(57)【要約】【課題】ユーザが検索対象を絞り込む際、どのような排除キーワードを指定すれば必要としないデータを効果的に排除できるか、を容易に判断できるようにする。【解決手段】検索対象データを記憶する検索対象データ記憶手段１２と、検索対象データの一次絞込みを行う検索手段１３と、一次絞込みの結果のデータに関連する複数の共通キーワードを抽出する共通キーワード抽出手段１４と、抽出された複数の共通キーワードの中からユーザが選択した選択キーワードを排除有効度算出手段１５に受け渡すと共に排除有効度算出手段１５から結果を受け取り表示する入出力手段１１と、複数の共通キーワードのうち選択キーワードを除く個々の共通キーワードについて、その共通キーワードを排除キーワードとして指定した場合の選択キーワードに関連しないデータの排除の効果のレベルを示す排除有効度を算出する排除有効度算出手段１５とを備えた。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索対象データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段が記憶する検索対象データから所定の排除キーワードに関連するデータを排除するに当たり、その排除を効果的に行うために指定すべき排除キーワードを決定するための情報を提供する提供手段
とを備えたことを特徴とする検索支援装置。
【請求項２】
前記提供手段は、前記情報として、前記検索対象データに関連する個々のキーワードについて、そのキーワードを排除キーワードとして指定した場合の排除の効果のレベルを示す排除有効度を提供することを特徴とする請求項１記載の検索支援装置。
【請求項３】
前記排除有効度は、前記検索対象データに関連する個々のキーワードについて、そのキーワードを排除キーワードとして指定した場合の前記検索対象データの一部からなる集合における排除の効果のレベルを示す第１のパラメータと、そのキーワードを排除キーワードとして指定した場合の前記検索対象データの全部からなる集合における排除の効果のレベルを示す第２のパラメータとに基づいて算出されることを特徴とする請求項２記載の検索支援装置。
【請求項４】
前記排除有効度は、前記第１のパラメータの値の減少に伴い増加し、かつ、前記第２のパラメータの値の増加に伴い増加するように決定されることを特徴とする請求項３記載の検索支援装置。
【請求項５】
前記第１のパラメータおよび前記第２のパラメータの前記排除有効度に対する寄与のレベルを、ユーザが設定可能、又は、コンピュータが前記検索対象データの種類に応じて自動設定可能にしたことを特徴とする請求項３記載の検索支援装置。
【請求項６】
前記提供手段は、前記第１のパラメータおよび前記第２のパラメータの前記排除有効度に対する寄与のレベルの違いが分かるような形式で、前記情報を提供することを特徴とする請求項３記載の検索支援装置。
【請求項７】
検索対象データに関連する複数の共通キーワードを抽出するステップと、
抽出された前記複数の共通キーワードを記憶手段に記憶するステップと、
前記記憶手段に記憶された前記複数の共通キーワードの中からユーザが選択した選択キーワードを受け付けるステップと、
前記記憶手段に記憶された前記複数の共通キーワードのうち前記選択キーワードを除く個々の共通キーワードについて、その共通キーワードを排除キーワードとして指定した場合の前記選択キーワードに関連しないデータの排除の効果のレベルを示す排除有効度を算出するステップと、
前記排除有効度をユーザに提供するステップとを含むことを特徴とする検索支援方法。
【請求項８】
前記算出するステップでは、前記排除有効度を、前記記憶手段に記憶された前記複数の共通キーワードのうち前記選択キーワードを除く個々の共通キーワードについて、そのキーワードを排除キーワードとして指定した場合の前記選択キーワードに関連するデータからなる集合における排除の効果のレベルを示す第１のパラメータと、そのキーワードを排除キーワードとして指定した場合の前記検索対象データの全部からなる集合における排除の効果のレベルを示す第２のパラメータとに基づいて算出することを特徴とする請求項７記載の検索支援方法。
【請求項９】
前記排除有効度は、前記第１のパラメータの値の減少に伴い増加し、かつ、前記第２のパラメータの値の増加に伴い増加するように決定されることを特徴とする請求項８記載の検索支援方法。
【請求項１０】
前記第１のパラメータおよび前記第２のパラメータの前記排除有効度に対する寄与のレベルを、コンピュータが前記検索対象データの種類に応じて自動的に設定するステップをさらに含むことを特徴とする請求項８記載の検索支援方法。
【請求項１１】
前記提供するステップでは、前記第１のパラメータおよび前記第２のパラメータの前記排除有効度に対する寄与のレベルの違いが分かるような形式で、前記情報を提供することを特徴とする請求項８記載の検索支援方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
検索対象データに関連する複数の共通キーワードを抽出する機能と、
抽出された前記複数の共通キーワードを記憶手段に記憶する機能と、
前記記憶手段に記憶された前記複数の共通キーワードの中からユーザが選択した選択キーワードを受け付ける機能と、
前記記憶手段に記憶された前記複数の共通キーワードのうち前記選択キーワードを除く個々の共通キーワードについて、その共通キーワードを排除キーワードとして指定した場合の前記選択キーワードに関連しないデータの排除の効果のレベルを示す排除有効度を算出する機能と、
前記排除有効度をユーザに提供する機能と
を実現させるプログラム。
【請求項１３】
前記算出する機能では、コンピュータに、前記排除有効度を、前記記憶手段に記憶された前記複数の共通キーワードのうち前記選択キーワードを除く個々の共通キーワードについて、そのキーワードを排除キーワードとして指定した場合の前記選択キーワードに関連するデータからなる集合における排除の効果のレベルを示す第１のパラメータと、そのキーワードを排除キーワードとして指定した場合の前記検索対象データの全部からなる集合における排除の効果のレベルを示す第２のパラメータとに基づいて算出させることを特徴とする請求項１２記載のプログラム。
【請求項１４】
前記排除有効度は、前記第１のパラメータの値の減少に伴い増加し、かつ、前記第２のパラメータの値の増加に伴い増加するように決定されることを特徴とする請求項１３記載のプログラム。
【請求項１５】
コンピュータに、前記第１のパラメータおよび前記第２のパラメータの前記排除有効度に対する寄与のレベルを、前記検索対象データの種類に応じて自動的に設定する機能をさらに実現させる請求項１３記載のプログラム。
【請求項１６】
前記提供する機能では、コンピュータに、前記第１のパラメータおよび前記第２のパラメータの前記排除有効度に対する寄与のレベルの違いが分かるような形式で、前記情報を提供させることを特徴とする請求項１３記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、検索対象データの絞り込みを所定のキーワードに関連するデータを排除することにより行うに当たり、その排除を効果的に行うために指定すべき排除キーワードを決定するための情報を提供する検索支援装置等に関する。なお、上記の排除のためのキーワードを、以下では「排除キーワード」という。
【０００２】
【従来の技術】
データベースに蓄積された膨大なデータの中からコンピュータを利用して目的のデータを探し出す場合、検索システムが用いられる。ユーザが検索条件を入力すると、検索システムは、その検索条件に合致するデータをデータベースから探し出し、ユーザに提示する。
【０００３】
ここで、目的のデータが明確な場合は、検索作業はさほど困難ではない。例えば、目的のデータが書籍データである場合に、書籍のタイトル、出版社の名称等が分かっていれば、それらの情報を検索条件として用いることで目的のデータは比較的容易に探し出される。
【０００４】
しかし、それとは逆に、目的のデータが明確でない場合は、検索作業は困難になることがある。例えば、書籍のタイトル、出版社の名称等を特定して探すのではなく、ある内容の書籍がないかと手探りに探すような場合である。また、ある発明に類似する発明を開示する特許公報を、出願番号、公開番号等で特定するのではなく、発明内容の類似性という観点から検索するような場合である。このような場合は、検索条件として検索キーワードを指定し、この検索キーワードに関連するデータを、検索条件に合致するデータとしてデータベースから抽出する。
【０００５】
ところで、このような検索キーワードによる検索を行う場合、検索キーワードとしてあまりに一般的な用語を用いると、検索結果のデータが多くなり過ぎる。逆に、検索キーワードとして一般的でない語を用いると、過度な絞り込みが行われ、検索結果のデータがほとんどなくなってしまうことがある。
【０００６】
このような検索キーワードの選択の困難性に鑑み、従来より、検索キーワードの候補を提示する等の提案がなされていた（例えば、特許文献１参照。）。
【０００７】
【特許文献１】
特開平１１−２５１０８号公報（第５−９頁、図１−３）
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１の発明は、検索対象データの集合を「ＡＮＤ」で絞り込む（検索対象データを検索キーワードに関連するデータのみに絞り込む）ことを前提として、その場合の検索キーワードとしてどのような検索キーワードを用いればよいかの情報を提示するに過ぎなかった。
【０００９】
この情報を参考にさらに絞り込んだとしても、絞り込んだ結果に対し、これで本当に目的のデータの全てを網羅されているか不安になることは多い。例えば、類似特許の検索等の場合、これで本当に調べるべき特許公報を全て調べ尽くしたかという不安は残る。これは、絞り込むために追加していった検索キーワードによって、本来調べるべき目的のデータが排除されてしまっている可能性があるためである。
【００１０】
かかる不安を除去するためには、検索対象データの集合を「ＡＮＤ」で絞り込むのではなく、「ＮＯＴ」で絞り込む（検索対象データの集合から排除キーワードに関連するデータを排除することにより絞り込む）ことが有効だと考えられる。例えば、「バットでボールをうまくミートする方法」を調べようとして、検索キーワード「バット」、「ボール」、「ミート」で検索を行うと、料理関係のデータが多数ヒットするので、料理に関係する排除キーワードを指定することにより、料理関係のデータを検索結果から排除してしまおうということである。
【００１１】
しかしながら、特許文献１をはじめとした従来の方法では、どのような排除キーワードを指定すれば、必要としないデータを効果的に排除できるか、という判断は行えなかった。
【００１２】
本発明は、以上のような技術的課題を解決するためになされたものであって、その目的とするところは、ユーザが検索対象を絞り込む際に、どのような排除キーワードを指定すれば必要としないデータを効果的に排除できるか、という判断を容易に行えるようにすることにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
かかる目的のもと、本発明では、ユーザが検索対象を絞り込む際に、どのような排除キーワードを指定すれば必要としないデータを効果的に排除できるか、という情報をコンピュータが自動的に提示するようにしている。
【００１４】
すなわち、本発明の検索支援装置は、検索対象データを記憶する記憶手段（検索手段１３内の記憶手段に対応）と、この記憶手段が記憶する検索対象データから所定の排除キーワードに関連するデータを排除するに当たり、その排除を効果的に行うために指定すべき排除キーワードを決定するための情報を提供する提供手段（排除有効度算出手段１５および入出力手段１１に対応）とを備えている。
【００１５】
さらに、この提供手段は、情報として、検索対象データに関連する個々のキーワードについて、そのキーワードを排除キーワードとして指定した場合の排除の効果のレベルを示す排除有効度を提供するようにした。
【００１６】
ここで、排除有効度は、検索対象データに関連する個々のキーワードについて、そのキーワードを排除キーワードとして指定した場合の検索対象データの一部からなる集合における排除の効果のレベルを示す第１のパラメータと、そのキーワードを排除キーワードとして指定した場合の検索対象データの全部からなる集合における排除の効果のレベルを示す第２のパラメータとに基づいて算出されるようにすることができる。
【００１７】
また、排除有効度は、第１のパラメータの値の減少に伴い増加し、かつ、第２のパラメータの値の増加に伴い増加するように決定することができる。さらに、第１のパラメータおよび第２のパラメータの排除有効度に対する寄与のレベルを、ユーザが設定可能、又は、コンピュータが検索対象データの種類に応じて自動設定可能にしてもよい。さらにまた、提供手段は、第１のパラメータおよび第２のパラメータの排除有効度に対する寄与のレベルの違いが分かるような形式で、情報を提供するようにしてもよい。
【００１８】
また、本発明の検索支援方法は、検索対象データに関連する複数の共通キーワードを抽出するステップ（ステップ１０２に対応）と、抽出された複数の共通キーワードを記憶手段（共通キーワード抽出手段１４内の記憶手段に対応）に記憶するステップ（ステップ１０２に対応）と、記憶手段に記憶された複数の共通キーワードの中からユーザが選択した選択キーワードを受け付けるステップ（ステップ１０３に対応）と、記憶手段に記憶された複数の共通キーワードのうち選択キーワードを除く個々の共通キーワードについて、その共通キーワードを排除キーワードとして指定した場合の選択キーワードに関連しないデータの排除の効果のレベルを示す排除有効度を算出するステップ（ステップ１０４〜１０５に対応）と、排除有効度をユーザに提供するステップ（ステップ１０６に対応）とを含んでいる。
【００１９】
さらに、算出するステップでは、排除有効度を、記憶手段に記憶された複数の共通キーワードのうち選択キーワードを除く個々の共通キーワードについて、そのキーワードを排除キーワードとして指定した場合の選択キーワードに関連するデータからなる集合における排除の効果のレベルを示す第１のパラメータと、そのキーワードを排除キーワードとして指定した場合の検索対象データの全部からなる集合における排除の効果のレベルを示す第２のパラメータとに基づいて算出することができる。
【００２０】
また、排除有効度は、第１のパラメータの値の減少に伴い増加し、かつ、第２のパラメータの値の増加に伴い増加するように決定することができる。さらに、第１のパラメータおよび第２のパラメータの排除有効度に対する寄与のレベルを、コンピュータが検索対象データの種類に応じて自動的に設定するステップをさらに含んでもよい。さらにまた、提供するステップでは、第１のパラメータおよび第２のパラメータの排除有効度に対する寄与のレベルの違いが分かるような形式で、情報を提供するようにしてもよい。
【００２１】
また、本発明のプログラムは、コンピュータに、検索対象データに関連する複数の共通キーワードを抽出する機能（共通キーワード抽出手段１４に対応）と、抽出された複数の共通キーワードを記憶手段（共通キーワード抽出手段１４内の記憶手段に対応）に記憶する機能（共通キーワード抽出手段１４に対応）と、記憶手段に記憶された複数の共通キーワードの中からユーザが選択した選択キーワードを受け付ける機能（入出力手段１１に対応）と、記憶手段に記憶された複数の共通キーワードのうち選択キーワードを除く個々の共通キーワードについて、その共通キーワードを排除キーワードとして指定した場合の選択キーワードに関連しないデータの排除の効果のレベルを示す排除有効度を算出する機能（共通キーワード抽出手段１４に対応）と、排除有効度をユーザに提供する機能（入出力手段１１に対応）とを実現させるものである。
【００２２】
さらに、算出する機能では、コンピュータに、排除有効度を、記憶手段に記憶された複数の共通キーワードのうち選択キーワードを除く個々の共通キーワードについて、そのキーワードを排除キーワードとして指定した場合の選択キーワードに関連するデータからなる集合における排除の効果のレベルを示す第１のパラメータと、そのキーワードを排除キーワードとして指定した場合の検索対象データの全部からなる集合における排除の効果のレベルを示す第２のパラメータとに基づいて算出させることができる。
【００２３】
また、排除有効度は、第１のパラメータの値の減少に伴い増加し、かつ、第２のパラメータの値の増加に伴い増加するように決定することができる。さらに、コンピュータに、第１のパラメータおよび第２のパラメータの排除有効度に対する寄与のレベルを、検索対象データの種類に応じて自動的に設定する機能をさらに実現させるようにしてもよい。さらにまた、提供する機能では、コンピュータに、第１のパラメータおよび第２のパラメータの排除有効度に対する寄与のレベルの違いが分かるような形式で、情報を提供させるようにしてもよい。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に示す実施の形態に基づいて本発明を詳細に説明する。
図１０は、本実施の形態の検索支援システムにおいて使用可能であるコンピュータシステムの代表的なハードウェア構成の一例を示したものである。コンピュータシステム１００は、ディスプレイ１０１と、中央処理装置（ＣＰＵ）１０２と、ＲＡＭ１０３と、キーボード１０４と、マウス１０５と、ハードディスク装置（ＨＤＤ）１０６とを含んでいる。ディスプレイ１０１と、中央処理装置（ＣＰＵ）１０２と、ＲＡＭ１０３と、キーボード１０４と、マウス１０５と、ハードディスク装置（ＨＤＤ）１０６とは、バスを介して互いに接続されている。
【００２５】
ディスプレイ１０１は、例えば、グラフィックス制御チップ（ＶＧＡ）によりＶＲＡＭを用いてグラフィックス展開された画像を表示する出力装置である。また、出力装置としては、図示しないが、プリンタを接続し、パラレルポートを介して情報を出力し印刷するようにしてもよい。
【００２６】
中央処理装置（ＣＰＵ）１０２は、ＲＡＭ１０３に展開されたコンピュータプログラムを実行することによりコンピュータシステム１００の動作を制御する。
【００２７】
キーボード１０４、マウス１０５は、ユーザの指示を中央処理装置（ＣＰＵ）１０２に伝えるための入力装置である。また、マウス１０５は、ポインティングデバイスを代表するものとして挙げているが、ポインティングデバイスとしては、これに限らず、図示しないが、トラックボール、トラックパッド、トラックポイント等を接続するようにしてもよい。
【００２８】
ハードディスク装置（ＨＤＤ）１０６は、コンピュータシステム１００で用いるデータを記憶する。そのデータには、コンピュータプログラムのコードも含まれ、中央処理装置（ＣＰＵ）１０２がこのコードをＲＡＭ１０３に読み出して実行することにより、後述する本実施の形態における特徴的な処理が実現される。また、コンピュータシステム１００は、図示しないが、フレキシブルディスク装置、ＭＯ装置、ＣＤ−ＲＯＭ装置等のリムーバルストレージ（記録メディアを交換可能な外部記憶システム）を接続するようにしてもよい。フレキシブルディスク装置、ＭＯ装置、ＣＤ−ＲＯＭ装置等のリムーバルストレージには、それぞれフレキシブルディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体が挿入され、このような可搬型記録媒体に上述したコンピュータプログラムのコードを記憶するようにしてもよい。さらに、コンピュータプログラムのコードは、圧縮し、また複数に分割して複数の可搬型記録媒体に記録することもできる。
【００２９】
また、図１０には示していないが、シリアルポートを介してモデムを接続することも可能である。シリアルポート及びモデムを介し、また、通信アダプタ（イーサネット（米ゼロックス社登録商標）カードやトークンリングカード）等を介してネットワークに接続し、他のコンピュータ等と通信を行うことも可能である。
【００３０】
以上の説明により、本発明の実施の形態におけるコンピュータシステム１００は、メインフレーム、ワークステーション、通常のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ラップトップＰＣ、ノートブックＰＣ、パームトップＰＣ、ネットワークコンピュータ等の情報処理装置、または、これらの組み合わせによって実現されることが容易に理解されるであろう。ただし、これらの構成要素は例示であり、そのすべての構成要素が本実施の形態における必須構成要素となるわけではない。
【００３１】
本実施の形態に使用されるコンピュータシステム１００の各ハードウェア構成要素を、複数のマシンを組み合わせ、それらに機能を配分し実施する等の種々の変更は、当業者によって容易に想定され得るものであり、それらの変更は、当然に本発明の思想に包含される概念である。
【００３２】
本発明は、ハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェア及びソフトウェアの組み合わせとして実現可能である。ハードウェアとソフトウェアの組み合わせによる実行において、所定のプログラムを有するコンピュータシステム１００における実行が典型的な例として挙げられる。かかる場合、所定のプログラムがコンピュータシステム１００にロードされ実行されることにより、所定のプログラムは、コンピュータシステム１００を制御し、本発明にかかる処理を実行させる。このプログラムは、任意の言語・コード・表記によって表現可能な命令群から構成される。そのような命令群は、システムが特定の機能を直接、または１．他の言語・コード・表記への変換、２．他の媒体への複製、のいずれか一方もしくは双方が行われた後に、実行することを可能にするものである。もちろん、本発明は、そのようなプログラム自体のみならず、プログラムを記録した媒体もその範囲に含むものである。本発明の機能を実行するためのプログラムは、フロッピーディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＲＡＭ１０３、ハードディスク装置（ＨＤＤ）１０６等の任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することができる。かかるプログラムは、記録媒体への格納のために、通信回線で接続する他のコンピュータシステムからダウンロードしたり、他の記録媒体から複製したりすることができる。また、かかるプログラムは、圧縮し、または複数に分割して、単一または複数の記録媒体に格納することもできる。
【００３３】
次に、本実施の形態における特徴的な構成について詳述する。
図１は、本実施の形態における検索支援システムの全体構成を示した図である。なお、図１の各機能ブロックは、図１０に示すハードウェア構成を持つコンピュータシステムのハードウェア資源と各ハードウェア資源において実行されるオペレーティングシステム、ミドルウェア、アプリケーションプログラム等のソフトウェアが協働することによって実現されるものである。
【００３４】
図１に示す検索支援システムは、入出力手段１１と、検索対象データ記憶手段１２と、検索手段１３と、共通キーワード抽出手段１４と、排除有効度算出手段１５とを備えている。
【００３５】
入出力手段１１は、図１０に示すキーボード１０４、マウス１０５等の入力手段と、ディスプレイ１０１等の出力手段により実現される。入力手段としての機能は、ユーザが入力した検索指示、共通キーワード抽出指示、排除有効度表示指示を、それぞれ、検索手段１３、共通キーワード抽出手段１４、排除有効度算出手段１５に伝えるというものである。また、出力手段としての機能は、検索手段１３、共通キーワード抽出手段１４、排除有効度算出手段１５からそれぞれ伝えられた検索結果、共通キーワード抽出結果、排除有効度算出結果を出力するというものである。
【００３６】
検索対象データ記憶手段１２は、図１０に示すハードディスク装置（ＨＤＤ）１０６により実現される。検索対象となるデータをデータベースとして蓄積し記憶する手段である。
【００３７】
検索手段１３は、入出力手段１１からの検索指示に従い、検索対象データ記憶手段１２に記憶されたデータを検索し、検索結果を自身内の記憶手段に記憶するものである。共通キーワード抽出手段１４は、入出力手段１１からの共通キーワード抽出指示に従い、検索手段１３内の記憶手段に記憶された検索結果のデータの幾つかに共通に関連するキーワード（以下、「共通キーワード」という）を抽出し、抽出結果を自身内の記憶手段に記憶するものである。排除有効度算出手段１５は、入出力手段１１からの排除有効度表示指示に従い、排除有効度（詳細は後述）を算出するものである。これらの手段は、中央処理装置（ＣＰＵ）１０２がＲＡＭ１０３に展開されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。また、検索手段１３内の記憶手段、および、共通キーワード抽出手段１４内の記憶手段は、ＲＡＭ１０３又はハードディスク装置（ＨＤＤ）１０６により実現される。
【００３８】
なお、図１の各機能ブロックは、図１０に示すようなシステム構成を持つ単体のコンピュータシステムにおいて実現されるのみならず、２つ以上のコンピュータよりなるシステム、例えば、クライアント／サーバシステムにおいて実現されるようにしてもよい。その場合、検索対象データ記憶手段１２、検索手段１３、共通キーワード抽出手段１４、排除有効度算出手段１５は、サーバコンピュータ側に設けられ、入出力手段１１は、クライアントコンピュータ側に設けられる。ユーザがクライアントコンピュータに対し検索指示、共通キーワード抽出指示、排除有効度表示指示を入力すると、それらの指示がコンピュータネットワークを介してサーバコンピュータに伝えられ、検索手段１３、共通キーワード抽出手段１４、排除有効度算出手段１５が動作し、検索結果、共通キーワード抽出結果、排除有効度算出結果がコンピュータネットワークを介してクライアントコンピュータに伝えられる。
【００３９】
次に、これらの特徴的な構成において実行される処理について詳述する。
図２は、本実施の形態における検索支援システムの処理を示したフローチャートである。
【００４０】
まず、検索支援システムは、検索対象母集合の確定を行う（ステップ１０１）。具体的には、まず、入出力手段１１が、ユーザにより入力された検索条件を検索手段１３に伝える。次に、検索手段１３が、検索対象データ記憶手段１２に記憶されたデータの中からその検索条件に合致するデータを取り出し、その取り出されたデータを検索対象母集合として自身の記憶手段に記憶すると共に、入出力手段１１に受け渡す。最後に、入出力手段１１が、受け渡された検索対象母集合をユーザに提示する。なお、ここで入力される検索条件は、目的のデータを得るためにまず大まかな絞込みを行うための条件である。また、検索条件としては、検索対象データに付された属性情報を指定してもよいし、検索キーワードを指定してもよい。検索キーワードを指定する場合は、検索対象データに付されたキーワードが検索キーワードに合致するかどうかに基づき検索条件に合致するかどうかを判断するようにしてもよいし、検索対象データ中に検索キーワードが出現するかに基づき検索条件に合致するかどうかを判断するようにしてもよい。検索キーワードの指定方法としては、１語の検索キーワードを指定する方法に加え、複数の検索キーワードを入力してそれらの「ＡＮＤ」をとる方法や、複数の検索キーワードと論理演算子を指定する方法も考えられる。
【００４１】
なお、このステップ１０１での処理は必ずしも行わなくてもよい。すなわち、検索対象データ記憶手段１２に記憶された全てのデータを検索対象母集合としてもよいし、前回の検索結果をそのまま検索対象母集合としてもよい。
【００４２】
次に、検索支援システムは、検索対象母集合内のデータの幾つかに共通に関連する共通キーワードを抽出し、共通キーワードリストを作成する（ステップ１０２）。具体的には、まず、入出力手段１１が、ユーザの指示に従い、共通キーワードの抽出指示を共通キーワード抽出手段１４に与え、共通キーワード抽出手段１４が、検索手段１３が記憶している検索対象母集合のデータの幾つかに共通に関連するキーワードを抽出し、共通キーワードリストとして自身の記憶手段に記憶すると共に、その共通キーワードリストを入出力手段１１に受け渡す。最後に、入出力手段１１が、受け渡された共通キーワードリストをユーザに提示する。
【００４３】
次に、検索支援システムは、検索条件を含む排除有効度表示指示を受け付ける（ステップ１０３）。具体的には、まず、入出力手段１１が、ユーザが入力した検索条件を含む排除有効度表示指示を受け取り、排除有効度算出手段１５に受け渡す。なお、ここで入力される検索条件は、目的のデータを得るために検索対象母集合をさらに自分の検索したい範囲に近づけるための条件である。また、検索条件としては、検索対象データに付された属性情報を指定してもよいし、検索キーワードを指定してもよい。検索キーワードを指定する場合は、検索対象データに付されたキーワードが検索キーワードに合致するかどうかに基づき検索条件に合致するかどうかを判断するようにしてもよいし、検索対象データ中に検索キーワードが出現するかに基づき検索条件に合致するかどうかを判断するようにしてもよい。検索キーワードの指定方法としては、１語の検索キーワードを指定する方法に加え、複数の検索キーワードを入力してそれらの「ＡＮＤ」をとる方法や、複数の検索キーワードと論理演算子を指定する方法も考えられる。
【００４４】
なお、このステップ１０３における検索条件としては、ステップ１０２で抽出された共通キーワード中の特定の共通キーワードを選択して入力してもよいし、ステップ１０２で抽出された共通キーワードとは無関係にユーザ自らの判断で決めた条件を入力してもよい。
【００４５】
次に、検索支援システムは、排除有効度を求めるのに必要な値を、検索条件と共通キーワードとを用いて検索対象母集合から取得する（ステップ１０４）。具体的には、排除有効度算出手段１５が、ステップ１０３で入出力手段１１から受け渡された検索条件と、ステップ１０２で共通キーワード抽出手段１４により抽出され記憶されている共通キーワードと、ステップ１０１で検索手段１３により確定され記憶されている検索対象母集合とに基づき取得する。ここで、「排除有効度」とは、その共通キーワードを排除キーワードとして用いた場合にユーザが必要としないデータを検索結果から排除できる期待値のことである。排除有効度は、二つのパラメータをベースとして計算される。第１のパラメータは、その共通キーワードを排除キーワードとして用いた場合に、検索条件に合致するデータの中でどの程度のデータが排除されるかを示す値である。言い換えると、検索条件と排除キーワードの相関の強さを示す値である。また、第２のパラメータは、その共通キーワードを排除キーワードとして用いた場合に、検索対象母集合の中でどの程度のデータが排除されるかを示す値である。従って、ステップ１０４では、個々の共通キーワードについて、この二つのパラメータを取得する。
【００４６】
検索支援システムは、この二つのパラメータを用いて、個々の共通キーワードに関する排除有効度を算出する（ステップ１０５）。具体的には、排除有効度算出手段１５が、前者のパラメータの値が小さくかつ後者のパラメータの値が大きい時に排除有効度が高くなるような所定の計算式を用いて、個々の共通キーワードに関する排除有効度を算出する。
【００４７】
次に、検索支援システムは、排除有効度をユーザに提示する（ステップ１０６）。具体的には、排除有効度算出手段１５が、算出された排除有効度を入出力手段１１に受け渡し、入出力手段１１が、受け渡された排除有効度を出力する。
【００４８】
最後に、検索支援システムの処理は、入出力手段１１から再度検索の指示があると、ステップ１０１へ戻り、再度検索の指示がなければ、終了する（ステップ１０７）。
【００４９】
次に、本実施の形態における検索支援システムの動作について、具体例を用いて説明する。なお、この例では、検索対象データを特許文献等の「文書データ」とし、検索条件としては、検索キーワードを指定し、検索対象データ中に検索キーワードが出現するかに基づき検索条件に合致するかどうかを判断するものとする。
【００５０】
まず、ユーザは、検索キーワードを入力し検索を行う。入出力手段１１は、検索キーワードを取得し、検索手段１３に受け渡す。検索手段１３は、検索対象データ記憶手段１２に記憶された検索対象データの中から検索キーワードが出現する文書データを検索して抽出し、抽出された文書データの数（ヒット件数）と、抽出された文書データのリスト（検索結果リスト）を表示する（ステップ１０１）。
【００５１】
例えば、「自動翻訳を使ってネットワークで送信される文書を翻訳するシステム」について調べる場合を考える。この場合の検索画面の一例を図３に示す。図３は、「キーワード」欄の１行目に「自動翻訳」と入力し、「検索」ボタンをクリックすることにより検索を行った時の表示を示しているが、５１９件もヒットしてしまっている。５１９件は、同時に画面に表示されないので、１０件目までを表示し、表示しきれない文書データについては、「次の１０件」ボタンをクリックすることにより順次表示されるようになっている。
【００５２】
さて、「自動翻訳を使ってネットワークで送信される文書を翻訳するシステム」として５１９件もヒットしたのでは到底調べることができないので、これをさらに絞り込む必要がある。このような絞込みは、「組合せ条件」欄の２行目を「ＡＮＤ」とし「キーワード」欄の２行目に「ネットワーク」と入力し、「検索」ボタンをクリックして再検索を行うことによってもちろん可能である。
【００５３】
しかし、「ネットワーク」で絞り込むと、過度の絞込みとなり、必要な文書データが排除されているかもしれないという不安がある。そこで、本実施の形態では、抽出された文書データの幾つかに共通して現れる共通キーワードのリストである共通キーワードリストを表示し、その共通キーワードの中から排除キーワードを選択し、排除キーワードが現れる文書データを排除することを可能にしている。
【００５４】
図３に示すように、検索画面に「共通キーワードリスト」ボタンが設けられている。そして、この「共通キーワードリスト」ボタンがクリックされると、図４に示すような共通キーワード・リストを表示する。具体的には、「共通キーワードリスト」ボタンがクリックされると、入出力手段１１は、「共通キーワードリスト」ボタンがクリックされた旨の情報を共通キーワード抽出手段１４に受け渡す。共通キーワード抽出手段１４は、ステップ１０１で検索対象母集合として確定された文書データの幾つかに共通に現れるキーワードを共通キーワードとして抽出し、その頻度（そのキーワードを含む文書データ数）とともに記憶する。また、共通キーワード抽出手段１４は、これらの共通キーワードに関する情報を入出力手段１１に受け渡し、入出力手段１１は、共通キーワードを頻度順に並べた共通キーワードリストを表示する（ステップ１０２）。
【００５５】
図４の例では、共通キーワードとして、「コンピュータ」、「音声」、「辞書」、「ネットワーク」、「画像」が挙げられている。また、共通キーワードリストには、「文書数」欄が設けられ、個々の共通キーワードがそれぞれ検索対象母集合中の幾つの文書データに出現するかが表示されている。つまり、「コンピュータ」が出現する文書は３１１件、「音声」が出現する文書は２７３件、「辞書」が出現する文書は２７０件、「ネットワーク」が出現する文書は１６１件、「画像」が出現する文書は１４０件であることが分かる。
【００５６】
なお、文書データに共通に現れる語としては、一般的に使用される言葉（例えば、「これ」、「それ」、「である」等）が特に頻度が高い語として抽出されると考えられるが、本実施の形態では、このような語はあらかじめ辞書等を用いて排除し、このような語が共通キーワードリストの上位に表示されないようにしている。ただし、本実施の形態では、その方法には言及しない。
【００５７】
共通キーワードリストには、個々の共通キーワードについて、「ＡＮＤで追加」欄と、「ＮＯＴで追加」欄とが設けられている。ユーザは、表示された情報を参考に「ＡＮＤで追加」欄にチェックし、特定の共通キーワードによりさらに絞り込むこともできる。仮に、「ネットワーク」について、「ＡＮＤで追加」欄にチェックして再検索すれば、１６１件に絞り込めることが分かる。
【００５８】
しかし、「ネットワーク」で絞り込むと、過度の絞込みとなり、「ネットワーク」というキーワードが出現しない文書データの中に探したい文書データがあるかもしれないという不安がある。そこで、本実施の形態では、個々の共通キーワードの右側の欄に「排除有効度表示」ボタンを設けている。これにより、ユーザは、共通キーワードから特定のキーワード（以下、「選択キーワード」という）を選択し、その選択キーワードの右側の「排除有効度表示」ボタンをクリックすると、その選択キーワードに関する排除有効度が参照できるようになっている。
【００５９】
ここでは、ユーザが、選択キーワード「ネットワーク」に対応する「排除有効度表示」ボタンをクリックしたとする（ステップ１０３）。すると、排除有効度算出手段１５は、選択キーワードが「ネットワーク」である旨の情報を受け取り、個々の共通キーワードについて、排除有効度のベースとなる第１および第２のパラメータを算出する（ステップ１０４）。
【００６０】
以下、選択キーワードを「ｗｏｒｄ０」、排除キーワードを「ｗｏｒｄ１」とした場合の第１および第２のパラメータの算出方法について述べる。
【００６１】
第１のパラメータは、選択キーワードと排除キーワードとの相関の強さを示す値である。第１のパラメータとしては、選択キーワードと排除キーワードとの相関が強いほど値が大きくなるような計算式を設定するものとする。例えば、選択キーワード「ｗｏｒｄ０」、排除キーワード「ｗｏｒｄ１」の場合は、次の式で第１のパラメータを算出することができる。
【００６２】
【数１】
2004341753.tif 000003
【００６３】
ただし、Ｘは、検索対象母集合、Ｔ（Ａ，ｂ）は、集合Ａ中のキーワードｂが現れる文書データの集合、＃（Ａ）は、集合Ａの要素の数を指す（以下の式においても同様）。
【００６４】
また、第２のパラメータは、排除キーワードを指定することにより排除される文書の多さを示す値である。第２のパラメータとしては、排除される文書が多いほど値が大きくなるような計算式を設定するものとする。例えば、選択キーワード「ｗｏｒｄ０」、排除キーワード「ｗｏｒｄ１」の場合は、次の式で第２のパラメータを算出することができる。
【００６５】
【数２】
2004341753.tif 000004
【００６６】
以上のことを図５に模式的に示す。検索対象母集合Ｘに対し、理想的な解が図示の通りであるとする。ここで、理想的な解にできるだけ近い文書データの集合を求めるために、ｗｏｒｄ０で絞り込むことを考える。しかしながら、ｗｏｒｄ０で絞り込むことにより、必要な文書が排除されてしまうかもしれないという不安はある。そこで、ｗｏｒｄ０で絞り込む代わりに、ｗｏｒｄ１を排除キーワードとして選択し、この排除キーワードを含む文書データを排除するのが有効である。本実施の形態は、このような排除キーワードとしてどのキーワードを選択すればよいかの判断材料を提示するものである。つまり、図５を参照すると、排除キーワードとして選択すべきｗｏｒｄ１の条件は、ｗｏｒｄ０との関連ができるだけ薄いことと、ｗｏｒｄ１を排除キーワードとすることによりできるだけ多くの文書を排除できることである。前者の条件は、図５で言えば、Ｔ（Ｘ，ｗｏｒｄ０）に占めるＴ（Ｔ（Ｘ，ｗｏｒｄ０），ｗｏｒｄ１）の面積の割合が低いことに相当する。また、後者の条件は、図５で言えば、Ｘに占めるＴ（Ｘ，ｗｏｒｄ１）の面積の割合が高いことに相当する。
【００６７】
次に、排除有効度算出手段１５は、第１のパラメータと第２のパラメータとから排除有効度を算出する（ステップ１０５）。本実施の形態では、第１のパラメータが小さいほど排除有効度が大きくなり、かつ、第２のパラメータが大きいほど排除有効度が大きくなるという条件を満足する数式として次のような式により排除有効度を求めるものとする。
【００６８】
【数３】
2004341753.tif 000005
【００６９】
ただし、０＜ａ＜１である。第１のパラメータ、第２のパラメータともに０以上１以下の値をとるので、排除有効度も０以上１以下の値となる。
【００７０】
なお、上記の式は、排除有効度を算出するためのあくまで一例である。上記の式では、第１および第２のパラメータの係数が足して１になるよう、第１のパラメータの係数をａ、第２のパラメータの係数を（１−ａ）としたが、任意の正の数ａ，ｂを係数としてもよい。また、係数の値は、個々のユーザが自己の好みに応じて設定できるようにしてもよいし、システムであらかじめ決めたものを用いてもよい。また、検索対象データの種類ごとに係数の値を定義しておき、排除有効度算出手段１５が、排除有効度を算出する際に、現在処理対象となっている検索対象データの種類とこの定義情報とに基づき係数を決定するようにしてもよい。
【００７１】
以上のようにして排除有効度が算出されると、入出力手段１１は、排除有効度を画面上に表示する。
【００７２】
この場合の表示の一例を図６に示す。図６には、共通キーワード「ネットワーク」に対する他の共通キーワードの排除有効度が数値で表示されている。なお、ここでは、ａ＝０．５とする。
ここで、「ネットワーク」と「コンピュータ」とが共に出現する文書が１２６件であるとすると、数３で、＃（Ｘ）＝５１９，＃（Ｔ（Ｘ，ｗｏｒｄ０））＝１６１，＃（Ｔ（Ｘ，ｗｏｒｄ１））＝３１１，＃（Ｔ（Ｔ（Ｘ，ｗｏｒｄ０）），ｗｏｒｄ１）＝１２６とおくことにより、「ネットワーク」に対する「コンピュータ」の排除有効度は、０．４０８３１０と求められる。
また、「ネットワーク」と「音声」とが共に出現する文書が９７件であるとすると、数３で、＃（Ｘ）＝５１９，＃（Ｔ（Ｘ，ｗｏｒｄ０））＝１６１，＃（Ｔ（Ｘ，ｗｏｒｄ１））＝２７３，＃（Ｔ（Ｔ（Ｘ，ｗｏｒｄ０）），ｗｏｒｄ１）＝９７とおくことにより、「ネットワーク」に対する「音声」の排除有効度は、０．４６１７６４と求められる。
「ネットワーク」と「辞書」とが共に出現する文書が８０件であるとすると、数３で、＃（Ｘ）＝５１９，＃（Ｔ（Ｘ，ｗｏｒｄ０））＝１６１，＃（Ｔ（Ｘ，ｗｏｒｄ１））＝２７０，＃（Ｔ（Ｔ（Ｘ，ｗｏｒｄ０）），ｗｏｒｄ１）＝８０とおくことにより、「ネットワーク」に対する「辞書」の排除有効度は、０．５１１６６８と求められる。
また、「ネットワーク」と「画像」とが共に出現する文書が７３件であるとすると、数３で、＃（Ｘ）＝５１９，＃（Ｔ（Ｘ，ｗｏｒｄ０））＝１６１，＃（Ｔ（Ｘ，ｗｏｒｄ１））＝１４０，＃（Ｔ（Ｔ（Ｘ，ｗｏｒｄ０）），ｗｏｒｄ１）＝７３とおくことにより、「ネットワーク」に対する「画像」の排除有効度は、０．４０８１６７と求められる。
なお、図６では、排除有効度の値が大きい順に表示されている。また、排除有効度の表には、「ＡＮＤで追加」欄と、「ＮＯＴで追加」欄とが設けられ、排除キーワードに指定する共通キーワードに対応する「ＮＯＴで追加」欄にチェックして「この条件を追加して再検索」ボタンをクリックすることにより、排除キーワードを含む文書データを排除することができる。
【００７３】
さらに、排除有効度の表示の別の例を図７に示す。図７には、共通キーワード「ネットワーク」に対する他の共通キーワードの排除有効度が棒グラフで表示されている。棒グラフの長さは、個々の共通キーワードの排除有効度の値に相当している。
【００７４】
また、排除有効度の表示のさらに別の例として、数３の第一項と第二項の値の大小によって排除有効度の表示色を変えるという方式も考えられる。例えば、第一項が大きければ赤で表示し、第二項が大きければ青で表示し、同程度なら緑で表示するといったものである。これによって、単に排除有効度の大小だけでなく、第一項（関連性）と第二項（排除性）のバランスを目安に排除キーワードを選択することができるようになる。この例では、「コンピュータ」の排除有効度を求める式における第一項は０．１０８６９６、第二項は０．２９９６１５で、第二項の方が大きいので青で表示する。また、「音声」の排除有効度を求める式における第一項は０．１９８７５８、第二項は０．２６３００６で、第二項の方が大きいので青で表示する。また、「辞書」の排除有効度を求める式における第一項は０．２５１５５３、第二項は０．２６０１１６で、同程度なので緑で表示する。また、「画像」の排除有効度を求める式における第一項は０．２７３２９２、第二項は０．１３４８７５で、第一項の方が大きいので赤で表示する。なお、このような表示の方式は、図６、図７のいずれの表示にも適用可能である。
【００７５】
ただし、このような表示を行うためには、排除有効度算出手段１５が最終結果としての排除有効度のみを入出力手段１１に受け渡すのではなく、排除有効度を算出した根拠となる情報又は算出する途中で得られる情報を入出力手段１１に受け渡しておくことが必要である。
【００７６】
また、排除有効度の表示の別の例を図８に示す。図８は、Ｔ（Ｘ，ｗｏｒｄ０）とＴ（Ｘ，ｗｏｒｄ１）とこれらの交わりがＸの中のどれほどの割合を占めるかを表すベン図を表示するものである。個々の共通キーワードに対する排除有効度の表示において、左側の長方形と中央の長方形とからなる範囲がＴ（Ｘ，ｗｏｒｄ０）に相当し、右側の長方形と中央の長方形とからなる範囲がＴ（Ｘ，ｗｏｒｄ１）に相当する。これによって、第一項（関連性）と第二項（排除性）のバランスを目安に排除キーワードを選択することができるようになる。
【００７７】
ただし、図８のような表示を行うためには、排除有効度算出手段１５が最終結果としての排除有効度のみを入出力手段１１に受け渡すのではなく、排除有効度を算出した根拠となる情報又は算出する途中で得られる情報を入出力手段１１に受け渡しておくことが必要である。
【００７８】
ユーザは、排除有効度を参考に、排除キーワードとして使用する語を選び、対応する「ＮＯＴで追加」にチェックする。そして、ユーザが「この条件を追加して再検索」をクリックすると、検索支援システムは、そのキーワードを追加した新たなＱＵＲＥＹ文によって再検索を行い、ヒット件数とヒットした文書データのリストを表示する。
【００７９】
図６〜８の表示に従えば、排除有効度が最も高いのは「辞書」である。そこで、ユーザは、「辞書」に対応する「ＮＯＴで追加」欄にチェックして「この条件を追加して再検索」をクリックすることにより再検索するであろう。例えば、図９に示すように、「ネットワーク」が出現しないにもかかわらず、調べる必要のある文書「電子メール自動翻訳」があったとする。「ネットワーク」を「ＡＮＤ」で結合して検索していたならばこのような文書は見逃してしまうことになるが、「辞書」を「ＮＯＴ」で結合することにより、見逃さないですむようになる。
【００８０】
このように、本実施の形態では、排除有効度算出手段１５が、どのような排除キーワードを指定すれば、必要のないデータが排除できるかについての指標を算出し、入出力手段１１を介してユーザに提示するように構成した。これにより、ユーザは、どの排除キーワードを指定すれば必要のないデータを効果的に排除できるかを容易に知ることができる。
【００８１】
【発明の効果】
このように、本発明によれば、どのような排除キーワードを指定すれば、必要としないデータを効果的に排除できるか、を判断するための有用な材料が提供されるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態における検索支援システムの全体構成を示した図である。
【図２】本実施の形態における検索支援システムの処理を示したフローチャートである。
【図３】本実施の形態における検索画面の例を示した図である。
【図４】本実施の形態における共通キーワードリスト表示画面の例を示した図である。
【図５】本実施の形態における排除有効度を説明するための図である。
【図６】本実施の形態における排除有効度表示画面の例を示した図である。
【図７】本実施の形態における排除有効度表示画面の別の例を示した図である。
【図８】本実施の形態における排除有効度表示画面のさらに別の例を示した図である。
【図９】本実施の形態による排除有効度の効果を説明するための図である。
【図１０】本実施の形態において使用可能であるコンピュータシステムの代表的なハードウェア構成の一例を示したものである。
【符号の説明】
１１…入出力手段、１２…検索対象データ記憶手段、１３…検索手段、１４…共通キーワード抽出手段、１５…排除有効度算出手段
【図１】
2004341753.tif 000006
【図２】
2004341753.tif 000007
【図３】
2004341753.tif 000008
【図４】
2004341753.tif 000009
【図５】
2004341753.tif 000010
【図６】
2004341753.tif 000011
【図７】
2004341753.tif 000012
【図８】
2004341753.tif 000013
【図９】
2004341753.tif 000014
【図１０】
2004341753.tif 000015