JPH11338864A - 学習機能付き検索装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 従来の検索手法ではキーワード検索を用いて
いるので、学習されている検索キーと同一の検索キーを
入力しない限り学習の効果が現れない。 【解決手段】 本発明の学習機能付き検索装置は、検索
要求文を入力する入力手段と、検索結果を出力する出力
手段と、検索要求文と使用者が正解とみなした機能名の
ＩＤ情報を記録する質問履歴格納手段と、機能の名称を
示す機能名と、該機能名を示すＩＤ情報と、所望の機能
について尋ねる検索要求文の例としての想定要求文と、
前記検索結果において表示すべき機能名の説明文とを対
応させて保持する機能データベースと、前記検索結果に
おいて使用者が正解とみなした機能名の出力順位が低い
場合に、検索要求文と使用者が正解とみなした機能名の
ＩＤ情報を質問履歴格納手段に書き込んで学習を行なう
学習装置と、前記質問履歴格納手段と前記機能データベ
ースの双方を参照して検索要求文の内容に対応の機能名
を検索する検索手段と、を有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、コンピュータ・ア
プリケーション、ＯＡ機器、家電製品などに搭載される
学習機能付き検索装置に関するもので、使用者が過去に
行った検索要求文と選択した機能名を記憶することで使
用者が要求する文章を取り出しやすくした学習機能付き
検索装置である。

【０００２】

【従来の技術】従来の検索では使用者が少なくとも一つ
のキーワードを入力し、検索対象となる文書等に対して
文書が含むキーワード数やキーワードの種類などで使用
者の要求と文書間の類似度を評価し、使用者の要求に合
う文書を正解として出力させている。

【０００３】しかし、従来の検索では二つの点が問題に
なっている。第１点目は使用者が入力したキーワードと
文書に含まれるキーワードが完全に一致していないと
「関連がある」と判断されず、すなわち同一の単語では
なく、類似の単語では無視されるため、使用者の入力し
たキーワードの内容によっては必要な文書が取り出され
ない可能性があることである。第２点目は検索結果の精
度が悪かった場合、使用者が選択した文書等の情報を用
いて次に行われる検索の結果を良くするための方法を備
えていないため、同じ要求を入力しても同じ結果しか返
ってこないことである。

【０００４】類似した単語を含む文書を検索できるよう
にするための方法として電子情報通信学会発行の信学技
報ＡＩ９２―９９（１９９３年）「大規模データベース
からの連想検索」で提案された文脈ベクトル（本発明で
は特徴ベクトルと呼んでいる）を用いる方法がある。こ
の手法では、字面が一致していなくても単語、文の間の
意味的な類似度を評価することができる。この特徴ベク
トルを検索に用いた例では例えば特開平６―１９５３８
８号公報がある。

【０００５】また、検索の結果を記録して後の検索に用
い、検索効率の向上を目的とする発明として特開平７―
１８２３５３号公報がある。当該公報記載の発明では検
索結果を記録することで学習を行ない、後の検索で記録
した結果を参照して検索を行なう技術が開示されてい
る。つまり、複数のキーワードからなる検索キーを入力
とし、キーワード検索とキーワード間の位置関係により
出力する文書を決める。学習部に検索キーが登録されて
いなければ、検索キーと出力された文書の番号を学習部
に記録し、後の検索で同じ検索キーが入力された場合
は、学習部に記録されている番号を持つ文書を出力させ
る。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】特開平７―１８２３５
３号公報では、過去に入力された検索キー（キーワード
列）と検索された文書のＩＤを記録することで学習機能
を実現し、後に同じ検索キーが入力されたときにＩＤが
記録されている文書を正解文書として出力する。しか
し、学習内容は検索された文書のＩＤを自動的に記録す
るので、検索された文書が正解かどうかの判定は行なわ
れず、学習が検索精度の向上にはつながらない。

【０００７】また、検索手法はキーワード検索なので、
学習されている検索キーと同一の検索キーを入力しない
限り学習の効果が現れない。

【０００８】さらに、当該公報では、検索時にまず学習
した内容を参照し、入力されたキーワードと、学習され
ているキーワードが完全に一致した場合には、学習され
ている内容の方を出力する。このため、データベースへ
の追加等で入力キーワードに対し、より関連性のある内
容が存在しても検索されない。

【０００９】かかる課題を解決するため、本発明では、
特徴ベクトルによる検索方法を用い、さらに検索結果を
学習することによって後の検索の精度向上を図る。特徴
ベクトルを用いることで、意味的に類似した単語を含む
文書も検索することができる。また、検索結果が良くな
い場合には検索要求文と使用者が選択した正解を記録
し、後の検索時に記録内容を参照することで検索精度の
向上を図る。

【００１０】また、本発明では学習済みのキーワードを
優先するようなことはなく、データベースと学習されて
いる内容を両方とも検索対象とし、両方の内容を評価し
て検索結果を出力させている。このためより正確な評価
ができる。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明では上記の問題点
を解決するために検索に失敗したときの検索要求文と、
使用者が正解とみなした機能名の組を学習する。後の検
索においては学習内容を検索に用いることで、過去に検
索に失敗した検索要求文に類似した検索要求文が入力さ
れたときに使用者が正解とみなした機能名が検索される
ようにする。

【００１２】請求項１の発明は、検索要求文を入力する
入力手段と、検索結果を出力する出力手段と、検索要求
文と使用者が正解とみなした機能名のＩＤ情報を記録す
る質問履歴格納手段と、機能の名称を示す機能名と、該
機能名を示すＩＤ情報と、所望の機能について尋ねる検
索要求文の例としての想定要求文と、前記検索結果にお
いて表示すべき機能名の説明文とを対応させて保持する
機能データベースと、前記検索結果において使用者が正
解とみなした機能名の出力順位が低い場合に、当該検索
要求文と使用者が正解とみなした機能名のＩＤ情報を質
問履歴格納手段に書き込んで学習を行なう学習装置と、
前記質問履歴格納手段と前記機能データベースの双方を
参照して入力された検索要求文から機能名を検索する検
索手段と、を有することを特徴とする。

【００１３】請求項１の発明では、使用者は入力手段を
通じて検索要求文を入力し、検索機能により検索要求文
と各項目の想定要求文との類似度が評価され、検索結果
が出力される。使用者は要求に合っていると考える機能
名を選択する。このとき、使用者が検索結果から選択し
た機能名の順位が定められたものよりも低かった場合
は、検索要求文と使用者が選択した機能に関する情報を
質問履歴格納手段に記録し、学習を行なう。後の検索で
は、前記質問履歴格納手段に記録された学習内容と機能
データベースの両方を検索対象とする。

【００１４】ここで、学習時に使用者が入力した検索要
求文を学習用の辞書に分けて記録するのがよいが、これ
は使用者が入力した検索要求文は想定要求文より重要で
あるため、検索要求文を検索対象として別に扱う必要が
あることと、学習された検索要求文と想定要求文は意味
的に関連性が無いので機能名ベクトル作成時に悪影響が
出るのを防ぐためである。

【００１５】請求項２の発明は、前記質問履歴格納手段
は、使用者の学習状態の変化により不要になった学習内
容を消去することを特徴とする。

【００１６】請求項２の発明では、前記質問履歴格納手
段に記録された学習内容を適切な状態にする。検索機能
を使ううちに使用者は機能と説明文の内容を学習する。
機能データベースに記録されている説明文の内容を学習
すると使用者は学習した説明文内容に関しては検索要求
文を出さなくなる。そのため、質問履歴格納手段に記録
されている検索要求文で、使用者が学習した内容に関係
するものは必要なくなる。そこで参照されてから時間の
経つ学習内容を捨てることで質問履歴格納手段の学習内
容を使用者の学習状態に合わせることができる。

【００１７】請求項３の発明は、前記検索手段が検索を
行なった結果、前記質問履歴格納手段に記録されている
検索要求文と入力された検索要求文とが最も類似してい
る場合に、学習されている機能名のＩＤ情報から前記機
能データベースを参照し、ＩＤ情報に対応する想定要求
文に基づいて再び検索を行なうことを特徴とする。

【００１８】つまり、前記質問履歴記録手段に記録され
ている検索要求文が入力された検索要求文に最も類似し
ていると判断されたときのための機能である。この状態
になった場合、学習されているＩＤ情報を用いて機能デ
ータベースから想定要求文を参照し、再度検索機能によ
り検索を行ない、入力された検索要求文に類似した内容
の機能名を検索するフィードバック機能である。

【００１９】請求項３の発明では、質問履歴格納手段に
記録された検索要求文が検索結果の１位に出力された場
合に実行する機能である。質問履歴格納手段には正解が
出力される順位の低い検索要求文が記録されている。質
問履歴格納手段に記録されている検索要求文は機能デー
タベース中の想定要求文との類似度が低い。そのため使
用者が入力した検索要求文と質問履歴格納手段に学習さ
れている検索要求文の類似度が高い場合、機能データベ
ースに記録されている想定要求文は使用者が入力した検
索要求文とは類似度が低い。

【００２０】そこで、検索要求文と組にして学習されて
いる機能名のＩＤを参照して想定要求文を読み出し、当
該想定要求文に基づく想定要求文ベクトルを検索要求文
ベクトルとして用い、再度連想検索を行なう。本発明で
はこのような検索の方法をフィードバック検索と呼んで
いる。これにより検索要求文の内容により近い説明文を
出力させることができる。

【００２１】請求項４の発明は、前記検索手段は、検索
要求文のキーワードと想定要求文中のキーワードの一致
度に基づいて検索を行なうことを特徴とする。

【００２２】請求項４の発明では、まず検索機能に入力
された検索要求文から重要なキーワードを取り出す。次
に機能データベース中の想定要求文を参照し、同様に想
定要求文からキーワードを取り出す。想定要求文から取
り出したキーワードについては各機能名をキーワード集
合の単位とし、双方のキーワード集合の一致度を算出
し、検索結果として一致度の高い順に機能名を出力す
る。つまり、検索要求文からキーワード集合を取り出
し、各機能名の項目の想定要求文からも項目ごとにキー
ワード集合を取り出す。そしてキーワード集合ごとの一
致度を算出し、一致度の順に各項目の機能名を検索結果
として出力する。

【００２３】請求項５の発明は、前記検索手段は、検索
要求文の特徴ベクトルと想定要求文の特徴ベクトルの内
積結果に基づいて検索を行なうことを特徴とする。

【００２４】ベクトル生成機能では単語と単語の特徴ベ
クトルを記録した単語ベクトル辞書を参照して複数の単
語を含む文の意味を表すベクトルを作成し、検索要求文
ベクトルと各機能ごとの機能名ベクトルを作成する。ベ
クトルの内積をとることで要求文ベクトルと各機能名ベ
クトルの類似度を評価し、類似度の順に各機能名ベクト
ルに対応する機能名を出力する。

【００２５】ここで用いている特徴ベクトルとは、
（社）電子情報通信学会発行の信学技報ＡＩ９２−９９
（１９９３年）「大規模データベースからの連想検索」
で提案された文脈ベクトルのことである。つまり、本発
明中の「特徴ベクトル」は上記の「文脈ベクトル」にそ
のまま対応する。この特徴ベクトルを用いた検索として
特開平６−１９５３８８号公報がある。

【００２６】特徴ベクトルとは、文章中の単語が持つ概
念と文脈との関係の程度を示したものであり、多数の特
徴単語との意味的な結合関係の程度をベクトル表現した
ものである。Ｎ個の概念分類を特徴単語とすると、Ｎ次
元ベクトルの各要素の値を一つ一つの特徴単語に対応さ
せることになる。単語ｉの特徴ベクトルＸｉ＝（ｘｉ
１，ｘｉ２，…，ｘｉＮ）の各要素の値は、０≦ｘｉｊ
≦Ｅｍとなる。Ｅｍは、正の定数である。単語ｉと特徴
単語ｊとの間に関係がない場合には、ｘｉｊ＝０にな
り、関係がある場合にはその関係の程度に応じて大きい
値をとる。例えば、特徴ベクトルが５つの特徴単語（自
然，都会，騒音，動物，緑）から成り立っているとし、
それぞれの要素の値が０か１の２値である場合には、単
語「山」の特徴ベクトルを、（１，０，０，１，１）等
と表すことができる。

【００２７】請求項５の発明では、単語の特徴ベクトル
を用いて検索要求文と想定要求文の類似度を評価する方
法である。ベクトル生成機能により要求文ベクトルと各
項目ごとの想定要求文ベクトルを作成し、連想検索機能
により各ベクトル間の類似度を評価する。要求文ベクト
ルとの類似度の順に検索結果として各項目の機能名を出
力する。

【００２８】

【発明の実施の形態】以下、ワープロの各種機能を例に
とり、本実施の形態について説明する。図１は本発明の
装置の概略図である。この学習機能付き検索装置は検索
要求の入力や検索結果から機能名を選択するためのキー
入力操作を行なうキーボード等の入力手段１、検索結果
を表示するためのディスプレイ等の出力手段２、学習機
能付き検索装置を制御する制御手段３、図３に例示する
ような検索対象となる機能名、想定要求文、説明文を記
録した機能データベース８、検索要求文と想定要求文の
類似度を評価し、各機能名ごとに検索要求文との意味的
な類似度を計算する検索機能７からなる。

【００２９】制御手段３は、使用者が正解と判断する機
能名が出力される順位が所定順位より低い場合、検索要
求文とその機能名のＩＤを記録して過去の検索結果を学
習することで、後の検索で学習した検索要求文と類似し
た検索要求文が入力された場合に記録されているＩＤを
参照し、過去に選択した正解機能の説明文を表示できる
ようにする質問履歴格納手段４、検索の結果、質問履歴
格納手段４に記録されている検索要求文が入力された検
索要求文に類似していると判断された場合に、ＩＤに示
される機能名の想定要求文を参照し、機能名ベクトルを
検索要求文ベクトルとして扱うことで再度検索を行なう
学習装置５、質問履歴格納手段４から学習内容を読み出
し、機能データベース８と統合させて検索機能７の検索
対象となるデータベースを作成するデータベース作成機
能６から構成される。

【００３０】図２は単語ベクトル辞書１３のデータ構造
を示すものである。当該単語ベクトル辞書１３は、単語
とその単語の意味内容を表すベクトルを記録したもので
あり、検索機能７の一部として検索時に参照されるもの
である（図９参照）。ベクトルの各要素はあらかじめ決
められた概念との関連性を示し、概念と関連があれば
１、なければ０となる。

【００３１】図３は機能データベース８のデータ構造を
示すものである。機能データベース８は検索対象であ
り、そのデータ構造は、検索結果として出力する機能名
（センタリング、網掛けなど）、機能名のＩＤ、機能名
が正解となるような要求文である想定要求文、検索結果
において機能名が選択されたときに表示する説明文から
構成される。

【００３２】図４は質問履歴格納手段４のデータ構造で
ある。本発明では、機能データベース８とは別に学習用
のデータベースとして質問履歴格納手段４を用いる。学
習内容の書き込み、消去は質問履歴格納手段４で行い、
機能データベース８の修正等は行なわない。検索時には
別々のデータベースを同時に検索対象とする。出力結果
において、使用者が正解とみなした機能名の順位が所定
順位より低い場合のみ検索要求文と機能名のＩＤの組を
記録する。検索時には機能データベース８と同様に扱
い、記録される検索要求文を想定要求文として扱う。

【００３３】図５は、質問履歴格納手段４で学習内容を
管理する方法の概要を示す図である。質問履歴格納手段
４に記録する学習内容は、学習した順序（時間順）で管
理する。検索の際、学習内容が検索要求文に類似してい
るとして検索結果中に出力された場合、その学習内容は
新しく学習されたものとして再書き込みを行なう。検索
時に質問履歴格納手段４に記録できる学習内容の数をあ
らかじめ決めておき、学習内容の数が決められた数を超
えた場合に古い内容を削除する。

【００３４】使用者が学習させた機能に関する検索要求
文が入力されなくなると、その機能を正解とする学習内
容は質問履歴格納手段４内では古いものとして扱われる
ようになる。そのため、古い学習内容は質問履歴格納手
段４に書き込んでおく必要性がない。

【００３５】質問履歴格納手段４で行なう操作は、新し
い学習内容の書き込み、古い学習内容の削除、すでに記
録されている学習内容が検索結果の上位に現れた場合の
再書き込みである。

【００３６】図６は学習内容の削除方法を示すフローチ
ャートである。ステップＳ１において学習装置５により
学習条件の判断が行われ、学習条件が満たされる場合、
ステップＳ２に進み検索要求文、機能名のＩＤが質問履
歴格納手段４に渡される。

【００３７】質問履歴格納手段４の記憶容量に余裕があ
る段階では学習した内容を記録し続け、ステップＳ４に
進み学習内容の削除は行なわない。そして記憶容量に余
裕がなくなったとき、ステップＳ３に進み学習を行なう
際に学習内容の古いものを削除してステップＳ４に進
む。

【００３８】図７は質問履歴格納手段４中の学習内容が
検索結果の上位に現れた場合の再書き込み方法を示すフ
ローチャートである。学習内容が検索結果中の上位に現
れるということは、使用者にとってはその学習内容はま
だ重要なものであると考えられるため、新たに学習した
ものとして扱う。

【００３９】ステップＳ１１において検索結果に質問履
歴格納手段４の検索要求文が上位に現れた場合は、その
学習内容を新たに学習されたものとして同じ内容を質問
履歴格納手段４に記録する。ステップＳ１２において質
問履歴格納手段４の容量に余裕がない場合は図６の場合
と同様にステップＳ１３に進んで古い学習内容を削除す
る。

【００４０】実際に学習条件が満たされているかどうか
探知する。この学習条件とは、使用者が検索結果から機
能名を選択する際、選択した機能名の順位があらかじめ
決められた順位より下であれば（１０位と決められてい
れば１１位以下に表示された機能名を選択した場合）学
習を行なうというものである。この学習条件を満たせば
質問履歴格納手段４に使用者が入力した検索要求文と検
索結果から選択した機能名のＩＤを書き込む。

【００４１】図８は、フィードバック機能のフローチャ
ートである。まず検索結果において、質問履歴格納手段
４に記録されている検索要求文が検索結果の１位に来て
いるかどうかを調べる（ステップＳ２１）。１位に来て
いる場合は質問履歴格納手段４を参照して１位に出力さ
れた検索要求文に対応するＩＤを取り出す（ステップＳ
２２）。

【００４２】そしてＩＤで示される機能名の想定要求文
を検索要求として検索機能７に渡す。検索機能７では従
来と同様に検索を行ない検索結果を出力する。質問履歴
格納手段４に記録されている学習内容がフィードバック
前の検索結果の１位であった場合、入力された検索要求
文と学習されている過去の検索要求文の間の意味的な類
似度が大きいためであると考えられる。

【００４３】この場合、学習されている過去の検索要求
文は機能データベース８中の想定要求文との意味的類似
度が低いため、入力された検索要求文と２位以降に出力
される機能名との間の関連性は低いと考えられる。この
ような場合に上記によって１位に出力されている機能名
のＩＤを参照し、想定要求文を用いて再度検索を行なう
ことで、機能データベース８の中から使用者の要求によ
り近い機能を取り出すことができる。

【００４４】使用者から検索要求文が入力され検索が行
われる際、質問履歴格納手段４を参照する。当該質問履
歴格納手段４に記録されている学習内容から検索要求を
取り出し、想定要求文として扱う。機能名のＩＤはその
まま用いる。そして機能データベース８と質問履歴格納
手段４から読み出した内容を統合させて連想検索の検索
対象として扱えるようにする。

【００４５】検索機能７においてキーワード検索を用い
る方法について述べている。検索要求文から取り出した
単語集合と各想定要求文から取り出した単語集合の類似
度を比較して類似度の順に検索結果に出力する。

【００４６】図９は、検索機能７に連想検索を用いる場
合の図である。連想検索では、単語と単語の特徴を表す
特徴ベクトルを記録した単語ベクトル辞書１３、単語ベ
クトル辞書１３を参照して、入力された文の意味を表す
ベクトルを生成するベクトル生成機能１２、ベクトル間
の内積をとり、ベクトル間の意味的な距離を評価するこ
とで、検索要求文に関連性の高い文を検索する連想検索
機能１１とからなる。

【００４７】連想検索を行なう場合は、検索要求文と各
機能ごとにベクトルを作成し、連想検索機能１１で検索
要求文ベクトルと機能名ベクトルの間で意味的な関連性
を評価する。

【００４８】以下に本発明で述べている、単語ベクトル
辞書１３を用いて機能データベース８に記録されている
機能名を検索する検索機能７について述べる。例として
検索要求文「文章を真ん中に動かしたい」が入力された
場合について説明する。

【００４９】まず単語ベクトル辞書１３を参照し、検索
要求文に含まれる単語の特徴ベクトルを取り出す。単語
を取り出す基準は最長一致による。単語ベクトル辞書１
３に記録されている単語は名詞、動詞が大多数なので、
例文の場合は取り出される単語は「文章、真ん中、動
か」となる。ここで特徴ベクトルの示す概念を（文、対
象、位置、移動、挿入、拡大）とし、検索要求文から取
り出した単語の特徴ベクトルＶ（文章）、Ｖ（真ん
中）、Ｖ（動か）をそれぞれ Ｖ（文章） ＝（１、１、１、１、１、０） Ｖ（真ん中）＝（０、０、１、１、０、０） Ｖ（動か） ＝（０、１、１、１、１、０） とする。検索要求文に含まれる単語のベクトルを全て加
え合わせることで検索要求文の特徴ベクトルを作成す
る。

【００５０】この例の場合、３つの特徴ベクトルの和Ｖ
ｒはＶｒ＝（１、２、３、３、２、０）となる。最後
に、ベクトルの大きさが１０になるように正規化して検
索要求文ベクトルＶｒｎを得る。例に示したベクトルの
場合のＶｒｎは Ｖｒｎ＝（１.９、３.８、５.８、５.８、３.８、０）
となる。

【００５１】次に機能データベース８を参照し、検索対
象になる機能名ベクトルを作成する。まず、検索要求文
の場合と同様に各想定要求文ごとに想定要求文ベクトル
を作成する。図３に示すように、機能データベース８は
複数の想定要求文が一つの機能名に対応する形になって
いる。そして各機能名に対応する想定要求文のベクトル
を加算し、機能データベース８に定められている各機能
名の機能名ベクトルを作成する。

【００５２】そして検索要求文ベクトルと機能名ベクト
ルにより検索要求文と機能名の間の意味的な類似度を評
価する。先に示したように特徴ベクトルは単語や文と、
あらかじめ定めた概念との意味的な関連性を示すもので
あるため、二つの特徴ベクトルの間で共に０以外の値を
持つ要素が多い場合、二つの特徴ベクトルが示す単語、
文の間の意味的類似度は高いといえる。

【００５３】そこで、二つの特徴ベクトルの内積をと
り、その値により検索要求文と機能名の間の意味的な類
似度を評価する。使用者に検索結果を表示する際はこの
値の順に機能名を並べ、検索要求文に関連した機能とし
て表示する。

【００５４】

【発明の効果】本発明によれば、学習機能を実装するこ
とで内容の悪い検索結果を記録し、後にその時の検索要
求と類似した検索要求文が入力された場合に使用者が学
習時に正解と判断した機能名が出力されるようにした。

【００５５】また、本発明によれば、質問履歴格納手段
中の学習内容を適切な状態にする。すなわち、質問履歴
格納手段には内容が悪かった場合の結果を記録している
が、使用者が説明文に示されている内容について学習す
るようにすれば説明文を検索する必要がなくなり、学習
内容の効力は時間とともに小さくなる。そこで、使用者
の学習状態に合わせて不要な学習内容を削除する機能が
必要になる。不要な学習内容とは、学習されてから時間
が経ち、検索結果の上位にも現れないものである。その
ため学習内容を時間順に管理し、古くなったものを削除
することで重要な学習内容だけを残すことができる。

【００５６】また、本発明によれば、質問履歴格納手段
中の検索要求文が入力された検索要求文に最も類似して
いるとされた場合のフィードバック機能に関するもので
ある。すなわち、質問履歴格納手段中の検索要求文が検
索結果の１位に出力された場合、対応する機能名のＩＤ
情報をもとに機能データベースを参照し、ＩＤ情報に示
される項目の内容から検索要求文を作成することで、よ
り適切な機能名を出力させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の学習機能付き検索装置の概要図であ
る。

【図２】単語ベクトル辞書の内部データ構造を示す図で
ある。

【図３】機能データベースの内部データ構造を示す図で
ある。

【図４】質問履歴格納手段の内部データ構造を示す図で
ある。

【図５】質問履歴格納手段における、学習内容の管理方
法を示す概略図である。

【図６】質問履歴格納手段における、学習時のデータ管
理のフローチャートである。

【図７】質問履歴格納手段における、学習内容が結果の
上位に来たときのデータ管理のフローチャートである。

【図８】フィードバック機能のフローチャートである。

【図９】検索機能の構成を示す図である。

【符号の説明】

１ 入力手段 ２ 出力手段 ３ 制御手段 ４ 質問履歴格納手段 ５ 学習装置 ６ データベース作成機能（データベース作成手段） ７ 検索機能（検索手段） ８ 機能データベース

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 検索要求文を入力する入力手段と、 検索結果を出力する出力手段と、 検索要求文と使用者が正解とみなした機能名のＩＤ情報
   を記録する質問履歴格納手段と、 機能の名称を示す機能名と、該機能名を示すＩＤ情報
   と、所望の機能について尋ねる検索要求文の例としての
   想定要求文と、前記検索結果において表示すべき機能名
   の説明文とを対応させて保持する機能データベースと、 前記検索結果において使用者が正解とみなした機能名の
   出力順位が低い場合に、当該検索要求文と使用者が正解
   とみなした機能名のＩＤ情報を質問履歴格納手段に書き
   込んで学習を行なう学習装置と、 前記質問履歴格納手段と前記機能データベースの双方を
   参照して入力された検索要求文から機能名を検索する検
   索手段と、を有することを特徴とする学習機能付き検索
   装置。
2. 【請求項２】 前記質問履歴格納手段は、使用者の学習
   状態の変化により不要になった学習内容を消去すること
   を特徴とする請求項１記載の学習機能付き検索装置。
3. 【請求項３】 前記検索手段が検索を行なった結果、前
   記質問履歴格納手段に記録されている検索要求文と入力
   された検索要求文とが最も類似している場合に、学習さ
   れている機能名のＩＤ情報から前記機能データベースを
   参照し、ＩＤ情報に対応する想定要求文に基づいて再び
   検索を行なうことを特徴とする請求項１記載の学習機能
   付き検索装置。
4. 【請求項４】 前記検索手段は、検索要求文のキーワー
   ドと想定要求文中のキーワードの一致度に基づいて検索
   を行なうことを特徴とする請求項１記載の学習機能付き
   検索装置。
5. 【請求項５】 前記検索手段は、検索要求文の特徴ベク
   トルと想定要求文の特徴ベクトルの内積結果に基づいて
   検索を行なうことを特徴とする請求項１記載の学習機能
   付き検索装置。