JP6152711B2 - 情報検索装置および情報検索方法 - Google Patents

Description

本発明は、情報検索装置および情報検索方法に関する。

例えば、インターネット上で何らかの情報を得たい場合に、検索サイトにおいてキーワードを入力して、入力したキーワードを含む文書を抽出する技術が知られている。また、このようなキーワード検索を行うための言語処理に関しては、様々な技術が知られている。（例えば、非特許文献１〜３参照）

「自然言語理解」、田中穗積、辻井潤一共編、オーム社、１９８８年 「入門 自然言語処理」、Steven Bird、 Ewan Klein、 Edward Loper 著、萩原正人、中山敬広、水野貴明 訳、O'Reilly Japan、２０１０年 Steven Bird、 Ewan Klein、 Edward Loper 著、萩原正人、中山敬広、水野貴明 訳、"Ｐｙｔｈｏｎによる日本語自然言語処理"、[online]、インターネット（http://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/book-jp/ch12.html）

ところで、上記のようなよく知られたキーワードによる検索では、キーワード単位のクエリを用いるため、複数のキーワード間の関係を検索条件に含めることができない。よって、キーワード単位のクエリには、あいまい性が含まれ、各キーワードを組み合わせて表される意味が特定されないことがある。このため、キーワード検索では、ユーザが意図したとおりに検索されない場合がある。また、キーワードを含んでいても意図しない文書が検索される場合がある。つまり、たとえ抽出された文書中のキーワードにヒットした部分を出力しても、必ずしもユーザが欲しい情報ではないことがある。従って、ユーザは、有用な情報を抽出する判断に時間を費やすことになる。

ひとつの側面によれば、本発明は、意図する検索結果を効率よく取得することが可能な情報検索装置および情報検索方法である。

ひとつの態様である情報検索装置は、入力部、演算処理部、出力部を有している。入力部は、複数の検索用単語を含む情報の入力を受け付ける。演算処理部は、受け付けた情報から２つの検索用単語を分離し、検索対象文に含まれる複数の単語および前記複数の単語と他の単語間の前記検索対象文における関係を示す意味情報を検索対象文と関連付けて記憶した記憶部から、２つの検索用単語と対応する２つの単語とその意味情報を検索して抽出する。出力部は、抽出された意味情報を出力する。ここで、入力部は、少なくとも一つの文の入力の受け付けも行う。入力部が受け付けた入力が文の場合には、演算処理部は、文を意味解析することにより意味情報を生成し、記憶部から意味情報と関連付けて記憶された文を検索する。

別の態様である情報検索方法は、情報検索装置が、複数の検索用単語を含む情報の入力を受け付け、複数の検索用単語を含む情報から２つの検索用単語を分離する。また、情報検索装置が、記憶部から、２つの検索用単語と対応する２つの単語とその意味情報を検索して抽出し、抽出された意味情報を出力する。このとき、記憶部は、検索対象文に含まれる複数の単語および前記複数の単語と他の単語間の検索対象文における関係を示す意味情報を検索対象文と関連付けて記憶している。複数の検索用単語を含む情報の入力の受け付けでは、少なくとも一つの文の入力の受け付けも行う。ここで、受け付けた入力が文の場合には、文を意味解析することにより意味情報を生成し、記憶部から意味情報と関連付けて記憶された文を検索する。

上述した態様の情報検索装置および情報検索方法によれば、意図する検索結果を効率よく取得することが可能となる。

情報検索装置の構成の一例を示すブロック図である。 文の解析例を示す図である。 文の解析例を示す図である。 文の解析例を示す図である。 文字オフセット例および意味記号の一例を示す図である。 インデックステーブルの一例を示す図である。 評価値テーブルの一例を示す図である。 クエリが文の場合の検索処理を示すフローチャートである。 クエリから分割された単語を含む単語テーブルの一例を示す図である。 辞書テーブルの一例を示す図である。 検索キーの一例を示す図である。 検索結果の一例を示す図である。 検索結果の表示例を示す図である。 検索結果を示す表の変換例を示す図である。 検索結果を示す表の変換例を示す図である。 検索結果を示す表の変換例を示す図である。 検索結果を示す表の変換例を示す図である。 選択例を示す図である。 キーワードによる検索処理を示すフローチャートである。 表の変換処理の一例を示すフローチャートである。 変形例１による検索結果の表示例を示す図である。 変形例１による検索結果の表示例を示す図である。 変形例１による検索結果の表示例を示す図である。 変形例１による検索結果の表示例を示す図である。 変形例１による検索結果の表示例を示す図である。 変形例１による検索結果の表示例を示す図である。 変形例２による文の解析例を示す図である。 変形例２による文の解析例を示す図である。 変形例２による文の解析例を示す図である。 変形例２による文字オフセット例および意味記号を示している。 変形例２による意味解析を説明する図である。 変形例２による辞書テーブルの一例を示す図である。 変形例２による意味解析を説明する図である。 変形例２による表示例を示す図である。 変形例２による検索結果の一例を示す図である。 標準的なコンピュータのハードウエア構成の一例を示す図である。

（第１の実施の形態）
以下、図面を参照しながら、第１の実施の形態による情報検索装置１について説明する。図１は、情報検索装置１の構成の一例を示すブロック図である。情報検索装置１は、クエリとして、少なくとも一つの単語、または文を入力することにより検索を行うシステムである。情報検索装置１は、対象文書Ｄａｔａ Ｂａｓｅ（ＤＢ）１１、検索用インデックス１３、評価値テーブル１５、評価値計算部３９、ランキング部４１を有している。また、情報検索装置１は、クエリ入力部２３、キーワード入力部２５、キーワード変換部２７、検索キー生成部２９、文章入力部３１、意味解析部３３、意味最小単位生成部３５、検索部３７、出力部４３、辞書５１、記憶部５３を有している。検索部３７は、キーワード検索部４５、および自然文検索部４７を備えている。

検索対象文書ＤＢ１１、検索用インデックス１３、評価値テーブル１５は、検索を実行する前に準備処理として生成されるものとする。辞書５１は、予め用意されているものとするが、必要に応じて追加記憶、または修正が可能であるようにしてもよい。検索対象文書ＤＢ１１は、検索対象となる文書を記憶したデータベースである。例えば、検索対象文書ＤＢ１１に記憶される各文書は、文書を識別する識別情報と関連付けて記憶されることが好ましい。

検索用インデックス１３は、検索対象文書に含まれる各文の意味最小単位、ノードの位置等を格納しているデータベースである。意味最小単位は、文中の２つの概念間の関係または概念の役割を表すものである。ノードとは、文中の単語の概念を表すものである。予め行う準備処理では、複数の検索対象文書に対して意味解析を行い、それらの文書中の各文について意味最小単位を生成し、始点、終点の各ノードの位置および文字列長等を含む検索用インデックス１３を生成する。意味最小単位については後述する。

評価値テーブル１５は、検索用インデックス１３に含まれる各意味最小単位に関する評価値を格納したテーブルである。評価値とは、例えば、各意味最小単位を含む文書の数を示す検索数に基づき計算される値とすることができる。一例としては、下記の式１のようなｉｄｆ値を用いることができる。
ｉｄｆ＝ｌｏｇ（総文書数／当該意味最小単位を含む文書数）・・・（式１）

ここで、総文書数とは、検索対象文書ＤＢ１１に記憶された文書の総数である。当該意味最小単位を含む文書数とは、総文書数の中で、ｉｄｆ値算出の対象の意味最小単位を含む文書の数である。ｉｄｆ値は、意味最小単位を含む検索対象文書の数がより少ない場合に、より大きい。意味最小単位の評価値は、他の値でもよいが、意味最小単位の有用性を示す値とすることが好ましい。評価値は、評価値計算部３９により計算される。

上述したように、検索は、自然言語文（以下、単に文という）が入力される場合と、単語（以下、キーワードという）が入力される場合が想定される。クエリ２１は、検索のための少なくとも一つのキーワード、または少なくとも一つの文、あるいはそれらの組み合わせ等である。クエリ入力部２３は、ユーザのキーボード、マウス、タッチパネル等の操作、またはネットワークを介して入力されるクエリ２１を受け付け、クエリ２１が、文であるかキーワードであるかを判別する。文であるかキーワードであるかの判別は、例えば句点や読点の有無により行うようにしてもよい。

キーワード入力部２５は、クエリ２１が少なくとも一つのキーワードを含む場合に、クエリ２１のキーワード文字列を受け付け、キーワードをスペースなどのデリミタで分割する。キーワード変換部２７は、分割したそれぞれのキーワードに対し、辞書５１を参照しながら、単語から意味記号へ変換する。辞書５１は、単語と意味記号とを関連付けた情報である。意味記号とは、意味を表す記号である。

検索キー生成部２９は、変換された意味記号から２つ組を生成し、検索キーとする。検索部３７は、検索キーに基づいて検索対象文書ＤＢ１１、検索用インデックス１３等のデータベースを検索する。このとき、検索キーにマッチした意味最小単位についての頻度情報も検索する。検索結果表示部に検索結果が表示される。

文章入力部３１は、クエリ入力部２３に入力されたクエリ２１が文の場合にクエリ２１を受け付け、例えば、句点等により一文ずつに分割する。意味解析部３３は、例えば、クエリ２１の１文１文に関して意味解析を行う。意味解析の出力は、単語の意味（意味記号）をノード、２つの意味記号の関係をアークとした有向グラフである。

意味最小単位生成部３５は、１文の意味を表す有向グラフから、２つの意味記号の関係を表す「意味最小単位」を抽出する。意味最小単位は、アークごとに、（アークが出発するノード（始点ノード）、アークが到達するノード（終点ノード）、アーク名とする。アークが出発・到達するノードがない場合は、“ＮＩＬ”で示す。

検索部３７のキーワード検索部４５は、クエリ２１がキーワードの場合に、クエリ２１から生成された検索キーを条件として、検索用インデックス１３を検索する。自然文検索部４７は、クエリ２１が文の場合に、クエリ２１から生成された意味最小単位を条件として、検索用インデックス１３を検索する。複数の意味最小単位が検索条件となっている場合には、いずれか少なくとも一つを含む場合に検索結果として抽出される。検索にマッチした意味最小単位に対応する文書が、検索用インデックス１３から選び出される。

評価値計算部３９は、評価値テーブル１５と検索用インデックス１３を参照し、マッチした意味最小単位に基づいて抽出した各文を含む文書の評価値を計算する。ランキング部４１は、抽出した各文書をランク付けする。つまり、ランキング部４１は、評価値計算部３９により計算された文書の評価値をソートキーとしてソートする。

出力部４３は、ランク付けされた結果、キーワード検索部４５による後述する検索結果等を出力する。出力の形態は、例えば表示、印刷、又は送信である。抽出された文書は、例えば、有用な順、または分類された順等に並べられ、ユーザに提示される。例えば、抽出された文が表示される。辞書５１は、単語と意味記号とを関連付けて記憶した情報である。記憶部５３は、例えば、各種処理を行う際に必要に応じて情報を随時読み出し及び書き込み可能な記憶装置である。

ここで、準備処理として、検索対象文書ＤＢ１１、検索用インデックス１３、評価値テーブル１５を生成する処理について、図２から図６を参照しながら説明する。この処理は、クエリ２１として文が入力された場合の処理と類似しており、文章入力部３１、意味解析部３３、意味最小単位生成部３５により実行することができるため、これらを用いて処理を行うとして説明する。なお、準備処理は、実際に情報検索装置１により検索実行前に行ってもよい。また、準備処理は、文章入力部３１、意味解析部３３、意味最小単位生成部３５などを有する別の装置で行って、検索時には、準備処理を行った装置で生成された検索対象文書ＤＢ１１、検索用インデックス１３、評価値テーブル１５を利用するようにしてもよい。

図２から図４は、文の解析例を示す図である。図５は、文字オフセット例、および意味記号の一例を示す図である。図６は、インデックステーブル８１の一例を示す図である。文章入力部３１は、検索対象文書ＤＢ１１に記憶しようとする文書が入力されると、入力された文書を一文ずつに分割する。意味解析部３３は、分割されたそれぞれの文に関して、意味解析を行う。このとき、意味解析部３３は、文を単語に分割してノードとし、単語間の関係を解析することによりノード間の関係、始点ノード、終点ノード、および文におけるそれぞれのノードの位置および文字列長を抽出する。意味最小単位生成部３５は、意味解析の結果に基づき意味最小単位を生成する。

図２の例で説明すると、入力された原文７１が、「太郎は花子に本をあげた。」という文であるとすると、意味解析部３３により、意味解析が行われ、有向グラフ７３および意味最小単位７５が生成される。

ここで、有向グラフと意味最小単位について説明する。意味最小単位は、意味解析の結果として得られる有向グラフの部分構造を表す。有向グラフは、ノードとアークとを含む。図２の有向グラフ７３は、有効グラフの一例を示し、意味最小単位７５は、意味最小単位の一例を示す。有向グラフの生成は、例えば、非特許文献１〜３等に記載されている技術を用いて行うことができる。

ノードは、入力文中の単語の概念（意味）を表す。「あげる」、「本」、「太郎」、及び「花子」は、ノードの例である。それぞれのノードには、その概念を表す記号（意味記号という。）が付加される。「ＧＩＶＥ」、「ＢＯＯＫ」、「ＴＡＲＯ」、及び「ＨＡＮＡＫＯ」は、意味記号の例である。

アークは、ノード間の関係又はノードの役割を表す。アークが２つのノード間にある場合には、そのアークは２つのノード間の関係を表す。例えば、図中「ＧＩＶＥ」ノードから「ＢＯＯＫ」ノードに引かれているアークは、「対象」と名付けられている。この表示は、「ＢＯＯＫ」は「ＧＩＶＥ」の対象であることを意味している。一方、終点のノードがないアークは、起点のノードが有する役割を表す。例えば、図中起点のノードが「ＧＩＶＥ」であり、かつ終点がノードのないアークの一方は、「過去」と名付けられている。「ＧＩＶＥ」は、過去の役割であることを意味している。なお、アークが出るノードを始点ノード、アークが向かうノードを終点ノードという。

意味解析部３３は、意味最小単位の生成において、有向グラフからアークを抽出し、以下のように処理する。
（ａ）アークが２つのノードをつないでいる場合には、意味最小単位として、それぞれのアークに対して、（始点ノード、終点ノード、アークの名前）を出力する。
（ｂ）始点ノードがない場合には、意味最小単位として、（「ＮＩＬ」、終点ノード、アークの名前）を出力する。
（ｃ）終点ノードがない場合には、意味最小単位として、（始点ノード、「ＮＩＬ」、アークの名前）を出力する。

このように、例えば、原文７１からは、意味最小単位７５に記載の意味最小単位が抽出される。同様に、「花子は太郎に本をあげるだろう。」という原文に基づき、図３の解析例７６が抽出され、「太郎は棚に本をあげた。」という原文に基づき、図４の解析例７７が生成される。

図５は、文字オフセット例７８および意味記号７９を示している。この例は、検索対象文書ＤＢ１１に格納する文の一例であり、文書ＩＤ＝２１、文番号＝３の文の例である。オフセットとは、文の先頭から数えた文字数である。文の先頭のオフセットを「０」とし、１文字ごとにオフセットを増やしていくと、文字オフセット例７８に示すように、１文字ごとにオフセットが対応付けられる。例えば意味解析部３３により意味解析が行われた際、文字列と意味記号との対応がとれる。また、「太郎」に相当する意味記号は「ＴＡＲＯ」、のようになる。

図６に示すように、インデックステーブル８１は、意味最小単位を検索用インデックス１３に格納した例である。インデックステーブル８１は、意味最小単位８３、文書ＩＤ８５、文ＩＤ８７、始点ノード位置８９、始点ノード文字列長９１、終点ノード位置９３、終点ノード９５を有している。文書ＩＤ８５は、意味最小単位８３が抽出された文書の識別情報である。文ＩＤ８７は、意味最小単位８３が抽出された文の識別情報である。

始点ノード位置８９は、意味最小単位８３における始点ノードのはじめの文字の、文ＩＤ８７の先頭から数えた文字数を表す。始点ノード文字列長９１は、始点ノードの文字数である。終点ノード位置９３は、意味最小単位８３における終点ノードのはじめの文字の、文ＩＤ８７の先頭から数えた文字数を表す。終点ノード文字列長９５は、終点ノードの文字数である。

インデックステーブル８１において、最初の３行が、図３の意味最小単位７５のうちの３つを格納した例である。（ＧＩＶＥ、ＨＡＮＡＫＯ、目標）を例にとると、文書ＩＤ＝２３、文ＩＤ＝３である。そして始点ノード（＝「ＧＩＶＥ」）の位置は、図６を参照すると、始点ノード位置８９＝８であり、始点ノード文字列長９１＝２である。同様に、終点ノード（＝「ＨＡＮＡＫＯ」）の位置は終点ノード位置９３＝３、長さは、終点ノード文字列長９５＝２である。このようにして、解析した全ての意味最小単位等が、検索用インデックス１３に格納される。

全ての意味最小単位が格納されると、例えば評価値計算部３９により頻度情報が計算される。頻度情報とは、各意味最小単位がデータベース中に出現する回数である。頻度情報は、例えば、評価値テーブル１５に格納される。さらに、頻度情報に基づき、上述したｉｄｆ値が計算される。評価値計算部３９は、算出したｉｄｆ値を、意味最小単位と関連付けて評価値テーブル１５に記憶するようにしてもよい。

図７は、評価値テーブル９９の一例を示す図である。評価値テーブル９９は、最小意味単位と、対応するｉｄｆ値とを対応付けた情報である。さらに、最小意味単位ごとの頻度情報を記憶するようにしてもよい。

以上のように、準備処理においては、文章入力部３１が、検索対象文書ＤＢ１１に含まれる文書を文に分割する。意味解析部３３は意味解析を行って有向グラフを生成し、有向グラフに基づき、例えば、インデックステーブル８１のように、検索用インデックス１３に情報を追加する。意味解析部３３は、全ての文書および文について意味解析を行うとともに、検索用インデックス１３へ解析結果を記憶させる。評価値計算部３９は、頻度情報、ｉｄｆ値を計算する。これにより、検索対象文書ＤＢ１１と、対応する検索用インデックス１３、評価値テーブル１５が生成される。検索用インデックス１３によれば、意味最小単位から、文書ＩＤ８５、文ＩＤ８７、ノードの文中の位置が検索可能となる。

次に、図８を参照しながら、文による検索処理について説明する。この検索処理においては、クエリ及び各検索対象文書に含まれる各文に関して意味解析を行い、それぞれの意味最小単位を得て、意味最小単位を検索キーとして検索が行われる。また、意味最小単位のｉｄｆ値を使って抽出された文書の評価値を計算することにより、ランク付けが行われる。

図８は、クエリが文の場合の検索処理を示すフローチャートである。図８に示すように、文章入力部３１は、クエリとして入力された文を受付け（Ｓ１１１）、文が複数の場合には、一つずつの文に分割する（Ｓ１１２）。意味解析部３３は、それぞれの文の意味解析を行い、例えば有向グラフを生成する。意味最小単位生成部３５は、意味解析の結果に基づき、上記準備処理と同様に、意味最小単位を生成する（Ｓ１１３）。ただし、意味最小単位のクエリを受け付けることにより、意味最小単位を特定するようにしてもよい。自然文検索部４７は、抽出された意味最小単位を検索キーとする。例えば、検索キーは、図２に示した意味最小単位７５に含まれる意味最小単位（ＧＩＶＥ、ＴＡＲＯ、目標）等とすることができる。

自然文検索部４７は、検索用インデックス１３において、検索キーに合致する意味最小単位８３、その意味最小単位８３を含む文の文ＩＤ８７等を抽出し、例えば記憶部５３に記憶する（Ｓ１１５）。すなわち、自然文検索部４７は、始点ノード、終点ノード、アークが検索キーと一致する意味最小単位を検索用インデックス１３から抽出する。

自然文検索部４７は、Ｓ１１５の処理を、クエリ２１から抽出された全ての検索キーについて行うまで繰り返す（Ｓ１１６：ＮＯ）。Ｓ１１５の処理が全ての検索キーについて行われると（Ｓ１１６：ＹＥＳ）、評価値計算部３９は、抽出された文書ごとに、評価値テーブル１５を参照しながら、文書の評価値を算出する（Ｓ１１７）。ランキング部４１は、計算された評価値に基づき抽出された文書をソートし（Ｓ１１８）、出力部４３により結果を出力する（ステップ１１９）。

ここで、クエリが文の場合の評価値計算の例について説明する。まず、評価値計算部３９は、全文書の評価値を「０」に設定し、検索キーが検索用インデックス１３に記憶された意味最小単位とマッチした場合に、文毎に評価値を算出する。評価値計算部３９は、その文を含む文書の評価値にその文の評価値を足す。評価値計算部３９がマッチした文のすべてを処理することにより、文書の評価値が得られる。文書の評価値は、その文書に含まれる文の評価値の総和である。

一つの検索対象文ｎの評価値は、例えば、下記の式２で表される。
文ｎの評価値Ｓｎ＝（クエリの意味最小単位の集合（Ｋ１、Ｋ２、・・・Ｋｉ、・・・）のうち、（文ｎに出現するＫｉのｉｄｆ値×文ｎにおけるＫｉの出現回数）の総和）
×Ｍ^２
ただし、Ｍは、文ｎにおいて検索キーとして特定された意味最小単位の種類数
・・・（式２）

種類数Ｍは、クエリの全体を網羅していることを評価することに役立つ。また、Ｍの二乗値を用いることにより、その評価の程度が増す。文ｎにおけるＫｉの出現回数は、一つの検索対象文に含まれる意味最小単位のうち、検索キーとして特定された意味最小単位と一致した意味最小単位の数である。

文書の評価値は、例えば、下記の式３で表される。
文書の評価値（Ｄ）＝文ｎの評価値（Ｓｎ）の総計・・・（式３）
このように、評価値計算部３９は、文書に含まれる文の評価値を合算する。

一例として、ある文ｍが、６つの意味最小単位を含んでおり、それぞれのｉｄｆ値＝２．０であり、それぞれの意味単位の出現回数が１回の場合、この文ｍの評価値（Ｓｍ）は、下記の式４で算出される。
評価値（Ｓｍ）＝（２×１＋２×１＋２×１＋２×１＋２×１＋２×１）×６^２
＝４３２．０・・・（式４）
上記評価値は、クエリ２１に応じた意味最小単位が多く含まれる文ほど、高評価となる。

文書の評価値の計算例は、以下のようになる。例えば、文書Ａが文ｌと文ｍの２文からなると仮定する。文ｌの評価値（Ｓｌ）＝１８．０、文書Ａの評価値は１８．０＋４３２．０＝４５０．０となる。

ランキング部４１は、例えば、文書の評価値で昇順または降順にランキングすることができる。出力部４３は、並び替えられた文書のデータを出力する。このとき、抽出された文の評価値をソートキーとして、抽出された文をソートし、ソート順に表示するようにしてもよい。

以上のように、クエリ入力部２３により、入力が文と判別された場合、文章入力部３１は、クエリ２１に含まれる少なくとも一つの文を文に分割する。意味解析部３３は、それぞれの文に対して意味解析を行い、有向グラフを生成する。意味最小単位生成部３５は、生成された有向グラフに基づき、意味最小単位を生成する。自然文検索部４７は、生成された意味最小単位を検索キーとして、検索用インデックス１３を対象に検索を行う。評価値計算部３９は、検索結果に基づき文書の評価値を計算し、ランキング部４１は、評価値に基づき文書をソートする。出力部４３は、検索結果を出力する。

次に、キーワードがクエリ２１として入力された場合について、図９から図１８を参照しながら説明する。図９は、クエリ２１から分割された単語を含む単語テーブル１３１の一例を示す図である。図１０は、辞書テーブル１３３の一例を示す図である。図１１は、検索キー１３５の一例を示す図である。

図９の例では、ユーザがクエリ２１として「あげる 太郎 本」と入力し、検索を行う場合を示している。ユーザの意図は、「誰かが誰かに本をあげる（プレゼントする）」という文を検索することである。「誰か」、には「太郎」を含むとする。

図９に示すように、単語テーブル１３１は、上記クエリ２１から分割された単語を示す例であり、「あげる」、「太郎」、「本」が含まれる。単語テーブル１３１は、例えば、キーワード入力部２５において生成される。

図１０に示すように、辞書テーブル１３３は、辞書５１に含まれる情報の一例である。辞書テーブル１３３には、「あげる」に対応する意味記号「ＧＩＶＥ」、「ＬＩＦＴ」、「太郎」に対応する意味記号「ＴＡＲＯ」等が含まれている。辞書テーブル１３３は、キーワード変換部２７が、単語テーブル１３１に含まれる単語を辞書テーブル１３３に含まれる意味記号に変換する際に参照される。

図１１に示すように、検索キー１３５は、抽出された単語に対応する意味記号の組み合わせにより生成される。すなわち、「あげる」、「太郎」、「本」の３つの単語から、対応する意味記号が４つ「ＧＩＶＥ」、「ＬＩＦＴ」、「ＴＡＲＯ」、「ＢＯＯＫ」が検索された場合、４つの意味記号から異なる２つを選択した１２個の検索キーが抽出される。このとき検索キーは、２つの意味記号と、一つのアークで表され、例えば、（ＧＩＶＥ、ＴＡＲＯ、＊）、（ＧＩＶＥ、ＢＯＯＫ、＊）、・・・、である。なお、「＊」は任意のアークを表す。

一般的に、検索キーは、（意味記号Ａ、意味記号Ｂ、＊）で表される。ただし、意味記号Ａ≠意味記号Ｂである。また、検索時には、（意味記号Ａ、意味記号Ｂ、＊）および（意味記号Ｂ、意味記号Ａ、＊）について検索を行うものとする。このとき、名詞と動詞との組み合わせのみを抽出するようにしてもよい。検索キー１３５は、検索キー生成部２９で生成される。

図１２は、検索結果１４１の一例を示す図である。検索結果１４１は、検索結果の一例を示す情報である。検索結果１４１は、検索キー１４３、検索結果１４５、検索結果を含む文ＩＤ１４７、検索件数１４９を含んでいる。検索キー１４３は、検索キー生成部２９で生成された例えば検索キー１３５である。検索結果１４５は、検索用インデックス１３から抽出された、検索キー１３５のそれぞれと一致する意味最小単位である。検索結果１４５を含む文ＩＤ１４７は、検索結果１４５の意味最小単位が含まれる文書および文の識別情報である。検索件数１４９は、検索の結果抽出された文の数である。

例えば、検索キーとして（ＧＩＶＥ、ＴＡＲＯ、＊）を検索する場合、図６のインデックステーブル８１において、検索結果９７、検索結果９８がマッチする。検索結果９７、検索結果９８を参照すると、文書ＩＤ８５、文ＩＤ８７に基づき以下の情報が抽出される。

すなわち、検索キー（ＧＩＶＥ、ＴＡＲＯ、動作主）が含まれる文は、（文書ＩＤ２１、文ＩＤ３）であり、検索キー（ＧＩＶＥ、ＴＡＲＯ、目標）が含まれる文は、（文書ＩＤ３２、文ＩＤ５３）である。同様に他の全ての組み合わせについても検索が行われる。

図１３は、検索結果の表示例１５１を示す図である。図１３に示すように、表示例１５１は、検索結果１４１の検索結果を含む文ＩＤ１４７に重複して抽出されたものを排除することにより、３種類の文が検索結果として抽出されたことを示している。すなわち、（文書ＩＤ２１、文ＩＤ３）、（文書ＩＤ３２、文ＩＤ５３）、（文書ＩＤ８１、文ＩＤ３）である。

図１２の検索結果１４１、および、図１３に示した表示例１５１は、例えば、ユーザの意図とは異なる「ＬＩＦＴ」に相当する検索結果を含んでいる。そこで、よりユーザの意図に近い検出結果の表示、または意図する結果の絞込みを容易にする表示のための表変換について、図１４から図１７を参照しながら説明する。図１４から図１７は、検索結果を示す表の変換例を示す図である。

図１４に示すように、表変換例１５３は、検索キー１５５、検索結果１５７、検索件数１４９、検索結果を含む文ＩＤ１４７、文例１５９を示している。検索キー１５５は、検索キー１３５の意味記号の部分を単語表示したものである。単語表示は、検索時にユーザが入力したクエリ２１に含まれる各単語を意味記号に変換したときの対応をキーワード変換部２７が例えば記憶部５３に記憶させておき、意味記号を対応する単語に置換することにより可能である。それぞれの意味最小単位は、２つの単語に置換される。

検索結果１５７は、検索結果１４５を表層文字列に変換した文である。変換は、検索用インデックス１３の始点ノード位置８９、終点ノード位置９３等に基づき行うことができる。文例１５９は、検索結果を含む文ＩＤ１４７における文ＩＤに相当する文である。文ＩＤが複数ある場合、その１文をある基準で選択してもよいし、ランダムに選択してもよい。なお、検索結果１５４は、ユーザの意図とは異なる「ＬＩＦＴ」に相当する検索結果である。

図１５の表変換例１６１は、検索キー１５５で表変換例１５３をソートした例である。表変換例１６１は、検索キー１５５、検索結果１５７、検索件数１４９、文例１５９を含んでいる。検索結果を含む文ＩＤ１４７は、表変換例１６１からは削除されているが、対応は例えば記憶部５３に記憶されることが好ましい。表変換例１６１では、同じ検索キー１５５を含む複数のセルを一つにまとめている。

図１６は、表示例１６３を示している。表示例１６３は、表変換例１６１において、文例１５９を削除し、検索結果１５７毎にまとめて表示した例である。すなわち、同じ検索結果１５７が複数行ある場合、例えば、先頭行のみを残して他の行を削除されている。このとき検索件数１４９は、まとめた行に対応する数の合計数である。また、表示例１６３は、チェックボックス１６５および絞り込みボタン１６７を有している。チェックボックス１６５は、それぞれの行を選択する選択欄であり、絞り込みボタン１６７は、クリックやタッチなどにより選択を行うことで、チェックされたチェックボックス１６５に対応する行に絞り込むボタンである。

例えば、図１５の検索結果１５７では、「太郎はあげる」に対応する行は２行あり、検索件数は１件ずつである。図１６の表示例１６３の検索結果１５７では、検索件数１４９は合計して２件とし、１行にまとめられている。例えば、表示例１６３において、検索結果１５７に下線１６２で示したようにリンクをつけ、このリンクを選択すると、検索された文書中の文を表示するようにしてもよい。

図１７は、表展開例１７１を示す図である。図１７に示すように、表展開例１７１は、表示例１６３において、「本をあげる」の欄のチェックボックス１６５が選択され、絞り込みボタン１６７が押下された状態を示している。このとき、選択された行は２行に展開され、チェックボックス１７３、１７５は、展開された行毎に表示されるが、ともに選択された状態を示している。チェックボックスは展開した行数だけ表示するが、全て選択された状態にする。このように選択を行うことにより、より詳細な抽出結果が表示される。ここで、「本をあげる」に対応する検索キー１５５は「あげる 本」であり、表展開例１７１の例では、斜めの文字で表示されている。

図１８は、選択例１８１を示す図である。本実施の形態では、ユーザの意図は、「誰かが誰かに本をあげる（プレゼントする）」という文を検索することなので、チェックボックス１８３により、「本をあげる」が選択されている。すなわちユーザは、「太郎は花子に本をあげた」、「太郎は棚に本をあげた」の２つの文例を見て、意図しているのは「太郎は花子に本をあげた」と判断する。そして、「太郎は花子に本をあげた」の行のチェックボックス１８３が選択され、絞り込みボタンが押下される。

以下、図１９を参照しながら、クエリ２１がキーワードの場合の検索処理について説明する。図１９は、キーワードによる検索処理を示すフローチャートである。まず、クエリ入力部２３は、クエリ２１を受付ける。このときクエリ入力部２３は、クエリ２１が、少なくとも一つの単語を含む単語列であると判別する（Ｓ１９１）。

キーワード入力部２５は、クエリ２１の単語列を単語に分割する（Ｓ１９２）。また、キーワード入力部２５は、辞書５１を参照し、それぞれの単語を意味記号に変換する（Ｓ１９３）。検索キー生成部２９は、変換された意味記号の組み合わせを生成し、検索キーを生成する（Ｓ１９４）。

キーワード検索部４５は、検索用インデックス１３から検索キーを含む文書および文の文書ＩＤ、文ＩＤを取得する（Ｓ１９５）。キーワード検索部４５は、全ての検索キーについてＳ１９５の処理が終了するまでＳ１９５を実行し（Ｓ１９６：ＮＯ）、終了すると（Ｓ１９６：ＹＥＳ）、検索結果の件数を計算する（Ｓ１９７）。

出力部４３は、検索結果を検索件数順に表示する（Ｓ１９８）。キーワード検索部４５は、出力結果において、ユーザによる絞込みが行われたことを検出すると（Ｓ１９９：ＹＥＳ）、Ｓ１９７に戻って処理を繰り返す。例えば、一定時間内に絞込みが行われない場合には（Ｓ１９９：ＮＯ）、キーワード検索部４５は、処理を終了する。

以下、図２０を参照しながら、表変換処理について説明する。図２０は、表の変換処理の一例を示すフローチャートである。図２０に示すように、出力部４３は、表示結果の表において、検索キーの列をキーワードに変換する（Ｓ２０１）。例えば、出力部４３は、図１２の検索キー１４３を、図１４の検索キー１５５のように変換する。出力部４３は、検索結果の列を、表層文字列に変換する（Ｓ２０２）。例えば、出力部４３は、図１２の検索結果１４５を、図１４の検索結果１５７に変換する。

出力部４３は、表において、文例を追加する（Ｓ２０３）。例えば、出力部４３は、図１４の表変換例１５３における文例１５９を追加する。出力部４３は、検索キーで表をソートする（Ｓ２０４）。例えば、出力部４３は、図１４の検索キー１５５を、図１５の検索キー１５５のようにソートする。出力部４３は、例えば、表変換例１６１において、同じ検索キーの行については、同じ検索キーを含む複数の行を一つにまとめる（Ｓ２０５）。また、出力部４３は、表変換例１６１において、各行に付き、対応する文例を例えば、記憶部５３に記憶させる（Ｓ２０６）。出力部４３は、表変換例１６１において、文例を削除し（Ｓ２０７）、各検索キー１５５について、検索結果１５７によりソートする（Ｓ２０８）。出力部４３は、同じ検索結果１５７について複数の行が存在している場合には、先頭行のみを残して、他の行を削除するとともに、検索件数１４９を合計する（Ｓ２０９）。さらに、出力部４３は、必要なリンク、およびチェックボックスを追加し、例えば図１６の表示例１６３を生成する。（Ｓ２１０）。

以上説明したように、本実施の形態による情報検索装置１によれば、クエリ入力部２３が、入力されたクエリ２１が、単語列であるか文であるかを判別し、それぞれに応じた処理を選択する。クエリ２１が単語列である場合には、キーワード入力部２５は、クエリ２１の単語列を単語に分割する。キーワード変換部２７は、辞書５１を参照し、分割された単語をそれぞれ意味記号に変換する。検索キー生成部２９は、変換された意味記号の組み合わせを生成し、検索キーを生成する。キーワード検索部４５は、検索キーにマッチする意味最小単位を検索用インデックス１３から抽出し、検索結果とする。出力部４３は、検索結果を例えば表の形態にして出力する。出力部４３は、ユーザが結果から絞込みが可能な形態で結果を出力し、ユーザの選択に基づき、結果の表示を変更する。

クエリ２１が文章の場合には、文章入力部３１は、クエリ２１を文に分割する。意味解析部３３は、分割されたそれぞれの文について意味解析を行う。意味最小単位生成部３５は、意味解析の結果に基づき、それぞれの文について意味最小単位を生成する。自然文検索部４７は、意味最小単位生成部３５で生成された意味最小単位を検索用インデックス１３において検索し、文書ＩＤ、文ＩＤ等の検索結果を抽出する。評価値計算部３９は、抽出された結果および評価値テーブル１５に基づき、抽出結果の文、または文書の評価値を算出する。ランキング部４１は、算出された評価値に基づき抽出結果の文または文書をソートする。出力部４３は、結果を出力する。

また、情報検索装置１は、検索対象文書ＤＢ１１に新たな文書を登録し、登録した文書について意味解析を行って、意味最小単位を生成し、検索用インデックス１３に登録するとともに評価値テーブル１５に評価値を記憶させる機能を有する。

以上のように、情報検索装置１によれば、クエリ２１が文であっても、単語であっても、自動的に判別して検索を行うことができる。情報検索装置１によれば、クエリ２１の意味解析結果に応じて、意図した文書の検索が可能である。これにより、検索の精度が向上する。また、クエリ２１に含まれるキーワードの数が増えたり、文が入力されたりすることにより、ユーザの意図があいまいになり、検索結果にユーザが意図しないものが入ってしまうことを防止できる。本実施の形態では単純な例を挙げたが、この構成、アルゴリズムにより、キーワードが増えても対応できる。

ユーザに検索結果として提示される表に、検索結果およびそれに対する検索件数が表示される。また、提示される表において、評価値や、検索件数を用いて検索結果をソートした上で表示を行うことができる。これにより、検索結果から意図した情報を抽出するためにかかる時間を削減でき、意図した情報がより簡易に検索可能となる。

また、文に関する評価値を導入することにより、例えば、同一文内で繰り返される意味最小単位に着目した優先付けができる。例えば、特定のテーマに専門化した文が抽出されやすい。また、文書単位の評価値を導入することにより、検索対象文書全体に対する意味最小単位の評価と、意味最小単位の文中の出現態様を、総合的に加味した重み付けができる。

意味最小単位は、有向グラフの部分構造に基づくので、意味最小単位のマッチングによる検索は、有向グラフのマッチングによる検索に比べて、より柔軟に行うことができる。よって、効率よく文書を絞り込むことができ、意味的に意図通りの文書を簡単に選択できる。なお、上記実施の形態による情報検索装置１は、例えば論文や特許の検索、あるいは一般のＷｅｂページの検索などに特に有用である。

（変形例１）
以下、図２１から図２６を参照しながら、変形例１について説明する。本変形例１は、検索結果の表示における変形例である。図２１から図２６は、検索結果の表示例を示す図である。本変形例１では、「低気圧を観測することにより、日本の気象を予測する」という文書を探したいとする。ユーザは、例えば「低気圧 観測 日本 気象 予測」というキーワードを入力する。

図２１は、検索結果２２１を示す図である。検索結果２２１は、上記キーワードによる検索結果の一例である。図２２は、別の検索結果２２３を示す図である。検索結果２２３は、検索結果２２１において、一つの検索キーに対して最も検索件数の多い抽出結果のみを表示した例である。これにより、ユーザが見る検索結果の量が削減される。検索結果２２３は、データベースに頻繁に出現するものを表示しているため、ユーザが欲するであろう情報をもれなく提示することができる。

図２３は、検索結果２２５を示す図である。検索結果２２５は、検索結果２２１において、検索キー毎の検索件数が１０００以上の結果のみを表示した例である。これによっても、ユーザが見る検索結果の項目数が削減される。

図２４は、検索結果２２７を示す図である。検索結果２２７では、検索キー毎の検索件数が最も多く、かつ１０００以上の項目のみを表示した例である。図２５は、検索結果２２９を示す図である。検索結果２２９は、検索結果２２７において、全ての項目が選択された状態を示している。すなわちチェックボックス２３１が全て選択された状態である。検索結果２２９においては、ユーザは、選択を外すだけでよく、結果的にユーザの選択数が多い場合は、この表示の方が効率がよくなる。

図２６は、表示例２３３を示す図である。表示例２３３は、ユーザの意図（「低気圧を観測することにより、日本の気象を予測する」）にそって、チェックボックス２３５のように選択が行われた例である。これにより、ユーザの意図が正しく反映された検索結果を取得することができる。

以上説明したように、変形例１によれば、ユーザにわかりやすく検索結果を表示し、絞り込みが容易になるような画面インタフェースが提供される。また、キーワード間の関係に基づく絞り込みが可能になり、意図する検索結果にさらに効率よくたどりつける。すなわち、単語間の意味関係に着目し、ユーザがその関係に基づいて画面インタフェースにより絞り込むことができるようになる。

（変形例２）
以下、図２７から図３５を参照しながら、他言語に本発明を適用した例について説明する。本変形例２では、英語を例にして説明する。変形例２による情報検索装置１の構成および動作については、上記一実施の形態および変形例１と同様であるので、重複説明を省略する。

図２７から図２９は、例えば、検索用インデックス１３を生成するための準備処理としての文の解析例を示す図である。文章入力部３１は、検索対象文書ＤＢ１１に記憶しようとする文書が入力されると、入力された文書を一文ずつに分割する。意味解析部３３は、分割されたそれぞれの文に関して、意味解析を行う。このとき、意味解析部３３は、文を単語に分割してノードとし、単語間の関係を解析することによりノード間の関係、始点ノード、終点ノード、および文におけるそれぞれのノードの位置および文字列長を抽出する。意味最小単位生成部３５は、意味解析の結果に基づき意味最小単位を生成する。

図２７の例では、原文２６３は、「She took care of Mary.」という文である。意味解析部３３は、意味解析を行い、有向グラフ２６５および意味最小単位２６７を生成する。図２７の例では、「ＳＨＥ」、「ＴＡＫＥ ＣＡＲＥ ＯＦ」、「ＭＡＲＹ」は、ノードの例である。英語の場合には、意味記号は、文中の単語と同一としてもよい。また、英語の場合には、２語以上で一つの意味を持つ場合があるので、文を単語へ変換する場合には、一語、または二語以上として変換を行う。

図２７のように、「ＴＡＫＥ ＣＡＲＥ ＯＦ」のノードから「ＳＨＥ」のノードに引かれているアークは、「動作主」、「ＴＡＫＥ ＣＡＲＥ ＯＦ」のノードから「ＭＡＲＹ」のノードに引かれているアークは、「対象」である。起点のノードが「ＴＡＫＥ ＣＡＲＥ ＯＦ」であり、終点のノードがないアークは、「過去」および「述語」である。起点のノードがなく、終点のノードが「ＴＡＫＥ ＣＡＲＥ ＯＦ」のアークは、「中心」である。

意味解析部３３は、意味最小単位の生成において、有向グラフからアークを抽出し、例えば、意味最小単位２６７を生成する。生成の方法は、上記一実施の形態における生成の方法と同様である。

このように、例えば、原文２６３からは、意味最小単位２６７に記載の意味最小単位が抽出される。同様に、「Mary took a bus for San Francisco.」という原文に基づき、図２８の解析例２６８が抽出され、「He took Mary to the school.」という原文に基づき、図２９の解析例２６９が生成される。

図３０は、文字オフセット例２７１および意味記号２７３を示している。この例は、図２７の原文２６３の解析例であり、例えば、文書ＩＤ＝２１、文番号＝３の文の例である。文字オフセット例２７１では、「ＳＨＥ」のオフセットは、「０」、文字列長は、「３」である。「ＴＡＫＥ ＣＡＲＥ ＯＦ」のオフセットは、「４」、文字列長は「１２」である。上記のようにして、英文についても和文と同様に、例えば原文２６３などを検索対象文書ＤＢ１１に格納し、検索対象文書ＤＢ１１に格納された文書を文毎に意味解析することにより、検索用インデックス１３が作成される。

続いて、図３１から図３５を参照しながら、クエリ２１として英語が入力された場合の検索処理について説明する。図３１は、クエリ２１として、「Mary take」が入力された場合の意味解析を説明する図である。図３２は、辞書テーブル２７９の一例を示す図である。

図３１に示すように、クエリ入力部２３が、クエリ２１がキーワードであることを判別すると、キーワード入力部２５は、クエリ２１を単語に分割する。このとき、英語の場合には、２語以上で一つの意味を持つ場合があるので、キーワード入力部２５は、単語への変換を１単語または２単語以上として行う。図３１の例では、キーワード入力部２５は、「Mary take」を、「Mary」、「Mary take」、「take」の３つに展開する。キーワード変換部２７は、展開された単語を辞書５１に記憶された辞書テーブル２７９において参照する。参照の結果、「Mary take」は辞書テーブル２７９にないため、検索キー生成部２９は、検索キー２７７のように「Mary」と「take」による意味最小単位を生成する。

図３３は、クエリ２１として、「Mary take care」が入力された場合の意味解析を説明する図である。図３３に示すように、クエリ入力部２３が、クエリ２１がキーワードであることを判別すると、キーワード入力部２５は、クエリ２１を単語に分割する。図３３の例では、キーワード入力部２５は、「Mary take care」を、「Mary」、「Mary take」、「take」、「take care」、「care」の５つに展開する。キーワード変換部２７は、展開された単語を辞書５１に記憶された辞書テーブル２７９において参照する。参照の結果、「Mary take」は辞書テーブル２７９にないため、検索キー生成部２９は、検索キー２８３のように意味最小単位を生成する。

図３４は、検索結果２８５の一例を示す図である。図３４に示すように、検索結果２８５は、クエリ２１が「Mary take」の場合の検索結果を示している。キーワード検索部４５が、検索キー２７７に対応する文を検索対象文書ＤＢ１１から検索した結果を示している。検索結果２８５は、２つの文が抽出されたことを示している。図３５は、表示例２８７を示す図である。図３５に示すように、表示例２８７は、クエリ２１と、検索結果、検索件数を示し、さらに絞込みを行うためのボタンを含んでいる。

以上説明したように、変形例２による情報検索装置１によれば、英語の少なくとも一つの単語を含むクエリ２１により、英語の文書の検索が可能である。このとき、クエリ２１が英語の文であっても、単語であっても自動的に判別し、和文の場合と同様に、クエリ２１の意味解析を行うことにより検索が可能である。これにより、クエリ２１に含まれるキーワードの数が増えたり、文が入力されたりすることにより、ユーザの意図があいまいになり、検索結果にユーザが意図しないものが入ってしまうことを防止できる。本実施の形態では単純な例を挙げたが、この構成、アルゴリズムにより、キーワードが増えても対応できる。

また、情報検索装置１により、英語の文書の意味解析を行い検索用インデックス１３を生成することもできる。さらに、ユーザに検索結果として提示される表において、上記位置実施の形態による情報検索装置１と同様、評価値を用いて検索結果をソートした上で表示を行うことができる。これにより、意図した情報がより簡易に検索可能となる。
もよい。

ここで、上記実施の形態および変形例１、２による情報検索方法の動作をコンピュータに行わせるために共通に適用されるコンピュータの例について説明する。図３６は、標準的なコンピュータのハードウエア構成の一例を示すブロック図である。図３６に示すように、コンピュータ３００は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）３０２、メモリ３０４、入力装置３０６、出力装置３０８、外部記憶装置３１２、媒体駆動装置３１４、ネットワーク接続装置等がバス３１０を介して接続されている。

ＣＰＵ３０２は、コンピュータ３００全体の動作を制御する演算処理装置である。メモリ３０４は、コンピュータ３００の動作を制御するプログラムを予め記憶したり、プログラムを実行する際に必要に応じて作業領域として使用したりするための記憶部である。メモリ３０４は、例えばＲａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）等である。入力装置３０６は、コンピュータの使用者により操作されると、その操作内容に対応付けられている使用者からの各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をＣＰＵ３０２に送付する装置であり、例えばキーボード装置、マウス装置などである。出力装置３０８は、コンピュータ３００による処理結果を出力する装置であり、表示装置などが含まれる。例えば表示装置は、ＣＰＵ３０２により送付される表示データに応じてテキストや画像を表示する。

外部記憶装置３１２は、例えば、ハードディスクなどの記憶装置であり、ＣＰＵ３０２により実行される各種制御プログラムや、取得したデータ等を記憶しておく装置である。媒体駆動装置３１４は、可搬記録媒体３１６に書き込みおよび読み出しを行うための装置である。ＣＰＵ３０２は、可搬記録媒体３１６に記録されている所定の制御プログラムを、記録媒体駆動装置３１４を介して読み出して実行することによって、各種の制御処理を行うようにすることもできる。可搬記録媒体３１６は、例えばＣｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ（ＣＤ）−ＲＯＭ、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ（ＤＶＤ）、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ（ＵＳＢ）メモリ等である。ネットワーク接続装置３１８は、有線または無線により外部との間で行われる各種データの授受の管理を行うインタフェース装置である。バス３１０は、上記各装置等を互いに接続し、データのやり取りを行う通信経路である。

上記実施の形態および変形例１、２による情報検索方法をコンピュータに実行させるプログラムは、例えば外部記憶装置３１２に記憶させる。ＣＰＵ３０２は、外部記憶装置３１２からプログラムを読み出し、コンピュータ３００に情報検索の動作を行なわせる。このとき、まず、情報検索の処理をＣＰＵ３０２に行わせるための制御プログラムを作成して外部記憶装置３１２に記憶させておく。そして、入力装置３０６から所定の指示をＣＰＵ３０２に与えて、この制御プログラムを外部記憶装置３１２から読み出させて実行させるようにする。また、このプログラムは、可搬記録媒体３１６に記憶するようにしてもよい。

なお、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を採ることができる。例えば、情報検索装置１の機能は、１台のコンピュータあるいは複数台のコンピュータで実現するようにしてもよい。処理フローは一例であって、処理結果が変化しない限り変更してもよい。

情報検索装置１の構成要素は、演算処理装置上で実行されるプログラムにより実現される、機能モジュールであってもよい。図１の機能ブロック分けは一例であり、実際のプログラムモジュール構成と一致していない場合もある。更に、これらの各構成要素は、一部若しくは全部が集積された集積回路として実装されてもよい。処理の少なくとも一部を専用のモジュールとして備えた装置として実現してもよい。

あるいは、情報検索装置１は、例えば、入出力部分をクライアント側に備え、処理および利用する情報をサーバ側に備え、ネットワークを介して接続されたシステムにより実現するようにしてもよい。さらに、サーバ側において、処理を行う装置と、情報を蓄積する装置とを別個に備えるようにしてもよい。また、情報検索装置１は、例えば、情報検索装置１の機能のそれぞれ一部を備えた複数の情報処理装置を備えたシステムでもよい。

検索対象文書ＤＢ１１、検索用インデックス１３等は、例えば、検索処理を行うコンピュータとは別に設けるようにしてもよい。また、検索対象文書ＤＢ１１、検索用インデックス１３を生成する装置を、検索装置とは別に設けるようにしてもよい。このように別々の構成にすることにより、それぞれの装置の構成を簡易にすることが可能になる。

上記実施の形態においては、クエリ２１が文の場合に評価値を導入する例について説明したが、キーワードによる検索の場合にも、文書の評価値を算出し、ランク付けするようにしてもよい。

なお、上記実施の形態および変形例１、変形例２において、クエリ入力部２３、入力装置３０６は、入力部の一例である。キーワード入力部２５、キーワード変換部２７、検索キー生成部２９、文章入力部３１、意味解析部３３、意味最小単位生成部３５、キーワード検索部４５、自然文検索部４７、ＣＰＵ３０２は、演算処理部、またはその機能の一例である。記憶部５３、外部記憶装置３１２、可搬記憶媒体３１６は、記憶部の一例である。意味最小単位は、意味情報の一例である。

以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
複数の検索用単語を含む情報の入力を受け付ける入力部と、
前記複数の検索用単語を含む情報から２つの検索用単語を分離し、検索対象文に含まれる複数の単語および前記複数の単語と他の単語間の前記検索対象文における関係を示す意味情報を前記検索対象文と関連付けて記憶した記憶部から、前記２つの検索用単語と対応する２つの単語とその意味情報を検索して抽出する演算処理部と、
抽出された前記意味情報を出力する出力部と、
を有することを特徴とする情報検索装置。
（付記２）
前記意味情報は、前記２つの単語のそれぞれに対応する意味記号を含み、
前記演算処理部は、
分離した前記検索用単語を意味記号に変換し、変換された前記意味記号のうちの２つを検索キーとし、前記検索キーを含む前記意味情報を前記記憶部において検索することを特徴とする付記１に記載の情報検索装置。
（付記３）
前記出力部は、前記意味情報を表層文字列に変換して出力することを特徴とする付記１または付記２のいずれかに記載の情報検索装置。
（付記４）
前記演算処理部は、
前記記憶部に前記意味情報と関連付けて記憶された前記検索対象文において、前記意味情報に含まれる前記２つの単語の少なくともいずれかが出現する出現位置を参照し、前記出現位置に基づき前記文の少なくとも一部を抽出し、
前記出力部は、
抽出された前記検索対象文の少なくとも一部を出力する
ことを特徴とする付記１から付記３に記載の情報検索装置。
（付記５）
前記入力部は、抽出された前記意味情報を絞り込むための指示を受け付け、
前記出力部は、前記入力部により受け付けられた指示に応じて絞り込まれた前記意味情報のみを出力することを特徴とする付記４に記載の情報検索装置。
（付記６）
前記入力部は、２つの検索用単語を含む情報、または少なくとも一つの文の入力を受付け、
前記演算処理部は、前記入力部が受け付けた入力が前記文の場合には、前記文を意味解析することにより意味情報を生成し、前記記憶部から前記意味情報と関連付けて記憶された文を検索する
ことを特徴とする付記１から付記５に記載の情報検索装置。
（付記７）
検索対象文に含まれる複数の単語および前記複数の単語と他の単語間の前記検索対象文における関係を示す意味情報を前記検索対象文と関連付けて記憶した前記記憶部、
をさらに有し、
前記演算処理部は、入力された文を意味解析することにより、前記記憶部に、前記意味情報と前記文とを関連付けて記憶することを特徴とする付記１から付記６に記載の情報検索装置。
（付記８）
情報検索装置が、
複数の検索用単語を含む情報の入力を受け付け、
前記複数の検索用単語を含む情報から前記２つの検索用単語を分離し、
検索対象文に含まれる複数の単語および前記複数の単語と他の単語間の前記検索対象文における関係を示す意味情報を前記検索対象文と関連付けて記憶した記憶部から、前記２つの検索用単語と対応する２つの単語とその意味情報を検索して抽出し、
抽出された前記意味情報を出力する、
を有することを特徴とする情報検索方法。
（付記９）
さらに、
前記意味情報は、前記２つの単語のそれぞれに対応する意味記号を含み、
分離した前記検索用単語を意味記号に変換し、
変換された前記意味記号のうちの２つを検索キーとし、
前記検索キーを含む前記意味情報を前記記憶部において検索する
ことを特徴とする付記８に記載の情報検索方法。
（付記１０）
さらに、
前記意味情報を表層文字列に変換して出力する、
ことを特徴とする付記８または付記９に記載の情報検索方法。
（付記１１）
さらに、
前記記憶部に、前記意味情報と関連付けて記憶された前記検索対象文において、前記意味情報に含まれる前記２つの単語の少なくともいずれかが出現する出現位置を参照し、前記出現位置に基づき前記文の少なくとも一部を抽出し、抽出された前記検索対象文の少なくとも一部を出力する
ことを特徴とする付記８または付記９に記載の情報検索方法。
（付記１２）
さらに、
抽出された前記意味情報を絞り込むための指示を受け付け、
受け付けた前記指示に応じて絞り込まれた前記意味情報のみを出力する
ことを特徴とする付記１１に記載の情報検索方法。
（付記１３）
さらに、
２つの検索用単語を含む情報、または少なくとも一つの文の入力を受付け、
受け付けた入力が前記文の場合には、前記文を意味解析することにより意味情報を生成し、
前記記憶部から前記意味情報と関連付けて記憶された文を検索する
ことを特徴とする付記８から付記１２に記載の情報検索方法。
（付記１４）
さらに、
入力された文を意味解析し、前記意味解析により得られる前記文に含まれる複数の単語および前記複数の単語と他の単語間の前記文における関係を示す意味情報を前記文と関連付けて前記記憶部に記憶する
ことを特徴とする付記８から付記１３に記載の情報検索方法。

１ 情報検索装置
１１ 検索対象文書ＤＢ
１３ 検索用インデックス
１５ 評価値テーブル
２１ クエリ
２３ クエリ入力部
２５ キーワード入力部
２７ キーワード変換部
２９ 検索キー生成部
３１ 文章入力部
３３ 意味解析部
３５ 意味最小単位生成部
３７ 検索部
３９ 評価値計算部
４１ ランキング部
４３ 出力部
４５ キーワード検索部
４７ 自然文検索部
５１ 辞書
５３ 記憶部
７１ 原文
７３ 有向グラフ
７５ 意味最小単位
７６ 解析例
７７ 解析例
７８ 文字オフセット例
７９ 意味記号
８１ インデックステーブル
８３ 意味最小単位
８５ 文書ＩＤ
８７ 文ＩＤ
８９ 始点ノード位置
９１ 始点ノード文字列長
９３ 終点ノード位置
９５ 終点ノード文字列長

Claims (7)

1. 複数の検索用単語を含む情報の入力を受け付ける入力部と、
   前記複数の検索用単語を含む情報から２つの検索用単語を分離し、検索対象文に含まれる複数の単語および前記複数の単語と他の単語間の前記検索対象文における関係を示す意味情報を前記検索対象文と関連付けて記憶した記憶部から、前記２つの検索用単語と対応する２つの単語とその意味情報を検索して抽出する演算処理部と、
   抽出された前記意味情報を出力する出力部と、
   を有し、
   前記入力部は、少なくとも一つの文の入力の受け付けも行い、
   前記入力部が受け付けた入力が前記文の場合には、前記演算処理部は、前記文を意味解析することにより意味情報を生成し、前記記憶部から前記意味情報と関連付けて記憶された文を検索する
   ことを特徴とする情報検索装置。
2. 前記意味情報は、前記２つの単語のそれぞれに対応する意味記号を含み、
   前記演算処理部は、
   分離した前記検索用単語を意味記号に変換し、変換された前記意味記号のうちの２つを検索キーとし、前記検索キーを含む前記意味情報を前記記憶部において検索することを特徴とする請求項１に記載の情報検索装置。
3. 前記出力部は、前記意味情報を表層文字列に変換して出力することを特徴とする請求項１または請求項２のいずれかに記載の情報検索装置。
4. 前記演算処理部は、
   前記記憶部に前記意味情報と関連付けて記憶された前記検索対象文において、前記意味情報に含まれる前記２つの単語の少なくともいずれかが出現する出現位置を参照し、前記出現位置に基づき前記文の少なくとも一部を抽出し、
   前記出力部は、
   抽出された前記検索対象文の少なくとも一部を出力する
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の情報検索装置。
5. 前記入力部は、抽出された前記意味情報を絞り込むための指示を受け付け、
   前記出力部は、前記入力部により受け付けられた指示に応じて絞り込まれた前記意味情報のみを出力することを特徴とする請求項４に記載の情報検索装置。
6. 前記演算処理部は、入力された文を意味解析することにより、前記記憶部に、前記意味情報と前記文とを関連付けて記憶させることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の情報検索装置。
7. 情報検索装置が、
   複数の検索用単語を含む情報の入力を受け付け、
   前記複数の検索用単語を含む情報から前記２つの検索用単語を分離し、
   検索対象文に含まれる複数の単語および前記複数の単語と他の単語間の前記検索対象文における関係を示す意味情報を前記検索対象文と関連付けて記憶した記憶部から、前記２つの検索用単語と対応する２つの単語とその意味情報を検索して抽出し、
   抽出された前記意味情報を出力し、
   前記複数の検索用単語を含む情報の入力の受け付けでは、少なくとも一つの文の入力の受け付けも行い、
   前記受け付けた入力が前記文の場合には、前記文を意味解析することにより意味情報を生成し、前記記憶部から前記意味情報と関連付けて記憶された文を検索する
   ことを特徴とする情報検索方法。