(57)【要約】【課題】検索結果が適切に評価され、かつ出現頻度の多寡を考慮したシソーラスを生成することができるシソーラス生成装置を得る。【解決手段】事例に付与されたインデックスのインデックス値間の関係を定量的に記述したシソーラスを生成するためのシソーラス生成装置において、事例に付与されたインデックスのインデックス値を読み込み、各事例と各インデックス値との関係を出力する、並列に配置された複数の出現頻度カウンタ２Ａ，２Ｂと、出現頻度カウンタの出力を入力し、インデックス対の各インデックス値同士の関係を算出する合成器３と、合成器３の出力を入力し、ベクトル演算により一方のインデックス値間の関係を出力するベクトル演算器４とを備えた。【選択図】図１
2005208840.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
事例に付与されたインデックスのインデックス値間の関係を定量的に記述したシソーラスを生成するためのシソーラス生成装置において、
事例に付与されたインデックスのインデックス値を読み込み、各事例と各インデックス値との関係を出力する、並列に配置された複数の出現頻度カウンタと、
前記出現頻度カウンタの出力を入力し、インデックス対の各インデックス値同士の関係を算出する合成器と、
前記合成器の出力を入力し、ベクトル演算により一方のインデックス値間の関係を出力するベクトル演算器と
を備えたことを特徴とするシソーラス生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載のシソーラス生成装置において、
前記合成器は、前記出現頻度カウンタの出力を入力し、加算−論理積によりインデックス対の各インデックス値同士の関係を算出する加算−論理積合成器により構成した
ことを特徴とするシソーラス生成装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載のシソーラス生成装置において、
前記ベクトル演算器は、
前記合成器から出力されるインデックス対の各インデックス値同士の関係を入力し、該関係を表す行列の各列の中から要素を選択し、該選択結果を出力するベクトル要素選択器と、
前記ベクトル要素選択器からの選択結果を入力し、前記選択結果の対応する要素毎の代数積を算出する各要素毎代数積算出器と、
前記各要素毎代数積算出器により算出された要素毎の代数積の総和を算出する要素代数積加算器と、
前記ベクトル要素選択器の出力を入力し、選択されたベクトル毎のノルムを算出する各ベクトルノルム演算器と、
前記要素毎の代数積の総和と、前記算出されたベクトル毎のノルムとを入力し、前記要素毎の代数積の総和に対して前記算出されたベクトル毎のノルムによる除算を行い、該結果を一方のインデックス値間の関係として出力するノルムによる除算器と
により構成した
ことを特徴とするシソーラス生成装置。
【請求項４】
請求項１または２に記載のシソーラス生成装置において、
前記ベクトル演算器は、
前記合成器から出力されるインデックス対の各インデックス値同士の関係を入力し、該関係を表す行列の各列の中から要素を選択し、該選択結果を出力するベクトル要素選択器と、
前記ベクトル要素選択器からの選択結果を入力し、前記選択結果の対応する要素毎の代数差を算出する各要素毎代数差算出器と、
前記各要素毎代数差算出器により算出された要素毎の代数差を入力し、代数差によるノルムを算出する代数差ノルム算出器と、
前記代数差ノルム算出器の出力と前記ベクトル要素選択器の出力とを入力し、前記代数差ノルム算出器の出力を正規化した結果を出力する代数差ノルムの正規化器と
により構成した
ことを特徴とするシソーラス生成装置。
【請求項５】
請求項４に記載のシソーラス生成装置において、
前記代数差ノルムの正規化器は、代数差ノルムの正規化を指数関数により行う指数関数による代数差ノルムの正規化器により構成した
ことを特徴とするシソーラス生成装置。
【請求項６】
請求項４に記載のシソーラス生成装置において、
前記代数差ノルムの正規化器は、代数差ノルムの正規化を前記ベクトル要素選択器の出力を利用してノルムの最大値により正規化するノルム最大値による正規化器により構成した
ことを特徴とするシソーラス生成装置。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれかに記載のシソーラス生成装置において、
前記ベクトル要素選択器は、入力された行列の列すべてを選択する全要素選択器により構成した
ことを特徴とするシソーラス生成装置。
【請求項８】
請求項１ないし６のいずれかに記載のシソーラス生成装置において、
前記ベクトル要素選択器は、入力された行列の列における出現頻度の和が一定値以下のインデックス値を除去して出力する出現頻度和一定値以下列除去器により構成した
ことを特徴とするシソーラス生成装置。
【請求項９】
請求項１ないし６のいずれかに記載のシソーラス生成装置において、
前記ベクトル要素選択器は、入力された行列の列を手動により選択し出力する手動選択器により構成した
ことを特徴とするシソーラス生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、類似事例検索や文献検索などの情報検索に用いられるシソーラスを生成するためのシソーラス生成装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
シソーラスとは、類似事例検索や文献検索などの情報検索において、それらの検索対象に付与されたインデックス値やキーワードの関係を定量的に記述したものであり、これを用いることにより、検索者が指定した条件を概念的に拡張した検索が可能となるとともに、検索結果が度合付のものとなることにより利用者に理解しやすく、利用しやすい形態となる。
【０００３】
このような度合付の検索を、多種多様な利用者に提供するためには、客観的なデータに基づいてこのシソーラスを生成する方法論が必要となる。以下、シソーラスの生成法について、類似事例検索を例に説明する。この例では、検索される事例に、複数のインデックスが設定されており、その各インデックスに一つずつのインデックス値が付与されて、対応する事例を特徴づけているものと仮定する。
【０００４】
従来のシソーラスは、各インデックス値間の定量的な関係を、集合論的な尺度から求めた上でシソーラスの値を算出していた。例えば各インデックス値の共通部分の尺度を加算−論理積合成を利用して算出し、算出された算出値をインデックス値の総出現頻度により正規化し、関連度を算出するものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。また、値の正規化を先に実施することによって総出現頻度の多いインデックス値と総出現頻度が少ないインデックス値との間の関連度が不当に小さな値として評価される問題点を解決する方法も提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００５】
【特許文献１】特開平０８−２３４９８７号公報
【特許文献２】特開平１０−１７１８３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来のシソーラス生成装置は、上述した特許文献１及び２に示されているように、複数回の加算−論理積合成を行うように構成されているため、いずれの従来技術においてもシソーラスの値が不必要に差がつかず、検索結果に差がつきにくいという問題点があった。また、特許文献２を利用しても各インデックス値の総出現頻度の考慮がまだ不十分であり、出現頻度の小さいインデックス値における関連度が小さくなるという問題点があった。
【０００７】
この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、検索結果が適切に評価され、かつ出現頻度の多寡を考慮したシソーラスを生成することができるシソーラス生成装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明に係るシソーラス生成装置は、事例に付与されたインデックスのインデックス値間の関係を定量的に記述したシソーラスを生成するためのシソーラス生成装置において、事例に付与されたインデックスのインデックス値を読み込み、各事例と各インデックス値との関係を出力する、並列に配置された複数の出現頻度カウンタと、前記出現頻度カウンタの出力を入力し、インデックス対の各インデックス値同士の関係を算出する合成器と、前記合成器の出力を入力し、ベクトル演算により一方のインデックス値間の関係を出力するベクトル演算器とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によれば、検索結果が適切に評価され、かつ出現頻度の多寡を考慮したシソーラスを生成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１を示すシソーラス生成装置を示すブロック線図である。図１に示すシソーラス生成装置は、インデックス値がそれぞれ付与された事例群を格納した事例データベース１から事例に付与されたインデックスのインデックス値を読み込み、各事例とインデックス値との関係を出力する、並列に配置された出現頻度カウンタ２Ａ，２Ｂと、出現頻度カウンタ２Ａから出力されるｋ番目のインデックスの出現行列と、出現頻度カウンタ２Ｂから出力されるｌ番目のインデックスの出現行列とを入力し、インデックス対の各インデックス値同士の関係を算出する、加算―論理積合成器６により構成された合成器３と、合成器３の出力を入力し、ベクトル演算により一方のインデックス値間の関係を算出し、該算出された関係をシソーラスファイル５に対して出力するベクトル演算器４とを備えている。
【００１１】
ここで、ベクトル演算器４は、合成器３の出力であるインデックス対の各インデックス値同士の関係を入力し、該関係を表す行列の各列の中から要素を選択し、該選択された結果を出力する、全要素選択器８により構成されたベクトル要素選択器７と、ベクトル要素選択器７から出力される選択結果を入力し、選択結果において対応する要素毎の代数積を算出する各要素毎代数積算出器９と、各要素毎代数積算出器９により算出された要素毎の代数積の総和を算出する要素代数積加算器１０と、ベクトル要素選択器７から出力される選択結果を入力し、選択されたベクトル毎のノルムを演算する各ベクトルノルム演算器１１と、前記要素毎の代数積の総和と、前記算出されたベクトル毎のノルムとを入力し、前記要素毎の代数積の総和に対して前記算出されたベクトル毎のノルムによる除算を行い、該結果を一方のインデックス値間の関係としてシソーラスファイル５に出力するノルムによる除算器１２とを備えている。
【００１２】
次に動作について説明する。事例データベース１には、それぞれのインデックス値が付与された事例群を予め格納しておく。出現頻度カウンタ２Ａは、各事例のｋ番目のインデックスに付与されているインデックス値を前記事例データベース１から読み出し、ｋ番目のインデックスの出現行列を出力する。この行列は、各行がｋ番目のインデックスの各インデックス値に対応し、各列が各事例に対応する行列である。同様にして、出現頻度カウンタ２Ｂは、ｌ番目のインデックスの出現行列を出力する。この行列は、各行がｌ番目のインデックスの各インデックス値に対応し、各列が各事例に対応する行列である。
【００１３】
出現頻度カウンタ２Ａから出力される出現行列の例を図２に、出現頻度カウンタ２Ｂから出力される出現行列の例を図３にそれぞれ示す。図２では、各事例に対するインデックスｋ１に対するインデックス値ｋ１，１、・・・、ｋ１，４のいずれか１個が付与され、図３では、各事例に対してインデックスｋ２に対するインデックス値ｋ２，１、・・・、ｋ２，４のいずれか１個が付与されている。各出現行列に対して値が１になっている個所が付与されているインデックス値を示している。例えば、図２の事例ｋ０，１ではインデックス値ｋ１，１が付与されている。
【００１４】
次に、合成器３は、前記出現頻度カウンタ２Ａから出力されるｋ番目のインデックスの出現行列と、前記出現頻度カウンタ２Ｂから出力されるｌ番目のインデックスの出現行列を入力し、インデックス対の各インデックス値同士の関係を算出する。この結果は、ｋ番目のインデックスとｌ番目のインデックスとの間の関係を表す行列となる。図１においては、前記合成器３を、加算―論理積合成器６により構成している。
【００１５】
加算―論理積合成器６は、前記出現頻度カウンタ２Ａから出力されるｋ番目のインデックスの出現行列と、前記出現頻度カウンタ２Ｂから出力されるｌ番目のインデックスの出現行列を入力し、加算−論理積によりインデックス対の各インデックス値同士の関係を算出する。加算−論理積合成とは、行列同士の演算であり、通常の行列同士の掛け算において、要素同士の乗算の代わりに論理積演算を行い、要素同士の加算はそのまま行う方法である。この加算−論理積合成により、従来技術ならびにこの発明によるシソーラス生成装置において、インデックス値の各事例に対する同時出現あるいは相互出現を数え上げる働きを果たす。この加算−論理積合成器６による結果は、ｋ番目のインデックスとｌ番目のインデックスとの間の相互出現頻度行列となる。図２と図３の出現頻度カウンタに対応する相互出現頻度行列の例を図４に示す。図４において、例えば、インデックス値ｋ１，１とインデックス値ｋ２，１との相互出現頻度は２となる。
【００１６】
ベクトル演算器４は、前記合成器３の出力を入力し、ベクトル演算により一方のインデックス値間の関係を算出し、該算出された関係をシソーラスファイル５に対して出力する。ベクトル演算器４内のベクトル要素選択器７は、前記合成器３の出力である前記インデックス対の各インデックス値同士の関係を入力し、該関係を表す行列の各列の中から要素を選択し、該選択された結果を各要素毎代数積算出器９と各ベクトルノルム演算器１１に対して出力する。図１においては、前記ベクトル要素選択器７を、全要素選択器８により構成しており、全要素選択器８は、前記インデックス対の各インデックス値同士の関係を入力し、入力された行列の列すべてを選択し出力する。例えば、図４の相互出現頻度行列が入力とされた場合、これらすべてを選択して出力する。
【００１７】
各要素毎代数積算出器９は、前記ベクトル要素選択器７から出力される選択結果を入力し、前記選択結果において対応する要素毎の代数積を算出する。例えば、図４のインデックスｋ１におけるインデックス値ｋ１，１ならびにｋ１，２を算出する際に、インデックスｋ２におけるインデックス値ｋ２，１要素の代数積は２×１＝２となる。前記選択結果におけるすべての要素に対して同様に算出を行う。インデックス値ｋ１，１とｋ１，２に関してインデックスｋ２によるすべての算出結果を図５に示す。算出された結果は要素代数積加算器１０に対して出力する。
【００１８】
要素代数積加算器１０は、前記算出された要素毎の代数積を入力し、前記代数積総和を算出する。図５の入力に対応する要素の総和は２＋０＋０＋０＝２となるため、代数積の総和として２を算出する。算出された結果は、ノルムによる除算器１２に対して出力する。
【００１９】
各ベクトルノルム演算器１１は、前記ベクトル要素選択器７から出力される選択結果を入力し、選択されたベクトル毎にノルム演算を実施する。ノルム演算は、例えば相互出現行列のｉ１行ｌ列の要素をｋｉ１，ｌとすると、式（１）により実施される。
【００２０】
【数１】
2005208840.tif 000003
【００２１】
例えば、図４のインデックスｋ１におけるインデックス値ｋ１，１とｋ１，２において、式（１）を利用してノルムを算出した値は、それぞれ√（２２＋１２）＝２．２４、√（１２＋１２）＝１．４１となる。算出された値は、ノルムによる除算器１２に対して出力される。
【００２２】
ノルムによる除算器１２は、前記要素毎の代数積の総和と、前記算出されたベクトル毎のノルムを入力し、前記入力による除算を行う。この演算により、一方のインデックス値間の関係は０から１までの値に正規化される。なお、除算は、例えば式（２）により行う。
【００２３】
【数２】
2005208840.tif 000004
【００２４】
但し、ｓｉ１，ｉ２はインデックス値ｉ１，ｉ２に対する前記要素毎の代数積の総和、||ｉ１||，||ｉ２||はそれぞれインデックス値ｉ１，ｉ２のベクトル毎のノルムである。
【００２５】
例えば、インデックスｋ１におけるインデックス値ｋ１，１とｋ１，２において、要素毎の代数積の総和は２、ｋ１，１ならびにｋ１，２によるベクトル毎のノルムはそれぞれ１．４１、２．２４であるため、式（２）により、２／（１．４１×２．２４）＝０．６３が算出される。図４におけるｋ１におけるすべてのインデックス値に対応する算出値の例を図６に示す。なお、前記算出結果は、一方のインデックス値間の関係として、シソーラスファイル５に対して出力する。
【００２６】
以上のように、この実施の形態１によれば、以下の効果を有する。
（１）検索結果が適切に評価されたシソーラスを生成することができる。
（２）物理的意味が明確な相互出現頻度行列を作成したシソーラスを生成することができる。
（３）出現頻度の多寡を考慮したシソーラスを生成することができる。
（４）参照されるインデックスすべてを考慮したシソーラスを生成することができる。
【００２７】
実施の形態２．
図７は、この発明の実施の形態２に係るシソーラス生成装置を示すブロック線図である。図７において、図１に示す実施の形態１と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。図７に示す実施の形態２に係るシソーラス生成装置は、ベクトル演算器４の構成が実施の形態１と異なる。図７に示す実施の形態２に係るベクトル演算器４は、合成器３の出力であるインデックス対の各インデックス値同士の関係を入力し、該関係を表す行列の各列の中から要素を選択し、該選択結果を出力するベクトル要素選択器７と、ベクトル要素選択器７からの選択結果を入力し、該選択結果の対応する要素毎の代数差を算出して出力する各要素毎代数差算出器１４と、各要素毎代数差算出器１４により算出された要素毎の代数差を入力し、代数差によるノルムを算出して出力する代数差ノルム算出器１５と、代数差ノルム算出器１５の出力とベクトル要素選択器７の出力とを入力し、代数差ノルム算出器１５の出力を正規化した結果を出力する代数差ノルムの正規化器１６とにより構成されている。なお、ベクトル要素選択器７は、手動選択器１３により構成され、代数差ノルムの正規化器１６は、指数関数による正規化器１７により構成されている。
【００２８】
次に動作について説明する。手動選択器１３は、入力された行列の列を手動により選択し出力する。例えば、図４の相互出現頻度行列が入力された場合、これらのなかの１個もしくは複数個を選択して出力する。
【００２９】
各要素毎代数差算出器１４は、前記ベクトル要素選択器７から出力される選択結果を入力し、前記選択結果において対応する要素毎の代数差を例えば式（３）により算出する。
【００３０】
【数３】
2005208840.tif 000005
【００３１】
但し、ｋｉ１，１、ｋｉ２，１はそれぞれ、相互出現頻度行列におけるインデックス値ｉ１とインデックス値ｉ２のｌ列目の要素、ｄｉ１，ｉ２，ｌはインデックス値ｉ１とｉ２におけるl列目の代数差である。
【００３２】
例えば、図４のインデックスｋ１におけるインデックス値ｋ１，１ならびにｋ１，２を算出する際に、インデックス値ｋ２におけるインデックス値ｋ２，１列要素の代数差は、｜２―１｜＝１となる。前記選択結果におけるすべての要素に対して同様に算出を行う。算出された結果は代数差ノルム算出器１５に対して出力する。
【００３３】
代数差ノルム算出器１５は、前記算出された要素毎の代数差を入力し、代数差によるノルムｄを例えば式（４）により算出し出力する。算出された結果は、代数差ノルム正規化器１６に対して出力する。
【００３４】
【数４】
2005208840.tif 000006
【００３５】
但し、ｄｉ１，ｉ２，ｌはインデックス値ｉ１とｉ２におけるｌ列目の代数差である。
【００３６】
代数化ノルム正規化器１６は、前記代数差ノルム算出器１５の出力を入力し、これを正規化するための演算を行う。さらに該演算結果を一方のインデックス値間の関係として、シソーラスファイル５に対して出力する。この演算により、一方のインデックス値間の関係は０から１までの値に正規化される。図７においては、代数差ノルムの正規化器１６は指数関数による正規化器１７により構成している。
【００３７】
指数関数による正規化器１７は、前記代数差ノルム算出器の出力に基づき、これを正規化するための演算を、指数関数を利用して行う。前記指数関数としては、取る値が０から１までの関数を利用する。前記条件を満たす関数として、例えば式（５）を利用する。
【００３８】
【数５】
2005208840.tif 000007
【００３９】
但し、ｃ０は正の定数、ｄは前記代数差ノルム算出器１５の出力である。
【００４０】
算出された結果は、一方のインデックス値間の関係としてシソーラスファイル５に対して出力する。
【００４１】
以上のように、この実施の形態２によれば、以下の効果を有する。
（１）検索結果が適切に評価されたシソーラスを生成することができる。
（２）出現頻度の差を考慮したシソーラスを生成することができる。
（３）検索結果、出現頻度の差が小さくても、検索結果に差がつきやすいシソーラスを生成することができる。
（４）検索者が必要とされる条件を考慮したシソーラスを生成することができる。
【００４２】
実施の形態３．
図８は、この発明の実施の形態３を示すシソーラス生成装置を示すブロック線図である。図８において、図７に示す実施の形態２と同一部分は同一符号を付してその説明は省略する。図８に示す実施の形態３に係るシソーラス生成装置は、ベクトル演算器４の構成が実施の形態２と異なる。図８に示す実施の形態３に係るベクトル演算器４において、ベクトル要素選択器７は、入力された行列の列における出現頻度の和が一定値以下のインデックス値を除去して出力する出現頻度和一定値以下列除去器１８により構成している。また、代数差ノルムの正規化器１５は、代数差ノルムの正規化をベクトル要素選択器７の出力を利用してノルムの最大値により正規化するノルム最大値による正規化器１９により構成している。
【００４３】
次に動作について説明する。ベクトル要素選択器７としての出現頻度和一定値以下列除去器１８は、入力された行列の列における出現頻度の和が一定値以下のインデックス値を除去して出力する。ｋ２の出現頻度は、各インデックス値の列の和を算出することにより得られる。例えば、図４の相互出現頻度行列が入力された場合、ｋ２からみた出現頻度の和はそれぞれ２＋１＋１＋０＝４、０＋１＋２＋０＝３、１＋０＋０＋１＝２、０＋０＋１＋１＝２となる。出現頻度の和が２以下のインデックスを除去する場合、前者の４、３となった列、すなわちｋ２におけるインデックス値としてｋ２，１、ｋ２，２のみを選択する。
【００４４】
代数差ノルムの正規化器１６としてのノルム最大値による正規化器１９は、代数差ノルムの正規化を、ベクトル要素選択器７の出力を利用して行う。すなわち、入力されたインデックス値の関係を算出する際に、ベクトル要素選択器７により出力されたいずれかのインデックス値を利用し、これらのノルムの最大値、例えば式（６）により正規化する。
【００４５】
【数６】
2005208840.tif 000008
【００４６】
但し、||ｉ１||，||ｉ２||はそれぞれインデックス値ｉ１，ｉ２のベクトル毎のノルムである。
【００４７】
以上のように、この実施の形態３によれば、以下の効果を有する。
（１）出現頻度の多いインデックスのみを参照したシソーラスを生成することができる。
（２）出現頻度の多いインデックスを基準にしたシソーラスを生成することができる。
【００４８】
なお、各実施の形態１ないし３において、ベクトル要素選択器７は、全要素選択器８、手動選択器１３または出現頻度和一定値以下列除去器１８のいずれをも採用できる。また、実施の形態２及び３において、代数差ノルムの正規化器１６は、指数関数による正規化器１７またはノルム最大値による正規化器１９のいずれをも採用できる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】この発明の実施の形態１に係るシソーラス生成装置を示すブロック線図である。
【図２】図１の出現頻度カウンタ２Ａから出力される出現行列の例を示す表である。
【図３】図１の出現頻度カウンタ２Ｂから出力される出現行列の例を示す表である。
【図４】図２と図３の出現頻度カウンタに対応する相互出現頻度行列の例を示す表である。
【図５】図１の各要素毎代数積算出器９から出力される要素毎の代数積の算出結果を示す表である。
【図６】図１のノルムによる除算器１２による算出結果を示す表である。
【図７】この発明の実施の形態２に係るシソーラス生成装置を示すブロック線図である。
【図８】この発明の実施の形態３に係るシソーラス生成装置を示すブロック線図である。
【符号の説明】
【００５０】
１  事例データベース、２Ａ，２Ｂ  出現頻度カウンタ、３  合成器、４  ベクトル演算器、５  シソーラスファイル、６  加算−論理積合成器、７  ベクトル要素選択器、８  全要素選択器、９  各要素毎代数積算出器、１０  要素代数積加算器、１１  各ベクトルノルム演算器、１２  ノルムによる除算器、１３  手動選択器、１４  各要素毎代数差算出器、１５  代数差ノルム算出器、１６  代数差ノルムの正規化器、１７  指数関数による正規化器、１８  出現頻度和一定値以下列除去器、１９  ノルム最大値による正規化器。
【図１】
2005208840.tif 000009
【図２】
2005208840.tif 000010
【図３】
2005208840.tif 000011
【図４】
2005208840.tif 000012
【図５】
2005208840.tif 000013
【図６】
2005208840.tif 000014
【図７】
2005208840.tif 000015
【図８】
2005208840.tif 000016