JP5477006B2

JP5477006B2 - 検索装置、及び、プログラム

Info

Publication number: JP5477006B2
Application number: JP2010006738A
Authority: JP
Inventors: 宏一谷垣; 勇之相川
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2010-01-15
Filing date: 2010-01-15
Publication date: 2014-04-23
Anticipated expiration: 2030-01-15
Also published as: JP2011145917A

Description

階層構造を有する検索対象データから情報を検索する検索装置に関する。

カーナビゲーションシステム（以下、カーナビと記述する）で施設名称を検索して目的地を設定する場合がある。従来のカーナビでは、ユーザが入力したキーワード（文字列）に対し、キーワードを包含する新たなキーワードの候補を階層的に表示することにより、絞り込みを進める。例えば、キーワードとして「あいちけんちょう」を入力した場合、最上位階層の「愛知県庁」「愛知県町村会館」「愛知県調理師養成学校」を候補として提示する。ユーザが「愛知県庁」を選択した場合、「愛知県庁」の下位名称である「…農林水産部」などを候補として提示する。施設名など、予め辞書（リスト）に登録されているエントリを検索する場合には有効である。（下記特許文献１参照）

また、インターネット上のウェブページを検索する場合、従来の検索装置では、あらかじめ、検索対象の分野で設定したキーワードを、当該分野でサンプリングしたウェブページにおける出現頻度に基づいて点数付けし、データベースに格納する。また、検索対象のウェブページをブロック化し、ブロックに含まれるキーワードの点数をデータベースより求めて合計し、ブロックの点数を算出し、閾値以上の点数のブロックのみを検索対象とする。ブロックは、例えば、飲食店のウェブページでは、店舗名やメニュー、アクセス情報といった単位である。ユーザがキーワードを入力して検索を行うと、閾値以上の点数のブロックを検索し、ユーザが入力したキーワードを含むウェブページを結果として提示する。閾値以上の点数のブロックのみを検索対象とすることにより、ユーザが入力したキーワードとの関連性の低いページが検索結果として提示されないようにする。例えば、ユーザが銀座にある割烹料理屋のウェブページを検索しようとして、「銀座」、「割烹」のキーワードを入力した場合、銀座の割烹料理屋を姉妹店に持つ渋谷のとんかつ屋のウェブページは結果として提示しないようになる。（下記特許文献２参照）

また、章や節のような階層構造を有する1つの文書が複数の文書データファイルから構成される場合、従来のデータベース管理システムでは、ファイル毎に章、節、属性を管理し、ユーザがキーワードを入力して検索した場合、該当するファイル名、章、節を提示する。（下記特許文献３参照）

特許第３７８１６３２特開２００７−２７９９６４特開平１０−２２８４８９

しかしながら、上記特許文献１のように、ユーザが入力したキーワードを包含する新たなキーワードの候補を提示して絞り込みを進める技術では、検索対象が操作マニュアルなどの文書の場合、キーワードは様々な文脈で出現するため、キーワードだけで絞り込みを進めるのは難しいケースがある。

また、上記特許文献２のように、キーワードの出現頻度によって点数付けを行い、点数の高いブロックを含むページを検索結果として提示する技術では、ユーザが入力したキーワードで検索を行うため、複数の検索結果からさらに絞り込みを行う場合、検索結果の内容をユーザが見て検索の方向性を確認した後に、新たなキーワードをユーザが入力する必要があり、ユーザが所望する情報を含むページを検索するのに時間がかかる。

また、上記特許文献３のように、複数の文書データファイルで構成される文書からキーワードが含まれるファイル名、章、節を提示する技術では、キーワードが１つでも含まれていれば検索結果として提示されるため、検索結果が多数提示された場合、ユーザは所望する情報が記載されているのはどの検索結果なのかわからず、適切な検索結果を選択できない。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、文書を検索する際に、ユーザが所望する情報が記載されている箇所をより的確に検索できるような検索装置を得ることを目的としている。

検索対象データの検索範囲の階層関係を示す第１のテーブルと、前記検索対象データに含まれる検索キーワードの階層関係を示す第２のテーブルと、前記検索対象データの検索範囲を示す検索範囲情報と前記検索キーワードとから構成される検索クエリが入力され、入力された前記検索範囲情報と前記第１のテーブルに示された階層関係とに基づいて抽出される更に下位の検索範囲情報と、入力された前記検索キーワードと前記第２のテーブルに示された階層関係とに基づいて抽出される更に下位の検索キーワードとを出力する検索クエリ候補抽出部を備えることを特徴とする。

本発明によれば、現在の検索クエリの状態に応じて、動的に次の検索クエリの検索キーワードと検索範囲情報の候補が出力され、ユーザは所望の情報が記載されている箇所をより的確に検索することができる。

本発明にかかる検索装置の構成例を示す図である。カーナビのユーザインタフェースの構成例を示す図である。現在の検索クエリと次の検索クエリの要素の候補リストの構成例を示す図である。現在の検索クエリと次の検索クエリの要素の候補リストの構成例を示す図である。現在の検索クエリと次の検索クエリの要素の候補リストの構成例を示す図である。現在の検索クエリと次の検索クエリの要素の候補リストの構成例を示す図である。現在の検索クエリと次の検索クエリの要素の候補リストの構成例を示す図である。キーワードの出現頻度分布行列の絞り込み状態の一例を示す図である。キーワードの出現頻度分布行列の格納方法の一例を示す図である。検索クエリ候補抽出手段１４における処理の流れを示すフロー図である。検索キーワードの候補の相互情報量の一例を示す図である。キーワードの出現頻度分布行列の絞り込み状態の一例を示す図である。検索章題の候補の相互情報量の一例を示す図である。検索キーワードと検索章題の候補を相互情報量で順位付けした一例を示す図である。キーワードの出現頻度分布行列の絞り込み状態の一例を示す図である。検索キーワードの候補の相互情報量の一例を示す図である。キーワードの出現頻度分布行列の絞り込み状態の一例を示す図である。検索章題の候補の相互情報量の一例を示す図である。検索キーワードと検索章題の候補を相互情報量で順位付けした一例を示す図である。キーワードの出現頻度分布行列の絞り込み状態の一例を示す図である。検索キーワードの候補の相互情報量の一例を示す図である。キーワードの出現頻度分布行列の絞り込み状態の一例を示す図である。検索章題の候補の相互情報量の一例を示す図である。検索キーワードと検索章題の候補を相互情報量で順位付けした一例を示す図である。キーワードの出現頻度分布行列の絞り込み状態の一例を示す図である。検索章題の候補の相互情報量の一例を示す図である。検索章題の候補を相互情報量で順位付けした一例を示す図である。キーワードの重み付け分布行列の絞り込み状態の一例を示す図である。検索履歴の頻度分布行列の絞り込み状態の一例を示す図である。

実施の形態１．
図１は本発明の装置の構成例である。文字入力手段１１は、検索対象の文書の検索クエリとして使う検索キーワードの文字列をユーザが直接入力する手段を提供する。検索クエリ表示手段１２は、検索クエリと呼ばれる検索条件の現在の内容を表示する。章別単語頻度格納手段１３は、キーワードの出現頻度分布を文書の章節の論理構造単位で格納している。検索クエリ候補抽出手段１４は、現在の検索クエリと、章別単語頻度格納手段１３に格納したキーワードの出現頻度分布をもとに、次の検索クエリの要素の候補を出力する。検索クエリ候補表示手段１５は、出力された次の検索クエリの要素の候補を、ユーザが選択できる形態で表示する。文書検索手段１６は、検索クエリ表示手段１２が表示している現在の検索クエリで、文書データ格納手段１７が格納している文書を検索する。文書データ格納手段１７は、検索対象データである電子マニュアルなどの文書データを格納している。文書データ表示手段１８は、文書検索手段１６の検索結果を受け取り、検索でヒットした箇所から文書を表示する。

図２は本発明を構成する入力手段、出力手段の一例を示すＵｓｅｒＩｎｔｅｒｆａｃｅ（ＵＩ）である。本実施の形態は、カーナビのタッチパネル上に表示したＵＩで、カーナビの操作マニュアルを検索する例を用いて説明するが、ＰＣ等で検索する例でも構わない。検索対象データとなる操作マニュアルは章や節の階層構造を有しており、章題が検索範囲を示す検索範囲情報である。なお、章題は章や節のタイトルである。

図２において、２１は検索クエリの表示領域である。表示されている文字列「ルート（２．５ルートの確認・編集）」は操作マニュアルを検索するための検索クエリの例である。検索クエリ２１は検索キーワード２２と検索章題２３の２つの要素から構成され、検索キーワードが「ルート」、検索章題が「２．５ルートの確認・編集」である。本実施の形態では、検索章題は括弧で括って表現する。

２４は検索キーワードを一文字ずつ入力するための文字入力ボタンである。一般的な携帯電話のテンキーと同様の操作により、「あ」「か」…のボタンを何度か押すことにより、あ行、か行、…の文字を入力する。２５は直前に行った操作を取り消し、状態を元に戻すときに押すボタンである。

２６は、操作マニュアルを表示するためのボタンである。検索クエリ２１を表示した状態でボタン２６を押すと、表示がドキュメントビューワ画面に切り替わり、操作マニュアル中で検索クエリが最初にヒットした箇所を表示する。例えば、検索クエリが「ルート（２．５ルートの確認・編集）」の場合、操作マニュアル２．５節の中で、「ルート」が記載されている箇所を検索し、最初に記載されている箇所を表示する。

２７は、現在の検索クエリ２１をさらに絞り込むために、本装置がサジェストした次の検索クエリの要素の候補リストである。表示される次の検索クエリの要素の候補には２種類ある。次の検索クエリの要素の候補リスト２７のうち、２８ｉ〜ｊは検索章題の候補である。検索クエリ２１に表示されている現在の検索章題「（２．５ルートの確認・編集）」を、その下位の節「（２．５．１ルートの確認）」や「（２．５．２ルートの編集）」に絞り込むことをサジェストしている。一方、２８ｋ〜ｌは検索キーワードの候補である。検索クエリ２１に表示されている現在の検索キーワード「ルート」を、より長いキーワード「ルート表示」や「ルート変更」に置き換えて絞り込むことをサジェストしている。次の検索クエリの要素の候補２８ｉ〜ｌは、それぞれが独立したボタンである。ボタンを押すとその候補が選択され、検索クエリ２１に表示されている検索クエリ中の検索キーワード２２、または検索章題２３が、選択した項目で置き換えられる。

２９は、次の検索クエリの要素の候補リスト２７のスクロールボタンである。「▽」のボタン２９ａを押せば次の候補が表示され、「△」のボタン２９ｂを押せば前の候補を表示することができる。

次に本装置の動作について説明する。
まず、ユーザからみたときの一連のＵＩ動作について説明する。

図３は、図２で説明したカーナビのタッチパネルに表示されたＵＩの初期画面である。ユーザがまだ何も入力していないため、検索クエリ２１の表示領域と次の検索クエリの要素の候補リスト２７の表示領域には、まだ何も表示されていない。

ユーザは、操作マニュアルを検索するための検索キーワードとして、「ルート」を入力しようとしている。「る」を入力するには文字入力ボタン２４の「ら」を３回連続して押せばよい。ユーザが「る」の文字を入力すると、画面の状態は図３から図４に切り替わり、検索クエリ２１には「る」が表示される。

図４では、検索クエリ２１として検索キーワード「る」が設定されている。検索クエリ２１が変化すると、検索クエリ候補抽出手段１４は新たに次の検索クエリの要素の候補を抽出する。検索クエリ候補抽出手段１４の動作については後述する。検索クエリ候補抽出手段１４により候補として「ルート」２８ａ、「（２．ナビ機能）」２８ｂ、「（１．はじめに）」２８ｃ、「ルート探索」２８ｄが抽出され、次の検索クエリの要素の候補リスト２７に表示される。ユーザが検索キーワードの候補「ルート」２８ａのボタンを押すと、画面の状態は図４から図５に切り替わる。

図５では、検索クエリ２１として検索キーワード「ルート」が設定されている。検索章題はまだ設定されていないため、検索範囲は操作マニュアル全体となる。したがって、現在の検索クエリで「文書表示」ボタン２６を押すと、操作マニュアル中で最初に「ルート」の文字列が記載されている箇所が表示される。しかし、「ルート」は操作マニュアル中で何度も出現するありふれたキーワードであるから、この検索条件だけでユーザが所望する情報が記載されている箇所を検出することは難しい。

検索クエリ「ルート」をさらに絞り込むために、次の検索クエリの要素の候補リスト２７に候補が表示されている。「（２．２経由地の設定）」２８ｅ、「（２．５ルートの確認・編集）」２８ｆは検索章題を絞り込むための候補である。「ルート探索」２８ｇ、「ルート表示」２８ｈは検索キーワードの候補である。検索キーワード自体を、より長い文字列に置き換えることにより、ユーザが所望する情報が記載されている箇所を絞り込む。ここでは検索章題から絞り込むため、ユーザが「（２．５ルートの確認・編集）」２８ｆのボタンを押すと画面の状態は図５から図６に切り替わる。

図６では、検索クエリ２１に「ルート（２．５ルートの確認・編集）」と表示されていることから、検索クエリ２１に検索章題「（２．５ルートの確認・編集）」が追加されたことがわかる。さらに次の検索クエリの要素の候補リスト２７には新たな候補が表示されている。

検索章題の候補「（２．５．１ルートの確認）」２８ｉ、「（２．５．２ルートの編集）」２８ｊは、現在の検索章題「（２．５ルートの確認・編集）」をその下位の節に絞り込むことをサジェストしている。一方、検索キーワードの候補「ルート表示」２８ｋ、「ルート変更」２８ｌは、現在の検索キーワード「ルート」をさらに長くする候補をサジェストしている。「ルート変更」２８ｉは、図５ではサジェストされていなかったキーワードである。これは、図５では検索章題が設定されていなかったために操作マニュアル全体を対象とした候補が表示されていたが、図６では２．５節の記載内容に合った候補が表示されたためである。

次の検索クエリの要素の候補２８ｉ〜ｌの中から、ユーザが「ルート変更」２８ｌのボタンを押すと、画面の状態は図６から図７に切り替わる。

図７では、検索クエリ２１に「ルート変更（２．５ルートの確認・編集）」と表示されていることから、検索クエリ２１の検索キーワードが「ルート」から「ルート変更」に置き換えられたことがわかる。次の検索クエリの要素の候補リスト２７として、「（２．５．２（５）迂回ルートを探索する）」２８ｍ、「（２．５．２（６）別ルートを探索する）」２８ｎ、「（２．５．２（１）ＢＢＢ）」２８ｏ、「（２．５．２ルートの編集）」２８ｐの検索章題の候補のみが表示されている。「ルート変更」をさらに長くするようなキーワードがないため、検索キーワードの候補は表示されていない。ユーザは検索章題の候補２８ｍ〜ｐから選択することでさらに絞り込みを進めてもよいし、検索クエリによる絞り込みを終了し、「文書表示」ボタン２６を押して操作マニュアルの閲覧を開始してもよい。

以上が、ユーザからみたときの一連のＵＩ動作の説明である。
次に、検索クエリ候補抽出手段１４が図４〜７の次の検索クエリの要素の候補リスト２７を抽出する動作について図８〜２７を用いて説明する。

図８は、章別単語頻度格納手段１３に格納したキーワードの頻度分布の一部である。８１は、検索キーワードの候補として本装置がサジェストする階層関係を有するキーワードの読みを木構造で表したものである。データの一部として、読みが「るーと」で始まるキーワードを示す。葉ノードの「♯」は、キーワードの終端であることを表している。ユーザが文字入力ボタン２４から１文字ずつ入力していくと、木構造８１を１ノードずつ葉に向かって進むことになる。

８３は、操作マニュアルの文書の階層的な論理構造を木構造で表したものである。根ノード「／」８４ａは、文書全体を表す特別なノードである。根ノード以外の各ノードは章や節の章題で、検索範囲を示す。葉ノードは、最も細かい論理構造単位である。キーワードの木構造８１や章題の木構造８３で示したノードの階層関係の情報は、例えばテーブル等で検索クエリ候補抽出手段１４に保持する。

８５は、キーワードの木構造８１の葉ノードを行、章題の木構造８３の葉ノードを列として生成した頻度分布行列である。各要素の数値は、最も細かい章節の単位でキーワードが出現した回数を示している。頻度分布行列は、例えば図９に示すデータベースとして装置に格納する。キーワードは最長一致基準でカウントしているため、複数のキーワードで重複したカウントはない。すなわち、操作マニュアル中に「ルート案内・・・」という記述がある場合は、「るーと＃」の頻度としてはカウントせず、「るーとあんない＃」の頻度としてカウントしている。どの章節の記述がユーザにとって役立つのか事前知識がない場合には、キーワードの出現頻度に比例した確率でユーザが所望する情報が記載されている可能性が高い。

検索クエリ候補抽出手段１４は、次の検索クエリの要素の候補として、例えば相互情報量やカイ二乗値といった統計的指標を比較することにより、頻度分布の曖昧性を減らすようなキーワードや章題の候補を抽出する。本実施の形態では、相互情報量を利用する例を示す。相互情報量は、数式１〜４により求める。絞り込み範囲ＲのエントロピーＨ_Ｒを数式１に定義する。Ｒは絞り込み範囲、ｃ_ｉは絞り込み範囲内の頻度である。｜Ｒ｜は範囲Ｒに含まれる頻度の総和で、数式２で計算する。元の絞り込み範囲をＲ_０、新たな絞り込み範囲をＲ_１+、Ｒ_０からＲ_１+を取り除いた範囲をＲ_１-とするとき、Ｒ_０、Ｒ_１+、Ｒ_１-の関係は数式３に示す通りで、相互情報量は数式４により求める。

図１０は、検索クエリ候補抽出手段１４における処理の流れを示すフロー図である。図４の次の検索クエリの要素の候補リスト２７を抽出する動作を説明する。検索クエリ２１にユーザが「る」を入力すると、図８の検索キーワードの木構造では８２ａ、章題の木構造では８４ａのノードとなるため、ステップ１０１において、現在の絞り込み範囲は８６ａ１となる。ステップ１０２において、現在の検索キーワードのノード８２ａは葉ノードではないと判定される。ステップ１０３において、絞り込み範囲８６ａに含まれる検索キーワードの全候補「るーと」８２ｂ、「るーとあんない＃」８２ｃ、「るーとがくしゅう＃」８２ｄ、…、８２ｊの相互情報量を算出する。各候補に対応する絞り込み範囲は、「るーと」８２ｂは８６ｂ１、「るーとあんない＃」８２ｃは８６ｃ１、「るーとがくしゅう＃」８２ｄは８６ｄ１、…、８２ｊは８６ｊ１である。例えば、「るーと」８２ｂの相互情報量を数式４に従って算出すると、Ｒ_０は８６ａ１、Ｒ_１+は８６ｂ１、Ｒ_１-は８６ａ１から８６ｂ１を取り除いた部分となり、相互情報量は０．６４となる。図１１に、検索キーワードの全候補８２ｂ〜ｊについて同様に相互情報量を算出した値を示す。

ステップ１０２において、現在の検索キーワードのノードが葉ノードと判定された場合は、キーワードの候補は１つのみに絞り込まれたことになるため、ステップＳ１０４へ進む。

ステップＳ１０４において、現在の検索章題のノード８４ａは葉ノードではないと判定される。図１２は、章別単語頻度格納手段１３に格納したキーワードの頻度分布の一部で、検索章題の候補と絞り込み範囲の対応を示す。ステップ１０５において、絞り込み範囲８６ａに含まれる検索章題の全候補「１．はじめに」８４ｂ、「２．ナビ機能」８４ｃ、「２．１ＡＡＡ」８４ｄ、「２．２経由地の設定」８４ｅ、…、「３．ＡＶ機能」８４ｌの相互情報量を算出する。各候補に対応する絞り込み範囲は、「１．はじめに」８４ｂは８７ｂ１、「２．ナビ機能」８４ｃは８７ｃ１、「２．１ＡＡＡ」８４ｄは８７ｄ１、「２．２経由地の設定」８４ｅは８７ｅ１、…、「３．ＡＶ機能」８４ｌは８７ｌ１である。例えば、「２．ナビ機能」８４ｃの相互情報量を数式４に従って算出すると、Ｒ_０は８６ａ１、Ｒ_１+は８７ｃ１、Ｒ_１-は８６ａ１から８７ｃ１を取り除いた部分となり、相互情報量は０．５６となる。図１３に、検索章題の全候補８４ｂ〜ｌについて同様に相互情報量を算出した値を示す。

ステップ１０４において、現在の検索章題のノードが葉ノードと判定された場合は、章題の候補は１つのみに絞り込まれたことになるため、ステップＳ１０６へ進む。

ステップ１０６において、検索キーワードと検索章題の全候補８２ｂ〜ｊ、８４ｂ〜ｌを相互情報量の値の大きい順に順位付けを行い、ステップ１０７において、検索クエリ候補表示手段１５へ出力する。全候補の順位付けを図１４に示す。図４では、順位１〜４の「ルート」２８ａ、「（２．ナビ機能）」２８ｂ、「（１．はじめに）」２８ｃ、「ルート探索」２８ｄが次の検索クエリの要素の候補リスト２７として表示され、ユーザが「ルート」２８ａを選択すると、検索クエリの検索キーワードには「ルート」が設定される。なお、本実施例では、検索キーワードと検索章題の全候補を順位付けする例を示しているが、検索キーワードの候補のみ、検索章題の候補のみでそれぞれ順位付けし、両方を候補として設定してもよい。例えば、候補を４つ表示する場合、検索キーワードの順位１〜２位と検索章題の順位１〜２位を表示し、３位以降は「▽」のスクロールボタンを押すことにより表示する。

次に、図５の次の検索クエリの要素の候補リストを抽出する動作を説明する。図１５は、章別単語頻度格納手段１３に格納したキーワードの頻度分布の一部で、検索キーワードの候補と絞り込み範囲の対応を示す。検索クエリ２１に検索キーワード「ルート」が設定され、検索キーワードの木構造では８２ｂ、章題の木構造では８４ａのノードとなるため、ステップ１０１において、現在の絞り込み範囲は８６ｂ１となる。ステップ１０２において、現在の検索キーワードのノード８２ｂは葉ノードではないと判定される。ステップ１０３において、絞り込み範囲８６ｂ１に含まれる検索キーワードの全候補「るーとあんない＃」８２ｃ、「るーとがくしゅう＃」８２ｄ、…、８２ｉの相互情報量を算出する。各候補に対応する絞り込み範囲は、「るーとあんない＃」８２ｃは８６ｃ１、「るーとがくしゅう＃」８２ｄは８６ｄ１、…、８２ｉは８６ｉ１である。例えば、「るーとあんない＃」８２ｃの相互情報量を数式４に従って算出すると、Ｒ_０は８６ｂ１、Ｒ_１+は８６ｃ１、Ｒ_１-は８６ｂ１から８６ｃ１を取り除いた部分となり、相互情報量は０．２９となる。図１６に、検索キーワードの全候補８２ｃ〜ｉについて同様に相互情報量を算出した値を示す。

ステップＳ１０４において、現在の検索章題のノード８４ａは葉ノードではないと判定される。図１７は、章別単語頻度格納手段１３に格納したキーワードの頻度分布の一部で、検索章題の候補と絞り込み範囲の対応を示す。ステップ１０５において、絞り込み範囲８６ｂ１に含まれる検索章題の全候補「１．はじめに」８４ｂ、「２．ナビ機能」８４ｃ、「２．１ＡＡＡ」８４ｄ、「２．２経由地の設定」８４ｅ、…、「３．ＡＶ機能」８４ｌの相互情報量を算出する。各候補に対応する絞り込み範囲は、「１．はじめに」８４ｂは８７ｂ２、「２．ナビ機能」８４ｃは８７ｃ２、「２．１ＡＡＡ」８４ｄは８７ｄ２、「２．２経由地の設定」８４ｅは８７ｅ２、…、「３．ＡＶ機能」８４ｌは８７ｌ２である。例えば、「２．２経由地の設定」８４ｅの相互情報量を数式４に従って算出すると、Ｒ_０は８６ｂ１、Ｒ_１+は８７ｅ２、Ｒ_１-は８６ｂ１から８７ｅ２を取り除いた部分となり、相互情報量は０．５５となる。図１８に、検索章題の全候補８４ｂ〜ｌについて同様に相互情報量を算出した値を示す。

ステップ１０６において、検索キーワードと検索章題の全候補８２ｂ〜ｉ、８４ｂ〜ｌを相互情報量の値の大きい順に順位付けを行い、ステップ１０７において、検索クエリ候補表示手段１５へ出力する。全候補の順位付けを図１９に示す。検索章題の現在の絞り込み範囲は根ノード「／」８４ａであるが、相互情報量は、第１階層の「２．ナビ機能」の値０．３３より、第２階層の「２．２経由地の設定」の値０．５５や「２．５ルートの確認・編集」の値０．５２のほうが大きく、順位が高い。現在の検索キーワードが「ルート」の場合、「１．はじめに」や「３．ＡＶ機能」以下の章にはほとんど出現せず、「２．ナビ機能」に絞り込んでも分布の曖昧性が減らないためである。相互情報量を比較することにより、第２階層の「２．２経由地の設定」や「２．５ルートの確認・編集」のように分布の曖昧性を減らし、ユーザが所望する情報が記載されている可能性が高い候補を、第１階層の「２．ナビ機能」よりも上位の候補として抽出している。これにより、ユーザは冗長な第１階層の候補を飛ばして、第２階層の候補を選択することが可能となる。

図５では、図１９の順位１〜４の「（２．２経由地の設定）」２８ｅ、「（２．５ルートの確認・編集）」２８ｆ、「ルート探索」２８ｇ、「ルート表示」２８ｈが次の検索クエリの要素の候補リスト２７として表示され、ユーザが「（２．５ルートの確認・編集）」２８ｆを選択すると、検索クエリの検索章題には「（２．５ルートの確認・編集）」が設定される。

次に、図６の次の検索クエリの要素の候補リストを抽出する動作を説明する。図２０は、章別単語頻度格納手段１３に格納したキーワードの頻度分布の一部で、検索キーワードの候補と絞り込み範囲の対応を示す。検索クエリ２１の検索キーワードに「ルート」、検索章題に「（２．５ルートの確認・編集）」が設定され、検索キーワードの木構造では８２ｂ、章題の木構造では８４ｆのノードとなるため、ステップ１０１において、現在の絞り込み範囲は８７ｆ２となる。ステップ１０２において、現在の検索キーワードのノード８２ｂは葉ノードではないと判定される。ステップ１０３において、絞り込み範囲８７ｆ２に含まれる検索キーワードの全候補「るーとあんない＃」８２ｃ、「るーとがくしゅう＃」８２ｄ、…、８２ｉの相互情報量を算出する。各候補に対応する絞り込み範囲は、「るーとあんない＃」８２ｃは８６ｃ２、「るーとがくしゅう＃」８２ｄは８６ｄ２、…、８２ｉは８６ｉ２である。例えば、「るーとあんない＃」８２ｃ２の相互情報量を数式４に従って算出すると、Ｒ_０は８７ｆ２、Ｒ_１+は８６ｃ２、Ｒ_１-は８７ｆ２から８６ｃ２を取り除いた部分となり、相互情報量は０．２１となる。図２１に、検索キーワードの全候補８２ｃ〜ｉについて同様に相互情報量を算出した値を示す。

ステップＳ１０４において、現在の検索章題のノード８４ｆは葉ノードではないと判定される。図２２は、章別単語頻度格納手段１３に格納したキーワードの頻度分布の一部で、検索章題の候補と絞り込み範囲の対応を示す。ステップ１０５において、絞り込み範囲８７ｆ２に含まれる検索章題の全候補「２．５．１ルートの確認」８４ｇ、「２．５．２ルートの編集」８４ｈ、…、「２．５．２（６）別ルートを探索する」８４ｋの相互情報量を算出する。各候補に対応する絞り込み範囲は、「２．５．１ルートの確認」８４ｇは８７ｇ２、「２．５．２ルートの編集」８４ｈは８７ｈ２、…、「２．５．２（６）別ルートを探索する」８４ｋは８７ｋ２である。例えば、「２．５．１ルートの確認」８４ｇの相互情報量を数式４に従って算出すると、Ｒ_０は８７ｆ２、Ｒ_１+は８７ｇ２、Ｒ_１-は８７ｆ２から８７ｇ２を取り除いた部分となり、相互情報量は０．６３となる。図２３に、検索章題の全候補８４ｇ〜ｋについて同様に相互情報量を算出した値を示す。

ステップ１０６において、検索キーワードと検索章題の全候補８２ｃ〜ｉ、８４ｇ〜ｋを相互情報量の値の大きい順に順位付けを行い、ステップ１０７において、検索クエリ候補表示手段１５へ出力する。全候補の順位付けを図２４に示す。図６では、順位１〜４の「（２．５．１ルートの確認）」２８ｉ、「（２．５．２ルートの編集）」２８ｊ、「ルート表示」２８ｋ、「ルート変更」２８ｌが次の検索クエリの要素の候補リスト２７として表示され、ユーザが「ルート変更」２８ｌを選択すると、検索クエリの検索キーワードには「ルート変更」が設定される。

次に、図７の次の検索クエリの要素の候補リストを抽出する動作を説明する。図２５は、章別単語頻度格納手段１３に格納したキーワードの頻度分布の一部である。検索クエリ２１の検索キーワードに「ルート変更」、検索章題に「（２．５ルートの確認・編集）」が設定され、検索キーワードの木構造では８２ｈ、章題の木構造では８４ｆのノードとなるため、ステップ１０１において、現在の絞り込み範囲は８６ｈ２となる。ステップ１０２において、現在の検索キーワードのノード８２ｂは葉ノードであると判定される。検索キーワードの候補は１つのみに絞り込まれたことになるため、ステップ１０４へ進む。

ステップＳ１０４において、現在の検索章題のノード８４ｆは葉ノードではないと判定される。図２５は、検索章題の候補と絞り込み範囲の対応を示す。ステップ１０５において、絞り込み範囲８６ｈ２に含まれる検索章題の全候補「２．５．１ルートの確認」８４ｇ、「２．５．２ルートの編集」８４ｈ、…、「２．５．２（６）別ルートを探索する」８４ｋの相互情報量を算出する。各候補に対応する絞り込み範囲は、「２．５．１ルートの確認」８４ｇは８７ｇ３、「２．５．２ルートの編集」８４ｈは８７ｈ３、…、「２．５．２（６）別ルートを探索する」８４ｋは８７ｋ３である。例えば、「２．５．２（６）別ルートを探索する」８４ｋの相互情報量を数式４に従って算出すると、Ｒ_０は８６ｈ２、Ｒ_１+は８７ｋ３、Ｒ_１-は８６ｈ２から８７ｋ３を取り除いた部分となり、相互情報量は０．５８となる。図２６に、検索章題の全候補８４ｇ〜ｋについて同様に相互情報量を算出した値を示す。

ステップ１０６において、検索章題の全候補８４ｇ〜ｋを相互情報量の値の大きい順に順位付けを行い、ステップ１０７において、検索クエリ候補表示手段１５へ出力する。全候補の順位付けを図２７に示す。図７では、順位１〜４の「（２．５．２（５）迂回ルートを探索する）」２８ｍ、「（２．５．２（６）別ルートを探索する）」２８ｎ、「（２．５．２（１）ＢＢＢ）」２８ｏ、「（２．５．２ルートの編集）」２８ｐが次の検索クエリの要素の候補リスト２７として表示される。

本実施の形態では、操作マニュアルを例として説明したため、頻度分布行列の行はキーワード、列は章題としたが、検索対象データが階層構造を有するものであれば、行と列の組み合わせは他のものでもよい。列は検索対象データの検索範囲を示す検索範囲情報となる。例えば、カーナビで施設名を検索する場合、行を施設名や店舗名、列をジャンルや住所として頻度分布行列を生成する。また、カーナビや携帯電話で楽曲を検索する場合、行を曲名、列をジャンルやアーチスト名として頻度分布行列を生成する。

また、本実施の形態では、検索キーワードの出現頻度分布行列から求めた相互情報量に基づいて、次の検索クエリの要素の候補を順位付けて出力しているが、次の検索クエリの要素の候補として現在の検索クエリの検索キーワードと検索章題のそれぞれ下位の階層に含まれる検索キーワードと検索章題を順位付けせずに表示する場合でもユーザは検索の方向性を確認することができるので、的確な検索を行うことができる。また、本実施の形態では、統計的指標として相互情報量を用いたが、統計的指標にはカイ二乗値の他、例えば頻度も含まれる。

以上のように、本実施の形態では、キーワードの木構造８１の葉ノードを行、章題の木構造８３の葉ノードを列としてキーワードの頻度分布行列を生成し、キーワードと章題の各ノードの相互情報量の値を比較することにより、キーワードと章題の両面から、分布の曖昧性を減らすような次の検索クエリの要素の候補を抽出している。

そのため、現在の検索クエリの状態に応じて、動的に次の検索クエリの要素の候補を抽出し、冗長な階層を飛ばすことにより、ユーザが所望する情報が記載されている箇所をより早く的確に検索することができる。また、頻度分布行列を格納することにより、キーワードの検索テーブルと章題の検索テーブルを別々に保持するよりもメモリ量を低減することができるため、カーナビや携帯電話などのようにメモリに制約のある機器において特に効果がある。さらに、次の検索クエリの要素の候補として表示した章題が簡易サマリとしての機能を果たし、ユーザは検索の方向性を確認しながら、詳細な検索を行うことが可能である。

実施の形態２．
図２８は、本発明にかかる実施の形態２の重み付け分布行列の一例を示す図である。検索対象データは実施の形態１と同様にカーナビの操作マニュアルを検索する例である。キーワードの木構造８１の葉ノードを行、章題の木構造８３の葉ノードを列として、キーワードと関連の深い章節には高い値を設定し、関連の低い章節には低い値を設定することにより、重み付け分布行列２８１を生成する。例えば、重み付けの値を０〜５の範囲とし、「るーと」では２８２ａ、「るーとあんない」では２８２ｂ、「るーとがくしゅう」では２８２ｃ、「るーとひょうじ」では２８２ｄ、「るーとたんさく」では２８２ｅ、「ルートへんしゅう」では２８２ｆ、「るーとへんこう」では２８２ｇに高い値を設定する。行列の生成方法は実施の形態１と異なるが、次の検索クエリの要素の候補の抽出方法やＵＩは実施の形態１と同じである。

また、実施の形態1で示した検索キーワードの出現頻度の分布行列に重み付けを加味した分布行列を生成してもよい。図８の検索キーワードの頻度分布行列８５において、キーワードと章節との関連の深さに応じて行列の成分に値を加算して、分布行列を生成する。次の検索クエリの要素の候補の抽出方法やＵＩは実施の形態１と同じである。

以上のように、本実施の形態では、キーワードと関連の深い章節を次の検索クエリの要素の候補として抽出することができる。そのため、キーワードの出現頻度の高低に関わらず、ユーザが所望する情報が記載されている箇所をより早く検索することができる。また、検索キーワードの出現頻度の分布行列に重み付けを加味した分布行列を用いる場合、検索キーワードの出現頻度が同程度の章節や複数のキーワードの出現頻度が同程度の章節を、キーワードと章節との関連の深さによって値に差をつけることができるため、実施の形態１よりもさらに効率よく検索することができる。

実施の形態３．
図２９は、本発明にかかる実施の形態３の検索履歴の頻度分布行列の一例を示す図である。検索対象データは実施の形態１〜２と同様にカーナビの操作マニュアルを検索する例である。キーワードの木構造８１の葉ノードを行、章題の木構造８３の葉ノードを列として、検索履歴で頻度分布行列２９１を生成する。ユーザが検索を行った後、文書表示ボタン２６を押して操作マニュアルを表示した場合、検索クエリに表示されているキーワードに該当する行列の成分に１加算する。例えば、検索クエリのキーワードに「ルート探索」が表示されている状態で、ユーザが文書表示ボタン２６を押して「２．５．２（５）迂回ルートを探索する」を表示した場合、行列の成分２９２の値「３」に１加算して「４」とし、検索履歴の頻度分布行列を更新する。行列の生成方法は実施の形態１と異なるが、次の検索クエリの要素の候補の抽出方法やＵＩは実施の形態１と同じである。

また、実施の形態1で示した検索キーワードの出現頻度の分布行列に検索履歴を加味した分布行列を生成してもよい。ユーザが検索を行った後、文書表示ボタン２６を押して操作マニュアルを表示した場合、図８の検索キーワードの頻度分布行列８５において、検索クエリに表示されているキーワードに該当する行列の成分に１加算し、頻度分布行列を更新する。同様に、実施の形態２で示した重み付け分布行列に検索履歴を加味した分布行列を生成してもよい。次の検索クエリの要素の候補の抽出方法やＵＩは実施の形態１と同じである。

以上のように、本実施の形態では、検索したキーワードと操作マニュアルを表示した章題とを関連付ける頻度分布行列を生成し、次の検索クエリの要素の候補を抽出している。そのため、検索履歴を利用した頻度分布行列は過去の検索回数が多くなればなるほど、学習効果が上がり、ユーザが所望する情報が記載されている箇所を的確に検索できるようになる。また、携帯電話は特定の個人が使用するものであり、カーナビもユーザが数人以内に固定されることが多いため、ユーザの発想にあわせたキーワードと章題の関連付けが可能である。また、検索キーワードの出現頻度の分布行列や重み付け分布行列に検索履歴を加味した分布行列を用いる場合、出現頻度や、キーワードと章節との関連の深さが同程度の行列の成分を検索履歴によって値に差をつけることができるため、実施の形態１や実施の形態２よりもさらに効率よく検索することができる。

１１文字入力手段
１２検索クエリ表示手段
１３章別単語頻度格納手段
１４検索クエリ候補抽出手段
１５検索クエリ候補表示手段
１６文書検索手段
１７文書データ格納手段
１８文書データ表示手段
２１検索クエリ
２２検索キーワード
２３検索章題
２４文字入力ボタン
２５操作取消ボタン
２６操作マニュアル表示ボタン
２７次の検索クエリの要素の候補リスト
２８ａ〜ｐ次の検索クエリの要素の候補
２９ａ〜ｂスクロールボタン
８１キーワードの木構造
８２ａ〜ｊキーワードの木構造のノード
８３検索章題の木構造
８４ａ〜ｌ検索章題の木構造のノード
８５キーワードの出現頻度分布行列
８６ａ１〜ｊ１、８６ｃ２〜ｉ２、キーワードの絞り込み範囲
８７ｂ１〜ｌ１、８７ｂ２〜ｌ２、８７ｇ３〜ｋ３検索章題の絞り込み範囲
２８１重み付け分布行列
２８２ａ〜ｇ範囲
２９１検索履歴の頻度分布行列
２９２行列の成分

Claims

検索対象データの検索範囲の階層関係を示す第１のテーブルと、
前記検索対象データに含まれる検索キーワードの階層関係を示す第２のテーブルと、
前記検索対象データの検索範囲を示す検索範囲情報と前記検索キーワードとから構成される検索クエリが入力され、入力された前記検索範囲情報と前記第１のテーブルに示された階層関係とに基づいて抽出される更に下位の検索範囲情報と、入力された前記検索キーワードと前記第２のテーブルに示された階層関係とに基づいて抽出される更に下位の検索キーワードとを出力するとともに、前記検索クエリと、前記検索キーワードと前記検索範囲情報とに基づく前記検索キーワードの出現頻度を示す分布行列とから算出される相互情報量に基づいて前記下位の検索範囲情報と前記下位の検索キーワードとを順位付けて出力する検索クエリ候補抽出部を備えることを特徴とする検索装置。
検索対象データの検索範囲の階層関係を示す第１のテーブルと、
前記検索対象データに含まれる検索キーワードの階層関係を示す第２のテーブルと、
前記検索対象データの検索範囲を示す検索範囲情報と前記検索キーワードとから構成される検索クエリが入力され、入力された前記検索範囲情報と前記第１のテーブルに示された階層関係とに基づいて抽出される更に下位の検索範囲情報と、入力された前記検索キーワードと前記第２のテーブルに示された階層関係とに基づいて抽出される更に下位の検索キーワードとを出力するとともに、前記検索クエリと、前記検索キーワードと前記検索範囲情報とに基づく前記検索キーワードの出現頻度を示す分布行列とから算出される相互情報量に基づいて前記下位の検索範囲情報と前記下位の検索キーワードとを順位付けて出力する検索クエリ候補抽出ステップを有することを特徴とするコンピュータに実行させるためのプログラム。