(57)【要約】【課題】定義語と参照語との参照関係を利用して、複数のドキュメントデータを互いに関連性をもった群として抽出する。【解決手段】前処理検索の結果１１として得られた関連付け対象の複数のデータＤに対して、参照関係処理部６により、利用者が入力部３から指定したデータを候補集合１２に加え、当該データ内容に含まれる参照語が定義されている内容を含む他のデータを候補集合１２に加えて当該データ間にリンク付けをし、関係付制御部７により、候補集合１２に加えられたデータについて定義語と参照語の使用態様を示す自己参照度を求めて指定された基準値と比較し、参照度が指定された基準値に達するまで繰り返し行って出力対象となる候補群１２を形成して出力部９から出力する。【選択図】  図１
2004258873.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
言語による内容表現を含むデータについて、複数のデータ間に関係付けを施すデータ処理装置であって、
データの内容表現に含まれる定義語と参照語との参照関係に基づいて複数のデータ間を関係付ける参照関係付処理手段を、備えたことを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
言語による内容表現を含むデータについて、複数のデータ間に関係付けを施すデータ処理装置であって、
関連付け対象の複数のデータに対して、指定されたデータを候補群に加え、当該データ内容に含まれる参照語が定義されている内容を含む他のデータを前記候補群に加えて当該データ間にリンク付けをし、当該候補群に加えられたデータについて定義語が参照語として利用されている度合いを示す内部自己参照度及び定義語に対する参照語の割合を示す外部自己参照度を求めて当該参照度を指定された基準値と比較する処理を、当該参照度が指定された基準値に達するまで繰り返し行って出力対象となる候補群を形成する参照関係付処理手段を、備えたことを特徴とするデータ処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載のデータ処理装置において、
前記候補群に含まれるデータ間のリンク関係を視覚的に画面表示する出力処理手段を、備えたことを特徴とするデータ処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のデータ処理装置において、
データの内容表現中から当該データに含まれる定義語及び参照語を抽出するメタデータ付与手段と、
複数のデータから参照関係付処理手段による処理対象となる複数のデータを検索する前処理検索手段とを備えたことを特徴とするデータ処理装置。
【請求項５】
言語による内容表現を含むデータについて、複数のデータ間に関係付けを施すデータ処理方法であって、
関連付け対象の複数のデータに対して、指定されたデータ内容に含まれる参照語が定義されている内容を含む他のデータと当該データとの間にリンク付けをする処理を、所定の停止条件に達するまで繰り返し行うことを特徴とするデータ処理方法。
【請求項６】
言語による内容表現を含むデータについて、複数のデータ間に関係付けを施す処理をコンピュータにより実施させるプログラムであって、
指定されたデータを候補群として特定する第１の機能と、当該データ内容に含まれる参照語が定義されている内容を含む他のデータを検索して前記候補群に加えて特定する第２の機能と、当該候補群として特定されるデータ間にリンク付けする第３の機能と、当該候補群に特定された複数のデータについて定義語が参照語として利用されている度合いを示す内部自己参照度及び定義語に対する参照語の割合を示す外部自己参照度を求める第４の機能と、当該求めた参照度を指定された基準値と比較する第５の機能と、当該参照度が指定された基準値に達するまで前記第２から第５の機能による処理を繰り返し行って出力対象となる候補群を形成する第６の機能とを、コンピュータに実現することを特徴とするプログラム。
【請求項７】
請求項６に記載のデータ処理プログラムにおいて、
前記候補群に含まれるデータ間のリンク関係を視覚的に画面表示する機能を、コンピュータに実現することを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ドキュメントデータ、映像データ、録音データなどのように言語による内容表現を含むデータを処理する技術に関し、特に、複数のデータ間に定義語と参照語との参照関係に基づく関係付けを行う技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ドキュメントデータはその文書の内容が言語により記述され、映像データや録音データはその内容が音声言語によって記録されている。ドキュメントデータに対しては公知のように形態素解析を施すことによりその記述内容から単語を抽出することができ、また、映像データや録音データに対しては、例えば、公知のように音声認識処理によって記録内容をドキュメントデータ化し、当該ドキュメントデータに形態素解析を施すことにより音声記録から単語を抽出することができる。
【０００３】
ここで、本発明はドキュメントデータのみならず、映像データや録音データなどのようにその内容が言語により表現記録されているデータに広く適用することができるものであるが、説明を明確にするために以下の説明では主にドキュメントデータを代表例と用いる。
【０００４】
このような言語による内容表現を含むデータは、企業、教育期間、個人などのデータベースに蓄積され、或いは、インターネットやローカルネットワーク上のデータサーバに蓄積されて、必要に応じて検索処理により取り出して利用される。
例えば、ドキュメントデータの全文や要約などの一部を対象として、利用者が指定した検索キーワードとの一致に基づいて該当するドキュメントデータを検索するキーワード検索は広く実用されている。
【０００５】
このようなキーワード検索では、指定された検索キーワードの数が少ないと検索結果として得られるドキュメントデータ数がノイズを含む膨大なものとなってしまうため、複数の検索キーワードを論理式で組み合わせて検索を行い、利用者の目的に沿う検索結果が得られるようにしている。
しかしながら、このような方法にあっても、利用者が対象とするドキュメントデータの詳細な内容を知らないと的確な検索キーワードを指定することができないため、求めるドキュメントデータを獲得することは困難である。
【０００６】
また、従来の検索方法では、指定した検索キーワードを含むか否かといった単純な検索結果であるため、検索結果として得られたドキュメントデータ間には共通する検索キーワードを含むといった程度の関係しかなく、ドキュメントデータ同士で関連するドキュメントデータ群を検索結果として得ることはできなかった。
【０００７】
また、ＷＷＷ環境におけるサーチエンジンに代表される全文検索技術では、与えられた検索キーワードを含むドキュメントを或る順序付けを行って一覧として提示可能となっている（非特許文献１参照。：文献７）。これにより、例えば、最も検索キーワードにより参照されているドキュメントデータを重要と考え、その重要の程度により順序付けを行った一覧として検索結果を提示することができる。
しかしながら、このような方法にあっても、検索キーワードに基づく重要度を加味しているだけで、ドキュメントデータ同士で関連するドキュメントデータ群を検索結果として得ることはできなかった。
【０００８】
なお、ドキュメントデータ中から専門用語を抽出する技術（非特許文献２、非特許文献３、非特許文献４参照。）や、専門分野において定義されている語（定義語）の抽出に関する技術（非特許文献１、非特許文献２、非特許文献５、特許文献１、特許文献２参照。）について種々な方法が提案されている。
また、教材となるドキュメントデータの検索を支援するための方法も提案されている（特許文献３参照。）。
【０００９】
【特許文献１】
特開２０００―２５９６５７号公報
【特許文献２】
特願２００２―１６９２３６号
【特許文献３】
特開平４―３０１８７４号公報
【非特許文献１】
Ｐａｇｅ，  Ｌ．，  Ｂｒｉｎ，  Ｓ．，  Ｍｏｔｗａｎｉ，  Ｒ．  ａｎｄ  Ｗｉｎｏｇｒａｄ，  Ｔ．：  Ｔｈｅ  ＰａｇｅＲａｎｋ  Ｃｉｔａｔｉｏｎ  Ｒａｎｋｉｎｇ：  Ｂｒｉｎｇｉｎｇ  Ｏｒｄｅｒ  ｔｏ  ｔｈｅ  Ｗｅｂ，  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  ｒｅｐｏｒｔ，  Ｓｔａｎｆｏｒｄ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｌｉｂｒａｒｙ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ  Ｐｒｏｊｅｃｔ  （１９９８）．
【非特許文献２】
黒橋、「専門用語辞典の自動的ハイパーテキスト化の方法」、人工知能学会誌，Ｖｏｌ．７，Ｎｏ．２，１９９２
【非特許文献３】
湯本、「出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出」、情報処理研究報告書、情報学基礎，６４−１７（自然言語処理１４５−１７），２００１
【非特許文献４】
伊東、「用語体系の統合及び可視化システムの試作」、情報処理研究報告書、情報学基礎、６５−１，２００１
【非特許文献５】
木田、「新聞記事からの用語集作成のためのテキスト分析」、情報処理研究報告書、自然言語処理、１３４−１２，１９９９
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は上記従来の事情に鑑みなされたもので、複数のドキュメントなどのデータを互いに関連性をもった群として抽出することができる技術を提供することを目的としている。
また、本発明はドキュメントなどにおいて未定義語の少ないデータ群を抽出することができる技術を提供することを目的としている。
なお、本発明の更なる目的は以下に説明するところにより明らかである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記目的を達成するために、定義語と参照語との関係に基づくドキュメントなどのデータ間の依存関係を利用することにより、複数のデータが関連し合って一つの体系を構成しているデータ群を抽出する。また、本発明は、参照語や定義語の使用態様の割合を利用することにより、未定義語の程度を抽出し、これを応用することにより、未定義語の少ないデータ群を利用者に提供することを可能とする。
【００１２】
ここで、定義語とは、専門分野において或る内容を表現するために専門的に用いられる名詞（すなわち、専門用語）の内の内容意味の定義記述を伴う語であり、例えば、或るドキュメント中において「ＡＡＡとは、ａａａａａという意味である。」という記述がある場合、「ＡＡＡ」が定義語であり、「ａａａａａ」が定義記述である。
また、参照語とは、専門用語の内の定義語以外の語（換言すれば、定義記述を伴わずに用いられている専門用語）であり、上記例で、或るドキュメント中に「…ＡＡＡを適用することにより…」という記述がある場合、「ＡＡＡ」はいずれかのドキュメントで定義されているが、当該記述では定義記述を伴っていないので参照語である。
【００１３】
本発明は上記目的を達成するデータ処理装置、データ処理方法、コンピュータプログラムとして実施することができ、本発明の要旨は、データの内容表現に含まれる定義語と参照語との参照関係に基づいて複数のデータ間を関係付ける参照関係付処理を行うことにより、言語による内容表現を含むデータについて複数のデータ間に関係付けを施す技術である。
【００１４】
より具体的には、本発明に係るデータ処理装置は、関連付け対象の複数のデータに対して、指定されたデータを候補群に加え、当該データ内容に含まれる参照語が定義されている内容を含む他のデータを前記候補群に加えて当該データ間にリンク付けをし、当該候補群に加えられたデータについて定義語が参照語として利用されている度合いを示す内部自己参照度及び定義語に対する参照語の割合を示す外部自己参照度を求めて当該参照度を指定された基準値と比較する処理を、当該参照度が指定された基準値に達するまで繰り返し行って出力対象となる候補群を形成する参照関係付処理手段を、備えている。
なお、候補群に含まれるデータ間のリンク関係を視覚的に画面表示する出力処理手段を備えたり、データの内容表現中から当該データに含まれる定義語及び参照語を抽出するメタデータ付与手段並びに複数のデータから参照関係付処理手段による処理対象となる複数のデータを検索する前処理検索手段を備えるようにしてもよい。
【００１５】
また、本発明に係るデータ処理方法は、関連付け対象の複数のデータに対して、指定されたデータ内容に含まれる参照語が定義されている内容を含む他のデータと当該データとの間にリンク付けをする処理を、所定の停止条件に達するまで繰り返し行うことにより、言語による内容表現を含むデータについて複数のデータ間に関係付けを施す。
【００１６】
また、本発明に係るコンピュータプログラムは、指定されたデータを候補群として特定する第１の機能と、当該データ内容に含まれる参照語が定義されている内容を含む他のデータを検索して前記候補群に加えて特定する第２の機能と、当該候補群として特定されるデータ間にリンク付けする第３の機能と、当該候補群に特定された複数のデータについて定義語が参照語として利用されている度合いを示す内部自己参照度及び定義語に対する参照語の割合を示す外部自己参照度を求める第４の機能と、当該求めた参照度を指定された基準値と比較する第５の機能と、当該参照度が指定された基準値に達するまで前記第２から第５の機能による処理を繰り返し行って出力対象となる候補群を形成する第６の機能とを、コンピュータに実現することにより、言語による内容表現を含むデータについて複数のデータ間に関係付けを施す処理をコンピュータにより実施する。
【００１７】
上記のような構成の本発明によると、複数のドキュメントデータ群が関連しあってひとつの体系を構成している場合において、定義語と参照語に基づくドキュメントデータ間の依存関係を抽出して利用するので、ドキュメントデータ単体ではなく、ドキュメントデータ群をそれぞれのデータ間の関連とともに検索結果として得ることができるようになる。
【００１８】
更には、本発明によると、定義語と参照語との使用態様に応じた割合を利用するので、未定義語の程度を抽出することが可能となって、これを応用することにより、未定義語の少ないドキュメントデータ群を利用者に提供することが可能となる。
例えば、教育の場に本発明を適用することにより、定義語と参照語との関係に基づく関連性があり且つ未定義語が少ないドキュメントデータ群を抽出することができ、教材に適したドキュメントデータ群を学習者に提供することができる。なお、これとは逆に、未定義語の多いドキュメントデータ群を抽出することもでき、専門的なドキュメントデータ群を専門家に提供することもできる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
本発明をドキュメントデータの検索処理に適用した一実施態様に基づいて具体的に説明する。
本例のデータ処理装置は図１に示すような機能構成を有している。なお、本例ではコンピュータで本発明に係るプログラムを実行することにより下記の各機能を構成しているが、専用回路構成によりこれら機能を構成してもよい。
【００２０】
本例のデータ処理装置は、検索対象のドキュメントデータを保持するデータベース１、データベースに保持された各ドキュメントデータＤに対して定義語及び参照語を含むメタデータＭを付属させるメタデータ付与部２、利用者からの操作入力を受け付けるキーボードやポインティングデバイスを有した入力部３、利用者から入力されたキーワードに基づいてデータベース１から該当するドキュメントデータ群を前処理としてキーワード検索する前処理検索部４、処理のための作業領域となる作業メモリ５、利用者から入力に応じて前処理検索で得られたドキュメントデータ群１１に対して定義語と参照語とに基づく関係付け処理を行う参照関係処理部６、定義語と参照語との使用態様に応じた割合である自己参照度を算出して関係付け処理を制御する関連付制御部７、関係付け処理によって得られたドキュメントデータの候補集合１２を利用者から入力に応じた出力形態に加工する出力処理部８、利用者に対して候補集合１２を提示するための画面を有する出力部９とを備えている。
【００２１】
なお、本例では、データベース１を前処理検索の対象としているが、例えばネットワーク上に提供されている種々なドキュメントデータを前処理検索の対象とするようにしてもよく、この前処理検索の結果にメタデータ付与部２でメタデータＭを付与するようにしてもよい。
また、例えば或る程度専門的なドキュメントデータＤのみを保持するデータベース１である場合には、これら全てのドキュメントデータＤを関係付け処理の対象として前処理検索を行わないようにすることもできる。
また、ドキュメントデータ以外の映像データや録音データを対象とする場合には、これらデータ内容の言語表現部分を音声認識などでドキュメントデータ化して当該データに付属させておけばよい。
【００２２】
ここで、ドキュメントにおける定義語と参照語との関係を図２を参照して説明しておく。
ドキュメントＡの記述内容に「定義内容の記述」を伴った「定義語」の他に、「参照語ａ」と「参照語ｂ」とがある場合、「参照語ａ」と同じ種類の専門用語がその「定義の記述」を伴った「定義語ａ」として記述されているドキュメントＢは、ドキュメントＡによって参照される関係にある。本例では、このような定義語と参照語との参照関係に基づいたドキュメント間の参照関係を利用して、前処理検索の結果１１として得られたドキュメントデータ群に対してドキュメントデータ間の関係付けを行い、その結果を候補集合１２としている。
【００２３】
次に、上記の各機能部の詳細な機能とともに、本例のデータ処理装置による処理を説明する。
本例のデータ処理装置による処理は、大まかに言えば図３に示すように、主にメタデータ付与部２により定義語及び参照語の抽出・付与を行うメタデータ抽出処理（ステップＳ１）、主に前処理部４によりキーワード検索を行う前処理検索（ステップＳ２）、主に参照関係処理部６及び関係付制御部７により行う参照関係処理（ステップＳ３）、主に出力処理部８で行う出力処理（ステップＳ４）の手順で実行される。
【００２４】
メタデータ抽出処理（ステップＳ１）では、例えば特許文献１や特許文献２に開示されるような公知の技術を用いて、データベース１の各ドキュメントデータＤに対して、定義語及び参照語を抽出してメタデータＭとして付属させる。具体的には、形態素解析によって名詞を抽出し、当該名詞を含む文のパターン認識で当該名詞が定義語か参照語かを判定する。例えば、「ＡＡＡとは、ａａａａａである。」、「ＡＡＡとは、ａａａａａにほかならない。」、「ＡＡＡとは、ａａａａａを意味する。」、「ＡＡＡとは、ａａａａａの略である。」などの文記述では、「ＡＡＡ」を定義語、「ａａａａａ」をその定義内容の記述部分として認識する。また、同じ種類の語「ＡＡＡ」であってその定義内容の記述を伴って記述されていない語を参照語として認識する。
【００２５】
換言すれば、定義語とはドキュメントデータにおいて定義されている専門用語であり、参照語とは、ドキュメントデータにおいて他の語の記述を参照している専門用語である。また、専門用語とは、ドキュメントデータを構成している単語の内のドキュメントデータが述べている内容の分野の学界・業界において広く用いられている語である。
本例のメタデータ付与部２による処理では、定義語と参照語とを抽出する場合において、次のようなＬｅｖｅｌを設定することが可能であり、これらＬｅｖｅｌを高くするほどより定義語と参照語の抽出精度を上げることができる。
【００２６】
Ｌｅｖｅｌ−１：  ｓｃｏｐｅの設定、
Ｌｅｖｅｌ−２：  抽出された定義語および参照語を対象としたｓｕｆｆｉｘや  ｐｒｅｆｉｘの処理の適用、
Ｌｅｖｅｌ−３：  抽出された定義語および参照語を対象としたＬａ  ｙｏｕｔ情報の適用、
【００２７】
Ｌｅｖｅｌ−１では、ドキュメントデータＤの全文において、どの部分を定義語や参照語の抽出の対象とするかを規定する。例えば、ＨＴＭＬ形式のドキュメントにおいて、各ドキュメントの先頭の１行や最後の３行は他の項目へのリンクである場合が多いので、それ以外の部分を定義語や参照語の抽出の対象とする。なお、これは、抽出の対象とするドキュメントデータの形式に依存するので、あらかじめ調査の上設定する。
【００２８】
Ｌｅｖｅｌ−２では、形態素解析などの自然言語処理によって抽出された定義語および参照語について、語の接尾語（ｓｕｆｆｉｘ）や接頭語（ｐｒｅｆｉｘ）を排除しても意味が変わらない語については、ｓｕｆｆｉｘやｐｒｅ  ｆｉｘを排除したものを定義語および参照語とする。例えば、「ファイル名」と「ファイル」という語が抽出され、これらは同じ意味として使用されている場合に、「名」を排除して「ファイル」とする。
【００２９】
Ｌｅｖｅｌ−３では、次のようなレイアウト情報に関する経験則を用いて、定義語をより性格に抽出する。
・ドキュメントデータ中のタイトルや項目の見出しの先頭に出現する専門用語を定義語とする。
・ドキュメントデータ中の箇条書きの項目の先頭に出現する専門用語を定義語とする。
・ドキュメントデータ中の表の要素の先頭に出現する専門用語を定義語とする。
【００３０】
キーワード検索を行う前処理検索（ステップＳ２）では、公知のように、入力部３から利用者によって入力されたキーワード（或いは、キーワード論理式）に基づいて、データベース１の全てのドキュメントデータＤを対象とした全文検索を行い、このキーワード検索結果として得られたドキュメントデータ群を作業メモリ５に前処理結果１１として保持する。
【００３１】
前処理結果１１として得られたドキュメントデータ群に対してドキュメント間の関係付けを行う参照関係処理（ステップＳ３）は、図４に示すような手順の処理がなされる。
まず、参照関係処理部６の制御処理により、前処理結果１１を出力部９で利用者に提示し、入力部３により利用者から前処理結果１１内から１つのドキュメントデータの指定入力がされると（ステップＳ１１）、当該ドキュメントデータを作業メモリ５に候補集合１１として保持させる（ステップＳ１２）。
ここで、利用者による指定基準としては、例えば、前処理検索で与えたキーワードを最も多く含む、最も多く参照されているなどが考えられるが、当該基準は任意である。また、本例では、利用者操作によって１つのドキュメントデータを選択するようにしているが、参照関係処理部６に選択基準を設定しておき、当該基準に基づいて自動的に選択するようにしてもよい。
【００３２】
次いで、参照関係処理部６は、ドキュメントデータのメタデータＭを利用して、上記選択されたドキュメントデータ中の参照語が定義されている他のドキュメントデータを前処理結果１１内から１つずつ探し出して（ステップＳ１３）、当該他のドキュメントデータを候補集合１２に加えるとともに、当該候補集合１２内のドキュメントデータについて参照語と定義語との関係でドキュメントデータ間にリンクを付与する（ステップＳ１４）。
これによって、候補集合１２内には参照語と定義語との参照関係でリンク付けされたドキュメントデータ群が保持されることとなる。
【００３３】
なお、最初に選択指定された１つのドキュメントデータと参照関係がある他のドキュメントデータを特定してリンク付けするようにしても、或いは、候補集合１２内に逐次保持される全てのドキュメントデータに対して参照関係がある他のドキュメントデータを特定してリンク付けするようにしてもよい。前者のように設定する場合には、最初に指定された１つのドキュメントに直接的に関係するドキュメントの集合をリンク付けすることができ、後者のように設定する場合には、最初に指定された１つのドキュメントに他のドキュメントを介して間接的に関係するドキュメントまでリンク付けすることができるので、いずれの設定にするかは使用目的などに応じて選択すればよい。
【００３４】
次いで、候補集合１２内に入れられた複数のドキュメントデータについて、それらのメタデータＭに基づいて関係付制御部７が自己参照度を算出し（ステップＳ１５）、利用者が入力部３から入力指定した停止条件に達しているかを当該自己参照度に基づいて判定する（ステップＳ１６）。すなわち、停止条件に達するまではステップＳ１３からＳ１５の処理を繰り返し行って候補集合１２内に関係するドキュメントデータを順次保持させ、停止条件に達したところで参照関係処理部６による当該処理を停止させる。
【００３５】
ここで、本例では、利用者が入力部３から入力指定した自己参照度に係る閾値を超えたことにより参照関係処理部６による処理を停止させ、これによって、後述するようにより利用者のニーズに沿った内容のドキュメント候補集合１２が得られるようにしているが、この停止条件は候補集合１２に保持されたドキュメントデータの数としてもよく、これによっても語の参照関係による内容の関係性をもったドキュメント候補集合１２が得られる。
【００３６】
本例では２種類の自己参照度を算出する。１つは下記の通りに定義される内部自己参照度であり、ドキュメント中で定義語が参照語としてどの程度使われているかの割合を示す。内部自己参照度は、直感的に言えば、或る定義された語が他で頻繁に使われている尺度であり、教材などのように専門用語は定義されてから用いられるドキュメントについては内部自己参照度は一般的に高くなる。
他の１つは下記の通りに定義される外部自己参照度であり、定義語に対する参照語の割合を示す。外部自己参照度は、直感的に言えば、特段に定義記述をすることなく専門用語（参照語）頻繁に使われている尺度であり、専門的な文書などのように未定義な専門用語が数多く用いられるドキュメントについては外部自己参照度は一般的に高くなる。
【００３７】
したがって、これら内部自己参照度や外部自己参照度を指定することにより、候補集合１２に含まれるドキュメントデータの数を制限することができるばかりか、未定義語の少ない教育関係のドキュメントの収集、或いは、専門性の高いドキュメントの収集といったような利用者の種々な目的に沿ったドキュメント群をこれらドキュメント間の関係付けをして得ることができる。
【００３８】
「内部自己参照度」＝（定義語の内で参照語として出現した語の種類の数）／（定義語の種類の数）、
「外部自己参照度」＝（参照語として出現した語の種類の数）／（定義語の種類の数）、
【００３９】
次いで、出力処理（ステップＳ４）では、候補集合１２に含まれるドキュメントデータ群に対して、利用者からの指定に応じて出力処理部８が次ぎのような様々な順序付けを行って出力部９の画面に表示出力させる。
【００４０】
１つの順序付け態様は概念構造に応じた順序付けであり、関係付け構造に応じてドキュメントデータ（或いは、そのアイコンやタイトルなどの識別子）を順序付けて表示する。具体的には、候補集合１２に含まれるドキュメントデータ群を対象として、或るドキュメントデータ中の定義語が別のドキュメントデータ中の参照語として出現している場合に、この２ドキュメントデータ間に方向つきリンクを設定するという関係付け処理がすべての定義語についてなされているので、この方向つきリンク群とドキュメントデータ群をグラフィカルに表示する。例えば図５や図６に示すように、各ドキュメントを識別子マークＤで表示し、これらの間に参照関係の判る関係付けも表示する。なお、この順序付けにより、ドキュメントデータ群を未定義用語のない順序で出力可能となる。
【００４１】
他の順序付け態様は定義語の数に応じた順序付けであり、ドキュメントデータ中に出現した定義語の数により順序付けを行って表示する。具体的には、候補集合１２のドキュメントデータ群を対象として、それぞれのドキュメントデータに対応する定義語の数により順序付けを行い、その順序でドキュメントデータ群を画面９に表示する。
この順序付けにより、定義語の多いドキュメントデータから順に、すなわち、示唆の多いドキュメントデータから順に表示され、利用者にとっては効率的な順序でドキュメントデータを得ることができる。
【００４２】
また、他の順序付け態様は参照語の数に応じた順序付けであり、ドキュメントデータ中に出現した参照語の数により順序付けを行って表示する。具体的には、候補集合１２のドキュメントデータ群を対象として、それぞれのドキュメントデータに対応する参照語の数により順序付けを行い、その順序でドキュメントデータ群を画面９に表示する。
この順序付けにより、参照語の多いドキュメントデータから順に、すなわち、多くの用語を含んでいる専門性の高い高度なドキュメントデータから順に表示され、利用者にとって効率的な順序でドキュメントデータを得ることができる。
【００４３】
【実施例】
「実施例１」：教材ドキュメントデータを対象とした学習者のための検索環境。或る学科における複数の講義の教材ドキュメントデータがＷＷＷ環境に蓄積されている。
通常の全文検索技術では、与えられたキーワードを含む教材ドキュメントデータを獲得可能であるが、検索結果として出力された教材ドキュメント中に学習者にとって意義の判らない用語がある場合、全文検索技術を繰り返し適用して教材ドキュメントデータを探す必要がある。
【００４４】
このような状況において、本発明による技術を用いると、次の手順により従来の操作を簡素化及び自動化することができる。
内部自已参照度の閾値を１．０（定義されている語がすべて参照されている）、外部自已参照度の閾値を１．０（定義されている語より参照されている語が多く存在する）としておく。
ＷＷＷ環境において蓄積されている教材ドキュメントデータ群を対象として、定義語および参照語を抽出しておく。
【００４５】
利用者は、複数の講義の教材ドキュメントデータを対象としてキーワードを与え、そのキーワードに関する内容を学習するための教材ドキュメントデータを選択し、その教材ドキュメントデータにおいて参照されている語が定義されている他のドキュメントデータ群を獲得可能となる。
具体的には、図７に示すように、関係付け処理の対象としてドキュメントＩＤが０００１〜０００５のドキュメントデータがあり、これらにはそれぞれ定義語及び参照語が付与されている場合に、利用者が定義語「ユビキタスコンピューティング」が与えられたドキュメントＩＤ０００５であるドキュメントデータを選択したとする。
【００４６】
これに応じて、候補集合１２にＩＤが０００５であるドキュメントデータが入れられる。なお、この段階で、定義語がユビキタスコンピューティングで、参照語はなしであるので、内部自已参照度は０／１（＝０．０）、外部自己参照度は０／１（＝０．０）である。
そして、ＩＤが０００５であるドキュメントデータは、「システムソフトウェア」を参照語としているので、「システムソフトウェア」を定義語に持つＩＤが０００３のドキュメントも候補集合１２のリストに入れられる。この段階で候補集合１２のリストは０００５と０００３であり、内部自己参照度は１／３（約０．３）｛定義語：ユビキタスコンピューティング、システムソフトウェア、オペレーティングシステム、そのうちの参照語：システムソフトウェア｝であり、外部自已参照度は２／３（約０．６）｛定義語：ユビキタスコンピューテイング、システムソフトウェア、オペレーテイングシステム、参照語：システムソフトウェア、アーキテクチヤ｝である。
【００４７】
そして、ＩＤが０００３のドキュメントデータは、「アーキテクチャ」を参照語としているので、「アーキテクチャ」を定義語に持つＩＤが０００１のドキュメントデータが候補集合１２のリストに入れられる。この段階で候補集合１２のリストは０００５、０００３、０００１であり、内部自已参照度は２／４（＝０．５）｛定義語：ユビキタスコンピューテイング、システムソフトウェア、オペレーテイングシステム、アーキテクチャ、その内の参照語：システムソフトウェア、アーキテクチャ｝、外部自己参照度は５／４（＝１．２５）｛定義語：ユビキタスコンピューティング、システムソフトウェア、オペレーティングシステム、アーキテクチャ、参照語：システムソフトウェア、アーキテクチャ、ＣＰＵ、手続き処理、Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）｝である。
【００４８】
この結果、外部自已参照度の閾値を１．０としている場合（すなわち、定義されている語より参照されている語が多く存在する）には、本例では前の段階で関係付け処理を停止して、図８に示すように候補集合１２のドキュメント群（０００３、０００５）を利用者に対する出力結果とする。
【００４９】
「実施例２」：技術ドキュメントデータを用いた知識の電子化。
社内ＬＡＮ環境において技術ドキュメントデータが電子化され格納されている。これらのドキュメントデータに予め定義語およぴ参照語を抽出して付与しておく。
利用者は、キーワードを指定し、その検索結果から或る技術ドキュメントデータを指定する。これにより、そのドキュメントデータにおいて参照されている専門語が定義されている技術ドキュメントデータ群も同時に獲得可能となり、社内の部門において技術の担当者が変更となっても会社として知識が共有され、業務の効率化が期待できる。
【００５０】
例えば、上記の実施例１において、内部自已参照度の閾値を１．０（すなわち、定義されている語がすべて参照されている）、外部自已参照度の閾値を２．０（すなわち、定義されている語より参照されている語が多く存在する）とし、結果の出力を定義語の数に応じた順序とすると、ＩＤが０００１のドキュメントデータも候補集合１２に入り、最終的に図９に示すような結果が画面９に出力される。
【００５１】
「実施例３」：電子マニュアルを対象とした未定義語のない検索。
既存の電子マニュアルは、構成しているドキュメントデータが多く、困難が生じた際に参照しても有効に利用されない。
そこで、既存の電子マニュアルを対象として予め定義語および参照語を抽出して付与しておく。
利用者は、キーワードを指定し、或る電子マニュアルのドキュメントデータを指定すると、そのドキュメントデータにおいて参照されている電子マニュアル中の専門用語が定義されている他のドキュメントデータ群も同時に獲得可能となり、電子マニュアルを読んでいる時に困難が生じた際に必要最小限のドキュメントデータだけを参照可能となる。
【００５２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によると、ドキュメントなどのように言語による内容表現を含むデータに対して、内容表現に含まれる定義語と参照語との関係に基づいて複数のデータ間に関係付けを行うようにしたため、複数のドキュメントなどのデータを互いに関連性をもった群として抽出することができ、利用者にとって利用しやすい検索結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一例に係るデータ処理装置の構成を示す図である。
【図２】定義語と参照語との参照関係を説明する図である。
【図３】本発明の一例に係るデータ処理手順を説明する図である。
【図４】本発明の一例に係る参照関係処理を説明する図である。
【図５】本発明の一例に係る結果表示態様を説明する図である。
【図６】本発明の一例に係る結果表示態様を説明する図である。
【図７】本発明の実施例を説明する図である。
【図８】本発明の実施例に係る結果を説明する図である。
【図９】本発明の実施例に係る結果を説明する図である。
【符号の説明】
１：データベース、  ２：メタデータ付与部、
３：入力部、  ４：前処理検索部、
５：作業メモリ、  ６：参照関係処理部、
７：関係付制御部、  ８：出力処理部、
９：出力部、  １１：前処理結果、
１２：候補集合、  Ｄ：ドキュメントデータ、
Ｍ：メタデータ（定義語、参照語）、
【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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