JP2000339317A - リンク情報とキーワードの関連度計算方法、装置、及びその方法を記憶した記録媒体 - Google Patents
リンク情報とキーワードの関連度計算方法、装置、及びその方法を記憶した記録媒体Info
- Publication number
- JP2000339317A JP2000339317A JP11144834A JP14483499A JP2000339317A JP 2000339317 A JP2000339317 A JP 2000339317A JP 11144834 A JP11144834 A JP 11144834A JP 14483499 A JP14483499 A JP 14483499A JP 2000339317 A JP2000339317 A JP 2000339317A
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- calculating
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 リンク情報と与えられたキーワードとの関連
を、リンク先の情報を収集する前に与える。 【解決手段】 少なくともひとつのリンク情報とキーワ
ードの出現頻度をあらわすリストをメモリーに入力し、
ひとつのリンク情報を選択し、該選択されたリンク情報
と、選択されたキーワードの間の距離を算出し、前記選
択されたキーワードの出現頻度を前記距離と所定数との
和で除した値を重みとして算出し、別のキーワードを選
択して上記距離と重みの算出を行い、全てのキーワード
に対する重みの合計を、前記の選択されたリンク情報と
キーワードの関連度として出力する。
を、リンク先の情報を収集する前に与える。 【解決手段】 少なくともひとつのリンク情報とキーワ
ードの出現頻度をあらわすリストをメモリーに入力し、
ひとつのリンク情報を選択し、該選択されたリンク情報
と、選択されたキーワードの間の距離を算出し、前記選
択されたキーワードの出現頻度を前記距離と所定数との
和で除した値を重みとして算出し、別のキーワードを選
択して上記距離と重みの算出を行い、全てのキーワード
に対する重みの合計を、前記の選択されたリンク情報と
キーワードの関連度として出力する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、多数の文書がリン
クによって結ばれたハイパーテキストシステムの文書を
すべて収集するシステムにおいて、与えられた語句にマ
ッチする文書から優先的に収集するためのリンク情報と
キーワードの関連度計算方法に関する。
クによって結ばれたハイパーテキストシステムの文書を
すべて収集するシステムにおいて、与えられた語句にマ
ッチする文書から優先的に収集するためのリンク情報と
キーワードの関連度計算方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】ハイパーテキストシステムは、小さな文
書がリンク情報によって相互に参照し合うネットワーク
上の構造を持っている。このハイパーテキスト情報から
ある特定の語句にマッチする文書を探し出すためには、
全文書を索引化しておくのが最も望ましい。インターネ
ット上のWor1dWideWebのような大規模なハイパーテキス
トシステムでは、できるだけ多くの文書を収集して索引
を生成し、それを用いてキーワード検索を行うシステム
が存在している。そのようなシステムはハイパーテキス
トのリンクを辿って文書を収集するプログラムが用いら
れている。
書がリンク情報によって相互に参照し合うネットワーク
上の構造を持っている。このハイパーテキスト情報から
ある特定の語句にマッチする文書を探し出すためには、
全文書を索引化しておくのが最も望ましい。インターネ
ット上のWor1dWideWebのような大規模なハイパーテキス
トシステムでは、できるだけ多くの文書を収集して索引
を生成し、それを用いてキーワード検索を行うシステム
が存在している。そのようなシステムはハイパーテキス
トのリンクを辿って文書を収集するプログラムが用いら
れている。
【０００３】より効率的に文書を収集するには、リンク
を順番に辿るのではなく、重要そうなリンクから先に収
集できるように、リンクの優先度を求める必要がある。
従来、優先度として用いられていた基準としては、Ｌｙ
ｃｏｓ社の「スパイダー」が用いている「多くリンクさ
れている情報がより重要と見なす」という基準があっ
た。この基準では、比較的よく知られている情報がより
高い優先度を持つことになる。
を順番に辿るのではなく、重要そうなリンクから先に収
集できるように、リンクの優先度を求める必要がある。
従来、優先度として用いられていた基準としては、Ｌｙ
ｃｏｓ社の「スパイダー」が用いている「多くリンクさ
れている情報がより重要と見なす」という基準があっ
た。この基準では、比較的よく知られている情報がより
高い優先度を持つことになる。
【０００４】しかし、「探しているものが簡単に見つか
らなかったので検索する」という検索システムの使用目
的からは、むしろあまりよく知られていなくても、検索
システムの利用者が求めている情報を優先的に収集する
ことが望ましい。たとえば、頻繁に検索語として使用さ
れる語があれば、それを含む情報へのリンクを優先的に
収集することが考えられる。
らなかったので検索する」という検索システムの使用目
的からは、むしろあまりよく知られていなくても、検索
システムの利用者が求めている情報を優先的に収集する
ことが望ましい。たとえば、頻繁に検索語として使用さ
れる語があれば、それを含む情報へのリンクを優先的に
収集することが考えられる。
【０００５】しかし、従来のシステムでは入力された検
索語と連動する収集プログラムはなく、リンクが指す情
報を取得する以前にリンクの重要度を与えられた単語と
の関連性で決定する方法は存在しなかった。
索語と連動する収集プログラムはなく、リンクが指す情
報を取得する以前にリンクの重要度を与えられた単語と
の関連性で決定する方法は存在しなかった。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、リン
ク先の情報を収集する前に、リンクと与えられたキーワ
ードとの関連度を算出する方法、装置及び記録媒体を提
供することにある。
ク先の情報を収集する前に、リンクと与えられたキーワ
ードとの関連度を算出する方法、装置及び記録媒体を提
供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の本発明の特徴は、リンク情報とキーワードの関連度計
算方法において、少なくともひとつのリンク情報とキー
ワードの出現頻度をあらわすリストをメモリーに入力
し、ひとつのリンク情報を選択し、該選択されたリンク
情報と、選択されたキーワードの間の距離を算出し、前
記選択されたキーワードの出現頻度を前記距離と所定数
との和で除した値を重みとして算出し、別のキーワード
を選択して上記距離と重みの算出を行い、全てのキーワ
ードに対する重みの合計を、前記の選択されたリンク情
報とキーワードの関連度として出力することにある。
の本発明の特徴は、リンク情報とキーワードの関連度計
算方法において、少なくともひとつのリンク情報とキー
ワードの出現頻度をあらわすリストをメモリーに入力
し、ひとつのリンク情報を選択し、該選択されたリンク
情報と、選択されたキーワードの間の距離を算出し、前
記選択されたキーワードの出現頻度を前記距離と所定数
との和で除した値を重みとして算出し、別のキーワード
を選択して上記距離と重みの算出を行い、全てのキーワ
ードに対する重みの合計を、前記の選択されたリンク情
報とキーワードの関連度として出力することにある。
【０００８】リンク情報の位置及びリンク情報とキーワ
ードの間の距離は、文字の個数、単語の個数又は自立語
の個数を単位に決定される。
ードの間の距離は、文字の個数、単語の個数又は自立語
の個数を単位に決定される。
【０００９】本発明は更に上記方法を実施するための装
置及び上記方法を実施するためのコンピュータプログラ
ムを記憶した記録媒体を提供する。
置及び上記方法を実施するためのコンピュータプログラ
ムを記憶した記録媒体を提供する。
【００１０】
【発明の実施の形態】図１は本発明の請求項３の方法の
内容を示したものである。
内容を示したものである。
【００１１】まず、二つの単語ｗ１とｗ２の間の距離
を、「ｗ１とｗ２の間に含まれる自立語(動詞、名詞、
形容詞など単独で意味を持つ単語)の個数」と定義す
る。たとえば「明日の天気は雨だ」という文は「明日，
の，天気，は，雨，だ」という単語から成るが、「明
日」と「雨」の距離は「天気」という自立語一つを挟ん
でいるので１となる。
を、「ｗ１とｗ２の間に含まれる自立語(動詞、名詞、
形容詞など単独で意味を持つ単語)の個数」と定義す
る。たとえば「明日の天気は雨だ」という文は「明日，
の，天気，は，雨，だ」という単語から成るが、「明
日」と「雨」の距離は「天気」という自立語一つを挟ん
でいるので１となる。
【００１２】つぎに、検索語の出現頻度のリストが与え
られたとき、あるリンクの優先度を、「各検索語とリン
クとの関連度の合計」とする。ここで、ｉ番目の検索語
とリンクとの関連度を「ｉ番目の検索語の出現頻度／
（リンク位置とｉ番目の検索語との距離＋所定数）」と
定義する。所定数の値は例えば１とするが、０で除算す
ることがなければ所定数は０でもよい。
られたとき、あるリンクの優先度を、「各検索語とリン
クとの関連度の合計」とする。ここで、ｉ番目の検索語
とリンクとの関連度を「ｉ番目の検索語の出現頻度／
（リンク位置とｉ番目の検索語との距離＋所定数）」と
定義する。所定数の値は例えば１とするが、０で除算す
ることがなければ所定数は０でもよい。
【００１３】関連度の計算は、文書中の全単語を対象に
計算してもよいが、文書のタイトルなど相対的に他の文
よりも重要と思われる文およびリンクを含む前後いくつ
かの文、またはリンクとリンクの間を等分割した点まで
を対象とすることで計算時間を短縮することができる。
また、同一の検索語が複数回出現する場合、リンクと検
索語と距離が最短であるもののみを計算に用いることも
計算時間短縮に役立つ。
計算してもよいが、文書のタイトルなど相対的に他の文
よりも重要と思われる文およびリンクを含む前後いくつ
かの文、またはリンクとリンクの間を等分割した点まで
を対象とすることで計算時間を短縮することができる。
また、同一の検索語が複数回出現する場合、リンクと検
索語と距離が最短であるもののみを計算に用いることも
計算時間短縮に役立つ。
【００１４】図２はリンクの優先度の計算例を示したも
のである。ここでは頻出検索語として、表のような上位
５つの語が得られたものとする。また、優先度計算の対
象としてリンクを含む一文のみを考えた。「ここではＷ
ｉｎｄｏｗｓ用のＭＩＤＩプレーヤをダウンロードでき
ます」という文の、「ここ」の部分にリンクが設定され
ており、このリンクの優先度を計算する。
のである。ここでは頻出検索語として、表のような上位
５つの語が得られたものとする。また、優先度計算の対
象としてリンクを含む一文のみを考えた。「ここではＷ
ｉｎｄｏｗｓ用のＭＩＤＩプレーヤをダウンロードでき
ます」という文の、「ここ」の部分にリンクが設定され
ており、このリンクの優先度を計算する。
【００１５】この文には「Ｗｉｎｄｏｗｓ」「ＭＩＤ
Ｉ」「ダウンロード」の３つの頻出検索語が現れてお
り、それぞれ距離は０，１，３となっている。従って、
このリンクの優先度は２８０００／（０＋１）＋３７０
００／（１＋１）＋３１０００／（３＋１）＝５４２４
５となる。
Ｉ」「ダウンロード」の３つの頻出検索語が現れてお
り、それぞれ距離は０，１，３となっている。従って、
このリンクの優先度は２８０００／（０＋１）＋３７０
００／（１＋１）＋３１０００／（３＋１）＝５４２４
５となる。
【００１６】図３Ａは本発明の方法の一実施例を示すフ
ローチャートであり、図３Ｂは図３Ａの重み算出処理
（１８）の詳細を示すフローチャートである。
ローチャートであり、図３Ｂは図３Ａの重み算出処理
（１８）の詳細を示すフローチャートである。
【００１７】処理がスタート（１０）すると、はじめ
に、リンク情報をふくむテキストをメモリーＴに入力
し、キーワードをメモリーＨに入力し、各キーワードの
出現頻度のハッシュ表を準備する（１２）。
に、リンク情報をふくむテキストをメモリーＴに入力
し、キーワードをメモリーＨに入力し、各キーワードの
出現頻度のハッシュ表を準備する（１２）。
【００１８】次に、テキストＴの中の全てのリンク情報
の位置ＰＬの開始位置の配列を求め、メモリーＬに入力
する（１４）。開始位置はバイト単位である。
の位置ＰＬの開始位置の配列を求め、メモリーＬに入力
する（１４）。開始位置はバイト単位である。
【００１９】配列Ｌの長さをＬＮに、長さＬの配列をＲ
に、カウンタｉを０に設定する（１６）。
に、カウンタｉを０に設定する（１６）。
【００２０】ｉ番目のＬであるＬ（ｉ）と、ＨとＴから
ｉ番目のリンク情報の重みＲ（ｉ）を算出する（１
８）。
ｉ番目のリンク情報の重みＲ（ｉ）を算出する（１
８）。
【００２１】ｉを１づつ歩進してｉ＝ＬＮとなるまで重
みＲ（ｉ）の算出をくり返し（２０，２２）、ｉ＝ＬＮ
となったら算出された重みＲを出力して（２４）、終了
する（２６）。
みＲ（ｉ）の算出をくり返し（２０，２２）、ｉ＝ＬＮ
となったら算出された重みＲを出力して（２４）、終了
する（２６）。
【００２２】重み算出処理（１８）は図３Ｂのように行
われる。リンク情報の出現位置はメモリーＰＬに、キー
ワードの出現頻度のハッシュ表はメモリーＨに、テキス
トはメモリーＴにあるものとする（３１）。
われる。リンク情報の出現位置はメモリーＰＬに、キー
ワードの出現頻度のハッシュ表はメモリーＨに、テキス
トはメモリーＴにあるものとする（３１）。
【００２３】Ｈの中のキーワードの配列をメモリーＷに
入力し、キーワードの数（Ｗの長さ）をＮＷに入力する
（３２）。メモリーＲとカウンタｉを０に設定する（３
３）。
入力し、キーワードの数（Ｗの長さ）をＮＷに入力する
（３２）。メモリーＲとカウンタｉを０に設定する（３
３）。
【００２４】テキストＴの中にｉ番目のキーワードＷ
（ｉ）が出現するか否かをチェックし（３４）、ＹＥＳ
のときは、テキストＴ内でのキーワードＷ（ｉ）の出現
位置のうちリンク情報ＰＬにもっとも近いものの値をＰ
Ｗとする（３５）。ここで、位置はバイト単位である。
（ｉ）が出現するか否かをチェックし（３４）、ＹＥＳ
のときは、テキストＴ内でのキーワードＷ（ｉ）の出現
位置のうちリンク情報ＰＬにもっとも近いものの値をＰ
Ｗとする（３５）。ここで、位置はバイト単位である。
【００２５】ハッシュ表ＨからキーワードＷ（ｉ）の出
現頻度を読み出してこれをＦとする（３６）。
現頻度を読み出してこれをＦとする（３６）。
【００２６】出現頻度Ｆを、リンク位置ＰＬとキーワー
ドＷ（ｉ）との距離｜ＰＬ−Ｗ（ｉ）｜に１を加えた値
で除し、その時の重みＲを加えた値により重みＲを更新
する（３７）。
ドＷ（ｉ）との距離｜ＰＬ−Ｗ（ｉ）｜に１を加えた値
で除し、その時の重みＲを加えた値により重みＲを更新
する（３７）。
【００２７】以上の操作を、ｉを歩進しながら、キーワ
ードの数だけ繰り返す（３８，３９）。
ードの数だけ繰り返す（３８，３９）。
【００２８】最後に算出された重みＲを返し（４０）、
終了する（４１）。
終了する（４１）。
【００２９】ここで、リンク情報の出現位置及び重要語
の出現位置は図２のように自立語の単位で計測しても良
いが、この場合文を形態素解析した上で自立語とそうで
ないものを品詞により判別する必要がある。そこで、図
４Ａのように品詞の判別を省略して単語の個数の単位で
計測するか、または図４Ｂのように文字数単位で計測す
ることで、計算量を減らしてもよい。
の出現位置は図２のように自立語の単位で計測しても良
いが、この場合文を形態素解析した上で自立語とそうで
ないものを品詞により判別する必要がある。そこで、図
４Ａのように品詞の判別を省略して単語の個数の単位で
計測するか、または図４Ｂのように文字数単位で計測す
ることで、計算量を減らしてもよい。
【００３０】上記の図３のフローチャートは文字数単位
（バイト単位）の例である。単語数単位とするときは、
図３の１４と３５を図５の１４ｂ，３５ｂのように変更
し、自立語の語数単位とするときは、図３の１４と３５
を図５の１４ｃ，３５ｃのように変更すればよい。
（バイト単位）の例である。単語数単位とするときは、
図３の１４と３５を図５の１４ｂ，３５ｂのように変更
し、自立語の語数単位とするときは、図３の１４と３５
を図５の１４ｃ，３５ｃのように変更すればよい。
【００３１】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の請求項１
のリンク情報とキーワードの関連度計算方法を用いれ
ば、リンクが指す情報を取得せずにリンクと重要語との
関連度を算出することができる。
のリンク情報とキーワードの関連度計算方法を用いれ
ば、リンクが指す情報を取得せずにリンクと重要語との
関連度を算出することができる。
【００３２】請求項３の発明ではリンク情報とキーワー
ドとの間に含まれる文字の長さの影響を受けずに、リン
クが指す情報を取得せずにリンクとキーワードとの関連
度を算出することができる。
ドとの間に含まれる文字の長さの影響を受けずに、リン
クが指す情報を取得せずにリンクとキーワードとの関連
度を算出することができる。
【００３３】請求項４の発明ではリンク情報とキーワー
ドとの間に含まれる助詞等の非自立語の多寡の影響を受
けずに、リンクが指す情報を取得せずにリンクとキーワ
ードとの関連度を算出することができる。
ドとの間に含まれる助詞等の非自立語の多寡の影響を受
けずに、リンクが指す情報を取得せずにリンクとキーワ
ードとの関連度を算出することができる。
【図１】本発明による優先度の計算方法を示した図であ
る。
る。
【図２】リンクの優先度の計算例を示した図である。
【図３Ａ】本発明により優先度を算出する動作のフロー
チャートである。
チャートである。
【図３Ｂ】図３Ａの処理１８の詳細を示すフローチャー
トである。
トである。
【図４】リンクの優先度の別の計算例を示す図である。
【図５】図３Ａ及び図３Ｂの変更例を示す図である。
フロントページの続き (72)発明者 田中 一男 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日本 電信電話株式会社内 Ｆターム(参考） 5B075 KK07 ND20 NK02 NK32 NK44 PP02 PP03 PP22 PR04 PR06 PR08 QM08 UU40
Claims (7)
- 【請求項１】 リンク情報とキーワードの関連度計算方
法において、 少なくともひとつのリンク情報とキーワードの出現頻度
をあらわすリストをメモリーに入力し、 ひとつのリンク情報を選択し、該選択されたリンク情報
と、選択されたキーワードの間の距離を算出し、 前記選択されたキーワードの出現頻度を前記距離と所定
数との和で除した値を重みとして算出し、 別のキーワードを選択して上記距離と重みの算出を行
い、全てのキーワードに対する重みの合計を、前記の選
択されたリンク情報とキーワードの関連度として出力す
ることを特徴とする、リンク情報とキーワードの関連度
計算方法。 - 【請求項２】 リンク情報の位置及びリンク情報とキー
ワードの間の距離が文字の個数を単位に決定される請求
項１記載のリンク情報とキーワードの関連度計算方法。 - 【請求項３】 リンク情報の位置及びリンク情報とキー
ワードの間の距離が単語の個数を単位に決定される請求
項１記載のリンク情報とキーワードの関連度計算方法。 - 【請求項４】 リンク情報の位置及びリンク情報とキー
ワードの間の距離が自立語の個数を単位に決定される請
求項１記載のリンク情報とキーワードの関連度計算方
法。 - 【請求項５】 前記所定数が１である請求項１記載のリ
ンク情報とキーワードの関連度計算方法。 - 【請求項６】 リンク情報とキーワードの関連度計算装
置において、 少なくともひとつのリンク情報とキーワードの出現頻度
をあらわすリストをメモリーに入力する手段と、 ひとつのリンク情報を選択し、該選択されたリンク情報
と、選択されたキーワードの間の距離を算出する手段
と、 前記選択されたキーワードの出現頻度を前記距離と所定
数との和で除した値を重みとして算出する手段と、 別のキーワードを選択して上記距離と重みの算出を行
い、全てのキーワードに対する重みの合計を、前記の選
択されたリンク情報とキーワードの関連度として出力す
る手段とを有することを特徴とする、リンク情報とキー
ワードの関連度計算装置。 - 【請求項７】 リンク情報とキーワードの関連度計算方
法を記憶した記録媒体において、 少なくともひとつのリンク情報とキーワードの出現頻度
をあらわすリストをメモリーに入力し、 ひとつのリンク情報を選択し、該選択されたリンク情報
と、選択されたキーワードの間の距離を算出し、 前記選択されたキーワードの出現頻度を前記距離と所定
数との和で除した値を重みとして算出し、 別のキーワードを選択して上記距離と重みの算出を行
い、全てのキーワードに対する重みの合計を、前記の選
択されたリンク情報とキーワードの関連度として出力す
ることを特徴とする、リンク情報とキーワードの関連度
計算方法を記憶した記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11144834A JP2000339317A (ja) | 1999-05-25 | 1999-05-25 | リンク情報とキーワードの関連度計算方法、装置、及びその方法を記憶した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11144834A JP2000339317A (ja) | 1999-05-25 | 1999-05-25 | リンク情報とキーワードの関連度計算方法、装置、及びその方法を記憶した記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000339317A true JP2000339317A (ja) | 2000-12-08 |
Family
ID=15371531
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11144834A Withdrawn JP2000339317A (ja) | 1999-05-25 | 1999-05-25 | リンク情報とキーワードの関連度計算方法、装置、及びその方法を記憶した記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000339317A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010039552A (ja) * | 2008-07-31 | 2010-02-18 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 重要度取得装置および方法、ならびに、枠情報作成装置および方法 |
| JP2010113412A (ja) * | 2008-11-04 | 2010-05-20 | Omron Corp | 文書情報加工方法、文書情報加工装置、文書情報加工プログラムおよび記録媒体 |
| CN106326211A (zh) * | 2016-08-17 | 2017-01-11 | 海信集团有限公司 | 交互语句的关键词间距离的确定方法和装置 |
-
1999
- 1999-05-25 JP JP11144834A patent/JP2000339317A/ja not_active Withdrawn
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010039552A (ja) * | 2008-07-31 | 2010-02-18 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 重要度取得装置および方法、ならびに、枠情報作成装置および方法 |
| JP2010113412A (ja) * | 2008-11-04 | 2010-05-20 | Omron Corp | 文書情報加工方法、文書情報加工装置、文書情報加工プログラムおよび記録媒体 |
| CN106326211A (zh) * | 2016-08-17 | 2017-01-11 | 海信集团有限公司 | 交互语句的关键词间距离的确定方法和装置 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20060801 |