(57)【要約】      （修正有）【課題】情報検索システムにおいて多様で膨大な情報から、各利用者の要求に適合した情報を優先して利用者に提示し、パーソナルで効率的な情報検索システムを提供する。【解決手段】利用者（利用者端末ＡＩＯ）から入力された通常の文書情報を入力文書／キーワード処理部Ａ２１で分析、分類し、利用者データＡ２２として格納する。検索時には入力キーワードと最も類似度の高い同義語を同義語データ生成部Ａ２３で生成し、入力キーワードとＯＲで組み合わせ、検索実行する。検索結果を利用者データＡ２２と比較し、利用者の関心に適しているか否か、順位付けし、その結果に基づき検索結果を並べ替え／除去部Ａ２９で優先順位の高い順に利用者（利用者端末）Ａ１０に出力し、表示する。【選択図】図１
2008204416.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報検索システムにおいて、検索入力キーワード（以後入力キーワードと称す）を入力する手段、利用者が通常授受する情報を受け入れ、分析、学習する手段（以降入力文書キーワード処理部と称す）、その出力を分類し、蓄積する利用者データ及び利用者データから同義語データを生成する手段（以降同義語データ生成部と称す）、同義語データ生成部より検索付加キーワード（以降付加キーワードと称す）を生成する手段（以降付加キーワード生成部と称す）、上記入力キーワードと付加キーワード（以降この両者を合わせて検索キーワードと称す）をＯＲ論理で合成する手段、この検索キーワードを検索エンジンに入力し、検索されたデータを受け入れ、処理する手段（以降検索結果処理部と称す）、検索されたデータ（以後ＷＥＢページ内データと称す）を利用者の特性に合わせて順位付けする手段（以後選択フィルタ部と称す）、順位付けられたＷＥＢサイトをその優先順位で上記利用者端末に出力する手段（以降検索結果並べ替え／除去部と称す）、出力されたＷＥＢサイトを表示する手段（以降利用者端末と称す）を有することを特徴とする高度情報収得システム。
【請求項２】
請求項１の高度情報収得システムにおいて、利用者データを利用者ごとに使用された単語とその頻度、助詞等の関係詞で結ばれた複数の単語の組み合わせとその頻度、同一環境で使用された単語群とその単語の頻度を計数し、入力キーワードと最も関係の深い同義語を選定し、付加キーワードとして入力キーワードとＯＲ論理で組み合わせ、検索エンジンへの入力とすることを特徴とする高度情報検索システム。
【請求項３】
請求項１の高度情報収得システムにおいて、検索結果のＷＥＢページ内データに含まれる各単語の頻度、助詞等の関係詞によって結ばれる単語の組み合わせと頻度、同一環境で使われている環境語の頻度と利用者データに利用者の特性として既に蓄積されている同一の単語の頻度、助詞等の関係詞によって結ばれる単語の組み合わせとその数、環境語の頻度を比較し、選択フィルタ部によりその類似性、優先順位を計数し、その優先順位によりＷＥＢページを利用者端末に送出することを特徴とする高度情報システム。
【請求項４】
請求項１の高度情報収得システムにおいて、請求項２で示すＯＲ論理による検索キーワードの生成及び請求項３で示す選択フィルタ部によりＷＥＢページに優先順位を付けて出力することを特徴とする高度情報収得システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は既存の検索エンジンを用いながら、利用者の関心事に合わせＯＲ論理により検索対象領域を広げ、かつ、検索結果を個人の関心事に合わせ絞込みを行うシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】  従来、検索エンジンで検索を行う際、簡単な表記のゆれを解消する方法はとられているものの、基本的には利用者の入力キーワードをそのまま検索し結果を表示するだけである。そのため、誰が検索を行っても入力キーワードが同じならば同じ結果が表示されてしまうため、すべての利用者に対して満足のいく結果を提示することは難しかった。【０００３】  また、インターネット利用人口の増加にともない、ＷＥＢコンテンツ量も増加しているため、検索エンジンを使用した場合でも情報の取捨選択に時間がかかり、利用者が求める情報をすばやく、的確、かつ、容易に得ることは難しい現状である。【０００４】これに対し、特許公開広報「特開２００６−１０７４７３」では、利用者の特徴を決定するユーザモデルを用いて、利用者の関心事に合った入力キーワードを自動付加して絞込み、検索エンジンから帰ってきた結果を並べ替えるという手法を使い解決している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】しかしながら、特許公開広報「特開２００６−１０７４７３」では、検索キーワードをより狭く定義するもので、的確に広く定義するという手法は取っていない。そのためキーワードに同義語があった場合に対して情報を見過す恐れがある。例えば、ドライバーで検索した場合、「ドライバー」という語句の入っているページのみを検索結果に表示するため、同じ意味の「ねじ回し」という語句の入っているページは取りこぼすことになってしまう。【０００６】  これを一般の同義語辞書を使い解決しようとした場合、利用者の意図しない（必要としない）情報までも検索結果に含まれることになる。例えば、「ドライバー」の場合、「ねじ回し」、「運転手」といったように同一表記で違う意味をもつ語句がある。一般の辞書では利用者がどちらの意味で「ドライバー」を使ったか判断できないため、存在する同義語すべてを付加しなければならず、利用者の必要としない情報まで含まれ、検索されることになる。すなわち利用者に適格な情報を効率的に提示できないことが課題である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】  本発明は、図１、Ａ２０に示す利用者エージェントによって、利用者の使った同義語を把握し、検索エンジンにキーワードを入力する際に、そのキーワードの他に利用者が使った同義語があるならば、入力したキーワードにその同義語をＯＲ論理で合成し、利用者の求める範囲で適格に広げ、既存の検索エンジンに送信する。一方、検索結果は本発明の利用者エージェント内の選択フィルタにより、利用者個人に適合した結果を提示し、利用者が検索結果から情報の選別をしなくても、利用者に求める情報又は、優先順位を付けて提示することを特徴としている。【０００８】  すなわち、利用者の通常の送受信情報を解析・学習・記憶したものを利用者エージェント内で利用者データとして扱い、利用者が検索を行う際に、利用者データを基に入力キーワードに対してＯＲ論理で合成を行い、かつ、検索エンジンから帰ってきた検索結果を利用者データにより優先順位を付け選択（フィルタ）する。【０００９】  利用者データの中には後述の単語データ、助詞データ（助詞による単語の繋がりデータ）、環境語データ、利用者同義語データがある。単語データは、利用者の使った単語とその出現頻度が記憶されている。助詞データは、利用者が「単語Ａ」「助詞」「単語Ｂ」という形で使った単語の組み合せが頻度とともに記憶されている。環境語データは一文内にある単語をそれぞれの環境語として頻度とともに記憶されている。例えば、「バス停でドライバーに東京行きのバスはどれかと訪ねた」という文章があった場合、「ドライバー」の環境語には「バス停」「東京」「バス」という単語が登録される（同様に「バス」の関連語には「ドライバー」「バス停」「東京」という単語が登録される）。利用者同義語データは一般同義語辞書をもとに利用者固有の同義語データベース（利用者同義語辞書）を生成する。利用者が実際に使った言葉のみが登録されるため個人の特徴をつかんだパーソナルな同義語辞書となる。また、使われた全ての同義語の回数（頻度）をデータベースに保存しているため、回数が閾値を越えない場合は同義語と認識しないといった基準を設定した使い方もできる。これにより利用者の特性を反映した精度の高い同義語辞書を作成することができる。【００１０】  本発明では、利用者データ作成や入力キーワード合成時に、一般の同義語辞書、関係語辞書（シソーラス等）、多義語辞書を使用する。本システムはこれらの辞書を有し、個々の処理中においてこれらを参照する。【００１１】  以下で本発明の具体的例を提示する。例えば、利用者が入力キーワードとして「ドライバー」（運転手の意味）を入力したとする。入力キーワードは利用者エージェントに送られる。利用者エージェントは通常の情報授受を解析・学習し、その結果、入力キーワード「ドライバー」に利用者の関心度の高い挿入キーワード「運転手」をＯＲ論理で加え検索エンジンに入力する。検索エンジンは「ドライバー」（ねじ回し、ゴルフ、運転手の意味を含む）と「運転手」をＯＲ論理で検索し、関連情報（ドライバー、ねじ回し、ゴルフ、運転手の意味を含む）を検索結果として、利用者エージェントに送る。利用者エージェントはその情報の中から利用者の意図する情報（本例では運転手）を選��フィルタにより濾過し、利用者に提供する。【００１２】  選択フィルタは利用者の特性（言葉の傾向や単語の出現頻度）、情報の作成年月日、当該サイトのアクセス数、図／写真の有無により判断される。
【発明の効果】
【００１３】  入力キーワードに対して適格な付加キーワード、例えば、同義語をＯＲ論理によって合成して、入力キーワードが利用者の求める範囲で適格に拡大される。拡大された入力キーワードにより、検索エンジンより検索され帰ってくる情報も拡大されるが、選択フィルタにより、利用者の求める情報に優先順位が付けられ、その順序で表示される。利用者は検索結果から情報の選別が必要なくなり、満足度を上げる検索結果となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】  以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１は本発明のシステム全体を表した概要図である。図１を使って本システムの流れを説明する。【００１５】  利用者データ作成についての流れは、利用者（利用者端末）から利用者エージェントに日常の送受信情報が送られ、入力文章／キーワード処理部により分かち書き・形態素解析され品詞分解される。品詞分解された文章から利用者単語データ、利用者助詞データ、利用者環境語データが作成され利用者データに記憶される。作成された利用者データは検索時に使用される。【００１６】  次に、検索時の流れを説明する。利用者（利用者端末）から利用者エージェントの入力文章／キーワード処理部に入力キーワードが送られる。送られた入力キーワードに対応した利用者単語データ、利用者助詞データ、利用者環境語データを取得する。同義語作成部により利用者同義語データを作成する。付加キーワード生成部で利用者データ、利用者同義語データを使い入力キーワードに付加するのに最適な付加キーワードを生成し、ＯＲ論理で合成する。合成されたキーワードは検索エンジンに送られる。検索エンジンから帰ってきた検索結果は検索結果処理部に送られる。検索結果処理部は、検索結果に含まれるＷＥＢページを取得し、それぞれのページに対してＷＥＢページ内データ（単語データ、助詞データ、環境語データ）を作成する。選択フィルタ部では、利用者データとそれぞれのページのＷＥＢページ内データとのマッチングを行い、それぞれのページにポイントを与える。このポイントをもとに順序付けして検索結果並べ替え／除去部で検索結果の並べ替え（除去）を行い、利用者の満足するような検索結果を提示する。【００１７】  以下、システム各部の詳細な説明を、フローチャートを使って説明する。【００１８】  図２のフローチャートは利用者の関心事を把握するための学習部（入力文章／入力キーワード処理部）を表したものである。ステップＳ１１により利用者の通常の送受信情報（利用者情報）を取得する。取得した利用者情報をステップＳ１２で分かち書き、形態素解析により品詞分解する。品詞分解された利用者情報からステップＳ１３で、単語データ、助詞データ、環境語データを作成する。【００１９】  単語データ作成手順を表したものが図３のフローチャートである。ステップＳ２１により、取得した利用者情報のすべてを処理したかどうかを判断する。すべてを処理し終えている場合（ステップＳ２１でＹＥＳの場合）、単語データ作成を終了する。すべての処理が終わっていない場合（ステップＳ２１でＮＯの場合）、ステップＳ２２で、品詞分解された利用者情報から一つ目の名詞を取得する。取得した名詞が既に単語データにあるかどうかをステップＳ２３で判断する。単語データになければ（ステップＳ２３でＮＯの場合）、ステップＳ２４で単語データに新しく、ステップＳ２２で取得した名詞を追加し、ステップＳ２５でその名詞の頻度を１増加させる。単語データに既に取得した名詞がある場合（ステップＳ２３でＹＥＳの場合）、ステップＳ２５でその名詞の頻度を１増加させる。その後、ステップＳ２１に戻り、すべての単語を処理したかを判断する。処理が終わっていなければ次の名詞の処理へ移行し、すべての名詞の処理が終わるまで繰り返す。【００２０】  助詞データ作成手順を表したものが図４のフローチャートである。ステップＳ３１により、取得した利用者情報のすべてを処理したかどうかを判断する。すべてを処理し終えている場合（ステップＳ３１でＹＥＳの場合）、助詞データ作成を終了する。すべての処理が終わっていない場合（ステップＳ３１でＮＯの場合）、ステップＳ３２で、品詞分解された利用者情報から「名詞＋助詞＋名詞」の順番になっている組み合わせを取得する。取得した品詞の組み合わせが既に助詞データにあるかどうかをステップＳ３３で判断する。助詞データになければ（ステップＳ３３でＮＯの場合）、ステップＳ３４で助詞データに新しく、ステップＳ３２で取得した品詞の組み合わせを追加し、ステップＳ３５でその組み合わせの頻度を１増加させる。助詞データに既に取得した組み合わせがある場合（ステップＳ３３でＹＥＳの場合）、ステップＳ３５でその組み合わせの頻度を１増加させる。その後、ステップＳ３１に戻り、すべての品詞の組み合わせを処理したかを判断する。処理が終わっていなければ次の「名詞＋助詞＋名詞」となっている品詞の組み合わせの処理へ移行し、すべての品詞の組み合わせの処理が終わるまで繰り返す。【００２１】  環境語データ作成手順を表したものが図５のフローチャートである。ステップＳ４１により、取得した利用者情報のすべてを処理したかどうかを判断する。すべてを処理し終えている場合（ステップＳ４１でＹＥＳの場合）、環境語データ作成を終了する。すべての処理が終わっていない場合（ステップＳ４１でＮＯの場合）、ステップＳ４２で、品詞分解された文章から一文（文の始まりから「。」まで）を取り出す。ステップＳ４３で一文からすべての名詞を取り出す（説明のため、名詞１〜名詞３まであったと仮定する）。ステップＳ４４で取り出した一つ目の名詞（名詞１とする）が環境語データにあるかどうかを判断する。環境語データに名詞１があった場合（ステップＳ４４でＹＥＳの場合）、ステップＳ４５で名詞１の環境語データに残りの名詞（名詞２、名詞３）を追加し、頻度を１増加させる。名詞１の環境語データに、例えば名詞３が既にある場合は、頻度を１増加させる。環境語データに名詞１がない場合（ステップＳ４４でＮＯの場合）、ステップＳ４６で環境語データに新たに名詞１の項目を作り、名詞１の環境語データに残りの名詞（名詞２、名詞３）を追加し、頻度を１増加させる。ステップＳ４７で一文内の次の名詞（名詞２）の処理へ移行する。ステップＳ４８で一文内のすべての名詞の処理が終わったかを判断する。終わっていない場合（ステップＳ４８でＮＯの場合）は、ステップＳ４４に行き、すべての名詞の処理が終わるまで（名詞１、名詞２、名詞３でステップＳ４４、ステップＳ４５またはＳ４６の処理が終わるまで）同じ処理を繰り返す。一文内のすべての名詞の処理が終わった場合（ステップＳ４８でＹＥＳの場合）、ステップＳ４９で次の一文へと移行し、Ｓ４１へ戻る。取得した利用者情報のすべてを処理し終えるまで一連の処理を繰り返す。【００２２】  利用者が入力したキーワードに同義語をＯＲ論理で合成する手順を説明する。同じ単語で複数の意味を持ち、かつ、同義語を有する言葉がある。例えば「ドライバー」がそれに当たる。「ドライバー」は「ねじ回し」や「運転手」や「ゴルフクラブ」などといった複数の意味を持っている。このように同じ単語で複数の意味を持ち、かつ、同義語を有する言葉を多義語と定義する。入力キーワードが多義語の場合、利用者が入力したキーワードに同義語をＯＲ論理で合成する際に、利用者がどの意味で多義語を使ったかを理解する必要がある。そのため、利用者が入力したキーワードに同義語をＯＲ論理で合成する手順では、入力キーワードが多義語の場合とそうでない場合に分けて説明を行う。【００２３】  利用者がどの意味で多義語を使ったかの判断には利用者同義語データ、環境語データ、一般関係語辞書を使う。複数の意味を持つ「ドライバー」がどのような意味で使われたかを判断する場合の例をあげる。「ドライバー」の同義語として利用者が「運転手」「ねじ回し」を使っていたとする。また、「ドライバー」の環境語に「タクシー」５回、「ペンチ」を１回使っていたとする。関係語辞書を使い、利用者の使った同義語と環境語の関係語を調べたとき、「運転手」の関係語が「乗り物」「人」で、「タクシー」の関係語が「乗り物」「営業車」ならば、「運転手」と「タクシー」が関係語「乗り物」で一致するため、利用者が「ドライバー」の環境語に「タクシー」５回、「ペンチ」を１回使っていたならば、利用者は「ドライバー」を「運転手」の意味で５回使ったと考えられる。同様に、「ねじ回し」の関係語が「工具」「道具」で、「ペンチ」の関係語が「工具」「道具」ならば、「ねじ回し」と「ペンチ」が関係語「工具」で一致するため、利用者は「ドライバー」を「ねじ回し」の意味で１回使ったと考えられる。上記の手法を用い、利用者がどの意味で多義語を使ったかを判断する。【００２４】  図６のフローチャートは入力キーワードが多義語の場合での利用者が入力したキーワードに同義語をＯＲ論理で合成する手順を示したものである。ステップＳ５１で利用者の入力したキーワードを取得する。ステップＳ５２で、一般の多義語辞書を使用し入力キーワードが多義語かどうかを判断する。入力キーワードが多義語ではない場合（ステップＳ５２がＮＯの場合）は、ステップＳ５３で入力キーワードが同義語の場合のフローチャート（図７）へ移行する。入力キーワードが多義語の場合（ステップＳ５２がＹＥＳの場合）、ステップＳ５４で入力キーワードの利用者同義語データを作成する。入力キーワードの利用者同義語データ作成の手順は後述する。ステップＳ５５では作成された利用者同義語データ（ステップＳ５４で作成されたデータ）に、入力キーワードの同義語があるかどうかを判断する。入力キーワードの同義語がない場合（ステップＳ５５がＮＯの場合）、入力キーワードには何も合成されず、ステップＳ５７で検索エンジンに送信される。入力キーワードの同義語がある場合（ステップＳ５５がＹＥＳの場合）、ステップＳ５６で利用者環境語データに入力キーワードに対する項目があるかどうかを判定する。利用者環境語データに入力キーワードに対する項目がなければ（ステップＳ５６がＮＯの場合）、入力キーワードには何も合成されず、ステップＳ５７で検��エンジンに送信される。利用者環境語データに入力キーワードに対する項目がある場合（ステップＳ５６がＹＥＳの場合）、ステップＳ５８で利用者の環境語データから入力キーワードの環境語を取得する。ステップＳ５９で入力キーワードの同義語の関係語を取得する。関係語取得の際には一般の関係語辞書を用いる。Ｓ５１０で入力キーワードの環境語（Ｓ５８で取得したもの）の関係語を取得する。ステップＳ５１１ではＳ５９、Ｓ５１０で取得した関係語を使い、利用者がどの意味で多義語を使ったかを判断する。意味の判断についての詳細は後述する。ステップＳ５１２ではＳ５１１で得られた結果を入力キーワードにＯＲ論理で合成する。このとき、頻度が一定以下のものは合成しないとする。ステップＳ５１３で合成されたキーワードを検索エンジンに送信する。【００２５】  入力キーワードが多義語ではなく同義語の場合の利用者が入力したキーワードに同義語をＯＲ論理で合成する手順を示したものが図７のフローチャートである。ステップＳ６１で利用者の入力したキーワードを取得する。ステップＳ６２で入力キーワードの利用者同義語データを作成する。入力キーワードの利用者同義語データ作成の手順は後述する。ステップＳ６３で、作成された利用者同義語データ（ステップＳ６２で作成されたデータ）に、入力キーワードの同義語があるかどうかを判断する。入力キーワードの同義語がない場合（ステップＳ６３がＮＯの場合）、入力キーワードには何も合成されず、ステップＳ６６で検索エンジンに送信される。入力キーワードの同義語がある場合（ステップＳ６３がＹＥＳの場合）、ステップＳ６４で入力キーワードの同義語の頻度が、入力キーワードの頻度と入力その同義語の頻度の合計の３０％（域値の例）を超えているかを判定する。入力キーワードの同義語の頻度が合計の３０％を超えていない場合（ステップＳ６４がＮＯの場合）、入力キーワードには何も合成されず、ステップＳ６６で検索エンジンに送信される。入力キーワードの同義語の頻度が合計の３０％を超えている場合（ステップＳ６４がＹＥＳの場合）、ステップＳ６５で入力キーワードに頻度が合計の３０％を超えている同義語を合成する。このとき、頻度が合計の３０％を超えている同義語が複数ある場合、一番頻度の高いものを合成する。ステップＳ６６で、ステップＳ６５で合成された入力キーワードを検索エンジンに送信する。【００２６】  入力キーワードが多義語でもなく、かつ、同義語を持たない場合（具体的には、図７のフローチャート、ステップＳ６３がＮＯの場合）は、入力キーワードには何も合成されず利用者の入力したままの形で検索エンジンへ送信される。【００２７】  入力キーワードの利用者同義語データ作成手順を示したものが図８のフローチャートである。ステップＳ７１で、一般の同義語辞書を使い入力キーワードの同義語（一般同義語）を取得する。一般同義語は一般の同義語辞書を使っているため、パーソナライズされていない。そこで一般同義語の中から利用者の使用したことのある同義語のみを抽出する。ステップＳ７２ですべての一般同義語を処理し終えたかを判定する。すべての一般同義語の処理が終わっている場合（ステップＳ７２がＹＥＳの場合）、処理を終��する。すべての一般同義語の処理が終わっていない場合（ステップＳ７２がＮＯの場合）、ステップＳ７３で一般同義語が利用者単語データ（図３のフローチャートで作成したもの）の中にあるかどうかを判定する。一般同義語が利用者単語データの中にない場合（ステップＳ７３がＮＯの場合）、ステップＳ７５で次の一般同義語の処理へ移り、ステップＳ７２へ戻る。一般同義語が利用者単語データの中にある場合（ステップＳ７３がＹＥＳの場合）、ステップＳ７４で利用者単語データからステップＳ７３の同義語の頻度を取得する。ステップＳ７５で次の一般同義語の処理へ移り、ステップＳ７２へ戻る。すべての一般同義語の処理が終わるまで一連の処理を繰り返す。これらの処理により、一般同義語だったものが、利用者の使った同義語のみになりパーソナライズされた同義語となる。【００２８】  図９のフローチャートは利用者がどの意味で多義語を使ったかを判断するためのアルゴリズムの詳細（図６のフローチャート、ステップＳ５１１の詳細）を示したものである。そのため、図６のフローチャートと重複する一部ある。ステップＳ８１で利用者同義語データから入力キーワードの同義語を取得する。ステップＳ８２で利用者環境語データ（図５のフローチャートで作成したもの）の中に入力キーワードの項目があるかどうかを判定する。利用者環境語データに入力キーワードの項目がない場合（ステップＳ８２でＮＯの場合）、処理を終了する。利用者環境語データに入力キーワードの項目がある場合（ステップＳ８２でＹＥＳの場合）、ステップＳ８３で利用者環境語データより、入力キーワードの環境語を取得する。ステップＳ８４で一般の関係語辞書を使い、入力キーワードの同義語（ステップＳ８１で取得したもの）の関係語を取得する。ステップＳ８５で一般の関係語辞書を使い、入力キーワードの環境語（ステップＳ８３で取得したもの）の関係語を取得する。ステップＳ８６では入力キーワードの同義語の関係語（ステップＳ８４で取得したもの）のすべてを処理したかどうかを判定する。入力キーワードの同義語の関係語のすべての処理が終わっている場合（ステップＳ８６がＹＥＳの場合）、Ｓ８９で入力キーワードの同義語（ステップＳ８１で取得したもの）で頻度が一番多く使われていたものを入力キーワードにＯＲ論理で合成する。このとき頻度をひとつも取得できていない場合（ステップＳ８８の処理を一度も行っていない場合）は何も合成しないで終了する。入力キーワードの同義語の関係語のすべての処理が終わっていない場合（ステップＳ８６がＮＯの場合）、ステップＳ８７で入力キーワードの同義語の関係語（ステップＳ８４で取得したもの）と入力キーワードの環境語の関係語（ステップＳ８５で取得したもの）すべてで一致するものがあるかどうかを判定する。入力キーワードの同義語の関係語と入力キーワードの環境語の関係語で一致するものがない場合（ステップＳ８７がＮＯの場合）はステップＳ８６に戻り、次の入力キーワードの同義語の関係語処理へと移る。入力キーワードの同義語の関係語と入力キーワードの環境語の関係語で一致するものがある場合（ステップＳ８７がＹＥＳの場合）、ステップＳ５８で利用者環境語データより一致した項目の頻度を取得する。これは入力キーワードがステップＳ８７で一致した同義語の意味で、ステップＳ５８で取得した頻度分使われたことを意味する。その後、ステップＳ８６に戻り、次の入力キーワードの同義語の関係語処理へと移り、すべての入力キーワードの同義語の関係語が処理し終わるまで一連の処理を続ける。上記アルゴリズムの具体例は本文００１１項に記載されている。【００２９】  ＯＲ論理を使い入力キーワードを利用者の求める範囲で拡大したため、検索エンジンより検索されてくる情報はパーソナル化されるものの、ＯＲ論理を使用したため情報はＯＲ論理を使用しないときよりも雑多になる。そのため、その情報を利用者の関心事に合わせて絞り込み順位付けする必要がある。【００３０】  検索エンジンより検索されてきた情報を利用者の関心事に合わせて絞り込み順位付けするための手順を示したものが図１０のフローチャートである。ステップＳ９１で検索エンジンより帰ってきた検索結果に含まれるＵＲＬを取得する（仮にＸ件目まで取得したとする）。ステップＳ９２で現在調べているページがＸ件目以下かどうか判定する。現在調べているページがＸ件目以下の場合（ステップＳ９２がＹＥＳの場合）、ステップＳ９３でＷＥＢページ内の情報（ＨＴＭＬソース、テキスト情報）を取得する。ステップＳ９４でＷＥＢページ内情報（テキスト情報）を分かち書き、形態素解析して品詞分解を行う。ステップＳ９５では、品詞分解されたものから、ＷＥＢページ内単語データ、ＷＥＢページ内助詞データ、ＷＥＢページ内環境語データを作成する。これらのＷＥＢページ内データの作成方法は利用者データ作成方法（図３、図４、図５のフローチャート）と同じ手法である。ステップＳ９６で利用者データとＷＥＢページ内データのマッチングによる重み付けを行う。マッチングによる重み付けの詳細は後述する。ステップＳ９７で更新日時を取得する、画像の有無による重み付け、不要語による重み付けを行う。これらの重み付けについても後述する。ステップＳ９３からステップＳ９７までの処理をＷＥＢページ１件の処理として行う。その後ステップＳ９２に戻り、ＷＥＢページＸ件目まで処理を終えるまで一連の処理を繰り返す。現在調べているページがＸ件目以下ではない場合（ステップＳ９２がＮＯの場合）、ステップＳ９８で更新日時による重み付けを行う。更新日時による重み付けの詳細は後述する。ステップＳ９９で検索結果の並べ替えを行い、並べ替えた結果を利用者に提示して終了する。【００３１】  更新日時による重み付けの手順を示したものが図１１のフローチャートである。ステップＳ１０１でＷＥＢページすべて（ＷＥＢページ１件目からＸ件目）の更新日時を取得する（図１０のフローチャート、ステップＳ９７と重複しているが説明のためフローチャートに追加）。ステップＳ１０２で更新日時の新しい順に重み付けを行う。この場合、更新日時が新しいほうが利用者の求めるページとする。【００３２】  画像の有無による重み付けの手順を示したものが図１２のフローチャートである。ステップＳ１１１でＨＴＭＬソースを取得する（図１０のフローチャート、ステップＳ９３と重複しているが説明のためフローチャートに追加）。Ｓ１１２でＨＴＭＬソース���のＩＭＧタグのＡＬＴ属性に入力キーワードおよびその環境語が含まれているかどうかを判定する。ＨＴＭＬソース内のＩＭＧタグのＡＬＴ属性に入力キーワードおよびその環境語が含まれている場合（ステップＳ１１２がＹＥＳの場合）は重みを付加し、終了する。ＨＴＭＬソース内のＩＭＧタグのＡＬＴ属性に入力キーワードおよびその環境語が含まれていない場合（ステップＳ１１２がＮＯの場合）は重みを付加せず、終了する。この場合、ページ内に画像があるほうが利用者の求めるページとする。【００３３】  不要語による重み付けの手順を示したものが図１３のフローチャートである。ステップＳ１２１では、利用者がどの意味で多義語を使ったかを判断した際（図９のフローチャート）に、利用者の意図していない意味で使われた単語（不要語）を取得する。本文００１１項の例では、利用者は「ドライバー」という多義語を「運転手」の意味で５回、「ねじ回し」の意味で１回使っていると判断されたため、「ねじ回し」が不要語として選ばれることになる。ステップＳ１２２でＷＥＢページ内単語データ（図１０のフローチャート、ステップＳ９５にて作成）に不要語があるかどうかを判定する。ＷＥＢページ内単語データ不要語がある場合（ステップＳ１２２でＹＥＳの場合）、不要語の頻度分の重みを付加し、終了する。ＷＥＢページ内単語データ不要語がない場合（ステップＳ１２２でＮＯの場合）、重みを付加せず、終了する。この場合、不要語の含まれていないページが利用者の求めるページとする。【００３４】  利用者データとＷＥＢページ内データのマッチングによる重み付けには、利用者助詞データ、利用者単語データ＋利用者環境語データ、ＷＥＢページ内助詞データ、ＷＥＢページ内単語データ＋ＷＥＢページ内環境語データを使う。利用者データとＷＥＢページ内データを比較し、類似度により重み付けを行う。【００３５】  利用者データとＷＥＢページ内データのマッチングによる重み付けで、利用者助詞データとＷＥＢページ内助詞データを使ったマッチングによる重み付けの手順を示したものが図１４のフローチャートである。ステップＳ１３１で利用者助詞データから入力キーワードを含む利用者助詞データ（「入力キーワード＋助詞＋名詞」または「名詞＋助詞＋入力キーワード」の形になっているもの）を取得する。ステップＳ１３２では、取得したそれぞれの項目の割合を求める。式にすると、助詞データ１の割合は『助詞データ１の頻度／助詞データすべての頻度合計』となる。これをステップＳ１３１で取得した利用者助詞データすべてで行う。ステップＳ１３３でＷＥＢページ内助詞データから入力キーワードを含むＷＥＢページ内助詞データを取得する。ステップＳ１３４で取得したそれぞれの項目の割合を求める。ステップＳ１３５では、ステップＳ１３１で取得した利用者助詞データの項目すべてを処理したかどうかを判定する。取得した利用者助詞データの項目すべてを処理してない場合（ステップＳ１３５でＮＯの場合）は、ステップＳ１３６で、ステップＳ１３２で取得した利用者助詞データの割合とステップＳ１３３で取得したＷＥＢページ内助詞データの割合を同じ項目同士の差の絶対値をとる。例えば、利用者助詞データの項目が「アメリカ���の＋首都」ならば、ＷＥＢページ内助詞データの項目も「アメリカ＋の＋首都」で割合の差の絶対値をとる。ＷＥＢページ内助詞データの項目に利用者助詞データの項目がない場合は割合を０として考える。その後、ステップＳ１３５に戻り、すべての利用者助詞データの項目を処理するまで一連の処理を繰り返す。取得した利用者助詞データの項目すべてを処理し終えた場合（ステップＳ１３５でＹＥＳの場合）、ステップＳ１３７で、ステップＳ１３６で求めた割合の差の絶対値の総和を求める。ステップＳ１３８では、ステップＳ１３７で求めた割合の差の絶対値の総和で並べ替えを行い、総和の少ない順に重みを与え終了する。この場合、総和が少ないページのほうが利用者の求めるページとする。【００３６】  利用者データとＷＥＢページ内データのマッチングによる重み付けで、利用者単語データ＋利用者環境語データとＷＥＢページ内単語データ＋ＷＥＢページ内環境語データを使ったマッチングによる重み付けの手順を示したものが図１５のフローチャートである。ステップＳ１４１で利用者単語データから入力キーワードの単語データを取得、利用者環境語データから入力キーワードの環境語データを取得する。ステップＳ１４２では、ステップＳ１４１で取得した入力キーワードの利用者単語データと利用者環境語データを合わせ、入力キーワードの利用者単語データと入力キーワードの利用者環境語データの割合を求める。式にすると、入力キーワードの割合は『入力キーワード／（入力キーワードの頻度＋入力キーワードの環境語の頻度の合計）』となる。入力キーワードの環境語１の割合は『入力キーワードの環境語１／（入力キーワードの頻度＋入力キーワードの環境語の頻度の合計）』となる。これをステップＳ１４１で取得した入力キーワードの単語データと利用者環境語データすべてで行う。ステップＳ１４３でＷＥＢページ内単語データから入力キーワードの単語データを取得、ＷＥＢページ内環境語データから入力キーワードの環境語データを取得する。ステップＳ１４４では、ステップＳ１４３で取得した入力キーワードのＷＥＢページ内単語データとＷＥＢページ内環境語データを合わせ、入力キーワードのＷＥＢページ内単語データとＷＥＢページ内環境語データの割合を求める。ステップＳ１４５では、ステップＳ１４１で取得した利用者単語データ＋利用者環境語データの項目すべてを処理したかどうかを判定する。取得した利用者単語データ＋利用者環境語データの項目すべてを処理していない場合（ステップＳ１４５がＮＯの場合）は、ステップＳ１４６で、ステップＳ１４２で取得した利用者単語データ＋利用者環境語データの割合とステップＳ１４３で取得したＷＥＢページ内単語データ＋ＷＥＢページ内環境語データの割合を同じ項目同士の差の絶対値をとる。ＷＥＢページ内単語データ＋ＷＥＢページ内環境語データの項目に利用者単語データ＋利用者環境語データの項目がない場合は割合を０として考える。その後、ステップＳ１４５に戻り、すべての利用者単語データ＋利用者環境語データの項目を処理するまで一連の処理を繰り返す。取得した利用者単語データ＋利用者環境語データの項目すべてを処理し終えた場合（ステップＳ１４５でＹＥＳの場合）、��テップＳ１４７で、ステップＳ１４６で求めた割合の差の絶対値の総和を求める。ステップＳ１４８では、ステップＳ１４７で求めた割合の差の絶対値の総和で並べ替えを行い、総和の少ない順に重みを与え終了する。この場合、総和が少ないページのほうが利用者の求めるページとする。
本発明の実施例では単一の事例で説明したが次のように多様化することも当然に含まれる
▲１▼入力キーワードを２つ以上および挿入キーワードを、２つ以上にすること。
▲２▼利用者データ及びＷＥＢページ内データで適用するデータの種類を０コ又は選択的に単数又は複数にすること。
▲３▼ＷＥＢページ内データに適用されるデータの種類を０コ又は選択的に単数又は複数にすること。
▲４▼本文中の数値は１例を示すもので、本発明はこれに限るものでない。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】システム全体を表した概要図である。
【図２】利用者の通常の送受信情報から利用者データ作成の詳細を示すフローチャート図である。
【図３】単語データ作成の詳細を示すフローチャート図である。
【図４】助詞データ作成の詳細を示すフローチャート図である。
【図５】環境語データ作成の詳細を示すフローチャート図である。
【図６】入力キーワードが多義語の場合の利用者が入力したキーワード合成の詳細を示すフローチャート図である。
【図７】入力キーワードが多義語ではなく、かつ、同義語である場合の利用者が入力したキーワード合成の詳細を示すフローチャート図である。
【図８】利用者同義語データ作成の詳細を示すフローチャート図である。
【図９】利用者がどの意味で多義語を使ったかを判断するためのアルゴリズムの詳細を示すフローチャート図である。
【図１０】検索エンジンより帰ってきた情報を利用者の関心事に合わせて絞り込み順位付けするための手順の詳細を示すフローチャート図である。
【図１１】更新日時による重み付けの詳細を示したフローチャート図である。
【図１２】画像の有無による重み付けの詳細を示したフローチャート図である。
【図１３】不要語による重み付けの詳細を示したフローチャート図である。
【図１４】利用者助詞データとＷＥＢページ内助詞データを使ったマッチングによる重み付けの詳細を示したフローチャート図である。
【図１５】利用者単語データ＋利用者環境語データとＷＥＢページ内単語データ＋ＷＥＢページ内環境語データを使ったマッチングによる重み付けの詳細を示したフローチャート図である。
【符号の説明】
【００３８】    Ａ１０    利用者（利用者端末）
Ａ２０    利用者エージェント
Ａ２１    入力文章／キーワード処理部
Ａ２２    利用者データ
Ａ２２１  利用者単語データ
Ａ２２２  利用者助詞データ
Ａ２２３  利用者環境語データ
Ａ２３    同義語データ生成部
Ａ２４    一般辞書（同義語辞書、関係語辞書、多義語辞書）
Ａ２５    付加キーワード生成部
Ａ２７    ＷＥＢページ内データ
Ａ２７１  ＷＥＢページ内単語データ
Ａ２７２  ＷＥＢページ内助詞データ
Ａ２７３  ＷＥＢページ内環境語データ
Ａ２８    選択フィルタ部
Ａ２９    検索結果並べ替え／除去部
Ａ３０    キーワードと付加キーワードをＯＲ論理により合成
Ａ４０    検索エンジン
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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