JPH09153068A - 類似検索方法および装置 - Google Patents
類似検索方法および装置Info
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- JPH09153068A JPH09153068A JP7335895A JP33589595A JPH09153068A JP H09153068 A JPH09153068 A JP H09153068A JP 7335895 A JP7335895 A JP 7335895A JP 33589595 A JP33589595 A JP 33589595A JP H09153068 A JPH09153068 A JP H09153068A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 属性の数が多くなっても装置の運用が困難に
ならず、多くの検索者にとって、重要度と類似度につい
て感覚が一致する。 【解決手段】 共起辞書１０８は、属性間の共起関係の
強さを記憶している。原属性式重要度計算部１０３は、
検索式が複数の属性を含む時に、ある属性とその他の属
性の間の共起関係が強いほどその属性の重要度が高くな
るよう重要度を計算する。類似検索式生成部１０６は、
検索式間の類似度の評価尺度を属性の現れかたの類似性
とし、検索式が複数の属性を含むなら、ある属性と、そ
の他の属性との共起関係の強さと、ある属性とは異なる
任意の属性と、その他の属性の共起関係の強さの差が小
さいほど、ある属性とこれとは異なる任意の属性の間の
類似度が高くなるよう、重要度が低い属性を他の属性に
置換するか、重要度が低い属性を検索式から除去し、検
索式と類似度が高い類似検索式を得る。
ならず、多くの検索者にとって、重要度と類似度につい
て感覚が一致する。 【解決手段】 共起辞書１０８は、属性間の共起関係の
強さを記憶している。原属性式重要度計算部１０３は、
検索式が複数の属性を含む時に、ある属性とその他の属
性の間の共起関係が強いほどその属性の重要度が高くな
るよう重要度を計算する。類似検索式生成部１０６は、
検索式間の類似度の評価尺度を属性の現れかたの類似性
とし、検索式が複数の属性を含むなら、ある属性と、そ
の他の属性との共起関係の強さと、ある属性とは異なる
任意の属性と、その他の属性の共起関係の強さの差が小
さいほど、ある属性とこれとは異なる任意の属性の間の
類似度が高くなるよう、重要度が低い属性を他の属性に
置換するか、重要度が低い属性を検索式から除去し、検
索式と類似度が高い類似検索式を得る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、情報処理分野に
おける情報検索や人工知能分野における事例ベース推論
の事例検索で用いられる、情報間の類似性を考慮した柔
軟な検索（類似検索）を行うための類似検索方法および
装置に関するものである。
おける情報検索や人工知能分野における事例ベース推論
の事例検索で用いられる、情報間の類似性を考慮した柔
軟な検索（類似検索）を行うための類似検索方法および
装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、類似検索を実現できる類似検索装
置は、例えば、特開平６−２８２５７４号公報等に示す
ものがあった。ここで、類似検索とは、入力された検索
式との類似性に関する何らかの評価尺度が高い検索式
を、装置が生成して類似した情報を検索することをい
う。
置は、例えば、特開平６−２８２５７４号公報等に示す
ものがあった。ここで、類似検索とは、入力された検索
式との類似性に関する何らかの評価尺度が高い検索式
を、装置が生成して類似した情報を検索することをい
う。
【０００３】ところで、検索装置が備えるデータベース
には通常、各検索対象毎にその特徴を表現する１つ以上
の属性が設定されている。検索装置は、１つ以上の属性
を論理積や論理和や否定等の論理結合子で結合した検索
式が入力されると、その検索式が表現する集合が含む検
索対象についての何らかの情報を出力する。
には通常、各検索対象毎にその特徴を表現する１つ以上
の属性が設定されている。検索装置は、１つ以上の属性
を論理積や論理和や否定等の論理結合子で結合した検索
式が入力されると、その検索式が表現する集合が含む検
索対象についての何らかの情報を出力する。
【０００４】上記、類似検索装置では、装置運用者が予
め、属性の間の重要度と、評価尺度が属性の意味の類似
性である類似度を設定しておく。検索式が入力される
と、装置は属性の間の重要度と類似度から、類似検索式
を計算し、その類似検索式での検索を行う。
め、属性の間の重要度と、評価尺度が属性の意味の類似
性である類似度を設定しておく。検索式が入力される
と、装置は属性の間の重要度と類似度から、類似検索式
を計算し、その類似検索式での検索を行う。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、属性の
間の重要度と類似度を装置運用者が予め設定する必要が
あるので、属性の数が多くなるにつれて装置の運用が困
難になるという問題点があった。また、装置運用者によ
り客観的に属性の間の重要度と類似度の設定がなされな
いと、設定された重要度と類似度に関する感覚が一致し
ない検索者が多くなるという問題点があった。このよう
な点から、属性の数が多くなっても装置の運用が困難に
ならず、かつ、多くの検索者にとって、重要度と類似度
について感覚が一致することのできる類似検索方法の実
現が望まれていた。
間の重要度と類似度を装置運用者が予め設定する必要が
あるので、属性の数が多くなるにつれて装置の運用が困
難になるという問題点があった。また、装置運用者によ
り客観的に属性の間の重要度と類似度の設定がなされな
いと、設定された重要度と類似度に関する感覚が一致し
ない検索者が多くなるという問題点があった。このよう
な点から、属性の数が多くなっても装置の運用が困難に
ならず、かつ、多くの検索者にとって、重要度と類似度
について感覚が一致することのできる類似検索方法の実
現が望まれていた。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は以上の点を解決
するため次の構成を採用する。 〈請求項１の構成〉ある検索式が複数の属性Ａ1 ，…，
Ａr を含む時に、これら複数の属性Ａ1 ，…，Ａr のう
ち、ある属性Ａs とその他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａ
s+1 ，…，Ａr の間の共起関係が強いほど、その属性Ａ
s の重要度が高くなるように、重要度を計算し、異なる
検索式間の類似度の計算は、類似度の評価尺度を属性の
現れかたの類似性とし、検索式が複数の属性Ａ1 ，…，
Ａr を含むなら、これら複数の属性Ａ1 ，…，Ａr のう
ち、ある属性Ａs と、その他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａ
s+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、ある属性Ａs と
は異なる任意の属性Ａtと、その他の属性Ａ1 ，…，Ａ
s-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が小さい
ほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くなるよう
にして、求める検索式において、重要度がより低い属性
を他の属性に置換するか、または、重要度がより低い属
性を検索式から除去するかいずれかの処理を行い、検索
式と類似度が高い類似検索式を得ることを特徴とする類
似検索方法である。
するため次の構成を採用する。 〈請求項１の構成〉ある検索式が複数の属性Ａ1 ，…，
Ａr を含む時に、これら複数の属性Ａ1 ，…，Ａr のう
ち、ある属性Ａs とその他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａ
s+1 ，…，Ａr の間の共起関係が強いほど、その属性Ａ
s の重要度が高くなるように、重要度を計算し、異なる
検索式間の類似度の計算は、類似度の評価尺度を属性の
現れかたの類似性とし、検索式が複数の属性Ａ1 ，…，
Ａr を含むなら、これら複数の属性Ａ1 ，…，Ａr のう
ち、ある属性Ａs と、その他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａ
s+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、ある属性Ａs と
は異なる任意の属性Ａtと、その他の属性Ａ1 ，…，Ａ
s-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が小さい
ほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くなるよう
にして、求める検索式において、重要度がより低い属性
を他の属性に置換するか、または、重要度がより低い属
性を検索式から除去するかいずれかの処理を行い、検索
式と類似度が高い類似検索式を得ることを特徴とする類
似検索方法である。
【０００７】〈請求項１の説明〉共起関係とは、言語の
運用において、統計的にある複数の属性の組合せが現れ
る頻度の高低を表現するものである。ある複数の属性の
組合せが現れる頻度が高いほど、それらの属性の共起関
係は強いとする。属性の重要度とは、検索者が指定した
検索式が含む属性が、装置が生成する類似した検索式に
含まれていることを、検索者がどれくらい望むかを表現
するものである。検索者が指定した検索式が含む属性
が、装置が生成する類似した検索式に含まれていること
を、検索者が強く望む属性ほど、その属性の重要度は高
い。
運用において、統計的にある複数の属性の組合せが現れ
る頻度の高低を表現するものである。ある複数の属性の
組合せが現れる頻度が高いほど、それらの属性の共起関
係は強いとする。属性の重要度とは、検索者が指定した
検索式が含む属性が、装置が生成する類似した検索式に
含まれていることを、検索者がどれくらい望むかを表現
するものである。検索者が指定した検索式が含む属性
が、装置が生成する類似した検索式に含まれていること
を、検索者が強く望む属性ほど、その属性の重要度は高
い。
【０００８】類似検索式を求める場合、重要度がより低
い属性を他の属性に置換するか、または、重要度がより
低い属性を検索式から除去するかいずれかの処理を行
い、検索者が入力した検索式と類似度の高い類似検索式
を得る。ここで、類似度の評価尺度は属性の現れかたの
類似性とする。即ち、検索式が複数の属性Ａ1 ，…，Ａ
r を含むなら、これら複数の属性Ａ1 ，…，Ａr のう
ち、ある属性Ａs と、その他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａ
s+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、ある属性Ａs と
は異なる任意の属性Ａt と、その他の属性Ａ1 ，…，Ａ
s-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が小さい
ほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高いとする。
い属性を他の属性に置換するか、または、重要度がより
低い属性を検索式から除去するかいずれかの処理を行
い、検索者が入力した検索式と類似度の高い類似検索式
を得る。ここで、類似度の評価尺度は属性の現れかたの
類似性とする。即ち、検索式が複数の属性Ａ1 ，…，Ａ
r を含むなら、これら複数の属性Ａ1 ，…，Ａr のう
ち、ある属性Ａs と、その他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａ
s+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、ある属性Ａs と
は異なる任意の属性Ａt と、その他の属性Ａ1 ，…，Ａ
s-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が小さい
ほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高いとする。
【０００９】従って、属性の間の重要度と類似度を装置
運用者が予め設定する必要がなくなり、属性の数が多く
なっても装置の運用が困難にならず、また、重要度と類
似度について多くの検索者の感覚が一致するという効果
が得られる。
運用者が予め設定する必要がなくなり、属性の数が多く
なっても装置の運用が困難にならず、また、重要度と類
似度について多くの検索者の感覚が一致するという効果
が得られる。
【００１０】〈請求項２の構成〉原検索式を意味する情
報が入力され、その情報を解析して原検索式を得る原検
索式解析部と、原検索式解析部より原検索式が入力さ
れ、その原検索式から原属性式を抽出して原属性式集合
を得る原属性式抽出部と、原属性式抽出部より原属性式
集合が入力され、ある検索式が複数の属性Ａ1 ，…，Ａ
r を含む時に、属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、ある属性Ａ
s とその他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr の
間の共起関係が強いほど、その属性Ａs の重要度が高く
なるように、原属性式の重要度を計算し、原属性式集合
と原属性式毎の重要度の情報を出力すると共に、原属性
式集合と原属性式毎の重要度と計算の過程で求まる原属
性式の間の共起関係の強さの情報を出力する原属性式重
要度計算部と、原属性式重要度計算部より、原属性式集
合と原属性式毎の重要度の情報が入力され、ある固定属
性式集合の優先度は、その要素である固定属性式の重要
度が高いほど高いとして、１つ以上の固定属性式集合と
その優先度を計算し、１つ以上の固定属性式集合とその
優先度を出力する固定属性式集合計算処理部と、複数の
属性の間の共起関係の強さを記憶する共起辞書と、原属
性式重要度計算部より、原属性式集合と原属性式毎の重
要度と原属性式の間の共起関係の強さの情報が入力され
ると共に、固定属性式集合がその優先度順に入力され、
共起辞書を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れか
たの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある
検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を含むなら、属性Ａ1 ，
…，Ａr のうち、ある属性Ａsとその他の属性Ａ1 ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、あ
る属性Ａs とは異なる任意の属性Ａt と、Ａ1 ，…，Ａ
s-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が小さい
ほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くなるよう
に計算するとして、原属性式集合において、重要度が低
い原属性式を他の属性式に置換するか、または、重要度
が低い原属性式を原属性式集合から除去するかいずれか
の処理を行って、類似検索式を生成し、０個以上の類似
検索式とその類似度を出力する類似検索式生成部と、原
検索式または類似検索式が入力され、データベースの検
索を行ってその検索結果を出力する検索実行部と、固定
属性式集合計算処理部より、１つ以上の固定属性式集合
とその優先度が入力され、類似検索式生成部に、固定属
性集合をその優先度の順に１つずつ渡して０個以上の類
似検索式とその類似度を受け取る呼び出しと、検索実行
部に類似検索式をその類似度の順に１つずつ渡して検索
結果を受けとる呼び出しの繰り返しの制御を行い、類似
検索結果を出力する検索制御部とを備えたことを特徴と
するものである。
報が入力され、その情報を解析して原検索式を得る原検
索式解析部と、原検索式解析部より原検索式が入力さ
れ、その原検索式から原属性式を抽出して原属性式集合
を得る原属性式抽出部と、原属性式抽出部より原属性式
集合が入力され、ある検索式が複数の属性Ａ1 ，…，Ａ
r を含む時に、属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、ある属性Ａ
s とその他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr の
間の共起関係が強いほど、その属性Ａs の重要度が高く
なるように、原属性式の重要度を計算し、原属性式集合
と原属性式毎の重要度の情報を出力すると共に、原属性
式集合と原属性式毎の重要度と計算の過程で求まる原属
性式の間の共起関係の強さの情報を出力する原属性式重
要度計算部と、原属性式重要度計算部より、原属性式集
合と原属性式毎の重要度の情報が入力され、ある固定属
性式集合の優先度は、その要素である固定属性式の重要
度が高いほど高いとして、１つ以上の固定属性式集合と
その優先度を計算し、１つ以上の固定属性式集合とその
優先度を出力する固定属性式集合計算処理部と、複数の
属性の間の共起関係の強さを記憶する共起辞書と、原属
性式重要度計算部より、原属性式集合と原属性式毎の重
要度と原属性式の間の共起関係の強さの情報が入力され
ると共に、固定属性式集合がその優先度順に入力され、
共起辞書を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れか
たの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある
検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を含むなら、属性Ａ1 ，
…，Ａr のうち、ある属性Ａsとその他の属性Ａ1 ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、あ
る属性Ａs とは異なる任意の属性Ａt と、Ａ1 ，…，Ａ
s-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が小さい
ほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くなるよう
に計算するとして、原属性式集合において、重要度が低
い原属性式を他の属性式に置換するか、または、重要度
が低い原属性式を原属性式集合から除去するかいずれか
の処理を行って、類似検索式を生成し、０個以上の類似
検索式とその類似度を出力する類似検索式生成部と、原
検索式または類似検索式が入力され、データベースの検
索を行ってその検索結果を出力する検索実行部と、固定
属性式集合計算処理部より、１つ以上の固定属性式集合
とその優先度が入力され、類似検索式生成部に、固定属
性集合をその優先度の順に１つずつ渡して０個以上の類
似検索式とその類似度を受け取る呼び出しと、検索実行
部に類似検索式をその類似度の順に１つずつ渡して検索
結果を受けとる呼び出しの繰り返しの制御を行い、類似
検索結果を出力する検索制御部とを備えたことを特徴と
するものである。
【００１１】〈請求項２の説明〉原検索式解析部には、
原検索式を意味する情報が入力され、その情報を解析し
て原検索式を得、原検索式を原属性式抽出部へ出力す
る。原属性式抽出部では、入力された原検索式から原属
性式を抽出して原属性式集合を得、原属性式集合を原属
性式重要度計算部へ出力する。原属性式重要度計算部で
は、入力された原属性式集合から、ある検索式が属性Ａ
1 ，…，Ａr を含む時に、属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、
ある属性Ａs とその他の属性Ａ1 ，…，ＡS-1 ，Ａ
S+1 ，…，Ａr の間の共起関係が強いほど、その属性Ａ
s の重要度が高くなるように、原属性式の重要度を計算
し、原属性式集合と原属性式毎の重要度を固定属性式集
合計算処理部へ、原属性式集合と原属性式毎の重要度と
計算の過程で求まる原属性式の間の共起関係の強さを類
似検索式生成部へ出力する。
原検索式を意味する情報が入力され、その情報を解析し
て原検索式を得、原検索式を原属性式抽出部へ出力す
る。原属性式抽出部では、入力された原検索式から原属
性式を抽出して原属性式集合を得、原属性式集合を原属
性式重要度計算部へ出力する。原属性式重要度計算部で
は、入力された原属性式集合から、ある検索式が属性Ａ
1 ，…，Ａr を含む時に、属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、
ある属性Ａs とその他の属性Ａ1 ，…，ＡS-1 ，Ａ
S+1 ，…，Ａr の間の共起関係が強いほど、その属性Ａ
s の重要度が高くなるように、原属性式の重要度を計算
し、原属性式集合と原属性式毎の重要度を固定属性式集
合計算処理部へ、原属性式集合と原属性式毎の重要度と
計算の過程で求まる原属性式の間の共起関係の強さを類
似検索式生成部へ出力する。
【００１２】固定属性式集合計算処理部では、入力され
た原属性式集合と原属性式毎の重要度から、ある固定属
性式集合の優先度は、その要素である固定属性式の重要
度が高いほど高いとして、１つ以上の固定属性式集合と
その優先度を計算し、１つ以上の固定属性式集合とその
優先度を検索制御部へ出力する。検索制御部では、入力
された１つ以上の固定属性式集合とその優先度から、固
定属性式集合をその優先度の順に１つずつ用いる繰り返
し処理（ループ１）を開始する。先ず、検索制御部にお
いて、まだ用いられていない固定属性式集合のうちで優
先度が最も高いものを１つ類似検索式生成部へ出力す
る。
た原属性式集合と原属性式毎の重要度から、ある固定属
性式集合の優先度は、その要素である固定属性式の重要
度が高いほど高いとして、１つ以上の固定属性式集合と
その優先度を計算し、１つ以上の固定属性式集合とその
優先度を検索制御部へ出力する。検索制御部では、入力
された１つ以上の固定属性式集合とその優先度から、固
定属性式集合をその優先度の順に１つずつ用いる繰り返
し処理（ループ１）を開始する。先ず、検索制御部にお
いて、まだ用いられていない固定属性式集合のうちで優
先度が最も高いものを１つ類似検索式生成部へ出力す
る。
【００１３】類似検索式生成部では、属性式重要度計算
処理部から入力された原属性式集合と原属性式毎の重要
度と原属性式の間の共起関係の強さと、検索制御部から
入力された固定属性式集合から、共起辞書を参照して、
類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性でもあり、
検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ1，
…，Ａr を含むなら、属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、ある
属性Ａs と、その他の属性Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，
…，Ａr との共起関係の強さと、任意のある属性Ａt
と、Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr との共起関係
の強さの差が小さいほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類
似度が高くなるように計算する。即ち、原属性式集合に
おいて、重要度が低い原属性式を他の属性式に置換する
か、あるいは、重要度が低い原属性式を原属性式集合か
ら除去して、類似検索式を生成し、０個以上の類似検索
式とその類似度を検索制御部へ出力する。
処理部から入力された原属性式集合と原属性式毎の重要
度と原属性式の間の共起関係の強さと、検索制御部から
入力された固定属性式集合から、共起辞書を参照して、
類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性でもあり、
検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ1，
…，Ａr を含むなら、属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、ある
属性Ａs と、その他の属性Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，
…，Ａr との共起関係の強さと、任意のある属性Ａt
と、Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr との共起関係
の強さの差が小さいほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類
似度が高くなるように計算する。即ち、原属性式集合に
おいて、重要度が低い原属性式を他の属性式に置換する
か、あるいは、重要度が低い原属性式を原属性式集合か
ら除去して、類似検索式を生成し、０個以上の類似検索
式とその類似度を検索制御部へ出力する。
【００１４】検索制御部では、入力された０個以上の類
似検索式とその類似度から、類似検索式をその類似度の
順に１つずつ用いる繰り返し処理（ループ２）を開始す
る。先ず、検索制御部において、まだ用いられていない
類似検索式のうちで類似度が最も高いものを１つ検索実
行部へ出力する。検索実行部１０７では、入力された類
似検索式での検索を実行し、その検索結果を検索制御部
へ出力する。検索制御部１０５においては、ループ２の
中止条件を満たすかを判定する。この判定が、“満たさ
ない”であるならループ２の処理を繰り返す。一方、判
定結果が“中止条件を満たす”であるなら、検索制御部
において、ループ１の中止条件を満たすか判定する。こ
の判定が、“満たさない”であるならループ１の処理を
繰り返し、“中止条件を満たす”であるなら、検索制御
部において、検索結果を出力する。
似検索式とその類似度から、類似検索式をその類似度の
順に１つずつ用いる繰り返し処理（ループ２）を開始す
る。先ず、検索制御部において、まだ用いられていない
類似検索式のうちで類似度が最も高いものを１つ検索実
行部へ出力する。検索実行部１０７では、入力された類
似検索式での検索を実行し、その検索結果を検索制御部
へ出力する。検索制御部１０５においては、ループ２の
中止条件を満たすかを判定する。この判定が、“満たさ
ない”であるならループ２の処理を繰り返す。一方、判
定結果が“中止条件を満たす”であるなら、検索制御部
において、ループ１の中止条件を満たすか判定する。こ
の判定が、“満たさない”であるならループ１の処理を
繰り返し、“中止条件を満たす”であるなら、検索制御
部において、検索結果を出力する。
【００１５】このように、属性式重要度計算部において
共起辞書を参照して属性式の重要度を計算し、類似検索
式生成部において類似度の評価尺度は属性の現れかたの
類似性として、共起辞書を参照して検索式と類似検索式
の間の類似度を計算するので、属性の現れかたの類似性
が類似度の評価尺度である類似検索式を生成できるとい
う効果と、属性の間の重要度と類似度を装置運用者が予
め設定する必要がなくなり、属性の数が多くなっても装
置の運用が困難にならないという効果と、重要度と類似
度について感覚が一致する検索者が多くなるという効果
が得られる。
共起辞書を参照して属性式の重要度を計算し、類似検索
式生成部において類似度の評価尺度は属性の現れかたの
類似性として、共起辞書を参照して検索式と類似検索式
の間の類似度を計算するので、属性の現れかたの類似性
が類似度の評価尺度である類似検索式を生成できるとい
う効果と、属性の間の重要度と類似度を装置運用者が予
め設定する必要がなくなり、属性の数が多くなっても装
置の運用が困難にならないという効果と、重要度と類似
度について感覚が一致する検索者が多くなるという効果
が得られる。
【００１６】また、上記の原属性式の抽出方法、原属性
式の重要度の計算方法、固定属性式集合とその優先度の
計算方法、類似検索式の生成方法、およびループ１やル
ープ２の中止条件は、種々選択が可能である。
式の重要度の計算方法、固定属性式集合とその優先度の
計算方法、類似検索式の生成方法、およびループ１やル
ープ２の中止条件は、種々選択が可能である。
【００１７】〈請求項３の構成〉ある検索式が複数の属
性Ａ1 ，…，Ａr を含む時に、これら複数の属性Ａ1 ，
…，Ａr のうち、ある属性Ａs とその他の属性Ａ1 ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr の間の共起関係が強いほ
ど、その属性Ａs の重要度が高くなるように、重要度を
計算し、異なる検索式間の類似度の計算は、類似度の評
価尺度を属性の意味の類似性とし、検索式の間の類似度
の計算は、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くな
るように計算して、求める検索式において、重要度がよ
り低い属性を他の属性に置換するか、または、重要度が
より低い属性を検索式から除去するかいずれかの処理を
行い、前記検索式と類似度が高い類似検索式を得ること
を特徴とする類似検索方法である。
性Ａ1 ，…，Ａr を含む時に、これら複数の属性Ａ1 ，
…，Ａr のうち、ある属性Ａs とその他の属性Ａ1 ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr の間の共起関係が強いほ
ど、その属性Ａs の重要度が高くなるように、重要度を
計算し、異なる検索式間の類似度の計算は、類似度の評
価尺度を属性の意味の類似性とし、検索式の間の類似度
の計算は、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くな
るように計算して、求める検索式において、重要度がよ
り低い属性を他の属性に置換するか、または、重要度が
より低い属性を検索式から除去するかいずれかの処理を
行い、前記検索式と類似度が高い類似検索式を得ること
を特徴とする類似検索方法である。
【００１８】〈請求項３の説明〉請求項１の発明では、
類似度の評価尺度が属性の現れかたの類似性であったの
に対し、請求項３の発明は、その代わりに、類似度の評
価尺度を属性の意味の類似性とし、検索式の間の類似度
の計算は、属性の意味的距離が小さいほど高くなるよう
に計算する。
類似度の評価尺度が属性の現れかたの類似性であったの
に対し、請求項３の発明は、その代わりに、類似度の評
価尺度を属性の意味の類似性とし、検索式の間の類似度
の計算は、属性の意味的距離が小さいほど高くなるよう
に計算する。
【００１９】従って、属性の意味の類似性が類似度の評
価尺度である類似検索式を生成でき、また、属性の間の
重要度と類似度を装置運用者が予め設定する必要がな
く、従って、請求項１の発明と同様に、属性の数が多く
なっても装置の運用が困難にならず、かつ、重要度と類
似度について多くの検索者の感覚が一致するといった効
果を得ることができる。
価尺度である類似検索式を生成でき、また、属性の間の
重要度と類似度を装置運用者が予め設定する必要がな
く、従って、請求項１の発明と同様に、属性の数が多く
なっても装置の運用が困難にならず、かつ、重要度と類
似度について多くの検索者の感覚が一致するといった効
果を得ることができる。
【００２０】〈請求項４の構成〉請求項２の類似検索装
置において、属性の間の意味的距離を記憶する意味的距
離記憶部と、原属性式集合のみを類似検索式生成部へ出
力する原属性式重要度計算部と、原属性式集合と固定属
性式集合が入力され、意味的距離記憶部を参照して、類
似度の評価尺度は属性の意味の類似性であり、検索式の
類似度の計算は、属性の間の意味的距離が小さいほど、
高くなるように計算する類似検索式生成部とを備えたこ
とを特徴とする類似検索装置である。
置において、属性の間の意味的距離を記憶する意味的距
離記憶部と、原属性式集合のみを類似検索式生成部へ出
力する原属性式重要度計算部と、原属性式集合と固定属
性式集合が入力され、意味的距離記憶部を参照して、類
似度の評価尺度は属性の意味の類似性であり、検索式の
類似度の計算は、属性の間の意味的距離が小さいほど、
高くなるように計算する類似検索式生成部とを備えたこ
とを特徴とする類似検索装置である。
【００２１】〈請求項４の説明〉請求項２の類似検索装
置では、原属性式重要度計算部は、原属性式集合と原属
性式毎の重要度と計算の過程で求まる原属性式の間の共
起関係の強さを類似検索式生成部へ出力するが、その代
わりに、請求項４の原属性式重要度計算部は、原属性式
集合のみを類似検索式生成部へ出力するとし、また、請
求項２の類似検索式生成部は、原属性式集合と原属性式
毎の重要度と原属性式の間の共起関係の強さと固定属性
式集合が入力され、共起辞書を参照して、類似度の評価
尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類
似度の計算は、ある検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を含む
なら、属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、ある属性Ａs と、そ
の他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起
関係の強さと、任意のある属性Ａt と、Ａ1 ，…，Ａ
s-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が小さい
ほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くなるよう
に計算するが、その代わりに、請求項４の類似検索式生
成部は、原属性式集合と固定属性式集合が入力され、意
味的距離記憶部を参照して、類似度の評価尺度は属性の
意味の類似性であり、検索式の類似度の間の計算は、属
性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように計算
する。
置では、原属性式重要度計算部は、原属性式集合と原属
性式毎の重要度と計算の過程で求まる原属性式の間の共
起関係の強さを類似検索式生成部へ出力するが、その代
わりに、請求項４の原属性式重要度計算部は、原属性式
集合のみを類似検索式生成部へ出力するとし、また、請
求項２の類似検索式生成部は、原属性式集合と原属性式
毎の重要度と原属性式の間の共起関係の強さと固定属性
式集合が入力され、共起辞書を参照して、類似度の評価
尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類
似度の計算は、ある検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を含む
なら、属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、ある属性Ａs と、そ
の他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起
関係の強さと、任意のある属性Ａt と、Ａ1 ，…，Ａ
s-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が小さい
ほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くなるよう
に計算するが、その代わりに、請求項４の類似検索式生
成部は、原属性式集合と固定属性式集合が入力され、意
味的距離記憶部を参照して、類似度の評価尺度は属性の
意味の類似性であり、検索式の類似度の間の計算は、属
性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように計算
する。
【００２２】このように、請求項２の類似検索装置に対
して、意味的距離記憶部を追加し、類似検索式生成部
は、意味的距離記憶部を参照して、類似度の評価尺度は
属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の
計算は、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなる
ように計算するとして、検索式と類似検索式の間の類似
度を計算するので、属性の意味の類似性が類似度の評価
尺度である類似検索式を生成でき、また、属性の間の重
要度と類似度を装置運用者が予め設定する必要がなく、
従って、請求項２の発明と同様に、属性の数が多くなっ
ても装置の運用が困難にならず、かつ、重要度と類似度
について多くの検索者の感覚が一致するといった効果を
得ることができる。
して、意味的距離記憶部を追加し、類似検索式生成部
は、意味的距離記憶部を参照して、類似度の評価尺度は
属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の
計算は、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなる
ように計算するとして、検索式と類似検索式の間の類似
度を計算するので、属性の意味の類似性が類似度の評価
尺度である類似検索式を生成でき、また、属性の間の重
要度と類似度を装置運用者が予め設定する必要がなく、
従って、請求項２の発明と同様に、属性の数が多くなっ
ても装置の運用が困難にならず、かつ、重要度と類似度
について多くの検索者の感覚が一致するといった効果を
得ることができる。
【００２３】〈請求項５の構成〉ある検索式が複数の属
性Ａ1 ，…，Ａr を含む時に、これら複数の属性Ａ1 ，
…，Ａr のうち、ある属性Ａs とその他の属性Ａ1 ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr の間の共起関係が強いほ
ど、その属性Ａs の重要度が高くなるように、重要度を
計算し、異なる検索式間の類似度の計算は、類似度の評
価尺度を属性の現れかたの類似性と属性の意味の類似性
とし、検索式が前記複数の属性Ａ1 ，…，Ａrを含むな
ら、これら複数の属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、ある属性
Ａs と、その他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａ
r との共起関係の強さと、前記ある属性Ａs とは異なる
任意の属性Ａt と、前記その他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1
Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が小さいほ
ど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くなるように
し、かつ、属性の間の意味的距離が小さいほど、属性間
の類似度が高くなるように計算して、求める検索式にお
いて、重要度がより低い属性を他の属性に置換するか、
または、重要度がより低い属性を検索式から除去するか
いずれかの処理を行い、検索式と類似度が高い類似検索
式を得ることを特徴とする類似検索方法である。
性Ａ1 ，…，Ａr を含む時に、これら複数の属性Ａ1 ，
…，Ａr のうち、ある属性Ａs とその他の属性Ａ1 ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr の間の共起関係が強いほ
ど、その属性Ａs の重要度が高くなるように、重要度を
計算し、異なる検索式間の類似度の計算は、類似度の評
価尺度を属性の現れかたの類似性と属性の意味の類似性
とし、検索式が前記複数の属性Ａ1 ，…，Ａrを含むな
ら、これら複数の属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、ある属性
Ａs と、その他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａ
r との共起関係の強さと、前記ある属性Ａs とは異なる
任意の属性Ａt と、前記その他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1
Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が小さいほ
ど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くなるように
し、かつ、属性の間の意味的距離が小さいほど、属性間
の類似度が高くなるように計算して、求める検索式にお
いて、重要度がより低い属性を他の属性に置換するか、
または、重要度がより低い属性を検索式から除去するか
いずれかの処理を行い、検索式と類似度が高い類似検索
式を得ることを特徴とする類似検索方法である。
【００２４】〈請求項５の説明〉請求項１の類似検索方
法においては、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類
似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式
が属性Ａ1 ，…，Ａr を含むなら、属性Ａ1 ，…，Ａr
のうち、ある属性Ａs と、その他の属性Ａ1 ，…，Ａ
s-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、任意のあ
る属性Ａt と、Ａ1，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との
共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａsと属性Ａt
の間の類似度が高くなるように計算したが、更に、請求
項３の類似検索方法における類似度の評価尺度である属
性の意味の類似性を追加し、属性の間の意味的距離が小
さいほど、高くなるように計算する。
法においては、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類
似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式
が属性Ａ1 ，…，Ａr を含むなら、属性Ａ1 ，…，Ａr
のうち、ある属性Ａs と、その他の属性Ａ1 ，…，Ａ
s-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、任意のあ
る属性Ａt と、Ａ1，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との
共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａsと属性Ａt
の間の類似度が高くなるように計算したが、更に、請求
項３の類似検索方法における類似度の評価尺度である属
性の意味の類似性を追加し、属性の間の意味的距離が小
さいほど、高くなるように計算する。
【００２５】従って、請求項１の類似検索方法の効果に
加えて、属性の現れかたの類似性、及び、属性の意味の
類似性が類似度の評価尺度である類似検索式を生成でき
るという効果が得られる。
加えて、属性の現れかたの類似性、及び、属性の意味の
類似性が類似度の評価尺度である類似検索式を生成でき
るという効果が得られる。
【００２６】〈請求項６の構成〉請求項２の類似検索装
置において、属性の間の意味的距離を記憶する意味的距
離記憶部と、共起辞書を参照して、検索式の間の類似度
の計算は、ある検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を含むな
ら、属性のうち、ある属性Ａs と、その他の属性Ａ1 ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、任
意のある属性Ａt と、Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａ
r との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａs と属
性Ａt の間の類似度が高くなるようにし、かつ、意味的
距離記憶部を参照して、検索式の類似度の計算は、属性
の間の意味的距離が小さいほど、類似度が高くなるよう
に計算する類似検索式生成部とを備えたことを特徴とす
る類似検索装置である。
置において、属性の間の意味的距離を記憶する意味的距
離記憶部と、共起辞書を参照して、検索式の間の類似度
の計算は、ある検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を含むな
ら、属性のうち、ある属性Ａs と、その他の属性Ａ1 ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、任
意のある属性Ａt と、Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａ
r との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａs と属
性Ａt の間の類似度が高くなるようにし、かつ、意味的
距離記憶部を参照して、検索式の類似度の計算は、属性
の間の意味的距離が小さいほど、類似度が高くなるよう
に計算する類似検索式生成部とを備えたことを特徴とす
る類似検索装置である。
【００２７】〈請求項６の説明〉類似検索式生成部は、
検索式の間の類似度の計算は、共起辞書を参照して、類
似度の評価尺度の１つが属性の現れかたの類似性である
ので、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性
Ａ1 ，…，Ａr を含むなら、属性のうち、ある属性Ａs
と、その他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr と
の共起関係の強さと、任意のある属性Ａt と、Ａ1 ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が
小さいほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くな
るようにし、かつ、意味的距離記憶部を参照して、類似
度の評価尺度の２つ目が属性の意味の類似性であるの
で、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるよう
に計算する。
検索式の間の類似度の計算は、共起辞書を参照して、類
似度の評価尺度の１つが属性の現れかたの類似性である
ので、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性
Ａ1 ，…，Ａr を含むなら、属性のうち、ある属性Ａs
と、その他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr と
の共起関係の強さと、任意のある属性Ａt と、Ａ1 ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が
小さいほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くな
るようにし、かつ、意味的距離記憶部を参照して、類似
度の評価尺度の２つ目が属性の意味の類似性であるの
で、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるよう
に計算する。
【００２８】このように、類似検索式生成部は、検索式
の間の類似度の計算は、共起辞書を参照して、類似度の
評価尺度の１つが属性の現れかたの類似性であるとして
行い、かつ、意味的距離記憶部を参照して、類似度の評
価尺度の２つ目が属性の意味の類似性であるとして行う
ので、請求項２の効果に加えて、属性の現れかたの類似
性、及び、属性の意味の類似性が類似度の評価尺度であ
る類似検索式を生成できるという効果が得られる。
の間の類似度の計算は、共起辞書を参照して、類似度の
評価尺度の１つが属性の現れかたの類似性であるとして
行い、かつ、意味的距離記憶部を参照して、類似度の評
価尺度の２つ目が属性の意味の類似性であるとして行う
ので、請求項２の効果に加えて、属性の現れかたの類似
性、及び、属性の意味の類似性が類似度の評価尺度であ
る類似検索式を生成できるという効果が得られる。
【００２９】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を具体
例を用いて説明する。 《具体例１》一般に、言語の運用において、ある言葉が
他のある言葉と同時に現れることを、「共起」と呼ぶ。
「共起」は計算機により自動的に観測可能な事象である
ので、「共起」に関するデータに基づいて処理すると、
客観性が高まる。本発明はこの点に着目したものであ
る。
例を用いて説明する。 《具体例１》一般に、言語の運用において、ある言葉が
他のある言葉と同時に現れることを、「共起」と呼ぶ。
「共起」は計算機により自動的に観測可能な事象である
ので、「共起」に関するデータに基づいて処理すると、
客観性が高まる。本発明はこの点に着目したものであ
る。
【００３０】先ず、「属性の共起関係」とは、言語の運
用において、統計的にある複数の属性の組合せが現れる
頻度の高低を表現するものである。ある複数の属性の組
合せが現れる頻度が高いほど、それらの属性の共起関係
は強い。「属性の重要度」とは、検索者が指定した検索
式が含む属性が、装置が生成する類似した検索式に含ま
れていることを、検索者がどれくらい望むかを表現する
ものである。検索者が指定した検索式が含む属性が、装
置が生成する類似した検索式に含まれていることを、検
索者が強く望む属性ほど、その属性の重要度は高い。
用において、統計的にある複数の属性の組合せが現れる
頻度の高低を表現するものである。ある複数の属性の組
合せが現れる頻度が高いほど、それらの属性の共起関係
は強い。「属性の重要度」とは、検索者が指定した検索
式が含む属性が、装置が生成する類似した検索式に含ま
れていることを、検索者がどれくらい望むかを表現する
ものである。検索者が指定した検索式が含む属性が、装
置が生成する類似した検索式に含まれていることを、検
索者が強く望む属性ほど、その属性の重要度は高い。
【００３１】例えば、ここで、ある検索式が属性Ａ1 ，
…，Ａr を含むとする。属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、あ
る属性ＡS とその他の属性Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，
…，Ａr が同時に現れる頻度が高いほど、検索者は、そ
の属性ＡS が装置が生成する類似した検索式に含まれて
いることをより望み、その属性ＡS の重要度は高いと仮
定する。つまり、ある検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を含
む時に、Ａ1 ，…，Ａr のうち、ある属性ＡS とその他
の属性Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr の間の共起
関係が強いほど、その属性ＡS の重要度は高いと仮定す
る。
…，Ａr を含むとする。属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、あ
る属性ＡS とその他の属性Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，
…，Ａr が同時に現れる頻度が高いほど、検索者は、そ
の属性ＡS が装置が生成する類似した検索式に含まれて
いることをより望み、その属性ＡS の重要度は高いと仮
定する。つまり、ある検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を含
む時に、Ａ1 ，…，Ａr のうち、ある属性ＡS とその他
の属性Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr の間の共起
関係が強いほど、その属性ＡS の重要度は高いと仮定す
る。
【００３２】また、「属性の類似度」とは、何らかの評
価尺度による類似性の高低を表現するものである。その
評価尺度には、本具体例１で対象とする言語の運用にお
ける属性の現れかたの類似性や、後述する具体例２で対
象とする属性の意味の類似性等がある。ここで、属性の
現れかたの類似性に関して述べる。ある検索式が属性Ａ
1 ，…，Ａr を含むとする。属性Ａ1 ，…，Ａr のう
ち、ある属性ＡS が、その他の属性Ａ1 ，…，ＡS-1 ，
ＡS+1 ，…，Ａr と同時に現れる頻度と、任意のある属
性Ａt が、Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr と同時
に現れる頻度の差が小さいほど、属性ＡS とＡt は、類
似度が高い。つまり、属性Ａ1 ，…，Ａrのうち、ある
属性ＡS と、その他の属性Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，
…，Ａr との共起関係の強さと、任意のある属性Ａt
と、Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr との共起関係
の強さの差が小さいほど、属性ＡS と属性Ａt は、類似
度が高い。
価尺度による類似性の高低を表現するものである。その
評価尺度には、本具体例１で対象とする言語の運用にお
ける属性の現れかたの類似性や、後述する具体例２で対
象とする属性の意味の類似性等がある。ここで、属性の
現れかたの類似性に関して述べる。ある検索式が属性Ａ
1 ，…，Ａr を含むとする。属性Ａ1 ，…，Ａr のう
ち、ある属性ＡS が、その他の属性Ａ1 ，…，ＡS-1 ，
ＡS+1 ，…，Ａr と同時に現れる頻度と、任意のある属
性Ａt が、Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr と同時
に現れる頻度の差が小さいほど、属性ＡS とＡt は、類
似度が高い。つまり、属性Ａ1 ，…，Ａrのうち、ある
属性ＡS と、その他の属性Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，
…，Ａr との共起関係の強さと、任意のある属性Ａt
と、Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr との共起関係
の強さの差が小さいほど、属性ＡS と属性Ａt は、類似
度が高い。
【００３３】従って、属性の共起関係の強さのデータを
用いて類似検索式を生成するには、次のようにすればよ
い。先ず、ある検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を含む時
に、属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、ある属性ＡS とその他
の属性Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+ 1 ，…，Ａr の間の共起
関係が強いほど、その属性ＡS の重要度が高くなるよう
に、重要度を計算する。次に、検索式において、重要度
がより低い属性を他の属性に置換するか、あるいは、重
要度がより低い属性を検索式から除去して、検索式と類
似度が高い類似検索を得る。ここで、類似度の評価尺度
は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度
の計算は、ある検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を含むな
ら、属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、ある属性ＡS と、その
他の属性Ａ1，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr との共起
関係の強さと、任意のある属性Ａt と、Ａ1 ，…，Ａ
S-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が小さ
いほど、属性ＡS と属性Ａt の間の類似度が高くなるよ
うに計算する。
用いて類似検索式を生成するには、次のようにすればよ
い。先ず、ある検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を含む時
に、属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、ある属性ＡS とその他
の属性Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+ 1 ，…，Ａr の間の共起
関係が強いほど、その属性ＡS の重要度が高くなるよう
に、重要度を計算する。次に、検索式において、重要度
がより低い属性を他の属性に置換するか、あるいは、重
要度がより低い属性を検索式から除去して、検索式と類
似度が高い類似検索を得る。ここで、類似度の評価尺度
は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度
の計算は、ある検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を含むな
ら、属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、ある属性ＡS と、その
他の属性Ａ1，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr との共起
関係の強さと、任意のある属性Ａt と、Ａ1 ，…，Ａ
S-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が小さ
いほど、属性ＡS と属性Ａt の間の類似度が高くなるよ
うに計算する。
【００３４】＜構成＞先ず、用語を定義する。「属性
式」とは、属性か属性の否定かそれらを論理和で結合し
た論理式である。「属性式集合」とは、属性式が要素で
ある集合である。また、「原検索式」とは、装置に入力
される情報が意味する装置が処理可能な検索式である。
「原属性式」とは、原検索式を構成する属性式である。
「原属性式集合」とは、原属性式が要素である集合であ
る。「類似検索式」とは、原検索式と類似する装置が生
成する検索式である。「類似属性式集合」とは、類似検
索式を構成する属性式が要素である集合である。「固定
属性式」とは、装置が類似検索式を生成する時に、原属
性式のうち、原検索式において、他の属性式に置換され
ない原属性式、あるいは、除去されない原属性式であ
る。「固定属性式集合」とは、固定属性式が要素である
集合である。「固定属性式集合の優先度」とは、類似検
索式を生成する時に用いる固定属性式集合の優先順位で
ある。
式」とは、属性か属性の否定かそれらを論理和で結合し
た論理式である。「属性式集合」とは、属性式が要素で
ある集合である。また、「原検索式」とは、装置に入力
される情報が意味する装置が処理可能な検索式である。
「原属性式」とは、原検索式を構成する属性式である。
「原属性式集合」とは、原属性式が要素である集合であ
る。「類似検索式」とは、原検索式と類似する装置が生
成する検索式である。「類似属性式集合」とは、類似検
索式を構成する属性式が要素である集合である。「固定
属性式」とは、装置が類似検索式を生成する時に、原属
性式のうち、原検索式において、他の属性式に置換され
ない原属性式、あるいは、除去されない原属性式であ
る。「固定属性式集合」とは、固定属性式が要素である
集合である。「固定属性式集合の優先度」とは、類似検
索式を生成する時に用いる固定属性式集合の優先順位で
ある。
【００３５】図１は本発明の類似検索方法および装置の
具体例１の構成図である。図の装置は、原検索式解析部
１０１、原属性式抽出部１０２、原属性式重要度計算部
１０３、固定属性式集合計算処理部１０４、検索制御部
１０５、類似検索式生成部１０６、検索実行部１０７、
共起辞書１０８からなる。
具体例１の構成図である。図の装置は、原検索式解析部
１０１、原属性式抽出部１０２、原属性式重要度計算部
１０３、固定属性式集合計算処理部１０４、検索制御部
１０５、類似検索式生成部１０６、検索実行部１０７、
共起辞書１０８からなる。
【００３６】原検索式解析部１０１は、原検索式を意味
する情報が入力され、その情報を解折して原検索式を
得、原検索式を原属性式抽出部１０２へ出力する機能を
有している。原属性式抽出部１０２は、原検索式解析部
１０１より原検索式が入力され、原検索式から原属性式
を抽出して原属性式集合を得、原属性式集合を、原属性
式重要度計算部１０３へ出力する機能を有している。
する情報が入力され、その情報を解折して原検索式を
得、原検索式を原属性式抽出部１０２へ出力する機能を
有している。原属性式抽出部１０２は、原検索式解析部
１０１より原検索式が入力され、原検索式から原属性式
を抽出して原属性式集合を得、原属性式集合を、原属性
式重要度計算部１０３へ出力する機能を有している。
【００３７】原属性式重要度計算部１０３は、原検索式
抽出部１０２より原属性式集合が入力され、ある検索式
が属性Ａ1 ，…，Ａr を含む時に、属性Ａ1 ，…，Ａr
のうち、ある属性Ａs とその他の属性Ａ1 ，…，Ａ
S-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr の間の共起関係が強いほど、そ
の属性ＡS の重要度が高くなるように、原属性式の重要
度を計算し、原属性式集合と原属性式毎の重要度を、固
定属性式集合計算処理部１０４へ、また、原属性式集合
と原属性式毎の重要度と計算の過程で求まる原属性式の
間の共起関係の強さを類似検索式生成部１０６へ出力す
る機能を有している。
抽出部１０２より原属性式集合が入力され、ある検索式
が属性Ａ1 ，…，Ａr を含む時に、属性Ａ1 ，…，Ａr
のうち、ある属性Ａs とその他の属性Ａ1 ，…，Ａ
S-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr の間の共起関係が強いほど、そ
の属性ＡS の重要度が高くなるように、原属性式の重要
度を計算し、原属性式集合と原属性式毎の重要度を、固
定属性式集合計算処理部１０４へ、また、原属性式集合
と原属性式毎の重要度と計算の過程で求まる原属性式の
間の共起関係の強さを類似検索式生成部１０６へ出力す
る機能を有している。
【００３８】固定属性式集合計算処理部１０４は、原属
性式集合と原属性式毎の重要度が入力され、ある固定属
性式集合の優先度は、その要素である固定属性式の重要
度が高いほど高いとして、１つ以上の固定属性式集合と
その優先度を計算し、１つ以上の固定属性式集合とその
優先度を検索制御部１０５へ出力する機能を有してい
る。
性式集合と原属性式毎の重要度が入力され、ある固定属
性式集合の優先度は、その要素である固定属性式の重要
度が高いほど高いとして、１つ以上の固定属性式集合と
その優先度を計算し、１つ以上の固定属性式集合とその
優先度を検索制御部１０５へ出力する機能を有してい
る。
【００３９】検索制御部１０５は、１つ以上の固定属性
式集合とその優先度が入力され、類似検索式生成部１０
６に固定属性式集合をその優先度の順に１つずつ渡して
０個以上の類似検索式とその類似度を受け取る呼び出し
と、検索実行部１０７に類似検索式をその類似度の順に
１つずつ渡して検索結果を受け取る呼び出しの繰り返し
の制御を行い、類似検索結果を出力する機能を有してい
る。
式集合とその優先度が入力され、類似検索式生成部１０
６に固定属性式集合をその優先度の順に１つずつ渡して
０個以上の類似検索式とその類似度を受け取る呼び出し
と、検索実行部１０７に類似検索式をその類似度の順に
１つずつ渡して検索結果を受け取る呼び出しの繰り返し
の制御を行い、類似検索結果を出力する機能を有してい
る。
【００４０】類似検索式生成部１０６は、原属性式集合
と原属性式毎の重要度と原属性式の間の共起関係の強さ
と固定属性式集合が入力され、共起辞書１０８を参照し
て、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性であ
り、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ
1 ，…，Ａr を含むなら、属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、
ある属性ＡS とその他の属性Ａ1 ，…，ＡS-1 ，Ａ
S+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、任意のある属性
Ａt と、Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr との共起
関係の強さの差が小さいほど、属性ＡS と属性Ａt の間
の類似度が高くなるように計算するとして、原属性式集
合において、重要度が低い原属性式を他の属性式に置換
するか、あるいは、重要度が低い原属性式を原属性式集
合から除去して、類似検索式を生成し、０個以上の類似
検索式とその類似度を検索制御部１０５へ出力する機能
を有している。
と原属性式毎の重要度と原属性式の間の共起関係の強さ
と固定属性式集合が入力され、共起辞書１０８を参照し
て、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性であ
り、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ
1 ，…，Ａr を含むなら、属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、
ある属性ＡS とその他の属性Ａ1 ，…，ＡS-1 ，Ａ
S+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、任意のある属性
Ａt と、Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr との共起
関係の強さの差が小さいほど、属性ＡS と属性Ａt の間
の類似度が高くなるように計算するとして、原属性式集
合において、重要度が低い原属性式を他の属性式に置換
するか、あるいは、重要度が低い原属性式を原属性式集
合から除去して、類似検索式を生成し、０個以上の類似
検索式とその類似度を検索制御部１０５へ出力する機能
を有している。
【００４１】検索実行部１０７は、原検索式あるいは類
似検索式が入力され、データベースの検索を行って、検
索結果を検索制御部１０５へ出力する機能を有してい
る。共起辞書１０８は、複数の属性の間の共起関係の強
さを記憶する辞書である。
似検索式が入力され、データベースの検索を行って、検
索結果を検索制御部１０５へ出力する機能を有してい
る。共起辞書１０８は、複数の属性の間の共起関係の強
さを記憶する辞書である。
【００４２】原検索式解析部１０１に入力される原検索
式を意味する情報は、１つ以上の属性を論理積や論理和
や否定等の論理結合子で結合した検索式等の人工言語
や、ペン図等の図や、自然言語等である。例えば、入力
が検索式ならば、属性名がキーワードである属性に関し
ては、属性名を省略し属性値のみを指定するとすると、
「通信網ＡＮＤ（ＮＯＴ電話）ＡＮＤ（大蔵省ＯＲ文部
省）ＡＮＤ言語：日本語」等であり、これと同じ意味の
自然言語なら「電話以外の通信網の日本語の文書のうち
で、大蔵省か文部省と関連があるもの」等である。これ
らは、原検索式として、「通信網 and（ not電話）and
（大蔵省or文部省）and 言語：日本語」を意味する。
式を意味する情報は、１つ以上の属性を論理積や論理和
や否定等の論理結合子で結合した検索式等の人工言語
や、ペン図等の図や、自然言語等である。例えば、入力
が検索式ならば、属性名がキーワードである属性に関し
ては、属性名を省略し属性値のみを指定するとすると、
「通信網ＡＮＤ（ＮＯＴ電話）ＡＮＤ（大蔵省ＯＲ文部
省）ＡＮＤ言語：日本語」等であり、これと同じ意味の
自然言語なら「電話以外の通信網の日本語の文書のうち
で、大蔵省か文部省と関連があるもの」等である。これ
らは、原検索式として、「通信網 and（ not電話）and
（大蔵省or文部省）and 言語：日本語」を意味する。
【００４３】図２は、文書データの具体例を示す図であ
り、これは、検索実行部１０７が検索するデータベース
が文書データベースであるとした場合の検索対象である
文書内容とその属性である文書ID，登録日，出典，言
語，タイトル，キーワードの具体例を示すものである。
り、これは、検索実行部１０７が検索するデータベース
が文書データベースであるとした場合の検索対象である
文書内容とその属性である文書ID，登録日，出典，言
語，タイトル，キーワードの具体例を示すものである。
【００４４】共起辞書１０８は、コーパスを大量に用い
て統計的に得られる複数の属性の間の共起関係の強さを
記憶している。共起辞書１０８を参照して上述したよう
に重要度と類似度を計算するので、コーパスには、検索
者と装置の対話の様子を記録したコーパスを用いる。た
だし、そのコーパスの入手が困難である場合には、同じ
問題領域について書かれた文書のコーパスを用いて、共
起関係の強さを近似する。計算機により自動的にコーパ
スから属性の間の共起関係の強さを観測する方法には、
例えば、松平他、「共起データを用いた単語の意味ネッ
トワークの作成」，情報処理学会第４２会全国大会予稿
集(1991)7E-7に示される方法等がある。
て統計的に得られる複数の属性の間の共起関係の強さを
記憶している。共起辞書１０８を参照して上述したよう
に重要度と類似度を計算するので、コーパスには、検索
者と装置の対話の様子を記録したコーパスを用いる。た
だし、そのコーパスの入手が困難である場合には、同じ
問題領域について書かれた文書のコーパスを用いて、共
起関係の強さを近似する。計算機により自動的にコーパ
スから属性の間の共起関係の強さを観測する方法には、
例えば、松平他、「共起データを用いた単語の意味ネッ
トワークの作成」，情報処理学会第４２会全国大会予稿
集(1991)7E-7に示される方法等がある。
【００４５】図３は、共起辞書１０８の具体例を示す図
であり、これは、共起辞書１０８が２つの属性の間の共
起関係の強さを記憶するとした場合の具体例を示す図で
ある。ここで、説明の便宜上、共起関係の強さは０以上
１以下の数値で表され、数値が大きいほど共起関係が強
いとする。
であり、これは、共起辞書１０８が２つの属性の間の共
起関係の強さを記憶するとした場合の具体例を示す図で
ある。ここで、説明の便宜上、共起関係の強さは０以上
１以下の数値で表され、数値が大きいほど共起関係が強
いとする。
【００４６】尚、図１では、矢印により、本類似検索装
置で類似検索をする場合のデータの流れを示している
が、本類似検索装置で、原検索式での検索を行う場合
は、原検索式解析部１０１から原検索式を検索実行部１
０７へ入力し検索結果を得る。
置で類似検索をする場合のデータの流れを示している
が、本類似検索装置で、原検索式での検索を行う場合
は、原検索式解析部１０１から原検索式を検索実行部１
０７へ入力し検索結果を得る。
【００４７】〈動作〉図４は具体例１の動作フローチャ
ートである。ステップ４０１で、原検索式解析部１０１
において、原検索式を意味する情報が入力され、その情
報を解析して原検索式を得、原検索式を原属性式抽出部
１０２へ出力する。ステップ４０２で、原属性式抽出部
１０２において、入力された原検索式から原属性式を抽
出して原属性式集合を得、原属性式集合を原属性式重要
度計算部１０３へ出力する。
ートである。ステップ４０１で、原検索式解析部１０１
において、原検索式を意味する情報が入力され、その情
報を解析して原検索式を得、原検索式を原属性式抽出部
１０２へ出力する。ステップ４０２で、原属性式抽出部
１０２において、入力された原検索式から原属性式を抽
出して原属性式集合を得、原属性式集合を原属性式重要
度計算部１０３へ出力する。
【００４８】ステップ４０３で、原属性式重要度計算部
１０３において、入力された原属性式集合から、ある検
索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を含む時に、属性Ａ1 ，…，
Ａrのうち、ある属性Ａs とその他の属性Ａ1 ，…，Ａ
S-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr の間の共起関係が強いほど、そ
の属性Ａs の重要度が高くなるように、原属性式の重要
度を計算し、原属性式集合と原属性式毎の重要度を固定
属性式集合計算処理部１０４へ、原属性式集合と原属性
式毎の重要度と計算の過程で求まる原属性式の間の共起
関係の強さを類似検索式生成部１０６へ出力する。
１０３において、入力された原属性式集合から、ある検
索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を含む時に、属性Ａ1 ，…，
Ａrのうち、ある属性Ａs とその他の属性Ａ1 ，…，Ａ
S-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr の間の共起関係が強いほど、そ
の属性Ａs の重要度が高くなるように、原属性式の重要
度を計算し、原属性式集合と原属性式毎の重要度を固定
属性式集合計算処理部１０４へ、原属性式集合と原属性
式毎の重要度と計算の過程で求まる原属性式の間の共起
関係の強さを類似検索式生成部１０６へ出力する。
【００４９】ステップ４０４で固定属性式集合計算処理
部１０４において、入力された原属性式集合と原属性式
毎の重要度から、ある固定属性式集合の優先度は、その
要素である固定属性式の重要度が高いほど高いとして、
１つ以上の固定属性式集合とその優先度を計算し、１つ
以上の固定属性式集合とその優先度を検索制御部１０５
へ出力する。
部１０４において、入力された原属性式集合と原属性式
毎の重要度から、ある固定属性式集合の優先度は、その
要素である固定属性式の重要度が高いほど高いとして、
１つ以上の固定属性式集合とその優先度を計算し、１つ
以上の固定属性式集合とその優先度を検索制御部１０５
へ出力する。
【００５０】ステップ４０５で、検索制御部１０５にお
いて、入力された１つ以上の固定属性式集合とその優先
度から、固定属性式集合をその優先度の順に１つずつ用
いるステップ４１２まで続く繰り返し処理（ループ１）
を開始する。先ず、検索制御部１０５において、まだ用
いられていない固定属性式集合のうちで優先度が最も高
いものを１つ類似検索式生成部１０６へ出力する。ここ
で、ループ１は、入力された固定属性式集合を全て用い
た場合、あるいは、ステップ４１１の中止条件を満たし
た場合に終了する。
いて、入力された１つ以上の固定属性式集合とその優先
度から、固定属性式集合をその優先度の順に１つずつ用
いるステップ４１２まで続く繰り返し処理（ループ１）
を開始する。先ず、検索制御部１０５において、まだ用
いられていない固定属性式集合のうちで優先度が最も高
いものを１つ類似検索式生成部１０６へ出力する。ここ
で、ループ１は、入力された固定属性式集合を全て用い
た場合、あるいは、ステップ４１１の中止条件を満たし
た場合に終了する。
【００５１】ステップ４０６で、類似検索式生成部１０
６において、原属性式重要度計算部１０３から入力され
た原属性式集合と原属性式毎の重要度と原属性式の間の
共起関係の強さと、検索制御部１０５から入力された固
定属性式集合から、共起辞書１０８を参照して、類似度
の評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の
間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr
を含むなら、属性Ａ1，…，Ａr のうち、ある属性Ａs
と、その他の属性Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr
との共起関係の強さと、任意のある属性Ａt と、Ａ1 ，
…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差
が小さいほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高く
なるように計算する。即ち、原属性式集合において、重
要度が低い原属性式を他の属性式に置換するか、あるい
は、重要度が低い原属性式を原属性式集合から除去し
て、類似検索式を生成し、０個以上の類似検索式とその
類似度を検索制御部１０５へ出力する。
６において、原属性式重要度計算部１０３から入力され
た原属性式集合と原属性式毎の重要度と原属性式の間の
共起関係の強さと、検索制御部１０５から入力された固
定属性式集合から、共起辞書１０８を参照して、類似度
の評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の
間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr
を含むなら、属性Ａ1，…，Ａr のうち、ある属性Ａs
と、その他の属性Ａ1 ，…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr
との共起関係の強さと、任意のある属性Ａt と、Ａ1 ，
…，ＡS-1 ，ＡS+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差
が小さいほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高く
なるように計算する。即ち、原属性式集合において、重
要度が低い原属性式を他の属性式に置換するか、あるい
は、重要度が低い原属性式を原属性式集合から除去し
て、類似検索式を生成し、０個以上の類似検索式とその
類似度を検索制御部１０５へ出力する。
【００５２】ステップ４０７で、検索制御部１０５にお
いて、入力された０個以上の類似検索式とその類似度か
ら、類似検索式をその類似度の順に１つずつ用いるステ
ップ４１２まで続く繰り返し処理（ループ２）を開始す
る。先ず、検索制御部１０５において、まだ用いられて
いない類似検索式のうちで類似度が最も高いものを１つ
検索実行部１０７へ出力する。ここで、ループ２は、入
力された類似検索式を全て用いた場合、あるいは、ステ
ップ４０９の中止条件を満たした場合に終了する。ま
た、入力された類似検索式の個数が０個である場合は、
ループ２の処理は行わずステップ４１１へ進む。
いて、入力された０個以上の類似検索式とその類似度か
ら、類似検索式をその類似度の順に１つずつ用いるステ
ップ４１２まで続く繰り返し処理（ループ２）を開始す
る。先ず、検索制御部１０５において、まだ用いられて
いない類似検索式のうちで類似度が最も高いものを１つ
検索実行部１０７へ出力する。ここで、ループ２は、入
力された類似検索式を全て用いた場合、あるいは、ステ
ップ４０９の中止条件を満たした場合に終了する。ま
た、入力された類似検索式の個数が０個である場合は、
ループ２の処理は行わずステップ４１１へ進む。
【００５３】ステップ４０８で、検索実行部１０７にお
いて、入力された類似検索式での検索を実行し、その検
索結果を検索制御部１０５へ出力する。ステップ４０９
で、検索制御部１０５において、ステップ４０７からの
繰り返し処理（ループ２）の中止条件を満たすかを判定
する。この判定が、“中止条件を満たす”であるならス
テップ４１１へジャンプし、“満たさない”であるなら
ステップ４１０へ進む。
いて、入力された類似検索式での検索を実行し、その検
索結果を検索制御部１０５へ出力する。ステップ４０９
で、検索制御部１０５において、ステップ４０７からの
繰り返し処理（ループ２）の中止条件を満たすかを判定
する。この判定が、“中止条件を満たす”であるならス
テップ４１１へジャンプし、“満たさない”であるなら
ステップ４１０へ進む。
【００５４】ステップ４１１では、検索制御部１０５に
おいて、ステップ４０５からの繰り返し処理（ループ
１）の中止条件を満たすか判定する。この判定が、“中
止条件を満たす”であるならステップ４１３へジャンプ
し、“満たさない”であるならステップ４１２へ進む。
おいて、ステップ４０５からの繰り返し処理（ループ
１）の中止条件を満たすか判定する。この判定が、“中
止条件を満たす”であるならステップ４１３へジャンプ
し、“満たさない”であるならステップ４１２へ進む。
【００５５】ステップ４１３で、検索制御部１０５にお
いて、検索結果を出力する。
いて、検索結果を出力する。
【００５６】次に、上記各ステップを更に詳細に説明す
る。
る。
【００５７】先ず、ステップ４０２の原属性式抽出処理
の方法の一例を以下に示す。原検索式を連言標準形（co
njunctive normal form ）に変換し、図４中の(1)式を
得る。ここで、Ｆf は(2) 式に示す通りであり、かつ、
Ｐf1，Ｐf2…，Ｐfmは１つの属性、あるいは、１つの属
性の否定である。各Ｆi を１つの原属性式とする。こう
して得られる原属性式が要素である集合｛Ｆ1 ，…，Ｆ
n ｝，（ｎ≧２）を原属性式集合とする。以上は原属性
式抽出処理の方法の一例であり、原検索式から原属性式
を抽出して原属性式集合を得る方法であれば他の方法で
あってもよい。
の方法の一例を以下に示す。原検索式を連言標準形（co
njunctive normal form ）に変換し、図４中の(1)式を
得る。ここで、Ｆf は(2) 式に示す通りであり、かつ、
Ｐf1，Ｐf2…，Ｐfmは１つの属性、あるいは、１つの属
性の否定である。各Ｆi を１つの原属性式とする。こう
して得られる原属性式が要素である集合｛Ｆ1 ，…，Ｆ
n ｝，（ｎ≧２）を原属性式集合とする。以上は原属性
式抽出処理の方法の一例であり、原検索式から原属性式
を抽出して原属性式集合を得る方法であれば他の方法で
あってもよい。
【００５８】ステップ４０３の原属性式重要度計算処理
の方法の一例を示す。ある属性Ａk1が原属性式Ｆg1を構
成し、ある属性Ａk2が原属性式Ｆg2を構成するとする
と、原属性式Ｆg1と原属性式Ｆg2の間の共起関係の強さ
は、共起関係の強さが最も低い、属性Ａk1と属性Ａk2の
間の共起関係の強さとする。先ず、全ての原属性式の間
の共起関係の強さを、共起辞書１０８を参照して、それ
らの属性式を構成する属性の間の共起関係の強さから計
算する。次に、ある検索式が属性Ａi ，…，Ａrを含む
時に、属性Ａi ，…，Ａr のうち、ある属性Ａs とその
他の属性Ａi ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr の間の共起
関係が強いほど、その属性Ａs の重要度を高くするため
に、各原属性式の重要度を、他の原属性式との間の共起
関係の強さの和とする。以上は原属性式重要度計算処理
の方法の一例であり、入力された原属性式集合から、あ
る検索式が属性Ａi ，…，Ａr を含む時に、属性Ａi ，
…，Ａr のうち、ある属性Ａs とその他の属性Ａi ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr の間の共起関係が強いほど
その属性Ａs の重要度が高くなるように、原属性式の重
要度を計算する方法ならば、他の方法であってもよい。
の方法の一例を示す。ある属性Ａk1が原属性式Ｆg1を構
成し、ある属性Ａk2が原属性式Ｆg2を構成するとする
と、原属性式Ｆg1と原属性式Ｆg2の間の共起関係の強さ
は、共起関係の強さが最も低い、属性Ａk1と属性Ａk2の
間の共起関係の強さとする。先ず、全ての原属性式の間
の共起関係の強さを、共起辞書１０８を参照して、それ
らの属性式を構成する属性の間の共起関係の強さから計
算する。次に、ある検索式が属性Ａi ，…，Ａrを含む
時に、属性Ａi ，…，Ａr のうち、ある属性Ａs とその
他の属性Ａi ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr の間の共起
関係が強いほど、その属性Ａs の重要度を高くするため
に、各原属性式の重要度を、他の原属性式との間の共起
関係の強さの和とする。以上は原属性式重要度計算処理
の方法の一例であり、入力された原属性式集合から、あ
る検索式が属性Ａi ，…，Ａr を含む時に、属性Ａi ，
…，Ａr のうち、ある属性Ａs とその他の属性Ａi ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr の間の共起関係が強いほど
その属性Ａs の重要度が高くなるように、原属性式の重
要度を計算する方法ならば、他の方法であってもよい。
【００５９】ステップ４０４の固定属性式集合計算処理
の方法の一例を示す。先ず、原属性式集合からそのべき
集合（power set ）を生成する。そのべき集合から原属
性式集合と空集合を除いた集合の各要素を固定属性式集
合とする。原属性式は２つ以上なので、固定属性集合は
２つ以上得られる。次に、固定属性式集合毎に、その要
素である原属性式の重要度の和を求め、その数値をその
固定属性式集合の優先度とする。以上は固定属性式集合
計算処理の方法の一例であり、原属性式集合と原属性式
毎の重要度から、ある固定属性式集合の優先度は、その
要素である固定属性式の重要度が高いほど高いとして、
１つ以上の固定属性式集合とその優先度を計算する方法
ならば、他の方法であってもよい。
の方法の一例を示す。先ず、原属性式集合からそのべき
集合（power set ）を生成する。そのべき集合から原属
性式集合と空集合を除いた集合の各要素を固定属性式集
合とする。原属性式は２つ以上なので、固定属性集合は
２つ以上得られる。次に、固定属性式集合毎に、その要
素である原属性式の重要度の和を求め、その数値をその
固定属性式集合の優先度とする。以上は固定属性式集合
計算処理の方法の一例であり、原属性式集合と原属性式
毎の重要度から、ある固定属性式集合の優先度は、その
要素である固定属性式の重要度が高いほど高いとして、
１つ以上の固定属性式集合とその優先度を計算する方法
ならば、他の方法であってもよい。
【００６０】ステップ４０６の類似検索式生成処理の方
法の一例を示す。先ず、原属性式集合をＳ1 ＝｛Ｆ1 ，
…，Ｆn ｝，｛ｎ≧２｝、固定属性式集合をＳ2 ＝｛Ｆ
21，…，Ｆ2h｝，（ｈ≧１｝とする。Ｓ1 からＳ2 の要
素である原属性式を除いた集合を、Ｓ3 ＝｛Ｆ31，…，
Ｆ3i｝，（ｉ≧１，ｎ＝ｈ＋ｉ）とする。ここで、ある
属性Ａk1が原属性式Ｆg1を構成するとすると、原属性式
Ｆg1と属性Ａk2の間の共起関係の強さは、共起関係の強
さが最も低い属性Ａk1と属性Ａk2の間の共起関係の強さ
とする。次に、共起辞書１０８を参照して、Ｓ2 の要素
である固定属性式と共起関係の強さが０より大きい属性
であり、かつ、Ｓ1 の要素である原属性式を構成する属
性ではない、属性の集合Ｓ4 ＝｛Ａ41，…，Ａ4j｝，
（ｊ≧１｝を求める。ここで、集合Ｓ4 の要素は、原属
性式集合Ｓ1 において、集合Ｓ3 の要素と置換される属
性の候補である。Ｓ4 が空集合である場合は、Ｓ6 はＳ
2 であるとし、以下のＳ6 を求めるまでの処理は行わな
い。
法の一例を示す。先ず、原属性式集合をＳ1 ＝｛Ｆ1 ，
…，Ｆn ｝，｛ｎ≧２｝、固定属性式集合をＳ2 ＝｛Ｆ
21，…，Ｆ2h｝，（ｈ≧１｝とする。Ｓ1 からＳ2 の要
素である原属性式を除いた集合を、Ｓ3 ＝｛Ｆ31，…，
Ｆ3i｝，（ｉ≧１，ｎ＝ｈ＋ｉ）とする。ここで、ある
属性Ａk1が原属性式Ｆg1を構成するとすると、原属性式
Ｆg1と属性Ａk2の間の共起関係の強さは、共起関係の強
さが最も低い属性Ａk1と属性Ａk2の間の共起関係の強さ
とする。次に、共起辞書１０８を参照して、Ｓ2 の要素
である固定属性式と共起関係の強さが０より大きい属性
であり、かつ、Ｓ1 の要素である原属性式を構成する属
性ではない、属性の集合Ｓ4 ＝｛Ａ41，…，Ａ4j｝，
（ｊ≧１｝を求める。ここで、集合Ｓ4 の要素は、原属
性式集合Ｓ1 において、集合Ｓ3 の要素と置換される属
性の候補である。Ｓ4 が空集合である場合は、Ｓ6 はＳ
2 であるとし、以下のＳ6 を求めるまでの処理は行わな
い。
【００６１】次に、Ｓ4 のべき集合のうち、要素数が１
以上ｉ以下である集合Ｓ5 ＝｛Ａ51，…，Ａ5p｝，（１
≦ｐ≦ｉ）を求める。この集合Ｓ5 はｊ≧ｉの場合は、
合計q=1 iΣ jＣq 個求まり、ｊ＜ｉの場合は、合計
q=1 jΣ jＣq 個求まる。尚、q=1 iΣやq=1 jΣとい
った表記は、ｑ＝１からｉまたはｊまでの総和を表して
いるものとする。
以上ｉ以下である集合Ｓ5 ＝｛Ａ51，…，Ａ5p｝，（１
≦ｐ≦ｉ）を求める。この集合Ｓ5 はｊ≧ｉの場合は、
合計q=1 iΣ jＣq 個求まり、ｊ＜ｉの場合は、合計
q=1 jΣ jＣq 個求まる。尚、q=1 iΣやq=1 jΣとい
った表記は、ｑ＝１からｉまたはｊまでの総和を表して
いるものとする。
【００６２】次に、Ｓ2 とＳ5 の和集合｛Ｆ21，…，Ｆ
2h，Ａ51，…，Ａ5p｝、及びＳ2 を、Ｓ6 とする。ここ
で、Ｓ6 の集合の個数は、上述したＳ5 の集合の個数よ
り１だけ多い。以上が、Ｓ6 を求めるまでの処理であ
る。ここで、Ｓ6 は、原属性式集合において、固定属性
式以外の重要度が低い原属性式を他の原属性式に置換す
るか、あるいは、固定属性式以外の重要度が低い原属性
式を原属性式集合から除去した集合である。Ｓ6 を類似
属性式集合とする。
2h，Ａ51，…，Ａ5p｝、及びＳ2 を、Ｓ6 とする。ここ
で、Ｓ6 の集合の個数は、上述したＳ5 の集合の個数よ
り１だけ多い。以上が、Ｓ6 を求めるまでの処理であ
る。ここで、Ｓ6 は、原属性式集合において、固定属性
式以外の重要度が低い原属性式を他の原属性式に置換す
るか、あるいは、固定属性式以外の重要度が低い原属性
式を原属性式集合から除去した集合である。Ｓ6 を類似
属性式集合とする。
【００６３】次に、共起辞書１０８を参照して、それぞ
れのＳ6 について、Ｓ6 の要素の間の共起関係の強さを
求める。Ｓ6 の要素数は、Ｓ1 の要素数以下なので、Ｓ
1 とＳ6 との間で、同じ属性式同士を対応させてから、
異なる属性式同士を、Ｓ1 の要素の間の共起関係の強さ
とＳ6 の要素の間の共起関係の強さの差がなるべく小さ
くなるように対応させる。原属性式集合Ｓ1 と類似属性
式集合Ｓ6 の間の類似度を、共起関係の強さの差の絶対
値の総和にマイナス１をかけた数値とする。
れのＳ6 について、Ｓ6 の要素の間の共起関係の強さを
求める。Ｓ6 の要素数は、Ｓ1 の要素数以下なので、Ｓ
1 とＳ6 との間で、同じ属性式同士を対応させてから、
異なる属性式同士を、Ｓ1 の要素の間の共起関係の強さ
とＳ6 の要素の間の共起関係の強さの差がなるべく小さ
くなるように対応させる。原属性式集合Ｓ1 と類似属性
式集合Ｓ6 の間の類似度を、共起関係の強さの差の絶対
値の総和にマイナス１をかけた数値とする。
【００６４】次に、類似度がある値（ここでは、−１．
０とする。）以上である類似属性式集合Ｓ6 に関して、
その要素を論理積で結合した論理式を類似検索式とす
る。こうして、０個以上の類似検索式とその類似度が得
られる。以上は類似検索式生成処理の方法の一例であ
り、原属性式集合と原属性式毎の重要度と原属性式の間
の共起関係の強さと固定属性式集合から、共起辞書１０
８を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類
似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式
が属性Ａi ，…，Ａr を含むなら、属性Ａi ，…，Ａr
のうち、ある属性Ａs と、その他の属性Ａi ，…，Ａ
s-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、任意のあ
る属性Ａt と、Ａi ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との
共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａs と属性Ａt
の間の類似度が高くなるように計算するとして、原属性
式集合において、重要度が低い原属性式を他の属性式に
置換するか、あるいは、重要度が低い原属性式を原属性
式集合から除去して、類似検索式を生成し、０個以上の
類似検索式とその類似度を得る方法ならば、他の方法で
あってもよい。
０とする。）以上である類似属性式集合Ｓ6 に関して、
その要素を論理積で結合した論理式を類似検索式とす
る。こうして、０個以上の類似検索式とその類似度が得
られる。以上は類似検索式生成処理の方法の一例であ
り、原属性式集合と原属性式毎の重要度と原属性式の間
の共起関係の強さと固定属性式集合から、共起辞書１０
８を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れかたの類
似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある検索式
が属性Ａi ，…，Ａr を含むなら、属性Ａi ，…，Ａr
のうち、ある属性Ａs と、その他の属性Ａi ，…，Ａ
s-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、任意のあ
る属性Ａt と、Ａi ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との
共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａs と属性Ａt
の間の類似度が高くなるように計算するとして、原属性
式集合において、重要度が低い原属性式を他の属性式に
置換するか、あるいは、重要度が低い原属性式を原属性
式集合から除去して、類似検索式を生成し、０個以上の
類似検索式とその類似度を得る方法ならば、他の方法で
あってもよい。
【００６５】次に、ステップ４０９の判断処理における
ステップ４０７からの繰り返し処理の中止条件の一例を
示す。例えば、その時までの類似検索の結果として検索
対象がある個数（ここでは、５個とする）以上得られて
いるなら中止とする。これは条件の一例であり、「その
時の類似検索式の類似度がある値以下なら中止する」
や、更に、そのしきい値を、その時までの類似検索の結
果として得られる検索対象の数に応じて変化させるとい
った、他の方法であってもよい。
ステップ４０７からの繰り返し処理の中止条件の一例を
示す。例えば、その時までの類似検索の結果として検索
対象がある個数（ここでは、５個とする）以上得られて
いるなら中止とする。これは条件の一例であり、「その
時の類似検索式の類似度がある値以下なら中止する」
や、更に、そのしきい値を、その時までの類似検索の結
果として得られる検索対象の数に応じて変化させるとい
った、他の方法であってもよい。
【００６６】次にステップ４１１の判断処理におけるス
テップ４０５からの繰り返し処理の中止条件の一例を示
す。例えば、その時までの類似検索の結果として検索対
象がある個数（ここでは５個とする。）以上得られてい
るなら中止する。これは条件の一例であり、「原属性式
集合とその時の固定属性式集合の要素数の差がある値以
上なら中止する」や、「その時の固定属性式集合の優先
度がある値以下なら中止する」や、更に、これらのしき
い値を、その時までの類似検索の結果として得られる検
索対象の数に応じて変化させるといった、他の方法であ
ってもよい。
テップ４０５からの繰り返し処理の中止条件の一例を示
す。例えば、その時までの類似検索の結果として検索対
象がある個数（ここでは５個とする。）以上得られてい
るなら中止する。これは条件の一例であり、「原属性式
集合とその時の固定属性式集合の要素数の差がある値以
上なら中止する」や、「その時の固定属性式集合の優先
度がある値以下なら中止する」や、更に、これらのしき
い値を、その時までの類似検索の結果として得られる検
索対象の数に応じて変化させるといった、他の方法であ
ってもよい。
【００６７】図５は、具体例１における類似検索実行時
の画面表示例を示す図であり、これは、情報検索装置と
検索者の対話の様子を示している。
の画面表示例を示す図であり、これは、情報検索装置と
検索者の対話の様子を示している。
【００６８】装置は、先ず、原検索式「通信網 and（ n
ot電話）and 通産省」の検索結果として、検索対象が合
計２件あると検索者に通知している。その後、類似検索
式「通信網 and（ not電話）and ＡＢＣ電気工業」と
「通信網 and（ not電話）and郵政省」の検索結果とし
て、検索対象が、それぞれ、２件と４件あると検索者に
通知している。第４図の流れ図に沿って、この対話にお
ける類似検索の処理の具体例を以下に簡単に示す。
ot電話）and 通産省」の検索結果として、検索対象が合
計２件あると検索者に通知している。その後、類似検索
式「通信網 and（ not電話）and ＡＢＣ電気工業」と
「通信網 and（ not電話）and郵政省」の検索結果とし
て、検索対象が、それぞれ、２件と４件あると検索者に
通知している。第４図の流れ図に沿って、この対話にお
ける類似検索の処理の具体例を以下に簡単に示す。
【００６９】先ず、ステップ４０１で、原検索式を意味
する情報「通信網ＡＮＤ（ＮＯＴ電話）ＡＮＤ通産省」
を解析して原属性式「通信網 and（ not電話）and 通産
省」を得る。ステップ４０２で、原属性式を抽出して、
原属性式集合｛通信網 and（not電話）and 通産省｝を
得る。ステップ４０３で、先ず、全ての原属性式の間の
共起関係の強さを、共起辞書１０８を参照して計算す
る。次に、各原属性式の重要度を計算する。
する情報「通信網ＡＮＤ（ＮＯＴ電話）ＡＮＤ通産省」
を解析して原属性式「通信網 and（ not電話）and 通産
省」を得る。ステップ４０２で、原属性式を抽出して、
原属性式集合｛通信網 and（not電話）and 通産省｝を
得る。ステップ４０３で、先ず、全ての原属性式の間の
共起関係の強さを、共起辞書１０８を参照して計算す
る。次に、各原属性式の重要度を計算する。
【００７０】図６は、原属性式の間の共起関係の強さを
示す図である。また、図７は、原属性式の重要度を示す
図である。
示す図である。また、図７は、原属性式の重要度を示す
図である。
【００７１】ステップ４０４で、先ず、固定属性式集合
を求める。次に、固定属性式集合毎に、その優先度を計
算する。
を求める。次に、固定属性式集合毎に、その優先度を計
算する。
【００７２】図８は、固定属性式集合とそれらの優先度
を示す図である。ここでは、固定属性式集合が合計６個
求まっている。
を示す図である。ここでは、固定属性式集合が合計６個
求まっている。
【００７３】ステップ４０５で、固定属性式集合をその
優先度の順に１つずつ用いるステップ４１２まで続く繰
り返し処理を開始する。先ず、固定属性式集合のうちで
優先度が最も高いものである｛通信網，（ not電話）｝
を類似検索式生成部１０６へ出力する。
優先度の順に１つずつ用いるステップ４１２まで続く繰
り返し処理を開始する。先ず、固定属性式集合のうちで
優先度が最も高いものである｛通信網，（ not電話）｝
を類似検索式生成部１０６へ出力する。
【００７４】ステップ４０６で、先ず、原属性式集合が
Ｓ1 ＝｛通信網，（ not電話），通産省｝、固定属性式
集合がＳ2 ＝｛通信網，（ not電話）｝であるから、Ｓ
3 を｛通産省｝とする。次に、共起辞書１０８を参照し
て、Ｓ4 ＝｛郵政省、ＡＢＣ電気工業｝を得る。Ｓ5 が
｛郵政省｝，｛ＡＢＣ電気工業｝であるので、類似属性
式集合Ｓ6 ＝｛通信網，（ not電話），郵政省｝，｛通
信網，（ not電話），ＡＢＣ電気工業｝，｛通信網，
（ not電話）｝を得る。次に、共起辞書１０８を参照し
て、それぞれのＳ6 について、Ｓ6 の要素の間の共起関
係の強さを求める。
Ｓ1 ＝｛通信網，（ not電話），通産省｝、固定属性式
集合がＳ2 ＝｛通信網，（ not電話）｝であるから、Ｓ
3 を｛通産省｝とする。次に、共起辞書１０８を参照し
て、Ｓ4 ＝｛郵政省、ＡＢＣ電気工業｝を得る。Ｓ5 が
｛郵政省｝，｛ＡＢＣ電気工業｝であるので、類似属性
式集合Ｓ6 ＝｛通信網，（ not電話），郵政省｝，｛通
信網，（ not電話），ＡＢＣ電気工業｝，｛通信網，
（ not電話）｝を得る。次に、共起辞書１０８を参照し
て、それぞれのＳ6 について、Ｓ6 の要素の間の共起関
係の強さを求める。
【００７５】図９は、求めたＳ6 の要素の間の共起関係
の強さを示す図である。
の強さを示す図である。
【００７６】次に、Ｓ1 とＳ6 との間で、同じ属性式同
士を対応させてから、異なる属性式同士を、Ｓ1 の要素
の間の共起関係の強さとＳ6 の要素の間の共起関係の強
さの差がなるべく小さくなるように対応させ、原属性式
集合Ｓ1 と類似属性式集合Ｓ6 の間の類似度を計算す
る。
士を対応させてから、異なる属性式同士を、Ｓ1 の要素
の間の共起関係の強さとＳ6 の要素の間の共起関係の強
さの差がなるべく小さくなるように対応させ、原属性式
集合Ｓ1 と類似属性式集合Ｓ6 の間の類似度を計算す
る。
【００７７】図１０、１１は、その対応付けと類似度の
計算の過程を示す図である。
計算の過程を示す図である。
【００７８】類似度は全て−１．０以上であるので、類
似検索式として、「通信網 and（ not電話） and 郵政
省」（類似度：−０．２），「通信網 and（ not電話）
andＡＢＣ電気工業」（類似度：０．０），「通信網 a
nd（ not電話）」（類似度：−０．７）を得る。
似検索式として、「通信網 and（ not電話） and 郵政
省」（類似度：−０．２），「通信網 and（ not電話）
andＡＢＣ電気工業」（類似度：０．０），「通信網 a
nd（ not電話）」（類似度：−０．７）を得る。
【００７９】ステップ４０７で、類似検索式のうちで優
先度が最も高いものである「通信網and（ not電話） an
d ＡＢＣ電気工業」を検索実行部２０７へ出力する。
ステップ４０８で検索を実行し、検索対象を２件得る。
ステップ４０９で、中止条件を満たすか判定する。まだ
中止条件は満たさないので、ステップ４１０へ進み、ス
テップ４１０でステップ４０７へ戻る。
先度が最も高いものである「通信網and（ not電話） an
d ＡＢＣ電気工業」を検索実行部２０７へ出力する。
ステップ４０８で検索を実行し、検索対象を２件得る。
ステップ４０９で、中止条件を満たすか判定する。まだ
中止条件は満たさないので、ステップ４１０へ進み、ス
テップ４１０でステップ４０７へ戻る。
【００８０】ステップ４０７で、まだ用いられていない
類似検索式のうちで優先度が最も高いものである「通信
網 and（ not電話） and 郵政省」を検索実行部２０７
へ出力する。ステップ４０８で、検索を実行し検索対象
を４件得る。ステップ４０９で、中止条件を満たすか判
定する。検索対象を合計６件得ているので、中止条件を
満たす。従って、ステップ４１１へジャンプする。ここ
では、ステップ４１１での中止条件は、ステップ４０９
での中止条件と同じなので、中止条件は満たされ、ステ
ップ４１３へジャンプする。ステップ４１３で、検索制
御部２０５において、検索結果を出力する。
類似検索式のうちで優先度が最も高いものである「通信
網 and（ not電話） and 郵政省」を検索実行部２０７
へ出力する。ステップ４０８で、検索を実行し検索対象
を４件得る。ステップ４０９で、中止条件を満たすか判
定する。検索対象を合計６件得ているので、中止条件を
満たす。従って、ステップ４１１へジャンプする。ここ
では、ステップ４１１での中止条件は、ステップ４０９
での中止条件と同じなので、中止条件は満たされ、ステ
ップ４１３へジャンプする。ステップ４１３で、検索制
御部２０５において、検索結果を出力する。
【００８１】＜効果＞以上のように、具体例１によれ
ば、原属性式重要度計算部１０３において共起辞書１０
８を参照して属性式の重要度を計算し、類似検索式生成
部１０６において類似度の評価尺度は属性の現れかたの
類似性として、共起辞書１０８を参照して検索式と類似
検索式の間の類似度を計算するので、属性の現れかたの
類似性が類似度の評価尺度である類似検索式を生成でき
るという効果と、属性の間の重要度と類似度を装置運用
者が予め設定する必要がなくなり、属性の数が多くなっ
ても装置の運用が困難にならないという効果と、重要度
と類似度について感覚が一致する検索者が多くなるとい
う効果が得られる。
ば、原属性式重要度計算部１０３において共起辞書１０
８を参照して属性式の重要度を計算し、類似検索式生成
部１０６において類似度の評価尺度は属性の現れかたの
類似性として、共起辞書１０８を参照して検索式と類似
検索式の間の類似度を計算するので、属性の現れかたの
類似性が類似度の評価尺度である類似検索式を生成でき
るという効果と、属性の間の重要度と類似度を装置運用
者が予め設定する必要がなくなり、属性の数が多くなっ
ても装置の運用が困難にならないという効果と、重要度
と類似度について感覚が一致する検索者が多くなるとい
う効果が得られる。
【００８２】《具体例２》「属性の類似度」の評価尺度
として、具体例１では、属性の現れかたの類似性を用い
たが、具体例２では、属性の意味の類似性を用いる。属
性の意味の類似性は、属性の間の意味的距離の大小によ
り表現され、意味的距離が小さいほど類似度は高い。
として、具体例１では、属性の現れかたの類似性を用い
たが、具体例２では、属性の意味の類似性を用いる。属
性の意味の類似性は、属性の間の意味的距離の大小によ
り表現され、意味的距離が小さいほど類似度は高い。
【００８３】従って、具体例１では、類似度の評価尺度
は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度
の計算は、ある検索式が属性Ａi ，…，Ａr を含むな
ら、属性Ａi ，…，Ａr のうち、ある属性Ａs と、その
他の属性Ａi ，…，Ａs-1 Ａs+ 1 ，…，Ａr との共起関
係の強さと、任意のある属性Ａt と、Ａi ，…，Ａs-1
Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が小さいほ
ど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くなるように
計算したが、具体例２では、類似度の評価尺度は属性の
意味の類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、属
性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように行
う。
は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度
の計算は、ある検索式が属性Ａi ，…，Ａr を含むな
ら、属性Ａi ，…，Ａr のうち、ある属性Ａs と、その
他の属性Ａi ，…，Ａs-1 Ａs+ 1 ，…，Ａr との共起関
係の強さと、任意のある属性Ａt と、Ａi ，…，Ａs-1
Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が小さいほ
ど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くなるように
計算したが、具体例２では、類似度の評価尺度は属性の
意味の類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、属
性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように行
う。
【００８４】＜構成＞図１２は、具体例２の構成を示す
図である。
図である。
【００８５】原検索式解析部２０１から共起辞書２０８
は、それぞれ、具体例１における原検索式解析部１０１
から共起辞書１０８と後述する点を除いて同じである。
は、それぞれ、具体例１における原検索式解析部１０１
から共起辞書１０８と後述する点を除いて同じである。
【００８６】２０９は意味的距離記憶部であり、これ
は、属性の間の意味的距離を記憶する機能を有してい
る。また、具体例１の原属性式重要度計算部１０３は、
原属性式集合と原属性式毎の重要度と計算の過程で求ま
る原属性式の間の共起関係の強さを類似検索式生成部１
０６へ出力するが、本具体例２の原属性式重要度計算部
２０３は、原属性式集合のみを類似検索式生成部２０６
へ出力する点が異なる。そして、具体例１の類似検索式
生成部１０６は、原属性式集合と原属性式毎の重要度と
原属性式の間の共起関係の強さと固定属性式集合が入力
され、共起辞書１０８を参照して、類似度の評価尺度は
属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の
計算は、ある検索式が属性Ａi ，…，Ａr を含むなら、
属性Ａi ，…，Ａr のうち、ある属性Ａs と、その他の
属性Ａi ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の
強さと、任意のある属性Ａt と、Ａi ，…，Ａs-1 Ａ
s+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が小さいほど、
属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くなるように計算
する。一方、本具体例２の類似検索式生成部２０６は、
原属性式集合と固定属性式集合が入力され、意味的距離
記憶部２０９を参照して、類似度の評価尺度は属性の意
味の類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、属性
の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように計算す
る。
は、属性の間の意味的距離を記憶する機能を有してい
る。また、具体例１の原属性式重要度計算部１０３は、
原属性式集合と原属性式毎の重要度と計算の過程で求ま
る原属性式の間の共起関係の強さを類似検索式生成部１
０６へ出力するが、本具体例２の原属性式重要度計算部
２０３は、原属性式集合のみを類似検索式生成部２０６
へ出力する点が異なる。そして、具体例１の類似検索式
生成部１０６は、原属性式集合と原属性式毎の重要度と
原属性式の間の共起関係の強さと固定属性式集合が入力
され、共起辞書１０８を参照して、類似度の評価尺度は
属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の
計算は、ある検索式が属性Ａi ，…，Ａr を含むなら、
属性Ａi ，…，Ａr のうち、ある属性Ａs と、その他の
属性Ａi ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の
強さと、任意のある属性Ａt と、Ａi ，…，Ａs-1 Ａ
s+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が小さいほど、
属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くなるように計算
する。一方、本具体例２の類似検索式生成部２０６は、
原属性式集合と固定属性式集合が入力され、意味的距離
記憶部２０９を参照して、類似度の評価尺度は属性の意
味の類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、属性
の間の意味的距離が小さいほど、高くなるように計算す
る。
【００８７】意味的距離記憶部２０９には、２つの属性
の対とその意味的距離の対応を記憶する辞書や、意味的
距離が近い属性の集合を記憶する類義語辞書や、意味的
距離が近い属性の集合と更にその集合相互の間の意味的
距離を記憶するシソーラスなどを用いている。
の対とその意味的距離の対応を記憶する辞書や、意味的
距離が近い属性の集合を記憶する類義語辞書や、意味的
距離が近い属性の集合と更にその集合相互の間の意味的
距離を記憶するシソーラスなどを用いている。
【００８８】図１３は意味的距離記憶部２０９が２つの
属性の対とその意味的距離の対応を記憶する辞書である
とした場合の具体例を示す図である。ここで、意味的距
離は０以上の数値で表され、数値が小さいほど意味的距
離が近いとする。
属性の対とその意味的距離の対応を記憶する辞書である
とした場合の具体例を示す図である。ここで、意味的距
離は０以上の数値で表され、数値が小さいほど意味的距
離が近いとする。
【００８９】＜動作＞本具体例２の動作フローチャート
における図面上の各処理は具体例１と同様であるため、
図４に示した具体例１のフローチャートを援用して説明
する。具体例２の動作は次の点を除いて具体例１と同じ
である。即ち、具体例１では、ステップ４０３で、原属
性式重要度計算部１０３において、原属性式集合と原属
性式毎の重要度と計算の過程で求まる原属性式の間の共
起関係の強さを類似検索式生成部１０６へ出力する。一
方、具体例２では、ステップ４０３で、原属性式重要度
計算部２０３において、原属性式集合のみを類似検索式
生成部２０６へ出力する。
における図面上の各処理は具体例１と同様であるため、
図４に示した具体例１のフローチャートを援用して説明
する。具体例２の動作は次の点を除いて具体例１と同じ
である。即ち、具体例１では、ステップ４０３で、原属
性式重要度計算部１０３において、原属性式集合と原属
性式毎の重要度と計算の過程で求まる原属性式の間の共
起関係の強さを類似検索式生成部１０６へ出力する。一
方、具体例２では、ステップ４０３で、原属性式重要度
計算部２０３において、原属性式集合のみを類似検索式
生成部２０６へ出力する。
【００９０】また、具体例１では、ステップ４０６で、
類似検索式生成部１０６において、原属性式集合と原属
性式毎の重要度と原属性式の間の共起関係の強さと固定
属性式集合が入力され、共起辞書１０８を参照して、類
似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索
式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａi ，…，
Ａr を含むなら、属性Ａi ，…，Ａr のうち、ある属性
Ａs とその他の属性Ａi ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr
との共起関係の強さと、任意のある属性Ａt とＡi ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が
小さいほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くな
るように計算する。一方、具体例２では、ステップ４０
６で、類似検索式生成部２０６において、原属性式集合
と固定属性式集合が入力され、意味的距離記憶部２０９
を参照して、類似度の評価尺度は属性の意味の類似性で
あり、検索式の間の類似度の計算は、属性の間の意味的
距離が小さいほど、高くなるように計算する。
類似検索式生成部１０６において、原属性式集合と原属
性式毎の重要度と原属性式の間の共起関係の強さと固定
属性式集合が入力され、共起辞書１０８を参照して、類
似度の評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索
式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａi ，…，
Ａr を含むなら、属性Ａi ，…，Ａr のうち、ある属性
Ａs とその他の属性Ａi ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr
との共起関係の強さと、任意のある属性Ａt とＡi ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が
小さいほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くな
るように計算する。一方、具体例２では、ステップ４０
６で、類似検索式生成部２０６において、原属性式集合
と固定属性式集合が入力され、意味的距離記憶部２０９
を参照して、類似度の評価尺度は属性の意味の類似性で
あり、検索式の間の類似度の計算は、属性の間の意味的
距離が小さいほど、高くなるように計算する。
【００９１】ステップ４０６の類似検索式生成処理の方
法の一例を示す。先ず、原属性式集合をＳ1 ＝｛Ｆ1 ，
…，Ｆn ｝，（ｎ≧２）、固定属性式集合を、Ｓ2 ＝
｛Ｆ21，…，Ｆ2h｝，（ｈ≧１）とする。Ｓ1 からＳ2
の要素である原属性式を除いた集合を、Ｓ3 ＝｛Ｆ31，
…，Ｆ3i｝，（ｉ≧１，ｎ＝ｈ＋ｉ）とする。ここで、
ある属性Ａk1が原属性式Ｆg1を構成するとすると、原属
性式Ｆg1と属性Ａk2の間の意味的距離は、意味的距離が
最も遠い属性Ａk1と属性Ａk2の間の意味的距離とする。
法の一例を示す。先ず、原属性式集合をＳ1 ＝｛Ｆ1 ，
…，Ｆn ｝，（ｎ≧２）、固定属性式集合を、Ｓ2 ＝
｛Ｆ21，…，Ｆ2h｝，（ｈ≧１）とする。Ｓ1 からＳ2
の要素である原属性式を除いた集合を、Ｓ3 ＝｛Ｆ31，
…，Ｆ3i｝，（ｉ≧１，ｎ＝ｈ＋ｉ）とする。ここで、
ある属性Ａk1が原属性式Ｆg1を構成するとすると、原属
性式Ｆg1と属性Ａk2の間の意味的距離は、意味的距離が
最も遠い属性Ａk1と属性Ａk2の間の意味的距離とする。
【００９２】次に、意味的距離記憶部２０９を参照し
て、Ｓ3 の要素である原属性式毎に、その原属性式との
意味的距離がある値（ここでは０．８であるとする）以
内である属性の集合Ｓ3j＝｛Ａ3jo ，…，Ａ3jp ｝，
（０≦ｐ，１≦ｊ≦ｉ）を求める。尚、Ｓ3jが空集合で
ある場合もあり得る。各Ｓ3jから属性を１つずつ取り出
して求まる集合を集合Ｓ4 とする。次に、Ｓ2 とＳ4 の
和集合をＳ5 とし、このＳ5 を類似属性式集合とする。
ここで、原属性式集合Ｓ1 と類似属性式集合Ｓ5 の間の
類似度を、Ｓ4 の属性の意味的距離の総和にマイナス１
をかけた数値とする。次に、類似度がある値（ここで
は、−１．０とする。）以上である類似属性式集合Ｓ5
に関して、その要素を論理積で結合した論理式を類似検
索式とする。こうして、０個以上の類似検索式とその類
似度が得られる。
て、Ｓ3 の要素である原属性式毎に、その原属性式との
意味的距離がある値（ここでは０．８であるとする）以
内である属性の集合Ｓ3j＝｛Ａ3jo ，…，Ａ3jp ｝，
（０≦ｐ，１≦ｊ≦ｉ）を求める。尚、Ｓ3jが空集合で
ある場合もあり得る。各Ｓ3jから属性を１つずつ取り出
して求まる集合を集合Ｓ4 とする。次に、Ｓ2 とＳ4 の
和集合をＳ5 とし、このＳ5 を類似属性式集合とする。
ここで、原属性式集合Ｓ1 と類似属性式集合Ｓ5 の間の
類似度を、Ｓ4 の属性の意味的距離の総和にマイナス１
をかけた数値とする。次に、類似度がある値（ここで
は、−１．０とする。）以上である類似属性式集合Ｓ5
に関して、その要素を論理積で結合した論理式を類似検
索式とする。こうして、０個以上の類似検索式とその類
似度が得られる。
【００９３】以上は類似検索式生成処理の方法の一例で
あり、原属性式集合と固定属性式集合から、意味的距離
記憶部２０９を参照して、類似度の評価尺度は属性の現
れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、
検索式の間の類似度の計算は、属性の間の意味的距離が
小さいほど、高くなるように計算するとして、原属性式
集合において、重要度が低い原属性式を他の属性式に置
換するか、あるいは、重要度が低い原属性式を原属性式
集合から除去して、類似検索式を生成し、０個以上の類
似検索式とその類似度を得る方法ならば、他の方法であ
ってもよい。
あり、原属性式集合と固定属性式集合から、意味的距離
記憶部２０９を参照して、類似度の評価尺度は属性の現
れかたの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、
検索式の間の類似度の計算は、属性の間の意味的距離が
小さいほど、高くなるように計算するとして、原属性式
集合において、重要度が低い原属性式を他の属性式に置
換するか、あるいは、重要度が低い原属性式を原属性式
集合から除去して、類似検索式を生成し、０個以上の類
似検索式とその類似度を得る方法ならば、他の方法であ
ってもよい。
【００９４】図１４は、具体例２における類似検索実行
時の画面表示例を示す図であり、これは、情報検索装置
と検索者の対話の様子を示している。
時の画面表示例を示す図であり、これは、情報検索装置
と検索者の対話の様子を示している。
【００９５】装置は、原検索式「通信網 and（ not電
話） and 通産省」において、属性「通産省」を、属性
「通産省」と意味的距離が近い属性である「大蔵省」、
「文部省」、「郵政省」に置換して得られる類似検索式
での検索結果を出力している。
話） and 通産省」において、属性「通産省」を、属性
「通産省」と意味的距離が近い属性である「大蔵省」、
「文部省」、「郵政省」に置換して得られる類似検索式
での検索結果を出力している。
【００９６】＜効果＞以上のように、具体例２によれ
ば、具体例１に意味的距離記憶部２０９を追加し、類似
検索式生成部２０６は、意味的距離記憶部２０９を参照
して、類似度の評価尺度は属性の意味の類似性であり、
検索式の間の類似度の計算は、属性の間の意味的距離が
小さいほど、高くなるように計算するとして、検索式と
類似検索式の間の類似度を計算するので、属性の意味の
類似性が類似度の評価尺度である類似検索式を生成でき
るという効果と、属性の間の重要度と類似度を装置運用
者が予め設定する必要がなくなり、属性の数が多くなっ
ても装置の運用が困難にならないという効果と、重要度
と類似度について感覚が一致する検索者が多くなるとい
う効果が得られる。
ば、具体例１に意味的距離記憶部２０９を追加し、類似
検索式生成部２０６は、意味的距離記憶部２０９を参照
して、類似度の評価尺度は属性の意味の類似性であり、
検索式の間の類似度の計算は、属性の間の意味的距離が
小さいほど、高くなるように計算するとして、検索式と
類似検索式の間の類似度を計算するので、属性の意味の
類似性が類似度の評価尺度である類似検索式を生成でき
るという効果と、属性の間の重要度と類似度を装置運用
者が予め設定する必要がなくなり、属性の数が多くなっ
ても装置の運用が困難にならないという効果と、重要度
と類似度について感覚が一致する検索者が多くなるとい
う効果が得られる。
【００９７】《具体例３》「属性の類似度」の評価尺度
として、具体例１では、属性の現れかたの類似度のみを
用い、具体例２では、属性の意味の類似度のみを用いた
が、具体例３では、属性の現れかたの類似度、及び、属
性の意味の類似度の両方を用いる。
として、具体例１では、属性の現れかたの類似度のみを
用い、具体例２では、属性の意味の類似度のみを用いた
が、具体例３では、属性の現れかたの類似度、及び、属
性の意味の類似度の両方を用いる。
【００９８】従って、第３の実施例では、検索式の間の
類似度の計算は、類似度の評価尺度の１つが属性の現れ
かたの類似度であるので、ある検索式が属性Ａi ，…，
Ａrを含むなら、属性Ａi ，…，Ａr のうち、ある属性
Ａs と、その他の属性Ａi ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａ
r との共起関係の強さと、任意のある属性Ａt と、Ａ
i ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの
差が小さいほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高
くなるようにし、かつ、類似度の評価尺度の２つ目が属
性の意味の類似性であるので、属性の間の意味的距離が
小さいほど、高くなるように行う。
類似度の計算は、類似度の評価尺度の１つが属性の現れ
かたの類似度であるので、ある検索式が属性Ａi ，…，
Ａrを含むなら、属性Ａi ，…，Ａr のうち、ある属性
Ａs と、その他の属性Ａi ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａ
r との共起関係の強さと、任意のある属性Ａt と、Ａ
i ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの
差が小さいほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高
くなるようにし、かつ、類似度の評価尺度の２つ目が属
性の意味の類似性であるので、属性の間の意味的距離が
小さいほど、高くなるように行う。
【００９９】＜構成＞図１５は具体例３の構成を示す図
である。
である。
【０１００】図において、原検索式解析部３０１から共
起辞書３０８は、それぞれ具体例１の原検索式解析部１
０１から共起辞書１０８と後述する点を除いて同じであ
る。また意味的距離記憶部３０９は、具体例２の意味的
距離記憶部２０９と同じである。具体例１の類似検索式
生成部１０６は、共起辞書１０８を参照して、類似度の
評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間
の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を
含むなら、属性Ａi ，…，Ａr のうち、ある属性Ａs
と、その他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr と
の共起関係の強さと、任意のある属性Ａt と、Ａ1 ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が
小さいほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くな
るように計算する。
起辞書３０８は、それぞれ具体例１の原検索式解析部１
０１から共起辞書１０８と後述する点を除いて同じであ
る。また意味的距離記憶部３０９は、具体例２の意味的
距離記憶部２０９と同じである。具体例１の類似検索式
生成部１０６は、共起辞書１０８を参照して、類似度の
評価尺度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間
の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を
含むなら、属性Ａi ，…，Ａr のうち、ある属性Ａs
と、その他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr と
の共起関係の強さと、任意のある属性Ａt と、Ａ1 ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が
小さいほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くな
るように計算する。
【０１０１】一方、本具体例３の類似検索式生成部３０
６は、検索式の間の類似度の計算は、共起辞書３０８を
参照して、類似度の評価尺度の１つが属性の現れかたの
類似性であるので、検索式の間の類似度の計算は、ある
検索式が属性Ａ1 ，…，Ａrを含むなら、属性Ａi ，
…，Ａr のうち、ある属性Ａs と、その他の属性Ａ1 ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、任
意のある属性Ａt と、Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａ
r との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａs と属
性Ａt の間の類似度が高くなるようにし、かつ、意味的
距離記憶部３０９を参照して、類似度の評価尺度の２つ
目が属性の意味の類似性であるので、属性の間の意味的
距離が小さいほど、高くなるように行う。
６は、検索式の間の類似度の計算は、共起辞書３０８を
参照して、類似度の評価尺度の１つが属性の現れかたの
類似性であるので、検索式の間の類似度の計算は、ある
検索式が属性Ａ1 ，…，Ａrを含むなら、属性Ａi ，
…，Ａr のうち、ある属性Ａs と、その他の属性Ａ1 ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、任
意のある属性Ａt と、Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａ
r との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａs と属
性Ａt の間の類似度が高くなるようにし、かつ、意味的
距離記憶部３０９を参照して、類似度の評価尺度の２つ
目が属性の意味の類似性であるので、属性の間の意味的
距離が小さいほど、高くなるように行う。
【０１０２】＜動作＞本具体例３においても、その動作
フローチャートにおける図面上の各処理は具体例１と同
様であるため、図４に示した具体例１のフローチャート
を援用して説明する。本具体例３の動作は次の点を除い
て具体例１と同じである。即ち、具体例１では、ステッ
プ４０６で、類似検索式生成部１０６において、共起辞
書１０８を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れか
たの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある
検索式が属性Ａi ，…，Ａr を含むなら、属性Ａi ，
…，Ａr のうち、ある属性Ａs と、その他の属性Ａi ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、任
意のある属性Ａt と、Ａi ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａ
r との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａs と属
性Ａt の間の類似度が高くなるように計算する。一方、
具体例３では、ステップ４０６で、類似検索式生成部３
０６において、検索式の間の類似度の計算は、共起辞書
３０８を参照して、類似度の評価尺度の１つが属性の現
れかたの類似性であるので、検索式の間の類似度の計算
は、ある検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を含むなら、属性
Ａi ，…，Ａr のうち、ある属性Ａs とその他の属性Ａ
1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さ
と、任意のある属性Ａt とＡ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，
…，Ａr との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａ
s と属性Ａt の間の類似度が高くなるようにし、かつ、
意味的距離記憶部３０９を参照して、類似度の評価尺度
の２つ目が属性の意味の類似性であるので、属性の間の
意味的距離が小さいほど、高くなるように行う。
フローチャートにおける図面上の各処理は具体例１と同
様であるため、図４に示した具体例１のフローチャート
を援用して説明する。本具体例３の動作は次の点を除い
て具体例１と同じである。即ち、具体例１では、ステッ
プ４０６で、類似検索式生成部１０６において、共起辞
書１０８を参照して、類似度の評価尺度は属性の現れか
たの類似性であり、検索式の間の類似度の計算は、ある
検索式が属性Ａi ，…，Ａr を含むなら、属性Ａi ，
…，Ａr のうち、ある属性Ａs と、その他の属性Ａi ，
…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、任
意のある属性Ａt と、Ａi ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａ
r との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａs と属
性Ａt の間の類似度が高くなるように計算する。一方、
具体例３では、ステップ４０６で、類似検索式生成部３
０６において、検索式の間の類似度の計算は、共起辞書
３０８を参照して、類似度の評価尺度の１つが属性の現
れかたの類似性であるので、検索式の間の類似度の計算
は、ある検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を含むなら、属性
Ａi ，…，Ａr のうち、ある属性Ａs とその他の属性Ａ
1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さ
と、任意のある属性Ａt とＡ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，
…，Ａr との共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａ
s と属性Ａt の間の類似度が高くなるようにし、かつ、
意味的距離記憶部３０９を参照して、類似度の評価尺度
の２つ目が属性の意味の類似性であるので、属性の間の
意味的距離が小さいほど、高くなるように行う。
【０１０３】ステップ４０６の類似検索式生成処理の方
法の一例を示す。先ず、具体例１の動作で示した方法に
より、共起辞書３０８を参照して、類似検索式とその類
似度を得る。この類似度を類似度１とする。次に、具体
例２の動作で示した方法により、意味的距離記憶部３０
９を参照して、類似検索式とその類似度を得る。この類
似度を類似度２とする。同一の類似検索式に関して、そ
の類似度を類似度１と類似度２の和とする。以上は類似
検索式生成処理の方法の一例であり、検索式の間の類似
度の計算を、共起辞書３０８を参照して、類似度の評価
尺度の１つが属性の現れかたの類似性であるので、検索
式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ1 ，…，
Ａr を含むなら、属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、ある属性
Ａs と、その他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａ
r との共起関係の強さと、任意のある属性Ａt と、Ａ
1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの
差が小さいほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高
くなるようにし、かつ、意味的距離記憶部３０９を参照
して、類似度の評価尺度の２つ目が属性の意味の類似性
であるので、属性の間の意味的距離が小さいほど、高く
なるように行う方法ならば、他の方法であってもよい。
法の一例を示す。先ず、具体例１の動作で示した方法に
より、共起辞書３０８を参照して、類似検索式とその類
似度を得る。この類似度を類似度１とする。次に、具体
例２の動作で示した方法により、意味的距離記憶部３０
９を参照して、類似検索式とその類似度を得る。この類
似度を類似度２とする。同一の類似検索式に関して、そ
の類似度を類似度１と類似度２の和とする。以上は類似
検索式生成処理の方法の一例であり、検索式の間の類似
度の計算を、共起辞書３０８を参照して、類似度の評価
尺度の１つが属性の現れかたの類似性であるので、検索
式の間の類似度の計算は、ある検索式が属性Ａ1 ，…，
Ａr を含むなら、属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、ある属性
Ａs と、その他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａ
r との共起関係の強さと、任意のある属性Ａt と、Ａ
1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの
差が小さいほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高
くなるようにし、かつ、意味的距離記憶部３０９を参照
して、類似度の評価尺度の２つ目が属性の意味の類似性
であるので、属性の間の意味的距離が小さいほど、高く
なるように行う方法ならば、他の方法であってもよい。
【０１０４】図１６は、具体例３における類似検索実行
時の画面表示例であり、これは情報検索装置と検索者の
対話の様子を示している。
時の画面表示例であり、これは情報検索装置と検索者の
対話の様子を示している。
【０１０５】装置は、原検索式「通信網 and（ not電
話） and 通産省」において、属性「通産省」を、「郵
政省」、「ＡＢＣ電気工業」に置換して得られる類似検
索式での検索結果を出力している。具体例１での例であ
る図５では、属性の現れかたの類似性のみを類似度の評
価尺度としているので、「通産省」とは意味的距離が
「郵政省」よりも遠い「ＡＢＣ電気工業」を「通省」と
置換した類似検索式が、類似度が最も高い類似検索式と
して得られる。具体例３では、属性の意味の類似性も類
似度の評価尺度としているので、「通産省」と意味的距
離が最も近い「郵政省」を「通産省」と置換した類似検
索式が、類似度が最も高い類似検索式として得られる。
話） and 通産省」において、属性「通産省」を、「郵
政省」、「ＡＢＣ電気工業」に置換して得られる類似検
索式での検索結果を出力している。具体例１での例であ
る図５では、属性の現れかたの類似性のみを類似度の評
価尺度としているので、「通産省」とは意味的距離が
「郵政省」よりも遠い「ＡＢＣ電気工業」を「通省」と
置換した類似検索式が、類似度が最も高い類似検索式と
して得られる。具体例３では、属性の意味の類似性も類
似度の評価尺度としているので、「通産省」と意味的距
離が最も近い「郵政省」を「通産省」と置換した類似検
索式が、類似度が最も高い類似検索式として得られる。
【０１０６】＜効果＞以上のように、具体例３によれ
ば、具体例１に意味的距離記憶部３０９を追加し、類似
検索式生成部３０６は、検索式の間の類似度の計算は、
共起辞書３０８を参照して、類似度の評価尺度の１つが
属性の現れかたの類似性であるとして行い、かつ、意味
的距離記憶部３０９を参照して、類似度の評価尺度の２
つ目が属性の意味の類似性であるとして行うので、具体
例１の効果に加えて、属性の現れかたの類似性、及び、
属性の意味の類似性が類似度の評価尺度である類似検索
式を生成できるという効果が得られる。
ば、具体例１に意味的距離記憶部３０９を追加し、類似
検索式生成部３０６は、検索式の間の類似度の計算は、
共起辞書３０８を参照して、類似度の評価尺度の１つが
属性の現れかたの類似性であるとして行い、かつ、意味
的距離記憶部３０９を参照して、類似度の評価尺度の２
つ目が属性の意味の類似性であるとして行うので、具体
例１の効果に加えて、属性の現れかたの類似性、及び、
属性の意味の類似性が類似度の評価尺度である類似検索
式を生成できるという効果が得られる。
【０１０７】尚、上記各具体例では、情報検索装置に適
用した例を説明したが、本装置は、ある連続した情報の
中で、情報が欠落している場合に、現れかたの類似性を
類似度の評価尺度とすることにより、その付近の情報か
ら、欠落している情報が何かを推定し補完することがで
きる。従って、ＯＣＲ（光学式文字読取装置）やペン入
力で認識に失敗した文字をその付近の文字から推定し補
完することや、音声認識で認識に失敗した音声をその付
近の音声から推定し補完することにも利用可能である。
用した例を説明したが、本装置は、ある連続した情報の
中で、情報が欠落している場合に、現れかたの類似性を
類似度の評価尺度とすることにより、その付近の情報か
ら、欠落している情報が何かを推定し補完することがで
きる。従って、ＯＣＲ（光学式文字読取装置）やペン入
力で認識に失敗した文字をその付近の文字から推定し補
完することや、音声認識で認識に失敗した音声をその付
近の音声から推定し補完することにも利用可能である。
【０１０８】
【図１】本発明の類似検索方法および装置の具体例１の
構成図である。
構成図である。
【図２】文書データの具体例を示す図である。
【図３】共起辞書の具体例を示す図である。
【図４】具体例１の動作フローチャートである。
【図５】具体例１における類似検索実行時の画面表示例
を示す図である。
を示す図である。
【図６】原属性式の間の共起関係の強さを示す図であ
る。
る。
【図７】原属性式の重要度を示す図である。
【図８】固定属性式集合とそれらの優先度を示す図であ
る
る
【図９】類似属性式集合の要素の間の共起関係の強さの
具体例を示す図である。
具体例を示す図である。
【図１０】類似度の計算過程の具体例（その１）を示す
図である。
図である。
【図１１】類似度の計算過程の具体例（その２）を示す
図である。
図である。
【図１２】類似度の計算過程の具体例（その３）を示す
図である。
図である。
【図１３】本発明の類似検索方法および装置の具体例２
の構成図である。
の構成図である。
【図１４】意味的距離記憶部の具体例を示す図である。
【図１５】具体例２における類似検索実行時の画面表示
例を示す図である。
例を示す図である。
【図１６】具体例３の類似検索方法および装置の具体例
３の構成図である。
３の構成図である。
【図１７】具体例３における類似検索実行時の画面表示
例を示す図である。
例を示す図である。
１０１、２０１、３０１ 原検索式解析部 １０２、２０２、３０２ 原属性式抽出部 １０３、２０３、３０３ 原属性式重要度計算部 １０４、２０４、３０４ 固定属性式集合計算部 １０５、２０５、３０５ 検索制御部 １０６、２０６、３０６ 類似検索式生成部 １０７、２０７、３０７ 検索実行部 １０８、２０８、３０８ 共起辞書 ２０９、３０９ 意味的距離記憶部
Claims (6)
- 【請求項１】 ある検索式が複数の属性Ａ1 ，…，Ａr
を含む時に、これら複数の属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、
ある属性Ａs とその他の属性Ａ1 ，…，Ａs- 1 Ａs+1 ，
…，Ａr の間の共起関係が強いほど、その属性Ａs の重
要度が高くなるように、重要度を計算し、 異なる検索式間の類似度の計算は、類似度の評価尺度を
属性の現れかたの類似性とし、前記検索式が前記複数の
属性Ａ1 ，…，Ａr を含むなら、これら複数の属性Ａ
1 ，…，Ａr のうち、ある属性Ａs と、その他の属性Ａ
1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の強さ
と、前記ある属性Ａs とは異なる任意の属性Ａt と、前
記その他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との
共起関係の強さの差が小さいほど、属性Ａs と属性Ａt
の間の類似度が高くなるようにして、求める検索式にお
いて、重要度がより低い属性を他の属性に置換するか、
または、重要度がより低い属性を検索式から除去するか
いずれかの処理を行い、前記検索式と類似度が高い類似
検索式を得ることを特徴とする類似検索方法。 - 【請求項２】 原検索式を意味する情報が入力され、そ
の情報を解析して原検索式を得る原検索式解析部と、 前記原検索式解析部より原検索式が入力され、当該原検
索式から原属性式を抽出して原属性式集合を得る原属性
式抽出部と、 前記原属性式抽出部より原属性式集合が入力され、ある
検索式が複数の属性Ａ1 ，…，Ａr を含む時に、属性Ａ
1 ，…，Ａr のうち、ある属性Ａs とその他の属性Ａ
1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr の間の共起関係が強い
ほど、その属性Ａs の重要度が高くなるように、原属性
式の重要度を計算し、前記原属性式集合と原属性式毎の
重要度の情報を出力すると共に、原属性式集合と原属性
式毎の重要度と計算の過程で求まる原属性式の間の共起
関係の強さの情報を出力する原属性式重要度計算部と、 前記原属性式重要度計算部より、前記原属性式集合と原
属性式毎の重要度の情報が入力され、ある固定属性式集
合の優先度は、その要素である固定属性式の重要度が高
いほど高いとして、１つ以上の固定属性式集合とその優
先度を計算し、１つ以上の固定属性式集合とその優先度
を出力する固定属性式集合計算処理部と、 複数の属性の間の共起関係の強さを記憶する共起辞書
と、 前記原属性式重要度計算部より、原属性式集合と原属性
式毎の重要度と原属性式の間の共起関係の強さの情報が
入力されると共に、前記固定属性式集合がその優先度順
に入力され、前記共起辞書を参照して、類似度の評価尺
度は属性の現れかたの類似性であり、検索式の間の類似
度の計算は、ある検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を含むな
ら、属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、ある属性Ａs とその他
の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係
の強さと、前記ある属性Ａs とは異なる任意の属性Ａt
と、Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関係の
強さの差が小さいほど、属性Ａs と属性Ａt の間の類似
度が高くなるように計算するとして、原属性式集合にお
いて、重要度が低い原属性式を他の属性式に置換する
か、または、重要度が低い原属性式を原属性式集合から
除去するかいずれかの処理を行って、類似検索式を生成
し、０個以上の類似検索式とその類似度を出力する類似
検索式生成部と、 原検索式または類似検索式が入力され、データベースの
検索を行ってその検索結果を出力する検索実行部と、 前記固定属性式集合計算処理部より、１つ以上の固定属
性式集合とその優先度が入力され、前記類似検索式生成
部に、固定属性集合をその優先度の順に１つずつ渡して
０個以上の類似検索式とその類似度を受け取る呼び出し
と、前記検索実行部に類似検索式をその類似度の順に１
つずつ渡して検索結果を受けとる呼び出しの繰り返しの
制御を行い、類似検索結果を出力する検索制御部とを備
えたことを特徴とする類似検索装置。 - 【請求項３】 ある検索式が複数の属性Ａ1 ，…，Ａr
を含む時に、これら複数の属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、
ある属性Ａs とその他の属性Ａ1 ，…，Ａs- 1 Ａs+1 ，
…，Ａr の間の共起関係が強いほど、その属性Ａs の重
要度が高くなるように、重要度を計算し、 異なる検索式間の類似度の計算は、類似度の評価尺度を
属性の意味の類似性とし、検索式の間の類似度の計算
は、属性の間の意味的距離が小さいほど、高くなるよう
に計算して、 求める検索式において、重要度がより低い属性を他の属
性に置換するか、または、重要度がより低い属性を検索
式から除去するかいずれかの処理を行い、前記検索式と
類似度が高い類似検索式を得ることを特徴とする類似検
索方法。 - 【請求項４】 請求項２の類似検索装置において、 属性の間の意味的距離を記憶する意味的距離記憶部と、 原属性式集合のみを類似検索式生成部へ出力する原属性
式重要度計算部と、 原属性式集合と固定属性式集合が入力され、前記意味的
距離記憶部を参照して、類似度の評価尺度は属性の意味
の類似性であり、検索式の類似度の計算は、属性の間の
意味的距離が小さいほど、高くなるように計算する類似
検索式生成部とを備えたことを特徴とする類似検索装
置。 - 【請求項５】 ある検索式が複数の属性Ａ1 ，…，Ａr
を含む時に、これら複数の属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、
ある属性Ａs とその他の属性Ａ1 ，…，Ａs- 1 Ａs+1 ，
…，Ａr の間の共起関係が強いほど、その属性Ａs の重
要度が高くなるように、重要度を計算し、 異なる検索式間の類似度の計算は、類似度の評価尺度を
属性の現れかたの類似性と属性の意味の類似性とし、前
記検索式が前記複数の属性Ａ1 ，…，Ａr を含むなら、
これら複数の属性Ａ1 ，…，Ａr のうち、ある属性Ａs
と、その他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr と
の共起関係の強さと、前記ある属性Ａsとは異なる任意
の属性Ａt と、前記その他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａ
s+1 ，…，Ａr との共起関係の強さの差が小さいほど、
属性Ａs と属性Ａt の間の類似度が高くなるようにし、
かつ、属性の間の意味的距離が小さいほど、属性間の類
似度が高くなるように計算して、 求める検索式において、重要度がより低い属性を他の属
性に置換するか、または、重要度がより低い属性を検索
式から除去するかいずれかの処理を行い、前記検索式と
類似度が高い類似検索式を得ることを特徴とする類似検
索方法。 - 【請求項６】 請求項２の類似検索装置において、 属性の間の意味的距離を記憶する意味的距離記憶部と、 共起辞書を参照して、検索式の間の類似度の計算は、あ
る検索式が属性Ａ1 ，…，Ａr を含むなら、属性のう
ち、ある属性Ａs と、その他の属性Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａ
s+1 ，…，Ａr との共起関係の強さと、任意のある属性
Ａt と、Ａ1 ，…，Ａs-1 Ａs+1 ，…，Ａr との共起関
係の強さの差が小さいほど、属性Ａs と属性Ａt の間の
類似度が高くなるようにし、かつ、前記意味的距離記憶
部を参照して、検索式の類似度の計算は、属性の間の意
味的距離が小さいほど、類似度が高くなるように計算す
る類似検索式生成部とを備えたことを特徴とする類似検
索装置。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP33589595A JP3611913B2 (ja) | 1995-11-29 | 1995-11-29 | 類似検索方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33589595A JP3611913B2 (ja) | 1995-11-29 | 1995-11-29 | 類似検索方法および装置 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09153068A true JPH09153068A (ja) | 1997-06-10 |
| JP3611913B2 JP3611913B2 (ja) | 2005-01-19 |
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ID=18293579
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP33589595A Expired - Fee Related JP3611913B2 (ja) | 1995-11-29 | 1995-11-29 | 類似検索方法および装置 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3611913B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000067060A (ja) * | 1998-08-18 | 2000-03-03 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | ネットワーク型情報案内ディレクトリ構築方法および装置とネットワーク型情報案内ディレクトリ構築プログラムを記録した記録媒体 |
| JP2007135092A (ja) * | 2005-11-11 | 2007-05-31 | Sharp Corp | 検索支援方法及びコンテンツ再生装置 |
| JP2011248740A (ja) * | 2010-05-28 | 2011-12-08 | Nec Corp | データ出力装置、データ出力方法およびデータ出力プログラム |
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| JPH06274541A (ja) * | 1993-03-17 | 1994-09-30 | Nippon Steel Corp | 文献検索システム |
| JPH0756948A (ja) * | 1993-08-09 | 1995-03-03 | Fuji Xerox Co Ltd | 情報検索装置 |
-
1995
- 1995-11-29 JP JP33589595A patent/JP3611913B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| US9128982B2 (en) | 2010-12-23 | 2015-09-08 | Nhn Corporation | Search system and search method for recommending reduced query |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3611913B2 (ja) | 2005-01-19 |
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