(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
図形データおよび該図形データに関連する文字データからなるオブジェクトを複数入力して記憶する入力データ記憶手段と、
前記複数のオブジェクト相互間の関連度をオブジェクトの図形データに基づいて計算するオブジェクト関連度計算手段と、
前記文字データから検索に関連する関連用語を抽出する関連用語抽出手段と、
前記オブジェクト関連度計算手段により関連用語が属するオブジェクト間の関連度に基づいて計算したオブジェクト相互間の関連度に基づき前記関連用語の重み付値を計算する検索関連用語重み付値計算手段とからなることを特徴とする検索関連用語抽出装置。
【請求項２】
図形データおよび該図形データに関連する文字データからなるオブジェクトを複数蓄積したデータベースと、
該データベースに蓄積した複数のオブジェクト相互間の関連度をオブジェクトの図形データに基づいて計算するオブジェクト関連度計算手段と、
前記データベースに蓄積した文字データから検索に関連する関連用語を抽出する関連用語抽出手段と、
前記オブジェクト関連度計算手段により関連用語が属するオブジェクト間の関連度に基づいて計算したオブジェクト相互間の関連度に基づき前記関連用語の用語関連度を計算する用語関連度計算手段と、
検索用語入力手段と、
該検索用語入力手段から入力した検索用語、および前記用語関連度計算手段が計算した用語関連度をもとに検索用語の重み付値を計算する検索用語重み付値計算手段からなることを特徴とする検索関連用語抽出装置。
【請求項３】
図形データおよび該図形データに関連する文字データからなるオブジェクトを複数を蓄積したデータベースと、
該データベースに蓄積した複数のオブジェクト相互間の関連度をオブジェクトの図形データに基づいて計算するオブジェクト関連度計算手段と、
前記データベースに蓄積した文字データから検索に関連する関連用語を抽出する関連用語抽出手段と、
前記オブジェクト関連度計算手段により関連用語が属するオブジェクト間の関連度に基づいて計算したオブジェクト相互間の関連度に基づき前記関連用語の用語関連度を計算する用語関連度計算手段と、
文書データベースと、該データベースに蓄積した文書から用語を抽出して用語間の関連度を計算する文書用語関連度計算手段と、
前記用語関連度計算手段が計算した用語関連度および前記文書用語関連度計算手段が計算した文書用語関連度を統合する用語関連度統合手段と、
検索用語入力手段と、
該検索用語入力手段から入力した検索用語および前記用語関連度統合手段が統合した用語関連度をもとに検索用語の重み付値を計算する検索関連用語重み付値計算手段からなることを特徴とする検索関連用語抽出装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３の何れか１の記載において、前記オブジェクト関連度計算手段は前記オブジェクトの隣接関係によって前記関連度を計算することを特徴とする検索関連用語抽出装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項３の何れか１の記載において、前記オブジェクト関連度計算手段は前記オブジェクト間の最短距離によって前記関連度を計算することを特徴とする検索関連用語抽出装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項３の何れか１の記載において、前記オブジェクト関連度計算手段は前記オブジェクト間の階層関係によって前記関連度を計算することを特徴とする検索関連用語抽出装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項６の何れか１の記載において、前記関連用語重み付値計算手段は、データベースを検索する検索手段並びに検索結果を前記関連用語重み付値およびデータベースに蓄積した用語の出現頻度に応じて順位付けして表示させる手段をさらに備えたことを特徴とする検索関連用語抽出装置。
【請求項８】
図形データおよび該図形データに関連する文字データからなるオブジェクトを複数入力して記憶する入力データ記憶処理と、
前記複数のオブジェクト相互間の関連度をオブジェクトの図形データに基づいて計算するオブジェクト関連度計算処理と、
前記文字データから検索に関連する関連用語を抽出する関連用語抽出処理と、
前記オブジェクト関連度計算処理により関連用語が属するオブジェクト間の関連度に基づいて計算したオブジェクト相互間の関連度に基づき前記関連用語の重み付値を計算する関連用語重み付値計算処理とからなる検索関連用語抽出処理をコンピュータに実行させるため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。
【請求項９】
図形データおよび該図形データに関連する文字データからなるオブジェクトを複数蓄積したデータベースにおける複数のオブジェクト相互間の関連度をオブジェクトの図形データに基づいて計算するオブジェクト関連度計算処理と、
前記データベースに蓄積した文字データから検索に関連する関連用語を抽出する関連用語抽出処理と、
前記オブジェクト関連度計算処理により関連用語が属するオブジェクト間の関連度に基づいて計算したオブジェクト相互間の関連度に基づき前記関連用語の用語関連度を計算する用語関連度計算処理と、
検索用語入力処理と、
該検索用語入力処理が入力した検索用語、および前記用語関連度計算処理が計算した用語関連度をもとに検索用語の重み付値を計算する検索関連用語重み付値計算処理からなる検索関連用語抽出処理をコンピュータに実行させるため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。
【請求項１０】
図形データおよび該図形データに関連する文字データからなるオブジェクトを複数蓄積したデータベースにおける複数のオブジェクト相互間の関連度をオブジェクトの図形データに基づいて計算するオブジェクト関連度計算処理と、
前記データベースに蓄積した文字データから検索に関連する関連用語を抽出する関連用語抽出処理と、
前記オブジェクト関連度計算処理により関連用語が属するオブジェクト間の関連度に基づいて計算したオブジェクト相互間の関連度に基づき前記関連用語の用語関連度を計算する用語関連度計算処理と、
文書データベースに蓄積した文書から用語を抽出して用語間の関連度を計算する文書用語関連度計算処理と、
前記用語関連度計算処理が計算した用語関連度および前記文書用語関連度計算処理が計算した文書用語関連度を統合する用語関連度統合処理と、
検索用語入力処理と、
該検索用語入力処理が入力した検索用語、および前記用語関連度統合処理が統合した用語関連度をもとに検索用語の重み付値を計算する検索関連用語重み付値計算処理からなる検索関連用語抽出処理をコンピュータに実行させるため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。
【請求項１１】
請求項８ないし請求項１０の何れか１の記載において、前記オブジェクト関連度計算処理は前記オブジェクトの隣接関係によって前記関連度を計算する検索関連用語抽出処理であることを特徴とするコンピュータに実行させるため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。
【請求項１２】
請求項８ないし請求項１０の何れか１の記載において、前記オブジェクト関連度計算処理は前記オブジェクト間の最短距離によって前記関連度を計算する検索関連用語抽出処理であることを特徴とするコンピュータに実行させるため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。
【請求項１３】
請求項８ないし請求項１０の何れか１の記載において、前記オブジェクト関連度計算処理は前記オブジェクト間の階層関係によって前記関連度を計算する検索関連用語抽出処理であることを特徴とするコンピュータに実行させるため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。
【請求項１４】
請求項８ないし請求項１３の何れか１の記載において、前記関連用語重み付値計算処理は、データベースを検索する検索処理並びに検索結果を前記関連用語重み付値およびデータベースに蓄積した用語の出現頻度に応じて順位付けして表示する表示処理をさらに備えることを特徴とするコンピュータに実行させるため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】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は検索関連用語抽出装置および検索関連用語抽出処理プログラムを格納した記録媒体にかかり、特に図形データおよび該図形データに関連する文字データからなるエンジニアリングデータを格納したデータベースから情報を検索する際に検索装置に入力すべき検索関連用語をデータベースから抽出するために用いる検索関連用語抽出装置および検索関連用語抽出処理プログラムを格納した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
情報検索において、ユーザーが必要とする情報を精度よく検索するためは、適切な用語を組み合わせて検索式を作成することが重要である。例えば、歯車減速装置の「シャフト」は、「歯車」および「ベアリング」と組み合わせて減速装置を構成する。一方、ゴルフクラブの「シャフト」は、「ヘッド」および「グリップ」とともにクラブを構成する。
【０００３】
すなわち、「シャフト」という用語のみでは、歯車減速装置の「シャフト」とゴルフクラブの「シャフト」とを区別することはできない。そこで、「歯車」および「ベアリング」という「シャフト」に関連する用語を「シャフト」と組み合わせて検索式を作成し、この検索式でデータベースを検索すると、歯車減速装置の「シャフト」との一致度が向上し、ユーザーが意図する歯車減速装置の「シャフト」に関する情報が得られる。
【０００４】
ところが、検索対象の情報を得ようとしているユーザーが前述のような検索対象に関連する用語を想起することは一般的には困難であり、これを補助する装置としてユーザーが入力した用語に関連する用語を関連用語としてユーザーに提示するシステムが開発されている。
【０００５】
特開平１１−２５１０８号公報には、各文書に付与された属性情報やユーザが入力した検索式等に基づいて前記文書の部分集合を特定する文書集合選定部、各単語の対象文書全体における統計情報および各文書毎に出現する単語とその統計情報を管理する単語統計情報管理部、および各単語の全文書または各文書内の統計情報をもとに特定された文書の部分集合に出現する各単語の重要度を計算して重要度の順に整列する単語ランキング部を設け、ランキングした単語の一部を前記関連用語として提示している。さらにこの公報には単語の品詞等の属性情報あるいは文書内における二つの用語の間にある文字数に基づいて関連度を計算し、この関連度を関連用語の重要度の指標としている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
機械設計あるいはプラント設計等に関するエンジニアリング情報における仕様、機能あるいは性能に関する情報は抽象概念である。したがって、この抽象概念の表現には言語表現が適しており、通常文書データで表現している。これに対してエンジニアリング情報における構造および形状に関する情報の表現には言語表現は適さないため、部品構成データあるいはＣＡＤデータ等の図形データで表現している。
【０００７】
このように文書データおよび図形データで表現したエンジニアリング情報に関して、文書データのみから関連用語を抽出すると、前記仕様および機能の特徴を表現する関連用語が主として抽出される。
【０００８】
ところが、基本設計あるいは詳細設計等における製品の仕様あるいは機能を具体的な構造に展開する段階において、構造が類似した従来の設計事例、事故事例あるいは部品の使用事例等の先行技術を参照することが必要になる。前記先行技術の検索に際して、文書データから抽出した前記関連用語のみを用いて検索すると、これらの関連用語は検索対象物の構造あるいは幾何学的な配置等の図形データについては考慮されていないため、精度の高い検索を行うことはできない。
【０００９】
本発明は前記問題点に鑑みてなされたもので、図形データを含むオブジェクト相互間の関連度に基づき関連用語を高精度に抽出する関連用語抽出装置を提供する。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記の課題を解決するために次のような手段を採用した。
【００１１】
図形データおよび該図形データに関連する文字データからなるオブジェクトを複数入力して記憶する入力データ記憶手段と、前記複数のオブジェクト相互間の関連度をオブジェクトの図形データに基づいて計算するオブジェクト関連度計算手段と、前記文字データから検索に関連する関連用語を抽出する関連用語抽出手段と、前記オブジェクト関連度計算手段により関連用語が属するオブジェクト間の関連度に基づいて計算したオブジェクト相互間の関連度に基づき前記関連用語の重み付値を計算する検索関連用語重み付値計算手段とからなることを特徴とする。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の第１の実施形態を図１ないし図１９を用いて説明する。図１は本実施形態にかかる情報検索装置の処理手順を示す図である。図において１０１は検索の入力となる入力データを記憶する入力データ記憶手段であり、前記入力データは図形データおよび該図形データに関連する文字データからなる複数のオブジェクトを含んでいる。１０２は入力データに含まれる文字情報から検索に関連する用語を抽出する関連用語抽出手段、１０３は前記入力データに含まれるオブジェクト間の幾何学的データあるいはオブジェクト間の拘束条件等を取り出して、オブジェクト相互間の関連度を計算するオブジェクト関連度計算手段、１０４はオブジェクト関連度計算手段１０３により計算したオブジェクト相互間の関連度に基づき前記用語検出手段１０２が抽出した関連用語の重み付値を計算する検索関連用語重み付値計算手段、１０５は検索対象となる図形データおよび文字データを格納したデータベース、１０６は検索手段、１０７は検索結果を順位付けして表示する表示手段である。
【００２６】
検索関連用語重み付値計算手段１０４は関連用語抽出手段１０２が抽出した用語と、その用語が属するオブジェクトとを受け取る。またその用語が属するオブジェクト間の関連度をオブジェクト関連度計算手段１０３より受け取る。関連用語重み付値計算手段１０４は前記用語および用語が属するオブジェクト間の関連度から前記用語の重み付を行うことにより、検索手段１０６の入力、すなわち検索語となる重み付値付きの関連用語を得る。
【００２７】
検索の対象となるデータベース１０５は文書データあるいはＣＡＤデータを格納している。データベース１０５が大量の文書あるいはＣＡＤデータを格納する場合には、用語がどの文書データあるいはＣＡＤデータに含まれているかを示すインデックスデータを作成しておくと高速な検索が実現できる。検索手段１０６は関連用語重み付値計算手段１０４が出力する重み付き関連用語を用いて、該用語を含む文書およびＣＡＤデータをデータベースから検索し、得られた検索データを前記重み付値付き関連用語の重み付値等に基づいて順位付を行う。表示手段１０７は検索手段１０６から順位付きの検索結果を受け取り、その順位にしたがって検索結果を表示する。
【００２８】
図２は本実施形態にかかる情報検索装置を示す図である。図において２０１はキーボードあるいはマウス等のポインティングデバイスで構成した入力装置、２０２は制御装置、２０３はＣＲＴあるいはＬＣＤ等からなる出力装置、２０４は外部記憶装置、２０５は本実施形態にかかる検索プログラムを格納した記憶装置、２０６は外部インターフェースである。
【００２９】
入力装置２０１は文書データやＣＡＤデータの入力、および検索指示の入力を行う。制御装置２０２は入力装置２０１から指令を受け、記憶装置２０５に格納されている前記検索プログラム実行し、その結果を出力装置２０３に表示する。出力装置２０３はＣＲＴあるいはＬＣＤ等の表示装置で構成し、検索結果を表示する。外部記憶装置２０４はデータベース１０５および本実施形態にかかる検索プログラム等を格納する。記憶装置２０５は前記入力データ、関連用語抽出手段が抽出した関連用語重み付値等、図１に示す処理フローの実行途中に生成したデータを一時的に格納する。外部インタフェース２０６はネットワーク接続装置あるいはフロッピーディスク等の可搬メディア入出力装置で構成し、前記データベース１０５に蓄積すべきデータ、前記検索指示および前記情報検索プログラム等を他の計算機システム等から取り込み、外部記憶装置２０４に蓄積する。
【００３０】
図３は本実施形態にかかる情報検索装置の検索処理手順を示す図である。まず、処理３０１において入力データ記憶手段に含まれるオブジェクト、例えば部品を取り出す。
【００３１】
次に、処理３０２おいて、オブジェクトに含まれる用語、例えば部品名あるいは部品に付された注記に含まれる用語を取り出し、用語と用語が属するオブジェクトを対にして用語メモリ３０７に保存する。また、処理３０２では、オブジェクトに付加されたハイパーリンクで指定された文書データから用語を取り出してもよい。
【００３２】
次に、処理３０３において、処理３０３で取り出した入力データ１０１に含まれるオブジェクト相互間の関連度を計算し、計算したオブジェクト相互間の関連度をオブジェクト関連度メモリ３０８に格納する。
【００３３】
二つのオブジェクトＡ，Ｂ間の関連度ｒabは、例えば図形間の最小距離から計算する。この場合部品間の関連度は相互に近い部品ほど大きく、遠い部品ほど小さくなるように定義する。例えば、部品間の最小距離をＤabとすると、関連度ｒabは数式１で定義する。そして、数式１を用いて入力データに含まれる全てのオブジェクト（部品）間の関連度を計算する。但しβは定数である。また、αは１未満の正の定数である。
【００３４】
【数１】
0003841597.tif 000002
【００３５】
なお、二つの部品間の関連度ｒabは部品間の隣接関係から計算してもよい。この場合、直接隣接する部品間の関連度は大きく、多くの部品を介して接続する部品間の関連度は小さくなるように関連度を定義する。例えば関連度ｒabは数式２で定義する。但しｋは部品Ａと部品Ｂとの間に介在する部品の数であり、部品Ａと部品Ｂが直接接触している場合はｋ＝０である。
【００３６】
【数２】
0003841597.tif 000003
【００３７】
次に、処理３０４において、用語メモリ３０７に格納した入力データ１０１に含まれる用語と、オブジェクト関連度メモリ３０８に格納したオブジェクト相互間の関連度をもとに、前記用語の重み、すなわち用語関連度を計算し、用語関連度メモリ３０９に格納する。前記用語関連度は検索と検索結果の順位付に用いる用語関連度は、例えば、用語ｉと用語ｊの関連度Ｗijを数式３で計算し、これを用語メモリ３０７に格納した用語の全ての組み合わせについて求める。但し、Ｏikは用語ｉが属するオブジェクトｋ（ｋ＝１・・・ｎi）である。また関連度Ｗijは用語ｉと用語ｊが属するオブジェクトの関連度の和に係数κをかけて計算する。
【００３８】
【数３】
0003841597.tif 000004
【００３９】
次に、処理３０５において、用語関連度、すなわち重み付けした検索用語を用いてデータベース１０５を検索する。重み付けした検索用語による文書の検索は、例えば、検索用語の重みのベクトルと、各文書に出現する用語の重みのベクトルの内積を計算するベクトル空間法を用いることができる。そして内積値が予め定めた一定値以上の文書を検索結果として抽出する。また、全文検索により入力した検索用語を含む文書あるいはＣＡＤデータを抽出してもよい。
【００４０】
次に、処理３０６において、処理３０５により抽出した文書あるいはＣＡＤデータを順位付けして表示する。順位付けの方法は、例えば、処理３０５においてベクトル空間法で検索した場合には内積値の大きい順に表示する。また、全文検索法で検索した場合には、検索したデータそれぞれについて用語毎に文書内の出現頻度と検索用語の重みの積を求め、さらに全ての用語についての和を求め、この値の大きい順に表示する。
【００４１】
図４は前記処理３０３において、数式１を用いてオブジェクト関連度ｒabを計算する手順を示す図である。まず、処理４０１では関連度を記憶する変数Ｒabを０に初期化する。次に処理４０２において、入力データから一つの部品Ａの幾何学的要素データを参照して面データを順次取り出して変数Ｆaに設定する。次に処理４０３において、入力データから一つの部品Ｂの幾何学的要素データを参照して面データを順次取り出して変数Ｆbに設定する。次に処理４０４において、変数Ｆa、変数Ｆbに設定されている幾何学的データからＦa、Ｆbの最短距離Ｄabを計算する。次に処理４０５において、処理４０４で計算した最短距離Ｄabの値を数式１に代入して、この値とＲabとを比較する。計算値がＲabより大きいときは処理４０６に進み、そうでないときは処理４０７に進む。次に処理４０６において計算値を変数Ｒabの新しい値として代入する。次に処理４０７において部品Ｂの面をすべて調べたか否かを判定する。部品Ｂの面を全て調べたのであれば処理４０８に進む。そうでないときは処理４０４に戻る。次に処理４０８において部品Ａの面をすべて調べたか否かを判定する。部品Ａの面を全て調べたのであれば処理４０９に進む。そうでないときは処理４０２に戻る。次に処理４０９において、処理４０１から処理４０８までの処理の結果、全ての面を調べた結果が変数Ｒabに格納されているので、その結果をオブジェクト関連度としてオブジェクト関連度メモリ３０８に格納する。
【００４２】
図５は図３の処理３０４の詳細、すなわち数式３を用いて用語ｉと用語ｊとの関連度Ｗijを計算する処理手順を示す図である。まず、処理５０１において、用語ｉと用語ｊとの関連度Ｗijを格納する変数Ｗijを０で初期化する。次に、処理５０２において、用語メモリ３０７を参照し、用語ｉを一つずつ取り出し、変数Ｏikに設定する。次に処理５０３において、用語メモリ３０７を参照し、用語ｊを含むオブジェクト一つずつ取り出し、変数Ｏjlに設定する。次に処理５０４において、オブジェクト関連度メモリに格納されているオブジェクトＯikとオブジェクトＯjlの関連度を参照し変数Ｒに設定する。次に処理５０５において、変数Ｗijに定数ｋ倍したＲの値を加算する。次に処理５０６において、用語ｊを含むオブジェクトを全て調べたか否かを判定する。全て調べたのであれば処理５０７に進む。そうでないのであれば処理５０３に戻る。処理５０７において、用語ｉを含む全てのオブジェクトを調べたか否かを判定する。全て調べたのであれば処理５０８に進む。そうでないのであれば処理５０２に戻る。次に処理５０８において、処理５０１から処理５０７までの手順によって用語ｉと用語ｊとの関連度が変数Ｗijに記憶されているので、その値を用語関連度メモリ３０９に格納する。
【００４３】
次に図６ないし図１３を用いて図３に示す検索方法による検索例を示す。図６はシャフト６０１、ギア６０２および二つのベアリング６０３からなる歯車構造の入力データをＣＲＴ画面上に表示した状態で本実施形態にかかる検索装置を起動したところを示す図である。
【００４４】
図において、シャフト６０１の外径面とギア６０２の内径面は接触している。シャフト６０１の外径面とベアリング６０３の内輪の内径面は接触している。またギア６０２とベアリング６０３の間隔は５０ｍｍである。
【００４５】
図７は、図６に示す入力データの図形オブジェクトが持つ文字情報としての部品名を用語として抽出した結果を示す図である。
【００４６】
検索装置を起動すると、プロンプト６０４が表示されマウスカーソル６０５を用いてユーザが検索したい部品を指示する。ユーザが部品を指示すると図６に示すデータが入力データ記憶手段１０１に入力される。次に処理３０１において、入力データ内のオブジェクト、すなわちシャフト６０１、ギア６０２、ベアリング６０３を取り出す。次に処理３０２において、取り出したオブジェクトに関する用語データを図７に示す文字情報から取り出し、用語メモリ３０７に格納する。
【００４７】
図８は用語メモリ３０７に格納されたデータを示す図である。図８は用語「シャフト」が図形６０１に、用語「ギア」が図形６０２に、用語「ベアリング」が図形６０３に属していることを示している。
【００４８】
図９は、図６の入力データからオブジェクト関連度を図３に示す処理３０３により、部品間の最短距離による関連度計算式（数式１）を用いて計算した結果を示す図である。なお、この計算においては数式１におけるβを０．０２として計算した。
【００４９】
図１０は、図７に示す用語抽出結果と図９に示すオブジェクト間の関連度の計算結果から、ｋ＝０．８として数式３に基づき図５の処理手順に従って計算した用語間の関連度を示す図である。
【００５０】
検索用語の関連度はユーザが指定した部品に属する用語に関する関連度を図１０のデータから検索して作成する。例えば、図６の入力データにおいて、「ギア」に関する検索をユーザが要求した場合、図１０の「ギア」の欄１００１を参照し、「ギア」を１．０、「シャフト」を０．５、「ベアリング」を０．２５の重みを付して検索用語を作成する。
【００５１】
図１１ないし図１２は処理３０５に示す検索処理を説明する図である。図１１はデータベース１０５に格納されている文書データを示す図である。図１１において文書１１０１はギアに関する文書、文書１１０２はシャフトに関する文書、文書１１０３はベアリングに関する文書である。
【００５２】
図１２は図１１に示すそれぞれの文書における用語「ギア」、「シャフト」、「ベアリング」の出現頻度を示す図である。処理３０５における検索処理において、図１０に示すギアの重み付値のベクトル（「シャフト」：０．５、「ギア」：１．０、「ベアリング」：０．２５）と、図１２に示す各文書における出現頻度のベクトル（例えば「シャフト」：１、「ギア」：２、「ベアリング」：１）との内積値を計算すると内積値１２０２に示すようになる。すなわち、ユーザが最も関心のある用語である「ギア」に関する記述が最も多い文書１１０１の内積値が最も高く（２．７５）、次に「ギア」に隣接し構造上「ギア」と一緒に検討すべき部材である「シャフト」に関する記述の多い文書１１０２が２番目（２．２５）になり、「ベアリング」に関する記述の多い文書１１０３は３番目（２．００）になる。
【００５３】
図１３は処理３０６による順位付の結果を出力表示した例を示す図である。出力装置の表示画面１３０２上に前記内積値順に内積値を一致度１３０１として表示することができる。
【００５４】
従来の関連用語抽出方法では、図１１に示すような検索対象の文書のみから関連用語を抽出する。この場合「ギア」、「シャフト」、「ベアリング」という用語はどの文書においてもほぼ同一の頻度で出現する。このため、「ギア」の関連用語として「シャフト」および「ベアリング」が得られる。このとき用語「シャフト」および「ベアリング」の重みは、実際の構造とは無関係に文章中で「シャフト」および「ベアリング」という用語のいずれが「ギア」という用語の近くに出現するかに依存する。また、「ギア」および「シャフト」という用語が同じ文書に出現しなければ、構造上高い関連性を有する「シャフト」が「ギア」の関連用語にならない場合が生じる。
【００５５】
本実施形態においては、入力データにおけるオブジェクトの関連度から関連用語の重み付を行うことにより、検索手段１０６の入力、すなわち検索語となる重み付値付きの関連用語を得ることができる。このためユーザが予め用語間の関連度を作成することなく、作成中のＣＡＤデータ等のオブジェクトのデータ構造を反映した検索を行うことができる。
【００５６】
例えば、図６に示す歯車構造において「ギア」６０２に関する情報を、図１１に示す３つの文書１１０１，１１０２および１１０３を格納したデータベース１０５から検索する場合、従来技術である用語の全文検索により行うと、文書中に「ギア」という用語が多く含まれる順に出力される。すなわち、「ギア」という用語が２回含まれる文書１１０１が最上位となって出力される。文書１１０２および１１０３はともに「ギア」という用語が１回ずつ出現する。このため文書１１０２および１１０３の順位はデータ登録日あるいはデータベース内での格納位置等の文書の内容とは無関係の項目により決定していた。
【００５７】
ところで、「ギア」６０２は「シャフト」６０１と接触しており、「ギア」６０２の設計時には「シャフト」６０１の径の設計変更の影響を直接受ける。一方、「ベアリング」６０３は「ギア」６０２に直接接触していないので「ベアリング」６０３の径の設計変更は「シャフト」６０１の径の変更設計変更より影響は小さい。
【００５８】
本実施形態によれば、このようなＣＡＤデータ内部の図形の幾何学的情報を考慮するため、「ギア」６０２の設計に際して構造上大きな影響を与える「シャフト」に関する文書１１０２を上位に表示し、前記「シャフト」より与える影響の少ない「ベアリング」に関する文書１１０３を下位に表示する。
【００５９】
したがって、上位の文書から参照することにより、構造上関連の深い部品から順に設計検討することができる。
【００６０】
以上の説明では、図３および図４を参照してオブジェクト相互間の関連度を、図形間の最小距離あるいは部品間の隣接関係から計算した。オブジェクト相互間の関連度はこのほかに、製品構成情報あるいは部品間の拘束関係を示す情報から計算してもよい。
【００６１】
製品構成情報から、部品オブジェクトａと部品オブジェクトｂ間の関連度ｒabを計算するには、例えば数式４を用いる。但し、Kは部品オブジェクトａから部品オブジェクトｂまで部品構成ツリーの親子関係をたどるときに、上位階層または下位階層にたどった回数である。例えば部品ａが部品ｂの子部品であればｋ＝１であり、部品ａと部品ｂが同一の親部品を持つ兄弟階層にあればｋ＝２である。またγは０より大きく１より小さい定数である。
【００６２】
【数４】
0003841597.tif 000005
【００６３】
次に、部品の拘束関係とは、例えば、位置決めのための寸法拘束、面あるいはあるいは線の一致等の幾何学的な拘束、「部品ａのパラメータＸが部品ｂのパラメータＹの１／２である。」というようなパラメータ間の拘束式で表される拘束関係である。
【００６４】
これらの拘束関係から、部品オブジェクトａと部品オブジェクトｂ間にＣ1、Ｃ2、・・・Ｃnの拘束関係があるとき関連度ｒabを計算する計算は、例えば数式５を用いる。但し、関数Ｗは拘束関係Ｃiの種類に応じて決めた重み付値であり、例えば寸法拘束を１．０、幾何学的な拘束関係を０．８、パラメータの拘束式を１．２というような値とする。
【００６５】
【数５】
0003841597.tif 000006
【００６６】
オブジェクト間の階層関係あるいは拘束関係から関連度を計算する場合には、入力データはＣＡＤデータでなくともよい。例えば、製品構成管理システムのオブジェクト、ソフトウエア設計におけるブロック線図あるいは機能階層図等を用いることができる。
【００６７】
次に、図１における入力データが図６に示すようなＣＡＤデータでなく、図１４に示すようなブロックダイヤグラムの場合について説明する。
【００６８】
図１４はブロックダイヤグラムからなる入力データをＣＲＴ画面上に表示した状態で本実施形態にかかる検索装置を起動したところを示す図である。入力データがブロックダイヤグラムの場合、図１に示すオブジェクト関連度計算手段１０３は、各ブロックを接続する接続線に基づいて各図形オブジェクトの関連度を計算する。
【００６９】
例えば、図形オブジェクトａと図形オブジェクトｂの間にある接続線の数がｋであるとき、オブジェクトａとオブジェクトｂとの関連度ｒabを前記数式２によって計算する。
【００７０】
図１５は図形オブジェクトａと図形オブジェクトｂの間にある接続線の数に基づいて図形オブジェクトａ、ｂ間の関連度ｒabを計算する手順を示す図である。まず、処理１５０１において、一方のオブジェクトａとｋの初期値０を組にしてリスト変数Ｌに設定する。次に処理１５０２において、リスト変数Ｌの先頭要素を取り出して変数Ｅに設定する。次に処理１５０３において、変数Ｅにはオブジェクトと対応するｋの値が入っているので、それらをそれぞれを変数Ｏbj、変数ｋに設定する。次に処理１５０４において、変数Ｏbjがオブジェクトｂであるか否かを判定する。変数Ｏbjがオブジェクトｂであるならば、そのときの変数ｋの値がオブジェクトａとオブジェクトｂの間の接続線の数であるので、処理１５０５において前記数式２に基づいて関連度ｒabを計算して処理を終了する、次に処理１０５４において、変数Ｏbjがオブジェクトｂでない場合は、処理１５０６に進みｋの値を１加算する。次に処理１５０７において、変数Ｏbjが格納しているオブジェクトに接続線で接続しているオブジェクトを全て検索する。次に処理１５０８において、データ中に含まれる全てのオブジェクトを調べたか否かを判定する。全てのオブジェクトを調べたのであれば、オブジェクトａとオブジェクトｂ間は接続線でつながれていないので、処理１５０９に進み、関連度ｒabを０に設定して処理を終了する。処理１５０８において、全てのオブジェクトを調べたのでなければ処理１５１０に進み、未調査のオブジェクトと変数ｋの値を組にしてリストＬの最後尾に追加する。そして処理１５０２に戻る。
図１６は図１４に示すブロックダイヤグラムから抽出した関連用語とその用語が属する図形ＩＤを示す図である。
【００７１】
まず、図１に示す関連１０２用語抽出手段により図１４に示すブロックダイヤグラムからなる入力データから、関連用語とその用語が属する図形ＩＤを抽出する。この抽出結果は図１６に示す通りである。次に前記オブジェクト関連度計算手段１０３は、図１５に示す手順に従い、図１４に示すブロック相互間の関連度を計算する。
【００７２】
図１７は、前記関連度を計算する数式２においてα＝０．８とした場合の計算結果を示す図である。図１７において、ブロックａの行１６０１から明らかなように、ブロックａと隣接するブロックｂ、ｃの関連度はそれぞれ０．８であり、図形ｂおよびｃを介して接続しているブロックｄの関連度は０．６４である。このように関連度は直接接続されるブロックほど大きな値であり、いくつものブロックを介して接続されるブロックは小さな値になる。
【００７３】
図１８は、図１６に示す関連用語抽出結果と、図１７に示すブロック間の関連度をもとに、数式３の定数ｋを０．９に設定し、図５に示す関連度Ｗijを計算する処理手順にしたがって関連度を計算した結果を示す図である。  図において、用語「関連度」の行１８０１には、用語「関連度」に関する用語が重み付きで表示される。同じブロックｃ内に含まれる用語「オブジェクト」の関連度は０．９であり、隣接するブロックａに含まれる用語「入力」および隣接するブロックｄに含まれる用語「重み付け」の関連度は０．７２である。このようにブロック図の構造を反映した重み付きの関連用語を得ることができる。
【００７４】
図１９はブロックダイヤグラムからなる入力データの他の例を示す図である。図においては、図１４示すブロックダイヤグラムとは相違し、ブロック内に用語は記入されず、説明文１９０２が別に添付されている。
【００７５】
入力データとして、ブロック内に用語がなく、説明文を別に添付して、ブロックと用語とを符号により対応付けたデータを入力した場合には、関連用語抽出手段１０２は、説明文１９０２中のから、ブロックに対応する符号の前後に記載された用語を抽出する。例えば、説明文１９０２の符号ａの前後１０文字を抽出すると、「入力」、「データ」、「用語」、「抽出」という用語が得られる。用語抽出手段１０２はこれらの用語を図形オブジェクトであるブロックａに属する用語であるとして抽出する。
【００７６】
次に、本発明の第２の実施形態を図２０を用いて説明する。図２０は本実施形態にかかる情報検索装置の処理手順を示す図である。ＣＡＤデータベース２００１は、ＣＡＤデータを１つ以上格納したデータベースである。用語抽出手段１０２ａはＣＡＤデータベース２００１からＣＡＤデータに含まれるオブジェクトに付加されている部品名あるいは注記情報などの文字情報から関連用語を抽出する。オブジェクト関連度計算手段１０３ａは、ＣＡＤデータベース内のＣＡＤデータに含まれる部品等のオブジェクト間の関連度を計算する。用語関連度計算手段１０４ａは用語抽出手段１０２ａで抽出した用語が属するオブジェクトの関連度をオブジェクト関連度計算手段１０３ａから受け取り用語間の関連度を計算し、計算した用語間の関連度を図１８に示すような用語間の重み付値として用語関連度データベース２００２に蓄積する。用語関連度データベース２００２ではＣＡＤデータベース２００１内のそれぞれのデータから抽出した用語関連度の和をとり正規化することにより、ＣＡＤデータベース２００１に格納した部品構成あるいは構造を統合したデータを反映した用語関連度を格納することができる。
【００７７】
検索用語入力手段２００３はユーザからキーボード等の入力手段を介して検索用語を受け取る。検索用語重み計算手段２００４は検索語入力手段２００３から受け取った前記検索用語の関連用語を前記データベース２００２を参照して決定する。例えば検索用語との関連度が一定値以上の用語を関連用語とする。また、関連度を考慮して重み付けしてもよい。
【００７８】
検索手段１０６ａは前記関連用語あるいは重み付き関連用語を用いてドキュメントデータベース１０５ａを検索する。得られた検索データを前記重み付値付き関連用語の重み付値等に基づいて順位付を行う。表示手段１０７ａは検索手段１０６ａから順位付きの検索結果を受け取り、その順位にしたがって検索結果を表示する。
【００７９】
ＣＡＤデータベース２００１に、過去の類似製品のＣＡＤデータを格納しておくと用語関連度計算手段により、用語関連度データベース２００２には過去の類似製品の部品構成あるいは構造を反映した用語間の関連度が用語間の重み付値として蓄積される。そしてこのようにして蓄積された関連用語を用いてドキュメントデータベース１０５ａを検索すると、設計対象の特徴を考慮した検索結果を得ることができる。
【００８０】
本実施形態においては、用語関連度データベース２００２には図形データであるＣＡＤデータから抽出した関連用語語の用語関連度を蓄積した。しかし用語関連度データベースには、後述するように文書データから抽出した用語間の関連度データを合わせて格納することができる
前記文書データから抽出した関連用語間の関連度は、例えば図１０および図１８に示すような関連用語間の重みを示すマトリクスで表現できる。このようにして得た用語間の重みを、ＣＡＤデータから抽出した用語の重みとを組み合わせることは、例えば和をとり正規化する等の手段により容易に実施できる。そしてこのように組み合わせることにより、機能あるいは仕様などの文書上の特徴および配置あるいは位置関係などの図形上の特徴の双方を反映した関連用語を抽出でき、精度の高い検索が実現できる。
【００８１】
また、本実施形態においては、検索手段１０６ａおよびドキュメントデータベース１０５ａとして汎用の検索手段および汎用のドキュメントデータベースを用いたが、検索手段としてインターネット上のＷＥＢ検索エンジンを用い、ドキュメントデータベースとしてＷＥＢ検索エンジンが備えるデータベースを使用することができる。ＷＥＢ検索エンジンは１つの検索用語を入力すると大量の検索結果が得られる。しかしこの検索結果に意図するデータが含まれているか否かを確認するには時間がかかる。
【００８２】
しかし、本実施形態によれば、図形データであるＣＡＤデータから関連用語を抽出し、該関連用語を用いて検索することにより、構造あるいは部品構成の特徴を反映した検索が可能になり、ユーザの意図をより反映した検索が可能になる。
【００８３】
次に、本発明の第３の実施形態を図２１ないし図２５を用いて説明する。図２１は本実施形態にかかる情報検索装置の処理手順を示す図である。なお、図において図２０に示される部分と同一部分については同一符号を付してある。前記図２０に関連して説明したように用語関連度計算手段１０４ａは、用語抽出手段１０２ａから抽出した関連用語を受け取り、またオブジェクト関連度計算手段からオブジェクト間の関連度を受け取り、用語間の関連度を計算する。
【００８４】
用語関連度統合手段２１０３は、前記用語関連度計算手段１０４ａにより求めた用語関連度と、文書データベース２１０１から文書用語関連度計算手段２１０２により求めた用語関連度とを統合し、統合した用語間の関連度を図１８に示すような用語間の重み付値として用語関連度データベース２００２に蓄積する。
【００８５】
文書データベース２１０１は関連用語を抽出すべき文書を格納している。本実施形態ではドキュメントデータベース１０５ａとは別のデータベースとしたが、ドキュメントデータベース１０５ａに格納している文書データから関連用語を抽出してもよい。同様にＣＡＤデータベース２００１に代えてドキュメントデータベース１０５ａに含まれるＣＡＤデータから関連用語を抽出してもよい
前記文書用語関連度抽出手段２１０２は文書データベース２１０１から文書データを取り出し、文書データに含まれる用語の出現頻度に基づいて用語間の関連度を計算する。文書からの用語関連度は、例えば、特開平１１−２５１０８号公報に示されるように、複数の文書データに含まれる単語の出現頻度に基づいて計算する。具体的には、文書データに含まれる用語ａと用語ｂとの関連度ｒabは、例えば数式６を用いて計算する。但し、ｎは文書データベース２１０１に含まれる文書数、ｔia、ｔibは文書データｉにおける用語ａおよび用語ｂ重み付値である。また、ｔiaは例えば数式７により求めることができる。
【００８６】
【数６】
0003841597.tif 000007
【００８７】
【数７】
0003841597.tif 000008
【００８８】
数式７において、ｎiaは文書ｉにおける用語ａの出現頻度、ｍiは文書ｉに含まれる用語の総数、Ｎaは文書データベース２１０１含まれる各文書データに含まれる用語ａの出現頻度の合計である。
【００８９】
用語関連度統合手段２１０３は、前記用語関連度計算手段１０４ａにより求めた用語関連度と、文書データベース２１０１から文書用語関連度計算手段２１０２により求めた用語関連度とを統合し、統合した用語間の関連度を図１８に示すような用語間の重み付値として用語関連度データベース２００２に蓄積する。
【００９０】
統合した関連度Ｒabは、例えば数式８に示すようにそれぞれのデータベースから求めた重み付きの関連用語の内積をとることにより求めることができる。
【００９１】
【数８】
0003841597.tif 000009
【００９２】
数式８において、ｒ1akは文書データベース２１０１から計算した用語ａと用語ｋの関連度、ｒ2kbはＣＡＤデータベース２００１から計算した用語ｋと用語ｂの関連度である。用語ｋは、文書データベース２１０１内の全ての文書データおよびＣＡＤデータベース２００１内の全てのＣＡＤデータから抽出し、前記関連度ｒ1akおよびｒ2kbの積和を求めて、統合した関連度Ｒabを得る。
【００９３】
次に本実施形態による関連用語統合の例を、図６に示すＣＡＤデータおよび図１１に示す文書データを例にして説明する。まず、図２１に示す文書用語関連度計算手段２１０２は、文書データベース２１０１に格納されている文書データから用語とその出現頻度を計算する。ここで図２２は図１１に示す各文書データに含まれるいくつかの用語の出現頻度を示す図である。また、図２３は図１１に示す文書データから数式６に基づいて文書用語関連度計算手段２１０２により求めた用語間の関連度を示す図である。
【００９４】
文書データから関連用語を計算する際に、文書データベースに含まれる文書全体で一般的に用いられる用語の影響を除くために、文書ｉにおける用語ａの出現頻度ｎiaを文書データベース全体での用語ａの出現頻度Ｎaで除算するのが一般的である。したがって、構造的に重要な用語であっても文書データに多く含まれる用語の場合、その用語との関連度は小さくなる。例えば、図２３における用語「ギア」の行２３０１を見ると、「シャフト」あるいは「ベアリング」との関連度よりも「固定」、あるいは「位置」との関連度の方が大きくなる。これは、「ギア」、「シャフト」、「ベアリング」が全ての文書に含まれているため一般的と判断し、「固定」、「位置」が含まれる文書は少ないため重要な語と判断するためである。
【００９５】
用語関連度統合手段２１０３は、図１０ＣＡＤデータから計算した図１０に示す用語関連度と、文書データから計算した図２３に示す用語関連度から統合した用語関連度Ｒabを数式８により計算する。
【００９６】
図２４は統合した用語関連度を示す図である。統合した関連度を示す図２４における「ギア」の行２４０１と、文書のみから計算した関連度を示す図２３における「ギア」の行２３０１とを比較すると、統合した関連度を示す図２４における「ギア」２４０１においては、ＣＡＤデータから計算した構造的な関連が反映されて、「シャフト」および「ベアリング」との関連度が大きくなっている。
【００９７】
また、図１０に示すＣＡＤデータのみから計算した関連度と比較すると、「固定」および「位置」という文書に含まれる用語とＣＡＤデータに含まれる用語「ギア」とに関連があることが計算できる。
【００９８】
図２５は用語関連度統合手段による順位付の結果を出力表示した例を示す図である。ＣＡＤデータ上で部品をカーソル２５０１で指示すると、その部品に関連する用語を、ＣＡＤデータに含まれる用語のみからでなく文書データに含まれる用語からも抽出し、統合して表示画面２５０２上に表示する。したがって、ＣＡＤデータから文書データを検索する際の検索精度を向上することができる。また図２５に示すように関連用語を表示してその中から、検索目的に合致する関連用語を選択するので、ユーザの検索意図をより正確に反映した検索が可能になる。
【００９９】
以上説明したように、本発明に実施形態によれば、ＣＡＤデータあるいは図形データにおける部品等のオブジェクトの構造あるいは部品配置の特徴を反映した関連用語が得られる。したがって、類似した構造あるいは配置関係にある設計対象に関する文書データあるいは図形データを精度よく得ることができる。
さらに、用語抽出手段、オブジェクト関連度計算手段および用語関連度計算手段により検索用語を自動的に作成するため、前記ＣＡＤデータと、文書データの間の関連性を示すデータを入力することは不要である。したがって、大規模データベースに適用することが容易である。また関連性を示すデータを更新する必要もない。
【０１００】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、図形データを含むオブジェクト相互間の関連度に基づき関連用語を抽出するので関連用語高精度に抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態にかかる情報検索装置の処理手順を示す図である。
【図２】本実施形態にかかる情報検索装置を示す図である。
【図３】本実施形態にかかる情報検索装置の検索処理手順を示す図である。
【図４】オブジェクト関連度を計算する手順を示す図である。
【図５】用語間の関連度を計算する処理手順を示す図である。
【図６】入力データを画面上に表示した例を示す図である。
【図７】部品名を用語として抽出した結果を示す図である。
【図８】用語メモリに格納されたデータを示す図である。
【図９】関連度計算式を用いて関連度を計算した結果を示す図である。
【図１０】用語間の関連度を示す図である。
【図１１】データベースに格納されている文書データを示す図である。
【図１２】文書における用語の出現頻度を示す図である。
【図１３】順位付の結果を出力表示した例を示す図である。
【図１４】入力データを画面上に表示した例を示す図である。
【図１５】図形オブジェクト間の関連度を計算する手順を示す図である。
【図１６】関連用語とその用語が属する図形ＩＤを示す図である。
【図１７】関連度を計算した結果を示す図である。
【図１８】関連度を計算した結果を示す図である。
【図１９】入力データの他の例を示す図である
【図２０】本発明の第２の実施形態にかかる情報検索装置の処理手順を示す図である。
【図２１】本発明の第３の実施形態にかかる情報検索装置の処理手順を示す図である。
【図２２】文書データに含まれる用語の出現頻度を示す図である。
【図２３】用語間の関連度を示す図である。
【図２４】統合した用語関連度を示す図である。
【図２５】順位付の結果を出力表示した例を示す図である。
【符号の説明】
１０１  入力データ記憶手段
１０２，１０２ａ  関連用語抽出手段
１０３，１０３ａ  オブジェクト関連時計算手段
１０４  関連用語重み付値計算手段
１０４ａ  用語関連度計算手段
１０５  データベース
１０５ａ  ドキュメントデータベース
１０６，１０６ａ  検索手段
１０７，１０７ａ  表示手段
２０１  入力装置
２０２  制御装置
２０３  出力装置
２０４  外部記憶装置
２０５  記憶装置
２０６  外部インタフェース
２００１  ＣＡＤデータベース
２００２  用語関連度データベース
２００３  検索用語入力手段
２００４  検索用語重み計算手段
【図１】
0003841597.tif 000010
【図２】
0003841597.tif 000011
【図３】
0003841597.tif 000012
【図４】
0003841597.tif 000013
【図５】
0003841597.tif 000014
【図６】
0003841597.tif 000015
【図７】
0003841597.tif 000016
【図８】
0003841597.tif 000017
【図９】
0003841597.tif 000018
【図１０】
0003841597.tif 000019
【図１１】
0003841597.tif 000020
【図１２】
0003841597.tif 000021
【図１３】
0003841597.tif 000022
【図１４】
0003841597.tif 000023
【図１５】
0003841597.tif 000024
【図１６】
0003841597.tif 000025
【図１７】
0003841597.tif 000026
【図１８】
0003841597.tif 000027
【図１９】
0003841597.tif 000028
【図２０】
0003841597.tif 000029
【図２１】
0003841597.tif 000030
【図２２】
0003841597.tif 000031
【図２３】
0003841597.tif 000032
【図２４】
0003841597.tif 000033
【図２５】
0003841597.tif 000034