(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力部、データ処理部、検索される文書を格納する文書ファイル、及び、出力部を有し、入力部から入力された論理形式の検索質問をベクトル形式に変換し、文書ファイルに格納されている文書集合の中から前記検索質問に適した文書を検索し、出力部に出力する文書検索装置における文書検索方法であって、
（ａ）前記検索質問に含まれる各索引語の有無を成分とするベクトルであって、前記検索質問と適合する前記文書がとりうる全てのベクトルとして前記検索質問から展開して生成されるベクトルを第１の索引語ベクトルとし、前記第１の索引語ベクトルのｉ番目の索引語ベクトルをfiとし、前記第１の索引語ベクトルの集合をΩ1としたとき、
0004033255.tif 000011
によって平方和行列を作成するステップ、
（ｂ）前記平方和行列の固有ベクトルおよび固有値を算出するステップと、
（ｃ）前記固有ベクトルから、部分空間を構成する基底ベクトルを選択するステップと、
（ｄ）前記検索質問に含まれる各索引語の有無を成分とし、各文書から生成される第２の索引語ベクトルと、前記各基底ベクトルとの内積および前記固有値を用いた重み付け係数をもとに前記各文書と前記検索質問との第１の類似度を求めるステップと、
（ｅ）前記第１の類似度と所与の閾値とを比較し、前記各文書が前記検索質問と適合するか否かを判定するステップとを含む文書検索方法。
【請求項２】
さらに、前記重み付け係数または前記閾値を変化させながら、前記第１の索引語ベクトルに対して適合するか否かの判定を行い、前記第１の索引語ベクトルに対する所与の評価関数が最大値になるように、最適の前記重み付け係数または前記閾値を求めるステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の索引語ベクトルの集合Ω1に含まれ前記検索質問と適合すべきであるにも拘わらず不適合と判定された前記第１の索引語ベクトル、前記第１の索引語ベクトルの集合Ω1に含まれず前記検索質問と適合すべきでないにも拘わらず適合と判定された前記第１の索引語ベクトルをもとに前記平方和行列を修正するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
（ａ）検索結果を出力部から出力するステップ、
（ｂ）前記検索結果がユーザの要求に合致するか否かの情報を入力部から受け入れるステップ、
（ｃ）ユーザがユーザの要求に合致すると判定した文書、もしくは合致しないと判定した文書に対応する、前記第１の索引語ベクトルをもとに前記平方和行列を修正するステップ、
をさらに含む請求項１、または３に記載の方法。
【請求項５】
（ａ）検索結果を出力部から出力するステップ、
（ｂ）前記検索結果がユーザの要求に合致するか否かの情報を入力部から受け入れるステップ、
（ｃ）前記文書に含まれる各索引語の有無を成分とする第３の索引語ベクトルであって、ユーザがユーザの要求に合致すると判定した文書、もしくは合致しないと判定した文書に対応する、前記第３の索引語ベクトルをもとに前記平方和行列を修正するステップを含む請求項１、または３に記載の方法。
【請求項６】
（ａ）検索結果を出力部から出力するステップ、
（ｂ）前記検索結果がユーザの要求に合致するか否かの情報を入力部から受け入れるステップ、
（ｃ）ユーザがユーザの要求に合致したと判定した文書の有する前記第３の索引語ベクトルの平均ベクトルと、もしくは合致しないと判定した文書の有する前記第３の索引語ベクトルの平均ベクトルを用いてフィードバック用ベクトルを算出するステップと、
（ｄ）前記第３の索引語ベクトルと前記フィードバック用ベクトルとの第２の類似度を求めるステップと、
（ｅ）前記第１の類似度と前記第２の類似度を用いて第３の類似度を算出するステップと、
（ｆ）前記第３の類似度と所与の閾値とを比較し、各前記文書が前記検索質問と適合するか否かを判定するステップを含む請求項１、３、４、または５、に記載の方法。
【請求項７】
入力部、データ処理部、検索される文書を格納する文書ファイル、及び出力部を有し、所与の論理形式の検索質問をベクトル形式に変換し所望の文書を検索する装置であって、
（ａ）前記入力部から検索質問を受け取る手段と、
（ｂ）前記検索質問に含まれる各索引語の有無を成分とするベクトルであって、前記検索質問と適合する前記文書が取りうる全てのベクトルとして前記検索質問から展開して生成されるベクトルを第１の索引ベクトルとし、前記第１の索引語ベクトルのｉ番目の索引語ベクトルをfiとし、前記第１の索引語ベクトルの集合をΩ1としたとき、
0004033255.tif 000012
によって平方和行列を作成する手段と、
（ｃ）前記平方和行列の固有ベクトルおよび固有値を算出する手段と、
（ｄ）前記固有ベクトルから、部分空間を構成する基底ベクトルを選択する手段と、（ｅ）前記検索質問に含まれる各索引語の有無を成分とし、各文書から生成される第２の索引語ベクトルと、前記各基底ベクトルとの内積および前記固有値を用いた重み付け係数をもとに前記各文書と前記検索質問との第１の類似度を求める手段と、
（ｆ）前記第１の類似度と所与の閾値とを比較し、各前記文書が前記検索質問と適合するか否かを判定する手段と
（ｇ）前記判定結果を前記出力部から出力する手段と、
を含む文書検索装置。
【請求項８】
前記第１の索引語ベクトルの集合Ω1に含まれ前記検索質問と適合すべきであるにも拘わらず不適合と判定された前記第１の索引語ベクトル、前記第１の索引語ベクトルの集合Ω1に含まれず前記検索質問と適合すべきではないにも拘わらず適合と判定された前記第１の索引語ベクトルをもとに前記平方和行列を修正する手段を含む請求項７に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ユーザに指定された検索質問に対して適合する文書や情報を見つけ出し、ユーザに呈示するという情報検索に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年の情報流通の増大に伴い、情報検索技術の重要性はますます高まっている。情報検索技術としては、これまで、ブーリアンモデル、拡張ブーリアンモデル、ファジィモデル、ベクトル空間モデル、確率モデル、ネットワークモデルなどが知られている。これらについては、徳永健伸著「情報検索と言語処理」（東京大学出版会、1999）やRicardo Baeza-Yates、 Berthier Ribeiro-Neto著「Modern Information Retrieval」（Addison-Wesley, 1999）に詳しい。これらの中でブーリアンモデルは最も古典的かつ基本的な方法であり、ベクトル空間モデルは最も一般的なものとなっている。ブーリアンモデルは、索引語間の関係がAND、OR、NOTなどの論理演算子により記述された検索質問と、文書に付与された索引語とを論理的に照合し、適合する文書を見出すものである。一方、ベクトル空間モデルは索引語の有無、もしくはその重み付けされた値を成分とするベクトルで検索質問を記述し、文書の索引語から得られるベクトルとの間で類似度を求め、検索質問と文書との適合の度合いとするものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ブーリアンモデルと比べ、ベクトル空間モデルは一般に
(A)重要な索引語に対する重みの付与の容易性。
(B)検索結果の表示においてユーザの検索質問に対する適合の程度に従って文書を並び替えて表示することの容易性。
(C)得られた検索結果の中でユーザが望ましいと判断した文書、もしくは望ましくないと判断した文書を検索過程にフィードバックし、ユーザが所望する情報を得られやすくすることの容易性。
において優れ、
(D) AND、ORなどの索引語間の関係の記述能力。
において問題があると言われている。
【０００４】
一方、ブーリアンモデルは上記と相反する長短を持ち、（D）はブーリアンモデルの長所、(A)(B)(C)が短所となっている。「情報検索と言語処理」に述べられているように、「渋谷にある中華料理かイタリア料理のレストラン」に関する情報を検索する場合、ブーリアンモデルでは、
渋谷 AND （中華料理 OR イタリア料理）AND レストラン
という論理式でユーザの要求を正確に記述することができる。しかし、各索引語のどれがユーザにとって一番重要であるかの重み付けはできず、また、検索結果を適合度の順番に従って並べ替えることもできない。一方、ベクトル空間モデルでは、
｛渋谷 中華料理 イタリア料理 レストラン｝
という形で検索質問が記述される。このときユーザにとって重要な索引語への重みの付与、検索結果の並べ替えは可能であるが、渋谷以外にある中華料理やイタリア料理のレストランが検索されてしまう可能性がある。
ブーリアンモデルについては、そのような欠点を改善する為に、拡張ブーリアンモデルが提案されており、前出（A）及び（B）については、克服されているが、（C）については解決されていない。検索モデルとしては両者の長所を併せ持つようなものが望ましいと云えるが、そのような方法は知られていなかった。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
先ず、ブーリアンモデルによるクエリをQ(w1,  wN)（以下Qと略す）とする。また、文書iの索引語ベクトル（以下、単にベクトルともいう）をfiT=(b1,  bN)で表す。ただしＴは転置を示す。bnはwnが文書iにおいて索引語として抽出されているか否かを示す２値の変数である。本発明の狙いは、QをＮ次元の複数のベクトルに展開し、文書iがQと適合するか否かの判断をベクトルfiと展開されたベクトルとの照合によって可能にすることにある。
この課題を解決するための考え方は以下の通りである。先ず、Ｎ個の索引語からなるクエリQが与えられたとき、索引語ベクトルは理論上2N-1通り存在することになるが、これらのうち、Qと適合する文書がとりうるあらゆる索引語ベクトルの集合をΩ1、それ以外の索引語ベクトル集合をΩ0とする。
【０００６】
例として前出のブーリアンモデルで説明する。検索質問入力Ｑが渋谷 AND （中華料理 OR イタリア料理）AND レストランとする。前述のようにQと適合する文書がとりうるあらゆる索引語ベクトルの集合Ω1は３つのベクトル、f1T＝（１０１１）、f2T＝（１１０１）、f3T＝（１１１１）を含むことになる。ベクトル集合Ω0は、これらのベクトル以外のベクトルの集合である。
このようにすると、あらゆる文書の索引語ベクトルはΩ0もしくはΩ1に含まれることになる。従って、任意の文書iが検索質問に適合するか否かは、文書iのベクトルfiがΩ1、Ω0の何れに含まれるかにより決まることになる。本発明では、fiとベクトル集合Ω1との間の類似度を求め、類似度が一定値を越えていればΩ1に含まれると判断することとする。さらに、類似度の尺度としてはSVSM類似度を用いることとする。SVSM類似度は文献（川谷隆彦. 文ベクトル集合モデルによるテキスト処理．情報処理学会自然言語処理研究報告，2000-NL-140，pp.31-38(2000)．）に述べられており、Ω1に含まれる全ベクトルの平方和行列（後述）の固有ベクトルと固有値を用いる事によりfiとベクトル集合Ω1との間の類似度を正確に求めることができる。
【０００７】
【発明の実施の形態】
図５は、本願発明の文書検索装置１００の基本構成図を示す。入力部１１０からユーザが所望の文書を検索する為の検索質問を入力する。あるいは検索結果に基づいたフィードバック情報を入力部１１０から入力することが出来る。演算部１２０では、検索質問を基に、文書ファイル１３０に格納されている文書を検索し、出力部１４０に出力する。図１Ａは本発明の第１の実施例（以下実施例１）を示すフローチャートである。本願発明の方法は、汎用コンピュータ上でこの発明を組み込んだプログラムを走らせることによって実施することができる。図１Ａは、そのようなプログラムを走らせている状態でのコンピュータのフローチャートである。ブロック11は検索質問入力部、ブロック12は平方和行列算出部、ブロック13は固有値・固有ベクトル算出部である。ブロック14は適合性判定用パラメータ決定部を表す。15は検索処理部である。
先ず、検索質問入力部11に検索質問Ｑが入力されたとする。前述のようにQと適合する文書がとりうるあらゆる索引語ベクトルの集合をΩ1とし、ベクトル集合Ω1に含まれる全てのベクトルから、平方和行列算出部１２では平方和行列Ｓを
【０００８】
【数１】
0004033255.tif 000002
により求める。固有値・固有ベクトル算出部13では、行列Sの固有値、固有ベクトルを求める。m次の固有値、固有ベクトルをλm、φmとする。また、行列ＳのランクをＲとする。適合性判定用パラメータ決定部14では、φmを基底とする部分空間において索引語ベクトルfiとベクトル集合Ω1との類似度riを
【０００９】
【数２】
0004033255.tif 000003
により定義し、出現しうるあらゆる索引語ベクトル（2N-1通り）について類似度を求めて、以下の3種類のパラメータを実験的に決定する。ここで（φmTｆi）は内積を表わす。なお数２においてLは何次の固有値、固有ベクトルまで用いるかを指定するパラメータで最大値はRである。
(1)  固有ベクトルと固有値の数L：
数２においてLは用いる固有ベクトルと固有値の数を表し、最大値はRであるが、Lが少ないほど処理時間が小さくなる。そのため、高い能力を保ちながらなるべく小さなLを決定する必要がある。
(2)  固有値の上限値β：
固有値は数２の類似度算出において重みとして作用しているが、求められた固有値をそのまま使っても良好な結果を与えるとは限らない。そこで一定値β以上の固有値は次数に関係なくβにするというクリッピング処理を行って最適な結果が得られるようにする必要がある。βは実験的に決める必要がある。
(3)  適合判定用閾値α：
与えられた文書がQと適合しているか否かはその文書の索引語ベクトルの類似度が閾値αを越えているかどうかにより判断する。閾値αは実験的に決める必要がある。
【００１０】
ブロック14のフローチャートを図１Ｂに示す。適合性判定用パラメータ決定部14では、上記の3種類のパラメータを決定するために、L、β、αのそれぞれの値を順次変えながら、とりうる全てのL、β、αの組合わせに対して索引語ベクトルを用いて適合性の判断を行い、評価値の最大値を求める。ここで、Ｌの範囲は１からランク値、αの範囲は０から１．０、βの範囲は１次の固有値×定数１から１次の固有値×定数２である。評価値が最大になるときのL、β、αを求める。評価値としては、F値がよく知られている。2N-1通りの索引語ベクトルの中で、適合索引ベクトル数をAとする。実施例１では、適合索引ベクトルは、（１，０，１，１）（１，１，０，１）（１，１，１，１）であるからＡの値は３である。
【００１１】
適合と判断された索引ベクトル数をBとする。すなわち類似度がαを超えた索引ベクトルの数である。適合と判断された索引ベクトルの中で実際に適合する索引ベクトル数をCとすると、再現率（Recall、以下Rとする）は、Ｒ＝C/A、精度（Precision、以下Pとする）は、Ｐ＝C/Bで定義される。F値は、再現率と精度に同じ重みを与える場合には、
Ｆ＝2×R×P/(R+ P)
で定義される。検索処理部15（図１A）では、データベースに格納されている各文書について適合性を判断し、検索結果として出力する。この場合、文書iの索引語ベクトルをfiとする。fiは文書ｉに付与された索引語の中で、検索質問に用いられているものを検出することによって作成される。類似度は数２において定義される式を用い、パラメータとしては上記で決定された値を用いる。これ以外は従来技術を用いて実施することができる。
【００１２】
図2は本発明の第2の形態の実施例（以下実施例２）を示す。この発明の方法は、汎用コンピュータ上でこの発明を組み込んだプログラムを走らせることによって実施することができる。図2は、そのようなプログラムを走らせている状態でのコンピュータのフローチャートである。ブロック11から14は図1Ａに示したものと同じであり、ブロック11は検索質問入力部、ブロック12は平方和行列算出部、ブロック13は固有値・固有ベクトル算出部である。ブロック14は適合性判定用パラメータ決定部を表す。さらにブロック25はフィードバック要否判定部、ブロック26はフィードバック用ベクトル選択部、ブロック27は平方和行列修正部、ブロック28は適合性判定用パラメータ決定部である。ブロック15は図1に示したものと同じであり、15は検索処理部である。
【００１３】
入力された検索質問に対し、ブロック11から14までの処理で検索質問はベクトル形式に変換される。フィードバック要否判定部25では、適合性判定用パラメータ決定部の結果からフィードバックの要否を判定する。繰り返し処理の中で初めてこの処理を行うときに適合索引語ベクトル、即ちベクトル集合Ω1に含まれていながら不適合と判断された索引語ベクトルや、不適合でありながら適合と判断された索引語ベクトルが存在する場合、あるいは、２回目以降の繰り返しの過程で評価値が収束しなかった場合にはフィードバックが必要と判断する。評価値が収束していたり、フィードバックを重ねる毎に評価値が下がるようであればフィードバックは行わない（ブロック２４）。フィードバック用ベクトル選択部26ではフィードバックを行うべき索引語ベクトル、即ち望ましくない結果として得られた索引語ベクトルを選択し、それらのベクトル集合を作成する。たとえば、前回の結果において（最初の繰り返しの時はブロック14の結果）、適合索引語ベクトルの類似度の最小値をrmin、非適合索引語ベクトルの類似度の最大値をrmaxとして、類似度がrmaxより小さい適合索引語ベクトルをΩ+に、類似度がrminより大きい非適合索引語ベクトルをΩ-に加えることにより行うことができる。最初の繰り返しの時はΩ+、Ω- は空にしておく。平方和行列修正部27では、ａ、ｂをパラメータとして
【００１４】
【数３】
0004033255.tif 000004
を求め、行列S1の固有値、固有ベクトルを求める。ここでSはブロック12で求められる平方和行列である。適合性判定用パラメータ決定部28は適合性判定用パラメータ決定部14と同等の処理を行うほか、ａ、ｂについてもこれらの値を変えながら評価値を求め、評価値が最大になるａ、ｂの値を決定する。その後フィードバック要否判定部25へ戻り更なるフィードバックの要否を判定する。
【００１５】
図３Ａは本発明の第３の形態の実施例（以下実施例3）を示す。この発明の方法は、汎用コンピュータ上でこの発明を組み込んだプログラムを走らせることによって実施することができる。図３Ａは、そのようなプログラムを走らせている状態でのコンピュータのフローチャートである。ブロック２００は実施例２の実行部分である。ブロック29は検索結果表示部、ブロック30はユーザからのフィードバック指定部、ブロック31は、検索質問に基づきｆiを用いて行われる平方和行列修正部、ブロック32は適合性判定用パラメータ決定部、ブロック33は検索処理部である。
【００１６】
実施例３では、先ず実施例２に従って検索処理を行い、その結果を検索結果表示部２９においてユーザに表示する。その結果をユーザは評価し、検索結果の中にユーザが所望していた文書があり、その文書をもとに類似した文書を再検索したい場合、もしくは再検索結果の中に現れて欲しくない文書がある場合、それらをユーザからのフィードバック指定部30で指定する。上記の類似検索のもととなるユーザの所望文書を正例文書、現れて欲しくない文書を負例文書と呼ぶこととする。これらの文書は複数指定することができる。正例文書の有する索引語ベクトルはベクトル集合Ωpfに、負例文書の有する索引語ベクトルはベクトル集合Ωnfに加えていく。Ωpf、Ωnfは最初は空である。平方和行列修正部31では、a1、b1をパラメータとして
【００１７】
【数４】
0004033255.tif 000005
を求め、行列S2の固有値、固有ベクトルを求める。ここでS1はブロック27（図2）で求められる平方和行列である。適合性判定用パラメータ決定部32は適合性判定用パラメータ決定部14と同等の処理を行うほか、a1、b1についてもこれらの値を変えながら評価値を求め、評価値が最大になるa1、b1の値を決定する。但し、図２のブロック14と異なるのは、索引語ベクトル集合Ω1の中に負例文書の索引語ベクトルがあれば取り除き、正例文書のそれが含まれていなければそれを加えるようにしておく点である。検索処理部33は実施例1、2と同様に行う。その結果はブロック29にて表示する。
【００１８】
また、フィードバック指定部30、平方和行列修正部31、適合性判定用パラメータ決定部32、検索処理部33では、上記の例では正例、負例文書の索引語ベクトルの各成分は検索質問で用いられた索引語が各文書で索引語として用いられているか否かを表していたが、各文書が有する索引語をベクトルの形で表して用いてもよい。次に実施例４として、各文書が有する索引語を用いてベクトルにした例を示す。具体的な例としては、２つの文書ｇ1及びｇ2を考える。ｇ1及びｇ2が次の索引語を含んでいるとする。
ｇ1：渋谷、中華料理、レストラン、アメリカ料理、
ｇ2：渋谷、デパート
検索質問で用いられた索引語は、渋谷、中華料理、イタリア料理、レストランが含まれているので、検索質問及び文書に含まれる検索語の種類は６種類であるので、ｇ1及びｇ2の索引語ベクトルの次元を６とする。これらの索引語の順序を例えば次のようにきめる。
【００１９】
渋谷、中華料理、イタリア料理、レストラン、アメリカ料理、デパート
その結果、ｇ1及びｇ2の索引語ベクトルは次のように表わすことが出来る。
ｇ1：（１，１，０，１，１，０）
ｇ2：（１，０，０，０，０，１）
実施例４のフローチャートを図３Ｂに示す。このような各正例、負例文書のベクトルをｇで表すこととする。但し、文書ごとに索引語は異なるのが普通であるので、文書は異なっていてもベクトルｇの各成分は同じ索引語に対応するように索引語を並べ変える必要はある。フィードバック指定部30では、このようなベクトルについて正例、負例文書のベクトル集合Ωpg、Ωngを求める。平方和行列修正部3６では、
【００２０】
【数５】
0004033255.tif 000006
の固有値、固有ベクトルを求めるようにする。但し、数５において行列S1の行及び列の次元は、一般にｇの行及び列の次元より小さいために、行列S1のサイズを調整したうえで、行列S1のi列、i行をgのi番目の成分と同じ索引語と対応するように行、列を移動する必要がある。また、ｇのi番目の成分に対応する索引語が検索質問に用いられていなければ、行列S1のi列、i行は０にする必要がある。上記の例では、Ｓ1はもともとのは４×４の行列であったので、、Ｓ1の５，６行及び５，６列の各成分はは０として、Ｓ1を６×６の行列とする必要がある。
【００２１】
適合性判定用パラメータ決定部32は前記と同様の手順で行うことができる。検索処理部33はデータベースに格納されている各文書について適合性を判断し、検索結果として出力する。この場合、文書iの索引語ベクトルをgiとすると、類似度は次式で定義される式を用い、パラメータとしては上記で決定された値を用いる。これ以外は従来技術を用いて実施することができる。
【００２２】
【数６】
0004033255.tif 000007
図４は本発明の第５の形態の実施例を示す。この発明の方法は、汎用コンピュータ上でこの発明を組み込んだプログラムを走らせることによって実施することができる。図４は、そのようなプログラムを走らせている状態でのコンピュータのフローチャートである。ブロック２００は実施例２を示す。ブロック29は検索結果表示部、ブロック３４は修正が必要か否かをユーザが判断する判断部、ブロック30はユーザからのフィードバック指定部、ブロック41はフィードバック用ベクトル算出部、ブロック42は再検索処理である。
本発明のブロック30に到るまでの手順は実施例３、４と同様である。フィードバック用ベクトル算出部41では、まず、正例のベクトル集合Ωpgにおける平均ベクトルgpと、負例のベクトル集合Ωngにおける平均ベクトルgnを求める。次いで、フィードバック用ベクトルg'を、a3、b3をパラメータとして、次式で求める。
【００２３】
【数７】
0004033255.tif 000008
検索処理部42では、まず、被検索文書iの索引語ベクトルをgiとして、giとg'との類似度r'iを求める。類似度としては次式を用いることができる。
【００２４】
【数８】
0004033255.tif 000009
ここでTは転置を表す。また、||g'||はg'のノルムを表す。
検索処理部42では被検索文書iに対するを類似度r*iとして、ブロック15で被検索文書iに対して求められていた類似度riとの加重平均などの関数をして定義する。
【００２５】
【数９】
0004033255.tif 000010
さらに適合度の大きい順に被検索文書をソートし、検索結果表示部29で表示する。なお、ここでa3、b3の値を変えながら、最適な値を決めることが出来る。これは従来から行われてきた技術により対応が可能である。
【００２６】
【発明の効果】
w1 〜w8の8索引語から成る検索質問QをQ=(w1 OR w2 OR w3 OR w4) AND (w5 OR w6 ) AND w7 AND w8 
を例にとる。８索引語から成る索引語ベクトルは28-1、即２５５通り存在し、その内上記Qに適合する索引語ベクトル数は45である。実施例１に述べた発明を適用することにより255通りの各索引語ベクトルに対してQと適合するか否かの判定を行ったところ、１００%のＦ値が得られた。これは適合索引語ベクトル集合と非適合索引語ベクトル集合とが完全に分離できたことを意味する。従来のベクトル空間モデルを適用した時のＦ値は８７．１%であり、検索能力は著しく改善されている。
【００２７】
また、
Q=((w1 OR w2 OR w3 OR w4) AND ((NOTw5) OR w6 ) AND w7 AND w8
に対しては、従来のベクトル空間モデルを適用した時のＦ値は８５．４%、実施例１の発明を実施した時には９４．３%であった。この検索質問に対しさらに実施例２の発明を実施したところ、１００%のＦ値が得られた。これらの事実は本発明は従来のベクトル空間モデルの利点を生かしつつ、ブーリアンモデルに匹敵する適合文書と不適合文書の分離能力が得られたことを意味する。ベクトル空間モデルは現在最も一般的な検索モデルとなっているので、本発明のインパクトは非常に大きいと云える。
【図面の簡単な説明】
【図１Ａ】本発明の第１の実施例に関するフローチャートである。
【図１Ｂ】本発明の適応性判定用パラメータ決定部のフローチャートである。
【図２】本発明の第２実施例に関するフローチャートである。
【図３Ａ】本発明の第３実施例に関するフローチャートである。
【図３Ｂ】本発明の第４実施例に関するフローチャートである。
【図４】本発明の第５実施例に関するフローチャートである。
【図５】本願発明の文書検索装置１００の基本構成図である。
【符号の説明】
１００：文書検索装置
１１０：入力部
１２０：演算部
１３０：文書ファイル
１４０出力部
【図１Ａ】
0004033255.tif 000013
【図１Ｂ】
0004033255.tif 000014
【図２】
0004033255.tif 000015
【図３Ａ】
0004033255.tif 000016
【図３Ｂ】
0004033255.tif 000017
【図４】
0004033255.tif 000018
【図５】
0004033255.tif 000019