(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの入力するクエリーを受け付けるクエリー入力部と、
このクエリー入力部の受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成部と、
多数の検索対象情報のインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを登録している情報データベースと、
前記特徴ベクトル作成部で作成されたクエリーの特徴ベクトルと前記情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出す類似度演算部と、
この類似度演算部の取り出したデータを保存する検索結果保持部と、前記類似度演算部の取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力する検索結果出力部と、
前記検索結果出力部の出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、（１）適入力の場合には、前記検索結果保持部に対して、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補として前記検索結果出力部によって出力させ、（２）不適入力の場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記検索結果保持部の保持している検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補として前記検索結果出力部によって出力させるフィードバック処理部と
を備えて成る情報検索システム。
【請求項２】
ユーザの入力するクエリーを受け付けるクエリー入力部と、
このクエリー入力部の受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成部と、
多数の検索対象情報のインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを登録している情報データベースと、
前記特徴ベクトル作成部で作成されたクエリーの特徴ベクトルと前記情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出す類似度演算部と、
この類似度演算部の取り出したデータを保存する検索結果保持部と、
前記類似度演算部が求めた類似度の高い特徴ベクトル群に対して、最も類似度の高い特徴ベクトルから始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記検索結果保持部に保持しているすべての検索対象情報を網羅するまで繰り返して決定木を作成する決定木作成部と、
前記類似度演算部の取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力する検索結果出力部と、前記検索結果出力部の出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木作成部の作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を前記検索結果出力部によって出力させるフィードバック処理部とを備えて成る情報検索システム。
【請求項３】
ユーザの入力するクエリーを受け付けるクエリー入力部と、
このクエリー入力部の受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成部と、
多数の検索対象情報のインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを登録している情報データベースと、
前記特徴ベクトル作成部で作成されたクエリーの特徴ベクトルと前記情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出す類似度演算部と、
この類似度演算部の取り出したデータを保存する検索結果保持部と、前記類似度演算部が求めた類似度の高い特徴ベクトル群に対して、最も類似度の高い特徴ベクトルから始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、
（２）不適入力の場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記検索結果保持部に保持している検索対象情報群について所定段階まで繰り返して決定木を作成する決定木作成部と、
前記類似度演算部の取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力する検索結果出力部と、前記検索結果出力部の出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木作成部の作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を前記検索結果出力部によって出力させ、かつ前記決定木作成部に対して、既存の決定木を成長させる条件に至ったならば前記決定木作成部に決定木を所定段階だけ成長させる指示を与えるフィードバック処理部とを備えて成る情報検索システム。
【請求項４】
前記クエリー及び検索対象情報はテキストデータであることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の情報検索システム。
【請求項５】
クエリー入力部がユーザの入力するクエリーを受け付けるステップ１と、
特徴ベクトル作成部が前記受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成するステップ２と、
前記特徴ベクトル作成部で作成されたクエリーの特徴ベクトルと、情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を類似度演算部が演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出すステップ３と、
ステップ３で取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを検索結果出力部が出力するステップ４と、
ステップ４で出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力をフィードバック処理部が受け付け、（１）適入力の場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記ステップ３で取り出した検索対象情報の中を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補として出力し、（２）不適入力の場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記ステップ３で取り出した検索対象情報の中を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補として出力するステップ５とを有する情報検索方法。
【請求項６】
クエリー入力部がユーザの入力するクエリーを受け付けるステップ１と、
特徴ベクトル作成部が前記受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成するステップ２と、
前記特徴ベクトル作成部で作成されたクエリーの特徴ベクトルと、情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出すステップ３と、
ステップ３で求めた類似度の高い特徴ベクトル群に対して、最も類似度の高い特徴ベクトルから始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、ステップ３で取り出した検索対象情報のすべてを網羅するまで繰り返して決定木を作成するステップ４と、
ステップ３で取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力するステップ５と、
ステップ５で出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、ステップ４で作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を出力させるステップ６とを有する情報検索方法。
【請求項７】
クエリー入力部がユーザの入力するクエリーを受け付けるステップ１と、
特徴ベクトル作成部が前記受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成するステップ２と、
作成されたクエリーの特徴ベクトルと、情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出すステップ３と、
ステップ３で求めた類似度の高い特徴ベクトル群に対して、最も類似度の高い特徴ベクトルから始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、ステップ３で取り出した検索対象情報について所定段階まで繰り返して決定木を作成するステップ４と、
ステップ３で取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力するステップ５と、
ステップ５で出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、ステップ４で作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を出力し、かつステップ４で作成した決定木を成長させる条件に至ったならば当該決定木を所定段階だけ成長させるステップ６とを有する情報検索方法。
【請求項８】
前記クエリー及び検索対象情報はテキストデータであることを特徴とする請求項５〜７のいずれかに記載の情報検索方法。
【請求項９】
ユーザの入力するクエリーを受け付ける処理１と、
受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成する処理２と、
作成されたクエリーの特徴ベクトルと、情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出す処理３と、
処理３で取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力する処理４と、
処理４で出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、（１）適入力の場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記処理３で取り出した検索対象情報の中を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補として出力し、
（２）不適入力の場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記処理３で取り出した検索対象情報の中を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補として出力する処理５とをコンピュータに実行させる情報検索プログラム。
【請求項１０】
ユーザの入力するクエリーを受け付ける処理１と、
受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成する処理２と、
作成されたクエリーの特徴ベクトルと、情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出す処理３と、
処理３で求めた類似度の高い特徴ベクトル群に対して、最も類似度の高い特徴ベクトルから始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、処理３で取り出した検索対象情報のすべてを網羅するまで繰り返して決定木を作成する処理４と、
処理３で取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力する処理５と、
処理５で出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、処理４で作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を出力させる処理６とをコンピュータに実行させる情報検索プログラム。
【請求項１１】
ユーザの入力するクエリーを受け付ける処理１と、
受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成する処理２と、
作成されたクエリーの特徴ベクトルと、情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出す処理３と、
処理３で求めた類似度の高い特徴ベクトル群に対して、最も類似度の高い特徴ベクトルから始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、処理３で取り出した検索対象情報について所定段階まで繰り返して決定木を作成する処理４と、
処理３で取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力する処理５と、
処理５で出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、処理４で作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を出力し、かつ処理４で作成した決定木を成長させる条件に至ったならば当該決定木を所定段階だけ成長させる処理６と
をコンピュータに実行させる情報検索プログラム。
【請求項１２】
前記クエリー及び検索対象情報はテキストデータであることを特徴とする請求項９〜１１のいずれかに記載の情報検索プログラム。
【請求項１３】
ユーザの入力するクエリーを受け付ける処理１と、
受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成する処理２と、
作成されたクエリーの特徴ベクトルと、情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出す処理３と、
処理３で取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力する処理４と、
処理４で出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、（１）適入力の場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記処理３で取り出した検索対象情報の中を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補として出力し、（２）不適入力の場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記処理３で取り出した検索対象情報の中を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補として出力する処理５と
を実行する情報検索プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
ユーザの入力するクエリーを受け付ける処理１と、
受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成する処理２と、
作成されたクエリーの特徴ベクトルと、情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出す処理３と、
処理３で求めた類似度の高い特徴ベクトル群に対して、最も類似度の高い特徴ベクトルから始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、処理３で取り出した検索対象情報のすべてを網羅するまで繰り返して決定木を作成する処理４と、
処理３で取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力する処理５と、
処理５で出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、処理４で作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を出力させる処理６と
を実行する情報検索プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項１５】
ユーザの入力するクエリーを受け付ける処理１と、
受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成する処理２と、
作成されたクエリーの特徴ベクトルと、情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出す処理３と、
処理３で求めた類似度の高い特徴ベクトル群に対して、最も類似度の高い特徴ベクトルから始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、処理３で取り出した検索対象情報について所定段階まで繰り返して決定木を作成する処理４と、
処理３で取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力する処理５と、
処理５で出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、処理４で作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を出力し、かつ処理４で作成した決定木を成長させる条件に至ったならば当該決定木を所定段階だけ成長させる処理６と
を実行する情報検索プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項１６】
前記クエリー及び検索対象情報はテキストデータであることを特徴とする請求項１３〜１５のいずれかに記載の情報検索プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項１７】
一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持する特徴データ保持部と、
前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力する表示情報出力部と、
前記出力された検索対象情報に対して、ユーザの適／不適の判断入力を受け付けるフィードバック受付部と、
（１）前記ユーザの判断入力が適である場合には、前記表示情報出力部が現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記一群の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を表現する情報を前記表示情報出力部に出力させ、（２）前記ユーザの判断入力が不適である場合には、前記表示情報出力部が現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば予め与えられている基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば予め与えられている基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記一群の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を表現する情報を前記表示情報出力部に出力させる出力情報選択部とを備えて成る出力情報選択装置。
【請求項１８】
一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持する特徴データ保持部と、
前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力する表示情報出力部と、
前記特徴データ保持部に保持されている一群の検索対象情報に対して、あらかじめ与えられている基準ベクトルと最も類似度の高い特徴ベクトルを持つ検索対象情報から始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記特徴データ保持部に保持されているすべての検索対象情報を網羅するまで繰り返して決定木を作成する決定木作成部と、前記表示情報出力部が出力している検索対象情報に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木作成部の作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を表現する情報を前記表示情報出力部によって出力させるフィードバック処理部とを備えて成る出力情報選択装置。
【請求項１９】
一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持する特徴データ保持部と、
前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力する表示情報出力部と、
前記特徴データ保持部に保持されている一群の検索対象情報に対して、あらかじめ与えられている基準ベクトルと最も類似度の高い特徴ベクトルを持つ検索対象情報から始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記特徴データ保持部に保持されている検索対象情報群について所定段階まで繰り返して決定木を作成する決定木作成部と、
前記表示情報出力部が出力している検索対象情報に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木作成部の作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を表現する情報を前記表示情報出力部によって出力させると共に、前記決定木作成部に対して、既存の決定木を成長させる条件に至ったならば前記決定木作成部に決定木を所定段階だけ成長させる指示を与えるフィードバック処理部とを備えて成る出力情報選択装置。
【請求項２０】
特徴データ保持部が一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持するステップ１と、
表示情報出力部が前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力するステップ２と、
フィードバック受付部が現在出力中の検索対象情報に対して、ユーザの適／不適の判断入力を受け付け、（１）前記ユーザの判断入力が適である場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記一群の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を表現する情報を出力し、（２）前記ユーザの判断入力が不適である場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば予め与えられている基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば予め与えられている基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記一群の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を表現する情報を出力するステップ３とを有する出力情報選択方法。
【請求項２１】
特徴データ保持部が一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持するステップ１と、
表示情報出力部が前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力するステップ２と、
フィードバック受付部が前記一群の検索対象情報に対して、あらかじめ与えられている基準ベクトルと最も類似度の高い特徴ベクトルを持つ検索対象情報から始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記一群の検索対象情報のすべてを網羅するまで繰り返して決定木を作成するステップ３と、現在出力中の検索対象情報に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を表現する情報を出力するステップ４とを有する出力情報選択方法。
【請求項２２】
特徴データ保持部が一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持するステップ１と、
表示情報出力部が前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力するステップ２と、
フィードバック受付部が前記一群の検索対象情報に対して、あらかじめ与えられている基準ベクトルと最も類似度の高い特徴ベクトルを持つ検索対象情報から始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記一群の検索対象情報について所定段階まで繰り返して決定木を作成するステップ３と、
現在出力中の検索対象情報に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を表現する情報を出力すると共に、既存の決定木を成長させる条件に至ったならば前記決定木を所定段階だけ成長させるステップ４とを有する出力情報選択方法。
【請求項２３】
一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持する処理１と、
前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力する処理２と、
現在出力中の検索対象情報に対して、ユーザの適／不適の判断入力を受け付け、（１）前記ユーザの判断入力が適である場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記一群の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を表現する情報を出力し、（２）前記ユーザの判断入力が不適である場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば予め与えられている基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば予め与えられている基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記一群の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を表現する情報を出力する処理３とをコンピュータに実行させる出力情報選択プログラム。
【請求項２４】
一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持する処理１と、
前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力する処理２と、
前記一群の検索対象情報に対して、あらかじめ与えられている基準ベクトルと最も類似度の高い特徴ベクトルを持つ検索対象情報から始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記一群の検索対象情報のすべてを網羅するまで繰り返して決定木を作成する処理３と、
現在出力中の検索対象情報に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を表現する情報を出力する処理４とをコンピュータに実行させる出力情報選択プログラム。
【請求項２５】
一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持する処理１と、
前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力する処理２と、
前記一群の検索対象情報に対して、あらかじめ与えられている基準ベクトルと最も類似度の高い特徴ベクトルを持つ検索対象情報から始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記一群の検索対象情報について所定段階まで繰り返して決定木を作成する処理３と、
現在出力中の検索対象情報に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を表現する情報を出力すると共に、既存の決定木を成長させる条件に至ったならば前記決定木を所定段階だけ成長させる処理４とをコンピュータに実行させる出力情報選択プログラム。
【請求項２６】
一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持する処理１と、
前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力する処理２と、
現在出力中の検索対象情報に対して、ユーザの適／不適の判断入力を受け付け、（１）前記ユーザの判断入力が適である場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記一群の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を表現する情報を出力し、（２）前記ユーザの判断入力が不適である場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば予め与えられている基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば予め与えられている基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記一群の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を表現する情報を出力する処理３とを実行する出力情報選択プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項２７】
一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持する処理１と、
前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力する処理２と、
前記一群の検索対象情報に対して、あらかじめ与えられている基準ベクトルと最も類似度の高い特徴ベクトルを持つ検索対象情報から始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記一群の検索対象情報のすべてを網羅するまで繰り返して決定木を作成する処理３と、
現在出力中の検索対象情報に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を表現する情報を出力する処理４とを実行する出力情報選択プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項２８】
一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持する処理１と、
前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力する処理２と、
前記一群の検索対象情報に対して、あらかじめ与えられている基準ベクトルと最も類似度の高い特徴ベクトルを持つ検索対象情報から始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記一群の検索対象情報について所定段階まで繰り返して決定木を作成する処理３と、
現在出力中の検索対象情報に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を表現する情報を出力すると共に、既存の決定木を成長させる条件に至ったならば前記決定木を所定段階だけ成長させる処理４とを実行する出力情報選択プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報検索システム、情報検索方法、情報検索プログラム、情報検索プログラムを記録した記録媒体、出力情報選択装置、出力情報選択方法、出力情報選択プログラム及び出力情報選択プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ユーザがインターネット上で文書検索し、あるいは特定の場所に設置されている文書データベースにアクセスして文書検索する場合、クリエーとして自分の必要としている文書内容を記述したテキストデータを入力し、あるいは自分の必要としている文書のモデルとなる既存の文書のテキストデータを入力し、検索指令を与えると、検索エンジン側で、クリエーとして入力された文書のテキストデータに類似するテキストデータを持つ文書を抽出してユーザに提示する情報検索システムが知られている。
【０００３】
このような情報検索システムでは、例えば、ｔｆ＊ｉｄｆに代表されるベクトル空間モデルを利用する。これは、多数の文書のテキストデータを分析して特徴ベクトルを求めてデータベースに登録しておき、ユーザが入力したテキストデータの特徴ベクトルを求め、すでにデータベースに登録されている特徴ベクトル群から類似する特徴ベクトルを抽出し、それらの抽出された特徴ベクトルを持つ文書を検索結果としてユーザに提示するものである。
【０００４】
上記のｔｆ＊ｉｄｆは、文書のテキストデータ中の各単語の出現頻度に、他の検索対象文書のテキストデータ中の出現頻度を考慮した重みを加えた特徴量である。単語に対する重みｗt は、次のような式１によって表わされる。
【０００５】
【数１】
0004636734.tif 000002
ここで、Ｎは検索対象文書数、ｆt は単語ｔを含む文書数である。
【０００６】
文書のテキストデータの特徴ベクトルの各要素ｗd,t は、次のように計算される。
【０００７】
【数２】
0004636734.tif 000003
ここで、ｆd,t は、文書ｄのテキストデータ中の単語ｔの出現頻度である。
【０００８】
また、特徴量をベクトルで表した文書間の類似度を求める尺度としては、例えば、コサイン係数（Cosine coefficient）がある。このコサイン係数では、２つのベクトルｘ，ｙ間の類似度ｓｉｍ（ｘ，ｙ）を次の数３式で表す。
【０００９】
【数３】
0004636734.tif 000004
そして、従来の情報検索システムでは、ユーザのクエリーとしてのテキストデータの特徴ベクトルとの類似度が所定のしきい値よりも高い特徴ベクトルを持つ文書を抽出し、図１２に示すように類似度の高いものから順に並べる形式で検索結果を提示していた。
【００１０】
図１２に示した類似度順の検索結果をベクトル空間に模式的に表わすと、図１３のようになる。つまり、クエリーＱの特徴ベクトルと、しきい値以内の高い類似度を持つ文書Ａ〜Ｅそれぞれの特徴ベクトルとの空間位置関係は図１３のように表わされるのである。この図１３において、クエリーＱに対してしきい値内で類似度が高い順番は、クエリーＱに対する距離尺度がＡ＜Ｄ＜Ｂ＜Ｃ＜ＥであることからＡ，Ｄ，Ｂ，Ｃ，Ｅである。
【００１１】
なお、文書の特徴ベクトルで表すモデルとしては、ｔｆ＊ｉｄｆ以外に、例えば、「Automatic Text Processing The Transformation, Analysis, and Retrieval of Information by Computer Gerard Salton」に示されるように、Term-discrimination ValueやProbabilistic Term Weighting等、様々なモデルがある。
【００１２】
また、類似度を求めるための尺度としても、上のCosine coefficient以外にも、上に例示した文献に示されているように、Inner product、Dice coefficient、Jaccard coefficient等、様々な距離尺度がある。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
このような従来の情報検索システムでは、次のような問題点があった。図１３に示したように、しきい値以内にある類似度の高い文書Ａ〜Ｅではあっても、クエリーＱに対してそれらの特徴ベクトルの方向はまちまちである。ところが、通常、検索結果は図１２に示すように類似度の高い順に表示されるだけであるため、ユーザはクエリーＱに一番近い文書Ａを展開して読んでみたところ、自分の求めている内容であることが分かったとしても、次には文書ＡとはクエリーＱに対する向きが反対である、類似度が２番目に高い文書Ｄを開くことになる。その次にはまた、クエリーＱに対して文書Ｄとは方向がほぼ正反対であるが、文書Ａとは特徴ベクトルが近い、類似度が３番目の文書Ｂを開く。そしてその次は、これらの文書とは全く方向が異なる文書Ｃを開くことになる。
【００１４】
しかしながら、現実には、ユーザにとっては、例えば、類似度が一番高い文書Ａを開いてみたところ、内容的に自分の求めている文書と関連性が高ければ、次には特徴ベクトルの方向として、２番目に類似度が高いが、クエリーＱに対して特徴ベクトルが１番目の文書Ａとは反対を向く文書Ｄを開くよりも、文書Ａと同方向を向く特徴ベクトルを持つ文書Ｂを開く方が望ましい。
【００１５】
しかし、従来は特徴ベクトルの方向を考慮せずに単純に類似度の順に展開するだけであったので、このようなユーザの要求に応えることはできず、ユーザが必要としている内容の文書を見出すまでに手間がかかる問題点があった。
【００１６】
本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされたもので、類似度検索結果からユーザが必要としている情報の閲覧が可能な限り無駄なく行える技術を提供することを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明の情報検索システムは、ユーザの入力するクエリーを受け付けるクエリー入力部と、このクエリー入力部の受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成部と、多数の検索対象情報のインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを登録している情報データベースと、前記特徴ベクトル作成部で作成されたクエリーの特徴ベクトルと前記情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出す類似度演算部と、この類似度演算部の取り出したデータを保存する検索結果保持部と、前記類似度演算部の取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力する検索結果出力部と、前記検索結果出力部の出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、（１）適入力の場合には、前記検索結果保持部に対して、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補として前記検索結果出力部によって出力させ、（２）不適入力の場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記検索結果保持部の保持している検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補として前記検索結果出力部によって出力させるフィードバック処理部とを備えたものである。
【００１８】
請求項２の発明の情報検索システムは、ユーザの入力するクエリーを受け付けるクエリー入力部と、このクエリー入力部の受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成部と、多数の検索対象情報のインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを登録している情報データベースと、前記特徴ベクトル作成部で作成されたクエリーの特徴ベクトルと前記情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出す類似度演算部と、この類似度演算部の取り出したデータを保存する検索結果保持部と、前記類似度演算部が求めた類似度の高い特徴ベクトル群に対して、最も類似度の高い特徴ベクトルから始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記検索結果保持部に保持しているすべての検索対象情報を網羅するまで繰り返して決定木を作成する決定木作成部と、前記類似度演算部の取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力する検索結果出力部と、前記検索結果出力部の出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木作成部の作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を前記検索結果出力部によって出力させるフィードバック処理部とを備えたものである。
【００１９】
請求項３の発明の情報検索システムは、ユーザの入力するクエリーを受け付けるクエリー入力部と、このクエリー入力部の受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成部と、多数の検索対象情報のインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを登録している情報データベースと、前記特徴ベクトル作成部で作成されたクエリーの特徴ベクトルと前記情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出す類似度演算部と、この類似度演算部の取り出したデータを保存する検索結果保持部と、前記類似度演算部が求めた類似度の高い特徴ベクトル群に対して、最も類似度の高い特徴ベクトルから始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、（２）不適入力の場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記検索結果保持部に保持している検索対象情報群について所定段階まで繰り返して決定木を作成する決定木作成部と、前記類似度演算部の取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力する検索結果出力部と、前記検索結果出力部の出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木作成部の作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を前記検索結果出力部によって出力させ、かつ前記決定木作成部に対して、既存の決定木を成長させる条件に至ったならば前記決定木作成部に決定木を所定段階だけ成長させる指示を与えるフィードバック処理部とを備えたものである。
【００２０】
請求項４の発明は、請求項１〜３の情報検索システムにおいて、前記クエリー及び検索対象情報はテキストデータであることを特徴とするものである。
【００２１】
請求項５の発明の情報検索方法は、クエリー入力部がユーザの入力するクエリーを受け付けるステップ１と、特徴ベクトル作成部が前記受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成するステップ２と、前記特徴ベクトル作成部で作成されたクエリーの特徴ベクトルと、情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を類似度演算部が演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出すステップ３と、ステップ３で取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを検索結果出力部が出力するステップ４と、ステップ４で出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力をフィードバック処理部が受け付け、（１）適入力の場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記ステップ３で取り出した検索対象情報の中を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補として出力し、（２）不適入力の場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記ステップ３で取り出した検索対象情報の中を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補として出力するステップ５とを有するものである。
【００２２】
請求項６の発明の情報検索方法は、クエリー入力部がユーザの入力するクエリーを受け付けるステップ１と、特徴ベクトル作成部が前記受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成するステップ２と、前記特徴ベクトル作成部で作成されたクエリーの特徴ベクトルと、情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出すステップ３と、
ステップ３で求めた類似度の高い特徴ベクトル群に対して、最も類似度の高い特徴ベクトルから始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、ステップ３で取り出した検索対象情報のすべてを網羅するまで繰り返して決定木を作成するステップ４と、
ステップ３で取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力するステップ５と、ステップ５で出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、ステップ４で作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を出力させるステップ６とを有するものである。
【００２３】
請求項７の発明の情報検索方法は、クエリー入力部がユーザの入力するクエリーを受け付けるステップ１と、特徴ベクトル作成部が前記受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成するステップ２と、作成されたクエリーの特徴ベクトルと、情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出すステップ３と、ステップ３で求めた類似度の高い特徴ベクトル群に対して、最も類似度の高い特徴ベクトルから始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、ステップ３で取り出した検索対象情報について所定段階まで繰り返して決定木を作成するステップ４と、ステップ３で取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力するステップ５と、ステップ５で出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、ステップ４で作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を出力し、かつステップ４で作成した決定木を成長させる条件に至ったならば当該決定木を所定段階だけ成長させるステップ６とを有するものである。
【００２４】
請求項８の発明は、請求項５〜７の情報検索方法において、前記クエリー及び検索対象情報はテキストデータであることを特徴とするものである。
【００２５】
請求項９の発明の情報検索プログラムは、ユーザの入力するクエリーを受け付ける処理１と、受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成する処理２と、作成されたクエリーの特徴ベクトルと、情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出す処理３と、処理３で取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力する処理４と、処理４で出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、（１）適入力の場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記処理３で取り出した検索対象情報の中を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補として出力し、（２）不適入力の場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記処理３で取り出した検索対象情報の中を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補として出力する処理５とをコンピュータに実行させるものである。
【００２６】
請求項１０の発明の情報検索プログラムは、ユーザの入力するクエリーを受け付ける処理１と、受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成する処理２と、作成されたクエリーの特徴ベクトルと、情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出す処理３と、処理３で求めた類似度の高い特徴ベクトル群に対して、最も類似度の高い特徴ベクトルから始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、処理３で取り出した検索対象情報のすべてを網羅するまで繰り返して決定木を作成する処理４と、処理３で取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力する処理５と、処理５で出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、処理４で作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を出力させる処理６とをコンピュータに実行させるものである。
【００２７】
請求項１１の発明の情報検索プログラムは、ユーザの入力するクエリーを受け付ける処理１と、受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成する処理２と、作成されたクエリーの特徴ベクトルと、情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出す処理３と、処理３で求めた類似度の高い特徴ベクトル群に対して、最も類似度の高い特徴ベクトルから始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、処理３で取り出した検索対象情報について所定段階まで繰り返して決定木を作成する処理４と、処理３で取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力する処理５と、処理５で出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、処理４で作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を出力し、かつ処理４で作成した決定木を成長させる条件に至ったならば当該決定木を所定段階だけ成長させる処理６とをコンピュータに実行させるものである。
【００２８】
請求項１２の発明は、請求項９〜１１の情報検索プログラムにおいて、前記クエリー及び検索対象情報はテキストデータであることを特徴とするものである。
【００２９】
請求項１３の発明の記録媒体は、ユーザの入力するクエリーを受け付ける処理１と、
受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成する処理２と、作成されたクエリーの特徴ベクトルと、情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出す処理３と、処理３で取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力する処理４と、処理４で出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、（１）適入力の場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記処理３で取り出した検索対象情報の中を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補として出力し、（２）不適入力の場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記処理３で取り出した検索対象情報の中を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補として出力する処理５とをコンピュータに実行させる情報検索プログラムを記録したものである。
【００３０】
請求項１４の発明の記録媒体は、ユーザの入力するクエリーを受け付ける処理１と、受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成する処理２と、作成されたクエリーの特徴ベクトルと、情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出す処理３と、処理３で求めた類似度の高い特徴ベクトル群に対して、最も類似度の高い特徴ベクトルから始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、処理３で取り出した検索対象情報のすべてを網羅するまで繰り返して決定木を作成する処理４と、処理３で取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力する処理５と、処理５で出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、処理４で作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を出力させる処理６とをコンピュータに実行させる情報検索プログラムを記録したものである。
【００３１】
請求項１５の発明の記録媒体は、ユーザの入力するクエリーを受け付ける処理１と、受け付けたクエリーから特徴ベクトルを作成する処理２と、作成されたクエリーの特徴ベクトルと、情報データベースに登録されている検索対象情報ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ検索対象情報を特定し、それらのインデックス、内容を表すデータ及び特徴ベクトルデータを取り出す処理３と、処理３で求めた類似度の高い特徴ベクトル群に対して、最も類似度の高い特徴ベクトルから始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であればクエリーの特徴ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、処理３で取り出した検索対象情報について所定段階まで繰り返して決定木を作成する処理４と、処理３で取り出した検索対象情報の１つについてそのインデックス、内容を示すデータを出力する処理５と、処理５で出力している検索結果に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、処理４で作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を出力し、かつ処理４で作成した決定木を成長させる条件に至ったならば当該決定木を所定段階だけ成長させる処理６とをコンピュータに実行させる情報検索プログラムを記録したものである。
【００３２】
請求項１６の発明は、請求項１３〜１５の記録媒体において、前記クエリー及び検索対象情報はテキストデータであることを特徴とするものである。
【００３３】
請求項１７の発明の出力情報選択装置は、一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持する特徴データ保持部と、前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力する表示情報出力部と、前記出力された検索対象情報に対して、ユーザの適／不適の判断入力を受け付けるフィードバック受付部と、（１）前記ユーザの判断入力が適である場合には、前記表示情報出力部が現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記一群の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を表現する情報を前記表示情報出力部に出力させ、（２）前記ユーザの判断入力が不適である場合には、前記表示情報出力部が現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば予め与えられている基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば予め与えられている基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記一群の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を表現する情報を前記表示情報出力部に出力させる出力情報選択部とを備えたものである。
【００３４】
請求項１８の発明の出力情報選択装置は、一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持する特徴データ保持部と、前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力する表示情報出力部と、前記特徴データ保持部に保持されている一群の検索対象情報に対して、あらかじめ与えられている基準ベクトルと最も類似度の高い特徴ベクトルを持つ検索対象情報から始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記特徴データ保持部に保持されているすべての検索対象情報を網羅するまで繰り返して決定木を作成する決定木作成部と、前記表示情報出力部が出力している検索対象情報に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木作成部の作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を表現する情報を前記表示情報出力部によって出力させるフィードバック処理部とを備えたものである。
【００３５】
請求項１９の発明の出力情報選択装置は、一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持する特徴データ保持部と、前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力する表示情報出力部と、前記特徴データ保持部に保持されている一群の検索対象情報に対して、あらかじめ与えられている基準ベクトルと最も類似度の高い特徴ベクトルを持つ検索対象情報から始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記特徴データ保持部に保持されている検索対象情報群について所定段階まで繰り返して決定木を作成する決定木作成部と、前記表示情報出力部が出力している検索対象情報に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木作成部の作成した決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を表現する情報を前記表示情報出力部によって出力させると共に、前記決定木作成部に対して、既存の決定木を成長させる条件に至ったならば前記決定木作成部に決定木を所定段階だけ成長させる指示を与えるフィードバック処理部とを備えたものである。
【００３６】
請求項２０の発明の出力情報選択方法は、特徴データ保持部が一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持するステップ１と、表示情報出力部が前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力するステップ２と、フィードバック受付部が現在出力中の検索対象情報に対して、ユーザの適／不適の判断入力を受け付け、（１）前記ユーザの判断入力が適である場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記一群の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を表現する情報を出力し、（２）前記ユーザの判断入力が不適である場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば予め与えられている基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば予め与えられている基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記一群の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を表現する情報を出力するステップ３とを有するものである。
【００３７】
請求項２１の発明の出力情報選択方法は、特徴データ保持部が一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持するステップ１と、表示情報出力部が前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力するステップ２と、フィードバック受付部が前記一群の検索対象情報に対して、あらかじめ与えられている基準ベクトルと最も類似度の高い特徴ベクトルを持つ検索対象情報から始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記一群の検索対象情報のすべてを網羅するまで繰り返して決定木を作成するステップ３と、現在出力中の検索対象情報に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を表現する情報を出力するステップ４とを有するものである。
【００３８】
請求項２２の発明の出力情報選択方法は、特徴データ保持部が一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持するステップ１と、表示情報出力部が前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力するステップ２と、フィードバック受付部が前記一群の検索対象情報に対して、あらかじめ与えられている基準ベクトルと最も類似度の高い特徴ベクトルを持つ検索対象情報から始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記一群の検索対象情報について所定段階まで繰り返して決定木を作成するステップ３と、現在出力中の検索対象情報に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を表現する情報を出力すると共に、既存の決定木を成長させる条件に至ったならば前記決定木を所定段階だけ成長させるステップ４とを有するものである。
【００３９】
請求項２３の発明の出力情報選択プログラムは、一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持する処理１と、前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力する処理２と、現在出力中の検索対象情報に対して、ユーザの適／不適の判断入力を受け付け、（１）前記ユーザの判断入力が適である場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記一群の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を表現する情報を出力し、（２）前記ユーザの判断入力が不適である場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば予め与えられている基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば予め与えられている基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記一群の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を表現する情報を出力する処理３とをコンピュータに実行させるものである。
【００４０】
請求項２４の発明の出力情報選択プログラムは、一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持する処理１と、前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力する処理２と、前記一群の検索対象情報に対して、あらかじめ与えられている基準ベクトルと最も類似度の高い特徴ベクトルを持つ検索対象情報から始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記一群の検索対象情報のすべてを網羅するまで繰り返して決定木を作成する処理３と、現在出力中の検索対象情報に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を表現する情報を出力する処理４とをコンピュータに実行させるものである。
【００４１】
請求項２５の発明の出力情報選択プログラムは、一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持する処理１と、前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力する処理２と、前記一群の検索対象情報に対して、あらかじめ与えられている基準ベクトルと最も類似度の高い特徴ベクトルを持つ検索対象情報から始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記一群の検索対象情報について所定段階まで繰り返して決定木を作成する処理３と、現在出力中の検索対象情報に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を表現する情報を出力すると共に、既存の決定木を成長させる条件に至ったならば前記決定木を所定段階だけ成長させる処理４とをコンピュータに実行させるものである。
【００４２】
請求項２６の発明の記録媒体は、一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持する処理１と、前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力する処理２と、現在出力中の検索対象情報に対して、ユーザの適／不適の判断入力を受け付け、（１）前記ユーザの判断入力が適である場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記一群の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を表現する情報を出力し、（２）前記ユーザの判断入力が不適である場合には、現在出力中の検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば予め与えられている基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば予め与えられている基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報がないか前記一群の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を表現する情報を出力する処理３とを実行する出力情報選択プログラムを記録したものである。
【００４３】
請求項２７の発明の記録媒体は、一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持する処理１と、前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力する処理２と、前記一群の検索対象情報に対して、あらかじめ与えられている基準ベクトルと最も類似度の高い特徴ベクトルを持つ検索対象情報から始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記一群の検索対象情報のすべてを網羅するまで繰り返して決定木を作成する処理３と、現在出力中の検索対象情報に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を表現する情報を出力する処理４とを実行する出力情報選択プログラムを記録したものである。
【００４４】
請求項２８の発明の記録媒体は、一群の検索対象情報それぞれの内容を表現する情報と共に特徴ベクトルデータを保持する処理１と、前記一群の検索対象情報の中から指定された検索対象情報の内容を表現する情報を出力する処理２と、前記一群の検索対象情報に対して、あらかじめ与えられている基準ベクトルと最も類似度の高い特徴ベクトルを持つ検索対象情報から始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合に適、受け入れられないとした場合に不適に分岐し、適に分岐する場合には、当該特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を次候補の検索対象情報とし、前記特徴ベクトルから不適に分岐する場合には、不適とした検索対象情報の持つ特徴ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差と、仮想ベクトルと初段の検索であれば前記基準ベクトル、２段目以降の検索であれば前段で出力した特徴ベクトルの差が反対向きになる仮想ベクトルを算定し、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ他の検索対象情報を検索し、該当する検索対象情報があればその内容を次候補の検索対象情報とする処理を、前記一群の検索対象情報について所定段階まで繰り返して決定木を作成する処理３と、現在出力中の検索対象情報に対するユーザの適／不適の判断入力を受け付け、前記決定木に基づいて次に出力すべき検索対象情報を特定し、該当する検索対象情報の内容を表現する情報を出力すると共に、既存の決定木を成長させる条件に至ったならば前記決定木を所定段階だけ成長させる処理４とを実行する出力情報選択プログラムを記録したものである。
【００４５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図に基づいて詳説する。本発明の特徴は、特徴ベクトルに基づき類似度検索を行って得られた文書群を、それらの持つ特徴ベクトルの方向を考慮して分類し、検索結果として提示されている文書群からユーザが１つの文書を開いた場合に、その内容に関してユーザの満足度（つまり、ユーザが求めていた内容の文書であるか否か）をＹＥＳ，ＮＯによって入力させ、ユーザの満足度に応じて次に展開する文書をコンピュータ側で自動的に選択して提示するようにすることにより、類似度の高低を基本としながらも特徴ベクトルの方向性も考慮し、ユーザの求めている情報に即した検索結果を順次展開できるようにすることである。
【００４６】
図１は、本発明の情報検索システムの機能的な構成を示している。この情報検索システムは、コンピュータシステムで構成され、若しくは複数台のコンピュータをケーブルで接続するネットワークシステムで構成される。本システムは、機能的な構成要素として、ユーザが自分の必要とする内容を表現するテキストデータ、又は自分の必要とする内容を含む文書のテキストデータをクエリーとして入力するクエリー入力部１、このクエリー入力部１から入力されたテキストデータから特徴ベクトルを作成する特徴ベクトル作成部２、保存されている多数の文書のインデックス、テキストデータ、各文書ごとの特徴ベクトルデータが格納されている文書データベース３、特徴ベクトル作成部２で作成されたクエリーの特徴ベクトルと文書データベース３に登録されている文書ごとの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ文書を特定し、それらのインデックス、テキストデータ及び特徴ベクトルを取り出す類似度演算部４、この類似度演算部４の取り出したデータを保存する検索結果保持部５を備えている。
【００４７】
本システムはまた、類似度演算部４が取り出した類似度の高い文書群のインデックスやテキストデータを表示し、必要に応じて印字出力する検索結果出力部７、ユーザによる検索結果に対するフィードバック操作を受け付け、対応する処理を検索結果保持部５に対して与えるフィードバック処理部８を備えている。
【００４８】
次に、上記の構成の情報検索システムによる情報検索方法について、図２を用いて説明する。この情報検索システムでは、ユーザがクエリー入力部１により、自分の必要とする内容を表現するテキストデータ、又は自分の必要とする内容を含む文書のテキストデータをクエリーとして入力すると（ステップＳ１）、特徴ベクトル作成部２が、入力されたクリエーのテキストデータから特徴ベクトルを作成する（ステップＳ３）。この特徴ベクトルの作成は、従来から広く利用されている数１式、数２式を用いるｔｆ＊ｉｄｆによる。なお、特徴ベクトルの作成方法は、従来例で列挙した他の方法であってもよい
次に、類似度演算部４により、文書データベース３に保存されている多数の文書それぞれの特徴ベクトルと特徴ベクトル作成部２で作成されたクエリーの特徴ベクトルとの類似度を前述の数３式を用いて演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ文書を特定し、それらのインデックス、テキストデータ及び特徴ベクトルを取り出し（ステップＳ５）、検索結果のデータとして検索結果保持部５に一時保存する（ステップＳ７）。なお、類似度の演算も、従来例で列挙した他の方法であってもよい。
【００４９】
こうして得られた検索結果に対して、検索結果出力部７はクエリーに対して類似度が一番高い特徴ベクトルを持つ文書の内容を表す情報を表示する（ステップＳ９）。なお、この文書内容を表す情報には、文書のタイトル、著者名、発行年月日、概要を含む。また、ユーザの指定により文書のテキストデータすべてを展開表示させることもできる。
【００５０】
この文書の内容の表示に対して、ユーザがＵＩデバイス（例えば、キーボードや、マウスのようなポインティングデバイス）により自分の求めていた内容の文書であるか（ＹＥＳ）否か（ＮＯ）の判断を入力すると、フィードバック処理部８がこの判断入力を受け付けて、次のＹＥＳ／ＮＯのいずれかの処理を行う（ステップＳ１１）。
【００５１】
ユーザが、最初に提示された文書の内容について、自分の求めていた内容であると判断し、ＹＥＳを入力した場合、フィードバック処理部８は検索結果保持部５に対して、現在出力中の文書の特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ文書を検索し、該当する文書があればその内容を検索結果出力部７によって表示させる（ステップＳ１３，Ｓ１９，Ｓ２１）。
【００５２】
ユーザが、最初に提示された文書の内容について、自分の求めていた内容ではないと判断し、ステップＳ１１でＮＯを入力した場合、フィードバック処理部８は、クエリーの特徴ベクトルに対して現在出力中の文書の持つ特徴ベクトルと反対向きになる仮想ベクトルを算定し（ステップＳ１５）、この仮想ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ文書を検索結果保持部５に保持されている文書群から抽出し、その文書内容を検索結果出力部７に表示させる（ステップＳ１７〜Ｓ２１）。
【００５３】
こうして、ステップＳ２１で二番目に表示させた文書の内容について、ユーザはＵＩデバイスによってＹＥＳ／ＮＯの判断を入力すれば、ステップＳ１１〜Ｓ２１の処理を繰り返す。三番目以降の文書について同様である。そして、検索結果保持部５に該当する特徴ベクトルを持つ文書がなくなれば検索結果の出力を終了する（ステップＳ１９でＮＯに分岐）。
【００５４】
以上の情報検索方法による検索結果の出力形態を、図３〜図５を用いて説明する。類似度演算部４による類似度演算結果として得られた文書群は、従来と同様に図１２に示すものであったとする。つまり、クエリーＱに対して、類似度がしきい値を超える特徴ベクトルを持つ文書が類似度の高い順に、Ａ，Ｄ，Ｂ，Ｃ，Ｅであったとする。そして、各文書の特徴ベクトルは図示したように種々の方向を向いているものとする。
【００５５】
最初の検索結果表示では、図３に示すように、クエリーＱに対して類似度が一番高い文書Ａについて、その内容を表示する。そして、ユーザがＹＥＳ／ＮＯの判断入力を行えるように、「関係あり（適）」、「関係なし（不適）」の選択ボタン１１，１２を表示する。
【００５６】
そして、ユーザが文書Ａの内容を確認し、自分の求めていた内容のものであるため「関係あり」のボタン１１を操作すれば、続いて、図１３においてこの文書Ａの特徴ベクトルに対して類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ文書を検索結果の文書群の中から検索し、文書Ｂを抽出する。そして図４の（ａ）に示すように、抽出した文書Ｂの内容を表示する。
【００５７】
ここで反対に、ユーザが文書Ａの内容を確認し、「関係なし」のボタン１２を操作すれば、上述したように、類似度の基準とした文書であるクエリーＱに対して、文書Ａの特徴ベクトルと正反対の方向の仮想ベクトルＡ′を次の数４式によって求める。
【００５８】
【数４】
0004636734.tif 000005
ここで、αはあらかじめ与えられた定数である。
【００５９】
この仮想ベクトルＡ′は、図５に示すようにクエリーＱに対して、文書Ａの特徴ベクトルと正反対の向きにある。
【００６０】
そしてこの仮想ベクトルＡ′を用いて、これに最も近い特徴ベクトルを持つ文書を検索して文書Ｄを抽出し、その文書Ｄの内容を図４（ｂ）に示すように表示する。
【００６１】
以下も同様に、例えば、図４（ａ）の文書Ｂの内容を表示している状態でユーザが「関係あり」のボタンを操作し、あるいは同図（ｂ）の文書Ｄの内容を表示している状態でユーザが「関係あり」のボタン操作をすれば、文書Ｂ、文書Ｄの特徴ベクトルに類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ文書を検索結果の文書群の中から抽出する。
【００６２】
逆に、例えば、図４（ａ）の文書Ｂの内容を表示している状態でユーザが「関係なし」のボタンを操作した場合には、この文書Ｂを導き出した１回前の文書Ａの特徴ベクトルに対して、文書Ｂの特徴ベクトルと反対方向の仮想ベクトルＢ′を数４式によって求め、この仮想ベクトルＢ′に対して類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ文書を検索する。これにより、文書Ｄが抽出され、その内容が表示されることになる。
【００６３】
以下、同様の方法により、ユーザの判断入力を反映し、ユーザにとって必要とする内容に近い内容を持つ文書群を優先的に順次に提示することができることになる。
【００６４】
なお、図１に示すシステムにおいて、用いるコンピュータの性能により、クエリー入力部１〜類似度演算部４はサーバ側の機能とし、これにＬＡＮやインターネットその他のネットワークで接続されたクライアント側に検索結果保持部５、検索結果出力部７、フィードバック処理部８を設けるシステム構成にすることができる。あるいは、クエリー入力部１〜検索結果保持部５はサーバ側の機能とし、これにＬＡＮやインターネットその他のネットワークで接続されたクライアント側に検索結果出力部７とフィードバック処理部８を設けるシステム構成にすることもできる。
【００６５】
次に、本発明の第２の実施の形態の情報検索システムを、図６を用いて説明する。第２の実施の形態の情報検索システムは、機能的な構成要素として、図１に示した第１の実施の形態のシステムと同様のクエリー入力部１、特徴ベクトル作成部２、文書データベース３、類似度演算部４、検索結果保持部５、検索結果出力部７及びフィードバック処理部８を備えている。そして本実施の形態のシステムはさらに、検索結果保持部５に保存されている文書ごとの特徴ベクトルに基づいて、後述する論理演算によって決定木を作成し、その作成した決定木データを検索結果保持部５に保持させる決定木作成部６を備えている。
【００６６】
次に、上記の構成の第２の実施の形態の情報検索システムによる情報検索方法について、図７のフローチャートを用いて説明する。この情報検索システムでも、図２に示した第１の実施の形態のシステムと同様に、ユーザが自分の必要とする内容を表現するテキストデータ、又は自分の必要とする内容を含む文書のテキストデータをクエリーとして入力すると（ステップＳ１）、入力されたクリエーのテキストデータから特徴ベクトルを作成する（ステップＳ３）。そして、文書データベース３に保存されている多数の文書それぞれの特徴ベクトルとクエリーの特徴ベクトルとの類似度を演算し、所定のしきい値よりも高い類似度を示す特徴ベクトルを持つ文書を特定し、それらのインデックス、テキストデータ及び特徴ベクトルを取り出し（ステップＳ５）、検索結果のデータとして検索結果保持部５に一時保存する（ステップＳ７）。
【００６７】
こうして得られた検索結果に対して、本実施の形態の特徴である決定木作成部６が、後述する処理により図８に示すような決定木を作成して検索結果保持部５に保持させる（ステップＳ８）。そして、検索結果出力部７はクエリーに対して類似度が一番高い特徴ベクトルを持つ文書の内容を表す情報を表示する（ステップＳ９）。
【００６８】
この文書の内容の表示に対して、ユーザがＵＩデバイスにより自分の求めていた内容の文書であるか（ＹＥＳ）否か（ＮＯ）の判断を入力すると、フィードバック処理部８がこの判断入力を受け付けて、次のＹＥＳ／ＮＯのいずれかの処理を行う（ステップＳ１１）。
【００６９】
ユーザが、最初に提示された文書の内容について、自分の求めていた内容であると判断し、ＹＥＳを入力した場合、フィードバック処理部８は検索結果保持部５に保持されている決定木を参照し、現在出力中の文書に対してＹＥＳの場合に移行する次の文書を特定し、その内容を検索結果出力部７によって表示させる（ステップＳ１２，Ｓ１６，Ｓ１８）。
【００７０】
ユーザが、最初に提示された文書の内容について、自分の求めていた内容ではないと判断し、ステップＳ１１でＮＯを入力した場合、フィードバック処理部８は検索結果保持部５に保持されている決定木を参照し、現在出力中の文書に対してＮＯの場合に移行する次の文書を特定し、その内容を検索結果出力部７によって表示させる（ステップＳ１４，Ｓ１６，Ｓ１８）。
【００７１】
こうして、ステップＳ１８で二番目に表示させた文書の内容について、ユーザはＵＩデバイスによってＹＥＳ／ＮＯの判断を入力すれば、ステップＳ１１〜Ｓ１８の処理を繰り返す。三番目以降の文書について同様である。そして、検索結果保持部５に該当する文書がなくなれば検索結果の出力を終了する（ステップＳ１６でＮＯに分岐）。
【００７２】
次に、決定木作成部６による決定木の作成処理について、図８の決定木例を用いて説明する。クエリーの特徴ベクトルＱに対して、しきい値内の類似度を持つ特徴ベクトル群Ａ〜Ｅが検索されたとする。クエリーＱに対する類似度はクエリーＱとの距離が近いほど類似度が高いものとし、ベクトル方向は、クエリーＱに対する相対的な位置として示してある。
【００７３】
決定木作成部６は、類似度演算部４が求めた類似度の高い特徴ベクトルＡ〜Ｅに対して、最も類似度の高い特徴ベクトルＡから始め、その内容がユーザに受け入れられるとした場合にＹＥＳ、受け入れられないとした場合にＮＯに分岐する。
【００７４】
そして、ＹＥＳに分岐する場合には、特徴ベクトルＡに類似度が最も高い特徴ベクトルＢを持つ文書を、特徴ベクトルＡを持つ文書の次に出力する文書とする。一方、特徴ベクトルＡの文書からＮＯに分岐する場合には、上述したようにクエリーＱを基準にして、特徴ベクトルＡと反対方向の仮想ベクトルＡ′を想定し、この仮想ベクトルＡ′に対して最も近い位置の特徴ベクトルＤの文書を次に表示する文書と決定する。そして、同様にして特徴ベクトルごとにＹＥＳ，ＮＯに分岐して順次、出力するベクトルを検索結果のベクトル群から抽出してゆき、図８に示すような決定木を作成する。
【００７５】
これにより、ユーザがクエリーＱに対して検索された文書群の中から順次内容を確認していく場合、フィードバック処理部８は、決定木作成部６が作成し、検索結果保持部５に保持されている図８に示す決定木の情報を参照して、次のように検索結果の文書を展開していく。
【００７６】
まず最初に、クエリーＱに最も近い特徴ベクトルを持つ文書としてＡを出力する。これに対してユーザがＮＯと判断操作をすれば、フィードバック処理部８は、次に特徴ベクトルＤの文書を検索結果出力部７に出力させる。この特徴ベクトルＤの文書に対しても、ユーザがＮＯと判断操作をすれば、次に特徴ベクトルＣの文書を出力させる。そして、特徴ベクトルＣの文書に対してはＹＥＳであれば、次に特徴ベクトルＢの文書を出力させる。そして最後に、特徴ベクトルのＥの文書を出力させるのである。
【００７７】
なお、決定木作成部６による決定木の作成処理を一般的に示したものが図９のフローチャートである。最初に入力したクエリーＱの対してしきい値内の類似度の特徴ベクトルを持つ文書群を検索しておき、その文書群の中で、図９のフローチャートの処理を繰り返し、決定木を作成しておくのである。
【００７８】
この第２の実施の形態によれば、特に高速処理が可能なサーバを備えたシステムにあっては、クライアントとしてこのサーバにアクセスして検索サービスを受けるユーザは、自身のクライアントマシンが高速処理能力を備えていないものであっても検索結果を優先度の高いものから順次、高速で閲覧することができるようになる。
【００７９】
次に、本発明の第３の実施の形態の情報検索システムを、図１０のフローチャート及び図１１の動作説明図を用いて説明する。第３の実施の形態の情報検索システムの機能的な構成は、図６に示した第２の実施の形態のものと共通である。ただし、決定木作成部６は類似度演算部４が抽出した文書群すべてに対して、図８に示すような決定木を作成するのではなく、ユーザの判定入力に応じて、所定段ずつ決定木を成長させていくことを特徴とする。
【００８０】
すなわち、類似度演算部４がクエリーＱに対して求めたしきい値内の特徴ベクトルを持つ文書群が図１３に示したものであった場合、決定木作成部６は最初に、図１１（ａ）に示すように、例えば３段階（この段数は特定されることはなく、２段まででもよいし、検索結果の文書数が多ければ４段以上であってもよい）までの決定木を作成する（ステップＳ３１）。
【００８１】
そして、ユーザが第１段階の文書Ａの内容に対して関係あり（ＹＥＳ）と判断すれば（ステップＳ３３〜Ｓ３７）、文書展開の方向性がほぼ定まるので、図１１（ｂ）のように決定木を成長させる（ステップＳ３９，Ｓ４１，Ｓ４３）。そして、文書Ａの特徴ベクトルに対して最短距離の特徴ベクトルを持つ文書Ｂを抽出して出力する（ステップＳ４５，Ｓ３５）。
【００８２】
なお、ステップＳ４１で、決定木を成長させる条件は、例えば、検索結果としての文書群の中に未提示のものが残っているが、現段階までの決定木では末端の文書まで到達した場合、１段あるいはあらかじめ取り決めた適数段の候補文書を提示するごとに決定木を１段階あるいは適数段ずつ成長させる。この進段の条件は、例えば、１段階あるいは適数段階の文書が提示された場合等にあらかじめ決定しておくことができる。
【００８３】
この第３の実施の形態によれば、ユーザの判定をフィードバックし、展開される可能性の高い系統についてだけ決定木を作成することになるので、無駄な演算処理を軽減することができ、サーバの演算負荷を軽減することができる。
【００８４】
なお、上記の各実施の形態では、検索サービスと演算処理をすべてサーバマシンで実行することにしたが、例えば、決定木作成部６も含め、検索結果保持部５〜フィードバック処理部８の処理機能の全部あるいは一部をクライアントマシン側に設け、サーバマシン側とはネットワークで接続する構成にすることもできる。
【００８５】
また、図６に示すシステムにおいて、用いるコンピュータの性能により、クエリー入力部１〜類似度演算部４はサーバ側の機能とし、これにＬＡＮやインターネットその他のネットワークで接続されたクライアント側に検索結果保持部５、決定木作成部６、検索結果出力部７、フィードバック処理部８を設けるシステム構成にすることができる。あるいは、クエリー入力部１〜決定木作成部５はサーバ側の機能とし、これにＬＡＮやインターネットその他のネットワークで接続されたクライアント側に検索結果出力部７とフィードバック処理部８を設けるシステム構成にすることもできる。
【００８６】
なお、本発明は上記の各実施の形態の情報検索システムの処理機能を実現するプログラム、またそのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体、さらには当該プログラムをコンピュータに組み込むことによりコンピュータシステムが実行する情報検索方法をも技術的範囲とする。
【００８７】
さらにまた、上記の各実施の形態ではテキストデータをベースにした文書情報検索について例示したが、これに限らず、文書情報として内容が表現された音楽、映画、画像情報の検索にも適用することができる。また、音楽情報、画像情報に関して、そのデータを特徴ベクトル化してデータベースに登録し、またそれらのインデックス、タイトル、著作者、発行人、販社等のテキストデータも共に登録しておき、クエリーとして音楽情報、画像情報を表現するデータを直接入力して特徴ベクトル化し、特徴ベクトル間の類似度が高い音楽情報、画像情報を抽出し、それらの音楽情報、又は画像情報のデータ、特徴ベクトル、インデックス、タイトル等をデータベースから取り出すようにすれば、上記の各実施の形態と同様の決定木による検索が可能である。
【００８８】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、ユーザが入力するクエリーに対して特徴ベクトルの類似度がしきい値よりも高い情報群を抽出し、そのうち類似度が最も高い特徴ベクトルを持つ情報の内容をまず提示し、ユーザがその情報を適（ＹＥＳ）と判断すればその情報の特徴ベクトルと類似度が高い特徴ベクトルを持つ情報を次に提示し、逆にその情報を不適（ＮＯ）と判断すれば、特徴ベクトルと反対向きの仮想ベクトルを用い、これに類似度が高い特徴ベクトルを持つ情報を次に提示させるという手順を、以降、順次繰り返し、ユーザの求めている情報を予測して優先的に提示するので、ユーザの必要としている情報と類似度が高い情報が多数にのぼる場合でも、提示されている１つの情報に対するユーザの適／不適の内容判定に対応して、ユーザが必要としている内容の情報を自動的に選択して順次提示していくことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態の情報検索システムの機能構成を示すブロック図。
【図２】上記の実施の形態による検索処理及び検索結果出力処理のフローチャート。
【図３】上記の実施の形態による検索処理結果の表示例の説明図。
【図４】上記の実施の形態による検索結果の表示出力の遷移を示す説明図。
【図５】上記の実施の形態による検索処理出力処理の説明図。
【図６】本発明の第２の実施の形態の情報検索システムの機能構成を示すブロック図。
【図７】上記の実施の形態の検索処理及び検索結果出力処理のフローチャート。
【図８】上記の実施の形態による検索結果に対する決定木作成処理の説明図。
【図９】上記の実施の形態による検索結果に対する決定木作成処理のフローチャート。
【図１０】本発明の第３の実施の形態の情報検索システムによる検索結果に対する決定木作成処理のフローチャート。
【図１１】上記の実施の形態による検索結果に対する決定木作成処理の説明図。
【図１２】従来例の類似度に基づく検索処理結果の出力例を示す説明図。
【図１３】従来例の類似度に基づく検索処理の説明図。
【符号の説明】
１  クエリー入力部
２  特徴ベクトル作成部
３  文書データベース
４  類似度演算部
５  検索結果保持部
６  決定木作成部
７  検索結果出力部
８  フィードバック処理部
【図１】
0004636734.tif 000006
【図２】
0004636734.tif 000007
【図３】
0004636734.tif 000008
【図４】
0004636734.tif 000009
【図５】
0004636734.tif 000010
【図６】
0004636734.tif 000011
【図７】
0004636734.tif 000012
【図８】
0004636734.tif 000013
【図９】
0004636734.tif 000014
【図１０】
0004636734.tif 000015
【図１１】
0004636734.tif 000016
【図１２】
0004636734.tif 000017
【図１３】
0004636734.tif 000018