(57)【要約】【課題】キーワードではなくファイルからクエリを生成すること。【解決手段】検索端末装置は、各々が１以上の単語を含む１以上の参照データの入力を受け付ける参照データ入力手段と、参照データ入力手段により入力された１以上の参照データに基づいて複数の参照ベクトルからなるマトリクスを生成し、参照ベクトルが属性ベクトルを成分として含み、属性ベクトルが参照データに含まれる単語の属性を成分として含むマトリクス生成手段と、マトリクス生成手段により生成されたマトリクスに基づいて複数の統計ベクトルを生成し、各統計ベクトルが属性ベクトルの成分に対して統計処理を施すことにより得られたスカラーを成分として有する統計ベクトル生成手段と、統計ベクトル生成手段により生成された複数の統計ベクトルに基づいて、１以上の単語を含むクエリを生成するクエリ生成手段と、クエリ生成手段により生成されたクエリを出力するクエリ出力手段とを有する。【選択図】図１
2008123095.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各々が１以上の単語を含む１以上の参照データの入力を受け付ける参照データ入力手段と、
前記参照データ入力手段により入力された１以上の参照データに基づいて複数の参照ベクトルからなるマトリクスを生成し、前記参照ベクトルが属性ベクトルを成分として含み、前記属性ベクトルが前記参照データに含まれる単語の属性を成分として含むマトリクス生成手段と、
前記マトリクス生成手段により生成されたマトリクスに基づいて複数の統計ベクトルを生成し、各統計ベクトルが前記属性ベクトルの成分に対して統計処理を施すことにより得られたスカラーを成分として有する統計ベクトル生成手段と、
前記統計ベクトル生成手段により生成された複数の統計ベクトルに基づいて、１以上の単語を含むクエリを生成するクエリ生成手段と、
前記クエリ生成手段により生成されたクエリを出力するクエリ出力手段と
を有する検索端末装置。
【請求項２】
前記統計ベクトル生成手段により生成された複数の統計ベクトルを複数のクラスタに分類するクラスタ化手段を有し、
前記クエリ生成手段が、前記複数のクラスタの中から、ある条件を満たすクラスタに含まれる１以上の統計ベクトルに対応する単語を抽出してクエリを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の検索端末装置。
【請求項３】
前記クエリ生成手段が、しきい値関数および各クラスタに属する統計ベクトルを用いて各クラスタの重要度を算出し、少なくとも重要度が最大のクラスタから抽出された単語を用いてクエリを生成する
ことを特徴とする請求項２に記載の検索端末装置。
【請求項４】
前記統計ベクトル生成手段により生成された複数の統計ベクトルから、各統計ベクトルに対応する単語の重要度を算出する重要度算出手段を有し、
前記複数の統計ベクトルのうち、前記重要度算出手段により算出された重要度がしきい値以上である統計ベクトルに対応する１以上の単語を含むクエリを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の検索端末装置。
【請求項５】
前記クエリに応じた検索結果を取得する検索結果取得手段と、
前記検索結果取得手段により取得された検索結果のカテゴリを指定するカテゴリ指定手段と、
前記カテゴリ指定手段により指定されたカテゴリ、前記検索結果、および前記クエリを記録するデータベースと、
前記クエリ生成手段により新たなクエリが生成された場合、前記データベースの記録内容に基づいて検索結果の絞込みを行う絞込み手段と
を有する請求項１に記載の検索端末装置。
【請求項６】
前記単語の属性が、前記参照データのファイルタイプ、前記参照データにおける前記単語の頻度、前記参照データにおける前記単語の相対位置、前記単語の品詞、前記単語が表示されるフォントの種類、前記参照データのページ数、前記単語が表示される色、前記単語が表示されるフォントの大きさ、前記参照データにおけるリンク情報、前記参照データに付加されたメタ情報のうち少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項１に記載の検索端末装置。
【請求項７】
前記参照データから単語を抽出する単語抽出手段を有し、
前記マトリクス生成手段が、前記単語抽出手段により抽出された単語および前記参照データに基づいて前記マトリクスを生成し、
前記単語抽出手段が、複数の言語に対応している
ことを特徴とする請求項１に記載の検索端末装置。
【請求項８】
各々が１以上の単語を含む１以上の参照データの入力を受け付ける参照データ入力手段と、
前記参照データ入力手段により入力された１以上の参照データに基づいて複数の参照ベクトルからなるマトリクスを生成し、前記参照ベクトルが属性ベクトルを成分として含み、前記属性ベクトルが前記参照データに含まれる単語の属性を成分として含むマトリクス生成手段と、
前記マトリクス生成手段により生成されたマトリクスに基づいて複数の統計ベクトルを生成し、各統計ベクトルが前記属性ベクトルの成分に対して統計処理を施すことにより得られたスカラーを成分として有する統計ベクトル生成手段と、
前記統計ベクトル生成手段により生成された複数の統計ベクトルに基づいて、１以上の単語を含むクエリを生成するクエリ生成手段と、
前記クエリ生成手段により生成されたクエリを出力するクエリ出力手段と
を有する検索システム。
【請求項９】
コンピュータ装置に、
各々が１以上の単語を含む１以上の参照データの入力を受け付ける参照データ入力ステップと、
前記１以上の参照データに基づいて複数の参照ベクトルからなるマトリクスを生成し、前記参照ベクトルが属性ベクトルを成分として含み、前記属性ベクトルが前記参照データに含まれる単語の属性を成分として含むマトリクス生成ステップと、
前記マトリクスに基づいて複数の統計ベクトルを生成し、各統計ベクトルが前記属性ベクトルの成分に対して統計処理を施すことにより得られたスカラーを成分として有する統計ベクトル生成ステップと、
前記複数の統計ベクトルに基づいて、１以上の単語を含むクエリを生成するクエリ生成ステップと、
前記クエリを出力するクエリ出力ステップと
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在用いられている検索システムにおいて、キーワードが直接クエリとして入力される。そのキーワードを含むドキュメントがランキング表示されたものが検索結果として得られる。例えば、ウェブ検索を行う際、検索エンジンは、キーワードの頻度等から定められる人気度に基づいて、関連がありそうなウェブページをインデックスのテキスト検索により抽出する。検索エンジンは、抽出されたウェブページのリストを表示する。検索のアルゴリズムとしては、ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）が使用しているＰａｇｅＲａｎｋというアルゴリズムが知られている。この他にも、特許文献１に示される結果クラスタリング方法というアルゴリズムも知られている。なお、テキストやメタデータを利用したインデックス作成および検索の方法としては、例えば特許文献２〜４に記載された技術が知られている。また、検索エンジンの概要については、例えば非特許文献１に開示されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−０１８８４３号公報
【特許文献２】特開２００４−１５７８２６号公報
【特許文献３】特開２００５−２０９２１４号公報
【特許文献４】特開２００５−２４３０１２号公報
【非特許文献１】「検索エンジン２００５−ウェブの道しるべ−」、日本情報処理学会、ＩＰＳＪ  Ｍａｇａｚｉｎｅ、第４６巻、第９号、２００５年９月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記の技術には、適切なキーワードやフレーズ（複数のキーワード）を用いなければ、所望の結果が得られないという問題がある。例えば、数多くの単語を含む文章をキーワードとして用いると、検索で得られるドキュメントの範囲が広くなりすぎるか、あるいは、全く結果が得られない。
これに対し本発明は、キーワードではなくファイル（ドキュメントまたはコンテンツ）からクエリを生成する技術、また、これを用いて検索を行う技術を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述の課題を解決するため、本発明は、各々が１以上の単語を含む１以上の参照データの入力を受け付ける参照データ入力手段と、前記参照データ入力手段により入力された１以上の参照データに基づいて複数の参照ベクトルからなるマトリクスを生成し、前記参照ベクトルが属性ベクトルを成分として含み、前記属性ベクトルが前記参照データに含まれる単語の属性を成分として含むマトリクス生成手段と、前記マトリクス生成手段により生成されたマトリクスに基づいて複数の統計ベクトルを生成し、各統計ベクトルが前記属性ベクトルの成分に対して統計処理を施すことにより得られたスカラーを成分として有する統計ベクトル生成手段と、前記統計ベクトル生成手段により生成された複数の統計ベクトルに基づいて、１以上の単語を含むクエリを生成するクエリ生成手段と、前記クエリ生成手段により生成されたクエリを出力するクエリ出力手段とを有する検索端末装置を提供する。
この検索端末装置によれば、キーワードではなくファイル（参照データ）からクエリを生成することができる。
【０００６】
好ましい態様において、この検索端末装置は、前記統計ベクトル生成手段により生成された複数の統計ベクトルを複数のクラスタに分類するクラスタ化手段を有し、前記クエリ生成手段が、前記複数のクラスタの中から、ある条件を満たすクラスタに含まれる１以上の統計ベクトルに対応する単語を抽出してクエリを生成してもよい。
この検索端末装置によれば、クラスタ化を用いて抽出された単語を用いてクエリを生成することができる。
【０００７】
別の好ましい態様において、この検索端末装置は、前記クエリ生成手段が、しきい値関数および各クラスタに属する統計ベクトルを用いて各クラスタの重要度を算出し、少なくとも重要度が最大のクラスタから抽出された単語を用いてクエリを生成してもよい。
この検索端末装置によれば、重要度が高いクラスタから抽出された単語を用いてクエリを生成することができる。
【０００８】
さらに別の好ましい態様において、この検索端末装置は、前記統計ベクトル生成手段により生成された複数の統計ベクトルから、各統計ベクトルに対応する単語の重要度を算出する重要度算出手段を有し、前記複数の統計ベクトルのうち、前記重要度算出手段により算出された重要度がしきい値以上である統計ベクトルに対応する１以上の単語を含むクエリを生成してもよい。
この検索端末装置によれば、重要度が高い単語を含むクエリを生成することができる。
【０００９】
さらに別の好ましい態様において、この検索端末装置は、前記クエリに応じた検索結果を取得する検索結果取得手段と、前記検索結果取得手段により取得された検索結果のカテゴリを指定するカテゴリ指定手段と、前記カテゴリ指定手段により指定されたカテゴリ、前記検索結果、および前記クエリを記録するデータベースと、前記クエリ生成手段により新たなクエリが生成された場合、前記データベースの記録内容に基づいて検索結果の絞込みを行う絞込み手段とを有してもよい。
この検索端末装置によれば、ユーザのフィードバックに応じて検索結果の絞込みを行うことができる。
【００１０】
さらに別の好ましい態様において、この検索端末装置は、前記単語の属性が、前記参照データのファイルタイプ、前記参照データにおける前記単語の頻度、前記参照データにおける前記単語の相対位置、前記単語の品詞、前記単語が表示されるフォントの種類、前記参照データのページ数、前記単語が表示される色、前記単語が表示されるフォントの大きさ、前記参照データにおけるリンク情報、前記参照データに付加されたメタ情報のうち少なくとも１つを含んでもよい。
【００１１】
さらに別の好ましい態様において、この検索端末装置は、前記参照データから単語を抽出する単語抽出手段を有し、前記マトリクス生成手段が、前記単語抽出手段により抽出された単語および前記参照データに基づいて前記マトリクスを生成し、前記単語抽出手段が、複数の言語に対応していてもよい。
この検索端末装置によれば、複数の言語で記述されたファイルからクエリを生成することができる。
【００１２】
また、本発明は、各々が１以上の単語を含む１以上の参照データの入力を受け付ける参照データ入力手段と、前記参照データ入力手段により入力された１以上の参照データに基づいて複数の参照ベクトルからなるマトリクスを生成し、前記参照ベクトルが属性ベクトルを成分として含み、前記属性ベクトルが前記参照データに含まれる単語の属性を成分として含むマトリクス生成手段と、前記マトリクス生成手段により生成されたマトリクスに基づいて複数の統計ベクトルを生成し、各統計ベクトルが前記属性ベクトルの成分に対して統計処理を施すことにより得られたスカラーを成分として有する統計ベクトル生成手段と、前記統計ベクトル生成手段により生成された複数の統計ベクトルに基づいて、１以上の単語を含むクエリを生成するクエリ生成手段と、前記クエリ生成手段により生成されたクエリを出力するクエリ出力手段とを有する検索システムを提供する。
この検索システムによれば、キーワードではなくファイル（参照データ）からクエリを生成することができる。
【００１３】
さらに、本発明は、コンピュータ装置に、各々が１以上の単語を含む１以上の参照データの入力を受け付ける参照データ入力ステップと、前記１以上の参照データに基づいて複数の参照ベクトルからなるマトリクスを生成し、前記参照ベクトルが属性ベクトルを成分として含み、前記属性ベクトルが前記参照データに含まれる単語の属性を成分として含むマトリクス生成ステップと、前記マトリクスに基づいて複数の統計ベクトルを生成し、各統計ベクトルが前記属性ベクトルの成分に対して統計処理を施すことにより得られたスカラーを成分として有する統計ベクトル生成ステップと、前記複数の統計ベクトルに基づいて、１以上の単語を含むクエリを生成するクエリ生成ステップと、前記クエリを出力するクエリ出力ステップとを実行させるプログラムを提供する。
このプログラムによれば、キーワードではなくファイル（参照データ）からクエリを生成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
１．第１実施形態
１−１．構成
図１は、本発明の第１実施形態に係る検索システム１の機能構成を示すブロック図である。参照データ入力部１０は、ユーザからの参照データの入力を受け付ける。ここで、「参照データ」とは、検索を行う際に用いられるクエリ（１以上のキーワードを含む検索要求をいう）を生成する基となる情報をいう。参照データは、例えば、ファイル名、ドラッグ＆ドロップ、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、リンクによって指定される。参照データは、１または複数の単語（キーワード）そのものではなく、文書ファイル、テキストファイル、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）ファイル、またはこれらのファイルへのリンクである。なお、「リンク」とは、ファイルの所在を示す情報をいう。参照データ入力部１０は、指定されたファイルをアナライザ部１１に出力する。また、参照データ入力部１０は、参照データからメタデータを生成する。「メタデータ」とは、文書またはその文書に含まれる文字もしくは文字列の属性を示す情報である。メタデータは、あらかじめ文書に付加されていてもよい。あるいは、参照データ入力部１０は、あらかじめ決められたアルゴリズムに従って文書（参照データ）からメタデータを生成してもよい。参照データ入力部１０は、生成したメタデータをクエリ生成部１２に出力する。
【００１５】
アナライザ部１１は、参照データとして入力されたファイルを解析し、単語を抽出する。アナライザ部１１は、必要に応じて類似辞書１３（「lexicon」ということもある）を用いる。クエリ生成部１２は、アナライザ部１１から出力された単語と、参照データ入力部１０から出力されたメタデータとに基づいて、多次元のマトリクスＭを生成する。マトリクスＭは、複数の参照ベクトルから構成される。各参照ベクトルは、マトリクスＭのうち一の行ベクトルである。各参照ベクトルは、参照データに含まれる単語に対応する。「参照ベクトル」とは、その成分として属性ベクトルを含むベクトルである。「属性ベクトル」とは、その成分が単語の属性であるベクトルである。クエリ生成部１２は、マトリクスＭに対し、参照ベクトルごとにその要素（属性ベクトル）の少なくとも一部に対して統計処理を行う。こうして、クエリ生成部１２は、属性ベクトルをスカラーに変換する。このスカラーを要素とするベクトルを、「統計ベクトル」という。各統計ベクトルは、一の単語に対応している。さらに、クエリ生成部１２は、統計ベクトル（すなわち単語）を複数のクラスタに分類すなわちグループ分けする。クエリ生成部１２は、複数のクラスタの中から少なくとも１のクラスタを選択する。クエリ生成部１２は、選択されたクラスタに含まれる単語に基づいてクエリを生成する。検索部１４は、生成されたクエリを、検索サーバ２００に送信する。また、検索部１４は、クエリに応じた検索結果を、検索サーバ２００から取得する。なお検索サーバ２００としては、公知の検索装置が用いられる。
【００１６】
検索結果整理部１６は、検索部１４が取得した検索結果を、あらかじめ決められたアルゴリズムにより限定する。検索結果整理部１６は、その結果をユーザインターフェース１９に出力する。ユーザインターフェース１９は、ユーザに検索結果を提供する。フィードバック部１７は、ユーザインターフェース１９を解して入力された、検索結果に対するユーザのフィードバックを受け付ける。抽出・分類部１５は、フィードバックに基づいてカテゴリデータベース１８を更新する。カテゴリデータベース１８は、検索結果（リンク情報）、その結果を得るのに用いられたクエリおよび対応するカテゴリを含む。抽出・分類部１５は、カテゴリデータベース１８の更新後に検索を行う際には、ユーザにより指定されたカテゴリに対応する検索結果およびクエリを検索条件として用いることができる。なお、カテゴリ、クエリ、リンク先のドキュメントの言語は１つに限定されない。また、「カテゴリ」とは、１または複数の単語の種類、概念または区分をいう。例えば、名詞の組み合わせ、または形容詞と名詞の組み合わせに対してカテゴリが与えられる。具体的には、例えばカテゴリ「車」には、「sports car」および「racing car」などの単語（群）が含まれる。
【００１７】
図２は、本実施形態に係る検索端末１００のハードウェア構成を示す図である。ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０は、検索端末１００の各構成要素を制御する制御装置である。ＲＯＭ（Read Only Memory）１２０は、検索端末１００の起動に必要なデータおよびプログラムを記憶する記憶装置である。ＲＡＭ（Random Access Memory）１３０は、ＣＰＵ１１０がプログラムを実行する際の作業領域として機能する記憶装置である。Ｉ／Ｆ（Interface）１４０は、種々の入出力装置や記憶装置との間でデータおよび制御信号の入出力をするインターフェースである。ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１５０は、各種プログラムおよびデータを記憶する記憶装置である。本実施形態に関して、ＨＤＤ１５０は、クエリ情報を生成するプログラムを記憶している。キーボード・マウス１６０は、ユーザが検索端末１００に対して指示入力を行うための入力装置である。ディスプレイ１７０は、データの内容あるいは処理の状況などを表示する出力装置である。ネットワークＩＦ１８０は、ネットワーク（図示略）を介して接続された他の装置との間でデータの送受信を行うためのインターフェースである。検索端末１００は、例えば、ネットワークおよびネットワークＩＦ１８０を介して文書（正確には、文書を示す電子データ）を受信することができる。また、検索端末１００は、ネットワークおよびネットワークＩＦ１８０を介して検索サーバ２００と通信することができる。ＣＰＵ１１０、ＲＯＭ１２０、ＲＡＭ１３０、およびＩ／Ｆ１４０は、バス１９０を介して接続されている。ＣＰＵ１１０がプログラムを実行することにより、検索端末１００は、図１に示される参照データ入力部１０、アナライザ部１１、クエリ生成部１２、類似辞書１３および検索部１４の機能を備える。以下の説明において、「参照データ入力部１０が〜を行う」というように、機能要素を主体として記述するときは、プログラムを実行したＣＰＵ１１０が処理を行うことを意味する。他の要素についても同様である。なお、検索端末１００は、図１に示される機能構成および図２に示されるハードウェア構成を含むものであれば、どのような装置であってもよい。例えば、検索端末１００は、いわゆるパーソナルコンピュータであってもよい。あるいは、検索端末１００は、記憶性液晶層を含む表示装置を有する情報表示装置であってもよい。
【００１８】
１−２．動作
図３は、検索システム１の動作を示すフローチャートである。ステップＳ１００において、参照データ入力部１０は、ユーザの操作に応じて、参照データすなわちファイル（コンテンツ）を特定する情報の入力を受け付ける。
【００１９】
図４は、参照データ入力部１０によるユーザインターフェースを例示する図である。ウインドウ４０３内に表示されているのが参照データ（詳細には、参照データの所在を示す情報）である。ウインドウ４０１内に表示されているのが参照データの候補である。ユーザは、ウインドウ４０２にＵＲＬやファイルのパスを入力することにより、参照データを指定することができる。あるいは、ユーザは、ウインドウ４０１からウインドウ４０３に、いわゆるドラッグ＆ドロップすることにより参照データを指定することもできる。また、ユーザは、検索オプションを指定してもよい。例えばボタン４０４をクリックすることにより、検索オプションを入力するユーザインターフェースが表示される。検索オプションとは、作成者、作成日時、ファイルサイズなど、検索条件を限定する情報をいう。検索オプションはファイルの検索条件のメタデータとして取得される。参照データ入力部１０は、入力された参照データにより特定されるファイルをアナライザ部１１に出力する。また、参照データ入力部１０は、メタデータをクエリ生成部１２に出力する。
【００２０】
再び図３を参照して説明する。ステップＳ１１０において、アナライザ部１１は、ファイルを解析し、単語を抽出する。アナライザ部１１の機能は大きく２つに分けられる。一つは、いわゆる「分かち書き」される言語（英語、ドイツ語、フランス語など）のためのアナライザであり、もう一つは、「分かち書き」されない言語（日本語、中国語、韓国語など）のためのアナライザである。以下、前者を標準アナライザ（Standard Analyzer）といい、後者をＣＪＫアナライザ（CJK Analyzer）という。標準アナライザは通常のパーサを用いる。パーサとは、単語を一つずつ切り離す処理をいう。一つずつ切り離された部分をトークン（token）という。標準アナライザは、単語と単語の間のスペース（空白）によりトークンを取得することができる。句読点はフィルタにより除去される。ＣＪＫアナライザは類似辞書１３を用いてトークンを取得する。
【００２１】
アナライザ部１１は、抽出されたトークンを、ドキュメントごとにリストとしてクエリ生成部１２に出力する。なお、アナライザ部１１は、トークンの抽出に加え、単語情報（トークン情報）を抽出してもよい。単語情報は、例えば、ファイルごとの単語のフォントタイプ、フォントサイズ、発生頻度、位置情報、色のうち１つ以上の情報を含む。
【００２２】
ステップＳ１２０において、クエリ生成部１２は、アナライザ部１１から出力されたトークン、単語情報および参照データ入力部１０から出力されたメタデータに基づいて、マトリクスＭを生成する。マトリクスＭは、例えば、各単語（トークン）がどういうフォントで形成されているか、フォントサイズはいくつか、その頻度はどれくらいか、その相対的位置はどこかといった情報を含んでいる。より詳細には、次式で示されるように、マトリクスＭの要素Ｍｎはベクトルとして表すことができる。ベクトルＭｎはマトリクスＭを構成する参照ベクトル（行ベクトル）である。
【数１】
2008123095.tif 000003
【００２３】
Ｗは、各ファイルで発生する単語（トークン）と対応する整数、すなわち各単語にマッピングされた整数である。ベクトルＷの成分は、単語の識別子として機能する。ベクトルＦｉは、各ファイルと対応する整数、すなわち各ファイルとマッピングされた整数をその成分として含む。ベクトルＦｉの成分は、ファイルの識別子として機能する。整数とファイルの所在、詳細には、ファイルパスやＵＲＬは、マトリクスＭとは異なる管理テーブルによりマッピングされている。
【００２４】
ベクトルｆｉは、各ファイルにおける単語の頻度を示す整数をその成分として含む。単語の頻度が高いほど、そのファイルとその単語の関連性が高いと考えられる。なお、ある種の特定の単語（「ストップワード（stopword）」ということもある。英語の例では、「the」、「of」、「and」、「for」など）は頻度が高くても意味が無いので、これらの語は対象から除外されてもよい。
【００２５】
ベクトルＰｉは、各ファイルで発生する単語の絶対的位置を示す整数をその成分として含む。この情報により、複数の単語からなるフレーズ（連語、熟語）の情報（以下、「フレーズ情報」という）を取得することができる。フレーズ情報は、クエリ情報を生成する段階で用いられる。
【００２６】
ベクトルＦｎｔｉは、各ファイルにおける単語のフォントの種類（フォントタイプ）を示す整数をその成分として含む。ベクトルＦｎｔｉの成分は、フォントの識別子として機能する。整数とフォントの種類は、管理テーブルによりマッピングされている。フォントの種類の情報は、次のように用いられる。例えば、あるファイルにおいてある種類のフォントの頻度が高い場合、ある単語にそれとは異なる種類のフォントが用いられていると、その単語は強調されていると考えられる。
【００２７】
ベクトルＦｎｔｓｉは、各ファイルにおける単語のフォントサイズを示す整数をその成分として含む。整数とフォントサイズは、管理テーブルによりマッピングされている。フォントの種類と同様に、フォントサイズもその単語が強調されていることを示す情報として用いられる。
【００２８】
ベクトルＣｉは、各ファイルにおける単語の色を示す整数をその成分として含む。整数とフォントの色は、管理テーブルによりマッピングされている。単一の単語が複数の色を含む場合には、各色の頻度に応じてその単語の色として決められてもよい。あるいは、各色の中間色など別の色がその単語の色として決められてもよい。
【００２９】
ベクトルＵｉは、各ファイルにおける単語が、その言語においてどういうタイプまたは種類の単語であるか、すなわちその単語の品詞を示す整数をその成分として含む。整数と品詞は、管理テーブルによりマッピングされている。例えば、名詞や形容詞はそのファイルのコンセプトを示す品詞であることが多いので、その重要度は高い。また、固有名詞は一般名詞よりも重要度が高い。
【００３０】
ベクトルＴｉは、各ファイルにおける単語が、タイトル、リンク、またはフットノートなど特定の用途に用いられているかを示すフラグをその成分として含む。フラグの値は整数であり、管理テーブルによりマッピングされている。
【００３１】
ベクトルＱｉは、各ファイルにおける単語のカテゴリまたはサブジェクトを示すパラメータをその成分として含む。単語のサブジェクトは類似辞書１３により整数にマッピングされている。各カテゴリは整数にマッピングされている。
【００３２】
なお、マトリクスＭの成分は、必ずしも上記のベクトルに限定されるものではない。マトリクスＭの成分は、参照データのファイルタイプ（ＨＴＭＬ、テキスト、文書など）、参照データにおける単語の頻度、参照データにおける単語の相対位置、単語の品詞、単語が表示されるフォントの種類、参照データのページ数、単語が表示される色、単語が表示されるフォントの大きさ、参照データにおけるリンク情報、参照データに付加されたメタデータ（メタ情報）のうち少なくとも１つを含んでいてもよい。また、上記のベクトルにおいて、添え字ｉは、ファイルを示すパラメータである（すなわち、添え字ｉが付された記号がベクトルを表していることを意味する）。
【００３３】
ステップＳ１３０において、クエリ生成部１２は、マトリクスＭを分析する。より詳細には、クエリ生成部１２は、属性ベクトルの少なくとも一部に対し統計処理を行い、属性ベクトルをスカラー化する。こうして算出されたスカラーが、統計ベクトルの要素となる。すなわち、参照ベクトル（その成分はベクトルを含む）が統計ベクトル（その成分はスカラーである）に変換される。クエリ生成部１２は、統計ベクトルを複数のクラスタに分類する。この処理を、「クラスタリング処理」という。
【００３４】
ステップＳ１４０において、クエリ生成部１２は、複数のクラスタの中から、あらかじめ決められたアルゴリズムにより少なくとも１のクラスタを選択する。クエリ生成部１２は、選択されたクラスタに属する統計ベクトル群（ベクトル空間すなわち単語集）に基づいてクエリを生成する。
【００３５】
ステップＳ１５０において、検索結果整理部１６は、クエリにより得られた検索結果を限定する。さらに、ユーザインターフェース１９は、その検索結果をユーザに提供する。ステップＳ１６０において、抽出・分類部１５は、フィードバック結果に応じてカテゴリデータベース１８を更新する。
【００３６】
１−２−１．クラスタリング処理
図５は、クラスタリング処理を説明する図である。上述のようにクエリ生成部１２は、マトリクスＭを分析し、統計処理により複数のパラメータを算出する。統計ベクトルは、これらのパラメータを成分として含む。図５には、算出されたパラメータが示されている。発生共通度Ｔθは、単語がすべてのファイルにおいてどのくらい共通して存在しているかを示す確率を表している。Ｔθは、０≦Ｔθ≦１を満たす実数である。発生頻度共通度Ｔｆは、単語がすべてのファイルに共通している場合、頻度がどのくらい共通しているかを示す。Ｔｆは、０≦Ｔｆ≦１を満たす実数である。単語タイプＴｔは、単語の種類がマッピングされた実数であり、０≦Ｔｔ≦１を満たす。単語タイプＴｔは、ＭβのＵｉに基づいて得られる。すなわち、単語タイプＴｔは、ある単語に関するベクトルＭβの成分であるＵｉに基づいて得られる。具体的には、単語タイプＴｔは、ベクトルＵｉをスカラー（例えば、０から１の間の実数）に変換することにより得られる。リンク共通度Ｌは、その単語がリンクに含まれているかを示す。Ｌは整数、例えば０または１である。タイトル共通度Ｓは、その単語がタイトルに含まれているかを示す。Ｓは整数、例えば０または１である。カテゴリ共通度Ｋは、その単語が既存のカテゴリデータベースのクエリに含まれているかを示す。Ｋは整数。例えば０または１である。サブジェクトＱは、その単語のコンセプトを示す。単語のコンセプトは、０から１の間の実数にマッピングされている。マッピングは、類似辞書１３に基づいて行われてもよい。なお、類似辞書１３は、ユーザにより編集可能であることが望ましい。なお、統計ベクトルは必ずしも上記すべてのパラメータをその成分として含んでいる必要はなく、少なくとも１つのパラメータを含んでいればよい。
【００３７】
クエリ生成部１２は、上記のパラメータを用い、クラスタリングアルゴリズムに従って、クラスタリング処理を行う。クラスタリングアルゴリズムとしては、ｋ−平均法（K-means Clustering）、階層的クラスタリング（Hierarchical Clustering）、固有値クラスタリング（Eigenvalue Clustering）、ＰＣＡクラスタリング（PCA Clustering）など公知のアルゴリズムを用いることができる。クラスタリングアルゴリズムにおいては、距離計算（Distance Measure）という演算をする必要がある。距離計算のアルゴリズムとしては、ユークリッド距離（Euclidean）、ユークリッド平方距離（Squared Euclidean）、マンハッタン距離（Manhattan）、チェビシェフ距離（Chebyshev）、ピヤソン距離（Pearson）など公知のアルゴリズムを用いることができる。
【００３８】
具体的には、クエリ生成部１２は、上記のパラメータを用い、次式のように各単語にベクトルｘを関連付ける。
【数２】
2008123095.tif 000004
次に、クエリ生成部１２は、ベクトルｘ１〜ｘｎを、それぞれ、あらかじめ決められた数のクラスタＣ１〜Ｃｍのいずれかに分類する。
【００３９】
図６は、クラスタに分類されたベクトルを例示する図である。次に、クエリ生成部１２は、各クラスタに含まれるベクトルの平均ベクトルＶ１〜Ｖｍを算出する。次に、クエリ生成部１２は、ベクトルｘ１〜ｘｎの中から処理対象のベクトルを特定する。クエリ生成部１２は、処理対象のベクトルと、平均ベクトルＶ１〜Ｖｍの各々との距離を算出する。クエリ生成部１２は、処理対象のベクトルを、算出された距離が最も短い平均ベクトルに対応するクラスタに分類しなおす。すべてのベクトルについて再分類が完了したら、クエリ生成部１２は、平均ベクトルを再計算し、再分類処理を反復的（Iteration）に実行する。反復の回数はユーザにより設定可能であってもよい。ベクトル間の距離Ｄは、例えばユークリッド距離を用いると、次式のように算出される。
【数３】
2008123095.tif 000005
【００４０】
クエリ生成部１２は、以上の方法により得られた単語の集合に基づいて、クエリを生成する。クエリ生成部１２は、例えば、あらかじめ決められたアルゴリズムに従って、１または複数のクラスタを選択する。クエリ生成部１２は、選択されたクラスタに含まれる単語、またはその単語を含むフレーズもしくは句をクエリとして決定する。クエリ生成部１２は、フィルタ処理によりクラスタの数を制限してもよい。
【００４１】
１−２−２．処理の具体例
図７は、参照データとして用いられるファイルを例示する図である。以下、これらのファイルを用いてクエリを生成する処理を具体的に説明する。ファイル１は、「Sports car」というタイトルと、「A sports car is a type of automobile designed primarily for performance driving.」という本文を有するＨＴＭＬファイルである。ファイル２は、「Super fast sports car」というタイトルと、「From the royally elegant Bentley Continental GT to the legendary but Spartan Enzo Ferrari, the content has been chosen carefully.」という本文を有する文書ファイルである。ＨＴＭＬファイルおよび文書ファイルは、これらの文字列を示すデータに加え、フォントの種類、フォントサイズ、文字の色などを示す情報を含んでいる。
【００４２】
クエリ生成部１２は、ファイル１およびファイル２から、マトリクスＭを生成する。ここでは、説明が煩雑になるのを避けるため、３つのパラメータ（単語頻度ｆ、フォントタイプＦｎｔ、フォントサイズＦｎｔｓ）のみを用いる例について説明する。また、ファイル１およびファイル２には合わせて３０以上の単語が登場するが、このうち６つのみについて説明する。
【００４３】
図８は、マトリクスＭを例示する図である。ここでは、理解を助けるため、マトリクスＭの成分は数字ではなく対応する意味内容で表されているが、実際にはこれらの内容を示す数字が記憶される。ファイルインデックスは、単語が含まれているファイルを示す。単語頻度は、その単語がどのファイルで何回出現するか（何個含まれているか）を示す。フォントタイプは、その単語が、どのフォントタイプにより表されているかを示す。フォントサイズは、その単語が、どの大きさのフォントにより表されているかを示す。
【００４４】
例えば、単語「sports」について説明すると、ファイル１で２回、ファイル２で２回出現している。したがって、単語頻度ｆは、「２」および「１」を成分とするベクトルである。また、「sports」のフォントは、ファイル１（２回出現している）では「タイプ１」および「タイプ２」、ファイル２では「タイプ２」である。したがって、フォントタイプＦｎｔは、ファイル１について「タイプ１」および「タイプ２」を、ファイル２について「タイプ２」を成分とするベクトルである。さらに、「sports」のフォントは、ファイル１では「１２」および「１０」、ファイル２では「１２」である。したがって、フォントサイズＦｎｔｓは、ファイル１について「１２」および「１０」を、ファイル２について「１２」を成分とするベクトルである。
【００４５】
次に、クエリ生成部１２は、マトリクスＭの（少なくとも一部の）成分である属性ベクトルに対して統計的処理を行い、属性ベクトルをスカラーに変換する。すなわち、統計ベクトルが算出される。統計ベクトルを、ベクトルｘ１〜ｘｎと表す。いまｎ＝６であるので、図８の各単語に対応する統計ベクトルｘ１〜ｘ６が算出される。
【００４６】
図９は、各単語に対する統計処理パラメータを例示する図である。発生共通度Ｔθは、すべてのファイルのうち、その単語を含むファイルの割合を示す。例えば、ファイルの数をｍ、その単語を含むファイルの数をｔとすると、その単語の発生共通度Ｔθは、次式により算出される。
【数４】
2008123095.tif 000006
【００４７】
発生頻度共通度Ｔｆは、変動係数を用いて算出される。まず、クエリ生成部１２は、すべてのファイル間での単語の平均頻度ｘ＾（「ｘ＾」は本来ｘの上にバーを付けた記号を示すが、本明細書の文中ではそのような表記を用いることができないためこのように表す）を次式に従って算出する。なおｍはファイルの数を示す。
【数５】
2008123095.tif 000007
【００４８】
例えば、単語「sports」に対しては、次式で示すようにｘ＾＝１．５である。
【数６】
2008123095.tif 000008
【００４９】
次に、クエリ生成部１２は、標準偏差ｓを次式に従って算出する。
【数７】
2008123095.tif 000009
【００５０】
例えば、単語「sports」に対しては、次式で示すようにｓ＝０．５である。
【数８】
2008123095.tif 000010
【００５１】
次に、クエリ生成部１２は、変動係数（Relative Standard Deviation）ＲＳＤを次式に従って算出する。例えば、単語「sports」に対しては、ＲＳＤ＝０．３３である。変動係数ＲＳＤは０に近いほどファイル間で共通して用いられている頻度が高いことを、１に近いほど頻度が低いことを示す。なおここでは変動係数ＲＳＤが発生共通度Ｔθとして用いられる。
【数９】
2008123095.tif 000011
【００５２】
次に、フォント珍しさＴｆｎｔについて説明する。クエリ生成部１２は、次式に従ってフォント珍しさＴｆｎｔを算出する。なお「フォント頻度」とは、ある単語の総出現回数に対する、そのフォントを使用した回数の割合をいう。
【数１０】
2008123095.tif 000012
【００５３】
例えば、単語「a」および単語「sports」に対して、フォント珍しさＴｆｎｔは次式のように算出される。Ｔｆｎｔが０に近いほど、珍しい（頻度の低い、すなわち強調された）フォントタイプで表示された単語を示す。なお、フォントサイズ珍しさＴｆｎｔｓについても、フォント珍しさと同様に計算することができる。
【数１１】
2008123095.tif 000013
【００５４】
なお、上記の例では、単語の数を６つ、パラメータの数を３つに限定して説明したが、単語およびパラメータの数はこれに限定されるものではない。クエリ生成部１２は、全部または一部の単語について、必要とされるパラメータをすべて算出してもよい。なお、属性ベクトルをスカラー化する際に用いられる統計処理は、上述のものに限定されない。平均値、最頻値、中央値、分散、標準偏差、ある条件を満たす要素の数、またはこれらの組み合せなど、どのような統計量が用いられてもよい。
【００５５】
図１０は、図９に例示される単語に対してクラスタリング処理を行った例を示す。ここでは、例えばＫ平均法が用いられる。６つの単語は、クラスタＣ１およびＣ２の２つのクラスタに分類される。この例では、クラスタＣ２は、クラスタＣ１よりも大きい。なお、クラスタの大きさとは、用いられたパラメータ空間に単語をプロットした場合の空間的広がりをいう。例えば２つのパラメータが用いられた場合、２次元座標空間に単語をプロットしたときのクラスタ（単語の集合）の面積をいう。
【００５６】
クエリ生成部１２は、以上のようにして生成されたクラスタに基づいて、クエリを生成する。例えば、クエリ生成部１２は、あらかじめ決められた条件を満たすクラスタを用いる。条件としては、上述の３つのパラメータを用いた場合、例えば次のようなものが用いられる。
（１）クラスタの発生共通度が高い。
（２）クラスタの発生頻度が高い。
（３）クラスタに属する単語のフォントタイプが珍しい。
（４）クラスタに属する単語のフォントサイズが珍しい。
この条件に従って、クエリ生成部１２はクラスタＣ１を選択する。クエリ生成部１２は、クラスタＣ１に属する単語「sports」および「car」をクエリとして決定する。
【００５７】
なお、他のパラメータを用いた場合には、そのパラメータに関する条件が用いられてもよい。例えば、パラメータとして品詞の種類が用いられた場合には、名詞と固有名詞の割合が高いという条件が用いられてもよい。また、クエリ生成部１２は、クラスタ間でパラメータの高低を比較するだけでなく、しきい値との比較によりクラスタを選択してもよい。あるいは、クエリ生成部１２は、パラメータによって異なる重み係数を用いたしきい値関数を用いて、複数のパラメータの寄与を総合的に判断してクラスタを選択してもよい。さらに、クエリ生成部１２は、クラスタの大きさがあらかじめ決められた条件を満たすように、クラスタの大きさを縮めたり広げたりする処理を行ってもよい。
【００５８】
図１１は、しきい値関数を例示する図である。しきい値関数Ｓｕｍｉは、例えば次式（１３）で表される。図１１において、パラメータｗは重み係数を示す。ＳＦｉについて、共有ファイル数がしきい値Ｊを超えていた場合、重み係数はｗ０に決定される。それ以外の場合、重み係数はゼロに決定される。Ｓｆｉについて、その単語がストップワードである場合、単語頻度ｆｉがしきい値αを超えていた場合、重み係数はｗ１に決定される。それ以外の場合、重み係数はゼロに決定される。ＳＦｎｔｉについて、Ｆｎｔｉがしきい値μより小さい場合、すなわち、そのフォントタイプの頻度が低い希少なものである場合、重み係数はｗ２に決定される。それ以外の場合、重み係数はゼロに決定される。ＳＦｎｔｓｉについて、Ｆｎｓｔｓｉがしきい値βより大きい場合、すなわちフォントサイズが大きい場合、重み係数はｗ３に決定される。それ以外の場合、重み係数はゼロに決定される。ＳＣｉについて、Ｃｉがしきい値ωよりも小さい場合、すなわち、その色の頻度が少ない希少なものである場合、重み係数はｗ４に決定される。それ以外の場合、重み係数はゼロに決定される。ＳＵｉについて、Ｕｉが固有名詞（propernoun）を示すものである場合、重み係数はｗ５に決定される。Ｕｉが普通名詞（commonnoun）を示すものである場合、重み係数はｗ６に決定される。Ｕｉが形容詞（adjective）を示すものである場合、重み係数はｗ７に決定される。それ以外の場合、重み係数はゼロに決定される。ＳＴｉについて、その単語が、タイトル、章の見出しなどに用いられることを示すものである場合、重み係数はｗ８に決定される。それ以外の場合、重み係数はゼロに決定される。しきい値関数Ｓｕｍｉが、Ｓｕｍｉ≧Ｓｕｍｔを満たす場合、その統計ベクトルは選択される。Ｓｕｍｉがこの条件を満たさない場合、その統計ベクトルは選択されない。なお重み係数の具体的な値は、試行錯誤的に求められてもよい。上記の説明で重み係数がゼロになると記載した場合についても同様である。また、各項にはそれぞれ優先度が割り当てられていてもよい。この優先度に基づいて、一部のパラメータのみを考慮してしきい値関数Ｓｕｍｉの値が算出されてもよい。
【数１２】
2008123095.tif 000014
【００５９】
１−２−３．検索処理
検索サーバ２００は、検索端末１００から送信されたクエリに従って検索を行う。既に述べたように、検索サーバ２００は周知の検索エンジンである。検索端末１００は、周知の検索エンジンに適合するクエリを生成する。検索サーバ２００は、クエリに応じた検索結果を検索端末１００に送信する。
【００６０】
１−２−４．検索結果の整理
検索結果整理部１６は、クエリに応じて得られた検索結果と、検索オプションとを比較する。検索結果整理部１６は、この比較結果に応じて、検索結果の絞込みを行う。すなわち、検索結果整理部１６は、検索オプションで示される条件に適合する検索結果のみを採用し、条件に適合しない検索結果は採用しない。あるいは、検索結果整理部１６は、検索結果の数があらかじめ決められたしきい値以下になるように検索結果を絞り込んでもよい。
【００６１】
１−２−５．検索結果の提供とフィードバック
ユーザインターフェース１９は、絞込みされた検索結果をユーザに提供する。検索結果は、検索サーバ２００によりランキング（順位付け）されてもよい。ユーザは検索結果を確認する。ユーザは、検索結果に対してフィードバックを入力する。すなわち、ユーザは、ユーザインターフェース１９を介して、検索結果のカテゴリを入力する。このとき、提供された検索結果のうち特定のもののみをカテゴリデータベース１８に記録する旨をユーザが指定してもよい。抽出・分類部１５は、入力されたカテゴリと、検索結果（リンク情報）と、その検索結果を得るのに用いられたクエリとをカテゴリデータベース１８に追加する。抽出・分類部１５は、この次に検索を行う際に、カテゴリに基づいて検索結果の絞込みを行うことができる。なお、カテゴリは検索オプションとして指定されてもよい。
【００６２】
１−２−６．データベース更新後の検索
カテゴリデータベース１８の更新後に新たな検索を行う場合、抽出・分類部１５は、カテゴリデータベース１８に記憶されている内容に基づいて検索結果の絞込みをすることができる。例えば、抽出・分類部１５は、カテゴリデータベース１８に記録された検索結果のうち、対応するクエリおよびカテゴリ（の少なくとも一部）が、新たな検索に用いられるクエリおよびカテゴリ（検索オプション）と共通する検索結果のみを、ユーザに提供してもよい。あるいは、抽出・分類部１５は、カテゴリデータベース１８から、ユーザにより指定された複数のカテゴリのいずれか一のカテゴリと共通するカテゴリに対応する検索結果を抽出し、ユーザに提供してもよい。
【００６３】
２．第２実施形態
続いて、本発明の第２実施形態について説明する。以下、第１実施形態と共通する要素については、共通の参照符号を用いて説明をする。また、第１実施形態と共通する事項についてはその説明を省略する。第２実施形態においては、クラスタリング処理に代わり、発見的（Heuristic）方法が用いられる。「発見的方法」とは、数式により算出された重要度に基づいて単語を選択する方法である。具体的には、重要度があらかじめ決められたしきい値以下である単語はフィルタにより除去され、重要度がしきい値より高い単語のみが採用される。
【００６４】
クエリ生成部１２は、統計ベクトルの成分（すなわち、統計処理により得られたパラメータ）と、あらかじめ決められた関数を用いて、各単語の重要度を算出する。関数は、例えば、パラメータに重み係数をかけて足し合わせるものである。また、これに限られずどのような関数が用いられてもよい。クエリ生成部１２は、重要度に基づいて単語の絞込みを行う。すなわち、クエリ生成部１２は、重要度がしきい値よりも高い単語のみを抽出する。クエリ生成部１２は、抽出された単語のうち、２以上の単語の組み合わせ（またはこれに類似する組み合わせ）が、各参照データにおいて存在するか検索する。これは、公知の近似検索技術を用いて行われる。各参照データにおいて単語の組み合わせが検出された場合、クエリ生成部１２は、その単語の組み合わせをクエリとして採用する。なお、クエリ生成部１２は、各参照データにおいてタイトルとして用いられている単語については、上記の処理によらずにクエリとして採用してもよい。
【００６５】
なお重要度がしきい値を超えた単語の数があらかじめ決められたしきい値以下であった場合、クエリ生成部１２は、重要度のしきい値を更新し、再度単語の絞込みを行ってもよい。
【００６６】
また、クエリ生成部１２は、いわゆるファジー（fuzzy）検索の技術を用いてもよい。すなわち、綴りが多少異なっていても、参照データにおいて単語の組み合わせが検出されたものとして処理してもよい。また、クエリとして採用される単語の数がしきい値よりも多い場合には、クエリ生成部１２は、単語の論理積（ＡＮＤ）をクエリとしてもよい。また、クエリ生成部１２は、クエリとして用いられる単語の数がしきい値を超えないように、単語の数を制限してもよい。
【００６７】
３．他の実施形態
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく種々の変形実施が可能である。
上述の実施形態において、図１に示される機能構成要素（検索サーバ２００を除く）は、検索端末１００の機能として説明された。しかし、複数のコンピュータ装置からなる検索システムが、全体として図１に示される機能構成を有していてもよい。このとき、抽出・分類部１５、検索結果整理部１６、フィードバック部１７、カテゴリデータベース１８、ユーザインターフェース１９のうち１以上の機能は省略されてもよい。
【００６８】
第１実施形態において、クラスタリング処理に用いられるパラメータは、ユーザの指定により決定されてもよい。また、クラスタリング処理を行った後、複数のクラスタの中から１以上のクラスタを選択する条件は、ユーザの指定により決定されてもよい。第２実施形態におけるしきい値も、ユーザの指定により決定されてもよい。
【００６９】
図１に示される機能構成要素は、それぞれ個別のプログラムモジュールとして提供されてもよい。この場合において、各プログラムモジュールは、個別にインストールまたはアンインストール可能であってもよい。また、各プログラムモジュール、またはプログラムモジュールの集合は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの記憶媒体により提供されてもよい。
【００７０】
なお、検索端末１００は、図２に示される構成要素のすべてを有していなくてもよい。検索端末１００は、ＨＤＤ１５０、キーボード・マウス１６０およびネットワークＩＦ１８０を有さない情報表示装置であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】第１実施形態に係る検索システム１の機能構成を示すブロック図である。
【図２】検索端末１００のハードウェア構成を示す図である。
【図３】検索システム１の動作を示すフローチャートである。
【図４】参照データ入力部１０によるユーザインターフェースを例示する図である。
【図５】クラスタリング処理を説明する図である。
【図６】クラスタに分類されたベクトルを例示する図である。
【図７】参照データとして用いられるファイルを例示する図である。
【図８】マトリクスＭを例示する図である。
【図９】各単語に対する統計処理パラメータを例示する図である。
【図１０】図９に例示される単語に対してクラスタリング処理を行った例を示す。
【図１１】しきい値関数を例示する図である。
【符号の説明】
【００７２】
１…検索システム、１０…参照データ入力部、１１…図、１１…アナライザ部、１２…クエリ生成部、１３…類似辞書、１４…検索部、１５…抽出・分類部、１６…検索結果整理部、１７…フィードバック部、１８…カテゴリデータベース、１９…ユーザインターフェース、１００…検索端末、１１０…ＣＰＵ、１２０…ＲＯＭ、１３０…ＲＡＭ、１４０…Ｉ／Ｆ、１５０…ＨＤＤ、１６０…キーボード・マウス、１７０…ディスプレイ、１８０…ネットワークＩＦ、１９０…バス、２００…検索サーバ、４０１…ウインドウ、４０２…ウインドウ、４０３…ウインドウ、４０４…ボタン
【図１】
2008123095.tif 000015
【図２】
2008123095.tif 000016
【図３】
2008123095.tif 000017
【図４】
2008123095.tif 000018
【図５】
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【図６】
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【図７】
2008123095.tif 000021
【図８】
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【図９】
2008123095.tif 000023
【図１０】
2008123095.tif 000024
【図１１】
2008123095.tif 000025