(57)【要約】【課題】雑多な内容を含む文書で構成された文書の集合に対しても、ランキング精度の高い文書の検索を、サーチエンジンに適用できる処理速度で可能とすること。【解決手段】キーワード同定部４により各解析済み検索対象文書中の単語あるいは単語列がキーワードと合致する位置を同定し、近傍単語獲得部５により各解析済み検索対象文書中から前記キーワードの近傍単語を抽出するとともに当該キーワードと近傍単語との共起頻度をカウントし、関連度計算部７により解析済み検索対象文書の集合全体における前記キーワードと近傍単語との共起頻度とともにキーワードの出現頻度、近傍単語の出現頻度及び全単語数から前記キーワードと近傍単語との関連度を計算し、文書スコア計算部９により前記キーワードと近傍単語との関連度を用いて各解析済み検索対象文書における前記キーワードに対するスコアを計算し、これをインデックスとして出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索対象文書の集合からクエリに適合する文書を検索し、適合順にランク付けするためのインデックスを作成する装置であって、
形態素解析済みの検索対象文書の集合を格納する解析済み文書データベースと、
クエリとして与えられるキーワードに対して各解析済み検索対象文書中の単語あるいは単語列が合致する位置を同定するキーワード同定部と、
各解析済み検索対象文書中から前記キーワードが合致する単語あるいは単語列の位置の近傍に存在する内容語を近傍単語として抽出するとともに当該キーワードが合致する単語あるいは単語列と近傍単語との共起頻度をカウントする近傍単語獲得部と、
解析済み検索対象文書の集合全体におけるキーワードに対応する単語あるいは単語列の出現頻度、近傍単語の出現頻度及び全単語数をカウントする単語頻度計測部と、
解析済み検索対象文書の集合全体における前記キーワードが合致する単語あるいは単語列と近傍単語との共起頻度とともに、解析済み検索対象文書の集合全体における前記キーワードに対応する単語あるいは単語列の出現頻度、近傍単語の出現頻度及び全単語数から、前記キーワードと近傍単語との関連度を計算する関連度計算部と、
前記キーワードと近傍単語との関連度を用いて各解析済み検索対象文書における前記キーワードに対するスコアを計算し、これをインデックスとして出力する文書スコア計算部とを少なくとも有する
ことを特徴とするインデックス作成装置。
【請求項２】
前記に加え、
キーワードの集合を格納するキーワードデータベースを備え、
前記キーワード同定部、近傍単語獲得部、単語頻度計測部、関連度計算部、文書スコア計算部における処理を、キーワードデータベース中に含まれる全てのキーワードについて繰り返させ、各キーワードと各解析済み検索対象文書との組み合わせに対応するスコアを要素とするインデックスを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載のインデックス作成装置。
【請求項３】
検索対象文書の集合からクエリに適合する文書を検索し、適合順にランク付けするためのインデックスを作成する方法であって、
形態素解析済みの検索対象文書の集合を格納する解析済み文書データベースを用い、
キーワード同定部が、クエリとして与えられるキーワードに対して各解析済み検索対象文書中の単語あるいは単語列が合致する位置を同定するステップと、
近傍単語獲得部が、各解析済み検索対象文書中から前記キーワードが合致する単語あるいは単語列の位置の近傍に存在する内容語を近傍単語として抽出するとともに当該キーワードが合致する単語あるいは単語列と近傍単語との共起頻度をカウントするステップと、
単語頻度計測部が、解析済み検索対象文書の集合全体におけるキーワードに対応する単語あるいは単語列の出現頻度、近傍単語の出現頻度及び全単語数をカウントするステップと、
関連度計算部が、解析済み検索対象文書の集合全体における前記キーワードが合致する単語あるいは単語列と近傍単語との共起頻度とともに、解析済み検索対象文書の集合全体における前記キーワードに対応する単語あるいは単語列の出現頻度、近傍単語の出現頻度及び全単語数から、前記キーワードと近傍単語との関連度を計算するステップと、
文書スコア計算部が、前記キーワードと近傍単語との関連度を用いて各解析済み検索対象文書における前記キーワードに対するスコアを計算し、これをインデックスとして出力するステップとを少なくとも含む
ことを特徴とするインデックス作成方法。
【請求項４】
前記に加え、
キーワードの集合を格納するキーワードデータベースを用い、
前記キーワード位置同定ステップ、近傍単語獲得ステップ、単語頻度計測ステップ、関連度計算ステップ、文書スコア計算ステップを、キーワードデータベース中に含まれる全てのキーワードについて繰り返し、各キーワードと各解析済み検索対象文書との組み合わせに対応するスコアを要素とするインデックスを生成する
ことを特徴とする請求項３に記載のインデックス作成方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１または２に記載のインデックス作成装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書の集合からクエリ（処理要求を文字列で表したもの）に適合する文書を検索し、適合順にランク付けするためのインデックスを作成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、文書の集合からクエリに適合する文書を検索し、適合順にランク付け（ランキング）する方法として、様々な方法が提案されていた。
【０００３】
例えば、文書の内容を表現する方法としてベクトル空間モデルが代表的であり、文書ベクトルとクエリベクトルとのコサイン尺度に従って類似度を求め、類似度の高い順にランク付けを行っていた。さらに、検索精度を上げる方法として、一度検索した後にユーザが適合するまたは適合しないと判断した文書に含まれる単語を、適合する文書数と適合しない文書数を考慮した重みを付けて新たにクエリに付加することで再度検索を行う適合性フィードバックという方法が提案されている（非特許文献１、２を参照）。また、ユーザからのフィードバックを与えずに、初回の検索結果の上位文書から文書に含まれる単語とクエリとの相互情報量を計算することにより、クエリと関連する単語を自動的に検出してクエリに追加する方法も提案されている（非特許文献３を参照）。
【非特許文献１】徳永健伸、「言語と計算５  情報検索と言語処理」、財団法人東京大学出版会、１９９９年、Ｐ．１５４〜１５９
【非特許文献２】北研二、津田和彦、獅々堀正幹、「情報検索アルゴリズム」、共立出版株式会社、２００２年、Ｐ．６０〜６５
【非特許文献３】金谷敦志、梅村恭司、「相関係数を用いた実証的重みの分析と検索質問拡張」、情報処理学会研究報告ＩＰＳＪ  ＳＩＧ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ、２００３−ＦＩ−１３、２００３年、Ｐ．１７〜２４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、前述した従来の技術をサーチエンジンに適用する場合にはいくつか課題があった。
【０００５】
即ち、適合性フィードバックの方法は初回の検索結果の上位の文書を利用するが、サーチエンジンでユーザが入力するキーワードの個数は極めて少ない場合が多く、初回の検索においてユーザの検索要求を十分に反映した検索結果の上位文書を獲得することができないという問題があった。
【０００６】
また、サーチエンジンが対象とする文書には、ユーザが自由に記述する文書も含まれる。このような文書は一つの文書に雑多な内容を含むこともあり、一つの文書においてクエリと関連する単語を抽出することが難しく、従来の適合性フィードバックやクエリの自動拡張の方法をそのまま適用しても精度向上に寄与しないという課題があった。
【０００７】
さらにまた、サーチエンジンではリアルタイム処理が求められるが、従来の適合性フィードバックやクエリの自動拡張の方法では、初回の検索結果に基づいて関連する単語を検出するための計算をその都度実行し更新したクエリで再検索するので、処理速度の面で課題があった。
【０００８】
本発明の目的は、ユーザが入力するクエリが少数のキーワードで与えられる場合に、雑多な内容を含む文書で構成され得る文書の集合に対しても、サーチエンジンに適用できる処理速度で精度の高いランキングを可能とすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記目的を達成するため、本発明では、
・雑多な内容を含む文書の集合を対象にできるよう、キーワードと関連の強い近傍の単語に着目するため、キーワードと近傍単語との関連度を計算する、
・また、キーワードと相関の強い単語を近傍に持つ文書はキーワードに良く適合するという前提で、キーワードの近傍単語に対してキーワードとの関連度を用いて文書スコアを計算する、ことを特徴とする。
【００１０】
具体的には、本発明のインデックス作成装置は、
検索対象文書の集合からクエリに適合する文書を検索し、適合順にランク付けするためのインデックスを作成する装置であって、形態素解析済みの検索対象文書の集合を格納する解析済み文書データベースと、クエリとして与えられるキーワードに対して各解析済み検索対象文書中の単語あるいは単語列が合致する位置を同定するキーワード同定部と、各解析済み検索対象文書中から前記キーワードが合致する単語あるいは単語列の位置の近傍に存在する内容語を近傍単語として抽出するとともに当該キーワードが合致する単語あるいは単語列と近傍単語との共起頻度をカウントする近傍単語獲得部と、解析済み検索対象文書の集合全体におけるキーワードに対応する単語あるいは単語列の出現頻度、近傍単語の出現頻度及び全単語数をカウントする単語頻度計測部と、解析済み検索対象文書の集合全体における前記キーワードが合致する単語あるいは単語列と近傍単語との共起頻度とともに、解析済み検索対象文書の集合全体における前記キーワードに対応する単語あるいは単語列の出現頻度、近傍単語の出現頻度及び全単語数から、前記キーワードと近傍単語との関連度を計算する関連度計算部と、前記キーワードと近傍単語との関連度を用いて各解析済み検索対象文書における前記キーワードに対するスコアを計算し、これをインデックスとして出力する文書スコア計算部とを少なくとも有することを特徴とする。
【００１１】
さらに、本発明では、
・複数回の検索を避けたり検索時の計算量を減らすため、予めキーワードごとに文書集合に含まれる文書の文書スコアを計算しインデックスに格納する、ことを特徴とする。
【００１２】
即ち、本発明のインデックス作成装置は、
前記に加え、キーワードの集合を格納するキーワードデータベースを備え、前記キーワード同定部、近傍単語獲得部、単語頻度計測部、関連度計算部、文書スコア計算部における処理を、キーワードデータベース中に含まれる全てのキーワードについて繰り返させ、各キーワードと各解析済み検索対象文書との組み合わせに対応するスコアを要素とするインデックスを生成することを特徴とする。
【００１３】
この結果、本発明では、キーワードと関連の強い単語の情報を検索ランキングに反映させることができる。特に、(1)キーワードに対する周辺の単語の情報を用いるので、雑多な情報を含む文書集合に対しても有効である。(2)ユーザからのフィードバックを用いなくても良い。(3)事前に計算しておいた文書スコアを格納したインデックスを用いることで検索時には高速に検索文書ランキングを出力できる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、少数のキーワードでしかクエリが与えられず、雑多な内容を含む文書集合を対象とする場合でも、キーワードの周辺に存在するキーワードと相関の高い単語を多く含む文書に高いスコアが与えられるため、結果的にキーワードと関連する単語を近傍に多く持つ文書を検索ランキングの上位に表示することが可能となる。また、事前にクエリとして想定され得るキーワードと文書のインデックスを作成しているため、検索時にユーザからのフィードバックを取り入れたり、検索結果を利用した計算を実行する必要がないことから、従来の手法に比べ検索時に迅速に結果を出力することができる。このように本発明は高速で高精度な文書検索ランキングを実現する効果を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１６】
図１は本発明のインデックス作成装置の実施の形態の一例（但し、ここでは文書検索に関わる部分も含む。）を示すもので、本実施の形態のインデックス作成装置は、解析済み文書データベース１と、キーワードデータベース２と、キーワード入力部３と、キーワード同定部４と、近傍単語獲得部５と、単語頻度計測部６と、関連度計算部７と、関連度テーブル８と、文書スコア計算部９と、キーワード文書インデックス１０と、文書検索部１１とからなる。
【００１７】
解析済み文書データベース１は、検索対象文書中の各単語に対し、その単語表記、読み、品詞等の単語情報と、出現した文書中での当該単語の位置を表す位置情報とをそれぞれ付与してなる解析済み検索対象文書の集合を格納している。なお、処理済み検索対象文書は、予め検索対象文書の集合を格納した検索対象文書データベース中の各検索対象文書（自然言語で記述された検索対象文書）に対し、周知の形態素解析処理を行うことによって得られる。
【００１８】
検索対象文書が「横須賀百貨店の長谷川隆明店長ってほんとにいい人かもね」である場合の解析済み検索対象文書の例を図２に示す（但し、位置情報については省略）。
【００１９】
キーワードデータベース２は、文書の検索に使用する（クエリとして与えられる）キーワードの集合を格納している。ここでのキーワードは１単語または複合語またはフレーズとする。複合語は名詞が連続したものであり、フレーズは内容語だけでなく機能語も含むものとする。キーワードには検索対象文書の集合における単語の出現頻度が高いものを選んでも良いし、既存の固有表現抽出技術により抽出される固有表現を選んでも良い。あるいは文書集合以外の情報源として、利用者が入力した検索キーワードを集計したクエリログなどを用いても良い。
【００２０】
キーワード入力部３は、キーワードデータベース２からキーワードを取得してキーワード同定部４に入力する。
【００２１】
キーワード同定部４は、解析済み文書データベース１に格納されている各解析済み検索対象文書中の単語（形態素）あるいは複数の単語の並びである単語列（形態素列）が、入力されたキーワードと合致するかどうかを比較し、合致した場合はその開始位置及び終了位置の情報を取得して近傍単語獲得部５に出力する。
【００２２】
例えば、キーワードが「長谷川隆明」であり、文書が図３に示した例である場合には、先頭位置から各々の単語の表記とキーワードとを前方一致により照合し、さらに連続する単語を接続した単語列の表記がキーワードと完全一致するまで単語の位置をずらしていくことにより、位置４の「長谷川」から位置５の「隆明」までがキーワードに合致し、当該キーワードが合致する単語列の開始位置４及び終了位置５を得る。文書内に合致する位置が複数ある場合は全て検出する。なお、キーワードの検出には、文字列での照合を利用するなどの方法を取っても良く、必ずしも単語または単語列を用いることを規定しない。
【００２３】
近傍単語獲得部５は、前記キーワードが合致する単語あるいは単語列の開始位置及び終了位置の情報に基づき、解析済み文書データベース１に格納されている各解析済み検索対象文書中から当該キーワードが合致する単語あるいは単語列の位置の近傍に存在する内容語を近傍単語として抽出し、当該キーワードが合致する単語あるいは単語列と対にして関連度テーブル８に格納するとともに、当該キーワードが合致する単語あるいは単語列と近傍単語との共起頻度をカウント、即ち関連度テーブル８に格納・更新する。この際、共起頻度は当該キーワードが合致する単語あるいは単語列及び近傍単語を検出した解析済み検索対象文書に限定したものと、解析済み検索対象文書の集合全体を対象にしたものとをカウントするものとする。
【００２４】
ここで、内容語は、例えば単語に付与されている品詞情報によって予め規定される。内容語の品詞情報としては、例えば図３に示すように「名詞」や「名詞：固有」と指定する。また、内容語として、ＩＤＦ（inverse document frequency）や残差ＩＤＦ等の尺度を用いてこれらの値が大きい単語に限定したり、品詞情報と組み合わせて用いても良い。例えば、残差ＩＤＦは単語が出現する文書数に対して、文書集合全体の総出現頻度が多いものが大きい値を持ち、重要なキーワードとされている。このような尺度であればこれらに限定しない。さらに、内容語として人名や地名、組織名等の固有表現に限定したり、あるいは単語と組み合わせて用いても良い。固有表現は既存の固有表現抽出技術を用いて抽出することができる。
【００２５】
近傍は、例えば予め指定しておくキーワードの前後の単語数の範囲にある単語の集合とする。図３の例ではキーワードの前後の３つの単語を近傍と指定した場合を示しており、この例ではキーワード「長谷川隆明」の開始位置４から３つの単語、即ち位置１から位置３までの単語と、キーワード「長谷川隆明」の終了位置５から３つの単語、即ち位置６から位置８までの単語とが近傍となるが、前述した内容語の品詞情報の指定により、近傍単語として「横須賀」、「百貨店」及び「店長」が得られる。
【００２６】
なお、近傍については、キーワードの前後の単語数に限定するものではなく、係り受け解析を行った結果として得られるキーワードと係り受けの関係にある単語としても良いし、キーワードと同一の文節内に含まれる単語としても良い。
【００２７】
また、固有表現を対象とする場合には、キーワードも固有表現も１つの単語で構成されるとは限らないので、キーワードと固有表現との共起は、両者の開始位置の差が予め指定しておいたウインドウサイズの範囲内としても良い。図４の例に示すように、予め規定したウインドウサイズの範囲に固有表現が完全には含まれていない場合や、キーワードが固有表現の内部に含まれている場合も共起関係にあるとみなしても良い。
【００２８】
図５にキーワード同定部及び近傍単語獲得部における処理の流れを示す。
【００２９】
即ち、まず、解析済み検索対象文書の先頭にポインタをセットし（ｓ１）、単語とその位置情報を取得する（ｓ２）。次に、取得した単語が入力されたキーワードと合致するかどうかを比較し（ｓ３）、合致すれば取得した単語の位置をキーワードが合致する単語の位置として取得した（ｓ４）後に、また、合致しなければそのままポインタを１つ進める（ｓ５）。以上の処理を文書末まで繰り返し行う（ｓ６）。
【００３０】
次に、前記解析済み検索対象文書から単語をその位置情報とともに１つ取り出し（ｓ７）、該取り出した単語の位置と前記記憶したキーワードが合致する単語の位置との差が予め指定した値以内かどうかを判定し（ｓ８）、指定値以内であれば取り出した単語を前記キーボードの近傍単語として関連度テーブル８に格納するとともに当該キーワードが合致する単語と取り出した単語との共起頻度を関連度テーブル８に格納・更新（カウント）し（ｓ９）、指定値より大きい場合は何もしない。以上の処理を前記解析済み検索対象文書中の全ての単語に対して繰り返し行う（ｓ１０）。
【００３１】
なお、図５に示したのは１つの解析済み検索対象文書に対する処理であり、実際の処理は解析済み文書データベース１に格納された全ての解析済み検索対象文書に対して同様に行われる。
【００３２】
単語頻度計測部６は、解析済み文書データベース１に格納されている全ての解析済み検索対象文書に対して前述したキーワード及び関連度テーブル８に格納された近傍単語による検索を行い、解析済み検索対象文書の集合全体におけるキーワードに対応する単語あるいは単語列の出現頻度及び解析済み検索対象文書の集合全体における近傍単語の出現頻度を計測するとともに、各解析済み検索対象文書の単語数、並びに解析済み検索対象文書の集合全体における全ての単語数を計測し、これらを関連度テーブル８に格納する。
【００３３】
関連度計算部７は、関連度テーブル８に格納されている、解析済み検索対象文書の集合全体における前記キーワードが合致する単語あるいは単語列と近傍単語との共起頻度とともに、解析済み検索対象文書の集合全体における前記キーワードに対応する単語あるいは単語列の出現頻度、近傍単語の出現頻度及び全単語数から、予め指定された計算式に基づいて前記キーワードと近傍単語との関連度を計算する。計算式はキーワードと近傍単語との相関の強さが求められれば良く、例えば相互情報量を求める式であっても良い。計算式の一例を以下に示す。
【００３４】
【数１】
2009193219.tif 000003
【００３５】
但し、
Ｑ：キーワード
Ｗ：キーワードの近傍単語
Ｃ（Ｑ）：文書集合におけるキーワードＱの出現頻度
Ｃ（Ｗ）：文書集合における近傍単語Ｗの出現頻度
Ｃ（Ｑ，Ｗ）：文書集合におけるキーワードＱと近傍単語Ｗの共起頻度
Ｎ：文書集合における全単語数
である。
【００３６】
関連度を計算するものは、キーワードと共起する単語や固有表現のうち、共起頻度の数に従って予め指定した数の条件を満たす単語や固有表現に限定したり、残差ＩＤＦ等の尺度がある閾値より大きいものに限定したり、あるいはこれらを組み合わせて限定しても良い。
【００３７】
関連度テーブル８は、キーワードに対応する単語あるいは単語列とその解析済み検索対象文書の集合全体における出現頻度、当該キーワードに対応する単語あるいは単語列の近傍単語とその解析済み検索対象文書の集合全体における出現頻度、キーワードが合致する単語あるいは単語列と近傍単語との共起頻度（但し、ここでは集合全体を対象にしたもののみを示す。）、前記計算したキーワードと近傍単語との関連度を格納する。
【００３８】
図６は関連度テーブル８の一例を示すもので、ここではキーワードと近傍単語との関連度を式（１）により計算した場合の例を示す。なお、図６の関連度は集合全体における全単語数Ｎを１，０００，０００としたときの数値である。
【００３９】
文書スコア計算部９は、関連度テーブル８に格納されている、キーワードと近傍単語の関連度を用いて各解析済み検索対象文書における前記キーワードに対する文書スコアを計算し、これをインデックスとしてキーワード文書インデックス１０に出力する。文書スコアの計算式は、キーワードと関連の強い近傍単語を多く有する文書に高いスコアが与えられる式であれば良い。近傍や内容語に関する規定は関連度の計算と同じでも良いし異なっても良いが、以下では同じ場合について説明する。
【００４０】
例えば、前記相互情報量を用いる場合では、解析済み検索対象文書内のキーワードに対応する単語あるいは単語列の各出現位置について近傍単語との相互情報量の総和の値を求め、さらにキーワードに対応する単語あるいは単語列の各出現位置について得られた値の総和をキーワードに対する検索対象文書の文書スコアとする。また、文書スコアはこの値に対して文書の全単語数や内容語の異なり数等を用いて正規化した値としても良い。文書スコアの計算に用いる内容語は、キーワードとの関連度が高い順に上位から選択するよう制限を設けても良い。
【００４１】
キーワードＱに対する文書Ｄの文書スコアの計算式の一例を以下に示す。
【００４２】
【数２】
2009193219.tif 000004
【００４３】
但し、
Ｄ：文書
Ｑ：キーワード
Ｗi：キーワードＱと共起する各単語
Ｃｏ（Ｄ，Ｑ，Ｗi）：文書ＤにおいてキーワードＱと共起する単語Ｗｉの共起頻度
ＮD：文書Ｄの単語数
である。
【００４４】
例えば、前記のキーワード「長谷川隆明」に対する文書「横須賀百貨店の長谷川隆明店長ってほんとにいい人かもね」における文書スコアを求める。キーワード「長谷川隆明」の前後３つの形態素の範囲に存在する品詞が「名詞」や「名詞：固有」である単語を近傍単語とすると、図３に示したように３つの近傍単語が得られ、当該文書におけるそれぞれの共起頻度は１である。キーワード「長谷川隆明」と近傍単語「横須賀」、「百貨店」、「店長」との関連度ＰＭＩは、図６に示したようにそれぞれ３．５１，３．２２，６．２１で、文書の単語数１３なので、当該キーワードに対する当該文書の文書スコアは式（２）により
Ｓｃｏｒｅ＝（１＊３，５１＋１＊３．２２＋１＊６．２１）／１３
＝０．９９５
と計算される。
【００４５】
また、文書のスコアは、文書の単語数で正規化したキーワードに対応する単語あるいは単語列の出現頻度に基づくスコア（Score1）と、前述したキーワードに対応する単語あるいは単語列と共起する単語の相互情報量に基づくスコア（Score2）と、キーワードに対応する単語あるいは単語列と共起する固有表現の相互情報量に基づくスコア（Score3）とから、各々のスコアを適当な定数α，β，γで正規化した上で、次式に示すような線形和
Ｓｃｏｒｅ＝α＊Score1＋β＊Score2＋γ＊Score3
を求め、この値に従ってキーワードを含む文書にスコアを付けても良い。
【００４６】
キーワードデータベース２中の全てのキーワードがキーワード入力部３により順次、取得され、前述したキーワード同定部４、近傍単語獲得部５、単語頻度計測部６、関連度計算部７、文書スコア計算部９における一連の処理が行われて、キーワードデータベース２中の全てのキーワードと解析済み文書データベース中の全ての解析済み検索対象文書の組み合わせに対する文書スコアが計算され、該計算された各キーワードと各解析済み検索対象文書との組み合わせに対応する文書スコアを要素とするインデックスがキーワード文書インデックス１０に格納される。
【００４７】
図７はキーワード文書インデックスの一例を示すものである。解析済み文書データベース１に格納されている解析済み検索対象文書数がＮで、キーワードデータベース２に格納されているキーワード数がＭとすれば、文書１から文書Ｎまでに対しキーワード１からキーワードＭまでの文書スコアの行列として格納する。
【００４８】
文書検索部１１は、キーワード文書インデックス１０に格納されている文書スコアに従って検索対象文書のランク付けを行い、ランキングを出力する。例えば、検索時のクエリが一つのキーワードに対しては、そのキーワードに対して格納されている文書スコアが大きい順序となるように検索対象文書をランク付けすれば良い。クエリが複数のキーワードの場合には、各々のキーワードに対する文書スコアの和が大きい順序にランク付けしても良いし、ベクトル空間モデルにおける単語の文書内頻度と単語の文書頻度の逆数を用いる代わりにキーワードの文書スコアとキーワードの文書頻度の逆数を使ってクエリと文書の類似度を計算し、類似度の大きい順序に文書をランク付けしても良い。また、クエリに含まれるキーワードがキーワード文書インデックスに存在しない場合には、そのキーワードについては既存のベクトル空間モデルを適用しても良い。
【００４９】
なお、本発明は、周知のコンピュータに記録媒体もしくは通信回線を介して、図１の構成図に示された機能を実現するプログラムをインストールすることによっても実現可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明のインデックス作成装置の実施の形態の一例を示す構成図
【図２】解析済み検索対象文書の一例を示す説明図
【図３】解析済み検索対象文書に対するキーワード同定及び近傍単語獲得処理のようすを示す説明図
【図４】キーワードと固有表現との共起関係の一例を示す説明図
【図５】キーワード同定部及び近傍単語獲得部における処理の流れ図
【図６】関連度テーブルの一例を示す説明図
【図７】キーワード文書インデックスの一例を示す説明図
【符号の説明】
【００５１】
１：解析済み文書データベース、２：キーワードデータベース、３：キーワード入力部、４：キーワード同定部、５：近傍単語獲得部、６：単語頻度計測部、７：関連度計算部、８：関連度テーブル、９：文書スコア計算部、１０：キーワード文書インデックス、１１：文書検索部。
【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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