JPH10143521A - 情報検索方法及び情報検索装置 - Google Patents
情報検索方法及び情報検索装置Info
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- JPH10143521A JPH10143521A JP8298387A JP29838796A JPH10143521A JP H10143521 A JPH10143521 A JP H10143521A JP 8298387 A JP8298387 A JP 8298387A JP 29838796 A JP29838796 A JP 29838796A JP H10143521 A JPH10143521 A JP H10143521A
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- keyword
- search
- dictionary
- synonym
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 専門用語の類義語を自動的に獲得して、あい
まいな要求からでも、柔軟に検索を行うことができる情
報検索方法及び情報検索装置を提供する。 【解決手段】 情報検索方法及び情報検索装置は、キー
ワードのＯＲ結合を同義、類義、対語のＯＲ結合に拡張
する手段と、論理結合の種類とキーワードの字種から登
録と検索に用いる辞書を選択する手段とを設ける。
まいな要求からでも、柔軟に検索を行うことができる情
報検索方法及び情報検索装置を提供する。 【解決手段】 情報検索方法及び情報検索装置は、キー
ワードのＯＲ結合を同義、類義、対語のＯＲ結合に拡張
する手段と、論理結合の種類とキーワードの字種から登
録と検索に用いる辞書を選択する手段とを設ける。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、電子化文書の情報
検索方法及び情報検索装置に関する。
検索方法及び情報検索装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の情報検索方法としては、例えば、
信学技報ＡＩ９５−２４，ＰＰ１５−２２“統計的シソ
ーラスを用いた分散型ニュース検索システム”（文献
１）、情処研資 自然言語処理 １０２−７，ＰＰ４９
−５６“単語ベクトルを用いた多義語の意味推定”（文
献２）に記載されたものがある。
信学技報ＡＩ９５−２４，ＰＰ１５−２２“統計的シソ
ーラスを用いた分散型ニュース検索システム”（文献
１）、情処研資 自然言語処理 １０２−７，ＰＰ４９
−５６“単語ベクトルを用いた多義語の意味推定”（文
献２）に記載されたものがある。
【０００３】従来の情報検索方法は、キーワードのΑΝ
Ｄ、ＯＲ、ＮＯＴ指定の形式による検索要求に応えるキ
ーワード検索、自由なフレーズの検索要求に応える全文
検索が主である。どちらにおいても、利用者が投入した
キーワードやフレーズだけで検索するのでは利用者の負
担が大きい。そこで、既存の辞書や類義語辞書（シソー
ラス）を用いてキーワードやフレーズを拡張して、利用
者の負担を軽減するシステムも存在するが、実用にはま
だ幾つかの課題の克服が必要である。
Ｄ、ＯＲ、ＮＯＴ指定の形式による検索要求に応えるキ
ーワード検索、自由なフレーズの検索要求に応える全文
検索が主である。どちらにおいても、利用者が投入した
キーワードやフレーズだけで検索するのでは利用者の負
担が大きい。そこで、既存の辞書や類義語辞書（シソー
ラス）を用いてキーワードやフレーズを拡張して、利用
者の負担を軽減するシステムも存在するが、実用にはま
だ幾つかの課題の克服が必要である。
【０００４】更に、従来の検索方法は、検索文書の正答
度を真か偽かの２値としているため、はっきりと正答と
は言えなくとも関係がありそうな文書を切り捨ててしま
っている。本当は適当であった文書を、検索できないこ
とが多々起こっている。そこで、正答度を０から１の間
の連続的な値をとるようにして、正答度が１でなくと
も、柔軟に文書を検索するファジィ検索が提案されてい
る。
度を真か偽かの２値としているため、はっきりと正答と
は言えなくとも関係がありそうな文書を切り捨ててしま
っている。本当は適当であった文書を、検索できないこ
とが多々起こっている。そこで、正答度を０から１の間
の連続的な値をとるようにして、正答度が１でなくと
も、柔軟に文書を検索するファジィ検索が提案されてい
る。
【０００５】ファジィ検索は、データベースをファジィ
化させる方法と、シソーラスをファジィ化させる方法の
２つが代表的である。
化させる方法と、シソーラスをファジィ化させる方法の
２つが代表的である。
【０００６】ファジィデータベースは、例えば年間降雪
量１０メートルに対し、雪深さ度０．８などという値を
返すメンバーシップ関数を、自然言語の主に副詞につい
て作成する。これは、常識データベースとも言える巨大
で複雑なものであり、容易には実現できない。
量１０メートルに対し、雪深さ度０．８などという値を
返すメンバーシップ関数を、自然言語の主に副詞につい
て作成する。これは、常識データベースとも言える巨大
で複雑なものであり、容易には実現できない。
【０００７】ファジィシソーラスは、大規模テキスト中
のキーワード間の共起確率を類似度と考えて、シソーラ
スをファジィ化する。利用者が与えたキーワードを直接
含まない文書でも、キーワードと共起確率の高いキーワ
ードを含む文書を、グレード付きで出力する方法が代表
的である。
のキーワード間の共起確率を類似度と考えて、シソーラ
スをファジィ化する。利用者が与えたキーワードを直接
含まない文書でも、キーワードと共起確率の高いキーワ
ードを含む文書を、グレード付きで出力する方法が代表
的である。
【０００８】上記文献１においては、ファジィシソーラ
スを計算するのに、文書内共起確率、連接確率、連接確
率ベクトルを比較し、連接確率ベクトルが最も検索に有
効であることがわかった。
スを計算するのに、文書内共起確率、連接確率、連接確
率ベクトルを比較し、連接確率ベクトルが最も検索に有
効であることがわかった。
【０００９】ファジィシソーラスを計算するには、もう
１つの方法がある。上記文献２にあるように、辞書の語
義から計算される単語間距離を用いる方法である。この
文献資料からは、語義から計算した単語ベクトルより
も、共起確率から計算した単語ベクトルの方が、多義語
の意味推定（文脈による曖昧性の解消）に有効としてい
る。但し、上記文献２の著者らも記している通り、共起
確率の方がいつでも有効であるということではなく、場
面によって語義の距離を用いたベクトルの方が有効であ
ることもあるとしている。文献２では多義語の意味推定
についてであるが、これを類義語への拡張に置き換えて
も、やはり場面によって異なるのが現状である。
１つの方法がある。上記文献２にあるように、辞書の語
義から計算される単語間距離を用いる方法である。この
文献資料からは、語義から計算した単語ベクトルより
も、共起確率から計算した単語ベクトルの方が、多義語
の意味推定（文脈による曖昧性の解消）に有効としてい
る。但し、上記文献２の著者らも記している通り、共起
確率の方がいつでも有効であるということではなく、場
面によって語義の距離を用いたベクトルの方が有効であ
ることもあるとしている。文献２では多義語の意味推定
についてであるが、これを類義語への拡張に置き換えて
も、やはり場面によって異なるのが現状である。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】このような従来の情報
検索方法では、以下に述べるような問題点があった。
検索方法では、以下に述べるような問題点があった。
【００１１】図１１は従来のキーワード検索のインタフ
ェースの例を示す図であり、検索要求入力インタフェー
スと入力例を示す。
ェースの例を示す図であり、検索要求入力インタフェー
スと入力例を示す。
【００１２】図１１に示すようなインターフェースは、
検索用の論理式を利用者に打ち込ませるものよりも、利
用者にとって入力しやすい。しかし、論理式の入れ子構
造は扱えない。
検索用の論理式を利用者に打ち込ませるものよりも、利
用者にとって入力しやすい。しかし、論理式の入れ子構
造は扱えない。
【００１３】例えば、ｗｏｒｋ ｓｔａｔｉｏｎの購入
に関する記事を検索したい場合で、自分にとっての購入
は販売側からは販売であるので、望みの検索条件は、 （ｗｏｒｋＡＮＤｓｔａｔｉｏｎ）ＡＮＤ（購入ΟＲ販
売） であるが、図１１に販売をＯＲで追加すると、 （（ｗｏｒｋＡＮＤｓｔａｔｉｏｎ）ＡＮＤ購入）ＯＲ
販売 となってしまい、望みの検索条件と異なったものになっ
てしまう。
に関する記事を検索したい場合で、自分にとっての購入
は販売側からは販売であるので、望みの検索条件は、 （ｗｏｒｋＡＮＤｓｔａｔｉｏｎ）ＡＮＤ（購入ΟＲ販
売） であるが、図１１に販売をＯＲで追加すると、 （（ｗｏｒｋＡＮＤｓｔａｔｉｏｎ）ＡＮＤ購入）ＯＲ
販売 となってしまい、望みの検索条件と異なったものになっ
てしまう。
【００１４】利用者が入力しやすく、かつ、論理結合の
入れ子を容易に指定できるインタニフェースが望まれて
いる。
入れ子を容易に指定できるインタニフェースが望まれて
いる。
【００１５】また、現在の情報検索システムは、シソー
ラスの十分な整備がないため、未だ実用的とはいえな
い。従来のシソーラスは国語辞典などから作成されるた
め、新しい専門用語などには全く追随できないでいるか
らである。
ラスの十分な整備がないため、未だ実用的とはいえな
い。従来のシソーラスは国語辞典などから作成されるた
め、新しい専門用語などには全く追随できないでいるか
らである。
【００１６】例えば、ファジィ論理に関する文献を検索
する場合、利用者は検索条件を、以下のように指定する
ことになる。
する場合、利用者は検索条件を、以下のように指定する
ことになる。
【００１７】ファジィ ＯＲ ｆｕｚｚｙ ＯＲ 曖昧
ＯＲ あいまい これに加えて、 柔軟 アナログ的 やわらか ニューラルネット 等も類義語として必要な場合も多い。しかし、“ファジ
ィ”という言葉が辞書にあっても、この言葉“柔軟”や
“アナログ”が類義語として結び付くことは、従来の辞
書を用いたシソーラスにおいては希である。
ＯＲ あいまい これに加えて、 柔軟 アナログ的 やわらか ニューラルネット 等も類義語として必要な場合も多い。しかし、“ファジ
ィ”という言葉が辞書にあっても、この言葉“柔軟”や
“アナログ”が類義語として結び付くことは、従来の辞
書を用いたシソーラスにおいては希である。
【００１８】このように、新しい専門用語の場合、一つ
の概念が多くの表現をとることが多く、利用者が入力し
たキーワードだけで検索しては、利用者の要求に応えら
れないことが多々ある。現在の情報検索システムは、類
義語辞書、英語のカタカナ表記、日本語表記と英語表記
などの辞書が整備されていないので、利用者がこれら
（一つの概念を表すいくつかの単語）を自分で打ち込む
必要があるため、利用者にかかる負担が大きい。
の概念が多くの表現をとることが多く、利用者が入力し
たキーワードだけで検索しては、利用者の要求に応えら
れないことが多々ある。現在の情報検索システムは、類
義語辞書、英語のカタカナ表記、日本語表記と英語表記
などの辞書が整備されていないので、利用者がこれら
（一つの概念を表すいくつかの単語）を自分で打ち込む
必要があるため、利用者にかかる負担が大きい。
【００１９】また、１字でもスペルミスがあると、全く
検索されないのが普通であるため、部分一致を使うこと
が多いが、必要でない文書まで検索してしまうことも起
こる。
検索されないのが普通であるため、部分一致を使うこと
が多いが、必要でない文書まで検索してしまうことも起
こる。
【００２０】上に述べたように、従来の国語辞典などか
らシソーラスを作成する方法は、十分に社会に定着した
一般語にのみ適用できるものであり、情報処理や生命科
学などの、日々新しい専門用語が生み出される分野に適
用することは非常に困難である。新しい製品名や技術の
名称などの専門用語は、斬新なイメージを利用者に与え
るために、その製品や技術がもつ能力とは一見無関係の
分野（例えば、芸術、飲み物など）から引用することが
多い。このため、その専門用語の内容まで知った上で、
その類義語を登録していかなければならない。これらの
専門用語はまた、その数が膨大であり、とても一人で把
握しきれるようなものではない。数人で分担して作成す
るには、作成者間で概念のすりあわせを入念に行う必要
があり、やはり新しい専門用語の増加に追いつくのは難
しい。
らシソーラスを作成する方法は、十分に社会に定着した
一般語にのみ適用できるものであり、情報処理や生命科
学などの、日々新しい専門用語が生み出される分野に適
用することは非常に困難である。新しい製品名や技術の
名称などの専門用語は、斬新なイメージを利用者に与え
るために、その製品や技術がもつ能力とは一見無関係の
分野（例えば、芸術、飲み物など）から引用することが
多い。このため、その専門用語の内容まで知った上で、
その類義語を登録していかなければならない。これらの
専門用語はまた、その数が膨大であり、とても一人で把
握しきれるようなものではない。数人で分担して作成す
るには、作成者間で概念のすりあわせを入念に行う必要
があり、やはり新しい専門用語の増加に追いつくのは難
しい。
【００２１】あまりに膨大な新造語の類義語を人手で登
録することは現実的でない。といって、自動的に新造語
の類義語を作成することは、更に困難である。
録することは現実的でない。といって、自動的に新造語
の類義語を作成することは、更に困難である。
【００２２】近年、新しい専門用語用の類義語辞書の必
要性は増している。例えば、インターネットが提供する
情報には、膨大な新しい専門用語が含まれている。特殊
な専門用語を利用者が知っていれば、望みの文書を検索
することは、比較的容易である。しかし、通常はそのよ
うなキーワードが思い付かない、または、全く知らない
のであるから、検索は容易でない。
要性は増している。例えば、インターネットが提供する
情報には、膨大な新しい専門用語が含まれている。特殊
な専門用語を利用者が知っていれば、望みの文書を検索
することは、比較的容易である。しかし、通常はそのよ
うなキーワードが思い付かない、または、全く知らない
のであるから、検索は容易でない。
【００２３】ゆえに、これから情報を収集しようとする
利用者には、必要な情報を、利用者が知っている単語を
用いて、柔軟かつ精度良く抽出できる手段が必要であ
る。特に、インターネットなどの電子化媒体での利用者
の欲求には、日々発生する新しい用語について知りたい
ということが多い。これらの、新しい用語を含む文書を
検索するのに、その新しい用語を与えなければならない
というのでは、いつまでも目的は達することができな
い。
利用者には、必要な情報を、利用者が知っている単語を
用いて、柔軟かつ精度良く抽出できる手段が必要であ
る。特に、インターネットなどの電子化媒体での利用者
の欲求には、日々発生する新しい用語について知りたい
ということが多い。これらの、新しい用語を含む文書を
検索するのに、その新しい用語を与えなければならない
というのでは、いつまでも目的は達することができな
い。
【００２４】本発明は、専門用語の類義語を自動的に獲
得して、あいまいな要求からでも、柔軟に検索を行うこ
とができる情報検索方法及び情報検索装置を提供するこ
とを目的とする。
得して、あいまいな要求からでも、柔軟に検索を行うこ
とができる情報検索方法及び情報検索装置を提供するこ
とを目的とする。
【００２５】
【課題を解決するための手段】本発明に係る情報検索方
法は、キーワードのΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定の形式に
よる検索要求に応えるキーワード検索を行う情報検索方
法において、キーワードのＯＲ結合を同義、類義、対語
のＯＲ結合に拡張する拡張手段と、論理結合の種類とキ
ーワードの字種から登録と検索に用いる辞書を選択する
選択手段とを備える。
法は、キーワードのΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定の形式に
よる検索要求に応えるキーワード検索を行う情報検索方
法において、キーワードのＯＲ結合を同義、類義、対語
のＯＲ結合に拡張する拡張手段と、論理結合の種類とキ
ーワードの字種から登録と検索に用いる辞書を選択する
選択手段とを備える。
【００２６】本発明に係る情報検索方法は、キーワード
のΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定の形式による検索要求に応
えるキーワード検索を行う情報検索方法において、キー
ワードのＯＲ結合を同義、類義、対語のＯＲ結合に拡張
する拡張手段と、論理結合の種類から単語間の類似度を
学習する学習手段と、学習手段により学習した単語間の
類似度から各種辞書に登録する手段とを備える。
のΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定の形式による検索要求に応
えるキーワード検索を行う情報検索方法において、キー
ワードのＯＲ結合を同義、類義、対語のＯＲ結合に拡張
する拡張手段と、論理結合の種類から単語間の類似度を
学習する学習手段と、学習手段により学習した単語間の
類似度から各種辞書に登録する手段とを備える。
【００２７】本発明に係る情報検索方法は、キーワード
のΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定の形式による検索要求に応
えるキーワード検索を行う情報検索方法において、キー
ワードのΑＮＤ結合を共起のＡＮＤ結合と連接のΑＮＤ
結合、ＯＲ結合を類義のＯＲ結合と略語のＯＲ結合にそ
れぞれ拡張する拡張手段と、論理結合の種類とキーワー
ドの字種から登録と検索に用いる辞書を選択する選択手
段とを備える。
のΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定の形式による検索要求に応
えるキーワード検索を行う情報検索方法において、キー
ワードのΑＮＤ結合を共起のＡＮＤ結合と連接のΑＮＤ
結合、ＯＲ結合を類義のＯＲ結合と略語のＯＲ結合にそ
れぞれ拡張する拡張手段と、論理結合の種類とキーワー
ドの字種から登録と検索に用いる辞書を選択する選択手
段とを備える。
【００２８】本発明に係る情報検索方法は、キーワード
のΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定の形式による検索要求に応
えるキーワード検索を行う情報検索方法において、キー
ワードのΑＮＤ結合を同義、共起のΑＮＤ結合と連接の
ΑＮＤ結合、ＯＲ結合を類義のＯＲ結合と略語のＯＲ結
合にそれぞれ拡張する拡張手段と、論理結合の種類から
単語間の類似度を学習する学習手段と、学習手段により
学習した単語間の類似度から各種辞書に登録する手段と
を備える。
のΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定の形式による検索要求に応
えるキーワード検索を行う情報検索方法において、キー
ワードのΑＮＤ結合を同義、共起のΑＮＤ結合と連接の
ΑＮＤ結合、ＯＲ結合を類義のＯＲ結合と略語のＯＲ結
合にそれぞれ拡張する拡張手段と、論理結合の種類から
単語間の類似度を学習する学習手段と、学習手段により
学習した単語間の類似度から各種辞書に登録する手段と
を備える。
【００２９】本発明に係る情報検索装置は、キーワード
のΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定の形式による検索要求に応
えるキーワード検索を行う情報検索装置において、キー
ワードのＯＲ結合を同義、類義、対語のＯＲ結合に拡張
する拡張手段と、論理結合の種類とキーワードの字種か
ら登録と検索に用いる辞書を選択する選択手段とを備え
て構成する。
のΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定の形式による検索要求に応
えるキーワード検索を行う情報検索装置において、キー
ワードのＯＲ結合を同義、類義、対語のＯＲ結合に拡張
する拡張手段と、論理結合の種類とキーワードの字種か
ら登録と検索に用いる辞書を選択する選択手段とを備え
て構成する。
【００３０】本発明に係る情報検索装置は、キーワード
のΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定の形式による検索要求に応
えるキーワード検索を行う情報検索装置において、キー
ワードのＯＲ結合を同義、類義、対語のＯＲ結合に拡張
する拡張手段と、論理結合の種類から単語間の類似度を
学習する学習手段と、学習手段により学習した単語間の
類似度から各種辞書に登録する手段とを備えて構成す
る。
のΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定の形式による検索要求に応
えるキーワード検索を行う情報検索装置において、キー
ワードのＯＲ結合を同義、類義、対語のＯＲ結合に拡張
する拡張手段と、論理結合の種類から単語間の類似度を
学習する学習手段と、学習手段により学習した単語間の
類似度から各種辞書に登録する手段とを備えて構成す
る。
【００３１】本発明に係る情報検索装置は、キーワード
のΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定の形式による検索要求に応
えるキーワード検索を行う情報検索装置において、キー
ワードのΑＮＤ結合を共起のＡＮＤ結合と連接のΑＮＤ
結合、ＯＲ結合を類義のＯＲ結合と略語のＯＲ結合にそ
れぞれ拡張する拡張手段と、論理結合の種類とキーワー
ドの字種から登録と検索に用いる辞書を選択する選択手
段とを備えて構成する。
のΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定の形式による検索要求に応
えるキーワード検索を行う情報検索装置において、キー
ワードのΑＮＤ結合を共起のＡＮＤ結合と連接のΑＮＤ
結合、ＯＲ結合を類義のＯＲ結合と略語のＯＲ結合にそ
れぞれ拡張する拡張手段と、論理結合の種類とキーワー
ドの字種から登録と検索に用いる辞書を選択する選択手
段とを備えて構成する。
【００３２】本発明に係る情報検索装置は、キーワード
のΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定の形式による検索要求に応
えるキーワード検索を行う情報検索装置において、キー
ワードのΑＮＤ結合を同義、共起のΑＮＤ結合と連接の
ΑＮＤ結合、ＯＲ結合を類義のＯＲ結合と略語のＯＲ結
合にそれぞれ拡張する拡張手段と、論理結合の種類から
単語間の類似度を学習する学習手段と、学習手段により
学習した単語間の類似度から各種辞書に登録する手段と
を備えて構成する。
のΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定の形式による検索要求に応
えるキーワード検索を行う情報検索装置において、キー
ワードのΑＮＤ結合を同義、共起のΑＮＤ結合と連接の
ΑＮＤ結合、ＯＲ結合を類義のＯＲ結合と略語のＯＲ結
合にそれぞれ拡張する拡張手段と、論理結合の種類から
単語間の類似度を学習する学習手段と、学習手段により
学習した単語間の類似度から各種辞書に登録する手段と
を備えて構成する。
【００３３】
【発明の実施の形態】本発明に係る情報検索方法及び情
報検索装置は、電子化文書の情報検索システムに適用す
ることができる。
報検索装置は、電子化文書の情報検索システムに適用す
ることができる。
【００３４】図１は本発明の第１の実施形態に係る情報
検索方法の構成を示す図であり、ＯＲを拡張した論理結
合を指定したキーワード検索についてのものである。
検索方法の構成を示す図であり、ＯＲを拡張した論理結
合を指定したキーワード検索についてのものである。
【００３５】図１において、利用者１０１は、拡張論理
結合つきキーワードを、解釈インターフェース１０２に
投入する。解釈インターフェース１０２は、後述する図
２に示すように、ＯＲを３種類に分類（日本語を英語の
単なる表記の違いなどの同義のＯＲ、類義語のＯＲ、そ
して反対語のΟＲの３つ）して、利用者に選択させる。
この他にΑＮＤとＮＯＴを用いる。これらの３種の辞書
を用いて拡張した拡張論理結合つきキーワードを検索系
１０６に入力し、検索結果を利用者に表示する。
結合つきキーワードを、解釈インターフェース１０２に
投入する。解釈インターフェース１０２は、後述する図
２に示すように、ＯＲを３種類に分類（日本語を英語の
単なる表記の違いなどの同義のＯＲ、類義語のＯＲ、そ
して反対語のΟＲの３つ）して、利用者に選択させる。
この他にΑＮＤとＮＯＴを用いる。これらの３種の辞書
を用いて拡張した拡張論理結合つきキーワードを検索系
１０６に入力し、検索結果を利用者に表示する。
【００３６】図２は上記解釈インターフェース１０２へ
の入力例を示す図である。
の入力例を示す図である。
【００３７】図２において、論理結合の２段の入れ子を
許すために、１行に複数のキーワードを記入できるよう
にし、それらの論理結合を選択できるようにし、１行の
中が優先されることを示すために、行全体を括弧で囲
む。行間にも、拡張した論理結合の選択肢を置いて、２
段の論理結合ができるようにする。
許すために、１行に複数のキーワードを記入できるよう
にし、それらの論理結合を選択できるようにし、１行の
中が優先されることを示すために、行全体を括弧で囲
む。行間にも、拡張した論理結合の選択肢を置いて、２
段の論理結合ができるようにする。
【００３８】図１に戻って、類義語辞書１０３は、日本
語類義語辞書と英語類義語辞書の２つからなり、日英表
記辞書１０４は、漢字の平仮名読み辞書、英語の片仮名
読み辞書、和英辞書の３つからなる。対語辞書１０５は
日本語対語辞書と英語対語辞書からなる。
語類義語辞書と英語類義語辞書の２つからなり、日英表
記辞書１０４は、漢字の平仮名読み辞書、英語の片仮名
読み辞書、和英辞書の３つからなる。対語辞書１０５は
日本語対語辞書と英語対語辞書からなる。
【００３９】検索系１０６は、拡張論理結合つきキーワ
ードを受けとって、あらかじめ格納した索引語との照合
を行い、検索結果を利用者に提示する。
ードを受けとって、あらかじめ格納した索引語との照合
を行い、検索結果を利用者に提示する。
【００４０】以下、上述のように構成された情報検索方
法の動作を説明する。
法の動作を説明する。
【００４１】図３は、この第１の実施形態のアルゴリズ
ムを示すフローチャートであり、図中ＳＴはフローの各
ステップを示す。
ムを示すフローチャートであり、図中ＳＴはフローの各
ステップを示す。
【００４２】まず、ステップＳＴ１で拡張論理結合つき
キーワードを入力し、ステップＳＴ２でキーワードの字
種に着目したキーワードの解釈を行う。
キーワードを入力し、ステップＳＴ２でキーワードの字
種に着目したキーワードの解釈を行う。
【００４３】利用者が投入する拡張論理結合つきキーワ
ードは、図２に示すように、通常のＯＲを分類して記述
したものであり、論理結合の２段の入れ子を許す。次
に、利用者の投入したキーワードを、種々の類義語辞書
１０３に登録する。
ードは、図２に示すように、通常のＯＲを分類して記述
したものであり、論理結合の２段の入れ子を許す。次
に、利用者の投入したキーワードを、種々の類義語辞書
１０３に登録する。
【００４４】次いで、ステップＳＴ３でＯＲの種類（同
義、類義、対語）と字種をもとに、登録する辞書を選択
する。論理結合つきキーワードのときはステップＳＴ４
でキーワードを拡張し、キーワードのときはステップＳ
Ｔ５で辞書へのキーワード登録を行う。類義語は類義語
辞書１０３に、漢字の平仮名読み、英語の片仮名読み、
日英翻訳は日英表記辞書１０４に、反対語は対語辞書１
０５に登録する。
義、類義、対語）と字種をもとに、登録する辞書を選択
する。論理結合つきキーワードのときはステップＳＴ４
でキーワードを拡張し、キーワードのときはステップＳ
Ｔ５で辞書へのキーワード登録を行う。類義語は類義語
辞書１０３に、漢字の平仮名読み、英語の片仮名読み、
日英翻訳は日英表記辞書１０４に、反対語は対語辞書１
０５に登録する。
【００４５】ステップＳＴ６では、キーワードに従って
検索して検索文書を出力し、ステップＳＴ７で利用者の
再要求の有無を判別して再要求があるときはステップＳ
Ｔ１に戻って次のキーワード入力を待つ。
検索して検索文書を出力し、ステップＳＴ７で利用者の
再要求の有無を判別して再要求があるときはステップＳ
Ｔ１に戻って次のキーワード入力を待つ。
【００４６】同義語のＯＲで指定されたキーワードは、
その字種に着目して類義語辞書（日本語類義語辞書、英
語類義語辞書）、日英表記辞書（漢字の平仮名読み辞
書、英語の片仮名読み辞書、和英辞書）に分けて登録す
る。
その字種に着目して類義語辞書（日本語類義語辞書、英
語類義語辞書）、日英表記辞書（漢字の平仮名読み辞
書、英語の片仮名読み辞書、和英辞書）に分けて登録す
る。
【００４７】ここで、キーワードの字種を、漢字、平仮
名、アルファベット（半角と全角、大文字と小文字を区
別せず、全て半角小文字とする）、片仮名（すべて全
角）、記号（半角）の５種に分ける。字種が同じであれ
ば、同義を指定しても類義と考えて、類語語辞書に登録
する。字種が異なる場合は、以下のようにペアで登録す
る。
名、アルファベット（半角と全角、大文字と小文字を区
別せず、全て半角小文字とする）、片仮名（すべて全
角）、記号（半角）の５種に分ける。字種が同じであれ
ば、同義を指定しても類義と考えて、類語語辞書に登録
する。字種が異なる場合は、以下のようにペアで登録す
る。
【００４８】以下に、それぞれの辞書の登録例を示す。
【００４９】１）類義語辞書 日本語類義語辞書： （索引語） （類義語） （類義の種類） 計算機 パソコン 下位語 日本語類義語辞書： （索引語） （類義語） （類義の種類） personal-computer pc 略語 ２）日英表記辞書 漢字の平仮名読み辞書： （索引語）（ひらがな読み） 計算機 けいさんき 英語の片仮名読み辞書： （索引語）（ひらがな読み） comouter コンピュータ，コンピューター 和英辞書： （日本語）（英語） 計算機 computer ３）対語辞書 日本語対語辞書： （索引語）（対語） 購入 販売 英語対語辞書： （索引語）（対語） buy sell 次に、これらの辞書をシソーラスとして用いて、受け取
ったキーワードを拡張して検索系に渡す。
ったキーワードを拡張して検索系に渡す。
【００５０】すなわち、ステップＳＴ６でキーワードに
従って検索して検索文書を出力し、ステップＳＴ７で利
用者の再要求の有無を判別して再要求があるときはステ
ップＳＴ１に戻って次のキーワード入力を待つ。
従って検索して検索文書を出力し、ステップＳＴ７で利
用者の再要求の有無を判別して再要求があるときはステ
ップＳＴ１に戻って次のキーワード入力を待つ。
【００５１】具体的には、日英表記辞書によって、例え
ば“労働”は、日英表記辞書によって“ろうどう”、
“ｗｏｒｋ”、“ワーク”に拡張され、日本語類義語辞
書によって“勤労”に、英語類義語辞書によって“ｌａ
ｂｏｒ”に拡張される。
ば“労働”は、日英表記辞書によって“ろうどう”、
“ｗｏｒｋ”、“ワーク”に拡張され、日本語類義語辞
書によって“勤労”に、英語類義語辞書によって“ｌａ
ｂｏｒ”に拡張される。
【００５２】すなわち、“労働”という投入キーワード
が、（“労働”ΟＲ“ろうどう”ＯＲ“ｗｏｒｋ”ＯＲ
“ワーク”ＯＲ“勤労”ＯＲ“ｌａｂｏｒ”）に拡張さ
れて、検索系に渡される。検索系はこれらのキーワード
と索引語の一致を調べ、一つ一つのキーワードに対応す
る文書集合を抽出し、ΑＮＤ、ΟＲ、ＮＯＴに対応する
集合操作を行って最終文書集合を計算して、利用者に提
示する。
が、（“労働”ΟＲ“ろうどう”ＯＲ“ｗｏｒｋ”ＯＲ
“ワーク”ＯＲ“勤労”ＯＲ“ｌａｂｏｒ”）に拡張さ
れて、検索系に渡される。検索系はこれらのキーワード
と索引語の一致を調べ、一つ一つのキーワードに対応す
る文書集合を抽出し、ΑＮＤ、ΟＲ、ＮＯＴに対応する
集合操作を行って最終文書集合を計算して、利用者に提
示する。
【００５３】検索結果を見た利用者は、該当する文書が
多すぎれば追加のキーワードをＡＮＤ指定で投入し、文
書が少なすぎれば、追加のキーワードをＯＲで指定し
て、目的の文書を再探索する。
多すぎれば追加のキーワードをＡＮＤ指定で投入し、文
書が少なすぎれば、追加のキーワードをＯＲで指定し
て、目的の文書を再探索する。
【００５４】以上説明したように、第１の実施形態に係
る情報検索方法及び情報検索装置は、キーワードのＯＲ
結合を同義、類義、対語のＯＲ結合に拡張する手段と、
論理結合の種類とキーワードの字種から登録と検索に用
いる辞書を選択する手段とを備えているので、利用者の
投入した複数のキーワードを自動的に類義語辞書に登録
することで、次回からの検索時に類似のキーワードを投
入する利用者は、逐一類義語を投入する必要がなくな
り、検索の再現性が向上する。また、利用者が見落とし
ていた側面からのキーワードを連想する手助けとなる。
る情報検索方法及び情報検索装置は、キーワードのＯＲ
結合を同義、類義、対語のＯＲ結合に拡張する手段と、
論理結合の種類とキーワードの字種から登録と検索に用
いる辞書を選択する手段とを備えているので、利用者の
投入した複数のキーワードを自動的に類義語辞書に登録
することで、次回からの検索時に類似のキーワードを投
入する利用者は、逐一類義語を投入する必要がなくな
り、検索の再現性が向上する。また、利用者が見落とし
ていた側面からのキーワードを連想する手助けとなる。
【００５５】図４は本発明の第２の実施形態に係る情報
検索方法の構成を示す図であり、ΟＲを拡張した論理結
合つきキーワードによるファジィ検索についてのもので
ある。
検索方法の構成を示す図であり、ΟＲを拡張した論理結
合つきキーワードによるファジィ検索についてのもので
ある。
【００５６】図４において、利用者２０１は、拡張論理
結合つきキーワードを、解釈インターフェース２０２に
投入する。検索インターフェース２０２は、前記図２と
同様に、ＯＲを３種類に分類（日本語を英語の単なる表
記の違いなどの同義のＯＲ、類義語のＯＲ、そして反対
語のΟＲの３つ）して、利用者に選択させる。また、検
索インターフェース２０２は、類似度計算モジュール２
０３に対して類似度計算命令を出し、類似度計算モジュ
ール２０３は共起確率データべース２０４を参照して類
似度を計算し、類似度の高い順に類義語候補を検索イン
ターフェース２０２に帰す。
結合つきキーワードを、解釈インターフェース２０２に
投入する。検索インターフェース２０２は、前記図２と
同様に、ＯＲを３種類に分類（日本語を英語の単なる表
記の違いなどの同義のＯＲ、類義語のＯＲ、そして反対
語のΟＲの３つ）して、利用者に選択させる。また、検
索インターフェース２０２は、類似度計算モジュール２
０３に対して類似度計算命令を出し、類似度計算モジュ
ール２０３は共起確率データべース２０４を参照して類
似度を計算し、類似度の高い順に類義語候補を検索イン
ターフェース２０２に帰す。
【００５７】検索インターフェース２０２は、類義語候
補を利用者２０１に表示し、検索インターフェース２０
２はそのうち類義語として適切なものを利用者２０１に
選択させて類義語辞書２０６に登録する。
補を利用者２０１に表示し、検索インターフェース２０
２はそのうち類義語として適切なものを利用者２０１に
選択させて類義語辞書２０６に登録する。
【００５８】次に、これらの類似度をファジィシソーラ
スとみて、ファジィ検索を行い、グレードの高い順に利
用者に提示する。利用者はこれらの結果を見て、再検索
の必要があれば、キーワードを再投入する。
スとみて、ファジィ検索を行い、グレードの高い順に利
用者に提示する。利用者はこれらの結果を見て、再検索
の必要があれば、キーワードを再投入する。
【００５９】以下、上述のように構成された情報検索方
法の動作を説明する。
法の動作を説明する。
【００６０】図５は、この第２の実施形態のアルゴリズ
ムを示すフローチャートであり、図３に示すフローのス
テップと同一ステップには同一番号を付している。
ムを示すフローチャートであり、図３に示すフローのス
テップと同一ステップには同一番号を付している。
【００６１】まず、ステップＳＴ１で拡張論理結合つき
キーワードを入力し、ステップＳＴ２でキーワードの字
種に着目したキーワードの解釈を行う。
キーワードを入力し、ステップＳＴ２でキーワードの字
種に着目したキーワードの解釈を行う。
【００６２】利用者が投入する拡張論理結合つきキーワ
ードは、前記図２に示すように、通常のＯＲを分類して
記述したものであり、論理結合の２段の入れ子を許す。
次に、利用者の投入したキーワードを、種々の類義語辞
書に登録する。
ードは、前記図２に示すように、通常のＯＲを分類して
記述したものであり、論理結合の２段の入れ子を許す。
次に、利用者の投入したキーワードを、種々の類義語辞
書に登録する。
【００６３】第１の実施形態と異なる部分は、単語間の
類似度とみなす、単語間の１文書内共起確率の学習と、
共起確率をファジィシソーラスとみたファジィ検索を行
うところである。この共起確率の学習については後述す
る。
類似度とみなす、単語間の１文書内共起確率の学習と、
共起確率をファジィシソーラスとみたファジィ検索を行
うところである。この共起確率の学習については後述す
る。
【００６４】次いで、ステップＳＴ３でＯＲの種類（同
義、類義、対語）と字種をもとに、登録する辞書を選択
する。論理結合つきキーワードのときはステップＳＴ４
でキーワードを拡張し、キーワードのときはステップＳ
Ｔ１１で辞書へのキーワード登録及び共起確率の学習を
行う。
義、類義、対語）と字種をもとに、登録する辞書を選択
する。論理結合つきキーワードのときはステップＳＴ４
でキーワードを拡張し、キーワードのときはステップＳ
Ｔ１１で辞書へのキーワード登録及び共起確率の学習を
行う。
【００６５】以下、共起確率データベース（ファジィシ
ソーラス）の学習について述べる。キーワードと意味的
に距離が近い単語を検索するために、類義語辞書とは別
の辞書中の全ての単語との類似度を共起確立データベー
ス２０４を用いて計算する。登録に値する単語候補があ
った場合は、類義語とその附属情報（キーワードの下位
語であるとか、どの文脈で同意味とか）を類義語辞書２
０６に登録する。
ソーラス）の学習について述べる。キーワードと意味的
に距離が近い単語を検索するために、類義語辞書とは別
の辞書中の全ての単語との類似度を共起確立データベー
ス２０４を用いて計算する。登録に値する単語候補があ
った場合は、類義語とその附属情報（キーワードの下位
語であるとか、どの文脈で同意味とか）を類義語辞書２
０６に登録する。
【００６６】共起確率Ｗijは、数１に示す式（１）に従
って計算する。
って計算する。
【００６７】
【数１】 あるキーワードｋｉとある単語ｋｊとの類似度を、ここ
でのＷijとみるのが従来の方法である。
でのＷijとみるのが従来の方法である。
【００６８】キーワード“メール”に対して “電子”０．５ “ネットワーク”０．３ “受信”０．２ “ｍａｉｌ”０．３ などと候補がでてくるので、登録者は “電子”：種類 “ネットワーク”：要素 “受信”：動作 “ｍａｉｌ”：英語 などと付属情報つきで登録していく。“ｍａｉｌ”の場
合は、まったくの同義であるので、類似度としての共起
確率を１にセットする。また同義のＯＲもこれと同じで
ある。
合は、まったくの同義であるので、類似度としての共起
確率を１にセットする。また同義のＯＲもこれと同じで
ある。
【００６９】検索システムが実働すると、多くの利用者
からキーワードの組みがシステムに対して与えられる。
通常はキーワードのＡＮＤまたはＯＲ結合が与えられ、
このうち、ＯＲ結合は同義または類義の単語が与えられ
ることが多い。これに注目して、ＯＲ結合指定のキーワ
ードは類似度が高いとして共起確率を大きくする。
からキーワードの組みがシステムに対して与えられる。
通常はキーワードのＡＮＤまたはＯＲ結合が与えられ、
このうち、ＯＲ結合は同義または類義の単語が与えられ
ることが多い。これに注目して、ＯＲ結合指定のキーワ
ードは類似度が高いとして共起確率を大きくする。
【００７０】利用者が与えた検索式がマルチメディア
ＯＲ multi-media であった場合、新しい共起確率Ｗij´をＫi＝マルチメ
ディア、Ｋj＝multi-mediaとして、数２に示す式（２）
に従って計算する。
ＯＲ multi-media であった場合、新しい共起確率Ｗij´をＫi＝マルチメ
ディア、Ｋj＝multi-mediaとして、数２に示す式（２）
に従って計算する。
【００７１】
【数２】 とする。これにより、意味の近いキーワード間の類似度
が大きくなるためファジィ検索においては、類似文書の
再現率が向上する。
が大きくなるためファジィ検索においては、類似文書の
再現率が向上する。
【００７２】類義語辞書への登録の際にも、この新しい
共起確率Ｗij′を登録者に表示する。
共起確率Ｗij′を登録者に表示する。
【００７３】キーワード“メール”に対して “電子”０．５ “ネットワーク”０．３５ “受信”０．２ “ｍａｉｌ”０．６ “ｅ−ｍａｉｌ”０．１ などと候補がでてくるので、登録者は “電子”：種類 “ネットワーク”：要素 “受信”：動作 “ｍａｉｌ”：英語 “ｅ−ｍａｉｌ”：種類 などと登録していく。
【００７４】以上のようにして、共起確率データベース
が拡張されて、検索系に渡される。検索におけるキーワ
ードと文書の距離は、キーワードと文書に含まれる全索
引語の類似度の中の最大値とする。キーワードを直接含
んでいれば、文書グレードは１とする。
が拡張されて、検索系に渡される。検索におけるキーワ
ードと文書の距離は、キーワードと文書に含まれる全索
引語の類似度の中の最大値とする。キーワードを直接含
んでいれば、文書グレードは１とする。
【００７５】図５のフローでは、ステップＳＴ６でキー
ワードに従って検索して検索文書を出力し、ステップＳ
Ｔ７で利用者の再要求の有無を判別して再要求があると
きはステップＳＴ１に戻って次のキーワード入力を待
つ。
ワードに従って検索して検索文書を出力し、ステップＳ
Ｔ７で利用者の再要求の有無を判別して再要求があると
きはステップＳＴ１に戻って次のキーワード入力を待
つ。
【００７６】すなわち、検索結果を見た利用者は、該当
する文書が多すぎれば追加のキーワードをＡＮＤ指定で
投入し、文書が少なすぎれば、追加のキーワードをＯＲ
で指定して、目的の文書を再探索する。
する文書が多すぎれば追加のキーワードをＡＮＤ指定で
投入し、文書が少なすぎれば、追加のキーワードをＯＲ
で指定して、目的の文書を再探索する。
【００７７】以上説明したように、第２の実施形態に係
る情報検索方法及び情報検索装置は、キーワードのＯＲ
結合を同義、類義、対語のＯＲ結合に拡張する手段と、
論理結合の種類から単語間の類似度を学習する手段と、
学習した単語間の類似度から各種辞書に登録する手段と
を備えているので、利用者の投入した複数のキーワード
から、自動的にファジィシソーラスを学習し、半自動的
に類義語辞書に登録できるようになる。したがって、次
回からのファジィ検索時に類似のキーワードを投入する
利用者は、逐一類義語を投入する必要がなくなり、検索
の再現性と適合性が向上する。また、利用者が見落とし
ていた側面からのキーワードを連想する手助けとなる。
る情報検索方法及び情報検索装置は、キーワードのＯＲ
結合を同義、類義、対語のＯＲ結合に拡張する手段と、
論理結合の種類から単語間の類似度を学習する手段と、
学習した単語間の類似度から各種辞書に登録する手段と
を備えているので、利用者の投入した複数のキーワード
から、自動的にファジィシソーラスを学習し、半自動的
に類義語辞書に登録できるようになる。したがって、次
回からのファジィ検索時に類似のキーワードを投入する
利用者は、逐一類義語を投入する必要がなくなり、検索
の再現性と適合性が向上する。また、利用者が見落とし
ていた側面からのキーワードを連想する手助けとなる。
【００７８】図６は本発明の第３の実施形態に係る情報
検索方法の構成を示す図であり、略語や複合語を柔軟に
解釈できるキーワード検索についてのものである。
検索方法の構成を示す図であり、略語や複合語を柔軟に
解釈できるキーワード検索についてのものである。
【００７９】図６において、利用者３０１は、拡張論理
結合つきキーワードを、解釈インターフェース３０２に
投入する。解釈インターフェース３０２は、後述する図
７に示すように、ΑＮＤを２種類に分類（通常の共起を
意味するΑＮＤ、そして連接のΑＮＤ）、ＯＲを２種類
に分類（通常のＯＲ、略語を示すＯＲ）して、利用者に
選択させる。ここでの連接とは、２つの単語が隣りあっ
て出現することを言う。この他の論理結合としてＮＯＴ
を用いる。
結合つきキーワードを、解釈インターフェース３０２に
投入する。解釈インターフェース３０２は、後述する図
７に示すように、ΑＮＤを２種類に分類（通常の共起を
意味するΑＮＤ、そして連接のΑＮＤ）、ＯＲを２種類
に分類（通常のＯＲ、略語を示すＯＲ）して、利用者に
選択させる。ここでの連接とは、２つの単語が隣りあっ
て出現することを言う。この他の論理結合としてＮＯＴ
を用いる。
【００８０】解釈インターフェース３０２は、キーワー
ドの諭理結合と字種をもとに、キーワードを登録と拡張
をする辞書を選択する。これらの３種の辞書を用いて拡
張した拡張論理結合つきキーワードを検索系３０６に入
力し、検索結果を利用者に表示する。
ドの諭理結合と字種をもとに、キーワードを登録と拡張
をする辞書を選択する。これらの３種の辞書を用いて拡
張した拡張論理結合つきキーワードを検索系３０６に入
力し、検索結果を利用者に表示する。
【００８１】図７は上記解釈インターフェース３０２へ
の入力例を示す図である。
の入力例を示す図である。
【００８２】図７において、論理結合の２段の入れ子を
許すために、１行に複数のキーワードを記入できるよう
にし、それらの論理結合を選択できるようにし、１行の
中が優先されることを示すために、行全体を括弧で囲
む。行間にも、拡張した論理結合の選択肢を置いて、２
段の論理結合ができるようにする。
許すために、１行に複数のキーワードを記入できるよう
にし、それらの論理結合を選択できるようにし、１行の
中が優先されることを示すために、行全体を括弧で囲
む。行間にも、拡張した論理結合の選択肢を置いて、２
段の論理結合ができるようにする。
【００８３】この例では、（（“ｗｏｒｋ”連接のΑＮ
Ｄ“ｓｔａｔｉｏｎ”）略語のＯＲ“ｗｓ”）共起のＡ
ＮＤ（“購入”ＯＲ“導入”）を指定したことになる。
略語のＯＲは行間の論理結合の中で、最も高い優先度と
し、他は同等とする。
Ｄ“ｓｔａｔｉｏｎ”）略語のＯＲ“ｗｓ”）共起のＡ
ＮＤ（“購入”ＯＲ“導入”）を指定したことになる。
略語のＯＲは行間の論理結合の中で、最も高い優先度と
し、他は同等とする。
【００８４】図６に戻って、類義語辞書３０３は、日本
語類義語辞書と英語類義語辞書の２つからなり、熟語辞
書３０４は、日本語熟語辞書、英語熟語辞書の２つから
なる。略語辞書３０５は日本語略語辞書と英語略語辞書
からなる。
語類義語辞書と英語類義語辞書の２つからなり、熟語辞
書３０４は、日本語熟語辞書、英語熟語辞書の２つから
なる。略語辞書３０５は日本語略語辞書と英語略語辞書
からなる。
【００８５】検索系３０６は、拡張論理結合つきキーワ
ードを受けとって、あらかじめ格納した索引語との照合
を行い、検索結果を利用者に提示する。
ードを受けとって、あらかじめ格納した索引語との照合
を行い、検索結果を利用者に提示する。
【００８６】以下、上述のように構成された情報検索方
法の動作を説明する。
法の動作を説明する。
【００８７】図８は、この第３の実施形態のアルゴリズ
ムを示すフローチャートであり、図３に示すフローのス
テップと同一ステップには同一番号を付している。
ムを示すフローチャートであり、図３に示すフローのス
テップと同一ステップには同一番号を付している。
【００８８】まず、ステップＳＴ１で拡張論理結合つき
キーワードを入力し、ステップＳＴ２でキーワードの字
種に着目したキーワードの解釈を行う。
キーワードを入力し、ステップＳＴ２でキーワードの字
種に着目したキーワードの解釈を行う。
【００８９】利用者が投入する拡張論理結合つきキーワ
ードは、前記図７に示すように、通常のＯＲを分類して
記述したものであり、論理結合の２段の入れ子を許す。
次に、利用者の投入したキーワードを、種々の類義語辞
書３０３に登録する。
ードは、前記図７に示すように、通常のＯＲを分類して
記述したものであり、論理結合の２段の入れ子を許す。
次に、利用者の投入したキーワードを、種々の類義語辞
書３０３に登録する。
【００９０】次いで、ステップＳＴ３で論理結合の種類
（共起のΑＮＤ、連接のＡＮＤ、略語のＯＲ、通常のＯ
Ｒ、ＮＯＴ）と字種をもとに、登録する辞書を選択す
る。論理結合つきキーワードのときはステップＳＴ４で
キーワードを拡張し、キーワードのときはステップＳＴ
５で辞書へのキーワード登録を行う。通常のＯＲで結合
されたキーワードは類義語辞書３０３に、１行内で連接
のΑＮＤで結合されたキーワードは熟語辞書３０４に、
２行にわたって略語のＯＲ結合されたキーワードは略語
辞書３０５にそれぞれ登録する。
（共起のΑＮＤ、連接のＡＮＤ、略語のＯＲ、通常のＯ
Ｒ、ＮＯＴ）と字種をもとに、登録する辞書を選択す
る。論理結合つきキーワードのときはステップＳＴ４で
キーワードを拡張し、キーワードのときはステップＳＴ
５で辞書へのキーワード登録を行う。通常のＯＲで結合
されたキーワードは類義語辞書３０３に、１行内で連接
のΑＮＤで結合されたキーワードは熟語辞書３０４に、
２行にわたって略語のＯＲ結合されたキーワードは略語
辞書３０５にそれぞれ登録する。
【００９１】キーワードは、その字種に着目して類義語
辞書、熟語辞書、略語辞書それぞれについて、英語と日
本語に分けて登録する。ここで、キーワードの字種を、
漢字、平仮名、アルファベット（半角と全角、大文字と
小文字を区別せず、全て半角小文字とする）、片仮名
（すべて全角）、記号（半角）の５種に分ける。アルフ
ァベットを英語とし、その他は日本語とする。
辞書、熟語辞書、略語辞書それぞれについて、英語と日
本語に分けて登録する。ここで、キーワードの字種を、
漢字、平仮名、アルファベット（半角と全角、大文字と
小文字を区別せず、全て半角小文字とする）、片仮名
（すべて全角）、記号（半角）の５種に分ける。アルフ
ァベットを英語とし、その他は日本語とする。
【００９２】以下に、それぞれの辞書の登録例を示す。
【００９３】１）類義語辞書 日本語類義語辞書： （索引語） （類義語） （類義の種類） 購入 販売 対語 英語類義語辞書： （索引語） （類義語） （類義の種類） personal＿computer work＿station 同レベルインス
タンス（構成語の区切りを＿で表す、以下同様。） ２）熟語辞書 日本語熟語辞書： 卓上＿計算機 英語熟語辞書： personal＿computer ３）略語辞書 日本語略語辞書： （索引語）（原語） 国連 国際連合 英語略語辞書： （索引語）（対語） ws work＿station 次に、これらの辞書と通常の英和／和英辞書をシソーラ
スとして用いて、受け取ったキーワードを拡張して検索
系に渡す。
タンス（構成語の区切りを＿で表す、以下同様。） ２）熟語辞書 日本語熟語辞書： 卓上＿計算機 英語熟語辞書： personal＿computer ３）略語辞書 日本語略語辞書： （索引語）（原語） 国連 国際連合 英語略語辞書： （索引語）（対語） ws work＿station 次に、これらの辞書と通常の英和／和英辞書をシソーラ
スとして用いて、受け取ったキーワードを拡張して検索
系に渡す。
【００９４】すなわち、ステップＳＴ２１で連接のＡＮ
Ｄを共起のＡＮＤと見た検索して１次検索文書を出力
し、ステップＳＴ２２でキーワード連接のチェックをし
て２次検索文書を出力し、ステップＳＴ７で利用者の再
要求の有無を判別して再要求があるときはステップＳＴ
１に戻って次のキーワード入力を待つ。
Ｄを共起のＡＮＤと見た検索して１次検索文書を出力
し、ステップＳＴ２２でキーワード連接のチェックをし
て２次検索文書を出力し、ステップＳＴ７で利用者の再
要求の有無を判別して再要求があるときはステップＳＴ
１に戻って次のキーワード入力を待つ。
【００９５】具体的には、和英辞書によって、例えば
“労働”は、英和辞書によって“ろうどう”、“ｗｏｒ
ｋ”、“ワーク”に拡張され、日本語類義語辞書によっ
て“勤労”に、英語類義語辞書によって“ｌａｂｏｒ”
に拡張される。
“労働”は、英和辞書によって“ろうどう”、“ｗｏｒ
ｋ”、“ワーク”に拡張され、日本語類義語辞書によっ
て“勤労”に、英語類義語辞書によって“ｌａｂｏｒ”
に拡張される。
【００９６】すなわち、“労働”という投入キーワード
が、（“労働”ＯＲ“ろうどう”ＯＲ“ｗｏｒｋ”ΟＲ
“ワーク”ＯＲ“勤労”ＯＲ“ｌａｂｏｒ”）に拡張さ
れて、検索系３０６に渡される。
が、（“労働”ＯＲ“ろうどう”ＯＲ“ｗｏｒｋ”ΟＲ
“ワーク”ＯＲ“勤労”ＯＲ“ｌａｂｏｒ”）に拡張さ
れて、検索系３０６に渡される。
【００９７】検索系３０６では、これらのキーワードと
索引語の一致を調べ、一つ一つのキーワードに対応する
文書集合を抽出し、ＡＮＤ、ΟＲ、ＮＯＴに対応する集
合操作を行って最終文書集合を計算して、利用者に提示
する。ここまでの検索を１次検索とする。
索引語の一致を調べ、一つ一つのキーワードに対応する
文書集合を抽出し、ＡＮＤ、ΟＲ、ＮＯＴに対応する集
合操作を行って最終文書集合を計算して、利用者に提示
する。ここまでの検索を１次検索とする。
【００９８】１次検索では、連接のＡＮＤを通常のΑＮ
Ｄと評価して検索しているので、連接のΑＮＤのチエツ
クを２次検索とする。
Ｄと評価して検索しているので、連接のΑＮＤのチエツ
クを２次検索とする。
【００９９】検索した文書の一つ一つを再び、索引語抽
出をして、キーワードの連接と対応した索引語のパター
ンが見つかれば正答とする。ここで残った文書を最終的
な検索文書とする。
出をして、キーワードの連接と対応した索引語のパター
ンが見つかれば正答とする。ここで残った文書を最終的
な検索文書とする。
【０１００】検索結果を見た利用者は、該当する文書が
多すぎれば追加のキーワードをＡＮＤ指定で投入し、文
書が少なすぎれば、追加のキーワードをＯＲで指定し
て、目的の文書を再探索する。
多すぎれば追加のキーワードをＡＮＤ指定で投入し、文
書が少なすぎれば、追加のキーワードをＯＲで指定し
て、目的の文書を再探索する。
【０１０１】以上説明したように、第３の実施形態に係
る情報検索方法及び情報検索装置は、キーワードのΑＮ
Ｄ結合を共起のＡＮＤ結合と連接のΑＮＤ結合、ＯＲ結
合を類義のＯＲ結合と略語のＯＲ結合にそれぞれ拡張す
る手段と、論理結合の種類とキーワードの字種から登録
と検索に用いる辞書を選択する手段とを備えているの
で、利用者の投入した複数のキーワードを自動的に類義
語辞書、熟語辞書、略語辞書に登録することで、次回か
らの検索時に類似のキーワードを投入する利用者は、逐
一類義語を投入する必要がなくなり、検索の再現性が向
上する。また、利用者が見落としていた側面からのキー
ワードを連想する手助けとなる。
る情報検索方法及び情報検索装置は、キーワードのΑＮ
Ｄ結合を共起のＡＮＤ結合と連接のΑＮＤ結合、ＯＲ結
合を類義のＯＲ結合と略語のＯＲ結合にそれぞれ拡張す
る手段と、論理結合の種類とキーワードの字種から登録
と検索に用いる辞書を選択する手段とを備えているの
で、利用者の投入した複数のキーワードを自動的に類義
語辞書、熟語辞書、略語辞書に登録することで、次回か
らの検索時に類似のキーワードを投入する利用者は、逐
一類義語を投入する必要がなくなり、検索の再現性が向
上する。また、利用者が見落としていた側面からのキー
ワードを連想する手助けとなる。
【０１０２】図９は本発明の第４の実施形態に係る情報
検索方法の構成を示す図であり、ＡＮＤを拡張した論理
結合つきキーワードによるファジィ検索についてのもの
である。
検索方法の構成を示す図であり、ＡＮＤを拡張した論理
結合つきキーワードによるファジィ検索についてのもの
である。
【０１０３】図９において、利用者４０１は、拡張論理
結合つきキーワードを、解釈インターフェース４０２に
投入する。検索インターフェース４０２は、前記図７と
同様に、類似度計算モジュール４０３に対して類似度計
算命令を出し、類似度計算モジュール４０３は連接確率
データべース４０４を参照して類似度を計算し、類似度
の高い順に類義語候補を検索インターフェース４０２に
帰す。
結合つきキーワードを、解釈インターフェース４０２に
投入する。検索インターフェース４０２は、前記図７と
同様に、類似度計算モジュール４０３に対して類似度計
算命令を出し、類似度計算モジュール４０３は連接確率
データべース４０４を参照して類似度を計算し、類似度
の高い順に類義語候補を検索インターフェース４０２に
帰す。
【０１０４】検索インターフェース４０２は、類義語候
補を利用者４０１に表示し、検索インターフェース４０
２はそのうち類義語として適切なものを利用者４０１に
選択させて類義語，熟語，略語辞書４０６に登録する。
補を利用者４０１に表示し、検索インターフェース４０
２はそのうち類義語として適切なものを利用者４０１に
選択させて類義語，熟語，略語辞書４０６に登録する。
【０１０５】次に、これらの類似度をファジィシソーラ
スとみて、ファジィ検索を行い、グレードの高い順に利
用者に提示する。利用者はこれらの結果を見て、再検索
の必要があれば、キーワードを再投入する。
スとみて、ファジィ検索を行い、グレードの高い順に利
用者に提示する。利用者はこれらの結果を見て、再検索
の必要があれば、キーワードを再投入する。
【０１０６】以下、上述のように構成された情報検索方
法の動作を説明する。
法の動作を説明する。
【０１０７】図１０は、この第２の実施形態のアルゴリ
ズムを示すフローチャートであり、前記図３に示すフロ
ーのステップと同一ステップには同一番号を付してい
る。
ズムを示すフローチャートであり、前記図３に示すフロ
ーのステップと同一ステップには同一番号を付してい
る。
【０１０８】まず、ステップＳＴ１で拡張論理結合つき
キーワードを入力し、ステップＳＴ２でキーワードの字
種に着目したキーワードの解釈を行う。
キーワードを入力し、ステップＳＴ２でキーワードの字
種に着目したキーワードの解釈を行う。
【０１０９】利用者が投入する拡張論理結合つきキーワ
ードは、前記図７に示すように、通常のＡＮＤを分類し
て記述したものであり、論理結合の２段の入れ子を許
す。次に、利用者の投入したキーワードを、種々の類義
語辞書に登録する。
ードは、前記図７に示すように、通常のＡＮＤを分類し
て記述したものであり、論理結合の２段の入れ子を許
す。次に、利用者の投入したキーワードを、種々の類義
語辞書に登録する。
【０１１０】第３の実施形態と異なる部分は、単語間の
類似度とみなす、単語間の連接確率の学習と、連接確率
をファジィシソーラスとみたファジィ検索を行うところ
である。この連接確率の学習については後述する。
類似度とみなす、単語間の連接確率の学習と、連接確率
をファジィシソーラスとみたファジィ検索を行うところ
である。この連接確率の学習については後述する。
【０１１１】次いで、ステップＳＴ３でＯＲの種類（同
義、類義、対語）と字種をもとに、登録する辞書を選択
する。論理結合つきキーワードのときはステップＳＴ４
でキーワードを拡張し、キーワードのときはステップＳ
Ｔ３１で辞書へのキーワード登録及び連接確率の学習を
行う。
義、類義、対語）と字種をもとに、登録する辞書を選択
する。論理結合つきキーワードのときはステップＳＴ４
でキーワードを拡張し、キーワードのときはステップＳ
Ｔ３１で辞書へのキーワード登録及び連接確率の学習を
行う。
【０１１２】以下、連接確率データベース（ファジィシ
ソーラス）の学習について述べる。キーワードと意味的
に距離が近い単語を検索するために、類義語辞書とは別
の辞書中の全ての単語との類似度を連接確立データベー
ス４０４を用いて計算する。登録に値する単語候補があ
った場合は、類義語とその付属情報（キーワードの下位
語であるとか、どの文脈で同意味とかの情報）を類義
語，熟語，略語辞書４０６に登録する。
ソーラス）の学習について述べる。キーワードと意味的
に距離が近い単語を検索するために、類義語辞書とは別
の辞書中の全ての単語との類似度を連接確立データベー
ス４０４を用いて計算する。登録に値する単語候補があ
った場合は、類義語とその付属情報（キーワードの下位
語であるとか、どの文脈で同意味とかの情報）を類義
語，熟語，略語辞書４０６に登録する。
【０１１３】連接確率Ｗijは、数３に示す式（３）に従
って計算する。
って計算する。
【０１１４】
【数３】 あるキーワードｋｉとある単語ｋｊとの類似度を、ここ
でのＷijとみるのが本実施形態である。
でのＷijとみるのが本実施形態である。
【０１１５】キーワード“メール”に対して、類似した
（良く連接した）単語が、 “電子”０．５ “ネットワーク”０．３ “受信”０．２ などと候補がでてくる。
（良く連接した）単語が、 “電子”０．５ “ネットワーク”０．３ “受信”０．２ などと候補がでてくる。
【０１１６】検索システムが実働すると、多くの利用者
からキーワードの組みがシステムに対して与えられる。
通常はキーワードのΑＮＤまたはＯＲ結合が与えられ、
このうち、ΑＮＤ結合は連接する単語が与えられること
が多い。
からキーワードの組みがシステムに対して与えられる。
通常はキーワードのΑＮＤまたはＯＲ結合が与えられ、
このうち、ΑＮＤ結合は連接する単語が与えられること
が多い。
【０１１７】これに注目して、ΑＮＤ結合指定のキーワ
ードは類似度が高いとして連接確率を大きくする。連接
確率が大きい単語は、類似しているというよりも、連接
して熟語、複合語をつくることが多く、付属情報はほと
んど“種類”や“動作”となる。
ードは類似度が高いとして連接確率を大きくする。連接
確率が大きい単語は、類似しているというよりも、連接
して熟語、複合語をつくることが多く、付属情報はほと
んど“種類”や“動作”となる。
【０１１８】利用者が与えた検索式が、マルチＡＮＤメ
ディアであった場合、新しい連接確率Ｗij´をＫi＝マ
ルチメディア、Ｋj＝メディアとして、数４に示す式
（４）に従って計算する。
ディアであった場合、新しい連接確率Ｗij´をＫi＝マ
ルチメディア、Ｋj＝メディアとして、数４に示す式
（４）に従って計算する。
【０１１９】
【数４】 とする。これにより、良く連接するキーワード間の類似
度が大きくなるためファジィ検索においては、類似文書
の再現率が向上する。
度が大きくなるためファジィ検索においては、類似文書
の再現率が向上する。
【０１２０】類義語辞書への登録の際にも、このＷij′
を登録者に表示する。
を登録者に表示する。
【０１２１】キーワード“メール”に対して “電子”０．７ “受信”０．４ “ソフト”０．２ などと候補がでてくるので、登録者は “電子”：種類 “受信”：動作 “ソフト”：種類 などと登録していく。
【０１２２】以上のようにして、連接確率データベース
が拡張されて、検索系に渡される。検索における、キー
ワードと文書の距離は、キーワードと文書に含まれる全
索引語の類似度の中の最大値とする。キーワードを直接
含んでいれば、文書グレードは１とする。
が拡張されて、検索系に渡される。検索における、キー
ワードと文書の距離は、キーワードと文書に含まれる全
索引語の類似度の中の最大値とする。キーワードを直接
含んでいれば、文書グレードは１とする。
【０１２３】図１０のフローでは、ステップＳＴ６でキ
ーワードに従って検索して検索文書を出力し、ステップ
ＳＴ７で利用者の再要求の有無を判別して再要求がある
ときはステップＳＴ１に戻って次のキーワード入力を待
つ。
ーワードに従って検索して検索文書を出力し、ステップ
ＳＴ７で利用者の再要求の有無を判別して再要求がある
ときはステップＳＴ１に戻って次のキーワード入力を待
つ。
【０１２４】すなわち、検索結果を見た利用者は、該当
する文書が多すぎれば追加のキーワードをＡＮＤ指定で
投入し、文書が少なすぎれば、追加のキーワードをＯＲ
で指定して、目的の文書を再探索する。
する文書が多すぎれば追加のキーワードをＡＮＤ指定で
投入し、文書が少なすぎれば、追加のキーワードをＯＲ
で指定して、目的の文書を再探索する。
【０１２５】以上説明したように、第４の実施形態に係
る情報検索方法及び情報検索装置は、キーワードのΑＮ
Ｄ結合を同義、共起のΑＮＤ結合と連接のΑＮＤ結合、
ＯＲ結合を類義のＯＲ結合と略語のＯＲ結合にそれぞれ
拡張する手段と、論理結合の種類から単語間の類似度を
学習する手段と、学習した単語間の類似度から各種辞書
に登録する手段とを備えているので、利用者の投入した
複数のキーワードから、自動的にファジィシソーラスを
学習し、半自動的に類義語辞書に登録できるようにな
る。したがって、次回からのファジィ検索時に類似のキ
ーワードを投入する利用者は、逐一類義語を投入する必
要がなくなり、検索の再現性と適合性が向上する。ま
た、利用者が見落としていた側面からのキーワードを連
想する手助けとなる。
る情報検索方法及び情報検索装置は、キーワードのΑＮ
Ｄ結合を同義、共起のΑＮＤ結合と連接のΑＮＤ結合、
ＯＲ結合を類義のＯＲ結合と略語のＯＲ結合にそれぞれ
拡張する手段と、論理結合の種類から単語間の類似度を
学習する手段と、学習した単語間の類似度から各種辞書
に登録する手段とを備えているので、利用者の投入した
複数のキーワードから、自動的にファジィシソーラスを
学習し、半自動的に類義語辞書に登録できるようにな
る。したがって、次回からのファジィ検索時に類似のキ
ーワードを投入する利用者は、逐一類義語を投入する必
要がなくなり、検索の再現性と適合性が向上する。ま
た、利用者が見落としていた側面からのキーワードを連
想する手助けとなる。
【０１２６】このような特長を有する情報検索方法を電
子化文書の情報検索システムに適用することで、専門用
語の類義語を自動的に獲得して、柔軟に検索を行うこと
ができる。
子化文書の情報検索システムに適用することで、専門用
語の類義語を自動的に獲得して、柔軟に検索を行うこと
ができる。
【０１２７】なお、第１の実施形態及び第３の実施形態
では、検索文書のグレードが１か０かの検索を説明した
が、利用者が投入したキーワードの共起確率を、第２の
実施形態のように計算してファジィ検索とすることがで
きる。
では、検索文書のグレードが１か０かの検索を説明した
が、利用者が投入したキーワードの共起確率を、第２の
実施形態のように計算してファジィ検索とすることがで
きる。
【０１２８】また、第２の実施形態及び第４の実施形態
では、ファジィ検索として説明したが、これを各個人ご
とに作成し、別の利用者に利用させるようにしてもよ
く、このようにすれば、新たな視点からの類義語を得る
ことができるため、検索に限らず発想支援システムとし
て用いることもできる。
では、ファジィ検索として説明したが、これを各個人ご
とに作成し、別の利用者に利用させるようにしてもよ
く、このようにすれば、新たな視点からの類義語を得る
ことができるため、検索に限らず発想支援システムとし
て用いることもできる。
【０１２９】また、上記各実施形態に係る情報検索方法
を、電子化文書の情報検索システムに適用することもで
きるが、勿論これには限定されず、キーワード検索を行
う情報検索方法であれば全てのシステムに適用可能であ
ることは言うまでもない。
を、電子化文書の情報検索システムに適用することもで
きるが、勿論これには限定されず、キーワード検索を行
う情報検索方法であれば全てのシステムに適用可能であ
ることは言うまでもない。
【０１３０】また、上記情報検索方法が適用されるシス
テム等を構成する回路の種類、数及び接続方法などは前
述した実施形態に限られないことは言うまでもない。ま
た、本情報検索方法は、ソフトウェアで容易に実現でき
るので、すでにあるソフトウェアの中に組み込むことに
よっても実現できる。
テム等を構成する回路の種類、数及び接続方法などは前
述した実施形態に限られないことは言うまでもない。ま
た、本情報検索方法は、ソフトウェアで容易に実現でき
るので、すでにあるソフトウェアの中に組み込むことに
よっても実現できる。
【０１３１】
【発明の効果】本発明に係る情報検索方法及び情報検索
装置では、キーワードのＯＲ結合を同義、類義、対語の
ＯＲ結合に拡張する拡張手段と、論理結合の種類とキー
ワードの字種から登録と検索に用いる辞書を選択する選
択手段とを備えているので、利用者の投入した複数のキ
ーワードを自動的に類義語辞書に登録することで、次回
からの検索時に類似のキーワードを投入する利用者は、
逐一類義語を投入する必要がなくなり、検索の再現性を
向上させることができる。
装置では、キーワードのＯＲ結合を同義、類義、対語の
ＯＲ結合に拡張する拡張手段と、論理結合の種類とキー
ワードの字種から登録と検索に用いる辞書を選択する選
択手段とを備えているので、利用者の投入した複数のキ
ーワードを自動的に類義語辞書に登録することで、次回
からの検索時に類似のキーワードを投入する利用者は、
逐一類義語を投入する必要がなくなり、検索の再現性を
向上させることができる。
【０１３２】本発明に係る情報検索方法及び情報検索装
置では、キーワードのＯＲ結合を同義、類義、対語のＯ
Ｒ結合に拡張する拡張手段と、論理結合の種類から単語
間の類似度を学習する学習手段と、学習手段により学習
した単語間の類似度から各種辞書に登録する手段とを備
えているので、次回からのファジィ検索時に類似のキー
ワードを投入する利用者は、逐一類義語を投入する必要
がなくなり、検索の再現性と適合性を向上させることが
できる。
置では、キーワードのＯＲ結合を同義、類義、対語のＯ
Ｒ結合に拡張する拡張手段と、論理結合の種類から単語
間の類似度を学習する学習手段と、学習手段により学習
した単語間の類似度から各種辞書に登録する手段とを備
えているので、次回からのファジィ検索時に類似のキー
ワードを投入する利用者は、逐一類義語を投入する必要
がなくなり、検索の再現性と適合性を向上させることが
できる。
【０１３３】本発明に係る情報検索方法及び情報検索装
置では、キーワードのΑＮＤ結合を共起のＡＮＤ結合と
連接のΑＮＤ結合、ＯＲ結合を類義のＯＲ結合と略語の
ＯＲ結合にそれぞれ拡張する拡張手段と、論理結合の種
類とキーワードの字種から登録と検索に用いる辞書を選
択する選択手段とを備えているので、利用者の投入した
複数のキーワードを自動的に類義語辞書、熟語辞書、略
語辞書に登録することで、次回からの検索時に類似のキ
ーワードを投入する利用者は、逐一類義語を投入する必
要がなくなり、検索の再現性を向上させることができ
る。
置では、キーワードのΑＮＤ結合を共起のＡＮＤ結合と
連接のΑＮＤ結合、ＯＲ結合を類義のＯＲ結合と略語の
ＯＲ結合にそれぞれ拡張する拡張手段と、論理結合の種
類とキーワードの字種から登録と検索に用いる辞書を選
択する選択手段とを備えているので、利用者の投入した
複数のキーワードを自動的に類義語辞書、熟語辞書、略
語辞書に登録することで、次回からの検索時に類似のキ
ーワードを投入する利用者は、逐一類義語を投入する必
要がなくなり、検索の再現性を向上させることができ
る。
【０１３４】本発明に係る情報検索方法及び情報検索装
置では、キーワードのΑＮＤ結合を同義、共起のΑＮＤ
結合と連接のΑＮＤ結合、ＯＲ結合を類義のＯＲ結合と
略語のＯＲ結合にそれぞれ拡張する拡張手段と、論理結
合の種類から単語間の類似度を学習する学習手段と、学
習手段により学習した単語間の類似度から各種辞書に登
録する手段とを備えているので、利用者の投入した複数
のキーワードから、自動的にファジィシソーラスを学習
し、半自動的に類義語辞書に登録でき、次回からのファ
ジィ検索時に類似のキーワードを投入する利用者は、逐
一類義語を投入する必要がなくなり、検索の再現性と適
合性を向上させることができる。
置では、キーワードのΑＮＤ結合を同義、共起のΑＮＤ
結合と連接のΑＮＤ結合、ＯＲ結合を類義のＯＲ結合と
略語のＯＲ結合にそれぞれ拡張する拡張手段と、論理結
合の種類から単語間の類似度を学習する学習手段と、学
習手段により学習した単語間の類似度から各種辞書に登
録する手段とを備えているので、利用者の投入した複数
のキーワードから、自動的にファジィシソーラスを学習
し、半自動的に類義語辞書に登録でき、次回からのファ
ジィ検索時に類似のキーワードを投入する利用者は、逐
一類義語を投入する必要がなくなり、検索の再現性と適
合性を向上させることができる。
【図１】本発明を適用した第１の実施形態に係る情報検
索方法及び情報検索装置の構成を示すブロック図であ
る。
索方法及び情報検索装置の構成を示すブロック図であ
る。
【図２】上記情報検索方法及び情報検索装置の解釈イン
ターフェースへの入力例を示す図である。
ターフェースへの入力例を示す図である。
【図３】上記情報検索方法及び情報検索装置のアルゴリ
ズムを示すフローチャートである。
ズムを示すフローチャートである。
【図４】本発明を適用した第２の実施形態に係る情報検
索方法及び情報検索装置の構成を示すブロック図であ
る。
索方法及び情報検索装置の構成を示すブロック図であ
る。
【図５】上記情報検索方法及び情報検索装置のアルゴリ
ズムを示すフローチャートである。
ズムを示すフローチャートである。
【図６】本発明を適用した第３の実施形態に係る情報検
索方法及び情報検索装置の構成を示すブロック図であ
る。
索方法及び情報検索装置の構成を示すブロック図であ
る。
【図７】上記情報検索方法及び情報検索装置の解釈イン
ターフェースへの入力例を示す図である。
ターフェースへの入力例を示す図である。
【図８】上記情報検索方法及び情報検索装置のアルゴリ
ズムを示すフローチャートである。
ズムを示すフローチャートである。
【図９】本発明を適用した第４の実施形態に係る情報検
索方法及び情報検索装置の構成を示すブロック図であ
る。
索方法及び情報検索装置の構成を示すブロック図であ
る。
【図１０】上記情報検索方法及び情報検索装置のアルゴ
リズムを示すフローチャートである。
リズムを示すフローチャートである。
【図１１】従来の情報検索方法の検索要求入力インター
フェースとその入力例を示す図である。
フェースとその入力例を示す図である。
１０１，２０１，３０１，４０１ 利用者、１０２，３
０２ 解釈インターフェース、１０３，２０６，３０３
類義語辞書、１０４ 日英表記辞書、１０５対語辞
書、１０６，３０６ 検索系、２０２，４０２ 検索イ
ンターフェース、２０３ 類似度計算モジュール、２０
４ 共起確率データべース、３０４ 熟語辞書、３０５
略語辞書、４０３ 類似度計算モジュール、４０４
連接確率データべース、４０５ 検索モジュール、４０
６ 類義語，熟語，略語辞書
０２ 解釈インターフェース、１０３，２０６，３０３
類義語辞書、１０４ 日英表記辞書、１０５対語辞
書、１０６，３０６ 検索系、２０２，４０２ 検索イ
ンターフェース、２０３ 類似度計算モジュール、２０
４ 共起確率データべース、３０４ 熟語辞書、３０５
略語辞書、４０３ 類似度計算モジュール、４０４
連接確率データべース、４０５ 検索モジュール、４０
６ 類義語，熟語，略語辞書
Claims (8)
- 【請求項１】 キーワードのΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定
の形式による検索要求に応えるキーワード検索を行う情
報検索方法において、 キーワードのＯＲ結合を同義、類義、対語のＯＲ結合に
拡張する拡張手段と、 論理結合の種類とキーワードの字種から登録と検索に用
いる辞書を選択する選択手段とを備えたことを特徴とす
る情報検索方法。 - 【請求項２】 キーワードのΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定
の形式による検索要求に応えるキーワード検索を行う情
報検索方法において、 キーワードのＯＲ結合を同義、類義、対語のＯＲ結合に
拡張する拡張手段と、 論理結合の種類から単語間の類似度を学習する学習手段
と、 前記学習手段により学習した単語間の類似度から各種辞
書に登録する手段とを備えたことを特徴とする情報検索
方法。 - 【請求項３】 キーワードのΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定
の形式による検索要求に応えるキーワード検索を行う情
報検索方法において、 キーワードのΑＮＤ結合を共起のＡＮＤ結合と連接のΑ
ＮＤ結合、ＯＲ結合を類義のＯＲ結合と略語のＯＲ結合
にそれぞれ拡張する拡張手段と、 論理結合の種類とキーワードの字種から登録と検索に用
いる辞書を選択する選択手段とを備えたことを特徴とす
る情報検索方法。 - 【請求項４】 キーワードのΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定
の形式による検索要求に応えるキーワード検索を行う情
報検索方法において、 キーワードのΑＮＤ結合を同義、共起のΑＮＤ結合と連
接のΑＮＤ結合、ＯＲ結合を類義のＯＲ結合と略語のＯ
Ｒ結合にそれぞれ拡張する拡張手段と、 論理結合の種類から単語間の類似度を学習する学習手段
と、 前記学習手段により学習した単語間の類似度から各種辞
書に登録する手段とを備えたことを特徴とする情報検索
方法。 - 【請求項５】 キーワードのΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定
の形式による検索要求に応えるキーワード検索を行う情
報検索装置において、 キーワードのＯＲ結合を同義、類義、対語のＯＲ結合に
拡張する拡張手段と、 論理結合の種類とキーワードの字種から登録と検索に用
いる辞書を選択する選択手段とを備えたことを特徴とす
る情報検索装置。 - 【請求項６】 キーワードのΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定
の形式による検索要求に応えるキーワード検索を行う情
報検索装置において、 キーワードのＯＲ結合を同義、類義、対語のＯＲ結合に
拡張する拡張手段と、 論理結合の種類から単語間の類似度を学習する学習手段
と、 前記学習手段により学習した単語間の類似度から各種辞
書に登録する手段とを備えたことを特徴とする情報検索
装置。 - 【請求項７】 キーワードのΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定
の形式による検索要求に応えるキーワード検索を行う情
報検索装置において、 キーワードのΑＮＤ結合を共起のＡＮＤ結合と連接のΑ
ＮＤ結合、ＯＲ結合を類義のＯＲ結合と略語のＯＲ結合
にそれぞれ拡張する拡張手段と、 論理結合の種類とキーワードの字種から登録と検索に用
いる辞書を選択する選択手段とを備えたことを特徴とす
る情報検索装置。 - 【請求項８】 キーワードのΑΝＤ、ＯＲ、ＮＯＴ指定
の形式による検索要求に応えるキーワード検索を行う情
報検索装置において、 キーワードのΑＮＤ結合を同義、共起のΑＮＤ結合と連
接のΑＮＤ結合、ＯＲ結合を類義のＯＲ結合と略語のＯ
Ｒ結合にそれぞれ拡張する拡張手段と、 論理結合の種類から単語間の類似度を学習する学習手段
と、 前記学習手段により学習した単語間の類似度から各種辞
書に登録する手段とを備えたことを特徴とする情報検索
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8298387A JPH10143521A (ja) | 1996-11-11 | 1996-11-11 | 情報検索方法及び情報検索装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8298387A JPH10143521A (ja) | 1996-11-11 | 1996-11-11 | 情報検索方法及び情報検索装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10143521A true JPH10143521A (ja) | 1998-05-29 |
Family
ID=17859048
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8298387A Withdrawn JPH10143521A (ja) | 1996-11-11 | 1996-11-11 | 情報検索方法及び情報検索装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10143521A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006046390A1 (ja) * | 2004-10-29 | 2006-05-04 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | 情報検索装置 |
| KR20210028595A (ko) * | 2019-09-04 | 2021-03-12 | 주식회사 워트인텔리전스 | 검색 키워드 추천 및 확장 방법 |
| JP2022091122A (ja) * | 2020-12-08 | 2022-06-20 | ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッド | 汎化処理方法、装置、デバイス、コンピュータ記憶媒体及びプログラム |
-
1996
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