JPH021057A - 文書検索装置 - Google Patents

文書検索装置

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JPH021057A
JPH021057A JP63185462A JP18546288A JPH021057A JP H021057 A JPH021057 A JP H021057A JP 63185462 A JP63185462 A JP 63185462A JP 18546288 A JP18546288 A JP 18546288A JP H021057 A JPH021057 A JP H021057A
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JP63185462A
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Tetsuya Morita
哲也 森田
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Ricoh Co Ltd
Original Assignee
Ricoh Co Ltd
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Publication date
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Publication of JPH021057A publication Critical patent/JPH021057A/ja
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    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/31—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/313—Selection or weighting of terms for indexing
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00—Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99931—Database or file accessing
    • Y10S707/99933—Query processing, i.e. searching
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 技術分野 本発明は文書検索装置、とくに、検索時に利用者の感覚
に近いキーワード群を生成できる、柔軟で高速な文書検
索装置に関する。
従来技術 従来の文書検索システムは、その登録・検索方法の違い
によって以下の２種類に大別される。
■　〔シソーラス型〕文書登録時に登録オペレータが適
切と思われるキーワードを選択し、書誌的事項と共に登
録を行ない、文書検索時には検索システム利用者がシソ
ーラス（キーワード集）の中から適切と思われるキーワ
ードを指示することによって検索を行なうシステム。
■　〔フリーキーワード型〕文書登録時には書誌的事項
と文書内容のみを登録しておき、文書検索時に検索利用
者がフリーキーワードで検索を行なうシステム。上記２
システムのうち、■はインバーテツドファイルを持たせ
ることもでき、高速検索が可能である。しかし、キーワ
ードのだめの記憶容量負荷がかかることや登録オペレー
タが選択するキーワードの妥当性、シソーラスによる分
類・更新作業の煩雑性・妥当性が大きな問題となってい
る。また、■は余分な記憶容量負荷が小さくて済む、指
示されたキーワーｒを含む文書の有無が明確である、分
類作業が不要等の利点を持つが、全文検索であるため検
索時間がかかる、同義語処理等の曖昧検索に向かないと
いう欠点も持っている。
目　　　的 本発明はこのような従来技術の欠点を解消するために、
動的キーワードコネクションという概念を導入し、文書
登録時にはンーラス等に基づいた煩雑な分類作業を必要
とせず、文書検索時には検索利用者の感覚に近い曖昧検
索を高速に実行できる文書検索装置を提供することを目
的とする。
構成 本発明による文書検索装置は、上記の目的を達成させる
ために、登録文書およびその文書情報がファイルに登録
される際、文書情報よりキーワードを抽出するキーワー
ド抽出手段と、登録文書・キーワード間の関連を示すイ
ンバーテツドファイルを作成するインバーテツドファイ
ル作成手段と、キーワード間の関連情報を記述したキー
ワードコネクション表を作成し、既に登録されている関
連情報の値を変更し、新規関連情報を生成するキーワー
ドコネクション表処理手段と、入力されたキーワードに
よりキーワードコネクション表およびインバーテツドフ
ァイルから検索条件に合致した文書を選出する文書選出
手段とを有する。次に、キーワードコネクションと文書
データベースの概念を示す第２図を用いて本発明の詳細
な説明する。
本発明では、動的キーワードコネクションという新しい
概念を導入した。第２図に示すように文書データベース
中の各文書（＃１．＃２゜＃３・・・、＃Ｎ）は、イン
バーテツドファイル４によりて文書＃１１文書＃２．・
・・１文書＃Ｎ中に含まれるキーワード３ａと対応づけ
られている。さらに、キーワード層３はキーワード３ａ
とキーワードコネクション３ｂと呼ばれるキーワード間
の関連情報とから構成されている。関連情報は、関係名
・重み（数値）・方向（重みの符号）等から成り、関係
名の例としては「同義語」「類義語」「同−文書内に有
りＪ　ｒＩＳ−Ａ関係Ｊ　ｒ　ｌ５−ＰＡＲＴ−ＯＦ関
係」等々が用いられる。
また、重み・方向は関係の強さ・方向を表し、検索利用
者のキーワードアクセスによって数値が変更されていく
。これらの数値はアクセス頻度・履歴等に応じて変更さ
れるため、頻繁に使用されるキーワード３ａや使われか
たの具合によって、キーワード層３全体として次第に検
索利用者の語粟・感覚に近づいてゆく。すなわち、動的
キーワードコネクションが次第に形成される。
ここで、任意の２つのキーワード３ａ間に関連度が、キ
ーワードコネクション３ｂ上に実在するコネクション（
直接コネクション）の重みと関係名の情報を用いて定義
できる。さらに検索者の指定したキーワード群と各キー
ワードとの関係の強さ（キーワード確度）や、検索者の
指定したキーワード群と各ファイルとの関係の強さ（フ
ァイル確度）も前述の重みの関数として定義できる。任
意の２キ一ワード間の関連度やキーワード確度・ファイ
ル確度が得られると、検索しようとする文書に適したキ
ーワード群を選択する際、検索利用者は文書検索装置と
の対話によりキーワード群を主題に適して洗練させてい
くことができるのが特徴である。
この動的キーワードコネクションは第３図に示すキーワ
ードコネクション表で管理することができる。次に、本
発明の文書検索装置の具体的な一実施例を第１図のブロ
ック図により説明する。登録される文書の一例を第４図
（、）、その書誌情報の例を同図（ｂ）に示す。
キーワード抽出部１０は、登録文書１１を入力すると、
そのキーワードを抽出し、キーワードおよび登録文書１
１を文書情報管理部２０、キーワードコネクション表処
理部３０．インバーテツドファイル作成部４０へ出力す
る。
文書情報管理部２０は、キーワードと書誌情報をファイ
ル２１に格納し、検索時に利用可能な形にデータベース
化する。ファイル２１は第２の文書データベース２に対
応している。
キーワードコネクション表処理部３０は、第５図のよう
に必要なキーワードとキーワードコネクション（以下関
連情報と称する）を表化したキーワードコネクション表
第５図〜第８図を作成して、ファイル３１に格納する。
ファイル３１は第２図のキーワード層３に対応している
。
ファイル３１の内容は次第に以下のような動的キーワー
ドコネクションに洗練される。第５図の文書登録前のキ
ーワードコネクション表は文書登録後の第６図の直接コ
ネクションを示す表となり、次に、間接コネクションと
その関連度が加えられた第７図の表となり、これに最終
的なキーワード加重を加えた第８図の表となる。
具体的には、第７図において最終的なキーワード群を（
Ｒ社２通信２画像、神経細胞）とした場合、第７図をも
とに第８図に示す薄いメツシュ部分に＋５、濃いメツシ
ュ部分に＋１０して第８図となる。
インバーテツドファイル作成部４０は、キーワードを登
録文書１１に対応づけるインバーテンドファイルを作成
してファイル４１に格納する。ファイル４１は第２図の
インバーテツドファイル４に相当する。
文書選出部５０は、検索利用者の要求主題・要求概念に
より近い文書ファイルをキーワード群によって抽出する
ことを目的としているもので、キーボード６０からアク
セスする利用者に対してキーワード一覧表をディスブレ
＝７（１：出力する。その中から利用者は要求主題に必
要なキーワードを選択するか、自由キーワードを選択し
て、再びキーボード６ｏから表示検索要求を入力する。
文書選出部５ｏは図示のように以下の各部５１〜５４よ
りなる。
まず、要求処理部５４は、受理したキーワードと関連の
あるキーワードをキーワードコネクション表の中から選
択するために、キーワード間開速度・確度計算部５２に
対して、受理したキーワード、例えば（Ｒ社　通信）を
転送する。
キーワード間開速度・確度計算部５２は、キーワードコ
ネクション表（第６図）から（Ｒ社通信）に関する関連
キーワードと重み（関連の強さ）の情報を抽出する。っ
壕り（Ｒ社　通信）という２つのキーワードからキーワ
ードコネクション表（第６図）を引き、（Ｒ社ＢＴＴ　
（”技術提携”））、（Ｒ社　通信（゛研究開発”））
、（Ｒ社　神経細胞（″同一文書つ〕、（Ｒ社企業（”
Ｉ　Ｓ−Ａ″））、（Ｒ社　画像（゛同一文書”））、
（通信　神経細胞（”類義語”））などの関連情報を得
る。
キーワード間開速度・確度計算部ｓ２は、キーワードコ
ネクション上に実在するコネクション（直接コネクショ
ン）の関連度と関係基とから任意の２キ一ワード間の関
連度を計算し、キーワードコネクション表に格納する。
その際、直接的な関連情報は存在しないが他のキーワー
ドを介して間接的に関連が存在する（１つ以上の径路が
存在する）場合、それら２キ一ワード間には間接コネク
ションが存在するといい、キーワード間開速度の計算式
に基づいて間接コネクションの関連度が計算できる。直
接コネクションも間接コネクションも存在しないような
２キ一ワード間には関連がないものとし、関連度は”Ｏ
”　とする。
以下に、キーワード間開速度の計算式の具体的な一例を
示す。
任意の２キーワードに、　、　Ｋ４間のコネクション（
ｐ＊ｑ）の関連度ＫＲＢＬ　［ＫＰ　＃　Ｋｑ　）は、
キーワードコネクション上に実在するＫｉ　、　Ｋｊ間
のコネクション（ｉ　　ｊ）εＵＣＡＬＬの関係強度Ｓ
ｉｊと関係基Ｎｉｊを用いて定義できる。ただし、ＵＣ
Ａ　Ｌ　Ｌはキーワードコネクション上に実在するＫｉ
　ｌ　Ｋｊ間のコネクションの集合とする。Ｋ、。
Ｋ４．　Ｋ、　、　Ｋｊはキーワードｐ＊ｑｓｉ＊ｊを
表す。
ＫＲＥＬＣＫ、　＋に、）＝ｆ（Ｓｉ　ｊ＋Ｎｉ　ｊ　
ｐＰ　＋ｑ　）　　　・・・（１）Ｋｎｖ、ｂｃＫｐ　
ｅ　Ｋｑ　）を決定する関数ｆＣ８ｉｊ、Ｎｉｊ。
ｐ、ｑ　）としては色々な実現方法が考えられるが、そ
の−例を以下に示す。
■　［ＫｐｐＫｑ’３間に直接コネクション（（Ｋ、、
に、１間を直接結ぶコネクションをいう）が存在してい
るとき、 ｆＣ８ｉｊｌＮｉｊＩｐｇｑ〕＝Ｓｉｊ＊ＡＭＰ〔Ｎｉ
ｊ〕　　　…（２）ただし輸ｐ（Ｎｉｊｌは、重み付け
をする係数で関係基によって異なる。例えば、Ｎｉｊ　
　によって以下のように実装できる。
（ＣＡＳＥ　Ｎｉｊ　（”同意語”（ＳＥＴＱ　ＡＭｐ
（Ｎｉｊ）１．０））（“類義語”（５ＥＴＱ　ＡＭｐ
（Ｎｔ　ｊ］　０．８　）　）（”反意語”（ＳＥＴＱ
　ＡＭｐ［Ｎｔｉ：ｌ　　Ｏ，５）　）　）上式はＮｉ
ｊが”同意語”ならばＡｕｐ（Ｎｔｊ〕に１．０を６類
義語”ならば０．８を・・・代入することを示す。
■　（Ｋ、、に、１間に直接コネクションが存在してい
ないときで、（イ）かつ、（Ｋｐ＊Ｋｑ）間に間接コネ
クション（（ＫＰ　ｔＫｑ〕間の径路を構成する、複数
の直接コネクション群をいう。当然、間接コネクション
は複数の径路が存在しうる）が存在しているとき、間接
コネクションの番号を０１〜Ｃｎとし間接コネクション
ＣＫを構成する直接コネクションの集合をＵＣＫとする
と、ΣはＵＣＫに含まれる直接コネクション（ｉｊ）に
ついての総和を示す。ＭＩＮはＣ１〜Ｃｎまでのｎ個の
間接コネクションの関連度のうち最小値を返す。
（ロ）かつ、（Ｋ、、に、）間に間接コネクションが存
在しないとき、 ’［−５ｔｊｔＮｔｊＩｐｅｑ：ｌ　＝　Ｏ・・・（４
）第９図に示すキーワードコネクションの一例を用いて
、■、■、（イ）、←）の場合を第１０図に示す。図で
は［Ｋ、、に、）を［ｐ−ｑ：］の形式で表わす。
任意の２キ一ワード間の関連度の計算式の意味について
解説を加える。
キーワードコネクションは、前述のようにキーワードと
キーワード間の関連情報をコネクション（アーク）とす
る網（グラフ）を配列もしくは表として実装したもので
ある。この網は通常、完全グラフではない。つまり、全
てのキーワードがすべてのキーワードとコネクションを
持っているとは限らない。そこで任意の２キ一ワード間
の関連度をコネクションとする仮想的な完全グラフを構
築することを考える。これは、キーワードコネクション
上に実在するコネクション情報を用いて、間接的な接続
径路を持つ２キーワード間の関連度を計算することに相
当する。
（２）式：　Ｋ、　、　Ｋｑ間に直接コネクション（ｐ
。
ｑ）が存在している場合、（ｐ＊ｑ）間の関連度は、単
純にコネクションの関連度Ｓ、に、関係基によって異な
る重み係数を掛けるだけでよい。
（３）式：これは径路が複数存在しうる間接コネクショ
ンの関連度をそれぞれの径路ごとに計算し、その中で最
適な値を返す。（Ｓｉｊ＊ＡＭ　Ｐ　ＣＮ１ｊ〕）−”
の項はＵＣＫ（ある径路ＣＫを形成する直接コネクショ
ンの集合）に含まれるある直接コネクション（ｉ　　ｊ
）の開速度ＫＲオ［Ｋ　４　ｖ　Ｋｊ）の逆数であシ、
これをすべてのコネクション（１＄　Ｊ　）　”−ＵＣ
Ｋについて加算したものがＣＫ、　、に、：）間の間接
コネクションＣＫの評価値（次元は１／関連度）となる
。
この評価値をＣ１〜Ｃｎマでのｎ個のすべてのコネクシ
ョンについて計算し、その中の最小値の逆数（次元は関
連度）を間接コネクションの関連度ＫＲｚｔ、ＣＫ、ｅ
Ｋｑ）とする。
第６図の関連情報を直接コネクションとし、簡単のため
に重み係数をすべて１．０としたときのキーワードコネ
クション表を第８図に示す。
第８図は第６図から求めた間接コネクションとその関連
度を示す。
第８図では、間接コネクションが６つ生成されている。
これらは、関連度の計算式において■（イ）の場合に相
当しく３）式を用いて計算されている。−例として、「
企業」「通信」間の間接コネクションの計算過程を考え
る。
「企業」「通信」間の径路としては （１）「企業」→「Ｒ社」→「通信Ｊ　、（２）　ｒ企
業」→ｒ　ＢＴＴ　ｊ→［通信ｊ　、（３）　ｒ企業」
→「Ｒ社」→［ＢＴＴ　Ｊ→「通信Ｊ　、（４）　ｒ企
業」→「Ｒ社」→「神経細胞」→「通信Ｊ　、　（５）
「企業」→ｒ　ＢＴＴ　Ｊ→「Ｒ社」→「通信」、等々
が上げられるが、仲介するキーワードが少ないほど関連
度が高いので（１）または（２）の径路の場合が（３）
式の逆数のＭＩＮであると考えられ、この２径路のみに
ついて計算し確度の大きいほうをとる。
（１）「企業」→「Ｒ社」→「通信」 、．Σ（Ｓ・・＊ＡＭｐ［Ｎ４　ｊ））−”　＝　１／
９０＋１／３０＝４／９０Ｊ （２）「企業」→ｒ　ＢＴＴ　Ｊ→「通信」・°・　Σ
（Ｓｉｊ＊ＡＭＰ［Ｎ１ｊ））−１＝１１５０＋１／４
０＝９／２００、・、ＫＲＥＬ［ｒ企業」、「通信」〕
＝　（ＭＩＮΣ（Ｓｌ、＊ＡＭ、〔Ｎｉｊ〕）−１）−
１＝　９０／４＝２２．５ また、キーワード間開速度・確度計算部５２ば、第８図
のキーワードコネクション表から（Ｒ社　通信）に関す
る関連キーワードと重みの情報を抽出し、キーワード確
度を計算する。
まず、「Ｒ社」、「通信」という２つのキーワードから
キーワードコネクション表（第８図）を引き、（Ｒ社　
ＢＴＴ　　（“技術提携”５０））、（Ｒ社　通信　（
“研究開発”３０））、（Ｒ社　神経細胞　（°゛同一
文書″８０））、（Ｒ社　企業　（”　ｘｓ−Ａ″９０
））、（Ｒ社　画像（゛同一文書”８０））、（通信　
ＢＴＴ（”枡研究開発”４０））（通信　神経細胞　（
″類義語”２０））、（通信　企業（゛′間接’２２．
５））、（通信　画像（″間接″２１．８））という指
定された２キーワードに関連のある９つの関連情報を抽
出する。これらの関連度を用いて任意のキーワード確度
が求められる。
キーワード確度の計算方法： キーワードに、のキルワード確度は、確度針ｇを実行し
たいキーワード群の集合をＫ。ＬＸＳＴＳとすればキー
ワード確度ＫＣは、 ただし、ΣはＫｃＬ工ＳＴＳ　に含まれるキーワードを
それぞれＫ　に代入したときのＫＲＥＬの総和を示す。
上記のようにＫＣＬＩＳＴＳ　＝　（Ｒ社　通信）のと
き、例えばキーワードｒ　ＢＴＴ　Ｊのキーワード確度
ＫＣは ＫＣ（ＢＴＴ　、　（Ｒ社　通信）〕＝ΣＫＲＥＬＣＫ
、ＩＫ、：１＝ＫＲＥＬＣＢＴＴ、Ｒ社〕＋ＫＲ８Ｌ（
ＢＴＴ、通信）＝５０＋４０ 同様にして「神経細胞」「企業」「画像」のキーワード
確度はそれぞれ以下のようになる。
ＫＣ［神経細胞、（Ｒ社　通信）〕＝１００ＫＣ〔企業
、（Ｒ社　通信））＝１１２．５ＫＣ（画像、（Ｒ社　
通信））＝１０１．８ソ一ト部５３は、キーワード間開
速度確度計算部５２から得られたこれらの関連キーワー
ド群を強度の強い順にソートして、その結果を表示管理
部５５へ渡す。
表示管理部５５は前記関連キーワード群をデイスプレィ
７０に出力し、利用者へ表示する。
このようにして利用者は、対話的な操作で自分の要求す
る文書についての概念・主題をキーワード群に反映させ
ることができる。対話的操作を繰り返しながらキーワー
ド群を洗練させ、最終的なキーワード群を得る。例えば
、利用者は（Ｒ社　通信　画像　神経細胞）というよう
にキーワードを選択し、この最終的なキーワード群が文
書選択要求とともに要求処理部５４へ送られる。
要求処理部５４は文書選択要求を受けとるとファイル確
度計算部５１にキーワード群を転送する。同時に、最終
的なキーワード群に関する関連情報の重みを加重するよ
うキーワードコネクション処理部３２に指示する。すな
わち、例えば文書選択要求時に与えられたキーワード群
に含まれるキーワードに関するすべてのコネクションの
重みを＋５づつ加える等してコネクション表を変更すれ
ばよい。現在のキーワードコネクションが第７図のよう
であり、指定されたキーワード群が（Ｒ社　通信　画像
　神経細胞）であったとき、これら４つのキーワードに
関するコネクションの重みを＋５したものが第８図であ
る。コネクションの片側のキーワードのみが指定されて
いる場合は＋５となり、両側のキーワードが指定されて
いる場合＋１０となっている。
また、コネクション表が更新される際、検索以前に存在
しなかった新しいコネクションの生成も行なわれる。新
しいコネクションには、“アクセス″という関係基と所
定の初期値（例えば５０）が与えられる。
ファイル確度計算部５１は、受理したキーワード群とキ
ーワードコネクション表（第７図）を用いて、登録文書
のファイル２１についてファイル確度を計算し、ソート
部へ結果を転送する。ファイル確度の計算方法は、−例
として選択されたキーワードとファイル２１の文書情報
内に含まれるキーワードとのそれぞれの関連度の総和を
正規化した値とすることとして定義できる。例えば、（
Ｒ社　通信　画像　神経細胞）という選択されたキーワ
ードと登録文書１１（第４図（ａ）とから計算されるフ
ァイル確度は、キーワード群同図（Ｃ）とキーワードコ
ネクション表（第７図）中から（Ｒ社　神経細胞　８０
）（Ｒ社　画像　８０）（通信　Ｒ社　３０）（通信　
神経細胞　２０）（画像Ｒ社　８０）（画像　神経細胞
　８０）（神経細胞　Ｒ社８０）（神経細胞　画像　８
０）を引いて関連度の総和を求め、また例えばＲ社、画
像、神経細胞のように選択されたキーワードそのものが
文書１１中に含まれている場合にはさらに各１００ずつ
を加え、キーワード数４で正規化した値 （（８０＋８０＋３０＋２０＋８０＋８０＋８０＋８０
＞＋１００畳３　）／　４＝　２０７．５となる。この
計算がすべてのファイルについて行なわれた後、ソート
されて利用者へ表示される。
次に、第１図の実施例の動作について説明する。
キーワード抽出部１０を経た登録文書１１と、その書誌
情報１２は文書情報管理部２０に入力される。また、キ
ーワード抽出部１０から登録文書１１とそれから抽出さ
れたキーワードが、キーワードコネクション表処理部３
０とインバーテツドファイル作成部４０に入力される。
前者では「同一文書に有り」などの関係によりキーワー
ドコネクション表に新しい関連情報が追加される。例え
ば、文書登録前のキーワードコネクション表が第５図の
ように与えられている時に第４図（ａ）のような文書が
登録されるとキーワードコネクション表は第６図のよう
になる。
第６図では、新たに（Ｒ社　神経細胞（”同一文書″　
８０））（Ｒ社　画像（°同一文書″　８０））（神経
細胞　画像　（”同一文書”　８０））の３つの新規コ
ネクションが追加されている。
後者ではインバーテンドファイルに新しいキーワードと
文書の対応関係が追加される。
文書選出部５０では、まず要求処理部５４が検索利用者
からの表示・検索要求を受け、キーワード表示要求であ
ればキーワード間開速度・確度計算部５２の結果をソー
トして表示管理部５５がキーワード−覧の表示を行なう
。またファイル表示要求であればファイル確度計算部５
１の、、結果をソートしてファイル確度の一覧を表示す
る。まず、検索利用者がいくつかのキーワードを指定す
ると、それらに関係の深いキーワードの一覧が表示され
るので、利用者はそれらの中から再びキーワードを選択
できる。これを繰り返すことにより、検索利用者は検索
対象の文書に適したキーワード群を次第に洗練させてい
くことができる。
次に、本発明の特徴とする「動的キーワードコネクショ
ン法」について詳しく説明する。
（ａ）　　動的キーワードコネクションを持つネットワ
ークモデルとは、第１１図に示すようにキーワードをノ
ード（Ｎｏｄｅ）　　とし、キーワード間の関連（Ｒｅ
　１ａｔｉｏｎｓｈｉｐ　）情報をアーク（Ａｒｃ）と
する有向グラフであり、関連情報は、関係名、重み、方
向（重みの符号）からなシ、それらの値が外界からの刺
激によって自律的に変化することによりネットワーク自
体が学資機能を持つ。
ここで、重みは、関連の強さを表しており、そのアーク
によって結合されるキーワードの検索（アクセス）頻度
に応じて重みの値が変化する。第１２図は登録前後のネ
ットワークの変遷を示す図である。
（ｂ）具体的な説明 ■　学習機能：ユーザは検索を実行する際、キーワード
を指定する。ＤＢＭＳは、そのキーワードを検索し表示
すると同時にそのキーワードに接続されるアークの重み
に一定値（Ｄａｔａ　−Ｒｅｌａｔｉｏｎ　　依存性が
あってもよいだろう。）を加える。複数のキーワードを
指定することも可能であシ、アクセスされたキーワード
に接続すれるアークのすべてについて同様の処理を行う
。
ある重み値があらかじめ設定された最大値を超えたら、
余技の重み値を正規化（一定値を引くだけでよい。）す
る。これにより頻繁にアクセスされるキーワードに接続
されるアークの重みの平均値は次第に増加し、アクセス
されないキーワードのそれは低くなっていく。
■　あいまい検索：検索時には、ユーザが与えたキーワ
ードから派生を許す距離（重みの和）のスレッショール
ドを同時に指定するととだより、その距離内にあるキー
ワードについて検索を行うことができる。
■　キーワード・ガーベッジコレクション（ＧＣと称す
る）ニジステムは、必要に応じてキーワードのＧＣを行
うことにより、メモリ領域の低減を可能にする。
ＧＣには、キーワードに接続されるアーク重みの総和、
もしくはアークの重みの最大値、もしくはアークの重み
の平均値が一定値以下のものを選ぶなどの方法が考えら
れる。
■　キーワードのクラスタ化：複数のキーワード間の関
係が同意語・同義語であシ、それらを結ぶアークの重み
が極めて高く、シかもそれらが完全グラフをなしている
とき、それらのノードはクラスタ化でき、一つの実体名
によって代表させるととができる。クラスタ内部はリレ
ーショナルで記述できるため、効率的である。
■　ＧＣ，すなわちクラスタ化は、キーワードの組合せ
の爆発的な増加を防ぐためにも有効な方法である。
■　高速検索適応型インバーテツドファイル（Ａ、１．
Ｆ、と称する）：キーワードを含むテキスト塩をあらか
じめ一覧表にしておく。Ａ、１．Ｆ、はそのキーワード
に接続されるアークの重み総和の大きさによって要・不
要を決めてもよい。
■　空き時間の効率的利用：ユーザが新しいファイルを
入力した後の空き時間を利用して、検索ルーチンをメイ
ンプログラムと並行して走らせＡ、１．Ｆ、を作成する
。
（ｃ）索引分類作成支援／文書登録アルゴリズム文書登
録手Ｊ＠： ■　登録しようとするテキスト内を検索し、現在のキー
ワードネットワークに含まれるキーワード群のなかで使
用されているものを抽出する。
■　次に、ユーザはそれらを見て、さらに必要と思われ
るキーワードがある場合には、そのキーワードを新規登
録するために入力する。その際、ユーザは新規キーワー
ドの分類を指定する必要はなく、ただ入力しさえすれば
よい。
（全自動にするより、前述の抽出されたキーワードをユ
ーザに表示し、新規キーワードがどのキーワードに関連
しているかを指示させてもよいだろう。） ■　次にシステムは、その新規キーワードは前述の抽出
されたキーワードと関連があると考え、新規キーワード
をそれら抽出されたキーワードの「近傍」に置き、新し
いコネクションを張る（登録完了）。
（ｄ）動的キーワードコネクション法の効果テキスト検
索はキーワードを基に実行されるため、キーワードコネ
クションはテキスト依存性が強いほうがよい。本アルゴ
リズムはキーワードの分類が画一的でなく、登録テキス
トに依存しているため動的に変化する。
ニーｆのｇ覚に近いキーワードコネクションを形成でき
る。また、逆に登録オペレータによる偏りを全く無くす
ことも可能。キーワードの分類を指定する必要がない。
効果 以上説明したように本発明は次のような効果を有する。
（１）キーワードの分類が画一的でない。
文書登録第４レータによる分類の偏シの影響を受けない
。
（２）ニーデーフレンドリ−なシステム検索を実行して
いくにつれてキーワードコネクションが変化し、キーワ
ード層自体が学習していくので、ユーザの感覚・語常に
あったキーワードを対話的に選択できる。
（３）あいまい検索が可能 ■ファイル確度の閾値 ファイル確度に対して閾値を設けることにより、指定閾
値以上の確度を持った文書ファイルのみを検索できる。
■キーワード確度に対して閾値を設けることにより、指
定閾値以上の確度を持ったキーワードを検索用キーワー
ドに使用することができる。
（４）固定キーワード分類 シソーラス型システムより登録・検索が柔軟かつ容易と
なり、全文検索型システムよシ高速かつ同義語処理等の
あいまい処理が可能となる。
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明の文書検索装置の一実施例を示すブロッ
ク図、 第２図は、キーワードコネクションと文書データベース
の概念図、 第３図はキーワードコネクション表の例ヲ示す図、 第４図（ａ）は文書登録例、同（ｂ）は書誌情報例、同
（ｃ）はキーワード例を示す説明図、第５図は第４図（
ａ）の文書登録前のコネクション表の例を示す図、 第６図は第４図（ａ）の文書登録後のコネクション表の
例を示す図、 第７図は第６図に対してキーワード群による加重を行な
った後のコネクション表の例を示す図、 第８図は第６図から求めた間接コネクションとその関連
度の図、 第９図はキーワードコネクションの一例を示す図、 第１０図はそのキーワード間のコネクションを示す図、 第１１図はキーワードコネクション・ネットワークモデ
ルの例を示す図、 第１２図は登録前後のネットワークモデルの変遷を示す
図である。 １０・・・・・・・・・キーワード抽出部１１・・・・
・・・・・登録文書 １２・・・・・・・・・書誌情報 ２０・・・・・・・・・文書情報管理部２１．３１．４
１・・・ファイル ３０・・・・・・・・・キーワードコネクション表処理
部４０・・・・・・・・・インバーテツドファイル作成
部５０・・・・・・・・・文書選出部 ５１・・・・・・・・・ファイル確度計算部５２・・・
・・・・・・キーワード間開速度・確度計算部５３・・
・・・・・・・ソート部 ５４・・・・・・・・・要求処理部 ５５・・・・・・・・・表示管理部 ６０・・・・・・・・・キーゴード ア０・・・・・・・・・ディスグレー 淳Δ凹

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 １、登録文書およびその文書情報がファイルに登録され
    る際、該文書情報よりキーワードを抽出するキーワード
    抽出手段と、 前記登録文書と前記キーワードとの間の関連を示すイン
    バーテッドファイルを作成するインバーテッドファイル
    作成手段と、 前記キーワード間の関連情報を記述したキーワードコネ
    クション表を作成し、既に記録されている関連情報の値
    を変更し、新規関連情報を生成するキーワードコネクシ
    ョン表処理手段と、入力されたキーワードにより前記キ
    ーワードコネクション表および前記インバーテッドファ
    イルから検索条件に合致した文書を選出する文書選出手
    段とを有することを特徴とする文書検索装置。 ２、特許請求の範囲第１項記載の文書検索装置において
    、 指定されたキーワード群によって変更された前記キーワ
    ード間の関連情報の値と前記インバーテッドファイルと
    から所定の計算によって求められる、登録文書のファイ
    ルごとの前記キーワード群内の前記関連情報の値の平均
    値をファイル確度と定義し、 該ファイル確度に対して閾値を指定し、該閾値以上のフ
    ァイル確度をもつファイルを検索結果とすることを特徴
    とする文書検索装置。 ３、特許請求の範囲第１項記載の文書検索装置において
    、 前記キーワード間の関連情報の値の大きさをキーワード
    間の関連度と定義し、 検索時に指定されたキーワードから派生を許す関連度の
    閾値が指定されたとき、該閾値以上の関連度を持つキー
    ワードについてのみ検索を行なうことを特徴とする文書
    検索装置。４、特許請求の範囲第１項記載の文書検索装
    置において、 任意のキーワードと指定されたキーワード群に含まれる
    それぞれのキーワードとの前記関連度から所定の計算に
    よって求められる、任意のキーワードと指定されたキー
    ワード群との関連の強さを任意のキーワードのキーワー
    ド確度と定義し、 検索者が該キーワード確度順にソートされたキーワード
    一覧表を用いて検索用キーワード群を作成することを特
    徴とする文書検索装置。
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