(57)【要約】【課題】本発明は、検索キーが何であるかを的確に示す内容を持つＷｅｂページに対して高い評価を与えることができるＷｅｂ評価装置及びそのプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】検索キーとして与えられた対象用語に関係が深いＷｅｂページをインターネット上で検索し獲得する検索手段２２と、検索手段で獲得した複数のＷｅｂページから、対象用語に関する説明部分を抽出する抽出手段２４と、抽出手段で抽出された全ての説明集合と各説明の類似性に基づいて各説明の信頼値を算出し、信頼値の高い説明が抽出されたＷｅｂページに高い信頼値を与えて評価する評価手段２６を有する。【選択図】        図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｗｅｂ検索で得られる各Ｗｅｂページの評価を行うＷｅｂ評価装置において、
検索キーとして与えられた対象用語に関係が深いＷｅｂページをインターネット上で検索し獲得する検索手段と、
前記検索手段で獲得した複数のＷｅｂページから、前記対象用語に関する説明部分を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出された全ての説明集合と各説明の類似性に基づいて各説明の信頼値を算出し、信頼値の高い説明が抽出されたＷｅｂページに高い信頼値を与えて評価する評価手段を
有することを特徴とするＷｅｂ評価装置。
【請求項２】
請求項１記載のＷｅｂ評価装置において、
前記評価手段は、前記検索手段で獲得した複数のＷｅｂページそれぞれについて各説明の信頼値が最大の信頼値をそのＷｅｂページの信頼値とすることを特徴とするＷｅｂ評価装置。
【請求項３】
請求項１または２記載のＷｅｂ評価装置において、
前記評価手段は、前記全ての説明集合に出現する単語それぞれについての前記単語が出現した説明の数で構成した第１ベクトルと、各説明における前記単語それぞれの出現有無を数値化して構成した第２ベクトルとの内積に基づいて各説明の信頼値を算出することを特徴とするＷｅｂ評価装置。
【請求項４】
Ｗｅｂ検索で得られる各Ｗｅｂページの評価を行うためにコンピュータを、
検索キーとして与えられた対象用語に関係が深いＷｅｂページをインターネット上で検索し獲得する検索手段、
前記検索手段で獲得した複数のＷｅｂページから、前記対象用語に関する説明部分を抽出する抽出手段、
前記抽出手段で抽出された全ての説明集合と各説明の類似性に基づいて各説明の信頼値を算出し、信頼値の高い説明が抽出されたＷｅｂページに高い信頼値を与えて評価する評価手段、
として機能させるためのＷｅｂ評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、Ｗｅｂ評価装置及びそのプログラムに関し、Ｗｅｂ検索で得られる各Ｗｅｂページの評価を行うＷｅｂ評価装置及びそのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、Ｗｏｕｌｄ  ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ（「Ｗｅｂ」と略す）を対象とした検索技術では、検索キーとして入力された単語のＷｅｂページ中における出現頻度や出現位置、または、人気のあるＷｅｂページからのリンク数、人手によって付けられた分類情報などを基準として、各Ｗｅｂページを評価し、各Ｗｅｂページに対する優先順位を決めている。
【０００３】
また、Ｗｅｂページ中の評判情報を抽出して、そのＷｅｂページを評価するものもある（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００２−１７５３３０号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、検索キーとして入力された単語のＷｅｂページ中における出現頻度や出現位置、または、人気のＷｅｂページからのリンク数、人手によって付けられた分類情報などからは、検索キーが何であるかを的確に示す内容が検索されたＷｅｂページに存在するか否かを把握することができず、検索キーが何であるかを的確に示す内容を持つＷｅｂページに高い評価を与えることができないという問題があった。また、Ｗｅｂページ中の評判情報を抽出して評価するだけでは、評価の精度にバラツキが出るという問題があった。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、検索キーが何であるかを的確に示す内容を持つＷｅｂページに対して高い評価を与えることができるＷｅｂ評価装置及びそのプログラムを提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
請求項１，４に記載の発明は、検索キーとして与えられた対象用語に関係が深いＷｅｂページをインターネット上で検索し獲得する検索手段と、前記検索手段で獲得した複数のＷｅｂページから、前記対象用語に関する説明部分を抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出された全ての説明集合と各説明の類似性に基づいて各説明の信頼値を算出し、信頼値の高い説明が抽出されたＷｅｂページに高い信頼値を与えて評価する評価手段を有することにより、
検索キーが何であるかを的確に示す内容を持つＷｅｂページに対して高い評価を与えることができる。
【０００８】
請求項２に記載の発明では、評価手段は、前記検索手段で獲得した複数のＷｅｂページそれぞれについて各説明の信頼値が最大の信頼値をそのＷｅｂページの信頼値とすることにより、Ｗｅｂページ内に複数の説明がある場合にも正しい評価を行うことができる。
【０００９】
請求項３に記載の発明では、評価手段は、前記全ての説明集合に出現する単語それぞれについての前記単語が出現した説明の数で構成した第１ベクトルと、各説明における前記単語それぞれの出現有無を数値化して構成した第２ベクトルとの内積に基づいて各説明の信頼値を算出することにより、抽出された全ての説明集合と各説明の類似性に基づいて各説明の信頼値を算出することができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施例について説明する。
【００１１】
図１は、本発明のＷｅｂ評価装置のハードウェア構成を示す一実施例のブロック図を示す。Ｗｅｂ評価装置は、専用の装置構成とすることもできるが、例えば、汎用のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等を適用することができる。
【００１２】
図１において、Ｗｅｂ評価装置は、入力装置１１と、出力装置１２と、ドライブ装置１３と、補助記憶装置１４と、メモリ装置１５と、演算処理装置１６と、データベース１７と、ネットワーク接続装置１８から構成されており、これらはシステムバス２０で相互に接続されている。
【００１３】
入力装置１１は、使用者が操作するキーボード及びマウス、音声入力用のマイクロホンを有しており、各種信号を入力する。出力装置１２は、Ｗｅｂ評価装置のプログラムを操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイを有し、実行プログラムに基づいて表示される。
【００１４】
ここで、本発明において、Ｗｅｂ評価装置にインストールされる実行プログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１９等により提供される。プログラムを記録した記録媒体１９はドライブ装置１３に装着され、記憶媒体１９に格納された実行プログラムが、記録媒体１９からドライブ装置１３を介して補助記憶装置１４にインストールされる。
【００１５】
演算処理装置１６は、メモリ装置１５により読み出され格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や後述する各処理を含むＷｅｂ評価装置全体の処理を制御する。また、プログラムの実行中に必要な各種情報は、データベース１７から取得することができ、また格納することもできる。ネットワーク接続装置１８は、通信ネットワーク等と接続することにより、インターネット上のＷｅｂをアクセスすることができる。
【００１６】
図２は、本発明のＷｅｂ評価装置の一実施例の機能構成図を示す。Ｗｅｂ評価装置は、検索エンジン部２２と、対象用語説明部分抽出部２４と、Ｗｅｂページデータ評価部２６から構成されている。
【００１７】
図２において、検索エンジン部２２は、一または複数の検索キーを入力され、既存の検索ロボットを利用して、インターネット上の全てのＷｅｂページをアクセスして各検索キーを含むＷｅｂページのみを抽出し、抽出したＷｅｂページアドレスを対象用語説明部分抽出部２４に供給する。検索エンジン部２２としてはＧｏｏｇｌｅ，Ｙａｈｏｏ，Ａｌｔａｖｉｓｔａ，ｇｏｏ等の既存の検索エンジンを利用することもできる。
【００１８】
対象用語説明部分抽出部２４は、検索エンジン２２から供給されるＷｅｂページをアクセスし、検索キーとして入力された用語を説明している部分を抽出してＷｅｂページデータ評価部２６に供給する。ここでは、以下の４つのパターンに分類して説明部分を抽出する。
（Ａ）用語にリンク先が付加されたパターン
（Ｂ）定義型リスト形式、もしくは、ボールドタグなどにより用語が見出し化されたパターン
（Ｃ）文で説明されたパターン
（Ｄ）連体節で説明されたパターン
Ｗｅｂページデータ評価部２６は、検索キー毎に、抽出された全ての説明の集合と個々の説明との類似性に基づいて各説明の信頼値を算出し、信頼値の高い説明が抽出されたＷｅｂページに高い信頼値を与えて評価して、信頼値に応じた優先順位を与える。複数の検索キーが検索エンジン部２２に入力されている場合は、複数の検索キーの評価結果を統合し、各Ｗｅｂページの評価結果を出力する。このとき、優先度の高いＷｅｂページだけを出力することもできる。
【００１９】
図３は、対象用語説明部分抽出部２４が実行する処理のフローチャートを示す。この処理は、検索エンジン部２２から全てのＷｅｂページアドレスを供給されて開始する。同図中、ステップＳ１０では全てのＷｅｂページアドレスに対する処理を終了したか否かを判別し、処理を終わっていないＷｅｂページアドレスがあれば、ステップＳ１２に進む。
【００２０】
ステップＳ１２では、１つのＷｅｂページアドレスを選択し、インターネットのＷｅｂページアドレスをアクセスし、そのＷｅｂページのＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ  Ｍａｋｅｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）文書を読み取る。ＨＴＭＬ文書内で、用語を説明するパターンとして、次に示す４つのパターンが考えられる。（Ａ）用語にリンク先が付加されたパターン
例：＜ＡＨＲＥＦ＝”＃ｋａｄｅｎ”＞情報家電＜／Ａ＞
＜ＡＮＡＭＥ＝ｋａｄｅｎ＞次世代の高速インターネットに対応した家電製品＜Ａ＞
（Ｂ）定義型リスト形式、もしくは、ボールドタグなどにより用語が見出し化されたパターン
例：＜ＤＬ＞
＜ＤＴ＞情報家電
＜ＤＤ＞次世代の高速インターネットに対応した家電製品
＜ＤＬ＞
（Ｃ）文で説明されたパターン
例：情報家電は、次世代の高速インターネットに対応した家電製品です。
（Ｄ）連体節で説明されたパターン
例：次世代の高速インターネットに対応した情報家電は、〜
対象用語説明部分抽出部２４では、（Ａ）〜（Ｄ）の各パターンを順次処理するため、ステップＳ１４で、ＨＴＭＬ文書の文の区切りを抽出する。文の区切りは、＜／ａ＞，＜／ｆｏｎｔ＞タグを除く全てのＨＴＭＬタグと、句点（。）を区切れ目と判断し、ＨＴＭＬ文書内にある改行などは、区切り目と判断しない。この際、文中に出現するＨＴＭＬタグはすべて除去する。
【００２１】
次に、パターン（Ａ），（Ｂ）についての処理を行う。ステップＳ１４では、まず、一つの文が以下の条件１が満たされているかを判別し、条件１が満たされている場合はパターン（Ａ），（Ｂ）と判別してステップＳ１８に進む。
【００２２】
条件１は以下の条件（ａ）〜（ｅ）を全て満たす。
（ａ）検索キーとして入力された用語を含んでいる
（ｂ）単一の文である（＜ｐ＞タグなどで複数文が囲まれていない）
（ｃ）文中の用語以外の部分に動詞を含まない
（ｄ）＜ｂ＞，＜ｔｄ＞，＜ｄｔ＞，＜ｈ［１−６］＞，＜ａ＞タグのいずれかでマークされている
（ｅ）次の文とそのまた次が＜ａ＞タグでマークされていない
条件１を満足する場合に、条件（ｄ）でリンクタグである＜ａ＞タグでマークされているときは、ステップＳ１８でパターン（Ａ）と判断してステップＳ２０に進み、それ以外の場合はパターン（Ｂ）と判断してステップＳ２２に進む。
【００２３】
パターン（Ａ）の場合はステップＳ２０に進み、リンク先が同じＷｅｂページ内へのジャンプであれば、ジャンプ先から例えば３文を対象用語説明部分として抽出する。リンク先が他のアドレスに存在するＷｅｂページヘのジャンプであれば、そのジャンプ先のＨＴＭＬ文書を獲得し、ＨＴＭＬ文書の最初から例えば３文を対象用語説明部分として抽出する。この際、不要なＨＴＭＬタグは除去し、自然言語文と判別される部分のみを抽出する。
【００２４】
ステップＳ１８でパターン（Ｂ）と判別された場合はステップＳ２２に進み、ステップＳ１６の条件１を満たした文の次から例えば３文を、対象用語説明部分として抽出する。
【００２５】
次に、ステップＳ２４でパターン（Ｃ）の判別処理を行う。Ｗｅｂページ中の各文に、「対象用語は〜です。」「対象用語とは〜です。」「対象用語は〜で、」「対象用語とは〜で」のパターンがある場合、ステップＳ２６で波線部分を対象用語説明部分として抽出する。
【００２６】
最後に、ステップＳ２８で文に対象用語が含まれパターン（Ｄ）であるか否かを判別する。パターン（Ｄ）と判別された場合は、ステップＳ３０で検索キーとして入力された対象用語が存在するＷｅｂページ中の各文に対して、既存技術である構文解析を行って単語間の係り受け関係を判別する。ステップＳ３２で、その結果を基に、対象用語を修飾する従属節（以後、連体節と呼ぶ）の有無を判別し、存在する場合は、ステップＳ３４で連体節を対象用語説明部分として抽出する。
【００２７】
ステップＳ３４の実行後は、ステップＳ１０に戻って処理を繰り返す。また、パターン（Ｄ）に当てはまらない場合もステップＳ１０に戻って処理を繰り返す。ステップＳ１０で全ての検索キーについて処理が終了している場合にはこの処理を終了する。
【００２８】
図４は、Ｗｅｂページデータ評価部２６が実行する処理のフローチャートを示す。この処理は、対象用語説明部分抽出部２４から各検索キーに対する全ての対象用語説明部分を供給されて開始する。
【００２９】
同図中、ステップＳ４０で、全てのＷｅｂページに対する信頼値を１にセットする。次に、ステップＳ４２で、全ての検索キーに対して処理が終了したか否かを判別し、全ての検索キーで処理が終了していない場合は、ステップＳ４４で未処理の検索キーの一つを処理対象とする。
【００３０】
ステップＳ４６では、対象用語説明部分抽出部２４による説明部分抽出結果を利用して、処理対象の検索キーに対する全ての説明部分を処理したか否かを判別する。処理対象の検索キーに対する全ての説明を処理していない場合は、ステップＳ４８で未処理である説明の一つを処理対象とする。
【００３１】
次に、ステップＳ５０で、処理対象となった説明の信頼値ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅを算出する。対象用語説明部分抽出部２４で、検索キーＱｋにより抽出された全ての説明に共通する要素は信頼性が高いと判定する。
【００３２】
ここでは、検索キーＱｋにより抽出された全ての説明集合と個々の説明の類似性を説明毎に算出し説明の信頼値とする。そのために、抽出された全ての説明集合を特徴付けるベクトルと、個々の説明を特徴付けるベクトルを次のように定義する。
【００３３】
全ての説明集合に出現する単語をｗｉ（ｉ＝１〜ｎ，ｎ：異なる単語の出現数）とし、全ての説明集合中で単語ｗｉが出現した説明の数をｄｆ（ｗｉ）とし、全ての説明集合の数をＮとし、説明ｊ（ｊ＝１〜Ｎ）に単語ｗｉが出現したか否かを判定する関数をａｐｐ（ｊ，ｗｉ）とする。
【００３４】
関数ａｐｐ（ｊ，ｗｉ）は、説明ｊに単語ｗｉが出現している場合、ａｐｐ（ｊ，ｗｉ）＝１であり、説明ｊに単語ｗｉが出現していない場合、ａｐｐ（ｊ，ｗｉ）＝０とする。
【００３５】
抽出された全ての説明集合を特徴付けるベクトル＝［ｄｆ（ｗ１）／Ｎ，ｄｆ（ｗ２）／Ｎ，ｄｆ（ｗ３）／Ｎ，…，ｄｆ（ｗｎ）／Ｎ］    …（１）
説明ｊを特徴付けるベクトル＝［ａｐｐ（ｊ，ｗ１），ａｐｐ（ｊ，ｗ２），ａｐｐ（ｊ，ｗ３），…，ａｐｐ（ｊ，ｗｎ）］                  …（２）
上記のベクトル表現を利用して、説明ｊの信頼値ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（ｊ）を（３）式で定義する。
【００３６】
【数１】
2004272786.tif 000003
（３）式の分子は、抽出された全ての説明集合を特徴付けるベクトルと、説明ｊを特徴付けるベクトルとの内積を表している。この際、抽出された全ての説明集合を特徴付けるベクトルの各要素で説明ｊを特徴付けるベクトルの各要素に対する重み付けがなされる。また、分母は、抽出された全ての説明集合を特徴付けるベクトルの大きさと、説明ｊを特徴付けるベクトルの大きさの和であり、分子の内積を正規化している。
【００３７】
ステップＳ５０で説明ｊの信頼値ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（ｊ）を算出したのち、説明ｊの信頼値を利用して、説明ｊが出現したＷｅｂページＨｊの持つ検索キーＱｋに対する信頼値を計算する。
【００３８】
このため、ステップＳ５２で処理対象の説明ｊが抽出されたＷｅｂページＨｊから、他の説明も抽出されているか否かを判別する。ＷｅｂページＨｊから他の説明も抽出されている場合、ステップＳ５４で、他の説明の信頼値と、対象としている説明ｊの信頼値ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（ｊ）とを比較する。
【００３９】
対象としている説明ｊの信頼値ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（ｊ）が最大の場合は、ステップＳ５６に進み、対象としている説明ｊの信頼値ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（ｊ）で、説明ｊが出現したＷｅｂページＨｊの持つ検索キーＱｋに対する信頼値ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（Ｈｊ，Ｑｋ）を更新する。
【００４０】
対象としている説明ｊの信頼値が最大でない場合は、ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（Ｈｊ，Ｑｋ）の更新は行わず、ステップＳ４６に戻り、以下の処理を繰り返す。また、ステップＳ５２で他の説明が抽出されていないと判別された場合は、対象としている説明ｊの信頼値で信頼値ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（Ｈｊ，Ｑｋ）を更新する。
【００４１】
上記のステップＳ４６〜Ｓ５６の処理を繰り返すことにより得られる、説明ｊが出現したＷｅｂページＨｊの持つ検索キーＱｋに対する信頼値ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（Ｈｊ，Ｑｋ）は、（４）式で定義できる。
【００４２】
ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（Ｈｊ，Ｑｋ）＝ｍａｘ［∀ｊ∈Ｈｊ，ｃｏｎｆｉｄｅ
ｎｃｅ（ｊ）］                                                …（４）
ステップＳ４６で処理中の検索キーに対する全ての説明を処理したと判別された場合にはステップＳ６０に進んでＷｅｂページＨｊの信頼値Ｃｏｎｆ（Ｈｊ）を（５）式で算出して更新する。
【００４３】
Ｃｏｎｆ（Ｈｊ）＝Ｃｏｎｆ（Ｈｊ）×ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（Ｈｊ，Ｑｋ）…（５）
また、ステップＳ４２で、全ての検索キーについて処理が終了している場合には、ステップＳ６２で評価された全てのＷｅｂページに対する信頼値Ｃｏｎｆ（Ｈｊ）の集合を結果として出力し、この処理を終了する。
【００４４】
この信頼値Ｃｏｎｆ（Ｈｊ）が高いほど、信頼できるＷｅｂページと判断できる。ここで、「燃料電池」という１つの検索キーにより大量のＷｅｂページを検索エンジン部２２で検索する。各Ｗｅｂページ中の「燃料電池」に対する説明を対象用語説明部分抽出部２４により抽出した結果、抽出された全ての説明集合を特徴付けるベクトルを図５に示す。図５に示すベクトルのうち、例えば第１要素である「装置（２０／６０）」は、全ての説明集合の数が６０で、そのうち２０の説明に単語「装置」が出現したことを表している。
【００４５】
また、図６（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）に各説明ｊの信頼値ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（ｊ）と、その説明の内容を示す。図６（Ａ）に示す説明「天然ガス（都市ガスの主原料）から取り出した水素と空気中の酸素を電気化学反応させて、水の電気分解とは逆の反応で電気を作る装置」の信頼値は０．４３０５６４であり、図６（Ｂ）に示す説明「小型機器に電力を供給する装置」の信頼値は０．２４５０３４であり、図６（Ｃ）に示す説明「月まで行った装置」の信頼値は０．０１５２２０である。
【００４６】
Ｗｅｂページデータ評価部２６は、図６（Ａ）に示す「天然ガス（都市ガスの主原料）から取り出した水素と空気中の酸素を電気化学反応させて、水の電気分解とは逆の反応で電気を作る装置」という説明が、ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（ｊ）＝０．４３０５６４で最も信頼値が高いと判別している。入力された検索キーが１つであるので、この説明が抽出された図７に示すＷｅｂページが、最も信頼性の高いＷｅｂページと判別される。
【００４７】
これに対して、図８は、一般の検索エンジンを用いて「燃料電池」という検索キーを入力した際のトップページ（最初のＷｅｂページ）を示す。図７のＷｅｂページには、的確な「燃料電池」の説明があるが、図８のトップページには、的確な「燃料電池」の説明は存在しない。
【００４８】
このようにして得た検索キー毎の各Ｗｅｂページの信頼値Ｃｏｎｆ（Ｈｊ）は、例えば検索エンジン等において、対象用語を検索キーとして検索した場合に検索結果として得られる複数のＷｅｂページに対する優先度として与えられ、優先度の高い、つまり、信頼値Ｃｏｎｆ（Ｈｊ）の高いＷｅｂページを上位に表示するため等に利用される。これにより、インターネット上の大量のＷｅｂページから、検索キーが何であるかを的確に示す内容を持つＷｅｂページを優先して検索することが可能となる。
【００４９】
なお、検索エンジン部２２が請求項記載の検索手段に対応し、対象用語説明部分抽出部２４が抽出手段に対応し、Ｗｅｂページデータ評価部２６が評価手段に対応する。
【００５０】
【発明の効果】
上述の如く、請求項１，４に記載の発明によれば、検索キーが何であるかを的確に示す内容を持つＷｅｂページに対して高い評価を与えることができる。
【００５１】
請求項２に記載の発明によれば、Ｗｅｂページ内に複数の説明がある場合にも正しい評価を行うことができる。
【００５２】
請求項３に記載の発明によれば、抽出された全ての説明集合と各説明の類似性に基づいて各説明の信頼値を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のＷｅｂ評価装置のハードウェア構成を示す一実施例のブロック図である。
【図２】本発明のＷｅｂ評価装置の一実施例の機能構成図である。
【図３】対象用語説明部分抽出部が実行する処理のフローチャートである。
【図４】Ｗｅｂページデータ評価部が実行する処理のフローチャートである。
【図５】抽出された全ての説明集合を特徴付けるベクトルを示す図である。
【図６】各説明ｊの信頼値ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（ｊ）と、その説明の内容を示す図である。
【図７】Ｗｅｂページを示す図である。
【図８】Ｗｅｂページを示す図である。
【符号の説明】
１１  入力装置
１２  出力装置
１３  ドライブ装置
１４  補助記憶装置
１５  メモリ装置
１６  演算処理装置
１７  データベース
１８  ネットワーク接続装置
１９  記録媒体
２０  システムバス
２２  検索エンジン部
２４  対象用語説明部分抽出部
２６  Ｗｅｂページデータ評価部
【図１】
2004272786.tif 000004
【図２】
2004272786.tif 000005
【図３】
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【図４】
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【図５】
2004272786.tif 000008
【図６】
2004272786.tif 000009
【図７】
2004272786.tif 000010
【図８】
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