JP7279481B2 - 検索処理プログラム、検索処理方法および検索処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、検索処理プログラム、検索処理方法および検索処理装置に関する。

近年、企業内に蓄積されているテキストや画像などの非構造のデータをナレッジ活用することが流行している。その中で、企業内に蓄積されているドキュメント（例えば、製品マニュアル、論文など）を、効率的かつ簡単に検索することができる仕組みが求められている。

先行技術としては、ユーザが入力した分野キーワードに基づいて、分野・フォルダ対応情報データベースを参照して分野キーワードを属性として含むフォルダを選択し、検索インデックスを参照して選択されたフォルダを対象として検索を実行するものがある。

特開２００６－７２７０５号公報

しかしながら、従来技術では、検索対象のドキュメントの属性を考慮した検索を行うことが難しい。例えば、全文検索により検索した検索結果の集合に対して、ユーザに属性を指定させることで、検索結果を絞り込むことが考えられるが、検索キーワードの入力とは別に、属性を指定する操作が必要となり手間がかかる。

一つの側面では、本発明は、属性を指定しない状態でキーワードの入力を受け付けても、キーワードが属性毎に設定されている検索対象について、属性を反映した検索を実行することを目的とする。

１つの実施態様では、検索対象に対する検索のために受け付けた複数のワードの中に、予め記憶部に記憶されていた検索対象の属性毎に対応付けられた１又は複数のワードと一致又は類似する第１のワードが存在するか否かを判定し、前記第１のワードが存在すると判定した場合に、前記第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において前記第１のワードを含む検索対象群を抽出し、前記複数のワードに含まれる前記第１のワード以外の第２のワードと前記検索対象群それぞれのデータに含まれるワードとの比較結果に基づいて、前記検索対象群の中から前記検索対象を特定する、検索処理プログラムが提供される。

本発明の一側面によれば、属性を指定しない状態でキーワードの入力を受け付けても、キーワードが属性毎に設定されている検索対象について、属性を反映した検索を実行することができる。

図１は、実施の形態にかかる検索処理方法の一実施例を示す説明図である。 図２は、検索処理システム２００のシステム構成例を示す説明図である。 図３は、検索処理装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図４は、ドキュメント管理ＤＢ２２０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図５は、製品属性テーブル２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図６は、検索処理装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。 図７は、単語の比較例を示す説明図である。 図８は、属性候補テーブル８００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図９は、属性キーワードに対応する属性の絞り込み例を示す説明図（その１）である。 図１０は、属性キーワードに対応する属性の絞り込み例を示す説明図（その２）である。 図１１は、ドキュメントの検索例を示す説明図である。 図１２は、検索画面の画面例を示す説明図である。 図１３は、検索処理装置１０１の検索処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図１４は、検索処理装置１０１の検索処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 図１５は、マッチング処理の具体的な処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図１６は、マッチング処理の具体的な処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 図１７は、検索処理の具体的な処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図１８は、検索処理の具体的な処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 図１９は、検索条件の一例を示す説明図である。

以下に図面を参照して、本発明にかかる検索処理プログラム、検索処理方法および検索処理装置の実施の形態を詳細に説明する。

（実施の形態）
図１は、実施の形態にかかる検索処理方法の一実施例を示す説明図である。図１において、検索処理装置１０１は、属性を指定しない状態で入力されたキーワードに基づいて、属性を反映した検索を実行するコンピュータである。属性は、検索対象を特徴付ける情報である。

検索対象は、例えば、製品マニュアルや論文などのドキュメント（文書データ）である。検索対象には、属性を示す属性情報が付与されている。例えば、検索対象が製品マニュアルの場合、属性は、製品名、エディション（版数）、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、バージョン情報などである。

既存の検索手法として、検索対象のドキュメントに属性情報を付与しておき、検索時は、入力されたキーワードが、本文や属性情報に含まれるドキュメントを検索結果として出力するものがある。ただし、本文と属性情報を区別せずに、入力されたキーワードで検索を行うと、検索結果に含まれるノイズ（ユーザが意図しない情報）が多くなってしまう。

また、検索結果に含まれるノイズを減らす手法として、例えば、本文に対して検索した検索結果の集合に対して、ユーザに属性を指定させることで、検索結果を絞り込むものがある。しかし、検索キーワードの入力とは別に、属性を指定する操作が必要となり、手間がかかるという問題がある。また、ユーザが属性の詳細を把握していないと、検索結果を絞り込むための属性を指定することができない。

そこで、本実施の形態では、属性を指定しない状態でキーワードの入力を受け付けても、キーワードが属性毎に設定されている検索対象について、属性を反映した検索を可能にする検索処理方法について説明する。以下、検索処理装置１０１の処理例について説明する。

（１）検索処理装置１０１は、検索対象に対する検索のために受け付けた複数のワードの中に、予め記憶部１１０に記憶されていた検索対象の属性毎に対応付けられた１又は複数のワードと一致又は類似する第１のワードが存在するか否かを判定する。

ここで、複数のワードは、検索時にキーワードとして入力される２以上のワードである。検索対象の属性毎に対応付けられた１又は複数のワードは、当該属性に対応するキーワードとして予め登録された語句に含まれる１又は複数のワードである。例えば、属性「製品名」のキーワードとしては、実際に存在する製品名が設定される。

具体的には、例えば、検索処理装置１０１は、受け付けた複数のワードの各ワードと、検索対象の属性毎に対応付けられた各ワードとをそれぞれ比較する。そして、検索処理装置１０１は、比較した結果に基づいて、受け付けた複数のワードの中に、検索対象の属性毎に対応付けられたいずれかのワードと一致又は類似する第１のワードが存在するか否かを判定する。

図１の例では、検索対象に対する検索のために、ワード１１１（ｘｘｘ）とワード１１２（ａａａ）とを受け付けた場合を想定する。また、記憶部１１０には、検索対象の属性１に対応付けられたワード「ｘｘｘ」と、検索対象の属性２に対応付けられたワード「ｙｙｙ」と、検索対象の属性３に対応付けられたワード「ｚｚｚ」とが記憶されている場合を想定する。

この場合、検索処理装置１０１は、ワード１１１，１１２の各ワードと、検索対象の属性１～３毎に対応付けられた各ワードとをそれぞれ比較する。ここでは、受け付けたワード１１１（ｘｘｘ）が、検索対象の属性１に対応付けられたワード「ｘｘｘ」と一致する。このため、第１のワード「ｘｘｘ」が存在すると判定される。

（２）検索処理装置１０１は、第１のワードが存在すると判定した場合に、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において第１のワードを含む検索対象群を抽出する。ここで、抽出元となる複数の検索対象は、例えば、企業内に蓄積されているドキュメントである。

また、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において第１のワードを含む検索対象とは、検索対象を特徴付ける属性のうち、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性の属性値に、第１のワードを含む検索対象である。

すなわち、検索処理装置１０１は、複数の検索対象の中から、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性の属性値に、第１のワードが含まれる検索対象群を抽出する。これにより、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性の属性値に、第１のワードを含む検索対象群を絞り込むことができる。

図１の例では、検索処理装置１０１は、抽出元１２０の中から、属性１の属性値に、第１のワード「ｘｘｘ」が含まれる検索対象群を抽出する。なお、抽出元１２０に含まれる各検索対象には、属性１～３の属性値を示す属性情報が付与されている。ここでは、検索対象群１２１が抽出された場合を想定する。

（３）検索処理装置１０１は、受け付けた複数のワードに含まれる第１のワード以外の第２のワードと、抽出した検索対象群それぞれのデータに含まれるワードとの比較結果に基づいて、検索対象群の中から検索対象を特定する。ここで、検索対象群それぞれのデータとは、例えば、ドキュメントの本文情報である。

具体的には、例えば、検索処理装置１０１は、受け付けた複数のワードのうち第１のワード以外の第２のワードを特定する。つぎに、検索処理装置１０１は、特定した第２のワードと、抽出した検索対象群それぞれのデータに含まれるワードとを比較する。そして、検索処理装置１０１は、抽出した検索対象群の中から、第２のワードと一致するワードがデータに含まれる検索対象を特定する。

図１の例では、検索処理装置１０１は、受け付けたワード１１１，１１２のうち第１のワード「ｘｘｘ」以外の第２のワード「ａａａ」を特定する。つぎに、検索処理装置１０１は、第２のワード「ａａａ」と、抽出した検索対象群１２１それぞれのデータに含まれるワードとを比較する。そして、検索処理装置１０１は、検索対象群１２１の中から、第２のワード「ａａａ」と一致するワードがデータに含まれる検索対象を特定する。ここでは、検索対象集合１２２が特定されている。

このように、検索処理装置１０１によれば、属性を指定しない状態でキーワードの入力を受け付けても、キーワードが属性毎に設定されている検索対象について、属性を反映した検索を実行することができる。

図１の例では、ユーザが意識して入力しなくても、検索対象に対する検索のために受け付けたワード１１１，１１２を、絞り込み用のワード（第１のワード）と、全文検索用のワード（第２のワード）とに分類することができる。これにより、ユーザが指定したい属性情報を推定して検索対象群１２１を絞り込んだ上で全文検索を行うことができ、検索結果に含まれるノイズを減らして、ユーザが欲しい情報を見つけやすくすることができる。

（検索処理システム２００のシステム構成例）
つぎに、実施の形態にかかる検索処理システム２００のシステム構成例について説明する。検索処理システム２００は、図１に示した検索処理装置１０１を含むコンピュータシステムであり、例えば、企業内に蓄積されているドキュメントをナレッジ活用するためのシステムに適用される。

図２は、検索処理システム２００のシステム構成例を示す説明図である。図２において、検索処理システム２００は、検索処理装置１０１と、クライアント装置２０１と、を含む。検索処理システム２００において、検索処理装置１０１およびクライアント装置２０１は、有線又は無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。

ここで、検索処理装置１０１は、ドキュメント管理ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）２２０および製品属性テーブル２３０を有する。例えば、検索処理装置１０１は、サーバである。検索処理装置１０１は、複数のサーバにより実現されることにしてもよい。各種ＤＢ等２２０，２３０の記憶内容については、図４および図５を用いて後述する。図１に示した記憶部１１０は、例えば、製品属性テーブル２３０に相当する。

ただし、各種ＤＢ等２２０，２３０は、検索処理装置１０１がアクセス可能な他のコンピュータが有することにしてもよい。この場合、検索処理装置１０１は、他のコンピュータにアクセスして、各種ＤＢ等２２０，２３０の記憶内容を参照することができる。

クライアント装置２０１は、検索処理システム２００のユーザが使用するコンピュータである。ユーザは、例えば、検索処理システム２００が導入された企業の従業員である。クライアント装置２０１は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレットＰＣ、スマートフォンなどである。

なお、図２の例では、クライアント装置２０１を１台のみ表示したが、検索処理システム２００には複数のクライアント装置２０１が含まれていてもよい。

（検索処理装置１０１のハードウェア構成例）
図３は、検索処理装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、検索処理装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ディスクドライブ３０３と、ディスク３０４と、通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０５と、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６と、を有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。

ここで、ＣＰＵ３０１は、検索処理装置１０１の全体の制御を司る。ＣＰＵ３０１は、複数のコアを有していてもよい。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭがＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）のプログラムを記憶し、ＲＯＭがアプリケーションプログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。

ディスクドライブ３０３は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０４に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク３０４は、ディスクドライブ３０３の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク３０４としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。

通信Ｉ／Ｆ３０５は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して外部のコンピュータ（例えば、図２に示したクライアント装置２０１）に接続される。そして、通信Ｉ／Ｆ３０５は、ネットワーク２１０と装置内部とのインターフェースを司り、外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。通信Ｉ／Ｆ３０５には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。

可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御に従って可搬型記録媒体３０７に対するデータのリード／ライトを制御する。可搬型記録媒体３０７は、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６の制御で書き込まれたデータを記憶する。可搬型記録媒体３０７としては、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリなどが挙げられる。

なお、検索処理装置１０１は、上述した構成部のほかに、例えば、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、入力装置、ディスプレイ等を有することにしてもよい。また、検索処理装置１０１は、上述した構成部のうち、例えば、ディスクドライブ３０３、ディスク３０４、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６、可搬型記録媒体３０７を有していなくてもよい。

また、図２に示したクライアント装置２０１についても、検索処理装置１０１と同様のハードウェア構成により実現することができる。ただし、クライアント装置２０１は、上述した構成部のほかに、入力装置およびディスプレイを有する。入力装置は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置は、キーボードやマウスなどであってもよく、また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。ディスプレイは、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する表示装置である。ディスプレイとしては、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどを採用することができる。

（各種ＤＢ等２２０，２３０の記憶内容）
つぎに、図４および図５を用いて、検索処理装置１０１が有する各種ＤＢ等２２０，２３０の記憶内容について説明する。各種ＤＢ等２２０，２３０は、例えば、図３に示した検索処理装置１０１のメモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。

図４は、ドキュメント管理ＤＢ２２０の記憶内容の一例を示す説明図である。図４において、ドキュメント管理ＤＢ２２０は、ドキュメントＩＤ、製品名、エディション、ファミリ製品名、ＯＳおよび本文情報のフィールドを有する。各フィールドに情報を設定することで、ドキュメント管理情報（例えば、ドキュメント管理情報４００－１，４００－２）がレコードとして記憶される。

ここで、ドキュメントＩＤは、検索対象のドキュメントを一意に識別する識別子である。ドキュメントは、例えば、１ページ１ファイルのＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式のデータである。ここでは、検索対象のドキュメントが「製品マニュアル」である場合を例に挙げて説明する。

製品名、エディション、ファミリ製品名およびＯＳは、検索対象のドキュメントを特徴付ける属性の一例である。製品名は、製品の名称である。エディションは、製品のエディションである。ファミリ製品名は、関連製品の名称である。ＯＳは、製品が動作するＯＳである。

本文情報は、検索対象のドキュメントの本文を示す。ただし、本文情報は、ドキュメントの格納場所を示す情報（例えば、ＵＲＬ：Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）であってもよい。この場合、クライアント装置２０１は、本文情報が示す格納場所から本文を読み出すことで、本文を参照することができる。

例えば、ドキュメント管理情報４００－１は、ドキュメントＤ１の製品名「Ｉｎｔｅｒｓｔａｇｅ Ｃｈａｒｓｅｔ Ｍａｎａｇｅｒ」、エディション「Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ」、ファミリ製品名「ｘｘｘ」、ＯＳ「Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）」および本文情報「・・・」を示す。

また、ドキュメント管理情報４００－２は、ドキュメントＤ２の製品名「Ｉｎｔｅｒｓｔａｇｅ Ｃｈａｒｓｅｔ Ｍａｎａｇｅｒ」、エディション「Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ」、ファミリ製品名「ｘｘｘ」、ＯＳ「Ｌｉｎｕｘ（登録商標）」および本文情報「・・・」を示す。

図５は、製品属性テーブル２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。図５において、製品属性テーブル２３０は、属性名および登録語のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、製品属性情報（例えば、製品属性情報５００－１～５００－３）をレコードとして記憶する。

ここで、属性名は、検索対象のドキュメントを特徴付ける属性の名称を示す。登録語は、属性名の属性に対応付けられた１又は複数のワードを含む語句である。例えば、属性名「製品名」の登録語としては、実際に存在する製品名が設定される。また、属性名「エディション」の登録語としては、実際に存在する製品のエディションが設定される。属性名「ファミリ製品名」の登録語としては、実際に存在する関連製品名が設定される。属性名「ＯＳ」の登録語としては、実際に存在するＯＳ名が設定される。

例えば、製品属性情報５００－１は、属性名「製品名」の登録語「Ｉｎｔｅｒｓｔａｇｅ Ｃｈａｒｓｅｔ Ｍａｎａｇｅｒ」を示す。

（検索処理装置１０１の機能的構成例）
図６は、検索処理装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。図６において、検索処理装置１０１は、受付部６０１と、判定部６０２と、抽出部６０３と、特定部６０４と、出力部６０５と、記憶部６１０と、を含む。具体的には、例えば、受付部６０１～出力部６０５は、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０４、可搬型記録媒体３０７などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、通信Ｉ／Ｆ３０５により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置に記憶される。記憶部６１０は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。具体的には、例えば、記憶部６１０は、図４に示したドキュメント管理ＤＢ２２０や、図５に示した製品属性テーブル２３０を記憶する。

受付部６０１は、検索対象に対する検索のための複数のワードを受け付ける。ここで、複数のワードは、検索時にキーワードとして入力される２以上のワードである。複数のワードの入力は、例えば、図２に示したクライアント装置２０１において、入力装置（不図示）を用いたユーザの操作入力により行われる。

具体的には、例えば、受付部６０１は、クライアント装置２０１から検索依頼を受信することにより、受信した検索依頼に含まれる入力文を受け付ける。入力文は、キーワードとして入力された複数のワードを含む。検索依頼は、例えば、後述の図１２に示す検索画面１２００において行われる。ただし、受付部６０１は、自装置の入力装置（不図示）を用いたユーザの操作入力により、複数のワードを受け付けることにしてもよい。

判定部６０２は、受け付けた複数のワードの中に、記憶部６１０に予め記憶されていた検索対象の属性毎に対応付けられた１又は複数のワードと、一致又は類似する第１のワードが存在するか否かを判定する。ここで、検索対象の属性毎に対応付けられた１又は複数のワードは、当該属性に対応するキーワードとして予め登録された語句（登録語）に含まれる１又は複数のワードである。

以下の説明では、ワードを「単語」と表記する場合がある。

具体的には、例えば、判定部６０２は、受け付けた入力文を単語（ワード）に分割する。この際、判定部６０２は、例えば、入力文から分割した単語の語順も保持する。これにより、検索対象に対する検索のための複数のワードが得られる。なお、単語に分割する処理は、例えば、辞書情報や形態素解析等の技術を利用して行うことができる。

また、判定部６０２は、図５に示した製品属性テーブル２３０を参照して、検索対象の属性に対応付けられた登録語を単語に分割する。この際、判定部６０２は、例えば、登録語から分割した単語の語順も保持する。これにより、検索対象の属性に対応付けられた１又は複数のワードが得られる。

つぎに、判定部６０２は、分割した単語毎に、入力文から分割した単語と、登録語から分割した単語とを比較する。属性に対応付けられた登録語は、複数の単語で構成されているものもある。このため、判定部６０２は、例えば、入力文に含まれる単語列と、登録語に含まれる単語列とを比較することにしてもよい。単語列は、複数の単語を語順どおりに並べたものである。

ここで、比較した単語（あるいは、単語列）の文字列が完全一致した場合、判定部６０２は、単語（あるいは、単語列）が一致すると判定する。一方、比較した単語（あるいは、単語列）の文字列が完全一致しない場合には、判定部６０２は、単語（あるいは、単語列）が一致しないと判定する。

ただし、入力文は自由入力のため、入力時にスペルミスが発生する場合がある。ある程度のスペルミスを許容すべく、判定部６０２は、数文字程度の違いであれば、単語（あるいは、単語列）が類似すると判定することにしてもよい。許容する文字数は、単語（あるいは、単語列）の文字数に応じて定めることにしてもよい。

例えば、４文字以上の単語については、許容する文字数を「２」とし、４文字未満の単語については、許容する文字数を「０」とする。この場合、判定部６０２は、４文字以上の単語については、比較した単語の文字列が完全一致しない場合であっても、不一致の文字数が２以下であれば、単語が類似すると判定する。また、判定部６０２は、４文字未満の単語については、不一致の文字数が「１」であっても、単語が類似しないと判定する。

また、比較した単語（あるいは、単語列）の文字列が完全一致しない場合、判定部６０２は、単語同士（あるいは、単語列同士）の編集距離を算出することにしてもよい。編集距離（レーベンシュタイン距離）は、二つの文字列がどの程度異なっているかを示す指標値である。そして、判定部６０２は、算出した編集距離が予め決められた閾値以下であれば、比較した単語（あるいは、単語列同士）の文字列が完全一致しない場合であっても、単語（あるいは、単語列同士）が類似すると判定することにしてもよい。

また、属性名（例えば、製品名）によっては、入力文において略語で表される場合がある。このため、判定部６０２は、例えば、略語と正式名との対応関係を示す辞書情報を使用して、略語を正式名に変換した上で、変換後の単語（正式名）と、登録語から分割した単語とを比較することにしてもよい。

そして、判定部６０２は、入力文から分割した複数の単語（あるいは、単語列）のうち、登録語から分割した少なくともいずれかの単語（あるいは、単語列）と一致又は類似する単語（あるいは、単語列）を、第１のワードとして特定する。なお、単語の比較例については、図７を用いて後述する。

抽出部６０３は、第１のワードが存在すると判定された場合に、複数の検索対象の中から、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において第１のワードを含む検索対象群を抽出する。ここで、複数の検索対象は、例えば、企業内に蓄積されているドキュメントである。

第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において第１のワードを含む検索対象とは、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性の属性値に、第１のワードを含む検索対象である。すなわち、第１のワードを、属性により検索対象を絞り込む際のキーワード（属性キーワード）として用いる。

ただし、第１のワードには、スペルミスが含まれている場合がある。また、第１のワードは、略語で表されている場合がある。このため、抽出部６０３は、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において、当該ワード（第１のワードと一致又は類似するワード）を含む検索対象群を抽出することにしてもよい。

また、抽出部６０３は、第１のワードが存在すると判定された場合に、複数の検索対象の中から、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において、当該属性に対応付けられた１又は複数のワードを含む検索対象群を抽出することにしてもよい。

より具体的には、例えば、抽出部６０３は、図４に示したドキュメント管理ＤＢ２２０を参照して、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において、当該属性に対応付けられた登録語を含むドキュメント群を抽出する。

ここで、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性を属性「ＯＳ」とし、当該属性「ＯＳ」に対応付けられた登録語を「Ｗｉｎｄｏｗｓ」とする。この場合、判定部６０２は、ドキュメント管理ＤＢ２２０を参照して、属性「製品名」の属性値に、登録語「Ｗｉｎｄｏｗｓ」を含むドキュメント群（例えば、ドキュメントＤ１）を抽出する。

これにより、入力文からユーザが指定したい属性（属性値）を推定して、検索対象のドキュメントを絞り込むことができる。

受け付けた複数のワードの中に、第１のワードが複数存在する場合がある。この場合、抽出部６０３は、例えば、複数の第１のワードの少なくともいずれかのワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において、当該属性に対応付けられた登録語を含む検索対象群を抽出することにしてもよい。また、抽出部６０３は、複数の第１のワードの各ワードと一致又は類似するワードと対応付けられている各属性において、当該各属性に対応付けられた登録語を含む検索対象群を抽出することにしてもよい。

特定部６０４は、受け付けた複数のワードに含まれる第１のワード以外の第２のワードと、抽出された検索対象群それぞれのデータに含まれるワードとの比較結果に基づいて、検索対象群の中から検索対象を特定する。

具体的には、例えば、特定部６０４は、入力文のうちの第１ワード以外の単語を第２のワードとして特定する。また、特定部６０４は、ドキュメント管理ＤＢ２２０を参照して、抽出されたドキュメント群それぞれの本文情報を取得する。つぎに、特定部６０４は、特定した第２のワードと、ドキュメント群それぞれの本文情報に含まれるワードとを比較する。

そして、特定部６０４は、抽出されたドキュメント群の中から、第２のワードと一致するワードが本文情報に含まれるドキュメントを特定する。また、特定部６０４は、ドキュメント群の中から、第２のワードと類似するワードが本文情報に含まれるドキュメントを特定することにしてもよい。

すなわち、特定部６０４は、入力文のうちの第１ワード以外の単語（第２のワード）を検索キーワードとして、抽出されたドキュメント群の中からドキュメントを特定する。

また、第２のワードが複数存在する場合がある。この場合、特定部６０４は、ドキュメント群の中から、複数の第２のワードの少なくともいずれかのワードと一致又は類似するワードが本文情報に含まれるドキュメントを特定することにしてもよい（ＯＲ検索）。また、特定部６０４は、ドキュメント群の中から、複数の第２のワードの各ワードと一致又は類似するワードが本文情報に全て含まれるドキュメントを特定することにしてもよい（ＡＮＤ検索）。

出力部６０５は、受け付けた複数のワードに対して、特定された検索対象を出力する。具体的には、例えば、出力部６０５は、クライアント装置２０１からの検索依頼に対する検索結果として、特定されたドキュメントを示す情報（例えば、タイトル、要約など）を出力する。この結果、クライアント装置２０１において、検索依頼に対する検索結果が、ディスプレイ（不図示）に表示される。

また、出力部６０５は、受け付けた複数のワードに対して、特定された検索対象とともに、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性に対応付けられた語句を出力することにしてもよい。ここで、属性に対応付けられた語句は、属性に対応付けられた１又は複数のワードからなる語句であり、例えば、属性に対応付けられた登録語（図５参照）である。

より具体的には、例えば、出力部６０５は、特定されたドキュメントを示す情報とともに、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性に対応付けられた登録語を表示する検索画面を、クライアント装置２０１に表示することにしてもよい。これにより、検索依頼に対する検索結果を表示する際にどのような属性で検索結果を絞り込んだのかを特定可能な情報を提示することができる。検索画面の画面例については、図１２を用いて後述する。

なお、上述した説明では、第１のワードが存在すると判定された場合に、抽出部６０３が、複数の検索対象の中から、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において第１のワードを含む検索対象群を抽出することにしたが、これに限らない。

例えば、第１のワードが存在すると判定された場合に、抽出部６０３が、受け付けた複数のワードに含まれる第１のワード以外の第２のワードと、複数の検索対象それぞれのデータに含まれるワードとの比較結果に基づいて、複数の検索対象の中から検索対象群を抽出することにしてもよい。すなわち、抽出部６０３は、複数のワードのうちの第１ワード以外の第２のワードを検索キーワードとして、複数の検索対象の中から検索対象群を抽出する。そして、特定部６０４が、抽出された検索対象群の中から、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において、第１のワードを含む検索対象を特定することにしてもよい。

（単語の比較例）
つぎに、入力文から分割した単語（ワード）と、検索対象の属性毎に対応付けられた登録語から分割した単語との比較例について説明する。

図７は、単語の比較例を示す説明図である。図７において、入力文７１０は、クライアント装置２０１からの検索依頼に含まれる入力文の一例である。判定部６０２は、入力文７１０を単語に分割する。図７の例では、入力文７１０が、単語７１１（Ｃｈａｒｓｅｔ）、単語７１２（Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ）、単語７１３（Ｅｄｉｔｉｏｎ）、単語７１４（Ｗｉｎｄｏｗｓ）および単語７１５（インストール）に分割される。

また、判定部６０２は、製品属性テーブル２３０を参照して、検索対象の属性毎に、当該属性に対応付けられた登録語それぞれを単語に分割する。ここでは、属性を「製品名」、「エディション」、「ファミリ製品名」および「ＯＳ」とする。また、属性「製品名」に対応付けられた登録語を「Ｉｎｔｅｒｓｔａｇｅ Ｃｈａｒｓｅｔ Ｍａｎａｇｅｒ」と「Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ」とする。

この場合、判定部６０２は、登録語「Ｉｎｔｅｒｓｔａｇｅ Ｃｈａｒｓｅｔ Ｍａｎａｇｅｒ」を単語に分割する。ここでは、単語７２１（Ｉｎｔｅｒｓｔａｇｅ）、単語７２２（Ｃｈａｒｓｅｔ）および単語７２３（Ｍａｎａｇｅｒ）に分割される。登録語「Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ」については、１単語のため分割されず、単語７３１（Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ）となる。

また、属性「エディション」に対応付けられた登録語を「Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ」とする。この場合、判定部６０２は、登録語「Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ」を単語に分割する。ここでは、単語７４１（Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ）および単語７４２（Ｅｄｉｔｉｏｎ）に分割される。

また、属性「ファミリ製品名」に対応付けられた登録語を「開発パッケージ ｆｏｒ Ｗｉｎｄｏｗｓ」とする。この場合、判定部６０２は、登録語「開発パッケージ ｆｏｒ Ｗｉｎｄｏｗｓ」を単語に分割する。ここでは、単語７５１（開発）、単語７５２（パッケージ）、単語７５３（ｆｏｒ）および単語７５４（Ｗｉｎｄｏｗｓ）に分割される。また、属性「ＯＳ」に対応付けられた登録語を「Ｗｉｎｄｏｗｓ」とする。登録語「Ｗｉｎｄｏｗｓ」については、１単語のため分割されず、単語７６１（Ｗｉｎｄｏｗｓ）となる。

つぎに、判定部６０２は、分割した単語毎に、入力文から分割した単語７１１～７１５と、登録語から分割した単語７２１～７２３，７３１，７４１，７４２，７５１～７５４，７６１とを比較する。例えば、単語７１１について、単語７２２との比較結果は「一致」であり、それ以外の単語との比較結果は「不一致かつ非類似」である。

また、単語７１２について、単語７３１，７４１との比較結果は「一致」であり、それ以外の単語との比較結果は「不一致かつ非類似」である。また、単語７１３について、単語７４２との比較結果は「一致」であり、それ以外の単語との比較結果は「不一致かつ非類似」である。また、単語７１４について、単語７５４，７６１との比較結果は「一致」であり、それ以外の単語との比較結果は「不一致かつ非類似」である。また、単語７１５については、全単語との比較結果が「不一致かつ非類似」である。

比較の結果、入力文から分割した単語７１１～７１５のうち、登録語から分割した少なくともいずれかの単語と一致又は類似すると判定された単語（第１のワード）は、例えば、図８に示すような属性候補テーブル８００に記憶される。属性候補テーブル８００は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。

図８は、属性候補テーブル８００の記憶内容の一例を示す説明図である。図８において、属性候補テーブル８００は、属性名、属性キーワードおよび登録語のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、属性候補情報８００－１～８００－５がレコードとして記憶される。

ここで、属性名は、検索対象のドキュメントを特徴付ける属性の名称を示す。属性キーワードは、入力文から分割した単語のうち、属性名の属性に対応付けられた登録語から分割した少なくともいずれかの単語と一致又は類似する単語（第１のワード）を示す。属性キーワードは、属性により検索対象を絞り込む際に用いるキーワードに相当する。登録語は、属性名の属性に対応付けられた登録語を示す。

例えば、属性候補情報８００－１は、属性「製品名」の属性キーワード「Ｃｈａｒｓｅｔ」および登録語「Ｉｎｔｅｒｓｔａｇｅ Ｃｈａｒｓｅｔ Ｍａｎａｇｅｒ」を示す。属性候補テーブル８００によれば、入力文（例えば、入力文７１０）に含まれる単語のうち、検索対象の属性に対応付けられた登録語に含まれる単語と一致又は類似する単語（第１のワード）を特定することができる。

（属性キーワードに対応する属性の絞り込み）
ここで、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性が複数存在する場合がある。すなわち、属性キーワードに対応する属性が複数存在する場合がある。この場合、複数の属性の中から、属性キーワード（第１のワード）に対応する属性を選定することにしてもよい。

例えば、抽出部６０３は、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性が複数存在する場合、当該複数の属性の各属性について、受け付けた複数のワードのうち、各属性に対応付けられた１又は複数のワードと一致又は類似するワードの数を算出することにしてもよい。この際、抽出部６０３は、各属性について、受け付けた複数のワードのうち、各属性に対応付けられた１又は複数のワードと連続して一致又は類似するワードの数を算出することにしてもよい。そして、抽出部６０３は、複数の属性の中から、算出したワードの数が最大の属性を特定することにしてもよい。この場合、抽出部６０３は、特定した属性において、第１のワード（または、当該属性に対応付けられた登録語）を含む検索対象群を抽出する。

より詳細に説明すると、例えば、抽出部６０３は、図８に示した属性候補テーブル８００を参照して、属性キーワード（第１のワード）と一致又は類似するワードと対応付けられている属性が複数存在するか否かを判断する。図８の例では、属性キーワード「Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ」は、属性「製品名」および属性「エディション」に対応している。

この場合、抽出部６０３は、例えば、属性「製品名」および属性「エディション」の各属性について、入力文に含まれる単語のうち、各属性に対応付けられた登録語に含まれる単語と連続して一致又は類似する単語の数を算出する。ここで、図９を用いて、単語の数（単語長）の算出例について説明する。

図９は、属性キーワードに対応する属性の絞り込み例を示す説明図（その１）である。抽出部６０３は、例えば、属性候補情報８００－２を参照して、入力文７１０（図７参照）に含まれる単語７１１～７１５のうち、属性「製品名」に対応付けられた登録語「Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ」に含まれる単語７３１と連続して一致又は類似する単語の数（単語長）を算出する。ここでは、単語長「１」が算出される。

また、抽出部６０３は、例えば、属性候補情報８００－３を参照して、入力文７１０に含まれる単語７１１～７１５のうち、属性「エディション」に対応付けられた登録語「Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ」に含まれる単語７４１，７４２と連続して一致又は類似する単語の数（単語長）を算出する。ここでは、単語長「２」が算出される。

そして、抽出部６０３は、属性「製品名」および属性「エディション」の中から、算出した単語長が最大の属性「エディション」を特定する。この場合、抽出部６０３は、属性候補テーブル８００から、属性候補情報８００－２を削除する。これにより、属性キーワード「Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ」に対応する属性を一つに絞り込むことができる。

また、属性キーワード「Ｗｉｎｄｏｗｓ」は、属性「ファミリ製品名」および属性「ＯＳ」に対応している。ただし、属性キーワード「Ｗｉｎｄｏｗｓ」については、属性「ファミリ製品名」および属性「ＯＳ」の各属性の単語長がともに「１」となり、単語長から属性を一つに絞り込むことができない。

そこで、抽出部６０３は、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性が複数存在する場合、当該複数の属性の各属性について、各属性に対応付けられた１又は複数のワードのうち、受け付けた複数のワードに含まれるワードと一致又は類似するワードが占める文字列比を算出することにしてもよい。そして、抽出部６０３は、複数の属性の中から、算出した文字列比が最大の属性を特定することにしてもよい。この場合、抽出部６０３は、特定した属性において、第１のワード（または、当該属性に対応付けられた登録語）を含む検索対象群を抽出する。

より詳細に説明すると、例えば、抽出部６０３は、属性「ファミリ製品名」および属性「ＯＳ」の各属性について、各属性に対応付けられた登録語のうち、入力文に含まれる単語と一致又は類似する単語が占める文字列比を算出する。ここで、図１０を用いて、文字列比の算出例を説明する。

図１０は、属性キーワードに対応する属性の絞り込み例を示す説明図（その２）である。抽出部６０３は、例えば、属性候補情報８００－４を参照して、属性「ファミリ製品名」に対応付けられた登録語「開発パッケージ ｆｏｒ Ｗｉｎｄｏｗｓ」のうち、入力文７１０（図７参照）に含まれる単語７１１～７１５と一致又は類似する単語が占める文字列比を算出する。

ここでは、登録語「開発パッケージ ｆｏｒ Ｗｉｎｄｏｗｓ」のうち、単語７５４（Ｗｉｎｄｏｗｓ）が、入力文７１０に含まれる単語７１４と一致するため、文字列比「７／１９」が算出される。分母の「１９」は、登録語「開発パッケージ ｆｏｒ Ｗｉｎｄｏｗｓ」の文字数である。分子の「７」は、「Ｗｉｎｄｏｗｓ」の文字数である。

また、抽出部６０３は、例えば、属性候補情報８００－５を参照して、属性「ＯＳ」に対応付けられた登録語「Ｗｉｎｄｏｗｓ」のうち、入力文７１０に含まれる単語７１１～７１５と一致又は類似する単語が占める文字列比を算出する。ここでは、登録語「Ｗｉｎｄｏｗｓ」が、入力文７１０に含まれる単語７１４と一致するため、文字列比「７／７」が算出される。

そして、抽出部６０３は、属性「ファミリ製品名」および属性「ＯＳ」の中から、算出した文字列比が最大の属性「ＯＳ」を特定する。この場合、抽出部６０３は、属性候補テーブル８００から、属性候補情報８００－４を削除する。これにより、属性キーワード「Ｗｉｎｄｏｗｓ」に対応する属性を一つに絞り込むことができる。

なお、抽出部６０３は、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性が複数存在する場合、予め決められた属性毎の優先度に従って、複数の属性のうちの最も優先度が高い属性を特定することにしてもよい。

また、属性キーワードとして使用しない単語を、ストップワードとして予め登録しておくことにしてもよい。例えば、多くの登録語に含まれるような単語を、ストップワードとして予め登録しておくことにしてもよい。この場合、判定部６０２は、入力文の中に、属性に対応付けられた登録語に含まれる単語と一致又は類似する単語が存在しても、その単語がストップワードであれば、第１のワードとして採用しないことにしてもよい。これにより、多くの登録語がヒットして、検索結果に含まれるノイズの数が増えるのを防ぐことができる。

（ドキュメントの検索例）
つぎに、図１１を用いて、検索対象のドキュメントの検索例について説明する。

図１１は、ドキュメントの検索例を示す説明図である。図１１において、抽出部６０３は、例えば、図１０に示した属性候補テーブル８００を参照して、入力文７１０に含まれる単語７１１～７１５のうちの属性キーワードを特定する。ここでは、単語７１１～７１４が属性キーワードとして特定される。

つぎに、抽出部６０３は、属性候補テーブル８００を参照して、特定した属性キーワードに対応する登録語を特定する。ここでは、属性キーワード（単語７１１）に対応する登録語として、属性「製品名」の登録語「Ｉｎｔｅｒｓｔａｇｅ Ｃｈａｒｓｅｔ Ｍａｎａｇｅｒ」が特定される。また、属性キーワード（単語７１２，７１３）に対応する登録語として、属性「エディション」の登録語「Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ」が特定される。属性キーワード（単語７１４）に対応する登録語として、属性「ＯＳ」の登録語「Ｗｉｎｄｏｗｓ」が特定される。

そして、抽出部６０３は、ドキュメント管理ＤＢ２２０を参照して、下記（ｉ）、（ｉｉ）および（ｉｉｉ）の少なくともいずれかの条件を満たすドキュメント群を抽出する。また、抽出部６０３は、ドキュメント管理ＤＢ２２０を参照して、下記（ｉ）、（ｉｉ）および（ｉｉｉ）の条件を全て満たすドキュメント群を抽出することにしてもよい。

（ｉ）属性「製品名」の属性値に、登録語「Ｉｎｔｅｒｓｔａｇｅ Ｃｈａｒｓｅｔ Ｍａｎａｇｅｒ」を含む。

（ｉｉ）属性「エディション」の属性値に、登録語「Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ」を含む。

（ｉｉｉ）属性「ＯＳ」の属性値に、登録語「Ｗｉｎｄｏｗｓ」を含む。

図１１の例では、上記（ｉ）、（ｉｉ）および（ｉｉｉ）の条件を全て満たすドキュメント群１１１０が抽出された場合を想定する。

つぎに、特定部６０４は、入力文７１０に含まれる単語７１１～７１５のうちの属性キーワード以外の単語（第２のワード）を検索キーワードとして特定する。ここでは、単語７１５が検索キーワードとして特定される。そして、特定部６０４は、特定した検索キーワードと、抽出されたドキュメント群１１１０それぞれの本文情報に含まれるワードとの比較結果に基づいて、ドキュメント群１１１０の中から、検索対象のドキュメントを特定する。

図１１の例では、ドキュメント群１１１０の中から、本文情報に検索キーワード「インストール」を含むドキュメント集合１１２０が特定されている。ドキュメント集合１１２０は、ユーザが欲しい属性を持つドキュメント群１１１０を絞り込んだ上で全文検索を行った結果であり、ノイズの少ない検索結果であるといえる。

（検索画面の画面例）
つぎに、図１２を用いて、クライアント装置２０１に表示される検索画面の画面例について説明する。

図１２は、検索画面の画面例を示す説明図である。図１２において、検索画面１２００は、ボックス１２０１に入力された入力文を含む検索依頼に対する検索結果１２１０を表示する操作画面の一例である。検索結果１２１０は、検索対象情報１２１１～１２１３を含む。

検索対象情報１２１１～１２１３は、例えば、検索対象のドキュメントのタイトルや要約を示す。検索画面１２００において、入力装置（不図示）を用いたユーザの操作入力により、検索対象情報１２１１～１２１３のいずれかを選択すると、ドキュメントの本文情報を閲覧することができる。

また、検索画面１２００には、属性情報１２２０が表示されている。属性情報１２２０は、入力文に含まれる属性キーワード（第１のワード）と一致又は類似するワードと対応付けられている属性に対応付けられた登録語を示す。属性情報１２２０によれば、ユーザは、どのような属性で検索結果が絞り込まれたのかを特定することができる。

（検索処理装置１０１の検索処理手順）
つぎに、図１３および図１４を用いて、検索処理装置１０１の検索処理手順について説明する。

図１３および図１４は、検索処理装置１０１の検索処理手順の一例を示すフローチャートである。図１３のフローチャートにおいて、まず、検索処理装置１０１は、クライアント装置２０１から検索依頼を受信したか否かを判断する（ステップＳ１３０１）。ここで、検索処理装置１０１は、検索依頼を受信するのを待つ（ステップＳ１３０１：Ｎｏ）。

そして、検索処理装置１０１は、検索依頼を受信した場合（ステップＳ１３０１：Ｙｅｓ）、受信した検索依頼に含まれる入力文を単語（ワード）に分割する（ステップＳ１３０２）。つぎに、検索処理装置１０１は、製品属性テーブル２３０に属性名が登録されている属性のうち選択されていない未選択の属性を選択する（ステップＳ１３０３）。

つぎに、検索処理装置１０１は、製品属性テーブル２３０を参照して、選択した属性の登録語のうち選択されていない未選択の登録語を選択する（ステップＳ１３０４）。そして、検索処理装置１０１は、選択した登録語を単語に分割する（ステップＳ１３０５）。つぎに、検索処理装置１０１は、入力文から分割した単語と、登録語から分割した単語とを比較するマッチング処理を実行する（ステップＳ１３０６）。

なお、マッチング処理の具体的な処理手順については、図１５および図１６を用いて後述する。

そして、検索処理装置１０１は、選択した属性に対応する属性キーワード検出フラグを参照して、属性キーワードがあるか否かを判断する（ステップＳ１３０７）。属性キーワードは、入力文から分割した単語のうち、登録語から分割した１又は複数の単語と、一致又は類似する単語（第１のワード）である。

属性キーワード検出フラグは、入力文中から、登録語の属性キーワードが検出されたか否かを示すフラグである。属性キーワード検出フラグは、入力文中に、登録語を構成する単語が含まれていた場合、「ｔｒｕｅ」となり、登録語を構成する単語が含まれていなかった場合、「ｆａｌｓｅ」となる。

ここで、属性キーワードがない場合（ステップＳ１３０７：Ｎｏ）、検索処理装置１０１は、ステップＳ１３０９に移行する。一方、属性キーワードがある場合（ステップＳ１３０７：Ｙｅｓ）、選択した属性の属性名と対応付けて、属性キーワードおよび当該属性キーワードと一致又は類似する単語を含む登録語を、属性候補テーブル８００に登録する（ステップＳ１３０８）。なお、属性キーワードは、選択した属性に対応する属性キーワードの単語リストに登録された単語である。

つぎに、検索処理装置１０１は、製品属性テーブル２３０を参照して、選択した属性の登録語のうち選択されていない未選択の登録語があるか否かを判断する（ステップＳ１３０９）。ここで、未選択の登録語がある場合（ステップＳ１３０９：Ｙｅｓ）、検索処理装置１０１は、ステップＳ１３０４に戻る。

一方、未選択の登録語がない場合（ステップＳ１３０９：Ｎｏ）、検索処理装置１０１は、製品属性テーブル２３０に属性名が登録されている属性のうち選択されていない未選択の属性があるか否かを判断する（ステップＳ１３１０）。ここで、未選択の属性がある場合（ステップＳ１３１０：Ｙｅｓ）、検索処理装置１０１は、ステップＳ１３０３に戻る。

一方、未選択の属性がない場合（ステップＳ１３１０：Ｎｏ）、検索処理装置１０１は、図１４に示すステップＳ１４０１に移行する。

図１４のフローチャートにおいて、まず、検索処理装置１０１は、属性候補テーブル８００を参照して、属性キーワードに対応する属性が複数存在するか否かを判断する（ステップＳ１４０１）。ここで、複数の属性が存在しない場合（ステップＳ１４０１：Ｎｏ）、検索処理装置１０１は、ステップＳ１４０３に移行する。

一方、属性キーワードに対応する属性が複数存在する場合（ステップＳ１４０１：Ｙｅｓ）、検索処理装置１０１は、複数の属性の中から、属性キーワードに対応する属性を特定する（ステップＳ１４０２）。属性の特定には、例えば、図９で説明した単語長や、図１０で説明した文字列比が用いられる。

つぎに、検索処理装置１０１は、入力文から属性キーワード以外の単語を検索キーワードとして特定する（ステップＳ１４０３）。そして、検索処理装置１０１は、属性キーワードに対応する属性に対応付けられた登録語と、特定した検索キーワードとに基づいて、検索条件を作成する（ステップＳ１４０４）。属性キーワードに対応する属性に対応付けられた登録語は、絞込条件となる登録語であり、属性候補テーブル８００から特定される。なお、検索条件の具体例については、図１９を用いて後述する。

つぎに、検索処理装置１０１は、作成した検索条件に基づいて、検索対象のドキュメントを検索する検索処理を実行する（ステップＳ１４０５）。そして、検索処理装置１０１は、検索結果を出力して（ステップＳ１４０６）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。検索結果は、後述する検索結果格納リストに格納されたレコードを示す情報である。

これにより、属性を指定しない状態で入力文（検索キーワード）の入力を受け付けても、属性を反映した検索を実行することができる。

つぎに、図１５および図１６を用いて、図１３に示したステップＳ１３０６のマッチング処理の具体的な処理手順について説明する。

図１５および図１６は、マッチング処理の具体的な処理手順の一例を示すフローチャートである。図１５のフローチャートにおいて、まず、検索処理装置１０１は、図１３に示したステップＳ１３０３において選択した属性に対応する属性キーワード検出フラグを「ｆａｌｓｅ」に設定する（ステップＳ１５０１）。

つぎに、検索処理装置１０１は、選択した属性に対応する属性キーワードの単語リストを初期化する（ステップＳ１５０２）。そして、検索処理装置１０１は、「ｉ」を「ｉ＝０」で初期化し（ステップＳ１５０３）、「ｊ」を「ｊ＝０」で初期化する（ステップＳ１５０４）。

つぎに、検索処理装置１０１は、図１３に示したステップＳ１３０４において選択した登録語のｉ番目の単語と、入力文のｊ番目の単語とを比較する（ステップＳ１５０５）。ただし、最初の単語を０番目の単語とする。そして、検索処理装置１０１は、登録語のｉ番目の単語と、入力文のｊ番目の単語とがマッチしたか否かを判断する（ステップＳ１５０６）。なお、単語がマッチするとは、単語が一致又は類似することである。

ここで、単語がマッチしない場合（ステップＳ１５０６：Ｎｏ）、検索処理装置１０１は、図１６に示すステップＳ１６０５に移行する。一方、単語がマッチする場合（ステップＳ１５０６：Ｙｅｓ）、検索処理装置１０１は、選択した属性に対応する属性キーワード検出フラグが「ｆａｌｓｅ」であるか否かを判断する（ステップＳ１５０７）。

ここで、属性キーワード検出フラグが「ｔｒｕｅ」の場合（ステップＳ１５０７：Ｎｏ）、検索処理装置１０１は、ステップＳ１５０９に移行する。一方、属性キーワード検出フラグが「ｆａｌｓｅ」の場合（ステップＳ１５０７：Ｙｅｓ）、検索処理装置１０１は、属性キーワード検出フラグに「ｔｒｕｅ」を設定する（ステップＳ１５０８）。

そして、検索処理装置１０１は、選択した属性に対応する属性キーワードの単語リストの末尾に、入力文のｊ番目の単語を格納して（ステップＳ１５０９）、図１６に示すステップＳ１６０１に移行する。

図１６のフローチャートにおいて、まず、検索処理装置１０１は、「ｉ」を「ｉ＝ｉ＋１」とし（ステップＳ１６０１）、「ｊ」を「ｊ＝ｊ＋１」とする（ステップＳ１６０２）。そして、検索処理装置１０１は、「ｊ」が入力文を構成する単語数以上となったか否かを判断する（ステップＳ１６０３）。

ここで、「ｊ」が入力文を構成する単語数以上となった場合（ステップＳ１６０３：Ｙｅｓ）、検索処理装置１０１は、図１５に示したステップＳ１５０４に戻る。一方、「ｊ」が入力文を構成する単語数未満の場合（ステップＳ１６０３：Ｎｏ）、検索処理装置１０１は、「ｉ」が登録語を構成する単語数以上となったか否かを判断する（ステップＳ１６０４）。

ここで、「ｉ」が登録語を構成する単語数未満の場合（ステップＳ１６０４：Ｎｏ）、検索処理装置１０１は、図１５に示したステップＳ１５０５に戻る。一方、「ｉ」が登録語を構成する単語数以上の場合（ステップＳ１６０４：Ｙｅｓ）、検索処理装置１０１は、マッチング処理を呼び出したステップに戻る。

また、検索処理装置１０１は、図１５に示したステップＳ１５０６から移行した場合には、「ｉ」を「ｉ＝ｉ＋１」とする（ステップＳ１６０５）。そして、検索処理装置１０１は、「ｊ」を「ｊ＝０」で初期化して（ステップＳ１６０６）、ステップＳ１６０４に移行する。

これにより、入力文から分割された単語と登録語から分割された単語とを比較して、マッチする単語を、属性に対応する属性キーワードの単語リストに登録することができる。

つぎに、図１７および図１８を用いて、図１４に示したステップＳ１４０５の検索処理の具体的な処理手順について説明する。

図１７および図１８は、検索処理の具体的な処理手順の一例を示すフローチャートである。図１７のフローチャートにおいて、まず、検索処理装置１０１は、絞込合致レコード格納リストを初期化する（ステップＳ１７０１）。つぎに、検索処理装置１０１は、ドキュメント管理ＤＢ２２０から選択されていない未選択のレコードを選択する（ステップＳ１７０２）。

つぎに、検索処理装置１０１は、検索対象のドキュメントを特徴付ける属性のうち選択されていない未選択の属性を選択する（ステップＳ１７０３）。つぎに、検索処理装置１０１は、図１４に示したステップＳ１４０４において作成された検索条件（または、属性候補テーブル８００）を参照して、選択した属性に対応する登録語のうち選択されていない未選択の登録語を、絞込条件の登録語として選択する（ステップＳ１７０４）。

以下の説明では、ステップＳ１７０２において選択されたレコードを「対象レコード」と表記し、ステップＳ１７０３において選択された属性を「対象属性」と表記する場合がある。

そして、検索処理装置１０１は、選択した絞込条件の登録語と、対象レコードの対象属性の属性値とが一致するか否かを判断する（ステップＳ１７０５）。ここで、絞込条件の登録語と対象レコードの属性値とが一致しない場合（ステップＳ１７０５：Ｎｏ）、検索処理装置１０１は、ステップＳ１７０７に移行する。

一方、絞込条件の登録語と対象レコードの属性値とが一致する場合（ステップＳ１７０５：Ｙｅｓ）、検索処理装置１０１は、絞込合致レコード格納リストに対象レコードを格納する（ステップＳ１７０６）。そして、検索処理装置１０１は、対象属性に対応する登録語のうち選択されていない未選択の登録語があるか否かを判断する（ステップＳ１７０７）。

ここで、未選択の登録語がある場合（ステップＳ１７０７：Ｙｅｓ）、検索処理装置１０１は、ステップＳ１７０４に戻る。一方、未選択の登録語がない場合（ステップＳ１７０７：Ｎｏ）、検索処理装置１０１は、検索対象のドキュメントを特徴付ける属性のうち選択されていない未選択の属性があるか否かを判断する（ステップＳ１７０８）。

ここで、未選択の属性がある場合（ステップＳ１７０８：Ｙｅｓ）、検索処理装置１０１は、ステップＳ１７０３に戻る。一方、未選択の属性がない場合（ステップＳ１７０８：Ｎｏ）、検索処理装置１０１は、ドキュメント管理ＤＢ２２０から選択されていない未選択のレコードがあるか否かを判断する（ステップＳ１７０９）。

ここで、未選択のレコードがある場合（ステップＳ１７０９：Ｙｅｓ）、検索処理装置１０１は、ステップＳ１７０２に戻る。一方、未選択のレコードがない場合には（ステップＳ１７０９：Ｎｏ）、検索処理装置１０１は、図１８に示すステップＳ１８０１に移行する。

図１８のフローチャートにおいて、まず、検索処理装置１０１は、検索結果格納リストを初期化する（ステップＳ１８０１）。つぎに、検索処理装置１０１は、絞込合致レコード格納リストから選択されていない未選択のレコードを選択する（ステップＳ１８０２）。

そして、検索処理装置１０１は、検索条件を参照して、選択したレコードの本文情報に、検索キーワードが含まれるか否かを判断する（ステップＳ１８０３）。ここで、検索キーワードが含まれない場合（ステップＳ１８０３：Ｎｏ）、検索処理装置１０１は、ステップＳ１８０５に移行する。

一方、検索キーワードが含まれる場合（ステップＳ１８０３：Ｙｅｓ）、検索処理装置１０１は、検索結果格納リストに、選択したレコードを格納する（ステップＳ１８０４）。そして、検索処理装置１０１は、絞込合致レコード格納リストから選択されていない未選択のレコードがあるか否かを判断する（ステップＳ１８０５）。

ここで、未選択のレコードがある場合（ステップＳ１８０５：Ｙｅｓ）、検索処理装置１０１は、ステップＳ１８０２に戻る。一方、未選択のレコードがない場合（ステップＳ１８０５：Ｎｏ）、検索処理装置１０１は、検索処理を呼び出したステップに戻る。

これにより、既存の全文検索のような検索のやり方で、ユーザが欲しい属性を持つドキュメント集合に絞り込んだ検索を行うことができる。

なお、図１７の例では、各属性に対応する登録語のＯＲをとって、検索対象のドキュメントを絞り込むことにしたが、これに限らない。例えば、検索処理装置１０１は、各属性に対応する登録語のＡＮＤをとって、検索対象のドキュメントを絞り込むことにしてもよい。

ここで、各属性に対応する登録語のＡＮＤをとって、検索対象のドキュメントを絞り込む場合の検索条件の具体例について説明する。

図１９は、検索条件の一例を示す説明図である。図１９において、検索条件１９００は、絞込条件１９１０と、全文検索条件１９２０とを含む。絞込条件１９１０は、１つの属性内の登録語同士でＯＲをとり、各属性の登録語同士でＡＮＤをとる条件である。全文検索条件１９２０は、検索キーワードで全文検索を行う条件である。

図１４に示したステップＳ１４０５の検索処理を検索条件１９００に基づき実行する場合、検索処理装置１０１は、例えば、絞込合致レコード格納リストを、属性毎に別リストで保持し、全属性の絞込合致レコード格納リストに格納されたレコードを、最終的な絞込合致レコードとする。

以上説明したように、実施の形態にかかる検索処理装置１０１によれば、検索対象に対する検索のために受け付けた複数のワードの中に、予め記憶部６１０に記憶されていた検索対象の属性毎に対応付けられた１又は複数のワードと一致又は類似する第１のワードが存在するか否かを判定することができる。また、検索処理装置１０１によれば、第１のワードが存在すると判定した場合に、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において第１のワードを含む検索対象群を抽出することができる。そして、検索処理装置１０１によれば、受け付けた複数のワードに含まれる第１のワード以外の第２のワードと、抽出した検索対象群それぞれのデータに含まれるワードとの比較結果に基づいて、検索対象群の中から検索対象を特定することができる。

これにより、属性を指定しない状態でキーワードの入力を受け付けても、キーワードが属性毎に設定されている検索対象について、属性を反映した検索を実行することができる。より詳細に説明すると、例えば、ユーザが意識して入力しなくても、入力文に含まれる複数の単語（ワード）を、絞り込み用のキーワード（属性キーワード）と、全文検索用のキーワード（検索キーワード）とに分類することができる。このため、ユーザが欲しい属性を持つ検索対象群を絞り込んだ上で全文検索を行うことが可能となり、検索結果に含まれるノイズ（ユーザが意図しない情報）を減らして、ユーザが欲しい情報を見つけやすくすることができる。

また、検索処理装置１０１によれば、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において、当該属性に対応付けられた１又は複数のワードを含む検索対象群を抽出することができる。

これにより、予め属性に対応付けられた登録語（キーワード）を属性値に含む検索対象群を抽出することができ、属性による絞り込みがより利くようにして、ノイズを少なくすることができる。例えば、属性「製品名」の登録語として、実際に存在する特定の製品名が設定されていれば、属性「製品名」が、特定の製品名であるドキュメント群に絞り込むことができる。

また、検索処理装置１０１によれば、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性が複数存在する場合、当該複数の属性の各属性について、受け付けた複数のワードのうち、各属性に対応付けられた１又は複数のワードと一致又は類似するワードの数（単語長）を算出することができる。そして、検索処理装置１０１によれば、複数の属性の中から、算出したワードの数が最大の属性を特定し、特定した属性において、第１のワードを含む検索対象群を抽出することができる。

これにより、複数の属性候補の中から、登録語に含まれる単語が入力文内により多く含まれる属性を、属性キーワード（第１のワード）に対応する属性として選定することができる。このため、検索対象群を絞り込む際に、属性による絞り込みがより利くようにして、ノイズを少なくすることができる。

また、検索処理装置１０１によれば、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性が複数存在する場合、当該複数の属性の各属性について、各属性に対応付けられた１又は複数のワードのうち、受け付けた複数のワードに含まれるワードと一致又は類似するワードが占める文字列比を算出し、複数の属性の中から、算出した文字列比が最大の属性を特定することができる。

これにより、複数の属性候補の中から、登録語の中で入力文に含まれる単語の文字列が占める割合（充填率）が高い属性を、属性キーワード（第１のワード）に対応する属性として選定することができる。このため、検索対象群を絞り込む際に、属性による絞り込みがより利くようにして、ノイズを少なくすることができる。

また、検索処理装置１０１によれば、受け付けた複数のワードに対して、特定した検索対象を出力することができる。また、検索処理装置１０１によれば、特定した検索対象とともに、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性に対応付けられた登録語（語句）を出力することができる。

これにより、ノイズの少ない検索結果を提供することができる。また、検索結果を表示する際に、どのような属性で検索結果を絞り込んだのかを特定可能な情報を提示することができる。

また、検索処理装置１０１によれば、第１のワードが存在すると判定した場合に、受け付けた複数のワードに含まれる第１のワード以外の第２のワードと、複数の検索対象それぞれのデータに含まれるワードとの比較結果に基づいて、複数の検索対象の中から検索対象群を抽出することができる。そして、検索処理装置１０１によれば、抽出した検索対象群の中から、第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において第１のワードを含む検索対象を特定することができる。

これにより、入力文に含まれる複数の単語（ワード）を属性キーワードと検索キーワードとに分類し、検索キーワードを用いて全文検索を行った上で、属性キーワードを用いてユーザが欲しい属性を持つ検索対象群を絞り込むことができる。

これらのことから、実施の形態にかかる検索処理装置１０１によれば、ドキュメント検索において、ユーザが入力した入力文（検索文）から属性情報を自動抽出して、検索条件を最適化することができる。これにより、既存の全文検索のような検索のやり方で、ユーザが欲しい属性を持つドキュメント集合に絞り込んだ検索を行うことが可能となり、利便性を向上させることができる。

なお、本実施の形態で説明した検索処理方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本検索処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本検索処理プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

また、本実施の形態で説明した検索処理装置１０１は、スタンダードセルやストラクチャードＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などの特定用途向けＩＣやＦＰＧＡなどのＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）によっても実現することができる。

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）検索対象に対する検索のために受け付けた複数のワードの中に、予め記憶部に記憶されていた検索対象の属性毎に対応付けられた１又は複数のワードと一致又は類似する第１のワードが存在するか否かを判定し、
前記第１のワードが存在すると判定した場合に、前記第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において前記第１のワードを含む検索対象群を抽出し、
前記複数のワードに含まれる前記第１のワード以外の第２のワードと前記検索対象群それぞれのデータに含まれるワードとの比較結果に基づいて、前記検索対象群の中から前記検索対象を特定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする検索処理プログラム。

（付記２）前記抽出する処理は、
前記第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において、当該属性に対応付けられた１又は複数のワードを含む検索対象群を抽出する、ことを特徴とする付記１に記載の検索処理プログラム。

（付記３）前記抽出する処理は、
前記第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性が複数存在する場合、当該複数の属性の各属性について、受け付けた前記複数のワードのうち、前記各属性に対応付けられた１又は複数のワードと一致又は類似するワードの数を算出し、
前記複数の属性の中から、算出した前記ワードの数が最大の属性を特定し、
特定した前記属性において、前記第１のワードを含む検索対象群を抽出する、ことを特徴とする付記１または２に記載の検索処理プログラム。

（付記４）前記抽出する処理は、
前記第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性が複数存在する場合、当該複数の属性の各属性について、前記各属性に対応付けられた１又は複数のワードのうち、受け付けた前記複数のワードに含まれるワードと一致又は類似するワードが占める文字列比を算出し、
前記複数の属性の中から、算出した前記文字列比が最大の属性を特定し、
特定した前記属性において、前記第１のワードを含む検索対象群を抽出する、ことを特徴とする付記１～３のいずれか一つに記載の検索処理プログラム。

（付記５）受け付けた前記複数のワードに対して、特定した前記検索対象を出力する、処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１～４のいずれか一つに記載の検索処理プログラム。

（付記６）前記属性毎に対応付けられた１又は複数のワードは、前記属性毎に対応付けられた語句から分割された１又は複数のワードであり、
前記出力する処理は、
特定した前記検索対象とともに、前記第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性に対応付けられた語句を出力する、ことを特徴とする付記５に記載の検索処理プログラム。

（付記７）前記第１のワードが存在すると判定した場合に、前記複数のワードに含まれる前記第１のワード以外の第２のワードと、複数の検索対象それぞれのデータに含まれるワードとの比較結果に基づいて、前記複数の検索対象の中から検索対象群を抽出し、
抽出した前記検索対象群の中から、前記第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において前記第１のワードを含む検索対象を特定する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載の検索処理プログラム。

（付記８）検索対象に対する検索のために受け付けた複数のワードの中に、予め記憶部に記憶されていた検索対象の属性毎に対応付けられた１又は複数のワードと一致又は類似する第１のワードが存在するか否かを判定し、
前記第１のワードが存在すると判定した場合に、前記第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において前記第１のワードを含む検索対象群を抽出し、
前記複数のワードに含まれる前記第１のワード以外の第２のワードと前記検索対象群それぞれのデータに含まれるワードとの比較結果に基づいて、前記検索対象群の中から前記検索対象を特定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする検索処理方法。

（付記９）検索対象に対する検索のために受け付けた複数のワードの中に、予め記憶部に記憶されていた検索対象の属性毎に対応付けられた１又は複数のワードと一致又は類似する第１のワードが存在するか否かを判定する判定部と、
前記判定部が前記第１のワードが存在すると判定した場合に、前記第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において前記第１のワードを含む検索対象群を抽出する抽出部と、
前記複数のワードに含まれる前記第１のワード以外の第２のワードと、前記抽出部が抽出した前記検索対象群それぞれのデータに含まれるワードとの比較結果に基づいて、前記検索対象群の中から前記検索対象を特定する特定部と、
を有することを特徴とする検索処理装置。

１０１ 検索処理装置
１１０，６１０ 記憶部
２００ 検索処理システム
２０１ クライアント装置
２１０ ネットワーク
２２０ ドキュメント管理ＤＢ
２３０ 製品属性テーブル
３００ バス
３０１ ＣＰＵ
３０２ メモリ
３０３ ディスクドライブ
３０４ ディスク
３０５ 通信Ｉ／Ｆ
３０６ 可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ
３０７ 可搬型記録媒体
６０１ 受付部
６０２ 判定部
６０３ 抽出部
６０４ 特定部
６０５ 出力部
７１０ 入力文
８００ 属性候補テーブル
１２００ 検索画面
１９００ 検索条件

Claims (7)

1. 検索対象に対する検索のために受け付けた複数のワードの中に、予め記憶部に記憶されていた検索対象の属性毎に対応付けられた１又は複数のワードと一致又は類似する第１のワードが存在するか否かを判定し、
   前記第１のワードが存在すると判定した場合に、複数の検索対象の中から、前記第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において前記第１のワードを含む検索対象群を抽出し、
   前記複数のワードに含まれる前記第１のワード以外の第２のワードと前記検索対象群それぞれのデータに含まれるワードとの比較結果に基づいて、前記検索対象群の中から、前記第２のワードと一致又は類似するワードが前記データに含まれる検索対象を特定する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする検索処理プログラム。
2. 前記抽出する処理は、
   前記第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において、当該属性に対応付けられた１又は複数のワードを含む検索対象群を抽出する、ことを特徴とする請求項１に記載の検索処理プログラム。
3. 前記抽出する処理は、
   前記第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性が複数存在する場合、当該複数の属性の各属性について、受け付けた前記複数のワードのうち、前記各属性に対応付けられた１又は複数のワードと一致又は類似するワードの数を算出し、
   前記複数の属性の中から、算出した前記ワードの数が最大の属性を特定し、
   特定した前記属性において、前記第１のワードを含む検索対象群を抽出する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の検索処理プログラム。
4. 前記抽出する処理は、
   前記第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性が複数存在する場合、当該複数の属性の各属性について、前記各属性に対応付けられた１又は複数のワードのうち、受け付けた前記複数のワードに含まれるワードと一致又は類似するワードが占める文字列比を算出し、
   前記複数の属性の中から、算出した前記文字列比が最大の属性を特定し、
   特定した前記属性において、前記第１のワードを含む検索対象群を抽出する、ことを特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の検索処理プログラム。
5. 受け付けた前記複数のワードに対して、特定した前記検索対象を出力する、処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１～４のいずれか一つに記載の検索処理プログラム。
6. 検索対象に対する検索のために受け付けた複数のワードの中に、予め記憶部に記憶されていた検索対象の属性毎に対応付けられた１又は複数のワードと一致又は類似する第１のワードが存在するか否かを判定し、
   前記第１のワードが存在すると判定した場合に、複数の検索対象の中から、前記第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において前記第１のワードを含む検索対象群を抽出し、
   前記複数のワードに含まれる前記第１のワード以外の第２のワードと前記検索対象群それぞれのデータに含まれるワードとの比較結果に基づいて、前記検索対象群の中から、前記第２のワードと一致又は類似するワードが前記データに含まれる検索対象を特定する、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする検索処理方法。
7. 検索対象に対する検索のために受け付けた複数のワードの中に、予め記憶部に記憶されていた検索対象の属性毎に対応付けられた１又は複数のワードと一致又は類似する第１のワードが存在するか否かを判定する判定部と、
   前記判定部が前記第１のワードが存在すると判定した場合に、複数の検索対象の中から、前記第１のワードと一致又は類似するワードと対応付けられている属性において前記第１のワードを含む検索対象群を抽出する抽出部と、
   前記複数のワードに含まれる前記第１のワード以外の第２のワードと、前記抽出部が抽出した前記検索対象群それぞれのデータに含まれるワードとの比較結果に基づいて、前記検索対象群の中から、前記第２のワードと一致又は類似するワードが前記データに含まれる検索対象を特定する特定部と、
   を有することを特徴とする検索処理装置。

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