JPH09231238A - テキスト検索結果表示方法及び装置 - Google Patents
テキスト検索結果表示方法及び装置Info
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- JPH09231238A JPH09231238A JP8058391A JP5839196A JPH09231238A JP H09231238 A JPH09231238 A JP H09231238A JP 8058391 A JP8058391 A JP 8058391A JP 5839196 A JP5839196 A JP 5839196A JP H09231238 A JPH09231238 A JP H09231238A
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- text
- group
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- search
- groups
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 文書検索結果に対する確認を容易として、検
索効率の向上、並びに、検索漏れの防止による検索精度
の向上を図ることができ、しかも、提示された主題情報
がデータを如何に効率的に絞り込めるかの指針にもな
り、この付加された応答情報を利用して高度な適応検索
（Relevance Feedback）を行い得る。 【解決手段】 与えられた検索条件に基いてデータベー
スを検索することにより得られたテキスト集合を各テキ
ストの主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループ
に分割し、該分割により得られた各グループのそれぞれ
について、当該グループの属性を表現する主題分類情報
を生成し、該生成された各グループの主題分類情報をグ
ループ別に区分して表示する。
索効率の向上、並びに、検索漏れの防止による検索精度
の向上を図ることができ、しかも、提示された主題情報
がデータを如何に効率的に絞り込めるかの指針にもな
り、この付加された応答情報を利用して高度な適応検索
（Relevance Feedback）を行い得る。 【解決手段】 与えられた検索条件に基いてデータベー
スを検索することにより得られたテキスト集合を各テキ
ストの主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループ
に分割し、該分割により得られた各グループのそれぞれ
について、当該グループの属性を表現する主題分類情報
を生成し、該生成された各グループの主題分類情報をグ
ループ別に区分して表示する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、文書データベー
スの検索に好適なテキスト検索結果表示方法及び装置に
係り、特に、与えられた検索条件に基いてデータベース
を検索することにより得られたテキスト集合を各テキス
トの主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループに
分割し、該分割により得られた各グループの属性を表現
する主題分類情報をグループ別に区分して表示するよう
にしたテキスト検索結果表示方法及び装置に関する。
スの検索に好適なテキスト検索結果表示方法及び装置に
係り、特に、与えられた検索条件に基いてデータベース
を検索することにより得られたテキスト集合を各テキス
トの主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループに
分割し、該分割により得られた各グループの属性を表現
する主題分類情報をグループ別に区分して表示するよう
にしたテキスト検索結果表示方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のテキスト検索結果表示装置として
は、例えば、特開平６−７６００４号公報に記載された
ものが知られている。
は、例えば、特開平６−７６００４号公報に記載された
ものが知られている。
【０００３】この装置は、データベース検索結果を格納
するデータベース検索解格納部と、前記データベース検
索解が有する複数の属性値に利用者の制御入力を加味し
て各検索解間の距離を算出する検索解間距離算出手段
と、検索解間距離を用いて検索解を利用者に指定した個
数或いは予め定められた個数のグループに分割する検索
解グループ分割手段と、所属グループの重心付近に位置
する検索解を算出するグループ代表検索解算出手段と、
各グループの代表検索解の中から特定の検索解を利用者
に選択させる代表検索解選択手段と、代表検索解が属し
ているグループ内の全検索解を表示するグループ内検索
解表示手段とから構成されている。
するデータベース検索解格納部と、前記データベース検
索解が有する複数の属性値に利用者の制御入力を加味し
て各検索解間の距離を算出する検索解間距離算出手段
と、検索解間距離を用いて検索解を利用者に指定した個
数或いは予め定められた個数のグループに分割する検索
解グループ分割手段と、所属グループの重心付近に位置
する検索解を算出するグループ代表検索解算出手段と、
各グループの代表検索解の中から特定の検索解を利用者
に選択させる代表検索解選択手段と、代表検索解が属し
ているグループ内の全検索解を表示するグループ内検索
解表示手段とから構成されている。
【０００４】すなわち、この従来装置にあっては、non-
overlapping手法で構造化された（数値）データベース
検索解をユーザーの指定した分類数に分類するもので、
分類されたグループの重心に最も近い検索解を１件ずつ
パイロットデータとして表示して利用者に希望するグル
ープを選択させ（順位付けなし）、選択されたグループ
内の全検索解をランキングせずに表示するものである。
overlapping手法で構造化された（数値）データベース
検索解をユーザーの指定した分類数に分類するもので、
分類されたグループの重心に最も近い検索解を１件ずつ
パイロットデータとして表示して利用者に希望するグル
ープを選択させ（順位付けなし）、選択されたグループ
内の全検索解をランキングせずに表示するものである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来のテキスト検索結果表示装置（検索解表示装
置）にあっては、次の理由により、フルテキストのよう
な非構造化データベースへの適用は困難であると言う問
題点があった。
うな従来のテキスト検索結果表示装置（検索解表示装
置）にあっては、次の理由により、フルテキストのよう
な非構造化データベースへの適用は困難であると言う問
題点があった。
【０００６】すなわち、このような従来装置にあって
は、グループ内の重心位置の代表検索解が表示されるた
め、代表検索解がグループ内の代表文書である場合に
は、その代表文書の内容を端的に表すものが表示され
ず、文書全体が表示されるのでグループの内容が把握し
難い。つまり、分類された各グループの主題意味を提示
するために、単なるグループの重心に最も近い検索解を
１件ずつパイロットデータとして表示するだけでは、内
容的に特定すぎる場合があり、むしろ、グループ内の共
通的な属性項目群を抽出し、利用者に提示することが好
ましい。加えて、フルテキスト検索システムの場合にあ
っては、パイロットデータとして全ての属性データをそ
のまま提示することは無意味であり、文書内容を容易に
理解できるようなパイロットデータの新しい定義が望ま
れる。
は、グループ内の重心位置の代表検索解が表示されるた
め、代表検索解がグループ内の代表文書である場合に
は、その代表文書の内容を端的に表すものが表示され
ず、文書全体が表示されるのでグループの内容が把握し
難い。つまり、分類された各グループの主題意味を提示
するために、単なるグループの重心に最も近い検索解を
１件ずつパイロットデータとして表示するだけでは、内
容的に特定すぎる場合があり、むしろ、グループ内の共
通的な属性項目群を抽出し、利用者に提示することが好
ましい。加えて、フルテキスト検索システムの場合にあ
っては、パイロットデータとして全ての属性データをそ
のまま提示することは無意味であり、文書内容を容易に
理解できるようなパイロットデータの新しい定義が望ま
れる。
【０００７】また、従来装置にあっては、グループが検
索条件に対する適合度の順に並べられないので、検索目
的に合致したグループを選択し難い。加えて、従来装置
にあっては、グループ内の解がグループへの所属度の順
に並んでいないので、グループの代表解を参照するだけ
では、グループのイメージが把握し難い場合でも、他の
解を参照してイメージを把握することが困難である。つ
まり、選択されたグループ内の全検索解をランキングせ
ずに表示する方式では、分類件数が多くなると、検索結
果への特定のために利用者の負担が大きくなる。このよ
うな負担を軽減して検索効率を向上させるためには、検
索結果への特定を促進できるようなランキング機能が望
まれる。
索条件に対する適合度の順に並べられないので、検索目
的に合致したグループを選択し難い。加えて、従来装置
にあっては、グループ内の解がグループへの所属度の順
に並んでいないので、グループの代表解を参照するだけ
では、グループのイメージが把握し難い場合でも、他の
解を参照してイメージを把握することが困難である。つ
まり、選択されたグループ内の全検索解をランキングせ
ずに表示する方式では、分類件数が多くなると、検索結
果への特定のために利用者の負担が大きくなる。このよ
うな負担を軽減して検索効率を向上させるためには、検
索結果への特定を促進できるようなランキング機能が望
まれる。
【０００８】更に、文書は複数の主題を持っているのが
通例であるため、一つの文書を一つのクラスタにしか分
類できない従来の手法では、文書分類結果の表示上では
検索結果に漏れを生じる虞れがある。そのため、文書検
索結果集合に対し主題分類を行う際に複数の異なる（主
題を表す）クラスタに属することを許すようなoverlapp
ing手法が望まれる。
通例であるため、一つの文書を一つのクラスタにしか分
類できない従来の手法では、文書分類結果の表示上では
検索結果に漏れを生じる虞れがある。そのため、文書検
索結果集合に対し主題分類を行う際に複数の異なる（主
題を表す）クラスタに属することを許すようなoverlapp
ing手法が望まれる。
【０００９】この発明は、上述の問題点に鑑みてなされ
たものであり、その目的とするところは、文書検索結果
に対する確認を容易として、検索効率の向上、並びに、
検索漏れの防止による検索精度の向上を図ることがで
き、しかも、提示された主題情報がデータを如何に効率
的に絞り込めるかの指針にもなり、この付加された応答
情報を利用して高度な適応検索（Relevance Feedback）
を行い得るようにした検索結果表示方法及び装置を提供
することにある。
たものであり、その目的とするところは、文書検索結果
に対する確認を容易として、検索効率の向上、並びに、
検索漏れの防止による検索精度の向上を図ることがで
き、しかも、提示された主題情報がデータを如何に効率
的に絞り込めるかの指針にもなり、この付加された応答
情報を利用して高度な適応検索（Relevance Feedback）
を行い得るようにした検索結果表示方法及び装置を提供
することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】この出願の請求項１（又
は請求項１３）に記載の発明は、与えられた検索条件に
基いてデータベースを検索することにより得られたテキ
スト集合を各テキストの主題分析結果を用いて自動的に
複数個のグループに分割する分割ステップ（又は手段）
と、前記分割ステップ（又は手段）によって得られた各
グループのそれぞれについて、当該グループの属性を表
現する主題分類情報を生成する生成ステップ（又は手
段）と、前記生成ステップ（又は手段）で求めた各グル
ープの主題分類情報をグループ別に区分して表示する表
示ステップ（又は手段）とを具備する、ことを特徴とす
るテキスト検索結果表示方法（又は装置）にある。
は請求項１３）に記載の発明は、与えられた検索条件に
基いてデータベースを検索することにより得られたテキ
スト集合を各テキストの主題分析結果を用いて自動的に
複数個のグループに分割する分割ステップ（又は手段）
と、前記分割ステップ（又は手段）によって得られた各
グループのそれぞれについて、当該グループの属性を表
現する主題分類情報を生成する生成ステップ（又は手
段）と、前記生成ステップ（又は手段）で求めた各グル
ープの主題分類情報をグループ別に区分して表示する表
示ステップ（又は手段）とを具備する、ことを特徴とす
るテキスト検索結果表示方法（又は装置）にある。
【００１１】ここで、『データベース』とは、ハードデ
ィスクや光ディスク等の大容量記憶媒体に記憶されたテ
キスト集合やインターネット上に存在するホームページ
等のテキスト集合がこれに相当する。
ィスクや光ディスク等の大容量記憶媒体に記憶されたテ
キスト集合やインターネット上に存在するホームページ
等のテキスト集合がこれに相当する。
【００１２】また、『主題分析』とは、テキストの内容
を端的に示す情報を生成することを意味するものであ
り、文書内のタイトル上のキーワードの集合を生成する
ものであっても良い。実施の形態においては、文書を文
書空間での特徴ベクトルで表現しているベクトル（Ｆ
ｉ）がこれに相当する。
を端的に示す情報を生成することを意味するものであ
り、文書内のタイトル上のキーワードの集合を生成する
ものであっても良い。実施の形態においては、文書を文
書空間での特徴ベクトルで表現しているベクトル（Ｆ
ｉ）がこれに相当する。
【００１３】また、『主題分類情報』とは、テキストの
グループについて、そのグループの内容を端的に示す情
報を意味する。実施の形態では、キーワード方式とテキ
スト方式との２方式が示されている。
グループについて、そのグループの内容を端的に示す情
報を意味する。実施の形態では、キーワード方式とテキ
スト方式との２方式が示されている。
【００１４】そして、この請求項１（又は請求項１３）
の発明によれば、グループを端的に表現する情報を付加
してグループ別に区分表示するので、検索結果を構成す
るグループの全体像を把握し易くなり、次の処理のため
のグループ選択が非常に容易となる。
の発明によれば、グループを端的に表現する情報を付加
してグループ別に区分表示するので、検索結果を構成す
るグループの全体像を把握し易くなり、次の処理のため
のグループ選択が非常に容易となる。
【００１５】この出願の請求項２（又は請求項１４）の
発明は、与えられた検索条件に基いてデータベースを検
索することにより得られたテキスト集合を各テキストの
主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループに分割
する分割ステップ（又は手段）と、前記分割ステップ
（又は手段）によって得られた各グループのそれぞれに
ついて、当該グループの属性を表現する主題分類情報を
生成する生成ステップ（又は手段）と、前記各グループ
のそれぞれについて、そのグループと前記検索条件との
間の適合度を求めるグループ適合度算出ステップ（又は
手段）と、前記生成ステップ（又は手段）で求めた各グ
ループの主題分析情報を、前記適合度算出ステップによ
って求めた適合度の大きい順に、グループ別に区分して
表示する表示ステップ（又は手段）とを具備する、こと
を特徴とするテキスト検索結果表示方法（又は装置）に
ある。
発明は、与えられた検索条件に基いてデータベースを検
索することにより得られたテキスト集合を各テキストの
主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループに分割
する分割ステップ（又は手段）と、前記分割ステップ
（又は手段）によって得られた各グループのそれぞれに
ついて、当該グループの属性を表現する主題分類情報を
生成する生成ステップ（又は手段）と、前記各グループ
のそれぞれについて、そのグループと前記検索条件との
間の適合度を求めるグループ適合度算出ステップ（又は
手段）と、前記生成ステップ（又は手段）で求めた各グ
ループの主題分析情報を、前記適合度算出ステップによ
って求めた適合度の大きい順に、グループ別に区分して
表示する表示ステップ（又は手段）とを具備する、こと
を特徴とするテキスト検索結果表示方法（又は装置）に
ある。
【００１６】そして、この請求項２（又は請求項１４）
の発明によれば、前記請求項１（又は請求項１３）に記
載の発明の効果に加えて、検索条件への適合度の順に表
示するので、検索目的に合致したグループをグループの
内容を確認しながら選択することができる。
の発明によれば、前記請求項１（又は請求項１３）に記
載の発明の効果に加えて、検索条件への適合度の順に表
示するので、検索目的に合致したグループをグループの
内容を確認しながら選択することができる。
【００１７】この出願の請求項３（又は請求項１５）の
発明は、与えられた検索条件に基いてデータベースを検
索することにより得られたテキスト集合を各テキストの
主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループに分割
する分割ステップ（又は手段）と、前記グループ内の各
テキストの内容の分析結果に基いて、各テキストの当該
グループに対する所属度を算出する所属度算出ステップ
（又は手段）と、前記複数個のグループの中で、テキス
ト表示対象となるグループを選択するための選択ステッ
プ（又は手段）と、前記選択ステップ（又は手段）で選
択されたグループ内のテキストを前記算出された所属度
の順に内容表示する表示ステップ（又は手段）とを具備
する、ことを特徴とするテキスト検索結果表示方法（又
は装置）にある。
発明は、与えられた検索条件に基いてデータベースを検
索することにより得られたテキスト集合を各テキストの
主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループに分割
する分割ステップ（又は手段）と、前記グループ内の各
テキストの内容の分析結果に基いて、各テキストの当該
グループに対する所属度を算出する所属度算出ステップ
（又は手段）と、前記複数個のグループの中で、テキス
ト表示対象となるグループを選択するための選択ステッ
プ（又は手段）と、前記選択ステップ（又は手段）で選
択されたグループ内のテキストを前記算出された所属度
の順に内容表示する表示ステップ（又は手段）とを具備
する、ことを特徴とするテキスト検索結果表示方法（又
は装置）にある。
【００１８】そして、この請求項３（又は請求項１５）
の発明によれば、選択されたグループ内のテキストがグ
ループへの所属度の順に表示されるので、グループの定
義が把握し易くなる。
の発明によれば、選択されたグループ内のテキストがグ
ループへの所属度の順に表示されるので、グループの定
義が把握し易くなる。
【００１９】この出願の請求項４（又は請求項１６）の
発明は、与えられた検索条件に基いてデータベースを検
索することにより得られたテキスト集合を各テキストの
主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループに分割
する分割ステップ（又は手段）と、前記グループ内の各
テキストの内容の分析結果に基いて、各テキストの前記
検索条件に対する適合度を算出する適合度算出ステップ
（又は手段）と、前記複数個のグループの中で、テキス
ト表示対象となるグループを選択するための選択ステッ
プ（又は手段）と、前記選択ステップ（又は手段）で選
択されたグループ内のテキストを前記算出された適合度
の順に内容表示する表示ステップ（又は手段）とを具備
する、ことを特徴とするテキスト検索結果表示方法（又
は装置）にある。
発明は、与えられた検索条件に基いてデータベースを検
索することにより得られたテキスト集合を各テキストの
主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループに分割
する分割ステップ（又は手段）と、前記グループ内の各
テキストの内容の分析結果に基いて、各テキストの前記
検索条件に対する適合度を算出する適合度算出ステップ
（又は手段）と、前記複数個のグループの中で、テキス
ト表示対象となるグループを選択するための選択ステッ
プ（又は手段）と、前記選択ステップ（又は手段）で選
択されたグループ内のテキストを前記算出された適合度
の順に内容表示する表示ステップ（又は手段）とを具備
する、ことを特徴とするテキスト検索結果表示方法（又
は装置）にある。
【００２０】そして、この請求項４（又は請求項１６）
の発明によれば、検索条件に適したグループを選択し、
さらにその中のテキストを検索条件の順に表示するの
で、検索結果をグループ分けしないでテキストを適合度
順に表示する場合よりも、検索条件に対して適切なテキ
ストが早く確実に表示される。
の発明によれば、検索条件に適したグループを選択し、
さらにその中のテキストを検索条件の順に表示するの
で、検索結果をグループ分けしないでテキストを適合度
順に表示する場合よりも、検索条件に対して適切なテキ
ストが早く確実に表示される。
【００２１】この出願の請求項５（又は請求項１７）の
発明は、与えられた検索条件に基いてデータベースを検
索することにより得られたテキスト集合を各テキストの
主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループに分割
する分割ステップ（又は手段）と、前記グループ内の各
テキストの内容の分析結果に基いて、各テキストの当該
グループに対する所属度を算出する所属度算出ステップ
（又は手段）と、前記グループ内の各テキストの内容の
分析結果に基いて、各テキストの前記検索条件に対する
適合度を算出する適合度算出ステップ（又は手段）と、
前記複数個のグループの中で、テキスト表示対象となる
グループを選択するための表示対象グループ選択ステッ
プ（又は手段）と、前記各グループ内のテキストを検索
条件への適合度順に表示するか、或いは当該グループへ
の所属度の順に表示するかを選択するための表示順序基
準選択ステップ（又は手段）と、前記表示対象グループ
選択ステップで選択されたグループ内のテキストを前記
表示順序基準選択手段にて選択された表示順序基準の順
に内容表示する表示ステップ（又は手段）とを具備す
る、ことを特徴とするテキスト検索結果表示方法（又は
装置）にある。
発明は、与えられた検索条件に基いてデータベースを検
索することにより得られたテキスト集合を各テキストの
主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループに分割
する分割ステップ（又は手段）と、前記グループ内の各
テキストの内容の分析結果に基いて、各テキストの当該
グループに対する所属度を算出する所属度算出ステップ
（又は手段）と、前記グループ内の各テキストの内容の
分析結果に基いて、各テキストの前記検索条件に対する
適合度を算出する適合度算出ステップ（又は手段）と、
前記複数個のグループの中で、テキスト表示対象となる
グループを選択するための表示対象グループ選択ステッ
プ（又は手段）と、前記各グループ内のテキストを検索
条件への適合度順に表示するか、或いは当該グループへ
の所属度の順に表示するかを選択するための表示順序基
準選択ステップ（又は手段）と、前記表示対象グループ
選択ステップで選択されたグループ内のテキストを前記
表示順序基準選択手段にて選択された表示順序基準の順
に内容表示する表示ステップ（又は手段）とを具備す
る、ことを特徴とするテキスト検索結果表示方法（又は
装置）にある。
【００２２】そして、この請求項５（又は請求項１７）
の発明によれば、ユーザーの目的に応じてテキストの表
示順序を変えることができる。
の発明によれば、ユーザーの目的に応じてテキストの表
示順序を変えることができる。
【００２３】この出願の請求項６（又は請求項１８）に
記載の発明は、請求項１（又は請求項１３）乃至請求項
５（又は請求項１７）のいずれかに記載のテキスト検索
結果表示方法（又は装置）において、前記前記分割ステ
ップ（又は手段）は、与えられた検索条件に基いてデー
タベースを検索することにより得られたテキスト集合
を、ファジイ・クラスタリング法を用いて複数個のグル
ープに分割する、ことを特徴とするものである。
記載の発明は、請求項１（又は請求項１３）乃至請求項
５（又は請求項１７）のいずれかに記載のテキスト検索
結果表示方法（又は装置）において、前記前記分割ステ
ップ（又は手段）は、与えられた検索条件に基いてデー
タベースを検索することにより得られたテキスト集合
を、ファジイ・クラスタリング法を用いて複数個のグル
ープに分割する、ことを特徴とするものである。
【００２４】そして、この請求項６（又は請求項１８）
に記載の発明によれば、ある検索式により探し出された
文書集合に対して自動的にorverlapping方式で主題内容
によるファジイ分類（主題分類）が行われるため、検索
漏れの防止による検索精度の向上が期待できる。
に記載の発明によれば、ある検索式により探し出された
文書集合に対して自動的にorverlapping方式で主題内容
によるファジイ分類（主題分類）が行われるため、検索
漏れの防止による検索精度の向上が期待できる。
【００２５】この出願の請求項７（又は請求項１９）に
記載の発明は、請求項１（又は請求項１３）又は請求項
２（又は請求項１４）に記載のテキスト検索結果表示方
法（又は装置）において、前記生成ステップ（又は手
段）にて生成される当該グループの属性を表現する主題
分類情報は、当該グループの属性を幾つかのキーワード
の組により表すものである、ことを特徴とするものであ
る。
記載の発明は、請求項１（又は請求項１３）又は請求項
２（又は請求項１４）に記載のテキスト検索結果表示方
法（又は装置）において、前記生成ステップ（又は手
段）にて生成される当該グループの属性を表現する主題
分類情報は、当該グループの属性を幾つかのキーワード
の組により表すものである、ことを特徴とするものであ
る。
【００２６】そして、この請求項７（又は請求項１９）
に記載の発明によれば、当該グループの属性を幾つかの
キーワードの組を通して直観的に把握することができ
る。
に記載の発明によれば、当該グループの属性を幾つかの
キーワードの組を通して直観的に把握することができ
る。
【００２７】この出願の請求項８（又は請求項２０）に
記載の発明は、請求項１（又は請求項１３）又は請求項
２（又は請求項１４）に記載のテキスト検索結果表示方
法（又は装置）において、前記生成ステップ（又は手
段）にて生成される当該グループの属性を表現する主題
分類情報は、当該グループの属性を短い文章により表す
ものであることを特徴とするものである。
記載の発明は、請求項１（又は請求項１３）又は請求項
２（又は請求項１４）に記載のテキスト検索結果表示方
法（又は装置）において、前記生成ステップ（又は手
段）にて生成される当該グループの属性を表現する主題
分類情報は、当該グループの属性を短い文章により表す
ものであることを特徴とするものである。
【００２８】そして、この請求項８（又は請求項２０）
に記載の発明によれば、当該グループの属性を短い文章
を通して誰にでも判りやすく理解させることができる。
に記載の発明によれば、当該グループの属性を短い文章
を通して誰にでも判りやすく理解させることができる。
【００２９】この出願の請求項９（又は請求項２１）に
記載の発明は、与えられた検索条件に基いてデータベー
スを検索することにより得られたテキスト集合の特徴行
列に対してファジイ・クラスタリングを行い、各文書毎
に各分類カテゴリーへの所属度を生成する所属度生成ス
テップ（又は手段）と、前記生成された所属度を用い
て、各文書を１若しくは２以上の分類カテゴリーに割り
付ける文書割り付けステップ（又は手段）と、前記複数
個の分類カテゴリーの中で、テキスト表示対象となる分
類カテゴリーを選択するための分類カテゴリー選択ステ
ップ（又は手段）と、前記分類カテゴリー選択ステップ
（又は手段）で選択された分類カテゴリー内のテキスト
をそのグループに対する適合度の順に内容表示する表示
ステップ（又は手段）とを具備する、ことを特徴とする
テキスト検索結果表示方法（又は装置）にある。
記載の発明は、与えられた検索条件に基いてデータベー
スを検索することにより得られたテキスト集合の特徴行
列に対してファジイ・クラスタリングを行い、各文書毎
に各分類カテゴリーへの所属度を生成する所属度生成ス
テップ（又は手段）と、前記生成された所属度を用い
て、各文書を１若しくは２以上の分類カテゴリーに割り
付ける文書割り付けステップ（又は手段）と、前記複数
個の分類カテゴリーの中で、テキスト表示対象となる分
類カテゴリーを選択するための分類カテゴリー選択ステ
ップ（又は手段）と、前記分類カテゴリー選択ステップ
（又は手段）で選択された分類カテゴリー内のテキスト
をそのグループに対する適合度の順に内容表示する表示
ステップ（又は手段）とを具備する、ことを特徴とする
テキスト検索結果表示方法（又は装置）にある。
【００３０】そして、この請求項９（又は請求項２１）
に記載の発明によれば、overlapping手法を用いて各文
書を１若しくは２以上の分類カテゴリーに割り付け、そ
の状態にて選択された分類カテゴリー内のテキストをそ
のグループに対する適合度の順に内容表示するため、検
索効率の向上、並びに、検索漏れの防止による検索精度
の向上を図ることができる。
に記載の発明によれば、overlapping手法を用いて各文
書を１若しくは２以上の分類カテゴリーに割り付け、そ
の状態にて選択された分類カテゴリー内のテキストをそ
のグループに対する適合度の順に内容表示するため、検
索効率の向上、並びに、検索漏れの防止による検索精度
の向上を図ることができる。
【００３１】この出願の請求項１０（又は請求項２２）
に記載の発明は、前記請求項９（又は請求項２１）に記
載の発明において、前記文書割り付けステップ（又は手
段）は、各文書をその所属度の上位ｋ個の分類カテゴリ
ーに割り付ける、ことを特徴とするものである。
に記載の発明は、前記請求項９（又は請求項２１）に記
載の発明において、前記文書割り付けステップ（又は手
段）は、各文書をその所属度の上位ｋ個の分類カテゴリ
ーに割り付ける、ことを特徴とするものである。
【００３２】そして、この請求項１０（又は請求項２
２）に記載の発明によれば、請求項９（又は請求項２
１）に記載の発明の効果に加え、各分類カテゴリーにつ
いて常に所属度の高い順に一定個数の文書を表示させる
ことができる。
２）に記載の発明によれば、請求項９（又は請求項２
１）に記載の発明の効果に加え、各分類カテゴリーにつ
いて常に所属度の高い順に一定個数の文書を表示させる
ことができる。
【００３３】この出願の請求項１１（又は請求項２３）
に記載の発明は、前記請求項９（又は請求項２１）に記
載の発明において、前記文書割り付けステップは、各文
書をある閾値α以上の所属度値を有する分類カテゴリー
に割り付ける、ことを特徴とするものである。
に記載の発明は、前記請求項９（又は請求項２１）に記
載の発明において、前記文書割り付けステップは、各文
書をある閾値α以上の所属度値を有する分類カテゴリー
に割り付ける、ことを特徴とするものである。
【００３４】そして、この請求項１１（又は請求項２
３）に記載の発明によれば、請求項９（又は請求項２
１）に記載の発明の効果に加え、各分類カテゴリーにつ
いて常にある閾値α以上の所属度値を有する文書を表示
させることができる。
３）に記載の発明によれば、請求項９（又は請求項２
１）に記載の発明の効果に加え、各分類カテゴリーにつ
いて常にある閾値α以上の所属度値を有する文書を表示
させることができる。
【００３５】この出願の請求項１２（又は請求項２４）
に記載の発明は、前記請求項９（又は請求項２１）に記
載の発明において、前記文書割り付けステップは、各文
書をカテゴリーの確率分布を考慮して分類カテゴリーに
割り付ける、ことを特徴とするものである。
に記載の発明は、前記請求項９（又は請求項２１）に記
載の発明において、前記文書割り付けステップは、各文
書をカテゴリーの確率分布を考慮して分類カテゴリーに
割り付ける、ことを特徴とするものである。
【００３６】そして、この請求項１２（又は請求項２
４）に記載の発明によれば、請求項９（又は請求項２
１）に記載の発明の効果に加え、各分類カテゴリーにつ
いてカテゴリーの確率分布を考慮して関連する文書を表
示させることができる。
４）に記載の発明によれば、請求項９（又は請求項２
１）に記載の発明の効果に加え、各分類カテゴリーにつ
いてカテゴリーの確率分布を考慮して関連する文書を表
示させることができる。
【００３７】
【発明の実施の形態】以下に、本発明方法及び装置の好
適な実施の形態を添付図面を参照しながら詳細に説明す
る。
適な実施の形態を添付図面を参照しながら詳細に説明す
る。
【００３８】先ず、本発明方法及び装置が適用されたテ
キスト検索装置の構成を図１の機能ブロック図により概
念的に示す。同図において、１は検索開始時に入力され
るべきオリジナル検索質問（Original Query）や検索絞
り込み時に入力されるべきフィードバック検索質問（Fe
edBack Query）を入力するための検索質問入力部（Quer
y Inputと記す）であり、具体的には、周知のように、
マウスやキーボード等の操作部とそれらの信号を処理す
る入力用ソフトウェアにより構成される。
キスト検索装置の構成を図１の機能ブロック図により概
念的に示す。同図において、１は検索開始時に入力され
るべきオリジナル検索質問（Original Query）や検索絞
り込み時に入力されるべきフィードバック検索質問（Fe
edBack Query）を入力するための検索質問入力部（Quer
y Inputと記す）であり、具体的には、周知のように、
マウスやキーボード等の操作部とそれらの信号を処理す
る入力用ソフトウェアにより構成される。
【００３９】２は検索対象となるテキスト集合に相当す
るテキスト（文書）データベース（Doc.DBと記す）であ
り、具体的には、ハードディスクや光ディスク等の大容
量記憶媒体に記憶されたテキスト集合やインターネット
上に存在するホームページ等のテキスト集合がこれに相
当する。
るテキスト（文書）データベース（Doc.DBと記す）であ
り、具体的には、ハードディスクや光ディスク等の大容
量記憶媒体に記憶されたテキスト集合やインターネット
上に存在するホームページ等のテキスト集合がこれに相
当する。
【００４０】３はテキスト検索システムの中枢に位置す
る検索エンジン（Search Engineと記す）であり、具体
的には、周知のように、前述の検索質問入力部１から入
力されるオリジナル検索質問（Original Query）やフィ
ードバック検索質問（FeedBack Query）を検索条件とし
て所定のアルゴリズムに従って検索式を展開し、前述の
文書データベース２から関連するテキスト集合を抽出す
るソフトウェアがこれに相当する。
る検索エンジン（Search Engineと記す）であり、具体
的には、周知のように、前述の検索質問入力部１から入
力されるオリジナル検索質問（Original Query）やフィ
ードバック検索質問（FeedBack Query）を検索条件とし
て所定のアルゴリズムに従って検索式を展開し、前述の
文書データベース２から関連するテキスト集合を抽出す
るソフトウェアがこれに相当する。
【００４１】４はこのようにして検索エンジン（Search
Engine）３により抽出された関連するテキスト集合（R
elevant Doc. Retrievedと記す）であり、後述するよう
に、このテキスト集合４が本発明における加工処理の対
象となる。
Engine）３により抽出された関連するテキスト集合（R
elevant Doc. Retrievedと記す）であり、後述するよう
に、このテキスト集合４が本発明における加工処理の対
象となる。
【００４２】５は本発明の要部に相当する加工処理部で
あり、この加工処理部５はテキスト集合４を各テキスト
の主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループに分
割する分割手段に相当するファジイ集合化部（Fuzzy Cl
usteringと記す）５ａと、こうして得られた各グループ
のそれぞれについて、当該グループの属性を表現する主
題分類情報を生成する主題分類情報生成部（Subject Ge
nerationと記す）５ｂとを中心として構成されている。
あり、この加工処理部５はテキスト集合４を各テキスト
の主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループに分
割する分割手段に相当するファジイ集合化部（Fuzzy Cl
usteringと記す）５ａと、こうして得られた各グループ
のそれぞれについて、当該グループの属性を表現する主
題分類情報を生成する主題分類情報生成部（Subject Ge
nerationと記す）５ｂとを中心として構成されている。
【００４３】ファジイ集合化部（Fuzzy Clustering）５
ａ及び主題分類情報生成部（Subject Generation）５ｂ
の作用を図２に概念的に示す。同図において、符号４で
示される実線にて囲まれた領域は検索エンジン（Search
Engine）３にて抽出されたテキスト集合（Relevant Do
c. Retrieved）の全体を表す。
ａ及び主題分類情報生成部（Subject Generation）５ｂ
の作用を図２に概念的に示す。同図において、符号４で
示される実線にて囲まれた領域は検索エンジン（Search
Engine）３にて抽出されたテキスト集合（Relevant Do
c. Retrieved）の全体を表す。
【００４４】同様にして、符号４ａ，４ｂ，４ｃで示さ
れる破線にて囲まれた３つの領域はファジイ集合化部
（Fuzzy Clustering）５にて分割された３つのグループ
のそれぞれを表す。
れる破線にて囲まれた３つの領域はファジイ集合化部
（Fuzzy Clustering）５にて分割された３つのグループ
のそれぞれを表す。
【００４５】符号Ａで示される黒塗り三角印は、検索開
始時に入力されるオリジナル検索質問（Original Quer
y）を表す。符号Ｂで示される×入り丸印は、オリジナ
ル検索質問（Original Query）Ａの入力により検索抽出
されたテキスト集合４の各構成テキストのそれぞれを表
す。
始時に入力されるオリジナル検索質問（Original Quer
y）を表す。符号Ｂで示される×入り丸印は、オリジナ
ル検索質問（Original Query）Ａの入力により検索抽出
されたテキスト集合４の各構成テキストのそれぞれを表
す。
【００４６】符号Ｃａ，Ｃｂ，Ｃｃで示される３個の白
抜き三角印は、グループ４ａ，４ｂ，４ｃの属性を表現
する主題分類情報（Group Subject）を表す。尚、これ
らの主題分類情報Ｃａ，Ｃｂ，Ｃｃは検索絞込みのため
に用いれば、フィードバック検索質問（FeedBack Quer
y）としても好適なものである。
抜き三角印は、グループ４ａ，４ｂ，４ｃの属性を表現
する主題分類情報（Group Subject）を表す。尚、これ
らの主題分類情報Ｃａ，Ｃｂ，Ｃｃは検索絞込みのため
に用いれば、フィードバック検索質問（FeedBack Quer
y）としても好適なものである。
【００４７】符号Ｄａ，Ｄｂ，Ｄｃで示される３個の黒
塗り丸印は、グループ４ａ，４ｂ，４ｃの重心を表す。
同様にして、符号Ｄで示される黒塗り四角印は、テキス
ト集合４の重心を表す。
塗り丸印は、グループ４ａ，４ｂ，４ｃの重心を表す。
同様にして、符号Ｄで示される黒塗り四角印は、テキス
ト集合４の重心を表す。
【００４８】図２から明らかなように、ファジイ集合化
部（Fuzzy Clustering）５ａは、検索の結果得られたテ
キスト集合４に対して、公知のファジイクラスタリング
処理を施すことにより、テキスト集合４を複数個（この
例では３個）のグループ４ａ，４ｂ，４ｃに分割する。
一方、主題分類情報生成部（Subject Generation）５ｂ
は、こうして得られた各グループ４ａ，４ｂ，４ｃのそ
れぞれについて、当該グループの属性を表現する主題分
類情報Ｃａ，Ｃｂ，Ｃｃを生成する。図から明らかなよ
うに、このようにして得られる当該グループの属性を表
現する主題分類情報Ｃａ，Ｃｂ，Ｃｃは、各グループ４
ａ，４ｂ，４ｃの重心Ｄａ，Ｄｂ，Ｄｃとは異なるもの
であり、まさしくそれぞれのグループの属性を端的に表
したものとなる。尚、これらのファジイ集合化部（Fuzz
y Clustering）５ａ及び主題分類情報生成部（Subject
Generation）５ｂの処理内容については、後に、更に詳
しく説明する。
部（Fuzzy Clustering）５ａは、検索の結果得られたテ
キスト集合４に対して、公知のファジイクラスタリング
処理を施すことにより、テキスト集合４を複数個（この
例では３個）のグループ４ａ，４ｂ，４ｃに分割する。
一方、主題分類情報生成部（Subject Generation）５ｂ
は、こうして得られた各グループ４ａ，４ｂ，４ｃのそ
れぞれについて、当該グループの属性を表現する主題分
類情報Ｃａ，Ｃｂ，Ｃｃを生成する。図から明らかなよ
うに、このようにして得られる当該グループの属性を表
現する主題分類情報Ｃａ，Ｃｂ，Ｃｃは、各グループ４
ａ，４ｂ，４ｃの重心Ｄａ，Ｄｂ，Ｄｃとは異なるもの
であり、まさしくそれぞれのグループの属性を端的に表
したものとなる。尚、これらのファジイ集合化部（Fuzz
y Clustering）５ａ及び主題分類情報生成部（Subject
Generation）５ｂの処理内容については、後に、更に詳
しく説明する。
【００４９】図１に戻って、６は同様に本発明の要部に
相当する検索結果提示部（Hit Windowと記す）であり、
この検索結果提示部（Hit Window）６では、前述の経過
により得られた情報（テキスト集合Ｂ、重心Ｄ、主題分
類情報Ｃ）を所定の表示態様に加工したのち、ユーザ
（Userと記す）７に対して提示する。それらの表示態様
についても、後に詳細に説明する。
相当する検索結果提示部（Hit Windowと記す）であり、
この検索結果提示部（Hit Window）６では、前述の経過
により得られた情報（テキスト集合Ｂ、重心Ｄ、主題分
類情報Ｃ）を所定の表示態様に加工したのち、ユーザ
（Userと記す）７に対して提示する。それらの表示態様
についても、後に詳細に説明する。
【００５０】尚、図１においては、実線により表された
本発明による情報の流れと破線により表された従来装置
による情報の流れとが同時に示されている。すなわち、
従来装置にあっては、検索結果提示部（Hit Window）６
では、破線矢印８に示されるように、検索の結果得られ
たテキスト集合Ｂをそのままユーザ７に提示するのみで
あり、この場合、テキスト集合Ｂに含まれるテキスト数
が多量の場合、目的とするテキストを探し出すのにユー
ザは不便を来す。これに対して、本発明にあっては、検
索結果提示部（Hit Window）６では、実線矢印９に示さ
れるように、検索の結果得られたテキスト集合Ｂのみな
らず、各分類の重心（Clustercentroids）Ｄ並びに主題
分類情報（Group Subject）Ｃまでもがユーザ７に提示
されることとなるため、特に、この主題分類情報（Grou
p Subject）Ｃを手掛かりとして、目的とするテキスト
を容易に探し出すことが可能となる。すなわち、実線矢
印１０に示されるように、このようにして得られた主題
分類情報Ｃ（図２のＣ１，Ｃ２，Ｃ３に相当する）をそ
のままフィードバック検索質問（FeedBack Query）Ｃと
して検索質問入力部（Query Input）１に与えれば（図
２の実線矢印１１に検索質問が分岐“Query Splitting"
する様子を示す）、テキスト集合４を的確に絞込み、目
的とするテキストを容易に探し出すことができ、すなわ
ち高度な適応検索（relevance feedback）を行わせるこ
とができるのである。
本発明による情報の流れと破線により表された従来装置
による情報の流れとが同時に示されている。すなわち、
従来装置にあっては、検索結果提示部（Hit Window）６
では、破線矢印８に示されるように、検索の結果得られ
たテキスト集合Ｂをそのままユーザ７に提示するのみで
あり、この場合、テキスト集合Ｂに含まれるテキスト数
が多量の場合、目的とするテキストを探し出すのにユー
ザは不便を来す。これに対して、本発明にあっては、検
索結果提示部（Hit Window）６では、実線矢印９に示さ
れるように、検索の結果得られたテキスト集合Ｂのみな
らず、各分類の重心（Clustercentroids）Ｄ並びに主題
分類情報（Group Subject）Ｃまでもがユーザ７に提示
されることとなるため、特に、この主題分類情報（Grou
p Subject）Ｃを手掛かりとして、目的とするテキスト
を容易に探し出すことが可能となる。すなわち、実線矢
印１０に示されるように、このようにして得られた主題
分類情報Ｃ（図２のＣ１，Ｃ２，Ｃ３に相当する）をそ
のままフィードバック検索質問（FeedBack Query）Ｃと
して検索質問入力部（Query Input）１に与えれば（図
２の実線矢印１１に検索質問が分岐“Query Splitting"
する様子を示す）、テキスト集合４を的確に絞込み、目
的とするテキストを容易に探し出すことができ、すなわ
ち高度な適応検索（relevance feedback）を行わせるこ
とができるのである。
【００５１】次に、以上概念的に説明したテキスト検索
装置を、さらにその画面表示態様及びそれを実現するた
めのデータ処理を中心として、図３以下の図面を参照し
て詳細に説明する。
装置を、さらにその画面表示態様及びそれを実現するた
めのデータ処理を中心として、図３以下の図面を参照し
て詳細に説明する。
【００５２】本発明に係るテキスト検索装置におけるデ
ータ処理の全体を図３のゼネラルフローチャートに示
す。尚、このゼネラルフローチャートに示される処理
は、所定のシステムメニューにおいて、そのメニュー項
目のひとつを選択することにより起動される。
ータ処理の全体を図３のゼネラルフローチャートに示
す。尚、このゼネラルフローチャートに示される処理
は、所定のシステムメニューにおいて、そのメニュー項
目のひとつを選択することにより起動される。
【００５３】同図において処理が開始されると、検索装
置を構成する画像表示器の画面上には所定の表示態様に
より検索画面が表示される（ステップ３０１）。このよ
うにして表示される検索画面の一例を図４に示す。同図
に示されるように、表示画面は縦長長方形状のウィンド
ウＷ１により構成されており、その上部略３分の１の部
分は検索質問入力領域Ａ１とされており、また下部略３
分の２の部分は検索結果出力領域Ａ２とされている。
置を構成する画像表示器の画面上には所定の表示態様に
より検索画面が表示される（ステップ３０１）。このよ
うにして表示される検索画面の一例を図４に示す。同図
に示されるように、表示画面は縦長長方形状のウィンド
ウＷ１により構成されており、その上部略３分の１の部
分は検索質問入力領域Ａ１とされており、また下部略３
分の２の部分は検索結果出力領域Ａ２とされている。
【００５４】検索質問入力領域Ａ１内には検索質問入力
用のウィンドウＷ２が設けされており、このウィンドウ
Ｗ２の上側には、入力ガイド文（Enter Query in plain
English）１２が、またその右側には、前述した検索エ
ンジン（Search Engine）３に対する起動指令を与える
ための起動ボタン（図中ＯＫと記す）１３と、検索質問
（Query）を取り消すための取り消しボタン（図中ＣＡ
ＮＣＥＬと記す）１４と、システムに対して操作支援等
を求めるためのヘルプボタン（図中ＨＥＬＰと記す）１
５とが設けられている。
用のウィンドウＷ２が設けされており、このウィンドウ
Ｗ２の上側には、入力ガイド文（Enter Query in plain
English）１２が、またその右側には、前述した検索エ
ンジン（Search Engine）３に対する起動指令を与える
ための起動ボタン（図中ＯＫと記す）１３と、検索質問
（Query）を取り消すための取り消しボタン（図中ＣＡ
ＮＣＥＬと記す）１４と、システムに対して操作支援等
を求めるためのヘルプボタン（図中ＨＥＬＰと記す）１
５とが設けられている。
【００５５】検索結果出力領域Ａ２内には検索結果出力
用のウィンドウＷ３が設けられており、このウィンドウ
Ｗ３の右側にはスクロールバー１６が設けられている。
更に、この検索結果出力領域Ａ２の下側には、検索結果
としてテキスト全文出力を要求するための全文要求ボタ
ン（図中Ｆｕｌｌ Ｔｅｘｔと記す）１７と、ＱＢＥボ
タン１８と、検索結果の分類化を要求するための分類化
要求ボタン（図中Ｇｒｏｕｐｉｎｇと記す）１９と、検
索結果としてテキスト抄録出力を要求するための抄録要
求ボタン（図中Ｓｕｍｍａｒｉｚｅと記す）２０と、画
面を検索結果初期出力状態に戻すための復帰ボタン（図
中Ｂａｃｋと記す）２１とが設けられている。
用のウィンドウＷ３が設けられており、このウィンドウ
Ｗ３の右側にはスクロールバー１６が設けられている。
更に、この検索結果出力領域Ａ２の下側には、検索結果
としてテキスト全文出力を要求するための全文要求ボタ
ン（図中Ｆｕｌｌ Ｔｅｘｔと記す）１７と、ＱＢＥボ
タン１８と、検索結果の分類化を要求するための分類化
要求ボタン（図中Ｇｒｏｕｐｉｎｇと記す）１９と、検
索結果としてテキスト抄録出力を要求するための抄録要
求ボタン（図中Ｓｕｍｍａｒｉｚｅと記す）２０と、画
面を検索結果初期出力状態に戻すための復帰ボタン（図
中Ｂａｃｋと記す）２１とが設けられている。
【００５６】尚、以上の各種のボタン１３，１４，１
５，１６，１７，１８，１９，２０，２１の操作は、カ
ーソルを希望のボタンに移動させた後、マウスのクリッ
ク操作等にて行われることは言うまでもない。
５，１６，１７，１８，１９，２０，２１の操作は、カ
ーソルを希望のボタンに移動させた後、マウスのクリッ
ク操作等にて行われることは言うまでもない。
【００５７】そして、入力ガイド文（Enter Query in p
lain English）１２に従って、キーボードから検索質問
を自然語（特に、この例では英語）にて、例えば、“I
wantto know Clinton's political condition.”の如く
に入力すると、この入力された検索質問２２はウィンド
ウＷ２内に表示されることとなる。
lain English）１２に従って、キーボードから検索質問
を自然語（特に、この例では英語）にて、例えば、“I
wantto know Clinton's political condition.”の如く
に入力すると、この入力された検索質問２２はウィンド
ウＷ２内に表示されることとなる。
【００５８】この状態において、起動ボタン（図中ＯＫ
と記す）１３が操作されると、図３に戻って、検索／表
示処理が実行され、検索エンジン（Search Engine）３
が起動されて、検索質問に関連するテキスト集合４が文
書データベース２より抽出され、この抽出されたテキス
ト集合の各構成テキストは検索質問２２との適合度の高
い順にソートされ、そのタイトル２３のみがウィンドウ
Ｗ３内に表示される（ステップ３０２）。また、各テキ
ストのタイトル２３の先頭部分には、当該テキストの検
索質問に対する適合度を三段階（『高』、『中』、
『低』）に区分して表す適合度マーク２４ａ，２４ｂ，
２４ｃが表示される。ここで、黒色塗り潰しの丸印にて
示される適合度マーク２４ａは適合度『高』に、灰色塗
り潰しの丸印にて示される適合度マーク２４ｂは適合度
『中』に、白抜きの丸印にて示される適合度マーク２４
ｃは適合度『低』にそれぞれ対応している。
と記す）１３が操作されると、図３に戻って、検索／表
示処理が実行され、検索エンジン（Search Engine）３
が起動されて、検索質問に関連するテキスト集合４が文
書データベース２より抽出され、この抽出されたテキス
ト集合の各構成テキストは検索質問２２との適合度の高
い順にソートされ、そのタイトル２３のみがウィンドウ
Ｗ３内に表示される（ステップ３０２）。また、各テキ
ストのタイトル２３の先頭部分には、当該テキストの検
索質問に対する適合度を三段階（『高』、『中』、
『低』）に区分して表す適合度マーク２４ａ，２４ｂ，
２４ｃが表示される。ここで、黒色塗り潰しの丸印にて
示される適合度マーク２４ａは適合度『高』に、灰色塗
り潰しの丸印にて示される適合度マーク２４ｂは適合度
『中』に、白抜きの丸印にて示される適合度マーク２４
ｃは適合度『低』にそれぞれ対応している。
【００５９】以後、図３に戻って、システム側において
は文書処理機能の選択を待機する状態となる（ステップ
３０３）。この状態において、図４の画面に示される分
類化要求ボタン（Ｇｒｏｕｐｉｎｇ）１９が操作される
と、本発明の要部である分類化処理が実行される（ステ
ップ３０６）。
は文書処理機能の選択を待機する状態となる（ステップ
３０３）。この状態において、図４の画面に示される分
類化要求ボタン（Ｇｒｏｕｐｉｎｇ）１９が操作される
と、本発明の要部である分類化処理が実行される（ステ
ップ３０６）。
【００６０】分類化処理の詳細を図５に示す。同図にお
いて処理が開始されると、所定の案内画面を提示するこ
とにより、分類グループ数ｇの指定を待機する状態とな
る（ステップ５０１）。この状態において、分類グルー
プ数ｇの指定（この例では『５』）が完了すると、本発
明の特徴部分である文書特徴量の抽出処理（ステップ５
０２）、ファジイ・クラスタリング処理（Fuzzy Cluste
ringと記す）（ステップ５０３）、及び主題分類情報の
生成処理（ステップ５０４）が順に実行される。
いて処理が開始されると、所定の案内画面を提示するこ
とにより、分類グループ数ｇの指定を待機する状態とな
る（ステップ５０１）。この状態において、分類グルー
プ数ｇの指定（この例では『５』）が完了すると、本発
明の特徴部分である文書特徴量の抽出処理（ステップ５
０２）、ファジイ・クラスタリング処理（Fuzzy Cluste
ringと記す）（ステップ５０３）、及び主題分類情報の
生成処理（ステップ５０４）が順に実行される。
【００６１】文書特徴量の抽出処理（ステップ５０２）
では、次のようにして、文書抽象化と文書特徴ベクトル
の生成が行われる。文書は重み付けられた語の集合（語
を構成要素とするベクトル）によって表され、文書の集
合は語を構成要素とする行列として表される。そのた
め、各文書の特徴となる単語（重要語）を自動的に切り
出し、単語の種類を次元ｍとし、各要素が文書単位の単
語の出現頻度に比例するようなベクトル表現Ｆｉを用い
ることによって、文書は数１の如くに抽象化される。
では、次のようにして、文書抽象化と文書特徴ベクトル
の生成が行われる。文書は重み付けられた語の集合（語
を構成要素とするベクトル）によって表され、文書の集
合は語を構成要素とする行列として表される。そのた
め、各文書の特徴となる単語（重要語）を自動的に切り
出し、単語の種類を次元ｍとし、各要素が文書単位の単
語の出現頻度に比例するようなベクトル表現Ｆｉを用い
ることによって、文書は数１の如くに抽象化される。
【００６２】
【数１】 文書ベクトル集合の例を表１に示す。この例では、文書
集合の構成文書（Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３…）のそれぞれに含
まれる重要語（Clinton,Singapore,China…）の重み
（例えば、頻度）が示されている。
集合の構成文書（Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３…）のそれぞれに含
まれる重要語（Clinton,Singapore,China…）の重み
（例えば、頻度）が示されている。
【００６３】
【表１】 表１に示される文書ベクトル集合を文書空間に展開した
例を図６に示す。この例では、前述の重要語（Clinton,
Singapore,China…）を座標軸とする文書空間に文書集
合の各構成文書（Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３…）が展開されてい
る。
例を図６に示す。この例では、前述の重要語（Clinton,
Singapore,China…）を座標軸とする文書空間に文書集
合の各構成文書（Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３…）が展開されてい
る。
【００６４】続くファジイ・クラスタリング処理（ステ
ップ５０３）では、検索結果としての文書集合の特徴行
列に対し、公知のＦＣＭ法を用いてファジイ・クラスタ
リングを行うことにより、次の２種類の分類情報（Ｖ
ｃ，Ｕｉ）が生成される。
ップ５０３）では、検索結果としての文書集合の特徴行
列に対し、公知のＦＣＭ法を用いてファジイ・クラスタ
リングを行うことにより、次の２種類の分類情報（Ｖ
ｃ，Ｕｉ）が生成される。
【００６５】１） 各分類の代表文書特徴ベクトルＶｃ
【数２】 ２） 各文書の各分類カテゴリーへの所属度Ｕｉ
【数３】 文書分類所属度の例を表２に示す。この例では、各文書
の所属度（Ｕ１，Ｕ２，Ｕ３…）が各分類グループ（Ｇ
１，Ｇ２，Ｇ３…）毎に示されている。
の所属度（Ｕ１，Ｕ２，Ｕ３…）が各分類グループ（Ｇ
１，Ｇ２，Ｇ３…）毎に示されている。
【００６６】
【表２】 続く分類主題情報の生成処理（ステップ５０４）では、
次の２種類の方式により、分類主題情報の生成が行われ
る。
次の２種類の方式により、分類主題情報の生成が行われ
る。
【００６７】１） キーワード方式 このキーワード方式は、各分類グループの主題を幾つか
のキーワードの組み合わせにより表現する方式であり、
その際に、キーワードの抽出には次の２種類の方式が考
えられる。第１の方式は、該当分類の代表文書ベクトル
Ｖｃにおける重みの高い要素の単語を順番にｋ個抽出し
てそれらの単語をそのグループの主題を表す情報として
用いるものである。第２の方式は、該当分類の文書集合
に対して所属度の高い順にｒ個の文書ベクトルを選出
し、そのｒ個の文書ベクトル集合において出現文書数の
高いものから順にｋ個の単語を抽出して、そのグループ
の主題情報を表す情報として用いるものである。
のキーワードの組み合わせにより表現する方式であり、
その際に、キーワードの抽出には次の２種類の方式が考
えられる。第１の方式は、該当分類の代表文書ベクトル
Ｖｃにおける重みの高い要素の単語を順番にｋ個抽出し
てそれらの単語をそのグループの主題を表す情報として
用いるものである。第２の方式は、該当分類の文書集合
に対して所属度の高い順にｒ個の文書ベクトルを選出
し、そのｒ個の文書ベクトル集合において出現文書数の
高いものから順にｋ個の単語を抽出して、そのグループ
の主題情報を表す情報として用いるものである。
【００６８】２） テキスト方式 このテキスト方式では、上記のキーワード方式で主題情
報を生成するために選出されたｒ個の文書の先頭段落の
テキスト（タイトルを含む）に対し、キーワード方式で
得られたキーワード主題情報を利用して文単位で文字列
照合によりそれらのキーワードを最も多く所有するテキ
ストを抽出し、そのテキスト文をそのグループの主題情
報として用いるものである。
報を生成するために選出されたｒ個の文書の先頭段落の
テキスト（タイトルを含む）に対し、キーワード方式で
得られたキーワード主題情報を利用して文単位で文字列
照合によりそれらのキーワードを最も多く所有するテキ
ストを抽出し、そのテキスト文をそのグループの主題情
報として用いるものである。
【００６９】このようにして得られた各グループの主題
情報、すなわち分類主題情報（前述のキーワード群又は
タイトル文等）は、後述するように、所定の提示順番に
てユーザに提示されることとなる。ここで、検索された
文書ｉの検索質問に対する適合度をＲｉ、分類グループ
の検索式への適合度をＧＲｃとすると、両者間には数４
の関係が成立する。
情報、すなわち分類主題情報（前述のキーワード群又は
タイトル文等）は、後述するように、所定の提示順番に
てユーザに提示されることとなる。ここで、検索された
文書ｉの検索質問に対する適合度をＲｉ、分類グループ
の検索式への適合度をＧＲｃとすると、両者間には数４
の関係が成立する。
【００７０】
【数４】 ここで、数４に示された、グループｃに対して所属度の
高い順に選出された文書数ｒｃ（ｃ＝１，…，ｇ；ｇ：
分類数）の求め方を図７のフローチャートに示す。同図
において、処理が開始されると、ｒｃの初期化（ｒｃ＝
０）を行ったのち（ステップ７０１）、文書ｉの所属度
の行データＵｉに対して最大の所属度が求められ（ステ
ップ７０２）、その最大値と対応しているグループｃの
メンバ数ｒｃが加算され（ステップ７０３）、以上の処
理（ステップ７０２，７０３）がｉを＋１づつ加算しつ
つ（ステップ７０４）、その加算値がｉ＝ｎ（文書数）
となるまで（ステップ７０５ＹＥＳ）繰り返されて、そ
の結果ｒｃの値が最終的に求められることとなる。
高い順に選出された文書数ｒｃ（ｃ＝１，…，ｇ；ｇ：
分類数）の求め方を図７のフローチャートに示す。同図
において、処理が開始されると、ｒｃの初期化（ｒｃ＝
０）を行ったのち（ステップ７０１）、文書ｉの所属度
の行データＵｉに対して最大の所属度が求められ（ステ
ップ７０２）、その最大値と対応しているグループｃの
メンバ数ｒｃが加算され（ステップ７０３）、以上の処
理（ステップ７０２，７０３）がｉを＋１づつ加算しつ
つ（ステップ７０４）、その加算値がｉ＝ｎ（文書数）
となるまで（ステップ７０５ＹＥＳ）繰り返されて、そ
の結果ｒｃの値が最終的に求められることとなる。
【００７１】このようにして、分類主題情報の生成（提
示順番の決定を含む）が完了すると（ステップ５０
４）、求められた主題分類情報を用いた検索結果の動的
表示処理が開始される（ステップ５０５）。
示順番の決定を含む）が完了すると（ステップ５０
４）、求められた主題分類情報を用いた検索結果の動的
表示処理が開始される（ステップ５０５）。
【００７２】検索結果の動的表示処理の詳細を図８のフ
ローチャートに示す。同図において処理が開始される
と、検索装置を構成する画像表示器の画面上に設定され
た検索結果出力領域Ａ２は、図９又は図１０に示される
ように、上下に２分割され、これにより主題分類情報表
示用ウィンドウ（Subject Window）Ｗ４と検索結果出力
用ウィンドウ（Hit Window）Ｗ５とが現れる。そして、
主題分類情報表示用ウィンドウ（Subject Window）Ｗ４
において、所定の表示態様により、各分類主題情報の提
示が行われる（ステップ８０１）。前述したように、こ
の各分類主題情報の提示は、キーワード方式とテキスト
方式とで行われる。
ローチャートに示す。同図において処理が開始される
と、検索装置を構成する画像表示器の画面上に設定され
た検索結果出力領域Ａ２は、図９又は図１０に示される
ように、上下に２分割され、これにより主題分類情報表
示用ウィンドウ（Subject Window）Ｗ４と検索結果出力
用ウィンドウ（Hit Window）Ｗ５とが現れる。そして、
主題分類情報表示用ウィンドウ（Subject Window）Ｗ４
において、所定の表示態様により、各分類主題情報の提
示が行われる（ステップ８０１）。前述したように、こ
の各分類主題情報の提示は、キーワード方式とテキスト
方式とで行われる。
【００７３】キーワード方式による表示画面の一例を図
９に示す。尚、この例では、検索されたテキスト集合が
５個の分類グループに分割されている。同図に示される
ように、主題分類情報表示用ウィンドウ（Subject Wind
ow）Ｗ４内には、その左縁部に沿うようにして、分類グ
ループ番号『１』〜分類グループ番号『５』に対応する
５個のグループボタン２５〜２９が上下一列に配置され
ており、それらのグループボタン２５〜２９の右側に
は、当該分類グループの主題を的確に表すキーワード群
３０〜３４が配列されている。この例では、分類グルー
プ番号『１』に対応するグループボタン２５の右側に
は、キーワード群３０として、“SINGAPORE;CANE;PUNIS
H;US”が表示されており、分類グループ番号『２』に対
応するグループボタン２６の右側には、キーワード群３
１として、“DALAILAMA;MEET;CHINA;TIBET”が表示され
ており、分類グループ番号『３』に対応するグループボ
タン２７の右側には、キーワード群３２として、“MEE
T;LEADER;GOVERNMENT;OFFICIAL”が表示されており、分
類グループ番号『４』に対応するグループボタン２８の
右側には、キーワード群３３として、“NIXON;NATION;S
INGAPORE;DIRECTIVE”が表示されており、分類グループ
番号『５』に対応するグループボタン２９の右側には、
キーワード群３４として、“QUESTION;CHARACTER;PEOPL
E;POLITICS”が表示されている。
９に示す。尚、この例では、検索されたテキスト集合が
５個の分類グループに分割されている。同図に示される
ように、主題分類情報表示用ウィンドウ（Subject Wind
ow）Ｗ４内には、その左縁部に沿うようにして、分類グ
ループ番号『１』〜分類グループ番号『５』に対応する
５個のグループボタン２５〜２９が上下一列に配置され
ており、それらのグループボタン２５〜２９の右側に
は、当該分類グループの主題を的確に表すキーワード群
３０〜３４が配列されている。この例では、分類グルー
プ番号『１』に対応するグループボタン２５の右側に
は、キーワード群３０として、“SINGAPORE;CANE;PUNIS
H;US”が表示されており、分類グループ番号『２』に対
応するグループボタン２６の右側には、キーワード群３
１として、“DALAILAMA;MEET;CHINA;TIBET”が表示され
ており、分類グループ番号『３』に対応するグループボ
タン２７の右側には、キーワード群３２として、“MEE
T;LEADER;GOVERNMENT;OFFICIAL”が表示されており、分
類グループ番号『４』に対応するグループボタン２８の
右側には、キーワード群３３として、“NIXON;NATION;S
INGAPORE;DIRECTIVE”が表示されており、分類グループ
番号『５』に対応するグループボタン２９の右側には、
キーワード群３４として、“QUESTION;CHARACTER;PEOPL
E;POLITICS”が表示されている。
【００７４】また、これらの主題分類情報は、先に求め
られた提示順番に従い、検索質問（Query)との適合度の
高いものから順に配列されている。すなわち、この例で
は、分類グループ番号『１』にて象徴される主題が最も
検索質問との適合度が高く、分類グループ番号『５』に
て象徴される主題が最も検索質問との適合度が低いこと
となる。従って、ユーザー７は主題分類情報表示用ウィ
ンドウ（Subject Window）Ｗ４内の表示順番から、自分
の探している情報に最も近い分類グループを容易に知る
ことができ、しかもそれぞれの内容を端的に表すキーワ
ード群３０〜３４の内容に基いて、各分類グループの主
題を大まかに確認することができる。そして、後に詳し
く説明するように、分類結果表示処理（ステップ８０
２）を起動することにより、当初の検索質問に沿うよう
にして、検索絞り込みを効率よく行うことができる。
られた提示順番に従い、検索質問（Query)との適合度の
高いものから順に配列されている。すなわち、この例で
は、分類グループ番号『１』にて象徴される主題が最も
検索質問との適合度が高く、分類グループ番号『５』に
て象徴される主題が最も検索質問との適合度が低いこと
となる。従って、ユーザー７は主題分類情報表示用ウィ
ンドウ（Subject Window）Ｗ４内の表示順番から、自分
の探している情報に最も近い分類グループを容易に知る
ことができ、しかもそれぞれの内容を端的に表すキーワ
ード群３０〜３４の内容に基いて、各分類グループの主
題を大まかに確認することができる。そして、後に詳し
く説明するように、分類結果表示処理（ステップ８０
２）を起動することにより、当初の検索質問に沿うよう
にして、検索絞り込みを効率よく行うことができる。
【００７５】テキスト方式による表示画面の一例を図１
０に示す。尚、この例でも、検索されたテキスト集合が
５個の分類グループに分割されている。同図に示される
ように、主題分類情報表示用ウィンドウ（Subject Wind
ow）Ｗ４内には、その左縁部に沿うようにして、分類グ
ループ番号『１』〜分類グループ番号『５』に対応する
５個のグループボタン２５〜２９が上下一列に配置され
ており、それらのグループボタン２５〜２９の右側に
は、当該分類グループの主題を的確に表す短いテキスト
文３５〜３９が配列されている。この例では、分類グル
ープ番号『１』に対応するグループボタン２５の右側に
は、テキスト文３５として、“Clinton Protest Singap
ore Caning. Mulls Response ”が表示されており、分
類グループ番号『２』に対応するグループボタン２６の
右側には、テキスト文３６として、“Clinton Meets Wi
th Dalai Lama”が表示されており、分類グループ番号
『３』に対応するグループボタン２７の右側には、テキ
スト文３７として、“IndianLeader Meet Clinton”が
表示されており、分類グループ番号『４』に対応するグ
ループボタン２８の右側には、テキスト文３８として、
“Nixon Had LivingWill”が表示されており、分類グ
ループ番号『５』に対応するグループボタン２９の右側
には、テキスト文３９として、“Clinton News Confere
ns-Text”が表示されている。
０に示す。尚、この例でも、検索されたテキスト集合が
５個の分類グループに分割されている。同図に示される
ように、主題分類情報表示用ウィンドウ（Subject Wind
ow）Ｗ４内には、その左縁部に沿うようにして、分類グ
ループ番号『１』〜分類グループ番号『５』に対応する
５個のグループボタン２５〜２９が上下一列に配置され
ており、それらのグループボタン２５〜２９の右側に
は、当該分類グループの主題を的確に表す短いテキスト
文３５〜３９が配列されている。この例では、分類グル
ープ番号『１』に対応するグループボタン２５の右側に
は、テキスト文３５として、“Clinton Protest Singap
ore Caning. Mulls Response ”が表示されており、分
類グループ番号『２』に対応するグループボタン２６の
右側には、テキスト文３６として、“Clinton Meets Wi
th Dalai Lama”が表示されており、分類グループ番号
『３』に対応するグループボタン２７の右側には、テキ
スト文３７として、“IndianLeader Meet Clinton”が
表示されており、分類グループ番号『４』に対応するグ
ループボタン２８の右側には、テキスト文３８として、
“Nixon Had LivingWill”が表示されており、分類グ
ループ番号『５』に対応するグループボタン２９の右側
には、テキスト文３９として、“Clinton News Confere
ns-Text”が表示されている。
【００７６】また、これらの主題分類情報についても、
先に求められた提示順番に従い、検索質問（Query)との
適合度の高いものから順に配列されている。すなわち、
この例では、分類グループ番号『１』にて象徴される分
類グループの主題が最も検索質問との適合度が高く、分
類グループ番号『５』にて象徴される分類グループの主
題が最も検索質問との適合度が低いこととなる。従っ
て、ユーザー７は主題分類情報表示用ウィンドウ（Subj
ect Window）Ｗ４内の表示順番から、自分の探している
情報に最も近い分類グループを容易に知ることができ、
しかもそれぞれの内容を端的に表すテキスト文３５〜３
９の内容に基いて、各分類グループの主題を大まかに確
認することができる。そして、後に詳しく説明するよう
に、分類結果表示処理（ステップ８０２）を起動するこ
とにより、当初の検索質問に沿うようにして、検索絞り
込みを効率よく行うことができる。
先に求められた提示順番に従い、検索質問（Query)との
適合度の高いものから順に配列されている。すなわち、
この例では、分類グループ番号『１』にて象徴される分
類グループの主題が最も検索質問との適合度が高く、分
類グループ番号『５』にて象徴される分類グループの主
題が最も検索質問との適合度が低いこととなる。従っ
て、ユーザー７は主題分類情報表示用ウィンドウ（Subj
ect Window）Ｗ４内の表示順番から、自分の探している
情報に最も近い分類グループを容易に知ることができ、
しかもそれぞれの内容を端的に表すテキスト文３５〜３
９の内容に基いて、各分類グループの主題を大まかに確
認することができる。そして、後に詳しく説明するよう
に、分類結果表示処理（ステップ８０２）を起動するこ
とにより、当初の検索質問に沿うようにして、検索絞り
込みを効率よく行うことができる。
【００７７】次に、先に説明したファジイ・クラスタリ
ングにより得られた各文書の各分類グループへの所属度
Ｕｉを用いた、検索結果の最終表示のための処理につい
て詳細に説明する。尚、この例では、分類結果の最終表
示のためには３種類の処理が用意されており、これらの
処理は図９又は図１０に示される画面において、グルー
プボタン２５〜２９のいずれか一つを操作することによ
り起動される（ステップ８０２）。
ングにより得られた各文書の各分類グループへの所属度
Ｕｉを用いた、検索結果の最終表示のための処理につい
て詳細に説明する。尚、この例では、分類結果の最終表
示のためには３種類の処理が用意されており、これらの
処理は図９又は図１０に示される画面において、グルー
プボタン２５〜２９のいずれか一つを操作することによ
り起動される（ステップ８０２）。
【００７８】先に説明したように、本発明では検索結果
としての文書集合の特徴行列に対し、ＦＣＭ法を用いて
ファジイ・クラスタリングを行い、それにより各文書の
各分類カテゴリーへの所属度Ｕｉが求められている。今
仮に、５個の文書（００１，００２，００３，００４，
００５）が存在し、それらの文書のそれぞれについて３
個の分類カテゴリ（カテゴリ１、カテゴリ２、カテゴリ
３）のそれぞれに対する所属度が表３の通りであると想
定する。
としての文書集合の特徴行列に対し、ＦＣＭ法を用いて
ファジイ・クラスタリングを行い、それにより各文書の
各分類カテゴリーへの所属度Ｕｉが求められている。今
仮に、５個の文書（００１，００２，００３，００４，
００５）が存在し、それらの文書のそれぞれについて３
個の分類カテゴリ（カテゴリ１、カテゴリ２、カテゴリ
３）のそれぞれに対する所属度が表３の通りであると想
定する。
【００７９】
【表３】 以上の前提の元に、ファジイ分類結果の３種類の表示処
理（１）〜（３）を説明する。
理（１）〜（３）を説明する。
【００８０】（１） 各文書の所属度の上位ｋ個の分類
カテゴリーへ割り付ける場合 この表示処理にあっては、各文書（００１〜００５）は
所属度の高いものから順に選ばれたｋ個の分類カテゴリ
に割り当てられる。例えば、ｋ＝１とすると（２値化方
式）、文書（００１）については最大所属度０．５０で
あるカテゴリ１に、文書（００２）については最大所属
度０．６０であるカテゴリ１に、文書（００３）につい
ては最大所属度０．８０であるカテゴリ２に、文書（０
０４）については最大所属度０．４１であるカテゴリ３
に、文書（００５）については最大所属度０．５５であ
るカテゴリ３にそれぞれ割り付けられる。これを分類カ
テゴリ（Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３）別に整理すると、 カテゴリＧ１＝（００１，００２） ；Ｎ１＝２ カテゴリＧ２＝（００３） ；Ｎ２＝１ カテゴリＧ３＝（００４，００５） ；Ｎ３＝２ となり、分類グループＧ１に含まれる文書数Ｎ１は２
個、分類グループＧ２に含まれる文書数Ｎ２は１個、分
類グループ３に含まれる文書数Ｎ３は２個とされる。そ
して、このようにして各カテゴリに属することとされた
文書が、後に詳細に説明するように、グループ番号の指
定と共に検索結果出力用ウィンドウ（HitWindow）Ｗ５
内に表示されることとなる。
カテゴリーへ割り付ける場合 この表示処理にあっては、各文書（００１〜００５）は
所属度の高いものから順に選ばれたｋ個の分類カテゴリ
に割り当てられる。例えば、ｋ＝１とすると（２値化方
式）、文書（００１）については最大所属度０．５０で
あるカテゴリ１に、文書（００２）については最大所属
度０．６０であるカテゴリ１に、文書（００３）につい
ては最大所属度０．８０であるカテゴリ２に、文書（０
０４）については最大所属度０．４１であるカテゴリ３
に、文書（００５）については最大所属度０．５５であ
るカテゴリ３にそれぞれ割り付けられる。これを分類カ
テゴリ（Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３）別に整理すると、 カテゴリＧ１＝（００１，００２） ；Ｎ１＝２ カテゴリＧ２＝（００３） ；Ｎ２＝１ カテゴリＧ３＝（００４，００５） ；Ｎ３＝２ となり、分類グループＧ１に含まれる文書数Ｎ１は２
個、分類グループＧ２に含まれる文書数Ｎ２は１個、分
類グループ３に含まれる文書数Ｎ３は２個とされる。そ
して、このようにして各カテゴリに属することとされた
文書が、後に詳細に説明するように、グループ番号の指
定と共に検索結果出力用ウィンドウ（HitWindow）Ｗ５
内に表示されることとなる。
【００８１】以上の表示処理（１）を実現するためのプ
ログラムの一例を図１１に示す。同図において処理が開
始されると、ｋ値の設定処理（ステップ１１０１）及び
ｉ，ｃ，Ｎｃの初期化処理（ステップ１１０２）を実行
した後、文書ｉの所属度行データｉに対するソート処理
（ステップ１１０３）、最大所属度データ値から順にｋ
個のグループ番号を抽出する処理（ステップ１１０
４）、及び該当するｋ個のグループに文書ｉを登録する
と同時にメンバ数を加算する処理（ステップ１１０５）
が、文書番号ｉがｎになるまで繰り返され（ステップ１
１０６）、文書番号ｉがｎに達すると各グループ毎の文
書割り付け結果を出力して処理が終了（ステップ１１０
７）する。
ログラムの一例を図１１に示す。同図において処理が開
始されると、ｋ値の設定処理（ステップ１１０１）及び
ｉ，ｃ，Ｎｃの初期化処理（ステップ１１０２）を実行
した後、文書ｉの所属度行データｉに対するソート処理
（ステップ１１０３）、最大所属度データ値から順にｋ
個のグループ番号を抽出する処理（ステップ１１０
４）、及び該当するｋ個のグループに文書ｉを登録する
と同時にメンバ数を加算する処理（ステップ１１０５）
が、文書番号ｉがｎになるまで繰り返され（ステップ１
１０６）、文書番号ｉがｎに達すると各グループ毎の文
書割り付け結果を出力して処理が終了（ステップ１１０
７）する。
【００８２】（２） ある閾値α以上の所属度値を有す
る分類カテゴリに割り付ける場合 この表示処理にあっては、各文書（００１〜００５）は
ある閾値α以上の所属度値を有する分類カテゴリに割り
付けられる。ここで、αとしては、例えば１／ｇ（ｇ：
分類数）とすることが考えられる。表３に示される例で
は、ｇ＝３、α＝０．３３となるため、文書（００１）
については所属度値が０．３３以上であるカテゴリ１
に、文書（００２）については同様な理由でカテゴリ１
に、文書（００３）については同様な理由でカテゴリ２
に、文書（００４）については同様な理由でカテゴリ２
とカテゴリ３に、文書（００５）については同様な理由
でカテゴリ１とカテゴリ３に割り付けられる。これを分
類カテゴリ（Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３）別に整理すると、 カテゴリＧ１＝（００１，００２，００５） ；Ｎ１＝３ カテゴリＧ２＝（００３，００４） ；Ｎ２＝２ カテゴリＧ３＝（００４，００５） ；Ｎ３＝２ となり、分類グループＧ１に含まれる文書数Ｎ１は３
個、分類グループＧ２に含まれる文書数Ｎ２は２個、分
類グループ３に含まれる文書数Ｎ３は２個とされる。そ
して、このようにして各カテゴリに属することとされた
文書が、後に詳細に説明するように、グループ番号の指
定と共に検索結果出力用ウィンドウ（HitWindow）Ｗ５
内に表示されることとなる。
る分類カテゴリに割り付ける場合 この表示処理にあっては、各文書（００１〜００５）は
ある閾値α以上の所属度値を有する分類カテゴリに割り
付けられる。ここで、αとしては、例えば１／ｇ（ｇ：
分類数）とすることが考えられる。表３に示される例で
は、ｇ＝３、α＝０．３３となるため、文書（００１）
については所属度値が０．３３以上であるカテゴリ１
に、文書（００２）については同様な理由でカテゴリ１
に、文書（００３）については同様な理由でカテゴリ２
に、文書（００４）については同様な理由でカテゴリ２
とカテゴリ３に、文書（００５）については同様な理由
でカテゴリ１とカテゴリ３に割り付けられる。これを分
類カテゴリ（Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３）別に整理すると、 カテゴリＧ１＝（００１，００２，００５） ；Ｎ１＝３ カテゴリＧ２＝（００３，００４） ；Ｎ２＝２ カテゴリＧ３＝（００４，００５） ；Ｎ３＝２ となり、分類グループＧ１に含まれる文書数Ｎ１は３
個、分類グループＧ２に含まれる文書数Ｎ２は２個、分
類グループ３に含まれる文書数Ｎ３は２個とされる。そ
して、このようにして各カテゴリに属することとされた
文書が、後に詳細に説明するように、グループ番号の指
定と共に検索結果出力用ウィンドウ（HitWindow）Ｗ５
内に表示されることとなる。
【００８３】以上の表示処理（２）を実現するためのプ
ログラムの一例を図１２に示す。同図において処理が開
始されると、α値の設定処理（ステップ１２０１）及び
ｉ，ｃ，Ｎｃの初期化処理（ステップ１２０２）を実行
した後、文書ｉの所属度行データｉに対するｕｉｃ＞α
のグループ番号を抽出する処理（ステップ１２０３）、
該当する各グループに文書ｉを登録すると同時にメンバ
数を加算する処理（ステップ１２０４）が、文書番号ｉ
がｎになるまで繰り返され（ステップ１２０５）、文書
番号ｉがｎに達すると各グループ毎の文書割り付け結果
を出力して処理が終了（ステップ１２０６）する。
ログラムの一例を図１２に示す。同図において処理が開
始されると、α値の設定処理（ステップ１２０１）及び
ｉ，ｃ，Ｎｃの初期化処理（ステップ１２０２）を実行
した後、文書ｉの所属度行データｉに対するｕｉｃ＞α
のグループ番号を抽出する処理（ステップ１２０３）、
該当する各グループに文書ｉを登録すると同時にメンバ
数を加算する処理（ステップ１２０４）が、文書番号ｉ
がｎになるまで繰り返され（ステップ１２０５）、文書
番号ｉがｎに達すると各グループ毎の文書割り付け結果
を出力して処理が終了（ステップ１２０６）する。
【００８４】（３） カテゴリの確率分布を考慮して分
類カテゴリに割り付ける場合 この表示処理にあっては、各文書（００１〜００５）は
カテゴリの確率分布を考慮して分類カテゴリに割り付け
られる。ここで、文書の分類カテゴリーの確率分布（Ｐ
ｃ）は数５に従って求められ、また分類ｃの文書数Ｎｃ
は数６に従って求められる。
類カテゴリに割り付ける場合 この表示処理にあっては、各文書（００１〜００５）は
カテゴリの確率分布を考慮して分類カテゴリに割り付け
られる。ここで、文書の分類カテゴリーの確率分布（Ｐ
ｃ）は数５に従って求められ、また分類ｃの文書数Ｎｃ
は数６に従って求められる。
【００８５】
【数５】
【数６】 表３に示される例では、Ｐ１＝０．４、Ｐ２＝０．２、
Ｐ３＝０．４となり、またＮ（０．３３）＝７となるた
め、Ｎ１＝２．８（約３）、Ｎ２＝１．４（約１）、Ｎ
３＝２．８（約３）となる。これを分類カテゴリ（Ｇ
１，Ｇ２，Ｇ３）別に整理すると、 カテゴリＧ１＝（００１，００２，００５） ；Ｎ１＝２ カテゴリＧ２＝（００３） ；Ｎ２＝１ カテゴリＧ３＝（００２，００４，００５） ；Ｎ３＝２ となる。そして、このようにして各カテゴリに属するこ
ととされた文書が、後に詳細に説明するように、グルー
プ番号の指定と共に検索結果出力用ウィンドウ（Hit Wi
ndow）Ｗ５内に表示されることとなる。
Ｐ３＝０．４となり、またＮ（０．３３）＝７となるた
め、Ｎ１＝２．８（約３）、Ｎ２＝１．４（約１）、Ｎ
３＝２．８（約３）となる。これを分類カテゴリ（Ｇ
１，Ｇ２，Ｇ３）別に整理すると、 カテゴリＧ１＝（００１，００２，００５） ；Ｎ１＝２ カテゴリＧ２＝（００３） ；Ｎ２＝１ カテゴリＧ３＝（００２，００４，００５） ；Ｎ３＝２ となる。そして、このようにして各カテゴリに属するこ
ととされた文書が、後に詳細に説明するように、グルー
プ番号の指定と共に検索結果出力用ウィンドウ（Hit Wi
ndow）Ｗ５内に表示されることとなる。
【００８６】以上の表示処理（３）を実現するためのプ
ログラムの一例を図１３に示す。同図において処理が開
始されると、α値の設定処理（ステップ１３０１）、
ｉ，ｃ，Ｎｃの初期化処理（ステップ１３０２）、文書
の分類カテゴリーの確率分布（Ｐｃ＝ｒｃ／ｎ）を求め
る処理（ステップ１３０３）、分類ｃの文書数のＮｃを
求める処理（ステップ１３０４）が順次に実行される。
その後、文書ｃの所属度列データｕｉｃに対するソート
処理（ステップ１３０５）、最大所属度値から順に対応
のＮｃ個のメンバの文書番号を抽出する処理（ステップ
１３０６）、及び該当のグループｃにＮｃ個の文書を登
録する処理（ステップ１３０７）が、分類ｃが分類数ｇ
になるまで繰り返され（ステップ１３０８ＮＯ）、分類
ｃが分類数ｇに達すると（ステップ１３０８ＹＥＳ）、
各グループ毎の文書割り付け結果を出力して処理が終了
する（ステップ１３０９）。
ログラムの一例を図１３に示す。同図において処理が開
始されると、α値の設定処理（ステップ１３０１）、
ｉ，ｃ，Ｎｃの初期化処理（ステップ１３０２）、文書
の分類カテゴリーの確率分布（Ｐｃ＝ｒｃ／ｎ）を求め
る処理（ステップ１３０３）、分類ｃの文書数のＮｃを
求める処理（ステップ１３０４）が順次に実行される。
その後、文書ｃの所属度列データｕｉｃに対するソート
処理（ステップ１３０５）、最大所属度値から順に対応
のＮｃ個のメンバの文書番号を抽出する処理（ステップ
１３０６）、及び該当のグループｃにＮｃ個の文書を登
録する処理（ステップ１３０７）が、分類ｃが分類数ｇ
になるまで繰り返され（ステップ１３０８ＮＯ）、分類
ｃが分類数ｇに達すると（ステップ１３０８ＹＥＳ）、
各グループ毎の文書割り付け結果を出力して処理が終了
する（ステップ１３０９）。
【００８７】次に、以上説明した３種類の割り付け処理
（１）〜（３）のいずれかにて各分類グループに割り付
けられた文書が、表示画面上の検索結果出力用ウィンド
ウ（Hit Window）Ｗ５内にどのような態様で表示される
かを説明する。
（１）〜（３）のいずれかにて各分類グループに割り付
けられた文書が、表示画面上の検索結果出力用ウィンド
ウ（Hit Window）Ｗ５内にどのような態様で表示される
かを説明する。
【００８８】図９に示される画面上において、いずれか
のグループボタン（この例では、グループボタン２６）
が指定操作されると、上述した３種類の割り付け処理
（１）〜（３）のいずれかにて各分類グループに割り付
けられた文書に相当する短いテキスト文（この例ではタ
イトル等を含む当該テキストの先頭部分）４０〜４４
が、検索結果出力用ウィンドウ（Hit Window）Ｗ５内に
表示されることとなる（ステップ８０２）。
のグループボタン（この例では、グループボタン２６）
が指定操作されると、上述した３種類の割り付け処理
（１）〜（３）のいずれかにて各分類グループに割り付
けられた文書に相当する短いテキスト文（この例ではタ
イトル等を含む当該テキストの先頭部分）４０〜４４
が、検索結果出力用ウィンドウ（Hit Window）Ｗ５内に
表示されることとなる（ステップ８０２）。
【００８９】すなわち、この例では、キーワード群３１
（"DALAILAMA;MEET;CHINA;TIBET"）にて象徴化される分
類グループ番号『２』が指定されたことにより、検索結
果出力用ウィンドウ（Hit Window）Ｗ５内には、これに
関連する５個のテキスト文４０（"Clinton Meets With
Dalai Lama）、テキスト文４１（"Clinton,Gore MeetDa
lai Lama on Tibetan Right）、テキスト文４２（"Chin
a Warns Clinton Notto Meet Dalai Lama"）、テキスト
文４３（"Clinton May Meet Dalai Lama before China
Decision"）、テキスト文４４（"Indian Leader Meet C
linton"）が表示されている。しかも、これらのテキス
ト文４０〜４４は、図中『Ｇ』と記されたグループ適合
度順指定ボタン５１が操作されていることから、当該指
定された分類グループ番号『２』で象徴化される分類グ
ループとの適合度の順に配列して表示されている。尚、
符号４５，４６はそれぞれその左側に位置するウィンド
ウＷ４，Ｗ５のスクロールバー、４９は分類グループ数
の表示である。
（"DALAILAMA;MEET;CHINA;TIBET"）にて象徴化される分
類グループ番号『２』が指定されたことにより、検索結
果出力用ウィンドウ（Hit Window）Ｗ５内には、これに
関連する５個のテキスト文４０（"Clinton Meets With
Dalai Lama）、テキスト文４１（"Clinton,Gore MeetDa
lai Lama on Tibetan Right）、テキスト文４２（"Chin
a Warns Clinton Notto Meet Dalai Lama"）、テキスト
文４３（"Clinton May Meet Dalai Lama before China
Decision"）、テキスト文４４（"Indian Leader Meet C
linton"）が表示されている。しかも、これらのテキス
ト文４０〜４４は、図中『Ｇ』と記されたグループ適合
度順指定ボタン５１が操作されていることから、当該指
定された分類グループ番号『２』で象徴化される分類グ
ループとの適合度の順に配列して表示されている。尚、
符号４５，４６はそれぞれその左側に位置するウィンド
ウＷ４，Ｗ５のスクロールバー、４９は分類グループ数
の表示である。
【００９０】更に、検索結果出力用ウィンドウ（Hit Wi
ndow）Ｗ５内において、各テキスト文４０〜４４のそれ
ぞれの先頭部分には、各テキスト文４０〜４４が当該分
類グループに対して有する適合度を３段階に表す３種類
の適合度マーク（４７ａ，４７ｂ，４７ｃ）と、各テキ
スト文４０〜４４が当該検索質問２２に対して有する適
合度を３段階に表す３種類の適合度マーク（４８ａ，４
８ｂ，４８ｃ）が表示されている。この例では、当該分
類グループとの適合度を表す適合度マーク（４７ａ，４
７ｂ，４７ｃ）は基本形状が雪印であり、適合度『高』
に相当する適合度マーク４７ａについてはその中心の小
円形部分を黒色塗り潰しに、適合度『中』に相当する適
合度マーク４７ｂについてはその中心の小円形部分を灰
色塗り潰しに、更に適合度『低』に相当する適合度マー
ク４７ｃについてはその中心の小円形部分を白抜きとし
ている。また、当該検索質問との適合度を表す適合度マ
ーク（４８ａ，４８ｂ，４８ｃ）は基本形状が丸印であ
り、適合度『高』に相当する適合度マーク４８ａについ
ては黒色塗り潰しに、適合度『中』に相当する適合度マ
ーク４８ｂについては灰色塗り潰しに、更に適合度
『低』に相当する適合度マーク４８ｃについては白抜き
としている。
ndow）Ｗ５内において、各テキスト文４０〜４４のそれ
ぞれの先頭部分には、各テキスト文４０〜４４が当該分
類グループに対して有する適合度を３段階に表す３種類
の適合度マーク（４７ａ，４７ｂ，４７ｃ）と、各テキ
スト文４０〜４４が当該検索質問２２に対して有する適
合度を３段階に表す３種類の適合度マーク（４８ａ，４
８ｂ，４８ｃ）が表示されている。この例では、当該分
類グループとの適合度を表す適合度マーク（４７ａ，４
７ｂ，４７ｃ）は基本形状が雪印であり、適合度『高』
に相当する適合度マーク４７ａについてはその中心の小
円形部分を黒色塗り潰しに、適合度『中』に相当する適
合度マーク４７ｂについてはその中心の小円形部分を灰
色塗り潰しに、更に適合度『低』に相当する適合度マー
ク４７ｃについてはその中心の小円形部分を白抜きとし
ている。また、当該検索質問との適合度を表す適合度マ
ーク（４８ａ，４８ｂ，４８ｃ）は基本形状が丸印であ
り、適合度『高』に相当する適合度マーク４８ａについ
ては黒色塗り潰しに、適合度『中』に相当する適合度マ
ーク４８ｂについては灰色塗り潰しに、更に適合度
『低』に相当する適合度マーク４８ｃについては白抜き
としている。
【００９１】従って、この検索結果出力用ウィンドウ
（Hit Window）Ｗ５内の表示内容４０〜４４により、ユ
ーザー７は検索結果であるテキスト集合の中で分類グル
ープ番号『２』のグループに属するテキスト集合を、適
合度マーク（４７ａ，４７ｂ，４７ｃ）を頼りとして、
該分類グループ『２』との適合度の高いものから順に確
認しつつ、目的とする情報を的確に見つけ出すことがで
きる。加えて、適合度マーク（４８ａ，４８ｂ，４８
ｃ）を参照することにより、各テキスト文４０〜４４と
検索質問２２との適合度も知ることができるため、双方
のマーク４７，４８を参考として、一層確実な検索絞り
込みを行うことができる。尚、図示されてはいないが、
図中『Ｒ』と記された検索質問適合度順指定ボタン５０
が操作された場合には、図８において分類主題表示指定
処理（ステップ８０４）が実行されて、各テキスト文４
０〜４４は当該検索質問２２との適合度の順に配列され
て表示されることとなる。従って、検索質問適合度順指
定ボタン５０とグループ適合度順指定ボタン５１とのい
ずれを選択するかにより、各テキスト文４０〜４４の配
列を変更しつつ、検索結果を所望の検索方向に沿って確
認することができる。
（Hit Window）Ｗ５内の表示内容４０〜４４により、ユ
ーザー７は検索結果であるテキスト集合の中で分類グル
ープ番号『２』のグループに属するテキスト集合を、適
合度マーク（４７ａ，４７ｂ，４７ｃ）を頼りとして、
該分類グループ『２』との適合度の高いものから順に確
認しつつ、目的とする情報を的確に見つけ出すことがで
きる。加えて、適合度マーク（４８ａ，４８ｂ，４８
ｃ）を参照することにより、各テキスト文４０〜４４と
検索質問２２との適合度も知ることができるため、双方
のマーク４７，４８を参考として、一層確実な検索絞り
込みを行うことができる。尚、図示されてはいないが、
図中『Ｒ』と記された検索質問適合度順指定ボタン５０
が操作された場合には、図８において分類主題表示指定
処理（ステップ８０４）が実行されて、各テキスト文４
０〜４４は当該検索質問２２との適合度の順に配列され
て表示されることとなる。従って、検索質問適合度順指
定ボタン５０とグループ適合度順指定ボタン５１とのい
ずれを選択するかにより、各テキスト文４０〜４４の配
列を変更しつつ、検索結果を所望の検索方向に沿って確
認することができる。
【００９２】一方、例えば図９に示される検索結果が表
示されている状態において、操作支援要求ボタン（ＨＥ
ＬＰ）１５が操作されると、図８に戻って、主題表示オ
プション処理（ステップ８０５）が実行され、主題分類
情報表示用ウィンドウ（Subject Window）Ｗ４内の表示
は、図１０に示されるように、前述のキーワード方式か
らテキスト方式へと切り替わる。そのため、キーワード
方式では当該分類グループの内容が把握しにくい場合で
も、このテキスト方式による主題分類情報の表示によれ
ば、当該分類グループにて象徴化される主題をより的確
に知ることができる。尚、各ウィンドウＷ４，Ｗ５内に
表示データが収まらない場合には、スクロールバー４
５，４６の操作にて表示内容をスクロールしつつ確認で
きることは言うまでもない。
示されている状態において、操作支援要求ボタン（ＨＥ
ＬＰ）１５が操作されると、図８に戻って、主題表示オ
プション処理（ステップ８０５）が実行され、主題分類
情報表示用ウィンドウ（Subject Window）Ｗ４内の表示
は、図１０に示されるように、前述のキーワード方式か
らテキスト方式へと切り替わる。そのため、キーワード
方式では当該分類グループの内容が把握しにくい場合で
も、このテキスト方式による主題分類情報の表示によれ
ば、当該分類グループにて象徴化される主題をより的確
に知ることができる。尚、各ウィンドウＷ４，Ｗ５内に
表示データが収まらない場合には、スクロールバー４
５，４６の操作にて表示内容をスクロールしつつ確認で
きることは言うまでもない。
【００９３】
【発明の効果】以上の説明で明らかなように、この発明
によれば、文書検索結果に対する確認を容易として、検
索効率の向上、並びに、検索漏れの防止による検索精度
の向上を図ることができ、しかも、提示された主題情報
がデータを如何に効率的に絞り込めるかの指針にもな
り、この付加された応答情報を利用して高度な適応検索
（Relevance Feedback）を行わせることができる。
によれば、文書検索結果に対する確認を容易として、検
索効率の向上、並びに、検索漏れの防止による検索精度
の向上を図ることができ、しかも、提示された主題情報
がデータを如何に効率的に絞り込めるかの指針にもな
り、この付加された応答情報を利用して高度な適応検索
（Relevance Feedback）を行わせることができる。
【図１】本発明方法及び装置が適用されたテキスト検索
装置の構成を概念的に示すブロック図である。
装置の構成を概念的に示すブロック図である。
【図２】ファジイ集合化部（Fuzzy Clustering）及び主
題分類情報生成部（Subject Generation）の作用を概念
的に示す説明図である。
題分類情報生成部（Subject Generation）の作用を概念
的に示す説明図である。
【図３】本発明に係るテキスト検索装置の動作の全体を
概略的に示すゼネラルフローチャートである。
概略的に示すゼネラルフローチャートである。
【図４】本発明に係るテキスト検索装置においてグルー
プ化処理を伴わない検索動作を実行させた状態を示す画
面説明図である。
プ化処理を伴わない検索動作を実行させた状態を示す画
面説明図である。
【図５】本発明に係るテキスト検索装置における主題分
類情報の生成処理を中心として示すフローチャートであ
る。
類情報の生成処理を中心として示すフローチャートであ
る。
【図６】本発明に係るテキスト検索装置における文書抽
象化と文書ベクトルの生成を概念的に示す説明図であ
る。
象化と文書ベクトルの生成を概念的に示す説明図であ
る。
【図７】本発明に係るテキスト検索装置におけるグルー
プｃのメンバ数ｒｃを求めるための処理を示すフローチ
ャートである。
プｃのメンバ数ｒｃを求めるための処理を示すフローチ
ャートである。
【図８】本発明に係るテキスト検索装置における主題分
類情報による検索結果の動的処理を示すフローチャート
である。
類情報による検索結果の動的処理を示すフローチャート
である。
【図９】本発明に係るテキスト検索装置においてグルー
プ化処理を伴なう検索動作をキーワード方式にて実行さ
せた状態を示す画面説明図である。
プ化処理を伴なう検索動作をキーワード方式にて実行さ
せた状態を示す画面説明図である。
【図１０】本発明に係るテキスト検索装置においてグル
ープ化処理を伴なう検索動作をテキスト方式にて実行さ
せた状態を示す画面説明図である。
ープ化処理を伴なう検索動作をテキスト方式にて実行さ
せた状態を示す画面説明図である。
【図１１】本発明に係るテキスト検索装置にて検索結果
をグループ別に表示するにおいて、各文書の所属度の上
位ｋ個の分類カテゴリーへの割り付け処理を示すフロー
チャートである。
をグループ別に表示するにおいて、各文書の所属度の上
位ｋ個の分類カテゴリーへの割り付け処理を示すフロー
チャートである。
【図１２】本発明に係るテキスト検索装置にて検索結果
をグループ別に表示するにおいて、α値以上の所属度値
をもつ分類カテゴリーへの割り付け処理を示すフローチ
ャートである。
をグループ別に表示するにおいて、α値以上の所属度値
をもつ分類カテゴリーへの割り付け処理を示すフローチ
ャートである。
【図１３】本発明に係るテキスト検索装置にて検索結果
をグループ別に表示するにおいて、カテゴリーの確率分
布を考慮した分類カテゴリーへの割り値付け処理を示す
フローチャートである。
をグループ別に表示するにおいて、カテゴリーの確率分
布を考慮した分類カテゴリーへの割り値付け処理を示す
フローチャートである。
１ 検索質問入力部 ２ 文書データベース ３ 検索エンジン ４ 抽出された関連テキスト集合 ４ａ，４ｂ，４ｃ 分類グループ ５ 加工処理部 ５ａ ファジイ集合化部 ５ｂ 主題分類情報生成部 ６ 検索結果提示部 ７ ユーザー １２ 入力ガイド文 １３ 起動ボタン １４ 取り消しボタン １５ ヘルプボタン １６ スクロールバー １７ 全文要求ボタン １８ ＱＢＥボタン １９ 分類化要求ボタン ２０ 抄録要求ボタン ２１ 復帰ボタン ２２ 検索質問 ２３ テキスト集合を構成する各テキストのタイ
トル ２４ａ，２４ｂ，２４ｃ 適合度マーク ２５〜２９ グループボタン ３０〜３４ キーワード群 ３５〜３９ テキスト文 ４０〜４４ テキスト文 ４５，４６ スクロールバー ４９ 分類グループ数の表示 ４７ａ，４７ｂ，４７ｃ グループ毎の適合度マー
ク ４８ａ，４８ｂ，４８ｃ 検索質問に対する適合度
マーク ４９ 分類グループ数の表示 ５０ 検索質問適合度順指定ボタン ５１ グループ適合度順指定ボタン Ａ オリジナル検索質問 Ｂ 抽出された各構成テキスト Ｃａ，Ｃｂ，Ｃｃ 主題分類情報 Ｄａ，Ｄｂ，Ｄｃ グループの重心 Ａ１ 検索質問入力領域 Ａ２ 検索結果出力領域 Ｗ２ 検索質問入力用のウィンドウ Ｗ３ 検索結果出力用のウィンドウ Ｗ４ 主題分類情報表示用ウィンドウ Ｗ５ 検索結果出力用ウィンドウ
トル ２４ａ，２４ｂ，２４ｃ 適合度マーク ２５〜２９ グループボタン ３０〜３４ キーワード群 ３５〜３９ テキスト文 ４０〜４４ テキスト文 ４５，４６ スクロールバー ４９ 分類グループ数の表示 ４７ａ，４７ｂ，４７ｃ グループ毎の適合度マー
ク ４８ａ，４８ｂ，４８ｃ 検索質問に対する適合度
マーク ４９ 分類グループ数の表示 ５０ 検索質問適合度順指定ボタン ５１ グループ適合度順指定ボタン Ａ オリジナル検索質問 Ｂ 抽出された各構成テキスト Ｃａ，Ｃｂ，Ｃｃ 主題分類情報 Ｄａ，Ｄｂ，Ｄｃ グループの重心 Ａ１ 検索質問入力領域 Ａ２ 検索結果出力領域 Ｗ２ 検索質問入力用のウィンドウ Ｗ３ 検索結果出力用のウィンドウ Ｗ４ 主題分類情報表示用ウィンドウ Ｗ５ 検索結果出力用ウィンドウ
Claims (24)
- 【請求項１】 与えられた検索条件に基いてデータベー
スを検索することにより得られたテキスト集合を各テキ
ストの主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループ
に分割する分割ステップと、 前記分割ステップによって得られた各グループのそれぞ
れについて、当該グループの属性を表現する主題分類情
報を生成する生成ステップと、 前記生成ステップで求めた各グループの主題分類情報を
グループ別に区分して表示する表示ステップとを具備す
る、 ことを特徴とするテキスト検索結果表示方法。 - 【請求項２】 与えられた検索条件に基いてデータベー
スを検索することにより得られたテキスト集合を各テキ
ストの主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループ
に分割する分割ステップと、 前記分割ステップによって得られた各グループのそれぞ
れについて、当該グループの属性を表現する主題分類情
報を生成する生成ステップと、 前記各グループのそれぞれについて、そのグループと前
記検索条件との間の適合度を求めるグループ適合度算出
ステップと、 前記生成ステップで求めた各グループの主題分析情報
を、前記適合度算出ステップによって求めた適合度の大
きい順に、グループ別に区分して表示する表示ステップ
とを具備する、 ことを特徴とするテキスト検索結果表示方法。 - 【請求項３】 与えられた検索条件に基いてデータベー
スを検索することにより得られたテキスト集合を各テキ
ストの主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループ
に分割する分割ステップと、 前記グループ内の各テキストの内容の分析結果に基い
て、各テキストの当該グループに対する所属度を算出す
る所属度算出ステップと、 前記複数個のグループの中で、テキスト表示対象となる
グループを選択するための選択ステップと、 前記選択ステップで選択されたグループ内のテキストを
前記算出された所属度の順に内容表示する表示ステップ
とを具備する、 ことを特徴とするテキスト検索結果表示方法。 - 【請求項４】 与えられた検索条件に基いてデータベー
スを検索することにより得られたテキスト集合を各テキ
ストの主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループ
に分割する分割ステップと、 前記グループ内の各テキストの内容の分析結果に基い
て、各テキストの前記検索条件に対する適合度を算出す
る適合度算出ステップと、 前記複数個のグループの中で、テキスト表示対象となる
グループを選択するための選択ステップと、 前記選択ステップで選択されたグループ内のテキストを
前記算出された適合度の順に内容表示する表示ステップ
とを具備する、 ことを特徴とするテキスト検索結果表示方法。 - 【請求項５】 与えられた検索条件に基いてデータベー
スを検索することにより得られたテキスト集合を各テキ
ストの主題分析結果を用いて自動的に複数個のグループ
に分割する分割ステップと、 前記グループ内の各テキストの内容の分析結果に基い
て、各テキストの当該グループに対する所属度を算出す
る所属度算出ステップと、 前記グループ内の各テキストの内容の分析結果に基い
て、各テキストの前記検索条件に対する適合度を算出す
る適合度算出ステップと、 前記複数個のグループの中で、テキスト表示対象となる
グループを選択するための表示対象グループ選択ステッ
プと、 前記各グループ内のテキストを検索条件への適合度順に
表示するか、或いは当該グループへの所属度の順に表示
するかを選択するための表示順序基準選択手段と、 前記表示対象グループ選択ステップで選択されたグルー
プ内のテキストを前記表示順序基準選択手段にて選択さ
れた表示順序基準の順に内容表示する表示ステップとを
具備する、 ことを特徴とするテキスト検索結果表示方法。 - 【請求項６】 前記分割ステップは、与えられた検索条
件に基いてデータベースを検索することにより得られた
テキスト集合を、ファジイ・クラスタリング法を用いて
複数個のグループに分割する、 ことを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれかに記
載のテキスト検索結果表示方法。 - 【請求項７】 前記生成ステップにて生成される当該グ
ループの属性を表現する主題分類情報は、当該グループ
の属性を幾つかのキーワードの組により表すものであ
る、 ことを特徴とする請求項１若しくは請求項２のいずれか
に記載のテキスト検索結果表示方法。 - 【請求項８】 前記生成ステップにて生成される当該グ
ループの属性を表現する主題分類情報は、当該部ループ
の属性を短い文章により表すものである、 ことを特徴とする請求項１若しくは請求項２のいずれか
に記載のテキスト検索結果表示方法。 - 【請求項９】 与えられた検索条件に基いてデータベー
スを検索することにより得られたテキスト集合の特徴行
列に対してファジイ・クラスタリングを行い、各文書毎
に各分類カテゴリーへの所属度を生成する所属度生成ス
テップと、 前記生成された所属度を用いて、各文書を１若しくは２
以上の分類カテゴリーに割り付ける文書割り付けステッ
プと、 前記複数個の分類カテゴリーの中で、テキスト表示対象
となる分類カテゴリーを選択するための分類カテゴリー
選択ステップと、 前記分類カテゴリー選択ステップで選択された分類カテ
ゴリー内のテキストをそのグループに対する適合度の順
に内容表示する表示ステップとを具備する、 ことを特徴とするテキスト検索結果表示方法。 - 【請求項１０】 前記文書割り付けステップは、各文書
をその所属度の上位ｋ個の分類カテゴリーに割り付け
る、 ことを特徴とする請求項９に記載のテキスト検索結果表
示方法。 - 【請求項１１】 前記文書割り付けステップは、各文書
をある閾値α以上の所属度値を有する分類カテゴリーに
割り付ける、 ことを特徴とする請求項９に記載のテキスト検索結果表
示方法。 - 【請求項１２】 前記文書割り付けステップは、各文書
をカテゴリーの確率分布を考慮して分類カテゴリーに割
り付ける、 ことを特徴とする請求項９に記載のテキスト検索結果表
示方法。 - 【請求項１３】 与えられた検索条件に基いてデータベ
ースを検索することにより得られたテキスト集合を各テ
キストの主題分析結果を用いて自動的に複数個のグルー
プに分割する分割手段と、 前記分割手段によって得られた各グループのそれぞれに
ついて、当該グループの属性を表現する主題分類情報を
生成する生成手段と、 前記生成手段で求めた各グループの主題分類情報をグル
ープ別に区分して表示する表示手段とを具備する、 ことを特徴とするテキスト検索結果表示装置。 - 【請求項１４】 与えられた検索条件に基いてデータベ
ースを検索することにより得られたテキスト集合を各テ
キストの主題分析結果を用いて自動的に複数個のグルー
プに分割する分割手段と、 前記分割手段によって得られた各グループのそれぞれに
ついて、当該グループの属性を表現する主題分類情報を
生成する生成手段と、 前記各グループのそれぞれについて、そのグループと前
記検索条件との間の適合度を求めるグループ適合度算出
手段と、 前記生成手段で求めた各グループの主題分析情報を、前
記適合度算出手段によって求めた適合度の大きい順に、
グループ別に区分して表示する表示手段とを具備する、 ことを特徴とするテキスト検索結果表示装置。 - 【請求項１５】 与えられた検索条件に基いてデータベ
ースを検索することにより得られたテキスト集合を各テ
キストの主題分析結果を用いて自動的に複数個のグルー
プに分割する分割手段と、 前記グループ内の各テキストの内容の分析結果に基い
て、各テキストの当該グループに対する所属度を算出す
る所属度算出手段と、 前記複数個のグループの中で、テキスト表示対象となる
グループを選択するための選択手段と、 前記選択手段で選択されたグループ内のテキストを前記
算出された所属度の順に内容表示する表示手段とを具備
する、 ことを特徴とするテキスト検索結果表示装置。 - 【請求項１６】 与えられた検索条件に基いてデータベ
ースを検索することにより得られたテキスト集合を各テ
キストの主題分析結果を用いて自動的に複数個のグルー
プに分割する分割手段と、 前記グループ内の各テキストの内容の分析結果に基い
て、各テキストの前記検索条件に対する適合度を算出す
る適合度算出手段と、 前記複数個のグループの中で、テキスト表示対象となる
グループを選択するための選択手段と、 前記選択手段で選択されたグループ内のテキストを前記
算出された適合度の順に内容表示する表示手段とを具備
する、 ことを特徴とするテキスト検索結果表示装置。 - 【請求項１７】 与えられた検索条件に基いてデータベ
ースを検索することにより得られたテキスト集合を各テ
キストの主題分析結果を用いて自動的に複数個のグルー
プに分割する分割手段と、 前記グループ内の各テキストの内容の分析結果に基い
て、各テキストの当該グループに対する所属度を算出す
る所属度算出手段と、 前記グループ内の各テキストの内容の分析結果に基い
て、各テキストの前記検索条件に対する適合度を算出す
る適合度算出手段と、 前記複数個のグループの中で、テキスト表示対象となる
グループを選択するための表示対象グループ選択手段
と、 前記各グループ内のテキストを検索条件への適合度順に
表示するか、或いは当該グループへの所属度の順に表示
するかを選択するための表示順序基準選択手段と、 前記表示対象グループ選択手段で選択されたグループ内
のテキストを前記表示順序基準選択手段にて選択された
表示順序基準の順に内容表示する表示手段とを具備す
る、 ことを特徴とするテキスト検索結果表示装置。 - 【請求項１８】 前記分割手段は、与えられた検索条件
に基いてデータベースを検索することにより得られたテ
キスト集合を、ファジイ・クラスタリング法を用いて複
数個のグループに分割する、 ことを特徴とする請求項１３乃至請求項１７のいずれか
に記載のテキスト検索結果表示装置。 - 【請求項１９】 前記生成手段にて生成される当該グル
ープの属性を表現する主題分類情報は、当該グループの
属性を幾つかのキーワードの組により表すものである、 ことを特徴とする請求項１３若しくは請求項１４のいず
れかに記載のテキスト検索結果表示装置。 - 【請求項２０】 前記生成手段にて生成される当該グル
ープの属性を表現する主題分類情報は、当該グループの
属性を短い文章により表すものである、 ことを特徴とする請求項１３若しくは請求項１４のいず
れかに記載のテキスト検索結果表示装置。 - 【請求項２１】 与えられた検索条件に基いてデータベ
ースを検索することにより得られたテキスト集合の特徴
行列に対してファジイ・クラスタリングを行い、各文書
毎に各分類カテゴリーへの所属度を生成する所属度生成
手段と、 前記生成された所属度を用いて、各文書を１若しくは２
以上の分類カテゴリーに割り付ける文書割り付け手段
と、 前記複数個の分類カテゴリーの中で、テキスト表示対象
となる分類カテゴリーを選択するための分類カテゴリー
選択手段と、 前記分類カテゴリー選択手段で選択された分類カテゴリ
ー内のテキストをそのグループに対する適合度の順に内
容表示する表示手段とを具備する、 ことを特徴とするテキスト検索結果表示装置。 - 【請求項２２】 前記文書割り付け手段は、各文書をそ
の所属度の上位ｋ個の分類カテゴリーに割り付ける、 ことを特徴とする請求項２１に記載のテキスト検索結果
表示装置。 - 【請求項２３】 前記文書割り付け手段は、各文書をあ
る閾値α以上の所属度値を有する分類カテゴリーに割り
付ける、 ことを特徴とする請求項２１に記載のテキスト検索結果
表示装置。 - 【請求項２４】 前記文書割り付け手段は、各文書をカ
テゴリーの確率分布を考慮して分類カテゴリーに割り付
ける、 ことを特徴とする請求項２１に記載のテキスト検索結果
表示装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8058391A JPH09231238A (ja) | 1996-02-20 | 1996-02-20 | テキスト検索結果表示方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8058391A JPH09231238A (ja) | 1996-02-20 | 1996-02-20 | テキスト検索結果表示方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09231238A true JPH09231238A (ja) | 1997-09-05 |
Family
ID=13083057
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8058391A Pending JPH09231238A (ja) | 1996-02-20 | 1996-02-20 | テキスト検索結果表示方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09231238A (ja) |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11126212A (ja) * | 1997-10-24 | 1999-05-11 | Fujitsu Ltd | 特徴量選択装置 |
| JPH11289450A (ja) * | 1997-10-13 | 1999-10-19 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | ファジィ推論方法及びその装置、画像作成方法及びその装置 |
| JP2001273302A (ja) * | 2000-03-23 | 2001-10-05 | Toshiba Corp | 画像検索システムおよび画像検索方法 |
| US6505195B1 (en) | 1999-06-03 | 2003-01-07 | Nec Corporation | Classification of retrievable documents according to types of attribute elements |
| JP2004192434A (ja) * | 2002-12-12 | 2004-07-08 | Seiko Epson Corp | 文書抽出装置及び文書抽出プログラム並びに文書抽出方法 |
| JP2009003814A (ja) * | 2007-06-22 | 2009-01-08 | National Institute Of Information & Communication Technology | 質問応答方法及びシステム |
| WO2009025193A1 (ja) * | 2007-08-21 | 2009-02-26 | Nec Corporation | 情報共有システム、情報共有方法、および情報共有プログラム |
| JP2009104630A (ja) * | 2004-01-09 | 2009-05-14 | Microsoft Corp | 大規模な電子的なドキュメントのコレクション（集まり）を探索するためのドキュメント関連性の決定に対する機械学習アプローチ |
| JP2010140200A (ja) * | 2008-12-10 | 2010-06-24 | Yahoo Japan Corp | クリックログを用いた検索結果分類装置及び方法 |
| USRE42262E1 (en) | 1999-08-30 | 2011-03-29 | Frederick Monocacy Llc | Method and apparatus for representing and navigating search results |
| CN102612691A (zh) * | 2009-09-18 | 2012-07-25 | 莱克西私人有限公司 | 给文本评分的方法和系统 |
| JP2013047960A (ja) * | 2005-09-08 | 2013-03-07 | Eastman Kodak Co | デジタルマルチメディアオブジェクトのセットを提示する方法 |
| JP2013080465A (ja) * | 2011-09-23 | 2013-05-02 | Boeing Co:The | 情報解析及び活動計画立案における連想記憶技術 |
| JP2013516015A (ja) * | 2009-12-29 | 2013-05-09 | エヌエイチエヌ コーポレーション | 検索結果提供システム及び方法 |
| JP2014522540A (ja) * | 2012-02-09 | 2014-09-04 | テンセント テクノロジー （シェンツェン） カンパニー リミテッド | マイクロブログのシーケンシング、検索、表示方法及びシステム |
-
1996
- 1996-02-20 JP JP8058391A patent/JPH09231238A/ja active Pending
Cited By (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11289450A (ja) * | 1997-10-13 | 1999-10-19 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | ファジィ推論方法及びその装置、画像作成方法及びその装置 |
| JPH11126212A (ja) * | 1997-10-24 | 1999-05-11 | Fujitsu Ltd | 特徴量選択装置 |
| US6505195B1 (en) | 1999-06-03 | 2003-01-07 | Nec Corporation | Classification of retrievable documents according to types of attribute elements |
| USRE44794E1 (en) | 1999-08-30 | 2014-03-04 | Frederick Monocacy Llc | Method and apparatus for representing and navigating search results |
| USRE42262E1 (en) | 1999-08-30 | 2011-03-29 | Frederick Monocacy Llc | Method and apparatus for representing and navigating search results |
| JP2001273302A (ja) * | 2000-03-23 | 2001-10-05 | Toshiba Corp | 画像検索システムおよび画像検索方法 |
| JP2004192434A (ja) * | 2002-12-12 | 2004-07-08 | Seiko Epson Corp | 文書抽出装置及び文書抽出プログラム並びに文書抽出方法 |
| US7266554B2 (en) | 2002-12-12 | 2007-09-04 | Seiko Epson Corporation | Document extracting device, document extracting program, and document extracting method |
| JP2009104630A (ja) * | 2004-01-09 | 2009-05-14 | Microsoft Corp | 大規模な電子的なドキュメントのコレクション（集まり）を探索するためのドキュメント関連性の決定に対する機械学習アプローチ |
| JP2013047960A (ja) * | 2005-09-08 | 2013-03-07 | Eastman Kodak Co | デジタルマルチメディアオブジェクトのセットを提示する方法 |
| JP2009003814A (ja) * | 2007-06-22 | 2009-01-08 | National Institute Of Information & Communication Technology | 質問応答方法及びシステム |
| WO2009025193A1 (ja) * | 2007-08-21 | 2009-02-26 | Nec Corporation | 情報共有システム、情報共有方法、および情報共有プログラム |
| JP2010140200A (ja) * | 2008-12-10 | 2010-06-24 | Yahoo Japan Corp | クリックログを用いた検索結果分類装置及び方法 |
| CN102612691A (zh) * | 2009-09-18 | 2012-07-25 | 莱克西私人有限公司 | 给文本评分的方法和系统 |
| JP2013516015A (ja) * | 2009-12-29 | 2013-05-09 | エヌエイチエヌ コーポレーション | 検索結果提供システム及び方法 |
| US9201951B2 (en) | 2009-12-29 | 2015-12-01 | Nhn Corporation | System and method for providing search results |
| JP2013080465A (ja) * | 2011-09-23 | 2013-05-02 | Boeing Co:The | 情報解析及び活動計画立案における連想記憶技術 |
| JP2014522540A (ja) * | 2012-02-09 | 2014-09-04 | テンセント テクノロジー （シェンツェン） カンパニー リミテッド | マイクロブログのシーケンシング、検索、表示方法及びシステム |
| US9785677B2 (en) | 2012-02-09 | 2017-10-10 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | Method and system for sorting, searching and presenting micro-blogs |
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