語を正確に除去するために必要とされるレベルに検索クエリ語の品詞を決定するためには、約４個から１０個の関連タグが必要とされる。したがって、好ましい実施形態において、品詞タグ付け部５０は、ルールに基づくものであり、削除および制限することを求められないそれ自体のルールをカスタム化を可能とするものである。必要とされないかかるプロセスを除去することにより、品詞タグ付け部５０は、本発明の検索システム１０にとってより実用的になり、そのタスクをより迅速に実行することが可能となる。
【００９７】
もちろん、品詞によっては、他の場合よりも結果が少ない場合もある。例えば、”ゴールド”等の同じ単語の名詞および形容詞の意味は、しばしば全く意味が異なる。したがって、かかる文脈において品詞の区別を上手く行うことは、名詞から動詞を区別するよりも重要ではない。これに対応して、検索システム１０は、品詞タグ付け部５０が最も単純で最も基本的なルールのみを用いて維持され、これにより、分析の深さがより深くなるよう動作してもよい。したがって、ルールをベースにした品詞タグ付け部は、検索システムが十分な速度を実現するまで、数十ミリセカンド以内で動作する等、無駄をなくして効率化(streamlined)される。かかる効率化後、品詞タグ付け部５０は、フル装備のタグ付け部というより、本発明の他の実施形態においてタグ付け部の代わりに用いることができる、名詞観測部(noun-spotter)、形容詞観測部(adjective-spotter)、ならびに動詞観測部(verb-spotter)等の、制限がかけられた”品詞観測部(parts-of-speech spotters)”として機能する。
【００９８】
理解されるように、上述の方法によって等価語を含ませるため検索クエリ語が拡張された場合、クエリ処理モジュール３０により、多くの検索クエリ語の下位語が検索に含まれることになる。このことは、検索の再現率を向上させる（例えば、”オペレーティングシステム”の検索に関し”win XP"を見つける）には有益である。さらなる改良として、ユーザがクエリ単語（または複数のクエリ単語）を、他のクエリ語の特定の事例又はサブクラスを特定し、全ての下位語、あるいは、ユーザが特定した下位語の分類外であるこれらの下位語のサブセットを制限する、名詞修飾部(noun modifier)として提供した場合、検索システムのクエリ処理モジュール３０は、これを認識するよう選択的に動作してもよい。例えば、クエリ”レッドハット（redhat） オペレーティングシステム”において、クエリ処理モジュール３０は、ユーザが、特に”redhat”LinuxTM "情報を探しているという事実を考慮して”オペレーティングシステム”について”win XP"の下位語を制限するよう動作してもよい。
【００９９】
いくつかのケースにおいて、検索システム１０は、特有のコロケーションを含む検索クエリとともに提供される。コロケーションは、クエリ（あるいは、テキスト）中の列において生じる複数の単語のいずれのセットである。一部のコロケーションは、実際のところ、”ホットドッグ(hot dog)”等の語彙の見出し語である。その他は、まだ語彙化(lexicalized)されてはいないが、言語社会におけるそれらの反復使用によって定着し、"勧誘電話(cold call)”あるいは”口だけのスポーツ観戦者(armchair quarterback)”等の特有の意味を持っている。これらが、見出し語のエントリー(headword entries)として取り扱われるようにする（これらは、事実上、原始的な見出し語(proto-headwords)であり、それらのほとんどは、辞書編集者が現在の言語の使用状況に追いつくと、将来、最終的に見出し語になる）ことが理想的である。言語学において、ランダム又は自発的なコロケーションと違い、これらは、特定の意味を有しつつ、言語においてこれら自体の場所を固めるプロセスにあるので、これらのコロケーションは、”特有のコロケーション”と呼ばれる。語彙において既に見出し語であるコロケーションは、通常、語彙的なコロケーション(lexical collocations)と呼ばれる。
【０１００】
上述のことから、確立されたマシン可読の語彙は、コロケーション見出し語を含んでいる。これらの場合、構成する単語が、クエリにおける組み合わせペア(combined pair)になることを本当に意図しているのかどうかについて疑問が生じる。そのような意図に同意する場合には強いバイアスが必要であるが、そうでない場合がある。例えば、２つのクエリ”紙クズを再生する方法(ways to recycle waste paper)”および”私のプリンターに紙を無駄にさせない方法(how to make my printer not waste paper)において、”紙くず(waste paper)"を考えてみる。この場合、それが一番目のクエリに存するが、”二番目のクエリの”無駄にさせない（waste）”は、動詞であり、”紙くず”が、二番目のクエリにおける単一の見出し語ではないということを決定するため、品詞タグ付け部５０との慎重な相互動作が必要となる。
【０１０１】
また、辞書に載っておらず、語彙に現れないにもかかわらず、ほとんどの人たちがすぐに慣れてしまうので、特有のコロケーションの多くは、一つの名詞として認識されるべきである。かかる特有のコロケーションの例は、”性転換(sex change)”ならびに”準備運動(warm-up act)”である。これらは、事実上、それ自体がそれぞれの意味を有する見出し語でなくてはいけないが、語彙中には含まれていない。常識的な観点からは、これらのコロケーションが単一の意味的な存在として取り扱われる必要を認識するための一つの方法は、それらの範囲内で個々の同義語を各単語に代入することがどのくらい不適切であるかを考慮することである。例えば、”準備運動”の代わりに”再加熱動作”と同様に、”性転換”の代わりに”関係修復(intercourse modification)”を代入するというのでは話にならないであろう。同義語のたった一つを変更しただけでも、”関係修復”ならびに”準備運動”も不適切である、という矛盾に至ることになる。しかし、かかる特有のコロケーションについても、”性転換”に代わり、異なる意味において、”スケートボードトリック”を上位語として有する、”性変化(sexual modification)”等の適切な等価語であって、スケートボード用語に追いついていないことが問題とならず、多くの標準的な語彙から無くなったと考えられるもの、が存在する。
【０１０２】
上記の観点において、好ましい実施形態による検索システム１０は、かかる特有のコロケーションの例に対応する。具体的に言えば、図１を再度参照すると、言語資料２２の電子文書２４は、非語彙コロケーションの頻発を識別するため、検索システム１０のプロセッサ１２によってオフライン分析される。次に、検索エンジン２０は、言語資料２２の電子文書２４自体において、構成する単語の語彙の同義語がかなりの頻度で単独で提出されているかを判断するため用いられる。すなわち、”関係変更(intercourse change)”が、大部分の他の類似する代替語とともに、”性転換”が生じる回数の数分の一程度の回数しか生じなかった場合、このことは、”性転換”が、それ自体で独自の意味を有することを表している。
【０１０３】
検索システム１０は、ユーザインターフェースモジュール１６を介して検索クエリとして受け取った場合に、それらが直ちに識別されるよう、特有のコロケーションが、コンテキストデータベース４６に記憶可能な疑似語彙(para-lexical)、特有のコロケーションのリストに加えられるよう動作する。検索システム１０のクエリ処理モジュール３０は、コンテキストデータベース４６に記憶された、これらの疑似的語彙、特有のコロケーションを、語彙の見出し語として取り扱うように動作し、これにより、無関係となる同義語／候補同義語を用いてそれらの拡張を制限する。もちろん、かかる特有のコロケーションは、選択的に、検索システム１０の公式語彙内に含まれ（そこから削除され）るか、人間の編集者によって検査することができる。
【０１０４】
本発明の好ましい実施形態による検索システム１０の上記特徴ならびに機能を考慮すると、好ましい実施形態には、前記特徴ならびに機能を活用するために新しいユーザインターフェース１６が設けられる。このことから、図２は、検索システム１０のユーザインターフェースモジュール１６によって生成される、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）画面８０の表示例を示している。見られるように、ユーザが、図２に示す例では”プールフォアキッズ(pool for kids))”である、検索クエリをタイプできるようにクエリボックス８２が設けられる。検索ボタン８４を選択すると、選択クエリは、クエリ処理モジュール３０および事前確率モジュール３６により、上述の方法で拡張され、拡張されたクエリが検索エンジン２０に提出され、その結果がＧＵＩ画面８０に表示される。
【０１０５】
この動作によると、ＧＵＩ画面８０は、ユーザのために、クエリ処理モジュール３０および事前確率モジュール３６により上述の方法で決定された検索クエリ語に対する等価語を識別する。したがって、図２に見られるように、ユーザは、”池(pond)”、”幼児(youngster)”、”子供(child)”および”歩き始めの子供(toddler)”の等価語を含むよう、入力されたクエリが拡張されていることを知らされる。また、ＧＵＩ画面８０の強調された部分８６に示されているように、検索システム１０のユーザは、検索システム１０によって解釈された検索クエリの意味について知らされる。したがって、図示された例において、ユーザは、検索クエリ語”プール”が、”池”の意味に理解され、検索クエリ語”キッズ”が、”幼児、子供、歩き始めの子供”の意味に理解されていることを知らされる。
【０１０６】
また、図示された実施形態のユーザインターフェースモジュール１６は、検索クエリ語の与えられた意味についてクエリ処理モジュール３０により選択された、拡張済みのいずれの等価語が包含されることをユーザが制限可能とするよう動作する。これは、検索への包含を制限するためユーザにより非選択状態にすることが可能な各等価語の隣りに位置する、選択ボックス[X]としてＧＵＩ画面８０中で示されている。
【０１０７】
さらに、図示された実施形態において、ＧＵＩ画面８０は、さらに、ユーザが、検索システム１０により各検索クエリについて選択された意味を覆すことを可能にするオプションをユーザに提供する。したがって、本発明の検索システム１０が、コロケーションについてユーザの意図を誤って解釈した場合（ユーザが、犬の喧嘩(canine altercation)を意図したかもしれないのに、”ドッグファイト”の解釈が空中戦とされる等）、ユーザインターフェースモジュール１６は、ユーザに対し、”もしかしたら[リンク]  ？”と問いかけるよう動作する。これとは逆に、クエリ処理モジュール３０が、コロケーション見出し語を考慮したが、これに反する判断をし、検索クエリ語の拡張をユーザに知らせることを選んだ場合、ユーザインターフェースモジュール１６は、ユーザにこのことを知らせ、単語を結合し、統一された意味のエレメントとして取り扱う、という意図を表する手助けをする。繰り返すが、このことは、このような例において、ユーザインターフェースモジュール１６が、”もしかしたら[リンク]  ？”を表示することにより達成される。
【０１０８】
これに対応して、図２に示す例において、ＧＵＩ画面８０は、”’ポケットビリヤード’じゃなくて、もしかしたら何か他の語句？”という質問を提示している。図示されたように、”ポケットビリヤード”あるいは”何か他の語句”の選択枝は、検索システム１０により選ばれた意味を覆すため、ユーザにより選択可能なリンクとして生成される。したがって、”ポケットビリヤード”のリンクが選択されると、クエリ処理モジュール３０が、検索クエリ語”プール(pool)”について誤った解釈をしたことが検索システム１０に知らされる。これにより、別の意味で解釈され、”ビリヤード(billiards)”、”キュー(cue)”、”シャーク(shark)”等の等価語を含むよう拡張された検索クエリ語”プール”を用いた検索が、検索システム１０によって再び実行される。
【０１０９】
”その他の語句”のリンクが選択されると、ユーザが、入力されたクエリ単語の意味をより明確化する他のクエリ単語を入力することを可能にするため、ポップアップウインドウを提供してもよい。したがって、ユーザインターフェースモジュール１６によって生成されたＧＵＩ画面８０の図示された実施形態において、ユーザは、クエリ処理モジュール３０の判断を覆し、クエリコンテキストを考慮して、クエリ処理モジュール３０により除外されたかもしれない等価語の包含することを選択することができる。また、現在示されている実施形態において、ユーザインターフェースモジュール１６は、強調部分８６でも示されたように、ユーザが検索クエリ語の一つ以上の完全な合致を希望していることを表示することにより、ユーザが等価語を用いた全ての検索クエリ語の拡張を迅速に制限可能であるよう動作する。
【０１１０】
上述の機能のさらなるバリエーションとして、ユーザインターフェースモジュール１６は、さらに、固有名詞を示す単語が別のクエリ単語として検索されるという示唆を、ユーザに提供可能となるよう動作することが好ましく、これにより、検索システムのコロケーションの解釈を固有名詞として覆すことができる。例えば、”タイガーウッズ(tiger woods)”を含む検索クエリは、クエリ処理モジュール３０により有名なゴルフプレイヤーの固有名詞として解釈される。ユーザインターフェースモジュール１６は、実際の検索が、”森(the woods)”において見つけられる、野生の猫科の動物”トラ(tiger)”について行われたことをユーザに表示可能にすることが好ましい。かかる例は、稀であるが考えられられなくもない。このような他の例としては、今までに、”ゲーツ(Gates)”と言う姓を持ち、採決を得るために”法案”を提出した(puts up a "bill" for a vote)下院議員が存在する場合である。また、検索クエリの意図を解釈する際、”法案をゲートコントロールする(bill gates)”のか”門の請求書(gates bill)”なのか混乱が生じるに違いない。これに対応して、ユーザインターフェースモジュール１６は、かかるコロケーションが、どのように解釈されたのかをユーザに知らせる。例えば、”[テキスト]  だと思いますが、もしかしたら[リンク]  ？”という文章を表示するのである。上記で説明した方法においては、二番目の領域のリンクの選択により、直ちに、修正された適切な検索が行われる。
【０１１１】
また、クエリ処理モジュール３０は、後に、コロケーションとして用いられる単語の用法（タイトルが無い文章において”ビル・ゲーツ”を有する電子文書で見られる”ビル”と”ゲーツ”という単語等）を示す関連する電子文書の関連度スコアあるいはランキングを除去し、又は、軽減するために用いられるので、検索システム１０のクエリ処理モジュール３０が、コロケーションを分解し、あるいは、ユーザにより、上述のようにコロケーションを分解する（例えば、”ビルゲーツ”を二つの単語として取り扱う）よう命令されると、クエリ処理モジュール３０は、検索エンジン２０に対し、前記コロケーションを出力し続けるよう動作することが好ましい。
【０１１２】
タイプミスした検索クエリに対する正しい綴りを示すため、多くの検索エンジンで用いられている”もしかしたら[リンク]  ？”型の文章を用いることにも注意すべきである。しかし、本発明の動作は、ユーザに提示されるこれらの文章ならびにリンクが、意味的なバリエーションに対応し、ユーザが検索クエリの意図を明確化することを可能にする点で、本質的に異なるものである。もちろん、本発明の他の実施形態において、ユーザインターフェースモジュール１６は、上述のものと異なる機能を提供するような他の特徴を伴って動作するようにしてもよい。  
選択的な特徴とともに、本発明による検索システム１０の多くの重要な特徴が説明され、その詳細について上記検討がなされた。しかし本発明の、検索システム１０は、これに限定されることはなく、追加的な特徴を伴って提供されてもよいことが、当業者に明らかにされるべきである。例えば、従来のキーワード検索エンジンは、通常、有用性の乏しいと考えられる単語を廃棄してしまい、（”the”、”a”等の）発生頻度が高いので、一般にインデックスを付けるのが高価になってしまう。好ましい実施形態において、検索システム１０は、上述のように、たとえば”オンザラン(on the run)”又は"ローリングストーンズ(The rolling stones)”等の固有名詞とともに、ストップワードが特有あるいは語彙的なコロケーションかを識別する際に重要であるので、ストップワードを廃棄しない。これに対応して、クエリ処理モジュール３０は、固有のコロケーションに対応しない検索エンジン２０上で等価語が強制されないよう、これらが、固有名詞の一部あるいは固有のコロケーションとみなされる場合に、かかるストップワードを用いる。これは、かかるワードが廃棄されず、単一の語彙ユニットとして検索（すなわち、”フレーズ”検索）されることを、検索エンジン２０に合図する範囲デリミタ(scope delimiters)を追加することにより達成される。
【０１１３】
また、従来の検索エンジンの大半は、通常、検索クエリを、ケースインセンティブ法(case-insentive manner)により取り扱う。しかし、文書中で見られるテキスト内の固有名詞を見つけるために上のケースを用いることは、とても役に立つヒントであり、検索システムのユーザは、適切なケースを用いた場合、検索クエリをタイプすることを要しない。これに対応して、他の実施形態によると、不均一な状態(in non-uniform case)（すなわち、上又は下のいずれのケースでもない）で検索クエリがユーザインターフェース１６に入力されると、クエリ処理モジュール３０は、かかるクエリのケースを、固有名詞を検出し、ワードのグループ分けおよび意味選択を決定するための糸口として考慮に入れるのに適応させるような動作を行う。かかる実施形態において、検索システム１０は、固有名詞の識別を補助するため、固有名詞識別ツールあるいはネームドエンティティー抽出エンジン(named entity extraction  engine)（ＮＥＥ）であって、業界で既に出回っているものを呼び出すよう動作する。
【０１１４】
多くの電子類語辞典は、いくつかの単語に関し、かなりおおざっぱな意味の分析(very granular sense breakdown)しか有していないことが理解されるべきである。かかる電子類語辞典から検索システム１０のための候補同義語を得られる場合、ほとんど区別が出来ない意味(almost-indistinguishable senses)を多く示すので問題が生じる。このことは、特に、拡張に用いる意味を一つだけ選ぶ場合に関連する等価語を全て選択することが困難であるので、クエリ処理モジュール３０が、元の検索クエリを拡張するのに役立つであろう他の意味にも見られる、等価語を見落としてしまう確率が高くなってしまう。
【０１１５】
多くの場合、検索を行う目的からは、これらのおおざっぱな意味の分析は、不要であり、あるいは、好ましくない。したがって、意味的にほとんど相違しない意味同士を組み合わせるため、クエリ処理モジュール３０により用いられる語彙は、前もって処理されていることが好ましい。この方法は、両方の意味の等価語における共通部分を判断し、意味同士を他の語彙、辞書ならびに類語辞典と比較することにより実施される。これら他のリソースにおいて意味の数が少ない場合には、語彙中のいくつかの意味を組み合わせるようにしてもよい。同様に、語彙から二つの意味が生じる等価語が、他の一以上のリソースから一つの意味として示された場合、このことは、二つの意味を合併してもよいという指示を与えることになる。もちろん、単語の意味検出を正確かつ安全に促進するため、組み合わせ用に、ソース語彙から手動で意味を探すためのツールを設けるようにしてもよい。
【０１１６】
ワールドワイドウエッブを通じて文書を取り込む、全ての検索システムと同様に、アダルト／ポルノグラフィック素材について進行中の問題が存在する。現在、商業的に利用可能なコンテントフィルターは、かかる素材についての意図しない、あるいは、未承認の鑑賞を防止するため、後処理段階でしばしば用いられている。もちろん、本発明の検索システム１０は、実際にそのような素材を探しているクエリからポルノグラフィック素材を検閲せず(not cendoring)、ポルノグラフィーを対象としていない検索クエリに対し、いかなるポルノグラフィックな結果を表示しないようにするのが理想的である。  
上述のように、検索システム１０は、さらなる等価語を含むよう元の検索クエリ語を拡張する様々な特徴を有するので、ポルノグラフィーは、本発明の検索システム１０にとって特別な懸念材料である。かかる追加された等価語は、事実上ポルノグラフィックである意図しない追加の結果を導き出し、後処理フィルターは、かかる結果を除去するためには用いられない。したがって、本発明の好ましい実施形態によると、検索システム１０は、以下で詳述される検索クエリがポルノグラフィック素材に関するものではないと判断された場合に限り、ポルノグラフィック文書を制限するフィルタリングモジュール６０を有して動作する。
【０１１７】
ポルノグラフィックな可能性のある単語のリストをフィルタリングすることは、ポルノグラフィックな電子文書において一般的に用いられてきたストップワードリストを有するのと同じように簡単なことではない。検索システム１０のフィルタリングモジュール６０が、かかる単語を全て廃棄するよう動作する場合、このことは、偽陽性(false positives)および偽陰性(false negatives)の両方を導き出すことになる。一方、ポルノグラフィックなウエッブサイトは、特にそのようなフィルタを回避する目的で、露骨なポルノグラフィック言語を回避することについて賢くなっている。同時に、ポルノグラフィックではないサイトは、ポルノグラフィックなサイトと同じ単語を多く使用することが可能であるが、結合が異なるようにしている。たとえば、工具店のウエッブサイトにおける、「釘(nail)」および「ネジ(screw)」ならびに「湿気(wet)」等を含む、建設および日曜大工の分野において合法的な用途を有するが、ポルノグラフィックな内容でも用いられる比喩的な言葉だけに注意すればよい。
【０１１８】
このような複雑さゆえ、好ましい実施形態による検索システム１０のフィルタリングモジュール６０は、ある単語には、明らかにポルノグラフィック（かなり短い単語リスト）である満点の１．０のスコアが割り当てられ、その他の単語には、０から１の間のスコアが割り当てられるポイントシステム（又は重み付けシステム）により動作する。検索クエリに対応するこれらの割り当てられたポイントは、フィルタリングモジュール６０によって処理、例えば、合計される。検索クエリ全部の合計スコアが、所定の（設定可能な）しきい値を下回る場合、検索システム１０は、クエリがポルノグラフィックではないと判断し、これに対応してクエリ処理無ジュール３０がポルノグラフィックを生成しないよう制限する。もちろん、フィルタリングモジュール６０によって実行される処理は、他の実施形態において、平均値を導くため、検索用語の数によって加算されたポイントを除し、ポルノグラフィックな題材に関する検索クエリについて算出された平均値が所定のしきい値を超えることを要求する等、より入念なものであってもよい。
【０１１９】
もちろん、検索クエリが、上述のような単語の共起等の、クエリ内の他のきっかけにより文脈的に示される語彙中で、明確にポルノグラフィックな意味を有する単語を含む場合、あるいは、そのクエリがポルノグラフィックな語句を含む場合、かかる検索クエリは、ポルノグラフィックな題材に関するものであると考えられ、対応するフィルタリングモジュール６０は、拡張された検索クエリに基づいて取得されるポルノグラフィックな結果を制限しない。
【０１２０】
ユーザインターフェースモジュール１６を用いた上述の全てのユーザの活動は、クエリの拡張を変更した順序、どの検索結果がクリックされたかを含んで、記録されることが好ましい。この記録情報は、非常に価値のあるものであり、オフラインで処理することができ、以下を含んでクエリ処理モジュール３０で入手可能である：
・元のクエリ、同義語が用いられる場合、検索を容易にするために語義タグ(sense tags)が正常化される。
【０１２１】
・クエリ処理モジュールによって選択された元の意味、ならびに、ユーザにより最終的に選択された意味。
【０１２２】
・ユーザにより手動で削除された等価語
・ユーザによりクリックされた検索結果の要約において合致する等価語。
【０１２３】
これらの全ての統計は、カウントとともに記録することができ、検索システム１０のプロセッサ１２によりログから定期的に編集される。時間ならびに処理条件を節約し、どんなに矛盾している傾向であってもオフラインで解決するため、統計学的に有意なユーザーフィードバックだけをクエリ処理モジュール３０に提供するのが好ましい。かかる統計値は、次に、最終信頼スコア又事前確率スコアを修正又はバイアスさせる等、検索システム１０がユーザのために検索を実行する方法に組み込んでもよい。このことから、ある意味において等しいと考えられた候補同義語を減少させるか、除去するだけでなく、特定の意味の優位性を他より降格することにより語彙を永久に再構成するため、ユーザセンス(user sense)ならびに用語の選択における強いパターン（すなわち、多くの文脈にわたるもの）を用いるようにしてもよい。
【０１２４】
最後に、本発明の上記説明は、図１に示された検索システム１０について焦点を合わせているが、本発明はそれに限定されないことにも、さらに注意すべきである。本発明の他の側面は、上述の方法により、検索クエリに応じて電子文書を検索し、検索結果を提供するための、コンピュータが実行する新規な方法を提供することである。また、本発明のさらに他の側面は、ここで述べている前記検索システムおよび／又は方法を実行するための命令を有するコンピュータ可読の媒体を提供することである。
【０１２５】
上述の件について、図３は、本発明の一実施形態による方法の概略フロー図１００を示している。見られるように、図示された方法によると、ステップ１０２において、ユーザから、少なくとも一の検索用語を有する検索クエリが受け取られる。ステップ１０４において、検索クエリに対する候補同義語を識別するため、検索クエリ語が分析される。ステップ１０６においては、検索クエリ語と同等の方法において用いられる各候補同義語の可能性に基づき、事前確率スコアが算出され、候補同義語に割り当てられる。上述のように、候補同義語に対する事前確率スコアの算出ならびに割り当ては、検索クエリ語の意味の分布および／又は品詞バイアスの少なくとも一部に基づくものであってもよい。
【０１２６】
概略フロー図１００を再度参照すると、図示された方法は、さらに、修正済検索クエリを生成するため、候補同義語のそれぞれを、クエリ検索用語に代えて検索クエリに代入する、ステップ１０８を含んでいる。これらの修正済検索クエリは、ステップ１１０において、これらの修正済検索クエリを用いて検索を実行する検索エンジンに提供される。検索の結果は、どの候補同義語が、検索エンジンにより取得された文脈的に連続するセグメントにおいて複数の合致を生じさせるかを判断するため、ステップ１１２において分析される。  
ステップ１１４においては、どの候補同義語が、前記少なくとも一の検索クエリ語と等価語であり、検索クエリとして用いられた検索クエリ語と同じ意味であるかについて判断がなされる。上記で詳述したように、この判断は、事前確率スコア、および／又は、候補同義語が、検索エンジンにより取得された文脈的に連続するセグメントにおいて複数の合致を生じさせるか否かに基づいてなされてもよく、少なくとも２つの電子文書によって証明される。ステップ１１６において、検索クエリ語ならびに決定された等価語は、検索エンジンに供され、検索が行われる。拡張された検索の結果は、ステップ１２０においてユーザのために表示される。
【０１２７】
本発明による様々な実施形態が示され、説明されているが、かかる発明はこれに限定されないということが理解される。本発明は、当業者により、変更され、修正され、さらに適用されるようにしてもよい。したがって、本発明は、前に示され、説明された詳細に限定されず、かかる変更および修正をも含む。
【図面の簡単な説明】
【０１２８】
【図１】図１は、本発明の一実施形態にかかる検索システムの概略図を示す。
【図２】図２は、一実施形態による検索システムのユーザインターフェースモジュールによって生成された検索画面を示す。
【図３】図３は、本発明の一実施形態にかかる方法の概略フロー図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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