JPS61182131A - 情報検索システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （発明の利用分野〕 本発明は、情報の記憶および検索ができる情報検索シス
テムに係り、特に必要な情報の所属する分類がユーザに
とって未知である場合に効率よく情報検索するに好適な
情報検索システムに関する。

〔発明の背景〕

従来より文献や特許情報などの膨大な情報を検索する場
合や、個人や事務所等で多くの資料を整理し、抽出する
場合には、コンピュータを用いて高速に所望の情報を情
報記憶装置より抽出することが行われている。このよう
に情報検索を行う場合には、一般に、インデックスが用
いられており、所望する情報の所望する分類が情報使用
者（以下、単にユーザと称す）に明確にわかっていると
きには、その分類に従ったインデックスで容易に情報を
検索することができるにのような検索法に対して、分類
概念が複雑に入りくんでいる場合や、所属分類か未知な
情報を検索する場合には、概念分類を意味するキーワー
ドによる検索法が行われている。このキーワード検索は
、例えば特開昭５７−１１７０６９号公報に示されてい
るように、一般に情報記憶装置に情報を記憶ファイルす
るときには、その情報が有するキーワードを付加してお
き、検索時には複数個のキーワードを論理積（ＡＮＤ）
、論理和（ＯＲ）あるいは否定（ＮＯＴ）等の論理演算
子を用いて結合することにより、所望とする情報を特定
するための検索要求データ（検索式あるいは検索文）を
作成し、かかる検索要求データに基づいてデータファイ
ルやデータベース等の情報記憶手段にキーワードを伴っ
て登録された情報中から前記検索要求データを満足する
ものを検索抽出することによって、前記所望とする情報
の検索が行われるようにしたものである。しかして、こ
のようなキーワード検索にあたっては、ユーザが上記検
索結果として得られた情報に対して判断し、必要に応じ
て前記キーワードによって示される検索要求データに修
正を加えて再検索が行われる。ところが、従来、前記キ
ーワードにより示される検索要求に対する評価は、ユー
ザの経験に基づいて判断する以外にないため、その検索
要求は試行鎖誤的に与えるほかなかった。したがって、
前述のキーワード検索では、効率のよい情報検索が望め
なかった。さらに、前記検索要求データを満足するもの
のみが検索され、その中に不要なものが検索されたり、
必要な情報が含まれていなかったりすることが多くあり
、ユーザは本当に必要たった要求に適合しているか否か
を検索結果の内容を全部にわたり調べてみる必要があり
、手間を要していた。

このようなキーワード検索法の不都合な点を解消する手
段、すなわち、検索結果の中から要求に近いものを見つ
け出すことを容易化する手段として、例えば、ｒ″日本
特許情報センター″、昭和５５年１０月１１日発行、”
ＪＡＴＡＴＩＣニュース″第７１号」に記載された検索
法がある。この検索法は、特許情報を検索する場合にお
いて、検索式が重みづけしたキーワードを用いて作成さ
れており、検索結果の情報については、該キーワードに
ヒツトしているか否かで該キーワードにおける重みによ
り得点を算出し、その得点を検索要求に対する満足度を
示す摺擦として検索結果の情報に優先順位をつけ、それ
によってユーザが優先順位の高い情報から得ることがで
きるようにしたものである。

しかしながら、これによってもユーザは、検索要求を提
出するとき、ＡＮＤやＯＲやＮＯＴのような論理演算子
を用いて結合されるキーワードによる検索式を提示せね
ばならず、その組み合せ方は単にキーワード３個、ＡＮ
ＤとＯＲの論理演算子２個を用いる場合でも、かっこを
ｐｊ用する場合も考慮すれば合計８とおりの組み合せが
あり、その組み合せを考えたり、選択するためには、や
はり同様にユーザの経験や試行錯誤が要求されていた。

また、提示した検索式によって検索結果の情報や得点に
ばらつきを生じるという問題があった。

例えば、第５図に示すように、Ａ、Ｂ、Ｃ，Ｄ。

Ｅの５つのキーワードがあったとする、４つの文献α、
β、γ、δがあり、文献αは、ＡとＤに、文献βはＢと
ＣとＥに、文献γはＡとＢとＣとＥに、文献δはＢとＣ
とＤにに内容が言及していたとする。ユーザの所望する
情報の内容は、キーワードＡ、Ｃ，Ｄについて関連のあ
るものだとする。

この場合、キーワードの論理式による検索法では、まず
ユーザはどのような論理演算子を用いて自分の要求を表
現するかを考えねばならず、その組み合せを経験的にい
ろい為試行錯誤してみる必要があった。

さらに、ユーザが組み立てた論理式の構造の違いにより
、検索結果における回答数に多くの変動が生じてしまう
。例えば、表１に示すように、キーワードＡ、Ｃ，Ｄを
論理和で結合したら、上記文献α〜δは全部検索結果と
して出力されてしまう。また、論理積で結合すると全熱
検索されない。

このように、論理演算子の選択の仕方によって結果に大
きな開きを生じ、ユーザはうまく適合するような論理演
算式を得るには、勘や経験によるところが必要であった
。また、検索結果を得点とともに得るためには、得点を
算出するための重みを付与する手間がかかり、適当な重
みを付与するにも勘や経験にたよるところが必要であり
、うまく重みを付与できないような情報を検索したい場
合には、適正な得点を得ることができなかった。

表　　１ さらに、記述範囲が幅広い分野にまたがる情報の中には
、ユーザが要求に用いたキーワードを有しているものも
あり、この場合はヒツトしてしまうので、要求したキー
ワード以外のキーワードを情報が有していても検索され
てしまうことになる。

このような場合は、ユーザは、必要とすることがらより
も多くのことが記述された冗長な情報を得ることになっ
てしまう。これを防ぐためには、ユーザは思いつく限り
、数多くのキーワードを挙げて論理演算子ＮＯＴを用い
て結合する必要があり、計算式等を配慮しなければなら
なかった。

〔発明の目的〕

本発明は、このような情報を考慮してなされたもので、
その目的は、検索要求の設定におけるユーザの試行錯誤
を防止し、さらにユーザの行う検索結果の検索要求に対
する適合の度合いを評価する評価尺度のばらつきを生じ
にくくさせ、しかも冗長な情報を検索することを防止し
、論理式の定義や評価尺度である得点のための重みづけ
を必要とせずに、容易に検索要求を提示することを可能
とする情報検索システムを提供することにある。

〔発明の概要〕

本発明は、文献データベースのような情報記憶手段に蓄
積される文献や資料などの情報を記憶させる際に１．該
情報内容を有限個のあらかじめ決められているキーワー
ドにおける関連の有無を表現するパターンをインデック
スパターンとして該情報と対応させ、さらにユーザの所
望する要求の内容を同様にパターン化して要求パターン
とし、検索を行うときには両パターンを比較することに
よって類似度を求め、該類似度をユーザに提供すること
により、ユーザが検索結果がどの程度要求に適合してい
るかの度合いとして把握可能ならしめるものとして、上
記目的を実現しようとするものである。

〔発明の実施例〕

以下、本発明を図に示す実施例に基づいて詳細に説明す
る。

第１図は本発明の文献情報検索における情報検索システ
ムの一実施例であり、第２図はその動作を説明するため
のフローチャートである。

第１図において、情報検索システムは、操作入力部１、
変換器２、要求パターンレジスタ３、類似度レジスタ群
４、比較演算装置５、情報記憶媒体６、情報蓄積ファイ
ル７、インデックスメモリ８、検索部９１表示部１０、
出力部１１、文書入力部１２．制御部１３を含んでなる
。ここで、操作入力部１は、キーボード等により検索、
情報蓄積における操作を行うものである。変換器２は、
操作入力部１により入力された検索要求や蓄積する情報
に対する情報内容を要求パターンやインデックスパター
ンなどのパターンに変換するものである。要求パターン
レジスタ３は、検索要求パターンを一時的に記憶させて
おくものである。レジスジ群４は各情報に関する類似度
を記憶する。比較演算装置５は要求パター・ンとインデ
ックスパターンとを比較して類似度を計算する。情報記
憶媒体６は磁気ディスク装置などが受げられる。情報フ
ァイル７は情報を蓄積し記憶する。インデックスメモリ
８は蓄積された情報側々のインデックスとなるインデッ
クスパターンを記憶する。検索部９はレジスタ群４に記
憶された類似度および操作入力部１より入力されたユー
ザの操作指示を基に、情報蓄積ファイル７内の情報の検
索を行う。表示部１０はユーザへの操作指示のガイドや
検索結果を表示する。出力部１１は検索結果を印刷した
り、他システムへ転送したりする。文書入力部１２は、
蓄積すべき文書を入力するものであり１例えばファクシ
ミリや光学読取装置などが挙げられる。これらの構成要
素は、マイクロコンピュータなどからなる制御部１３に
よって制御されている。

次に第２図のフローチャートに基づいて第１図の各部の
動作を説明する。

まず制御部１３は、表示部１０に対して文書情報を情報
蓄積ファイル７に登録するのか、または蓄積されている
文書情報を検索するのかをユーザに問う入力指示を表示
し、ユーザは、操作入力部１よりその入力指示の回答を
入力するする（ステップ２０１）。このとき、ユーザが
文書情報を蓄積゛するように回答すれば、制御部１３は
表示部１０に文書の入力要請を表示し、ユーザは文書入
力部１２より文書を入力する（ステップ２０２）。

かかる入力された文書情報は、情報蓄積ファイル７に蓄
積される。次いで、ステップ２０３に至り。

制御部１３は表示部１ｏに多数（Ｐ個）のキーワードを
表示しくステップ２０３）、ユーザはそのキーワード各
個に関する関連の有無を回答として操作入力部１より入
力する（ステップ２０４）。

その後、入力された回答を変換器２に転送し、ここでイ
ンデックスパターンに変換する（ステップ２０５）、変
換器２ではＰ個のキーワード各々に関するユーザの回答
（関連の有無）を関連があるキーワードの場合は信号″
１”を、関連がないキーワードの場合は信号“０”をそ
れぞれ割り当て、インデックスパターンを例えばあらか
じめ決められたＰ個のキーワードの順番のような所定の
順序をもつＰ個の信号の行列として生成する。このよう
にする目的は、有限個（Ｐ個）のキーワードに対する関
連の有無パターンにより入力する情報のもつ意味をモデ
ル化することにある。そうして作られたインデックスパ
ターンは、情報蓄積ファイルに格納されている該インデ
ックスパターンに対応している文書情報のアドレスを示
すポインタを付されて、インデックスメモリ８に格納さ
れる（ステップ２０６）。

一方、ステップ２０１において、ユーザが文書情報を検
索するよう指定したならば、ステップ２０７に移り、こ
のステップ２０７ではステップ２０３〜２０５と同様に
、ユーザが表示部１０に表示されたキーワード表示に従
って入力した回答より、変換器２においてＰ個のキーワ
ード各々における関連の有無を各々信号“１′″、信号
“ＯＩ？で表わした要求パターンを生成する。これは、
前記インデックスパターンを生成するときと同様のモデ
ル化を、検索要求の意味に対しても行うためである。要
求パターンは、一旦要求パターンレジスタ２３に格納さ
れ、比較演算装置５は該要求パターンレジスタ３の内容
である該要求パターンと、インデックスメモリ８内にあ
るインデックスパターン各々と比較し、その結果類似度
を算出し、該類似度を類似度データとして類似度レジス
タ群４に登録する。該類似度は、要求パターン、インデ
ックスパターン双方とも意味的なモデルであるので、意
味的な類似性を示す尺度となる。このときの比較、類似
度算出の機構例を第３図示す。

第３図において、キーワード群３０１は、第３図（Ａ）
に示すようなキーワード３０２から構成されている。ユ
ーザの検索要求は、各キーワード３０２に対する関連の
有無で表わされ、それはそれぞれ関連有の信号３０５、
関連無の信号３０６の信号例で、第３図（Ｂ）に示すよ
うに、要求パターン３０３として表わされている。あら
かじめ同様な信号の例で情報蓄積ファイル７内に格納し
である文書情報各々のインデックスパターン３０４も、
第３図（Ｃ）に示すように、要求パターン３０３と同様
に関連有の信号３０５と関連無の信号３０６で表現され
ており、インデックスメモリ８に文書情報の情報蓄積フ
ァイル７における存在位置を示すポインタとともに格納
されている。

比較演算袋Ｍ５は、インデックスパターンの各々と要求
パターンを逐次比較してゆく。

この比較の例として、あるインデックスパターン３０４
との比較、類似度計算機構を次に記す。

比較演算装置５は、キーワード３０２における関連の信
号が要求パターン３０３およびインデックスパターン３
０４の双方において、一致しているときの一致の信号３
０８を発生し、一致していないときに不一致の信号３０
９を発生させて、各キーワード３０２と対応する順に並
べた一致パターン３０７を作成する。これは、内容一致
メモリ等を用いることにより実現できる。さらに、比較
演算装置５は、一致パターン３０７における一致信号３
０８の数をカウントし、その数のキーワード数Ｐに対す
る割合を求める。これを類似度とし、求められた類似度
データは、文書情報ポインタ３１０とともにレジスタ群
４内のレジスタに登録る。レジスタ群４の各レジスタに
は、このように計算された類似度データと文書情報ポイ
ンタを逐次格納する。

各文書情報全部に対する類似度データおよび文書情報ポ
インタをレジスタ群に格納終了後、検索部９は、表示部
１０を通して、例えば次のようなメニューをユーザに送
る。

（ａ）要求に最近似な文書情報を抽出する。

（ｂ）要求から近いもの数個の文書情報を抽出する（補
助オペランドの入力部）。

（ｃ）ユーザの指定した範囲内の類似度を有する文書情
報を抽出する（補助オペランドの入力部）。

これに応じてユーザがメニュー（ａ）を選択し、操作入
力部１より選択結果を入力すれば、検索部９は、レジス
タ群４のうち類似度データが最大値であるレジスタの文
書情報ポインタを参照し、情報蓄積ファイルより該ポイ
ンタの示すアドレス中に存在する文書情報を抽出し１表
示部１０に表示するか、もしくは出力部１１に受は渡し
、ユーザの手もとに出力する。

また、上記メニューにおいて、ユーザがメニュー（ｂ）
を選択し操作入力部１より選択結果を入力し、さらに補
助オペランドとして個数ｎを入力したとすると、検索部
９はレジスタ群４のうち類似度データの最大のものから
降順にｎ個のレジスタを選択し、該レジスタにおける文
書情報ポインタを参照して情報蓄積ファイルより文書情
報を抽出し、表示部１０または出力部１１に受は渡す。

さらには、ユーザがメニュー（Ｑ）を選択した場合、補
助オペランドとしである数値区間を入力したとすると、
検索部９は入力された数値区間範囲に該当する類似度デ
ータをもつレジスタを探し出し、該レジスタにおける文
書情報ポインタを参照して文書情報を抽出する。

上記の例では、論理装置等の手段を用いて実現すること
が可能である。さらに上記の例における変換器２や要求
パターンレジスタ３、レジスタ群４、比較演算装置５、
検索部９、制御部１３は、コンピュータシステムを用い
ても実現することができる。

第４図は上記実施例の具体例を示すブロック図である。

第４図において、ディスプレイ４０１は第１図における
表示部１０に相当する。

また、第１図における文書入力部１２に相当し、文書プ
リンタ４０４は第１図における操作入力部１に相当する
ものがキーボード４０１である。ファクシミリ４０３は
第１図における出力部１１に相当するものである。第１
図における変換器２、要求パターンレジスタ３．レジス
タ群４、比較演算装置５、検索部９、制御部１３は、コ
ンピュータ４０５内にてプログラム等の手段により実現
されている。第４図における符号４０６は、第１図にお
けるインデックスメモリ８に相当するインデックスファ
イルであり、符号４０７は、第１図における情報蓄積フ
ァイル７に相当する文書ファイルである。これらファイ
ル４０６，４０７双方とも、例えば磁気ディスク装置等
により実現することができる。

この例における情報検索システムを第２図のフローチャ
ートに従って動作を開始させると、ディスプレイ４０１
は、例えば”（Ｆ）文書をファイルしますか？（Ｓ）文
書を検索しますか？″とのユーザへ操作入力を指示する
ガイドを表示する。

それに従いユーザが文書を登録するために（Ｆ）を選択
し、キーホード４０２より１１　Ｆ”を入力する（第２
図におけるステップ２０１）、コンピュータ４０５は、
入力されたｄｉ　Ｆ　Ｉ＋が文書登録を行う指示である
ことを判断し、ディスプレイ４０１に、例えば″ファク
シミリより文書を入力してください′との文書入力指示
を表示する。ユーザはファクシミリ４０３より登録した
い文書を入力する（ステップ２０３）と、コンピュータ
４０５はディスプレイ４０１に、′この文書は次に挙げ
るキーワードのうちどれに関連しますか？（１）人工知
能、（２）エキスパートシステム、（３）マツピング、
・・・・・・″などとあらかじめ決められているキーワ
ードを操作ガイドを付し、多数（２個）列挙表示する（
ステップ２０３）、ディスプレイ４０１の画面内に全キ
ーワードが表示しきれない場合には、スクロール機能等
を具備させることにより表示可能ならしめる（ステップ
２０３）。キーワードはユーザの専門分野に応じた標準
的なものをあらかじめ設定しておく。ユーザは表示され
たキーワードのうち、入力した文書が関連しているもの
を選び、キーボード４０２より、例えば（１）、（４）
、（５）・・・などの記号を入力することにより、文書
のキーボードに対する関連の有無を回答する（ステップ
２０４）。この回答はコンピュータ４０５内で、例えば
前記ディスプレイ４０１に表示した通りのキーワードの
順番で、関連のあるキーワード対にしては信号“１”、
関連のないキーワードに対しては信号“０”をそれぞれ
割り当てた信号の行列を生成し、インデックスパターン
としくステップ２０５）、例えば該文書の登録シーケン
シャルナンバーなどをポインタとするコンピュータ４０
５は、インデックスパターンと、それに対応しているポ
インタをインデックスファイル４０６に格納し、該文書
を該ポインタとともに、文書ファイル４０７に格納する
（体心、／／）すｖｌｙ）−。そして文書登録を終える
。

さらにまた、ステップ２０１でさきに表示した前記操作
入力指示のガイドにおいて、ユーザが（Ｓ）　を選択し
、キーボード４０２より“′Ｓ”を入力する。コンピュ
ータ４０５は、入力された′Ｓ″が文書検索を行う指示
であることを判断し。

検索動作を開始する。そして、コンピュータ４０５はデ
ィスプレイ４０２に、例えば″どのような内容の文書を
お探しですか？次のキーワードのうち関連のあるものを
選択してください。（１）人工知能、（２）エキスパー
トシステム、（３）マツピング、・・・・・・”などと
前記のキーワードと同じキーワードを操作ガイドを付し
て列挙表示する（ステップ２ｏ７）。ユーザはそれに従
い表示されているキーワードのうち、検索したい文書の
内容として関連しているものを選び、キーボード４０２
から、例えば、（２）、（４）、（５）、・・・などの
記号を入力することにより、ユーザのもつ検索要求にお
ける内容のキーワードに対する関連の有無を回答する（
ステップ２ｏ８）、（第５図参照）。この回答は、前記
ディスプレイ４０１に表示したとおりの順番で、関連の
あるキーワードに対しては信号“１　”　、関連のない
キーワードに対しては信号″０”をそれぞれ割り当てた
信号の行列を生成した要求パターン５００とする（ステ
ップ２０９）、こうして求められた要求パターン５００
を基に、インデックスファイル４０６に格納されている
すべてのインデックスパターン５１０との類似度を例え
ば前記算出法やの計算式により算出して類似度データと
し、インデックスパターンと対応してポインタとともに
、コンピュータ４０５内に記憶しておく（ステップ２１
０）。次にコンピュータ４０５は、ディスプレイ４０１
上に、例えば″出力する文書数を入力してください、′
との、ユーザに出力する文書数の入力を指示するガイダ
ンスを表示する。ユーザは、キーホード４０２より出力
したい文書数として例えば１１５１１を入力したとする
と、コンピュータ４０５は、内部で記憶している類似度
データのうち最大のものから順に５つの選択し、その選
択された類似度データと対応しているポインタと同一の
ポインタを付された５つの文書を文書ファイル４０７の
中から抽出し、プリンタ４０４より出力する。そして検
索動作を終了する（ステップ２１１）。

と記の例では、検索時にユーザが出力する個数をコンピ
ュータ４０５に指示していたが、例えば類似度データが
百分率（第５図参照）などで表現されている場合、ユー
ザがコンピュータ４０５に。

例えば９０％〜１００％″というように数値で表わされ
た区間を指示し、この区間に該当する類似度データに対
応したポインタにより指示される文書を出力することも
できる。これは、検索要求と文書との間の類似性を示す
尺度として類似度データを取り扱い可能ならしめるため
である。

以上に述べた実施例においては、検索結果として出力さ
れる文書に類似度データを百分率等で表現したものを付
加して出力させることもできる。

これは、ユーザに出力する文書がどの程度要求に適合し
ているかを知らせる目安を提供するためである。

また、上述の例において述べた、類似度を算出する場合
に、キーワード群におけるキーワードのうち、要求パタ
ーンにおいて関連熱、かつインデックスパターンにおい
ても関連熱のキーワードがあったとしても、そのような
キーワードの個数が総計γ個あったとき、そのγのキー
ワードを無視して算出してもよい。その場合、キーワー
ド総数は（Ｐ−γ）個であり、前記一致信号の総数もγ
だけ減少することになる。

また、上述の例では、各キーワードに対する関連を、関
連布の信号と関連熱の信号で二値的に表現されているが
、やや関連布、大いに関連布などといった関連の強さを
取り入れるために数値で表わしてもよい６例えば、大い
に関連布なら数値１．０　　を、やや関連布なら数値０
．５　　を、全く関連熱なら数値Ｏ０Ｏをそれぞれ各キ
ーワードについて発生させる。そのときの類似度Ｓの計
算式は、Ｐ−Σ　１Ｘｉ−Ｙｉｌ Ｓ＝ Ｐ＝５．Ｘ、＝“１″　（要求）、Ｙ１＝“１″　（文
献α）、（ｉ＝１．２．・・・Ｐ）ここで、Ｐはキーワ
ード総数、Ｘｉはｉ番目のキーワードにおける要求パタ
ーンの関連の有無を表わす数値、Ｙｉはｉ番目のキーワ
ードにおけるインデックスパターンの関連の有無を表わ
す数値である。

上記類似度の計算式では、ＸｉとＹｉの差異によって相
異性を表現していたが、要求パターンとインデックスパ
ターンは、各々ＸｉとＹｉを成分とするベクトルと見な
し得るので、両ベクトルの相異性をユークリッド距離で
表現することもできる。この場合、類似度の計算式は、 Ｐ−Ｘ：　（Ｘｉ−Ｙｉ）” Ｓ＝□ となる。

本実施例によれば、ユーザの要求として入力した内容と
、情報記憶手段に蓄積されている情報に付した情報の内
容をモデル化した２つのパターンの差異によって算出さ
れる類似度を用いて意味的に要求に近い情報が自動的に
検索されるので、検索適合性もよくなり、従来のような
論理式設定のユーザによる試行錯誤と、検索結果の過多
出力、要求に適合した情報の検索もれ、などを防止する
効果があり、さらに、論理式を設定する必要がなく、た
だ関連のあるキーワードのみを要求において提示すれば
よいので、いろいろな論理式の組み合せを考える必要も
なく、１回の要求提示で済むので手間が少なくなり、再
検索の必要も少なくなり、しかも検索要求に対する適合
の度合いを評価、する得点として類似度を用いることが
できるので、キーワードに重みをつける必要がなくなる
。

〔発明の効果〕

以上述べたように、本発明によれば、″意味的に要求に
近い情報が自動的に早く検索でき、かつ検索結果が適正
で、しかも操作が容易であるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示すブロック図、第２図は
本実施例の動作手順を示すフローチャート、第３図は本
発明における文書情報の検索要求のパターン化、インデ
ックスのパターン化、両パターンの比較を示す説明図、
第４図は第１図の実施例をさらに具体化して示すブロッ
ク図、第５図は類似度計算法を説明するために示す説明
図である。 ■・・・操作入力部、２・・・変換器、３・・・要求パ
ターンレジスタ、４・・・類似度レジスタ群、５・・・
比較演算装置、６・・情報記憶媒体、７・・・情報蓄積
ファイル、８・・・インデックスメモリ、９・・・検索
部、１０・・・表示部、１１・・・出力部、１２・・・
文書入力部、１３・・・制御部。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、検索対象となる情報の記憶手段と、情報使用者の検
   索要求や操作を入力する入力手段と、該要求を基に前記
   記憶手段に納められた情報を検索処理する処理装置と、
   検索結果を出力する出力手段とを備えてなる情報検索シ
   ステムにおいて、前記記憶手段に記憶されている個々の
   情報のもつ意味を、あらかじめ決められている有限個の
   キーワードに対する関連の有無によってモデル化したイ
   ンデックスパターンを設け、前記要求のもつ意味を前記
   インデックスパターンと同形式のパターンによって表現
   してなる要求パターンと、前記インデックスパターンと
   の間で類似度を求めて類似度データとし、前記類似度デ
   ータをもって情報検索させる手段を具備していることを
   特徴とする情報検索システム。 ２、情報検索させる手段は、前記類似度データの中で最
   大の類似度となった類似度データに対応した情報を検索
   することを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の情報
   検索システム。 ３、情報検索させる手段は、前記ユーザが前記設定器よ
   り任意に設定した基準範囲に該当する前記類似度データ
   に対応した情報を出力することを特徴とする特許請求の
   範囲第１項記載の情報検索システム。 ４、情報を検索させる手段は、前記ユーザが前記設定器
   より任意に設定した数だけ、前記類似度データの最大の
   ものから順に選択し、選択された類似度データと対応し
   た情報を出力するようにしたことを特徴とする特許請求
   の範囲第１項記載の情報検索システム。