(57)【要約】【課題】操作性を向上させつつ、高精度で高速な検索を行うことが可能となる情報検索方法を提供する。【解決手段】検索用データは、同じ意味を表すために複数の語を一定の基準で一つにまとめたグループ単語情報と、個々の単語を別に扱った個別単語情報を見出しとして、文書ＩＤを含むものによって構成され、キーワードが入力されると、まず、そのキーワードに対するグループ単語情報および個別単語情報を取得する。次に、グループ単語情報に基づいて、検索用データを参照し、このグループ単語情報を見出しとする文書ＩＤを取得するとともに、個別単語情報に基づいて、検索用データを参照し、この個別単語情報を見出しとする文書ＩＤを取得する。検索キーワードの拡張の指定が拡張ありに指定されているときには、グループ単語情報に基づいた検索を重視し、検索キーワードの拡張の指定が拡張なしに指定されているときには、個別単語情報に基づいた検索を重視する。【選択図】    図２１
2004318328.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個々の単語を特定するための個別単語情報と、所定の意味を持つ複数の単語を、少なくとも１つにまとめたグループ単語情報とからなる単語情報データを第１の記憶手段に記憶させる第１の記憶ステップと、
前記個別単語情報および前記グループ単語情報を見出しとし、該個別単語情報によって特定される単語を含む文書を特定するための文書特定情報を含む検索用データを第２の記憶手段に記憶させる第２の記憶ステップと、
文字情報からなる検索条件を指定する指定手段によって指定された検索条件から検索キーワードとなる単語を抽出する抽出ステップと、
該抽出ステップによって抽出された検索キーワードに基づいて、前記第１の記憶手段に記憶された単語情報データを参照することにより、対応する個別単語情報およびグループ単語情報を取得する単語情報取得ステップと、
該単語情報取得ステップによって取得されたグループ単語情報を検索キーワードとして、前記第２の記憶手段に記憶された検索用データを検索する第１の検索ステップと、
前記単語情報取得ステップによって取得された個別単語情報を検索キーワードとして、前記第２の記憶手段に記憶された検索用データを検索する第２の検索ステップと
を有することを特徴とする情報検索方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数の情報から目的の情報を検索する情報検索方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図４３は、従来の第１の情報検索方法を説明するための図である。
【０００３】
同図において、まず、検索者は検索条件を自然文によって指定する。検索クエリとして、例えば「乗用車の事故」が入力されると、入力された検索文字列に対して、形態素解析などの単語切り出し方法によって、キーワード抽出を行ない、「乗用車」および「事故」というキーワードが抽出される。次に、抽出したキーワードを基に検索条件を設定する。ここでは、［乗用車］ＡＮＤ［事故］という条件によって検索を行なう。あらかじめ登録されている検索対象文書に対して、この条件によって検索を行なう。検索の結果、文書ＩＤ＝３「トラックと乗用車の事故現場」と文書ＩＤ＝７「自動車事故の大半が乗用車による事故」が得られる。
【０００４】
図４４は、従来の第２の情報検索方法を説明するための図である。
【０００５】
同図において、まず、検索者は検索条件を、キーワードの論理式等によって設定する。例えば、検索式として、以下の検索式を指定する。
（［乗用車］ＯＲ［自動車］ＯＲ［車］）ＡＮＤ（［事故］）
このとき、検索者は検索漏れが起きないように論理式を指定しなければいけない。また、どの単語を検索するか意味的に同じ単語を検索条件として指定していく必要がある。次に、あらかじめ登録されている検索対象文書に対して、前記検索条件によって検索を行なう。検索の結果、文書ＩＤ＝２「自動車事故による被害者」、文書ＩＤ＝３「トラックと乗用車の事故現場」、文書ＩＤ＝７「自動車事故の大半が乗用車による事故」が得られる。
【０００６】
図４５は、従来の第３の情報検索方法を説明するための図である。
【０００７】
同図において、まず、検索者は検索条件を自然文によって指定する。検索クエリとして、例えば「乗用車の事故」が入力されると、入力された検索文字列に対して、形態素解析などの単語切り出し方法によって、キーワード抽出を行ない、「乗用車」および「事故」というキーワードが抽出される。次に、抽出されたキーワードを基に、検索者の指示あるいは自動的に類義語や同義語などの情報を用いてキーワード拡張する。
【０００８】
そして、拡張したキーワードを基に検索条件を設定する。ここでは、以下の検索条件に従って検索を実行する。
（［乗用車］ＯＲ［車］ＯＲ［自動車］ＯＲ［自家用車］ＯＲ［バス］ＯＲ［トラック］）ＡＮＤ（［事故］ＯＲ［アクシデント］）
あらかじめ登録されている検索対象文書に対して、この条件によって検索を行なう。検索の結果、文書ＩＤ１，２，３，４，５，７，９，１０の文書が得られる。
【０００９】
例えば、特許文献１および２などは、この第３の情報検索方法を用いて情報検索を行っている。
【００１０】
【特許文献１】
特開平７−６５０１３号公報
【特許文献２】
特開平８−２５５１６３号公報
【００１１】
【発明が解決しようとする問題】
しかし、上記従来の第１の情報検索方法では、検索クエリ「乗用車の事故」に対して「自動車」や「アクシデント」で表記される検索結果を得ることができないので、検索漏れが多く、すべての検索結果を取得したい場合や、同義語や表記のゆれが多い単語を検索する場合に、満足する結果を得ることはできなかった。
【００１２】
また、上記従来の第２の情報検索方法では、検索者自身が検索式を考えて設定しなければならないので、網羅的に検索したい場合は、複雑な検索式を自ら設定しなければならず、検索者の負担が増大し操作性において非常に使い勝手が悪かった。
【００１３】
さらに、上記従来の第３の情報検索方法では、同義語や類義語などの情報を基にキーワードを拡張し、検索を行なうので、漏れの少ない検索結果を得ることができるものの、検索キーワードが増加するために検索速度が遅くなるという欠点があった。また、キーワードの拡張はシステム任せであるために、検索ノイズが多く発生する原因になっていた。
【００１４】
本発明は、この点に着目してなされたものであり、操作性を向上させつつ、高精度で高速な検索を行うことが可能となる情報検索方法を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１に記載の情報検索方法は、個々の単語を特定するための個別単語情報と、所定の意味を持つ複数の単語を、少なくとも１つにまとめたグループ単語情報とからなる単語情報データを第１の記憶手段に記憶させる第１の記憶ステップと、前記個別単語情報および前記グループ単語情報を見出しとし、該個別単語情報によって特定される単語を含む文書を特定するための文書特定情報を含む検索用データを第２の記憶手段に記憶させる第２の記憶ステップと、文字情報からなる検索条件を指定する指定手段によって指定された検索条件から検索キーワードとなる単語を抽出する抽出ステップと、該抽出ステップによって抽出された検索キーワードに基づいて、前記第１の記憶手段に記憶された単語情報データを参照することにより、対応する個別単語情報およびグループ単語情報を取得する単語情報取得ステップと、該単語情報取得ステップによって取得されたグループ単語情報を検索キーワードとして、前記第２の記憶手段に記憶された検索用データを検索する第１の検索ステップと、前記単語情報取得ステップによって取得された個別単語情報を検索キーワードとして、前記第２の記憶手段に記憶された検索用データを検索する第２の検索ステップとを有することを特徴とする。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
【００１７】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る情報検索方法を適用した情報検索装置の概略構成を表すブロック図である。
【００１８】
同図に示すように、本実施の形態の情報検索装置は、キーボードやファイル等の入力装置１と、装置全体の制御を司るＣＰＵ２と、ディスプレイなどの出力装置３と、メモリやハードディスクなどの記憶装置４とによって構成されている。
【００１９】
登録時には、入力装置１から入力された登録文書は、記憶装置４上に展開された処理プログラム４１により、ＣＰＵ２で処理される。
【００２０】
処理プログラム４１は、文書の中から検索キーワードとなるキーワードを抽出し、同様に記憶装置４に記憶されている単語情報データ４２を参照して、抽出したキーワードの単語情報を取得する。さらに、取得した単語情報を見出しとする検索用データ４３に登録する。
【００２１】
検索時には、入力装置１から入力された検索条件は、記憶装置４上に展開された処理プログラム４１により、ＣＰＵ２で処理される。
【００２２】
処理プログラム４１は、検索条件から検索キーワードを抽出し、同様に記憶装置４に記憶されている単語情報データ４２を参照して、抽出キーワードの単語情報を取得する。単語情報を見出しとし、文書の情報や文書に含まれる単語の特徴を格納した検索用データ４３から、入力装置１から入力された検索条件に合う文書を取得し、検索条件に対する類似性の付与や、最終的な結果とするかどうかの判断を行い、その結果を出力情報３に出力する。
【００２３】
なお、本実施の形態の情報検索装置は、図１のような単体のコンピュータ上に構築する以外にも、図２のようなローカルなネットワーク環境上、および図３のようなインターネット環境上にも構築することができる。
【００２４】
図４は、本実施の形態の情報検索装置が実行する文書登録処理の手順を示すフローチャートである。
【００２５】
同図において、まず、ステップＳ１では、登録したい文書を指定する。指定する文書は、１文書でも複数文書でも構わない。
【００２６】
次に、ステップＳ２では、ステップＳ１で指定した文書に対して固有の文書ＩＤを付与する。
【００２７】
図６は、文書ＩＤ付与処理を説明するための図である。
【００２８】
同図において、ステップＳ１で指定された文書Ａは、文書ＩＤの使用の有無を管理している。この文書ＩＤ管理情報を参照することによって、文書ＩＤ＝１〜１０が割り当て済みということが分かり、まだ割り当てられていない文書ＩＤ＝１１を付与する。同時に、文書ＩＤ管理情報にもＩＤ＝１１が割り当て済みであるとする。これによって、システム内では文書Ａは、文書ＩＤ＝１１の文書として扱うことができる。
【００２９】
図４に戻り、ステップＳ３では、形態素解析処理などの文切り処理によって、文書内に登録するキーワードを抽出する。
【００３０】
図７は、登録対象文書からキーワードを抽出する処理を説明するための図であり、登録対象文書Ａの内容の「自動車の事故が多く起きる道路が…、」からキーワード抽出を行なう例が図示されている。
【００３１】
同図において、まず、前記文に対して形態素解析などの単語切り出し処理を実行し形態素（単語）単位に分割する。その結果、単語切り出し結果で表される形態素（単語）の単位に分割される。次に、この形態素の中から、キーワードとなり得る単語を抽出する。キーワードとするかどうかを判断する方法は、自立語か否かでキーワードを判断する方法や、品詞によって判断する方法などの各種抽出方法があるが、本実施の形態では、自立語をキーワードとして抽出する方法を採用している。その結果、抽出キーワードにある形態素がキーワードとして抽出される。
【００３２】
図４に戻り、ステップＳ４では、抽出した検索キーワードのグループ単語情報と個別単語情報を単語情報として取得する単語情報取得処理を実行する。
【００３３】
図５は、このキーワードの単語情報取得処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
【００３４】
同図において、まず、ステップＳ１１では、前記ステップＳ３で抽出したキーワードを入力する。したがって、図７の例では、「自動車」、「事故」、「多く（多い）」、「起きる」、「道路」がそれぞれキーワードとして入力され、これらのキーワードに基づいて単語情報取得処理がなされる。
【００３５】
ステップＳ１２では、それぞれのキーワードで単語情報データを検索する。
【００３６】
図８は、単語情報データの一例を表した図である。
【００３７】
多くの単語の場合、活用形や表記（ひらがな、カタカナ、漢字の違い）、表記のゆれ（送り仮名の違い）、同義語、類義語など、同じ意味を表すために複数の語が存在する。これらの語を一定の基準で一つにまとめた情報がグループ単語情報であり、個々の単語を別に扱ったものが個別単語情報である。
【００３８】
本実施の形態では、単語情報データは、検索見出しとして個別単語情報を使用し、グループ単語情報を得ることができる構成になっている。例えば、この単語情報データによると、車、自動車、乗用車、自家用車、バス、トラック、カーなどの個別単語情報はすべて「車」というグループ単語情報で表現することができる。また、動詞、形容詞などは、未然、連用、終止、連体、仮定、命令等の活用があるが、それらはすべて一つのグループ単語として表現される。
【００３９】
図５に戻り、ステップＳ１３では、キーワードが見つかったかどうかの判定を行い、見つかった場合には、ステップＳ１４の単語情報取得処理によって、単語情報データから個別単語情報とグループ単語情報をそれぞれ取得する一方、見つからなかった場合には、入力したキーワードを単語情報として個別単語情報とグループ単語情報とする。
【００４０】
図９は、キーワードが単語情報データに存在する場合の処理例を説明するための図である。
【００４１】
同図において、まず、キーワード「自動車」を入力する。次に、単語情報データの見出し（個別単語情報）を「自動車」で検索する。単語情報データ内に見出し「自動車」、グループ単語「車」が見つかる。これにより、グループ単語情報「車」と個別単語情報「自動車」を取得することができる。
【００４２】
図１０は、キーワードが単語情報データに存在しない場合の処理例を説明するための図である。
【００４３】
入力キーワード「多く（連用形）」は「多い（終止形）」で扱われる。「多い」で単語情報データを検索する。単語情報データ内には「多い」を見出しとする情報は存在しないので、検索したキーワード「多い」をグループ単語情報、個別単語情報として取得する。
【００４４】
図１１は、入力キーワードと該入力キーワードに対して、図８の単語情報データに基づいて取得したグループ単語情報および個別単語情報の一例を示す図である。
【００４５】
図４に戻り、ステップＳ５では、それぞれのグループ単語情報と個別単語情報を見出しとし、文書ＩＤをデータとする検索用データを作成する。
【００４６】
図１２は、前記文書Ａの情報を登録する前の検索用データの一例を示す図である。
【００４７】
同図に示すように、検索用データは、グループ単語情報を見出し１とし、個別単語情報を見出し２とした文書ＩＤデータを持っている。例えば、見出し１の「車」には「車」、「自動車」、「乗用車」、「自家用車」、「バス」、「トラック」が登録されていて、グループ単語情報「車」は、文書ＩＤ＝１，２，３，４，５，６，７，９，１０の文書に含まれていることがわかる。また、個別単語情報（見出し２）「自動車」は、文書ＩＤ＝２，７の文書に含まれていることがわかる。
【００４８】
図１３は、検索用データへの登録処理例を説明するための図である。
【００４９】
同図（ａ）は、見出し１＝車／見出し２＝自動車に、文書ＩＤデータ＝１１を登録する例を示している。登録先に既に車／自動車の見出しがあるので、文書ＩＤデータのみを追加する。登録後には、車／自動車の見出しには、文書ＩＤ＝１１が追加される。
【００５０】
同図（ｂ）は、道路／道路，文書ＩＤデータ＝１１を登録する例を示している。検索用データ内に見出し１の「道路」は存在するが、見出し２の「道路」は存在しない。このような場合、見出し１の「道路」に対して新たに見出し２の「道路」を作成し、文書ＩＤデータ＝１１を登録する。
【００５１】
同図（ｃ）は、多い／多い，文書ＩＤデータ＝１１を登録する例を示している。検索用データ内に見出し１の「多い」、見出し２の「多い」が共に存在しない。このような場合、見出しとして、多い／多いを登録し、文書ＩＤデータ＝１１を登録する。
【００５２】
図１４は、図１２の検索用データに文書Ａの情報を登録した登録結果を示す図である。
【００５３】
このようにして、図４の文書登録処理により、文書を検索用データに登録することができる。
【００５４】
図１５は、本実施の形態の情報検索装置が実行する文書検索処理の手順を示すフローチャートである。
【００５５】
同図において、まず、ステップＳ２１では、検索条件の入力を行なう。検索条件は、自然文もしくはキーワード論理式のいずれかで入力することができる。
【００５６】
図１６は、この検索条件入力の一例を示す図である。まず、検索文字列の条件として、「乗用車の事故」という自然文による入力または、［乗用車］ＡＮＤ［事故］という論理式による入力のどちらでも検索することが可能である。つぎに、検索キーワードの扱いとして、キーワードを拡張して検索を行なうか、入力した文字列のみをキーワードとするかを選択することができる。
【００５７】
図１５に戻り、ステップＳ２２では、検索条件で与えられた文字列から、キーワードの抽出を行なう。
【００５８】
図１７は、このキーワード抽出処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
【００５９】
同図において、検索条件文字列が論理式だった場合には、検索キーワードとして論理式で指定したキーワードをそのまま使用する（ステップＳ３１→Ｓ３２）。例えば［乗用車］ＡＮＤ［事故］では、検索条件で指定した単語、「乗用車」と「事故」がそのまま検索キーワードとなる。
【００６０】
一方、検索条件文字列が自然文だった場合には、形態素解析などの単語切り出し処理を実行して単語単位に切り出した（ステップＳ３１→Ｓ３３）後、検索キーワードになるかどうかの判断をする（ステップＳ３４）。
【００６１】
図１８は、自然文を指定した場合の検索条件文字列から検索キーワードを抽出する処理を示す図である。検索条件文字列「乗用車の事故」に対して形態素解析などを実行し、単語切り出し結果として、「乗用車」「の」「事故」という単語を得る。この中から、検索キーワードとなる単語を抽出するが、登録時の検索キーワード抽出と同じ条件が望ましいので、自立語である「乗用車」と「事故」を検索キーワードとして取得する。
【００６２】
図１５に戻り、ステップＳ２３では、抽出した検索キーワードのグループ単語情報と個別単語情報を単語情報として取得する。この処理は、前記図５のキーワードの単語情報取得処理を用いればよい。
【００６３】
前記ステップＳ１１では、ステップＳ２２で抽出した検索キーワードを入力する。したがって、「乗用車」および「事故」をキーワードとして、単語情報取得処理を実行する。
【００６４】
ステップＳ１２では、各キーワードで単語情報データを検索する。
【００６５】
ステップＳ１３では、キーワードが見つかったかどうかの判定を行い、見つかった場合には、ステップＳ１４の単語情報取得処理によって、単語情報データから個別単語情報とグループ単語情報をそれぞれ取得する一方、見つからなかった場合には、入力したキーワードを単語情報として個別単語情報とグループ単語情報とする。
【００６６】
図１９は、単語情報取得処理の一例を示す図である。「乗用車」の単語情報として、グループ単語情報「車」と個別単語情報「乗用車」が取得される。「事故」の単語情報としては、グループ単語情報「事故」と個別単語情報「事故」が取得される。
【００６７】
図１５に戻り、ステップＳ２４では、ステップＳ２３で取得した個別単語情報およびグループ単語情報に対して検索用データを検索する。図２０の検索用データ中、斜線が施されていない範囲のものが今回の検索対象データである。すなわち、「車／乗用車」、「事故／事故」で検索用データを検索する。
【００６８】
図２１は、グループ単語情報「車」と個別単語情報「乗用車」を検索した場合の処理の一例を示す図である。
【００６９】
まず、検索用データをグループ単語情報「車」で検索する。グループ単語情報の「車」には個別単語情報「車」、「自動車」、「乗用車」…も含まれるので、それらのすべてのデータがグループ単語情報「車」に対するデータとして取得される。
【００７０】
次に、個別単語情報「乗用車」も同時に検索する。この場合、取得されるデータは個別単語情報「乗用車」にかぎられる。
【００７１】
それぞれの情報を検索した結果、グループ単語情報「車」の含まれる文書データとして（１，２，３，４，５，６，７，９，１０，１１）が取得され、個別単語情報「乗用車」の含まれる文書データとして（３，７，１０）が取得される。同様にして、グループ単語情報「事故」の含まれる文書データとして（１，２，３，４，５，７，８，９，１０，１１）が取得され、個別単語情報「事故」の含まれる文書データとして（１，２，３，５，７，９，１１）が取得される。最終的に、図２２のような検索結果を得ることができる。
【００７２】
図１５に戻り、ステップＳ２５では、検索条件のキーワード拡張条件の有無によって処理を分岐する。拡張ありの場合には、ステップＳ２６に進み、グループ単語重視に単語情報を設定する。一方、拡張なしの場合には、ステップＳ２７に進み個別単語重視に単語情報を設定する。
【００７３】
まず、検索キーワードの拡張の指定が拡張ありだった場合の処理について説明する。
【００７４】
ステップＳ２６では、検索キーワードに対して、重要度の設定を行う。重要度の設定は、グループ単語情報の重要度に個別単語情報の重要度を加味した値を最高値とする重要度で計算する。
【００７５】
本実施の形態では、拡張ありとした場合は、グループ単語すべてが重要だろうと考えて、グループ単語情報の重要度＝８、個別単語情報の重要度＝２として、重要度の最高値＝１０を設定する。その結果、図２３のように重要度が各文書ＩＤに対して付与される。
【００７６】
ステップＳ２８では、与えられた単語の重要度に基づいて検索結果の判定処理を行う。ここで、文書への重要度の付け方には各種方法が考えられるが、本実施の形態では、最も簡単な重要度の平均を取ってスコアを付けることにする。つまり、検索キーワードが３個あり、単語重要度が１０，８，０の場合には、文書重要度は、（１０＋８＋０）／３＝６となる。
【００７７】
図２４は、検索結果の判定処理の一例を示す図である。
【００７８】
「乗用車」ＡＮＤ「事故」という検索条件に対して、このように検索結果の対象となった文書すべてについて、文書重要度を計算する。例えば、文書ＩＤ＝１の文書の重要度は、（８＋１０）／２＝９、同様に、文書ＩＤ＝３の文書の重要度は、（１０＋１０）／２＝１０、文書ＩＤ＝６の文書の重要度は、（８＋０）／２＝４という結果を得ることができる。
【００７９】
ステップＳ２９では、検索結果の出力を行う。
【００８０】
図２５は、検索結果の一例を示す図であり、図示例では、文書重要度順にソートして文書の出力を行っている。
【００８１】
次に、検索キーワードの拡張の指定が拡張なしだった場合の処理について説明する。
【００８２】
ステップＳ２７では、検索キーワードに対して、重要度の設定を行う。重要度の設定は、拡張ありと同様に、グループ単語情報の重要度に個別単語情報の重要度を加味した値を最高値とする重要度で計算する。
【００８３】
本実施の形態では、拡張なしとした場合は、個別単語が重要だろうと考えて、グループ単語情報の重要度＝２、個別単語情報の重要度＝８として、重要度の最高値＝１０を設定する。その結果、図２６のように重要度が各文書ＩＤに対して付与される。
【００８４】
ステップＳ２８では、与えられた単語の重要度に基づいて検索結果の判定処理を行う。ここで、文書への重要度の付け方には各種方法が考えられるが、本実施の形態では、最も簡単な重要度の平均を取ってスコアを付けることにする。つまり、検索キーワードが３個あり、単語重要度が１０，２，０の場合、文書重要度は、（１０＋２＋０）／３＝４となる。
【００８５】
図２７は、検索結果の判定処理の一例を示す図である。
【００８６】
「乗用車」ＡＮＤ「事故」という検索条件に対して、このように検索結果の対象となった文書すべてについて、文書重要度を計算する。例えば、文書ＩＤ＝１の文書の重要度は、（２＋１０）／２＝６、同様に、文書ＩＤ＝３の文書の重要度は、（１０＋１０）／２＝１０、文書ＩＤ＝６の文書の重要度は、（２＋０）／２＝１という結果を得ることができる。
【００８７】
ステップＳ２９では、検索結果の出力を行う。
【００８８】
図２８は、検索結果の一例を示す図であり、文書重要度順にソートして文書の出力を行っている。
【００８９】
このように、拡張ありの場合と比べて、個別単語情報の一致がスコアに大きな影響を与えている。
【００９０】
（第２の実施の形態）
本発明の第２の実施の形態に係る情報検索方法は、上記第１の実施の形態で形態素解析した単語をすべてＩＤによって置き換え、システム内では単語ＩＤで処理するようにしたものである。
【００９１】
図２９は、それぞれのキーワードに固有なＩＤを個別単語情報として付与し、それぞれがどのグループ単語に属するかを表した単語情報データの一例を示す図である。
【００９２】
同図のデータによると、例えば、「乗用車」という単語は個別単語ＩＤ＝３、グループ単語ＩＤ＝１で表されている。
【００９３】
上記第１の実施の形態と同様に、文書ＩＤ＝１１として、「乗用車の事故が多く起きる道路が…」を登録する場合、「乗用車」、「事故」、「多い」、「起きる」、「道路」がキーワードとなる。
【００９４】
「乗用車」のグループ単語ＩＤ＝１と個別単語ＩＤ＝３を乗用車（１，３）と表現すると、同様に、事故（４，１４）、多い（５，１６）、起きる（２，９）、道路（３，１２）と表現でき、これらの単語情報を検索用データとして登録する。
【００９５】
図３０は、このデータに基づいて作成された登録用データの一例を示す図である。すなわち、図３０は、図１４とまったく同じ内容をＩＤで表したものである。
【００９６】
次に、検索条件として「乗用車の事故」が入力された場合、検索する単語情報として乗用車（１，３）と事故（４，１４）を得ることができる。
【００９７】
それぞれの情報を検索した結果、グループ単語情報ＩＤ＝１の含まれる文書データとして（１，２，３，４，５，６，７，９，１０，１１）が取得され、個別単語情報ＩＤ＝３の含まれる文書データとして（３，７，１０）が取得される。
【００９８】
同様にして、グループ単語情報ＩＤ＝４の含まれる文書データとして（１，２，３，４，５，７，８，９，１０，１１）が取得され、個別単語情報ＩＤ＝１４の含まれる文書データとして（１，２，３，５，７，９，１１）が取得される。これらの検索結果判定処理を行った検索結果は、上記第１の実施の形態と同様に、キーワード拡張ありの場合、図２５の検索結果を得ることができ、キーワード拡張なしの場合、図２８の検索結果を得ることができる。
【００９９】
（第３の実施の形態）
本発明の第３の実施の形態に係る情報検索方法は、文書データとして文書ＩＤ以外の情報も文書ＩＤとして登録するようにしたものである。
【０１００】
例えば、文書中での単語の出現頻度などを一緒に格納することができる。今回登録する文書ＩＤ＝１１の内容が「自動車の事故が多く起きる道路…。自動車による事故はドライバーの」という文書であれば、「事故」と「自動車」が２回出現しているために、見出し「車／自動車（１／２）」には文書ＩＤと単語の出現頻度２を同時に登録する。文書ＩＤ／出現回数／文書内単語数で表現する。
【０１０１】
なお、同時に文書に含まれるキーワードの数、もしくは形態素の数を登録するようにしてもよい。
【０１０２】
図３１は、単語の出現頻度および文書の長さを加味した検索用データの一例を示す図である。
【０１０３】
この検索用データを基に、検索時には単語の重要度を計算する処理としては一般的であるｔｆ・ｉｄｆ法などの手法に基づいて行うことができる。
ｔｆ＝文中の単語出現数／文中の総単語数
ｉｄｆ（ｔ）＝ｌｏｇ（全登録文書数／単語の出現する文書数）＋１
本実施の形態では、この手法を採用して、単語の重要度を計算する。
【０１０４】
例えば、文書ＩＤ＝３検索キーワード拡張ありの場合、
「乗用車」のｔｆ・ｉｄｆ値＝０．０６１５×１．０４１４＝０．０６４
となり、
「事故」のｔｆ・ｉｄｆ値＝０．０２３１×１．０４１４＝０．０２４
となる。
【０１０５】
文書の重要度は、ベクトル空間モデルなどを利用することも考えられるが、ここでは単純に加算した値を文書の重要度（類似度）とする。
【０１０６】
その結果、文書３の重要度は、“０．０８８”となる。
【０１０７】
同様に、キーワード拡張なしの場合、
「乗用車」のｔｆ・ｉｄｆ値＝０．０３８５×１．５６４３＝０．０６０
となり、
「事故」のｔｆ・ｉｄｆ値＝０．０２３１×１．１９６３＝０．０２８
となる。
【０１０８】
その結果、文書３の重要度は、“０．０８８”となる。
【０１０９】
図３２は、各文書毎に重要度を算出した結果の一例を示す図である。
【０１１０】
このようにして、拡張キーワードを考慮した検索を行うことにより、より精度の高い検索結果を得ることができる。
【０１１１】
（第４の実施の形態）
本発明の第４の実施の形態に係る情報検索方法は、更にデータの詳細化を進め、文書の情報だけではなく出現する単語個々の情報を格納するようにしたものである。
【０１１２】
単語個別の情報として、係り受けの関係、単語出現位置などを格納する例を説明する。例えば「自動車の事故が多く起きる道路」は、文構造の解析などを行うことによって、図３３のような構造を持つことがわかる。これから、次のような情報を得ることができる。［自動車−事故］の間には、係り受け構造が存在し、［連体修飾］の関係を持っている。この関係をデータに表現する場合、以下のようなデータ形式で格納する。例えば、文書ＩＤ＝１１のデータを登録するときには、
文書ＩＤ｛（単語情報）、（単語情報）、…｝
というような形式で格納する。すなわち、文書ＩＤに対して複数の単語情報を保持することが可能である。
【０１１３】
更に、単語情報は、
（出現位置、係り受け関係、（グループ単語情報、個別単語情報））
のような形式で格納する。
【０１１４】
図３４は、本実施の形態で作成された検索用データの一例を示す図である。
【０１１５】
このようにして、単語の係り受け関係や、出現位置など単語個々に関する情報を詳細に格納していくことによって、検索時にはより精度の高い結果を高速に得ることができる。
【０１１６】
（第５の実施の形態）
本発明の第５の実施の形態に係る情報検索方法は、前記第１の実施の形態に係る情報検索方法に対して、検索用データのフォーマットの異なったものを用いた点が異なっている。
【０１１７】
図３５は、前記図１２に対応するものであり、前記図１の文書Ａの情報を登録する前の検索用データの一例を示す図である。
【０１１８】
図３５に示すように、本実施の形態の検索用データは、図１２の見出し２の情報を文書データ内に取り込み、文書ＩＤデータに対応付けることによって構成している。
【０１１９】
図３６は、前記図１３に対応し、上記文書Ａを図３５の文書検索用データへ登録するときの処理を説明するための図である。図３６の登録処理と、図１３の登録処理との違いは、登録方法の違いではなく、単に検索用データのフォーマットの違いに起因するものである。
【０１２０】
図３７は、前記図１４に対応し、図３５の検索用データに文書Ａを登録した登録結果を示す図である。
【０１２１】
図３８は、前記図２０に対応し、検索対象データの一例を示す図である。
【０１２２】
図３９は、前記図２１に対応し、グループ単語情報「車」と個別単語情報「乗用車」を検索した場合の処理の一例を示す図である。図２１の処理は、検索用データをグループ単語情報「車」および個別単語情報「乗用車」で同時に検索したのに対して、図３９の処理は、まず、検索用データをグループ単語情報「車」で検索して、グループ単語情報「車」に含まれる文書データを取得し、次に、その文書データから、個別単語情報「乗用車」に一致するものを取得する点が異なっている。しかし、この違いも、検索方法の違いではなく、単に検索用データのフォーマットの違いに起因するものである。
【０１２３】
図４０は、前記図３０に対応し、前記図２９のデータに基づいて作成された登録用データの一例を示す図である。
【０１２４】
図４１は、前記図３１に対応し、単語の出現頻度および文書の長さを加味した検索用データの一例を示す図である。
【０１２５】
図４２は、前記図３４に対応し、更にデータの詳細化を進め、文書の情報だけではなく出現する単語個々の情報を格納するようにしたものである。
【０１２６】
このような検索用データのフォーマットを用いても、前記第１の実施の形態と同様な処理を行うことができる。
【０１２７】
なお、上述した各実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、本発明の目的が達成されることは言うまでもない。
【０１２８】
この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【０１２９】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、たとえば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ＋ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。また、通信ネットワークを介してサーバコンピュータからプログラムコードが供給されるようにしてもよい。
【０１３０】
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、上述した各実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した各実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１３１】
さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した各実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１３２】
以下、本発明の実施態様の例を列挙する。
【０１３３】
（実施態様１）  個々の単語を特定するための個別単語情報と、所定の意味を持つ複数の単語を、少なくとも１つにまとめたグループ単語情報とからなる単語情報データを第１の記憶手段に記憶させる第１の記憶ステップと、
前記個別単語情報および前記グループ単語情報を見出しとし、該個別単語情報によって特定される単語を含む文書を特定するための文書特定情報を含む検索用データを第２の記憶手段に記憶させる第２の記憶ステップと、
文字情報からなる検索条件を指定する指定手段によって指定された検索条件から検索キーワードとなる単語を抽出する抽出ステップと、
該抽出ステップによって抽出された検索キーワードに基づいて、前記第１の記憶手段に記憶された単語情報データを参照することにより、対応する個別単語情報およびグループ単語情報を取得する単語情報取得ステップと、
該単語情報取得ステップによって取得されたグループ単語情報を検索キーワードとして、前記第２の記憶手段に記憶された検索用データを検索する第１の検索ステップと、
前記単語情報取得ステップによって取得された個別単語情報を検索キーワードとして、前記第２の記憶手段に記憶された検索用データを検索する第２の検索ステップと
を有することを特徴とする情報検索方法。
【０１３４】
（実施態様２）  検索キーワードを拡張するか否かを指示する指示手段によって、検索キーワードの拡張が指示されたときには、前記第１の検索ステップによって検索された検索用データに含まれる文書特定情報を取得する一方、前記指示手段によって、検索キーワードの拡張が指示されないときには、前記第２の検索ステップによって検索された検索用データに含まれる文書特定情報を取得する文書特定情報取得ステップをさらに有することを特徴とする実施態様１に記載の情報検索方法。
【０１３５】
（実施態様３）  前記第１の検索ステップによって検索された検索用データに含まれる文書特定情報と、前記第２の検索ステップによって検索された検索用データに含まれる文書特定情報とに対して、それぞれ異なった値の重要度を付与する付与ステップをさらに有することを特徴とする実施態様１に記載の情報検索方法。
【０１３６】
（実施態様４）  前記付与ステップでは、検索キーワードを拡張するか否かを指示する指示手段によって、検索キーワードの拡張が指示されたときには、前記第１の検索ステップによって検索された検索用データに含まれる文書特定情報に対して、前記第２の検索ステップによって検索された検索用データに含まれる文書特定情報に対してより重要度の高い値を付与することを特徴とする実施態様３に記載の情報検索方法。
【０１３７】
（実施態様５）  前記付与ステップでは、検索キーワードを拡張するか否かを指示する指示手段によって、検索キーワードの拡張が指示されないときには、前記第２の検索ステップによって検索された検索用データに含まれる文書特定情報に対して、前記第１の検索ステップによって検索された検索用データに含まれる文書特定情報に対してより重要度の高い値を付与することを特徴とする実施態様３に記載の情報検索方法。
【０１３８】
（実施態様６）  個々の単語を特定するための個別単語情報と、所定の意味を持つ複数の単語を、少なくとも１つにまとめたグループ単語情報とからなる単語情報データを第１の記憶手段に記憶させる第１の記憶ステップと、
前記グループ単語情報を見出しとし、前記個別単語情報および該個別単語情報によって特定される単語を含む文書を特定するための文書特定情報を含む検索用データを第２の記憶手段に記憶させる第２の記憶ステップと、
文字情報からなる検索条件を指定する指定手段によって指定された検索条件から検索キーワードとなる単語を抽出する抽出ステップと、
該抽出ステップによって抽出された検索キーワードに基づいて、前記第１の記憶手段に記憶された単語情報データを参照することにより、対応する個別単語情報およびグループ単語情報を取得する単語情報取得ステップと、
前記単語情報取得ステップによって取得されたグループ単語情報を検索キーワードとして、前記第２の記憶手段に記憶された検索用データを検索する検索ステップと、
該検索ステップによって検索された検索用データに含まれる文書特定情報を取得する第１の取得ステップと、
前記検索ステップによって検索された検索用データに含まれる個別単語情報と、前記取得ステップによって取得された個別単語情報とを比較し、両個別単語情報が一致する検索用データに含まれる文書特定情報を取得する第２の取得ステップと
を有することを特徴とする情報検索方法。
【０１３９】
（実施態様７）  検索キーワードを拡張するか否かを指示する指示手段によって、検索キーワードの拡張が指示されたときには、前記第１の取得ステップによって取得された文書特定情報を取得する一方、前記指示手段によって、検索キーワードの拡張が指示されないときには、前記第２の取得ステップによって取得された文書特定情報を取得する文書特定情報取得ステップをさらに有することを特徴とする実施態様６に記載の情報検索方法。
【０１４０】
（実施態様８）  前記第１の取得ステップによって取得された文書特定情報と、前記第２の取得ステップによって取得された文書特定情報とに対して、それぞれ異なった値の重要度を付与する付与ステップをさらに有することを特徴とする実施態様６に記載の情報検索方法。
【０１４１】
（実施態様９）  前記付与ステップでは、検索キーワードを拡張するか否かを指示する指示手段によって、検索キーワードの拡張が指示されたときには、前記第１の取得ステップによって取得された文書特定情報に対して、前記第２の取得ステップによって取得された文書特定情報に対してより重要度の高い値を付与することを特徴とする実施態様８に記載の情報検索方法。
【０１４２】
（実施態様１０）  前記付与ステップでは、検索キーワードを拡張するか否かを指示する指示手段によって、検索キーワードの拡張が指示されないときには、前記第２の取得ステップによって取得された文書特定情報に対して、前記第１の取得ステップによって取得された文書特定情報に対してより重要度の高い値を付与することを特徴とする実施態様８に記載の情報検索方法。
【０１４３】
（実施態様１１）  前記重要度は、予め設定された固定値であることを特徴とする実施態様３〜５または８〜１０のいずれかに記載の情報検索方法。
【０１４４】
（実施態様１２）  前記重要度は、ユーザによって設定可能なユーザ設定値であることを特徴とする実施態様３〜５または８〜１０のいずれかに記載の情報検索方法。
【０１４５】
（実施態様１３）  前記重要度は、検索結果の数に応じて変動する変動値であることを特徴とする実施態様３〜５または８〜１０のいずれかに記載の情報検索方法。
【０１４６】
（実施態様１４）  前記付与ステップによって付与された重要度に基づいて、文書特定情報を取得する文書特定情報取得ステップをさらに有することを特徴とする実施態様３〜５または８〜１３のいずれかに記載の情報検索方法。
【０１４７】
（実施態様１５）  前記グループ単語情報は、当該グループに含まれる複数の単語の中から代表する単語を表記したものであることを特徴とする実施態様１〜１４のいずれかに記載の情報検索方法。
【０１４８】
（実施態様１６）  前記グループ単語情報は、当該グループ単語を一意に表すグループ単語ＩＤであることを特徴とする実施態様１〜１４のいずれかに記載の情報検索方法。
【０１４９】
（実施態様１７）  前記個別単語情報は、当該単語を表記したものであることを特徴とする実施態様１〜１４のいずれかに記載の情報検索方法。
【０１５０】
（実施態様１８）  前記個別単語情報は、当該単語を一意に表す単語ＩＤであることを特徴とする実施態様１〜１４のいずれかに記載の情報検索方法。
【０１５１】
（実施態様１９）  前記文書特定情報取得ステップによって取得された文書特定情報が前記指定された検索条件に適合する程度を判定する判定ステップをさらに有することを特徴とする実施態様２，７または１４のいずれかに記載の情報検索方法。
【０１５２】
（実施態様２０）  前記検索用データには、前記文書特定情報に対応付けて、当該個別単語情報によって特定される単語が該文書中に出現する出現回数も登録され、
前記判定ステップでは、前記取得された文書特定情報に対応付けられた出現回数に基づいて判定する
ことを特徴とする実施態様１９に記載の情報検索方法。
【０１５３】
（実施態様２１）  個々の単語を特定するための個別単語情報と、所定の意味を持つ複数の単語を、少なくとも１つにまとめたグループ単語情報とからなる単語情報データを第１の記憶手段に記憶させる第１の記憶手順と、
前記個別単語情報および前記グループ単語情報を見出しとし、該個別単語情報によって特定される単語を含む文書を特定するための文書特定情報を含む検索用データを第２の記憶手段に記憶させる第２の記憶手順と、
文字情報からなる検索条件を指定する指定手段によって指定された検索条件から検索キーワードとなる単語を抽出する抽出手順と、
該抽出手順によって抽出された検索キーワードに基づいて、前記第１の記憶手段に記憶された単語情報データを参照することにより、対応する個別単語情報およびグループ単語情報を取得する単語情報取得手順と、
該単語情報取得手順によって取得されたグループ単語情報を検索キーワードとして、前記第２の記憶手段に記憶された検索用データを検索する第１の検索手順と、
前記単語情報取得手順によって取得された個別単語情報を検索キーワードとして、前記第２の記憶手段に記憶された検索用データを検索する第２の検索手順とをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【０１５４】
（実施態様２２）  個々の単語を特定するための個別単語情報と、所定の意味を持つ複数の単語を、少なくとも１つにまとめたグループ単語情報とからなる単語情報データを第１の記憶手段に記憶させる第１の記憶手順と、
前記グループ単語情報を見出しとし、前記個別単語情報および該個別単語情報によって特定される単語を含む文書を特定するための文書特定情報を含む検索用データを第２の記憶手段に記憶させる第２の記憶手順と、
文字情報からなる検索条件を指定する指定手段によって指定された検索条件から検索キーワードとなる単語を抽出する抽出手順と、
該抽出手順によって抽出された検索キーワードに基づいて、前記第１の記憶手段に記憶された単語情報データを参照することにより、対応する個別単語情報およびグループ単語情報を取得する単語情報取得手順と、
前記単語情報取得手順によって取得されたグループ単語情報を検索キーワードとして、前記第２の記憶手段に記憶された検索用データを検索する検索手順と、
該検索手順によって検索された検索用データに含まれる文書特定情報を取得する第１の取得手順と、
前記検索手順によって検索された検索用データに含まれる個別単語情報と、前記取得手順によって取得された個別単語情報とを比較し、両個別単語情報が一致する検索用データに含まれる文書特定情報を取得する第２の取得手順と
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【０１５５】
（実施態様２３）  個々の単語を特定するための個別単語情報と、所定の意味を持つ複数の単語を、少なくとも１つにまとめたグループ単語情報とからなる単語情報データを記憶する第１の記憶手段と、
前記個別単語情報および前記グループ単語情報を見出しとし、該個別単語情報によって特定される単語を含む文書を特定するための文書特定情報を含む検索用データを記憶する第２の記憶手段と、
文字情報からなる検索条件を指定する指定手段と、
該指定手段によって指定された検索条件から検索キーワードとなる単語を抽出する抽出手段と、
該抽出手段によって抽出された検索キーワードに基づいて、前記第１の記憶手段に記憶された単語情報データを参照することにより、対応する個別単語情報およびグループ単語情報を取得する単語情報取得手段と、
該単語情報取得手段によって取得されたグループ単語情報を検索キーワードとして、前記第２の記憶手段に記憶された検索用データを検索する第１の検索手段と、
前記単語情報取得手段によって取得された個別単語情報を検索キーワードとして、前記第２の記憶手段に記憶された検索用データを検索する第２の検索手段とを有することを特徴とする情報検索装置。
【０１５６】
（実施態様２４）  個々の単語を特定するための個別単語情報と、所定の意味を持つ複数の単語を、少なくとも１つにまとめたグループ単語情報とからなる単語情報データを記憶する第１の記憶手段と、
前記グループ単語情報を見出しとし、前記個別単語情報および該個別単語情報によって特定される単語を含む文書を特定するための文書特定情報を含む検索用データを記憶する第２の記憶手段と、
文字情報からなる検索条件を指定する指定手段と、
該指定手段によって指定された検索条件から検索キーワードとなる単語を抽出する抽出手段と、
該抽出手段によって抽出された検索キーワードに基づいて、前記第１の記憶手段に記憶された単語情報データを参照することにより、対応する個別単語情報およびグループ単語情報を取得する単語情報取得手段と、
前記単語情報取得手段によって取得されたグループ単語情報を検索キーワードとして、前記第２の記憶手段に記憶された検索用データを検索する検索手段と、
該検索手段によって検索された検索用データに含まれる文書特定情報を取得する第１の取得手段と、
前記検索手段によって検索された検索用データに含まれる個別単語情報と、前記取得手段によって取得された個別単語情報とを比較し、両個別単語情報が一致する検索用データに含まれる文書特定情報を取得する第２の取得手段と
を有することを特徴とする情報検索装置。
【０１５７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、自然文による検索を行なうときの検索漏れを解消することができ、また、論理式入力時の検索者の負担を軽くすることができるために、操作性を大幅に向上することができる。
【０１５８】
さらに、検索漏れを防ぐために、キーワードの拡張を指定した場合においても、同義語や類義語によるキーワードの拡張を行なわないので、検索処理を最小限に抑えることができる、これにより、検索速度の高速化を実現することができる。
【０１５９】
また、キーワードの拡張を指定しない場合においても、グループ単語を検索することによって、重要度の低い情報としてキーワードに完全一致しない語を検索結果として出力することが可能であるために、検索漏れを防いだ高精度な検索を高速に実現することが可能となる。
【０１６０】
また、本発明によれば、システム内で単語の扱いは文字列ではなくＩＤであるために、検索用データや内部処理に要するメモリを節約することができるほか、検索用データの検索処理や、検索用データへの追加登録処理において、高速に処理を実行することが可能となる。
【０１６１】
さらに、本発明によれば、高速に妥当性の高い文書から提示できるために検索結果が多数存在した場合においても、検索者の探したい情報をより早く得ることが可能となり、操作性の向上という効果を得ることができる。
【０１６２】
また、本発明によれば、単語の個別の情報を持たせることにより、より精度の高い検索結果を得ることが可能となる。
【０１６３】
また、本発明の特徴として、キーワードの拡張を行なう場合とキーワードの拡張を行なわない場合どちらの場合においても、高速な検索を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る情報検索方法を適用した情報検索装置の概略構成を表すブロック図である。
【図２】図１の情報検索装置を構築する他の環境の一例として挙げた、ローカルなネットワーク環境を示す図である。
【図３】図１の情報検索装置を構築する他の環境の一例として挙げた、インターネット環境を示す図である。
【図４】図１の情報検索装置が実行する文書登録処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】図４のキーワードの単語情報取得処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図６】図４の文書ＩＤ付与処理を説明するための図である。
【図７】図４の登録対象文書からキーワードを抽出する処理を説明するための図である。
【図８】単語情報データの一例を表した図である。
【図９】キーワードが単語情報データに存在する場合の処理例を説明するための図である。
【図１０】キーワードが単語情報データに存在しない場合の処理例を説明するための図である。
【図１１】入力キーワードと該入力キーワードに対して、図８の単語情報データに基づいて取得したグループ単語情報および個別単語情報の一例を示す図である。
【図１２】文書Ａの情報を登録する前の検索用データの一例を示す図である。
【図１３】検索用データへの登録処理例を説明するための図である。
【図１４】図１２の検索用データに文書Ａの情報を登録した登録結果を示す図である。
【図１５】図１の情報検索装置が実行する文書検索処理の手順を示すフローチャートである。
【図１６】図１５の検索条件入力の一例を示す図である。
【図１７】図１５のキーワード抽出処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図１８】自然文を指定した場合の検索条件文字列から検索キーワードを抽出する処理を示す図である。
【図１９】図１５の単語情報取得処理の一例を示す図である。
【図２０】検索対象データの一例を示す図である。
【図２１】グループ単語情報「車」と個別単語情報「乗用車」を検索した場合の処理の一例を示す図である。
【図２２】検索結果の一例を示す図である。
【図２３】重要度を各文書ＩＤに対して付与した結果の一例を示す図である。
【図２４】検索結果の判定処理の一例を示す図である。
【図２５】検索結果の一例を示す図である。
【図２６】重要度を各文書ＩＤに対して付与した結果の一例を示す図である。
【図２７】検索結果の判定処理の一例を示す図である。
【図２８】検索結果の一例を示す図である。
【図２９】それぞれのキーワードに固有なＩＤを個別単語情報として付与し、それぞれがどのグループ単語に属するかを表した単語情報データの一例を示す図である。
【図３０】図２９のデータに基づいて作成された登録用データの一例を示す図である。
【図３１】単語の出現頻度および文書の長さを加味した検索用データの一例を示す図である。
【図３２】各文書毎に重要度を算出した結果の一例を示す図である。
【図３３】「自動車の事故が多く起きる道路」に対して文構造の解析を行った結果の一例を示す図である。
【図３４】本発明の第４の実施の形態で作成された検索用データの一例を示す図である。
【図３５】本発明の第５の実施の形態において、図１の文書Ａの情報を登録する前の検索用データの一例を示す図である。
【図３６】文書Ａを図３５の文書検索用データへ登録するときの処理を説明するための図である。
【図３７】図３５の検索用データに図３６の登録処理によって登録した登録結果を示す図である。
【図３８】本発明の第５の実施の形態において、検索対象データの一例を示す図である。
【図３９】本発明の第５の実施の形態において、グループ単語情報「車」と個別単語情報「乗用車」を検索した場合の処理の一例を示す図である。
【図４０】本発明の第５の実施の形態において、図２９のデータに基づいて作成された登録用データの一例を示す図である。
【図４１】本発明の第５の実施の形態において、単語の出現頻度および文書の長さを加味した検索用データの一例を示す図である。
【図４２】本発明の第５の実施の形態において、更にデータの詳細化を進め、文書の情報だけではなく出現する単語個々の情報を格納するようにしたものである。
【図４３】従来の第１の情報検索方法を説明するための図である。
【図４４】従来の第２の情報検索方法を説明するための図である。
【図４５】従来の第３の情報検索方法を説明するための図である。
【符号の説明】
１  入力装置
２  ＣＰＵ
３  出力装置
４  記憶装置
４１  処理プログラム
４２  単語情報データ
４３  検索用データ
【図１】
2004318328.tif 000003
【図２】
2004318328.tif 000004
【図３】
2004318328.tif 000005
【図４】
2004318328.tif 000006
【図５】
2004318328.tif 000007
【図６】
2004318328.tif 000008
【図７】
2004318328.tif 000009
【図８】
2004318328.tif 000010
【図９】
2004318328.tif 000011
【図１０】
2004318328.tif 000012
【図１１】
2004318328.tif 000013
【図１２】
2004318328.tif 000014
【図１３】
2004318328.tif 000015
【図１４】
2004318328.tif 000016
【図１５】
2004318328.tif 000017
【図１６】
2004318328.tif 000018
【図１７】
2004318328.tif 000019
【図１８】
2004318328.tif 000020
【図１９】
2004318328.tif 000021
【図２０】
2004318328.tif 000022
【図２１】
2004318328.tif 000023
【図２２】
2004318328.tif 000024
【図２３】
2004318328.tif 000025
【図２４】
2004318328.tif 000026
【図２５】
2004318328.tif 000027
【図２６】
2004318328.tif 000028
【図２７】
2004318328.tif 000029
【図２８】
2004318328.tif 000030
【図２９】
2004318328.tif 000031
【図３０】
2004318328.tif 000032
【図３１】
2004318328.tif 000033
【図３２】
2004318328.tif 000034
【図３３】
2004318328.tif 000035
【図３４】
2004318328.tif 000036
【図３５】
2004318328.tif 000037
【図３６】
2004318328.tif 000038
【図３７】
2004318328.tif 000039
【図３８】
2004318328.tif 000040
【図３９】
2004318328.tif 000041
【図４０】
2004318328.tif 000042
【図４１】
2004318328.tif 000043
【図４２】
2004318328.tif 000044
【図４３】
2004318328.tif 000045
【図４４】
2004318328.tif 000046
【図４５】
2004318328.tif 000047