(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文法辞書を用いて解析処理をおこなう自然言語処理手段を備えたコンピュータを用いて、キーワードの拡張をおこなうキーワード拡張方法であって、
前記自然言語処理手段が、検索式、検索文または検索用キーワード群で表現された検索条件の入力を取得する第１の工程と、
前記第１の工程によって入力された前記検索条件を構成するキーワードを抽出する第２の工程と、
前記自然言語処理手段が、前記第２の工程で抽出したキーワードが一つであるか複数存在するかを判断する第３の工程と、
前記自然言語処理手段が、前記第２の工程で抽出したキーワードの類義語を求める第４の工程と、
前記自然言語処理手段が、前記第３の工程による判断の結果、前記第２の工程で抽出したキーワードが複数存在する場合に、単語間の共起性に基づいて前記第４の工程で求めた任意のキーワードの類義語のうち、当該任意のキーワードとは別のキーワードとの共起性の低い類義語を除外する第５の工程と、
前記自然言語処理手段が、前記第３の工程による判断の結果、前記第２の工程で抽出したキーワードが一つの場合に、前記第４の工程で求めた類義語を用いるとともに、前記第３の工程による判断の結果、前記第２の工程で抽出したキーワードが複数存在する場合に、前記第５の工程で前記共起性の低い類義語を除外した後の類義語を用いて、前記第２の工程で抽出したキーワードを拡張する第６の工程と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法。
【請求項２】
文法辞書を用いて解析処理をおこなう自然言語処理手段を備えたコンピュータを用いて、キーワードの拡張をおこなうキーワード拡張方法であって、
前記自然言語処理手段が、検索式、検索文または検索用キーワード群で表現された検索条件の入力を取得する第１の工程と、
前記第１の工程によって入力された前記検索条件を構成するキーワードを抽出する第２の工程と、
前記自然言語処理手段が、前記第２の工程で抽出したキーワードが一つであるか複数存在するかを判断する第３の工程と、
前記自然言語処理手段が、前記第２の工程で抽出したキーワードの類義語を求める第４の工程と、
前記自然言語処理手段が、前記第３の工程による判断の結果、前記第２の工程で抽出したキーワードが複数存在する場合に、単語間の共起性に基づいて前記第４の工程で求めた任意のキーワードの類義語のうち、当該任意のキーワードとは別のキーワードとの共起性の低い類義語を除外する第５の工程と、
前記自然言語処理手段が、前記第４の工程で求めた類義語または第５の工程で前記共起性の低い類義語を除外した後の類義語から、キーワードの拡張に使用する、ユーザが選択した類義語を取得する第６の工程と、
前記自然言語処理手段が、前記第３の工程による判断の結果、前記第２の工程で抽出したキーワードが一つの場合に、前記第４の工程で求めた類義語を用いるとともに、前記第３の工程による判断の結果、前記第２の工程で抽出したキーワードが複数存在する場合に、前記第５の工程で前記共起性の低い類義語を除外した後の類義語または前記第６の工程によって選択された類義語を用いて、前記第２の工程で抽出したキーワードを拡張する第７の工程と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法。
【請求項３】
前記第６の工程は、さらに任意の単語を類義語として追加可能であることを特徴とする請求項２記載の単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法。
【請求項４】
前記請求項１〜３に記載のいずれか一つの単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とする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、多義性を有する単語がキーワードである場合や、多数の類義語を有する単語がキーワードである場合に発生する過剰検索を回避可能な単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法およびその方法の各工程をコンピュータに実行させるため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に関する。
【０００２】
【従来の技術】
コンピュータの発達に伴って、紙を媒体として記録・保存されていた文書についても、電子化された情報として取り扱うことが一般的となり、大量の電子化された文書がデータベースに蓄積されることとなっている。
【０００３】
ところで、大量の電子化された文書が蓄積されていくに従って、大量の文書の中から所望の文書を容易に探し出すことができる検索技術が重要となってくる。特に、誰もがコンピュータを用いて作業を行う今日にあっては、特殊な手法を用いることなく、コンピュータの初心者であっても簡単に所望の文書を検索できるような検索システムを構築することが重要なポイントとなる。
【０００４】
また、簡単な操作で精度の高い検索を行えることも重要なポイントである。例えば、検索精度の向上を図るための方法として、検索式、検索文または検索用キーワード群で表現された検索条件から、該検索条件を構成するキーワードを抽出し、抽出したキーワードの類義語を用いてキーワードの拡張を行い、拡張したキーワードを用いて検索処理を行う検索方法が知られている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の技術によれば、類義語を用いてキーワードを拡張することにより、検索精度の向上を図っているものの、多義性を有する単語がキーワードである場合や、多数の類義語を有する単語がキーワードである場合には、利用者の意図しない検索処理が行われたり、キーワードの拡張過剰によって過剰検索が発生するという問題点があった。
【０００６】
換言すれば、検索処理を行うシステム側から見た場合には、検索精度の向上を図っているものの、利用者側から見た場合には、必ずしも検索精度の向上に繋がらないという問題点があった。特に、利用者の意図しない検索処理が行われると、検索結果から目的とする情報を捜し出す（検索する）必要があり、作業性が悪い、使い勝手が悪いという不具合や、検索精度に対する信頼性が損なわれるという不具合が発生する。また、過剰検索が行われると、処理時間が長くなるという不具合が発生する。
【０００７】
本発明は上記に鑑みてなされたものであって、多義性を有する単語がキーワードである場合や、多数の類義語を有する単語がキーワードである場合でも、利用者の意図する検索処理を効率的に行い、かつ、過剰検索を回避できるようにすることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、この単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法は、検索式、検索文または検索用キーワード群で表現された検索条件を入力し、前記検索条件を構成するキーワードを抽出する第１の工程と、前記第１の工程で抽出したキーワードの類義語を求める第２の工程と、前記第１の工程で抽出したキーワードが複数存在する場合に、単語間の共起性に基づいて前記第２の工程で求めた類義語から共起性の低い類義語を除外する第３の工程と、前記第２の工程で求めた類義語または第３の工程で前記共起性の低い類義語を除外した後の類義語を用いて、前記第１の工程で抽出したキーワードを拡張する第４の工程と、を含むものである。
【０００９】
また、この単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法は、検索式、検索文または検索用キーワード群で表現された検索条件を入力し、前記検索条件を構成するキーワードを抽出する第１の工程と、前記第１の工程で抽出したキーワードの類義語を求める第２の工程と、前記第１の工程で抽出したキーワードが複数存在する場合に、単語間の共起性に基づいて前記第２の工程で求めた類義語から共起性の低い類義語を除外する第３の工程と、前記第２の工程で求めた類義語または第３の工程で前記共起性の低い類義語を除外した後の類義語から、キーワードの拡張に使用する類義語を選択する第４の工程と、前記第４の工程で選択された類義語を用いて、前記第１の工程で抽出したキーワードを拡張する第５の工程と、を含むものである。
【００１０】
また、この単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法は、上記の単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法において、前記第４の工程が、さらに任意の単語を類義語として追加可能であるものである。
【００１１】
さらに、このコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、上記の単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したものである。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法およびその方法の各工程をコンピュータに実行させるため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の一実施の形態について、添付の図面を参照しつつ詳細に説明する。
【００１３】
図１は、本実施の形態の単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法を実現するためのコンピュータのハードウエア構成を示すブロック構成図である。図１において、１００はＣＰＵを、１０１はＲＯＭを、１０２はＲＡＭを、１０３はベクトル空間法を用いた検索処理を行う検索ソフト１０４を格納したハードディスク装置を、１０５はキーボードやマウス等の入力装置を、１０６はＣＲＴ等のディスプレイを、１０７は検索対象文書を格納した文書ＤＢを、１０８は上記各部を接続するためのバスを示している。
【００１４】
なお、図示は省略するが、バス１０８には、さらに、フロッピーディスクドライブ装置や、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置、ネットワークを介して情報の送受信を行うための通信装置等を接続することができる。
【００１５】
次に、本実施の形態の単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法による具体的な処理について、（１）ベクトル空間法を用いた検索処理（２）単語間の共起性を用いたキーワードの拡張処理の順で詳細に説明していくことにする。
【００１６】
（１）ベクトル空間法を用いた検索処理
図２は、図１に示した検索ソフト１０４の処理を示す概略ブロック図である。この図２を用いて検索ソフト１０４によるベクトル空間法を用いた検索処理を説明することにより、後に説明する単語間の共起性を用いたキーワードの拡張処理の前提となる技術を説明する。
【００１７】
検索ソフト１０４は、ベクトル空間法による検索処理を可能とするために、文書ＤＢ１０７に格納された検索対象文書を転置ファイル２０５に登録する処理およびベクトル空間法による検索処理を行うものである。
【００１８】
ａ．検索対象文書を転置ファイルに登録する処理
検索対象文書を転置ファイル２０５に登録する処理は、図２に示す自然言語処理モジュール２００およびデータベース・ビルド・コンポーネント２０４によって行われる。
【００１９】
自然言語処理モジュール２００は、文書ＤＢ１０７から検索対象文書を入力し、入力した検索対象文書について、フォーマットの認識処理や、品詞情報を格納した辞書２０１および各単語の係り受け等を解析するための文法辞書２０２を用いて形態素解析，構文解析等の解析処理を行う。そして、解析結果に基づいて、検索対象文書を複数のセンテンスからなるサブドキュメントに区切り、サブドキュメントから名詞句を抽出した後，サブドキュメント毎の名詞句リストからなるドキュメント・セット２０３を生成する。
【００２０】
データベース・ビルド・コンポーネント２０４は、自然言語処理モジュール２００で生成した検索対象文書のドキュメント・セット２０３を入力し、入力したドキュメント・セット２０３の各名詞句について、サブドキュメント中の出現頻度，文書ＤＢ１０７全体における分布等の統計情報を求め、求めた名詞句毎の統計情報を用いてサブドキュメントをベクター表現に変換する。この処理をドキュメント・セット２０３中の全てのサブドキュメントについて行い、変換したサブドキュメントのベクター表現に基づいて、検索対象文書のベクター表現を生成し、転置ファイル２０５に登録する。
【００２１】
このようにして、文書ＤＢ１０７中の各検索対象文書がベクター表現に変換されて転置ファイル２０５に登録される。これにより、ベクトル空間法による検索処理を行うことができるようになる。
【００２２】
ｂ．ベクトル空間法による検索処理
ベクトル空間法による検索処理は、図２に示す自然言語処理モジュール２００，クエリー・ビルド・コンポーネント２０７および検索エンジン２０９によって行われる。
【００２３】
自然言語処理モジュール２００は、入力装置１０５から検索条件２０６を入力し、入力した検索条件２０６について、品詞情報を格納した辞書２０１および各単語の係り受け等を解析するための文法辞書２０２を用いて形態素解析，構文解析等の解析処理を行い、検索条件２０６を構成するキーワードを抽出する。そして、抽出したキーワードの類義語や関連語をシソーラス辞書２１０から抽出し、抽出した類義語を用いてキーワードを拡張した後、キーワードからなるドキュメント・セット２０３を生成する。
【００２４】
クエリー・ビルド・コンポーネント２０７は、自然言語処理モジュール２００から検索条件２０６のドキュメント・セット２０３を入力し、入力したドキュメント・セット２０３中の各キーワードについて、ドキュメント・セット２０３中の出現頻度，転置ファイル２０５全体における分布等の統計情報を求め、求めた統計情報を用いて各キーワードをベクター表現に変換したクエリー・ドキュメント２０８をそれぞれ生成する。
【００２５】
検索エンジン（例えば、ＣＬＡＲＩＴＥＣＨ社のＣＬＡＲＩＴ）２０９は、クエリー・ビルド・コンポーネント２０７で生成したクエリー・ドキュメント２０８毎に、転置ファイル２０５中の検索対象文書のベクター表現との類似度を求めた後、検索対象文書にクエリー・ドキュメント２０８との類似度に応じたスコアリングを行い、判定閾値を超えるスコアの検索対象文書を検索結果として出力する。
【００２６】
（２）単語間の共起性を用いたキーワードの拡張処理
続いて、単語間の共起性を用いたキーワードの拡張処理について説明する。この単語間の共起性を用いたキーワードの拡張処理は、上述したベクトル空間法による検索処理を行う際に、自然言語処理モジュール２００において行われるものである。すなわち、自然言語処理モジュール２００において、検索条件２０６から抽出したキーワードの類義語や関連語をシソーラス辞書２１０から抽出し、抽出した類義語を用いてキーワードを拡張する際に実行される。
【００２７】
図３は、単語間の共起性を用いたキーワードの拡張処理を示すフローチャートである。検索ソフト１０４は、入力装置１０５から検索条件２０６を入力すると（Ｓ３０１）、自然言語処理モジュール２００において、入力した検索条件２０６を解析して、検索条件２０６を構成するキーワードを抽出する処理を行う（Ｓ３０２）。ここで、検索条件２０６は、検索式、検索文または検索用キーワード群のいずれで表現されたものであっても良い。
【００２８】
ステップＳ３０２で検索条件２０６を構成するキーワードを抽出した後、抽出したキーワードが複数存在するか否かを判定する（Ｓ３０３）。
【００２９】
抽出したキーワードが複数存在する場合には、抽出したキーワード毎に該当する類義語や関連語をシソーラス辞書２１０から抽出する処理を行う（Ｓ３０４）。
【００３０】
そして、シソーラス辞書２１０から類義語や関連語を抽出すると、単語間の共起性に基づいて、抽出した類義語や関連語から共起性の低い類義語や関連語を除外する処理を行う（Ｓ３０５）。
【００３１】
ここで、ステップＳ３０５における処理を詳細に説明する。入力した検索条件２０６が、例えば「乗用車の新モデル」という検索文である場合、ステップＳ３０２において、「乗用車」および「モデル」が検索条件２０６のキーワードとして抽出される。そして、ステップＳ３０３において、キーワードである「乗用車」および「モデル」のそれぞれについて類義語や関連語が抽出される。
【００３２】
図４は、キーワードである「モデル」の類義語や関連語を抽出した結果の一例を示す説明図である。図４から明らかなように、キーワード「モデル」について多数の類義語や関連語が抽出されている。そこで、ステップＳ３０５において、もう一つのキーワードである「乗用車」との共起性が低い類義語や関連語を除外する処理が行われる。
【００３３】
図５は、図４に示した「モデル」の類義語や関連語から「乗用車」との共起性が低いものを除外した結果の一例を示す説明図である。図４および図５から明らかなように、「乗用車」との共起性が低い「美人」，「モード」等の類義語や関連語が除外されていることがわかる。もし、検索条件２０６が「水着のモデル」であったならば、図５で除外されている類義語や関連語は異なるものとなる。
【００３４】
上述したようにして、共起性の低い類義語や関連語を除外した後、図３のステップＳ３０６に進み、共起性の低い類義語や関連語を除外した後の類義語や関連語を用いてキーワードを拡張する処理を行う。
【００３５】
一方、ステップＳ３０３において検索条件２０６から抽出したキーワードが複数存在しない場合は、ステップＳ３０７に進み、抽出したキーワードに該当する類義語や関連語をシソーラス辞書２１０から抽出する処理を行った後、抽出した類義語や関連語でキーワードを拡張する処理を行う（Ｓ３０６）。
【００３６】
そして、ステップＳ３０６で拡張されたキーワードは、図２を用いて説明したように、ドキュメント・セット２０３としてクエリー・ビルド・コンポーネント２０７に出力される。
【００３７】
なお、上記説明においては、ステップＳ３０７で抽出した類義語や関連語またはステップＳ３０５で共起性の低い類義語や関連語を除外した後の類義語や関連語でそのままキーワードの拡張を行うことにしているが、キーワードの拡張を行う前に、キーワードの拡張に使用する類義語や関連語を選択することができるようにすることもできる。
【００３８】
図６は、キーワードの拡張前に類義語や関連語を選択するための選択画面の一例を示す説明図である。図６において、６００は検索条件入力ウィンドウを、６０１は検索条件入力欄を、６０２は類義語・関連語選択ウィンドウをそれぞれ示している。
【００３９】
検索条件入力欄６０１に検索条件２０６を入力すると、図３のステップＳ３０５までの処理が行われ、キーワードの拡張のために抽出された類義語や関連語が類義語・関連語選択ウィンドウ６０２に表示される。図６では、図５と同様に、キーワード「モデル」について共起性の低い類義語や関連語を除外した後の類義語や関連語が類義語・関連語選択ウィンドウ６０２に表示されている。
【００４０】
ユーザは、表示された類義語・関連語選択ウィンドウ６０２中の類義語や関連語から、ある類義語や関連語をキーワードの拡張に使用するという指定または使用しないという指定を行うことにより、キーワードの拡張に用いる類義語や関連語を選択することができる。また、類義語・関連語選択ウィンドウ６０２中に所望の類義語や関連語が存在しない場合には、ユーザの好みに応じた任意の単語を類義語や関連語として追加することができる。
【００４１】
このように、本実施の形態の単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法によれば、検索条件２０６から抽出したキーワードが複数存在する場合に、単語間の共起性に基づいてシソーラス辞書２１０から抽出した類義語や関連語から共起性の低い類義語や関連語を除外するため、多義性を有する単語がキーワードである場合や、多数の類義語を有する単語がキーワードである場合でも、利用者の意図する検索処理を効率的に行うことができ、かつ、過剰検索を回避することができる。
【００４２】
なお、本実施の形態において、図１に示したコンピュータをネットワークに接続することにより、検索サーバとして用いることができる。したがって、この場合は、ネットワークに接続されたクライアントから検索条件２０６を入力することになる。
【００４３】
また、本実施の形態においては、図２を用いて説明したように、ベクトル空間法による検索処理を前提にして説明したが、ベクトル空間法による検索処理に代えて、ブーリアン検索による検索処理を行うことができることは明らかである。
【００４４】
さらに、本実施の形態で説明した単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法は、予め用意されたプログラム（検索ソフト１０４）を図１に示したパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現される。このプログラムは、ハードディスク，フロッピーディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＭＯ，ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、このプログラムは、上記記録媒体を介して、またはネットワークを介して配布することができる。
【００４５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法によれば、検索式、検索文または検索用キーワード群で表現された検索条件を入力し、検索条件を構成するキーワードを抽出する第１の工程と、第１の工程で抽出したキーワードの類義語を求める第２の工程と、第１の工程で抽出したキーワードが複数存在する場合に、単語間の共起性に基づいて第２の工程で求めた類義語から共起性の低い類義語を除外する第３の工程と、第２の工程で求めた類義語または第３の工程で共起性の低い類義語を除外した後の類義語を用いて、第１の工程で抽出したキーワードを拡張する第４の工程と、を含むため、多義性を有する単語がキーワードである場合や、多数の類義語を有する単語がキーワードである場合でも、利用者の意図する検索処理を効率的に行うことができ、かつ、過剰検索を回避することができる。
【００４６】
また、本発明の単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法によれば、検索式、検索文または検索用キーワード群で表現された検索条件を入力し、検索条件を構成するキーワードを抽出する第１の工程と、第１の工程で抽出したキーワードの類義語を求める第２の工程と、第１の工程で抽出したキーワードが複数存在する場合に、単語間の共起性に基づいて第２の工程で求めた類義語から共起性の低い類義語を除外する第３の工程と、第２の工程で求めた類義語または第３の工程で共起性の低い類義語を除外した後の類義語から、キーワードの拡張に使用する類義語を選択する第４の工程と、第４の工程で選択された類義語を用いて、第１の工程で抽出したキーワードを拡張する第５の工程と、を含むため、多義性を有する単語がキーワードである場合や、多数の類義語を有する単語がキーワードである場合でも、利用者の意図する検索処理を効率的に行うことができ、かつ、過剰検索を回避することができる。
【００４７】
また、本発明の単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法によれば、上記の単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法において、第４の工程は、さらに任意の単語を類義語として追加可能であるため、さらに利用者の意図する検索処理を効率的に行うことができる。
【００４８】
また、本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体によれば、上記の単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したため、このプログラムをコンピュータに実行させることにより、多義性を有する単語がキーワードである場合や、多数の類義語を有する単語がキーワードである場合でも、利用者の意図する検索処理を効率的に行うことができ、かつ、過剰検索を回避することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態の単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法を実現するためのコンピュータのハードウエア構成を示すブロック構成図である。
【図２】本実施の形態の単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法において、検索ソフトの処理を示す概略ブロック図である。
【図３】本実施の形態の単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法において、単語間の共起性を用いたキーワードの拡張処理を示すフローチャートである。
【図４】本実施の形態の単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法において、キーワードである「モデル」の類義語や関連語を抽出した結果の一例を示す説明図である。
【図５】図４に示した「モデル」の類義語や関連語から「乗用車」との共起性が低いものを除外した結果の一例を示す説明図である。
【図６】本実施の形態の単語間の共起性を用いたキーワードの拡張方法において、キーワードの拡張前に類義語や関連語を選択するための選択画面の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
１００      ＣＰＵ
１０１      ＲＯＭ
１０２      ＲＡＭ
１０３      ハードディスク装置
１０４      検索ソフト
１０５      入力装置
１０６      ディスプレイ
１０７      文書ＤＢ
１０８      バス
２００      自然言語処理モジュール
２０１      辞書
２０２      文法辞書
２０３      ドキュメント・セット
２０４      データベース・ビルド・コンポーネント
２０５      転置ファイル
２０６      検索条件
２０７      クエリー・ビルド・コンポーネント
２０８      クエリー・ドキュメント
２０９      検索エンジン
２１０      シソーラス辞書
６００      検索条件入力ウィンドウ
６０１      検索条件入力欄
６０２      類義語・関連語選択ウィンドウ
【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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