JP2001514417A - 予め設定可能なサーチプロファイルに対する電子文書の適合性をコンピュータを援用して求めるための方法及びシステム - Google Patents
予め設定可能なサーチプロファイルに対する電子文書の適合性をコンピュータを援用して求めるための方法及びシステムInfo
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Abstract
(57)【要約】
本発明は、ユーザ固有のサーチプロファイル乃至は関心プロファイルに関する電子文書の適合性を表示するための方法及びシステムを記述する。所定のサーチプロファイルに関する各文書の適合性は、基本的に語のカウントによって求められる。文書及びサーチプロファイルはこの場合ベクトルとして解釈され、個々の語はベクトル成分として及びこの語の頻度は各々のベクトル成分の値として解釈される。文書ベクトル及びサーチプロファイルベクトルは共通の平面に投影され、これらのベクトルの間の角度がこの文書と各々のサーチプロファイルとの一致に対する尺度として使用される。分析結果は三次元表示され、文書は類似の文書が相互に並ぶように配置され乃至はサーチプロファイルに適合する文書はこのサーチプロファイルの近傍に配置される。このシステムは、インターネット乃至はデータバンクコンピュータのようなとりわけコンピュータネットワークにおけるサーチにおいて適用され、さらにあらゆる種類の図書館内容、アーカイブ又は複雑なデータストックをわかりやすく示すために適用される。
Description
【０００１】 本発明は、例えばインターネットサーチにおいて見いだされるような、予め設
定される関心プロファイルに関する文書の適合性を表示することができる方法及
びシステムに関する。
定される関心プロファイルに関する文書の適合性を表示することができる方法及
びシステムに関する。
【０００２】 学問、技術及び経済において増大する大量の電子データは、重要な、信頼でき
る、そしてできるだけ完全な情報を発見しかつこの情報にアクセスすることを困
難にする。とりわけフルテクスト及びウェブページの大きな情報量のデータマイ
ニング及び視覚化のためのこれまでの解決案は、しばしばユーザフレンドリでも
なく実際的な使用において十分に効率的でもない。
る、そしてできるだけ完全な情報を発見しかつこの情報にアクセスすることを困
難にする。とりわけフルテクスト及びウェブページの大きな情報量のデータマイ
ニング及び視覚化のためのこれまでの解決案は、しばしばユーザフレンドリでも
なく実際的な使用において十分に効率的でもない。
【０００３】 例えばインターネット探索において使用されるような既存のテクノロジは、目
下のところまだ主にテクストの又はソース情報の膨大なリストの出力に限定され
ている。視覚化に対するアプローチはなるほど文献には記載されてはいるが、学
術データの視覚化に限定されているか又は情報ストックの開示の局面及び視覚化
との結合をなおざりにしている。Proceedings des 4.Internationalen Symposiu
m fuer Informationswissenschaft (ISI '94) Band 16 に掲載された論文 T.Fue
hrung,K.Jacoby,R.Michelis,J.Panyr “Kontextgestaltgebung: Eine Metapher
zur Visualisierung und Interaktion mit komplexen Wissensbestaenden” か ら３Ｄ情報空間に形式文脈（formale Kontext）の近似的埋め込みを実施するこ とが周知である。この形式文脈の形式意味論は「文脈上の近傍≒空間的近傍」原
理を基礎とする間隔概念を介して定義される。これによって２値形式文脈を表示
することが可能である。
下のところまだ主にテクストの又はソース情報の膨大なリストの出力に限定され
ている。視覚化に対するアプローチはなるほど文献には記載されてはいるが、学
術データの視覚化に限定されているか又は情報ストックの開示の局面及び視覚化
との結合をなおざりにしている。Proceedings des 4.Internationalen Symposiu
m fuer Informationswissenschaft (ISI '94) Band 16 に掲載された論文 T.Fue
hrung,K.Jacoby,R.Michelis,J.Panyr “Kontextgestaltgebung: Eine Metapher
zur Visualisierung und Interaktion mit komplexen Wissensbestaenden” か ら３Ｄ情報空間に形式文脈（formale Kontext）の近似的埋め込みを実施するこ とが周知である。この形式文脈の形式意味論は「文脈上の近傍≒空間的近傍」原
理を基礎とする間隔概念を介して定義される。これによって２値形式文脈を表示
することが可能である。
【０００４】 参考文献［１］及び［２］から、予め設定されたキーワードに関する文書の適
合性においてこの文書を分析することが周知である。
合性においてこの文書を分析することが周知である。
【０００５】 さらに参考文献［３］からはキーワードの出現頻度において文書を検査するこ
とが周知である。
とが周知である。
【０００６】 本発明の課題は、多値形式文脈を分かりやすく示すための方法及びシステムを
提供することである。
提供することである。
【０００７】 上記課題は、方法においては請求項１の特徴部分記載の構成によって、システ
ムにおいては請求項１３の特徴部分記載の構成によって解決される。
ムにおいては請求項１３の特徴部分記載の構成によって解決される。
【０００８】 予め設定可能なサーチプロファイルに対する電子文書の適合性をコンピュータ
を援用して求めるための方法では、少なくとも以下のステップを実施する： ａ）少なくとも１つの語を含むサーチプロファイルを作成し、 ｂ）サーチプロファイルの各々の語に対して電子文書におけるこの語の出現頻度
をもとめ、 ｃ）各々の語の出現頻度を使用して、電子文書に対して結果プロファイルをもと
め、 ｄ）電子文書のサーチプロファイル及び結果プロファイルを使用して、サーチプ
ロファイルに対するベクトルをもとめ、このサーチプロファイルの各々の語はベ
クトル成分であり、予め設定可能な値はこのベクトル成分の値であり、さらに結
果プロファイルに対するベクトルをもとめ、サーチプロファイルの各々の語はベ
クトル成分であり、相応の頻度はベクトル成分の値であり、 ｅ）サーチプロファイルのベクトルと結果プロファイルのベクトルとの間の角度
をもとめ、 ｆ）この角度を使用して、適合性をもとめる。
を援用して求めるための方法では、少なくとも以下のステップを実施する： ａ）少なくとも１つの語を含むサーチプロファイルを作成し、 ｂ）サーチプロファイルの各々の語に対して電子文書におけるこの語の出現頻度
をもとめ、 ｃ）各々の語の出現頻度を使用して、電子文書に対して結果プロファイルをもと
め、 ｄ）電子文書のサーチプロファイル及び結果プロファイルを使用して、サーチプ
ロファイルに対するベクトルをもとめ、このサーチプロファイルの各々の語はベ
クトル成分であり、予め設定可能な値はこのベクトル成分の値であり、さらに結
果プロファイルに対するベクトルをもとめ、サーチプロファイルの各々の語はベ
クトル成分であり、相応の頻度はベクトル成分の値であり、 ｅ）サーチプロファイルのベクトルと結果プロファイルのベクトルとの間の角度
をもとめ、 ｆ）この角度を使用して、適合性をもとめる。
【０００９】 この適合性決定は比較的低い計算コストによって実施され、この結果、多数の
サーチプロファイルが多数の文書に関して分析でき、同時に受容可能な時間特性
が得られる。
サーチプロファイルが多数の文書に関して分析でき、同時に受容可能な時間特性
が得られる。
【００１０】 予め設定可能なサーチプロファイルに対する電子文書の適合性をコンピュータ
を援用して求めるためのシステムは少なくとも以下の特徴を有する： ａ）コンピュータ（ＣＯＭＰ）が設けられ、このコンピュータは以下のステップ
を実施できるように構成されている、すなわち、 少なくとも１つの語を含むサーチプロファイルを作成し、 サーチプロファイルの各々の語に対して電子文書におけるこの語の出現頻度を
もとめ、 各々の語の出現頻度を使用して、電子文書に対して結果プロファイルをもとめ
、 電子文書のサーチプロファイル及び結果プロファイルを使用して、サーチプロ
ファイルに対するベクトルをもとめ、サーチプロファイルの各々の語はベクトル
成分であり、予め設定可能な値はベクトル成分の値であり、さらに結果プロファ
イルに対するベクトルをもとめ、サーチプロファイルの各々の語はベクトル成分
であり、相応の頻度はベクトル成分の値であり、 サーチプロファイルのベクトルと結果プロファイルのベクトルとの間の角度を
もとめ、 この角度を使用して、適合性をもとめ、 ｂ）グラフィックなコンピュータ表示装置（ＤＩＳ）が設けられており、 ｃ）電子文書（Ｄ）にアクセス（Ｚ）するための手段が設けられている。
を援用して求めるためのシステムは少なくとも以下の特徴を有する： ａ）コンピュータ（ＣＯＭＰ）が設けられ、このコンピュータは以下のステップ
を実施できるように構成されている、すなわち、 少なくとも１つの語を含むサーチプロファイルを作成し、 サーチプロファイルの各々の語に対して電子文書におけるこの語の出現頻度を
もとめ、 各々の語の出現頻度を使用して、電子文書に対して結果プロファイルをもとめ
、 電子文書のサーチプロファイル及び結果プロファイルを使用して、サーチプロ
ファイルに対するベクトルをもとめ、サーチプロファイルの各々の語はベクトル
成分であり、予め設定可能な値はベクトル成分の値であり、さらに結果プロファ
イルに対するベクトルをもとめ、サーチプロファイルの各々の語はベクトル成分
であり、相応の頻度はベクトル成分の値であり、 サーチプロファイルのベクトルと結果プロファイルのベクトルとの間の角度を
もとめ、 この角度を使用して、適合性をもとめ、 ｂ）グラフィックなコンピュータ表示装置（ＤＩＳ）が設けられており、 ｃ）電子文書（Ｄ）にアクセス（Ｚ）するための手段が設けられている。
【００１１】 本発明の実施形態は従属請求項から得られる。
【００１２】 有利には、サーチプロファイルのベクトルを表す第１の要素及び結果プロファ
イルのベクトルを表す第２の要素が表示される。
イルのベクトルを表す第２の要素が表示される。
【００１３】 本発明の他の実施形態では、それぞれ電子文書の結果プロファイルのベクトル
を表す複数の第２の要素が表示され、閾値よりも小さい適合性を有する電子文書
の第２の要素は、この閾値よりも小さくない適合性を有する電子文書の第２の要
素よりも局所的により近くに相互に並んで表示される。
を表す複数の第２の要素が表示され、閾値よりも小さい適合性を有する電子文書
の第２の要素は、この閾値よりも小さくない適合性を有する電子文書の第２の要
素よりも局所的により近くに相互に並んで表示される。
【００１４】 有利には、本発明は、サーチベクトルと結果ベクトルとの間に見いだされる角
度に対して三角関数を適用することによって構成され、適合性行列の形式におい
て後続処理される。というのも、この適合性行列は類似度行列として解釈される
又は簡単なやり方でこのような行列に変換されるからである。
度に対して三角関数を適用することによって構成され、適合性行列の形式におい
て後続処理される。というのも、この適合性行列は類似度行列として解釈される
又は簡単なやり方でこのような行列に変換されるからである。
【００１５】 有利には、本発明は、類似度行列を利用して構成され、この類似度行列は適合
性行列から導出され、個々の文書の類似度が相互に提示される。このやり方でメ
タファー「空間的近傍＝内容的近さ」がグラフィックな表示において非常に簡単
に実現され、従ってグラフィックのための処理の際に必要とされる計算コストが
比較的小さい。
性行列から導出され、個々の文書の類似度が相互に提示される。このやり方でメ
タファー「空間的近傍＝内容的近さ」がグラフィックな表示において非常に簡単
に実現され、従ってグラフィックのための処理の際に必要とされる計算コストが
比較的小さい。
【００１６】 有利には、本発明は、ベクトル間に見いだされる角度に対してコサイン関数を
適用することによって構成される。というのも、０°のコサイン＝１だからであ
る。従って、これらベクトルが重なり合う場合にはこれらの文書の同一性が示さ
れる。このことはベクトルによって表示される事情に相応する。
適用することによって構成される。というのも、０°のコサイン＝１だからであ
る。従って、これらベクトルが重なり合う場合にはこれらの文書の同一性が示さ
れる。このことはベクトルによって表示される事情に相応する。
【００１７】 有利には、本発明の方法は、コンピュータネットワークにおいて適用すること
によって構成される。というのも、コンピュータネットワークからは頻繁に電子
文書がサーチ結果として得られ、この電子文書は受容可能な時間内には人間によ
って分析できないからである。
によって構成される。というのも、コンピュータネットワークからは頻繁に電子
文書がサーチ結果として得られ、この電子文書は受容可能な時間内には人間によ
って分析できないからである。
【００１８】 有利には、本発明の実施形態では、コンピュータネットワークとしてインター
ネットが使用される。というのも、インターネット乃至はワールドワイドウェブ
は広く普及しているネットワークであり、従って、本発明の方法に対する大きな
ユーザ基盤があるからである。
ネットが使用される。というのも、インターネット乃至はワールドワイドウェブ
は広く普及しているネットワークであり、従って、本発明の方法に対する大きな
ユーザ基盤があるからである。
【００１９】 有利には、本発明は、データバンクからの電子文書を使用することによって構
成される。というのも、これによって電子文書のための図書館及び他のデータバ
ンクが有意義に、明瞭に、そして迅速にわかりやすく表示されるからである。
成される。というのも、これによって電子文書のための図書館及び他のデータバ
ンクが有意義に、明瞭に、そして迅速にわかりやすく表示されるからである。
【００２０】 有利には、本発明の方法及び有利には本発明の方法の実施形態を実施するシス
テムはコンピュータ、ディスプレイ及び電子文書へのアクセス手段から構成され
ている。というのも、ハードウェア手段は広く普及しており、このハードウェア
手段の良好な使用可能性も保障されているからである。同様に電子文書へのアク
セスも広く普及したネットワークアクセス手段及び公共ネットワーク及びプライ
ベートネットワークによって保障されている。
テムはコンピュータ、ディスプレイ及び電子文書へのアクセス手段から構成され
ている。というのも、ハードウェア手段は広く普及しており、このハードウェア
手段の良好な使用可能性も保障されているからである。同様に電子文書へのアク
セスも広く普及したネットワークアクセス手段及び公共ネットワーク及びプライ
ベートネットワークによって保障されている。
【００２１】 次に本発明の実施例を図面に基づいて詳しく説明する。
【００２２】 図１は、適合性行列の形成のための例を示す。
【００２３】 図２は、本発明の方法の他の処理ステップを示す。
【００２４】 図３は、角度計算を示す。
【００２５】 図４は、本発明の方法を実施した後のディスプレイ部分を示す。
【００２６】 図１に示されているように、本発明の方法の実施形態では、電子文書Ｄ１、Ｄ
２及びＤＮが使用され、場合により重み付けされたサーチ概念を含むサーチプロ
ファイルＰ１、Ｐ２及びＰＭに基づいて文書Ｄ１〜ＤＮに含まれている情報が開
示される。使用される文書Ｄ１〜ＤＮは例えばワールドワイドウェブにおいてネ
ットワークサーチで見いだされた文書である。プロファイルは手動作成されたサ
ーチプロファイル乃至はユーザによって定義されたサーチプロファイルであり、
このサーチプロファイルは場合により概念の重要性に応じて個々の概念に重み付
けを有する。同様にプロファイルとして文書を使用することも考えられる。また
例えば語統計に基づいてサーチプロファイルを作成することも考えられる。この
語統計は、オペレータが極めて興味深いものだと見なしてコンピュータで使用で
きるようにした文書に基づいて実施される。同様に専門的なシソーラスを援用し
てサーチプロファイルを入力することも考えられる。またユーザのふるまいを観
察することによって及び学習コンポーネントによってサーチプロファイルを自動
的に生成することもできる。
２及びＤＮが使用され、場合により重み付けされたサーチ概念を含むサーチプロ
ファイルＰ１、Ｐ２及びＰＭに基づいて文書Ｄ１〜ＤＮに含まれている情報が開
示される。使用される文書Ｄ１〜ＤＮは例えばワールドワイドウェブにおいてネ
ットワークサーチで見いだされた文書である。プロファイルは手動作成されたサ
ーチプロファイル乃至はユーザによって定義されたサーチプロファイルであり、
このサーチプロファイルは場合により概念の重要性に応じて個々の概念に重み付
けを有する。同様にプロファイルとして文書を使用することも考えられる。また
例えば語統計に基づいてサーチプロファイルを作成することも考えられる。この
語統計は、オペレータが極めて興味深いものだと見なしてコンピュータで使用で
きるようにした文書に基づいて実施される。同様に専門的なシソーラスを援用し
てサーチプロファイルを入力することも考えられる。またユーザのふるまいを観
察することによって及び学習コンポーネントによってサーチプロファイルを自動
的に生成することもできる。
【００２７】 処理ステップ１００では個々のプロファイルＰ１〜ＰＭと個々の文書Ｄ１〜Ｄ
Ｎとの間の適合性が決定される。有利にはこれは全文書及び全プロファイルに対
して行われ、この結果、適合性行列Ｒが成り立つ。適合性を決定するために、有
利には文書における語頻度が求められ、それぞれのサーチプロファイルと一致す
る語がサーチされる。次いで、サーチプロファイルと、文書及びサーチプロファ
イルごとに求められた結果プロファイルとがベクトルとして表示され、さらにサ
ーチベクトルの概念によって作られるベクトル平面においてこのサーチベクトル
と結果ベクトルとの間の角度が決定される。この角度は、検査された文書の適合
性の尺度として使用される。図１では、適合性行列がどのように表されるかを示
すために数字及び文字を有する適合性行列Ｒが図示されている。水平方向には例
えばプロファイルＰ１〜ＰＭが示され、垂直方向には文書Ｄ１〜ＤＮが示されて
いる。各々の行と列との交点には適合性値が示されている。これによって初めて
多値形式文脈が実現される。これにより、この行列Ｒのｉ番目の列は全プロファ
イルｋに関するｉ番目の文書の適合性に相応する。
Ｎとの間の適合性が決定される。有利にはこれは全文書及び全プロファイルに対
して行われ、この結果、適合性行列Ｒが成り立つ。適合性を決定するために、有
利には文書における語頻度が求められ、それぞれのサーチプロファイルと一致す
る語がサーチされる。次いで、サーチプロファイルと、文書及びサーチプロファ
イルごとに求められた結果プロファイルとがベクトルとして表示され、さらにサ
ーチベクトルの概念によって作られるベクトル平面においてこのサーチベクトル
と結果ベクトルとの間の角度が決定される。この角度は、検査された文書の適合
性の尺度として使用される。図１では、適合性行列がどのように表されるかを示
すために数字及び文字を有する適合性行列Ｒが図示されている。水平方向には例
えばプロファイルＰ１〜ＰＭが示され、垂直方向には文書Ｄ１〜ＤＮが示されて
いる。各々の行と列との交点には適合性値が示されている。これによって初めて
多値形式文脈が実現される。これにより、この行列Ｒのｉ番目の列は全プロファ
イルｋに関するｉ番目の文書の適合性に相応する。
【００２８】 図２に示されているように、適合性行列Ｒはプロセスステップ２００、３００
及び４００において後続処理される。例えばインターフェース５００を介して文
書及びサーチプロファイルへのアクセス及びブラウザが使用できる。第１のステ
ップ２００では例えば適合性行列から類似度行列が計算される。このために、個
々の文書に対する適合性値から他の文書との相関分析が実施される。有利には、
行列Ｒからサーチプロファイルに関する文書間の相関係数ｃikを計算することに
よって以下の計算ステップにより相関行列Ｃが決定される： 行列Ｒの行ベクトルｒiの正規化： ｑi＝（ｒi−ｍi） ただしここで平均値 ｍi＝１/ＮΣｒi 長さｑi及び標準偏差 σi＝sqrt（Σ（ｒi−ｍi）2） 相関係数
及び４００において後続処理される。例えばインターフェース５００を介して文
書及びサーチプロファイルへのアクセス及びブラウザが使用できる。第１のステ
ップ２００では例えば適合性行列から類似度行列が計算される。このために、個
々の文書に対する適合性値から他の文書との相関分析が実施される。有利には、
行列Ｒからサーチプロファイルに関する文書間の相関係数ｃikを計算することに
よって以下の計算ステップにより相関行列Ｃが決定される： 行列Ｒの行ベクトルｒiの正規化： ｑi＝（ｒi−ｍi） ただしここで平均値 ｍi＝１/ＮΣｒi 長さｑi及び標準偏差 σi＝sqrt（Σ（ｒi−ｍi）2） 相関係数
【００２９】
【数１】
【００３０】 の計算及び行列Ｃの計算。
【００３１】 Ｃはこの場合形式においてこれまでの類似度行列乃至は対象-対象行列（Geg
enstands-Gegenstandsmatrix）に相応する。
enstands-Gegenstandsmatrix）に相応する。
【００３２】 例えば、類似度の計算のためのメカニズムは様々な手段によって改善されうる
。
。
【００３３】 第１のステップにおいて、例えば一般的に特殊な文書の論文の領域（domain
）に依存する不要語が除去される。多くの場合、これらの不要語は接続詞、冠詞
、前置詞であり、これら接続詞、冠詞、前置詞はこの場合文書の内容を歪めるこ
となしに確実に削除できる。
）に依存する不要語が除去される。多くの場合、これらの不要語は接続詞、冠詞
、前置詞であり、これら接続詞、冠詞、前置詞はこの場合文書の内容を歪めるこ
となしに確実に削除できる。
【００３４】 場合により、得られる尺度の重要性を改善するために、領域固有の語を除去
することもできる。
することもできる。
【００３５】 さらに別の手段として、使用されるシステムのメトリックがこの適用領域の
重要な相（Aspekte）に集束される。この場合、領域固有のシソーラス又はオン トロジーからほんのいくつかの概念が又は記述された語の相が使用される。
重要な相（Aspekte）に集束される。この場合、領域固有のシソーラス又はオン トロジーからほんのいくつかの概念が又は記述された語の相が使用される。
【００３６】 さらに別の手段として、逆文書頻度修正（umgekehrte Dokumentfrequenzkor
rektur）を導入することにより、本発明の方法の判別力を改善することができる
。この方法では語の重みが使用され、多数の文書に出現する語は対数ファクタＦ
によって重み付けされる。このファクタは例えばＦ＝log（語Ｗjを含む文書Ｄの
数/全文書数）のように決定される。この手段の結果として、語に依存して重み 付けされた類似性尺度が得られる。
rektur）を導入することにより、本発明の方法の判別力を改善することができる
。この方法では語の重みが使用され、多数の文書に出現する語は対数ファクタＦ
によって重み付けされる。このファクタは例えばＦ＝log（語Ｗjを含む文書Ｄの
数/全文書数）のように決定される。この手段の結果として、語に依存して重み 付けされた類似性尺度が得られる。
【００３７】 処理ステップ３００において例えば最初に引用した従来技術に従って空間表示
のための類似度行列の変換が行われる。処理ステップ４００ではステップ３００
で処理されたデータセットが従来技術に従って３次元に視覚化される。
のための類似度行列の変換が行われる。処理ステップ４００ではステップ３００
で処理されたデータセットが従来技術に従って３次元に視覚化される。
【００３８】 周知の方法に従って空間的な間隔によって相関行列Ｃを表示する。
【００３９】 グラフィック処理のための周知の最適化アルゴリズムの使用。
【００４０】 グラフィック表示においてフィーチャを考慮する。
【００４１】 プロファイルの少なくとも１つの語が一度文書に出現する場合、この文書 はこのプロファイルに適合している。
【００４２】 → 対象「文書ｉ」はフィーチャ「プロファイルｋ」を有する。
【００４３】 ３Ｄ空間における視覚化。
【００４４】 ＶＲＭＬ：文書及びプロファイルの選択はインターネットブラウザ（例えば
：ネットスケープ）のウィンドウにおいて文書データファイル及びプロファイル
データファイルを示す。
：ネットスケープ）のウィンドウにおいて文書データファイル及びプロファイル
データファイルを示す。
【００４５】 しかし、適合性行列から導出される類似度行列を介する方法は本発明の方法で
はどうしても必要であるというわけではない。同様に直接的なアプローチの方法
が存在し、適合性行列Ｒが３次元空間に直接変換される。ここでは文書間の類似
度と空間的近傍のメタファーは利用されず、むしろ所定のフィーチャに関する文
書間の適合性が空間的近傍に変換される。本発明によって初めてテクスト分析、
視覚化及び検索の１つのシステムにおける統合が実現される。とりわけ本発明に
よって文書分析の結果から文書の類似度を計算する新しい結合成分が提供される
。この成分は相関法に基づいており、この相関法によって相関行列が計算され、
この相関行列は次いでコンピュータディスプレイにおける３次元空間に視覚化さ
れる。これによって初めて多値形式文脈をわかりやすく示すことが可能になる。
はどうしても必要であるというわけではない。同様に直接的なアプローチの方法
が存在し、適合性行列Ｒが３次元空間に直接変換される。ここでは文書間の類似
度と空間的近傍のメタファーは利用されず、むしろ所定のフィーチャに関する文
書間の適合性が空間的近傍に変換される。本発明によって初めてテクスト分析、
視覚化及び検索の１つのシステムにおける統合が実現される。とりわけ本発明に
よって文書分析の結果から文書の類似度を計算する新しい結合成分が提供される
。この成分は相関法に基づいており、この相関法によって相関行列が計算され、
この相関行列は次いでコンピュータディスプレイにおける３次元空間に視覚化さ
れる。これによって初めて多値形式文脈をわかりやすく示すことが可能になる。
【００４６】 図３はサーチプロファイルに関する文書の適合性値の計算を示している。既に
記述したように、このために文書のテクストとサーチプロファイルのテクストと
がベクトルとして表示される。簡単なわかりやすい表示のために、ここでは２つ
の語Ｔ１０及びＴ２０を有するサーチプロファイルだけが選択された。例えばこ
の場合には疫学的な文書が検査される。この概念Ｔ１０は例えば influenza を 意味し、Ｔ２０は outbreak を意味する。ＤＶは文書ベクトルを示し、ＰＶはサ
ーチプロファイルベクトルを示す。それぞれの軸Ｔ１０及びＴ２０にはこれらの
語の頻度が示されている。角度αはサーチプロファイルベクトルＰＶと文書ベク
トルＤＶの一致に対する尺度として使用される。とりわけ、このためにこの角度
のコサインが形成される。というのも、両方のベクトルが一致する際にはこの角
度は０になり、よってコサインは１になるからであり、これは正確な一致に相応
する。
記述したように、このために文書のテクストとサーチプロファイルのテクストと
がベクトルとして表示される。簡単なわかりやすい表示のために、ここでは２つ
の語Ｔ１０及びＴ２０を有するサーチプロファイルだけが選択された。例えばこ
の場合には疫学的な文書が検査される。この概念Ｔ１０は例えば influenza を 意味し、Ｔ２０は outbreak を意味する。ＤＶは文書ベクトルを示し、ＰＶはサ
ーチプロファイルベクトルを示す。それぞれの軸Ｔ１０及びＴ２０にはこれらの
語の頻度が示されている。角度αはサーチプロファイルベクトルＰＶと文書ベク
トルＤＶの一致に対する尺度として使用される。とりわけ、このためにこの角度
のコサインが形成される。というのも、両方のベクトルが一致する際にはこの角
度は０になり、よってコサインは１になるからであり、これは正確な一致に相応
する。
【００４７】 プロファイルに関する文書の適合性値の計算のために１つの例を次に示す： 次の文書が与えられる： ｛Influenza report: Large influenza outbreak reaches Paris.｝ この文書に対して、文書ベクトルが定義される。この文書ベクトルの次元は概
念“influenza, large, outbreak, Paris, reaches, report”によって決定され
ている。この文書はこれらの次元に関して文書ベクトル ｄ＝｛２、１、１、１、１、１｝ として示される。このベクトルｄの要素は出現する概念の語頻度に相応する。
念“influenza, large, outbreak, Paris, reaches, report”によって決定され
ている。この文書はこれらの次元に関して文書ベクトル ｄ＝｛２、１、１、１、１、１｝ として示される。このベクトルｄの要素は出現する概念の語頻度に相応する。
【００４８】 文書及び文書ベクトルの場合と同じように、サーチプロファイル ｛influenza, outbreak｝ が定義され、プロファイルベクトルＰＶが定義される。このプロファイルベクト
ルＰＶの要素は概念次元“influenza”及び“outbreak”の重み付けに相応する 。
ルＰＶの要素は概念次元“influenza”及び“outbreak”の重み付けに相応する 。
【００４９】 ＰＶ＝｛１、１｝ このプロファイルベクトルの平面への文書ベクトルｄの投影を計算し、これに
よって投影された文書ベクトルＤＶ＝｛２、１｝が得られる。次いでＤＶとＰＶ
との間の cosα がこのプロファイルに関するこの文書の適合性ｒに対する尺度 として定義される： ｒ＝ cosα ＝〈ＤＶ，ＰＶ〉／‖ＤＶ‖‖ＰＶ‖ 〈ＤＶ，ＰＶ〉はベクトルＤＶとＰＶとのスカラー積であり、‖・‖はベクトル
の長さである。
よって投影された文書ベクトルＤＶ＝｛２、１｝が得られる。次いでＤＶとＰＶ
との間の cosα がこのプロファイルに関するこの文書の適合性ｒに対する尺度 として定義される： ｒ＝ cosα ＝〈ＤＶ，ＰＶ〉／‖ＤＶ‖‖ＰＶ‖ 〈ＤＶ，ＰＶ〉はベクトルＤＶとＰＶとのスカラー積であり、‖・‖はベクトル
の長さである。
【００５０】 従って、例としてのベクトルＤＶ及びＰＶに対してこのプロファイルベクトル
に関するこの文書の適合性
に関するこの文書の適合性
【００５１】
【数２】
【００５２】 が得られる。特別なケースｒ＝１乃至はα＝０°はこのプロファイルに関するこ
の文書の最善の適合性に相応する。値ｒ＝０は最小の適合性の場合に乃至はＤＶ
とＰＶとが直交する場合に得られる。
の文書の最善の適合性に相応する。値ｒ＝０は最小の適合性の場合に乃至はＤＶ
とＰＶとが直交する場合に得られる。
【００５３】 続いてこの適合性行列Ｒから相関係数ｃikを計算するための例を示す： 行列Ｒの２つの行ベクトルをｒi及びｒkとする。この行列Ｒは４つのプロファイ
ルに関する文書ｉ及びｋの適合性を含んでいる。行ｉ及びｋのベクトルは次の要
素 ｒi＝｛０.６、０.２、０.４、０.８｝ 及び ｒk＝｛０.０、０.１、０.３、０.４｝ を含む。ここから平均値 ｍi＝０.５、ｍk＝０.２ が得られる。さらに、 ｑi＝ｒi−ｍi＝（０.１、−０.３、−０.１、０.３） ｑk＝（−０.２、−０.１、０.１、０.２） そして長さ σi＝０.４４７２、σk＝０.３１６２ が得られる。相関係数ｃik
ルに関する文書ｉ及びｋの適合性を含んでいる。行ｉ及びｋのベクトルは次の要
素 ｒi＝｛０.６、０.２、０.４、０.８｝ 及び ｒk＝｛０.０、０.１、０.３、０.４｝ を含む。ここから平均値 ｍi＝０.５、ｍk＝０.２ が得られる。さらに、 ｑi＝ｒi−ｍi＝（０.１、−０.３、−０.１、０.３） ｑk＝（−０.２、−０.１、０.１、０.２） そして長さ σi＝０.４４７２、σk＝０.３１６２ が得られる。相関係数ｃik
【００５４】
【数３】
【００５５】 が得られる。
【００５６】 この係数は４つのプロファイルに関する文書ｉとｋとの類似度の尺度として解
釈される。行列Ｃは対象-対象-類似度行列の形式を有し、周知の方法によって視
覚化される。
釈される。行列Ｃは対象-対象-類似度行列の形式を有し、周知の方法によって視
覚化される。
【００５７】 図４に示されているように、関心プロファイル乃至はサーチプロファイルに関
する文書評価はディスプレイＤＩＳにわかりやすく示される。図示されたディス
プレイ部分には文書が立方体として、サーチプロファイルが球形として図示され
ている。詳しく言えば、サーチプロファイルは summer, Complication, Measles
, Chicken-Pox それに加えて gastro-entritis, Diarrhea, winter, vaccine, i
llness/outbreak, flu, Mumps である。文書は詳しくは示されていない。カーソ
ルＣＵにより文書をクリックすることによって、例えばウィンドウ１０が表示さ
れ、このウィンドウ１０にはそれぞれの文書の内容が表示される。この場合、重
要なことは、個々のサーチプロファイルの間に個々の文書を配置することによっ
て、どの程度個々のサーチプロファイルがこの文書に関して適合しているかが精
確に表示されることである。本発明により実施される個々の電子文書の分析にお
いて、例えば個々のサーチ概念が弱く重み付けされるように、それぞれのサーチ
プロファイルにおけるこれらのサーチ概念に対して重み係数を与えることができ
る。このことは、各文書と所定の語との一致に関する比較的小さい頻度をもたら
すことになる。２次元コンピュータディスプレイＤＩＳの代わりに、ヴァーチャ
ルリアリティ空間、ヘッドマウンテッドディスプレイ（Head Mounted Display）
、３Ｄディスプレイのような３次元表示装置又はホログラフィックに作動する表
示を使用することもできる。
する文書評価はディスプレイＤＩＳにわかりやすく示される。図示されたディス
プレイ部分には文書が立方体として、サーチプロファイルが球形として図示され
ている。詳しく言えば、サーチプロファイルは summer, Complication, Measles
, Chicken-Pox それに加えて gastro-entritis, Diarrhea, winter, vaccine, i
llness/outbreak, flu, Mumps である。文書は詳しくは示されていない。カーソ
ルＣＵにより文書をクリックすることによって、例えばウィンドウ１０が表示さ
れ、このウィンドウ１０にはそれぞれの文書の内容が表示される。この場合、重
要なことは、個々のサーチプロファイルの間に個々の文書を配置することによっ
て、どの程度個々のサーチプロファイルがこの文書に関して適合しているかが精
確に表示されることである。本発明により実施される個々の電子文書の分析にお
いて、例えば個々のサーチ概念が弱く重み付けされるように、それぞれのサーチ
プロファイルにおけるこれらのサーチ概念に対して重み係数を与えることができ
る。このことは、各文書と所定の語との一致に関する比較的小さい頻度をもたら
すことになる。２次元コンピュータディスプレイＤＩＳの代わりに、ヴァーチャ
ルリアリティ空間、ヘッドマウンテッドディスプレイ（Head Mounted Display）
、３Ｄディスプレイのような３次元表示装置又はホログラフィックに作動する表
示を使用することもできる。
【００５８】 この明細書において以下の刊行物を引用した： ［１］：ＵＳ５６４９１９３ ［２］：ＵＳ５５７６９５４ ［３］：ＵＳ５６４２５１８
【図１】 適合性行列の形成のための例を示す。
【図２】 本発明の方法の他の処理ステップを示す。
【図３】 角度計算を示す。
【図４】 本発明の方法を実施した後のディスプレイ部分を示す。
１００ 処理ステップ ２００ プロセスステップ ３００ プロセスステップ ４００ プロセスステップ ５００ インターフェース Ｄ１〜ＤＮ 文書 Ｐ１〜ＰＭ サーチプロファイル Ｗ１０ ウィンドウ１０
【手続補正書】特許協力条約第３４条補正の翻訳文提出書
【提出日】平成１２年２月２８日（２０００．２．２８）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正内容】
【特許請求の範囲】
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 アルベルト シャッペルト ドイツ連邦共和国 レールモース フルー ルシュトラーセ 32 Ｆターム(参考） 5B075 ND03 PQ02 PQ13 PR04 PR06 UU06
Claims (14)
- 【請求項１】 予め設定可能なサーチプロファイルに対する電子文書の適合
性をコンピュータを援用して求めるための方法は以下のステップを含む、すなわ
ち、 ａ）少なくとも１つの語を含むサーチプロファイルを作成し、 ｂ）前記サーチプロファイルの各々の語に対して電子文書における前記語の出現
頻度をもとめ、 ｃ）各々の語の出現頻度を使用して、電子文書に対して結果プロファイルをもと
め、 ｄ）電子文書の前記サーチプロファイル及び前記結果プロファイルを使用して、
前記サーチプロファイルに対するベクトルをもとめ、前記サーチプロファイルの
各々の語はベクトル成分であり、予め設定可能な値は前記ベクトル成分の値であ
り、さらに前記結果プロファイルに対するベクトルをもとめ、前記サーチプロフ
ァイルの各々の語はベクトル成分であり、相応の頻度は前記ベクトル成分の値で
あり、 ｅ）前記サーチプロファイルのベクトルと前記結果プロファイルのベクトルとの
間の角度をもとめ、 ｆ）該角度を使用して、適合性をもとめる、 予め設定可能なサーチプロファイルに対する電子文書の適合性をコンピュータを
援用して求めるための方法。 - 【請求項２】 それぞれ複数のサーチプロファイル及び/又は複数の電子文 書に対する適合性をもとめる、請求項１記載の方法。
- 【請求項３】 サーチプロファイルのベクトルを表す第１の要素及び結果プ
ロファイルのベクトルを表す第２の要素が表示される、請求項１又は２記載の方
法。 - 【請求項４】 それぞれ電子文書の結果プロファイルのベクトルを表す複数
の第２の要素が表示され、閾値よりも小さい適合性を有する電子文書の前記第２
の要素は、前記閾値よりも小さくない適合性を有する電子文書の第２の要素より
も局所的により近くに相互に並んで表示される、請求項３記載の方法。 - 【請求項５】 適合性を使用して、適合性行列（Ｒ）をもとめる、請求項２
〜４のうちの１項記載の方法。 - 【請求項６】 適合性値が電子文書（Ｄ）毎に適合性ベクトルにまとめられ
互いに相関されることによって、適合性行列（Ｒ）から類似度行列が形成され、
この類似度行列がコンピュータディスプレイ（ＤＩＳ）におけるグラフィックな
表示のために使用され、第３の電子文書よりも高い第２の電子文書との相関を有
する第１の電子文書のシンボルは、前記第３の電子文書のシンボルよりも前記第
２の電子文書のシンボルの空間的な近傍に表示される、請求項５記載の方法。 - 【請求項７】 三角関数としてコサインが使用される、請求項１〜６のうち
の１項記載の方法。 - 【請求項８】 電子文書（Ｄ）としてサーチのサーチ結果がコンピュータネ
ットワークにおいて使用される、請求項１〜７のうちの１項記載の方法。 - 【請求項９】 コンピュータネットワークとしてインターネットが使用され
る、請求項８記載の方法。 - 【請求項１０】 電子文書（Ｄ）としてデータバンクからの文書が使用され
る、請求項１〜７のうちの１項記載の方法。 - 【請求項１１】 サーチプロファイル（Ｐ）として電子文書（Ｄ）が使用さ
れる、請求項１〜１０のうちの１項記載の方法。 - 【請求項１２】 表示装置（ＤＩＳ）に表示されるシンボルはコンピュータ
の入力装置を用いて選択される及び/又は前記シンボルが表す文書のテクスト内 容が表示される、請求項１〜１１のうちの１項記載の方法。 - 【請求項１３】 予め設定可能なサーチプロファイルに対する電子文書の適
合性をコンピュータを援用して求めるためのシステムは以下の特徴を有する、す
なわち、 ａ）コンピュータ（ＣＯＭＰ）が設けられ、該コンピュータは以下のステップを
実施できるように構成されている、すなわち、 少なくとも１つの語を含むサーチプロファイルを作成し、 前記サーチプロファイルの各々の語に対して電子文書における前記語の出現頻
度をもとめ、 各々の語の出現頻度を使用して、電子文書に対して結果プロファイルをもとめ
、 電子文書の前記サーチプロファイル及び前記結果プロファイルを使用して、前
記サーチプロファイルに対するベクトルをもとめ、前記サーチプロファイルの各
々の語はベクトル成分であり、予め設定可能な値は前記ベクトル成分の値であり
、さらに前記結果プロファイルに対するベクトルをもとめ、前記サーチプロファ
イルの各々の語はベクトル成分であり、相応の頻度は前記ベクトル成分の値であ
り、 前記サーチプロファイルのベクトルと前記結果プロファイルのベクトルとの間
の角度をもとめ、 該角度を使用して、適合性をもとめ、 ｂ）グラフィックなコンピュータ表示装置（ＤＩＳ）が設けられており、 ｃ）電子文書（Ｄ）にアクセス（Ｚ）するための手段が設けられている、 予め設定可能なサーチプロファイルに対する電子文書の適合性をコンピュータを
援用して求めるためのシステム。 - 【請求項１４】 コンピュータ表示装置（ＤＩＳ）におけるシンボルの選択
のために選択手段が設けられている、請求項１３記載のシステム。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE19737145.0 | 1997-08-26 | ||
| DE19737145 | 1997-08-26 | ||
| PCT/DE1998/002477 WO1999010819A1 (de) | 1997-08-26 | 1998-08-24 | Verfahren und system zur rechnergestützten ermittlung einer relevanz eines elektronischen dokuments für ein vorgebbares suchprofil |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001514417A true JP2001514417A (ja) | 2001-09-11 |
Family
ID=7840214
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000508066A Pending JP2001514417A (ja) | 1997-08-26 | 1998-08-24 | 予め設定可能なサーチプロファイルに対する電子文書の適合性をコンピュータを援用して求めるための方法及びシステム |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP1008067B1 (ja) |
| JP (1) | JP2001514417A (ja) |
| DE (1) | DE59801992D1 (ja) |
| WO (1) | WO1999010819A1 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004515837A (ja) * | 2000-07-17 | 2004-05-27 | シーメンス アクチエンゲゼルシヤフト | サーチプロファイルの比較方法 |
Families Citing this family (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100290731B1 (ko) * | 1999-05-26 | 2001-05-15 | 심우섭 | 3차원 인터넷 검색 엔진의 표시 방법 |
| US7356604B1 (en) * | 2000-04-18 | 2008-04-08 | Claritech Corporation | Method and apparatus for comparing scores in a vector space retrieval process |
| GB2368670A (en) * | 2000-11-03 | 2002-05-08 | Envisional Software Solutions | Data acquisition system |
| DE10107792A1 (de) * | 2001-02-13 | 2002-08-29 | Manfred Mueller | System zur Kontaktvermittlung |
| US7386442B2 (en) | 2002-07-03 | 2008-06-10 | Word Data Corp. | Code, system and method for representing a natural-language text in a form suitable for text manipulation |
| US7181451B2 (en) | 2002-07-03 | 2007-02-20 | Word Data Corp. | Processing input text to generate the selectivity value of a word or word group in a library of texts in a field is related to the frequency of occurrence of that word or word group in library |
| US7024408B2 (en) | 2002-07-03 | 2006-04-04 | Word Data Corp. | Text-classification code, system and method |
| US7003516B2 (en) | 2002-07-03 | 2006-02-21 | Word Data Corp. | Text representation and method |
| US7016895B2 (en) | 2002-07-05 | 2006-03-21 | Word Data Corp. | Text-classification system and method |
| AU2003256456A1 (en) * | 2002-07-03 | 2004-01-23 | Word Data Corp. | Text-representation, text-matching and text-classification code, system and method |
| US8549436B1 (en) | 2007-06-04 | 2013-10-01 | RedZ, Inc. | Visual web search interface |
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| JPH09114847A (ja) * | 1995-10-16 | 1997-05-02 | Fuji Xerox Co Ltd | 情報処理装置 |
-
1998
- 1998-08-24 DE DE59801992T patent/DE59801992D1/de not_active Expired - Lifetime
- 1998-08-24 EP EP98949934A patent/EP1008067B1/de not_active Expired - Lifetime
- 1998-08-24 WO PCT/DE1998/002477 patent/WO1999010819A1/de active IP Right Grant
- 1998-08-24 JP JP2000508066A patent/JP2001514417A/ja active Pending
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| OLSEN K A: "VISUALIZATION OF A DOCUMENT COLLECTION: THE VIBE SYSTEM", INFORMATION PROCESSING AND MANAGEMENT, vol. V29 N1 １９９３年発行, JPN5001003883, 31 December 1993 (1993-12-31), GB, pages 69 - 81, ISSN: 0001072471 * |
| SUMNER R G JR: "AN INVESTIGATION OF RELEVANCE FEEDBACK USING ADAPTIVE LINEAR AND PROBABILISTIC MODELS", FIFTH TEXT RETRIEVAL CONFERENCE (TREC-5) (NIST SP 500-238), JPN5001003882, 20 November 1996 (1996-11-20), US, pages 555 - 570, XP002090102, ISSN: 0001072470 * |
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|---|---|---|---|---|
| JP2004515837A (ja) * | 2000-07-17 | 2004-05-27 | シーメンス アクチエンゲゼルシヤフト | サーチプロファイルの比較方法 |
| JP4868484B2 (ja) * | 2000-07-17 | 2012-02-01 | シーメンス アクチエンゲゼルシヤフト | サーチプロファイルの比較方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP1008067A1 (de) | 2000-06-14 |
| EP1008067B1 (de) | 2001-10-31 |
| DE59801992D1 (de) | 2001-12-06 |
| WO1999010819A1 (de) | 1999-03-04 |
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