JPH0454564A - 重み学習型テキストベース検索装置 - Google Patents
重み学習型テキストベース検索装置Info
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- JPH0454564A JPH0454564A JP2163154A JP16315490A JPH0454564A JP H0454564 A JPH0454564 A JP H0454564A JP 2163154 A JP2163154 A JP 2163154A JP 16315490 A JP16315490 A JP 16315490A JP H0454564 A JPH0454564 A JP H0454564A
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- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 12
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 claims description 11
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000000034 method Methods 0.000 description 7
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
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- 102220131033 rs145667920 Human genes 0.000 description 1
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- 102220279244 rs1555053901 Human genes 0.000 description 1
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- 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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
この発明は、自然文または単語列で表現されたデータを
検索対象として、入力される文または単語列との１８１
性を考慮して検索する重み学習型テキストベース検索装
置に関する。
検索対象として、入力される文または単語列との１８１
性を考慮して検索する重み学習型テキストベース検索装
置に関する。
似度算出で用いる重みを自動的に変更することにより１
次回の入力からは的確な検索結果が得られるよう学習す
るようにすることを目的としている。
次回の入力からは的確な検索結果が得られるよう学習す
るようにすることを目的としている。
文または単語列で表現された検索対象文を検索対象とす
る従来のデータヘース装置として、検索対象文と入力文
との類似度を算出して検索するテキスト型データベース
装置が知られている（例えば、特願平１−１１１６２６
ｒテキスト型データベース装置」）。
る従来のデータヘース装置として、検索対象文と入力文
との類似度を算出して検索するテキスト型データベース
装置が知られている（例えば、特願平１−１１１６２６
ｒテキスト型データベース装置」）。
しかしながら、＊ｍ度の算出はあらかじめ決められた算
出法に基づいて算出されるため、的確な検索結果が得ら
れない入力文に対しては、何度入力しても的確な検索結
果が得られなかった。
出法に基づいて算出されるため、的確な検索結果が得ら
れない入力文に対しては、何度入力しても的確な検索結
果が得られなかった。
この発明は、自然文または単語列で表現された検索対象
文を検索対象とし１表示された候補文の中からユーザが
選択した選択結果に基づいて、Ｗ４〔課題を解決するた
めの手段〕 この発明によるテキストベース検索装置は、単語辞書、
形態素解析部、テキストベース蓄積部類似度算出部、候
補文表示部、ユーザ選択部１重み更新部をそなえるよう
に構成されている。そして、上記類似度算出部によって
候補文を抽出し。
文を検索対象とし１表示された候補文の中からユーザが
選択した選択結果に基づいて、Ｗ４〔課題を解決するた
めの手段〕 この発明によるテキストベース検索装置は、単語辞書、
形態素解析部、テキストベース蓄積部類似度算出部、候
補文表示部、ユーザ選択部１重み更新部をそなえるよう
に構成されている。そして、上記類似度算出部によって
候補文を抽出し。
上記候補文表示部によって表示する。そして、その結果
をみて１重みを変更するようにする。
をみて１重みを変更するようにする。
候補文表示部５で表示された文をユーザが選択した後、
入力文に含まれる表記及び意味カテゴリが１選択された
検索対象文と選択されなかった検索対象文との両方に含
まれるか、一方のみに含まれるかによって、各検索対象
文ごとに重みを増減させて、テキストベース蓄積部３に
蓄積された重みを更新することによって２次回の入力か
ら的確な検索結果が得られるよう学習する。
入力文に含まれる表記及び意味カテゴリが１選択された
検索対象文と選択されなかった検索対象文との両方に含
まれるか、一方のみに含まれるかによって、各検索対象
文ごとに重みを増減させて、テキストベース蓄積部３に
蓄積された重みを更新することによって２次回の入力か
ら的確な検索結果が得られるよう学習する。
第１図は本発明の実施例を示すブロック図である。以下
、第１図において、１は単語辞書、２は形態素解析部、
３はテキストベース蓄積部、４は類似度算出部、５は候
補文表示部、６はユーザ選択部、７は重み更新部、８は
重み学習型テキストベース検索装置を表している。なお
、以下の説明においては、意味カテゴリごとに重みを付
与する方法について説明するが１表記に対して重みを付
与する方法や意味カテゴリと表記との両方に重みを付与
する方法などにも、同様な方法で実現できる。
、第１図において、１は単語辞書、２は形態素解析部、
３はテキストベース蓄積部、４は類似度算出部、５は候
補文表示部、６はユーザ選択部、７は重み更新部、８は
重み学習型テキストベース検索装置を表している。なお
、以下の説明においては、意味カテゴリごとに重みを付
与する方法について説明するが１表記に対して重みを付
与する方法や意味カテゴリと表記との両方に重みを付与
する方法などにも、同様な方法で実現できる。
第２図は単語辞書１の例を示す図である。単語辞書１に
は、形態素解析処理で必要な単語表記及び意味カテゴリ
を蓄積している。例えば、単語表記ｒＬｓＥ、には２つ
の意味カテゴリ〔信号〕。
は、形態素解析処理で必要な単語表記及び意味カテゴリ
を蓄積している。例えば、単語表記ｒＬｓＥ、には２つ
の意味カテゴリ〔信号〕。
〔装！〕が付与されている。
形態素解析部２は、単語辞書１を参照して２人力文を構
成する単語の表記と各単語の意味カテゴリとを抽出する
。第３図は、入力文ｒＬＣＮＥが異常動作する。」を入
力したときの形態素解析結果の例を示す図である。
成する単語の表記と各単語の意味カテゴリとを抽出する
。第３図は、入力文ｒＬＣＮＥが異常動作する。」を入
力したときの形態素解析結果の例を示す図である。
Ｉ！像度算出部４は、形態素解析部２で得られた結果と
テキストベース蓄積部３の情報とを基に各検索対象文と
入力文との間の類伯性を表す評価値を計算する。
テキストベース蓄積部３の情報とを基に各検索対象文と
入力文との間の類伯性を表す評価値を計算する。
テキストベース蓄積部３には、第４図に示すように、検
索対象文に含まれる単語の表記と意味カテゴリと重みと
を蓄積している０文番号１は検索対象文ｒＬｓＨの動作
が異常、Ｊに対して保存された情報であり１例えば、意
味カテゴリ〔信号〕には０．５の重みが付与されている
０表記及び意味カテゴリは、形態素解析部２と同様な方
法で得ることができる０重みに対しては１重要度を考慮
して設定することもできるが、ここでは、各単語に対す
る重みの合計が１．０となるよう、各単語に付与されて
いる意味カテゴリの個数で１．０を割った値を与えた場
合について説明する。
索対象文に含まれる単語の表記と意味カテゴリと重みと
を蓄積している０文番号１は検索対象文ｒＬｓＨの動作
が異常、Ｊに対して保存された情報であり１例えば、意
味カテゴリ〔信号〕には０．５の重みが付与されている
０表記及び意味カテゴリは、形態素解析部２と同様な方
法で得ることができる０重みに対しては１重要度を考慮
して設定することもできるが、ここでは、各単語に対す
る重みの合計が１．０となるよう、各単語に付与されて
いる意味カテゴリの個数で１．０を割った値を与えた場
合について説明する。
１！（１４度算出方法には多くの方法があるが、以下で
はその１例について説明する。検索対象文ｐに対する類
似度をＶｐ、検索対象文ｐ中の意味カテゴリをＣｐｋ、
意味カテゴリＣｐｋに対する得点および重みを各々Ｄｐ
ｋ、Ｗｐｋとする。
はその１例について説明する。検索対象文ｐに対する類
似度をＶｐ、検索対象文ｐ中の意味カテゴリをＣｐｋ、
意味カテゴリＣｐｋに対する得点および重みを各々Ｄｐ
ｋ、Ｗｐｋとする。
ただし、Ｄｐｋ＝ ０：Ｃｐｋが入力文中に存在しな
い場合 １０：Ｃｐｋが入力文中に存 在する場合 評価値Ｖｐを以下のように与える。
い場合 １０：Ｃｐｋが入力文中に存 在する場合 評価値Ｖｐを以下のように与える。
Ｖｐ＝Ｗｐｌ・Ｄｐｌ＋Ｗｐ２・Ｄｐ２＋・・・第５図
は、第３図で用いた入力文と同じ入力文を与えたときの
３文番号１および文番号２の検索対象文に対する類似度
Ｖｌ、Ｖ２の算出の例を示している。
は、第３図で用いた入力文と同じ入力文を与えたときの
３文番号１および文番号２の検索対象文に対する類似度
Ｖｌ、Ｖ２の算出の例を示している。
文番号１に対する。ａｍ度真出の例を以下で説明する。
Ｃ１１＝ （信号）、Ｃｌ２＝［装置）、Ｃ１３＝〔動
き）、Ｃ１４＝（異常〕、とすると重みは以下の値がテ
キストベース蓄積部３から与えられる。
き）、Ｃ１４＝（異常〕、とすると重みは以下の値がテ
キストベース蓄積部３から与えられる。
Ｗ１１＝０．５．Ｗ１２＝０．５ Ｗ１３＝１．０Ｗ
１４ ＝１．０ 人力文中にも含まれる意味カテゴリは、 〔装置〕、〔
動き〕、〔異常〕であるため、得点は次のように与えら
れる。
１４ ＝１．０ 人力文中にも含まれる意味カテゴリは、 〔装置〕、〔
動き〕、〔異常〕であるため、得点は次のように与えら
れる。
Ｄ１１＝０．ＤＩ２＝１０ Ｄ１３＝１０ Ｄ１４
＝１０ その結果１文番号１の類似度は、Ｖ１＝２５となる。
＝１０ その結果１文番号１の類似度は、Ｖ１＝２５となる。
同様に１文番号２の類似度は、Ｖ２＝１５となる、
候補文表示部５は、類似度真出部４で得られたＩＩ（Ｉ
Ｉ度で順位を付けて、検索対象文を表示する。
Ｉ度で順位を付けて、検索対象文を表示する。
ここでの例では、１位に文番号１の検索対象文が２位に
文番号２の検索対象文が表示される。
文番号２の検索対象文が表示される。
ユーザ選択部６で、ユーザは表示された文の中から自分
の目的に合った文を選択する。一般には検索対象文をこ
れに対応する詳細な内容と関係づけ、目的に合った文を
選択することによって、その詳細な内容を見ることがで
きるよう構成する。
の目的に合った文を選択する。一般には検索対象文をこ
れに対応する詳細な内容と関係づけ、目的に合った文を
選択することによって、その詳細な内容を見ることがで
きるよう構成する。
二のため、この選択操作は単に学習のためだけに必要な
操作でなく、ユーザに余分の負担をかけるものではない
。
操作でなく、ユーザに余分の負担をかけるものではない
。
ここで、ユーザが２位の文、すなわち２文番号２の文ｒ
ＬＣＮＥが故障した。」を選択したとする。
ＬＣＮＥが故障した。」を選択したとする。
重み更新部７では２選択された結果に応じて。
重みを増減させて、テキストベース蓄積部３に蓄積され
た重みを更新する０重みの増減は９選択された文にのＩ
ｌ像度が高く、それより上位にある検索対象文の類似度
が低くなるよう変更する。第６図は８重み更新部７の処
理フローの１例を示した図である。
た重みを更新する０重みの増減は９選択された文にのＩ
ｌ像度が高く、それより上位にある検索対象文の類似度
が低くなるよう変更する。第６図は８重み更新部７の処
理フローの１例を示した図である。
入力文中に含まれる意味カテゴリＣｉ（ｉ ＝Ｌ２、−
、 ｎ）の各々に着目しく３６１． ５６２） 。
、 ｎ）の各々に着目しく３６１． ５６２） 。
（１） ユーザが選択した文が意味カテゴリＣ４を含
み、かつ１文により上位にある候補文（検索対象文）が
意味カテゴリＣ１を含む場合（Ｓ ６３゜５６４）には
１文にのＣ１に対する重みを増加させる（Ｓ６５）。
み、かつ１文により上位にある候補文（検索対象文）が
意味カテゴリＣ１を含む場合（Ｓ ６３゜５６４）には
１文にのＣ１に対する重みを増加させる（Ｓ６５）。
（２）ユーザが選択した文が意味カテゴリＣ４を含まず
、かつ１文により上位にある候補文（検索対象文）ｐが
意味カテゴリＣｉを含む場合（Ｓ６３、 ３６６）には
２文ｐのＣｉに対する重みを減少させる（Ｓ６７）。た
だし、ｐは複数存在し得。
、かつ１文により上位にある候補文（検索対象文）ｐが
意味カテゴリＣｉを含む場合（Ｓ６３、 ３６６）には
２文ｐのＣｉに対する重みを減少させる（Ｓ６７）。た
だし、ｐは複数存在し得。
その各々に対して同様の処理を行う（Ｓ６８． ５６９
）。
）。
第７図は１重みの変更例を示した図である。例えば、入
力文中の意味カテゴリ〔集線〕は１選択された２位の文
（文番号２）には含まれるが、その上位の１位の文には
含まれないため１文番号２における（集線）の重みを増
加させる。一方。
力文中の意味カテゴリ〔集線〕は１選択された２位の文
（文番号２）には含まれるが、その上位の１位の文には
含まれないため１文番号２における（集線）の重みを増
加させる。一方。
〔動き〕は文番号２の文には含まれないが、１位の文（
文番号１）には含まれるので１文番号１における〔動き
〕の重みを減少させる。第７図に示した例では２重みを
増加させる場合には１元の重みを３倍し、減少させる場
合には０．３倍にする場合の例を示している。また、変
更後の重みを第斗図の「学習後の重み」の欄で示してい
る。
文番号１）には含まれるので１文番号１における〔動き
〕の重みを減少させる。第７図に示した例では２重みを
増加させる場合には１元の重みを３倍し、減少させる場
合には０．３倍にする場合の例を示している。また、変
更後の重みを第斗図の「学習後の重み」の欄で示してい
る。
以上の処理で重みの学習が行われた後で、もう−度同じ
入力文が入力された場合には、第８図のように２文番号
１の類似度は１Ｂ、文番号２の類似度は２５となり１文
番号２が１位に２文番号ｌが２位になり、順位が逆転す
る０以上の一連の処理を第９図に示す。
入力文が入力された場合には、第８図のように２文番号
１の類似度は１Ｂ、文番号２の類似度は２５となり１文
番号２が１位に２文番号ｌが２位になり、順位が逆転す
る０以上の一連の処理を第９図に示す。
以上説明したように１本発明によれば、入力文と検索対
象文との類似度を、テキストベース蓄積手段に蓄積され
た重みを考慮して算出し、候補文表示手段によって表示
された文の中から、ユーザの目的に合った文を選択させ
、その選択結果に応じて１重みの増減を行うことによっ
て１選択された文のＲｊＱ度が高くなるよう学習するた
め、同一またはＩ！伯の文を入力した場合には、ユーザ
の目的に合った文がより上位の候補として表示され目的
に合った文を容易に検索することができる。
象文との類似度を、テキストベース蓄積手段に蓄積され
た重みを考慮して算出し、候補文表示手段によって表示
された文の中から、ユーザの目的に合った文を選択させ
、その選択結果に応じて１重みの増減を行うことによっ
て１選択された文のＲｊＱ度が高くなるよう学習するた
め、同一またはＩ！伯の文を入力した場合には、ユーザ
の目的に合った文がより上位の候補として表示され目的
に合った文を容易に検索することができる。
また、システム設計者にとっては１重みをあらかしめ精
確に付与しなくても、検索を繰り返し行うことによって
、自動的に適切な重みが与えられるため、容易に検索能
力の高いテキストベース検索システムを構築することが
できる。
確に付与しなくても、検索を繰り返し行うことによって
、自動的に適切な重みが与えられるため、容易に検索能
力の高いテキストベース検索システムを構築することが
できる。
第１図は本発明の１実施例を示すブロック図。
第２図は単語辞書の例を示す図、第３図は形態素解析結
果の例を示す図、第４図はテキストベース蓄積部に保存
された情報の例を示す図、第５図は学習前の類（以度算
出の例を示す図、第６図は重み更新部の処理フローの例
を示す図、第７図は重み変更の例を示す図、第８図は学
習後の類似度算出の例を示す図、第９図は重み学習の実
行例を示す図である。 １・・・単語辞書、２・・・形態素解析部、３・・・テ
キストベース蓄積部、４・・・類似度算出部、５・・・
候補文表示部、６・・・ユーザ選択部、７・・・重み更
新部、８・・・重み学習型テキストベース検索装置。 入力文 単語辞書の例 第２図 本発明の１実施例を示すブロック圀 第１図 （ＣＡ’ｒ：意味カテゴリ） 学習前の類似度算出の例 第５図 第６図 重み更新部 の処理フローの例 １回目 テキストベース検索結果 重み学習の実行例 第 図
果の例を示す図、第４図はテキストベース蓄積部に保存
された情報の例を示す図、第５図は学習前の類（以度算
出の例を示す図、第６図は重み更新部の処理フローの例
を示す図、第７図は重み変更の例を示す図、第８図は学
習後の類似度算出の例を示す図、第９図は重み学習の実
行例を示す図である。 １・・・単語辞書、２・・・形態素解析部、３・・・テ
キストベース蓄積部、４・・・類似度算出部、５・・・
候補文表示部、６・・・ユーザ選択部、７・・・重み更
新部、８・・・重み学習型テキストベース検索装置。 入力文 単語辞書の例 第２図 本発明の１実施例を示すブロック圀 第１図 （ＣＡ’ｒ：意味カテゴリ） 学習前の類似度算出の例 第５図 第６図 重み更新部 の処理フローの例 １回目 テキストベース検索結果 重み学習の実行例 第 図
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 文または単語列で表現された検索対象文を、文または
単語列で表現された入力文で検索する検索装置において
、 単語表記と意味カテゴリとを各単語に対して規定した単
語辞書と、 検索対象文に含まれる単語の表記と意味カテゴリと重み
とを蓄積したテキストベース蓄積手段と、前記単語辞書
を参照して、入力文を構成する単語の表記と該単語の意
味カテゴリとを抽出する形態素解析手段と、 前記形態素解析手段で得られた表記及び意味カテゴリと
、前記テキストベース蓄積手段で蓄積された、表記，意
味カテゴリ及び重みとを基に、各検索対象文の入力文と
の類似性を表した類似度を算出する類似度算出手段と、 前記類似度算出手段で決定された類似度の大きさに基づ
いて、順位づけして検索対象文を表示する候補文表示手
段と、 表示された前記検索対象文の中からユーザに自分の意図
にあった文を選択させるユーザ選択手段と、 前記入力文に含まれる表記及び意味カテゴリが、前記ユ
ーザ選択手段で選択された検索対象文と選択されなかっ
た検索対象文との両方に含まれるか、一方のみに含まれ
るかによって、各検索対象文ごとに重みを増減させて、
前記テキストベース蓄積手段に蓄積された重みを更新す
る重み更新手段とを有する ことを特徴とする重み学習型テキストベース検索装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2163154A JP2885482B2 (ja) | 1990-06-21 | 1990-06-21 | 重み学習型テキストベース検索装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2163154A JP2885482B2 (ja) | 1990-06-21 | 1990-06-21 | 重み学習型テキストベース検索装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0454564A true JPH0454564A (ja) | 1992-02-21 |
| JP2885482B2 JP2885482B2 (ja) | 1999-04-26 |
Family
ID=15768254
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2163154A Expired - Fee Related JP2885482B2 (ja) | 1990-06-21 | 1990-06-21 | 重み学習型テキストベース検索装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2885482B2 (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06314297A (ja) * | 1993-04-30 | 1994-11-08 | Omron Corp | 文書処理装置および方法，ならびにデータ・ベース検索装置および方法 |
| JPH07297796A (ja) * | 1994-04-21 | 1995-11-10 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | テレビ選局支援装置 |
| JPH0954780A (ja) * | 1995-08-10 | 1997-02-25 | Nec Corp | 学習装置及び学習方法 |
| JPH09251464A (ja) * | 1996-03-18 | 1997-09-22 | Nec Corp | 情報検索装置 |
| JPH1097545A (ja) * | 1996-09-20 | 1998-04-14 | Sharp Corp | 情報処理装置 |
| JPH10228475A (ja) * | 1997-02-13 | 1998-08-25 | Mitsubishi Electric Corp | 類似検索装置 |
| JPH11338864A (ja) * | 1998-05-25 | 1999-12-10 | Sharp Corp | 学習機能付き検索装置 |
| JP2007209023A (ja) * | 2007-03-20 | 2007-08-16 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 番組選択支援装置とその方法 |
| JP2019139577A (ja) * | 2018-02-13 | 2019-08-22 | 日立Ｇｅニュークリア・エナジー株式会社 | データ検索方法、データ検索装置及びプログラム |
-
1990
- 1990-06-21 JP JP2163154A patent/JP2885482B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JP2007209023A (ja) * | 2007-03-20 | 2007-08-16 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 番組選択支援装置とその方法 |
| JP4492627B2 (ja) * | 2007-03-20 | 2010-06-30 | パナソニック株式会社 | 番組選択支援装置とその方法 |
| JP2019139577A (ja) * | 2018-02-13 | 2019-08-22 | 日立Ｇｅニュークリア・エナジー株式会社 | データ検索方法、データ検索装置及びプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2885482B2 (ja) | 1999-04-26 |
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