(57)【要約】【課題】  検索結果の概観、絞込み検索を効率的に行う。【解決手段】  本発明は、検索条件に基づいてコンテンツＤＢを検索し、検索結果を取得し、検索結果に含まれる文書ＩＤに基づいて、ラベルＤＢを検索して固有名詞を取得し、該固有名詞及び該固有名詞に関連する文書ＩＤとをラベルとして取得し、取得したラベルのうち、固有物を示すラベルを特定し、該ラベルに基づいてラベルＤＢを検索し、ラベル説明語を取得し、それぞれのラベル間の関連性の強いものをラベルペアと特定し、ラベルペアのラベルに基づいてラベルＤＢを検索し、ラベルペア説明語を取得し、ラベル、ラベルペア、ラベル説明語、及びラベルペア説明語を用いて、ラベル間の関連性を示すラベルマップを生成し、出力する。【選択図】  図１
2007011891.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然言語で書かれた文書をコンテンツＤＢに複数蓄積し、ユーザから与えられる検索条件に該当する検索結果及びその検索結果中の特徴的なキーワードもしくはセンテンスをラベルとして提示する情報検索方法であって、
文書ＩＤ、各文書で出現する固有名詞、及びそれ以外の語の情報、各文書で出現する固有名詞ペアの情報、各文書で出現する固有名詞と説明語の情報、各文書で出現する固有名詞ペアと説明語の情報を格納したラベルＤＢと、検索手段と、ラベル生成手段と、ラベル説明語取得手段と、ラベルペア特定手段と、ラベルペア説明語取得手段と、ラベルマップ生成手段と、出力手段と、を有する情報検索装置において、
前記検索手段が、前記検索条件に基づいて前記コンテンツＤＢを検索し、検索結果を取得する検索ステップと、
前記ラベル生成手段が、前記検索ステップで取得した前記検索結果に含まれる文書ＩＤに基づいて、前記ラベルＤＢを検索して固有名詞を取得し、該固有名詞及び該固有名詞に関連する文書ＩＤとをラベルとして取得するラベル生成ステップと、
前記ラベル説明語取得手段が、前記ラベル生成ステップで取得した前記ラベルのうち、人や物などの具体的な固有物を示すラベルを特定し、該ラベルに基づいて前記ラベルＤＢを検索し、該ラベルを説明するキーワードやセンテンスをラベル説明語として取得するラベル説明語取得ステップと、
前記ラベルペア特定手段が、前記ラベル生成ステップで取得した前記ラベルのうち、人や物などの具体的な固有物を示すラベルを特定し、該ラベルに基づいて前記ラベルＤＢを検索し、前記検索ステップで得られた前記検索結果に基づいて、それぞれのラベル間の関連性の強いものをラベルペアと特定するラベルペア特定ステップと、
前記ラベルペア説明語取得手段が、前記ラベルペアのラベルに基づいて前記ラベルＤＢを検索し、それぞれのラベルペアの関係を説明するキーワードやセンテンスを含むラベルペア説明語を取得するラベルペア説明語取得ステップと、
前記ラベルマップ生成手段が、前記ラベル、前記ラベルペア、前記ラベル説明語、及び前記ラベルペア説明語を用いて、ラベル間の関連性を示すラベルマップを生成するラベルマップ生成ステップと、
前記出力手段が、前記ラベルマップを前記ユーザ側の装置に出力する出力ステップと、
を行うことを特徴とする情報検索方法。
【請求項２】
前記ラベル生成ステップにおいて、
前記ラベルＤＢを検索することにより取得した前記固有名詞について、前記コンテンツＤＢの文書集合全体の中での頻度と前記検索結果における頻度の比を求め、該比に基づいて予め決められた個数の固有名詞を選択するステップを行う請求項１記載の情報検索方法。
【請求項３】
前記ラベル説明語取得ステップにおいて、
取得した前記ラベルの固有名詞を対象とし、対象とする固有名詞と同一文内で共起する説明語候補の共起頻度を求め、予め決められた値を越える語を説明語として取得するステップを行う請求項１記載の情報検索方法。
【請求項４】
前記ラベルペア特定ステップにおいて、
前記ラベルについて、前記コンテンツＤＢ内の文書集合全体の中での出現頻度と、前記検索結果における出現頻度の比を求め、予め決められた値を越える２つのラベルをラベルペアとして取得するステップを行う請求項１記載の情報検索方法。
【請求項５】
前記ラベルペア説明語取得ステップは、
前記ラベルペアについて、前記コンテンツＤＢの文書集合中での出現頻度に比べて、該ラベルペアと同一文内での共起頻度が高く、かつ、特定の固有名詞との共起頻度を比べて該ラベルペアと同一文内での共起頻度が高いものを、前記ラベルペア説明語として取得するステップを行う請求項１記載の情報検索方法。
【請求項６】
前記ラベルマップ生成ステップは、
前記ラベルペアのうち、同一ノードをもつペアを結合し、特定の話題に出現する固有名詞を繋げた前記ラベルマップを生成するステップを行う請求項１記載の情報検索方法。
【請求項７】
自然言語で書かれた文書をコンテンツＤＢに複数蓄積し、ユーザから与えられる検索条件に該当する検索結果及びその検索結果中の特徴的なキーワードもしくはセンテンスをラベルとして提示する情報検索装置であって、
前記検索条件に基づいて前記コンテンツＤＢを検索し、検索結果を取得する検索手段と、
文書ＩＤ、各文書で出現する固有名詞、及びそれ以外の語の情報、各文書で出現する固有名詞ペアの情報、各文書で出現する固有名詞と説明語の情報、各文書で出現する固有名詞ペアと説明語の情報を格納したラベルＤＢと、
前記検索手段から取得した前記検索結果に含まれる文書ＩＤに基づいて、前記ラベルＤＢを検索して固有名詞を取得し、該固有名詞及び該固有名詞に関連する文書ＩＤとをラベルとして取得するラベル生成手段と、
前記ラベル生成手段で取得した前記ラベルのうち、人や物などの具体的な固有物を示すラベルを特定し、該ラベルに基づいて前記ラベルＤＢを検索し、該ラベルを説明するキーワードやセンテンスをラベル説明語として取得するラベル説明語取得手段と、
前記ラベル生成手段で取得した前記ラベルのうち、人や物などの具体的な固有物を示すラベルを特定し、該ラベルに基づいて前記ラベルＤＢを検索し、前記検索手段で得られた前記検索結果に基づいて、それぞれのラベル間の関連性の強いものをラベルペアと特定するラベルペア特定手段と、
前記ラベルペアのラベルに基づいて前記ラベルＤＢを検索し、それぞれのラベルペアの関係を説明するキーワードやセンテンスを含むラベルペア説明語を取得するラベルペア説明語取得手段と、
前記ラベル、前記ラベルペア、前記ラベル説明語、及び前記ラベルペア説明語を用いて、ラベル間の関連性を示すラベルマップを生成するラベルマップ生成手段と、
前記ラベルマップを前記ユーザ側の装置に出力する出力手段と、
を有することを特徴とする情報検索装置。
【請求項８】
前記ラベル生成手段は、
前記ラベルＤＢを検索することにより取得した前記固有名詞について、前記コンテンツＤＢの文書集合全体の中での頻度と前記検索結果における頻度の比を求め、該比に基づいて予め決められた個数の固有名詞を選択する手段を含む請求項７記載の情報検索装置。
【請求項９】
前記ラベル説明語取得手段は、
取得した前記ラベルの固有名詞を対象とし、対象とする固有名詞と同一文内で共起する説明語候補の共起頻度を求め、予め決められた値を越える語を説明語として取得する手段を含む請求項７記載の情報検索装置。
【請求項１０】
前記ラベルペア特定手段は、
前記ラベルについて、前記コンテンツＤＢ内の文書集合全体の中での出現頻度と、前記検索結果における出現頻度の比を求め、予め決められた値を越える２つのラベルをラベルペアとして取得する手段を含む請求項７記載の情報検索装置。
【請求項１１】
前記ラベルペア説明語取得手段は、
前記ラベルペアについて、前記コンテンツＤＢの文書集合中での出現頻度に比べて、該ラベルペアと同一文内での共起頻度が高く、かつ、特定の固有名詞との共起頻度を比べて該ラベルペアと同一文内での共起頻度が高いものを、前記ラベルペア説明語として取得する手段を含む請求項７記載の情報検索装置。
【請求項１２】
前記ラベルマップ生成手段は、
前記ラベルペアのうち、同一ノードをもつペアを結合し、特定の話題に出現する固有名詞を繋げた前記ラベルマップを生成する手段を含む請求項７記載の情報検索装置。
【請求項１３】
請求項７乃至１２のいずれかに記載された検索手段と、ラベル生成手段と、ラベル説明語取得手段と、ラベルペア特定手段と、ラベルペア説明語取得手段と、ラベルマップ生成手段と、出力手段と、を有する情報検索装置として、コンピュータを機能させることを特徴とする情報検索プログラム。
【請求項１４】
請求項７乃至１２のいずれかに記載された検索手段と、ラベル生成手段と、ラベル説明語取得手段と、ラベルペア特定手段と、ラベルペア説明語取得手段と、ラベルマップ生成手段と、出力手段と、を有する情報検索装置として、コンピュータを機能させるプログラムを格納したことを特徴とする情報検索プログラムを格納した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報検索方法及び装置及びプログラム及びプログラムを格納した記憶媒体に係り、特に、インターネットに代表されるコンピュータネットワークにおいて、自然言語で記述された文書を対象にした検索サービスを提供するための情報検索方法及び装置及びプログラム及びプログラムを格納した記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータネットワークにおける情報検索システムにおいて、検索結果を効率的に絞り込ませる手段として、検索結果を分類し、個々の分類を代表するようなラベルを分類し付与して、検索結果と共に提示するシステムが考案されている。
【０００３】
これにより、ユーザは検索結果に含まれるコンテンツ全てを評価することなく、所望の情報に効率的に到達可能となる。
【０００４】
これを実現するためには、以下のような方式が考えられている。
【０００５】
・分類体系利用方式：
予め人手によって分類カテゴリを作成し、それぞれのカテゴリに対して適切と思われる文書を学習データとして与える。学習データの特徴を基にカテゴリの特徴を決定し、検索結果が与えられた場合に、それぞれの検索結果とカテゴリとの類似度を計算し最も類似していると思われるカテゴリに関連付けることで、検索結果を分類しユーザに提示できる（例えば、非特許文献１参照）。
【０００６】
・文書類似性利用方式：
予め、ベクトル表現等を用いて個々の文書の特徴表現を取得する。検索結果が与えられた場合に、その特徴表現を元に類似した文書同士を同一の分類とし、検索者にとって有効であると思われる個数に分類して提示する（例えば、非特許文献２参照）。
【０００７】
・特徴的ターム利用方式：
検索結果の文書やデータから、検索結果において特徴的な単語や複合語、キーワード当を取得し、これらを絞り込み候補として提示することにより、検索結果を分類したのと同様に提示する（例えば、非特許文献３参照）。
【非特許文献１】Tsuruta, M, et. al  “A Web Search Result Classification System based on the degree of Suitability for Specialists” Working Notes of NTCIR-4(2004)
【非特許文献２】Cutting, D. el. al “Scatter/Gather: A Cluster-based Approach to Browsing Large Document Collections”  Proceedings of SIGIR 1992(1992).
【非特許文献３】Toda, Hiroyuki, et,al. “A Clustering Method for News Articles Retrieving System” Proceedings of WWW2005 (2005).
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記従来の技術では、以下のような問題がある。
【０００９】
分類体系利用方式では、予め複数のラベルを人手で作成し、該当するラベルが持つ意味と適合する文書をラベルに関連付けるという手法であり、ラベルの生成、ラベルの意味付けを行うための正解データの作成は人手で行うことが前提となっており、初期ラベルの定義、コンテンツの更新に伴うラベルのメンテナンスが情報検索システムの管理者にとって大きなコストとなるという問題がある。
【００１０】
また、文書類似性利用方式では、処理時間の制約により、文書分類の質と速度のトレードオフを考慮しなければならない。また、そこで用いられる手法は、K-Means法等、分類の数を予め決定するような手法がとられる。これは、実際のトピックの分類数と決定した値が一致しない場合には、不明瞭な分類が生成され、それぞれの分類の内容を占めるラベル付が困難となり、生成されたラベルを一見して分類の内容を把握できない不明瞭なものとなることがある等の問題がある。
【００１１】
これらの問題への対処として、近年Ｗｅｂ文書の検索等の場面で、特徴的ターム利用方式を利用する動きがある。このシステムでは、クエリーと文書中で共起する語などを利用することで、ユーザが検索式を効率的に拡張することを可能とし、これにより容易に検索結果を絞り込むことが可能となる。
【００１２】
しかし、本手法は、キーワード等の文書の一部の特徴のみを利用する手法であり、このため一つの文書が複数の観点から分類されることが多くなる。よって、本手法を用いて検索結果の分類を行った場合、非排他的な分類となり、一つの文書が複数の分類に関連付けられる。これによって多様な観点から文書内容を判断できるというメリットがある反面、個々のラベルが何を示しているのかや、ラベル間はどう関連しているのかという情報が、ユーザに提供できず、検索結果にどのようなトピックがあるかというのを明確に知ることができず、この結果、効果的な検索が行えない場合がある。
【００１３】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、コンピュータネットワークにおける情報検索システムにおいて、検索結果に対して付与されるラベルについて、そのラベルを説明する属性情報やラベル間の関連性を提示することで、検索結果の概観、絞込み検索を効率的に行うことが可能な情報検索方法及び装置及びプログラム及びプログラムを格納した記憶媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
図１は、本発明の原理を説明するための図である。
【００１５】
本発明（請求項１）は、自然言語で書かれた文書をコンテンツＤＢに複数蓄積し、ユーザから与えられる検索条件に該当する検索結果及びその検索結果中の特徴的なキーワードもしくはセンテンスをラベルとして提示する情報検索方法であって、
文書ＩＤ、各文書で出現する固有名詞、及びそれ以外の語の情報、各文書で出現する固有名詞ペアの情報、各文書で出現する固有名詞と説明語の情報、各文書で出現する固有名詞ペアと説明語の情報を格納したラベルＤＢと、検索手段と、ラベル生成手段と、ラベル説明語取得手段と、ラベルペア特定手段と、ラベルペア説明語取得手段と、ラベルマップ生成手段と、出力手段と、を有する情報検索装置において、
検索手段が、検索条件に基づいてコンテンツＤＢを検索し、検索結果を取得する検索ステップ（ステップ１）と、
ラベル生成手段が、検索ステップで取得した検索結果に含まれる文書ＩＤに基づいて、ラベルＤＢを検索して固有名詞を取得し、該固有名詞及び該固有名詞に関連する文書ＩＤとをラベルとして取得するラベル生成ステップ（ステップ２）と、
ラベル説明語取得手段が、ラベル生成ステップで取得したラベルのうち、人や物などの具体的な固有物を示すラベルを特定し、該ラベルに基づいてラベルＤＢを検索し、該ラベルを説明するキーワードやセンテンスをラベル説明語として取得するラベル説明語取得ステップ（ステップ３）と、
ラベルペア特定手段が、ラベル生成ステップで取得したラベルのうち、人や物などの具体的な固有物を示すラベルを特定し、該ラベルに基づいてラベルＤＢを検索し、検索ステップ（ステップ１）で得られた検索結果に基づいて、それぞれのラベル間の関連性の強いものをラベルペアと特定するラベルペア特定ステップ（ステップ４）と、
ラベルペア説明語取得手段が、ラベルペアのラベルに基づいてラベルＤＢを検索し、それぞれのラベルペアの関係を説明するキーワードやセンテンスを含むラベルペア説明語を取得するラベルペア説明語取得ステップ（ステップ５）と、
ラベルマップ生成手段が、ラベル、ラベルペア、ラベル説明語、及びラベルペア説明語を用いて、ラベル間の関連性を示すラベルマップを生成するラベルマップ生成ステップ（ステップ６）と、
出力手段が、ラベルマップをユーザ側の装置に出力する出力ステップ（ステップ７）と、
を行う。
【００１６】
また、本発明（請求項２）は、ラベル生成ステップ（ステップ２）において、
ラベルＤＢを検索することにより取得した固有名詞について、コンテンツＤＢの文書集合全体の中での頻度と検索結果における頻度の比を求め、該比に基づいて予め決められた個数の固有名詞を選択するステップを行う。
【００１７】
また、本発明（請求項３）は、ラベル説明語取得ステップ（ステップ３）において、
取得したラベルの固有名詞を対象とし、対象とする固有名詞と同一文内で共起する説明語候補の共起頻度を求め、予め決められた値を越える語を説明語として取得するステップを行う。
【００１８】
また、本発明（請求項４）は、ラベルペア特定ステップ（ステップ４）において、
ラベルについて、コンテンツＤＢ内の文書集合全体の中での出現頻度と、検索結果における出現頻度の比を求め、予め決められた値を越える２つのラベルをラベルペアとして取得するステップを行う。
【００１９】
また、本発明（請求項５）は、ラベルペア説明語取得ステップ（ステップ５）において、
ラベルペアについて、コンテンツＤＢの文書集合中での出現頻度に比べて、該ラベルペアと同一文内での共起頻度が高く、かつ、特定の固有名詞との共起頻度を比べて該ラベルペアと同一文内での共起頻度が高いものを、ラベルペア説明語として取得するステップを行う。
【００２０】
また、本発明（請求項６）は、ラベルマップ生成ステップ（ステップ６）において、
ラベルペアのうち、同一ノードをもつペアを結合し、特定の話題に出現する固有名詞を繋げたラベルマップを生成するステップを行う。
【００２１】
図２は、本発明の原理構成図である。
【００２２】
本発明（請求項７）は、自然言語で書かれた文書をコンテンツＤＢ１０に複数蓄積し、ユーザから与えられる検索条件に該当する検索結果及びその検索結果中の特徴的なキーワードもしくはセンテンスをラベルとして提示する情報検索装置であって、
検索条件に基づいてコンテンツＤＢ１０を検索し、検索結果を取得する検索手段１７０と、
文書ＩＤ、各文書で出現する固有名詞、及びそれ以外の語の情報、各文書で出現する固有名詞ペアの情報、各文書で出現する固有名詞と説明語の情報、各文書で出現する固有名詞ペアと説明語の情報を格納したラベルＤＢ２０と、
検索手段１７０から取得した検索結果に含まれる文書ＩＤに基づいて、ラベルＤＢを検索して固有名詞を取得し、該固有名詞及び該固有名詞に関連する文書ＩＤとをラベルとして取得するラベル生成手段１１０と、
ラベル生成手段１１０で取得したラベルのうち、人や物などの具体的な固有物を示すラベルを特定し、該ラベルに基づいてラベルＤＢ２０を検索し、該ラベルを説明するキーワードやセンテンスをラベル説明語として取得するラベル説明語取得手段１２０と、
ラベル生成手段１１０で取得したラベルのうち、人や物などの具体的な固有物を示すラベルを特定し、該ラベルに基づいてラベルＤＢ２０を検索し、検索手段１７０で得られた検索結果に基づいて、それぞれのラベル間の関連性の強いものをラベルペアと特定するラベルペア特定手段１３０と、
ラベルペアのラベルに基づいてラベルＤＢ２０を検索し、それぞれのラベルペアの関係を説明するキーワードやセンテンスを含むラベルペア説明語を取得するラベルペア説明語取得手段１４０と、
ラベル、ラベルペア、ラベル説明語、及びラベルペア説明語を用いて、ラベル間の関連性を示すラベルマップを生成するラベルマップ生成手段１５０と、
ラベルマップをユーザ側の装置に出力する出力手段１８０と、を有する。
【００２３】
また、本発明（請求項８）は、ラベル生成手段１１０において、
ラベルＤＢ２０を検索することにより取得した固有名詞について、コンテンツＤＢ１０の文書集合全体の中での頻度と検索結果における頻度の比を求め、該比に基づいて予め決められた個数の固有名詞を選択する手段を含む。
【００２４】
また、本発明（請求項９）は、ラベル説明語取得手段１２０において、
取得したラベルの固有名詞を対象とし、対象とする固有名詞と同一文内で共起する説明語候補の共起頻度を求め、予め決められた値を越える語を説明語として取得する手段を含む。
【００２５】
また、本発明（請求項１０）は、ラベルペア特定手段３０において、
ラベルについて、コンテンツＤＢ１０内の文書集合全体の中での出現頻度と、検索結果における出現頻度の比を求め、予め決められた値を越える２つのラベルをラベルペアとして取得する手段を含む。
【００２６】
また、本発明（請求項１１）は、ラベルペア説明語取得手段１４０において、
ラベルペアについて、コンテンツＤＢ１０の文書集合中での出現頻度に比べて、該ラベルペアと同一文内での共起頻度が高く、かつ、特定の固有名詞との共起頻度を比べて該ラベルペアと同一文内での共起頻度が高いものを、ラベルペア説明語として取得する手段を含む。
【００２７】
また、本発明（請求項１２）は、ラベルマップ生成手段１５０において、
ラベルペアのうち、同一ノードをもつペアを結合し、特定の話題に出現する固有名詞を繋げたラベルマップを生成する手段を含む。
【００２８】
本発明（請求項１３）は、請求項７乃至１２のいずれかに記載された検索手段と、ラベル生成手段と、ラベル説明語取得手段と、ラベルペア特定手段と、ラベルペア説明語取得手段と、ラベルマップ生成手段と、出力手段と、を有する情報検索装置として、コンピュータを機能させる情報検索プログラムである。
【００２９】
本発明（請求項１４）は、請求項７乃至１２のいずれかに記載された検索手段と、ラベル生成手段と、ラベル説明語取得手段と、ラベルペア特定手段と、ラベルペア説明語取得手段と、ラベルマップ生成手段と、出力手段と、を有する情報検索装置として、コンピュータを機能させるプログラムを格納した記憶媒体である。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、文書情報を複数蓄積し、ユーザから与えられる検索条件に該当するコンテンツの集合を検索結果として返却する情報検索システムにおいて、検索結果から取得した特徴的なラベルを用いて検索結果を分類する場合に、ラベルの出現情報を元に、ラベルの属性情報やラベル間の関連性を提示することで、ユーザは得られた情報の中を概観することが可能になり、また、ユーザはその中から求める情報を容易に取得することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００３２】
本実施の形態では、検索結果から取得したラベルを用いて検索結果を分類する場合に、文書を文書に関連するラベルの種別や頻度を元に分類し、その分類に含まれる文書を説明する情報として、ラベルの説明やラベル間の関連性を提示する手法について説明する。
【００３３】
図３は、本発明の一実施の形態におけるシステムの構成を示す。
【００３４】
同図に示すシステムは、ネットワーク（図示せず）を介してサーバ１００とクライアント（ブラウザ）２００が接続される、サーバクライアント方式の構成である。
【００３５】
サーバ１００は、ラベル生成部１１０、ラベル説明語取得部１２０、ラベルペア特定部１３０、ラベルペア説明語取得部１４０、ラベルマップ生成部１５０、ラベル管理部１６０、検索エンジン１７０、テキスト解析部１９０、コンテンツＤＢ１０，ラベルＤＢ２０，関連文書取得部３０から構成される。このうち、検索エンジン１７０、テキスト解析部１９０は、事前処理に利用される機能である。
【００３６】
また、クライアント２００のブラウザは、検索要求入力画面２１０、ラベル表示部２２０、検索結果表示部２３０から構成される。
【００３７】
サーバ１００のコンテンツＤＢ１０は、新聞記事やＷｅｂページ等、検索対象のコンテンツの管理を行う記憶装置である。
【００３８】
テキスト解析部１９０は、コンテンツＤＢに登録されたデータを解析し、テキスト中に含まれるタームの解析を行い、以下に示す情報を抽出し、ラベルＤＢ２０に格納する。テキストからタームの切り出しには固有表現抽出技術（例えば、磯崎秀樹、賀沢秀人「ＳＶＭに基づく固有表現抽出の高速化」情報処理学会研究会報告、第１４９回自然言語処理研究会（平成１４年５月２３日）Vol.2002,No.44(NL-149),Page1-6）や、名詞句抽出技術（例えば、Kageura, K.and Umino, B.: “Models of Automatic Term Recognition” Terminology Vol.3. No.2 (1996)）を利用する。
【００３９】
・各文書で出現するタームのうち、具体的な対象を示す固有名詞、及びそれ以外の語の情報；
・各文書で出現する固有名詞ペアの情報；
・各文書で出現する固有名詞ペア・説明語の情報；
ラベルＤＢ２０は、テキスト解析部１９０から取得した上記の情報の蓄積管理を行う記憶装置である。図４は、本発明の一実施の形態におけるラベルＤＢの例である。ラベルＤＢ２０は、４つのブロックを有し、図４（ａ）は、ラベル候補と出現コンテンツＩＤからなり、図４（ｂ）は、ラベル候補と出現頻度からなり、図４（ｃ）は、コンテンツＩＤと出現ラベル候補からなり、図４（ｄ）はラベル候補、説明語候補、出現頻度からなる。図（ｅ）は、コンテンツＩＤで出現するラベルと説明語の組み合わせからなる。
【００４０】
ラベル生成部１１０は、ラベル管理部１６０から「検索結果一覧」を取得し、これに含まれるコンテンツのＩＤを元にラベルＤＢ２０（図４（ｃ））にアクセスし、「検索結果一覧」に含まれる固有名詞を取得し、個々の固有名詞について「ラベルらしさ」を算出し、この値に基づいて予め決められた個数の固有名詞を取得し、その固有名詞に関連する文書のＩＤと共に「ラベル一覧」としてラベル管理部１６０に転送する。ここで、ラベル一覧に含まれる情報は、ラベル（ＩＤ）とラベルらしさ（スコア）である。
【００４１】
ここで、ラベル生成部１１０で算出される「ラベルらしさ」の算出方法の例を説明する。
【００４２】
検索結果を分類する時のラベルとなるべき値は、検索結果との関連性が強いものの重要性が高い。そこで、「ラベルらしさ」の指標として、文書集合全体の中での頻度と、検索結果に閉じた状態での頻度の比を用いた以下のような基準が考えられる。
【００４３】
【数１】
2007011891.tif 000003
ここで、ＤはコンテンツＤＢ１０中のコンテンツの集合、Ｈは検索結果全体の集合、ｈｊは検索結果中で該固有表現を含むコンテンツ数、ｄｊはコンテンツＤＢ１０中で該固有表現を含むコンテンツ数を表す。
【００４４】
ラベル説明語取得部１２０は、ラベル管理部１６０から「ラベル一覧」と「検索結果」を取得し、「ラベル一覧」の個々の固有表現を対象とし、対象とする固有表現と同一の文内で共起する説明語候補（固有名詞も含む全ての語を候補とする）について、ラベルＤＢ２０（図４（ｄ）（ｅ））の情報を利用し、「説明語らしさ」のスコアを算出し、予め決められた値を越える語を説明語とし、それぞれの固有表現に対して「説明語一覧」の情報をラベル管理部１６０に転送する。説明語一覧に含まれる情報は、ラベル、説明語、スコアである。
【００４５】
ここで、ラベル説明語取得部１２０で算出される「説明語らしさ」の算出方法の例を説明する。
【００４６】
「説明語らしさ」は、文書集合中での出現頻度に比べて、対象とする固有表現と同一文内での共起頻度が高く、かつ、現在対象としている以外の特定の固有表現との共起頻度と比べて対象とする固有表現と同一文内での共起頻度が高い、と仮定すると以下の式で表現される。
【００４７】
【数２】
2007011891.tif 000004
また、後者の項を、エントロピーを用いて以下のように表すことも考えられる。
【００４８】
【数３】
2007011891.tif 000005
ここでは、ＤはコンテンツＤＢ１０中のコンテンツ集合、Ｈｘはタームｘを含む文書の集合、ここで、ｘは固有表現であるとＮｉと、説明語であるＥｊのいずれかである。Ｃ（ｘ）は語ｘが文内で出現する文書の集合を示す。また、Ｋはある固有表現Ｎｉと文内で共起する固有表現の集合を表す。Ｃ（ｘ，ｙ）は、語ｘとｙが分けないで共起する文書の集合を示す。
【００４９】
ラベルペア特定部１３０は、ラベル管理部１６０より「ラベル一覧」と「検索結果」の情報を取得し、ラベルＤＢ２０の情報（図４（ａ）（ｃ））を利用し、「ラベルペアらしさ」のスコアを算出し、予め決められた値を越えるペアをラベルペアとし、「ラベルペア一覧」としてラベル管理部１６０に転送する。ラベルペア一覧は、ラベルＡ，ラベルＢ及びスコアからなる。
【００５０】
ここで、ラベルペア特定部１３０で算出される「ラベルペアらしさ」の算出方法の例を説明する。
【００５１】
ラベルペアらしさとしては、検索結果との関連性が強いものがその検索条件で絞られた分野で重要だと考えられる。そこで、「ラベルペアらしさ」の指標として、文書集合全体の中での頻度と、検索結果に閉じた状態での頻度の比を用いた以下のような基準が考えられる。
【００５２】
【数４】
2007011891.tif 000006
ここで、ＤはコンテンツＤＢ１０のコンテンツの集合、Ｈは検索結果全体の集合、ｈｘ，ｙは検索結果中でラベルペアｘ，ｙを含むコンテンツ数、ｄｘ，ｙはコンテンツＤＢ１０中でラベルペアｘ，ｙを含むコンテンツ数を表す。Ｎｘは固有表現を示す。
【００５３】
ラベルペア説明語取得部１４０は、ラベル管理部１６０から「ラベルペア一覧」と「検索結果」を取得し、「ラベルペア一覧」の個々のペアを対象とし、対象とするペアと同一の文内で共起する説明語候補（固有名詞も含む全ての語の候補とする）について、ラベルＤＢ２０の情報（図４（ａ）（ｂ）（ｄ））を利用し、「ラベルペア説明語らしさ」のスコアを算出し、予め決められた値を越える語を説明語とし、それぞれのラベルペアに対して「ラベルペア説明語一覧」の情報をラベル管理部１６０に転送する。
【００５４】
ここで、ラベルペア説明語取得部１４０で算出されるラベルペア説明語らしさのスコアの算出方法の例を説明する。
【００５５】
「ラベルペア説明語らしさ」は、文書集合中での出現頻度に比べて、対象とするラベルペアと同一文内での共起頻度が高く、かつ、特定の固有表現との共起頻度と比べて対象とするラベルペアと同一文内での共起頻度が高い、と仮定すると以下の式で表現される。
【００５６】
【数５】
2007011891.tif 000007
また、後者の項を、エントロピーを用いて以下のように表すことも考えられる。
【００５７】
【数６】
2007011891.tif 000008
ラベルマップ生成部１５０は、取得した「ラベル一覧」と「ラベルペア一覧」と「検索結果」を元に、同一ワードを持つペアを接続し、ラベル管理部１６０を検索した、１つの検索結果を元に構成されるラベルペアのうち、同一ノードを持つペアを接続し、特定の話題に出現する固有名詞を繋げてクライアント１００に提示する。但し、必ずしもノードが同一であったといって、ペアを接続してよいとは限らない。そこで、ラベルペア間の接続可能性が予め決定した値だった場合のみそのラベルペアを接続することとする。
【００５８】
ここで、ラベルマップ生成部１５０で算出される「ラベルペア間の接続可能性」の算出方法の例を説明する。
【００５９】
「ラベルペア間の接続可能性」は、片方のノードが同一である２つのラベルペアの接続可能性を数値化するものである。この計算は、２つのノードの同一ではないノードの共起に基づき測定する。
【００６０】
【数７】
2007011891.tif 000009
ラベル管理部１６０は、セッション管理部１８０から受信した「検索結果一覧」を取得し、「検索結果一覧」をラベル生成部１１０へ転送し、ラベル生成部１１０から「ラベル一覧」を取得し、当該「ラベル一覧」をラベル説明語取得部１２０に転送し、ラベル説明語取得部１２０から「説明語一覧」を取得し、「ラベル一覧」をラベルペア特定部１３０へ転送し、ラベルペア特定部１３０から「ラベルペア一覧」を取得し、「ラベルペア一覧」をラベルペア説明語取得部１４０へ転送し、ラベル説明語取得部１４０から「ラベルペア説明語一覧」を取得し、「ラベルペア一覧」と「ラベルペア」をラベルマップ生成部１５０へ転送し、ラベルマップ生成部１５０から「ラベルペア説明語一覧」（ラベルマップ）を取得し、これを検索結果に対する「ラベル情報」として、セッション管理部１８０へ転送する。なお、ラベルペア説明語一覧は、ラベルＡ、ラベルＢ，説明語、スコアからなる。
【００６１】
検索エンジン１７０は、事前準備として、コンテンツＤＢ１０内の文書やデータを解析し、検索条件が入力された場合に高速に検索結果を返却できる索引情報を作成する。また、セッション管理部１８０から「検索条件」を取得した場合にはその索引情報を元に「検索条件」に該当するコンテンツの集合である「検索結果一覧」を生成し、セッション管理部１８０へ送信する。
【００６２】
セッション管理部１８０は、ブラウザ２００上に表示される検索要求入力画面２１０を通じて入力されたユーザの「検索条件」を取得後、検索エンジン１７０及びラベル管理部１６０にアクセスし、「検索結果一覧」及び「ラベル情報」を取得し、ブラウザ２００に送信する。
【００６３】
クライアント側のブラウザ２００の検索要求入力画面２１０は、ユーザからの「検索条件」を受け付け、ブラウザ２００を通じてセッション管理部１８０に当該「検索条件」を送信する。
【００６４】
クライアント側のブラウザ２００のラベル表示部２２０は、セッション管理部１８０から受信した「ラベル情報」に基づいて、検索結果を分類するラベルの情報をユーザに提示する。また、この分類情報のラベル及びラベル群がユーザによって選択された場合には、元の「検索条件」と共に、新たな「検索条件」を生成し、セッション管理部１８０に送信する。
【００６５】
クライアント側のブラウザ２００の検索結果表示部２３０は、セッション管理部１８０から受信した「検索結果一覧」の情報に基づき、検索結果をユーザに提示する。
【００６６】
図５は、ブラウザ２００の検索要求入力画面２１０の例を示し、図６は、ブラウザ２００のラベル表示部２２０及び検索結果表示部２３０に表示される画面の例を示している。
【００６７】
次に、上記の構成における動作を説明する。
【００６８】
本発明では、情報検索システムでユーザに対してサービスを行うために、前処理を行う段階と、実際にユーザに対してサービスを行う段階との２つの段階がある。
【００６９】
図７は、本発明の一実施の形態における事前準備時の処理のフローチャートである。
【００７０】
ステップ１０１）  検索エンジン１７０は、コンテンツＤＢ１０内の文書を解析し、検索条件がセッション管理部１８０から入力された場合に、検索結果を高速に返却するための索引情報を生成し、メモリ等の記憶手段に格納する。
【００７１】
ステップ１０２）  テキスト解析部１９０は、コンテンツＤＢ１０内の文書やデータを解析し、各コンテンツからラベル及び説明語の統計情報を取得し、ラベルＤＢ２０に格納する。
【００７２】
次に、検索サービスを実行する場合の動作を説明する。
【００７３】
図８、図９は、本発明の一実施の形態における検索サービス提供時の処理のフローチャートである。
【００７４】
ステップ２０１）  クライアント側のブラウザ２００の検索要求入力画面２１０は、ユーザからの「検索条件」を取得し、サーバ１００のセッション管理部１８０に送信する。
【００７５】
ステップ２０２）  セッション管理部１８０は、受信した「検索条件」を検索エンジン１７０に転送し、検索エンジン１７０で検索された「検索結果」を取得する。
【００７６】
ステップ２０３）  セッション管理部１８０は、「検索結果」をラベル管理部１６０に転送する。
【００７７】
ステップ２０４）  ラベル管理部１６０は、「検索結果」をラベル生成部１１０に転送する。
【００７８】
ステップ２０５）  ラベル生成部１１０は、「検索結果」を元に、ラベルＤＢ２０にアクセスし、当該検索条件に一致する検索結果集合を分類するための指標となる固有表現やその他の単語や複合語をラベルとして取得し、ラベル一覧を生成し、ラベル管理部１６０に転送する。
【００７９】
ステップ２０６）  ラベル管理部１６０は、ラベル生成部１１０より「ラベル一覧」を取得し、ラベル説明語取得部１２０に「ラベル一覧」と「検索結果」を転送する。
【００８０】
ステップ２０７）  ラベル説明語取得部１２０は、「ラベル一覧」と「検索結果」のラベルに基づいてラベルＤＢ２０（図４（ｄ）（ｅ））にアクセスし、ラベルのうち、人や人物などの具体的な固有物を示すラベルを特定し、そのラベルを説明するキーワードやセンテンス等を取得して、各ラベルの「ラベル説明語一覧」を生成し、ラベル管理部１６０に転送する。
【００８１】
ステップ２０８）  ラベル管理部１６０は、ラベル説明語取得部１２０より「ラベル説明語一覧」を取得する。
【００８２】
ステップ２０９）  ラベル管理部１６０は、ラベルペア特定部１３０に「ラベル一覧」と「検索結果」を転送する。
【００８３】
ステップ２１０）  ラベルペア特定部１３０は、「ラベル一覧」のラベルに基づいてラベルＤＢ２０（図４（ａ）（ｃ））にアクセスし、人や物などの具体的な固有物を示すラベルを特定し、それぞれのラベル間の関連性を判定し、各ラベルの「ラベルペア一覧」を生成する。
【００８４】
ステップ２１１）  ラベル管理部１６０は、ラベルペア特定部１３０より「ラベルペア一覧」を取得する。
【００８５】
ステップ２１２）  ラベル管理部１６０は、ラベルペア説明語取得部１４０に「ラベルペア一覧」と「検索結果」を転送する。
【００８６】
ステップ２１３）  ラベルペア説明語取得部１４０は、ラベルＤＢ２０（図４（ａ）（ｂ）（ｄ）（ｅ））にアクセスし、「ラベルペア一覧」のそれぞれのラベルペアの関係を説明するキーワードやセンテンス等を取得し、各ラベルペアの「ラベルペア説明語一覧」を生成する。
【００８７】
ステップ２１４）  ラベル管理部１６０は、ラベルペア説明語取得部１４０より「ラベルペア説明語一覧」を取得する。
【００８８】
ステップ２１５）  ラベル管理部１６０は、ラベルマップ生成部１５０に「ラベル一覧」及び「ラベルペア一覧」を転送する。
【００８９】
ステップ２１６）  ラベルマップ生成部１５０は、「ラベル一覧」「ラベルペア一覧」「検索結果」を元にラベルＤＢ２０（図４（ａ）（ｂ）（ｃ））の情報にアクセスし、この情報に基づいて、ラベル間の関係を示す「ラベルマップ」を生成し、ラベル管理部１６０に転送する。
【００９０】
ステップ２１７）  ラベル管理部１６０は、ラベルマップ生成部１５０よりラベルマップを取得する。
【００９１】
ステップ２１８）  ラベル管理部１６０は、「ラベル一覧」「ラベル説明語一覧」「ラベルペア一覧」「ラベルペア説明語一覧」「ラベルマップ」を「ラベル情報」としてまとめ、セッション管理部１８０へ転送する。
【００９２】
ステップ２１９）  セッション管理部１８０は、「検索結果」及び「ラベル情報」をブラウザ２００に送信する。
【００９３】
ステップ２２０）  ブラウザ２００のラベル表示部２２０は、「ラベル情報」を取得し、本データを元に各ラベル間の関連に基づいて表示する。
【００９４】
ステップ２２１）  検索結果表示部２３０は、「検索結果」を取得して表示する。
【００９５】
ステップ２２２）  ユーザがラベル表示部２２０に表示されたラベルを選択した場合には、ステップ２２３に移行し、そうでない場合には、処理を終了する。
【００９６】
ステップ２２３）  検索結果表示部２３０は、ユーザから「ラベルの選択」を取得すると、元々の「検索条件」と組み合わせた「新たな検索条件」を生成し、セッション管理部１８０に送信し、ステップ２０２の処理に移行する。
【００９７】
なお、上記の図３に示すサーバ１００の各構成要素の図８、図９に示す動作をプログラムとして構築し、サーバとして利用されるコンピュータに実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００９８】
また、構築されたプログラムをハードディスク装置や、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【００９９】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１００】
本発明は、インターネット等のネットワークにおいて、自然言語で記述された文書を検索するためのシステムに適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の原理構成図である。
【図３】本発明の一実施の形態におけるシステム構成図である。
【図４】本発明の一実施の形態におけるラベルＤＢの例である。
【図５】本発明の一実施の形態におけるブラウザ画面（検索要求入力画面）の例である。
【図６】本発明の一実施の形態におけるブラウザ画面（ラベル及び検索結果表示画面）の例である。
【図７】本発明の一実施の形態における事前準備時の処理のフローチャートである。
【図８】本発明の一実施の形態における検索サービス提供時の処理のフローチャート（その１）である。
【図９】本発明の一実施の形態における検索サービス提供時の処理のフローチャート（その２）である。
【符号の説明】
【０１０２】
１０  コンテンツＤＢ
２０  ラベルＤＢ
３０  関連文書取得部
１００  サーバ
１１０  ラベル生成手段、ラベル生成部
１２０  ラベル説明語取得手段、ラベル説明語取得部
１３０  ラベルペア特定手段、ラベルペア特定部
１４０  ラベルペア説明語取得手段、ラベルペア説明語取得部
１５０  ラベルマップ生成手段、ラベルマップ生成部
１６０  ラベル管理部
１７０  検索手段、検索エンジン
１８０  出力手段、セッション管理部
１９０  テキスト解析部
２００  ブラウザ
２１０  検索要求入力画面
２２０  ラベル表示部
２３０  検索結果表示部
【図１】
2007011891.tif 000010
【図２】
2007011891.tif 000011
【図３】
2007011891.tif 000012
【図４】
2007011891.tif 000013
【図５】
2007011891.tif 000014
【図６】
2007011891.tif 000015
【図７】
2007011891.tif 000016
【図８】
2007011891.tif 000017
【図９】
2007011891.tif 000018