(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
２次元平面上に複数の検索対象をプロットした２次元マップを表示させ、ユーザ操作により指定された領域に含まれるプロットに対応する検索対象を抽出する情報検索装置であって、
上記検索対象または当該検索対象に関連する関連要素に関する任意の情報の入力を受け付ける情報入力部と、
上記複数の検索対象をそれぞれ特徴づける複数の検索対象特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、２次元平面上に上記複数の検索対象をプロットした２次元マップを生成し、当該２次元マップを画面上に表示させる２次元マップ生成部と、
上記情報入力部により入力された検索対象を特徴づける上記検索対象特徴ベクトルまたは入力された関連要素を特徴づける関連要素特徴ベクトルを特定し、当該特定した特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる参照マーク表示部と、
上記画面上に上記参照マークと共に表示された上記２次元マップにおいてユーザ操作により指定された領域に含まれるプロットに対応する検索対象を抽出する対象情報抽出部とを備えた
ことを特徴とする情報検索装置。
【請求項２】
上記２次元マップ生成部は、上記複数の検索対象と上記複数の検索対象特徴ベクトルとそれに対応する座標情報とを関連付けて記憶した第１情報データベースの情報を参照して上記２次元マップを生成し、
上記参照マーク表示部は、上記第１情報データベースまたは上記複数の関連要素と上記複数の関連要素特徴ベクトルとそれに対応する座標情報とを関連付けて記憶した第２情報データベースを参照して、上記情報入力部により入力された上記任意の情報に対応する上記検索対象特徴ベクトルまたは上記関連要素特徴ベクトルを特定し、当該特定した特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる
ことを特徴とする請求項１に記載の情報検索装置。
【請求項３】
上記複数の検索対象または上記複数の関連要素を解析対象の情報として解析し、上記検索対象特徴ベクトルまたは上記関連要素特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部と、
上記特徴ベクトル算出部により算出された上記検索対象特徴ベクトルまたは上記関連要素特徴ベクトルに対して次元圧縮の処理を行うことにより、２次元の座標情報を生成する座標情報生成部とを更に備え、
上記２次元マップ生成部は、上記複数の検索対象と上記複数の検索対象特徴ベクトルとそれに対応する座標情報とを関連付けて記憶した第１情報データベースの情報を参照して上記２次元マップを生成し、
上記参照マーク表示部は、情報データベースに記憶されている上記解析対象の情報および上記情報入力部により入力された上記任意の情報を用いて、上記特徴ベクトル算出部および上記座標情報生成部の処理を行うことにより、上記任意の情報を特徴づける上記検索対象特徴ベクトルまたは上記関連要素特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる
ことを特徴とする請求項１に記載の情報検索装置。
【請求項４】
上記複数の検索対象または上記複数の関連要素を解析対象の情報として解析し、上記検索対象特徴ベクトルおよび上記関連要素特徴ベクトルの少なくとも一方を算出する特徴ベクトル算出部と、
上記特徴ベクトル算出部により算出された上記検索対象特徴ベクトルおよび上記関連要素特徴ベクトルの少なくとも一方に対して次元圧縮の処理を行うことにより、２次元の座標情報を生成する座標情報生成部とを更に備え、
上記２次元マップ生成部は、情報データベースに記憶されている上記解析対象の情報および上記情報入力部により入力された上記任意の情報を用いて、上記特徴ベクトル算出部および上記座標情報生成部の処理を行うことにより、複数の検索対象特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、特定した座標情報に基づいて上記２次元マップを生成し、
上記参照マーク表示部は、上記情報データベースに記憶されている上記解析対象の情報および上記情報入力部により入力された上記任意の情報を用いて、上記特徴ベクトル算出部および上記座標情報生成部の処理を行うことにより、上記任意の情報を特徴づける上記検索対象特徴ベクトルまたは上記関連要素特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる
ことを特徴とする請求項１に記載の情報検索装置。
【請求項５】
上記検索対象が文章、上記関連要素が上記文章に含まれる単語であり、
上記情報入力部は、任意の文章または任意の単語を上記任意の情報の入力として受け付け、
上記２次元マップ生成部は、複数の文章をそれぞれ特徴づける複数の文章特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、２次元平面上に上記複数の文章をプロットした２次元マップを生成し、当該２次元マップを画面上に表示させ、
上記参照マーク表示部は、上記情報入力部により入力された上記任意の文章を特徴づける文章特徴ベクトルまたは入力された上記任意の単語を特徴づける単語特徴ベクトルを特定し、当該特定した特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる
ことを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の情報検索装置。
【請求項６】
上記検索対象が文章、上記関連要素が上記文章に含まれる単語であり、
上記情報入力部は、任意の文章を上記任意の情報の入力として受け付け、
上記２次元マップ生成部は、複数の文章をそれぞれ特徴づける複数の文章特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、２次元平面上に上記複数の文章をプロットした２次元マップを生成し、当該２次元マップを画面上に表示させ、
上記参照マーク表示部は、上記情報データベースに上記解析対象の情報として記憶されている文章および上記情報入力部により入力された上記任意の文章を用いて、上記特徴ベクトル算出部および上記座標情報生成部の処理を行うことにより、上記任意の文章を特徴づける文章特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる
ことを特徴とする請求項３に記載の情報検索装置。
【請求項７】
上記検索対象が文章、上記関連要素が上記文章に含まれる単語であり、
上記情報入力部は、任意の文章を上記任意の情報の入力として受け付け、
上記２次元マップ生成部は、上記情報データベースに上記解析対象の情報として記憶されている文章および上記情報入力部により入力された上記任意の文章を用いて、上記特徴ベクトル算出部および上記座標情報生成部の処理を行うことにより、複数の文章特徴ベクトルに基づく座標情報をそれぞれ特定し、特定した座標情報に基づいて上記２次元マップを生成し、
上記参照マーク表示部は、上記情報データベースに上記解析対象の情報として記憶されている文章および上記情報入力部により入力された上記任意の文章を用いて、上記特徴ベクトル算出部および上記座標情報生成部の処理を行うことにより、上記情報入力部により入力された上記任意の文章を特徴づける文章特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる
ことを特徴とする請求項４に記載の情報検索装置。
【請求項８】
上記検索対象が単語、上記関連要素が上記単語を含む文章であり、
上記情報入力部は、任意の文章または任意の単語を上記任意の情報の入力として受け付け、
上記２次元マップ生成部は、複数の単語をそれぞれ特徴づける複数の単語特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、２次元平面上に上記複数の単語をプロットした２次元マップを生成し、当該２次元マップを画面上に表示させ、
上記参照マーク表示部は、上記情報入力部により入力された文章を特徴づける文章特徴ベクトルまたは入力された単語を特徴づける単語特徴ベクトルを特定し、当該特定した特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる
ことを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の情報検索装置。
【請求項９】
上記検索対象が単語、上記関連要素が上記単語を含む文章であり、
上記情報入力部は、任意の文章を上記任意の情報の入力として受け付け、
上記２次元マップ生成部は、複数の単語をそれぞれ特徴づける複数の単語特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、２次元平面上に上記複数の単語をプロットした２次元マップを生成し、当該２次元マップを画面上に表示させ、
上記参照マーク表示部は、上記情報データベースに上記解析対象の情報として記憶されている文章および上記情報入力部により入力された上記任意の文章を用いて、上記特徴ベクトル算出部および上記座標情報生成部の処理を行うことにより、上記任意の文章を特徴づける文章特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる
ことを特徴とする請求項３に記載の情報検索装置。
【請求項１０】
上記検索対象が単語、上記関連要素が上記単語を含む文章であり、
上記情報入力部は、任意の文章を上記任意の情報の入力として受け付け、
上記２次元マップ生成部は、上記情報データベースに上記解析対象の情報として記憶されている文章および上記情報入力部により入力された上記任意の文章を用いて、上記特徴ベクトル算出部および上記座標情報生成部の処理を行うことにより、複数の単語を特徴づける複数の単語特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、特定した座標情報に基づいて上記２次元マップを生成し、
上記参照マーク表示部は、上記情報データベースに上記解析対象の情報として記憶されている文章および上記情報入力部により入力された上記任意の文章を用いて、上記特徴ベクトル算出部および上記座標情報生成部の処理を行うことにより、上記任意の文章を特徴づける文章特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる
ことを特徴とする請求項４に記載の情報検索装置。
【請求項１１】
上記２次元マップ生成部は、上記情報入力部により検索キーとして入力される上記任意の情報をもとに、上記検索キーに対して所定の関係性を有する検索対象特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、２次元平面上に上記複数の検索対象をプロットした２次元マップを生成し、
上記参照マーク表示部は、上記検索キーとして入力された情報に対応する上記検索対象特徴ベクトルまたは上記関連要素特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて、上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる
ことを特徴とする請求項１〜１０の何れか１項に記載の情報検索装置。
【請求項１２】
上記検索対象が文章、上記関連要素が上記文章に含まれる単語であり、
上記２次元マップ生成部は、上記情報入力部により検索キーとして入力される任意の単語をもとに、上記第１情報データベースを参照することにより、上記検索キーである単語を要素として含む複数の検索対象特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて上記２次元マップを生成し、
上記参照マーク表示部は、上記第２情報データベースを参照することにより、上記検索キーとして入力された単語に対応する上記関連要素特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて、上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる
ことを特徴とする請求項２に記載の情報検索装置。
【請求項１３】
上記検索対象が文章、上記関連要素が上記文章に含まれる単語であり、
上記２次元マップ生成部は、上記情報入力部により検索キーとして入力される任意の文章をもとに、上記第１情報データベースを参照することにより、上記検索キーに対応する検索対象特徴ベクトルに類似する複数の検索対象特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて上記２次元マップを生成し、
上記参照マーク表示部は、上記情報データベースに記憶されている文章および上記情報入力部により上記検索キーとして入力された上記任意の文章を用いて、上記特徴ベクトル算出部および上記座標情報生成部の処理を行うことにより、上記検索キーとして入力された上記任意の文章を特徴づける検索対象特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて、上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる
ことを特徴とする請求項３に記載の情報検索装置。
【請求項１４】
上記検索対象が文章、上記関連要素が上記文章に含まれる単語であり、
上記２次元マップ生成部は、上記情報入力部により検索キーとして入力される任意の文章をもとに、上記検索キーに対応する検索対象特徴ベクトルを上記特徴ベクトル算出部により算出し、当該算出した検索対象特徴ベクトルに類似する複数の検索対象特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて上記２次元マップを生成し、
上記参照マーク表示部は、上記特徴ベクトル算出部により算出された検索対象特徴ベクトルに基づく座標情報を上記座標情報生成部により生成し、当該生成した座標情報に基づいて、上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる
ことを特徴とする請求項４に記載の情報検索装置。
【請求項１５】
上記検索対象が文章、上記関連要素が上記文章に含まれる単語であり、
上記２次元マップ生成部は、上記情報入力部により検索キーとして入力される任意の文章をもとに、上記第１情報データベースを参照することにより、上記検索キーに対応する検索対象特徴ベクトルに類似する複数の検索対象特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて上記２次元マップを生成し、
上記参照マーク表示部は、上記第１情報データベースを参照することにより、上記検索キーとして入力された文章に対応する上記検索対象特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて、上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる
ことを特徴とする請求項２に記載の情報検索装置。
【請求項１６】
上記検索対象が単語、上記関連要素が上記単語を含む文章であり、
上記２次元マップ生成部は、上記情報入力部により検索キーとして入力される任意の文章をもとに、上記第２情報データベースを参照することにより、上記検索キーである文章に対応する関連要素特徴ベクトルを特定するとともに、当該関連要素特徴ベクトルに含まれる要素をもとに上記第１情報データベースを参照することにより、関連要素特徴ベクトルと関係性を有する複数の検索対象特徴ベクトルを特定し、特定した複数の検索対象特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて上記２次元マップを生成し、
上記参照マーク表示部は、上記情報入力部により検索キーとして入力される任意の文章をもとに、上記第２情報データベースを参照することにより、上記検索キーである文章に対応する関連要素特徴ベクトルを特定し、特定した関連要素特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる
ことを特徴とする請求項２に記載の情報検索装置。
【請求項１７】
上記検索対象が単語、上記関連要素が上記単語を含む文章であり、
上記２次元マップ生成部は、上記情報入力部により検索キーとして入力される任意の単語をもとに、上記第１情報データベースを参照することにより、上記検索キーに対応する検索対象特徴ベクトルに類似する複数の検索対象特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて上記２次元マップを生成し、
上記参照マーク表示部は、上記第１情報データベースを参照することにより、上記検索キーとして入力された単語に対応する上記検索対象特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて、上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる
ことを特徴とする請求項２に記載の情報検索装置。
【請求項１８】
上記文章特徴ベクトルは、文章がどの単語に対してどの程度寄与しているのかを表した指標値を複数の要素とするベクトルであり、
上記単語特徴ベクトルは、単語がどの文章に対してどの程度寄与しているのかを表した指標値を複数の要素とするベクトルである
ことを特徴とする請求項５または８に記載の情報検索装置。
【請求項１９】
特徴ベクトル算出部を更に備え、当該特徴ベクトル算出部は、
ｍ個（ｍは２以上の任意の整数）の文章を解析し、当該ｍ個の文章からｎ個（ｎは２以上の任意の整数）の単語を抽出する単語抽出部と、
上記ｍ個の文章をそれぞれ所定のルールに従ってｑ次元（ｑは２以上の任意の整数）にベクトル化することにより、ｑ個の軸成分から成るｍ個の文章ベクトルを算出する文章ベクトル算出部と、
上記ｎ個の単語をそれぞれ所定のルールに従ってｑ次元にベクトル化することにより、ｑ個の軸成分から成るｎ個の単語ベクトルを算出する単語ベクトル算出部と、
上記ｍ個の文章ベクトルと上記ｎ個の単語ベクトルとの内積をそれぞれとることにより、上記ｍ個の文章および上記ｎ個の単語間の関係性を反映したｍ×ｎ個の指標値を算出する指標値算出部と、
上記ｍ個の文章のそれぞれについて、１つの文章についてｎ個の単語の指標値から成る文章指標値群を上記文章特徴ベクトルとして特定する文章特徴ベクトル特定部と、
上記ｎ個の単語のそれぞれについて、１つの単語についてｍ個の文章の指標値から成る単語指標値群を上記単語特徴ベクトルとして特定する単語特徴ベクトル特定部とを備えた
ことを特徴とする請求項１８に記載の情報検索装置。
【請求項２０】
特徴ベクトル算出部を更に備え、当該特徴ベクトル算出部は、
ｍ個（ｍは２以上の任意の整数）の文章を解析し、当該ｍ個の文章からｎ個（ｎは２以上の任意の整数）の単語を抽出する単語抽出部と、
上記ｍ個の文章をそれぞれ所定のルールに従ってｑ次元（ｑは２以上の任意の整数）にベクトル化することにより、ｑ個の軸成分から成るｍ個の文章ベクトルを算出する文章ベクトル算出部と、
上記ｎ個の単語をそれぞれ所定のルールに従ってｑ次元にベクトル化することにより、ｑ個の軸成分から成るｎ個の単語ベクトルを算出する単語ベクトル算出部とを備え、
上記文章ベクトル算出部により算出された文章ベクトルを上記文章特徴ベクトルとして特定し、上記単語ベクトル算出部により算出された単語ベクトルを上記単語特徴ベクトルとして特定する
ことを特徴とする請求項１８に記載の情報検索装置。
【請求項２１】
上記ｑは３より大きい任意の整数であり、
上記複数の検索対象についてそれぞれ算出された複数の上記検索対象特徴ベクトルに対して次元圧縮の処理を行うことにより、２次元の座標情報を生成する座標情報生成部を更に備えた
ことを特徴とする請求項１９または２０に記載の情報検索装置。
【請求項２２】
２次元平面上に複数の検索対象をプロットした２次元マップを表示させ、ユーザ操作により指定された領域に含まれるプロットに対応する検索対象を抽出する情報検索方法であって、
情報検索装置の情報入力部が、上記検索対象または当該検索対象に関連する関連要素に関する任意の情報の入力を受け付けるステップと、
上記情報検索装置の２次元マップ生成部が、上記複数の検索対象をそれぞれ特徴づける複数の検索対象特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、２次元平面上に上記複数の検索対象をプロットした２次元マップを生成し、当該２次元マップを画面上に表示させるステップと、
上記情報検索装置の参照マーク表示部が、上記情報入力部により入力された検索対象を特徴づける上記検索対象特徴ベクトルまたは入力された関連要素を特徴づける関連要素特徴ベクトルを特定し、当該特定した特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させるステップと、
上記情報検索装置の対象情報抽出部が、上記画面上に上記参照マークと共に表示された上記２次元マップにおいてユーザ操作により指定された領域に含まれるプロットに対応する検索対象を抽出するステップとを有する
ことを特徴とする情報検索方法。
【請求項２３】
２次元平面上に複数の検索対象をプロットした２次元マップを表示させ、ユーザ操作により指定された領域に含まれるプロットに対応する検索対象を抽出する処理をコンピュータに実行させるための情報検索用プログラムであって、
上記検索対象または当該検索対象に関連する関連要素に関する任意の情報の入力を受け付ける情報入力手段、
上記複数の検索対象をそれぞれ特徴づける複数の検索対象特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、２次元平面上に上記複数の検索対象をプロットした２次元マップを生成し、当該２次元マップを画面上に表示させる２次元マップ生成手段、
上記情報入力手段により入力された検索対象を特徴づける上記検索対象特徴ベクトルまたは入力された関連要素を特徴づける関連要素特徴ベクトルを特定し、当該特定した特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、上記２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる参照マーク表示手段、および
上記画面上に上記参照マークと共に表示された上記２次元マップにおいてユーザ操作により指定された領域に含まれるプロットに対応する検索対象を抽出する対象情報抽出手段
として上記コンピュータを機能させるための情報検索用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報検索装置、情報検索方法および情報検索用プログラムに関し、特に、２次元平面上に複数の検索対象をプロットした２次元マップを表示させ、ユーザ操作により指定された領域に含まれるプロットに対応する検索対象を抽出するようにした情報検索に用いて好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、検索対象から生成される特徴ベクトルに基づいて２次元平面上に複数の検索対象をプロットした２次元マップを表示させ、ユーザ操作により指定された領域に含まれるプロットに対応する検索対象を抽出して一覧表示する技術が知られている（例えば、特許文献１，２参照）。
【０００３】
特許文献１に記載の文書検索装置では、文書ベクトルに基づいて複数の文書を２次元平面上にプロットしたマップを表示させる。そして、このように文書間の関連性の度合いによりプロットの位置決めをした２次元マップ上でユーザが所望の領域を指定すると、指定された領域に含まれる複数の文書のクエリーベクトルを合成し、情報データベース内の文書ベクトルと合成クエリーベクトルとを比較して、合成クエリーベクトルと近い文書ベクトルに対応する文書を抽出して一覧表示する。
【０００４】
この特許文献１に記載の文書検索装置において、２次元マップ作成器は、ユーザにより入力された検索キーワードに基づいて抽出した文書に対応する文書ベクトルを情報データベースから読み出し、各文書間の類似度を計算する。２次元マップ作成器は、各文書ベクトル間の類似度に基づき、類似している文書どうしが２次元マップ上で近くに配置されるように、多次元から成る文書ベクトルの次元を減らして２次元化し、ｘ座標とｙ座標に変換する。２次元マップ作成器は、各文書のｘ座標とｙ座標の座標リストを作成し、当該座標リストに基づいて２次元マップを作成する。
【０００５】
また、特許文献２に記載の情報検索装置では、情報アイテムの集合から、当該情報アイテムの互いの類似性に基づいて、類似する情報アイテムが近接した位置にマッピングされるように、各情報アイテムをアレー内の各位置に対応させて示した２次元マップを生成して表示させる。そして、ユーザが２次元マップ上で任意の境界領域を定義するための操作を行うと、当該定義された境界領域内に位置を示す情報として存在し、かつ、検索クエリに対応するものとしてアレー内の位置に対応する情報アイテムを特定することによって、境界領域について関連検索を行い、当該関連検索の結果として特定された情報アイテムを一覧表示する。
【０００６】
この特許文献２に記載の情報検索装置において、情報アイテムは例えば文書である。情報検索装置は、文書内で用いられる用語の頻度を表す抽象表現（例えば、辞書に存在する単語が個々の文書内で出現する回数をカウントすることによって構成される用語頻度ヒストグラム）に基づいて、多次元の特徴ベクトルを生成する。そして、当該特徴ベクトルの次元を減らした後、２次元の自己組織化マップに投影することにより、意味マップを作成する。各文書についての特徴ベクトルをマップに与えることにより、各文書についてｘ座標およびｙ座標によるマップ位置が生じ、それがどこに存在するかによって、文書間の関係性を視覚化することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第５１５９７７２号公報
【特許文献２】特許第４５４０９７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記特許文献１，２に記載の技術では、類似する文書どうしが近くに配置されるようにプロットされた２次元マップを表示させ、当該２次元マップ上で指定された領域内に位置する文書を抽出するようにしている。そのため、類似する複数の文書を効率的に抽出することが可能である。しかしながら、抽出される複数の文書が、必ずしもユーザの検索意図に合ったものであるとは限らないという問題があった。すなわち、従来の技術では、２次元マップ上のどの領域を指定すれば検索意図にあった文書が抽出されるのかが分からないため、ユーザは試行的に領域を指定し、抽出された文書が目的のものとは異なっていた場合は、別の領域を指定して抽出される文書を再確認する必要があった。
【０００９】
本発明は、このような問題を解決するために成されたものであり、２次元平面上に複数の検索対象をプロットした２次元マップを表示させ、ユーザ操作により指定された領域に含まれるプロットに対応する検索対象を抽出するようにした情報検索に関して、ユーザの意図する検索を行いやすくすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記した課題を解決するために、本発明では、複数の検索対象をそれぞれ特徴づける複数の検索対象特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、２次元平面上に複数の検索対象をプロットした２次元マップを生成し、当該２次元マップを画面上に表示させるとともに、任意の情報として入力された検索対象または関連要素を特徴づける特徴ベクトルを特定し、当該特定した特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させるようにしている。そして、画面上に参照マークと共に表示された２次元マップにおいてユーザ操作により指定された領域に含まれるプロットに対応する検索対象を抽出する。
【発明の効果】
【００１１】
上記のように構成した本発明によれば、２次元平面上に複数の検索対象がプロットされただけの２次元マップではなく、入力された任意の情報から特定される該当位置に参照マークが示された２次元マップが表示される。ユーザは、検索対象の各プロットが参照マークと共に表示された２次元マップにおいて任意の領域を指定することにより、当該領域に含まれるプロットに対応する検索対象を抽出することができる。これにより、ユーザは、任意に入力した情報に対応する参照マークの位置を基準として、２次元マップ上の所望の領域を指定して検索対象の抽出を行うことができるため、ユーザの意図する検索を行いやすくすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施形態による情報検索装置を含む情報検索システムの構成例を示す図である。
【図２】第１の実施形態によるサーバ装置（情報検索装置）の機能構成例を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態によるクライアント端末の機能構成例を示すブロック図である。
【図４】特徴ベクトル算出装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図５】文章特徴ベクトルの一例を示す図である。
【図６】単語特徴ベクトルの一例を示す図である。
【図７】クライアント端末に表示される参照マーク付きの２次元マップの一例を示す図である。
【図８】第１の実施形態によるサーバ装置の動作例を示すフローチャートである。
【図９】第２の実施形態によるサーバ装置（情報検索装置）の機能構成例を示すブロック図である。
【図１０】第２の実施形態によるクライアント端末の機能構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、第１の実施形態による情報検索装置を含む情報検索システムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、本実施形態の情報検索システムは、サーバ装置１０とクライアント端末２０とを備えて構成され、サーバ装置１０とクライアント端末２０との間がインターネット等の通信ネットワーク３０により接続されている。サーバ装置１０は、本実施形態の情報検索装置に相当する。
【００１４】
本実施形態の情報検索システムでは、クライアント端末２０から検索キーワードを指定してサーバ装置１０に検索を要求すると、サーバ装置１０において、指定された検索キーワードに関連する複数の検索対象を２次元平面上にプロットした２次元マップを生成してクライアント端末２０に提供し、クライアント端末２０の画面上に表示させる。そして、クライアント端末２０でのユーザ操作により２次元マップ上で任意の領域を指定すると、サーバ装置１０において、指定された領域に含まれるプロットに対応する検索対象を抽出し、抽出した検索対象に関する情報をクライアント端末２０に提供して画面上に表示させる。詳細を後述するように、第１の実施形態では、指定された検索キーワードに対応する２次元マップ上の位置に、所定の参照マークを表示させるようにしている。ユーザは、この参照マークの位置を基準として、２次元マップ上の所望の領域を指定して検索対象の抽出を行うことができる。クライアント端末２０は、例えばこのような処理をウェブブラウザを用いて行うことが可能である。
【００１５】
図２は、第１の実施形態によるサーバ装置１０（情報検索装置）の機能構成例を示すブロック図である。図２に示すように、本実施形態のサーバ装置１０は、機能構成として、情報入力部１１、２次元マップ生成部１２、参照マーク表示部１３および対象情報抽出部１４を備えている。また、本実施形態のサーバ装置１０は、記憶媒体として、第１情報ＤＢ記憶部１０１および第２情報ＤＢ記憶部１０２を備えている。
【００１６】
上記各機能ブロック１１〜１４は、ハードウェア、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロック１１〜１４は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶された情報検索用プログラムが動作することによって実現される。
【００１７】
図３は、第１の実施形態によるクライアント端末２０の機能構成例を示すブロック図である。図３に示すように、本実施形態のクライアント端末２０は、機能構成として、検索キーワード指定部２１、第１検索要求部２２、２次元マップ取得部２３、２次元マップ表示部２４、領域指定部２５、第２検索要求部２６、抽出情報取得部２７および抽出情報表示部２８を備えている。また、本実施形態のクライアント端末２０は、ハードウェアとして、液晶ディスプレイまたは有機ＥＬディスプレイなどの表示装置２０１を備えている。
【００１８】
上記各機能ブロック２１〜２８は、ハードウェア、ＤＳＰ、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロック２１〜２８は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。
【００１９】
サーバ装置１０の第１情報ＤＢ記憶部１０１は、検索対象に関する第１情報データベースの情報を記憶する不揮発性の記憶媒体である。第１情報ＤＢ記憶部１０１は、複数の検索対象と複数の検索対象特徴ベクトルとそれに対応する座標情報とを関連付けて記憶している。検索対象特徴ベクトルは、検索対象を特徴づけるベクトル、すなわち、検索対象が有する特徴（検索対象を識別可能な特徴）を複数の要素の値の組み合わせとして表したデータであり、要素の数が特徴ベクトルの成分の数、つまり次元数に対応する。
【００２０】
第１の実施形態では、図示しない特徴ベクトル算出装置を用いて検索対象特徴ベクトルをあらかじめ生成しておき、生成した検索対象特徴ベクトルのデータを第１情報ＤＢ記憶部１０１に記憶しておく。検索対象特徴ベクトルの生成は、公知の技術を適用して行うことが可能であるが、一例として、図４に示す特徴ベクトル算出装置により生成した検索対象特徴ベクトルを用いることが可能である。
【００２１】
また、第１の実施形態では、検索対象特徴ベクトルからそれに対応する２次元の座標情報をあらかじめ生成しておき、生成した座標情報を第１情報ＤＢ記憶部１０１に記憶しておく。座標情報の生成は、３次元以上の要素から成る検索対象特徴ベクトルに対して次元圧縮処理を行う公知の技術を適用して行うことが可能である。
【００２２】
第２情報ＤＢ記憶部１０２は、検索対象に関連する関連要素に関する第２情報データベースの情報を記憶する不揮発性の記憶媒体である。第２情報ＤＢ記憶部１０２は、複数の関連要素と複数の関連要素特徴ベクトルとそれに対応する座標情報とを関連付けて記憶している。関連要素特徴ベクトルは、関連要素を特徴づけるベクトル、すなわち、関連要素が有する特徴（関連要素を識別可能な特徴）を複数の要素の値の組み合わせとして表したデータであり、要素の数が特徴ベクトルの成分の数、つまり次元数に対応する。
【００２３】
第１の実施形態では、図示しない特徴ベクトル算出装置を用いて関連要素特徴ベクトルをあらかじめ生成しておき、生成した関連要素特徴ベクトルのデータを第２情報ＤＢ記憶部１０２に記憶しておく。関連要素特徴ベクトルの生成は、公知の技術を適用して行うことが可能であるが、一例として、図４に示す特徴ベクトル算出装置により生成した関連要素特徴ベクトルを用いることが可能である。
【００２４】
また、第１の実施形態では、関連要素特徴ベクトルからそれに対応する２次元の座標情報をあらかじめ生成しておき、生成した座標情報を第２情報ＤＢ記憶部１０２に記憶しておく。座標情報の生成は、３次元以上の要素から成る関連要素特徴ベクトルに対して次元圧縮処理を行う公知の技術を適用して行うことが可能である。
【００２５】
検索対象は、２次元マップへのプロット対象とする情報であり、任意の情報を対象とすることが可能である。本実施形態においては、検索対象として文章を用いる。また、関連要素として、文章に含まれる単語を用いる。すなわち、第１の実施形態において、検索対象特徴ベクトル＝文章特徴ベクトル、関連要素特徴ベクトル＝単語特徴ベクトルである。
【００２６】
一例として、文章特徴ベクトルは、文章がどの単語に対してどの程度寄与しているのかを表した指標値を複数の要素とするベクトルであり、単語特徴ベクトルは、単語がどの文章に対してどの程度寄与しているのかを表した指標値を複数の要素とするベクトルである。文章特徴ベクトルを構成する複数の要素は、その文章に関連する複数の単語に関する指標値であり、ある文章が出現したときに、その中に単語が含まれる可能性に関する値である。単語特徴ベクトルを構成する複数の要素は、その単語に関連する複数の文章に関する指標値であり、ある単語が出現したときに、その単語が文章の中に含まれる可能性に関する値である。
【００２７】
なお、本実施形態における文章は、１つのセンテンス（句点によって区切られる単位）から成るもの（一文）であってもよいし、複数のセンテンスから成るものであってもよい。複数のセンテンスから成る文章は、１つの文書に含まれる一部または全部の文章であってもよい。
【００２８】
以下に、図４を用いて文章特徴ベクトルおよび単語特徴ベクトルの生成方法の一例を説明する。図４は、特徴ベクトル算出装置の機能構成例を示すブロック図である。図４に示す特徴ベクトル算出装置４０は、文章データを入力し、文章とその中に含まれる単語との関係性を反映した特徴ベクトルを算出して出力するものである。特徴ベクトル算出装置４０は、機能構成として、単語抽出部４１、ベクトル算出部４２、指標値算出部４３、文章特徴ベクトル特定部４４および単語特徴ベクトル特定部４５を備えて構成されている。ベクトル算出部４２は、より具体的な機能構成として、文章ベクトル算出部４２Ａおよび単語ベクトル算出部４２Ｂを備えている。
【００２９】
上記各機能ブロック４１〜４５は、ハードウェア、ＤＳＰ、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロック４１〜４５は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。
【００３０】
単語抽出部４１は、ｍ個（ｍは２以上の任意の整数）の文章を解析し、当該ｍ個の文章からｎ個（ｎは２以上の任意の整数）の単語を抽出する。ここで、文章の解析としては、例えば、公知の形態素解析を用いることが可能である。ここで、単語抽出部４１は、形態素解析によって分割される全ての品詞の形態素を単語として抽出するようにしてもよいし、特定の品詞の形態素のみを単語として抽出するようにしてもよい。
【００３１】
なお、ｍ個の文章の中には、同じ単語が複数含まれていることがある。この場合、単語抽出部４１は、同じ単語を複数個抽出することはせず、１つのみ抽出する。すなわち、単語抽出部４１が抽出するｎ個の単語とは、ｎ種類の単語という意味である。
【００３２】
ベクトル算出部４２は、ｍ個の文章およびｎ個の単語から、ｍ個の文章ベクトルおよびｎ個の単語ベクトルを算出する。ここで、文章ベクトル算出部４２Ａは、単語抽出部４１による解析対象とされたｍ個の文章をそれぞれ所定のルールに従ってｑ次元にベクトル化することにより、ｑ個（ｑは２以上の任意の整数）の軸成分から成るｍ個の文章ベクトルを算出する。また、単語ベクトル算出部４２Ｂは、単語抽出部４１により抽出されたｎ個の単語をそれぞれ所定のルールに従ってｑ次元にベクトル化することにより、ｑ個の軸成分から成るｎ個の単語ベクトルを算出する。
【００３３】
本実施形態では、一例として、以下のようにして文章ベクトルおよび単語ベクトルを算出する。今、ｍ個の文章とｎ個の単語とから成る集合Ｓ＝＜ｄ∈Ｄ，ｗ∈Ｗ＞を考える。ここで、各文章ｄｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｍ）および各単語ｗｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｎ）に対してそれぞれ文章ベクトルｄｉ→および単語ベクトルｗｊ→（以下では、記号“→”はベクトルであることを指すものとする）を関連付ける。そして、任意の単語ｗｊと任意の文章ｄｉに対して、次の式（１）に示す確率Ｐ（ｗｊ｜ｄｉ）を計算する。
【００３４】
【数１】
0006976537.tif 000002
【００３５】
なお、この確率Ｐ（ｗｊ｜ｄｉ）は、公知文献「“Distributed Representations of Sentences and Documents”by Quoc Le and Tomas Mikolov, Google Inc, Proceedings of the 31st International Conference on Machine Learning Held in Bejing, China on 22-24 June 2014」に開示されている確率ｐに倣って算出することが可能な値である。この公知文献には、例えば、“the”、“cat”、“sat”という３つの単語があるときに、４つ目の単語として“on”を予測するとあり、その予測確率ｐの算出式が掲載されている。
【００３６】
公知文献に記載されている確率ｐ（wt｜wt-k,・・・,wt+k）は、複数の単語wt-k,・・・,wt+kから別の１つの単語wtを予測したときの正解確率である。これに対し、本実施形態で用いる式（１）に示される確率Ｐ（ｗｊ｜ｄｉ）は、ｍ個の文章のうち一の文章ｄｉから、ｎ個の単語のうち一の単語ｗｊが予想される正解確率を表している。１つの文章ｄｉから１つの単語ｗｊを予測するというのは、具体的には、ある文章ｄｉが出現したときに、その中に単語ｗｊが含まれる可能性を予測するということである。
【００３７】
なお、この式（１）は、ｄｉとｗｊについて対称なので、ｎ個の単語のうち一の単語ｗｊから、ｍ個の文章のうち一の文章ｄｉが予想される確率Ｐ（ｄｉ｜ｗｊ）を計算してもよい。１つの単語ｗｊから１つの文章ｄｉを予測するというのは、ある単語ｗｊが出現したときに、それが文章ｄｉの中に含まれる可能性を予測するということである。
【００３８】
式（１）では、ｅを底とし、単語ベクトルｗ→と文章ベクトルｄ→との内積値を指数とする指数関数値を用いる。そして、予測対象とする文章ｄｉと単語ｗｊとの組み合わせから計算される指数関数値と、文章ｄｉとｎ個の単語ｗｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｎ）との各組み合わせから計算されるｎ個の指数関数値の合計値との比率を、一の文章ｄｉから一の単語ｗｊが予想される正解確率として計算している。
【００３９】
ここで、単語ベクトルｗｊ→と文章ベクトルｄｉ→との内積値は、単語ベクトルｗｊ→を文章ベクトルｄｉ→の方向に投影した場合のスカラ値、つまり、単語ベクトルｗｊ→が有している文章ベクトルｄｉ→の方向の成分値とも言える。これは、単語ｗｊが文章ｄｉに寄与している程度を表していると考えることができる。したがって、このような内積を利用して計算される指数関数値を用いて、ｎ個の単語ｗｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｎ）について計算される指数関数値の合計に対する、１つの単語ｗｊについて計算される指数関数値の比率を求めることは、１つの文章ｄｉからｎ個の単語のうち１つの単語ｗｊが予想される正解確率を求めることに相当する。
【００４０】
なお、ここでは、単語ベクトルｗ→と文章ベクトルｄ→との内積値を指数とする指数関数値を用いる計算例を示したが、指数関数値を用いることを必須とするものではない。単語ベクトルｗ→と文章ベクトルｄ→との内積値を利用した計算式であればよく、例えば、内積値そのものの比率により確率を求めるようにしてもよい。
【００４１】
次に、ベクトル算出部４２は、次の式（２）に示すように、式（１）により算出される確率Ｐ（ｗｊ｜ｄｉ）を全ての集合Ｓについて合計した値Ｌを最大化するような文章ベクトルｄｉ→および単語ベクトルｗｊ→を算出する。すなわち、文章ベクトル算出部４２Ａおよび単語ベクトル算出部４２Ｂは、式（１）により算出される確率Ｐ（ｗｊ｜ｄｉ）を、ｍ個の文章とｎ個の単語との全ての組み合わせについて算出し、それらを合計した値を目標変数Ｌとして、当該目標変数Ｌを最大化する文章ベクトルｄｉ→および単語ベクトルｗｊ→を算出する。
【００４２】
【数２】
0006976537.tif 000003
【００４３】
ｍ個の文章とｎ個の単語との全ての組み合わせについて算出した確率Ｐ（ｗｊ｜ｄｉ）の合計値Ｌを最大化するというのは、ある文章ｄｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｍ）からある単語ｗｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｎ）が予想される正解確率を最大化するということである。つまり、ベクトル算出部４２は、この正解確率が最大化するような文章ベクトルｄｉ→および単語ベクトルｗｊ→を算出するものと言える。
【００４４】
ここで、本実施形態では、上述したように、ベクトル算出部４２は、ｍ個の文章ｄｉをそれぞれｑ次元にベクトル化することにより、ｑ個の軸成分から成るｍ個の文章ベクトルｄｉ→を算出するとともに、ｎ個の単語をそれぞれｑ次元にベクトル化することにより、ｑ個の軸成分から成るｎ個の単語ベクトルｗｊ→を算出する。これは、ｑ個の軸方向を可変として、上述の目標変数Ｌが最大化するような文章ベクトルｄｉ→および単語ベクトルｗｊ→を算出することに相当する。
【００４５】
指標値算出部４３は、ベクトル算出部４２により算出されたｍ個の文章ベクトルｄｉ→とｎ個の単語ベクトルｗｊ→との内積をそれぞれとることにより、ｍ個の文章ｄｉおよびｎ個の単語ｗｊ間の関係性を反映したｍ×ｎ個の指標値を算出する。本実施形態では、指標値算出部４３は、次の式（３）に示すように、ｍ個の文章ベクトルｄｉ→の各ｑ個の軸成分（ｄ11〜ｄmq）を各要素とする文章行列Ｄと、ｎ個の単語ベクトルｗｊ→の各ｑ個の軸成分（ｗ11〜ｗnq）を各要素とする単語行列Ｗとの積をとることにより、ｍ×ｎ個の指標値を各要素とする指標値行列ＤＷを算出する。ここで、Ｗｔは単語行列の転置行列である。
【００４６】
【数３】
0006976537.tif 000004
【００４７】
このようにして算出された指標値行列ＤＷの各要素は、どの単語がどの文章に対してどの程度寄与しているのか、どの文章がどの単語に対してどの程度寄与しているのかを表したものと言える。例えば、１行２列の要素ｄｗ12は、単語ｗ2が文章ｄ1に対してどの程度寄与しているのかを表した値と言え、また、文章ｄ1が単語ｗ2に対してどの程度寄与しているのかを表した値と言える。これにより、指標値行列ＤＷの各行は文章の類似性を評価するものとして用いることが可能であり、各列は単語の類似性を評価するものとして用いることが可能である。
【００４８】
文章特徴ベクトル特定部４４は、ｍ個の文章のそれぞれについて、１つの文章についてｎ個の単語の指標値から成る文章指標値群を文章特徴ベクトルとして特定する。すなわち、文章特徴ベクトル特定部４４は、図５に示すように、指標値行列ＤＷの各行を構成しているｎ個の単語の指標値から成る文章指標値群を、ｍ個の文章のそれぞれに対する文章特徴ベクトルとして特定する。
【００４９】
単語特徴ベクトル特定部４５は、ｎ個の単語のそれぞれについて、１つの単語についてｍ個の文章の指標値から成る単語指標値群を単語特徴ベクトルとして特定する。すなわち、単語特徴ベクトル特定部４５は、図６に示すように、指標値行列ＤＷの各列を構成しているｍ個の文章の指標値から成る単語指標値群を、ｎ個の単語のそれぞれに対する単語特徴ベクトルとして特定する。
【００５０】
ここで、ｑ＝２とした場合、文章特徴ベクトルおよび単語特徴ベクトルをそのまま２次元の座標情報として用いることが可能である。この場合、第１情報ＤＢ記憶部１０１には、複数の文章と複数の文章特徴ベクトル（＝２次元の座標情報）とを関連付けて記憶させればよい。また、第２情報ＤＢ記憶部１０２には、複数の単語と複数の単語特徴ベクトル（＝２次元の座標情報）とを関連付けて記憶させればよい。
【００５１】
一方、ｑを３より大きい値とした場合は、文章特徴ベクトルおよび単語特徴ベクトルに対してそれぞれ次元圧縮の処理を行うことにより、２次元の座標情報を生成する。そして、複数の文章と複数の文章特徴ベクトルとそれに対応する座標情報とを関連付けて第１情報ＤＢ記憶部１０１に記憶させるとともに、複数の単語と複数の単語特徴ベクトルとそれに対応する座標情報とを関連付けて第２情報ＤＢ記憶部１０２に記憶させる。
【００５２】
特徴ベクトル行列に対する次元圧縮の処理は、公知の処理を用いて行うことが可能である。公知の次元圧縮処理として、例えば主成分分析（ＰＣＡ：Principal Component Analysis）や、特異値分解（ＳＶＤ：singular value decomposition）などを用いることが可能である。ＰＣＡまたはＳＶＤの手法を用いて特徴ベクトル行列の次元を圧縮することにより、特徴ベクトル行列で表現される各対象情報の特徴を可能な限り損ねることなく、特徴ベクトル行列を低ランク近似することが可能である。
【００５３】
図３に示すクライアント端末２０の機能構成において、検索キーワード指定部２１は、クライアント端末２０に対するユーザ操作に基づいて、任意の検索キーワード（特許請求の範囲の「検索キー」の一例）を指定する。第１の実施形態では、検索キーワードとして、任意の単語を指定する。例えば、クライアント端末２０のユーザがキーボードまたはタッチパネルを操作し、所望の単語を入力することにより、検索キーワードを指定する。
【００５４】
第１検索要求部２２は、検索キーワード指定部２１により指定された単語を検索キーワードとして含んだ第１検索要求をサーバ装置１０に送信する。２次元マップ取得部２３は、第１検索要求部２２が送信した第１検索要求に対する応答として、サーバ装置１０により生成された２次元マップ（詳細は後述する）のデータをサーバ装置１０から取得する。２次元マップ表示部２４は、２次元マップ取得部２３が取得した２次元マップのデータに基づいて、２次元マップを表示装置２０１に表示させる。
【００５５】
領域指定部２５は、クライアント端末２０に対するユーザ操作に基づいて、表示装置２０１に表示された２次元マップ上の任意の領域を指定する。例えば、クライアント端末２０のユーザがマウスまたはタッチパネルを操作することによって、所望の領域を指定する。指定する領域の形状および大きさは任意とすることが可能である。
【００５６】
第２検索要求部２６は、領域指定部２５により指定された領域の情報を含んだ第２検索要求をサーバ装置１０に送信する。抽出情報取得部２７は、第２検索要求部２６が送信した第２検索要求に対する応答として、サーバ装置１０により抽出された検索対象（文章）に関する情報（以下、文章関連情報という）をサーバ装置１０から取得する。抽出情報表示部２８は、抽出情報取得部２７が取得した文章関連情報を表示装置２０１に表示させる。
【００５７】
文章関連情報は、第１情報ＤＢ記憶部１０１から抽出される情報であり、例えば文章のタイトルである。あるいは、文章関連情報は、第１情報ＤＢ記憶部１０１に記憶されている文章そのものであってもよいし、第１情報ＤＢ記憶部１０１に記憶されている文章にアクセスするためのハイパーリンク情報であってもよい。また、文章が長い場合は、文章に関連付けて要約文を第１情報ＤＢ記憶部１０１に記憶させておき、当該要約文を文章関連情報として用いるようにしてもよい。抽出情報表示部２８は、複数の文章に関する文章関連情報を、例えば一覧形式で表示装置２０１に表示させる。
【００５８】
図２に示すサーバ装置１０の機能構成において、情報入力部１１は、クライアント端末２０の第１検索要求部２２から送信された第１検索要求を受信し、当該第１検索要求に含まれる単語（関連要素に関する任意の情報に相当）の入力を受け付ける。すなわち、第１の実施形態において、情報入力部１１は、クライアント端末２０で指定された任意の単語を、任意の情報の入力として受け付ける。
【００５９】
２次元マップ生成部１２は、情報入力部１１により入力される任意の単語を検索キーワードとして受け付け、検索キーワードに対して所定の関係性を有する複数の文章特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、２次元平面上に複数の検索対象（文章）をプロットした２次元マップを生成し、当該２次元マップをクライアント端末２０の表示装置２０１の画面上に表示させる。
【００６０】
第１の実施形態において、２次元マップ生成部１２は、情報入力部１１により検索キーワードとして入力される任意の単語をもとに、第１情報ＤＢ記憶部１０１に記憶されている第１情報データベースを参照することにより、検索キーワードである単語を要素として含む複数の文章特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて複数の文章を２次元平面上にプロットした２次元マップを生成する。複数の文章を２次元平面上にプロットするとは、文章特徴ベクトルに対応する座標情報に基づいて２次元平面上に点を描画するという意味である。
【００６１】
検索キーワードである単語を要素として含む複数の文章特徴ベクトルとは、例えば、文章特徴ベクトルを構成する複数の要素（図５のように、指標値行列ＤＷの各行を構成しているｎ個の単語の指標値）のうち、検索キーワードとして指定された単語に関する指標値が“０”ではない文章特徴ベクトルである。例えば、検索キーワードとして指定された単語が単語ｗ2であった場合、当該単語ｗ2に関する指標値ｄｗ12，ｄｗ22，・・・，ｄｗm2のうち、値が“０”ではない文章特徴ベクトルが、「検索キーワードである単語を要素として含む複数の文章特徴ベクトル」である。
【００６２】
ここで、単語ｗ2に関する指標値がｄｗ12，ｄｗ22，・・・，ｄｗm2であることは、例えば、単語に付与するインデックス情報等により把握するようにすることが可能である。すなわち、単語ｗ2に対してNo.2のインデックス情報を付与することにより、文章特徴ベクトルの２番目の指標値ｄｗ12，ｄｗ22，・・・，ｄｗm2が単語ｗ2に関する指標値であると把握することが可能である。あるいは、第２情報ＤＢ記憶部１０２に記憶されている第２情報データベースを参照して、単語ｗ2に対応する単語特徴ベクトル｛ｄｗ12，ｄｗ22，・・・，ｄｗm2｝を特定することにより、単語ｗ2に関する指標値がｄｗ12，ｄｗ22，・・・，ｄｗm2であることを把握するようにすることも可能である。
【００６３】
２次元マップ生成部１２は、以上のように、第１情報データベースを参照することにより、検索キーワードである単語を要素として含む複数の文章特徴ベクトルを特定し、さらにその文章特徴ベクトルに対応する座標情報を特定して、当該特定した座標情報に基づいて複数の文章を２次元平面上にプロットした２次元マップを生成する。なお、ここでは検索キーワードとして指定された単語に関する指標値が“０”ではない文章特徴ベクトルを特定する例について説明したが、これに限定されない。例えば、指標値が“０”より大きい所定値以下の文章特徴ベクトルを特定するようにしてもよい。
【００６４】
参照マーク表示部１３は、情報入力部１１により検索キーワードとして入力される任意の単語をもとに、第２情報ＤＢ記憶部１０２に記憶されている第２情報データベースを参照することにより、検索キーワードとして入力された単語に対応する単語特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて、２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる。
【００６５】
例えば、参照マーク表示部１３は、２次元マップ生成部１２により生成された２次元マップ上に合成して表示させるための参照マークのデータを生成し、これをクライアント端末２０に送信する。なお、図２の例では、２次元マップ生成部１２が２次元マップのデータをクライアント端末２０に送信し、参照マーク表示部１３が参照マークのデータをクライアント端末２０に送信する構成を示しているが、これに限定されない。例えば、２次元マップに参照マークを合成したデータを生成し、この合成データをクライアント端末２０に送信するようにしてもよい。
【００６６】
図７は、クライアント端末２０において表示される参照マーク付きの２次元マップの一例を示す図である。図７に示すように、検索キーワードとして指定された単語に対して所定の関係性を有する複数の文章特徴ベクトル（検索キーワードの単語を要素として含む複数の文章特徴ベクトル）に対応する複数の座標情報で特定される各位置に複数の点７１がプロットされた２次元マップ７０が表示される。図７に示すように、本実施形態により生成される２次元マップ７０では、複数の点７１のプロット位置が塊り状になっているクラスターが、２次元平面上の複数の箇所に分散して存在している。
【００６７】
また、本実施形態では、検索キーワードとして入力された単語に対応する単語特徴ベクトルに基づく座標情報で示される該当位置に、参照マーク７２が表示されている。参照マーク７２は、２次元マップ７０にプロットされる複数の点７１と識別可能な態様で表示されるものであればよい。図７の例では、プロットされる複数の点７１よりも径の大きい円形のマークが参照マーク７２として表示されている。
【００６８】
２次元マップ７０に表示される各点７１の位置および参照マーク７２の位置は、文章特徴ベクトルおよび単語特徴ベクトルに基づいて決まるものであり、文章または単語の類似関係を反映したものとなっている。すなわち、プロットされる点７１の間の距離が近くなるほど、それに対応する文章特徴ベクトルどうしの類似度が大きくなることを意味している。逆に、プロットされる点７１の間の距離が離れるほど、それに対応する文章特徴ベクトルどうしの類似度が小さくなることを意味している。そのため、文章特徴ベクトルの類似度が高い文章どうしが近接した位置に塊り状にプロットされた２次元マップ７０が生成されるようになる。文章がどの単語に対してどの程度寄与しているのかを表した指標値で、文章の類似性を表す文章指標値群（指標値行列ＤＷの各行の値）を要素とする文章特徴ベクトルを用いて２次元マップ７０を生成することにより、関連性が強い文章どうしでクラスターが形成される可能性が高くなる。
【００６９】
これは、プロットされる点７１と参照マーク７２との間の距離に基づく関係性についても同様である。すなわち、プロットされる点７１と参照マーク７２との距離が近くなるほど、それに対応する文章特徴ベクトルと単語特徴ベクトルとの関係性が強くなることを意味している。逆に、プロットされる点７１と参照マーク７２との距離が離れるほど、それに対応する文章特徴ベクトルと単語特徴ベクトルとの関係性が弱くなることを意味している。
【００７０】
対象情報抽出部１４は、クライアント端末２０の表示装置２０１の画面上に参照マーク７２と共に表示された２次元マップ７０においてユーザ操作により指定された領域に含まれるプロット（点７１）に対応する検索対象を抽出する。すなわち、対象情報抽出部１４は、クライアント端末２０の第２検索要求部２６から送信された第２検索要求を受信し、当該第２検索要求に含まれる指定領域の情報に基づいて、当該指定領域内に座標情報が含まれるプロットに対応する文章関連情報を第１情報ＤＢ記憶部１０１から抽出する。そして、対象情報抽出部１４は、抽出した文章関連情報をクライアント端末２０に送信する。
【００７１】
図８は、上記のように構成した第１の実施形態によるサーバ装置１０の動作例を示すフローチャートである。まず、情報入力部１１は、クライアント端末２０の第１検索要求部２２から送信された第１検索要求を受信したか否かを判定する（ステップＳ１）。第１検索要求を受信した場合、情報入力部１１は、当該第１検索要求に検索キーワードとして含まれる単語の入力を受け付ける（ステップＳ２）。
【００７２】
次いで、２次元マップ生成部１２は、情報入力部１１により入力された単語をもとに第１情報ＤＢ記憶部１０１の第１データベースを参照することにより、検索キーワードに対して所定の関係性を有する複数の文章特徴ベクトル（検索キーワードである単語を要素として含む複数の文章特徴ベクトル）に基づく座標情報を特定する（ステップＳ３）。そして、２次元マップ生成部１２は、特定した座標情報に基づいて、２次元平面上に複数の文章をプロットした２次元マップのデータを生成する（ステップＳ４）。
【００７３】
また、参照マーク表示部１３は、情報入力部１１により検索キーワードとして入力された単語に対応する単語特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し（ステップＳ５）、当該特定した座標情報に基づく２次元マップ上の該当位置に合成して表示させるための参照マークのデータを生成する（ステップＳ６）。次いで、２次元マップ生成部１２および参照マーク表示部１３は、２次元マップのデータおよび参照マークのデータ（これらを合成したデータであってもよい）をクライアント端末２０に送信することにより、参照マークと共に２次元マップを表示装置２０１に表示させる（ステップＳ７）。
【００７４】
次いで、対象情報抽出部１４は、クライアント端末２０の第２検索要求部２６から送信された第２検索要求を受信したか否かを判定する（ステップＳ８）。第２検索要求を受信した場合、対象情報抽出部１４は、当該第２検索要求に含まれる指定領域の情報の入力を受け付ける（ステップＳ９）。そして、対象情報抽出部１４は、指定領域に含まれるプロットに対応する文章の文章関連情報を第１情報ＤＢ記憶部１０１から抽出し（ステップＳ１０）、それをクライアント端末２０に送信することにより、文章関連情報を表示装置２０１に表示させる（ステップＳ１１）。
【００７５】
以上詳しく説明したように、第１の実施形態では、サーバ装置１０において、クライアント端末２０においてユーザ操作により指定された検索キーワードの単語に関連性を有する複数の文章特徴ベクトルに基づく座標情報を特定することにより、検索キーワードの単語に関連する複数の文章を２次元平面上にプロットした２次元マップを生成してクライアント端末２０に表示させる。また、検索キーワードの単語に対応する単語特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該座標情報で示される２次元マップ上の該当位置に参照マークを表示させるようにしている。その上で、参照マークと共に表示された２次元マップ上でユーザ操作に基づき任意の領域を指定することにより、指定領域に含まれるプロットに対応する文章の文章関連情報を抽出してクライアント端末２０に表示させるようにしている。
【００７６】
このように構成した第１の実施形態によれば、２次元平面上に複数の文章がプロットされただけの２次元マップではなく、入力された任意の単語から特定される該当位置に参照マークが示された２次元マップが表示される。ユーザは、検索対象としての各文章のプロットが参照マークと共に表示された２次元マップにおいて任意の領域を指定することにより、当該指定領域に含まれるプロットに対応する文章関連情報を抽出することができる。
【００７７】
これにより、ユーザは、検索キーワードとして任意に入力した単語に対応する参照マークの位置を基準として、２次元マップ上の所望の領域を指定して文章関連情報の抽出を行うことができる。例えば、参照マークから近い領域（検索キーワードとして入力された単語との関連性が強い文章のプロットが存在する領域）を指定したり、参照マークから遠い領域（検索キーワードとして入力された単語との関連性が弱い文章のプロットが存在する領域）を敢えて指定したりすることを意図的に行うことができる。このため、第１の実施形態によれば、ユーザの意図する検索を行いやすくすることができる。
【００７８】
（第１の実施形態における第１変形例）
上記第１の実施形態では、クライアント端末２０にて指定した任意の単語を検索キーワードとして用い、検索キーワードに関係性を有する文章特徴ベクトルを特定することにより、第１情報ＤＢ記憶部１０１に記憶されている複数の文章の中から一部の文章を抽出して２次元マップを生成する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、クライアント端末２０にて指定する任意の単語は参照マークの表示位置を特定するための情報としてのみ用い、第１情報ＤＢ記憶部１０１に記憶されている全ての文章を用いて２次元マップを生成するようにしてもよい。
【００７９】
この場合、２次元マップ生成部１２は、例えば、情報入力部１１がクライアント端末２０から任意の単語の入力を受け付けたときに、第１情報ＤＢ記憶部１０１の第１データベースを参照することにより、第１データベースに記憶されている全ての文章に関する複数の文章特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて、２次元平面上に複数の文章をプロットした２次元マップを生成する。参照マーク表示部１３の動作は、上述した第１の実施形態と同様である。
【００８０】
（第１の実施形態における第２変形例）
上記第１の実施形態では、検索対象を文章とし、関連要素を単語とする例について説明したが、これとは逆に、検索対象が単語であり、関連要素が当該単語を含む文章であるものとしてもよい。この場合は、検索対象特徴ベクトル＝単語特徴ベクトル、関連要素特徴ベクトル＝文章特徴ベクトルである。また、複数の検索対象に関する情報を記憶した第１情報データベースは、複数の単語と複数の単語特徴ベクトルとそれに対応する座標情報とを関連付けて記憶したものとなり、複数の関連要素に関する情報を記憶した第２情報データベースは、複数の文章と複数の文章特徴ベクトルとそれに対応する座標情報とを関連付けて記憶したものとなる。ただし、第２変形例において、第２情報ＤＢ記憶部１０２は不要である。
【００８１】
この第２変形例において、２次元マップ生成部１２は、第１情報ＤＢ記憶部１０１の第１情報データベースを参照することにより、複数の単語をそれぞれ特徴づける複数の単語特徴ベクトル（検索対象特徴ベクトル）に基づく座標情報に基づいて、２次元平面上に複数の単語をプロットした２次元マップを生成し、当該２次元マップをクライアント端末２０の表示装置２０１の画面上に表示させる。例えば、２次元マップ生成部１２は、情報入力部１１により検索キーワードとして入力される任意の単語をもとに、第１情報ＤＢ記憶部１０１の第１情報データベースを参照することにより、検索キーワードに対応する単語特徴ベクトル（検索対象特徴ベクトル）に類似する複数の単語特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて２次元マップを生成する。
【００８２】
ここで、単語特徴ベクトルどうしの類似性については、様々方法で評価することが可能である。例えば、単語特徴ベクトルについて所定の関数を用いて特徴量を抽出し、特徴量の類似度を評価するという方法を適用することが可能である。あるいは、検索キーワードに対応する単語特徴ベクトルの単語指標値群と、第１データベースに記憶されている単語特徴ベクトルの単語指標値群との間のユークリッド距離やコサイン類似度を用いるようにしてもよいし、編集距離を用いるようにしてもよい。
【００８３】
また、参照マーク表示部１３は、情報入力部１１により検索キーワードとして入力される任意の単語をもとに、第１情報ＤＢ記憶部１０１の第１情報データベースを参照することにより、検索キーワードとして入力された単語に対応する単語特徴ベクトル（検索対象特徴ベクトル）に基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて、２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる。
【００８４】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態を図面に基づいて説明する。以下に述べる第２の実施形態は、検索キーとして単語（検索キーワード）を用いていた第１の実施形態に対し、検索キーとして文章（検索キー文章）を用いるものである。第２の実施形態においても、検索対象を文章とし、関連要素を単語とする。すなわち、検索対象特徴ベクトル＝文章特徴ベクトル、関連要素特徴ベクトル＝単語特徴ベクトルである。
【００８５】
第２の実施形態による情報検索装置を含む情報検索システムの全体構成は、図１と同様である。ただし、第２の実施形態においては、サーバ装置１０’およびクライアント端末２０’と記して第１の実施形態と区別する。
【００８６】
図９は、第２の実施形態によるサーバ装置１０’（情報検索装置）の機能構成例を示すブロック図である。図１０は、第２の実施形態によるクライアント端末２０’の機能構成例を示すブロック図である。これらの図９および図１０において、図２および図３に示した符号と同一の符号を付したものは同一の機能を有するものであるので、ここでは重複する説明を省略する。
【００８７】
図９に示すように、第２の実施形態によるサーバ装置１０’は、特徴ベクトル算出部１５および座標情報生成部１６を更に備えている。また、第２の実施形態によるサーバ装置１０’は、情報入力部１１、２次元マップ生成部１２および参照マーク表示部１３に代えて、情報入力部１１’、２次元マップ生成部１２’および参照マーク表示部１３’を備えている。また、第２の実施形態によるサーバ装置１０’は、第２情報ＤＢ記憶部１０２を備えていない。
【００８８】
図１０に示すように、第２の実施形態によるクライアント端末２０’は、検索キーワード指定部２１および第１検索要求部２２に代えて、検索キー文章指定部２１’および第１検索要求部２２’を備えている。
【００８９】
サーバ装置１０’の特徴ベクトル算出部１５は、複数の検索対象（文章）を解析対象の情報として解析し、検索対象特徴ベクトル（文章特徴ベクトル）を算出する。特徴ベクトル算出部１５の構成は、図４に示した特徴ベクトル算出装置４０の構成とほぼ同様であり、単語特徴ベクトル特定部４５を省略したものに相当する。
【００９０】
座標情報生成部１６は、特徴ベクトル算出部１５により算出された文章特徴ベクトルに対して次元圧縮の処理を行うことにより、２次元の座標情報を生成する。座標情報生成部１６は、特徴ベクトル算出部１５によりｍ個の文章について算出されたｍ個の文章特徴ベクトルに対して次元圧縮の処理を行うことにより、２次元の座標情報を生成する（ただし、ｑ＝２の場合、座標情報生成部１６は不要である）。例えば、座標情報生成部１６は、ｍ個の文章特徴ベクトルが有する各ｎ個の指標値から成るｍ行×ｎ列の指標値行列ＤＷに対してＰＣＡ、ＳＶＤなどの次元圧縮処理を行うことにより、ｍ行×２列の行列に次元圧縮し、当該２列の値を各文章特徴ベクトルに対する２次元座標情報として得る。
【００９１】
クライアント端末２０’の検索キー文章指定部２１’は、クライアント端末２０に対するユーザ操作に基づいて、任意の検索キー文章を指定する。例えば、クライアント端末２０’のユーザがキーボードまたはタッチパネルを操作し、所望の文章を入力することにより、検索キー文章を指定する。あるいは、任意の文章に関するテキスト情報をコピーして入力することにより、検索キー文章を指定するようにしてもよい。
【００９２】
第１検索要求部２２’は、検索キー文章指定部２１’により指定された文章を検索キーとして含んだ第１検索要求をサーバ装置１０’に送信する。
【００９３】
サーバ装置１０’の情報入力部１１’は、クライアント端末２０’の第１検索要求部２２’から送信された第１検索要求を受信し、当該第１検索要求に含まれる文章（検索対象に関する任意の情報に相当）の入力を受け付ける。すなわち、第２の実施形態において、情報入力部１１’は、クライアント端末２０’で指定された任意の文章を、任意の情報の入力として受け付ける。
【００９４】
情報入力部１１’により入力される文章は、第１情報ＤＢ記憶部１０１の第１データベースに記憶されている文章とは異なる文章である可能性もある。この場合、第１のデータベースには、情報入力部１１’により入力された文章も、それに対応する文章特徴ベクトルも、それに対応する座標情報も記憶されていない。そこで、第２の実施形態では、第１情報ＤＢ記憶部１０１の第１情報データベース（特許請求の範囲の情報データベースに相当）に記憶されている文章および情報入力部１１’により入力された任意の文章を用いて、特徴ベクトル算出部１５および座標情報生成部１６の処理を行うことにより、入力された文章に対応する文章特徴ベクトルおよびそれに対応する座標情報を生成する。
【００９５】
ところで、第１データベースに記憶されているｍ個の文章に対して情報入力部１１’により入力された１個の任意の文章を加えて特徴ベクトル算出部１５により文章特徴ベクトルを算出し、座標情報生成部１６により対応する座標情報を生成する場合、ｍ個の文章に関する座標情報については改めて生成し直すことなく、第１データベースにあらかじめ記憶されている座標情報を固定的に用いる一方、１個の任意の文章に関する座標情報を追加して生成するようにすることも可能である。また、任意の文章について算出した１個の文章特徴ベクトルを次元圧縮する際に、ｍ個の文章特徴ベクトルに対して次元圧縮の処理を行ったときと同じ作用を有する関数を用いて次元圧縮を行うようにすることが可能である。
【００９６】
例えば、次元圧縮の処理としてＰＣＡを用いる場合、ｍ個の特徴ベクトルに対して次元圧縮の処理を行ったときに検出された主成分の情報を第１情報ＤＢ記憶部１０１に記憶しておいて、この主成分を引き継いで追加の１個の文章特徴ベクトルに対して次元圧縮の処理を行う。また、次元圧縮の処理としてＳＶＤを用いる場合、ｍ個の文章特徴ベクトルに対して次元圧縮の処理を行ったときに検出された特異値の情報を第１情報ＤＢ記憶部１０１に記憶しておいて、この特異値を引き継いで追加の１個の文章特徴ベクトルに対して次元圧縮の処理を行う。
【００９７】
具体的には、特徴ベクトル算出部１５は、以下のように処理を実行する。すなわち、単語抽出部４１は、ｍ＋１個の文章を解析し、当該ｍ＋１個の文章からｎ個の単語を抽出する。文章ベクトル算出部４２Ａは、ｍ＋１個の文章をそれぞれ所定のルールに従ってｑ次元にベクトル化することにより、ｑ個の軸成分から成るｍ＋１個の文章ベクトルを算出する。単語ベクトル算出部４２Ｂは、ｎ個の単語をそれぞれ所定のルールに従ってｑ次元にベクトル化することにより、ｑ個の軸成分から成るｎ個の単語ベクトルを算出する。
【００９８】
指標値算出部４３は、ｍ＋１個の文章ベクトルとｎ個の単語ベクトルとの内積をそれぞれとることにより、ｍ＋１個の文章およびｎ個の単語間の関係性を反映した（ｍ＋１）×ｎ個の指標値を算出する。文章特徴ベクトル特定部４４は、追加の１個の文章について、ｎ個の単語の指標値から成る文章指標値群を追加の文章特徴ベクトルとして特定する。
【００９９】
座標情報生成部１６は、ｍ個の文章のそれぞれについて文章特徴ベクトルに対して次元圧縮の処理を行ったときと同じ作用を有する関数を用いて、追加の１個の文章に関する文章特徴ベクトルに対して次元圧縮の処理を行うことにより、１個の文章について２次元の座標情報を生成する。この次元圧縮において、ｍ個の文章に関する文章特徴ベクトルについては、第１情報ＤＢ記憶部１０１の第１データベースに記憶されているものを固定的に用いる。
【０１００】
このように、ｍ個の文章に加えて１個の任意の文章を解析対象とする場合に、ｍ個の文章に関する座標情報については改めて生成し直すことなく固定し、ｍ個の文章特徴ベクトルに対して次元圧縮の処理を行ったときと同じ作用を有する関数を用いて次元圧縮を行うことにより、検索キーとして指定された１個の文章に関する座標情報を追加して生成することが可能である。このようにすることで、単に文章特徴ベクトルの類似度が高い文章どうしが近くにプロットされるだけでなく、第１データベースにあらかじめ記憶されている座標情報に基づきクラスターが形成されている領域の意味付けを明確に保持することができる。
【０１０１】
ここでいう意味付けとは、関連性が強い文章どうしでクラスターが形成されるということである。上記の構成によれば、ｍ個の文章を対象として２次元マップを生成したときに形成されたスラスターを維持しつつ、検索キーとして指定された１個の文章を追加して２次元マップを生成することができ、追加された１個の文章については、関連性の強いクラスター上にプロットすることができる。
【０１０２】
なお、第１データベースに記憶されている文章についても特徴ベクトル算出部１５により文章特徴ベクトルを改めて算出し、それに対応する座標情報を座標情報生成部１６により生成するようにしてもよい。この場合、第１情報ＤＢ記憶部１０１は、文章と文章特徴ベクトルと座標情報とを関連付けて記憶していることを必須とするものではない。すなわち、第１情報ＤＢ記憶部１０１に記憶される情報データベースは、単に複数の文章を解析対象の情報として記憶したものであってもよい。
【０１０３】
２次元マップ生成部１２’は、例えば、特徴ベクトル算出部１５により算出された検索キーに対応する文章特徴ベクトルを用いて、当該検索キーの文章特徴ベクトルに類似する複数の文章特徴ベクトルを第１情報ＤＢ記憶部１０１の第１データベースから特定し、特定した複数の文章特徴ベクトルに対応する座標情報をに基づいて２次元マップを生成する。すなわち、２次元マップ生成部１２’は、検索キーとして入力された文章と文章特徴ベクトルが類似している文章を第１データベースから検索し、これによって抽出された文章特徴ベクトルに対応する座標情報に基づいて２次元マップを生成する。
【０１０４】
参照マーク表示部１３’は、座標情報生成部１６により生成された検索キーの文章特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる。このように、第２の実施形態では、情報入力部１１’により入力された検索対象（文章）を特徴づける文章特徴ベクトルを特徴ベクトル算出部１５により算出し、当該算出した文章特徴ベクトルに基づく座標情報を座標情報生成部１６により生成して、このように生成した座標情報に基づいて、２次元マップ上の該当位置に参照マークを表示させるようにしている。
【０１０５】
以上のように構成した第２の実施形態によれば、検索キーとして文章を指定することにより、検索キーとして入力された文章と文章特徴ベクトルが類似している文章を概念検索し、これによって検索された複数の文章を２次元座標上にプロットした２次元マップを生成することができる。また、この２次元マップにおいて、検索キーとして入力された文章から生成される文章特徴ベクトルに基づく座標情報に該当する位置に参照マークを表示させることができる。
【０１０６】
（第２の実施形態における第１変形例）
上記第２の実施形態では、クライアント端末２０’にて指定した任意の文章を検索キー文章として用い、検索キー文章と関係性を有する文章特徴ベクトル（検索キー文章から生成される文章特徴ベクトルに類似する文章特徴ベクトル）を特定することにより、第１情報ＤＢ記憶部１０１に記憶されている複数の文章の中から一部の文章を抽出して２次元マップを生成する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、クライアント端末２０’にて指定する任意の文章は参照マークの表示位置を特定するための情報としてのみ用い、第１情報ＤＢ記憶部１０１に記憶されている全ての文章を用いて２次元マップを生成するようにしてもよい。
【０１０７】
この場合、２次元マップ生成部１２’は、例えば、情報入力部１１’がクライアント端末２０’から任意の文章の入力を受け付けたときに、第１情報ＤＢ記憶部１０１の第１データベースを参照することにより、第１データベースに記憶されている全ての文章に関する複数の文章特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて、２次元平面上に複数の文章をプロットした２次元マップを生成する。参照マーク表示部１３’の動作は、上述した第２の実施形態と同様である。すなわち、参照マーク表示部１３’は、特徴ベクトル算出部１５および座標情報生成部１６により生成された任意の文章を特徴づける文章特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる。
【０１０８】
あるいは、２次元マップ生成部１２’は、特徴ベクトル算出部１５および座標情報生成部１６により生成された複数の文章特徴ベクトル（第１データベースに記憶されている文章および情報入力部１１’により入力された任意の文章に対応する複数の文章特徴ベクトル）に基づく座標情報をそれぞれ特定し、特定した座標情報に基づいて２次元マップを生成するようにしてもよい。この場合も、参照マーク表示部１３’は、特徴ベクトル算出部１５および座標情報生成部１６により生成された任意の文章を特徴づける文章特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる。
【０１０９】
（第２の実施形態における第２変形例）
上記第２の実施形態では、検索対象を文章とし、関連要素を単語とする例について説明したが、これとは逆に、検索対象が単語であり、関連要素が当該単語を含む文章であるものとしてもよい。この場合は、検索対象特徴ベクトル＝単語特徴ベクトル、関連要素特徴ベクトル＝文章特徴ベクトルである。また、複数の検索対象に関する情報を記憶した第１情報データベースは、複数の単語と複数の単語特徴ベクトルとそれに対応する座標情報とを関連付けて記憶したものとなり、複数の関連要素に関する情報を記憶した第２情報データベースは、複数の文章と複数の文章特徴ベクトルとそれに対応する座標情報とを関連付けて記憶したものとなる。
【０１１０】
この第２変形例では、特徴ベクトル算出部１５に代えて、単語特徴ベクトル特定部４５を含む特徴ベクトル算出部１５’を用いる。特徴ベクトル算出部１５’は、第２情報ＤＢ記憶部１０２の第２データベースに関連要素として記憶されている複数の文章および情報入力部１１’により検索キーとして入力される任意の文章を解析対象の情報として解析し、文章特徴ベクトルおよび単語特徴ベクトルを算出する。座標情報生成部１６は、特徴ベクトル算出部１５により算出された文章特徴ベクトルおよび単語特徴ベクトルに対して次元圧縮の処理を行うことにより、２次元の座標情報を生成する。
【０１１１】
２次元マップ生成部１２’は、特徴ベクトル算出部１５’および座標情報生成部１６により算出された単語特徴ベクトル（検索対象特徴ベクトル）に基づく座標情報に基づいて、複数の単語を２次元座標上にプロットした２次元マップを生成する。また、参照マーク表示部１３’は、特徴ベクトル算出部１５’および座標情報生成部１６により算出された検索キーの文章特徴ベクトル（関連要素特徴ベクトル）に基づく座標情報に基づいて、２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる。
【０１１２】
なお、２次元マップ生成部１２’が、第１情報ＤＢ記憶部１０１に記憶されている複数の単語をそれぞれ特徴づける複数の単語特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、２次元平面上に複数の単語をプロットした２次元マップを生成するようにし、参照マーク表示部１３’が、検索キーとしてではなく入力された任意の文章について特徴ベクトル算出部１５および座標情報生成部１６により算出された文章特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させるようにしてもよい。
【０１１３】
また、２次元マップ生成部１２’は、情報入力部１１’により入力された任意の文章を検索キーとして検索対象の単語を概念検索して２次元マップを生成するようにしてもよい。例えば、２次元マップ生成部１２’は、情報入力部１１’により検索キーとして入力される任意の文章をもとに、第２情報ＤＢ記憶部１０２の第２情報データベースを参照することにより、検索キーである文章に対応する文章特徴ベクトル（関連要素特徴ベクトル）を特定する。さらに、２次元マップ生成部１２’は、特定した文章特徴ベクトルに含まれる要素である単語をもとに第１情報ＤＢ記憶部１０１の第１情報データベースを参照することにより、文章特徴ベクトルと関係性を有する複数の単語特徴ベクトル（検索対象特徴ベクトル）を特定する。例えば、文章特徴ベクトルに含まれる複数の単語に対応する単語特徴ベクトルを特定する。その単語特徴ベクトルに類似する単語特徴ベクトルを更に特定するようにしてもよい。そして、２次元マップ生成部１２’は、このようにして特定した複数の単語特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて２次元マップを生成する。
【０１１４】
この例において参照マーク表示部１３’は、情報入力部１１’により検索キーとして入力される任意の文章をもとに、第２情報ＤＢ記憶部１０２の第２情報データベースを参照することにより、検索キーである文章に対応する文章特徴ベクトル（関連要素特徴ベクトル）を特定し、特定した文章特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる。
【０１１５】
（第２の実施形態における第３変形例）
また、上記第２の実施形態では、指標値算出部４３により算出される指標値を用いて、文章特徴ベクトル特定部４４により文章特徴ベクトルを特定し、単語特徴ベクトル特定部４５により単語特徴ベクトルを特定する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、文章ベクトル算出部４２Ａにより算出された文章ベクトルを文章特徴ベクトルとして特定し、単語ベクトル算出部４２Ｂにより算出された単語ベクトルを単語特徴ベクトルとして特定するようにしてもよい。
【０１１６】
（第２の実施形態における第４変形例）
また、上記第２の実施形態では、情報入力部１１’により入力される文章が第１情報ＤＢ記憶部１０１の第１データベースに記憶されていない可能性があることを考慮して、第１情報データベースに記憶されている文章および情報入力部１１’により入力された任意の文章を用いて、特徴ベクトル算出部１５および座標情報生成部１６の処理を行うことにより、入力された文章に対応する文章特徴ベクトルおよびそれに対応する座標情報を生成する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。
【０１１７】
例えば、第１データベースに記憶されている文章を検索キーとして指定した場合は、以下のように処理するようにしてもよい。すなわち、２次元マップ生成部１２’は、情報入力部１１’により検索キーとして入力される任意の文章をもとに、第１情報データベースを参照することにより、検索キーに対応する文章特徴ベクトルを特定し、それに類似する複数の文章特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて２次元マップを生成する。参照マーク表示部１３’は、第１情報データベースを参照することにより、検索キーとして入力された文章に対応する文章特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて、２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる。
【０１１８】
なお、参照マーク表示部１３’は、第１情報データベースに記憶されている文章および情報入力部１１’により検索キーとして入力された任意の文章を用いて、特徴ベクトル算出部１５および座標情報生成部１６の処理を行うことにより、検索キーとして入力された任意の文章に対応する文章特徴ベクトルに基づく座標情報を特定し、当該特定した座標情報に基づいて、２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させるようにしてもよい。
【０１１９】
上記第１および第２の実施形態では、サーバ装置１１０，１０’とクライアント端末２０，２０’とを備えた情報検索システムにおいて、サーバ装置１１０，１０’に情報検索装置を適用する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、スタンドアロン型のパーソナルコンピュータなどに第１の実施形態または第２の実施形態による情報検索装置を適用するようにしてもよい。
【０１２０】
また、上記第１および第２の実施形態では、検索対象および関連要素として、文章と単語との組み合わせを用いる例について説明したが、本発明はこれに限定されない。互いに関連性を有する２種類の情報の組み合わせについて、上記第１の実施形態および第２の実施形態を適用することが可能である。
【０１２１】
その他、上記第１および第２の実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【０１２２】
１０，１０’  サーバ装置（情報検索装置）
１１，１１’  情報入力部
１２，１２’  ２次元マップ生成部
１３，１３’  参照マーク表示部
１４  対象情報抽出部
１５  特徴ベクトル算出部
１６  座標情報生成部
４０  特徴ベクトル算出装置
４１  単語抽出部
４２  ベクトル算出部
４２Ａ  文章ベクトル算出部
４２Ｂ  単語ベクトル算出部
４３  指標値算出部
４４  文章特徴ベクトル特定部
４５  単語特徴ベクトル特定部
１０１  第１情報ＤＢ記憶部
１０２  第２情報ＤＢ記憶部
【要約】
【課題】ユーザ操作により２次元マップ上で指定された領域に含まれるプロットに対応する検索対象を抽出する情報検索に関して、ユーザの意図する検索を行いやすくする。
【解決手段】入力された任意の検索対象を特徴づける検索対象特徴ベクトルまたは入力された任意の関連要素を特徴づける関連要素特徴ベクトルを特定し、当該特定した特徴ベクトルに基づく座標情報に基づいて、２次元マップ上の該当位置に所定の参照マークを表示させる参照マーク表示部１３を備え、２次元平面上に複数の検索対象がプロットされただけの２次元マップではなく、入力された任意の情報から特定される該当位置に参照マークが示された２次元マップを表示させることにより、任意に入力した情報に対応する参照マークの位置を基準として、２次元マップ上の所望の領域を指定して検索対象の抽出を行うことができるようにする。
【選択図】図２【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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