JPH0973464A - 類似事例検索装置 - Google Patents
類似事例検索装置Info
- Publication number
- JPH0973464A JPH0973464A JP7229774A JP22977495A JPH0973464A JP H0973464 A JPH0973464 A JP H0973464A JP 7229774 A JP7229774 A JP 7229774A JP 22977495 A JP22977495 A JP 22977495A JP H0973464 A JPH0973464 A JP H0973464A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- keyword
- case
- similarity
- category
- extracted
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Abstract
(57)【要約】
【課題】 本発明は、事例のキーワードに重みを付加し
てデータベースに登録したり新規事例の類似検索したり
する類似事例検索装置に関し、自然言語で表現された事
例間の属性の類似性を的確に測ることができと共に、類
似事例を的確に検索できる装置を実現することを目的と
する。 【解決手段】 過去の事例、事例番号、カテゴリ番号、
およびキーワード毎の重みを登録したデータベースと、
与えられた新規事例の問題部分からキーワードを抽出
し、データベースを検索して同一のキーワードが存在す
る過去の事例のカテゴリ番号、およびキーワード毎の重
みからなる属性情報を取り出して類似度を生成する類似
度生成手段と、生成した類似度の高い順にソートして過
去の事例のカテゴリ、類似度などを出力する手段とを備
えるように構成する。
てデータベースに登録したり新規事例の類似検索したり
する類似事例検索装置に関し、自然言語で表現された事
例間の属性の類似性を的確に測ることができと共に、類
似事例を的確に検索できる装置を実現することを目的と
する。 【解決手段】 過去の事例、事例番号、カテゴリ番号、
およびキーワード毎の重みを登録したデータベースと、
与えられた新規事例の問題部分からキーワードを抽出
し、データベースを検索して同一のキーワードが存在す
る過去の事例のカテゴリ番号、およびキーワード毎の重
みからなる属性情報を取り出して類似度を生成する類似
度生成手段と、生成した類似度の高い順にソートして過
去の事例のカテゴリ、類似度などを出力する手段とを備
えるように構成する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、事例のキーワード
に重みを付加してデータベースに登録したり新規事例の
類似検索したりする類似事例検索装置に関するものであ
る。
に重みを付加してデータベースに登録したり新規事例の
類似検索したりする類似事例検索装置に関するものであ
る。
【０００２】類似事例検索は、新規事例に類似した事例
をユーザに提示できるだけではなく、新規事例が属する
カテゴリの決定問題に対しても有用である。自然言語で
表現された事例が、カテゴリ分類されていれば、専門家
の知識を必要とすることなく、適用できるために非常に
応用範囲が広い。例えば一般の設計問題や診断問題では
類似事例検索が必要に有用であり、図書の自動分類や特
許文献のＩＰＣコード付与などのカテゴリ分類にも適用
し得るものである。これらのために、事例に類似した他
の事例を自動検索することが望まれている。
をユーザに提示できるだけではなく、新規事例が属する
カテゴリの決定問題に対しても有用である。自然言語で
表現された事例が、カテゴリ分類されていれば、専門家
の知識を必要とすることなく、適用できるために非常に
応用範囲が広い。例えば一般の設計問題や診断問題では
類似事例検索が必要に有用であり、図書の自動分類や特
許文献のＩＰＣコード付与などのカテゴリ分類にも適用
し得るものである。これらのために、事例に類似した他
の事例を自動検索することが望まれている。
【０００３】
【従来の技術】従来の技術において、新規事例とカテゴ
リ分類された過去の事例間の類似性は、条件付確率を用
いた事例間の非類似度を以下のように定義することで、
決定されていた。
リ分類された過去の事例間の類似性は、条件付確率を用
いた事例間の非類似度を以下のように定義することで、
決定されていた。
【０００４】今、属性数をｎ、新規事例をｆ、過去の事
例をｇ、過去の事例ｇが属するカテゴリをｃｇで表し、
ｆ、ｇの属性（キーワード）ｉ（１≦ｉ≦ｎ）に対する
属性値をそれぞれｆ（ｉ）、ｇ（ｉ）で表す。ここで、
ｆ（ｉ）、ｇ（ｉ）は０または１であり、０の場合はそ
の属性（キーワード）が事例中に出現しないことを表
し、１の場合はその属性（キーワード）が事例中に出現
することを表している。また、カテゴリｃｇの属性ｉに
対する重みｗ（ｃｇ、ｉ）で表す。この時、データｆと
ｇの非類似度Ｓｉｍ（ｆ、ｇ）は下式（式１）で表され
る。
例をｇ、過去の事例ｇが属するカテゴリをｃｇで表し、
ｆ、ｇの属性（キーワード）ｉ（１≦ｉ≦ｎ）に対する
属性値をそれぞれｆ（ｉ）、ｇ（ｉ）で表す。ここで、
ｆ（ｉ）、ｇ（ｉ）は０または１であり、０の場合はそ
の属性（キーワード）が事例中に出現しないことを表
し、１の場合はその属性（キーワード）が事例中に出現
することを表している。また、カテゴリｃｇの属性ｉに
対する重みｗ（ｃｇ、ｉ）で表す。この時、データｆと
ｇの非類似度Ｓｉｍ（ｆ、ｇ）は下式（式１）で表され
る。
【０００５】 ここで、δは、 δ（ｆ（ｉ）、ｇ（ｉ））＝１ ｆ（ｉ）≠ｇ（ｉ）の場合 ０ ｆ（ｉ）＝ｇ（ｉ）の場合 で決定され、重みω（ｃｇ、ｉ）は、事例の属性ｉが１
であるもとでの、その事例がカテゴリｃｇに属する条件
付確率で決定される。
であるもとでの、その事例がカテゴリｃｇに属する条件
付確率で決定される。
【０００６】このように、過去の事例のカテゴリ分類に
基づく類似事例検索に対する従来の技術は、非類似度を
条件確率を用いて、上記のように定義し、非類似度が高
い過去の事例を新規事例に類似している事例として決定
していた。
基づく類似事例検索に対する従来の技術は、非類似度を
条件確率を用いて、上記のように定義し、非類似度が高
い過去の事例を新規事例に類似している事例として決定
していた。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の技術で
は、自然言語で表現された事例を２値の属性（キーワー
ド）で表現する場合、同じ意味を持つキーワードも違う
属性として表現される場合が起こり得る。この場合、上
記従来の技術では、意味は同じでも違う属性として表現
されている事例に対して、それぞれの重みが足し合わさ
れるため、非類似度が高くなり、類似事例として検索さ
れにくい。
は、自然言語で表現された事例を２値の属性（キーワー
ド）で表現する場合、同じ意味を持つキーワードも違う
属性として表現される場合が起こり得る。この場合、上
記従来の技術では、意味は同じでも違う属性として表現
されている事例に対して、それぞれの重みが足し合わさ
れるため、非類似度が高くなり、類似事例として検索さ
れにくい。
【０００８】従って、非類似度の生成において事例間の
類似性を決定しているため、自然言語で表現された事例
間の類似性を的確に測れないだけでなく、カテゴリに属
する事例の数に偏りがある場合に類似していない事例を
検索する確率が高くなるといった問題を生じていた。
類似性を決定しているため、自然言語で表現された事例
間の類似性を的確に測れないだけでなく、カテゴリに属
する事例の数に偏りがある場合に類似していない事例を
検索する確率が高くなるといった問題を生じていた。
【０００９】本発明は、これらの問題を解決するため、
自然言語で表現された事例間の属性の類似性を的確に測
ることができと共に、類似事例を的確に検索できる装置
を実現することを目的としている。
自然言語で表現された事例間の属性の類似性を的確に測
ることができと共に、類似事例を的確に検索できる装置
を実現することを目的としている。
【００１０】
【課題を解決するための手段】図１を参照して課題を解
決するための手段を説明する。図１において、検索シス
テム１は、各種登録や検索を行うものである。
決するための手段を説明する。図１において、検索シス
テム１は、各種登録や検索を行うものである。
【００１１】キーワード番号テーブル５は、事例の問題
部分からキーワードを抽出してキーワード番号を付与し
て登録するものである。キーワードテーブル６は、事例
番号に対応づけてキーワード番号を登録するものであ
る。
部分からキーワードを抽出してキーワード番号を付与し
て登録するものである。キーワードテーブル６は、事例
番号に対応づけてキーワード番号を登録するものであ
る。
【００１２】事例数テーブル８は、カテゴリ番号に対応
づけて事例から抽出したキーワード番号の数およびカテ
ゴリ毎の総数を登録するものである。属性情報生成手段
２は、事例数テーブル８をもとに重みを算出し、事例番
号、カテゴリ番号、およびキーワード毎の重みからなる
属性情報を生成するものである。
づけて事例から抽出したキーワード番号の数およびカテ
ゴリ毎の総数を登録するものである。属性情報生成手段
２は、事例数テーブル８をもとに重みを算出し、事例番
号、カテゴリ番号、およびキーワード毎の重みからなる
属性情報を生成するものである。
【００１３】類似度生成手段３は、新規事例の類似度を
生成するものである。次に、動作を説明する。検索シス
テム１が与えられた事例の問題部分からキーワードを抽
出してキーワード番号を付与してキーワード番号テーブ
ル５を作成し、事例に付与された事例番号に対応づけて
抽出したキーワードについてキーワード番号テーブル５
に登録されているキーワード番号を取り出してキーワー
ドテーブル６に登録し、カテゴリに付与したカテゴリ番
号に対応づけて事例から抽出したキーワード番号の数お
よびカテゴリ毎の総数を事例数テーブル８に登録し、属
性情報生成手段２が事例数テーブル８をもとに重みを算
出し、与えられた事例についての事例番号、カテゴリ番
号、およびキーワード毎の重みからなる属性情報をデー
タベースに登録するようにしている。
生成するものである。次に、動作を説明する。検索シス
テム１が与えられた事例の問題部分からキーワードを抽
出してキーワード番号を付与してキーワード番号テーブ
ル５を作成し、事例に付与された事例番号に対応づけて
抽出したキーワードについてキーワード番号テーブル５
に登録されているキーワード番号を取り出してキーワー
ドテーブル６に登録し、カテゴリに付与したカテゴリ番
号に対応づけて事例から抽出したキーワード番号の数お
よびカテゴリ毎の総数を事例数テーブル８に登録し、属
性情報生成手段２が事例数テーブル８をもとに重みを算
出し、与えられた事例についての事例番号、カテゴリ番
号、およびキーワード毎の重みからなる属性情報をデー
タベースに登録するようにしている。
【００１４】また、求めた重みが所定値以下の場合に、
データベース中の当該重みを削除、あるいはデータベー
ス中の当該重みと組みのキーワードを削除し、データベ
ースの容量を削減および類似検索の高速化を図るように
している。
データベース中の当該重みを削除、あるいはデータベー
ス中の当該重みと組みのキーワードを削除し、データベ
ースの容量を削減および類似検索の高速化を図るように
している。
【００１５】また、検索システム１が与えられた新規事
例の問題部分からキーワードを抽出し、データベースを
検索して同一のキーワードが存在する過去の事例のカテ
ゴリ番号、およびキーワード毎の重みからなる属性情報
を取り出し、類似度生成手段３がこれら情報をもとに類
似度を生成し、生成した類似度の高い順にソートして過
去の事例のカテゴリ、類似度などを出力するようにして
いる。
例の問題部分からキーワードを抽出し、データベースを
検索して同一のキーワードが存在する過去の事例のカテ
ゴリ番号、およびキーワード毎の重みからなる属性情報
を取り出し、類似度生成手段３がこれら情報をもとに類
似度を生成し、生成した類似度の高い順にソートして過
去の事例のカテゴリ、類似度などを出力するようにして
いる。
【００１６】この際、類似度を生成するときに、取り出
した過去の事例のキーワード毎の重みの組みから、一致
するキーワードの重みの和を類似度と生成するようにし
ている。
した過去の事例のキーワード毎の重みの組みから、一致
するキーワードの重みの和を類似度と生成するようにし
ている。
【００１７】また、類似度を生成するときに、取り出し
た過去の事例のキーワード毎の重みの組みから、一致す
るキーワードの重みの和に対して、（一致したキーワー
ドの数）÷（新規事例のキーワードの数）の値を乗算し
て類似度を生成するようにしている。
た過去の事例のキーワード毎の重みの組みから、一致す
るキーワードの重みの和に対して、（一致したキーワー
ドの数）÷（新規事例のキーワードの数）の値を乗算し
て類似度を生成するようにしている。
【００１８】従って、自然言語で表現された事例間の属
性の類似性を的確に測ることが可能となると共に、類似
事例を的確に検索することが可能となる。
性の類似性を的確に測ることが可能となると共に、類似
事例を的確に検索することが可能となる。
【００１９】
【発明の実施の形態】次に、図１から図１１を用いて本
発明の実施の形態および動作を順次詳細に説明する。
発明の実施の形態および動作を順次詳細に説明する。
【００２０】図１は、本発明のシステムブロック図を示
す。図１において、検索システム１は、過去の事例を事
例データベース９に登録したり、過去の事例から生成し
た属性情報（事例番号、キーワード、カテゴリ番号、重
みなど）を属性データベース１０に登録したり、新規事
例に類似する過去の事例を検索してそのリストを出力し
たりなどするものであって、ここでは、属性情報生成手
段２、類似度生成手段３、キーワード番号テーブル５、
キーワードテーブル６、カテゴリテーブル７、事例数テ
ーブル８などから構成されるものである。
す。図１において、検索システム１は、過去の事例を事
例データベース９に登録したり、過去の事例から生成し
た属性情報（事例番号、キーワード、カテゴリ番号、重
みなど）を属性データベース１０に登録したり、新規事
例に類似する過去の事例を検索してそのリストを出力し
たりなどするものであって、ここでは、属性情報生成手
段２、類似度生成手段３、キーワード番号テーブル５、
キーワードテーブル６、カテゴリテーブル７、事例数テ
ーブル８などから構成されるものである。
【００２１】属性情報生成手段２は、事例の属性情報を
生成するものであって、事例の問題中からキーワードを
抽出したり、事例数テーブル８に設定された情報をもと
に下記の（式２）に従い重みを生成したりなどするもの
である（図２を用いて後述する）。
生成するものであって、事例の問題中からキーワードを
抽出したり、事例数テーブル８に設定された情報をもと
に下記の（式２）に従い重みを生成したりなどするもの
である（図２を用いて後述する）。
【００２２】後述する事例数テーブルに設定されたカテ
ゴリ数ｎ、属性数ｍ、事例の総数ｓ、カテゴリｃi（１
≦ｉ≦ｎ）に属する事例の総数ｓi、属性番号ｊ（１≦
ｊ≦ｍ）の属性が出現する事例の総数ｔj、カテゴリｃi
に属し、属性番号ｊの属性が出現する事例数ｔi,jを生
成し、ｔi,j≠０となる属性番号ｊの属性に対して、カ
テゴリｃiの属性番号ｊの属性に対する重みωi,jを ωi,j＝（ｔi,j／ｔj−ｓi／ｓ）＋（ｔi,j／ｓi−ｔj／ｓ） （式２） として生成する。
ゴリ数ｎ、属性数ｍ、事例の総数ｓ、カテゴリｃi（１
≦ｉ≦ｎ）に属する事例の総数ｓi、属性番号ｊ（１≦
ｊ≦ｍ）の属性が出現する事例の総数ｔj、カテゴリｃi
に属し、属性番号ｊの属性が出現する事例数ｔi,jを生
成し、ｔi,j≠０となる属性番号ｊの属性に対して、カ
テゴリｃiの属性番号ｊの属性に対する重みωi,jを ωi,j＝（ｔi,j／ｔj−ｓi／ｓ）＋（ｔi,j／ｓi−ｔj／ｓ） （式２） として生成する。
【００２３】類似度生成手段３は、新規事例と、過去の
事例との類似度を生成するものである（図９を用いて後
述する）。メモリ４は、各種テーブルなどを格納するも
のである。
事例との類似度を生成するものである（図９を用いて後
述する）。メモリ４は、各種テーブルなどを格納するも
のである。
【００２４】キーワード番号テーブル５は、事例の問題
部分から抽出したキーワードにキーワード番号を付与し
て登録するものである（図４参照）。キーワードテーブ
ル６は、事例番号に対応づけてキーワード番号を登録す
るものである（図５参照）。
部分から抽出したキーワードにキーワード番号を付与し
て登録するものである（図４参照）。キーワードテーブ
ル６は、事例番号に対応づけてキーワード番号を登録す
るものである（図５参照）。
【００２５】カテゴリテーブル７は、事例番号に対応づ
けて事例のカテゴリ番号を登録するものである（図６参
照）。事例数テーブル８は、カテゴリ番号に対応づけて
事例から抽出したキーワード番号の数およびカテゴリ毎
の総数を登録するものである（図７参照）。
けて事例のカテゴリ番号を登録するものである（図６参
照）。事例数テーブル８は、カテゴリ番号に対応づけて
事例から抽出したキーワード番号の数およびカテゴリ毎
の総数を登録するものである（図７参照）。
【００２６】事例データベース９は、過去の事例を登録
するものである。属性データベース１０は、事例の属性
情報を登録するものであって、ここでは、事例番号、カ
テゴリ番号、キーワード毎の重みをなどを登録するもの
である（図８参照）。
するものである。属性データベース１０は、事例の属性
情報を登録するものであって、ここでは、事例番号、カ
テゴリ番号、キーワード毎の重みをなどを登録するもの
である（図８参照）。
【００２７】次に、図２のフローチャートに示す順序に
従い、図１の構成の事例を登録するときの手順を詳細に
説明する。図２は、本発明の事例登録フローチャートを
示す。
従い、図１の構成の事例を登録するときの手順を詳細に
説明する。図２は、本発明の事例登録フローチャートを
示す。
【００２８】図２において、Ｓ１は、事例の格納指示す
る。これは、例えば後述する図３の下記の事例１をデー
タベースに格納指示する。 事例１： ・［問題］ＶＡＬＣＣが発生 ・［解決方法］解決方法を記述 ここで、識別記号“［問題］”に続く自然文“ＶＡＬＣ
Ｃが発生”が問題であって、識別記号“［解決方法］”
に続く自然文“解決方法を記述（実際には問題を解決す
る方法を記述する）”が解決方法である。
る。これは、例えば後述する図３の下記の事例１をデー
タベースに格納指示する。 事例１： ・［問題］ＶＡＬＣＣが発生 ・［解決方法］解決方法を記述 ここで、識別記号“［問題］”に続く自然文“ＶＡＬＣ
Ｃが発生”が問題であって、識別記号“［解決方法］”
に続く自然文“解決方法を記述（実際には問題を解決す
る方法を記述する）”が解決方法である。
【００２９】Ｓ２は、問題部分を抽出する。これは、Ｓ
１で格納指示された自然文中から識別記号“［問題］”
に続く自然文“ＶＡＬＣＣが発生”を抽出する。Ｓ３
は、キーワードを抽出する。これは、Ｓ２で抽出した問
題“ＶＡＬＣＣが発生”からキーワードとして、“ＶＡ
ＬＣＣ”と“発生”を抽出する。
１で格納指示された自然文中から識別記号“［問題］”
に続く自然文“ＶＡＬＣＣが発生”を抽出する。Ｓ３
は、キーワードを抽出する。これは、Ｓ２で抽出した問
題“ＶＡＬＣＣが発生”からキーワードとして、“ＶＡ
ＬＣＣ”と“発生”を抽出する。
【００３０】Ｓ４は、終わりか判別する。これは、格納
指示された事例の終わりか判別する。ＹＥＳの場合に
は、Ｓ５に進む。ＮＯの場合には、Ｓ１に戻り、次の事
例について繰り返す。
指示された事例の終わりか判別する。ＹＥＳの場合に
は、Ｓ５に進む。ＮＯの場合には、Ｓ１に戻り、次の事
例について繰り返す。
【００３１】以上のＳ１からＳ３を繰り返し、格納指示
された事例の問題部分から事例毎のキーワードを抽出す
る。Ｓ５は、キーワード番号テーブルを作成する。これ
は、Ｓ１からＳ４のＹＥＳによって格納指示された事例
から抽出したキーワードについて、一意のキーワード番
号を付与してキーワード番号テーブル５に登録する。例
えば後述する図４に示す下記のように登録する。
された事例の問題部分から事例毎のキーワードを抽出す
る。Ｓ５は、キーワード番号テーブルを作成する。これ
は、Ｓ１からＳ４のＹＥＳによって格納指示された事例
から抽出したキーワードについて、一意のキーワード番
号を付与してキーワード番号テーブル５に登録する。例
えば後述する図４に示す下記のように登録する。
【００３２】 Ｓ６は、キーワードテーブル６を作成する。これは、後
述する図５に示すように、事例番号に対応づけて当該事
例番号の事例中から抽出したキーワードの番号を全て登
録する。例えば既述した図３の事例１の場合には、キー
ワード“ＶＡＬＣＣ”と“発生”が抽出されたので、図
４のキーワード番号テーブル５から、キーワード番号
“１”と“２”を取り出し、図５のキーワードテーブル
６の事例番号１のレコードのキーワード番号の欄に
“１”と“２”を登録する。
述する図５に示すように、事例番号に対応づけて当該事
例番号の事例中から抽出したキーワードの番号を全て登
録する。例えば既述した図３の事例１の場合には、キー
ワード“ＶＡＬＣＣ”と“発生”が抽出されたので、図
４のキーワード番号テーブル５から、キーワード番号
“１”と“２”を取り出し、図５のキーワードテーブル
６の事例番号１のレコードのキーワード番号の欄に
“１”と“２”を登録する。
【００３３】Ｓ７は、カテゴリのユーザ指示を行う。こ
れは、Ｓ６でキーワードテーブル６に登録した例えば事
例１のカテゴリについて、ユーザが指示（例えばカテゴ
リ番号１）を指示する。
れは、Ｓ６でキーワードテーブル６に登録した例えば事
例１のカテゴリについて、ユーザが指示（例えばカテゴ
リ番号１）を指示する。
【００３４】Ｓ８は、事例数テーブルを作成する。これ
は、後述する図７の事例数テーブル８に示すように、カ
テゴリ番号に対応づけて事例から抽出したキーワード番
号毎の数およびカテゴリ番号毎の総数を登録するもので
ある。
は、後述する図７の事例数テーブル８に示すように、カ
テゴリ番号に対応づけて事例から抽出したキーワード番
号毎の数およびカテゴリ番号毎の総数を登録するもので
ある。
【００３５】Ｓ９は、重みを作成する。これは、Ｓ８で
登録した事例数テーブル８から必要な情報を既述した
（式２）に代入して事例のキーワード毎の重みを算出す
る。尚、事例のキーワードについて求めた重みが所定値
以下の場合に、データベース中の当該重みを削除、ある
いはデータベース中の当該重みと組みのキーワードを削
除し、データベースの容量を削減および類似検索の高速
化を図るようにしてもよい。
登録した事例数テーブル８から必要な情報を既述した
（式２）に代入して事例のキーワード毎の重みを算出す
る。尚、事例のキーワードについて求めた重みが所定値
以下の場合に、データベース中の当該重みを削除、ある
いはデータベース中の当該重みと組みのキーワードを削
除し、データベースの容量を削減および類似検索の高速
化を図るようにしてもよい。
【００３６】Ｓ１０は、属性情報を作成する。属性情報
は、後述する図８に示すように、事例番号、カテゴリ番
号、およびキーワード番号と重みをペアとした情報であ
って、各間に区切り記号をここでは“＠”を挿入して作
成する。
は、後述する図８に示すように、事例番号、カテゴリ番
号、およびキーワード番号と重みをペアとした情報であ
って、各間に区切り記号をここでは“＠”を挿入して作
成する。
【００３７】Ｓ１１は、データベースに登録する。これ
は、Ｓ１０で作成した属性情報を図１の属性データベー
ス１０の登録、および事例番号を付加した事例を事例デ
ータベース９に登録する。
は、Ｓ１０で作成した属性情報を図１の属性データベー
ス１０の登録、および事例番号を付加した事例を事例デ
ータベース９に登録する。
【００３８】以上によって、格納指示された複数の事例
からキーワード抽出してキーワード番号、カテゴリ番号
を付与およびキーワード毎の重みを生成してデータベー
スに登録することが可能となる。
からキーワード抽出してキーワード番号、カテゴリ番号
を付与およびキーワード毎の重みを生成してデータベー
スに登録することが可能となる。
【００３９】図３は、本発明の事例の例を示す。この事
例１は、図示の下記から構成される。 ・［問題］ＶＡＬＣＣが発生 ・［解決方法］解決方法を記述 ここで、“［問題］”は、これに続く自然文“ＶＡＬＣ
Ｃが発生”が問題である旨を表すためのものである。
“［解決方法］”は、これに続く自然文“解決方法を記
述（実際には問題“ＶＡＬＣＣが発生”に対する解決方
法を記述）”が解決方法である旨を表すためのものであ
る。
例１は、図示の下記から構成される。 ・［問題］ＶＡＬＣＣが発生 ・［解決方法］解決方法を記述 ここで、“［問題］”は、これに続く自然文“ＶＡＬＣ
Ｃが発生”が問題である旨を表すためのものである。
“［解決方法］”は、これに続く自然文“解決方法を記
述（実際には問題“ＶＡＬＣＣが発生”に対する解決方
法を記述）”が解決方法である旨を表すためのものであ
る。
【００４０】図４は、本発明のキーワード番号テーブル
の説明図を示す。図示のキーワード番号テーブル５は、
キーワード番号に対応づけてキーワードを登録したもの
であって、例えば図示の下記のように登録したものであ
る。
の説明図を示す。図示のキーワード番号テーブル５は、
キーワード番号に対応づけてキーワードを登録したもの
であって、例えば図示の下記のように登録したものであ
る。
【００４１】 図５は、本発明のキーワードテーブルの説明図を示す。
図示のキーワードテーブル６は、事例番号に対応づけて
事例から抽出したキーワードのキーワード番号を全て登
録したものであって、例えば図示の下記のように登録し
たものである。
図示のキーワードテーブル６は、事例番号に対応づけて
事例から抽出したキーワードのキーワード番号を全て登
録したものであって、例えば図示の下記のように登録し
たものである。
【００４２】 図６は、本発明のカテゴリテーブルの説明図を示す。図
示のカテゴリテーブル７は、事例番号に対応づけて事例
のカテゴリ番号を登録したものであって、例えば図示の
下記のように登録したものである。
示のカテゴリテーブル７は、事例番号に対応づけて事例
のカテゴリ番号を登録したものであって、例えば図示の
下記のように登録したものである。
【００４３】 図７は、本発明の事例数テーブルの説明図を示す。ここ
で、事例数テーブル８は、カテゴリ番号に対応づけてキ
ーワード番号毎にその総数、およびカテゴリ番号毎のキ
ーワードの総数を図示のように登録したものである。
で、事例数テーブル８は、カテゴリ番号に対応づけてキ
ーワード番号毎にその総数、およびカテゴリ番号毎のキ
ーワードの総数を図示のように登録したものである。
【００４４】図８は、本発明の属性情報の説明図を示
す。この属性情報は、事例毎に図示の下記の項目を登録
するものである。 ・事例番号 ・カテゴリ番号 ・キーワード番号 ・重み ここで、キーワード番号と重みは組みで、キーワードの
数だけ繰り返し登録する。これら一連の事例番号、カテ
ゴリ番号、キーワード番号、重み（キーワードが複数の
場合には、キーワードの数だけキーワード番号と重みの
組みを繰り返す）を制御記号、ここでは“＠”を挿入し
て一次元に並べたものである。
す。この属性情報は、事例毎に図示の下記の項目を登録
するものである。 ・事例番号 ・カテゴリ番号 ・キーワード番号 ・重み ここで、キーワード番号と重みは組みで、キーワードの
数だけ繰り返し登録する。これら一連の事例番号、カテ
ゴリ番号、キーワード番号、重み（キーワードが複数の
場合には、キーワードの数だけキーワード番号と重みの
組みを繰り返す）を制御記号、ここでは“＠”を挿入し
て一次元に並べたものである。
【００４５】次に、図９のフローチャートに示す順序に
従い、新規事例の類似検索する場合の手順を詳細に説明
する。図９は、本発明の検索フローチャートを示す。
従い、新規事例の類似検索する場合の手順を詳細に説明
する。図９は、本発明の検索フローチャートを示す。
【００４６】図９において、Ｓ２１は、新規事例を入力
する。これは、新規事例として、例えば後述する図１０
の（ａ）の新規事例 ・［問題］ＶＡＬＣＣが発生し、中継台とつながらない を入力する。
する。これは、新規事例として、例えば後述する図１０
の（ａ）の新規事例 ・［問題］ＶＡＬＣＣが発生し、中継台とつながらない を入力する。
【００４７】Ｓ２２は、キーワードを抽出する。ここで
は、Ｓ２１で入力した新規事例から、下線を引いた“Ｖ
ＡＬＣＣ”、“発生”、“中継台”の３つを抽出する。
Ｓ２３は、キーワードリストを生成する。これは、Ｓ２
２で抽出したキーワードのリストとして、例えば後述す
る図１０の（ｂ）に示す下記のように生成する。
は、Ｓ２１で入力した新規事例から、下線を引いた“Ｖ
ＡＬＣＣ”、“発生”、“中継台”の３つを抽出する。
Ｓ２３は、キーワードリストを生成する。これは、Ｓ２
２で抽出したキーワードのリストとして、例えば後述す
る図１０の（ｂ）に示す下記のように生成する。
【００４８】 キーワード番号 １ ２ ３ キーワード ＶＡＬＣＣ 発生 中継台 ここで、キーワード“ＶＡＬＣＣ”は既述した図４のキ
ーワード番号テーブル５からキーワード番号“１”と求
める。同様に、キーワード“発生”、“中継台”は、キ
ーワード番号“２”、“３”とそれぞれ求める。
ーワード番号テーブル５からキーワード番号“１”と求
める。同様に、キーワード“発生”、“中継台”は、キ
ーワード番号“２”、“３”とそれぞれ求める。
【００４９】Ｓ２４は、類似度計算する。これは、Ｓ２
３で求めたキーワードリストをもとに、属性データベー
ス１０を検索して一致するキーワードを含む属性情報を
取り出し、類似度ωを算出する。例えば属性データベー
ス１０から事例１“ＶＡＬＣＣが発生”の属性情報が下
記のようにキーワード“ＶＡＬＣＣ”と“発生”が一致
して取り出される。
３で求めたキーワードリストをもとに、属性データベー
ス１０を検索して一致するキーワードを含む属性情報を
取り出し、類似度ωを算出する。例えば属性データベー
ス１０から事例１“ＶＡＬＣＣが発生”の属性情報が下
記のようにキーワード“ＶＡＬＣＣ”と“発生”が一致
して取り出される。
【００５０】 事例１の属性情報 ・事例番号＠カテゴリ番号＠キーワード番号＠重み＠キーワード番号＠重み １ １ １ １．２ ２ ２．４ 新規事例の属性情報 １ ２ 従って、 類似度＝（重みの総和）（一致したキーワード数ｔ／取り出したキーワード リストの長さｌ） ＝（１．２＋２．４）（２／２）＝３．６ （式３） と求められる。
【００５１】Ｓ２５は、終わりか判別する。ＹＥＳの場
合には、Ｓ２６に進む。ＮＯの場合には、Ｓ２１に戻
り、次の新規事例について繰り返す。Ｓ２６は、Ｓ２４
で求めた類似度を大きい順にソートする。
合には、Ｓ２６に進む。ＮＯの場合には、Ｓ２１に戻
り、次の新規事例について繰り返す。Ｓ２６は、Ｓ２４
で求めた類似度を大きい順にソートする。
【００５２】Ｓ２７は、上位指定個数のユーザ指示す
る。これは、ユーザが類似度の高いものから順に何個を
表示対象とするかを指定する。Ｓ２８は、上位指定個数
の情報を出力する。これは、後述する図１１に示すよう
に、類似度の高い順に画面上にそのリスト（属性情報
（カテゴリ番号、類似度）、事例）を表示したり、用紙
に印字したりする。
る。これは、ユーザが類似度の高いものから順に何個を
表示対象とするかを指定する。Ｓ２８は、上位指定個数
の情報を出力する。これは、後述する図１１に示すよう
に、類似度の高い順に画面上にそのリスト（属性情報
（カテゴリ番号、類似度）、事例）を表示したり、用紙
に印字したりする。
【００５３】Ｓ２９は、上位指定個数の最も多いカテゴ
リの順にそのリストを画面上に表示したり、用紙に印字
したりする。これは、例えば上位指定個数（例えば１０
個）を取り出し、この取り出した個数の中でカテゴリの
数によってソートし、同じカテゴリ数が多い順にカテゴ
リ、属性情報（類似度など）、事例を並べて表示／印字
する（これは、特に、特許のＩＰＣコードを表示する場
合に、類似度の高い例えば上位１０個のうちから同じ分
類に属する個数の多いものから順に表示し、いずれの分
類（カテゴリ）に属するかを判断するのに都合がよいも
のである。
リの順にそのリストを画面上に表示したり、用紙に印字
したりする。これは、例えば上位指定個数（例えば１０
個）を取り出し、この取り出した個数の中でカテゴリの
数によってソートし、同じカテゴリ数が多い順にカテゴ
リ、属性情報（類似度など）、事例を並べて表示／印字
する（これは、特に、特許のＩＰＣコードを表示する場
合に、類似度の高い例えば上位１０個のうちから同じ分
類に属する個数の多いものから順に表示し、いずれの分
類（カテゴリ）に属するかを判断するのに都合がよいも
のである。
【００５４】以上によって、新規事例を入力すると、自
動的にキーワード抽出、キーワードを含む他の事例の属
性情報（図８）を属性データベース１０を検索した取り
出し、これら取り出したキーワードを含む属性情報（図
８）と、新規事例のキーワードとの類似度を（式３）に
よって求め、類似度の大きい順にソートして属性情報
（カテゴリ番号、類似度）と事例を表示／印字したり、
更に、指定した上位所定個数についてカテゴリ数の多い
順に属性情報（類似度）と事例を順に出力して分類（例
えば特許用のＩＰＣコードの分類）を表示／印字したり
することが可能となる。
動的にキーワード抽出、キーワードを含む他の事例の属
性情報（図８）を属性データベース１０を検索した取り
出し、これら取り出したキーワードを含む属性情報（図
８）と、新規事例のキーワードとの類似度を（式３）に
よって求め、類似度の大きい順にソートして属性情報
（カテゴリ番号、類似度）と事例を表示／印字したり、
更に、指定した上位所定個数についてカテゴリ数の多い
順に属性情報（類似度）と事例を順に出力して分類（例
えば特許用のＩＰＣコードの分類）を表示／印字したり
することが可能となる。
【００５５】図１０は、本発明のキーワードリストの説
明図を示す。図１０の（ａ）は、新規事例の例を示す。
ここでは、図示のように、新規事例として、 ・［問題］ＶＡＬＣＣが発生し、中継台とつながらない という問題である。ここで、下線の部分がキーワードと
して抽出される。
明図を示す。図１０の（ａ）は、新規事例の例を示す。
ここでは、図示のように、新規事例として、 ・［問題］ＶＡＬＣＣが発生し、中継台とつながらない という問題である。ここで、下線の部分がキーワードと
して抽出される。
【００５６】図１０の（ｂ）は、キーワードリストの例
を示す。これは、図１０の（ａ）の新規事例の問題から
下線の部分をキーワードとして“ＶＡＬＣＣ”、“発
生”、“中継台”の３つを抽出し、既述した図４のキー
ワード番号テーブル５からキーワード番号を取り出して
ものである。
を示す。これは、図１０の（ａ）の新規事例の問題から
下線の部分をキーワードとして“ＶＡＬＣＣ”、“発
生”、“中継台”の３つを抽出し、既述した図４のキー
ワード番号テーブル５からキーワード番号を取り出して
ものである。
【００５７】図１１は、本発明の出力画面の説明図を示
す。これは、図１０の新規事例について、既述した図９
のフローチャートに従い、キーワード抽出、類似度算出
し、類似度の大きい順にソートして出力した画面の例で
ある。ここでは、図示のように、ランクに対応づけて属
性情報（カテゴリ番号、類似度）および検索した類似す
る事例を図示のように画面上に表示したものである。こ
の事例には、“［解決方法］”の欄に自然文による解決
方法が記載されており、従来の専門家の知識を蓄えたＡ
Ｉによることなく、本発明の類似度検索して過去の類似
する事例を取り出すことにより、当該事例に予め専門家
の知識による“解決方法”を自然文などで記述しておけ
ば、ＡＩによる知識ベースを構築して検索するまでもな
く、キーワード検索および類似度算出という手順によっ
て確実かつ高速に所望の事例（専門家の解決方法の記載
済み）を取り出すことが可能となる。
す。これは、図１０の新規事例について、既述した図９
のフローチャートに従い、キーワード抽出、類似度算出
し、類似度の大きい順にソートして出力した画面の例で
ある。ここでは、図示のように、ランクに対応づけて属
性情報（カテゴリ番号、類似度）および検索した類似す
る事例を図示のように画面上に表示したものである。こ
の事例には、“［解決方法］”の欄に自然文による解決
方法が記載されており、従来の専門家の知識を蓄えたＡ
Ｉによることなく、本発明の類似度検索して過去の類似
する事例を取り出すことにより、当該事例に予め専門家
の知識による“解決方法”を自然文などで記述しておけ
ば、ＡＩによる知識ベースを構築して検索するまでもな
く、キーワード検索および類似度算出という手順によっ
て確実かつ高速に所望の事例（専門家の解決方法の記載
済み）を取り出すことが可能となる。
【００５８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
事例の問題部分からキーワード抽出および重みを算出し
て属性情報（事例番号、カテゴリ番号、キーワードと重
みの組み）をデータベースに登録しておき、新規事例が
与えられたときにキーワード抽出してデータベースから
キーワードを含む属性情報を取り出し、類似度を算出し
て類似度の大きい順に過去の類似する事例（解決方法を
含む）を出力したり、上位所定個数のカテゴリ数の多い
順に分類出力したりする構成を採用しているため、自然
言語で表現された事例間の属性の類似性を的確に測って
類似する事例（解決方法を含む）を検索することができ
る。また、検索した事例の上位所定個数のカテゴリ数の
多い順に出力して事例を分類することもできる。
事例の問題部分からキーワード抽出および重みを算出し
て属性情報（事例番号、カテゴリ番号、キーワードと重
みの組み）をデータベースに登録しておき、新規事例が
与えられたときにキーワード抽出してデータベースから
キーワードを含む属性情報を取り出し、類似度を算出し
て類似度の大きい順に過去の類似する事例（解決方法を
含む）を出力したり、上位所定個数のカテゴリ数の多い
順に分類出力したりする構成を採用しているため、自然
言語で表現された事例間の属性の類似性を的確に測って
類似する事例（解決方法を含む）を検索することができ
る。また、検索した事例の上位所定個数のカテゴリ数の
多い順に出力して事例を分類することもできる。
【００５９】また、事例のキーワードについて求めた重
みが所定値以下の場合に、データベース中の当該重みを
削除、あるいはデータベース中の当該重みと組みのキー
ワードを削除する構成を採用しているため、データベー
スの容量を削減および類似検索の高速化を図ることがで
きる。
みが所定値以下の場合に、データベース中の当該重みを
削除、あるいはデータベース中の当該重みと組みのキー
ワードを削除する構成を採用しているため、データベー
スの容量を削減および類似検索の高速化を図ることがで
きる。
【図１】本発明のシステムブロック図である。
【図２】本発明の事例登録フローチャートである。
【図３】本発明の事例の例である。
【図４】本発明のキーワード番号テーブルの説明図であ
る。
る。
【図５】本発明のキーワードテーブルの説明図である。
【図６】本発明のカテゴリテーブルの説明図である。
【図７】本発明の事例数テーブルの説明図である。
【図８】本発明の属性情報の説明図である。
【図９】本発明の検索フローチャートである。
【図１０】本発明のキーワードリストの説明図である。
【図１１】本発明の画面出力の説明図である。
１：検索システム ２：属性情報生成手段 ３：類似度生成手段 ４：メモリ ５：キーワード番号テーブル ６：キーワードテーブル ７：カテゴリテーブル ８：事例数テーブル ９：事例データベース １０：属性データベース
Claims (5)
- 【請求項１】与えられた事例の問題部分からキーワード
を抽出してキーワード番号を付与して登録するキーワー
ド番号テーブルと、 上記事例に付与された事例番号に対応づけて、上記抽出
したキーワードについて上記キーワード番号テーブルに
登録されているキーワード番号を取り出して登録するキ
ーワードテーブルと、 カテゴリに付与したカテゴリ番号に対応づけて上記事例
から抽出したキーワード番号毎の数およびカテゴリ毎の
総数を登録する事例数テーブルと、 この事例数テーブルをもとに重みを算出する手段と、 上記与えられた事例についての上記事例番号、上記カテ
ゴリ番号、および上記キーワード毎に上記求めた重みか
らなる属性情報を登録するデータベースとを備えたこと
を特徴とする類似事例検索装置。 - 【請求項２】上記求めた重みが所定値以下の場合に、上
記データベース中の当該重みを削除、あるいは上記デー
タベース中の当該重みと組みのキーワードを削除するこ
とを特徴とする請求項１記載の類似事例検索装置。 - 【請求項３】過去の事例、事例番号、カテゴリ番号、お
よびキーワード毎の重みを登録したデータベースと、 与えられた新規事例の問題部分からキーワードを抽出
し、上記データベースを検索して同一のキーワードが存
在する過去の事例のカテゴリ番号、およびキーワード毎
の重みからなる属性情報を取り出して類似度を生成する
類似度生成手段と、 生成した類似度の高い順にソートして過去の事例のカテ
ゴリ、類似度などを出力する手段とを備えたことを特徴
とする類似事例検索装置。 - 【請求項４】上記類似度を生成する際に、上記取り出し
た過去の事例のキーワード毎の重みのうち一致するキー
ワードの重みの和を類似度と生成することを特徴とする
請求項３記載の類似事例検索装置。 - 【請求項５】上記類似度を生成する際に、上記取り出し
た過去の事例のキーワード毎の重みのうち一致するキー
ワードの重みの和に対して、（一致したキーワードの
数）÷（新規事例のキーワードの数）の値を乗算して類
似度を生成することを特徴とする請求項３記載の類似事
例検索装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7229774A JPH0973464A (ja) | 1995-09-07 | 1995-09-07 | 類似事例検索装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7229774A JPH0973464A (ja) | 1995-09-07 | 1995-09-07 | 類似事例検索装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0973464A true JPH0973464A (ja) | 1997-03-18 |
Family
ID=16897471
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7229774A Pending JPH0973464A (ja) | 1995-09-07 | 1995-09-07 | 類似事例検索装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0973464A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002324163A (ja) * | 2001-04-26 | 2002-11-08 | Hitachi Ltd | 質問管理方法及びシステム |
| WO2004081821A1 (ja) * | 2003-03-13 | 2004-09-23 | Fujitsu Limited | 記事データ検索サーバ、記事データ検索方法、記事データ検索プログラムおよび記事データ検索用端末装置 |
| JP2017162159A (ja) * | 2016-03-09 | 2017-09-14 | 富士通株式会社 | 検索制御プログラム、検索制御装置及び検索制御方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02235176A (ja) * | 1989-03-09 | 1990-09-18 | Ricoh Co Ltd | 概念検索装置 |
| JPH0628416A (ja) * | 1992-07-06 | 1994-02-04 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | マルチメディア情報検索システム |
| JPH06314297A (ja) * | 1993-04-30 | 1994-11-08 | Omron Corp | 文書処理装置および方法，ならびにデータ・ベース検索装置および方法 |
| JPH0744567A (ja) * | 1993-07-29 | 1995-02-14 | Fujitsu Ltd | 文書検索装置 |
-
1995
- 1995-09-07 JP JP7229774A patent/JPH0973464A/ja active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02235176A (ja) * | 1989-03-09 | 1990-09-18 | Ricoh Co Ltd | 概念検索装置 |
| JPH0628416A (ja) * | 1992-07-06 | 1994-02-04 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | マルチメディア情報検索システム |
| JPH06314297A (ja) * | 1993-04-30 | 1994-11-08 | Omron Corp | 文書処理装置および方法，ならびにデータ・ベース検索装置および方法 |
| JPH0744567A (ja) * | 1993-07-29 | 1995-02-14 | Fujitsu Ltd | 文書検索装置 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002324163A (ja) * | 2001-04-26 | 2002-11-08 | Hitachi Ltd | 質問管理方法及びシステム |
| WO2004081821A1 (ja) * | 2003-03-13 | 2004-09-23 | Fujitsu Limited | 記事データ検索サーバ、記事データ検索方法、記事データ検索プログラムおよび記事データ検索用端末装置 |
| JP2017162159A (ja) * | 2016-03-09 | 2017-09-14 | 富士通株式会社 | 検索制御プログラム、検索制御装置及び検索制御方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6523025B1 (en) | Document processing system and recording medium | |
| EP0510634B1 (en) | Data base retrieval system | |
| US8209318B2 (en) | Product searching system and method using search logic according to each category | |
| US6671683B2 (en) | Apparatus for retrieving similar documents and apparatus for extracting relevant keywords | |
| US6741959B1 (en) | System and method to retrieving information with natural language queries | |
| US5117349A (en) | User extensible, language sensitive database system | |
| US7421418B2 (en) | Method and apparatus for fundamental operations on token sequences: computing similarity, extracting term values, and searching efficiently | |
| CN112667794A (zh) | 一种基于孪生网络bert模型的智能问答匹配方法及系统 | |
| JPH10207911A (ja) | 文書検索装置 | |
| US7555428B1 (en) | System and method for identifying compounds through iterative analysis | |
| JP2002041573A (ja) | 情報検索システム | |
| JP2003150624A (ja) | 情報抽出装置および情報抽出方法 | |
| CN117420998A (zh) | 一种客户端ui交互组件生成方法、装置、终端及介质 | |
| JP2004029906A (ja) | 文書検索装置および方法 | |
| JPH05225238A (ja) | データベース検索システム | |
| CN103150307B (zh) | 从网络中查找与主题词相关的名称的方法和设备 | |
| JPH0973464A (ja) | 類似事例検索装置 | |
| JP5894273B2 (ja) | 文書関連付け方法および文書検索方法、文書関連付け装置および文書検索装置、並びにそのためのプログラム | |
| JPH064584A (ja) | 文章検索装置 | |
| JPH09319767A (ja) | 類義語辞書登録方法 | |
| JPH04326164A (ja) | データベース検索システム | |
| KR100494113B1 (ko) | 웹 브라우저를 이용한 정보 검색 시스템 | |
| JPH07105237A (ja) | 索引作成方法およびその装置と文書検索装置 | |
| KR100312430B1 (ko) | 인터넷 쇼핑몰 상품정보 학습 시스템 및 그 방법 | |
| JP2732661B2 (ja) | テキスト型データベース装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20030513 |