(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
端末とサーバとがネットワークを介して接続され、前記サーバが前記端末から受信した検索キーワードの関連キーワードを提示するドキュメント検索システムであって、
前記サーバは、
単語の種類を単語属性として定義し、単語属性が検索対象ドキュメント中に一定の近さの範囲内に出現する前記単語属性の組合せを出現パターンとして定義し、単語群関連度を算出する際の前記出現パターンごとの重みを出現パターン重みとして定義した単語属性出現パターン情報を保持する手段と、
前記検索対象ドキュメントの中で前記出現パターンと一致する単語群を検索し、検索した単語群の距離と前記出現パターン重みとによって単語群関連度を算出する関連度算出手段と、
前記関連度算出手段によって算出した前記単語群関連度を単語関連度情報として保持する手段と、
前記端末から前記検索キーワードを受信すると、前記単語関連度情報を参照して前記検索キーワードの関連キーワードを提示する関連キーワード提示手段と、
を具備することを特徴とするドキュメント検索システム。
【請求項２】
前記単語群関連度は、前記出現パターン重みと単語群の距離の逆数との積を、事前に登録した全ての単語および全ての前記出現パターンに対して合算したものであることを特徴とする請求項１に記載のドキュメント検索システム。
【請求項３】
前記出現パターン重みは、登録した単語群の出現順序が全て一致する場合と、それ以外の場合との両方の値を設定可能であることを特徴とする請求項１に記載のドキュメント検索システム。
【請求項４】
前記単語属性出現パターン情報は、更新可能であることを特徴とする請求項１に記載のドキュメント検索システム。
【請求項５】
前記関連キーワード提示手段は、前記検索キーワードによる検索結果、および／または前記関連キーワードに係る単語属性とともに、前記関連キーワードを提示することを特徴とする請求項１に記載のドキュメント検索システム。
【請求項６】
ネットワークを介して端末と接続され、前記端末から受信した検索キーワードの関連キーワードを提示するサーバであって、
単語の種類を単語属性として定義し、単語属性が検索対象ドキュメント中に一定の近さの範囲内に出現する前記単語属性の組合せを出現パターンとして定義し、単語群関連度を算出する際の前記出現パターンごとの重みを出現パターン重みとして定義した単語属性出現パターン情報を保持する手段と、
前記検索対象ドキュメントの中で前記出現パターンと一致する単語群を検索し、検索した単語群の距離と前記出現パターン重みとによって単語群関連度を算出する関連度算出手段と、
前記関連度算出手段によって算出した前記単語群関連度を単語関連度情報として保持する手段と、
前記端末から前記検索キーワードを受信すると、前記単語関連度情報を参照して前記検索キーワードの関連キーワードを提示する関連キーワード提示手段と、
を具備することを特徴とするサーバ。
【請求項７】
前記単語群関連度は、前記出現パターン重みと単語群の距離の逆数との積を、事前に登録した全ての単語および全ての前記出現パターンに対して合算したものであることを特徴とする請求項６に記載のサーバ。
【請求項８】
前記出現パターン重みは、登録した単語群の出現順序が全て一致する場合と、それ以外の場合との両方の値を設定可能であることを特徴とする請求項６に記載のサーバ。
【請求項９】
前記単語属性出現パターン情報は、更新可能であることを特徴とする請求項６に記載のサーバ。
【請求項１０】
前記関連キーワード提示手段は、前記検索キーワードによる検索結果、および／または前記関連キーワードに係る単語属性とともに、前記関連キーワードを提示することを特徴とする請求項６に記載のサーバ。
【請求項１１】
端末とサーバとがネットワークを介して接続され、前記サーバは単語の種類を単語属性として定義し、単語属性が検索対象ドキュメント中に一定の近さの範囲内に出現する前記単語属性の組合せを出現パターンとして定義し、単語群関連度を算出する際の前記出現パターンごとの重みを出現パターン重みとして定義した単語属性出現パターン情報を保持し、前記サーバが前記端末から受信した検索キーワードの関連キーワードを提示するドキュメント検索方法であって、
前記サーバが、前記検索対象ドキュメントの中で前記出現パターンと一致する単語群を検索し、検索した単語群の距離と前記出現パターン重みとによって単語群関連度を算出するステップと、
前記サーバが、前記単語群関連度を算出するステップによって算出した前記単語群関連度を単語関連度情報として保持するステップと、
前記端末が、前記検索キーワードを前記サーバに送信するステップと、
前記サーバが、前記単語関連度情報を参照し、受信した前記検索キーワードの関連キーワードを提示するステップと、
を含むことを特徴とするドキュメント検索方法。
【請求項１２】
前記単語群関連度は、前記出現パターン重みと単語群の距離の逆数との積を、事前に登録した全ての単語および全ての前記出現パターンに対して合算したものであることを特徴とする請求項１１に記載のドキュメント検索方法。
【請求項１３】
前記出現パターン重みは、登録した単語群の出現順序が全て一致する場合と、それ以外の場合との両方の値を設定可能であることを特徴とする請求項１１に記載のドキュメント検索方法。
【請求項１４】
前記単語属性出現パターン情報は、更新可能であることを特徴とする請求項１１に記載のドキュメント検索方法。
【請求項１５】
前記関連キーワードを提示するステップは、前記検索キーワードによる検索結果、および／または前記関連キーワードに係る単語属性とともに、前記関連キーワードを提示することを特徴とする請求項１１に記載のドキュメント検索方法。
【請求項１６】
コンピュータを請求項６から請求項１０のいずれかに記載のサーバとして機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、端末とサーバとがネットワークを介して接続され、サーバが端末から受信した検索キーワードの関連キーワードを提示するドキュメント検索システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的なドキュメント検索システムでは、利用者が入力したキーワードに対して対象のドキュメントを検索し、検索結果のドキュメントの保管場所を提示する。ここで、ドキュメントとは、例えば、テキストファイル、ＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ  Ｔｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）ファイル、ＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）ファイル、画像ファイル、その他文書レイアウトソフト、ワープロソフト、表計算ソフト等で作成された全てのファイルを含むものとする。
【０００３】
また、最近では、利用者が入力したキーワード（キーワード１とする。）に対して、過去の検索履歴（全利用者の検索履歴）を参照し、キーワード１と共に使用されたキーワード、またはキーワード１を含むキーワードを提示するサービスが行われている。例えば、利用者が「カレー」と入力した場合、過去の検索キーワードのトップ３として、「カレー  レシピ」、「カレーの作り方」、「カレーうどん」を提示し、利用者の検索作業を支援する。しかし、過去の検索履歴を参照する場合、ドキュメントが日々更新されていく場合には有効なキーワードを提示することができない。
【０００４】
一方、検索対象のドキュメントを参照し、検索キーワードの関連単語を提示するサービスも提案されている（特許文献１）。特許文献１では、関連単語として精度の高いものを提示するため、検索対象のドキュメントの中から「名詞、並立助詞、名詞」の順に並んでいるものを関連単語の組み合せとしている。
【特許文献１】特開２００４−９４３８８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の仕組みでは、関連単語としての精度を追求するあまり、提示できる関連単語が少なくなる可能性がある。すなわち、入力される検索キーワードに対して、関連単語を提示できない場合が多くなる可能性がある。また、提示された関連単語は関連度が極めて高いため、逆に広がりのないものになってしまう。例えば、検索対象ドキュメントが施設情報の場合、利用者は検索をする過程で「何をしたいか」、「どこに行きたいか」、「何を食べたいか」等を決定していく場合が多い。このような場合、特許文献１の仕組みでは、文法的な並列関係にある単語のみを関連単語としているため、利用者の検索作業を十分に支援することはできない。
【０００６】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的は、入力された検索キーワードに対して、検索対象のドキュメントに含まれ、かつ広がりのある（文法的な並列関係にある単語のみにとらわれない）関連キーワードを提示し、利用者の検索作業を支援することができるドキュメント検索システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前述した目的を達成するために第１の発明は、端末とサーバとがネットワークを介して接続され、前記サーバが前記端末から受信した検索キーワードの関連キーワードを提示するドキュメント検索システムであって、前記サーバは、単語の種類を単語属性として定義し、単語属性が検索対象ドキュメント中に一定の近さの範囲内に出現する前記単語属性の組合せを出現パターンとして定義し、単語群関連度を算出する際の前記出現パターンごとの重みを出現パターン重みとして定義した単語属性出現パターン情報を保持する手段と、前記検索対象ドキュメントの中で前記出現パターンと一致する単語群を検索し、検索した単語群の距離と前記出現パターン重みとによって単語群関連度を算出する関連度算出手段と、前記関連度算出手段によって算出した前記単語群関連度を単語関連度情報として保持する手段と、前記端末から前記検索キーワードを受信すると、前記単語関連度情報を参照して前記検索キーワードの関連キーワードを提示する関連キーワード提示手段と、を具備することを特徴とするドキュメント検索システムである。第１の発明に係るドキュメント検索システムでは、入力された検索キーワードに対して、検索対象のドキュメントに含まれ、かつ広がりのある関連キーワードを提示し、利用者の検索作業を支援することができる。
【０００８】
前記第１の発明における前記単語群関連度は、例えば、前記出現パターン重みと単語群の距離の逆数との積を、事前に登録した全ての単語および全ての前記出現パターンに対して合算したものである。
【０００９】
また、前記出現パターン重みは、登録した単語群の出現順序が全て一致する場合と、それ以外の場合との両方の値を設定可能であることが望ましい。これによって、適切な値を設定すれば、提示する関連キーワードの精度を高めることができる（ここで、精度が高いとは、例えば、多くの利用者に対して検索作業を支援できる確率が高いことを言う。）。
【００１０】
また、前記単語属性出現パターン情報は、更新可能であることが望ましい。これによって、検索対象のドキュメントの量、内容が変化した場合でも、単語属性出現パターン情報を適切に更新することで関連キーワードの精度を保つことができる。
【００１１】
また、前記関連キーワード提示手段は、前記検索キーワードによる検索結果、および／または前記関連キーワードに係る単語属性とともに、前記関連キーワードを提示することが望ましい。これによって、利用者は、自ら入力した検索キーワードによる検索結果と、提示された関連キーワードとを比較して、再び検索要求を行うかどうか判断することができる。また、利用者は、入力された検索キーワードに対して、広がりのある関連キーワード情報を自動的に（利用者自らが思考することなく）入手することができる。
【００１２】
第２の発明は、ネットワークを介して端末と接続され、前記端末から受信した検索キーワードの関連キーワードを提示するサーバであって、単語の種類を単語属性として定義し、単語属性が検索対象ドキュメント中に一定の近さの範囲内に出現する前記単語属性の組合せを出現パターンとして定義し、単語群関連度を算出する際の前記出現パターンごとの重みを出現パターン重みとして定義した単語属性出現パターン情報を保持する手段と、前記検索対象ドキュメントの中で前記出現パターンと一致する単語群を検索し、検索した単語群の距離と前記出現パターン重みとによって単語群関連度を算出する関連度算出手段と、前記関連度算出手段によって算出した前記単語群関連度を単語関連度情報として保持する手段と、前記端末から前記検索キーワードを受信すると、前記単語関連度情報を参照して前記検索キーワードの関連キーワードを提示する関連キーワード提示手段と、を具備することを特徴とするサーバである。
【００１３】
第３の発明は、端末とサーバとがネットワークを介して接続され、前記サーバは単語の種類を単語属性として定義し、単語属性が検索対象ドキュメント中に一定の近さの範囲内に出現する前記単語属性の組合せを出現パターンとして定義し、単語群関連度を算出する際の前記出現パターンごとの重みを出現パターン重みとして定義した単語属性出現パターン情報を保持し、前記サーバが前記端末から受信した検索キーワードの関連キーワードを提示するドキュメント検索方法であって、前記サーバが、前記検索対象ドキュメントの中で前記出現パターンと一致する単語群を検索し、検索した単語群の距離と前記出現パターン重みとによって単語群関連度を算出するステップと、前記サーバが、前記単語群関連度を算出するステップによって算出した前記単語群関連度を単語関連度情報として保持するステップと、前記端末が、前記検索キーワードを前記サーバに送信するステップと、前記サーバが、前記単語関連度情報を参照し、受信した前記検索キーワードの関連キーワードを提示するステップと、を含むことを特徴とするドキュメント検索方法である。
【００１４】
第４の発明は、コンピュータを第２の発明に記載のサーバとして機能させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明により、入力された検索キーワードに対して、検索対象のドキュメントに含まれ、かつ広がりのある関連キーワードを提示し、利用者の検索作業を支援することができるドキュメント検索システムを提供することができる。そして、このようなドキュメント検索システムは、例えば、検索対象ドキュメントが施設情報の場合、利用者の検索作業を十分に支援することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１７】
まず、図１を参照しながら、本発明の実施の形態に係るドキュメント検索システム１の概略構成について説明する。
【００１８】
図１は、ドキュメント検索システム１の概略構成を示す図である。図１に示すように、ドキュメント検索システム１は、管理者端末３、インデックス作成用サーバ５、検索用サーバ７、ウェブサーバ９、利用者端末１１等が、ネットワーク（図示しない）を介して接続される。
【００１９】
インデックスとは、利用者に提示する関連キーワードに係る関連単語を高速に検索するために作成するデータを指す。本発明の実施の形態では、インデックスを作成し、関連単語の情報（検索単語との関連情報、格納場所情報、関連単語の属性情報等）を複数のファイルに分割して保持する。
【００２０】
管理者端末３は、ドキュメント検索システム１の管理者が使用する端末であり、インデックス作成用サーバ５と通信を行う。管理者は、管理者端末３を介してドキュメント検索システム１で使用するデータをインデックス作成用サーバ５に送信する。尚、管理者は、ドキュメント検索システム１で使用するデータを直接インデックス作成用サーバ５に入力しても良い。
【００２１】
インデックス作成用サーバ５は、関連キーワードのインデックスを作成するサーバであり、管理者端末３、検索用サーバ７、ウェブサーバ９と通信を行う。
【００２２】
検索用サーバ７は、関連キーワードのデータを保持するサーバであり、インデックス作成用サーバ５、ウェブサーバ９と通信を行う。
【００２３】
ウェブサーバ９は、利用者端末１１から送信される検索等の要求に応答するサーバであり、インデックス作成用サーバ５、検索用サーバ７と通信を行う。
【００２４】
利用者端末１１は、ドキュメント検索システム１の利用者が使用する端末であり、ウェブサーバ９と通信を行う。ドキュメント検索システム１を実施する際、利用者端末１１は、基本的には、市販のＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）ソフト、ウェブ閲覧ソフトがインストールされていれば、特別な機能を有する必要はない。
【００２５】
インデックス作成用サーバ５、検索用サーバ７、ウェブサーバ９は、１つの装置で構成しても良い。また、インデックス作成用サーバ５、検索用サーバ７、ウェブサーバ９は、負荷分散、耐障害性等を考慮して、同一の機能を有する装置を複数台設置するようにしても良い。
【００２６】
以下では、インデックス作成用サーバ５、検索用サーバ７、ウェブサーバ９を区別しない、または総称する場合、単に「サーバ」という。また、管理者端末３、利用者端末１１を区別しない、または総称する場合、単に「端末」という。
【００２７】
次に、図２を参照しながら、各装置のハードウェア構成を説明する。
【００２８】
図２は、端末とサーバを実現するコンピュータのハードウェア構成図である。尚、図２のハードウェア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。
端末とサーバを実現するコンピュータは、制御部２１、記憶部２３、メディア入出力部２５、通信制御部２７、入力部２９、表示部３１、周辺機器Ｉ／Ｆ部３３等が、バス３５を介して接続される。
【００２９】
制御部２１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。
【００３０】
ＣＰＵは、記憶部２３、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス３５を介して接続された各装置を駆動制御し、端末とサーバが行う後述する処理を実現する。
ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部２３、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部２１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００３１】
記憶部２３は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部２１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、後述の処理に相当するアプリケーションプログラムが格納されている。
これらの各プログラムコードは、制御部２１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。
【００３２】
メディア入出力部２５（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置を有する。
【００３３】
通信制御部２７は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク１３間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワーク１３を介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。
【００３４】
入力部２９は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。
入力部２９を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
【００３５】
表示部３１は、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。
【００３６】
周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）部３３は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部３３を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部３３は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。
【００３７】
バス３５は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００３８】
次に、図３を参照しながら、サーバのソフトウェア構成について説明する。
【００３９】
図３は、サーバのソフトウェア構成図である。図３に示すように、サーバは、関連キーワードインデックス作成アプリケーション４１、関連キーワード検索アプリケーション４３等を具備する。
【００４０】
関連キーワードインデックス作成アプリケーション４１は、インデックス作成用サーバ５にインストールされ（但し、管理者端末３から入力する部分は、必要があれば、管理者端末３にインストールされる。）、単語情報登録５１、ドキュメント登録５２、インデックス作成５３、インデックス配布５４、インデックス作成履歴参照５６等の機能を有する。更に、インデックス作成５３の機能は、インデックス更新対象ドキュメント判別処理７１、形態素解析処理７２、単語変換処理７３、キーワードアシスト利用単語選別処理７４、関連度算出処理７５、インデックス作成処理７６等の処理を実行する。機能および処理の詳細は、図４から図１６の説明にて後述する。
【００４１】
尚、キーワードアシストとは、検索キーワードの関連キーワードを提示して、利用者の検索作業を支援することを意味する。
【００４２】
また、関連キーワードインデックス作成アプリケーション４１は、単語属性出現パターン情報１０１、単語属性情報１０２、単語変換情報１０３、ドキュメント情報１０４、更新ドキュメント履歴情報１０５、インデックス実行処理履歴情報１０６、更新対象ドキュメント情報１０７、形態素解析結果情報１０８、単語変換結果情報１０９、関連度計算対象単語情報１１０、単語関連度情報１１１、インデックス作成処理履歴情報１１２、キーワードアシストハッシュ情報１１３、キーワードアシスト検索単語情報１１４、キーワードアシスト関連単語情報１１５等のデータを一時的、又は半永久的に保持する。データの詳細は、図４から図１６の説明にて後述する。
【００４３】
関連キーワード検索アプリケーション４３は、検索用サーバ７にインストールされ（但し、利用者端末１１からの要求に応答する部分は、ウェブサーバ９にインストールされる。）、関連キーワード検索５５等の機能を有する。機能の詳細は、図４から図１６の説明にて後述する。
【００４４】
また、関連キーワード検索アプリケーション４３は、関連キーワードインデックス作成アプリケーション４１から配布される、キーワードアシストハッシュ情報１１３、キーワードアシスト検索単語情報１１４、キーワードアシスト関連単語情報１１５等のデータを半永久的に保持する。データの詳細は、図４から図１６の説明にて後述する。
【００４５】
次に、図４を参照しながら、ドキュメント検索システム１における作業フローについて説明する。
【００４６】
図４は、ドキュメント検索システム１における作業フローの概要を示す図である。図４に示すように、ドキュメント検索システム１における作業は、単語情報の定義６１、ドキュメントの収集・更新６２、インデックスの作成６３、インデックスの配布６４、検索要求の受付６５等の順番で行う。
【００４７】
単語情報の定義６１では、管理者が単語属性出現パターン情報１０１、単語属性情報１０２、単語変換情報１０３等の登録・更新・削除作業を行う。このとき、関連キーワードインデックス作成アプリケーション４１が具備する単語情報登録５１の機能を用いる。単語情報の定義６１は、システム運用前に一括で行うことが望ましい。また、単語情報の定義６１は、システム運用後も、管理者が定期的に行うことが望ましい。
【００４８】
ドキュメントの収集・更新６２では、例えば、管理者がドキュメント情報１０４等の登録・更新・削除作業を行う。このとき、関連キーワードインデックス作成アプリケーション４１が具備するドキュメント登録５２の機能を用いる。また、例えば、コンピュータがドキュメントの自動収集作業を行っても良い。
【００４９】
インデックスの作成６３では、インデックス作成用サーバ５がキーワードアシストハッシュ情報１１３、キーワードアシスト検索単語情報１１４、キーワードアシスト関連単語情報１１５等の作成作業を行う。このとき、関連キーワードインデックス作成アプリケーション４１が具備するインデックス作成５３の機能を用いる。インデックスの作成６３は、管理者の指示によって実行するようにしても良いし、バッチ処理で１日１回など定期的に実行するようにしても良い。
【００５０】
インデックスの配布６４では、インデックス作成用サーバ５がキーワードアシストハッシュ情報１１３、キーワードアシスト検索単語情報１１４、キーワードアシスト関連単語情報１１５等の配布作業を行う。このとき、関連キーワードインデックス作成アプリケーション４１が具備するインデックス配布５４の機能を用いる。
【００５１】
検索要求の受付６５では、ウェブサーバ９が利用者端末１１からの検索要求の受付作業を行う。また、検索サーバ７が検索要求に対する検索作業を行う。このとき、関連キーワード検索アプリケーション４３が具備する関連キーワード検索５５の機能を用いる。検索要求の受付６５は、ドキュメントの収集・更新６２、インデックスの作成６３、インデックスの配布６４の作業中に行っても良い。但し、一度もドキュメントの収集・更新６２、インデックスの作成６３、インデックスの配布６４の作業を行っていない場合、検索結果は０件となる。
【００５２】
尚、図示はしていないが、管理者は単語情報の定義６１の作業の際、インデックス作成履歴の参照も行うことができる。このとき、管理者は、関連キーワードインデックス作成アプリケーション４１が具備するインデックス作成履歴参照５６の機能を用いて、インデックス作成処理履歴情報１１２を参照する。インデックス作成処理履歴情報１１２には、過去に実行したインデックス作成処理の履歴データが含まれる。
【００５３】
以下では、図５から図１６を参照しながら、図３で示した機能、処理、データを図４に示した作業ごとに詳細に説明する。
【００５４】
（単語情報の定義６１）
図５から図７を参照しながら、単語情報の定義６１の作業に関する機能等について説明する。本発明の実施の形態では、検索対象ドキュメントが施設情報の場合を例にして説明する。
【００５５】
図５は、単語属性出現パターン情報１０１の一例を示す図である。出現パターンとは、ドキュメント内にどのような種類の単語がどのような順序で出現しているかの類型である。
【００５６】
管理者は、単語の種類を単語属性として定義し、単語属性が検索対象ドキュメント中に一定の近さの範囲内に出現する前記単語属性の組合せを出現パターンとして定義し、単語間の関連度を算出する際の出現パターンごとの重みを出現パターン重みとして定義する。すなわち、単語属性出現パターン情報１０１は、出現パターンＩＤ、出現パターンごとに定義する複数の単語属性、出現パターン重み等のデータ項目を有する。出現パターンは、例えば、１２８個程度まで登録できる。
【００５７】
出現パターンの数は、提示する関連キーワードの精度（ここで、精度が高いとは、例えば、多くの利用者に対して検索作業を支援できる確率が高いことを言う。）、検索処理のパフォーマンス等に影響するため、システムの運用後も随時メンテナンスを行うことが望ましい。具体的には、多くのドキュメントの内容が変更された場合、またはドキュメントの数が大きく増減した場合、管理者は、単語属性出現パターン情報１０１を更新することが望ましい。本発明の実施の形態では、単語属性出現パターン情報１０１は、管理者が容易に更新できるように構成する。
【００５８】
単語の種類、すなわち単語属性は、例えば、地名等に関する単語である「地名単語」、店舗の名称等に関する単語である「店名単語」、料理の名称等に関する単語である「料理単語」、食材等に関する単語である「食材単語」、駅の名称等に関する単語である「駅名単語」等である。出現パターンごとに並べる単語属性は２個以上であり、例えば、最大８個である。
【００５９】
出現パターン重みの意義は、管理者が検索対象のドキュメント群を閲覧し（またはドキュメント作成者からの要望でも良い。）、例えば、各ドキュメントを特定する確率が高い出現パターンに対して高い値を設定する、等によって提示する関連キーワードの精度を高めることができるというものである。また、出現パターン重みは、登録した単語群の出現順序が全て一致する場合と、それ以外の場合との両方の値を設定可能である。これによって、更に、提示する関連キーワードの精度を高めることができる。
【００６０】
図５に示すように、出現パターンＩＤが「１」のデータは、単語属性の出現順序が「地名単語」、「店名単語」であり、単語群の出現順序が全て一致する場合の出現パターン重みが「１」、それ以外の場合の出現パターン重みが「０．５」である。また、出現パターンＩＤが「２」のデータは、単語属性の出現順序が「店名単語」、「料理単語」、「食材単語」であり、単語群の出現順序が全て一致する場合の出現パターン重みが「１」、それ以外の場合の出現パターン重みが「０．５」である。また、出現パターンＩＤが「３」のデータは、単語属性の出現順序が「地名単語」、「駅名単語」であり、単語群の出現順序が全て一致する場合の出現パターン重みが「１」、それ以外の場合の出現パターン重みが「０．５」である。
【００６１】
図６は、単語属性情報１０２の一例を示す図である。管理者は、検索対象のドキュメント群を閲覧し（またはドキュメント作成者からの要望でも良い。）、検索キーワード、または関連キーワードとして使用する単語を決定する。そして、管理者は、検索キーワード、または関連キーワードとして使用する単語の単語属性を定義する。尚、基本的には、ここで定義した単語のみが後述する処理で用いられる。
【００６２】
単語属性情報１０２は、単語ＩＤ、単語、単語属性等のデータ項目を有する。図６に示すように、単語ＩＤが「１」のデータは、単語が「北海道」、単語属性が「地名単語」である。また、単語ＩＤが「４」のデータは、単語が「マクドナルド（登録商標）」、単語属性が「店名単語」である。
【００６３】
図７は、単語変換情報１０３の一例を示す図である。単語は、一般に表記の揺れ、略語等によって同じ意味の文字列が複数存在する。これら同じ意味の文字列を一つの単語として扱うために、管理者は、単語変換情報１０３を登録することが望ましい。
【００６４】
単語変換情報１０３は、変換前単語、変換後単語等のデータ項目を有する。図７に示すように、変換前単語が「マクド（マクドナルド（登録商標）の略語の一つ）」のデータは、変換後単語が「マクドナルド（登録商標）」である。
【００６５】
（ドキュメントの収集・更新６２）
次に、図８を参照しながら、ドキュメントの収集・更新６２の作業に関する機能等について説明する。
【００６６】
図８は、ドキュメント情報１０４のデータ項目の一例を示す図である。管理者は、サーバが最終的に利用者に提示するドキュメント（厳密に言うと、サーバはドキュメントの保管場所を提示する。）に係るドキュメント情報１０４の登録・更新・削除作業を行う。また、コンピュータがドキュメントの自動収集作業を行い、ドキュメント情報１０４の登録・更新・削除作業を行っても良い。
【００６７】
図８に示すように、ドキュメント情報１０４は、ドキュメントＩＤ、ＵＲＩ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）、サイトＩＤ、タイトル、カテゴリ、キーワード、本文、最終更新日、ダウンロード時間、状態等のデータ項目を有する。
【００６８】
ドキュメントＩＤは、ドキュメントのユニークなＩＤ番号である。ＵＲＩは、ドキュメントのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）である。サイトＩＤは、ドキュメントが存在するサイトのサイト名である。タイトルは、ドキュメントのタイトルである。カテゴリは、ドキュメントのカテゴリ名である。キーワードは、ドキュメントに付加するキーワードである。本文は、ドキュメントの本文である。最終更新日は、ドキュメントの最終更新日である。ダウンロード時間は、ドキュメントをダウンロードした時間である。状態は、新規または更新／変更なし／削除を表す数値である。
【００６９】
本発明の実施の形態で利用するデータ項目は、ドキュメントＩＤ、タイトル、本文、状態等である。
【００７０】
（インデックスの作成６３およびインデックスの配布６４）
次に、図９から図１５を参照しながら、インデックスの作成６３およびインデックスの配布６４の作業に関する機能等について説明する。
【００７１】
図９は、インデックス更新対象ドキュメント判別処理７１におけるデータの流れを示す図である。図９に示すように、インデックス更新対象ドキュメント判別処理７１では、サーバがドキュメント情報１０４を基に、更新ドキュメント履歴情報１０５、インデックス実行処理履歴情報１０６を参照し、更新対象ドキュメント情報１０７を作成する。ここで、更新対象ドキュメント情報１０７は、次の処理（形態素解析処理７２）が終了すれば不要であることから、一時的に保持していれば良い。
【００７２】
例えば、管理者がインデックスの作成を指示する場合、全ドキュメントからインデックスを新規に作成するか（新規作成モード）、新規登録／更新／削除された差分のみを対象に既存のインデックスを更新するか（更新モード）を選択するようにしても良い。また、バッチ処理の場合、例えば、特定曜日、または月末日のみ新規作成モードとし、それ以外の日は更新モードとするようにしても良い。
【００７３】
サーバは、選択されたモード、更新ドキュメント履歴情報１０５、インデックス実行処理履歴情報１０６を参照し、ドキュメント情報１０４からインデックス作成の対象となるドキュメントを抽出し、更新対象ドキュメント情報１０７を作成する。
【００７４】
図１０は、形態素解析処理７２におけるデータの流れを示す図である。図１０に示すように、形態素解析処理７２では、サーバが更新対象ドキュメント情報１０７を基に形態素解析結果情報１０８を作成する。ここで、形態素解析結果情報１０８は、次の処理（単語変換処理７３）が終了すれば不要であることから、一時的に保持していれば良い。
【００７５】
サーバは、更新対象ドキュメント情報１０７から、ドキュメントのタイトルと本文を形態素レベルに分解することで、形態素解析結果情報１０８を作成する。図１０に示すように、サーバは、例えば、「恵比寿駅から３分のところにあるマクドナルド（登録商標）・・・」という文字列に対し、「恵比寿／駅／から／３／分／の／ところ／に／ある／マクドナルド（登録商標）・・・」と形態素レベルに分解する。
【００７６】
図１１は、単語変換処理７３におけるデータの流れを示す図である。図１１に示すように、単語変換処理７３では、サーバが形態素解析結果情報１０８を基に単語変換結果情報１０９を作成する。ここで、単語変換結果情報１０９は、次の処理（キーワードアシスト利用単語選別処理７４）が終了すれば不要であることから、一時的に保持していれば良い。
【００７７】
サーバは、単語の表記の揺れ等を統一するため、単語変換情報１０３を参照し、形態素解析結果情報１０８を変換して、単語変換結果情報１０９を作成する。図１１に示すように、「マック（マクドナルド（登録商標）の略語の一つ）」、「マクド（マクドナルド（登録商標）の略語の一つ）」、「マクドナルド（登録商標）」、「ＭｃＤｏｎａｌｄ’ｓ（登録商標）」は、全て同じ意味、すなわち「マクドナルド（登録商標）」という店舗の名称であることから、「マクドナルド（登録商標）」に変換する。
【００７８】
図１２は、キーワードアシスト利用単語選別処理７４におけるデータの流れを示す図である。図１２に示す「特定の形態素解析エンジンによる品詞の分類の例１１６」は、キーワードアシストに利用する単語の品詞の一例であり、品詞の分類はこれに限定されるものではない。図１２に示すように、キーワードアシスト利用単語選別処理７４では、サーバが単語変換結果情報１０９を基に、単語属性情報１０２、特定の形態素解析エンジンによる品詞の分類の例１１６によって例示されるキーワードアシストに利用する単語の品詞の分類情報を参照し、関連度計算対象単語情報１１０を作成する。
【００７９】
サーバは、キーワードアシストを高速に行う為、キーワードアシストに利用する単語を選別する。具体的には、サーバは、キーワードアシストに利用する単語の品詞１１６に示す品詞の単語、かつ単語属性情報１０２に登録されている単語を条件として、単語変換結果情報１０９から単語を抽出し、関連度計算対象単語情報１１０を作成する。
尚、前述のキーワードアシストに利用する単語の品詞は、検索対象とするドキュメントの内容、用途等によっては名詞以外を含めても良い。
【００８０】
図１３は、関連度算出処理７５の処理の流れを示す図である。また、図１４は、関連度算出処理７５におけるデータの流れを示す図である。以下では、図１３を中心として、図１４を参照しながら、関連度算出処理７５について説明する。
【００８１】
関連度算出処理７５では、サーバが、検索対象ドキュメントの中で出現パターンと一致する単語群を検索し、検索した単語群の距離と出現パターン重みとによって単語群関連度を算出する。また、サーバは、算出した単語群関連度を単語関連度情報１１１として保持する。
【００８２】
図１３に示すように、サーバの制御部２１は、ドキュメントＩＤの添字ｋ（ｋは自然数）に１を代入し（ステップ１００１）、単語抽出回数ｎ（ｎは０または自然数）に０を代入し（ステップ１００２）、出現パターンの添字ｍ（ｍは自然数）に１を代入し（ステップ１００３）、初期化処理を行う。ここで、ドキュメントＩＤの添字ｋとは、図１４に示す関連度計算対象単語情報１１０に係る表のドキュメントＩＤの欄の番号である。図１４では、一例として、１、２、・・・、８６２が図示されている。尚、同じ表の出現位置の欄の値は、その単語がドキュメントの中で何単語目に出現したかを示すものである。また、単語抽出回数ｎとは、図１４に示す単語抽出８１の矢印を１回目とし、単語抽出８１を行う回数を示す値である。また、出現パターンの添字ｍとは、図１４に示す単語属性出現パターン情報１０１に係る表の先頭の番号である。図１４では、一例として、１、２、３が図示されている。
【００８３】
次に、サーバの制御部２１は、ｋ番目のドキュメントの中で、関連度計算対象単語情報１１０に登録されている（ｎ×Ｐ−ｎ）番目（Ｐは自然数）の単語を先頭として、Ｐ個の単語を抽出する（ステップ１００４）。ここで、抽出個数Ｐは、例えば、１００個である。また、抽出個数Ｐを大きい値にすれば、ほとんどのドキュメントに対して、ドキュメント全体の単語を抽出して後続の処理を実行することが可能である。図１４では、単語抽出８１の矢印が示す表によって、ステップ１００４で抽出した単語を表わしている。
【００８４】
次に、サーバの制御部２１は、ｍ番目の出現パターンに一致する全ての単語群に対して関連度を算出し（ステップ１００５）、単語関連度情報１１１を更新する（ステップ１００６）。具体的には、ステップ１００５およびステップ１００６を繰り返すことで、サーバの制御部２１は、出現パターン重みと単語群の距離の逆数との積を、事前に登録した全ての単語（但し、検索対象のドキュメントに出現する単語に限る。）および全ての出現パターンに対して合算し、単語群関連度とする。尚、図５の説明にて前述したように、出現パターン重みは、登録した単語群の出現順序が全て一致する場合と、それ以外の場合との両方の値を設定可能である。
【００８５】
図１４に示す関連度算出８２の矢印では、ステップ１００５およびステップ１００６を二つのデータ（後述するデータ（１）、データ（２）に相当）に対してだけ実行したときの例を表わしている。具体的には、サーバの制御部２１は、単語属性の出現パターン情報１０１から、出現パターンの添字ｍが「１」のデータを取得する。次に、サーバの制御部２１は、単語属性が「地名単語」と「料理単語」である単語群を抽出する。図１４に示す例では、単語が「東京」（出現位置が「１０」）と「カレー」（出現位置が「８７」）（データ（１））、および単語が「カレー」（出現位置が「８７」）と「東京」（出現位置が「９２８」）（データ（２））の二つのデータを抽出している。次に、サーバの制御部２１は、出現パターン重みと距離の逆数との積を算出する。まず、データ（１）の場合、登録した単語群に係る単語属性の出現順序（最初に「地名単語」、次に「料理単語」）が全て一致することから、出現パターン重みは「１」となる。また、距離は、例えば、単語が「カレー」の出現位置「８７」から、単語が「東京」の出現位置「１０」を引いた値とする。一方、データ（２）の場合、登録した単語群に係る単語属性の出現順序と一致しないことから、出現パターン重みは「０．５」となる。また、距離は、例えば、単語が「東京」の出現位置「９２８」から、単語が「カレー」の出現位置「８７」を引いた値とする。これを式で示すと、１×（１／（８７−１０））＋０．５×（１／（９２８−８７））＝０．０１３５８・・・となる。従って、図１４に示す単語関連度情報１１１に係る表において、単語１が「東京」、単語２が「カレー」のレコードは、関連度が「０．０１３６」となっている。
【００８６】
尚、図１４に示す例では、距離の算出は、出現位置の差で求めていたが、他の算出方法でも良い。例えば、各ドキュメントに含まれる総単語数を用いて正規化するようにしても良い。
【００８７】
図１３の説明に戻る。次に、サーバの制御部２１は、出現パターンの添字ｍにｍ＋１を代入し（ステップ１００７）、ｍ＞Ｍ（Ｍは出現パターンの添字の最終番号）を満たすかどうか確認する（ステップ１００８）。
条件を満たさない場合（ステップ１００８のＮｏ）、サーバの制御部２１は、ステップ１００５から繰り返す。
条件を満たす場合（ステップ１００８のＹｅｓ）、サーバの制御部２１は、ステップ１００９に進む。
【００８８】
次に、サーバの制御部２１は、単語抽出回数ｎにｎ＋１を代入し（ステップ１００９）、ステップ１００４でＰ個の単語を抽出しているかどうか確認する（ステップ１０１０）。
条件を満たす場合（ステップ１０１０のＹｅｓ）、サーバの制御部２１は、ステップ１００３から繰り返す。
条件を満たさない場合（ステップ１０１０のＮｏ）、サーバの制御部２１は、ステップ１０１１に進む。
【００８９】
次に、サーバの制御部２１は、ドキュメントＩＤの添字ｋにｋ＋１を代入し（ステップ１０１１）、ｋ＞Ｋ（ＫはドキュメントＩＤの添字の最終番号）を満たすかどうか確認する（ステップ１０１２）。
条件を満たさない場合（ステップ１０１２のＮｏ）、サーバの制御部２１は、ステップ１００２から繰り返す。
条件を満たす場合（ステップ１０１２のＹｅｓ）、サーバの制御部２１は、処理を終了する。
【００９０】
図１５は、インデックス作成処理７６におけるデータの流れを示す図である。図１５に示すように、インデックス作成処理７６では、サーバが単語関連度情報１１１を基に、キーワードアシストハッシュ情報１１３、キーワードアシスト検索単語情報１１４、キーワードアシスト関連単語情報１１５を作成する。ここで、キーワードアシストハッシュ情報１１３、キーワードアシスト検索単語情報１１４、キーワードアシスト関連単語情報１１５は、検索処理の高速化の為、図１５に示すインデックスデータ１１７に相当するデータを分割して保持している。
【００９１】
図４に示すインデックスの配布６４の作業に関する機能等については、特に図示はしていない。インデックスの配布６４は、関連キーワード検索アプリケーション４３をインストールする装置に対して、キーワードアシストハッシュ情報１１３、キーワードアシスト検索単語情報１１４、キーワードアシスト関連単語情報１１５を配布する作業である。
【００９２】
（検索要求の受付６５）
次に、図１６を参照しながら、検索要求の受付６５の作業に関する機能等について説明する。
【００９３】
図１６は、検索要求の受付６５に関する処理の流れを示す図である。検索要求の受付６５に関する処理では、サーバは、利用者が検索キーワードとして入力した検索単語を受信して関連単語を検索する。
【００９４】
図１６に示すように、サーバの制御部２１は、検索単語のトリミング、文字変換を行う（ステップ２００１）。検索単語のトリミング、文字変換とは、（１）検索単語の両端の空白を削除、（２）全角英数字から半角英数字への変換、（３）半角カタカナから全角カタカナへの変換、（４）大文字英字から小文字英字への変換、等を行うことである。
【００９５】
次に、サーバの制御部２１は、既定のハッシュ関数を利用してキーワードアシストハッシュ情報１１３から検索単語ファイル位置を検索し（ステップ２００２）、対象のデータが存在するかどうか確認する（ステップ２００３）。
対象のデータが存在する場合（ステップ２００３のＹｅｓ）、サーバの制御部２１は、ステップ２００４に進む。
対象のデータが存在しない場合、（ステップ２００３のＮｏ）、サーバの制御部２１は、処理を終了する。
【００９６】
次に、サーバの制御部２１は、キーワードアシスト検索単語情報１１４から関連単語ファイル位置を検索し（ステップ２００４）、対象のデータが存在するかどうか確認する（ステップ２００５）。
対象のデータが存在する場合（ステップ２００５のＹｅｓ）、サーバの制御部２１は、ステップ２００６に進む。
対象のデータが存在しない場合、（ステップ２００５のＮｏ）、サーバの制御部２１は、処理を終了する。
【００９７】
次に、サーバの制御部２１は、キーワードアシスト関連単語情報１１５から関連単語の一覧を取得する（ステップ２００６）。ここで、関連単語とともに、関連単語に紐付く関連度、単語属性も合わせて取得することが望ましい。取得した関連単語、関連度、単語属性は、サーバの制御部２１が関連キーワードとして利用者の端末に送信する。送信する関連キーワードは、取得した関連単語等の全てでも良いし、関連度が閾値以上のものだけでも良いし、関連度が上位のものだけでも良い。
尚、サーバの制御部２１は、利用者が入力した検索キーワードによる検索を別途行い、検索キーワードによる検索結果とともに、関連キーワードを提示するようにしても良い。これによって、利用者は、自ら入力した検索キーワードによる検索結果と、提示された関連キーワードとを比較して、再び検索要求を行うかどうか判断することができる。また、サーバの制御部２１は、単語属性を取得する場合、単語属性も含めて利用者に提示するようにしても良い。これによって、利用者は、入力された検索キーワードに対して、広がりのある関連キーワード情報を自動的に（利用者自らが思考することなく）入手することができる。
【００９８】
また、更に、サーバの制御部２１は、端末から関連キーワードを入力することなく、端末が関連キーワードによって再び検索要求を送信できるように提示することが望ましい。具体的には、（ウェブサーバ９としての）サーバの制御部２１は、例えば、「関連キーワードの表示部分は利用者が端末の入力部２９で選択可能であり、かつ利用者が入力部２９を介して関連キーワードの表示部分を選択すると、端末が関連キーワードによる検索要求を送信する」ＨＴＴＰ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）レスポンスを端末に送信すれば良い。これによって、利用者は検索作業をスムーズに行うことができる。
【実施例】
【００９９】
次に、図１７から図２１を参照しながら、本発明の実施の形態に係る実施例について説明する。本実施例は、情報ポータルサイトにおいて、サイト内検索機能の補助機能として、キーワードアシスト機能を利用する例である。
【０１００】
図１７は、実施例のシステム構成を示す図である。図１７に示すように、本実施例では、インターネット１９ａを介してサイト閲覧者端末１１ａとＷｅｂサーバ（情報ポータルサイト）９ａとが接続し、例えば、ファイアウォール（図示しない）内でキーワードアシスト機能インデックス作成用サーバ５ａ、キーワードアシスト機能検索用サーバ７ａ、Ｗｅｂサーバ９ａとが接続している。
【０１０１】
図１８は、実施例で使用する主なデータを示す図である。図１８に示すように、本実施例では、図１８に示す単語属性出現パターン情報１０１ａ、単語属性情報１０２ａを使用する。
【０１０２】
サイト管理者は、情報ポータルサイト内のコンテンツ（＝検索対象のドキュメント）の内容から、単語の出現パターンを推測し、単語属性出現パターン情報１０１ａ、単語属性情報１０２ａをキーワードアシスト機能インデックス作成用サーバ５ａに登録する。データの登録は、例えば、サイト管理者の端末から、専用のＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）アプリケーションによって行う。
【０１０３】
また、サイト管理者は、Ｗｅｂサーバ９ａから検索対象のドキュメントをキーワードアシスト機能インデックス作成用サーバ５ａにインポートするように指示する。ドキュメントのインポートは、例えば、サイト管理者の端末から、専用のＧＵＩアプリケーションによって行う。同様に、サイト管理者は、インデックスの作成、インデックスの配布について、サイト管理者の端末から、専用のＧＵＩアプリケーションによってサーバに指示する。
【０１０４】
図１９は、検索キーワードの入力を示す図である。Ｗｅｂサーバ９ａは、情報ポータルサイトのサイト内検索フォームに入力された検索文字列を受け取る、すなわちサイト閲覧者端末１１ａからの検索要求を受け付ける。そして、Ｗｅｂサーバ９ａは、形態素解析を行い、単語に分解する。図１９に示す検索キーワードの例「カレー  有名店  東京」に対しては、「カレー／有名／店／東京」と分解する。
【０１０５】
図２０は、関連キーワードの検索を示す図である。Ｗｅｂサーバ９ａは、分解した単語のうち、サイト管理者が登録した単語属性情報１０２ａに含まれる単語のみを取り出し、それぞれに対して関連単語を検索する。図２０に示すように、最初に「カレー」で検索すると、関連単語の検索結果は、「地名：インド」、「地名：銀座」、「食材：牛肉」、「食材：シーフード」である。次に「東京」で検索すると、関連単語の検索結果は、「地名：品川」、「地名：銀座」、「行動：観光」、「食材：シーフード」である。
【０１０６】
図２１は、関連キーワードの提示を示す図である。Ｗｅｂサーバ９ａは、関連単語の検索結果から共通の単語を取り出し、サイト閲覧者に対して関連キーワードを提示する。図２１に示す例では、共通の単語が「銀座」、「シーフード」であることから、一つ目の関連キーワードとして、単語属性を含めた「＋地名：[カレー  東京  銀座]」を提示する。また、二つ目の関連キーワードとして、単語属性を含めた「＋食材：[カレー  東京  シーフード]」を提示する。このように、本実施例においては、入力された検索キーワードに対して広がりのある関連キーワードを提示することができる。また、検索対象のドキュメント群に対して、検索結果をより適切に絞り込むことが可能な関連キーワードを提示することができる。
【０１０７】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係るドキュメント検索システム等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【図面の簡単な説明】
【０１０８】
【図１】ドキュメント検索システム１の概略構成を示す図
【図２】コンピュータのハードウェア構成図
【図３】サーバのソフトウェア構成図
【図４】ドキュメント検索システム１における作業フローの概要を示す図
【図５】単語属性出現パターン情報１０１の一例を示す図
【図６】単語属性情報１０２の一例を示す図
【図７】単語変換情報１０３の一例を示す図
【図８】ドキュメント情報１０４のデータ項目の一例を示す図
【図９】インデックス更新対象ドキュメント判別処理７１におけるデータの流れを示す図
【図１０】形態素解析処理７２におけるデータの流れを示す図
【図１１】単語変換処理７３におけるデータの流れを示す図
【図１２】キーワードアシスト利用単語選別処理７４におけるデータの流れを示す図
【図１３】関連度算出処理７５の処理の流れを示す図
【図１４】関連度算出処理７５におけるデータの流れを示す図
【図１５】インデックス作成処理７６におけるデータの流れを示す図
【図１６】検索要求の受付６５に関する処理の流れを示す図
【図１７】実施例のシステム構成を示す図
【図１８】実施例で使用する主なデータを示す図
【図１９】検索キーワードの入力を示す図
【図２０】関連キーワードの検索を示す図
【図２１】関連キーワードの提示を示す図
【符号の説明】
【０１０９】
１………ドキュメント検索システム
３………管理者端末
５………インデックス作成用サーバ
７………検索用サーバ
９………ウェブサーバ
１１………利用者端末
１３………ネットワーク
２１………制御部
２３………記憶部
２５………メディア入出力部
２７………通信制御部
２９………入力部
３１………表示部
３３………周辺機器Ｉ／Ｆ部
３５………バス
４１………関連キーワードインデックス作成アプリケーション
４３………関連キーワード検索アプリケーション
５１………単語情報登録
５２………ドキュメント登録
５３………インデックス作成
５４………インデックス配布
５５………関連キーワード検索
５６………インデックス作成履歴参照
６１………単語情報の定義
６２………ドキュメントの収集・更新
６３………インデックスの作成
６４………インデックスの配布
６５………検索要求の受付
７１………インデックス更新対象ドキュメント判別処理
７２………形態素解析処理
７３………単語変換処理
７４………キーワードアシスト利用単語選別処理
７５………関連度算出処理
７６………インデックス作成処理
１０１………単語属性出現パターン情報
１０２………単語属性情報
１０３………単語変換情報
１０４………ドキュメント情報
１０５………更新ドキュメント履歴情報
１０６………インデックス実行処理履歴情報
１０７………更新対象ドキュメント情報
１０８………形態素解析結果情報
１０９………単語変換結果情報
１１０………関連度計算対象単語情報
１１１………単語関連度情報
１１２………インデックス作成処理履歴情報
１１３………キーワードアシストハッシュ情報
１１４………キーワードアシスト検索単語情報
１１５………キーワードアシスト関連単語情報
１１６………特定の形態素解析エンジンによる品詞の分類の例
１１７………インデックスデータ
【図１】
0005104329.tif 000002
【図２】
0005104329.tif 000003
【図３】
0005104329.tif 000004
【図４】
0005104329.tif 000005
【図５】
0005104329.tif 000006
【図６】
0005104329.tif 000007
【図７】
0005104329.tif 000008
【図８】
0005104329.tif 000009
【図９】
0005104329.tif 000010
【図１０】
0005104329.tif 000011
【図１１】
0005104329.tif 000012
【図１２】
0005104329.tif 000013
【図１３】
0005104329.tif 000014
【図１４】
0005104329.tif 000015
【図１５】
0005104329.tif 000016
【図１６】
0005104329.tif 000017
【図１７】
0005104329.tif 000018
【図１８】
0005104329.tif 000019
【図１９】
0005104329.tif 000020
【図２０】
0005104329.tif 000021
【図２１】
0005104329.tif 000022