JPH0934900A - Information retrieval method and device - Google Patents

Information retrieval method and device

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Publication number
JPH0934900A
JPH0934900A JP7187596A JP18759695A JPH0934900A JP H0934900 A JPH0934900 A JP H0934900A JP 7187596 A JP7187596 A JP 7187596A JP 18759695 A JP18759695 A JP 18759695A JP H0934900 A JPH0934900 A JP H0934900A
Authority
JP
Japan
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target
characteristic
search
attribute
retrieval
Prior art date
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Pending
Application number
JP7187596A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yoko Asano
陽子 浅野
Hiroshi Hamada
洋 浜田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
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Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority to JP7187596A priority Critical patent/JPH0934900A/en
Publication of JPH0934900A publication Critical patent/JPH0934900A/en
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide the information retrieval method and device in which a characteristic of a retrieval object is detected by designating an object similar to a characteristics of the retrieval object or an object different therefrom and a retrieval person detects a characteristic of a intended object, based on a fuzzy characteristic. SOLUTION: First of all an object group displayed as a sample is used to perform input at an input section 1 to designate an object similar to and different from a retrieval object. Then a characteristic detection section 2 detects which attribute is noticed and how the characteristic of the attribute is designated, based on the difference from the designated object characteristic. Then an object extract section 4 retrieves and extracts an object corresponding to the characteristic detected by the characteristic detection section 2 by retrieving the attribute storage section 3. A characteristic of a fuzzy retrieval object is detected clearly, based on the characteristic of the designated sample object and an object is specified from the detected characteristic to overcome the difference from the category at the retrieval and the difficulty in the characteristic expression in this way.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、検索目的とする対
象の特性を正確に表現することが困難で、前記検索目的
とする対象に一部類似した特性や相違する特性を持つ対
象が存在する場合に好適な情報検索方法および装置に関
するものである。特に、「ここの部分はこういうのでな
くて、こういう感じ」といったサンプルを見ながらのデ
ザイン選定に関わるシステムに有効である。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention According to the present invention, it is difficult to accurately express the characteristics of an object to be searched, and there are objects having characteristics partially similar to or different from the object to be searched. In this case, the present invention relates to an information search method and apparatus suitable for the case. In particular, it is effective for a system related to design selection while looking at samples such as "This part is not like this, it is like this".

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、カテゴリ別の情報検索方法として
は、予め用意されたカテゴリ分類に則ってその中から該
当するカテゴリを階層的に選択して検索する方法や、カ
テゴリをキーワードとして入力して検索する方法が、多
く採用されてきた。
2. Description of the Related Art Conventionally, as a method for searching information by category, a method of hierarchically selecting and searching a corresponding category according to a category classification prepared in advance, or inputting a category as a keyword Many search methods have been adopted.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、予め用
意されたカテゴリ分類から選択する上記従来の情報検索
方法では、予め用意されたカテゴリ分類が検索者のカテ
ゴリ分類と一致しなかった場合、カテゴリの選択が困難
となる。また、検索者が指定したいカテゴリ分類が用意
されていないと、検索者の意図をうまく検索に反映する
ことができなくなる。さらに検索者が検索目的とする対
象の特性をカテゴリとして明確に分類できていない場
合、検索条件としての入力が困難である、という問題が
生じていた。
However, in the above-mentioned conventional information retrieval method of selecting from the category classification prepared in advance, when the category classification prepared in advance does not match the category classification of the searcher, the category selection is performed. Will be difficult. If the category classification that the searcher wants to specify is not prepared, the searcher's intention cannot be reflected well in the search. Furthermore, if the searcher has not been able to clearly classify the characteristics of the target of the search as a category, there is a problem that it is difficult to input the search condition.

【0004】本発明は、前記問題点を解決するためにな
されたものであり、曖昧な特徴から検索者が意図する対
象の特性を検出して検索を行う情報検索方法および装置
を提供することを目的とする。
The present invention has been made to solve the above problems, and provides an information search method and apparatus for detecting a characteristic of a target intended by a searcher from an ambiguous feature and performing a search. To aim.

【0005】[0005]

【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めに本発明の情報検索方法は、各対象が複数の属性を持
つ検索対象群から特定の特性を有する対象を検索する情
報検索方法において、まず、検索対象の複数の属性の各
特性を全体として備えた対象群をサンプルとして提示
し、次に、前記サンプルとして提示された対象群の中か
らある一つ以上の特性について該当しない対象と該当す
る対象の指定を入力し、次に、前記入力された対象の特
性の差異からどの属性に着目し、該属性の特性をどのよ
うに指定しているかを検出し、次に、前記検出された特
性に該当する対象を検索対象群から抽出することを特徴
とする。
In order to solve the above problems, an information search method of the present invention is an information search method for searching a target having a specific characteristic from a search target group in which each target has a plurality of attributes. First, an object group that includes the respective characteristics of a plurality of attributes to be searched as a whole is presented as a sample, and next, an object group that does not correspond to one or more characteristics from the object group presented as the sample Input the designation of the corresponding target, then detect which attribute is noted from the difference in the characteristics of the input target and how the property of the attribute is designated, and then detect the attribute. It is characterized in that the objects corresponding to the characteristics are extracted from the search object group.

【0006】同じく本発明の情報検索装置は、各対象が
複数の属性を持つ検索対象群から特定の特性を有する対
象を検索する情報検索装置において、検索対象毎に複数
の属性の特性を蓄積しておく蓄積手段と、ある一つ以上
の特性についてサンプルの対象群の中から該当しない対
象と該当する対象を指定する入力手段と、前記入力手段
により指定された対象の特性の差異からどの属性に着目
し、該属性の特性をどのように指定しているかを検出す
る検出手段と、前記検出された特性に該当する対象を前
記蓄積手段から抽出する抽出手段と、を備えることを特
徴とする。
[0006] Similarly, the information retrieval apparatus of the present invention is an information retrieval apparatus for retrieving an object having a specific characteristic from a retrieval object group in which each object has a plurality of attributes, and accumulates the characteristics of a plurality of attributes for each retrieval object. The storage means to be stored, the input means for designating the target and the target which are not applicable from the target group of the sample with respect to one or more characteristics, and which attribute is determined from the difference in the characteristics of the target specified by the input means. It is characterized by comprising a detecting means for detecting how the characteristic of the attribute is designated, and an extracting means for extracting an object corresponding to the detected characteristic from the accumulating means.

【0007】上記の情報検索装置においては、検出手段
は、指定されている特性を、複数の属性の特性を変数と
した、または該変数を重みづけした線形式と、判別の閾
値とで検出し、抽出手段は、前記線形式の変数に蓄積手
段に蓄積している対象の特性の値を代入し、前記判別の
閾値を検索基準として該当する対象を抽出するように構
成するのが、属性が多数ある場合に対象の抽出を容易に
する上で好適である。
In the above information retrieval apparatus, the detecting means detects the specified characteristic by using the characteristic of a plurality of attributes as a variable, or the linear format in which the variables are weighted, and the discrimination threshold. The extracting means is configured to substitute the value of the characteristic of the object accumulated in the accumulating means into the linear variable and extract the corresponding object using the threshold of the discrimination as the search criterion. It is suitable for facilitating the extraction of the target when there are a large number.

【0008】また、以上の情報検索装置においては、検
出手段は、指定されている特性を複数の検索基準として
検出し、抽出手段は、前記複数の検索基準のそれぞれに
該当する対象を抽出して、該抽出結果の論理積に該当す
る抽出結果、または最も多くの検索基準に該当する抽出
結果、または前記検索基準の優先度に従って重みづけし
た該当する度合いの高い抽出結果を出力するように構成
するのが、曖昧な目的とする対象の特徴をより明瞭に検
出する上で好適である。
Further, in the above information retrieval apparatus, the detecting means detects the specified characteristic as a plurality of retrieval criteria, and the extracting means extracts the objects corresponding to each of the plurality of retrieval criteria. , An extraction result corresponding to a logical product of the extraction results, an extraction result corresponding to the most search criteria, or an extraction result having a high degree of correspondence weighted according to the priority of the search criteria. Is preferable for more clearly detecting the ambiguous target feature of the target.

【0009】上記した本発明の情報検索方法および装置
では、サンプルの対象群を用いて、検索目的とする対象
に類似する対象と相違する対象を指定することにより、
その指定された対象の特性の差異から曖昧な検索目的の
対象の特性を明瞭化して検出し、その検出された特性に
相当する対象を抽出して目的とする対象を特定する。こ
れにより、検索におけるカテゴリ分類の相違や特性表現
の困難さを克服する。
In the above-described information retrieval method and apparatus of the present invention, the object group of the sample is used to specify the object similar to the object to be searched and the object different from the object to be searched,
The characteristic of the ambiguous target object to be searched is clarified and detected from the difference in the characteristic of the specified object, and the object corresponding to the detected characteristic is extracted to specify the target object. This overcomes the difference in category classification in search and the difficulty in expressing characteristics.

【0010】[0010]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を用いて具体的に説明する。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be specifically described below with reference to the drawings.

【0011】《第1の実施の形態例》図1は、本発明の
第1の実施の形態例にかかる情報検索装置の要部の構成
を示すブロック図である。図1において、1は特性入力
部、2は特性検出部、3は属性記憶部、4は対象抽出部
である。
<< First Embodiment >> FIG. 1 is a block diagram showing the arrangement of the essential parts of an information retrieval apparatus according to the first embodiment of the present invention. In FIG. 1, 1 is a characteristic input unit, 2 is a characteristic detection unit, 3 is an attribute storage unit, and 4 is a target extraction unit.

【0012】特性入力部1は、サンプルの対象群の中か
らユーザが選択した対象と、その選択が類似選択か相違
選択かを判定し、特性検出部2へ送信する。特性検出部
2は、該当する対象の属性データを属性記憶部3から読
み込み、類似対象/相違対象別にまとめて、検出対象を
検出するための検索基準を検出し、対象抽出部4へ送信
する。属性記憶部3には、検索対象群とその各対象の属
性が記憶されている。対象抽出部4は、特性検出部2か
ら受信した検索基準を用いて属性記憶部3から該当する
対象を抽出する。
The characteristic input unit 1 determines an object selected by the user from the sample object group and whether the selection is similar selection or difference selection, and sends it to the characteristic detection unit 2. The characteristic detection unit 2 reads the attribute data of the relevant target from the attribute storage unit 3, collects the attribute data by the similar target / different target, detects a search criterion for detecting the detection target, and transmits the search criterion to the target extraction unit 4. The attribute storage unit 3 stores a search target group and the attributes of each target. The target extraction unit 4 extracts the corresponding target from the attribute storage unit 3 using the search criteria received from the characteristic detection unit 2.

【0013】図2は、特性入力部1において選択肢すな
わちサンプルとして対象を表示した画面の一例である。
ユーザは、これらの対象A〜Fの中から目的とする対象
に類似した対象と相違する対象を指定する。
FIG. 2 is an example of a screen on which the target is displayed as an option, that is, a sample in the characteristic input unit 1.
The user designates a target similar to the target target and a target different from these targets A to F.

【0014】図3は、属性記憶部3に記憶されている各
対象の属性の一例である。この例では、12個の対象A
〜Lは、形、色、大きさの3種類の属性を持ち、形の属
性には△〇□◇の4種類の特性が有り、色の属性には白
黒の2種類の特性が有り、大きさの属性には大中小の3
種類の特性が有る。
FIG. 3 shows an example of the attributes of each target stored in the attribute storage unit 3. In this example, 12 objects A
~ L has three kinds of attributes of shape, color and size, shape attributes have four characteristics of △ ○ □ ◇, and color attributes have two kinds of characteristics of black and white. 3 of large, medium and small in the attribute of Sa
There are different characteristics.

【0015】図4は、特性検出部2で検索基準検出に用
いられる類似/相違対象の属性の一例である。類別の〇
が類似対象として指定された対象の属性の特性を示し、
×が相違対象として指定された対象の属性の特性を示し
ている。
FIG. 4 shows an example of similar / difference target attributes used in the search reference detection by the characteristic detection unit 2. The ◯ of the category indicates the characteristics of the attribute of the object designated as the similar object,
X indicates the characteristic of the attribute of the target designated as the difference target.

【0016】以下に、本実施の形態例における情報検索
方法の例として上記の情報検索装置の動作例を説明す
る。この動作例は、次のような設定の下で行われるもの
とする。
An operation example of the above information search apparatus will be described below as an example of the information search method according to the present embodiment. This operation example is performed under the following settings.

【0017】(1)特性入力部1では、画面に表示され
ているサンプル対象群の中から、検索目的の特徴と類
似、または逆に相違した対象が選択されているとする。
類似した特性を持つ対象は、対象記号の後に〇をつけ
て、相違した特性を持つ対象は、対象記号の後に×をつ
けて記述されるものとする。本実施の形態例では、図2
のような情報が検索対象群から選定した対象が選択対象
として表示されているものとし、BとEが相違した特性
を持つ対象として、Cが類似した特性を持つ対象として
選択されたものとする。
(1) In the characteristic input unit 1, it is assumed that a target similar to or opposite to the feature to be searched is selected from the sample target group displayed on the screen.
Objects with similar characteristics shall be described with a ◯ after the target symbol, and objects with different characteristics shall be described with a x after the target symbol. In the present embodiment example, FIG.
It is assumed that the information selected from the search target group is displayed as a selection target, and that B and E have different characteristics and C has been selected as a target having similar characteristics. .

【0018】(2)特性検出部2では、該当する対象の
全属性を属性記憶部3から読み込み、類似/相違対象別
に図4のような形態の表を作成し、類似対象か相違対象
かを判別する判別関数を、検索基準として算出するもの
とする。例えば、特性検出部2は、各属性の特性を変数
としてその変数の閾値を算出する。本実施の形態例で
は、検索基準として「大きさ=小」が算出されるものと
する。
(2) The characteristic detection unit 2 reads all the attributes of the corresponding target from the attribute storage unit 3 and creates a table of the form as shown in FIG. 4 for each similar / different target to determine whether the target is similar or different. A discriminant function for discriminating is calculated as a search criterion. For example, the characteristic detection unit 2 uses the characteristic of each attribute as a variable and calculates the threshold value of the variable. In this embodiment, “size = small” is calculated as the search criterion.

【0019】(3)属性記憶部3には、全検索対象の属
性が表となって記憶されているものとする。本実施の形
態例では、図3に示すようなA〜Lまでの12個が検索
対象として記憶されており、各対象の属性として形、
色、大きさの3つの特徴が記憶されているものとする。
(3) It is assumed that the attribute storage unit 3 stores all search target attributes in a table. In the present embodiment, 12 items A to L as shown in FIG. 3 are stored as search targets, and the attributes of each target are
It is assumed that three characteristics of color and size are stored.

【0020】(4)対象抽出部4では、特性検出部2か
ら受信した検索基準に基づいて、属性記憶部3に記憶さ
れている検索対象の属性をチェックし該当する対象を検
索結果として抽出するものとする。
(4) The target extraction unit 4 checks the attribute of the search target stored in the attribute storage unit 3 based on the search criteria received from the characteristic detection unit 2 and extracts the corresponding target as the search result. I shall.

【0021】本実施の形態例の動作例は以下のとおりで
ある。
The operation example of this embodiment is as follows.

【0022】まず、特性入力部1において、図2の対象
群A〜Fがサンプルとして表示され、ユーザに提示され
る。続いて、ユーザによって、その中から対象Bと対象
Eが目的対象とは相違した特性を有する対象として選択
され、対象Cが目的対象と類似した特性を有する対象と
して選択されると、それらは、「B×、E×、C○」と
いう情報として特性検出部2に送信される。次に、特性
検出部2は、「B×、E×、C○」という情報を受信
し、属性記憶部3に記憶されている図3の表から対象
B、E、Cの属性を抽出し、図4のような類似/相違対
象別の属性表を作成する。さらに、この類似/相違対象
別の属性表の特性の差異から、ユーザが形の属性に着目
し、その属性の小という特性を指定していることを検出
する。具体的には、検索基準として類似対象を判別する
判別関数を算出する処理を行い、検索基準として「大き
さ=小」という判別式を算出し、対象抽出部4に送信す
る。次に、対象抽出部4は、検索基準として「大きさ=
小」を受信し、属性記憶部3に記憶されている図3の表
から検索基準「大きさ=小」に該当する対象として、
「C、G、I、K」を抽出する。
First, in the characteristic input unit 1, the target groups A to F of FIG. 2 are displayed as samples and presented to the user. Subsequently, when the user selects objects B and E as objects having characteristics different from the object of interest and object C is selected as objects having characteristics similar to the object of interest, they are The information “B ×, E ×, C ◯” is transmitted to the characteristic detecting unit 2. Next, the characteristic detection unit 2 receives the information “B ×, E ×, C ○” and extracts the attributes of the objects B, E, and C from the table of FIG. 3 stored in the attribute storage unit 3. , An attribute table for each similar / difference target is created as shown in FIG. Further, it is detected that the user pays attention to the shape attribute and specifies the characteristic that the attribute is small from the difference in the characteristics of the attribute table for each similar / different object. Specifically, a process for calculating a discriminant function for discriminating similar objects is performed as a search criterion, a discriminant expression “size = small” is calculated as a search criterion, and the discriminant is transmitted to the target extraction unit 4. Next, the target extraction unit 4 uses "size =
"Small" is received, and as a target corresponding to the search criterion "size = small" from the table of FIG.
"C, G, I, K" are extracted.

【0023】上述の実施の形態例の説明において、特性
入力部1では、類似した特性を持つ対象記号の後に○を
つけて、相違した特性を持つ対象は対象記号の後に×を
つけて記述されているものとしたが、記述方法は、属性
記憶部3に記憶されている属性の表記に依存する。本実
施の形態例では、図2のような情報が選択対象として表
示されているものとし、BとEが相違した特性を持つ対
象として、Cが類似した特性を持つ対象として選択され
たものとしたが、選択肢とその表現方法、および選択さ
れる情報は任意で、選択肢として検索対象とは別のサン
プルを用いてもよい。検索対象をサンプルとする場合で
は、各属性の特性が表示する対象のいずれかに含まれる
ように選定するものとし、必ずしも特性の組み合わせ数
だけ選定する必要はない。サンプル数が多くなる場合に
は、特徴や代表等を提示して階層的に表示すれば良い。
In the above description of the embodiment, the characteristic input unit 1 describes the object symbol having a similar characteristic by a circle, and the object having a different characteristic by a symbol after the object symbol. However, the description method depends on the notation of the attributes stored in the attribute storage unit 3. In the present embodiment, it is assumed that the information as shown in FIG. 2 is displayed as a selection target, that B and E have different characteristics, and C is selected as a target having similar characteristics. However, the options, the expression method thereof, and the selected information are arbitrary, and a sample different from the search target may be used as the options. When the search target is a sample, the properties of each attribute are selected to be included in any of the targets to be displayed, and it is not always necessary to select the number of combinations of properties. When the number of samples is large, the features, representatives, etc. may be presented and displayed hierarchically.

【0024】特性検出部2では、類似/相違対象別に図
4のような形態の表を作成するものとしたが、表の形式
は任意である。表でなくても類似/相違別の属性データ
であればよい。また、類似対象か相違対象かを判別する
判別関数を、検索基準として算出するものとしたが、検
索基準の算出方法は任意で、複数の属性の特性を変数と
した、あるいはその変数を優先度に従って重みづけした
線形式と、判別の閾値とを算出してもよい。
Although the characteristic detecting section 2 creates a table having a form as shown in FIG. 4 for each object of similarity / difference, the format of the table is arbitrary. The attribute data need not be a table as long as it is similar / difference attribute data. Further, the discriminant function for discriminating between the similar target and the different target is calculated as the search criterion, but the calculation method of the search criterion is arbitrary, and the characteristic of a plurality of attributes is used as the variable, or the variable is set as the priority. The linear format weighted in accordance with the above and the discrimination threshold value may be calculated.

【0025】属性記憶部3には、全検索対象の属性が表
となって記憶されているものとしたが、蓄積されている
対象の種類や数、属性の種類やその表現方法は任意であ
る。また、特性入力部1に表示される選択候補の対象が
検索対象とは別の場合、検索対象の表と選択候補の表を
別に作成するものとし、特性検出部2では選択候補の表
を、対象抽出部4では検索対象の表を用いるものとす
る。
Although the attributes of all the retrieval targets are stored as a table in the attribute storage unit 3, the types and the number of the accumulated targets, the types of the attributes, and the representation method thereof are arbitrary. . When the target of the selection candidate displayed in the characteristic input unit 1 is different from the search target, the table of the search target and the table of the selection candidate are created separately, and the characteristic detection unit 2 generates the table of the selection candidate. The target extraction unit 4 uses a table to be searched.

【0026】対象抽出部4では、特性検出部2から受信
した検索基準に基づいて、属性記憶部3に記憶されてい
る検索対象の属性をチェックし該当する対象を検索結果
として抽出するものとしたが、検索基準が複数あっても
よい。検索基準が複数ある場合には、検索基準の論理積
を満たす対象、あるいは最も多くの検索基準に該当する
対象、あるいは検索基準に該当する度合いを検索基準の
優先度に従って重みづけして算出し、その度合いの大き
い対象を抽出する。特性検出部2から、検索基準として
線形式と判別の閾値を受信した場合には、対象抽出部4
は、線形式の変数に属性記憶部3に蓄積している対象の
特性の値を代入し、判別の閾値を基準に該当する対象を
抽出する。
The target extraction unit 4 checks the attributes of the search target stored in the attribute storage unit 3 based on the search criteria received from the characteristic detection unit 2 and extracts the corresponding target as the search result. However, there may be multiple search criteria. When there are multiple search criteria, objects that satisfy the logical product of the search criteria, objects that meet the most search criteria, or degrees that meet the search criteria are weighted and calculated according to the priority of the search criteria, A target with a large degree is extracted. When the line type and the threshold for discrimination are received as the search criteria from the characteristic detection unit 2, the target extraction unit 4
Substitutes the value of the characteristic of the target accumulated in the attribute storage unit 3 into a linear variable, and extracts the corresponding target based on the discrimination threshold.

【0027】以上に説明したように、本実施の形態例の
情報検索装置およびその方法においては、検索目的とす
る対象と一部類似した特性および相違な特性を有する対
象の入力から検索目的の対象の特性を明瞭にして検出
し、その特性に該当する対象を検索することを特徴とし
ている。ユーザは、既存のカテゴリ(属性)とは合致し
ない特性や、言葉では的確に表現できない特性を検索条
件として指定することが可能となり、曖昧な特性を改め
てコンピュータが解釈可能な言葉に変換することなく、
検索することができる。
As described above, in the information search apparatus and method according to the present embodiment, the search target object is input from the input of the target object having characteristics partially similar to or different from the target object to be searched. The feature is that the characteristic of is clearly detected and the target corresponding to the characteristic is searched. The user can specify characteristics that do not match existing categories (attributes) or characteristics that cannot be accurately expressed in words as search conditions, without converting ambiguous characteristics into words that can be interpreted by a computer. ,
You can search.

【0028】《第2の実施の形態例》次に、本発明の第
2の実施の形態例を図面を用いて具体的に説明する。
<< Second Embodiment >> Next, a second embodiment of the present invention will be specifically described with reference to the drawings.

【0029】図5は、本発明の第2の実施の形態例にか
かる情報検索装置の要部の構成を示すブロック図であ
る。図5中、10は入力部、11は入力制御部、12は
属性抽出部、13は属性蓄積部、14は検索基準算出
部、15は検索基準蓄積部、16は検索抽出部、17は
出力制御部、18は出力部である。各構成要素のうち、
入力部10と入力制御部11が図1の特性入力部1に、
属性抽出部12と検索基準算出部14が図1の特性検出
部2に、属性蓄積部13が図1の属性記憶部3に、検索
基準蓄積部15と検索抽出部16、出力制御部17、出
力部18が図1の対象抽出部4に対応している。
FIG. 5 is a block diagram showing the structure of the essential parts of an information retrieval apparatus according to the second embodiment of the present invention. In FIG. 5, 10 is an input unit, 11 is an input control unit, 12 is an attribute extraction unit, 13 is an attribute storage unit, 14 is a search reference calculation unit, 15 is a search reference storage unit, 16 is a search extraction unit, and 17 is an output. The control unit, 18 is an output unit. Of each component,
The input unit 10 and the input control unit 11 correspond to the characteristic input unit 1 of FIG.
The attribute extraction unit 12 and the search criterion calculation unit 14 are in the characteristic detection unit 2 of FIG. 1, the attribute accumulation unit 13 is in the attribute storage unit 3 of FIG. 1, the search criterion accumulation unit 15, the search extraction unit 16, the output control unit 17, The output unit 18 corresponds to the target extraction unit 4 of FIG.

【0030】入力部10はユーザの入力操作を感知して
入力制御部11へ入力信号を送信する。入力制御部11
は、入力信号を受信して入力により選択した対象とその
選択が類似選択か相違選択かを判定し、その入力情報を
一時的に蓄積しておく。入力信号として入力終了信号を
受信した時に、それまで蓄積していた入力情報を属性抽
出部12へ送信する。属性抽出部12は、該当する各対
象の属性情報を属性蓄積部13から読み込み、それらの
対象の属性を類似/相違対象別にまとめて検索基準算出
部14へ送信する。検索基準算出部14は、受信した類
似/相違対象別データから、検索対象を検索するための
基準を算出し、検索基準蓄積部15へ蓄積する。検索抽
出部16は、検索基準蓄積部15に蓄積されている複数
の検索基準を用いて属性蓄積部13から該当する対象を
検索し、それらの検索結果を統合して最終的検索結果を
算出し、出力制御部17へ送信する。出力制御部17
は、検索結果として受信した対象の情報を出力するため
の情報加工処理を行い、出力部18に出力する。図6
は、出力部18に出力される検索結果を表示する画面の
一例である。
The input unit 10 detects an input operation by the user and sends an input signal to the input control unit 11. Input control unit 11
Receives an input signal, determines an object selected by input and whether the selection is a similar selection or a different selection, and temporarily stores the input information. When the input end signal is received as the input signal, the input information accumulated until then is transmitted to the attribute extraction unit 12. The attribute extraction unit 12 reads the attribute information of each applicable target from the attribute storage unit 13, collects the attributes of those targets by similar / different target, and transmits them to the search criterion calculation unit 14. The search criterion calculation unit 14 calculates a criterion for searching the search target from the received similar / difference target data, and stores the reference in the search criterion storage unit 15. The search extraction unit 16 searches for the corresponding target from the attribute storage unit 13 using the plurality of search criteria stored in the search reference storage unit 15, and integrates the search results to calculate the final search result. , To the output control unit 17. Output control unit 17
Performs an information processing process for outputting the target information received as the search result, and outputs it to the output unit 18. FIG.
Is an example of a screen displaying the search result output to the output unit 18.

【0031】以下に、本実施の形態例の情報検索方法の
例として上記の情報検索装置の動作例を説明する。この
動作例は、次のような設定の下で行われるものとする。
Below, an example of the operation of the above information retrieval apparatus will be explained as an example of the information retrieval method of the present embodiment. This operation example is performed under the following settings.

【0032】(1)入力部10では、画面にサンプルと
して表示されている対象をマウスでクリックすることに
よって、一特性が検索目的の特性と類似/相違した対象
を選択するものとする。目的の特性と相違する特性の対
象を選択する場合はシングルクリックで、目的の特性と
類似する特性の対象を選択する場合はダブルクリックで
選択するものとする。また、同じ特性に着目した場合の
対象の選択は連続して行うことができ、キーボードから
リーターンキーを押すことによって同一特性に対する対
象選択を終了することとする。本実施の形態例では、図
2のような情報がサンプルの選択対象として表示されて
いるものとし、BとEがシングルクリックで、Cがダブ
ルクリックで選択され、その後にリターンキーが押され
たものとする。
(1) In the input section 10, it is assumed that an object displayed as a sample on the screen is clicked with a mouse to select an object whose one characteristic is similar / different from the characteristic to be searched. Single-click to select an object with a characteristic different from the desired characteristic, and double-click to select an object with a characteristic similar to the desired characteristic. Further, the selection of the target when paying attention to the same characteristic can be continuously performed, and the target selection for the same characteristic is finished by pressing the return key from the keyboard. In the present embodiment, it is assumed that the information as shown in FIG. 2 is displayed as a sample selection target, B and E are single-clicked, C is double-clicked, and then the return key is pressed. I shall.

【0033】(2)入力制御部11では、入力部10で
選択された各対象の種類とクリック回数を認識し、その
対象の種類をアルファベット記号で表し、シングルクリ
ックを×で、ダブルクリックを〇で表すものとする。
(2) The input control unit 11 recognizes the type of each target selected by the input unit 10 and the number of clicks, represents the type of the target with an alphabetic symbol, x for a single click and ◯ for a double click. Shall be represented by.

【0034】(3)属性抽出部12では、該当する対象
の全属性を属性蓄積部13から読み込み、類似/相違対
象別に図4のような形態の表を作成するものとする。
(3) The attribute extraction unit 12 reads all the attributes of the relevant target from the attribute storage unit 13 and creates a table as shown in FIG. 4 for each similar / different target.

【0035】(4)属性蓄積部13には、入力部10で
表示された対象を含む全検索対象の属性が表となって蓄
積されているものとする。本実施の形態例では、図3に
示すようなA〜Lまでの12個が検索対象として蓄積さ
れており、各対象の属性として形、色、大きさの3つの
特徴が蓄積されているものとする。
(4) It is assumed that the attribute storage unit 13 stores the attributes of all search targets including the target displayed by the input unit 10 as a table. In this embodiment, 12 items A to L as shown in FIG. 3 are stored as search targets, and three features of shape, color, and size are stored as attributes of each target. And

【0036】(5)検索基準算出部14では、属性抽出
部12から送信された類似/相違対象の属性から類似対
象か相違対象かを判別する判別関数を、検索基準として
算出するものとする。例えば、各属性の特性を変数とし
てその変数の閾値を算出する。本実施の形態例では、検
索基準として「大きさ=小」が算出されるものとする。
(5) It is assumed that the search criterion calculation unit 14 calculates, as a search criterion, a discrimination function for discriminating between a similar target and a different target from the attributes of the similar / different target transmitted from the attribute extraction unit 12. For example, the characteristic of each attribute is used as a variable, and the threshold value of the variable is calculated. In this embodiment, “size = small” is calculated as the search criterion.

【0037】(6)検索基準蓄積部15には、検索基準
算出部14から送信された検索基準を順に記憶し、検索
抽出部16からアクセスに応じて全検索基準を順に送信
するものとする。本実施の形態例では、既に「色=黒」
という検索基準が蓄積されているものとする。
(6) It is assumed that the search criteria accumulating section 15 sequentially stores the search criteria transmitted from the search criteria calculating section 14, and sequentially transmits all the search criteria from the search extracting section 16 in response to the access. In this embodiment, “color = black” has already been set.
It is assumed that the search criteria is stored.

【0038】(7)検索抽出部16では、検索基準蓄積
部15から受信した各検索基準に基づいて、属性蓄積部
13が蓄積されている検索対象の属性をチェックし該当
する対象を検索結果として抽出する。さらに、各検索基
準に基づいて検索された検索結果の論理積を最終検索結
果とするものとする。そして、最終検索結果として抽出
した対象とその属性を出力制御部17へ送信するものと
する。
(7) The search extraction unit 16 checks the attribute of the search object stored in the attribute storage unit 13 based on each search standard received from the search standard storage unit 15 and sets the corresponding target as the search result. Extract. Furthermore, the logical product of the search results searched based on each search criterion shall be the final search result. Then, the target extracted as the final search result and its attribute are transmitted to the output control unit 17.

【0039】(8)出力制御部17では、検索抽出部1
6から受信した検索結果をその属性に基づいて画像化
し、出力部18に送信するものとする。
(8) In the output control unit 17, the search / extraction unit 1
It is assumed that the search result received from No. 6 is converted into an image based on the attribute and transmitted to the output unit 18.

【0040】(9)出力部18では、出力制御部17か
ら受信した画像をディスプレイに表示するものとする。
本実施の形態例では、図6のような画面が表示されるも
のとする。
(9) The output unit 18 displays the image received from the output control unit 17 on the display.
In this embodiment, a screen as shown in FIG. 6 is displayed.

【0041】本実施の形態例の動作例は、以下のとおり
である。
The operation example of the present embodiment is as follows.

【0042】まず、入力部10において、図2の対象群
A〜Fがサンプルとして表示され、ユーザに提示され
る。続いて、ユーザによって、入力部10から対象Bを
目的対象とは相違する特性を有する対象としてシングル
クリックで選択する入力信号が入力されると、それが入
力信号として入力制御部11へ送信される。入力制御部
11は、入力信号を変換してその対象がBであることと
シングルクリックにより選択であることを認識し、「B
×」という入力情報として一時的に記憶しておく。次
に、入力部10から対象Eを目的対象とは相違する特性
を有する対象としてシングルクリックで選択する入力信
号が入力されると、それが入力信号として入力制御部1
1へ送信される。入力制御部11は、入力信号を変換し
てその対象がEであることとシングルクリックによる選
択であることを認識し、「E×」という入力情報として
一時的に記録しておく。続いて、入力部10から対象C
を目的対象と類似した特性を有する対象としてダブルク
リックで選択する入力信号が入力されると、それが入力
信号として入力制御部11へ送信される。入力制御部1
1は、入力信号を変換してその対象がCであることとダ
ブルクリックによる選択であることを認識し、「C○」
という入力情報として一時的に記憶しておく。そして、
入力部10からリターンキーが押されると、それが入力
信号として入力制御部11へ送信される。入力制御部1
1は、入力信号を変換して同一特性に対する入力が終了
したことを認識し、それまで一時的に記憶していた「B
×、E×、C○」という情報として属性抽出部12に送
信する。
First, in the input section 10, the target groups A to F in FIG. 2 are displayed as samples and presented to the user. Subsequently, when the user inputs an input signal for selecting the target B as a target having a characteristic different from the target target by a single click from the input unit 10, the input signal is transmitted to the input control unit 11 as an input signal. . The input control unit 11 converts the input signal, recognizes that the target is B, and selects by single click,
It is temporarily stored as input information "x". Next, when an input signal for selecting the target E as a target having a characteristic different from the target target by a single click is input from the input unit 10, the input signal is input as an input signal.
1 is transmitted. The input control unit 11 converts the input signal, recognizes that the target is E and selection by a single click, and temporarily records it as input information “E ×”. Then, from the input unit 10 to the target C
When an input signal that is selected by double-clicking as a target having characteristics similar to the target target is input, the input signal is transmitted to the input control unit 11 as an input signal. Input control unit 1
1 converts the input signal and recognizes that the target is C and selection by double-clicking, and "C ○"
Is temporarily stored as the input information. And
When the return key is pressed from the input section 10, it is transmitted to the input control section 11 as an input signal. Input control unit 1
1 recognizes that the input for the same characteristic is completed by converting the input signal, and temporarily stores "B" until then.
It is transmitted to the attribute extraction unit 12 as information “×, E ×, C ◯”.

【0043】次に、属性抽出部12は、「B×、E×、
C○」という情報を受信し、属性記憶部13に蓄積され
ている図3の表から対象B、E、Cの属性を抽出し、図
4のような類似/相違対象別の属性表を作成する。検索
基準算出部14は、属性抽出部12から受信した図4の
表から、検索基準として類似対象を判別する判別関数を
算出する処理を行い、検索基準として「大きさ=小」と
いう判別式を算出し、検索基準蓄積部15に送信する。
検索基準蓄積部15は、既に蓄積していた検索基準に
「色=黒」に加え、新たに送信されてきた検索基準「大
きさ=小」を蓄積する。
Next, the attribute extraction unit 12 displays "B ×, E ×,
The information "C ○" is received, the attributes of the objects B, E, and C are extracted from the table of FIG. 3 stored in the attribute storage unit 13, and the attribute table for each similar / difference object as shown in FIG. 4 is created. To do. The search criterion calculation unit 14 performs a process of calculating a discriminant function for discriminating a similar target as a search criterion from the table of FIG. 4 received from the attribute extraction unit 12, and determines a discriminant expression “size = small” as a search criterion. It is calculated and transmitted to the search criterion storage unit 15.
The search criterion accumulating unit 15 accumulates the newly transmitted search criterion “size = small” in addition to “color = black” to the already accumulated search criterion.

【0044】次に、検索抽出部16は、検索基準蓄積部
15に蓄積されている検索基準として、まず「色=黒」
を受信し、属性記憶部13に蓄積されている図3の表か
ら検索基準「色=黒」に該当する対象として、「A、
E、F、G、I、J」を抽出する。次に、検索基準とし
て「大きさ=小」を受信し、属性蓄積部13に蓄積され
ている図3の表から検索基準として「大きさ=小」に該
当する対象として、「C、G、I、K」を抽出する。そ
して両方の検索基準での検索結果の論理積を算出して、
最終検索結果として「G、I」を抽出する。さらに、こ
の結果を各々の属性と共に「G:〇/黒/小」「I:◇
/黒/小」として出力制御部17へ送信する。出力制御
部17は、検索結果とその属性を受信し、その属性に基
づいて図6のような画像を作成し、出力部18へ送信し
て、出力部18で画面に出力する。
Next, the search / extractor 16 first sets “color = black” as the search criteria stored in the search criteria storage 15.
From the table of FIG. 3 stored in the attribute storage unit 13 as a target corresponding to the search criterion “color = black”, “A,
"E, F, G, I, J" are extracted. Next, “size = small” is received as a search criterion, and from the table of FIG. 3 accumulated in the attribute accumulating unit 13, “C, G, I, K ”are extracted. And the logical product of the search results of both search criteria is calculated,
“G, I” is extracted as the final search result. Furthermore, this result is combined with each attribute "G: ○ / black / small""I: ◇
"/ Black / small" to the output control unit 17. The output control unit 17 receives the search result and the attribute thereof, creates an image as shown in FIG. 6 based on the attribute, transmits the image to the output unit 18, and outputs the image on the screen by the output unit 18.

【0045】本実施の形態例の説明においては、入力部
10では、画面に表示されている対象をマウスでクリッ
クすることにしたが、入力手段はマウスでなくても、キ
ーボードやタッチパネルでもよい。目的の特性と相違す
る特性の対象を選択する場合はシングルクリップで目的
の特性と類似する特性の対象を選択する場合はダブルク
リックで選択するものとしたが、類似対象/相違対象の
区別は任意で、2つのボタンのマウスの場合は左右のボ
タンにより区別してもよいし、キーやソフトボタンによ
るモード切り換えを行ってもよい。また、同じ特性に着
目した場合の対象の選択は連続して行うことができ、キ
ーボードからリターンキーを押すことによって同一特性
に対する対象選択を終了することとしたが、同一特性に
対する対象選択を終了する信号の入力方法は任意で、ソ
フトボタンを選択してもよい。本実施の形態例では、図
2のような情報が選択対象として表示されているものと
したが、選択情報とその表現は任意で、検索対象とは別
のサンプルを用いてもよい。また選択された情報や順序
も任意である。
In the description of this embodiment, in the input section 10, the object displayed on the screen is clicked with the mouse, but the input means may be a mouse, a keyboard or a touch panel. When selecting the target of the characteristic that is different from the target characteristic, single-clip is used to select the target of the characteristic similar to the target characteristic, but it is selected by double-clicking, but the distinction between similar target / different target is arbitrary. In the case of a two-button mouse, the left and right buttons may be used for distinction, or the mode may be switched using keys or soft buttons. Further, when the same characteristic is focused on, the selection of the target can be continuously performed, and the target selection for the same property is ended by pressing the return key from the keyboard, but the target selection for the same property is ended. The signal input method is arbitrary, and the soft button may be selected. In the present embodiment, the information as shown in FIG. 2 is displayed as the selection target, but the selection information and its expression are arbitrary, and a sample different from the search target may be used. The selected information and order are also arbitrary.

【0046】入力制御部11では、入力部10で選択さ
れた各対象の種類とクリック回数を認識するものとした
が、認識対象は入力部10での入力方法に依存する。対
象の表現も、属性蓄積部13に蓄積されている対象の分
類表記に依存する。
The input control unit 11 recognizes the type of each target selected by the input unit 10 and the number of clicks, but the recognition target depends on the input method of the input unit 10. The expression of the target also depends on the classification notation of the target stored in the attribute storage unit 13.

【0047】属性抽出部12では、類似/相違対象別に
図4のような形態の表を作成するものとしたが、表の形
式は任意である。また、表でなくても類似/相違別の属
性データであればよい。
Although the attribute extraction unit 12 creates a table having a form as shown in FIG. 4 for each of similar / different objects, the format of the table is arbitrary. Further, the attribute data need not be a table as long as it is similar / different attribute data.

【0048】属性蓄積部13には、入力部10に表示さ
れた対象を含む全検索対象の属性が表となって蓄積され
ているものとしたが、蓄積されている対象の種類や数、
属性の種類やその表現方法は任意である。また、入力部
10に表示されている選択候補の対象が検索対象とは別
の場合、検索対象の表と選択候補の表を別に作成するも
のとし、属性抽出部12では選択候補の表を、検索抽出
部16では検索対象の表を用いるものとする。
In the attribute storage unit 13, the attributes of all search targets including the target displayed in the input unit 10 are stored as a table, but the type and number of the stored targets,
The type of attribute and its expression method are arbitrary. In addition, when the target of the selection candidates displayed in the input unit 10 is different from the search target, the table of the search targets and the table of the selection candidates are created separately, and the attribute extraction unit 12 creates the selection candidate tables. The search and extraction unit 16 uses a table to be searched.

【0049】検索基準算出部14では、属性抽出部12
から送信された類似/相違対象の属性から類似対象か相
違対象かを判別する判別関数を、検索基準として算出す
るものとし、本実施の形態例では「大きさ=小」という
検索基準が算出されるものとしたが、検索基準の算出方
法は任意で、複数の属性の特性を変数とした、あるいは
その変数を重みづけした線形式と、判別の閾値とを算出
してもよい。
In the search criterion calculation unit 14, the attribute extraction unit 12
A discriminant function for discriminating between a similar target and a different target based on the attributes of the similar / different target transmitted from is calculated as a search criterion, and in the present embodiment, a search criterion “size = small” is calculated. However, the method for calculating the search criteria may be arbitrary, and the characteristic of a plurality of attributes may be used as a variable, or the linear format in which the variables are weighted and the determination threshold may be calculated.

【0050】検索基準蓄積部15には、既に「色=黒」
という検索基準が蓄積されているものとしたが、蓄積さ
れる検索基準やその数は任意である。
In the search criterion storage unit 15, "color = black" has already been entered.
It is assumed that the search criteria are accumulated, but the accumulated search criteria and the number thereof are arbitrary.

【0051】検索抽出部16では、検索基準蓄積部15
から受信した各検索基準に基づいて属性蓄積部13に蓄
積されている検索対象の属性をチェックし、検索された
検索結果の論理積を最終検索結果とするものとしたが、
検索方法は任意で、複数の検索基準での検索結果の内、
多くの基準に該当する上位数個の対象や、特定個以上の
基準に該当する対象を最終検索結果としてもよい。ま
た、各検索基準にその優先度を予め指定しておき、それ
に基づいて各検索基準の抽出結果を重みづけして検索基
準に該当する度合いから最終検索結果を求める方法も考
えられる。また、最終検索結果として抽出した対象とそ
の属性を出力制御部17へ送信するものとしたが、属性
は送信しない簡易な方法も考えられる。検索基準蓄積部
15から検索基準の一つとして線形式と判別の閾値を受
信した場合には、検索抽出部16は、線形式の変数に属
性蓄積部13に蓄積している対象の特性の値を代入し、
判別の閾値を基準に該当する対象を抽出する。
In the search and extraction unit 16, the search reference storage unit 15
The attribute of the search target stored in the attribute storage unit 13 is checked based on the respective search criteria received from, and the logical product of the searched search results is used as the final search result.
The search method is arbitrary, among the search results of multiple search criteria,
The top several objects that meet many criteria or the objects that meet more than a certain number of criteria may be the final search results. Alternatively, a method may be considered in which the priority is specified in advance for each search criterion, the extraction result of each search criterion is weighted based on the priority, and the final search result is obtained from the degree corresponding to the search criterion. Further, although the target and the attribute thereof extracted as the final search result are transmitted to the output control unit 17, a simple method in which the attribute is not transmitted may be considered. When the linear format and the discrimination threshold are received from the search criteria storage unit 15 as one of the search criteria, the search extraction unit 16 stores the value of the target characteristic stored in the attribute storage unit 13 in the variable of the linear format. Substituting
The corresponding target is extracted based on the discrimination threshold.

【0052】出力制御部17では、検索抽出部16から
受信した検索結果をその属性に基づいて画像化し、出力
部18に送信するものとしたが、属性が送信されてこな
い場合は、対象の名称等を示すだけでよい。
The output control unit 17 converts the retrieval result received from the retrieval and extraction unit 16 into an image based on the attribute and transmits the image to the output unit 18. However, if the attribute is not transmitted, the name of the target is transmitted. And so on.

【0053】出力部18では、出力制御部17から受信
した画像をディスプレイに表示するものとしたが、ディ
スプレイではなく通信回線を介して他の端末へ送信した
り、プリンタから印刷してもよい。検索基準の一つが、
以上に説明したように、本実施の形態例の情報検索方法
および装置においては、検索目的とする対象と一部類似
した特性または相違な特性を有する複数対象の入力から
検索目的の対象の特性を明瞭にして検出し、その特性に
該当する対象を検索することを特徴としている。ユーザ
は、既存のカテゴリと合致しない特性や、言葉では的確
に表現できない特性を検索条件として指定することが可
能となり、曖昧な特性を改めてコンピュータが解釈可能
な言葉に変換することなく、検索することができる。
Although the output unit 18 displays the image received from the output control unit 17 on the display, it may be transmitted to another terminal via a communication line instead of the display or printed from a printer. One of the search criteria is
As described above, in the information search method and apparatus of the present embodiment, the characteristics of the search target object are input from the input of a plurality of targets having characteristics partially similar to or different from the search target object. The feature is that it is detected clearly and the object corresponding to the characteristic is searched. The user can specify the characteristics that do not match the existing categories or the characteristics that cannot be accurately expressed by words as the search condition, and can search the ambiguous characteristics without converting them to computer-readable words. You can

【0054】以上、本発明を実施の形態例に基づき具体
的に説明したが、本発明は、以上の実施の形態例に限定
されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲におい
て種々変更可能であることは言うまでもない。
The present invention has been specifically described above based on the embodiments, but the present invention is not limited to the above embodiments, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention. Needless to say.

【0055】[0055]

【発明の効果】以上に説明したように、本発明の情報検
索方法および装置によれば、サンプル表示されている対
象から検索目的の特性の一部を有している対象と有して
いない対象を組で指定して、それらの属性の差異から着
目している特性を明瞭にして検出し、検索条件を明瞭に
把握するようにしたので、類似した対象と相違する対象
を選択するだけで、曖昧とした特徴から目的の対象を検
索することが可能となる。従って、ユーザは言葉では的
確に表現することが困難な特性を、言葉を介さずに検索
条件として指定することができる。さらに、サンプルの
特性を利用しながらの条件指定および検索は、日常のサ
ンプルを参照した選定行動と手順が似ているため、人間
の検索方策構築が容易で、システムの使いやすさの向上
に寄与できる。
As described above, according to the information retrieval method and apparatus of the present invention, the objects which have some of the characteristics of the retrieval purpose among the objects displayed in the sample and the objects which do not have them. By specifying as a set, the characteristic of interest is clearly detected from the difference in those attributes, and the search condition is clearly grasped, so just by selecting a similar target and a different target, It is possible to search for a target object from ambiguous features. Therefore, the user can specify a characteristic that is difficult to be accurately expressed by words as a search condition without using words. Furthermore, since the conditions for specifying and searching while using the characteristics of the sample are similar to the selection behavior that refers to the daily sample, it is easy for humans to construct a search policy and contribute to the improvement of the usability of the system. it can.

【0056】上記の情報検索装置において、検出手段
は、指定された特性を、線形式と、判別の閾値とで検出
し、抽出手段は、各対象についての線形式の値と判別の
閾値で該当する対象を判別して抽出するようにした場合
には、属性が多数ある場合における対象の抽出が容易に
なる。
In the above information retrieving apparatus, the detecting means detects the specified characteristic by the linear format and the discrimination threshold value, and the extracting means corresponds to the linear format value and the discrimination threshold value for each object. When the target to be determined is extracted and extracted, the target can be easily extracted when there are many attributes.

【0057】また、検出手段は、指定された特性を複数
の検索基準として検出し、抽出手段は、それぞれに該当
する対象の抽出結果の論理積、または最も多くの検索基
準に該当する抽出結果、または検索基準の優先度に従っ
て重みづけした該当する度合いの高い抽出結果を出力す
るようにした場合には、曖昧な目的対象の特徴をより明
瞭に検出することができ、目的とする対象がより容易に
検索できる。
Further, the detecting means detects the designated characteristic as a plurality of search criteria, and the extracting means calculates the logical product of the extraction results of the corresponding objects, or the extraction results corresponding to the most search criteria, Or, if the extraction result with a high degree of applicability weighted according to the priority of the search criteria is output, the ambiguous target feature can be detected more clearly, and the target target can be more easily identified. You can search for.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の第1の実施の形態例にかかる情報検索
装置の要部の構成を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a main part of an information search device according to a first exemplary embodiment of the present invention.

【図2】上記第1の実施の形態例にかかる情報検索装置
における特性入力部で選択肢として対象を表示した画面
の一例を示す図である。
FIG. 2 is a diagram showing an example of a screen on which targets are displayed as options in a characteristic input unit in the information search device according to the first embodiment.

【図3】上記第1の実施の形態例にかかる情報検索装置
における属性記憶部に記憶されている各対象の属性の一
例を示す図である。
FIG. 3 is a diagram showing an example of an attribute of each target stored in an attribute storage unit in the information search device according to the first embodiment.

【図4】上記第1の実施の形態例にかかる情報検索装置
における特性検出部で検索基準検出に用いられる類似/
相違対象の属性の一例を示す図である。
FIG. 4 is a view showing similarity / similarity used for search reference detection in a characteristic detection unit in the information search device according to the first embodiment.
It is a figure which shows an example of the attribute of a difference object.

【図5】本発明の第2の実施の形態例にかかる情報検索
装置の要部の構成を示すブロック図である。
FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of a main part of an information search device according to a second exemplary embodiment of the present invention.

【図6】上記第2の実施の形態例にかかる情報検索装置
における出力部に出力される検索結果を表示する画面の
一例を示す図である。
FIG. 6 is a diagram showing an example of a screen displaying search results output to an output unit in the information search device according to the second embodiment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1…特性入力部 2…特性検出部 3…属性記憶部 4…対象抽出部 10…入力部 11…入力制御部 12…属性抽出部 13…属性蓄積部 14…検索基準算出部 15…検索基準蓄積部 16…検索抽出部 17…出力制御部 18…出力部 1 ... Character input unit 2 ... Characteristic detection unit 3 ... Attribute storage unit 4 ... Target extraction unit 10 ... Input unit 11 ... Input control unit 12 ... Attribute extraction unit 13 ... Attribute storage unit 14 ... Search criteria calculation unit 15 ... Search criteria storage Part 16 ... Search extraction part 17 ... Output control part 18 ... Output part

Claims (4)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 各対象が複数の属性を持つ検索対象群か
ら特定の特性を有する対象を検索する情報検索方法にお
いて、 まず、検索対象の複数の属性の各特性を全体として備え
た対象群をサンプルとして提示し、 次に、前記サンプルとして提示された対象群の中からあ
る一つ以上の特性について該当しない対象と該当する対
象の指定を入力し、 次に、前記入力された対象の特性の差異からどの属性に
着目し、該属性の特性をどのように指定しているかを検
出し、 次に、前記検出された特性に該当する対象を検索対象群
から抽出することを特徴とする情報検索方法。
1. An information retrieval method for retrieving an object having a specific characteristic from a retrieval object group in which each object has a plurality of attributes. First, an object group having the respective characteristics of a plurality of attributes of the retrieval object as a whole is provided. Present as a sample, then enter the designation of the target that does not correspond to one or more characteristics from the group of objects presented as the sample, and then specify the characteristics of the input object An information search characterized in that which attribute is focused on from the difference and how the characteristic of the attribute is specified is detected, and then a target corresponding to the detected characteristic is extracted from the search target group. Method.
【請求項2】 各対象が複数の属性を持つ検索対象群か
ら特定の特性を有する対象を検索する情報検索装置にお
いて、 検索対象毎に複数の属性の特性を蓄積しておく蓄積手段
と、 ある一つ以上の特性についてサンプルの対象群の中から
該当しない対象と該当する対象を指定する入力手段と、 前記入力手段により指定された対象の特性の差異からど
の属性に着目し、該属性の特性をどのように指定してい
るかを検出する検出手段と、 前記検出された特性に該当する対象を前記蓄積手段から
抽出する抽出手段と、 を備えることを特徴とする情報検索装置。
2. An information retrieval apparatus for retrieving an object having a specific characteristic from a retrieval object group in which each object has a plurality of attributes, and accumulating means for accumulating the characteristics of a plurality of attributes for each retrieval object. Input means for designating a non-applicable target and a relevant target from the sample target group for one or more characteristics, and which attribute is noted from the difference in the characteristics of the target specified by the input means, and the characteristic of the attribute An information retrieving apparatus, comprising: a detection unit that detects how to specify an item, and an extraction unit that extracts an object corresponding to the detected characteristic from the storage unit.
【請求項3】 検出手段は、指定されている特性を、複
数の属性の特性を変数とした、または該変数を重みづけ
した線形式と、判別の閾値とで検出し、 抽出手段は、前記線形式の変数に蓄積手段に蓄積してい
る対象の特性の値を代入し、前記判別の閾値を検索基準
として該当する対象を抽出することを特徴とする請求項
2記載の情報検索装置。
3. The detecting means detects the specified characteristic by a linear form in which the characteristics of a plurality of attributes are used as variables, or the variables are weighted, and a discrimination threshold value, and the extracting means is characterized in that 3. The information retrieval device according to claim 2, wherein the value of the characteristic of the object accumulated in the accumulating means is substituted into a linear variable, and the applicable object is extracted using the threshold value of the discrimination as a retrieval criterion.
【請求項4】 検出手段は、指定されている特性を複数
の検索基準として検出し、 抽出手段は、前記複数の検索基準のそれぞれに該当する
対象を抽出して、該抽出結果の論理積に該当する抽出結
果、または最も多くの検索基準に該当する抽出結果、ま
たは前記検索基準の優先度に従って重みづけした該当す
る度合いの高い抽出結果を出力することを特徴とする請
求項2または請求項3記載の情報検索装置。
4. The detecting means detects the specified characteristic as a plurality of search criteria, and the extracting means extracts a target corresponding to each of the plurality of search criteria and obtains a logical product of the extraction results. 4. The corresponding extraction result, the extraction result corresponding to the largest number of search criteria, or the extraction result having a high corresponding degree weighted according to the priority of the search criteria is output. Information retrieval device described.
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