"ユーザのクエリおよびオントロジに基づいてクエリの意味情報を抽出するステップと、ドキュメント、クエリおよびオントロジに基づいてドキュメント意味情報を抽出するステップと、前記ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するステップと、前記関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うステップとを備えることを特徴とするドキュメントランク付け方法。ユーザのクエリおよびオントロジに基づいてクエリの意味情報を抽出する前記ステップが、オントロジに基づいて、ユーザのクエリに含まれるクエリ概念の集合を抽出するステップと、オントロジに基づいて、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得するステップと、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定するステップとを含むことを特徴とする請求項1に記載のドキュメントランク付け方法。クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する前記ステップが、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とを決定するステップと、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得するステップとを含むことを特徴とする請求項2に記載のドキュメントランク付け方法。ドキュメント、クエリおよびオントロジに基づいてドキュメント意味情報を抽出する前記ステップが、オントロジに基づいて、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合を抽出するステップと、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合との共通部分に基づいてドキュメント概念集合を取得するステップと、ドキュメントに基づいてドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得するステップと、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定するステップとを含むことを特徴とする請求項1に記載のドキュメントランク付け方法。前記ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する前記ステップが、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とを決定するステップと、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得するステップとを含むことを特徴とする請求項4に記載のドキュメントランク付け方法。前記ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する前記ステップが、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とを取得するステップと、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するステップとを含むことを特徴とする請求項1に記載のドキュメントランク付け方法。前記関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うステップが、ドキュメントとクエリ間の概念意味関連度スコアを取得するステップと、関係関連度スコアと概念関連度スコアとに基づいてドキュメントのスコアを決定するステップと、ドキュメントのスコアに基づいてドキュメントをランク付けするステップとを含むことを特徴とする請求項1に記載のドキュメントランク付け方法。前記関係関連度スコアと概念関連度スコアとに基づいてドキュメントのスコアを決定する前記ステップが、関係の重みと概念の重みをそれぞれ使用して関係関連度スコアと概念関連度スコアの重み付けをするステップと、重み付けされた関係関連度スコアと重み付けされた概念関係度スコアとを合計してドキュメントのスコアを取得するステップを含み、前記関係の重みと概念の重みはいずれも0~1の値であり、関係の重みと概念の重みの合計は1であることを特徴とする請求項7に記載のドキュメントランク付け方法。前記関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うステップが、ドキュメントとクエリ間の概念意味関連度スコアを取得するステップと、概念関連度スコアに基づいてドキュメントをランク付けするステップと、ランク付けされたドキュメントをグループ化するステップと、関連関係度スコアに基づいて各ドキュメントグループ内の各ドキュメントをランク付けするステップとを含むことを特徴とする請求項1に記載のドキュメントランク付け方法。ユーザのクエリおよびオントロジに基づいてクエリの意味情報を抽出するように構成されたクエリ意味情報抽出手段と、ドキュメント、クエリおよびオントロジに基づいてドキュメント意味情報を抽出するように構成されたドキュメント意味情報抽出手段と、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するように構成された関係意味関連度スコア決定手段と、関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うように構成されたランク付け手段とを備えることを特徴とするドキュメントランク付け装置。上記の問題に鑑み、本発明は、ドキュメントランク付け方法および装置を提供する。本発明の第1の態様によれば、ドキュメントランク付け方法が提供される。この方法は、ユーザのクエリおよびオントロジに基づいてクエリの意味情報を抽出するステップと、ドキュメント、クエリおよびオントロジに基づいてドキュメント意味情報を抽出するステップと、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するステップと、関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うステップとを備える。本発明の第2の態様によれば、ドキュメントランク付け装置が提供される。この装置は、ユーザのクエリおよびオントロジに基づいてクエリの意味情報を抽出するように構成されたクエリ意味情報抽出手段と、ドキュメント、クエリおよびオントロジに基づいてドキュメント意味情報を抽出するように構成されたドキュメント意味情報抽出手段と、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するように構成された関係意味関連度スコア決定手段と、関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うように構成されたランク付け手段とを備える。本発明の方法と装置によれば、ドキュメントのランク付けは、クエリとドキュメント間における概念の意味関連度スコアだけではなく、クエリとドキュメント間における関係意味関連度スコアにも基づいて行われる。ドキュメントおよびクエリ内に含まれる関係の意味的な側面を考慮することによって、クエリ精度が効果的に改善されるため、ユーザは目的のクエリ結果をより迅速かつ正確に得ることができる。本発明のその他の特徴と利点は、添付図面を参照して本発明の原理を解明する以下の好適な実施例の説明により明らかとなるであろう。図に示したフローチャートおよびブロック図は、本発明の実施例によるコンピュータプログラム製品によって実行可能なシステム、方法、アーキテクチャ、機能、および動作である。フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、特定の論理機能を実行するための1つ以上の実行可能命令を含む、モジュール、プログラムセグメント、またはコードの一部を表す。一部の代替実施例では、ブロックに示す機能が図に示す順序とは異なる順序で実行されることに留意されたい。例えば、2つの連続するブロックが、関連機能との関係上、実際にはほぼ並列的に実行されたり、逆の順序で実行されたりする場合もある。また、ブロック図、フローチャートの各ブロック、およびこれらの組み合わせは、特定の機能/動作を実行するための専用のハードウェアベースシステムによって、あるいは専用ハードウェアとコンピュータ命令との組み合せによって実装できることに留意されたい。従来技術によるドキュメントランク付け方法は、大きくクエリ依存型とクエリ非依存型とに分類される。クエリ依存型とは、ユーザがクエリを実行した際に、ユーザによって入力されたクエリ内容に基づいてドキュメントがランク付けされる方法である。クエリ非依存型とは、ドキュメントと特定のクエリとの一致度を考慮しないでドキュメントのランク付けを行う方法であり、例えば、ドキュメントに固有な特性に基づいてドキュメントを直接ランク付けする場合がこれに該当する。本発明によるドキュメントランク付け方法は、クエリ依存型である。本発明の方法によれば、ユーザによって入力されたクエリが受信されると、クエリに基づいて複数のドキュメントの順位が決定される。本発明の一実施例においては、ドキュメントランク付け方法と装置が開示される。本発明によるドキュメントランク付け方法は、ユーザによって入力されたクエリに基づいて実行される。本発明による方法は、複数のドキュメントをランク付けするように適応することができる。本発明の一実施例によれば、まず、ユーザのクエリとオントロジとに基づいてクエリの意味情報が抽出され、ドキュメントとユーザのクエリとオントロジとに基づいてドキュメントの意味情報が抽出され、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアが決定され、決定された関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントがランク付けされる。本発明の方法では、ドキュメントのランク付けを行う際に、ユーザのクエリに含まれる概念とドキュメントに含まれる概念だけではなく、ユーザのクエリとドキュメント間の関係に基づく意味関連度スコア本発明では関係意味関連度スコアともいうも考慮されるため、ドキュメントのランク付け精度が効果的に改善される。明瞭化のため、最初に、本発明で使用される用語を説明する。1.オントロジオントロジとは、元来は哲学用語であるが、現代では共有される概念モデルの明示的かつ形式化された記述と考えられる。オントロジは、関連領域の知識を収集し、その技術の知識に対する共通理解を提供し、その技術において一般に認知されている語彙すなわち概念を決定し、さらに、これらの概念およびこれらの概念間に存在する相互関係の明示的な定義を、様々なレベルで形式化された方法で提供する手段として利用することができる。意味的な観点から言えば、概念間の関係は、表1に示すように、大きく4つのタイプに分類される。実用用途においては、概念間の関係は上記4タイプの基本的関係に限定されておらず、各分野に固有な状況に応じて他の関係を定義することができる。現在、広く利用されているオントロジとしては、Wordnet、Framenet、SENSUS、Mikrokmos等が挙げられる。Wordnetは、心理学的な言語規則に基づいた英語の辞書であり、情報編成単位としてsynsets特定の文脈状況において相互に交換可能な類義語の集合を利用している。Framenetも英語の辞書であり、フレーム意味論と呼ばれる記述フレームを採用して、強力な意味分析能力を実現している。現在はFramenetIIへと発展している。GUMは、言語の種類に依存しない概念編成モードであり、自然言語処理を指向し、多言語処理をサポートし、基本概念で構成されている。SENSUSも自然言語処理指向であり、機械翻訳用の概念構造を提供し、7万個以上の概念を含む。Mikrokmosも自然言語処理を指向し、多言語処理をサポートする。また、言語間の中間言語であるTMRを採用して知識表現を行う。2.意味パス意味パスとは、オントロジ内の概念間の1つ以上の関係で構成されるシーケンスである。これらの概念は意味に基づいて抽出され、意味に基づいて構築される。オントロジ内のm個の関係がr’1,r’2,...,r’mとして表現され、概念がd1,d2,...,dm,r1,...,rmと表現されるとすると、riとdi1ここで、iは1以上、m未満が同一概念の場合は、シーケンスr’1d1,r1,r’2d2,r2...,r’mdm,rmを概念d1と概念rm間の意味パスと呼ぶことができる。意味パスa=r’1d1,r1,r’2d2,r2...,r’mdm,rmを順方向意味パスと呼ぶとすれば、意味パスb=r’qrm,dq,r’q-1rq-1,dq-1...,r’prp,d1は、逆方向意味パスと呼ぶことができる。例えば、概念Aと概念B間の意味パスにおいて、概念Aから概念Bへの意味パスを順方向意味パスとし、PABと表すとする。この場合、概念Bから概念Aへの意味パスがある場合には、例えばこれをPBAと表記し、順方向意味パスに対する逆方向意味パスとみなすことができる。当業者は、本発明の実施例において、順方向意味パスと逆方向意味パスは相対的なものであり、特定の意味パスを順方向または逆方向意味パスと定義することを必須とするものではないことが理解されるであろう。3.クエリ意味情報クエリ意味情報は、クエリに含まれる概念あるいは、クエリに含まれる概念集合と、クエリに含まれる概念間の意味パスと、クエリに含まれる概念間の意味パス数とで構成される。クエリ意味情報は、様々な形式で表現することができる。例えば、クエリ意味情報を、頂点と辺とで表されるクエリグラフの形式で表現してもよい。クエリグラフの頂点は、クエリ意味情報に含まれるクエリ概念集合内の各概念に対応し、クエリグラフの辺は、クエリ意味情報に含まれる各概念ペア間の1つ以上の意味パスに対応する。クエリグラフの辺の重みは、辺の2つの頂点にそれぞれ対応する2つの概念間の意味パス数に対応する。他の例を挙げれば、クエリ意味情報は、テキストファイルの形式で表現してもよい。この場合、クエリに含まれる概念と、各概念ペア間の意味パスは、テキストファイルに記録される。クエリ意味情報は、上記に加えて、他の適切ないかなる形式で表現してもよい。4.ドキュメント意味情報本発明において、ドキュメントは狭義での通常のドキュメントではなく、ドキュメントの情報の一部、ドキュメントそのもの、ドキュメントを記述するメタデータ等も含まれることがある。ドキュメント意味情報は、ドキュメントに含まれる概念これは、例えばドキュメント概念集合と呼ばれると、ドキュメントに含まれる概念間の意味パスと、ドキュメントに含まれる概念間の意味パス数とで構成することができる。ドキュメント意味情報は、多様な形式で表現することができる。例えば、ドキュメント意味情報を、頂点と辺とで表されるドキュメントグラフの形式で表現してもよい。ドキュメントグラフの頂点は、ドキュメント意味情報に含まれるドキュメント概念集合内の各概念に対応し、ドキュメントグラフの辺は、ドキュメント意味情報に含まれる各概念ペア間の1つ以上の意味パスに対応する。ドキュメントグラフの辺の重みは、辺の2つの頂点にそれぞれ対応する2つの概念間の意味パス数に対応する。ドキュメント意味情報は、上記に加えて、テキストファイル形式等の他の適切ないかなる形式で表現してもよい。5.概念意味関連度スコア本発明において、概念意味関連度スコアとは、概念に基づく意味的関連度スコアであり、ユーザによって入力されたクエリとドキュメント間の意味関連度スコアを概念の観点から示すものである。クエリから抽出された概念集合は、ユーザの情報要求をある程度反映しており、ドキュメントから抽出された概念集合は、ドキュメントの内容をある程度反映している。クエリ概念集合とドキュメント概念集合間の関連度スコアの計算は、ユーザのクエリとドキュメントとのマッチング度を判定するように適応されている。6.関係意味関連度スコア本発明において、関係意味関連度スコアとは関係に基づく意味的関連度スコアであり、ユーザによって入力されたクエリとドキュメント間の意味関連度スコアを関係の観点から示すものである。関係は、ユーザのクエリ要求と、ドキュメントによって記述されている内容を理解するうえで、非常に重要である。例えば、ユーザが2つのキーワードバスケットボールとアメリカを使ってクエリを行った場合、実際にユーザが必要としているのはアメリカ合衆国におけるバスケットボールの売り上げ状況、アメリカ合衆国におけるバスケットボールの試合の状況等であるかもしれない。その際、ランク付け対象のドキュメントは2つあり、両者のいずれにもバスケットボール、アメリカという2つの概念が含まれているが、一方にはアメリカ合衆国におけるバスケットボールの生産状況が記述され、もう一方にはアメリカ合衆国でのバスケットボールの試合が記述されている。2つのドキュメントのうちクエリとの関連性が高い方を決定するという問題を解決するには、ユーザのクエリとドキュメントとの潜在的意味関係をそれぞれ抽出し、抽出された2つの関係集合間の関連度スコアを計算して、ユーザのクエリがドキュメントとマッチするかどうかを判断する必要がある。本発明によれば、ドキュメントに記述されている意味関係がユーザの意味関係の要求とマッチする確率が計算され、クエリとドキュメント間の関係意味関連度スコアが取得される。図1は、本発明の一実施例によるドキュメントランク付け方法のフローチャートである。ステップS101において、ユーザのクエリとオントロジとに基づいて、クエリ意味情報が抽出される。本発明においては、クエリ意味情報は、ユーザによって入力されたクエリから抽出された概念と、これらの概念間の意味パスとで構成することができる。本発明の実施例においては、ステップS101におけるクエリ意味情報の抽出は、オントロジに基づいてユーザのクエリに含まれるクエリ概念集合を抽出し、オントロジに基づいてクエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得し、さらに、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する、という手順で実施される。したがって、ステップS101においては、ユーザのクエリに含まれる概念と、これらの概念間に存在する意味パスと、各概念ペア間の意味パス数とが決定される。本発明の実施例においては、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パス数が決定されるが、その数を最適化する方法は多数ある。一実施例においては、各概念ペア間の意味パス数を取得する際に、各概念ペア間の順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合とを決定することによって、重複してカウントされた順方向意味パスと逆方向意味パスを除外することができる。他の実施例においては、順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合は、順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合からそれぞれ冗長パスを除外することによって最適化され、その結果、取得された各概念ペア間の意味パス数が最適化される。さらに他の実施例においては、取得された各概念ペア間の意味パス数は、順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合とに基づいて決定された相互パスペアのカウント結果を除外することによって、最適化される。ステップS102において、ドキュメントとクエリとオントロジとに基づいて、ドキュメント意味情報が抽出される。本発明においては、ドキュメント意味情報は、ランク付け対象のドキュメントから抽出された概念と、これらの概念間の意味パスとで構成することができる。本発明の一実施例においては、ステップS102においてドキュメント意味情報を抽出する手順は多数の方法で実施される。例えば、オントロジに基づいて、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合が抽出され、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合との共通部分に基づいてドキュメント概念集合が取得され、ドキュメントに基づいてドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスが取得され、さらに、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数が決定される。他の例においては、ドキュメントに含まれる全ての概念が事前に抽出され、次にすべての概念間の意味パスが取得される。クエリが受信されると、クエリ概念集合が取得され、ドキュメント内の概念とのマッチングが行われて、対応するドキュメント意味情報が取得される。したがって、ステップS102においては、ランク付け対象となっている複数のドキュメントのうちの各ドキュメントに含まれる概念と、これらの概念間に存在する意味パスと、各概念ペア間の意味パス数とが決定される。本発明の実施例においては、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パス数が決定されるが、その数を最適化する方法は多数ある。一実施例においては、各概念ペア間の意味パス数を取得する際に、各概念ペア間の順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合とを決定することによって、重複してカウントされた順方向意味パスと逆方向意味パスを除外することができる。他の実施例においては、順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合は、順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合からそれぞれ冗長パスを除外することによって最適化され、その結果、取得された各概念ペア間の意味パス数が最適化される。さらに他の実施例においては、取得された各概念ペア間の意味パス数は、順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合に基づいて決定された相互パスペアのカウント結果を除外することによって、最適化される。なお、ステップS101とステップS102は、必ずしもこの順序で実行される必要はないことは理解されるであろう。本発明の他の実施例においては、ステップS102が最初に実行され、次にステップS101が実行される。また、ステップS101とステップS102が同時に実行されてもよい。図1の実施例に示すステップS101とS102の実行順序は、本発明を限定するためのものではなく、1つの例示にすぎない。ステップS103において、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアが決定される。本発明の一実施例においては、ドキュメント意味情報の意味パス数およびクエリ意味情報の意味パス数が取得され、取得された意味パス数に基づいて、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアが決定される。図3~5は、本発明による、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するための3つの実施例を示す。以下では、これらの詳細について説明する。ステップS104において、関係意味関連度スコアに基づいて、ドキュメントがランク付けされる。ステップS104は多数の方法で実行することができる。一実施例においては、ドキュメントのランク付けは、各ドキュメントに関連して取得された関係意味関連度スコアを直接、降順その他の適切な順序でランク付けることによって行われる。他の実施例においては、クエリと関連のあるドキュメントの概念意味関連度スコアが取得され、関係関連度スコアと概念関連度スコアとに基づいてドキュメントのスコアが決定されて、ドキュメントのスコアに基づいてドキュメントがランク付けされる。さらに他の実施例においては、ドキュメントとクエリとの間の概念意味関連度スコアが取得され、概念意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けが行われ、ランク付けされたドキュメントがグループ化されて、関係意味関連度スコアに基づいて各グループ内のドキュメントがランク付けされる。図1のフローはこれで終了する。なお、本発明によるドキュメント、クエリ、およびオントロジに基づくドキュメント意味情報の抽出は、多数の特定の実施方法で実行できることが理解されるであろう。本発明の一例においては、ドキュメント意味情報の抽出はユーザのクエリを契機に開始され、オントロジに基づいてドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合とが抽出され、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合との共通部分に基づいてドキュメント概念集合が取得され、ドキュメントに基づいてドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスが取得され、さらに、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数が決定される、というプロセスで行われる。本発明の他の例においては、ユーザのクエリが受信される前例:オフライン状態時にドキュメントの前処理が完了されるか、または他のクエリの処理中にバックグラウンドでドキュメントの前処理が実行される。そのため、ドキュメントに含まれる概念と、これらの概念間の意味パスとをオントロジに基づいて事前に抽出し、事前に抽出されたこれらの概念と意味パスとをデータベースやメモリに記憶しておくことができる。ユーザがクエリを実行すると、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合との共通部分がデータベースまたはメモリから検索され、この共通部分に基づいてドキュメント概念集合が取得される。次に、データベースまたはメモリに保存されている意味パスに従ってドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスが取得されて、意味パス数が決定される。この例はオフラインのクエリ処理として実施することができる。図2は、本発明の他の実施例によるドキュメントランク付け方法のフローチャートである。ステップS201において、オントロジに基づいて、ユーザのクエリに含まれるクエリ概念集合が抽出される。このステップでは、最初に、ユーザによって入力されたクエリ内容が受信される。ここでは、目的のドキュメントを取得して表示するためにユーザがクエリとしてアメリカバスケットボールと入力したと想定する。本発明においてドキュメントとは、Webページ、プレーンテキストファイル、PDFファイル、Wordファイル、PowerPointファイル、Excelファイル等、当業者によって利用可能な任意のファイルを意味する。ユーザのクエリに含まれる概念は、オントロジに基づいて多数の方法で決定することができる。テキストから概念を抽出する方法は、現在すでに多数ある。例えば、非特許文献1Unsupervisedinformationextractionfromunstructured,ungrammaticaldatasourcesontheWorldWideWebWorldWideWeb上の非構造化非文法的データソースからの無監視情報抽出,InternationalJournalonDocumentAnalysisandRecognition,2007,vol.10,No.3-4,page211-226に記載される概念認識方法、非特許文献2Efficientlylinkingtextdocumentswithrelevantstructuredinformationテキストドキュメントと構造化された関連情報との効率的なリンク方法,InProceedingofVLDB2006に記載される概念認識方法、および非特許文献3Graph-BasedConceptIdentificationandDisambiguationforEnterpriseSearchエンタープライズサーチのためのグラフベースの概念識別および曖昧性除去,InProceedingofWWW2010に記載される概念認識方法等が挙げられる。本発明の実施例においては、ユーザによって入力されたクエリアメリカバスケットボールに含まれる概念はアメリカおよびバスケットボールであると判定され、これによりステップS201において、クエリ概念集合は{アメリカ,バスケットボール}であると判定されたと想定する。ステップS202において、オントロジに基づいて、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスが取得されるオントロジには、多数の既知の概念とこれらの概念間の意味パスが含まれる。クエリ概念集合に含まれる概念アメリカおよびバスケットボールをオントロジ内で検索することによって、オントロジ内に存在する2つの概念アメリカとバスケットボール間の意味パスが決定される。例えば、5つの意味パス<生産するアメリカ,バスケットボール>、<販売するアメリカ,バスケットボール>、<開催するアメリカ,バスケットボールの試合>、<使用するバスケットボールの試合,バスケットボール>、および<~において生産するバスケットボール,アメリカ>があると想定する。ステップS203において、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の意味パス数が決定され、クエリ意味情報が取得される。本発明による一実施例においては、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合とが決定され、その後、順方向意味パスの集合の要素数と逆方向意味パスの集合の要素数とに基づいて、各概念ペア間の意味パス数が取得される。例えば、2つの概念アメリカとバスケットボールとを含むクエリ概念集合に対しては、ステップS202において取得されたこの2つの概念間の意味パスに基づいて、概念アメリカから概念バスケットボールへの意味パスが検出され、その結果、2つの概念アメリカとバスケットボール間の順方向意味パスの集合が取得される。同様に、ステップS202において取得されたこの2つの概念間の意味パスに基づいて、概念バスケットボールから概念アメリカへの意味パスが検出され、その結果、2つの概念アメリカとバスケットボール間の逆方向意味パスの集合が取得される。さらに、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数が計算され、2つの要素数の合計が2つの概念アメリカとバスケットボール間の意味パス数とみなされる。発明による他の実施例においては、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合が決定されることに加えて、順方向意味パスの集合から冗長パスが除外されて順方向意味パスの集合が最適化され、逆方向意味パスの集合から冗長パスが除外されて逆方向意味パスの集合が最適化される。さらに、最適化された順方向意味パスの集合の要素数と最適化された逆方向意味パスの集合の要素数とに基づいて、各概念ペア間の意味パス数が取得される。例えば、2つの概念アメリカおよびバスケットボールを含むクエリ概念集合に対しては、ステップS202において取得されたこの2つの概念間の意味パスに基づいて、概念アメリカから概念バスケットボールへの順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合が検出される。次に、順方向意味パスの集合から冗長パスが検索され、逆方向意味パスの集合から冗長パスが検索される。順方向意味パスの集合から冗長パスが除外され、逆方向意味パスの集合から冗長パスが除外されることによって、順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合の最適化がそれぞれ実行される。さらに、最適化された順方向意味パス集合の要素数と最適化された逆方向意味パス集合の要素数との合計が計算され、2つの要素数の合計が概念アメリカとバスケットボールとの間の意味パス数とみなされる。本発明においては、rmC1,C2ΛrnC2,C3→rpC1,C3とすれば、概念C1とC3との間の意味パスr1...rmrn...rqは、もう1つの意味パスr1...rp...rqに対して冗長パスであるとみなされるここで、C1、C2、C3は3つの概念、r1,...rm,...rn,...rp,...rqは、各概念間の関係、記号Λは関係ANDを示す。本発明による他の実施例においては、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合が決定されることに加えて、順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合とに基づいて、相互パスペアが決定される。次に、順方向意味パス集合の要素数、逆方向意味パス集合の要素数、および相互パスペア数に基づいて、各概念ペア間の意味パス数が決定される。例えば、2つの概念アメリカとバスケットボールとを含むクエリ概念集合については、ステップS202で取得されたこの2つの概念間の意味パスに基づいて、概念アメリカから概念バスケットボールへの順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合とが検出される。次に、順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合とに基づいて、相互パスペアが決定される。さらに、順方向意味パスの集合の要素数と逆方向意味パスの集合の要素数との合計から相互パスペア数を差し引いて得られた数が、2つの概念アメリカとバスケットボールとの間の意味パス数とみなされる。本発明において、概念CiとCj間の順方向意味パスの集合をSijとし、逆方向意味パスの集合をSjiとした場合、パスl1は順方向意味パス集合Sijの要素、すなわち、l1∈Sijかつl1=r1C1,C2,...,rmC2m-1,C2mであり、パスl2は逆方向意味パスの集合Sjiの要素、すなわち、l2∈Sjiかつl2=rm-1C2m,C2m-1,...,r1-1C2,C1であるここで、r-1はrの逆関係であり、l1,l2は相互パスペアである。クエリ意味情報は、ユーザのクエリに含まれるクエリ概念集合、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パス、および意味パス数に基づいて構築される。前述のように、クエリ意味情報は多数の方法で表現することができる。例えば、クエリ意味情報はグラフ理論に基づいてクエリグラフの形式で表現することができ、この場合、クエリグラフの頂点は、クエリ意味情報に含まれるクエリ概念集合内の1概念に対応し、クエリグラフの辺は、クエリ意味情報の2つの概念間の意味パスに対応する。そして、クエリグラフの辺の重みは、クエリ意味情報の2つの概念間の意味パス数に対応する。クエリ意味情報はさらに、テキストファイルの形式で表現することもできる。なお、ここで示したクエリグラフやテキストファイルは単なる例であり、クエリ意味情報はこれに限定されず、多数の適切な形式で表現できることが当業者には理解されるであろう。ステップS204において、オントロジに基づいて、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合が抽出される。本発明においてドキュメントとは、Webページ、プレーンテキストファイル、PDFファイル、Wordファイル、PowerPointファイル、Excelファイル等、当業者によって利用可能な任意のファイルを意味する。上記のように、ユーザのクエリに含まれる概念は、オントロジに基づいて多数の方法で決定され、それによりクエリに含まれる概念集合が抽出される。同様に、ドキュメントに含まれる概念は、オントロジに基づいて多数の方法で決定され、それによりドキュメントに含まれる概念集合が抽出される。ステップS204において、ドキュメントに含まれる概念集合を抽出する動作およびクエリに含まれる概念集合を抽出する動作が行われるが、両者は同時に行うことも、あるいは連続して行うことも可能であり、その順序は単なる例示であって、必須ではないことは理解されるであろう。本発明による1つの例においては、ユーザのクエリが受信される前に、ドキュメントに含まれる概念集合が抽出されるすなわち、ドキュメントが前処理される。その際、ドキュメントの前処理によって取得された概念間の意味パスは、データベースやメモリに記憶しておくことができる。次に、ユーザのクエリが受信されると、オントロジに基づいて、クエリに含まれる概念集合が抽出される。さらに、ドキュメントの前処理によって取得された概念とクエリ概念との間の意味パスに基づいて、ドキュメント概念集合が取得される。ステップS205において、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合間の共通部分に基づいて、ドキュメント概念集合が取得される。本発明において、ドキュメント概念集合を取得する方法とクエリ概念集合を取得する方法は、必ずしも同じではない。ステップS201において取得されるクエリ概念集合は、オントロジに基づいて、ユーザのクエリから直接抽出される。ステップS205において取得されたドキュメント概念集合とクエリ概念集合には同じ概念が含まれるが、これらの概念は仮想概念と共通概念とに分類することができる。ドキュメントから抽出された概念集合とクエリ概念集合すなわち、クエリに含まれる概念集合間の共通部分から、オントロジに基づいて取得された概念は、共通概念である。例えば、ステップS204において、ドキュメントに含まれ、オントロジに基づいて抽出された概念集合が{バスケットボール,店,試合}であり、クエリに含まれ、オントロジに基づいて抽出された概念集合が{アメリカ,バスケットボール}であるとすれば、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合間の共通部分は{バスケットボール}と判定されるので、バスケットボールは前述の共通概念である。ステップS204において、オントロジに基づいてドキュメントから抽出された概念には概念アメリカが含まれていない。したがって、本発明において、ドキュメント概念集合に概念アメリカとバスケットボールが含まれていると判定された場合には、ドキュメント概念集合{アメリカ,バスケットボール}の中のアメリカは、仮想概念とみなされる。そして、ドキュメント概念集合内の概念間の意味パスがその後決定される際に、仮想概念と共通概念間の意味パス数はすべて0に集合される。ステップS206において、ドキュメントに基づいて、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスが取得されるステップS202とは異なり、ステップS206においては、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスを決定する際の根拠とされるのは、ドキュメントとオントロジである。その結果、ドキュメントそのものの特徴や特質がより多く反映されるため、ドキュメントとクエリとの一致度の決定が容易となる。ステップS207において、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の意味パス数が決定され、ドキュメント意味情報が取得される。本発明による一実施例においては、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合が決定され、その後、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて、各概念ペア間の意味パス数が取得される。本発明による他の実施例においては、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合が決定されることに加えて、順方向意味パスの集合から冗長パスが除外されて順方向意味パスの集合が最適化され、逆方向意味パスの集合から冗長パスが除外されて逆方向意味パスの集合が最適化される。さらに、最適化された順方向意味パスの集合の要素数と最適化された逆方向意味パスの集合の要素数とに基づいて、各概念ペア間の意味パス数が取得される。本発明による他の実施例においては、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の順方向意味パスの集合および逆方向意味パスの集合が決定されることに加えて、順方向意味パスの集合と逆方向意味パスの集合とに基づいて、相互パスペアが決定される。その後、順方向意味パス集合の要素数、逆方向意味パス集合の要素数、および相互パスペア数に基づいて、各概念ペア間の意味パス数が決定される。この実施例において、相互パスペアの定義はステップS203での定義と同じである。上記の各実施例では、順方向意味パス集合内の意味パス数と逆方向意味パス集合内の意味パス数とを決定するプロセスにおいて、仮想概念と共通概念間の意味パス数は、すべて0に集合されることに留意されたい。ドキュメント意味情報は、ドキュメントに含まれるドキュメント概念集合、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パス、および意味パス数に基づいて構築される。前述のように、ドキュメント意味情報は多数の方法で構築が可能である。例えば、ドキュメント意味情報はグラフ理論に基づいてドキュメントグラフの形式で表現することができ、この場合、ドキュメントグラフの頂点は、ドキュメント意味情報に含まれるドキュメント概念集合内の1概念に対応し、ドキュメントグラフの辺は、ドキュメント意味情報の2つの概念間の意味パスに対応する。そして、ドキュメントグラフの辺の重みは、ドキュメント意味情報の2つの概念間の意味パス数に対応する。ドキュメント意味情報はさらに、テキストファイルの形式で表現することもできる。なお、ここで示したドキュメントグラフやテキストファイルは単なる例であり、ドキュメント意味情報はこれに限定されず、多数の適切な形式で表現できることは当業者には理解されるであろう。ステップS208において、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数が取得される。ステップS209において、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数に基づいて、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアが決定される。ステップS209は、多数の方法で実行することができる。図3~5は、それぞれ、本発明の一実施例によるものであり、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいて、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する方法が示される。図3は、本発明の一実施例による、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコア判定方法のフローチャートである。ステップS301において、ドキュメント意味情報の意味パス数の合計がドキュメント数値として計算される。このステップでは、最初に、ドキュメント意味情報内の各概念ペア間の意味パス数が取得され、次にその数が合計される。本発明の他の実施例においては、合計後の数値が、例えば、その数値からさらに冗長パス数および相互パスペア数を差し引くことによって最適化される。ステップS302において、クエリ意味情報の意味パス数の合計がクエリ数値として計算される。このステップでは、最初に、クエリ意味情報内の各概念ペア間の意味パス数が取得され、次にその数が合計される。本発明の他の実施例においては、合計後の数値は、例えば、その数値から冗長パス数および相互パスペア数を差し引くことによって最適化される。ステップS303において、クエリ数値に対するドキュメント数値の比率が、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとして決定される。図3のフローはこれで終了する。図4は、本発明の他の実施例による、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコア判定方法のフローチャートである。ステップS401において、クエリ意味情報に含まれる概念集合が取得される。本発明による一実施例においては、クエリ意味情報に含まれる概念集合が{アメリカ,バスケットボール,試合}であると想定すると、本発明によればドキュメント意味情報に含まれる概念集合はクエリ意味情報に含まれる概念集合と同じであり、その違いは、ドキュメント意味情報に含まれる概念集合には、仮想概念または共通概念またはその両方が含まれていることである。例えば、集合内のすべての概念が共通概念であることも、すべての概念が仮想概念であることも、集合に共通概念と仮想概念の両方が含まれることもあり得る。ステップS402において、ドキュメント意味情報に基づいて、概念集合内の各概念ペア間のドキュメント意味パス数が決定される。概念集合内の各概念ペア間の意味パス数を決定する際には、仮想概念の有無を考慮する必要がある。2つの概念間の意味パスを決定する際に、2つの概念のうち少なくとも1つが仮想概念である場合には、2つの概念間の意味パス数は0である。さらに、ここで注目すべきは、概念集合内の各概念ペア間のドキュメント意味パス数は、オントロジではなくドキュメント意味情報に基づいて決定されることである。ステップS403において、クエリ意味情報に基づいて、概念集合内の各概念ペア間のクエリ意味パス数が決定される。ここで注目すべきは、概念集合内の各概念ペア間のクエリ意味パス数は、オントロジではなくクエリ意味情報に基づいて決定されることである。ステップS404において、各概念ペア間について、クエリ意味パス数に対するドキュメント意味パス数の比率が計算される。ステップS405において、各比率の積が、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとして決定される。例えば、各概念ペア間のドキュメント意味パス数がλi、各概念ペア間のクエリ意味パス数がηiここで、iは1~Kの任意の数であり、Kは概念集合内のすべての概念から各概念ペアを作る場合の組み合わせ総数であるとすれば、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアScoreRは次の式で表される。図4のフローはこれで終了する。図5は、本発明の他の実施例による、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコア判定方法のフローチャートである。ステップS501において、ドキュメント意味情報に基づいて、ドキュメントスパニングツリー全域木の集合が決定される。前述のように、ドキュメント意味情報はグラフ理論に基づいてドキュメントグラフの形式で表現することができる。グラフ理論分野においては、ドキュメントグラフは、互いに異なり、いずれも閉回路を有さない、複数のスパニングツリーに分解できることは周知の事実である。ドキュメントグラフから分解されたこれらのスパニングツリーは、ドキュメントスパニングツリー集合を構成する。ステップS502において、クエリ意味情報に基づいてクエリスパニングツリー集合が決定される。ステップS501と同様に、クエリ意味情報はグラフ理論に基づいてクエリグラフの形式で表現でき、このクエリグラフは、互いに異なり、いずれも閉回路を有さない、複数のスパニングツリーに分解できる。クエリグラフから分解されたこれらのスパニングツリーは、クエリスパニングツリー集合を構成する。ステップS503において、ドキュメント意味情報内の意味パス数に基づいて、ドキュメントスパニングツリー集合内の各ドキュメントスパニングツリーによって記述されたドキュメントの意味的関係の組み合わせ総数が計算される。ステップS504において、クエリ意味情報内の意味パス数に基づいて、クエリスパニングツリー集合内の各クエリスパニングツリーによって記述されたクエリの意味的関係の組み合わせ総数が計算される。ステップS505において、ドキュメントの意味的関係の組み合わせ総数とクエリの意味的関係の組み合わせ総数とに基づいて、各スパニングツリーペアの意味ペアスコアが決定される。スパニングツリーペアとは、クエリスパニングツリーの集合内のクエリスパニングツリーの1つとドキュメントスパニングツリーの集合内の対応する1つのスパニングツリーとで構成されるスパニングツリーのペアである。このペアの一方のスパニングツリーは他方のスパニングツリーと1対1で対応する。各ドキュメントスパニングツリーの各2つの頂点例:対応する概念間の辺の重み付けをλ1,λ2,...,λKとし、各クエリスパニングツリーの各2つの頂点例:対応する概念間の辺の重み付けをη1,η2,...,ηKとすればここで、Kは、概念集合内のすべての概念から各概念ペアを作る場合の組み合わせ総数である、各スパニングツリーペアの意味関連度スコアScoretreeは次の式で表現される。式2において、分子は、ステップS504で取得されたドキュメントスパニングツリー集合内の各ドキュメントスパニングツリーによって記述されたドキュメントの意味的関係の組み合わせ総数を示し、分母はステップS505で取得されたクエリスパニングツリー集合内の各クエリスパニングツリーによって記述されたクエリの意味的関係の組み合わせ総数を示す。ステップS506において、スパニングツリーペアの意味ペアスコアの平均値が、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとして決定される。例えば、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアScoreRは、以下の式によって計算される。ScoreR=MeanScoretree.3ここで、Meanxは、xの平均値を示す。式3において、MeanScoretreeは、各スパニングツリーペアの意味関連度スコアScoretreeの平均値が計算されることを示す。この平均値は、算術平均値でも、加重平均値でも、あるいは当業者によって使用されるその他任意の形式の平均値であってもよいことは理解されるであろう。図5のフローはこれで終了する。本発明による一実施例においては、ドキュメント内のすべての概念間のドキュメント意味情報を取得することにより、ドキュメント意味情報の集合が事前に形成される。また、クエリの受信後に、クエリ内の概念が取得され、クエリ概念集合が形成される。その後、クエリ概念集合とドキュメント意味情報集合とを照合することによって、ドキュメント意味情報のサブ集合が取得される。ドキュメント意味情報のサブ集合には、ドキュメント意味情報集合に含まれ、かつクエリ概念集合内の概念と一致する、すべての概念のドキュメント意味情報が含まれる。続いて、ドキュメント意味情報サブ集合内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数が取得される。そして、ドキュメント意味情報サブ集合内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数に基づいて、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアが決定される。ステップS210において、ドキュメントとクエリ間の概念意味関連度スコアが取得される。概念意味関連度スコアとは、概念の観点から見た、ドキュメントとクエリの意味関連度スコアである。概念意味関連度スコアは、多数の方法によって計算できる。例えば、ベクトル空間モデルに基づいて、概念意味関連度スコアScoreCとするを計算してもよい。この方法では、まず、クエリ概念集合Sqとすると意味類似度計算モデルとに基づいて、n次元のクエリベクトルq=q1,...,qnが構築されるここで、nはオントロジ内の概念の総数であり、各概念はベクトルqの要素の1つに対応する。この意味類似度計算モデルの例としては、非特許文献4ImprovedSemanticSimilarityCalculatingModelandApplication改良型意味類似度計算モデルと応用,JilinUniversityPress,Vol.39,No.1,2009、非特許文献5Usinginformationcontenttoevaluatesemanticsimilarityinataxonomy分類学上の意味類似評価への情報コンテンツの利用,InIJCAI’95が挙げられる。ベクトルq内の要素の値を設定する際には、Sq内に当該要素に対応する概念Cii=1,2,...,nが出現する場合には、当該要素の値は1に集合される。出現しない場合には、当該要素の値はCiおよびSq内の目的の概念間の意味的類似度に集合される。次に、各ドキュメントのn次元のドキュメントベクトルd=d1,...,dn,dii=1,2,...,nを構築する際には、概念Ciと当該ドキュメント間の関連度が反映され、その値はドキュメント内の概念Ciの出現頻度に基づき、TF-IDFアルゴリズム非特許文献6IntroductiontoModernInformationRetrieval現代の情報検索入門,McGraw-Hill,1983によって計算される。このアルゴリズムはの式で表され、ここで、freqi,dはドキュメント内に概念Ciが出現する頻度、はドキュメント内の概念のうち最多の出現頻度を示す概念の頻度値、niはCiによってマーキングされるドキュメントの総数、Dは検索空間内のドキュメント集合である。次に、クエリベクトルqとドキュメントベクトルdを使い、式4に従って、概念意味関連度スコアScoreCが計算される。概念意味関連度スコアは、例えば、非特許文献7CategorizingandRankingSearchEngine’sResultsbySemanticSimilarity意味類似度による検索エンジンの結果の分類およびランク付け,InProceedingofICUIMC’08に記載される方法によって計算してもよい。この方法では、クエリからクエリ概念集合Sqが取得され、ドキュメント群からドキュメント概念集合Sdが取得され、次にSqおよびSd内の各概念ペア間の意味類似度が計算され、さらにこれらの類似度の平均値が計算されて、概念意味関連度スコアScoreCが取得される。当業者は概念意味関連度スコアを他の既知の方法によっても取得できることに留意されたい。上記の概念意味関連度スコアの取得方法は、単なる例示であり、範囲を限定するためのものではない。概念意味関連度スコアは、事前に計算し、本発明のドキュメントランク付け装置によってアクセス可能な記憶装置に保存しておくこともできる。記憶装置は、例えば、半導体ディスク、磁気ディスク、光学ディスク、フロッピーディスク等のローカルメモリ、携行可能なメモリや、インターネットなどのコンピュータネットワーク経由でダウンロード可能なメモリでもよい。概念意味関連度スコアは、本発明の実施例を実行中例えば、ステップS210に、リアルタイムで計算してもよい。さらに、当業者は、本明細書中で開示した具体例に限定されず、現在の技術的条件や技術的手段に基づく他の適切な手段を使用して、ドキュメントの概念意味関連度スコアおよびクエリを取得できるであろう。ステップS211において、ドキュメントのスコアは、各関係関連度スコアと各概念関連度スコアとに基づいて決定される。本発明による一実施例において、関係関連度スコアをScoreRとし、概念関連度スコアをScoreCとし、関係関連度スコアと概念関連度スコアをそれぞれ概念の重みλCとするおよび関係の重みλRを使って重み付けすると想定する。ここで、概念の重みλCおよび関係の重みλRの値はいずれも0~1の範囲であり、概念の重みλCと関係の重みλRとの合計は1である。ドキュメントのスコアは、重み付けされた関係関連度スコアと重み付けされた概念関連度スコアとを合計することによって求めることができる。この実施例においてドキュメントのスコアScoredとするを決定する方法を、以下に示す。Scored=λCScoreCλRScoreR5式5において、λR∈[0,1]、λC∈[0,1]、λCλR=1である。概念の重みλCと関係の重みλRとの合計は1であるため、式5は次のように単純化できる。Scored=λCScoreC1-λScoreR6式6において、λ∈[0,1]である。ステップS212において、ドキュメントのスコアに基づいてドキュメントがランク付けされる。ステップS211が完了すると、ランク付け対象のドキュメントに対するスコアを取得することができる。例えば、ランク付け対象のドキュメントが10個あるとすれば、ステップS211において、この10個のドキュメントのスコアが取得される。次に、ステップS212において、10個のドキュメントは、降順、昇順、あるいは当業者自身が定める順序でランク付けすることができる。10個のドキュメントの各スコアは、ドキュメントと、ユーザによって入力されたクエリとの間の、概念および関係に関する意味的関連度の大きさを示す。ドキュメントのスコアが高いほど、ドキュメントとユーザのクエリとの間の意味的関連度は大きくなり、ドキュメントのスコアが低いほど、ドキュメントとユーザのクエリとの間の意味的関連度が小さくなる。本発明による他の実施例において、ステップS211およびステップS212は、概念関連度スコアに基づいてドキュメントがランク付けされ、ランク付けされたドキュメントがグループ化され、さらに各ドキュメントグループの個々のドキュメントが関係関連度スコアに基づいてランク付けされる、というステップに置き換えることができる。一例として、ランク付け対象のドキュメントが10個あるとする。10個のドキュメントは、各ドキュメントの概念関連度スコアScoreCに基づいて、粗い粒度でランク付けされ、いくつかのグループに分割される。ここで、例えば、10個のドキュメントがドキュメント5個ずつの2つのグループに分割され、第1のドキュメントグループの概念関連度スコアは第2のドキュメントグループの概念関連度スコアよりも大きいとする。第1のグループの5個のドキュメントはその後、それぞれの関係関連度スコアに基づいて、細かい粒度でランク付けされる。これにより、第1のグループの5個のドキュメントの順位は、5個のドキュメントの元の順位に基づいて、さらに調整される。同様に、第2のドキュメントグループの5個のドキュメントも、それぞれの関係関連度スコアに基づいて細かくランク付けされる。その結果、10個のドキュメントのランク付け形式が取得されるが、このランク付けには、クエリとドキュメント間の概念関連度スコアと関係関連度スコアの両方が考慮されている。また、ドキュメントと、ユーザにより入力されたクエリとの間の、概念および関係についての意味関連度の大きさも示される。図2のフローはこれで終了する。図6は、本発明の一実施例によるドキュメントランク付け装置600のブロック図である。装置600は、クエリ意味情報抽出手段601と、ドキュメント意味情報抽出手段602と、関係意味関連度スコア決定手段603と、ランク付け手段604とを備える。クエリ意味情報抽出手段601は、ユーザのクエリおよびオントロジに基づいてクエリ意味情報を抽出するように構成されている。ドキュメント意味情報抽出手段602は、ドキュメント、クエリ、およびオントロジに基づいてドキュメント意味情報を抽出するように構成されている。関係意味関連度スコア決定手段603は、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するように構成されている。ランク付け手段604は、関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントをランク付けするように構成されている。本発明による一実施例においては、クエリ意味情報抽出手段601は、オントロジに基づいて、ユーザのクエリに含まれるクエリ概念の集合を抽出する手段と、オントロジに基づいて、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得する手段と、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する手段とを備える。本発明による一実施例においては、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する手段は、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とを決定する手段と、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段とを備える。本発明による他の実施例においては、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段は、順方向意味パス集合から冗長パスを除外して順方向意味パス集合を最適化する手段と、逆方向意味パス集合から冗長パスを除外して逆方向意味パス集合を最適化する手段と、最適化された順方向意味パスの要素数と最適化された逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段とを備える。本発明による他の実施例においては、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段は、順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とに基づいて相互パスペアを決定する手段と、順方向意味パス集合の要素数、逆方向意味パス集合の要素数、および相互パスペア数に基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段とを備える。本発明による一実施例においては、ドキュメント意味情報抽出手段602は、オントロジに基づいて、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合を抽出する手段と、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合との共通部分に基づいてドキュメント概念集合を取得する手段と、ドキュメントに基づいてドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得する手段と、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する手段とを備える。本発明による他の実施例においては、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パスを決定する手段は、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とを決定する手段と、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段とを備える。本発明による他の実施例においては、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段は、順方向意味パス集合から冗長パスを除外して順方向意味パス集合を最適化するための手段と、逆方向意味パス集合から冗長パスを除外して逆方向意味パス集合を最適化するための手段と、最適化された順方向意味パス集合の要素数と最適化された逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段とを備える。本発明による他の実施例においては、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段は、順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とに基づいて相互パスペアを決定する手段と、順方向意味パス集合の要素数、逆方向意味パス集合の要素数、および相互パスペア数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段とを備える。本発明による一実施例においては、関係意味関連度スコア決定手段603は、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とを取得する手段と、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する手段とを備える。本発明による他の実施例においては、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する手段は、ドキュメント意味情報内の意味パス数の合計を計算してドキュメント数値とする手段と、クエリ意味情報内の意味パス数の合計を計算してクエリ数値とする手段と、クエリ数値に対するドキュメント数値の比率を決定してドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとする手段とを備える。本発明による他の実施例においては、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する手段は、クエリ意味情報に含まれる概念の集合を取得する手段と、ドキュメント意味情報に基づいて概念集合内の各概念ペア間のドキュメント意味パス数を決定する手段と、クエリ意味情報に基づいて概念集合内の各概念ペア間のクエリ意味パス数を決定する手段と、各概念ペア間の、クエリ意味パス数に対するドキュメント意味パス数の比率を計算する手段と、それぞれの比率の積をドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとして決定する手段とを備える。本発明による他の実施例においては、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する手段は、ドキュメント意味情報に基づいてドキュメントスパニングツリー集合を決定する手段と、クエリ意味情報に基づいてクエリスパニングツリー集合を決定する手段とクエリスパニングツリー集合の各要素はドキュメントスパニングツリー集合各要素と1対1で対応し、複数のスパニングツリーペアが生成される、ドキュメント意味情報内の意味パス数に基づいてドキュメントスパニングツリー集合内の各ドキュメントスパニングツリーによって記述されたドキュメント意味関係の組み合わせ総数を計算する手段と、クエリ意味情報内の意味パス数に基づいてクエリスパニングツリー集合内の各クエリスパニングツリーによって記述されたクエリ意味関係の組み合わせ総数を計算する手段と、ドキュメント意味関係の組み合わせ総数とクエリ意味関係の組み合わせ総数とに基づいて各スパニングツリーペアの意味ペアスコアを決定する手段と、スパニングツリーペアの意味ペアスコアの平均値を決定してドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとする手段とを備える。本発明による一実施例においては、ランク付け手段604は、ドキュメントとクエリ間の概念意味関連度スコアを取得する手段と、関係関連度スコアと概念関連度スコアとに基づいてドキュメントのスコアを決定する手段と、ドキュメントのスコアに基づいてドキュメントをランク付けする手段とを備える。本発明による他の実施例においては、関係関連度スコアと概念関連度スコアとに基づいてドキュメントのスコアを決定する手段は、関係の重みと概念の重みをそれぞれ使用して関係関連度スコアと概念関連度スコアの重み付けをする手段と関係の重みと概念の重みはいずれも0~1の値であり、関係の重みと概念の重みの合計は1である、重み付けされた関係関連度スコアと重み付けされた概念関係度スコアとを合計してドキュメントのスコアを取得する手段とを備える。本発明による一実施例においては、ランク付け手段400は、ドキュメントとクエリ間の概念意味関連度スコアを取得する手段と、概念関連度スコアに基づいてドキュメントをランク付けする手段と、ランク付けされたドキュメントをグループ化する手段と、関連関係度スコアに基づいて各ドキュメントグループ内の各ドキュメントをランク付けする手段とを備える。本発明はさらに、ユーザのクエリとオントロジに基づいてクエリの意味情報抽出を実行するコードと、ドキュメント、クエリ、およびオントロジに基づいてドキュメント意味情報抽出を実行するコードと、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコア決定を実行するコードと、関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを実行するコードとを備えるコンピュータプログラム製品に関する。コードは、使用前に、他のコンピュータシステム内のメモリに格納しておく例えば、ハードディスクや、光学ディスクやフロッピーディスク等の携行可能なメモリに格納するか、インターネット等のコンピュータネットワークを介してダウンロードすることができる。本発明の実施例によって開示される方法は、ソフトウェアとして、ハードウェアとして、またはソフトウェアとハードウェアとの組み合わせとして実施されてもよい。ハードウェア部分は、専用の論理回路を使用して実装でき、ソフトウェア部分はメモリに格納して、マイクロプロセッサ、パーソナルコンピュータ、メインフレーム等の適切な命令実行システムによって実行することができる。好適な実施例においては、本発明は、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等のソフトウェアとして実行することができる。本発明はさらに、コンピュータ等の命令実行システムによって使用されるかそれと接続して使用されるプログラムコードを提供する、コンピュータから利用可能かまたはコンピュータ可読媒体によってアクセス可能な、コンピュータプログラム製品として実施されてもよい。なお、コンピュータ利用可能またはコンピュータ可読媒体とは、命令実行システム、装置、もしくはデバイスによって使用されるかそれと接続して使用されるプログラムを内蔵、格納、通信、伝搬、または搬送するあらゆる有形手段を意味する。こうした媒体とは、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、半導体のシステム装置またはデバイスや、伝播媒体等である。また、コンピュータ可読媒体の例としては、半導体または固体記憶装置、磁気テープ、携帯用コンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリRAM、読み取り専用メモリROM、ハードディスク、光学ディスクが挙げられる。現在の光学ディスクの例としては、コンパクトディスク読み取り専用メモリCD-ROM、コンパクトディスク読み取り/書き込みメモリCR-ROM、DVDが挙げられる。本発明の実施例によるプログラムコードを格納または実行するように適応されるデータ処理システムには、メモリ素子と直接またはシステムバスを介して連結される1つ以上のプロセッサ等が含まれる。メモリ素子には、プログラムコードの実行中に利用可能なローカルメモリ、大容量記憶装置のほか、実行時における大容量記憶装置からのコード読み込み回数を低減させるために、プログラムコードの少なくとも1つの部分を一時的に記憶するために提供されるキャッシュ等が含まれる。システムには、直接または中間I/Oコントローラを介して、入出力装置キーボード、ディスプレイ、ポインティングデバイス等を連結することができる。システムにはさらに、システムを他の処理システム、リモートプリンタ、リモート記憶装置等に私的公的な中間ネットワークを介して接続するための、ネットワークアダプタを連結してもよい。現在利用可能なネットワークアダプタには、モデム、ケーブルモデム、Ethernetカードがあるが、これらは単なる例示にすぎない。本明細書で触れた通信ネットワークは、ローカルエリアネットワークLAN、広域ネットワークWAN、IPプロトコルベースのネットワークインターネット等、および終端間ネットワークアドホックピアツーピアネットワーク等を始めとする多様なネットワークで構成することができる。以上、好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも、上記実施の形態に限定されるものでなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形して実施することができる。さらに、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。付記1ユーザのクエリおよびオントロジに基づいてクエリの意味情報を抽出するステップと、ドキュメント、クエリおよびオントロジに基づいてドキュメント意味情報を抽出するステップと、前記ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するステップと、前記関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うステップとを備えることを特徴とするドキュメントランク付け方法。付記2ユーザのクエリおよびオントロジに基づいてクエリの意味情報を抽出する前記ステップが、オントロジに基づいて、ユーザのクエリに含まれるクエリ概念の集合を抽出するステップと、オントロジに基づいて、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得するステップと、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定するステップとを含むことを特徴とする付記1に記載のドキュメントランク付け方法。付記3クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する前記ステップが、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とを決定するステップと、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得するステップとを含むことを特徴とする付記2に記載のドキュメントランク付け方法。付記4ドキュメント、クエリおよびオントロジに基づいてドキュメント意味情報を抽出する前記ステップが、オントロジに基づいて、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合を抽出するステップと、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合との共通部分に基づいてドキュメント概念集合を取得するステップと、ドキュメントに基づいてドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得するステップと、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定するステップとを含むことを特徴とする付記1に記載のドキュメントランク付け方法。付記5前記ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する前記ステップが、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とを決定するステップと、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得するステップとを含むことを特徴とする付記4に記載のドキュメントランク付け方法。付記6前記順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する前記ステップが、順方向意味パス集合から冗長パスを除外して順方向意味パス集合を最適化するためのステップと、逆方向意味パス集合から冗長パスを除外して逆方向意味パス集合を最適化するためのステップと、最適化された順方向意味パス集合の要素数と最適化された逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得するステップとを含むことを特徴とする付記3又は付記5に記載のドキュメントランク付け方法。付記7前記順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する前記ステップが、順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とに基づいて相互パスペアを決定するステップと、順方向意味パス集合の要素数、逆方向意味パス集合の要素数、および相互パスペア数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得するステップとを含むことを特徴とする付記3又は付記5に記載のドキュメントランク付け方法。付記8前記ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する前記ステップが、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とを取得するステップと、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するステップとを含むことを特徴とする付記1に記載のドキュメントランク付け方法。付記9前記ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する前記ステップが、ドキュメント意味情報内の意味パス数の合計を計算してドキュメント数値とするステップと、クエリ意味情報内の意味パス数の合計を計算してクエリ数値とするステップと、クエリ数値に対するドキュメント数値の比率を決定してドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとするステップとを含むことを特徴とする付記8に記載のドキュメントランク付け方法。付記10前記ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する前記ステップが、クエリ意味情報に含まれる概念の集合を取得するステップと、ドキュメント意味情報に基づいて概念集合内の各概念ペア間のドキュメント意味パス数を決定するステップと、クエリ意味情報に基づいて概念集合内の各概念ペア間のクエリ意味パス数を決定するステップと、各概念ペア間の、クエリ意味パス数に対するドキュメント意味パス数の比率を計算するステップと、それぞれの比率の積をドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとして決定するステップとを含むことを特徴とする付記8に記載のドキュメントランク付け方法。付記11前記ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するステップが、ドキュメント意味情報に基づいてドキュメントスパニングツリー集合を決定するステップと、クエリ意味情報に基づいてクエリスパニングツリー集合を決定するステップと、ドキュメント意味情報内の意味パス数に基づいてドキュメントスパニングツリー集合内の各ドキュメントスパニングツリーによって記述されたドキュメント意味関係の組み合わせ総数を計算するステップと、クエリ意味情報内の意味パス数に基づいてクエリスパニングツリー集合内の各クエリスパニングツリーによって記述されたクエリ意味関係の組み合わせ総数を計算するステップと、ドキュメント意味関係の組み合わせ総数とクエリ意味関係の組み合わせ総数とに基づいて各スパニングツリーペアの意味ペアスコアを決定するステップと、スパニングツリーペアの意味ペアスコアの平均値を決定してドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとするステップを含み、前記クエリスパニングツリー集合の各要素はドキュメントスパニングツリー集合の各要素と1対1で対応し、複数のスパニングツリーペアが生成されることを特徴とする付記8に記載のドキュメントランク付け方法。付記12前記関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うステップが、ドキュメントとクエリ間の概念意味関連度スコアを取得するステップと、関係関連度スコアと概念関連度スコアとに基づいてドキュメントのスコアを決定するステップと、ドキュメントのスコアに基づいてドキュメントをランク付けするステップとを含むことを特徴とする付記1に記載のドキュメントランク付け方法。付記13前記関係関連度スコアと概念関連度スコアとに基づいてドキュメントのスコアを決定する前記ステップが、関係の重みと概念の重みをそれぞれ使用して関係関連度スコアと概念関連度スコアの重み付けをするステップと、重み付けされた関係関連度スコアと重み付けされた概念関係度スコアとを合計してドキュメントのスコアを取得するステップを含み、前記関係の重みと概念の重みはいずれも0~1の値であり、関係の重みと概念の重みの合計は1であることを特徴とする付記12に記載のドキュメントランク付け方法。付記14前記関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うステップが、ドキュメントとクエリ間の概念意味関連度スコアを取得するステップと、概念関連度スコアに基づいてドキュメントをランク付けするステップと、ランク付けされたドキュメントをグループ化するステップと、関連関係度スコアに基づいて各ドキュメントグループ内の各ドキュメントをランク付けするステップとを含むことを特徴とする付記1に記載のドキュメントランク付け方法。付記15ユーザのクエリおよびオントロジに基づいてクエリの意味情報を抽出するように構成されたクエリ意味情報抽出手段と、ドキュメント、クエリおよびオントロジに基づいてドキュメント意味情報を抽出するように構成されたドキュメント意味情報抽出手段と、ドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定するように構成された関係意味関連度スコア決定手段と、関係意味関連度スコアに基づいてドキュメントのランク付けを行うように構成されたランク付け手段とを備えることを特徴とするドキュメントランク付け装置。付記16前記クエリ意味情報抽出手段は、オントロジに基づいて、ユーザのクエリに含まれるクエリ概念の集合を抽出する手段と、オントロジに基づいて、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得する手段と、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する手段とを備えることを特徴とする付記15に記載のドキュメントランク付け装置。付記17前記クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する手段は、クエリ概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて、各概念ペア間の順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とを決定する手段と、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段とを備えることを特徴とする付記16に記載のドキュメントランク付け装置。付記18前記ドキュメント意味情報抽出手段は、オントロジに基づいて、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合を抽出する手段と、ドキュメントに含まれる概念集合とクエリに含まれる概念集合との共通部分に基づいてドキュメント概念集合を取得する手段と、ドキュメントに基づいてドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスを取得する手段と、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する手段とを備えることを特徴とする付記15に記載のドキュメントランク付け装置。付記19前記ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の意味パス数を決定する手段は、ドキュメント概念集合内の各概念ペア間の意味パスに基づいて各概念ペア間の順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とを決定する手段と、順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段とを備えることを特徴とする付記18に記載のドキュメントランク付け装置。付記20前記順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段は、順方向意味パス集合から冗長パスを除外して順方向意味パス集合を最適化するための手段と、逆方向意味パス集合から冗長パスを除外して逆方向意味パス集合を最適化するための手段と、最適化された順方向意味パス集合の要素数と最適化された逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段とを備えることを特徴とする付記17又は付記19に記載のドキュメントランク付け装置。付記21前記順方向意味パス集合の要素数と逆方向意味パス集合の要素数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段は、順方向意味パス集合と逆方向意味パス集合とに基づいて相互パスペアを決定する手段と、順方向意味パス集合の要素数、逆方向意味パス集合の要素数、および相互パスペア数とに基づいて各概念ペア間の意味パス数を取得する手段とを備えることを特徴とする付記17又は付記19に記載のドキュメントランク付け装置。付記22前記関係意味関連度スコア決定手段は、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とを取得する手段と、ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する手段とを備えることを特徴とする付記15に記載のドキュメントランク付け装置。付記23前記ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する手段は、ドキュメント意味情報内の意味パス数の合計を計算してドキュメント数値とする手段と、クエリ意味情報内の意味パス数の合計を計算してクエリ数値とする手段と、クエリ数値に対するドキュメント数値の比率を決定してドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとする手段とを備えることを特徴とする付記22に記載のドキュメントランク付け装置。付記24前記ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する手段は、クエリ意味情報に含まれる概念の集合を取得する手段と、ドキュメント意味情報に基づいて概念集合内の各概念ペア間のドキュメント意味パス数を決定する手段と、クエリ意味情報に基づいて概念集合内の各概念ペア間のクエリ意味パス数を決定する手段と、各概念ペア間の、クエリ意味パス数に対するドキュメント意味パス数の比率を計算する手段と、それぞれの比率の積をドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとして決定する手段とを備えることを特徴とする付記22に記載のドキュメントランク付け装置。付記25前記ドキュメント意味情報内の意味パス数とクエリ意味情報内の意味パス数とに基づいてドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアを決定する手段は、ドキュメント意味情報に基づいてドキュメントスパニングツリー集合を決定する手段と、クエリ意味情報に基づいてクエリスパニングツリー集合を決定する手段と、ドキュメント意味情報内の意味パス数に基づいてドキュメントスパニングツリー集合内の各ドキュメントスパニングツリーによって記述されたドキュメント意味関係の組み合わせ総数を計算する手段と、クエリ意味情報内の意味パス数に基づいてクエリスパニングツリー集合内の各クエリスパニングツリーによって記述されたクエリ意味関係の組み合わせ総数を計算する手段と、ドキュメント意味関係の組み合わせ総数とクエリ意味関係の組み合わせ総数とに基づいて各スパニングツリーペアの意味ペアスコアを決定する手段と、スパニングツリーペアの意味ペアスコアの平均値を決定してドキュメント意味情報とクエリ意味情報間の関係意味関連度スコアとする手段を備え、前記クエリスパニングツリー集合の各要素はドキュメントスパニングツリー集合の各要素と1対1で対応し、複数のスパニングツリーペアが生成されることを特徴とする付記22に記載のドキュメントランク付け装置。付記26前記ランク付け手段は、ドキュメントとクエリ間の概念意味関連度スコアを取得する手段と、関係関連度スコアと概念関連度スコアとに基づいてドキュメントのスコアを決定する手段と、ドキュメントのスコアに基づいてドキュメントをランク付けする手段とを備えることを特徴とする付記15に記載のドキュメントランク付け装置。付記27前記関係関連度スコアと概念関連度スコアとに基づいてドキュメントのスコアを決定する手段は、関係の重みと概念の重みをそれぞれ使用して関係関連度スコアと概念関連度スコアの重み付けをする手段と、重み付けされた関係関連度スコアと重み付けされた概念関係度スコアとを合計してドキュメントのスコアを取得する手段を備え、前記関係の重みと概念の重みはいずれも0~1の値であり、関係の重みと概念の重みの合計は1であることを特徴とする付記26に記載のドキュメントランク付け装置。付記28前記ランク付け手段は、ドキュメントとクエリ間の概念意味関連度スコアを取得する手段と、概念関連度スコアに基づいてドキュメントをランク付けする手段と、ランク付けされたドキュメントをグループ化する手段と、関連関係度スコアに基づいて各ドキュメントグループ内の各ドキュメントをランク付けする手段とを備えることを特徴とする付記15に記載のドキュメントランク付け装置。"