(57)【要約】【課題】  汎用性の高い情報検索方法などを提供する。【解決手段】  本発明の一つの側面は、目的地として入力された検索対象を検索エンジンによって検索し、検索結果を得るステップと、前記検索結果から目的地情報を抽出するステップと、前記目的地情報の順位付けを行うステップと、上位に順位付けされた目的地情報を出力するステップとを有し、目的地から目的地情報をコンピュータに検索させることを特徴とするプログラムである。本構成によれば、検索エンジンから目的地情報を得ているため、特別なデータベースなどによらずとも目的地情報が得られる。また、他の方法によれば、手がかり情報を経由して二段階で検索を行っているため、仮に検索対象から望むような候補情報が直接得られない場合であっても、手がかり情報からは望むような候補情報が得られる場合があり、検索の精度が著しく向上する。【選択図】  図1
2008234083.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目的地として入力された検索対象を検索エンジンによって検索し、検索結果を得るステップと、
前記検索結果から目的地情報を抽出するステップと、
前記目的地情報の順位付けを行うステップと、
上位に順位付けされた目的地情報を出力するステップと
を有し、
目的地から目的地情報をコンピュータに検索させることを特徴とするプログラム。
【請求項２】
目的地情報は、目的地付近の駅名であることを特徴とする請求項1に記載のプログラム。
【請求項３】
順位付けは頻度によって行うことを特徴とする請求項1に記載のプログラム。
【請求項４】
順位付けは機械学習の方法によって行うことを特徴とする請求項1に記載のプログラム。
【請求項５】
上位に順位付けされた目的地情報を検証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に記載のプログラム。
【請求項６】
検証は、教師あり機械学習の方法によって行うことを特徴とする請求項5に記載のプログラム。
【請求項７】
前記検索結果を再順位付けし、再順位付けされた検索結果から目的地情報を抽出することを特徴とする請求項1に記載のプログラム。
【請求項８】
検索対象を検索エンジンによって検索し、第1検索結果を得るステップと、
前記第1検索結果から手がかり情報を抽出するステップと、
前記手がかり情報を検索エンジンによって検索し、第2検索結果を得るステップと、
前記第2検索結果から候補情報を抽出するステップと、
前記候補情報の順位付けを行うステップと、
上位に順位付けされた候補情報を出力するステップと
を有し、
検索対象から候補情報をコンピュータに検索させることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
検索対象は目的地であることを特徴とする請求項8記載のプログラム。
【請求項１０】
候補情報は目的地付近の駅名であることを特徴とする請求項8記載のプログラム。
【請求項１１】
上位に順位付けされた候補情報を検証するステップをさらに有することを特徴とする請求項8に記載のプログラム。
【請求項１２】
候補情報の順位付けは、機械学習による確信度によって行うことを特徴とする請求項8に記載のプログラム。
【請求項１３】
手がかり情報として抽出する情報の種類は、検索対象の種類に応じて限定されることを特徴とする請求項8記載のプログラム。
【請求項１４】
目的地を検索エンジンによって検索し、第1検索結果を得るステップと、
前記第1検索結果から住所を抽出するステップと、
前記住所を検索エンジンによって検索し、第2検索結果を得るステップと、
前記第2検索結果から候補駅を抽出するステップと、
前記目的地から前記住所を得る場合の第1確信度を機械学習の方法によって得るステップと、
前記住所から前記候補駅を得る場合の第2確信度を機械学習の方法によって得るステップと、
第1確信度と第2確信度とを掛け合わせ、それぞれの候補駅について第3確信度を得るステップと、
前記候補駅の順位付けを前記第3確信度の大きさによって行うステップと、
上位に順位付けされた候補駅を最寄り駅として出力するステップとを
を有し、
目的地から最寄り駅をコンピュータに検索させることを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
目的地として入力された検索対象を検索エンジンによって検索し、検索結果を得るステップと、
前記検索結果から目的地情報を抽出するステップと、
前記目的地情報の順位付けを行うステップと、
上位に順位付けされた目的地情報を出力するステップと
を有する目的地情報検索方法。
【請求項１６】
検索対象を検索エンジンによって検索し、第1検索結果を得るステップと、
前記第1検索結果から手がかり情報を抽出するステップと、
前記手がかり情報を検索エンジンによって検索し、第2検索結果を得るステップと、
前記第2検索結果から候補情報を抽出するステップと、
前記候補情報の順位付けを行うステップと、
上位に順位付けされた候補情報を出力するステップと
を有する情報検索方法。
【請求項１７】
目的地として入力された検索対象を検索エンジンによって検索し、検索結果を得るステップと、
前記検索結果から目的地情報を抽出するステップと、
前記目的地情報の順位付けを行うステップと、
上位に順位付けされた目的地情報を出力するステップと
を有し、
目的地から目的地情報をコンピュータに検索させることを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが格納されているプログラム格納媒体。
【請求項１８】
検索対象を検索エンジンによって検索し、第1検索結果を得るステップと、
前記第1検索結果から手がかり情報を抽出するステップと、
前記手がかり情報を検索エンジンによって検索し、第2検索結果を得るステップと、
前記第2検索結果から候補情報を抽出するステップと、
前記候補情報の順位付けを行うステップと、
上位に順位付けされた候補情報を出力するステップと
を有し、
検索対象から候補情報をコンピュータに検索させることを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが格納されているプログラム格納媒体。
【請求項１９】
目的地として入力された検索対象を検索エンジンによって検索し、検索結果を得る手段と、
前記検索結果から目的地情報を抽出する手段と、
前記目的地情報の順位付けを行う手段と、
上位に順位付けされた目的地情報を出力する手段と
を有することを特徴とする目的地情報検索システム。
【請求項２０】
検索対象を検索エンジンによって検索し、第1検索結果を得るステップと、
前記第1検索結果から手がかり情報を抽出するステップと、
前記手がかり情報を検索エンジンによって検索し、第2検索結果を得るステップと、
前記第2検索結果から候補情報を抽出するステップと、
前記候補情報の順位付けを行うステップと、
上位に順位付けされた候補情報を出力するステップと
を有することを特徴とする情報検索システム。
【請求項２１】
目的地として入力された検索対象を検索エンジンによって検索し、検索結果を得る手段と、
前記検索結果から目的地情報を抽出する手段と、
前記目的地情報の順位付けを行う手段と、
上位に順位付けされた目的地情報を出力する手段と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２２】
検索対象を検索エンジンによって検索し、第1検索結果を得るステップと、
前記第1検索結果から手がかり情報を抽出するステップと、
前記手がかり情報を検索エンジンによって検索し、第2検索結果を得るステップと、
前記第2検索結果から候補情報を抽出するステップと、
前記候補情報の順位付けを行うステップと、
上位に順位付けされた候補情報を出力するステップと
を有することを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プログラム、情報検索方法、プログラム格納媒体、情報検索システム及び情報処理装置に関し、例えば、目的地等から最寄り駅等を検索する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、web（WWW(World  Wide  Web)）上には、指定した駅から駅までの行き方を検索できるサービスが多くある。しかし、そのようなサービスでは、利用者が駅名を入力することで初めて利用することができる。そのために、前提条件として利用者は目的地の最寄り駅が分かっている必要がある。最寄り駅を探索するときに目的地に関するページにそれの記述があれば容易に情報を得ることができるが、それに関する記述がない場合又は目的地のページが存在しない場合は情報の取得は困難である。
【０００３】
最寄り駅の探索を行うことができるものとしてYahoo  Japan（登録商標）のサービスに地図情報の検索がある。これは、目的地を入力すると目的地の周辺の地図と最寄り駅を表示するものである。利用してみた結果、一文字違うだけで、又はごく普通の言い換えで、うまく検索できなくなるケースが多くあった。例えば、「シンガポール総領事館」と入力すると正しく答えが返されるが、「シンガポール領事館」と入力すると「キーワードに一致する情報は見つかりませんでした」と表示され検索に失敗してしまう。また、「龍谷大学瀬田学舎」（龍谷大学は登録商標）と入力すると正しい答えが返されるが、「龍谷大学瀬田キャンパス」と入力すると「キーワードに一致する情報は見つかりませんでした」と出力される。これは、目的地と最寄り駅の対応があらかじめ人手で登録されているデータベースがあり、そのデータベースと照合することで結果を出力しているためであると考えられる。また、例えば、データベースを利用した物件検索システムとしては特許文献1に記載された技術が挙げられる。
【０００４】
このような場合には以下の問題点があると考えられる。
1.データベースの更新が遅い、コストが高い。
2.有名なところや大きなところの情報しかない。
3.データベースの登録情報と完全に合致するように入力する必要がある。
【０００５】
Yahoo  Japan地図情報のほかに最寄り駅を検索できるサービスとしては、goo（登録商標）地図などもある。しかし、これらも人手でデータベースを作成していると考えられるので、上で述べたような問題点があると考えられる。
【０００６】
【特許文献１】特開2001-337963
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、上述の背景技術に鑑みてなされたものであり、汎用性の高い情報検索方法などを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明によれば、上述の目的を達成するために、特許請求の範囲に記載のとおりの構成を採用している。以下、この発明を詳細に説明する。
【０００９】
本発明の第１の側面は、
目的地として入力された検索対象を検索エンジンによって検索し、検索結果を得るステップと、
前記検索結果から目的地情報を抽出するステップと、
前記目的地情報の順位付けを行うステップと、
上位に順位付けされた目的地情報を出力するステップと
を有し、
目的地から目的地情報をコンピュータに検索させることを特徴とするプログラム
にある。
【００１０】
本構成によれば、検索エンジンから目的地情報を得ているため、特別なデータベースなどによらずとも目的地情報が得られる。
【００１１】
なお、本明細書中において、検索エンジンとは、インターネットなどのネットワークに存在する情報（ウェブページ、ウェブサイト、画像ファイル、ネットニュースなど）を検索する機能を提供するサーバやシステムの総称を指す。
【００１２】
ここで、目的地情報は、目的地付近の駅名であってもよい。
【００１３】
これによれば、目的地情報を入力すれば、目的地付近の駅名を得ることができる。
【００１４】
順位付けは頻度によって行ってもよい。
【００１５】
これによれば、目的地情報を得るための精度の高い順位付けを行うことができる。
【００１６】
順位付けは機械学習の方法によって行ってもよい。
【００１７】
これによれば、目的地情報を得るための精度の高い順位付けを行うことができる。
【００１８】
上位に順位付けされた目的地情報を検証するステップをさらに有していてもよい。
【００１９】
これによれば、さらに高い精度で目的地情報を得ることができる。
【００２０】
検証は、教師あり機械学習の方法によって行ってもよい。
【００２１】
これによれば、さらに高い精度で目的地情報を得ることができる。
【００２２】
前記検索結果を再順位付けし、再順位付けされた検索結果から目的地情報を抽出してもよい。
【００２３】
これによれば、さらに高い精度で欲しい目的地情報を得ることができる。
【００２４】
本発明の第2の側面は、
検索対象を検索エンジンによって検索し、第1検索結果を得るステップと、
前記第1検索結果から手がかり情報を抽出するステップと、
前記手がかり情報を検索エンジンによって検索し、第2検索結果を得るステップと、
前記第2検索結果から候補情報を抽出するステップと、
前記候補情報の順位付けを行うステップと、
上位に順位付けされた候補情報を出力するステップと
を有し、
検索対象から候補情報をコンピュータに検索させることを特徴とするプログラム
にある。
【００２５】
本構成によれば、手がかり情報を経由して二段階で検索を行っているため、仮に検索対象から望むような候補情報が直接得られない場合であっても、手がかり情報からは望むような候補情報が得られる場合があり、検索の精度が著しく向上する。
【００２６】
例えば、検索対象は目的地であってもよい。
【００２７】
また、例えば、候補情報は目的地付近の駅名であってもよい。
【００２８】
上位に順位付けされた候補情報を検証するステップをさらに有していてもよい。
【００２９】
これによれば、さらに高い精度で候補情報を得ることができる。
【００３０】
候補情報の順位付けは、機械学習による確信度によって行ってもよい。
【００３１】
これによれば、確信度という数値が明確に判断できる基準になるため、さらに高い精度で候補情報を得ることができる。
【００３２】
手がかり情報として抽出する情報の種類は、検索対象の種類に応じて限定されていてもよい。
【００３３】
例えば、あらかじめ辞書を作って、その辞書に合致するものだけをそういうものとしてもよい。これによって、無数に存在しうる手がかり情報を特定の種類に限定できるため、検索の効率を向上させ、かつ、さらに高い精度で候補情報を得ることができる。
【００３４】
本発明の第3の側面は、
目的地を検索エンジンによって検索し、第1検索結果を得るステップと、
前記第1検索結果から住所を抽出するステップと、
前記住所を検索エンジンによって検索し、第2検索結果を得るステップと、
前記第2検索結果から候補駅を抽出するステップと、
前記目的地から前記住所を得る場合の第1確信度を機械学習の方法によって得るステップと、
前記住所から前記候補駅を得る場合の第2確信度を機械学習の方法によって得るステップと、
第1確信度と第2確信度とを掛け合わせ、それぞれの候補駅について第3確信度を得るステップと、
前記候補駅の順位付けを前記第3確信度の大きさによって行うステップと、
上位に順位付けされた候補駅を最寄り駅として出力するステップとを
を有し、
目的地から最寄り駅をコンピュータに検索させることを特徴とするプログラム
である。
【００３５】
本構成によれば、二段階検索と機械学習による精度の高さとを組み合わせて検索を行うことになるため、目的地から最寄り駅を高い精度で検索することができる。
【００３６】
本発明の第4の側面は、
目的地として入力された検索対象を検索エンジンによって検索し、検索結果を得るステップと、
前記検索結果から目的地情報を抽出するステップと、
前記目的地情報の順位付けを行うステップと、
上位に順位付けされた目的地情報を出力するステップと
を有する目的地情報検索方法
にある。
【００３７】
本構成によれば、検索エンジンから目的地情報を得ているため、特別なデータベースなどによらずとも目的地情報が得られる。
【００３８】
本発明の第5の側面は、
検索対象を検索エンジンによって検索し、第1検索結果を得るステップと、
前記第1検索結果から手がかり情報を抽出するステップと、
前記手がかり情報を検索エンジンによって検索し、第2検索結果を得るステップと、
前記第2検索結果から候補情報を抽出するステップと、
前記候補情報の順位付けを行うステップと、
上位に順位付けされた候補情報を出力するステップと
を有する情報検索方法
にある。
【００３９】
本構成によれば、手がかり情報を経由して二段階で検索を行っているため、仮に検索対象から望むような候補情報が直接得られない場合であっても、手がかり情報からは望むような候補情報が得られる場合があり、検索の精度が著しく向上する。
【００４０】
本発明の第6の側面は、
目的地として入力された検索対象を検索エンジンによって検索し、検索結果を得るステップと、
前記検索結果から目的地情報を抽出するステップと、
前記目的地情報の順位付けを行うステップと、
上位に順位付けされた目的地情報を出力するステップと
を有し、
目的地から目的地情報をコンピュータに検索させることを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが格納されているプログラム格納媒体
にある。
【００４１】
本構成によれば、検索エンジンから目的地情報を得ているため、特別なデータベースなどによらずとも目的地情報が得られる。
【００４２】
本発明の第7の側面は、
検索対象を検索エンジンによって検索し、第1検索結果を得るステップと、
前記第1検索結果から手がかり情報を抽出するステップと、
前記手がかり情報を検索エンジンによって検索し、第2検索結果を得るステップと、
前記第2検索結果から候補情報を抽出するステップと、
前記候補情報の順位付けを行うステップと、
上位に順位付けされた候補情報を出力するステップと
を有し、
検索対象から候補情報をコンピュータに検索させることを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが格納されているプログラム格納媒体
にある。
【００４３】
本構成によれば、手がかり情報を経由して二段階で検索を行っているため、仮に検索対象から望むような候補情報が直接得られない場合であっても、手がかり情報からは望むような候補情報が得られる場合があり、検索の精度が著しく向上する。
【００４４】
本発明の第8の側面は、
目的地として入力された検索対象を検索エンジンによって検索し、検索結果を得る手段と、
前記検索結果から目的地情報を抽出する手段と、
前記目的地情報の順位付けを行う手段と、
上位に順位付けされた目的地情報を出力する手段と
を有することを特徴とする目的地情報検索システム
にある。
【００４５】
本構成によれば、検索エンジンから目的地情報を得ているため、特別なデータベースなどによらずとも目的地情報が得られる。
【００４６】
本発明の第9の側面は、
検索対象を検索エンジンによって検索し、第1検索結果を得るステップと、
前記第1検索結果から手がかり情報を抽出するステップと、
前記手がかり情報を検索エンジンによって検索し、第2検索結果を得るステップと、
前記第2検索結果から候補情報を抽出するステップと、
前記候補情報の順位付けを行うステップと、
上位に順位付けされた候補情報を出力するステップと
を有することを特徴とする情報検索システム
にある。
【００４７】
本構成によれば、手がかり情報を経由して二段階で検索を行っているため、仮に検索対象から望むような候補情報が直接得られない場合であっても、手がかり情報からは望むような候補情報が得られる場合があり、検索の精度が著しく向上する。
【００４８】
本発明の第10の側面は、
目的地として入力された検索対象を検索エンジンによって検索し、検索結果を得る手段と、
前記検索結果から目的地情報を抽出する手段と、
前記目的地情報の順位付けを行う手段と、
上位に順位付けされた目的地情報を出力する手段と
を有することを特徴とする情報処理装置
にある。
【００４９】
本構成によれば、検索エンジンから目的地情報を得ているため、特別なデータベースなどによらずとも目的地情報が得られる。
【００５０】
本発明の第11の側面は、
検索対象を検索エンジンによって検索し、第1検索結果を得るステップと、
前記第1検索結果から手がかり情報を抽出するステップと、
前記手がかり情報を検索エンジンによって検索し、第2検索結果を得るステップと、
前記第2検索結果から候補情報を抽出するステップと、
前記候補情報の順位付けを行うステップと、
上位に順位付けされた候補情報を出力するステップと
を有することを特徴とする情報処理装置
にある。
【００５１】
本構成によれば、手がかり情報を経由して二段階で検索を行っているため、仮に検索対象から望むような候補情報が直接得られない場合であっても、手がかり情報からは望むような候補情報が得られる場合があり、検索の精度が著しく向上する。
【発明の効果】
【００５２】
本発明によれば、汎用性の高い情報検索方法などが得られる。
【００５３】
本発明のさらに他の目的、特徴又は利点は、後述する本発明の実施の形態や添付する図面に基づく詳細な説明によって明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５４】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００５５】
［第1の実施形態］
【００５６】
あらかじめ最寄り駅に関するデータを整備し、そのデータベースを利用して、目的地や住所を入力して最寄り駅を検索する技術では、データベースにあるものしか検索できない。発明者らは、上記サービスや検索エンジンを利用することで目的地の最寄り駅を容易に知ることができないときであっても、目的地の住所やビル名から関連ページをたどることによって最寄り駅を探索するシステムの開発を試みている。本実施形態の手法は、あらかじめデータベースを作成しておくのではなく、webデータを直接利用するので、上述の問題点を解消できると考える。
【００５７】
また、最寄り駅の情報だけでなく最寄り駅から目的地までの、よりローカルなアクセス情報も探索できるようなシステムの提供も目的としている。例えば、「龍谷大学瀬田キャンパス」という入力要求に対し、システムは「瀬田駅」という最寄り駅の情報だけでなく「瀬田駅から龍谷大学までバスで８分」のような情報も提供できる。
【００５８】
本実施形態は、目的地の固有名からその目的地の最寄り駅を探索することを目指しているため、ここで、人間が実際に検索エンジンを利用し目的地の最寄り駅を探す場合を考えてみる。
【００５９】
<基本的な考え方>
【００６０】
基本的な考え方は以下の通りである。まず、検索エンジンから得られたwebページの情報をもとに駅候補を探す。探した結果、駅候補が見つかったならば最寄り駅としての相応しさに応じてそれらを順位付けする。その結果、１位と２位の候補駅に対し、目的地との対を用いてそれぞれ再度web上のヒット数を調査し、その差が決められた閾値を超えたならばその駅を最寄り駅とし、そうでなければ「回答不能」とする。「回答不能」とした場合、または最初から候補駅が１つも見つからなかった場合はwebページから住所やビル名などの何らかの手がかりを抽出し、再探索を行う。
【００６１】
<処理手順>
【００６２】
図1は、本実施形態の実際の処理手順を示すフローチャートである。以下、その詳細について述べる。
【００６３】
<目的地をキーワードとした検索>
【００６４】
ステップS1において、目的地をキーワードとしてweb上の検索エンジンの検索窓に入力する。
【００６５】
この処理は、例えばGoogle（登録商標）を検索エンジンとし、目的地をキーワードに情報検索を行い、目的地に関する情報を含めそうなwebページの取得を目的としている。
【００６６】
<再順位付け>
【００６７】
ステップS2において、検索結果の再順位付けを行う。
【００６８】
例えばGoogleの順位付けは、PageRank（登録商標）と呼ばれる指標を利用して、ページ全体の情報の関連度で行われていると考えられ、欲しい目的地のみに関する重要度で行われているわけではない。したがって、目的地情報のみを考えた新しい順位付け（再順位付け）を行う必要がある。再順位付けは、Google検索で得られた上位ページのタイトル（見出し）や検索結果一覧が表示されるページ内の記述事項等において、その中に出現した目的地情報の頻度を用いて行う。
【００６９】
<候補駅の抽出>
【００７０】
ステップS3において、候補駅の抽出を行う。
【００７１】
本処理では、再順位付けされた上位ページから部分パターン照合を用いてすべての駅名を候補駅として取り出すとともにそれぞれの出現頻度も取得する。
【００７２】
<候補駅の有無判断>
【００７３】
ステップS4において、候補駅の有無を判断する。
【００７４】
<候補駅の順位付け>
【００７５】
ステップS5において、候補駅の順位付けを行う。
【００７６】
複数の候補駅が見つかった場合、まず、それらの上位ページでの出現頻度で順位付けを行う。さらに、再順位付けで得られた１位のページに対し、そのページ内に候補駅が含まれているか否かを調べる。候補駅が見つかった場合、例えば、以下に述べるルールを適用し、その中からもっとも最寄り駅の可能性の高い候補駅を１位とし、その他の候補駅の順位を１つずつ繰り下げる。
【００７７】
ルール
「○○駅から□□方面、△△駅下車」というパターンがあれば、「○○駅」より「下車」に近いほうの「△△駅」を最寄り駅とする。
【００７８】
<手がかりの抽出>
【００７９】
ステップS6において、手がかりの抽出を行う。
【００８０】
候補駅が見つからなかった場合、再検索のために新たな手がかりを抽出する必要がある。新たな手がかりの見つけ方としては、ページのソース内のTABLEタグによって対応する住所や建物名が見つけることができた場合は、それを優先して利用する。
【００８１】
TABLEタグのように一対一の対応が取れているタグを用いることでより関連性の高い手がかりを見つけることができると考えられる。ここでは、もちろんADDRESSタグなどの他のタグを利用してもよい。適切なタグがみつからない場合は、再順位付けで得られたページに対し、その上位から順に「アクセス」、「住所」、「所在」、「マップ」などの単語を見つけ出し、その近くに現れているものを新たな手がかりとする。
【００８２】
<検証>
【００８３】
ステップS7において、順位が付けられた候補駅に対し、その１位に順位付けられた候補駅を回答としてよいかについてweb情報を再度利用することにより検証を行う。
【００８４】
具体的には、１位に順位付けられている駅と2位に順位付けられている駅のそれぞれと、目的地を対に同時に検索エンジンにかけ、そのヒット件数表使用した目的地を得る。１位のヒット件数と２位のヒット件数の差が決められた閾値より大きければ、１位に順位付けられた候補駅を回答とする。一方、その差が閾値よりも小さいときは「回答不能」とする（新たな手がかりとなるものを取り出し、最初から再度検索を行う）。
【００８５】
<出力>
【００８６】
ステップS8において、出力処理を行う。
【００８７】
上記処理手順を経て回答が見つかったならば回答を画面などに表示し、決められた時間内に回答が見つからなければ回答が見つからないというメッセージを出力し、探索処理を終了する。
【００８８】
<実験>
【００８９】
上述の手法の実際に試すため実験を行った。この実験には、目的地として30個の固有名を用いた。目的地をキーワードとした検索処理からは上位10件の検索結果を利用した。実験の結果、処理が順調に進んだ例もあった。また、処理のプロセスを調べると、新たな手がかりをみつけ、再び探索を行うことにより、正解の最寄り駅が得られた、というような期待通りの結果もあった。
【００９０】
１．「スイス総領事館」を目的地とした探索
【００９１】
１回目の検索では候補駅を取得することはできなかった。そのため、次に手がかりの抽出処理が行われた。その結果、手がかりとして「堂北ダイビル」を取得することができた。この新たな手がかりを用いて再度検索を行った結果、「北新地駅」、「淀屋橋駅」を取得することができた。
【００９２】
２．「小泉薬品」を目的地とした探索
この場合も１回目の検索では候補駅を取得することはできなかった。そのため、次に手がかりの抽出処理が行われた。その結果、「宮城県仙台市若林区卸町」という住所を新たな手がかりとして取得することができ、この住所は正解であった。
【００９３】
上述のように、本実施形態は、Yahoo地図情報サービスや検索エンジンを利用することで目的地の最寄り駅を容易に知ることができないときに目的地の住所やビル名から関連ページをたどることによって最寄り駅を探索する手法である。例えば、入力した目的地の住所または近くの有名なビルなどをwebから取得して、その住所情報などを利用して最寄り駅を検索する。
【００９４】
この手法は、あらかじめデータベースを作成しておくのではなく直接webデータを利用するので従来システムに存在するデータベースの更新が遅いこと、有名なところや大きなところしか取り扱えないこと、さらにデータベースの登録情報と完全に合致するように入力する必要があることなどの問題点を解消できる。
【００９５】
［第2の実施形態］
【００９６】
本実施形態は、ある目的地を入力すると、それの最寄り駅、最寄り駅までの徒歩の時間などの情報を出力するシステムに関する。ある目的地を入力すると、webの情報を利用して、その目的地の最寄り駅の情報を取得する。直接的に取得できない場合は、まずその目的地の住所や近くの目標とするビルなどを、webを利用して取得し、その住所やビルなどをさらにwebを利用して検索して、最寄り駅の情報を取得する。
【００９７】
単純な方法として、目的地を入力し、それをwebで検索し、検索結果において最も頻度の高い駅名を最寄り駅とする方法がある。または、目的地を入力し、それをwebで検索し、その検索結果を高度な情報検索技術によりリランキング（検索結果の順位の並べ替え）をする。そして、その結果で上記の検索結果にある駅名を目的地とする。
【００９８】
より高度な方法としては、機械学習の方法を利用して、どのような場合にどの最寄り駅が正解であるかをあらかじめ学習データとして蓄えておき、機械学習の方法でその学習データを学習し、どのような場合にどの最寄り駅が正解になりやすいかを学習する方法がある。その学習結果を利用して、目的地が入力された場合、最寄り駅を推測する。
【００９９】
機械学習を用いる方法では、学習に用いる情報（素性とよぶ）としてどのような情報を用いるかが重要となる。素性としては、駅名の出現頻度、人手により作成した最寄り駅を記述しやすい文パターンであるかいなか、目的地の近くの有名な手がかり（住所や近くのビル）、htmlタグ、webでのヒット件数である。
【０１００】
また、機械学習を用いずに、駅名の出現頻度、人手により作成した最寄り駅を記述しやすい文パターンであるかいなか、目的地の近くの有名な手がかり（住所や近くのビル）、htmlタグ、webでのヒット件数を利用した、人手で作成した探索規則（ヒューリスティック規則ともよぶ）を利用して、最寄り駅を特定してもよい。
【０１０１】
徒歩の時間については、見つかった最寄り駅の近くに書いてある時間表現（例：３分）を取り出す。また、この取出しにも上記の機械学習の方法や、ヒューリスティック規則を利用してもよい。
【０１０２】
<具体例>
【０１０３】
上述のように、本実施形態では、ある目的地を入力すると、それの最寄り駅、最寄り駅までの徒歩の時間などの情報を出力するシステムに関する。ある目的地を入力すると、webの情報を利用して、その目的地の最寄り駅の情報を取得する。直接的に取得できない場合は、まずその目的地の住所や近くの目標とするビルなどを、webを利用して取得し、その住所やビルなどをさらにwebを利用して検索して、最寄り駅の情報を取得する。
【０１０４】
例えば、「ベンチャー神田」を入力する。これをwebで検索し、「神田駅」が検索結果で最も頻度が高かったとする。そうするとそれを最寄り駅として出力する。またその近くにある徒歩の時間表現「徒歩約8分」を徒歩の時間として出力する。このとき、検索結果で２番目、３番目であった駅名も表示してもよい。
【０１０５】
また、「ベンチャー神田」を入力したあと、これをwebで検索し、まず、その住所の「東京都千代田区内神田1-1-5」を得て、そのあとこの住所から最寄り駅を求めるという方法を利用しても良い。
【０１０６】
既存の最寄り駅検索サービスのヤフーの地図情報検索システムだと、「ベンチャー神田」と入力してもなにも得られない。（「キーワードに一致する情報は見つかりませんでした。」と出力される。）
【０１０７】
本実施形態は、最寄り駅検索のみならず、住所検索にも利用できる。例えば、まず、目的地をwebで検索し、ビルなどの近くの有名な目標物を発見し、そのあとそのビルから住所を検索する。
【０１０８】
また、テキスト文書において、固有表現抽出などを行い、目的地となりうる地名、場所の名称、ビル、また、住所などを抜き出し、これら対象物に対応する最寄り駅、住所を本発明により求めて、前記テキスト文書の各対象物の後ろにカッコつきで住所や最寄り駅を追加して表示する機能を設けてもよい。さらにこれら対象物と最寄り駅を含む地図を、テキスト文書と同時に表示し、テキスト文書と地図において、対象物と最寄り駅が対応づくように色をつけたり印をつけたりして表示してもよい。このとき、テキスト文書に複数の目的地などがあれば、それら目的地を同時に処理し、それぞれに最寄り駅を表示し、また、同じ地図上で表示してもよい。
【０１０９】
複数のホテルのリストが表示されているところで、上記の処理をすると、それらホテルの最寄り駅を一つの地図で眺めることができて便利である。この表示は、それらホテルのうち、どのホテルにとまるかを考える際の参考になる。ホテルに限らず、デパートの一覧が表示されているところでも同様のことを行える。どのデパートに行くかを考える際に役立つ。
【０１１０】
［要素技術］
【０１１１】
上述の実施形態を実際に実施するにあたって、さまざまな高度技術を、単独で又は組み合わせて使用することもできる。以下では、それらの技術について説明する。
【０１１２】
<機械学習>
【０１１３】
機械学習の手法について詳細に以下説明する。
【０１１４】
機械学習の手法は、問題-解の組のセットを多く用意し、それで学習を行ない、どういう問題のときにどういう解になるかを学習し、その学習結果を利用して、新しい問題のときも解を推測できるようにする方法である（例えば、下記の参考文献（1）〜参考文献（3）参照）。
【０１１５】
参考文献（1）：村田真樹，機械学習に基づく言語処理，龍谷大学理工学部．招待講演．2004. 
http://www2.nict.go.jp/jt/a132/members/murata/ps/rk1-siryou.pdf
参考文献（2）：サポートベクトルマシンを用いたテンス・アスペクト・モダリティの日英翻訳，村田真樹，馬青，内元清貴，井佐原均，電子情報通信学会言語理解とコミュニケーション研究会NLC2000-78，2001年．
参考文献（3）：SENSEVAL2J辞書タスクでのＣＲＬの取り組み，村田真樹，内山将夫，
内元清貴，馬青，井佐原均，電子情報通信学会言語理解とコミュニケーション研究会NLC2001-40，2001年．
【０１１６】
どういう問題のときに、という、問題の状況を機械に伝える際に、素性（解析に用いる情報で問題を構成する各要素）というものが必要になる。問題を素性によって表現するのである。例えば、日本語文末表現の時制の推定の問題において、問題：「彼が話す。」−−解「現在」が与えられた場合に、素性の一例は、「彼が話す。」「が話す。」「話す。」「す」「。」となる。
【０１１７】
すなわち、機械学習の手法は、素性の集合−解の組のセットを多く用意し、それで学習を行ない、どういう素性の集合のときにどういう解になるかを学習し、その学習結果を利用して、新しい問題のときもその問題から素性の集合を取り出し、その素性の場合の解を推測する方法である。
【０１１８】
機械学習手段１２３は、機械学習の手法として、例えば、ｋ近傍法、シンプルベイズ法、決定リスト法、最大エントロピー法、サポートベクトルマシン法などの手法を用いる。
【０１１９】
ｋ近傍法は、最も類似する一つの事例のかわりに、最も類似するｋ個の事例を用いて、このｋ個の事例での多数決によって分類先（解）を求める手法である。ｋは、あらかじめ定める整数の数字であって、一般的に、１から９の間の奇数を用いる。
【０１２０】
シンプルベイズ法は、ベイズの定理にもとづいて各分類になる確率を推定し、その確率値が最も大きい分類を求める分類先とする方法である。
【０１２１】
シンプルベイズ法において、文脈ｂで分類ａを出力する確率は、以下の式（４）で与えられる。
【０１２２】
【数１】
2008234083.tif 000003
【０１２３】
ただし、ここで文脈ｂは、あらかじめ設定しておいた素性ｆj（∈Ｆ，１≦ｊ≦ｋ）の集合である。ｐ（ｂ）は、文脈ｂの出現確率である。ここで、分類ａに非依存であって定数のために計算しない。Ｐ（ａ）（ここでＰはｐの上部にチルダ）とＰ（ｆi｜ａ）は、それぞれ教師データから推定された確率であって、分類ａの出現確率、分類ａのときに素性ｆiを持つ確率を意味する。Ｐ（ｆi｜ａ）として最尤推定を行って求めた値を用いると、しばしば値がゼロとなり、式（５）の値がゼロで分類先を決定することが困難な場合が生じる。そのため、スームージングを行う。ここでは、以下の式（６）を用いてスームージングを行ったものを用いる。
【０１２４】
【数２】
2008234083.tif 000004
【０１２５】
ただし、ｆｒｅｑ（ｆi，ａ）は、素性ｆiを持ちかつ分類がａである事例の個数、ｆｒｅｑ（ａ）は、分類がａである事例の個数を意味する。
【０１２６】
決定リスト法は、素性と分類先の組とを規則とし、それらをあらかじめ定めた優先順序でリストに蓄えおき、検出する対象となる入力が与えられたときに、リストで優先順位の高いところから入力のデータと規則の素性とを比較し、素性が一致した規則の分類先をその入力の分類先とする方法である。
【０１２７】
決定リスト方法では、あらかじめ設定しておいた素性ｆj(∈Ｆ，１≦ｊ≦ｋ）のうち、いずれか一つの素性のみを文脈として各分類の確率値を求める。ある文脈ｂで分類ａを出力する確率は以下の式によって与えられる。
【０１２８】
ｐ（ａ｜ｂ）＝ｐ（ａ｜ｆmax）  式（７）
ただし、ｆmaxは以下の式によって与えられる。
【０１２９】
【数３】
2008234083.tif 000005
【０１３０】
また、Ｐ（ａi｜ｆj）（ここでＰはｐの上部にチルダ）は、素性ｆjを文脈に持つ場合の分類ａiの出現の割合である。
【０１３１】
最大エントロピー法は、あらかじめ設定しておいた素性ｆj（１≦ｊ≦ｋ）の集合をＦとするとき、以下所定の条件式（式（９））を満足しながらエントロピーを意味する式（１０）を最大にするときの確率分布ｐ（ａ，ｂ）を求め、その確率分布にしたがって求まる各分類の確率のうち、最も大きい確率値を持つ分類を求める分類先とする方法である。
【０１３２】
【数４】
2008234083.tif 000006
【０１３３】
ただし、Ａ、Ｂは分類と文脈の集合を意味し、ｇj（ａ，ｂ）は文脈ｂに素性ｆjがあって、なおかつ分類がａの場合１となり、それ以外で０となる関数を意味する。また、Ｐ（ａi｜ｆj）（ここでＰはｐの上部にチルダ）は、既知データでの（ａ，ｂ）の出現の割合を意味する。
【０１３４】
式（９）は、確率ｐと出力と素性の組の出現を意味する関数ｇをかけることで出力と素性の組の頻度の期待値を求めることになっており、右辺の既知データにおける期待値と、左辺の求める確率分布に基づいて計算される期待値が等しいことを制約として、エントロピー最大化(確率分布の平滑化)を行なって、出力と文脈の確率分布を求めるものとなっている。最大エントロピー法の詳細については、以下の参考文献（4）および参考文献（5）に記載されている。
【０１３５】
参考文献（4）：Eric  Sven  Ristad,  Maximum  Entropy  Modeling  for  Natural  Language,(ACL/EACL  Tutorial  Program,  Madrid,  1997
参考文献（5）：Eric  Sven  Ristad,  Maximum  Entropy  Modeling  Toolkit,  Release  1.6beta,  (http://www.mnemonic.com/software/memt,1998)） 
サポートベクトルマシン法は、空間を超平面で分割することにより、二つの分類からなるデータを分類する手法である。 
【０１３６】
図2にサポートベクトルマシン法のマージン最大化の概念を示す。図において、白丸は正例、黒丸は負例を意味し、実線は空間を分割する超平面を意味し、破線はマージン領域の境界を表す面を意味する。（Ａ）は、正例と負例の間隔が狭い場合（スモールマージン）の概念図、（Ｂ）は、正例と負例の間隔が広い場合（ラージマージン）の概念図である。
【０１３７】
このとき、二つの分類が正例と負例からなるものとすると、学習データにおける正例と負例の間隔（マージン)が大きいものほどオープンデータで誤った分類をする可能性が低いと考えられ、図に示すように、このマージンを最大にする超平面を求めそれを用いて分類を行なう。
【０１３８】
基本的には上記のとおりであるが、通常、学習データにおいてマージンの内部領域に少数の事例が含まれてもよいとする手法の拡張や、超平面の線形の部分を非線型にする拡張（カーネル関数の導入)がなされたものが用いられる。
【０１３９】
この拡張された方法は、以下の識別関数を用いて分類することと等価であり、その識別関数の出力値が正か負かによって二つの分類を判別することができる。
【０１４０】
【数５】
2008234083.tif 000007
【０１４１】
ただし、ｘは識別したい事例の文脈（素性の集合)を、ｘiとｙj（ｉ＝１，…，ｌ，ｙj∈｛１，−１｝）は学習データの文脈と分類先を意味し、関数ｓｇｎは、ｓｇｎ（ｘ）＝１（ｘ≧０）−１（otherwise）であり、また、各αiは式（１３）と式（１４）の制約のもと式（１２）を最大にする場合のものである。
【０１４２】
【数６】
2008234083.tif 000008
【０１４３】
また、関数Ｋはカーネル関数と呼ばれ、様々なものが用いられるが、本形態では以下の多項式のものを用いる。
【０１４４】
Ｋ（ｘ，ｙ）＝（ｘ・ｙ＋１）ｄ  式（１５）
Ｃ、ｄは実験的に設定される定数である。例えば、Ｃはすべての処理を通して１に固定した。また、ｄは、１と２の二種類を試している。ここで、αi＞０となるｘiは、サポートベクトルと呼ばれ、通常、式（１１）の和をとっている部分は、この事例のみを用いて計算される。つまり、実際の解析には学習データのうちサポートベクトルと呼ばれる事例のみしか用いられない。
【０１４５】
なお、拡張されたサポートベクトルマシン法の詳細については、以下の参考文献（6）および参考文献（7）に記載されている。
【０１４６】
参考文献（6）：Nello  Cristianini  and  John  Shawe-Taylor,  An  Introduction  to  Support  Vector  Machines  and  other  kernel-based  learning  methods,(Cambridge  University  Press,2000)
参考文献（7）：Taku  Kudoh,  Tinysvm:Support  Vector  machines,(http://cl.aist-
nara.ac.jp/taku-ku//software/Tiny  SVM/index.html,2000)
サポートベクトルマシン法は、分類の数が２個のデータを扱うものである。したがって、分類の数が３個以上の事例を扱う場合には、通常、これにペアワイズ法またはワンＶＳレスト法などの手法を組み合わせて用いることになる。
【０１４７】
ペアワイズ法は、ｎ個の分類を持つデータの場合に、異なる二つの分類先のあらゆるペア（ｎ（ｎ−１）／２個）を生成し、各ペアごとにどちらがよいかを二値分類器、すなわちサポートベクトルマシン法処理モジュールで求めて、最終的に、ｎ（ｎ−１）／２個の二値分類による分類先の多数決によって、分類先を求める方法である。
【０１４８】
ワンＶＳレスト法は、例えば、ａ、ｂ、ｃという三つの分類先があるときは、分類先ａとその他、分類先ｂとその他、分類先ｃとその他、という三つの組を生成し、それぞれの組についてサポートベクトルマシン法で学習処理する。そして、学習結果による推定処理において、その三つの組のサポートベクトルマシンの学習結果を利用する。推定するべき候補が、その三つのサポートベクトルマシンではどのように推定されるかを見て、その三つのサポートベクトルマシンのうち、その他でないほうの分類先であって、かつサポートベクトルマシンの分離平面から最も離れた場合のものの分類先を求める解とする方法である。例えば、ある候補が、「分類先ａとその他」の組の学習処理で作成したサポートベクトルマシンにおいて分離平面から最も離れた場合には、その候補の分類先は、aと推定する。
【０１４９】
解推定手段が推定する、各表現対についての、どのような解（分類先）になりやすいかの度合い（確信度）の求め方は、機械学習手段が機械学習の手法として用いる様々な方法によって異なる。
【０１５０】
例えば、本発明の実施の形態において、機械学習手段が、機械学習の手法としてｋ近傍法を用いる場合、機械学習手段は、教師データの事例同士で、その事例から抽出された素性の集合のうち重複する素性の割合（同じ素性をいくつ持っているかの割合）にもとづく事例同士の類似度を定義して、前記定義した類似度と事例とを学習結果情報として学習結果記憶手段に記憶しておく。
【０１５１】
解推定手段は、表現対抽出手段によって新しい表現対（の候補）が抽出されたときに、学習結果記憶手段において定義された類似度と事例を参照して、表現対抽出手段によって抽出された表現対の候補について、その候補の類似度が高い順にｋ個の事例を学習結果記憶手段の事例から選択し、選択したｋ個の事例での多数決によって決まった分類先を、表現対の候補の分類先（解）として推定する。すなわち、解推定手段では、各表現対についての、どのような解（分類先）になりやすいかの度合いを、選択したｋ個の事例での多数決の票数、ここでは「抽出するべき」という分類が獲得した票数とする。
【０１５２】
また、機械学習手法として、シンプルベイズ法を用いる場合には、機械学習手段は、教師データの事例について、前記事例の解と素性の集合との組を学習結果情報として学習結果記憶手段に記憶する。そして、解推定手段は、表現対抽出手段によって新しい表現対（の候補）が抽出されたときに、学習結果記憶手段の学習結果情報の解と素性の集合との組をもとに、ベイズの定理にもとづいて素性抽出手段で取得した表現対の候補の素性の集合の場合の各分類になる確率を算出して、その確率の値が最も大きい分類を、その表現対の候補の素性の分類（解）と推定する。すなわち、解推定手段では、表現対の候補の素性の集合の場合にある解となりやすさの度合いを、各分類になる確率、ここでは「抽出するべき」という分類になる確率とする。
【０１５３】
また、機械学習手法として決定リスト法を用いる場合には、機械学習手段は、教師データの事例について、素性と分類先との規則を所定の優先順序で並べたリストを学習結果記憶手段に記憶する。そして、表現対抽出手段によって新しい表現対（の候補）が抽出されたときに、解推定手段１２７は、学習結果記憶手段のリストの優先順位の高い順に、抽出された表現対の候補の素性と規則の素性とを比較し、素性が一致した規則の分類先をその候補の分類先（解）として推定する。すなわち、解推定手段では、表現対の候補の素性の集合の場合にある解となりやすさの度合いを、所定の優先順位またはそれに相当する数値、尺度、ここでは「抽出するべき」という分類になる確率のリストにおける優先順位とする。
【０１５４】
また、機械学習手法として最大エントロピー法を使用する場合には、機械学習手段は、教師データの事例から解となりうる分類を特定し、所定の条件式を満足しかつエントロピーを示す式を最大にするときの素性の集合と解となりうる分類の二項からなる確率分布を求めて学習結果記憶手段に記憶する。そして、表現対抽出手段によって新しい表現対（の候補）が抽出されたときに、解推定手段は、学習結果記憶手段の確率分布を利用して、抽出された表現対の候補の素性の集合についてその解となりうる分類の確率を求めて、最も大きい確率値を持つ解となりうる分類を特定し、その特定した分類をその候補の解と推定する。すなわち、解推定手段では、表現対の候補の素性の集合の場合にある解となりやすさの度合いを、各分類になる確率、ここでは「抽出するべき」という分類になる確率とする。
【０１５５】
また、機械学習手法としてサポートベクトルマシン法を使用する場合には、機械学習手段は、教師データの事例から解となりうる分類を特定し、分類を正例と負例に分割して、カーネル関数を用いた所定の実行関数にしたがって事例の素性の集合を次元とする空間上で、その事例の正例と負例の間隔を最大にし、かつ正例と負例を超平面で分割する超平面を求めて学習結果記憶手段に記憶する。そして表現対抽出手段によって新しい表現対（の候補）が抽出されたときに、解推定手段は、学習結果記憶手段の超平面を利用して、抽出された表現対の候補の素性の集合が超平面で分割された空間において正例側か負例側のどちらにあるかを特定し、その特定された結果にもとづいて定まる分類を、その候補の解と推定する。すなわち、解推定手段では、表現対の候補の素性の集合の場合にある解となりやすさの度合いを、分離平面からの正例（抽出するべき表現対）の空間への距離の大きさとする。より詳しくは、抽出するべき表現対を正例、抽出するべきではない表現対を負例とする場合に、分離平面に対して正例側の空間に位置する事例が「抽出するべき事例」と判断され、その事例の分離平面からの距離をその事例の度合いとする。
<頻度算出>
【０１５６】
頻度算出部によって、キーワード抽出部が抽出した各キーワードについて算出した頻度と、各キーワードの文字数とに基づいて、各キーワードのスコアを算出するようにしてもよい。各キーワードのスコアは、例えば、各キーワードの文字数に頻度を乗じた値として算出される。
【０１５７】
本発明の実施の形態においては、頻度算出部が、キーワード抽出部によって抽出された各キーワードの文字数を用いずに、各キーワードについて算出された頻度に基づいて、所定の計算式を用いて、各キーワードのスコアを算出する構成を採ってもよい。
【０１５８】
例えば、頻度算出部は、以下に示すような、ＴＦ／ＩＤＦ法を用いたスコアの算出方法又はＯｋａｐｉのウェイティング法を用いて、各キーワードのスコアを算出する。
【０１５９】
（ＴＦ／ＩＤＦ法を用いたスコアの算出方法）
一般に、重要なキーワードを含む文書の検索には、主にＴＦ／ＩＤＦ法が用いられる。ここで、ＴＦとは、一般に、ある文書でのあるキーワードの出現回数を意味し、ＩＤＦとは、一般に、予め用意された多数の文書のうち、上記キーワードが出現する文書数の逆数を意味する。
【０１６０】
一般に、ＴＦ／ＩＤＦ法では、以下の式で算出されるＳｃｏｒｅ（Ｄ）が高い文書を検索結果として出力する。
【０１６１】
Ｓｃｏｒｅ（Ｄ）＝Σ（ｔｆ（ｗ，Ｄ）×ｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ）））上記の式において、ｗは、ユーザが入力するキーワード、Σは、ｔｆ（ｗ，Ｄ）×ｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ））をｗ∈Ｗで加算することを意味する。また、ｔｆ（ｗ，Ｄ）は、文書Ｄでのｗの出現回数であり、ｄｆ（ｗ）は、全文書においてｗが出現した文書の数であり、Ｎは、文書の総数である。
【０１６２】
ＴＦ／ＩＤＦ法の本発明への適用に当たっては、例えば、上記文書Ｄを、書誌データＤＢ１７に蓄積されている文書群として、ｔｆ（ｗ，Ｄ）を算出する。また、例えば、書誌データＤＢ１７とは別のデータベース（図示を省略）に蓄積されている大量の文書群を、上記ｄｆ（ｗ）の意味の説明において記述した「全文書」として、ｄｆ（ｗ）を算出する。
【０１６３】
算出されたｔｆ（ｗ，Ｄ）とｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ））との積を、各キーワードｗのスコアとして算出する。
【０１６４】
（Ｏｋａｐｉのウェイティング法を用いたスコアの算出方法）
一般に、Ｏｋａｐｉのウェイティング法（下記の文献（8）参照）では、以下の式で算出されるＳｃｏｒｅ（Ｄ）が高い文書を検索結果として出力する。
【０１６５】
文献（8）：村田真樹，馬青，内元清貴，小作浩美，内山将夫，井佐原均，位置情報と分野情報を用いた情報検索，自然言語処理（言語処理学会誌），２０００年４月，７巻，２号，ｐ．１４１〜ｐ．１６０
【０１６６】
【数７】
2008234083.tif 000009
【０１６７】
ここで、ｗは、ユーザが入力するキーワード、Ｗは、ユーザが入力するキーワードの集合を意味する。また、ｔｆ（ｗ，Ｄ）は、文書Ｄでのｗの出現回数であり、ｄｆ（ｗ）は、全文書においてｗが出現した文書の数であり、Ｎは、文書の総数である。また、ｌｅｎｇｔｈ（Ｄ）は、文書Ｄの長さ（文字列単位）である。Δは、全文書における文書の長さの平均である。
【０１６８】
Ｏｋａｐｉのウェイティング法の本実施形態への適用にあたっては、例えば、上記文書を、書誌データＤＢに蓄積されている文書群として、
【０１６９】
【数８】
2008234083.tif 000010
【０１７０】
を算出する。算出された値をｔｆ項とする。
【０１７１】
また、例えば、書誌データＤＢとは別のデータベース（図示を省略）に蓄積されている大量の文書群を、上記ｄｆ（ｗ）の意味の説明において記述した「全文書」として、ｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ））を算出する。算出されたｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｗ））をｉｄｆ項とする。そして、算出されたｔｆ項とｉｄｆ項との積を、各キーワードｗのスコアとして算出する。
【０１７２】
また、本実施形態によれば、例えば、データソート部が、頻度算出部によって算出された各キーワードのスコアがより高いキーワードを多く含む文書の順に、各文書の文書データをソートするようにしてもよい。
<キーワード抽出方法、単語認識、ＴＦ／ＩＤＦ法など>
【０１７３】
ここでは、キーワードの抽出方法について説明する。
【０１７４】
（１）形態素解析を用いた単語の認識による手法
【０１７５】
まず、例えば、キーワード抽出部によって、データＤＢに蓄積されている文書について、形態素解析を行い、単語の認識を行わせ、特定の名詞の単語をキーワードとして取り出す。例えば、名詞だけをキーワードとして取り出す。但し、「こと」、「もの」などの一般的な名詞は、予め収集しておき、それらの名詞がキーワードとしては取り出されないようにしておく。キーワードとしては、名詞だけでなく、動詞などの他の品詞も取り出すこととしてもよい。
【０１７６】
形態素解析には、例えば、奈良先端大で開発されている形態素解析システムであるCha
Sen（下記の文献（9）参照）を用いる。
【０１７７】
文献（9）：形態素解析システム茶筌（http://chasen.aist-nara.ac.jp/index.html.ja）
ChaSenは、日本語文を分割し、さらに、各単語の品詞も推定してくれる。
【０１７８】
例えば、「学校へ行く」を入力すると、以下の結果を得る。
【０１７９】
学校       ガッコウ  学校       名詞−一般
へ           ヘ           へ           助詞-格助詞−一般
行く        イク        行く        動詞-自立  五段・カ行促音便  基本
EOS
このように、各行に一個の単語が入るように分割され，各単語に読みや品詞の情報が付与される。
【０１８０】
また、英語の品詞タグつけシステムとしては、Brill（下記の文献（10）参照）のものが有名である。このシステムを用いれば、英語文の各単語の品詞を推定することができる。
【０１８１】
文献（10）：  Eric  Brill,  Transformation-Based  Error-Driven  Learning  and  Natura  l  Language  Processing:  A  Case  Study  in  Part-of-Speech  Tagging,Computational  Ling  uistics,  Vol.  21,  No.  4,  p.543-565,  1995.
【０１８２】
（２）ＴＦ／ＩＤＦ法などを利用した方法
【０１８３】
書誌データＤＢ１７に蓄積されている文書について、形態素解析を行い、例えば、名詞だけを取り出す。そして、取り出された各名詞について、前述したＴＦ／ＩＤＦ法に基づいて算出される所定のスコアを求め、求まったスコアが所定の値よりも大きいものか、スコアが所定の値よりも大きいものから順に所定の値の個数だけ取り出したものをキーワードとする。なお、上記のスコアは、前述したＯｋａｐｉのウェイティング法を用いて算出されるスコアを用いてもよい。
【０１８４】
（３）高精度な既存のキーワード抽出のツールを利用する方法
【０１８５】
一般に文書中では複数の単語の組み合わせで複雑な概念を表す場合が多く、文書の内容が専門的な事項に特化すれば、その傾向はさらに顕著なものとなる。そこで、例えば、（ａ）形態素解析プログラムによる単語分割、（ｂ）複合語の作成、（ｃ）文書中における重要度の計算、という３つのステップを踏むことで、複合語により複雑な概念を表すことが多い専門用語をキーワードとして文書中から抽出することができる。
【０１８６】
例えば、下記の文献（11）に記載されている手法は、文書から取り出した単名詞について、単名詞の左右に連接する単語の種類数あるいは頻度を用いたスコアを算出し、これら左右のスコアを組み合わせて、単名詞のスコアを算出する。単名詞のスコアに基づいて、単名詞から生成される複合名詞のスコアを算出する。そして、算出された複合名詞のスコアが所定の値より大きいものを、キーワードとして取り出す。本実施形態においても、文献（11）に記載された手法を用いて、キーワードを抽出する構成を採ることができる。
【０１８７】
文献（11）：中川裕志、森辰則、湯本紘彰:  "  出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出",自然言語処理、Vol.10  No.1,  pp.  27  -  45,  ２００３年１月
【０１８８】
なお、本実施形態において、キーワード抽出部によるキーワードの抽出方法は、上述した３つの方法に限定されるものではない。キーワード抽出部は、他の任意のキーワードの抽出方法を用いてキーワードを抽出することができる。
【０１８９】
本実施形態によれば、キーワード抽出部が、以下に述べる固有表現抽出技術を用いてキーワードを抽出してもよい。固有表現とは、人名、地名、組織名などの固有名詞、金額などの数値表現といった、特定の事物・数量を意味する言語表現のことであり、固有表現抽出とは、そういった固有表現を文章中から計算機で、自動で抽出する技術である。例えば、「日本の首相は小泉純一郎である」という文に対して固有表現抽出を行なうと、固有表現の「日本」と「小泉純一郎」が地名、人名として、抽出される。キーワード抽出部は、抽出された固有表現をキーワードとして出力する。
【０１９０】
そして、本実施形態によれば、例えば、予めデータ表示装置内の記憶手段（図示を省略）内に、キーワード（地名、人名等の固有表現）と当該キーワードが属する分類（クラスター）との対応情報を予め記憶させておき、クラスタリング部が、キーワード抽出部によって抽出されたキーワード（固有表現）と、当該記憶手段内の、キーワードと当該キーワードが属する分類（クラスター）との対応情報に基づいて、各キーワードをクラスタリングするようにしてもよい。
【０１９１】
<教師あり機械学習に基づく方法>
【０１９２】
事前に与えられたデータをいわば「例題（＝先生からの助言）」とみなし、それをガイドに学習（＝データへの何らかのフィッティング）を行う方法として、教師あり機械学習に基づく方法がある。ここでは、その方法を使用した実施形態について説明する。
【０１９３】
まず、
目的地、候補→正
目的地、候補→正
目的地、候補→負
の対の学習データを用意しておく。
【０１９４】
この際の素性は、
目的地で検索した記事での候補の頻度
目的地で検索した記事で、文パターンに合致
目的地で検索した記事で、目的地と候補の距離（文字数）
（複数の記事に出現した場合は、一番近い距離の場合を利用）
目的地がタイトルにあって、候補がその記事にあるかいなか
目的地で検索した記事で  目的地と候補の間の文字列
（複数の記事に出現した場合は、すべての場合の文字列を素性に利用）
目的地で検索した記事で  候補の前後の文字列
（複数の記事に出現した場合は、すべての場合の文字列を素性に利用）
候補の文字列
を利用するとよい．
【０１９５】
例えば、学習データとして、
目的地「ベンチャー神田」  最寄り駅「神田駅」→正
目的地「ベンチャー神田」  最寄り駅「大手町駅」→正
目的地「ベンチャー神田」  最寄り駅「東京駅」→負
目的地「ベンチャー神田」  最寄り駅「最寄り駅」→負
を用意しておく。
【０１９６】
素性は、
目的地で検索した記事で  目的地と候補の距離（文字数）
目的地で検索した記事で  目的地と候補の間の文字列
目的地で検索した記事で  候補の文字列
目的地で検索した記事で  候補の次の４文字
を利用するとする。
【０１９７】
学習データ、
目的地「ベンチャー神田」  最寄り駅「神田駅」→正
の場合。
【０１９８】
目的地「ベンチャー神田」で検索した記事が二つあり、それぞれで
「ベンチャー神田  最寄り駅：神田駅」、
「ベンチャー神田  大手町駅から徒歩7分。東京駅から神田駅までJRで行き、
神田駅から徒歩7分。」
という文字列があったとする。
【０１９９】
素性を考えると下記のようになる。
素性：目的地で検索した記事で  目的地と候補の距離（文字数）
６
素性：目的地で検索した記事で  目的地と候補の間の文字列
「  最寄り駅：」
「  大手町駅から徒歩7分。東京駅から」
「  大手町駅から徒歩7分。東京駅から神田駅までJRで行き、」
素性：目的地で検索した記事で  候補の文字列
「神田駅」
素性：目的地で検索した記事で  候補の次の４文字
「までJR」
「から徒歩」
【０２００】
学習データ、
目的地「ベンチャー神田」  最寄り駅「大手町駅」→正
の場合。
【０２０１】
目的地「ベンチャー神田」で検索した記事で、
「ベンチャー神田  大手町駅から徒歩7分。東京駅から神田駅までJRで行き、
神田駅から徒歩7分。」
という文字列があったとする。
【０２０２】
素性を考えると下記のようになる。
素性：目的地で検索した記事で  目的地と候補の距離（文字数）
１
素性：目的地で検索した記事で  目的地と候補の間の文字列
「  」
素性：目的地で検索した記事で  候補の文字列
「大手町駅」
素性：目的地で検索した記事で  候補の次の４文字
「から徒歩」
【０２０３】
学習データ、
目的地「ベンチャー神田」  最寄り駅「東京駅」→負
の場合。
【０２０４】
目的地「ベンチャー神田」で検索した記事で、
「ベンチャー神田  大手町駅から徒歩7分。東京駅から神田駅までJRで行き、
神田駅から徒歩7分。」
という文字列があったとする。
【０２０５】
素性を考えると下記のようになる。
素性：目的地で検索した記事で  目的地と候補の距離（文字数）
１２
素性：目的地で検索した記事で  目的地と候補の間の文字列
「  大手町駅から徒歩7分。」
素性：目的地で検索した記事で  候補の文字列
「東京駅」
素性：目的地で検索した記事で  候補の次の４文字
「から神田」
【０２０６】
学習データ
目的地「ベンチャー神田」  最寄り駅「最寄り駅」→負
の場合。
【０２０７】
目的地「ベンチャー神田」で検索した記事で、
「ベンチャー神田  最寄り駅：神田駅」
という文字列があったとする。
【０２０８】
素性を考えると下記のようになる。
素性：目的地で検索した記事で  目的地と候補の距離（文字数）
１
素性：目的地で検索した記事で  目的地と候補の間の文字列
「  」
素性：目的地で検索した記事で  候補の文字列
「最寄り駅」
素性：目的地で検索した記事で  候補の次の４文字
「：神田駅」
【０２０９】
このように、それぞれの学習データから素性を取り出す。機械学習をすると，
素性：目的地で検索した記事で、候補の次の４文字が
「から徒歩」
だと、正
素性：目的地で検索した記事で  候補の文字列
「最寄り駅」
だと、負
素性：目的地で検索した記事で  目的地と候補の距離（文字数）
の値が大きいと負
といった学習をする。
【０２１０】
新しい検索として、
「A社」が目的地として入力され、候補駅として「B駅」「C駅」が得られる場合、すなわち、「A社」で検索して、「A社  B駅から徒歩３分。C駅からはタクシーで１０分。」という記事がある場合を考える。
【０２１１】
「B駅」の場合
素性：目的地で検索した記事で  目的地と候補の距離（文字数）
１
素性：目的地で検索した記事で  目的地と候補の間の文字列
「  」
素性：目的地で検索した記事で  候補の文字列
「B駅」
素性：目的地で検索した記事で  候補の次の４文字
「から徒歩」
【０２１２】
「C駅」の場合
素性：目的地で検索した記事で  目的地と候補の距離（文字数）
１０
素性：目的地で検索した記事で  目的地と候補の間の文字列
「  B駅から徒歩３分。」
素性：目的地で検索した記事で  候補の文字列
「C駅」
素性：目的地で検索した記事で  候補の次の４文字
「からはタ」
【０２１３】
「B駅」は
素性：目的地で検索した記事で  候補の次の４文字
「から徒歩」
から正と判定される。
【０２１４】
「C駅」は
素性：目的地で検索した記事で  目的地と候補の距離（文字数）
の値が大きいため負と判定されることになる。
【０２１５】
<機械学習と二段階検索>
【０２１６】
上述の実施形態のいくつかでは、機械学習、度合い（確信度）などを使用して欲しい情報を得ている。目的地から最寄り駅を調べる場合に、確信度が大きいときはその最寄り駅を表示すればよい（目的地→最寄り駅）が、確信度が一定値以下のときには、手がかりとなる住所情報などをいったん得てから最寄り駅を探すという二段階検索（目的地→住所→最寄り駅）も考えられる。以下、具体的に説明する。
【０２１７】
まず、目的地→最寄り駅を機械学習で解くと、
最寄り駅  確信度0
最寄り駅  確信度0
最寄り駅  確信度0
が得られる（これを(A)とする。）。
【０２１８】
次に、目的地→住所を機械学習で解くと、
住所  確信度1
住所  確信度1
住所  確信度1
が得られる。
さらに、住所→最寄り駅を機械学習で解くと、
最寄り駅  確信度2
最寄り駅  確信度2
最寄り駅  確信度2
が得られる。
【０２１９】
これらをまとめると、目的地→住所→最寄り駅となり、
最寄り駅  確信度1  ×  確信度2  ＝  確信度3
最寄り駅  確信度1  ×  確信度2  ＝  確信度3
最寄り駅  確信度1  ×  確信度2  ＝  確信度3
が得られる（これを(B)とする。）。
【０２２０】
(A)(B)をまとめると、
目的地→最寄り駅
目的地→住所→最寄り駅
最寄り駅  確信度0
最寄り駅  確信度0
最寄り駅  確信度0
最寄り駅  確信度1  ×  確信度2  ＝  確信度3
最寄り駅  確信度1  ×  確信度2  ＝  確信度3
最寄り駅  確信度1  ×  確信度2  ＝  確信度3
となる。
【０２２１】
これを、確信度の大きい順に並べ替えて出力する。例えば、確信度が最大の場合の最寄り駅を目的地の入力後に最寄り駅として表示することが考えられる。
【０２２２】
<二段階検索の他の適用例>
【０２２３】
二段階検索は、目的地から最寄り駅を検索する場合だけでなく、他の場合にも適用できる。
【０２２４】
例えば、あるテーマに関係する専門用語を抽出する場合を考えると、テーマ→学問分野→専門用語の順に情報を取り出す。専門用語は、その学問分野の文書に偏って多く出現する名詞連続とする。学問分野名は、あらかじめ辞書を作って、その辞書に合致するものだけをそういうものとしてもよい。または、学習データを作成し、固有表現抽出の方法で学問分野名を取り出してもよい。
以下、ある文書に偏った単語群を取り出す方法を例として説明する。
【０２２５】
ａ）ある記事群Ｂに偏って出現する単語群Ａの抽出方法の説明１
例えば、コンピュータを含む記事群に偏って出現する単語群Ａを、抽出するときなどに使うことができる。記事群Ｂを包含する、よりも大きい記事群をＣとする。ここで記事群Ｃはデータベース全体でもいいし、一部でもよい。例えば、Ｃは「ＷＩＮＳ」を含む記事群となる。
【０２２６】
ただし、「ＷＩＮＳ」を含む記事群の中で、コンピュータを含む記事群に偏って出現する単語群Ａを取り出すのではなく、データベース全体の記事群の中で、コンピュータを含む記事群に偏って出現する単語群Ａを取り出し、その取り出した単語群Ａを利用して処理してもよい。その場合、Ｃはデータベース全体となる。
【０２２７】
まず、Ｃ中のＡの出現率とＢ中のＡの出現率を求める。
Ｃ中のＡの出現率＝Ｃ中のＡの出現回数／Ｃ中の単語総数
Ｂ中のＡの出現率＝Ｂ中のＡの出現回数／Ｂ中の単語総数
次に、Ｂ中のＡの出現率／Ｃ中のＡの出現率を求めてこの値が大きいものほど、記事群Ｂに偏って出現する単語とする。
【０２２８】
ｂ）ある記事群Ｂに偏って出現する単語群Ａの抽出方法の説明２
（有意差検定を利用する説明）
【０２２９】
・二項検定の場合の説明
ＡのＣでの出現数をＮとする。ＡのＢでの出現数をＮ１とする。Ｎ２＝Ｎ−Ｎ１とする。
【０２３０】
ＡがＣに現れたときにそれがＢ中に現れる確率を0.5と仮定して、Ｎの総出現のうち、Ｎ２回以下、ＡがＣに出現してＢに出現しなかった確率を求める。
【０２３１】
この確率は、
P1=ΣC(N1+N2,x)*0.5＾(x)*0.5＾(N1+N2-x)
（ただし、Σは、x=0からx=N2の和）
（ただし、C(A,B)は、Ａ個の異なったものからＢ個のものを取り出す場合の数)
（ただし、＾は、指数を意味する）
で表され、この確率の値が十分小さければ、Ｎ１とＮ２は等価な確率でない、すなわち、
Ｎ１がＮ２に比べて有意に大きいことと判断できる。
【０２３２】
５％検定なら
P1が５％よりも小さいこと、１０％検定ならP1が１０％よりも小さいこと、が有意に大きいかどうかの判断基準になる。
【０２３３】
Ｎ１がＮ２に比べて有意に大きいと判断されたものを記事群Ｂに偏って出現する単語とする。また、P1が小さいものほど、記事群Ｂによく偏って出現する単語とする。
【０２３４】
・カイ二乗検定の場合の説明
Ｂ中のＡの出現回数をＮ１、Ｂ中の単語の総出現数をＦ１、ＣにあってＢにない、Ａの出現回数をＮ２、ＣにあってＢにない、単語の総出現数をＦ２とする。
【０２３５】
Ｎ＝Ｎ１＋Ｎ２
として、
カイ二乗値=(N*(F1*(N2-F2)-(N1-F1)*F2)＾2)/((F1+F2)*(N-(F1+F2))*N1*N2)
を求める。
【０２３６】
そして、このカイ二乗値が大きいほどＲ１とＲ２は有意差があると言え、カイ二乗値が3.84よりも大きいとき危険率５％の有意差があると言え、カイ二乗値が6.63よりも大きいとき危険率１％の有意差があると言える。
【０２３７】
N1>N2でかつ、カイ二乗値が大きいものほど、記事群Ｂによく偏って出現する単語とする。
【０２３８】
・比の検定、正確に言うと、比率の差の検定の説明
p=(F1+F2)/(N1+N2)
p1=R1
p2=R2
として、
Z=｜p1-p2｜/sqrt(p*(1-p)*(1/N1+1/N2))
を求め（ただしsqrtはルートを意味する)、そして、Zが大きいほど、Ｒ１とＲ２は有意差があると言え、Ｚが1.96よりも大きいとき危険率５％の有意差があると言え、Ｚが2.58よりも大きいとき危険率１％の有意差があると言える。N1>Nで、かつ、Ｚが大きいものほど、記事群Ｂによく偏って出現する単語とする。
【０２３９】
これら三つの検定の方法と、先の単純に、Ｂ中のＡの出現率／Ｃ中のＡの出現率を求めて判定する方法を組み合わせてもよい。
【０２４０】
例えば、危険率５％以上有意差があるもののうち、Ｂ中のＡの出現率／Ｃ中のＡの出現
率、の値が大きいものほど記事群Ｂによく偏って出現する単語とする。
<固有表現抽出>
【０２４１】
固有表現抽出技術を用いれば、人名や地名などを取り出すことができる。また、あらかじめ、その他のもの（例えば、駅名、住所、ビル名など）も定義しておけば、それらも取り出すことができる。例えば、機械学習を用いる場合は、学習データにそれら用にあわせて作っておく。
【０２４２】
以下、固有表現抽出の手法の例について説明する。これらには、（１）機械学習を用いる手法と、（２）作成したルールを用いる手法とがある。
【０２４３】
（１）機械学習を用いる手法
機械学習を用いて固有表現を抽出する手法がある（例えば、以下の参考文献（12）参照）。
【０２４４】
参考文献（12）：浅原正幸，松本裕治，日本語固有表現抽出における冗長的な形態素解
析の利用情報処理学会自然言語処理研究会  NL153-7  2002
【０２４５】
まず、例えば、「日本の首相は小泉さんです。」という文を、各文字に分割し、分割した文字について、以下のように、B−LOCATION、I−LOCATION等の正解タグを付与することによって、正解を設定する。以下の一列目は、分割された各文字であり、各文字の正解タグは二列目である。
日  B−LOCATION
本  I−LOCATION
の  O
首  O
相  O
は  O
小  B−PERSON
泉  I−PERSON
さ  O
ん  O
で  O
す  O
。  O
【０２４６】
上記において、B−？？？は、ハイフン以下の固有表現の種類の始まりを意味するタグである。例えば、B−LOCATIONは、地名という固有表現の始まりを意味しており、B−PERSONは、人名という固有表現の始まりを意味している。また、I−？？？は、ハイフン以下の固有表現の種類の始まり以外を意味するタグであり、Oはこれら以外である。従って、例えば、文字「日」は、地名という固有表現の始まりに該当する文字であり、文字「本」までが地名という固有表現である。
【０２４７】
このように、各文字の正解を設定しておき、このようなデータから学習し、新しいデータでこの正解を推定し、この正解のタグから、各固有表現の始まりと、どこまでがその固有表現かを認識して、固有表現を推定する。
【０２４８】
この各文字に設定された正解のデータから学習するときには、システムによってさまざまな情報を素性という形で利用する。例えば、
日  B−LOCATION
の部分は、
日本−B  名詞−B
などの情報を用いる。日本−Bは、日本という単語の先頭を意味し、名詞−Bは、名詞の先頭を意味する。単語や品詞の認定には、例えばChaSenによる形態素解析を用いる。ChaSenを用いれば、入力された日本語を単語に分割することができる。例えば、ChaSenは、日本語文を分割し、さらに、各単語の品詞も推定してくれる。例えば、「学校へ行く」を入力すると以下の結果を得ることができる。
【０２４９】
学校       ガッコウ  学校       名詞−一般
へ           ヘ           へ           助詞−格助詞−一般
行く        イク        行く        動詞−自立  五段・カ行促音便  基本形
ＥＯＳ
このように各行に一個の単語が入るように分割され、各単語に読みや品詞の情報が付与される。
【０２５０】
なお、例えば、上記の参考文献（12）では、素性として、入力文を構成する文字の、文字自体（例えば、「小」という文字）、字種（例えば、ひらがなやカタカナ等）、品詞情報、タグ情報（例えば、「B−PERSON」等）を利用している。
【０２５１】
これら素性を利用して学習する。タグを推定する文字やその周辺の文字にどういう素性が出現するかを調べ、どういう素性が出現しているときにどういうタグになりやすいかを学習し、その学習結果を利用して新しいデータでのタグの推定を行なう。機械学習には、例えばサポートベクトルマシンを用いる。
【０２５２】
固有表現抽出には、上記の手法の他にも種々の手法がある。例えば、最大エントロピーモデルと書き換え規則を用いて固有表現を抽出する手法がある（参考文献（13）参照）。
【０２５３】
参考文献（13）：内元清貴，馬青，村田真樹，小作浩美，内山将夫，井佐原均，最大エントロピーモデルと書き換え規則に基づく固有表現抽出，言語処理学会誌,  Vol.7,  No.2,  2000
また、例えば、以下の参考文献（14）に、サポートベクトルマシンを用いて日本語固有表現抽出を行う手法について記載されている。
【０２５４】
参考文献（14）：山田寛康，工藤拓，松本裕治，Support  Vector  Machineを用いた日本語固有表現抽出，情報処理学会論文誌,  Vol.43,  No.1",  2002
【０２５５】
（２）作成したルールを用いる手法
人手でルールを作って固有表現を取り出すという方法もある。
【０２５６】
例えば、
名詞＋「さん」だと人名とする
名詞＋「首相」だと人名とする
名詞＋「町」だと地名とする
名詞＋「市」だと地名とする
などである。
【０２５７】
<言語横断>
【０２５８】
上述の実施形態の方法は、言語を横断して使用することもできる。
【０２５９】
翻訳方法は、訳語辞書で翻訳する方法、既存の翻訳システムで翻訳する方法などが考えられる。ここで、訳語辞書とは、car--車、house--家のように訳語が対になって表記されているものであり、単語マッチで変換して利用する。
【０２６０】
これによって、例えば、海外旅行先のホテルの最寄り駅を、英語のwebを利用して取得することができる。つまり、日本語のホテル名から、日本語の最寄り駅名でその情報を取得するなどのことが実現できる。この際には、機械翻訳技術を利用すればよい。
【０２６１】
<キーワードの近接性>
【０２６２】
長い文書やリストそのままを検索対象として、確率的にキーワードの近接性を利用した精度の高い文書検索方法を上述の実施形態に適用することもできる。
【０２６３】
キーワードの出現パターンの珍しさとして、与えられたキーワードの集合Ｗのうち、１つのキーワードｗ１を仮定し、キーワードｗ１を起点としてキーワードｗ１とキーワードｗ２との距離以内にキーワードｗ１およびキーワードｗ２が出現する確率を算出し、その出現確率をもとに文書Ｄに評価スコアｓｃｏｒｅ（Ｄ）を付与して、評価スコアの高い所定数の文書を検索結果として出力する。
【０２６４】
本形態において文書検索の際に文書Ｄに評価スコアｓｃｏｒｅ（Ｄ）を付与するアルゴリズムで用いる式（Ｂ）を説明する。以下に示す式（Ｂ）も、基本的にキーワードが出現の状態がどれぐらい珍しいものかを計算するものである。
【０２６５】
式（Ｂ）
【数９】
2008234083.tif 000011
ここで、
Ｎ：文書の総数、
Ｗ：ユーザが入力するキーワードの集合、
ｗ１：集合Ｗのある要素（キーワード）、
ｗ２：部分集合Ｗ３のある要素（キーワード）、
ｄｉｓｔ（ｗ１，ｗ２）：キーワードｗ１とキーワードｗ２の距離を示す値
（日本語の場合は文字数とする。ただし、便宜上、ｗ１＝ｗ２の場合は、dist(w1,w2)=1/2とする）、
Ｗ３：df(w2)/N*dist(w1,w2)*2が１以下の場合に、集合Ｗの要素からなる部分集合
（df(w2)/N*dist(w1,w2)*2が１より大きいＷの要素はＷ３には含まれない）。
具体的には、例えば、w１を最寄り駅の候補、Ｗのうちのほかの単語を、目的地などユーザの入力した単語とすればよい。
【０２６６】
ここで、キーワードｗ１に対して距離ｄｉｓｔ（ｗ１、ｗ２）以内に存在するキーワードｗ２の出現確率は、キーワードｗ２の出現確率ｄｆ（ｗ２）／Ｎと、距離ｄｉｓｔ（ｗ１、ｗ２）以内にｗ１とｗ２とが出現する場合の数ｄｉｓｔ（ｗ１，ｗ２）＊２とを掛け合わせた、
df(w2)/N*dist(w1,w2)*2  (b1)
である。
【０２６７】
ただし、式（ｂ１）は近似式であるため、この値が１よりも大きくなる場合がある。そのようなキーワードｗ１は出現確率が小さいため偶然その文書にあらわれただけであり意味をなさないと考えることができるので、この確率の掛け算では掛け合わせを行わない。これを表現するために集合Ｗ３を定義する。このため、キーワードｗ１以外の出現するすべてのキーワードｗ２の分を考えると、そのような状態になる確率は、
Π(df(w2)/N*dist(w1,w2)*2)
（Πは、Ｗ３の要素ｗ２で掛け算。ただし、ｗ１≠ｗ２）  (b2)
である。式（ｂ２）で、ｗ１が出現する確率は、ｗ１＝ｗ２のとき、
(df(w2)/N)
である。このため、ｗ１＝ｗ２のとき、ｄｉｓｔ（ｗ１，ｗ２）＝１／２と定義すると、キーワードｗ１を含めてキーワードｗ１およびすべてのキーワードｗ２の分を考えたキーワードが出現する確率は、
Π(df(w2)/N*dist(w1,w2)*2)
（Πは、Ｗ３の要素ｗ２で掛け算）  (b3)
となる。式（ｂ３）での確率が小さいほど、キーワードの出現パターンの出現確率が小さく、出現の状態が珍しいことを意味する。
【０２６８】
ここで、単調減少関数−ｌｏｇ（Ｘ）を使って、
-logΠ(df(w2)/N*dist(w1,w2)*2)
（Πは、Ｗ３の要素ｗ２で掛け算）  (b4)
を構成する。式（ｂ４）での値は、キーワードの出現パターンの出現の珍しさを示すものとなっている。この（ｂ４）の値はキーワードの出現パターンの出現の珍しさを示すものである。したがって、キーワードの出現パターンの出現の珍しさの値が大きいほど、評価スコアｓｃｏｒｅ（Ｄ）の値が高く、文書Ｄの評価が良いことになる。
【０２６９】
ここでキーワードｗ１は不定であったので、この珍しさを示す値を最大にする場合のキーワードｗ１を用いることとし、最初にあげた式（Ｂ）が導出される。
【０２７０】
なお、単調減少関数−ｌｏｇ（Ｘ）を使うことなく、（ｂ３）で示す確率から直接評価スコアｓｃｏｒｅ（Ｄ）を求めるようにしてもよい。この場合には、評価スコアｓｃｏｒｅ（Ｄ）の値が小さいほど文書Ｄの評価が良いことになる。
【０２７１】
図3に、本実施形態における文書検索システムの構成例を示す。文書検索システム３は、キーワード入力部３１、文書取り込み部３２、評価スコア算出部３３、出力文書抽出部３４、出力整形部３５、および文書データベース２から構成される。
【０２７２】
キーワード入力部３１は文書検索システム１のキーワード入力部１１と、文書取り込み部３２は文書取り込み部１２と、出力文書抽出部３４は出力文書抽出部１４と、出力整形部３５は出力整形部１５と、それぞれ同様の処理を行う手段である。
【０２７３】
評価スコア算出部３３は、文書取り込み部３２が取り込んだ文書Ｄについて、確率的にキーワードの近接性を用いて、キーワードの出現パターンの珍しさを評価スコアｓｃｏｒｅ（Ｄ）として算出する手段である。評価スコア算出部３３は、キーワード仮定部３３１および評価スコア演算部３３２を備える。
【０２７４】
キーワード仮定部３３１は、与えられたキーワードの集合Ｗから、着目する１つの主たるキーワードｗ１とその他のキーワードｗ２とを仮定する手段である。評価スコア演算部３３２は、文書データベース２から取り込んだ文書Ｄについて、キーワードｗ１とキーワードｗ２との出現の距離を用いて前記の式（Ｂ）を演算する手段である。
【０２７５】
<閾値>
【０２７６】
上述の実施形態で、値が大きいものほど取り出すことが必要な場合には、例えば閾値を設定することが考えられる。すなわち、値が閾値以上のものを取り出せばよい。また、値が大きいものを所定の値の個数以上のものを大きい順に取り出すことが必要な場合には、例えば取り出されたものの値の最大値に対して所定の割合をかけた値を求め、その求めた値以上の値を持つものを取り出してもよい。
【０２７７】
これら閾値、所定の値を、あらかじめ定めることも、適宜ユーザなどが値を変更、設定できることも可能である。
【０２７８】
[他の実施形態等]
【０２７９】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることも、システムにより実行させることも、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行させることが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどにプログラム格納媒体などからインストールされる。
【０２８０】
図4は、上述した一連の処理を実行するプログラムがインストールされるコンピュータの一実施形態の構成例を示す。
【０２８１】
プログラムは、コンピュータに内蔵されている記録媒体としてのハードディスク205やＲＯＭ203に予め記録しておくことができる。
【０２８２】
あるいは、プログラムは、フレキシブルディスク、CD-ROM(Compact  Disc  Read  Only  Memory)，MO(Magneto  Optical)ディスク，DVD(Digital  Versatile  Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体211に、一時的あるいは永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体211は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。
【０２８３】
なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体２１１からコンピュータにインストールするほか、ダウンロードサイトから、ディジタル衛星放送用の人工衛星を介して、コンピュータに無線で転送し、または、LAN(Local  Area  Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送し、コンピュータでは、そのようにして転送されてくるプログラムを、通信部208で受信し、内蔵するハードディスク205にインストールすることができる。
【０２８４】
コンピュータは、CPU(Central  Processing  Unit)202を内蔵している。CPU202には、バス201を介して、入出力インタフェース210が接続されており、CPU202は、入出力インタフェース210を介して、ユーザによって、キーボードや、マウス、マイク等で構成される入力部207が操作等されることにより指令が入力されると、それにしたがって、ROM(Read  Only  Memory)203に格納されているプログラムを実行する。あるいは、また、CPU202は、ハードディスク205に格納されているプログラム、衛星若しくはネットワークから転送され、通信部208で受信されてハードディスク205にインストールされたプログラム、またはドライブ209に装着されたリムーバブル記録媒体２１１から読み出されてハードディスク205にインストールされたプログラムを、RAM(Random  Access  Memory)204にロードして実行する。これにより、CPU202は、上述したフローチャートにしたがった処理、あるいは上述したブロック図の構成により行われる処理を行う。そして、CPU202は、その処理結果を、必要に応じて、例えば、入出力インタフェース210を介して、LCD(Liquid  Crystal  Display)やスピーカ等で構成される出力部206から出力、あるいは、通信部208から送信、さらには、ハードディスク205に記録等させる。
【０２８５】
ここで、コンピュータに各種の処理を行わせるためのプログラムを記述する処理ステップは、必ずしも記載された順序に沿って時系列的に処理する必要はなく、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含むものである。
【０２８６】
また、プログラムは、１つのコンピュータにより処理されるものであっても良いし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであっても良い。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであってもよい。
【０２８７】
データは、記録媒体に供給されて記録され、あるいは、伝送媒体を介して伝送（送信）されてもよい。
【０２８８】
記録媒体としては、例えば、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、半導体メモリその他を採用することができる。伝送媒体としては、例えば、インターネット、LAN、電話回線、衛星回線、地上波、赤外線その他の任意の有線回線または無線回線を採用することができる。
【０２８９】
なお、システムは、複数の装置が論理的に集合した物をいい、各構成の装置が同一筐体中にあるか否かは、問わない。
【０２９０】
また、端末装置を用いることもできる。端末装置とは、例えば、コンピュータの入出力装置であり、主としてオペレータや利用者がコンピュータを使うためのユーザインターフェース機能を備えた装置である。具体的には、コンソール、利用者端末（リモート端末）、対話型端末の種類、ダム端末、インテリジェント端末、専用端末、仮想端末、X端末、マルチメディアステーション等が挙げられる。
【０２９１】
端末装置には、携帯電話機、PHS電話機などの電話機、無線LANの、アクセスポイント機能等を持たないクライアント的な通信端末、特定の機能を提供するコンピュータシステムであるサーバ、ユーザインターフェースを備えた端末装置等も含まれる。
【０２９２】
ネットワークは、複数のコンピュータなどが接続されたシステム全体を指し、LAN  (Local  Area  Network)、WAN  (Wide  Area  Network)（例えばインターネット）、MAN  (Metropolitan  Area  Network)、SAN  (Storage  Area  Network)等が含まれる。
【０２９３】
［権利解釈等］
【０２９４】
以上、特定の実施形態を参照しながら、本発明について説明してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施形態の修正又は代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、本明細書の記載内容を限定的に解釈するべきではない。本発明の要旨を判断するためには、冒頭に記載した特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。
【０２９５】
また、この発明の説明用の実施形態が上述の目的を達成することは明らかであるが、多くの変更や他の実施例を当業者が行うことができることも理解されるところである。特許請求の範囲、明細書、図面及び説明用の各実施形態のエレメント又はコンポーネントを他の１つまたは組み合わせとともに採用してもよい。特許請求の範囲は、かかる変更や他の実施形態をも範囲に含むことを意図されており、これらは、この発明の技術思想および技術的範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【０２９６】
【図１】実施形態の実際の処理手順を示すフローチャートである。
【図２】サポートベクトルマシン法のマージン最大化の概念を示す図である。
【図３】実施形態における文書検索システムの構成例を示す図である。
【図４】一連の処理を実行するプログラムがインストールされるコンピュータの一実施形態の構成例を示す図である。
【符号の説明】
【０２９７】
201  バス
202  CPU
203  ROM
204  RAM
205  ハードディスク
206  出力部
207  入力部
208  通信部
209  ドライブ
210  入出力インタフェース
211  リムーバブル記録媒体
【図１】
2008234083.tif 000012
【図２】
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【図３】
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【図４】
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