JP2003345811A - 文書情報表示システム、文書情報表示方法及び文書検索方法 - Google Patents
文書情報表示システム、文書情報表示方法及び文書検索方法Info
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】 複数文書の内容を一覧性を損なうことなく可
視化する。 【解決手段】 文書データベースから取り出された２つ
の文書ユニットの集合に対し、それぞれの要素間の関連
度を計算し、その結果を２次元座標上に関連度の強さに
応じて表示する。サーバは、関連度計算部、クラスタリ
ング部、単語抽出部を備える。関連度結果は、クライア
ントの表示部に表示される。関連度計算、クラスタリン
グの方法は、公知の技術を用いている。
視化する。 【解決手段】 文書データベースから取り出された２つ
の文書ユニットの集合に対し、それぞれの要素間の関連
度を計算し、その結果を２次元座標上に関連度の強さに
応じて表示する。サーバは、関連度計算部、クラスタリ
ング部、単語抽出部を備える。関連度結果は、クライア
ントの表示部に表示される。関連度計算、クラスタリン
グの方法は、公知の技術を用いている。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、複数の文書の内容
を概観表示する文書情報表示システム、文書情報表示方
法及び文書検索方法に関する。
を概観表示する文書情報表示システム、文書情報表示方
法及び文書検索方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】コンピュータやインターネットの普及に
伴い、文書情報の電子化が急速に進んでいる。入手可能
な文書情報が増加するにつれ、その中から必要な情報を
探し出すことが重要な課題となってくる。情報検索技術
はこのような課題を解決するための技術であり、最近で
は、情報検索技術を応用した検索エンジン（サーチエン
ジンともいう）を利用して必要とする情報を検索するこ
とが一般的に行なわれている。
伴い、文書情報の電子化が急速に進んでいる。入手可能
な文書情報が増加するにつれ、その中から必要な情報を
探し出すことが重要な課題となってくる。情報検索技術
はこのような課題を解決するための技術であり、最近で
は、情報検索技術を応用した検索エンジン（サーチエン
ジンともいう）を利用して必要とする情報を検索するこ
とが一般的に行なわれている。
【０００３】インターネット上で利用可能な代表的な検
索エンジンである Google（http://www.google.com）や
goo（http://www.goo.ne.jp）では、利用者が検索要求
を入力すると、それに関連するウェブページがインター
ネット上から検索され、結果が関連度順にリスト形式で
表示される。利用者はそこから自分に必要な情報を入手
するわけであるが、検索結果の中には利用者の検索要求
とは無関係なものが含まれることがある。しかし、検索
結果が単なるリスト形式で表示されているだけでは、検
索結果の内容を個々に判断しながら取捨選択する必要が
あり面倒である。したがって、検索結果として得られた
文書集合がどのようなものであるかを利用者が容易に判
断できる仕組みが必要となってくる。
索エンジンである Google（http://www.google.com）や
goo（http://www.goo.ne.jp）では、利用者が検索要求
を入力すると、それに関連するウェブページがインター
ネット上から検索され、結果が関連度順にリスト形式で
表示される。利用者はそこから自分に必要な情報を入手
するわけであるが、検索結果の中には利用者の検索要求
とは無関係なものが含まれることがある。しかし、検索
結果が単なるリスト形式で表示されているだけでは、検
索結果の内容を個々に判断しながら取捨選択する必要が
あり面倒である。したがって、検索結果として得られた
文書集合がどのようなものであるかを利用者が容易に判
断できる仕組みが必要となってくる。
【０００４】これに対する一つのアプローチとして、ク
ラスタリング技術を利用して検索結果を分類表示する技
術がある。ここで、クラスタリングとは、文書集合を類
似度に応じてグループ分けすることであり、その手法は
階層型クラスタリングと非階層型クラスタリングに分け
られる。階層型クラスタリングの結果は木構造となり、
非階層型クラスタリングの結果は単にグループ分けされ
ただけの平坦な構造となる。クラスタリングの手法とし
ては、例えば、特開平９−６２６９３号公報「確率モデ
ルによる文書分類方法」に記載されている方法を用いる
ことができる。Lycosサーチ（http://www.lycos.co.j
p）が採用しているWiseNutサーチ（http://www.wisenu
t.com）では、検索結果のウェブページを分類し、類似
したウェブページをフォルダにまとめて表示している。
一方、Vivisimo（http://www.vivisimo.com）では、階
層型クラスタリング技術を利用することで、検索結果を
木構造状に分類して表示している。どちらの技術も検索
結果を単にリスト形式で羅列するのではなく、検索結果
をその内容に応じて分類することで利用者の情報アクセ
スに対する利便性の向上をはかっている。
ラスタリング技術を利用して検索結果を分類表示する技
術がある。ここで、クラスタリングとは、文書集合を類
似度に応じてグループ分けすることであり、その手法は
階層型クラスタリングと非階層型クラスタリングに分け
られる。階層型クラスタリングの結果は木構造となり、
非階層型クラスタリングの結果は単にグループ分けされ
ただけの平坦な構造となる。クラスタリングの手法とし
ては、例えば、特開平９−６２６９３号公報「確率モデ
ルによる文書分類方法」に記載されている方法を用いる
ことができる。Lycosサーチ（http://www.lycos.co.j
p）が採用しているWiseNutサーチ（http://www.wisenu
t.com）では、検索結果のウェブページを分類し、類似
したウェブページをフォルダにまとめて表示している。
一方、Vivisimo（http://www.vivisimo.com）では、階
層型クラスタリング技術を利用することで、検索結果を
木構造状に分類して表示している。どちらの技術も検索
結果を単にリスト形式で羅列するのではなく、検索結果
をその内容に応じて分類することで利用者の情報アクセ
スに対する利便性の向上をはかっている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかし、分類結果をフ
ォルダ表示すると、一度に一つのフォルダの内容しか参
照できないため、文書集合全体に対する一覧性が欠如す
る。また、木構造状に表示する場合でも、個々の木のノ
ードを展開して順に参照していく必要があるため、フォ
ルダ表示の場合と同様に一覧性が欠如してしまう。本発
明は、上記現状を鑑み、一覧性を損なうことなく文書集
合全体の特徴を可視化することのできる文書情報表示シ
ステム、文書情報表示方法及び文書検索方法を提供する
ことを目的とする。
ォルダ表示すると、一度に一つのフォルダの内容しか参
照できないため、文書集合全体に対する一覧性が欠如す
る。また、木構造状に表示する場合でも、個々の木のノ
ードを展開して順に参照していく必要があるため、フォ
ルダ表示の場合と同様に一覧性が欠如してしまう。本発
明は、上記現状を鑑み、一覧性を損なうことなく文書集
合全体の特徴を可視化することのできる文書情報表示シ
ステム、文書情報表示方法及び文書検索方法を提供する
ことを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明では、文書集合の
特徴を２次元座標上に表示することによって文書集合全
体の特徴を一目で概観できるようにする。すなわち、複
数の文書に関する情報を画面表示する本発明の文書情報
表示システムは、一方の軸に要素として文書又は文を配
置し、他方の軸に要素として文書の集合、文書、文又は
単語を配置した２次元座標を表示し、該２次元座標上の
各座標点に、対応する一方の軸の要素と他方の軸の要素
の関連度を表示することを特徴とする。この文書情報表
示システムは、データベース検索によって得られた複数
の文書の特徴を概観するのに利用することができる。
特徴を２次元座標上に表示することによって文書集合全
体の特徴を一目で概観できるようにする。すなわち、複
数の文書に関する情報を画面表示する本発明の文書情報
表示システムは、一方の軸に要素として文書又は文を配
置し、他方の軸に要素として文書の集合、文書、文又は
単語を配置した２次元座標を表示し、該２次元座標上の
各座標点に、対応する一方の軸の要素と他方の軸の要素
の関連度を表示することを特徴とする。この文書情報表
示システムは、データベース検索によって得られた複数
の文書の特徴を概観するのに利用することができる。
【０００７】２つの軸の要素間の関連度は、２次元座標
の座標点に、関連度の強さに応じた明度又は彩度を有す
る色あるいは関連度の強さに応じたサイズを有する図形
を表示することによって示すことができる。一方の軸の
要素及び／又は他方の軸の要素の並び順を、要素の類似
度を反映したものにすると、類似した要素同士が隣接し
て表示されるため、要素間の関連をより明確に捉えるこ
とが出来る。
の座標点に、関連度の強さに応じた明度又は彩度を有す
る色あるいは関連度の強さに応じたサイズを有する図形
を表示することによって示すことができる。一方の軸の
要素及び／又は他方の軸の要素の並び順を、要素の類似
度を反映したものにすると、類似した要素同士が隣接し
て表示されるため、要素間の関連をより明確に捉えるこ
とが出来る。
【０００８】複数の文書に関する情報を画面表示する本
発明の文書情報表示方法は、文書の集合又は文書中の文
の集合からなる第１の集合の各要素と、文書集合の集
合、文書の集合、文の集合又は単語の集合からなる第２
の集合の各要素の間の関連度を計算するステップと、一
方の軸に第１の集合の要素を配置し、他方の軸に第２の
集合の要素を配置した２次元座標上の各座標点に、対応
する一方の軸の要素と他方の軸の要素の関連度を表示す
るステップとを含むことを特徴とする。
発明の文書情報表示方法は、文書の集合又は文書中の文
の集合からなる第１の集合の各要素と、文書集合の集
合、文書の集合、文の集合又は単語の集合からなる第２
の集合の各要素の間の関連度を計算するステップと、一
方の軸に第１の集合の要素を配置し、他方の軸に第２の
集合の要素を配置した２次元座標上の各座標点に、対応
する一方の軸の要素と他方の軸の要素の関連度を表示す
るステップとを含むことを特徴とする。
【０００９】典型的には、第１の集合は文書の集合、第
２の集合は単語の集合であり、文書の集合から単語の集
合を抽出するステップを有する。また、一方の軸の要素
の類似度及び／又は他方の軸の要素の類似度を計算する
ステップと、一方の軸の要素及び／又は他方の軸の要素
を類似度に応じて並べ替えるステップとを更に有するこ
とも出来る。
２の集合は単語の集合であり、文書の集合から単語の集
合を抽出するステップを有する。また、一方の軸の要素
の類似度及び／又は他方の軸の要素の類似度を計算する
ステップと、一方の軸の要素及び／又は他方の軸の要素
を類似度に応じて並べ替えるステップとを更に有するこ
とも出来る。
【００１０】本発明による文書検索方法は、文書データ
ベースの検索要求を受信するステップと、検索要求に応
じて前記文書データベースを検索し、複数の文書情報を
取得するステップと、検索によって得られた複数の文書
から複数の単語を抽出するステップと、各文書と各単語
の間の関連度を計算するステップと、複数の文書、複数
の単語、及び各文書と各単語の間の関連度に関する情報
を送信するステップとを含むことを特徴とする。この文
書検索方法は、複数の文書の間の類似度及び／又は前記
複数の単語の間の類似度を計算するステップと、計算し
た複数の文書の間の類似度及び／又は複数の単語の間の
類似度を送信するステップとを更に有していてもよい。
ベースの検索要求を受信するステップと、検索要求に応
じて前記文書データベースを検索し、複数の文書情報を
取得するステップと、検索によって得られた複数の文書
から複数の単語を抽出するステップと、各文書と各単語
の間の関連度を計算するステップと、複数の文書、複数
の単語、及び各文書と各単語の間の関連度に関する情報
を送信するステップとを含むことを特徴とする。この文
書検索方法は、複数の文書の間の類似度及び／又は前記
複数の単語の間の類似度を計算するステップと、計算し
た複数の文書の間の類似度及び／又は複数の単語の間の
類似度を送信するステップとを更に有していてもよい。
【００１１】
【発明の実施の形態】本発明の代表的な態様には、以下
のものがある。 （１）文書集合が一つある場合、一方の軸に文書集合、
もう一方の軸にその文書集合に含まれる単語集合をと
り、単語ｉと文書ｊの関連度をその強さに応じた表示状
態で座標（ｉ，ｊ）に表示するようにする。文書と単語
の関係を２次元座標上に表示することで、ある文書にど
のような単語が含まれているのか、ある単語がどのよう
な文書に含まれているのかなど、文書集合の特徴を一見
して把握できるようになる。
のものがある。 （１）文書集合が一つある場合、一方の軸に文書集合、
もう一方の軸にその文書集合に含まれる単語集合をと
り、単語ｉと文書ｊの関連度をその強さに応じた表示状
態で座標（ｉ，ｊ）に表示するようにする。文書と単語
の関係を２次元座標上に表示することで、ある文書にど
のような単語が含まれているのか、ある単語がどのよう
な文書に含まれているのかなど、文書集合の特徴を一見
して把握できるようになる。
【００１２】（２）２つの文書集合（文書集合Ａ、文書
集合Ｂとする）がある場合、一方の軸に文書集合Ａ、も
う一方の軸に文書集合Ｂをとり、文書集合Ａの文書ｉと
文書集合Ｂの文書ｊの関連度をその強さに応じた表示状
態で座標（ｉ，ｊ）に表示する。文書間の関係を２次元
座標上に表示することで、文書集合全体としての関係、
個々の文書間の関係など、文書集合の特徴を一見して把
握できるようになる。
集合Ｂとする）がある場合、一方の軸に文書集合Ａ、も
う一方の軸に文書集合Ｂをとり、文書集合Ａの文書ｉと
文書集合Ｂの文書ｊの関連度をその強さに応じた表示状
態で座標（ｉ，ｊ）に表示する。文書間の関係を２次元
座標上に表示することで、文書集合全体としての関係、
個々の文書間の関係など、文書集合の特徴を一見して把
握できるようになる。
【００１３】文書集合Ａと文書集合Ｂが同一の文書集合
の場合に、この表示をすると、一つの文書集合内におけ
る文書間の関係を容易に把握できる。但し、その場合、
縦軸と横軸に同一の文書がきたときの関連度は情報とし
ての意味がないため、表示しないようにする。
の場合に、この表示をすると、一つの文書集合内におけ
る文書間の関係を容易に把握できる。但し、その場合、
縦軸と横軸に同一の文書がきたときの関連度は情報とし
ての意味がないため、表示しないようにする。
【００１４】（３）前記（１）（２）において、縦軸方
向、横軸方向のどちらか一方、あるいは両方について、
クラスタリングして並べ替えを行った結果を２次元座標
上に表示すると、クラスタリングを行った軸方向に関し
て、関連度の高い文書、あるいは単語が近くにまとまっ
て配置される。その結果、縦軸と横軸の要素間の関連度
が、クラスタリングを行わない場合に比べて、より明確
に２次元座標上に可視化されるようになり、文書集合の
特徴の把握が更に容易に行えるようになる。
向、横軸方向のどちらか一方、あるいは両方について、
クラスタリングして並べ替えを行った結果を２次元座標
上に表示すると、クラスタリングを行った軸方向に関し
て、関連度の高い文書、あるいは単語が近くにまとまっ
て配置される。その結果、縦軸と横軸の要素間の関連度
が、クラスタリングを行わない場合に比べて、より明確
に２次元座標上に可視化されるようになり、文書集合の
特徴の把握が更に容易に行えるようになる。
【００１５】（４）前記（１）（２）（３）において、
縦軸方向、横軸方向の要素数が多い場合、座標軸上にそ
れぞれの要素名（単語、記事のタイトルなど）を表示せ
ず、２次元座標上の任意の領域を範囲指定したとき、そ
の部分を拡大表示するようにする。全体表示画面で全体
の様子を把握し、注目する領域を拡大表示すると縦軸、
横軸、それぞれの要素名を知ることができる。
縦軸方向、横軸方向の要素数が多い場合、座標軸上にそ
れぞれの要素名（単語、記事のタイトルなど）を表示せ
ず、２次元座標上の任意の領域を範囲指定したとき、そ
の部分を拡大表示するようにする。全体表示画面で全体
の様子を把握し、注目する領域を拡大表示すると縦軸、
横軸、それぞれの要素名を知ることができる。
【００１６】（５）２つの文集合（文集合Ａ、文集合Ｂ
とする）がある場合、一方の軸に文集合Ａ、もう一方の
軸に文集合Ｂをとり、文集合Ａの要素ｉと文集合Ｂの要
素ｊの関連度をその強さに応じた表示状態で座標（ｉ，
ｊ）に表示するようにする。文集合Ａ，Ｂが一つの文書
に含まれる場合（例えば、論文の概要とその本文、特許
の請求項とその実施例など）、文書内における文集合の
対応関係を２次元座標上に表示することで、文書の内部
構造を把握することができる。文集合Ａ，Ｂが別の文書
の場合、２つの文書内における文集合の対応関係を２次
元座標上に表示することで、２つの文書間のどの部分が
関連しているかなど、文書の内部構造を分析しながら文
集合Ａ，Ｂを比較検討することができる。
とする）がある場合、一方の軸に文集合Ａ、もう一方の
軸に文集合Ｂをとり、文集合Ａの要素ｉと文集合Ｂの要
素ｊの関連度をその強さに応じた表示状態で座標（ｉ，
ｊ）に表示するようにする。文集合Ａ，Ｂが一つの文書
に含まれる場合（例えば、論文の概要とその本文、特許
の請求項とその実施例など）、文書内における文集合の
対応関係を２次元座標上に表示することで、文書の内部
構造を把握することができる。文集合Ａ，Ｂが別の文書
の場合、２つの文書内における文集合の対応関係を２次
元座標上に表示することで、２つの文書間のどの部分が
関連しているかなど、文書の内部構造を分析しながら文
集合Ａ，Ｂを比較検討することができる。
【００１７】（６）前記（５）の２次元座標表示を画面
上部、画面下部に文集合Ａ，Ｂを表示する。２次元座標
上の任意の領域を範囲指定すると、その範囲に対応する
文集合Ａ，Ｂの該当範囲が識別表示されるようにする。
また、表示されている文集合のうち、どちらか一方の文
集合中の文を範囲選択すると、それに対応する２次元座
標上の領域が識別表示され、更に、もう一方の文集合中
において、選択された文集合に関連する文に該当する部
分が識別表示されるようにする。これにより、各文集合
間の関連を視覚的に捉えることができ、文書内容の概観
把握、比較、分析を容易に行うことができる。以下、図
面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
上部、画面下部に文集合Ａ，Ｂを表示する。２次元座標
上の任意の領域を範囲指定すると、その範囲に対応する
文集合Ａ，Ｂの該当範囲が識別表示されるようにする。
また、表示されている文集合のうち、どちらか一方の文
集合中の文を範囲選択すると、それに対応する２次元座
標上の領域が識別表示され、更に、もう一方の文集合中
において、選択された文集合に関連する文に該当する部
分が識別表示されるようにする。これにより、各文集合
間の関連を視覚的に捉えることができ、文書内容の概観
把握、比較、分析を容易に行うことができる。以下、図
面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００１８】図１は、本発明を実現するためのシステム
の構成例を示す概略図である。このシステムはクライア
ント２０、サーバ３０、文書データベース４０，５０か
ら構成され、クライアント２０とサーバ３０は通信ネッ
トワーク１０で接続されている。図に示した例では、２
つの文書データベースがサーバ３０に接続されている
が、サーバに接続される文書データベースの数は任意で
よい。クライアントの数も任意である。
の構成例を示す概略図である。このシステムはクライア
ント２０、サーバ３０、文書データベース４０，５０か
ら構成され、クライアント２０とサーバ３０は通信ネッ
トワーク１０で接続されている。図に示した例では、２
つの文書データベースがサーバ３０に接続されている
が、サーバに接続される文書データベースの数は任意で
よい。クライアントの数も任意である。
【００１９】クライアント２０は、表示部２０１、検索
要求入力部２０２、文書データベース選択部２０３を備
える。サーバ３０は関連度計算部３０１、クラスタリン
グ部３０２、単語抽出部３０３、検索部３０４を備え
る。上記のうち、最低限、２次元座標を表示する表示部
２０１と文書ユニット間の関連度を計算する関連度計算
部３０１とが本発明の実施には必要である。文書ユニッ
トとは、単語、単語の集合、文、文の集合、文書、文書
の集合のいずれかであり、２次元座標の縦軸あるいは横
軸に配列される要素となるものである。
要求入力部２０２、文書データベース選択部２０３を備
える。サーバ３０は関連度計算部３０１、クラスタリン
グ部３０２、単語抽出部３０３、検索部３０４を備え
る。上記のうち、最低限、２次元座標を表示する表示部
２０１と文書ユニット間の関連度を計算する関連度計算
部３０１とが本発明の実施には必要である。文書ユニッ
トとは、単語、単語の集合、文、文の集合、文書、文書
の集合のいずれかであり、２次元座標の縦軸あるいは横
軸に配列される要素となるものである。
【００２０】サーバ３０の備える関連度計算部３０１
は、入力として文書データベースから取り出した２つの
文書ユニットの集合を受け取る。２つの文書ユニット集
合は異なる文書データベースから取り出しても良いし、
同じ文書データベースから取り出しても良い。以下の説
明では、文書データベースから取り出した２つの文書ユ
ニットの集合を、それぞれ文書ユニットＡi（ｉ＝１〜
Ｍ）、文書ユニットＢj（ｊ＝１〜Ｎ）として説明を行
う。
は、入力として文書データベースから取り出した２つの
文書ユニットの集合を受け取る。２つの文書ユニット集
合は異なる文書データベースから取り出しても良いし、
同じ文書データベースから取り出しても良い。以下の説
明では、文書データベースから取り出した２つの文書ユ
ニットの集合を、それぞれ文書ユニットＡi（ｉ＝１〜
Ｍ）、文書ユニットＢj（ｊ＝１〜Ｎ）として説明を行
う。
【００２１】サーバ３０の関連度計算部３０１は、文書
ユニットＡiと文書ユニットＢjの間の関連度を計算す
る。関連度の計算方法は任意でよい。例えば、文書ユニ
ットＡ i（ｉ＝１〜Ｍ）が単語、文書ユニットＢj（ｊ＝
１〜Ｎ）が文書の場合、公知技術である tf*idf法で単
語と文書の間の関連度を計算できる。ここでtf*idf法と
は、ある文書ｄ中に出現する単語ｔの頻度（term frequ
ency）であるtf(t,d)と、ある単語ｔが全文書中でどれ
くらいの文書に出現するかを表わすIDF（inversedocume
nt frequency）と呼ばれる尺度
ユニットＡiと文書ユニットＢjの間の関連度を計算す
る。関連度の計算方法は任意でよい。例えば、文書ユニ
ットＡ i（ｉ＝１〜Ｍ）が単語、文書ユニットＢj（ｊ＝
１〜Ｎ）が文書の場合、公知技術である tf*idf法で単
語と文書の間の関連度を計算できる。ここでtf*idf法と
は、ある文書ｄ中に出現する単語ｔの頻度（term frequ
ency）であるtf(t,d)と、ある単語ｔが全文書中でどれ
くらいの文書に出現するかを表わすIDF（inversedocume
nt frequency）と呼ばれる尺度
【００２２】
【数１】
【００２３】との積であるtf(t,d)×idf(t)を重みとす
る方法である。ここでＴは全文書数、df(t)は単語ｔが
出現する文書数である。また、tf*idf法を改良したSMAR
T尺度（Singhal, A., Duckley, C. and Mitra, M., "Pi
voted Document Length Normalization", in Proceedin
gs of SIGIR'96, pp.21-29, 1996）を用いることもでき
る。
る方法である。ここでＴは全文書数、df(t)は単語ｔが
出現する文書数である。また、tf*idf法を改良したSMAR
T尺度（Singhal, A., Duckley, C. and Mitra, M., "Pi
voted Document Length Normalization", in Proceedin
gs of SIGIR'96, pp.21-29, 1996）を用いることもでき
る。
【００２４】また、文書ユニットＡi（ｉ＝１〜Ｍ）と
文書ユニットＢj（ｊ＝１〜Ｎ）がともに文書の場合、
各文書に含まれる単語を用いて文書をベクトル表現し、
公知技術であるベクトル空間法を用いて文書間の関連度
を計算できる。ベクトル空間法については、文献"Autom
atic Text Processing"（Salton, G., ADDISON-WESLEYP
UBLISHING COMPANY）の１０章に詳しい。関連度の計算
結果は行列形式のデータ構造として表現され、クライア
ント２０に送られる。図２はそのデータ構造の例であ
り、文書ユニットＡiと文書ユニットＢj間の関連度がｘ
ijとして表現されている。
文書ユニットＢj（ｊ＝１〜Ｎ）がともに文書の場合、
各文書に含まれる単語を用いて文書をベクトル表現し、
公知技術であるベクトル空間法を用いて文書間の関連度
を計算できる。ベクトル空間法については、文献"Autom
atic Text Processing"（Salton, G., ADDISON-WESLEYP
UBLISHING COMPANY）の１０章に詳しい。関連度の計算
結果は行列形式のデータ構造として表現され、クライア
ント２０に送られる。図２はそのデータ構造の例であ
り、文書ユニットＡiと文書ユニットＢj間の関連度がｘ
ijとして表現されている。
【００２５】クライアント２０の表示部２０１は、関連
度計算部３０１から受け取ったデータを利用して、文書
ユニット間の関係を２次元座標上に表示する。どちらを
どの軸にとるかは任意でよいが、ここでは説明のため
に、文書ユニットＡを縦軸、文書ユニットＢを横軸にと
る。文書ユニットＡの要素がＭ個、文書ユニットＢの要
素がＮ個あるとする。文書ユニットＡのｊ番目の要素と
文書ユニットＢのｉ番目の要素の関連度の強さを座標
（ｉ，ｊ）に表示する。ここで、関連度の強さは、ある
オブジェクト（円や四角など）の大きさ、色の明度、彩
度の差異などで表現すればよい。関連度の値を連続的に
表示することもできるが、値をある範囲に区切って離散
化し、段階的に関連度の強さを表示する方が見やすく便
利である。図３は、関連度の強さを３段階の円の大きさ
で表現した例を示している。
度計算部３０１から受け取ったデータを利用して、文書
ユニット間の関係を２次元座標上に表示する。どちらを
どの軸にとるかは任意でよいが、ここでは説明のため
に、文書ユニットＡを縦軸、文書ユニットＢを横軸にと
る。文書ユニットＡの要素がＭ個、文書ユニットＢの要
素がＮ個あるとする。文書ユニットＡのｊ番目の要素と
文書ユニットＢのｉ番目の要素の関連度の強さを座標
（ｉ，ｊ）に表示する。ここで、関連度の強さは、ある
オブジェクト（円や四角など）の大きさ、色の明度、彩
度の差異などで表現すればよい。関連度の値を連続的に
表示することもできるが、値をある範囲に区切って離散
化し、段階的に関連度の強さを表示する方が見やすく便
利である。図３は、関連度の強さを３段階の円の大きさ
で表現した例を示している。
【００２６】このような可視化を行うことで、文書ユニ
ット間の関連を視覚的に把握することができる。例え
ば、文書ユニットＡが文書、文書ユニットＢが単語とす
ると、どの文書にどの単語が含まれているのか、どの単
語がどの文書に含まれているのかが、一覧性を失うこと
なく把握できる。
ット間の関連を視覚的に把握することができる。例え
ば、文書ユニットＡが文書、文書ユニットＢが単語とす
ると、どの文書にどの単語が含まれているのか、どの単
語がどの文書に含まれているのかが、一覧性を失うこと
なく把握できる。
【００２７】サーバ３０が備えるクラスタリング部３０
２は、関連度計算部３０１が出力したデータをもとに、
文書ユニットＡ、文書ユニットＢのどちらか一方、ある
いは両方をクラスタリングして並べ替えを行い、その結
果をクライアント２０の表示部２０１に送る。表示部２
０１は、受け取った結果を先述の方法で表示する。図４
は、文書ユニットＡ、文書ユニットＢの両方をクラスタ
リングして並べ替えた例を示す。クラスタリングした結
果を２次元座標上に可視化することで、類似した文書ユ
ニットどうしが隣接して表示されるため、クラスタリン
グを行わない場合と比較して、より明確に文書ユニット
間の関連を捉えることができる。
２は、関連度計算部３０１が出力したデータをもとに、
文書ユニットＡ、文書ユニットＢのどちらか一方、ある
いは両方をクラスタリングして並べ替えを行い、その結
果をクライアント２０の表示部２０１に送る。表示部２
０１は、受け取った結果を先述の方法で表示する。図４
は、文書ユニットＡ、文書ユニットＢの両方をクラスタ
リングして並べ替えた例を示す。クラスタリングした結
果を２次元座標上に可視化することで、類似した文書ユ
ニットどうしが隣接して表示されるため、クラスタリン
グを行わない場合と比較して、より明確に文書ユニット
間の関連を捉えることができる。
【００２８】ここで、クラスタリング手法について、文
書集合をクラスタリングする場合を例にとって説明す
る。文書集合を類似度に応じてグループ分けすることを
クラスタリングと呼び、その手法は階層型クラスタリン
グと非階層型クラスタリングに分けられる。階層型クラ
スタリングの結果は木構造となり、非階層型クラスタリ
ングの結果は単にグループ分けされただけの平坦な構造
となる。階層型クラスタリングの結果として得られる木
構造はデンドログラムと呼ばれる。図５はデンドログラ
ムの例である。デンドログラムにおいて、中間節点の集
合を選ぶと非階層型クラスタリングのような平坦なクラ
スタを得ることができる。
書集合をクラスタリングする場合を例にとって説明す
る。文書集合を類似度に応じてグループ分けすることを
クラスタリングと呼び、その手法は階層型クラスタリン
グと非階層型クラスタリングに分けられる。階層型クラ
スタリングの結果は木構造となり、非階層型クラスタリ
ングの結果は単にグループ分けされただけの平坦な構造
となる。階層型クラスタリングの結果として得られる木
構造はデンドログラムと呼ばれる。図５はデンドログラ
ムの例である。デンドログラムにおいて、中間節点の集
合を選ぶと非階層型クラスタリングのような平坦なクラ
スタを得ることができる。
【００２９】階層型クラスタリングのアルゴリズムは基
本的に以下の手順からなる。 （１）各要素だけからなるクラスタを作る。 （２）すべてのクラスタ間の距離（類似度）を計算す
る。 （３）最も距離の近いクラスタの組を併合する。 （４）併合によってできたクラスタと他のクラスタの距
離を計算する。 （５）上記（３）（４）をクラスタが一つになるまで繰
り返す。
本的に以下の手順からなる。 （１）各要素だけからなるクラスタを作る。 （２）すべてのクラスタ間の距離（類似度）を計算す
る。 （３）最も距離の近いクラスタの組を併合する。 （４）併合によってできたクラスタと他のクラスタの距
離を計算する。 （５）上記（３）（４）をクラスタが一つになるまで繰
り返す。
【００３０】上記（４）の手順における距離計算の方法
として様々な手法があるが、一般に、単一リンク法、完
全リンク法、Ward法などがよく用いられる。各手法の詳
細については、例えば"Information Retrieval"（Frake
s, W. and Baeza-Yates, R.eds, Prentice Hall）の１
６章に記述されている。
として様々な手法があるが、一般に、単一リンク法、完
全リンク法、Ward法などがよく用いられる。各手法の詳
細については、例えば"Information Retrieval"（Frake
s, W. and Baeza-Yates, R.eds, Prentice Hall）の１
６章に記述されている。
【００３１】本発明で用いるクラスタリング手法は任意
であるが、上記以外の方法として、ある文書があるクラ
スタに入る確率をモデル化することによってクラスタリ
ングを行う特開平９−６２６９３号公報「確率モデルに
よる文書分類方法」に記載されている方法を用いてもよ
い。
であるが、上記以外の方法として、ある文書があるクラ
スタに入る確率をモデル化することによってクラスタリ
ングを行う特開平９−６２６９３号公報「確率モデルに
よる文書分類方法」に記載されている方法を用いてもよ
い。
【００３２】クラスタリングに必要な類似度は、関連度
計算部３０１が出力したデータから計算できる。図２の
各行をベクトルとみなすと、文書ユニットＡの各要素を
文書ユニットＢの各要素の重みベクトルとして表現する
ことができ、公知技術であるベクトル空間法を用いて文
書ユニットＡの各要素間の類似度が計算できる。同様
に、図２の各列をベクトルとみなすと、文書ユニットＢ
の各要素間の類似度が計算できる。類似度計算はすべて
の要素間で行う必要がある（上記、階層型クラスタリン
グの手順（２））。
計算部３０１が出力したデータから計算できる。図２の
各行をベクトルとみなすと、文書ユニットＡの各要素を
文書ユニットＢの各要素の重みベクトルとして表現する
ことができ、公知技術であるベクトル空間法を用いて文
書ユニットＡの各要素間の類似度が計算できる。同様
に、図２の各列をベクトルとみなすと、文書ユニットＢ
の各要素間の類似度が計算できる。類似度計算はすべて
の要素間で行う必要がある（上記、階層型クラスタリン
グの手順（２））。
【００３３】このように計算された類似度を用いて階層
型クラスタリングを行い、デンドログラムを構成するこ
とで文書ユニットの並べ替えを行うことができる。図５
は、文書ｄ1〜ｄ10からなる文書集合をクラスタリング
した例を示している。最初のクラスタ併合によって文書
ｄ1とｄ6、ｄ8とｄ5、ｄ10とｄ2、ｄ3とｄ9が併合さ
れ、次にクラスタ（ｄ1，ｄ6）と（ｄ8，ｄ5）、クラス
タ（ｄ10，ｄ2）とｄ7、クラスタ（ｄ3，ｄ9）とｄ4が
併合され…と順にクラスタを併合し、図示するようなデ
ンドログラムが得られている。このクラスタリングの結
果、例えば横軸上にｄ1，ｄ2，ｄ3，…，ｄ10のように
並んでいた文書集合は、ｄ1，ｄ6，ｄ8，…，ｄ9のよう
に並べ替えて配列される。縦軸方向、横軸方向それぞれ
に対して、各要素間の類似度を計算し、デンドログラム
を構成することで、図４のような表示が得られる。
型クラスタリングを行い、デンドログラムを構成するこ
とで文書ユニットの並べ替えを行うことができる。図５
は、文書ｄ1〜ｄ10からなる文書集合をクラスタリング
した例を示している。最初のクラスタ併合によって文書
ｄ1とｄ6、ｄ8とｄ5、ｄ10とｄ2、ｄ3とｄ9が併合さ
れ、次にクラスタ（ｄ1，ｄ6）と（ｄ8，ｄ5）、クラス
タ（ｄ10，ｄ2）とｄ7、クラスタ（ｄ3，ｄ9）とｄ4が
併合され…と順にクラスタを併合し、図示するようなデ
ンドログラムが得られている。このクラスタリングの結
果、例えば横軸上にｄ1，ｄ2，ｄ3，…，ｄ10のように
並んでいた文書集合は、ｄ1，ｄ6，ｄ8，…，ｄ9のよう
に並べ替えて配列される。縦軸方向、横軸方向それぞれ
に対して、各要素間の類似度を計算し、デンドログラム
を構成することで、図４のような表示が得られる。
【００３４】検索結果を可視化する場合、入力としては
検索結果の文書集合しか得ることができない。そのよう
な場合の処理について、図６から図９を用いて説明す
る。ここでは簡単のためキーワード検索によって文書集
合を得る例によって説明する。しかし、キーワード検索
に限らず、連想検索（例えば、特開２０００−１５５７
５８号公報参照）など任意の方法で取得した文書集合に
対しても本発明が適用できるのは勿論である。
検索結果の文書集合しか得ることができない。そのよう
な場合の処理について、図６から図９を用いて説明す
る。ここでは簡単のためキーワード検索によって文書集
合を得る例によって説明する。しかし、キーワード検索
に限らず、連想検索（例えば、特開２０００−１５５７
５８号公報参照）など任意の方法で取得した文書集合に
対しても本発明が適用できるのは勿論である。
【００３５】図６は、クライアント２０の備えるモニタ
ーの初期画面例を示す図である。モニター画面は、検索
された文書集合についての情報を表示する表示部２０
１、検索キーワードを入力する検索要求入力部２０２、
所望のデータベースを選択するための文書データベース
選択部２０３を備える。
ーの初期画面例を示す図である。モニター画面は、検索
された文書集合についての情報を表示する表示部２０
１、検索キーワードを入力する検索要求入力部２０２、
所望のデータベースを選択するための文書データベース
選択部２０３を備える。
【００３６】図７は、クライアントからのコマンド送信
とサーバからのデータ返信の処理の流れを示すシーケン
ス図である。いま、ユーザが検索要求入力部２０２に検
索要求として例えばキーワード「virus」を入力し、文
書データベース選択部２０３における文書データベース
選択ボタン２０３１によりＤＢ１を選択し、「search」
ボタン２０２１を押すと、選択されたデータベースの情
報とキーワードがサーバに送られる（Ｔ１１）。
とサーバからのデータ返信の処理の流れを示すシーケン
ス図である。いま、ユーザが検索要求入力部２０２に検
索要求として例えばキーワード「virus」を入力し、文
書データベース選択部２０３における文書データベース
選択ボタン２０３１によりＤＢ１を選択し、「search」
ボタン２０２１を押すと、選択されたデータベースの情
報とキーワードがサーバに送られる（Ｔ１１）。
【００３７】サーバ３０では、検索部３０４により指定
された文書データベースをキーワード検索し、その結果
の文書集合を得る。次に、単語抽出部３０３によって、
取得した文書集合から単語集合を抽出する。単語抽出の
方法は任意でよいが、例えば、前述の tf*idf法などを
利用して文書中の単語の重要度を計算し、重要度の高い
順に抽出すればよい。得られた文書集合と単語集合を入
力として関連度計算部３０１が単語と文書の間の関連度
の計算を行い、結果をクライアントに返す（Ｔ１２）。
クライアント２０は、先述した方法と同様にして、表示
部２０１に、２次元座標によって単語集合と文書集合の
関連を可視化する。
された文書データベースをキーワード検索し、その結果
の文書集合を得る。次に、単語抽出部３０３によって、
取得した文書集合から単語集合を抽出する。単語抽出の
方法は任意でよいが、例えば、前述の tf*idf法などを
利用して文書中の単語の重要度を計算し、重要度の高い
順に抽出すればよい。得られた文書集合と単語集合を入
力として関連度計算部３０１が単語と文書の間の関連度
の計算を行い、結果をクライアントに返す（Ｔ１２）。
クライアント２０は、先述した方法と同様にして、表示
部２０１に、２次元座標によって単語集合と文書集合の
関連を可視化する。
【００３８】図８は、２次元座標による表示例を示す図
である。図８の２次元座標表示部２０１１には、横軸に
単語を配置し、縦軸に文書の表題を配置した相互の関連
度が２次元表示されている。縦軸と横軸の交点に配置さ
れている四角形のオブジェクトは、縦軸の文書と横軸の
単語の関連度を表し、両者の関連度が高いほど濃い色の
オブジェクトが配置される。関連度自体は連続数で表さ
れるが、ここでは関連度をその値に応じて数段階（例え
ば５段階）に等級分けし、各等級に異なる明度を割り当
てて表示している。オブジェクトが表示されていない交
点は、縦軸の文書と横軸の単語の間に関連が無いか、関
連度が表示のための閾値以下であることを示している。
この２次元表示により、検索された文書全体を概観しな
がら各文書の内容をある程度推測することができる。し
かし、高い関連度を表す濃い色のオブジェクトが２次元
座標上に分散しているため、文書間に何らかの関連があ
るのか等の情報は把握しにくい。
である。図８の２次元座標表示部２０１１には、横軸に
単語を配置し、縦軸に文書の表題を配置した相互の関連
度が２次元表示されている。縦軸と横軸の交点に配置さ
れている四角形のオブジェクトは、縦軸の文書と横軸の
単語の関連度を表し、両者の関連度が高いほど濃い色の
オブジェクトが配置される。関連度自体は連続数で表さ
れるが、ここでは関連度をその値に応じて数段階（例え
ば５段階）に等級分けし、各等級に異なる明度を割り当
てて表示している。オブジェクトが表示されていない交
点は、縦軸の文書と横軸の単語の間に関連が無いか、関
連度が表示のための閾値以下であることを示している。
この２次元表示により、検索された文書全体を概観しな
がら各文書の内容をある程度推測することができる。し
かし、高い関連度を表す濃い色のオブジェクトが２次元
座標上に分散しているため、文書間に何らかの関連があ
るのか等の情報は把握しにくい。
【００３９】そこで、ユーザが図８の表示部２０１に表
示されている「clustering」ボタン２０１２を押すと、
クラスタリング実行の指示がサーバに送信される（Ｔ１
３）。サーバ３０のクラスタリング部３０２では、記事
方向のクラスタリングで記事が分類され、また、単語方
向のクラスタリングで単語が分類され、その結果のデー
タがクライアント２０に返される（Ｔ１４）。クラスタ
リングを行った２次元座標データを受け、クライアント
の表示部２０１には、クラスタリングによって縦軸及び
横軸の要素の並び替えが行われた単語と文書の２次元座
標が表示される。それによってユーザは、記事集合に含
まれる話題を２次元座標上で視覚的に捉えることができ
る。
示されている「clustering」ボタン２０１２を押すと、
クラスタリング実行の指示がサーバに送信される（Ｔ１
３）。サーバ３０のクラスタリング部３０２では、記事
方向のクラスタリングで記事が分類され、また、単語方
向のクラスタリングで単語が分類され、その結果のデー
タがクライアント２０に返される（Ｔ１４）。クラスタ
リングを行った２次元座標データを受け、クライアント
の表示部２０１には、クラスタリングによって縦軸及び
横軸の要素の並び替えが行われた単語と文書の２次元座
標が表示される。それによってユーザは、記事集合に含
まれる話題を２次元座標上で視覚的に捉えることができ
る。
【００４０】図９は、クラスタリング処理をした後の単
語と文書の関連度の２次元座標表示例を示す図である。
図９の例では、右下部分と左上部分に特徴的なまとまり
があり、文書集合に２つの話題（コンピュータウイルス
に関する話題と生物学のウイルスに関する話題）が含ま
れていると推測される。更に、縦軸の単語を参照するこ
とで、記事タイトルだけでは読み取ることのできない情
報を得ることができ、それぞれの話題をより深く理解で
きるようになる。以下、本発明による文書ユニット間の
関連度の２次元座標表示の他の例について説明する。
語と文書の関連度の２次元座標表示例を示す図である。
図９の例では、右下部分と左上部分に特徴的なまとまり
があり、文書集合に２つの話題（コンピュータウイルス
に関する話題と生物学のウイルスに関する話題）が含ま
れていると推測される。更に、縦軸の単語を参照するこ
とで、記事タイトルだけでは読み取ることのできない情
報を得ることができ、それぞれの話題をより深く理解で
きるようになる。以下、本発明による文書ユニット間の
関連度の２次元座標表示の他の例について説明する。
【００４１】図１０は文書ユニットＡとして記事集合
Ａ、文書ユニットＢとして記事集合Ｂとし、クラスタリ
ング部３０２でクラスタリングして両方の軸について並
べ替えを行った例を示す図である。２つの記事集合Ａ，
Ｂを得る方法は任意でよいが、例えば、２つのデータベ
ースに対して、同じキーワードで同時に検索を行い、そ
れぞれのデータベースから得られた検索結果を文書集合
Ａ，Ｂとすればよい。得られた文書集合Ａ，Ｂに対し、
関連度計算部３０１が文書集合Ａの要素と文書集合Ｂの
要素の間の関連度を計算する。その結果をクラスタリン
グ部３０２でクラスタリングして両方の軸に沿って並べ
替えを行うことで図１０が得られる。
Ａ、文書ユニットＢとして記事集合Ｂとし、クラスタリ
ング部３０２でクラスタリングして両方の軸について並
べ替えを行った例を示す図である。２つの記事集合Ａ，
Ｂを得る方法は任意でよいが、例えば、２つのデータベ
ースに対して、同じキーワードで同時に検索を行い、そ
れぞれのデータベースから得られた検索結果を文書集合
Ａ，Ｂとすればよい。得られた文書集合Ａ，Ｂに対し、
関連度計算部３０１が文書集合Ａの要素と文書集合Ｂの
要素の間の関連度を計算する。その結果をクラスタリン
グ部３０２でクラスタリングして両方の軸に沿って並べ
替えを行うことで図１０が得られる。
【００４２】２つの記事集合がある場合、それらの間の
関連を知ることは難しいが、図１０のように可視化を行
うことによって、２つの記事集合の中で、どの記事とど
の記事に関連があるのかを視覚的に理解できるようにな
る。記事集合Ａ，Ｂが同一の記事集合の場合でも記事集
合内部の構造を把握するのに利用することができる。
関連を知ることは難しいが、図１０のように可視化を行
うことによって、２つの記事集合の中で、どの記事とど
の記事に関連があるのかを視覚的に理解できるようにな
る。記事集合Ａ，Ｂが同一の記事集合の場合でも記事集
合内部の構造を把握するのに利用することができる。
【００４３】文書ユニットＡとして単語、文書ユニット
Ｂとして時間順に並んだ新聞記事とし、それらの関係を
２次元座標上に可視化することもできる。図１１はある
新聞社から発行された新聞を一ヶ月単位で２次元座標上
に可視化するためのインタフェースの初期画面の例を示
した図である。文書データベース選択部２０３で「News
paper A (2002/02/01-28)」を選択し、「Search」ボタ
ン２０２１を押すと、横軸に新聞一ヶ月分の記事の集合
を時間順にとり、縦軸にそれらの記事から抽出した単語
が配置したものが表示される。その画面が図１２であ
る。時間順に並んだ新聞記事とそれらに含まれる単語を
２次元座標上に可視化することで、時系列に沿った話題
の推移を視覚的に見ることができる。
Ｂとして時間順に並んだ新聞記事とし、それらの関係を
２次元座標上に可視化することもできる。図１１はある
新聞社から発行された新聞を一ヶ月単位で２次元座標上
に可視化するためのインタフェースの初期画面の例を示
した図である。文書データベース選択部２０３で「News
paper A (2002/02/01-28)」を選択し、「Search」ボタ
ン２０２１を押すと、横軸に新聞一ヶ月分の記事の集合
を時間順にとり、縦軸にそれらの記事から抽出した単語
が配置したものが表示される。その画面が図１２であ
る。時間順に並んだ新聞記事とそれらに含まれる単語を
２次元座標上に可視化することで、時系列に沿った話題
の推移を視覚的に見ることができる。
【００４４】図１３は、２次元座標の拡大表示機能を有
するインタフェースの例を示す図である。２次元座標に
表示する文書ユニットの数が増えると、座標軸上にそれ
ぞれの要素名（単語、記事タイトルなど）を全て表示す
ることができない。このような場合は、拡大表示するこ
とで、それぞれの要素名を知ることができる。
するインタフェースの例を示す図である。２次元座標に
表示する文書ユニットの数が増えると、座標軸上にそれ
ぞれの要素名（単語、記事タイトルなど）を全て表示す
ることができない。このような場合は、拡大表示するこ
とで、それぞれの要素名を知ることができる。
【００４５】図１３において、２次元座標表示部２０１
１内に表示された２次元座標上で、高い関連度を示すオ
ブジェクトが集中している興味のある任意の範囲を範囲
指定部分２１として選択すると、拡大表示部２０１３に
その部分の２次元座標が拡大表示され、縦軸、横軸の要
素名を知ることができる。範囲指定は、マウスのドラッ
グで矩形領域の対角線上の２点を指定することで行うこ
とができる。
１内に表示された２次元座標上で、高い関連度を示すオ
ブジェクトが集中している興味のある任意の範囲を範囲
指定部分２１として選択すると、拡大表示部２０１３に
その部分の２次元座標が拡大表示され、縦軸、横軸の要
素名を知ることができる。範囲指定は、マウスのドラッ
グで矩形領域の対角線上の２点を指定することで行うこ
とができる。
【００４６】２つの文集合（文集合Ａ、文集合Ｂとす
る）がある場合、一方の軸に文集合Ａを、もう一方の軸
に文集合Ｂをとり、文集合Ａの要素ｉと文集合Ｂの要素
ｊの関連度を座標（ｉ，ｊ）に表示してもよい。関連度
の強さは、座標（ｉ，ｊ）に表示するオブジェクトの色
や形状によって表現することができる。文集合Ａ，Ｂが
一つの文書に属する場合（例えば、論文の概要とその本
文、特許公報の請求項とその実施例の説明など）、文書
内における文集合の対応関係を２次元座標上に表示する
ことで、文書の内部構造を把握することができる。文集
合Ａ，Ｂが別の文書の場合、２つの文書内における文集
合の対応関係を２次元座標上に表示することで、２つの
文書間のどの部分が関連しているかなど、文書の内部構
造を分析しながら文集合Ａ，Ｂを比較検討することがで
きる。
る）がある場合、一方の軸に文集合Ａを、もう一方の軸
に文集合Ｂをとり、文集合Ａの要素ｉと文集合Ｂの要素
ｊの関連度を座標（ｉ，ｊ）に表示してもよい。関連度
の強さは、座標（ｉ，ｊ）に表示するオブジェクトの色
や形状によって表現することができる。文集合Ａ，Ｂが
一つの文書に属する場合（例えば、論文の概要とその本
文、特許公報の請求項とその実施例の説明など）、文書
内における文集合の対応関係を２次元座標上に表示する
ことで、文書の内部構造を把握することができる。文集
合Ａ，Ｂが別の文書の場合、２つの文書内における文集
合の対応関係を２次元座標上に表示することで、２つの
文書間のどの部分が関連しているかなど、文書の内部構
造を分析しながら文集合Ａ，Ｂを比較検討することがで
きる。
【００４７】図１４は、文書ユニットの２次元座標表示
と文書ユニットの内容表示を同時に行うことで文集合間
を関連づける機能を有するインタフェースの例を示す図
である。文書ユニットＡとして特許公報の請求項（CLAI
M）、文書ユニットＢとして特許公報の実施例や段落（D
ESCRIPTION）をとり、２次元座標表示部２０１１内の２
次元座標に表示されている。
と文書ユニットの内容表示を同時に行うことで文集合間
を関連づける機能を有するインタフェースの例を示す図
である。文書ユニットＡとして特許公報の請求項（CLAI
M）、文書ユニットＢとして特許公報の実施例や段落（D
ESCRIPTION）をとり、２次元座標表示部２０１１内の２
次元座標に表示されている。
【００４８】本文表示部２０１４には特許公報の請求
項、特許公報の実施例の本文がそれぞれ表示されてい
る。ここで、マウスのドラッグ等によって２次元座標上
の任意の範囲２１を選択すると、本文表示部２０１４
に、その範囲に対応する請求項、実施例の文が識別表示
される。図１４では斜体太字で識別表示してあるが、識
別表示の仕方は任意でよい。
項、特許公報の実施例の本文がそれぞれ表示されてい
る。ここで、マウスのドラッグ等によって２次元座標上
の任意の範囲２１を選択すると、本文表示部２０１４
に、その範囲に対応する請求項、実施例の文が識別表示
される。図１４では斜体太字で識別表示してあるが、識
別表示の仕方は任意でよい。
【００４９】この場合、本文表示部２０１４に表示され
た特定の文を選択すると、それに対応する２次元座標上
の領域が識別表示されるようにしてもよい。図１５に、
その例を示す。図１５において、本文表示部２０１４に
表示されているCLAIM内の任意の文２２をマウス等でク
リックして範囲指定すると、それに対応する２次元座標
上の領域２３が識別表示され、更に、実施例において、
請求項で選択した文に関連する文が斜体太字等で識別表
示される。実施例内の任意の文を範囲選択した場合も同
様に識別表示が行なわれる。図１５では２次元座標上の
識別表示を矩形で囲むことによって行っているが、識別
表示の仕方は任意でよい。このインタフェースを用いる
ことで、各文集合間の対応関係を視覚的に捉えることが
でき、内容の概観把握、比較、分析などを容易に行うこ
とができるようになる。
た特定の文を選択すると、それに対応する２次元座標上
の領域が識別表示されるようにしてもよい。図１５に、
その例を示す。図１５において、本文表示部２０１４に
表示されているCLAIM内の任意の文２２をマウス等でク
リックして範囲指定すると、それに対応する２次元座標
上の領域２３が識別表示され、更に、実施例において、
請求項で選択した文に関連する文が斜体太字等で識別表
示される。実施例内の任意の文を範囲選択した場合も同
様に識別表示が行なわれる。図１５では２次元座標上の
識別表示を矩形で囲むことによって行っているが、識別
表示の仕方は任意でよい。このインタフェースを用いる
ことで、各文集合間の対応関係を視覚的に捉えることが
でき、内容の概観把握、比較、分析などを容易に行うこ
とができるようになる。
【００５０】
【発明の効果】本発明によると、２次元座標上に表示さ
れた文書ユニット間の関連を見ることで、一覧性を失う
ことなく文書内容の概観を得ることができる。
れた文書ユニット間の関連を見ることで、一覧性を失う
ことなく文書内容の概観を得ることができる。
【図１】本発明を実現するためのシステムの構成例を示
す概略図。
す概略図。
【図２】文書ユニット間の関連度を表現するデータ構造
の例を示す図。
の例を示す図。
【図３】文書ユニット間の関連度を２次元座標に可視化
した例を示す図。
した例を示す図。
【図４】クラスタリング処理をした表示例を示す図。
【図５】階層的クラスタリングの例を示す図。
【図６】クライアントの備えるモニターの初期画面例を
示す図。
示す図。
【図７】クライアントとサーバ間におけるコマンドとデ
ータの流れを示すシーケンス図。
ータの流れを示すシーケンス図。
【図８】２次元座標による表示例を示す図。
【図９】クラスタリング処理をした後の２次元座標表示
例を示す図。
例を示す図。
【図１０】２つの記事集合間の関係を２次元座標表示し
た例を示す図。
た例を示す図。
【図１１】単語と時系列に並んだ記事の関係を２次元座
標表示する場合の初期画面の例を示す図。
標表示する場合の初期画面の例を示す図。
【図１２】単語と時系列に並んだ記事の関係を２次元座
標表示した例を示す図。
標表示した例を示す図。
【図１３】２次元座標の拡大表示機能を有するインタフ
ェースの例を示す図。
ェースの例を示す図。
【図１４】２次元座標表示と文書表示を同時に行うこと
で文集合間を関連づける機能を有するインタフェースの
例を示す図。
で文集合間を関連づける機能を有するインタフェースの
例を示す図。
【図１５】２次元座標表示と文書表示を同時に行うこと
で文集合間を関連づける機能を有するインタフェースの
例を示す図。
で文集合間を関連づける機能を有するインタフェースの
例を示す図。
１０：通信ネットワーク
２０：クライアント
２０１：表示部
２０１１：２次元座標表示部
２０１３：拡大表示部
２０１４：本文表示部
２０２：検索要求入力部
２０３：文書データベース選択部
２０３１：文書データベース選択ボタン
２０３２：文書データベース名表示ボックス
２１、２２：範囲指定部分
２３：識別表示部分
３０：サーバ
３０１：関連度計算部
３０２：クラスタリング部
３０３：単語抽出部
３０４：検索部
４０，５０：文書データベース
【手続補正書】
【提出日】平成１４年１１月２７日（２００２．１１．
２７）
２７）
【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】
【請求項６】複数の文書に関する情報を画面表示する文
書情報表示方法において、 文書の集合又は文書中の文の集合からなる第１の集合の
各要素と、文書集合の集合、文書の集合、文の集合又は
単語の集合からなる第２の集合の各要素の間の関連度を
計算するステップと、 一方の軸に第１の集合の要素を配置し、他方の軸に第２
の集合の要素を配置した２次元座標上の各座標点に、対
応する一方の軸の要素と他方の軸の要素の関連度を表示
するステップとを含むことを特徴とする文書情報表示方
法。
書情報表示方法において、 文書の集合又は文書中の文の集合からなる第１の集合の
各要素と、文書集合の集合、文書の集合、文の集合又は
単語の集合からなる第２の集合の各要素の間の関連度を
計算するステップと、 一方の軸に第１の集合の要素を配置し、他方の軸に第２
の集合の要素を配置した２次元座標上の各座標点に、対
応する一方の軸の要素と他方の軸の要素の関連度を表示
するステップとを含むことを特徴とする文書情報表示方
法。
【請求項７】請求項６記載の文書情報表示方法におい
て、前記座標点に、前記関連度の強さに応じた明度又は
彩度の色あるいは前記関連度の強さに応じたサイズの図
形を表示することを特徴とする文書情報表示方法。
て、前記座標点に、前記関連度の強さに応じた明度又は
彩度の色あるいは前記関連度の強さに応じたサイズの図
形を表示することを特徴とする文書情報表示方法。
【請求項８】請求項６記載の文書情報表示方法におい
て、 前記一方の軸の要素の類似度及び／又は他方の軸の要素
の類似度を計算するステップと、 前記一方の軸の要素及び／又は他方の軸の要素を前記類
似度に応じて並べ替えるステップとを更に有することを
特徴とする文書情報表示方法。
て、 前記一方の軸の要素の類似度及び／又は他方の軸の要素
の類似度を計算するステップと、 前記一方の軸の要素及び／又は他方の軸の要素を前記類
似度に応じて並べ替えるステップとを更に有することを
特徴とする文書情報表示方法。
【請求項９】文書データベースの検索要求を受信するス
テップと、 前記検索要求に応じて前記文書データベースを検索し、
複数の文書情報を取得するステップと、 検索によって得られた複数の文書から複数の単語を抽出
するステップと、 各文書と各単語の間の関連度を計算するステップと、 前記複数の文書、複数の単語、及び各文書と各単語の間
の関連度に関する情報を送信するステップとを含むこと
を特徴とする文書検索方法。
テップと、 前記検索要求に応じて前記文書データベースを検索し、
複数の文書情報を取得するステップと、 検索によって得られた複数の文書から複数の単語を抽出
するステップと、 各文書と各単語の間の関連度を計算するステップと、 前記複数の文書、複数の単語、及び各文書と各単語の間
の関連度に関する情報を送信するステップとを含むこと
を特徴とする文書検索方法。
【請求項１０】請求項９記載の文書検索方法において、
前記複数の文書の間の類似度及び／又は前記複数の単語
の間の類似度を計算するステップと、 計算した前記複数の文書の間の類似度及び／又は前記複
数の単語の間の類似度を送信するステップとを更に有す
ることを特徴とする文書検索方法。
の間の類似度を計算するステップと、 計算した前記複数の文書の間の類似度及び／又は前記複
数の単語の間の類似度を送信するステップとを更に有す
ることを特徴とする文書検索方法。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 久光 徹
東京都国分寺市東恋ヶ窪一丁目280番地
株式会社日立製作所中央研究所内
(72)発明者 岩山 真
東京都国分寺市東恋ヶ窪一丁目280番地
株式会社日立製作所中央研究所内
(72)発明者 藤尾 正和
東京都国分寺市東恋ヶ窪一丁目280番地
株式会社日立製作所中央研究所内
Ｆターム(参考） 5B075 ND03 NS10 PQ02 PQ14 PQ22
Claims (16)
- 【請求項１】複数の文書に関する情報を画面表示する文
書情報表示システムにおいて、 一方の軸に要素として文書又は文を配置し、他方の軸に
要素として文書の集合、文書、文又は単語を配置した２
次元座標を表示し、該２次元座標上の各座標点に、対応
する一方の軸の要素と他方の軸の要素の関連度を表示す
ることを特徴とする文書情報表示システム。 - 【請求項２】請求項１記載の文書情報表示システムにお
いて、前記複数の文書は、データベース検索によって得
られたものであることを特徴とする文書情報表示システ
ム。 - 【請求項３】請求項１記載の文書情報表示システムにお
いて、前記座標点に、前記関連度の強さに応じた明度又
は彩度を有する色あるいは前記関連度の強さに応じたサ
イズを有する図形を表示することを特徴とする文書情報
表示システム。 - 【請求項４】請求項１記載の文書情報表示システムにお
いて、前記一方の軸の要素及び／又は他方の軸の要素の
並び順は、要素の類似度を反映したものになっているこ
とを特徴とする文書情報表示システム。 - 【請求項５】請求項１記載の文書情報表示システムにお
いて、前記２次元座標上の指定範囲を拡大表示する機能
を有することを特徴とする文書情報表示システム。 - 【請求項６】請求項１記載の文書情報表示システムにお
いて、一方の軸の要素はデータベース検索によって得ら
れた文書であり、他方の軸の要素はデータベース検索に
よって得られた文書に含まれている単語であることを特
徴とする文書情報表示システム。 - 【請求項７】請求項１記載の文書情報表示システムにお
いて、一方の軸の要素も他方の軸の要素もともに文書で
あることを特徴とする文書情報表示システム。 - 【請求項８】請求項１記載の文書情報表示システムにお
いて、一方の軸の要素は所定の期間に発行された文書の
集合であり、他方の軸は単語であることを特徴とする文
書情報表示システム。 - 【請求項９】複数の文書に関する情報を画面表示する文
書情報表示方法において、 文書の集合又は文書中の文の集合からなる第１の集合の
各要素と、文書集合の集合、文書の集合、文の集合又は
単語の集合からなる第２の集合の各要素の間の関連度を
計算するステップと、 一方の軸に第１の集合の要素を配置し、他方の軸に第２
の集合の要素を配置した２次元座標上の各座標点に、対
応する一方の軸の要素と他方の軸の要素の関連度を表示
するステップとを含むことを特徴とする文書情報表示方
法。 - 【請求項１０】請求項９記載の文書情報表示方法におい
て、前記第１の集合は文書の集合、前記第２の集合は単
語の集合であり、前記文書の集合から前記単語の集合を
抽出するステップを有することを特徴とする文書情報表
示方法。 - 【請求項１１】請求項１０記載の文書情報表示方法にお
いて、文書データベースから前記文書の集合を検索する
ステップを有することを特徴とする文書情報表示方法。 - 【請求項１２】請求項９記載の文書情報表示方法におい
て、前記座標点に、前記関連度の強さに応じた明度又は
彩度の色あるいは前記関連度の強さに応じたサイズの図
形を表示することを特徴とする文書情報表示方法。 - 【請求項１３】請求項９記載の文書情報表示方法におい
て、 前記一方の軸の要素の類似度及び／又は他方の軸の要素
の類似度を計算するステップと、 前記一方の軸の要素及び／又は他方の軸の要素を前記類
似度に応じて並べ替えるステップとを更に有することを
特徴とする文書情報表示方法。 - 【請求項１４】請求項９記載の文書情報表示方法におい
て、 前記２次元座標上の範囲を指定するステップと、 前記指定された範囲を拡大表示するステップとを更に有
することを特徴とする文書情報表示方法。 - 【請求項１５】文書データベースの検索要求を受信する
ステップと、 前記検索要求に応じて前記文書データベースを検索し、
複数の文書情報を取得するステップと、 検索によって得られた複数の文書から複数の単語を抽出
するステップと、 各文書と各単語の間の関連度を計算するステップと、 前記複数の文書、複数の単語、及び各文書と各単語の間
の関連度に関する情報を送信するステップとを含むこと
を特徴とする文書検索方法。 - 【請求項１６】請求項１５記載の文書検索方法におい
て、 前記複数の文書の間の類似度及び／又は前記複数の単語
の間の類似度を計算するステップと、 計算した前記複数の文書の間の類似度及び／又は前記複
数の単語の間の類似度を送信するステップとを更に有す
ることを特徴とする文書検索方法。
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