(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドキュメントをテーマ別に分類し、特に検索エンジンに対するテーマ別データベースを構築または更新することをコンピュータが実行する方法において、
該方法は、コンピュータが、
自動で各テーマを表すドキュメントのサンプルを選択する段階（１０）と、
選択されたドキュメントにおいて、そのテーマに特有な単語を自動的に特定する段階（２０）と、
特定された各単語に対し、対応するテーマに対する該単語の関連性を表す係数（Ｒ）を自動的に割当てる段階（２６）と、
分類されるべき各ドキュメント（５０）に対し、前記テーマの各々に対して前記ドキュメントに含まれる前記テーマ特徴付け単語を特定する段階（４６）であって、コンピュータ・ネットワークからダウンロードされた各ドキュメントに対して自動的に実施される特定する段階（４６）、および、前記ドキュメントが前記テーマに関連するか否かを判断する（５６）ため特定された前記テーマ特徴付け単語に対応する各テーマに対し、特定された前記テーマ特徴付け単語に割当てられた前記係数を用いて前記ドキュメント（５０）に対するそのテーマの関連性を表す特性の値を計算する段階であって、コンピュータ・ネットワークからダウンロードされた各ドキュメントに対して自動的に実施される計算する段階と、
ダウンロードされたドキュメントが取り扱うテーマの関数として前記特性の値を用いて該ドキュメントを自動的に分類する段階と、
検索要求に含まれるテーマに基づき照会され得るデータベース内で、テーマ別に分類された前記ドキュメントを自動的に記憶する段階と、を備え、且つ、
特定された各単語に対して前記係数を割当てる前記段階は、各テーマに対し、
前記コンピュータが、
前記テーマに関連がある選択ドキュメントにおける前記特定された各単語の頻度を定める第１頻度を自動的に計算する段階（２６）と、
前記テーマに関連しない選択ドキュメントにおける前記特定された各単語の頻度を定める第２頻度を自動的に計算する段階（２６）と、
前記第１頻度と前記第２頻度との比率を自動的に計算して、前記比率を前記係数に割り当てる段階（２６）とを備え、且つ、
分類のためにドキュメントのテーマの関連性を表す前記特性を自動的に計算する前記段階（５２）は、各テーマに対し、前記コンピュータが、
前記ドキュメントから抽出された各テーマ特徴付け単語に対する前記各頻度の前記比率（Ｒ）の値を読み取る段階と、
読み取られた各値を相互に乗算する段階と、
この乗算の結果を、前記特性の値に割当てる段階（５４）と
を備える、
ことを特徴とするドキュメントをテーマ別に分類する方法。
【請求項２】
前記方法は、前記コンピュータが、各テーマをテーマ・ツリー構造で係数の降順に自動的にソートする段階を更に備えて成ることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記ドキュメントに対する前記テーマの関連性を表す前記特性の値がスレッショルド値より大きければ、該ドキュメントは前記テーマに関連すると前記コンピュータによって自動的に判断されることを特徴とする請求項１又は２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４】
各テーマに対する前記スレッショルド値は次の関係式、
評点−スレッショルドtheme＝（Ｒmean）ｔｈｅｍｅ＿ｎ
式中、評点−スレッショルドthemeは前記スレッショルド値を意味し、
Ｒmeanはテーマの単語の頻度比率Ｒの平均値を表し、且つ、
ｔｈｅｍｅ＿ｎは所定数を意味し、
前記式を用いて前記頻度比率に基づき前記コンピュータによって自動的に決定されること（３４）を特徴とする請求項３記載の方法。
【請求項５】
各テーマに対してドキュメント（５０）に含まれるテーマ特徴付け単語を自動的に特定する前記段階（４６）は、ハッシング・テーブルにより実施されること（４８）を特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
ユーザにより表現された検索要求の各単語に対し、既知テーマの各々に関する該単語の特有な係数が前記コンピュータによって自動的に計算され、且つ、前記コンピュータによって各単語は前記係数が最小値に到達するように対応するテーマおよび係数に関係付けられることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
特に検索エンジンのためのドキュメント（５０）をテーマ別に分類するコンピュータにおいて、
該コンピュータは中央処理ユニットを備え、
該中央処理ユニットは、
各ドキュメントから抽出された単語を、種々のテーマに特有な単語と比較する手段であって、各単語には対応するテーマに対する該単語の関連性を表す係数（Ｒ）が割当てられる、比較手段と、
ドキュメント（５０）が前記テーマに関連するか否かを判断するため、前記ドキュメントが含む前記特有な単語の係数に基づき、前記ドキュメントに対するテーマの関連性を表す少なくともひとつの特性の値を自動的に計算する手段と、を有し、
該中央処理ユニットは、検索要求に含まれるテーマに基づき照会され得る、テーマにより分類されたドキュメントを記憶する手段に、対して接続され、且つ、
当該コンピュータは、
前記テーマに関連があるドキュメントにおける前記特有な単語の頻度を計算する手段と、
前記テーマに関連しないドキュメントにおける前記特有な単語の頻度を計算する手段と、
計算された各頻度間の比率を計算して、前記比率を前記係数に割り当てる手段とを備え、
前記ドキュメントに対するテーマの関連性を表す少なくともひとつの特性の値を自動的に計算する前記手段は、各テーマに対し、
前記ドキュメントから抽出された各テーマ特徴付け単語に対する前記各頻度の前記比率（Ｒ）の値を読み取り、
読み取られた各値を相互に乗算し、
この乗算の結果を、前記特性の値に割当てる、
ことを特徴とするドキュメントをテーマ別に分類するコンピュータ。
【請求項８】
前記コンピュータが、ユーザにより表現された検索要求にどのテーマが含まれるかを決定する請求項７に記載のドキュメントをテーマ別に分類するコンピュータの用法。
【請求項９】
前記コンピュータが、コンピュータ・ネットワークからダウンロードされたページ内に又はユーザにより表現された検索要求にどのテーマが含まれるかを決定し、且つ、ダウンロードされたドキュメントをフィルタリングしてひとつ以上の所定テーマに関するページの閲覧を禁止する請求項７に記載のドキュメントをテーマ別に分類するコンピュータの用法。
【請求項１０】
前記コンピュータが、ユーザにより表現された検索要求にどのテーマが含まれるかを決定し且つ前記検索要求が関連するテーマに基づきユーザ・プロファイルを生成する請求項７に記載のドキュメントをテーマ別に分類するコンピュータの用法。
【請求項１１】
コンピュータ・ネットワーク上のドキュメントに対する検索エンジンコンピュータであって、
前記コンピュータ・ネットワークからダウンロードされたドキュメントに基づきテーマ別データベースを作成かつ更新するためのインデックス付けモジュールと、
テーマ別データベースに照会を行い、当該モジュールに対して入力された検索要求に対応するドキュメントの参照を供給し得るモジュールと
を備えた検索エンジンコンピュータにおいて、
該検索エンジンコンピュータは、前記インデックス付けモジュールとして、請求項７に記載のドキュメントをテーマ別に分類するコンピュータを備えて成ることを特徴とする検索エンジンコンピュータ。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、ドキュメントをテーマ別に分類する方法であって、特に検索エンジンに対するテーマ別データベースの設定または更新を意図した方法に関する。
【０００２】
本発明はまた、ドキュメントをテーマ別に分類するモジュール、および、斯かるテーマ別分類モジュールに適する検索エンジンにも関する。
【０００３】
現在において、たとえばインターネットなどのコンピュータ・ネットワーク上でドキュメントを検索する２つの主なコンピュータ・ツールが知られている。
【０００４】
これらのツールは、検索エンジンおよびガイドである。
【０００５】
検索エンジンは、情報を最も良く表す単語（ｗｏｒｄ）もしくは用語（ｔｅｒｍ）を主にテキスト形態で抽出すると共に、それらを「インデックス」ベースとしても知られたデータベースに記憶する役割を果たすツールである。
【０００６】
斯かるインデックス・ベースは比較的に頻繁に更新されるのが一般的である。
【０００７】
ユーザにより為された要求に応じ、上記と同一のツールは該要求に対して最も適切な用語を識別すると共に、応答として得られている情報をソートすべくインデックス・ベースをスキャンする。
【０００８】
コンピュータ・ネットワーク上でドキュメントを検索する他の技術は、ガイドを使用することである。このツールはカテゴリによる検索を提案するものであり、ドキュメント・ページは調査者により手動で分類されている。
【０００９】
これらの形式のツールには種々の欠点が在る。
【００１０】
第１に、検索エンジンはカテゴリによるドキュメント・ページの分類を提案してない。要求に応じて提供された各ページは類型化（ｔｙｐｉｆｙ）されてない。故に、曖昧な要求を行うと、ユーザが煩雑と感じる極めて広範囲な応答が生じ得る。
【００１１】
これと対照的にガイドは、類型化された応答、すなわち要求と同一のテーマに関する応答をユーザに提供する。
【００１２】
米国特許５６２５７６７に開示された他の方法は、ドキュメントの統計的分析に基いて実施されるテーマ別分類を可能にしている。しかし、その方法は事前に手動でドキュメントを分類しておく必要がある。
ドキュメント・ページを手動で分類すると、作成および更新のコストが高くなる一方、インデックス付けされ得るページ数は限られる。その結果、いくつかの要求は何らの応答も得られない。
【００１３】
本発明の目的は、検索エンジンおよびガイドのこれらの欠点を緩和することに在る。
【００１４】
故に本発明は、ドキュメントをテーマ別に分類し、特に検索エンジンのためのテーマ別データベースを構築または更新する方法において、
該方法は、
各テーマを表すドキュメントのサンプルを選択する段階と、
選択されたドキュメントにおいて、各テーマに特有な構成要素を特定する段階と、
特定された各構成要素に対し、対応するテーマに対する該構成要素の関連性を表す係数を割当てる段階と、
分類されるべき各ドキュメントに対し、前記テーマの各々に対して前記ドキュメントに含まれる前記テーマ特徴付け構成要素を特定する段階、および、前記ドキュメントが前記テーマに関連するか否かを判断すべく前記ドキュメントに対応する各テーマに対し、前記構成要素に割当てられた上記係数を用いて前記ドキュメントに対するそのテーマの関連性を表す特性の値を計算する段階であって、コンピュータ・ネットワークからダウンロードされた各ドキュメントに対して自動的に（実施される）前記段階と、
ダウンロードされたドキュメントが取り扱うテーマの関数として該ドキュメントを分類する段階と、
要求に含まれるテーマに基づき照会され得るデータベース内へと、テーマ別に分類された前記ドキュメントを記憶する段階と、を備え、且つ、
特定された各構成要素に対して前記係数を割当てる前記段階は、
前記テーマに関連がある選択ドキュメントにおける前記構成要素の頻度を計算する段階と、
前記テーマに関連しない選択ドキュメントにおける前記構成要素の頻度を計算する段階と、
計算された各頻度の比率を計算する段階とからなる
ことを特徴とするドキュメントをテーマ別に分類する方法を提供する。
【００１５】
故に、コンピュータ・ネットワークからダウンロードされたドキュメントは該ドキュメント内で取り扱われたテーマの関数として分類され、これが自動的に行われる。
【００１６】
本発明の分類方法はまた、単独でまたは技術的に実現可能な任意の組合せにより、以下の特徴のひとつ以上を含み得る。
【００１７】
当該方法は、テーマをテーマ・ツリー構造内で係数の降順にソートする段階を更に備えて成ること、
分類のためにドキュメントのテーマの関連性を表す前記特性を計算する前記段階は、各テーマに対し、
前記ドキュメントから抽出された各テーマを表す構成要素に対する前記各頻度の前記比率の値を読み取る段階と、
読み取られた各値を相互に乗算する段階と、
この乗算の結果を、前記特性の値に割当てる段階と、
からなること、
前記ドキュメントに対する所定テーマの関連性を表す前記特性の値がスレッショルド値より大きければ、該ドキュメントは前記テーマに関連すると判断すること、
各テーマに対する前記スレッショルド値を次の関係を用いて前記頻度比率に基づき決定すること、
評点−スレッショルドtheme＝（Ｒmean）ｔｈｅｍｅ＿ｎ
式中、評点−スレッショルドthemeは前記スレッショルド値を意味し、
Ｒmeanはテーマの構成要素の頻度比率Ｒの平均値を表し、且つ、
ｔｈｅｍｅ＿ｎは所定数を意味し、
変形例においては、前記スレッショルド値を手動により調節すること、
各テーマに対してドキュメントに含まれるテーマを特徴付ける構成要素を特定する前記段階を、ハッシング・テーブルにより実施すること、および、
ユーザにより表現された要求の各ボキャブラリ構成要素に対し、既知テーマの各々に関する該構成要素の特有な係数を計算し、且つ、各構成要素を、各係数が最小値に到達するように対応するテーマおよび係数に関係付けること。
【００１８】
インデックス・エントリを検索するとき、すなわち、要求に対応するドキュメントを検索するとき、各構成要素と対応する係数とに関係付けられたテーマに対して直接的にアクセスし得るが、前記の各対応する係数は要求全体に関係付けられたテーマの分類を決定すべく乗算により結合される。
【００１９】
本発明はまた、特に検索エンジンに対してドキュメントをテーマ別に分類するモジュールにおいて、該モジュールはドキュメントから抽出された構成要素を、種々のテーマに特有な構成要素と比較する手段を有する中央処理ユニットと、対応するテーマに対する該構成要素の関連性を表す係数が割当てられた各構成要素と、そしてドキュメントが前記テーマに関連するか否かを判断するため、前記ドキュメントが含む前記特有な構成要素の係数に基づき、前記ドキュメントに対するテーマの関連性を表す少なくともひとつの特性の値を計算する手段と、を有し、該中央ユニットは、要求に含まれるテーマに基づき照会できるテーマにより分類されたドキュメントを記憶する手段、に対して接続され、且つ、当該モジュールは、前記テーマに関連がある選択したドキュメントにおける前記構成要素の頻度を計算する手段と、前記テーマに関連しない選択したドキュメントにおける前記構成要素の頻度を計算する手段と、計算された各頻度間の比率を計算する手段とを備えることを特徴とするドキュメントをテーマ別に分類するモジュールを提供する。
【００２０】
本発明はまた、コンピュータ・ネットワーク上のドキュメントに対する検索エンジンであって、前記コンピュータ・ネットワークからダウンロードされたドキュメントに基づきテーマに関するデータベースを作成かつ更新するためのインデックス付けモジュールと、当該モジュールに対して入力された要求に対応するドキュメントの参照を供給し得るテーマに関するデータベースに照会を行うためのモジュールと、を備えた検索エンジンにおいて、該検索エンジンは、インデックス付けモジュールに関係付けられて上記に定義されたテーマに関する分類モジュールを更に備えて成ることを特徴とする検索エンジンも提供する。
【００２１】
他の特徴および利点は、添付図面を参照して例示的にのみ与えられる以下の記述から明らかとなる。
【００２２】
図１は、ドキュメントをテーマ別に分類する本発明の方法の主要段階を示している。
【００２３】
コンピュータ・ネットワークからダウンロードされたドキュメントが、該ドキュメントが取り扱うテーマの関数として分類され得ることが企図される。それは、たとえば検索エンジン内で実現され得る。
【００２４】
斯かる状況において上記検索エンジンは、インデックス付けプロセスにおいて関与し、またユーザにより表現（ｆｏｒｍｕｌａｔｅ）された要求の処理において要求で取り扱われた全てのテーマを決定するように関与する。
【００２５】
但し、他の用途も想起され得ることは理解される。たとえば該方法は、公序良俗に反するテーマなどの一定のテーマを許可もしくは禁止すべく、または、実際にユーザの興味の中心に関する統計を計算するために、ユーザによりダウンロードされたウェブ・ページの性質を決定すると共に要求をフィルタリングすべく、インターネット・ネットワークを用いるステーションに対するネットワーク・アクセス・ポイントにて実現され得る。
【００２６】
この分類を遂行するために上記方法は２つの独特のステージからなる。すなわち、ドキュメントのコーパス（ｃｏｒｐｕｓ）のテーマ別ボキャブラリを獲得すると共に、上記ボキャブラリの各単語に対してスレッショルド値を与え、該スレッショルド値を超えると該単語を含むドキュメントは対応テーマに関連すると判断されるという先行第１ステージ、および、分類にふさわしい第２ステージであって該ステージの間においては、ネットワークからダウンロードされたドキュメントがそれに含まれる特有構成要素（ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  ｅｌｅｍｅｎｔ）の関数として自動的に分類されるという第２ステージ。
【００２７】
たとえばこの第２ステージは周期的に実行し、新たに作成もしくは改変されたドキュメントのみが分類される。
【００２８】
テーマ別ボキャブラリ獲得を行う上記第１ステージは図１乃至図３を参照して以下に記述される。
【００２９】
図１に見られる如くこのステージは、上記第２ステージにおいてドキュメントを分類するために使用されたテーマＡ乃至Ｚの各々を表すドキュメントの一群のサンプル（または“コーパス”）１２から手動選択するステップ１０で開始する。
【００３０】
故にこの手動選択ステップ１０の終了時には１４などの、各々が特定のテーマ（テーマＡ、．．テーマＺ）に関する一群のドキュメント・コーパスが利用可能となる。当然ながら、上記選択ステップは手動以外の任意の手段によっても等しく実施され得る。
【００３１】
この選択ステップ１０の間、テーマＡ乃至Ｚのいずれにも関連しないドキュメントからもコーパス１６が作成され、且つ、テーマＡ乃至Ｚに対する一覧表（ｎｏｍｅｎｃｌａｔｕｒｅ）１８、すなわち、関連する下位テーマと関係付けられたテーマのリストが定義される。
【００３２】
次のステップ２０においてこれらの要素は、各テーマに特有な構成要素を各ドキュメントから抽出するため、且つ、対応テーマに対するそれらの構成要素の各々の関連性（ｒｅｌｅｖａｎｃｅ）を表す係数を該構成要素の各々に与えるため、テーマ別分類モジュールに入力される。
【００３３】
一例としてこのテーマ別分類モジュールは、テーマ別データベースを作成または更新するインデックス付けモジュールに関係付けられた検索エンジンの特定モジュールの形態である。
【００３４】
それはまた、特にインターネット・ネットワークなどのコンピュータ・ネットワークに対するアクセス・ポイントに配備された特定モジュールの形態で実施され得る。
【００３５】
以下において詳述される如く上記モジュールはソフトウェア手段を有し、該ソフトウェア手段は各テーマに特有な構成要素を抽出すると共に種々のテーマに対するこれらの構成要素の関連性を表す夫々の係数を割当てる。
【００３６】
このステップ２０で前記分類モジュールは、選択されたドキュメントの各々から各テーマに特有な構成要素を抽出する。
【００３７】
この抽出は、在来タイプのコンピュータ・ツールを用いて実施される。故に、これは以下において記述されない。
【００３８】
このステップ２０の終わりにおいては、リスト２２のようなテーマＡ乃至Ｚに特有な構成要素のリストが利用可能である。
【００３９】
図２を参照すると、各テーマに特有なボキャブラリを識別するこの処理は、コーパス１４および１６の各々における、ドキュメントから抽出された各構成要素に対して連続して実施される。
【００４０】
第１ステップ２４において、全ての候補テーマのテーブル、すなわち、抽出された構成要素に対応する全てのテーマのテーブルがクリアされる。
【００４１】
次のステップ２６においては、各テーマに対する前記構成要素の関連性を表す係数Ｒが各テーマに対して計算される。
【００４２】
この計算を続行するためには先ず、そのテーマに関連があるドキュメントにおける前記構成要素の頻度ｐと、そのテーマに関連しないドキュメントにおける同一の構成要素の頻度ｑとが計算される。
【００４３】
その後、頻度ｐおよびｑの比率により構成される係数Ｒが計算される。
【００４４】
次のステップ２８においては、各特性ｐ、ｑおよびＲが所定範囲内に在ることを検証するチェックが行われる。
【００４５】
もしそうでなければ、次の構成要素が処理される。
【００４６】
もしそうであれば、前記テーマは係数Ｒに等しい評点（ｓｃｏｒｅ）を以て前記候補テーマのテーブルに付加される（ステップ３０）。
【００４７】
もし処理されるべき構成要素が残存していれば（ステップ３２）、処理は前のステップ２４に戻る。
【００４８】
その他の場合、上記処理は終了する。
【００４９】
尚、前記候補テーマのテーブルに記入が為された後、該テーブルは好適には評点Ｒの降順にソートされることが認められる。また、各候補テーマに対し且つ一定の所望最大数まで、夫々の構成要素の評点Ｒの関数として選択されたテーマ毎の所望最大数のｎ個の最適構成要素の範囲内に収める一方、前記テーマに特有な構成要素のリストから取り出された新たな構成要素が付加されることも認められる。
【００５０】
図１を再び参照すると、テーマに特有な構成要素を含むドキュメントがそのテーマに関連するか否かを判断すべく、次のステップ３４において適切なアルゴリズムにより前記テーマ別分類モジュールは、到達されるべき最小スレッショルドに対応するスレッショルド値の計算することに自動的に進行する。
【００５１】
この計算を実施すべく前記分類モジュールは、各テーマの特有構成要素の比率Ｒの平均値Ｒmeanの計算を開始する（ステップ３６）。
【００５２】
前記分類モジュールはその後、次の関係を用いてスレッショルド値「評点−スレッショルドtheme」を計算する。
【００５３】
評点−スレッショルドtheme＝（Ｒmean）ｔｈｅｍｅ＿ｎ
式中、ｔｈｅｍｅ＿ｎはたとえば殆どのテーマに対して５に等しく選択される所定数を意味する。
【００５４】
故に図１においては、到達されるべき評点を自動的に計算した後、リスト４０のような、テーマＡ乃至Ｚの各々に特有な構成要素のリストが利用可能とされて、各構成要素には到達されるべき評点すなわちスレッショルド値が関係付けられ、このスレッショルド値を超えるとドキュメントはそのテーマに関連すると見做される。
【００５５】
種々のテーマを表すドキュメントのコーパスを用いて実現されたこのテーマ別ボキャブラリの獲得段階の後、テーマ別分類固有の上記第２ステージは、４４のようなロボットによりコンピュータ・ネットワークから自動的に収集されたドキュメントから、全体的に参照番号４２が与えられたテーマ別データベースを作成するため実施され得る。
【００５６】
これらのドキュメントはテーマ一覧表１８の表示と、上記ステップ３４の結果から得られる各構成要素も受け取るテーマ別分類モジュールに入力される。このモジュールは、ドキュメントが関連する各テーマの計算することに自動的に進む（ステップ４６）。
【００５７】
これを行うために、テーマ別分類モジュールは上記の演算を実行するために必要な全てのソフトウェア手段を有する。
【００５８】
図３を参照すると、この処理の第１ステップ４８の終了時にインデックス付けモジュールはロボット４４によりダウンロードされた各ドキュメント５０から、該ドキュメントが含むテーマに特有な構成要素を抽出する。
【００５９】
一例としてこのステップは、各ドキュメントに含まれる構成要素を特有な構成要素のリストを迅速に検索するためハッシング・テーブル（ｈａｓｈｉｎｇ  ｔａｂｌｅ）を用いて実施される。
【００６０】
これらの構成要素が抽出された後、これらの構成要素からリスト４０に含まれたテーマに特有な構成要素が特定される。
【００６１】
特定された各構成要素に対して分類モジュールは次に、その構成要素に対して与えられた前記係数に基づき、そのドキュメントに対する各テーマの関連性を表す特性値を計算する。
【００６２】
これを行うために、次のステップ５２において、所定テーマにおけるそのドキュメントの評点を表す変数「ｔｈｅｍｅ＿ｓｃｏｒｅ」が１に設定され、これが全てのテーマに対して行われる。
【００６３】
その後、ドキュメントの各構成要素に対し且つテーマのツリー構造における各テーマに対し、もしその構成要素がそのテーマに特有な構成要素のリスト内に在れば、評点Ｒすなわち各構成要素に対する頻度比率が読み取られ、構成要素の各々に対する評点Ｒに対して読み取られた各値が相互に乗算される。
【００６４】
この乗算の結果は次に、ｔｈｅｍｅ＿ｓｃｏｒｅ特性に対する値として使用される（ステップ５４）。
【００６５】
次に、ドキュメント５０内で認識された前記各テーマは、これらのテーマに対して到達されるべき評点に前記ｔｈｅｍｅ＿ｓｃｏｒｅ特性が到達するか超えるテーマであることが判断される（ステップ５６）。
【００６６】
故にこの処理の終了時には、ダウンロードされたドキュメント５０が関連する一群のテーマ５７が利用され得る。
【００６７】
ロボット４４によりダウンロードされたドキュメントのテーマを自動的に計算するこの処理によれば、検索エンジンのインデックス付けモジュールは、取り扱われたテーマの関数としてこれらのドキュメントを分類してテーマ別データベース４２を構築し得ることになる。
【００６８】
ドキュメント・テーマを自動的に計算するという斯かる処理はまた、ユーザにより為された要求によりどのテーマが取り扱われているかを決定するためにも使用され得る。
【００６９】
これを行うべく、要求から開始し、該要求で使用された照会ボキャブラリ（ｉｎｔｅｒｒｏｇａｔｉｏｎ  ｖｏｃａｂｕｌａｒｙ）の構成要素の各々に対し、既知テーマの各々に対する該構成要素の特有な係数が計算され、且つ、これらの構成要素の各々は、該係数が最小値に到達するような様式で係数およびテーマに関係付けられる。
【００７０】
故に、要求の構成要素に対応するインデックス・エントリを検索する場合、すなわち結果を計算する場合には、構成要素とその係数とに対して関係付けられたテーマに対し直接的にアクセスし得ると共に、要求全体に関係付けられたテーマを分類するためにこれらの係数は上記と同一の処理を用いた乗算により結合される。
【００７１】
故にこの処理に依れば、たとえば要求が不明瞭に表現されたときに該要求の改善をユーザに対し求め得ることが理解できる。
【００７２】
要求に含まれたテーマの特定を可能とするこの処理によれば、要求の関数としてユーザ・プロファイル（ｕｓｅｒ  ｐｒｏｆｉｌｅ）を定義する統計値を確立するためユーザ要求をモニタし得ることも理解される。
【００７３】
故に上述された本発明は、コンピュータ・ネットワークからダウンロードされたページに含まれるテーマを検索するため、且つ、ユーザにより表現された要求に含まれるテーマを決定するため、更には、このような決定に基き禁止された所定のテーマに関する要求の表現もしくは関連ページのダウンロードを禁止すると共にユーザ・プロファイルを生成するために要求とダウンロードされたページとをフィルタリングすることに使用され得ることが理解される。
【００７４】
但し、要求に含まれるテーマの決定に関し、斯かる要求は本発明の前記テーマ別分類モジュールに対するドキュメント入力を構成すると見做されることを銘記されたい。
【００７５】
本発明は、記述された実施方式に限定されるものでない。
【００７６】
変形例においては、ドキュメントが所定テーマを備えるか否かを判断するための前記スレッショルドの値を手動で調節することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】  検索エンジンのためドキュメントをテーマ別に分類する本発明のモジュールの主要操作段階を示すフローチャートである。
【図２】  テーマに特有な構成要素を計算する方法を示すフローチャートである。
【図３】  ドキュメントのテーマを計算する方法を示すフローチャートである。
【図１】
0004718076.tif 000002
【図２】
0004718076.tif 000003
【図３】
0004718076.tif 000004