JPH09259139A - 文書資料知的検索システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 キーワード検索する際、シソーラスの関連度
を検索者に意識させずに、システム内部で更新、管理す
ることがで、シソーラスの関連度をより検索者の意図の
近い形でダイナミックに変更することができる。 【解決手段】 シソーラスデータベース５とフリーワー
ドデータベース６とを有する特許文書、技術文書、資料
等を対象としたキーワード検索を行う文書資料知的検索
システムにおいて、シソーラスとシソーラスの関連性
を、シソーラスとシソーラスではないが、利用者がシソ
ーラスとともに対書データに与えたキーワードで共通概
念を有する連想語として保存する連想語データベース７
を有するように構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文書資料知的検索
システムに係り、詳しくは、事務部門、技術部門を問わ
ず、また、特許、技術情報等広く資料を管理する部門
で、シソーラスを最大限に活かしながら、資料の検索を
効率よく、かつ容易に行うことができる文書資料知的検
索システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、文書資料知的検索システムには、
キーワード検索とフリーワード検索という２種類の検索
を用いたものが挙げられる。キーワード検索は、一種の
単語のような言葉などを与えたキーが一致するかで検索
する方式であり、フリーワード検索は、キーを意識せず
に文書の中を全て見て同じ言葉が出てくるかで検索する
方式である。本発明は、キーワード検索を対象にしたも
のであるので、従来技術も、以下、キーワード検索を主
に説明する。

【０００３】従来、キーワード検索においては、予め登
録されている対象にキーが付いており、検索する時、そ
のキーを与えてそれが一致するかを検索する。この時、
文書毎にキーを与えておき、例えば、提案書というキー
を与え、分野としては鉄鋼、自動制御というような人間
が考えて何の文書かが判るように文書毎にキーで分類し
ておく。文書の割り振りには、２通りの方法があり、無
条件にキーを勝手に付ける場合と、キーワード集のよう
に予め、文書側に使用してよいキーが決められている場
合がある。後者の場合、検索者は、このキーワードで引
けば一致するものがあるであろうということで、例え
ば、“自動制御”と与えてみて、更に“鉄鋼”という分
野を与えてみる。このように、従来のキーワード検索で
は、“鉄鋼”という分野を与えて、システムの対象を
“自動制御”と与えると、“鉄鋼”で“自動制御”とい
うキーをもつ対象を検索することができる。以下、具体
的に図面を用いて従来技術を説明する。

【０００４】図６は従来の文書資料知的検索システムの
構成を示すブロック図である。図６において、１０１は
データベースインタフェース１０２を通して各データベ
ースの文書情報を登録する文書登録部であり、１０３は
データベースインタフェース１０２を通して各データベ
ースの文書情報を検索する文書検索部である。１０４は
検索／登録画面であり、この検索／登録画面１０４は、
検索用画面、登録用画面を作成したり、結果を一覧表あ
るいは一件毎に返したりする時に使用する。

【０００５】１０５は文書インデックスデータベースで
あり、この文書インデックスデータベース１０５は、文
書作成者、文書作成日付、文書タイトルなどのキーと文
書実体データベースへのポインタ情報が登録されてい
る。１０６はシソーラスデータベースであり、このシソ
ーラスデータベース１０６は、キーワード集に相当する
情報が登録されており、この中でシステムが使用してよ
い受付できるキーワードが定義されており、同時に、例
えば各シソーラスと文書インデックスデータベースの対
応が定義されている。例えば、“鉄鋼”とか“自動制
御”というような言葉がこのシステムの中で使用できる
キーワードであれば、シソーラスデータベース１０６に
定義されており、そのキーワードで新しい文書を登録す
ることができる。

【０００６】１０７はフリーワードデータベースであ
り、このフリーワードデータベース１０７は、内部にキ
ーワード集を持っておらず、予め決められたキーワード
以外のワードと文書インデックスデータベースの対応情
報が登録されている。このフリーワードデータベース１
０７により、システムを利用する側で自由にキーワード
定義をすることができ、例えば、ある会社内の分類区分
を作成するような場合、フリーワードデータベース１０
７で運用上の定義をすることができる。

【０００７】１０８は文書そのものの情報が登録されて
いる文書実体データベースであり、１０９は同義語／類
義語データベースである。例えば、この同義語／類義語
データベース１０９で“鉄鋼”と“鉱業システム”が同
義語あるいは類義語であると定義しておくと、“鉱業シ
ステム”をキーワードとして検索した時に、まず、同義
語／類義語データベース１０９を検索し、同義語／類義
語データベース１０９を基に、“鉱業システム”と“鉄
鋼”をａｎｄで繋いで、シソーラスデータベース１０６
を検索する。ここで、同義語は、意味が完全に重なって
いる言葉を意味し、類義語は、概念が少し異なるが同じ
であると見なしてよい言葉を意味する。

【０００８】この従来の文書資料知的検索システムは、
文書登録部１０１で文書登録する時、与えたキーワード
がシソーラスデータベース１０６にあるかどうかをチェ
ックし、あればその文書実体に対応するキーワードとし
て定義する。また、この従来の文書資料知的検索システ
ムは、文書検索部１０３で文書検索する時、与えられた
検索のキーワードがシソーラスデータベース１０６にあ
るかどうかをチェックし、あればそのキーワードを持っ
た文書を検索する。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】上記した従来の文書資
料知的検索システムは、検索者が“自動制御”と与えな
ければならないところを“自動制御技術”と与えてしま
うと、一致しないため、検索することができない。ま
た、“鉄鋼”も単に“鉄鋼”と与えればよいが、“鉱業
システム”と与えてしまうと、この“鉱業システム”が
ないと、一致しないため、検索することができない。

【００１０】このように、従来の文書資料知的検索シス
テムでは、利用者が与えたワードが検索システムに予め
定義されたシソーラス／フリーワードとして存在しない
場合、即ち、検索システム側で予め認識できるものと一
致しないと、他の認識できるワードを与えるまで、検索
することができなかった。この検索ができない場合、電
話帳のような膨大なキーワード集を基に、例えば“鉄
鋼”を捜さなければならず、更には、仮に“鉄鋼”が検
索できても、それが自分が必要としている分野の“鉄
鋼”であるかを調べなければならず検索が面倒であっ
た。従来、キーワード検索を行う場合、完全に一致させ
ることを成立させるための事前準備が必要で、しかも検
索する検索者側の熟練度が必要であった。このため、実
際に検索対象があっても、実際には存在するが、どうす
れば検索できるかが判らないことがあった。

【００１１】そこで、この検索者が与えたキーワード
が、検索システム側で予め定義され認識できるものと完
全に一致しないと検索できないという問題を解決する従
来技術には、例えば特開平５−３２４７２８号公報のよ
うに「同義語」や「類義語」辞書を活用する検索システ
ムや、特開平６ー１８７３７４号公報のように属性を持
たせる方法等が挙げられる。

【００１２】前者の特開平５−３２４７２８号公報で
は、同義語、類義語のデータベースを定義する時、例え
ば“鉄鋼”と“鉱業システム”を同義語、類義語である
と想定した場合、それを予め管理者側が全てデータベー
スに定義している。そして、検索する時に、ダイナミッ
クに変えられるものではなくて、管理者が意図的に設定
したもののみ使用できるように構成している。例えば、
あるものを同義語、類義語として使おうと思ったが使え
なかったということを、紙に書いて管理者側に送る。管
理者側は、それを定義するために追加したり、修正した
りしなければならず、あるいは、異なる同義語、類義語
が検索された時、それを削除したりしなければならなか
った。このため、この公報では、ダイナミックに変更す
ることができないため、メンテナンスが大変であった。

【００１３】また、後者の特開平６−１８７３７４号公
報では、登録する時に、類似キーワードに属性を持たせ
ており、例えば登録してしまったものでキーワードの変
更をかけたりすると、存在しないキーワードを類義語に
持った実体が残ってしまう。これもメンテナンスが大変
で、変更をかけると、過去に遡って変更をかけないとい
けない。これによって、登録の仕組とか、検索の仕組を
変更しないといけない。これも同義語、類義語を活用す
る点では上記公報と同じ概念であるが、何れにしてもダ
イナミックに変更することができず、スタティックな運
用しかできないので、メンテナンスが大変であり、運用
上も何人かの人に跨って管理していかないと運用できな
い仕組になっている。

【００１４】次に、キーワード間の関連度を規定するも
のについては、例えば特開平６ー２７４５４１号公報で
報告されたものが挙げられる。この公報では、キーワー
ド間の関連度を規定するのに、共出現頻度（同一文書に
出現するワード）という概念を利用している。ここで、
共出現頻度について例を挙げて説明する。例えば“鉄
鋼”の関係する提案書があって、そこに“鉄鋼”という
言葉と“鉱業システム”という言葉の両方が提案書の中
で検索されると、“鉄鋼”と“鉱業システム”は、共出
現頻度が１となる。更に別のところで２個ずつ検索され
ると、“鉄鋼”と“鉱業システム”は、共出現頻度が２
となる。この共出現頻度が大きい程、即ち同じ言葉の組
合せで、繰返し検索される回数が多い程、それらの言葉
の概念は近いと判断することができる。ここで同一文書
内に限定しているのは、文書間で分野が異なる恐れがあ
るからである。

【００１５】ここでは、“鉄鋼”と”鉱業システム”の
共出現頻度が２，３，４，５となったものを使用し、例
えば、共出現頻度が５になった時、２つの言葉の結び付
きが強いということで、その２つの言葉の間の関連度を
置き換えて５にするという考え方で、その関連度を定義
している。ここで与えている共出現頻度を使用した関連
度は、図６では、シソーラスデータベースという予めシ
ステムが定義しているキーワードの中だけで定義してい
る。フリータームデータベースには、共出現頻度の関連
度を持たせるようにはなっていない。しかしながら、そ
の範囲内だけで使おうとすると、どうしても共出現頻度
の使用に拘らず、キーワード間の関連度を何らかの形で
与えてシソーラスという世界だけで使うという枠組みか
ら出られなくなってしまう。従って、これも、シソーラ
ス間のみの適用では、運用上制約があり、検索者の意図
を十分反映させることが困難であった。

【００１６】次に、切り出したフリーワードの共出現頻
度を活用する方式については、例えば特開平７−１１０
８１８号公報で報告されたものが挙げられる。共出現頻
度は、フリーワードでも使われている。フリーワード検
索も基本的にはキーワード検索と同じような仕組を使え
る場合がある。フリーワードは、概念としてはキーワー
ドの方でも使える。この公報で使われている共出現頻度
は、前述したシソーラスというものの範囲を限定せずに
フリータームにも拡大しており、共出現頻度は、検索者
が自由に与えたキーワードに対して適用することができ
る。

【００１７】この公報では、フリーワード検索に対して
の関連度を定義する際、フリーワードを無制限に増やし
てもよいとしている。このように、フリーワードを無制
限に増やしてしまうと、関連付けの言葉が次々と増えて
しまう。例えばここに１００個のキーワードを用意して
いて、そこにフリーワードを１個追加すると、それに対
して１００個の組合せが生じてくる。関連度を持たせる
概念はよいが、フリーワードが入ってくると、無条件に
関連度を持たせてしまうので、その組み合せが非常に多
くなってしまい、実用上メンテナンスが大変になってし
まう。また、増えた組合せについて全て検索しなければ
ならないので、検索効率やヒット率が低下する。

【００１８】次に、検索時の絞り込や緩和については、
例えば特開平２―１５８８７０号公報で報告されたもの
が挙げられる。検索の時の絞り込検索は、通常次のよう
な時に行う。１度ある条件で検索した時に、例えばその
結果が１００件返ってきたとする。１００件だと多いと
思った時、その検索結果を絞り込んで減らすことを行
う。この時、この公報では、利用する人にシステム側か
らどのように絞り込むかを聞いてくる。システムの画面
から絞り込み条件を入れなさいと聞いてくるが、検索者
は、自分の欲しい条件を与えて検索しているので、そこ
で更にどうやって絞り込むかをそれ以上聞かれても判ら
ないことが多い。

【００１９】しかも、検索者は、電話帳のようなキーワ
ード集からやっとの思いで項目を見つけて与えているの
に、更に絞り込み条件を付けて欲しいと要求されても、
その要求に応えられないことが多い。特に、不慣れな検
索者にとっては、容易な方法ではない。緩和は、絞り込
みに対して緩める条件である。検索者は、絞り込み、緩
和の条件を与えて欲しいとシステム側から要求された
り、条件としてはこれだけあるので、この条件の中から
どれかを選択して欲しいとシステム側から要求された時
に、判断するのが困難であった。特に、これは、不慣れ
な検索者にとっては、容易な方法ではなかった。

【００２０】更に、例えば、特開平６―２２３１１７号
公報では、絞り込や緩和を行う時に、利用者が予め与え
た出力件数にできるだけ近い件数で出力する方式が述べ
られている。検索で欲しい件数が例えば２０件である
と、画面上に最初に欲しい件数を例えば２０件であると
設定する。これに対して、システム側でその件数に近
い、例えば２０件になるべく近いような件数まで色々と
検索条件を変えたりして決定する。しかしながら、この
公報では、単に件数を求めても、検索者の意図は活かし
切れず、検索結果のヒット率は上がらない。

【００２１】そこで、本発明は、キーワード検索する
際、シソーラスの関連度を検索者に意識させずに、シス
テム内部で更新、管理することができ、シソーラスの関
連度をより検索者の意図の近い形でダイナミックに変更
することができる文書資料知的検索システムを提供する
ことを目的する。

【００２２】

【課題を解決するための手段】第１の発明は、予め定義
され、かつ利用者が指定可能なシソーラスと登録データ
との関係を蓄積するシソーラスデータベースと、フリー
ワードと登録データとの関係を蓄積するフリーワードデ
ータベースとを有する特許文書、技術文書、資料等を対
象としたキーワード検索を行う文書資料知的検索システ
ムにおいて、シソーラスとシソーラスの関連性を、シソ
ーラスとシソーラスではないが、利用者がシソーラスと
ともに対象データに与えた共通概念を有するワードを連
想語として保存する連想語データベースを有することを
特徴とするものである。

【００２３】第２の発明は、データの登録時、同一文書
のキーワードとして与えた複数のワードのうち、シソー
ラスデータベースに存在するキーワードとシソーラスデ
ータベースに存在しないワードとがあった場合、連想語
データベースに両者の関係をシソーラスと連想語として
登録し、同時に同一文書のシソーラスキーワードとして
与えられた複数のワードについてはその相互関連度を同
一文書内共出現頻度として与える同一文書内共出現頻度
付与手段を有することを特徴とするものである。

【００２４】第３の発明は、利用者が検索を開始してか
ら終了するまでの検索履歴を保存し、キーワードデータ
ベース、フリーワードデータベースにも、更に連想語デ
ータベースにも存在しないシステム側で認識できないキ
ーワードの未知語が出現した場合、１区切りの検索プロ
セスが終了した段階で検索履歴を基に検索プロセス内で
利用されたシソーラスと未知語を関連付けて連想語デー
タベースに登録する学習手段を有することを特徴とする
ものである。

【００２５】第４の発明は、利用者が検索を開始してか
ら終了するまでの検索履歴を保存し、キーワードデータ
ベース及びフリーワードデータベースには存在しない
が、連想語データベースに存在する連想語が出現した場
合、１区切りの検索プロセス内で利用者によって与えら
れたシソーラスとの間には概念の共通性があると判断
し、シソーラスと関連語の関係を連想語データベースに
登録し、既に存在する関連定義の場合は、１区切りの検
索プロセス内で同時に与えられ利用された検索用の複数
のキーワードの頻度となる同時検索使用頻度を更新する
同時検索使用頻度更新手段を有することを特徴とするも
のである。

【００２６】第５の発明は、利用者が検索を開始してか
ら終了するまでの検索履歴を保存し、キーワードデータ
ベース及びフリーワードデータベースには存在しない
が、連想語データベースに存在する連想語が出現した場
合、連想語と関連付けられたシソーラスを指定可能なキ
ーワードとして利用者に提示する際、同一文書内共出現
頻度と同時検索使用頻度の関連度によって優先度が付け
られた順に提示するマンマシン手段を有することを特徴
とするものである。

【００２７】第６の発明は、予め定義され、かつ利用者
が指定可能なシソーラスと登録データとの関係を蓄積す
るシソーラスデータベースと、フリーワードと登録デー
タとの関係を蓄積するフリーワードデータベースとを有
する特許文書、技術文書、資料等を対象としたキーワー
ド検索を行う文書資料知的検索システムにおいて、利用
者が検索用キーワードを設定する際、同一文書のキーワ
ードとして与えられた複数のワードの登録時の同一文書
内共出現頻度を表し、かつシソーラス間、シソーラス／
フリーワード間をアンドで検索した時の文書件数を表す
シソーラス間、シソーラス／フリーワード間の関連度に
基づいて検索論理式を生成する検索論理式生成手段を有
することを特徴とするものである。

【００２８】第７の発明は、前記検索論理式生成手段
が、検索論理式生成の前に連想語検索を行い、関連のあ
るシソーラス／フリーワードをグルーピングし、そのグ
ループ単位で検索論理式を生成することを特徴とするも
のである。

【００２９】第８の発明は、前記検索論理式生成手段
が、関連のあるシソーラス／フリーワードをグルーピン
グしたグループ単位で、利用者が入力した個々の検索キ
ーワードの連想語検索を行い、連想語検索の結果に基づ
いて、利用者の選択した検索キーワード間において関連
のある同一文書に共出現している検索キーワードを各々
グルーピングし、同一文書に共出現している１つのグル
ープを構成している検索キーワードをＡＮＤで結んでサ
ブ論理式を生成し、グループ間をＯＲで結ぶことによ
り、検索論理式を生成することを特徴とするものであ
る。

【００３０】第９の発明は、予め定義され、かつ利用者
が指定可能なシソーラスと登録データとの関係を蓄積す
るシソーラスデータベースと、フリーワードと登録デー
タとの関係を蓄積するフリーワードデータベースとを有
する特許文書、技術文書、資料等を対象としたキーワー
ド検索を行う文書資料知的検索システムにおいて、利用
者の設定条件で検索した結果が、予め規定された検索論
理式の自動変更ルールに基づいて検索条件及び組み合せ
るシソーラスを変える自動絞り込み／緩和手段を有する
ことを特徴とするものである。

【００３１】第１０の発明は、前記検索論理式の自動変
更ルールが、グループの中に含まれる検索キーワードが
最も多いグループの中の同時検索使用頻度が最も高いキ
ーワードの連想語で同じグループ内の他のキーワードの
連想語にもなっている語で関係付けられたこのグループ
に含まれる以外のキーワードを１つ検索し、ＡＮＤで繋
ぐ第１工程と、そのグループ内で連想語でたどれるキー
ワードがなくなるまで第１工程を行う第２工程と、それ
でも件数が多い場合、グループ中に含まれる検索キーワ
ードが次に多いグループの中で第１、２工程の処理を行
う第３工程と、最後のグループまで、連想語でたどれる
キーワードの処理を実行した後、まだ検索件数が多い場
合、ＯＲで繋がれたグループを後ろから１つづつ落しな
がら検索を行う第４の工程と、最後のグループが１つに
なった場合、検索件数を出力して処理を終了する第５の
工程とからなることを特徴とするものである。

【００３２】第１１の発明は、前記検索論理式の自動変
更ルールが、グループの中に含まれる検索キーワードが
最も多いグループの中の同時検索使用頻度が最も高いキ
ーワードと次ぎのキーワードのＡＮＤをＯＲに変える第
１工程と、そのグループ内でＡＮＤがなくなるまで第１
工程を行う第２工程と、それでも件数が少ない場合、グ
ループ中に含まれる検索キーワードが次に多いグループ
の中で第１、２工程の処理を行う第３工程と、最後のグ
ループまで、ＡＮＤをＯＲに変更する処理を実行した場
合、検索件数を出力して処理を終了する第４工程とから
なることを特徴とする請求項９に記載の文書資料知的検
索システム。

【００３３】第１２の発明は、前記検索論理式が、利用
者が設定した第一キーワードを落さないように導入して
生成することを特徴とするものである。

【００３４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して説明する。図１は本発明に係る実施の形態の
文書資料知的検索システムの構成を示すブロック図であ
る。本実施の形態の文書資料知的検索システムは、文書
登録部１、文書検索部２、データベースインタフェース
３、各種のキーワード検索用データベース４〜７、文書
実体データベース８、同義語／類義語辞書データベース
９、検索論理式自動作成／修正ルール１０、検索／登録
画面１１からなる。更に、文書登録部１には、連想語関
連登録部１２があり、文書検索部２には、キーワード検
索支援部１３、検索論理式自動作成／修正部１４、シソ
ーラスと連想語間の重み自動学習部１５からなる。図
中、ハッチングを掛けた部分は、図６の従来のシステム
に更に追加した本発明の特徴部分である。

【００３５】ここで、文書登録部１は、データベースイ
ンタフェース３を通して各データベース４〜９に文書情
報を登録し、文書検索部２は、データベースインタフェ
ース３を通して各データベース４〜９の文書情報を検索
する。文書インデックスデータベース４には、文書作成
者、文書作成日付、文書タイトルなどの情報が登録され
ており、シソーラスデータベース５には、キーワード集
に相当する情報が登録されており、この中でシステムが
受付できるキーワードが定義されている。例えば“鉄
鋼”とか“自動制御”というような言葉がこのシステム
の中で使用できるキーワードであれば、シソーラスデー
タベース５に定義されおり、そのキーワードであれば、
システム側が受付でき、登録する時もシステム側で受付
できる。

【００３６】フリーワードデータベース６は、内部にキ
ーワード集を持っておらず、予め決められたワード以外
の情報が登録されており、ユーザ、検索者、登録者など
が任意に設定した情報が登録されている。このフリーワ
ードデータベース６により、システムを管理する側で自
由に定義を作成することができ、例えば、ある会社内の
分類区分を作成するような場合、フリーワードデータベ
ース６で運用上定義することができる。

【００３７】連想語データベース７は、連想語や、連想
語とシソーラスの両者の関連付けの情報が登録されてい
る。連想語は、シソーラスデータベース５やフリーワー
ドデータベース６に登録されているキーワードではな
く、キーワードと異なるキーワードを結び付けるような
言葉を意味する。文書実体データベース８には、文書そ
のものの情報が登録されている。

【００３８】同義語／類義語辞書データベース９には、
同義語と類義語の情報が登録されている。例えば、この
同義語／類義語辞書データベース９で“鉄鋼”と“鉱業
システム”が同義語あるいは類義語であると定義してお
くと、“鉱業システム”をキーワードとして検索した時
に、まず、同義語／類義語データベース９を検索し、同
義語／類義語データベース９を基に、“鉱業システム”
と“鉄鋼”のＡＮＤにしてから、シソーラスデータベー
ス６を検索する。ここで、同義語は、意味が完全に重な
っている言葉を意味し、類義語は、概念が少し異なる
が、同じであると見なしてよい言葉を意味する。

【００３９】検索／登録画面１１は、検索用画面、登録
用画面を作成したり、結果を一覧表あるいは、１件毎に
返したりする時に使用し、連想語関連登録部１２は、連
想語データベース７に登録されている連想語の更新、追
加を行ったり、既に存在するシソーラスと連想語に関す
る連想語データベース７に登録されている関連度を更新
したりする。キーワード検索支援部１３は、標準的なキ
ーワード設定を画面に表示したり、連想語と関連するシ
ソーラスを画面に表示したい時のキーワード設定を画面
に表示したりする。検索論理式自動作成／修正部１４
は、後述する検索論理式自動作成／修正ルール１０を基
に、検索論理式を自動生成したり、修正したりする。重
み自動学習部１５は、システム側で認識できないキーワ
ードの未知語が与えられた場合、１区切りの検索プロセ
スが終了した段階で検索履歴を基に検索プロセス内で利
用されたシソーラスと未知語を関連付けて連想語データ
ベース７に登録する。

【００４０】図２は図１に示す文書資料知的検索システ
ムにおける文書登録時の同一文書内共出現頻度の更新処
理フローを示すフローチャートである。図２に示すよう
に、まず、利用者側が、検索用のキーワードとしてシソ
ーラスＡを設定した後（ステップＳ１）、検索用キーワ
ードとしてシソーラスＢを設定すると（ステップＳ
２）、システム側は、利用者が設定したシソーラスＡと
シソーラスＢの関連度を強める（ステップ３）。ここで
は、同一文書内共出現頻度を用いてシソーラスＡとシソ
ーラスＢ間に関連度を持たせている。

【００４１】次に、利用者側が、検索用のキーワードと
してシソーラスＣを設定した後（ステップＳ４）、検索
用のキーワードとしてシソーラスデータベース５にない
連想語Ｄを設定すると（ステップＳ５）、シソーラスＣ
と連想語Ｄの関連度を強める（ステップＳ６）。ここで
は、シソーラスＣと連想語Ｄの関連性を定義する際、同
一文書内共出現頻度を適用した。この後、文書属性情報
や文書の登録作業を行う。

【００４２】利用者は、データ登録を行う際、データの
属性情報とともにキーワードを与えるが、この時与えた
複数のキーワードについて、シソーラスデータベース５
に定義済みのワードと未定義のワードとなる未知語間で
も未知語が連想語として定義されれば、同一文書内共出
現として関連付けられ、同一文書内共出現頻度が定義、
更新される。データの属性情報は、キーワードでもよ
い。

【００４３】本実施の形態では、連想語という概念を利
用している。従来は、シソーラスという予め決められた
キーワードによる概念と、フリータームの自由に使用し
てよいという概念を利用しており、何れも概念的なもの
はキーワードである。本実施の形態は、この従来からあ
る概念を利用し、更に連想語という概念を利用する。連
想語は、シソーラスデータベース５やフリーワードデー
タベース６に登録されているキーワードではなく、ま
た、このキーワードのように表に出てこないが、キーワ
ードと異なるキーワードを結び付けるような言葉を意味
する。

【００４４】連想語データベース７は、基本的にはシソ
ーラスと連想語というものの間を取り持つ。文書を登録
する時に、まず、検索キーワードとして、例えば“鉄
鋼”というキーワードを与えた後、“鉱業システム”と
いうキーワードを与え、更に“自動制御”というキーワ
ードを与えたとする。この時、シソーラスデータベース
５に“自動制御”というキーワードが登録されていなか
ったとすると、従来のシステムでは、キーワードとして
定義することができない。

【００４５】これを回避するために、本実施の形態で
は、“鉄鋼”とか“鉱業システム”というシソーラスの
言葉に対して、“自動制御”という連想語という形で裏
に目に見えない所の連想語データベース７に登録してお
き、その連想語とシステムで使用できるシソーラスのキ
ーワードとの関連度を定義する。このように、“自動制
御”という言葉は、シソーラスデータベース５に登録さ
れていないので、表には見えてこないが、シソーラスの
“鉄鋼”と“鉱業システム”という言葉は、“自動制
御”という連想語による言葉を介して関連付けられる。

【００４６】以上説明したように、連想語は、シソーラ
スのように固定的なものではなく、しかもフリーワード
のように自由に定義できるシソーラスのようなものでも
なく、シソーラスとシソーラスを意味論的に結び付ける
中間概念的なものである。この連想語という概念を取り
込むことによって、検索者は、シソーラスを与えている
という表向きの検索を行うことができるとともに、シス
テム内では、シソーラスとシソーラスの関係を連想語を
介して定義することができ、かつ関連度を更新すること
ができる。

【００４７】従って、検索する際、シソーラスの関連度
を検索者に意識させずに、システム内部で更新、管理す
ることができる。しかも、これは、ダイナミックに変更
することができる。検索者の方で検索を進めれば進める
ほど、シソーラスの関連度をより実際に検索する検索者
の意図の近い形でダイナミックに変更することができ
る。また、シソーラスのメンテナンスとは独立してお
り、関連度はシステム内部で管理することができるの
で、メンテナンスが非常に楽である。

【００４８】検索者が自分の検索したい与えたワードが
シソーラスにない場合でも、システム側がこれを連想語
データベース７に保存することにより、利用者のキーワ
ードに変わるものとして活かすことができる。検索者に
とっては、シソーラスではないけれども、システムから
跳ね付けられることがなく、他のシソーラスを利用する
ようなガイダンスを受けながら、連想語を使って容易な
検索を行うことができる。シソーラスがない場合でも、
連想語と関連付けられているシソーラスがあれば、検索
者には、その連想語と関連付けられているシソーラスが
提示されてくるので、検索者は、自分の検索意図に近い
シソーラスをその提示されたシソーラスから選択するこ
とができる。なお、その時の関連度は、同一文書内共出
現頻度で定義している。例えば、シソーラスを検索者に
提示する時に、関連度の高い方から提示したりすること
により、検索者は、より自分の検索意図に近いシソーラ
スがどれかを判断することができる。

【００４９】図３は図１に示す文書資料知的検索システ
ムにおける連想語による検索処理フローを示すフローチ
ャートである。利用者がワード“Ａ”を入力し（ステッ
プＳ１１）、この利用者が与えたワード“Ａ”がシソー
ラスデータベース５やフリーワードデータベース６に登
録されていない場合（ステップＳ１２）、システムは、
連想語データベース７を参照する。このように、システ
ムは、連想語データベース７を検索し、連想語として
“Ａ”が登録されていると、連想語“Ａ”と関連付けら
れた関連度の強いシソーラス及びフリーワードを関連度
の高い順に、例えば“シソーラスＸ”、“シソーラス
Ｙ”、“フリーワードＺ”を画面に表示し、利用者の選
択を促す（ステップＳ１１、１２）。本実施の形態で
は、利用者が設定したワード“Ａ”はシソーラスやフリ
ーワードに定義がないので、検索には使えないが、変わ
りにこれらの関連するワードなら使えることを利用者に
示している。

【００５０】利用者が、画面に表示された連想語“Ａ”
と関連度の強いシソーラスとフリーワードの選択候補を
見て、この選択候補から任意のワード、例えば“シソー
ラスＹ”を選択すると（ステップＳ１５）、システム
は、同一文書内共出現頻度と同時検索使用頻度を用い
て、“シソーラスＹ”と利用者が選択したワード“Ａ”
の関連度を強める（ステップＳ１６）。このように、選
択されたワードと関連を持つ連想語との関連度が全て更
新される。

【００５１】このように、本実施の形態では、連想語関
連登録部１２により、連想語データベース７に登録され
た既に存在するシソーラスと連想語に関する関連度の更
新を行うことができる。利用者が、例えば“自動制御”
と与え、この与えた“自動制御”がシソーラスデータベ
ース５、フリーワードデータベース６に登録されていな
いと、システムは、“自動制御”が連想語データベース
７に登録されているかを検索する。システムは、“自動
制御”が連想語データベース７に登録されていると、連
想語の“自動制御”と関連度の強いシソーラス、フリー
ワード、例えば“鉱業システム”、“鉄鋼”を類似キー
ワードとして使用できると画面に表示する。そこで、利
用者が、画面から“鉄鋼”と選択して検索を行った場
合、今度“鉄鋼”と“自動制御”という連想語の関連度
を更新することができる。

【００５２】従来、シソーラス、フリーワードのところ
でしか行っていなかった関連度の更新を、本実施の形態
では、既に存在するシソーラスと連想語の枠組みの中で
関連度を更新する。この更新を行う際、検索は、同時検
索使用頻度を使用する。本実施の形態では、１つの検索
プロセスが終るまでの間に、どういう言葉が何回使用さ
れたかを見る同時検索使用頻度を使用し、同一の検索プ
ロセスの中で使用された言葉はお互いに関連性があると
いう基で、それを使用して関連度を更新している。

【００５３】前述したように、シソーラスデータベース
５、フリーワードデータベース６に登録されていない連
想語という概念で定義してあるワードが利用者によりシ
ステムに入力されると、システムは、そのワードがシソ
ーラスデータベース５、フリーワードデータベース６を
検索して登録されていないということで、連想語データ
ベース７を検索する。システムは、そのワードが連想語
データベース７に登録されていると、その連想語に関連
付けられているシソーラス、フリーワードをシソーラス
データベース５、フリーワードデータベース６から読み
出して、利用者に対して画面上に表示する。

【００５４】従来のシステムでは、システムに入力した
ワードがシソーラスデータベース５、フリーワードデー
タベース６に登録されていないと、システムで認識でき
ないということでシステムに跳ねられてしまう。この場
合、利用者は、新しいキーワードをキーワード集から検
索しなければならないので、作業が非常に大変になって
しまう。これに対し、本実施の形態では、システムに入
力したワードがシソーラスデータベース５、フリーワー
ドデータベース６に登録されていなくても、連想語デー
タベース７に登録されていれば、その連想語から関連付
けられているシソーラス、フリーワードを画面上に表示
することにより、その入力したワードに対して使用でき
る類似キーワードを提示することができる。

【００５５】図４は図１に示す文書資料知的検索システ
ムにおける未知語の学習処理フローを示すフローチャー
トである。利用者が検索キーワードとして、未知語
“Ａ”を入力すると（ステップＳ２１）、システムは、
シソーラスデータベース５、フリーワードデータベース
６、連想キーワードデータベース７を検索する。システ
ムは、シソーラスデータベース５、フリーワードデータ
ベース６、連想キーワードデータベース７に未知語
“Ａ”が登録されていないと（ステップＳ２２）、未知
語“Ａ”を内部に一時保存する（ステップＳ２３）。続
いて、利用者が検索キーワードとしてシソーラスに定義
があるワード“Ｂ”を入力すると（ステップＳ２４）、
システムは、シソーラスデータベース５を検索する。シ
ステムは、シソーラスデータベース５にワード“Ｂ”が
登録されていると（ステップＳ２５）、検索論理式の作
成などを行ったりする。

【００５６】利用者が検索終了の指示を行うと（ステッ
プＳ２６）、検索処理終了のタイミングでシステムは、
未知語“Ａ”をシソーラスに定義がある“Ｂ”の連想語
として連想語データベース７に登録する（ステップＳ２
７）。この時、関連度は、同時検索使用頻度を適用す
る。未知語は、シソーラスデータベース５、フリーワー
ドデータベース６、連想語データベース７に登録されて
おらず、システムで認識できないキーワードである。従
来のシステムでは、この未知語が入力されると、システ
ムで認識できず、システムに跳ね付けられる。

【００５７】本実施の形態では、未知語がシステムに入
力されると、システムに一時保存しておく。この場合、
利用者は、次のキーワードをシステムに入力して検索を
行う。利用者が、検索が一通り終って検索終了の指示を
行うと、システムは、検索終了したそのタイミングで今
まで保存しておいた未知語を、その後利用者が検索で使
用したシソーラスデータベース７に登録されているキー
ワードと関連付けさせるかどうかをここで行う。仮に、
システムに入力した未知語が、その後利用者が検索で使
用したシソーラスデータベース５に登録されているキー
ワードと同じ概念のもので、その未知語を今後使用した
いと指示された場合には、その未知語をシソーラスの連
想語ということで連想語データベース７に登録する。

【００５８】本実施の形態の自動学習機能は、２番目に
与えるシソーラスと連想語を有効に利用するために与え
た学習機能である。シソーラスでも連想語でも定義され
ていない未知語に対して、その検索プロセスの中で定義
された使われたシソーラスと、連想語データベース７に
関連付けして登録するかを、システムは利用者に聞いて
くる。利用者がその関連付けを指定すると、連想語デー
タベース７の中にシソーラスと連想語の関連という形で
定義、蓄積されて行く。これによって、次に検索される
時、検索者は、シソーラスがない変わりに、連想語とし
てそれが定義されていれば、検索者は、その連想語と関
連付けられているシソーラスを変わりに選択可能という
旨のガイダンスとして受け取ることができる。定義され
ていない変わりのシソーラスで選択可能なものをシステ
ム側から提示して貰うことにより、検索を容易に行うこ
とができる。以下、検索論理式の自動生成機能について
説明する。

【００５９】（イ）検索論理式の自動生成機能 シソーラス間、シソーラス／フリーワード間の関連度
は、登録時の同一文書内共出現頻度を表している。従っ
て、シソーラス間、シソーラス／フリーワード間の関連
度は、それらをアンドで検索した時の文書件数を表して
いることになる。これを利用して検索論理式生成の前に
連想語検索を行い、関連のあるシソーラス／フリーワー
ドをグルーピングし、そのグループ単位で検索論理式を
生成する。生成の手順を以下に示す。

【００６０】ステップ１．まず、ユーザが入力した個々
の検索キーワードの連想語検索を行う。 ステップ２．次に、この連想語検索の結果を基に、利用
者の選択した検索キーワード間において関連のある同一
文書に共出現している検索キーワードを各々グルーピン
グする。この時、ユーザの入力したキーワードで一番目
のものは必ずグループ１の先頭に持ってくる。これは、
第一キーワードは、利用者の検索意図が一番込められて
いるという条件をルール化したものである。

【００６１】例えば利用者の選択したキーワードをＡ、
Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇとする。 連想語検索の結果：Ａ（関連）Ｂ、Ｃ Ｂ（関連）Ａ、Ｃ、Ｄ Ｃ（関連）Ａ、Ｂ、Ｆ Ｄ（関連）Ｂ、Ｅ Ｅ（関連）Ｄ Ｆ（関連）Ｃ、Ｇ Ｇ（関連）Ｆ

【００６２】以上の検索結果から判るように、例えば利
用者がキーワード“Ａ”を選択した時、シソーラスデー
タベース５、フリーワードデータベース６に登録されて
いないということで、連想語データベース７を検索し、
連想語データベース７からキーワード“Ａ”に該当する
連想語を読み出す。この連想語と関連付けられているシ
ソーラス“Ｂ”、“Ｃ”をシソーラスデータベース５か
ら読み出す。これから、利用者の選択したキーワード
“Ａ”がキーワード“Ａ”の連想語を介してシソーラス
“Ｂ”、“Ｃ”と関連付けられていることが判る。

【００６３】同様に、選択したキーワード“Ｂ”は、連
想語を介してシソーラス“Ａ”、“Ｃ”、“Ｄ”と関連
付けられており、選択したキーワード“Ｃ”は、連想語
を介してシソーラス“Ａ”、“Ｂ”、“Ｆ”と関連付け
られており、選択したキーワード“Ｄ”は、連想語を介
してシソーラス“Ｂ”、“Ｅ”と関連付けられている。
また、選択したキーワード“Ｅ”は、連想語を介してシ
ソーラス“Ｄ”と関連付けられており、選択したキーワ
ード“Ｆ”は、連想語を介してシソーラス“Ｃ”、
“Ｇ”と関連付けられており、選択したキーワード
“Ｇ”は、連想語を介してシソーラス“Ｆ”と関連付け
られている。

【００６４】この連想語検索の結果では、利用者が選択
したキーワードがそのキーワードの連想語を介してシソ
ーラスと関連付けられているものを挙げている。次に、
これらの挙げたものに対して、相互に関連付けられてい
るものをグルーピングする。 グルーピング結果：グループ１ Ａ、Ｂ、Ｃ、 グループ２ Ｄ、Ｅ グループ３ Ｆ、Ｇ

【００６５】以上のグルーピング結果から判るように、
利用者が選択したキーワード“Ａ”は、連想語を介して
シソーラス“Ｂ”と関連付けられており、逆に利用者が
選択したキーワード“Ｂ”は、連想語を介してシソーラ
ス“Ａ”と関連付けられており、“Ａ”と“Ｂ”は、相
互に関連付けられている。同様に、“Ａ”と“Ｃ、
“Ｂ”と“Ｃ”は、相互に関連付けられている。従っ
て、“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”は、一つのグループで括
る。同様に、“Ｄ”と“Ｅ”、“Ｆ”と“Ｇ”も、相互
に関連付けられているので、各々を一つのグループで括
る。このように、相互に関連付けられているものは、言
葉の概念として結び付きが強いので、一つのグループで
括る。

【００６６】ステップ３．次に、一つのグループを構成
している検索キーワードは、同一文書に共出現してお
り、言葉の概念として結び付きが強いので、以下に示す
ように、ＡＮＤでサブ論理式を生成する。 グループ１ Ａ＊Ｂ＊Ｃ グループ２ Ｄ＊Ｅ グループ３ Ｆ＊Ｇ ステップ４．グループ間は、言葉の概念として結び付き
が弱いので、ＯＲで結ぶ。

【００６７】本実施の形態では、上記した検索論理式
を、システム内の検索論理式自動作成／修正部１４によ
り、前述した検索論理式自動作成／修正ルール１０によ
る手順に従って自動生成する。従来のシステムでは、各
々のシソーラスの間でＡＮＤで繋いで検索したり、ＡＮ
Ｄで結び付が弱すぎた場合は、ＯＲに変えて検索したり
していた。これに対し、本実施の形態では、利用者が入
力した個々の検索キーワードの連想語検索を行い、この
連想語検索結果を基に、選択したキーワード間において
関連のあるキーワードをグルーピングしており、グルー
プ間の結び付きと、グループ内の結び付きを別々に考慮
している。

【００６８】このように、本実施の形態では、単に、シ
ソーラスやフリータームをＡＮＤやＯＲで機械的に繋げ
たり、分解したりして検索するのではなく、与えたキー
ワードを意味を含めて解釈して展開しており、言葉とし
て意味合いの強いもの同志を一つにまとめるようにして
いる。このため、より検索者が意図する検索結果に近い
結果を自動的に生成することができるので、検索のヒッ
ト率を上げることができる。

【００６９】本実施の形態では、利用者が第１番目に設
定する検索キーワードを落さないように論理式を生成し
ている。検索する時に、利用者が設定する第１キーワー
ドは、検索者の意図を最も反映している。このため、検
索時に、利用者が検索に必要な最も要求している概念を
含んでいる第１キーワードを論理式から落さないように
構成しているので、利用者の検索意図を最大限に活かす
ことができる。この第１番目に設定する検索キーワード
を落さないように論理式を設定する技術は、後述する絞
り込み時には第１キーワードが落される恐れがあるの
で、特に絞り込み時に適用することが有効である。

【００７０】（ロ）検索論理式の再構成機能（絞り込
み） 検索結果と希望件数を比較し、検索論理式を組み替え
る。 ステップ１１．まず、グループの中に含まれる検索キー
ワードが最も多いグループ、仮に、各グループのキーワ
ードが同数ならば、検索条件が多いグループの中の同時
検索使用頻度が最も高いキーワードの連想語で同じグル
ープ内の他のキーワードの連想語にもなっている語で関
係付けられたこのグループに含まれる以外のキーワード
をを一つ検索し、ＡＮＤで繋ぐ。 ステップ１２．次に、そのグループ内で連想語でたどれ
るキーワードがなくなるまで、ステップ１１を行う。

【００７１】ステップ１３．次に、それでも件数が多い
ならば、グループ中に含まれる検索キーワードが次に多
いグループ、仮に、各グループのキーワードが同数なら
ば、検索件数が２番目に多いグループの中で、ステップ
１１、１２の処理を行う。 ステップ１４．次に、最後のグループまでの処理を実行
した後、まだ検索件数が多いならば、ＯＲで繋がれたグ
ループを後ろから一つづつ落しながら検索を行う。 ステップ１５．最後のグループが一つになったならば、
検索件数を出力して処理を終了する。

【００７２】（ハ）検索論理式の再構成機能（緩和） ステップ２１．まず、グループの中に含まれる検索キー
ワードが最も多いグループ、仮に、各グループのキーワ
ードが同数ならば、検索件数が多いグループの中の同時
検索使用頻度が最も高いキーワードと次のキーワードの
ＡＮＤをＯＲに変える。 ステップ２２．次に、そのグループ内でＡＮＤがなくな
るまで、ステップ１．を行う。

【００７３】ステップ２３．次に、それでも件数が少な
いならば、グループ中に含まれる検索キーワードが次に
多いグループ、仮に、各グループのキーワードが同数な
らば、検索件数が２番目に多いグループの中で、ステッ
プ２１、２２の処理を行う。 ステップ２４．最後のグループまで、ＡＮＤをＯＲに変
更する処理を実行したならば、検索件数を出力して処理
を終了する。以下に、絞り込み及び緩和の一例を図面を
用いて具体的に説明する。

【００７４】図５は図１に示す文書資料知的検索システ
ムにおける絞り込み、緩和を説明するための図である。
図５（ａ）は文書Ａ、文書Ｂの共出現している登録キー
ワードを示している。文書Ａの登録キーワードは、“ａ
ａ”、“ｂｂ”、“ｃｃ”、“ｇｇ”であり、文書Ｂの
登録キーワードは、“ｂｂ”、“ｃｃ”、“ｄｄ”、
“ｅｅ”、“ｆｆ”である。図５（ｂ）はキーワードと
連想語の対応関係を示している。キーワード“ａａ”、
“ｂｂ”、“ｅｅ”、“ｆｆ”は、連想語が“ｘｘ”で
あり、この連想語を介して関連付けられている。キーワ
ード“ｄｄ”の連想語は、“ｙｙ”である。

【００７５】図５（ｃ）はキーワードと同時検索使用頻
度の対応関係を示している。キーワード“ｅｅ”と“ａ
ａ”の同時検索使用頻度は、５であり、キーワード“ｅ
ｅ”と“ｂｂ”の同時検索使用頻度は、４であり、キー
ワード“ａａ”と“ｄｄ”の同時検索使用頻度は、２で
ある。また、キーワード“ｂｂ”と“ｅｅ”の同時検索
使用頻度は、２であり、キーワード“ｄｄ”と“ｆｆ”
の同時検索使用頻度は、１である。図５（ｄ）はキーワ
ードと同一文書内共出現頻度の対応関係を示している。
キーワード“ｅｅ”と“ａａ”の同一文書内共出現頻度
は、５であり、キーワード“ｅｅ”と“ｂｂ”の同一文
書内共出現頻度は、４であり、キーワード“ａａ”と
“ｄｄ”の同一文書内共出現頻度は、３である。また、
キーワード“ｂｂ”と“ｅｅ”の同一文書内共出現頻度
は、２であり、キーワード“ｄｄ”と“ｆｆ”の同一文
書内共出現頻度は、２である。

【００７６】（イ）文書で、キーワード“ａａ”と“ｂ
ｂ”と“ｃｃ”が共出現しているということは、“ａ
ａ”（アンド）“ｂｂ”（アンド）“ｃｃ”でキーワー
ドを指定するのと同じである。即ち、文書内に同時に出
ているキーワードは、同時に指定して検索したのと等価
である。 （ロ）キーワード“ａａ”、“ｂｂ”、“ｅｅ”、“ｆ
ｆ”は、連想語“ｘｘ”を介して関連付けられ、関連キ
ーワードになっている。即ち、同じ連想語から、関連付
けられているキーワードであることが判る。

【００７７】（ハ）論理式の自動生成は、次のようにな
る。まず、利用者が与えるキーワードを“ａａ”、“ｅ
ｅ”、“ｄｄ”とする。利用者がキーワードを与える
と、システムは、そのキーワードの相互関係を調べる。
連想語を利用してキーワードの相互関係を調べると、キ
ーワード“ａａ”は、連想語“ｘｘ”を介してキーワー
ド“ｅｅ”と関連付けられており、キーワード“ｅｅ”
は、連想語“ｘｘ”を介してキーワード“ａａ”と関連
付けられている。これから、キーワード“ａａ”と“ｅ
ｅ”は、連想語“ｘｘ”を介して相互に関連付けられて
いる。キーワード“ｄｄ”は、連想語が“ｙｙ”である
ため、キーワード“ａａ”、“ｅｅ”と連想語を介して
関連付けられていない独立の形で残る。従って、論理式
（式１）は、（“ａａ”ａｎｄ“ｅｅ”）ｏｒ（“ｄ
ｄ”）となる。

【００７８】（ニ）この検索を実行したが、検索結果の
文書件数が指定した件数より多い場合の絞り込みは、次
のようになる。共通の連想語“ＸＸ”を介して関係付け
られたキーワードで共出現頻度のより大きいものを選択
する。すなわち、キーワード“ａａ”と“ｅｅ”両方の
関連キーワードで共出現頻度の高い“ｂｂ”を補って論
理式を、（“ａａ”ａｎｄ“ｂｂ”ａｎｄ“ｅｅ”）ｏ
ｒ（“ｄｄ”）という具合に再生成する。次に、これで
検索を実行するが、それでも検索結果の文書件数が指定
した件数より多い場合は、論理式の再生成処理を再度試
みる。この例では、キーワード“ｆｆ”をａｎｄでつな
いで（“ａａ”ａｎｄ“ｂｂ”ａｎｄ“ｅｅ”ａｎｄ
“ｆｆ”）ｏｒ（“ｄｄ”）となる。関連キーワードが
どちらのグループにもない場合には、うしろからキーワ
ード“ｄｄ”を落して“ａａ”ａｎｄ“ｂｂ”ａｎｄ
“ｅｅ”で検索を実行する。

【００７９】（ホ）前述した論理式（式１）で検索結果
が予め指定した検索結果件数よりも少ない場合は、次の
ように検索条件を緩和する。まず、論理式（式１）で同
時検索使用頻度が最も高いのは、キーワード“ａａ”と
“ｅｅ”であるので、キーワード“ａａ”と“ｅｅ”の
ａｎｄをｏｒに変える。即ち、（“ａａ”）ｏｒ（“ｅ
ｅ”）ｏｒ（“ｄｄ”）という検索式で検索を行う。更
に緩和の必要がある場合には、次に同時検索使用頻度が
高いキーワードについて緩和処理を行うが、この例で
は、ａｎｄがないので、これで処理を終了する。

【００８０】シソーラスとフリーワード間の関連度は、
同一文書内の共出現頻度で定義している。シソーラス間
の関連度は、関連度自体がａｎｄ検索を行った時の文書
件数と等しくなる。同一文書内共出現頻度を使って、グ
ループ内をａｎｄで繋ぐ。グループ内をａｎｄで繋ぐこ
とは、同一文書内共出現頻度をそのまま当てはめること
と同じことになる。本実施の形態では、これを利用して
検索論理式を生成している。システム上で同一文書内共
出現するシソーラス、あるいは、シソーラスとフリータ
ームというのは、そのキーワードが持つ件数をそのまま
ａｎｄ検索の件数に置き換えることができる。このた
め、検索システム自体を単純化することができる。ま
た、共出現しているキーワードであると判れば、そのａ
ｎｄ条件で新たに検索を行わなくても、１個の条件で検
索しただけで全体のａｎｄの件数を知ることができる。

【００８１】本実施の形態では、グルーピングの概念を
入れて絞り込みを行っている。絞り込むためには、ａｎ
ｄ条件を増やさなければならない。本実施の形態では、
ａｎｄ条件を増やすことにより、検索件数を減らすこと
ができるので、検索者の意図をなるべく変えずにａｎｄ
条件を増やしていくという概念を取り入れている。ま
ず、連想語検索の結果、検索キーワードの最も多いグル
ープの中の同時検索使用頻度が最も高いキーワードを選
択する。この選択した同時検索使用頻度の最も高いキー
ワードの連想語で同じグループ内の他のキーワードの連
想語にもなっている語を１つ検索し、ａｎｄで繋ぐ。即
ち、同時検索使用頻度の最も高いキーワードと関連付け
られている連想キーワード内のキーワードを選択してき
て、これをａｎｄで繋ぐ。絞り込みは、意味概念とし
て、最も強いところを分けてａｎｄで繋ぐことによっ
て、全体の意味概念としては、あまり崩さずに特定の部
分を絞り込んでいくという考え方である。

【００８２】そして、そのグループの中で連想語がなく
なるまで、ａｎｄの条件を付け加えていく。この時、１
番重要なグループ内でａｎｄで展開して行く。それでも
まだ絞り込みが不十分で件数が多い場合には、グループ
の中に含まれる検索キーワードが次に多いグループを選
択して、同じようにその中をａｎｄで崩して連想語に変
えていく。最後のグループまで実行して、まだ件数が多
いのであれば、今度は、ｏｒで繋がれたグループを後ろ
から落して行く。ｏｒで繋がれたもので、関係の薄いも
のから落して行くと、最後のグループになる。このた
め、本実施の形態では、検索者の意図する検索対象をキ
ーワードの意味論的に最も崩さずに絞り込みを行うこと
ができる。

【００８３】本実施の形態では、利用者の設定条件で検
索した結果が、利用者の欲しい検索結果より多い条件の
場合、利用者の指示を受けて、予め規定された検索論理
式の自動変更ルールを基に、検索条件及び組み合せるシ
ソーラスを変える自動絞り込み機能を有するように構成
している。自動変更ルールは、前述した絞り込みルール
や緩和ルールである。予め条件定義のような形でプログ
ラムを組むというのではなくて、何か条件定義をしてお
くと、その条件定義に従って動かして行く。ルールとし
て、例えば緩和ルール１とか緩和ルール２とか、あるい
は絞り込み１とか絞り込み２とかの色々なルールを定義
しておいて、そのルールに応じて動かす。このため、本
実施の形態では、ルールを変更することにより、絞り込
みとか緩和とかの条件を複数持たせることができる。ま
た、同じ与えたもので変更とかを容易に行うことができ
る。

【００８４】本実施の形態では、グループの中に含まれ
る検索キーワードが最も多いグループの中の同時検索使
用頻度が最も高いキーワードとの組み合せのａｎｄをｏ
ｒに変える。即ち、１つの検索プロセスの中で一緒に与
えられる可能性の高い言葉同志を、そこのａｎｄで繋が
れていたものをｏｒにすることにより、そこの概念を広
げてやる。関係ないもの同志をｏｒにすると、違った概
念のものが含まれてしまう。これだと、意味がないの
で、なるべくオーバーラップの大きい意味概念的に近い
もの同志をａｎｄ部分からｏｒ部分に広げる。これによ
り、意味概念の近いところでｏｒが取れて緩和される。

【００８５】同じように、グループの中でキーワード間
で緩和してまだ足りなければ、今度は、違うキーワード
間のａｎｄをｏｒに変えて緩和する。このようにして、
グループの中を全て緩和し、それでもまだ件数が少なく
て更に緩和しないといけない場合、次にキーワード数の
多いグループの中で同じようにａｎｄをｏｒに変えて行
く処理を順番に行う。そして、最後のグループまでａｎ
ｄをｏｒに変えてもまだ件数が足りなくても、それ以上
は緩和することができないので、そのまま結果を返す。
このため、本実施の形態では、利用者が要求している検
索対象のボリュームに対して、できるだけ利用者の検索
意図を保持したままで結果を返すことができる。単に、
ａｎｄ、ｏｒで繋ぐと、意味の全く異なるものを含んだ
検索結果（検索のゴミ）が出てくる。これに対し、本実
施の形態では、検索のゴミを少なくした状態で関連する
ものを緩和結果として取り出すことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係る実施の形態の文書資料知的検索
システムの構成を示すブロック図である。

【図２】 図１に示す文書資料検索システムにおける文
書登録時の同一文書内共出現頻度の更新処理フローを示
すフローチャートである。

【図３】 図１に示す文書資料知的検索システムにおけ
る連想キーワード検索処理フローを示すフローチャート
である。

【図４】 図１に示す文書資料知的検索システムにおけ
る未知語の遅延学習処理フローを示すフローチャートで
ある。

【図５】 図１に示す文書資料知的検索システムにおけ
る絞り込み、緩和を説明するための図である。

【図６】 従来の文書資料知的検索システムの構成を示
すブロック図である。

【符号の説明】

１ 文書登録部、２ 文書検索部、３ データベースイ
ンタフェース、４ 文書インデックスデータベース、５
シソーラスデータベース、６ フリータームデータベ
ース、７ 連想キーワードデータベース、８ 文書実体
データベース、９ 同義語／類義語データベース、１０
検索論理式自動生成／修正ルール、１１ 検索／登録
画面、１２ 連想語関連登録部、１３ キーワード検索
支援部、１４ 検索論理式自動作成／修正部、１５ 重
み自動学習部。

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 予め定義され、かつ利用者が指定可能な
   シソーラスと登録データとの関係を蓄積するシソーラス
   データベースと、フリーワードと登録データとの関係を
   蓄積するフリーワードデータベースとを有する特許文
   書、技術文書、資料等を対象としたキーワード検索を行
   う文書資料知的検索システムにおいて、シソーラスとシ
   ソーラスの関連性を、シソーラスとシソーラスではない
   が、利用者がシソーラスとともに対象データに与えたキ
   ーワードで共通概念を有する連想語として保存する連想
   語データベースを有することを特徴とする文書資料知的
   検索システム。
2. 【請求項２】 データの登録時、同一文書のキーワード
   として与えた複数のワードのうち、シソーラスデータベ
   ースに存在するキーワードとシソーラスデータベースに
   存在しないキーワードとがあった場合、連想語データベ
   ースに両者の関係をシソーラスと連想語として登録し、
   同時に同一文書のシソーラスキーワードとして与えられ
   た複数のワードの相互関連を同一文書内共出現頻度とし
   て与える同一文書内共出現頻度付与手段を有することを
   特徴とする請求項１に記載の文書資料知的検索システ
   ム。
3. 【請求項３】 利用者が検索を開始してから終了するま
   での検索履歴を保存し、キーワードデータベース、フリ
   ーワードデータベースにも、更に連想語データベースに
   も存在しないシステム側で認識できないキーワードの未
   知語が出現した場合、１区切りの検索プロセスが終了し
   た段階で検索履歴を基に検索プロセス内で利用されたシ
   ソーラスと未知語を関連付けて連想語データベースに登
   録する学習手段を有することを特徴とする請求項１、２
   の何れかに記載の文書資料知的検索システム。
4. 【請求項４】 利用者が検索を開始してから終了するま
   での検索履歴を保存し、キーワードデータベース及びフ
   リーワードデータベースには存在しないが、連想語デー
   タベースに存在する連想語が出現した場合、１区切りの
   検索プロセス内で利用者によって与えられたシソーラス
   との間には概念の共通性があると判断し、シソーラスと
   関連語の関係を連想語データベースに登録し、既に存在
   する関連定義の場合は、１区切りの検索プロセス内で同
   時に与えられ利用された検索用の複数のキーワードの頻
   度となる同時検索使用頻度を更新する同時検索使用頻度
   更新手段を有することを特徴とする請求項２に記載の文
   書資料知的検索システム。
5. 【請求項５】 利用者が検索を開始してから終了するま
   での検索履歴を保存し、キーワードデータベース及びフ
   リーワードデータベースには存在しないが、連想語デー
   タベースに存在する連想語が出現した場合、連想語と関
   連付けられたシソーラスを指定可能なキーワードとして
   利用者に提示する際、同一文書内共出現頻度と同時検索
   使用頻度の関連度によって優先度が付けられた順に提示
   するマンマシン手段を有することを特徴とする請求項３
   に記載の文書資料知的検索システム。
6. 【請求項６】 予め定義され、かつ利用者が指定可能な
   シソーラスと登録データとの関係を蓄積するシソーラス
   データベースと、フリーワードと登録データとの関係を
   蓄積するフリーワードデータベースとを有する特許文
   書、技術文書、資料等を対象としたキーワード検索を行
   う文書資料知的検索システムにおいて、利用者が検索用
   キーワードを設定する際、同一文書のキーワードとして
   与えられた複数のワードの登録時の同一文書内共出現頻
   度を表し、かつシソーラス間、シソーラス／フリーワー
   ド間をアンドで検索した時の文書件数を表すシソーラス
   間、シソーラス／フリーワード間の関連度に基づいて検
   索論理式を生成する検索論理式生成手段を有することを
   特徴とする文書資料知的検索システム。
7. 【請求項７】 前記検索論理式生成手段は、検索論理式
   生成の前に連想語検索を行い、関連のあるシソーラス／
   フリーワードをグルーピングし、そのグループ単位で検
   索論理式を生成することを特徴とする請求項６に記載の
   文書資料知的検索システム。
8. 【請求項８】 前記検索論理式生成手段は、関連のある
   シソーラス／フリーワードをグルーピングしたグループ
   単位で、利用者が入力した個々の検索キーワードの連想
   語検索を行い、連想語検索の結果に基づいて、利用者の
   選択した検索キーワード間において関連のある同一文書
   に共出現している検索キーワードを各々グルーピング
   し、同一文書に共出現している１つのグループを構成し
   ている検索キーワードをＡＮＤで結んでサブ論理式を生
   成し、グループ間をＯＲで結ぶことにより、検索論理式
   を生成することを特徴とする請求項７に記載の文書資料
   知的検索システム。
9. 【請求項９】 予め定義され、かつ利用者が指定可能な
   シソーラスと登録データとの関係を蓄積するシソーラス
   データベースと、フリーワードと登録データとの関係を
   蓄積するフリーワードデータベースとを有する特許文
   書、技術文書、資料等を対象としたキーワード検索を行
   う文書資料知的検索システムにおいて、利用者の設定条
   件で検索した結果が、予め規定された検索論理式の自動
   変更ルールに基づいて検索条件及び組み合せるシソーラ
   スを変える自動絞り込み／緩和手段を有することを特徴
   とする文書資料知的検索システム。
10. 【請求項１０】 前記検索論理式の自動変更ルールは、
    グループの中に含まれる検索キーワードが最も多いグル
    ープの中の同時検索使用頻度が最も高いキーワードの連
    想語で同じグループ内の他のキーワードの連想語にもな
    っている語で関係付けられたこのグループに含まれる以
    外のキーワードを１つ検索し、ＡＮＤで繋ぐ第１工程
    と、そのグループ内で連想語でたどれるキーワードがな
    くなるまで第１工程を行う第２工程と、それでも件数が
    多い場合、グループ中に含まれる検索キーワードが次に
    多いグループの中で第１、２工程の処理を行う第３工程
    と、最後のグループまで、連想語でたどれるキーワード
    の処理を実行した後、まだ検索件数が多い場合、ＯＲで
    繋がれたグループを後ろから１つづつ落しながら検索を
    行う第４工程と、最後のグループが１つになった場合、
    検索件数を出力して処理を終了する第５工程とからなる
    ことを特徴とする請求項９に記載の文書資料知的検索シ
    ステム。
11. 【請求項１１】 前記検索論理式の自動変更ルールは、
    グループの中に含まれる検索キーワードが最も多いグル
    ープの中の同時検索使用頻度が最も高いキーワードと次
    のキーワードのＡＮＤをＯＲに変える第１工程と、その
    グループ内でＡＮＤがなくなるまで第１工程を行う第２
    工程と、それでも件数が少ない場合、グループ中に含ま
    れる検索キーワードが次に多いグループの中で第１、２
    工程の処理を行う第３工程と、最後のグループまで、Ａ
    ＮＤをＯＲに変更する処理を実行した場合、検索件数を
    出力して処理を終了する第４工程とからなることを特徴
    とする請求項９に記載の文書資料知的検索システム。
12. 【請求項１２】 前記検索論理式は、利用者が設定した
    第一キーワードを落さないように導入して生成すること
    を特徴とする請求項６〜１１の何れかに記載の文書資料
    知的検索システム。