(57)【要約】【課題】ユーザに対し検索範囲を表示するとともに、検索キーワードと検索結果の文書との類似度を的確に表示する検索システムを提供すること。【解決手段】ユーザによる検索キーワードから抽出された検索結果文書は、類似度等をもとにクラスに分けられ、検索対象文書のクラスを表示したベクトル空間に重ねて表示される。図３において、ａ、ｂ（斜線部）が検索結果文書のクラスである。さらに、サーバコンピュータ７は作成したクラスａ、ｂごとに出現頻度の高い単語をベクトル空間に表示する。図３に示すａ（α，β，ａ１）のα，β，ａ１はクラスａにおいて出現頻度の高い単語である。【選択図】　図３
2004102407.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークに接続されたサーバコンピュータと、
前記ネットワークに接続された端末と、
を具備し、
前記サーバコンピュータは、
検索対象となる文書間の類似度を求める手段と、
前記類似度を用いて文書をクラスに分けるクラスタリング手段と、
前記クラスに分けられた文書をベクトル空間に表示するベクトル空間表示手段と、
前記クラスに分けられた文書において出現頻度の高い単語を抽出し、前記ベクトル空間に表示する手段と、
を具備することを特徴とする検索システム。
【請求項２】
前記クラスタリング手段は、前記文書間の類似度が高い文書同士を併合する操作を、クラスが一つになるまで繰り返し、前記類似度の閾値を用いて、前記閾値より大きい値でリンクする文書同士を同じクラスと分けることを特徴とする請求項１記載の検索システム。
【請求項３】
前記ベクトル空間表示手段は、座標が既知である第１の文書と、前記検索対象となる第２の文書との類似度と、前記二つの文書の距離及び余弦とを用いて、前記第１の文書を基準とした前記第２の文書の座標を求めることを特徴とする請求項１記載の検索システム。
【請求項４】
ネットワークに接続されたサーバコンピュータと、
前記ネットワークに接続された端末と、
を具備し、
前記サーバコンピュータは、
前記端末から検索キーワードを受け付ける手段と、
前記キーワードを基に、検索対象文書から検索結果文書を抽出する手段と、
前記検索結果文書間の類似度を求める手段と、
前記類似度を用いて前記検索結果文書をクラスに分けるクラスタリング手段と、
前記クラスに分けられた検索結果文書を、前記検索対象文書のクラスが表示されたベクトル空間に表示するベクトル空間表示手段と、
前記クラスに分けられた検索結果文書において出現頻度の高い単語を抽出し、前記ベクトル空間に表示する手段と、
を具備することを特徴とする検索システム。
【請求項５】
前記クラスタリング手段は、前記検索結果文書間の類似度が高い文書同士を併合する操作を、クラスが一つになるまで繰り返し、前記類似度の閾値を用いて、前記閾値より大きい値でリンクする検索結果文書同士を同じクラスと分けることを特徴とする請求項４記載の検索システム。
【請求項６】
前記ベクトル空間表示手段は、座標が既知である第１の文書と、検索結果文書となる第２の文書との類似度と、前記二つの文書の距離及び余弦とを用いて、前記第１の文書を基準とした前記第２の文書の座標を求めることを特徴とする請求項４記載の検索システム。
【請求項７】
ネットワークを介して端末に接続されるサーバコンピュータであって、
検索対象となる文書間の類似度を求める手段と、
前記類似度を用いて文書をクラスに分けるクラスタリング手段と、
前記クラスに分けられた文書をベクトル空間に表示するベクトル空間表示手段と、
前記クラスに分けられた文書において出現頻度の高い単語を抽出し、前記ベクトル空間に表示する手段と、
を具備することを特徴とするサーバコンピュータ。
【請求項８】
前記クラスタリング手段は、前記文書間の類似度が高い文書同士を併合する操作を、クラスが一つになるまで繰り返し、前記類似度の閾値を用いて、前記閾値より大きい値でリンクする文書同士を同じクラスと分けることを特徴とする請求項７記載のサーバコンピュータ。
【請求項９】
前記ベクトル空間表示手段は、座標が既知である第１の文書と、前記検索対象となる第２の文書との類似度と、前記二つの文書の距離及び余弦とを用いて、前記第１の文書を基準とした前記第２の文書の座標を求めることを特徴とする請求項７記載のサーバコンピュータ。
【請求項１０】
ネットワークを介して端末に接続されるサーバコンピュータであって、
前記端末から検索キーワードを受け付ける手段と、
前記キーワードを基に、検索対象文書から検索結果文書を抽出する手段と、
前記検索結果文書間の類似度を求める手段と、
前記類似度を用いて前記検索結果文書をクラスに分けるクラスタリング手段と、
前記クラスに分けられた検索結果文書を、前記検索対象文書のクラスが表示されたベクトル空間に表示するベクトル空間表示手段と、
前記クラスに分けられた検索結果文書において出現頻度の高い単語を抽出し、前記ベクトル空間に表示する手段と、
を具備することを特徴とするサーバコンピュータ。
【請求項１１】
前記クラスタリング手段は、前記検索結果文書間の類似度が高い文書同士を併合する操作を、クラスが一つになるまで繰り返し、前記類似度の閾値を用いて、前記閾値より大きい値でリンクする検索結果文書同士を同じクラスと分けることを特徴とする請求項１０記載のサーバコンピュータ。
【請求項１２】
前記ベクトル空間表示手段は、座標が既知である第１の文書と、検索結果文書となる第２の文書との類似度と、前記二つの文書の距離及び余弦とを用いて、前記第１の文書を基準とした前記第２の文書の座標を求めることを特徴とする請求項１０記載のサーバコンピュータ。
【請求項１３】
コンピュータを、請求項７から請求項９のいずれかに記載されたサーバコンピュータとして動作させるプログラム。
【請求項１４】
コンピュータを、請求項１０から請求項１２のいずれかに記載されたサーバコンピュータとして動作させるプログラム。
【請求項１５】
コンピュータを、請求項７から請求項９のいずれかに記載されたサーバコンピュータとして動作させるプログラムを記録した記録媒体。
【請求項１６】
コンピュータを、請求項１０から請求項１２のいずれかに記載されたサーバコンピュータとして動作させるプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ネットワークを利用して文書を検索する検索システム、サーバコンピュータ、プログラム及びプログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、インターネット等のネットワークを利用したＩＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）技術の目覚しい汎用化により、さまざまな情報がインターネット上で公開されている。
ネットワークユーザは、ネットワークにパーソナルコンピュータや携帯端末等の端末を接続し、ネットワークで提供される多くの情報から自身の知りたい情報を得ることができる。
従来の情報の検索方法には、以下のような手法がある。
類似語辞書や同義語辞書を用いて検索式の拡張を行う。
文書間の類似度を計算して検索に活用する。（例えば特許文献１参照）
検索結果の文書からキーワードを抽出して検索する。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−２１５６７２号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ネットワーク上で提供される情報、文書は膨大であり、ユーザがその中から的確に自分の知りたい情報や文書を得ることは大変困難である。また、例え、知りたい情報を得ることができても、検索漏れがあり、得られた情報が的確かつそれで十分であるとは不明である。
例えば、先に挙げた従来の検索方法にしても幾つか問題点がある。
方法（１）では、検索範囲は広がるが、拡張したキーワードで検索された文書がユーザの要求どおりの文書でない場合もある。
方法（２）では、不要な文書の検索を減らせるが、類似度の範囲が不明であるため、検索漏れを起こす可能性がある。
方法（３）では、検索範囲は広がるが、抽出したキーワードの利用範囲が把握できていないと効率良く検索を拡張できない。
即ち、従来の検索方法では、ユーザにとってキーワードで検索した検索範囲が不明であり、検索が十分に、かつ的確に行われたかどうかが不明となるといった問題がある。
【０００５】
本発明は、このような問題を鑑みてなされたもので、その目的とするところは、ユーザに対し検索範囲を表示するとともに、検索キーワードと検索結果の文書との類似度を的確に表示する検索システムを提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
前述した目的を達成するための第１の発明は、ネットワークに接続されたサーバコンピュータと、前記ネットワークに接続された端末と、を具備し、前記サーバコンピュータは、検索対象となる文書間の類似度を求める手段と、前記類似度を用いて文書をクラスに分けるクラスタリング手段と、前記クラスに分けられた文書をベクトル空間に表示するベクトル空間表示手段と、前記クラスに分けられた文書において出現頻度の高い単語を抽出し、前記ベクトル空間に表示する手段と、を具備することを特徴とする検索システムである。
【０００７】
ここで、クラスタリング手段は、前記文書間の類似度が高い文書同士を併合する操作を、クラスが一つになるまで繰り返し、前記類似度の閾値を用いて、前記閾値より大きい値でリンクする文書同士を同じクラスと分けるものである。
また、ベクトル空間表示手段は、座標が既知である第１の文書と、前記検索対象となる第２の文書との類似度と、前記二つの文書の距離及び余弦とを用いて、第１の文書を基準とした前記第２の文書の座標を求めるものである。
【０００８】
このように、検索対象文書のクラスをベクトル空間表示し、さらにその文書に含まれる単語情報をベクトル空間に表示することによって、どのような分野の文書がどのように分布しているかがユーザに視覚的に明確に理解され、ユーザは表示された単語情報等を用いて検索の絞込みや拡張を容易に行うことができる。
【０００９】
第２の発明は、ネットワークに接続されたサーバコンピュータと、前記ネットワークに接続された端末と、を具備し、前記サーバコンピュータは、前記端末から検索キーワードを受け付ける手段と、前記キーワードを基に、検索対象文書から検索結果文書を抽出する手段と、前記検索結果文書間の類似度を求める手段と、前記類似度を用いて前記検索結果文書をクラスに分けるクラスタリング手段と、前記クラスに分けられた検索結果文書を、前記検索対象文書のクラスが表示されたベクトル空間に表示するベクトル空間表示手段と、前記クラスに分けられた検索結果文書において出現頻度の高い単語を抽出し、前記ベクトル空間に表示する手段と、を具備することを特徴とする検索システムである。
【００１０】
ここでのクラスタリングは、第１の発明の場合と同様に、抽出された検索結果文書に対して行われる。
また、ベクトル空間表示手段は、座標が既知である文書を基準とした検索結果文書の座標を求め、検索対象文書のクラスが表示されたベクトル空間に重ねて表示するものである。さらに、検索結果文書の単語情報もベクトル空間に表示される。
【００１１】
このため、ユーザは、ベクトル空間の検索対象文書と検索結果文書の分布、及びそれぞれの単語情報から、検索キーワードによって抽出された検索結果文書がどのような分野の文書がどのように分布しているかを視覚的に理解することができ、ユーザは表示された単語情報等を用いて検索の絞込みや拡張を容易に行うことができる。
【００１２】
第３の発明は、ネットワークを介して端末に接続されるサーバコンピュータであって、検索対象となる文書間の類似度を求める手段と、前記類似度を用いて文書をクラスに分けるクラスタリング手段と、前記クラスに分けられた文書をベクトル空間に表示するベクトル空間表示手段と、前記クラスに分けられた文書において出現頻度の高い単語を抽出し、前記ベクトル空間に表示する手段と、を具備することを特徴とするサーバコンピュータである。
【００１３】
第４の発明は、ネットワークを介して端末に接続されるサーバコンピュータであって、前記端末から検索キーワードを受け付ける手段と、前記キーワードを基に、検索対象文書から検索結果文書を抽出する手段と、前記検索結果文書間の類似度を求める手段と、前記類似度を用いて前記検索結果文書をクラスに分けるクラスタリング手段と、前記クラスに分けられた検索結果文書を、前記検索対象文書のクラスが表示されたベクトル空間に表示するベクトル空間表示手段と、前記クラスに分けられた検索結果文書において出現頻度の高い単語を抽出し、前記ベクトル空間に表示する手段と、を具備することを特徴とするサーバコンピュータである。
【００１４】
第５の発明は、コンピュータを、第３の発明のサーバコンピュータとして動作させるプログラムである。このプログラムはネットワークを介して流通する、或いは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録して流通するものである。
【００１５】
第６の発明は、コンピュータを、第４の発明のサーバコンピュータとして動作させるプログラムである。このプログラムは、ネットワークを介して流通する、或いは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録して流通するプログラムである。
【００１６】
第７の発明は、コンピュータを、第３の発明のサーバコンピュータとして動作させるプログラムを記録した記録媒体である。
第８の発明は、コンピュータを、第４の発明のサーバコンピュータとして動作させるプログラムを記録した記録媒体である。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下に、図面に基づいて本発明の実施の形態を詳細に説明する。図１は、本発明の実施の形態に係る検索システム１の概略構成図である。
【００１８】
検索システム１は、ネットワーク２に接続される、サーバコンピュータ７、端末１１―１、１１―２等から構成される。
ネットワーク２はインターネット等である。
【００１９】
サーバコンピュータ７は検索サービス提供会社３に設置される。検索サービス提供会社３は、ネットワーク２を介して、端末１１―１、１１―２に対して以下に述べるような文書検索、製品検索、記事検索といった各種の検索サービスを提供する。また、検索サービス会社３はサイト内の様々な検索サービスにも対応する。
【００２０】
サーバコンピュータ７はデータベース９を保持する。データベース９は検索対象文書やそれら文書間の類似度、単語情報等に関するデータを保持する。サーバコンピュータ７は検索エンジンである。
【００２１】
サーバコンピュータ７はネットワーク２上に提供される検索対象文書の類似度を求め、それら文書および抽出される単語をベクトル空間に表示する。また、端末１１−１、１１−２からネットワーク２を介して検索キーワードを受け付け、データベース９に保持される情報を基に文書の検索を行い、端末１１−１、１１−２等に提供する。
【００２２】
端末１１―１、１１―２はネットワーク２に接続可能なパーソナルコンピュータ、携帯電話、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）等である。ユーザ５−１は端末１１―１を用いてネットワーク３に接続し、サーバコンピュータ７にアクセスして検索サービスを受ける。ユーザ９―２の端末１１―２についても同様である。
【００２３】
次に、検索システム１の動作について説明する。検索システム１の動作は主に２つに分けられる。ひとつは検索対象文書の内容を解析し、文書のクラスタリングを行うことであり、もうひとつは端末１１−１、１１−２等から受け付けた検索キーワードからユーザが所望する情報を含む文書やその単語情報を提供することである。
【００２４】
図２は検索対象文書のクラスをベクトル空間に表示した図である。サーバコンピュータ７は、検索対象文書の内容を分析し、クラスタリングにより類似文書同士のクラスを作成し、図２に示すベクトル空間に表示する。
【００２５】
図２において、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆはクラスタリングされた類似文書群のクラスを示す。ベクトル空間では、基準点０を基準に、類似度の距離を２次元に取ることによって文書の類似度が示される。
【００２６】
また、クラスタリング文書Ａ（Ａ１，Ａ２，α，β）においてＡ１、Ａ２、α、βはクラスタリング文書Ａにおいて出現頻度が高い単語である。各クラスタリング文書Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆにおいても、同様に頻度の高い単語が表示される。
【００２７】
図３は、検索結果文書の類似関係を図２に示すベクトル空間に表示した図である。サーバコンピュータ７は、例えば端末１１−１から受け付けた検索キーワード（単語）を用いて検索対象文書を検索し、その結果の検索結果文書を図２に示すベクトル空間に重ねて表示する。図３において、ａ、ｂ（斜線部）が検索結果文書のクラスである。
【００２８】
次に、サーバコンピュータ７は作成したクラスａ、ｂごとに出現頻度の高い単語を表示する。図３に示すａ（α，β，ａ１）のα，β，ａ１はクラスａにおいて出現頻度の高い単語である。
【００２９】
ここで、ユーザ５−１が「酒」というキーワードで検索した場合、サーバコンピュータ７により提供される検索結果について説明する。図４は、「酒」というキーワードで検索した結果の文書のクラスのベクトル空間表示を示す図である。
【００３０】
図４において、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆは検索対象文書のクラスである。Ａは「健康、暮らし」関連の文書のクラス、Ｂは「マナー、ルール、社会」関連の文書クラス、Ｃは「飲食店、洋食、和食、料金」関連の文書クラス、Ｄは「ビール，発泡酒、自家製」関連の文書クラス、Ｅは「ワイン、飲み方」関連の文書クラス、Ｆは「医学、病気」関連の文書クラスである。
【００３１】
また、「酒」というキーワードから検索された検索結果の文書クラスは、ａ、ｂ、ｃであり、ユーザ５−１は、その分布や近辺の検索対象文書クラスＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆの分布や単語情報から、ａは「酒、健康、飲み方、マナー」関連の文書クラス、ｂは「酒、ワイン、カクテル、ビール」関連の文書クラス、ｃは「酒、居酒屋、飲食店、宴会」関連の文書クラスであることがわかる。
【００３２】
このように本検索システム１では、ユーザ５−１が視覚的に検索結果を理解することが可能である。例えば、酒の種類について知りたい場合は、クラスｂを選択すればよいし、酒の健康への影響を知りたい場合はａを選択すればよい。
【００３３】
また、検索結果からユーザ５−１は容易に情報を絞り込むことも可能である。例えば、更に絞り込んで「酒の健康への影響」を知りたい場合、クラスａからクラスＢと重なっている部分を引いたものを選択すれば良い。
【００３４】
また、「酒の健康への影響」を更に検索範囲を広げて知りたい場合は、以下のような方法で検索範囲を拡張して検索することができる。一つの方法は、ユーザ５−１はクラスａとクラスＡを選択するものである。これを検索式で記述すると、例えば「“ａ”ｏｒ“Ａ”」となる。
【００３５】
また第２の方法は、クラスａ、クラスＡの単語情報を用いて、ユーザ５−１が検索式を作成し、入力するものである。例えば、ユーザ５−１は検索式「“酒”ｏｒ（“健康”ａｎｄ“飲み方”）」といった検索式を作成し、入力すればよい。
【００３６】
また第３の方法は、クラスａの単語情報である“医学”に着目して、この単語を含んだクラスＦを選択するものである。検索式で記述すると、「“ａ”ｏｒ“Ｆ”」となる。
【００３７】
このように本検索システム１では、ユーザ５−１が図４に示すような検索結果のベクトル空間表示を見て、クラスを選択したり、更にクラス同士の検索式や単語情報を用いて検索の絞込み、拡張を容易に行うことができる。
【００３８】
以下、本検索システム１の動作について更に詳細に説明する。
図５はサーバコンピュータ７による検索対象文書のクラスタリング処理を示すフローチャートである。サーバコンピュータ７は文書間の類似度ｓｉｍ（Ｄｒ，Ｄｓ）を求める（ステップ２０１）。
【００３９】
次に、サーバコンピュータ７は、求めた文書間の類似度が高いクラスペアから順に併合して一つのクラスとし（ステップ２０２）、クラスの数が一つになるまでその作業を繰り返す（ステップ２０３）。
【００４０】
クラスの数が一つになったら、サーバコンピュータ７は類似度の閾値を求め（ステップ２０４）、その閾値を用いて同じクラスに属する文書をクラス分けする（ステップ２０５）。
以下、各ステップについて詳細に説明する。
【００４１】
（ステップ２０１）
ここでは、単語数ｔ＝１０個の単語情報Ｔｉを用いて、検索対象文書Ｄ１からＤ１０の１０個の文書をクラス分けする場合について説明する。図６は文書Ｄ１からＤ１０とその単語情報Ｔｉを示す図である。
【００４２】
ベクトル空間では文書Ｄｒ（Ｔ１，Ｔ２，・・・，Ｔ１０）は、それぞれの単語情報Ｔｉ（１＜ｉ＜１０）にベクトルＶｉを対応させることにより、
【数１】
2004102407.tif 000003
と表現される。ここで、ａｉｒは文書Ｄｒにおける単語情報Ｔｉに対する値である。
【００４３】
図６において、例えばＴ１は「ビール」という単語、Ｔ２は「ワイン」という単語である。また、文書Ｄｒのベクトル表示において「Ｔ１＝１」は文書Ｄｒに単語「Ｔ１」が出現することを、「Ｔ１＝０」は文書Ｄｒに単語「Ｔ１」が使われていないことを示す。尚、通常、単語Ｔｉの重要度などの重みを加味するが、その際には単語情報Ｔｉの値に重みを乗算する。
【００４４】
次に、文書間の類似度ｓｉｍ（Ｄｒ，Ｄｓ）を求める方法を説明する。類似度は以下の式（２）によって計算される。
【数２】
2004102407.tif 000004
サーバコンピュータ７は（２）式に従って、図６に示した検索対象文書Ｄ１〜Ｄ１０の文書間の類似度を計算する。
【００４５】
図７は、図６に示す文書Ｄ１からＤ１０の検索対象文書間で計算した類似度を示す図である。例えば、文書Ｄ１（１，１，１，１，０，１，０，０，１，０）と文書Ｄ２（１，１，１，１，１，１，０，０，１，１）の類似度ｓｉｍ（Ｄ１，Ｄ２）は（２）式に従って以下のように求められる。
ｓｉｍ（Ｄ１，Ｄ２）＝１＊１＋１＊１＋１＊１＋１＊１＋１＊０＋０＊０＋０＊０＋１＊１＋０＊１＝６
同様に、Ｄ１からＤ１０の全ての文書間の類似度を計算する。
【００４６】
（ステップ２０２、ステップ２０３）
次に、計算した類似度を用いて、検索対象文書はクラス分けされる。図８は検索対象文書のクラスタリング結果を示す図である。サーバコンピュータ７は、図７に示す計算された類似度の値が高いクラスペアから順に併合して一つのクラスとする。
【００４７】
例えば、図７において文書Ｄ２と文書Ｄ４は類似度「７」と最も高いため、両者を併合し、一つのクラスとする。次に、類似度が高いのは、文書Ｄ１と文書Ｄ２の「６」であり、文書Ｄ１、Ｄ２、Ｄ４は一つのクラスとなる。こうして、図８に示すように、クラスが一つとなるまで文書のクラスわけを行う。
【００４８】
（ステップ２０４、ステップ２０５）
図８において類似度の閾値を設け、類似度が閾値より大きな値でリンクしている文書は同じクラスに属するものとして検索対象文書をクラス分けする。ここで、閾値はユーザ設定が可能である。設定されない場合は、クラスごとの類似度の平均値を閾値として設定することも可能である。例えば、図８に示す例だと、閾値は
（７＋６＋５＋５＋４＋１）／６＝４．６
となり、閾値より大きな値でリンクする文書として、類似度「６」の文書（Ｄ１、Ｄ２、Ｄ４）、類似度「５」の文書（Ｄ５、Ｄ６、Ｄ７）（Ｄ８、Ｄ９、Ｄ１０）、類似度「１」は文書（Ｄ３）とクラス分けされる。
ここで、文書（Ｄ５、Ｄ６、Ｄ７）と文書（Ｄ８、Ｄ９、Ｄ１０）は同じ類似度「５」であるが、両者間の類似度は閾値「４．６」より小さいため同じクラスとはならない。
【００４９】
次に、クラスタリングされた検索対象文書をベクトル空間に表示する処理について詳細に説明する。図９は、サーバコンピュータ７による検索対象文書のベクトル空間表示の処理を示すフローチャートである。
【００５０】
サーバコンピュータ７は、ベクトル空間の原点を全ての単語情報Ｔｉを含む文書Ｄ０（１，１，１，１，１，１，１，１，１，１）とし（ステップ３０１）、座標が求められた文書Ｄ（この場合はＤ０とする）と各文書Ｄｒとの類似度を求め、類似度の高い文書Ｄｍａｘを選択する（ステップ３０２）。
【００５１】
次に、サーバコンピュータ７は、文書ＤとＤｍａｘのベクトル間の距離を求め（ステップ３０３）、文書Ｄと文書Ｄｍａｘの余弦ｃｏｓθを求める（ステップ３０４）。そして、距離と余弦を用いて、文書Ｄを基準点（０，０）としたときの文書Ｄｍａｘのｘ座標、ｙ座標を求める（ステップ３０５）。
【００５２】
次に、サーバコンピュータ７は、同一クラスに属する文書のｘ座標、ｙ座標を求め、それぞれのｘ座標、ｙ座標の最大値ｘｍａｘ、ｙｍａｘ、最小値ｘｍｉｎ、ｙｍｉｎを求める（ステップ３０６）。こうしてベクトル空間に文書クラスを表示し、同一クラス内の文書において出現頻度が高い単語を抽出してベクトル空間に表示する（ステップ３０７）。
【００５３】
以下、各ステップについて詳細に説明する。
（ステップ３０１、ステップ３０２）
サーバコンピュータはベクトル空間の原点として全ての単語情報を含む仮の文書Ｄ０（１，１，１，１，１，１，１，１，１，１）を設定する。次に、座標が既知の文書Ｄと図６に示す各文書Ｄ１からＤ１０との類似度を前述の（２）式に従って求める。この場合、文書ＤとしてＤ０が設定され、類似度が「８」と最も高いのはＤ０と文書Ｄ２との類似度であるから、Ｄｍａｘは文書Ｄ２となる。
ここでは原点として文書Ｄ０（１，１，１，１，１，１，１，１，１，１）を設定したが、基準として用いる文書は任意に設定可能である。
【００５４】
（ステップ３０３〜ステップ３０５）
次に、サーバコンピュータ７は、以下の計算手順により、文書Ｄ（この場合Ｄ０）と文書Ｄｍａｘの類似度からベクトル空間における文書Ｄｍａｘの座標を求める。サーバコンピュータ７は、文書Ｄと文書Ｄｍａｘとのユークリッド距離ｍ（Ｄ，Ｄｍａｘ）を求める。即ち、この場合は、文書Ｄ０と文書Ｄ２との距離を求めることとなる。図１０は、文書Ｄｒを基準とした場合の文書Ｄｓの座標を求めるための説明図である。
【００５５】
文書Ｄ０と文書Ｄ２の距離ｍ（Ｄ０，Ｄ２）は
【数３】
2004102407.tif 000005
で求められる。
【００５６】
内積の定義式
【数４】
2004102407.tif 000006
から、文書Ｄ０と文書Ｄ２の余弦ｃｏｓθを求める。
【数５】
2004102407.tif 000007
こうして求められた距離ｍ（Ｄ０，Ｄ２）とｃｏｓθからＤ０を基準としたときの文書Ｄｍａｘのｘ座標、ｙ座標を求める。
【数６】
2004102407.tif 000008
【数７】
2004102407.tif 000009
【００５７】
基準とした文書Ｄの座標に上記のように求めたｘ座標、ｙ座標を加算し、Ｄｍａｘのｘ座標、ｙ座標を求める。この場合、文書Ｄの座標は文書Ｄ０（０，０）であり、Ｄ０を基準とした文書Ｄｍａｘ、即ち、文書Ｄ２の座標は（１．２，０．６）となる。
【００５８】
サーバコンピュータ７は求めたＤｍａｘの座標をデータベース９に登録し、他の文書Ｄ１、Ｄ３、・・・、Ｄ１０に対しても、Ｄ０に対する座標を求め、同様にデータベース９に登録する。
【００５９】
（ステップ３０６、３０７）
次に、サーバコンピュータ７は求めた座標を用いて、同一クラスの文書の範囲をベクトル空間に表示する。図１１は、検索対象文書クラスのベクトル空間表示を示す図である。例えば、クラスＡは文書Ｄ１、Ｄ２、Ｄ４からなり、クラスＡの矩形領域の範囲は文書Ｄ１、Ｄ２、Ｄ４のｘ座標、ｙ座標の最大値、最小値から求められる。
【００６０】
この場合、文書Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３の各座標の最大値、最小値は
ｘｍｉｎ＝１．８、ｙｍｉｎ＝０．１、ｘｍａｘ＝２．６、ｙｍａｘ＝１．０
となり、クラスＡの矩形領域の対角線上の座標はＰ１（１．８，０．１）とＰ２（２．６，１．０）となる。
【００６１】
更に、同一クラス内の文書において出現頻度の高い単語を抽出してベクトル空間に表示する。例えば、クラスＡでは、単語情報Ｔ１、Ｔ２，Ｔ３、Ｔ４、Ｔ６、Ｔ９がベクトル空間に表示される。
同様に、サーバコンピュータ７は、同一クラスに含まれる文書の座標から各文書クラスの範囲の座標を計算し、クラスＡと同様に図１１に示すベクトル空間に表示する。
【００６２】
このようにして、文書Ｄ１からＤ１０までの検索対象文書はクラス分けされ、図１１に示すようなベクトル空間に表示されることとなる。このベクトル空間表示により、ユーザは検索対象文書の分布と単語情報を視覚的に捉えることができる。
【００６３】
次に、本検索システム１による検索処理について説明する。図１２は、検索処理を示すフローチャートである。
サーバコンピュータ７は、端末１１−１から検索キーワードを受け付け、検索キーワードを含む文書を抽出し（ステップ４０１）、抽出された文書間の類似度を求める（ステップ４０２）。
【００６４】
次に、サーバコンピュータ７は、検索対象文書のクラス分けと同様に、検索結果の文書を同じクラスに属する文書同士にクラス分けし（ステップ４０３）、それらの文書のクラスをベクトル空間に表示する（ステップ４０４）。更に、同じ文書クラスに出現する頻度の高い単語を抽出して、ベクトル空間に表示する（ステップ４０５）。
【００６５】
以下、検索処理の各ステップについて詳細に説明する。
（ステップ４０１）
ここでは、図６に示す検索対象文書Ｄ１からＤ１０の中から、検索処理を行う場合を例に説明する。ユーザ５−１は、検索キーワードとして「Ｔ５」を入力し、サーバコンピュータ７はその検索キーワードを受け付け、図１３に示す検索対象文書と単語情報から検索キーワード「Ｔ５」を含む文書を抽出する。
【００６６】
図１４は単語情報「Ｔ５」に着目して検索した文書を示す図である。図１４に示すように、単語情報「Ｔ５」によって検索された文書は、Ｄ２、Ｄ４、Ｄ５、Ｄ６、Ｄ７である。
【００６７】
（ステップ４０２、４０３）
次に、サーバコンピュータは検索キーワードにて検索された検索結果の文書間の類似度を求め、検索結果の文書をクラス分けする。
図１５は、図１４に示す検索結果文書間で求めた類似度を示す図である。類似度の求め方は、検索対象文書に対して行った図５に示す処理（ステップ２０１）と同様の方法で行われる。
【００６８】
次に、サーバコンピュータ７は、図５に示すステップ２０２の処理と同様に、閾値を用いて検索結果文書をクラス分けする。図１６は、検索結果文書を理事度でクラスタリングした結果を示す図である。図１６に示すように、検索結果文書は（Ｄ２，Ｄ４）、（Ｄ６，Ｄ７）、（Ｄ５）の３つのクラスに分けられる。
【００６９】
（ステップ４０４、４０５）
次に、ステップ３０５でデータベース９に登録した座標情報を取り出し、文書クラスをベクトル空間に表示する。
【００７０】
図１７は、検索結果文書（Ｄ２，Ｄ４）、（Ｄ６，Ｄ７）、（Ｄ５）をベクトル空間に表示した結果を示す図である。図１７に示すように、斜線部ａが検索結果文書（Ｄ２，Ｄ４）のクラスを、斜線部ｂが（Ｄ６，Ｄ７）のクラスを、ｃが（Ｄ５）のクラスを表示したものである。
【００７１】
ベクトル空間には、文書の中で出現頻度の高い単語情報も同様に表示される。例えば、ａ（Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４，Ｔ５，Ｔ６，Ｔ９）において、ベクトル空間に表示される単語情報「Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４，Ｔ５，Ｔ６，Ｔ９」は文書Ｄ２、Ｄ４の両方に頻度多く出現する単語である。
【００７２】
このように、本システムの検索処理では、図１１に示す検索対象文書から、検索キーワードを基に図１７に示す検索結果文書を的確に絞り込むことができるとともに、その絞り込んだ情報を、表示された単語情報から容易に知ることができる。
また、ユーザはこの単語情報から検索の更なる絞込みや拡張を容易に行うことができる。
【００７３】
尚、本実施の形態においてサーバコンピュータ７が行う処理のプログラム等はＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録したり、ネットワーク２を介して流通させることも可能である。
【００７４】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように本発明によれば、ユーザに対し検索範囲を表示するとともに、検索キーワードと検索結果の文書との類似度を的確に表示する検索システムを提供することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る検索システム１の概略構成図
【図２】検索対象文書のベクトル空間表示を示す図
【図３】検索結果文書のベクトル空間表示を示す図
【図４】「酒」というキーワードのよる検索結果文書のベクトル空間表示を示す図
【図５】文書間の類似関係のクラスを作成する処理のフローチャート
【図６】検索対象文書と単語情報を示す図
【図７】検索対象文書間で求めた類似度を示す図
【図８】検索対処文書のクラスタリング結果を示す図
【図９】文書の類似関係をベクトル空間に表示する処理を示すフローチャート
【図１０】ベクトル空間の座標を求める方法の説明図
【図１１】検索対象文書のベクトル表示を示す図
【図１２】検索処理を示すフローチャート
【図１３】検索対象文書と単語情報を示す図
【図１４】検索結果文書と単語情報を示す図
【図１５】検索結果文書間で求めた類似度を示す図
【図１６】検索結果文書のクラスタリング結果を示す図
【図１７】検索結果文書のベクトル空間表示を示す図
【符号の説明】
１………検索システム
２………ネットワーク
３………検索サービス提供会社
５−１、５−２………ユーザ
７………サーバコンピュータ
９………データベース
１１−１、１１−２………端末
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【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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【図１６】
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【図１７】
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