(57)【要約】    【課題】検索結果を把握しやすく、また絞り込み検索も容易な態様で表示する。    【解決手段】記憶部１２は属性付データを記憶する。属性付データとは、典型的には、属性およびその属性値の対である。入力部１０は、情報検索システム１００に対してユーザーが検索キーワードを入力する。情報検索部１１は、入力部１０から受け取った属性と属性値のペアを典型的にはａｎｄ条件で検索する。構造生成部１３は、検索結果から検索結果間の関係を導出する。木構造の一種である決定木を属性付データからＩＤ３アルゴリズム等で自動生成する。木構造は表示部１４で表示される。【選択図】図１
2009128962.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１または複数の検索キーを入力する入力手段と、
検索対象の属性に検索キーを突き合わせて当該検索キーに適合する検索対象から成る検索結果を取得する検索手段と、
検索結果に含まれる検索対象の属性から木構造を生成する木構造生成手段と、
木構造に関連づけて検索結果を表示する表示手段とを有することを特徴とする情報検索装置。
【請求項２】
上記検索手段は入力された検索キーのそれぞれと一致する属性をすべて有する検索対象から成る検索結果を取得する請求項１記載の情報検索装置。
【請求項３】
上記木構造生成手段は、検索結果に含まれる検索対象の属性のうち検索キーと一致する属性以外の属性から木構造を生成することを特徴とする請求項１記載の情報検索装置。
【請求項４】
上記木構造生成手段は、ＩＤ３学習アルゴリズムに従って決定木の木構造を生成する請求項３記載の情報検索装置。
【請求項５】
上記検索手段は、検索対象の属性に検索キーを突き合わせてスコアを算出し当該スコアが閾値を越える検索対象からなる検索結果を取得する請求項１記載の情報検索装置。
【請求項６】
上記スコアは、一致した検索キーの重みの和である請求項５記載の情報検索装置。
【請求項７】
上記木構造生成手段は、スコアが高い検索結果ほど少ない判断回数で到達できる決定木を生成する請求項５または６記載の情報検索装置。
【請求項８】
入力手段が、１または複数の検索キーを入力するステップと、
検索手段が、検索対象の属性に検索キーを突き合わせて当該検索キーに適合する検索対象から成る検索結果を取得するステップと、
木構造生成手段が、検索結果に含まれる検索対象の属性から木構造を生成するステップと、
表示手段が、木構造に関連づけて検索結果を表示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９】
コンピュータを
１または複数の検索キーを入力する入力手段、
検索対象の属性に検索キーを突き合わせて当該検索キーに適合する検索対象から成る検索結果を取得する検索手段、
検索結果に含まれる検索対象の属性から木構造を生成する木構造生成手段、
木構造に関連づけて検索結果を表示する表示手段として、
よして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】
この発明は、情報検索技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
検索結果をユーザーにわかりやすく視覚化し、検索を支援する技術として次のような先行技術が挙げられる。
【０００３】
特許文献１では、類似する検索結果を自己組織化マップ（ＳＯＭ）で表現することにより、特に検索結果の数が膨大であった場合でも、検索結果の閲覧をしやすくしている。
【０００４】
特許文献２は、検索式の論理関係をグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）で視覚化することにより、検索条件をユーザーに把握しやすくしている。
【０００５】
まず、情報検索を行った際に検索結果が複数存在した場合、リスト形式での提示ではユーザーが検索結果全体を把握できないという問題があった。これに対し、類似する検索結果を近くに表示する技術が提案されている。例えば特許文献１ではＳＯＭを用いてこれを実現している。このように検索結果を類似した検索結果が２次元的に近くに配置されるように視覚化した場合、検索結果の大まかな傾向を把握するには有効である。しかし、その中から目的の情報（絞り込み条件）を得るための方策（論理関係）を提示するものではない。
【０００６】
また、検索式の設定に関しても、複数の検索語を用いて複雑な検索を行おうとする場合、検索語間の論理関係がわかりづらくなるという問題があった。これに対し、検索語間の論理関係を視覚化し、ユーザーに把握しやすくするという技術が提案されている。例えば、特許文献２では検索語間の関係をＧＵＩを用いて視覚化することでユーザーの検索を支援しようとしている。しかし、このようなＧＵＩを用いた場合でも、検索結果に対してさらに絞込みが必要である場合、検索結果間の関係が視覚化されないため、妥当な絞り込み条件（新たに追加する効果的な検索語、検索条件）がわかりづらいという課題があった。
【０００７】
なお、上述の従来技術やその問題点は、この発明の背景の一部を説明するためにのみ説明している。この発明は上述の従来技術や問題点に限定されるものではない点に留意されたい。
【特許文献１】特開２００４−２１３６２６号公報
【特許文献２】特開２００２−１１７０５６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
この発明は、以上の事情を考慮してなされたものであり、情報検索を行った際に検索結果が複数存在した場合に検索結果を絞り込むための条件を論理関係として視覚化することによって、ユーザーが検索結果全体を把握しやすくし、迅速に検索を行えるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明によれば、上述の目的を達成するために、特許請求の範囲に記載のとおりの構成を採用している。ここでは、発明を詳細に説明するのに先だって、特許請求の範囲の記載について補充的に説明を行なっておく。
【００１０】
すなわち、この発明の一側面によれば、上述の目的を達成するために、情報検索装置に：１または複数の検索キーを入力する入力手段と；検索対象の属性に検索キーを突き合わせて当該検索キーに適合する検索対象から成る検索結果を取得する検索手段と；検索結果に含まれる検索対象の属性から木構造を生成する木構造生成手段と；木構造に関連づけて検索結果を表示する表示手段とを設けるようにしている。
【００１１】
この構成によれば、検索結果を木構造で表示するためその結果が把握しやすく、また絞り込み検索も容易である。
【００１２】
検索結果の木構造に関連付けて集合の要素数を表示すれば、絞り込みの目安となる。
【００１３】
この構成において、上記検索手段は入力された検索キーのそれぞれと一致する属性をすべて有する検索対象から成る検索結果を取得してよい。
【００１４】
また、上記木構造生成手段は、検索結果に含まれる検索対象の属性のうち検索キーと一致する属性以外の属性から木構造を生成してよい。
【００１５】
また、上記木構造生成手段は、ＩＤ３学習アルゴリズムに従って決定木の木構造を生成してよい。
【００１６】
また、上記検索手段は、検索対象の属性に検索キーを突き合わせてスコアを算出し当該スコアが閾値を越える検索対象からなる検索結果を取得してよい。この場合、上記スコアは、例えば、一致した検索キーの重みの和である。上記木構造生成手段は、スコアが高い検索結果ほど少ない判断回数で到達できる決定木を生成してよい。
【００１７】
なお、この発明は装置またはシステムとして実現できるのみでなく、方法としても実現可能である。また、そのような発明の一部をソフトウェアとして構成することができることはもちろんである。またそのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品もこの発明の技術的な範囲に含まれることも当然である。
【００１８】
この発明の上述の側面および他の側面は特許請求の範囲に記載され以下実施例を用いて詳述される。
【発明の効果】
【００１９】
この発明によれば、検索結果を木構造で表示するためその結果が把握しやすく、また絞り込み検索も容易である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、この発明の実施例について説明する。
【００２１】
図１は、この発明の実施例の情報検索システム１００を全体として示している。この情報検索システム１００は典型的にはコンピュータシステム２００に情報検索用のアプリケーションソフトウェア２０１をインストールして実現される。情報検索システム１００の各手段は、コンピュータシステム２００のハードウェア資源と基本入出力ソフトウェア、オペレーティングシステムおよび情報検索用のアプリケーションソフトウェア２０１等のソフトウェア資源とを協働させて実現される。
【００２２】
情報検索システム１００は、１つのコンピュータシステムから実現されても良いし、複数のコンピュータシステムの組み合わせから実現されても良い。複数のコンピュータシステムは通信ネットワークにより接続されて良い。
【００２３】
図１において、情報検索システム１００は、入力部１０、情報検索部１１、属性付きデータを記憶する記憶部１２、構造生成部１３、および表示部１４を含んで構成される。
【００２４】
記憶部１２は属性付データを記憶する。属性付データとは、典型的には、図３に例を示すようなデータであるが、これに限定されない。ＡＢＣＤは検索対象の要素であり、ａｂｃｄ…ｚは属性名であり、１，０は属性値である。
【００２５】
入力部１０は、情報検索システム１００に対してユーザーが検索キーワードを入力するためのものである。検索キーワードは典型的には属性と属性値のペアであるが、これに限定されない。入力形式としては例えば図４に示すような３通りが考えられる。図４（ａ）の例は「ａ＝１」を入力するものである。図４（ｂ）は表形式のユーザインタフェースに「１」を入力するものである。図４（ｃ）は、「ａが１であった場合」等と文章で入力するものである。文章入力は解析されて属性（「ａ」）および属性値（「１」）が取り出される。
【００２６】
入力部１０では、通常のキーワードの集合を入力してその論理和また論理積で検索を行なうものでも良い。
【００２７】
情報検索部１１は、入力部１０から受け取った属性と属性値のペアを典型的にはａｎｄ条件で検索する。例えば、図３で示したような属性付データに対し図５（ａ）に示す検索条件を入力とした場合、図５（ｂ）に示す通りＡ，Ｂ，Ｃが検索される。また、図６（ａ）に示す検索条件を入力とした場合、図６（ｂ）に示す通りＡ，Ｂが検索される。
【００２８】
構造生成部１３は、検索結果から検索結果間の関係を導出する。また、ユーザーがその関係を視覚的に把握しやすい、例えば木構造などの構造を生成する。木構造の一種である決定木を属性付データから自動生成するアルゴリズムの例としてはＩＤ３が挙げられる（『人工知能の基礎』西田豊明著、丸善株式会社発行、１９９９）。
【００２９】
ＩＤ３アルゴリズムの流れを以下に示す。なおここでは入力の独立変数をａ１…ａｎとおく、また取りうる出力は集合Ｄに格納されており集合Ｃに於いて、ｘ∈  Ｄが起こる割合を  ｐｘ（Ｃ）で表すこととする。
【００３０】
［ステップ１］：ルートノードＮを作成して全ての例題集合をＮに所属させる。
［ステップ２］：もしＮに所属する例題が全て同じ決定Ｘを与えるならＮにＸとラベル付けして処理を終了する。
［ステップ３］：例題集合Ｃに対する平均情報量を求める、即ち以下の式を計算する。
【数１】
2009128962.tif 000003
［ステップ４］：Ｃをある独立変数ａｉの値に応じて分割する。ａｉがｖ１  …  ｖｍ  のｍ通りの値を持つ場合は以下の通りに分割する。
【数２】
2009128962.tif 000004
［ステップ５］：分割したＣｉｊに応じて平均情報量を求める。
【数３】
2009128962.tif 000005
［ステップ６］：計算した平均情報量から独立変数ａｉの平均情報量の期待値Ｍｉを以下の式で求める。
【数４】
2009128962.tif 000006
［ステップ７］：Ｍｉが最大となる独立変数をａｋとする。
［ステップ８］：Ｎのラベルをａｋとして、Ｎの子ノードＮｊを作成し、それぞれにＣｋｊ  を所属させる。
［ステップ９］：それぞれの子ノードに対してＮ＝Ｎｊ，Ｃ＝Ｃｋｊとして、ステップ２以下の操作を再帰的に行う。
【００３１】
図５（ｂ）で示す検索結果から導出される検索結果間の関係を図７に示す。構造生成部１３は、図５（ｂ）で示す検索結果と整合する木構造の例を図８（ａ）および図８（ｂ）に示す。検索結果に整合する木構造は一般に複数存在するが、典型的には、その生成アルゴリズムにより一意に特定される。
【００３２】
表示部１４は、構造生成部１３で導出された検索結果間の関係や木構造を検索結果として表示する。簡略化した表示態様は図７および図８に対応する。表示部１４により表示される木構造のノードをユーザインタフェース手段を用いて指定して絞り込み検索対象とすることができる。絞り込み検索対象については当初の場合と同様に入力部１０で絞り込みキーワード等を入力できる。
【００３３】
図２は、図１の実施例の動作例を説明するものであり、その動作の詳細は以下の通りである。
【００３４】
［ステップＳ１０］：ユーザーが入力した検索条件を受け取る。
［ステップＳ１１］：検索条件に合致する検索結果を得る。
［ステップＳ１２］：検索結果が複数存在するかどうかを判別し、複数ならステップＳ１３へ進み、そうでなければステップＳ１５へ進む。
［ステップＳ１３］：検索結果同士の関係について木構造を生成する。
［ステップＳ１４］：生成された木構造を検索結果として表示する。そののちステップＳ１６へ進み処理を終了する。
［ステップＳ１５］：検索結果をそのまま表示して、ステップＳ１６へ進み処理を終了する。
［ステップＳ１６］：処理を終了する。
【００３５】
この実施例では、情報検索を行った際に検索結果が複数存在した場合に、検索結果の論理関係を構築し、木構造として視覚化する。したがって、検索結果全体を把握しやすくなり、また、絞り込み検索を適切に行える。
【００３６】
この実施例を実行例として、医療分野における画像診断のシーンに適用した例を以下に示す。画像診断は読影とも呼ばれ、ＣＴやＭＲＩ等の画像特徴から体の中でどのような変化（出血しているか、悪性腫瘍ができているのか、など）が起きているのかを推察し、疑わしい疾患名を挙げる。病院内で読影を専門に行う医師は読影医と呼ばれる。
【００３７】
読影では一般的に複数の撮影方法で撮影された画像（Ｔ１強調、Ｔ２強調など）の、それぞれの特徴の組み合わせから、体内で起きている変化を推察する。例えば、Ｔ１強調像で高信号が見られた場合には高信号部は脂肪、出血、高淡白液体のいずれかである可能性が高いが、いずれであるかの判断は、他の撮影方法での画像を確認しなければ行うことができない。絞り込まれた信号変化の要因や病名から、そのいずれであるかを判別する診断は鑑別診断と呼ばれる。
【００３８】
熟練の読影医のように鑑別のポイントを知識として持っていれば問題ないが、知識をもっていなかった場合、読影医は教科書などを検索して、鑑別ポイントを求める。教科書は例えば（非特許文献『所見からせまる脳ＭＲＩ  系統鑑別診断』土屋一洋・青木茂樹編、秀潤社、２００１）などが用いられている。
【００３９】
実行例では、画像診断について鑑別診断の対象となる信号変化の要因や病名を検索対象とし、画像撮影方法および信号強度を属性名、属性値とした属性付データを用いる場合を考える。具体的な属性データの例を図９に示す。属性値の「１」は属性に対する該当あり、「０」がなしを表す。なお、表４の内容は例であり、医学的な正確さは保証しない。
【００４０】
検索条件として「Ｔ１強調像で高信号＝１」を入力とした場合を考える。情報検索部１１では、図１０に示すような検索結果が得られる。
【００４１】
構造生成手段において図１１に示すような検索結果間の関係や、図１２（ａ）および図１２（ｃ）に示すような木構造が生成される。そして、表示部１４を用いてこれらが検索結果として表示さる。
【００４２】
鑑別診断のシーンにおいて読影医が信号変化の要因や病名の検索を、本発明を用いて実施した場合、読影医は鑑別ポイントがどこであるかを視覚的に確認することができる。すなわち、診断を進めるにあたり、次にどこに着目する必要があるのかを即座に理解することが可能となる。
【００４３】
なお、この発明は特許請求の範囲の記載に基づいて決定されるものであり、実施例の具体的な構成、課題、および効果には限定されない。この発明は上述の実施例に限定されるものではなくその趣旨を逸脱しない範囲で種々変更が可能である。
【００４４】
例えば、情報検索部１１において検索結果ごとのスコアを求め、これを用いて構造生成部１３で木構造を生成することが考えられる。まず、情報検索部１１において、検索結果についてスコアを求める機能を加える。例えば、図３に示したような属性付データに対して図５（ａ）に示した検索条件を入力した場合、図１３に示すようなスコア付検索結果が得られるようにする。スコアは、以下の３通りが考えられる。
（１）：入力された検索条件との一致度
（２）：各要素固有の値
（３）：（１）と（２）を演算した結果の値
【００４５】
各要素固有の値とは、実施例において挙げた信号変化の要因や病名の危険度が考えられる。また、信号変化の要因であれば、過去の症例における出現確率が考えられる。
【００４６】
次に、構造生成手段において、スコアを用いて木構造を生成する機能を加える。例えば、情報検索手段において付与されたスコアが高いものに、より少ない判断回数で到達できるように木構造を生成するようにする。表２ｃでは要素Ａがもっともスコアが高いため、検索結果としては図１４に示すような木構造が優先的に選択される。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】この発明の実施例の情報検索システムを全体として示すブロック図である。
【図２】上述実施例の動作例を説明するフローチャートである。
【図３】上述実施例の属性付データの例を説明する図である。
【図４】上述実施例の検索条件の入力例を説明する図である。
【図５】上述実施例の検索条件の一例およびその検索結果を示す図である。
【図６】上述実施例の検索条件の他の例およびその検索結果を示す図である。
【図７】上述実施例の検索結果の間の関係の例を説明する図である。
【図８】上述実施例の木構造の例を説明する図である。
【図９】実行例の属性付データの説明図である。
【図１０】実行例の検索結果の説明図である。
【図１１】実行例の検索結果の間の関係の説明図である。
【図１２】実行例の木構造の説明図である。
【図１３】上述実施例の変形例を説明する図である。
【図１４】上述変形例の木構造を説明する図である。
【符号の説明】
【００４８】
１０    入力部
１１    情報検索部
１２    記憶部
１３    構造生成部
１４    表示部
１００    情報検索システム
２００    コンピュータシステム
２０１    ソフトウェア
【図１】
2009128962.tif 000007
【図２】
2009128962.tif 000008
【図３】
2009128962.tif 000009
【図４】
2009128962.tif 000010
【図５】
2009128962.tif 000011
【図６】
2009128962.tif 000012
【図７】
2009128962.tif 000013
【図８】
2009128962.tif 000014
【図９】
2009128962.tif 000015
【図１０】
2009128962.tif 000016
【図１１】
2009128962.tif 000017
【図１２】
2009128962.tif 000018
【図１３】
2009128962.tif 000019
【図１４】
2009128962.tif 000020