JP2019074982A - 情報検索装置、検索処理方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】検索語句の意味関係を考慮して検索結果を取得可能とする情報検索装置、情報検索方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】情報検索装置は、１つまたは複数の文書を受け付けて、当該１つまたは複数の文書に含まれる語句同士の類似度を示す意味関係を構築する意味関係構築処理部と、検索語の入力を受け付けて、検索対象とする文書群について前記検索語を用いて検索処理を行う文書検索処理部と、前記意味関係から、前記検索語と所定の値よりも高い類似度を有する語句を類似語句として抽出する類似語句抽出部と、を備え、前記文書検索処理部は、さらに、前記類似語句を用いて前記文書群について検索処理を行う。【選択図】図１

Description

本発明は、文書検索技術に関し、特に検索語句の意味関係を考慮して検索結果を取得可能とする情報検索装置、情報検索方法、およびプログラムに関する。

文章表現から所望の情報を抽出するために、文書中に存在する語句に対してキーワード検索を用いることが一般的に行われている。キーワード検索では、ユーザが入力したキーワードに一致する語が検索対象内に存在するか否かが判断され、一致する語があった場合はその結果がユーザに提供される。一方で、検索対象の文書中に、所望する情報についてのキーワードそのものが存在しない場合、その情報および文章表現を見つけることができない。言い換えれば、文章表現の中に検索キーワードが暗黙的に意味する表現、またはより具体な情報が記載されているが、検索キーワード自体が示されていない場合、その検索キーワードが暗黙的に意味する表現、または具体的な情報を検索結果として取得することができなかった。例えば、ある文書中において、「32インチのディスプレイを一台用意して欲しい」という文が存在しているとする。ユーザが「画面サイズ」についての情報をその文書の中から得たいと考え、「画面サイズ」という語句をキーワードとして用いて検索しても、上記文書に含まれる「32インチ」という情報はマッチせず、検索結果なしという結果が返却されることになる。

従って「画面サイズ」と「32インチ」は関連するものであるのに、そのような関連性に基づいて柔軟な検索を行うことは不可能であった。言葉の関連性を考慮した技術として、文字入力した語と類似する語句を変換候補として提供することが提案されているものの（特許文献１参照）、このような発明によっても上記のような柔軟な検索という目的を達成することができない。

特許第５２６２１９０号公報

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、暗黙的に表現される情報をキーワード検索によって検索可能にすることである。具体的には、検索対象となる文書内の語句について「意味関係」を考慮して検索結果を取得可能とする情報検索装置、情報検索方法、およびプログラムを提供することにある。

本発明の第１の態様によれば、情報検索装置は、１つまたは複数の文書を受け付けて、当該１つまたは複数の文書に含まれる語句同士の意味的な類似度を示す意味関係を構築する意味関係構築処理部と、検索語の入力を受け付けて、検索対象とする文書群について前記検索語を用いて検索処理を行う文書検索処理部と、前記意味関係から、前記検索語と所定の値よりも高い類似度を有する語句を類似語句として抽出する類似語句抽出部と、を備え、前記文書検索処理部は、さらに、前記類似語句を用いて前記文書群について検索処理を行う。

また、本発明の第２の態様によれば、情報検索装置は、前記検索対象とする文書群を取得し、検索処理のために記憶装置に記憶する検索対象文書群登録処理部をさらに備える。

また、本発明の第３の態様によれば、前記意味関係構築処理部が、前記１つまたは複数の文書に含まれる語句を、数値ベクトルとして定量化し、前記数値ベクトル同士のコサイン類似度に基づき、前記１つまたは複数の文書に含まれる語句同士の類似度を算出する。

また、本発明の第４の態様によれば、前記文書検索処理部は、前記検索語を用いた検索処理により検索結果が得られない場合に、前記類似語句を用いて前記文書群について検索処理を行う。

また、本発明の第５の態様によれば、前記類似語句抽出部が、さらに、前記意味関係から、前記抽出された類似語句と所定の値よりも高い類似度を有する語句を第２の類似語句として抽出し、前記文書検索処理部が、さらに、前記第２の類似語句を用いて前記文書群について検索処理を行う。

また、本発明の第６の態様によれば、前記文書検索処理部は、前記検索語を用いた検索処理により検索結果が得られない場合に、前記類似語句を用いて前記文書群について検索処理を行い、前記類似語句を用いた検索処理により検索結果が得られない場合に、第２の類似語句を用いて前記文書群について検索処理を行う。

また、本発明の第７の態様によれば、前記文書検索処理部は、前記抽出された類似語句の中で類似度が高い類似語句から順に検索処理を行い、所定の検索結果が得られるまで前記検索処理を継続する。

また、本発明の第８の態様によれば、情報検索装置によって実行される検索処理方法は、１つまたは複数の文書を受け付けて、当該１つまたは複数の文書に含まれる語句同士の意味的な類似度を示す意味関係を構築するステップと、検索語の入力を受け付けて、検索対象とする文書群について前記検索語を用いて検索処理を行うステップと、前記意味関係から、前記検索語と所定の値よりも高い類似度を有する語句を類似語句として抽出するステップと、前記類似語句を用いて前記文書群について検索処理を行うステップと
を含む。

また、本発明の第９の態様によれば、コンピュータに、本発明の上記第８の態様に係る方法を実行させるための命令を含むプログラム。

上述の情報検索装置、情報検索方法、およびプログラムによれば、文章に記載されない所謂「行間」の情報を認識することが可能となり、文章処理においてより高精度な分析および認識が可能となる。

第１の実施形態に係る情報検索装置１の機能構成を示す図である。 第１の実施形態に係る、語句同士の関係性を示すネットワークの概念図である。 第１の実施形態に係る検索処理フローを示す図である。 第１の実施形態に係る、例示的な２つの語句に対応する数値ベクトルのコサイン類似度の算出方法を説明するための図である。 第１の実施形態に係る、語句同士の類似度を示すデータテーブルを示す図である。

＜第１の実施形態＞
以下、第１の実施形態に係る情報検索装置について、図１〜図５を参照しながら説明する。

（情報検索装置の機能構成）
図１は、第１の実施形態に係る情報検索装置１の機能構成を示す図である。情報検索装置１は、テキスト検索機能を提供する装置であり、予め「意味関係」または「オントロジー」と呼ばれる語句同士の類似性を示す情報を構築する。情報検索装置１は、所定の検索語についての検索処理を行う際に、検索語による検索処理に加えて、またはそれと独立して、構築した「意味関係」に基づく類似語句によって検索処理を行う。従って、文書中に検索語そのものが欠落していても、検索語に近しい意味を有する語句を検索結果として返却することを可能とする。情報検索装置１は、例えばデータサーバ等のコンピューティングデバイスであることが想定されるが、ラップトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、タブレット、スマートフォン等として実装されてもよく、実施の態様は限定されない。

図１が示すように、第１の実施形態に係る情報検索装置１は、ＣＰＵ１０および記憶部２０を備える。ＣＰＵ１０は、情報検索装置１全体の制御を司るプロセッサであって、予め用意されたプログラムに従って動作する。記憶部２０は、下記でより詳細に説明する所定の情報を記録するためのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含む。説明を容易にするために第１の実施形態に係る情報検索装置１は、その内部に記憶部２０を備えるが、他の実施形態では、記憶部２０が情報検索装置１の外部記憶装置として実装され、情報検索装置１が外部記憶装置から情報を取得することも可能である。

ＣＰＵ１０は、プログラムに従って動作することで、意味関係構築処理部１０１、検索対象文書群登録処理部１０２、文書検索処理部１０３、および類似語句抽出部１０４として機能する。以下では、これらの機能構成について説明を行う。

意味関係構築処理部１０１は、意味関係を構築するための元情報である１つまたは複数の文書（以下、「情報１」と呼ぶ）を入力として、情報１に出現する語句同士の関係性を示す情報（以下「情報２」と呼ぶ）を作成し、情報２を記憶部２０内の意味関係記憶部２０１に記憶する。従って、意味関係構築処理部１０１は、入力される１つまたは複数の文書内で登場する語句同士の意味関係を計算する。語句同士の「意味関係」とは、単に、表記ゆれ、および類義語にとどまらず、特定の分野においてＡという語句とＢという語句が近しい意味を有するという関係性のことを意味してよい。例えば、「画面サイズ」という語句と「32インチ」という語句は、表記ゆれ、および類義語ではないものの、特定の分野において「32インチ」は「画面サイズ」の具体的な表現として認識されるものであり、これら２つの語句は近しい意味を有する語句であるといえる。語句同士の意味関係を算出するための技術の例としては、「ワードツーベック(Word2Vec)」が知られている。この技術では、語句を多次元ベクトル空間上の１つの数値ベクトルとして定量化する。語句同士の類似性は、語句に対応する数値ベクトル同士のコサイン類似度として算出される。語句と数値ベクトルとのマッピングについては、対象となる文書群において、その語句がどのような文脈で使用されたかを判断するために、文中の前後語句との関係性が考慮される。従って、同じような文脈で登場した語句は、互換可能な語句であるとして一般的に高い類似度を有することとなる。このような数値ベクトルの算出には、ニューラルネットワーク技術に基づくトレーニングモデルが用いられる。従って、興味のある分野において精度のよい意味関係を得るためには、トレーニングに用いる文書群の分野を限定することが有利である。意味関係構築処理部１０１は、上述の技術を用いることによって、情報１内の語句同士の意味関係を算出することができる。

意味関係構築処理部１０１は、上記のように情報１内の語句同士の意味関係を算出する結果として、語句同士の意味関係を示すネットワークを構築することが可能である。図２は、意味関係構築処理部１０１により構築された語句同士のネットワークの概念図を示す。図２において、語句同士を繋ぐ線は、所定の値よりも高い類似度を有する語句同士の関係を示している。従って、図２において、単語Ａおよび単語Ｂ、単語Ｃおよび単語Ｄ、単語Ｄおよび単語Ｅ、ならびに単語Ｄおよび単語Ｆは、所定の値よりも高い類似度を有する関係にあることを示している。例えば、単語Ｄについては、単語Ｃ、単語Ｅ、および単語Ｆと類似の関係性を有しているといえるが、そのうち類似度が0.9である単語Ｃに最も類似しているといえる。意味関係構築処理部１０１は、情報１内の語句同士の意味関係をそれぞれ計算した後、当該結果（つまり「情報２」）を意味関係記憶部２０１に記憶する。

検索対象文書群登録処理部１０２は、検索対象となる文書群情報（以下「情報３」と呼ぶ）を取得し、文書記憶部２０２に記憶する。上記の例を引き続き用いれば、情報３とは、ユーザがその中に「画面サイズ」についての情報が記載されているかも知れないと考える文書群に対応する。上記の通り情報３は、情報１と分野的に類似する文書群とすることでより精度のよい検索結果を得ることが可能となる。

文書検索処理部１０３は、検索語であるキーワード情報（以下「情報４」と呼ぶ）を受け付けて、文書記憶部２０２に記憶されている情報３に対して検索処理を行う。具体的には、文書検索処理部１０３は、情報３に含まれる、情報４に一致する語句についての情報を検索結果として出力してよい。

類似語句抽出部１０４は、文書検索処理部１０３が受け付けたキーワード情報である情報４と類似する語句を、語句同士の意味関係を示す情報２に基づき判断する。さらに類似語句抽出部１０４は、類似すると判断した語句情報（以下、「情報５」と呼ぶ）を、類似語句として文書検索処理部１０３に対して渡す。文書検索処理部１０３は、受け付けた情報５についてさらに検索処理を行う。従って、情報検索装置１は、ユーザが入力するキーワードのみならず、当該キーワードと近しい意味を有する語句についても検索処理を行うことが可能である。上記の例を引き続き用いれば、仮にユーザが「画面サイズ」というキーワードを情報検索装置１に入力したとしても、情報検索装置１は、「画面サイズ」という語句によるキーワード検索を行うにとどまらず、「画面サイズ」と近しい意味を有すると判断された「３２インチ」という語句によっても検索処理を行うことが可能であり、このような構成により、より柔軟な検索処理を提供することができる。

記憶部２０は、意味関係記憶部２０１および文書記憶部２０２を含む。意味関係記憶部２０１は、上記の通り、意味関係構築処理部１０１が出力する情報１内の語句同士の意味関係（情報２）を記憶する。また、文書記憶部２０２は、検索対象となる文書群情報（情報３）を記憶する。第１の実施形態に係る情報検索装置１では、記憶部２０が意味関係記憶部２０１および文書記憶部２０２を含むが、その他の実施形態では、意味関係記憶部２０１および/または文書記憶部２０２は、情報検索装置１に対して外部記憶装置として存在してもよい。意味関係記憶部２０１および文書記憶部２０２が外部記憶装置として存在する場合、各々は別個の外部記憶装置として実施されてもよいし、１つの外部記憶装置として実施されてもよい。

（検索処理フロー）
図３は、第１の実施形態における検索処理フローを示す図である。また、図４は、例示的な語句同士について、コサイン類似度が如何に算出されるかを示す図である。また、図５は、第１の実施形態に係る意味関係記憶部２０１が記憶する語句同士の意味関係のデータ構造を示す図である。

Ｓ１０１にて、意味関係構築処理部１０１は、意味関係を構築するための1つまたは複数の文書である情報１を受け付け、情報１内で用いられる語句同士の数値ベクトルに基づく類似度を算出する。情報１に含まれる語句について、語句同士の可能な全ての組み合わせで類似度が算出されてよい。上記の通り、語句同士の類似度は、ワードツーベック技術を用いて算出されてよい。具体的な例を挙げると、「Japan」という語句と「The US」という語句は、図４に示されるような数値ベクトルして表現可能である。これらの２つのベクトル間のコサイン類似度を算出することによって、単語間の類似度を算出することが可能である。その後、意味関係構築処理部１０１は、当該類似度を用いて、情報１内に含まれる語句同士の類似度を示す意味関係を構築してよい。この「意味関係」の具体的な実装例の一つは図５に示されるようなデータテーブルである。図５は、概念的な意味関係のネットワークを示す図２についての、より具体的な実装例を示すものである。図５の例示では、単語Ａ〜Ｆの間の類似度が示されている。例えば、単語Ｃおよび単語Ｄの間の類似度は0.9である一方で、単語Ｄおよび単語Ｅの間の類似度は0.3である。また図５では、説明を容易にするために、類似度が所定の値（例えば、0.1）よりも小さい場合には「-」として記載しているが、実際には何らかの値を有していることに留意されたい。意味関係構築処理部１０１は、上記のように構築された例えばデータテーブルで実装されうる意味関係を、意味関係記憶部２０１に記憶する。

また、意味関係を構築するための文書としては、同じ分野の文書を大量に用意することがより精度のよい意味関係を構築するために有利である。例えば「キャリア」という単語について、この単語が、ある分野では通信信号の搬送波を示すことが一般的であり、例えば「帯域」という語句と関連することもあれば、異なる分野では、経歴・職歴等を意味することが一般的であり、例えば「経験」という単語と関連する場合もある。従って、これらの異なる分野の文書が情報１として入力されると、意図しない語句が類似用語として関連付けられることがある。検索キーワードについて、より効果的な検索を行うためには、検索キーワードと同じ分野の文書を情報１として入力することが有利である。

Ｓ１０２にて、検索対象文書群登録処理部１０２は、検索対象となる文書群情報（情報３）を取得し、文書記憶部２０２に記憶する。情報３は、ローカルに保存される書類データであってもよいし、インターネット上の文書情報としてもよい。従って、情報３は、ユーザが、検索を行いたいと考える任意の文書群全体のことであってよい。

Ｓ１０３にて、文書検索処理部１０３は、検索語であるキーワード情報（情報４）を受け付けて、文書記憶部２０２に記憶されている情報３に対して検索語を用いて検索処理を行う。より詳細には、ユーザは、情報検索装置１に電気的に結合される電子デバイス（図示せず）または情報検索装置１が提供する入力手段（図示せず）によって、所望のキーワードを入力することが可能である。文書検索処理部１０３は、入力されたキーワード情報である情報４を受け付け、情報３内に一致する語句があるか否かを判断する。一致する語句がある場合には、情報３内の一致する語句についての情報を検索結果（情報６）として出力してよい。

Ｓ１０４にて、類似語句抽出部１０４は、Ｓ１０１で意味関係記憶部２０１に記憶された意味関係から、Ｓ１０３において文書検索処理部１０３が受け付けたキーワード情報(情報４)と類似度が高い類似語句（情報５）を抽出する。ここにおいて抽出される類似語句は、最も類似度が高い語句であってもよいし、所定の類似度よりも高い類似度を有する１つまたは複数の類似語句を抽出してもよい。

Ｓ１０５にて、文書検索処理部１０３は、Ｓ１０４において抽出された1つまたは複数の類似語句（情報５）を受け付けて、各類似語句について、情報３に対して検索処理を行う。文書検索処理部１０３は、Ｓ１０３と同様に、情報３内に一致する語句があるか否かを、受け付けた各類似語句に対して判断し、一致する語句がある場合には、情報３内の一致する語句についての情報を検索結果（情報６）として出力してよい。

Ｓ１０５の後、第１の実施形態に係る検索処理フローは終了してよい。一方で、その他の実施形態として、上記の各ステップの順序を変更する、または条件付きで実行する等の様々な形態が存在する。

例えば、一実施形態では、Ｓ１０３において、文書検索処理部１０３が、情報３内に情報４と一致する語句があるか否かを判断し、一致する語句がないと判断した場合にのみ、Ｓ１０４およびＳ１０５の処理が実行されてもよい。

また、一実施形態では、Ｓ１０５の後に、類似語句（情報５）をキーワード情報（情報４）として用いて、Ｓ１０４およびＳ１０５の処理を再度行ってもよい。従って、当該処理は、類似語句に対する類似語句でさらに検索処理を行うことを意味する。図２に示される例を用いれば、初期の検索語が「単語Ｃ」である場合、類似語句が「単語Ｄ」であり、さらに類似する語句が「単語Ｅ」または「単語Ｆ」に対応する。１回目のＳ１０４およびＳ１０５の処理フローを「１ステップ目」と呼ぶとすれば、上述の２回目のＳ１０４およびＳ１０５の処理（以下、Ｓ１０４’およびＳ１０５’と呼ぶ）を「２ステップ目」と呼ぶことが可能である。上記の例においては初期の検索語が「単語Ｃ」であり、その類似語が「単語Ｄ」であるので、「２ステップ目」の処理では、「単語Ｅ」または「単語Ｆ」を用いて検索処理を行う。Ｓ１０４’およびＳ１０５’の処理は、Ｓ１０４およびＳ１０５の処理で検索結果が得られないことに応答して、または検索結果が得られたとしてもユーザから検索結果に満足しない旨の入力を情報検索装置１が直接的に、もしくは間接的に受け付けることに応答して、実行されてよい。

上記実施形態の処理をより詳細に説明すると、Ｓ１０５に後続する２ステップ目の処理において、類似語句抽出部１０４は、例えばデータテーブルでありうる意味関係から、類似語(情報５)と所定の値よりも高い類似度を有する語句を、２ステップ目の類似語句として抽出する（Ｓ１０４’）。初期の検索語が「単語Ｃ」である上記の例を引き続き用いれば、「単語Ｃ」の類似語が「単語Ｄ」であることから、Ｓ１０４’では、図５のデータテーブルを参照し、「単語Ｄ」と所定の類似度よりも高い類似度を有する「単語Ｆ」および「単語Ｅ」を「２ステップ目の類似語句」として抽出することができる。当然のことながら、この場合初期の検索語「単語Ｃ」は抽出対象から除かれてよい。また当該動作は、検索の範囲を広げることを目的にしていることから、既に１ステップ目において類似語として検索のために抽出され語句も抽出対象から除外されてよい。文書検索処理部１０３は、Ｓ１０４’において抽出された２ステップ目の１つまたは複数の類似語句を受け付けて、当該語句で情報３に対して検索処理を行う（Ｓ１０５’）。文書検索処理部１０３は、Ｓ１０３と同様に、情報３内に一致する語句があるか否かを、２ステップ目の各類似語句（上記の例では、「単語Ｆ」および「単語Ｅ」）に対して判断し、一致する語句がある場合には、情報３内の箇所の情報を検索結果（情報６）として出力してよい。また、同様にして、検索語の類似語によってＳ１０４およびＳ１０５を順次ループ実行することも可能である。

また、Ｓ１０３において類似語句として抽出する条件は、検索時においてユーザが所定のユーザインタフェース上で選択可能であってよい。抽出の条件とは、例えば、最も類似度が高い語句のみを抽出するか、または所定の類似度よりも高い類似度を有する類似語句を抽出するかという条件であってもよいし、また所定の類似度よりも高い類似度を有する類似語句を抽出する場合では、類似度の閾値であってもよい。さらに上記で説明したＳ１０４およびＳ１０５の処理のループ回数（ステップ数）がユーザにより設定可能であってもよい。

また、一実施形態では、抽出する類似度の閾値を徐々に下げる、またはステップ数を増やすことによって、所定の検索結果が得られるまで処理を継続してもよい。ここで「所定の検索結果」とは、例えば、検索結果の有無、検索結果の数等であってよい。検索処理フローは、所定の検索結果が得られたことを条件として終了してよい。

上記実施形態の理解を容易にするために、図２および図５の例を用いて、情報検索装置１が検索語として「単語Ｄ」を受け付けたことを想定する。一方でこれらの具体的な説明は単なる例示に過ぎないことに留意されたい。仮に「単語Ｄ」を用いても情報３について検索結果が得られない場合、まず類似度の閾値「0.9」以上と設定され、Ｓ１０４において「単語Ｃ」が類似語として抽出されてよい。その後Ｓ１０５において「単語Ｃ」を用いて情報３について検索を行う。検索結果が得られない場合、さらに類似度の閾値を下げて「単語Ｄ」の類似語を抽出してよい。この例においては、閾値「0.6」以上と設定することで、「単語Ｆ」が次の類似語として抽出される。情報検索装置１は、「単語Ｆ」で情報３について検索を行い、検索結果が得られた場合には検索処理フローを終了してよい。「単語Ｆ」によって検索結果が得られない場合には、さらに閾値を下げて「単語Ｅ」を抽出してもよいし、１ステップ目の類似語句の抽出を終了し、例えば「単語Ｃ」の類似語（２ステップ目の類似語句）により検索を行ってよい。

さらなる実施形態では、上記の検索処理は、抽出された類似語句の中で類似度が高い類似語句から順に検索処理を行い、所定の検索結果が得られるまで検索処理を継続してもよい。当該実施形態においても検索処理フローは、所定の検索結果が得られたことを条件として終了してよい。

（作用・効果）
以上、第１の実施形態に係る情報検索装置１によれば、ユーザが入力する語句そのものを用いたキーワード検索のみならず、ユーザが意図する分野において近しい意味を有する語句によっても検索することが可能であり、このような構成により、より柔軟な検索処理を提供することができる。

以上の説明では、検索の対象がテキストデータである場合について説明を行ったが、データ検索の形式は本質的にテキストデータに限られない。つまり、本発明は、一般に、ニューラルネットワークまたはその他の技術により情報間で何らかの類似関係を定義可能な検索対象を含む情報群に対する情報検索に適用可能である。

また、上述の実施形態においては、上述した情報検索装置１のＣＰＵ１０は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって上記各種処理が行われる。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。

上記プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。更に、情報検索装置１は、他の実施形態においては、１台のコンピュータで構成されていても良いし、通信可能に接続された複数のコンピュータで構成されていてもよい。

以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ 情報検索装置
２０ 記憶部
１０１ 意味関係構築処理部
１０２ 検索対象文書群登録処理部
１０３ 文書検索処理部
１０４ 類似語句抽出部
２０１ 意味関係記憶部
２０２ 文書記憶部

Claims (9)

1. １つまたは複数の文書を受け付けて、当該１つまたは複数の文書に含まれる語句同士の意味的な類似度を示す意味関係を構築する意味関係構築処理部と、
   検索語の入力を受け付けて、検索対象とする文書群について前記検索語を用いて検索処理を行う文書検索処理部と、
   前記意味関係から、前記検索語と所定の値よりも高い類似度を有する語句を類似語句として抽出する類似語句抽出部と、
   を備え、
   前記文書検索処理部は、さらに、前記類似語句を用いて前記文書群について検索処理を行う
   情報検索装置。
2. 前記検索対象とする文書群を取得し、検索処理のために記憶装置に記憶する検索対象文書群登録処理部をさらに備える、請求項１に記載の情報検索装置。
3. 前記意味関係構築処理部が、前記１つまたは複数の文書に含まれる語句を、数値ベクトルとして定量化し、前記数値ベクトル同士のコサイン類似度に基づき、前記１つまたは複数の文書に含まれる語句同士の類似度を算出する、請求項１に記載の情報検索装置。
4. 前記文書検索処理部は、前記検索語を用いた検索処理により検索結果が得られない場合に、前記類似語句を用いて前記文書群について検索処理を行う、請求項１に記載の情報検索装置。
5. 前記類似語句抽出部が、さらに、前記意味関係から、前記抽出された類似語句と所定の値よりも高い類似度を有する語句を第２の類似語句として抽出し、
   前記文書検索処理部が、さらに、前記第２の類似語句を用いて前記文書群について検索処理を行う、請求項１に記載の情報検索装置。
6. 前記文書検索処理部は、
   前記検索語を用いた検索処理により検索結果が得られない場合に、前記類似語句を用いて前記文書群について検索処理を行い、
   前記類似語句を用いた検索処理により検索結果が得られない場合に、第２の類似語句を用いて前記文書群について検索処理を行う、請求項５に記載の情報検索装置。
7. 前記文書検索処理部は、
   前記抽出された類似語句の中で類似度が高い類似語句から順に検索処理を行い、所定の検索結果が得られるまで前記検索処理を継続する、請求項１に記載の情報検索装置。
8. 情報検索装置によって実行される検索処理方法であって、
   １つまたは複数の文書を受け付けて、当該１つまたは複数の文書に含まれる語句同士の意味的な類似度を示す意味関係を構築するステップと、
   検索語の入力を受け付けて、検索対象とする文書群について前記検索語を用いて検索処理を行うステップと、
   前記意味関係から、前記検索語と所定の値よりも高い類似度を有する語句を類似語句として抽出するステップと、
   前記類似語句を用いて前記文書群について検索処理を行うステップと
   を含む、検索処理方法。
9. コンピュータに、請求項８に記載の方法を実行させるための命令を含むプログラム。

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