JPH086970A - 情報検索装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【目的】 簡単な操作で、適切な検索結果を迅速に得る
ことができるようにする。 【構成】 複数の異なる表記を一定の表記に変換する規
則に基づいて、表記の変換を行って検索を行う。また、
入力された検索条件を検索条件ファジィ化部１０２によ
りファジィ化する。検索キー及びデータベースの情報
は、表記変換部１０６，１０８で統一された表記、例え
ばローマ字表記に変換される。変換された検索条件及び
検索キーを用いて、検索部１１０により検索が行われ
る。その検索の結果は、合致度のような定量指標ととも
に得られる。充分な個数のデータが得られなかったとき
又はデータが多すぎるときには、検索キー及び検索条件
を変更部１１３により拡大又は縮小して、自動的に再検
索する。検索キーの変更は、検索キー間の類似度、上位
概念と下位概念との関係等の情報を用いて行い、検索条
件の変更は、ファジィ条件の拡大縮小によって行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、コンピュータシステム
上に構築されたデータベースシステムの検索装置に関す
る。検索の対象は、主として、文字列を主体とするデー
タベースであるが、文字列以外のデータを含むデータベ
ースでも文字列部分を対象とすることで適用は可能であ
る。文字列を主体としたデータベースとしては、報告
書、文献情報、特許出願情報など非常に分野が広い。

【０００２】

【従来の技術とその問題点】従来の主な検索手法とその
問題点に関して説明する。 （１） 全文一致検索（キーワード検索） 全文一致検索は、ユーザが入力した文字列を含むデー
タ、あるいは入力した文字列に合致する文字列が使用さ
れている部分を、対象とするデータの中から抽出する。
合致の検出の方法としては、完全一致，部分一致（前方
一致，後方一致など）がある。この全文一致検索におけ
る合致検出の基本は、文字列間の比較なので、例えば下
記のような異なる文字列で表された事項の場合には、内
容的には一致していても合致とは見なされない。 本日：ほんじつ、 スピード：すぴーど また、対象とするデータ全体との文字列照合を行なうの
で、対象とするデータの量に比例して処理時間が掛か
る。

【０００３】（２） 索引検索（キーワード検索） 索引検索は、全文一致検索の処理速度を改善するための
手法であり、検索を行なうためあるいは検索処理を支援
するための索引（シソーラス）を持たせておく方法であ
る。索引生成の手法は色々なものがある。この索引検索
は、データを生成した場合、あるいはデータを更新した
場合には索引を生成もしくは修正する必要があるので、
そのための処理に時間が掛かる。

【０００４】（３） 条件検索 条件検索は、データが複数の部分に分割されている場合
（例えば、報告書を複数取り込んだ形のデータ）には、
キーワード以外に下記のような条件を設定し、検索を行
なう、あるいはキーワード検索を実施する範囲を限定す
ることが行なわれる。 ・データの作成日時／更新日時 ・データの容量 ・データの作成者 ・データの守秘レベル ｅｔｃ． この条件検索によれば、例えば、作成日時の場合には、
今年の２月頃に作成したデータを対象としようとした場
合、２／１以降に作成されかつ３／１よりも前に作成さ
れたという条件を設定し検索範囲を限定することにな
る。しかし、目的とするデータが実際には１／３１に作
成されたデータであった場合、この条件設定での検索で
は目的とするデータは検出されず、柔軟性に欠ける。

【０００５】本発明は、上記のような従来技術の問題を
解消することを課題とするものである。即ち、本発明
は、種々の表記が混在する情報の検索においても、検索
の抜けが生じないようにすることを目的とする。また、
本発明は、簡単な操作で、適切な検索結果を迅速に得る
ことができるようにすることを目的とする。また、本発
明は、操作者が、様々な背景要因などを考慮したり試行
錯誤によったりしておこなっていた検索条件の設定を、
誰でも容易にできるようにすることを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段および作用】本発明（請求
項１）は、ほぼ同じ表音のなされる同一の語に対して複
数の異なる表記が存在する情報の検索装置において、前
記複数の異なる表記（例えば半角と全角の表記の相違あ
るいは英語とローマ字とカタカナ）を一定の表記（例え
ばローマ字表記）に変換する変換規則を保持する変換規
則保持手段（１０５）と、前記変換規則に基づいて表記
の変換を行う表記変換手段（１０６，１０９）と、前記
変換された表記に基づいて情報の検索を行う検索手段
（１１０）とを有する。従来技術では、例えば漢字表記
の「本日」とかな表記の「ほんじつ」は表記が異なるの
で合致とはみなされず、どちらか一方で検索すれば検索
の抜けが生じてしまうが、本発明によれば、表記は例え
ばローマ字表記の「ｈｏｎｊｉｔｕ」に統一して変換さ
れるなど検索キーの表記に柔軟性を持たせることができ
るので、検索の抜けを回避することができる。

【０００７】本発明（請求項２）は、検索キーを入力す
る検索キー入力手段（１０４）と、検索条件を入力する
検索条件入力手段（１０１）と、前記入力された検索キ
ーと検索条件により情報の検索を行う検索手段（１１
０）と、検索結果を評価する検索結果評価手段（１１
２）と、前記検索結果評価手段の評価結果に応じて再検
索をする際に、検索キー間の関係を定義した情報に基づ
いて、検索キーの拡張または縮小を行う変更手段（１１
３）とを備えたことを特徴とする。キーワード間の関係
の強度を数値属性（類似度）として定義する、あるいは
キーワード間の意味構造をネットワークとして保有し定
義し、これらの情報を検索処理時のキーワードの拡張
や、検索結果の順位付け（合致強度の算出）を行なう。
従来の検索手法では、適当な検索キーが設定されない
と、意図した検索が行なえない。例えば、”車”をキー
として検索を行なっても、”くるま”，”自動車”とい
ったキーを含む情報を取得できない。この問題を回避す
るためには、操作者が同義に近い語を和条件で検索キー
として設定し検索を行なうなど、検索対象のデータベー
スに合わせる形（操作者が工夫する形態）で運用されて
いる。本発明（請求項１、請求項２）によれば、操作者
が試行錯誤的に設定したり、操作者の知識に基づいて設
定されたりしていた検索キーの設定のための負荷を、操
作者から検索処理系へと移行させることがでる。このこ
とによって、操作者の試行回数を低減でき、また操作者
に高い熟練を必要とすることも減少する。

【０００８】本発明（請求項３）は、検索キーを入力す
る検索キー入力手段（１０４）と、検索条件を入力する
検索条件入力手段（１０１）と、前記検索条件をファジ
ィ化する検索条件ファジィ化手段（１０２）と、前記入
力された検索キーとファジィ検索条件により情報の検索
を行い、検索結果を合致度として得る検索手段（１１
０）と、検索結果を評価する検索結果評価手段（１１
２）と、前記検索結果評価手段の評価結果に応じて再検
索をする際に、ファジィ条件の拡張または縮小を行う変
更手段（１１３）とを備えたことを特徴とする。本発明
は、条件範囲がファジィ表記可能となることによって、
従来クリスプな条件指定で検索から洩れていた情報も拾
い上げられる可能性が高くなる。また、設定する条件の
不正確さ，曖昧さを、ファジィ条件がある程度吸収可能
となり、操作者が、様々な背景要因などを考慮したり試
行錯誤によったりして実施していた条件設定の負荷を低
減することができる。

【０００９】また、検従来の検索手法では通常、検索結
果として得られるものは、合致したか否かという２値情
報で、全体集合を特定の条件によって２つの集合に分割
するという形態になる。例えば、ある条件で合致が得ら
れたデータが１００件あったとする。より小数の対象に
絞り込むために、積条件を追加して再検索を実施したと
する。そうすると今度は合致した件数が３件になり、こ
れでは少ないので一部の条件を甘くする（範囲条件であ
れば範囲を広げる，一部の特定の条件結合を積から和に
変更する）という試行錯誤が発生する可能性が大であ
る。

【００１０】本発明によれば、検索結果取得されたデー
タ毎に合致度（類似度）といった定量指標が付与され
る。これによって、その値の降順に結果を表示すること
も可能となる。例えば、検索の結果少しでも合致度が得
られたものが２００件あったとしても、上位から目的と
する件数だけの情報を取得することができる。また、一
定の合致度を閾値として、２群分離することも可能であ
る。このように、検索後に合致度という指標によって対
象データを絞り込むなどの操作が容易となる。

【００１１】本発明（請求項４）は上記各発明（請求項
１〜請求項３）の全部または一部を組み合わせてなる情
報検索装置である。

【００１２】本発明（請求項５）は、検索条件指定の履
歴を保持し、操作者の検索条件指定の傾向、特性を学習
する学習手段（１１６）を設けたことを特徴とする。本
発明によれば、学習手段によりファジィ条件やファジィ
化辞書の学習を行うようにしたので、ユーザが指定し
た、あるいはシステムが最適化したファジィ条件をシス
テムが把握しているので、通常の検索条件指定にファジ
ィ性を自動的に付加することができる。従って、ユーザ
が毎回ファジィ条件を記述する必要がなく、検索条件設
定のためのユーザの負担を軽減することができる。

【００１３】

【実施例】ＣＤ−ＲＯＭ上に格納された文字列情報が主
体のデータベース（ここでは、新製品情報を想定する）
を対象とした実施例に関して説明する。図１は本実施例
の構成を示す機能ブロック図である。この実施例の検索
装置は、図１に示すように、検索条件を入力する検索条
件入力部１０１と、検索条件入力部１０１から入力され
たクリスプな条件やシンボルをファジィ化辞書１０３を
参照してファジィ条件を生成するファジィ条件生成部１
０２と、検索キーを入力する検索キー入力部１０４と、
検索キー入力部１０４より入力された漢字、ひらがな、
英字などにより標記された検索キーを表記変換規則１０
５により統一した表記例えばローマ字表記に変換する検
索キー表記変換部１０６と、以上のように入力、作成、
変換された検索条件や検索キーを保持する検索条件保持
部１０７と、ＣＤ−ＲＯＭ等の大容量の蓄積媒体上に格
納された文字列が主体のデータベース１０８と、データ
ベースの表記を変換するデータベース表記変換部１０９
と、検索条件保持部１０７に保持された検索条件と検索
キーによりデータベース１０８の蓄積情報を検索処理す
る検索処理部１１０と、検索結果を一時的に保持する検
索結果保持部１１１と、検索結果が妥当であるか否かを
評価する検索結果評価部１１２と、検索結果の評価が妥
当でないと判定されたときに、再検索のために検索条件
を変更する検索条件変更部１１３と、検索結果得られた
個数など検索結果を評価するための情報や表示のための
ソート方法などを入力する補助検索条件入力部１１４
と、検索結果評価部１１２の評価結果が良好であったと
きに検索結果を表示する検索結果表示部１１５からなっ
ている。

【００１４】図２は図１に示す各部の機能を実現するた
めの機器構成を示すものである。この装置は、主処理装
置２０１、主記憶装置２０２、入出力制御系２０３、表
示装置２０４、入力装置２０５、検索処理系２０６、表
記変換系２０７、ＣＤ−ＲＯＭ制御系２０８、ＣＤ−Ｒ
ＯＭ２０９からなっている。入出力制御系２０３、検索
処理系２０６、および表記変換系２０７はそれぞれ主処
理装置２０１とは独立して処理を行う並列動作の機器と
して構成され、これにより全体の処理速度の向上をはか
っている。主処理装置２０１は入出力制御、検索処理、
表記変換以外の処理と全体の制御を行う。入力装置２０
５は、図１の検索条件入力部１０１および検索キー入力
部１０４の機能を果たす装置である。表示装置２０４は
図１の検索結果表示部１１５の機能を果たし、検索処理
系２０６は図１の検索処理部１１０の機能を果たし、表
記変換系２０７は図１の検索キー表記変換部１０６およ
びデータベース表記変換部１０９の機能を果たす装置で
ある。ＣＤ−ＲＯＭとその制御系２０８，２０９は図１
のデータベース１０８を格納する記録装置である。

【００１５】以上のように構成された本実施例の動作に
ついて説明する。操作者からの入力は、検索条件入力部
１０１からの検索条件、検索キー入力部１０４からの検
索キー、および補助検索条件入力部１０４からの補助検
索条件である。

【００１６】（表記の変換）検索キーは、ここでは、言
語表記されたシンボル情報を意味する。例えば、ひらが
な、カタカナ、漢字、アルファベット、数字などで記述
される単語である。入力を受けた語は、まず検索キー表
記変換部１０６により表記の統一のための変換処理を受
ける。単語の表記には、一般に、ひらがな、カタカナ、
漢字やそれらを混合である日本語表記（表意言語）と、
英語、仏語その他の外国語表記（表音言語）が含まれ
る。表記の変換においては、日本語表記は「読み」（ロ
ーマ字）に変換し、外国語表記は無変換とする。表記の
変換は表記変換規則１０５として用意された一定のルー
ルに基づいて処理される。 ＜子音を鍵とする読みの定型（パターン）表による変換
＞外国語のカタカナ表記は、子音を基礎としたパターン
に分解することができる。子音若くは連続する子音を抽
出し、母音を組み合わせることにより、最小限の例外処
理で外国語と日本語（カタカナ表記）の相互変換を行な
うことが可能となる。 ＜有限オートマトンへの変換＞正規表現等で適用される
有限オートマトンによる文字列照合は通常、最長一致を
原則とするが、本検索では一致語数を極力絞り込むこと
が要求される為、最短一致を原則とする。 ＜変換例＞ ”テレコム” → テ， レ， コ， ム → ｔ＊ ｛ｌ｜ｒ｝＊ ｛ｃ｜ｋ｝＊ ｍ＊ … ”ｔｅｌｃｏｍ”と合致 … ”ｔｅｌｅ−ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ”と合致 ”ｎｅｕｒａｌ” → ｎｅｕ， ｒａ， ｌ → ｛ナニヌネノ｝＊ ｛ラリルレロ｝＊ ｛ラリル
レロ｝＊ … ”ニューラル”と合致 ”ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ” → ｔｈ， ｒｅ，
ｓｈｏ， ｌ， ｄ→ ｛サシスセソザジズゼゾダヂ
ヅデド｝＊ ｛ラリルレロ｝＊｛シャシュショ｝＊
｛ラリルレロ｝＊ ｛ダジズデド｝＊ … ”スレッショルド”と合致 … ”スレッシュホールド”と合致

【００１７】図３のステップＳ３１ないしステップＳ３
５は上述の表記変換処理の一例を示す。検索キー入力部
１０４から入力された（ステップＳ３１）検索文字列
は、検索キー表記変換部１０６で表記変換が行われる。
即ち、検索表記変換部１０６において、表記変換規則１
０５を参照して入力文字列をローマ字へ変換し（ステッ
プＳ３２）、その変換により得られたローマ字中から子
音を抽出する（ステップＳ３３）。英文との照合などの
ため一部の子音は拡張する（ステップＳ３４）。このよ
うにして生成された子音を基に、検索用正規表現を生成
する（ステップＳ３５）。例えば、入力文字列が「テレ
コム」であったとき、これをローマ字ｔｅ，ｌｅ，ｋ
ｏ，ｍｕに変換し、さらにそれから子音ｔ，ｌ，ｋ，ｍ
を抽出し、ｌとｋについては拡張してｒとｃを加え、検
索用正規表現「ｔ＊ ｛ｌ｜ｒ｝＊ ｛ｃ｜ｋ｝＊ ｍ
＊」を生成する。このような表記変換処理を行うことに
よって検索キーにより索出できる範囲を広げることがで
きる。上記「テレコム」の例で言えば、従来ならば「テ
レコム」を含むデータのみが索出されるが、本実施例の
表記変換を施すことにより「テレコム」「てれこむ」
「ｔｅｌｃｏｍ」「ｔｅｌｅ−ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉ
ｏｎ」等を含むデータが索出できる。検索キー表記変換
部１０６により変換された語は検索処理系へ伝達され
る。ここでは、まず検索条件保持部１０７に一時的に保
持される。

【００１８】（検索条件の設定）検索条件入力部１０１
から操作者によって入力される検索条件は、２つに大別
される。１つは定量指標に対する検索条件、もう１つは
この狭義の検索条件および検索キーの結合条件である。
定量指標に対する検索条件は、シンボル、クリスプ条
件、およびファジィ条件の３つに分類される。シンボル
とは例えば「若い」といった単語であり、ファジィ化辞
書１０３を用いたファジィ条件生成部１０２によって、
例えば年齢という定量指標に対するファジィ条件に変換
される。クリスプ条件とは通常の範囲指定などを意味す
る。これもファジィ化辞書１０３を用いたファジィ条件
生成部１０２によって、範囲指定に対するファジィ条件
に変換される。図４（ａ）は日付を範囲として指定した
クリスプ条件を示しており、同図（ｂ）はそのクリスプ
条件をファジィ化したファジィ条件の例を示している。
結合条件は、和条件／積条件など一般的な集合の結合条
件と同様である。即ち、複数の検索キーが指定されたと
きに、それらのキーの和で検索するか積で検索するかを
指定するものである。なお、結合自体をファジィ化する
ことも可能である。

【００１９】補助検索条件入力部１１４から操作者によ
って入力される補助検索条件は、検索結果として求める
最小データ個数や検索結果の表示のためのソート方法な
どである。基本的な検索処理には直接的な関係を持たな
いので、必ずしも処理開始時に入力されている必要はな
い。

【００２０】（検索処理）検索処理部１１０では、入力
された検索キーや検索条件に応じて、データベース１０
８との照合を行う（ステップＳ３７）。データベース側
の情報がローマ字表記では無い場合、検索と同時にある
いは検索以前に、データベース側の情報のローマ字表記
への変換処理を行う（ステップＳ３６）。本実施例にお
いては、データベース全体がローマ字表記では無い場合
が存在するため、検索処理を行う処理系即ち検索処理部
１１０とは別に検索処理と並列して表記変換を実施する
処理系としてデータベース表記変換部１０９を設け検索
に必要な総合の時間を短縮している。本実施例では、検
索条件としてファジィ条件を用いるので、合致判定に関
して、類似度あるいは合致度という定量指標を得ること
が出来る。また、これらの合致度を（数式処理で）合成
して、総合評価としての合致度を算出することができ
る。これらにより、最終的な合致判定が２値ではなく、
合致度という連続値として得ることができる。この違い
は、検索の操作性の向上と言う点で非常に大きな意味を
持つ。所定の合致度を越えるデータを検索結果のデータ
とする。なお、この所定の合致度は、後述するように検
索結果評価に基づく再検索の段階で変更が加えられるこ
とがある。検索が終了すると、検索結果を検索結果保持
部１１１に保持する。

【００２１】（検索結果の評価と再検索）検索結果評価
部１１２は、補助検索条件が入力されている場合は、検
索個数など要求条件が満たされているかどうかの判定を
行い、条件に合致していなければシステムが以下のよう
な形態で自動的に再検索を行う。例えば検索結果の数が
不足している場合は、検索条件変更部１１３により、フ
ァジィ検索条件の底辺を拡大する（図５（ａ）参照）、
類似語に関するデータを用いて検索キーを増やす、一部
の結合条件を積から和に変更するなどによって条件を緩
くする。そのために、検索キー間の関係の強度を数値属
性（類似度）として定義する、あるいは検索キー間の意
味構造をネットワークとして保有し定義し、これらの情
報を検索処理時の検索キーの拡張や、検索結果の順位付
け（合致強度の算出）を行なう。逆に、検索結果の数が
過大である場合は、ファジィ検索条件を絞り込む（図５
（ｂ）参照）、表記変換の制約を強くするなどして、デ
ータを絞り込む。

【００２２】図６は、検索条件変更部１１３における、
検索結果の数が不足している場合に検索条件を緩和する
ための処理のフローを示す図である。検索キー、ファジ
ィ条件を含む検索条件、および補助検索条件などを入力
し（ステップＳ６１）、検索を実行する（ステップＳ６
２）。検索結果評価部１１２において検索結果の評価を
行い（ステップＳ６３）、個数が補助検索条件として与
えられた所定の個数を満たしていないときには、拡張可
能なファジィ条件が存在するか否かを調べ（ステップＳ
６４）、存在する場合にはファジィ条件の底辺を拡大す
る（ステップＳ６５）。ファジィ検索条件は、図５
（ａ）に示すように、中心値と分散値を持つ台形状のメ
ンバーシップ関数（ＭＦ）によって表される。同図にお
いて元のファジィ条件を破線で、底辺の拡大後のファジ
ィ条件を実線で示している。拡張可能なファジィ条件が
なかったときには緩和可能な結合条件が存在するか否か
を調べ（ステップＳ６７）、存在する場合には結合条件
を変更する（ステップＳ６８）。ステップＳ６５あるい
はステップＳ６８で検索条件の変更を行ったら、変更し
た検索条件によりステップＳ６２以下の処理を再度実行
する。ステップＳ６３の評価の結果、検索個数が充分で
あったとき、または、拡張可能なファジィ条件も、緩和
可能な結合条件も存在しなかったときには、結果をソー
トして表示する（ステップＳ６９）。

【００２３】図７は検索条件変更部１１３における、検
索結果の数が不足している場合に、前述のキーワード間
の意味構造をネットワークとして保有し定義し、これを
用いて検索キーワードの概念を拡大することにより検索
の範囲を広げる処理のフローを示す図である。この処理
は、検索結果の個数を増やすための処理として、図６の
処理と共に用いる。例えば、図６の処理を行っても検索
結果の個数を充分に得られなかったときに、図７の処理
を切り替えて用いるようにする。なお、図６の処理と図
７の処理のいずれか一方のみを用いるように実施例を構
成してもよい。ここで、検索キーワードの概念の拡張に
ついて説明する。これはキーワード間の関係を意味構造
のネットワークとして記述したキーワード概念情報を用
いる。

【００２４】例えば、図８（ａ）に示すような構造で、
キーワードを上位概念から下位概念へ至る構造へと展開
し記述する。併せて（必要があれば）同義語も並列して
記述する。検索時には、例えば下記のような形態でこの
情報を利用する。 ・「セダン」というキーワードを与えられて検索が行な
われた。 ・「セダン」を検索キーとして照合して、充分な数のデ
ータが検索されれば、検索処理は終了する。 ・「セダン」を検索キーとして照合して、充分な数のデ
ータが検索されなければ、セダンの上位概念である「乗
用車」をキーとして検索を行なう。これでも、充分な数
が得られなければ、「乗用車」の他の下位概念即ち検索
キー「セダン」の並列概念である「ワゴン」「スポーツ
カー」をキーとして検索を行なう。 ・初期状態で１．０の合致度（類似性）を与えておき、
上位概念を採用する際に０．８を乗じその下位概念即ち
並列概念を採用する際に０．５を乗ずるなどして、合致
度の評価を行なう。 ・結果の表示（優先）順位は、類似性によって合致度を
生成し、その合致度の降順とする。

【００２５】図７は以上に例示した処理の一般的な処理
手順を示すもので、検索キーワード、検索条件、補助検
索条件等を設定し（ステップＳ７０）、検索を実行し、
検索結果を得る（ステップＳ７１）。再検索の場合には
再検索の結果を以前の検索結果に追加する。検索結果評
価部１１２において検索結果の評価を行い（ステップＳ
７２）、個数が補助検索条件として与えられた所定の個
数を満たしていないときには、未使用の上位概念がある
か否かを調べ（ステップＳ７３）、未使用の上位概念の
キーワードがあったときにはその未使用の上位概念をキ
ーワードに追加し（ステップＳ７４）、ステップＳ７１
に戻りその新たな上位概念のキーワードにより再検索を
する。ステップＳ７３の判定で、未使用の上位概念が存
在しなかったときには、未使用の並列概念が存在するか
否かを調べ（ステップＳ７５）、未使用の並列概念があ
ればそれをキーワードに追加し（ステップＳ７６）、再
検索を行う。ステップＳ７５の判定で、未使用の並列概
念が存在しなかったときには、キーワードに上位概念が
あるか否かを調べ（ステップＳ７７）、上位概念がある
ときには元のキーワードを上位概念に置き換えて（ステ
ップＳ７８）、検索を実行する（ステップＳ７１）。ス
テップＳ７２の評価の結果、検索個数が充分であったと
き、または、ステップ７７で判定がＮＯであったとき即
ち未使用の上位概念も並列概念もなくまた置き換えるべ
き上位概念もなかったときには、結果をソートして表示
する（ステップＳ７９）。なお、ステップＳ７４、ステ
ップＳ７６、ステップＳ７８の処理を通過する毎に、合
致度の低減値を大きくする。例えば、前述したように、
例えば、初期状態で１．０の合致度（類似性）を与えて
おき、上位概念を採用する際に０．８を乗じ、並列概念
を採用する際に０．５を乗ずる。

【００２６】次に、前述のキーワード間の関係の強度を
数値属性（類似度）として定義し、これを用いて検索条
件の変更を行う処理について説明する。この処理は、図
６や図７に示した処理と共に用いても、あるいは単独に
用いるようにしてもよい。キーワード間の関係定義とし
てキーワード間の類似性の定量指標化を行う。例えば、
図８（ｂ）に示すような構造で、キーワード間の類似性
を定量指標化しておく。検索時には、例えば下記のよう
な形態でこの情報を利用する。 （１） 「乗用車」というキーワードを与えられて検索
が行なわれた。 （２） 「乗用車」を検索キーとして照合して、充分な
数のデータが検索されれば、検索処理は終了。 （３） 「乗用車」を検索キーとして照合して、充分な
数のデータが検索されなければ、類似性の最も高い語
「車」で検索を行なう。これでも、充分な数が得られな
ければ、次に類似性の高い語で検索を行なう。 （４） 結果の表示（優先）順位は、類似性によって合
致度を生成し、その合致度の降順とする。その際、結果
の表示準位は類似性の値をそのまま適用することもでき
る。検索キーが複数の場合は、類似性の最小値、あるい
は類似性の算術積を取るなどの方法を用いる。

【００２７】（検索条件などに対する学習）検索条件の
指定は、検索対象とするデータ（の分野など）、検索を
実施する操作者などに依存して、一定の傾向を示す場合
がある。この傾向を学習処理によって捕捉し、検索を実
施する際の検索条件の指定、変更時の支援に利用でき
る。そのために学習部１１６を設ける。

【００２８】（ファジィ条件の学習）ファジィ条件の学
習を、日付とという項目に対するファジィ検索条件を学
習する場合の例について説明する。日付に対するファジ
ィ条件は、図４（ｂ）のような形で定義される。この場
合のファジィ条件は、中心値、上底、下底のパラメータ
で記述される。中心値は検索毎に異なった値をとるため
学習（記憶）の対象とはなりにくいが、検索条件の幅即
ち冗長性や曖昧性を規定する指標である上底、下底の長
さ（あるいは上底と下底の長さの差）は、検索毎に大き
く変化するものではなく、ある程度固定的となることが
想定される。図４（ｂ）を例に取れば、「２月」＝「２
／１〜２／２８」という区間の指定は、検索条件として
明示的に外部から指定されるものとなる。これは、当然
ながら、検索が実行される毎に変化するものであり学習
の対象とはなり得ない。ファジィ性を記述する部分であ
る上底と下底の長さの差（図４（ｂ）で言えば台形の斜
めの傾斜の部分）は、日付（期間）の指定という事象
（条件）の曖昧性を記述するものでこの曖昧性は毎回の
検索によって大きく変化するものではなく、ある程度固
定的なものと考えることもできる。ある程度固定的とい
うことは、その値を学習することに意味があり、また学
習可能であるということになる。

【００２９】学習の具体的な処理としては以下のような
形態となる。ユーザが規定したファジィ条件、あるいは
それをシステムが条件の拡大または縮小などを行って得
たファジィ条件（要するに最終的に用いられた検索条
件）を取り込む。取り込んだファジィ条件の上底と下底
の長さの差を取得する。この処理を複数回繰り返すこと
で、この長さの母集団ができ、この母集団の平均値を用
いることができる。検索処理において日付（期間）が指
定された場合に、期間（指定された値域）を拡大する際
に、前述の平均値によってファジィ区間を生成すること
ができる。ユーザは、期間を単に指定するだけで、ファ
ジイ検索が実施できることになる。このように、ファジ
ィ条件となるパラメータの値が保持されている場合、シ
ステムはそのパラメータを用いて自動的にファジィ条件
を構築することにより、操作者の操作の負荷を低減でき
る。また、操作者が入力したファジィ条件を直接学習す
る方式の他に、システムが自動で行う検索条件の修正→
再検索処理の過程で最終的に適用された条件を学習時の
教師信号（教師データ）として用いる方式も可能であ
る。

【００３０】（ファジィ化辞書の学習）ファジィ化辞書
１０３を持ち、シンボルとして入力された条件（例えば
「若い」など）をファジィ条件生成部１０２によりファ
ジィ条件に変換する場合、このファジィ化辞書１０３に
記述される変換法則を学習することもできる。操作者が
「若い」という条件を入力し検索を行った場合で、生成
された条件を操作者が変更した結果の条件、自動再検索
処理で適用された条件を教師信号として用いることが可
能である。方式的には前述のファジィ条件の学習の場合
と同様である。

【００３１】（再検索処理の最適化）再検索処理での条
件の変更には、前述のように、ファジィ条件拡大／縮小
の戦略（方法）、キーワード間の関係を利用した条件の
拡大／縮小の処理を用いる。この際の拡大／縮小の手順
などは一様ではなく、複数の手順の中から一つの手順を
選択して処理を実施する形態となる。学習処理として
は、選択された手順（あるいは手順を選択するための条
件）を、自動再検索処理で適用されたものを教師信号と
して取り込む形態で処理する。

【００３２】

【発明の効果】本発明によれば、操作者が試行錯誤的に
設定したり、操作者の知識に基づいて設定されたりして
いた検索キーの設定のための負荷を、操作者から検索処
理系へと移行させることがでる。このことによって、操
作者の試行回数を低減でき、また操作者に高い熟練を必
要とすることも減少する。

【００３３】また、本発明によれば、条件範囲がファジ
ィ表記可能となるので、従来クリスプな条件指定で検索
から洩れていた情報も拾い上げられる可能性が高くな
る。また、設定する条件の不正確さ，曖昧さを、ファジ
ィ条件がある程度吸収可能となり、操作者が、様々な背
景要因などを考慮したり試行錯誤によったりして実施し
ていた条件設定の負担を低減することができる。

【００３４】また、本発明によれば、検索の結果取得さ
れたデータ毎に合致度（類似度）といった定量指標が付
与される。これによって、その値の降順に結果を表示す
ることも可能となる。例えば、検索の結果少しでも合致
度が得られたものが２００件あったとしても、上位から
目的とする件数だけの情報を取得することができる。ま
た、一定の合致度を閾値として、２群分離することも可
能である。このように、検索後に合致度という指標によ
って対象データを絞り込むなどの操作が容易となる。

【００３５】また、本発明によれば、ファジィ条件やフ
ァジィ化辞書の学習を行うようにした場合には、ユーザ
が指定した、あるいはシステムが最適化したファジィ条
件（ファジィ条件を規定する指標）をシステムが学習に
より把握しているので、通常の検索条件指定にファジィ
性を自動的に付加することができる。従って、ユーザが
毎回ファジィ条件を記述する必要がなく、検索条件設定
のためのユーザの負担を軽減することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の実施例のＣＤ−ＲＯＭ情報検索シス
テムの処理系の構成を示すブロック図

【図２】 実施例のＣＤ−ＲＯＭ情報検索システムの機
器構成を示す図

【図３】 表記変換の処理フローを示す図

【図４】 （ａ）は曖昧性の無い検索条件、（ｂ）はフ
ァジィ検索条件を説明するための図

【図５】 ファジィ検索条件の拡大、縮小を説明するた
めの図

【図６】 検索結果の数が不足している場合に検索条件
を緩和するための処理のフローを示す図

【図７】 検索結果の数が不足している場合に、検索キ
ーワードの概念を拡大することにより検索の範囲を広げ
る処理のフローを示す図

【図８】 （ａ）は検索キーワード間の意味構造のネッ
トワーク記述を示す図、（ｂ）はキーワード間の類似性
を定量指標化した例を示す図。

【符号の説明】

１０１…検索条件入力部、１０２…ファジィ条件生成
部、１０３…ファジィ化辞書保持部、１０４…検索キー
入力部、１０５…表記変換規則保持部、１０６…検索キ
ー表記変換部、１０７…検索条件保持部、１０８…デー
タベース、１０９…データベース表記変換部、１１０…
検索処理部、１１１…検索結果保持部、１１２…検索結
果評価部、１１３…検索条件変更部、１１４…補助検索
条件入力部、１１５…検索結果表示部、１１６…学習
部。

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ほぼ同じ表音のなされる同一の語に対し
   て複数の異なる表記が存在する情報の検索装置におい
   て、 前記複数の異なる表記を一定の表記に変換する変換規則
   を保持する変換規則保持手段と、 前記変換規則に基づいて表記の変換を行う表記変換手段
   と、 前記変換された表記に基づいて情報の検索を行う検索手
   段とを有する情報検索装置。
2. 【請求項２】 検索キーを入力する検索キー入力手段
   と、 検索条件を入力する検索条件入力手段と、 前記入力された検索キーと検索条件により情報の検索を
   行う検索手段と、 検索結果を評価する検索結果評価手段と、 前記検索結果評価手段の評価結果に応じて再検索をする
   際に、検索キー間の関係を定義した情報に基づいて、検
   索キーの拡張または縮小を行う変更手段とを備えたこと
   を特徴とする情報検索装置。
3. 【請求項３】 検索キーを入力する検索キー入力手段
   と、 検索条件を入力する検索条件入力手段と、 前記検索条件をファジィ化する検索条件ファジィ化手段
   と、 前記入力された検索キーとファジィ検索条件により情報
   の検索を行い、検索結果を合致度として得る検索手段
   と、 検索結果を評価する検索結果評価手段と、 前記検索結果評価手段の評価結果に応じて再検索をする
   際に、ファジィ条件の拡張または縮小を行う変更手段と
   を備えたことを特徴とする情報検索装置。
4. 【請求項４】 検索キーを入力する検索キー入力手段
   と、 検索条件を入力する検索条件入力手段と、 複数の異なる表記を一定の表記に変換する変換規則に基
   づいて検索キーや検索対象の情報の表記の変換を行う表
   記変換手段と、 前記変換された表記による検索キーと検索条件に基づい
   て情報の検索を行う検索手段と、 検索結果を評価する検索結果評価手段と、 前記検索結果評価手段の評価結果に応じて再検索をする
   際に、（ａ）検索キー間の関係を定義した情報に基づい
   て、検索キーの拡張または縮小を行う変更処理、および
   （ｂ）ファジィ条件の拡張または縮小を行う変更処理の
   いずれか一方または両方の処理を実行する変更手段とを
   備えたことを特徴とする情報検索装置。
5. 【請求項５】 検索条件指定の履歴を保持し、操作者の
   検索条件指定の傾向、特性を学習する学習手段を設けた
   ことを特徴とする請求項３または請求項４記載の情報検
   索装置。