JPH0887508A - 情報検索装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】本発明は、指示された検索キーワードを予め定
められたキーワード間の相関度に応じて検索に好適する
ように修正し、データベースから所望する情報を取り出
す情報検索装置を提供することを目的とする。 【構成】本発明は、キーワードメモリ６からの索引キー
ワード行列と相関度に応じて修正された検索ベクトルと
を内積する演算器２と、その結果を部分的線形に変換す
る部分線形器３と、部分線形器３の出力ベクトルとキー
ワード行列Ｘとを積する第２演算器４と、積結果の各要
素に対して０，１に正規化する正規化器５と、演算器２
に１回フィードバックする前の正規化器５の出力ベクト
ルと比較するコントローラ１０と、修正された部分線形
器３の出力ベクトルの位置の対応するアドレスに基づ
き、データベース１から所望データを読み出す読み出し
器７と、その所望データを表示する表示器８とで構成さ
れる情報検索装置である。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、種々の情報を多数記憶
したデータベースから所望する情報を取り出す情報検索
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、データベースに記憶された多数
の情報の中から所望する情報を取り出す場合には、予め
それぞれの情報に付与されているキーワードを手掛かり
に検索を行なっている。この時、データベースの利用者
は、複数のキーワードの論理式を入力し、キーワードマ
ッチングすれば、必要な情報を引き出すことができる。

【０００３】実際には、データベースに好適するキーワ
ードが設定できない場合もあり、これに対応するため、
キーワードの一部として、いかなる文字にもヒットする
ワイルドカードが用意されている。例えば、公知のＵＮ
ＩＸシステムやＭＳ−ＤＯＳシステムでは、“＊”は任
意の文字数の任意の文字にヒットする。この場合、“東
京＊”で検索すると、“東京都”や“東京大学”など、
“東京〜”の単語にヒットする。また、キーワードを体
系化したシソーラスを備え、入力したキーワードの下位
概念に対応するキーワードを追加して検索することが可
能な検索装置もある。

【０００４】さらには、データベース化された情報に付
された各索引キーワードと、ユーザーが入力した検索キ
ーワードを数値ベクトルで表現し、検索キーワードベク
トルと各索引キーワードベクトル間の距離を利用した検
索方法が考案されている。

【０００５】例えば、特開平２−２２４０６８号公報に
開示される「情報検索システム」によれば、キーワード
間の相関の度合をデータベースに登録されている文献情
報内の各キーワードの出現頻度に基づいて、

【０００６】

【数１】 で求め、この相関度により検索キーワードベクトルを変
更して、より高機能な文書検索を実現している。ここ
で、Ｋ_ijはキーワードｉとｊの相関度、Ｆ（ｊ）はキー
ワードｊの記憶されている文書中の出現頻度、Ｆ（ｉ，
ｊ）はキーワードｉとｊが同時に、その文書中に出現す
る頻度である。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかし、前述したＵＮ
ＩＸシステムやＭＳ−ＤＯＳシステムでは、たとえデー
タベースに情報を登録した本人が検索する場合であって
も、人間の記憶は時間とともに曖昧になってしまう。

【０００８】その結果、従来のような２値論理に基づく
検索装置では、検索時に利用者が間違ったキーワードを
設定した場合には間違った検索が行なわれ、利用者が求
めるデータを検索するために数多くの候補を読み出さな
ければならなかったり、検索が全く不可能だったりする
場合がある。

【０００９】また上記公報に記載される情報検索システ
ムでは、データベースに登録されている情報がキーワー
ドとして直接利用できる文書の場合でなければ使えない
ので、写真や描画等の画像データベースに応用すること
はできない。

【００１０】そこで本発明は、指示された検索キーワー
ドを予め定められたキーワード間の相関度に応じて検索
に好適するように修正し、さらにその相関度も修正する
ようにしてデータベースから所望する情報を取り出す情
報検索装置を提供することを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
するために、第１に、データベースを検索する情報検索
装置において、所定の検索キーワードを入力し、数値ベ
クトル化する検索キーワードベクトル化手段と、前記数
値ベクトル化された検索キーワードベクトルをキーワー
ド間の相関度に応じて修正する検索キーワードベクトル
修正手段と、前記修正された検索キーワードベクトルに
基づいて検索候補を出力する検索手段と、前記検索候補
から、所望する情報を選択する選択手段と、前記キーワ
ード間の相関度を修正するキーワード間相関度修正手段
とで構成された情報検索装置を提供する。

【００１２】第２に、データベースを検索する情報検索
装置において、所定の検索キーワードを入力し数値ベク
トル化する検索キーワードベクトル化手段と、前記数値
ベクトル化された検索キーワードベクトルを、キーワー
ドのカテゴリー毎にキーワード間の相関度に応じて修正
する検索キーワードベクトル修正手段と、前記修正され
た検索キーワードベクトルに基づいて、検索候補を出力
する検索手段と、前記検索候補から、所望の情報を選択
する選択手段と、選択された所望情報に数値ベクトルの
形で付されている索引キーワードベクトルを前記検索キ
ーワードベクトルと共に記憶するキーワードベクトル記
憶手段と、前記キーワードベクトル記憶手段に記憶され
ている複数の検索及び索引キーワードベクトルの組から
前記キーワード間の相関度を算出するキーワード相関度
算出手段と、前記キーワード相関度算出手段により算出
された値により前記キーワード間の相関度を修正するキ
ーワード間相関度修正手段とで構成された情報検索装置
を提供する。

【００１３】第３に、データベースを検索する情報検索
装置において、所定の検索キーワードデータを入力し数
値ベクトル化する検索キーワードベクトル化手段と、そ
の検索キーワードの確信度を入力する手段と、前記数値
ベクトル化された検索キーワードベクトルを前記確信度
に応じて修正する検索キーワードベクトル修正手段と、
前記修正された検索キーワードベクトルを入力し、検索
候補を出力する検索手段と、前記検索候補から、所望の
情報を選択する選択手段とで構成された情報検索装置を
提供する。

【００１４】

【作用】以上のような構成の情報検索装置は、まず、利
用者が入力した検索キーワードと、利用者が正しい検索
結果として読出された情報に付加されていた索引キーワ
ードを用いて各検索キーワードの相関テーブルを作成
し、この相関テーブルで検索キーワードが修正される。

【００１５】そして、検索キーワードをキーワード間の
相関度に応じて修正する機能と、キーワード間の相関度
を実際の検索結果から求める手段を有するので、不十分
な検索キーワードからも効果的に検索される。また、個
人個人の概念の違いに対応するため、利用者を特定し、
その利用者用のキーワードの相関テーブルを作成し、こ
の相関テーブルを用いて検索する。

【００１６】また、各検索時に検索キーワードと共にそ
のキーワードに対する確信度を入力し、確信度が異なる
ことによるキーワード間の相関度の変化を考慮して検索
する。従って、確信度によりキーワード相関度テーブル
が修正され、利用者の記憶の状況が検索に反映される。

【００１７】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細
に説明する。図８には、本発明による第１実施例として
の情報検索装置を含むファイル検索システムの概略的な
構成を示し説明する。本実施例では、データベースに画
像データがファイリングされているものとして説明する
が、キーワードを付与することが可能な情報であれば、
ファイリングされているデータはどの様な形態のもので
もよい。

【００１８】図８に示すシステムにおいて、データベー
ス１と、所定検索キーワードを入力するためのキーボー
ド等からなるキーワード入力器４０と、キーワード入力
器４０が出力する検索キーワードベクトルと、その検索
キーワードに対して正しく読出された情報に付されてい
た索引キーワードベクトルの組を記憶する蓄積器４４
と、前記蓄積器４４に記憶された検索キーワードベクト
ルと、索引キーワードベクトルの組を基にキーワード間
の相関を計算する演算器４５と、検索キーワードベクト
ルを各カテゴリーごとにキーワード間の相関度を記憶す
るキーワード相関テーブル４６と、キーワード相関テー
ブル４６に記憶されているキーワード間の相関度に応じ
て検索キーワードを修正する変換器４１と、修正された
検索キーワードベクトルに基づき所定の出力ベクトルを
検索する検索器４２と、前記検索器４２の出力ベクトル
の各要素の値が大きい順に所定数選択する選択器４３
と、選択器４３に選択された出力ベクトル（アドレス）
に従い、データベース１から所望のデータを読出す読み
出し器７と、読み出されたデータを表示する表示部８と
で構成される。

【００１９】このように構成されたシステムにおいて、
データベース利用者がキーワード入力器４０を操作し
て、予め定められているキーワード中からいくつかを選
択して入力する。ここで、全キーワードは所定のカテゴ
リーに分類されており、利用者は各カテゴリーから１個
のキーワードを選択するものとする。各カテゴリーは選
択したキーワードに対応する値のみ“１”で、同じカテ
ゴリーに属する他のキーワードに対応する値は全て
“０”となるようにコード化される。

【００２０】例えば、図２（ａ）に示すように、天候を
カテゴリーの１つとし、このカテゴリーに「晴れ」、
「曇り」、「雨」、「雪」の４個のキーワードが属して
いるものとする。利用者が「晴れ」のキーワードを選択
すれば、「晴れ」に対応する数値が“１”で他の数値は
全て“０”となる。「曇り」を選択した場合には、「曇
り」の数値が“１”で他の数値は“０”となる。「雨」
や「雪」の場合も同様に「雨」や「雪」の数値のみ
“１”で他の数値は“０”となる。このように、選ばれ
た１つの天候の数値のみ“１”で、他の数値は“０”と
なる４要素の数値ベクトルで表される。

【００２１】また図２（ｂ）には、データベースに記憶
されたデータに付与されたそれぞれの索引キーワードの
ベクトルの一例を示している。検索ベクトルとしては、
全てのカテゴリーのベクトルにより構成される図２
（ｃ）のような１つのベクトルである。

【００２２】前記変換器４１はキーワード入力器４０が
出力する検索キーワードベクトルを各カテゴリーごとに
キーワード相関テーブル４６に記憶されているキーワー
ド間の相関度に応じて修正する。

【００２３】各カテゴリーに属するキーワードの相関度
は、図２（ｄ）に示すような行列の形でキーワード相関
テーブル４６に記憶されている。例えば、天候カテゴリ
ーに関するキーワード部分について述べると、変換器４
１は検索キーワードベクトルの天候のカテゴリーに関す
る部分ベクトルに、この図２（ｄ）のような相関行列を
掛けることにより修正する。全てのカテゴリーが修正さ
れると、修正された検索キーワードベクトルは検索器４
２に入力する。

【００２４】次に、図１には、本発明の情報検索装置の
具体的な構成例となる前記検索器４２の構成を示す。ま
ずキーワードメモリ６には、データベース１に記憶して
いる各情報に付与されている索引キーワードがベクトル
の集合として記憶されている。この索引キーワードは、
前述した検索キーワードと同様な構造を有した、各成分
“０”又は“１”のベクトルである。

【００２５】そして演算器２では、このキーワードメモ
リ６に記憶されている全ての索引キーワードベクトルよ
り構成される索引キーワード行列と前記変換器４１で修
正された検索ベクトルとの内積が計算される。すなわ
ち、前記検索ベクトルをｐ、記憶されているｎ個の索引
キーワードベクトルをｘ_i 、（ｉ＝１，２，…，ｎ）と
し、これら記憶ベクトルを列ベクトルとして構成される
索引キーワード行列をＸ＝［ｘ₁ ，ｘ₂ ，…，ｘ_n ］、
その転置行列をＸ^T とすれば、Ｘ^T ｐが計算される。こ
こで、Ｘ^T ｐは各々の索引ベクトルｘ_i とｐの内積ｘ_i
^T ｐを要素とするベクトルとなる。

【００２６】これは、Ｘ^T ｐの計算結果のそれぞれの要
素について、検索キーワードベクトルと各索引キーワー
ドベクトルとの近さを表す。前記計算結果のベクトルＸ
^T ｐの各要素に対して、部分線形器３で図３に示すよう
な部分的に線形となる変換ｇを行う。この変換処理で
は、入力値がａ未満の場合には“０”を出力し、ａ以上
の場合には入力値がそのまま出力する。この処理により
前記検索ベクトルと相関の低い成分は“０”となり、以
降の処理に関与しなくなる。

【００２７】前記部分線形器３の出力ベクトルｇ（Ｘ^T
ｐ）は、第２の演算器４において、前記キーワードメモ
リ６に記憶されているキーワード行列Ｘとの積が計算さ
れる。Ｘｇ（Ｘ^T ｐ）は、検索キーワードベクトルと各
々の索引キーワードベクトルの近さを重みとしてこれら
の記憶ベクトルを線形結合したものである。このベクト
ルは、異なるキーワード間の相関の度合に応じて検索キ
ーワードとして与えられた要素以外についても“０”で
ない値を持つ。

【００２８】このＸｇ（Ｘ^T ｐ）の結果を正規化器５で
所定の正規化した後、フィードバックし、新たな検索ベ
クトルとして再び入力することにより利用者がはじめに
入力した検索ベクトルｐで設定したキーワードのみでな
く、このキーワードと相関のあるキーワードについても
検索が実行されることになる。このような処理を定常状
態に達するまで繰り返す。

【００２９】そして正規化器５では、Ｘｇ（Ｘ^T ｐ）の
結果の各要素に対して、要素の値が“０”以下の場合は
“０”、また“０”を越える場合は“１”となるように
正規化する。この結果、正規化器５の出力は要素が
“０”と“１”のベクトルとなる。この正規化器５の出
力ベクトルはフィードバックして前記演算器２に入力
し、上記した各処理を繰り返す。

【００３０】図４に示すように、前記部分線形器３の出
力ベクトルの各要素の該ベクトル中の位置は、それぞれ
の記憶ベクトルに対応しているので、この位置をデータ
ベース中のアドレスに対応づけることにより情報の検索
ができる。すなわち、定常状態に達した後、部分線形器
３の出力ベクトルの要素の値が高い順番に情報を読み出
せばよい。

【００３１】そして、コントローラ１０は前記正規化器
５の出力ベクトルを入力し、１回だけフィードバックす
る前の正規化器５の出力ベクトルと比較する。今回、出
力したベクトルが１回前のベクトルと同一の場合には、
フィードバック処理を終了し、読み出し器７に前記部分
線形器３の出力ベクトルを出力する。前記読み出し器７
では、入力した前記部分線形器３の出力ベクトルの各要
素の値が大きい順に所定数選択し、それらのベクトル中
での位置を抽出する。読み出し器７にはデータベース１
のデータのアドレスとそれらのデータに対応する前記部
分線形器３の出力ベクトル中の位置の対応関係を示すア
ドレステーブル１１が用意されている。このテーブルに
より、前記抽出した要素の前記ベクトル中の位置から前
記データベース１中のアドレスを求め、そのアドレスの
情報を表示器８を通して出力する。利用者が所望する情
報が取り出されるまで、以上の動作が繰り返される。

【００３２】一方、蓄積器４４には、キーワード入力器
４０の出力である検索キーワードベクトルと、その検索
キーワードに対して利用者が選択して読出された情報に
付されていた索引キーワードベクトルの組が蓄積器４４
に記憶される。そして演算器４５は前記蓄積器４４に記
憶された検索キーワードベクトルと、索引キーワードベ
クトルの組を基にキーワード間の相関を計算する。キー
ワード間の相関は条件付確率で表される。すなわち、検
索キーワードのあるカテゴリーのキーワードをａ、利用
者が選択した情報に付されていた索引キーワードの同一
カテゴリーのキーワードをｂとすると、カテゴリーｓの
キーワードａ、ｂ間の相関Ｃ（ａ、ｂ）は、

【００３３】

【数２】 で定義される。前記キーワード相関テーブル４６に記憶
されているキーワード間の相関度の更新は下記のように
行なう。 （１） カテゴリーｓの検索キーワードとしてａがキー
ワード入力器４０により入力され、検索キーワードベク
トルとして蓄積器４４に記憶される。 （２） 検索した情報に付されていた索引キーワードベ
クトルが蓄積器４４に記憶される。 （３） 演算器４５は、蓄積器４４に記憶されている検
索キーワードベクトルと、このベクトルに対応する索引
キーワードベクトルのペアを読みだし、各カテゴリーに
対応する部分ベクトルを調べ、そのカテゴリーの検索キ
ーワードと索引キーワードを特定する。 （４） 前記（３）で特定したカテゴリーｓの検索キー
ワードがａ、索引キーワードがｂとすると、演算器４５
内のレジスターＲ（ｓ、ａ、ｂ）の値に“１”加える。
ここで、Ｒ（ｓ、ａ、ｂ）はカテゴリーがｓで、検索キ
ーワードがａ、索引キーワードがｂであった回数を記録
するレジスターを表す。

【００３４】

【数３】

【００３５】本実施例では、利用者が検索に用いた検索
キーワードと検索結果の情報に付されていた索引キーワ
ードからキーワード間の相関度を求め、その相関度によ
り検索キーワードを修正して検索しているので、情報を
登録した人間と、検索する人間のキーワードに対する概
念のズレが大きい場合にも効率的に検索ができる。な
お、演算器２と演算器４は共に行列とベクトルの掛け算
を実行しているので、１つの演算器でこれら２つ分の演
算器の処理を実行することもできる。

【００３６】また、検索器４２は、フィードバック回数
は、正規化器５の出力か、１回フィードバック数前の値
と同じになるまで繰り返されることになっているが、こ
れは、ある定められた回数行ってもよい。また、初めに
フィードバックなしで検索し、所定数表示しても利用者
の求めるデータが無い場合にフィードバックを行うよう
にしてもよい。

【００３７】次に本発明による第２実施例としての情報
検索装置について説明する。この第２実施例の構成は、
第１実施例と同一であるが、構成要素の処理内容が異な
るものである。

【００３８】前述した第１実施例においては、検索器４
２は正規化器５の出力ベクトルが１回だけフィードバッ
クをする前の正規化器５出力ベクトルと同一となった時
点でフィードバックを停止し、前記読み出し器７により
部分線形器３の出力ベクトルを読み出して、この部分線
形器３の出力ベクトルの要素の値が大きい順に所定数選
択し、そのベクトル中の位置から検索候補の情報が記憶
されているデータベース中のアドレスを求めていた。

【００３９】しかし本実施例においては、フィードバッ
クの回数が０、１、２、…、と１つずつ増加する毎に所
定個の検索候補を前記データベース１から読み出して表
示器８に表示する。表示された候補中に利用者が求める
情報が含まれていない場合には、フィードバックを１回
行なう。

【００４０】また第１実施例のように、変換器４１で修
正された検索キーワードベクトルが演算器２、部分線形
器３、演算器４で１回処理されると、連想記憶の１つの
手法として知られる相関行列法を実行したこととなる。

【００４１】いま、記憶すべきｎ個の登録ベクトルをｘ
_i 、（ｉ＝１，２，…，ｎ）とし、これら記憶ベクトル
を列ベクトルとして構成される記憶行列をＸ＝［ｘ₁ ，
ｘ₂，…，ｘ_n ］、その転置行列をＸ^T とすれば、相関
行列は、ＸＸ^T で表される。第１実施例で述べたよう
に、ｐを索引キーワードベクトルとすると、Ｘ^T ｐの計
算結果のそれぞれの要素が、検索キーワードベクトルと
各索引キーワードベクトルとの近さを表す。

【００４２】前記部分線形器３は、所定の値以下の入力
に対しては“０”を出力し、それ以上の場合には、入力
値と同じ値を出力するものであり、検索キーワードベク
トルと各索引キーワードベクトルの相関が小さいものに
ついて“０”とするものである。フィードバック“０”
での検索では、部分線形器３の出力ｇ（Ｘ^T ｐ）の値の
大きい順に第１実施例と同様な処理により、データベー
ス１に記憶されている情報を所定の数だけ利用者に表示
する。この情報中に利用者が求める情報が含まれて無い
場合には処理を進め、１回だけフィードバックする。こ
の時、利用者に表示した情報に対応したｇ（Ｘ^T ｐ）の
要素は“０”とし、引き続きフィードバックにより繰り
返される処理に関与しないようにする。

【００４３】そして、１回だけフィードバックすると、
前記部分線形器３の出力はｇ（Ｘ^Tｑ）となる。ここ
で、ｑはＸｇ（Ｘ^T ｐ）を正規化器５で正規化したもの
で、前記演算器２の新たな入力ベクトルである。Ｘｇ
（Ｘ^T ｐ）は検索キーワードベクトルｐと、索引キーワ
ードベクトルの相関行列ＸＸ^T との積からｐと｛ｘ₁ ，
ｘ₂ ，…，ｘ_n ｝との相関の小さいものを除いた結果と
なる。連想記憶の観点では、ＸＸ^T ｐはベクトルｐによ
り記憶ベクトル｛ｘ₁ ，ｘ₂ ，…，ｘ_n ｝を想起した結
果であるので、Ｘｇ（Ｘ^T ｐ）は検索キーワードベクト
ルｐにより情報登録時に付した索引キーワードベクトル
を連想したものである。本実施例では、前記正規化器５
は入力ベクトルに対してそのノルムが検索キーワードベ
クトルのノルムと等しくなるように正規化する。

【００４４】また１回だけフィードバックし、フィード
バック前と同様な処理が繰り返されて、ｇ（Ｘ^T ｑ）の
値の大きい順にデータベース１に記憶されている情報を
所定の数だけ利用者に表示する。表示中に利用者が求め
る情報が有った場合にはそこで検索処理を終了する。無
かった場合には上記のフィードバック処理が繰り返され
る。この場合にはフィードバックを繰り返した後、正規
化器５の出力が１回フィードバックする前の値と所定の
範囲内で一致した時点で検索処理は終了する。

【００４５】以上、前述したように本実施例では、ま
ず、フィードバック前の処理では単純に検索キーワード
に近い索引キーワードを有する情報から検索するため、
検索キーワードが正しく入力された場合に好適する。し
かし、キーワードが誤って入力された場合にも、フィー
ドバックの繰り返される度に検索キーワードの連想によ
る修正が繰り返されるので有利な検索ができる。各フィ
ードバック毎にデータベースから読み出される検索情報
の数をコントロールすることにより利用者の記憶の確か
さに応じて効率的な検索を実現できる。

【００４６】図９には、本発明による第３実施例として
の情報検索装置の構成を示し説明する。ここで第３実施
例の構成部材で、第１実施例の部材と同一のものには同
じ参照符号を付しその説明を省略する。

【００４７】この情報検索装置は、データベース利用者
が所定のキーワードを選択入力するキーワード入力器４
０と、同時にそのキーワードに対する確信度を入力する
確信度入力器５０と、前記確信度に基づき、キーワード
間の相関度を出力するキーワード相関テーブル５１と、
キーワード入力器４０からのキーワードに基づく検索キ
ーワードベクトルをキーワード相関テーブル５１からの
キーワード間の相関度に応じて修正する変換器４１と、
修正された検索キーワードベクトルに基づき所定の出力
ベクトルを検索する検索器４２と、前記検索器４２の出
力ベクトルの各要素の値が大きい順に所定数選択する選
択器４３と、選択器４３に選択された出力ベクトル（ア
ドレス）に従い、データベース１から所望のデータを読
出す読み出し器７と、読み出されたデータを表示する表
示部８とで構成される。

【００４８】本実施例では、検索キーワードと共に、そ
のキーワードに対する確信度を入力し、この確信度に応
じてキーワードが属するカテゴリー中の他のキーワード
との相関度を変更する。

【００４９】図７に示す一例では、第１実施例と同様に
カテゴリー毎のキーワード間の相関度が行列の形でキー
ワード相関テーブル５１に記憶されている。確信度が
“１”の場合（１００％確信がある）には、図７（ａ）
のように、選択したキーワードが“１”で他のキーワー
ドは“０”、また図７（ｃ）のように確信度が“０”の
場合には選択したキーワードも他のキーワードも同じ値
となる。

【００５０】そして確信度が“１”と“０”の間の場合
には、確信度が小さくなるに従って選択したキーワード
そのものの相関度は小さくなり、それ以外のキーワード
は大きくなる。この場合、選択したキーワードと概念的
または感覚的に近いキーワードの方が遠いキーワードよ
り相関度を大きく設定する。

【００５１】また、図７（ｂ）の例の場合には、行列の
２列目は選択したキーワードが「夏」の場合の相関度を
表すが、自分自身に対する相関度は“０．５”、「春」
と「秋」に対する相関度は“０．２５”、「冬」に対し
ては“０”であることを示している。

【００５２】前記キーワード入力器４０は、データベー
ス利用者がキーボードなどにより、予め定められている
キーワード中からいくつかを選択して入力する。同時に
そのキーワードに対する確信度を確信度入力器５０によ
り入力する。入力されたキーワードは、第１実施例と同
様にカテゴリー毎にただ１個のキーワードに対応する要
素のみ“１”で他の要素は全て“０”である検索キーワ
ードベクトルとして変換器４１に送られる。

【００５３】前記変換器４１は、キーワード入力器４０
が出力する検索キーワードベクトルをキーワード相関テ
ーブル５１に記憶されているキーワード間の相関度に応
じて修正する。修正された検索キーワードベクトルは検
索器４２に入力する。前記キーワード相関テーブル５１
に記憶されているキーワード間の相関度は、前記確信度
入力器５０により入力した確信度に応じて修正する。修
正された検索キーワードベクトルにより検索器４２で検
索処理が実行される。

【００５４】本実施例の情報検索装置では検索キーワー
ドに対する確信度により選択したキーワードのみでな
く、選択しなかったキーワードの値を変化させることに
より不確かなキーワードからも効率的に検索できる。

【００５５】次に、本発明による第４実施例としてニュ
ーラルネットワークを利用した情報検索装置について説
明する。ここで、第４実施例の構成部材で第１〜第３実
施例と同等の部材には同じ参照符号を付してその説明を
省略する。

【００５６】この第４実施例では、演算器２及び４と部
分線形器３と正規化器５の処理をニューラルネットワー
クにより実行する。本実施例のニューラルネットワーク
は図５に示すような例えば、３層構造に形成される。第
１の層（入力層）のユニット２１ａ〜２１ｎは、入力し
た信号を第２層の全てのユニットにそのまま伝送する。
第２層（中間層）と第３層（出力層）に属するユニット
２２ａ〜２２ｎ及び２３ａ〜２３ｎはニューロンユニッ
トであり、第２層は第１実施例の演算器２と部分線形器
３の処理を行ない、第３層は演算器４と正規化器５の処
理を行なう。

【００５７】このニューロンユニットは、図６のような
構成となっている。各ユニットでは、並列に入力するそ
れぞれの信号値は、乗算器３０ａ〜３０ｎにより重みメ
モリ３１ａ〜３１ｎに記憶されている所定の重みパラメ
ータと乗算される。前記重みパラメータが乗ぜられた信
号値は、加算器３２により全ての入力端子について加算
される。加算された結果は加算器３３により閾値メモリ
３４に記憶されている所定の値が引かれる。変換器３５
は、加算器３３の出力に対し、テーブル３６に記憶した
入出力の対応関係のリストに基づいて、前記加算器３３
の出力を所定の線形または非線形変換する。すなわち、
１個のニューロンユニットは式（３）を実行する。

【００５８】

【数４】 ここで、ｙ_i はｉ番目の入力値、ｗ_i はｉ番目の入力の
重み、θは閾値、Ｎは入力端子数、ｆは線形または非線
形変換関数である。

【００５９】本実施例の場合に、第２層に属するニュー
ロンユニット２２ａ〜２２ｎは、θ＝０、ｆとして図３
に示す部分線形関数とし、各ユニット２２ａ〜２２ｎの
入力端子の重みは、第１実施例で述べた索引キーワード
ベクトルの要素値とする。すなわち、記憶されているｎ
個のキーワードベクトルをｘ_i 、（ｉ＝１，２，…，
ｎ）とし、これらキーワードベクトルを列ベクトルとし
て構成される記憶行列をＸ＝［ｘ₁ ，ｘ₂ ，…，ｘ
_n ］、その転置行列をＸ^T とすれば、ｉ番目のユニット
のｊ番目の端子の重みｗ_ijは、Ｘ^T のｉ、ｊ要素（ｘ_i
のｊ番目の要素）ｘ_ijとする。第３層に属するニューロ
ンユニット２３ａ〜２３ｎでは、θ＝０、ｆとしては入
力が“０”以下の場合“０”で、“０”より大きい場合
“１”となるステップ関数とする。このときｒ番目のユ
ニットのｓ番目の端子の重みｗ_rsは、式（１）の正規化
するための行列をＤとすると、行列積ＤＸのｒ、ｓ要
素、すなわち、（ＤＸ）_rsとする。

【００６０】そして、データベースにｎ＋１番目の新た
な情報を追加したときは、その新たな情報に対するキー
ワード情報に対応する１個のニューロンユニットを第２
層に追加し、このユニットと第１層及び第３層のユニッ
トの全てと結合し、この追加したユニットの全ての入力
端子の重みと、このユニットの出力と結合する第３層の
全てのユニットの入力端子の重みを与える。具体的に
は、新たなキーワードベクトルをｘ_n+1 とすると、新た
に追加された第２層のユニットと第１層のｊ番目のユニ
ットとの重みｗ_n+1,j はｘ_n+1,j で、第３層のｒ番目の
ユニットとの重みｗ_r,n+1 は（ＤＸ_n+1 ）_r とすれば良
い。

【００６１】以上のように第４実施例では、計算処理に
ニューラルネットワークを用いることで、ニューラルネ
ットワークの並列性により検索処理速度を向上すること
ができる。また、データベースに情報を追加した場合
は、単に第２層のユニットを追加し、そのユニットと第
１層及び第３層のユニット間の重み係数を設定する事に
より時間のかかる学習など必要とせずに新たなデータに
対するキーワードを追加し、このデータをキーワード検
索できるようになる。

【００６２】次に本発明による第５実施例としての情報
検索装置について説明する。前述した第１，第３実施例
においては、検索キーワードベクトルをキーワード相関
テーブルに記憶されているキーワード間の相関度に基づ
いて変換した後、検索器４２で検索した。従って、検索
キーワードベクトルのキーワード間の相関度に基づく変
換処理は検索キーワードベクトルとキーワード間の相関
度を表す行列の積により計算される。また、第１実施例
の説明の部分で述べたように、検索器４２の演算器２で
は、修正された検索キーワードベクトルと索引キーワー
ド行列Ｘの転置行列Ｘ^T との積が計算される。

【００６３】すなわち、キーワード入力値４０が出力し
た検索キーワードベクトルに対して２個の行列が乗算さ
れたことになる。ところで、２個の行列の積は１個の行
列で表すことができるので、キーワードメモリ６にキー
ワード間の相関度を表す行列とＸ^T の積の形で記憶して
おくことにより変換器４１を省くことができる。図１０
は第１実施例について変換器４１を省いた場合のブロッ
ク図である。

【００６４】また、第４実施例のように、検索器４２の
演算器２及び４、部分線形器３、正規化器５をニューラ
ルネットワークにより構成する場合も、中間層に属する
ニューロンユニットの重みパラメータをキーワード間の
相関度を表す行列とＸ^T の積とすることにより変換器４
１を省くことができる。

【００６５】本実施例では変換器４１を必要としないの
で、検索装置の構成が簡単になり、処理時間も短縮でき
る。次に本発明による第６実施例としての情報検索装置
について説明する。

【００６６】この第６実施例では、キーワード間の相関
度は利用者ごとに異なるため、個人ごとに対応するキー
ワード相関テーブルを構築する。図１１に本実施例の一
例を示す。ＩＤ入力器５２により利用者のＩＤが入力さ
れると、選択器５４はそのＩＤ対応するキーワード相関
テーブルをキーワード相関テーブルデータベース５３か
ら読み出し、変換器４１に送る。変換器４１はこのキー
ワード相関テーブルを用いて検索キーワードベクトルの
修正を行ない、検索器４２に出力する。検索器４２以降
の処理は第１実施例〜第５実施例と同様である。なお、
図１１に示すＩＤ入力器５２は、利用者の個人識別がで
きれば、どのような構成でもよい。

【００６７】図１２には、第７実施例としての情報検索
装置の構成例の一例を示す。図１１に示した装置では検
索装置内に全利用者ごとのキーワード相関テーブルを記
憶するデータベース５３を有していた。図１２に示す装
置では、利用者個人が自分専用のキーワード相関テーブ
ルを記憶したメモリーカードを持っており、検索する場
合にはこのメモリーカード５５からキーワード相関テー
ブルをインターフェース５６を介して読み出し検索キー
ワードベクトルを修正する。また、検索装置の使用を終
了した時点で、演算器４５により計算した新たなキーワ
ード相関度をメモリーカード５５に記憶して、新たなキ
ーワード相関テーブルとする。

【００６８】以上のように利用者個人ごとに独自のキー
ワード相関テーブルを利用できるので、より効果的な検
索キーワードベクトルの修正ができ、検索が効率的に実
行できる。 なお、本発明の上記実施態様によれば、以
下如き構成が得られる。

【００６９】（１）データベースを検索する情報検索装
置において、所定の検索キーワードを入力し、数値ベク
トル化する検索キーワードベクトル化手段と、前記数値
ベクトル化された検索キーワードベクトルをキーワード
間の相関度に応じて修正する検索キーワードベクトル修
正手段と、前記修正された検索キーワードベクトルに基
づいて検索候補を出力する検索手段と、前記検索候補か
ら、所望する情報を選択する選択手段と、前記キーワー
ド間の相関度を修正するキーワード間相関度修正手段
と、を具備することを特徴とする情報検索装置。

【００７０】従って、検索キーワードをキーワード間の
相関度に応じて修正され、さらにその相関度も修正され
る結果、確実性が不十分な検索キーワードであっても効
果的に検索できる。

【００７１】（２） 前記検索キーワードベクトル修正
手段は、キーワードのカテゴリー毎に修正することを特
徴とする前記（１）記載の情報検索装置。従って、検索
キーワードがカテゴリー分けされており、キーワード間
の相関が算出し易くなる。

【００７２】（３） 前記検索キーワードベクトル化手
段は、キーワードのカテゴリー毎にただ１つだけ選択し
たキーワードは１、残りを全て０であるベクトルに変換
することを特徴とする前記（１）及（び２）記載の情報
検索装置。

【００７３】従って、カテゴリー毎に検索キーワードを
１つだけ選択し、残りを全て０とするため、計算処理が
簡単になり処理時間が短くなる。 （４） 前記キーワード間相関度修正手段が、前記検索
キーワードを表す数値ベクトルと、前記選択した情報に
付されている索引キーワードを表す数値ベクトルの複数
の組により算出する手段により構成されていることを特
徴とする前記（１）乃至（３）記載の情報検索装置。

【００７４】従って、検索キーワードと利用者が実際に
選択した情報に付されていた索引キーワードにより相関
度が求められ、キーワード間の相関度の信頼性が高くな
る。 （５） データベースを検索する情報検索装置におい
て、所定の検索キーワードを入力し数値ベクトル化する
検索キーワードベクトル化手段と、前記数値ベクトル化
された検索キーワードベクトルを、キーワードのカテゴ
リー毎にキーワード間の相関度に応じて修正する検索キ
ーワードベクトル修正手段と、前記修正された検索キー
ワードベクトルに基づいて、検索候補を出力する検索手
段と、前記検索候補から、所望の情報を選択する選択手
段と、選択された所望情報に数値ベクトルの形で付され
ている索引キーワードベクトルを前記検索キーワードベ
クトルと共に記憶するキーワードベクトル記憶手段と、
前記キーワードベクトル記憶手段に記憶されている複数
の検索及び索引キーワードベクトルの組から前記キーワ
ード間の相関度を算出するキーワード相関度算出手段
と、前記キーワード相関度算出手段により算出された値
により前記キーワード間の相関度を修正するキーワード
間相関度修正手段と、を具備することを特徴とする情報
検索装置。

【００７５】従って、検索キーワードをキーワード間の
相関度に応じて修正する機能と、キーワード間の相関度
を実際の検索結果から求める手段を有するので、不十分
な検索キーワードからも効果的に検索できる。

【００７６】（６） 前記検索器は検索候補をベクトル
として出力し、そのベクトルから検索候補の情報の存在
するアドレスを指定する手段を、さらに具備することを
特徴とする前記（５）記載の情報検索装置。

【００７７】従って、検索候補をベクトルの形で同時に
求めることができ、検索の効率化が実現できる。 （７） データベースを検索する情報検索装置におい
て、利用者を特定する手段と、利用者毎に前記キーワー
ド相関テーブルと、を具備することを特徴とする前記
（１）乃至（６）記載の情報検索装置。

【００７８】従って、検索装置内に利用者毎のキーワー
ド間の相関度を保持し、検索時に利用者を特定してその
利用者のキーワード間の相関度により検索キーワードを
修正するため、精度の高い修正ができる。

【００７９】（８） データベースを検索する情報検索
装置において、検索時に利用者が自分専用のキーワード
相関テーブルを与える手段を、さらに具備することを特
徴とする（７）記載の情報検索装置。

【００８０】従って、検索装置の外部に利用者毎のキー
ワード相関度テーブルを有し、検索時に利用者固有のキ
ーワード相関度テーブルを読み取り、それにより検索キ
ーワードを修正するので精度の高い修正ができ、かつ検
索装置の規模を小さくできる。また、種々の検索装置に
おいて同一のキーワード相関度テーブルを利用できる。

【００８１】（９） データベースを検索する情報検索
装置において、前記利用者個人の専用のキーワード相関
テーブルを情報検索装置の外部の記憶媒体に保持してい
ることを特徴とする前記（７）及び（８）記載の情報検
索装置。 従って、検索装置の外部に利用者毎のキーワ
ード相関度テーブルを有し、検索時に利用者固有のキー
ワード相関度テーブルを読み込んで、それにより検索キ
ーワードを修正するので精度の高い修正が簡単にでき、
かつ検索装置の規模を小さくできる。また、種々の検索
装置において同一のキーワード相関度テーブルを利用で
きる。

【００８２】（１０） データベースを検索する情報検
索装置において、所定の検索キーワードデータを入力し
数値ベクトル化する検索キーワードベクトル化手段と、
その検索キーワードの確信度を入力する手段と、前記数
値ベクトル化された検索キーワードベクトルを前記確信
度に応じて修正する検索キーワードベクトル修正手段
と、前記修正された検索キーワードベクトルを入力し、
検索候補を出力する検索手段と、前記検索候補から、所
望の情報を選択する選択手段と、具備することを特徴と
する情報検索装置。

【００８３】従って、確信度によりキーワード相関度テ
ーブルが修正され、利用者の記憶の状況を検索に反映さ
せることができる。 （１１） 前記検索キーワードベクトル修正手段は、検
索キーワードのカテゴリー毎に修正し、確信度が１の場
合には未修正とし、確信度が０の場合にはそのキーワー
ドが属するカテゴリーの全てのキーワードに同じ数値と
なるように修正し、１と０の間の場合には選択したキー
ワードについては値を小さくし、それ以外のキーワード
については値を大きくすることを特徴とする前記（１
０）記載の情報検索装置。

【００８４】従って、確信度によりキーワード相関度テ
ーブルが修正され、利用者の記憶の状況を検索に反映さ
せることができる。 （１２） 前記検索手段が連想過程を１乃至複数回繰り
返しながら行うことにより検索を実行することを特徴と
する前記（１）乃至（１１）記載の情報検索装置。

【００８５】従って、検索処理が連想過程を１乃至複数
回繰り返しながら行なうことにより検索を実行するの
で、利用者が入力した検索キーワードの正しさの度合に
応じて効率的な検索が実現できる。

【００８６】（１３） 前記検索手段がニューラルネッ
トワークであることを特徴とする（１２）記載の情報検
索装置。従って、ニューラルネットワークにより処理す
るので並列的に実行でき高速の処理が可能である。

【００８７】（１４） 前記検索手段が前記検索キーワ
ードベクトル修正手段を含んで処理することを特徴とす
る前記（１）乃至（１３）記載の情報検索装置。従っ
て、検索キーワードの修正処理を検索処理に含めること
ができるので、本発明の検索装置の規模を小さくするこ
とができる。

【００８８】（１５） 前記検索手段が単一の演算器に
より構成されることを特徴とする前記（１）乃至（１
４）記載の情報検索装置。従って、検索手段における演
算を単一の演算器により実行するので、本発明の検索装
置の規模を小さくすることができる。

【００８９】

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、指
示された検索キーワードを予め定められたキーワード間
の相関度に応じて検索に好適するように修正し、データ
ベースから所望する情報を取り出す情報検索装置を提供
することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の情報検索装置な具体的な構成例を示す
図である。

【図２】カテゴリーの一例を示す図である。

【図３】部分線形器における部分線形関数の一例を示す
図である。

【図４】線形変換器の出力ベクトルとデータベースとの
関係を示す図である。

【図５】本発明の第４実施例としての情報検索装置に用
いられるニューラルネットワークの一例を示す図であ
る。

【図６】本実施例に用いるニューロンユニットの構成例
を示す図である。

【図７】キーワード相関テーブルに記憶されているカテ
ゴリー毎のキーワード間の相関度の行列の一例を示す図
である。

【図８】本発明による第１実施例としての情報検索装置
を含むファイル検索システムの概略的な構成を示す図で
ある。

【図９】本発明による第３実施例としての情報検索装置
の構成を示す図である。

【図１０】第５実施例として、第１実施例から変換器を
省いた情報検索装置の構成を示す図である。

【図１１】第６実施例としての情報検索装置の構成例の
一例を示す図である。

【図１２】第７実施例としての情報検索装置の構成例の
一例を示す図である。

【符号の説明】

１…データベース、２…演算器、３…部分線形器、４…
第２の演算器、５…正規化器、６…キーワードメモリ、
７…読み出し器、８…表示器、９…、１０…コントロー
ラ、１１…アドレステーブル、４０…キーワード入力
器、４１…変換器、４２…検索器、４３…選択器。

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 データベースを検索する情報検索装置に
   おいて、 所定の検索キーワードを入力し、数値ベクトル化する検
   索キーワードベクトル化手段と、 前記数値ベクトル化された検索キーワードベクトルをキ
   ーワード間の相関度に応じて修正する検索キーワードベ
   クトル修正手段と、 前記修正された検索キーワードベクトルに基づいて検索
   候補を出力する検索手段と、 前記検索候補から、所望する情報を選択する選択手段
   と、 前記キーワード間の相関度を修正するキーワード間相関
   度修正手段と、を具備することを特徴とする情報検索装
   置。
2. 【請求項２】 前記検索キーワードベクトル修正手段
   は、キーワードのカテゴリー毎に修正することを特徴と
   する請求項１記載の情報検索装置。
3. 【請求項３】 前記検索キーワードベクトル化手段は、
   キーワードのカテゴリー毎に１つのみ選択したキーワー
   ドを１、残り全てを０とするベクトルに変換することを
   特徴とする請求項１及び２記載の情報検索装置。
4. 【請求項４】 前記キーワード間相関度修正手段が、前
   記検索キーワードを表す数値ベクトルと、前記選択した
   情報に付されている索引キーワードを表す数値ベクトル
   の複数の組により算出する手段により構成されているこ
   とを特徴とする請求項１乃至３記載の情報検索装置。
5. 【請求項５】 データベースを検索する情報検索装置に
   おいて、 所定の検索キーワードに基づいて、数値ベクトル化する
   索引キーワードベクトル化手段と、 前記数値ベクトル化された検索キーワードベクトルを、
   キーワードのカテゴリー毎にキーワード間の相関度に応
   じて修正する検索キーワードベクトル修正手段と、 前記修正された検索キーワードベクトルを入力し、検索
   候補を出力する検索手段と、 前記検索候補から、所望の情報を選択する選択手段と、 選択された所望情報に数値ベクトルの形で付されている
   索引キーワードベクトルを前記検索キーワードベクトル
   と共に記憶するキーワードベクトル記憶手段と、 前記
   キーワードベクトル記憶手段に記憶されている複数の検
   索及び索引キーワードベクトルの組から前記キーワード
   間の相関度を算出するキーワード相関度算出手段と、 前記キーワード相関度算出手段により算出された値によ
   り前記キーワード間の相関度を修正するキーワード間相
   関度修正手段と、を具備することを特徴とする情報検索
   装置。
6. 【請求項６】 前記検索器は検索候補をベクトルとして
   出力し、そのベクトルから検索候補の情報の存在するア
   ドレスを指定する手段を、さらに具備することを特徴と
   する請求項５記載の情報検索装置。
7. 【請求項７】 データベースを検索する情報検索装置に
   おいて、 利用者を特定する手段と、 利用者毎に前記キーワード相関テーブルと、を具備する
   ことを特徴とする請求項１乃至６記載の情報検索装置。
8. 【請求項８】 データベースを検索する情報検索装置に
   おいて、 検索時に利用者が自分専用のキーワード相関テーブルを
   与える手段を、さらに具備することを特徴とする請求項
   ７記載の情報検索装置。
9. 【請求項９】 データベースを検索する情報検索装置に
   おいて、 前記利用者個人の専用のキーワード相関テーブルを情報
   検索装置の外部の記憶媒体に保持していることを特徴と
   する請求項７及び８記載の情報検索装置。
10. 【請求項１０】 データベースを検索する情報検索装置
    において、 所定の検索キーワードデータを入力し数値ベクトル化す
    る索引キーワードベクトル化手段と、 その検索キーワードの確信度を入力する手段と、 前記数値ベクトル化された検索キーワードベクトルを前
    記確信度に応じて修正する検索キーワードベクトル修正
    手段と、 前記修正された検索キーワードベクトルに基づいて、検
    索候補を出力する検索手段と、 前記検索候補から、所望の情報を選択する選択手段と、
    具備することを特徴とする情報検索装置。
11. 【請求項１１】 前記検索キーワードベクトル修正手段
    は、検索キーワードのカテゴリー毎に修正し、 確信度が１の場合には未修正とし、 確信度が０の場合にはそのキーワードが属するカテゴリ
    ーの全てのキーワードに同じ数値となるように修正し、 １と０の間の場合には選択したキーワードについては値
    を小さくし、それ以外のキーワードについては値を大き
    くすることを特徴とする請求項１０記載の情報検索装
    置。
12. 【請求項１２】 前記検索手段が連想過程を１乃至複数
    回繰り返しながら行うことにより検索を実行することを
    特徴とする請求項１乃至１１記載の情報検索装置。
13. 【請求項１３】 前記検索手段がニューラルネットワー
    クであることを特徴とする請求項１２記載の情報検索装
    置。
14. 【請求項１４】 前記検索手段が前記検索キーワードベ
    クトル修正手段を含んで処理することを特徴とする請求
    項１乃至１３記載の情報検索装置。
15. 【請求項１５】 前記検索手段が単一の演算器により構
    成されることを特徴とする請求項１乃至１４記載の情報
    検索装置。