JP2001117937A - 文書検索方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】ユーザが指定した文書と内容的に類似した文書
を検索する類似文書検索において、検索結果に対する
適、不適といったユーザ評価にもとづいて、検索の精度
を簡易に向上させることのできるシステムを提供する。 【解決手段】評価対象文書から抽出された文字列を用い
て検索条件データを更新し、ユーザが所望のものである
と評価をした文書から抽出した文字列と、ユーザが所望
のものでないと評価した文書から抽出した文字列のうち
所望のものであると評価をした文書から抽出した文字列
の一部または全部に含まれないもの、を用いて検索を行
なう。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、検索条件に基づい
て文書データベースから文書を検索する方法および装置
に関し、その検索の結果として得られた文書に対してユ
ーザが評価を与え、その評価に基づき検索条件を変更す
る方法および装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、パーソナルコンピュータやインタ
ーネット等の普及に伴い、電子化文書が急激に増加して
いる。このような状況において、ユーザが所望する情報
を含んだ文書を高速かつ効率的に検索したいという要求
が高まってきている。

【０００３】このような要求に応えるための検索技術と
してレリバンスフィードバックとよばれる技術がある。
この技術は、全文検索や類似文書検索による検索結果に
対して、ユーザが「所望の文書である」か「所望の文書
でない」かなどの評価をシステムに入力し、その評価情
報を検索条件に反映させることにより、その後の検索結
果を改善する技術である。

【０００４】具体的な処理の内容としては、例えば「"I
nformation Retrieval",William B.Frakes / Rocardo B
aeza-Yates, Prentice Hall PTR, 1992 p.p.241〜263」
に示されるように、ユーザが所望であると評価した文書
から抽出した単語に関する検索条件中の重みを加算し、
所望でないと評価した文書から抽出された単語に関する
検索条件中の重みを減算する方法がある。以下この技術
を従来技術１と呼ぶ。検索条件中のある単語について、
具体的な重みの加減算の方法の例を式１に示す。

【０００５】

【数１】

【０００６】ここでＷ'はその単語の新たな重み、Ｗは
元の重みであり、ＦＰ（ｉ）は所望であると評価された
ｉ番目の文書におけるその単語の出現回数、ＦＮ（ｊ）
は所望でないと評価されたｊ番目の文書におけるその単
語の出現回数である。また、Ｐは所望であると評価され
た文書の数、Ｎは所望でないと評価された文書の数であ
る。なお、α、βはパラメータである。ここで、この新
たな重みＷ'は負になってもよく、そのような場合は、
その単語が含まれる文書は類似度が下がることになる。

【０００７】この従来技術１によるレリバンスフィード
バック処理の例を図２に示す。本図に示す例は、ユーザ
が「高校野球」に関する文書を所望する場合に、「サッ
カーに続き高校野球が開幕した」という文書を種文書に
選んだ場合である。その後、「サッカー」に関するノイ
ズ文書に対し「所望でない」と評価をして、システムに
入力した場合である。この結果、本図に示すように「サ
ッカー」という単語の重みが下がり、以後「サッカー」
に関する文書の類似度を下げることができる。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来技術１に
よる方式では、ユーザが「所望のものでない」といった
評価をしたときに検索結果が改善しない場合がある。こ
の問題を図３を用いて説明する。本図に示した例は、
「高校野球」に関する文書を所望する場合に、「高校サ
ッカーが開幕した・・・」といったノイズ文書に対し
「所望の文書でない」と評価した場合である。このとき
従来技術１によれば、このノイズ文書から「高校」「サ
ッカー」「開幕」といった単語を抽出し、検索条件中の
それぞれの単語の重みを減算することになる。この場
合、「サッカー」の重みを減算するだけでなく、「高
校」という単語の重みまでも減算してしまう。その結
果、更新された検索条件によって検索を行なうと、「高
校野球」に関する文書の類似度が、「プロ野球」「社会
人野球」といった文書の類似度よりも低くなってしまう
という問題がある。

【０００９】このように、従来の方法によりユーザが
「所望のものでない」と評価した文書から抽出した単語
の重みを単純に減算すると、ユーザが所望とする概念を
表す単語の重みまで減算してしまい、検索結果が改善し
ないという問題がある。

【００１０】本発明の目的は、ユーザが「所望のもので
ない」といった評価を与えた文書から抽出した情報のう
ち適切なものを使用して、検索結果を改善することにあ
る。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、第１の手段として、文字列に付与された重みを含む
検索条件により文書データベースを検索し、該検索によ
り得られた文書に対してユーザが入力した「所望であ
る」または「所望でない」の評価を受け取り、上記検索
の結果得られた文書から抽出した文字列の重みを上記評
価に基づき変更して検索する文書検索方法において、上
記「所望である」と評価した文書から抽出した第一の文
字列に正の重みを付与し、上記「所望でない」と評価し
た文書から抽出した第二の文字列に負の重みを付与し、
第二の文字列のうち上記第一の文字列と一致するもとと
もに当該第一の文字列の重みが所定値以上ものを除外し
たものとその重みおよび上記第一の文字列とその重みと
を含む検索条件を生成して検索する。

【００１２】この方法により、ユーザが所望のものと評
価した文書から抽出した所望の内容を特徴付ける文字列
に付与された負の重みにより検索精度を下げてしまうと
いう課題を改善することができる。

【００１３】また、第２の手段は、文字列に付与された
重みを含む検索条件により文書データベースを検索し、
該検索により得られた文書に対してユーザが入力した
「所望である」または「所望でない」の評価を受け取
り、上記検索の結果得られた文書から抽出した文字列の
重みを上記評価に基づき変更して検索する文書検索方法
において、上記「所望である」と評価した文書から第一
の文字列を抽出し、上記「所望でない」と評価した文書
から抽出した文字列で上記第一の文字列と一致する場合
は、当該第一の文字列の重みが所定値以下の場合は上記
抽出した文字列を第二の文字列として抽出し、第二の文
字列の重みを第一の文字列の重みよりも低くし、一致し
ない場合は上記抽出した文字列を第二の文字列として抽
出し、第二の文字列の重みを第一の文字列の重みよりも
低くする。

【００１４】この方法により、ユーザが所望のものと評
価した文書から抽出した所望の内容を特徴付ける文字列
に、負の重みを付与してしまい以降の検索精度を下げて
しまうという課題を改善できる。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、本発明の第一の実施例につ
いて説明する。

【００１６】まず、本発明の第一の実施例のシステム構
成を図１に示す。本実施例におけるシステムは、ディス
プレイ１００、キーボード１０１、中央演算処理装置
（ＣＰＵ）１０２、磁気ディスク装置１０５、フロッピ
ディスクドライブ（ＦＤＤ）１０６、主メモリ１０９お
よびこれらを結ぶバス１０８から構成される。

【００１７】磁気ディスク装置１０５は二次記憶装置の
一つであり、テキスト１０３、出現頻度ファイル１０４
が格納される。ＦＤＤ１０６を介してフロッピディスク
１０７に格納されている情報が、主メモリ１０９あるい
は磁気ディスク装置１０５へ読み込まれる。

【００１８】主メモリ１０９には、システム制御プログ
ラム１１０、文書登録プログラム１１１、検索制御プロ
グラム１１２が格納される。検索制御プログラム１１２
は、検索条件生成プログラム１１３、類似文書検索プロ
グラム１１４、検索結果文書内容表示プログラム１１
５、検索条件修正制御プログラム１１６、およびプロフ
ァイル重み調整プログラム１１９で構成される。ここ
で、検索条件修正制御プログラム１１６は、プロファイ
ル更新プログラム１１７、および検索使用文字列選択プ
ログラム１１８で構成される。

【００１９】また、正のプロファイル１２０、負のプロ
ファイル１２１、総合プロファイル１２２、種文書保存
エリア１２３、登録文書保存エリア１２４、特徴文字列
保存エリア１２５、および表示用文書保存エリア１２６
が同じく主メモリ１０９に確保される。

【００２０】ここで、正のプロファイル１２０、負のプ
ロファイル１２１、総合プロファイル１２２とは後述す
る図１５に示すように、いずれも幾つかの検索文字列と
その重みを保持したデータである。正のプロファイル１
２０には、ユーザが所望であると評価した文書から抽出
した文字列が格納される。負のプロファイル１２１に
は、ユーザが所望のものでないと評価した文書から抽出
した文字列が格納される。総合プロファイル１２２は、
正負のプロファイルから選択された検索に用いる文字列
が格納される。

【００２１】以下に、第一の実施例における、各プログ
ラムの処理手順について説明する。

【００２２】まず、システム制御プログラム１１０の処
理手順について図４のＰＡＤ（Ｐｒｏｂｌｅｍ Ａｎａ
ｌｙｓｉｓ Ｄｉａｇｒａｍ）図を用いて説明する。

【００２３】システム制御プログラム１１０は、まずス
テップ４０１においてユーザがキーボードから入力した
コマンドを解析する。

【００２４】次にステップ４０２において、このコマン
ドが文書登録のコマンドであると解析された場合には、
ステップ４０４で文書登録プログラム１１１を起動して
文書の登録を行なう。

【００２５】またステップ４０３において、検索実行の
コマンドであると解析された場合には、ステップ４０５
で検索制御プログラム１１２を起動して文書の検索を行
なう。

【００２６】以上が、システム制御プログラム１１０の
処理手順である。

【００２７】次に、図４に示したステップ４０４でシス
テム制御プログラムにより起動される、文書登録プログ
ラム１１１について図５のＰＡＤ図を用いて説明する。

【００２８】文書登録プログラム１１１は、まずステッ
プ５０１においてＤ１０６に挿入されたフロッピディス
ク１０７から登録すべき文書データを読み込み、これを
テキスト１０３として磁気ディスク装置１０５に格納す
る。文書データは、フロッピディスク１０７を用いて入
力するだけに限らず、通信回線やＣＤ−ＲＯＭ装置（図
１には示していない）等を用いて他の装置から入力する
ような構成を取ることも可能である。

【００２９】次にステップ５０２で、検索対象文書から
抽出される自立語の可能性がある文字列（以下、特徴文
字列と呼ぶ）がどの文書に何回出現したかを高速に抽出
するためのデータとして、出現頻度ファイル１０４を各
登録対象文書について生成する。ここで出現頻度ファイ
ルの生成方法としては「特開平１１−１４３９０２号広
報」に開示されている出現頻度ファイルの生成方法と同
一の方法でも良いし、形態素解析等を用いて各文書中の
単語を抽出する方法やニューラルネットワークの学習デ
ータを用いた方法でもかまわない。また、単純ｎ−ｇｒ
ａｍを抽出する方法であってもかまわない。

【００３０】以上が、文書登録プログラム１１１の処理
手順である。次に、図４に示したステップ４０５でシス
テム制御プログラムにより起動される、検索制御プログ
ラム１１２の処理手順を図６のＰＡＤ図を用いて説明す
る。

【００３１】検索制御プログラム１１２は、まずステッ
プ６０１において検索条件生成プログラム１１３を起動
し、検索条件を生成する。

【００３２】次にステップ６０２において、ステップ６
０３〜ステップ６１２の処理を、ステップ６０４におい
てユーザから検索セッションの終了が要求されたと解析
されるまで繰り返す。

【００３３】この繰り返し処理では、まずステップ６０
３において、類似文書検索プログラム１１４を起動し、
ステップ６０１で生成された検索条件にもとづき類似文
書検索を行なう。

【００３４】次にステップ６０４において、キーボード
から入力されるコマンドを解析する。

【００３５】次にステップ６０５において、このコマン
ドが文書の内容表示コマンドであると解析された場合に
は、ステップ６０９で検索結果文書内容表示プログラム
１１５を起動し、指定された検索結果文書の内容を表示
する。

【００３６】次にステップ６０６において、検索結果文
書に対するユーザの評価の入力コマンドであると解析さ
れた場合には、ステップ６１０で検索条件修正制御プロ
グラム１１６を起動し、検索条件を修正する。

【００３７】次にステップ６０７において、プロファイ
ルの内容調整コマンドであると解析された場合には、ス
テップ６１１でプロファイル重み調整プログラム１１９
を起動し、プロファイルの内容を調整する。

【００３８】次にステップ６０８において、検索セッシ
ョン終了コマンドであると解析された場合には、ステッ
プ６１２で、正のプロファイル１２０、負のプロファイ
ル１２１、および総合プロファイル１２２の内容をクリ
アし、ステップ６０２の繰り返しを終了する。

【００３９】以上が検索制御プログラム１１２の処理手
順である。

【００４０】次に、図６に示したステップ６０１で検索
制御プログラムにより起動される、検索条件生成プログ
ラム１１３の処理手順を図７のＰＡＤ図を用いて説明す
る。

【００４１】検索条件生成プログラム１１３は、まずス
テップ７０１において、キーボード１０１から入力され
る種文書を読み込み、種文書保存エリア１２３に格納す
る。

【００４２】次にステップ７０２において、種文書保存
エリア１２３に格納された種文書から特徴文字列を抽出
し、種文書内出現回数を計数して、特徴文字列保存エリ
ア１２５に格納する。

【００４３】ここで、特徴文字列を抽出する方法は、図
５に示した文書登録プログラム１１１のステップ５０２
における方法を用いても良いし、その他の方法を用いて
も良い。

【００４４】次にステップ７０３において、ステップ７
０２で抽出した特徴文字列をステップ７０２で計数した
出現回数と共に総合プロファイル１２２に書き込む。こ
こで総合プロファイル１２２は、後述する図１５に示す
ように特徴文字列とその重みが保持されたものであり、
後述するように類似文書検索プログラム１１４の入力と
して使用する。ここで重みとしては種文書内出現回数を
用いるものとするが、他のものを用いても良い。また、
ここで総合プロファイル１２２に書き込む文字列は、ス
テップ７０２で抽出した特徴文字列のうち重みの上位か
ら所定数のものに限定しても良い。

【００４５】次にステップ７０４において、ステップ７
０２で抽出した文字列をステップ７０２で計数した出現
回数と共に正のプロファイル１２０に書き込む。この正
のプロファイル１２０は、後述するように、検索結果文
書に対しユーザが評価をした場合に、検索条件を修正す
る際に使用する。また、ここで正のプロファイル１２０
に書き込む文字列は、ステップ７０２で抽出した特徴文
字列のうち重みの上位のもの所定数に限定しても良い。

【００４６】以上が、検索条件生成プログラム１１３の
処理手順である。

【００４７】次に、図６に示したステップ６０３で検索
制御プログラムにより起動される、類似文書検索プログ
ラム１１４の処理手順を図８のＰＡＤ図を用いて説明す
る。

【００４８】類似文書検索プログラム１１４は、まずス
テップ８０１において、図７に示したステップ７０３で
検索条件生成プログラム１１３により生成された総合プ
ロファイル１２２を読み込む。

【００４９】次にステップ８０２において、出現頻度フ
ァイル１０４を読み込む。

【００５０】次にステップ８０３において、総合プロフ
ァイル１２２内の特徴文字列の重みと、出現頻度ファイ
ル１０４内の各文書における該文字列の出現頻度から、
テキスト１０３内の各文書の類似度を算出する。ここで
類似度の算出式としては、例えば以下の式２のようなも
のを用いる。

【００５１】

【数２】

【００５２】この式で、Ｓ（Ｄ）はテキスト１０３内の
文書番号Ｄの類似度であり、Ｆｒｑ（ｉ）は出現頻度フ
ァイル１０４内の単語ｉの文書Ｄにおける出現頻度であ
り、ｗ（ｉ）は総合プロファイル内の単語ｉの重みであ
る。ここで類似度算出式としては、これ以外のものを用
いても構わない。

【００５３】次にステップ８０４において、テキスト１
０３内の各文書の文書番号を類似度の順に降順にソート
し、ディスプレイ１００に出力する。ここで、類似度の
上位所定件のみを出力するようにしても良いし、所定の
類似度を上回るもののみを出力するようにしても良い。
また、文書にタイトルのような属性があればそれを出力
しても良い。

【００５４】以上が、類似文書検索プログラム１１４の
処理手順である。

【００５５】次に、図６に示したステップ６０９で検索
制御プログラムにより起動される、検索結果文書内容表
示プログラム１１５の処理手順を図９のＰＡＤ図を用い
て説明する。

【００５６】検索結果文書内容表示プログラム１１５
は、まずステップ９０１において、ユーザがキーボード
１０１から入力する文書番号を読み込む。

【００５７】次にステップ９０２において、ステップ９
０１で入力された文書番号に該当する文書を登録文書保
存エリア１２４に読み込む。

【００５８】次にステップ９０３において、ステップ９
０４で該文書を最後まで読み込むまで以下に示すステッ
プ９０４からステップ９０７の処理を繰り返す。

【００５９】ステップ９０３の繰り返し処理では、まず
ステップ９０４において、登録文書保存エリア１２４の
文書の文字列を順次読み込み、総合プロファイル１２２
に格納された文字列と照合する。

【００６０】次にステップ９０５において、ステップ９
０４で読み込んだ文字列が総合プロファイル１２２にお
いて正の重みを持つ文字列と一致した場合には、ステッ
プ９０８で「該文字列を赤色表示する」という情報を付
与して表示用文書保存エリア１２６に追加する。ここで
例えばＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ ＭａｒｋｕｐＬ
ａｎｇｕａｇｅ）の形式で表示する場合は、該文字列の
前後に赤色表示を表すタグを挿入し、表示用文書保存エ
リア１２６に追加する。ここで、重みが所定値以下の文
字列や、重みの上位所定件に含まれないものは、この処
理の対象外にするなどしても構わない。また、表示色は
別の色を用いても構わない。

【００６１】次にステップ９０６において、ステップ９
０４で読み込んだ文字列が総合プロファイル１２２にお
いて負の重みを持つ文字列と一致した場合には、ステッ
プ９０９で「該文字列を青色表示する」という情報を付
与して表示用文書保存エリア１２６に追加する。ここで
例えばＨＴＭＬの形式で表示する場合は、該文字列の前
後に青色表示を表すタグを挿入し、表示用文書保存エリ
ア１２６に追加する。ここで、重みが所定値以下の文字
列や、重みの上位所定件に含まれないものは、この処理
の対象外にするなどしても構わない。また、表示色はス
テップ９０８で指定する色以外の別の色を用いても構わ
ない。

【００６２】次にステップ９０７において、ステップ９
０４で読み込んだ文字列が総合プロファイル内の文字列
と一致しない場合には、ステップ９１０で「該文字列を
黒色表示する」という情報を付与して表示用文書保存エ
リア１２６に追加する。ここで例えばＨＴＭＬの形式で
表示する場合は、該文字列の前後に黒色表示を表すタグ
を挿入し、表示用文書保存エリア１２６に追加する。こ
こで、表示色はステップ９０８、９０９で指定する以外
の別の色を用いても構わない。

【００６３】次にステップ９１１において、表示用文書
保存エリア１２６に保存された内容をディスプレイ１０
０に表示する。

【００６４】以上が、検索結果文書内容表示プログラム
１１５の処理手順である。

【００６５】次に、図６に示したステップ６１０で検索
制御プログラムにより起動される、検索条件修正制御プ
ログラム１１６の処理手順を図１０のＰＡＤ図を用いて
説明する。

【００６６】検索条件修正制御プログラム１１６は、ま
ずステップ１００１においてプロファイル更新プログラ
ム１１７を起動し、正のプロファイル１２０および負の
プロファイル１２１の内容を更新する。

【００６７】次にステップ１００２において、検索使用
文字列選択プログラム１１８を起動し、ステップ１００
１で更新された正のプロファイル１２０および負のプロ
ファイル１２１の内容にもとづき、総合プロファイル１
２２の内容を更新する。

【００６８】以上が検索条件修正プログラム１１６の処
理手順である。

【００６９】次に、図６に示したステップ６１１で検索
制御プログラムにより起動される、プロファイル重み調
整プログラム１１９の処理手順を図１１のＰＡＤ図を用
いて説明する。

【００７０】プロファイル重み調整プログラム１１９
は、まずステップ１１０１において、正のプロファイル
１２０に格納された文字列とその重みを一覧表示する。

【００７１】次にステップ１１０２において、負のプロ
ファイル１２１に格納された文字列とその重みを一覧表
示する。

【００７２】次にステップ１１０３において、ユーザが
キーボード１０１により入力した、ユーザが重みを変更
したい文字列、またはいずれかのプロファイルに追加し
たい文字列と、その重みを取得する。ここで、正のプロ
ファイルにある文字列に負の重みを付与しようとした場
合や、負のプロファイルにある文字列に正の重みを付与
しようとした場合には、ユーザへの警告を出力するよう
にする等しても良い。

【００７３】次にステップ１１０４において、ステップ
１１０３で取得したとおりに正のプロファイル１２０ま
たは負のプロファイル１２１の内容を変更する。

【００７４】以上が、プロファイル重み調整プログラム
１１９の処理手順である。

【００７５】ここで、図１２にプロファイル重み調整プ
ログラム１１９により、ユーザがプロファイルを調整す
る際にディスプレイ１００に表示する入力画面の例を示
す。正のプロファイル１２０の内容が１２０１に、負の
プロファイル１２１の内容が１２０２に表示される。そ
れぞれスクロールバー１２０３および１２０４を用い
て、全ての内容を表示させることも可能である。ユーザ
がテキストボックス１２０５に重みを変更したい文字
列、またはいずれかのプロファイルに追加したい文字列
を入力し、重みを１２０６に入力して送信ボタン１２０
７を押下する。ここで、重みを変更したい文字列文字列
はテキストボックス１２０５に入力する形ではなく、表
示される一覧の中からラジオボタン等により選択する形
にしても良い。

【００７６】次に、図１０に示したステップ１００１で
検索条件修正制御プログラム１１６により起動される、
プロファイル更新プログラム１１７の処理手順を図１３
のＰＡＤ図を用いて説明する。

【００７７】プロファイル更新プログラム１１７は、ま
ずステップ１３０１において、ユーザがキーボード１０
１により入力した文書番号と、その文書番号の文書に対
するユーザの評価（「所望のものであった」あるいは
「所望のものでなかった」等の評価）を読み込む。

【００７８】次にステップ１３０２において、ステップ
１３０１で読み込んだ文書番号に該当する文書を、テキ
スト１０３から登録文書保存エリア１２４に読み込む。

【００７９】次にステップ１３０３において、登録文書
保存エリア１２４に格納された文書から特徴文字列を抽
出し、該文書内出現回数を計数出現頻度ファイル１０４
を参照することにより抽出し、共に特徴文字列保存エリ
ア１２５に格納する。ここで、特徴文字列の抽出方法と
しては前掲の「特開平１１−１４３９０２号広報」によ
る方法を用いても良いし、形態素解析やニューラルネッ
トワークによる学習データなどを用いる方法でもかまわ
ない。

【００８０】次にステップ１３０４において、ステップ
１３０１で読み込んだユーザの評価が正の評価であった
場合には、ステップ１３０６において、特徴文字列保存
エリア１２５内の文字列の出現回数を正のプロファイル
の該当文字列の重みに加算する。このとき、正のプロフ
ァイル１２０に無い文字列の場合には、ステップ１３０
３で読み込んだ出現回数を重みとして付与し、該文字列
を正のプロファイル１２０に追加する。

【００８１】次にステップ１３０５において、ステップ
１３０１で読み込んだユーザの評価が負の評価であった
場合には、ステップ１３０７において、特徴文字列保存
エリア１２５内の文字列の出現回数を負のプロファイル
の該当文字列の重みから減算する。このとき、負のプロ
ファイル１２１に無い文字列の場合には、ステップ１３
０３で読み込んだ出現回数の負値を重みとして付与し、
該文字列を負のプロファイル１２１に追加する。

【００８２】ここでステップ１３０６、１３０７におい
て重みの加減算の方法は、ユーザの評価により調整して
も良い。例えばステップ１３０６において、ユーザが
「所望のものである」という評価をした場合には、その
文書内の特徴文字列の出現回数を、そのまま正のプロフ
ァイル１２０の該文字列の重みに足し、「やや所望のも
のである」という評価をした場合には、その文書内の特
徴文字列の出現回数の半数を、正のプロファイル１２０
の該文字列の重みに足す、などといった方法にしても良
い。また、ステップ１３０６およびステップ１３０７で
重みを加減算する特徴文字列は、ステップ１３０３にお
いて抽出した出現回数の上位所定数に限定しても構わな
い。

【００８３】以上が、プロファイル更新プログラム１１
７の処理手順である。

【００８４】次に、図１０に示したステップ１００２に
おいて検索条件修正制御プログラム１１６により起動さ
れる、検索使用文字列選択プログラム１１８の処理手順
を図１４のＰＡＤ図を用いて説明する。

【００８５】検索使用文字列選択プログラム１１８は、
まずステップ１４０１において、総合プロファイル１２
２の内容をクリアする。

【００８６】次にステップ１４０２において、正のプロ
ファイル１２０の中の特徴文字列のうち重みの上位所定
件を抽出し、その重みと共に総合プロファイル１２２に
追加する。

【００８７】次にステップ１４０３において、負のプロ
ファイル１２１の中の特徴文字列のうち、重みの絶対値
の上位所定件のもので、かつ正のプロファイル１２０の
中の特徴文字列の重みの上位所定件に含まれないもの
を、総合プロファイル１２２に追加する。

【００８８】ここでステップ１４０２、ステップ１４０
３で使用する所定件数はそれぞれ異なった値でも良い。

【００８９】以上が検索使用文字列選択プログラム１１
８の処理手順である。

【００９０】以上が、本実施例における各プログラムの
処理手順である。

【００９１】以下、本実施例において検索結果文書に対
しユーザが負の評価をした場合の、検索条件の修正およ
び再検索処理の流れを、図１５を用いて説明する。

【００９２】本図においては、ユーザが「高校野球」に
関する文書を検索したいものとし、最初に種文書に指定
した「サッカーに続き、高校野球が開幕した…」という
文書１５０１から抽出された「サッカー」「高校」「野
球」「開幕」という文字列１５０２が検索条件生成プロ
グラム１１３により、正のプロファイル１２０に登録さ
れているものとする。

【００９３】ここで、「高校サッカーが開幕した・・・」
という検索結果文書１５０３に対して負の評価をした場
合を想定する。

【００９４】まず、出現頻度ファイル１０４に格納され
た出現頻度情報のうち、ユーザが負の評価をした「高校
サッカーが開幕した・・・」という文書１５０３から特徴
文字列１５０４を抽出し、それぞれの特徴文字列の文書
１５０３内の出現頻度とともに特徴文字列保存エリア１
２５に読み込む。本図の例では、「高校」、「サッカ
ー」、「開幕」、・・・という文字列とその出現頻度を読
み込む。

【００９５】次に、特徴文字列保存エリア１２５の文字
列のうち負のプロファイル１２１にある文字列について
はその重みを減算し、負のプロファイル１２１に無い文
字列については、その出現回数の負の数を重みとして負
のプロファイル１２１に登録する。本図の例では、「高
校」、「サッカー」、「開幕」、…という文字列にそれ
ぞれ重み「−４」、「−４」、「−１」、…を付与して
負のプロファイル１２１に追加する。

【００９６】次に、正にプロファイル１２０の文字列の
うち重みの上位所定数もの１５０５と、負のプロファイ
ル１２１のうち重みの下位所定数１５０６に含まれ、か
つ正のプロファイル１２０の文字列のうち上位所定数の
もの１５０７に含まれないものを、総合プロファイル１
２２に登録する。本図に示した例では、正のプロファイ
ル１２０から「高校」と「野球」、負のプロファイル１
２１から「サッカー」という文字列を選択し、総合プロ
ファイル１２２に追加する。

【００９７】検索時には、この総合プロファイル１２２
の文字列とその重みにより検索を行なう。本図に示した
例では、負のプロファイル中の「高校」という文字列に
関する重み値−４は検索に使用されないことになる。こ
のことにより、「高校サッカー」の文書に負の評価をし
ても、「高校」という文字列の重みが下がらないため、
「高校野球」よりも「プロ野球」の文書に高い類似度が
算出されてしまうといった問題を防ぐことができる。

【００９８】以上が、検索結果文書に対しユーザが負の
評価をした場合の、検索条件の修正および再検索処理の
流れである。

【００９９】以上示したように本実施例によれば、ユー
ザが「所望のものでない」と評価した文書から抽出され
た文字列のうち、ユーザが「所望のものである」と評価
した文書から抽出された文字列を、重みを下げる対象か
ら除外する形態をとる。そのため、ユーザの所望ではな
い概念を表す文字列のみの重みを適切に減算することが
できる。したがって、ユーザが「所望のものでない」と
評価した文書から抽出した文字列の重みを単純に減算す
ると、ユーザの所望の概念を表す文字列の重みまで減算
してしまい、検索結果が改善しない、といった問題を解
決できる。

【０１００】また、本実施例によれば、検索結果文書の
内容を表示する際、検索条件データに保存されている文
字列の重み正負により文字列を別の形式でハイライト表
示する形態をとる。

【０１０１】この方法により、ユーザは、検索結果文書
がどの程度所望の内容を示しているかを視覚的に容易に
判断できる。また、正の重みが付与された文字列や負の
重みが付与された文字列として、どのようなものが所望
文書やノイズ文書に含まれているかを見ることにより、
次回以降のプロファイルの調整に役立てることができる
ようになる。

【０１０２】また、本実施例によれば、検索条件データ
の中の文字列のうち検索に用いる文字列をユーザが選
択、あるいはそれぞれの文字列の重みをユーザが調整す
る形態をとる。

【０１０３】この方法により、ユーザの所望する内容を
特徴付けるものでないものを、検索に使用することを防
ぐことができ、適切な検索結果を得られるようになる。

【０１０４】図１３に示したプロファイル更新プログラ
ムの処理おいては、ユーザが負の評価をした際に、評価
対象文書から抽出した文字列を負のプロファイル１２１
に追加した後、総合プロファイル１２２に追加する文字
列を選択する形態をとっている。ここで図１６に示すよ
うに、評価対象文書から抽出した文字列のうち、負のプ
ロファイル１２１に追加する文字列を選択する形態をと
っても良い。

【０１０５】すなわち、図１６のステップ１３０５にお
いて、ステップ１３０１で読み込んだユーザの評価が負
の評価であった場合には、ステップ１３０７を実行する
前に図１６に示すプロファイル更新用文字列選択ステッ
プ１６０１を実行しても良い。ここでプロファイル更新
用文字列選択ステップ１６０１は、特徴文字列保存エリ
ア１２５の文字列のうち、正のプロファイル１２０中の
重みの上位のものに含まれるものを、特徴文字列保存エ
リア１２５からクリアするステップである。これによ
り、正のプロファイル１２０に追加されているユーザの
所望の概念を表す文字列に、負の重みを付与し負のプロ
ファイル１２１に追加してしまうことを防ぐことができ
る。

【０１０６】以下、本発明の第二の実施例について説明
する。

【０１０７】第一の実施例においては、検索時に使用す
る文字列、または検索条件の修正時にプロファイルに追
加する文字列をシステムが自動的に選択する。したがっ
て、検索結果文書に対するユーザの評価が不適切な場合
には、検索精度が向上しないという問題がある。

【０１０８】以上の問題を解決するために、本発明の第
二の実施例では、ユーザが正または負の評価をした文書
から抽出される文字列を一覧表示し、正の重みまたは負
の重みを付与する文字列をユーザが選択する手段を提供
するものである。

【０１０９】本実施例は図１に示す第一の実施例とほぼ
同様の構成をとる。ここで図１７に示すように検索条件
修正制御プログラム１１６ａはプロファイル更新用文字
列ユーザ選択プログラム１７０１、プロファイル更新プ
ログラム１１７ａ、および検索使用文字列選択プログラ
ム１１８により構成される。また、図１８に示すように
プロファイル更新プログラム１１７ａの処理手順が、第
一の実施例におけるプロファイル更新プログラム１１７
と異なる。

【０１１０】以下、第二の実施例における、プロファイ
ル更新プログラム１１７ａの処理手順について図１８の
ＰＡＤ図を用いて説明する。

【０１１１】まずプロファイル更新プログラム１１７ａ
は、まずステップ１８０１において、ユーザがキーボー
ド１０１により入力した文書番号と、その文書番号の文
書に対するユーザの評価（「所望のものであった」ある
いは「所望のものでなかった」等の評価）を読み込む。

【０１１２】次にステップ１８０２において、ステップ
１８０１で読み込んだ文書番号に該当する文書を、テキ
スト１０３から登録文書保存エリア１２４に読み込む。

【０１１３】次にステップ１８０３において、登録文書
保存エリア１２４に格納された文書から特徴文字列を抽
出し、該文書内出現回数を計数出現頻度ファイル１０４
を参照することにより抽出し、共に特徴文字列保存エリ
ア１２５に格納する。ここで、特徴文字列の抽出方法と
しては前掲の「特開平１１−１４３９０２号広報」によ
る方法を用いても良いし、形態素解析やニューラルネッ
トワークによる学習データなどを用いる方法でもかまわ
ない。

【０１１４】次にステップ１８０４において、プロファ
イル更新用文字列ユーザ選択プログラム１７０１を起動
し、ステップ１８０３において読み込んだ文字列のうち
ユーザが選択しなかった文字列を、特徴文字列保存エリ
ア１２５からクリアする。

【０１１５】次にステップ１８０５において、ステップ
１８０１で読み込んだユーザの評価が正の評価であった
場合には、ステップ１８０７において、特徴文字列保存
エリア１２５の文字列の出現回数を正のプロファイルの
該当文字列の重みに加算する。このとき、正のプロファ
イル１２０に無い文字列の場合には、ステップ１８０３
で読み込んだ出現回数を重みとして付与し、該文字列を
正のプロファイル１２０に追加する。

【０１１６】次にステップ１８０６において、ステップ
１８０１で読み込んだユーザの評価が負の評価であった
場合には、ステップ１８０８において、特徴文字列保存
エリア１２５の文字列の出現回数を負のプロファイルの
該当文字列の重みから減算する。このとき、負のプロフ
ァイル１２１に無い文字列の場合には、ステップ１８０
３で読み込んだ出現回数の負値を重みとして付与し、該
文字列を負のプロファイル１２１に追加する。

【０１１７】ここでステップ１８０７、１８０８におい
て重みの加減算の方法は、ユーザの評価により調整して
も良い。例えばステップ１８０７において、ユーザが
「所望のものである」という評価をした場合には、その
文書内の特徴文字列の出現回数を、そのまま正のプロフ
ァイル１２０の該文字列の重みに足し、「やや所望のも
のである」という評価をした場合には、その文書内の特
徴文字列の出現回数の半数を、正のプロファイル１２０
の該文字列の重みに足す、などといった方法にしても良
い。また、ステップ１８０７およびステップ１８０８で
重みを加減算する特徴文字列は、ステップ１８０３にお
いて抽出した出現回数の上位所定数に限定しても構わな
い。

【０１１８】以上が、プロファイル更新プログラム１１
７ａの処理手順である。

【０１１９】次に図１８に示したステップ１８０４でプ
ロファイル更新プログラム１１７ａにより起動される、
プロファイル更新用文字列ユーザ選択プログラム１７０
１の処理手順を、図１９のＰＡＤ図を用いて説明する。

【０１２０】まずステップ１９０１において、特徴文字
列保存エリア１２５内の特徴文字列を一覧表示する。

【０１２１】次にステップ１９０２において、ステップ
１９０１で表示した文字列のうち、ユーザが選択しなか
った文字列を取得し、該文字列の情報を特徴文字列保存
エリア１２５からクリアする。

【０１２２】以上がプロファイル更新用文字列ユーザ選
択プログラム１７０１の処理手順である。

【０１２３】ここで、プロファイル更新用文字列ユーザ
選択プログラム１７０１により、ユーザがプロファイル
に追加したい文字列を選択する画面の例を図２０に示
す。ウィンドウ２００１に、ユーザが評価した文書から
抽出される特徴文字列がチェックボックスと共に表示さ
れる。特徴文字列が多数ある場合はスクロールバー２０
０２を用いてすべての文字列をウィンドウ２００１内で
参照することができる。ユーザは、ウィンドウ２００１
内の文字列のうち、プロファイルに追加したい文字列の
チェックボックスをチェックし、送信ボタン２００３を
押下する。

【０１２４】なお、文字列の選択方法は図２０の例のよ
うにチェックボックスを用いたものでも良いし、各文字
列に識別番号を付与して識別番号と共に一覧表示するよ
うにし、文字列の識別番号により選択する方法でも良
い。

【０１２５】以下、本実施例において検索結果テキスト
に対しユーザが負の評価をした場合の、検索条件の修正
および再検索処理の流れを、図２１を用いて説明する。

【０１２６】本図においては、ユーザが「高校野球」に
関するテキストを検索したいものとし、最初に種文書に
指定した「サッカーに続き、高校野球が開幕した…」と
いうテキスト２１０１から抽出されたサッカー」「高
校」「野球」「開幕」という文字列２１０２が検索条件
生成プログラム１１３により、正のプロファイル１２０
に登録されているものとする。

【０１２７】ここで、「高校サッカーの１回戦が・・・」
という検索結果テキストに対して負の評価をした場合を
想定する。

【０１２８】まず、出現頻度ファイル１０４に格納され
た出現頻度情報のうち、ユーザが負の評価をした「高校
サッカーの１回戦が・・・」という文書２１０３から特徴
文字列２１０４を抽出し、それぞれの特徴文字列の文書
２１０３内の出現頻度とともに特徴文字列保存エリア１
２５に読み込む。本図の例では、「高校」、「サッカ
ー」、「１回戦」、・・・という文字列とその出現頻度が
読み込まれる。

【０１２９】次に、前述した図２０の画面でユーザが選
択した文字列の情報を、文字列保存エリア１２５からク
リアする。本図の例では、ユーザが「高校野球」に関す
るテキストを所望しており、「サッカー」に関するテキ
ストは所望ではない。したがってユーザは「サッカー」
という文字列のみに負の重みを加えると指定するものと
する。このとき、文字列保存エリア１２５から、「高
校」および「１回戦」という文字列とその重みをクリア
する。

【０１３０】次に、出現頻度情報２１０４のうち負のプ
ロファイル１２１にある文字列についてはその重みを減
算し、負のプロファイル１２１に無い文字列について
は、その出現回数の負の数を重みとして負のプロファイ
ル１２１に登録する。本図の例では、「サッカー」とい
う文字列に重み「−４」を付与して正のプロファイル１
２０に追加する。

【０１３１】次に、正にプロファイル１２０の文字列の
うち重みの上位所定数もの２１０５と、負のプロファイ
ル１２１のうち重みの下位所定数２１０６に含まれ、か
つ正のプロファイル１２０の文字列のうち上位所定数の
もの２１０７に含まれないものを、総合プロファイル１
２２に登録する。検索時には、この総合プロファイル１
２２の文字列とその重みにより検索を行なう。

【０１３２】以上のように、本図に示した例では、「高
校サッカーの１回戦が…」というテキストに負の評価を
しても、「高校」という文字列の重みが下がらないた
め、「高校野球」よりも「プロ野球」のテキストに高い
類似度が算出されてしまうといった問題を防ぐことがで
きる。また、正のプロファイル１２０に無い「１回戦」
という文字列の重みがさがらないため、「高校野球の１
回戦」といったユーザが所望するテキストの類似度が下
がってしまうといった問題を防ぐことができる。

【０１３３】以上が、検索結果テキストに対しユーザが
負の評価をした場合の、検索条件の修正および再検索処
理の流れである。

【０１３４】なお、本実施例において検索結果文書に対
しユーザが正の評価をした場合にも同様に、正のプロフ
ァイルに追加する文字列を選択することができる。した
がって、正の評価をした文書から抽出されるがユーザの
概念を表す文字列ではない文字列に、正の重みを付与し
てしまうことを防ぐことができる。

【０１３５】以上が、本発明の第二の実施例である。

【０１３６】以上示したように本実施例によれば、ユー
ザが「所望のものでない」と評価した文書から抽出され
た文字列のうち、ユーザが所望する概念を表す文字列を
ユーザが指定することにより、該文字列を重みを下げる
対象から除外する形態をとる。そのため、ユーザの所望
ではない概念を表す文字列のみの重みを適切に減算する
ことができる。したがって、ユーザが「所望のものでな
い」と評価した文書から抽出した文字列の重みを単純に
減算すると、ユーザの所望の概念を表す文字列の重みま
で減算してしまい、検索結果が改善しない、といった問
題を解決できる。

【０１３７】また、ユーザが「所望のものである」と評
価した文書から抽出された文字列のうち、ユーザが所望
する概念を表さない文字列をユーザが指定することによ
り、該文字列を重みを上げる対象から除外する形態をと
る。そのため、ユーザの所望する概念を表す文字列のみ
の重みを適切に加算することができる。したがって、ユ
ーザが「所望のものである」と評価した文書から抽出し
た文字列の重みを単純に加算すると、ユーザの所望の概
念を表さない文字列の重みまで加算してしまい、検索結
果が改善しない、といった問題を解決できる。

【０１３８】なお、第一、第二の実施例において、ひと
つの検索結果文書に対しユーザが評価を入力し、その評
価を反映した検索結果を出力するようにしたが、複数の
検索結果文書に対しそれぞれ異なった評価を一度に入力
し、それらの評価を反映した検索結果を出力するように
しても構わない。

【０１３９】また、第一、第二の実施例において、最初
に種文書を設定し、その種文書に類似した内容を持つ文
書を検索するものとしたが、最初にキーワードを設定す
る全文検索を行なう形式にしても良い。その場合には、
図７に示した検索条件生成プログラム１１３のステップ
７０２、７０３のかわりに、入力したキーワードを所定
の重みを付与して正のプロファイル１２０、および総合
プロファイル１２２に追加すれば良い。

【０１４０】本実施例によれば、ユーザの所望の概念を
表す単語の重みを減算しないため、ユーザが「所望のも
のでない」といった評価を与えた検索結果文書から抽出
した情報をもとに検索結果を改善することができる。

【０１４１】

【発明の効果】本発明によれば、ユーザが「所望のもの
でない」といった評価を与えた文書から抽出した情報の
うち適切なものを使用して、検索結果を改善することが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第一の実施例の構成を示す図である。

【図２】従来技術によるレリバンスフィードバック処理
の例を示す図である。

【図３】従来技術によるレリバンスフィードバック処理
により検索結果が改善しない例を示す図である。

【図４】本発明の第一の実施例におけるシステム制御プ
ログラム１１０の処理手順を示すＰＡＤ図である。

【図５】本発明の第一の実施例における文書登録プログ
ラム１１１の処理手順を示すＰＡＤ図である。

【図６】本発明の第一の実施例における検索制御プログ
ラム１１２の処理手順を示すＰＡＤ図である。

【図７】本発明の第一の実施例における検索条件生成プ
ログラム１１３の処理手順を示すＰＡＤ図である。

【図８】本発明の第一の実施例における類似文書検索プ
ログラム１１４の処理手順を示すＰＡＤ図である。

【図９】本発明の第一の実施例における検索結果文書内
容表示プログラム１１５の処理手順を示すＰＡＤ図であ
る。

【図１０】本発明の第一の実施例における検索条件修正
制御プログラム１１６の処理手順を示すＰＡＤ図であ
る。

【図１１】本発明の第一の実施例におけるプロファイル
重み調整プログラム１１９の処理手順を示すＰＡＤ図で
ある。

【図１２】本発明の第一の実施例において、ユーザがプ
ロファイルを調整する際にディスプレイ１００に表示す
る入力画面の例を示す図である。

【図１３】本発明の第一の実施例におけるプロファイル
更新プログラム１１７の処理手順を示すＰＡＤ図であ
る。

【図１４】本発明の第一の実施例における検索使用文字
列選択プログラム１１８の処理手順を示すＰＡＤ図であ
る。

【図１５】本発明の第一の実施例において、検索結果文
書に対しユーザが負の評価をした場合の、検索条件の修
正および再検索処理の流れを示す図である。

【図１６】本発明の第一の実施例におけるプロファイル
更新プログラムの処理１１７の処理の一形態を示すＰＡ
Ｄ図である。

【図１７】本発明の第二の実施例における検索条件修正
プログラム１１６ａの構成を示すＰＡＤ図である。

【図１８】本発明の第二の実施例におけるプロファイル
更新プログラム１１７ａの処理手順を示すＰＡＤ図であ
る。

【図１９】本発明の第二の実施例におけるプロファイル
更新用文字列ユーザ選択プログラム１７０１の処理手順
を示すＰＡＤ図である。

【図２０】本発明の第二の実施例において、ユーザがプ
ロファイルに追加したい文字列を選択する画面の例を示
すＰＡＤ図である。

【図２１】本発明の第二の実施例において、検索結果文
書に対しユーザが負の評価をした場合の、検索条件の修
正および再検索処理の流れを示す図である。

【符号の説明】

１００ ディスプレイ １０１ キーボード １０２ 中央演算処理装置（ＣＰＵ） １０３ テキスト １０４ 出現頻度ファイル １０５ 磁気ディスク装置 １０６ フロッピディスクドライブ（ＦＤＤ） １０７ フロッピディスク １０８ バス １０９ 主メモリ １１０ システム制御プログラム １１１ 文書登録プログラム １１２ 検索制御プログラム １１３ 検索条件生成プログラム １１４ 類似文書検索プログラム １１５ 検索結果文書内容表示プログラム １１６ 検索条件修正制御プログラム １１７ プロファイル更新プログラム １１８ 検索使用文字列選択プログラム １１９ プロファイル重み調整プログラム １２０ 正のプロファイル １２１ 負のプロファイル １２２ 総合プロファイル １２３ 種文書保存エリア １２４ 登録文書保存エリア １２５ 特徴文字列保存エリア １２６ 表示文書保存エリア

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 菅谷 奈津子 神奈川県川崎市幸区鹿島田890番地 株式 会社日立製作所システム開発本部内 (72)発明者 松林 忠孝 神奈川県川崎市幸区鹿島田890番地 株式 会社日立製作所システム開発本部内 (72)発明者 山口 明彦 神奈川県川崎市幸区鹿島田890番地 株式 会社日立製作所システム開発本部内 (72)発明者 川下 靖司 神奈川県横浜市戸塚区戸塚町5030番地 株 式会社日立製作所ソフトウェア事業部内 Ｆターム(参考） 5B075 ND03 NK02 NK32 PP30 PQ02 PQ40 PQ46 PR04 PR06 QM08 QS01 QS20 UU06

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】文字列に付与された重みを含む検索条件に
   より文書データベースを検索し、該検索により得られた
   文書に対してユーザが入力した「所望である」または
   「所望でない」の評価を受け取り、上記検索の結果得ら
   れた文書から抽出した文字列の重みを上記評価に基づき
   変更して検索する文書検索方法において、 上記「所望である」と評価した文書から抽出した第一の
   文字列に正の重みを付与し、 上記「所望でない」と評価した文書から抽出した第二の
   文字列に負の重みを付与し、 上記第二の文字列のうち上記第一の文字列と一致すると
   ともに当該第一の文字列の重みが所定値以上となるもの
   を除外したものとその重みおよび上記第一の文字列とそ
   の重みとを含む検索条件を生成して検索することを特徴
   とした文書検索方法。
2. 【請求項２】文字列に付与された重みを含む検索条件に
   より文書データベースを検索し、該検索により得られた
   文書に対してユーザが入力した「所望である」または
   「所望でない」の評価を受け取り、上記検索の結果得ら
   れた文書から抽出した文字列の重みを上記評価に基づき
   変更して検索する文書検索方法において、 上記「所望である」と評価した文書から第一の文字列を
   抽出し、 上記「所望でない」と評価した文書から抽出した文字列
   で上記第一の文字列と一致する場合は、当該第一の文字
   列の重みが所定値以下の場合は上記抽出した文字列を第
   二の文字列として抽出し、第二の文字列の重みを第一の
   文字列の重みよりも低くし、一致しない場合は上記抽出
   した文字列を第二の文字列として抽出し、第二の文字列
   の重みを第一の文字列の重みよりも低くすることを特徴
   とした文書検索方法。
3. 【請求項３】文字列に付与された重みを含む検索条件に
   より文書データベースを検索し、該検索により得られた
   文書に対してユーザが入力した「所望である」または
   「所望でない」の評価を受け取り、上記検索の結果得ら
   れた文書から抽出した文字列の重みを上記評価に基づき
   変更して検索する文書検索方法において、 上記「所望である」と評価した文書から第一の文字列を
   抽出し、 上記「所望でない」と評価した文書から抽出した文字列
   で上記第一の文字列と一致しない場合は上記抽出した文
   字列を第二の文字列として抽出し、第二の文字列の重み
   を第一の文字列の重みよりも低くすることを特徴とした
   文書検索方法。
4. 【請求項４】請求項１または請求項２記載の文書検索方
   法において、 上記検索結果文書に対するユーザの評価は、ひとつ以上
   の段階評価を設定する方法であり、 文字列の重みの変更方法は、前記評価に応じて多段階に
   変更の程度を設定する方法であることを特徴とする文書
   検索方法。
5. 【請求項５】請求項１または請求項２記載の文書検索方
   法において、ユーザの評価に基づき検索条件を更新する
   際に、 ユーザが評価した文書から抽出した文字列について、検
   索条件に用いるか否かをユーザが選択情報を入力して選
   択することすることを特徴とした文書検索方法。
6. 【請求項６】文字列に付与された重みを含む検索条件に
   より文書データベースを検索し、該検索により得られた
   文書に対してユーザが入力した「所望である」または
   「所望でない」の評価を受け取り、上記検索の結果得ら
   れた文書から抽出した文字列の重みを上記評価に基づき
   変更して検索する文書検索装置において、 上記「所望である」と評価した文書から抽出した第一の
   文字列に正の重みを付与し、 上記「所望でない」と評価した文書から抽出した文字列
   が上記第一の文字列と一致する場合は当該第一の文字列
   の重みが所定値以下の場合は上記抽出した文字列を第二
   の文字列として負の重みを付与し、上記第一の文字列と
   一致しない場合は上記抽出した文字列を第二の文字列と
   して負の重みを付与する手段と、 上記第一の文字列とその重みおよび上記第二の文字列と
   その重みとを含む検索条件を生成して検索する手段とを
   備えたことを特徴とした文書検索方法。