JP2000331012A

JP2000331012A - 電子化文書検索方法

Info

Publication number: JP2000331012A
Application number: JP11138070A
Authority: JP
Inventors: Toshihiko Jiyoufuu; 敏彦城風
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1999-05-19
Filing date: 1999-05-19
Publication date: 2000-11-30

Abstract

(57)【要約】【課題】望む文書の検索の適正化、迅速化を図る。【解決手段】分野分けされた検索対象，シソーラス中
から所望分野の検索対象，シソーラスを指定すると共に
所望のキーワードを指定することにより、検索対象，シ
ソーラス指定分野及び辞書に基づき選定された語を、前
記キーワードに論理結合して拡張キーワードを得、検索
対象分野に応じて作成された索引語とそれを含む文書を
特定する情報とを対応させてなるインデックス中の検索
対象指定分野における索引語と、上記拡張キーワードと
を用いて該当文書を検索し、その文書を、検索に用いた
索引語及びグレードと共にモニタ画面に表示し、かつ辞
書及びシソーラスの学習を行うこととする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は複数の電子化文書
（本明細書において単に文書ともいう。）の中から所望
の文書をキーワードを用いて検索する電子化文書検索方
法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、ペーパーレス化等の要請から、紙
文書の内容を電子データとして記憶媒体に記録、あるい
は文書を初めから電子データとして記憶媒体上に作成す
る文書電子化の進展が目覚ましい。上記記憶媒体上の電
子化文書は、その検索も電子的に行い得るので、大量の
文書中から望む文書（利用者の検索目的にかなった文
書）を検索する場合に、紙文書に比べて極めて有用性が
高い。

【０００３】従来、電子化文書の検索は、キーとなるワ
ードやフレーズ（本明細書において単にキーワードとい
う。）を、複数のキーワードが同じ文書に含まれること
を意味するＡＮＤ、複数のキーワードのいずれかが同じ
文書に含まれることを意味するＯＲ又はキーワードが文
書に含まれないことを意味するＮＯＴ等の論理記号で結
合させたものを用いた検索要求により行っている。ま
た、キーワードのみでは利用者のキーワード選択の負担
が大きくなるので、既存の辞書、主として英和，和英辞
書や類義語辞書（シソーラス）を用い、キーワードを拡
張して検索するようにしたものもある。更に、キーワー
ドに対して１（真）か０（偽）かの２値ではなく、０〜
１までの間の連続的な値をとり、１に近い索引語を含む
文書をも検索可能とするファジィ検索も提案されてい
る。

【０００４】また従来は、検索する分野（検索対象分
野）をいくつかに分けることはなく、いかなるキーワー
ドについても共通の１分野、すなわち膨大な１つの分野
に対して検索を行い、またシソーラスも全分野共通のも
のが１つあるだけという状況にある。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上記のように従来技術
では、既存の辞書やシソーラスに含まれていない新造
語、専門用語あるいは外国語等には何ら配慮されていな
いため、それら既存の辞書やシソーラスを用い、キーワ
ードを拡張して検索する方法を用いても膨大な新造語、
専門用語あるいは外国語には対応できず、新造語等を含
む文書の検索が不能又は著しく困難であった。

【０００６】また、検索対象分野やシソーラスが全分野
共通のものが１つあるだけなので、望む文書の検索対象
分野がある程度予測できる場合でも、常に全分野対象に
検索を行うことになるので、検索に時間がかかった。

【０００７】更に、キーワードの拡張に関し、単なる英
和，和英辞書のみの使用では不充分であり、したがって
漢字の読み（漢字かな）辞書や英語の読み（英語カナ）
辞書の使用、あるいはＷＷＷやネットニュースにおける
ような校正を経ていない文書に対するミススペル辞書の
使用等、多数の辞書の使用が考えられる。このような同
義語を抽出する辞書だけでなく、類義語を抽出する各種
シソーラスをも使うことになると、検索に使用する辞書
やシソーラスの総数が増大する。そこで利用者は、どの
辞書やシソーラスを使用するかを選択する必要があり、
検索実行前の準備に手間がかかった。また、手間の割に
は検索の成果が上がらず、望む文書が得られなかった。

【０００８】本発明は、上記従来技術の問題を解決すべ
くなされたものである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は、上述課題を解
決するため次の構成を採用する。〈構成１〉各々複数種に分野分けされた検索対象及びシ
ソーラスの中から所望分野の検索対象及びシソーラスを
指定すると共に所望のキーワードを指定することによ
り、上記検索対象、シソーラスの各指定分野及び予め設
定された辞書に基づき選定された語を、指定された上記
キーワードに論理結合して拡張キーワードを得、各検索
対象分野に応じて作成された索引語とその索引語を含む
文書を特定する情報とを対応させてなるインデックス中
の上記検索対象の指定分野における索引語と、上記拡張
キーワードとを用いて該当文書を検索し、検索された文
書を、その検索に用いた索引語及び予め設定された算出
法により求められたグレードと共にモニタ画面に表示
し、かつ、指定された上記キーワード、このキーワード
から得られた上記拡張キーワード及び上記モニタ画面に
表示された索引語中の任意に選択した索引語に基づいて
上記辞書及びシソーラスの学習を行うことを特徴とする
電子化文書検索方法。

【００１０】〈構成２〉請求項１に記載の電子化文書検
索方法において、所望分野の検索対象を指定すると共に
所望のキーワードを指定することにより、シソーラスの
分野が指定され、それら検索対象、キーワード及びシソ
ーラスの上記各指定により、上記検索対象、シソーラス
の各指定分野及び予め設定された辞書に基づき選定され
た語を、指定された上記キーワードに論理結合して拡張
キーワードを得ることを特徴とする電子化文書検索方
法。

【００１１】〈構成３〉請求項１に記載の電子化文書検
索方法において、所望分野のシソーラスを指定すると共
に所望のキーワードを指定することにより、検索対象の
分野が指定され、それらシソーラス、キーワード及び検
索対象の上記各指定により、上記シソーラス、検索対象
の各指定分野及び予め設定された辞書に基づき選定され
た語を、指定された上記キーワードに論理結合して拡張
キーワードを得ることを特徴とする電子化文書検索方
法。

【００１２】〈構成４〉請求項１に記載の電子化文書検
索方法において、所望のキーワードを指定することによ
り、検索対象及びシソーラスの各分野が指定され、それ
らキーワード、検索対象及びシソーラスの上記各指定に
より、上記検索対象、シソーラスの各指定分野及び予め
設定された辞書に基づき選定された語を、指定された上
記キーワードに論理結合して拡張キーワードを得ること
を特徴とする電子化文書検索方法。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、本発明の具体例につき図面
を用いて説明する。《具体例１》〈具体例１の構成，動作〉図１は本発明による電子化文
書検索方法の具体例１を示すフローチャート、図２は本
発明方法の具体例１が適用された検索システムの説明図
である。図２に示すように、ここでの検索システムは、
キーワード解釈部２２、シソーラス２３（２３ａ〜２３
ｃ…）、辞書２４、検索事例ベース２５、検索部２６及
びインデックス２７を備えてなる。

【００１４】上記キーワード解釈部２２は、利用者２１
が指定した検索用キーワード（利用者キーワード）、検
索対象分野及び参照するシソーラス２３の分野（参照シ
ソーラス分野）からなる検索要求を受け付けて、拡張キ
ーワード及び検索対象分野を検索部２６に与える構成部
である。ここで利用者キーワードは、通常、複数のキー
ワードが論理結合され、また部分一致の記号（ワイルド
カード）を含んでなる。またキーワード解釈部２２は、
指定された利用者キーワード、ここでは部分一致の記号
（ワイルドカード）を含んだ利用者キーワードを解釈
し、部分一致の種類（完全一致、前方一致等）を判別す
る機能及びワイルドカードを切り離した純粋なキーワー
ドを抽出する機能をもつ。更にキーワード解釈部２２
は、抽出されたキーワードの組が検索事例ベース２５に
そのまま存在するか否かを確認し、存在すればその事例
における拡張後のキーワード（拡張キーワード）の組を
抽出し、それをモニタ画面（図示せず）を介して利用者
２１に提示し、利用者２１の必要に応じた修正を待って
検索部２６に与える機能をもつ。上記キーワードの組が
検索事例ベース２５にそのまま存在しなければ、利用者
２１によって指定されたシソーラス２３あるいは辞書２
４にそれらのキーワードが見出し語として登録されてい
るか否かを各々確認し、登録されていればその見出し語
から得られる語（同義語，類義語）と上記組をなすキー
ワードの各々とＯＲ結合された拡張キーワードとして検
索部２６に与える。

【００１５】上記シソーラス２３は、ここではコンピュ
ータ分野シソーラス２３ａ、科学分野シソーラス２３ｂ
及び社会分野シソーラス２３ｃ等のように予め検索対象
分野毎に作成されており、また見出し語に対する類義語
の類似度付きのファジィシソーラスとなっている。上記
辞書２４は、ここでは英和、和英、漢字かな、英語カ
ナ、ミススペル及び略語の６つの辞書を備えてなる。

【００１６】上記検索事例ベース２５は、過去の検索例
（検索事例）を、１又は複数、ここでは複数のキーワー
ド、検索対象分野及び参照シソーラス分野の組で記憶し
ており、それらのうち２つまでが利用者２１によって指
定されたら残りの１つを自動的に指定する機能をももつ
もので、検索要求の補完に使用される。例えば、検索事
例ベース２５に、キーワード：ホームページ作成検索対象分野：ネットワーク参照シソーラス分野：科学という過去の検索例があった場合、キーワード：ホームページ作成検索対象分野：ネットワークまで検索要求が指定されると、参照シソーラス分野：科学を補完してモニタ画面に表示し、利用者２１の確認がと
れると参照シソーラス分野として“科学”を自動指定す
る。

【００１７】検索部２６は、キーワード解釈部２２から
の拡張キーワードと検索対象分野とを受け、インデック
ス２７を参照して該当文書を検索する構成部である。す
なわち検索部２６は、検索対象文書群中の各文書から抽
出された索引語群で構成されたインデックス２７中の、
上記キーワード解釈部２２から与えられた検索対象分野
内の検索対象文書群に属する索引語群中の索引語の各々
と上記拡張キーワードとを比較し、一致する索引語を含
む文書をグレード付きで抽出してモニタ画面に表示する
ことで、検索結果を利用者２１に与えるものである。上
記グレードは、例えば利用者キーワードそのものの論理
結合を満たす文書については１とし、類義語を含む文書
は１以下、隣接条件を満たす文書は１以上、キーワード
を直接含まなければ１以下とする。検索によりキーワー
ドと一致した索引語は検索文書と共にモニタ画面に表示
されるが、そのうち所望の索引語を利用者２１がモニタ
画面上で選ぶと、それが類義語であればシソーラス２３
中の上記検索対象分野のシソーラスに、同義語であれば
辞書２４に各々登録（学習）される。指定されたキーワ
ード、検索対象分野及び参照シソーラス分野の組は検索
事例ベース２５に検索事例として登録される。これらの
学習，登録処理は上記キーワード解釈部２２によって行
われる。

【００１８】上記インデックス２７は、ここでは次のよ
うに作成されている。インデックス２７の作成に当たっ
ては、そのサイズを小さくして検索を速めるため、漢
字、平仮名、片仮名、英字、数字等の字種が異なる単語
の重複がないようになされ、字種の区切りで索引語の区
切りとされる。例えば、通常の索引語切出しツールを使
用すると“情報フィルタリング”からは、“情報フィル
タリング”、“情報”及び“フィルタリング”の３つを
抽出することになるが、これでは索引語数が増加してイ
ンデックス２７のサイズが増大し、検索に時間がかかる
ようになる。そのためここでは、“情報”及び“フィル
タリング”の２つだけを索引語とする。“情報フィルタ
リング”という検索要求に対しては、検索要求時に“情
報”及び“フィルタリング”が１語隣にあるという指定
（隣接のＡＮＤ＝ＮＡＮＤ指定）をして検索することで
補う。インデックス２７は、例えば索引語をそのままコ
ード順にソートしたものと、“計算機”を“機算計"の
ように逆順にしてコード順にソートしたものとの２つが
作成，使用される。後者のものは後方一致検索に使用さ
れるが、必須のものではない。インデックス２７におけ
る索引語から文書名を検索するためのインデックス構造
は公知のデータベースにおける検索に用いられるものと
同様である。

【００１９】上述検索システムの検索要求入力時におけ
るモニタ画面表示内容の一例を図３に示す。この図にお
いて、白丸“○”及び黒丸“●”は各々ポインティング
デバイス（図示せず）で操作される機能選択用釦スイッ
チで、白丸はオフ、黒丸はオンを表す。ここでは、第１
キーワードに“ｗｏｒｌｄｗｉｄｅｗｅｂ”が、第
２キーワードに“ｈｐ”が、ＡＮＤなる論理結合をもっ
て入力されている。検索対象分野は“科学”が、参照シ
ソーラス分野は“経済”が各々入力されている。上記ポ
インティングデバイスで検索釦スイッチＢ１を操作すれ
ば検索が開始され、取消釦スイッチＢ２を操作すれば全
ての入力操作、動作中においてはその動作が取り消さ
れ、キーワード、分野、釦スイッチは初期状態（空白あ
るいはオフ）に戻される。

【００２０】以下、本発明方法の具体例１を図１，図３
を併用して述べる。ステップ１０１では、利用者２１に
よりキーワード（利用者キーワード）、検索対象分野及
び参照シソーラス分野が指定（入力）される。図３を例
に採って述べると、利用者キーワードは、「略語をＯＲ
結合する」ための機能選択用釦スイッチがオン
（“●”）になっていることから分かるように、第１の
利用者キーワード（キーワード１）“ｗｏｒｌｄｗｉ
ｄｅｗｅｂ”について、その略語“ｗｗｗ”がＯＲ結
合により拡張されるよう指定されている。

【００２１】またここでは、１フィールド内に複数語並
べて書かれた利用者キーワードは、各語が隣接のＡＮＤ
で結合されていると解釈され、通常のＡＮＤ結合の場合
はフィールドを変更して入力することとされている。し
たがって、図３に例示する第１の利用者キーワード（キ
ーワード１）“ｗｏｒｌｄｗｉｄｅｗｅｂ”は、基
本的にはこの３つの単語がある同じ文書に存在し、か
つ、この順序で連続して出現する文書を検索せよという
検索要求と解釈されるが、同時に“ｗｏｒｌｄ”と“ｗ
ｉｄｅ”、“ｗｉｄｅ”と“ｗｅｂ”は各々隣接のＡＮ
Ｄ結合であると解釈される。このような論理結合による
検索は通常の読みの語順に従って実行される。第２の利
用者キーワード（キーワード２）“ｈｐ”は、“ｗｗ
ｗ”がＯＲ結合されて拡張された上記利用者キーワード
“ｗｏｒｌｄｗｉｄｅｗｅｂ”とＡＮＤ結合される
ものと解釈される。

【００２２】このような利用者キーワードの解釈，拡張
は後述ステップ１０２，１０３で行われることになる
が、こうした解釈，拡張がなされることを前提として図
３に示すモニタ画面上で利用者キーワードが指定され
る。検索事例ベース２５による、過去の検索例に基づく
キーワード、検索対象分野又は参照シソーラス分野の前
述自動指定も行われる。

【００２３】図３には例示されていないが、利用者キー
ワードは、通常、部分一致等を指定するためのいくつか
の記号が付されて入力される。例えば、（ａ）任意の文
字列と一致する記号（ワイルドカード）として“＊”、
（ｂ）１つのキーワード中に２つ以上の単語が“―”で
結ばれているか、隣接していることを示す記号として
“＿”、（ｃ）１つのキーワード中に２つの単語が両端
に存在するか、１つ目の単語は前方一致、２つめの単語
は後方一致で、これら２つが隣接していることを示す記
号として“＋”、が設定され、適宜キーワードに付され
る。

【００２４】上記（ａ）によれば、ＵＮＩＸのシェルの
正規表現と同じく、“＊”によって前方一致、後方一
致、中間一致、両端一致等、柔軟な指定ができる。
（ｂ）によれば、“―”で結ばれた英語の熟語（ａｎｇ
ｌｅｄ−ｓｈｏｔ等）、（ｃ）によれば、助詞で結ばれ
た日本語の熟語（情報処理の資格試験＝情報処理資格試
験等）について、各々有効な検索を行える。例えば、単
語“情報”と“試験”をもつキーワードを、情報＊試験
ＯＲ（情報＊ＮＡＮＤ＊試験）とする。これによって
“情報処理試験”、“情報の資格試験”、“情報処理の
資格試験”、情報処理資格試験”等が同時に検索できる
ことになる。

【００２５】またここでは、利用者キーワードの論理結
合を２段まで許すこととし、１段目の論理結合はＡＮ
Ｄ、隣接のＡＮＤ及びＯＲの３種類、２段目の論理結合
はＡＮＤ、ＯＲ、略語のＯＲ及びＮＯＴの４種類とす
る。例えば、ＮＡＮＤを論理記号のＮＡＮＤではなく隣
接のＡＮＤ、ＡＯＲを略語のＯＲとして、（ｗｏｒｌｄＮＡＮＤｗｉｄｅＮＡＮＤｗｅｂ）Ａ
ＮＤ（ｈｏｍｅｐａｇｅ＊）ＡＮＤ日弁連のようになる。ＡＯＲは、辞書２４中の略語辞書への登
録（後述ステップ１０７参照）を主目的とする場合に用
いられるもので、例えば、（ｗｏｒｌｄＮＡＮＤｗｉｄｅＮＡＮＤｗｅｂ）Ａ
ＯＲｗｗｗとキーワード指定すれば、“ｗｏｒｌｄｗｉｄｅｗ
ｅｂ”の略語として“ｗｗｗ”が略語辞書に必ず登録さ
れる。なおここでは、“ｗｗｗ”に他の正式名称（語）
があってもＯＲ結合しないこととされている。

【００２６】ステップ１０２では、利用者キーワードが
解釈される。このステップ１０２では、上述利用者キー
ワードの解釈に加え、指定された利用者キーワードから
一致の種類と純粋なキーワードの抽出が行われる。例と
して、利用者キーワードがｉｎｆｏ＊ｆｉｌｔｅｒであ
れば、一致の種類：両端一致キーワード：（ｉｎｆｏ，ｆｉｌｔｅｒ）と解釈して検索システム中のメモリに保存される。

【００２７】ステップ１０３では、利用者キーワード
が、辞書２４及び指定されたシソーラス２３を用いて拡
張され、拡張キーワードとして検索部２６に与えられ
る。具体的には、利用者キーワードが辞書２４中の各見
出し語と順次比較対照され、一致した見出し語から得ら
れる語とＯＲ結合により拡張（ＯＲ拡張）され、拡張キ
ーワードとして検索部２６に与えられる。

【００２８】辞書２４の種類によっては、分野や文脈に
よって意味が変わらないもの、例えば英和，和英辞書等
と、変わるものとがあるので、キーワード解釈部２２は
利用者２１が指定した分野のシソーラス２３に基づきど
の意味をとるかを選択する。例えば、利用者キーワード
“ｍｏｎｋｅｙ”を“猿”と拡張することに問題はない
であろうから、この場合は両者をＯＲ結合して、すなわ
ち“ｍｏｎｋｅｙ”ＯＲ“猿”を拡張キーワードとして
検索部２６に与える。利用者キーワードが“ｃｏｍｐ”
であったとすると、これは情報の分野において正式な単
語“ｃｏｍｐｕｔｅｒ”の略語であるから両者をＯＲ結
合して、すなわち“ｃｏｍｐ”ＯＲ“ｃｏｍｐｕｔｅ
ｒ”とＯＲ拡張し、これを拡張キーワードとして検索部
２６に与える。“ｃｏｍｐ＊”と前方一致で指定すると
“ｃｏｍｐａｒｅ”等、関係のない語を含む文書が検索
されてしまうので、ここではこのような拡張は行わな
い。

【００２９】複合語の略語は曖昧性が高いので、例えば
次のように拡張する。すなわち、利用者キーワードが
“ｈｐ”であったとすると、その正式な語（複合語）
“ｈｏｍｅｐａｇｅ”とＮＡＮＤ（隣接のＡＮＤ）結
合して、“ｈｏｍｅ”ＮＡＮＤ“ｐａｇｅ”と拡張す
る。キーワード“ｈｐ”には“ｈｏｍｅｐａｒｔｙ”
という意味もある。この場合、キーワード解釈部２２
は、利用者２１が指定した検索対象分野が娯楽や生活で
あれば“ｈｏｍｅｐａｒｔｙ”であると、コンピュー
タやネットワークであれば“ｈｏｍｅｐａｇｅ”であ
ると判別し、上記と同様にＮＡＮＤ結合して拡張する。

【００３０】ＯＲ結合される単語にはグレードが付され
る。このグレードは計算により求められるが、その根拠
となるものは、ここでは単語の連接確率である。「連
接」とは、単語同士、例えば単語ｉと単語ｊが接近して
出現することを意味し、単語ｉと単語ｊが、前後何単語
以内に出現、１文書内に出現（共起）あるいは特定文書
集合内に出現（共起）というように種々の態様が考えら
れる。連接確率は、適宜の態様、ここでは隣接（前後１
語で出現）なる態様が選択されて下式（１）で求めら
れ、上記グレードとして用いられる。連接確率Ｗｉｊ＝（単語ｉと単語ｊが連接した回数）／（単語ｉと単語ｊのどちらかが出現した回数） …（１）このような連接確率（グレード）は分野毎に求められ
る。

【００３１】あるキーワードｋｉとある単語ｋｊとの連
接確率Ｗｉｊは、例えばキーワード“メール”に対し
て、 “電子”０.５ “ネットワーク”０,３ “受信”０.２のように表される。

【００３２】出現する単語全てについて連接確率を計算
し保存しておくことは、そのために必要とするメモリ容
量が多大になることや、得られた連接確率が実用上、ど
の程度信頼のおけるものとなるかを考慮すると、必ずし
も得策とはいい難い。したがって実際には、ほぼ同じ意
味の複数の単語をグループ化し、そのうちの１つの単語
（代表単語）について連接確率を計算し、その値をグル
ープに属する全ての単語の連接確率とされる。例えば、
“ネットワーク”、“Ｎｅｔｗｏｒｋ”及び“電網”等
で“ネットワークグループ”を形成し、そのうち上記
“ネットワーク”について求められた連接確率を“ネッ
トワークグループ”内の他の単語、すなわち“Ｎｅｔｗ
ｏｒｋ”及び“電網”等の連接確率としても用いる。こ
れら“ネットワーク”、“Ｎｅｔｗｏｒｋ”及び“電
網”等は、ここでは同義語として辞書２４中に、連接確
率（グレード）と共に登録されている。

【００３３】いま、利用者キーワードとして“コンピュ
ータ”が指定されたものとし、また、辞書２４には、英
語対日本語の関係で、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ，計算機が、英
語対カタカナの関係で、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ，コンピュー
タが、日本語対ひらがなの関係で、計算機，けいさんき
が、英語略語としてＣｏｍｐｕｔｅｒ，Ｃｏｍｐ．が、
日本語略語として電子計算機，計算機が、表記のゆらぎ
としてコンピュータ，コンピューターが、各々登録され
ていたとする。一方、上述したように“ネットワーク”
及び“Ｎｅｔｗｏｒｋ”は同義語として辞書２４中に登
録されているので、“ＣｏｍｐｕｔｅｒＮｅｔｗｏｒ
ｋ”も“計算機ネットワーク”も同じものとしてその連
接確率（グレード）を計算できる。これにより、“Ｃｏ
ｍｐｕｔｅｒＮｅｔｗｏｒｋ”も“計算機ネットワー
ク”も同じグレードで検索されることになる。すなわ
ち、“ＣｏｍｐｕｔｅｒＮｅｔｗｏｒｋ”が検索されれ
ば“計算機ネットワーク”も検索されることになり、ま
た、後述するように検索結果（文書）にグレードが付さ
れる場合には“ＣｏｍｐｕｔｅｒＮｅｔｗｏｒｋ”を
含む文書と“計算機ネットワーク”を含む文書とは同じ
値のグレードが付されることになる。

【００３４】次に、利用者キーワード“ｈｐ”について
説明する。“ｈｐ”は略語であり、正式な語（複合語）
として“ｈｏｍｅｐａｇｅ”と“ｈｏｍｅｐａｒｔ
ｙ”の２つがあるものとする。いま、コンピュータ分野
シソーラス２３ａにおいて、“ｈｏｍｅｐａｇｅ”と
して３００回、“ｈｏｍｅｐａｒｔｙ”として１００
回出現したとすると、その場合の各語のコンピュータ分
野でのグレードは、例えばグレード＝（求める語の出現
回数）／（いずれかの語の最大出現回数）とすると、 “ｈｏｍｅｐａｇｅ”：３００／３００＝１ “ｈｏｍｅｐａｒｔｙ”：１００／３００＝０．３３
３… となる。したがって、コンピュータ分野シソーラス２３
ａを指定することにより、“ｈｏｍｅｐａｇｅ”を含
む文書は、“ｈｏｍｅｐａｒｔｙ”を含む文書より必
ず大きなグレードで検索されることになる。また、検索
結果（文書）にグレードが付される場合には、“ｈｏｍ
ｅｐａｇｅ”を含む文書と“ｈｏｍｅｐａｒｔｙ”
を含む文書の上記グレードの大小に応じた比率でグレー
ドが付されることになる。

【００３５】上述例は単語が隣接した複合語（熟語）の
場合を述べたもので、この場合には検索対象分野と一致
する分野のシソーラス２３を用いた方が望む文書の検索
上、有効とされるが、検索対象分野とは異なる分野のシ
ソーラス２３を用いた方がよい場合もある。パソコン
（パーソナルコンピュータ）が機械であることはコンピ
ュータ分野では自明であり、したがって、利用者キーワ
ード“パソコン”から、それと検索対象分野が一致する
コンピュータ分野のシソーラス２３を用いて類義語“機
械”をＯＲ拡張することことは困難であると考えられる
からである。このような場合は、視点を変えるために、
例えばシソーラス２３中の経済分野シソーラスや娯楽分
野シソーラス（いずれも図示せず）というような検索対
象分野とは異なる分野のシソーラス２３を用いて類義語
をＯＲ拡張する。“パソコン”と“機械”のように概念
に上下関係がある単語同士の場合には、検索対象分野と
は異なる分野のシソーラス２３を用いて類義語をＯＲ拡
張した方が検索結果が向上することが多い点からも、こ
のようなＯＲ拡張が有効であるいえる。本具体例１にお
いて、検索要求に当たり、参照するシソーラス分野を任
意に選択可能（ステップ１０１参照）としているのは、
そのためである。“パーソナルコンピュータ”と“ワー
クステーション”のような概念の上下関係がない、同レ
ベルの単語における類義語のＯＲ拡張に当たっては、検
索対象分野と参照シソーラス分野とを一致させるという
基本手法が守られる。

【００３６】なお、上式（１）で求まる連接確率Ｗｉｊ
はある単語と他の単語との類似度をも表す。したがっ
て、シソーラス２３における類義語の類似度計算にも連
接確率Ｗｉｊの計算式である上式（１）が適用できる。

【００３７】ステップ１０４では、文書検索が行われ
る。具体的には、キーワード解釈部２６からの拡張キー
ワードがインデックス２７中の各索引語と順次比較対照
され、一致した索引語を含む文書の抽出が行われる。抽
出された文書には、拡張キーワードがもつグレードがそ
の文書のグレードとして付される。検索には公知の探索
法、例えば２分探索法が用いられる。

【００３８】いま、拡張キーワードに“ｉｎｆｏ＊”が
含まれているとすると、これは“ｉｎｆｏ”の前方一致
検索であり、この場合、例えば、ｉｎｆｏｉｎｆｏ．ｉｎｆｏｒｍｉｎｆｏｍａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎが該当する索引語となり、ｉｎｆｏ５００文書ｉｎｆｏ．２００文書ｉｎｆｏｒｍ３００文書ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ１００文書ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ１０５６文書等という抽出結果（該当索引語に対する文書抽出数）が
得られる。

【００３９】そして、各索引語を含む文書に対し、拡張
キーワード中の他のキーワードの論理結合によって更に
計算（ＯＲで和集合、ＡＮＤで積集合等）し、望む文書
群を絞込み抽出する。ＡＮＤは算術積か最小値、ＯＲは
算術和か最大値、ＮＯＴは差で計算する。隣接のＡＮＤ
の場合は、まずそれを通常の（隣接していない）ＡＮＤ
であると仮定して検索を行い、次にこれにより抽出され
た文書群中において、ＡＮＤで結ばれた２つのキーワー
ドが隣接しているか否かをチェックし、隣接している文
書を抽出して検索結果とする。この検索結果はステップ
１０５でモニタ画面に表示されるが、通常のＡＮＤであ
ると仮定して検索し、抽出された文書群を検索結果とし
て表示するようにしてもよい。この際、隣接している文
書のグレードを上げておけば、隣接していない文書との
区別が容易になる。ここでは、隣接している文書のグレ
ードを１．１倍してあり、検索の段階に応じた検索結果
の表示，確認に便宜が計られている。

【００４０】ステップ１０５では、検索結果の表示が行
われる。すなわち検索が終了すると、それにより抽出さ
れた文書（検索文書）がモニタ画面に表示される。検索
結果である検索文書がいかなる索引語で検索されたもの
かを知らせるため、検索文書はその検索に用いられた索
引語との対応で表示される。また、各検索文書はそのグ
レードが付されて表示される。ここでのグレードは、各
検索文書の抽出過程において計算された上記各グレード
（値）を加算あるいは乗算等、ここでは乗算することで
求められた値とされている。

【００４１】検索文書の表示は、まず各索引語に対する
検索文書数の表示、次に特定の索引語をポインティング
デバイス（図示せず）により指示することによるその索
引語で抽出された文書名の表示、続いて特定の文書名を
上記ポインティングデバイスで指示することによるその
文書の該当ページ（索引語が記述されているページ）の
表示等、種々の段階表示が可能である。なお検索文書の
表示としては、最終的にその文書を特定できる情報が表
示されればよく、例えばそれが書籍であれば書籍の題
名、著者、発行年月日、発行所等が、雑誌であればそれ
ら題名等に加えてシリアル番号が、論文であればそれが
載った学会誌名、論文のタイトル、発表者、発行年月
日、発行所等が該当する。

【００４２】ステップ１０６では、検索結果（検索文
書）の確認が行われる。すなわちこのステップ１０６で
は、検索結果に満足したか否かの判定がなされる。ステ
ップ１０５で検索結果が表示され、望む文書が得られた
ときには利用者２１の検索結果に満足する旨の操作によ
りステップ１０７に処理が移る。望む文書が得られない
等、利用者２１が検索結果に満足しないときには、満足
するまでステップ１０１〜１０６が繰り返される。ここ
では、利用者２１が最初に指定したキーワード（利用者
キーワード）、検索対象分野名及び参照シソーラス分野
名は検索システムのバッファメモリに残すことになって
いるので、検索繰返し時における利用者２１の操作とし
ては、通常、キーワードを追加指定したり上記各分野名
を変更指定するといった微調整で済む。

【００４３】ステップ１０７では、辞書２４及びシソー
ラス２３の学習、検索事例ベース２５への事例登録が行
われる。具体的には、利用者キーワードにＯＲ結合され
た略語は結合前の利用者キーワードの略語として辞書２
４中の略語辞書に登録される。例えば、利用者キーワー
ド“ｗｏｒｌｄｗｉｄｅｗｅｂ”を“ｗｗｗ”とい
う略語をＯＲ結合して検索を行ったところ、望む文書が
抽出された場合（ステップ１０６において結果満足と判
定された場合）は、“ｗｗｗ”が“ｗｏｒｌｄｗｉｄ
ｅｗｅｂ”の略語として辞書２４中の略語辞書に登録
される。なお図３は、“ｗｗｗ”が“ｗｏｒｌｄｗｉ
ｄｅｗｅｂ”の略語として辞書２４中の略語辞書に初
めから登録されており、機能選択用釦スイッチのオンで
その略語“ｗｗｗ”がＯＲ結合されるようなされた場合
を例示したもので、ここでの例とは異なる。

【００４４】検索によりキーワードと一致した索引語
は、ステップ１０５においてモニタ画面に表示される
が、そのうち所望の索引語を利用者２１がモニタ画面上
で選ぶと、それが類義語であればシソーラス２３中の上
記検索対象分野のシソーラスに、同義語であれば辞書２
４に各々登録（学習）される。

【００４５】利用者２１が指定したシソーラス２３も、
利用者２１の指定したキーワード（利用者キーワード）
の内容によって以下のように学習される。すなわち、検
索システムの稼働後は、当該検索システムに対して多く
の利用者２１…から多くの利用者キーワードが与えられ
るが、この際、ＮＡＮＤ（隣接のＡＮＤ）結合指定のキ
ーワード相互は類似度が高いとして連接確率を大きくす
る。例えば、利用者キーワードが“マルチ”ＮＡＮＤ
“メディア”であった場合、新たな連接確率Ｗｉｊ´
を、Ｋｉ＝マルチ、Ｋｊ＝メディアとして、Ｗｉｊ´＝ｗｉｊ＋｛（ＫｉとＫｊがＡＮＤ結合した回数）／（ＫｉとＫｊのどちらかが出現した回数）｝×（１−Ｗｉｊ） …式（４）とする。いま、キーワード“マルチ”に対してキーワー
ド“メディア”の連接確率Ｗｉｊ´が０．７５であった
とすると、そのシソーラス２３には、“マルチ”又は
“メディア”に対する“メディア”又は“マルチ”の類
似度が０．７５であるとして登録（学習）される。これ
により、よく連接するキーワード間の類似度が大きくな
り、その後の検索時に、“マルチ”又は“メディア”の
いずれか一方が利用者キーワードとなったり、利用者キ
ーワードに含まれたりした場合に、他方の語“メディ
ア”又は“マルチ”を含む文書のグレードが大きくな
り、その文書の望む文書としての検索がしやすくなる。

【００４６】指定されたキーワード、検索対象分野及び
参照シソーラス分野の組は検索事例ベース２５に検索事
例として登録される。これらの学習，登録処理は上記キ
ーワード解釈部２２によって行われる。

【００４７】〈具体例１の効果〉以上述べたように具体
例１によれば、検索対象分野、参照シソーラス分野及び
利用者キーワードの指定による検索要求に対して、検索
された文書をその検索に用いた索引語及びグレードと共
にモニタ画面に表示するようにしたので、望む文書だけ
の検索が従来方法よりも適切に行い得るという効果があ
る。また、利用者キーワード、拡張キーワード及びモニ
タ画面に表示された索引語中の任意に選択した索引語等
に基づいて、使用した辞書２４やシソーラス２３が自動
的に学習するので、利用者２１のキーワード指定，拡張
等の検索手法のノウハウが蓄積でき、望む文書の検索が
向上し、また、新造語、専門用語、外国語を含んだ文書
の検索が従来より柔軟かつ容易に行えるようになるとい
う効果もある。検索対象分野（又は参照シソーラス分
野）との類似度の大きい参照シソーラス分野（又は検索
対象分野）から順に指定して検索を進めれば、全分野を
一度に検索する従来システムよりも検索時間が短縮する
という効果もある。

【００４８】《具体例２》〈具体例２の構成，動作〉図４は本発明による電子化文
書検索方法の具体例２を示すフローチャート、図５は本
発明方法の具体例２が適用された検索システムの説明
図、図６は図５に示した検索システムの検索要求入力時
におけるモニタ画面表示内容の一例を示す図である。な
お、これら図４〜図６において、図１〜図３と同一又は
相当部分には同一符号を付してその説明を省略する。図
５に示すように、ここでの検索システムは、キーワード
解釈部兼参照シソーラス分野指定部５１、シソーラス２
３（２３ａ〜２３ｃ…）、辞書２４、検索事例ベース２
５、検索部２６及びインデックス２７を備えてなる。

【００４９】上記キーワード解釈部兼参照シソーラス分
野指定部５１は、利用者２１が指定した利用者キーワー
ド及び検索対象分野からなる検索要求を受け付けて、参
照シソーラス分野を選択，指定し、拡張キーワード及び
検索対象分野を検索部２６に与える構成部である。すな
わち具体例２では、参照シソーラス分野は利用者２１が
指定することなく、キーワード解釈部兼参照シソーラス
分野指定部５１にて自動指定されるものである（図４中
のステップ４０１，４０２参照）。したがって図６に
は、図３と異なり、検索対象分野の指定表示窓の右隣に
参照シソーラス分野の指定表示窓がない。キーワード解
釈部兼参照シソーラス分野指定部５１は上記参照シソー
ラス分野の自動指定機能の他、具体例１のキーワード解
釈部２２と同様の機能をもって構成されている。図５
中、その他の部分は図２と同様である。

【００５０】以下に、キーワード解釈部兼参照シソーラ
ス分野指定部５１による参照シソーラス分野の自動指定
について説明する。まず、検索対象分野は利用者２１に
より指定されているので、その検索対象分野と同一分野
のシソーラスは上記参照シソーラス分野指定部５１で自
動指定するシソーラスの第１候補である。また、検索に
有用な分野のシソーラスも有力な候補として挙げられ
る。検索に有用な分野のシソーラスとしては、連想記憶
的に連接する類義語を提示してくれる分野のシソーラス
と、異なった視点あるいは概念レベルからの類義語を提
示してくれる分野のシソーラスの２種類に大別できると
考えられる。検索対象分野との間の類似度を計算して、
前者は類似度の大きいもの、後者は類似度の小さいもの
が該当する。

【００５１】分野間の類似度は、例えば以下のような計
算方法により求まる。まず、分野のベクトル化を行う。
各々の分野に出現する単語を多い順にある数だけ抽出
し、正規化する。ただし、頻繁に出てくる助詞等は除外
する。ここでは多い順に５単語を抽出することとし、こ
れらの単語を基本単語とする。例えばネットワーク分野
での出現回数が、ｅ−ｍａｉｌ３システム２ｉｓｄｎ２ｉｎｔｅｒｎｅｔ１携帯電話１であり、コンピュータ分野のベクトルは、ｓｃｓｉ４ファイル２ソフト１システム１ｉｓｄｎ１であるとする。

【００５２】次に、分野間の類似度を計算する。２つの
分野間の類似度＝２つの正規化ベクトルの一致した項目
の内積とする。一致しない項目はベクトルの正規化の絶
対値計算には使うが、内積の分子には用いない。上述例
では、両分野において重複している単語は“ｉｓｄｎ”
と“システム”であり、ネットワーク分野では（２，２）コンピュータ分野では（１，１）の組合せである。したがって類似度は、ｘ＝３×３＋２×２＋２×２＋１×１＋１×１＝１９ｙ＝４×４＋２×２＋１×１＋１×１＋１×１＝２３として、（２×１＋２×１）／（１９の平方根×２３の平方根）
＝０．１９となる。なお、実際には１０００〜５０００単語のベク
トルで類似度を求める。

【００５３】具体的に述べると、検索対象分野との類似
度の大きい分野のシソーラスの使用は詳細な追加キーワ
ードを得るときに有用であり、類似度の小さい分野のシ
ソーラスの使用は視点の転換に有用と考えられる。例え
ば“端末”はコンピュータ業界の利用者２１には“コン
ピュータ”を意味するが、電話業界の利用者２１には
“電話”を意味する。専門的な分野であるほど異なった
視点からの文書は検索し難くなるので、利用者２１によ
り指定された検索対象分野が専門的な分野であればある
ほど、類似度の小さい分野のシソーラスが選択，指定さ
れるように上記参照シソーラス分野指定部５１が設定さ
れることになる。逆に、利用者２１により指定された検
索対象分野が極く一般的な分野であるときには、その検
索対象分野と同一の又は類似度の大きい分野のシソーラ
スが選択，指定されるように上記参照シソーラス分野指
定部５１が設定されることになる。

【００５４】キーワード解釈部兼参照シソーラス分野指
定部５１は、辞書２４及び自身が指定した分野のシソー
ラス２３を用いて利用者キーワードの拡張を行い、例え
ばいくつかの拡張キーワードをモニタ画面に表示して利
用者２１に選択させた後、利用者２１が指定した検索対
象分野内の検索対象文書群について具体例１と同様の手
順で検索部２６に検索させ、最後に、辞書２４及びシソ
ーラス２３の学習、検索事例ベース２５への事例登録を
行う。

【００５５】〈具体例２の効果〉以上述べたように具体
例２によれば、検索対象分野及び利用者キーワードを指
定することにより参照シソーラス分野が自動指定される
ようにしたので、自動指定される参照シソーラス分野の
選択手法を適宜設定することにより、類似度の大きい分
野のシソーラスによる詳細な検索あるいは類似度の小さ
い分野のシソーラスによる視点を転換した検索が利用者
２１の参照シソーラス分野指定の手間をかけずに行える
という効果がある。その他、具体例１と同様な効果があ
る。検索対象分野との類似度の大きい参照シソーラス分
野から順に指定して検索を進めれば、全分野を一度に検
索する従来システムよりも検索時間が短縮するという効
果もある。

【００５６】《具体例３》〈具体例３の構成，動作〉図７は本発明による電子化文
書検索方法の具体例３を示すフローチャート、図８は本
発明方法の具体例３が適用された検索システムの説明
図、図９は図８に示した検索システムの検索要求入力時
におけるモニタ画面表示内容の一例を示す図である。な
お、これら図７〜図９において、図１〜図３と同一又は
相当部分には同一符号を付してその説明を省略する。図
８に示すように、ここでの検索システムは、キーワード
解釈部兼検索対象分野指定部８１、シソーラス２３（２
３ａ〜２３ｃ…）、辞書２４、検索事例ベース２５、検
索部２６及びインデックス２７を備えてなる。

【００５７】上記キーワード解釈部兼検索対象分野指定
部８１は、利用者２１が指定した利用者キーワード及び
参照シソーラス分野からなる検索要求を受け付けて、検
索対象分野を選択，指定し、拡張キーワード及び検索対
象分野を検索部２６に与える構成部である。すなわち具
体例３では、検索対象分野は利用者２１が指定すること
なく、キーワード解釈部兼検索対象分野指定部８１にて
自動指定されるものである（図７中のステップ７０１，
７０２参照）。したがって図９には、図３と異なり検索
対象分野の指定表示窓がない。キーワード解釈部兼検索
対象分野指定部８１は上記検索対象分野の自動指定機能
の他、具体例１のキーワード解釈部２２と同様の機能を
もって構成されている。図８中、その他の部分は図２と
同様である。

【００５８】以下に、キーワード解釈部兼検索対象分野
指定部８１による検索対象分野の自動指定について説明
する。まず、参照シソーラス分野は利用者２１により指
定されているので、その参照シソーラス分野と同一の検
索対象分野は上記検索対象分野指定部８１で自動指定す
る検索対象分野の第１候補である。また、検索に有用な
検索対象分野も有力な候補として挙げられる。検索に有
用な検索対象分野としては、連想記憶的に連接する類義
語を提示してくれる検索対象分野と、異なった視点ある
いは概念レベルからの類義語を提示してくれる検索対象
分野の２種類に大別できると考えられる。参照シソーラ
ス分野との間の類似度を計算して、前者は類似度の大き
いもの、後者は類似度の小さいものが該当する。

【００５９】分野間の類似度は、例えば以下のような計
算方法により求まる。まず、分野のベクトル化を行う。
各々の分野に出現する単語を多い順にある数だけ抽出
し、正規化する。ただし、頻繁に出てくる助詞等は除外
する。ここでは多い順に５単語を抽出することとし、こ
れらの単語を基本単語とする。例えばネットワーク分野
での出現回数が、ｅ−ｍａｉｌ３システム２ｉｓｄｎ２ｉｎｔｅｒｎｅｔ１携帯電話１であり、コンピュータ分野のベクトルは、ｓｃｓｉ４ファイル２ソフト１システム１ｉｓｄｎ１であるとする。

【００６０】次に、分野間の類似度を計算する。２つの
分野間の類似度＝２つの正規化ベクトルの一致した項目
の内積とする。一致しない項目はベクトルの正規化の絶
対値計算には使うが、内積の分子には用いない。上述例
では、両分野において重複している単語は“ｉｓｄｎ”
と“システム”であり、ネットワーク分野では（２，２）コンピュータ分野では（１，１）の組合せである。したがって類似度は、ｘ＝３×３＋２×２＋２×２＋１×１＋１×１＝１９ｙ＝４×４＋２×２＋１×１＋１×１＋１×１＝２３として、（２×１＋２×１）／（１９の平方根×２３の平方根）
＝０．１９となる。なお、実際には１０００〜５０００単語のベク
トルで類似度を求める。

【００６１】具体的に述べると、参照シソーラス分野と
の類似度の大きい検索対象分野の指定は詳細な追加キー
ワードを得るときに有用であり、類似度の小さい検索対
象分野の指定は視点の転換に有用と考えられる。例えば
“端末”はコンピュータ業界の利用者２１には“コンピ
ュータ”を意味するが、電話業界の利用者２１には“電
話”を意味する。専門的な分野であるほど異なった視点
からの文書は検索し難くなるので、利用者２１により指
定された参照シソーラス分野が専門的な分野であればあ
るほど、類似度の小さい検索対象分野が選択，指定され
るように上記検索対象分野指定部８１が設定されること
になる。逆に、利用者２１により指定された参照シソー
ラス分野が極く一般的な分野であるときには、その参照
シソーラス分野と同一の又は類似度の大きい検索対象分
野が選択，指定されるように上記検索対象分野指定部８
１が設定されることになる。

【００６２】また上記検索対象分野指定部８１は、最初
に類似度の最も大きい検索対象分野が、その後、次に類
似度の大きい３種の検索対象分野が、というように類似
度の大きい順から選択，指定されるようにしたり、ある
いは最初又は最後に類似度の最も小さい検索対象分野が
選択，指定されるようにしたり、種々の設定が可能であ
る。更に、キーワード解釈部兼検索対象分野指定部８１
は、辞書２４及び利用者２１が指定した分野のシソーラ
ス２３を用いて利用者キーワードの拡張を行い、例えば
いくつかの拡張キーワードをモニタ画面に表示して利用
者２１に選択させた後、自身が指定した検索対象分野内
の検索対象文書群について具体例１と同様の手順で検索
部２６に検索させ、最後に、辞書２４及びシソーラス２
３の学習、検索事例ベース２５への事例登録を行う。

【００６３】〈具体例３の効果〉以上述べたように具体
例３によれば、参照シソーラス分野及び利用者キーワー
ドを指定することにより検索対象分野が自動指定される
ようにしたので、自動指定される検索対象分野の選択手
法を適宜設定することにより、類似度の大きい検索対象
分野による詳細な検索あるいは類似度の小さい検索対象
分野による視点を転換した検索が利用者２１の検索対象
分野指定の手間をかけずに行えるという効果がある。そ
の他、具体例１と同様な効果がある。参照シソーラス分
野との類似度の大きい検索対象分野から順に指定して検
索を進めれば、全分野を一度に検索する従来システムよ
りも検索時間が短縮するという効果もある。

【００６４】《具体例４》〈具体例４の構成，動作〉図１０は本発明による電子化
文書検索方法の具体例４を示すフローチャート、図１１
は本発明方法の具体例４が適用された検索システムの説
明図、図１２は図１１に示した検索システムの検索要求
入力時におけるモニタ画面表示内容の一例を示す図であ
る。なお、これら図１０〜図１２において、図１〜図３
と同一又は相当部分には同一符号を付してその説明を省
略する。図１１に示すように、ここでの検索システム
は、キーワード解釈部兼検索対象分野，参照シソーラス
分野指定部１００、シソーラス２３（２３ａ〜２３ｃ
…）、辞書２４、検索事例ベース２５、検索部２６及び
インデックス２７を備えてなる。

【００６５】上記キーワード解釈部兼検索対象分野，参
照シソーラス分野指定部１００は、利用者２１が指定し
た利用者キーワードからなる検索要求を受け付けて、検
索対象分野及び参照シソーラス分野を選択，指定し、拡
張キーワード及び検索対象分野を検索部２６に与える構
成部である。すなわち具体例４では、検索対象分野及び
参照シソーラス分野は利用者２１が指定することなく、
キーワード解釈部兼検索対象分野，参照シソーラス分野
指定部１００にて自動指定されるものである（図１０中
のステップ１００１，１００２参照）。したがって図１
２には、図３と異なり検索対象分野及び参照シソーラス
分野の指定表示窓がない。キーワード解釈部兼検索対象
分野，参照シソーラス分野指定部１００は上記検索対象
分野及び参照シソーラス分野の自動指定機能の他、具体
例１のキーワード解釈部２２と同様の機能をもって構成
されている。図１１中、その他の部分は図２と同様であ
る。

【００６６】以下に、キーワード解釈部兼検索対象分
野，参照シソーラス分野指定部１００による検索対象分
野及び参照シソーラス分野の自動指定について説明す
る。ここでは、キーワード（利用者キーワード）が利用
者２１により指定されているので、この利用者キーワー
ドと検索対象分野及び参照シソーラス分野との各類似度
をもとに両分野を選択，指定する。検索に有用な検索対
象分野，参照シソーラス分野は上記検索対象分野，参照
シソーラス分野指定部１００で自動指定する両分野の有
力な候補である。検索に有用な検索対象分野，参照シソ
ーラス分野（以下、単に分野という。）としては、連想
記憶的に連接する類義語を提示してくれる分野と、異な
った視点あるいは概念レベルからの類義語を提示してく
れる分野の２種類に大別できると考えられる。利用者キ
ーワードとの間の類似度を計算して、前者は類似度の大
きいもの、後者は類似度の小さいものが該当する。

【００６７】利用者キーワードと分野間の類似度は、例
えば以下のような計算方法により求まる。まず、分野の
ベクトル化を行う。各々の分野に出現する単語を多い順
にある数だけ抽出し、正規化する。ただし、頻繁に出て
くる助詞等は除外する。ここでは多い順に５単語を抽出
することとし、これらの単語を基本単語とする。例えば
ネットワーク分野での出現回数が、ｅ−ｍａｉｌ３システム２ｉｓｄｎ２ｉｎｔｅｒｎｅｔ１携帯電話１であるとする。

【００６８】次に利用者キーワードのベクトル化を行
う。全分野において利用者キーワード、例えば“Ｃｏｍ
ｐｕｔｅｒ”が、以下のような単語と以下のような回数
で隣接しているものとする。これを並べてベクトルとす
ると、ｓｃｓｉ４ファイル２ソフト１システム１ｉｓｄｎ１が、利用者キーワードのベクトルとなる。

【００６９】次に、利用者キーワードと分野間の類似度
を計算する。利用者キーワードと分野間の類似度＝２つ
の正規化ベクトルの一致した項目の内積とする。一致し
ない項目はベクトルの正規化の絶対値計算には使うが、
内積の分子には用いない。上述例では、利用者キーワー
ドと分野間において重複している単語は“ｉｓｄｎ”と
“システム”であり、ネットワーク分野では（２，２）利用者キーワードでは（１，１）の組合せである。したがって類似度は、ｘ＝３×３＋２×２＋２×２＋１×１＋１×１＝１９ｙ＝４×４＋２×２＋１×１＋１×１＋１×１＝２３として、（２×１＋２×１）／（１９の平方根×２３の平方根）
＝０．１９となる。なお、実際には１０００〜５０００単語のベク
トルで類似度を求める。

【００７０】具体的に述べると、利用者キーワードとの
類似度の大きい分野の指定は詳細な追加キーワードを得
るときに有用であり、類似度の小さい分野の指定は視点
の転換に有用と考えられる。例えば“端末”はコンピュ
ータ業界の利用者２１には“コンピュータ”を意味する
が、電話業界の利用者２１には“電話”を意味する。専
門的なキーワードであるほど異なった視点からの文書は
検索し難くなるので、利用者キーワードが専門的なキー
ワードあればあるほど、類似度の小さい分野が選択，指
定されるように上記検索対象分野，参照シソーラス分野
指定部１００が設定されることになる。逆に、利用者キ
ーワードが極く一般的なキーワードであるときには、そ
の利用者キーワードと同一の又は類似度の大きい分野が
選択，指定されるように上記検索対象分野，参照シソー
ラス分野指定部１００が設定されることになる。

【００７１】また上記検索対象分野，参照シソーラス分
野指定部１００は、最初に類似度の最も大きい分野が、
その後、次に類似度の大きい３種の分野が、というよう
に類似度の大きい順から選択，指定されるようにした
り、あるいは最初又は最後に類似度の最も小さい分野が
選択，指定されるようにしたり、種々の設定が可能であ
る。キーワード解釈部兼検索対象分野，参照シソーラス
分野指定部１００は、辞書２４及び自身が指定した分野
のシソーラス２３を用いて利用者キーワードの拡張を行
い、例えばいくつかの拡張キーワードをモニタ画面に表
示して利用者２１に選択させた後、自身が指定した検索
対象分野内の検索対象文書群について具体例１と同様の
手順で検索部２６に検索させ、最後に、辞書２４及びシ
ソーラス２３の学習、検索事例ベース２５への事例登録
を行う。

【００７２】〈具体例４の効果〉以上述べたように具体
例４によれば、利用者キーワードを指定することにより
検索対象分野及び参照シソーラス分野が自動指定される
ようにしたので、自動指定される各分野の選択手法を適
宜設定することにより、類似度の大きい各分野による詳
細な検索あるいは類似度の小さい各分野による視点を転
換した検索が利用者２１の各分野指定の手間をかけずに
行えるという効果がある。その他、具体例１と同様な効
果がある。利用者キーワードとの類似度の大きい各分野
から順に指定して検索を進めれば、全分野を一度に検索
する従来システムよりも検索時間が短縮するという効果
もある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明方法の具体例１を示すフローチャートで
ある。

【図２】本発明方法の具体例１が適用された検索システ
ムの説明図である。

【図３】図２に示した検索システムの検索要求入力時に
おけるモニタ画面表示内容の一例を示す図である。

【図４】本発明方法の具体例２を示すフローチャートで
ある。

【図５】本発明方法の具体例２が適用された検索システ
ムの説明図である。

【図６】図５に示した検索システムの検索要求入力時に
おけるモニタ画面表示内容の一例を示す図である。

【図７】本発明方法の具体例３を示すフローチャートで
ある。

【図８】本発明方法の具体例３が適用された検索システ
ムの説明図である。

【図９】図８に示した検索システムの検索要求入力時に
おけるモニタ画面表示内容の一例を示す図である。

【図１０】本発明方法の具体例４を示すフローチャート
である。

【図１１】本発明方法の具体例４が適用された検索シス
テムの説明図である。

【図１２】図１１に示した検索システムの検索要求入力
時におけるモニタ画面表示内容の一例を示す図である。

【符号の説明】

２１利用者２２キーワード解釈部２３シソーラス（〜…）２３ａコンピュータ分野シソーラス２３ｂ科学分野シソーラス２３ｃ社会分野シソーラス２４辞書２５検索事例ベース２６検索部２７インデックス５１キーワード解釈部兼参照シソーラス分野指定部８１キーワード解釈部兼検索対象分野指定部１００キーワード解釈部兼検索対象分野，参照シソー
ラス分野指定部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】各々複数種に分野分けされた検索対象及
びシソーラスの中から所望分野の検索対象及びシソーラ
スを指定すると共に所望のキーワードを指定することに
より、前記検索対象、シソーラスの各指定分野及び予め
設定された辞書に基づき選定された語を、指定された前
記キーワードに論理結合して拡張キーワードを得、各検索対象分野に応じて作成された索引語とその索引語
を含む文書を特定する情報とを対応させてなるインデッ
クス中の前記検索対象の指定分野における索引語と、前
記拡張キーワードとを用いて該当文書を検索し、検索された文書を、その検索に用いた索引語及び予め設
定された算出法により求められたグレードと共にモニタ
画面に表示し、かつ、指定された前記キーワード、このキーワードから
得られた前記拡張キーワード及び前記モニタ画面に表示
された索引語中の任意に選択した索引語に基づいて前記
辞書及びシソーラスの学習を行うことを特徴とする電子
化文書検索方法。
【請求項２】請求項１に記載の電子化文書検索方法に
おいて、所望分野の検索対象を指定すると共に所望のキ
ーワードを指定することにより、シソーラスの分野が指
定され、それら検索対象、キーワード及びシソーラスの
前記各指定により、前記検索対象、シソーラスの各指定
分野及び予め設定された辞書に基づき選定された語を、
指定された前記キーワードに論理結合して拡張キーワー
ドを得ることを特徴とする電子化文書検索方法。
【請求項３】請求項１に記載の電子化文書検索方法に
おいて、所望分野のシソーラスを指定すると共に所望の
キーワードを指定することにより、検索対象の分野が指
定され、それらシソーラス、キーワード及び検索対象の
前記各指定により、前記シソーラス、検索対象の各指定
分野及び予め設定された辞書に基づき選定された語を、
指定された前記キーワードに論理結合して拡張キーワー
ドを得ることを特徴とする電子化文書検索方法。
【請求項４】請求項１に記載の電子化文書検索方法に
おいて、所望のキーワードを指定することにより、検索
対象及びシソーラスの各分野が指定され、それらキーワ
ード、検索対象及びシソーラスの前記各指定により、前
記検索対象、シソーラスの各指定分野及び予め設定され
た辞書に基づき選定された語を、指定された前記キーワ
ードに論理結合して拡張キーワードを得ることを特徴と
する電子化文書検索方法。