(57)【要約】【課題】幅広く多様な概念検索をすることができるとともに、所定の単語およびファイルに対して単語とファイルの両方について類似度を求める概念検索システムを提供する。【解決手段】概念検索システムは、単語・単語間類似度が蓄積されている単語間データベース３０１と、単語・ファイル間類似度が蓄積されている単語／ファイル間データベース３１０と、ファイル・ファイル間類似度が蓄積されているファイル間データベース３２０と、入力単語に対して類似単語を抽出する類似単語抽出部７０１と、入力単語に対して類似ファイルを抽出する第１の類似ファイル抽出部７１０と、入力ファイルに対して類似ファイルを抽出するとともに、第１の類似ファイル抽出部７１０の抽出した類似ファイルに対して類似ファイルを抽出する第２の類似ファイル抽出部７２０とを備えている。【選択図】        図１
2007026116.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象とする入力単語に対する他の単語の類似度である単語・単語間類似度がテーブルとして蓄積されている単語間データベースと、
対象とする入力単語に対するファイルの類似度である単語・ファイル間類似度がテーブルとして蓄積されている単語／ファイル間データベースと、
対象とするファイルに対する他のファイルの類似度であるファイル・ファイル間類似度がテーブルとして蓄積されているファイル間データベースと、
入力単語に対して前記単語間データベースを参照して類似単語を抽出する類似単語抽出部と、
入力単語に対して前記単語／ファイル間データベースを参照して類似ファイルを抽出する第１の類似ファイル抽出部と、
入力ファイルに対して前記ファイル間データベースを参照して類似ファイルを抽出するとともに、前記第１の類似ファイル抽出部の抽出した前記類似ファイルに対して前記ファイル間データベースを参照して類似ファイルを抽出する第２の類似ファイル抽出部とを備えている
ことを特徴とする概念検索システム。
【請求項２】
対象とする入力単語に対する他の単語の類似度である単語・単語間類似度がテーブルとして蓄積されている単語間データベースと、
対象とする入力単語に対するファイルの類似度である単語・ファイル間類似度がテーブルとして蓄積されている単語／ファイル間データベースと、
対象とするファイルに対する他のファイルの類似度であるファイル・ファイル間類似度がテーブルとして蓄積されているファイル間データベースと、
入力単語に対して前記単語間データベースを参照して類似単語を抽出する類似単語抽出部と、
入力単語に対して前記単語／ファイル間データベースを参照して類似ファイルを抽出するとともに、入力単語を含むファイルを抽出する第１の類似ファイル抽出部と、
入力ファイルに対して前記ファイル間データベースを参照して類似ファイルを抽出するとともに、前記第１の類似ファイル抽出部の抽出した前記入力単語を含むファイルに対して前記ファイル間データベースを参照して類似ファイルを抽出する第２の類似ファイル抽出部とを備えている
ことを特徴とする概念検索システム。
【請求項３】
すでに評価済みの複数のファイルに含まれる文章を単語に分解する形態素分析部と、
分解された前記単語及び前記ファイルについてそれぞれ確率分布を算出する確率分布算出部と、
前記確率分布を用いて単語・単語間、単語・ファイル間及びファイル・ファイル間の類似度を算出する類似度計算部とをさらに備え、
前記類似度計算部の算出した前記類似度が、前記単語間データベース、前記単語／ファイル間データベースおよび前記ファイル間データベースに蓄積されている
ことを特徴とする請求項１または２に記載の概念検索システム。
【請求項４】
前記確率分布算出部は、前記確率分布の計算にＭＡＰ法を利用する
ことを特徴とする請求項３に記載の概念検索システム。
【請求項５】
前記単語間データベース、前記単語／ファイル間データベースおよび前記ファイル間データベースは、複数組の前記類似度を有しており、任意の１組の前記類似度が選択されて用いられる
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の概念検索システム。
【請求項６】
対象とする入力単語に対する他の単語の類似度である単語・単語間類似度がテーブルとして蓄積されている単語間データベースと、対象とする入力単語に対するファイルの類似度である単語・ファイル間類似度がテーブルとして蓄積されている単語／ファイル間データベースと、対象とするファイルに対する他のファイルの類似度類似度であるファイル・ファイル間類似度がテーブルとして蓄積されているファイル間データベースとを構築しておき、
ファイルが入力されたときには、前記ファイル間データベースを参照して前記入力ファイルに対する類似ファイルを抽出するとともに、
単語が入力されたときには、前記単語間データベースを参照して前記入力単語に対する類似単語を抽出するとともに前記単語／ファイル間データベースを参照して前記入力単語に対する類似ファイルを抽出して、さらに前記抽出された類似ファイルに対して前記ファイル間データベースを参照して類似ファイルを抽出する
ことを特徴とする概念検索方法。
【請求項７】
対象とする入力単語に対する他の単語の類似度である単語・単語間類似度がテーブルとして蓄積されている単語間データベースと、対象とする入力単語に対するファイルの類似度である単語・ファイル間類似度がテーブルとして蓄積されている単語／ファイル間データベースと、対象とするファイルに対する他のファイルの類似度類似度であるファイル・ファイル間類似度がテーブルとして蓄積されているファイル間データベースとを構築しておき、
ファイルが入力されたときには、前記ファイル間データベースを参照して前記入力ファイルに対する類似ファイルを抽出するとともに、
単語が入力されたときには、前記単語間データベースを参照して前記入力単語に対する類似単語を抽出するとともに前記単語／ファイル間データベースを参照して前記入力単語に対する類似ファイルを抽出して、さらに入力単語を含むファイルを抽出して、抽出された前記入力単語を含むファイルに対して前記ファイル間データベースを参照して類似ファイルを抽出する
ことを特徴とする概念検索方法。
【請求項８】
すでに評価済みの複数のファイルに含まれる文章を形態素分析部により単語に分解して、
分解された前記単語及び前記ファイルについて確率分布算出部により確率分布を算出して、
前記確率分布を用いて類似度計算部により単語・単語間、単語・ファイル間及びファイル・ファイル間の類似度を算出して、当該各類似度を予め前記単語間データベース、前記単語／ファイル間データベースおよび前記ファイル間データベースに蓄積しておく
ことを特徴とする請求項６または７に記載の概念検索方法。
【請求項９】
ＭＡＰ法を利用して前記確率分布の計算を行う
ことを特徴とする請求項８に記載の概念検索方法。
【請求項１０】
前記単語間データベース、前記単語／ファイル間データベースおよび前記ファイル間データベースに、複数組の前記類似度を蓄積しておき、この中から任意の１組の前記類似度を選択してこれを用いる
ことを特徴とする請求項６から９のいずれか１項に記載の概念検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、入力した単語あるいはファイルに対して、類似度の高い内容の単語或いはファイルを抽出する概念検索システム、及びこの概念検索システムに用いられる概念検索方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
多くのファイルの中から所定の単語に対する類似の単語を検索したり、その単語を含んでいるファイルを抽出したりする際、まず、対象の単語がそのファイル内に有るか否かの解析をする。従来、例えば構文解析の手法を用いて、これを行っている。次に、構文解析にて抽出した単語に対して、どのくらい類似しているかを表す値である類似度を算出する際、従来、例えば主成分分析を行って単語の特徴ベクトルを得ることにより類似度を算出している（例えば、特許文献１参照）。また、単語の出現頻度を得ることにより類似度を算出している（例えば、特許文献２参照）。これにより、対象の単語に類似する単語の検索を行うことができる。
【０００３】
【特許文献１】特許第３５７３６８８号公報
【特許文献２】特許第３５２８８４９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述の特許文献１または２に記載の検索方法においては、対象の単語に類似する単語があるか否か、およびファイル内にある類似の単語がどれくらい類似しているか、つまり、単語に対する検索とファイルに対する検索とを同時に行うことはしていなかった。すなわち、従来の検索方法においては、単語・単語間、単語・ファイル間及びファイル・ファイル間の類似度を同時に計算することはしていなかった。一方、近年、検索システムにおいては、ひとつのシステムの中で多様な概念検索をすることができるものが望まれている。
【０００５】
本発明は上述のような従来技術の問題点に鑑みてなされたものであって、幅広く多様な概念検索をすることができ、具体的には、例えば、単語間、ファイル間、単語・ファイル間の類似度を同時に計算することにより、所定の単語およびファイルに対して単語とファイルの両方について類似度を求めることができる概念検索システム及び概念検索方法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】
【０００６】
上記の課題を解決するために、この発明に係る請求項１に記載の概念検索システムは、対象とする入力単語に対する他の単語の類似度である単語・単語間類似度がテーブルとして蓄積されている単語間データベースと、対象とする入力単語に対するファイルの類似度である単語・ファイル間類似度がテーブルとして蓄積されている単語／ファイル間データベースと、対象とするファイルに対する他のファイルの類似度であるファイル・ファイル間類似度がテーブルとして蓄積されているファイル間データベースと、入力単語に対して単語間データベースを参照して類似単語を抽出する類似単語抽出部と、入力単語に対して単語／ファイル間データベースを参照して類似ファイルを抽出する第１の類似ファイル抽出部と、入力ファイルに対してファイル間データベースを参照して類似ファイルを抽出するとともに、第１の類似ファイル抽出部の抽出した類似ファイルに対してファイル間データベースを参照して類似ファイルを抽出する第２の類似ファイル抽出部とを備えていることを特徴とする。
【０００７】
また、この発明に係る請求項２に記載の概念検索システムは、対象とする入力単語に対する他の単語の類似度である単語・単語間類似度がテーブルとして蓄積されている単語間データベースと、対象とする入力単語に対するファイルの類似度である単語・ファイル間類似度がテーブルとして蓄積されている単語／ファイル間データベースと、対象とするファイルに対する他のファイルの類似度であるファイル・ファイル間類似度がテーブルとして蓄積されているファイル間データベースと、入力単語に対して単語間データベースを参照して類似単語を抽出する類似単語抽出部と、入力単語に対して単語／ファイル間データベースを参照して類似ファイルを抽出するとともに、入力単語を含むファイルを抽出する第１の類似ファイル抽出部と、入力ファイルに対してファイル間データベースを参照して類似ファイルを抽出するとともに、第１の類似ファイル抽出部の抽出した入力単語を含むファイルに対してファイル間データベースを参照して類似ファイルを抽出する第２の類似ファイル抽出部とを備えていることを特徴とする。
【０００８】
また、この発明に係る請求項３に記載の概念検索システムは、請求項１または２に記載の概念検索システムにおいて、すでに評価済みの複数のファイルに含まれる文章を単語に分解する形態素分析部と、分解された単語及びファイルについてそれぞれ確率分布を算出する確率分布算出部と、確率分布を用いて単語・単語間、単語・ファイル間及びファイル・ファイル間の類似度を算出する類似度計算部とをさらに備え、類似度計算部の算出した類似度が、単語間データベース、単語／ファイル間データベースおよびファイル間データベースに蓄積されていることを特徴とする。
【０００９】
また、この発明に係る請求項４に記載の概念検索システムは、請求項３に記載の概念検索システムにおいて、確率分布算出部は、確率分布の計算にＭＡＰ法を利用することを特徴とする。
【００１０】
また、この発明に係る請求項５に記載の概念検索システムは、請求項１から４のいずれか１項に記載の概念検索システムにおいて、単語間データベース、単語／ファイル間データベースおよびファイル間データベースは、複数組の類似度を有しており、任意の１組の類似度が選択されて用いられることを特徴とする。
【００１１】
また、この発明に係る請求項６に記載の概念検索方法は、対象とする入力単語に対する他の単語の類似度である単語・単語間類似度がテーブルとして蓄積されている単語間データベースと、対象とする入力単語に対するファイルの類似度である単語・ファイル間類似度がテーブルとして蓄積されている単語／ファイル間データベースと、対象とするファイルに対する他のファイルの類似度類似度であるファイル・ファイル間類似度がテーブルとして蓄積されているファイル間データベースとを構築しておき、ファイルが入力されたときには、ファイル間データベースを参照して入力ファイルに対する類似ファイルを抽出するとともに、単語が入力されたときには、単語間データベースを参照して入力単語に対する類似単語を抽出するとともに単語／ファイル間データベースを参照して入力単語に対する類似ファイルを抽出して、さらに抽出された類似ファイルに対してファイル間データベースを参照して類似ファイルを抽出することを特徴とする。
【００１２】
また、この発明に係る請求項７に記載の概念検索方法は、対象とする入力単語に対する他の単語の類似度である単語・単語間類似度がテーブルとして蓄積されている単語間データベースと、対象とする入力単語に対するファイルの類似度である単語・ファイル間類似度がテーブルとして蓄積されている単語／ファイル間データベースと、対象とするファイルに対する他のファイルの類似度類似度であるファイル・ファイル間類似度がテーブルとして蓄積されているファイル間データベースとを構築しておき、ファイルが入力されたときには、ファイル間データベースを参照して入力ファイルに対する類似ファイルを抽出するとともに、単語が入力されたときには、単語間データベースを参照して入力単語に対する類似単語を抽出するとともに単語／ファイル間データベースを参照して入力単語に対する類似ファイルを抽出して、さらに入力単語を含むファイルを抽出して、抽出された入力単語を含むファイルに対してファイル間データベースを参照して類似ファイルを抽出することを特徴とする。
【００１３】
また、この発明に係る請求項８に記載の概念検索方法は、請求項６または７に記載の概念検索方法において、すでに評価済みの複数のファイルに含まれる文章を形態素分析部により単語に分解して、分解された単語及びファイルについて確率分布算出部により確率分布を算出して、確率分布を用いて類似度計算部により単語・単語間、単語・ファイル間及びファイル・ファイル間の類似度を算出して、当該各類似度を予め単語間データベース、単語／ファイル間データベースおよびファイル間データベースに蓄積しておくことを特徴とする。
【００１４】
また、この発明に係る請求項９に記載の概念検索方法は、請求項８に記載の概念検索方法において、ＭＡＰ法を利用して確率分布の計算を行うことを特徴とする。
【００１５】
さらに、この発明に係る請求項１０に記載の概念検索方法は、請求項６から９のいずれか１項に記載の概念検索方法において、単語間データベース、単語／ファイル間データベースおよびファイル間データベースに、複数組の類似度を蓄積しておき、この中から任意の１組の類似度を選択してこれを用いることを特徴とする。
【００１６】
ここで、概念検索は、単語或いはファイルを、内容の類似度から抽出することである。また、類似度とは、それが高い程、単語間或いはファイル間の内容が似ていることを示す数値であり、通常、システム内で計算処理に使われるものである。
【発明の効果】
【００１７】
この発明に係る請求項１または６に記載の発明によれば、単語・単語間類似度がテーブルとして蓄積されている単語間データベースと、単語・ファイル間類似度がテーブルとして蓄積されている単語／ファイル間データベースと、ファイル・ファイル間類似度がテーブルとして蓄積されているファイル間データベースとを構築しておき、入力ファイルに対する類似ファイルを抽出するとともに、入力単語に対する類似単語を抽出するとともに単語／ファイル間データベースを参照して入力単語に対する類似ファイルを抽出して、さらに抽出された類似ファイルに対してファイル間データベースを参照して類似ファイルに対する類似ファイルを抽出するので、入力された単語或いはファイルに対して、単語とファイルの両方のデータを同時に検索することができる。
【００１８】
また、この発明に係る請求項２または７に記載の発明によれば、入力単語に対して類似ファイルを抽出するとともに、この入力単語を含むファイルを抽出して、この入力単語を含むファイルに対して類似ファイルを抽出するので、ひとつのシステムでさらに幅広く多様な概念検索をすることができる。
【００１９】
また、この発明に係る請求項３または８に記載の発明によれば、すでに評価済みの複数のファイルに含まれる文章を単語に分解する形態素分析部と、分解された単語及びファイルについてそれぞれ確率分布を算出する確率分布算出部と、確率分布を用いて単語・単語間、単語・ファイル間及びファイル・ファイル間の類似度を算出する類似度計算部とをさらに備え、類似度計算部の算出した類似度が、単語間データベース、単語／ファイル間データベースおよびファイル間データベースに蓄積されているので、所謂学習効果が働き処理を行えば行うほど、検索の精度を向上させることができる。
【００２０】
また、この発明に係る請求項４または９に記載の発明によれば、ＭＡＰ法を利用して確率分布の計算を行うので、大規模な学習データを必要とすることなく、容易にしかも正確に確率分布の計算をすることができる。さらに、このＭＡＰ法のパラメタ値を変更して複数組の類似度を算出するので、容易な方法で適切な複数組の類似度を算出することができ、適用させる対象ファイルに対してシステムを適切に変化させることができる。
【００２１】
さらに、この発明に係る請求項５または１０に記載の発明によれば、単語間データベース、単語／ファイル間データベースおよびファイル間データベースに、複数組の類似度を蓄積しておき、この中から任意の１組の類似度を選択してこれを用いるので、適用させる対象ファイルに対してシステムを適切に変化させることができるとともに、広く種々の分野のファイルに適用させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明に係る概念検索システムおよび概念検索方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例１】
【００２３】
図１はこの実施例１の概念検索システムの要部構成を示すブロック図である。図１において、概念検索システム１Ａは、入力部２１０、出力部２２０、類似単語抽出部７０１、第１の類似ファイル抽出部７１０、第２の類似ファイル抽出部７２０、単語間データベース３０１、単語／ファイル間データベース３１０およびファイル間データベース３２０を有している。
【００２４】
単語間データベース３０１には、対象とする単語に対する他の単語の類似度（単語・単語間類似度）がテーブルとして蓄積されている。また、単語／ファイル間データベース３１０には、対象とする単語に対するファイルの類似度（単語・ファイル間類似度）がテーブルとして蓄積されている。ファイル間データベース３２０には、対象とするファイルに対する他のファイルの類似度（ファイル・ファイル間類似度）がテーブルとして蓄積されている。
【００２５】
入力部２１０は、概念検索の対象となる単語やファイルを入力する。類似単語抽出部７０１は、入力部２１０と単語間データベース３０１との間に設けられており、入力単語に対して単語間データベース３０１を参照して、入力単語に対しする類似の類似単語を抽出する。
【００２６】
第１の類似ファイル抽出部７１０は、入力部２１０と単語／ファイル間データベース３１０との間に設けられており、入力単語に対して単語／ファイル間データベース３１０を参照して類似ファイルを抽出する。
【００２７】
第２の類似ファイル抽出部７２０は、入力部２１０とファイル間データベース３２０との間に設けられており、入力ファイルに対してファイル間データベース３２０を参照して類似ファイルを抽出するとともに、第１の類似ファイル抽出部７１０の検索した類似ファイルを入力し、この類似ファイルに対してファイル間データベース３２０を参照して類似ファイルの類似ファイルを抽出する。
【００２８】
図２は実施例１の概念検索システムの他の部分を示すブロック図である。図２において、概念検索システム（データベース構築システム）１Ｂは、データベース３０１，３１０，３２０を構築する目的で、及びこれらデータベースにデータを蓄える目的で、形態素解析部５００、確率分布計算部５０１および類似度計算部６０１をさらに有している。つまり、本実施例の概念検索システムは、図１に示す概念検索システム１Ａと図２に示す概念検索システム（データベース構築システム）１Ｂとが合わさってなるものである。
【００２９】
ここで、概念検索システム（データベース構築システム）１Ｂの動作を説明する。形態素解析部５００は、複数の入力ファイル４０１を入力して、各ファイルに含まれる文章を、形態素解析（Stemming）により複数の単語に分解する。例えば、“tom@jone”、“tom”、“Song”、・・・等に分解したとする。確率分布計算部５０１は、この分解された単語を入力として、各単語について確率分布を計算し、その確率分布を類似度計算部６１０に出力する。また、確率分布計算部５０１は、入力ファイル４０１についても、各ファイル毎に確率分布を計算して類似度計算部６１０に出力する。例えば、単語“tom@jone”のファイルｔkに対する確率分布Ｐ（tom@jone｜ｔk）が０．２２、単語“Song”のファイルｔkに対する確率分布Ｐ（Song｜ｔk）が０．６３であるとする。
【００３０】
類似度計算部６１０は、確率分布計算部５０１によって求められた上述の確率分布を入力して、この確率分布に基づき、ファイルとファイルの類似度、単語とファイルの類似度、および単語と単語の類似度をそれぞれ計算し、それを各データベース３０１，３１０，３２０に出力する。
【００３１】
単語間データベース３０１は、このうち、単語と単語の類似度を蓄積する。例えば、単語“tom”と単語“jone”の単語・単語間類似度sim（tom｜jone）が０．６３であるとし、これを蓄積する。単語／ファイル間データベース３１０は、単語とファイルの類似度を蓄積する。例えば、ファイル“di”と単語“tom”のファイル・単語間類似度sim（di｜tome）が０．９２であるとし、これを蓄積する。ファイル間データベース３２０は、このうち、ファイルとファイルの類似度を蓄積する。例えば、ファイル“di”とファイル“di”とのファイル間類似度sim（di｜dj）が０．６８であるとし、これを蓄積する。
【００３２】
次に、確率分布計算部５０１にて確率分布を計算する際に用いられる数式を説明する。ファイルｄjと単語Ｗhの同時出現確率Ｐ（ｄj,Ｗh）は、下記の式（１）により求めることができる。
【００３３】
【数１】
2007026116.tif 000003
【００３４】
なお、式（１）においては、ｔkは隠れ変数であり、本実施例においては、この隠れ変数ｔkを用いることにより、ファイルｄjと単語Ｗhの同時出現確率を求めることを実現している。
【００３５】
そして、式（１）の右辺は、下記に示すＥ−ステップ（式（２））とＭ−ステップ（式（３）、式（４））とを交互に計算する所謂ＥＭアルゴリズムにて解くことができる。
【００３６】
【数２】
2007026116.tif 000004
【数３】
2007026116.tif 000005
【数４】
2007026116.tif 000006
【００３７】
なお、Ｍ−ステップ（式（３）、式（４））中のαはパラメタであり、ユーザが適宜設定することができる。このパラメタαを変化させることにより、異なる値の類似度（例えば、類似度１〜類似度ＮのＮ個の類似度）をもとめることができる。
【００３８】
次に、類似度計算部６０１にて類似度を計算する際に用いられる下記の式（５）および式（６）を説明する。これらの式は、ＫＬ情報量に基づいた式である。類似度計算部６０１は、確率分布計算部５０１によって算出された各単語およびファイル毎の確率分布（（隠れ変数ｔkが文書ｄjで出現する確率）と（隠れ変数ｔkが出現する確率）との積）を、式（５）の右辺に代入することにより、ファイルｔkに対するファイルｄj類似度Ｐ（ｔk｜ｄj）を求める。
【００３９】
【数５】
2007026116.tif 000007
【００４０】
式（５）は、ベイズ則により、下記の式（６）のように変形して解くことができる。
【００４１】
【数６】
2007026116.tif 000008
【００４２】
なお、ここでは、ファイル・ファイル間の類似度を求めているが、同様にして単語・単語の類似度、単語・ファイル間の類似度を計算することも可能である。なお、変数についての条件付き確率になっていない場合はベイズ則に基づいて求めることができる。
【００４３】
図３−１はこのようにして求められた単語間データベース３０１のテーブル構成を示す表である。図３−２は同様に単語／ファイル間データベース３１０のテーブル構成を示す表である。図３−３は同様にファイル間データベース３２０のテーブル構成を示す表である。これらのデータベースは、皆同じ構成をとり、それぞれキーと定義された単語あるいはファイルに対して類似度の高い順に単語あるいはファイルが関連付けられており、キーと定義された単語あるいはファイルから類似度の高い順に単語あるいはファイルを抽出することができる。単語とファイルのそれぞれの組合せについて、複数組の類似度（類似度１〜類似度ＮのＮ個の類似度）が格納されており、ユーザはどの組の類似度を利用するか選択することができるようにされている。
【００４４】
図４は実施例１の概念検索システムの概略の動作を示すフローチャートである。なお、単語・単語間類似度が蓄積されている単語間データベース３０１と、単語・ファイル間類似度が蓄積されている単語／ファイル間データベース３１０と、ファイル・ファイル間類似度が蓄積されているファイル間データベース７２０は、既に構築してされているものとする。
【００４５】
図４において、まず、概念検索システムに、単語或いはファイルが入力されと（ステップＳ１）、システムはまず、入力されたものが単語であるかファイルであるかを判断する（ステップＳ２）。そして、ファイルが入力されたときには、ファイル間データベース３２０（図１）を参照して、入力ファイルに対する類似ファイルを抽出する（ステップＳ３）。一方、単語が入力されたときには、まず、単語間データベース３０１（図１）を参照して入力単語に対する類似単語を抽出して（ステップＳ４）、次に、単語／ファイル間データベース３１０（図１）を参照して入力単語に対する類似ファイルを抽出して（ステップＳ５）、さらに抽出された類似ファイルに対してファイル間データベース３２０を参照して類似ファイルに対する類似ファイルを抽出する（ステップＳ６）、そして最後に、抽出した類似単語および類似ファイルを出力する（ステップＳ７）。
【００４６】
図５は実施例１の概念検索システムの動作を模式的に示す模式図である。図５においては、各構成要素間のデータの移動を矢印（処理経路と称する）にて示すことによりシステムの動作を説明する。なお、データベース３０１，３１０，３２０には、すでにデータが蓄えられているものとする。まず、ユーザ１０１が端末装置２０１を介して単語或いはファイル（ファイル名）を概念検索システムに入力する。
【００４７】
［ファイル入力、判断］
入力部２１０は、ユーザ１０１の入力したものが単語であるかファイルであるか判断する（図５中判断２１５）。そして、この判断により、単語の場合とファイルの場合とで異なる処理経路を進むこととなる。なお、入力部２１０にて行われるファイル入力の操作においては、例えば、ファイル間データベース３２０にキーとして格納されているファイル名を画面にリストとして表示して、ユーザにこのリストからファイル名を選択させる等してファイルを入力させてもよい。
【００４８】
［類似ファイル抽出］
ファイルが入力された場合には、経路（１）のように進み、第２の類似ファイル抽出部７２０は、入力ファイルをキーにして、ファイル間データベース３２０を参照して、入力ファイルに対する類似ファイルを抽出する（経路（２）、経路（３））。そして、類似度が所定の高さまでの類似ファイルを、類似度の高い順に並べたリストを作成して、経路（４）、（５）のように出力部２２０を介して、端末装置２０１に出力する。
【００４９】
一方、単語が入力された場合には、経路（６）および経路（７）のように分岐して進む。
【００５０】
［類似単語抽出］
経路（６）のようにして単語を入力された類似単語抽出部７０１は、入力単語をキーにして単語間データベース３０１を参照して、入力された単語に対する類似単語を抽出する（経路（８）、経路（９））。そして、類似度が所定の高さまでの類似単語のリストを作成して、出力部２２０を介して端末装置２０１に出力する。
【００５１】
［類似ファイル抽出］
また、経路（７）のようにして単語を入力された第１の類似ファイル抽出部７１０は、入力単語をキーにして単語／ファイル間データベース３１０を参照して、入力された単語に対する類似ファイルを抽出する（経路（１０）、経路（１１））。そして、類似度が所定の高さまでの類似ファイルのリストを作成して、端末装置２０１に出力する。
【００５２】
［類似ファイルの類似ファイル抽出］
そしてさらに、第１の類似ファイル抽出部７１０は、同じ類似ファイルのリストを第２の類似ファイル抽出部７２０にも出力する（経路（１２））。このリストを入力した第２の類似ファイル抽出部７２０は、リストに挙げられた各類似ファイルをキーとして、ファイル間データベース３２０を参照して、各類似ファイルに対する類似ファイルを抽出し、そのリストを作成して、端末装置２０１に出力する。
【００５３】
このように本実施例の概念検索システムは、例えば、単語間、ファイル間、単語・ファイル間の類似度を同時に（一度の処理で）計算することにより、所定の単語およびファイルに対して単語とファイルの両方について類似度を求めることができるとともに、類似度を複数組み定義して、そのうちの一組の類似度組みを選択して使えるようにすることで、ひとつのシステムで幅広く多様な概念検索をすることができる。
【実施例２】
【００５４】
図６は実施例２の概念検索システムのリスト出力の一例を示す図である。上述の実施例１においては、類似度が検索されるものとして単語が入力部２１０に入力された場合に、第２の類似ファイル抽出部７２０は、第１の類似ファイル抽出部７１０の検索した入力単語に類似する類似ファイルに対して、ファイル間データベース３２０を参照して類似ファイルの類似ファイルを抽出した。これに対して、本実施例は、類似度が検索されるものとして単語が入力された場合に、第２の類似ファイル抽出部７２０は、第１の類似ファイル抽出部７１０の検索した入力単語を含むファイルに対して類似ファイルを抽出する。
【００５５】
すなわち、本実施例においては、類似度が検索されるものとして単語が入力された場合に、第１の類似ファイル抽出部７１０は、単語／ファイル間データベース３１０を参照して、入力単語に対する類似ファイルを抽出するとともに、入力単語を含むファイルを抽出する。そして、この入力単語を含むファイルが第２の類似ファイル抽出部７２０に出力されて、第２の類似ファイル抽出部７２０は、第１の類似ファイル抽出部７１０の検索した入力単語を含むファイルに対して類似ファイルを抽出する。その他の動作は実施例１と同様である。
【００５６】
図６に沿って動作を説明する。ここでは、類似度が検索される入力単語として「特許」という単語が入力部２１０に入力されたとする。まず、類似単語抽出部７０１は、単語間データベース３０１を参照して、「特許」に類似度が高い単語を検索する。そして「弁理士」という単語がヒットすると、この単語をリストに挙げる。
【００５７】
次に、第１の類似ファイル抽出部７１０は、単語／ファイル間データベース３１０を参照して、「特許」という単語を含むファイルを検索して、“patent1”、“patent5”および“patent7”のファイルがヒットするとこのファイル名をリストに挙げて、さらに「特許」という単語に類似するファイルを検索して“judge3”、“claim2”のファイルがヒットすると、このファイル名をリストに挙げる。
【００５８】
最後に、第２の類似ファイル抽出部７２０は、第１の類似ファイル抽出部７１０の検索した"patent1"、"patent5"および"patent7"のファイルに類似するファイルをそれぞれ検索して、"patent1"に類似したファイルとして"patent1"および"patent12"がヒットして、"patent5"に類似したファイルとして"patent3"および"patent8"がヒットして、"patent2"に類似したファイルとして"patent2"および"patent4"がヒットするとこのファイル名をそれぞれリストに挙げる。そして、これら単語とファイル名が挙げられたリストが、出力部２２０を介して端末装置２０１に出力される。
【００５９】
このように本実施例の概念検索システムは、入力された入力単語に対して類似ファイルを抽出するとともに入力単語を含むファイルを抽出して、この入力単語を含むファイルに対して類似ファイルを抽出するので、ひとつのシステムでさらに幅広く多様な概念検索をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【００６０】
この発明の概念検索システムは、例えば、ディレクトリサービスとしてＷｅｂページの階層構造および本の分類などにおいてそれぞれ類似した内容のものを検索するシステムや、商品サイトのサービスとして、ユーザの行う商品やサービスの検索の支援システム、さらにニュース、記事、ブログ、日記等のテキストデータにおいて、内容が類似したものを検索するシステム等に最適なものである。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】実施例１の概念検索システムの要部構成を示すブロック図である。
【図２】実施例１の概念検索システムの他の部分（データベース構築システム）を示すブロック図である。
【図３−１】単語間データベースのテーブル構成を示す図表である。
【図３−２】単語／ファイル間データベースのテーブル構成を示す図表である。
【図３−３】ファイル間データベースのテーブル構成を示す図表である。
【図４】実施例１の概念検索システムの概略の動作を示すフローチャートである。
【図５】実施例１の概念検索システムの動作を模式的に示す模式図である。
【図６】実施例２の概念検索システムのリスト出力の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００６２】
２１０  入力部
２２０  出力部
３０１  単語間データベース
３１０  単語／ファイル間データベース
３２０  ファイル間データベース
５００  形態素解析部
５０１  確率分布計算部
６０１  類似度計算部
７０１  類似単語抽出部
７１０  第１の類似ファイル抽出部
７２０  第２の類似ファイル抽出部
【図１】
2007026116.tif 000009
【図２】
2007026116.tif 000010
【図３−１】
2007026116.tif 000011
【図３−２】
2007026116.tif 000012
【図３−３】
2007026116.tif 000013
【図４】
2007026116.tif 000014
【図５】
2007026116.tif 000015
【図６】
2007026116.tif 000016