JP2002259429A - コンピュータベースの適合テキスト検索システムおよび方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】 ユーザがテキストの集合内で適合情報をより
容易に見つけることができるようにする方式を提供する
こと。 【解決手段】 複数のｍ個のテキスト（１７）を格納す
るデータベース（１０）と、該テキスト中から検索照会
（１５）と一致するｋ個のテキスト（１１、１２、１
３）を特定するための検索エンジン（１６）とを含む。
システムはさらに検索照会（１５）と一致するｋ個のテ
キスト（１１、１２、１３）の各テキストの特性記述強
度（Ｃ）を計算する計算エンジン（１８）を含む。該エ
ンジンは、テキストの語を節点とし、語間の関係がリン
クで表されたグラフを生成し、事前定義された規則のセ
ットに従ってグラフを展開し、語に１つまたは複数のリ
ンクを介して結合された近隣語を判断し、近隣語のトポ
ロジ構造に基づいて特性記述強度（Ｃ）を計算する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、コンピュータベー
スのテキスト検索のためのシステムおよび方法に関し、
より詳細には、データベースから検索照会に関連すると
見なされるテキストの検索を可能にするシステムおよび
方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】現在、発行されている電子文書の数は増
大する一方である。その一例として、情報検索が困難に
なっている。検索エンジンは一般に、ユーザが対処でき
ないほどの多くの結果を示すが、検索エンジンによって
関連があると判断されたすべての文書に目を通すことは
不可能である。検索結果を簡約化して提示したり、関心
のある情報を含む可能性が高い文書のみを提示すれば、
きわめて有用である。

【０００３】キーワード・コレクタを使用する方式が知
られている。この種の方式は、語の強調や文書内の場所
（すなわち、最上部にある語をより重視する）などを考
慮に入れる。文書中の語の統計的出現率、語の対や名詞
句を使用して統計学的重み（点数）を計算することがで
きる。文書の内容を計算するには、ＴＦＩＤＦ（termfr
equency times inverse document frequency）と呼ばれ
る単純なキーワード出現頻度指標を使用することができ
る。この公知の技法は、ある文書中では比較的よく使わ
れるキーワードであるが一般には比較的まれなキーワー
ドは、その文書の内容を示す有効な標識であるという考
えに基づいている。この発見的手法は、あまり信頼性は
高くないが、計算は迅速である。

【０００４】検索結果の提示を改善することができるよ
うに、精度を定義する手法がある。この精度は、検索に
よって取り出された適合する文書の数を、取り出された
文書の総数で割った値と定義される。通常、再現率と呼
ばれるもう一つのパラメータも求められる。

【０００５】さらに高度な技法もある。たとえば、ユー
ザがページを明示的に評価する手法である。システム
が、見込みがありそうなリンクを自動的にマークするこ
とができる。

【０００６】他の高度な技法では、ユーザにとって関心
のない情報と関心のある可能性が高い情報とを区別する
ことができるように、（たとえばユーザの選好を記録す
ることによって）ユーザを監視する。

【０００７】このようなあらゆる手法にもかかわらず、
対象となる情報を含む１つの文書または１組の文書を見
つけようとする場合、インターネット内やインターネッ
トの１つのサイト内を見て回るのは厄介である。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、ユー
ザがテキストの集合内で適合する情報をより容易に見つ
けることができるようにする方式を提供することであ
る。

【０００９】本発明の他の目的は、ユーザがテキストの
集合内またはテキストの小区分内で、ユーザが探索する
語、センテンス、またはテキストに関連するテキスト
を、ユーザが探し出すのを支援するシステムを提供する
ことである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明によると、データ
ベースに記憶されたテキストが照会をどの程度よく記述
しているかを示す特性記述強度を自動的に判断する方法
であって、照会語を含む照会を定義するステップと、テ
キストの語が節点によって表され、語の間の関係がリン
クによって表された、節点とリンクとを備えたグラフを
作成するステップと、事前定義された規則のセットに従
ってグラフを展開するステップと、照会語への１つまた
は複数のリンクによって結合された節点を含む、照会語
の近隣語を判断するステップと、近隣語に基づいて特性
記述強度を計算するステップとを含む方法が提供され
る。

【００１１】本発明を他の面から見ると、データベース
に記憶されたテキストが検索照会をどの程度よく記述し
ているかを示す特性記述強度を自動的に判断するシステ
ムであって、複数のｍ個のテキストを格納するデータベ
ースと、複数のｍ個のテキストから検索照会と一致する
ｋ個のテキストを特定するために検索照会を処理する検
索エンジンと、テキストの語が節点によって表され、語
間の関係がリンクで表された、節点とリンクとを備える
グラフを生成し、事前定義された規則のセットに従って
グラフを展開し、語に１つまたは複数のリンクを介して
結合された節点を含む、語の近隣語を判断し、近隣語の
トポロジ構造に基づいて特性記述強度を計算することに
よって、検索照会と一致するｋ個のテキストの各テキス
トの特性記述強度を計算する計算エンジンとを含むシス
テムが提供される。

【００１２】本発明を他の面から見ると、データベース
内のテキストが照会をどの程度よく記述しているかを示
す特性記述強度を自動的に判断するソフトウェア・モジ
ュールであって、プログラム可能データ処理システムに
よって実行されると、語を含む照会をユーザが定義する
ことができるようにするステップと、テキストの語が節
点によって表され、語の間の関係がリンクによって表さ
れた、節点とリンクとを備えたグラフを作成するステッ
プと、事前定義された規則のセットに従ってグラフを展
開するステップと、近隣語が語に１つまたは少数のリン
クを介して結合された節点を含む、語の近隣語を判断す
るステップと、近隣語のトポロジ構造に基づいて特性記
述強度を計算するステップとを実行するソフトウェア・
モジュールが提供される。

【００１３】本発明の方式は、ユーザが対象となる情報
を実際に含む文書を検索することができ、したがって
「誤った」リンクをたどって無用な文書に到達する可能
性が低いシステムを実現するのに有効である。本明細書
に記載のシステムは、関連する文書の示唆のみを示すよ
うにする。

【００１４】本発明の一態様によると、情報検索システ
ム、方法、および様々なソフトウェア・モジュールが、
各文書の特性記述強度を考慮に入れて文書の特別な評価
を行うことによって、文書データベースからの改良され
た情報検索を実現する。

【００１５】本発明によると、ユーザの意図および必要
を把握することができる検索エンジン、検索エージェン
ト、およびウェブ・サービスを実現することができる。

【００１６】本発明は、情報検索一般に使用することが
でき、特に情報の検索と呼出しに使用することができ
る。

【００１７】本発明の利点は、文書データベース内でユ
ーザの照会を正確に満足させる文書が取出しのために提
供されることである。

【００１８】

【発明の実施の形態】文書の特性記述強度Ｃは、当該文
書がユーザの情報の必要をどの程度満たしているかを示
す抽象的な指標である。システムはユーザにとって関係
のある文書のみを取り出すのが理想的である。しかし残
念ながら、これは主観的概念であって、定量化するのは
困難である。本明細書では、特性記述強度Ｃとは、文書
の適合度を示す信頼性の高い指標であり、自動的に再現
性をもって求めることができる。

【００１９】テキストとは、ユーザが取り出したい１つ
の情報である。これは、テキスト・ファイル、ｗｗｗペ
ージ、ニューズグループの掲示、文書、または本などか
らのセンテンスであってもよい。テキストは、ユーザの
コンピュータ・システム内、またはサーバ・システムに
記憶することができる。テキストは、インターネット内
の場所など、分散環境でも記憶することができる。

【００２０】ユーザが所望の情報を見つけることができ
るためには、電子テキストの集まり（たとえば適切なデ
ータベース）が使用可能であることが望ましいであろ
う。ユーザが質問を出したり、検索照会を定義したりす
ることができるようにするインタフェースが必要であ
る。このためには標準インタフェースを使用することが
できる。

【００２１】照会とは、ユーザが求める情報を特徴づけ
る語または語のストリングである。照会は人間が読める
照会である必要はないことに留意されたい。

【００２２】本発明の第１の実施態様について、一例を
示しながら以下に説明する。詳細を図１に示す。ｍ個の
テキスト１７の集合を含むデータベース１０がある。こ
の例では、ユーザは「agent」という語に関する情報を
探索している。そのために、ユーザは、単に語「agen
t」を含む照会１５を作成する。ユーザは、コンピュー
タ画面上に表示される（たとえばブラウザ内の）検索イ
ンタフェースを使用してこの照会を作成する。

【００２３】本発明の好ましい実施形態では、データベ
ース１０内で語「agent」を含むすべてのテキスト１７
を見つけることができる検索エンジン１６を使用する。
このためには従来の検索エンジンを使用することができ
る。検索エンジン１６は、ユーザのコンピュータ内また
はサーバに配置することができる。ボックス１４に示す
ように、語「agent」を含む３つのテキスト１１、１
２、および１３（ｋ＝３）がある。もっとも適合性の高
い１つまたは複数のテキストを見つけるために、追加の
ステップのシーケンスで各テキストの特性記述強度Ｃを
求める。このために、計算エンジン１８を使用する。こ
の計算エンジン１８は、ボックス１９に示す形式で結果
を出力することができる。この出力ボックス１９では、
３つのテキスト１１〜１３のそれぞれに特性記述強度Ｃ
１が与えられている。

【００２４】このステップのシーケンスは、計算エンジ
ン１８によって図２のフローチャートに示すように行わ
れる。次のステップのシーケンスは、語「agent」を含
むと特定された各テキスト１１〜１３について行われ
る。

【００２５】第１のステップ２０で、１つのテキスト
（たとえばテキスト１１）を取り出す。次に（ステップ
２１）、テキストの語と語の関係、たとえば語「agen
t」とテキストの他の語との関係を示す仮想ネットワー
ク（本明細書ではグラフと呼ぶ）を作成する。テキスト
の語は、ネットワーク要素（節点）によって表され、語
と語の関係はリンク（エッジ）によって表される。２つ
の語が１本のリンクによって連結されている場合、その
２語の間には密接な関係があるとみなされる。２語がリ
ンク２本以上離れている場合、密接な関係はない。この
ようなネットワークを生成するために、パーサを使用す
ることができる。英語スロット文法（ＥＳＧ）パーサが
適している。あるいは、本発明の他の実施形態と共に説
明するように、ネットワーク・ジェネレータによって生
成される自己編成グラフを使用することもできる。

【００２６】次のステップ２２で、このグラフを展開す
る。グラフは、たとえばその複雑度を簡約することによ
って展開することができる。これは、特定の語およびリ
ンクを削除するか、特定の語を置き換えるか、またはそ
の両方によって行うことができる。このステップでは、
グラフ全体を再編成することもできる。これは、事前定
義された規則のセットに従って行う。

【００２７】次に、近傍のトポロジ構造に基づいて特性
記述強度（Ｃ）を計算する。語「agent」の直接近隣語
の数を求める（ステップ２３）。直接近隣語とは、語
「agent」に１本のリンクで結合されている近隣語であ
る。直接近隣語の数は、語「agent」に１本のリンクで
結合された近隣語（第１近隣語）の数を計算することに
よって求める。直接近隣語の数を数えることで、グラフ
のトポロジ構造を判断することができる。後述するよう
に、グラフのトポロジ構造を判断する方法はほかにもあ
る。

【００２８】次に、直接近隣語の数に基づいてそれぞれ
のテキストの特性記述強度Ｃ１を計算する（ステップ２
４）。

【００２９】特性記述強度Ｃ１を求めた後、以降の処理
に使用することができるようにその結果を出力する（ス
テップ２５）。特性記述強度Ｃ１は、たとえば他のアプ
リケーションが取り出したり、表示画面上に表示するこ
とができるように処理したりすることができる。

【００３０】以上のステップ２０〜２５の全部または一
部を、語「agent」を含むと特定されたｋ個のテキスト
１１〜１３すべてについて繰り返すことができる。これ
らのステップの繰り返しをループ２６によって略示す
る。

【００３１】テキスト１１を表１に示す。

【表１】

【００３２】テキスト１１は４つのセンテンスを含む。
ステップ２１に従い、英語スロット文法パーサを使用し
て各センテンスごとに木構造のグラフ３０を生成する。
第１のセンテンス・グラフ３０を図３に示す。このグラ
フ３０は、（ボックスで表された）節点と（ボックス間
を結ぶリンクで表された）リンクとを含む。この例で
は、第１のセンテンスは１２語を含むため、パーサは１
２個の節点を持つ木構造グラフ３０を生成する。語「ag
ent」は、この第１のセンテンス中に１回のみ出現す
る。本動詞「offer」がこの木構造グラフ３０の根を形
成している。

【００３３】図４に、第２のセンテンス・グラフ３１を
示す。このセンテンスでは語「agent」が２回使われて
いる。本動詞「say」が木構造グラフ３１の根を形成し
ている。

【００３４】図５に、第３のセンテンス・グラフ３２を
示す。語「agent」が１回だけ使われている。本動詞「m
ay」がこの木構造グラフ３２の根を形成している。

【００３５】図６に、第４のセンテンス・グラフ３３を
示す。語「agent」が１回出現している。本動詞「be」
がこの木構造グラフ３３の根を形成している。

【００３６】次のステップ２２で、グラフ３０〜３３の
複雑さを簡約することによってグラフを展開する。これ
は、事前定義された規則のセットに従って、特定の語お
よびリンクの除去、特定の語の置き換え、あるいはその
両方によって行う。この例では、少なくとも以下の３つ
の規則を使用する。 １．名詞と動詞のみを残し、 ２．助動詞を本動詞に置き換え、 ３．動詞がシーケンスから成る場合は動詞群を作成す
る。

【００３７】上記の３つの規則を図３のグラフ３０に適
用すると、５つの節点４０〜４４を含むグラフ３０’が
生成される。このグラフ３０’を図７に示す。ネットワ
ーク３０から、「I」、「a」、「of」、「can」、「w
e」、「all」、「probably」、「on」の各語が除去され
ている。グラフ３０’をさらに展開する準備として、第
１のセンテンスの主語を特定する。テキスト１１の第１
のセンテンスには主語がないため、空の主語ボックス４
４が生成される。

【００３８】同じ規則１．〜３．のセットを第２のセン
テンスに適用すると、図８に示すような単純化されたグ
ラフ３１’が得られる。第２のセンテンスにも主語がな
いため、空の主語ボックス４５が生成される。

【００３９】同じ手法を使用して、図９に示すような単
純化されたグラフ３２’を得る。第３のセンテンスで主
語として語「agent」４６が特定される。ボックス４６
に識別子ＳＵＢを付与することによってこの主語をマー
クする。

【００４０】単純化されたグラフ３３’を図１０に示
す。このセンテンスの主語４７も語「agent」である。

【００４１】追加の事前定義された規則のセットに従っ
て、グラフ３０’〜３３’の複雑さをさらに簡約する。
この例では、以下の追加の規則を使用する。 ４．動詞を除去し、 ５．（本動詞の代わりに）主語を根に配置する。

【００４２】上記の規則４．および５．を適用すると、
図１１ないし図１４に示すようなグラフ３０”、３
１”、３２”、および３３”が得られる。

【００４３】次に、各グラフ３０”、３１”、３２”、
および３３”について、語「agent」の直接近隣語の数
を求める（ステップ２３）。直接近隣語の数を図１１な
いし図１４に示す。第１のセンテンスのグラフ３０”で
は、語「agent」４２には１個の直接近隣語４１しかな
い（図１１参照））。第２のセンテンスのグラフ３１”
では、２つの語「agent」４８および４９には、直接近
隣語がない（図１２参照）。空の主語節点４５は近隣語
に数えられないことに留意されたい。第３のセンテンス
のグラフ３２”では、語「agent」４６には２つの直接
近隣語５０および５１がある（図１３参照）。第４のセ
ンテンスのグラフ３３”では、語「agent」４７には２
つの直接近隣語５２および５３がある。

【００４４】後で他の実施形態と共に述べるように、任
意選択のステップで第２の近隣語を求めることもできる
（図１６参照）。簡単にするために、図１１ないし図１
４には第２の近隣語の数も示してある。

【００４５】特性記述強度Ｃの計算を、図１５に略図で
示す。表６０の第１列６４に、テキスト１１の４つのセ
ンテンスのそれぞれの直接近隣語の数を示す。列内のす
べての数の合計を行６２に示す。語「agent」の直接近
隣語のみを考慮に入れた特性記述強度Ｃ１を、行６３に
示す。この例では、特性記述強度Ｃ１は、列６４内のす
べての結果の平均である。より一般的に示すと、特性記
述強度は以下のようにして計算される。 Ｃ１＝（ｃs1＋ｃs2＋ｃs3＋．．．＋ｃs(n-1)＋ｃsn）
／ｎ 上式で、ｎは所与のテキスト中のセンテンスの数、ｃｓ
ｉはｉ番目のセンテンスの直接近隣語の数であり、ｉ＝
１、２、．．．ｎである。この例では、テキスト１１の
特性記述強度Ｃ１は以下のように求められる。 Ｃ１＝（１＋０＋２＋２）／４＝１．２５

【００４６】テキストの特性記述強度Ｃ１は、他のアル
ゴリズムを使用して求めることもできることに留意され
たい。

【００４７】本発明の好都合な実施態様を、図１６のフ
ローチャートで示す。第１の例と同様、ユーザは語「ag
ent」をよく記述しているテキストを探索している。語
「agent」を含むと特定されたｋ個のテキスト１１〜１
３のそれぞれについて以下のステップのシーケンスを行
う。

【００４８】第１のステップ７０で、１つのテキスト
（たとえばテキスト１１）を取り出す。次に（ステップ
７１）、グラフを生成する。このようなグラフを生成す
るためには、パーサ（たとえばＥＳＧパーサ）を使用す
ることができる。

【００４９】次のステップ７２で、グラフ３０〜３３を
展開する。これは、事前定義された規則のセットに従っ
て行う。この例でも、規則１．〜５．を使用する。グラ
フ３０〜３３をさらに展開するために、ステップ７３を
行う。このステップでは、（本動詞ではなく）主語を中
心に置くことによってグラフの中心を規定する。木構造
グラフで、根を中心として定義する。

【００５０】語「agent」に１本のリンクで結合された
近隣語（第１の近隣語）の数をカウントすることによっ
て、直接近隣語の数を求める（ステップ７４）。

【００５１】任意選択のステップ７５で、語「agent」
の第２の近隣語も求める。第２の近隣語は、語「agen
t」に２本のリンクで結合された語である。この語とど
の第２の近隣語との間にも常に直接近隣語があることに
留意されたい。

【００５２】次に、直接近隣語と第２の近隣語の数に基
づいて、それぞれのテキストの特性記述強度Ｃ２を計算
する（ステップ７６）。

【００５３】特性記述強度Ｃ２を求めた後、さらに処理
するために使用することができるように、その結果を出
力する（ステップ７７）。次に、語「agent」を含むと
特定されたすべてのテキスト１１〜１３について上記の
ステップ７０〜７７の一部または全部を繰り返すことが
できる。これらのステップの繰り返しをループ７８で略
示する。

【００５４】特性記述強度Ｃ２の計算を図１５に略示す
る。表６０の２番目の列６１に、テキスト１１の４つの
センテンスのそれぞれについて、直接近隣語数に第２の
近隣語の数を加えた数を示す。１列のすべての数値の合
計を、行６２に示す。語「agent」の直接近隣語と第２
の近隣語を考慮に入れた特性記述強度Ｃ２を行６３に示
す。この例では、特性記述強度Ｃ２は、列６１のすべて
の結果の平均である。より一般的に示すと、特性記述強
度は以下のように計算される。 Ｃ２＝（＾ｃs1＋＾ｃs2＋＾ｃs3＋．．．＋＾ｃs(n-1)
＋＾ｃsn）／ｎ 上式で、ｎは所与のテキスト中のセンテンスの数、＾ｃ
siはｎ番目のセンテンスの直接近隣語に第２の近隣語を
加えた数であり、ｉ＝１、２、．．．ｎである。この例
では、テキスト１１の特性記述強度Ｃ２は以下のように
計算される。 Ｃ２＝（１＋５＋３＋５）／４＝３．５

【００５５】テキストの特性記述強度Ｃ２は、他のアル
ゴリズムを使用して求めることもできることに留意され
たい。テキスト１２を表２に示す。

【表２】

【００５６】第１の実施形態による前述の規則のセット
とステップ（図２参照）に従うと、以下のように特性記
述強度Ｃ１を求めることができる。 Ｃ１＝（０＋０＋０＋１）／４＝１／４＝０．２５ Ｃ２は以下のように求められる。 Ｃ２＝（０＋０＋０＋２）／４＝２／４＝０．５

【００５７】テキスト１３を表３に示す。

【表３】

【００５８】第１の実施形態による前述の規則のセット
とステップ（図２参照）に従うと、特性記述強度Ｃ１を
以下のように求めることができる。 Ｃ１＝（２＋０＋０＋０）／４＝１／２＝０．５ Ｃ２は以下のように求められる。 Ｃ２＝（５＋０＋０＋０）／４＝５／４＝１．２５

【００５９】これら３つのテキスト１１、１２、および
１３のすべての結果を比較すると、テキスト１１のＣ１
が１．２５であるため、最も適合性が高いという結論を
導き出すことができる。

【表４】

【００６０】Ｃ１の代わりにＣ２を使用すると、結果は
さらに明白になる。テキスト１１は、語「agent」を最
もよく特性記述しているテキストであることが明らかで
ある。次に適合度が高いのはテキスト１３である。した
がって、計算エンジン１８（図１参照）は、３つのテキ
スト１１、１２、および１３のすべてが特性記述強度Ｃ
１に従って順序づけられた出力ボックス１９を出力する
ことができる。これと同じ評価をＣ２の結果を使用して
行うことができる。これでユーザは、出力ボックス１９
内のｈｔｔｐリンクの１つをクリックすることによっ
て、それぞれのテキストを取り出すことができる。これ
らのリンクを下線で示す。

【００６１】本発明の他の実施形態では、意味ネットワ
ーク・ジェネレータ（意味プロセッサとも呼ぶ）を使用
する。この意味ネットワーク・ジェネレータは、検索照
会を処理するときに検索エンジンによって返される各テ
キストのグラフを生成する。意味ネットワーク・ジェネ
レータの詳細は、現在本特許出願の譲受人に譲渡されて
いる同時係属特許出願ＥＰ９６２８７３−Ａ１号に記載
されている。この同時係属特許出願は、１９９９年１２
月８日に公開された。意味ネットワーク・ジェネレータ
は、フラクタル階層構造を有するグラフを作成する。こ
のグラフは意味単位とポインタを含む。上記公開ＥＰ特
許出願によると、ポインタは重みを持つことができ、重
みは隣接意味単位間の意味論上の距離を表す。

【００６２】本発明によると、意味ネットワーク・ジェ
ネレータによって生成されるこのようなグラフは、規則
のセットを適用することによって展開することができ
る。たとえば、特定のしきい値を超えるかまたは下回る
照会によって与えられた語を基準にした意味論的距離を
有するすべてのポインタおよび意味単位を除去すること
ができる。言い換えると、ユーザが照会でリストした語
の近隣語のみがグラフ内に残される。他のすべての意味
単位およびポインタは、それぞれのテキストの特性記述
強度を求める際に考慮されない。前記２つの実施形態に
関して前述した規則の一部または全部を同様に使用する
ことができる。また、特性記述強度（Ｃ１またはＣ２あ
るいはその両方）を求める前に、自己編成グラフを使用
して複雑さを少なくすることもできる。このような自己
編成グラフについては、１９９９年２月１１日出願の同
時係属特許出願ＰＣＴ／ＩＢ９９／００２３１号および
１９９９年２月２５日出願のドイツ国特許出願ＤＥ１９
９０８２０４．９号に記載されている。

【００６３】図１９および図２０を参照しながら、他の
実施形態について説明する。上記の特許出願ＥＰ９６２
８７３−Ａ１号にに記載されているものと同様の意味ネ
ットワーク・ジェネレータを使用してグラフを生成する
ことができる。再びテキスト１１を参照すると、このよ
うなネットワーク・ジェネレータは、テキスト１１中の
各センテンスに１つずつ、４つの別々のグラフを生成す
るか（第１の手法）、またはテキスト１１全体の１つの
共通のグラフを生成する（第２の手法）ように作成され
る。別々のグラフを生成する場合、それらのグラフを後
のステップで組み合わせて１つの共通のグラフにする。
これは、各センテンス中の同一の語を特定し、それらの
同一の語を介してグラフを結合（マップ）することによ
って行うことができる。

【００６４】第２の手法の結果を図１９に示す。この共
通のグラフ１００は、意味単位１０２〜１２４を含む。
このグラフ１００は、特定に規則を使用することによっ
て自動的に展開することができる。たとえば、グラフ１
００の意味単位を関係づけることでこのプロセスを開始
することができる。この例では、テキスト１１のすべて
のセンテンスが同じ人物（作者または話者）によって書
かれているため、２つの主語｛｝ＳＵＢ１１０９と｛｝
ＳＵＢ２１１０とが同じであるものとみなす。したがっ
て、図２０に示すように、２つのボックス１０９と１１
０を結合して共通のボックス｛｝ＳＵＢ１２５とするこ
とができる。グラフ１００の構造は、言語または文法あ
るいはその両方の規則を使用してさらに展開することが
できる。グラフ１００を展開する際に、システムは、テ
キスト１１の２番目のセンテンスのように、類比による
定義が事柄を記述するのにきわめてよく使用されること
を考慮に入れることができる。このことを、図２０に示
すグラフ１０１で表す。グラフ１０１で、「processo
r」１１１と「spreadsheet」１１３の２つの類比が、語
「agent」１０２と同じ階層にある。システムはさら
に、２回（ボックス１２２および１２４）現れる語「hu
man」が同じ人間を指すものとみなす。したがって、図
２０の左側に示すように、語「human」のこの２つのイ
ンスタンス１２２および１２４を結合することができ
る。その結果がボックス１２６に図示されている。同じ
理由で、語「action」（ボックス１１８および１１９）
も結合することができる。その結果がボックス１２７に
図示されている。

【００６５】本発明によると、節点またはリンクあるい
はその両方の除去、節点またはリンクあるいはその両方
の追加、節点またはリンクあるいはその両方の置き換
え、および節点またはリンクあるいはその両方の融合に
よってグラフを展開することができる。これは、事前定
義された規則のセットに従って行われる。これらは、グ
ラフを結合し、事前定義規則に従って展開する方法の例
の一部に過ぎないことに留意されたい。規則は、グラフ
の近似度を使用してグラフを一致させることができるよ
うに定義される。グラフを展開する操作の詳細は、「Me
aning Understanding by Means of Local Pervasive In
telligence」という名称の同時係属特許出願ＣＨ９−２
０００−００３６号で扱っている。

【００６６】テキストの各センテンスのグラフ（センテ
ンス・グラフ）を展開してからそれらを結合して１つの
共通グラフにするか、または各センテンスのグラフ（セ
ンテンス・グラフ）を結合して１つの共通グラフにして
からその共通グラフを展開することができる。本発明に
よると、グラフは同一インスタンス（節点）の融合によ
って結合することができる。言い換えると、２つの同一
節点を結合して単一の節点にする。

【００６７】本発明の改良された実施態様では、照会の
拡張を行う。このような照会拡張によって、ユーザによ
ってキー入力された照会から改良された照会を作成する
ことができる。これは、他の文書から用語を追加するこ
とによって、または照会中の用語の（シソーラスにある
ような）同義語を追加することによって作成することが
できる。

【００６８】他の実施形態では、木構造グラフではなく
網状のグラフを生成するパーサを使用する。意味グラフ
・ジェネレータは、網状グラフを生成するこのようなパ
ーサの一例である。

【００６９】本発明の特徴付け方式は、テキストを適合
性に従って分類する他の方式と共に使用することもでき
る。たとえば、文書の特性記述強度Ｃを、ＴＦＩＤなど
の他の抽象手段と組み合わせることができる。これは、
ユーザにさらに有用な手がかりを与える。

【００７０】本発明を実施する方法は様々ある。本発明
はクライアント・システム、サーバ・システム、または
クライアントとサーバにわたる分散方式で実現すること
ができる。本発明は、汎用コンピュータまたは特殊目的
コンピュータによって、あるいは汎用コンピュータ上ま
たは特殊目的コンピュータ上で実施することができる。

【００７１】本明細書の文脈におけるコンピュータ・プ
ログラムとは、情報処理機能を備えた装置に特定の機能
を実行させることを意図した命令のセットを表した任意
の言語、コード、または表記の表現を意味する。

【００７２】図１７に第１の例を示す。この例では、ク
ライアント・システム８０は、図１について前述したす
べての要素１０〜１８を含む。ユーザが照会をキー入力
するために使用することができるキーボード８１があ
る。結果は、クライアント・システム８０によって、表
示画面８２上に表示することができるように処理され
る。

【００７３】本発明のクライアント−サーバ実施態様を
図１８に示す。図に示すように、コンピュータ・システ
ム９３とキーボード９１と表示装置９２とを含むクライ
アント・コンピュータがある。このクライアント・コン
ピュータは、ネットワーク９４（たとえばインターネッ
ト）を介してサーバ９０に接続する。このサーバ９０
は、要素１０〜１８を含む。照会はサーバによって処理
され、サーバによって特性記述強度Ｃが計算される。こ
の実施形態では、結果はネットワーク９４を介してクラ
イアント・コンピュータに送ることができる方式で出力
される。同様に、結果は、クライアント・コンピュータ
がサーバ９０から取り出すことができる。結果は、クラ
イアント・コンピュータによって、表示装置９２上に表
示することができるように処理される。ユーザが表示装
置９２上のテキストの１つを選択すると、それに対応す
るフルテキストが、サーバ側にあるデータベース１０か
ら取り出される。データベース１０は、第３のコンピュ
ータ上にあってもよく、文書１７は複数のコンピュータ
に分散していてもよい。本発明の範囲に入る変形態様を
いくつか挙げると、検索エンジンも他のコンピュータ上
にあってもよい。

【００７４】テキストの特性記述強度を計算する多くの
異なる方法があることに留意されたい。基本概念は、グ
ラフを展開した後に、トポロジ的不変量を計算すること
である。言い換えると、特性記述強度（Ｃ）は、近隣語
のトポロジ構造に基づいて計算される。グラフのトポロ
ジ的不変量を求める方法は様々ある。たとえば、距離、
グラフの次元、または接続構成要素を求めることができ
る。また、節点間の距離を定義するためのグラフ上の測
定基準を定義することも考えられる。グラフの節点は、
それに関連づけられたトポロジ・テーブルも有すること
ができ、トポロジ・テーブルでは近隣語の構造が定義さ
れている。これらの両方を使用して、最も近い近隣語の
カウントなど、トポロジ的不変量を求めることもでき
る。

【００７５】上記の各実施形態に関して前述したよう
に、特性記述強度（Ｃ）を判断するために、第１の近隣
語（第１の実施形態参照）または第１および第２の近隣
語（図１６参照）をカウントすることができる。

【００７６】近隣語をカウントする代わりに、または近
隣語のカウントに加えて、グラフ１０１から語「agen
t」１０２とその語の周囲のリンクを除去して、図２１
に示すようにグラフ１０１を分解することもできる。語
「agent」１０２とその語の周囲のリンクを除去するこ
とによって、５つの別々のサブグラフ１３０、１３１、
１３２、１３３、および１３４を得る。最大のサブグラ
フの節点の数をカウントすることによって、特性記述強
度（Ｃ）を判断することができる。この例では、最大の
サブグラフはグラフ１３０である。このグラフには１４
個の節点がある。この例では、特性記述強度（Ｃ）は１
４になる。

【００７７】最大サブグラフの単なる節点数を使用する
代わりに、すべてのサブグラフ１３０、１３１、１３
２、１３３、および１３４の節点数をサブグラフの数で
割った平均を求めることができる。この結果、Ｃ＝（１
４＋１＋２＋１＋１）／５＝３．８となる。

【００７８】他の手法は、語「agent」１０２を他の節
点と結ぶリンクの数を求めることである。この場合も図
２０の例を使用すると、結果はＣ＝６となる。

【００７９】また、１節点当たりのリンク数を分析する
ことによって特性記述強度（Ｃ）を判断することもでき
る。グラフ内のリンク数が多いほど、そのグラフが語
「agent」１０２を完全に記述している可能性が高い。

【００８０】特性記述強度（Ｃ）の実際の定義に応じ
て、Ｃの値は０と無限大の間の特定の範囲内で変わるこ
とがある。たとえば、Ｃは下限（たとえば０）と上限
（たとえば１００）の間で変化するように標準化するこ
とができる。

【００８１】わかりやすいように別々の実施形態の文脈
で説明した本発明の様々な特徴は、単一の実施形態で組
み合わせて備えることもできることがわかる。逆に、わ
かりやすいように単一の実施形態の文脈で説明した本発
明の様々な特徴は、別々に備えたり、どのような個別の
組合せでも備えることができる。

【００８２】まとめとして、本発明の構成に関して以下
の事項を開示する。

【００８３】（１）データベース（１０）に記憶された
テキスト（１１）が照会（１５）をどの程度よく記述し
ているかを示す特性記述強度（Ｃ）を自動的に判断する
方法であって、 ａ）照会語を含む照会（１５）を定義するステップと、 ｂ）前記テキスト（１１）の語が節点によって表され、
前記語の間の関係がリンクによって表された、節点とリ
ンクとを備えたグラフ（３０）を作成するステップ（７
１）と、 ｃ）事前定義された規則のセットに従って前記グラフ
（３０）を展開するステップ（７２）と、 ｄ）前記照会語への１つまたは複数のリンクによって結
合された節点を含む、前記照会語の近隣語を判断するス
テップと、 ｅ）前記近隣語に基づいて前記特性記述強度（Ｃ）を計
算するステップとを含む方法。 （２）特性記述強度（Ｃ）が、ステップｅ）で前記照会
語の直接の近隣語の数をカウントすることによって計算
され、直接の近隣語が前記照会語に１つのリンクで結合
された語である、上記（１）に記載の方法。 （３）前記データベース（１０）が複数のテキスト（１
７）を格納する、上記（１）に記載の方法。 （４）前記データベース（１０）内で前記照会語を含む
テキスト（１１、１２、１３）を見つけるための検索を
行うステップを含む、上記（１）に記載の方法。 （５）前記照会語を含む各テキスト（１１、１２、１
３）について前記ステップｂ）ないしｅ）を繰り返す、
上記（４）に記載の方法。 （６）前記語を含む各テキスト（１１、１２、１３）の
特性記述強度（Ｃ）を示すリスト（８２）を表示するス
テップを含む、上記（５）に記載の方法。 （７）ステップｂ）でパーサを使用して前記グラフを生
成する、上記（１）ないし（６）のいずれか一項に記載
の方法。 （８）ステップｂ）で意味ネットワーク・ジェネレータ
を使用して前記グラフ（３０）を生成する、上記（１）
ないし（６）のいずれか一項に記載の方法。 （９）前記テキスト内の各センテンスについて１つのグ
ラフを生成し、ステップｂ）ないしｅ）を実行すること
によって各センテンスについて特性記述強度（Ｃ）を計
算する、上記（１）ないし（３）のいずれか一項に記載
の方法。 （１０）前記テキストの前記特性記述強度（Ｃ）がそれ
ぞれの前記テキストのすべてのセンテンスの特性記述強
度（Ｃ）に基づいて計算される、上記（９）に記載の方
法。 （１１）前記グラフがステップｃ）で前記テキストから
名詞または動詞あるいはその両方ではない語を除去する
ことによって展開される、上記（１）ないし（３）のい
ずれか一項に記載の方法。 （１２）前記グラフがステップｃ）で助動詞を本動詞に
置き換えることによって展開される、上記（１）ないし
（３）のいずれか一項に記載の方法。 （１３）前記グラフがステップｃ）で動詞を除外するこ
とによって展開される、上記（１）ないし（３）のいず
れか一項に記載の方法。 （１４）ステップｄ）を行う前に、前記グラフ内で前記
センテンスの主語を特定して中心に置き、前記主語が根
にある木状のグラフ構造を生成する、上記（１）ないし
（３）のいずれか一項に記載の方法。 （１５）第２の近隣語が前記照会語に２つのリンクを介
して結合された語である、前記照会語の第２の近隣語の
数を求めるステップを含む、上記（２）に記載の方法。 （１６）前記テキストの前記特性記述強度（Ｃ）が、そ
れぞれの前記テキストのすべてのセンテンスの特性記述
強度（Ｃ）を加算し、次に前記ステップの結果をセンテ
ンスの数で割ることによって計算された平均である、上
記（２）または（１５）に記載の方法。 （１７）データベース（１０）に記憶されたテキスト
（１７）が照会（１５）をどの程度よく記述しているか
を示す特性記述強度（Ｃ）を自動的に判断するシステム
であって、複数のｍ個のテキスト（１７）を格納するデ
ータベース（１０）と、前記複数のｍ個のテキスト（１
７）から検索照会（１５）と一致するｋ個のテキスト
（１１、１２、１３）を特定するために前記検索照会
（１５）を処理する検索エンジン（１６）と、前記テキ
ストの語が節点によって表され、語間の関係がリンクで
表された、節点とリンクとを備えるグラフを生成し、事
前定義された規則のセットに従って前記グラフを展開
し、前記語に１つまたは複数のリンクを介して結合され
た節点を含む、前記語の近隣語を判断し、前記近隣語の
トポロジ構造に基づいて前記特性記述強度（Ｃ）を計算
することによって、前記検索照会（１５）と一致する前
記ｋ個のテキスト（１１、１２、１３）の各テキストの
特性記述強度（Ｃ）を計算する計算エンジン（１８）と
を含むシステム。 （１８）前記データベース（１１）がネットワーク（９
４）を介してクライアント・システム（９１、９２、９
３）に接続されたサーバ（９０）内に格納された、上記
（１７）に記載のシステム。 （１９）前記グラフを生成するパーサを含む、上記（１
７）に記載のシステム。 （２０）前記グラフを生成する意味ネットワーク・ジェ
ネレータを含む、上記（１７）に記載のシステム。 （２１）前記計算エンジンが、前記語に１つのリンクを
介して結合された語である前記語の直接の近隣語の数を
カウントすることによって前記特性記述強度（Ｃ）を計
算する、上記（１７）に記載のシステム。 （２２）上記（１７）ないし（２１）のいずれか一項に
記載のシステムを含む情報検索システム。 （２３）上記（１７）ないし（２１）のいずれか一項に
記載のシステムを含むサーバ・コンピュータ・システ
ム。 （２４）上記（１７）ないし（２１）のいずれか一項に
記載のシステムを含むクライアント・コンピュータ・シ
ステム。 （２５）データベース内のテキストが照会をどの程度よ
く記述しているかを示す特性記述強度（Ｃ）を自動的に
判断するソフトウェア・モジュールであって、プログラ
ム可能データ処理システムによって実行されると、 ａ）語を含む照会（１５）をユーザが定義することがで
きるようにするステップと、 ｂ）前記テキスト（１７）の語が節点によって表され、
前記語の間の関係がリンクによって表された、節点とリ
ンクとを備えたグラフ（３０）を作成するステップ（７
１）と、 ｃ）事前定義された規則のセットに従って前記グラフ
（３０）を展開するステップ（７２）と、 ｄ）近隣語が前記語に１つまたは少数のリンクを介して
結合された節点を含む、前記語の近隣語を判断するステ
ップと、 ｅ）前記近隣語のトポロジ構造に基づいて前記特性記述
強度（Ｃ）を計算するステップと、 ｆ）前記特性記述強度（Ｃ）を表示するステップとを実
行するソフトウェア・モジュール。 （２６）複数のテキスト（１７）の中で前記照会と一致
するテキスト（１１、１２、１３）を特定する検索エン
ジン（１６）を含む、上記（２５）に記載のソフトウェ
ア・モジュール。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による一実施形態を示す略ブロック図で
ある。

【図２】本発明の一実施形態による略フローチャートで
ある。

【図３】本発明の一実施形態により作成された第１のグ
ラフである。

【図４】本発明の一実施形態により作成された第２のグ
ラフである。

【図５】本発明の一実施形態により作成された第３のグ
ラフである。

【図６】本発明の一実施形態により作成された第４のグ
ラフである。

【図７】グラフを展開した後の本発明の一実施形態によ
る第１のグラフである。

【図８】グラフを展開した後の本発明の一実施形態によ
る第２のグラフである。

【図９】グラフを展開した後の本発明の一実施形態によ
る第３のグラフである。

【図１０】グラフを展開した後の本発明の一実施形態に
よる第４のグラフである。

【図１１】グラフをさらに展開した後の本発明の一実施
形態による第１のグラフである。

【図１２】グラフをさらに展開した後の本発明の一実施
形態による第２のグラフである。

【図１３】グラフをさらに展開した後の本発明の一実施
形態による第３のグラフである。

【図１４】グラフをさらに展開した後の本発明の一実施
形態による第４のグラフである。

【図１５】特性記述強度の計算方法を例示するために使
用する、本発明の一実施形態による概略表である。

【図１６】本発明の他の実施形態による略フローチャー
トである。

【図１７】本発明による他の実施形態を示す略ブロック
図である。

【図１８】本発明による他の実施形態を示す略ブロック
図である。

【図１９】本発明の一実施形態による他のグラフであ
る。

【図２０】グラフを展開した後の図１９のグラフを示す
図である。

【図２１】グラフから語「agent」を除去した後の図２
０のグラフである。

【符号の説明】

１０ データベース １１ テキスト １５ 照会 １６ 検索エンジン １７ テキスト １８ 計算エンジン ８０ クライアント・システム ８１ キーボード ８２ 表示画面 ９０ サーバ ９１ キーボード ９２ 表示装置 ９３ コンピュータ・システム ９４ ネットワーク

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ジュルゲン・クレンク スイス アドリスヴィル シー・エイチ− 8134 トーベルホフ ７ (72)発明者 ディーター・イェスペル スイス リヒタースヴィル シー・エイチ −8805 エルレンシュトラーセ 43 Ｆターム(参考） 5B075 ND02 ND35 QM08

Claims (26)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】データベース（１０）に記憶されたテキス
   ト（１１）が照会（１５）をどの程度よく記述している
   かを示す特性記述強度（Ｃ）を自動的に判断する方法で
   あって、 ａ）照会語を含む照会（１５）を定義するステップと、 ｂ）前記テキスト（１１）の語が節点によって表され、
   前記語の間の関係がリンクによって表された、節点とリ
   ンクとを備えたグラフ（３０）を作成するステップ（７
   １）と、 ｃ）事前定義された規則のセットに従って前記グラフ
   （３０）を展開するステップ（７２）と、 ｄ）前記照会語への１つまたは複数のリンクによって結
   合された節点を含む、前記照会語の近隣語を判断するス
   テップと、 ｅ）前記近隣語に基づいて前記特性記述強度（Ｃ）を計
   算するステップとを含む方法。
2. 【請求項２】特性記述強度（Ｃ）が、ステップｅ）で前
   記照会語の直接の近隣語の数をカウントすることによっ
   て計算され、直接の近隣語が前記照会語に１つのリンク
   で結合された語である、請求項１に記載の方法。
3. 【請求項３】前記データベース（１０）が複数のテキス
   ト（１７）を格納する、請求項１に記載の方法。
4. 【請求項４】前記データベース（１０）内で前記照会語
   を含むテキスト（１１、１２、１３）を見つけるための
   検索を行うステップを含む、請求項１に記載の方法。
5. 【請求項５】前記照会語を含む各テキスト（１１、１
   ２、１３）について前記ステップｂ）ないしｅ）を繰り
   返す、請求項４に記載の方法。
6. 【請求項６】前記語を含む各テキスト（１１、１２、１
   ３）の特性記述強度（Ｃ）を示すリスト（８２）を表示
   するステップを含む、請求項５に記載の方法。
7. 【請求項７】ステップｂ）でパーサを使用して前記グラ
   フを生成する、請求項１ないし６のいずれか一項に記載
   の方法。
8. 【請求項８】ステップｂ）で意味ネットワーク・ジェネ
   レータを使用して前記グラフ（３０）を生成する、請求
   項１ないし６のいずれか一項に記載の方法。
9. 【請求項９】前記テキスト内の各センテンスについて１
   つのグラフを生成し、ステップｂ）ないしｅ）を実行す
   ることによって各センテンスについて特性記述強度
   （Ｃ）を計算する、請求項１ないし３のいずれか一項に
   記載の方法。
10. 【請求項１０】前記テキストの前記特性記述強度（Ｃ）
    がそれぞれの前記テキストのすべてのセンテンスの特性
    記述強度（Ｃ）に基づいて計算される、請求項９に記載
    の方法。
11. 【請求項１１】前記グラフがステップｃ）で前記テキス
    トから名詞または動詞あるいはその両方ではない語を除
    去することによって展開される、請求項１ないし３のい
    ずれか一項に記載の方法。
12. 【請求項１２】前記グラフがステップｃ）で助動詞を本
    動詞に置き換えることによって展開される、請求項１な
    いし３のいずれか一項に記載の方法。
13. 【請求項１３】前記グラフがステップｃ）で動詞を除外
    することによって展開される、請求項１ないし３のいず
    れか一項に記載の方法。
14. 【請求項１４】ステップｄ）を行う前に、前記グラフ内
    で前記センテンスの主語を特定して中心に置き、前記主
    語が根にある木状のグラフ構造を生成する、請求項１な
    いし３のいずれか一項に記載の方法。
15. 【請求項１５】第２の近隣語が前記照会語に２つのリン
    クを介して結合された語である、前記照会語の第２の近
    隣語の数を求めるステップを含む、請求項２に記載の方
    法。
16. 【請求項１６】前記テキストの前記特性記述強度（Ｃ）
    が、 それぞれの前記テキストのすべてのセンテンスの特性記
    述強度（Ｃ）を加算し、 次に前記ステップの結果をセンテンスの数で割ることに
    よって計算された平均である、請求項２または１５に記
    載の方法。
17. 【請求項１７】データベース（１０）に記憶されたテキ
    スト（１７）が照会（１５）をどの程度よく記述してい
    るかを示す特性記述強度（Ｃ）を自動的に判断するシス
    テムであって、 複数のｍ個のテキスト（１７）を格納するデータベース
    （１０）と、 前記複数のｍ個のテキスト（１７）から検索照会（１
    ５）と一致するｋ個のテキスト（１１、１２、１３）を
    特定するために前記検索照会（１５）を処理する検索エ
    ンジン（１６）と、 前記テキストの語が節点によって表され、語間の関係が
    リンクで表された、節点とリンクとを備えるグラフを生
    成し、 事前定義された規則のセットに従って前記グラフを展開
    し、 前記語に１つまたは複数のリンクを介して結合された節
    点を含む、前記語の近隣語を判断し、 前記近隣語のトポロジ構造に基づいて前記特性記述強度
    （Ｃ）を計算することによって、前記検索照会（１５）
    と一致する前記ｋ個のテキスト（１１、１２、１３）の
    各テキストの特性記述強度（Ｃ）を計算する計算エンジ
    ン（１８）とを含むシステム。
18. 【請求項１８】前記データベース（１１）がネットワー
    ク（９４）を介してクライアント・システム（９１、９
    ２、９３）に接続されたサーバ（９０）内に格納され
    た、請求項１７に記載のシステム。
19. 【請求項１９】前記グラフを生成するパーサを含む、請
    求項１７に記載のシステム。
20. 【請求項２０】前記グラフを生成する意味ネットワーク
    ・ジェネレータを含む、請求項１７に記載のシステム。
21. 【請求項２１】前記計算エンジンが、前記語に１つのリ
    ンクを介して結合された語である前記語の直接の近隣語
    の数をカウントすることによって前記特性記述強度
    （Ｃ）を計算する、請求項１７に記載のシステム。
22. 【請求項２２】請求項１７ないし２１のいずれか一項に
    記載のシステムを含む情報検索システム。
23. 【請求項２３】請求項１７ないし２１のいずれか一項に
    記載のシステムを含むサーバ・コンピュータ・システ
    ム。
24. 【請求項２４】請求項１７ないし２１のいずれか一項に
    記載のシステムを含むクライアント・コンピュータ・シ
    ステム。
25. 【請求項２５】データベース内のテキストが照会をどの
    程度よく記述しているかを示す特性記述強度（Ｃ）を自
    動的に判断するソフトウェア・モジュールであって、プ
    ログラム可能データ処理システムによって実行される
    と、 ａ）語を含む照会（１５）をユーザが定義することがで
    きるようにするステップと、 ｂ）前記テキスト（１７）の語が節点によって表され、
    前記語の間の関係がリンクによって表された、節点とリ
    ンクとを備えたグラフ（３０）を作成するステップ（７
    １）と、 ｃ）事前定義された規則のセットに従って前記グラフ
    （３０）を展開するステップ（７２）と、 ｄ）近隣語が前記語に１つまたは少数のリンクを介して
    結合された節点を含む、前記語の近隣語を判断するステ
    ップと、 ｅ）前記近隣語のトポロジ構造に基づいて前記特性記述
    強度（Ｃ）を計算するステップと、 ｆ）前記特性記述強度（Ｃ）を表示するステップとを実
    行するソフトウェア・モジュール。
26. 【請求項２６】複数のテキスト（１７）の中で前記照会
    と一致するテキスト（１１、１２、１３）を特定する検
    索エンジン（１６）を含む、請求項２５に記載のソフト
    ウェア・モジュール。