(57)【要約】      （修正有）【課題】分類されたデジタル情報を有効に利用し、検索精度を高められる文書検索方法及び装置を提供する。【解決手段】階層状分類構造を有するデジタル・データ集合から階層の分類情報に基づき目標文書を検索する際に、（ａ）検索リクエスト文から少なくとも一つのキーワードを含むキーワード列を抽出し、（ｂ）デジタル・データ集合から現階層の分類情報を求め、（ｃ）現階層に属する各分類に対する、各キーワードの相違度を計算し、（ｄ）相違度に基づき、現階層に属する各分類に目標文書が存在する確率を計算し、（ｅ１）処理階層数が所定数になるまで、次の階層を現階層とし、上記ステップ（ｃ）、（ｄ）、（ｅ１）を再度実行し、（ｅ２）計算された各階層に属する各分類に対する相違度と、各階層に属する各分類に目標文書が存在する確率とを合成し、各キーワードの所定値の階層における合成相違度を求め、及び（ｆ）合成相違度に従って目標文書を検索する。【選択図】図１
2007172616.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文書のデジタル・データの集合を階層的に分類してなる階層状分類構造を有するデジタル・データ集合から、所定数の階層の分類情報に基づき所定の目標文書を検索する方法であって、
（ａ）ユーザにより入力された検索リクエスト文から、少なくとも一つのキーワードを含むキーワード列を抽出し、
（ｂ）前記デジタル・データ集合から現階層の分類情報を求め、
（ｃ）前記現階層に属する各分類に対する、前記キーワード列における各キーワードの相違度を計算し、
（ｄ）前記相違度に基づき、前記現階層に属する各分類に前記目標文書が存在する確率を計算し、
（ｅ１）処理した階層の数が前記所定数より小さい場合は、次の階層を現階層とし、上記ステップ（ｃ）、（ｄ）、（ｅ１）を再度実行し、
（ｅ２）処理した階層の数が前記所定数以上である場合は、計算された各階層に属する各分類に対する相違度と、前記各階層に属する各分類に前記目標文書が存在する確率とを合成し、前記各キーワードの前記所定値の階層における合成相違度を求め、及び
（ｆ）前記合成相違度に従って前記目標文書を検索する
ことを特徴とする文書検索方法。
【請求項２】
前記デジタル・データ集合の最小階層数は１であり、各階層の最小分類数は１である。
請求項１に記載の文書検索方法。
【請求項３】
前記ステップ（ｅ２）において、上記ステップ（ｃ）に計算された全ての相違度を合成する
請求項１又は２に記載の文書検索方法。
【請求項４】
前記ステップ（ｅ２）において、さらに、グローバルな相違度を合成する
請求項１から３の何れか一項に記載の文書検索方法。
【請求項５】
前記ステップ（ｃ）において、前記キーワードの各分類に対する区別力により前記相違度を計算する
請求項１から４の何れか一項に記載の文書検索方法。
【請求項６】
前記キーワードの各分類に対する区別力を、前記キーワードの各分類に対する表現力により計算する
請求項５に記載の文書検索方法。
【請求項７】
前記キーワードの各分類に対する表現力を、前記キーワードの各分類における出現頻度及び前記各分類の属性に基づき計算する
請求項６に記載の文書検索方法。
【請求項８】
前記ステップ（ｅ１）において、次の階層を現階層とする前に、
（ｇ）現階層のキーワード列、対応する相違度、及び出現頻度により、前記現階層のキーワード列からノイズ・キーワードを除去し、次の階層のキーワード列とする
請求項１に記載の文書検索方法。
【請求項９】
前記グローバルな相違度は、統計的な方法により計算される
請求項４に記載の文書検索方法。
【請求項１０】
前記ステップ（ｅ１）において、次の階層を現階層とする前に、
（ｈ）前記目標文書の前記現階層に属する各分類に存在する確率により、ノイズ分類を除去し、次の階層の分類情報とする
請求項１に記載の文書検索方法。
【請求項１１】
前記キーワードは、単語又はフレーズを含む
請求項１から１０の何れか一項に記載の文書検索方法。
【請求項１２】
複数の文書のデジタル・データの集合を階層的に分類してなる階層状分類構造を有するデジタル・データ集合から、所定数の階層の分類情報に基づき所定の目標文書を検索する装置であって、
ユーザにより入力された検索リクエスト文から、少なくとも一つのキーワードを含むキーワード列を抽出するワード抽出手段と、
前記デジタル・データ集合から現階層の分類情報を求める分類選択細分化手段と、
前記現階層に属する各分類に対する、前記キーワード列における各キーワードの相違度を計算する相違度計算手段と、
前記相違度に基づき、前記現階層に属する各分類に前記目標文書が存在する確率を計算する目標文書推定手段と、
前記各分類に対する相違度と、前記各階層に属する各分類に前記目標文書が存在する確率とを合成し、前記各キーワードの合成相違度を求める相違度合成手段と、
前記合成相違度に従って前記目標文書を検索する検索エンジンと
を含み、
処理した階層の数が前記所定数より小さい場合は、前記相違度計算手段と前記目標文書推定手段は、各々の階層に対して順次前記相違度及び前記確率を計算し、
処理した階層の数が前記所定数以上である場合は、前記相違度合成手段は前記合成相違度を求め、前記検索エンジンは検索を行う
ことを特徴とする文書検索装置。
【請求項１３】
前記デジタル・データ集合の最小階層数は１であり、各階層の最小分類数は１である。
請求項１２に記載の文書検索装置。
【請求項１４】
前記相違度合成手段は、前記相違度計算手段により計算された全ての相違度を合成する
請求項１２又は１３に記載の文書検索装置。
【請求項１５】
前記相違度合成手段は、さらに、グローバルな相違度を合成する
請求項１２から１４の何れか一項に記載の文書検索装置。
【請求項１６】
前記相違度計算手段は、前記キーワードの各分類に対する区別力により前記相違度を計算する
請求項１２から１５の何れか一項に記載の文書検索装置。
【請求項１７】
前記キーワードの各分類に対する区別力を、前記キーワードの各分類に対する表現力により計算する
請求項１６に記載の文書検索装置。
【請求項１８】
前記キーワードの各分類に対する表現力を、前記キーワードの各分類における出現頻度及び前記各分類の属性に基づき計算する
請求項１７に記載の文書検索装置。
【請求項１９】
さらに、現階層のキーワード列、対応する相違度、及び出現頻度により、前記現階層のキーワード列からノイズ・キーワードを除去し、次の階層のキーワード列とするキーワード選択手段を含む
請求項１２に記載の文書検索装置。
【請求項２０】
前記グローバルな相違度は、統計的な方法により計算される
請求項１５に記載の文書検索装置。
【請求項２１】
さらに、前記目標文書の前記現階層に属する各分類に存在する確率により、ノイズ分類を除去し、次の階層の分類情報とする分類確定手段と含む
請求項１２に記載の文書検索装置。
【請求項２２】
前記キーワードは、単語又はフレーズを含む
請求項１２から２１の何れか一項に記載の文書検索装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、階層的に分類されたデジタル・データ集合において、各階層の分類情報に基づいて目標文書を検索する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、益々多くの文書ファイルは、インターネット、デジタル図書館、ニュース、及び会社のＬＡＮ（Local  Area  Network）に現れている。このような電子化データを管理するために、文書デジタル情報の検索は益々重視されている。現在のデジタル情報の検索は、過去のような閉鎖的な、決まった形のものではなく、益々知能的になっている。また、現在のデジタル情報は、オープンで、更新が早く、また、これらのデジタル情報は通常分散されている。一方、デジタル情報システムの利用者は従来のような専門的な検索者から、ビジネスマンや、管理員や、学生など一般的なユーザまで拡大されている。これは、デジタル情報システムに対して様々な特殊な要求をもたらし、個性化及び知能性はデジタル情報検索システムに対する新しい要求となっている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
現在のデジタル情報は以下の重要な特徴がある。即ち、多くのデジタル情報は事前に既に分類されている。例えば、デジタル図書館の分類（例えば、ＡＣＭ、ＩＥＥＥなど）や、Webの分類（Yahoo、Google、Sinaなど）がある。しかし、従来のデジタル情報検索システムは、このような分類されたデジタル情報を利用して検索の精度を高めることができない。
【０００４】
本発明は、以上の問題点に鑑みてなされ、その目的は、分類されたデジタル情報を有効に利用し、検索の精度を高めることができる文書検索方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第１の観点によれば、本発明の文書検索方法は、複数の文書のデジタル・データの集合を階層的に分類してなる階層状分類構造を有するデジタル・データ集合から、所定数の階層の分類情報に基づき所定の目標文書を検索する方法であって、（ａ）ユーザにより入力された検索リクエスト文から、少なくとも一つのキーワードを含むキーワード列を抽出し、（ｂ）前記デジタル・データ集合から現階層の分類情報を求め、（ｃ）前記現階層に属する各分類に対する、前記キーワード列における各キーワードの相違度を計算し、（ｄ）前記相違度に基づき、前記現階層に属する各分類に前記目標文書が存在する確率を計算し、（ｅ１）処理した階層の数が前記所定数より小さい場合は、次の階層を現階層とし、上記ステップ（ｃ）、（ｄ）、（ｅ１）を再度実行し、（ｅ２）処理した階層の数が前記所定数以上である場合は、計算された各階層に属する各分類に対する相違度と、前記各階層に属する各分類に前記目標文書が存在する確率とを合成し、前記各キーワードの前記所定値の階層における合成相違度を求め、及び（ｆ）前記合成相違度に従って前記目標文書を検索することを特徴とする。
【０００６】
本発明の第２の観点によれば、本発明の文書検索装置は、複数の文書のデジタル・データの集合を階層的に分類してなる階層状分類構造を有するデジタル・データ集合から、所定数の階層の分類情報に基づき所定の目標文書を検索する装置であって、ユーザにより入力された検索リクエスト文から、少なくとも一つのキーワードを含むキーワード列を抽出するワード抽出手段と、前記デジタル・データ集合から現階層の分類情報を求める分類選択細分化手段と、前記現階層に属する各分類に対する、前記キーワード列における各キーワードの相違度を計算する相違度計算手段と、前記相違度に基づき、前記現階層に属する各分類に前記目標文書が存在する確率を計算する目標文書推定手段と、前記各分類に対する相違度と、前記各階層に属する各分類に前記目標文書が存在する確率とを合成し、前記各キーワードの合成相違度を求める相違度合成手段と、前記合成相違度に従って前記目標文書を検索する検索エンジンとを含み、処理した階層の数が前記所定数より小さい場合は、前記相違度計算手段と前記目標文書推定手段は、各階層に対して順次前記相違度及び前記確率を計算し、
前記現階層の階層番号が前記所定数以上である場合は、前記相違度合成手段は前記合成相違度を求め、前記検索エンジンは検索を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の文書検索方法及び装置は、デジタル・データ集合における分類などの補助情報を利用し、精確なキーワード・ウエイトを推定し、有効に検索の精度を高めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
次に、添付した図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。
【０００９】
図１は、本発明の一実施例に係る文書検索装置１００の構成を示すブロック図である。
【００１０】
図１に示す文書検索装置１００は、例えば、複数の文書のデジタル・データの集合であるデジタル・データ集合１１０から目標文書を検索する。デジタル・データ集合１１０は複数の分類に分けられ、それぞれの分類はさらに複数のサブ分類に細分化され、そのサブ分類はさらに複数の分類に細分化される。このようにデジタル・データ集合１１０は階層状に分類され、例えば、Ｎ階級（第１階層〜第Ｎ階層）を有する階層分類構造になっている。それぞれの階層で、当該階層に属する複数の分類の分類情報が与えられている。
【００１１】
文書検索装置１００は、例えば、デジタル・データ集合１１０における第１階層〜第Ｍ階層の分類情報に従って目標文書を検索する。ここで、Ｍは、ユーザが必要に応じて設定した検索しようとする階層の数である。即ち、デジタル・データ集合１１０はＮ階層を有しているが、ユーザはそのうちのＭ階層のみ検索してもよい。なお、Ｍ、Ｎは整数であり、かつ、Ｎ≧１，Ｎ≧Ｍ≧１である。
【００１２】
文書検索装置１００は、ワード抽出手段（ＴＥ）１０１，キーワード選択モジュール（ＴＳＭ）１０２，分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３，相違度計算器（ＤＰＣ）１０４，目標文書推定手段（ＰＲＥ）１０５，相違度合成モジュール（ＤＩＭ）１０６，分類確定手段（ＣＬ）１０７，ウエイト併合モジュール（ＴＷＣ）１０８、及び検索エンジン１０９を有する。
【００１３】
ワード抽出手段１０１は、ユーザが入力した検索リクエスト文から、少なくとも一つのキーワードを含むキーワード列を抽出し、現在のキーワード列とする。
【００１４】
キーワード選択モジュール１０２は、現階層のキーワード列、それに対応する相違度、及びキーワードの出現頻度に基づき、現在のキーワード列におけるノイズ・キーワードを除去し、次の階層（即ち、現階層より一つランク下の階層）のキーワード列とする。
【００１５】
分類選択細分化モジュール１０３は、デジタル・データ集合１１０から現階層の分類情報を求める。
【００１６】
相違度計算器１０４は、現階層に属する各分類に対する、現在のキーワード列における各キーワードの相違度を計算する。
【００１７】
目標文書推定手段１０５は、上記キーワードの相違度に基づいて、現階層に属する各分類に目標文書が存在する確率を計算する。
【００１８】
相違度合成モジュール１０６は、相違度計算器１０４により得られた各キーワードの相違度と、目標文書推定手段１０５により得られた目標文書が各階層に属する各分類に存在する確率とを合成し、現在のキーワード列の各キーワードは第１階層〜第Ｍ階層における目標文書に対する合成相違度を求める。
【００１９】
分類確定手段１０７は、各階層に属する各分類に目標文書が存在する確率により、ノイズ分類を除去し、次の階層の分類情報とする。
【００２０】
ウエイト併合モジュール１０８は、グローバルな相違度を合成する。
【００２１】
検索エンジン１０９は、合成相違度に基づいて目標文書を検索する。
【００２２】
文書検索装置１００は第１階層〜第Ｍ階層の分類情報に従って目標文書を検索する際に、現階層の階層番号がＭより小さい場合は、相違度計算器１０４と目標文書推定手段１０５は各々の階層に対して順次上記相違度及び上記確率を計算する。現階層の階層番号がＭ以上になると、相違度合成モジュール１０６は合成相違度を求め、検索エンジン１０９は検索を行う。
【００２３】
以上の構成を有する文書検索装置１００は、デジタル・データ集合１１０における分類などの補助情報を利用し、分類のキーワード・ウエイト計算法を採用することにより、精確なキーワード・ウエイトを推定して、有効に検索の精度を高めることができる。
【００２４】
なお、図１に示す構成は本発明を説明するための具体例であり、本願発明を限定するものではない。例えば、キーワード選択モジュール１０２は、キーワードノイズを除去することにより、精度を高め、応答時間を短縮することができるが、キーワード選択モジュール１０２を省略してもよい。即ち、相違度計算器１０４がワード抽出手段１０１から直接キーワード列を受け取ってもよい。また、分類確定手段１０７とウエイト併合モジュール１０８は、分類ノイズを除去することにより、検索精度を高め、応答時間を短縮することができ、さらに、キーワード・ウエイトを計算する際に、グローバルなキーワード・ウエイト計算方法を併用し、検索精度及びシステムの汎用性を高めることができるが、分類確定手段１０７とウエイト併合モジュール１０８を省略してもよい。即ち、目標文書推定手段１０５は分類確定手段１０７を経由して分類選択細分化モジュール１０３にノイズ除去の情報をフィードバックしなくてもよく、また、検索エンジン１０９は、相違度合成モジュール１０６から直接キーワード列の合成相違度を受け取ってもよい。この場合、例えば、キーワードは一文字或いは一つのフレーズである。
【００２５】
また、以上の文書検索装置１００は、分類されていないデジタル・データ集合（即ち、階級数、分類数は１である）にも適用できる。また、システムの汎用性を高めるために、相違度合成モジュール１０６は相違度計算器１０４が計算した全ての相違度について合成を行う。ここで、好ましくは、グローバルなキーワードは統計的な方法により計算される。
【００２６】
また、分類に対するキーワードの区別力は以下の基準で求める。
（１）分類に対するキーワードの区別力に基づき推定する。
（２）異なる分類に対するキーワードの表現力の相違に基づき推定する。
（３）分類におけるキーワードの出現頻度、及び分類自身の属性を考慮して求める。
【００２７】
図２は、本発明の一実施例に係る文書検索方法を示すフローチャートである。
【００２８】
例えば、上記のデジタル・データ集合１１０における第１階層〜第Ｍ階層の分類情報に基づいて目標文書を検索する。
【００２９】
図２に示すように、ステップＳ２０１において、ユーザが入力した検索リクエスト文から、少なくとも一つのキーワードを含むキーワード列を抽出し、現在のキーワード列とする。
【００３０】
ステップＳ２０２において、デジタル・データ集合１１０から現階層の分類情報を求める。
【００３１】
ステップＳ２０３において、現階層に属する各分類に対して現在のキーワード列における各キーワードの相違度を計算する。
【００３２】
ステップＳ２０４において、上記各キーワードの相違度に基づいて、現階層に属する各分類に目標文書が存在する確率を計算する。
【００３３】
ステップＳ２０５において、現階層の階層番号がＭより小さい場合は、ステップＳ２０６に進む。現階層の番号がＭ以上である場合は、ステップＳ２０９に進む。
【００３４】
ステップＳ２０６において、次の階層を現階層とする。
【００３５】
ステップＳ２０７において、現階層のキーワード列、それに対応する相違度、及びキーワードの出現頻度に基づいて、現在のキーワード列におけるノイズを除去し、次の階層のキーワード列とする。
【００３６】
ステップＳ２０８において、現階層に属する各分類に目標文書が存在する確率によりノイズを除去し、次の階層の分類情報とする。
【００３７】
ステップＳ２０９において、ステップ２０３において得られた各キーワードの相違度と、ステップ２０４において得られた目標文書が各階層に属する各分類に存在する確率とを合成し、現在のキーワード列の各キーワードの第１階層〜第Ｍ階層において目標文書に対する合成相違度を求める。
【００３８】
ステップＳ２１０において、グローバルな相違度を合成する。
【００３９】
ステップＳ２１１において、合成相違度に従って目標文書を検索する。
【００４０】
以上の文書検索方法において、デジタル・データ集合１１０における分類などの補助情報を利用し、精確なキーワード・ウエイトを推定して、有効に検索の精度を高めることができる。
【００４１】
なお、図２に示す構成は本発明を説明するための具体例であり、本願発明を限定するものではない。例えば、ステップ２０７には、検索処理においてキーワードノイズを除去することにより、精度を高め応答時間を短縮することができるが、ステップ２０７を省略してもよい。即ち、ステップ２０６から直接ステップ２０８に進んでもよい。また、ステップ２０８とステップ２１０には、分類ノイズを除去することにより、検索精度を高め、応答時間を短縮することができ、さらに、キーワード・ウエイトを計算する際に、グローバルなキーワード・ウエイト計算方法を併用し、検索精度及びシステムの汎用性を高めることができるが、ステップ２０８とステップ２１０を省略してもよい。即ち、ステップ２０６から直接ステップ２０３に戻ってもよく、また、ステップ２０９から直接ステップ２１１に進んでもよい。この場合、例えば、キーワードとして一文字或いは一つのフレーズである。
【００４２】
また、以上の文書検索方法は、分類されていないデジタル・データ集合にも適用できる。また、システムの汎用性を高めるために、ステップ２０３で計算した全ての相違度について合成を行う。ここで、好ましくは、グローバルなキーワードは統計的な方法により計算される。
【００４３】
また、分類に対するキーワードの区別力は以下の基準で求める。
（１）分類に対するキーワードの区別力に基づき推定する。
（２）異なる分類に対するキーワードの表現力の相違に基づき推定する。
（３）分類におけるキーワードの出現頻度、及び分類自身の属性を考慮して求める。
【００４４】
図３は、本発明の実施例に係る目標文書を検索する操作を示すフローチャートである。
【００４５】
まず、ユーザが検索リクエスト文を入力する。当該検索リクエスト文はユーザが検索の意図を示している。たとえば、検索リクエスト文として、ユーザは一文、一段落、更に一つの文章を入力する。
【００４６】
ワード抽出手段１０１はまずユーザの検索リクエスト文に対してキーワード抽出を行い、キーワードｔ１、ｔ２、…、ｔｍからなるキーワード列Ｔを得る。
【００４７】
Ｔ＝（ｔ１、ｔ２、…、ｔｍ）
ここで、検索されるデータ集合は上記のデジタル・データ集合１１０であるとする。即ち、デジタル・データ集合１１０は階層分類構造を有している。
【００４８】
まず、分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３により第１階層の分類列Ｃを選択する。分類列Ｃは、サブ分類ｃ１、ｃ２、…、ｃｎからなる。
【００４９】
Ｃ＝（ｃ１、ｃ２、…、ｃｎ）
キーワード列Ｔにおける各キーワードは、異なる文書に対して異なる区別力を有する。ここで、単語の文書に対する区別力を単語の「ウエイト」と呼ぶ。キーワードのウエイトを推定することは検索システムにとって重要である。本発明は、階層状分類構造においてキーワードのウエイトを推定するシステムを実現した。当該システムにおいて、分類されたデータを繰り返して細分化することにより、徐々にキーワードの最終的なウエイトに近付く。
【００５０】
次に、キーワード列Ｔ＝（ｔ１、ｔ２、…、ｔｍ）及び分類列Ｃ＝（ｃ１、ｃ２、…、ｃｎ）を相違度計算器（ＤＰＣ）１０４に入力し、相違度計算器（ＤＰＣ）１０４は、分類列Ｃに対してキーワード列Ｔにおける各キーワードの区別力を計算し、相違度ＤＰを求める。
【００５１】
ＤＰ＝（ｄｐ１，ｄｐ２，…，ｄｐｍ）。
【００５２】
次に、相違度ＤＰをキーワード選択モジュール（ＴＳＭ）１０２に入力し、ノイズとなるキーワードをフィルタリングする。これによって、新しいキーワード列Ｔ、及び分類列Ｃに対する各キーワードの相違度ＤＰが得られる。
【００５３】
次に、新しいキーワード列Ｔ及び相違度ＤＰを目標文書推定手段（ＰＲＥ）１０５に入力し、目標文書推定手段（ＰＲＥ）１０５は、検索しようとする目標文書が分類列Ｃの各分類に存在する確率ＰＣを計算する。
【００５４】
ＰＣ＝（ｐｃ１、ｐｃ２、…、ｐｃｎ）
実際に、検索しようとする目標文書はサブ分類ｃｋに属するにも拘わらず、ユーザが入力した検索リクエスト文におけるキーワードにより、誤って他のサブ分類が検索されることがしばしばある。ここで、このような分類はノイズ分類と呼ぶ。
【００５５】
このようなノイズ分類の影響を抑えるために、分類確定手段（ＣＬ）１０７を用いてこれらのノイズを除去する。これにより、以下の新しい分類列Ｃが得られる。
【００５６】
Ｃ＝（ｃ１、ｃ２、…、ｃｑ）
分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３は、分類列Ｃにおける各サブ分類ｃｋを更に細分化する。
【００５７】
Ｃｋ＝（ｃｋ１、ｃｋ２、…、ｃｋｎ）。
【００５８】
上述した上位分類列Ｃに対する処理と同じように、キーワード列Ｔ＝（ｔ１、ｔ２、…、ｔｍ）及び分類列Ｃｋ＝（ｃｋ１、ｃｋ２、…、ｃｋｎ）を相違度計算器（ＤＰＣ）１０４に入力し、相違度計算器（ＤＰＣ）１０４は、キーワード列Ｔにおける各キーワードの分類列Ｃｋに対する区別力を計算し、相違度ＤＰを求める。次に、目標文書推定手段（ＰＲＥ）１０５は、ユーザが検索しようとする目標文書のＣｋにおける各分類に存在する確率ＰＣを計算し、そして、分類確定手段（ＣＬ）１０７は目標の分類を選択する。
【００５９】
必要に応じて、分類Ｃｋにおける各分類を更に細分化し、次の階層で以上の動作を繰り返す。例えば、階層数はデータ集合の構造及び精度の要求により定められる。
【００６０】
以上のように、相違度を計算し、ユーザが検索するキーワード列を求め、各階層に属する分類に対して各キーワードの相違度ＤＰを得て、目標文書が各分類に存在する確率ＰＣを計算する。
【００６１】
以上に得た結果を相違度合成モジュール（ＤＩＭ）１０６に入力し、相違度合成モジュール１０６は、以上の結果に基づき、最終的なキーワードの相違度を計算する。
【００６２】
当該相違度は、異なる分類に対して強い区別力を有し、相違度を用いれば、容易に目標文書の属する分類を特定することができる。しかし、もし使用されるキーワードは目標の分類における文書で頻繁に使われている慣用語（即ち、出現頻度が高い）である場合は、当該キーワードでその分類から所望の目標文書を選べることが困難である。この場合は、他の統計学的な方法に基づくキーワード計算方法を併用して最終的なキーワードのウエイトを計算する。
【００６３】
例えば、ＴＦ＊ＩＤＦウエイト計算器を用いて、以下の式でキーワードのウエイトを計算する。
【００６４】
【数１】
2007172616.tif 000003
ここで、Ｎは文書の総数であり、ｎｔはキーワードｔを含む文書の数である。なお、上記の式は有名なRobertson/Spark-Jones式の変形である。
【００６５】
以上のようにＴＦ＊ＩＤＦ方法により得られたウエイト及び上記のように得た全体の相違度をウエイト併合モジュール（ＴＷＣ）１０８に入力し、最終的なキーワードのウエイトを計算する。
【００６６】
次に、本実施形態の検索装置の各構成を説明する。
【００６７】
まず、ワード抽出手段（ＴＥ）１０１を説明する。
【００６８】
ワード抽出手段（ＴＥ）１０１は、ユーザが入力した検索リクエスト文から、キーワード列を抽出する。
【００６９】
具体的に、ワード抽出手段（ＴＥ）１０１は、
（１）ユーザの検索リクエスト文を分説し、
（２）単語の性質により初期的なフィルタリングを行い、利用されない単語を除去する。例えば、量詞、数詞などである。
（３）停止語テーブルを参照して、一部のノイズ単語を除去する。例えば、「使用」、「効果」などがある。
（４）ノイズを削減する。ここで、誤った検索結果を生じ得る単語を除去する。具体的に、閾値ｔｓを設け、出現頻度が閾値ｔｓを下回る単語を除去する。
【００７０】
以下、具体例を説明する。
【００７１】
ユーザが次の検索リクエスト文を入力する。
【００７２】
「本発明は、自動追跡ができ、かつ常に光収集器の最大面積で太陽光を収集し、さらに、光を常に一定の角度で一定の位置に伝搬し、室内に進入させ、発散させる太陽光入室装置を快事する。本発明は良好な応用性を供える。」
以上の文書に、二つの誤字がある、即ち、「快事」（開示）と「供える」（備える）である。前者は余り使わない単語であり、後者は比較的によく使う単語である。
【００７３】
まず、以下の単語列が得られる。即ち、「本、発明、は、自動、追跡、でき、常に、光収集器、の、最大、面積、太陽光、を、収集、さらに、光、一定、角度、で、位置、に、伝搬、室内、進入、発散、入、室、装置、快事、する、良好な、応用性、供える」である。
【００７４】
次に、名詞、動詞、形容詞のみを選んで、以下の単語列が得られる。即ち、「本、発明、自動、追跡、でき、光収集器、最大、面積、太陽光、収集、一定、角度、位置、伝搬、室内、進入、発散、入、室、装置、快事、する、良好な、応用性、供える」である。
【００７５】
次に、停止語テーブルに存在する単語を除去する。例えば、「する」、「でき」などがある。
【００７６】
次に、「快事」の出現頻度が非常に低いので、この単語を除去する。このように、以下の単語列が得られる。即ち、「本、発明、自動、追跡、光収集器、最大、面積、太陽光、収集、一定、角度、位置、伝搬、室内、進入、発散、入、室、装置、良好な、応用性、供える」である。
【００７７】
次に、分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３を説明する。
【００７８】
分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３は、デジタル・データ集合１１０から分類情報を求める。分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３への入力はヌルでもよく、分類でもよい。また、分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３は入力される分類を更に細分化するか否かを決める。従って、デジタル・データ集合が異なれば、分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３も異なる。
【００７９】
具体的に、分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３への入力はヌルである場合は、分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３は、デジタル・データ集合１１０に分類が存在するか否かを判断する。
【００８０】
分類が存在する場合は、分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３は、配置情報を読み取り、相違度情報が必要であるか否かを判断する。
【００８１】
相違度情報が必要である場合は、分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３は、第１階層（一番ランク上の階層）の分類情報を出力する。
【００８２】
デジタル・データ集合１１０に分類が存在しないと判断する場合は、分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３は、検索システムに相違度の計算を完了したことを通知する。
【００８３】
一方、分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３への入力はヌルではなく、分類情報である場合は、分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３は、当該分類にサブ分類が存在するか否かを判断する。
【００８４】
サブ分類が存在する場合は、分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３は配置情報を読み取り、さらに細分化するか否かを判断する。
【００８５】
さらに細分化する場合は、分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３は、次の階層の分類情報を出力する。
【００８６】
デジタル・データ集合１１０に分類が存在しないと判断する場合は、分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３は、検索システムに相違度の計算を完了したことを通知する。
【００８７】
例えば、デジタル・データ集合１１０は、ＩＰＣに準拠する特許データベースであるとする。また、検索システムは相違度の計算は第３階層までと仮定する。
【００８８】
例えば、分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３への入力はＮ／Ａである場合、分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３は第１階層のＩＰＣを出力する。即ち、
Ａセクション  ――  生活必需品
Ｂセクション  ――  処理操作；運輸
Ｃセクション  ――  化学；冶金
Ｄセクション  ――  繊維；紙
Ｅセクション  ――  固定構造物
Ｆセクション  ――  機械工学；照明；加熱；武器；爆破
Ｇセクション  ――  物理学
Ｈセクション  ――  電気
１）もし分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３への入力は「Ｈセクション電気」である場合、出力は以下の通りである。
Ｈ０１  基本的電気素子
Ｈ０２  電力の発電、変換、配電
Ｈ０３  基本電子回路
Ｈ０４  電気通信技術
Ｈ０５  他に分類されない電気技術
２）もし分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）１０３への入力は「Ｈ０１Ｃ抵抗器」である場合、この分類は、第３階層に属する分類であるので、対応する出力はＮ／Ａである。これは更なる分類は存在しないことを示す。このような出力を受け取った場合、相違度の計算を終了する。
【００８９】
次に、相違度計算器（ＤＰＣ）１０４を説明する。
【００９０】
相違度計算器（ＤＰＣ）１０４への入力はキーワード列及び分類列であり、その出力は相違度の値である。
【００９１】
全ての文書は独自の特性があり、殆どの特性は最も基本的な語義表現単位である単語で表されている。言い換えれば、各単語は文書の特性を表している。ある単語は当該文書に現れているか、頻度はどうか、どのような位置に現れているか、等々、このような全ての情報は文書の属性を表すことに用いることができる。
【００９２】
キーワード列Ｔにおける各キーワードｔは、分類を表す能力が異なる。ここで、このような表現能力をＰｔと記す。すべてのキーワード列Ｔに属するｔｉ及び分類列Ｃに属するｃｊ（即ち、ｔｉ∈Ｔ、ｃｊ∈Ｃ）について、以下のようなＰｔのマトリックスが得られる。
【００９３】
【数２】
2007172616.tif 000004
【００９４】
【数３】
2007172616.tif 000005
ここで、
【００９５】
【数４】
2007172616.tif 000006
【００９６】
【数５】
2007172616.tif 000007
ここで、ｎｔｉは、キーワードｔが分類ｃｉにおいて出現する回数である。
ｌｊは分類ｃｊの長さである（即ち、分類ｃｊにおける単語の数である）。
【００９７】
また、
【００９８】
【数６】
2007172616.tif 000008
ｌaveは分類の平均の長さである。
【００９９】
また、ｆｉｊは分類における単語の出現頻度であり、ある分類においてある単語が出現する回数を表す。
【０１００】
もしある単語が一つの分類に集中している場合は、ｆｉｊの値は比較的に高い。しかし、出現頻度と分類の長さとの関係を考えなければならない。上記の計算に、分類の長さ及び分類の平均長さを同時に考慮した。
【０１０１】
もしある単語が各分類における出現頻度が同じである場合は、分類は短ければ短いほど、この単語の当該分類に対する表現力が高い。パラメータｋ及びｂは出現頻度と分類の長さを調整する因子である。
【０１０２】
このように、各キーワードについて、以下のように、当該キーワードの分類表現力を表すＰＴが得られる。
【０１０３】
【数７】
2007172616.tif 000009
ここで、
【０１０４】
【数８】
2007172616.tif 000010
ＰＴにより、単語の現在階層に属する分類に対する相違度を推定できる。以下の式を用いて相違度を計算する。
【０１０５】
【数９】
2007172616.tif 000011
ここで、ｎは分類の数である。
【０１０６】
以上の式には、キーワードが各分類において均一に分布し、なお、目標文書は各分類において均一に分布すると仮定している。
【０１０７】
ｄｐの値は、単語の各分類における分布の相違を反映する。ある単語は一つ或いは少数の分類に出現する場合は、ｄｐの値は比較的に高くなる（もし単語は一つの分類にしか出現しない場合は、ｄｐの値は１になる）。即ち、当該単語は検索を全体的にこれらの分類に導く傾向がある。一方、ある単語は全ての分類に出現する場合は、ｄｐの値は比較的に小さくなる（当該単語は各分類における分布が同じである場合は、ｄｐの値は最小の０になる）。
【０１０８】
図４は、本発明の実施例に係る相違度計算器（ＤＰＣ）１０４の動作を示すフローチャートである。
【０１０９】
例えば、入力されたキーワード列と分類列はＴ（ｔ１、ｔ２、ｔ３）、及びＣ（ｃ１、ｃ２、ｃ３）であるとする。
【０１１０】
データ集合１１０により、分類ｃ１、ｃ２、ｃ３）のそれぞれの単語の数は２０００，３０００，及び５０００であり、初期化パラメータは、ｋ＝２、ｂ＝０．７であると定められた。
【０１１１】
データ集合１１０を検索し、以下の結果が得られた。
ｔ１はｃ１に１００回出現し、ｃ２に３００回出現し、ｃ３に２００回出現し、
ｔ２はｃ１に７０回出現し、ｃ２に５００回出現し、ｃ３に１０００回出現し、
ｔ３はｃ１に２００回出現し、ｃ２に３００回出現し、ｃ３に５００回出現する。
【０１１２】
よって、以下のマトリックスＰｔが得られる。
【０１１３】
【数１０】
2007172616.tif 000012
【０１１４】
【数１１】
2007172616.tif 000013
従って、以下のような相違度の列が得られる。
【０１１５】
ＤＰ＝（０．４３０，０．５１８，０．０５２８）。
【０１１６】
次に、キーワード選択モジュール（ＴＳＭ）１０２を説明する。
【０１１７】
キーワード選択モジュール（ＴＳＭ）１０２は、主にキーワード列におけるノイズを除去する。キーワード選択モジュール（ＴＳＭ）１０２への入力はキーワード列、対応する相違度、及びキーワードの頻度である。キーワード選択モジュール（ＴＳＭ）１０２からの出力は選択されたキーワード列、及び対応する相違度である。
【０１１８】
キーワード選択モジュール（ＴＳＭ）１０２は、相違度が閾値を下回る如何なる単語を除去する。ここで、その閾値は（Max(dp)*parameter）である。また、parameterは事前に設定したパラメータである。
【０１１９】
このようなフィルタリングステップを通じて、キーワード選択モジュール（ＴＳＭ）１０２は、新しいキーワード列及び対応する相違度を出力する。
【０１２０】
【数１２】
2007172616.tif 000014
次に、目標文書推定手段（ＰＲＥ）１０５を説明する。
【０１２１】
目標文書推定手段（ＰＲＥ）１０５は、目標文書の各分類に存在する確率を計算する。目標文書推定手段（ＰＲＥ）１０５への入力はキーワード列、対応する相違度、及び分類情報であり、出力は各分類に目標文書が存在する確率である。
【０１２２】
図５は、本発明の実施形態に係る目標文書推定手段（ＰＲＥ）１０５の動作を示すフローチャートである。
【０１２３】
入力されたキーワード列及び分類情報に従って、相違度計算器（ＤＰＣ）１０４と同じように、マトリックスＰｔが得られる。
【０１２４】
【数１３】
2007172616.tif 000015
各分類は、マトリックスＰｔの一行に対応する。さらに、以下のように定義する。
【０１２５】
【数１４】
2007172616.tif 000016
ここで、
【０１２６】
【数１５】
2007172616.tif 000017
目標文書推定手段１０５は、相違度に基づいて目標文書の各分類に属する確率を計算する。以下に定義する。ｃｊ∈Ｃの場合、
【０１２７】
【数１６】
2007172616.tif 000018
ここで、ＰＣｊ＋はＰＣｊの反転である。
【０１２８】
また、ＤＰ＝（ｄｐ１，ｄｐ２，…，ｄｐｍ）は入力された相違度の列である。
【０１２９】
例えば、入力に応じて、以下のマトリックスが得られる。
【０１３０】
【数１７】
2007172616.tif 000019
よって、以下のＰＣｊが得られる。
【０１３１】
【数１８】
2007172616.tif 000020
次に、分類確定手段（ＣＬ）１０７を説明する。
【０１３２】
ユーザが入力した検索リクエストが分類ｃｋに属するにもかかわらず、抽出された一部のキーワードがより分類ｃｑに傾いていることがある。ｃｑのような分類はノイズ分類と呼ぶ。
【０１３３】
検索の最終精度を高めるために、これらのノイズ分類を除去する。具体的に、ｐｃの値は以下に表したｔｃｋより小さい分類を除去する。
【０１３４】
【数１９】
2007172616.tif 000021
ここで、Ｍａｘ（ＰＱｋ’）は最大値であり、ｐｑｉｋは目標文書の分類ｃｋに出現する確率である。なお、ｐｑｉｋは上の階級で計算される。ただ、現階級は第１階級であれば、ｐｑ＝１／ｎである。ここで、ｎは現在の分類の分類番号である。
【０１３５】
分類確定手段（ＣＬ）１０７への入力はＰＱ列および分類列であり、出力は選択された分類  Ｃ＝（ｃ１、ｃ２、…、ｃｑ）である。
【０１３６】
次に、相違度合成モジュール（ＤＩＭ）１０６を説明する。
【０１３７】
相違度合成モジュール（ＤＩＭ）１０６は、異なる階級の相違度を合成する。
【０１３８】
相違度合成モジュール（ＤＩＭ）１０６への入力は、相違度と、目標文書の各分類での確率であり、出力は合成後の相違度ｔｗｉである。
【０１３９】
【数２０】
2007172616.tif 000022
ここで、ｋ１、ｋ２、ｋ３はパラメータである。
【０１４０】
ｔｗｉは、第ｉ番目のキーワードのウエイトである。
【０１４１】
ｄｐｉは、第ｉ番目のキーワードの第１階級の分類での相違度である。
【０１４２】
ｄｐｔｉは、第ｉ番目のキーワードのＣｔサブ分類での相違度である。
【０１４３】
ｄｑｔは、目標文書が分類Ｃｔに属する確率である。
【０１４４】
ｄｐｔｕｔは、第ｉ番目のキーワードのＣｔのサブ分類での相違度である。
【０１４５】
ｄｑｔｕは、目標文書がＣｔのサブ分類に属する確率である。
【０１４６】
次に、ウエイト併合モジュール１０８を説明する。
【０１４７】
上記のように、相違度により簡単に目標文書の分類を特定できる。しかし、キーワードは目標文書において頻繁に使われている場合は、このキーワードでさらに検索することができない。この場合は、本発明の方法と他のグローバルなウエイト計算方法とを併用する必要がある。
【０１４８】
ウエイト併合モジュール１０８への入力は、キーワード列、対応する相違度、及びグローバルなウエイト計算方法で計算したウエイトである。出力はキーワードのウエイトである。ここで、以下の式を用いて計算する。
【０１４９】
【数２１】
2007172616.tif 000023
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の範囲に属する。
【図面の簡単な説明】
【０１５０】
【図１】本発明の一実施例に係る文書検索装置１００の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例に係る文書検索方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施例に係る目標文書を検索する操作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例に係る相違度計算器（ＤＰＣ）１０４の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態に係る目標文書推定手段（ＰＲＥ）１０５の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１５１】
１００  文書検索装置
１０１  ワード抽出手段（ＴＥ）
１０２  キーワード選択モジュール（ＴＳＭ）
１０３  分類選択細分化モジュール（ＣＳＭ）
１０４  相違度計算器（ＤＰＣ）
１０５  目標文書推定手段（ＰＲＥ）
１０６  相違度合成モジュール（ＤＩＭ）
１０７  分類確定手段（ＣＬ）
１０８  ウエイト併合モジュール（ＴＷＣ）
１０９  検索エンジン
１１０  デジタル・データ集合
【図１】
2007172616.tif 000024
【図２】
2007172616.tif 000025
【図３】
2007172616.tif 000026
【図４】
2007172616.tif 000027
【図５】
2007172616.tif 000028