"検索対象となる文書データ、および当該文書データを所定単位に分割した部分データが登録された文字列検索用索引と、前記文書データ同士の関係性、およびその関係性の種別が定義された関係データ展開用索引と、検索クエリを前記所定単位の部分データに分割し、当該部分データに部分一致する文書データを前記文字列検索用索引から取得して類似度を計算する文字列検索部と、前記文字列検索部の取得した前記文書データを展開元とし、当該展開元の文書データに対して前記関係性が定義された展開先の文書データを前記関係データ展開用索引から取得し、前記関係性の種別に応じた重みおよび当該展開先の文書データの前記類似度を用いて当該展開元の文書データの前記類似度を修正し、当該修正した類似度の順に当該展開元の文書データを整列して出力する関係データ展開検索部とを備える検索装置。文字列検索用索引は、検索対象となる文書データを単語単位に分割した部分データを有し、文字列検索部は、検索クエリのうちの一部の単語を検索キーにして、前記文字列検索用索引を検索することを特徴とする請求項1記載の検索装置。文字列検索用索引は、検索対象となる文書データを任意の文字数単位に分割した部分データを有し、文字列検索部は、検索クエリのうちの前記任意の文字数の文字列を検索キーにして、前記文字列検索用索引を検索することを特徴とする請求項1記載の検索装置。文字列検索用索引は、検索対象となる文書データを任意の音素数単位に分割した部分データを有し、文字列検索部は、検索クエリのうちの前記任意の音素数の音素列を検索キーにして、前期文字列検索用索引を検索することを特徴とする請求項1記載の検索装置。関係データ展開検索部は、優先する関係性の種別を指定した外部入力に従って重みを大きくして、当該関係性の種別が定義された文書データの類似度が大きくなるようにすることを特徴とする請求項1記載の検索装置。検索対象となる文書データを所定単位の部分データに分割して文字列検索用索引を生成する文字列索引生成部と、前記文書データ同士の関係性、およびその関係性の種別が定義された関係定義リストに基づいて関係データ展開用索引を生成する関係データ展開用索引生成部とを備えることを特徴とする請求項1記載の検索装置。しかしながら、上記特許文献1では、文字列の類似性を考慮したあいまい検索が可能だが、<アーティスト名><曲名>および<市町村名><施設名>といった形式で検索しても、キーワード間の相互の関係性を利用した検索ができないという課題があった。例えば、楽曲検索において、<アーティスト名><曲名>のように相互に関係のあるアーティスト名と曲名を組み合わせた検索語を入力した場合、アーティスト名が違っても同一の曲名には同一の評価が付与されてしまい、検索語中のアーティスト名を検索結果に反映できなかった。アーティスト名を検索結果に反映するために、アーティスト名と曲名を連結した検索対象文字列の索引を生成することもできるが、索引のデータ容量が増大してしまう。また、<アーティスト名><曲名>というパタンだけではなく、<アーティスト名><アルバム名>または<アルバム名><曲名>といった複数のパタンに対応した索引を作成すると、さらに膨大なデータ容量が必要となり、カーナビゲーション装置等の組み込み機器での利用には適さないという課題があった。一方、上記特許文献2では、付随情報毎に索引データを持つため、とんこつ、麺等のキーワード毎に検索処理が必要となり、検索処理時間が長くなるという課題があった。また、あいまい検索との併用時には、検索質問中の各単語がどの付随情報に属するかを一意に決めることができないため、検索質問中の全単語について全ての付随情報索引を検索しなくてはならず、カーナビゲーション装置等の組み込み機器において、実用的な時間で処理することができないという課題があった。さらに、従来の検索装置において、事前に定義されたシソーラス等を用いて、検索質問中の単語を関連する別単語に展開して検索する手法が用いられるが、別単語に展開してからあいまい検索する場合には上記特許文献1と同様にデータ容量が膨大になるという課題が生じる。また、別単語への展開自体をあいまい検索できるようにすると、上記特許文献2と同様に組み合わせの数が膨大となり、実用的な時間で処理することができないという課題が生じる。この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、索引のデータ容量を抑制しつつ、相互に関連のあるキーワード間の関係性を利用した柔軟なあいまい検索を行うことを目的とする。この発明の検索装置は、検索対象となる文書データ、および当該文書データを所定単位に分割した部分データが登録された文字列検索用索引と、文書データ同士の関係性、およびその関係性の種別が定義された関係データ展開用索引と、検索クエリを所定単位の部分データに分割し、当該部分データに部分一致する文書データを文字列検索用索引から取得して類似度を計算する文字列検索部と、文字列検索部の取得した文書データを展開元とし、当該展開元の文書データに対して関係性が定義された展開先の文書データを関係データ展開用索引から取得し、関係性の種別に応じた重みおよび当該展開先の文書データの類似度を用いて当該展開元の文書データの類似度を修正し、当該修正した類似度の順に当該展開元の文書データを整列して出力する関係データ展開検索部とを備えるものである。この発明によれば、検索クエリをあいまい検索するための文字列検索用索引とは別に、文書データ同士の関係性および関係性の種別を定義した関係データ展開用索引を用意し、検索クエリに部分一致する文書データ同士の関係性とその種別を考慮して類似度を求めることにより、文字列検索用索引のデータ容量を抑制しつつ、相互に関連のあるキーワード間の関係性を利用した柔軟なあいまい検索を行うことができる。以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。実施の形態1.本実施の形態1では、図1に示す検索装置をカーナビゲーション装置に組み込み、楽曲検索に用いる例を説明する。ただし、この検索装置の用途は、カーナビゲーション装置の楽曲検索に限定されるものではなく、施設名の検索および住所の検索等、相互に関連を持つ構造データの検索全般に適用し得るものである。図1において、索引生成部10は、登録データ20および関係定義リスト30を受け付け、文字列検索用索引40および関係データ展開用索引50を生成する。検索部60は、索引生成部10の生成した文字列検索用索引40および関係データ展開用索引50を参照して、利用者の入力した検索クエリ70に合致するデータを検索し、関係重みデータ80に従ってランキングした検索結果90を出力する。図2に、索引生成部10の詳細構成を示す。文字列索引生成部11は、登録データ20に含まれる文書データ見出し文字列をもとに文字列検索用索引40を生成する。関係データ展開用索引生成部12は、文書データ同士の関係性、および関係性の種別を定義した関係定義リスト30をもとに、関係データ展開用索引50を生成する。図3に、検索部60の詳細構成を示す。検索クエリ解析部61は、検索クエリ70を解析し、文字列検索用索引40を検索するための部分データに変換して文字列検索部62へ出力する。文字列検索部62は、文字列検索用索引40を参照し、この部分データを検索キーに用いて検索クエリ70に部分一致する文書データを検索して、部分データと文書データとの類似度文字列類似度を計算して関係データ展開検索部63へ出力する。関係データ展開検索部63は、関係データ展開用索引50を参照して文書データ同士の関係性を考慮すると共に、関係重みデータ80に従ってその関係性の種別を考慮して類似度を修正し、修正した類似度関係データ展開類似度の高い順に文書データを整列して検索結果90とする。図4は、登録データ20の一例である。この登録データ20は、少なくとも文書ID21見出し22データ種別23のデータを含む。例えば文書ID21=1のレコードは、見出し22=ABCrockband、データ種別23=アーティスト名のデータを含む。なお、異なるアーティストによる同名の曲例えば文書ID21=102,103、または曲名とアルバム名が同じもの例えば文書ID21=10,108等があるため、見出し22が同一のレコードが複数存在する。図5は、関係定義リスト30の一例である。この関係定義リスト30は、少なくとも展開元文書ID31展開先文書ID32関係種別33の関係定義データを含む。ここで、展開元文書ID31と展開先文書ID32は、図4に示した文書ID21と対応するデータである。関係種別33は、図4に示したデータ種別23のデータ同士の関係性を定義した情報であり、この例ではアーティスト名とアルバム名との関連付け、アーティスト名と曲名との関連付け、およびアルバム名と曲名との関連付けがなされている。例えば、関係定義リスト30の1行目の関係定義データは、文書ID21=1であるABCrockbandというアーティスト名と、文書ID21=10であるwildcountrylifeというアルバム名とに関連があることを定義している。次に、検索装置の動作を説明する。先ず、索引生成処理を説明し、続けて検索処理を説明する。図6は、索引生成部10による索引生成処理のフローチャートである。ステップST1は登録データ読み込み処理であり、文字列索引生成部11が登録データ20を順次読み込む。ステップST2は文字列索引生成処理であり、文字列索引生成部11が読み込んだ登録データ20の見出し22の文字列を用いて文字列検索用索引40を生成する。この文字列検索用索引40は、あいまい検索の頑健性および入力デバイスキーボード入力、音声認識入力、文字認識入力等の性質により様々な構成方法が考えられる。以下、構成例を図7~図9を用いて説明する。図7は、単語文字列を検索キーにした文字列検索用索引40の構成例である。この文字列検索用索引40は、単語ID41単語文字列42文書ID集合43のデータからなる。例えば単語ID41=1のレコードは、単語文字列42=ABCという単語について、図4に示した見出し22の中にABCを含む文書ID21の集合を、文書ID集合43として登録している。このため、単語文字列を検索キーとして、該当単語を含む全ての見出し文字列の文書IDを得られる構成である。この構成例の場合、検索クエリ70における単語の省略および語順の変更に対して頑健な検索を行うことができる。なお、文字列検索用索引40の索引データ構造、内部の文字列検索アルゴリズムについては、本発明の主たる要素ではないので、詳細説明は割愛する。例えば、単語文字列の単位で高速に検索するために、公知のハッシュ法、2分探索法等を用いればよい。検索クエリ70の入力が音声でなされる場合は、音韻上の類似性が重要となるので、音素列を検索キーとする構成がよい。図8は、音素列を検索キーにした文字列検索用索引40の構成例である。この文字列検索用索引40は、単語ID41a音素列42a文書ID集合43aのデータからなる。例えば単語ID41a=1のレコードは、音素列42a=eiという音素列について、図4に示した見出し22の中にeiを含む文書ID21の集合を、文書ID集合43aとして登録している。あるいは、単語の字面上の類似性を反映させるために、部分文字列を検索キーとする構成にしてもよい。図9は、部分文字列を検索キーにした文字列検索用索引40の構成例である。この文字列検索用索引40は、単語ID41b部分文字列42b文書ID集合43bのデータからなる。例えば単語ID41b=1のレコードは、部分文字列42b=ABという部分文字列について、図4に示した見出し22の中にABを含む文書ID21の集合を、文書ID集合43bとして登録している。この構成例の場合、単語の字面上の類似性を反映したあいまい検索を行うことができる。本発明に係る検索装置では、いずれの文字列検索用索引40を用いてもよいが、以下では図7に示す単語文字列を検索キーとする文字列検索用索引40を用いるものとして説明する。続けて、図6のステップST3では、文字列索引生成部11が、登録データ20に未処理のデータがあるかどうかを判定し、もし未処理のデータがあればステップST3YES、ステップST1,ST2の処理を繰り返す。未処理のデータがなければステップST3NO、ステップST4に進み、文字列索引生成部11が作成した文字列検索用索引40を、後述の検索処理で参照可能な形式で出力する。ステップST5は関係定義リスト読み込み処理であり、関係データ展開用索引生成部12が、関係定義リスト30を順次読み込む。ステップST6は関係データ展開用索引生成処理であり、関係データ展開用索引生成部12が読み込んだ関係定義リスト30から関係データ展開用索引50を生成する。図10は、関係データ展開用索引50の一例である。この関係データ展開用索引50は、展開元文書ID51を検索キーとして、対応する展開先文書ID52および関係種別53を取得できるよう構成する。なお、関係データ展開用索引50の索引データ構造、内部の検索アルゴリズムについては、本発明の主たる要素ではないので、詳細説明は割愛する。例えば、公知のハッシュ法を用いて、展開元文書ID51をハッシュキーとして高速に関係定義データを取得可能とする。続けて、図6のステップST7では、関係データ展開用索引生成部12が、関係定義リスト30に未処理のデータがあるかどうかを判定し、もし未処理のデータがあればステップST7YES、ステップST5,ST6の処理を繰り返す。未処理のデータがなければステップST7NO、ステップST8に進み、関係データ展開用索引生成部12が作成した関係データ展開用索引50を、後述の検索処理で参照可能な形式で出力する。以上が索引生成処理である。続けて、以下に検索処理を説明する。図11は、検索部60による検索処理のフローチャートである。1検索処理例1ここでは、<アーティスト名><曲名>という検索クエリのパタンを処理する例を説明することとし、検索クエリ70としてZYXquartet’sblueskyが入力され、曲名が検索対象として指定されているものとする。ステップST11は検索クエリの解析処理であり、検索クエリ解析部61が検索クエリ70の文字列を解析し、単語単位に分割する。ここでは、検索クエリ文字列ZYXquartet’sblueskyが単語単位に分割されて、ZYXquartet’sblueskyの4単語になる。これらの単語は検索クエリ解析結果として、文字列検索部62へ出力される。ステップST12は文字列索引の検索処理であり、文字列検索部62が文字列検索用索引40を参照して、検索クエリ解析結果に対応する検索結果を取得する。文字列検索用索引40が図7に示す構成の場合、ZYXblueskyの3単語に対応する単語ID41=25,6,20の各文書ID集合43が得られる。一方、quartet’sに対応する単語文字列は文字列検索用索引40に見当たらず、文書ID集合43は無い。次いで文字列検索部62は、取得した文書ID集合43に含まれる文書IDそれぞれに対して文字列類似度を加算し、文字列検索結果として関係データ展開検索部63へ出力する。文字列類似度を加算するにあたり、単語の重要性を考慮したtfidf重みTermFrequency-InverseDocumentFrequencyweight等を利用することもできるが、ここでは説明を簡単にするため、すべての単語の重みは等しく1であるものとして説明する。図12は、文書IDと文字列類似度の関係を示す文字列検索結果の一例であり、検索クエリ文字列ZYXquartet’sblueskyに対する結果である。単語の重みを1とした場合、例えば文書ID=102のclearblueskyは2単語blueskyを含むので文字列類似度=2となる。一方、文書ID=2のZYXquartetは、単語ZYXを含むので文字列類似度=1となる。本実施の形態1では図7に示すような単語文字列を検索キーとする文字列検索用索引40を用いる例で説明しているため、検索クエリ70のquartet’sと単語文字列42のquartetとが不一致と判断され、この分の文字列類似度は加算されない。他方、図9に示すような部分文字列を検索キーとする文字列検索用索引40を用いる場合には、文書ID=2の見出しZYXquartetに含まれる単語quartetと検索クエリ70のquartet’sとが文字列上での類似性が高いため、quartet’sに対応する部分文字列42bの文書ID集合43bが取得され、結果として文書ID=2の文字列類似度が図12の値より高くなり、より適切な検索結果が得られる。また、音声認識結果を検索クエリ70とする場合には、図8に示すような音素列を検索キーとする文字列検索用索引40を用いることにより、認識誤りに対して頑健な検索結果が得られる。例えば、ZYXという単語をZwhyXと誤って音声認識したとしても、ZYXとZwhyXとでは音素列としては類似しているので、含まれる文書IDも類似した文書ID集合43aが取得されることになり、適切な検索結果が得られる。図11のステップST13は関係データ展開用索引検索処理であり、関係データ展開検索部63が文字列検索結果の文書ID図12を検索キーとして図10に示す関係データ展開用索引50を参照し、展開先文書ID52および関係種別53を取得する。また、関係データ展開検索部63は、取得した関係種別53を検索キーとして関係重みデータ80を参照し、この関係種別に応じた関係重みを取得して、関係データ展開類似度を計算する。図13は、関係重みデータ80の一例である。この関係重みデータ80は、関係種別81に対して関係重み82を定義している。図14は、図12に示す文字列検索結果を元に、関係データ展開類似度を計算する過程を説明した図である。関係データ展開検索部63は、図12の文書ID=2を検索キーにして、図10に示す関係データ展開用索引50から展開先文書ID52=30および関係種別53=アーティスト名→アルバム名と、展開先文書ID52=103および関係種別53=アーティスト名→曲名と、展開元文書ID51=110および関係種別53=アーティスト名→曲名の、3件の関係データを取得する。このうち、展開先文書ID52=30,110の2件は、図12に示す文字列検索結果の文書IDにないので、図14に示すように、文字列類似度を0として計算する。他方、展開先文書ID52=103は、図12の文字列類似度=2を使用して計算する。また、関係データ展開検索部63は、各関係データの関係種別53に対して定義された関係重みを、図13に示す関係重みデータ80から取得する。関係種別がアーティスト名→アルバム名の展開先文書ID52=30は関係重み82=0.3である。さらに関係データ展開検索部63は、関係重み82を展開元文書ID51の文字列類似度に乗じた値を、展開先文書ID52の文字列類似度に加算して、関係データ展開類似度とする。例えば図14の5行目の文書ID=103の関係データであれば、展開元文書ID51=2の文字列類似度=1、アーティスト名→曲名の関係重み82=0.2、展開先文書ID52=103の文字列類似度=2であるので、関係データ展開類似度=2.2となる。文書ID=30,110の関係データについても同様の計算を行い、関係データ展開類似度=0.3,0.2を得る。図11のステップST14は検索結果出力処理であり、関係データ展開検索部63が、図14に示す関係データ展開類似度の計算結果を関係データ展開類似度の順に整列し、検索対象として指定されている曲名のみに限定して、検索結果90として出力する。図15は、検索結果90の一例である。なお、検索対象として指定されている曲名等の種別に限定する方法としては、例えば検索装置内の記憶装置に登録データ20図4に示す内容を格納しておき、関係データ展開検索部63がこの登録データ20を参照してデータ種別23が曲名になっている文書ID21のみを選択する。上記のように、検索部60は、事前に付与した関係定義リスト30と関係重みデータ80に基づいて、検索クエリ70の文字列をあいまい検索しつつ、楽曲検索におけるアーティスト名と曲名のような検索対象データ間の関係を考慮した検索およびランキングが可能となる。上記の例では、アーティストABCrockbandとZYXquartetの同一の曲名clearblueskyに対し、検索クエリ70にZYXというアーティスト名の一部の単語が含まれているので、図15に示すように、アーティストZYXquartetの曲clearblueskyを上位に出力することができる。2検索処理例2上記の例では、<アーティスト名><曲名>という検索クエリのパタンについて検索処理を実施した場合を説明したが、本実施の形態1に係る検索装置は索引の構成を変更することなく、別のパタンの検索クエリについても検索処理を実施可能である。以下、<アルバム名><曲名>という検索クエリのパタンを処理する例を説明する。ここでは、検索クエリ70としてdeepseaincountrylifeが入力され、曲名が検索対象として指定されているものとする。また、検索部60はこのパタンの検索クエリを処理する場合でも、先の登録データ20および関係定義リスト30に基づいて索引生成部10が生成した文字列検索用索引40および関係データ展開用索引50を用いる。図11のステップST11において、検索クエリ解析部61が検索クエリ70の文字列deepseaincountrylifeを解析して単語単位に分割し、deepseaincountrylifeの5単語を出力する。ステップST12において、文字列検索部62が文字列検索用索引40を参照して、検索クエリ解析結果の各単語に対応する文書ID集合43を取得する。図7に示すような単語文字列を検索キーとする文字列検索用索引40を用いる場合、deepseacountrylifeの4単語に対応する単語ID41=11,19,10,13の各文書ID集合43が得られる。一方、inに対応する単語文字列は文字列検索用索引40に見当たらず、文書ID集合43は無い。次いで文字列検索部62は、取得した文書ID集合43、即ちdeepに対応する文書ID集合43=105,106と、seaに対応する文書ID集合43=105,106と、countryに対応する文書ID集合43=10,108と、lifeに対応する文書ID集合43=10,108の各文書IDに対して文字列類似度を加算する。この検索クエリ文字列deepseaincountrylifeに対しては、図16に示す文字列検索結果が得られる。ここでは、文字列類似度を加算するにあたり、すべての単語の重みを等しく1としている。ステップST13において、関係データ展開検索部63が、文字列検索結果の文書ID図16を検索キーとして図10に示す関係データ展開用索引50を参照し、展開先文書ID52および関係種別53を取得すると共に、この関係種別53を検索キーとして図13に示す関係重みデータ80を参照して関係重み82を取得し、これらを用いて関係データ展開類似度を計算する。図17は、図16に示す文字列検索結果を元に、検索クエリ文字列deepseaincountrylifeについて関係データ展開類似度を計算する過程を説明した図である。関係データ展開検索部63は、図16の文書ID=10を検索キーにして、図10に示す関係データ展開用索引50から展開先文書ID52=106および関係種別53=アルバム名→曲名の1件の関係データを取得する。また、関係データ展開検索部63は、この関係データの関係種別53に対して定義された関係重み82=0.1を、図13に示す関係重みデータ80から取得する。そして、関係データ展開検索部63は、関係重み82=0.1を展開元文書ID51の文字列類似度=2に乗じた値を、展開先文書ID52の文字列類似度=2に加算して、関係データ展開類似度=2.2を得る。ステップST14において、関係データ展開検索部63が、図17に示す関係データ展開類似度の計算結果を関係データ展開類似度の順に整列し、検索対象として指定されている曲名のみに限定して、図18に示すような検索結果90として出力する。上記のように、検索部60は、事前に付与した関係定義リスト30と関係重みデータ80に基づいて、検索クエリ70の文字列をあいまい検索しつつ、楽曲検索におけるアルバム名と曲名のような検索対象データ間の関係を考慮した検索およびランキングが可能となる。上記の例では、アルバムwildcountrylifeとcoldmountainの同一の曲名deepblueseaに対し、検索クエリ70にcountrylifeというアルバム名の一部の単語が含まれているので、アルバムwildcountrylifeの曲deepblueseaを上位に出力することができる。また、文字列検索用索引40および関係データ展開用索引50の構成を変更することなく<アーティスト名><曲名>という検索クエリのパタンと、<アルバム名><曲名>という検索クエリのパタンの双方に対応することが可能である。これにより、検索クエリの多様なパタンに対して、各パタンに対応する個別の文字列検索用索引40を生成する必要がなく、データ容量を削減できるという利点がある。以上より、実施の形態1によれば、検索装置は、検索対象となる登録データ20、およびこの登録データ20を単語単位に分割した単語文字列が登録された文字列検索用索引40と、登録データ20同士の関係性、およびその関係性の種別が定義された関係データ展開用索引50と、検索クエリ70を単語単位に分割する検索クエリ解析部61と、分割した単語に部分一致する単語文字列を含む登録データ20を文字列検索用索引40から取得して文字列類似度を計算する文字列検索部62と、文字列検索部62の取得した登録データ20を展開元文書データとし、この展開元文書データに対して関係性が定義された展開先文書データを関係データ展開用索引50から取得し、関係重みデータ80に設定されている関係性の種別に応じた関係重みおよび展開先文書データの文字列類似度を用いて、展開元文書データの文字列類似度を修正して関係データ展開類似度を計算し、関係データ展開類似度の順に展開元文書データを整列した検索結果90を出力する関係データ展開検索部63とを備えるように構成した。このため、関係データ展開用索引50を用いて、検索クエリ70に部分一致する文書データ同士の関係性とその種別を考慮した類似度を求めることができるようになり、相互に関連のあるキーワード間の関係性を利用した柔軟なあいまい検索を行うことができる。また、文字列検索用索引40とは別に関係データ展開用索引50を用意しているため、検索クエリ70の各パタンに対応する個別の文字列検索用索引40を生成する必要がなく、データ容量を抑制できる。さらに、検索対象となる登録データ20を単語単位に分割した単語文字列42で構成された文字列検索用索引40を用いることにより、単語の省略、語順の変更に対して頑健な検索を行うことができる。また、実施の形態1によれば、検索装置は、検索対象となる登録データ20を任意数の文字列単位に分割した部分文字列42bで構成された文字列検索用索引40を用いることもでき、この場合には、単語の字面上の類似性を反映したあいまい検索を行うことが可能となる。また、実施の形態1によれば、検索装置は、検索対象となる登録データ20を任意数の音素列単位に分割した音素列42aで構成された文字列検索用索引40を用いることもでき、この場合には、音韻上の類似性を反映したあいまい検索を行うことが可能となる。よって、音声認識誤りに対して頑健な検索を行うことができる。また、実施の形態1によれば、検索装置は、検索対象となる登録データ20を単語単位等の所定単位に分割して文字列検索用索引40を生成する文字列索引生成部11と、登録データ20同士の関係性、およびその関係性の種別が定義された関係定義リスト30に基づいて関係データ展開用索引50を生成する関係データ展開用索引生成部12とを備えるように構成した。このため、検索クエリ70の各パタンに対応する個別の文字列検索用索引40を生成する必要がなく、データ容量を抑制できる。実施の形態2.本実施の形態2の検索装置は、図1~図3に示す検索装置と図面上では同様の構成であり、登録データ20、関係定義リスト30、文字列検索用索引40および関係データ展開用索引50をそのまま利用するため、以下では図1~図11および図13を援用して説明する。本実施の形態2の検索部60は、関係重みデータ80の値を変更して検索することにより、検索時の状況に応じて関係データ展開類似度を計算する。以下では、検索クエリ70としてbadbrotherswildwindが入力され、曲名が検索対象として指定されているものとする。そして、この場合について、アーティスト名との関連重視の関係重みデータで検索する場合と、アルバム名との関係重視の関係重みデータで検索する場合について説明する。1検索処理例1先ず、アーティスト名との関連重視の関係重みデータで検索する場合の処理を説明する。図11のステップST11において、検索クエリ解析部61が検索クエリ70の文字列badbrotherswildwindを解析して単語単位に分割し、badbrotherswildwindの4単語を出力する。ステップST12において、文字列検索部62が文字列検索用索引40を参照して、検索クエリ解析結果の各単語に対応する文書ID集合43を取得する。図7に示すような単語文字列を検索キーとする文字列検索用索引40を用いる場合、badbrotherswildwindの4単語に対応する単語ID41=2,7,23,24の各文書ID集合43が得られる。次いで文字列検索部62は、badに対応する文書ID集合43=3,30と、brothersに対応する文書ID集合43=3,30と、wildに対応する文書ID集合43=10,108,110,111と、windに対応する文書ID集合43=110,111の各文書IDに対して文字列類似度を加算する。この検索クエリ文字列badbrotherswildwindに対しては、図19に示す文字列検索結果が得られる。文字列類似度を加算するにあたり、上記実施の形態1と同様に、すべての単語の重みを等しく1としている。ステップST13において、関係データ展開検索部63が、関係重みデータ80を用いて文字列検索結果の関係データ展開類似度を計算する。ここで、図13に示す関係重みデータ80は、アルバム名→曲名の関係重み82=0.1より、アーティスト名→曲名の関係重み82=0.2のほうが大きな値が設定されており、アーティスト名との関係重視の設定となっている。従って、この例では、関係データ展開検索部63が、文字列検索結果の文書ID図19を検索キーとして図10に示す関係データ展開用索引50を参照し、展開先文書ID52および関係種別53を取得すると共に、この関係種別53を検索キーとして図13に示す関係重みデータ80を参照して関係重み82を取得し、これらを用いて関係データ展開類似度を計算する。図20は、図19に示す文字列検索結果を元に、検索クエリ文字列badbrotherswildwindについて関係データ展開類似度を計算する過程を説明した図であり、アーティスト名との関係重視の場合を示す。この例では、文書ID、即ち展開元文書ID51=3である関係データが4件文書ID=20,104,105,111、展開元文書ID51=30である関係データが2件文書ID=108,110、展開元文書ID51=10である関係データが1件文書ID=106が得られる。このうち文書ID=20,104,105,106の各関係データは文字列検索結果に無いので、文字列類似度は0として計算する。関係データ展開検索部63は、上記実施の形態1と同様に、これらの関係データに対し、関係重みデータ80で定義された関係重み82を展開元文書ID51の文字列類似度に乗じた値を、展開先文書ID52の文字列類似度に加算して、関係データ展開類似度とする。ステップST14において、関係データ展開検索部63が、図20に示す関係データ展開類似度の計算結果を関係データ展開類似度の順に整列し、検索対象として指定されている曲名のみに限定して、図21に示すような検索結果90として出力する。2検索処理例2次に、上記と同じ検索クエリ70としてbadbrotherswildwindを入力するが、アルバム名との関係重視の関係重みデータで検索する場合の処理を説明する。この場合、ステップST11,ST12の処理は上記同様である。図22に、アルバム名との関係重視の関係重みデータ80の一例を示す。この関係重みデータ80では、アーティスト名→曲名の関係重み82a=0.1より、アルバム名→曲名の関係重み82a=0.2のほうが大きな値が設定されており、アルバム名との関係重視の設定となっている。ステップST13において、関係データ展開検索部63が、文字列検索結果の文書ID図19を検索キーとして図10に示す関係データ展開用索引50を参照し、展開先文書ID52および関係種別53を取得すると共に、この関係種別53を検索キーとして図22に示す関係重みデータ80を参照して関係重み82aを取得し、これらを用いて関係データ展開類似度を計算する。図23は、図19に示す文字列検索結果を元に、検索クエリ文字列badbrotherswildwindについて関係データ展開類似度を計算する過程を説明した図であり、アルバム名との関係重視の場合を示す。また、図24は検索結果90である。例えば文書ID=111のアーティスト名→曲名の関係データは、アーティスト名との関係重視の場合であれば、関係重み82=0.2を用いて関係データ展開類似度=2.4となるが図20、一方、アルバム名との関係重視の場合であれば、関係重み82=0.1を用いて関係データ展開類似度=2.2となる図23。従って、文書ID=111のwildisthewindは、アーティスト名との関係を重視した検索結果ではランキング1位図21、アルバム名との関係を重視した検索結果ではランキング2位図24になる。一方、文書ID=110のアルバム名→曲名の関係データは、アーティスト名との関係を重視した場合にはランキング2位図21、アルバム名との関係を重視した場合にはランキング1位図24になる。上記のように、検索部60は、事前に付与した関係定義リスト30と検索時に与える関係重みデータ80に基づいて、検索クエリ70の文字列をあいまい検索しつつ、楽曲検索におけるアーティスト名と曲名のような検索対象データ間の関係を考慮した検索およびランキングが可能となる。また、関係重みデータ80の値を変更して検索することにより、検索時の状況および目的に応じた検索結果が得られる。例えば、検索クエリ70を入力するアプリケーション上で、アーティスト名との関係を優先、アルバム名との関係を優先等のメニュー選択した場合に、関係データ展開検索部63が図13、図22等の関係重みデータ80を変更して検索することにより、利用者の目的に沿った検索結果90が得られるようにすることができる。また例えば、音声入力により検索する場合、音声入力装置がアーティスト名と曲名を入力してくださいというプロンプトで利用者の音声入力を要求した場合と、アルバム名と曲名を入力してくださいというプロンプトで利用者の音声入力を要求した場合とで、関係データ展開検索部63が図13、図22の関係重みデータ80を使い分けて検索することにより、検索時の状況および目的に応じた検索結果が得られる。以上より、実施の形態2によれば、関係データ展開検索部63は、優先する関係性の種別を指定した外部入力に従って関係重みデータ80を変更し、優先する関係性の種別に該当する展開元文書データの関係データ展開類似度が大きくなるように構成した。このため、上記実施の形態1の効果に加え、検索時の状況および目的に応じた検索結果を得ることが可能となる。なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。"