(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報の単位であるノードとノード間のリンクによって構成されるハイパードキュメントシステムを検索対象とする情報検索装置において、
前記ハイパードキュメントシステム中のノードを対象として、リンクによる結合があり且つ内容が類似するノードからなるノード群を構成するノード群構成手段と、
前記ノード群を構成する構成ノードを記憶する構成ノード記憶手段と、
検索要求が入力されると、複数の前記ノード群の中で前記検索要求に対する類似度の高い類似ノード群を検索する情報検索手段と、
前記情報検索手段により検索結果の候補として返された前記類似ノード群について、前記構成ノード記憶手段で記憶されている構成ノードと前記検索要求との間の類似度を計算する類似度計算手段と、
前記検索要求に対する類似度の高い構成ノードが区別できるようにして、前記類似ノード群中の各構成ノードへアクセスするための経路を表示する類似度検索結果表示手段と、
を有することを特徴とする情報検索装置。
【請求項２】
前記検索要求と構成ノードとの間の類似度計算結果を保持する類似度計算結果記憶手段をさらに有し、
前記類似度計算手段は、前記構成ノード記憶手段で記憶されている構成ノードと前記検索要求との間の類似度については、前記類似度計算結果記憶手段から取得し、新たに計算した類似度については逐次前記類似度計算結果記憶手段に格納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３】
前記類似度検索結果表示手段は、類似度の高い構成ノードから低い構成ノードへの降順アクセス経路が存在する場合には、前記降順アクセス経路を優先的に表示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】
情報の単位であるノードとノード間のリンクによって構成されるハイパードキュメントシステムを検索対象とする情報検索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において、
前記コンピュータを、
前記ハイパードキュメントシステム中のノードを対象として、リンクによる結合があり且つ内容が類似するノードからなるノード群を構成するノード群構成手段、
前記ノード群を構成する構成ノードを記憶する構成ノード記憶手段、
検索要求が入力されると、複数の前記ノード群の中で前記検索要求に対する類似度の高い類似ノード群を検索する情報検索手段、
前記情報検索手段により検索結果の候補として返された前記類似ノード群について、前記構成ノード記憶手段で記憶されている構成ノードと前記検索要求との間の類似度を計算する類似度計算手段、
前記検索要求に対する類似度の高い構成ノードが区別できるようにして、前記類似ノード群中の各構成ノードへアクセスするための経路を表示する類似度検索結果表示手段、
として機能させるための情報検索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５】
情報検索プログラムを実行することで、情報の単位であるノードとノード間のリンクによって構成されるハイパードキュメントシステムを検索するコンピュータによる情報検索方法において、
ノード群構成手段が、前記ハイパードキュメントシステム中のノードを対象として、リンクによる結合があり且つ内容が類似するノードからなるノード群を構成し、
構成ノード記憶手段が、前記ノード群を構成する構成ノードを記憶し、
情報検索手段が、検索要求が入力されると、複数の前記ノード群の中で前記検索要求に対する類似度の高い類似ノード群を検索し、
類似度計算手段が、前記情報検索手段により検索結果の候補として返された前記類似ノード群について、前記構成ノード記憶手段で記憶されている構成ノードと前記検索要求との間の類似度を計算し、
類似度検索結果表示手段が、前記検索要求に対する類似度の高い構成ノードが区別できるようにして、前記類似ノード群中の各構成ノードへアクセスするための経路を表示することを特徴とする情報検索方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ノードとノード間のリンクで構成されるハイパードキュメントシステムから情報を検索する情報検索装置、情報検索方法及びその情報検索装置、情報検索方法をコンピュータ上に構築するための情報検索プログラムを記録した媒体に関し、特に一定の意味的まとまりを有するノード群を検索対象として情報検索を行う情報検索装置、一定の意味的まとまりを有するノード群を検索対象として情報検索を行う情報検索方法及び情報検索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に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ノード間のリンクに意味的制約を持たないハイパードキュメントシステム（例えば、ＨＴＭＬ(Hyper Text Markup Language)で記述されるシステム）では、ドキュメントオーサが意のままにコンテンツとリンク構造を決めることができるという利点がある。また、コンピュータネットワークの利用により、ドキュメントリーダは、多数のドキュメントオーサが作成した多数のドキュメントにアクセスすることができる（例えば、World Wide Web）。
【０００３】
このようなハイパードキュメントシステムから、ドキュメントリーダが欲する情報を検索するのを支援する従来技術としては、以下の２つがある。
第１の従来技術は、予めできるだけ大量のノードを（ランダムに）スキャンして、各ノードの検索インデックスを用意しておき、ドキュメントリーダからのクエリー（キーワードの組み合わせ）に対してマッチするものを提示するものである（例えば、AltaVista, http://altavista.digital.com/）。なお、この技術を実現するための要素技術として、検索インデックス作成およびクエリーとのマッチングでは、統計的言語処理手法であるベクタースペースモデル（G. Salton & J. Allan, Text Retrieval Using the Vector Processing Model, in Proc. of SDAIR94 ）が考案されている。
【０００４】
第２の従来技術は、予めできるだけ大量のノードを（ランダムに）スキャンして、それらをトピックにより分類した木構造のDirectory に割り当てておくものである。ドキュメントリーダは、欲する情報が含まれると考えられるトピックをDirectory 上から探し、目指す情報にアクセスする（例えば、Yahoo, http://www.yahoo.com/）。なお、この技術を実現するための要素技術として、自然言語処理を応用した自動文書分類手法（例えば、P. Jacobs, Joining Statistics with NLP for Text Categorization, in Proc. of Applied-ACL92 ）が提案されている。さらに、メディアを画像に拡張した自動文書分類手法(United States Patent: 5526443, T. Nakayama (Fuji Xerox), Method and apparatus for highlighting and categorizing documents using coded word tokens, issue date:1996.6.11) も考案されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記の２つの従来技術では、１つのノードを１つの検索対象単位とするため、ノードとリンクによる構造で概念を表現するというハイパードキュメントシステムの本質を捉えることができず、以下に示すような問題が指摘された。
【０００６】
第１の問題は、ある情報をいくつのノードに分割してどのように構造化するかは、ドキュメントオーサの嗜好によるものであるにもかかわらず、ノードを１単位とするような検索では、ハイパーネットワーク上に構造化されたノード群を、大局的にある１つの意味的まとまりを持つ情報として捉えることができないことである。つまり、従来技術による検索では、意味的に不完全な情報断片だけを検索対象とすることになり、コンテキストが検索に反映されない。
【０００７】
第２の問題は、検索要求を表す概念をハイパーネットワーク上の構造で表現することができないということである。
これらの問題を解決するためには、ノードを１単位とする検索を改め、意味的まとまりを持つ情報を１単位とする検索を行う必要がある。このような検索は、ある起点ノードの特徴と、該起点ノードからリンク付けられているＮ次ノード（Ｎ＝２，３，．．．）の特徴を比較してその類似性を判定し、類似であるとされたＮ次ノードを起点ノードに合成することによって実現することができる。本出願人は、このような情報抽出装置に関する発明の特許出願（特願平０９−１５３３８７号）をしている。
【０００８】
この技術により、ドキュメントリーダは所望のハイパー構造を検索することが可能となる。すなわち、ドキュメントリーダは、検索装置によって提示されたハイパー構造をブラウジングして有用な情報を獲得していくことができる。
【０００９】
ところが、一般に、ブラウジングパスには複数の分岐があり、どのリンクを遷移していくと効率よく有用な情報を獲得できるのかはわからない。そのため、実際のドキュメントリーダは、現在読んでいるノードの内容を理解しながら、分岐の選択を試行錯誤する必要がある。このような試行錯誤による閲覧は効率が悪く、目的の情報を取得するまでに必要以上に時間がかかってしまう。
【００１０】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、意味的まとまりを持つ情報を１単位とする検索において、検索されたハイパーテキスト構造内の有用な情報を効率良く閲覧できる情報検索装置を提供することを目的とする。
【００１１】
また、本発明の他の目的は、意味的まとまりを持つ情報を１単位とする検索を行い、検索されたハイパーテキスト構造内の有用な情報を効率良く閲覧できるような処理をコンピュータに実行させることができる情報検索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を提供することである。
さらに、本発明の他の目的は、意味的まとまりを持つ情報を１単位とする検索において、検索されたハイパーテキスト構造内の有用な情報を効率良く閲覧できる情報検索方法を提供することである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するための本発明に係る情報検索装置では、情報の単位であるノードとノード間のリンクによって構成されるハイパードキュメントシステムを検索対象とする情報検索装置において、前記ハイパードキュメントシステム中のノードを対象として、リンクによる結合があり且つ内容が類似するノードからなるノード群を構成するノード群構成手段と、前記ノード群を構成する構成ノードを記憶する構成ノード記憶手段と、検索要求が入力されると、複数の前記ノード群の中で前記検索要求に対する類似度の高い類似ノード群を検索する情報検索手段と、前記情報検索手段により検索結果の候補として返された前記類似ノード群について、前記構成ノード記憶手段で記憶されている構成ノードと前記検索要求との間の類似度を計算する類似度計算手段と、前記検索要求に対する類似度の高い構成ノードが区別できるようにして、前記類似ノード群中の各構成ノードへアクセスするための経路を表示する類似度検索結果表示手段と、を有することを特徴とする情報検索装置が提供される。
【００１３】
このような情報検索装置によれば、ノード群構成手段により、ハイパードキュメントシステムのノードの中で、リンクによる結合があり且つ内容が類似するノードからなるノード群が構成される。すると、構成ノード記憶手段により、ノード群を構成する構成ノードが記憶される。その後、検索要求が入力されると、情報検索手段により、複数のノード群の中で検索要求に対する類似度の高い類似ノード群が検索される。次に、類似度計算手段により、情報検索手段により検索結果の候補として返された類似ノード群について、構成ノード記憶手段で記憶されている構成ノードと検索要求との間の類似度が計算される。そして、類似度検索結果表示手段により、検索要求に対する類似度の高い構成ノードが区別できるようにして、類似ノード群中の各構成ノードへアクセスするための経路が表示される。
【００１６】
また、本発明に係る情報検索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として、情報の単位であるノードとノード間のリンクによって構成されるハイパードキュメントシステムを検索対象とする情報検索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において、前記コンピュータを、前記ハイパードキュメントシステム中のノードを対象として、リンクによる結合があり且つ内容が類似するノードからなるノード群を構成するノード群構成手段、前記ノード群を構成する構成ノードを記憶する構成ノード記憶手段、検索要求が入力されると、複数の前記ノード群の中で前記検索要求に対する類似度の高い類似ノード群を検索する情報検索手段、前記情報検索手段により検索結果の候補として返された前記類似ノード群について、前記構成ノード記憶手段で記憶されている構成ノードと前記検索要求との間の類似度を計算する類似度計算手段、前記検索要求に対する類似度の高い構成ノードが区別できるようにして、前記類似ノード群中の各構成ノードへアクセスするための経路を表示する類似度検索結果表示手段、として機能させるための情報検索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が提供される。
【００１７】
このような記録媒体に記録された情報検索プログラムをコンピュータに実行させれば、上記本発明に係る情報検索装置に必要な機能がコンピュータ上に構築される。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は、本発明の情報検索装置の第１の実施の形態の構成を示す図である。本発明の情報検索装置１００は、ノード群構成手段１１０、構成ノード記憶手段１２０、情報検索手段１３０、類似度計算手段１４０、及び類似度検索結果表示手段１５０で構成される。これらの構成要素の機能を以下に説明する。
【００２１】
ノード群構成手段１１０は、ハイパードキュメントシステム１０に分散して配置されている情報から、リンクによる結合と内容類似度に基づいて検索対象となるノード群を構成する。すなわち、ハイパードキュメントシステム１０内のあるノードをランダムにスキャンして得られたノードを起点ノードとする。次に、起点ノードからリンクを辿ることで到達することができ、且つ起点ノードと類似した内容を有するノードの集合を求め、ノード群を構成する。そして、構成したノード群の内容の特徴を示すプロファイル（以後、「検索対象プロファイル」という）を生成し、起点ノードの識別アドレスと関連付けて保持する。以後、起点ノードの識別アドレスによって、生成されたノード群を特定することができる。なお、ここで使用する識別アドレスとは、ノードに対してユニークに与えられる絶対アドレスのことで、例えば、World Wide WebであればＵＲＬ(Uniform Resource Locator)を指す。
【００２２】
また、ノード群構成手段１１０は、起点ノードの識別アドレスと、生成されたノード群を構成している各ノードの識別アドレスとを組にしたノード群識別アドレス情報を構成ノード記憶手段１２０に送る。
【００２３】
構成ノード記憶手段１２０は、ノード群構成手段１１０から送られたノード群識別アドレス情報を記憶する。
情報検索手段１３０は、（キーワード列や文章、あるいはハイパー構造で表現された）検索要求が与えられると、検索要求の内容の特徴を表すプロファイル（以後、「検索要求プロファイル」という）を生成する。具体的には、検索要求の内容を解析し、その検索要求の内容を特徴付ける単語とその重要度を示す値の対の集合を抽出し、検索要求プロファイルとする。そして、ノード群構成手段１１０が保持している各検索対象プロファイルと検索要求プロファイルとの間の類似度を計算する。すべてのノード群の検索対象プロファイルに対する類似度が求まったら、類似度の大小に応じて順序付けられたノード群の起点ノード識別アドレスを検索結果とする。検索結果と検索要求プロファイルとは、類似度計算手段１４０に渡される。ここで、ある閾値以上の類似度を持つノード群だけを検索結果の候補として絞り込んでもよい。なお、類似度の計算には、既知のベクター内積演算手法を用いる。
【００２４】
類似度計算手段１４０は、検索結果として与えられた起点ノード識別アドレスに対応する構成ノードを構成ノード記憶手段１２０より取得し、さらに、すべての構成ノードの内容をハイパードキュメントシステム１０から取得する。そして、取得した構成ノードと検索条件プロファイルとの間の類似度を計算し、構成ノードの順位付けを行う。類似度による順位付けが行われたノード群は、類似度検索結果表示手段１５０に渡される。
【００２５】
類似度検索結果表示手段１５０は、検索要求に対する類似度の高い構成ノードを区別できるようにして、類似度計算手段１４０で得られたノード群を構成する各ノードにアクセスするための経路を表示する。これによって、ユーザは、検索条件に類似するノード群の中のどの構成ノードがより検索条件に類似しているのかを認識することができる。例えば、ノード群を、起点ノードを根とした木構造で表し、各ノードに類似度の値を表示する。このとき、起点ノードから最も類似度の高いノードまでの経路を強調表示する。図の例では、類似度が「０．３３」であるノードが、最も類似度が高い。ここで、類似度値が大きなノードにはユーザにとって有用な情報が含まれている可能性が高いので、これらを優先してブラウジングすることによって、ユーザは効率良く有用な情報を獲得していくことができる。
【００２６】
以下、本発明の情報検索装置の各構成要素の詳細を説明する。
図２は、ノード群構成手段の内部構成を示す図である。このノード群構成手段１１０は、以下のような要素で構成される。
【００２７】
起点ノード特徴抽出部１１１は、起点ノードが入力されると、起点ノードの内容を解析し、起点ノードの特徴を抽出する。抽出した特徴は、起点ノード特徴プロファイル１１１ａとして類似性判定部１１４に渡される。ここで、ノードの特徴に関する情報とは、そのノードの内容を特徴付ける単語とその重要度を示す値の対の集合を指す。例えば、起点ノードに出現する各単語に関する出現頻度、出現位置及び品詞の情報に基づいて重み付けすることにより、起点ノード特徴プロファイル１１１ａを作成する。
【００２８】
関連ノード取得部１１２は、起点ノード１１が入力された際に、そのノードからリンクが張られている２次ノード１２，１３を取得するとともに、取得したノードからさらにリンクが張られているノード（関連ノード）を順次取得する。そして、他のノードへのリンクがなくなるまで行う。あるいはリンクの深さ（＝Ｎの値）を予め決めておいて、それを超えることがないように設定してもよい。この時の取得される２次ノード１２，１３より後の各ノード１４〜１６を、Ｎ次ノードとする（Ｎ＝３，４，．．．）。
【００２９】
関連ノード特徴抽出部１１３は、関連ノード取得部１１２が抽出した２次〜Ｎ次の各ノードの特徴を抽出し、関連ノード特徴プロファイル１１３ａを作成する。関連ノード特徴抽出部１１３も起点ノード特徴抽出部１１１と同様に、関連ノードに出現する各単語に関する出現頻度、出現位置及び品詞の情報に基づいて重み付けすることにより、関連ノード特徴プロファイル１１３ａを作成することができる。作成した関連ノード特徴プロファイルは、類似性判定部１１４に渡す。
【００３０】
類似性判定部１１４は、関連ノード特徴抽出部１１３が作成した関連ノード特徴プロファイルに基づいて、起点ノードからリンクを辿ることによりアクセス可能な全てのノードあるいは予め決めておいた深さ（＝Ｎ）まででアクセス可能な全てのノードの起点ノードに対する類似性の判断処理を行う。そして、類似しているノードの内容を、ノード合成部１１５に渡す。
【００３１】
ノード合成部１１５は、類似性判定部１１４で類似であるとされたノードの関連ノード特徴プロファイル１１３ａを、起点ノード特徴プロファイル１１１ａに合成する。合成されたプロファイルは、検索対象プロファイルとして検索対象プロファイル記憶部１１６に、起点ノードの識別アドレスと関連付けて格納される。また、類似であると判断されたノード群に含まれる構成ノードの識別アドレス情報を、起点ノード識別アドレスと対応付けて構成ノード記憶手段１２０に格納する。
【００３２】
検索対象プロファイル記憶部１１６は、起点ノードの識別アドレスと検索対象プロファイルとの組を保持し、情報検索手段１３０からの要求に応じて保持している情報を提供する。
【００３３】
このような構成のノード群構成手段１１０によって行われる処理の詳細を、以下に説明する。
まず、ノード群の生成処理について説明する。
【００３４】
図３は、特徴抽出処理の流れを示すフローチャートである。このフローチャートでは、起点ノードを受け取った起点ノード特徴抽出部１１１の処理として説明するが、関連ノード特徴抽出部１１３が行う関連ノード特徴プロファイル生成処理、情報検索手段１３０が行う検索要求プロファイル生成処理、及び類似度計算手段１４０が行う処理も同様の処理である。以下、各処理をステップ番号に沿って説明する。
〔Ｓ１〕起点ノードが与えられ、その情報ソースが起点ノード特徴抽出部１１１に入力される。
〔Ｓ２〕情報ソースから、ハイパードキュメントシステム記述言語（例えば、ＨＴＭＬ）で定義されたタグを除去する。
〔Ｓ３〕既知の形態素解析技術を用いて、残されたテキストから単語を抽出する。
〔Ｓ４〕ステップＳ３で得られた単語の集合から重要単語だけを抽出する。ここで、重要単語とは情報ソースの内容を特徴付けている単語のことであり、例えば、名詞だけを重要単語とするといった方法で抽出する。
〔Ｓ５〕ステップＳ４で得られた重要単語に対して、出現頻度や出現位置を考慮して、重み付けをする。すなわち、出現頻度の高い単語ほど重要度を高くする。また、出現位置が文書の先頭に近いほど重要度を高くする。
〔Ｓ６〕最後に、重要単語とその重みとの組からなるリストを作成し、これを起点ノード特徴プロファイル１１１ａとする。
【００３５】
このようにして得られた起点ノードの特徴プロファイル１１１ａ（単数）は、類似性判定部１１４に渡される。
また、起点ノード１１は、関連ノード取得部１１２にも渡されており、関連ノード取得部１１２は、受け取った起点ノード１１の情報ソースに含まれるリンク情報を検索し、そのリンク先のノードを２次ノード１２，１３として取得する。例えば、起点ノード１１がＨＴＭＬで作成されていれば、アンカータグ（＜Ａ＞．．．＜／Ａ＞）で囲まれた領域内のＵＲＬを抽出し、そのＵＲＬで指定された文書（２次ノード）を取得する。
【００３６】
関連ノード取得部１１２が取得した関連ノードの集合は、関連ノード特徴抽出部１１３に渡される。そして、関連ノード特徴抽出部１１３によって、図３に示したフローチャートと同様の処理が実行され、各関連ノードに対する関連ノード特徴プロファイル１１３ａが作成される。その関連ノードの特徴プロファイル１１３ａ（一般に複数）は、類似性判定部１１４に渡される。これにより、類似性判定部１１４には、起点ノード特徴プロファイル１１１ａと複数の関連ノード特徴プロファイル１１３ａとが渡されたことになる。
【００３７】
次に、図２の類似性判定部１１４において実行される処理の流れの具体例を説明する。
図４は、類似性判定処理の流れを示すフローチャートである。この処理は全て類似性判定部１１４によって行われる。
〔Ｓ１１〕Ｎ＝２という初期化を行う。
〔Ｓ１２〕Ｎ次ノードが存在するか否かが判定される。存在すればステップＳ１３に進み、そうでなければ処理を終了する。
〔Ｓ１３〕ｐ＝１という初期化を行う。また、Ｎ次ノードの個数をｍとする。
〔Ｓ１４〕ｐとｍの大小を比較して、ｐ＞ｍであればステップＳ１９に進み、そうでなければステップＳ１５に進む。
〔Ｓ１５〕起点ノードとｐ番目のＮ次ノードの類似度を前述の方法（既知のベクター内積演算手法）で計算する。
〔Ｓ１６〕ステップＳ１５で得られた類似度の値と閾値を比較して、類似度＞閾値であれば、ステップＳ１７に進み、そうでなければ、ステップＳ１８に進む。ここで、閾値は予め設定された値であり、その大小で類似性の許容範囲を調整する。
〔Ｓ１７〕ｐ番目のＮ次ノードを起点ノードへ合成するノードの候補として記憶する。
〔Ｓ１８〕ｐの値に１を加算して、ステップＳ１４に進む。
〔Ｓ１９〕Ｎの値に１を加算して、ステップＳ１２に進む。
【００３８】
これにより、起点ノードからリンクを辿ることによりアクセス可能な全てのノードあるいは予め決めた深さまででアクセス可能な全てのノードの中から、起点ノードに類似した内容を有するものが抽出される。
【００３９】
ここで、起点ノード１１を起点としてノード群を構成する場合を考える（図２参照）。なお、起点ノード１１からは、２つの２次ノード１２，１３へリンクが張られている。２次ノード１２，１３からも他のノードへリンクが張られており、最終的にノード１４〜１６までリンクが張られている。
【００４０】
起点ノード１１がノード群構成手段１１０に入力されると、起点ノード特徴抽出部１１１によって、起点ノード１１の内容が解析され、起点ノード１１の特徴が起点ノード特徴プロファイルとして類似性判定部１１４に渡される。また、関連ノード取得部１１２によって、起点ノード１１からリンクが張られている２次ノード１２，１３のノードパス名を抽出し、２次ノード１２，１３を取得する。さらに、２次ノード１２，１３からリンクを辿ることによりアクセスできるノードをＮ次のノード１４〜１６まで全て取得する。取得したノードは、関連ノード特徴抽出部１１３に渡される。そして、関連ノード特徴抽出部１１３によって各ノードの内容の特徴が抽出され、関連ノード特徴プロファイルが作成される。すると、類似性判定部１１４により、ノード１１に類似する内容を有している関連ノードが全て抽出される。そして、抽出された全てのノードが、ノード合成部１１５により起点ノードに合成され、合成ノードが生成される。
【００４１】
このように、起点ノードから直接リンクが張られている２次ノードに限らず、起点ノードからリンクを辿ることによりアクセス可能な全てのノードあるいは予め決めた深さまででアクセス可能な全てのノードを、類似性の判断対象とすることで、ドキュメントオーサが多階層によるハイパードキュメントを作成しても、それらの全てを１つのまとまりとして情報検索の対象とすることができる。
【００４２】
ここまでの処理はユーザから検索要求が与えられる前に、前もって実行される。その後、検索要求が入力されると、情報検索手段１３０により検索要求プロファイルが生成される。検索要求プロファイル生成処理の詳細は、図３のフローチャートで示した処理と同様である。そして、情報検索手段１３０によって、検索対象プロファイル記憶部１１６の中の検索対象プロファイルと検索要求プロファイルとの類似度が計算され、類似度の高い検索対象プロファイルに対応する起点ノードの識別アドレスと類似度値との組が検索結果として類似度計算手段１４０に送られる。このとき、検索要求プロファイルも類似度計算手段１４０に送られる。
【００４３】
次に、類似度計算手段１４０の詳細を説明する。
図５は、類似度計算手段の内部構成を示す図である。類似度計算手段１４０は、構成ノード取得部１４１、構成ノード特徴プロファイル生成部１４２、及び類似度計算部１４３からなる。
【００４４】
構成ノード取得部１４１は、検索結果として得られるノード群の起点ノードの識別アドレスを受け取ると、その起点ノードの識別アドレスに対応する構成ノードの識別アドレスを構成ノード記憶手段１２０より取得する。構成ノード識別アドレスは、検索結果として返されたノード群を構成する各ノードの識別アドレスである。構成ノード取得部１４１は、構成ノードの識別アドレスが示すノードをハイパードキュメントシステム１０から取得する。
【００４５】
構成ノード特徴プロファイル生成部１４２は、構成ノード取得部１４１において取得されたノードの内容の特徴を表すプロファイル（以後、「構成ノードプロファイル」という）を生成する。構成ノードプロファイル生成処理の詳細は、図３のフローチャートで示した処理と同様である。
【００４６】
類似度計算部１４３は、情報検索手段１３０で生成された検索要求プロファイルを受け取り、受け取った検索要求プロファイルと構成ノードプロファイルとの間の類似度値をベクター内積演算手法により計算する。計算結果は、類似度検索結果表示手段１５０に入力する。
【００４７】
類似度検索結果表示手段１５０は、類似度の高い構成ノードへのアクセス経路が明確となるように、検索要求に類似するノード群の構成を表示する。
図６は、類似度検索結果表示手段による表示例を示す図である。この図は、検索要求に最も類似したノード群の構造を表示したものである。図中の矩形が構成ノードを表している。矩形の中の円の数が、その構成ノードと検索条件との間の類似度を示している。この例では、構成ノードの類似度を５段階に分けて表示している。
【００４８】
このような画面を見たユーザは、どの構成ノードが検索条件との間の関連性が高いのかを一目で認識することができる。
なお、上記の説明では、検索条件に類似するすべてのノード群について、構成ノードの類似度を計算するものとしたが、検索結果として返されたノード群の中からユーザが指定するノード群だけについて、類似度を計算するようにしてもよい。
【００４９】
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態は、情報検索手段による検索結果として複数のノード群が得られた場合に、２つ以上のノード群に含まれる構成ノードと検索要求との間の類似度計算を、重複して行わないようにするものである。
【００５０】
図７は、第２の実施の形態の情報検索装置を示す図である。なお、この情報検索装置２００におけるノード構成手段２１０、構成ノード記憶手段２２０、情報検索手段２３０、及び類似度検索結果表示手段２５０は、図１に示した第１の実施の形態の同名の構成要素と同じ機能を有しているため、説明を省略する。
【００５１】
本実施の形態において新たに加えられた類似度計算結果記憶手段２６０は、類似度計算手段２４０での計算結果をその都度記憶する。すなわち、検索条件プロファイルに対する各ノードの類似度を保持する。
【００５２】
本実施の形態における類似度計算手段２４０は、図８に示すような要素で構成されている。
図８は、第２の実施の形態における類似度計算手段の構成を示す図である。この類似度計算手段２４０には、情報検索手段２３０より検索要求プロファイルと検索結果とが入力される。ここで、検索結果としては、類似度が閾値を超えたノード群の起点ノードの識別アドレスが、類似度の高い順に送られてくるものとする。
【００５３】
識別アドレス判定部２４１は、検索結果（複数の起点ノード識別アドレス）が入力されると、検索結果で示された最初の起点ノード識別アドレスに対応する構成ノードの識別アドレスを構成ノード記憶手段２２０から取得する。さらに、識別アドレス判定部２４１は、類似度計算結果記憶手段２６０から、検索要求プロファイルと構成ノードの識別アドレスとの組に対応する類似度計算結果を取得し、その値を類似度検索結果表示手段２５０に入力する。ここで、類似度計算結果記憶手段２６０に、検索要求プロファイルと識別アドレスとの組に対応する類似度計算結果が存在しないときは、構成ノードの識別アドレスを構成ノード取得部２４２に入力する。
【００５４】
構成ノード取得部２４２は、構成ノードの識別アドレスが入力されると、構成ノードの識別アドレスが示すノードの内容をハイパードキュメントシステム１０から取得し、構成ノード特徴プロファイル生成部２４３に渡す。
【００５５】
構成ノード特徴プロファイル生成部２４３は、構成ノード取得部２４２において取得されたノードの内容の特徴を表す構成ノードプロファイルを生成する。
類似度計算部２４４は、検索要求プロファイルと構成ノードプロファイルとの間の類似度値を計算し、その結果を類似度検索結果表示手段２５０と類似度計算結果記憶手段２６０とに入力する。
【００５６】
このような情報検索装置によれば、類似度計算部２４４で計算された検索結果のノード群を構成するノードの類似度は、類似度計算結果記憶手段２６０に保持される。ここで、ある検索要求に対する検索結果は、類似度の高い順に順位付けされた複数のノード群である。そのため、２つ以上のノード群に含まれるノードも存在する。そのようなノードと検索要求との間の類似度が一度計算されると、その計算結果が類似度計算結果記憶手段２６０に記憶され、それ以後は、類似度計算結果記憶手段２６０から計算結果を抽出するのみでよい。従って、１つのノードに対する重複した計算を避けることができ、処理効率が向上する。
【００５７】
次に、第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態は、ユーザがノード間のリンクを辿りやすいように、ノード群の構成を表示するものである。なお、第３の実施の形態における情報検索装置に必要な構成要素は第１の実施の形態と同様である。そのため、図１、図２に示した構成を用い、第１の実施の形態と異なる処理内容についてのみ説明する。
【００５８】
ノード群構成手段１１０は、第１の実施の形態と同様にノード群を構成するが、このとき各ノードのプロファイルとして自身をリンクによって参照しているノードの識別アドレスを被参照ノード表として、構成ノード記憶手段１２０に保持する。また、自身が参照しているノードの識別アドレスも、構成ノード記憶手段１２０に参照ノード表として保持する。
【００５９】
次に、検索要求が与えられると第１の実施の形態と同様に、情報検索手段１３０により検索を行い、検索要求に類似する内容を有するノード群が抽出される。さらに、類似度計算手段１４０によって、抽出されたノード群を構成する各ノードと検索要求との間の類似度が算出され、類似度検索結果表示手段１５０に送られる。このとき、構成ノード記憶手段１２０に保持されている各ノードに対する被参照ノード表と参照ノード表とが、類似度検索結果表示手段１５０に送られる。
【００６０】
ノード群、構成ノードの類似度値、構成ノードの被参照ノード表、及び構成ノードの参照ノード表を受け取った類似度検索結果表示手段１５０は、以下のような処理を行う。
【００６１】
図９は、第３の実施の形態における類似度検索結果表示手段の処理手順を示す図である。なお、以下の処理は、すべて類似度検索結果表示手段が行う処理であり、類似度計算手段から類似度値の付加されたノード群が入力された際に実行される。
〔Ｓ２１〕ノード群中に含まれる検索要求類似度Sim ＞閾値を満たすノードをノード表に追加する。
〔Ｓ２２〕ノード表中最も順位の高いノードＮｋを選出する。
〔Ｓ２３〕ノード群のルートノードよりＮｋに至る経路を各構成ノードの参照リンク表から求め、その経路上のノードでノード表に含まれるものをノード表から削除する。また、このとき使用したリンクをリンク表に追加する。
〔Ｓ２４〕ノード群中でＮｋより到達可能なノードを各構成ノードの参照ノード表より求め、その中でノード表に含まれるものをノード表から削除する。また、このとき使用したリンクをリンク表に追加する。
〔Ｓ２５〕ノード表に未処理のノードがあるか否かを判断する。ノード表に未処理のノードが存在していればステップＳ２２に進み、そうでなければステップＳ２６に進む。
〔Ｓ２６〕リンク表よりブラウジングパス（類似度の高い構成ノードへのアクセス経路）を生成する。
【００６２】
このようにして、検索要求との類似度が高いノード群についてブラウジングパスが生成される。生成されたブラウジングパスは、検索式に対する類似度の高いノードから順に閲覧する際に有効である。
【００６３】
以下に、第３の実施の形態におけるノード群の表示例を、第１の実施の形態におけるノード群の表示例とを比較して説明する。
図１０は、情報検索手段で抽出されたノード群の例を示す図である。この例に示すノード群には、６つのノード１１〜１６が構成ノードとして存在している。「ルート」と示されたノード１１が起点ノードである。また、３つのノード１２，１５，１６が検索要求類似度の閾値を超えている。「順位１」と表記されたノード１２が最も類似度の高いノードであり、「順位２」と表記されたノード１６が２番目に類似度の高いノードであり、「順位３」と表記されたノード１５が３番目に類似度の高いノードである。各ノード１１〜１６の間を接続している矢印がリンク２１〜２６である。図に示すように、ルートのノード１１からリンク関係を辿り類似度が３番目のノード１５に到達する経路は、２通りの経路がある。
【００６４】
このようなノード群を第３の実施の形態の類似度検索結果表示手段に入力すると、図８のフローチャートに従って以下のような処理が行われる。
まず「順位１」、「順位２」、「順位３」のノードをノード表に記憶する（ステップＳ２１）。次にノード表から「順位１」のノード１２を選択し（ステップＳ２２）、「ルート」のノード１１から「順位１」のノード１２へのリンク２１をリンク表に記憶するとともに、「順位１」のノード１２をノード表から削除する（ステップＳ２３）。次に、「順位１」のノードから到達可能なノードである「順位３」のノードをノード表から削除し、リンク２２、リンク２３をリンク表に追加する（ステップＳ２４）。
【００６５】
その後、ノード表にはまだノードが含まれるので再び同じ過程を繰り返すことで、リンク表にはリンク２１、リンク２２、リンク２３、リンク２６が登録される。この登録されたリンク表にしたがってブラウジングパスがユーザに提示される。
【００６６】
ここで、第１の実施の形態と第３の実施の形態とにおける表示内容の違いを、図１１、図１２に示す。
図１１は、第１の実施の形態によって表示されるノード群を示す図である。図のように、第１の実施の形態ではルートノードから辿るための経路が示される。
【００６７】
図１２は、第３の実施の形態によって表示されるノード群を示す図である。図に示すように、第３の実施の形態では、類似度の高いノードから低いノードへリンク関係を辿ることができるのであれば、その経路が示される。従って、「順位１」のノード１１から「順位３」のノード１５へのリンク２２，２３が表示されており、「ルート」のノード１１からノード１を経由して「順位３」のノード１５へ辿るためのリンクは表示されていない。
【００６８】
第１の実施の形態における表示内容に比べ、第３の実施の形態のブラウジングパスは、ノード群の起点となるノードから参照されるノードが減らされており、直線的なブラウジングパスが提示されている。これにより、ユーザがパスをたどり直したりすることなく検索要求との類似度の高いノードの情報を効率的に得ることができる。
【００６９】
次に、第４の実施の形態について説明する。第４の実施の形態は、検索要求の内容を反映させてノード群を構成するものである。
図１３は、第４の実施の形態の情報検索装置の構成を示す図である。第４の実施の形態の情報検索装置３００は、以下のような要素で構成される。
【００７０】
ノード間類似度算出手段３１０は、ハイパードキュメントシステム１０に分散して配置されている情報から、リンクでつながれた２つの情報であるノード間の類似度を算出する。類似度の算出処理は、図２の類似性判定部１１４が行う処理と同様である。このとき「ノードＡ」と「ノードＣ」において「ノードＡ」から「ノードＣ」への参照という形でリンクが結ばれているノード間の類似度をSim(A,C)であらわす。ノード間類似度記憶手段３２０は、ノード間類似度算出手段が算出したノード間類似度を記憶する。
【００７１】
検索要求類似度算出手段３３０は、検索要求から生成された検索要求プロファイルとハイパードキュメントシステムに分散して配置された個々の情報をあらわすノードとの類似度を算出する。類似度の算出処理は、第１の実施の形態の類似度計算部１４３（図５に示す）が行う処理と同じである。このとき「ノードＣ」と検索要求との類似度をSim(Q,C)であらわす。検索要求類似度記憶手段３４０は、検索要求類似度算出手段３３０が算出した検索要求類似度を記憶する。
【００７２】
リンク重み算出手段３５０は、検索要求類似度とノード間類似度とからノード間のリンクの重みであるリンク重みを算出する。
図１４は、リンク重み算出手段によるノード間のリンク重み算出例を示す図である。図１４で示すように「ノードＡ」から「ノードＣ」が参照され、「ノードＢ」から「ノードＣ」が参照されているとき、「ノードＡ」「ノードＣ」間のリンク、「ノードＢ」「ノードＣ」間のリンクの重みはそれぞれW(A,C)=Sim(A,C) ×Sim(Q,C),W(B,C)=Sim(B,C)×Sim(Q,C)によって算出される。
【００７３】
以上によってハイパードキュメントシステム１０中のすべてのノード間のリンク重みが算出される。なお、ノード間の類似度については、ユーザからの検索要求によって変化しないので事前に計算し記憶しておくこともできる。
【００７４】
リンク重み記憶手段３６０は、リンク重み算出手段３５０が算出したリンク重みを記憶する。
動的ノード群生成手段３７０は、リンク重みを元に、ある閾値以上のリンク重みでつながれたノード群を生成する。この処理の詳細は、図１５において説明する。
【００７５】
検索結果表示手段３８０は、動的ノード群生成手段３７０が生成した動的ノード群を表示装置の画面に表示する。
以下に、動的ノード群生成処理の詳細を説明する。なお、以下の処理は、類似度がある閾値以上であるすべてのノードがいずれかのノード群に含まれるまで行われる処理であり、その間既出ノード表は共通して用いられる。
【００７６】
図１５は、動的ノード群生成処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、すべて動的ノード群生成手段３７０で行われる。
〔Ｓ３１〕ｋの値の初期値を１に設定する。
〔Ｓ３２〕検索要求類似度がｋ番目のノードＮを選出する。
〔Ｓ３３〕ノードＮが既出ノード表に含まれるか否かを判断する。既出ノード表に含まれていればステップＳ４０に進み、含まれていなければステップＳ３４に進む。
〔Ｓ３４〕ノードＮをノード集合ＮＣ、ノード集合Ｃｋ、及び既出ノード表に追加する。
〔Ｓ３５〕ノード集合ＮＣが空か否かを判断する。空であればステップＳ４０に進み、空でなければステップＳ３６に進む。
〔Ｓ３６〕ノード集合ＮＣからノードを１つ選出し、ＮＣから削除する。ここで選出したノードをノードＭとする。
〔Ｓ３７〕ノードＭから重みＷ＞閾値で参照しているノード群を抽出する。
〔Ｓ３８〕ステップＳ３７で抽出された各ノードが既出ノード表に含まれるか否かを判断する。既出ノード表に含まれる場合はステップＳ３５に進み、そうでない場合はステップＳ３９に進む。
〔Ｓ３９〕ステップＳ３７で抽出されたノードをノード集合ＮＣ、ノード集合Ｃｋ、既出ノード表に追加し、ステップＳ３４に進む。
〔Ｓ４０〕ｋの値に１を加算する。
〔Ｓ４１〕ｋの値が、検索要求類似度が閾値を超えたノードの総数Ｋ以上であるか否かを判断する。検索要求類似度が閾値を超えたノードの総数Ｋを超えていれば処理を終了し、そうでなければステップＳ３２に進む。
【００７７】
このような処理を行うことで、検索要求との類似度がある閾値以上であるすべてのノードについて行うことで、複数のノード集合Ｃｋが生成される。この処理の内容を、具体例を用いて説明する。
【００７８】
図１６は、ハイパードキュメントシステム中の情報の一部を示す図である。図中、「順位１」、「順位２」と表記したノード３１，３２は、それぞれ検索要求に対する類似度が１番高いノードと、２番目に高いノードである。また、ノード３１〜３７間を結ぶ実線の矢印は閾値以上の重みのリンク４１〜４４を表し、破線の矢印は閾値以下の重みのリンク４５，４６を表している。
【００７９】
まず、検索要求との類似度の高い「順位１」のノード３１選出し、ノード３１を起点として図１５のフローチャートにしたがって処理を行う。ノード３１が既出ノード表に含まれるか否かを判断するが、この段階では既出ノード表にはなにも登録されていないため、「順位１」のノード３１をノード集合ＮＣ、Ｃ１、既出ノード表のそれぞれに追加する。ノード集合ＮＣから「順位１」のノード３１を取り出し、このノードが参照しかつ重みが閾値以上であるノード３３，３５をノード集合ＮＣ，Ｃ１，既出ノード表に追加する。次にノード集合ＮＣに含まれているノード３３、３５について同様に繰り返していきノード集合ＮＣが空になるまで繰り返す。この例では、「順位１」のノード３１、「順位２」のノード３２、ノード３３、及びノード３５がノード集合Ｃ１に入れられて処理は終了する。
【００８０】
次に、「ｋ＝２」として「順位２」のノード３２を起点とした処理を開始するが、ノード３２は、すでに既出ノード表に含まれている。そのため、ノード集合Ｃ２は作成されず、「順位３」のノードを起点にした処理に移行する。以後同様にして、あらかじめ与えられた閾値を超えたすべてのノードが、ノード集合Ｃｋのいずれかに含まれるまでノード集合の生成処理が繰り返えされる。
【００８１】
このようにして得られたノード集合Ｃ１に基づいて表示されるノード群の例を図１７に示す。
図１７は、検索要求に応じて構成されるノード群の表示例を示す図である。この例は、検索要求に最も類似するノード３１を起点ノードとして構成されたノード群の表示例である。図に示すように、閾値以上の重みで接続されているノードによってノード群が構成されている。
【００８２】
これにより、ドキュメントオーサの嗜好によってノードに分割された情報をユーザの興味を反映した意味的なまとまりとしてノード群を生成して検索が行われ、検索結果のブラウジングパスを提供することが可能となっている。その結果、効率的に情報閲覧を行うことができる。
【００８３】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、情報検索装置が有すべき機能の処理内容は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムに記述しておく。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理がコンピュータで実現される。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置や半導体メモリ等がある。市場に流通させる場合には、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disk Read Only Memory) やフロッピーディスク等の可搬型記録媒体にプログラムを格納して流通させたり、ネットワークを介して接続されたコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを通じて他のコンピュータに転送することもできる。コンピュータで実行する際には、コンピュータ内のハードディスク装置等にプログラムを格納しておき、メインメモリにロードして実行する。
【００８４】
【発明の効果】
以上説明したように本発明の情報検索装置では、検索要求に類似するノード群の構成ノードと検索要求との間の類似度を求め、類似度の高い構成ノードが区別できるようにして各構成ノードへのアクセス経路を表示するようにしたため、複数のノードの集合によって意味的まとまりを持つ情報を１単位とする検索を実現した場合においても、ユーザは検索意図にあったノードを効率よく参照することができる。
【００８５】
また、本発明の情報検索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では、記録された情報検索プログラムをコンピュータに実行させることで、検索要求に類似するノード群の構成ノードと検索要求との間の類似度を求め、類似度の高い構成ノードが区別できるようにして各構成ノードへのアクセス経路を表示するような処理をコンピュータに行わせることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の情報検索装置の第１の実施の形態の構成を示す図である。
【図２】  ノード群構成手段の内部構成を示す図である。
【図３】  特徴抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】  類似性判定処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】  類似度計算手段の内部構成を示す図である。
【図６】  類似度検索結果表示手段による表示例を示す図である。
【図７】  第２の実施の形態の情報検索装置を示す図である。
【図８】  第２の実施の形態における類似度計算手段の構成を示す図である。
【図９】  第３の実施の形態における類似度検索結果表示手段の処理手順を示す図である。
【図１０】  情報検索手段で抽出されたノード群の例を示す図である。
【図１１】  第１の実施の形態によって表示されるノード群を示す図である。
【図１２】  第３の実施の形態によって表示されるノード群を示す図である。
【図１３】  第４の実施の形態の情報検索装置の構成を示す図である。
【図１４】  リンク重み算出手段によるノード間のリンクの重み算出例を示す図である。
【図１５】  動的ノード群生成処理の手順を示すフローチャートである。
【図１６】  ハイパードキュメントシステム中の情報の一部を示す図である。
【図１７】  検索要求に応じて構成されるノード群の表示例を示す図である。
【符号の説明】
１０  ハイパードキュメントシステム
１００  情報検索装置
１１０  ノード群構成手段
１２０  構成ノード記憶手段
１３０  情報検索手段
１４０  類似度検索手段
１５０  類似度検索結果表示手段
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
0003849318.tif 000017
【図１７】
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