(57)【要約】【課題】  テキストの専門度を判定する技術を提供する。  【解決手段】  複数の文書を形態素解析して単語を抽出し、各単語から上記複数の文書における出現頻度の少ない単語を専門度判定語として抽出する。又は、予め一般用語を登録する専門度判定語除外辞書を準備して、抽出された単語から一般用語を除去することで専門度判定語を抽出する。そして、専門度判定語の出現回数を各文書について算出することで各文書の専門度を判定する。求めた専門度に従って各文章をユーザに提示する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文書を形態素解析して単語を抽出し、
上記各単語から上記複数の文書における出現頻度の少ない単語を専門度判定語として抽出し、
各上記文書について上記専門度判定語の出現回数を算出し、
該出現回数を用いて該文書の専門度を判定することを特徴とする文書専門度取得プログラム。
【請求項２】
複数の文書を形態素解析して単語を抽出し、
予め専門度判定語除外辞書に登録されている一般用語を上記単語から除去して専門度判定語を抽出し、
各上記文書について上記専門度判定語の出現回数を算出し、
該出現回数を用いて該文書の専門度を判定することを特徴とする文書専門度取得プログラム。
【請求項３】
さらに、予め専門度判定語除外辞書に登録されている一般用語を上記単語から除去して上記専門度判定語を抽出することを特徴とする請求項１記載の文書専門度取得プログラム。
【請求項４】
上記文書中の文末表現を抽出し、
予め文末表現と専門度スコアを対応付けて記録する特殊表現重み辞書に基いて上記抽出した文末表現の専門度スコアを算出して上記専門度を判定することを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の文書専門度取得プログラム。
【請求項５】
上記文書中の数値表現を抽出し、
予め数値表現と専門度スコアを対応付けて記録する特殊表現重み辞書に基いて上記抽出した数値表現の専門度スコアを算出して上記専門度を判定することを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の文書専門度取得プログラム。
【請求項６】
上記形態素情報から括弧表現を抽出し、
該括弧表現の回数に基いて上記専門度を判定することを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の文書専門度取得プログラム。
【請求項７】
検索クエリの入力を受けて、上記複数の文書から該検索クエリを用いた文書検索を行い、
該検索された文書の上記専門度を判定することを特徴とする請求項１乃至６の何れかに記載の専門度取得プログラム。
【請求項８】
上記専門度判定語を上記検索クエリに含まれる単語の関連語に絞り込むことを特徴とする請求項７に記載の文書専門度取得プログラム。
【請求項９】
複数の文書を形態素解析して単語を抽出して該単語から専門度判定語を決定し、
検索クエリの入力を受けて、上記複数の文書から検索クエリに類似する文書を検索し、
上記専門度判定語を上記検索クエリの関連語に絞り込み、
上記絞り込まれた専門度判定語に基いて上記検索された各文書の専門度を判定し、
上記専門度とともに上記検索結果を表示することを特徴とする文書専門度取得プログラム。
【請求項１０】
上記検索された文書の一覧を上記判定された専門度に応じて表示することを特徴とする請求項７乃至９の何れかに記載の専門度取得プログラム。
【請求項１１】
上記専門度のレベルの指示を受け付け、
該指示されたレベルに専門度近い文書を上記検索結果として表示することを特徴とする請求項７乃至１０の何れかに記載の専門度取得プログラム。
【請求項１２】
文書の専門度を示す軸を有する２次元マップ上に上記検索結果をアイコン表示し、
上記何れかのアイコンの指定を受けると該アイコンに対応付けられた文書の本文を表示することを特徴とする請求項９又は１０に記載の文書専門度取得プログラム。
【請求項１３】
上記本文中の上記専門度の判定に用いられた単語を明示して表示することを特徴とする請求項１２に記載の文書専門度取得プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、文書の専門レベルの取得方法、および専門レベル順に検索結果を表示する検索装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
文書検索において、大量の検索結果が得られた場合には、テキストの閲覧に時間を要する。この問題を解決するために、検索クエリとの類似度順に検索結果を表示して、類似度の高い順に文書を閲覧する機能が提供されている。しかし、類似度の高い文書を閲覧しても、検索する人にとって欲しい文書が上位にない場合が多いという問題がある。また、検索したい文書の意味を十分に反映させた検索クエリを作成することは困難であるため、欲しい文書が上位に表示されない。
【０００３】
上記問題の解決に利用できる技術として、文書の評価値を算出する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。具体的には、読み易さ、語彙の多様性、ビッグワードの割合などの指標値を用いて文書の評価値を算出する方法が述べられている。これにより、所望の評価値の文書を閲覧することを可能とする。
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−１５１７５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記従来の技術は、文書の質を評価する尺度であり、文書の内容の難易度を扱うことはできない。ランキングの上位にある検索結果を確認すると、検索する人にとって易しすぎたり、難しすぎたりといった文書が散見され、検索する人に合った難易度の文書を閲覧することが課題として挙げられる。その他の課題として、文書の評価値は、検索クエリが示すトピックを考慮しなければならないことが課題として挙げられる。
【０００６】
本発明の目的は、検索クエリのトピックを考慮して選択した文書専門度に影響を与える専門用語を用いて、高精度に文書専門度を取得することと、検索結果を文書専門度順に表示して、閲覧する文書を効率的に選択する支援を行なうことである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本願で開示する発明の概要を説明すれば以下の通りである。
【０００８】
複数の文書を形態素解析して単語を抽出し、各単語から上記複数の文書における出現頻度の少ない単語を専門度判定語として抽出する。そして、専門度判定語の出現回数を各上記文書について算出することで文書の専門度を判定する文書専門度取得プログラム。
【０００９】
又、予め一般用語を登録する専門度判定語除外辞書を準備して、抽出された単語から一般用語を除去することで専門度判定語を抽出する。
【００１０】
更に、複数の文書を形態素解析して単語を抽出して該単語から専門度判定語を決定し、
検索クエリの入力を受けて検索クエリに類似する文書を検索し、専門度判定語を上記検索クエリの関連語に絞り込んだ上で専門度判定語に基いた検索された各文書の専門度判定を行う文書専門度取得プログラム。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、文書を内容の難易度順に表示することができるため、ユーザの知識レベルに合った文書を効率的に選択できる。したがって、文書の内容が簡単すぎる文書や、難しすぎる文書の閲覧を抑止できるので、検索の時間を短縮できるという効果がある。
【実施例１】
【００１２】
以下、本発明の第１の実施例を、図を用いて説明する。
図１は、本実施例の文書検索装置の構成図である。本装置は、中央演算装置ＣＰＵ１０１と、主メモリ１０２と、表示装置１０３と、入力装置１０４と、記憶装置１１０と、で構成される。記憶装置１１０には、ＯＳ（オペレーティングシステム）１１１と、テキストデータ１１２と、形態素解析辞書１１３と、専門度判定語除外辞書１１４と、単語情報データ１１５と、文書特徴データ１１６と、専門度判定語データ１１７と、形態素解析プログラム１１８と、単語情報取得プログラム１１９と、文書特徴取得プログラム１２０と、専門度判定語取得プログラム１２１と、文書専門度取得プログラム１２２と、文書検索プログラム１２３と、特殊表現重み辞書１２４とが格納される。
【００１３】
テキストデータ１１２には、文書検索の対象となる複数のテキストが登録される。形態素解析辞書１１３には、テキストを単語に分割するための単語および品詞情報などが登録される。専門度判定語除外辞書１１４には、文書専門度の取得に利用しない単語が登録される。文書専門度の取得に利用しない単語とは、文書の専門性の高低に関わらず頻出する単語、および文書の専門性に影響が小さいことが事前に分かっている単語である。例えば、少数文書に出現するために専門性に大きく影響を与えてしまう可能性がある、図３に例を示す人名、地名、施設名などが挙げられる。本明細書においてはこれらの語を一般用語と呼ぶ。上記例以外にも文書専門度の計算に悪影響を与える単語であれば、登録しても構わない。単語情報データ１１５には、図４に例を示すテキストを形態素解析して得られた形態素情報および、図５に例を示す単語間の共起頻度情報が登録される。文書特徴データ１１６には、図６に例を示す各々の文書に含まれる特殊表現の出現頻度および、文書中に出現する「位相（遅延）」などの括弧表現が付与されている単語の情報が登録される。専門度判定語データ１１７には、図７に例を示す文書専門度の判定に利用する単語が登録される。特殊表現重み辞書１２４には、図８に例を示す文末表現のスコア、図９に例を示す数値表現のスコア、および図１３に例を示す英語表現のスコアなどが登録される。
【００１４】
形態素解析プログラム１１８は、形態素解析辞書１１３を参照し、テキストデータ１１２から形態素情報を抽出する。単語情報取得プログラム１１９は、形態素解析プログラム１１８で抽出された形態素情報から、単語および単語間の関係情報を抽出し、単語情報を単語情報データ１１５に登録する。文書特徴取得プログラム１２０は、文書専門度に影響を与える文書中の特徴を抽出し、文書特徴を文書特徴データ１１６に登録する。専門度判定語取得プログラム１２１は、単語情報データ１１５を参照し、文書専門度に影響を与える専門度判定語を抽出し、専門度判定語データ１１７に登録する。文書専門度取得プログラム１２２は、専門度判定語データ１１７および文書特徴データ１１６を用いて文書専門度を取得する。文書検索プログラム１２３は、入力装置１０４で入力された検索クエリに類似した文書を検索し、文書専門度取得プログラム１２０で得られた文書専門度の順に、抽出された文書を表示装置１０３に表示する。
【００１５】
尚、上記プログラムは、主メモリ１０２に読み込まれ、ＣＰＵ１０１が制御することにより実行される。
【００１６】
次に、本実施例の処理の流れを、図２のフローチャートを用いて説明する。
【００１７】
まず、形態素解析プログラム１１８で、メモリやハードディスクなどの記憶装置から、テキストデータ１１２を読み出す。本実施例では後述する検索対象となる文書集合全体を処理対象とする。文書各々について、形態素解析辞書１１３を参照して、テキストから形態素情報を抽出する。形態素解析には、テキストを単語に分割することができるものであれば、汎用のプログラムを用いても構わない。次に、単語情報取得プログラム１１９を用いて、形態素情報から単語の共起関係を抽出し、単語と品詞情報、および図５に例を示す単語の共起関係情報を、単語情報データ１１５に登録する(Ｓ２０２)。共起関係は、同一文書中で出現する頻度、指定文字数内で共起する頻度、指定単語数内で共起する頻度など、単語間の共起関係が分かる情報であれば、どのような情報でも構わない。尚、共起関係を保存する単語は、名詞や未知語など、検索クエリで入力される単語や、専門度判定語に用いられる品詞とすることにより、処理するデータサイズを抑えることが可能である。
【００１８】
次に、文書特徴取得プログラム１２０で、単語情報データ１１５を参照し、予め図８，９，１３に登録されている文末表現「〜である、〜ます」や、数値表現「１０ｍｇ、２ＧＨｚ」、括弧表現「位相(遅延)、アンプ(信号増幅手段)」といった文書専門度に影響を与える可能性のある表現についての情報を抽出して、図６に例を示す文書特徴データ１１６に登録する(Ｓ２０３)。専門度の高い文書に含まれる難しい単語には、括弧で別名もしくは補足説明が書かれていることが多いため、括弧表現が付随する単語が頻出する場合には、文書専門度が高い傾向がある。ただし、別名や補足説明以外の目的で用いられる括弧表現を含む文書が多い場合には、すべての文書で「Ｘ(Ｙ)」と「Ｙ(Ｘ)の両方が出現する条件を満たすＸとＹの関係のみを利用することにより、所望の括弧表現以外の利用を抑止することもできる。次に、専門度判定語プログラム１２１で、単語情報データ１１５を参照し、「ハイパーアンテナ、多重伝送」といった文書専門度に影響を与える専門度判定語を抽出し、専門度判定語データ１１７に登録する。具体的には、単語情報データ１１５から名詞(複合語を含む)、未知語など、文書の専門度に影響を与える品詞の単語から、文書専門度の取得に悪影響を与える単語が登録されている専門度判定語除外辞書１１４に登録されている一般用語を除去する。専門度に影響を与える品詞を指定することにより、助詞「で」，「に」や、和語動詞「食べる」，「走る」といった文書の専門性に影響を与えない単語を除外できるので、文書専門度の算出でノイズとなる単語を除去できるという効果がある。また、専門度判定語除外辞書に、専門的な文書に特異的に出現しない単語である一般用語や固有名詞などを登録することにより、文書専門度の算出でノイズとなる単語を更に除去できるという効果がある。さらに、次式で表されるｉｄｆ値の大きな単語の上位Ｍ個を専門度判定語と判定して、図７に例を示す専門度判定語データ１１７に登録する（Ｓ２０４）。但し、Ｎは文書数、ｄｆ（ｔ）は単語ｔの頻度とする。ｉｄｆ値は、多くの文書に出現する一般的な単語では小さな値となり、少ない文書に出現する専門的な単語では大きな値となる。専門的な文書に含まれている専門用語は、出現頻度が低い傾向があるため、上記ｉｄｆ値を用いることにより、専門的な文書を特徴づける単語を特定できるという効果がある。
ｉｄｆ（ｔ）＝１＋ｌｏｇ（Ｎ／ｄｆ（ｔ）） 
このほかにも、専門度判定語の取得に下記の情報を用いることができる。まず、文書特徴データ１１６に登録されている括弧表現の情報を用いて、括弧で補足説明または別の名称が記載されている単語は難しい単語であるという理由から、専門的な語と判定する。また、漢字の単語である場合、専門的な単語は画数が多い傾向があるため、１文字あたりの画数または単語の総画数が多い単語を専門的な語と判定する。更に、複合語は専門用語であることが多いため、複合語でｉｄｆが指定値以上の単語を専門度判定語に追加しても構わない。
【００１９】
また、専門度が高い文書に含まれる単語を特徴づける情報であれば、他の情報を用いて専門度判定語を抽出しても構わない。また、専門度判定語データ１１７は、人手で修正または追加登録しても構わない。上記専門度判定語抽出方法を用いることにより、専門的な文書に含まれる単語を抽出することができるという効果がある。
【００２０】
尚、上記ステップＳ２０２乃至ステップＳ２０４の処理は、文書特徴データ１１６および専門度判定語データ１１７が作成済である場合には、省略できる(Ｓ２０１)。
【００２１】
また、ウェブなど事前に検索対象の文書が入手できない場合は、検索結果の文書集合を対象として上記ステップＳ２０２乃至ステップＳ２０４の処理を実行することも可能である。検索結果の文書数が少ない場合には、単語の出現傾向で専門度判定語を特定することが困難であるため、専門度判定語の取得にはランダムまたは指定した条件で抽出した文書集合を用いて専門度判定語を取得することもできる。指定した条件の例として、検索結果集合に含まれる単語各々で検索した結果の上位Ｎ件の文書をマージした文書集合が挙げられる。
【００２２】
次に、文書検索プログラム１２３で、複数の単語または自然文で構成される検索クエリの入力を受け(Ｓ２０５)、テキストデータ１１２から検索クエリに適合する文書を取得する(Ｓ２０６)。次に、文書専門度取得プログラム１２２で、専門度判定語データ１１７を参照して、文書に含まれる専門度判定語の中で、検索クエリの関連語である単語を抽出する（Ｓ２０７）。抽出された単語は文書専門度取得に用いる。ここで、検索クエリの関連語は、単語情報データ１１５に登録されている図５に例を示す単語の共起情報を参照して決定する。例えば、単語間の共起頻度を取得し、次式で表される相互情報量の大きい上位Ｍ個の単語または相互情報量が指定した閾値以上の単語を関連語として抽出する。但し、Ｎは文書数、Ｆ（ｘ，ｙ）は単語ｘと単語ｙの両方が含まれる文書数、Ｆ（ｘ）は単語ｘが含まれる文書数、Ｆ（ｙ）は単語ｙが含まれる文書数とする。文書中には検索のトピックと無関係の専門用語や、その他の単語が含まれており、文書専門度の算出に悪影響を与えるが、検索クエリの関連語に絞り込むことによって、トピックに関連のある単語のみを用いて高精度に文書専門度を算出できる。
Ｉ（ｘ，ｙ）＝ｌｏｇ（Ｐ（ｘ，ｙ）／Ｐ（ｘ）・Ｐ（ｙ））
＝ｌｏｇ（Ｎ・Ｆ（ｘ，ｙ）／Ｆ（ｘ）・Ｆ（ｙ））
例えば、検索タームに「携帯電話」が入力された場合には、単語の共起情報を参照して、「周波数、カメラ、電波」などの共起する単語に対して、Ｉ（携帯電話，周波数）、Ｉ（携帯電話、カメラ）、Ｉ（携帯電話、電波）を計算し、相互情報量が閾値以上の単語を関連語として抽出する。検索クエリが複数の単語である場合には、各々の単語の関連語のＯＲをとっても、ＡＮＤをとっても構わない。ＯＲをとった場合には、関連語が広く得られる傾向があるため、文書あたりの単語数が少ない場合に用い、ＡＮＤは逆の傾向があるため、文書あたりの単語数が多い場合に用いる。尚、関連語の抽出方法は、検索タームと関係のある単語を取得できる方法であれば、どのような方法を用いても構わない。また、検索クエリの関連語を用いずに、検索クエリで得られた文書集合に顕著に現れる単語は、検索クエリのトピックを示すという考えに基づき、検索結果の文書集合中で出現文書数が指定値以上の単語や次式の条件を満たす単語を専門度判定語の絞り込みに用いることもでき、両者を組み合わせても、一方を用いても良い。ただし、ｆｒは検索結果に含まれる単語の出現文書数、ｆａは検索対象文書に含まれる単語の出現文書数、Ｄｒは検索結果の文書数、Ｄａは検索対象の文書数とする。
（ｆｒ／Ｄｒ）＞（ｆａ／Ｆａ）
上記方法にて専門度判定語を検索クエリの関連語に絞り込むことによって、検索クエリが示すトピックを示す単語に専門度判定語を絞り込むことができる。検索クエリは検索を行おうとするものの興味を端的にあらわすものであって、検索者の求める専門度は検索クエリに関係するものであることが多い。よって本構成によれば、検索クエリに合った文書専門度を取得できるという効果がある。
【００２３】
次に、文書専門度の取得に利用する専門度判定語を用いて文書専門度を取得する（Ｓ２０８）。本願において採用できる複数の文書専門度判定の基準について以下説明する。
【００２４】
まず、当該文書中における専門度判定語の個数、または文書中の専門度判定語のｉｄｆ値の総和を用いる。専門的な単語は、特定分野の文書にしか出現しないため、広い分野で出現する一般的な単語と比較して出現頻度が低い傾向がある。すなわち、ｉｄｆ値の総和が大きいほど文書中に専門的な単語が多く含まれていることを示すため、文書専門度が高いことを示す。ｉｄｆ値は、出現文書数が極端に少ない場合にも、値の変化がゆるやかなため、特定の単語のみがｉｄｆ値の総和に大きな影響を与えることを防止できる。
【００２５】
又、文書特徴データ１１６を参照して、文末表現情報を取得することで文書専門度を取得することもできる。ここで、文末表現情報を用いた文書専門度の取得は、図８に例を示す文末表現のスコアを用いる。図８に例示するスコアは、予めユーザが定義、又は、統計的な処理にて得られた結果を用いて作成し、特殊表現重み辞書１２４に記録しておく。このスコアを参照し、文書中の文末表現のスコアの平均値を取得する。例えば、文末表現「〜である」が１０回、「〜」が２回出現する文書の場合、文書専門度Ｅ（ｄ）は、
Ｅ（ｄ）＝（５×１０＋４×２）／（１０＋２）＝４．８３
となる。尚、上記式に限らず、専門的な文書に含まれる文末表現が多いほど、文書専門度の値が大きくなる方法であれば、どのような方式を用いても構わない。また、英語の文書の場合、図１３に例を示す文書専門度に影響を与える助動詞や動詞の表現を用いる。助動詞や動詞のスコアは、文書専門度の高い文書と低い文書を数件確認し、専門度の高い文書に含まれている助動詞や動詞には高いスコアを与えて、専門度の低い文書に含まれている助動詞や動詞には低いスコアを与える。
【００２６】
さらに、文書特徴データ１１６から数値表現情報を取得し、文書専門度を取得することもできる。具体的には、予め図9に示す数値表現に用いられる単位を項目として、専門度のスコアを対応づけたテーブルを予め作成する。作成はユーザが定義する、又は統計的処理によって作成することができる。数値表現には、重量を示す「１０ｋｇ」、周波数を示す「１ＧＨｚ」など、さまざまな表現が存在し、単位によって文書専門度への影響度が異なるため、単位別にスコアを定義することにより、高精度に文書専門度を取得できる。文書専門度は、文書中の数値表現のスコアの総和を取得する。例えば、「〜Ｈｚ」が２回、「〜ｍｍ」が５回出現する場合、文書専門度Ｅ（ｄ）は、
Ｅ（ｄ）＝５×２＋３×５＝２５
となる。尚、上記式に限らず専門的な文書に含まれる数値表現が多いほど、文書専門度の値が大きくなる方法であれば、どのような方式を用いても構わない。数値表現を文書専門度の算出に用いることにより、数値を用いて詳細に書かれている文書を専門的な文書として抽出できるという効果がある。また、単語情報データ１１５を参照して、文書中の括弧表現を取得し、文書専門度を取得する。括弧表現の例を挙げると「位相（遅延）」といった文字列が挙げられ、括弧前語「位相」と括弧内語「遅延」で構成される。括弧前後と括弧内語は、単語の品詞情報を用いて算出する。括弧内に文が書かれる場合があるが、単語と文のどちらを用いても構わない。文書専門度に悪影響を及ぼす括弧表現がある場合には、括弧前語と括弧内語を入れ替えた表記の有無を他の文書を含めて確認し、存在する場合のみ文書専門度の取得に利用する括弧表現することもできる。文書専門度は、括弧表現の数とするが、括弧表現の多さを反映できれば、どのような方式を用いても構わない。括弧表現を文書専門度の算出に用いることにより、括弧表現で書かれた専門的な記述を考慮して文書専門度を算出できるという効果がある。
【００２７】
上記示した専門度は組み合わせてもよいし、予め文書登録時に算出しておいても良い。尚、上記示した専門度は、検索クエリを入力する前に、検索対象とする文章各々について事前作成していても構わない。
【００２８】
次に、文書検索プログラム１２３で、検索結果を表示する（Ｓ２０９）。表示の際には、算出した文書専門度を加味した表示を行う。例えば専門度の高い順に文書のタイトルや要約を表示する。専門度を組み合せて利用する場合には、各々の専門度で文書をソートした順位の平均値で再度ソートした結果を用いる。例えば、2種類の文書専門度を用いる場合、文書各々の文書専門度順が、
Ｒ１＝（３，４，１，２，５，６，１０，８，７，９）＃第一の文書専門度
Ｒ２＝（２，５，３，４，６，１，９，７，１０，９）＃第二の文書専門度
で表され、平均値を求めると、
Ｒ１２＝（２．５，４．５，２，３，５．５，３．５，９．５，７．５，８．５，９）
となり、求める順序Ｒは、
Ｒ＝（２，４，１，５，３，９，６，７，８）
となる。尚、Ｒ２よりもＲ１を重視したい場合には、Ｒ１の順位各々に指定した重みを積算した上で平均値を取得し、平均値順にソートしても構わない。また、専門度判定語で取得した文書専門度は、文書の性質の影響を受けにくいことから、専門度判定語で取得した文書専門度でソートした順位と、第二の文書専門度でソートした順位との順位相関係数を取得して、順位相関係数が指定した値以上の場合には第二の文書専門度を用いることも可能である。同様に、３つの専門度を組み合せて利用する場合には、３つの平均をとっても構わないし、指定した専門度との相関係数が指定値以上の専門度のみを用いることも可能である。上記複数の専門度を組み合せて利用することにより、文書の専門度に影響を与える情報を無駄なく利用できるため、高精度に文書専門度を取得できるという効果がある。
【００２９】
尚、検索結果の表示には、図１０に例を示すランキング表示方法、図１１に例を示す二次元マップ表示などを用いる。ランキング表示は、検索結果すべて、または検索クエリと類似する上位Ｎ件の文書のタイトルおよび、要約情報を文書専門度順に表示する。ユーザが閲覧して内容が簡単すぎる場合には、スクロールバーにて上位にスクロールし、難しすぎる場合には、下位にスクロールする。スクロールバーは連続的にレベルの変更を指示できる入力手段であれば他のものであっても良い。上記閲覧方法を用いることにより、所望の専門度の文書を閲覧できるという効果がある。過去の閲覧履歴から、スクロールバーの初期位置を決めることも可能である。例えば、過去に閲覧した文書順位の平均順位を初期位置とすることにより、毎回上位を閲覧するユーザには最初から文書専門度の高い文書を提示することができるので、所望の専門度の文書を効率的に閲覧できるという効果がある。尚、類似度順のランキング表示で、検索結果一覧中の文書に文書専門度の情報を併記しても構わない。二次元マップ表示は、専門度と類似度で文書アイコンを二次元マップ表示する。ユーザは、文書アイコンをクリックしながら、難しい場合には左方向に、簡単な場合には右方向へと文書アイコンを選択し、文書を閲覧する。ここで、類似度以外の尺度と専門度を用いた二次元マップ表示を用いても構わないし、専門度以外の２つの軸で二次元マップ表示し、専門度は文書アイコンの色または大きさで表しても構わない。尚、検索結果の表示には、ランキング表示方法、二次元マップ表示方法以外の方法を用いてもよい。文書専門度と、その他の尺度を軸とする二次元マップ表示を用いることにより、検索結果の文書が大量にある場合にも、文書専門度でユーザの専門レベルの範囲の文書を効率的に発見できるという効果がある。
【００３０】
尚、検索結果の本文の表示には、文書専門度の取得に貢献した単語を図１２に例を示すようにハイライト表示することもできる。貢献した単語をハイライト表示することにより、文書専門度の高低の根拠を知ることができるという効果がある。
【００３１】
検索を継続する場合には、ステップＳ２０５乃至ステップＳ２０９の処理を行なう（Ｓ２０１）。
【００３２】
本実施例によれば、検索クエリのトピックを考慮した上で文書専門度の取得に利用する専門度判定語を選択できる上に、文書の特徴を利用するため、高精度に文書専門度を抽出できる効果がある。また、検索結果の文書を専門レベル順に閲覧できるので、ユーザの知識レベルに合った文書を効率よく閲覧できるという効果がある。また、文書専門度の取得に利用した専門度判定語を本文閲覧時に確認できるので、文書専門度の高低の根拠を把握することができるという効果がある。
【産業上の利用可能性】
【００３３】
文書中の単語の特徴および検索クエリが示すトピックを考慮して、文書専門度を扱うことが可能な本方式は、検索結果の文書を専門度順にソートしたり、他の尺度と組み合せた二次元マップ上に文書を表示したりするなど、文書検索装置に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の第１の実施形態である文書検索装置の構成図である。
【図２】本発明の第１の実施形態であるテキストから文書専門度を取得する手順を示したフローチャートである。
【図３】専門度判定語除外辞書の例を示した図である。
【図４】単語情報データ（単語および品詞）の例を示した図である。
【図５】単語情報データ（共起関係）の例を示した図である。
【図６】文書特徴データの例を示した図である。
【図７】専門度判定語データの例を示した図である。
【図８】文末表現のスコアの例を示した図である。
【図９】数値表現のスコアの例を示した図である。
【図１０】文書専門度順のランキング表示の例を示した図である。
【図１１】文書専門度順と類似度の二次元マップ表示の例を示した図である。
【図１２】専門度判定語のハイライト表示の例を示した図である。
【図１３】英語表現のスコアの例を示した図である。
【符号の説明】
【００３５】
１０１：ＣＰＵ、１０２：主メモリ、１０３：表示装置、１０４：入力装置、１１０：記憶装置、１１１：ＯＳ、１１２：テキストデータ、１１３：形態素解析辞書、１１４：専門度判定語除外辞書、１１５：単語情報データ、１１６：文書特徴データ、１１７：専門度判定語データ、１１８：形態素解析プログラム、１１９：単語情報取得プログラム、１２０：文書特徴取得プログラム、１２１：専門度判定語取得プログラム、１２２：文書専門度取得プログラム、１２３：文書検索プログラム、１２４：特殊表現重み辞書。
【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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