JP2003330952A - 情報検索支援システムおよびプログラム - Google Patents
情報検索支援システムおよびプログラムInfo
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- JP2003330952A JP2003330952A JP2002140440A JP2002140440A JP2003330952A JP 2003330952 A JP2003330952 A JP 2003330952A JP 2002140440 A JP2002140440 A JP 2002140440A JP 2002140440 A JP2002140440 A JP 2002140440A JP 2003330952 A JP2003330952 A JP 2003330952A
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- keyword
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 メニュー検索方式を基本とする検索におい
て、目的とする情報を効率良く検索する。 【解決手段】 入力装置１を介して情報検索のためのキ
ーワードを入力し、このキーワードを概念変換部５でキ
ーワードを表す概念のベクトルに変換する。マッチング
部６は、パスデータベース３に格納された階層メニュー
のパスを表す概念のベクトルと、概念変換部５で変換さ
れたキーワードを表す概念のベクトルとのマッチング度
を計算し、求められたマッチング度に基づいて最適パス
を決定する。この最適パスを表示装置２に表示する。
て、目的とする情報を効率良く検索する。 【解決手段】 入力装置１を介して情報検索のためのキ
ーワードを入力し、このキーワードを概念変換部５でキ
ーワードを表す概念のベクトルに変換する。マッチング
部６は、パスデータベース３に格納された階層メニュー
のパスを表す概念のベクトルと、概念変換部５で変換さ
れたキーワードを表す概念のベクトルとのマッチング度
を計算し、求められたマッチング度に基づいて最適パス
を決定する。この最適パスを表示装置２に表示する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、インターネットに
よるＷｅｂ検索等の用途に適した情報検索支援システム
及びプログラムに関する。
よるＷｅｂ検索等の用途に適した情報検索支援システム
及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、膨大な情報ソースから目的と
する情報を効率良く検索するための情報検索方式とし
て、キーワードによるマッチングで所望とする情報を検
索するキーワード検索方式と、メニューから所望とする
情報を探索していくメニュー検索方式とが知られてい
る。キーワード検索方式による検索は、検索が簡単でキ
ーワードを含む情報を速やかに検索することができると
いう利点がある反面、キーワードの設定の仕方が難し
く、キーワードが１字でも異なれば目的とする情報が検
索されないという可能性がある。これに対し、メニュー
検索方式は、階層メニューを上位の分類項目から辿って
いくことにより、目的とする情報を見つけ出していく方
式であるため、関連した情報を複数参照しながら最適な
パスを探索していくことができるという利点がある。し
かし、このメニュー検索方式では、上位の分類項目を選
択する段階で、それらの分類項目の下位の分類項目が分
からないと、どのパスを辿って良いのかを判断すること
ができず、最適パスを見つけ出すまでに時間がかかると
いう問題がある。
する情報を効率良く検索するための情報検索方式とし
て、キーワードによるマッチングで所望とする情報を検
索するキーワード検索方式と、メニューから所望とする
情報を探索していくメニュー検索方式とが知られてい
る。キーワード検索方式による検索は、検索が簡単でキ
ーワードを含む情報を速やかに検索することができると
いう利点がある反面、キーワードの設定の仕方が難し
く、キーワードが１字でも異なれば目的とする情報が検
索されないという可能性がある。これに対し、メニュー
検索方式は、階層メニューを上位の分類項目から辿って
いくことにより、目的とする情報を見つけ出していく方
式であるため、関連した情報を複数参照しながら最適な
パスを探索していくことができるという利点がある。し
かし、このメニュー検索方式では、上位の分類項目を選
択する段階で、それらの分類項目の下位の分類項目が分
からないと、どのパスを辿って良いのかを判断すること
ができず、最適パスを見つけ出すまでに時間がかかると
いう問題がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】このように、従来のキ
ーワード検索方式、メニュー検索方式のいずれの情報検
索方式においても情報を検索するまでに時間がかかり、
効率の良い検索ができないという問題がある。
ーワード検索方式、メニュー検索方式のいずれの情報検
索方式においても情報を検索するまでに時間がかかり、
効率の良い検索ができないという問題がある。
【０００４】本発明は、このような点に鑑みなされたも
ので、メニュー検索方式を基本とする検索において、目
的とする情報を効率良く検索することができる情報検索
支援システムおよびプログラムを提供することを目的と
する。
ので、メニュー検索方式を基本とする検索において、目
的とする情報を効率良く検索することができる情報検索
支援システムおよびプログラムを提供することを目的と
する。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明に係る情報検索支
援システムは、検索対象となる情報を分類するための分
類項目を階層メニューのパスとして記憶すると共に、前
記階層メニューのパスを表示することにより、前記階層
メニューのパスから前記検索対象となる情報の探索を可
能にする情報検索支援システムにおいて、前記検索対象
となる情報を検索するためのキーワードを入力する入力
手段と、前記階層メニューのパスを記憶するパスデータ
記憶手段と、前記入力されたキーワードと前記パスデー
タ記憶手段に記憶された階層メニューのパスとのマッチ
ング度を求めると共に求められたマッチング度に基づい
て最適パスを決定するマッチング手段と、このマッチン
グ手段で決定された最適パスを前記階層メニューのパス
として表示する表示手段とを備えてなることを特徴とす
る。
援システムは、検索対象となる情報を分類するための分
類項目を階層メニューのパスとして記憶すると共に、前
記階層メニューのパスを表示することにより、前記階層
メニューのパスから前記検索対象となる情報の探索を可
能にする情報検索支援システムにおいて、前記検索対象
となる情報を検索するためのキーワードを入力する入力
手段と、前記階層メニューのパスを記憶するパスデータ
記憶手段と、前記入力されたキーワードと前記パスデー
タ記憶手段に記憶された階層メニューのパスとのマッチ
ング度を求めると共に求められたマッチング度に基づい
て最適パスを決定するマッチング手段と、このマッチン
グ手段で決定された最適パスを前記階層メニューのパス
として表示する表示手段とを備えてなることを特徴とす
る。
【０００６】本発明に係る情報検索支援プログラムは、
検索対象となる情報を分類するための分類項目を階層メ
ニューのパスとして記憶すると共に、前記階層メニュー
のパスを表示することにより、前記階層メニューのパス
から前記検索対象となる情報の探索を可能にする情報検
索支援プログラムであって、前記検索対象となる情報を
検索するためのキーワードを入力するステップと、この
入力されたキーワードと前記記憶された階層メニューの
パスとのマッチング度を求めると共に求められたマッチ
ング度に基づいて最適パスを決定するステップと、決定
された最適パスを前記階層メニューのパスとして表示す
るステップとをコンピュータに実行させるように構成さ
れたものである。
検索対象となる情報を分類するための分類項目を階層メ
ニューのパスとして記憶すると共に、前記階層メニュー
のパスを表示することにより、前記階層メニューのパス
から前記検索対象となる情報の探索を可能にする情報検
索支援プログラムであって、前記検索対象となる情報を
検索するためのキーワードを入力するステップと、この
入力されたキーワードと前記記憶された階層メニューの
パスとのマッチング度を求めると共に求められたマッチ
ング度に基づいて最適パスを決定するステップと、決定
された最適パスを前記階層メニューのパスとして表示す
るステップとをコンピュータに実行させるように構成さ
れたものである。
【０００７】本発明によれば、検索対象となる情報を検
索するためのキーワードを入力し、このキーワードと階
層メニューのパスとのマッチング度を計算して、求めら
れたマッチング度に基づいて最適パスを決定し、この最
適パスを表示するようにしているので、表示された最適
パスを辿っていけば、キーワードを含む情報及びそれに
関連する情報を効率よく探索することができる。
索するためのキーワードを入力し、このキーワードと階
層メニューのパスとのマッチング度を計算して、求めら
れたマッチング度に基づいて最適パスを決定し、この最
適パスを表示するようにしているので、表示された最適
パスを辿っていけば、キーワードを含む情報及びそれに
関連する情報を効率よく探索することができる。
【０００８】なお、本発明の一つの実施形態において
は、入力されたキーワードから当該キーワードを表す概
念のベクトルを出力する概念変換手段を更に備え、パス
データ記憶手段が、階層メニューの全てのパスに対し
て、各パスを表す概念のベクトルを記憶したものであ
り、マッチング手段は、キーワードを表す概念のベクト
ルとパスを表す概念のベクトルとの内積をマッチング度
として算出する。このようにキーワードやパスの概念を
ベクトルという形で拡張することにより、より総合的で
広い観点からキーワードとパスの概念のマッチング度を
求めることができる。
は、入力されたキーワードから当該キーワードを表す概
念のベクトルを出力する概念変換手段を更に備え、パス
データ記憶手段が、階層メニューの全てのパスに対し
て、各パスを表す概念のベクトルを記憶したものであ
り、マッチング手段は、キーワードを表す概念のベクト
ルとパスを表す概念のベクトルとの内積をマッチング度
として算出する。このようにキーワードやパスの概念を
ベクトルという形で拡張することにより、より総合的で
広い観点からキーワードとパスの概念のマッチング度を
求めることができる。
【０００９】なお、キーワードを表す概念のベクトル
は、例えば当該キーワードと概念との関連の深さを各概
念毎にスコアで示すベクトルである。この場合、概念変
換手段は、複数のキーワードが入力されたときに、例え
ば各キーワードを表す概念のベクトルの同一概念のスコ
アのうち大きい方のスコアを選択することにより、複数
のキーワードを表す概念のベクトルを算出し出力するよ
うに構成することができる。
は、例えば当該キーワードと概念との関連の深さを各概
念毎にスコアで示すベクトルである。この場合、概念変
換手段は、複数のキーワードが入力されたときに、例え
ば各キーワードを表す概念のベクトルの同一概念のスコ
アのうち大きい方のスコアを選択することにより、複数
のキーワードを表す概念のベクトルを算出し出力するよ
うに構成することができる。
【００１０】また、パスを表す概念のベクトルは、例え
ば当該パスを構成する各分類項目を表す概念のベクトル
を全分類項目について合成したベクトルであり、各分類
項目を表すベクトルは、例えば当該分類項目と概念との
関連の深さを各概念毎にスコアで示すベクトルである。
更に、パスを表す概念のベクトルは、例えば当該パスを
構成する各分類項目を表す概念のベクトルの同一概念の
スコアのうち大きい方のスコアを選択することにより、
各分類項目を表すベクトルを全分類項目について合成し
たものである。
ば当該パスを構成する各分類項目を表す概念のベクトル
を全分類項目について合成したベクトルであり、各分類
項目を表すベクトルは、例えば当該分類項目と概念との
関連の深さを各概念毎にスコアで示すベクトルである。
更に、パスを表す概念のベクトルは、例えば当該パスを
構成する各分類項目を表す概念のベクトルの同一概念の
スコアのうち大きい方のスコアを選択することにより、
各分類項目を表すベクトルを全分類項目について合成し
たものである。
【００１１】更に、パスを表す概念のベクトルは、例え
ば当該パスを構成する各分類項目を表す概念のベクトル
を、階層メニューの下位の分類項目ほど大きな重みを与
えて全分類項目について合成したものである。このよう
に合成時に各分類項目に重み付けを行うと、よりキーワ
ードに近い、具体的な概念の重みが大きくなり、実情を
反映した最適パスを得ることができる。
ば当該パスを構成する各分類項目を表す概念のベクトル
を、階層メニューの下位の分類項目ほど大きな重みを与
えて全分類項目について合成したものである。このよう
に合成時に各分類項目に重み付けを行うと、よりキーワ
ードに近い、具体的な概念の重みが大きくなり、実情を
反映した最適パスを得ることができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら、本発
明の一実施形態を詳細に説明する。図１は、本実施形態
に係る情報検索支援システムの構成を示す図である。こ
の情報検索支援システムは、マウス、キーボード等の入
力装置１と、ＣＲＴディスプレイ、ＬＣＤディスプレイ
等の表示装置２と、ハードディスク装置などの記憶装置
からなるパスデータベース３と、ＣＰＵおよび必要な情
報検索支援プログラムによって実現されるユーザインタ
フェース４、概念変換部５及びマッチング部６とを備え
て構成されている。
明の一実施形態を詳細に説明する。図１は、本実施形態
に係る情報検索支援システムの構成を示す図である。こ
の情報検索支援システムは、マウス、キーボード等の入
力装置１と、ＣＲＴディスプレイ、ＬＣＤディスプレイ
等の表示装置２と、ハードディスク装置などの記憶装置
からなるパスデータベース３と、ＣＰＵおよび必要な情
報検索支援プログラムによって実現されるユーザインタ
フェース４、概念変換部５及びマッチング部６とを備え
て構成されている。
【００１３】入力装置１とユーザインタフェース４の一
部の機能とが、情報検索のためのキーワードを入力する
ための入力手段を構成する。パスデータベース３は、検
索対象となる情報を分類する分類項目を階層化してなる
階層メニューの全てのパスを記憶するパスデータ記憶手
段であり、より具体的には、階層メニューの全てのパス
に対して、各パスを表す概念のベクトルに拡張したもの
を記憶している。概念変換部５は、内部に概念辞書を有
し、入力されたキーワードに対して、そのキーワードを
表す概念をワードベクトルの形態に拡張して出力する。
マッチング部６は、概念変換部５から出力されたキーワ
ードを表す概念のベクトルと、パスデータベース３に記
憶された階層メニューのパスを表す概念のベクトルとの
内積をマッチング度として求め、このマッチング度が高
いパス、例えばマッチング度が高い順に抽出した所定個
のパス、又はマッチング度が所定値よりも高いパスを最
適パスとして出力する。これら最適パスはユーザインタ
フェース４を介して表示装置２に表示される。
部の機能とが、情報検索のためのキーワードを入力する
ための入力手段を構成する。パスデータベース３は、検
索対象となる情報を分類する分類項目を階層化してなる
階層メニューの全てのパスを記憶するパスデータ記憶手
段であり、より具体的には、階層メニューの全てのパス
に対して、各パスを表す概念のベクトルに拡張したもの
を記憶している。概念変換部５は、内部に概念辞書を有
し、入力されたキーワードに対して、そのキーワードを
表す概念をワードベクトルの形態に拡張して出力する。
マッチング部６は、概念変換部５から出力されたキーワ
ードを表す概念のベクトルと、パスデータベース３に記
憶された階層メニューのパスを表す概念のベクトルとの
内積をマッチング度として求め、このマッチング度が高
いパス、例えばマッチング度が高い順に抽出した所定個
のパス、又はマッチング度が所定値よりも高いパスを最
適パスとして出力する。これら最適パスはユーザインタ
フェース４を介して表示装置２に表示される。
【００１４】次に、このように構成された情報検索支援
システムの動作を説明する。図２は、階層メニューのパ
スの一例を示す図である。この階層メニューは、Ｙａｈ
ｏｏ（商標：ヤフー株式会社）のＷｅｂ検索画面のメニ
ューの例であり、そのうちの一部のパスが例示されてい
る。左側が最も高い階層、右側が最も低い階層を示して
おり、“＞”が階層の区切りを示している。
システムの動作を説明する。図２は、階層メニューのパ
スの一例を示す図である。この階層メニューは、Ｙａｈ
ｏｏ（商標：ヤフー株式会社）のＷｅｂ検索画面のメニ
ューの例であり、そのうちの一部のパスが例示されてい
る。左側が最も高い階層、右側が最も低い階層を示して
おり、“＞”が階層の区切りを示している。
【００１５】ここで、例えば「パソコン」及び「本」に
関連するサイトを検索しようとする場合、階層メニュー
の上位の階層から下位の階層を辿る操作で最適なパスを
見つけ出すことはかなりの慣れも必要であるし、探索に
要する時間もかかる。一方、「パソコン」、「本」をキ
ーワードとしてサイトを検索する場合、検索されたサイ
トに関連はするが、そのキーワードを含まないサイトに
ついては検索結果として抽出されない。そこで、このシ
ステムでは、「パソコン」、「本」をキーワードとして
入力した場合、図２に示すような階層メニューの全パス
から、入力されたキーワードに最も適したパスを最適パ
スとして抽出し、これを表示装置２に表示する。図２の
例では、Ａが第１順位の最適パス、Ｂが第２順位の最適
パスを示している。以下、最適パスの抽出方法について
説明する。
関連するサイトを検索しようとする場合、階層メニュー
の上位の階層から下位の階層を辿る操作で最適なパスを
見つけ出すことはかなりの慣れも必要であるし、探索に
要する時間もかかる。一方、「パソコン」、「本」をキ
ーワードとしてサイトを検索する場合、検索されたサイ
トに関連はするが、そのキーワードを含まないサイトに
ついては検索結果として抽出されない。そこで、このシ
ステムでは、「パソコン」、「本」をキーワードとして
入力した場合、図２に示すような階層メニューの全パス
から、入力されたキーワードに最も適したパスを最適パ
スとして抽出し、これを表示装置２に表示する。図２の
例では、Ａが第１順位の最適パス、Ｂが第２順位の最適
パスを示している。以下、最適パスの抽出方法について
説明する。
【００１６】図３は、本実施形態の情報検索支援プログ
ラムのフローチャートである。まず、入力装置１および
ユーザインタフェース４を介してキーワード、例えば
「パソコン」、「本」が入力されると（Ｓ１）、概念変
換部５は、入力された「キーワード」を、「そのキーワ
ードを示す概念」に拡張する（Ｓ２）。すなわち、概念
変換部５には、図４に示すような概念辞書が備えられて
いる。概念辞書には、例えば、「インターネット」とい
うキーワードに対して「インターネット 1.0/パソコン
0.9/通信 0.8/電話 0.8/携帯 0.8/Ｅメール 0.9/…」の
ような概念のワードベクトルが登録され、「エンターテ
インメント」というキーワードに対して「エンターテイ
ンメント 1.0/エンターテイメント 1.0/遊び 0.8/娯楽
0.8/…」のような概念のワードベクトルが登録されてい
る。ここで、各概念の後ろに付された0.0〜1.0の数値
は、キーワードと概念の関連の深さを示すスコアであ
る。このような概念辞書は、ＣＦＳ（Conceptual Fuzzy
Sets：概念ファジィ集合）の概念体系により適宜作成
することができる。
ラムのフローチャートである。まず、入力装置１および
ユーザインタフェース４を介してキーワード、例えば
「パソコン」、「本」が入力されると（Ｓ１）、概念変
換部５は、入力された「キーワード」を、「そのキーワ
ードを示す概念」に拡張する（Ｓ２）。すなわち、概念
変換部５には、図４に示すような概念辞書が備えられて
いる。概念辞書には、例えば、「インターネット」とい
うキーワードに対して「インターネット 1.0/パソコン
0.9/通信 0.8/電話 0.8/携帯 0.8/Ｅメール 0.9/…」の
ような概念のワードベクトルが登録され、「エンターテ
インメント」というキーワードに対して「エンターテイ
ンメント 1.0/エンターテイメント 1.0/遊び 0.8/娯楽
0.8/…」のような概念のワードベクトルが登録されてい
る。ここで、各概念の後ろに付された0.0〜1.0の数値
は、キーワードと概念の関連の深さを示すスコアであ
る。このような概念辞書は、ＣＦＳ（Conceptual Fuzzy
Sets：概念ファジィ集合）の概念体系により適宜作成
することができる。
【００１７】図５は、１又は複数のキーワードから１つ
の概念のベクトルを生成するためのスコアテーブルを示
す図である。スコアテーブルには、概念辞書に登録され
た各キーワードＡ，Ｂ，Ｃ，…に対して概念ａ，ｂ，
ｃ，…のスコアのベクトルが登録されている。キーワー
ドＡ，Ｂ，Ｃ，…と概念ａ，ｂ，ｃ，…とは、同一のワ
ードの集合でも良いし、異なるワードの集合でも良い。
例えばキーワードＡと概念ａとがたまたま同じワードで
ある場合、両者の関連を示すスコアは当然ながら最高値
である1.0を示す。キーワード「Ａ」が入力された場合
には、１段目のベクトルＶ１（1.0，0.3，0.1，…）が
そのままキーワードを表す概念のベクトル出力となる。
また、図示のように複数のキーワード「Ａ」、「Ｃ」が
入力された場合には、各キーワード「Ａ」、「Ｃ」に対
応したベクトルＶ１，Ｖ２の対応する概念ａ，ｂ，ｃ，
…のスコアのうち数値の高いほうのスコアが採用されて
出力ベクトルＶｏが構成される。これにより、１つでも
キーワードと関連性の高い概念のスコアを高い値に維持
しておくことができる。なお、出力ベクトルＶｏの合成
法としては、この方法に限らず、例えば合成するスコア
の加算平均をとるようにすることも考えられる。図６
は、「パソコン」、「本」というキーワードに対して生
成された概念のベクトルの例を示している。
の概念のベクトルを生成するためのスコアテーブルを示
す図である。スコアテーブルには、概念辞書に登録され
た各キーワードＡ，Ｂ，Ｃ，…に対して概念ａ，ｂ，
ｃ，…のスコアのベクトルが登録されている。キーワー
ドＡ，Ｂ，Ｃ，…と概念ａ，ｂ，ｃ，…とは、同一のワ
ードの集合でも良いし、異なるワードの集合でも良い。
例えばキーワードＡと概念ａとがたまたま同じワードで
ある場合、両者の関連を示すスコアは当然ながら最高値
である1.0を示す。キーワード「Ａ」が入力された場合
には、１段目のベクトルＶ１（1.0，0.3，0.1，…）が
そのままキーワードを表す概念のベクトル出力となる。
また、図示のように複数のキーワード「Ａ」、「Ｃ」が
入力された場合には、各キーワード「Ａ」、「Ｃ」に対
応したベクトルＶ１，Ｖ２の対応する概念ａ，ｂ，ｃ，
…のスコアのうち数値の高いほうのスコアが採用されて
出力ベクトルＶｏが構成される。これにより、１つでも
キーワードと関連性の高い概念のスコアを高い値に維持
しておくことができる。なお、出力ベクトルＶｏの合成
法としては、この方法に限らず、例えば合成するスコア
の加算平均をとるようにすることも考えられる。図６
は、「パソコン」、「本」というキーワードに対して生
成された概念のベクトルの例を示している。
【００１８】一方、パスデータベース３には、図２に示
した階層メニューの全パスについて上記と同様の方法で
作成された概念のベクトルが記憶されている。この場
合、パスを構成する「芸術と人文」、「ビジネスと経
済」、…のような分類項目をそれぞれキーワードとして
概念のベクトルへの拡張を行う。但し、階層メニューの
場合、上位の階層よりも下位の階層の分類項目の方が、
よりキーワードとの関連性が高いということが言えるの
で、例えば
した階層メニューの全パスについて上記と同様の方法で
作成された概念のベクトルが記憶されている。この場
合、パスを構成する「芸術と人文」、「ビジネスと経
済」、…のような分類項目をそれぞれキーワードとして
概念のベクトルへの拡張を行う。但し、階層メニューの
場合、上位の階層よりも下位の階層の分類項目の方が、
よりキーワードとの関連性が高いということが言えるの
で、例えば
【００１９】ビジネスと経済(*1/5)＞企業(*2/5)＞本(*
3/5)＞書店(*4/5)＞コンピュータ(*5/5)
3/5)＞書店(*4/5)＞コンピュータ(*5/5)
【００２０】のように、各分類項目に重みを待たせ、こ
れら重みを各概念のスコアに乗算することにより、更に
精度の高い検索が可能になる。図７は、「ビジネスと経
済＞企業＞本＞コンピュータ」のパスから拡張された概
念のベクトルの一例を示す図、図８は、「コンピュータ
とインターネット＞企業＞本」のパスから拡張された概
念のベクトルの一例を示している。
れら重みを各概念のスコアに乗算することにより、更に
精度の高い検索が可能になる。図７は、「ビジネスと経
済＞企業＞本＞コンピュータ」のパスから拡張された概
念のベクトルの一例を示す図、図８は、「コンピュータ
とインターネット＞企業＞本」のパスから拡張された概
念のベクトルの一例を示している。
【００２１】このようにして拡張されたキーワードを表
す概念とパスを表す概念とは、マッチング部６において
マッチング処理される（Ｓ３）。マッチング処理は、両
ベクトルの内積をマッチング度として求め、得られたマ
ッチング度が高い順に全パスをソートし、マッチング度
が高いほうから例えば２つのパスを選択する（Ｓ４）。
図２のＡ，Ｂは、このようにして選択された２つの最適
パスを示している。従って、この２つの最適パスを表示
装置２に表示させる（Ｓ５）ことにより、最も適切なパ
スの周辺から探索を開始させることができる。
す概念とパスを表す概念とは、マッチング部６において
マッチング処理される（Ｓ３）。マッチング処理は、両
ベクトルの内積をマッチング度として求め、得られたマ
ッチング度が高い順に全パスをソートし、マッチング度
が高いほうから例えば２つのパスを選択する（Ｓ４）。
図２のＡ，Ｂは、このようにして選択された２つの最適
パスを示している。従って、この２つの最適パスを表示
装置２に表示させる（Ｓ５）ことにより、最も適切なパ
スの周辺から探索を開始させることができる。
【００２２】なお、上記実施形態では、キーワードとパ
スの両方を概念のベクトルに拡張した後に両者のマッチ
ング度を求めたが、いずれか一方のみを概念のベクトル
に拡張しても良いし、また両方とも拡張せずに、そのま
まマッチング度を求めるようにしてもよい。
スの両方を概念のベクトルに拡張した後に両者のマッチ
ング度を求めたが、いずれか一方のみを概念のベクトル
に拡張しても良いし、また両方とも拡張せずに、そのま
まマッチング度を求めるようにしてもよい。
【００２３】
【発明の効果】以上述べたように本発明によれば、検索
対象となる情報を検索するためのキーワードを入力し、
このキーワードと階層メニューのパスとのマッチング度
を計算して、求められたマッチング度に基づいて最適パ
スを決定し、この最適パスを表示するようにしているの
で、表示された最適パスを辿っていけば、キーワードを
含む情報及びそれに関連する情報を効率よく探索するこ
とができるという効果を奏する。
対象となる情報を検索するためのキーワードを入力し、
このキーワードと階層メニューのパスとのマッチング度
を計算して、求められたマッチング度に基づいて最適パ
スを決定し、この最適パスを表示するようにしているの
で、表示された最適パスを辿っていけば、キーワードを
含む情報及びそれに関連する情報を効率よく探索するこ
とができるという効果を奏する。
【図１】 本発明の一実施形態に係る情報検索支援シス
テムの構成を示すブロック図である。
テムの構成を示すブロック図である。
【図２】 同システムで探索の対象とする階層メニュー
のパスの例を示す図である。
のパスの例を示す図である。
【図３】 同システムを実現する情報検索支援プログラ
ムの処理を示すフローチャートである。
ムの処理を示すフローチャートである。
【図４】 同システムにおける概念変換部で使用される
概念辞書の一例を示す図である。
概念辞書の一例を示す図である。
【図５】 同概念辞書を用いたキーワードの拡張変換の
例を示す図である。
例を示す図である。
【図６】 キーワードの拡張結果の一例を示す図であ
る。
る。
【図７】 パスの拡張結果の一例を示す図である。
【図８】 パスの拡張結果の他の例を示す図である。
１…入力装置
２…表示装置
３…パスデータベース
４…ユーザインタフェース
５…概念変換部
６…マッチング部
Claims (9)
- 【請求項１】 検索対象となる情報を分類するための分
類項目を階層メニューのパスとして記憶すると共に、前
記階層メニューのパスを表示することにより、前記階層
メニューのパスから前記検索対象となる情報の探索を可
能にする情報検索支援システムにおいて、 前記検索対象となる情報を検索するためのキーワードを
入力する入力手段と、 前記階層メニューのパスを記憶するパスデータ記憶手段
と、 前記入力されたキーワードと前記パスデータ記憶手段に
記憶された階層メニューのパスとのマッチング度を求め
ると共に求められたマッチング度に基づいて最適パスを
決定するマッチング手段と、 このマッチング手段で決定された最適パスを前記階層メ
ニューのパスとして表示する表示手段とを備えてなるこ
とを特徴とする情報検索支援システム。 - 【請求項２】 前記入力されたキーワードから当該キー
ワードを表す概念のベクトルを出力する概念変換手段を
更に備え、 前記パスデータ記憶手段は、前記階層メニューの全ての
パスに対して、各パスを表す概念のベクトルを記憶した
ものであり、 前記マッチング手段は、前記キーワードを表す概念のベ
クトルと前記パスを表す概念のベクトルとの内積をマッ
チング度として算出するものであることを特徴とする請
求項１記載の情報検索支援システム。 - 【請求項３】 前記キーワードを表す概念のベクトル
は、当該キーワードと概念との関連の深さを各概念毎に
スコアで示すベクトルであることを特徴とする請求項２
記載の情報検索支援システム。 - 【請求項４】 前記概念変換手段は、複数のキーワード
が入力されたときに各キーワードを表す概念のベクトル
の同一概念のスコアのうち大きい方のスコアを選択する
ことにより、前記複数のキーワードを表す概念のベクト
ルを算出し出力するものであることを特徴とする請求項
３記載の情報検索支援システム。 - 【請求項５】 前記パスを表す概念のベクトルは、当該
パスを構成する各分類項目を表す概念のベクトルを全分
類項目について合成したベクトルであり、前記各分類項
目を表すベクトルは、当該分類項目と概念との関連の深
さを各概念毎にスコアで示すベクトルであることを特徴
とする請求項２〜４のいずれか１項記載の情報検索支援
システム。 - 【請求項６】 前記パスを表す概念のベクトルは、当該
パスを構成する各分類項目を表す概念のベクトルの同一
概念のスコアのうち大きい方のスコアを選択することに
より、前記各分類項目を表すベクトルを全分類項目につ
いて合成したものであることを特徴とする請求項５記載
の情報検索支援システム。 - 【請求項７】 前記パスを表す概念のベクトルは、当該
パスを構成する各分類項目を表す概念のベクトルを、前
記階層メニューの下位の分類項目ほど大きな重みを与え
て全分類項目について合成したものであることを特徴と
する請求項５記載の情報検索支援システム。 - 【請求項８】 前記マッチング手段は、算出されたマッ
チング度が高い順から所定数のパスのみを最適パスとし
て出力するものであることを特徴とする請求項１〜７の
いずれか１項記載の情報検索支援システム。 - 【請求項９】 検索対象となる情報を分類するための分
類項目を階層メニューのパスとして記憶すると共に、前
記階層メニューのパスを表示することにより、前記階層
メニューのパスから前記検索対象となる情報の探索を可
能にする情報検索支援プログラムであって、 前記検索対象となる情報を検索するためのキーワードを
入力するステップと、 この入力されたキーワードと前記記憶された階層メニュ
ーのパスとのマッチング度を求めると共に求められたマ
ッチング度に基づいて最適パスを決定するステップと、 決定された最適パスを前記階層メニューのパスとして表
示するステップとをコンピュータに実行させるように構
成された情報検索支援プログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002140440A JP2003330952A (ja) | 2002-05-15 | 2002-05-15 | 情報検索支援システムおよびプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002140440A JP2003330952A (ja) | 2002-05-15 | 2002-05-15 | 情報検索支援システムおよびプログラム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003330952A true JP2003330952A (ja) | 2003-11-21 |
Family
ID=29701326
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002140440A Pending JP2003330952A (ja) | 2002-05-15 | 2002-05-15 | 情報検索支援システムおよびプログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003330952A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006106962A (ja) * | 2004-10-01 | 2006-04-20 | Ntt Docomo Inc | インタラクション制御システムおよび端末装置並びにインタラクション制御方法 |
-
2002
- 2002-05-15 JP JP2002140440A patent/JP2003330952A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006106962A (ja) * | 2004-10-01 | 2006-04-20 | Ntt Docomo Inc | インタラクション制御システムおよび端末装置並びにインタラクション制御方法 |
| JP4489552B2 (ja) * | 2004-10-01 | 2010-06-23 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ | システムおよび端末装置並び方法 |
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