JPH05128157A - Document retrieval system - Google Patents
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- JPH05128157A JPH05128157A JP3292660A JP29266091A JPH05128157A JP H05128157 A JPH05128157 A JP H05128157A JP 3292660 A JP3292660 A JP 3292660A JP 29266091 A JP29266091 A JP 29266091A JP H05128157 A JPH05128157 A JP H05128157A
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- 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
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E50/00—Technologies for the production of fuel of non-fossil origin
- Y02E50/10—Biofuels, e.g. bio-diesel
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- Y02E50/00—Technologies for the production of fuel of non-fossil origin
- Y02E50/30—Fuel from waste, e.g. synthetic alcohol or diesel
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、文書検索システム、特
にハイパーテキストシステムにおける文書検索装置に関
する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a document search system, and more particularly to a document search device in a hypertext system.
【０００２】[0002]
【従来の技術】近年、文書などのテキスト情報の典型的
な利用形態として注目を集めているものに、「ハイパー
テキスト」と称されるものがある。これは、論文「ハイ
パーメディアとは何か」（Ｃomputer Ｔday、1990/7 Ｎ
ｏ．38）中に記載されているように、複数のテキスト情
報を種々の参照関係を表すリンクによって非線形な形に
関連付けたものである。即ち、文書中の単語（キーワー
ド）からその単語に関連する文書へリンクが張られてお
り、ユーザはその単語を指定することにより関連文書を
参照することができる。同様に、その文書中の単語から
も他の文書へリンクが張られており、このようなリンク
を順次辿ることにより、ユーザは目的とする文書を得る
ことができる。2. Description of the Related Art In recent years, a so-called "hypertext" has attracted attention as a typical usage of text information such as a document. This is a paper "What is Hypermedia?" (Computer Tday, 1990/7 N)
o. 38), a plurality of pieces of text information are associated with each other in a non-linear form by links representing various reference relationships. That is, a link is provided from a word (keyword) in the document to a document related to the word, and the user can refer to the related document by designating the word. Similarly, a word in the document is linked to another document, and the user can obtain the target document by sequentially following such a link.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】ところが、このような
ハイパーテキストは、上記論文中にも記載されているよ
うに、データベースシステムのようにある条件を満たす
データを一括して検索するという機能が弱く、リンクを
各々の文書中の単語毎に設定するために膨大なリンクを
設定しなければならない。However, as described in the above paper, such a hypertext has a weak function of collectively searching data satisfying a certain condition like a database system. , You have to set a huge number of links to set a link for each word in each document.
【０００４】また、ハイパーテキストは関連のある文書
を順に辿っていくことにより必要とする文書を検索する
ため、辿っていく過程が複雑な場合には自分がどこにい
るか判らなくなってしまい、不慣れな人では途惑い、混
乱を生じて、検索しにくいものである。また、ユーザの
興味や仕事の内容などによっては、ユーザ毎或いはグル
ープ毎に文書間のリンクが異なっている必要があるが、
それを統一的に管理することができず、適切な検索がで
きない。さらには、文書間の関連度もユーザ毎或いはグ
ループ毎に異なり、かつ、各関連度が変化する可能性が
あるが、従来のハイパーテキストではこれに対処でき
ず、やはり、適切な検索ができない。よって、文書が多
い場合には検索時間がかかってしまうものとなる。Further, since hypertext searches for a required document by sequentially tracing related documents, it is difficult for the unfamiliar person to know where he / she is when the tracing process is complicated. Is confusing, confusing, and hard to find. Also, the links between documents need to be different for each user or group, depending on the user's interests and work content.
It cannot be managed in a unified manner, and proper search cannot be performed. Further, the degree of relevance between documents also differs for each user or each group, and each degree of relevance may change. However, conventional hypertext cannot cope with this and proper search cannot be performed. Therefore, if there are many documents, it takes a long time to search.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明で
は、複数の文書データを記憶し、表示されている文書中
のキーワードを指定することにより関連文書を検索し検
索結果を表示させるようにした文書検索装置において、
対応する文書へリンクさせた各ノードを樹状に接続して
文書を分類するための複数の分類ツリーデータを格納し
た分類ツリーデータ記憶手段を設け、選択指定された分
類ツリーについて指定されたノードを検索起点としてそ
のノード下位のツリーに属する文書を検索する検索処理
手段を設けた。According to a first aspect of the invention, a plurality of document data are stored, a related document is searched by designating a keyword in the displayed document, and a search result is displayed. In the document retrieval device,
A classification tree data storage means for storing a plurality of classification tree data for classifying documents by connecting each node linked to a corresponding document in a tree shape is provided, and a node specified for a selected and specified classification tree is stored. A search processing means for searching a document belonging to a tree below the node as a search starting point is provided.
【０００６】この際、請求項２記載の発明では、分類ツ
リーデータ記憶手段を、各分類ツリー、各分類ツリーの
各ノードにリンクされた文書の題名及びその文書の内容
要約のデータを格納したものとし、検索処理手段による
検索時にこの分類ツリーデータ記憶手段に記憶された内
容の一覧を選択自在に表示させる対話的処理手段を設け
た。In this case, according to the second aspect of the invention, the classification tree data storage means stores the data of the title of the document linked to each classification tree, each node of each classification tree, and the content summary of the document. The interactive processing means for displaying the list of contents stored in the classification tree data storage means at the time of the search by the search processing means is provided.
【０００７】また、請求項３記載の発明では、複数の文
書データを記憶し、表示されている文書中のキーワード
を指定することにより関連文書を検索し検索結果を表示
させるようにした文書検索装置において、文書データと
独立して設定されてキーワードと文書とを関連付けたリ
ンクデータを格納したリンクデータ記憶手段を設け、指
定されたキーワードについて前記リンクデータに基づき
文書を検索する検索処理手段を設けた。According to the third aspect of the present invention, a document search device is provided which stores a plurality of document data, searches for related documents by displaying a keyword in the displayed document, and displays the search result. In the above, provided is a link data storage unit that stores link data that is set independently of the document data and associates the keyword with the document, and a search processing unit that searches the document for the specified keyword based on the link data. ..
【０００８】この際、請求項４記載の発明によれば、リ
ンクデータ中に、キーワードと文書との関連度情報を伴
いユーザ毎に設定されて選択自在なリンクデータを含む
ものとした。In this case, according to the invention as set forth in claim 4, the link data includes link data which is set for each user and is selectable along with information on the degree of association between the keyword and the document.
【０００９】また、請求項５記載の発明では、各々別個
のリンクデータを持つ複数種のリンク集合を階層化させ
て選択指定自在にリンクデータ記憶手段に格納した。According to the fifth aspect of the invention, a plurality of types of link sets each having separate link data are hierarchized and selectively stored in the link data storage means.
【００１０】さらに、請求項６記載の発明では、リンク
データとともにリンクデータ記憶手段に格納されたキー
ワードと文書との関連度情報を検索結果に応じたユーザ
指示により修正する関連度情報学習手段を設けた。Further, in the invention according to claim 6, there is provided a relevance information learning means for correcting the relevance information between the keyword and the document stored in the link data storage means together with the link data by a user instruction according to the search result. It was
【００１１】一方、請求項７記載の発明では、複数の文
書データを記憶し、表示されている文書中のキーワード
を指定することにより関連文書を検索し検索結果を表示
させるようにした文書検索装置において、対応する文書
へリンクさせた各ノードを樹状に接続して文書を分類す
るための複数の統制分類ツリーデータを格納した分類ツ
リーデータ記憶手段を設け、キーワードとフリー分類ツ
リーのノードとを関連付ける分類テーブルを設け、文書
データを形態素解析して自動的にキーワードを抽出する
キーワード抽出部を有してこの形態素解析により得られ
たキーワードによるフリー分類ツリーに文書を登録する
文書登録手段を設け、選択指定された分類ツリーについ
て指定されたノードを検索起点としてそのノード下位の
ツリーに属する文書を検索する検索処理手段を設けた。On the other hand, in the invention according to claim 7, a plurality of document data are stored, a related document is searched by designating a keyword in the displayed document, and the search result is displayed. In, a classification tree data storage means for storing a plurality of control classification tree data for classifying documents by connecting each node linked to a corresponding document in a tree shape is provided, and a keyword and a node of a free classification tree are provided. Provided is a classification table to be associated with, a document extraction unit for automatically extracting keywords by performing morphological analysis of document data, and document registration means for registering a document in a free classification tree based on keywords obtained by this morphological analysis, A sentence that belongs to a tree below the selected node from the specified node for the specified classification tree Search processing means for searching is provided.
【００１２】[0012]
【作用】請求項１記載の発明によれば、文書を管理する
複数の分類ツリーにより検索可能としたので、その検索
範囲の設定・変更が、分類ツリーの選択指定及び検索起
点となるノードの指定により自在となり、ハイパーテキ
ストシステムにおいて、ある条件を満たすデータの適切
な範囲の一括検索を容易に行なう機能を持たせることが
できる。この時、複数の分類ツリーの指定利用により、
複合条件についての検索も可能となる。この際、請求項
２記載の発明によれば、分類ツリーやユーザの指定した
ノードに含まれる文書データの書誌的事項等の一覧が表
示されて対話処理可能とされているので、検索個所がわ
かりやすく、不慣れな人でも検索しやすいものとなる。According to the invention described in claim 1, since it is possible to search by a plurality of classification trees for managing a document, the setting / changing of the search range is performed by selecting and specifying the classification tree and specifying the node serving as the search starting point. This makes it possible for the hypertext system to have a function of easily performing a batch search of an appropriate range of data satisfying a certain condition. At this time, by specifying and using multiple classification trees,
It is also possible to search for complex conditions. At this time, according to the invention of claim 2, since the list of the bibliographic items of the document data included in the classification tree or the node designated by the user is displayed and the interactive processing is possible, the search location can be known. It is easy and easy for even unfamiliar people to search.
【００１３】同様に、請求項３記載の発明による場合
も、キーワードと文書とを関連付けたリンクデータを文
書データとは別個に用意し、キーワードによる一括検索
を可能としたので、ハイパーテキストシステムにおい
て、ある条件を満たすデータの一括検索を容易に行なう
機能を持たせることができる。この時、リンクデータは
文書データとは独立したものであり、各文書に付けられ
ているキーワードから全文書共通として自動的に生成し
得るので、文書数が多い場合であってもリンクの生成が
容易なものでもある。この際、請求項４記載の発明によ
れば、このようなリンクデータ中にユーザ毎に設定した
ものも選択自在に含まれるので、ユーザ毎に適切な検索
が可能となる。さらに、請求項５記載の発明によれば、
リンクデータを複数種のリンク集合として持たせたの
で、ユーザ毎、グループ毎といった単位での適切な検索
が可能となる。特に、このようなリンク集合が階層化さ
れて格納されているので、リンク集合の扱いが各層単位
で統一的となり容易になる。また、請求項６記載の発明
によれば、検索結果に応じたユーザ指示によりリンクデ
ータ中の関連度情報を学習修正自在としたので、ユーザ
やグループなどの仕事や興味の変化などに対応した適切
な検索が可能となる。Similarly, according to the third aspect of the invention, since the link data in which the keyword and the document are associated with each other is prepared separately from the document data and the collective search by the keyword is possible, It is possible to provide a function for easily performing a batch search for data that satisfies a certain condition. At this time, the link data is independent of the document data and can be automatically generated from the keywords attached to each document as common to all documents. Therefore, even if the number of documents is large, link generation is not possible. It's also easy. In this case, according to the invention described in claim 4, since the link data set for each user is also included in the link data in a freely selectable manner, an appropriate search can be performed for each user. Further, according to the invention of claim 5,
Since the link data is provided as a plurality of types of link sets, it is possible to perform an appropriate search for each user or each group. In particular, since such a link set is stored in a hierarchical manner, the handling of the link set is unified and easy for each layer. Further, according to the invention of claim 6, since the relevance information in the link data can be learned and modified freely by the user's instruction according to the search result, it is appropriate to deal with the change of work or interest of the user or group. You can perform various searches.
【００１４】また、請求項１記載の発明による場合も請
求項３記載の発明による場合も、分類ツリーデータ、リ
ンクデータが何れも文書に対するリンクを持っているの
で、文書検索を短時間で行なえる。In both the invention according to claim 1 and the invention according to claim 3, both the classification tree data and the link data have a link to the document, so that the document search can be performed in a short time. ..
【００１５】さらに、請求項７記載の発明によれば、ユ
ーザ登録による統制分類ツリーとは別個に、文書登録時
にキーワード抽出を利用して文書を自動的にフリー分類
ツリーに登録分類して、統制分類ツリーと併用自在とし
たので、文書の分類形態が細かなものとなり、これらの
分類ツリーの併用により検索時の絞り込みが容易で検索
処理も短時間で済むものとなる。Further, according to the invention described in claim 7, separately from the control classification tree by user registration, the document is automatically registered and classified in the free classification tree by utilizing keyword extraction at the time of document registration, and the control is performed. Since it can be used in combination with the classification tree, the classification form of the document becomes fine, and by using these classification trees together, it is easy to narrow down the search and the search processing can be completed in a short time.
【００１６】[0016]
【実施例】本発明の第一の実施例を図１ないし図９に基
づいて説明する。まず、図２は本実施例の基本構成を示
すブロック図であり、大別すると、入力部１と記憶部２
と処理部３と出力部４とにより構成されている。入力部
１はキーボードによりキーワード等を入力し、マウス等
のポインティングデバイスによりキーワード、ノード等
の選択を行なうものである。記憶部２は、複数の文書デ
ータを記憶した文書データ記憶部５の他、後述する分類
ツリーデータを記憶した分類ツリーデータ記憶部（分類
ツリーデータ記憶手段）６と、リンクデータを記憶した
リンクデータ記憶部（リンクデータ記憶手段）７とを有
する。処理部３中には検索処理部（検索処理手段）８と
文書表示部９とを有する。この内、検索処理部８は入力
部１から得られた情報と記憶部２中の分類ツリーデータ
とリンクデータとを用いて、文書データ中から文書を検
索する。また、文書表示部９は検索した文書を表示し、
前述したようにハイパーテキストとしての表示機能を持
つものである。出力部４はディスプレイに検索結果等を
出力する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS A first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. First, FIG. 2 is a block diagram showing the basic configuration of the present embodiment, which is roughly classified into an input unit 1 and a storage unit 2.
And a processing unit 3 and an output unit 4. The input unit 1 inputs a keyword or the like with a keyboard and selects a keyword, a node or the like with a pointing device such as a mouse. The storage unit 2 includes a document data storage unit 5 that stores a plurality of document data, a classification tree data storage unit (classification tree data storage unit) 6 that stores classification tree data described below, and link data that stores link data. And a storage unit (link data storage means) 7. The processing section 3 has a search processing section (search processing means) 8 and a document display section 9. Of these, the search processing unit 8 uses the information obtained from the input unit 1 and the classification tree data and link data in the storage unit 2 to search the document data for a document. Further, the document display unit 9 displays the retrieved document,
As described above, it has a display function as hypertext. The output unit 4 outputs the search result and the like on the display.
【００１７】文書データ記憶部５に記憶される文書デー
タ１０の構造は、図３に示すように、文書データととも
に、文書番号、Ｎ個（Ｎは任意数）のキーワードを持
つ。As shown in FIG. 3, the structure of the document data 10 stored in the document data storage unit 5 includes the document data, a document number, and N (N is an arbitrary number) keywords.
【００１８】また、本実施例では、図１に示すように複
数の文書（図示例は、文書１〜文書８）を分類管理する
ための、幾つかの分類ツリーが設定されている。例え
ば、報告書の場合であれば、報告書の表紙に記載された
項目毎に分類ツリーが用意される。つまり、報告者の所
属による分類ツリー、報告内容の分類ツリー、報告書番
号による分類ツリー、報告書作成日による分類ツリー、
プロジェクトによる分類ツリーなどが考えられる。これ
らの分類ツリーはノード１１を樹状に接続したものであ
り、分類ツリーの各末端ノード１１E は文書エントリを
持ち、対応する文書へリンクしている。よって、各文書
は各分類ツリーによって属するノードが変わることにな
る。Further, in this embodiment, as shown in FIG. 1, several classification trees are set for classifying and managing a plurality of documents (in the illustrated example, documents 1 to 8). For example, in the case of a report, a classification tree is prepared for each item described on the cover of the report. In other words, the classification tree by the affiliation of the reporter, the classification tree by the report content, the classification tree by the report number, the classification tree by the report creation date,
A classification tree by project is possible. These classification trees are formed by connecting nodes 11 in a tree shape, and each terminal node 11 E of the classification tree has a document entry and links to the corresponding document. Therefore, the node to which each document belongs changes depending on each classification tree.
【００１９】例えば、図１中の分類ツリー１２は会社の
構成を表し、各ノード１１は対応する部署に属する文書
にリンクしている。また、分類ツリー１３は報告書の内
容を表し、各ノード１１は対応する項目に属する文書に
リンクしている。よって、図示例であれば、文書８は会
社構成を表す分類ツリー１２中の部署「Ａ研」で示すノ
ード１１E に属するとともに、報告書内容を表す分類ツ
リー１３中の項目「ＡＩ」で示すノード１１E に属して
いることが判る。For example, the classification tree 12 in FIG. 1 represents the structure of a company, and each node 11 is linked to the document belonging to the corresponding department. Further, the classification tree 13 represents the contents of the report, and each node 11 is linked to the document belonging to the corresponding item. Therefore, in the illustrated example, the document 8 belongs to the node 11 E indicated by the department “A Lab” in the classification tree 12 representing the company structure and is indicated by the item “AI” in the classification tree 13 indicating the report content. It can be seen that it belongs to node 11 E.
【００２０】このような分類ツリーに関するデータは、
前記分類ツリーデータ記憶部６中に格納されている。分
類ツリーの各ノード１１は、自ノードの分類項目名（ノ
ード名）及び下位ノードへのリンク情報を持つ。また、
末端ノード１１E では自ノードの分類項目名及びその分
類項目に属する文書テーブルへのポインタを持つ。文書
テーブルの文書エントリ１４は、図４に示すように、文
書データのＩＤ、その文書のタイトル及び内容要約文の
情報を持つ。The data on such a classification tree is
It is stored in the classification tree data storage unit 6. Each node 11 of the classification tree has a classification item name (node name) of its own node and link information to a lower node. Also,
The end node 11 E has a classification item name of its own node and a pointer to a document table belonging to the classification item. As shown in FIG. 4, the document entry 14 of the document table has the ID of the document data, the title of the document, and the content summary information.
【００２１】このような分類ツリーのデータは、各文書
登録時に生成される。即ち、各文書には分類ツリー毎の
ノード名（例えば、報告書の所属、報告内容、報告書番
号、プロジェクト名など）が人為的に付与されており、
本実施例の検索装置が対応する分類ツリーの末端ノード
１１E に文書エントリ１４を追加する。Data of such a classification tree is generated when each document is registered. That is, each document is artificially given a node name for each classification tree (for example, report affiliation, report content, report number, project name, etc.),
The document entry 14 is added to the end node 11 E of the classification tree corresponding to the search device of this embodiment.
【００２２】このような分類ツリーを利用することによ
り、検索範囲を設定できる。検索起点として、あるノー
ドを指定すると、検索はそのノードから下位のツリー
（サブツリー）に属する文書に対して行なわれる。この
ような検索範囲は、検索起点のノードを変更指定するこ
とにより、容易に変更できる。これは、従来のリレーシ
ョナルデータベースのように検索範囲をコマンドライン
から入力するのに比して、検索範囲の指定・変更の操作
が容易なものである。また、複数の分類ツリーを併用
し、各々の検索起点となるノードを指定すれば、各々の
サブツリーに属する文書をＡＮＤ又はＯＲ条件なる複合
条件で検索できるものとなる。例えば、図１に示した例
で、「Ａ事業部」に関連する「開発」関連の文書を検索
したい場合には、分類ツリー１２中の部署「Ａ事業部」
なるノード１１からのサブツリーに属し、かつ（又
は）、分類ツリー１３中の項目「開発」なるノード１１
からのサブツリーに属する文書を検索すればよいものと
なる。By using such a classification tree, the search range can be set. When a node is designated as the search starting point, the search is performed for documents belonging to a tree (subtree) below the node. Such a search range can be easily changed by changing and designating the node of the search starting point. This is easier to specify and change the search range than inputting the search range from the command line as in the conventional relational database. If a plurality of classification trees are used together and a node serving as a search starting point is designated, a document belonging to each subtree can be searched under a compound condition such as an AND or OR condition. For example, in the example shown in FIG. 1, to search for documents related to “development” related to “A division”, the department “A division” in the classification tree 12 is searched.
Node 11 which belongs to the subtree from node 11 and / or which is the item "development" in classification tree 13
You can search for documents that belong to the subtree from.
【００２３】ここに、分類ツリーを利用した検索画面
（対話的処理手段）１５の例を図５に示す。画面１５の
上部１５ａには、分類ツリーが表示され、下部１５ｂに
は文書の内容一覧が表示され、対話的な選択操作に基づ
き検索が可能とされている。図中、分類ツリー中で「研
究所」と「研究」なるノードが四角の枠で囲まれている
が、これは、分類ツリー１２，１３について「研究
所」、「研究」なるノード１１を各々検索起点として指
定したことを表す。このような指定された各ノードのサ
ブツリーに属する文書の一覧が下部１５ｂに文書の題名
（タイトル）、内容（文書の内容要約）により表示され
る。このような文書一覧表示の中から文書を指定するこ
とにより、文書検索が可能となる。図示例では、２つの
分類ツリー１２，１３しか表示されていないが、さら
に、複数の分類ツリーをも表示させ、各分類ツリーのノ
ードを指定した結果、得られるサブツリーに属する文書
を一覧表示させて選択に供するようにしてもよいことは
もちろんである。An example of the search screen (interactive processing means) 15 using the classification tree is shown in FIG. A classification tree is displayed on the upper part 15a of the screen 15 and a document content list is displayed on the lower part 15b, so that a search can be performed based on an interactive selection operation. In the figure, the nodes "Laboratory" and "Research" are surrounded by a square frame in the classification tree. This means that the nodes "Laboratory" and "Research" 11 are classified for the classification trees 12 and 13, respectively. Indicates that the search start point is specified. A list of documents belonging to the subtree of each designated node is displayed in the lower part 15b by the title of the document and the content (summary of the content of the document). A document can be searched by designating a document from such a document list display. In the illustrated example, only two classification trees 12 and 13 are displayed, but a plurality of classification trees are further displayed, and a document belonging to a subtree obtained as a result of designating a node of each classification tree is displayed in a list. Of course, it may be provided for selection.
【００２４】即ち、分類ツリーを利用した検索処理及び
表示内容をまとめると、 ユーザは分類ツリーを指定する。 分類ツリーデータにより分類ツリーを検索画面１５
に表示する。 ユーザは表示された分類ツリー中から検索起点とす
るノードを指定する。 指定されたノードを検索起点として、下位のサブツ
リーを辿り、末端ノードから文書タイトル及び内容要約
文データの一覧を検索画面１５に表示する（複数の分類
ツリーのノードを指定した場合には、各分類ツリーの指
定されたノードのサブツリーから文書を検索し、各サブ
ツリーで検索された文書のＡＮＤ／ＯＲをとり、検索結
果として内容を検索画面１５に一覧表示する）。 ユーザは表示された内容一覧から文書を選択する。 選択された文書に対応する分類ツリーの末端ノード
から文書へのリンク情報を得て、文書を取出し、検索画
面１５に表示する。That is, when the search processing and display contents using the classification tree are summarized, the user specifies the classification tree. Search screen for classification tree based on classification tree data 15
To display. The user designates a node as a search starting point from the displayed classification tree. With the designated node as the search starting point, the lower subtree is traced, and the list of the document title and the content summary sentence data is displayed from the end node on the search screen 15 (if the nodes of a plurality of classification trees are designated, Documents are searched from the subtree of the designated node of the tree, AND / OR of the documents searched in each subtree is performed, and the contents are displayed as a search result in a list on the search screen 15. The user selects a document from the displayed content list. The link information to the document is obtained from the end node of the classification tree corresponding to the selected document, the document is taken out and displayed on the search screen 15.
【００２５】このような検索に際しては、文書を分類管
理する分類ツリーを表示し、かつ、ユーザの指定したノ
ードの下位サブツリーに含まれる文書内容の一覧が表示
されるので、検索している個所が判りやすく、不慣れな
人でも混乱することなく容易に検索し得るものとなる。In such a search, a classification tree for classifying and managing documents is displayed, and a list of document contents included in the sub-tree under the node designated by the user is displayed. It is easy to understand, and even unfamiliar people can easily search it without being confused.
【００２６】ところで、本実施例では、図６に示すよう
な構造のリンクデータ１６がリンクデータ記憶部７に格
納されている。各キーワードはそれをキーワードとする
文書とリンクしており、リンクデータ１６は各キーワー
ド毎にリンクしている文書の文書番号、文書名及びキー
ワードと文書との関連度情報とからなる。このようなリ
ンクデータ１６は全文書に付けられたキーワードの情報
をキーワード毎に集めることにより自動的に生成され
る。By the way, in this embodiment, the link data 16 having the structure shown in FIG. 6 is stored in the link data storage unit 7. Each keyword is linked to the document having the keyword as the keyword, and the link data 16 includes the document number of the document linked to each keyword, the document name, and the relevance information of the keyword and the document. Such link data 16 is automatically generated by collecting information of keywords attached to all documents for each keyword.
【００２７】このようなリンクデータ１６を用いたリン
クの様子を図７に示す。従来のハイパーテキストでは文
書毎に単語から他の文書へのリンクデータを持っていた
が、本実施例では、図示例からも判るように、リンクデ
ータ１６は文書データとは独立したものとし、全文書に
共通とすることにより、簡単にハイパーテキストのリン
クを生成することが可能となる。このようなリンクデー
タ１６は複数種持つことができる。例えば、図示例のよ
うに、全てのユーザが共通に利用できるパブリックリン
クデータと、各ユーザが個別に利用するプライベートリ
ンクデータというように設定できる。このようなリンク
データ設定によれば、全てのユーザが一般的に持ってい
るキーワードと文書の関連（パブリックリンク）だけで
なく、プライベートリンクにより各ユーザの興味に対応
したキーワードのリンクを構成できる。図７では、文書
ＡはキーワードＡを含んでいるが、キーワードＡはパブ
リックリンクデータ１６Puにより文書１〜文書３にリン
クし、プライベートリンクデータ１６Prにより文書４、
文書５にリンクしている。A state of linking using such link data 16 is shown in FIG. In the conventional hypertext, each document has link data from a word to another document, but in this embodiment, the link data 16 is independent from the document data, as can be seen from the illustrated example. By making it common to documents, it becomes possible to easily generate hypertext links. Such link data 16 can have a plurality of types. For example, like the illustrated example, it is possible to set public link data commonly used by all users and private link data individually used by each user. According to such link data setting, not only the relationship between a keyword and a document generally held by all users (public link), but also a link of a keyword corresponding to each user's interest can be configured by a private link. In FIG. 7, the document A includes the keyword A, but the keyword A is linked to the documents 1 to 3 by the public link data 16 Pu , and the document 4 by the private link data 16 Pr .
Link to Document 5.
【００２８】このようなプライベートリンクデータ１６
Prをユーザ毎に構築し指定し得るので、ユーザの興味な
どに応じた適切な検索が可能となる。Such private link data 16
Since Pr can be constructed and specified for each user, an appropriate search according to the user's interest can be performed.
【００２９】このような分類ツリー、リンクデータを利
用して、検索処理部８では図８に示すフローチャートに
従い下記のように検索処理を行なう。 ユーザは、キーワード、検索に利用する分類ツリ
ー、検索起点とするノード及び検索条件（ＡＮＤ又はＯ
Ｒ）を入力部１より指定する（指定しない時は、前回指
定された内容が用いられる）。 与えられたキーワードの各リンクデータ１６（より
具体的には、パブリックリンクデータ、プライベートリ
ンクデータ等）を検索する。検索した文書集合を検索集
合Ａとする。 指定された分類ツリーの検索起点となるノードから
の下位サブツリーに対して文書を検索する。検索した文
書集合を検索集合Ｂとする。 指定された検索条件に従い、検索集合Ａと検索集合
ＢとのＡＮＤ又はＯＲをとり、結果を検索結果とする。 検索結果の文書についてリンクデータ中の関連度の
大きい順に文書名を表示する。ただし、検索結果の文書
が一つの場合には、この処理を行なわず、の処理に進
む。 検索結果から、ユーザが参照したい文書名を選択す
る。 選択された文書について、その文書番号により文書
データ記憶部５中を検索してその文書データを表示す
る。この処理は、文書表示部９が行なう。Using the classification tree and the link data as described above, the search processing section 8 carries out the search processing as follows in accordance with the flowchart shown in FIG. The user selects a keyword, a classification tree used for search, a node as a search starting point, and a search condition (AND or O
R) is designated from the input unit 1 (when not designated, the contents designated last time are used). Each link data 16 (more specifically, public link data, private link data, etc.) of a given keyword is searched. Let the retrieved document set be a search set A. A document is searched for in a sub-tree below the node that is the search origin of the specified classification tree. Let the retrieved document set be a search set B. According to the designated search condition, the search set A and the search set B are ANDed or ORed, and the result is used as the search result. Document names are displayed in descending order of relevance in the link data for documents as search results. However, if there is one document as the search result, this process is not performed and the process proceeds to. From the search results, select the document name that the user wants to refer to. For the selected document, the document data storage unit 5 is searched by the document number and the document data is displayed. This processing is performed by the document display unit 9.
【００３０】文書表示部９では、検索した文書を表示
し、ハイパーテキストの機能として、表示中の文書中の
キーワードを表示し、ユーザがその中からキーワードを
指定する。そして、前述したように検索処理部８により
キーワードから関連する文書を検索する。The document display unit 9 displays the retrieved document, displays the keyword in the document being displayed as a hypertext function, and the user designates the keyword from among them. Then, as described above, the search processing unit 8 searches for a related document from the keyword.
【００３１】このような文書表示処理をまとめると、 検索処理部８で指定された文書の文書番号から文書
データを検索する。 検索された文書データ中の文書を表示する。 予め決められているキーボードのキーを押すことに
より、表示されている文書中の全てのキーワードを反転
表示等により明示する。ユーザはこのようなキーワード
中から所望のものを選択する。When the document display processing as described above is summarized, the document data is retrieved from the document number of the document designated by the retrieval processing unit 8. Display the documents in the retrieved document data. By pressing a predetermined keyboard key, all the keywords in the displayed document are highlighted by reverse display or the like. The user selects a desired keyword from such keywords.
【００３２】ところで、キーワードと文書とを関連付け
るリンクデータ１６には図６に示したように、キーワー
ドと文書との間の関連度情報も付与されているので、ユ
ーザは、この関連度により検索された文書の関連の度合
いを知ることができる。文書の関連度は、例えば０〜１
００の値で示される。そこで、あるキーワードにより検
索した文書がユーザの要求していた文書と一致していた
（キーワードと文書との関連度が強い）場合には、ユー
ザが適切な検索結果であることを本実施例の検索装置に
知らせることにより、本検索装置中の関連度情報学習手
段（図示せず）はそのリンクデータ１６中の関連度を適
当に、例えば５ポイント程度、上げるように修正する。
一方、キーワードによって検索した文書がユーザの要求
していた文書と一致しない（キーワードと文書との関連
度が弱い）場合には、ユーザが不適切な検索結果である
ことを本検索装置に知らせると、関連度情報学習手段は
そのリンクデータ１６中の関連度を適当に、例えば５ポ
イント程度、下げるように修正する。このように検索結
果に応じたユーザの適否の指示により関連度情報が修正
学習されるので、キーワードに対する文書の関連度の順
位の変更ができ、ユーザの興味の変化などに対応したリ
ンクデータとし、より適切な検索が可能となる。By the way, as shown in FIG. 6, the link data 16 for associating a keyword with a document is also provided with information on the degree of association between the keyword and the document, so that the user is searched by this degree of association. It is possible to know the degree of association between the documents. The document relevance is, for example, 0 to 1.
It is shown by the value of 00. Therefore, if the document searched by a certain keyword matches the document requested by the user (the degree of relevance between the keyword and the document is strong), the user finds that the search result is appropriate. By notifying the search device, the relevance degree information learning means (not shown) in the present search device corrects the relevance degree in the link data 16 so as to appropriately raise it, for example, by about 5 points.
On the other hand, if the document searched by the keyword does not match the document requested by the user (the degree of association between the keyword and the document is weak), the user is informed that the search result is inappropriate. The degree-of-association information learning means appropriately corrects the degree of relevance in the link data 16 by, for example, about 5 points. In this way, since the relevance information is corrected and learned by the user's propriety instruction according to the search result, the rank of the relevance of the document with respect to the keyword can be changed and the link data corresponding to the change in the user's interest, A more appropriate search becomes possible.
【００３３】なお、リンクデータで示されるキーワード
と文書とのリンクが全く不適当と思われる場合には、リ
ンクデータからその文書エントリーを削除し、また、逆
に、適当と思われるる文書が欠落している場合にはその
リンククデータに文書エントリを加えるようにしてもよ
い。When it is considered that the link between the keyword indicated by the link data and the document is completely unsuitable, the document entry is deleted from the link data, and conversely, the document considered to be suitable is missing. If so, a document entry may be added to the link data.
【００３４】つづいて、本発明の第二の実施例を図１０
及び図１１により説明する。本実施例は、図１０に示す
ようにリンクデータ１６の種類をさらに多様化し、例え
ば全てのユーザが利用できるパブリックリンクデータ１
６Puと、グループ毎に利用できるグループ別リンクデー
タ１６Grと、各ユーザ毎に利用できるユーザ別リンクデ
ータ１６Usとに区分したものである。このような各リン
クデータは図１１に示すようなリンクツリーとして階層
化されている。このリンクツリーにおける各ノードのリ
ンクは重複しないように設定されている。即ち、パブリ
ックリンクデータ１６Puで指定されているリンクデータ
はその下位層のグループ階層やユーザ階層では定義され
ることはない。Next, the second embodiment of the present invention is shown in FIG.
And FIG. 11 demonstrates. This embodiment further diversifies the types of link data 16 as shown in FIG. 10, and, for example, public link data 1 that can be used by all users.
6 Pu , group-specific link data 16 Gr that can be used for each group, and user-specific link data 16 Us that can be used for each user. Each piece of such link data is hierarchized as a link tree as shown in FIG. The links of the nodes in this link tree are set so as not to overlap. That is, the link data specified by the public link data 16 Pu is not defined in the group hierarchy or the user hierarchy below it.
【００３５】よって、ユーザが利用するノードをこのリ
ンクツリー階層構造のノードから適切に選択することに
より、適切な文書のリンクを構成することができる。例
えば、ユーザがパブリックとユーザＡとのノードを指定
すれば、汎用のリンク及びグループＡに関連し、かつ、
ユーザＡが個人的に生成したリンクにより文書を検索で
きる。また、グループＡを指定した場合には、グループ
Ａに関連したリンクにより文書を検索できる。Therefore, by appropriately selecting the node used by the user from the nodes of this link tree hierarchical structure, an appropriate document link can be constructed. For example, if the user specifies a node of public and user A, it is associated with a generic link and group A, and
The document can be searched by the link personally generated by the user A. When the group A is designated, the document can be searched by the link related to the group A.
【００３６】よって、リンクを管理する上で、ユーザの
興味や仕事の内容などによって、ユーザ毎、グループ毎
でリンクが異なる必要があるが、図１１に示すような階
層型構造によれば、各層単位で統一的な管理が可能とな
る。また、本実施例について前述したようなリンクデー
タ中の関連度情報の学習機能を持たせれば、ユーザやグ
ループに応じた関連度情報の確保が可能となる。Therefore, in managing the links, the links need to be different for each user and each group depending on the interest of the user, the content of the work, etc. According to the hierarchical structure as shown in FIG. Unified management is possible on a unit basis. Further, if the function of learning the degree-of-association information in the link data as described above in the present embodiment is provided, it becomes possible to secure the degree-of-association information according to the user or the group.
【００３７】さらに、本発明の第三の実施例を図１２な
いし図１５により説明する。まず、本実施例では、前述
した実施例中で示した分類ツリーを統制分類ツリーとし
て扱う一方、このような統制分類ツリーとは別個にフリ
ー分類ツリーという概念を導入したものである。即ち、
図１等に示した統制分類ツリーは文書登録時にユーザに
よって人為的に生成登録されたものであり、文書の基本
的な分類でしかなく、文書の内容について細かく分類し
た分類ツリーを作成したとしても、ユーザが文書を登録
する際に文書を読み、その文書がどのノードに属するか
を判断する必要があり、登録作業が困難である。これに
対して本実施例で導入したフリー分類ツリーは、統制分
類ツリーと似てはいるものの、文書の登録時に文書デー
タを形態素解析してキーワードを自動的に抽出し、フリ
ー分類ツリーに自動的に文書を登録するようにしたもの
である。Further, a third embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. First, in the present embodiment, the classification tree shown in the above-described embodiments is treated as a control classification tree, while the concept of a free classification tree is introduced separately from such a control classification tree. That is,
The control classification tree shown in FIG. 1 and the like is artificially created and registered by the user at the time of document registration, and is only a basic classification of documents. Even if a classification tree is created in which the contents of documents are finely classified. When a user registers a document, it is necessary to read the document and determine which node the document belongs to, which makes registration work difficult. On the other hand, the free classification tree introduced in this embodiment is similar to the control classification tree, but at the time of registering a document, morphological analysis of document data is performed to automatically extract keywords and automatically generate a free classification tree. The document is registered in.
【００３８】このため、全体構成においては、図１２に
示すように、記憶部２中には分類ツリーデータ記憶部６
にフリー分類ツリーを登録する際に利用する分類テーブ
ル１７が追加され、その登録処理を行なう文書登録部
（文書登録手段）１８が処理部３中に追加されている。
この文書登録部１８はキーワード抽出部（図示せず）を
有する。Therefore, in the overall configuration, as shown in FIG. 12, the classification tree data storage unit 6 is included in the storage unit 2.
A classification table 17 used when registering a free classification tree is added to the, and a document registration unit (document registration means) 18 that performs the registration processing is added to the processing unit 3.
The document registration unit 18 has a keyword extraction unit (not shown).
【００３９】また、フリー分類ツリーにおける末端ノー
ド１９E には、図１３に示すように、自ノードの分類項
目名（ノード名）、その分類項目に属する文書テーブル
へのポインタ及びそのノード１９E の内容に含まれるキ
ーワードを持つ。フリー分類ツリーにおける文書エント
リ２０は、図１４に示すように、文書データのＩＤ、そ
の文書のタイトル、内容要約文（即ち、図４に示した統
制分類ツリーの文書エントリ１４と同じ）に加え、文書
のキーワードが付与されている。このキーワードは文書
のキーワードであるとともに、図１３に示したように、
ノードの内容に含まれるキーワードである。As shown in FIG. 13, the end node 19 E in the free classification tree has a classification item name (node name) of its own node, a pointer to a document table belonging to the classification item, and the node 19 E of the node 19 E. Has keywords included in the content. As shown in FIG. 14, the document entry 20 in the free classification tree includes, in addition to the ID of the document data, the title of the document, and the content summary sentence (that is, the same as the document entry 14 in the controlled classification tree shown in FIG. 4). The keyword of the document is added. This keyword is the keyword of the document, and as shown in FIG.
It is a keyword included in the content of the node.
【００４０】フリー分類ツリーでは、文書登録時に各文
書を形態素解析し、単語に分割し、分割抽出された単語
（キーワード）に対応する分類データを分類テーブル１
７から取出す。この分類テーブル１７は図１５に示すよ
うに各キーワードがどのフリー分類ツリーのどのノード
に属するかを示すものであり、取出された分類データで
示されるフリー分類ツリー及びそのノードに、抽出され
たキーワードとともに文書を登録する。つまり、フリー
分類ツリーについては、キーワード付けやフリー分類ツ
リーへの登録作業は不要である。In the free classification tree, each document is subjected to morphological analysis at the time of document registration, divided into words, and classification data corresponding to the words (keywords) divided and extracted is classified into the classification table 1.
Take out from 7. As shown in FIG. 15, this classification table 17 indicates which node of which free classification tree each keyword belongs to, and the keywords extracted to the free classification tree and its node indicated by the extracted classification data. Register the document with. That is, with respect to the free classification tree, it is not necessary to add a keyword or register the free classification tree.
【００４１】検索に際して、このようなフリー分類ツリ
ーを統制分類ツリーとともに併用することにより、統制
分類ツリーのみによる場合よりも絞り込みが容易とな
り、検索時間が短縮される。By using such a free classification tree together with the controlled classification tree upon searching, narrowing down is easier and search time is shortened as compared with the case where only the controlled classification tree is used.
【００４２】ところで、統制分類ツリーの場合には、一
つの分類ツリー中では、ある一つの文書が一つのノード
にしか存在しないが、フリー分類ツリーの場合には、文
書から多数のキーワードが抽出され、各々についてフリ
ー分類ツリーに登録されるので、一つの分類ツリー中で
あっても、ある一つの文書が複数のノードに存在し得る
ことになる。即ち、一つのノードが大量の文書を持つこ
とも考えられ、フリー分類ツリー中の検索起点となるノ
ードの選択だけでは、文書を十分に絞り込むことができ
ない場合もある。このような場合には、複数の統制分類
ツリーと複数のフリー分類ツリーとにより検索集合を絞
り込むとともに、ユーザがキーワードを指定し、フリー
分類ツリー中のノードに含まれる文書エントリのキーワ
ードと衝合することにより文書を検索すればよい。これ
は、前述したように、ノードに対応付けられているキー
ワードは、予め分類テーブル１７から抽出されており、
各ノードに付与されているからである。By the way, in the case of the controlled classification tree, a certain document exists in only one node in one classification tree, but in the case of the free classification tree, many keywords are extracted from the document. , Each one is registered in the free classification tree, so that a certain document can exist in a plurality of nodes even in one classification tree. That is, one node may have a large number of documents, and in some cases, the documents cannot be sufficiently narrowed down only by selecting the node serving as the search starting point in the free classification tree. In such a case, the search set is narrowed down by a plurality of controlled classification trees and a plurality of free classification trees, and the user specifies a keyword and collates with the keyword of the document entry included in the node in the free classification tree. You can search for documents by doing so. This is because, as described above, the keyword associated with the node is extracted from the classification table 17 in advance,
This is because it is assigned to each node.
【００４３】このようなフリー分類ツリーを併用した場
合の検索処理も、基本的には、統制分類ツリーによる場
合と同様に行なわれる。即ち、図５に示した検索画面１
５を参照すると、上部１５ａには統制分類ツリー及びフ
リー分類ツリーが表示される。そこで、フリー分類ツリ
ーを併用した検索処理及び表示内容をまとめると、 ユーザは統制分類ツリー及びフリー分類ツリーを指
定する。 各分類ツリーデータにより統制分類ツリー及びフリ
ー分類ツリーを検索画面１５に表示する。 ユーザは表示された分類ツリー中から検索起点とす
るノードを指定する。 統制分類ツリーの場合、指定されたノードを検索起
点として、下位のサブツリーを辿り、末端ノードから文
書集合Ａを得る（複数の統制分類ツリーのノードを指定
した場合には、各統制分類ツリーの指定されたノードの
サブツリーから文書を検索し、各サブツリーで検索され
た文書集合のＡＮＤ／ＯＲをとり、文書集合Ａとす
る）。 フリー分類ツリーの場合、指定されたノードを検索
起点として、下位のサブツリーを辿り、末端ノードの文
書エントリから文書集合Ｂを得る（複数のフリー分類ツ
リーのノードを指定した場合には、各フリー分類ツリー
の指定されたノードのサブツリーから文書を検索し、各
サブツリーで検索された文書集合のＡＮＤ／ＯＲをと
り、文書集合Ｂとする）。 文書集合Ａと文書集合ＢとのＡＮＤをとり、得られ
た文書集合について、文書エントリの文書タイトル及び
内容要約文を検索画面１５に一覧表示する。 文書集合Ｃが多過ぎる場合には、ユーザが適当なキ
ーワードを与え、文書集合Ｃを絞り込む。即ち、 (ａ) ユーザが適当なキーワード（ユーザが指定したフ
リー分類ツリー中のノードの各文書エントリに付与され
ているキーワード）を指定する。 (ｂ) ユーザが指定したキーワードと文書集合Ｃのフリ
ー分類ツリーの文書エントリに付与されているキーワー
ドが一致しない文書を文書集合Ｃから削除する。 (ｃ) 新たにこの文書集合Ｃについて、文書エントリの
文書タイトル及び内容要約文を一覧表示する。 ユーザは表示された内容一覧から文書を選択する。 選択された文書に対応する分類ツリーの末端ノード
から文書へのリンク情報を得て、文書を取出し、検索画
面１５に表示する。The search processing when such a free classification tree is also used is basically performed in the same manner as when the control classification tree is used. That is, the search screen 1 shown in FIG.
5, the control classification tree and the free classification tree are displayed on the upper part 15a. Therefore, by summarizing the search processing and display contents that also use the free classification tree, the user specifies the control classification tree and the free classification tree. A control classification tree and a free classification tree are displayed on the search screen 15 according to each classification tree data. The user designates a node as a search starting point from the displayed classification tree. In the case of a control classification tree, the specified node is used as a search starting point to trace the lower subtrees to obtain the document set A from the end node (when the nodes of a plurality of control classification trees are specified, each control classification tree is specified. A document is searched from the subtree of the selected node, and the document set searched in each subtree is AND / ORed to obtain a document set A). In the case of a free classification tree, the specified node is used as the search starting point, the lower subtree is traced, and the document set B is obtained from the document entries of the end nodes (if multiple free classification tree nodes are specified, each free classification tree is searched). A document is searched from the subtree of the designated node of the tree, and the document set searched in each subtree is AND / ORed to obtain a document set B). The document set A and the document set B are ANDed, and for the obtained document set, the document titles of the document entries and the content summary sentences are displayed in a list on the search screen 15. When there are too many document sets C, the user gives an appropriate keyword to narrow down the document sets C. That is, (a) The user designates an appropriate keyword (keyword given to each document entry of the node in the free classification tree designated by the user). (b) A document in which the keyword designated by the user and the keyword assigned to the document entry of the free classification tree of the document set C do not match is deleted from the document set C. (c) For this document set C, a list of document titles and content summary sentences of document entries is newly displayed. The user selects a document from the displayed content list. The link information to the document is obtained from the end node of the classification tree corresponding to the selected document, the document is taken out and displayed on the search screen 15.
【００４４】[0044]
【発明の効果】本発明は、上述したように構成したの
で、請求項１記載の発明によれば、文書を分類管理する
複数の分類ツリーにより検索可能としたので、その検索
範囲の設定・変更が、分類ツリーの選択指定及び検索起
点となるノードの指定により自在となり、ハイパーテキ
ストシステムにおいて、ある条件を満たすデータの適切
な範囲の一括検索を容易に行なう機能を持たせることが
でき、この時、複数の分類ツリーの指定利用により、複
合条件についての検索も可能となる。この際、請求項２
記載の発明によれば、分類ツリーやユーザの指定したノ
ードに含まれる文書データの一覧を表示させて対話処理
可能としたので、検索している個所がわかりやすく、不
慣れな人でも検索しやすいものとすることができる。Since the present invention is configured as described above, according to the invention of claim 1, it is possible to search by a plurality of classification trees for classifying and managing a document, so that the search range is set / changed. However, by freely specifying the classification tree and specifying the node that is the search starting point, the hypertext system can have a function to easily perform a batch search for an appropriate range of data that meets certain conditions. By specifying and using multiple classification trees, it is possible to search for complex conditions. In this case, claim 2
According to the invention described, the list of the document data included in the classification tree or the node specified by the user can be displayed for interactive processing, so that it is easy to find the part to be searched, and it is easy for even an unfamiliar person to search. Can be
【００４５】同様に、請求項３記載の発明による場合
も、キーワードと文書とを関連付けたリンクデータを文
書データとは別個に用意し、キーワードによる一括検索
を可能としたので、ハイパーテキストシステムにおい
て、ある条件を満たすデータの一括検索を容易に行なう
機能を持たせることができ、この時、リンクデータは文
書データとは独立したものであり、各文書に付けられて
いるキーワードから全文書共通として自動的に生成し得
るので、文書数が多い場合であっても容易にしてハイパ
ーテキストのリンクを生成することができる。この際、
請求項４記載の発明によれば、このようなリンクデータ
中にユーザ毎に設定したものも選択自在に含ませたの
で、ユーザ毎に適切な検索が可能となる。さらに、請求
項５記載の発明によれば、リンクデータを複数種のリン
ク集合として持たせたので、ユーザ毎、グループ毎とい
った単位での適切な検索を可能とすることができ、特
に、このようなリンク集合を階層化させたので、リンク
集合の扱いを各層単位で統一的なものとして容易化でき
る。また、請求項６記載の発明によれば、検索結果に応
じたユーザ指示によりリンクデータ中の関連度情報を学
習修正自在としたので、ユーザやグループなどの仕事や
興味の変化などに対応した適切な検索を可能とすること
ができる。Similarly, also in the case of the invention according to claim 3, since the link data in which the keyword and the document are associated with each other is prepared separately from the document data and the collective search by the keyword is possible, It is possible to add a function to easily perform a batch search of data satisfying a certain condition. At this time, the link data is independent from the document data, and the keyword attached to each document is automatically used as common to all documents. Since it can be generated automatically, the hypertext link can be easily generated even when the number of documents is large. On this occasion,
According to the invention described in claim 4, since the link data set for each user is included in the link data in a freely selectable manner, it is possible to perform an appropriate search for each user. Further, according to the invention described in claim 5, since the link data is provided as a plurality of types of link sets, it is possible to perform an appropriate search in units such as each user and each group. Since the different link sets are hierarchized, the handling of the link sets can be facilitated as a unified one for each layer. Further, according to the invention of claim 6, since the relevance information in the link data can be learned and modified freely by the user's instruction according to the search result, it is appropriate to deal with the change of work or interest of the user or group. It is possible to perform various searches.
【００４６】さらに、請求項１記載の発明による場合も
請求項３記載の発明による場合も、分類ツリーデータ、
リンクデータが何れも文書に対するリンクを持っている
ので、文書検索を短時間で行なうことができる。Further, in the case of both the invention according to claim 1 and the invention according to claim 3, classification tree data,
Since each of the link data has a link to the document, the document search can be performed in a short time.
【００４７】さらに、請求項７記載の発明によれば、ユ
ーザ登録による統制分類ツリーとは別個に、フリー分類
ツリーの概念を導入し、文書登録時にキーワード抽出を
利用して文書を自動的にフリー分類ツリーに登録分類し
て、統制分類ツリーと併用自在としたので、文書の分類
管理形態が細かなものとなり、これらの分類ツリーの併
用により検索時の絞り込みを容易とし検索処理を短時間
で済ませることができる。Further, according to the invention described in claim 7, the concept of a free classification tree is introduced separately from the controlled classification tree registered by the user, and the document is automatically freed by using keyword extraction at the time of document registration. Registered in the classification tree, and can be used in combination with the control classification tree, so the classification management form of documents becomes fine. By using these classification trees together, it is easy to narrow down the search and the search process can be completed in a short time. be able to.
【図１】本発明の第一の実施例の分類ツリーの概念を示
す模式図である。FIG. 1 is a schematic diagram showing a concept of a classification tree according to a first embodiment of this invention.
【図２】全体構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing an overall configuration.
【図３】文書データの構造を示す模式図である。FIG. 3 is a schematic diagram showing a structure of document data.
【図４】分類ツリーの文書エントリを示す模式図であ
る。FIG. 4 is a schematic diagram showing document entries of a classification tree.
【図５】内容一覧検索処理を示す検索画面の模式図であ
る。FIG. 5 is a schematic diagram of a search screen showing a content list search process.
【図６】リンクデータの構造を示す模式図である。FIG. 6 is a schematic diagram showing a structure of link data.
【図７】リンク構造を示す模式図である。FIG. 7 is a schematic diagram showing a link structure.
【図８】検索処理の概要を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart showing an outline of search processing.
【図９】文書表示処理の概要を示すフローチャートであ
る。FIG. 9 is a flowchart showing an outline of document display processing.
【図１０】本発明の第二の実施例のリンク構造を示す模
式図である。FIG. 10 is a schematic diagram showing a link structure according to a second embodiment of the present invention.
【図１１】リンクツリー構造を示す模式図である。FIG. 11 is a schematic diagram showing a link tree structure.
【図１２】本発明の第三の実施例の全体構成を示すブロ
ック図である。FIG. 12 is a block diagram showing the overall configuration of a third embodiment of the present invention.
【図１３】フリー分類ツリーの末端ノードの構造を示す
模式図である。FIG. 13 is a schematic diagram showing a structure of an end node of a free classification tree.
【図１４】フリー分類ツリーの文書エントリを示す模式
図である。FIG. 14 is a schematic diagram showing a document entry of a free classification tree.
【図１５】分類テーブルの構造を示す模式図である。FIG. 15 is a schematic diagram showing the structure of a classification table.
６ 分類ツリーデータ記憶手段 ７ リンクデータ記憶手段 ８ 検索処理手段 １０ 文書データ １１ ノード １２，１３ 分類ツリー １５ 対話的処理手段 １６ リンクデータ １７ 分類テーブル １８ 文書登録手段 6 classification tree data storage means 7 link data storage means 8 search processing means 10 document data 11 nodes 12, 13 classification tree 15 interactive processing means 16 link data 17 classification table 18 document registration means
Claims (7)
いる文書中のキーワードを指定することにより関連文書
を検索し検索結果を表示させるようにした文書検索装置
において、対応する文書へリンクさせた各ノードを樹状
に接続して文書を分類するための複数の分類ツリーデー
タを格納した分類ツリーデータ記憶手段を設け、選択指
定された分類ツリーについて指定されたノードを検索起
点としてそのノード下位のツリーに属する文書を検索す
る検索処理手段を設けたことを特徴とする文書検索装
置。1. A document search device which stores a plurality of document data, searches a related document by displaying a search result by designating a keyword in the displayed document, and links to the corresponding document. A classification tree data storage means for storing a plurality of classification tree data for classifying documents by connecting each node in a tree shape is provided. A document search device provided with search processing means for searching a document belonging to the tree.
リー、各分類ツリーの各ノードにリンクされた文書の題
名及びその文書の内容要約のデータを格納したものと
し、検索処理手段による検索時にこの分類ツリーデータ
記憶手段に記憶された内容の一覧を選択自在に表示させ
る対話的処理手段を設けたことを特徴とする請求項１記
載の文書検索装置。2. The classification tree data storage means stores each classification tree, the title of the document linked to each node of each classification tree, and the data of the content summary of the document, and the data is stored at the time of retrieval by the retrieval processing means. 2. The document retrieval apparatus according to claim 1, further comprising an interactive processing means for selectively displaying a list of contents stored in the classification tree data storage means.
いる文書中のキーワードを指定することにより関連文書
を検索し検索結果を表示させるようにした文書検索装置
において、文書データと独立して設定されてキーワード
と文書とを関連付けたリンクデータを格納したリンクデ
ータ記憶手段を設け、指定されたキーワードについて前
記リンクデータに基づき文書を検索する検索処理手段を
設けたことを特徴とする文書検索装置。3. A document retrieval apparatus for storing a plurality of document data, searching a related document by designating a keyword in the displayed document, and displaying a retrieval result, independently of the document data. A document search device, characterized by further comprising link data storage means for storing link data in which a keyword and a document are set and associated with each other, and search processing means for searching a document for the designated keyword based on the link data. ..
の関連度情報を伴いユーザ毎に設定されて選択自在なリ
ンクデータを含むことを特徴とする請求項３記載の文書
検索装置。4. The document search device according to claim 3, wherein the link data includes link data which is set for each user and is selectable along with information on the degree of association between the keyword and the document.
リンク集合を階層化させて選択指定自在にリンクデータ
記憶手段に格納したことを特徴とする請求項３記載の文
書検索装置。5. The document search device according to claim 3, wherein a plurality of types of link sets each having separate link data are hierarchized and stored in the link data storage means in a freely selectable manner.
手段に格納されたキーワードと文書との関連度情報を検
索結果に応じたユーザ指示により修正する関連度情報学
習手段を設けたことを特徴とする請求項３記載の文書検
索装置。6. A relevance information learning unit for correcting relevance information between a keyword and a document stored in a link data storage unit together with link data according to a user instruction according to a search result. 3. The document search device described in 3.
いる文書中のキーワードを指定することにより関連文書
を検索し検索結果を表示させるようにした文書検索装置
において、対応する文書へリンクさせた各ノードを樹状
に接続して文書を分類するための複数の統制分類ツリー
データを格納した分類ツリーデータ記憶手段を設け、キ
ーワードとフリー分類ツリーのノードとを関連付ける分
類テーブルを設け、文書データを形態素解析して自動的
にキーワードを抽出するキーワード抽出部を有してこの
形態素解析により得られたキーワードによるフリー分類
ツリーに文書を登録する文書登録手段を設け、選択指定
された分類ツリーについて指定されたノードを検索起点
としてそのノード下位のツリーに属する文書を検索する
検索処理手段を設けたことを特徴とする文書検索装置。7. A document search device configured to store a plurality of document data, search a related document by designating a keyword in the displayed document, and display a search result by linking to a corresponding document. Further, a classification tree data storage means for storing a plurality of control classification tree data for classifying documents by connecting each node in a tree shape is provided, and a classification table for associating a keyword with a node of a free classification tree is provided, and document data is provided. It has a keyword extraction unit that automatically extracts keywords by performing morpheme analysis and provides document registration means for registering documents in a free classification tree based on the keywords obtained by this morpheme analysis. A search processing means is provided for searching a document belonging to a tree below the node using the selected node as a search starting point. A document retrieval device characterized in that
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
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Family
ID=17784657
Family Applications (1)
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