(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
関連関係にある複数のタームを格納したシソーラスの検索・表示を行なうシソーラスブラウジングシステムであって、
ユーザが入力したタームに関連関係のあるタームを上記シソーラスから抽出する関連ターム取得手段と、
該関連ターム取得手段で抽出したターム間の関連度を上記シソーラスから取得し、関連度の高いタームをまとめてタームクラスタを生成するタームクラスタ生成手段とを有し、上記タームクラスタ生成手段で生成したタームクラスタを表示する
と共に、
表示したタームクラスタからユーザが選択した該タームクラスタに属する各タームと関連関係にあるタームを上記シソーラスから抽出し、該抽出したターム間の関連度を上記シソーラスから取得し、関連度の高いタームをまとめてクラスタリングした限定タームクラスタを生成して表示するシソーラスズーミング手段を有する
ことを特徴とするシソーラスブラウジングシステム。
【請求項２】
プログラムされたコンピュータ処理により、関連関係にある複数のタームを格納したシソーラスの検索・表示を行なう装置のシソーラスブラウジング方法であって、
上記装置によるプログラムされたコンピュータ処理のステップとして、
ユーザが入力したタームに関連関係のあるタームを上記シソーラスから抽出する関連ターム取得処理ステップと、
該関連ターム取得処理ステップで抽出したターム間の関連度を上記シソーラスから取得し、関連度の高いタームをまとめてタームクラスタを生成するタームクラスタ生成処理ステップとを含み、上記タームクラスタ生成処理ステップで生成したタームクラスタを表示する
と共に、
表示したタームクラスタからユーザが選択した該タームクラスタに属する各タームと関連関係にあるタームを上記シソーラスから抽出し、該抽出したターム間の関連度を上記シソーラスから取得し、関連度の高いタームをまとめてクラスタリングした限定タームクラスタを生成して表示するシソーラスズーミング処理ステップを含む
ことを特徴とするシソーラスブラウジング方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、シソーラスに格納された各タームの表示技術に係わり、特に、ネットワーク型のシソーラスに格納されたタームの検索の効率化を図るのに好適なシソーラスブラウジングシステムと方法およびその処理プログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
以下、まず、このシソーラスの概要についてＪＩＳ規格を引用して簡単に述べ、次に、本発明が対象とするターム（関連ターム）を格納したシソーラスの特徴について説明し、その後、当該シソーラスをブラウジングするための従来の技術を示す。
【０００３】
ＪＩＳ Ｘ ０９０１「シソーラスの構成及びその作成方法」によれば、シソーラスとは「統制された索引言語の語彙であって、あらかじめ概念間の先験的な関係を明示するように組織化したもの」である。ここで「索引言語の語彙」、すなわち「索引語」とは、「ある概念を名詞又は名詞相当の句の形で適切に表現したもの」（ＪＩＳ Ｘ ０９０１）であり、一般には「ターム」と呼ばれることが多い。よって、以下「ターム」と呼ぶ。
【０００４】
シソーラスに記述されるターム間の関係には、「同義関係」、「階層関係」及び「関連関係」がある（ＪＩＳ Ｘ ０９０１）。
「同義関係」とは、同じ概念を指すターム間の関係である。例えば、「カメラ」と「写真機」などである。「階層関係」とは、上位概念と下位概念間の関係であり、類種関係（クラスとそのメンバの関係、例：「霊長類」と「サル」）、全体部分関係（部分の名称とそれが属する全体の名称、例：「消化器」と「腸」）、及び例示関係（カテゴリとその事例の関係、例：「高速鉄道」と「新幹線」）の３種類がある。このような階層関係にあるタームを格納したシソーラスを以下「階層シソーラス」と呼ぶ。
【０００５】
これに対して「関連関係」は、「同義関係及び階層関係以外の関連を持つ語の関係」（ＪＩＳ Ｘ０９０１）であり、意味が部分的に重複している場合（例：「乗用車」と「自家用車」）や、一方のタームが他方のタームを強く含意する場合（例：「出版」と「図書」）がある。このような関連関係にあるターム、すなわち関連タームを格納したシソーラス（以下、「関連シソーラス」）の特徴として、ネットワーク型であるという点が挙げられる。例を用いて説明する。
【０００６】
図２は、関連シソーラスの一例を示す説明図である。
図２中、ノードはターム、ノード間のリンクは関連関係を示す。
本図２に示すように関連シソーラスでは、「公定歩合」と「利率」に関連関係があり、さらに「利率」と「ローン」が関連関係で結ばれ、更に「ローン」と「貸し渋り」に関連関係がある。このように関連シソーラスでは、タームが互いに関連を持ってネットワークを形成している。
【０００７】
このような関連シソーラスをブラウジングする従来の技術として、次の２つがある。
まず、特開平５−２３３７１７号公報に記載の「情報検索装置」は、ユーザがタームを入力すると、ユーザが指定した範囲内の関連度を持つ関連タームを検索して表示する。関連度の範囲は、関連度の強さによってＮ段階ある（例：「大中小の３段階」）。これにより、ユーザは関連度の低い関連タームも効率よく参照することが出来る。
【０００８】
また、特開平９−４４５２５号公報に記載の「データ検索装置」は、ユーザがタームを入力すると、入力されたタームとの関連度の強さに従って関連タームの表示位置を決定する。より具体的には、関連シソーラスを図２に示すようなネットワーク構造で２次元的に表示する方法に関し、ユーザが入力したタームとの関連度が強いタームほど入力タームの近くに表示する。これにより、ユーザは入力したタームとの関連度の強さをビジュアルに把握できる。
【０００９】
これらの従来技術は、ユーザが関連シソーラスの一部分のみに興味を持つとき有用である。
しかし、その一方で、（１）関連シソーラスの概観をユーザに提供することができない、（２）関連シソーラスの一部分に興味を持っている場合でも、所望のタームに辿り着くまでに手間がかかる、という問題点がある。以下、それぞれについて説明する。
【００１０】
（１）関連シソーラスの概観をユーザに提供することができない：
上述した従来の技術は、ユーザが入力したキータームの関連タームのみを表示する。その一方で、関連シソーラスの全体の概観を掴みたいというユーザの要求がある。例えば、関連シソーラスを参照したいものの、特に何について参照したいかは実際に関連シソーラスを調べなけれはっきりと分からないときがある。
【００１１】
このような場合ユーザは、まずどのようなタームが格納されているか関連シソーラスの概観を掴んでから興味のある方向へネットワークの部分構造を辿っていきたいと思うであろう。例えば、階層シソーラスでは、ユーザはその最上位のタームのリストを参照すれば概観を掴むことができる。これに対して、上記従来技術では、予め関連シソーラスのネットワークのどの部分を参照するかユーザが決めておく必要がある。そのため、関連シソーラスの概観を掴んでからシソーラスをブラウジングしたいというユーザの要求に応えることができない。
【００１２】
（２）所望のタームに辿り着くまでに手間がかかる：
上述のように従来の技術では、ユーザによるキータームの入力が必要である。その一方で、適切なキーの入力は、簡単ではないことが知られている。特に検索対象の関連シソーラスに熟知していないユーザにとって、入力するタームとは適当に思い付いたタームであることが多い。例えば「経済」について知りたいとき、「経済」をキータームとして入力してしまう、などである。
【００１３】
このように思い付いたタームをキーとして入力したとき、ユーザの興味に一致する関連タームが直接得られる可能性は低い。そのため表示された関連タームの中からキーとなるタームを選択して、さらに関連タームを検索し辿っていくことが必要であろう。上述のように関連シソーラスはネットワーク型のシソーラスなので、関連タームを次々と辿っていくうちにユーザが“迷子”、すなわちどのようにシソーラスを辿ったか分からなくなることもある。このように、思い付いたタームを適当に入れてシソーラスを調べるのは効率が悪い。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
解決しようとする問題点は、従来の技術では、関連シソーラスの全体構造（概観）をユーザに提供することができない点と、ユーザが関連シソーラスの一部分に興味を持っている場合でも所望のタームに辿り着くまでに手間がかかってしまう点である。
【００１５】
本発明の目的は、これら従来技術の課題を解決し、関連シソーラスの利用効率を向上させることを可能とするシソーラスブラウジングシステムと方法およびその処理プログラムを記録した記録媒体を提供することである。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明のシソーラスブラウジングシステムと方法は、従来技術のようにネットワーク型の関連シソーラスの一部分のみを表示するものではなく、関連シソーラスに格納されたタームの内、この関連シソーラスの全体構造（概観）を示すようなターム（代表ターム）の集合を幾つか生成して表示する。そして、ユーザがいずれかの集合を選択した場合、選択された集合の各代表タームに属する一般的なタームに関連するタームをシソーラスから抽出し、さらに、抽出した各タームから同様に、幾つかの集合を生成して表示する。
【００１７】
これにより、関連シソーラス中、一般的なタームで構成された全体構造から、より限定的なタームも含む部分構造へとユーザをナビゲートすることができる。例えば、ナビゲーションの初期状態としてシソーラスの概観を示すタームの集合を表示した画面から、ユーザは興味を持った部分（タームの集合）を選びズーミングを指示することにより、興味を持った部分について、より限定的なタームを含む詳細構造を参照することができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を、図面により詳細に説明する。
図１は、本発明のシソーラスブラウジングシステムの本発明に係る構成の第１の実施形態例を示すブロック図であり、図２は、図１におけるシソーラスブラウジングシステムの処理対象の関連シソーラスの内容を示す説明図であり、図３は、図１におけるシソーラスブラウジングシステムの本発明に係わる処理の概要を示す説明図であり、図４は、図１におけるシソーラスブラウジングシステムのハードウェア構成例を示するブロック図である。
【００１９】
まず、図２および図３を用いて、本例のシソーラスブラウジングシステムの概要を説明する。
本例のシソーラスブラウジングシステムは、特に経済分野に属する文書のデータベースから自動的に図２に示す関連シソーラスを生成し、その概観を、図３における一般的なタームとしてまとめられた複数のタームの集合（タームクラスタ）単位で表示してユーザに提供する。
【００２０】
この図３により、経済分野における関連シソーラスのブラウジングを説明する。図３中、最上位は、一般的なタームの集合から構成されるシソーラスの概観である。図３に示すようにシソーラスの概観は、「税制」、「所得」、「国税庁」等を含むタームの集合、「日銀」、「外貨」、「円」、「為替」を含むタームの集合等から構成される。
【００２１】
これらのうち、ユーザが「日銀」、「外貨」、「円」、「為替」を含むタームの集合を選択すると、選択したタームの集合に含まれるタームの関連タームで、より限定的なタームを含む集合が表示される。その一例として図３の中段には「円」、「円売り」、「円買い」、「東京外為市場」を含むタームの集合、「外貨」、「ドル」、「ＩＭＦ」、「ユーロ」を含むタームの集合等が表示されている。
【００２２】
これらのうちからユーザが更に興味を持ったタームの集合を選択すれば、より限定的なタームから成るタームの集合を参照することができる。すなわち、図３中下段の「円買い」、「円高」、「貿易黒字」、「不均衡」を含むタームの集合等がその一例である。
【００２３】
このように一般的なタームから構成されるタームの集合を参照することにより、ユーザは関連シソーラスの概観を掴むことが可能となる。更に、ユーザが選択した一般的なタームの集合からより限定的なタームを含む部分集合を表示するインタラクティブな処理（以下「ズーミング」と呼ぶ。）により、効率良くシソーラスをブラウジングすることができる。
【００２４】
このようなシソーラスのブラウジングを実現するため、本例では、シソーラス概観生成機能とタームクラスタのズーミング機能を設ける。
シソーラス概観生成機能は、関連シソーラスの概観を生成するものであり、次の２つの処理機能からなる。すなわち、（ａ）シソーラスに格納されている関連関係が対応している分野から一般的なタームを抽出する代表ターム抽出処理機能と、（ｂ）この代表ターム抽出処理機能で抽出したタームのうち関連度の高いものをまとめてクラスタを生成するタームクラスタ生成処理機能である。
【００２５】
以下、シソーラスが対応する分野における一般的なタームで、シソーラス概観の要素となるタームを「代表ターム」、タームの集合からクラスタを生成する処理を「タームクラスタリング」、タームを構成要素とするクラスタを「タームクラスタ」と呼ぶ。
【００２６】
タームクラスタのズーミング処理機能は、一般的なタームの集合からより限定的なタームを含む集合を生成して表示するものであり、次の２つの処理機能からなる。すなわち、（ａ）ユーザがタームクラスタを選択すると当該タームクラスタに属するタームの関連タームを取得する関連ターム取得処理機能と、（ｂ）この関連ターム取得処理機能で取得した関連タームをクラスタリングするタームクラスタ生成処理機能である。
【００２７】
このようなシソーラスのブラウジングを実現するため各機能を実装するためのハードウェア構成を図４を用いて説明する。
本図４に示すように、本例のシソーラスブラウジングシステムは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１、ハードディスク２、メモリ３、ディスプレイ４ａ、ディスプレイ制御部４ｂ、キーボード５ａ、キーボード制御部５ｂ、マウス６ａ、マウス制御部６ｂ、及びバス７から構成される。
【００２８】
ＣＰＵ１は、プログラムに基づき、データの入出力、読み込み、格納及び各種処理を実行して、本発明に係わるシソーラスブラウジング処理を行なう。ハードディスク２は、データを保存する装置、メモリ３は、プログラム及びデータをロードして記憶する装置である。ディスプレイ４ａは、ユーザにデータを表示する装置であり、ディスプレイ制御部４ｂによって制御される。キーボード５ａ及びマウス６ａはユーザからの入力を受け付ける装置であり、それぞれキーボード制御部５ｂ及びマウス制御部６ｂによって制御される。バス７は、各構成要素間にデータを受け渡す。
【００２９】
このようなハードウェア構成において、図示していない光ディスク等の記録媒体から本発明のシソーラスブラウジング方法に係わる処理プログラムをハードディスク２に格納し、メモリ３にロードして起動することにより、図１に示すシソーラスブラウジングシステムが構成される。
【００３０】
図１におけるシソーラスブラウジングシステムは、次の３つのモジュールに分類される。すなわち、各種処理を実行する処理部（図中、矩形で示す）、データを格納するデータ格納部（図中、ドラム形で示す）、及びデータ（図中、平行四辺形で示す）である。以下、それぞれについて説明する。
【００３１】
まず処理部として、関連シソーラス生成部１ａ、タームベクトル抽出部１ｂ、代表ターム取得部１ｃ、関連ターム取得部１ｄ、及びタームクラスタ生成部１ｅの５つがある。
関連シソーラス生成部１ａは、文書データ格納部２ａに格納された文書データから関連シソーラスを生成する。
【００３２】
タームベクトル抽出部１ｂは、文書データ格納部２ａに格納された文書データからタームベクトルを抽出する。代表ターム取得部１ｃは、タームベクトル格納部２ｃに格納されたタームベクトルから代表タームを取得する。関連ターム取得部１ｄは、ユーザが選択したタームクラスタに属するタームの関連タームを取得する。タームクラスタ生成部１ｅは、代表タームリスト３ｃ又は関連タームリスト３ｄに格納されたタームをクラスタリングする。
尚、これらの各部の詳細な処理手順についてはフローチャートを用いて後述する。
【００３３】
次にデータ格納部として、文書データ格納部２ａ、関連シソーラス格納部２ｂ、タームベクトル格納部２ｃ、及びシソーラス概観格納部２ｄの４つがある。
文書データ格納２ａは、ある分野に属する文書のデータを格納する。例えば、経済面に掲載された新聞記事、或いはある分類番号を付与された特許の明細書などである。
【００３４】
関連シソーラス格納部２ｂは、文書データ格納部２ａに格納された文書データから生成した関連シソーラスを格納する。タームベクトル格納部２ｃは、文書データ格納部２ａに格納された文書データから抽出したタームベクトルを格納する。シソーラス概観格納部２ｄは、関連シソーラス格納部２ｂに格納された関連シソーラスの概観を格納する。
【００３５】
ここで各データ格納部の詳細な構成について図５〜図８を用いて説明する。
図５は、図１における文書データ格納部の構成例を示す説明図である。
本図５に示すように文書データ格納部２ａは、文書データ２ａ０１から構成される。文書データ２ａ０１には、文書のテキストデータを格納する。図５中第１行目には、経済に関する新聞記事の一例として「２１日の東京外為市場の円相場は…」が格納されている。
【００３６】
図６は、図１における関連シソーラス格納部の構成例を示す説明図である。
本図６に示すように関連シソーラス格納部２ｂは、タームＸ２ｂ０１、タームＹ２ｂ０２、及び関連度２ｂ０３から構成される。タームＸ２ｂ０１及びタームＹ２ｂ０２には、関連関係にあるタームを、関連度２ｂ０３にはその関連度を格納する。図６中、第１行目には「円」と「東京外為市場」が関連タームであり、その関連度は「１１．５」であることが格納されている。尚、本例における関連度はタームの集合の相互情報量の値である。これについては後述する。
【００３７】
図７は、図１におけるタームベクトル格納部の構成例を示す説明図である。
本図７に示すようにタームベクトル格納部２ｃは、文書ＩＤ２ｃ０１、及び重要タームリスト２ｃ０２から構成される。文書ＩＤ２ｃ０１には、文書データ格納部２ａに格納された文書のＩＤを格納し、重要タームリスト２ｃ０２には当該文書に出現するタームのうち重要なもののリストを格納する。図７中、第１行目には文書ＩＤ１の文書の重要タームが「円高」、「東京外為市場」、「ドル安」等であることが格納されている。
【００３８】
図８は、図１におけるシソーラス概観格納部の構成例を示す説明図である。
本図８に示すようにシソーラス概観格納部２ｄは、タームリスト２ｄ０１から構成される。タームリスト２ｄ０１には、タームクラスタに属するタームのリストを格納する。図８中、第１行目には、「景気」、「売り上げ」、「消費者」等から構成されるタームクラスタが格納されている。尚、図８に示すシソーラス概観は、一例として１０個のタームクラスタからなるものとする。
【００３９】
以上、図５〜図８を用いて図１に示すモジュール構成のうちデータ格納部につ
次に、データについて説明する。
図１に示すようにデータとして、共起タームテーブル３ａ、文書タームテーブル３ｂ、代表タームリスト３ｃ、関連タームリスト３ｄ、相関行列３ｅ、出力タームクラスタリスト３ｆ、及び入力タームクラスタリスト３ｇがある。
【００４０】
共起タームテーブル３ａは、文書データ格納部２ａに格納された文書データ中、ある一定の範囲内で同時に出現するタームの組（タームの集合）を格納する。文書タームテーブル３ｂは、文書データ格納部２ａに格納された文書から抽出したタームとその頻度を文書ごとに格納する。代表タームリスト３ｃは、タームベクトル格納部２ｂから抽出した代表タームを格納する。関連タームリスト３ｄは、入力タームクラスタ３ｇに格納されたタームの関連タームを格納する。
【００４１】
相関行列３ｅは、代表タームリスト３ｃ又は関連タームリスト３ｄに格納されたターム間の関連度を格納する。出力タームクラスタリスト３ｆは、代表タームリスト３ｃ又は関連タームリスト３ｄに格納されたタームをクラスタリングした結果を格納する。入力タームクラスタリスト３ｇは、ユーザが選択したタームクラスタを格納する。
【００４２】
ここで、各データの詳細について図９〜図１５を用いて説明する。
図９は、図１における共起タームテーブルの構成例を示す説明図である。
本図９に示すように、共起タームテーブル３ａは、タームＸ３ａ０１、タームＹ３ａ０２、及び共起頻度３ａ０３から構成される。タームＸ３ａ０１及びタームＹ３ａ０２には、文書データ格納部２ａに格納された文書データ中、ある一定の範囲内で同時に出現するタームの組（集合）を格納する。共起頻度３ａ０３には、当該タームの組（集合）が同時に出現した頻度を格納する。
【００４３】
尚、「共起」とはあるタームが他のタームと一定の範囲内で同時に出現することであり、「共起頻度」とは同時に出現した回数を指す。更にあるタームと共起するタームを「共起ターム」と呼ぶ。ここでは一定の範囲の一例として“同じ文”を用いる。一例として図９中第１行目には、「円相場」と「東京外為市場」が２５９回、同じ文に出現したことが格納されている。
【００４４】
図１０は、図１における文書タームテーブルの構成例を示す説明図である。
本図１０に示すように、文書タームテーブル３ｂは、文書ＩＤ３ｂ０１、ターム３ｂ０２、及び出現頻度３ｂ０３から構成される。文書ＩＤ３ｂ０１は、文書データ格納部２ａに格納された文書のＩＤを格納する。ターム３ｂ０２には、当該ＩＤの文書に出現したタームを、出現頻度３ｂ０３にはタームの当該文書内での出現頻度を格納する。図１０中、第１行目には文書ＩＤ「１」の文書中、「東京外為市場」が２回出現したことが格納してある。
【００４５】
図１１は、図１における代表タームリストの構成例を示す説明図である。
図１１（ａ）はタームベクトルから重要タームを取得しているときの状態を示し、図１１（ｂ）は重要タームの取得後ソートされた状態のリストを示す。
図１１（ａ）に示すように代表タームリスト３ｃは、代表ターム３ｃ０１及び文書数３ｃ０２から構成される。
【００４６】
代表ターム３ｃ０１には、タームベクトル格納部２ｂから抽出した代表タームを格納する。文書数３ｃ０２には、当該タームが重要タームとなった文書数を格納する。図１１（ａ）中、第１行目には「為替」が４５１文書で重要タームであったことが格納されてる。
図１１（ａ）のリストを文書数の降順にソートした状態が図１１（ｂ）であり、図１１（ｂ）中、第１行目には「株」が４９８文書で重要タームであったことが格納されている。
【００４７】
図１２は、図１における関連タームリストの構成例を示す説明図である。
図１２（ａ）はユーザが選択したタームクラスタに属するタームの関連タームを取得しているときの状態を示し、図１２（ｂ）は関連タームの取得後ソートされた状態のリストを示す。
図１２（ａ）に示すように関連タームリスト３ｄは、関連ターム３ｄ０１及び順位３ｄ０２から構成される。
【００４８】
関連ターム３ｄ０１には、ユーザが選択したタームクラスタに属するタームの関連タームを格納する。順位３ｄ０２には、当該タームの関連タームのうち関連度が何番目に大きかったかを表す順位を格納する。
図１２（ａ）中第１５番目には「東京外為市場」が順位１として格納されている。このことは、「東京外為市場」があるタームの関連タームのうち最も関連度が大きかったことを表す。
【００４９】
図１２（ａ）のリストを順位の昇順でソートした状態が図１２（ｂ）である。この図１２（ｂ）中、第１行目から第１０行目には入力されたタームクラスタに属する各タームと関連度が最も大きかったターム、すなわち順位１のタームが格納されている。
【００５０】
図１３は、図１における相関行列の構成例を示す説明図である。
本図１３に示すように相関行列３ｅは、ｎ×ｎの行列である。ここでｎは代表タームリスト３ｃ又は関連タームリスト３ｄに格納されたタームの数である。図１３に示す相関行列３ｅ中、ｉ行目ｊ列目の要素は、代表タームリスト３ｃ又は関連タームリスト３ｄ中、ｉ番目のタームとｊ番目のタームの関連度である。
【００５１】
図１３中、第１行目の第２列には関連度「７．３」が格納されている。尚、相関行列３ｅでは、行列の対角要素には同じ値が格納されている。すなわち、図１３中、第２行目第１列には、第１行目第２列と同じ値「７．３」が格納されている。
【００５２】
図１４は、図１における出力タームクラスタリストの構成例を示す説明図である。
図１４（ａ）は出力タームクラスタリスト３ｆの初期状態を示し、図１４（ｂ）はタームクラスタ生成後の状態を示す。
図１４（ａ）に示すように出力タームクラスタリスト３ｆは、最大関連度のクラスタＩＤ３ｆ０１、最大関連度３ｆ０２、及びタームリスト３ｆ０３から構成される。
【００５３】
出力タームクラスタリスト３ｆの各行は、１つのタームクラスタを表し、各行のインデックスがすなわちクラスタＩＤとなる。最大関連度のクラスタＩＤ３ｆ０１には、当該タームクラスタと最大の関連度をとるタームクラスタのＩＤを格納し、最大関連度３ｆ０２にはその最大関連度を格納する。タームクラスタ間の関連度については後述する。タームリスト３ｆ０３には、当該タームクラスタに属するタームのリストを格納する。
【００５４】
図１４（ａ）に示すように、出力タームクラスタリスト３ｆには、初期状態として１つのタームをタームリスト３ｆ０３に格納したタームクラスタが格納されている。これら１つのタームから成るタームクラスタを定められた数になるまでマージした状態が図１４（ｂ）である。
この図１４（ｂ）中の第１行目には「ＩＭＦ」、「ドル」、「外貨」、「ユーロ」などから構成されるタームクラスタが格納されている。
【００５５】
図１５は、図１における入力タームクラスタリストの構成例を示す説明図である。
図１５に示すように入力タームクラスタリスト３ｇは、タームリスト３ｇ０１から構成される。出力タームクラスタリスト３ｆと同様入力タームクラスタリスト３ｇの各行は、１つのタームクラスタを表す。
図１５中の第１行目には「円」、「為替」、「日銀」、「外貨」などから構成されるタームクラスタが格納されている。
【００５６】
以上、本例のシソーラスブラウジングシステムのモジュール構成及びその構成要素の詳細について説明した。
次に、本例のシソーラスブラウジングシステムの詳細な処理手順について図１６〜図２６に示すフローチャートを用いて説明する。
【００５７】
まず、シソーラスブラウジングシステムの全体の処理手順について図１６を用いて説明する。
図１６は、本発明のシソーラスブラウジング方法の処理手順例を示すフローチャートである。
【００５８】
本図１６に示すように、本例のシソーラスブラウジング方法は、大きく次の２つの処理から構成される。すなわち、図１６（ａ）に示すシソーラスブラウジング用データ生成処理と、図１６（ｂ）に示すシソーラスブラウジング処理である。前者はシソーラスブラウジングのためのデータを生成する処理であり、バッチ的に実行する。これに対して後者は、ユーザとインタラクティブに応答する処理であり、リアルタイムに実行する。
以下、図１６（ａ）及び図１６（ｂ）についてそれぞれ説明し、次に各ステップについて詳細なフローチャートを用いて説明する。
【００５９】
まず、図１６（ａ）に示すシソーラスブラウジング用データ生成処理について説明する。
図１６（ａ）に示すようにシソーラスブラウジング用データ生成処理では、まず文書データから関連シソーラスを生成し（ステップ１０１）、各文書のタームベクトルを抽出して（ステップ１０２）、関連シソーラスの概観を生成する（ステップ１０３）。
【００６０】
次に、図１６（ｂ）に示すシソーラスブラウジング処理について説明する。
図１６（ｂ）に示すようにシソーラスブラウジング処理では、まずシソーラス概観格納部２ｄに格納されたシソーラス概観をユーザに表示し（ステップ１１１）、次にユーザが表示されたタームクラスタリストを選択してズーミングを指示すれば（ステップ１１２）、ユーザが選択したタームクラスタに属するタームの関連タームを取得する（ステップ１１３）。
【００６１】
そして、それらをクラスタリングし（ステップ１１４）、生成したタームクラスタをユーザに表示する（ステップ１１５）。ユーザからのシソーラスブラウジング終了の指示があれば（ステップ１１６）、処理を終了し、なければステップ１１２の処理に戻る。
【００６２】
以下、図１６（ａ）におけるステップ１０１の関連シソーラス生成処理、ステップ１０２のタームベクトル抽出処理、ステップ１０３のシソーラス概観生成処理、及び図１６（ｂ）におけるステップ１１３の関連ターム取得処理について詳細に説明する。尚、ステップ１１４のタームクラスタ生成処理は、図１６（ａ）に示すシソーラス概観生成処理に含まれるタームクラスタ生成処理と同じなので、説明を省略する。
【００６３】
まず、関連シソーラス生成処理の詳細な手順の説明を行なう。
文書データから共起タームを抽出して関連シソーラスを生成する処理は、特開平５−２８２３６７号公報（「関連キーワード自動生成装置」）、あるいは特開平８−１６１３４３号公報（「関連語辞書作成装置」）等で公知であるが、ここではその一例として、文書データから共起タームを抽出し、相互情報量に基づいて関連度を求める処理について説明する。
【００６４】
尚、相互情報量とは、「直接得られる事象Ｘ（ここではターム）から推定される他の事象Ｙの情報量」と定義されるが、ここではタームの組（タームの集合）の共起しやすさを正規化した値として考える。
相互情報量を求める式を数１に示す。
【数１】
0004404323.tif 000002
【００６５】
図１７は、図１６（ａ）のシソーラスブラウジング用データ生成処理における関連シソーラス生成処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
本図１７に示すように関連シソーラス生成処理は、まず文書データ格納部２ａに格納された文書の数を示す変数ｉに１をセットして初期化し（ステップ１ａ０１）、ｉ番目の文書データを単語に分割しながら同じ文に出現したタームの組をすべて抽出し、共起タームテーブル３ａに格納する（ステップ１ａ０２）。
【００６６】
このとき、共起タームテーブル３ａに同じタームの組があれば共起頻度を１増やし、同じタームの組がなければ共起頻度を１として格納する。次にｉを１増やして（ステップ１ａ０３）、ｉが文書数より小さければ（ステップ１ａ０４）ステップ１ａ０２に戻る。
【００６７】
ｉが文書数を超えれば、共起タームテーブル３ａのインデックスを示す変数ｊを１に初期化して（ステップ１ａ０５）、共起タームテーブル３ａのｊ番目のタームの組の関連度を数１の式を用いて計算し、ある閾値以上の関連度を持つタームの組を関連シソーラス格納部２ｂに格納する（ステップ１ａ０６）。次にｊを１増やして（ステップ１ａ０７）、ｊが共起タームテーブル３ａに格納されたタームの組数よりも小さければ（ステップ１ａ０８）、ステップ１ａ０６に戻り、ｊが共起数を超えれば処理を終了する。
【００６８】
次に、タームベクトル抽出処理の詳細な手順を説明する。
図１８は、図１６（ａ）のシソーラスブラウジング用データ生成処理におけるタームベクトル抽出処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
本図１８に示すようにタームベクトル抽出処理は、まず文書データ格納部２ａに格納された文書の数を示す変数ｉに１をセットして初期化し（ステップ１ｂ０１）、ｉ番目の文書を単語に分割して各単語とその出現回数を文書タームテーブル３ｂに格納する（ステップ１ｂ０２）。
【００６９】
そしてｉを１増やして（ステップ１ｂ０３）、ｉが文書数より小さければ（ステップ１ｂ０４）ステップ１ｂ０２に戻る。ｉが文書数を超えれば、文書タームテーブル３ｂに格納されたタームそれぞれについて文書データベース全体での出現文書数をカウントし（ステップ１ｂ０５）、ｉを１にリセットして（ステップ１ｂ０６）、ｉ番目の文書に出現したタームの重みを式２に基づき計算し、ある閾値以上の重みを持つタームをｉ番目の文書の重要タームとしてタームベクトルを生成し、タームベクトル格納部２ｃに格納する（ステップ１ｂ０７）。
【００７０】
さらにｉを１増やして（ステップ１ｂ０８）、ｉが文書データ格納部２ａに格納された文書の数よりも小さければ（ステップ１ｂ０９）、ステップ１ｂ０７に戻る。ｉが文書数を超えれば処理を終了する。
【００７１】
次にシソーラス概観生成処理の詳細な手順を説明する。
図１９は、図１６（ａ）のシソーラスブラウジング用データ生成処理におけるシソーラス概観生成処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
本図１９に示すように、シソーラス概観生成処理は、まずシソーラス概観の要素となる代表タームを抽出し（ステップ１０３１）、抽出した代表タームをクラスタリングしてタームクラスタを生成し（ステップ１０３２）、生成したタームクラスタをシソーラス概観格納部２ｄに格納する（ステップ１０３３）。
【００７２】
以下、ステップ１０３１の代表ターム抽出処理及びステップ１０３２のタームクラスタ生成処理について詳細に説明する。
シソーラス概観生成処理における代表ターム抽出処理の手順を、まずその概要について述べ、次にフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００７３】
ある分野における一般的なタームを抽出する手がかりとして、当該分野におけるタームの出現頻度や出現文書数などのデータがある。これらをそのまま用いて、当該分野中、出現頻度の大きいターム、または出現文書数の大きいタームを一般的なタームとして抽出する方法が考えられるが、意味のないタームが抽出される可能性がある。例えば、「経済」は経済分野において出現頻度は高いと予想されるが意味があるとは考えにくい。
【００７４】
これに対して本例の代表ターム抽出処理では、タームの重要度を利用することにより意味のある一般的なタームを抽出する。以下、具体的に説明する。
本例の代表ターム抽出処理においては、予め当該分野に属する文書データベースから抽出した「タームベクトル」を利用する。この「タームベクトル」とは、文書を特徴付けるタームのリストであり、「Salton, G., et al. : A Vector Space Model for Automatic Indexing, Communications of the ACM,  Vol.18, No.11(1975).」に記載のｔｆ・ｉｄｆ法（Term Frequency inverse Document Frequency）を利用することにより抽出可能である。
【００７５】
このｔｆ・ｉｄｆ法は、文書のインデキシング方法として最もよく知られているものの一つであり、ある文書におけるタームの出現頻度（ｔｆ）と、当該タームが出現した文書数の逆数（ｉｄｆ）をかけた値を当該文書におけるタームの重要度とし、当該文書において重要度の高いターム（以下、重要ターム）を抽出してタームベクトルとする技術である。
【００７６】
文書の重要度を計算する式を数２に示す。
【数２】
0004404323.tif 000003
尚、数２の式中分母はｔｆ・ｉｄｆの値をタームが出現した文書のサイズで正規化するための値である。
【００７７】
代表ターム抽出処理では、タームベクトルを構成するタームを抽出して、それぞれ重要タームとなった文書の数をカウントし、多くの文書で重要タームとなったタームを一般的なタームとして抽出する。
次に、代表ターム抽出処理の詳細な処理手順例について図２０を用いて説明する。
【００７８】
図２０は、代表ターム抽出処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
図２０に示すように代表ターム抽出処理では、まず文書データ格納部２ａに格納された文書の数を示す変数ｉに１をセットして初期化し（ステップ１ｃ０１）、ｉ番目の文書のタームベクトルを構成する重要タームをタームベクトル格納部２ｃから取得して、重要タームが既に代表タームリスト３ｃにあれば文書数３ｃ０２を１増やし、なければ文書数３ｃ０２を１として代表タームリスト３ｃに格納する（ステップ１ｃ０２）。
【００７９】
そしてｉを１増やして（ステップ１ｃ０３）、ｉが文書数より小さければ（ステップ１ｃ０４）ステップ１ｃ０２に戻る。ｉが文書数を超えれば、代表タームリスト３ｃを文書数の降順にソートし（ステップ１ｃ０５）、代表タームリスト３ｃの上位から指定された数だけ残して、後の重要タームを削除して処理を終了する（ステップ１ｃ０６）。
【００８０】
次に、シソーラス概観生成処理におけるタームクラスタ生成処理の説明として、まずそのタームクラスタ生成処理の概要について述べ、次にフローチャートを用いて詳細に説明する。
タームの集合からクラスタを生成するためにタームクラスタ生成処理では、まず、クラスタリング対象のタームを｛ｔ１，ｔ２，・・・，ｔｍ｝とし、初期状態としてｎ個のクラスタｃ１＝｛ｔ１｝、Ｃ２＝｛ｔ２｝、・・・、｛ｔｍ｝を生成する。
【００８１】
そしてクラスタ総数が指定された数と等しくなるまで関連度が最大であるタームクラスタの対を選択し、一つのタームクラスタにマージする処理を繰り返す。ここで二つのクラスタＣとＤの関連度ｒｅｌ（Ｃ，Ｄ）は、例えば、Ｃに属するタームｔとＤに属するタームＳの関連度Ｒ（ｔ，ｓ）のうち、最大値をタームクラスタの関連度ｒｅｌ（Ｃ，Ｄ）とするなどの技術がある。
【００８２】
次に、タームクラスタ生成処理の詳細な処理手順について図２１を用いて説明する。
図２１は、図１６（ａ）のシソーラスブラウジング用データ生成処理におけるタームクラスタ生成処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【００８３】
本図２１に示すようにタームクラスタ生成処理では、まずターム間の関連度を格納した相関行列を生成する（ステップ１ｅ０１）。次に１つのタームからなるタームクラスタを生成して出力タームクラスタリスト３ｆを初期化し（ステップ１ｅ０２）、タームクラスタ数を示す変数Ｎにクラスタリングするターム数をセットして初期化する（ステップ１ｅ０３）。
【００８４】
Ｎ個のタームクラスタのうち関連度の高いタームクラスタの組Ｃ１及びＣ２を取得して（ステップ１ｅ０４）、マージし（ステップ１ｅ０５）、Ｎを１減らす（ステップ１ｅ０６）。Ｎが指定されたタームクラスタ数と同じでないなら（ステップ１ｅ０７）ステップ１ｅ０４に戻る。同じであれば処理を終了する。
【００８５】
ここで、ステップ１ｅ０１の相関行列生成処理と、ステップ１ｅ０２のタームクラスタ初期化処理、１ｅ０４のタームクラスタ選択処理、及びステップ１ｅ０５のタームクラスタマージ処理について、それぞれフローチャートを用いて詳細に説明する。
まず、タームクラスタ生成処理における相関行列作成処理の詳細な説明を行なう。
【００８６】
図２２は、図２１のタームクラスタ生成処理における相関行列生成処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
尚、以下の相関行列生成処理のフローチャートの説明において、タームリストとは、入力が代表タームリスト３ｃのとき代表タームリスト、入力が関連タームリスト３ｄのときは関連タームリストを指す。
【００８７】
本図２２に示すように相関行列生成処理では、まず、相関行列の行番号を示す変数ｉに１をセットして初期化し（ステップ１ｅ０１１）、相関行列のｉ行ｉ列目の要素に０をセットする（ステップ１ｅ０１２）。次に相関行列の列（又は行）番号を示すｊにｉ＋１をセットし（ステップ１ｅ０１３）、タームリストのｉ番目のタームとｊ番目のタームの関連度を関連シソーラスから取得して（ステップ１ｅ０１４）、相関行列ｉ行ｊ列目、及びｊ行ｉ列目にその値をセットする（ステップ１ｅ０１５）。
【００８８】
ｊを１増やして（ステップ１ｅ０１６）、ｊがタームリストに格納されたターム数を超えれば（ステップ１ｅ０１７）、ステップ１ｅ０１８に進み、超えなければステップ１ｅ０１４に戻る。ステップ１ｅ０１８ではｉを１増やして、ｉがタームリストに格納されたターム数を超えれば（ステップ１ｅ０１９）処理を終了し、超えなければステップ１ｅ０１２に戻る。
【００８９】
次に、タームクラスタ生成処理におけるタームクラスタ初期化処理の詳細な説明を行なう。
図２３は、図２１のタームクラスタ生成処理におけるタームクラスタ初期化処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
本図２３に示すようにタームクラスタ初期化処理ではまず、相関行列の行番号を示す変数ｉに１をセットして初期化し（ステップ１ｅ０２１）、タームリストｉ番目のタームを出力タームクラスタリスト３ｆのｉ番目のタームリスト３ｆ０３にセットする（ステップ１ｅ０２２）。
【００９０】
相関行列ｉ行目に格納された関連度のうち最大値を出力タームクラスタリスト３ｆのｉ番目の最大値３ｆ０２にセットし（ステップ１ｅ０２３）、当該最大値をとる列の番号を出力タームクラスタリスト３ｆのｉ番目のクラスタＩＤ３ｆ０１にセットする（ステップ１ｅ０２４）。ｉを１増やして（ステップ１ｅ０２５）、ｉがタームリストに格納されたターム数を超えれば（ステップ１ｅ０２６）処理を終了し、超えなければステップ１ｅ０２２に戻る。
【００９１】
この処理の具体的な結果が、図１４に示す例である。尚、この図１４に示す例は、図１２（ｂ）に示す関連タームリスト３ｄに基づくものである。すなわち、関連タームリスト３ｄにおける第１番目の行のターム「ＩＭＦ」を出力タームクラスタリスト３ｆの１行目のタームリスト３ｆ０３にセットし、相関行列３ｅの１行目における最大の関連度である「１４．４」を最大関連度３ｆ０２に、また、その最大関連度の列番号「３」をクラスタＩＤ３ｆ０３にセットする。同様にして、出力タームクラスタリスト３ｆの２行目には「ドル」、「７．３」、「１」が、３行目には「ユーロ」、「１４．４」、「１」がセットされる。
【００９２】
次に、タームクラスタ生成処理におけるタームクラスタ選択処理の詳細な説明を行なう。
図２４は、図２１のタームクラスタ生成処理におけるタームクラスタ選択処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【００９３】
図２４に示すようにタームクラスタ選択処理ではまず、出力タームクラスタリスト３ｆのインデックスを示す変数ｉに１を、更に最も関連度の高い組として選択するタームクラスタのインデックスを示す変数Ｃ１とＣ２にそれぞれ０を、その関連度を格納する変数Ｍａｘに０をセットして初期化する（ステップ１ｅ０４１）。そして出力タームクラスタリスト３ｆのｉ番目に格納された最大値とＭａｘの値を比較する（ステップ１ｅ０４２）。
【００９４】
Ｍａｘの方が大きければステップ１ｅ０４４に進み、Ｍａｘの方が小さければ、出力タームクラスタリスト３ｆのｉ番目の最大値をＭａｘにセットし、またＣ１にｉを、Ｃ２に出力タームクラスタリスト３ｆのｉ番目のクラスタＩＤをセットする（ステップ１ｅ０４３）。
【００９５】
ステップ１ｅ０４４ではｉを１増やして、ｉが出力タームクラスタリスト３ｆに格納されたタームクラスタ数を超えれば（ステップ１ｅ０４５）、処理を終了する。超えなければ、ステップ１ｅ０４２に戻る。
【００９６】
次にタームクラスタ生成処理におけるタームクラスタマージ処理の詳細な説明を行なう。
図２５は、図２１のタームクラスタ生成処理におけるタームクラスタマージ処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
尚、以下のフローチャートの説明においてＣ１及びＣ２はマージするタームクラスタのインデックスである。
【００９７】
図２５に示すようにタームクラスタマージ処理ではまず、相関行列３ｅの列番号を示す変数ｉに１をセットして初期化する（ステップ１ｅ０５１）。次に相関行列Ｃ１行ｉ列の関連度と相関行列Ｃ２行ｉ列の関連度を比較し（ステップ１ｅ０５２）、相関行列Ｃ２行ｉ列の関連度の方が小さければステップ１ｅ０５４に進み、大きければ、その値を相関行列Ｃ１行ｉ列の要素にセットする（ステップ１ｅ０５３）。
【００９８】
例えば、図１３の相関行列３ｅの４列目における１行目（Ｃ１）と３行目（Ｃ２）では、それぞれの関連度は「４．１」と「８．６」であり、相関行列３ｅの４列目における１行目（Ｃ１）において、「４．１」を削除して「８．６」にセットし、３行目（Ｃ２）の「８．６」を「０」にセットする。
【００９９】
ステップ１ｅ０５４では、相関行列Ｃ２行ｉ列目の要素に０をセットし、ｉを１増やして（ステップ１ｅ０５５）、ｉがタームリストのターム数を超えれば（ステップ１ｅ０５６）、ステップ１ｅ０５７に進み、超えなければ、ステップ１ｅ０５２に戻る。
【０１００】
ステップ１ｅ０５７では、出力タームクラスタリスト３ｆのＣ１番目のタームリストに、出力タームクラスタリストＣ２番目のタームリストに格納されたタームを追加し、さらに相関行列３ｅのＣ１行目に格納された関連度のうちの最大値となる列の番号を、出力タームクラスタリスト３ｆのＣ１番目の「最大関連度のクラスタＩＤ３ｆ０１」に、また、その値を「最大関連度３ｆ０２」に格納する。そして出力タームクラスタリスト３ｆのＣ２番目の「タームリスト３ｆ０３」の情報を削除し、「最大値をとるタームクラスタＩＤ３ｆ０１」と「最大関連度３ｆ０２」に「０」をセットして（ステップ１ｅ０５８）処理を終了する。
【０１０１】
例えば、図１４の出力タームクラスタリスト３ｆにおいて、１番目（１行目）のタームリスト３ｆ０３（「ＩＭＦ」）に２行目のタームリストの「ドル」を追加し、最大関連度のクラスタＩＤ３ｆ０１に「３」を、また最大関連度３ｆ０２に「１４．４」を格納し、２行目のタームリストの「ドル」を削除し、最大関連度のクラスタＩＤ３ｆ０１および最大関連度３ｆ０２に「０」を格納する。この操作を繰り返し、また、タームリストが削除されて最大関連度のクラスタＩＤ３ｆ０１および最大関連度３ｆ０２に「０」が格納された行を削除することにより、図１４（ｂ）に示す内容となる。尚、各行におけるターム数は「１０」等、所定の数とする。
【０１０２】
次に、シソーラスブラウジング処理における関連ターム取得処理に関して、まずその概要について述べ、次にフローチャートを用いて詳細を説明する。
ユーザが入力タームクラスタリスト３ｇから選択したタームクラスタに属するターム（以下、「種ターム」と呼ぶ）の関連タームは、関連シソーラスを検索することによって取得できる。
【０１０３】
取得された関連タームの総数が小さければ（例えば３００個以内）、それらすべてをクラスタリングの対象すれば良い。一方で、その数が多いときは、一例として各種タームから均等に関連ターム取得する。すなわち、すべての種タームから関連タームを関連度の強い順にＸタームずつ取得する。これにより、クラスタリングするタームの数が予め定めた数の範囲内となるので、タームクラスタの生成のための計算量を抑えることが可能となる。
【０１０４】
関連ターム取得処理の詳細な処理手順について図２６を用いて説明する。
図２６は、図１６（ｂ）のソーラスブラウジング処理における関連ターム取得処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
本図２６に示すように関連ターム取得処理では、まず、入力タームクラスタリスト３ｇのタームリスト３ｇ０１に格納されたタームを関連タームリスト３ｄに格納する。ここで、各タームを格納した行の順位３ｄ０２は１とする（ステップ１ｄ０１）。例えば、１５行目の「東京外為市場」、２０行目の「ドル」などである。
【０１０５】
そして、入力タームクラスタリスト３ｇのタームリスト３ｇ０１に格納されたタームの総数を表す変数ｉに１をセットして初期化し（ステップ１ｄ０２）、入力タームクラスタリスト３ｇのタームリスト３ｇ０１に格納されたタームのうち、ｉ番目のタームの関連タームを関連シソーラス格納部２ｂを検索して取得し、それらを関連度の降順にソートして順位付けして関連タームリスト３ｄの末尾に格納する（ステップ１ｄ０３）。その結果、例えば、図１２（ａ）の関連タームリスト３ｄにおける１５〜１８行目のようになる。
【０１０６】
さらにｉを１増やして（ステップ１ｄ０４）。ｉがタームリスト３ｇ０１に格納されたタームの総数を超えれば（ステップ１ｄ０５）、ステップ１ｄ０６に進み、超えなければステップ１ｄ０３に戻る。ステップ１ｄ０６では関連タームリスト３ｄを順位の昇順でソートする。この結果、図１２（ｂ）における関連タームリスト３ｄのようになるが、この時点では、重複した関連タームが存在している可能性があるので、さらに、以下の処理を行なう。
【０１０７】
すなわち、関連タームリスト３ｄのインデックスを示す変数ｉに１を、関連タームのうちクラスタリング対象として選択したタームの数を表す変数ｊに０をセットして初期化する（ステップ１ｄ０７）。そして、関連タームリスト３ｄのｉ番目のタームがリストの１〜ｉ−１番目に無ければ（ステップ１ｄ０８）、ｊを１増やして（ステップ１ｄ０９）ステップ１ｄ１１に進む。関連タームリスト３ｄにあれば、関連タームリスト３ｄのｉ番目の順位を０にセットする（ステップ１ｄ１０）。ステップ１ｄ１１ではｉを１増やして（ステップ１ｄ１１）、ｉが関連タームリスト３ｄに格納された関連ターム数を超えれば（ステップ１ｄ１２）、ステップ１ｄ１５へ進む。
【０１０８】
それ以外は、関連タームリスト３ｄのｉ−１番目の順位とｉ番目の順位が同じであれば（ステップ１ｄ１３）、ステップ１ｄ０８に戻る。同じでなければステップ１ｄ１４に進み、ｊがクラスタリングするタームの数と同じになれば、ｉ番目以降の関連ターム及び順位が０の関連タームを削除して（ステップ１ｄ１５）、処理を終了する。しかし、ｊがクラスタリングするタームの数と同じでないなら、ステップ１ｄ０８に戻る。このようにして、図１２（ｂ）の関連タームリスト３ｄは重複の無いものとなる。
【０１０９】
以上、本例のシソーラスブラウジング方法の処理手順について説明した。
以下、このようなシソーラスブラウジングに係わる具体的な画面に関して説明する。
図２７は、図１におけるシソーラスブラウジングシステムで表示される画面の構成例を示す説明図である。
本画面は、図６に示す経済分野の関連シソーラスをブラウジングしている例であり、図２７（ａ）はシソーラス概観の表示状態、図２７（ｂ）はタームクラスタのズーミング状態である。
【０１１０】
図２７（ａ）に示すように経済分野のシソーラス概観として、「景気」、「売り上げ」、「消費者」などからなるタームクラスタや、「税制」、「所得」、「国税庁」等からなるタームクラスタなどが表示されている。ここでユーザが第３番目のタームクラスタに興味を持ち、当該タームクラスタを選択し、＜ズーム＞ボタンをクリックしてズーミングを指示すると、画面は図２７（ｂ）に示す状態となる。
【０１１１】
図２７（ｂ）は、図２７（ａ）中の第３のタームクラスタを選択してズーミングした状態であり、「ＩＭＦ」、「ドル」、「外貨」等からなるタームクラスタや、「円」、「東京外為市場」、「円買い」等からなるタームクラスタ等が表示されている。
このようにユーザはある特定のタームを入力せずとも、関連シソーラスを効率よくブラウジングすることができる。
【０１１２】
次に、このような実施形態の第１〜３の変形例を説明する。
まず、第１の変形例として、代表ターム抽出処理の変形例を説明する。
第１の変形例にかかるシソーラスブラウジングシステムのハードウェア構成は図４に示した実施形態と同じである。またモジュール構成は、図１におけるモジュール構成からタームベクトル抽出部１ｂ及びタームベクトル格納部２ｂを除いた形態と同じである。
【０１１３】
第１の変形例において代表ターム抽出部１ｃの変形例は、文書の構成要素を手がかりにして代表タームを抽出する。具体的には、文書を特徴付けるタームが出現しやすい構成要素からタームを抽出して、その出現文書数が多いタームを代表タームとして代表タームリスト３ｃに格納する。例えば、文書データ格納部２ａに格納されているデータが新聞記事であれば、第１文すなわち見出しに出現したタームを抽出し、また、特許明細書であれば、要約書又は従来の技術と課題からタームを抽出して重要タームとする。
【０１１４】
この第１の変形例における代表ターム抽出部１ｃの変形例によれば、一般的なタームを含む文書の構成要素が明らかな新聞記事のような場合に、効率よくシソーラス概観を生成することができる。
【０１１５】
次に、第２の変形例として、ユーザによるタームクラスタの編集処理を含むシソーラスブラウジングシステムについて説明する。
第２の変形例にかかるシソーラスブラウジングシステムのハードウェア構成及びモジュール構成は図４及び図１に示すものと同じである。
第２の変形例において、関連ターム取得部１ｄに入力される入力タームクラスタ３ｇは、表示されたタームクラスタのうち、ユーザが選択してタームを追加・削除したものである。
【０１１６】
例えば、図２７に示す画面例において、「ズーム」ボタンの隣に「編集」ボタンを設け、ユーザが第３番目のタームクラスタ（「円、為替、日銀、外貨」、・・・）と、「編集」ボタンを選択すると、第３番目のタームクラスタの各ターム（「円」、「為替」、「日銀」、「外貨」、・・・」）の一覧表と、「追加」ボタン、「削除」ボタンが設けられた「編集画面」を別ウィンドウに表示する。
【０１１７】
ユーザは、この「編集画面」上で「追加」ボタンと「削除」ボタンを操作して、一覧表の各タームの内、必要なものだけ、例えば、「円」、「為替」、「日銀」のみを残した新たなタームクラスタを作成する。そして、ユーザが「終了」ボタン等を選択すると、新たなタームクラスタに対するズーミングを行なう。
【０１１８】
このように、第２の変形例によれば、入力タームクラスタ３ｇに対するユーザの編集処理が可能となり、ユーザはより自分の興味に合わせてシソーラスをズーミングすることができ、使い勝手の良いシソーラスのブラウジングを達成することができる。
【０１１９】
さらに、第３の変形例として、ユーザが選択したタームクラスタのズーミング結果を表示する際、種ターム（選択した元のタームクラスタに属するターム）は他の関連タームとは区別可能な状態で表示するシソーラスブラウジング技術について説明する。
【０１２０】
第３の変形例にかかるシソーラスブラウジングシステムのハードウェア構成及び処理手順の概要は、図１〜図２７で説明したものと同様である。
本第３の変形例において、生成された出力タームクラスタ３ｆは、種タームと他のタームを区別可能なよう、色、もしくはフォント等を変えて表示する。ここで種タームとは、タームクラスタリングの入力となったタームクラスタに属するタームであり、シソーラス概観から現在表示中のタームクラスタに至るまでにユーザが選択したタームクラスタのいずれかに属する。
【０１２１】
このようにするとにより、ブラウジングの履歴を階層的に表示可能な階層シソーラスとは異なり、“迷子”になりやすいネットワーク型のシソーラスにおいても、ユーザは現在の状態を参照するだけでこれまでにどのようなタームを辿ったかを容易に知ることができる。
【０１２２】
以上、ある分野に属する文書データから自動的に生成した関連シソーラスをブラウジングするシソーラスブラウジングシステムと方法について説明した。
次に本発明の第２の実施形態例として、ユーザによるキータームの入力がある場合のシソーラスブラウジング技術について説明する。
【０１２３】
まず、図２８を用いて本第２の実施形態にかかるシソーラスブラウジングシステムのモジュール構成を示し、次に図２９を用いてシソーラスブラウジング方法の処理手順について述べ、最後に図３０を用いて本第２の実施形態におけるシソーラスブラウジングの画面の一例を示す。尚、本第２の実施形態にかかるシソーラスブラウジングシステムのハードウェア構成は図４に示す第１の実施形態と同じで良い。
【０１２４】
図２８は、本発明のシソーラスブラウジングシステムの本発明に係る構成の第２の実施形態例を示すブロック図である。
図２８に示すように、本シソーラスブラウジングシステムは、処理部として関連ターム取得部１ｄ及びタームクラスタ生成部１ｅ、データ格納部として関連シソーラス格納部２ｂ、データとしてターム３ｈ、関連タームリスト３ｄ、相関行列３ｅ、及び出力タームクラスタリスト３ｆから構成される。
【０１２５】
これらのうち、ターム３ｈはユーザが入力したタームである。それ以外の構成要素の概要は図１に示す例と同じである。
このような構成のシソーラスブラウジングシステムの処理動作を図２９と図３０を用いて説明する。
【０１２６】
図２９は、図２８におけるシソーラスブラウジングシステムの本発明に係わる処理手順例を示すフローチャートである。
図２９に示すように、まず関連シソーラスを検索して、ユーザが入力したターム３ｈの関連タームを取得し関連タームリストに格納し（ステップ２０１）、関連タームリストに格納されたタームをクラスタリングして（ステップ２０２）、タームクラスタをユーザに表示する（ステップ２０３）。
【０１２７】
これらの処理のうち、ステップ２０１の関連ターム取得処理は、１つのタームからなるタームクラスタがユーザから選択されたとすれば、第１の実施形態例における関連ターム取得処理と同様であるので、説明を省略する。同様に、ステップ２０２におけるタームクラスタ生成処理は、第１の実施形態例におけるタームクラスタ生成処理と同じであるので、説明を省略する。
【０１２８】
図３０は、図２８におけるシソーラスブラウジングシステムで表示される画面の構成例を示す説明図である。
図３０で示す画面は、図６に示す経済分野の関連シソーラスにキーターム「円高」を入力してブラウジングしている例である。
本図３０に示すように「円高」の関連タームには「ドル安」、「東京外為市場」等があるが、それらは関連の強いものがまとまって表示されている。
【０１２９】
例えば、第１のタームクラスタとして「ドル安」、「貿易不均衡」、「黒字減らし」等、第２のタームクラスタとして「東京外為市場」、「円買い」、「差益」があることがわかる。このように関連タームがいくつかのタームクラスタに分割されて表示されるので、ユーザは効率よく関連タームを参照することができる。以上、第２の実施形態例として、ユーザによるタームの入力がある場合の関連シソーラスのブラウジングについて説明した。
【０１３０】
以上、図１〜図３０を用いて説明したように、本実施例のシソーラスブラウジングシステムと方法では、一般的なタームから構成されるシソーラスの概観（全体構造）を表示し、このシソーラスの概観からより限定的なタームを含む部分構造へユーザをナビゲートする。これにより、ユーザは、関連シソーラスの概観を容易に把握でき、更に興味を持ったタームクラスタのズーミングにより、効率的に関連シソーラスをブラウジングすることができる。
【０１３１】
すなわち、関連シソーラスの検索要求が漠然としている、或いは検索対象の関連シソーラスについて熟知していない等の理由で適切な検索タームを入力できないユーザでも、表示されたシソーラスの概観を参照すれば全体の構造を把握でき、更に興味を持ったタームクラスタを選択してズーミングを指示すれば、シソーラスをブラウジングすることができる。これにより、全体の構造を把握しにくく、かつブラウジング中に迷子になりやすいネットワーク型の関連シソーラスを効率的に参照することができる。
【０１３２】
また、関連シソーラスを文書データベースから生成した場合、従来の文書データベース検索では不可能であったデータベースそのもののブラウジングが可能となる。すなわち、従来、文書データベースを参照する技術として、格納されている文書を検索して本文を参照する、格納されているタイトル等の書誌情報の一覧を参照する等があるが、これらの技術はいずれも格納されている文書それぞれに対応するデータを参照するものであり、文書データベースに格納された個々のデータよりも全体の特徴を把握したいユーザ（例えば、ある年度の特許データベースの傾向を知りたいユーザ）にとって有用な技術とは言えなかった。
【０１３３】
これに対して、本例のように、文書データベースから自動的に生成した関連シソーラスは当該データベースに特徴的な関連関係を抽出可能であることから、関連シソーラスをブラウジングすれば当該データベースの特徴を把握することが可能となる。例えば、ある年度の特許データベースから生成した関連シソーラスは「音声認識」と「カーナビゲーション」の関連度が強いなどを把握できる。
また、従来技術は関連シソーラスの部分構造のみを表示するものであったが、本例では、関連シソーラス全体をブラウジングすることができる。
【０１３４】
尚、本発明は、図１〜図３０を用いて説明した実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能である。例えば、本例では、経済分野の文書データの関連シソーラスについて説明したが、技術文書のデータベースや特許データベースなどの関連シソーラスについても同様に適用することができる。
【０１３５】
【発明の効果】
本発明によれば、関連シソーラス中の一般的なタームで構成されたシソーラスの概観をユーザに提供し、更にユーザが興味を持った部分構造をより詳細に表示することができ、従来の文書データベース検索とは異なる「文書データベースのブラウジング」という新しい情報処理技術をユーザに提供することが可能となり、ユーザは表示されたシソーラスの概観から当該文書データベースの全体的な特徴をつかみ、更に興味を持った部分をズーミングすることにより当該文書データベースの詳細な特徴について知ることができ、関連シソーラスの利用効率を向上させることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のシソーラスブラウジングシステムの本発明に係る構成の第１の実施形態例を示すブロック図である。
【図２】関連シソーラスの一例を示す説明図である。
【図３】図１におけるシソーラスブラウジングシステムの本発明に係わる処理の概要を示す説明図である。
【図４】図１におけるシソーラスブラウジングシステムのハードウェア構成例を示するブロック図である。
【図５】図１における文書データ格納部の構成例を示す説明図である。
【図６】図１における関連シソーラス格納部の構成例を示す説明図である。
【図７】図１におけるタームベクトル格納部の構成例を示す説明図である。
【図８】図１におけるシソーラス概観格納部の構成例を示す説明図である。
【図９】図１における共起タームテーブルの構成例を示す説明図である。
【図１０】図１における文書タームテーブルの構成例を示す説明図である。
【図１１】図１における代表タームリストの構成例を示す説明図である。
【図１２】図１における関連タームリストの構成例を示す説明図である。
【図１３】図１における相関行列の構成例を示す説明図である。
【図１４】図１における出力タームクラスタリストの構成例を示す説明図である。
【図１５】図１における入力タームクラスタリストの構成例を示す説明図である。
【図１６】本発明のシソーラスブラウジング方法の処理手順例を示すフローチャートである。
【図１７】図１６（ａ）のシソーラスブラウジング用データ生成処理における関連シソーラス生成処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図１８】図１６（ａ）のシソーラスブラウジング用データ生成処理におけるタームベクトル抽出処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図１９】図１６（ａ）のシソーラスブラウジング用データ生成処理におけるシソーラス概観生成処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図２０】代表ターム抽出処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図２１】図１６（ａ）のシソーラスブラウジング用データ生成処理におけるタームクラスタ生成処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図２２】図２１のタームクラスタ生成処理における相関行列生成処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図２３】図２１のタームクラスタ生成処理におけるタームクラスタ初期化処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図２４】図２１のタームクラスタ生成処理におけるタームクラスタ選択処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図２５】図２１のタームクラスタ生成処理におけるタームクラスタマージ処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図２６】図１６（ｂ）のソーラスブラウジング処理における関連ターム取得処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図２７】図１におけるシソーラスブラウジングシステムで表示される画面の構成例を示す説明図である。
【図２８】本発明のシソーラスブラウジングシステムの本発明に係る構成の第２の実施形態例を示すブロック図である。
【図２９】図２８におけるシソーラスブラウジングシステムの本発明に係わる処理手順例を示すフローチャートである。
【図３０】図２８におけるシソーラスブラウジングシステムで表示される画面の構成例を示す説明図である。
【符号の説明】
１：ＣＰＵ、２：ハードディスク、３：メモリ、４ａ：ディスプレイ、４ｂ：ディスプレイ制御部、５ａ：キーボード、５ｂ：キーボード制御部、６ａ：マウス、６ｂ：マウス制御部、７：バス、１ａ：関連シソーラス生成部、１ｂ：タームベクトル抽出部、１ｃ：代表ターム取得部、１ｄ：関連ターム取得部、１ｅ：タームクラスタ生成部、２ａ：文書データ格納部、２ｂ：関連シソーラス格納部、２ｃ：タームベクトル格納部、２ｄ：シソーラス概観格納部、３ａ：共起タームテーブル、３ｂ：文書タームテーブル、３ｃ：代表タームリスト、３ｄ：関連タームリスト、３ｅ：相関行列、３ｆ：出力タームクラスタリスト、３ｇ：入力タームクラスタリスト、３ｈ：ターム、２ａ０１：文書データ、２ｂ０１：タームＸ、２ｂ０２：タームＹ、２ｂ０３：関連度、２ｃ０１：文書ＩＤ、２ｃ０２：重要タームリスト、２ｄ０１：タームリスト、３ａ０１：タームＸ、３ａ０２：タームＹ、３ａ０３：共起頻度、３ｂ０１：文書ＩＤ、３ｂ０２：ターム、３ｂ０３：出現頻度、３ｃ０１：代表ターム、３ｃ０２：文書数、３ｄ０１：関連ターム、３ｄ０２：順位、３ｆ０１：最大関連度のクラスタＩＤ、３ｆ０２：最大関連度、３ｆ０３：タームリスト、３ｇ０１：タームリスト。
【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】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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