(57)【要約】文献データに含まれる類似語を解決するための、文献データ中の単語の置き換えや組み合わせを不要にして、高速な文献検索を行うとともに、検索対象中に存在しない検索キーワードが入力されても、検索結果として有用な情報を提供できる文献検索方法および文献検索システムを提供する。そのため、データベース２０は、文献データに含まれる単語を機械学習により自動獲得した意味を表現するベクトルに変換することで、類似語をベクトル間の距離が近いものとして解釈し、組み合わせや置換・索引語の設定を不要とする。検索部１５は、検索クエリに含まれる検索対象がデータベース２０に存在しない場合、検索対象に類似する類似検索対象が格納された変換テーブル３０を参照して、その検索対象と類似する類似検索対象を取得する。そして、検索クエリに含まれる検索対象を、取得した類似検索対象で置換後の検索クエリによって変換テーブル３０を検索する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された検索クエリに基づいて、データベースに格納された文献データを検索する文献検索方法であって、
前記検索クエリに含まれる検索対象が前記データベースに存在するか否かを判定する工程と、
前記データベースに前記検索対象が存在しないと判定された場合、変換テーブルを参照して該検索対象と類似する類似検索対象を取得する工程と、
前記検索クエリに含まれる検索対象を前記取得した類似検索対象で置換する工程と、
前記置換後の検索クエリによって前記データベースを検索する工程と、
前記検索で得られた検索結果を表示する工程と、
を備えることを特徴とする文献検索方法。
【請求項２】
前記データベースには、機械学習によって単語の意味を表現するベクトルが獲得されて、文献データをベクトル空間に写像したデータが格納されており、前記変換テーブルには、既知の情報に基づく検索対象に類似する類似検索対象が格納されていることを特徴とする請求項１に記載の文献検索方法。
【請求項３】
前記類似検索対象が複数ある場合、最も類似する類似検索対象で前記置換を行うことを特徴とする請求項１に記載の文献検索方法。
【請求項４】
前記検索対象に類似する新たな類似検索対象を前記変換テーブルに追加して該変換テーブルを更新する工程をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の文献検索方法。
【請求項５】
前記検索クエリに含まれる検索対象が前記データベースに存在する場合においても前記変換テーブルを参照して該検索対象と類似する類似検索対象を取得する工程と、
前記検索クエリに含まれる検索対象による検索結果とともに、前記取得した類似検索対象による検索結果を表示する工程と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の文献検索方法。
【請求項６】
前記検索クエリには化合物名、化学式、化学反応式、化学方程式、分析装置名、分析手法のうち少なくとも１つが含まれ、前記文献データには前記検索対象についての分析レポート、分析関連論文、分析関連特許文献のうち少なくとも１つが含まれることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の文献検索方法。
【請求項７】
入力された検索クエリに基づいて、データベースに格納された文献データを検索する文献検索システムであって、
前記検索クエリに含まれる検索対象が前記データベースに存在するか否かを判定する手段と、
前記データベースに前記検索対象が存在しないと判定された場合、変換テーブルを参照して該検索対象と類似する類似検索対象を取得する手段と、
前記検索クエリに含まれる検索対象を前記取得した類似検索対象で置換する手段と、
前記置換後の検索クエリによって前記データベースを検索する手段と、
前記検索で得られた検索結果を表示する手段と、
を備えることを特徴とする文献検索システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された検索クエリに基づいて大量の文献データから検索対象を検索する文献検索方法および文献検索システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年におけるコンピュータ技術、通信網の発達により、電子化された大量の文書、情報等が蓄積されたデータベースから所望の文書データ、情報等を検索する需要が高まっている。一般的な情報検索システムでは、検索者が検索したい内容を最もよく表している検索語（キーワード）を入力することで、データベースに対する検索処理（索引語とのマッチング処理）が実行され、特定の条件に合致する文書データ等が検索結果として出力される。【０００３】
文献には同意異表示な言葉（例えば、インターフェース、インターフェイス等の翻訳化の相違や送り仮名相違など）や、類似語（例えば、計算機、パソコン、コンピュータなど）が含まれており、従来の検索方法では、これら(以下、類似語と呼ぶ)を同一のものとして処理する工夫が必要であった。例えば、検索対象の類似語をすべての組み合わせで置換したり、複数の索引語を文献に紐付けることで検索漏れを少なくしていた。しかし、組み合わせ数が増えることで検索時間が長くなったり、最適な索引語を設定できず、必ずしも必要な検索ができないという問題があった。同様に、検索クエリの類似語の解決も必要であった。【０００４】
例えば特許文献１は、文献データの登録時に、登録する文献データに固定キーワードを付与して情報検索システムに登録しておき、検索時に、その固定キーワードを指定して短時間で文献データベースを検索する技術を開示している。【０００５】
ところで、人工知能分野の自然言語処理では機械学習を応用して、単語そのものを扱うのではなく、単語の意味を表現したベクトルに変換する技術が用いられている。例えば、大量の文章情報をニューラルネットワークで学習し、ある単語の前後に出現する単語の分布から単語の意味を表すベクトル空間を生成して、それぞれの単語をベクトルに変換する。【０００６】
単語をベクトルに変換することによって、類似語はベクトル間の距離が近いものとして解釈することができる。したがって、検索対象に含まれる単語をベクトルに変換すれば、類似語は組み合わせや置換・索引語の設定が不要となる。機械学習により単語のベクトル空間を獲得する際に、検索対象である文献データを学習データとし、あるいは、その文献データにＷｅｂ上で入手できる一般文書などを加えて学習データとすることで単語のベクトル表現は自動で獲得できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−２００３５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述した方法では、検索対象である文献データに含まれるすべての単語のベクトル表現は獲得できるが、検索クエリに含まれる単語は多種多様であるため、検索クエリに含まれる単語があらかじめ生成したベクトル空間に含まれていない場合に対応できない。これは学習データの単語に不足がある場合や新語である場合など、避けられない問題である。ここでは、ベクトルに変換できない単語を未知語と呼ぶ。【０００９】
特許文献１は、種々の検索の語句や表現のバリエーション等を含む類似語を共通登録キーワードとし、文献中に共通登録キーワードを埋め込んだ文献データベースを検索する構成としている。このとき、類似語を共通登録キーワードに変換するため、類似語間の差の情報を消失し、検索結果のリランキングの精度が落ちる点が挙げられる。また、共通登録キーワードの更新時に文献データベース上のすべての文献の更新が必要となるため、計算コストが高いという問題が挙げられる。【００１０】
本発明は上述した課題、すなわち、検索対象や検索クエリにおける類似語の問題に鑑みてなされたものであり、類似語を含む文献の検索時間を短縮し、検索精度を向上できる文献検索方法および文献検索システムを提供することを目的とする。【００１１】
また、本発明は検索クエリに含まれる単語が未知語である場合においても、検索結果として有用な文献情報を提供できる文献検索方法および文献検索システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上述した課題を解決する一手段として、本発明は、入力された検索クエリに基づいて、文献データベースに格納された検索対象文献を検索する文献検索方法であって、前記文献データベースを機械学習により自動獲得した意味を表現するベクトルに変換する工程と、前記検索クエリに含まれる検索キーワードがベクトルに変換可能か判定する工程と、前記検索クエリに含まれる検索キーワード(単語)がベクトルに変換できないと判定された場合、変換テーブルを用いてベクトル空間に含まれる単語と最も近い単語に変換する工程と、前記変換後の検索クエリをベクトル化する工程と、前記検索クエリによって前記文献データベースを検索する工程と、前記検索で得られた検索結果を表示する工程とを備えることを特徴とする。【００１３】
上記の文献検索方法において、好ましくは、前記文献データベースは、あらかじめ学習によりベクトル化した結果が格納されており、前記変換テーブルには、検索キーワードに類似する類似検索キーワードが格納されている。また、好ましくは、前記類似検索キーワードが複数ある場合、最も類似する類似検索キーワードで前記置換を行う。また、好ましくは、前記検索キーワードに類似する新たな類似検索キーワードを前記変換テーブルに追加して該変換テーブルを更新する工程をさらに備える。また、好ましくは、前記検索クエリに含まれる検索キーワードが前記文献データベースに存在する場合においても前記変換テーブルを参照して該検索キーワードと類似する類似検索キーワードを取得する工程と、前記検索クエリに含まれる検索キーワードによる検索結果とともに、前記取得した類似検索キーワードによる検索結果を表示する工程とをさらに備える。さらに、好ましくは、前記変換テーブルを表示装置に表示し、指定すべき検索キーワードを選択可能とする工程をさらに備える。また、好ましくは、前記検索キーワードには化合物名、化学式、化学反応式、化学方程式、分析装置名、分析手法のうち少なくとも１つが含まれ、前記文献データベースには前記検索キーワードについての分析レポート、分析関連論文、分析関連特許文献のうち少なくとも１つが含まれる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、文献データに含まれる単語を機械学習により自動獲得した意味を表現するベクトルに変換することで、類似語をベクトル間の距離が近いものとして解釈でき、組み合わせや置換・索引語の設定を不要とすることで検索時間の短縮と、検索精度の向上が実現できる。【００１５】
また、本発明によれば、検索クエリに含まれる単語が未知語である場合に、ベクトル空間に含まれる最も近い単語に変換する変換テーブルを用いることで、多種多様な検索クエリに対応し、検索結果として有用な文献情報を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態に係る文献検索システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】文献検索システムにおける検索対象についての検索処理手順を示すフローチャートである。
【図３】文献検索システムにおいて変換テーブルより取得した複数の検索対象をディスプレイ上に表示する例を示す図である。
【図４】検索範囲を拡張して検索する例を示すフローチャートである。
【図５】文献検索システムをネットワークを介して接続した構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明に係る実施形態について添付図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明の実施形態に係る文献検索システムの構成の一例を示すブロック図である。図１の文献検索システム１０は、検索者であるユーザ等が入力した検索クエリに基づいて検索対象（事例、文献等）を検索し、その検索結果を出力する検索処理部４０を備える。
【００１８】
検索処理部４０は、入力部１、解析部１１、特徴抽出部１３、検索部１５、表示制御部１７、および出力部５を備える。文献検索システム１０はさらに、文献データベース（以下、単にデータベースともいう）２０、変換テーブル３０、および変換テーブル３０に蓄積されたデータを更新するデータ更新部１９を備える。
【００１９】
本実施形態に係る文献検索システムにおける検索対象には、例えば、分析レポート、分析関連論文、分析関連特許文献等が含まれる。分析レポートとは、例えば、「試料△△の残留農薬を装置〇〇を使用して分析した。」等の分析事例、分析結果のレポートであり、アプリケーションニュース、アプリケーションノートも分析レポートに含まれる。
【００２０】
文献検索システム１０の入力部１には、ユーザ等により、検索対象を文字列、文章等で表した検索クエリ（検索キーワード、検索文字列ともいう。）が入力される。検索クエリは、検索文、検索キーワード等、検索条件を示す文字列等からなり、検索対象が分析レポートであれば、分析関連検索キーワード、分析関連化合物名、分析関連分析対象物名等が含まれる。
【００２１】
入力部１は、例えば、キーボード、マウス等の入力デバイス、ディスプレイ等からなり、ディスプレイ上の入力画面を使用して検索クエリが入力される。ディスプレイは、検索結果等が表示される出力部５でもある。
【００２２】
解析部１１は、入力部１より入力された検索クエリに対して、あらかじめ定義された検索辞書をもとに形態素解析を行って、最小単位の単語に分割する。そして、特徴抽出部１３は検索クエリを表現するベクトル（単語ベクトル、あるいは特徴ベクトルともいう。）を算出する。例えば、単語ベクトルは、データベース２０に蓄積された文献データ、ウエブ（Ｗｅｂ）などから集められる一般データをもとに学習し、獲得しておく。
【００２３】
一方、検索クエリの単語から単語ベクトルを算出できない場合には、特徴抽出部１３は、変換テーブル３０を参照して類似検索対象を抽出し、検索クエリの変換を行ったあと、単語ベクトルに変換する。変換テーブル３０は単語ベクトルに含まれる単語と含まれない単語を、別の距離尺度で計算してリスト化したものである。例えば検索クエリとして化合物名を入力する場合、変換テーブルの距離尺度として化合物の類似度や用途、毒性などの物理量が挙げられる。
【００２４】
検索部１５は、特徴抽出部１３より取得した検索キーワードの単語ベクトルをもとに、データベース２０に蓄積された文献データを検索し、それを表示制御部１７に出力する。
【００２５】
出力部５は、表示制御部１７における表示内容、表示形式等の制御結果に応じた情報を表示する。これによりユーザ等は、所望の検索対象あるいはそれと類似する検索対象を取得できる。
【００２６】
なお、データ更新部１９は、変換テーブル３０にない新語、その類義語、同義語等を新たに変換テーブル３０に登録するという継続的なメンテナンスを行うことで、最新の検索対象が蓄積された状態を維持する。
【００２７】
文献検索システム１０において、データベース２０とは別に変換テーブル３０を備えるのは、データベース２０は機械学習による単語ベクトル獲得の再学習が必要となるのに対して、変換テーブル３０は蓄積されたデータの更新が容易である点、データの蓄積構造が簡単である点等の理由による。
【００２８】
次に、本実施形態の文献検索システムにおける検索処理手順について説明する。図２は、本実施形態の文献検索システムにおける検索対象についての検索処理手順を示すフローチャートである。図２のステップＳ１１で、ユーザ等により検索クエリ（検索キーワード）が入力される。次のステップＳ１３で、形態素解析により検索クエリを最小単位の形態素に分割し、単語ベクトルを算出する。
【００２９】
ステップＳ１５では、文献データ（例えば、分析レポート、分析関連論文、分析関連特許文献等）をベクトル化したデータが蓄積されたデータベース２０を参照する検索処理を行う。この検索処理では、検索クエリ（検索キーワード）に関連のある検索対象を検索し、それを検索結果とする。
【００３０】
ステップＳ１７では、ステップＳ１５での検索結果よりデータベース２０中に検索対象が存在するか否か、すなわち、検索対象が「未知語」からなる検索対象か否かを判定する。例えば、検索クエリに検索対象として化合物等の名称が含まれているが、その化合物名がデータベース２０中に存在しなければ、その化合物名は「未知語」と認識される。
【００３１】
データベース２０中に検索対象が存在すれば、ステップＳ２７において、検索結果を表示する。一方、データベース２０に含まれない検索クエリが入力され、検索対象が未知語であってデータベース２０中にその検索対象が存在しない場合には、ステップＳ１９において変換テーブル３０を参照する。
【００３２】
変換テーブル３０には、上述したように検索対象毎に類似する検索対象との関連を計算し、それらがリスト化されている。例えば、変換テーブル３０が化合物変換テーブルの場合には、既知の化合物ごとに、その化合物と類似する化合物との関連を計算した結果が蓄積されている。
【００３３】
ステップＳ２１において検索クエリに類似する検索対象を取得する。より具体的には、検索クエリが化合物であり、その化合物としてフタル酸エステルが入力された場合、変換テーブル３０中においてリスト化された、フタル酸エステルに連なるフタル酸ジプロビル、フタル酸ジネブチル、フタル酸ジノニル、フタル酸ベンチルイソベンチル、フタル酸ジメチル等の類似化合物を検索クエリとする。
【００３４】
よって、ステップＳ２１における処理では、入力された検索クエリを、類似した検索クエリに置換して変換テーブル３０を検索していることになる。検索クエリの置換は、取得された類似化合物が複数ある場合、例えば、その中から最も類似する化合物によって行う。
【００３５】
ステップＳ２３では、ステップＳ２１で取得された複数の類似化合物の中から、例えば、検索クエリの特徴等を考慮した最適な類似化合物を選択する。
【００３６】
なお、変換テーブル３０中の検索対象には、化合物のみならず、化学式、分析装置名、化学的な方程式、分析手法等を含めてもよい。また、検索対象に類似する検索対象を取得する際の類似するか否かの判定の精度を上げるために、例えば、構造式や極性等の追加入力をする構成としてもよい。
【００３７】
ステップＳ２５において、上記のステップＳ２３で選択された類似化合物を変換テーブル３０より抽出する等の検索処理を行い、続くステップＳ２７において、検索結果を表示する。
【００３８】
図３は、本実施形態の文献検索システムにおいて、変換テーブル３０より取得した複数の検索対象をディスプレイ上に表示する例である。ここでは、検索対象物が化合物Ａであって、変換テーブル３０より複数の類似化合物が取得された場合、ディスプレイ４１上にそれら複数の類似化合物Ａ１，Ａ２，Ａ３を表示し、ユーザが、それら類似化合物に対応して設けたボックス４３ａにチェックを入れることで、検索対象（類似化合物）を選択できる構成となっている。
【００３９】
検索対象物である他の化合物Ｂ，Ｃについても、化合物Ａと同様、それぞれの類似化合物Ｂ１〜Ｂ４，Ｃ１が表示され、ボックス４３ｂ，４３ｃで選択できる構成となっている。
【００４０】
本実施形態の文献検索システムにおける検索対象についての検索処理は、図２に示す例に限定されず、以下のように検索範囲の拡張を伴う検索を行ってもよい。
【００４１】
図４は、検索範囲を拡張して検索する例を示すフローチャートである。なお、図４において、図２に示すステップと同一のステップには同一の符号を付し、それらの説明を省略する。
【００４２】
図４に示す検索処理では、ステップＳ１５での検索結果より、ステップＳ１７においてデータベース２０中に検索対象が存在しないと判断された場合、ステップＳ１９，Ｓ２１，Ｓ２３の処理を実行するが、ここでは、データベース２０中に検索対象が存在する場合においても、ステップＳ１９，Ｓ２１，Ｓ２３と同様の処理を行う。
【００４３】
すなわち、ステップＳ１７での判断結果がＮＯで、データベース２０中に検索対象が存在しても、ステップＳ３１において、検索対象毎に類似する検索対象との関連を計算してリスト化された変換テーブル３０を参照する。
【００４４】
ステップＳ３３において、検索対象に類似する検索対象を取得する。その際、入力された検索クエリを、類似した検索クエリに置換して変換テーブル３０を検索する。検索クエリの置換は、取得された複数の類似化合物の中から最も類似する化合物によって行う。
【００４５】
ステップＳ３５では、検索された検索対象に類似する検索対象の中から最適な類似検索対象を選択する。その結果、ユーザが入力した検索対象の検索結果に追加して、それと類似する検索対象についての検索結果を取得して、それらを表示するという、検索範囲を拡張した検索の結果を得ることができる。
【００４６】
図５は、本実施形態の文献検索システムをネットワーク（公衆通信網）を介して接続した構成例を示している。図５に示すように本実施形態に係る文献検索システム１０は、例えばインターネット環境において、ユーザ等からの要求に応じて事例の検索を可能にし、検索結果をユーザ等に提供する。
【００４７】
そのため、インターネット等の情報通信ネットワーク７０を介して、文献検索システム１０と、複数のユーザ端末６０ａ…６０ｎとが通信可能に接続されている。文献検索システム１０内の通信部６１は、ネットワーク７０とのインターフェイスである。制御部６５は、検索処理部４０を含む文献検索システム１０の全体の制御を司る、例えばマイクロプロセッサ等で構成される。
【００４８】
メモリ６７には、上述した検索処理部４０における検索対象の検索処理プログラム等が格納されている。制御部６５は、これらのプログラムを読み出して、図２および図４に示す所定の処理等を実行する。なお、文献検索システム１０全体を、ネットワーク７０に接続されたサーバ装置と位置づけることもできる。
【００４９】
以上説明したように本実施形態によれば、文献データを格納したデータベース、検索対象と類似する類似検索対象を格納した変換テーブルを用意し、検索クエリとして未知語が入力された場合でも、変換テーブルを参照して類似検索対象を取得し、それを検索結果として表示することで、ユーザに有用な情報を確実に提示できる。
【００５０】
よって、学習データが少量の場合に未知語が含まれることを許容し、未知語が入力された場合であっても、検索対象（化合物）の既知の関係性を利用した類似検索対象（類似化合物）の選択を行い、その類似検索対象（類似化合物）による検索を行うことで検索精度を向上できる。
【００５１】
また、データベースとは別に変換テーブルを備えることで、データの蓄積構造が簡単な変換テーブルに蓄積されたデータの更新が容易となる。これにより、データベースに類似語情報を持たせた場合のように、計算コストが大きいデータベースの更新作業を回避できる。
【００５２】
さらには、新語、その類義語、同義語等を新たに継続的に変換テーブルに登録することで、変換テーブルを最新の検索対象が蓄積された状態に維持できる。
【００５３】
また、ユーザが入力した検索クエリ（化合物）が未知語でない場合であっても、変換テーブルによる類似化合物の検索を行い、ユーザが入力した検索クエリ（化合物）の検索結果に追加して、類似検索対象（類似化合物）の検索結果を提示できる。
【符号の説明】
【００５４】
１  入力部
５  出力部
１０  文献検索システム
１１  解析部
１３  特徴抽出部
１５  検索部
１７  表示制御部
１９  データ更新部
２０  データベース
３０  変換テーブル
４０  検索処理部
４１  ディスプレイ
６０ａ…６０ｎ  ユーザ端末
６１  通信部
６５  制御部
６７  メモリ
７０  情報通信ネットワーク
【図１】
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【図２】
2020079751.tif 000004
【図３】
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【図４】
2020079751.tif 000006
【図５】
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【手続補正書】
【提出日】令和3年4月15日(2021.4.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された検索クエリに基づいて、データベースに格納された文献データを検索する文献検索方法であって、
前記検索クエリに含まれる検索対象が前記データベースに存在するか否かを判定する工程と、
前記データベースに前記検索対象が存在しないと判定された場合、変換テーブルを参照して該検索対象と類似する類似検索対象を取得する工程と、
前記取得した類似検索対象を提示してユーザに対して該類似検索対象から検索対象を選択させる工程と、
前記検索クエリに含まれる検索対象を前記選択された類似検索対象で置換する工程と、
前記置換後の検索クエリによって前記データベースを検索する工程と、
前記検索で得られた検索結果を表示する工程と、
を備えることを特徴とする文献検索方法。
【請求項２】
前記データベースには、機械学習によって単語の意味を表現するベクトルが獲得されて、文献データをベクトル空間に写像したデータが格納されており、前記変換テーブルには、既知の情報に基づく検索対象に類似する類似検索対象が格納されていることを特徴とする請求項１に記載の文献検索方法。
【請求項３】
前記類似検索対象が複数ある場合、最も類似する類似検索対象で前記置換を行うことを特徴とする請求項１に記載の文献検索方法。
【請求項４】
前記検索対象に類似する新たな類似検索対象を前記変換テーブルに追加して該変換テーブルを更新する工程をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の文献検索方法。
【請求項５】
前記検索クエリに含まれる検索対象が前記データベースに存在する場合においても前記変換テーブルを参照して該検索対象と類似する類似検索対象を取得する工程と、
前記検索クエリに含まれる検索対象による検索結果とともに、前記取得した類似検索対象による検索結果を表示する工程と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の文献検索方法。
【請求項６】
前記検索クエリには化合物名、化学式、化学反応式、化学方程式、分析装置名、分析手法のうち少なくとも１つが含まれ、前記文献データには前記検索対象についての分析レポート、分析関連論文、分析関連特許文献のうち少なくとも１つが含まれることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の文献検索方法。
【請求項７】
入力された検索クエリに基づいて、データベースに格納された文献データを検索する文献検索システムであって、
前記検索クエリに含まれる検索対象が前記データベースに存在するか否かを判定する手段と、
前記データベースに前記検索対象が存在しないと判定された場合、変換テーブルを参照して該検索対象と類似する類似検索対象を取得する手段と、
前記取得された類似検索対象を提示してユーザに対して該類似検索対象から検索対象を選択させる手段と、
前記検索クエリに含まれる検索対象を前記選択された類似検索対象で置換する手段と、
前記置換後の検索クエリによって前記データベースを検索する手段と、
前記検索で得られた検索結果を表示する手段と、
を備えることを特徴とする文献検索システム。
【国際調査報告】
2020079751.tif 000008
2020079751.tif 000009
2020079751.tif 000010
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