JP5292322B2 - 文書検索方法、文書検索装置、文書検索プログラム - Google Patents

Description

本発明は、電子文書群中からユーザが投入した検索語（クエリ）を含む電子文書を検索する文書検索の技術に関する。

現在、インターネット上に公開された電子文書（Ｗｅｂページ）群からユーザの必要とする電子文書を的確に検索する検索エンジンの重要性が高まっている。

概略を説明すれば、例えばロボット型検索エンジンでは、クローラ（ロボット・スパイダー）を用いてＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）上に存在する電子文書を収集し、収集した各電子文書の文書索引（文書インデックス）を作成しておく。作成した文書索引に基づきユーザが端末を通じて投入した検索語（クエリ）を含む電子文書を検索し、該各電子文書をランキング順に並べ替えた検索結果をユーザの端末に返信する。このランキングは、例えば非特許文献１に示すように、検索語と電子文書との関連性および電子文書自体の重要性などを組み合わせて算出されたスコアに従って決定されている。

竹野 浩，井上 孝史 「分散型高速情報収集／全文検索システム ＩｎｆｏＢｅｅ／Ｅｖａｎｇｅｌｉｓｔ」 ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ，ｖｏｌ．５２，Ｎｏ．２ ２００３，ｐｐ７８−８４

しかしながら、従来の検索エンジンは、スコア算出にあたって検索対象の電子文書の難易度あるいは専門度などを考慮していないため、ユーザが検索語について分かり易い電子文書を探している場合や、逆に専門的な電子文書を探している場合などにユーザの期待する電子文書が上位にランキングされず、ユーザの希望に沿った検索結果が得られないおそれがある。

本発明は、上述のような従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、ユーザ希望の専門性や難易度に沿った検索結果を提示することを解決課題としている。

そこで、本発明は、通常のキーワード検索に加えて、事前に準備された説明スコアと単語専門度を用いて、ユーザ希望の専門度（難易度）に沿った文書検索を行う。本発明の一態様は、電子文書群中からユーザ入力の検索語を含む電子文書を検索し、該検索語に対する専門度・難易度のランキング要求を示すユーザ入力の要求専門度方向性に応じた検索結果を求める文書検索方法であって、説明スコア算出手段が、事前に検索対象の各電子文書に含まれる単語間の説明関係に基づき被説明単語に対する説明単語の説明スコアを算出しておく説明スコア算出ステップと、文書専門度算出手段が、検索結果として特定された各電子文書の検索語に対する専門度を、少なくとも検索語を被説明単語としたときの説明単語の説明スコアと、該説明単語に対して事前に定められた専門度とに基づき推定する文書専門度推定ステップと、スコア決定手段が、前記要求専門度方向性にしたがって前記文書専門度推定ステップの推定結果を前記特定された各電子文書のランキングスコアの決定に反映させるスコア決定ステップと、を有する。

本発明の他の態様は、電子文書群中からユーザ入力の検索語を含む電子文書を検索し、該検索語に対する専門度・難易度のランキング要求を示すユーザ入力の要求専門度方向性に応じた検索結果を求める文書検索装置であって、事前に検索対象の各電子文書に含まれる単語間の説明関係に基づき被説明単語に対する説明単語の説明スコアを算出する説明スコア算出手段と、検索結果として特定された各電子文書の検索語に対する専門度を、少なくとも検索語を被説明単語としたときの説明単語の説明スコアと、該説明単語に対して事前に定められた専門度とに基づき推定する文書専門度推定手段と、前記要求専門度方向性にしたがって前記文書専門度推定ステップの推定結果を前記特定された各電子文書のランキングスコアの決定に反映させるスコア決定手段と、を備える。

なお、本発明は、前記装置としてコンピュータを機能させるプログラムの態様としてもよい。このプログラムは、ネットワークや記録媒体などを通じて提供することができる。

本発明によれば、ユーザの希望する専門性（難易度）に沿った検索結果が提示される。

本発明の実施形態に係る文書検索装置の構成図。 同 前処理部の文字列パターン例。

図１に基づき本発明の実施形態に係る文書検索装置を説明する。ここでは文書検索装置１は、図示省略のユーザ端末（例えばパーソナルコンピュータや携帯電話など）とインターネット経由で接続されているものとする。

文書検索装置１は、ユーザ端末から検索指示された検索語に基づき電子文書群の検索処理を行う検索エンジンのシステムを構成し、通常のコンピュータのハードウェアリソース、例えばＣＰＵ、メモリ（ＲＡＭ）、ハードディスクドライブ装置、通信デバイスなどを備える。このハードウェアリソースとソフトウェアリソース（ＯＳ，アプリケーションなど）との協働の結果、ＷＷＷ上から収集した電子文書群（文書集合Ｓ）に対して検索処理の事前準備を行う前処理部２と、検索エンジンの検索処理を行う検索処理部３と、を実装する。

前処理部２は、文書集合Ｓが与えられたときに文書索引（文書インデックス）を生成する文書索引作成部４と、文書集合Ｓの各電子文書内に出現する各単語間の説明関係に基づき被説明単語に対する説明単語の説明スコアを算出する説明スコア算出部５と、を備える。この文書索引作成部３の生成結果は文書索引ＤＢ６に保存され、説明スコア算出部５の算出結果は単語−説明単語ＤＢ７に保存される。なお、文書集合Ｓの各電子文書内に出現する各単語は、予めその専門度が単語専門度ＤＢ８に保存されている。この各ＤＢ６〜８は、ハードディスクドライブ装置あるいはメモリ（ＲＡＭ）などの保存・記憶手段に構築される。

検索処理部３には、ユーザ端末から送信された検索語および該検索語に対する専門度・難易度のランキング要求を示す要求専門度方向性が入力され、文書索引ＤＢ６の保存データに基づき検索語を含む電子文書群の検索結果を特定する文書集合特定部９と、該文書集合特定部９で検索結果として特定された各電子文書の専門性を前記各ＤＢ７．８の保存データに基づき推定する文書専門度推定部１０と、該文書専門度推定部１０の推定結果を前記要求専門度にしたがって前記特定された各電子文書のランキングスコア決定に反映させるスコア決定部１１と、を備えている。

文書専門度推定部１０は、検索語を被説明単語に置き換えて単語−説明単語ＤＢ７から取得した各説明単語の説明スコアと、前記ＤＢ８から取得した検索語の専門度と、前記特定された各電子文書内における検索語の出現回数との乗算和に基づき前記専門度を推定する。

スコア決定部１１は、文書専門度推定部１０の推定結果を前記要求専門度にしたがって前記特定された各電子文書のランキングスコア決定に反映させるため、ユーザの希望する専門性の電子文書が上位にランキングされる。このランキング順に前記特定された各電子文書をソートした検索結果が、最終的にユーザ端末に返信されるため、ユーザ希望の専門度を考慮した検索結果が提示される。以下、前記各処理部２．３を構成する機能ブロック４〜１１の詳細を説明する。

≪前処理部２≫
（１）文書索引作成部４
文書索引作成部４は、矢印Ａに示すように、ＷＷＷからクローラを用いて収集した文書集合Ｓが与えられ、与えられた各電子文書の文書索引を作成する（文書索引作成ステップ）。この文書索引は、文書集合Ｓの各電子文書に出現したすべての単語に対して作成され、単語をキーとして該単語が出現する電子文書の番号および該電子文書内での単語出現回数を格納するものとする。文書索引の作成には一般的な転置インデックスの作成処理を利用することができる。作成された文書索引は、矢印Ｂに示すように、前記ＤＢ６に保存される。

（２）説明スコア算出部５
説明スコア算出部５は、矢印Ｃに示すように、文書集合Ｓが与えられると該文書集合Ｓの各電子文書を解析する。ここでは各電子文書内に出現したすべての単語を対象単語、即ち被説明単語とし、該被説明単語を説明するための説明単語を求め、スコア付けを行う（説明スコア算出ステップ）。

詳細を説明すれば、まず各電子文書中で被説明単語ｗｔの周辺に出現した各単語を説明単語候補ｗｃとし、あらかじめ定義された説明関係を示す基準（ａ）〜（ｄ）に応じて各説明単語候補ｗｃの説明サブスコアＥａ（ｗｔ，ｗｃ）、Ｅｂ（ｗｔ，ｗｃ）、Ｅｃ（ｗｔ，ｗｃ）、Ｅｄ（ｗｔ，ｗｃ）を算出する。この各基準を以下に説明する。

（ａ）係り受け解析結果の係り元になるか否か
説明単語候補ｗｃが、被説明単語ｗｔの係り元として出現している場合には説明サブスコアＥａ（ｗｔ，ｗｃ）を算出する。説明サブスコアＥａ（ｗｔ，ｗｃ）の算出には式１を用いる。
式１：Ｅａ（ｗｔ，ｗｃ）＝文書集合Ｓの全体において説明単語候補ｗｃが被説明単語ｗｔの係り元になった回数／文書集合Ｓの全体において説明単語ｗｃが任意の単語の係り元になった回数

（ｂ）説明単語候補ｗｃが被説明単語ｗｔの前後に出現するか否か
説明単語候補ｗｃが、被説明単語ｗｔの前後に出現している場合には説明サブスコアＥｂ（ｗｔ，ｗｃ）を算出する。説明サブスコアＥｂ（ｗｔ，ｗｃ）の算出には式２を用いる。
式２：Ｅｂ（ｗｔ，ｗｃ）＝文書集合Ｓの全体において説明単語候補ｗｃが被説明単語ｗｔの前後に出現した回数／文書集合Ｓの全体において説明単語候補ｗｃが出現した回数

（ｃ）被説明単語ｗｔの直後の括弧内に説明単語候補ｗｃが含まれているか否か
説明単語候補ｗｃが、被説明単語ｗｔの直後に存在する括弧内に含まれている場合には説明サブスコアＥｃ（ｗｔ，ｗｃ）を算出する。説明サブスコアＥｃ（ｗｔ，ｗｃ）の算出には式３を用いる。
式３：Ｅｃ（ｗｔ，ｗｃ）＝文書集合Ｓの全体において説明単語候補ｗｃが被説明単語ｗｔの直後の括弧内に含まれていた回数／文書集合Ｓの全体において説明単語候補ｗｃが括弧内に出現した回数

（ｄ）事前に定めた文字列パターンに該当するか否か
説明単語候補ｗｃが、被説明単語ｗｔを対象とした図２の文字列パターンなどに該当する場合には説明サブスコアＥｄ（ｗｔ，ｗｃ）を算出する。説明サブスコアＥｄ（ｗｔ，ｗｃ）の算出には式４を用いる。
式４：Ｅｄ（ｗｔ，ｗｃ）＝文書集合Ｓの全体において被説明単語ｗｔに対して説明単語候補ｗｃが文字列パターンにマッチした回数／文書集合Ｓの全体において任意の単語に対して説明単語候補ｗｃが文字列パターンにマッチした回数

つぎに説明単語候補ｗｃの被説明単語ｗｔに対する説明スコアＥ（ｗｔ，ｗｃ）を、説明サブスコアＥａ（ｗｔ，ｗｃ）、Ｅｂ（ｗｔ，ｗｃ）、Ｅｃ（ｗｔ，ｗｃ）、Ｅｄ（ｗｔ，ｗｃ）の重みつき和によって算出する。具体的には、各説明単語候補ｗｃの被説明単語ｗｔに対する説明スコアＥ（ｗｔ，ｗｃ）は、式５を用いて算出される。
式５：Ｅ（ｗｔ，ｗｃ）＝ｋｅ_a・Ｅａ（ｗｔ，ｗｃ）＋ｋｅ_b・Ｅｂ（ｗｔ，ｗｃ）＋ｋｅ_c・Ｅｃ（ｗｔ，ｗｃ）＋ｋｅ_d・Ｅｄ（ｗｔ，ｗｃ）

式５中の「ｋｅ_a」、「ｋｅ_b」、「ｋｅ_c」、「ｋｅ_d」は、事前に定めた各サブスコアの重みを示す定数を示している。このように算出された説明スコアＥ（ｗｔ，ｗｃ）の値が「０」でなければ、該説明単語候補ｗｔを被説明単語ｗｃに対する説明単語とみなし、矢印Ｄに示すように、説明スコアＥ（ｗｔ，ｗｃ）とペアにして前記ＤＢ７に保存する。

表１は、前記ＤＢ７の保存データ例を示している。ここでは前記説明スコア算出部５で処理された説明単語の集合が被説明単語毎に保存されている。この説明単語の集合は、各説明単語とその説明スコアとをペアに保持している。なお、前記ＤＢ７には、必ずしもすべての説明単語を保存する必要は無く、例えば処理の高速化のため、説明スコアの高い上位の説明単語のみを保存してもよい。

（３）単語専門度ＤＢ８
単語専門度ＤＢ８には、対象単語、即ち文書集合Ｓを構成する各電子文書に含まれる単語自体がどの程度専門的な語かを数値化した専門性スコアが保存されている。表２は、前記単語専門度ＤＢ８の保存データ例を示している。

専門性スコアとしては、情報検索の分野で一般的に利用されている式６のＩＤＦ値を用いることができる。
式６：単語ｔのＩＤＦ＝ｌｏｇ（文書集合内の文書総数／ｔ（単語）が出現した文書の総数）

≪検索処理部３≫
検索処理部３の処理は、ユーザの検索処理命令に基づき開始される。ここでは検索処理部３は、前記ユーザ端末のブラウザに検索画面を表示させる。この検索画面には、ユーザ希望の検索語（クエリ）と該検索語に対する専門度・難易度のランキング要求を示す要求専門度方向性とが入力可能なものとする。

この要求専門度方向性は、（ａ）検索語について専門度の高い順に並べて欲しいのか、（ｂ）専門度を考慮せずに通常の検索として並べて欲しいのか、（ｃ）検索語についての専門度の低い順、即ち検索語について分かり易い順に並べて欲しいのかを示すものとする。

具体的には、ユーザは、ユーザ端末のブラウザに表示された検索画面に検索語Ｑｗと、検索語Ｑｗに対する要求専門度方向性Ｑｏ（∈{−１，０，＋１}）を入力・送信し、前記検索処理部３に検索命令を指示するものとする。ここでは「Ｑｏ＝−１」は検索語について分かり易い順に並べて欲しいことを示し、「Ｑｏ＝０」は専門度を考慮せずに通常の検索として並べて欲しいことを示し、「Ｑｏ＝＋１」は検索語について専門度の高い順に並べて欲しいことを示す値とする。なお、検索処理部３は、ユーザ端末から受信した検索語Ｑｗと要求専門度方向性Ｑｏ（∈{−１，０，＋１}）とを文書集合検索部９に送るものとする。

（１）文書集合特定部９
文書集合特定部９は、ユーザ端末から送信された検索語Ｑｗに基づき通常の検索エンジンの検索処理を実施する。すなわち、文書索引ＤＢ６内を検索し、矢印Ｅに示すように、検索語Ｑｗが少なくとも１度は出現する電子文書の文書集合を特定する（文書集合特定ステップ）。ここでは一般的な転置インデックスを利用した文書集合の特定方法を用いることができる。

検索結果として特定された文書集合と検索語Ｑｗとは、矢印Ｆに示すように、文書専門度推定部１０に送られる一方、前記特定された文書集合・検索語Ｑｗ・要求専門度方向性Ｑｏ（∈{−１，０，＋１}）は、矢印Ｊに示すように、スコア決定部１１に送られる。

（２）文書専門度推定部１０
文書専門度推定部１０は、文書集合検索部９から送られた文書集合と検索語Ｑｗを処理対象とし、前記各ＤＢ７．８を参照して該各電子文書の検索語Ｑｗに対する専門度を推定する（文書専門度推定ステップ）。

ここで文書ｄの専門度推定例を説明すれば、まず検索語Ｑｗを被説明単語に置き換えて単語−説明単語ＤＢ７の保存データを探索し、検索語Ｑｗの説明単語集合ＴＥを特定する。また、特定した説明単語集合ＴＥ内の各要素、即ち各説明単語ｔｅ∈ＴＥの検索語Ｑｗに対する説明スコアＥ（Ｑｗ，ｔｅ）を取得する。

例えば検索語Ｑｗが「微分」であれば、表１の単語−説明単語Ｄ７Ｂの保存データから被説明単語（対象単語）「微分」に応じた説明単語集合「ＴＥ＝積分，解析，係数，傾き，．．．」と、その各説明スコア「Ｅ（微分，積分）＝５３１．５、Ｅ（微分，解析）＝１３１．５，Ｅ（微分，係数）＝５７．２，Ｅ（微分，傾き）＝４３．１，．．．」と、を取得する。

つぎに説明単語集合に対して、単語専門度ＤＢ８を参照して各説明単語ｔｅ∈ＴＥの専門度ｓ（ｔｅ）を取得する。例えば説明単語集合「ＴＥ＝積分，解析，係数，傾き，．．．」のそれぞれに対して、専門度ｓ（ｔｅ）「ｓ（積分）＝１０．４１２，ｓ（解析）＝７．３５７，ｓ（係数）＝９．２４８，ｓ（傾き）＝９．３１８，．．．」を取得する。

最後に取得した説明スコアＥ（Ｑｗ，ｔｅ）と専門度ｓ（ｔｅ）とを用いて文書ｄの検索語Ｑｗに対する専門度Ｓ（Ｑｗ，ｄ）を推定結果として算出する。この算出には式７が用いられる。

式７中、「ｔｅ」の文書ｄでの出現回数は、文書ＤＢ作成部によって作成された転置インデクスを参照することができるため、文書自体を走査することなく高速に得られる。このような専門度推定処理を、文書集合検索部９から送られた文書集合の電子文書毎に実施し、それぞれの専門度を算出する。算出された各専門度を矢印Ｉに示すように、スコア決定部１１に送られる。

（３）スコア決定部１１
スコア決定部１１は、文書集合・検索語Ｑｗ・要求専門度方向性Ｑｏおよび文文書集合の各専門度とを受け取ると、受け取った各電子文書のランキングスコアを決定する（スコア決定ステップ）。

ここでは文書専門度推定部１０と同様に文書ｄを、処理対象とするスコア決定例を説明する。スコアは、以下に示す関連度サブスコア・検索語非依存度サブスコア・専門度サブスコアの重み和によって求める。

（ａ）関連度サブスコア
関連度サブスコアは、検索語Ｑｗと文書ｄとの関連度を示し、文書検索において一般的に利用されているＴＦ・ＩＤＦスコアや、ＢＭ２５スコアなどを用いることができる。

（ｂ）検索語非依存度サブスコア
検索語非依存度サブスコアは、文書ｄ自体の重要度を示し、文書検索において一般的に利用されているＷＷＷ上のリンク数に基づくスコアや、有害文書であるか否かを示すスコアなどを用いることができる。なお、検索語非依存度サブスコアは、必ずしも利用する必要は無く、該サブスコアを利用しなくともよい。利用しない場合は検索語非依存度サブスコアには「０」の値を用いる。

（ｃ）専門度サブスコア
専門度サブスコアは、文書専門度推定部１０から送られた文書ｄの検索語Ｑｗに対する専門度Ｓ（Ｑｗ，ｄ）と、文書集合検索部９から送られた要求専門度方向性Ｑｏとを用いて、「Ｑｏ・Ｓ（Ｑｗ，ｄ）」と定義される。

この各サブスコアから検索語Ｑｗ，要求専門度方向性Ｑｏに対する文書ｄのランキングスコアを、「α・関連度サブスコア＋β・検索語非依存サブスコア＋γ・専門度サブスコア」として算出する。この「α」、「β」、「γ」は、事前に定めた各サブスコアの重みを示す定数である。このようなランキングスコアを電子文書毎に算出する。

ここで算出されたランキングスコア順に文書集合検索部９から送られた文書集合が並べ替えられるため、ユーザが希望する専門度・難易度の電子文書が上位にランキングされる。したがって、検索エンジンの検索処理において検索語に対するユーザ希望の専門度・難易度が検索結果のランキングに反映され、かかる検索結果が最終的にユーザ端末に送信され、ブラウザ上に表示される。

その結果、文書検索装置１によれば、ユーザが探している電子文書について、専門的な電子文書順を希望するか、あるいは分かり易い電子文書順を希望するかを要求専門度方向性の入力で指定させることにより、ユーザ希望に沿った文書検索が行われ、その検索結果がユーザに提示される。

このとき文書検索装置１では、検索処理の事前準備を通じて前記各ＤＢ７．８には検索対象（文書集合Ｓ）の各電子文書の専門度のデータが保存されているため、任意の検索語に対する専門度を算出することが可能である。また、検索処理時の専門度算出は、前記各ＤＢ６〜８の保存データ、即ち説明単語の説明スコア・専門度・単語の出現回数を計数し、その乗算和を求めるだけでよく、高速に検索を行うこともできる。

なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、装置構成や処理内容などは各請求項に記載した範囲内で変形することができる。例えば、文書検索装置１を検索エンジンのシステムサーバではなく、社内ネットワークの文書検索用サーバとして構成することも可能である。また、説明単語と被説明単語との説明関係を示す基準は、必ずしも基準（ａ）〜（ｄ）を用いる必要はなく、他の基準を用いてもよい。

≪プログラムなど≫
本発明は、文書検索装置１の各部４〜１１の一部もしくは全部として、コンピュータを機能させる文書検索プログラムとして構成することもできる。このプログラムによれば、前記各ステップの一部あるいは全部をコンピュータに実行させることが可能となる。

前記プログラムは、Ｗｅｂサイトや電子メールなどネットワークを通じて提供することができる。また、前記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＨＤＤ，ＢＤ−ＲＯＭ，ＢＲ−Ｒ，ＢＤ−ＲＥなどの記録媒体に記録して、保存・配布することも可能である。この記録媒体は、記録媒体駆動装置を利用して読み出され、そのプログラムコード自体が前記実施形態の処理を実現するので、該記録媒体も本発明を構成する。

１…文書検索装置
２…前処理部
３…検索処理部
４…文書索引作成部
５…説明スコア算出部（説明スコア算出手段）
６…文書索引ＤＢ
７…単語−説明単語ＤＢ（説明データベース）
８…単語専門度ＤＢ（専門度データベース）
９…文書集合特定部
１０…文書専門度推定部（文書専門度推定手段）
１１…スコア決定部（スコア決定手段）

Claims (9)

1. 電子文書群中からユーザ入力の検索語を含む電子文書を検索し、該検索語に対する専門度・難易度のランキング要求を示すユーザ入力の要求専門度方向性に応じた検索結果を求める文書検索方法であって、
   説明スコア算出手段が、事前に検索対象の各電子文書に含まれる単語間の説明関係に基づき被説明単語に対する説明単語の説明スコアを算出しておく説明スコア算出ステップと、
   文書専門度推定手段が、検索結果として特定された各電子文書の検索語に対する専門度を、少なくとも検索語を被説明単語としたときの説明単語の説明スコアと、該説明単語に対して事前に定められた専門度とに基づき推定する文書専門度推定ステップと、
   スコア決定手段が、前記要求専門度方向性にしたがって前記文書専門度推定ステップの推定結果を前記特定された各電子文書のランキングスコアの決定に反映させるスコア決定ステップと、
   を有することを特徴とする文書検索方法。
2. 前記説明スコア算出ステップは、あらかじめ定義された説明単語と被説明単語との説明関係を示す複数の基準に応じて説明単語のサブスコアを算出し、該各サブスコアの重み和をもって説明単語の説明スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項１記載の文書検索方法。
3. 前記文書専門度推定ステップは、前記説明スコア算出手段の算出した説明スコアを保存する説明スコアデータベースと、前記各説明単語の専門度を保存する専門度データベースとを参照し、
   前記説明スコアデータベースに保存された説明単語の説明スコアと、前記専門度データベースに保存された該説明単語の専門度と、該説明単語の出現回数との乗算和に基づき前記推定結果を求める
   ことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の文書検索方法。
4. 前記スコア決定ステップは、前記要求方向性の値と前記推定結果の値とを乗じて算出したサブスコアを前記ランキングスコアに加味する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の文書検索方法。
5. 電子文書群中からユーザ入力の検索語を含む電子文書を検索し、該検索語に対する専門度・難易度のランキング要求を示すユーザ入力の要求専門度方向性に応じた検索結果を求める文書検索装置であって、
   事前に検索対象の各電子文書に含まれる単語間の説明関係に基づき被説明単語に対する説明単語の説明スコアを算出する説明スコア算出手段と、
   検索結果として特定された各電子文書の検索語に対する専門度を、少なくとも検索語を被説明単語としたときの説明単語の説明スコアと、該説明単語に対して事前に定められた専門度とに基づき推定する文書専門度推定手段と、
   前記要求専門度方向性にしたがって前記文書専門度推定ステップの推定結果を前記特定された各電子文書のランキングスコアの決定に反映させるスコア決定手段と、
   を備えることを特徴とする文書検索装置。
6. 前記説明スコア算出手段は、あらかじめ定義された説明単語と被説明単語との説明関係を示す複数の基準に応じて説明単語のサブスコアを算出し、該各サブスコアの重み和をもって説明単語の説明スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項５記載の文書検索装置。
7. 前記文書専門度推定手段は、前記説明スコア算出手段の算出した説明スコアを保存する説明スコアデータベースと、前記各説明単語の専門度を保存する専門度データベースとを参照し、
   前記説明スコアデータベースに保存された説明単語の説明スコアと、前記専門度データベースに保存された該説明単語の専門度と、該説明単語の出現回数との乗算和に基づき前記推定結果を求める
   ことを特徴とする請求項５または６のいずれか１項に記載の文書検索装置。
8. 前記スコア決定手段は、前記要求方向性の値と前記推定結果の値とを乗じて算出したサブスコアを前記ランキングスコアに加味する
   ことを特徴とする請求項５〜７のいずれか１項に記載の文書検索装置。
9. 請求項５〜請求項８のいずれか１項に記載の文書検索装置としてコンピュータを機能させるための文書検索プログラム

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