(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドキュメントランク付け装置によるドキュメントランク付け方法であって、
前記ドキュメントランク付け装置が、
ユーザのクエリおよびオントロジに基づいてクエリの意味情報を抽出するステップと、
ドキュメント、クエリおよびオントロジに基づいてドキュメント意味情報を抽出するステップと、
前記ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するステップと、
前記関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うステップとを実行し、
ユーザのクエリおよびオントロジに基づいてクエリの意味情報を抽出する前記ステップが、
オントロジに基づいて、ユーザのクエリに含まれるクエリ概念の集合を抽出するステップと、
オントロジに基づいて、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得するステップと、
クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定するステップとを含み、
前記意味パスは、
前記クエリ概念集合内の概念間の１つ以上の関係で構成されるシーケンスである
ことを特徴とするドキュメントランク付け方法。
【請求項２】
クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する前記ステップが、
クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とを決定するステップと、
順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得するステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載のドキュメントランク付け方法。
【請求項３】
ドキュメント、クエリおよびオントロジに基づいてドキュメント意味情報を抽出する前記ステップが、
オントロジに基づいて、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合を抽出するステップと、
ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合との共通部分に基づいてドキュメント概念集合を取得するステップと、
ドキュメントに基づいてドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得するステップと、
ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定するステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載のドキュメントランク付け方法。
【請求項４】
前記ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する前記ステップが、
ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とを決定するステップと、
順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得するステップと
を含むことを特徴とする請求項３に記載のドキュメントランク付け方法。
【請求項５】
前記ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する前記ステップが、
ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とを取得するステップと、
ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載のドキュメントランク付け方法。
【請求項６】
前記関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うステップが、
ドキュメントとクエリ間の概念意味関連度スコアを取得するステップと、
関係関連度スコアと概念関連度スコアとに基づいてドキュメントのスコアを決定するステップと、
ドキュメントのスコアに基づいてドキュメントをランク付けするステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載のドキュメントランク付け方法。
【請求項７】
前記関係関連度スコアと概念関連度スコアとに基づいてドキュメントのスコアを決定する前記ステップが、
関係の重みと概念の重みをそれぞれ使用して関係関連度スコアと概念関連度スコアの重み付けをするステップと、
重み付けされた関係関連度スコアと重み付けされた概念関連度スコアとを合計してドキュメントのスコアを取得するステップを含み、
前記関係の重みと概念の重みはいずれも０〜１の値であり、関係の重みと概念の重みの合計は１である
ことを特徴とする請求項６に記載のドキュメントランク付け方法。
【請求項８】
前記関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うステップが、
ドキュメントとクエリ間の概念意味関連度スコアを取得するステップと、
概念関連度スコアに基づいてドキュメントをランク付けするステップと、
ランク付けされたドキュメントをグループ化するステップと、
関連関係度スコアに基づいて各ドキュメントグループ内の各ドキュメントをランク付けするステップと
を含むことを特徴とする請求項１に記載のドキュメントランク付け方法。
【請求項９】
ユーザのクエリおよびオントロジに基づいてクエリの意味情報を抽出するように構成されたクエリ意味情報抽出手段と、
ドキュメント、クエリおよびオントロジに基づいてドキュメント意味情報を抽出するように構成されたドキュメント意味情報抽出手段と、
ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するように構成された関係意味関連度スコア決定手段と、
関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うように構成されたランク付け手段とを備え、
前記クエリ意味情報抽出手段は、
オントロジに基づいて、ユーザのクエリに含まれるクエリ概念の集合を抽出する手段と、
オントロジに基づいて、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得する手段と、
クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する手段とを備え、
前記意味パスは、
前記クエリ概念集合内の概念間の１つ以上の関係で構成されるシーケンスである
ことを特徴とするドキュメントランク付け装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は情報検索の分野に関し、特に、ドキュメントランク付け方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子情報の広範な適用と普及に伴い、様々な分散システムによって多様かつ大量な情報が蓄積され続けている。そのため、大量な情報から有益な情報を見つけ出す方法への関心は高まる一方である。
【０００３】
情報検索とはドキュメント群から情報を検索することであり、これには、ドキュメントに含まれる情報の特定部分の検索、ドキュメントそのものの検索、ドキュメントを記述するメタデータの検索、データベース内の検索等が含まれる。検索対象の情報は、テキスト、音声、データ等様々である。
【０００４】
現在、ドキュメントのランク付けを行うための方法は、大きくクエリ依存型とクエリ非依存型の２通りに分類される。クエリ依存型とは、ユーザがクエリを実行した際に、ユーザによって入力されたクエリ内容に基づいてドキュメントがランク付けされ、目的の情報がより正確に得られるようにする方法である。従来の意味ベースのドキュメントランク付け方法では、クエリとドキュメント間の意味的関連度は主にオントロジに基づいて判定され、その関連度に基づいてドキュメントがランク付けされる。こうした従来の方法では、クエリとドキュメントに含まれる概念間の意味的関連度のみが考慮され、これらの概念間の関係に存在する意味的関連度は考慮されない。しかし、この関係における意味的関連度（以下、「関係意味関連度」という）は、ユーザのクエリの目的を理解し、目的のドキュメントとのマッチングを正確に行う上できわめて有用である。
【０００５】
そのため、従来技術による様々なドキュメントランク付け方法では、目的のクエリ結果を迅速かつ正確に得られないことが多い。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】“Ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  ｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ，ｕｎｇｒａｍｍａｔｉｃａｌ  ｄａｔａ  ｓｏｕｒｃｅｓ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ上の非構造化・非文法的データソースからの無監視情報抽出）”，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｎ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，２００７，ｖｏｌ．１０，Ｎｏ．３−４，ｐａｇｅ  ２１１−２２６
【非特許文献２】“Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ  ｌｉｎｋｉｎｇ  ｔｅｘｔ  ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ  ｗｉｔｈ  ｒｅｌｅｖａｎｔ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（テキストドキュメントと構造化された関連情報との効率的なリンク方法）”，Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ  ｏｆ  ＶＬＤＢ２００６
【非特許文献３】“Ｇｒａｐｈ−Ｂａｓｅｄ  Ｃｏｎｃｅｐｔ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｄｉｓａｍｂｉｇｕａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ  Ｓｅａｒｃｈ（エンタープライズサーチのためのグラフベースの概念識別および曖昧性除去）”，Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ  ｏｆ  ＷＷＷ２０１０
【非特許文献４】“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  Ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ  Ｍｏｄｅｌ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ（改良型意味類似度計算モデルと応用）”，Ｊｉｌｉｎ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ，Ｖｏｌ．３９，Ｎｏ．１，２００９
【非特許文献５】“Ｕｓｉｎｇ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｃｏｎｔｅｎｔ  ｔｏ  ｅｖａｌｕａｔｅ  ｓｅｍａｎｔｉｃ  ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  ｉｎ  ａ  ｔａｘｏｎｏｍｙ（分類学上の意味類似評価への情報コンテンツの利用）”，Ｉｎ  ＩＪＣＡＩ’９５
【非特許文献６】“Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｍｏｄｅｒｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ（現代の情報検索入門）”，ＭｃＧｒａｗ−Ｈｉｌｌ，１９８３
【非特許文献７】“Ｃａｔｅｇｏｒｉｚｉｎｇ  ａｎｄ  Ｒａｎｋｉｎｇ  Ｓｅａｒｃｈ  Ｅｎｇｉｎｅ’ｓ  Ｒｅｓｕｌｔｓ  ｂｙ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ（意味類似度による検索エンジンの結果の分類およびランク付け”，Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ  ｏｆ  ＩＣＵＩＭＣ’０８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記の問題に鑑み、本発明は、ドキュメントランク付け方法および装置を提供する。
【０００８】
本発明の第１の態様によれば、ドキュメントランク付け方法が提供される。この方法は、ユーザのクエリおよびオントロジに基づいてクエリの意味情報を抽出するステップと、ドキュメント、クエリおよびオントロジに基づいてドキュメント意味情報を抽出するステップと、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するステップと、関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うステップとを備える。
【０００９】
本発明の第２の態様によれば、ドキュメントランク付け装置が提供される。この装置は、ユーザのクエリおよびオントロジに基づいてクエリの意味情報を抽出するように構成されたクエリ意味情報抽出手段と、ドキュメント、クエリおよびオントロジに基づいてドキュメント意味情報を抽出するように構成されたドキュメント意味情報抽出手段と、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するように構成された関係意味関連度スコア決定手段と、関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うように構成されたランク付け手段とを備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の方法と装置によれば、ドキュメントのランク付けは、クエリとドキュメント間における概念の意味関連度スコアだけではなく、クエリとドキュメント間における関係意味関連度スコアにも基づいて行われる。ドキュメントおよびクエリ内に含まれる関係の意味的な側面を考慮することによって、クエリ精度が効果的に改善されるため、ユーザは目的のクエリ結果をより迅速かつ正確に得ることができる。
【００１１】
本発明のその他の特徴と利点は、添付図面を参照して本発明の原理を解明する以下の好適な実施例の説明により明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
図を参照して行われる以下の説明により本発明がさらに包括的に理解されれば、本発明の他の目的と効果はより明確で分かりやすいものとなるであろう。
【００１３】
【図１】本発明の一実施例によるドキュメントランク付け方法のフローチャートである。
【図２】本発明の他の実施例によるドキュメントランク付け方法のフローチャートである。
【図３】本発明の一実施例による、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する方法のフローチャートである。
【図４】本発明の他の実施例による、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する方法のフローチャートである。
【図５】本発明のさらに他の実施例による、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する方法のフローチャートである。
【図６】本発明の一実施例によるドキュメントランク付け装置のブロック図である。
【００１４】
上記のすべての図において、同じ参照番号は、同じか、類似しているか、または対応する特徴や機能を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図に示したフローチャートおよびブロック図は、本発明の実施例によるコンピュータプログラム製品によって実行可能なシステム、方法、アーキテクチャ、機能、および動作である。フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、特定の論理機能を実行するための１つ以上の実行可能命令を含む、モジュール、プログラムセグメント、またはコードの一部を表す。一部の代替実施例では、ブロックに示す機能が図に示す順序とは異なる順序で実行されることに留意されたい。例えば、２つの連続するブロックが、関連機能との関係上、実際にはほぼ並列的に実行されたり、逆の順序で実行されたりする場合もある。また、ブロック図、フローチャートの各ブロック、およびこれらの組み合わせは、特定の機能／動作を実行するための専用のハードウェアベースシステムによって、あるいは専用ハードウェアとコンピュータ命令との組み合せによって実装できることに留意されたい。
【００１６】
従来技術によるドキュメントランク付け方法は、大きくクエリ依存型とクエリ非依存型とに分類される。クエリ依存型とは、ユーザがクエリを実行した際に、ユーザによって入力されたクエリ内容に基づいてドキュメントがランク付けされる方法である。クエリ非依存型とは、ドキュメントと特定のクエリとの一致度を考慮しないでドキュメントのランク付けを行う方法であり、例えば、ドキュメントに固有な特性に基づいてドキュメントを直接ランク付けする場合がこれに該当する。本発明によるドキュメントランク付け方法は、クエリ依存型である。本発明の方法によれば、ユーザによって入力されたクエリが受信されると、クエリに基づいて複数のドキュメントの順位が決定される。
【００１７】
本発明の一実施例においては、ドキュメントランク付け方法と装置が開示される。本発明によるドキュメントランク付け方法は、ユーザによって入力されたクエリに基づいて実行される。本発明による方法は、複数のドキュメントをランク付けするように適応することができる。本発明の一実施例によれば、まず、ユーザのクエリとオントロジとに基づいてクエリの意味情報が抽出され、ドキュメントとユーザのクエリとオントロジとに基づいてドキュメントの意味情報が抽出され、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアが決定され、決定された関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントがランク付けされる。本発明の方法では、ドキュメントのランク付けを行う際に、ユーザのクエリに含まれる概念とドキュメントに含まれる概念だけではなく、ユーザのクエリとドキュメント間の関係に基づく意味関連度スコア（本発明では「関係意味関連度スコア」ともいう）も考慮されるため、ドキュメントのランク付け精度が効果的に改善される。
【００１８】
明瞭化のため、最初に、本発明で使用される用語を説明する。
１．オントロジ
【００１９】
オントロジとは、元来は哲学用語であるが、現代では「共有される概念モデルの明示的かつ形式化された記述」と考えられる。オントロジは、関連領域の知識を収集し、その技術の知識に対する共通理解を提供し、その技術において一般に認知されている語彙（すなわち概念）を決定し、さらに、これらの概念およびこれらの概念間に存在する相互関係の明示的な定義を、様々なレベルで形式化された方法で提供する手段として利用することができる。
【００２０】
意味的な観点から言えば、概念間の関係は、表１に示すように、大きく４つのタイプに分類される。
【表１】
0005362807.tif 000002
【００２１】
実用用途においては、概念間の関係は上記４タイプの基本的関係に限定されておらず、各分野に固有な状況に応じて他の関係を定義することができる。
【００２２】
現在、広く利用されているオントロジとしては、Ｗｏｒｄｎｅｔ、Ｆｒａｍｅｎｅｔ、ＳＥＮＳＵＳ、Ｍｉｋｒｏｋｍｏｓ等が挙げられる。Ｗｏｒｄｎｅｔは、心理学的な言語規則に基づいた英語の辞書であり、情報編成単位としてｓｙｎｓｅｔｓ（特定の文脈状況において相互に交換可能な類義語の集合）を利用している。Ｆｒａｍｅｎｅｔも英語の辞書であり、「フレーム意味論」と呼ばれる記述フレームを採用して、強力な意味分析能力を実現している。現在はＦｒａｍｅｎｅｔＩＩへと発展している。ＧＵＭは、言語の種類に依存しない概念編成モードであり、自然言語処理を指向し、多言語処理をサポートし、基本概念で構成されている。ＳＥＮＳＵＳも自然言語処理指向であり、機械翻訳用の概念構造を提供し、７万個以上の概念を含む。Ｍｉｋｒｏｋｍｏｓも自然言語処理を指向し、多言語処理をサポートする。また、言語間の中間言語であるＴＭＲを採用して知識表現を行う。
２．意味パス
【００２３】
「意味パス」とは、オントロジ内の概念間の１つ以上の関係で構成されるシーケンスである。これらの概念は意味に基づいて抽出され、意味に基づいて構築される。オントロジ内のｍ個の関係がｒ’１，ｒ’２，…，ｒ’ｍとして表現され、概念がｄ１，ｄ２，…，ｄｍ，ｒ１，…，ｒｍと表現されるとすると、ｒｉとｄｉ＋１（ここで、ｉは１以上、ｍ未満）が同一概念の場合は、シーケンスｒ’１（ｄ１，ｒ１），ｒ’２（ｄ２，ｒ２）…，ｒ’ｍ（ｄｍ，ｒｍ）を概念ｄ１と概念ｒｍ間の意味パスと呼ぶことができる。
【００２４】
意味パスａ＝ｒ’１（ｄ１，ｒ１），ｒ’２（ｄ２，ｒ２）…，ｒ’ｍ（ｄｍ，ｒｍ）を順方向意味パスと呼ぶとすれば、意味パスｂ＝ｒ’ｑ（ｒｍ，ｄｑ），ｒ’ｑ−１（ｒｑ−１，ｄｑ−１）…，ｒ’ｐ（ｒｐ，ｄ１）は、逆方向意味パスと呼ぶことができる。
【００２５】
例えば、概念Ａと概念Ｂ間の意味パスにおいて、概念Ａから概念Ｂへの意味パスを「順方向」意味パスとし、ＰＡＢと表すとする。この場合、概念Ｂから概念Ａへの意味パスがある場合には、例えばこれをＰＢＡと表記し、「順方向」意味パスに対する「逆方向」意味パスとみなすことができる。
【００２６】
当業者は、本発明の実施例において、「順方向」意味パスと「逆方向」意味パスは相対的なものであり、特定の意味パスを「順方向」または「逆方向」意味パスと定義することを必須とするものではないことが理解されるであろう。
３．クエリ意味情報
【００２７】
クエリ意味情報は、クエリに含まれる概念（あるいは、クエリに含まれる概念集合）と、クエリに含まれる概念間の意味パスと、クエリに含まれる概念間の意味パス数とで構成される。
【００２８】
クエリ意味情報は、様々な形式で表現することができる。例えば、クエリ意味情報を、頂点と辺とで表されるクエリグラフの形式で表現してもよい。クエリグラフの頂点は、クエリ意味情報に含まれるクエリ概念集合内の各概念に対応し、クエリグラフの辺は、クエリ意味情報に含まれる各概念ペア間の１つ以上の意味パスに対応する。クエリグラフの辺の重みは、辺の２つの頂点にそれぞれ対応する２つの概念間の意味パス数に対応する。他の例を挙げれば、クエリ意味情報は、テキストファイルの形式で表現してもよい。この場合、クエリに含まれる概念と、各概念ペア間の意味パスは、テキストファイルに記録される。クエリ意味情報は、上記に加えて、他の適切ないかなる形式で表現してもよい。
４．ドキュメント意味情報
【００２９】
本発明において、ドキュメントは狭義での通常のドキュメントではなく、ドキュメントの情報の一部、ドキュメントそのもの、ドキュメントを記述するメタデータ等も含まれることがある。
【００３０】
ドキュメント意味情報は、ドキュメントに含まれる概念（これは、例えば「ドキュメント概念集合」と呼ばれる）と、ドキュメントに含まれる概念間の意味パスと、ドキュメントに含まれる概念間の意味パス数とで構成することができる。
【００３１】
ドキュメント意味情報は、多様な形式で表現することができる。例えば、ドキュメント意味情報を、頂点と辺とで表されるドキュメントグラフの形式で表現してもよい。ドキュメントグラフの頂点は、ドキュメント意味情報に含まれるドキュメント概念集合内の各概念に対応し、ドキュメントグラフの辺は、ドキュメント意味情報に含まれる各概念ペア間の１つ以上の意味パスに対応する。ドキュメントグラフの辺の重みは、辺の２つの頂点にそれぞれ対応する２つの概念間の意味パス数に対応する。ドキュメント意味情報は、上記に加えて、テキストファイル形式等の他の適切ないかなる形式で表現してもよい。
５．概念意味関連度スコア
【００３２】
本発明において、概念意味関連度スコアとは、概念に基づく意味的関連度スコアであり、ユーザによって入力されたクエリとドキュメント間の意味関連度スコアを概念の観点から示すものである。クエリから抽出された概念集合は、ユーザの情報要求をある程度反映しており、ドキュメントから抽出された概念集合は、ドキュメントの内容をある程度反映している。クエリ概念集合とドキュメント概念集合間の関連度スコアの計算は、ユーザのクエリとドキュメントとのマッチング度を判定するように適応されている。
６．関係意味関連度スコア
【００３３】
本発明において、「関係意味関連度スコア」とは関係に基づく意味的関連度スコアであり、ユーザによって入力されたクエリとドキュメント間の意味関連度スコアを関係の観点から示すものである。関係は、ユーザのクエリ要求と、ドキュメントによって記述されている内容を理解するうえで、非常に重要である。例えば、ユーザが２つのキーワード「バスケットボール」と「アメリカ」を使ってクエリを行った場合、実際にユーザが必要としているのは「アメリカ合衆国におけるバスケットボールの売り上げ状況」、「アメリカ合衆国におけるバスケットボールの試合の状況」等であるかもしれない。その際、ランク付け対象のドキュメントは２つあり、両者のいずれにも「バスケットボール」、「アメリカ」という２つの概念が含まれているが、一方には「アメリカ合衆国におけるバスケットボールの生産状況」が記述され、もう一方には「アメリカ合衆国でのバスケットボールの試合」が記述されている。２つのドキュメントのうちクエリとの関連性が高い方を決定するという問題を解決するには、ユーザのクエリとドキュメントとの潜在的意味関係をそれぞれ抽出し、抽出された２つの関係集合間の関連度スコアを計算して、ユーザのクエリがドキュメントとマッチするかどうかを判断する必要がある。本発明によれば、ドキュメントに記述されている意味関係がユーザの意味関係の要求とマッチする確率が計算され、クエリとドキュメント間の関係意味関連度スコアが取得される。
【００３４】
図１は、本発明の一実施例によるドキュメントランク付け方法のフローチャートである。
【００３５】
ステップＳ１０１において、ユーザのクエリとオントロジとに基づいて、クエリ意味情報が抽出される。
【００３６】
本発明においては、クエリ意味情報は、ユーザによって入力されたクエリから抽出された概念と、これらの概念間の意味パスとで構成することができる。本発明の実施例においては、ステップＳ１０１におけるクエリ意味情報の抽出は、オントロジに基づいてユーザのクエリに含まれるクエリ概念集合を抽出し、オントロジに基づいてクエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得し、さらに、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する、という手順で実施される。
【００３７】
したがって、ステップＳ１０１においては、ユーザのクエリに含まれる概念と、これらの概念間に存在する意味パスと、各概念ペア間の意味パス数とが決定される。
【００３８】
本発明の実施例においては、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パス数が決定されるが、その数を最適化する方法は多数ある。一実施例においては、各概念ペア間の意味パス数を取得する際に、各概念ペア間の順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合とを決定することによって、重複してカウントされた順方向意味パスと逆方向意味パスを除外することができる。他の実施例においては、順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合は、順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合からそれぞれ冗長パスを除外することによって最適化され、その結果、取得された各概念ペア間の意味パス数が最適化される。さらに他の実施例においては、取得された各概念ペア間の意味パス数は、順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合とに基づいて決定された相互パスペアのカウント結果を除外することによって、最適化される。
【００３９】
ステップＳ１０２において、ドキュメントとクエリとオントロジとに基づいて、ドキュメント意味情報が抽出される。
【００４０】
本発明においては、ドキュメント意味情報は、ランク付け対象のドキュメントから抽出された概念と、これらの概念間の意味パスとで構成することができる。本発明の一実施例においては、ステップＳ１０２においてドキュメント意味情報を抽出する手順は多数の方法で実施される。
【００４１】
例えば、オントロジに基づいて、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合が抽出され、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合との共通部分に基づいてドキュメント概念集合が取得され、ドキュメントに基づいてドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスが取得され、さらに、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数が決定される。
【００４２】
他の例においては、ドキュメントに含まれる全ての概念が事前に抽出され、次にすべての概念間の意味パスが取得される。クエリが受信されると、クエリ概念集合が取得され、ドキュメント内の概念とのマッチングが行われて、対応するドキュメント意味情報が取得される。したがって、ステップＳ１０２においては、ランク付け対象となっている複数のドキュメントのうちの各ドキュメントに含まれる概念と、これらの概念間に存在する意味パスと、各概念ペア間の意味パス数とが決定される。
【００４３】
本発明の実施例においては、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パス数が決定されるが、その数を最適化する方法は多数ある。一実施例においては、各概念ペア間の意味パス数を取得する際に、各概念ペア間の順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合とを決定することによって、重複してカウントされた順方向意味パスと逆方向意味パスを除外することができる。他の実施例においては、順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合は、順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合からそれぞれ冗長パスを除外することによって最適化され、その結果、取得された各概念ペア間の意味パス数が最適化される。さらに他の実施例においては、取得された各概念ペア間の意味パス数は、順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合に基づいて決定された相互パスペアのカウント結果を除外することによって、最適化される。
【００４４】
なお、ステップＳ１０１とステップＳ１０２は、必ずしもこの順序で実行される必要はないことは理解されるであろう。本発明の他の実施例においては、ステップＳ１０２が最初に実行され、次にステップＳ１０１が実行される。また、ステップＳ１０１とステップＳ１０２が同時に実行されてもよい。図１の実施例に示すステップＳ１０１とＳ１０２の実行順序は、本発明を限定するためのものではなく、１つの例示にすぎない。
【００４５】
ステップＳ１０３において、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアが決定される。
【００４６】
本発明の一実施例においては、ドキュメント意味情報の意味パス数およびクエリ意味情報の意味パス数が取得され、取得された意味パス数に基づいて、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアが決定される。図３〜５は、本発明による、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するための３つの実施例を示す。以下では、これらの詳細について説明する。
【００４７】
ステップＳ１０４において、関係意味関連度スコアに基づいて、ドキュメントがランク付けされる。
【００４８】
ステップＳ１０４は多数の方法で実行することができる。
【００４９】
一実施例においては、ドキュメントのランク付けは、各ドキュメントに関連して取得された関係意味関連度スコアを直接、降順その他の適切な順序でランク付けることによって行われる。
【００５０】
他の実施例においては、クエリと関連のあるドキュメントの概念意味関連度スコアが取得され、関係関連度スコアと概念関連度スコアとに基づいてドキュメントのスコアが決定されて、ドキュメントのスコアに基づいてドキュメントがランク付けされる。
【００５１】
さらに他の実施例においては、ドキュメントとクエリとの間の概念意味関連度スコアが取得され、概念意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けが行われ、ランク付けされたドキュメントがグループ化されて、関係意味関連度スコアに基づいて各グループ内のドキュメントがランク付けされる。
【００５２】
図１のフローはこれで終了する。
【００５３】
なお、本発明によるドキュメント、クエリ、およびオントロジに基づくドキュメント意味情報の抽出は、多数の特定の実施方法で実行できることが理解されるであろう。
【００５４】
本発明の一例においては、ドキュメント意味情報の抽出はユーザのクエリを契機に開始され、オントロジに基づいてドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合とが抽出され、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合との共通部分に基づいてドキュメント概念集合が取得され、ドキュメントに基づいてドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスが取得され、さらに、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数が決定される、というプロセスで行われる。
【００５５】
本発明の他の例においては、ユーザのクエリが受信される前（例：オフライン状態時）にドキュメントの前処理が完了されるか、または他のクエリの処理中にバックグラウンドでドキュメントの前処理が実行される。そのため、ドキュメントに含まれる概念と、これらの概念間の意味パスとをオントロジに基づいて事前に抽出し、事前に抽出されたこれらの概念と意味パスとをデータベースやメモリに記憶しておくことができる。ユーザがクエリを実行すると、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合との共通部分がデータベースまたはメモリから検索され、この共通部分に基づいてドキュメント概念集合が取得される。次に、データベースまたはメモリに保存されている意味パスに従ってドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスが取得されて、意味パス数が決定される。この例はオフラインのクエリ処理として実施することができる。
【００５６】
図２は、本発明の他の実施例によるドキュメントランク付け方法のフローチャートである。
【００５７】
ステップＳ２０１において、オントロジに基づいて、ユーザのクエリに含まれるクエリ概念集合が抽出される。
【００５８】
このステップでは、最初に、ユーザによって入力されたクエリ内容が受信される。ここでは、目的のドキュメントを取得して表示するためにユーザがクエリとして「アメリカ  バスケットボール」と入力したと想定する。本発明において「ドキュメント」とは、Ｗｅｂページ、プレーンテキストファイル、ＰＤＦファイル、Ｗｏｒｄファイル、ＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔファイル、Ｅｘｃｅｌファイル等、当業者によって利用可能な任意のファイルを意味する。
【００５９】
ユーザのクエリに含まれる概念は、オントロジに基づいて多数の方法で決定することができる。テキストから概念を抽出する方法は、現在すでに多数ある。例えば、非特許文献１（“Ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  ｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ，ｕｎｇｒａｍｍａｔｉｃａｌ  ｄａｔａ  ｓｏｕｒｃｅｓ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ上の非構造化・非文法的データソースからの無監視情報抽出）”，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｎ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，２００７，ｖｏｌ．１０，Ｎｏ．３−４，ｐａｇｅ  ２１１−２２６）に記載される概念認識方法、非特許文献２（“Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ  ｌｉｎｋｉｎｇ  ｔｅｘｔ  ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ  ｗｉｔｈ  ｒｅｌｅｖａｎｔ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（テキストドキュメントと構造化された関連情報との効率的なリンク方法）”，Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ  ｏｆ  ＶＬＤＢ２００６）に記載される概念認識方法、および非特許文献３（“Ｇｒａｐｈ−Ｂａｓｅｄ  Ｃｏｎｃｅｐｔ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｄｉｓａｍｂｉｇｕａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ  Ｓｅａｒｃｈ（エンタープライズサーチのためのグラフベースの概念識別および曖昧性除去）”，Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ  ｏｆ  ＷＷＷ２０１０）に記載される概念認識方法等が挙げられる。
【００６０】
本発明の実施例においては、ユーザによって入力されたクエリ「アメリカ  バスケットボール」に含まれる概念は「アメリカ」および「バスケットボール」であると判定され、これによりステップＳ２０１において、クエリ概念集合は｛「アメリカ」，「バスケットボール」｝であると判定されたと想定する。
【００６１】
ステップＳ２０２において、オントロジに基づいて、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスが取得される
【００６２】
オントロジには、多数の既知の概念とこれらの概念間の意味パスが含まれる。クエリ概念集合に含まれる概念「アメリカ」および「バスケットボール」をオントロジ内で検索することによって、オントロジ内に存在する２つの概念「アメリカ」と「バスケットボール」間の意味パスが決定される。例えば、５つの意味パス＜生産する（アメリカ，バスケットボール）＞、＜販売する（アメリカ，バスケットボール）＞、＜開催する（アメリカ，バスケットボールの試合）＞、＜使用する（バスケットボールの試合，バスケットボール）＞、および＜〜において生産する（バスケットボール，アメリカ）＞があると想定する。
【００６３】
ステップＳ２０３において、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の意味パス数が決定され、クエリ意味情報が取得される。
【００６４】
本発明による一実施例においては、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合とが決定され、その後、順方向意味パスの集合の要素数と逆方向意味パスの集合の要素数とに基づいて、各概念ペア間の意味パス数が取得される。例えば、２つの概念「アメリカ」と「バスケットボール」とを含むクエリ概念集合に対しては、ステップＳ２０２において取得されたこの２つの概念間の意味パスに基づいて、概念「アメリカ」から概念「バスケットボール」への意味パスが検出され、その結果、２つの概念「アメリカ」と「バスケットボール」間の順方向意味パスの集合が取得される。同様に、ステップＳ２０２において取得されたこの２つの概念間の意味パスに基づいて、概念「バスケットボール」から概念「アメリカ」への意味パスが検出され、その結果、２つの概念「アメリカ」と「バスケットボール」間の逆方向意味パスの集合が取得される。さらに、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数が計算され、２つの要素数の合計が２つの概念「アメリカ」と「バスケットボール」間の意味パス数とみなされる。
【００６５】
発明による他の実施例においては、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合が決定されることに加えて、順方向意味パスの集合から冗長パスが除外されて順方向意味パスの集合が最適化され、逆方向意味パスの集合から冗長パスが除外されて逆方向意味パスの集合が最適化される。さらに、最適化された順方向意味パスの集合の要素数と最適化された逆方向意味パスの集合の要素数とに基づいて、各概念ペア間の意味パス数が取得される。例えば、２つの概念「アメリカ」および「バスケットボール」を含むクエリ概念集合に対しては、ステップＳ２０２において取得されたこの２つの概念間の意味パスに基づいて、概念「アメリカ」から概念「バスケットボール」への順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合が検出される。次に、順方向意味パスの集合から冗長パスが検索され、逆方向意味パスの集合から冗長パスが検索される。順方向意味パスの集合から冗長パスが除外され、逆方向意味パスの集合から冗長パスが除外されることによって、順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合の最適化がそれぞれ実行される。さらに、最適化された順方向意味パス集合の要素数と最適化された逆方向意味パス集合の要素数との合計が計算され、２つの要素数の合計が概念「アメリカ」と「バスケットボール」との間の意味パス数とみなされる。
【００６６】
本発明においては、ｒｍ（Ｃ１，Ｃ２）Λｒｎ（Ｃ２，Ｃ３）→ｒｐ（Ｃ１，Ｃ３）とすれば、概念Ｃ１とＣ３との間の意味パスｒ１…ｒｍｒｎ…ｒｑは、もう１つの意味パスｒ１…ｒｐ…ｒｑに対して冗長パスであるとみなされる（ここで、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３は３つの概念、ｒ１，…ｒｍ，…ｒｎ，…ｒｐ，…ｒｑは、各概念間の関係、記号「Λ」は関係「ＡＮＤ」を示す）。
【００６７】
本発明による他の実施例においては、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合が決定されることに加えて、順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合とに基づいて、相互パスペアが決定される。次に、順方向意味パス集合の要素数、逆方向意味パス集合の要素数、および相互パスペア数に基づいて、各概念ペア間の意味パス数が決定される。例えば、２つの概念「アメリカ」と「バスケットボール」とを含むクエリ概念集合については、ステップＳ２０２で取得されたこの２つの概念間の意味パスに基づいて、概念「アメリカ」から概念「バスケットボール」への順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合とが検出される。次に、順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合とに基づいて、相互パスペアが決定される。さらに、順方向意味パスの集合の要素数と逆方向意味パスの集合の要素数との合計から相互パスペア数を差し引いて得られた数が、２つの概念「アメリカ」と「バスケットボール」との間の意味パス数とみなされる。
【００６８】
本発明において、概念ＣｉとＣｊ間の順方向意味パスの集合をＳｉｊとし、逆方向意味パスの集合をＳｊｉとした場合、パスｌ１は順方向意味パス集合Ｓｉｊの要素、すなわち、ｌ１∈Ｓｉｊかつｌ１＝ｒ１（Ｃ１，Ｃ２），…，ｒｍ（Ｃ２ｍ−１，Ｃ２ｍ）であり、パスｌ２は逆方向意味パスの集合Ｓｊｉの要素、すなわち、ｌ２∈Ｓｊｉかつｌ２＝ｒｍ−１（Ｃ２ｍ，Ｃ２ｍ−１），…，ｒ１−１（Ｃ２，Ｃ１）である（ここで、ｒ−１はｒの逆関係であり、（ｌ１，ｌ２）は相互パスペアである）。
【００６９】
クエリ意味情報は、ユーザのクエリに含まれるクエリ概念集合、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パス、および意味パス数に基づいて構築される。前述のように、クエリ意味情報は多数の方法で表現することができる。例えば、クエリ意味情報はグラフ理論に基づいてクエリグラフの形式で表現することができ、この場合、クエリグラフの頂点は、クエリ意味情報に含まれるクエリ概念集合内の１概念に対応し、クエリグラフの辺は、クエリ意味情報の２つの概念間の意味パスに対応する。そして、クエリグラフの辺の重みは、クエリ意味情報の２つの概念間の意味パス数に対応する。クエリ意味情報はさらに、テキストファイルの形式で表現することもできる。なお、ここで示したクエリグラフやテキストファイルは単なる例であり、クエリ意味情報はこれに限定されず、多数の適切な形式で表現できることが当業者には理解されるであろう。
【００７０】
ステップＳ２０４において、オントロジに基づいて、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合が抽出される。
【００７１】
本発明において「ドキュメント」とは、Ｗｅｂページ、プレーンテキストファイル、ＰＤＦファイル、Ｗｏｒｄファイル、ＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔファイル、Ｅｘｃｅｌファイル等、当業者によって利用可能な任意のファイルを意味する。
【００７２】
上記のように、ユーザのクエリに含まれる概念は、オントロジに基づいて多数の方法で決定され、それによりクエリに含まれる概念集合が抽出される。同様に、ドキュメントに含まれる概念は、オントロジに基づいて多数の方法で決定され、それによりドキュメントに含まれる概念集合が抽出される。
【００７３】
ステップＳ２０４において、ドキュメントに含まれる概念集合を抽出する動作およびクエリに含まれる概念集合を抽出する動作が行われるが、両者は同時に行うことも、あるいは連続して行うことも可能であり、その順序は単なる例示であって、必須ではないことは理解されるであろう。
【００７４】
本発明による１つの例においては、ユーザのクエリが受信される前に、ドキュメントに含まれる概念集合が抽出される（すなわち、ドキュメントが前処理される）。その際、ドキュメントの前処理によって取得された概念間の意味パスは、データベースやメモリに記憶しておくことができる。次に、ユーザのクエリが受信されると、オントロジに基づいて、クエリに含まれる概念集合が抽出される。さらに、ドキュメントの前処理によって取得された概念とクエリ概念との間の意味パスに基づいて、ドキュメント概念集合が取得される。
【００７５】
ステップＳ２０５において、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合間の共通部分に基づいて、ドキュメント概念集合が取得される。
【００７６】
本発明において、ドキュメント概念集合を取得する方法とクエリ概念集合を取得する方法は、必ずしも同じではない。ステップＳ２０１において取得されるクエリ概念集合は、オントロジに基づいて、ユーザのクエリから直接抽出される。ステップＳ２０５において取得されたドキュメント概念集合とクエリ概念集合には同じ概念が含まれるが、これらの概念は仮想概念と共通概念とに分類することができる。
【００７７】
ドキュメントから抽出された概念集合とクエリ概念集合（すなわち、クエリに含まれる概念集合）間の共通部分から、オントロジに基づいて取得された概念は、共通概念である。例えば、ステップＳ２０４において、ドキュメントに含まれ、オントロジに基づいて抽出された概念集合が｛「バスケットボール」，「店」，「試合」｝であり、クエリに含まれ、オントロジに基づいて抽出された概念集合が｛「アメリカ」，「バスケットボール」｝であるとすれば、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合間の共通部分は｛「バスケットボール」｝と判定されるので、「バスケットボール」は前述の共通概念である。
【００７８】
ステップＳ２０４において、オントロジに基づいてドキュメントから抽出された概念には概念「アメリカ」が含まれていない。したがって、本発明において、ドキュメント概念集合に概念「アメリカ」と「バスケットボール」が含まれていると判定された場合には、ドキュメント概念集合｛「アメリカ」，「バスケットボール」｝の中の「アメリカ」は、仮想概念とみなされる。そして、ドキュメント概念集合内の概念間の意味パスがその後決定される際に、仮想概念と共通概念間の意味パス数はすべて０に集合される。
【００７９】
ステップＳ２０６において、ドキュメントに基づいて、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスが取得される
【００８０】
ステップＳ２０２とは異なり、ステップＳ２０６においては、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスを決定する際の根拠とされるのは、ドキュメントとオントロジである。その結果、ドキュメントそのものの特徴や特質がより多く反映されるため、ドキュメントとクエリとの一致度の決定が容易となる。
【００８１】
ステップＳ２０７において、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の意味パス数が決定され、ドキュメント意味情報が取得される。
【００８２】
本発明による一実施例においては、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合が決定され、その後、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて、各概念ペア間の意味パス数が取得される。
【００８３】
本発明による他の実施例においては、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合が決定されることに加えて、順方向意味パスの集合から冗長パスが除外されて順方向意味パスの集合が最適化され、逆方向意味パスの集合から冗長パスが除外されて逆方向意味パスの集合が最適化される。さらに、最適化された順方向意味パスの集合の要素数と最適化された逆方向意味パスの集合の要素数とに基づいて、各概念ペア間の意味パス数が取得される。
【００８４】
本発明による他の実施例においては、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合が決定されることに加えて、順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合とに基づいて、相互パスペアが決定される。その後、順方向意味パス集合の要素数、逆方向意味パス集合の要素数、および相互パスペア数に基づいて、各概念ペア間の意味パス数が決定される。この実施例において、「相互パスペア」の定義はステップＳ２０３での定義と同じである。
【００８５】
上記の各実施例では、順方向意味パス集合内の意味パス数と逆方向意味パス集合内の意味パス数とを決定するプロセスにおいて、仮想概念と共通概念間の意味パス数は、すべて０に集合されることに留意されたい。
【００８６】
ドキュメント意味情報は、ドキュメントに含まれるドキュメント概念集合、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パス、および意味パス数に基づいて構築される。前述のように、ドキュメント意味情報は多数の方法で構築が可能である。例えば、ドキュメント意味情報はグラフ理論に基づいてドキュメントグラフの形式で表現することができ、この場合、ドキュメントグラフの頂点は、ドキュメント意味情報に含まれるドキュメント概念集合内の１概念に対応し、ドキュメントグラフの辺は、ドキュメント意味情報の２つの概念間の意味パスに対応する。そして、ドキュメントグラフの辺の重みは、ドキュメント意味情報の２つの概念間の意味パス数に対応する。ドキュメント意味情報はさらに、テキストファイルの形式で表現することもできる。なお、ここで示したドキュメントグラフやテキストファイルは単なる例であり、ドキュメント意味情報はこれに限定されず、多数の適切な形式で表現できることは当業者には理解されるであろう。
【００８７】
ステップＳ２０８において、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数が取得される。
【００８８】
ステップＳ２０９において、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数に基づいて、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアが決定される。
【００８９】
ステップＳ２０９は、多数の方法で実行することができる。図３〜５は、それぞれ、本発明の一実施例によるものであり、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいて、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する方法が示される。
【００９０】
図３は、本発明の一実施例による、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコア判定方法のフローチャートである。
【００９１】
ステップＳ３０１において、ドキュメント意味情報の意味パス数の合計がドキュメント数値として計算される。このステップでは、最初に、ドキュメント意味情報内の各概念ペア間の意味パス数が取得され、次にその数が合計される。本発明の他の実施例においては、合計後の数値が、例えば、その数値からさらに冗長パス数および相互パスペア数を差し引くことによって最適化される。
【００９２】
ステップＳ３０２において、クエリ意味情報の意味パス数の合計がクエリ数値として計算される。このステップでは、最初に、クエリ意味情報内の各概念ペア間の意味パス数が取得され、次にその数が合計される。本発明の他の実施例においては、合計後の数値は、例えば、その数値から冗長パス数および相互パスペア数を差し引くことによって最適化される。
【００９３】
ステップＳ３０３において、クエリ数値に対するドキュメント数値の比率が、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとして決定される。図３のフローはこれで終了する。
【００９４】
図４は、本発明の他の実施例による、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコア判定方法のフローチャートである。
【００９５】
ステップＳ４０１において、クエリ意味情報に含まれる概念集合が取得される。
【００９６】
本発明による一実施例においては、クエリ意味情報に含まれる概念集合が｛「アメリカ」，「バスケットボール」，「試合」｝であると想定すると、本発明によればドキュメント意味情報に含まれる概念集合はクエリ意味情報に含まれる概念集合と同じであり、その違いは、ドキュメント意味情報に含まれる概念集合には、仮想概念または共通概念（またはその両方）が含まれていることである。例えば、集合内のすべての概念が共通概念であることも、すべての概念が仮想概念であることも、集合に共通概念と仮想概念の両方が含まれることもあり得る。
【００９７】
ステップＳ４０２において、ドキュメント意味情報に基づいて、概念集合内の各概念ペア間のドキュメント意味パス数が決定される。
【００９８】
概念集合内の各概念ペア間の意味パス数を決定する際には、仮想概念の有無を考慮する必要がある。２つの概念間の意味パスを決定する際に、２つの概念のうち少なくとも１つが仮想概念である場合には、２つの概念間の意味パス数は０である。
【００９９】
さらに、ここで注目すべきは、概念集合内の各概念ペア間のドキュメント意味パス数は、オントロジではなくドキュメント意味情報に基づいて決定されることである。
【０１００】
ステップＳ４０３において、クエリ意味情報に基づいて、概念集合内の各概念ペア間のクエリ意味パス数が決定される。
【０１０１】
ここで注目すべきは、概念集合内の各概念ペア間のクエリ意味パス数は、オントロジではなくクエリ意味情報に基づいて決定されることである。
【０１０２】
ステップＳ４０４において、各概念ペア間について、クエリ意味パス数に対するドキュメント意味パス数の比率が計算される。
【０１０３】
ステップＳ４０５において、各比率の積が、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとして決定される。
【０１０４】
例えば、各概念ペア間のドキュメント意味パス数がλｉ、各概念ペア間のクエリ意味パス数がηｉ（ここで、ｉは１〜Ｋの任意の数であり、Ｋは概念集合内のすべての概念から各概念ペアを作る場合の組み合わせ総数である）とすれば、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアＳｃｏｒｅＲは次の式で表される。
【数１】
0005362807.tif 000003
【０１０５】
図４のフローはこれで終了する。
【０１０６】
図５は、本発明の他の実施例による、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコア判定方法のフローチャートである。
【０１０７】
ステップＳ５０１において、ドキュメント意味情報に基づいて、ドキュメントスパニングツリー（全域木）の集合が決定される。
【０１０８】
前述のように、ドキュメント意味情報はグラフ理論に基づいてドキュメントグラフの形式で表現することができる。グラフ理論分野においては、ドキュメントグラフは、互いに異なり、いずれも閉回路を有さない、複数のスパニングツリーに分解できることは周知の事実である。ドキュメントグラフから分解されたこれらのスパニングツリーは、ドキュメントスパニングツリー集合を構成する。
【０１０９】
ステップＳ５０２において、クエリ意味情報に基づいてクエリスパニングツリー集合が決定される。
【０１１０】
ステップＳ５０１と同様に、クエリ意味情報はグラフ理論に基づいてクエリグラフの形式で表現でき、このクエリグラフは、互いに異なり、いずれも閉回路を有さない、複数のスパニングツリーに分解できる。クエリグラフから分解されたこれらのスパニングツリーは、クエリスパニングツリー集合を構成する。
【０１１１】
ステップＳ５０３において、ドキュメント意味情報内の意味パス数に基づいて、ドキュメントスパニングツリー集合内の各ドキュメントスパニングツリーによって記述されたドキュメントの意味的関係の組み合わせ総数が計算される。
【０１１２】
ステップＳ５０４において、クエリ意味情報内の意味パス数に基づいて、クエリスパニングツリー集合内の各クエリスパニングツリーによって記述されたクエリの意味的関係の組み合わせ総数が計算される。
【０１１３】
ステップＳ５０５において、ドキュメントの意味的関係の組み合わせ総数とクエリの意味的関係の組み合わせ総数とに基づいて、各スパニングツリーペアの意味ペアスコアが決定される。
【０１１４】
スパニングツリーペアとは、クエリスパニングツリーの集合内のクエリスパニングツリーの１つとドキュメントスパニングツリーの集合内の対応する１つのスパニングツリーとで構成されるスパニングツリーのペアである。このペアの一方のスパニングツリーは他方のスパニングツリーと１対１で対応する。
【０１１５】
各ドキュメントスパニングツリーの各２つの頂点（例：対応する概念）間の辺の重み付けをλ１，λ２，…，λＫとし、各クエリスパニングツリーの各２つの頂点（例：対応する概念）間の辺の重み付けをη１，η２，…，ηＫとすれば（ここで、Ｋは、概念集合内のすべての概念から各概念ペアを作る場合の組み合わせ総数である）、各スパニングツリーペアの意味関連度スコアＳｃｏｒｅｔｒｅｅは次の式で表現される。
【数２】
0005362807.tif 000004
【０１１６】
式（２）において、分子は、ステップＳ５０４で取得されたドキュメントスパニングツリー集合内の各ドキュメントスパニングツリーによって記述されたドキュメントの意味的関係の組み合わせ総数を示し、分母はステップＳ５０５で取得されたクエリスパニングツリー集合内の各クエリスパニングツリーによって記述されたクエリの意味的関係の組み合わせ総数を示す。
【０１１７】
ステップＳ５０６において、スパニングツリーペアの意味ペアスコアの平均値が、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとして決定される。
【０１１８】
例えば、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアＳｃｏｒｅＲは、以下の式によって計算される。
ＳｃｏｒｅＲ＝Ｍｅａｎ（Ｓｃｏｒｅｔｒｅｅ）．          （３）
【０１１９】
ここで、「Ｍｅａｎ（ｘ）」は、ｘの平均値を示す。式（３）において、Ｍｅａｎ（Ｓｃｏｒｅｔｒｅｅ）は、各スパニングツリーペアの意味関連度スコアＳｃｏｒｅｔｒｅｅの平均値が計算されることを示す。この平均値は、算術平均値でも、加重平均値でも、あるいは当業者によって使用されるその他任意の形式の平均値であってもよいことは理解されるであろう。
【０１２０】
図５のフローはこれで終了する。
【０１２１】
本発明による一実施例においては、ドキュメント内のすべての概念間のドキュメント意味情報を取得することにより、ドキュメント意味情報の集合が事前に形成される。また、クエリの受信後に、クエリ内の概念が取得され、クエリ概念集合が形成される。その後、クエリ概念集合とドキュメント意味情報集合とを照合することによって、ドキュメント意味情報のサブ集合が取得される。ドキュメント意味情報のサブ集合には、ドキュメント意味情報集合に含まれ、かつクエリ概念集合内の概念と一致する、すべての概念のドキュメント意味情報が含まれる。
【０１２２】
続いて、ドキュメント意味情報サブ集合内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数が取得される。そして、ドキュメント意味情報サブ集合内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数に基づいて、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアが決定される。
【０１２３】
ステップＳ２１０において、ドキュメントとクエリ間の概念意味関連度スコアが取得される。
【０１２４】
概念意味関連度スコアとは、概念の観点から見た、ドキュメントとクエリの意味関連度スコアである。概念意味関連度スコアは、多数の方法によって計算できる。
【０１２５】
例えば、ベクトル空間モデルに基づいて、概念意味関連度スコア（ＳｃｏｒｅＣとする）を計算してもよい。この方法では、まず、クエリ概念集合（Ｓｑとする）と意味類似度計算モデルとに基づいて、ｎ次元のクエリベクトルｑ＝（ｑ１，…，ｑｎ）が構築される（ここで、ｎはオントロジ内の概念の総数であり、各概念はベクトルｑの要素の１つに対応する）。この意味類似度計算モデルの例としては、非特許文献４（“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  Ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ  Ｍｏｄｅｌ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ（改良型意味類似度計算モデルと応用）”，Ｊｉｌｉｎ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ，Ｖｏｌ．３９，Ｎｏ．１，２００９）、非特許文献５（“Ｕｓｉｎｇ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｃｏｎｔｅｎｔ  ｔｏ  ｅｖａｌｕａｔｅ  ｓｅｍａｎｔｉｃ  ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  ｉｎ  ａ  ｔａｘｏｎｏｍｙ（分類学上の意味類似評価への情報コンテンツの利用）”，Ｉｎ  ＩＪＣＡＩ’９５）が挙げられる。ベクトルｑ内の要素の値を設定する際には、Ｓｑ内に当該要素に対応する概念Ｃｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）が出現する場合には、当該要素の値は１に集合される。出現しない場合には、当該要素の値はＣｉおよびＳｑ内の目的の概念間の意味的類似度に集合される。
【０１２６】
次に、各ドキュメントのｎ次元のドキュメントベクトルｄ＝（ｄ１，…，ｄｎ），ｄｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）を構築する際には、概念Ｃｉと当該ドキュメント間の関連度が反映され、その値はドキュメント内の概念Ｃｉの出現頻度に基づき、ＴＦ−ＩＤＦアルゴリズム（非特許文献６（“Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｍｏｄｅｒｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ（現代の情報検索入門）”，ＭｃＧｒａｗ−Ｈｉｌｌ，１９８３）によって計算される。このアルゴリズムは
【数３】
0005362807.tif 000005
の式で表され、
ここで、
ｆｒｅｑｉ，ｄはドキュメント内に概念Ｃｉが出現する頻度、
【数４】
0005362807.tif 000006
はドキュメント内の概念のうち最多の出現頻度を示す概念の頻度値、
ｎｉはＣｉによってマーキングされるドキュメントの総数、
Ｄは検索空間内のドキュメント集合である。
【０１２７】
次に、クエリベクトルｑとドキュメントベクトルｄを使い、式（４）に従って、概念意味関連度スコアＳｃｏｒｅＣが計算される。
【数５】
0005362807.tif 000007
【０１２８】
概念意味関連度スコアは、例えば、非特許文献７（“Ｃａｔｅｇｏｒｉｚｉｎｇ  ａｎｄ  Ｒａｎｋｉｎｇ  Ｓｅａｒｃｈ  Ｅｎｇｉｎｅ’ｓ  Ｒｅｓｕｌｔｓ  ｂｙ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ（意味類似度による検索エンジンの結果の分類およびランク付け”，Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ  ｏｆ  ＩＣＵＩＭＣ’０８）に記載される方法によって計算してもよい。この方法では、クエリからクエリ概念集合Ｓｑが取得され、ドキュメント群からドキュメント概念集合Ｓｄが取得され、次にＳｑおよびＳｄ内の各概念ペア間の意味類似度が計算され、さらにこれらの類似度の平均値が計算されて、概念意味関連度スコアＳｃｏｒｅＣが取得される。
【０１２９】
当業者は概念意味関連度スコアを他の既知の方法によっても取得できることに留意されたい。上記の概念意味関連度スコアの取得方法は、単なる例示であり、範囲を限定するためのものではない。
【０１３０】
概念意味関連度スコアは、事前に計算し、本発明のドキュメントランク付け装置によってアクセス可能な記憶装置に保存しておくこともできる。記憶装置は、例えば、半導体ディスク、磁気ディスク、光学ディスク、フロッピーディスク等のローカルメモリ、携行可能なメモリや、インターネットなどのコンピュータネットワーク経由でダウンロード可能なメモリでもよい。
【０１３１】
概念意味関連度スコアは、本発明の実施例を実行中（例えば、ステップＳ２１０）に、リアルタイムで計算してもよい。さらに、当業者は、本明細書中で開示した具体例に限定されず、現在の技術的条件や技術的手段に基づく他の適切な手段を使用して、ドキュメントの概念意味関連度スコアおよびクエリを取得できるであろう。
【０１３２】
ステップＳ２１１において、ドキュメントのスコアは、各関係関連度スコアと各概念関連度スコアとに基づいて決定される。
【０１３３】
本発明による一実施例において、関係関連度スコアをＳｃｏｒｅＲとし、概念関連度スコアをＳｃｏｒｅＣとし、関係関連度スコアと概念関連度スコアをそれぞれ概念の重み（λＣとする）および関係の重み（λＲ）を使って重み付けすると想定する。ここで、概念の重みλＣおよび関係の重みλＲの値はいずれも０〜１の範囲であり、概念の重みλＣと関係の重みλＲとの合計は１である。ドキュメントのスコアは、重み付けされた関係関連度スコアと重み付けされた概念関連度スコアとを合計することによって求めることができる。この実施例においてドキュメントのスコア（Ｓｃｏｒｅｄとする）を決定する方法を、以下に示す。
Ｓｃｏｒｅｄ＝λＣ・ＳｃｏｒｅＣ＋λＲ・ＳｃｏｒｅＲ  （５）
【０１３４】
式（５）において、λＲ∈［０，１］、λＣ∈［０，１］、λＣ＋λＲ＝１である。
【０１３５】
概念の重みλＣと関係の重みλＲとの合計は１であるため、式（５）は次のように単純化できる。
Ｓｃｏｒｅｄ＝λＣ・ＳｃｏｒｅＣ＋（１−λ）・ＳｃｏｒｅＲ  （６）
【０１３６】
式（６）において、λ∈［０，１］である。
【０１３７】
ステップＳ２１２において、ドキュメントのスコアに基づいてドキュメントがランク付けされる。
【０１３８】
ステップＳ２１１が完了すると、ランク付け対象のドキュメントに対するスコアを取得することができる。例えば、ランク付け対象のドキュメントが１０個あるとすれば、ステップＳ２１１において、この１０個のドキュメントのスコアが取得される。次に、ステップＳ２１２において、１０個のドキュメントは、降順、昇順、あるいは当業者自身が定める順序でランク付けすることができる。１０個のドキュメントの各スコアは、ドキュメントと、ユーザによって入力されたクエリとの間の、概念および関係に関する意味的関連度の大きさを示す。ドキュメントのスコアが高いほど、ドキュメントとユーザのクエリとの間の意味的関連度は大きくなり、ドキュメントのスコアが低いほど、ドキュメントとユーザのクエリとの間の意味的関連度が小さくなる。
【０１３９】
本発明による他の実施例において、ステップＳ２１１およびステップＳ２１２は、概念関連度スコアに基づいてドキュメントがランク付けされ、ランク付けされたドキュメントがグループ化され、さらに各ドキュメントグループの個々のドキュメントが関係関連度スコアに基づいてランク付けされる、というステップに置き換えることができる。一例として、ランク付け対象のドキュメントが１０個あるとする。１０個のドキュメントは、各ドキュメントの概念関連度スコアＳｃｏｒｅＣに基づいて、粗い粒度でランク付けされ、いくつかのグループに分割される。ここで、例えば、１０個のドキュメントがドキュメント５個ずつの２つのグループに分割され、第１のドキュメントグループの概念関連度スコアは第２のドキュメントグループの概念関連度スコアよりも大きいとする。第１のグループの５個のドキュメントはその後、それぞれの関係関連度スコアに基づいて、細かい粒度でランク付けされる。これにより、第１のグループの５個のドキュメントの順位は、５個のドキュメントの元の順位に基づいて、さらに調整される。同様に、第２のドキュメントグループの５個のドキュメントも、それぞれの関係関連度スコアに基づいて細かくランク付けされる。その結果、１０個のドキュメントのランク付け形式が取得されるが、このランク付けには、クエリとドキュメント間の概念関連度スコアと関係関連度スコアの両方が考慮されている。また、ドキュメントと、ユーザにより入力されたクエリとの間の、概念および関係についての意味関連度の大きさも示される。
【０１４０】
図２のフローはこれで終了する。
【０１４１】
図６は、本発明の一実施例によるドキュメントランク付け装置６００のブロック図である。装置６００は、クエリ意味情報抽出手段６０１と、ドキュメント意味情報抽出手段６０２と、関係意味関連度スコア決定手段６０３と、ランク付け手段６０４とを備える。クエリ意味情報抽出手段６０１は、ユーザのクエリおよびオントロジに基づいてクエリ意味情報を抽出するように構成されている。ドキュメント意味情報抽出手段６０２は、ドキュメント、クエリ、およびオントロジに基づいてドキュメント意味情報を抽出するように構成されている。関係意味関連度スコア決定手段６０３は、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するように構成されている。ランク付け手段６０４は、関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントをランク付けするように構成されている。
【０１４２】
本発明による一実施例においては、クエリ意味情報抽出手段６０１は、オントロジに基づいて、ユーザのクエリに含まれるクエリ概念の集合を抽出する手段と、オントロジに基づいて、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得する手段と、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する手段とを備える。
【０１４３】
本発明による一実施例においては、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する手段は、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とを決定する手段と、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段とを備える。
【０１４４】
本発明による他の実施例においては、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段は、順方向意味パス集合から冗長パスを除外して順方向意味パス集合を最適化する手段と、逆方向意味パス集合から冗長パスを除外して逆方向意味パス集合を最適化する手段と、最適化された順方向意味パスの要素数と最適化された逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段とを備える。
【０１４５】
本発明による他の実施例においては、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段は、順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とに基づいて相互パスペアを決定する手段と、順方向意味パス集合の要素数、逆方向意味パス集合の要素数、および相互パスペア数に基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段とを備える。
【０１４６】
本発明による一実施例においては、ドキュメント意味情報抽出手段６０２は、オントロジに基づいて、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合を抽出する手段と、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合との共通部分に基づいてドキュメント概念集合を取得する手段と、ドキュメントに基づいてドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得する手段と、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する手段とを備える。
【０１４７】
本発明による他の実施例においては、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パスを決定する手段は、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とを決定する手段と、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段とを備える。
【０１４８】
本発明による他の実施例においては、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段は、順方向意味パス集合から冗長パスを除外して順方向意味パス集合を最適化するための手段と、逆方向意味パス集合から冗長パスを除外して逆方向意味パス集合を最適化するための手段と、最適化された順方向意味パス集合の要素数と最適化された逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段とを備える。
【０１４９】
本発明による他の実施例においては、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段は、順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とに基づいて相互パスペアを決定する手段と、順方向意味パス集合の要素数、逆方向意味パス集合の要素数、および相互パスペア数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段とを備える。
【０１５０】
本発明による一実施例においては、関係意味関連度スコア決定手段６０３は、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とを取得する手段と、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する手段とを備える。
【０１５１】
本発明による他の実施例においては、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する手段は、ドキュメント意味情報内の意味パス数の合計を計算してドキュメント数値とする手段と、クエリ意味情報内の意味パス数の合計を計算してクエリ数値とする手段と、クエリ数値に対するドキュメント数値の比率を決定してドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとする手段とを備える。
【０１５２】
本発明による他の実施例においては、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する手段は、クエリ意味情報に含まれる概念の集合を取得する手段と、ドキュメント意味情報に基づいて概念集合内の各概念ペア間のドキュメント意味パス数を決定する手段と、クエリ意味情報に基づいて概念集合内の各概念ペア間のクエリ意味パス数を決定する手段と、各概念ペア間の、クエリ意味パス数に対するドキュメント意味パス数の比率を計算する手段と、それぞれの比率の積をドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとして決定する手段とを備える。
【０１５３】
本発明による他の実施例においては、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する手段は、ドキュメント意味情報に基づいてドキュメントスパニングツリー集合を決定する手段と、クエリ意味情報に基づいてクエリスパニングツリー集合を決定する手段と（クエリスパニングツリー集合の各要素はドキュメントスパニングツリー集合各要素と１対１で対応し、複数のスパニングツリーペアが生成される）、ドキュメント意味情報内の意味パス数に基づいてドキュメントスパニングツリー集合内の各ドキュメントスパニングツリーによって記述されたドキュメント意味関係の組み合わせ総数を計算する手段と、クエリ意味情報内の意味パス数に基づいてクエリスパニングツリー集合内の各クエリスパニングツリーによって記述されたクエリ意味関係の組み合わせ総数を計算する手段と、ドキュメント意味関係の組み合わせ総数とクエリ意味関係の組み合わせ総数とに基づいて各スパニングツリーペアの意味ペアスコアを決定する手段と、スパニングツリーペアの意味ペアスコアの平均値を決定してドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとする手段とを備える。
【０１５４】
本発明による一実施例においては、ランク付け手段６０４は、ドキュメントとクエリ間の概念意味関連度スコアを取得する手段と、関係関連度スコアと概念関連度スコアとに基づいてドキュメントのスコアを決定する手段と、ドキュメントのスコアに基づいてドキュメントをランク付けする手段とを備える。
【０１５５】
本発明による他の実施例においては、関係関連度スコアと概念関連度スコアとに基づいてドキュメントのスコアを決定する手段は、関係の重みと概念の重みをそれぞれ使用して関係関連度スコアと概念関連度スコアの重み付けをする手段と（関係の重みと概念の重みはいずれも０〜１の値であり、関係の重みと概念の重みの合計は１である）、重み付けされた関係関連度スコアと重み付けされた概念関係度スコアとを合計してドキュメントのスコアを取得する手段とを備える。
【０１５６】
本発明による一実施例においては、ランク付け手段４００は、ドキュメントとクエリ間の概念意味関連度スコアを取得する手段と、概念関連度スコアに基づいてドキュメントをランク付けする手段と、ランク付けされたドキュメントをグループ化する手段と、関連関係度スコアに基づいて各ドキュメントグループ内の各ドキュメントをランク付けする手段とを備える。
【０１５７】
本発明はさらに、ユーザのクエリとオントロジに基づいてクエリの意味情報抽出を実行するコードと、ドキュメント、クエリ、およびオントロジに基づいてドキュメント意味情報抽出を実行するコードと、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコア決定を実行するコードと、関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを実行するコードとを備えるコンピュータプログラム製品に関する。コードは、使用前に、他のコンピュータシステム内のメモリに格納しておく（例えば、ハードディスクや、光学ディスクやフロッピーディスク等の携行可能なメモリに格納する）か、インターネット等のコンピュータネットワークを介してダウンロードすることができる。
【０１５８】
本発明の実施例によって開示される方法は、ソフトウェアとして、ハードウェアとして、またはソフトウェアとハードウェアとの組み合わせとして実施されてもよい。ハードウェア部分は、専用の論理回路を使用して実装でき、ソフトウェア部分はメモリに格納して、マイクロプロセッサ、パーソナル・コンピュータ、メインフレーム等の適切な命令実行システムによって実行することができる。好適な実施例においては、本発明は、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等のソフトウェアとして実行することができる。本発明はさらに、コンピュータ等の命令実行システムによって使用されるかそれと接続して使用されるプログラムコードを提供する、コンピュータから利用可能かまたはコンピュータ可読媒体によってアクセス可能な、コンピュータプログラム製品として実施されてもよい。なお、コンピュータ利用可能またはコンピュータ可読媒体とは、命令実行システム、装置、もしくはデバイスによって使用されるかそれと接続して使用されるプログラムを内蔵、格納、通信、伝搬、または搬送するあらゆる有形手段を意味する。
【０１５９】
こうした媒体とは、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、半導体のシステム（装置またはデバイス）や、伝播媒体等である。また、コンピュータ可読媒体の例としては、半導体または固体記憶装置、磁気テープ、携帯用コンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク、光学ディスクが挙げられる。現在の光学ディスクの例としては、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクトディスク読み取り／書き込みメモリ（ＣＲ−ＲＯＭ）、ＤＶＤが挙げられる。
【０１６０】
本発明の実施例によるプログラムコードを格納または実行するように適応されるデータ処理システムには、メモリ素子と直接またはシステムバスを介して連結される１つ以上のプロセッサ等が含まれる。メモリ素子には、プログラムコードの実行中に利用可能なローカルメモリ、大容量記憶装置のほか、実行時における大容量記憶装置からのコード読み込み回数を低減させるために、プログラムコードの少なくとも１つの部分を一時的に記憶するために提供されるキャッシュ等が含まれる。
【０１６１】
システムには、直接または中間Ｉ／Ｏコントローラを介して、入出力装置（キーボード、ディスプレイ、ポインティングデバイス等）を連結することができる。システムにはさらに、システムを他の処理システム、リモートプリンタ、リモート記憶装置等に私的・公的な中間ネットワークを介して接続するための、ネットワークアダプタを連結してもよい。現在利用可能なネットワークアダプタには、モデム、ケーブルモデム、Ｅｔｈｅｒｎｅｔカードがあるが、これらは単なる例示にすぎない。本明細書で触れた通信ネットワークは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、ＩＰプロトコルベースのネットワーク（インターネット等）、および終端間ネットワーク（アドホックピアツーピアネットワーク等）を始めとする多様なネットワークで構成することができる。
【０１６２】
以上、好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも、上記実施の形態に限定されるものでなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形して実施することができる。
【０１６３】
さらに、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。
【０１６４】
（付記１）
ユーザのクエリおよびオントロジに基づいてクエリの意味情報を抽出するステップと、
ドキュメント、クエリおよびオントロジに基づいてドキュメント意味情報を抽出するステップと、
前記ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するステップと、
前記関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うステップと
を備えることを特徴とするドキュメントランク付け方法。
【０１６５】
（付記２）
ユーザのクエリおよびオントロジに基づいてクエリの意味情報を抽出する前記ステップが、
オントロジに基づいて、ユーザのクエリに含まれるクエリ概念の集合を抽出するステップと、
オントロジに基づいて、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得するステップと、
クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定するステップと
を含むことを特徴とする付記１に記載のドキュメントランク付け方法。
【０１６６】
（付記３）
クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する前記ステップが、
クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とを決定するステップと、
順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得するステップと
を含むことを特徴とする付記２に記載のドキュメントランク付け方法。
【０１６７】
（付記４）
ドキュメント、クエリおよびオントロジに基づいてドキュメント意味情報を抽出する前記ステップが、
オントロジに基づいて、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合を抽出するステップと、
ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合との共通部分に基づいてドキュメント概念集合を取得するステップと、
ドキュメントに基づいてドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得するステップと、
ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定するステップと
を含むことを特徴とする付記１に記載のドキュメントランク付け方法。
【０１６８】
（付記５）
前記ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する前記ステップが、
ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とを決定するステップと、
順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得するステップと
を含むことを特徴とする付記４に記載のドキュメントランク付け方法。
【０１６９】
（付記６）
前記順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する前記ステップが、
順方向意味パス集合から冗長パスを除外して順方向意味パス集合を最適化するためのステップと、
逆方向意味パス集合から冗長パスを除外して逆方向意味パス集合を最適化するためのステップと、
最適化された順方向意味パス集合の要素数と最適化された逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得するステップと
を含むことを特徴とする付記３又は付記５に記載のドキュメントランク付け方法。
【０１７０】
（付記７）
前記順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する前記ステップが、
順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とに基づいて相互パスペアを決定するステップと、
順方向意味パス集合の要素数、逆方向意味パス集合の要素数、および相互パスペア数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得するステップと
を含むことを特徴とする付記３又は付記５に記載のドキュメントランク付け方法。
【０１７１】
（付記８）
前記ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する前記ステップが、
ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とを取得するステップと、
ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するステップと
を含むことを特徴とする付記１に記載のドキュメントランク付け方法。
【０１７２】
（付記９）
前記ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する前記ステップが、
ドキュメント意味情報内の意味パス数の合計を計算してドキュメント数値とするステップと、
クエリ意味情報内の意味パス数の合計を計算してクエリ数値とするステップと、
クエリ数値に対するドキュメント数値の比率を決定してドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとするステップと
を含むことを特徴とする付記８に記載のドキュメントランク付け方法。
【０１７３】
（付記１０）
前記ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する前記ステップが、
クエリ意味情報に含まれる概念の集合を取得するステップと、
ドキュメント意味情報に基づいて概念集合内の各概念ペア間のドキュメント意味パス数を決定するステップと、
クエリ意味情報に基づいて概念集合内の各概念ペア間のクエリ意味パス数を決定するステップと、
各概念ペア間の、クエリ意味パス数に対するドキュメント意味パス数の比率を計算するステップと、
それぞれの比率の積をドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとして決定するステップと
を含むことを特徴とする付記８に記載のドキュメントランク付け方法。
【０１７４】
（付記１１）
前記ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するステップが、
ドキュメント意味情報に基づいてドキュメントスパニングツリー集合を決定するステップと、
クエリ意味情報に基づいてクエリスパニングツリー集合を決定するステップと、
ドキュメント意味情報内の意味パス数に基づいてドキュメントスパニングツリー集合内の各ドキュメントスパニングツリーによって記述されたドキュメント意味関係の組み合わせ総数を計算するステップと、
クエリ意味情報内の意味パス数に基づいてクエリスパニングツリー集合内の各クエリスパニングツリーによって記述されたクエリ意味関係の組み合わせ総数を計算するステップと、
ドキュメント意味関係の組み合わせ総数とクエリ意味関係の組み合わせ総数とに基づいて各スパニングツリーペアの意味ペアスコアを決定するステップと、
スパニングツリーペアの意味ペアスコアの平均値を決定してドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとするステップを含み、
前記クエリスパニングツリー集合の各要素はドキュメントスパニングツリー集合の各要素と１対１で対応し、複数のスパニングツリーペアが生成される
ことを特徴とする付記８に記載のドキュメントランク付け方法。
【０１７５】
（付記１２）
前記関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うステップが、
ドキュメントとクエリ間の概念意味関連度スコアを取得するステップと、
関係関連度スコアと概念関連度スコアとに基づいてドキュメントのスコアを決定するステップと、
ドキュメントのスコアに基づいてドキュメントをランク付けするステップと
を含むことを特徴とする付記１に記載のドキュメントランク付け方法。
【０１７６】
（付記１３）
前記関係関連度スコアと概念関連度スコアとに基づいてドキュメントのスコアを決定する前記ステップが、
関係の重みと概念の重みをそれぞれ使用して関係関連度スコアと概念関連度スコアの重み付けをするステップと、
重み付けされた関係関連度スコアと重み付けされた概念関係度スコアとを合計してドキュメントのスコアを取得するステップを含み、
前記関係の重みと概念の重みはいずれも０〜１の値であり、関係の重みと概念の重みの合計は１である
ことを特徴とする付記１２に記載のドキュメントランク付け方法。
【０１７７】
（付記１４）
前記関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うステップが、
ドキュメントとクエリ間の概念意味関連度スコアを取得するステップと、
概念関連度スコアに基づいてドキュメントをランク付けするステップと、
ランク付けされたドキュメントをグループ化するステップと、
関連関係度スコアに基づいて各ドキュメントグループ内の各ドキュメントをランク付けするステップと
を含むことを特徴とする付記１に記載のドキュメントランク付け方法。
【０１７８】
（付記１５）
ユーザのクエリおよびオントロジに基づいてクエリの意味情報を抽出するように構成されたクエリ意味情報抽出手段と、
ドキュメント、クエリおよびオントロジに基づいてドキュメント意味情報を抽出するように構成されたドキュメント意味情報抽出手段と、
ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するように構成された関係意味関連度スコア決定手段と、
関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うように構成されたランク付け手段と
を備えることを特徴とするドキュメントランク付け装置。
【０１７９】
（付記１６）
前記クエリ意味情報抽出手段は、
オントロジに基づいて、ユーザのクエリに含まれるクエリ概念の集合を抽出する手段と、
オントロジに基づいて、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得する手段と、
クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する手段と
を備えることを特徴とする付記１５に記載のドキュメントランク付け装置。
【０１８０】
（付記１７）
前記クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する手段は、
クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とを決定する手段と、
順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段と
を備えることを特徴とする付記１６に記載のドキュメントランク付け装置。
【０１８１】
（付記１８）
前記ドキュメント意味情報抽出手段は、
オントロジに基づいて、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合を抽出する手段と、
ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合との共通部分に基づいてドキュメント概念集合を取得する手段と、
ドキュメントに基づいてドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得する手段と、
ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する手段と
を備えることを特徴とする付記１５に記載のドキュメントランク付け装置。
【０１８２】
（付記１９）
前記ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する手段は、
ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とを決定する手段と、
順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段と
を備えることを特徴とする付記１８に記載のドキュメントランク付け装置。
【０１８３】
（付記２０）
前記順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段は、
順方向意味パス集合から冗長パスを除外して順方向意味パス集合を最適化するための手段と、
逆方向意味パス集合から冗長パスを除外して逆方向意味パス集合を最適化するための手段と、
最適化された順方向意味パス集合の要素数と最適化された逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段と
を備えることを特徴とする付記１７又は付記１９に記載のドキュメントランク付け装置。
【０１８４】
（付記２１）
前記順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段は、
順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とに基づいて相互パスペアを決定する手段と、
順方向意味パス集合の要素数、逆方向意味パス集合の要素数、および相互パスペア数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段と
を備えることを特徴とする付記１７又は付記１９に記載のドキュメントランク付け装置。
【０１８５】
（付記２２）
前記関係意味関連度スコア決定手段は、
ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とを取得する手段と、
ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する手段と
を備えることを特徴とする付記１５に記載のドキュメントランク付け装置。
【０１８６】
（付記２３）
前記ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する手段は、
ドキュメント意味情報内の意味パス数の合計を計算してドキュメント数値とする手段と、
クエリ意味情報内の意味パス数の合計を計算してクエリ数値とする手段と、
クエリ数値に対するドキュメント数値の比率を決定してドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとする手段と
を備えることを特徴とする付記２２に記載のドキュメントランク付け装置。
【０１８７】
（付記２４）
前記ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する手段は、
クエリ意味情報に含まれる概念の集合を取得する手段と、
ドキュメント意味情報に基づいて概念集合内の各概念ペア間のドキュメント意味パス数を決定する手段と、
クエリ意味情報に基づいて概念集合内の各概念ペア間のクエリ意味パス数を決定する手段と、
各概念ペア間の、クエリ意味パス数に対するドキュメント意味パス数の比率を計算する手段と、
それぞれの比率の積をドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとして決定する手段と
を備えることを特徴とする付記２２に記載のドキュメントランク付け装置。
【０１８８】
（付記２５）
前記ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する手段は、
ドキュメント意味情報に基づいてドキュメントスパニングツリー集合を決定する手段と、
クエリ意味情報に基づいてクエリスパニングツリー集合を決定する手段と、
ドキュメント意味情報内の意味パス数に基づいてドキュメントスパニングツリー集合内の各ドキュメントスパニングツリーによって記述されたドキュメント意味関係の組み合わせ総数を計算する手段と、
クエリ意味情報内の意味パス数に基づいてクエリスパニングツリー集合内の各クエリスパニングツリーによって記述されたクエリ意味関係の組み合わせ総数を計算する手段と、
ドキュメント意味関係の組み合わせ総数とクエリ意味関係の組み合わせ総数とに基づいて各スパニングツリーペアの意味ペアスコアを決定する手段と、
スパニングツリーペアの意味ペアスコアの平均値を決定してドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとする手段を備え、
前記クエリスパニングツリー集合の各要素はドキュメントスパニングツリー集合の各要素と１対１で対応し、複数のスパニングツリーペアが生成される
ことを特徴とする付記２２に記載のドキュメントランク付け装置。
【０１８９】
（付記２６）
前記ランク付け手段は、
ドキュメントとクエリ間の概念意味関連度スコアを取得する手段と、
関係関連度スコアと概念関連度スコアとに基づいてドキュメントのスコアを決定する手段と、
ドキュメントのスコアに基づいてドキュメントをランク付けする手段と
を備えることを特徴とする付記１５に記載のドキュメントランク付け装置。
【０１９０】
（付記２７）
前記関係関連度スコアと概念関連度スコアとに基づいてドキュメントのスコアを決定する手段は、
関係の重みと概念の重みをそれぞれ使用して関係関連度スコアと概念関連度スコアの重み付けをする手段と、
重み付けされた関係関連度スコアと重み付けされた概念関係度スコアとを合計してドキュメントのスコアを取得する手段を備え、
前記関係の重みと概念の重みはいずれも０〜１の値であり、関係の重みと概念の重みの合計は１である
ことを特徴とする付記２６に記載のドキュメントランク付け装置。
【０１９１】
（付記２８）
前記ランク付け手段は、
ドキュメントとクエリ間の概念意味関連度スコアを取得する手段と、
概念関連度スコアに基づいてドキュメントをランク付けする手段と、
ランク付けされたドキュメントをグループ化する手段と、
関連関係度スコアに基づいて各ドキュメントグループ内の各ドキュメントをランク付けする手段と
を備えることを特徴とする付記１５に記載のドキュメントランク付け装置。
【符号の説明】
【０１９２】
６０１：クエリ意味情報抽出手段
６０２：ドキュメント意味情報抽出手段
６０３：関係意味関連度スコア決定手段
６０４：ランク付け手段
【図１】
0005362807.tif 000008
【図２】
0005362807.tif 000009
【図３】
0005362807.tif 000010
【図４】
0005362807.tif 000011
【図５】
0005362807.tif 000012
【図６】
0005362807.tif 000013