JP2001188802A - 情報検索装置及び情報検索方法 - Google Patents
情報検索装置及び情報検索方法Info
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- JP2001188802A JP2001188802A JP2000353256A JP2000353256A JP2001188802A JP 2001188802 A JP2001188802 A JP 2001188802A JP 2000353256 A JP2000353256 A JP 2000353256A JP 2000353256 A JP2000353256 A JP 2000353256A JP 2001188802 A JP2001188802 A JP 2001188802A
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- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 インターネット上のウェブを検索する場合
に、ユーザの検索キーワードに適した特定トピック向け
検索エンジンを選択できるようにする。 【解決手段】 各特定トピック向け検索エンジンに関連
する単語をウェブ１１などから収集し、検索エンジンを
選択するためのＤＢ選択インデックスをインデックス生
成部２０２によりあらかじめ作成しておく。ユーザから
検索キーワードが与えられた場合、その検索キーワード
に関連する単語をクエリ展開部２０４によって汎用ウェ
ブ検索エンジン１２から取得し、ここで取得された単語
とＤＢ選択インデックスに格納されている単語とマッチ
ングを行い、一致度が高い特定トピック向け検索エンジ
ンをユーザに提示する。
に、ユーザの検索キーワードに適した特定トピック向け
検索エンジンを選択できるようにする。 【解決手段】 各特定トピック向け検索エンジンに関連
する単語をウェブ１１などから収集し、検索エンジンを
選択するためのＤＢ選択インデックスをインデックス生
成部２０２によりあらかじめ作成しておく。ユーザから
検索キーワードが与えられた場合、その検索キーワード
に関連する単語をクエリ展開部２０４によって汎用ウェ
ブ検索エンジン１２から取得し、ここで取得された単語
とＤＢ選択インデックスに格納されている単語とマッチ
ングを行い、一致度が高い特定トピック向け検索エンジ
ンをユーザに提示する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】インターネット(Internet)で
の情報検索に関し、特に、インターネット上のＷＷＷ
（ワールド・ワイド・ウェブ(World Wide Web)、以下、
単にウェブともいう）上に存在する複数の検索エンジン
から情報を取得する情報検索装置および情報検索方法に
関する。
の情報検索に関し、特に、インターネット上のＷＷＷ
（ワールド・ワイド・ウェブ(World Wide Web)、以下、
単にウェブともいう）上に存在する複数の検索エンジン
から情報を取得する情報検索装置および情報検索方法に
関する。
【０００２】
【従来の技術】ＷＷＷ上には、さまざまな種類の情報検
索エンジン（以下、単に、検索エンジンともいう）が存
在する。例えば、Ｙａｈｏｏ（ヤフー(http://www.yaho
o.com)）やＡｌｔａＶｉｓｔａ（アルタビスタ(http://
www.altavista.com)）では、ウェブ上に存在するウェブ
ページのＵＲＬ(uniform resourse locator)のデータベ
ースを構築し、ユーザがウェブページを検索できるよう
にしている。ＹａｈｏｏやＡｌｔａＶｉｓｔａは、あら
ゆるトピックやカテゴリのウェブページを対象とした汎
用的な検索エンジンである。また、特定のトピックに限
定した検索エンジンも存在する。例えば、Ａｍａｚｏ
ｎ．ｃｏｍ（アマゾン・ドット・コム(http://www.amaz
on.com)）には、書籍を検索するための書籍専用のデー
タベースがある。
索エンジン（以下、単に、検索エンジンともいう）が存
在する。例えば、Ｙａｈｏｏ（ヤフー(http://www.yaho
o.com)）やＡｌｔａＶｉｓｔａ（アルタビスタ(http://
www.altavista.com)）では、ウェブ上に存在するウェブ
ページのＵＲＬ(uniform resourse locator)のデータベ
ースを構築し、ユーザがウェブページを検索できるよう
にしている。ＹａｈｏｏやＡｌｔａＶｉｓｔａは、あら
ゆるトピックやカテゴリのウェブページを対象とした汎
用的な検索エンジンである。また、特定のトピックに限
定した検索エンジンも存在する。例えば、Ａｍａｚｏ
ｎ．ｃｏｍ（アマゾン・ドット・コム(http://www.amaz
on.com)）には、書籍を検索するための書籍専用のデー
タベースがある。
【０００３】検索エンジンによってＷＷＷを検索する場
合、一般に、ユーザは、目的に応じて検索エンジンをユ
ーザ自身で選び、検索キーワード（検索エンジンを使っ
て情報検索する際に入力するキーワードのこと）をその
検索エンジンに入力することなどにより、情報を検索す
ることになる。すなわち、通常は単一の検索エンジンを
その都度利用することになる。
合、一般に、ユーザは、目的に応じて検索エンジンをユ
ーザ自身で選び、検索キーワード（検索エンジンを使っ
て情報検索する際に入力するキーワードのこと）をその
検索エンジンに入力することなどにより、情報を検索す
ることになる。すなわち、通常は単一の検索エンジンを
その都度利用することになる。
【０００４】これに対し、ウェブ上に存在する複数の検
索エンジンを利用するメタサーチと呼ばれる手法がある
（例えば、Selberg, E. and Etzioni, O. "Multi-Servi
ce Search and Comparison using the MetaCrawler", P
roceedings of the 4th International World Wide Web
Conference, 1994を参照）。メタサーチでは、ユーザ
が入力した検索キーワードを複数の検索エンジンに送
り、各検索エンジンから取得した全ての検索結果を一つ
にまとめてユーザに提示する。単一の検索エンジンを使
っている場合には、ある検索エンジンで必要な情報が得
られなければ、ユーザは別の検索エンジンで検索をする
ことになる。すなわち、ユーザは、必要な情報が見つか
るまで検索エンジンを渡り歩き何度も検索キーワードを
入力しなければならない。メタサーチでは、このような
繰り返し操作は不要となる。
索エンジンを利用するメタサーチと呼ばれる手法がある
（例えば、Selberg, E. and Etzioni, O. "Multi-Servi
ce Search and Comparison using the MetaCrawler", P
roceedings of the 4th International World Wide Web
Conference, 1994を参照）。メタサーチでは、ユーザ
が入力した検索キーワードを複数の検索エンジンに送
り、各検索エンジンから取得した全ての検索結果を一つ
にまとめてユーザに提示する。単一の検索エンジンを使
っている場合には、ある検索エンジンで必要な情報が得
られなければ、ユーザは別の検索エンジンで検索をする
ことになる。すなわち、ユーザは、必要な情報が見つか
るまで検索エンジンを渡り歩き何度も検索キーワードを
入力しなければならない。メタサーチでは、このような
繰り返し操作は不要となる。
【０００５】また、複数の情報ソースからクエリ（質問
(query)）に適したものを選択する分散情報検索手法が
提案されている（例えば、Xu., J., and Callan, J. "E
ffective retrieval with distributed collections",
In Proceedings of the 21stAnnual International ACM
SIGIR Conference on Research and Development in I
nformation Retrieval, pp.112-120, 1998を参照）。こ
こでは、選択された情報ソースのデータベースのみに問
い合わせをするため、検索の処理速度の向上などが期待
される。適切なデータベースを選択するために、分散デ
ータベースでは、個々のデータベースに含まれるキーワ
ードとその出現頻度を用いてデータベース（ＤＢ）選択
インデックスをあらかじめ作成しておく。
(query)）に適したものを選択する分散情報検索手法が
提案されている（例えば、Xu., J., and Callan, J. "E
ffective retrieval with distributed collections",
In Proceedings of the 21stAnnual International ACM
SIGIR Conference on Research and Development in I
nformation Retrieval, pp.112-120, 1998を参照）。こ
こでは、選択された情報ソースのデータベースのみに問
い合わせをするため、検索の処理速度の向上などが期待
される。適切なデータベースを選択するために、分散デ
ータベースでは、個々のデータベースに含まれるキーワ
ードとその出現頻度を用いてデータベース（ＤＢ）選択
インデックスをあらかじめ作成しておく。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】単一の検索エンジンを
利用する場合、ユーザは所望の情報に応じて検索エンジ
ンを選択する必要がある（例えば、新刊本の情報が知り
たければ書籍検索エンジン、宿泊する場所を探している
のならホテル検索エンジン）。しかしながら、必要とす
る情報ごとに適切な検索サービスをユーザ自らが選択す
るのは負担のかかる作業である。
利用する場合、ユーザは所望の情報に応じて検索エンジ
ンを選択する必要がある（例えば、新刊本の情報が知り
たければ書籍検索エンジン、宿泊する場所を探している
のならホテル検索エンジン）。しかしながら、必要とす
る情報ごとに適切な検索サービスをユーザ自らが選択す
るのは負担のかかる作業である。
【０００７】メタサーチ手法により既知の全ての検索エ
ンジンに検索キーワードを送信する方法も考えられる
が、検索エンジンの数が多い場合には、全ての検索サー
ビスに検索キーワードを送信するのはネットワーク負荷
や処理速度の問題などにより事実上不可能である。現状
のメタサーチでは、通常１０個程度の検索エンジンを利
用しているが、検索エンジンの数が例えば数千個になっ
た場合には、従来のメタサーチ手法は現実的ではない。
ンジンに検索キーワードを送信する方法も考えられる
が、検索エンジンの数が多い場合には、全ての検索サー
ビスに検索キーワードを送信するのはネットワーク負荷
や処理速度の問題などにより事実上不可能である。現状
のメタサーチでは、通常１０個程度の検索エンジンを利
用しているが、検索エンジンの数が例えば数千個になっ
た場合には、従来のメタサーチ手法は現実的ではない。
【０００８】したがって、ユーザの検索キーワードに応
じて適切な検索エンジンを選択する必要がある。しかし
ながら、従来の分散情報検索でのデータベース選択手法
では、データベース選択インデックスを作成するため
に、各々の情報ソースのデータベース中に含まれる全て
のデータにアクセスできることを前提としている。しか
しながら、情報ソースがウェブ上の検索エンジンである
場合、一般には、それらのデータベースの全ての内容に
アクセスすることはできない。そのため、従来の分散情
報検索でのデータベース選択手法は利用できない。
じて適切な検索エンジンを選択する必要がある。しかし
ながら、従来の分散情報検索でのデータベース選択手法
では、データベース選択インデックスを作成するため
に、各々の情報ソースのデータベース中に含まれる全て
のデータにアクセスできることを前提としている。しか
しながら、情報ソースがウェブ上の検索エンジンである
場合、一般には、それらのデータベースの全ての内容に
アクセスすることはできない。そのため、従来の分散情
報検索でのデータベース選択手法は利用できない。
【０００９】本発明の目的は、ウェブ上に存在する検索
エンジンに対し、検索エンジンを選択するためのインデ
ックス（以下ＤＢ選択インデックスと呼ぶ）を作成し、
ユーザの検索キーワードに適した検索エンジンを選択す
る情報検索装置および情報検索方法を実現することにあ
る。
エンジンに対し、検索エンジンを選択するためのインデ
ックス（以下ＤＢ選択インデックスと呼ぶ）を作成し、
ユーザの検索キーワードに適した検索エンジンを選択す
る情報検索装置および情報検索方法を実現することにあ
る。
【００１０】具体的には、例えばユーザの検索キーワー
ドが“ｐｙｔｈｏｎ”であった場合、図１に示すような
結果をユーザに提示することを目的としている。“ｐｙ
ｔｈｏｎ”はもともとニシキヘビという意味であるが、
スクリプトタイプのオブジェクト指向プログラミング(o
bject oriented programming)言語の名前でもある。こ
のように検索キーワードが複数トピックに関連する場
合、トピックごとに検索エンジンの選択結果を提示し、
なおかつ、そのトピックを説明するフレーズを付加す
る。図１の場合、オブジェクト指向プログラミング言語
としての“ｐｙｔｈｏｎ”に対しては、フレーズ"objec
t oriented programming with python"が付加されると
ともに、"Object-oriented Information Source"と"Scr
ipting Database"とが検索エンジンとして列挙されてい
る。一方、爬虫類(reptile)であるヘビ(snake)としての
“ｐｙｔｈｏｎ”に対しては、フレーズ"snake python"
とともに、"Reptile Search"と"Snake Information"と
が検索エンジンとして列挙されている。ユーザは自分の
意図にあったものを選択し、選択した検索エンジンに検
索キーワードを実際に送信できるようにする。図示した
例では、選択しようとする検索エンジンの横に表示され
たチェックボックスにチェックを入れ、“Ｓｅｎｄ Ｑ
ｕｅｒｙ”のボタンをクリックすることにより、選択し
た検索エンジンに検索キーワードを送信できるようにな
る。
ドが“ｐｙｔｈｏｎ”であった場合、図１に示すような
結果をユーザに提示することを目的としている。“ｐｙ
ｔｈｏｎ”はもともとニシキヘビという意味であるが、
スクリプトタイプのオブジェクト指向プログラミング(o
bject oriented programming)言語の名前でもある。こ
のように検索キーワードが複数トピックに関連する場
合、トピックごとに検索エンジンの選択結果を提示し、
なおかつ、そのトピックを説明するフレーズを付加す
る。図１の場合、オブジェクト指向プログラミング言語
としての“ｐｙｔｈｏｎ”に対しては、フレーズ"objec
t oriented programming with python"が付加されると
ともに、"Object-oriented Information Source"と"Scr
ipting Database"とが検索エンジンとして列挙されてい
る。一方、爬虫類(reptile)であるヘビ(snake)としての
“ｐｙｔｈｏｎ”に対しては、フレーズ"snake python"
とともに、"Reptile Search"と"Snake Information"と
が検索エンジンとして列挙されている。ユーザは自分の
意図にあったものを選択し、選択した検索エンジンに検
索キーワードを実際に送信できるようにする。図示した
例では、選択しようとする検索エンジンの横に表示され
たチェックボックスにチェックを入れ、“Ｓｅｎｄ Ｑ
ｕｅｒｙ”のボタンをクリックすることにより、選択し
た検索エンジンに検索キーワードを送信できるようにな
る。
【００１１】また、図１に示すように、関連するであろ
う特定トピック向け検索エンジンのリストをユーザに提
示せずに、検索キーワードを各特定トピック向け検索エ
ンジンに直接送信して、検索結果を取得してもよい。
う特定トピック向け検索エンジンのリストをユーザに提
示せずに、検索キーワードを各特定トピック向け検索エ
ンジンに直接送信して、検索結果を取得してもよい。
【００１２】
【課題を解決するための手段】本発明の情報検索装置
は、検索エンジンが扱うトピックや内容を説明する単
語を収集する関連単語収集部と、収集された関連単語
からＤＢ選択インデックスを作成するインデックス生成
部と、記憶装置内に記憶されるＤＢ選択インデックス
と、ユーザが入力した検索キーワードに関連する単語
を汎用検索エンジンから取得するクエリ展開部と、ク
エリ展開部により得られた単語を記憶する展開単語記憶
部と、ＤＢ選択インデックスと展開単語記憶部に記憶
されている情報に基づいて検索エンジンを選択するエン
ジン選択部と、を有する。ここで、クエリ展開部は、ユ
ーザが入力した検索キーワードを汎用ウェブ検索エンジ
ンに送ることによって得られた検索結果から、検索キー
ワードに関連する単語を取得するようにすることが好ま
しい。さらに本発明の情報検索装置では、クエリ展開
部により汎用ウェブ検索エンジンから取得した文書中の
文字列を記憶するリファレンス文字列記憶部と、展開
単語記憶部とリファレンス文字列記憶部に記憶されてい
る情報に基づいて、検索キーワードに関連するトピック
を説明するフレーズを生成するフレーズ生成部と、を設
けることが好ましい。
は、検索エンジンが扱うトピックや内容を説明する単
語を収集する関連単語収集部と、収集された関連単語
からＤＢ選択インデックスを作成するインデックス生成
部と、記憶装置内に記憶されるＤＢ選択インデックス
と、ユーザが入力した検索キーワードに関連する単語
を汎用検索エンジンから取得するクエリ展開部と、ク
エリ展開部により得られた単語を記憶する展開単語記憶
部と、ＤＢ選択インデックスと展開単語記憶部に記憶
されている情報に基づいて検索エンジンを選択するエン
ジン選択部と、を有する。ここで、クエリ展開部は、ユ
ーザが入力した検索キーワードを汎用ウェブ検索エンジ
ンに送ることによって得られた検索結果から、検索キー
ワードに関連する単語を取得するようにすることが好ま
しい。さらに本発明の情報検索装置では、クエリ展開
部により汎用ウェブ検索エンジンから取得した文書中の
文字列を記憶するリファレンス文字列記憶部と、展開
単語記憶部とリファレンス文字列記憶部に記憶されてい
る情報に基づいて、検索キーワードに関連するトピック
を説明するフレーズを生成するフレーズ生成部と、を設
けることが好ましい。
【００１３】（作用）本発明の情報検索装置を用いてウ
ェブの情報検索を行う処理は、ＤＢ選択インデックスを
生成するためのフェーズ（インデックス生成フェーズ）
と、ユーザから与えられた検索キーワードに適した検索
エンジンをＤＢ選択インデックスを用いて選択するフェ
ーズ（検索エンジン選択フェーズ）とに分けられる。
ェブの情報検索を行う処理は、ＤＢ選択インデックスを
生成するためのフェーズ（インデックス生成フェーズ）
と、ユーザから与えられた検索キーワードに適した検索
エンジンをＤＢ選択インデックスを用いて選択するフェ
ーズ（検索エンジン選択フェーズ）とに分けられる。
【００１４】インデックス生成フェーズでは、まず関連
単語収集部が、検索エンジンが扱うトピックや検索エン
ジンの内容に関連する単語を、検索エンジンのウェブペ
ージそのものや検索エンジンのページへのハイパーリン
クを有する他のウェブページから収集する。次に、イン
デックス生成部が、関連単語収集手段が収集した単語と
その出現頻度からＤＢ選択インデックスを生成し、ＤＢ
選択インデックス格納部（典型的には記憶装置）内に記
憶する。
単語収集部が、検索エンジンが扱うトピックや検索エン
ジンの内容に関連する単語を、検索エンジンのウェブペ
ージそのものや検索エンジンのページへのハイパーリン
クを有する他のウェブページから収集する。次に、イン
デックス生成部が、関連単語収集手段が収集した単語と
その出現頻度からＤＢ選択インデックスを生成し、ＤＢ
選択インデックス格納部（典型的には記憶装置）内に記
憶する。
【００１５】検索エンジン選択フェーズでは、まずクエ
リ展開部において、ユーザから与えられた検索キーワー
ドに関連する単語を例えば汎用ウェブ検索エンジンから
取得する。これは、関連単語収集部では限られた数の単
語しか収集されず、ユーザが与えた検索キーワードだけ
ではＤＢ選択インデックス中に登録された単語に全くマ
ッチしない場合が多いためである。クエリ展開部によっ
て獲得された単語は展開単語記憶部に記憶され、クエリ
展開処理のために汎用検索エンジンなどから取得した検
索結果中に含まれる文字列は、必要に応じてリファレン
ス文字列記憶部に記憶される。
リ展開部において、ユーザから与えられた検索キーワー
ドに関連する単語を例えば汎用ウェブ検索エンジンから
取得する。これは、関連単語収集部では限られた数の単
語しか収集されず、ユーザが与えた検索キーワードだけ
ではＤＢ選択インデックス中に登録された単語に全くマ
ッチしない場合が多いためである。クエリ展開部によっ
て獲得された単語は展開単語記憶部に記憶され、クエリ
展開処理のために汎用検索エンジンなどから取得した検
索結果中に含まれる文字列は、必要に応じてリファレン
ス文字列記憶部に記憶される。
【００１６】クエリ展開処理の後、エンジン選択部にお
いて、ＤＢ選択インデックスと展開単語記憶部に記憶さ
れた情報をもとに検索エンジンを選択する。さらに、フ
レーズ生成部において、ユーザが入力した検索キーワー
ドに関連するトピックを説明するフレーズを生成し、エ
ンジン選択部で選択された検索エンジンとともにユーザ
に提示するようにしてもよい。
いて、ＤＢ選択インデックスと展開単語記憶部に記憶さ
れた情報をもとに検索エンジンを選択する。さらに、フ
レーズ生成部において、ユーザが入力した検索キーワー
ドに関連するトピックを説明するフレーズを生成し、エ
ンジン選択部で選択された検索エンジンとともにユーザ
に提示するようにしてもよい。
【００１７】
【発明の実施の形態】次に、本発明の好ましい実施の形
態について、図面を参照して説明する。図２は、本発明
の実施の一形態の情報検索装置の構成を示すブロック図
である。
態について、図面を参照して説明する。図２は、本発明
の実施の一形態の情報検索装置の構成を示すブロック図
である。
【００１８】この情報検索装置２０は、検索エンジン
が扱うトピックや内容を説明する単語をウェブ１１から
収集する関連単語収集部２０１と、収集された関連単
語からＤＢ選択インデックスを作成するインデックス生
成部２０２と、ＤＢ選択インデックスを格納するＤＢ
選択インデックス記憶部２０３と、ユーザが入力した
検索キーワードに関連する単語を汎用ウェブ検索エンジ
ン１２から取得するクエリ展開部２０４と、クエリ展
開部２０４により得られた単語を記憶する展開単語記憶
部２０５と、クエリ展開部２０４が汎用ウェブ検索エ
ンジン１２から取得した文書中の文字列を記憶するリフ
ァレンス文字列記憶部２０６と、ＤＢ選択インデック
ス記憶部２０３と展開単語記憶部２０５に登録されてい
る情報に基づいて、検索エンジンを選択するエンジン選
択部２０７と、展開単語記憶部２０４とリファレンス
文字列記憶部２０６に記憶されている情報に基づいて、
検索キーワードに関連するトピックを説明するフレーズ
を生成するフレーズ生成部２０８と、を備えている。
が扱うトピックや内容を説明する単語をウェブ１１から
収集する関連単語収集部２０１と、収集された関連単
語からＤＢ選択インデックスを作成するインデックス生
成部２０２と、ＤＢ選択インデックスを格納するＤＢ
選択インデックス記憶部２０３と、ユーザが入力した
検索キーワードに関連する単語を汎用ウェブ検索エンジ
ン１２から取得するクエリ展開部２０４と、クエリ展
開部２０４により得られた単語を記憶する展開単語記憶
部２０５と、クエリ展開部２０４が汎用ウェブ検索エ
ンジン１２から取得した文書中の文字列を記憶するリフ
ァレンス文字列記憶部２０６と、ＤＢ選択インデック
ス記憶部２０３と展開単語記憶部２０５に登録されてい
る情報に基づいて、検索エンジンを選択するエンジン選
択部２０７と、展開単語記憶部２０４とリファレンス
文字列記憶部２０６に記憶されている情報に基づいて、
検索キーワードに関連するトピックを説明するフレーズ
を生成するフレーズ生成部２０８と、を備えている。
【００１９】ここで、情報検索装置２０は、ハードウェ
ア構成としては、プログラム制御により動作するデータ
処理装置２１と、情報を記憶する記憶装置２２とを備え
ている。データ処理装置２１は、関連単語収集部２０
１、インデックス生成部２０２、クエリ展開部２０４、
エンジン選択部２０７およびフレーズ生成部２０８を含
み、また、記憶装置２２は、ＤＢ選択インデックス格納
部２０３、展開単語記憶部２０５およびリファレンス文
字列記憶部２０６を含んでいる。データ処理装置２１
は、インターネット１０に接続しており、インターネッ
ト１０上のウェブ１１から、インターネット上の各検索
エンジンが扱うトピックや内容を説明する単語が関連単
語収集部２０１に与えられる。また、汎用ウェブ検索エ
ンジン１２は、あらゆるトピックやカテゴリのウェブペ
ージを対象とした汎用的な検索エンジンのことである。
例えば上述したＹａｈｏｏやＡｌｔａＶｉｓｔａのよう
にインターネット経由で利用可能なものであっても、イ
ンターネット上には公開されておらず情報検索装置２０
のみが利用可能なローカルなシステムとして構築された
ものでもよい。
ア構成としては、プログラム制御により動作するデータ
処理装置２１と、情報を記憶する記憶装置２２とを備え
ている。データ処理装置２１は、関連単語収集部２０
１、インデックス生成部２０２、クエリ展開部２０４、
エンジン選択部２０７およびフレーズ生成部２０８を含
み、また、記憶装置２２は、ＤＢ選択インデックス格納
部２０３、展開単語記憶部２０５およびリファレンス文
字列記憶部２０６を含んでいる。データ処理装置２１
は、インターネット１０に接続しており、インターネッ
ト１０上のウェブ１１から、インターネット上の各検索
エンジンが扱うトピックや内容を説明する単語が関連単
語収集部２０１に与えられる。また、汎用ウェブ検索エ
ンジン１２は、あらゆるトピックやカテゴリのウェブペ
ージを対象とした汎用的な検索エンジンのことである。
例えば上述したＹａｈｏｏやＡｌｔａＶｉｓｔａのよう
にインターネット経由で利用可能なものであっても、イ
ンターネット上には公開されておらず情報検索装置２０
のみが利用可能なローカルなシステムとして構築された
ものでもよい。
【００２０】次に、この情報検索装置を使用した情報検
索について説明する。上述したように、本発明に基づく
情報検索の処理は、大別して、ＤＢ選択インデックスを
生成するためのインデックス生成フェーズと、ユーザか
ら与えられた検索キーワードに適した検索エンジンをＤ
Ｂ選択インデックスを用いて選択する検索エンジン選択
フェーズとに分かれるから、まず、インデックス生成フ
ェーズに関して、この情報検索装置の動作を説明する。
索について説明する。上述したように、本発明に基づく
情報検索の処理は、大別して、ＤＢ選択インデックスを
生成するためのインデックス生成フェーズと、ユーザか
ら与えられた検索キーワードに適した検索エンジンをＤ
Ｂ選択インデックスを用いて選択する検索エンジン選択
フェーズとに分かれるから、まず、インデックス生成フ
ェーズに関して、この情報検索装置の動作を説明する。
【００２１】インデックス生成フェーズにおいて、関連
単語収集部２０１は、検索エンジンのＵＲＬ Ｅi（１
≦ｉ≦ｎ）が与えられたとき、その検索エンジンが扱う
トピックや関連する単語を収集する。この収集方法とし
て、本明細書では２通りの方法を説明する。関連単語収
集部２０１としては、下記の２個の方法のいずれを利用
してもよい。
単語収集部２０１は、検索エンジンのＵＲＬ Ｅi（１
≦ｉ≦ｎ）が与えられたとき、その検索エンジンが扱う
トピックや関連する単語を収集する。この収集方法とし
て、本明細書では２通りの方法を説明する。関連単語収
集部２０１としては、下記の２個の方法のいずれを利用
してもよい。
【００２２】第一の方法は、ＵＲＬ Ｅiに対応するウ
ェブ文書Ｐi（Ｅiによりウェブ１１から取得される文
書）を利用する方法である。ウェブ文書Ｐiには、検索
エンジンの内容を説明する文章や語句が含まれていると
期待される。第一の方法では、Ｐiに含まれる全ての単
語を検索エンジンに関連する単語とする。
ェブ文書Ｐi（Ｅiによりウェブ１１から取得される文
書）を利用する方法である。ウェブ文書Ｐiには、検索
エンジンの内容を説明する文章や語句が含まれていると
期待される。第一の方法では、Ｐiに含まれる全ての単
語を検索エンジンに関連する単語とする。
【００２３】第二の方法は、ＵＲＬ Ｅiを参照してい
る（Ｅiへのリンクを有する）他のウェブ文書を利用す
る方法である。ＵＲＬ Ｅiを参照しているウェブ文書
には、Ｅiの内容を説明する語句が含まれている可能性
が高いと考えられる。具体的に第二の方法では、Ｅiを
参照している複数のウェブ文書Ｐij（１≦ｊ≦ｍ）を取
得し、取得した全ての文書に含まれる全ての単語を検索
エンジンに関連する単語とする。もしくは、ウェブ文書
Ｐijにおいて、Ｅiへのリンクの周囲にある単語（例え
ばＥiへのリンクと同じ行にある単語）だけを関連単語
としてもよい。Ｅiを参照しているウェブ文書Ｐijは、
上述のＡｌｔａＶｉｓｔａやＩｎｆｏｓｅｅｋ（インフ
ォシーク(http://www.infoseek.com)）などの汎用ウェ
ブ検索エンジンで取得することが可能である。
る（Ｅiへのリンクを有する）他のウェブ文書を利用す
る方法である。ＵＲＬ Ｅiを参照しているウェブ文書
には、Ｅiの内容を説明する語句が含まれている可能性
が高いと考えられる。具体的に第二の方法では、Ｅiを
参照している複数のウェブ文書Ｐij（１≦ｊ≦ｍ）を取
得し、取得した全ての文書に含まれる全ての単語を検索
エンジンに関連する単語とする。もしくは、ウェブ文書
Ｐijにおいて、Ｅiへのリンクの周囲にある単語（例え
ばＥiへのリンクと同じ行にある単語）だけを関連単語
としてもよい。Ｅiを参照しているウェブ文書Ｐijは、
上述のＡｌｔａＶｉｓｔａやＩｎｆｏｓｅｅｋ（インフ
ォシーク(http://www.infoseek.com)）などの汎用ウェ
ブ検索エンジンで取得することが可能である。
【００２４】次に、インデックス生成部２０２は、関連
単語収集部２０１で収集された関連単語Ｓik（１≦ｋ≦
ｑ）をＤＢ選択インデックスとしてＤＢ選択インデック
ス格納部２０３に記憶する。さらに、全てのＳikに対し
その出現回数をカウントして正規化し、インデックス記
憶部２０３に重要度Ｗikとして記憶する。重要度Ｗikは
０．０から１．０までの値をとる。
単語収集部２０１で収集された関連単語Ｓik（１≦ｋ≦
ｑ）をＤＢ選択インデックスとしてＤＢ選択インデック
ス格納部２０３に記憶する。さらに、全てのＳikに対し
その出現回数をカウントして正規化し、インデックス記
憶部２０３に重要度Ｗikとして記憶する。重要度Ｗikは
０．０から１．０までの値をとる。
【００２５】上記の関連単語収集処理とインデックス生
成処理は、与えられた全ての検索エンジンのＵＲＬ Ｅ
i（１≦ｉ≦ｎ）に対して行われる。したがって、図３
に示すように、ＤＢ選択インデックス格納部２０３は、
ＤＢ選択インデックスとして、各検索エンジンごとにそ
れぞれ関連単語と重要度を記憶する。
成処理は、与えられた全ての検索エンジンのＵＲＬ Ｅ
i（１≦ｉ≦ｎ）に対して行われる。したがって、図３
に示すように、ＤＢ選択インデックス格納部２０３は、
ＤＢ選択インデックスとして、各検索エンジンごとにそ
れぞれ関連単語と重要度を記憶する。
【００２６】以上によりインデックス生成フェーズが完
了すると、次に、ユーザの入力した検索キーワードに適
した検索エンジンを選択する検索エンジン選択フェーズ
が開始する。
了すると、次に、ユーザの入力した検索キーワードに適
した検索エンジンを選択する検索エンジン選択フェーズ
が開始する。
【００２７】検索エンジン選択フェーズでは、まず、ク
エリ展開部２０４が汎用ウェブ検索エンジン１２を検索
して、ユーザが与えた検索キーワードに関連する単語を
取得する。
エリ展開部２０４が汎用ウェブ検索エンジン１２を検索
して、ユーザが与えた検索キーワードに関連する単語を
取得する。
【００２８】ここでクエリ展開を行うのは、上記の関連
単語収集処理により収集された単語の数が少ない場合が
あり、ユーザが与えた検索キーワードがＤＢ選択インデ
ックス格納部２０３に登録された単語と全くマッチしな
いケースがあるためである。クエリ展開により検索キー
ワードに関連する単語を取得した上でＤＢ選択インデッ
クス格納部２０３に登録された単語とのマッチングを行
えば、検索キーワードがＤＢ選択インデックス格納部２
０３に登録された単語と全くマッチしないケースは、か
なりの場合、回避できると期待される。
単語収集処理により収集された単語の数が少ない場合が
あり、ユーザが与えた検索キーワードがＤＢ選択インデ
ックス格納部２０３に登録された単語と全くマッチしな
いケースがあるためである。クエリ展開により検索キー
ワードに関連する単語を取得した上でＤＢ選択インデッ
クス格納部２０３に登録された単語とのマッチングを行
えば、検索キーワードがＤＢ選択インデックス格納部２
０３に登録された単語と全くマッチしないケースは、か
なりの場合、回避できると期待される。
【００２９】クエリ展開部２０４でのクエリ展開手法と
しては、検索キーワードに関連する単語を取得できるも
のであればどのような手法であっても利用可能である。
ここでは、検索キーワードを汎用ウェブ検索エンジン
（例えば、ＡｌｔａＶｉｓｔａやＩｎｆｏｓｅｅｋな
ど）１２から取得する方法について、さらに詳しく説明
する。クエリ展開部２０４の動作を説明する前に、汎用
ウェブ検索エンジン１２に検索キーワードを送信した際
に汎用ウェブ検索エンジン１２から返される検索結果に
ついて、図４を用いて説明しておく。
しては、検索キーワードに関連する単語を取得できるも
のであればどのような手法であっても利用可能である。
ここでは、検索キーワードを汎用ウェブ検索エンジン
（例えば、ＡｌｔａＶｉｓｔａやＩｎｆｏｓｅｅｋな
ど）１２から取得する方法について、さらに詳しく説明
する。クエリ展開部２０４の動作を説明する前に、汎用
ウェブ検索エンジン１２に検索キーワードを送信した際
に汎用ウェブ検索エンジン１２から返される検索結果に
ついて、図４を用いて説明しておく。
【００３０】図４に示すように、汎用ウェブ検索エンジ
ン１２からの検索結果には、一般的に、送信したクエリ
に関連する複数のウェブ文書が含まれ、それぞれのウェ
ブ文書に対して、ウェブページのタイトル（表題）、ア
ブストラクト（要約）およびＵＲＬが記述される。本明
細書では、ウェブページのタイトルとアブストラクトを
合わせたものをリファレンス文字列と呼ぶ。図４に示す
ように、汎用ウェブ検索エンジン１２から得られる検索
結果には、複数のリファレンス文字列が含まれることに
なる。
ン１２からの検索結果には、一般的に、送信したクエリ
に関連する複数のウェブ文書が含まれ、それぞれのウェ
ブ文書に対して、ウェブページのタイトル（表題）、ア
ブストラクト（要約）およびＵＲＬが記述される。本明
細書では、ウェブページのタイトルとアブストラクトを
合わせたものをリファレンス文字列と呼ぶ。図４に示す
ように、汎用ウェブ検索エンジン１２から得られる検索
結果には、複数のリファレンス文字列が含まれることに
なる。
【００３１】図５は、クエリ展開部２０４の動作を説明
するＰＡＤ図（問題分析図；problem analysis diagra
m）である。クエリ展開部２０４は、ユーザから検索キ
ーワードＫa（１≦ａ≦ｂ）が与えられた場合（ステッ
プ５０１）、全ての検索キーワードを連結した文字列
“Ｋ1 Ｋ2 … Ｋb”をクエリとして汎用ウェブ検索エン
ジン１２に送り、検索結果Ｄ0を得る（ステップ５０
２）。次に、検索結果Ｄ0中に含まれるトピックワード
Ｔc（１≦ｃ≦ｄ）を抽出する（ステップ５０３）。こ
こでトピックワードとは、ＤＢ選択インデックスにおい
て重要度があるしきい値（例えば、０．８）以上である
関連単語を指す。
するＰＡＤ図（問題分析図；problem analysis diagra
m）である。クエリ展開部２０４は、ユーザから検索キ
ーワードＫa（１≦ａ≦ｂ）が与えられた場合（ステッ
プ５０１）、全ての検索キーワードを連結した文字列
“Ｋ1 Ｋ2 … Ｋb”をクエリとして汎用ウェブ検索エン
ジン１２に送り、検索結果Ｄ0を得る（ステップ５０
２）。次に、検索結果Ｄ0中に含まれるトピックワード
Ｔc（１≦ｃ≦ｄ）を抽出する（ステップ５０３）。こ
こでトピックワードとは、ＤＢ選択インデックスにおい
て重要度があるしきい値（例えば、０．８）以上である
関連単語を指す。
【００３２】次に、ユーザから与えられた検索キーワー
ドと各トピックワードＴcとの関連性を調べるために、
各トピックワードＴcごとに、ステップ５０５〜５１０
の処理を行なう（ステップ５０４）。
ドと各トピックワードＴcとの関連性を調べるために、
各トピックワードＴcごとに、ステップ５０５〜５１０
の処理を行なう（ステップ５０４）。
【００３３】まず、ステップ５０５において、“Ｋ1 Ｋ
2 … Ｋb Ｔc”をクエリとして汎用ウェブ検索エンジン
１２に送り、検索結果Ｄcを得る。次に、検索結果Ｄcに
おいてＫa（１≦ａ≦ｂ）のいずれかとＴcとをともに含
むリファレンス文字列をＲce（１≦ｅ≦ｆ）とする（ス
テップ５０６）。ここで、ｆは、検索結果Ｄcにおいて
ＫaとＴcが同一のウェブ文書中に同時に出現する回数と
なる。この回数ｆがある一定のしきい値以上である場合
は、トピックワードＴcはユーザが入力した検索キーワ
ードＫaに関連するものであるとみなし（ステップ５０
７）、ステップ５０８〜５１０の処理を行う。
2 … Ｋb Ｔc”をクエリとして汎用ウェブ検索エンジン
１２に送り、検索結果Ｄcを得る。次に、検索結果Ｄcに
おいてＫa（１≦ａ≦ｂ）のいずれかとＴcとをともに含
むリファレンス文字列をＲce（１≦ｅ≦ｆ）とする（ス
テップ５０６）。ここで、ｆは、検索結果Ｄcにおいて
ＫaとＴcが同一のウェブ文書中に同時に出現する回数と
なる。この回数ｆがある一定のしきい値以上である場合
は、トピックワードＴcはユーザが入力した検索キーワ
ードＫaに関連するものであるとみなし（ステップ５０
７）、ステップ５０８〜５１０の処理を行う。
【００３４】ステップ５０８において、まず、リファレ
ンス文字列Ｒce（１≦ｅ≦ｆ）に出現する全ての単語Ｘ
cg（１≦ｇ≦ｈ）の出現回数Ｃcgをカウントし、それを
展開単語記憶部２０５に記憶する（ステップ５０９）。
また、全てのＲce（１≦ｅ≦ｆ）を連結して一つの文字
列Ｕcとし、リファレンス文字列記憶部２０６に記憶す
る（ステップ５１０）。ただし、クエリ“Ｋ1 Ｋ2 …
Ｋb Ｔc”により得られた単語Ｘcg（１≦ｇ≦ｈ）を一
つのグループとして扱う。そのため、ユニークなグルー
プＩＤ（識別番号）をつけ、そのグループＩＤごとにＸ
cgとＣcgを管理する。したがって展開単語記憶部２０５
には、図６に示すように、グループＩＤに対応する展開
単語と出現回数が記憶される。同様に、リファレンス文
字列記憶部２０６には、各グループＩＤに対応するＵc
が記憶される。
ンス文字列Ｒce（１≦ｅ≦ｆ）に出現する全ての単語Ｘ
cg（１≦ｇ≦ｈ）の出現回数Ｃcgをカウントし、それを
展開単語記憶部２０５に記憶する（ステップ５０９）。
また、全てのＲce（１≦ｅ≦ｆ）を連結して一つの文字
列Ｕcとし、リファレンス文字列記憶部２０６に記憶す
る（ステップ５１０）。ただし、クエリ“Ｋ1 Ｋ2 …
Ｋb Ｔc”により得られた単語Ｘcg（１≦ｇ≦ｈ）を一
つのグループとして扱う。そのため、ユニークなグルー
プＩＤ（識別番号）をつけ、そのグループＩＤごとにＸ
cgとＣcgを管理する。したがって展開単語記憶部２０５
には、図６に示すように、グループＩＤに対応する展開
単語と出現回数が記憶される。同様に、リファレンス文
字列記憶部２０６には、各グループＩＤに対応するＵc
が記憶される。
【００３５】次に、エンジン選択部２０７が、検索エン
ジンと展開語句との適合度を計算する。図８は、エンジ
ン選択部２０７の動作を示すＰＡＤ図である。適合度の
計算は、展開単語記憶部２０６に記憶された各グループ
Ｇc（１≦ｃ≦ｄ）ごとに行われる（ステップ８０
１）。グループＧcの展開語句に対する検索エンジンＥi
の適合度を計算する場合、まず、Ｇcに対する展開単語
Ｘcg（１≦ｇ≦ｈ）とその出現回数Ｃcgを展開単語記憶
部２０６から取得する（ステップ８０２）。次に、Ｅi
の関連単語Ｓik（１≦ｋ≦ｑ）とその重要度ＷikをＤＢ
選択インデックス格納部２０より取得し（ステップ８０
４）、下記の計算式によりグループＧcにおける検索エ
ンジンＥiの適合度Ｆ(Ｅi，Ｇc)を計算する。
ジンと展開語句との適合度を計算する。図８は、エンジ
ン選択部２０７の動作を示すＰＡＤ図である。適合度の
計算は、展開単語記憶部２０６に記憶された各グループ
Ｇc（１≦ｃ≦ｄ）ごとに行われる（ステップ８０
１）。グループＧcの展開語句に対する検索エンジンＥi
の適合度を計算する場合、まず、Ｇcに対する展開単語
Ｘcg（１≦ｇ≦ｈ）とその出現回数Ｃcgを展開単語記憶
部２０６から取得する（ステップ８０２）。次に、Ｅi
の関連単語Ｓik（１≦ｋ≦ｑ）とその重要度ＷikをＤＢ
選択インデックス格納部２０より取得し（ステップ８０
４）、下記の計算式によりグループＧcにおける検索エ
ンジンＥiの適合度Ｆ(Ｅi，Ｇc)を計算する。
【００３６】
【数１】
【００３７】ただし、ｆ(ｘ,ｙ)は文字列ｘとｙが等し
い場合に１、それ以外の場合は０である関数である。
い場合に１、それ以外の場合は０である関数である。
【００３８】エンジン選択部２０７は、グループＧ
c（１≦ｃ≦ｄ）ごとに全ての検索エンジンＥi（１≦ｉ
≦ｎ）の適合度を計算し（ステップ８０３）、得点が上
位の検索エンジンをグループＧcに対する検索エンジン
としてユーザに提示する（ステップ８０６）。
c（１≦ｃ≦ｄ）ごとに全ての検索エンジンＥi（１≦ｉ
≦ｎ）の適合度を計算し（ステップ８０３）、得点が上
位の検索エンジンをグループＧcに対する検索エンジン
としてユーザに提示する（ステップ８０６）。
【００３９】エンジン選択部２０７での処理とは独立し
て、フレーズ生成部２０８は、ユーザが入力した検索キ
ーワードに関連するトピックを説明するフレーズを作成
する。図９は、ここでのフレーズ生成部２０８の処理を
示している。すなわちフレーズ生成部２０８は、リファ
レンス文字列記憶部２０６に記憶された各グループＧ c
（１≦ｃ≦ｄ）ごとにそのグループの内容を説明するフ
レーズＰＭcを作成するために、ステップ９０１〜９０
５を繰り返す（ステップ９０１）。フレーズＰＭ cは、
以下の処理によりリファレンス文字列Ｕcから抽出され
る。
て、フレーズ生成部２０８は、ユーザが入力した検索キ
ーワードに関連するトピックを説明するフレーズを作成
する。図９は、ここでのフレーズ生成部２０８の処理を
示している。すなわちフレーズ生成部２０８は、リファ
レンス文字列記憶部２０６に記憶された各グループＧ c
（１≦ｃ≦ｄ）ごとにそのグループの内容を説明するフ
レーズＰＭcを作成するために、ステップ９０１〜９０
５を繰り返す（ステップ９０１）。フレーズＰＭ cは、
以下の処理によりリファレンス文字列Ｕcから抽出され
る。
【００４０】まず、Ｇcにおいて出現回数Ｃcgがある一
定回数以上の展開単語Ｘcgを展開単語記憶部２０５から
取得し、集合Ｙcとする（ステップ９０２）。Ｕcにおい
て、Ｙcに含まれる単語もしくは前置詞もしくは冠詞が
連続して出現する全ての個所ＰＲr（１≦ｒ≦ｖ）をＰ
Ｍcの候補として抽出し（ステップ９０４）、各ＰＲrご
とに得点を計算する（ステップ９０５）。得点は、ＰＲ
r中に含まれる全てのＸcgの出現回数Ｃcgの和によって
計算される。この得点が最大であったフレーズをグルー
プＧcを説明するフレーズＰＭcとして選択し、ユーザに
提示する（ステップ９０６）。
定回数以上の展開単語Ｘcgを展開単語記憶部２０５から
取得し、集合Ｙcとする（ステップ９０２）。Ｕcにおい
て、Ｙcに含まれる単語もしくは前置詞もしくは冠詞が
連続して出現する全ての個所ＰＲr（１≦ｒ≦ｖ）をＰ
Ｍcの候補として抽出し（ステップ９０４）、各ＰＲrご
とに得点を計算する（ステップ９０５）。得点は、ＰＲ
r中に含まれる全てのＸcgの出現回数Ｃcgの和によって
計算される。この得点が最大であったフレーズをグルー
プＧcを説明するフレーズＰＭcとして選択し、ユーザに
提示する（ステップ９０６）。
【００４１】例えば、あるグループＧに対するリファレ
ンス文字列Ｕが"Object oriented programming with Py
thon. Home page for Python, an object oriented scr
ipting."であり、展開単語記憶部に記憶されたＧに対す
る展開単語および出現回数が図１０に示す通りであった
とする。出現回数が３回以上の展開単語が連続している
個所をフレーズとして用いるとすると、Ｕからは"Objec
t oriented programming with Python"と"Python, an o
bject oriented scripting"という二つが候補として抽
出される。ここで"with"と"an"の出現回数は３回未満で
あるが、前置詞と冠詞であるためフレーズの中に含まれ
ることを許される。"Object oriented programming wit
h Python"は関連単語"Object"、"oriented"、"programm
ing"および"Python"の出現回数６，６，９，１５を合計
し、３６となる。同様に"Python,an object oriented s
cripting"の得点は３１となる。したがって、"Object o
riented programming with Python"がグループＧを説明
するフレーズＰＭとして選択される。
ンス文字列Ｕが"Object oriented programming with Py
thon. Home page for Python, an object oriented scr
ipting."であり、展開単語記憶部に記憶されたＧに対す
る展開単語および出現回数が図１０に示す通りであった
とする。出現回数が３回以上の展開単語が連続している
個所をフレーズとして用いるとすると、Ｕからは"Objec
t oriented programming with Python"と"Python, an o
bject oriented scripting"という二つが候補として抽
出される。ここで"with"と"an"の出現回数は３回未満で
あるが、前置詞と冠詞であるためフレーズの中に含まれ
ることを許される。"Object oriented programming wit
h Python"は関連単語"Object"、"oriented"、"programm
ing"および"Python"の出現回数６，６，９，１５を合計
し、３６となる。同様に"Python,an object oriented s
cripting"の得点は３１となる。したがって、"Object o
riented programming with Python"がグループＧを説明
するフレーズＰＭとして選択される。
【００４２】以上、本発明の好ましい実施形態の情報検
索装置について説明したが、図２にも示すように、この
情報検索装置２０は、ハードウェア構成としては、プロ
グラム制御により動作するデータ処理装置２１と、情報
を記憶する記憶装置２２とを備えている。したがって、
この情報検索装置２０は、データ処理装置２１としての
ＣＰＵ（中央処理装置）及び主記憶装置（メモリ）と、
記憶装置２２としてのハードディスク装置などの外部記
憶装置とを有する汎用のコンピュータシステムを用意
し、上述した情報検索を実現するための計算機プログラ
ムをその汎用のコンピュータシステムに読み込ませ、そ
のプログラムを実行させることによっても実現できる。
その汎用のコンピュータシステムは、さらに、検索キー
ワードなどの入力のための入力装置（キーボードやマウ
スなど）と、検索結果の表示などのための表示装置（Ｃ
ＲＴなど）と、インターネット１０に接続するための通
信インタフェース（モデムなど）と、プログラムを記録
した記録媒体を読み取るための読み取り装置とを備えて
いる。そして、上述したような情報検索を行うためのプ
ログラムを格納した記録媒体を読み取り装置に装着し、
記録媒体からプログラムを読み出してプログラム用の記
憶領域に格納し、この格納されたプログラムを中央処理
装置が実行することにより、情報検索が実行される。
索装置について説明したが、図２にも示すように、この
情報検索装置２０は、ハードウェア構成としては、プロ
グラム制御により動作するデータ処理装置２１と、情報
を記憶する記憶装置２２とを備えている。したがって、
この情報検索装置２０は、データ処理装置２１としての
ＣＰＵ（中央処理装置）及び主記憶装置（メモリ）と、
記憶装置２２としてのハードディスク装置などの外部記
憶装置とを有する汎用のコンピュータシステムを用意
し、上述した情報検索を実現するための計算機プログラ
ムをその汎用のコンピュータシステムに読み込ませ、そ
のプログラムを実行させることによっても実現できる。
その汎用のコンピュータシステムは、さらに、検索キー
ワードなどの入力のための入力装置（キーボードやマウ
スなど）と、検索結果の表示などのための表示装置（Ｃ
ＲＴなど）と、インターネット１０に接続するための通
信インタフェース（モデムなど）と、プログラムを記録
した記録媒体を読み取るための読み取り装置とを備えて
いる。そして、上述したような情報検索を行うためのプ
ログラムを格納した記録媒体を読み取り装置に装着し、
記録媒体からプログラムを読み出してプログラム用の記
憶領域に格納し、この格納されたプログラムを中央処理
装置が実行することにより、情報検索が実行される。
【００４３】
【発明の効果】以上説明したように本発明は、検索エン
ジンのデータベース内の全てのデータにアクセスできな
い場合でも、検索エンジンのページそのものや検索エン
ジンへのリンクを有する他のウェブページを利用してＤ
Ｂ選択インデックスを生成するため、ユーザの入力した
検索キーワードに適した、ウェブ上にある検索エンジン
を提示することが可能であるという効果がある。
ジンのデータベース内の全てのデータにアクセスできな
い場合でも、検索エンジンのページそのものや検索エン
ジンへのリンクを有する他のウェブページを利用してＤ
Ｂ選択インデックスを生成するため、ユーザの入力した
検索キーワードに適した、ウェブ上にある検索エンジン
を提示することが可能であるという効果がある。
【００４４】また、ここで述べたようなＤＢ選択インデ
ックス作成手法によって収集された単語の数が少ない場
合でも、クエリ展開手法を用いて検索キーワードに関連
する単語を取得し、ここで得られた単語とＤＢ選択イン
デックス中の単語のマッチングを行なうことにより、多
くの場合適切な検索エンジンを選択することができるよ
うになる。
ックス作成手法によって収集された単語の数が少ない場
合でも、クエリ展開手法を用いて検索キーワードに関連
する単語を取得し、ここで得られた単語とＤＢ選択イン
デックス中の単語のマッチングを行なうことにより、多
くの場合適切な検索エンジンを選択することができるよ
うになる。
【００４５】また、検索キーワードが複数のトピックに
関連する可能性がある場合は、関連する可能性があるト
ピックごとにクエリ展開処理を行い検索エンジンを選択
し、なおかつそのトピックを説明するフレーズを生成す
ることにより、検索キーワードが複数トピックに関連す
る場合でも、トピックごとに適切な検索エンジンをユー
ザに提示することができるようになる。
関連する可能性がある場合は、関連する可能性があるト
ピックごとにクエリ展開処理を行い検索エンジンを選択
し、なおかつそのトピックを説明するフレーズを生成す
ることにより、検索キーワードが複数トピックに関連す
る場合でも、トピックごとに適切な検索エンジンをユー
ザに提示することができるようになる。
【図１】本発明に基づく検索結果出力の例を示す図であ
る。
る。
【図２】本発明の実施の一形態の情報検索装置の構成を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図３】ＤＢ選択インデックスに格納されるデータを説
明する図である。
明する図である。
【図４】汎用ウェブ検索エンジンから返される検索結果
の例を示す図である。
の例を示す図である。
【図５】クエリ展開部の動作を説明するＰＡＤ図（問題
分析図；problem analysis diagram）である。
分析図；problem analysis diagram）である。
【図６】展開単語記憶部に格納されるデータを説明する
図である。
図である。
【図７】リファレンス文字列記憶部に格納されるデータ
を説明する図である。
を説明する図である。
【図８】エンジン選択部の動作を説明するＰＡＤ図であ
る。
る。
【図９】フレーズ生成部の動作を説明するＰＡＤ図であ
る。
る。
【図１０】関連単語記憶部に記憶されたデータの例を示
す図である。
す図である。
１０ インターネット １１ ウェブ １２ 汎用ウェブ検索エンジン ２０ 情報検索装置 ２１ データ処理装置 ２２ 記憶装置 ２０１ 関連単語収集部 ２０２ インデックス生成部 ２０３ ＤＢ選択インデックス格納部 ２０４ クエリ展開部 ２０５ 展開単語記憶部 ２０６ リファレンス文字列記憶部 ２０７ エンジン選択部 ２０８ フレーズ作成部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 オーレン エツィオーニ アメリカ合衆国、 ワシントン 98195、 シアトル、 ボックス 352350、 ユニ バーシティ オブ ワシントン内
Claims (10)
- 【請求項１】 各検索エンジンが扱うトピック及び／ま
たは内容を説明する単語を関連単語として収集する関連
単語収集部と、 収集された前記関連単語からＤＢ選択インデックスを作
成するインデックス生成部と、 前記ＤＢ選択インデックスを記憶するＤＢ選択インデッ
クス格納部と、 ユーザが入力した検索キーワードに関連する単語を取得
するクエリ展開部と、 前記クエリ展開部により得られた単語を記憶する展開単
語記憶部と、 前記ＤＢ選択インデックス格納部と前記展開単語記憶部
に記憶されている情報に基づいて、前記検索キーワード
と各検索エンジンとの適合度を計算し、前記検索キーワ
ードに適合した検索エンジンを選択するエンジン選択部
と、を有する情報検索装置。 - 【請求項２】 クエリ展開部は、ユーザが入力した検索
キーワードを汎用ウェブ検索エンジンに送ることによっ
て得られた検索結果から、前記検索キーワードに関連す
る単語を取得する、請求項１に記載の情報検索装置。 - 【請求項３】 ユーザが入力した検索キーワードを汎用
ウェブ検索エンジンへ送った際に検索結果として前記汎
用ウェブ検索エンジンから取得した文書中の文字列を記
憶するリファレンス文字列記憶部と、 展開単語記憶部と前記リファレンス文字列記憶部に記憶
されている情報に基づいて、前記検索キーワードに関連
するトピックを説明するフレーズを生成するフレーズ生
成部と、をさらに有する請求項１または２に記載の情報
検索装置。 - 【請求項４】 ＤＢ選択インデックスが、検索エンジン
ごとの関連単語と、関連単語ごとの重要度とを含み、各
関連単語の重要度が当該関連単語の出現度に応じて定め
られる、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報検
索装置。 - 【請求項５】 関連単語収集部が、ウェブ上に存在する
特定トピック向け検索エンジンに対応する関連単語を当
該特定トピック向け検索エンジンのウェブページそのも
のから取得する、請求項１乃至４のいずれか１項に記載
の情報検索装置。 - 【請求項６】 関連単語収集部が、ウェブ上に存在する
特定トピック向け検索エンジンに対応する関連単語を、
当該特定トピック向け検索エンジンへのハイパーリンク
を有する他のウェブページから取得する、請求項１乃至
４のいずれか１項に記載の情報検索装置。 - 【請求項７】 クエリ展開部が、ＤＢ選択インデックス
格納部に登録された関連単語から重要度の高い関連単語
を抽出し、抽出された関連単語とユーザが入力した検索
キーワードとの関連性を優先的に調べることにより、前
記検索ワードに関連する単語を取得する、請求項１乃至
６に記載の情報検索装置。 - 【請求項８】 ユーザが入力した検索キーワードに適合
した特定トピック向け検索エンジンを前記ユーザに提示
する情報検索方法であって、 ウェブ上に存在する特定トピック向け検索エンジンごと
に、その特定トピック向け検索エンジンの内容に関連す
る単語を当該特定トピック向け検索エンジンのウェブペ
ージそのものから取得し、 前記キーワードに関連する単語をクエリ展開により取得
し、 特定トピック向け検索エンジンに関連する単語とクエリ
展開により取得した単語とのマッチングを行い、 前記取得した単語と前記検索キーワードとのマッチング
を行い、 マッチングでの適合度の高い単語に対応する特定トピッ
ク向け検索エンジンを前記ユーザに提示する情報検索方
法。 - 【請求項９】 ユーザが入力した検索キーワードに適合
した特定トピック向け検索エンジンを前記ユーザに提示
する情報検索方法であって、 ウェブ上に存在する各特定トピック向け検索エンジンの
内容に関連する単語を当該特定トピック向け検索エンジ
ンへのハイパーリンクを持つ他のウェブページから取得
し、 前記キーワードに関連する単語をクエリ展開により取得
し、 特定トピック向け検索エンジンに関連する単語とクエリ
展開により取得した単語とのマッチングを行い、 前記取得した単語と前記検索キーワードのマッチングを
行い、 マッチングでの適合度の高い単語に対応する特定トピッ
ク向け検索エンジンを前記ユーザに提示する情報検索方
法。 - 【請求項１０】 ユーザが入力した検索キーワードを汎
用検索エンジンに送信してその結果として得られた検索
結果の文書から、前記検索キーワードをクエリ展開する
ことにより得られた単語と前置詞と冠詞が連続するフレ
ーズを抽出し、 前記抽出されたフレーズの重要度を計算し、 最も重要度の高いフレーズを、前記検索キーワードの内
容をより詳細に説明するフレーズとして選択し、 選択されたフレーズを情報検索結果とともに前記ユーザ
に提示する、情報検索方法。
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US16671899P | 1999-11-22 | 1999-11-22 | |
| US09/569,305 US6701310B1 (en) | 1999-11-22 | 2000-05-11 | Information search device and information search method using topic-centric query routing |
| US09/569305 | 2000-05-11 | ||
| US60/166718 | 2000-05-11 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001188802A true JP2001188802A (ja) | 2001-07-10 |
| JP4428850B2 JP4428850B2 (ja) | 2010-03-10 |
Family
ID=26862506
Family Applications (1)
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