JPH09153055A

JPH09153055A - 情報検索方法

Info

Publication number: JPH09153055A
Application number: JP7310959A
Authority: JP
Inventors: Hiromi Haniyuda; 博美羽生田
Original assignee: GIJUTSU KENKYU KUMIAI SHINJOHO; GIJUTSU KENKYU KUMIAI SHINJOHO SHIYORI KAIHATSU KIKO; Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: GIJUTSU KENKYU KUMIAI SHINJOHO; GIJUTSU KENKYU KUMIAI SHINJOHO SHIYORI KAIHATSU KIKO; Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1995-11-29
Filing date: 1995-11-29
Publication date: 1997-06-10

Abstract

(57)【要約】【課題】単語間の関係を示す２種以上の関係を格納し
たシソーラスからキーワードの関連語を抽出しこれによ
りデータベースを検索してキーワードに関連する情報を
得る方法であって、検索者が求める情報の分野の変化が
あったり、検索者が複数存在する場合でも検索意図によ
り適した検索ができる方法を提供する。【解決手段】２種以上の前記関係の少なくとも１種を
除外し残りの関係に基づいてキーワードの予備関連語を
ファイルから抽出する。予備関連語によりデータベース
を検索し予備情報を得る。キーワードの関連語をファイ
ルから抽出するための制御情報を、前記除外した単語間
の関係と前記予備情報とに基づいて生成する。この制御
情報を用いキーワードの関連語をファイルから抽出す
る。この関連語によりデータベースを検索する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、キーワードに関
連する情報をデータベースから検索する際に、該キーワ
ードに関連する単語（関連語）をシソーラスから先ず抽
出しこの抽出した関連語を用いて前記検索を行なう情報
検索方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来この種の情報検索方法として、例え
ば文献Ｉ（信学技報AI94-47(1994),pp.17-22「情報検索
用シソーラスの自己組織化」）に開示の方法や、文献II
（情処研報自然言語処理76-9（1990.3.9）,pp.1-8
「動的シソーラスを用いた連想検索」）に開示の方法が
あった。前者は、単語間の上位・下位・類義・同義関係
などの単語間の意味的な関係を格納したシソーラス（初
期シソーラス）を予め用意し、このシソーラスからキー
ワードに対し意味的関係のある単語（関連語）の集合を
抽出する。そしてこの関連語の集合を用いデータベース
を検索し、次に関連語の集合のうち上記検索に有効であ
った関連語の組み合わせを単語間の関係としてシソーラ
スに加えてシソーラスを変形させ、次回からの検索では
この変形したシソーラスを用いるという方法であった。
また後者は、重要度を付加された単語と単語間の関係
（意味的関係や共起（同一データに２つの単語が共に含
まれる）関係）とを格納したシソーラスを予め用意し、
このシソーラスからキーワードに対し一定の距離にあり
かつ閾値以上の重要度を持つ単語（関連語）を抽出し、
この関連語を用いデータベースを検索するという方法で
あった。ここで共起関係および重要度は予め与えられた
サンプルデータから抽出したものとされていた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】このように文献Ｉに開
示の従来方法では、検索を重ねるに従って、初期シソー
ラスには含まれない単語間の関係、すなわちデータベー
ス中における単語間の共起関係のうち関連語の集合中に
現れた関係が、シソーラスに加えられて行く。その結
果、シソーラスからの関連語抽出は、データベース中に
おける単語の共起関係のうち、検索において実際に検索
されるデータが存在すると予測されるような共起関係を
利用した関連語抽出となる。これは換言すれば次の様な
ことになる。利用者が検索意図を検索要求において十分
に表現することは困難であるが検索要求中には利用者の
検索意図が潜在的に表現されているといえる。文献Ｉに
開示の従来方法ではこの潜在的検索意図を上述したよう
にシソーラスの変形によりシソーラスに反映させている
ので、利用者の検索意図により良く適合した検索が可能
であった。

【０００４】また、文献IIに開示の従来方法では、サン
プルデータから単語間の共起関係および重要度を抽出し
これらをシソーラスに加えることで検索意図が反映され
たシソーラスを構成するので、この場合も利用者の検索
意図により良く適合した検索が可能であった。

【０００５】しかしながら、利用者が求める情報の分野
あるいは利用者の興味・関心が状況によって変化したり
利用者が複数存在する場合には、個々の検索毎に特有の
検索意図が存在することになるため、この検索意図に対
応して、検索要求中の単語の共起パターンは個々の検索
毎に特有なものが含まれるようになり、また、検索に際
しての単語の重要度も個々の検索毎に異なるようにな
る。このようなとき、上述の文献Ｉに開示の従来方法で
は、シソーラスに加えられて行く単語間の共起関係は、
異なる検索意図をも含む複数の検索を通じて累積的にシ
ソーラスに付加されるため、個々の検索において、その
検索特有の利用者の検索意図を的確にとらえることを困
難とする場合が生じてしまう。また、文献IIに開示の従
来方法では、シソーラスに加えられた単語の重要度は、
予め与えられたサンプルデータから抽出したものである
ため、個々の検索において、その検索特有の利用者の検
索意図を的確にとらえることを困難とする場合が生じて
しまう。そのため、上記いずれの方法も、利用者が求め
る情報の分野あるいは利用者の興味・関心が状況によっ
て変化したり、利用者が複数存在する場合には、各々の
検索要求に対して、その検索意図に適合する情報を検索
することが困難になるという問題があった。

【０００６】

【課題を解決するための手段】そこで、この出願の第一
発明では、任意に与えられるキーワードに関連する情報
をデータベースから検索する際の当該検索を、単語間の
関係を示す２種以上の関係を格納したファイルから前記
キーワードの関連語を抽出して該抽出した関連語を用い
て行なう、情報検索方法において、以下の各処理（ａ）
〜（ｅ）を含むことを特徴とする。

【０００７】（ａ）．２種以上の前記関係の少なくとも
１種を除外して残りの関係に基づいて前記任意に与えら
れるキーワードの予備関連語を前記ファイルからそれぞ
れ抽出する予備関連語抽出処理。

【０００８】（ｂ）．前記抽出された予備関連語を用い
て前記データベースから情報を検索する予備検索処理。

【０００９】（ｃ）．前記任意に与えられるキーワード
の関連語を前記ファイルから抽出するための制御情報
を、前記除外した単語間の関係と前記予備検索処理で検
索された情報とに基づいて生成する制御情報生成処理。

【００１０】（ｄ）．前記生成される制御情報を用い前
記任意に与えられるキーワードの関連語を前記ファイル
から抽出する関連語抽出処理。

【００１１】（ｅ）．該抽出した関連語を用い前記デー
タベースを検索して前記関連する情報を得るデータベー
ス検索処理。

【００１２】この第一発明によれば、次の様な作用が得
られる。一般的に単語間の関係にはいろいろなものがあ
り、そのような関係を利用してキーワードに関連する単
語をシソーラスから抽出し検索に利用し利用者の検索意
図により良く適合した検索が可能になる。しかし、例え
ば、情報検索システムの利用者が複数であること、また
複数の検索要求がシステムに対し出されるということか
ら考えると、これら単語間の関係は、それを有効に利用
できる範囲がどの程度広いかという性質によって２つの
種類に大別できると考えられる。すなわち、：多くの
利用者あるいは多くの検索要求で共通に利用し得るもの
（例えば単語間の上位・下位・類義・同義関係などの単
語間の意味的関係）、：個々の利用者あるいは個々の
検索要求で共通に利用し得るもの（例えば単語間の共起
関係）。このようなとき、この第一発明では、上記の様
な単語間の関係の性質に基づいて２種以上の単語間の関
係を類別し、かつ、類別したものをそれぞれの性質に適
した方法で利用できるようになる。その結果、２種以上
の単語間の関係をそれぞれに関し適切に利用することが
出来るようなると同時に、もれなく利用することができ
るようになる。

【００１３】また、この出願の第二発明によれば、任意
に与えられるキーワードに関連する情報をデータベース
から検索する際の当該検索を、単語の重要度と単語間の
関係とを格納したファイルから前記キーワードの関連語
を抽出して該抽出した関連語を用いて行なう、情報検索
方法において、（ｉ）単語及び該単語の重要度を修正す
るための修正係数を含む重要度修正情報を入力する処理
と、（ii）前記重要度修正情報が入力されるごとに、前
記ファイル中に前記重要度修正情報における単語に対応
する単語がある場合はその重要度を前記修正係数に基づ
き修正する重要度修正処理と、を含むことを特徴とす
る。この第二発明によれば、シソーラス中の単語の重要
度を個々の検索要求ごとに利用者の検索意図に応じて偏
倚させることができる。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照してこの出願の
第一発明および第二発明それぞれの実施の形態について
説明する。しかしながら、説明に用いる各図はこの発明
を理解出来る程度に概略的に示してあるにすぎない。

【００１５】１．第一発明の第１の実施の形態先ず、単語間の関係を示す２種以上の関係を格納したフ
ァイルの一例としてのシソーラスについて説明する。図
２は第一発明でのシソーラスのデータ構造および単語展
開の一例を示したものである。

【００１６】この場合のシソーラスは、単語をノードと
し、単語間の上位・下位・同義・類義関係等の単語間の
意味的関係および共起関係（すなわち、２種の単語間の
関係）をリンクとするグラフ構造を有したものとなって
いる。なお、以下の説明では、説明の都合上、上位・下
位・同義・類義関係を区別せずに、意味的関係と呼ぶこ
とにする。

【００１７】また、以下の説明においては次の表記法を
用いる。ｗ：単語ｗおよびシソーラス中のノードＬ（ｗ₁ ，ｗ₂ ）：ｗ₁ とｗ₂ との意味的関係リンクＣ（ｗ₁ ，ｗ₂ ）：ｗ₁ とｗ₂ との間の共起関係リンクＤ（ｗ₁ ，ｗ₂ ）：ｗ₁ とｗ₂ との距離、すなわち、ｗ
₁ とｗ₂ との間の最短経路を構成するリンク数また、図２中では、意味的関係リンク（例えば、Ｌ（ｗ
₁₁₁ ，ｗ₁₂₁ ）やＬ（ｗ₁₁₂ ，ｗ₁₂₂ ）などを実線で、
共起関係リンク（例えば、Ｃ（ｗ₁₂₂ ，ｗ₂₂₁）を点線
で表し、ノードは対応する単語（例えば、ｗ₁₁₁ ，ｗ
₁₂₂ など）で表している。

【００１８】次に、図１および図３〜図６を参照して第
一発明の情報検索方法における処理手順の例を説明す
る。ここで、図１は第一発明の情報検索方法の全体の処
理を概略的に示した図、図３は予備関連語抽出処理の説
明図、図４および図５は制御情報生成処理の説明図、図
６は関連語抽出処理の説明図である。ただし、図１に
は、説明を容易にするため、ファイル（シソーラス）１
１と被検索データとしてのデータベース１３とを併せて
示してある。

【００１９】この第一発明の情報検索方法は、検索要求
入力処理、予備関連語抽出処理、予備検索処理、制御情
報生成処理、関連語抽出処理、データベース検索処理お
よび回答生成処理を含む。以下、各処理についてそれぞ
れ説明する。

【００２０】（１）. 検索要求入力処理（図１のステッ
プＳ１）利用者あるいは応用プログラムから検索要求が入力され
る。検索要求は、キーワード、予備抽出距離Ｄｐおよび
抽出距離Ｄｅから構成される。なお、キーワードは、１
つの場合、複数の場合いずれもあり得る。またここでは
第一発明の理解を深めるため具体例をもって説明を進め
ることとする。そこで、ｗ₁₁₁ およびｗ ₂₁₁ を単語とし
て、キーワードは語集合｛ｗ₁₁₁ ，ｗ₂₁₁ ｝であり、予
備抽出距離Ｄｐは３であり、抽出距離Ｄｅは４である例
を考える。ここで、予備抽出距離Ｄｐは後の予備関連語
抽出において使用され、また、抽出距離Ｄｅは後の関連
語抽出処理において使用されるものである。なお、ここ
ではキーワードが２個の例を挙げたが３個以上の場合も
容易に類推できる。

【００２１】入力された検索要求は、予備関連語抽出処
理に渡される。

【００２２】（２）．予備関連語抽出処理（図１のステ
ップＳ２）予備関連語抽出処理では、シソーラス１１に格納された
２種類の単語間関係すなわちここでは単語間の意味的関
係および単語間の共起関係のうちの共起関係リンク（こ
こでは、Ｃ（ｗ₁₂₂ ，ｗ₂₂₁ ））を除外して、各キーワ
ードＷ₁₁₁ 、Ｗ₂₁₁ に関して、距離が予備抽出距離Ｄｐ
（ここでは３）以下のノード（単語）からなるノード集
合を得る。具体例の場合、図３に示したように、キーワ
ードｗ₁₁₁ に対しては｛ｗ₁₁₁ ，ｗ₁₁₂ ，ｗ₁₂₁ ，ｗ
₁₂₂ ，ｗ₁₃₁ ，ｗ₁₃₂ ，ｗ₁₄₁ ，ｗ₁₄₂ ，ｗ₁₄₃ ｝、ま
たキーワードｗ₂₁₁ に対しては｛ｗ₂₁₁ ，ｗ₂₂₁ ，ｗ
₂₃₁ ，ｗ₂₄₁ ，ｗ₂₄₂ ｝を得る。このように得られるノ
ード集合を予備関連語集合と呼びＰＥ（ｗ_nnn ）と表記
することにする。各キーワードｗ₁₁₁ 、ｗ₂₁₁ について
の予備関連語集合はそれぞれ、ＰＥ（ｗ₁₁₁ ）、ＰＥ
（ｗ₂₁₁ ）と表記される。すなわち、ＰＥ（ｗ₁₁₁ ）＝
｛ｗ｜Ｄ（ｗ₁₁₁ ，ｗ）≦Ｄｐ｝，ＰＥ（ｗ₂₁₁ ）＝
｛ｗ｜Ｄ（ｗ₂₁₁ ，ｗ）≦Ｄｐ｝である。

【００２３】（３）．予備検索処理（図１のステップＳ
３）予備検索処理では予備関連語抽出処理で得た予備関連
語、この場合は２つの予備関連語集合ＰＥ（ｗ₁₁₁ ）、
ＰＥ（ｗ₂₁₁ ）を用いデータベース１３から予備的な情
報検索をする。これをこの場合、各予備関連語集合ＰＥ
毎に要素の単語をｏｒ結合し、さらにそれらをａｎｄ結
合したものを検索条件としてデータベース１３を予備的
に検索する。ここでは、（ｗ₁₁₁ ｏｒｗ₁₁₂ ｏｒｗ₁₂₁
ｏｒｗ₁₂₂ｏｒｗ₁₃₁ ｏｒｗ₁₃₂ ｏｒｗ₁₄₁ ｏｒｗ₁₄₂
ｏｒｗ₁₄₃ ）ａｎｄ（ｗ₂₁₁ ｏｒｗ ₂₂₁ ｏｒｗ₂₃₁ ｏｒ
ｗ₂₄₁ ｏｒｗ₂₄₂ ）となる。これは、「予備関連語集合
ＰＥ（ｗ₁₁₁ ）中の単語を少なくとも一つ含み、かつ、
もうひとつの予備関連語集合ＰＥ（ｗ₂₁₁ ）中の単語を
少なくとも一つ含む」という条件を満足するデータを検
索することを意味する。

【００２４】（４）．制御情報生成処理（図１のステッ
プＳ４）制御情報生成処理では、キーワードの関連語（予備関連
語ではなく本来の関連語の意味）をシソーラスから抽出
するための制御情報を、予備関連語抽出処理の際に除外
した単語間の関係と予備検索処理において検索した情報
とに基づいて生成する。これを例えば以下の様に行な
う。

【００２５】先ず、ｗ₁ およびｗ₂ を単語として、ｗ₁
とｗ₂ がそれぞれ別々の予備関連語集合に属し、かつｗ
₁ とｗ₂ の間に共起関係リンクが存在し、かつｗ₁ とｗ
₂ とが共起する予備検索データが存在するとき、この共
起関係を質問依存共起関係（ＱＣと表記）と呼ぶことに
する。また、この質問依存共起関係をＱＣ（ｗ₁ ，ｗ
₂ ）などと表記する。この質問依存共起関係についてよ
り具体的に説明すると以下の様になる。すなわち、図４
に示した様に、予備関連語集合ＰＥおよびＰＥ’が存在
し、ｗ₁ がＰＥに含まれ、ｗ₂ がＰＥ’に含まれ、共起
関係リンクＣ（ｗ₁ ，ｗ₂ ）がシソーラス１１中に存在
し、かつｗ₁ とｗ₂ とが共起する予備検索データ１５ａ
が存在するとき、この共起関係が質問依存共起関係（Ｑ
Ｃと表記）に当たるのである。なお、図４中１５は検索
されたデータの集合を示し、１５ａ〜１５ｃは個々の予
備検索データをそれぞれ示す。

【００２６】また、ｗ₁ およびｗ₂ を単語として、ｗ₁
とｗ₂ とが別々の予備関連語集合に属し、かつｗ₁ とｗ
₂ とが共起する予備検索データが存在する時、すなわ
ち、予備関連語集合ＰＥおよびＰＥ’が存在し、ｗ₁ が
ＰＥに含まれ、ｗ₂ がＰＥ’に含まれ、ｗ₁ とｗ₂ とが
共起する予備検索データが存在する時、この共起関係を
疑似共起関係（ＰＣと表記）と呼ぶことにする。また、
疑似共起関係をＰＣ（ｗ１，ｗ２）などと表記する。な
お、この疑似共起関係と上記の質問依存共起関係との違
いは、シソーラス中に共起リンク関係があるかないかで
ある。

【００２７】予備関連語集合それぞれに関して、質問依
存共起関係または疑似共起関係にあるような単語集合を
得る。これを制御可能共起単語集合と呼び、キーワード
に応じてＣＣ（ｗ₁₁₁ ）、ＣＣ（ｗ₂₁₁ ）などと表記す
る。各キーワードに関して、各キーワードから対応する
制御可能共起単語集合への経路中の単語を抽出する。こ
れら単語の集合を制御可能単語集合（ＣＮと表記）と呼
び、また各キーワードに対応して、ＣＮ（ｗ₁₁₁ ）、Ｃ
Ｎ（ｗ₂₁₁ ）などと表記する。この実施の形態において
は「制御可能単語集合ＣＮ」が第一発明でいう「制御情
報」に当たる。また制御可能単語集合ＣＮにおける要素
を制御可能単語と呼ぶ。

【００２８】また具体例では、質問依存共起関係ＱＣ
（ｗ₁₂₂ ，ｗ₂₂₁ ）および疑似共起関係ＰＣ（ｗ₁₄₃ ，
ｗ₂₄₁ ）が存在する。また、制御可能共起単語集合ＣＣ
（ｗ₁₁₁ ）として｛ｗ₁₂₂ ，ｗ₁₄₃ ｝が存在し、制御可
能共起単語集合ＣＣ（ｗ₂₁₁ ）として｛ｗ₂₁₁ ，ｗ
₂₄₁ ｝が存在する。また制御可能単語集合ＣＮ（ｗ
₁₁₁ ）として｛ｗ₁₁₁ ，ｗ₁₁₂ ，ｗ₁₂₁ ，ｗ₁₂₂ ，ｗ
₁₃₂ ，ｗ₁₄₃ ｝が得られ、制御可能単語集合ＣＮ（ｗ
₂₁₁ ）として｛ｗ₂₁₁ ，ｗ₂₂₁ ，ｗ₂₃₁ ，ｗ₂₄₁ ｝が得
られる。上記の様に生成される制御情報（制御可能単語
集合ＣＮ）の理解を深めるため、図５に、制御可能単語
集合ＣＮと質問依存共起関係ＱＣと、疑似共起関係ＰＣ
との関係を示した。この図５において質問依存共起関係
ＱＣは丸で囲み、疑似共起関係ＰＣは矩形で囲んであ
る。制御可能単語集合ＣＮ（ｗ₁₁₁ ）およびＣＮ（ｗ
₂₁₁ ）それぞれは、枠で囲まれた範囲内の単語集合とな
る。

【００２９】（５）．関連語抽出処理（図１のステップ
Ｓ５）次に、上記生成された制御情報を用いキーワードの関連
語を抽出する処理をする。この抽出処理に当たり、予備
関連語集合ＰＥ中に含まれ制御可能単語集合ＣＮ中に含
まれない単語（ここでは、ｗ₁₁₁ に関しては、ｗ₁₃₁ と
ｗ₁₄₁ とｗ₁₄₂、ｗ₂₁₁ に関しては、ｗ₂₄₂ が該当）は
除外する。然も、予備抽出距離Ｄｐの代わりに抽出距離
Ｄｅを用いる。それ以外は予備関連語抽出処理と同様に
して関連語を抽出する。これらを関連語集合（Ｅと表
記）と呼び、またキーワードに対応してＥ（ｗ₁₁₁ ）、
Ｅ（ｗ₂₁₁ ）などと表記する。具体例の場合、図６に示
した様に、関連語集合Ｅ（ｗ₁₁₁ ）として｛ｗ₁₁₁ ，ｗ
₁₁₂ ，ｗ₁₂₁ ，ｗ₁₂₂ ，ｗ₁₃₂ ，ｗ₁₃₃ ，ｗ₁₄₃ ，ｗ
₁₅₁ ，ｗ₁₅₂ ｝が、また、関連語集合Ｅ（ｗ₂₁₁ ）とし
て｛ｗ₂₁₁ ，ｗ₂₂₁ ，ｗ₂₃₁ ，ｗ₂₄₁ ，ｗ₂₅₁ ｝が得ら
れる。

【００３０】（６）．データベース検索処理（図１のス
テップＳ６）関連語抽出処理で抽出した関連語Ｅを用いデータベース
１３を検索する。

【００３１】（７）．回答生成処理（図１のステップ
７）データベース検索処理の結果得られた結果を利用者から
の検索要求の結果として利用者に返す。

【００３２】この第一発明の第１の実施の形態によれば
次の様な効果が得られる。従来技術では、累積的にシソ
ーラスに累積された単語の共起関係を用いることで、利
用者の潜在的な検索意図により良く適合した検索を行っ
ていた。しかしこの共起関係（上記具体例ではＣ（ｗ
₁₂₂ ，ｗ₂₁₁ ））は、全ての検索に共通に用いられるよ
うになっていたため、このデータに対応する検索意図が
全ての検索に共通である場合に限って検索図に適合した
情報検索を可能にする。これに対し第一発明の第１の実
施の形態では、これに加えて、個々の検索毎に疑似共起
関係（上記例ではＰＣ（ｗ₁₄₃ ，ｗ₂₄₁ ））を用いる。
このような疑似共起関係は、個々の検索要求に特有の単
語間の関係であり、個々の検索要求に特有の検索意図を
反映した単語間の関係であって、利用者が求める情報の
分野あるいは利用者の興味・関心が状況によって変化し
たり利用者が複数存在する場合に、個々の質問に応じて
変化するものである。このため、この第一発明の情報検
索方法によれば、利用者が求める情報の分野あるいは利
用者の興味・関心が状況によって変化したり利用者が複
数存在する場合にも、個々の検索要求の特有の検索意図
により適合した情報を検索する事が可能となる。

【００３３】２．第一発明の第２の実施の形態上述の第一発明の第１の実施の形態では、予備検索処理
で検索した情報は制御情報を生成するため（具体的には
質問依存共起関係や疑似共起関係を発見するため）その
まま用いていた。しかし、制御情報生成に不都合な情報
は用いない方がより検索要求に適合した検索が可能にな
ると考えられる。第２の実施の形態はその例である。そ
こで、この第２の実施の形態では、予備検索処理と制御
情報生成処理との間に、予備検索処理において検索され
た情報を利用者に提示しかつ該提示した情報の中に前記
制御情報生成に不都合なものがあった場合の利用者によ
るその情報の廃棄機会を与える予備検索修正処理を実施
する。具体的には、予備検索処理において検索された情
報を例えば表示装置等に表示しかつこの情報中に上記不
都合なものがあれば例えばキーボード操作等によりこれ
を除外できるような処理が可能な様にする。

【００３４】この処理により、制御情報を生成する際
（質問依存共起関係および疑似共起関係を求める際）に
用いる予備検索データは、利用者が検索意図に適合する
と判断したものだけになる。

【００３５】第一発明の第２の実施の形態によれば、第
１の実施の形態における、個々の検索要求に特有の単語
間の共起関係の中、利用者が検索意図に適合すると判断
したものだけを利用することが可能になり、第１の形態
よりもさらに利用者の検索要求に適合した検索を行うこ
とが可能になる。

【００３６】上述の第一発明の第１、第２の実施の形態
ではシソーラスに格納された２種以上の単語間の関係が
意味的関係および共起関係の２種である例を説明した
が、格納する単語間の関係および種類数はこれに限られ
ない。互いに競合が少ない単語間の関係であればどのよ
うなものを用いて良い。例えば、熟語、慣用句あるいは
複合語（データベースサバーなどの技術用語に多いと思
われる）を構成する単語間の関係は格納し得る単語間の
関係の別の例として挙げられる。

【００３７】３．第二発明の第１の実施の形態次に、第二発明の第１の実施の形態について説明する。
そこで先ず、単語の重要度と単語間の関係とを格納して
いるファイルの一例としてのシソーラスについて説明す
る。図７はこの第二発明でのシソーラスのデータ構造お
よび単語展開の一例を示したものである。なお、説明に
用いる各図および以下の説明では次の表記法を用いる。

【００３８】ｋ：単語およびシソーラス中のノードＤ（ｋ１，ｋ２）：ｋ１とｋ２の距離、すなわち、ｋ１
とｋ２間の最短経路を構成するリンク数第二発明でのシソーラスは、単語をノードとし、単語間
の上位・下位・同義・類義・共起関係等の単語間の関係
をリンクとするグラフ構造をしている。然も、各ノード
（単語）には重要度が付加されている。図７はその一部
を例示したものである。図７では模式的に、ノードは対
応する単語名を重要度に応じた太さの円で囲み、リンク
は実線で示している（以下の図１２において同じ。）。

【００３９】またシソーラス中の各単語の重要度は図８
の通りであったとする（ただし、図８には図７中の単語
に対応するもののみを示した）。

【００４０】次に、図９〜図１３を参照して第二発明の
情報検索方法における処理手順の例を説明する。ここ
で、図９は第二発明の情報検索方法の全体の処理を概略
的に示した図、図１０は重要度修正情報の説明図、図１
１は修正重要度の説明図、図１２は関連語抽出処理の説
明図、図１３は複数の重要度修正情報の説明図である。
ただし、図９には、説明を容易にするため、第二発明で
のファイル（シソーラス）２１と被検索データとしての
データベース１３とを併せて示してある。

【００４１】この第二発明の情報検索方法は、第二発明
の特徴的な処理としての重要度修正情報入力処理および
重要度修正処理と、情報検索のための通常処理としての
キーワード入力処理、関連語抽出処理、データベース検
索処理および回答生成処理とを含むものとできる。以
下、各処理についてそれぞれ説明する。

【００４２】（１）．重要度修正情報入力処理（図９の
ステップＳ１）利用者あるいは応用プログラムから検索要求が入力され
る。検索要求は、キーワード、重要度修正情報、関連語
抽出距離、関連語抽出閾値で構成できる。

【００４３】検索要求のうちの重要度修正情報（これを
ＥＣと表記する）は、単語とその単語に関する重要度の
修正係数との組の集合である（ただし、この集合は上記
組が１組の場合も含む）。単語と重要度修正係数との組
を修正係数付き単語と呼び、ｋを単語、ｃを修正係数と
して（ｋ，ｃ）などと表記する。これは、シソーラス中
で単語ｋに付された重要度を、関連語抽出に際して係数
ｃで修正して処理するための情報である。この重要度修
正情報は、利用者がキーワード入力に先だって、求める
情報の分野あるいは利用者の興味・関心に応じて、重要
視する単語とその度合い（重要度修正係数）を決めたう
えで、入力する。図１０に、重要度修正情報の一例を示
している。この図１０の例では修正係数付き単語が７個
で構成された重要度修正情報の例を示している。この図
１０に示した重要度修正情報は、単語ｋ５とｋ１１の重
要度を下げ、ｋ７およびｋ８，ｋ１０，ｋ１６，ｋ１７
の重要度を上げることを要求している。すなわちこの場
合、単語ｋ５とｋ１１に拘わる分野は重要視せず（ある
いは、興味・関心がなく）、ｋ７およびｋ８，ｋ１０，
ｋ１６，ｋ１７を重要視している（あるいは、興味・関
心を持っている）ことを意味する。

【００４４】また、検索要求のうち関連語抽出距離をＤ
ｅ、関連語抽出閾値をＴと表記する。

【００４５】なお、以下の説明では第二発明の理解を深
めるため具体例をもって説明を進めることとする。そこ
でここでは、ｋｉ（ｉは数字）を単語として、キーワー
ドは単語ｋ１であり、重要度修正情報は図１０に示すも
のであり、関連語抽出距離Ｄｅ＝２、関連語抽出閾値Ｔ
＝０．７である例を考える。

【００４６】入力された検索要求のうち重要度修正情報
は重要度修正処理に渡され、また、関連語抽出距離Ｄｅ
＝２、関連語抽出閾値Ｔ＝０．７は関連語抽出処理に渡
され、また、キーワードはキーワード入力処理に渡され
る。

【００４７】（２）．重要度修正処理（図９のステップ
Ｓ２）重要度修正処理では、重要度修正情報が入力されるごと
に、シソーラス中に前記重要度修正情報における単語に
対応する単語がある場合はその重要度を前記修正係数に
基づき修正する。ここでは、シソーラス中の該当単語に
関して、その重要度に重要度修正情報中の重要度修正係
数を乗じて得た値を、修正重要度とする。これを単語ｋ
についてＷｅ（ｋ）などと表記する。なお、シソーラス
中の単語のうち重要度修正情報中に含まれない単語に関
しては、シソーラス中の単語に付加された重要度をその
まま修正重要度とする。図８に示したシソーラス中の単
語ｋ１〜ｋ２３の各重要度を、図１０に示した重要度修
正情報により修正した場合の修正重要度は図１１に示し
た様になる。この場合、単語ｋ５、ｋ７、ｋ８、ｋ１
０、ｋ１１、ｋ１６，ｋ１７の各重要度が別の値に変更
される。

【００４８】（３）．キーワード入力処理（図９のステ
ップＳ３）検索要求のうちのキーワードは従来と同様に関連語抽出
処理に渡される。

【００４９】（４）．関連語抽出処理（図９のステップ
Ｓ４）関連語抽出処理ではキーワードｋ１に関して、ｋ１から
の距離が関連語抽出距離Ｄｅ以内でかつ修正重要度が関
連語抽出閾値Ｔ以上の単語をシソーラスから抽出する。
この抽出される単語を関連語と呼び、キーワードに応じ
て、Ｒ（ｋ１）などと表記する。すなわち、Ｒ（ｋ１）
＝｛ｋ：Ｄ（ｋ１，ｋ）≦Ｄｅ，Ｔ≦Ｗｅ（ｋ）｝であ
り、ここでは、Ｒ（ｋ１）として｛ｋ１，ｋ２，ｋ３，
ｋ４，ｋ７，ｋ８，ｋ１０｝が抽出される。

【００５０】図１２に、具体例に関し、この関連語抽出
処理によってシソーラスから抽出される単語の範囲３１
を示す。これを、検索要求に対応して、Ｅ（ｋ１，Ｅ
Ｃ，Ｄｅ，Ｔ）などと表記する。なお、図１２中におい
て範囲３３は、Ｋ１から距離Ｄｅ以内の単語の範囲を示
している。また、３５は重要度修正処理をもし行なわな
かった場合すなわちシソーラス中の単語重要度が図８の
状態のままの場合に抽出される単語の範囲を示してい
る。この場合は、Ｒ（ｋ１）として｛ｋ１，ｋ２，ｋ
３，ｋ４，ｋ５｝が抽出される。

【００５１】（５）．検索処理（図９のステップＳ５）関連語抽出処理で得た関連語をｏｒ結合したものを検索
条件としてデータベース１３の検索を行う。ここでは、
（ｋ１ｏｒｋ２ｏｒｋ３ｏｒｋ４ｏｒｋ７ｏｒｋ８ｏｒ
ｋ１０）となる。これは、「Ｅ（ｋ１，ＥＣ，Ｄｅ，
Ｔ）中の単語を少なくとも一つ含む」という条件を満足
するデータを検索することを意味する。

【００５２】（６）．回答生成処理（ステップＳ６）データベース検索の結果を利用者からの検索要求の結果
として利用者に返す。この第二発明によれば以下のよう
な効果が得られる。従来技術では、シソーラスに格納さ
れた単語に付加されている単語の重要度は、予め与えら
れたサンプル・データをもとに計算したものであり、す
べての検索に関して共通に用いられる。したがって、こ
の重要度が全ての検索に共通である場合に限って検索意
図に適した情報検索を可能にする。これに対しこの第二
発明における修正重要度は、個々の検索要求ごと、シソ
ーラス中の単語の重要度を利用者の検索意図に応じて偏
倚させた重要度であり、個々の検索要求ごとに計算され
る。したがって、利用者が求める情報の分野あるいは利
用者の興味・関心が状況によって変化したり利用者が複
数存在する場合に、個々の検索要求ごとに単語の重要度
を制御することができ、個々の検索要求に特有の検索意
図により良く適合した情報を検索することが可能にな
る。具体的にいえば、重要度修正処理を行なわない場合
は既に説明した様に図６中の範囲３５で示される単語が
抽出されていたものが、重要度修正を行なうことにより
範囲３１で示される単語が抽出される。これは、検索要
求で指定した、すなわち検索要求特有の検索意図を反映
した単語が抽出されたことを意味する。範囲３５に含ま
れる単語に変えて、範囲３１に含まれる単語によりデー
タベース検索を行うことで、利用者の検索要求により良
く適合した情報を検索できる。

【００５３】４．第二発明の第２の実施の形態上述の第二発明の第１の実施の形態では重要度修正情報
は１種類（１つの集合）であったが重要度修正情報を複
数（２以上の集合）としても良い。図１３に重要度修正
情報１および重要度修正情報２という２種類の重要度修
正情報を用いる場合の一例を示した。もちろん、重要度
修正情報１が（ｋ１，０．１）で重要度修正情報２が
（ｋ１，１．２）というような場合があっても良い。複
数の重要度修正情報を用いる場合の同一の単語に関する
修正重要度は、複数の修正係数に基づいてそれぞれ修正
された重要度の平均値を求めこれを修正重要度とする。
これについてシソーラス中の例えばｋ１の例により具体
的に説明すれば、例えば図１３中の重要度修正情報１で
の修正係数０．１に基づいて修正重要度Ｗｅ１（ｋ１）
を計算し、かつ、重要度修正情報２での修正係数１．２
に基づいて修正重要度Ｗｅ２（ｋ１）を計算し、修正重
要度Ｗｅ（ｋ１）はＷｅ（ｋ１）＝（Ｗｅ１（ｋ１）＋
Ｗｅ２（ｋ１））／２により計算するということにな
る。重要度修正情報を３つ以上与えた場合も容易に類推
できる。

【００５４】この第二発明の第２の実施の形態によれ
ば、利用者の検索意図が、複数の分野に関係する情報の
検索であった場合、それぞれの分野に対応して重要度修
正情報を与えることができ、その結果、個々の検索要求
に特有の検索意図に第１の実施の形態よりもさらに適合
した情報を検索することが可能になる。

【００５５】なお、この第二発明は上述の形態に限られ
ない。例えば、上記第１および第２の実施の形態では、
重要度修正情報を利用者が検索要求とともに与える例を
考えたが、検索結果から重要度修正情報を生成し、これ
を用いて関連語抽出処理を行ってもよい。すなわち検索
結果を見てある単語はもっとプラスに偏るように、一方
別のある単語はもっとマイナスに偏るように、修正係数
を変えたり、或は、重要度を修正すべき単語を追加する
などを行なうなどして重要度修正情報を生成しこれを入
力しても良いのである。

【００５６】また、第２の実施の形態では、検索要求に
おいて複数の重要度修正情報を与えているが、これを、
：検索要求において与える重要度修正情報は１つと
し、：修正単語重要度の計算に際しては、当該検索要
求で与えられた重要度修正情報と、当該検索要求に先行
する検索要求で与えられた重要度修正情報とを利用する
ようにしてもよい。さらにその場合、修正重要度の計算
を、過去に遡るほど軽い重みになるようにして、重み付
き平均としてもよい。

【００５７】また、一般に、情報検索では、：利用者による検索要求の発行：検索処理および検索結果の提示：検索結果を見て検索要求の修正という検索過程を繰り返して（これを検索系列と呼ぶこ
とにする）、最終的に求める情報を得る。したがって、
第二発明の第２の実施の形態において、複数の重要度修
正情報とキーワードとを、大分類に関する条件、小分類
に関する条件、個々のデータに関する条件といったよう
に考え、検索系列の中でそれぞれを別々に制御すること
で、よりきめ細やかな検索が可能になるようにしても良
い。

【００５８】また、第１、第２の実施の形態において、
単語抽出距離および閾値は、検索要求とは独立に予め設
定しておいてもよい。

【００５９】また、第１、第２の実施の形態において
は、修正重要度の計算を重要度修正情報を直接に用いて
行なっているが、ニューラル・ネットワークなどを用い
て、重要度修正情報を一旦変換し、その結果を用いて行
ってもよい。

【００６０】

【発明の効果】上述した説明から明らかな様に、この出
願の第一発明によれば、任意に与えられるキーワードに
関連する情報をデータベースから検索する際の当該検索
を、単語間の関係を示す２種以上の関係を格納したファ
イルから前記キーワードの関連語を抽出して該抽出した
関連語を用いて行なう、情報検索方法において、前記関
係の少なくとも１種を除外し残りの関係に基づいてキー
ワードについての予備関連語を抽出する処理と、この予
備関連語を用いてデータベースから情報を検索する処理
と、キーワードについての本来の関連語をファイルから
抽出するための制御情報を、前記除外した単語間の関係
と予備検索処理での情報とに基づいて生成する処理と、
この制御情報に基づきシソーラスから本来の関連語を抽
出する処理と、この関連語を用いてのデータベース検索
処理とを実施する。このため、単語間の関係の性質を考
慮した関連語抽出が行なえることになるので、ファイル
からデータベース検索用の関連語を検索意図により適合
した状態で抽出できる。

【００６１】また、この出願の第二発明によれば、任意
に与えられるキーワードに関連する情報をデータベース
から検索する際の当該検索を、単語の重要度と単語間の
関係とを格納したファイルから前記キーワードの関連語
を抽出して該抽出した関連語を用いて行なう、情報検索
方法において、重要度修正情報を入力する処理と、前記
重要度修正情報が入力されるごとに重要度を修正する処
理とを実施する。このため、ファイルを検索意図により
適合したものとできる。

【００６２】したがって、これら第一及び第二発明によ
れば、利用者が求める情報の分野あるいは利用者の興味
・関心が状況によって変化したり、利用者が複数存在す
る場合であっても、各々の検索要求に対して、その検索
意図に適合する情報を検索することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第一発明の情報検索方法の手順の説明図であ
る。

【図２】第一発明でのシソーラスのデータ構造の説明図
である。

【図３】予備関連語抽出処理の説明図である。

【図４】制御情報生成処理の説明図（その１）である。

【図５】制御情報生成処理の説明図（その２）である。

【図６】第一発明での関連語抽出処理の説明図である。

【図７】第二発明でのシソーラスのデータ構造の説明図
である。

【図８】シソーラス中の単語の重要度（一部）の説明図
である。

【図９】第二発明の情報検索方法の手順の説明図であ
る。

【図１０】重要度修正情報の説明図である。

【図１１】修正重要度の説明図である。

【図１２】第二発明での関連語抽出処理の説明図であ
る。

【図１３】複数の重要度修正情報の説明図である。

【符号の説明】

１１：ファイル（シソーラス）１３：データベースＰＥ（ｗ₁₁₁ ），ＰＥ（ｗ₂₁₁ ）：予備関連語の集合ＣＮ（ｗ₁₁₁ ），ＣＮ（ｗ₂₁₁ ）：制御可能単語集合
（制御情報）Ｅ（ｗ₁₁₁ ），Ｅ（ｗ₂₁₁ ）：関連語の集合２１：第二発明でのファイル（シソーラス）３１：修正重要度により抽出される単語の範囲３３：距離Ｄｅ以内の範囲３５：修正なしの重要度により抽出される単語の範囲

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】任意に与えられるキーワードに関連する
情報をデータベースから検索する際の当該検索を、単語
間の関係を示す２種以上の関係を格納したファイルから
前記キーワードの関連語を抽出して該抽出した関連語を
用いて行なう、情報検索方法において、２種以上の前記関係の少なくとも１種を除外して残りの
関係に基づいて前記任意に与えられるキーワードの予備
関連語を前記ファイルからそれぞれ抽出する予備関連語
抽出処理と、前記抽出された予備関連語を用いて前記データベースか
ら情報を検索する予備検索処理と、前記任意に与えられるキーワードの関連語を前記ファイ
ルから抽出するための制御情報を、前記除外した単語間
の関係と前記予備検索処理で検索された情報とに基づい
て生成する制御情報生成処理と、前記生成される制御情報を用い前記任意に与えられるキ
ーワードの関連語を前記ファイルから抽出する関連語抽
出処理と、該抽出した関連語を用い前記データベースを検索して前
記関連する情報を得るデータベース検索処理とを含むこ
とを特徴とする情報検索方法。
【請求項２】請求項１に記載の情報検索方法におい
て、前記予備検索処理と制御情報生成処理との間に、前記予
備検索処理において検索された情報を利用者に提示しか
つ該提示した情報の中に前記制御情報生成に不都合なも
のがあった場合の利用者によるその情報の廃棄機会を与
える予備検索修正処理を実施することを特徴とする情報
検索方法。
【請求項３】請求項１に記載の情報検索方法におい
て、単語間の関係を示す前記２種以上の関係のうちの２つが
単語間の意味的関係および単語間の共起関係であること
を特徴とする情報検索方法。
【請求項４】任意に与えられるキーワードに関連する
情報をデータベースから検索する際の当該検索を、単語
の重要度と単語間の関係とを格納したファイルから前記
キーワードの関連語を抽出して該抽出した関連語を用い
て行なう、情報検索方法において、単語および該単語の重要度を修正するための修正係数で
構成される重要度修正情報を入力する処理と、前記重要度修正情報が入力されるごとに、前記ファイル
中に前記重要度修正情報における単語に対応する単語が
ある場合はその重要度を前記修正係数に基づき修正する
重要度修正処理とを含むことを特徴とする情報検索方
法。
【請求項５】請求項４に記載の情報検索方法におい
て、前記重要度修正情報として同一の単語と互いに異なる値
の修正係数とを含む複数の重要度修正情報を用い、前記重要度修正処理における前記同一の単語の重要度の
修正については前記異なる値の修正係数に基づいてそれ
ぞれ修正された重要度の平均値を求めこれを修正重要度
とすることを特徴とする情報検索方法。
【請求項６】請求項４または５に記載の情報検索方法
において、前記重要度修正情報はデータベースを検索した結果から
抽出し入力することを特徴とする情報検索方法。