(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索結果のデータを複数、記憶しているデータ記憶手段と、
記憶されている前記データをグループに分類する分類手段と、
前記分類手段が分類したグループ毎に、そのグループを代表する代表語を作成する代表語作成手段と、
前記代表語作成手段が作成した代表語の一覧を表示する表示手段と、
を備え、
前記分類手段は、階層的な関係を有する階層データを複数記憶している階層データ記憶手段と、前記データ記憶手段に記憶されたデータを、前記階層データ記憶手段に記憶された階層データに基づいて、分類する階層データ分類手段とを含み、
前記階層データ記憶手段は、単語の上位概念と下位概念との階層の関係を示す辞書であって、前記階層の深さが少なくとも３であるシソーラスを記憶しており、
前記階層データ分類手段は、前記シソーラスを検索し、前記データ記憶手段が記憶しているデータに含まれる単語の上位概念の単語を、データ毎に抽出する上位概念抽出手段と、抽出された上位概念の単語が同じデータを１グループとして、前記データ記憶手段に記憶されているデータをグループに分類するシソーラス分類手段とを含み、
前記上位概念抽出手段は、表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、前記シソーラス分類手段により分類されたグループ数が前記読み出した表示能力を超えるかどうかを判定する再分類判定手段と、前記再分類判定手段により前記分類されたグループの数が前記表示能力を超えたと判定された場合、前記上位概念抽出手段により前記抽出された上位概念の単語のさらに一つ上位の概念の単語を抽出し、前記シソーラス分類手段により前記抽出されたさらに一つ上位の概念の単語が同じデータを１グループとして前記データ記憶手段に記憶されているデータをグループに分類するよう制御する再分類制御手段とを含むことを特徴とするデータ検索支援装置。
【請求項２】
前記上位概念抽出手段は、シソーラスの階層の指定を受け付ける階層指定受付手段と、
前記階層指定受付手段により受け付けられたシソーラスの階層を基に、前記データに含まれる単語の上位概念の単語を、前記シソーラスから抽出する指定上位概念抽出手段と
を含むことを特徴とする請求項１記載のデータ検索支援装置。
【請求項３】
前記指定上位概念抽出手段は、前記階層指定受付手段により指定を受け付けられたシソーラスの階層に含まれる、前記上位概念の単語を抽出する
ことを特徴とする請求項１記載のデータ検索支援装置。
【請求項４】
前記階層データ分類手段は、さらに
前記階層指定受付手段により指定を受け付けられたシソーラスの階層が、前記データに含まれる単語より下位の階層である場合に、前記指定を受け付けられた階層に含まれる前記単語の下位の概念の単語を前記シソーラスから抽出する下位概念抽出手段を含み、
前記シソーラス分類手段は、抽出された上位概念又は下位概念の単語が 同じデータを１グループとして分類する
ことを特徴とする請求項１記載のデータ検索支援装置。
【請求項５】
前記階層データ分類手段は、
表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、
前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、
前記シソーラス分類手段により分類されたグループの数が前記読み出した表示能力を超えるかどうかを判定する第１再分類判定手段と、
前記シソーラス分類手段により分類されたグループの数が、一定の値以下であるかどうかを判定する第２再分類判定手段と、
前記階層指定受付手段により受け付けられたシソーラスの階層を一つ上に又は一つ下に変更する指定階層変更手段と、
前記第１再分類判定手段により前記グループの数が前記表示能力を超えたと判定された場合、前記指定階層変更手段によるシソーラスの階層の一つ上への変更と、前記上位概念抽出手段による上位概念の単語の抽出と、前記シソーラス分類手段による前記データ記憶手段に記憶されているデータのグループへの分類とを制御し、前記第２再分類判定手段により前記グループの数が、一定の値以下であると判定された場合、前記指定階層変更手段によるシソーラスの階層の一つ下への変更と、前記下位概念抽出手段による下位概念の単語の抽出と、前記シソーラス分類手段による前記データ記憶手段に記憶されているデータのグループへの分類とを制御する再分類制御手段と
を含むことを特徴とする請求項４記載のデータ検索支援装置。
【請求項６】
前記データ記憶手段は、データの種類を示す１又は複数の属性と、それぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータを記憶しており、
前記分類手段は、１又は複数の属性の指定を受け付ける属性指定受付手段を含み、
前記上位概念抽出手段は、前記シソーラスを検索し、指定された１又は複数の属性に属する属性値の上位概念の単語を、前記シソーラスから抽出する
ことを特徴とする請求項１記載のデータ検索支援装置。
【請求項７】
前記代表語作成手段は、前記シソーラス分類手段により分類されたグループごとに代表語を作成する
ことを特徴とする請求項１記載のデータ検索支援装置。
【請求項８】
前記階層データ記憶手段は、階層的な関係を有する複数の表題から構成される目次を記憶しており、
前記データ記憶手段は、前記目次に関連したデータを記憶しており、
前記階層データ分類手段は、
前記データ記憶手段に記憶されているデータを選択するデータ選択手段と、
前記選択されたデータに関連する前記目次の表題を抽出する目次抽出手段と、
前記抽出された表題が同じデータを１つのグループとして、前記データ選択手段により選択されたデータをグループに分類する目次分類手段と、
前記目次を検索し、前記データ選択手段により選択されたデータに関連する表題の上位の表題を、抽出する上位表題抽出手段と、
表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、
前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、
前記目次分類手段により分類されたグループの数が前記読み出した表示能力を超えるかどうかを判定する再分類判定手段と、
前記再分類判定手段により、前記分類されたグループの数が前記表示能力を越えたと判定された場合、前記上位表題抽出手段により前記抽出された表題のさらに一つ上位の表題を抽出し、前記目次分類手段により前記抽出されたさらに一つ上位の表題を基にして前記データをグループへ分類するよう制御する再分類制御手段とを含み、
前記代表語作成手段は、前記目次分類手段が作成したグループ毎に、グループに対応する表題を用いて代表語を作成する
ことを特徴とする請求項１記載のデータ検索支援装置。
【請求項９】
前記階層データ記憶手段は、階層的な関係を有する複数の地名から構成される地名辞典を記憶しており、
前記データ記憶手段は、地名を含むデータを記憶しており、
前記階層データ分類手段は、
前記データ記憶手段に記憶されているデータを選択するデータ選択手段と、
前記選択されたデータに含まれる単語と前記地名辞典の地名を比較し、一致した地名があれば、前記地名辞典の地名を抽出する地名抽出手段と、
前記抽出された地名が同じデータを１つのグループとして、前記データ記憶手段に記憶されているデータをグループに分類する地名分類手段と、
前記地名辞典を検索し、前記抽出された地名の上位の地名を、抽出する上位地名抽出手段と、
表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、
前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、
前記地名分類手段により分類されたグループの数が前記読み出した表示能力を超えるかどうかを判定する再分類判定手段と、
前記再分類判定手段により、前記分類されたグループの数が前記表示能力を越えたと判定された場合、前記上位地名抽出手段により前記抽出された地名のさらに一つ上位の地名を抽出し、前記抽出されたさらに一つ上位の地名を基にして前記データをグループへ分類するよう制御する再分類制御手段とを含み、
前記代表語作成手段は、前記地名分類手段が作成したグループ毎に、グループに対応する地名を用いて代表語を作成する
ことを特徴とする請求項１記載のデータ検索支援装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、大量のデータから所望のデータを検索する際、その検索を支援をする検索支援装置、データ検索支援方法及びデータ検索支援プログラムを記憶した媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ＣＤ−ＲＯＭやネットワークの普及により大量のデータを容易に取り扱えるようになってきている。例えば、電子ブック（キャノン（株））を用いれば、操作者は、電子ブックプレイヤーを使って、大量のデータから必要なデータを検索することができる。ここで、電子ブックの一例として、「ＪＴＢの宿泊情報’９１」（日本交通公社）を用いて、データの検索を説明する。この電子ブックを電子ブックプレイヤーにセットし、電源を入れると、図６６（ａ）に示すように、単語の前方一致検索や、地域、予算などで宿泊施設を検索する検索画面が表示される。ここで、操作者が、図６６（ｂ）に示すように、「地域はどこを選びますか」の項目に対して、「札幌市」を入力し検索を行う。すると、検索結果が、図６６（ｃ）のように表示される。当該画面は、札幌市には宿泊施設が１０２軒あることを示し、そのうち最初の８軒の宿泊施設名を表示している。残りの９４件の宿泊施設名は、操作者が、次頁、前頁を指定することにより参照することができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記のように画面に表示できるデータ量を〓かに越えるデータが検索された場合、操作者が必要とする宿泊施設のデータを見つけることは容易ではない。つまり、操作者が必要とする宿泊施設のデータが１０２軒分のデータのうち最後の方にあるとすると、多数回の次頁の指定を行い各宿泊施設のデータを検索しなくてはならない。
【０００４】
本発明は、操作者が、大量のデータから所望のデータを検索する際に、その検索を支援するデータ検索支援装置、データ検索支援方法及びプログラムを記憶した媒体を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、データ検索支援装置であって、検索結果のデータを複数、記憶しているデータ記憶手段と、記憶されている前記データをグループに分類する分類手段と、前記分類手段が分類したグループ毎に、そのグループを代表する代表語を作  成する代表語作成手段と、前記代表語作成手段が作成した代表語の一覧を表示する表示手段とを備え、前記分類手段は、階層的な関係を有する階層データを複数記憶している階層データ記憶手段と、前記データ記憶手段に記憶されたデータを、前記階層データ記憶手段に記憶された階層データに基づいて、分類する階層データ分類手段とを含み、前記階層データ記憶手段は、単語の上位概念と下位概念との階層の関係を示す辞書であって、前記階層の深さが少なくとも３であるシソーラスを記憶しており、前記階層データ分類手段は、前記シソーラスを検索し、前記データ記憶手段が記憶しているデータに含まれる単語の上位概念の単語を、データ毎に抽出する上位概念抽出手段と、抽出された上位概念の単語が同じデータを１グループとして、前記データ記憶手段に記憶されているデータをグループに分類するシソーラス分類手段とを含み、前記上位概念抽出手段は、表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、前記シソーラス分類手段により分類されたグループ数が前記読み出した表示能力を超えるかどうかを判定する再分類判定手段と、前記再分類判定手段により前記分類されたグループの数が前記表示能力を超えたと判定された場合、前記上位概念抽出手段により前記抽出された上位概念の単語のさらに一つ上位の概念の単語を抽出し、前記シソーラス分類手段により前記抽出されたさらに一つ上位の概念の単語が同じデータを１グループとして前記データ記憶手段に記憶されているデータをグループに分類するよう制御する再分類制御手段とを含むことを特徴とする。
【０００８】
ここで、前記上位概念抽出手段は、シソーラスの階層の指定を受け付ける階層指定受付手段と、前記階層指定受付手段により受け付けられたシソーラスの階層を基に、前記データに含まれる単語の上位概念の単語を、前記シソーラスから抽出する指定上位概念抽出手段とを含むように構成してもよい。
ここで、前記指定上位概念抽出手段は、前記階層指定受付手段により指定を受け付けられたシソーラスの階層に含まれる、前記上位概念の単語を抽出するように構成してもよい。
【０００９】
ここで、前記階層データ分類手段は、さらに前記階層指定受付手段により指定を受け付けられたシソーラスの階層が、前記データに含まれる単語より下位の階層である場合に、前記指定を受け付けられた階層に含まれる前記単語の下位の概念の単語を前記シソーラスから抽出する下位概念抽出手段を含み、前記シソーラス分類手段は、抽出された上位概念又は下位概念の単語が  同じデータを１グループとして分類するように構成してもよい。
【００１０】
ここで、前記階層データ分類手段は、表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、前記シソーラス分類手段により分類されたグループの数が前記読み出した表示能力を超えるかどうかを判定する第１再分類判定手段と、前記シソーラス分類手段により分類されたグループの数が、一定の値以下であるかどうかを判定する第２再分類判定手段と、前記階層指定受付手段により受け付けられたシソーラスの階層を一つ上に又は一つ下に変更する指定階層変更手段と、前記第１再分類判定手段により前記グループの数が前記表示能力を超えたと判定された場合、前記指定階層変更手段によるシソーラスの階層の一つ上への変更と、前記上位概念抽出手段による上位概念の単語の抽出と、前記シソーラス分類手段による前記データ記憶手段に記憶されているデータのグループへの分類とを制御し、前記第２再分類判定手段により前記グループの数が、一定の値以下であると判定された場合、前記指定階層変更手段によるシソーラスの階層の一つ下への変更と、前記下位概念抽出手段による下位概念の単語の抽出と、前記シソーラス分類手段による前記データ記憶手段に記憶されているデータのグループへの分類とを制御する再分類制御手段とを含むように構成してもよい。
【００１１】
ここで、前記データ記憶手段は、データの種類を示す１又は複数の属性と、それぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータを記憶しており、前記分類手段は、１又は複数の属性の指定を受け付ける属性指定受付手段を含み、前記上位概念抽出手段は、前記シソーラスを検索し、指定された１又は複数の属性に属する属性値の上位概念の単語を、前記シソーラスから抽出するように構成してもよい。
【００１２】
ここで、前記代表語作成手段は、前記シソーラス分類手段により分類されたグループごとに代表語を作成するように構成してもよい。
ここで、前記階層データ記憶手段は、階層的な関係を有する複数の表題から構成される目次を記憶しており、前記データ記憶手段は、前記目次に関連したデータを記憶しており、前記階層データ分類手段は、前記データ記憶手段に記憶されているデータを選択するデータ選択手段と、前記選択されたデータに関連する前記目次の表題を抽出する目次抽出手段と、前記抽出された表題が同じデータを１つのグループとして、前記データ選択手段により選択されたデータをグループに分類する目次分類手段と、前記目次を検索し、前記データ選択手段により選択されたデータに関連する表題の上位の表題を、抽出する上位表題抽出手段と、表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、前記目次分類手段により分類されたグループの数が前記読み出した表示能力を超えるかどうかを判定する再分類判定手段と、前記再分類判定手段により、前記分類されたグループの数が前記表示能力を越えたと判定された場合、前記上位表題抽出手段により前記抽出された表題のさらに一つ上位の表題を抽出し、前記目次分類手段により前記抽出されたさらに一つ上位の表題を基にして前記データをグループへ分類するよう制御する再分類制御手段とを含み、前記代表語作成手段は、前記目次分類手段が作成したグループ毎に、グループに対応する表題を用いて代表語を作成するように構成してもよい。
【００１３】
ここで、前記階層データ記憶手段は、階層的な関係を有する複数の地名から構成される地名辞典を記憶しており、前記データ記憶手段は、地名を含むデータを記憶しており、前記階層データ分類手段は、前記データ記憶手段に記憶されているデータを選択するデータ選択手段と、前記選択されたデータに含まれる単語と前記地名辞典の地名を比較し、一致した地名があれば、前記地名辞典の地名を抽出する地名抽出手段と、前記抽出された地名が同じデータを１つのグループとして、前記データ記憶手段に記憶されているデータをグループに分類する地名分類手段と、前記地名辞典を検索し、前記抽出された地名の上位の地名を、抽出する上位地名抽出手段と、表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、前記地名分類手段により分類されたグループの数が前記読み出した表示能力を超えるかどうかを判定する再分類判定手段と、前記再分類判定手段により、前記分類されたグループの数が前記表示能力を越えたと判定された場合、前記上位地名抽出手段により前記抽出された地名のさらに一つ上位の地名を抽出し、前記抽出されたさらに一つ上位の地名を基にして前記データをグループへ分類するよう制御する再分類制御手段とを含み、前記代表語作成手段は、前記地名分類手段が作成したグループ毎に、グループに対応する地名を用いて代表語を作成するように構成してもよい。
【００５３】
【発明の実施の形態】
（実施の形態１）
以下に、本発明に係る一つの実施の形態としてのデータ検索支援装置について説明する。
図１は、このデータ検索支援装置のブロック図である。当該データ検索支援装置は、データ記憶部１０１、受付部１０２、属性指定部１０３、分類方法指定部１０４、シソーラス記憶部１０５、シソーラス検索部１０６、分類部１０７、グループ記憶部１０８、代表語作成部１０９、表示部１１０、表示能力記憶部１１１、制御部１１２からなる。
【００５４】
データ記憶部１０１は、磁気ディスクやＲＯＭ等で実現され、検索の対象となる複数のデータを記憶する。図２は、データ記憶部１０１に記憶されているデータの一例である。各データは料理に関する複数の料理データ２０１、２０２、・・・から構成される。この料理データ２０１、２０２、・・・は、複数の属性からなる。ここで、複数の属性とは、料理名を示す「料理  名」属性と、料理写真の画像データをもつ「料理写真」属性と、料理解説を示す「料理解説」属性と、料理の作り方を示す「作り方」属性と、料理の塩分量を示す「塩分」属性と、料理の熱量を示す「熱量」属性と、料理の調理時間を示す「時間」属性と、料理の材料名を示す「材料」属性である。次に、料理データ２０１には、「料理名」属性の属性値「豚肉のガーリックソテー」２１１と、「料理写真」属性の属性値である料理の画像データ２１２と、「料理解説」属性の属性値「にんにくたっぷりの・・・」２１３と、「作り方」属性の属性値「作り方１・・・」２１４と、「塩分」属性の属性値である塩分量の数値データ「１．７ｇ」２１５と、「熱量」属性の属性値である熱量の数値データ「４５６ｋｃａｌ」２１６と、「時間」属性の属性値である調理時間の数値データ「２５分」２１７と、「材料」属性の属性値２１８である文字データ「豚ロース」、「にんじん」、「セロリ」、「ピーマン」とが含まれる。ここで「材料」属性には、料理の材料の数の分だけの複数の属性値がある。
【００５５】
また、他の料理データ２０２、２０３、・・も、料理データ２０１と同じ複数の属性を持つが、その属性に対応する属性値は、個々の料理データに応じて異なる値をとる。
また、当該データ記憶部１０１は、データが記録されたフロッピーディスクやＣＤーＲＯＭや光磁気ディスク等と、その記録されたデータを読み出すドライブで実現されても良い。
【００５６】
受付部１０２は、キーボードやマウス、ペンとペンタブレットなどで構成され、操作者から、データ記憶部１０１に記憶されている料理データをグループに分類させる分類指示を受け付ける。例えば、図３に示すように、画面下部に表示されているボタン２１、２２、・・、２５を操作者が指定することにより行う。材料ボタン２１は、シソーラス記憶部１０５に記憶されているシソーラスを用いて料理データを分類させるボタンである。シソーラスについては、後述する。材料５０音ボタン２２は、材料名の５０音順に基づいて料理データをグループに分類させるボタンである。塩分ボタン２３、熱量ボタン２４、時間ボタン２５は、それぞれの料理の塩分量、熱量、調理時間に応じて、料理データをグループに分類させるボタンである。
【００５７】
属性指定部１０３は、受付部１０２で受け付けられた分類指示の指示内容に基づいて、分類部１０７に対して分類のキーとする属性の種類を指定する。具体的には、受付部１０２で、材料ボタン２１又は材料５０音ボタン２２が指定された場合は、属性指定部１０３は、分類部１０７に対して「材料」属性を指定する。塩分ボタン２３、熱量ボタン２４、又は時間ボタン２５が指定された場合は、属性指定部１０３は、分類部１０７に対して、それぞれ「塩分」、「熱量」、「時間」属性を指定する。
【００５８】
分類方法指定部１０４は、受付部１０２で受け付けられた分類指示の指示内容に基づいて、分類部１０７に対して、データ記憶部１０１に記憶されているデータの分類方法を指定する。具体的には、受付部１０２で材料ボタン２１が指定された場合は、分類方法指定部１０４は、分類方法として後述する「シソーラスを用いた分類」を分類部１０７に指定する。同様に、受付部１０２で材料５０音ボタン２２が指定された場合は、「５０音による分類」を分類部１０７に指定する。さらに、受付部１０２で、塩分ボタン２３、熱量ボタン２４、又は時間ボタン２５が指定された場合は、「数値による分類」を分類部１０７に指定する。
【００５９】
シソーラス記憶部１０５は、シソーラスを記憶する記憶部であり、磁気ディスクやＲＯＭなどで実現される。ここで、シソーラスとは、単語の上位概念と下位概念との関係を示す辞書である。図４は、シソーラス記憶部１０５が記憶するシソーラスの一例である。列３０１は単語からなり、列３０２はその単語に対応する意味コードからなる。図５は、図４のシソーラス中の単語の関係を木構造で表現したものである。木構造の頂点に近い単語ほど上位概念である。当該木構造によれば、例えば、「肉」は、「豚肉」、「牛肉」、「鶏肉」の上位概念であることがわかり、また、「豚肉」は、「豚ロース肉」、「豚バラ肉」、「豚こま切れ」の上位概念であることが分かる。ここで、図４における意味コードは、その意味コードに対応する単語と、その単語の上位概念の単語、下位概念の単語の関係を示している。例えば、豚ロース肉の意味コードは「１１１」であるが、この上位概念の単語は、意味コードの最後の１桁を除いた意味コード「１１」に対応する単語「豚肉」である。このように単語の意味コードの桁数は、その単語がシソーラス上の頂点からの距離を表しているともいえる。なお、当該シソーラス記憶部１０５は、これらのデータが記録されたフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭや光磁気ディスクと、その記録されたデータを読み出すドライブで実現することも可能である。
【００６０】
シソーラス検索部１０６は、検索すべき単語が分類部１０７から与えられたら、その単語についてシソーラス記憶部１０５を検索し、その単語の上位概念の単語を求める。具体的には、以下のようにして行う。先ず、分類部１０７から、例えば、「豚ロース肉」の単語が与えられたら、シソーラス検索部１０６は、シソーラス記憶部１０５を検索し、その「豚ロース肉」の意味コード「１１１」を求める。次にシソーラス検索部１０６は、その意味コード「１１１」の下一桁を削除し、「豚ロース肉」の上位概念の単語の意味コードとして「１１」を求める。さらに、求められたその意味コード「１１」に対応する単語「豚肉」をシソーラス記憶部１０５から検索し、それを「豚ロース肉」の上位概念の単語として取り出す。
【００６１】
分類部１０７は、属性指定部１０３で指定された分類のキーとする属性の種類及び分類方法指定部１０４で指定された分類方法で、データ記憶部１０１に記憶されている料理データをグループに分類する。当該分類部１０７は、分類方法「シソーラスを用いた分類」を行うシソーラス分類部１０７１と、「５０音による分類」を行う５０音分類部１０７２と、「数値による分類」を行う数値分類部１０７３の３つの部分からなる。以下、各部について説明する。
【００６２】
シソーラス分類部１０７１は、分類方法指定部１０４で分類方法「シソーラスを用いた分類」が指定された場合に起動され、或は、後述する制御部１１２により再起動され、属性指定部１０３で指定された「材料」属性を分類のキーとして、データ記憶部１０１に記憶されている料理データをグループに分類する。
当該シソーラス分類部１０７１は、分類方法指定部１０４で分類方法「シソーラスを用いた分類」が指定されたとき、以下に示すようにグループに分類する。先ず、指定された「材料」属性の属性値と、「料理名」属性の属性値とを組としたサブデータをデータ記憶部１０１からすべて抽出し、後述するグループ記憶部１０８に記憶する。図６は、データ記憶部１０１から抽出されたサブデータが、グループ記憶部１０８に記憶されている状態を示している。以下、シソーラス分類部１０７１は、サブデータがデータの識別子となることを利用し、サブデータを分類することによってデータを分類する。このように、サブデータを利用することにより、グループ記憶部１０８の記憶領域を節約することができる。次にシソーラス分類部１０７１は、「材料」属性の属性値を用いて、同じ属性値を持つサブデータをまとめ１つのグループとし、サブデータを分類する。例えば、料理名「豚肉のガーリックソテー」、「ポークソテーのりんごソース添え」を持つサブデータは同じ属性値「豚ロース肉」を持つので、１つのグループに分類する。図７は、共通の属性値を持つサブデータをまとめることによるデータの分類が終了した時点での、グループ記憶部１０８の記憶内容を示す図である。ここでは、作成されたグループの最初の部分（豚ロース肉、豚薄切り肉、にんじん・・・ジャガイモの１３グループ）しか表示していないが、グループは２０以上作成されたとする。
【００６３】
一方、後述する制御部１１２により再起動されたとき、シソーラス分類部１０７１は、以下のようにグループに分類する。この場合、既にグループに分類された結果がグループ記憶部１０８に記憶されているので、その各グループの「材料」属性の属性値の上位概念の単語をシソーラス検索部１０６を用いて求め、グループ記憶部１０８に記憶する。例えば、図８に示す最初のグループの属性値「豚ロース肉」の上位概念語は、シソーラス検索部１０６に検索させると、前述のように「豚肉」と求まるので、シソーラス分類部１０７１は「豚肉」を図９に示すように、グループ記憶部１０８に記憶させる。ここで、図８、図９において、下線を引いた語は、代表語作成部１０９で作成された代表語である。当該代表語作成部１０９及び当該代表語については後述する。図９は、すべてのグループに対して上位概念の単語の検索を終了した時点でのグループ記憶部１０８の状態を示している。次にシソーラス分類部１０７１は、上位概念の単語が同じグループを、さらに１つのグループとしてまとめる。例えば、図９において、属性値「豚ロース肉」を持つグループと、属性値「豚薄切り」を持つグループは、同じ上位概念の単語「豚肉」を持つので、１つのグループにまとめられる。図１０は、共通の上位概念の単語を用いてデータの分類が終了した時点での、グループ記憶部１０８の状態を示す。ここでは、作成されたグループの最初の部分（豚肉、根菜、果菜の３つのグループ）しか表示していないが、作成されたグループは１０個であるとする。また、１つのグループになったことによって重複するサブデータは１つにする。例えば、図１０において、属性値「セロリ」を持つグループと、属性値「ピーマン」を持つグループは、「豚肉のガーリックソテー」という同じ料理名を有するサブデータがあるので、１つのグループに分類するとき、重複しないように片方のサブデータを消去する。
【００６４】
５０音分類部１０７２は、分類方法指定部１０４で分類方法「５０音による分類」が指定された場合に起動され、属性指定部１０３で指定された「材料」属性で、データ記憶部１０１に記憶されている料理データを、材料の５０音順に基づいて、グループに分類する。また、当該５０音分類部１０７２は、後述する制御部１１２により再起動される。当該５０音分類部１０７２は、分類方法指定部１０４で分類方法「５０音による分類」が指定されたとき、以下に示すように料理データをグループに分類する。先ず、シソーラス分類部１０７１の場合と同様の手順により、データ記憶部１０１の料理データから「材料」属性の属性値と「料理名」属性の属性値とを組としてサブデータをすべて抽出し、グループに分類し、図７に示す内容をグループ記憶部１０８に記憶する。次に、５０音分類部１０７２は、各グループを「材料」属性の属性値で、５０音順に並び換える。図１１は、並び換えが終わった状態でのグループ記憶部１０８の状態を示す。
【００６５】
一方、後述する制御部１１２により再起動されたとき、５０音分類部１０７２は、以下のようにグループに分類する。この場合、既に、グループに分類され、材料の属性値で５０音順に並べられているグループを、一定個数ずつ順に１つのグループにまとめる。その一定個数は、後述する制御部１１２が、当該５０音分類部１０７２に対して指定する。例えば、この指定された一定個数が４個であるとすると、５０音分類部１０７２は、グループ記憶部１０８に記憶されているグループを先頭から４グループずつ順に１つのグループにまとめる。図１２は、この分類が終わった状態でのグループ記憶部１０８の状態を示す。破線で区切られた部分が、まとめられた後のグループである。
【００６６】
数値分類部１０７３は、分類方法指定部１０４で分類方法「数値による分類」が指定された場合に起動され、属性指定部１０３で指定された「塩分」、「熱量」、「時間」属性の何れかで、データ記憶部１０１に記憶されている料理データを、グループに分類する。また、数値分類部１０７３は、後述する制御部１１２により再起動される。
【００６７】
当該数値分類部１０７３は、分類方法指定部１０４で分類方法「数値による分類」が指定された場合で、かつ属性指定部１０３で「塩分」属性が指定された場合は、以下に示すように料理データをグループに分類する。先ず、データ記憶部１０１から、各データの「塩分」属性の属性値と「料理名」属性の属性値とを組としたサブデータをすべて抽出する。抽出したサブデータはグループ記憶部１０８に記憶する。図１３は、データ記憶部１０１から抽出されたサブデータがグループ記憶部１０８に記憶されている状態を示している。次に、数値分類部１０７３は、「塩分」属性の属性値を用いて同じ属性値を持つサブデータをまとめ１つのグループとし、データを分類する。例えば、属性値「１．７ｇ」に対して料理名「豚肉のガーリックソテー」、「豚ロースのトマト煮」をもつ２つのサブデータがあるので、それをまとめ、１つのグループに分類する。図１４は、データの分類が終了した時点でのグループ記憶部１０８の状態を示す。さらに、数値分類部１０７３は、各グループを属性「塩分」の属性値の数値データを昇順に並び換える。図１５は、並び換えが終わった状態でのグループ記憶部１０８の状態を示す。ここでは、作成されたグループの最初の部分（０．６ｇ、０．７ｇ・・・１．１ｇの６グループ）しか表示していないが、グループは３２個作成されたとする。
【００６８】
一方、後述する制御部１１２により再起動された場合、数値分類部１０７３は、以下のようにグループに分類する。この場合、既にグループに分類され、塩分の属性値で昇順に並べられているグループを、５０音分類部１０７２の場合と同様に、一定個数ずつ順に１つのグループにまとめる。図１６は、この分類が終わった状態でのグループ記憶部１０８の状態を示す。
【００６９】
なお、上記説明では、属性指定部１０３で「塩分」属性が指定された場合のみ説明したが、「熱量」や「時間」の場合も同様なグループへの分類を行う。例えば、「熱量」が指定された場合は、データ記憶部１０１から各料理データの「熱量」属性の属性値と「料理名」属性の属性値との組であるサブデータを抽出し、グループに分類する。同様に、「時間」が指定された場合は、各料理データの「時間」属性の属性値と「料理名」属性の属性値との組であるサブデータを抽出し、グループに分類する。
【００７０】
グループ記憶部１０８は、ＲＡＭや磁気ディスクなどによって構成され、分類部１０７が行うグループへの分類により作成されたサブデータを記憶する。
代表語作成部１０９は、制御部１１２により起動され、分類部１０７が分類したグループに対応する代表語を作成する。具体的には、グループ記憶部１０８に記憶されている各グループのサブデータに共通する属性値と、各グループに含まれるサブデータ数との組を各グループの代表語として作成する。例えば、分類方法「シソーラスを用いた分類」の結果、グループ記憶部１０８に、図７に示すように、材料の属性値と料理名の属性値との組からなるサブデータが、材料の属性値に基づいて分類されているとする。すると、最初のグループのサブデータに共通の属性値は、「豚ロース肉」であり、そのサブデータ数は７であるので、「豚ロース肉  ７データ」という代表語が作成される。作成した代表語は、グループ記憶部１０８の各グループの先頭に記憶される。図８は、代表語作成部１０９が、代表語を作成した時点での、グループ記憶部１０８の状態を示す。下線を引いた部分が各グループの代表語である。但し、分類方法「５０音による分類」、「数値による分類」の結果、グループ記憶部１０８にグループに分類されたサブデータが格納された後、さらに複数のグループを１グループにまとめるグループへの分類が行われた場合、例えば図１２に示すように、１グループ内のサブデータ全てに共通する属性は存在しない。その場合、代表語作成部１０９は、各グループの最初と最後の属性値と、属性値に対応するデータ数の組を各グループの代表語として作成する。例えば、図１２に示すようなサブデータが「５０音による分類」によってグループに分類され記憶されている場合は、最初のグループについては、属性値「アスパラ」と「きゅうり」を用いて「アスパラ〜きゅうり  ５データ」という代表語を作成する。２つの属性値を「〜」で結合することにより、明示的に示されない属性値「えび」や「キャベツ」を持つデータが、このグループに存在することを操作者は認識できる。図１７は、代表語作成部１０９が、代表語を作成した時点での、グループ記憶部１０８の状態を示す。下線を引いた部分が各グループの代表語である。「数値による分類」の場合も同様に、例えば、図１６のグループに分類されたサブデータに基づいて、図１８に示すように、代表語が作成される。
【００７１】
表示部１１０は、ＣＲＴ、ＬＣＤ等で構成され、データ記憶部１０１内のデータや、グループ記憶部１０８に記憶されている代表語の一覧などを表示する。図１９は、データ検索支援装置の起動後に表示部１１０により表示されている画面を示している。５０１は、データ記憶部１０１に記憶されているデータ数であり、９１件のデータを記憶していることを示している。５０２は、記憶されている料理データの料理名の属性値の一覧である。データ記憶部１０１に記憶されている９１件の料理データのうち、最初の１０件分の料理名を表示している。５０２に示すように、最初の「豚肉のガーリックソテー」が反転表示されているのは、この料理データが、操作者により選択されていることを表す。前頁ボタン５０３は、表示が複数頁の場合、前頁を表示させるためのボタンである。受付部１０２で、この「前頁ボタン」が指定されると、制御部１１２は、表示部１１０に、前の頁を表示させる。同様に、次頁ボタン５０４は、次頁を表示させるためのボタンである。決定ボタン５０５は、一覧表示されているデータの中で選択されている項目（反転している項目）の詳細データを表示されるためのボタンである。５０６、５０７は、データの選択を変更するデータ選択ボタンである。５０６は、選択しているデータの１つ上のデータを選択するためのボタンであり、５０７は１つ下のデータを選択するためのボタンである。
【００７２】
図２０、図２１、図２２は、表示部１１０により表示されている代表語の一覧の例であり、それぞれ、分類方法「シソーラスを用いた分類」、「５０音による分類」、「数値による分類」により作成された代表語の一覧である。これらの表示されている一覧において、代表語を選択し、「決定ボタン」５０５を指定すると、表示部１１０は、グループ記憶部１０８からその代表語のグループに属する料理データの料理名を取り出し、その一覧を表示する。例えば、図２０において「豚肉  ９データ」を選択し「決定ボタン」５０５を指定すると、図２３に示すように、選択された代表語のグループに属する９データの料理データの料理名の一覧が表示される。
【００７３】
表示能力記憶部１１１は、ＲＯＭ等で構成され、表示部１１０の表示能力を記憶する。図２４は、表示能力記憶部１１１の記憶内容を示す。この内容は、表示部１１０が、文字を１０行、２０桁まで、表示できることを示す。
制御部１１２は、グループ記憶部１０８と表示能力記憶部１１１とを参照し、分類部１０７、代表語作成部１０９、表示部１１０を制御する制御部である。具体的には、以下のように制御する。代表語作成部１０９により代表語の作成が終了したら、制御部１１２は、グループ記憶部１０８に記憶されている代表語の文字量と、表示能力記憶部１１１が記憶する表示部１１０の表示能力とを比較する。この場合の代表語の文字量は、代表語が１つづつ改行されて表示されている場合は、代表語１個につき１行の文字量とする。作成された代表語の文字量の方が表示能力を上回っていると制御部１１２が判断した場合、分類部１０７を再起動する。例えば、代表語が１０よりも多い場合は、表示能力の１０行を越えているので、代表語の文字量の方が表示能力を上回っていると判断される。このようなとき、前記代表語が、分類方法「シソーラスを用いた分類」で作成されていた場合は、制御部１１２は、シソーラス分類部１０７１を再起動する。同様に、制御部１１２は、前記代表語が「５０音による分類」で作成されている場合は、５０音分類部１０７２を再起動する。前記代表語が「数値による分類」で作成されている場合は、数値分類部１０７３を再起動する。５０音分類部１０７２を再起動した場合は、制御部１１２は、さらに、５０音分類部１０７２に対して、再分類に必要とされる一定個数の指定を行う。当該一定個数は、制御部１１２が以下のように算出する。制御部１１２は、表示能力記憶部１１１を参照し、すでに作成されているグループ数を、画面に表示可能なグループ数で割り、あまりがあれば、これに１を加えることにより算出する。例えばグループ数が３２、表示能力が１０行であれば、３２を１０で割った値、３あまり２を求める。あまりがあるので、３に１を加え４を一定個数として算出する。制御部１１２は、数値分類部１０７３に対しても、前述と同様に、再分類に必要とされる一定個数の指定を行う。また、制御部１１２は、表示能力が作成された代表語の文字量よりも上回っていると判断した場合は、表示部１１０を起動し、代表語の一覧を表示させる。また、制御部１１２は、分類部１０７が行うグループへの分類が終了したら、代表語作成部１０９を起動し、また、代表語作成部１０９が行う代表語の作成が終了すると、表示部１１０を起動する。
【００７４】
次に、図１に示すデータ検索支援装置において、分類方法「シソーラスを用いた分類」を行う場合の動作について、図２５のフローチャートを用いて説明する。
先ず、データ検索支援装置が起動されたら、表示部１１０は、図１９に示すように、データ記憶部１０１に記憶されているデータを可能な限り表示するとともに、データをグループに分類させるボタンを画面下部に表示する。その状態で、操作者が、材料ボタン２１を受付部１０２に対して指定したら（ステップＳ１０１）、属性指定部１０３は、「材料」属性を分類部１０７に対して指定し、分類方法指定部１０４は、分類方法「シソーラスを用いた分類」を分類部１０７に対して指定する（ステップＳ１０２、ステップＳ１０３）。分類部１０７のシソーラス分類部１０７１は、分類方法「シソーラスを用いた分類」を指定されることにより起動され、指定された「材料」属性の属性値と、「料理名」属性の属性値とを組としたサブデータを抽出し、そのサブデータを、図６に示すように、グループ記憶部１０８に記憶する（ステップＳ１０４）。さらに、そのサブデータを、図７に示すようにグループに分類する（ステップＳ１０５）。グループへの分類が終了したら、代表語作成部１０９は、制御部１１２により起動され、代表語を作成し、図８に示すようにグループ記憶部１０８に記憶する（ステップＳ１０６）。制御部１１２は、表示部１１０の表示能力と、その作成された代表語の文字量とを比較する（ステップＳ１０７）。この場合、文字量＞表示能力であるので、シソーラス分類部１０７１は、シソーラス検索部１０６を用いて、分類されているグループの属性値の上位概念の単語を求め、図８に示すように、グループ記憶部１０８に記憶する（ステップＳ１０８）。シソーラス分類部１０７１は、その求められた上位概念の単語に基づいて、図１０に示すように再分類を行い（ステップＳ１０９）、その後、代表語作成部１０９は、その再分類されたグループの代表語を、図２６に示すように作成する（ステップＳ１１０）。次に、ステップＳ１０７で再度、表示能力と代表語の文字量が比較されるが、ステップＳ１０９での再分類の結果、グループ数が９となり、文字量≦表示能力となるので、表示部１１０により、図２０に示すように代表語の一覧が表示される（ステップＳ１１１）。
【００７５】
次に、実施の形態１のデータ検索支援装置において、分類方法「５０音による分類」を行う場合の動作について、図２７のフローチャートを用いて説明する。先ず、前述の「シソーラスを用いた分類」の場合の動作と同様に、受付部１０２が、材料５０音ボタン２２を受け付け（ステップＳ２０１）、属性指定部１０３と、分類方法指定部１０４が、それぞれ、「材料」属性と、分類方法「５０音による分類」を分類部１０７に対して指定する（ステップＳ２０２、ステップＳ２０３）。分類部１０７の５０音分類部１０７２は、サブデータを抽出し、グループに分類し、図１１に示すように、５０音順に並び替える（ステップＳ２０４〜ステップＳ２０６）。その後、代表語作成部１０９は、制御部１１２により起動され、図２８に示すように、代表語を作成する（ステップＳ２０７）。この場合、文字量＞表示能力であるので（ステップＳ２０８）、制御部１１２は、１グループにまとめるグループの個数を算出し、５０音分類部１０７２に指定する（ステップＳ２０９）。この場合、指定された個数が４であれば、５０音分類部１０７２は、図１２に示すように、４グループを１グループにまとめる再分類を行い（ステップＳ２１０）、代表語作成部１０９は、図１７に示すように代表語を作成し（ステップＳ２１１）、表示部１１０は、図２１に示すように、代表語の一覧表を表示する（ステップＳ２１２）。
【００７６】
次に、実施の形態１のデータ検索支援装置において、塩分ボタン２３が指定され、分類方法「数値による分類」を行う場合の動作について、図２９のフローチャートを用いて説明する。
前述の「５０音による分類」の場合の動作と同様に、受付部１０２が、塩分ボタン２３を受け付け（ステップＳ３０１）、属性指定部１０３と、分類方法指定部１０４が、それぞれ、「塩分」属性と、分類方法「数値による分類」とを分類部１０７に対して指定する（ステップＳ３０２、ステップＳ３０３）。分類部１０７の数値分類部１０７３は、サブデータを抽出し、グループに分類し、昇順に並び替える（ステップＳ３０４〜ステップＳ３０６）。その後、代表語作成部１０９は、制御部１１２により起動され、図３０に示すように、代表語を作成する（ステップＳ３０７）。以下、前述の「５０音による分類」の場合の動作と同様に処理を行う（ステップＳ３０８〜ステップＳ３１２）。
【００７７】
また、受付部１０２が、熱量ボタン２４や、時間ボタン２５を受け付けた場合も、前述の動作と同様の動作を行う。具体的には、図２９のフローチャートにおいて、ステップＳ３０１の「塩分ボタン」２３を、「熱量ボタン」２４又は「塩分ボタン」２５と置き換え、さらに、ステップＳ３０２の「塩分」属性を、「熱量」属性又は「時間」属性と置き換えることにより同様に動作可能である。
【００７８】
以上のように、本実施の形態のデータ検索支援装置によれば、大量のデータが記憶されている場合や、多量のデータが検索された場合でも、「シソーラスを用いた分類」や「５０音による分類」や「数値による分類」により、代表語の一覧が表示できるグループ数になるまで、データをグループに分類し、そのグループの代表語の一覧のみを一画面に表示するので、操作者は、その代表語の一覧を用い、所望のデータを容易に検索できる。  なお、本実施の形態では、予めデータ記憶部１０１に記憶されているデータをグループに分類したが、これには限られず、他の検索方法、例えば、キーワード検索等でデータ量が絞りこまれたデータに対して、グループへの分類を行っても良い。その場合、別途、キーワード検索等を行う検索部を備える。
【００７９】
また、指定した属性や、指定した分類方法では、これ以上、データをグループに分類できず、代表語の一覧表示ができない場合がある。ここで、一覧表示できるか否かは、制御部１１２が表示能力記憶部１１１の記憶内容を参照することにより行う。代表語の一覧表示ができない場合、制御部１１２は、分類部１０７が用いている属性を他の属性に、又は、用いている分類方法を他の分類方法に変更させて、さらに分類部１０７にグループに分類させても良い。その場合、制御部１１２が行う他の属性や、他の分類方法への変更は、予め決められたものを用いても良いし、別途設けられた指定部で指定されたものを用いても良い。
【００８０】
また、分類部１０７は、データの分類の際に１つの属性のみを用いて分類を行ったが、１つには限られず、複数の属性を用いて分類することも可能である。例えば、「塩分」属性と「時間」属性を用い、それぞれの属性に対応する属性値が共通するデータ、例えば、塩分１．３ｇと時間２０分とを持つデータのみを１つのグループに分類する。この場合、受付部１０２は、複数の属性の指定を受け付け、属性指定部１０３は、複数の属性を指定する。分類部１０７は、その指定された複数の属性を用いて、グループへの分類を行う。このように、複数の属性を用いて分類するのは、データの属性に対応する属性値の種類が少ないときにデータを分類するのに有効である。
【００８１】
また、受付部１０２は、属性と分類方法をまとめて指定するボタン２１、２２・・、２５などで分類指示を受け付けたが、受付部１０２が、属性と分類方法を別々に受け付け、属性と分類方法を別々に指定するようにしても良い。
また、分類部１０７は、料理データの分類の際に、料理名の属性値を用いたが、料理名の属性値の代わりに、データの格納位置など、データを識別できるものであれば、それを用いても良い。
【００８２】
また、分類部１０７は、料理データの分類の際に、グループ記憶部１０８に、サブデータを記憶したが、グループ記憶部１０８の記憶容量に余裕があれば、サブデータでなく、料理データをそのまま、グループ記憶部１０８に記憶してもよい。
また、５０音分類部１０７２が行う分類は、材料名が日本語で表記されているので５０音順を利用したが、英語表記であればアルファベット順など、言語に応じた文字の順序を用いて分類しても良い。
【００８３】
また、５０音分類部１０７２は、５０音順に前から順にデータを並び替えたが、後ろから順に並び替えても良い。
また、５０音分類部１０７２は、５０音の行を利用して「あ行」、「か行」、「さ行」等と分類しても良い。
また、分類部１０７は、データのグループへの分類の方法は、これ以外にも表示能力の行数分を１グループにまとめていく分類を行っても良い。
【００８４】
また、本実施の形態では、シソーラスを用いて検索する際、「材料」属性の属性値の単語の意味コードの桁数が同じであったので、その属性値の単語の上位概念の単語が一致していた。例えば、「豚ロース肉」と「豚薄切り肉」の上位概念の単語は共に「豚肉」である。しかし、２つのグループで、それぞれのグループに共通する属性値の単語の意味コードの桁数が異なる場合も有り得る。その場合は、同じ上位概念語で、まとめることはできない。例えば、あるグループの属性値が「豚肉」で、他のグループの属性値が「豚こま切れ」であるとすると、上位概念の単語は、それぞれ「肉」と「豚肉」となり、この２つのグループを１つのグループに分類することができない。そこで、このような不都合を解消するため、階層指定部を新たに設けた構成にしても良い。当該階層指定部は、上位概念の単語の階層（意味コードの桁数）を指定する。なお、当該階層指定部は、操作者から求めるべき上位概念の単語の階層（意味コードの桁数）の指定を受け付けるとしてもよい。シソーラス検索部１０６は、階層指定部で指定された桁数の意味コードを持つ上位概念の単語を検索する。これにより、同じ階層の上位概念の単語が検索されるので、属性値の意味コードの桁数が異なっていても、同じグループに分類することができる。また、この階層指定部に対し、桁数を徐々に減じる指示を与えることにより、作成するグループ数を少なくすることができる。また、制御部１１２は、作成された代表語が表示部１１０に表示できないとき、上位概念の単語の意味コードの桁数を階層指定部に減じさせて、再度シソーラス分類部１０７１を起動することにより、代表語の一覧を表示可能となるまでグループ数を減らしてゆくことができる。
【００８５】
また、シソーラス分類部１０７１は、分類すべきデータ群が、本の章・節の目次構造のように階層的に分類されているとき、これをシソーラスに見立てて分類することも可能である。この場合、データ群の分類情報を記憶する分類情報記憶部を備える。図３１は、図２で示した料理データの分類情報である料理分類を表す。各料理は、３階層に分類されている。大分類として「肉のおかず」、「野菜のおかず」などがあり、その下位の中分類があって、その下位に各料理データが分類されている。この料理分類をシソーラスに見立てて分類を行なう場合、受付部１０２は、料理分類で分類を行うボタンを備える。受付部１０２で、料理分類ボタンが指定されると、属性指定部１０３は分類部１０７に対して「料理分類」属性を指定し、分類方法指定部１０４は、分類方法として「シソーラスを用いた分類」を指定する。シソーラス分類部１０７１は、分類情報記憶部をシソーラスと見立て参照し分類を行なう。データ群全体に対して、この分類を適用した場合、従来の電子ブックなどで実現されているメニュー検索とほぼ同じ動作を実現することになる。しかし、本手法ではキーワード検索などの他の手法で絞り込まれたデータに対しても、分類情報を利用して分類し、一覧表示可能である点が異なる。
【００８６】
また、階層指定部で指定された桁数より、属性値の桁数が小さい場合は、シソーラス検索部１０６は、属性値の下位概念の単語をすべて検索することにより、同じ階層の概念語による分類を可能とすることができる。
また、数値分類部１０７３は、データのグループへの分類において、例えば、「１ｇ」、「２ｇ」などの、きりのいい数字で区切っていく分類も可能である。
【００８７】
また、数値分類部１０７３は、昇順で分類を行ったが当然、降順でも行っても良い。
また、数値分類部１０７３は、何れかのデータを、何れか１つのグループに分類するのではなく、グループの境界付近のデータは、その双方のグループに重複して属するように分類しても良い。図３２は、分類結果の例を示す。塩分の属性値「１．０」を持つデータは、最初のグループにも、次のグループにも属していることが分かる。具体的には、以下の構成で実現する。データ検索支援装置は、重複幅指定部を備える。当該重複幅指定部は、重複幅を指定する。なお、当該重複幅指定部は、操作者から、重複幅の指定を受け付けるとしてもよい。この重複幅は、グループ間で重複するデータの個数のことである。数値分類部１０７３は、制御部１１２から指定された一定個数に重複幅を加えた値を、一グループにまとめるべきデータの個数とする。その個数は、例えば指定された一定個数が４であり、重複幅が１であるとすると、一定個数４に１を加えた５になる。すると、数値分類部１０７３は、その個数５の基づき、グループ記憶部１０８に記憶されているデータのうち、先頭から５つのデータを１つのグループとして分類し、次のグループは、重複幅が１であるので、５番目のデータから５つのデータを１グループに分類する。上記構成にすると、例えば、グループに含まれるデータ数が少ない場合であっても、必要なデータが選択したグループに存在する可能性を高めることができる。
【００８８】
また、代表語作成部１０９は、代表語としてデータ数を含んだものを作成したが、データ数を省略した代表語を作成しても良い。
また、代表語作成部１０９は、データ数が１の時は、データ数の代わりに属性値を用いても良い。例えば、図８において、６番目のグループの代表語は「りんご  １データ」であるが、データ数の代わりに料理名を用いて「りんご  ポークソテーのりんごソース添え」とする。これにより操作者は、このりんごを材料に含む料理データが何であるのかが容易に理解することができる。
【００８９】
また、代表語作成部１０９は、グループに共通する属性値以外に、操作者から、別途指定された属性の属性値を用いて代表語を作成しても良い。具体的には、以下のように実現される。データ検索支援装置は、さらに、代表語属性指定部を備える。操作者は、代表語に用いるデータの属性を、その代表語属性指定部から、指定する。代表語作成部１０９は、グループに分類されているサブデータの料理名を用い、代表語属性指定部で指定された属性に対応する属性値を、データ記憶部１０１から取り出す。次に、グループに共通する属性値と、前記代表語属性指定部で指定された属性に対応する属性値と、そのデータ数とを用いて、代表語を作成する。例えば、代表語属性指定部で「時間」属性が指定された場合に、共通する属性値「豚ロース肉」をもつグループで、そのグループの各データの「時間」属性の属性値が２０分のものが３データ、３０分のものが４データであるすると、代表語作成部１０９は、これを利用し、「豚ロース肉  ２０分３データ  ３０分４データ」と代表語を作成する。
【００９０】
また、代表語作成部１０９は、代表語には各グループ最初と最後の属性値を用いたが、片方だけでもよい。図３３は最初の属性値だけを用いた場合のものである。この場合も、グループの代表語「アスパラ〜  ５データ」と、次のグループの代表語「じゃがいも〜  ６データ」を参照することにより、「材料」属性に属性値「えび」や「キャベツ」を持つデータが代表語「アスパラ〜  ５データ」を持つグループに存在することを操作者は識別できる。同様に、図３４は、数値による分類の場合の代表語の例を示す。
【００９１】
また、代表語作成部１０９は、シソーラスによる再分類の際に、例えば図２６に示すような「豚肉  ９データ」という代表語の代わりに、さらにそのグループに属する材料の属性値の個数を付け加えた「豚肉  ２材料  ９データ」という代表語を作成しても良い。
また、代表語作成部１０９は、数値データの属性値を持つデータの代表語として、各グループの属性値の平均値を用いても良い。その場合、操作者は、例えば、「塩分」属性の平均値周辺の属性値を持つデータが、そのグループに属していることを知ることができる。この平均値は、例えば、代表語作成部１０９が算出する。
【００９２】
また、表示されている代表語の一覧のうち、操作者が一の代表語を指定したら、その代表語のグループに属するデータが表示部１１０により表示される。ところが、この表示されるデータが、表示部１１０の表示能力以上の多量のデータ数がある場合、データを一覧表示することができない。例えば、図２０に示すように代表語の一覧が表示されている場合に、操作者が、「白身魚  ２１データ」を選択したら、そのデータのうち、最初の１０個のデータのみが表示される。この場合、操作者は、次頁ボタン５０４を指定して、残りのデータを表示させることができるが、これには限られず、さらに、その２１個のデータをグループに分類しても良い。具体的には、以下の構成で実現する。制御部１１２は、内部に判断部を備える。当該判断部は、表示能力記憶部１１１を参照し、操作者が選択した代表語のグループに属するデータ量が表示能力を越えているか否かを判断する。越えていない判断した場合は、当該グループのデータを表示部１１０に表示させる。一方、越えていると判断した場合は、当該判断部は、分類部１０７にそのグループのデータを、さらにグループに分類させ、分類されたグループ毎に、代表語作成部１０９に代表語を作成させる。
【００９３】
なお、表示部が、複数のウィンドウより構成され、それぞれのウィンドウが利用者の操作により、その表示行数、表示桁数を自由に変えられる場合には、変えられたウィンドウの表示行数、表示桁数に応じて、表示能力記憶に記憶している表示行数、表示桁数を変更するとしてもよい。
また、データ検索支援装置は、データ記憶部１０１の代わりに、検索対象のデータを複数、記録している記憶媒体から、データを読み出す読出部を備え、分類部１０７は、読み出されたデータをグループに分類するとしてもよい。
【００９４】
（実施の形態２）
以下に、本発明に係わるまた別の一つの実施の形態としてのデータ検索支援装置について説明する。
図３５は、このデータ検索支援装置のブロック図である。当該データ検索支援装置は、データ記憶部３３０１、検索部３３０２、検索データ記憶部３３０３、分類部３３０４、代表語作成部３３０５、表示部３３０６、表示能力記憶部３３０７、受付部３３０８、制御部３３０９からなる。
【００９５】
データ記憶部３３０１は、磁気ディスクやＲＯＭ等で実現され、検索の対象となる複数のデータを記憶する。このデータは、複数の属性の属性値からなる。図３６は、記憶されているデータの一例である。このデータは地名データであり、１つの地名データは、「都道府県」属性３４０１、「市区郡」属性３４０２、「区町村」属性３４０３、「地区」属性３４０４、「郵便番号」属性３４０５の５つの属性の属性値で構成される。また、「郵便番号」属性３４０５は、数字で表され、「郵便番号」属性３４０５以外の各属性は、属性値として漢字表記と、その漢字表記の読み（この場合はひらがな表記）をもつ。なお、当該データ記憶部３３０１は、データが記録されたフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭや光磁気ディスク等と、その記録されたデータを読み出すドライブで実現されても良い。
【００９６】
検索部３３０２は、データ記憶部３３０１に記憶されている地名データを、後述する制御部３３０９から渡された文字列で、検索する。例えば、文字列「あさひがおか」が渡された場合は、図３７に示すように、読みで「あさひがおか」を含む地名データが検索される。
検索データ記憶部３３０３は、ＲＡＭや磁気ディスク等で実現され、制御部３３０９から、検索部３３０２の検索結果を受け取り、記憶する。
【００９７】
分類部３３０４は、制御部３３０９から起動され、検索データ記憶部３３０３内に記憶されている地名データをグループに分類する。具体的には、検索された地名データにおいて、「都道府県」属性３４０１の属性値が同じデータを、１つのグループに分類する。これは、地名データを都道府県別に分類することになる。図３８は、分類部３３０４が、上記検索された地名データから、「都道府県」属性３４０１の属性値が同じ地名データを、１つのグループに分類した後の検索データ記憶部３３０３の記憶内容を表している。破線は、各グループの区切りを示している。図３８において、最初のグループのデータは、「都道府県」属性３４０１の属性値が「北海道」で同じであり、１つのグループに分類されていることが分かる。
【００９８】
ここで、全地名データの「都道府県」属性３４０１の属性値が同じ場合は、複数のグループに分類することができない。この場合は、分類部３３０４は、「都道府県」属性３４０１に加えて、「市区郡」属性３４０２の属性値を用いて、地名データを分類する。また、全地名データの「都道府県」属性３４０１及び「市区郡」属性３４０２の属性値が同じであれば、分類部３３０４は、さらに「区町村」属性３４０３の属性値をも用いて分類を行う。また、「都道府県」属性３４０１、「市区郡」属性３４０２及び「区町村」属性３４０３の属性値が同じであれば、「地区」属性３４０４の属性値の最初の１文字が同じ地名データを１つのグループに分類する。全地名データの「地区」属性３４０４の属性値の最初の１文字も同じであれば、データが複数のグループに分類できるまで、属性値の先頭からの文字数を２文字、３文字と増加させてデータを分類する。
【００９９】
代表語作成部３３０５は、制御部３３０９から起動され、検索データ記憶部３３０３に記憶されている分類された地名データのグループ毎に、各グループに共通する属性値を用いて代表語を作成する。例えば、図３８に示すようにグループに分類された地名データが記憶されている場合は、各グループのデータは、同じ「都道府県」属性３４０１の属性値を持つので、代表語作成部３３０５は、「都道府県」属性３４０１の属性値とデータ数とを用いて代表語を作成する。最初のグループは、属性値「北海道」であり、データ数は「３」であるので、代表語「北海道  ３データ」が作成される。作成した代表語は、地名データとともに検索データ記憶部３３０３に記憶される。図３９は、代表語が作成された後の検索データ記憶部３３０３の記憶内容を示している。下線を引いている部分が各グループの代表語である。
【０１００】
表示部３３０６は、検索データ記憶部３３０３に記憶されている地名データや、代表語の一覧を表示する。表示部３３０６は、検索データ記憶部３３０３に記憶されている代表語を全て抽出することにより代表語の一覧を作成し、表示する。図４０は、表示部３３０６により表示されている代表語の一覧の一例を示す。ここで、表示部３３０６は、先頭から順に、各代表語にデータ番号を付している。また、表示部３３０６は、表示されている代表語の一覧において、操作者により一の代表語が選択された場合は、その代表語に対応する地名データを検索データ記憶部３３０３から取り出し、表示する。例えば、図４０における代表語一覧において、代表語「兵庫県  ３データ」が操作者により選択された場合に、表示部３３０６は、図４１に示すように、そのグループに属する地名データを表示する。
【０１０１】
表示能力記憶部３３０７は、ＲＯＭ等で実現され、表示部３３０６の表示能力を記憶する。図４２は、表示能力記憶部３３０７の記憶内容であり、これは、表示部３３０６は、５０行の文字列、つまり５０個の地名データや代表語を表示する能力があることを示している。
受付部３３０８は、キーボード等で構成され、操作者から、データを検索するための文字列や、代表語の選択を受け付ける。代表語の選択は、代表語に付されているデータ番号により選択を受け付ける。
【０１０２】
制御部３３０９は、検索部３３０２、分類部３３０４、代表語作成部３３０５及び表示部３３０６を制御する。具体的には、制御部３３０９は、受付部３３０８が操作者から文字列を受け取ったら、その文字列を検索部３３０２に渡す。また、当該検索部３３０２の検索結果を検索データ記憶部３３０３に記憶する。ここで、制御部３３０９は、記憶された検索結果である地名データ数と、表示能力記憶部３３０７の記憶内容とを比較する。表示能力が地名データ数を上回っている場合は、検索された地名データをそのままで表示可能であるので、表示部３３０６に表示させる。一方、検索された地名データ数が表示能力を上回っている場合は、検索された地名データはこのままでは表示不可能であるので、分類部３３０４を起動する。分類部３３０４での分類が終了したら、代表語作成部３３０５を起動し、作成された代表語を表示部３３０６に表示させる。また、表示されている代表語の一覧において、操作者により一の代表語の選択を受付部３３０８を通じて受けた場合、制御部３３０９は、表示部にその代表語を渡す。
【０１０３】
次に、図３５に示すデータ検索支援装置において、データ記憶部３３０１が図３６に示す地名データを格納し、操作者が「兵庫県明石市旭が丘」の郵便番号を検索する場合の動作について、図４３のフローチャートを用いて説明する。
操作者は、「兵庫県明石市旭が丘」の郵便番号を検索するため、文字列「あさひがおか」を用いる。ここで、すべての住所の文字列を用いて検索を行うことも可能であるが、「あさひがおか」だけの入力により操作者の負担を軽減できる。
【０１０４】
受付部３３０８が文字列「あさひがおか」を受け付けたら（ステップＳ４０１）、その文字列で検索が行われ、図３７に示す地名データが検索データ記憶部３３０３に記憶される（ステップＳ４０２）。この場合、図３７に示す「あさひがおか」を属性値に持つ地名データは全部で１１０個あるとする。
次に、制御部１１２は、表示できるデータ数と、検索結果の地名データ数とを比較する（ステップＳ４０３）。この場合、検索結果の地名データ数は１１０個であり、表示できるデータ数の５０個を越えているので、制御部３３０９により分類部３３０４が起動され、図３８に示すように、検索データ記憶部３３０３内の地名データが「都道府県」属性３４０１でグループに分類される（ステップＳ４０４）。図３８のグループ数は、１よりも多いから（ステップＳ４０５）、代表語作成部３３０５は、図３９に示すように代表語を作成し（ステップＳ４１４）、表示部３３０６は、図４０に示すように、作成された代表語の一覧を表示する（ステップＳ４１５）。ここで、操作者から、表示されている代表語の選択、例えば、代表語「兵庫県  ３データ」の選択を受け付けたら（ステップＳ４１６）、表示部３３０６は、その代表語のグループに属する地名データを、図４１に示すように表示する（ステップＳ４１７）。これにより操作者は、「兵庫県明石市旭が丘」の郵便番号「６７３」を知ることができる。
【０１０５】
ステップＳ４０５で、分類されたグループ数が１の場合には、制御部３３０９により、分類部３３０４が起動され、「都道府県」属性の属性値と「市区郡」属性の属性値とを合わせた属性値が同じデータがグループに分類され（ステップＳ４０６）、分類されたグループが１よりも多い場合は（ステップＳ４０７）、ステップＳ４１４へ制御を移す。分類されたグループが１の場合は（ステップＳ４０７）、制御部３３０９により、分類部３３０４が起動され、「都道府県」属性の属性値と「市区郡」属性の属性値と「区町村」属性の属性値とを合わせた属性値が同じデータがグループに分類され（ステップＳ４０８）、分類されたグループが１よりも多い場合は（ステップＳ４０９）、ステップＳ４１４へ制御を移す。分類されたグループが１の場合は（ステップＳ４０９）、変数Ｎを１にセットし（ステップＳ４１０）、制御部３３０９により、分類部３３０４が起動され、「都道府県」属性の属性値と「市区郡」属性の属性値と「区町村」属性の属性値と「地区」属性の属性値の先頭Ｎ文字とを合わせた属性値が同じデータがグループに分類され（ステップＳ４１１）、分類されたグループが１よりも多い場合は（ステップＳ４１２）、ステップＳ４１４へ制御を移す。分類されたグループが１の場合は（ステップＳ４１２）、変数Ｎに１を加算して（ステップＳ４１３）、制御をＳ４１１に移す。
【０１０６】
以上のように、本実施の形態におけるデータ検索支援装置によれば、多量のデータが検索された場合でも、地名データの属性値に基づいて、データをグループに分類し、そのグループの代表語の一覧のみを一画面に表示するので、操作者は、その代表語の一覧を用い、所望のデータを容易に検索できる。
なお、本実施の形態では、地名データは、「都道府県」属性、「市区郡」属性、「区町村」属性、「地区」属性の４つの属性の属性値で表現されていたが、これには、限られず、これらの属性値がすべて１つの「地名」属性の属性値にまとまっていても良い。この場合、この地名データをグループに分類するために、新たに、地名辞典記憶部を備える。当該地名辞典記憶部は、「都道府県」、「市区郡」、「区町村」、「地区」の階層関係を記憶する。分類部３３０４は、この地名辞典記憶部を参照することにより、「地名」属性の属性値を、「都道府県」、「市区郡」、「区町村」、「地区」の各階層に分割し、データの分類が可能である。
【０１０７】
また、上述のように、地名データが「地名」属性の属性値のみで表現されている場合であって、かつ地名辞典記憶部を有さない場合であっても、以下のように実施可能である。この場合、分類部３３０４は、各地名の読みの先頭Ｎ文字を用いて共通するものをグループに分類する。例えば、都道府県別にグループに分類するのであれば、先頭から２個文字で各都道府県を判別できる。代表語作成部３３０５は、グループに属する地名表記の先頭から共通する文字列部分を代表語として用いる。また、この手法を用いれば、地名データに限らず、任意の文字列データを分類することができる。
【０１０８】
また、本実施の形態では、日本国内の地名構造を用いたものであるが、米国では「ｓｔａｔｅ」、「ｃｏｕｎｔｙ」、イギリスでは「ｃｏｕｎｔｙ」、「ｂｏｒｏｕｇｈ」などを用いることにより実施可能である。
（実施の形態３）
以下に、本発明に係わるまた別の一つの実施の形態としてのデータ検索支援装置について説明する。
【０１０９】
図４４は、このデータ検索支援装置のブロック図である。当該データ検索支援装置は、スケジュール記憶部４２０１、表示能力記憶部４２０２、分類部４２０３、グループ記憶部４２０４、代表語作成部４２０５、表示部４２０６、受付部４２０７からなる。
スケジュール記憶部４２０１は、磁気ディスクやＲＡＭ等で実現され、スケジュールデータを記憶する。図４５は、記憶されているスケジュールデータの一例である。各データは、「日時」属性４３０１と「内容」属性４３０２とから構成されている。「日時」属性４３０１は、属性値として、月・日・曜日・時刻をとる。但し、時刻が省略されている場合がある。「内容」属性４３０２は、文字データからなる。各スケジュールデータは、この「日時」属性４３０１の属性値の順に記憶されている。時刻が省略されているスケジュールデータは、時刻が記述されているスケジュールデータよりも順序関係は前であるとする。
【０１１０】
表示能力記憶部４２０２は、ＲＯＭ等で実現され、後述する表示部４２０６の表示能力を記憶する。図４６は、表示能力記憶部４２０２の記憶内容であり、これは、表示部４２０６が、５項目、つまり、５個のスケジュールデータを表示する能力があることを示している。
分類部４２０３は、受付部４２０７に分類指示があったら、スケジュール記憶部４２０１に記憶されているスケジュールデータを、「日時」属性４３０１の属性値を用いて、グループに分類する。具体的には、以下のように行う。先ず、分類部４２０３は、表示能力記憶部４２０２の記憶する表示可能項目数と、スケジュール記憶部４２０１に記憶されているスケジュールデータ数とを比較し、そのスケジュールデータが、表示部４２０６に、すべて表示可能か否かを調べる。表示可能であれば、分類部４２０３は、後述する表示部４２０６にスケジュールデータを表示させる。図４５に示すように、スケジュール記憶部４２０１に、１４個のスケジュールデータが記憶されていれば、表示可能項目数の５個を上回るので、すべてのスケジュールデータは表示できないと、分類部４２０３は判断する。表示できないと判断された場合は、分類部４２０３は、「日時」属性４３０１の月・日・曜日が同じスケジュールデータを１つのグループに分類し、グループ記憶部４２０４に記憶する。この分類後のグループ数が、表示能力記憶部４２０２の記憶する表示可能項目数以上であれば、さらに、分類部４２０３は、「日時」属性４３０１の月・日を利用して、週が同じスケジュールデータを１つのグループに再分類する。週への分類は、例えば、日に着目して、１日〜７日までを第１週、同様に、８日〜１４日までを第２週、・・とする。分類後のグループ数が、まだ、表示可能項目数以上であれば、「日時」属性４３０１の月を用いて、月が同じスケジュールデータを１つのグループに再分類する。グループ数が表示可能項目数以下になった時点で、分類部４２０３は、後述する代表語作成部４２０５に代表語を作成させ、表示部４２０６にその代表語の一覧を表示させる。月が同じスケジュールデータで再分類しても、そのグループ数が表示可能項目数以上であれば、分類部４２０３は、分類不可の表示を、表示部４２０６に行わせる。
【０１１１】
グループ記憶部４２０４は、ＲＡＭや磁気ディスク等で実現され、分類部４２０３が分類したスケジュールデータを記憶する。また、後述する代表語作成部４２０５が作成した代表語をグループと対応させて記憶する。
代表語作成部４２０５は、分類部４２０３により起動され、グループ記憶部４２０４に記憶されているグループ毎に、代表語を作成し、グループ記憶部４２０４に記憶させる。代表語作成部４２０５は、グループ記憶部４２０４に記憶されているデータが月・日・曜日すべて同じであるスケジュールデータを１つのグループに分類している場合は、そのグループに共通する月、日、曜日と、データ数を代表語として作成する。例えば、図４７に示すように、月、日、曜日が共通するスケジュールデータを１グループとしてグループに分類している場合に、４月１日のグループのデータ数は２であるので、代表語として、「４月１日（月）  ２」が作成される。同様に、図４８に示すように、週が同じスケジュールデータを１つのグループに分類している場合で、４月１日〜６日までのグループは、４月の第１週でありデータ数は１０であるので、代表語として「４月第１週  １０」が作成される。月が同じスケジュールデータを１つのグループに分類している場合は、例えば、４月のデータで、データ数が１４であれば、代表語として「４月  １４」が作成される。
【０１１２】
表示部４２０６は、分類部４２０３の指示により、スケジュール記憶部４２０１に記憶されているスケジュールデータや、グループ記憶部４２０４に記憶されている代表語の一覧を表示する。例えば、図４９は、週に基づいてグループに分類されたスケジュールデータの代表語の一覧が表示されている状態を示している。表示部４２０６は、このように代表語の一覧が表示されている状態で、その一覧のうち一の代表語の指定を受付部４２０７から受け付けたら、その代表語のグループに属するスケジュールデータをグループ記憶部４２０４から読み出し、表示する。
【０１１３】
受付部４２０７は、キーボードやマウス等で実現され、操作者から、スケジュールデータをグループに分類する指示である分類指示を受け付ける。また、表示部４２０６に代表語の一覧が表示されているとき、操作者から、表示されている一覧のうち、一の代表語の指定を受け付ける。
次に、図４４に示すデータ検索支援装置において、スケジュール記憶部４２０１に、図４５に示すスケジュールデータが記憶されている場合の分類動作を、図５０のフローチャートを用いて説明する。
【０１１４】
分類指示が受付部４２０７に受け付けられたら（ステップＳ５０１）、分類部４２０３は、表示可能項目数と、スケジュールデータ数とを比較する（ステップＳ５０２）。この場合、表示可能項目数は、５個であり、スケジュールデータ数は、図４５に示すように１４個であるので、分類部４２０３は、グループへの分類を行う。先ず、分類部４２０３は、図４７に示すように、月・日・曜日が同じデータを１グループに分類する（ステップＳ５０４）。この場合、グループ数は、図４７に示すように、９個となり、表示可能項目数である５個を越えているので（ステップＳ５０５）、さらに、分類部４２０３は、図４８に示すように、週について、グループに分類する（ステップＳ５０６）。この場合、グループ数は、図４８に示すように、４個となり、表示可能項目数である５個を下回っているので、分類部４２０３は、代表語の一覧表示可能と判断し（ステップＳ５０７）、代表語作成部４２０５に、グループに分類された各グループの代表語を作成させ（ステップＳ５１１）、表示部４２０６に、図４９に示す代表語の一欄を表示させる（ステップＳ５１２）。
【０１１５】
ステップＳ５０２で、表示可能項目数と、スケジュールデータ数とを比較し、表示可能項目数の方が大きいか又は等しい場合は、スケジュールデータの一覧を表示し（ステップＳ５０３）、処理を終了する。
ステップＳ５０７で、グループ数と表示可能数項目数を比較して、グループ数の方が大きい場合は、月が同じデータを１グループに分類し、グループ記憶部４２０３に記憶する（ステップＳ５０７）。この場合、分類されたグループ数と表示可能項目数とを比較し（ステップＳ５０９）、表示可能項目数の方が大きいか又は等しい場合は、ステップＳ５１１へ制御を移す。表示可能項目数の方が小さい場合、これ以上の分類は不可能であるので、分類不可能を意味するメッセージを出力し（ステップＳ５１０）、処理を終了する。
【０１１６】
以上のように、本実施の形態におけるデータ検索支援装置によれば、記憶しているスケジュールデータが一覧表示できないくらい多量のデータであっても、記憶しているデータを表示可能項目数以下となるように、スケジュールデータの日時を用いてグループに分類し、そのグループを代表する代表語を作成して表示するので、操作者は、その一覧表示された代表語を用いて所望のデータを容易に検索できる。
【０１１７】
なお、分類部４２０３は、スケジュールデータを、週について分類するのに、「日時」属性４３０１の月・日を用い分類していたが、月・日に加え、曜日を用い、その曜日に着目して、分類しても良い。具体的には、分類部４２０３は、内部にカレンダーを有し、例えば、日曜日から土曜日までを同一の週に分類する場合、そのカレンダーを用い、その月の１日から第１土曜日までの日を第１週と分類し、以下同様に、第１土曜日の次の日から第２土曜日までを第２週・・と分類する。この場合、第１週と、その月の最後の週は、７日間存在しない場合がある。
【０１１８】
また、分類部４２０３は、スケジュールデータを、週について分類する代わりに、月の上旬、中旬、下旬と分類しても良い。この場合、例えば、月の上旬は、月の１日から１０日まで、中旬は、１１日から２０まで、下旬は、２１日から月末までとする。  また、代表語作成部４２０５は、月の１週目であれば、「４月第１週」のようを代表語を作成したが、これには限られず、例えば、グループ内の最初と最後のスケジュールデータの「日時」を用いて、「４／１〜４／６」とすることも可能である。また、グループ内の最初のスケジュールデータの「日時」のみを用いて「４／１〜」とすることや、グループ内の最後のスケジュールデータの「日時」のみを用いて「〜４／６」とすることも可能である。
（実施の形態４）
以下に、本発明に係わるまた別の一つの実施の形態としてのデータ検索装置について説明する。
【０１１９】
図５１は、このデータ検索支援装置のブロック図である。当該データ検索支援装置は、文字放送受信部４９０１、データ記憶部４９０２、形態素解析部４９０３、データ比較部４９０４、データ選択部４９０５、選択結果記憶部４９０６、一致単語抽出部４９０７、一致単語記憶部４９０８、しきい値記憶部４９０９、グループ作成部４９１０、代表語作成部４９１１、グループ記憶部４９１２、表示部４９１３、表示能力記憶部４９１４、受付部４９１５、制御部４９１６からなる。
【０１２０】
文字放送受信部４９０１は、アンテナやチューナー、デコーダーなどで構成され、ラジオやテレビなどの各種無線通信回線や、ＣＡＴＶやコンピュータネットワークなどの有線通信回線などを通して、文字放送の文字データを受信する。
データ記憶部４９０２は、磁気ディスク等で構成され、文字放送受信部４９０１で受信された文字データを、記事データとして、記事番号及び受信時間とともに記憶する。ここで、記事番号は、文字放送受信部４９０１が記事データを受信した際に付与するもので、記事データを識別するために用いる。図５２は、データ記憶部４９０２に記憶されたデータの一例である。各データは、記事番号５００１と、文字列である記事データ５００２と、受信時間（不図示）とからなる。ここでデータ記憶部４９０２は、多数のデータを、受信した順に記憶していることとする。但し、本実施の形態の説明では、説明の簡略化のため、記事番号１００〜１１０までの１１個の記事データしか記憶されていないものとして以下、説明する。
【０１２１】
形態素解析部４９０３は、制御部４９１６から起動され、データ記憶部４９０２に記憶されている記事データ５００２の形態素解析を行い、単語毎に分割する。図５３は、形態素解析が終了した時点でのデータ記憶部４９０２の記憶内容を示す。図中、単語の区切りを「／」で示している。
データ比較部４９０４は、記事データの形態素解析後に、制御部４９１６から起動され、データ記憶部４９０２に記憶されている記事データのうち、２つの記事データを取り出し、その２つの記事データ間で一致する単語の個数である一致単語数を算出する。ただし、ここで比較する単語は、助詞、助動詞などを除く自立語とする。当該データ比較部４９０４は、順次、データ記憶部４９０２に記憶されている記事データについて、全ての２つの記事データの組み合わせについて、一致単語数の算出を行う。例えば、記事番号「１００」と記事番号「１０１」の記事データの組合わせ、次に、記事番号「１００」と「１０２」、さらに、「１００」と「１０３」、・・・・「１０１」と「１０２」、「１０１」と「１０３」、・・・・、「１０９」と「１１０」の組合わせのように、全部の記事データの組合わせについて一致単語数の算出を行う。データ比較部４９０４は、このように一致単語数を算出する度に、その一致単語数とともに、２つの記事データの記事番号を、データ選択部４９０５に渡す。例えば、記事番号「１００」の記事データと、記事番号「１０１」の記事データであれば、図５３に示されるように、単語「ニュース」のみが一致するので、一致単語数は「１」となる。従って、記事番号として、「１００」と「１０１」、そして、一致単語数「１」を、データ選択部４９０５に渡す。同様に、記事番号「１００」の記事データと、記事番号「１０２」の記事データであれば、単語「ニュース」、「松下電器」、「消費」、「電力」、「半分」、「テレビ」、「発売」の７単語が一致するので、記事番号「１００」と「１０２」と、一致単語数「７」とを、データ選択部４９０５に渡す。
【０１２２】
データ選択部４９０５は、データ比較部４９０４で算出された一致単語数が最も多い２つのデータを選択し、その２つのデータの記事番号と、一致単語数とを後述する選択結果記憶部４９０６に記憶させる。具体的には、以下のようにして、行う。データ選択部４９０５は、データ比較部４９０４から２つの記事番号と一致単語数を受け取る。最初に受け取ったときは、これをそのままグループ記憶部４９１２に記憶する。２回目以降に受け取ったときは、グループ記憶部４９１２に記憶されている一致単語数と、新規に受け取った一致単語数を比較し、新規に受け取った一致単語数が多いときに、選択結果記憶部４９０６に記憶されている２つの記事番号と一致単語数を、新規の２つの記事番号と一致単語数に置き換える。
【０１２３】
例えば、データ選択部４９０５は、最初に、データ比較部４９０４から、記事番号「１００」と「１０１」と、一致単語数「１」とを受け取ったら、そのまま選択結果記憶部４９０６に記憶させる。図５４は、この状態での選択結果記憶部４９０６の記憶内容を示している。５２０１と５２０２は記事番号、５２０３は一致単語数である。次に、記事番号「１００」と「１０２」、一致単語数「７」をデータ比較部４９０４から受け取ると、データ選択部４９０５は、記憶されている一致単語数「１」と、新規に受け取った一致単語数「７」とを比較し、新規の一致単語数「７」の方が大きいと判断し、図５５に示すように、選択結果記憶部４９０６の記憶内容を、新規に受け取った記事番号「１００」と「１０２」と、一致単語数「７」に更新する。このような、作業を、データ記憶部４９０２に記憶されている全部のデータについて行い、最終的に、選択結果記憶部４９０６に、最も多い一致単語数となるデータの組み合わせである記事番号「１００」と「１０４」と、一致単語数「８」が記憶される。
【０１２４】
選択結果記憶部４９０６は、磁気ディスクやＲＡＭで構成され、上述のデータ選択部４９０５の選択結果である２つの記事番号と、一致単語数とを記憶する。一致単語抽出部４９０７は、データ選択部４９０５によりデータの選択が終了したとき制御部４９１６から起動され、選択結果記憶部４９０６に記憶されている２つの記事番号で示される記事データ間で一致する単語を、データ記憶部４９０２から抽出し、それを一致単語記憶部４９０８に記憶させる。例えば、選択結果記憶部４９０６に記憶されている記事番号が、「１００」と「１０４」とすると、一致単語抽出部４９０７は、データ記憶部４９０２から、記事番号「１００」と「１０４」の記事データ間で一致する単語「ニュース」、「松下電器」、「消費」、「電力」、「半分」、「新型」、「テレビ」、「発売」の８単語を抽出し、一致単語記憶部４９０８に記憶させる。また、一致単語抽出部４９０７は、選択結果記憶部４９０６に記憶されている一致単語数を用いて、後述するしきい値記憶部４９０９に、後述するしきい値を設定する。具体的には、記憶されている一致単語数と、「２」の何れか小さい方の数字を設定する。例えば、記憶されている一致単語数が「８」であれば、「２」が設定される。
【０１２５】
一致単語記憶部４９０８は、磁気ディスクやＲＡＭで構成され、一致単語抽出部４９０７で抽出された一致単語を記憶する。図５７は、一致単語抽出部４９０７により、８個の一致単語「ニュース」、「松下電器」、「消費」、「電力」、「半分」、「新型」、「テレビ」、「発売」が抽出された場合の一致単語記憶部４９０８の記憶内容を示す。
【０１２６】
しきい値記憶部４９０９は、磁気ディスクやＲＡＭで構成され、一致単語抽出部４９０７で設定された数値を、後述するグループ作成部４９１０がデータをグループに分類する際に用いるしきい値として記憶する。図５８は、しきい値として「２」を記憶していることを示す図である。
グループ作成部４９１０は、制御部４９１６から起動され、データ記憶部４９０２に記憶されているデータをグループに分類する。具体的には、以下のようにグループへの分類を行う。先ず、一致単語記憶部４９０８に記憶されている一致単語と、データ記憶部４９０２に記憶されている記事データとを、記事データ毎に比較し、その記事データに含まれる単語と一致する単語数を算出する。次に、その一致単語数が、しきい値記憶部４９０９が記憶するしきい値以上の場合、その記事データを、その一致単語に対応するグループとして、グループ記憶部４９１２に記憶させる。例えば、一致単語記憶部４９０８に記憶されている一致単語が、図５７に示すような８つの単語であり、しきい値が「２」であるとする。すると、その８つの単語のうち少なくとも２個以上の単語を記事データに含むデータは、記事番号「１００」と「１０３」と「１０４」のデータであるので、これら３つのデータを同じグループとして、グループ記憶部４９１２に記憶する。また、当該グループ作成部４９１０は、グループ記憶部４９１２に記憶させたデータと同一のデータを、データ記憶部４９０２から削除する。
【０１２７】
代表語作成部４９１１は、制御部４９１６から起動され、グループ記憶部４９１２に記憶されたグループの代表語を作成する。具体的には、そのグループに対応する一致単語と、そのグループのデータ数とを代表語として作成する。例えば、前述のように、記事番号「１００」と「１０３」と「１０４」とが同じグループとされた場合は、そのグループに対応する８個の一致単語「ニュース  松下電器  消費  電力  半分  新型  テレビ  発売」と、データ数「３」とを用いた、「ニュース  松下電器  消費  電力  半分  新型  テレビ  発売・・・・３データ」を代表語として作成する。
【０１２８】
グループ記憶部４９１２は、磁気ディスクやＲＡＭで構成され、グループ作成部４９１０でグループに分類されたデータと、そのデータの代表語とを記憶する。図５９は、記憶されているグループのデータと、そのグループの代表語の例を示す図である。同図において、下線を引いた語が、記事番号「１００」と「１０３」と「１０４」の３つのデータからなるグループの代表語である。
【０１２９】
表示部４９１３は、ディスプレイ等で構成され、制御部４９１６の指示により、データ記憶部４９０２が記憶するデータや、グループ記憶部４９１２が記憶するグループの代表語の一覧を表示する。表示部４９１３は、グループ記憶部４９１２に記憶されている全ての代表語を抽出することにより代表語の一覧を作成し、表示する。
【０１３０】
表示能力記憶部４９１４は、ＲＯＭ等で構成され、表示部４９１３の表示能力を記憶する。図６０は、表示能力記憶部４９１４の記憶内容であり、これは、表示部４９１３が１０行の文字列を表示する能力があることを示している。
受付部４９１５は、キーボードやマウス等で構成され、「データのグループへの分類表示」、「分類された一グループのデータ表示」、「データ表示」などの指示を、操作者から受け付ける。
【０１３１】
制御部４９１６は、データ検索支援装置各部を制御する。具体的には、受付部４９１５が、操作者から「データのグループへの分類」の指示を受けたら、制御部４９１６は、形態素解析部４９０３を起動し、形態素解析が終了したら、さらに、データ比較部４９０４を起動する。制御部４９１６は、データ選択部４９０５によりデータの選択が終了したら、一致単語抽出部４９０７を起動し、一致単語が抽出されたら、さらに、グループ作成部４９１０を起動し、その後、代表語作成部４９１１を起動する。また、データ記憶部４９０２に記憶されているデータのうち、未だグループに分類されていないデータがあり、かつ、作成されたグループ数が、表示能力記憶部４９１４が記憶する表示可能行数以下である場合は、制御部４９１６は、再度、データ比較部４９０４、一致単語抽出部４９０７等を起動し、残りのデータについて、グループへの分類を行う。一方、すべてのデータがグループに分類されたか、或は、作成されたグループ数が表示可能行数を越えた場合は、表示部４９１３に、代表語の一覧表示を指示する。代表語の一覧のうち、一の代表語の指定を受け付けることにより「分類された一グループのデータ表示」の指示を受け付けたら、制御部４９１６は、その代表語のグループの記事データの表示を表示部４９１３に指示する。また、「データ表示」の指示を受け付けたら、表示部４９１３に、すべてのデータの表示を指示する。
【０１３２】
次に、図５１に示すデータ検索支援装置において、データをグループに分類する場合の動作について、図６１、図６２のフローチャートを用いて説明する。
データのグループへの分類の指示があったら（ステップＳ６０１）、形態素解析部４９０３は、記憶されているデータの形態素解析を行う（ステップＳ６０２）。次に、制御部４９１６は、選択結果記憶部４９０６、一致単語抽出部４９０７、及びしきい値記憶部４９０９の内容をクリアーする（ステップＳ６０３）。その後、データ比較部４９０４は、順次、２つの記事データの一致単語数を算出し（ステップＳ６０４）、新規に算出された一致単語数が、既に記憶されている一致単語数よりも大きければ（ステップＳ６０５）、データ選択部４９０５は、選択結果記憶部４９０６の記憶内容を更新する（ステップＳ６０６）。このステップＳ６０４〜ステップＳ６０６の処理を、全部の２つの記事データの組み合わせについて行う（ステップＳ６０７）。
【０１３３】
次に、一致単語抽出部４９０７により一致単語が抽出され（ステップＳ６０８）、一致単語抽出部４９０７によりしきい値が設定されたら（ステップＳ６０９）、グループ作成部４９１０は、データ記憶部４９０２に記憶されているデータをグループに分類し、代表語作成部４９１１がそのグループ毎に代表語を作成する（ステップＳ６１１）。
【０１３４】
上記処理で、図５３に示すように、データ記憶部４９０２に記憶されている１１個のデータのうち、図５９に示すように、記事番号「１００」、「１０２」、「１０４」の３データが１グループに分類されたとする。すると、制御部４９１６は、すべてのデータがグループに分類されているわけではないと判断し（ステップＳ６１２）、かつ、作成されたグループ数は１個であり表示可能桁数の「１０」を越えていないと判断した場合は（ステップＳ６１３）、ステップＳ６０３に進み、グループに分類されていない残りのデータについて、グループへの分類の処理を行う（ステップＳ６０３〜ステップＳ６１４）。図６３は、３グループまで、グループへの分類が行われたときのグループ記憶部４９１２の記憶内容を示す図である。さらに、処理が繰り返され（ステップＳ６０３〜ステ
ップＳ６１１）、すべてのデータがグループに分類されるか（ステップＳ６１２）、或は、作成されたグループ数が表示可能桁数の「１０」を越えたら（ステップＳ６１３）、表示部４９１３は、グループ記憶部４９１２に記憶されている代表語を抽出して、代表語一覧を作成し、表示する（ステップＳ６１４）。図６４は、表示される代表語の一覧の例を示す図である。但し、本図では５グループ以降の代表語は省略している。また、ステップＳ６１３において、作成されたグループ数が、表示可能桁を越えた場合は、未だグループに分類していないデータを最後のグループ、つまり、第１０番目のグループに分類する。
【０１３５】
以上のように、本実施の形態におけるデータ検索支援装置によれば、多量に文字データを記憶している場合であっても、各データの一致単語を用いて、グループに分類し、そのグループを示す代表語の一覧を作成し、表示するので、操作者は、その一覧表示された代表語を用いて所望のデータを容易に検索できる。また、その表示されている代表語は、そのグループにふくまれる２データ間の一致単語であるので、そのグループに含まれる記事内容の概要を容易に把握することができる。
【０１３６】
なお、本実施の形態では、一致単語を決定するのに、２つの記事データを用いて決定しているが、処理速度を向上させるため、任意の１データに含まれる単語を一致単語とすることも可能である。この場合、データ比較部４９０４は不要となる。データ選択部４９０５は、データ記憶部４９０２から任意のデータを選択する。一致単語抽出部４９０７は、選択されたデータの記事データの単語を一致単語とする。ただし、この方法では、分類精度は低下するものの、計算量を減らすことができる。
【０１３７】
また、本実施の形態では、形態素解析部４９０３は、「データのグループへの分類」の指示があったとき、形態素解析を行っていたが、このときには限られず、文字放送受信部４９０１が文字データを受信した時点で、形態素解析を行っても良い。
また、一致単語抽出部４９０７は、「２」と、データ記憶部４９０２に記憶されている一致単語数とのいずれか小さい方の数字を、しきい値として、しきい値記憶部４９０９に設定していたが、これには、限られず、「３」又は「４」と、一致単語数のいずれか小さい方の数字をしきい値として設定しても良い。しきい値は、大きくすればするほどグループに含めるデータを絞り込む役割を果たす。
【０１３８】
また、代表語作成部４９１１は、グループに対応する一致単語と、そのグループのデータ数とを代表語として作成していたが、これには限られず、例えば、一致単語を最も多く含む記事番号と記事データ（つまり、データ選択部４９０５で選択された２つのデータの何れかとなる）を代表語としても良い。図６５は、このようにして作成された代表語の一覧が表示されている状態を示す図である。
【０１３９】
また、ステップＳ６１３において、作成されたグループ数が、表示可能桁を越えた場合は、未だグループに分類していないデータを最後のグループ、つまり、第１０番目のグループに分類する。その際、代表語作成部４９１１は、第１０グループの代表語を、例えば「その他」としても良い。
また、上述の実施の形態１〜実施の形態４のデータ検索支援装置は、プログラムによって実現し、これをフロッピー（登録商標）ディスク等の記録媒体に記録して移送し、あるいは、通信回線を通して移送するこ  とにより、独立した他のコンピュータシステムで容易に実施することができる。
本実施の形態において、前記データ記憶手段は、データの種類を示し階層的な関係を有する複数の属性と、それぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータを記憶しており、前記データ分類手段は、前記データ記憶手段に記憶されているデータを分類するための分類キーとして、前記データ記憶手段に記憶されたデータの属性を選択する属性選択手段と、前記データ記憶手段に記憶されているデータより、前記属性選択手段により選択された属性に属する属性値が同じデータを集め１つのグループに分類するデータ分類手段と、前記データ分類手段により、記憶されているデータが、１つのグループに分類されたか、複数のグループに分類されたかを判定する分類判定手段と、前記分類判定手段により、１つのグループに分類されたと判定された場合に、前記分類キーへさらに下位の属性を追加し、前記データ分類手段によりグループへの分類をするように制御するデータ分類制御手段とを含むように構成することができる。
この構成によれば、階層的な構造を持つ複数の属性と、それぞれの属性に属する属性値とからデータが構成される場合でも、データをグループに分類することができるという効果がある。
ここで、前記データ分類手段は、表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、前記分類された１つのグループに含まれるデータの数が前記読み出した表示能力を超えるかどうかを判定する再分類判定手段と、前記分類判定手段により前記分類された１つのグループに含まれるデータの数が前記表示能力を超えたと判定された場合、前記分類キーへさらに下位の属性を追加し、前記データ分類手段によりグループへの分類をするように制御する再分類制御手段とを含むように構成することができる。
この構成によれば、階層的な構造を持つ複数の属性と、それぞれの属性に属する属性値とからデータが構成される場合でも、分類されたグループ数が表示能力以内となるようにデータを分類するので、操作者は所望のデータを検索し易いという効果がある。
ここで、前記データ分類手段は、前記抽出されたデータを分類するための分類キーとして、前記属性選択手段により選択された属性値の先頭１文字を選択する分類キー選択手段と、前記抽出されたデータを、前記分類キー選択手段により選択された分類キーを基に、グループに分類する文字分類手段と、前記文字分類手段により、分類されたデータが、１つのグループに分類されたか、複数のグループに分類されたかを判定する文字分類判定手段と、前記文字分類判定手段により、１つのグループに分類されたと判定された場合に、前記分類キーへさらに次の１文字を追加し、前記文字分類手段によりグループへの分類を行うよう制御する文字分類制御手段とを含むように構成することができる。
この構成によれば、地名辞典のように、階層的な構造を持つ複数の属性値から構成されるデータが地名である場合に、県名や、市名などの上位の階層の属性値が全く同じ地名データであっても、町名や番地などが含まれる最下位の属性の属性値の先頭１文字から順に利用してデータを分類するので、データを確実に複数のグループに分類することができるという効果がある。
ここで、前記データ記憶手段は、地名を階層的に構成される複数の地区名に分割し、分割された複数の地区名に対応する属性を有する地名辞典を記憶しており、前記属性選択手段は、前記データ記憶手段に記憶された地名を分類するための分類キーとして、地名辞典の属性を選択し、前記データ分類手段は、前記データ記憶手段に記憶された地名を、前記属性選択手段により選択された属性を分類キーとして、グループに分類し、前記分類判定手段は、前記データ分類手段により、分類された地名が、１つのグループに分類されたか、複数のグループに分類されたかを判定し、前記データ分類制御手段は、前記分類判定手段により、１つのグループに分類されたと判定された場合に、前記分類キーへさらに下位の属性を追加し、データ分類手段によりグループへ分類するように制御するように構成することができる。
この構成によれば、地名辞典のように、階層的な構造を持つ複数の属性値から構成されるデータが地名である場合に、データをグループに分類することができるという効果がある。
ここで、前記データ分類手段は、前記抽出されたデータを分類するための分類キーとして、前記地名辞典の最下位の階層の属性の属性値の先頭１文字を選択する分類キー選択手段と、前記抽出されたデータを、前記分類キー選択手段により選択された分類キーを基に、グループに分類する文字分類手段と、前記文字分類手段により、分類されたデータが、１つのグループに分類されたか、複数のグループに分類されたかを判定する文字分類判定手段と、前記文字分類判定手段により、１つのグループに分類されたと判定された場合に、前記分類キーへさらに次の１文字を追加し、文字分類手段によりグループへ分類するように制御する文字分類制御手段とを含むように構成することができる。
この構成によれば、地名辞典のように、階層的な構造を持つ複数の属性値から構成されるデータが地名である場合に、県名や、市名などの上位の階層の属性値が全く同じ地名データであっても、町名や番地などが含まれる最下位の属性の属性値の先頭１文字から順に利用してデータを分類するので、データを確実に複数のグループに分類することができるという効果がある。
ここで、前記代表語作成手段は、前記階層データ分類手段による分類されたグループ毎に代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、階層的な構造を持つ複数の属性と、それぞれの属性に属する属性値とからデータが構成される場合でも、分類されたグループ毎に代表語を作成するので、操作者は所望のデータを検索し易いという効果がある。
ここで、前記データ記憶手段は、データの種類を示す１又は複数の属性と、それぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータを記憶しており、前記分類手段は、前記データ記憶手段が記憶しているデータを、属性に属する属性値が同じデータを1グループに分類する属性分類手段を含むように構成することができる。
この構成によれば、データの種類を示す１又は複数の属性とそれぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータの場合にも、データをグループに分類することができるという効果がある。
ここで、前記データ記憶手段が記憶しているデータの属性は、文字、数値又は年、月、週、日、曜日、時刻の少なくとも１つの属性を含む日時から構成されており、前記属性分類手段は、前記データ記憶手段が記憶しているデータを、文字、数値又は日時の属性に属する属性値が同じデータを１グループに分類するように構成することができる。
この構成によれば、データの種類を示す１又は複数の属性とそれぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータの場合に、これら属性が数値や文字や日時であっても、前記データを、数値や文字や日時を用いて分類するので、操作者が把握し易いグループへの分類を実現できるという効果がある。
ここで、前記データ記憶手段が記憶しているデータの属性は、日時から構成されており、前記分類手段は、複数の分類方法を記憶し、前記属性分類手段は、前記複数の分類方法から特定の一つの分類方法を指定する分類方法指定手段と、前記データ記憶手段が記憶しているデータを、年、月、日でグループに分類し、年、月でグループに分類し、年、月、週でグループに分類し、又は、年、月の上旬、中旬、下旬でグループに分類する分類実施手段とを含むように構成することができる。
この構成によれば、日時属性を持つデータである場合に、複数の分類方法を指定できるので、操作者が所望するグループに分類できるという効果がある。
ここで、前記属性分類手段は、表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、前記グループに分類されたグループの数を算出し、前記グループの数が前記読み出した表示能力を超えるかどうかを判定する表示判定手段と、前記算出されたグループの数が前記読み出した表示能力を超えると判定された場合、前記分類方法指定手段により他の分類方法を指定し、前記分類実施手段によりグループへの分類を行うように制御する分類繰返制御手段とを含むように構成することができる。
この構成によれば、日時属性を持つデータである場合に、表示能力に合わせてグループの分類方法を変えることができ、見やすいグループに分類できるという効果がある。
ここで、前記分類手段は、前記データ記憶手段が記憶しているデータから、１又は複数の属性の指定を受け付ける属性指定受付手段を含み、前記属性分類手段は、前記指定を受け付られた１又は複数の属性に属する属性値が同じデータを１グループに分類するように構成することができる。
この構成によれば、データの種類を示す１又は複数の属性とそれぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータの場合に、特定の属性を指定して、指定された属性に属する属性値が同じデータをグループに分類することができるという効果がある。
ここで、前記データ記憶手段が記憶しているデータの属性は、地名から構成されており、前記属性分類手段は、前記データ記憶手段が記憶しているデータを、地名に属する属性値が同じデータを１グループに分類するように構成することができる。
この構成によれば、データの種類を示す１又は複数の属性とそれぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータの場合で、属性が地名から構成されている場合にも、地名に属する属性値が同じデータをグループに分類することができるという効果がある。
ここで、前記データ記憶手段が記憶しているデータの属性は、階層的に構成される複数の地区を示す特定の単語を含む地名から構成されており、前記属性分類手段は、前記データ記憶手段が記憶しているデータから、階層的に構成される複数の地区を示す前記特定の単語を基にして、階層的に構成される複数の地区の名称を切り出す地名切出手段と、前記切り出した階層的に構成される複数の地区の名称を基にして、前記データ記憶手段が記憶しているデータをグループに分類する階層地区分類手段とを含むように構成することができる。
この構成によれば、データが地名である場合に、地名に含まれる「都」、「道」、「府」、「県」、「市」、「区」、「町」、「村」などの言葉を利用して、データをグループに分類できるという効果がある。
ここで、前記データ記憶手段は、少なくとも１つの文章を含む項目を複数記憶しており、前記分類手段は、前記データ記憶手段が記憶している複数の項目から、単語を分解する単語分解手段と、前記単語分解手段により分解された複数の単語と前記項目とを記憶する単語記憶手段と、同じ単語を持つ前記項目を同じグループに分類する項目分類手段とを含むように構成することができる。
この構成によれば、新聞の記事のようなデータの場合にも、記事の文章から単語を切り出して、その単語を基にして記事をグループに分類することができるという効果がある。
ここで、前記項目分類手段は、前記単語記憶手段から１又は複数の単語を選択する単語選択手段と、しきい値を記憶しているしきい値記憶手段と、前記項目毎に、前記選択された１又は複数の単語と、前記単語記憶手段に記憶されている単語とを比較し、一致する単語数が前記しきい値記憶手段より読み出したしきい値以上となる前記項目を１つのグループに分類するしきい値分類手段とを含むように構成することができる。
この構成によれば、新聞の記事のようなデータの場合に、記事の一致の度合いを示すしきい値を用いて類似する記事を同じグループに分類することができるという効果がある。
ここで、前記データ選択手段は、二つ以上の項目から分解された１又は複数の単語のうち一致するもの全てを選択するように構成することができる。
この構成によれば、新聞の記事のようなデータの場合に、特定の二つの記事から切り出した単語を基にして、記事をグループに分類することができるという効果がある。
ここで、前記データ選択手段は、一つの項目から分解された１又は複数の単語を選択するように構成することができる。
この構成によれば、新聞の記事のようなデータの場合に、特定の一つの記事から切り出した単語を基にして、記事をグループに分類することができるという効果がある。
ここで、前記データ選択手段は、前記しきい値記憶手段に記憶されたしきい値を更新するように構成することができる。
この構成によれば、新聞の記事のようなデータの場合に、前記しきい値を変更して、記事の類似の度合いを変更することができるという効果がある。
ここで、前記しきい値分類手段は、前記項目毎に、前記選択された１又は複数の単語と、前記単語記憶手段に記憶されている単語とを比較し、一致する単語数が前記しきい値記憶手段より読み出したしきい値以上となる項目を１つのグループに分類する副しきい値分類手段と、前記分類された項目を、前記単語記憶手段から除去する項目除去手段と、全ての項目の分類が終了するまで、前記データ選択手段により１又は複数の単語の選択し、前記副しきい値分類手段によりグループへ分類し、前記項目除去手段により項目の除去するように制御する繰返制御手段とを含むように構成することができる。
この構成によれば、すべての記事を、前記しきい値を用いて分類できるという効果がある。
ここで、前記分類手段は、前記記憶されているデータを第１グループに分類する１次分類手段と、前記１次分類手段により分類された第１グループを基にして、前記データを第２グループに分類する２次分類手段とを含むように構成することができる。
この構成によれば、データが複数のグループに分類された後に、さらにこれらのグループを別のグループに分類することができるので、操作者は検索がしやすくなるという効果がある。
ここで、前記２次分類手段は、表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、前記１次分類手段により分類された第１グループ毎に、前記第１グループに含まれるデータを前記読み出された表示能力を基に第２グループに分類する表示能力分類手段とを含み、前記代表語作成手段は、第２グループを代表する代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、データが複数のグループに分類された後に、さらにこれらのグループを別のグループに分類する場合に、表示能力に合わせて分類できるので、操作者は検索がしやすくなるという効果がある。
ここで、前記２次分類手段は、表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、表示能力の変更を受け付ける表示能力変更受付手段と、表示能力変更受付手段により受け付けられた表示能力を表示能力記憶手段に記憶する表示能力更新手段とを含むように構成することができる。
この構成によれば、この構成によれば、データが複数のグループに分類された後に、さらにこれらのグループを別のグループに分類する場合に、表示能力を変更して分類できるので、操作者は検索がしやすくなるという効果がある。
ここで、前記２次分類手段は、個数を指定する個数指定手段と、前記１次分類手段により分類された第１グループを、さらに前記指定された個数毎に第２グループに分類する個数分類手段とを含み、前記代表語作成手段は、第２グループを代表する代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、最初分類されたグループを指定された個数毎にさらにグループに分類でき、例えば、表示装置の表示可能な項目数に合わせてグループを分類し表示できるので、操作者は検索がしやすくなるという効果がある。
ここで、前記２次分類手段は、重複数を指定する重複数指定手段と、前記指定された重複数分だけ、前記第１グループ内の最後のデータを、前記第１グループに隣接する他の第１グループの先頭に重複して複写する重複分類手段とを含むように構成することができる。
この構成によれば、グループに含まれるデータ数が少ない場合であっても、選択したグループに必要なデータが含まれる可能性が高くなり、操作者は検索がしやすくなるという効果がある。
ここで、前記２次分類手段は、表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、前記１次分類手段により分類された第１グループから前記読み出した表示能力数分の第１グループを選択する表示グループ選択手段と、前記表示グループ選択手段により選択された複数の第１グループから特定の１つの第１グループを選択し、第２グループとする第２グループ選択手段と、前記１次分類手段により分類された第１グループから、前記表示グループ選択手段により選択された複数の第１グループを除く他の複数の第１グループに含まれるデータと、まだ分類されていないデータとを前記第２グループに分類し、前記１次分類手段により分類された第１グループから、前記表示グループ選択手段により選択された複数の第１グループを除く他の複数の第１グループを解消する第２グループ分類手段とを含み、前記代表語作成手段は、前記第２グループの代表語を、「その他」を意味する言葉を用いて作成し、前記代表語作成手段は、第１グループ及び第２グループを代表する代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、表示装置の表示できる項目数に合わせて分類でき、表示装置の表示できる項目数より多く、表示しきれないグループについては、その他に分類できるので、分類されたグループを１表示面にまとめて表示することができ、操作者は検索がしやすくなるという効果がある。
ここで、前記分類手段は、前記記憶されているデータをグループに分類するグループ分類手段と、再分類するかどうかを判定する再分類判定手段と、再分類すると判定された場合、前記分類手段にグループに分類させる再分類制御手段とを含むように構成することができる。
この構成によれば、データが分類された後に、さらに再度分類するかどうかを判定し、その判定に従って再度分類することができ、操作者は所望のデータを検索し易いという効果がある。
ここで、前記再分類判定手段は、表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、前記分類されたグループの数が前記読み出した表示能力を越えるかどうかを判定する表示判定手段と、前記表示判定手段により表示できないと判断された場合は、前記グループ分類手段により分類を行うよう制御する再分類制御手段とを含むように構成することができる。
この構成によれば、分類されたグループ数が表示能力以内になるまでデータの分類を繰り返すので、操作者は所望のデータを検索し易いという効果がある。
ここで、この構成によれば、前記再分類判定手段は、分類されたデータが、１つのグループに分類されたか、複数のグループに分類されたかを見分け、一つのグループに分類されたときにのみ、再分類すると判定するように構成することができる。
この構成によれば、一つのグループに分類されたときに、さらに複数のグループになるによう分類できるので、分かりやすい分類グループを作成でき、操作者は所望のデータを検索し易いという効果がある。
ここで、前記データ記憶手段は、データの種類を示す複数の属性と、それぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータを記憶しており、前記分類手段は、前記データ記憶手段が記憶しているデータから、１又は複数の属性の指定を受け付ける属性指定受付手段と、前記データ記憶手段が記憶しているデータを、前記指定を受け付けられた属性に属する属性値が同じデータを１グループに分類する属性分類手段とを含み、前記再分類手段は、前記属性を他の属性に代えて分類するように構成することができる。
この構成によれば、最初に分類されたグループの数が一覧表示をするのに不適当な場合に、再度、他の属性を用いて分類できるので、操作者は所望のデータを検索し易いという効果がある。
ここで、前記分類手段は、複数の分類方法を記憶しており、前記再分類手段は、前記分類手段により実施された１つの分類方法を他の分類方法に代えて分類するように構成することができる。
この構成によれば、最初に分類されたグループの数が一覧表示をするのに不適当な場合に、再度、他の分類方法に代えて分類できるので、操作者は所望のデータを検索し易いという効果がある。
ここで、前記データ記憶手段は、データの種類を示し階層的な関係を有する複数の属性と、それぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータを記憶しており、前記分類手段は、前記データ記憶手段が記憶しているデータから、１又は複数の属性の指定を受け付ける属性指定受付手段を含み、前記データ記憶手段が記憶しているデータを、前記指定を受け付けられた属性に属する属性値が同じデータを１グループに分類する属性分類手段を含み、前記再分類手段は、前記属性と、前記属性の下位の階層の属性とを、分類キーとしてグループに分類するように構成することができる。
この構成によれば、最初に分類されたグループの数が一覧表示をするのに不適当な場合に、再度、分類キーに他の属性を追加して分類できるので、操作者は所望のデータを検索し易いという効果がある。
ここで、前記分類手段は、表示可能な項目数を示す表示能力を記憶する表示能力記憶手段と、前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段とを含み、前記再分類判定手段は、前記グループ分類手段が分類したグループ毎に、そのグループを代表する代表語を作成し、作成された代表語の一覧を表示する代表語作成表示手段と、前記代表語作成表示手段により表示されている代表語の一覧から、一の代表語の指定を受け付ける代表語受付手段とを含み、前記再分類判定手段は、前記読み出した表示能力と前記代表語受付手段が受け付けた代表語のグループに属するデータの数とを比較して、再分類するかどうかを判定し、再分類手段は、前記再分類判定手段により再分類すると判定された場合に、前記代表語受付手段が受け付けた代表語のグループに属するデータを、さらにグループに再分類し、前記代表語作成手段は、前記再分類手段により再分類が行われた場合、その再分類されたグループを代表する代表語を作成し、前記表示手段は、前記再分類手段により再分類が行われた場合、再分類されたグループを代表する代表語の一覧を表示するように構成することができる。
この構成によれば、選択されたグループに対して、再度分類すると判断された場合にのみ、再度分類するので、分類の処理量を減らすことができるという効果がある。
ここで、前記データ検索支援装置は、さらに操作者によるデータの分類開始の指示を受け付ける分類指示受付手段を含み、前記分類手段は、分類指示受付手段が操作者よりデータの分類開始の指示を受け付けると、記憶されている前記データを、グループに分類するように構成することができる。
この構成によれば、操作者の指示に基づいて、分類を開始することができるという効果がある。
ここで、前記分類手段は、前記データ記憶手段より、分類に必要な各データの一部分を取り出し、分類データを作成する分類データ作成手段を含み、前記分類手段は、前記作成された分類データを基にして、前記データ記憶手段に記憶されているデータを分類するように構成することができる。
この構成によれば、分類に必要な最小限のデータのみを用いてデータを分類できるので、分類に必要な作業領域を減らすことができるという効果がある。
ここで、前記分類手段は、分類方法の指定を受け付ける分類方法受付手段を含み、前記分類手段は、前記分類方法受付手段により受付られた分類方法に従って、前記データを分類するように構成することができる。
この構成によれば、指定された分類方法によりデータを分類できるという効果がある。
前記データ記憶手段は、データの種類を示す複数の属性と、それぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータを記憶しており、前記分類手段は、所定の分類方法と属性との組合せの中から、一つの組合せの指定を受け付ける属性分類方法受付手段を含み、前記分類手段は、前記属性分類方法受付手段により受付られた分類方法と属性との組合せに従って、前記データを分類するように構成することができる。
この構成によれば、分類方法と使用する属性を一の操作で指定できるので、検索者の操作を減じることができるという効果がある。
ここで、前記データ記憶手段は、データの種類を示す１又は複数の属性と、それぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータを記憶しており、前記代表語作成手段は、前記分類手段が分類したグループ毎に属性値を用いて代表語を作成する属性値代表語作成手段を含むように構成することができる。
この構成によれば、データの種類を示す１又は複数の属性とそれぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータの場合に、属性値を用い代表語が作成でき、操作者は代表語によりグループを選択し、データの検索をより容易にすることができるという効果がある。
ここで、前記属性値代表語作成手段は、データの属性を指定する代表語属性指定手段を含み、前記代表語作成手段は、前記代表語属性指定手段で指定された属性に属する属性値を用いて、前記グループを代表する代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、指定された属性値を用いて代表語を作成できるので、操作者の所望の代表語を作成できるという効果がある。
ここで、前記代表語作成手段は、前記分類されたグループに属するデータの数を算出するデータ数算出手段を含み、前記代表語作成手段は、前記算出したデータの数を含む代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、データの種類を示す１又は複数の属性とそれぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータの場合に、属性値とグループに含まれるデータ件数を代表語として表示することができ、データの検索をより容易にすることができるという効果がある。
ここで、前記データ数算出手段は、前記データ数算出手段により算出されたデータ数が１であることを判定するデータ数判定手段を含み、前記代表語作成手段は、データ数判定手段により、データ数が１であると判定されたグループについて、属性値を用いて代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、データ数が１であるときに、その属性値を用いて代表語を作成するので、分かりやすい代表語が作成でき、データの検索をより容易にすることができるという効果がある。
ここで、前記分類手段は、前記データ記憶手段が記憶しているデータから、１又は複数の属性の指定を受け付ける属性指定受付手段を含み、前記属性値代表語作成手段は、前記指定された属性の属性値を構成する文字列の全て又は一部を用いて代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、属性値を用いて代表語を作成するので、分かりやすい代表語が作成でき、データの検索をより容易にすることができるという効果がある。
ここで、前記代表語作成手段は、前記分類手段によって分類されたグループの先頭データの属性値である文字列、グループの末尾データの属性値である文字列、又は、グループの先頭データの属性値である文字列及びグループの末尾データの属性値である文字列を用いて代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、属性値を用いて作成された代表語から、グループの範囲が認識でき、データの検索をより容易にすることができるという効果がある。
ここで、前記代表語作成手段は、前記分類手段によって分類されたグループに含まれる複数のデータの属性値である文字列に共通する文字部分を用いて代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、代表語によりグループに属するデータを推測でき、データの検索をより容易にすることができるという効果がある。
ここで、前記属性値代表語作成手段は、属性値の最小値、最大値、最小値及び最大値、又は、平均値を用いて代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、代表語により、グループに属するデータの範囲や内容を知ることができるので、データの検索をより容易にすることができるという効果がある。
ここで、前記属性は、年、月、週、日、曜日、時刻の属性の少なくとも１つを含む日時であり、前記属性値代表語作成手段は、属性値の日時を用いて代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、データの種類を示す１又は複数の属性とそれぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータであって、日時の属性を持つデータである場合に、日時を用いて代表語を作成し表示することができるので、検索をより容易にすることができるという効果がある。
ここで、前記属性値代表語作成手段は、前記分類されたグループに属する日時の属性を持つ属性値のうち最も新しい属性値である最新日時、前記分類されたグループに属する日時の属性を持つ属性値のうち最も古い属性値である最古日時、又は、前記最新日時及び前記最古日時を用いて代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、データの種類を示す１又は複数の属性とそれぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータであって、日時の属性を持つデータである場合に、最古の日時、最新の日時を用いて代表語が作成されるので、データの日時を基にした検索をより容易にすることができるという効果がある。
ここで、前記代表語作成手段は、前記分類されたグループに属するデータの数を算出するデータ数算出手段を含み、前記属性値代表語作成手段は、属性値の日時と、前記算出されたデータの数とを用いて代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、日時とデータの数が代表語により分かるので、データの内容を推測でき、データの検索がより容易になるという効果がある。
ここで、前記属性値代表語作成手段は、前記分類手段によって分類されたグループ毎に、そのグループに共通する日時を用いて代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、日時ごとにグループが分類され、データの検索がより容易になるという効果がある。
ここで、前記代表語作成手段は、前記分類手段が分類したグループ毎に、連続番号を生成する連続番号生成手段を含み、前記代表語作成手段は、前記生成された連続番号を用いて代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、連続番号によるデータの指定が可能となり、上下カーソルの指定よりも少ない操作で、操作者はデータを選択することができるという効果がある。
ここで、前記データ記憶手段は、少なくとも１つの文章を含む項目を複数記憶しており、前記分類手段は、前記データ記憶手段が記憶している複数の項目から、単語を分解する単語分解手段と、前記単語分解手段により分解された複数の単語と前記項目とを記憶する単語記憶手段と、同じ単語を持つ前記項目を同じグループに分類する項目分類手段とを含み、前記代表語作成手段は、前記単語記憶手段に記憶された単語を用いて代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、新聞の記事のようなデータの場合にも、記事の文章から単語を切り出して、その単語を基にしてデータをグループに分類することができ、これらの単語を代表語とすることができるので、検索をより容易にすることができるという効果がある。
ここで、前記代表語作成手段は、前記分類されたグループに属するデータの数を算出するデータ数算出手段を含み、前記代表語作成手段は、前記単語記憶手段に記憶された単語と前記算出されたデータの数とを用いて代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、新聞の記事のようなデータの場合にも、記事の文章から単語を切り出して、その単語を基にしてデータをグループに分類することができ、これらの単語及びデータの数を用いて代表語とすることができるので、検索をより容易にすることができるという効果がある。
ここで、前記代表語作成手段は、前記単語記憶手段に記憶された単語と項目とを用いて代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、新聞の記事のようなデータの場合にも、これらの単語及び記事の内容を用いて代表語とすることができるので、検索をより容易にすることができるという効果がある。
ここで、前記データ記憶手段は、データの種類を示し階層的な関係を有する複数の属性と、それぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータを記憶しており、前記データ分類手段は、前記データ記憶手段に記憶されているデータを分類するための分類キーとして、前記データ記憶手段に記憶されたデータの属性を選択する属性選択手段と、前記データ記憶手段に記憶されているデータから、前記属性選択手段により選択された属性に属する属性値が同じデータを集めて１つのグループに分類するデータ分類手段と、前記データ分類手段により、記憶されているデータが、１つのグループに分類されたか、複数のグループに分類されたかを判定する分類判定手段と、前記分類判定手段により、１つのグループに分類されたと判定された場合に、前記分類キーへさらに下位の属性を追加し、データ分類手段によりグループへの分類をするように制御するデータ分類制御手段とを含み、前記代表語作成手段は、前記データ分類制御手段により、分類されたグループに含まれるデータに共通する上位階層の属性の属性値を用いて代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、階層的な構造を持つ複数の属性と、それぞれの属性に属する属性値とからデータが構成される場合でも、データをグループに分類でき、分類されたグループに含まれるデータに共通の属性を用いて代表語を作成し、検索をより容易にすることができるという効果がある。
ここで、前記データ記憶手段は、地名を階層的に構成される複数の地区名に分割し、分割された複数の地区名に対応する属性を有する地名辞典を記憶しており、前記属性選択手段は、前記データ記憶手段に記憶されている地名を分類するための分類キーとして、地名辞典の属性を選択し、前記データ分類手段は、前記前記データ記憶手段に記憶されている地名を、前記属性選択手段により選択された属性を分類キーとして、グループに分類し、前記分類判定手段は、前記データ分類手段により、分類された地名が、１つのグループに分類されたか、複数のグループに分類されたかを判定し、前記データ分類制御手段は、前記分類判定手段により、１つのグループに分類されたと判定された場合に、前記分類キーへさらに下位の属性を追加し、データ分類手段によりグループへ分類するよう制御し、前記代表語作成手段は、前記データ分類制御手段により、分類されたグループに含まれるデータに共通する上位階層の地区名の属性値を用いて代表語を作成するように構成することができる。
この構成によれば、階層的な構造を持つ複数の属性と、それぞれの属性に属する属性値とから構成されるデータが地名辞典である場合でも、データをグループに分類でき、分類されたグループに含まれるデータに共通の属性を用いて代表語を作成し、検索をより容易にすることができるという効果がある。
ここで、データ検索支援装置は、前記データ記憶手段の代わりに、検索対象のデータを複数、記録している記憶媒体から、データを検索する検索手段を備え、前記分類手段は、検索されたデータをグループに分類するように構成することができる。
この構成によれば、操作者は、検索対象のデータを複数、記録している記憶媒体からデータを探す場合に、所望のデータを検索し、所望のデータを代表する代表語を選択し、その代表語のグループの中からデータを検索すればよく、操作者のデータ検索を支援することができるという効果がある。
また、本発明は、検索結果のデータを複数、記憶しているデータ記憶手段を備えるデータ検索支援装置で用いられるデータ検索支援方法であって、記憶されている前記データをグループに分類する分類ステップと、前記分類ステップが分類したグループ毎に、そのグループを代表する代表語を作成する代表語作成ステップと、前記代表語作成ステップが作成した代表語の一覧を表示する表示ステップとを含むように構成することができる。
この方法を使用すると、操作者は、データを探す場合に、所望のデータを代表する代表語を選択し、その代表語のグループの中からデータを検索すればよく、操作者のデータ検索を支援することができるという効果がある。
また、本発明は、検索結果のデータを複数、記憶しているデータ記憶手段を備えるコンピュータで用いられるデータ検索支援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って、記憶されている前記データをグループに分類する分類ステップと、前記分類ステップが分類したグループ毎に、そのグループを代表する代表語を作成する代表語作成ステップと、前記代表語作成ステップが作成した代表語の一覧を表示する表示ステップとを含むように構成することができる。
このプログラムをコンピュータにより実行させると、操作者は、データを探す場合に、所望のデータを代表する代表語を選択し、その代表語のグループの中からデータを検索すればよく、操作者のデータ検索を支援することができるという効果がある。
また、本発明は、データ検索支援装置であって、検索結果のデータを複数、記憶しているデータ記憶手段と、単語の上位概念と下位概念との階層関係を示す辞書であるシソーラスを記憶する階層データ記憶手段と、前記シソーラスを検索し、前記データ記憶手段が記憶しているデータに含まれる単語の上位概念の単語を、データ毎に抽出する上位概念抽出手段と、抽出された上位概念の単語が同じデータを１グループとして、前記データ記憶手段に記憶されているデータをグループに分類するシソーラス分類手段と、表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、前記シソーラス分類手段により分類されたグループ数が前記読み出した表示能力を超えるかどうかを判定する再分類判定手段と、前記再分類判定手段により前記分類されたグループの数が前記表示能力を超えたと判定された場合、前記上位概念抽出手段により前記抽出された上位概念の単語のさらに一つ上位の概念の単語を抽出し、前記シソーラス分類手段により前記抽出されたさらに一つ上位の概念の単語を基にした前記データのグループへ分類するよう制御する再分類制御手段と、前記分類されたグループ毎に、そのグループを代表する代表語を作成する代表語作成手段と、前記代表語作成手段が作成した代表語の一覧を表示する表示手段とを備えるように構成することができる。
この構成によれば、単語の上位概念と下位概念との関係を示す辞書であるシソーラスを基にしてデータを分類し、分類されたグループ数が表示能力以内となるようにデータを分類するので、操作者は所望のデータを検索し易いという効果がある。
また、本発明は、データ検索支援装置であって、データの種類を示し階層的な関係を有する複数の属性と、それぞれの属性に属するデータである属性値とから構成される検索結果のデータを複数記憶しているデータ記憶手段と、前記データ記憶手段に記憶されているデータを分類するための分類キーとして、前記データ記憶手段に記憶されたデータの属性を選択する属性選択手段と、前記データ記憶手段に記憶されているデータより、前記属性選択手段により選択された属性に属する属性値が同じデータを集め１つのグループに分類するデータ分類手段と、表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、前記データ分類手段により、記憶されているデータが、１つのグループに分類されたか、複数のグループに分類されたかを判定する第１分類判定手段と、前記データ分類手段により分類されたグループ数が前記読み出した表示能力を超えるかどうかを判定する第２分類判定手段と、前記第１分類判定手段により、１つのグループに分類されたと判定された場合に、前記分類キーへさらに下位の属性を追加し、前記データ分類手段によりグループへの分類をするように制御し、前記第２分類判定手段により、前記分類されたグループの数が前記表示能力を越えたと判定された場合、前記分類キーを上位の属性に変更し、前記データ分類手段によりグループへの分類をするように制御するデータ分類制御手段と、前記分類されたグループ毎に、そのグループを代表する代表語を作成する代表語作成手段と、前記代表語作成手段が作成した代表語の一覧を表示する表示手段とを備えるように構成することができる。
この構成によれば、階層的な構造を持つ複数の属性と、それぞれの属性に属する属性値とからデータが構成される場合でも、データをグループに分類することができ、また分類されたグループ数が表示能力以内となるようにデータを分類し、さらに分類されたグループ数が一定値以上となるようにデータを分類するので、操作者は所望のデータを検索し易いという効果がある。
【０１４０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明は、データ検索支援装置であって、検索結果のデータを複数、記憶しているデータ記憶手段と、記憶されている前記データをグループに分類する分類手段と、前記分類手段が分類したグループ毎に、そのグループを代表する代表語を作成する代表語作成手段と、前記代表語作成手段が作成した代表語の一覧を表示する表示手段とを備え、
前記分類手段は、階層的な関係を有する階層データを複数記憶している階層データ記憶手段と、前記データ記憶手段に記憶されたデータを、前記階層データ記憶手段に記憶された階層データに基づいて、分類する階層データ分類手段とを含み、前記階層データ記憶手段は、単語の上位概念と下位概念との階層の関係を示す辞書であって、前記階層の深さが少なくとも３であるシソーラスを記憶しており、前記階層データ分類手段は、前記シソーラスを検索し、前記データ記憶手段が記憶しているデータに含まれる単語の上位概念の単語を、データ毎に抽出する上位概念抽出手段と、抽出された上位概念の単語が同じデータを１グループとして、前記データ記憶手段に記憶されているデータをグループに分類するシソーラス分類手段とを含み、前記上位概念抽出手段は、表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、前記シソーラス分類手段により分類されたグループ数が前記読み出した表示能力を超えるかどうかを判定する再分類判定手段と、前記再分類判定手段により前記分類されたグループの数が前記表示能力を超えたと判定された場合、前記上位概念抽出手段により前記抽出された上位概念の単語のさらに一つ上位の概念の単語を抽出し、前記シソーラス分類手段により前記抽出されたさらに一つ上位の概念の単語が同じデータを１グループとして前記データ記憶手段に記憶されているデータをグループに分類するよう制御する再分類制御手段とを含むように構成することができる。
【０１４１】
この構成によれば、操作者は、データを探す場合に、所望のデータを代表する代表語を選択し、その代表語のグループの中からデータを検索すればよく、操作者のデータ検索を支援することができるという効果がある。
【０１４２】
更に、あらかじめ階層に分類された階層データを基にして、データを分類するので、操作者は所望のデータを検索し易いという効果がある。
【０１４３】
更に、単語の上位概念と下位概念との関係を示す辞書であるシソーラスを基にしてデータを分類するので、操作者は所望のデータを検索し易いという効果がある。
【０１４４】
更に、シソーラスを基にし、分類されたグループ数が表示能力以内となるようにデータを分類するので、操作者は所望のデータを検索し易いという効果がある。
【０１４５】
この構成によれば、シソーラスを基にしてデータを分類する際に、データに含まれる単語の上位概念の階層をそろえることができ、より把握し易いグループにデータを分類することができるという効果がある。
ここで、前記指定上位概念抽出手段は、前記階層指定受付手段により指定を受け付けられたシソーラスの階層に含まれる、前記上位概念の単語を抽出するように構成することができる。
【０１４６】
この構成によれば、シソーラスの階層指定を指定し、指定された階層から上位概念の単語を抽出できるので、データの階層が不揃いであっても、上位概念の単語を特定の階層に一致させることができるという効果がある。
ここで、前記階層データ分類手段は、さらに前記階層指定受付手段により指定を受け付けられたシソーラスの階層が、前記データに含まれる単語より下位の階層である場合に、前記指定を受け付けられた階層に含まれる前記単語の下位の概念の単語を前記シソーラスから抽出する下位概念抽出手段を含み、前記シソーラス分類手段は、抽出された上位概念又は下位概念の単語が  同じデータを１グループとして分類するように構成することができる。
【０１４７】
この構成によれば、検索対象のデータが、指定されたシソーラスの階層よりも下の概念である場合にも、データの下位の概念を抽出して、データを分類できるという効果がある。
ここで、前記階層データ分類手段は、表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、前記シソーラス分類手段により分類されたグループの数が前記読み出した表示能力を超えるかどうかを判定する第１再分類判定手段と、前記シソーラス分類手段により分類されたグループの数が、一定の値以下であるかどうかを判定する第２再分類判定手段と、前記階層指定受付手段により受け付けられたシソーラスの階層を一つ上に又は一つ下に変更する指定階層変更手段と、前記第１再分類判定手段により前記グループの数が前記表示能力を超えたと判定された場合、前記指定階層変更手段によるシソーラスの階層の一つ上への変更と、前記上位概念抽出手段による上位概念の単語の抽出と、前記シソーラス分類手段による前記データ記憶手段に記憶されているデータのグループへの分類とを制御し、前記第２再分類判定手段により前記グループの数が、一定の値以下であると判定された場合、前記指定階層変更手段によるシソーラスの階層の一つ下への変更と、前記下位概念抽出手段による下位概念の単語の抽出と、前記シソーラス分類手段による前記データ記憶手段に記憶されているデータのグループへの分類とを制御する再分類制御手段とを含むように構成することができる。
【０１４８】
この構成によれば、分類されたグループの数が表示能力を超える場合、又は、分類されたグループの数が一定値以下である場合には、指定されたシソーラスの階層を上又は下に変更して、適切なグループ数での表示ができるという効果がある。
ここで、前記データ記憶手段は、データの種類を示す１又は複数の属性と、それぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータを記憶しており、前記分類手段は、１又は複数の属性の指定を受け付ける属性指定受付手段を含み、前記上位概念抽出手段は、前記シソーラスを検索し、指定された１又は複数の属性に属する属性値の上位概念の単語を、前記シソーラスから抽出するように構成することができる。
【０１４９】
この構成によれば、データの種類を示す１又は複数の属性とそれぞれの属性に属するデータである属性値とから構成されるデータを、シソーラスを基にして分類するので、操作者は所望のデータを検索し易いという効果がある。
ここで、前記代表語作成手段は、前記シソーラス分類手段により分類されたグループごとに代表語を作成するように構成することができる。
【０１５０】
この構成によれば、シソーラスを用いて分類されたグループ毎に代表語を作成するので、操作者は所望のデータを検索し易いという効果がある。
ここで、前記階層データ記憶手段は、階層的な関係を有する複数の表題から構成される目次を記憶しており、前記データ記憶手段は、前記目次に関連したデータを記憶しており、前記階層データ分類手段は、前記データ記憶手段に記憶されているデータを選択するデータ選択手段と、前記選択されたデータに関連する前記目次の表題を抽出する目次抽出手段と、前記抽出された表題が同じデータを１つのグループとして、前記データ選択手段により選択されたデータをグループに分類する目次分類手段と、前記目次を検索し、前記データ選択手段により選択されたデータに関連する表題の上位の表題を、抽出する上位表題抽出手段と、表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、前記目次分類手段により分類されたグループの数が前記読み出した表示能力を超えるかどうかを判定する再分類判定手段と、前記再分類判定手段により、前記分類されたグループの数が前記表示能力を越えたと判定された場合、前記上位表題抽出手段により前記抽出された表題のさらに一つ上位の表題を抽出し、前記目次分類手段により前記抽出されたさらに一つ上位の表題を基にして前記データをグループへ分類するよう制御する再分類制御手段とを含み、前記代表語作成手段は、前記目次分類手段が作成したグループ毎に、グループに対応する表題を用いて代表語を作成するように構成することができる。
【０１５１】
この構成によれば、階層的な関係を有する複数の標題から構成される目次からのデータの検索を容易にすることができるという効果がある。
ここで、前記階層データ記憶手段は、階層的な関係を有する複数の地名から構成される地名辞典を記憶しており、前記データ記憶手段は、地名を含むデータを記憶しており、前記階層データ分類手段は、前記データ記憶手段に記憶されているデータを選択するデータ選択手段と、前記選択されたデータに含まれる単語と前記地名辞典の地名を比較し、一致した地名があれば、前記地名辞典の地名を抽出する地名抽出手段と、前記抽出された地名が同じデータを１つのグループとして、前記データ記憶手段に記憶されているデータをグループに分類する地名分類手段と、前記地名辞典を検索し、前記抽出された地名の上位の地名を、抽出する上位地名抽出手段と、表示可能な項目数を示す表示能力を記憶している表示能力記憶手段と、前記表示能力記憶手段より前記表示能力を読み出す表示能力読出手段と、前記地名分類手段により分類されたグループの数が前記読み出した表示能力を超えるかどうかを判定する再分類判定手段と、前記再分類判定手段により、前記分類されたグループの数が前記表示能力を越えたと判定された場合、前記上位地名抽出手段により前記抽出された地名のさらに一つ上位の地名を抽出し、前記抽出されたさらに一つ上位の地名を基にして前記データをグループへ分類するよう制御する再分類制御手段とを含み、前記代表語作成手段は、前記地名分類手段が作成したグループ毎に、グループに対応する地名を用いて代表語を作成するように構成することができる。
【０１５２】
この構成によれば、階層的な関係を有する複数の地名から構成される地名辞典からのデータの検索を容易にすることができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、実施の形態１におけるデータ検索支援装置のブロック図である。
【図２】図２は、図１に示すデータ検索支援装置のデータ記憶部に記憶されているデータの一例を示す図である。
【図３】図３は、図１に示すデータ検索支援装置において、入力を受け付ける画面を示す図である。
【図４】図４は、図１に示すデータ検索支援装置のシソーラス記憶部が記憶するシソーラスの一例を示す図である。
【図５】図５は、図４に示すシソーラス中の単語の関係を木構造で表現した図である。
【図６】図６は、図１に示すデータ検索支援装置のグループ記憶部の記憶内容を示す図である。
【図７】図７は、図６に示すグループ記憶部の記憶内容を示す図である。
【図８】図８は、図６に示すグループ記憶部の記憶内容を示す図である。
【図９】図９は、図６に示すグループ記憶部の記憶内容を示す図である。
【図１０】図１０は、図６に示すグループ記憶部の記憶内容を示す図である。
【図１１】図１１は、図６に示すグループ記憶部の記憶内容を示す図である。
【図１２】図１２は、図６に示すグループ記憶部の記憶内容を示す図である。
【図１３】図１３は、図６に示すグループ記憶部の記憶内容を示す図である。
【図１４】図１４は、図６に示すグループ記憶部の記憶内容を示す図である。
【図１５】図１５は、図６に示すグループ記憶部の記憶内容を示す図である。
【図１６】図１６は、図６に示すグループ記憶部の記憶内容を示す図である。
【図１７】図１７は、図６に示すグループ記憶部の記憶内容を示す図である。
【図１８】図１８は、図６に示すグループ記憶部の記憶内容を示す図である。
【図１９】図１９は、図１に示すデータ検索支援装置の表示部に表示されている画面を示す図である。
【図２０】図２０は、図１に示すデータ検索支援装置の表示部に表示されている分類方法「シソーラスを用いた分類」により作成された代表語の一覧の例を示す図である。
【図２１】図２１は、図１に示す表示部に表示されている分類方法「５０音による分類」により作成された代表語の一覧の例を示す図である。
【図２２】図２２は、図１に示す表示部に表示されている分類方法「数値による分類」により作成された代表語の一覧の例を示す図である。
【図２３】図２３は、図１に示す表示部に表示されている選択された代表語のグループに属する９データの料理データの料理名の一覧を示す図である。
【図２４】図２４は、図１に示すデータ検索支援装置の表示能力記憶部の記憶内容を示す図である。
【図２５】図２５は、図１に示すデータ検索支援装置において、分類方法「シソーラスを用いた分類」を行う場合の動作を示すフローチャートである。
【図２６】図２６は、図１に示すデータ検索支援装置の代表語作成部が作成した代表語の例を示す図である。
【図２７】図２７は、図１に示すデータ検索支援装置において、分類方法「５０音による分類」を行う場合の動作を示すフローチャートである。
【図２８】図２８は、図１に示すデータ検索支援装置の代表語作成部が作成した代表語の例を示す図である。
【図２９】図２９は、図１に示すデータ検索支援装置において、分類方法「数値による分類」を行う場合の動作を示すフローチャートである。
【図３０】図３０は、図１に示すデータ検索支援装置の代表語作成部が作成した代表語の例を示す図である。
【図３１】図３１は、図１に示すデータ検索支援装置の分類情報記憶部が記憶する分類情報の例を示す図である。
【図３２】図３２は、図１に示すデータ検索支援装置の数値分類部が行った他の分類例を示す図である。
【図３３】図３３は、図１に示すデータ検索支援装置の代表語作成部が作成した他の代表語の例を示す図である。
【図３４】図３４は、図１に示す代表語作成部が作成した他の代表語の例を示す図である。
【図３５】図３５は、実施の形態２におけるデータ検索支援装置のブロック図である。
【図３６】図３６は、図３５に示すデータ検索支援装置のデータ記憶部に記憶されているデータの一例を示す図である。
【図３７】図３７は、図３５に示すデータ検索支援装置の検索部の検索結果を示す図である。
【図３８】図３８は、図３５に示すデータ検索支援装置の分類部が行った分類例を示す図である。
【図３９】図３９は、図３５に示すデータ検索支援装置の代表語作成部が作成した代表語の例を示す図である。
【図４０】図４０は、図３５に示すデータ検索支援装置の表示部に表示されている代表語の一覧の例を示す図である。
【図４１】図４１は、図３５に示すデータ検索支援装置において、表示されている代表語のグループに属する地名データの例を示す図である。
【図４２】図４２は、図３５に示すデータ検索支援装置の表示能力記憶部の記憶内容を示す図である。
【図４３】図４３は、図３５に示すデータ検索支援装置の動作を示すフローチャートである。
【図４４】図４４は、実施の形態３におけるデータ検索支援装置のブロック図である。
【図４５】図４５は、図４４に示すデータ検索支援装置のスケジュールデータ記憶部に記憶されているデータの一例を示す図である。
【図４６】図４６は、図４４に示すデータ検索支援装置の表示能力記憶部の記憶内容を示す図である。
【図４７】図４７は、図４４に示すデータ検索支援装置のグループ記憶部の記憶内容を示す図である。
【図４８】図４８は、図４４に示すデータ検索支援装置のグループ記憶部の記憶内容を示す図である。
【図４９】図４９は、図４４に示すデータ検索支援装置の表示部に表示されている代表語の一覧の例を示す図である。
【図５０】図５０は、図４４に示すデータ検索支援装置の動作を示すフローチャートである。
【図５１】図５１は、実施の形態４におけるデータ検索支援装置のブロック図である。
【図５２】図５２は、図５１に示すデータ検索支援装置のデータ記憶部に記憶されているデータの一例を示す図である。
【図５３】図５３は、図５１に示すデータ検索支援装置の形態素解析部が行った、データの形態素解析結果を示す図である。
【図５４】図５４は、図５１に示すデータ検索支援装置の選択結果記憶部の記憶内容を示す図である。
【図５５】図５５は、図５１に示すデータ検索支援装置の選択結果記憶部の記憶内容を示す図である。
【図５６】図５６は、図５１に示すデータ検索支援装置の選択結果記憶部の記憶内容を示す図である。
【図５７】図５７は、図５１に示すデータ検索支援装置の一致単語記憶部の記憶内容を示す図である。
【図５８】図５８は、図５１に示すデータ検索支援装置のしきい値記憶部の記憶内容を示す図である。
【図５９】図５９は、図５１に示すデータ検索支援装置のグループ記憶部の記憶内容を示す図である。
【図６０】図６０は、図５１に示すデータ検索支援装置の表示能力記憶部の記憶内容を示す図である。
【図６１】図６１は、図５１に示すデータ検索支援装置の動作を示すフローチャートである。
【図６２】図６２は、図６１の続きのフローチャートである。
【図６３】図６３は、図５１に示すデータ検索支援装置のグループ記憶部の記憶内容を示す図である。
【図６４】図６４は、図５１に示すデータ検索支援装置の表示部に表示されている代表語の一覧の例を示す図である。
【図６５】図６５は、図５１に示すデータ検索支援装置の表示部に表示されている代表語の一覧の他の例を示す図である。
【図６６】図６６は、従来技術の電子ブックプレイヤーに表示されている画面を示す図である。
【符号の説明】
１０１    データ記憶部
１０２    受付部
１０３    属性指定部
１０４    分類方法指定部
１０５    シソーラス記憶部
１０６    シソーラス検索部
１０７    分類部
１０８    グループ記憶部
１０９    代表語作成部
１１０    表示部
１１１    表示能力記憶部
１１２    制御部
１０７１    シソーラス分類部
１０７１    再度シソーラス分類部
１０７１    当該シソーラス分類部
１０７２    音分類部
１０７３    数値分類部
１０７３    当該数値分類部
３３０１    データ記憶部
３３０２    検索部
３３０３    検索データ記憶部
３３０４    分類部
３３０５    代表語作成部
３３０６    表示部
３３０７    表示能力記憶部
３３０８    受付部
３３０９    制御部
４２０１    スケジュール記憶部
４２０２    表示能力記憶部
４２０３    分類部
４２０４    グループ記憶部
４２０５    代表語作成部
４２０６    表示部
４２０７    受付部
４９０１    文字放送受信部
４９０２    データ記憶部
４９０３    形態素解析部
４９０４    データ比較部
４９０５    データ選択部
４９０６    選択結果記憶部
４９０７    一致単語抽出部
４９０８    一致単語記憶部
４９０９    しきい値記憶部
４９１０    グループ作成部
４９１１    代表語作成部
４９１２    グループ記憶部
４９１３    表示部
４９１４    表示能力記憶部
４９１５    受付部
４９１６    制御部
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６２】
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【図６３】
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【図６４】
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【図６５】
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【図６６】
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