(57)【要約】【課題】  正確な位置情報を持たない情報から関連する文書を容易に検索する。【解決手段】  学習用の文書に関する領域情報と学習用の文書の文書特徴量とを関連付けして領域特徴量辞書２に格納する辞書学習手段１と、登録用の文書の文書特徴量から領域特徴量辞書２を検索して領域情報を取得し、取得した領域情報と登録用の文書とを関連付けして領域文書データベース４に格納するデータベース構築手段３と、入力された領域情報から領域文書データベース４を検索し登録用の文書を取得する文書検索手段５とを備えている。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用の文書に関する領域情報を構成する複数の最小領域単位に学習用の文書の文書特徴量を割り当てることにより、領域情報と文書特徴量を関連付けして領域特徴量辞書に格納する辞書学習手段と、
登録用の文書の文書特徴量から上記領域特徴量辞書を検索して領域情報を取得し、取得した領域情報を構成する複数の最小領域単位に登録用の文書を割り当てることにより、領域情報と登録用の文書とを関連付けして領域文書データベースに格納するデータベース構築手段と、
入力された領域情報から上記領域文書データベースを検索し、入力された領域情報を構成する複数の最小領域単位に割り当てられている登録用の文書をマージして取得する文書検索手段とを備えた情報検索装置。
【請求項２】
上記辞書学習手段は、学習用の文書を入力する第１の文書入力部と、入力された学習用の文書から領域情報を抽出する領域情報抽出部と、入力された学習用の文書から文書特徴量を採取する第１の文書特徴量採取部と、上記領域情報抽出部により抽出された領域情報を構成する複数の最小領域単位に上記第１の文書特徴量採取部により採取された文書特徴量を割り当てることにより、領域情報と文書特徴量を関連付けして上記領域特徴量辞書に格納する領域特徴量関連付け部とを備えたことを特徴とする請求項１記載の情報検索装置。
【請求項３】
上記辞書学習手段は、学習用の文書を入力する第１の文書入力部と、学習用の文書に関する領域情報を入力する第１の領域情報入力部と、入力された学習用の文書から文書特徴量を採取する第１の文書特徴量採取部と、上記第１の領域情報入力部により入力された領域情報を構成する複数の最小領域単位に上記第１の文書特徴量採取部により採取された文書特徴量を割り当てることにより、領域情報と文書特徴量を関連付けして上記領域特徴量辞書に格納する領域特徴量関連付け部とを備えたことを特徴とする請求項１記載の情報検索装置。
【請求項４】
上記領域特徴量関連付け部は、学習用の文書が複数の領域情報に関連する場合に、上記領域情報抽出部により抽出された領域情報又は上記第１の領域情報入力部により入力された領域情報と上記第１の文書特徴量採取部により採取された文書特徴量とを、学習用の文書と各領域情報との関連に応じて重みを変えて関連付けして上記領域特徴量辞書に格納することを特徴とする請求項２又は請求項３記載の情報検索装置。
【請求項５】
上記領域特徴量関連付け部は、上記領域情報抽出部により抽出された領域情報の周辺の周辺領域情報又は上記第１の領域情報入力部により入力された領域情報の周辺の周辺領域情報と上記第１の文書特徴量採取部により採取された文書特徴量とを、領域情報と文書特徴量との関連付けとは重みを変えて関連付けして上記領域特徴量辞書に格納することを特徴とする請求項４記載の情報検索装置。
【請求項６】
上記データベース構築手段は、登録用の文書を入力する第２の文書入力部と、入力された登録用の文書の文書特徴量を採取する第２の文書特徴量採取部と、採取された文書特徴量と上記領域特徴量辞書に格納されている文書特徴量を照合することにより領域情報を取得する領域特徴量照合部と、上記領域特徴量照合部により取得された領域情報を構成する複数の最小領域単位に上記第２の文書入力部により入力された登録用の文書を割り当てることにより、領域情報と登録用の文書とを関連付けして上記領域文書データベースに格納する領域文書関連付け部とを備えたことを特徴とする請求項１記載の情報検索装置。
【請求項７】
上記データベース構築手段は、登録用の文書を入力する第２の文書入力部と、登録用の文書に関する領域情報を入力する第２の領域情報入力部と、上記第２の領域情報入力部により入力された領域情報を構成する複数の最小領域単位に上記第２の文書入力部により入力された登録用の文書を割り当てることにより、領域情報と登録用の文書とを関連付けして上記領域文書データベースに格納する領域文書関連付け部とを備えたことを特徴とする請求項１記載の情報検索装置。
【請求項８】
上記領域文書関連付け部は、上記第２の文書入力部により入力された登録用の文書と上記領域特徴量照合部により取得された領域情報又は上記第２の領域情報入力部により入力された領域情報とを関連付けして上記領域文書データベースに格納する際に、登録用の文書と領域情報との関連度を格納することを特徴とする請求項６又は請求項７記載の情報検索装置。
【請求項９】
上記領域文書関連付け部は、上記第２の文書入力部により入力された登録用の文書と上記領域特徴量照合部により取得された領域情報の周辺の周辺領域情報又は上記第２の領域情報入力部により入力された領域情報の周辺の周辺領域情報とを関連付けして上記領域文書データベースに格納する際に、登録用の文書と周辺領域情報との関連度を、登録用の文書と領域情報との関連度とは重みを変えて格納することを特徴とする請求項８記載の情報検索装置。
【請求項１０】
上記文書検索手段は、上記領域文書データベースから文書を取得するための領域情報を入力する第３の領域情報入力部と、入力された領域情報から上記領域文書データベースを検索し、入力された領域情報を構成する複数の最小領域単位に割り当てられている登録用の文書をマージして取得する文書取得部と、取得された文書を出力する文書出力部とを備えたことを特徴とする請求項１記載の情報検索装置。
【請求項１１】
上記領域文書データベースに登録用の文書と領域情報との関連度が領域情報を構成する最小領域単位毎に格納されている場合に、上記文書取得部は関連度を加算して、関連度順の登録用の文書又は加算した関連度が所定の値以上の登録用の文書を取得することを特徴とする請求項１０記載の情報検索装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は文書を検索する情報検索装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の場所や位置を入力とした情報検索装置は、一般的なカーナビで実現されているように、検索対象の情報を、緯度、経度等の正確な位置情報に関連づけて記録したデータベースを構築し、正確な位置情報を検索条件にして記録されている検索対象の情報を検索結果として返すものである。上記データベースの構築は人手を要するものであり、正確な位置情報を持たない情報により検索する場合には、知識や調査によって正確な位置情報を特定しデータベースに登録する必要があった。
【０００３】
この正確な位置情報を特定するために、例えば非特許文献１に示すように、自然言語文章を文字列に分解し、アドレスジオコーディングモジュールの辞書を検索して正確な位置情報を抽出する研究が知られている。また、例えば特許文献１に示すように、キーワードと分野を関連付けた辞書を持ち、分野を自動判別する方法によって概念的な場所や位置を判別することが可能である。
【０００４】
【特許文献１】特開平５−１３５０９４号公報（要約、構成）
【非特許文献１】相良  毅、有川  正俊、坂内  正夫、１９９９、ネットワーク上各種情報源からの地理情報抽出収集手法、地理情報システム学会講演論文集、１９９９／８，ｐ．３３１−３３４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の情報検索装置は以上のように構成されているので、正確な位置情報を持たない情報により必要とする関連情報を検索する場合に、適切な辞書を用意しておく必要があり、辞書の作成やメンテナンス及び対応するデータベースの構築やメンテナンスに多大な時間と労力が必要となり、正確な位置情報を持たない情報により必要とする関連情報を容易に検索することができないという課題があった。
【０００６】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、正確な位置情報を持たない情報により関連する文書を検索する場合に、適切な辞書を自動的に生成し、生成した辞書を使用して文書データベースを自動的に構築することにより、正確な位置情報を持たない情報から関連する文書を容易に検索できる情報検索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】
【０００７】
この発明に係る情報検索装置は、学習用の文書に関する領域情報を構成する複数の最小領域単位に学習用の文書の文書特徴量を割り当てることにより、領域情報と文書特徴量を関連付けして領域特徴量辞書に格納する辞書学習手段と、登録用の文書の文書特徴量から上記領域特徴量辞書を検索して領域情報を取得し、取得した領域情報を構成する複数の最小領域単位に登録用の文書を割り当てることにより、領域情報と登録用の文書とを関連付けして領域文書データベースに格納するデータベース構築手段と、入力された領域情報から上記領域文書データベースを検索し、入力された領域情報を構成する複数の最小領域単位に割り当てられている登録用の文書をマージして取得する文書検索手段とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明により、正確な位置情報を持たない情報から関連する文書を容易に検索できるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による情報検索装置の概略構成を示すブロック図である。この情報検索装置は、辞書学習手段１、領域特徴量辞書２、データベース構築手段３、領域文書データベース４及び文書検索手段５を備えている。辞書学習手段１は、領域特徴量関連付け部１５を備え、学習用の文書に関する領域情報を構成する複数の最小領域単位に学習用の文書の文書特徴量を割り当てることにより、領域情報と文書特徴量を関連付けして領域特徴量辞書２に格納する。また、データベース構築手段３は、領域特徴量照合部３３と領域文書関連付け部３５を備え、登録用の文書の文書特徴量から領域特徴量辞書２を検索して領域情報を取得し、取得した領域情報を構成する複数の最小領域単位に登録用の文書を割り当てることにより、領域情報と登録用の文書とを関連付けして領域文書データベース４に格納する。さらに、文書検索手段５は、文書取得部５２を備え、入力された領域情報から領域文書データベース４を検索し、入力された領域情報を構成する複数の最小領域単位に割り当てられている登録用の文書をマージして取得する。
【００１０】
図２はこの発明の実施の形態１による情報検索装置の詳細構成を示すブロック図である。図２において、辞書学習手段１は、文書入力部（第１の文書入力部）１１、文書特徴量採取部（第１の文書特徴量採取部）１２、領域情報抽出部１３、領域情報入力部（第１の領域情報入力部）１４及び領域特徴量関連付け部１５を備えている。データベース構築手段３は、文書入力部（第２の文書入力部）３１、文書特徴量採取部（第２の文書特徴量採取部）３２、領域特徴量照合部３３、領域情報入力部（第２の領域情報入力部）３４及び領域文書関連付け部３５を備えている。文書検索手段５は、領域情報入力部（第３の領域情報入力部）５１、文書取得部５２及び文書出力部５３を備えている。
【００１１】
次に動作について説明をする。
まず、図２に示す辞書学習手段１の動作について説明する。
文書入力部１１は学習用の文書を入力し、領域情報入力部１４は学習用の文書に関する領域情報を入力する。領域情報抽出部１３は文書入力部１１により入力された学習用の文書から領域情報を抽出する。領域情報入力部１４により領域情報が入力されるか、又は領域情報抽出部１３により領域情報が抽出されるか、少なくともどちらかにより領域情報が得られる。どちらによっても領域情報が得られない場合は、文書入力部１１により入力された学習用の文書は学習されずに破棄される。
【００１２】
文書特徴量採取部１２は文書入力部１１により入力された学習用の文書から文書特徴量を採取する。領域特徴量関連付け部１５は、領域情報入力部１４により入力されるか又は領域情報抽出部１３により抽出された領域情報を構成する複数の最小領域単位に、文書特徴量採取部１２により採取された文書特徴量を割り当てることにより、領域情報と文書特徴量とを関連付けして、関連付けした領域特徴量を領域特徴量辞書２に格納する。
【００１３】
領域情報入力部１４により入力される領域情報は、地図上に表現できる緯度、経度の集合、特定の距離以内に含まれる領域、及び境界線で囲まれた領域であるか、又は図面若しくは平面画像上で表現できる座標の集合、特定の距離以内に含まれる領域、及び境界線で囲まれた領域である。領域情報抽出部１３により抽出される領域情報も同様である。
【００１４】
領域情報抽出部１３は、学習用の文書の文字や属性情報から領域情報を抽出するもので、例えば住所属性から地図上の領域情報を抽出するのでも良いし、学習用の文書の文字から住所を検索することで領域情報を抽出するのでも良い。領域情報抽出の方法についてはこの発明の定めるところではない。      
【００１５】
文書特徴量採取部１２が採取する文書特徴量は、学習用の文書の文字や属性情報からその学習用の文書の特徴を数値化したもので、例えば学習用の文書内の単語の出現率でも良いし、単語をベクトル表現で正規化した数値でも良い。文書特徴量の採取の方法についてはこの発明の定めるところではない。
【００１６】
図３は領域特徴量辞書２に格納される領域特徴量の構造を説明する図である。領域情報１００は複数の最小領域単位１０１の集合として表現される。最小領域単位１０１は、例えば地図上における１メートル四方の正方形であっても良いし、電子図面上における縦１００ドット横５０ドットの長方形であっても良い。図３において、空間は最小領域単位１０１から構成されるメッシュ全体の領域を示し、ｗ，ｘ，ｙ，ｚは空間の位置座標を示している。図３の例では学習用の文書１０２の文書特徴量１０３として単語統計情報が採取されている。単語統計情報とは学習用の文書１０２内に出現する単語の出現率等である。領域情報１００と文書特徴量１０３を関連付けた領域特徴量の構造は、１文書の文書特徴量の数値集合を複数の最小領域単位１０１に割り当てたもので、領域特徴量辞書２内に保持されているテーブルの最小領域単位１０１毎のレコードに可変長の数値データとして文書特徴量１０３が格納されている。図３の例では空間の位置座標［ｘ，ｙ］，［ｗ，ｚ］，［ｘ，ｚ］の最小領域単位１０１に文書特徴量１０３が格納されている。
【００１７】
図４は辞書学習手段１における領域特徴量関連付け部１５の動作を説明する図である。領域情報１００は文書入力部１１により入力された学習用の文書１０２に関して領域情報入力部１４により明示的に与えられる領域情報か、又は領域情報抽出部１３により抽出された領域情報である。文書特徴量１０３は文書特徴量採取部１２により学習用の文書１０２の文字列を形態素解析により単語に分解し名詞等主要な単語に関して出現率等の統計情報を採取したものである。単語統計情報１０４は領域特徴量辞書２に格納されており、領域情報１００に含まれる空間の位置座標［ｘ，ｙ］の最小領域単位１０１に割り当てられている既存の領域特徴量である。単語統計情報１０５は文書特徴量採取部１２により採取された学習用の文書１０２の文書特徴量１０３である。
【００１８】
領域特徴量関連付け部１５は、領域特徴量辞書２に格納されている単語統計情報１０４の値に対して、文書特徴量採取部１２により採取された単語統計情報１０５の値を加算又は加算後正規化して、領域情報１００に含まれる空間の位置座標［ｘ，ｙ］の最小領域単位１０１に再度割り当てて領域特徴量辞書２に格納する。領域情報１００に含まれる他の空間の位置座標の全ての最小領域単位１０１について、同様に単語統計情報１０５を加算又は加算後正規化して割り当てて領域特徴量辞書２に格納することにより、文書特徴量１０３を領域情報１００に関連付ける。
【００１９】
図５は辞書学習手段１における領域特徴量関連付け部１５の処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳＴ１１において、領域特徴量関連付け部１５は領域特徴量辞書２より、領域情報１００を構成する最小領域単位１０１の中から新たな学習用の文書１０２の文書特徴量１０３が加算又は加算後正規化されていない最小領域単位１０１の領域特徴量を取り出す。ステップＳＴ１２において、領域特徴量関連付け部１５は取り出した領域特徴量に対して学習用の文書１０２の文書特徴量１０３を加算又は加算後正規化する。加算方法は文書特徴量１０３の種類によって異なるが、例えば文書特徴量１０３を学習用の文書１０２内に出現する代表的単語の出現率とすると、同じ代表単語の出現率を足して２で割る。また、例えば文書特徴量１０３を学習用の文書１０２の単語や単語の組み合わせによるベクトルで表現する場合には、それぞれのベクトルの加算を行い半径を一定にする。
【００２０】
続いてステップＳＴ１３において、領域特徴量関連付け部１５は加算又は加算後正規化した値を元の最小領域単位１０１の領域特徴量として再度割り当てて領域特徴量辞書２に格納する。ステップＳＴ１４において、領域特徴量関連付け部１５は領域情報１００を構成する全ての最小領域単位１０１の再割り当てが終了したかを判定し、最小領域単位１０１が残っている場合はステップＳＴ１１に戻って繰り返し処理を行う。
【００２１】
次に図２に示すデータベース構築手段３の動作について説明する。
文書入力部３１は領域文書データベース４に登録する登録用の文書を入力する。文書特徴量採取部３２は文書入力部３１により入力された登録用の文書の文書特徴量を採取する。文書特徴量採取部３２は辞書学習手段１の文書特徴量採取部１２と同等の機能を有す。領域特徴量照合部３３は文書特徴量採取部３２により採取された文書特徴量と領域特徴量辞書２に格納されている文書特徴量を照合することにより領域情報を取得する。
【００２２】
領域情報入力部３４は領域文書データベース４に登録する登録用の文書に関する領域情報を入力する。領域情報入力部３４により領域情報が入力されるか、又は領域特徴量照合部３３により領域情報が取得されるか、少なくともどちらかにより領域情報が得られる。どちらによっても領域情報が得られない場合は、文書入力部３１により入力された登録用の文書は領域文書データベース４には登録されないか、又は領域不明として登録される。領域文書関連付け部３５は、領域情報入力部３４により入力されるか又は領域特徴量照合部３３により取得された領域情報を構成する複数の最小領域単位に、文書入力部３１により入力された登録用の文書を割り当てることにより、領域情報と登録用の文書とを関連付けして領域文書データベース４に格納する。
【００２３】
領域情報入力部３４により入力される領域情報は、地図上に表現できる緯度、経度の集合、特定の距離以内に含まれる領域、及び境界線で囲まれた領域であるか、又は図面若しくは平面画像上で表現できる座標の集合、特定の距離以内に含まれる領域、及び境界線で囲まれた領域である。領域特徴量照合部３３により取得される領域情報も同様である。
【００２４】
文書特徴量採取部３２は、登録用の文書の文字や属性情報からその登録用の文書の特徴を数値化するもので、例えば登録用の文書内の単語の出現率でも良いし、単語をベクトル表現で正規化した数値でも良い。文書特徴量の採取方法についてはこの発明の定めるところではない。
【００２５】
図６はデータベース構築手段３における領域特徴量照合部３３の動作を説明する図である。文書特徴量２０２は文書特徴量採取部３２により登録用の文書２０１の文字列を形態素解析により単語に分解し名詞等主要な単語に関して出現率等の統計情報を採取したものである。単語統計情報２０３，２０４は領域特徴量辞書２に格納されている空間の位置座標［ｘ，ｙ］，［ｖ，ｙ］の最小領域単位１０１に割り当てられている既存の領域特徴量である。単語統計情報２０５は文書特徴量採取部３２により採取された登録用の文書２０１の文書特徴量２０２である。
【００２６】
領域特徴量照合部３３は、単語統計情報２０５の値に対して空間を構成する全ての最小領域単位１０１に割り当てられている単語統計情報２０３，２０４等を順次比較して照合を行うことにより、それぞれの最小領域単位１０１のスコア値を算出し、全ての最小領域単位１０１について算出されスコア値について、スコア値が特定の値より大きい場合に出力領域２０６を領域情報として出力する。特定の値とは、システムで一意の値でも良いし、ユーザにより指定される値でも良い。
【００２７】
図７はデータベース構築手段３における領域特徴量照合部３３の処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳＴ２１において、領域特徴量照合部３３は領域特徴量辞書２に格納されている全ての最小領域単位１０１の中から登録用の文書２０１の文書特徴量２０２と照合されていない最小領域単位１０１の領域特徴量を取り出す。
【００２８】
ステップＳＴ２２において、領域特徴量照合部３３は取り出した領域特徴量に対して登録用の文書２０１の文書特徴量２０２を比較して照合しスコア値を算出する。スコア値の算出方法は文書特徴量２０２の表現によって異なる。例えば、文書特徴量２０２を登録用の文書２０１内の単語の出現率とすると、最小領域単位１０１に割り当てられている単語統計情報（出現率）２０３の値について登録用の文書２０１の文書特徴量２０２である単語統計情報（出現率）２０５の値を単語毎に比較して各単語の出現率の差分の和の逆数をスコア値とすることができる。また、例えば、文書特徴量２０２を登録用の文書２０１内の単語をベクトル表現で表したものとすると、最小領域単位１０１に割り当てられている単語ベクトルについて登録用の文書２０１の文書特徴量２０２である単語ベクトルの内積やユークリッド距離をスコア値とすることができる。
【００２９】
ステップＳＴ２３において、領域特徴量照合部３３は算出したスコア値と特定の値と比較し、特定の値より大きい場合にはステップＳＴ２４において、領域特徴量照合部３３は対象となった最小領域単位１０１を照合結果として保持する。続いてステップＳＴ２５において、領域特徴量照合部３３は領域特徴量辞書２に格納されている全ての領域最小単位１０１の中で、登録用の文書２０１の文書特徴量２０２と照合を行っていない最小領域単位１０１が残っているか否かを調べる。残っている場合はステップＳＴ２１に戻って上記の処理を繰り返し、残っていない場合にはステップＳＴ２６において、領域特徴量照合部３３は保持している最小領域単位１０１の集合である照合結果の出力領域２０６を領域情報として領域文書関連付け部３５に出力する。
【００３０】
図８はデータベース構築手段３における領域文書関連付け部３５の動作を説明する図である。領域情報２００は文書入力部３１により入力された登録用の文書２０１に関する領域情報として領域情報入力部３４により明示的に与えられた入力領域２０７か、又は領域特徴量照部合部３３による照合結果から領域情報として出力された出力領域２０６である。関連文書２０８，２０９は、領域文書データベース４の中に格納されている空間の位置座標［ｘ，ｙ］，［ｗ，ｚ］の最小領域単位１０１に割り付けられた既存の関連文書テーブルである。
【００３１】
領域文書関連付け部３５は、領域情報２００に対応する全ての最小領域単位１０１に割り当てられている既存の関連文書テーブルに対して、登録用の文書２０１の文書ＩＤを追加することにより文書を領域に関連付けして、領域文書データベース４に格納されている既存の関連文書テーブルを更新する。文書ＩＤとは、例えば文書番号でも良いし、文書が存在するＵＲＬでも良い。
【００３２】
次に図２に示す文書検索手段５の動作について説明する。
領域情報入力部５１は、領域文書データベース４から文書を取得するための領域情報を入力する。文書取得部５２は領域情報入力部５１により入力された領域情報から領域文書データベース４を検索し、入力された領域情報を構成する複数の最小領域単位に割り当てられている登録用の文書をマージして取得する。文書出力部５３は文書取得部５２により取得された文書を出力する。
【００３３】
領域情報入力部５１により入力される領域情報は、地図上に表現できる緯度、経度の集合、特定の距離以内に含まれる領域、及び境界線で囲まれた領域であるか、又は図面若しくは平面画像上で表現できる座標の集合、特定の距離以内に含まれる領域、及び境界線で囲まれた領域である。
【００３４】
図９は文書検索手段５における文書取得部５２の動作を説明する図である。領域情報３００は領域情報入力部５１により明示的に領域情報として与えられた入力領域３０１である。関連文書３０２，３０３は、領域文書データベース４の中に格納されている空間の位置座標［ｘ，ｙ］，［ｗ，ｚ］の最小領域単位１０１に割り当てられた既存の関連文書テーブルである。文書取得部５２は、入力領域３０１に対応する全ての最小領域単位１０１に割り当てられている登録用の文書をマージして取得し、入力領域３０１に関連する文書として出力文書群３０４を文書出力部５３に出力する。
【００３５】
以上のように、この実施の形態１によれば、辞書学習手段１が、学習用の文書に関する領域情報を構成する複数の最小領域単位に学習用の文書の文書特徴量を割り当てることにより、領域情報と文書特徴量を関連付けして領域特徴量辞書２に格納し、データベース構築手段３が、登録用の文書の文書特徴量から領域特徴量辞書２を検索して領域情報を取得し、取得した領域情報を構成する複数の最小領域単位に登録用の文書を割り当てることにより、領域情報と登録用の文書とを関連付けして領域文書データベース４に格納し、文書検索手段５が、入力された領域情報から領域文書データベース４を検索し、入力された領域情報を構成する複数の最小領域単位に割り当てられている登録用の文書をマージして取得することにより、正確な位置情報を持たない領域情報から関連する文書を容易に検索できるという効果が得られる。
【００３６】
また、この実施の形態１によれば、辞書学習手段１が学習用の文書の範囲を持った領域情報と文書特徴量を関連付けて領域特徴量辞書２を自動的に生成することにより、ある学習用の文書の文書特徴量を関連付ける領域情報の一部のみが、別の学習用の文書の文書特徴量に関連付けられている領域情報の一部と重なるような場合にも、重なる領域情報と重ならない領域情報とで異なる文書特徴量の関連付けが行われることとなり、学習用の文書について領域の重なりや包含関係を反映した正確な領域特徴量辞書２を容易に生成することができるという効果が得られる。
【００３７】
さらに、この実施の形態１によれば、領域情報が明確な学習用の文書については、辞書学習手段１が明示的に領域情報を入力するようにしているので、精度の高い領域特徴量辞書２を生成することができるという効果が得られる。
【００３８】
さらに、この実施の形態１によれば、辞書学習手段１が登録用の文書とは異なる学習用の文書を使用して領域特徴量辞書２を生成することにより、学習に有効な文書を選択でき精度の高い領域特徴量辞書２を生成することができるという効果が得られる。
【００３９】
さらに、この実施の形態１によれば、データベース構築手段３が、登録用の文書の文書特徴量を採取して領域特徴量辞書２に格納されている領域特徴量と照合して登録用の文書の領域情報を抽出し、登録用の文書と抽出した領域情報とを関連付けして領域文書データベース４を構築することにより、位置情報が不明瞭な登録用の文書についての領域文書データベース４を容易に構築することができるという効果が得られる。
【００４０】
さらに、この実施の形態１によれば、領域情報が明確な登録用の文書については、データベース構築手段３が明示的に領域情報を入力するようにしているので、精度の高い領域文書データベース４を構築することができるという効果が得られる。
【００４１】
さらに、この実施の形態１によれば、データベース構築手段３が、登録用の文書の範囲を持った領域情報と登録用の文書を関連付けしていることにより、ある登録用の文書の文書特徴量を関連付ける領域情報の一部のみが、別の登録用の文書の文書特徴量に関連付けられている領域情報の一部と重なるような場合にも、重なる領域情報と重ならない領域情報とで異なる文書特徴量の関連付けが行われることとなり、領域の重なりや包含関係を考慮した文書の関連付けが可能であり、文書検索手段５により領域の重なりや包含関係を考慮した文書を検索することができるという効果が得られる。
【００４２】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、学習用の文書の範囲を持った領域情報に対して文書特徴量を関連付けた領域特徴量辞書２により、位置情報を持たない登録用の文書の領域情報を取得し、登録用の文書の範囲を持った領域情報と登録用の文書を関連付けた領域文書データベース４により、領域情報から文書を取得しているが、この実施の形態２は、文書に関する領域情報に重みがつけられるような場合に文書検索の結果のランキングを行うものである。
【００４３】
この発明の実施の形態２による情報検索装置の概略構成及び詳細構成を示すブロック図は上記実施の形態１の図１及び図２と同じであり、この実施の形態２における領域特徴量辞書２に格納される領域特徴量の構造を説明する図は上記実施の形態１の図３と同じである。
【００４４】
次に動作について説明する。
図１０は領域情報に重みがつけられるような場合の辞書学習手段１における領域特徴量関連付け部１５の動作を説明する図である。領域情報１００及び領域情報１０６は文書入力部１１により入力された学習用の文書１０２に関する領域情報として領域情報入力部１４により明示的に与えられるか、又は領域情報抽出部１３により抽出された領域情報である。このとき、領域情報１００と領域情報１０６とでは学習用の文書との関連度に違いがあり、領域情報入力部１４により明示的に重みが与えられるか、又は領域情報抽出部１３により自動的に重みが与えられるものとする。
【００４５】
図１０において、文書特徴量１０３は文書特徴量採取部１２により学習用の文書１０２の文字列を形態素解析により単語に分解し名詞等主要な単語に関して出現率等の統計情報を採取したものである。単語統計情報１０４は領域特徴量辞書２に格納され、領域情報１００に含まれる空間の位置座標［ｘ，ｙ］の最小領域単位１０１に割り当てられている既存の領域特徴量であり、単語統計情報１０７は領域特徴量辞書２に格納され、領域情報１０６に含まれる空間の位置座標［ｗ，ｚ］の最小領域単位１０１に割り当てられている既存の領域特徴量である。単語統計情報１０５は文書特徴量採取部１２により採取された学習用の文書１０２の文書特徴量１０３である。
【００４６】
領域特徴量関連付け部１５は、単語統計情報１０４の値に対して単語統計情報１０５の値を加算又は加算後正規化して、領域情報１００に含まれる空間の位置座標［ｘ，ｙ］の最小領域単位１０１に再度割り当てて領域特徴量辞書２に格納する。同様に、領域特徴量関連付け部１５は、単語統計情報１０７の値に対して単語統計情報１０５の値を加算又は加算後正規化して、領域情報１０６に含まれる空間の位置座標［ｗ，ｚ］の最小領域単位１０１に再度割り当てて領域特徴量辞書２に格納する。
【００４７】
領域特徴量関連付け部１５は、領域情報１００に含まれる全ての最小領域単位１０１について、同様に単語統計値を加算し割り当てることより文書特徴量１０３を領域情報１００に関連付けし、同様に領域情報１０６に含まれる全ての最小領域単位１０１について、単語統計値を加算し割り当てることより文書特徴量１０３を領域情報１０６に関連付けする。学習用の文書１０２について領域情報１００と領域情報１０６でそれぞれ関連する領域として度合いに違いがある場合、領域特徴量関連付け部１５が単語統計情報１０５を重みを変えて単語統計情報１０４及び単語統計情報１０７に加算することにより、関連度の違いを考慮した文書特徴量の学習を行うことができる。
【００４８】
学習用の文書に関する複数の領域情報に重みがつけられるような場合、領域情報入力部１４により明示的に重みが与えられるか、又は領域情報抽出部１３により自動的に重みが与えられる以外に、領域特徴量関連付け部１５が関連付けの際に自動的にある領域情報に関して重みをつけて学習することも可能である。
【００４９】
図１１は領域情報１００の周辺領域に自動的に重みをつけて領域情報に関連する文書特徴量を学習する領域特徴量関連付け部１５の動作を説明する図である。図１１において、領域情報１００は文書入力部１１より入力された学習用の文書１０２に関する領域情報として領域情報入力部１４より明示的に与えられるか、又は領域情報抽出部１３より抽出された領域情報である。周辺領域情報１０８は領域情報１００に隣接する最小領域単位１０１から構成される領域情報である。
【００５０】
また、図１１において、文書特徴量１０３は文書特徴量採取部１２により文書１０２の文字列を形態素解析により単語に分解し名詞等主要な単語に関して出現率等の統計情報を採取したものである。単語統計情報１０４は領域特徴量辞書２に格納され、領域情報１００に含まれる空間の位置座標［ｘ，ｙ］の最小領域単位１０１に割り当てられている既存の領域特徴量であり、単語統計情報１０９は周辺領域情報１０８に含まれる空間の位置座標［ｗ，ｚ］の最小領域単位１０１に割り当てられている既存の領域特徴量である。単語統計情報１０５は文書特徴量採取部１２により採取された学習用の文書１０２の文書特徴量１０３である。
【００５１】
領域特徴量関連付け部１５は、単語統計情報１０４の値に対して単語統計情報１０５の値を加算又は加算後正規化して、領域情報１００に含まれる空間の位置座標［ｘ，ｙ］の最小領域単位１０１に再度割り当てて格納する。同様に、領域特徴量関連付け部１５は、単語統計情報１０９の値に対して単語統計情報１０５の値を加算又は加算後正規化して、周辺領域情報１０８に含まれる空間の位置座標［ｗ，ｚ］の最小領域単位１０１に再度割り当てて格納する。領域特徴量関連付け部１５は、領域情報１００に含まれる全ての最小領域単位１０１について、同様に単語統計値を加算し割り当てることより文書特徴量１０３を領域情報１００に関連付け、周辺領域情報１０８に含まれる全ての最小領域単位１０１について、同様に単語統計値を加算し割り当てることより文書特徴量１０３を周辺領域情報１０８に関連付ける。
【００５２】
学習用の文書１０２について、領域情報１００と周辺領域情報１０８でそれぞれ関連する領域として度合いに違いを設ける場合に、領域特徴量関連付け部１５は、単語統計情報１０５に重みを変えて単語統計情報１０４及び単語統計情報１０９に加算又は加算後正規化することにより、周辺領域情報１０８について関連度の違いを考慮した文書特徴量の学習を行うことができる。例えば、周辺領域情報１０８の文書特徴量を領域情報１００の文書特徴量の１０％としても良い。
【００５３】
図１２は領域情報に重みがつけられるような場合のデータベース構築手段３における領域文書関連付け部３５の動作を説明する図である。図１２において、領域情報２００は文書入力部３１により入力された登録用の文書２０１に関する領域情報として領域情報入力部３４により明示的に与えられた入力領域２０７か、又は領域特徴量照合部３３により照合結果として出力された出力領域２０６である。関連文書２１０，２１１は、領域文書データベース４に格納されている空間の位置座標［ｘ，ｙ］，［ｗ，ｚ］の最小領域単位１０１に割り当てられた既存の関連文書テーブルである。関連文書テーブル中の関連度は、入力領域２０７と共に明示的に与えられた領域に対する文書の関連度か、又は出力領域２０６取得する際に得られるスコア値そのものあるいはスコア値を元に計算される値である。
【００５４】
領域文書関連付け部３５は、領域情報２００に対応する全ての最小領域単位１０１に割り当てられている既存の関連文書テーブルに対して、登録用の文書２０１の文書ＩＤ及び関連度を追加することにより文書を領域に関連付ける。文書ＩＤとは、例えば文書番号でも良いし、文書が存在するＵＲＬでも良い。
【００５５】
図１３は領域情報２００の周辺領域に自動的に重みをつけて文書を関連付けるデータベース構築手段３における領域文書関連付け部３５の動作を説明する図である。図１３において、領域情報２００は文書入力部３１により入力された登録用の文書２０１に関する領域情報として領域情報入力部３４により明示的に与えられた入力領域２０７か、又は領域特徴量照合部３３により照合結果として出力された出力領域２０６である。周辺領域情報２１２は入力領域２０７又は出力領域２０６に隣接する最初領域単位１０１からなる領域情報である。関連文書２１０は、領域文書データベース４に格納されている入力領域２０７又は出力領域２０６に含まれる空間の位置座標［ｘ，ｙ］の最小領域単位１０１に割り当てられた既存の関連文書テーブルである。関連文書２１３は領域文書データベース４に格納されている周辺領域情報２１２に含まれる空間の位置座標［ｗ，ｚ］の最小領域単位１０１に割り当てられた既存の関連文書テーブルである。
【００５６】
また、図１３において、関連文書２１０における関連文書テーブル中の関連度は、入力領域２０７と共に明示的に与えられた領域情報に対する文書の関連度か、又は出力領域２０６を取得する際に得られるスコア値そのものあるいはスコア値を元に計算される値である。関連文書２１３における関連文書テーブル中の関連度は、入力領域２０７と共に明示的に与えられた領域情報に対する文書の関連度から計算される値か、又は出力領域２０６を取得する際に得られるスコア値を元に計算される値である。例えば、周辺領域情報２１２に対する登録用の文書２０１の関連度は、入力領域２０７又は出力領域２０６の関連度の値に対して１０％の値としても良い。
【００５７】
領域文書関連付け部３５は、領域情報２００及び周辺領域情報２１２に対応する全ての最小領域単位１０１に割り当てられている既存の関連文書テーブルに対して、登録用の文書２０１の文書ＩＤ及び関連度を追加することにより文書を領域に関連付ける。文書ＩＤとは、例えば文書番号でも良いし、文書が存在するＵＲＬでも良い。
【００５８】
図１４は領域情報に関連付けられている文書の関連度が異なる場合の文書検索手段５における文書取得部５２の動作を説明する図である。図１４において、領域情報３００は領域情報入力部５１により明示的に与えられた入力領域３０１である。関連文書３０５，３０６は領域文書データベース４に格納されている空間の位置情報［ｘ，ｙ］，［ｗ，ｚ］の最小領域単位１０１に割り当てられた既存の関連文書テーブルである。
【００５９】
文書取得部５２は、領域情報３００に対応する全ての最小領域単位１０１に割り当てられている関連文書３０５，３０６等をマージし各関連度を加算して和を求め、入力領域３０１に関連する文書として出力文書群３０７を出力する。このとき、文書取得部５２は関連度順に並び替えて出力しても良いし、ある値以上の関連度の文書のみ出力しても良い。
【００６０】
以上のように、この実施の形態２によれば、学習用の文書の文書特徴量と領域情報とを重みをつけて関連付けしているので、領域情報に対する文書特徴量の重要度を調整することができ、より適切な文書特徴量辞書２を作成することができるという効果が得られる。
【００６１】
また、この実施の形態２によれば、領域特徴量辞書２の学習において、学習用の文書に関連する領域情報の周辺領域情報に対して自動的に重みをつけているので、より適切な領域特徴量辞書２を自動的に作成することができるという効果が得られる。
【００６２】
さらに、この実施の形態２によれば、登録用の文書と領域情報とを関連度をつけて関連付けしているので、領域情報に対する登録用の文書の重要度を調整することができ、検索時に適切な順位で文書を検索結果として出力することができるという効果が得られる。
【００６３】
さらに、この実施の形態２によれば、領域文書データベース４に登録する登録用の文書に関連する領域情報の周辺領域情報に対して自動的に重みをつけて関連付けしているので、検索時により適切な順位で文書を検索結果として出力できるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】この発明の実施の形態１による情報検索装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１による情報検索装置の詳細構成を示すブロック図である。
【図３】この発明の実施の形態１による情報検索装置の領域特徴量辞書に格納される領域特徴量の構造を説明する図である。
【図４】この発明の実施の形態１による情報検索装置の辞書学習手段における領域特徴量関連付け部の動作を説明する図である。
【図５】この発明の実施の形態１による情報検索装置の辞書学習手段における領域特徴量関連付け部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】この発明の実施の形態１による情報検索装置のデータベース構築手段における領域特徴量照合部の動作を説明する図である。
【図７】この発明の実施の形態１による情報検索装置のデータベース構築手段における領域特徴量照合部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】この発明の実施の形態１による情報検索装置のデータベース構築手段における領域文書関連付け部の動作を説明する図である。
【図９】この発明の実施の形態１による情報検索装置の文書検索手段における文書取得部の動作を説明する図である。
【図１０】この発明の実施の形態２による情報検索装置において領域情報に重みがつけられるような場合の辞書学習手段における領域特徴量関連付け部の動作を説明する図である。
【図１１】この発明の実施の形態２による情報検索装置において領域情報の周辺領域に自動的に重みをつけて領域情報に関連する文書特徴量を学習する辞書学習手段における領域特徴量関連付け部の動作を説明する図である。
【図１２】この発明の実施の形態２による情報検索装置において領域情報に重みがつけられるような場合のデータベース構築手段における領域文書関連付け部の動作を説明する図である。
【図１３】この発明の実施の形態２による情報検索装置において領域情報の周辺領域に自動的に重みをつけて文書を関連付けるデータベース構築手段における領域文書関連付け部の動作を説明する図である。
【図１４】この発明の実施の形態２による情報検索装置において領域情報に関連付けられている文書の関連度が異なる場合の文書検索手段における文書取得部の動作を説明する図である。
【符号の説明】
【００６５】
１  辞書学習手段、２  領域特徴量辞書、３  データベース構築手段、４  領域文書データベース、５  文書検索手段、１１  文書入力部、１２  文書特徴量採取部、１３  領域情報抽出部、１４  領域情報入力部、１５  領域特徴量関連付け部、３１  文書入力部、３２  文書特徴量採取部、３３  領域特徴量照合部、３４  領域情報入力部、３５  領域文書関連付け部、５１  領域情報入力部、５２  文書取得部、５３  文書出力部、１００  領域情報、１０１  最小領域単位、１０２  学習用の文書、１０３  文書特徴量、１０４  単語統計情報、１０５  単語統計情報、１０６  領域情報、１０７  単語統計情報、１０８  周辺領域情報、１０９  単語統計情報、２００  領域情報、２０１  登録用の文書、２０２  文書特徴量、２０３  単語統計情報、２０４  単語統計情報、２０５  単語統計情報、２０６  出力領域、２０７  入力領域、２０８  関連文書、２０９  関連文書、２１０  関連文書、２１１  関連文書、２１２  周辺領域情報、２１３  関連文書、
３００  領域情報、３０１  入力領域、３０２  関連文書、３０３  関連文書、３０４  出力文書群、３０５  関連文書、３０６  関連文書、３０７  出力文書群。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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