(57)【要約】      （修正有）【課題】文書を追加登録したり、検索条件が若干異なったりした場合であっても、学習データを有効に活用することが可能となる情報検索方法、情報検索装置およびプログラムを提供する。【解決手段】登録時には、処理プログラム４１は、文書の中から検索キーワードを抽出し、その単語情報を取得する。さらに、取得した単語情報を、当該キーワードを見出しとする単語検索用データ４３、および学習用データ４４に登録する。一方、検索時には、処理プログラム４１は、検索条件から検索キーワードを抽出し、記憶装置４に記憶されている単語情報データ４２を参照して、抽出キーワードの単語情報を取得する。そして、キーワードを見出しとし、文書の情報や文書に含まれる単語の特徴を格納した単語検索用データ４３および学習用データ４４から、入力装置１から入力された検索条件に合う文書を取得し、検索条件に対する類似性の判断を行い、その結果を出力する。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
指定された、言語情報を含む検索条件からキーワードを抽出する抽出ステップと、
該抽出ステップによって抽出されたキーワードに基づいて、内部的な検索条件を生成する内部検索条件生成ステップと、
該内部検索条件生成ステップによって生成された内部的な検索条件に基づいて、登録された学習データを検索し、目的の学習データが見つかった場合には、該学習データを取得する一方、目的の学習データが見つからなかった場合には、登録された検索データから、目的の検索データを取得する取得ステップと、
該取得ステップによって取得されたデータから、所定の基準を満たすものを選択して提示する提示ステップと
を有することを特徴とする情報検索方法。
【請求項２】
前記提示ステップによって提示されたデータが、前記取得ステップによって、前記登録された検索データから取得された検索データであるときには、該検索データに基づいて学習データを作成し、該作成された学習データを登録することを特徴とする請求項１に記載の情報検索方法。
【請求項３】
前記キーワード情報は、前記登録された情報のうち、当該キーワードが含まれる情報を特定する情報と、該特定された情報中における当該キーワードの出現情報、当該キーワードの単語情報および当該キーワードの付属情報のうち、少なくとも１つの情報とを含むことを特徴とする請求項１に記載の情報検索方法。
【請求項４】
前記内部的な検索条件は、前記抽出ステップによって抽出されたキーワードに基づいて係り受け解析を行い、生成したキーワード間の関係を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報検索方法。
【請求項５】
前記学習データは、前記登録された情報のうち、当該キーワードが含まれる情報を特定する情報と、該特定された情報中における当該キーワードの出現情報、当該キーワードの単語情報および当該キーワードの付属情報のうち、少なくとも１つの情報とを含むことを特徴とする請求項１に記載の情報検索方法。
【請求項６】
前記学習データは、さらに、当該キーワードを検索に使用した使用頻度を示す情報を含むことを特徴とする請求項５に記載の情報検索方法。
【請求項７】
前記所定の基準は、前記使用頻度が所定値以上であることを特徴とする請求項６に記載の情報検索方法。
【請求項８】
前記取得ステップによって取得されたデータに含まれるキーワード情報と、前記抽出ステップによって抽出されたキーワードの情報とに基づいて、当該キーワードの一致度を算出する算出ステップをさらに有し、
前記所定の基準は、前記一致度が所定値以上であることを特徴とする請求項１に記載の情報検索方法。
【請求項９】
前記所定値は、ユーザによって設定可能であることを特徴とする請求項７または８に記載の情報検索方法。
【請求項１０】
指定された、言語情報を含む検索条件からキーワードを抽出する抽出手段と、
該抽出手段によって抽出されたキーワードに基づいて、内部的な検索条件を生成する内部検索条件生成手段と、
該内部検索条件生成手段によって生成された内部的な検索条件に基づいて、登録された学習データを検索し、目的の学習データが見つかった場合には、該学習データを取得する一方、目的の学習データが見つからなかった場合には、登録された検索データから、目的の検索データを取得する取得手段と、
該取得手段によって取得されたデータから、所定の基準を満たすものを選択して提示する提示手段と
を有することを特徴とする情報検索装置。
【請求項１１】
指定された、言語情報を含む検索条件からキーワードを抽出する抽出手順と、
該抽出手順によって抽出されたキーワードに基づいて、内部的な検索条件を生成する内部検索条件生成手順と、
該内部検索条件生成手順によって生成された内部的な検索条件に基づいて、登録された学習データを検索し、目的の学習データが見つかった場合には、該学習データを取得する一方、目的の学習データが見つからなかった場合には、登録された検索データから、目的の検索データを取得する取得手順と、
該取得手順によって取得されたデータから、所定の基準を満たすものを選択して提示する提示手順と
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数の情報から目的の情報を検索する情報検索方法、情報検索装置およびプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
複数の情報から目的の情報を検索する情報検索方法では、検索条件として入力された自然文を解析し、抽出された各キーワードに対し単語見出しによるインデックスを参照して、そこで得られる情報をもとに検索結果を得るようにしている。すなわち、検索条件が、例えば「日本の文化の特徴」である場合には、「日本」、「文化」および「特徴」をそれぞれ検索キーワードとして抽出し、この各キーワードに基づいて単語見出しによるインデックスを参照していた。また、検索条件が、例えば「日本の文化の特徴を考察する」である場合には、「日本」、「文化」、「特徴」および「考察」をキーワードとして抽出し、この各キーワードに基づいて単語見出しによるインデックスを参照していた。
【０００３】
また、一度検索した検索結果を学習データとして別の記憶領域に記憶し、再度検索された場合には、学習データを検索することによって、検索結果を得るようにした情報検索方法もある（例えば、特許文献１参照）。この方法によれば、「日本」、「文化」および「特徴」のキーワードによって得られた検索結果（文書ＩＤ）が、例えば、１，５，８であるとすると、その検索結果を学習データとして記憶しておく。次に、「日本」、「文化」および「特徴」の検索キーワードが入力された場合、学習データを検索し、１，５，８を検索結果として出力する。
【０００４】
【特許文献１】
特開平７−１８２３５３号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記従来の情報検索方法のうち前者では、「日本の文化の特徴」を検索した後で、「日本の文化の特徴を考察」を検索した場合には、再び各単語の情報を検索する必要があった。
【０００６】
また、上記従来の情報検索方法のうち後者では、学習データとして「日本」、「文化」および「特徴」に対する検索結果を記憶するようにしているので、キーワードの構成が異なった場合には、再び最初から検索する必要があった。そのために、同じ検索条件では学習効果を上げることができるものの、異なる検索条件では学習効果を上げることができなかった。さらに、新規文書を登録する場合には、学習データは実質、無効になっていた。
【０００７】
このように、上記従来の情報検索方法では、検索条件が異なる場合には、学習データを活用することはできず、検索処理の高速化に貢献することができなかった。また、検索時にしか学習効果が得られないために、新規文書を登録した場合には追加分の学習データが存在せず、実質無効になっていた。
【０００８】
本発明は、この点に着目してなされたものであり、文書を追加登録したり、検索条件が若干異なったりした場合であっても、学習データを有効に活用することが可能となる情報検索方法、情報検索装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１に記載の情報検索方法は、指定された、言語情報を含む検索条件からキーワードを抽出する抽出ステップと、該抽出ステップによって抽出されたキーワードに基づいて、内部的な検索条件を生成する内部検索条件生成ステップと、該内部検索条件生成ステップによって生成された内部的な検索条件に基づいて、登録された学習データを検索し、目的の学習データが見つかった場合には、該学習データを取得する一方、目的の学習データが見つからなかった場合には、登録された検索データから、目的の検索データを取得する取得ステップと、該取得ステップによって取得されたデータから、所定の基準を満たすものを選択して提示する提示ステップとを有することを特徴とする。
【００１０】
請求項２に記載の情報検索方法は、請求項１の情報検索方法において、前記提示ステップによって提示されたデータが、前記取得ステップによって、前記登録された検索データから取得された検索データであるときには、該検索データに基づいて学習データを作成し、該作成された学習データを登録することを特徴とする。
【００１１】
請求項３に記載の情報検索方法は、請求項１の情報検索方法において、前記キーワード情報は、前記登録された情報のうち、当該キーワードが含まれる情報を特定する情報と、該特定された情報中における当該キーワードの出現情報、当該キーワードの単語情報および当該キーワードの付属情報のうち、少なくとも１つの情報とを含むことを特徴とする。
【００１２】
請求項４に記載の情報検索方法は、請求項１の情報検索方法において、前記内部的な検索条件は、前記抽出ステップによって抽出されたキーワードに基づいて係り受け解析を行い、生成したキーワード間の関係を含むことを特徴とする。
【００１３】
請求項５に記載の情報検索方法は、請求項１の情報検索方法において、前記学習データは、前記登録された情報のうち、当該キーワードが含まれる情報を特定する情報と、該特定された情報中における当該キーワードの出現情報、当該キーワードの単語情報および当該キーワードの付属情報のうち、少なくとも１つの情報とを含むことを特徴とする。
【００１４】
請求項６に記載の情報検索方法は、請求項５の情報検索方法において、前記学習データは、さらに、当該キーワードを検索に使用した使用頻度を示す情報を含むことを特徴とする。
【００１５】
請求項７に記載の情報検索方法は、請求項６の情報検索方法において、前記所定の基準は、前記使用頻度が所定値以上であることを特徴とする。
【００１６】
請求項８に記載の情報検索方法は、請求項１の情報検索方法において、前記取得ステップによって取得されたデータに含まれるキーワード情報と、前記抽出ステップによって抽出されたキーワードの情報とに基づいて、当該キーワードの一致度を算出する算出ステップをさらに有し、前記所定の基準は、前記一致度が所定値以上であることを特徴とする。
【００１７】
請求項９に記載の情報検索方法は、請求項７または８の情報検索方法において、前記所定値は、ユーザによって設定可能であることを特徴とする。
【００１８】
上記目的を達成するため、請求項１０に記載の情報検索装置は、指定された、言語情報を含む検索条件からキーワードを抽出する抽出手段と、該抽出手段によって抽出されたキーワードに基づいて、内部的な検索条件を生成する内部検索条件生成手段と、該内部検索条件生成手段によって生成された内部的な検索条件に基づいて、登録された学習データを検索し、目的の学習データが見つかった場合には、該学習データを取得する一方、目的の学習データが見つからなかった場合には、登録された検索データから、目的の検索データを取得する取得手段と、該取得手段によって取得されたデータから、所定の基準を満たすものを選択して提示する提示手段とを有することを特徴とする。
【００１９】
上記目的を達成するため、請求項１１に記載のプログラムは、指定された、言語情報を含む検索条件からキーワードを抽出する抽出手順と、該抽出手順によって抽出されたキーワードに基づいて、内部的な検索条件を生成する内部検索条件生成手順と、該内部検索条件生成手順によって生成された内部的な検索条件に基づいて、登録された学習データを検索し、目的の学習データが見つかった場合には、該学習データを取得する一方、目的の学習データが見つからなかった場合には、登録された検索データから、目的の検索データを取得する取得手順と、該取得手順によって取得されたデータから、所定の基準を満たすものを選択して提示する提示手順とを有することを特徴とする。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
【００２１】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る情報検索方法を適用した情報検索装置の概略構成を表すブロック図である。
【００２２】
同図に示すように、本実施の形態の情報検索装置は、キーボードやファイル等の入力装置１と、装置全体の制御を司るＣＰＵ２と、ディスプレイなどの出力装置３と、メモリやハードディスクなどの記憶装置４とによって構成されている。
【００２３】
登録時には、入力装置１から入力された登録文書は、記憶装置４上に展開された処理プログラム４１により、ＣＰＵ２で処理される。
【００２４】
処理プログラム４１は、文書の中から検索キーワードとなるキーワードを抽出し、記憶装置４に記憶されている単語情報データ４２を参照して、抽出したキーワードの単語情報を取得する。さらに、取得した単語情報を、当該キーワードを見出しとする単語検索用データ４３、および学習用データ４４に登録する。
【００２５】
検索時には、入力装置１から入力された検索条件は、記憶装置４上に展開された処理プログラム４１により、ＣＰＵ２で処理される。
【００２６】
処理プログラム４１は、検索条件から検索キーワードを抽出し、記憶装置４に記憶されている単語情報データ４２を参照して、抽出キーワードの単語情報を取得する。キーワードを見出しとし、文書の情報や文書に含まれる単語の特徴を格納した単語検索用データ４３および学習用データ４４から、入力装置１から入力された検索条件に合う文書を取得し、検索条件に対する類似性の付与や、最終的な結果とするかどうかの判断を行い、その結果を出力情報３に出力する。
【００２７】
なお、本実施の形態の情報検索装置は、図１のような単体のコンピュータ上に構築する以外にも、図２のようなローカルなネットワーク環境上、および図３のようなインターネット環境上にも構築することができる。
【００２８】
図４は、本実施の形態の情報検索装置が実行する検索文書登録処理の手順を示すフローチャートである。
【００２９】
同図において、まず、ステップＳ１では、登録したい文書を指定する。指定する文書は、１文書でも複数文書でも構わない。本実施の形態では、次の文書１および文書２の２文書を登録する場合について説明する。
文書１：「日本の文化に慣れる必要がある。日本の文化や生活習慣は・・・。」
文書２：「日本の経済は復興を遂げた。一方、文化や芸術など文化的な・・。」
次に、ステップＳ２では、登録する文書に固有の文書ＩＤを付与する。
【００３０】
図５は、文書ＩＤ付与処理を説明するための図である。同図において、現在発行されている文書ＩＤを管理しているデータに対して新規文書登録でＩＤの要求を行う。文書ＩＤ管理データには現在、１から１０までのＩＤが発行済みＩＤとして管理されているので、管理されていないＩＤ（＝１１）を要求に従って発行する。同時に、文書ＩＤ管理データに対しても、発行した文書ＩＤを発行済みＩＤとしてデータの更新を行なう。上記処理によって、文書１は、ＩＤ＝１１としてシステム内で扱われる。
【００３１】
図４に戻り、ステップＳ３では、入力された文書からキーワードとなりうるデータを抽出する。
【００３２】
図６は、このキーワード抽出処理の詳細な手順を示すフローチャートであり、図７は、文書１からキーワード抽出を行なったときの処理例を示す図である。
【００３３】
図６において、まず、ステップＳ１１では、文書に格納される文字列を、形態素解析対象の文字列として入力する。例えば、図７の解析文字列を文書文字列として入力する。
【００３４】
次に、ステップＳ１２では、入力文字列に対して形態素解析処理を実行する。形態素解析では、図７のように、単語情報データなどを基に、入力された文字列を形態素単位に切り出す。この処理によって、図７の単語切り出し結果に見られるような形態素に分割することができる。
【００３５】
次に、ステップＳ１３では、切り出した形態素がキーワードになるかどうかを、１形態素毎にチェックする。本実施の形態では、キーワードの判定に品詞情報を用いている。例えば、形態素「日本」の品詞情報を単語情報データから取得して、キーワード条件を満たしているかどうかチェックする。単語情報データによると、形態素「日本」の品詞は名詞であり、図７のキーワード条件では名詞はキーワードになるとされているので、キーワードとなる。
【００３６】
次に、ステップＳ１４では、取得した単語がキーワードだった場合、抽出キーワードとして登録する（ステップＳ１５）。したがって、「日本」はキーワードとなるので、抽出キーワードとして登録する。
【００３７】
次に、ステップＳ１６では、次の形態素を取得する。ステップＳ１７で、取得することができればステップＳ１３へ、取得することができなければ本処理を終了する。
【００３８】
形態素「の」が取得されると、「日本」と同様に切り出した形態素がキーワードになるかどうかチェックする。形態素「の」の品詞は、単語情報データによると格助詞であり、図７のキーワード条件を満たさないので、キーワードとはならない。この場合には、キーワードの登録を行なわず、次のキーワードの取得を行なう。キーワードがなくなるまで上記処理を繰り返し、文書に含まれるキーワードをすべて抽出する。最終的に、図７の抽出キーワードにある単語が検索キーワードとして抽出される。
【００３９】
ここで、キーワード条件を厳しくすると検索精度が上昇し、キーワード条件を緩くすると検索漏れを防止することが可能となる。
【００４０】
図４に戻り、ステップＳ４では、ステップＳ３で抽出されたキーワードから検索時に必要となるキーワード情報を取得する。本実施の形態では、キーワード情報として図８（ａ）の情報を取得する。
【００４１】
図７において最初に出現する、抽出キーワード「日本」のキーワード情報は、図８（ｂ）のようになり、文書ＩＤ＝１１、文番号＝１、キーワード位置＝１、品詞＝名詞（固有）、活用＝なし、となる。付属語情報は、「日本」に付属する付属語であるので、格助詞「の」の情報を取得して、付属語品詞＝格助詞、付属語活用＝なし、付属語用途＝連体修飾などとなる。複合語情報は、接尾辞や接頭辞あるいは連続する名詞などであるが、「日本」にはこれらの情報は存在しないので、複合語情報は「なし」となる。以上のように抽出したすべてのキーワードに対してキーワード情報を取得する。
【００４２】
取得したキーワード情報は、ステップＳ５の追加単語検索データ作成処理によって、登録する形式に変更する。単語検索データの形式は、図９のようになっている。検索キーワード情報には、キーワードの位置、品詞、付属語情報、複合語情報を格納する。検索キーワード情報は、同一文に出現する文番号にまとめ、管理個数および文番号を格納する文番号データにまとめる。
【００４３】
文の区切りを判断するのには、句点（。）、ピリオド（．）、クエスチョン（？）、エクステンション（！）などの文切りマークなどとともに、改行やタブなども区切りの判断材料とする。
【００４４】
同一文書内に出現する文番号データは、文書ＩＤと文番号データの管理個数を管理する文書データにまとめる。さらに、同一見出し語で文書データをまとめる構造を持つ。
【００４５】
本実施の形態では、キーワード「日本」に対して、図１０のようなデータを作成する。検索キーワード情報の前方のデータから、１：出現位置、固有名詞なのでＰＮ、名詞なので活用はなし、格助詞「の」が付属するので付属語情報Ｆ（  ）内に付属語の情報を格納する。付属語は格助詞なのでＫＪ、活用なし、連体修飾格なので連体を格納する。
【００４６】
文番号データには、１番目の文に１つ日本が存在することを格納する。文書データには、ＩＤ＝１１に１つの文番号データが存在することを格納する。
【００４７】
以上のように、ステップＳ４とステップＳ５の処理を、抽出したキーワードすべてに対して行なう。
【００４８】
図１１は、文書１で抽出したキーワードすべてに対しての追加単語検索データの作成結果を示す図である。
【００４９】
例えば、キーワード「文化」には、
文化｛１１，２｛１，１｛３，Ｎ，なし，Ｆ（ＫＪ，０，変化）｝｝，  ｛２，１｛３，Ｎ，なし，Ｆ（ＫＪ，０，並列）｝｝｝
すなわち、ＩＤ＝１１の文書において２つの文に出現し、１つめの文には１回出現する。出現位置は３番目の形態素、品詞は名詞、活用はなし、付属語情報を持ち付属語は格助詞、活用はなし、付属語の用途は変化である。さらに２つめの文にも１回出現し、出現位置は３番目の形態素、品詞は名詞、活用はなし、付属語情報を持ち付属語は格助詞、活用はなし、付属語の用途は並列である
という情報が格納される。
【００５０】
キーワード「生活」の追加単語検索データには、
生活｛１１，１｛２，１｛５，ＳＮ，なし，Ｃ（Ｎ，０），Ｆ（ＦＪ，なし，主題）｝｝｝
すなわち、ＩＤ＝１１の文書において１つの文に出現し、２つめの文に１回出現する。出現位置は５番目の形態素、品詞はさ変名詞（ここで“さ変名詞”とは、さ変動詞接続可能な名詞とする）、活用はなし、後続する形態素“習慣”と複合語を構成するのでＣ（  ）内は複合語の情報、複合語の品詞は名詞、活用はなし、付属語“は”を付属情報としＦ（  ）内は付属語の情報、付属語は格助詞、活用はなし、付属語の用途は主題である
という情報が格納される。
【００５１】
１文書に関する追加単語検索データを作成すると、指定された次の文書に関してステップＳ２〜Ｓ５の処理を繰り返す。
【００５２】
本実施の形態では、指定された登録文書が２文書であるので、文書２に対しても同様にステップＳ２〜Ｓ５の処理を行なう。
【００５３】
ステップＳ２のＩＤ付与処理によって、文書２には文書ＩＤ＝１２が付与される。ステップＳ３の文書キーワード抽出を行なうと、図１２の結果が得られる。この結果に対して、ステップＳ４およびＳ５の処理を実行し、追加単語検索データの作成を行ない、図１３の追加単語検索データを作成する。図１３中、太字で書かれた部分が、文書２での追加分である。
【００５４】
指定されたすべての文書について追加単語検索データを作成すると、ステップＳ８の検索データ登録処理を実行する。
【００５５】
検索データ登録処理では、今回新たに作成した追加単語検索データを、既存の単語検索データおよび学習データへ登録する。
【００５６】
図１４は、作成した追加単語検索データを検索データへ登録する検索データ登録処理の手順を示すフローチャートである。
【００５７】
同図において、まず、ステップＳ２１では、追加単語検索データの見出しを取得する。図１３の追加単語検索データの例では、まず、「日本」についての単語検索データを登録する。
【００５８】
次に、ステップＳ２２では、ステップＳ２１で取得した見出し語で、既存の単語検索データを参照する。ステップＳ２３で、既存の単語検索データに検索見出しが存在する場合は、ステップＳ２４の既存見出しの既存見出しの登録処理を行い、見つからなかった場合はステップＳ２５の新規見出しの登録処理を行なう。
【００５９】
図１５は、追加単語検索データを既存の単語検索データに追加登録する場合の処理例を示す図である。図示例では、「日本」で単語検索データを参照している。単語検索データ内にはキーワード「日本」の見出しで既にデータが存在するので、単語検索データの「日本」に対する見出しのデータに、追加単語検索データのＩＤ＝１１とＩＤ＝１２に関する単語検索データを追加する。新単語検索データを内容とするデータを単語検索データとして保存する。
【００６０】
図１４に戻り、ステップＳ２６では、現在の見出しで学習データの見出しを参照する。ステップＳ２７で、見出しがなければ、ステップＳ３３に進み、次の追加単語検索データを取得する。
【００６１】
図１６は、学習データの構成の一例を示す図である。
【００６２】
同図に示すように、学習データは、見出し単語とペア単語を見出しとして、学習関係情報を管理する。関係情報には、関係のあるキーワードが出現する文書情報の列が管理されている。出現文書番号は、文書ＩＤで指定する。文書情報には、関係あるキーワードの出現する文情報の列が格納されている。文情報には、見出し単語情報列とペア単語情報列が格納されていて、該当する文に出現するすべての学習見出しキーワードおよび学習ペアキーワードの位置情報、品詞（＋活用）、付属情報（複合語情報、接尾辞情報、付属語情報）が格納される。ＡＮＤ情報には、ＡＮＤ条件で検索される文書で、関係情報で管理されている文書ＩＤを除いた文書のＩＤ列を格納する。
【００６３】
本実施の形態では、学習見出し語「日本」として図１７の学習データが見つかる。
【００６４】
図１４に戻り、ステップＳ２８では、追加登録データにペア単語が存在するかどうかのチェックを行なう。ステップＳ２９で、ペア単語が追加単語検索データになければ、ステップＳ３３に進み、次の追加単語検索データを取得する。
【００６５】
本実施の形態では、図１７のように、「産業」、「文化」、「芸術」のペア単語が、「日本」に対する学習データとして存在する。追加単語検索データをこれらの単語で検索する。「産業」は、追加単語検索データに存在しないが、「文化」と「芸術」は存在することがわかる。
【００６６】
ステップＳ３０では、見つかった学習見出しと学習ペアの間の関係を追加単語検索データをもとに学習データ形式に変更する。
【００６７】
「日本」と「文化」および「日本」と「芸術」に関する学習データを作成する。キーワード間の関係の最低条件は、本実施の形態では同一文に存在することであるので、この条件に当てはまる単語情報を取得する。
【００６８】
まず、「日本」と「文化」に関しては、「日本」がＩＤ＝１１の文番号１と文番号２および、ＩＤ＝１２の文番号１に存在していることが分かる。一方、「文化」はＩＤ＝１１の文番号１と文番号２および、ＩＤ＝１２の文番号２に存在することが分かる。このことより、関係が認められる条件を満たすのは、文書ＩＤ＝１１の文番号１と文番号２となり、これらについての学習データの作成を行なう。
【００６９】
次に、「日本」と「芸術」に関しては、「芸術」がＩＤ＝１２の文番号２にしか存在しないことが分かり、「日本」と同じ文に存在することはないので学習データ作成の対象にはならない。最終的に、図１８の学習データが作成される。
【００７０】
ステップＳ３２では、ステップＳ３０で作成した学習データを既存のデータに追加登録する。学習見出し語「日本」、ペア単語「文化」の領域に、今回作成した学習データが追加登録される。
【００７１】
ステップＳ３３では、次の追加単語検索データの見出しを取得する。存在する場合はステップＳ２１からの処理を繰り返し、存在しない場合は本処理を終了する。
【００７２】
以上の処理を行なうことにより、検索で必要な単語検索データと学習データを生成することができる。
【００７３】
図１９は、本実施の形態の情報検索装置が実行する文書検索処理の手順を示すフローチャートである。
【００７４】
同図において、まず、ステップＳ４１では、検索条件を入力する。本実施の形態では、検索条件は自然文で入力することが可能であり、検索条件文として「日本の文化」を検索したときの検索処理について説明する。
【００７５】
次に、ステップＳ４２では、検索条件から検索キーワードの抽出を行なう。ここでは、前記図６の処理を行う。すなわち、入力された検索条件文字列を形態素解析処理によって形態素に分割する。次に、各形態素がキーワードとなりうる条件を満たしているかどうかのチェックを行なう。最終的に、キーワードとなりうる条件を満たしている形態素をキーワードとして抽出する。例えば、検索条件「日本の文化」では、形態素解析によって「日本／の／文化」の形態素に分割される。キーワードの条件は、自立語（感動詞、接続詞を除く）であることであるので、この条件を満たす「日本」と「文化」の形態素がキーワードとして抽出される。
【００７６】
次に、ステップＳ４３では、内部検索条件を生成する。本実施の形態では、検索文の解析は形態素解析のレベルまでなので、隣接するキーワードの間に関係があるとみなしている。検索条件は、キーワードの関係情報として、キーワードの文字列とキーワードの品詞（活用）を生成し、単語間の関係情報として、キーワードの位置関係とキーワード間の接続関係を生成する。
【００７７】
図２０は、キーワード関係情報の内容の一例を示す図である。
【００７８】
検索条件「日本の文化」では、キーワードの関係は隣接する「日本」と「文化」の関係があるとし、キーワードの情報として、「日本、固有名詞」、「文化、一般名詞」、キーワード間の関係情報として距離１、格助詞、連体修飾の関係情報を持つ。
【００７９】
次に、ステップＳ４４では、ステップＳ４３で生成した内部検索条件のキーワード関係情報を取得する。
【００８０】
そして、ステップＳ４５では、取得したキーワード関係情報を基に学習データの検索を行なう。学習データに対して、キーワードである「日本／文化」によって検索を行なう。学習データ内には「日本／文化」に関するデータが存在するので、そのデータを取得する。
【００８１】
ステップＳ４６で、見つからなかった場合は、ステップＳ４７の単語検索データ参照により、それぞれのキーワードの単語検索データを取得し、ステップＳ４８の単語関係データ作成処理によって、取得した単語検索データから２単語間情報を作成する。
【００８２】
ステップＳ４６で、学習データが見つかった場合は、見つかった学習データを取得して、次の関係情報の取得処理を行なう（ステップＳ４９）。
【００８３】
そして、すべての関係情報について２単語間情報を作成するまで、ステップＳ４４〜Ｓ４９の処理を繰り返し実行する（ステップＳ５０）。
【００８４】
本実施の形態では、学習データ内に、図２１に示す「日本」と「文化」の学習データが見つかるので、次の関係情報取得を行なう。次の関係情報は得られなかったので、検索結果判定処理を行なう。
【００８５】
ステップＳ５１では、検索結果判定処理を行なう。検索条件から取得した各関係情報と、学習データあるいは単語検索データから取得した関係情報の一致度を計算し、一致度が閾値以下である検索結果を検索結果からはずす処理を行なう。
【００８６】
図２２は、検索結果判定処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
【００８７】
同図において、まず、ステップＳ６１では、１つの文書についての２単語間情報からキーワードの関係情報を生成する。文書ＩＤ＝１の２単語間情報を取得し、キーワード関係情報を生成する。「日本、固有名詞」「文化、一般名詞」「１、格助詞、場所」をキーワード関係情報として取り出すことができる。
【００８８】
次に、ステップＳ６２では、文頭側の品詞の一致度を計算する。一致度の計算には、図２３に示す品詞一致度計算表のようなデータを使用する。本実施の形態では、検索条件の品詞と検索対象の品詞はどちらも固有名詞で一致するので、一致度＝１を与える。
【００８９】
次に、ステップＳ６３では、文末側の品詞の一致度を計算する。一致度の計算には、図２３に示す品詞一致度計算表のようなデータを使用する。但し、一致度には若干の補正を施す。本実施の形態では、検索条件の品詞と検索対象の品詞はどちらも一般名詞で一致するので一致度＝１を与える。
【００９０】
次に、ステップＳ６４では、位置関係の一致度を計算する。位置関係は、検索条件の位置関係と検索対象の位置関係が同じであると、“１”として、検索条件より近い場合や離れた場合どちらも一致度は減少する。また、文頭側と文末側の位置関係が逆転している場合は、一致度が大きく下がる。本実施の形態では、｛一致度＝［検索条件の位置関係］／［検索対象の位置関係］｝で計算し、一致度が“１”より大きくなった場合には、逆数｛一致度＝１／一致度｝によって補正する。位置関係が逆転している場合には、一致度に０．５をかけた値を一致度としている。この場合、位置関係はどちらも距離１であるので一致度は“１”となる。
【００９１】
次に、ステップＳ６５では、付属情報の一致度の計算を行なう。品詞の一致度と、図２４に示した接続関係の一致度の積で計算する。検索条件の品詞が格助詞であり、検索対象の品詞も格助詞であり、検索条件の接続関係が連体であり、検索対象の接続関係が場所であるので、付属情報の一致度＝１×０．３＝０．３となる。
【００９２】
以上すべての一致度の積によって検索条件との一致度を計算する。
【００９３】
次に、ステップＳ６７では、閾値の設定によって、閾値以下の結果を排除する。
【００９４】
以上の処理によって、各文書の一致度を計算することができる。
2005031949.tif 000003
図１９に戻り、ステップＳ５２では、学習データの登録を行なう。ここでは、２単語間情報を学習データから取得しているのであえて学習データに登録する必要はない。
【００９５】
次に、ステップＳ５３では、ステップＳ５１で得られた検索結果を出力領域に出力する。
【００９６】
次に、学習データが存在しない場合の検索処理について説明する。
【００９７】
検索条件文として「日本の歴史」を指定した場合、キーワード抽出処理によって、「日本」と「歴史」のキーワードを抽出することができる。内部検索条件として、文頭側キーワード「日本、固有名詞」、文末側キーワード「歴史、一般名詞」、キーワード間の関係情報（距離１、格助詞、連体修飾）を検索条件として作成する。
【００９８】
次に、学習データ「日本／歴史」を検索する。学習データに「日本／歴史」は見つからないので、ステップＳ４７の単語検索データ参照処理により、「日本」と「歴史」の単語検索データをそれぞれ取得する。単語検索データより、キーワード「日本」は（１，２，３，５，７，８，１１，１２）の文書に存在し、キーワード「歴史」は（３，８，１０）の文書に存在することがわかる。日本と歴史が両方存在する文書は、文書ＩＤ＝３，８であるので、これらの文書について、ステップＳ４８の２単語間データを作成する。ステップＳ４９では、次の関係情報を取得する。検索条件には「日本」と「歴史」の検索条件しか存在しないので、ステップＳ５１の検索結果判定処理を行なう。前述したように、２単語間情報からキーワード関係情報を生成し、一致度による結果の可否の判定を行なう。
文書ＩＤ＝３    「日本の歴史は大陸文化の影響」          一致度＝１．０
文書ＩＤ＝８    「日本の戦後の歴史を考察する」          一致度＝０．３３
となる。
【００９９】
次に、今回の検索によって得られた２単語間データを学習データとして記憶する。検索の途中に生成された、日本−歴史に文書ＩＤ＝３と文書ＩＤ＝８に関する２単語間情報を、次回検索で使用できるように、学習データとして新たに追加登録する（図２５）。
【０１００】
（第２の実施の形態）
本実施の形態では、検索結果に対して形態素解析を行なった後に係り受け解析を行なった場合について、学習データにどのような影響があり、どのような効果があるのか説明する。一概に係り受け解析と言っても各種方法があるが、本実施の形態では、検索条件に対して形態素解析を行なってキーワードを抽出した後に、係り受け解析を実行する。本実施の形態の係り受け関係の抽出には、キーワードの文末側に連接する形態素に着目する。キーワードが用言だった場合にはその活用に着目する。
【０１０１】
検索条件文に「文書を大量に検索」を入力した場合を例に挙げて、本実施の形態を説明する。
【０１０２】
形態素解析により、｛文書（名詞）／を（格助詞）／大量（名詞）／に（格助詞）／検索（サ変名詞）｝の形態素に分割する。キーワードは、「文書（名詞）」「大量（名詞）」「登録（サ変名詞）」を抽出することができる。格助詞「を」の役割は、動作の目的を示し用言に接続することであるので、「大量（名詞）」と「文書（名詞）」の間に関係はないことがわかる。次のキーワードである「検索（サ変名詞）」は、サ変動詞と合成して動詞の役割をする可能性がある。したがって、「文書」と「検索」は目的の関係での係り受け関係があると分かる。同様に、「大量（名詞）」に後続する形態素「に（格助詞）」は、場所・時間・変化などを意味し、用言に接続する。後続するキーワードである「検索（サ変名詞）」は、サ変動詞と合成して動詞の役割をする可能性がある。したがって、「大量」と「検索」は、場所・時間・変化などの関係での係り受け関係があると分かる。以上のように、係り受け関係を求めることによって、検索条件は「文書」と「検索」の関係と「大量」と「検索」の関係が同時に存在する文書となる。
【０１０３】
したがって、上記第１の実施の形態での一致度計算方法に倣えば、２つのキーワード関係があるのでそれぞれの一致度を加算してキーワード数で平均すると、
文書Ａ：大量の文書を検索する  （０．３３＋０．１）／２＝０．２２
文書Ｂ：文書を高速に検索する  （１．００＋０）／２    ＝０．５
という一致度をつけることができる。
【０１０４】
この文書の一致度を、上記第１の実施の形態で隣接するキーワードの間に関係があると仮定して行なった場合、「文書−大量」、「大量−検索」の関係で検索するので、以下のような検索結果が得られる。
文書Ａ：            （０．１７＋０．１）／２＝０．１４
文書Ｂ：            検索できない。
【０１０５】
このように、本実施の形態では、係り受け解析を行なうようにしたので、より高精度な検索を実現することが可能となり、また学習データも有意義な学習データを登録するようにしたので、学習効果も大きく向上する。
【０１０６】
（第３の実施の形態）
本発明での学習データとは、２単語間の共起関係のデータであるので、学習データの使用頻度、学習データの出現頻度などをもとに、学習データの重要度を決定する。同時に単語の出現頻度、出現個数などを計算し出現する単語自体の重要度を計算し検索結果に反映する。検索時には単語の重要度を計算する処理としては一般的であるｔｆ・ｉｄｆ法などの手法に基づいて行うことができる。
【０１０７】
一般にｔｆ・ｉｄｆは単語について使用されるもので、以下の式で計算される。
【０１０８】
ｔｆ＝文中の出現単語数／文中の総単語数
ｉｄｆ（ｔ）  ＝ｌｏｇ（全登録文書数／単語が出現する文書数）  ＋  １
学習データの重要度もこの手法を応用して求める。
【０１０９】
ｔｆ＝文中に出現する共起数
ｉｄｆ（ｔ）  ＝｛ｌｏｇ（全登録文書数／学習データが出現する文書数）  ＋  １｝×学習データの使用頻度
つまり、学習データの重要度は、同じ共起関係で検索されているほど高くなり、少ない文書に含まれるデータがより重要という計算ができる。
【０１１０】
例えば、上記第２の実施の形態の検索条件「文書を大量に検索」で検索した場合、検索する共起データは「文書−検索」と「大量−検索」の関係であることが解析結果からわかる。それぞれの２単語間データで学習データを検索する。学習データは「見出し／使用回数／個別データ」で構成され、使用回数は学習データが使用される度にカウントアップされる。
【０１１１】
「文書−検索」で検索した場合、［文書−検索／２／個別データ列］の学習データが見つかり、使用回数は２回なので、今回の分をカウントして、文書−検索（使用回数：３）とする。次に、「大量−文書」の学習データを検索し、データがなかった場合、今回が１回目なので、大量−検索（使用回数：１）というデータをそれぞれ取得する。
【０１１２】
例えば１００文書登録されている場合に、上記第２の実施の形態の文書が見つかった場合、学習データの重要度を計算する。ただし、文書中には１回しか共起しないものとする。発生頻度はそれぞれ１回であるので、ｔｆ＝１となる。
【０１１３】
「文書−検索」のｉｄｆ値は、
ｌｏｇ（１００／２）  ＋  １×３＝８．１
となり、「大量−検索」のｉｄｆ値は、
ｌｏｇ（１００／１）  ＋  １×１＝３
となる。
【０１１４】
上記第２の実施の形態で求めた、文書データの一致度を、ここで求めたＩＤＦ値で補正する。「文書−検索」の重要度＝「文書−検索」のＩＤＦ値／（「文書−検索」のＩＤＦ値＋「大量−文書」のＩＤＦ値）＝０．７３
「文書−検索」の重要度＝「文書−検索」のＩＤＦ値／（「文書−検索」のＩＤＦ値＋「大量−文書」のＩＤＦ値）＝０．２７
この重要度によって、前記出力を補正する。
文書Ａ：大量の文書を検索する
一致度＝（０．３３×０．７３）＋（０．１×０．２７）＝０．２７
文書Ｂ：文書を高速に検索する
一致度＝（１．０×０．７３）＋（０．０×０．２７）＝０．７３
ともとめることができる。
【０１１５】
さらに、文書、検索、大量などのここの単語の重要度を本実施例の検索結果に加えることも可能である。
【０１１６】
なお、上述した各実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、本発明の目的が達成されることは言うまでもない。
【０１１７】
この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【０１１８】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、たとえば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ＋ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。また、通信ネットワークを介してサーバコンピュータからプログラムコードが供給されるようにしてもよい。
【０１１９】
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、上述した各実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した各実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１２０】
さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した各実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１２１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、処理時間が掛かるとされているデータの検索、共起データの作成の部分を大幅に短縮するようにしたので、検索処理の高速化が可能となる。また、新規登録文書に対しても同等の効果を得ることが可能である。
【０１２２】
また、学習データをより高度にするようにしたので、検索精度を高めることが可能であり、さらに、ユーザの検索履歴として学習データを使用できるので、ユーザの検索にあった検索結果を高速に提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る情報検索方法を適用した情報検索装置の概略構成を表すブロック図である。
【図２】図１の情報検索装置を構築する他の環境の一例として挙げた、ローカルなネットワーク環境を示す図である。
【図３】図１の情報検索装置を構築する他の環境の一例として挙げた、インターネット環境を示す図である。
【図４】図１の情報検索装置が実行する検索文書登録処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】図４のステップＳ２の文書ＩＤ付与処理を説明するための図である。
【図６】図４のステップＳ３のキーワード抽出処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図７】文書１からキーワード抽出を行なったときの処理例を示す図である。
【図８】キーワード情報のデータフォーマットの一例を示す図である。
【図９】単語検索データの形式の一例を示す図である。
【図１０】図９の単語検索データに登録するデータのフォーマットの一例を示す図である。
【図１１】文書１で抽出したキーワードすべてに対しての追加単語検索データの作成結果を示す図である。
【図１２】文書２からキーワード抽出を行なったときの処理例を示す図である。
【図１３】追加単語検索データを作成した結果の一例を示す図である。
【図１４】作成した追加単語検索データを検索データへ登録する検索データ登録処理の手順を示すフローチャートである。
【図１５】追加単語検索データを既存の単語検索データに追加登録する場合の処理例を示す図である。
【図１６】学習データの構成の一例を示す図である。
【図１７】学習見出し語「日本」として見つかった学習データの一例を示す図である。
【図１８】作成された学習データの一例を示す図である。
【図１９】図１の情報検索装置が実行する文書検索処理の手順を示すフローチャートである。
【図２０】キーワード関係情報の内容の一例を示す図である。
【図２１】学習データ内に見つかった、「日本」と「文化」の学習データの一例を示す図である。
【図２２】図１９のステップＳ５１の検索結果判定処理の詳細な手順を示すフローチャートである。
【図２３】品詞一致度を計算するときに使用するデータ例を示す図である。
【図２４】接続関係の一致度を計算するときに使用するデータ例を示す図である。
【図２５】２単語間情報を作成したときの結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
１  入力装置
２  ＣＰＵ
３  出力装置
４  記憶装置
４１  処理プログラム
４２  単語情報データ
４３  検索用データ
４４  学習用データ
【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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【図１５】
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【図１６】
2005031949.tif 000019
【図１７】
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【図１８】
2005031949.tif 000021
【図１９】
2005031949.tif 000022
【図２０】
2005031949.tif 000023
【図２１】
2005031949.tif 000024
【図２２】
2005031949.tif 000025
【図２３】
2005031949.tif 000026
【図２４】
2005031949.tif 000027
【図２５】
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