JP7357830B1 - 文書検索装置、文書検索方法及び文書検索プログラム - Google Patents

Abstract

グループ特定部（１１６）は、検索対象の複数の文書（１３１）に含まれる単語を分類した複数のグループのうち、検索文が関連するグループを関連グループとして特定する。評価値計算部（１１７）は、文書及びグループの組合せ毎に対して設定された評価パラメータであって、組合せにおけるグループに関連する検索文による検索結果として示された組合せにおける文書（１３１）に対して行われた操作に基づき設定された評価パラメータのうち、関連グループに対する評価パラメータに基づき、各文書（１３１）に対する評価値を計算する。順位計算部（１２０）は、評価値に基づき、各文書（１３１）についての検索順位を計算する。

Description

本開示は、検索文に関連する文書を検索する技術に関する。

特許文献１には、文書検索方式について記載されている。特許文献１に記載された文書検索方式では、４種類の検索方式それぞれでスコアが計算される。そして、計算されたスコアを重みづけ加算することによって、検索順位の計算が行なわれる。４つの検索方式として、コンテンツ検索と、属性検索と、参照履歴利用検索と、コミュニケーション履歴利用検索とが用いられている。

コンテンツ検索は、検索文と類似度の高い文書を検索する方式である。属性検索は、利用者が指定した文書作成者及び文書作成日に合致する文書を検索する方式である。参照履歴利用検索は、利用者が文書を参照した参照回数が多い順に文書を検索する方式である。コミュニケーション履歴利用検索とは、各文書に投稿されたメッセージの投稿先の場所同士の近い順に文書を検索する方式である。
参照履歴利用検索では、ある検索文を検索した利用者のログから各文書の参照頻度と所定期間内の参照回数とを重みづけ加算して、参照履歴利用検索のスコアが計算される。このとき、重みはシミュレーションを用いて計算される。

特開２００５－３３２３２６号公報

特許文献１に記載された文書検索方式は、検索された回数の多い検索文には有効である。しかし、特許文献１に記載された文書検索方式は、検索文についての操作ログが少ないと、利用者の要求に合致する文書を上位に表示することが難しい。操作ログは、文書の参照といった操作の履歴である。そのため、検索文について検索された回数が少ない場合と、検索装置が稼働し始めた初期段階といった状況では、適切な文書を上位に表示することが難しい。
本開示は、利用者の要求に合致する文書を上位に表示可能にすることを目的とする。

本開示に係る文書検索装置は、
検索対象の複数の文書に含まれる単語を分類した複数のグループのうち、検索文が関連するグループを関連グループとして特定するグループ特定部と、
前記複数の文書それぞれを対象の文書とし、前記複数のグループそれぞれを対象のグループとして、前記対象の文書及び前記対象のグループに対して設定された評価パラメータであって、前記対象のグループに関連する検索文による検索結果として示された前記対象の文書に対して行われた操作に基づき設定された評価パラメータのうち、前記グループ特定部によって特定された前記関連グループに対する評価パラメータに基づき、前記複数の文書それぞれに対する評価値を計算する評価値計算部と、
前記評価値計算部によって計算された前記評価値に基づき、前記複数の文書についての検索順位を計算する順位計算部と
を備える。

本開示では、検索文に関連するグループについての評価パラメータから複数の文書それぞれに対する評価値が計算される。そして、評価値に基づき、複数の文書についての検索順位が計算される。これにより、文書検索装置が稼働し始めた初期段階といった状況でも、適切な評価値が計算され易い。そのため、利用者の要求に合致する文書を上位に表示可能である。

実施の形態１に係る文書検索システム１００の構成図。 実施の形態１に係る文書検索装置１０の構成図。 実施の形態１に係る検索クライアント２０の構成図。 実施の形態１に係る操作ログ１３２の説明図。 実施の形態１に係る前処理のフローチャート。 実施の形態１に係る前処理の説明図。 実施の形態１に係る文書検索処理のフローチャート。 実施の形態１に係る文書検索処理の説明図。 実施の形態１に係る評価パラメータ１３５の説明図。 実施の形態１に係る重要度パラメータ計算処理のフローチャート。 実施の形態１に係る重要度パラメータ計算処理の説明図。 実施の形態１に係る重要度パラメータ計算処理の説明図。 実施の形態１に係る評価パラメータ計算処理の説明図。 変形例３に係る文書検索装置１０の構成図。 変形例３に係る検索クライアント２０の構成図。

実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、実施の形態１に係る文書検索システム１００の構成を説明する。
文書検索システム１００は、文書検索装置１０と、検索クライアント２０とを備える。文書検索装置１０と検索クライアント２０とは、伝送路３０を介して接続されている。
文書検索装置１０は、検索文に関連する文書の検索を行うコンピュータである。検索クライアント２０は、文書検索装置１０に対して検索を指示するコンピュータである。伝送路３０は、具体例としては、有線ＬＡＮ又は無線ＬＡＮ等である。ＬＡＮは、Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋの略である。

図２を参照して、実施の形態１に係る文書検索装置１０の構成を説明する。
文書検索装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信インタフェース１４とのハードウェアを備える。プロセッサ１１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
文書検索装置１０は、通信インタフェース１４を介して伝送路３０に接続されている。

文書検索装置１０は、機能構成要素として、モデル計算部１１１と、操作信頼度計算部１１２と、重要度パラメータ計算部１１３と、評価パラメータ計算部１１４と、類似度計算部１１５と、グループ特定部１１６と、評価値計算部１１７と、評価信頼度計算部１１８と、重要度計算部１１９と、順位計算部１２０と、ログ記録部１２１とを備える。文書検索装置１０の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ１３には、文書検索装置１０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ１１によりメモリ１２に読み込まれ、プロセッサ１１によって実行される。これにより、文書検索装置１０の各機能構成要素の機能が実現される。

ストレージ１３には、複数の文書１３１と、複数の操作ログ１３２と、モデル１３３と、重要度パラメータ１３４と、評価パラメータ１３５とが記憶される。なお、これらのデータは、ストレージ１３ではなく、文書検索装置１０の外部のストレージに記憶されてもよい。

図３を参照して、実施の形態１に係る検索クライアント２０の構成を説明する。
検索クライアント２０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ストレージ２３と、通信インタフェース２４と、入出力インタフェース２５とのハードウェアを備える。プロセッサ２１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
検索クライアント２０は、通信インタフェース２４を介して伝送路３０に接続されている。検索クライアント２０は、入出力インタフェース２５を介して入力装置４１と出力装置４２と接続されている。入力装置４１は、具体例としては、キーボード、マウスである。出力装置４２は、具体例としては、ディスプレイである。

検索クライアント２０は、機能構成要素として、検索文受付部２１１と、結果表示部２１２と、操作取得部２１３とを備える。検索クライアント２０の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ２３には、検索クライアント２０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ２１によりメモリ２２に読み込まれ、プロセッサ２１によって実行される。これにより、検索クライアント２０の各機能構成要素の機能が実現される。

プロセッサ１１，２１は、プロセッシングを行うＩＣである。ＩＣはＩｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔの略である。プロセッサ１１，２１は、具体例としては、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＧＰＵである。ＣＰＵは、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔの略である。ＤＳＰは、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒの略である。ＧＰＵは、Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔの略である。

メモリ１２，２２は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ１２，２２は、具体例としては、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭである。ＳＲＡＭは、Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙの略である。ＤＲＡＭは、Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙの略である。

ストレージ１３，２３は、データを保管する記憶装置である。ストレージ１３，２３は、具体例としては、ＨＤＤである。ＨＤＤは、Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅの略である。また、ストレージ１３，２３は、ＳＤ（登録商標）メモリカード、ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ（登録商標）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤといった可搬記録媒体であってもよい。ＳＤは、Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌの略である。ＤＶＤは、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋの略である。

通信インタフェース１４，２４は、外部の装置と通信するためのインタフェースである。通信インタフェース１４，２４は、具体例としては、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）のポートである。

入出力インタフェース２５は、入力装置４１又は出力装置４２を接続するためのインタフェースである。入出力インタフェース２５は、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）のポートである。ＵＳＢは、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓの略である。ＨＤＭＩは、Ｈｉｇｈ－Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅの略である。

図２では、プロセッサ１１は、１つだけ示されていた。しかし、プロセッサ１１は、複数であってもよく、複数のプロセッサ１１が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。同様に、図３では、プロセッサ２１は、１つだけ示されていた。しかし、プロセッサ２１は、複数であってもよく、複数のプロセッサ２１が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
図４から図１３を参照して、実施の形態１に係る文書検索システム１００の動作を説明する。
実施の形態１に係る文書検索システム１００の動作手順は、実施の形態１に係る文書検索方法に相当する。また、実施の形態１に係る文書検索システム１００の動作を実現するプログラムは、実施の形態１に係る文書検索プログラムに相当する。

以下の説明の前提として、ストレージ１３には、複数の文書１３１と、複数の操作ログ１３２とが記憶されているものとする。

複数の文書１３１は、検索対象となる文書データである。文書１３１は、１つ以上の文から構成されている。文は、複数の単語から構成されている。

操作ログ１３２は、過去に文書１３１が検索された検索結果が示された際に行われた操作についてのログである。図４に示すように、各検索結果について、その検索結果に表示された文書１３１毎に１つのレコードが操作ログ１３２として記録される。
操作ログ１３２には、操作対象の文書１３１の検索順位と、操作対象の文書１３１の識別子と、検索結果が示された際に行われた操作の内容と、検索に使用した検索文と、検索文のグループと、操作を行った日時と、操作を行った利用者の識別子といった情報が含まれる。操作の内容としては、文書１３１のクリックと、文書１３１が役に立つことの表明と、文書１３１が役に立たないことの表明と、文書１３１の閲覧とが含まれる。文書１３１のクリックは、文書１３１に関する情報を表示させる場合に行われる操作である。

文書検索システム１００の動作は、前処理と、文書検索処理とを含む。

＜前処理の説明＞
図５及び図６を参照して、実施の形態１に係る前処理を説明する。
前処理では、文書検索処理で使用される情報がストレージ１３に設定される。具体的には、モデル１３３と重要度パラメータ１３４と評価パラメータ１３５とがストレージ１３に設定される。
前処理は、文書検索処理が実行される度に実行されてもよい。また、前処理は、任意に定めた期間又は任意に定めた文書検索処理の実行回数毎に実行されてもよい。

（ステップＳ１１：モデル計算処理）
モデル計算部１１１は、複数の文書１３１に含まれる単語を、類似する意味の単語が同一のグループになるように複数のグループに分類するモデル１３３を生成する。
具体的には、モデル計算部１１１は、ストレージ１３に記憶された複数の文書１３１それぞれを対象の文書１３１に設定する。モデル計算部１１１は、対象の文書１３１に記載されている文を単語毎に分割する。そして、モデル計算部１１１は、対象の文書１３１を単語の出現回数に基づきベクトル化する。このとき、モデル計算部１１１は、検索に不必要な単語の削除と、類義語のマージと等を行ってもよい。また、モデル計算部１１１は、単語の重要性と単語間の関係性といった指標に基き、ベクトルを調整してもよい。例えば、モデル計算部１１１は、利用者が重要とする単語に関連するベクトルの要素を調整することが考えられる。また、モデル計算部１１１は、単語の上位下位関係に基づき、上位の単語と下位の単語とに関連するベクトルの要素を調整することが考えられる。
その後、モデル計算部１１１は、各文書１３１に記載された単語が似通った意味を持つかどうかを判定する。そして、モデル計算部１１１は、似通った意味をもつ単語が同じグループとなるように、単語を複数のグループに分類する。これにより、モデル計算部１１１は、単語とグループの識別子であるグループ番号との関係を表すモデル１３３を生成する。モデル計算部１１１は、モデル１３３をストレージ１３に書き込む。モデル計算部１１１は、機械学習の手法であるトピックモデルと、ｋ－ｍｅａｎｓ法等のクラスタリング手法と等を用いて、モデル１３３を生成することができる。
なお、モデル計算処理は前処理実行の度に毎回行われる必要はない。文書１３１に新たな文書ファイルが追加されたときのみ、モデル計算処理を行うことも可能である。

（ステップＳ１２：操作信頼度計算処理）
操作信頼度計算部１１２は、操作ログ１３２を参照して、操作信頼度を計算する。操作信頼度は、各操作ログ１３２について計算される。操作信頼度は、検索結果が示された際に行われた操作の信頼度である。言い換えると、操作信頼度は、操作が、正しく行われた操作であったことの度合を示す。つまり、操作信頼度が高い場合には、その操作は正しく行われた可能性が高い。一方、操作信頼度が低い場合には、その操作は誤って行われた可能性が高い。
操作信頼度計算処理について詳しくは後述する。

（ステップＳ１３：重要度パラメータ計算処理）
重要度パラメータ計算部１１３は、ステップＳ１２で計算された操作信頼度に基づき、重要度パラメータ１３４を設定する。重要度パラメータ１３４は、検索順位の決定に使用する重要度を計算する際に、類似度と評価値とをどの程度の割合で考慮するかを決定するためのパラメータである。重要度パラメータ１３４は、基準値Ｌと、グループ毎の類似係数Ｗ_ｓｋ及び評価係数Ｗ_ｅｋとを含む。
重要度パラメータ計算処理について詳しくは後述する。
なお、重要度パラメータ計算処理は事前処理実行のたびに毎回行われる必要はない。モデル計算処理が行われた場合、又は、検索精度の品質が定めた閾値よりも低い場合のみに重要度パラメータ計算処理を行うことも可能である。検索精度の品質は、平均逆順位、中央値、正解文書が上位に出現する割合等である。

（ステップＳ１４：評価パラメータ計算処理）
評価パラメータ計算部１１４は、ステップＳ１２で計算された操作信頼度に基づき、評価パラメータ１３５を設定する。評価パラメータ１３５は、評価値を計算するためのパラメータである。評価パラメータ１３５は、文書１３１毎及びグループ毎に値が設定される。
評価パラメータ計算処理について詳しくは後述する。

＜文書検索処理の説明＞
図７及び図８を参照して、実施の形態１に係る文書検索処理を説明する。
文書検索処理では、前処理で設定されたモデル１３３と重要度パラメータ１３４と評価パラメータ１３５とを用いて、複数の文書１３１から検索文に対応する文書１３１を検索する。具体的には、検索文に対応する文書１３１ほど高い検索順位の文書１３１として出力される。

ステップＳ２２からステップＳ２７の処理と、ステップＳ３０の処理とは、文書検索装置１０によって実行される。ステップＳ２１の処理とステップＳ２８の処理とステップＳ２９の処理とは、検索クライアント２０によって実行される。

（ステップＳ２１：検索文受付処理）
検索文受付部２１１は、利用者から検索文の入力を受け付ける。検索文は、文書１３１を検索するキーワードである。検索文は、１つ以上の単語から構成されている。検索文受付部２１１は、伝送路３０を介して検索文を文書検索装置１０に送信する。

（ステップＳ２２：類似度計算処理）
類似度計算部１１５は、各文書１３１と、ステップＳ２１で送信された検索文との間の類似度を計算する。
具体的には、まず類似度計算部１１５は、図５のステップＳ１１と同様に、各文書１３１をベクトル化する。なお、類似度計算部１１５は、図５のステップＳ１１で生成された各文書１３１についてのベクトルを使用してもよい。
次に類似度計算部１１５は、検索文をベクトル化する。つまり、類似度計算部１１５は、検索文を単語毎に分割する。そして、類似度計算部１１５は、検索文を単語の出現回数に基づきベクトル化する。図５のステップＳ１１で説明した文書１３１のベクトル化の処理と同様に、類似度計算部１１５は、検索に不必要な単語の削除と、類義語のマージと等を行ってもよい。また、類似度計算部１１５は、単語の重要性と単語間の関係性といった指標に基き、ベクトルを調整してもよい。
そして、類似度計算部１１５は、各文書１３１についてのベクトルと、検索文についてのベクトルとを用いて、各文書１３１と検索文との類似度を計算する。ここでは、類似度計算部１１５は、ストレージ１３に記憶された複数の文書１３１それぞれを対象の文書１３１に設定する。類似度計算部１１５は、対象の文書１３１についてのベクトルと、検索文についてのベクトルとのコサイン類似度を、対象の文書１３１と検索文との間の類似度として計算する。

（ステップＳ２３：グループ特定処理）
グループ特定部１１６は、複数の文書１３１に含まれる単語を分類した複数のグループのうち、検索文が関連するグループを特定する。
具体的には、グループ特定部１１６は、検索文をベクトル化する。なお、グループ特定部１１６は、ステップＳ２２で生成された検索文についてのベクトルを使用してもよい。そして、グループ特定部１１６は、モデル１３３を用いて、検索文をグループに分類することにより、検索文が関連するグループを特定する。
モデル１３３によって、検索文に関連するグループとして複数のグループが特定される場合がある。この場合には、グループ特定部１１６は、最も関連する度合が強いグループを関連グループとして特定する。又は、グループ特定部１１６は、複数のグループそれぞれについて検索文が関連する度合を示す所属割合を特定し、所属割合が基準値以上のグループを関連グループとして特定してもよい。例えば、モデル１３３によって、複数のグループそれぞれについて検索文が関連する確信度が計算される場合がある。グループ特定部１１６は、この確信度を所属割合とすることができる。

（ステップＳ２４：評価値計算処理）
評価値計算部１１７は、評価パラメータ１３５を参照して、複数の文書１３１それぞれに対する評価値を計算する。評価パラメータ１３５は、図９に示すように、文書１３１毎及びグループ毎に値が設定される。評価値計算部１１７は、評価パラメータ１３５のうち、ステップＳ２３で特定された関連グループに対する評価パラメータ１３５の値に基づき、複数の文書１３１それぞれに対する評価値を計算する。
具体的には、評価値計算部１１７は、複数の文書１３１それぞれを文書ｊに設定する。そして、評価値計算部１１７は、式１により、文書ｊに対する評価値Ｅ（ｊ）を計算する。ここで、Ｐ_ｅ（ｋ，ｊ）は、文書ｊ及びグループ番号ｋのグループに対応する評価パラメータ１３５の値である。Ｂ（ｋ）は、検索文のグループ番号ｋのグループへの所属割合である。ステップＳ２３で最も関連する度合が強いグループが特定された場合には、そのグループへの所属割合は１になる。ここでは、ｋ＝１，．．．，Ｋのグループ番号のグループが検索文に関連グループとして特定されているとする。ここでは、評価値計算部１１７は、評価値Ｅ（ｊ）とともに、グループ毎の評価値（ｋ，ｊ）を計算する。
＊式１＊
Ｅ（ｊ）＝Σ_ｋ＝１ ^ＫＰ_ｅ（ｋ，ｊ）×Ｂ（ｋ）
Ｅ（ｋ，ｊ）＝Ｐ_ｅ（ｋ，ｊ）×Ｂ（ｋ）

（ステップＳ２５：評価信頼度計算処理）
評価信頼度計算部１１８は、関連グループに関連する検索文による検索結果が示された際に行われた操作から、関連グループの評価値の信頼度である評価信頼度を計算する。
具体的には、評価信頼度計算部１１８は、操作信頼度が第１閾値よりも高い操作ログ１３２を抽出する。評価信頼度計算部１１８は、抽出された操作ログ１３２に含まれる検索結果のうち、関連グループに関連する検索文による検索が行われた検索結果である関連検索結果の数を検索総数として特定する。また、評価信頼度計算部１１８は、関連検索結果について操作が行われた回数である操作総数を特定する。ある操作ログ１３２についての操作が行われた回数は、操作の内容に有が付された数である。例えば、図４の１行目のレコードが示す操作ログ１３２であれば、役立つと閲覧とに有が付されているので、操作が行われた回数は２になる。
正確には、評価信頼度計算部１１８は、式２により、検索総数ｆを計算する。また、評価信頼度計算部１１８は、式３により、操作総数ｓを計算する。ここで、ｆ（ｋ）は、グループ番号ｋに関連する検索文により検索された回数である。ｓ（ｋ）は、グループ番号ｋに関連する検索文による関連検索結果に含まれる文書の操作が行われた回数である。Ｂ（ｋ）は、検索文のグループ番号ｋのグループへの所属割合である。
＊式２＊
ｆ＝Σ_ｋ＝１ ^Ｋｆ（ｋ）×Ｂ（ｋ）
＊式３＊
ｓ＝Σ_ｋ＝１ ^Ｋｓ（ｋ）×Ｂ（ｋ）
そして、評価信頼度計算部１１８は、検索総数と操作総数とから、関連グループの評価値の信頼度である評価信頼度を計算する。具体例としては、評価信頼度計算部１１８は、式４により、評価信頼度ｔを計算する。
＊式４＊
ｔ＝ｓ／ｆ

なお、ここでは、評価信頼度計算部１１８は、グループ毎に評価信頼度を計算した。しかし、評価信頼度計算部１１８は、全てのグループに共通した評価信頼度を計算してもよい。この場合には、評価信頼度計算部１１８は、操作信頼度が第１閾値よりも高い操作ログ１３２に含まれる検索結果のうち、全ての検索文による検索が行われた検索結果の数を検索総数として特定する。また、評価信頼度計算部１１８は、全ての検索結果について操作が行われた回数を操作総数として特定する。

（ステップＳ２６：重要度計算処理）
重要度計算部１１９は、複数の文書１３１それぞれについて、ステップＳ２２で計算された検索文との類似度と、ステップＳ２４で計算された評価値とから重要度を計算する。

この際、重要度計算部１１９は、類似係数Ｗ_ｓｋと、ステップＳ２５で計算された評価信頼度とから類似度に対する重みである類似重みＷ_ｓ（ｔ_ｋ）を計算する。また、重要度計算部１１９は、評価係数Ｗ_ｅｋと、ステップＳ２５で計算された評価信頼度とから評価値に対する重みである評価重みＷ_ｅ（ｔ_ｋ）を計算する。類似係数Ｗ_ｓｋ及び評価係数Ｗ_ｅｋは、図５のステップＳ１３で設定された重要度パラメータ１３４に含まれる値である。重要度計算部１１９は、評価信頼度が高いほど、評価値が重視されるように類似重みＷ_ｓ（ｔ_ｋ）及び評価重みＷ_ｅ（ｔ_ｋ）を計算する。
具体的には、重要度計算部１１９は、式５により、類似重みＷ_ｓ（ｔ_ｋ）を計算する。また、重要度計算部１１９は、式６により、評価重みＷ_ｅ（ｔ_ｋ）を計算する。ここで、ｔ_ｋは、グループ番号ｋのグループについての評価信頼度である。Ｌは、図５のステップＳ１３で設定された重要度パラメータ１３４に含まれる値である。
＊式５＊
ｔ_ｋ≧Ｌのとき、Ｗ_ｓ（ｔ_ｋ）＝Ｗ_ｓｋ
ｔ_ｋ＜Ｌのとき、Ｗ_ｓ（ｔ_ｋ）＝（Ｌ－ｔ_ｋ）Ｗ_ｓｋ
＊式６＊
Ｗ_ｅ（ｔ_ｋ）＝ｔ_ｋＷ_ｅｋ

そして、重要度計算部１１９は、複数の文書１３１それぞれについて、類似度に類似重みＷ_ｓ（ｔ_ｋ）を加味した値と評価値に評価重みＷ_ｅ（ｔ_ｋ）を加味した値とから重要度を計算する。
具体的には、重要度計算部１１９は、複数の文書１３１それぞれを文書ｊに設定する。そして、重要度計算部１１９は、文書ｊについて、式７により、重要度Ｉ（ｋ，ｊ）を計算する。重要度Ｉ（ｋ，ｊ）は、グループ番号ｋのグループに関連する検索文によって検索された文書ｊの重要度である。Ｓ（ｊ）は、文書ｊの類似度である。Ｅ（ｋ，ｊ）は、文書ｊのグループｋについての評価値である。
＊式７＊
Ｉ（ｋ，ｊ）＝Ｓ（ｊ）×Ｗ_ｓ（ｔ_ｋ）＋Ｅ（ｋ，ｊ）×Ｗ_ｅ（ｔ_ｋ）
重要度計算部１１９は、各グループの所属割合を用いて、重要度Ｉ（ｋ，ｊ）から文書ｊの重要度Ｉ（ｊ）を計算する。具体的には、重要度計算部１１９は、式８により、重要度Ｉ（ｊ）を計算する。
＊式８＊
Ｉ（ｊ）＝Σ_ｋ＝１ ^ＫＩ（ｋ，ｊ）×Ｂ（ｋ）

（ステップＳ２７：順位計算処理）
順位計算部１２０は、類似度と評価値とに基づき、複数の文書１３１についての検索順位を計算する。ここでは、順位計算部１２０は、ステップＳ２６で計算された各文書１３１の重要度の高い順に、各文書１３１についての検索順位を決定する。
そして、順位計算部１２０は、伝送路３０を介して、各文書１３１を示す情報と、各文書１３１の検索順位とを示す検索結果を検索クライアント２０に送信する。例えば、順位計算部１２０は、検索順位が高い文書１３１を示す情報ほど上位になるように各文書１３１を示す情報を並べて、検索結果を生成する。順位計算部１２０は、検索順位が上位の一部の文書１３１だけを示す検索結果を生成してもよい。

（ステップＳ２８：結果表示処理）
結果表示部２１２は、ステップＳ２７で送信された検索結果を表示装置に表示する。

（ステップＳ２９：操作取得処理）
操作取得部２１３は、ステップＳ２８で表示された検索結果に対する操作を示す操作情報を取得する。そして、操作取得部２１３は、伝送路３０を介して、操作情報を検索クライアント２０に送信する。

（ステップＳ３０：ログ記録処理）
ログ記録部１２１は、ステップＳ２９で送信された操作情報に基づき、操作ログ１３２をストレージ１３に書き込む。ここで、ログ記録部１２１は、ステップＳ２７で送信された検索結果について、その検索結果に表示された文書１３１毎に１つのレコードを操作ログ１３２として書き込む。

＜操作信頼度計算処理の説明＞
操作信頼度計算処理（図５のステップＳ１２）について説明する。
操作信頼度計算部１１２は、以下の（１）から（５）の信頼度のうち少なくともいずれかを用いて、操作ログｉについての操作信頼度を計算する。ｉは、操作ログ１３２を識別するための添え字である。つまり、操作ログｉはｉ番目の操作ログ１３２を表す。操作信頼度計算部１１２は、２つ以上の信頼度を用いる場合には、各信頼度を乗算する、又は、重み付け加算するといった方法により、操作信頼度を計算する。

（１）閲覧時間による信頼度ｔｉｍｅ_ｉ
操作信頼度計算部１１２は、操作ログｉにおける文書ｊの閲覧時間ｖｉｅｗ_ｊと文書ｊの記載量ａｍｏｕｎｔ_ｊとを用いて、閲覧時間による信頼度ｔｉｍｅ_ｉを計算する。文書の記載量としては、文字数と、文字の密度と、表及び図の大きさと等がある。文字の密度は、１ページ当たりの文字数である。閲覧時間による信頼度ｔｉｍｅ_ｉを用いる場合には、閲覧時間ｖｉｅｗ_ｊが操作ログ１３２に含めて記録されるものとする。
具体的には、操作信頼度計算部１１２は、式８により、操作ログｉの閲覧時間による信頼度ｔｉｍｅ_ｉを計算する。
＊式８＊
ｔｉｍｅ_ｉ＝ｖｉｅｗ_ｊ／ａｍｏｕｎｔ_ｊ

操作信頼度計算部１１２は、文書ｊの記載量ａｍｏｕｎｔ_ｊが任意の値ｘよりも小さい場合は、閲覧時間に関係なく閲覧時間による信頼度ｔｉｍｅ_ｉを高くする。例えば、文書の記載量ａｍｏｕｎｔ_ｊを１以下の値に補正して式８により閲覧時間による信頼度ｔｉｍｅ_ｉを計算する。文書の記載量が各文書１３１を通してあまり変わらない場合、閲覧時間ｖｉｅｗ_ｊのみを用いて閲覧時間による信頼度ｔｉｍｅ_ｉを計算してもよい。例えば、操作信頼度計算部１１２は、ｔｉｍｅ_ｉ＝ｖｉｅｗ_ｊにより、閲覧時間による信頼度ｔｉｍｅ_ｉを計算する。閲覧時間が各文書１３１を通してあまり変わらない、又は、閲覧時間が取得できない場合、文書ｊの記載量ａｍｏｕｎｔ_ｊのみを用いて閲覧時間による信頼度ｔｉｍｅ_ｉを計算しても良い。例えば、操作信頼度計算部１１２は、ｔｉｍｅ_ｉ＝１／ａｍｏｕｎｔ_ｊにより、閲覧時間による信頼度ｔｉｍｅ_ｉを計算する。
後述する利用者の習熟度ｅｘｐｅｒｔ_ｉが高い場合、文書１３１の内容を読み込まなくても要求に合致する文書かどうか判定できる可能性がある。そのため、操作信頼度計算部１１２は、式８について閲覧時間に関係なく閲覧時間の信頼度ｔｉｍｅ_ｉを高くする。例えば、文書の記載量ａｍｏｕｎｔ_ｊを１以下の値に補正して式８により閲覧時間による信頼度ｔｉｍｅ_ｉを計算する。

（２）ログ項目による信頼度
操作信頼度計算部１１２は、操作ログｉに記載されているいずれかの項目を用いて、ログ項目による信頼度ｏｐｅｒａｔｉｏｎ_ｉを計算する。操作ログｉに記載されている項目とは、操作ログ１３２における操作内容を示す項目である。例えば、項目には、文書１３１のクリックがされたか否かの項目と、検索された文書１３１が役に立つことの表明がされたか否かの項目と、検索された文書１３１が役に立たないことの表明がされたか否かの項目と等がある。
具体的には、操作信頼度計算部１１２は、式９により、ログ項目による信頼度ｏｐｅｒａｔｉｏｎ_ｉを計算する。式９において、Ｆ＿ｃｌｉｃｋは、文書１３１のクリックがされた場合に１、参照されていない場合に０をとる。Ｆ＿ｇｏｏｄは、役に立つことの表明がされた場合に１、表明されていない場合に０をとる。Ｆ＿ｂａｄは、役に立たないことの表明がされた場合に１、表明されていない場合に０をとる。また、ｂ，ｃ，ｄは事前に設定される任意の値である。
＊式９＊
ｏｐｅｒａｔｉｏｎ_ｉ＝ｂ×Ｆ＿ｃｌｉｃｋ＋ｃ×Ｆ＿ｇｏｏｄ＋ｄ×Ｆ＿ｂａｄ

（３）ログ取得日時による信頼度
操作信頼度計算部１１２は、利用者の検索日時ｎｏｗ＿ｄａｔｅと、操作ログｉに記載されている検索日時ｌｏｇ＿ｄａｔｅ_ｉとの差分から、ログ取得日時による信頼度ｄａｔｅ_ｉを計算する。利用者の検索日時は、現在日時である。利用者の検索日時に代えて、指定した任意の日時をｎｏｗ＿ｄａｔｅとしてもよい。
具体的には、操作信頼度計算部１１２は、式１０により、ログ取得日時による信頼度ｄａｔｅ_ｉを計算する。
＊式１０＊
ｄａｔｅ_ｉ＝ｎｏｗ＿ｄａｔｅ－ｌｏｇ＿ｄａｔｅ_ｉ

（４）利用者の習熟度による信頼度
操作信頼度計算部１１２は、操作ログｉにおける利用者ｕの習熟度から利用者の習熟度による信頼度ｅｘｐｅｒｔ_ｉを計算する。操作信頼度計算部１１２は、利用者ｕの習熟度を、経験年数ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ_ｕと、検索総数ｃｏｕｎｔのいずれかを用いて計算する。経験年数ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ_ｕ及び検索総数ｃｏｕｎｔは、ストレージ１３に記憶されているものとする。経験年数に代えて役職に応じた値をｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ_ｕとしてもよい。検索総数に代えて、操作ログｉに記載されている操作ログについてのグループの検索総数をｃｏｕｎｔとしてもよい。
具体的には、操作信頼度計算部１１２は、式１１により、利用者の習熟度による信頼度ｅｘｐｅｒｔ_ｉを計算する。式１１において、ｅ，ｆは事前に設定される任意の値である。
＊式１１＊
ｅｘｐｅｒｔ_ｉ＝ｅ×ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ_ｕ＋ｆ×ｃｏｕｎｔ

（５）検索順位による信頼度
操作信頼度計算部１１２は、操作ログｉに記載されている文書ｊの検索順位ｌｏｇ＿ｒａｎｋ_ｊを用いて、検索順位による信頼度ｒａｎｋ_ｉを計算する。
具体的には、操作信頼度計算部１１２は、式１２により、検索順位による信頼度ｒａｎｋ_ｉを計算する
＊式１２＊
ｒａｎｋ_ｉ＝１／ｌｏｇ＿ｒａｎｋ_ｊ

＜重要度パラメータ計算処理の説明＞
重要度パラメータ計算処理（図５のステップＳ１３）について説明する。
重要度パラメータ計算部１１３は、操作信頼度と操作ログ１３２とを用いて、シミュレーションを行い、重要度パラメータ１３４を設定する。
重要度パラメータ１３４には、基準値Ｌと、グループ毎の類似係数Ｗ_ｓｋ及び評価係数Ｗ_ｅｋとが含まれる。ここでは、基準値Ｌは固定値とする。したがって、重要度パラメータ計算部１１３は、グループ毎に類似係数Ｗ_ｓｋ及び評価係数Ｗ_ｅｋを設定する。

図１０を参照して具体的に説明する。
（ステップＳ１３１：ペア設定処理）
重要度パラメータ計算部１１３は、検索文と正解文書のペアを設定する。正解文書は、検索文により検索されるべき文書１３１である。つまり、正解文書は、検索文に関して、利用者の要求に合致する文書１３１である。
具体的には、重要度パラメータ計算部１１３は、操作信頼度が第２閾値よりも高い操作ログ１３２における検索文と文書１３１とのペアを、検索文と正解文書のペアとして設定する。第２閾値は事前に定められた値であり、ある程度の信頼がおける操作ログ１３２を示す値である。あるいは、重要度パラメータ計算部１１３は、利用者又は設計者等によって入力された検索文と正解文書のペアを受け付け、設定してもよい。

（ステップＳ１３２：係数値設定処理）
重要度パラメータ計算部１１３は、グループ毎に類似係数Ｗ_ｓｋ及び評価係数Ｗ_ｅｋの値を設定する。例えば、重要度パラメータ計算部１１３は、各グループの類似係数Ｗ_ｓｋ及び評価係数Ｗ_ｅｋに全て同じ値に設定する。具体例としては、各グループの類似係数Ｗ_ｓｋ及び評価係数Ｗ_ｅｋに０．５を設定する。なお、重要度パラメータ計算部１１３は、各グループの類似係数Ｗ_ｓｋ及び評価係数Ｗ_ｅｋに同じ値を設定する必要はなく、任意の値を設定すればよい。

重要度パラメータ計算部１１３は、ステップＳ１３３からステップＳ１３５の処理を、基準回数だけ繰り返し実行する。基準回数は、事前に設定された値である。

（ステップＳ１３３：ペア選択処理）
重要度パラメータ計算部１１３は、ステップＳ１３１で設定されたペアからランダムに対象のペアを選択する。

（ステップＳ１３４：ログ抽出処理）
重要度パラメータ計算部１１３は、ステップＳ１３３で選択された対象のペアにおける検索文により文書検索処理を行った場合の操作ログ１３２を抽出する。重要度パラメータ計算部１１３は、抽出された操作ログ１３２から、正解文書についての操作ログ１３２を抽出する。

（ステップＳ１３５：パラメータ更新処理）
重要度パラメータ計算部１１３は、ステップＳ１３４で抽出された操作ログ１３２に基づき、評価パラメータの値を更新する。ここでは、重要度パラメータ計算部１１３は、ステップＳ１３３で選択された対象のペアにおける検索文の関連グループについての評価パラメータの値を更新する。
具体的には、図１１に示すように、重要度パラメータ計算部１１３は、操作ログ１３２の項目に応じた加算点を設定しておく。図１１では、文書１３１のクリックの有無と、文書１３１が役に立つことの表明の有無との組合せに応じて、評価パラメータの値の加算点が設定されている。重要度パラメータ計算部１１３は、ステップＳ１３４で抽出された操作ログ１３２における、文書１３１のクリックの有無と、文書１３１が役に立つことの表明の有無とを特定する。重要度パラメータ計算部１１３は、特定された文書１３１のクリックの有無と、文書１３１が役に立つことの表明の有無との組合せに対応する加算点を特定する。そして、重要度パラメータ計算部１１３は、特定された加算点を評価パラメータの値に加算する。

図１２を参照して具体例を説明する。
（Ａ）に示すように、対象のペアは検索文“特許”と正解文書“Ｂ”とである。（Ｂ）に示すように、ステップＳ１３４では、正解文書“Ｂ”の操作ログ１３２である検索順位“２”の操作ログ１３２が抽出される。したがって、文書１３１のクリックの無と文書１３１が役に立つことの表明の有との組合せとなる。図１１において、この組合せの場合には、評価パラメータＰｅの値の加算点は０．２である。ここで、検索文“特許”は、グループ１であるとする。したがって、（Ｃ）に示すように、グループ１の評価パラメータＰｅの値に０．２が加算される。

より正確には、重要度パラメータ計算部１１３は、所属割合を考慮して、各関連グループについて、更新後の評価パラメータの値を計算する。具体的には、重要度パラメータ計算部１１３は、式１３により、更新後の評価パラメータの値Ｐ_ｅ（ｋ，ｊ）を計算する。ここで、Ｐ_ｅ（ｋ，ｊ）は、文書ｊ及びグループ番号ｋのグループに対応する評価パラメータ１３５の値である。Ｐ_ｅ（ｋ，ｊ）’は更新前の評価パラメータの値である。Ｓ（ｉ）は、組合せｉについての評価パラメータの加算点である。Ｂ（ｋ）は、検索文のグループ番号ｋのグループへの所属割合である。
＊式１３＊
Ｐ_ｅ（ｋ，ｊ）＝Ｐ_ｅ（ｋ，ｊ）’＋Ｓ（ｉ）×Ｂ（ｋ）

なお、加算点は、操作ログ１３２における他の項目を用いた組合せに対して設定されていてもよい。例えば、加算点は、役に立たないことの表明を用いた組合せに対して設定されていてもよい。
加算点の値は、利用者又は設計者によって任意に設定される。また、加算点の値は、コンテキストバンディットのアルゴリズム等を用いて設定されてもよい。加算点の値は、抽出された操作ログ１３２における利用者の習熟度と、操作ログ１３２の取得日時と、正解文書の検索順位との少なくともいずれかに応じて変動させてもよい。
操作ログ１３２の取得日時に応じて加算点の値を変動させる場合には、抽出された操作ログ１３２の取得日時と、最新の操作ログ１３２の取得日時との差分により、加算点の値を変動させることが考えられる。

（ステップＳ１３６：最適化判定処理）
重要度パラメータ計算部１１３は、各グループについての類似係数Ｗ_ｓｋ及び評価係数Ｗ_ｅｋが最適化されたか否かを判定する。重要度パラメータ計算部１１３は、最適化されたと判定した場合には処理を終了する。一方、重要度パラメータ計算部１１３は、最適化されていないと判定した場合には処理をステップＳ１３２に戻す。この場合、Ｓ１３２に戻り、類似係数Ｗ_ｓｋ及び評価係数Ｗ_ｅｋを別の値に設定し直す。この時、プログラムのｆｏｒ文などを用いて、係数をａずつ変更しても良い。ａの値は任意に設定する。
重要度パラメータ計算部１１３は、検索精度の品質に基づき、各グループについての類似係数Ｗ_ｓｋ及び評価係数Ｗ_ｅｋが最適化されたか否かを判定する。例えば、重要度パラメータ計算部１１３は、検索精度の品質が、向上したか、又は、任意の精度以上になったかにより、最適化されたか否かを判定する。検索精度の品質としては、平均逆順位と、中央値と、正解文書が上位に出現する割合といった指標がある。どの指標を用いるかは文書検索システム１００の意図に応じて任意に選択される。

＜評価パラメータ計算処理の説明＞
評価パラメータ計算処理（図５のステップＳ１４）について説明する。
評価パラメータ計算部１１４は、複数の文書１３１それぞれを対象の文書に設定し、複数のグループそれぞれを対象のグループに設定する。評価パラメータ計算部１１４は、対象のグループに関連する検索文による検索結果として示された対象の文書１３１に対して行われた操作に基づき、対象の文書１３１及び対象のグループに対する評価パラメータの値を設定する。
具体的には、評価パラメータ計算部１１４は、操作ログ１３２から操作信頼度が第３閾値よりも高い操作ログ１３２を抽出する。第３閾値は事前に定められた値であり、ある程度の信頼がおける操作ログ１３２を示す値である。評価パラメータ計算部１１４は、抽出された各操作ログ１３２を対象の操作ログ１３２として、対象の操作ログ１３２に基づき、評価パラメータ１３５の値を更新する。ここでは、評価パラメータ計算部１１４は、対象の操作ログ１３２における操作対象の文書１３１と、対象の操作ログ１３２における検索文のグループについての評価パラメータ１３５の値を更新する。なお、評価パラメータ１３５には、初期状態では任意の値が設定されているとする。

図１１を参照して具体例を説明する。
図１１に示すように、評価パラメータ計算部１１４は、操作ログ１３２の項目に応じた加算点を設定しておく。図１１では、文書１３１のクリックの有無と、文書１３１が役に立つことの表明の有無との組合せに応じて、加算点が設定されている。評価パラメータ計算部１１４は、対象の操作ログ１３２における、文書１３１のクリックの有無と、文書１３１が役に立つことの表明の有無とを特定する。評価パラメータ計算部１１４は、特定された文書１３１のクリックの有無と、文書１３１が役に立つことの表明の有無との組合せに対応する加算点を特定する。そして、評価パラメータ計算部１１４は、特定された加算点を評価パラメータ１３５の値に加算する。

より正確には、評価パラメータ計算部１１４は、所属割合を考慮して、評価パラメータ１３５の値を計算する。具体的には、評価パラメータ計算部１１４は、式１４により、評価パラメータ１３５の値Ｐ_ｅ（ｋ，ｊ）を計算する。ここで、Ｐ_ｅ（ｋ，ｊ）は、文書ｊ及びグループ番号ｋのグループに対応する評価パラメータ１３５の値である。Ｐ_ｅ（ｋ，ｊ）’は、更新前の評価パラメータ１３５の値である。Ｓ（ｉ）は、組合せｉについての評価パラメータの加算点である。Ｂ（ｋ）は、検索文のグループ番号ｋのグループへの所属割合である。
＊式１４＊
Ｐ_ｅ（ｋ，ｊ）＝Ｐ_ｅ（ｋ，ｊ）’＋Ｓ（ｉ）×Ｂ（ｋ）

図１３を参照して具体例を説明する。
（Ａ）に示すように、対象の操作ログ１３２は、文書“Ｃ”であるとする。そのため、文書１３１のクリックの無、文書１３１が役に立つことの表明の無である。また、検索文のグループは１であるとする。図１１において、この組合せの場合には、加算点は－０．１である。したがって、（Ｂ）に示すように、文書Ａ及びグループ１の評価パラメータ１３５の値に－０．１が加算される。

なお、加算点は、操作ログ１３２における他の項目を用いた組合せに対して設定されていてもよい。例えば、加算点は、役に立たないことの表明を用いた組合せに対して設定されていてもよい。
加算点の値は、利用者又は設計者によって任意に設定される。また、加算点の値は、コンテキストバンディットのアルゴリズム等を用いて設定されてもよい。加算点の値は、抽出された操作ログ１３２における利用者の習熟度と、操作ログ１３２の取得日時と、正解文書の検索順位との少なくともいずれかに応じて変動させてもよい。
操作ログ１３２の取得日時に応じて加算点の値を変動させる場合には、抽出された操作ログ１３２の取得日時と、最新の操作ログ１３２の取得日時との差分により、加算点の値を変動させることが考えられる。

＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態１に係る文書検索装置１０は、検索文に関連するグループについての操作ログ１３２から計算された評価パラメータ１３５から複数の文書１３１それぞれに対する評価値を計算する。これにより、適切な操作ログ１３２を用いて評価値が計算され易い。文書検索装置１０が稼働し始めた初期段階といった、操作ログ１３２が十分に蓄積されていない状況であっても、適切な評価値が計算され易い。
そして、実施の形態１に係る文書検索装置１０は、評価値に基づき、複数の文書１３１についての検索順位を計算する。そのため、操作ログ１３２が十分に蓄積されていない状況であっても、利用者の要求に合致する文書を上位に表示可能である。

実施の形態１に係る文書検索装置１０は、操作ログ１３２の操作信頼度を考慮して評価パラメータ１３５を計算する。これにより、誤った操作に基づき得られた操作ログ１３２に比べ、正しい操作に基づき得られた操作ログ１３２を重視して評価パラメータ１３５を計算可能である。したがって、評価パラメータ１３５を適切に計算可能である。
評価値は、評価パラメータ１３５から計算される。そのため、適切な評価値が計算され易い。

実施の形態１に係る文書検索装置１０は、検索文に関連するグループについての操作ログ１３２から評価信頼度を計算する。そして、実施の形態１に係る文書検索装置１０は、評価信頼度に基づき、類似重みと評価重みとを計算し、類似度と評価値とを考慮する割合を決定する。具体的には、検索文に関連するグループについての操作ログ１３２の信頼度が高い場合には、評価値を重視するように制御される。一方、検索文に関連するグループについての操作ログ１３２の信頼度が低い場合には、類似度を重視するように制御される。これにより、適切な検索順位を計算可能である。

実施の形態１に係る文書検索装置１０は、前処理を繰り返し行うことにより、類似重みと評価重みとを計算するための重要度パラメータ１３４と、評価パラメータ１３５と等を計算し直す。これにより、時間経過とともに変化する利用者の要求に合わせて適切な検索順位を計算することが可能である。

＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
実施の形態１では、評価信頼度計算部１１８は、検索総数と操作総数とから評価信頼度を計算した。これに代えて、評価信頼度計算部１１８は、信頼度が第１閾値よりも高い操作ログ１３２の操作信頼度の和を評価信頼度として計算してもよい。あるいは、評価信頼度計算部１１８は、検索総数と操作総数と信頼度が第１閾値よりも高い操作ログ１３２の操作信頼度の和とから評価信頼度を計算してもよい。

＜変形例２＞
評価信頼度計算部１１８は、複数の文書１３１それぞれについて、文書信頼度を計算してもよい。評価信頼度計算部１１８は、評価信頼度と同様の方法により文書信頼度を計算する。
具体的には、評価信頼度計算部１１８は、信頼度が第１閾値よりも高い操作ログ１３２を抽出する。評価信頼度計算部１１８は、抽出された操作ログ１３２に含まれる検索結果のうち、関連グループに関連する検索文による検索が行われた検索結果である関連検索結果の数を検索総数として特定する。評価信頼度計算部１１８は、複数の文書１３１それぞれを対象の文書１３１に設定する。評価信頼度計算部１１８は、関連検索結果において対象の文書１３１ついて操作が行われた回数である操作総数を特定する。そして、評価信頼度計算部１１８は、評価信頼度と同様に、検索総数と、対象の文書１３１についての操作総数とから、対象の文書１３１についての文書信頼度を計算する。
順位計算部１２０は、文書信頼度により、検索結果として表示する文書１３１を絞り込んでもよい。例えば、順位計算部１２０は、文書信頼度が基準よりも高い文書１３１だけを検索結果に含めることが考えられる。また、順位計算部１２０は、文書信頼度に応じて、文書１３１を示す情報の表示態様を変更してもよい。
これにより、検索結果から適切な文書１３１を利用者が容易に発見することができるようになる。

＜変形例３＞
実施の形態１では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例３として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例３について、実施の形態１と異なる点を説明する。

図１４を参照して、変形例３に係る文書検索装置１０の構成を説明する。
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、文書検索装置１０は、プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３とに代えて、電子回路１５を備える。電子回路１５は、各機能構成要素と、メモリ１２と、ストレージ１３との機能とを実現する専用の回路である。

図１５を参照して、変形例３に係る検索クライアント２０の構成を説明する。
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、検索クライアント２０は、プロセッサ２１とメモリ２２とストレージ２３とに代えて、電子回路２６を備える。電子回路２６は、各機能構成要素と、メモリ２２と、ストレージ２３との機能とを実現する専用の回路である。

電子回路１５，２６としては、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡが想定される。ＧＡは、Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙの略である。ＡＳＩＣは、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔの略である。ＦＰＧＡは、Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙの略である。
各機能構成要素を１つの電子回路１５，２６で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路１５，２６に分散させて実現してもよい。

＜変形例４＞
変形例４として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。

プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３と電子回路１５とを処理回路という。つまり、各機能構成要素の機能は、処理回路により実現される。

また、以上の説明における「部」を、「回路」、「工程」、「手順」、「処理」又は「処理回路」に読み替えてもよい。

以上、本開示の実施の形態及び変形例について説明した。これらの実施の形態及び変形例のうち、いくつかを組み合わせて実施してもよい。また、いずれか１つ又はいくつかを部分的に実施してもよい。なお、本開示は、以上の実施の形態及び変形例に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。

１００ 文書検索システム、１０ 文書検索装置、１１ プロセッサ、１２ メモリ、１３ ストレージ、１４ 通信インタフェース、１５ 電子回路、１１１ モデル計算部、１１２ 操作信頼度計算部、１１３ 重要度パラメータ計算部、１１４ 評価パラメータ計算部、１１５ 類似度計算部、１１６ グループ特定部、１１７ 評価値計算部、１１８ 評価信頼度計算部、１１９ 重要度計算部、１２０ 順位計算部、１２１ ログ記録部、１３１ 文書、１３２ 操作ログ、１３３ モデル、１３４ 重要度パラメータ、１３５ 評価パラメータ、２０ 検索クライアント、２１ プロセッサ、２２ メモリ、２３ ストレージ、２４ 通信インタフェース、２５ 電子回路、２１１ 検索文受付部、２１２ 結果表示部、２１３ 操作取得部、３０ 伝送路、４１ 入力装置、４２ 出力装置。

Claims (14)

1. 検索対象の複数の文書に含まれる単語を分類した複数のグループのうち、検索文が関連するグループを関連グループとして特定するグループ特定部と、
   前記複数の文書それぞれを対象の文書とし、前記複数のグループそれぞれを対象のグループとして、前記対象の文書及び前記対象のグループに対して設定された評価パラメータであって、前記対象のグループに関連する検索文による検索結果として示された前記対象の文書に対して行われた操作に基づき設定された評価パラメータのうち、前記グループ特定部によって特定された前記関連グループに対する評価パラメータに基づき、前記複数の文書それぞれに対する評価値を計算する評価値計算部と、
   前記評価値計算部によって計算された前記評価値に基づき、前記複数の文書についての検索順位を計算する順位計算部と
   を備える文書検索装置。
2. 前記文書検索装置は、さらに、
   前記複数の文書それぞれについて、前記検索文との類似度と、前記評価値とから重要度を計算する重要度計算部
   を備え、
   前記順位計算部は、前記重要度計算部によって計算された前記重要度に基づき、前記複数の文書についての検索順位を計算する
   請求項１に記載の文書検索装置。
3. 前記文書検索装置は、さらに、
   前記関連グループに関連する検索文による検索結果である関連検索結果が示された際に行われた操作から、前記関連グループの評価値の信頼度である評価信頼度を計算する評価信頼度計算部
   を備え、
   前記重要度計算部は、前記評価信頼度計算部によって計算された前記評価信頼度から前記評価値に対する重みである評価重みを計算して、前記類似度と前記評価値に前記評価重みを加味した値とから前記重要度を計算する
   請求項２に記載の文書検索装置。
4. 前記重要度計算部は、前記評価信頼度から前記類似度に対する重みである類似重みを計算して、前記類似度に前記類似重みを加味した値と前記評価値に前記評価重みを加味した値とから前記重要度を計算する
   請求項３に記載の文書検索装置。
5. 前記重要度計算部は、前記評価信頼度が高いほど、前記評価値が重視されるように前記類似重み及び前記評価重みを計算する
   請求項４に記載の文書検索装置。
6. 前記評価信頼度計算部は、前記関連グループに関連する検索文による検索が行われた回数に対する、前記関連検索結果について操作が行われた回数から、前記評価信頼度を計算する
   請求項３から５までのいずれか１項に記載の文書検索装置。
7. 前記文書検索装置は、さらに、
   前記対象のグループに関連する検索文による検索結果として示された前記対象の文書に対して行われた操作の信頼度である操作信頼度を加味して前記対象の文書及び前記対象のグループに対する前記評価パラメータを計算する評価パラメータ計算部
   を備え、
   前記評価値計算部は、前記評価パラメータ計算部によって計算された前記評価パラメータに基づき前記評価値を計算する
   請求項１から６までのいずれか１項に記載の文書検索装置。
8. 前記評価パラメータ計算部は、前記操作信頼度が基準値以上の操作のみに基づき前記評価パラメータを計算する
   請求項７に記載の文書検索装置。
9. 前記文書検索装置は、さらに、
   前記対象の文書の閲覧時間と、前記操作の内容と、前記操作が行われた日時と、前記操作を行った利用者の習熟度と、前記対象の文書の検索順位との少なくともいずれかに基づき、前記操作信頼度を計算する操作信頼度計算部
   を備え、
   前記評価パラメータ計算部は、前記操作信頼度計算部によって計算された前記操作信頼度を加味して前記評価パラメータを計算する
   請求項７又は８に記載の文書検索装置。
10. 前記評価値計算部は、検索された文書が役に立つことの表明を前記操作として、前記評価値を計算する
    請求項１から９までのいずれか１項に記載の文書検索装置。
11. 前記複数の文書に含まれる単語は、類似する意味の単語が同一のグループになるように前記複数のグループに分類され、
    前記グループ特定部は、前記検索文が最も関連するグループを前記関連グループとして特定する
    請求項１から１０までのいずれか１項に記載の文書検索装置。
12. 前記複数の文書に含まれる単語は、類似する意味の単語が同一のグループになるように前記複数のグループに分類され、
    前記グループ特定部は、各グループに前記検索文が関連する度合を示す所属割合が基準値以上のグループを前記関連グループとして特定する
    請求項１から１０までのいずれか１項に記載の文書検索装置。
13. コンピュータが、検索対象の複数の文書に含まれる単語を分類した複数のグループのうち、検索文が関連するグループを関連グループとして特定し、
    コンピュータが、前記複数の文書それぞれを対象の文書とし、前記複数のグループそれぞれを対象のグループとして、前記対象の文書及び前記対象のグループに対して設定された評価パラメータであって、前記対象のグループに関連する検索文による検索結果として示された前記対象の文書に対して行われた操作に基づき設定された評価パラメータのうち、前記関連グループに対する評価パラメータに基づき、前記複数の文書それぞれに対する評価値を計算し、
    コンピュータが、前記評価値に基づき、前記複数の文書についての検索順位を計算する文書検索方法。
14. 検索対象の複数の文書に含まれる単語を分類した複数のグループのうち、検索文が関連するグループを関連グループとして特定するグループ特定処理と、
    前記複数の文書それぞれを対象の文書とし、前記複数のグループそれぞれを対象のグループとして、前記対象の文書及び前記対象のグループに対して設定された評価パラメータであって、前記対象のグループに関連する検索文による検索結果として示された前記対象の文書に対して行われた操作に基づき設定された評価パラメータのうち、前記グループ特定処理によって特定された前記関連グループに対する評価パラメータに基づき、前記複数の文書それぞれに対する評価値を計算する評価値計算処理と、
    前記評価値計算処理によって計算された前記評価値に基づき、前記複数の文書についての検索順位を計算する順位計算処理と
    を行う文書検索装置としてコンピュータを機能させる文書検索プログラム。

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