JP6549173B2 - 計算機システム及び文章データの検索方法 - Google Patents

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Description

本発明は、データベースに格納する文章データに関連する文章データの検索方法に関する。
業務システムでは、様々な文章が文章データとしてデータベースに格納されている。業務内容又は保存する文章によっては、ユーザは関連する文章データを確認する必要がある。したがって、ユーザの目的等に沿って、必要な文章データを提示する技術が求められている。
従来技術として特許文献1に記載の技術が知られている。特許文献1には「システムの開発に必要な設計項目を抽出するためのガイド用語抽出装置であって、システムの開発に関連する検索語が入力されると、予め記憶された検索語と、前記システムに関連する複数のガイドラインのガイド用語とを意味の観点から分類する予め記憶された索引の情報に基づいて、前記ガイド用語を抽出するガイド用語抽出部を備えた」ことが記載されている。
特開2015−118676号公報
特許文献1に記載されているように、従来技術では静的な情報に基づいて、ユーザに提示するデータが検索される。しかし、ユーザの思考、業務内容、及びシステムの運用方法等の業務システムの運用状態の変化に伴って、データの選択条件が変化する。そのため、従来技術では、業務システムの運用状態に併せて文章データを提示することが困難である。
本発明では、業務システムの運用状態を反映した文章データの検索システム及び文章データの検索方法を提供することを目的とする。
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、文章データを格納するデータベース及び前記データベースを管理する計算機を備える計算機システムであって、前記計算機は、演算装置、前記演算装置に接続されるメモリ、及び前記演算装置に接続され、外部装置と接続するためのインタフェースを有し、前記メモリは、前記計算機システムを利用するユーザ毎に、前記データベースに格納される文章データの識別情報及び前記データベースに格納される文章データに対するユーザの評価操作により求まる第1の総合評価値から構成されるレコードを含む文章データ評価値情報を格納し、前記演算装置は、第1のユーザから新規文章データの入力を受け付けた場合、前記新規文章データを解析することによって、前記新規文章データに関連する関連文章データを検索するための用語である検索キーを含む解析結果を前記第1のユーザに対して出力し、前記解析結果を参照した前記第1のユーザによって選択された前記検索キーを含む検索条件情報を受信し、前記検索条件情報に基づいて前記データベースに格納される文章データに含まれる前記検索キーの有無を判定し、前記検索キーの有無の判定結果に基づいて、前記新規文章データと前記データベースに格納される文章データとの間の関連性を示す第1の指標を算出し、前記第1のユーザの前記文章データ評価値情報に含まれる前記第1の総合評価値を用いて前記第1の指標を修正し、前記修正された第1の指標に基づいて、前記関連文章データを特定し、前記関連文章データを表示する第1の表示データを前記第1のユーザに対して出力し、前記第1の表示データに基づいて表示される画面を参照した前記第1のユーザが前記関連文章データに対して行った評価操作に関する情報を含む文章データ操作情報を受信した場合、前記文章データ操作情報に基づいて、前記第1の総合評価値を変動させる値であって、前記第1のユーザにおける前記関連文章データの重要性を示す第1の評価値を算出し、前記第1のユーザの前記文章データ評価値情報を参照して、前記関連文章データに対応するレコードを検索し、前記関連文章データの第1の評価値に基づいて、前記検索されたレコードの前記第1の総合評価値を更新することを特徴とする。
本発明によれば、ユーザ操作を活用することによって、現在の業務システムの運用状態を反映した関連文章データの検索が可能となる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
実施例1の計算機システムの構成の一例を示す図である。 実施例1の辞書情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例1の評価履歴情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例1のユーザ情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例1の計算機が実行する処理の概要を説明するフローチャートである。 実施例1の計算機に登録要求を送信するための表示画面の一例を示す図である。 実施例1の計算機によって表示されるトピックリストの表示画面の一例を示す図である。 実施例1の計算機に送信される検索条件情報の一例を示す図である。 実施例1の計算機によって表示されるトピック追加用の表示画面の一例を示す図である。 実施例1の計算機によって表示される関連文章データリストの表示画面の一例を示す図である。 実施例1の計算機によって表示される関連文章データリストの表示画面の一例を示す図である。 実施例1の計算機によって表示される関連文章データリストの表示画面の一例を示す図である。 実施例1の計算機に送信される文章データ選択情報の一例を示す図である。 実施例1の計算機が実行する新規文章データの解析処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例1の計算機が実行する文章検索処理の一例を説明するフローチャートである。
以下、本発明に係る実施例を添付図面を用いて説明する。各図において共通の構成については同一の参照符号が付されている。
図1は、実施例1の計算機システムの構成の一例を示す図である。
計算機システムは、計算機100及び複数のデータベース101から構成される。なお、計算機100には、図示しないユーザ端末が接続される。
計算機100は、文章データが格納されるデータベース101を管理する。また、計算機100は、ユーザが登録する文章データに関連する文章データを提示する。
ここで本明細書の用語の扱いについて説明する。文章データは、データ化された文章を表す。文章は、一つ以上の語彙から構成される文がまとまったものを表す。トピックは、性質が共通する語彙、又は、意味若しくは観点が類似する語彙の集合を表す。
計算機100は、プロセッサ111、メモリ112、及びネットワークインタフェース113を有する。
プロセッサ111は、メモリ112に格納されるプログラムを実行する。プロセッサ111がプログラムにしたがって処理を実行することによって、特定の機能を実現するモジュールとして動作する。以下の説明では、モジュールを主語に処理を説明する場合、プロセッサ111が当該モジュールを実現するプログラムを実行していることを示す。
メモリ112は、プロセッサ111が実行するプログラム及び各種情報を格納する。また、メモリ112は、プログラムが一時的に使用するワークエリアを含む。
ネットワークインタフェース113は、ネットワークを介して外部装置と接続するインタフェースである。本実施例では、計算機100は、ネットワークインタフェース113を用いてデータベース101と接続し、また、ユーザが操作するユーザ端末と接続する。なお、計算機100は、ネットワークインタフェース113の代わりに、HBA(Host Bus Adapter)を有してもよい。また、計算機100は、キーボード及びマウス等の入力装置、並びに、ディスプレイ等の出力装置と接続するI/Oインタフェースを有してもよい。
本実施例のメモリ112は、文章データ管理モジュール121及び学習モジュール122を実現するプログラムを格納する。また、メモリ112は、辞書情報131、評価履歴情報132、及びユーザ情報133を格納する。
文章データ管理モジュール121は、データベース101に格納された文章データ105を管理し、また、データベース101に対する文章データ105の登録、読み出し、削除等の操作を制御する。また、文章データ管理モジュール121は、新規文章データを受け付けた場合、新規文章データの解析結果及びユーザ操作に基づいて、新規文章データに関連する文章データ105を提示する。
ユーザの思考、業務内容、及びシステムの運用方法等の変化は、ユーザ操作の変化として現れる。そこで、文章データ管理モジュール121は、ユーザ操作を活用して、業務システムの運用状態を把握する。また、文章データ管理モジュール121は、業務システムの運用状態を考慮して文章データ105を検索する。
学習モジュール122は、ユーザ操作を受け付け、ユーザ操作を所定の形式のデータに変換し、変換されたデータに基づいて評価履歴情報132を更新する。
辞書情報131は、新規文章データに関連する文章データ105を検索する場合に使用する情報である。辞書情報131のデータ構造の一例は図2を用いて説明する。
評価履歴情報132は、ユーザ操作を管理する情報である。評価履歴情報132のデータ構造の一例は図3を用いて説明する。
ユーザ情報133は、計算機100に接続するユーザ端末を操作するユーザの情報である。ユーザ情報133のデータ構造の一例は図4を用いて説明する。
データベース101は、文章データ105を格納する。本実施例では、文章データの種別、内容、又は、作成者に応じて異なるデータベース101が存在する。データベース101は、HDD(Hard Disk Drive)及びSSD(Solid State Drive)等のストレージ装置を用いて実現してもよいし、複数のストレージ装置を有するストレージシステムを用いて実現してもよい。
図2は、実施例1の辞書情報131のデータ構造の一例を示す図である。
辞書情報131は、語彙情報200、トピック情報210、及び文章データ情報220を含む。なお、語彙情報200及びトピック情報210は、コーパスに基づいて生成された情報である。また、文章データ情報220は、データベース101に文章データ105が格納される場合に生成される情報である。
語彙情報200は、語彙を管理する情報であり、語201、語ID202、種別203、及び出現頻度204から構成されるレコードを含む。一つのレコードが一つの語彙に対応する。
語201は、語彙を格納するフィールドである。語ID202は、語彙に付与された識別情報を格納するフィールドである。各語彙には、一意な識別情報が付与される。種別203は、語彙の種別を格納するフィールドである。出現頻度204は、コーパスにおいて語彙が出現した頻度を格納するフィールドである。
トピック情報210は、トピックを管理する情報であり、トピック名211、トピックID212、出現頻度213、及び要素214から構成されるレコードを含む。一つのレコードが一つのトピックに対応する。
トピック名211は、トピックの名称を格納するフィールドである。トピックID212は、トピックに付与された識別情報を格納するフィールドである。各トピックには、一意な識別情報が付与される。出現頻度213は、コーパスにおいてトピックが出現した頻度を格納するフィールドである。例えば、トピックを構成する各語彙の出現頻度204を統計処理することによって算出できる。
要素214は、トピックを構成する語彙を管理するフィールドであり、語ID215及び指標216を含む。語ID215は、語ID202と同一のものである。指標216は、文章データに含まれるトピックを特定する場合に使用する指標を格納するフィールドである。
文章データ情報220は、文章データ105を管理する情報であり、DB ID221、文章ID222、タイトル223、及び構成トピック224から構成されるレコードを含む。一つのレコードが一つの文章データ105に対応する。
DB ID221は、文章データ105が格納されるデータベース101の識別情報を格納するフィールドである。各データベース101には、一意な識別情報が付与されている。文章ID222は、文章データ105の識別情報を格納するフィールドである。一つのデータベース101に格納される文章データ105には、一意な識別情報が付与される。なお、異なるデータベース101に格納される文章データ105の識別情報は重複してもよい。タイトル223は、文章データ105のタイトルである。なお、タイトルの代わりに、文章データ105の名称等を格納するフィールドでもよい。
構成トピック224は、文章データ105に含まれるトピックを管理するフィールドであり、トピックID225及び指標226を含む。トピックID225は、トピックID212と同一のものである。指標226は、文章データに関連する文章データを特定する場合に使用する指標を格納するフィールドである。
図3は、実施例1の評価履歴情報132のデータ構造の一例を示す図である。
評価履歴情報132は、トピック評価ログ情報300、文章データ評価ログ情報310、トピック評価値情報320、及び文章データ評価値情報330を含む。
トピック評価ログ情報300は、各ユーザのトピックに関する評価操作のログである。トピック評価ログ情報300は、日時301、ユーザID302、トピックID303、及び評価値304から構成されるレコードを含む。
日時301は、トピックに関する評価操作が行われた日時を格納するフィールドである。ユーザID302は、トピックに関する評価操作を行ったユーザの識別情報を格納するフィールドである。トピックID303は、評価操作が行われたトピックの識別情報を格納するフィールドである。評価値304は、トピックに関する評価操作から算出された数値を格納するフィールドである。評価値304に格納される値は、ユーザにおけるトピックの重要度を示す。
文章データ評価ログ情報310は、各ユーザの文章に関する評価操作のログである。文章データ評価ログ情報310は、日時311、ユーザID312、DB ID313、文章ID314、及び評価値315から構成されるレコードを含む。
日時311は、文章に関する評価操作が行われた日時を格納するフィールドである。ユーザID312は、文章に関する評価操作を行ったユーザの識別情報を格納するフィールドである。DB ID313及び文章ID314は、評価操作が行われた文章データ105を特定する識別情報を格納するフィールドである。評価値315は、文章に関する評価操作から算出された数値を格納するフィールドである。評価値315に格納される値は、ユーザにおける文章データ105の重要度を示す。
トピック評価値情報320は、各ユーザのトピックに対する評価値を管理する情報である。トピック評価値情報320はユーザごとに存在しており、各トピック評価値情報320にはユーザの識別情報が付与される。トピック評価値情報320は、トピックID321及び総合評価値322から構成されるレコードを含む。
トピックID321は、トピックID212と同一のものである。総合評価値322は、トピック評価ログ情報300に基づいて算出された総合評価値を格納するフィールドである。
文章データ評価値情報330は、各ユーザの文章データ105に対する評価値を管理する情報である。文章データ評価値情報330はユーザごとに存在しており、各文章データ評価値情報330にはユーザの識別情報が付与される。文章データ評価値情報330は、DB ID331、文章ID332、及び総合評価値333から構成されるレコードを含む。
DB ID331及び文章ID332は、DB ID221及び文章ID222と同一のものである。総合評価値333は、文章データ評価ログ情報310に基づいて算出された総合評価値を格納するフィールドである。
図4は、実施例1のユーザ情報133のデータ構造の一例を示す図である。
ユーザ情報133は、ユーザID401、氏名402、及び部署403から構成されるレコードを含む。一つのレコードが一人のユーザに対応する。
ユーザID401は、ユーザに付与された識別情報を格納するフィールドである。各ユーザには、一意な識別情報が付与される。氏名402は、ユーザの氏名を格納するフィールドである。部署403は、ユーザが所属する部署を格納するフィールドである。
図5は、実施例1の計算機100が実行する処理の概要を説明するフローチャートである。図6は、実施例1の計算機100に登録要求を送信するための表示画面の一例を示す図である。図7は、実施例1の計算機100によって表示されるトピックリストの表示画面の一例を示す図である。図8は、実施例1の計算機100に送信される検索条件情報の一例を示す図である。図9は、実施例1の計算機100によって表示されるトピック追加用の表示画面の一例を示す図である。図10A、図10B、及び図10Cは、実施例1の計算機100によって表示される関連文章データリストの表示画面の一例を示す図である。図11は、実施例1の計算機100に送信される文章データ選択情報の一例を示す図である。
ユーザは、図6に示す表示画面600を用いて計算機100に新規文章データの登録要求を送信する。ここで、表示画面600について説明する。
表示画面600は、文章データ表示欄601、データベース表示欄602、追加ボタン603、選択画面604、及び登録ボタン605を含む。
文章データ表示欄601は、データベース101へ登録する文章データの識別情報を表示する欄である。データベース表示欄602は、文章データを格納するデータベース101の識別情報を表示する欄である。追加ボタン603は、データベース101へ登録する文章データを追加するためのボタンである。ユーザが追加ボタン603を操作した場合、選択画面604が表示される。
選択画面604は、ファイル選択欄611、文章データ選択欄612、文章データ確認欄613、データベース選択欄614、保存ボタン615、及びキャンセルボタン616を含む。
ファイル選択欄611は、登録する文章データが格納されたファイルを入力するための欄である。文章データ選択欄612は、登録する文章データを選択するための欄である。文章データ確認欄613は、登録する文章データを確認するための欄である。データベース選択欄614は、文章データを格納するデータベース101の識別情報を入力するための欄である。保存ボタン615は、文章データの選択を確定するための操作ボタンである。キャンセルボタン616は、文章データの選択を破棄するための操作ボタンである。
ユーザがファイル選択欄611にファイル名を入力した場合、当該ファイルに格納される文章データの識別情報が文章データ選択欄612に表示される。ユーザが文章データ選択欄612に表示された文章データを選択した場合、文章データ確認欄613に選択した文章データの識別情報が表示される。ユーザがデータベース選択欄614にデータベース101の識別情報を入力し、さらに、保存ボタン615を操作した場合、操作した追加ボタン603に対応する文章データ表示欄601及びデータベース表示欄602に、選択した文章データ及びデータベース101の識別情報が設定される。
なお、文章データの属性に基づいて、自動的に格納するデータベース101を選択できるようにしてもよい。
登録ボタン605は、新規文章データの登録要求を送信するための操作ボタンである。ユーザが登録ボタン605を操作した場合、文章データ表示欄601に表示された文章データ、及びデータベース表示欄602に表示されたデータベース101の識別情報を含む新規文章データの登録要求が計算機100に送信される。
以上が表示画面600の説明である。図5の説明に戻る。
文章データ管理モジュール121が、ユーザ端末から新規文章データの登録要求を受信する(ステップS101)。
次に、文章データ管理モジュール121は、新規文章データの解析処理を実行し(ステップS102)、処理結果として、ユーザ端末にトピックリストを出力する(ステップS103)。新規文章データの解析処理の詳細は図12を用いて説明する。
トピックリストは、新規文章データに関連する文章データの検索に使用するトピックのリスト、すなわち、検索キーのリストである。本実施例では、トピックを用いて関連する文章データ105が検索されるが、語彙を用いて文章データ105が検索されてもよい。この場合、検索キーにリストは語彙のリストとなる。ここで、図7を用いてユーザ端末に表示されるトピックリストの表示画面700について説明する。
表示画面700は、文章データ選択欄701及びトピックリスト表示欄702を含む。
文章データ選択欄701は、新規文章データの識別情報を選択する欄である。
トピックリスト表示欄702は、文章データ選択欄701に入力された新規文章データのトピックリストを表示する欄である。なお、トピックリストは、新規文章データから取得されたトピックである取得トピック及び取得トピックに関連する関連トピックを含む。取得トピックについては、トピックを構成し、かつ、新規文章データに含まれる語彙も併せて表示される。
トピックの横の矩形及び星形は、操作状態を示す図形である。白の矩形は特に操作されていないトピックを示す。星形は、ユーザが重要なトピックとして選択したトピックを示す。黒の矩形は、ユーザが重要でないトピックとして選択したトピックを示す。
トピックリスト表示欄702に表示される確定ボタン703は、トピックリスト表示欄702の操作内容を含む検索条件情報を計算機100に送信するための操作ボタンである。ユーザが確定ボタン703を操作した場合、ユーザ端末は、トピックの識別情報及びトピックの操作内容を対応付けたレコードを含む検索条件情報を計算機100に送信する。なお、検索条件情報にはユーザの識別情報及び新規文章データの識別情報が付与される。例えば、図8に示すような検索条件情報が送信される。
なお、一つの新規文章データに対して一つの検索条件情報が生成される。したがって、複数の新規文章データをデータベース101に格納する場合、複数の検索条件情報が生成される。
以上が表示画面700の説明である。図5の説明に戻る。
次に、文章データ管理モジュール121は、ユーザ端末から検索条件情報を受信する(ステップS104)。文章データ管理モジュール121は、受信した検索条件情報を学習モジュール122に出力する。また、文章データ管理モジュール121は、検索条件情報に含まれるトピックの識別情報を含む検索リストを生成し、メモリ112に一時的に格納する。
なお、文章データ管理モジュール121は、複数の検索条件情報を受信した場合、各検索条件情報について検索リストを生成する。
次に、学習モジュール122は、検索条件情報に基づいて、評価履歴情報132を更新する(ステップS105)。具体的には、以下のような操作が実行される。
学習モジュール122は、検索条件情報からターゲットレコードを一つ選択する。
学習モジュール122は、ターゲットレコードの操作内容を評価値に変換する。本実施例では、「重要である」は「+1.0」に変換され、「重要でない」は「−1.0」に変換され、「未選択」は「+0.1」に変換される。
学習モジュール122は、トピック評価ログ情報300にレコードを一つ追加する。学習モジュール122は、追加されたレコードの日時301及びユーザID302に、検索条件情報を受信した日時及び検索条件情報に付与されたユーザの識別情報を設定する。また、学習モジュール122は、追加されたレコードのトピックID303にトピックの識別情報を設定し、評価値304に評価値を設定する。
学習モジュール122は、ユーザの識別情報が付与されたトピック評価値情報320を読み出し、トピックID321がターゲットレコードのトピックの識別情報と一致するレコードを検索する。学習モジュール122は、検索されたレコードの総合評価値322に評価値を加算する。
学習モジュール122は、検索条件情報に含まれる全てのレコードについて同様の処理を実行する。なお、複数の検索条件情報を受信している場合、各検索条件情報について前述した処理が実行される。以上がステップS105の処理の説明である。
次に、文章データ管理モジュール121は、ユーザ端末から追加要求を受信したか否かを判定する(ステップS106)。例えば、文章データ管理モジュール121は、一定時間内に追加要求を受信したか否かを判定する。
ユーザ端末から追加要求を受信したと判定された場合、文章データ管理モジュール121は、トピック追加用の表示画面900を表示する(ステップS107)。その後、文章データ管理モジュール121は、ステップS104に戻る。ここで、図9を用いてトピック追加用の表示画面900について説明する。
表示画面900は、文章データ選択欄901、トピック表示欄902、及び確定ボタン903を含む。
文章データ選択欄901は、新規文章データの識別情報を選択する欄である。
トピック表示欄902は、選択可能なトピックを表示する欄である。例えば、トピック情報210に基づいてトピック表示欄902が生成される。なお、表示画面700に表示されたトピックは除外するようにしてもよい。
確定ボタン903は、トピック表示欄902の操作内容を計算機100に送信するための操作ボタンである。ユーザが確定ボタン903を操作した場合、ユーザ端末は、トピックの識別情報及びトピックの操作内容を対応付けたレコードを含む検索条件情報を計算機100に送信する。なお、検索条件情報にはユーザの識別情報及び新規文章データの識別情報が付与される。
以上が表示画面900の説明である。図5の説明に戻る。
ユーザ端末から追加要求を受信していないと判定された場合、文章データ管理モジュール121は、検索リストを用いて文章検索処理を実行し(ステップS108)、処理結果として、ユーザ端末に関連文章データリストを出力する(ステップS109)。文章検索処理では、文章データ管理モジュール121は、新規文章データと文章データ105との間の関連度を算出し、当該関連度に基づいて新規文章データと関連する文章データ105を検索する。文章検索処理の詳細は図13を用いて説明する。
ここで、図10A、図10B、及び図10Cを用いてユーザ端末に表示される関連文章データリストの表示画面1000について説明する。
図10Aに示す表示画面1000は、文章データ選択欄1001、関連文章データリスト1002、及び確定ボタン1003を含む。
文章データ選択欄1001は、新規文章データの識別情報を選択する欄である。文章データ選択欄1001に表示された識別情報に対応する新規文章データに関する検索結果が関連文章データリスト1002に表示される。
関連文章データリスト1002は、文章検索処理によって検索された文章データ105のリストであり、DB ID1011、文章ID1012、タイトル1013、及び総合関連度1014から構成されるレコードを含む。一つのレコードが一つの文章データ105に対応する。
DB ID1011、文章ID1012、及びタイトル1013は、DB ID221、文章ID222、及びタイトル223と同一のものである。総合関連度1014は、新規文章データとの関連性を示す指標である。本実施例では、総合関連度1014が大きい文章データ105ほど、新規文章データとの関連性が高いことを示す。
本実施例では、総合関連度1014が大きい順にソートされた文章データ105のリストが関連文章データリスト1002に表示される。
確定ボタン1003は、表示画面1000の操作内容を計算機100に送信するための操作ボタンである。
ユーザが関連文章データリスト1002のレコードにカーソルを合わせ場合、図10Bのような吹き出しが表示される。吹き出しには、選択されたレコードに対応する文章データ105に含まれるトピックであり、かつ、検索リストに登録されたトピックと、トピックを構成する語彙を含む文とが表示される。
ユーザが関連文章データリスト1002のレコードを選択した場合、図10Cのような表示に切り替わる。図10Cに示す表示画面1000は、文章表示欄1021、参照ボタン1022、不要ボタン1023、及び共有ボタン1024を含む。
文章表示欄1021は、選択されたレコードに対応する文章データ105の具体的な内容を表示する欄である。文章表示欄1021では、トピックを構成する語彙を含む文が強調表示されている。
参照ボタン1022は、新規文章データとともに参照した文章データ105として登録するための操作ボタンである。すなわち、ユーザが新規文章データと関連性があると判断した文章データ105を指定するための操作ボタンである。不要ボタン1023は、新規文章データに関係しない文章データ105として登録するための操作ボタンである。すなわち、ユーザが新規文章データと関連性がないと判断した文章データを指定するための操作ボタンである。共有ボタン1024は、新規文章データを登録する各ユーザが共有する文章データ105として登録するための操作ボタンである。
確定ボタン1003が操作された場合、ユーザ端末は、データベース101の識別情報、文章データ105の識別情報、及び文章データ105の操作内容を対応付けたレコードを含む文章データ選択情報を計算機100に送信する。なお、文章データ選択情報にはユーザの識別情報及び新規文章データの識別情報が付与される。例えば、図11に示すような文章データ選択情報が送信される。
以上が表示画面1000の説明である。図5の説明に戻る。
次に、文章データ管理モジュール121は、ユーザ端末から文章データ選択情報を受信する(ステップS110)。文章データ管理モジュール121は、受信した文章データ選択情報を学習モジュール122に出力する。
次に、学習モジュール122は、文章データ選択情報に基づいて、評価履歴情報132を更新する(ステップS111)。具体的には、以下のような操作が実行される。
学習モジュール122は、文章データ選択情報からターゲットレコードを一つ選択する。
学習モジュール122は、ターゲットレコードの操作内容を評価値に変換する。本実施例では、「参照」は「+1.0」に変換され、「不要」は「−1.0」に変換され、「共有」は「+2.0」に変換され、「未選択」は「+0.1」に変換される。
学習モジュール122は、文章データ評価ログ情報310にレコードを一つ追加する。学習モジュール122は、追加されたレコードの日時311及びユーザID312に、文章データ選択情報を受信した日時及び文章データ選択情報に付与されたユーザの識別情報を設定する。また、学習モジュール122は、追加されたレコードのDB ID313及び文章ID314にデータベース101の識別情報及び文章データ105の識別情報を設定し、評価値304に評価値を設定する。
学習モジュール122は、ユーザの識別情報が付与された文章データ評価値情報330を読み出し、DB ID331及び文章ID332がターゲットレコードのデータベース101及び文章データ105の識別情報と一致するレコードを検索する。学習モジュール122は、検索されたレコードの総合評価値333に評価値を加算する。
学習モジュール122は、文章データ選択情報に含まれる全てのレコードについて同様の処理を実行する。なお、複数の文章データ選択情報を受信している場合、各文章データ選択情報について前述した処理が実行される。以上がステップS111の処理の説明である。
次に、文章データ管理モジュール121は、新規文章データを指定されたデータベース101に格納する(ステップS112)。その後、計算機100は処理を終了する。このとき、文章データ管理モジュール121は、新規文章データに関するレコードを文章データ情報220に登録する。なお、指標226については、コーパスを用いた学習処理に基づいて設定された値が設定される。
図12は、実施例1の計算機100が実行する新規文章データの解析処理の一例を説明するフローチャートである。なお、各新規文章データに対して以下で説明する処理が繰り返し実行される。
文章データ管理モジュール121は、新規文章データに対応する文章を単語に分解する(ステップS201)。例えば、文章データ管理モジュール121は、形態素解析に基づいて、文章を単語に分解する。
文章データ管理モジュール121は、辞書情報131の語彙情報200及びトピック情報210を用いて、新規文章データに含まれるトピック(取得トピック)を特定する(ステップS202)。例えば、以下のような処理が実行される。
文章データ管理モジュール121は、空のトピックリストを生成する。文章データ管理モジュール121は、語彙情報200を参照し、分解された単語が語201に格納されるレコードを検索する。文章データ管理モジュール121は、検索されたレコードの語ID202を取得する。
文章データ管理モジュール121は、トピック情報210を参照して、語ID215が取得した語ID202に一致するレコードを検索する。当該レコードに対応するトピックを候補トピックに設定する。
文章データ管理モジュール121は、候補トピックを一つ選択する。文章データ管理モジュール121は、新規文章データを参照して、候補トピックを構成する各語彙の数をカウントする。文章データ管理モジュール121は、指標216及びカウントを式(1)に代入し、第1の判定値を算出する。
Figure 0006549173
ここで、wは候補トピックを構成する語彙を表し、c(w)は語彙wのカウント数、eは語彙wの指標216である。
文章データ管理モジュール121は、第1の判定値が閾値より大きいか否かを判定する。閾値は予め設定されているものとする。なお、閾値は適宜更新できる。
第1の判定値が閾値より大きいと判定された場合、文章データ管理モジュール121は、候補トピックを取得トピックとしてトピックリストに登録する。
文章データ管理モジュール121は、全ての候補トピックについて同様の処理を実行する。以上がステップS202の処理の説明である。
次に、文章データ管理モジュール121は、関連トピックを特定する(ステップS203)。例えば、以下のような処理が実行される。
文章データ管理モジュール121は、トピックリストからターゲット取得トピックを一つ選択する。文章データ管理モジュール121は、トピック情報210からターゲット比較トピックを一つ選択する。
文章データ管理モジュール121は、ユーザの識別情報が付与されたトピック評価値情報320を参照し、トピックID321がターゲット比較トピックの識別情報と一致するレコードを検索する。文章データ管理モジュール121は、検索されたレコードの総合評価値322を取得する。
文章データ管理モジュール121は、式(2)を用いて第2の判定値を算出する。
Figure 0006549173
ここで、tはターゲット取得トピックを表し、tはターゲット比較トピックを表す。また、O(t,t)は共起確率を表し、P(t)は出現頻度213を表し、E(t)は総合評価値322を表す。
式(2)に示すように、本実施例では、ユーザの操作から算出される総合評価値322を用いて、元々の判定値が修正されている点に特徴がある。なお、判定値の修正方法は、式(2)に限定されず、総合評価値322を用いた修正方法であればよい。例えば、判定値に総合評価値322を乗算又は除算する修正方法が考えられる。
文章データ管理モジュール121は、第2の判定値が閾値より大きいか否かを判定する。閾値は予め設定されているものとする。なお、閾値は適宜更新できる。
第2の判定値が閾値より大きいと判定された場合、文章データ管理モジュール121は、ターゲット比較トピックを関連トピックとしてトピックリストに登録する。
文章データ管理モジュール121は、トピック情報210の全てのレコードについて同様の処理を実行する。また、文章データ管理モジュール121は、トピックリストの全ての取得トピックについて同様の処理を実行する。以上がステップS203の処理の説明である。
次に、文章データ管理モジュール121は、トピックリストを表示するための表示データを生成する(ステップS204)。その後、文章データ管理モジュール121は、新規文章データの解析処理を終了する。
なお、図12を用いて説明した取得トピック及び関連トピックの特定方法は、一例であって、これに限定されない。
図13は、実施例1の計算機100が実行する文章検索処理の一例を説明するフローチャートである。なお、各新規文章データに対して以下で説明する処理が繰り返し実行される。
本実施例では、各文章データ105に対して検索リストに含まれるトピックの有無を判定し、当該判定結果に基づいて、新規文章データと文章データ105との間の関連性を示す値(関連度)が算出される。
文章データ管理モジュール121は、検索リストに含まれるトピックの数を成分とするベクトルv、dを生成する(ステップS301)。文章データ管理モジュール121は、一つの成分に一つのトピックを対応付ける。この時点では、各ベクトルの成分は全て0に設定される。このとき、文章データ管理モジュール121は、空の関連文章データリストを生成する。なお、ベクトルvは、新規文章データの特徴を表すベクトルであり、ベクトルdは、比較する文章データ105の特徴と表すベクトルである。
次に、文章データ管理モジュール121は、ユーザの識別情報が付与されたトピック評価値情報320に基づいて、ベクトルvの成分を決定する(ステップS302)。
具体的には、文章データ管理モジュール121は、トピック評価値情報320を参照して、検索リストに含まれる各トピックに対応するレコードを検索する。文章データ管理モジュール121は、検索された各レコードの総合評価値322を、ベクトルvの成分値として設定する。
次に、文章データ管理モジュール121は、文章データ105のループ処理を開始する(ステップS303)。具体的には、文章データ管理モジュール121は、ターゲット文章データ105を一つ選択する。
次に、文章データ管理モジュール121は、ターゲット文章データ105の総合評価値を取得する(ステップS304)。
具体的には、文章データ管理モジュール121は、ユーザの識別情報が付与された文章データ評価値情報330を参照し、ターゲット文章データ105に対応するレコードを検索する。文章データ管理モジュール121は、検索されたレコードの総合評価値333を取得する。
次に、文章データ管理モジュール121は、ターゲット文章データ105に含まれるトピックを分析し、分析結果に基づいてベクトルdの成分を決定する(ステップS305)。
具体的には、文章データ管理モジュール121は、文章データ情報220を参照して、ターゲット文章データ105に対応するレコードを検索する。文章データ管理モジュール121は、検索されたレコードのトピックID225と、検索リストに含まれるトピックとを比較する。文章データ管理モジュール121は、ターゲット文章データ105に含まれ、かつ、検索リストに含まれるトピックに対応する成分に「1」を設定する。
次に、文章データ管理モジュール121は、ベクトルv、d及び総合評価値333を式(3)に代入することによって、第3の判定値を算出する(ステップS306)。
Figure 0006549173
ここで、E(tx)はターゲット文章データ105の総合評価値を表す。式(3)の右辺の1項目は、ベクトルの内積であり、新規文章データとターゲット文章データ105との間の関連性を示す値である。なお、本実施例では、第3の判定値が総合関連度として算出される。
式(3)に示すように、本実施例では、ユーザの操作から算出される総合評価値333を用いて、元々の判定値が修正されている点に特徴がある。なお、判定値の修正方法は、式(3)に限定されず、総合評価値333を用いた修正方法であればよい。例えば、判定値に総合評価値333を乗算又は除算する修正方法が考えられる。
本実施例では、文章選択情報に基づいて文章データ評価値情報330の総合評価値333が更新される。具体的には、ユーザが参照した文章データ105の総合評価値333は大きくなり、ユーザが参照しなかった文章データ105の総合評価値333は小さくなる。したがって、式(3)は、ユーザが参照した文章データ105が優先的に関連文章データ105として選択されるように元々の判定値が修正されることを示す。
文章データ管理モジュール121は、第3の判定値が閾値より大きいか否かを判定する(ステップS307)。閾値は予め設定されているものとする。なお、閾値は適宜更新できる。
第3の判定値が閾値以下であると判定された場合、文章データ管理モジュール121は、ステップS309に進む。
第3の判定値が閾値より大きいと判定された場合、文章データ管理モジュール121は、ターゲット文章データ105を関連文章データ105として関連文章データリストに登録する(ステップS308)。その後、文章データ管理モジュール121は、ステップS309に進む。
ステップS309では、文章データ管理モジュール121は、全ての文章データ105について処理が完了したか否かを判定する(ステップS309)。
全ての文章データ105について処理が完了していないと判定された場合、文章データ管理モジュール121は、ベクトルdを初期化した後、ステップS303に戻り、同様の処理を実行する。
全ての文章データ105について処理が完了したと判定された場合、文章データ管理モジュール121は、関連文章データリストに登録された文章データ105を総合関連度の大きい順にソートする(ステップS310)。
次に、文章データ管理モジュール121は、関連文章データリストを表示するための表示データを生成する(ステップS311)。その後、文章データ管理モジュール121は、文章検索処理を終了する。
なお、ループ処理では、データベース101に格納された全ての文章データ105を対象としていたが、これに限定されない。例えば、総合評価値333が閾値より大きい文章データ105のみを対象としてもよい。
なお、図13を用いて説明した関連文章データの特定方法は、一例であって、これに限定されない。
以上で説明したように、実施例1に記載のシステムによれば、計算機100は、辞書情報131だけではなく、ユーザ操作を反映した文章検索処理を実行することによって、ユーザの思考、業務内容、及びシステムの運用方法等、業務システムの運用状態を反映した関連文章データを提示できる。これによって、業務上のミスを低減し、また、業務効率を向上することができる。
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。また、例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために構成を詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、各実施例の構成の一部について、他の構成に追加、削除、置換することが可能である。
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をコンピュータに提供し、そのコンピュータが備えるプロセッサが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、CD−ROM、DVD−ROM、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)、光ディスク、光磁気ディスク、CD−R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROMなどが用いられる。
また、本実施例に記載の機能を実現するプログラムコードは、例えば、アセンブラ、C/C++、perl、Shell、PHP、Java(登録商標)等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。
さらに、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することによって、それをコンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶手段又はCD−RW、CD−R等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるプロセッサが当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。
上述の実施例において、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。
100 計算機
101 データベース
105 文章データ
111 プロセッサ
112 メモリ
113 ネットワークインタフェース
121 文章データ管理モジュール
122 学習モジュール
131 辞書情報
132 評価履歴情報
133 ユーザ情報
200 語彙情報
210 トピック情報
220 文章データ情報
300 トピック評価ログ情報
310 文章データ評価ログ情報
320 トピック評価値情報
330 文章データ評価値情報
600、700、900、1000 表示画面

Claims (6)

  1. 文章データを格納するデータベース及び前記データベースを管理する計算機を備える計算機システムであって、
    前記計算機は、演算装置、前記演算装置に接続されるメモリ、及び前記演算装置に接続され、外部装置と接続するためのインタフェースを有し、
    前記メモリは、前記計算機システムを利用するユーザ毎に、前記データベースに格納される文章データの識別情報及び前記データベースに格納される文章データに対するユーザの評価操作により求まる第1の総合評価値から構成されるレコードを含む文章データ評価値情報を格納し、
    前記演算装置は、
    第1のユーザから新規文章データの入力を受け付けた場合、前記新規文章データを解析することによって、前記新規文章データに関連する関連文章データを検索するための用語である検索キーを含む解析結果を前記第1のユーザに対して出力し、
    前記解析結果を参照した前記第1のユーザによって選択された前記検索キーを含む検索条件情報を受信し、
    前記検索条件情報に基づいて前記データベースに格納される文章データに含まれる前記検索キーの有無を判定し、
    前記検索キーの有無の判定結果に基づいて、前記新規文章データと前記データベースに格納される文章データとの間の関連性を示す第1の指標を算出し、
    前記第1のユーザの前記文章データ評価値情報に含まれる前記第1の総合評価値を用いて前記第1の指標を修正し、
    前記修正された第1の指標に基づいて、前記関連文章データを特定し、
    前記関連文章データを表示する第1の表示データを前記第1のユーザに対して出力し、
    前記第1の表示データに基づいて表示される画面を参照した前記第1のユーザが前記関連文章データに対して行った評価操作に関する情報を含む文章データ操作情報を受信した場合、前記文章データ操作情報に基づいて、前記第1の総合評価値を変動させる値であって、前記第1のユーザにおける前記関連文章データの重要性を示す第1の評価値を算出し、
    前記第1のユーザの前記文章データ評価値情報を参照して、前記関連文章データに対応するレコードを検索し、
    前記関連文章データの第1の評価値に基づいて、前記検索されたレコードの前記第1の総合評価値を更新することを特徴とする計算機システム。
  2. 請求項1に記載の計算機システムであって
    前記演算装置は、
    前記修正された第1の指標の大きさに基づいて、前記関連文章データの表示順番を決定し、
    前記表示順番に基づいて前記第1の表示データを生成することを特徴とする計算機システム。
  3. 請求項2に記載の計算機システムであって、
    前記メモリは、前記計算機システムを利用するユーザ毎に、前記検索キーとして使用する用語、及び前記用語の重要度を示す第2の総合評価値から構成されるレコードを含む検索キー評価値情報を格納し、
    前記演算装置は、
    前記新規文章データを解析することによって、第1の検索キーを特定し、
    前記第1の検索キーと候補検索キーとの間の関連性を示す第2の指標を算出し、
    前記検索キー評価値情報から前記候補検索キーの前記第2の総合評価値を取得し、
    前記第2の総合評価値を用いて、前記第2の指標を修正し、
    前記修正された第2の指標に基づいて、前記候補検索キーの中から前記第1の検索キーと関連性がある第2の検索キーを特定し、
    前記第1の検索キー及び前記第2の検索キーを含む前記解析結果を表示するための第2の表示データを出力し、
    前記第2の表示データに基づいて表示される画面を参照した前記第1のユーザの前記第1の検索キー及び前記第2の検索キーに対する評価操作に関する情報を含む前記検索条件情報を受信した場合、前記検索条件情報に基づいて、前記第1の検索キー及び前記第2の検索キーの各々について、前記第2の総合評価値を変動させる値であって、前記第1のユーザにおける前記検索キーの重要性を示す第2の評価値を算出し、
    前記第1のユーザの前記検索キー評価値情報を取得して、前記第1の検索キー及び前記第2の検索キーに対応するレコードを検索し、
    前記第1の検索キー及び前記第2の検索キーの各々の前記第2の評価値に基づいて、前記検索されたレコードの前記第2の総合評価値を更新することを特徴とする計算機システム。
  4. 文章データを格納するデータベース及び前記データベースを管理する計算機を備える計算機システムにおける文章データの検索方法であって、
    前記計算機は、演算装置、前記演算装置に接続されるメモリ、及び前記演算装置に接続され、外部装置と接続するためのインタフェースを有し、
    前記メモリは、前記計算機システムを利用するユーザ毎に、前記データベースに格納される文章データの識別情報及び前記データベースに格納される文章データに対するユーザの評価操作により求まる第1の総合評価値から構成されるレコードを含む文章データ評価値情報を格納し、
    前記文章データの検索方法は、
    前記演算装置が、第1のユーザから新規文章データの入力を受け付けた場合、前記新規文章データを解析することによって、前記新規文章データに関連する関連文章データを検索するための用語である検索キーを含む解析結果を前記第1のユーザに対して出力する第1のステップと、
    前記演算装置が、前記解析結果を参照した前記第1のユーザによって選択された前記検索キーを含む検索条件情報を受信する第2のステップと、
    前記演算装置が、前記検索条件情報に基づいて前記データベースに格納される文章データに含まれる前記検索キーの有無を判定する第3のステップと、
    前記演算装置が、前記検索キーの有無の判定結果に基づいて、前記新規文章データと前記データベースに格納される文章データとの間の関連性を示す第1の指標を算出する第4のステップと、
    前記演算装置が、前記第1のユーザの前記文章データ評価値情報に含まれる前記第1の総合評価値を用いて前記第1の指標を修正する第5のステップと、
    前記演算装置が、前記修正された第1の指標に基づいて、前記関連文章データを特定する第6のステップと、
    前記演算装置が、前記関連文章データを表示する第1の表示データを前記第1のユーザに対して出力する第7のステップと、
    前記第1の表示データに基づいて表示される画面を参照した前記第1のユーザが前記関連文章データに対して行った評価操作に関する情報を含む文章データ操作情報を受信した場合、前記演算装置が、前記文章データ操作情報に基づいて、前記第1の総合評価値を変動させる値であって、前記第1のユーザにおける前記関連文章データの重要性を示す第1の評価値を算出する第8のステップと、
    前記演算装置が、前記第1のユーザの前記文章データ評価値情報を参照して、前記関連文章データに対応するレコードを検索する第9のステップと、
    前記演算装置が、前記関連文章データの第1の評価値に基づいて、前記検索されたレコードの前記第1の総合評価値を更新する第10のステップと、
    を含むことを特徴とする文章データの検索方法。
  5. 請求項4に記載の文章データの検索方法であって、
    前記第7のステップは、
    前記演算装置が、前記修正された第1の指標の大きさに基づいて、前記関連文章データの表示順番を決定するステップと、
    前記演算装置が、前記表示順番に基づいて前記第1の表示データを生成するステップと、を含むことを特徴とする文章データの検索方法。
  6. 請求項5に記載の文章データの検索方法であって、
    前記メモリは、前記計算機システムを利用するユーザ毎に、前記検索キーとして使用する用語、及び前記用語の重要度を示す第2の総合評価値から構成されるレコードを含む検索キー評価値情報を格納し、
    前記第1のステップは、
    前記演算装置が、前記新規文章データを解析することによって、第1の検索キーを特定するステップと、
    前記演算装置が、前記第1の検索キーと候補検索キーとの間の関連性を示す第2の指標を算出するステップと、
    前記演算装置が、前記検索キー評価値情報から前記候補検索キーの前記第2の総合評価値を取得するステップと、
    前記演算装置が、前記第2の総合評価値を用いて、前記第2の指標を修正するステップと、
    前記演算装置が、前記修正された第2の指標に基づいて、前記候補検索キーの中から前記第1の検索キーと関連性がある第2の検索キーを特定するステップと、
    前記演算装置が、前記第1の検索キー及び前記第2の検索キーを含む前記解析結果を表示するための第2の表示データを出力するステップと、
    前記第2の表示データに基づいて表示される画面を参照した前記第1のユーザの前記第1の検索キー及び前記第2の検索キーに対する評価操作に関する情報を含む前記検索条件情報を受信した場合、前記演算装置が、前記検索条件情報に基づいて、前記第1の検索キー及び前記第2の検索キーの各々について、前記第2の総合評価値を変動させる値であって、前記第1のユーザにおける前記検索キーの重要性を示す第2の評価値を算出するステップと、
    前記演算装置が、前記第1のユーザの前記検索キー評価値情報を取得して、前記第1の検索キー及び前記第2の検索キーに対応するレコードを検索するステップと、
    前記演算装置が、前記第1の検索キー及び前記第2の検索キーの各々の前記第2の評価値に基づいて、前記検索されたレコードの前記第2の総合評価値を更新するステップと、を含むことを特徴とする文章データの検索方法。
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