JP7302267B2 - 検索プログラム、検索方法及び検索装置 - Google Patents

Description

本発明は、検索プログラム、検索方法及び検索装置に関する。

自然言語による文の入力を受け付け、関連する文書を検索する検索装置の利用が進んでいる。例えば、コールセンターでは、オペレータは、問合せを示す文を自然言語で入力することで関連する文書を検索し、検索結果に基づいて問い合わせに対して回答を行う。

なお、自然言語に関する従来技術として、自然言語テキストの一義的モデルを作ることを可能にする自然言語の定式化のための方法がある。この方法では、コンピュータは、自然言語で書かれたテキストを分析するとともに、基本概念を自然言語で指定する語のリストを使用して、使用されている基本概念を見つける。そして、コンピュータは、自然言語で書かれたテキストの文法的及び言語的分析を行い、第１の一義的モデルを作成する。そして、コンピュータは、第１の一義的モデルを使用して、同じ自然言語で書かれたテキストを再び生成し、第１の一義的モデルから生成された自然言語で書かれたテキストを原テキストと比較し、相違する部分に印を付ける。そして、コンピュータは、相違する部分に基づいてオペレータにより変更された基本概念と第１の一義的モデルとを使用して第２の一義的モデルを作成する。そして、コンピュータは、テキストの再生成、再生成したテキストと原テキストの比較及び印付け、一義的モデルの再作成を、オペレータによる基本概念の変更がなくなるまで、繰り返す。

また、従来技術として、ユーザが、部分的に文書データを抽出して読んだ場合でもその部分の内容の理解を助けるような文書データを生成する文書データ処理装置がある。この文書データ処理装置は、予め記憶した指示代名詞辞書部の内容に基づき、文書の内容を示す文書データ中の指示代名詞を検出するとともに、検出した指示代名詞が指示する指示対象語を検出する。そして、この文書データ処理装置は、文書データ中の指示代名詞に対する指示対象語の対応関係を反映させた新たな文書データを生成する。具体的には、この文書データ処理装置は、指示代名詞を指示対象語に置き換え、説明文及び固有名詞辞書部から解説文を取得して、文書データに追加する。

また、従来技術として、テキストへのアノテーションを容易に、低コストで構築できるアノテーション補助装置がある。このアノテーション補助装置は、対話型処理で入力を受ける入出力装置と、テキストアーカイブのテキストデータに形態素解析及び係り受け解析を行う形態素解析システム及び係り受け関係解析システムとを含む。また、このアノテーション補助装置は、形態素列中の述語の係り受け関係において、省略又は指示語を検出し、アノテーション処理の対象位置を特定し、挿入される表現の候補を言語知識を用いて推定する第１～第４の候補生成部を含む。また、このアノテーション補助装置は、推定された候補を記憶する候補ＤＢと、アノテーション処理の候補を候補ＤＢから読み出して、入出力装置による対話型処理で選択された候補をアノテーションとして付加する。

特開２０１４－１３９７９９号公報 特開２００７－３４４２４号公報 特開２０１６－１３６３４１号公報

自然言語による文書の検索では、文書中に代名詞が用いられた場合に、関連する文書を適切に検索することができないという問題がある。

本発明は、１つの側面では、文書中に代名詞が用いられた場合にも関連する文書を適切に検索することを目的とする。

１つの態様では、検索プログラムは、受け付ける処理、判定する処理、生成する処理、出力する処理をコンピュータに実行させる。前記受け付ける処理は、第１の文字列の入力を受け付ける。前記判定する処理は、複数の領域に分割されて記憶部に記憶された文書データのそれぞれの領域内に、入力を受け付けた前記第１の文字列に対する形態素解析により抽出した第１の単語群の単語全てが含まれる第１の領域が存在するか否かを判定する。前記生成する処理は、前記第１の領域が存在すると判定した場合に、前記第１の単語群に含まれる名詞を代名詞に変換して第２の単語群を生成する。前記出力する処理は、前記第１の領域に前記第２の単語群の単語全てが含まれるか否か、又は、前記第１の領域における前記第２の単語群の単語の位置関係が所定の条件に該当するか否か、のいずれか一方の判定結果に応じて情報を出力する。出力する情報は、前記第１の領域の情報と、前記第１の領域のデータを含む文書データとの少なくともいずれか一方の情報である。

１つの側面では、本発明は、代名詞が用いられた場合にも関連する文書を適切に検索することができる。

図１は、実施例に係る検索装置による文書の検索を説明するための図である。 図２は、係り受け関係を説明するための図である。 図３は、係り受け関係の他の例を示す図である。 図４は、実施例に係る検索装置の機能構成を示す図である。 図５は、検索装置による処理のフローを示すフローチャートである。 図６は、複合語を代名詞又は指示代名詞に置き換える例を示す図である。 図７は、複合語を置き換える場合に使用されるテーブルの例を示す図である。 図８は、実施例に係る検索プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。

以下に、本願の開示する検索プログラム、検索方法及び検索装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。

まず、実施例に係る検索装置による文書の検索について説明する。図１は、実施例に係る検索装置による文書の検索を説明するための図である。図１（ａ）に示すように、実施例に係る検索装置は、ユーザにより入力された「魚を煮る」に対して、「・・・魚を煮る・・」のように同一の文字列を含む文書だけでなく、同一の係り受け関係にある文字列を含む文書「・・・煮た魚・・・」も検索する。

図２は、係り受け関係を説明するための図である。図２は、「魚を煮る」及び「煮た魚」の係り受け関係を示す。係り受け関係は、文の意味構造を表し、文に含まれる単語の概念を表すノード及びノード間の関係を表すアークからなる有向グラフにより表される。図２において、○で囲まれたものがノードを表し、□で囲まれたものがアークを表す。

「煮る」及び「魚」は、単語の概念を表す。ノードには、概念を表す記号である概念記号が付与される。「ＳＴＥＷ」及び「ＦＩＳＨ」は概念記号である。「煮る」を表すノードから「魚」を表すノードに引かれているアークの名前は「対象」である。これは、「煮る」という動作の対象が「魚」であることを表す。

図３は、係り受け関係の他の例を示す図である。図３は、「太郎は花子に本をあげた。」の係り受け関係を示す。図３の例では、「あげる」、「本」、「太郎」、「花子」がノードである。「ＧＩＶＥ」、「ＢＯＯＫ」、「ＴＡＲＯ」、「ＨＡＮＡＫＯ」は概念記号である。

図３に示されている有向グラフでは、終点がないアークが存在する。例えば、「あげる」を表すノードからは、「過去」、「述語」という名前が付与されたアークが出ている。このように終点がないアークは、ノードが有する役割を示す。例えば、「あげる」を表すノードから「過去」という名前が付与されているアークが出ているということは、「あげる」という動作が過去のものであることを示す。アークの名前には、「中心」、「目的」、「動作主」、「対象」、「述語」、「過去」の６つがある。

実施例に係る検索装置は、係り受け関係を表す有向グラフを、アークとそのアークにつながる１つか２つのノードの意味最小単位と呼ばれる部分グラフに分解し、部分グラフを用いて検索を行う。意味最小単位は、２つのノードの概念記号とアークの名前の３つ組で表される。ノードが１つの場合には、他のノードは「ＮＩＬ」で表される。

図３では、係り受け関係を表す有向グラフは、（ＧＩＶＥ，ＨＡＮＡＫＯ，目的）、（ＧＩＶＥ，ＴＡＲＯ，動作主）、（ＧＩＶＥ，ＢＯＯＫ，対象）、（ＧＩＶＥ，ＮＩＬ，述語）、（ＧＩＶＥ，ＮＩＬ，過去）、（ＮＩＬ，ＧＩＶＥ，中心）の意味最小単位に分割される。

なお、係り受け関係及び係り受け関係を用いた検索については、特開２０１５－１３８３５１や、大倉、潮田、「意味検索のプロトタイプシステムの構築」、言語処理学会、第１８回年次大会 発表論文集（２０１２年３月）、ｐｐ．８２３－８２６に記載されている。

また、図１（ｂ）に示すように、実施例に係る検索装置は、ユーザにより入力された「魚を煮る」に対して、「・・・まず魚を用意します。次にそれを煮ます。・・・」のように、代名詞を用いて複数の文に分けられた文書を検索する。実施例に係る検索装置は、入力文中にある名詞を代名詞に置き換え、複数の文を対象として文書を検索することで、図１（ｂ）に示す検索を行う。

次に、実施例に係る検索装置の機能構成について説明する。図４は、実施例に係る検索装置の機能構成を示す図である。図４に示すように、実施例に係る検索装置１は、受付部１１と、形態素解析部１２と、文書記憶部１３と、粗絞り検索部１４と、粗絞り結果記憶部１５と、意味解析部１６と、グラフマッチ部１７と、第１検索結果記憶部１８と、置換部１９とを有する。また、検索装置１は、第２検索結果記憶部２０と、出力部２１とを有する。

受付部１１は、文書の検索に用いられる入力文として自然言語で表された入力文を受け付ける。受付部１１は、例えば、ユーザがキーボード、マウス、タッチパネルを用いて入力した入力文を受け付ける。

形態素解析部１２は、受付部１１により受け付けられた入力文の形態素解析を行い、入力文を単語に分解する。

文書記憶部１３は、検索される文書を記憶する。文書記憶部１３は、文書を識別する文書ＩＤ、文書のテキスト、文書の係り受け関係を文書ごとに記憶する。

粗絞り検索部１４は、入力文の形態素解析結果を用いて文書記憶部１３から文書を検索し、文書が検索されたか否か判定する。そして、文書が検索された場合には、粗絞り検索部１４は、検索した文書の文書ＩＤとテキストと係り受け関係を粗絞り結果記憶部１５に格納する。粗絞り検索部１４は、例えば、入力文に含まれる単語の全てを所定の数の文に含む文書を検索する。所定の数は、例えば３である。

あるいは、粗絞り検索部１４は、入力文に含まれる単語の品詞やＳ（主語）、Ｖ（述語動詞）、Ｏ（目的語）、Ｃ（補語）を解析し、入力文の動詞句が含まれる文の前に入力文の目的格が目的格で使用されている文を含む文書を検索してもよい。例えば、「魚を煮る」を入力文とすると、粗絞り検索部１４は、入力文の動詞「煮る」を含む文「次にそれを煮る」の前に入力文の目的格「魚」が目的格で使用されている「まず、魚を用意します」が含まれる文書を検索する。

粗絞り結果記憶部１５は、粗絞り検索部１４により検索された文書の文書ＩＤ、テキスト、係り受け関係を文書ごとに記憶する。

意味解析部１６は、入力文の形態素解析結果に対して構文解析及び意味解析を行って、入力文の係り受け関係を生成する。

グラフマッチ部１７は、入力文の係り受け関係とマッチする係り受け関係の文を含む文書を意味最小単位を用いて粗絞り結果記憶部１５から検索し、文書が検索されたか否かを判定する。そして、文書が検索された場合には、検索した文書の文書ＩＤと、マッチした文のテキストとを第１検索結果記憶部１８に格納する。ここで、マッチした文とは、係り受け関係が入力文の係り受け関係とマッチした文である。なお、グラフマッチ部１７は、検索した文書のテキスト全体を第１検索結果記憶部１８にさらに格納してもよい。

第１検索結果記憶部１８は、グラフマッチ部１７により粗絞り結果記憶部１５から検索された文書の文書ＩＤと、マッチした文のテキストとを文書ごとに記憶する。なお、第１検索結果記憶部１８は、検索された文書のテキスト全体をさらに記憶してもよい。

置換部１９は、入力文中の名詞を代名詞に置き換える。置換部１９は、例えば、代名詞のリストを記憶し、リストに含まれる代名詞で名詞を置き換える。

グラフマッチ部１７は、置換部１９により名詞が代名詞に置き換えられた入力文の係り受け関係とマッチする係り受け関係の文を含む文書を粗絞り結果記憶部１５から検索する。そして、グラフマッチ部１７は、マッチした文より所定の数以内前にある文に代名詞に置き換えられた名詞が含まれるか否かを判定する。

例えば、所定の数を３とし、「魚を煮る」の「魚」が「それ」に置き換えられた場合、グラフマッチ部１７は、「それを煮る」の前の３つ以内の文に「魚」が含まれるか否かを判定する。文書が「・・・まず魚を用意します。次にそれを煮ます。・・・」を含む場合、「それを煮ます」の１つ前の文に「それ」に置き換えられた「魚」が含まれるので、グラフマッチ部１７は、マッチした文より所定の数以内前にある文に代名詞に置き換えられた名詞が含まれると判定する。

そして、グラフマッチ部１７は、マッチした文より所定の数以内前にある文に代名詞に置き換えられた名詞が含まれる場合には、代名詞に置き換えられた名詞を含む文からマッチした文までのテキストを文書ＩＤとともに第２検索結果記憶部２０に格納する。なお、グラフマッチ部１７は、マッチした文を含む文書のテキスト全体を第２検索結果記憶部２０にさらに格納してもよい。

第２検索結果記憶部２０は、名詞が代名詞に置き換えられた入力文に関して、グラフマッチ部１７により粗絞り結果記憶部１５から検索された文書について、代名詞に置き換えられた名詞を含む文からマッチした文までのテキストを文書ＩＤとともに記憶する。なお、第２検索結果記憶部２０は、検索された文書のテキスト全体をさらに記憶してもよい。

出力部２１は、第１検索結果記憶部１８が記憶する文書の文書ＩＤ及びテキストを第１の優先度で表示装置に表示する。次に、出力部２１は、第２検索結果記憶部２０が記憶する文書の文書ＩＤ及びテキストを第２の優先度で表示装置に表示する。次に、出力部２１は、粗絞り結果記憶部１５が記憶する文書の文書ＩＤ及びテキストを第３の優先度で表示装置に表示する。

なお、出力部２１は、文書のテキストの一部を表示する代わりにテキスト全体を表示してもよい。あるいは、出力部２１は、文書のテキストの一部とテキスト全体の両方を表示してもよい。

次に、検索装置１による処理のフローについて説明する。図５は、検索装置１による処理のフローを示すフローチャートである。図５に示すように、検索装置１は、入力文を受け付け（ステップＳ１）、入力文の形態素解析を行う（ステップＳ２）。そして、検索装置１は、粗絞り検索を行い（ステップＳ３）、検索結果があるか否かを判定する（ステップＳ４）。そして、検索結果がない場合には、検索装置１は、検索結果がないことを表示し（ステップＳ５）、処理を終了する。

一方、検索結果がある場合には、検索装置１は、入力文の構文解析及び意味解析を行い（ステップＳ６）、入力文と粗絞り検索結果をグラフマッチする（ステップＳ７）。検索装置１は、グラフマッチを、係り受け関係の意味最小単位を用いて行う。そして、検索装置１は、マッチした文書があるか否かを判定し（ステップＳ８）、マッチした文書がある場合には、マッチした文書の情報を保存する（ステップＳ９）。

そして、検索装置１は、入力文に代名詞に置き換えられる名詞があるか否かを判定し（ステップＳ１０）、代名詞に置き換えられる名詞がある場合には、意味最小単位の対応するノードを置き換え（ステップＳ１１）、ステップ７に戻る。ただし、名詞が代名詞に置き換えられた場合には、検索装置１は、ステップＳ７において、入力文とマッチした文より所定の数以内前にある文に代名詞に置き換えられた名詞が含まれる場合に、グラフマッチしたと判定する。

また、入力文に代名詞に置き換えられる名詞がない場合には、検索装置１は、検索結果を表示する（ステップＳ１２）。検索装置１は、置き換えなしでグラフマッチした文書、置き換えありでグラフマッチした文書、粗絞り検索で検索された文書の優先度で検索結果を表示する。

このように、検索装置１は、代名詞に置き換えられる名詞がある場合には、意味最小単位の対応するノードを置き換えて入力文とのマッチを判定する。そして、検索装置１は、入力文とマッチする場合に、入力文とマッチした文より所定の数以内前にある文に代名詞に置き換えられた名詞が含まれるか否かを判定し、含まれる場合に、グラフマッチしたと判定する。したがって、検索装置１は、代名詞が用いられた場合にも関連する文書を適切に検索することができる。

なお、検索装置１は、名詞を代名詞に置き換えるだけでなく、複数の形容詞と名詞からなる複合語を代名詞又は指示代名詞に置き換えてもよい。図６は、複合語を代名詞又は指示代名詞に置き換える例を示す図である。図６において、「きれいな花の絵を××する」に含まれる「きれいな花の絵」は形容詞「きれい」、名詞「花」、名詞「絵」を含む複合語である。形容詞「きれい」は名詞「花」を修飾し、名詞「花」は名詞「絵」を修飾する。

図６に示すように、「きれいな」「花」の「絵」は、「きれいな」が指示代名詞「その」に置き換えられ、「その」「花」の「絵」となる。「その」「花」の「絵」は、「その」「花」が指示代名詞「その」に置き換えられ、「その」「絵」となる。「その」「絵」は、「その」「絵」が代名詞「それ」に置き換えられ、「それ」となる。

図７は、複合語を置き換える場合に使用されるテーブルの例を示す図である。図７では、複合語の例として、名詞句が代名詞に置き換えられ、部分名詞句の形容詞が指示代名詞に置き換えられる。検索装置１は、図７のテーブルを参照して、例えば、（名詞１）－［の］－＞（名詞２）を（代名詞）に置き換える。あるいは、検索装置１は、（形容詞）－［修飾］－＞（名詞句）の（形容詞）を（指示代名詞）に置き換える。

上述してきたように、実施例では、粗絞り検索部１４が、入力文の形態素解析結果を用いて文書記憶部１３から文書を検索し、検索した文書のテキストと係り受け関係を粗絞り結果記憶部１５に格納する。そして、置換部１９が、入力文中の名詞を代名詞に置き換える。そして、グラフマッチ部１７が、置換部１９により名詞が代名詞に置き換えられた入力文とマッチする文書を粗絞り結果記憶部１５から検索し、マッチした文より所定の数以内前にある文に代名詞に置き換えられた名詞が含まれるか否かを判定する。そして、グラフマッチ部１７は、マッチした文より所定の数以内前にある文に代名詞に置き換えられた名詞が含まれる場合には、代名詞に置き換えられた名詞を含む文からマッチした文までのテキストを第２検索結果記憶部２０に格納する。そして、出力部２１は、第２検索結果記憶部２０が記憶する文書の文書ＩＤ及びテキストを表示装置に表示する。したがって、検索装置１は、文書中に代名詞が用いられた場合にも関連する文書を適切に検索することができる。

また、実施例では、出力部２１は、第１検索結果記憶部１８が記憶する文書の文書ＩＤ及びテキストを第１の優先度で表示装置に表示し、第２検索結果記憶部２０が記憶する文書の文書ＩＤ及びテキストを第２の優先度で表示装置に表示する。そして、出力部２１は、粗絞り結果記憶部１５が記憶する文書の文書ＩＤ及びテキストを第３の優先度で表示装置に表示する。したがって、検索装置１は、入力文と一致する文を含む可能性が高い順に検索結果を表示することができる。

なお、実施例では、検索装置１について説明したが、検索装置１が有する構成をソフトウェアによって実現することで、同様の機能を有する検索プログラムを得ることができる。そこで、検索プログラムを実行するコンピュータについて説明する。

図８は、実施例に係る検索プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。図８に示すように、コンピュータ５０は、メインメモリ５１と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５２と、ＬＡＮ（Local Area Network）インタフェース５３と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）５４とを有する。また、コンピュータ５０は、スーパーＩＯ（Input Output）５５と、ＤＶＩ（Digital Visual Interface）５６と、ＯＤＤ（Optical Disk Drive）５７とを有する。

メインメモリ５１は、プログラムやプログラムの実行途中結果等を記憶するメモリである。ＣＰＵ５２は、メインメモリ５１からプログラムを読み出して実行する中央処理装置である。ＣＰＵ５２は、メモリコントローラを有するチップセットを含む。

ＬＡＮインタフェース５３は、コンピュータ５０をＬＡＮ経由で他のコンピュータに接続するためのインタフェースである。ＨＤＤ５４は、プログラムやデータを格納するディスク装置であり、スーパーＩＯ５５は、マウスやキーボード等の入力装置を接続するためのインタフェースである。ＤＶＩ５６は、液晶表示装置を接続するインタフェースであり、ＯＤＤ５７は、ＤＶＤの読み書きを行う装置である。

ＬＡＮインタフェース５３は、ＰＣＩエクスプレス（ＰＣＩｅ）によりＣＰＵ５２に接続され、ＨＤＤ５４及びＯＤＤ５７は、ＳＡＴＡ（Serial Advanced Technology Attachment）によりＣＰＵ５２に接続される。スーパーＩＯ５５は、ＬＰＣ（Low Pin Count）によりＣＰＵ５２に接続される。

そして、コンピュータ５０において実行される検索プログラムは、コンピュータ５０により読み出し可能な記録媒体の一例であるＤＶＤに記憶され、ＯＤＤ５７によってＤＶＤから読み出されてコンピュータ５０にインストールされる。あるいは、検索プログラムは、ＬＡＮインタフェース５３を介して接続された他のコンピュータシステムのデータベース等に記憶され、これらのデータベースから読み出されてコンピュータ５０にインストールされる。そして、インストールされた検索プログラムは、ＨＤＤ５４に記憶され、メインメモリ５１に読み出されてＣＰＵ５２によって実行される。

また、実施例では、名詞を代名詞に置き換えた場合に、係り受け関係の意味最小単位を用いて検索を行う場合について説明したが、係り受け関係を用いることなく、検索装置１は、入力文に含まれる名詞を代名詞に置き換えた単語群を用いて検索を行ってもよい。また、検索装置１は、係り受け関係の意味最小単位を用いる検索と、入力文に含まれる名詞を代名詞に置き換えた単語群を用いる検索の両方を行ってもよい。両方の検索を行う場合、検索装置１は、係り受け関係の意味最小単位を用いる検索結果を優先的に表示する。

１ 検索装置
１１ 受付部
１２ 形態素解析部
１３ 文書記憶部
１４ 粗絞り検索部
１５ 粗絞り結果記憶部
１６ 意味解析部
１７ グラフマッチ部
１８ 第１検索結果記憶部
１９ 置換部
２０ 第２検索結果記憶部
２１ 出力部
５０ コンピュータ
５１ メインメモリ
５２ ＣＰＵ
５３ ＬＡＮインタフェース
５４ ＨＤＤ
５５ スーパーＩＯ
５６ ＤＶＩ
５７ ＯＤＤ

Claims (6)

1. 第１の文の入力を受け付け、
   それぞれが所定の数の文の集まりである部分文書である複数の領域に分割されて記憶部に記憶された複数の文の文書データのそれぞれの領域内に、入力を受け付けた前記第１の文に対する形態素解析により抽出した第１の単語群の単語全てが含まれる第１の部分文書が存在するか否かを判定し、
   前記第１の部分文書が存在すると判定した場合に、前記第１の単語群に含まれる名詞を代名詞に変換して第２の単語群を生成し、
   前記第１の部分文書に前記第２の単語群の単語全てが含まれるか否か、又は、前記第１の部分文書に含まれる文の係り受け関係に、前記第１の文から前記名詞が前記代名詞に置き換えられた第２の文の係り受け関係が含まれ、かつ、前記第１の部分文書に含まれる文の中で前記第２の文の係り受け関係を含む文の前にある文に前記名詞が含まれるか否か、の少なくともいずれか一方の判定結果に応じて、前記第１の部分文書の情報と、前記第１の部分文書のデータを含む文書データの情報との少なくともいずれか一方を出力する、
   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プログラム。
2. 前記出力する処理は、前記第１の部分文書のうち、前記第１の文の係り受け関係を含む部分文書を第２の部分文書として特定し、前記第１の部分文書のうち、前記第２の文の係り受け関係を含む部分文書を第３の部分文書として特定し、前記第２の部分文書のデータを前記第３の部分文書のデータより高い優先度で出力することを特徴とする請求項１に記載の検索プログラム。
3. 前記判定する処理は、前記第１の部分文書が存在すると判定した場合に、前記第１の部分文書に、前記第１の文に含まれる動詞句を含む第３の文と、前記第１の文の目的格が目的格で使用されている第４の文とがあり、かつ、前記第３の文の前に前記第４の文があるか否かを判定し、
   前記生成する処理は、前記第１の部分文書に前記第３の文と前記第４の文が含まれ、かつ、前記第３の文の前に前記第４の文がある場合に、前記第１の単語群に含まれる名詞を代名詞に変換して第２の単語群を生成することを特徴とする請求項１に記載の検索プログラム。
4. 前記係り受け関係は、文の意味構造を表し、文に含まれる２つの単語それぞれに対応する単語概念の間の関係と１つの単語概念が有する役割を含むことを特徴とする請求項１に記載の検索プログラム。
5. 第１の文の入力を受け付け、
   それぞれが所定の数の文の集まりである部分文書である複数の領域に分割されて記憶部に記憶された複数の文の文書データのそれぞれの領域内に、入力を受け付けた前記第１の文に対する形態素解析により抽出した第１の単語群の単語全てが含まれる第１の部分文書が存在するか否かを判定し、
   前記第１の部分文書が存在すると判定した場合に、前記第１の単語群に含まれる名詞を代名詞に変換して第２の単語群を生成し、
   前記第１の部分文書に前記第２の単語群の単語全てが含まれるか否か、又は、前記第１の部分文書に含まれる文の係り受け関係に、前記第１の文から前記名詞が前記代名詞に置き換えられた第２の文の係り受け関係が含まれ、かつ、前記第１の部分文書に含まれる文の中で前記第２の文の係り受け関係を含む文の前にある文に前記名詞が含まれるか否か、の少なくともいずれか一方の判定結果に応じて、前記第１の部分文書の情報と、前記第１の部分文書のデータを含む文書データの情報との少なくともいずれか一方を出力する、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする検索方法。
6. 第１の文の入力を受け付ける受付部と、
   それぞれが所定の数の文の集まりである部分文書である複数の領域に分割されて記憶部に記憶された複数の文の文書データのそれぞれの領域内に、入力を受け付けた前記第１の文に対する形態素解析により抽出した第１の単語群の単語全てが含まれる第１の部分文書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の部分文書が存在すると判定した場合に、前記第１の単語群に含まれる名詞を代名詞に変換して第２の単語群を生成する生成部と、
   前記第１の部分文書に前記第２の単語群の単語全てが含まれるか否か、又は、前記第１の部分文書に含まれる文の係り受け関係に、前記第１の文から前記名詞が前記代名詞に置き換えられた第２の文の係り受け関係が含まれ、かつ、前記第１の部分文書に含まれる文の中で前記第２の文の係り受け関係を含む文の前にある文に前記名詞が含まれるか否か、の少なくともいずれか一方の判定結果に応じて、前記第１の部分文書の情報と、前記第１の部分文書のデータを含む文書データの情報との少なくともいずれか一方を出力する出力部と、
   を有することを特徴とする検索装置。

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