(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索対象となる複数の文書を記憶する文書記憶部と、検索要求と文書との適合度を計算するためのパラメータを記憶するパラメータ記憶部と、前記パラメータ記憶部を参照して、前記文書記憶部に記憶された文書と与えられた検索要求との適合度を算出して、該適合度が大きい文書を順に検索結果として出力する文書検索部と、前記パラメータ記憶部に記憶されたパラメータを最適なパラメータに変更するパラメータ調整部と、を備え、予め用意された複数のパラメータ群｛Ｓｉ｝を前記パラメータ記憶部へ記憶しておき、前記パラメータ調整部は、前記文書記憶部に記憶された文書群から無作為に１つの文書Ｄを取り出し、該文書Ｄから検索要求Ｑを生成する検索要求生成部と、前記文書検索部により、前記検索要求Ｑに対する各パラメータ群Ｓｉに基づいたランキング検索を行い、該検索結果中にある前記文書Ｄのランクｒを求め、該ランクｒをパラメータ群Ｓｉの適応度Ａｉとして、複数のパラメータ群｛Ｓｉ｝に対応する適応度の集合｛Ａｉ｝を求める適応度算出部と、前記適応度算出部で得られた適応度の集合｛Ａｉ｝のうち、最小の適応度を与えるパラメータ群Ｓｉを最適なパラメータとして決定する最適パラメータ決定部と、を備え、前記最適パラメータ決定部で決定された最適なパラメータを前記パラメータ記憶部へ記憶することを特徴とする文書検索装置。
【請求項２】
検索対象となる複数の文書を記憶する文書記憶部と、検索要求と文書との適合度を計算するためのパラメータを記憶するパラメータ記憶部と、前記パラメータ記憶部を参照して、前記文書記憶部に記憶された文書と与えられた検索要求との適合度を算出して、該適合度が大きい文書を順に検索結果として出力する文書検索部と、前記パラメータ記憶部に記憶されたパラメータを最適なパラメータに変更するパラメータ調整部と、を備え、予め用意された複数のパラメータ群｛Ｓｉ｝を前記パラメータ記憶部へ記憶しておき、前記パラメータ調整部は、前記文書記憶部に記憶された文書群から無作為に複数の文書Ｄを取り出し、前記複数の文書Ｄのそれぞれに対して検索要求Ｑを生成する検索要求生成部と、前記文書検索部により、取り出された全ての文書に対して、各文書Ｄから生成された検索要求Ｑにより、各パラメータ群Ｓｉに基づくランキング検索を行い、該検索結果中の前記各文書Ｄのランクｒを求め、各パラメータ群Ｓｉごとに、前記取り出された全ての文書の、各パラメータ群Ｓｉに基づくランクｒの合計を算出し、該ランクｒの合計をパラメータ群Ｓｉの適応度Ａｉとして、複数のパラメータ群｛Ｓｉ｝に対応する適応度の集合｛Ａｉ｝を求める適応度算出部と、前記適応度算出部で得られた適応度の集合｛Ａｉ｝のうち、最小の適応度を与えるパラメータ群Ｓｉを最適なパラメータとして決定する最適パラメータ決定部と、を備え、前記最適パラメータ決定部で決定された最適なパラメータを前記パラメータ記憶部へ記憶することを特徴とする文書検索装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の文書検索装置において、前記パラメータ調整部で予め用意される複数のパラメータ群の構成に代えて、前記パラメータ調整の指示を受け付けたときに複数のパラメータ群を自動生成することを特徴とする文書検索装置。
【請求項４】
検索対象となる複数の文書を記憶する文書記憶部と、検索要求と文書との適合度を計算するためのパラメータを記憶するパラメータ記憶部と、前記パラメータ記憶部を参照して、前記文書記憶部に記憶された文書と与えられた検索要求との適合度を算出して、該適合度が大きい文書を順に検索結果として出力する文書検索部と、前記パラメータ記憶部に記憶されたパラメータを最適なパラメータに変更するパラメータ調整部と、を備えた文書検索装置が実行するパラメータ調整方法において、予め用意された複数のパラメータ群｛Ｓｉ｝を前記パラメータ記憶部へ記憶しておき、前記パラメータ調整部は、前記文書記憶部に記憶された文書群から無作為に１つの文書Ｄを取り出し、該文書Ｄから検索要求Ｑを生成する検索要求生成ステップと、前記文書検索部により、前記検索要求Ｑに対する各パラメータ群Ｓｉに基づいたランキング検索を行い、該検索結果中にある前記文書Ｄのランクｒを求め、該ランクｒをパラメータ群Ｓｉの適応度Ａｉとして、複数のパラメータ群｛Ｓｉ｝に対応する適応度の集合｛Ａｉ｝を求める適応度算出ステップと、前記適応度算出部で得られた適応度の集合｛Ａｉ｝のうち、最小の適応度を与えるパラメータ群Ｓｉを最適なパラメータとして決定する最適パラメータ決定ステップと、を備え、前記最適パラメータ決定ステップで決定された最適なパラメータを前記パラメータ記憶部へ記憶することを特徴とするパラメータ調整方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１または２または３に記載の文書検索装置の前記パラメータ調整部、前記検索要求生成部、前記文書検索部、前記適応度算出部、および、前記最適パラメータ決定部として機能させるためのプログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文書検索装置、パラメータ調整方法、プログラムおよび記録媒体に関し、具体的には、検索要求と検索対象となる文書との適合度を計算する際に参照するパラメータ群を最適化する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、文書検索では、検索要求に対し、文書群中の各文書がその検索要求を満たす度合い（適合度と呼ぶ）を求め、適合度が大きい順にランキングされた文書群を検索結果とする文書検索システムが提案されている。こうした検索をランキング検索と呼んでいる。
【０００３】
一般に、適合度を求める際に様々なパラメータを用いる場合が多い。
例えば、検索要求Ｑを単語の集合｛Ｔｉ｝で表現し、文書Ｄと検索要求Ｑの適合度Ｒ（Ｑ，Ｄ）をパラメータ群｛Ｋ１，Ｋ２｝を含む下記の式１から求める場合を説明する。
【０００４】
【数１】
0004056244.tif 000002
【０００５】
ここで、Ｔｆ（Ｄ，Ｔｉ）は文書Ｄ中での単語Ｔｉの頻度（以下、文書内頻度と呼ぶ）を表し、Ｄｆ（Ｔｉ）は検索対象となる文書群中で単語Ｔｉを含む文書の総数（以下、Ｔｉの文書頻度と呼ぶ）を表すものとする。また、パラメータ群｛Ｋ１，Ｋ２｝は、ゼロ以上の定数である。なお、Ｔｆ，Ｄｆがゼロの時は式１の値は不定とする。
【０００６】
このような式１では、検索要求Ｑ中の単語Ｔｉの文書内頻度が大きい文書ほど、また、その単語Ｔｉの文書頻度が小さいほど適合度が大きくなる。
この適合度を用いて検索した文書をランキングする場合、パラメータＫ１が小さいほど、文書内頻度がランキングに及ぼす影響が少なくなる（Ｋ１がゼロの場合は全く影響を与えない）。
また、パラメータＫ２が小さいほど文書頻度がランキングに及ぼす影響が少なくなる（Ｋ２がゼロの場合は全く影響を与えない）。
【０００７】
また、利用者が文書検索によって情報を要求する場合、その検索要求をもとにランキング検索を行った結果が、利用者の要求にどれだけ満足を与えたかによって検索精度を定義することができる。例えば、検索結果の上位ｎ個の文書群のうち要求を満たす文書（適合文書）の割合で検索精度を定義する。
【０００８】
しかし、このランキング検索の結果は、上述したように各パラメータの設定値（パラメータ値）によって変動するため、検索精度はパラメータ値に依存したものと考えることができる。
このため、高い検索精度を実現するには、適切にパラメータ値を設定する必要があるが、この方法として次のような２つの方法が採られてきた。
【０００９】
（１）テストコレクションを利用する方法
この方法では、テスト文書群｛Ｄ｝、テスト検索要求群｛Ｑ｝、テスト検索要求Ｑごとのテスト文書群｛Ｄ｝中の適合文書群｛ＲＤ｝からなるテストコレクションを用意する。
次に、様々なパラメータ値を用いてテスト検索要求Ｑごとにテスト文書群｛Ｄ｝に対しランキング検索を行い、テスト検索要求Ｑに対する適合文書群｛ＲＤ｝と照合することにより検索精度を自動的に測定し、検索精度が最も高くなるパラメータ値を採用する。
【００１０】
（２）利用者が与える情報を利用する方法
利用者の検索要求に対しランキング検索を行い、その検索結果を利用者に提示し、利用者から検索結果中のどの文書が適合文書であるか等の情報を受け取り（適合性フィードバック）、その情報を用いて現在のパラメータ値を調整する。
この方法の従来技術としては、特開平５−２３３７１２号公報や特開平７−１５２７７１号公報などがある。
【００１１】
特開平５−２３３７１２号公報の「文書管理装置」は、文書を登録するときに、この文書に関連するキーワードを登録し、登録された全キーワード間の関連情報を記録したキーワードコネクション作成し、このキーワードコネクションを用いて、利用者の検索要求に近いものほど大きな値を持つ文書確度という評価値を導入して、柔軟な検索を実現している。このキーワードコネクションのキーワード間の学習を検索結果に対する利用者の評価に基づいて行っている。
【００１２】
特開平７−１５２７７１号公報の「利用者情報管理装置、情報フィルタ、情報分類装置、情報再生装置、情報検索装置及び仮名漢字変換装置」は、利用者情報を統一的に管理し、情報の収集、収集した情報の分類／再生、他のデータベースの検索、文書作成のすべての段階において、共通の利用者情報の提供と、新たな利用者情報を獲得している。
この利用者情報を管理するときに、利用者の興味状況に対して重みをもたせたキーワードを関連付けてネットワークで結合したキーワード連想ネットワークを用い、利用者の利用形態を観察することにより利用者に関する情報を獲得し、その利用者情報に基づいて情報処理装置の挙動を変化させている。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した方法（１）は、テストコレクション（特に検索要求毎の適合文書）を用意するために莫大なコストが必要となる。
したがって、テストコレクションの規模（分野と量）が限定されるので、実際に利用者が用意する検索対象の文書群とテストコレクションが大きく異なってくると、低い検索精度しか得られなくなる。
【００１４】
また、上述した方法（２）は、検索結果中の個々の文書が適合文書か否かを正確に判断しなければならないので利用者にとって大きな負担となる。
したがって、少量の情報や不正確な情報しか得られない場合が多く、不適切なパラメータ値が設定されることとなる。また、まとまった利用量に至るまでは適切なパラメータ値の設定ができないことも問題である。
【００１５】
本発明は、上述したような実情に鑑みてなされたものであって、上述した方法１のように莫大なコストを要することなく、且つ、上述した方法２のように利用者に負担を強いることなく、高い検索精度を実現するパラメータ値を設定できる文書検索装置、パラメータ調整方法、文書検索装置の機能を実行するプログラムおよびそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明の請求項１の文書検索装置は、検索対象となる複数の文書を記憶する文書記憶部と、検索要求と文書との適合度を計算するためのパラメータを記憶するパラメータ記憶部と、前記パラメータ記憶部を参照して、前記文書記憶部に記憶された文書と与えられた検索要求との適合度を算出して、該適合度が大きい文書を順に検索結果として出力する文書検索部と、前記パラメータ記憶部に記憶されたパラメータを最適なパラメータに変更するパラメータ調整部と、を備え、予め用意された複数のパラメータ群｛Ｓｉ｝を前記パラメータ記憶部へ記憶しておき、前記パラメータ調整部は、前記文書記憶部に記憶された文書群から無作為に１つの文書Ｄを取り出し、該文書Ｄから検索要求Ｑを生成する検索要求生成部と、前記文書検索部により、前記検索要求Ｑに対する各パラメータ群Ｓｉに基づいたランキング検索を行い、該検索結果中にある前記文書Ｄのランクｒを求め、該ランクｒをパラメータ群Ｓｉの適応度Ａｉとして、複数のパラメータ群｛Ｓｉ｝に対応する適応度の集合｛Ａｉ｝を求める適応度算出部と、前記適応度算出部で得られた適応度の集合｛Ａｉ｝のうち、最小の適応度を与えるパラメータ群Ｓｉを最適なパラメータとして決定する最適パラメータ決定部と、を備え、前記最適パラメータ決定部で決定された最適なパラメータを前記パラメータ記憶部へ記憶することを特徴とする。
また、本発明の請求項２は、検索対象となる複数の文書を記憶する文書記憶部と、検索要求と文書との適合度を計算するためのパラメータを記憶するパラメータ記憶部と、前記パラメータ記憶部を参照して、前記文書記憶部に記憶された文書と与えられた検索要求との適合度を算出して、該適合度が大きい文書を順に検索結果として出力する文書検索部と、前記パラメータ記憶部に記憶されたパラメータを最適なパラメータに変更するパラメータ調整部と、を備え、予め用意された複数のパラメータ群｛Ｓｉ｝を前記パラメータ記憶部へ記憶しておき、前記パラメータ調整部は、前記文書記憶部に記憶された文書群から無作為に複数の文書Ｄを取り出し、前記複数の文書Ｄのそれぞれに対して検索要求Ｑを生成する検索要求生成部と、前記文書検索部により、取り出された全ての文書に対して、各文書Ｄから生成された検索要求Ｑにより、各パラメータ群Ｓｉに基づくランキング検索を行い、該検索結果中の前記各文書Ｄのランクｒを求め、各パラメータ群Ｓｉごとに、前記取り出された全ての文書の、各パラメータ群Ｓｉに基づくランクｒの合計を算出し、該ランクｒの合計をパラメータ群Ｓｉの適応度Ａｉとして、複数のパラメータ群｛Ｓｉ｝に対応する適応度の集合｛Ａｉ｝を求める適応度算出部と、前記適応度算出部で得られた適応度の集合｛Ａｉ｝のうち、最小の適応度を与えるパラメータ群Ｓｉを最適なパラメータとして決定する最適パラメータ決定部と、を備え、前記最適パラメータ決定部で決定された最適なパラメータを前記パラメータ記憶部へ記憶することを特徴とする。
また、本発明の請求項３は、請求項１または２に記載の文書検索装置において、前記パラメータ調整部で予め用意される複数のパラメータ群の構成に代えて、前記パラメータ調整の指示を受け付けたときに複数のパラメータ群を自動生成することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明の請求項４のパラメータ調整方法は、検索対象となる複数の文書を記憶する文書記憶部と、検索要求と文書との適合度を計算するためのパラメータを記憶するパラメータ記憶部と、前記パラメータ記憶部を参照して、前記文書記憶部に記憶された文書と与えられた検索要求との適合度を算出して、該適合度が大きい文書を順に検索結果として出力する文書検索部と、前記パラメータ記憶部に記憶されたパラメータを最適なパラメータに変更するパラメータ調整部と、を備えた文書検索装置が実行するパラメータ調整方法において、予め用意された複数のパラメータ群｛Ｓｉ｝を前記パラメータ記憶部へ記憶しておき、前記パラメータ調整部は、前記文書記憶部に記憶された文書群から無作為に１つの文書Ｄを取り出し、該文書Ｄから検索要求Ｑを生成する検索要求生成ステップと、前記文書検索部により、前記検索要求Ｑに対する各パラメータ群Ｓｉに基づいたランキング検索を行い、該検索結果中にある前記文書Ｄのランクｒを求め、該ランクｒをパラメータ群Ｓｉの適応度Ａｉとして、複数のパラメータ群｛Ｓｉ｝に対応する適応度の集合｛Ａｉ｝を求める適応度算出ステップと、前記適応度算出部で得られた適応度の集合｛Ａｉ｝のうち、最小の適応度を与えるパラメータ群Ｓｉを最適なパラメータとして決定する最適パラメータ決定ステップと、を備え、前記最適パラメータ決定ステップで決定された最適なパラメータを前記パラメータ記憶部へ記憶することを特徴とする。
また、本発明の請求項５のプログラムは、コンピュータを、請求項１または２または３に記載の文書検索装置の前記パラメータ調整部、前記検索要求生成部、前記文書検索部、前記適応度算出部、および、前記最適パラメータ決定部として機能させるためのプログラムである。
また、本発明の請求項６の記録媒体は、請求項５に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００１８】
したがって、上記構成により、テストコレクションを必要とせず、利用者が用意する文書群そのものを利用して自動的にパラメータ値を設定するため、低コストで高い検索精度を実現できる。
また、利用者に負担を強いることがなく、また、まとまった量の文書登録が終了した時点でパラメータ調整を行うことで、未だ検索処理の利用量がまったくない時点でも適切なパラメータ値を設定できる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の一実施例である文書検索装置について説明する。
図１は、本発明の一実施例の文書検索装置に関する全体概要を説明するためのブロック図である。
図１において、本実施例の文書検索装置は、制御部１００、文書登録部２００、文書検索部３００、パラメータ調整部４００、入出力界面部５００、文書記憶部６００、パラメータ記憶部７００からなっている。
文書記憶部６００は、テキスト情報からなる検索対象の複数の文書を記憶する。
パラメータ記憶部７００は、文書検索部３００で検索要求と文書との適合度を計算するときに使用するパラメータ群を記憶する。
入出力界面部５００は、文書登録・文書検索・パラメータ調整の指示および文書、検索要求を入力し、且つ、検索結果を出力する。
文書登録部２００は、テキスト情報からなる検索対象の文書が与えられたとき、その文書を文書記憶部６００へ登録する。
文書検索部３００は、与えられた検索要求に対し、パラメータ記憶部７００に記憶されたパラメータ群を参照し、文書記憶部６００に記憶された文書群の内、その検索要求に適合する度合い（以下、適合度と呼ぶ）が大きい順に求め、検索結果として出力する。この適合度の計算には、公知の式（例えば、上述した式１）を用いる。
パラメータ調整部４００は、文書記憶部６００に記憶された文書群から文書を選択し、その文書から検索要求を生成し、文書検索部３００を用いてその検索要求に対する検索結果を得て、その検索結果に応じてパラメータ記憶部７００に記憶されたパラメータ群を変更する。
制御部１００は、入出力界面部５００を通じて入力された指示を実行させたり、その実行結果の表示を行わせるように、全体的な制御を行う。
【００２０】
以上の手段を用い、検索対象となる文書群中の文書に対し、その文書から生成した検索要求を使って、その選択した文書がなるべく上位の適合度となるようにパラメータ値を調整する。
【００２１】
図２は、本発明の一実施例の文書検索装置に関する全体概要の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
利用者は、本文書検索装置を利用するときには、入出力界面部５００から種々の指示を入力する（ステップＳ０１０）。
その指示が文書登録であれば、文書登録部２００を呼び出し（ステップＳ０２０、Ｓ０３０、Ｓ０１０）、処理が終わると次の指示があるまで待つ。
この場合、登録依頼文書Ｄを文書登録部２００に渡し、文書登録部２００は文書Ｄを文書記憶部６００に登録する。必要に応じて文書検索を高速化するため転置索引などを作成し別途記憶してもよい。
【００２２】
入力された指示が文書検索であれば、文書検索部３００を呼び出し（ステップＳ０４０、Ｓ０５０、Ｓ０１０）、処理が終わると次の指示があるまで待つ。
このとき、検索要求Ｑが入力された場合、検索要求Ｑを文書検索部３００に渡し、文書検索部３００は検索要求Ｑに対しランキング検索を行い、その検索結果を返す。この検索結果は入出力界面部５００から出力する。
【００２３】
入力された指示がパラメータの調整であれば、パラメータ調整部４００を呼び出し（ステップＳ０７０、Ｓ０８０、Ｓ０１０）、処理が終わると次の指示があるまで待つ。
終了の指示が入力された場合は全処理を終了する（ステップＳ０９０）。
【００２４】
図３は、パラメータ調整部４００の詳細な構成を示すブロック図である。
図３において、パラメータ調整部４００は、文書選択部４１０、検索要求生成部４２０、適応度算出部４３０、最適パラメータ決定部４４０、選択文書記憶部４５０、検索要求記憶部４６０とからなる。
【００２５】
文書選択部４１０は、文書記憶部６００に記憶された文書群から１つ以上の文書をサンプルとして無作為に取り出し、選択文書記憶部４５０に記憶する。
選択文書記憶部４５０へ記憶されるものは、この選択された文書の内容自体ではなく、単に、選択された文書が識別できるようなものであればよい。
検索要求生成部４２０は、サンプル文書ごとに検索要求を生成して、検索要求記憶部４６０に記憶する。この検索要求は、サンプル文書を形態素解析して抽出された単語の集合である。これらの単語の集合は、文書登録部２００で文書を登録するときに行っておき、それをこの検索要求記憶部４６０へ格納するようにしてもよい。
【００２６】
文書検索部３００での適合度の計算を、前述した式１を用いて行うのであれば、あらかじめ図４に示すようなパラメータ群｛Ｋ１，Ｋ２｝の値を複数用意しておく。いま、このパラメータ群をＳｉ，（ｉ＝１，２，．．，ｎ）と呼ぶことにする。
適応度算出部４３０は、選択文書記憶部４５０に記憶された文書と、その文書から生成され検索要求記憶部４６０に記憶された検索要求と上述したパラメータ群Ｓｉを適用して、文書検索部３００を用いてそのパラメータ群Ｓｉに対応した適応度Ａｉを求める。
以下の処理は、予め用意されたパラメータ群Ｓｉの個数分だけ繰り返す。
（１）まず、パラメータ群Ｓｉをパラメータ記憶部７００へ格納し、適応度Ａｉをゼロに初期化する。
（２）次に、選択文書記憶部４５０に記憶された文書を１つ取り出す（この文書をＤと呼ぶ）。
（３）この文書Ｄの検索要求を検索要求生成部４２０で生成する（この検索要求をＱと呼ぶ）。
（４）文書検索部３００を呼び出し、この検索要求Ｑに対するランキング検索結果を得る。
文書検索部３００は、まず、パラメータ記憶部７００に記憶されたパラメータ値を参照した後、検索要求Ｑを表現する単語の集合｛Ｔｉ｝に関し、文書記憶部６００に記憶された各文書Ｄとの適合度Ｒ（Ｄ，Ｑ）を前述した式１から求め、適合度Ｒ（Ｄ，Ｑ）が不定でない文書について、その適合度の大きい順にランキングし、検索結果として返す。
（５）このランキング検索結果中にある文書Ｄのランクｒを適応度Ａｉに加える。
（６）（２）から（５）の処理を選択文書記憶部４５０に記憶された文書の個数分繰り返す。
【００２７】
尚、上述の説明ではパラメータ群として、定数個のパラメータ（Ｋ１，Ｋ２）を用いているが、一般には適合度の決定に用いる任意のデータ構造に関する属性をパラメータ群として用いることができる。
また、図４のように、あらかじめ定数個のパラメータ群を複数個用意する代わりに、パラメータ調整部４００を実行するときに適当なパラメータ群を複数個自動生成するようにしてもよい。
【００２８】
最適パラメータ決定部４４０は、適応度算出部４３０で算出した適応度の集合｛Ａｉ｝のうち、最小の適応度を与えるパラメータ群Ｓｉを選択し、それをパラメータ記憶部７００へ格納する。
【００２９】
また、上述したパラメータ調整部４００は、１度に１つ以上の文書をサンプリングしてから各パラメータ群の適応度を計算し、最適なパラメータを決定するようにしているが、１度に１つの文書をサンプリングして各パラメータの適応度を計算することをサンプリングの文書数分繰り返してから最適なパラメータ群を求めるようにしてもよい。
図５は、この処理形態でパラメータ調整部４００の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
あらかじめ用意された複数のパラメータ群Ｓｉから１つ選択する（ステップＳ１１０）。
選択されたパラメータ群Ｓｉをパラメータ記憶部７００へ格納する（ステップＳ１２０）。
パラメータ群Ｓｉに対応する適応度Ａｉをゼロに初期化する（ステップＳ１３０）。
【００３０】
次に、文書記憶部６００に記憶された文書群から文書Ｄをサンプルとして無作為に取り出す（ステップＳ１４０）。
このサンプル文書Ｄから検索要求Ｑを生成する（ステップＳ１５０）。ここで検索要求Ｑは、サンプル文書Ｄ中に出現する単語の集合｛Ｔｉ｝である。
【００３１】
次に、文書検索部３００を呼び出し、検索要求Ｑに対するランキング検索結果を得る（ステップＳ１６０）。このとき、文書検索部３００は、まず、パラメータ記憶部７００に記憶されたパラメータ値（Ｓｉ）を参照した後、検索要求Ｑを表現する単語の集合｛Ｔｉ｝に対し、文書記憶部６００に記憶された各文書Ｄとの適合度Ｒ（Ｄ，Ｑ）を前述した式１から求め、適合度Ｒ（Ｄ，Ｑ）が不定でない文書について、その適合度の大きい順にランキングし、検索結果として返す。
【００３２】
次に、このランキング検索結果中にある文書Ｄのランクｒを適応度Ａｉに加える（ステップＳ１７０）。
以上、ステップＳ１４０からＳ１７０までの処理をあらかじめ定めたサンプル文書の個数分だけ繰り返す（ステップＳ１８０）。
【００３３】
以上、ステップＳ１１０からＳ１８０までの処理をパラメータ群Ｓｉの個数分だけ繰り返す（ステップＳ１９０）。
最後に、これまで得られた適応度の集合｛Ａｉ｝のうち、最小の適応度を与えるパラメータ群Ｓｉをパラメータ記憶部７００に格納し、処理を終える（ステップＳ２００）。
【００３４】
さらに、本発明は上述した実施の形態のみに限定されたものではない。上述した実施の形態を構成する各機能をそれぞれプログラム化し、あらかじめＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に書き込んでおき、このＣＤ−ＲＯＭをＣＤ−ＲＯＭドライブのような媒体駆動装置を搭載したコンピュータに装着して、これらのプログラムをコンピュータのメモリあるいは記憶装置に格納し、それを実行することによっても、本発明の目的が達成されることは言うまでもない。
この場合、記録媒体から読出されたプログラム自体が上述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体も本発明を構成することになる。
【００３５】
なお、記録媒体としては半導体媒体（例えば、ＲＯＭ、不揮発性メモリカード等）、光媒体（例えば、ＤＶＤ、ＭＯ、ＭＤ、ＣＤ−Ｒ等）、磁気媒体（例えば、磁気テープ、フレキシブルディスク等）のいずれであってもよい。
【００３６】
また、ロードしたプログラムを実行することにより上述した実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、オペレーティングシステム等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００３７】
さらに、上述したプログラムをサーバーコンピュータの磁気ディスク等の記憶装置に格納しておき、通信網で接続されたユーザのコンピュータからダウンロード等の形式で頒布する場合、このサーバーコンピュータの記憶装置も本発明の記録媒体に含まれる。
【００３８】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、テストコレクションを必要とせず、利用者が用意する文書群そのものを利用して自動的にパラメータ値を設定するため、低コストで高い検索精度を実現できる。
また、利用者に負担を強いることがなく、また、まとまった量の文書登録が終了した時点でパラメータ調整を行うことで、未だ検索処理の利用量がまったくない時点でも適切なパラメータ値を設定できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の一実施例の文書検索装置に関する全体概要を説明するためのブロック図である。
【図２】  本発明の一実施例の文書検索装置に関する全体概要の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図３】  パラメータ調整部の詳細な構成を示すブロック図である。
【図４】  パラメータの調整に使用される予め用意された複数のパラメータの例である。
【図５】  パラメータ調整部の処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
１００…制御部、２００…文書登録部、３００…文書検索部、４００…パラメータ調整部、４１０…文書選択部、４２０…検索要求生成部、４３０…適応度算出部、４４０…最適パラメータ決定部、４５０…選択文書記憶部、４６０…検索要求記憶部、５００…入出力界面部、６００…文書記憶部、７００…パラメータ記憶部。
【図１】
0004056244.tif 000003
【図２】
0004056244.tif 000004
【図３】
0004056244.tif 000005
【図４】
0004056244.tif 000006
【図５】
0004056244.tif 000007