WO2018221119A1 - 検索用資料情報記憶装置 - Google Patents

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WO2018221119A1 PCT/JP2018/017599 JP2018017599W WO2018221119A1 WO 2018221119 A1 WO2018221119 A1 WO 2018221119A1 JP 2018017599 W JP2018017599 W JP 2018017599W WO 2018221119 A1 WO2018221119 A1 WO 2018221119A1
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潔 関根
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株式会社インタラクティブソリューションズ
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    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

Definitions

  • the present invention relates to a retrieval material information storage device. More specifically, the present invention effectively proposes a search term related to each page so that each page of the presentation material can be searched effectively, and then searches for information related to each page and searches related to each page.
  • the present invention relates to a retrieval material information storage device capable of storing terms in association with each other.
  • Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2019-16355 discloses a search information management device, a search information management method, and a search information management program.
  • search terms for searching are often associated with various materials. Users can search for appropriate materials by using search terms.
  • the search terms attached to each material are not necessarily suitable for the search, so it is desirable to propose search terms suitable for the search so that the user's intention can be taken into consideration.
  • the present invention aims to provide a system that can appropriately propose search term candidates for each page of a document.
  • the present invention provides a search material information storage device capable of storing information relating to each page and search terms relating to each page in association with each other so that each page of the material can be effectively searched. For the purpose.
  • the present invention extracts the terms included in each page of the document as keywords, extracts the topic words related to the keywords, and displays the topic words with high evaluation, thereby displaying each page of the document. Based on the knowledge that candidate search terms suitable for
  • the present invention relates to a retrieval material information storage device.
  • This device is a computer processing device, which is term extraction means 3, keyword storage means 5, keyword extraction means 7, topic word storage means 9, topic word extraction means 11, and search term candidate extraction means 13.
  • Each means is a means by a computer, and is achieved by cooperation of hardware and software.
  • the term extraction means 3 is means for extracting terms in the material that are terms included in a certain page of the material.
  • the keyword storage means 5 is means for storing a term that becomes a keyword related to the term in the material.
  • the keyword extraction means 7 is a means for extracting a plurality of keywords that are related to the terms in the material from the keyword storage means 5 using the terms in the material extracted by the term extraction means 3.
  • the topic word storage means 9 is a means for storing the topic words related to the keyword.
  • the topic word extraction unit 11 is a unit for extracting a topic word related to the keyword from the topic word storage unit 9 using a plurality of keywords extracted by the keyword extraction unit 7.
  • the search term candidate extraction means 13 is a means for extracting search term candidates on a page of the material from the topic words extracted by the topic word extraction means 11 and a plurality of keywords extracted by the keyword extraction means 7.
  • the search term candidate display means 17 is a means for causing the display unit 15 to display the search term candidates extracted by the search term candidate extraction means 13.
  • the search term input unit 19 is a unit for receiving an input indicating that the search term candidate among the search term candidates displayed on the display unit 15 is a search term.
  • the material search information storage unit 21 is a unit for storing the search term input by the search term input unit 19 and information related to a page with the material in association with each other.
  • the above search information storage device is Furthermore, you may have the category word memory
  • the category word storage means 25 is a means for storing category words related to topics words.
  • the category word extraction means 27 is a means for extracting a category word related to the topic word from the category word storage means 25 using the topic word extracted by the topic word extraction means 11. Then, the search term candidate display means 17 of the search material information storage device further extracts the category word extracted by the category word extraction means 27 as one of the search term candidates.
  • the above search information storage device is The keyword storage means 5 stores a plurality of keywords and the score of each keyword in association with each other,
  • the keyword extraction means 7 may extract the score of each keyword together with a plurality of keywords.
  • the above search information storage device is The topic word storage means 9 stores the topic words and the scores of the respective topic words in association with each other,
  • the topic word extracting unit 11 selects a predetermined number (one or two or more) having a high score from a plurality of keywords extracted by the keyword extracting unit 7 as a topic word influential candidate, and stores a predetermined number (one) from the topic word storage unit 9.
  • Search term candidate extraction means 13 A predetermined number (one or two or more) having a high score among a plurality of keywords extracted by the keyword extraction means 7 is extracted as a search term candidate, and a topic word is extracted using the keyword score and the topic word score.
  • a predetermined number (one or two or more) of search terms may be extracted from the topic words extracted by the means 11.
  • the above search information storage device is Search term candidate display means 17
  • the display unit 15 searches for a predetermined number (one or two or more) of keywords extracted as search term candidates and a predetermined number (one or two or more) of topic words extracted as search term candidates.
  • a candidate for terms Of the plurality of keywords extracted by the keyword extraction means 7, those not extracted as search term candidates and the topic words extracted by the topic word extraction means 11 that are not extracted as search term candidates are used as search terms.
  • the search term input means 19 When an input indicating that a search term preliminary candidate is used as a search term is received, the preliminary search term candidate is set as a search term. What is displayed as a search term candidate may be used as a search term except for a case where an input indicating that it is not a search term is received.
  • Term extraction means 3 which extracts a term in the document, which is a term included in the page with the document, Keyword storage means 5 for storing a term that becomes a keyword related to the term in the document 5, Keyword extraction means 7 for extracting a plurality of keywords that are related to the terms in the material from the keyword storage means 5 using the terms in the material extracted by the term extraction means 3; Topics word storage means 9 for storing topics words related to the keywords, A topic word extraction unit 11 that extracts a topic word related to the keyword from the topic word storage unit 9 using a plurality of keywords extracted by the keyword extraction unit 7; A search term candidate extraction unit 13 for extracting a search term candidate on a page having a document from the topic word extracted by the topic word extraction unit 11 and the plurality of keywords extracted by the keyword extraction unit 7; Search term candidate display means 17 for displaying the search term candidates extracted by the search term candidate extraction means 13 on the display unit 15;
  • the search term input means 19 which receives input indicating that it is a search term among the search term candidates displayed on the
  • the present invention can provide a system that can appropriately propose search term candidates for each page of a document.
  • INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can provide a search material information storage device that can store information relating to each page and search terms related to each page in association with each other so that each page of the material can be effectively searched. . *
  • FIG. 1 is a block diagram for explaining a search material information storage device according to the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the basic configuration of the computer.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram showing an example system of the present invention.
  • FIG. 4 is an example of a page with presentation material.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram showing a storage example of the keyword storage means.
  • FIG. 6 is a conceptual diagram showing a storage example of the topic word storage means.
  • FIG. 7 is a conceptual diagram showing a storage example of the category word storage means.
  • FIG. 8 is a conceptual diagram showing extracted (category words), topics words, keywords, and terms in the material.
  • FIG. 9 is an example of a display screen.
  • FIG. 10 is a flowchart for explaining an example of use of the retrieval material information storage device of the present invention.
  • FIG. 11 is a conceptual diagram for explaining an example of use of the retrieval material information storage device of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram for explaining a retrieval material information storage device of the present invention.
  • This device is a computer processing device.
  • the computer may be any one of a portable terminal, a desktop personal computer, and a server, or a combination of two or more. These are usually connected so that information can be exchanged over the Internet (intranet) or the like.
  • the functions may be shared by using a plurality of computers, such as giving some functions to one of the computers.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the basic configuration of the computer.
  • the computer has an input unit 31, an output unit 33, a control unit 35, a calculation unit 37, and a storage unit 39, and each element is connected by a bus 41 or the like to exchange information.
  • the control unit may be stored in the storage unit, or various types of information may be stored.
  • the control unit reads a control program stored in the storage unit.
  • a control part reads the information memorize
  • the arithmetic unit performs arithmetic processing using the received various information and stores it in the storage unit.
  • the control unit reads out the calculation result stored in the storage unit and outputs it from the output unit. In this way, various processes are executed. Each means executes these various processes.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram showing an example system of the present invention.
  • the system of the present invention (a system including the apparatus of the present invention) includes a portable terminal 45 connected to the Internet or intranet 43 and a server 47 connected to the Internet or intranet 43. It may be. Of course, a single computer or portable terminal may function as the apparatus of the present invention, or a plurality of servers may exist.
  • the retrieval material information storage device 1 has information (for example, an identification number and a page number of a presentation material) for reading out each page of the presentation material, and 1 related to the page so that the user can easily retrieve the desired information.
  • the search material information storage device 1 may include any terminal device and a storage unit (storage device) of a computer (or server).
  • the retrieval material information storage device may include a database and database management software.
  • the pages of the presentation material may be ranked or scored for each retrieval term. For example, consider a case where a plurality of pages are stored in association with a search term “diabetes”. In this case, the storage section also stores information such as the highest ranked page for the search term “diabetes”, the highest ranked page, and the search term “diabetes” for the highest score page and the next highest score page. May be.
  • the retrieval material information storage device 1 includes a term extraction means 3, a keyword storage means 5, a keyword extraction means 7, a topic word storage means 9, a topic word extraction means 11, and a search.
  • a term candidate extraction unit 13, a search term candidate display unit 17, a search term input unit 19, and a material search information storage unit 21 are included.
  • Each means is a means by a computer, and each process is achieved by cooperation of hardware and software.
  • the term extraction means 3 is a means for extracting terms in the material that are terms contained in a certain page of the material.
  • materials are so-called presentation materials.
  • the format of the presentation material is not particularly limited.
  • Examples of presentation software include Microsoft (registered trademark) PowerPoint (registered trademark), King Soft (registered trademark) King Soft Office (registered trademark), Apache (registered trademark) Open Office Impress (registered trademark), Keynote (registered trademark) ), Lotus Freelance (registered trademark), Illustrator (registered trademark), PDF (registered trademark) and Pretzie (registered trademark).
  • Examples of materials are materials created by any of these presentation software, for example.
  • the presentation software is software that can display the contents of each page on a display unit such as a screen.
  • Fig. 4 shows an example of a page with presentation materials.
  • the presentation material includes a plurality of texts input by the creator.
  • the user can visually recognize a plurality of characters.
  • the computer stores information such as text input by the user and input information related to the text (character size, character color, presence / absence of animation) together with the text.
  • a preferable example of the term extracting means 3 is to give a text evaluation (score) according to input information (text size, character color, presence / absence of animation) related to the text when extracting the text. . For example, the larger the character, the more often it indicates the content of the presentation material, so a higher score is given.
  • the term extraction means 3 stores an evaluation (score) on the effect related to the text, reads out the term as a text-related score when extracting the term, and calculates other scores when calculating a score to be described later. Evaluation may be performed by addition or multiplication.
  • the term extraction means 3 itself is known.
  • the presentation material has a plurality of text information.
  • the presentation material is stored in, for example, a server (or in a computer) storage unit.
  • the term extraction means 3 reads each page of the stored presentation material and reads the text included in each page. Then, the term extraction means 3 analyzes the part of speech of the read text.
  • a part of speech database exists in the storage unit, and various terms and parts of speech are stored.
  • scores as search terms for various terms may be stored together depending on the application.
  • the term extraction means 3 extracts terms (especially nouns) included in the text, and extracts one or more terms in the material using the frequency and the term scores stored in the storage unit. do it.
  • the term extraction means 3 extracts the terms A, B and C from a certain page, the term C appears twice, the terms A and B appear once, and the term A stored in the storage unit.
  • the term extracting means 3 may extract the terms C and B as terms in the material. Then, the terms in the extracted material (terms C and B) are stored in the storage unit in association with information about the page from which the page can be read. Then, the terms C and B can be read out together with the page.
  • Another example of the term extracting means 3 is to identify a portion where the largest font is used in a page of a presentation. A predetermined coefficient is given to the term in the material included in the portion where the largest font is used.
  • the coefficient (first coefficient: a 1 ) only needs to be stored in the storage unit.
  • the term extraction means 3 stores the first coefficient in the storage unit together with the term in the material included in the portion where the largest font is used. Further, the term extracting means 3 may store a coefficient (second coefficient: a 2 ) corresponding to the font size together with the term in the material in the storage unit.
  • the keyword storage means 5 is a means for storing a term that becomes a keyword related to the term in the material.
  • the keyword storage unit 5 may be realized by a storage unit and an element (for example, a control program) for reading information from the storage unit.
  • the keyword is a term for making it easy to search each page by using not only a term in a plurality of materials but also a related term as a search term when searching each page. As a result, the search terms stored in association with each page are reduced, and the search can be performed quickly.
  • the terms in the material may be keywords.
  • the keyword can be said to be the first conversion word related to the term in the material.
  • a keyword may be a term selected from a plurality of types of terms in a document and suitable for use in a search.
  • Terms in the material are terms included in the presentation. For this reason, the terms in the document may not necessarily match the search terms or may not be suitable as search terms.
  • the term ob gene or ob / ob mouse is included in the presentation. This is associated with obesity genes (and obesity, obesity experimental animals).
  • the keyword storage means 5 stores the obesity genes (and obesity and obesity experimental animals) that are the keywords in association with the ob genes and ob / ob mice that are the terms in the material.
  • the search terms stored in association with each page are unified terms. For this reason, when a search is performed, a related page can be read quickly.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram showing a storage example of the keyword storage means.
  • the keyword storage means stores one or a plurality of keywords in association with each of the plurality of terms in the material, and calculates a score (this score is b 1 ) for each keyword. It is associated and remembered. It is preferable that this score is input in advance so as to be higher for a term suitable for a search.
  • the keyword extraction means 7 is a means for extracting a plurality of keywords that are related to the terms in the material from the keyword storage means 5 using the terms in the material extracted by the term extraction means 3.
  • the keyword storage means 5 stores terms that become keywords in association with the terms in the material. For this reason, the keyword extraction means 7 can read the term used as the keyword relevant to the term in a material from the keyword memory
  • multiple terms are extracted from a page. For this reason, a plurality of terms that are keywords for a certain page are usually extracted. Also, there are usually multiple terms that are keywords related to the terms in the material (scores may be assigned to each). For this reason, a plurality of terms that are keywords for a certain page are usually extracted.
  • the keyword extraction means 7 may evaluate the score of each keyword using the coefficient of the term in the material and the keyword score stored in the storage unit.
  • An example of the keyword score is a 1 ⁇ a 2 ⁇ b 1 .
  • the control unit reads out the control program and also reads out each coefficient and score stored in the storage unit. Thus, it is only necessary to cause the calculation unit to perform calculation for obtaining a 1 ⁇ a 2 ⁇ b 1 and to store the calculation result in the storage unit.
  • the storage unit stores the appearance frequency of the term in the material (this coefficient is a 21 ) and an addition coefficient (this coefficient is a 22 ) when a specific keyword is extracted from a plurality of types of material terms.
  • the keyword score may be obtained by storing a 1 ⁇ a 2 ⁇ a 21 ⁇ a 22 ⁇ b 1 and stored in the storage unit.
  • a strong coefficient may be given to the emphasis color included in a certain page. In this case, it has means for analyzing the color of the term from the page and a storage unit for storing the coefficient for each color, and if the coefficient for the color is read from the storage unit using the color of the analyzed term. Good.
  • coefficients and scores are stored for various elements, read out, and multiplied or added to obtain the scores. You can find superior candidates by memorizing and comparing word scores.
  • the topic word storage means 9 is a means for storing the topic words related to the keyword.
  • the topic word storage unit 9 may be realized by a storage unit and an element (for example, a control program) for reading information from the storage unit.
  • the topic word storage means may store the topic word “obesity” in association with keywords of obesity genes, obesity, and obesity experimental animals.
  • the topic word may be a term in which a plurality of keywords are further unified or a generalized term. By using topic words, the search can be performed more quickly. Examples of topic words are disease names, drug names, active ingredient names, and pharmaceutical company names. That is, the topic word can be said to be the second conversion word related to the term in the material.
  • the topic word may be a term in which a term suitable for use in a search is assigned to a plurality of types of keywords. Further, the topic language may relate to a message.
  • the topic word extraction unit 11 is a unit for extracting a topic word related to the keyword from the topic word storage unit 9 using a plurality of keywords extracted by the keyword extraction unit 7.
  • the topic word storage means 9 stores topic words related to the keyword. Therefore, the topic word extraction unit 11 extracts a topic word related to the keyword from the topic word storage unit 9 using the plurality of keywords extracted by the keyword extraction unit 7.
  • FIG. 6 is a conceptual diagram showing a storage example of the topic word storage means.
  • the topic word storage means stores one or a plurality of topic words in association with each of a plurality of keywords, and stores a score associated with each topic word. It is preferable that this score is input in advance so as to be higher for a term suitable for a search.
  • the search term candidate extraction means 13 is a means for extracting search term candidates on a page of the material from the topic words extracted by the topic word extraction means 11 and a plurality of keywords extracted by the keyword extraction means 7.
  • one or more topic words that are related to a certain page are stored in one or more storage units.
  • a plurality of keywords that are related to a certain page are stored. For example, if the control program performs control such that all the topic words are candidates for search terms and several keywords (for example, four in consideration of the size displayed on the display unit), the search terms are candidates.
  • the term candidate extraction unit 13 sets all the read topic words as search term candidates, and sets four of the keywords as search term candidates.
  • the keyword storage means 5 may store a plurality of keywords and the scores of the keywords in association with each other, and the keyword extraction means 7 may extract the scores of the keywords together with the keywords. .
  • a keyword with a high score is extracted as a search term candidate.
  • the topic word storage means 9 stores the topic words and the scores of the respective topic words in association with each other, and the topic word extraction means 11 has a predetermined number (1) having a high score among the plurality of keywords extracted by the keyword extraction means 7. Or two or more) may be used as topic word influential candidates, and topic words related to a predetermined number of topic word influential candidates may be extracted from the topic word storage means 9.
  • the above search information storage device is Furthermore, you may have the category word memory
  • the category word storage means 25 is a means for storing category words related to topics words.
  • the category word extraction means 27 is a means for extracting a category word related to the topic word from the category word storage means 25 using the topic word extracted by the topic word extraction means 11.
  • the category word can be said to be the third conversion word related to the term in the document.
  • the category word may be a term selected from a plurality of types of topic words suitable for use in category search. Examples of categorical words may indicate subjects that are considered interested in the material.
  • FIG. 7 is a conceptual diagram showing a storage example of the category word storage means.
  • the category word storage means stores one or more category words in association with each of a plurality of topic words, and stores a score in association with each category word. It is preferable that this score is input in advance so as to be higher for a term suitable for a search.
  • FIG. 8 is a conceptual diagram showing extracted (category words), topic words, keywords, and terms in the material.
  • the search term candidate extraction unit 13 may extract a predetermined number (one or two or more) having a high score among the plurality of keywords extracted by the keyword extraction unit 7 as search term candidates. Further, the search term candidate extraction unit 13 extracts a predetermined number (one or two or more) of search terms from the topic words extracted by the topic word extraction unit 11 using the keyword score and the topic word score. You may do.
  • the topic word storage means 9 stores the topic words and the scores of the respective topic words in association with each other.
  • the keyword storage means 5 stores a plurality of keywords and the score of each keyword in association with each other. A certain topic word has an original keyword. That is, topics words are read using keywords. Topics words are always associated with one or more keywords.
  • the search term candidate extraction unit 13 reads a score related to a topic word from the topic word storage unit 9 and also reads a score of each keyword from which the topic word is extracted from the keyword storage unit 5. Then, for example, when there are a plurality of keywords for a certain topic word, the search term candidate extraction means 13 causes the calculation unit to sum the score of each keyword and the topic word score and the keyword score (or the keyword sum) Multiply score). In this way, the score after aggregation relating to the topic words is obtained and stored in the storage unit.
  • the search term candidate extraction unit 13 reads the score after aggregation for a plurality of topic words, compares the score with a calculation unit, and extracts a predetermined number (one or more) of topic words. In this way, even when the number of topic words to be extracted is determined, the search term candidate extraction means 13 can extract a predetermined number of topic words.
  • the search term candidate display means 17 is a means for causing the display unit 15 to display the search term candidates extracted by the search term candidate extraction means 13.
  • Search term candidate display means 17 The display unit 15 searches for a predetermined number (one or two or more) of keywords extracted as search term candidates and a predetermined number (one or two or more) of topic words extracted as search term candidates.
  • a candidate for terms Of the plurality of keywords extracted by the keyword extraction means 7, those not extracted as search term candidates and the topic words extracted by the topic word extraction means 11 that are not extracted as search term candidates are used as search terms.
  • the search term input means 19 When an input indicating that a search term preliminary candidate is used as a search term is received, the preliminary search term candidate is set as a search term. What is displayed as a search term candidate may be used as a search term except for a case where an input indicating that it is not a search term is received.
  • the material search information storage means 21 is a means for storing the search term input by the search term input means 19 and information related to a page with the material in association with each other.
  • the apparatus of the present invention may further display content type candidates according to the type of presentation material, and store the content type in association with each page of the presentation (or the presentation itself).
  • the apparatus of the present invention reads a presentation format (Powerpoint (registered trademark), PDF (registered trademark), Word (registered trademark), etc.) stored in the storage unit.
  • the apparatus of the present invention reads text included in the read format.
  • the apparatus of the present invention includes a content analysis term database that stores content analysis terms.
  • the apparatus of the present invention analyzes the content type using terms stored in the term database for content analysis. For example, if the material is PDF (registered trademark) and the text “attached document” exists relatively first, “attached document” is extracted as a candidate for the content type of the material. Then, “attached document” is displayed as a content type on the display unit, and when an approval is input from the user, “attached document” is stored with respect to the content type in association with the material.
  • Fig. 9 shows an example of the display screen.
  • a page with presentation material is displayed in the upper half of the display screen.
  • search term candidates each search term candidate is displayed together with an icon (check box) that is adopted or not adopted.
  • the search term candidates are arranged in the order of category words, topics words, and keywords from the left. Terms in the document may also be displayed on the display unit.
  • the adoption check box is marked.
  • the device 1 that has received the input from the computer stores the page associated with the presentation in association with the approved search terms (and the score of each search term) in the storage unit.
  • the search term input means 19 is a means for receiving an input indicating that it is a search term among the search term candidates displayed on the display unit 15.
  • the input by the check box functions as the search term input means 19.
  • the user inputs to reject a search term candidate that is in an adopted state, for example, a mark is input to a check box that is not adopted.
  • the device 1 that has received the non-adopted input from the check box sets the instructed search term candidate to the non-adopted state.
  • the search term candidate is not adopted.
  • the apparatus 1 may store search term candidates that have been rejected as a search term related to the above page after lowering the score (for example, by halving the score).
  • the search term candidate extraction means 13 does not extract as search terms
  • the check boxes for not adopting are marked (or none of the check boxes are marked).
  • a mark is entered in the adoption check box.
  • the device 1 that has received the input of adoption from the check box adopts the designated search term candidate.
  • search term candidates are adopted. That is, the search term is stored in association with the page as a search term for a certain page. At this time, since the search term is selected by the user, the search term may be stored in a state where the score is added or multiplied.
  • FIG. 10 is a flowchart for explaining an example of use of the retrieval material information storage device of the present invention. That is, this figure is a diagram for explaining a retrieval material information storage method using the retrieval material information storage device.
  • S means a step (process).
  • the user's terminal or computer stores the presentation material in the storage unit (or the storage unit of the server).
  • the device 1 extracts a term in the material, which is a term included in the page, for each page of the presentation material (S102). At this time, the device 1 may give a score to the term in the material. For example, if terms in a document appear frequently, or if accompanied by bold, colored characters, animations, etc., register points in advance and assign a score to the terms in the document using the registered point information. Also good.
  • the device 1 has a dictionary of terms in the material, and the dictionary stores various terms in the material in association with the terms in the material and the score. The device 1 stores the terms in the material. The score may be read out.
  • the score of the term in the document may be obtained using the score of the term in the document existing in the dictionary and the score related to the added points (for example, addition or multiplication). In this case, if the number of terms in the document is set in advance, the one with the highest score may be used as the term in the document.
  • the apparatus 1 extracts a plurality of keywords that are related to the term in the material from the storage unit using the extracted one or more terms in the material (S103).
  • the storage unit records terms that are keywords related to the terms in the material. For this reason, the apparatus 1 can extract the keyword relevant to it from a memory
  • a score as a search term may be given to each keyword.
  • a score related to the high frequency of the keyword may be registered, the score corresponding to the number of times the keyword is duplicated may be read, and added or multiplied with the score. In this way, a plurality of keywords (and the score of each keyword) are obtained.
  • the apparatus 1 may extract a category word related to the topic word from the storage unit using the extracted topic word (S105). This step is an optional step.
  • the device 1 extracts a search term candidate for a page with a document from topics words and a plurality of keywords (and category words) (S106).
  • the device 1 stores in advance control commands for extracting search term candidates, and in accordance with the control commands, searches for candidate search terms on a page with a document from topics words and a plurality of keywords (and category words). Extract it.
  • An example of the control command is that four high scores among a plurality of keywords and two high topic words (and all category words) are extracted as search term candidates. In this way, search term candidates for pages with presentation materials are automatically extracted.
  • the storage unit may store extracted search term candidates as search terms for a certain page.
  • the apparatus 1 may display the extracted search term candidate on the display unit (S107).
  • the presentation target page (which is made smaller), topics words that are not candidates for the search terms, and a plurality of keywords (and category words) may be displayed together on the display unit. In this case, the user can select a search term.
  • the terminal receives an input related to the approval, and the search term candidates extracted by the device 1 are stored as they are in the storage unit as the search terms related to the page with the presentation material (S111). .
  • the search term that reflects these corrections Candidates are used as search terms related to pages in the storage unit (S121).
  • the terminal receives input related to the approval, and the corrected search term candidate is stored in the storage unit as a search term related to a page of the presentation material. (S122).
  • Term extraction means 3 which extracts a term in the document, which is a term included in the page with the document, Keyword storage means 5 for storing a term that becomes a keyword related to the term in the document 5, Keyword extraction means 7 for extracting a plurality of keywords that are related to the terms in the material from the keyword storage means 5 using the terms in the material extracted by the term extraction means 3; Topics word storage means 9 for storing topics words related to the keywords, A topic word extraction unit 11 that extracts a topic word related to the keyword from the topic word storage unit 9 using a plurality of keywords extracted by the keyword extraction unit 7; A search term candidate extraction unit 13 for extracting a search term candidate on a page having a document from the topic word extracted by the topic word extraction unit 11 and the plurality of keywords extracted by the keyword extraction unit 7; Search term candidate display means 17 for displaying the search term candidates extracted by the search term candidate extraction means 13 on the display unit 15;
  • the search term input means 19 which receives input indicating that it is a search term among the search term candidates displayed on the
  • FIG. 11 is a conceptual diagram (block diagram) for explaining an example of use of the retrieval material information storage device of the present invention.
  • the basic database (DB) includes a content DB, a customer DB, a log DB, and a DB that stores other information.
  • These databases are connected to an engine called an interactive pro framework through an interface.
  • This engine can exchange information with various terminals (for example, a PC tablet, a mobile terminal, and a mobile phone) via an application programming interface (API).
  • the engine can exchange information with control programs and applications in the client, HTML data, moving image data, power point data, PDF data, document data, and database management software.
  • This engine is synchronized with the server (cloud) so that information can be exchanged.
  • information can be exchanged with various databases and software including BI (business intelligence), CRM (customer relationship management), and DWH (data warehouse) via the server.
  • BI business intelligence
  • CRM customer relationship management
  • DWH data warehouse
  • the present invention can be used in the information providing industry.

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Abstract

【解決課題】 資料の各頁についての検索用語の候補を適切に提案できるシステムを提供する。 【解決手段】 用語抽出手段3と,キーワード記憶手段5と,キーワード抽出手段7と,トピックス語記憶手段9と,トピックス語抽出手段11と,検索用語候補抽出手段13と,検索用語候補表示手段17と,検索用語入力手段19と,資料検索情報記憶手段21と,を含む検索用資料情報記憶装置。

Description

検索用資料情報記憶装置
 本発明は,検索用資料情報記憶装置に関する。より詳しく説明すると,本発明は,プレゼンテーション資料の各頁を効果的に検索できるように,各頁と関連する検索用語を効果的に提案し,その上で各頁に関する情報と,各頁に関する検索用語とを関連付けて記憶させることができる,検索用資料情報記憶装置に関する。
 特開2019-16355号公報には,検索情報管理装置,検索情報管理方法及び検索情報管理プログラムが開示されている。このように,各種資料には,検索を行うための検索用語が紐づけられていることが多い。ユーザは,検索用語を用いることで,適切な資料を探すことができる。一方,各資料に付される検索用語は,必ずしも検索にふさわしいものではないので,検索にふさわしい検索用語を提案し,ユーザの意向を踏まえることができるようにすることが望ましい。
特開2019-16355号公報
 本発明は,資料の各頁についての検索用語の候補を適切に提案できるシステムを提供することを目的とする。本発明は,資料の各頁を効果的に検索できるように,その上で各頁に関する情報と,各頁に関する検索用語とを関連付けて記憶させることができる,検索用資料情報記憶装置を提供することを目的とする。
 本発明は,基本的には,資料の各ページに含まれる用語をキーワードとして抽出し,キーワードと関連するトピック語を抽出したうえで,評価の高いトピック語を表示することで,資料の各ページにふさわしい検索用語の候補を提案できるという知見に基づく。
 本発明は,検索用資料情報記憶装置に関する。
 この装置は,コンピュータによる処理装置であって,用語抽出手段3と,キーワード記憶手段5と,キーワード抽出手段7と,トピックス語記憶手段9と,トピックス語抽出手段11と,検索用語候補抽出手段13と,検索用語候補表示手段17と,検索用語入力手段19と,資料検索情報記憶手段21と,を含む。各手段は,コンピュータによる手段であり,ハードウェアとソフトウェアの協働により達成される。
 用語抽出手段3は,資料のある頁に含まれる用語である資料中用語を抽出するための手段である。
 キーワード記憶手段5は,資料中用語と関連するキーワードとなる用語を記憶するための手段である。
 キーワード抽出手段7は,用語抽出手段3が抽出した資料中用語を用いて,キーワード記憶手段5から,資料中用語と関連するキーワードとなるものを複数抽出するための手段である。
 トピックス語記憶手段9は,キーワードと関連するトピックス語を記憶するための手段である。
 トピックス語抽出手段11は,キーワード抽出手段7が抽出した複数のキーワードを用いて,トピックス語記憶手段9から,キーワードと関連するトピックス語を抽出するための手段である。
 検索用語候補抽出手段13は,トピックス語抽出手段11が抽出したトピックス語及びキーワード抽出手段7が抽出した複数のキーワードから,資料のある頁の検索用語の候補を抽出するための手段である。
 検索用語候補表示手段17は,検索用語候補抽出手段13が抽出した検索用語の候補を,表示部15に表示させるための手段である。
 検索用語入力手段19は,表示部15に表示された検索用語の候補のうち検索用語である旨の入力を受け取るための手段である。
 資料検索情報記憶手段21は,検索用語入力手段19により入力された検索用語と,資料のある頁に関する情報とを関連付けて記憶するための手段である。
 上記の検索用資料情報記憶装置は,
 さらに,カテゴリー語記憶手段25と,カテゴリー語抽出手段27とを有してもよい。
 カテゴリー語記憶手段25は,トピックス語と関連するカテゴリー語を記憶するための手段である。
 カテゴリー語抽出手段27は,トピックス語抽出手段11が抽出したトピックス語を用いて,カテゴリー語記憶手段25から,トピックス語と関連するカテゴリー語を抽出するための手段である。
 そして,この検索用資料情報記憶装置の検索用語候補表示手段17は,さらに,カテゴリー語抽出手段27が抽出したカテゴリー語を検索用語の候補の一つとして抽出する。
 上記の検索用資料情報記憶装置は,
 キーワード記憶手段5が,複数のキーワードと,それぞれのキーワードのスコアとを関連付けて記憶し,
 キーワード抽出手段7が,複数のキーワードとともに,それぞれのキーワードのスコアを抽出するものであってもよい。
 上記の検索用資料情報記憶装置は,
 トピックス語記憶手段9が,トピックス語と,それぞれのトピックス語のスコアとを関連付けて記憶し,
 トピックス語抽出手段11が,キーワード抽出手段7が抽出した複数のキーワードのうちスコアが高い所定個(1個又は2個以上)をトピックス語有力候補とし,トピックス語記憶手段9から所定個(1個又は2個以上)のトピックス語有力候補と関連するトピックス語を抽出し,
 検索用語候補抽出手段13が,
  キーワード抽出手段7が抽出した複数のキーワードのうちスコアが高い所定個(1個又は2個以上)を検索用語の候補として抽出するとともに,キーワードのスコア及びトピックス語のスコアを用いて,トピックス語抽出手段11が抽出したトピックス語から所定個(1個又は2個以上)を検索用語の候補を抽出するものであってもよい。
 上記の検索用資料情報記憶装置は,
 検索用語候補表示手段17が,
  表示部15に,検索用語の候補として抽出された所定個(1個又は2個以上)のキーワード及び検索用語の候補として抽出された所定個(1個又は2個以上)のトピックス語を,検索用語の候補として表示するとともに,
  キーワード抽出手段7が抽出した複数のキーワードのうち検索用語の候補として抽出されなかったもの,及びトピックス語抽出手段11が抽出したトピックス語のうち検索用語の候補として抽出されなかったものを検索用語の予備候補として表示し,
 検索用語入力手段19が,
 検索用語の予備候補について,検索用語とする旨の入力を受け取った場合は,検索用語の予備候補を検索用語とし,
 検索用語の候補として表示されたものについては,検索用語としない旨の入力を受け取ったものを除いて,検索用語とするものであってもよい。
 本発明は,
 コンピュータを
 資料のある頁に含まれる用語である資料中用語を抽出する用語抽出手段3,
 資料中用語と関連するキーワードとなる用語を記憶するキーワード記憶手段5,
 用語抽出手段3が抽出した資料中用語を用いて,キーワード記憶手段5から,資料中用語と関連するキーワードとなるものを複数抽出するキーワード抽出手段7,
 キーワードと関連するトピックス語を記憶するトピックス語記憶手段9,
 キーワード抽出手段7が抽出した複数のキーワードを用いて,トピックス語記憶手段9から,キーワードと関連するトピックス語を抽出するトピックス語抽出手段11,
 トピックス語抽出手段11が抽出したトピックス語及びキーワード抽出手段7が抽出した複数のキーワードから,資料のある頁の検索用語の候補を抽出する,検索用語候補抽出手段13,
 検索用語候補抽出手段13が抽出した検索用語の候補を,表示部15に表示させる検索用語候補表示手段17,
 表示部15に表示された検索用語の候補のうち検索用語である旨の入力を受け取る,検索用語入力手段19,及び
 検索用語入力手段19により入力された検索用語と,資料のある頁に関する情報とを関連付けて記憶する資料検索情報記憶手段21,
 として機能させるための検索用資料情報記憶用プログラムやそのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体をも提供する。
 本発明は,資料の各ページについての検索用語の候補を適切に提案できるシステムを提供できる。本発明は,資料の各頁を効果的に検索できるように,その上で各頁に関する情報と,各頁に関する検索用語とを関連付けて記憶させることができる,検索用資料情報記憶装置を提供できる。 
図1は,本発明の検索用資料情報記憶装置を説明するためのブロック図である。 図2は,コンピュータの基本構成を示すブロック図である。 図3は,本発明のシステム例を示す概念図である。 図4は,プレゼンテーション資料のある頁の例である。 図5は,キーワード記憶手段の記憶例を示す概念図である。 図6は,トピックス語記憶手段の記憶例を示す概念図である。 図7は,カテゴリー語記憶手段の記憶例を示す概念図である。 図8は,抽出された(カテゴリー語),トピックス語,キーワード,及び資料中用語を示す概念図である。 図9は,表示画面の例である。 図10は,本発明の検索用資料情報記憶装置の使用例を説明するためのフローチャートである。 図11は,本発明の検索用資料情報記憶装置の使用例を説明するための概念図である。
 以下,図面を用いて本発明を実施するための形態について説明する。本発明は,以下に説明する形態に限定されるものではなく,以下の形態から当業者が自明な範囲で適宜修正したものも含む。
 図1は,本発明の検索用資料情報記憶装置を説明するためのブロック図である。この装置は,コンピュータによる処理装置である。コンピュータは,携帯端末,デスクトップ型パーソナルコンピュータ,及びサーバのいずれか又は2つ以上の組み合わせであってもよい。これらは通常インターネット(イントラネット)等により情報の授受を行うことができるように接続されている。一部の機能をいずれかのコンピュータにもたせるなど,複数のコンピュータを用いて,機能を分担してもよい。
 図2は,コンピュータの基本構成を示すブロック図である。この図に示されるように,コンピュータは,入力部31,出力部33,制御部35,演算部37及び記憶部39を有しており,各要素は,バス41などによって接続され,情報の授受を行うことができるようにされている。例えば,記憶部には,制御プログラムが記憶されていてもよいし,各種情報が記憶されていてもよい。入力部から所定の情報が入力された場合,制御部は,記憶部に記憶される制御プログラムを読み出す。そして,制御部は,適宜記憶部に記憶された情報を読み出し,演算部へ伝える。また,制御部は,適宜入力された情報を演算部へ伝える。演算部は,受け取った各種情報を用いて演算処理を行い,記憶部に記憶する。制御部は,記憶部に記憶された演算結果を読み出して,出力部から出力する。このようにして,各種処理が実行される。この各種処理を実行するものが,各手段である。
 図3は,本発明のシステム例を示す概念図である。図3に示されるように,本発明のシステム(本発明の装置を含むシステム)は,インターネット又はイントラネット43と接続された携帯端末45と,インターネット又はイントラネット43に接続されたサーバ47とを含むものであってもよい。もちろん,単体のコンピュータや携帯端末が,本発明の装置として機能してもよいし,複数のサーバが存在してもよい。
 検索用資料情報記憶装置1は,ユーザが欲しい情報を検索しやすいように,プレゼンテーション資料の各頁を読み出すための情報(例えば,プレゼンテーション資料の識別番号と頁番号)と,その頁に関連する1又は複数の検索用語とが関連付けて記憶する。検索用資料情報記憶装置1は,いずれかの端末装置,コンピュータ(又はサーバ)の記憶部(記憶装置)を含んでもよい。また,検索用資料情報記憶装置は,データベースとデータベース管理ソフトを含んでもよい。検索用資料情報記憶装置において,検索用語ごとに,プレゼンテーション資料の頁のランク付けやスコアリングがなされていてもよい。たとえば,複数の頁について,糖尿病という検索用語と関連付けて記憶されている場合を考える。この場合,糖尿病という検索用語について,最もランクの高い頁,次にランクの高い頁,糖尿病という検索用語について,最もスコアの高い頁,次にスコアの高い頁といった情報も,記憶部に記憶されていてもよい。
 図1に示されるように,検索用資料情報記憶装置1は,用語抽出手段3と,キーワード記憶手段5と,キーワード抽出手段7と,トピックス語記憶手段9と,トピックス語抽出手段11と,検索用語候補抽出手段13と,検索用語候補表示手段17と,検索用語入力手段19と,資料検索情報記憶手段21とを含む。各手段は,コンピュータによる手段であり,ハードウェアとソフトウェアの協働により,各処理を達成する。
 用語抽出手段3は,資料のある頁に含まれる用語である資料中用語を抽出するための手段である。資料の例は,いわゆるプレゼンテーション資料である。プレゼンテーション資料のフォーマットは特に限定されない。プレゼンテーション用ソフトウェアの例は,マイクロソフト(登録商標)パワーポイント(登録商標),キングソフト(登録商標)キングソフトオフィス(登録商標),アパッチ(登録商標)オープンオフィスインプレス(登録商標),キーノート(登録商標),ロータス・フリーランス(登録商標),イラストレータ(登録商標),PDF(登録商標)及びプレツィ(登録商標)である。資料の例は,例えば,これらのプレゼンテーション用ソフトウェアのいずれかで作成された資料である。プレゼンテーション用ソフトウェアは,例えば,画面などの表示部に,頁ごとにその内容を表示することができるソフトウェアである。
 図4は,プレゼンテーション資料のある頁の例である。図4に示されるように,プレゼンテーション資料には,作成者が入力した複数のテキストが含まれている。ユーザは,複数の文字を視認できる。一方,コンピュータは,ユーザが入力したテキストやテキストに関する入力情報(文字の大きさ,文字の色,アニメーションの有無)といった情報をテキストと共に記憶している。用語抽出手段3の好ましい例は,テキストを抽出する際に,テキストに関する入力情報(文字の大きさ,文字の色,アニメーションの有無)に応じて,テキストの評価(スコア)を付与するものである。例えば,文字が大きいほど,プレゼンテーション資料の内容を示すものであることが多いため,高いスコアが付与される。また,例えば,赤色系の文字の色の場合やアニメーションが付されているテキストも,プレゼンテーション資料の内容を示すものであることが多いため,高いスコアが付与される。用語抽出手段3は,テキストと関連した効果についての評価(スコア)を記憶しておき,用語を抽出する際に,テキスト関連スコアとして読み出して,後述するスコアを算出する際に,他のスコアと加算又は乗算し,評価を行えばよい。
 一方,用語抽出手段3自体は,公知である。プレゼンテーション資料は,複数のテキスト情報を有している。そして,プレゼンテーション資料は,例えば,サーバ(又はコンピュータ内の)記憶部に記憶されている。用語抽出手段3は,記憶されているプレゼンテーション資料の各頁を読み出し,各頁に含まれるテキストを読み出す。そして,用語抽出手段3は,読み出したテキストを品詞解析する。この際,記憶部には,例えば,品詞データベースが存在し,各種用語とその品詞が記憶されている。この際,記憶部には,用途に応じて,各種用語の検索用語としてのスコアもともに記憶されていてもよい。例えば,検索用資料情報記憶装置が製薬メーカ,MR(医薬情報担当者),MS(医薬品卸)向けであれば,各種疾患名が一般的な名詞に比べて高いスコアが割り振られていてもよい。また,各種薬剤名や有効成分が,疾患名より低いものの,一般的な名詞に比べて高いスコアが割り振られていてもよい。そして,用語抽出手段3は,テキストに含まれている用語(特に名詞)を抽出し,その頻度や,記憶部に記憶されている用語のスコアを用いて,1又は複数の資料中用語を抽出すればよい。例えば,用語抽出手段3が,ある頁から,用語A,用語B及び用語Cを抽出し,用語Cが2回登場し,用語A及びBは1回登場し,記憶部に記憶された用語A,B及びCのそのスコアがそれぞれ5,50,及び40であった場合,用語A,B及びCのスコアをそれぞれ5,50及び80とすればよい。例えば,資料中用語の抽出数が2と設定されていた場合,用語抽出手段3は,用語C及びBを資料中用語として抽出すればよい。そして,抽出された資料中用語(用語C及びB)は,その頁を読み出すことができるページに関する情報と関連付けて,記憶部に記憶される。すると,その頁と共に,用語C及びBを読み出すことができることとなる。用語抽出手段3の別の例は,プレゼンテーションのある頁のうち最も大きなフォントが用いられている部分を識別するものである。そして,最も大きなフォントが用いられている部分に含まれる資料中用語に対し,所定の係数を付与するものである。係数(第1の係数:a)は記憶部に記憶されていればよい。用語抽出手段3は,最も大きなフォントが用いられている部分に含まれる資料中用語とともに,第1の係数を記憶部に記憶する。また,用語抽出手段3は,資料中用語と共に,フォントの大きさに応じた係数(第2の係数:a)も記憶部に記憶してもよい。
 キーワード記憶手段5は,資料中用語と関連するキーワードとなる用語を記憶するための手段である。キーワード記憶手段5は,記憶部と,記憶部から情報を読み出すための要素(例えば制御プログラム)により実現されればよい。キーワードとは,各頁を検索する際に,複数の資料中用語ばかりではなく,それらに関連する用語を検索用語とすることで,各頁を検索しやすくするための用語である。これにより各頁と関連して記憶される検索用語が少なくなり,迅速に検索できるようになる。もっとも資料中用語がそのままキーワードであることもある。キーワードは,資料中用語に関する第1の変換語といえる。キーワードは,複数種類の資料中用語から,検索に用いることがふさわしいある用語を選んだものであってもよい。
 資料中用語は,プレゼンテーションに含まれている用語である。このため,資料中用語は,必ずしも,検索用語と一致しない又は検索用語としてはふさわしくない場合もある。例えば,ob遺伝子やob/obマウスという用語が,プレゼンテーションに含まれていたとする。これは,肥満遺伝子(及び肥満症,肥満症実験動物)と関連している。このため,キーワード記憶手段5は,資料中用語であるob遺伝子やob/obマウスと関連して,そのキーワードである肥満遺伝子(及び肥満症,肥満症実験動物)を記憶する。
 キーワード記憶手段5が存在するため,各頁と関連付けて記憶される検索用語が統一した用語となる。このため,検索を行った際に,迅速に関連ページを読み出すことができることとなる。
 図5は,キーワード記憶手段の記憶例を示す概念図である。図5に示されるように,キーワード記憶手段は,複数の資料中用語のそれぞれに対し,1又は複数のキーワードを関連付けて記憶するとともに,それぞれのキーワードについてスコア(このスコアをbとする)を関連付けて記憶している。このスコアは,検索に用いられる用語としてふさわしいものほど高くなるようにあらかじめ入力されていることが好ましい。
 キーワード抽出手段7は,用語抽出手段3が抽出した資料中用語を用いて,キーワード記憶手段5から,資料中用語と関連するキーワードとなるものを複数抽出するための手段である。キーワード記憶手段5は,資料中用語と関連してキーワードとなる用語を記憶している。このため,キーワード抽出手段7は,資料中用語を用いて,キーワード記憶手段5から,資料中用語と関連するキーワードとなる用語を読み出すことができる。ある頁から,通常,資料中用語が複数抽出される。このため,ある頁に関しキーワードとなる用語は,通常複数抽出される。また,資料中用語と関連するキーワードとなる用語も通常複数である(それぞれスコアが割り振られていてもよい。)。このため,ある頁に関しキーワードとなる用語は,通常複数抽出される。なお,資料中用語が,キーワードとなる用語の場合も当然存在する。つまり,資料中用語がそのままキーワードとして抽出されてもよい。キーワード抽出手段7は,記憶部に記憶される資料中用語の係数及びキーワードのスコアを用いて,それぞれのキーワードのスコアを評価してもよい。キーワードのスコアの例は,a×a×bである。スコアを算出するためには,記憶部に上記の演算を行うための制御プログラムが記憶されているので,制御部は,その制御プログラムを読み出すとともに,記憶部に記憶された各係数及びスコアを読み出して,演算部にa×a×bを求める演算を行わせ,記憶部に演算結果を記憶させればよい。また,資料中用語の登場頻度(この係数をa21とする)や,複数種類の資料中用語からある特定のキーワードが抽出された場合の加算係数(この係数をa22とする)を記憶部に記憶させておき,a×a×a21×a22×bを求めることで,キーワードのスコアを求め,記憶部に記憶させてもよい。その他,ある頁に含まれる強調色には強い係数を与えるようにしてもよい。この場合,頁から用語の色を分析する手段と,色ごとの係数を記憶する記憶部とを有しており,分析した用語の色を用いて,記憶部からその色に関する係数を読み出せばよい。なお,キーワードのみならずトピックス語及びカテゴリー語も基本的には同様に,様々な要素について係数やスコアを記憶させておき,それを読み出して,乗算又は加算等を行いスコアを求めて,それぞれの語のスコアを記憶し,比較することで,優位な候補を求めればよい。
 トピックス語記憶手段9は,キーワードと関連するトピックス語を記憶するための手段である。トピックス語記憶手段9は,記憶部と,記憶部から情報を読み出すための要素(例えば制御プログラム)により実現されればよい。
 例えば,トピックス語記憶手段には,肥満遺伝子,肥満症,肥満症実験動物というキーワードと関連して,肥満というトピックス語が記憶されていればよい。トピックス語は,複数のキーワードをさらに統一した用語や上位概念化した用語であってもよい。トピックス語を用いることで,検索をより迅速に行うことができることとなる。トピックス語の例は,疾患名,薬剤名,有効成分名及び製薬企業名である。つまり,トピックス語は,資料中用語に関する第2の変換語といえる。トピックス語は,複数種類のキーワードについて,検索に用いることがふさわしい用語を割り振った用語であってもよい。また,トピックス語は,メッセージに関するものであってもよい。
 トピックス語抽出手段11は,キーワード抽出手段7が抽出した複数のキーワードを用いて,トピックス語記憶手段9から,キーワードと関連するトピックス語を抽出するための手段である。
 トピックス語記憶手段9には,キーワードと関連するトピックス語が記憶されている。このため,トピックス語抽出手段11は,キーワード抽出手段7が抽出した複数のキーワードを用いて,トピックス語記憶手段9から,キーワードと関連するトピックス語を抽出する。
 図6は,トピックス語記憶手段の記憶例を示す概念図である。図6に示されるように,トピックス語記憶手段は,複数のキーワードのそれぞれに対し,1又は複数のトピックス語を関連付けて記憶するとともに,それぞれのトピックス語についてスコアを関連付けて記憶している。このスコアは,検索に用いられる用語としてふさわしいものほど高くなるようにあらかじめ入力されていることが好ましい。
 検索用語候補抽出手段13は,トピックス語抽出手段11が抽出したトピックス語及びキーワード抽出手段7が抽出した複数のキーワードから,資料のある頁の検索用語の候補を抽出するための手段である。
 例えば,ある頁と関連するとされたトピックス語が1又は複数記憶部に記憶されている。また,ある頁と関連するとされた複数のキーワードが記憶されている。
 制御プログラムが,例えば,トピックス語は全て検索用語の候補とし,キーワードは数個(例えば,表示部に表示するサイズを考慮して4個)検索用語の候補とするという制御を行う場合は,検索用語候補抽出手段13は,読み出したトピックス語を全て検索用語の候補とし,キーワードのうち4個を検索用語の候補とする。
 なお,キーワード記憶手段5が,複数のキーワードと,それぞれのキーワードのスコアとを関連付けて記憶し,キーワード抽出手段7が,複数のキーワードとともに,それぞれのキーワードのスコアを抽出するものであってもよい。この場合,例えば,スコアの高いキーワードが検索用語の候補として抽出される。
 トピックス語記憶手段9が,トピックス語と,それぞれのトピックス語のスコアとを関連付けて記憶し,トピックス語抽出手段11が,キーワード抽出手段7が抽出した複数のキーワードのうちスコアが高い所定個(1個又は2個以上)をトピックス語有力候補とし,トピックス語記憶手段9から所定個のトピックス語有力候補と関連するトピックス語を抽出するようにしてもよい。
 上記の検索用資料情報記憶装置は,
 さらに,カテゴリー語記憶手段25と,カテゴリー語抽出手段27とを有してもよい。
 カテゴリー語記憶手段25は,トピックス語と関連するカテゴリー語を記憶するための手段である。
 カテゴリー語抽出手段27は,トピックス語抽出手段11が抽出したトピックス語を用いて,カテゴリー語記憶手段25から,トピックス語と関連するカテゴリー語を抽出するための手段である。カテゴリー語は,資料中用語に関する第3の変換語といえる。カテゴリー語は,複数種類のトピックス語について,カテゴリー検索に用いることがふさわしいある用語を選んだものであってもよい。カテゴリー語の例は,資料に興味があると考えられる対象を示すものであってもよい。例えば,資料のある頁がMR用のある糖尿病用の薬剤ものであれば(これは例えばトピックス語と関連して記憶されていればよい),カテゴリー語の例は,「MR」,「糖尿病」,「医薬」といったものでもよい。また,資料のある頁が,銀行の行員向けの経理情報であれば,カテゴリー語の例は,行員といったものでもよいし,「行員」及び「経理」といったものであってもよい。さらに,カテゴリー語は,製品に関する情報であってもよい。そして,この検索用資料情報記憶装置の検索用語候補表示手段17は,さらに,カテゴリー語抽出手段27が抽出したカテゴリー語を検索用語の候補の一つとして抽出する。図7は,カテゴリー語記憶手段の記憶例を示す概念図である。カテゴリー語記憶手段は,複数のトピックス語のそれぞれに対し,1又は複数のカテゴリー語を関連付けて記憶するとともに,それぞれのカテゴリー語についてスコアを関連付けて記憶している。このスコアは,検索に用いられる用語としてふさわしいものほど高くなるようにあらかじめ入力されていることが好ましい。
 図8は,抽出された(カテゴリー語),トピックス語,キーワード,及び資料中用語を示す概念図である。
 検索用語候補抽出手段13は,キーワード抽出手段7が抽出した複数のキーワードのうちスコアが高い所定個(1個又は2個以上)を検索用語の候補として抽出してもよい。また,検索用語候補抽出手段13は,キーワードのスコア及びトピックス語のスコアを用いて,トピックス語抽出手段11が抽出したトピックス語から所定個(1個又は2個以上)を検索用語の候補を抽出するものであってもよい。例えば,トピックス語記憶手段9が,トピックス語と,それぞれのトピックス語のスコアとを関連付けて記憶している。また,キーワード記憶手段5が,複数のキーワードと,それぞれのキーワードのスコアとを関連付けて記憶している。あるトピックス語は,もととなるキーワードが存在する。つまり,トピックス語は,キーワードを用いて読み出されたものである。トピックス語は,常に1又は複数のキーワードと関連があることとなる。この場合,検索用語候補抽出手段13は,トピックス語記憶手段9からあるトピックス語に関するスコアを読み出すとともに,キーワード記憶手段5からトピックス語が抽出されるもととなった各キーワードのスコアを読み出す。そして,例えば,検索用語候補抽出手段13は,あるトピックス語についてキーワードが複数存在する場合は,演算部に各キーワードのスコアを合計させるとともに,トピックス語のスコアとキーワードのスコア(又はキーワードの合計したスコア)を乗算させる。このようにして,トピックス語に関する集計後のスコアを求め,記憶部に記憶させる。検索用語候補抽出手段13は,複数のトピックス語について,集計後のスコアを読み出し,演算部に比較させ,所定個(1個又は2個以上)のトピックス語を抽出する。このようにして,トピックス語を抽出する数が決まっている場合であっても,検索用語候補抽出手段13は,所定の数のトピックス語を抽出できる。
 検索用語候補表示手段17は,検索用語候補抽出手段13が抽出した検索用語の候補を,表示部15に表示させるための手段である。
 検索用語候補表示手段17は,
  表示部15に,検索用語の候補として抽出された所定個(1個又は2個以上)のキーワード及び検索用語の候補として抽出された所定個(1個又は2個以上)のトピックス語を,検索用語の候補として表示するとともに,
  キーワード抽出手段7が抽出した複数のキーワードのうち検索用語の候補として抽出されなかったもの,及びトピックス語抽出手段11が抽出したトピックス語のうち検索用語の候補として抽出されなかったものを検索用語の予備候補として表示し,
 検索用語入力手段19が,
 検索用語の予備候補について,検索用語とする旨の入力を受け取った場合は,検索用語の予備候補を検索用語とし,
 検索用語の候補として表示されたものについては,検索用語としない旨の入力を受け取ったものを除いて,検索用語とするものであってもよい。
 資料検索情報記憶手段21は,検索用語入力手段19により入力された検索用語と,資料のある頁に関する情報とを関連付けて記憶するための手段である。
 本発明の装置は,さらにプレゼンテーション資料の種類に応じて,コンテンツタイプの候補を表示し,コンテンツのタイプをプレゼンテーションの各頁(又はプレゼンテーション自体)と関連させて記憶するものであってもよい。この場合,本発明の装置は,記憶部に記憶されるプレゼンテーションのフォーマット(パワーポイント(登録商標),PDF(登録商標),ワード(登録商標)など)を読み出す。本発明の装置は,読み出したフォーマットに含まれるテキストを読み出す。本発明の装置は,コンテンツ分析用の用語を記憶したコンテンツ分析用の用語データベースを含む。そして,本発明の装置は,コンテンツ分析用の用語データベースに格納された用語を用いて,コンテンツのタイプを分析する。例えば,資料がPDF(登録商標)であり,「添付文書」というテキストが比較的初めに存在する場合,その資料のコンテンツタイプの候補として「添付文書」を抽出する。そして,表示部に,コンテンツタイプとして「添付文書」を表示し,ユーザから承認が入力された場合に,その資料と関連して,コンテンツタイプに関し「添付文書」を記憶する。
 図9は,表示画面の例である。この例では,表示画面の上半分部分にプレゼンテーション資料のある頁が表示されている。そして,検索用語の候補については,採用及び不採用のアイコン(チェックボックス)とともに各検索用語の候補が表示されている。検索用語の候補は,図9の例では,左からカテゴリー語,トピックス語,及びキーワードの順に並べられている。資料中用語についても表示部に表示されてもよい。図9の例では,検索用語候補抽出手段13が検索用語として抽出した用語については,採用のチェックボックスに印がつけられている。表示画面の下部には,承認ボタンがあり,ユーザが承認ボタンを用いて,コンピュータ(端末)に承認指示を入力すると,検索用語の候補が承認される。コンピュータから入力を受けた装置1は,記憶部に,プレゼンテーションのある頁に関して,承認された検索用語(及びそれぞれの検索用語のスコア)と関連させて記憶する。
 検索用語入力手段19は,表示部15に表示された検索用語の候補のうち検索用語である旨の入力を受け取るための手段である。図9の例では,チェックボックスによる入力が,検索用語入力手段19として機能する。ユーザが,採用状態にある検索用語の候補を不採用とする入力を行った場合,例えば,不採用のチェックボックスに印が入力される。チェックボックスからの不採用の入力を受け取った装置1は,指示された検索用語の候補を不採用状態とする。そして,ユーザが承認ボタンを用いて,コンピュータ(端末)に承認指示を入力すると,検索用語の候補が不採用とされる。なお,装置1は,不採用とされた検索用語の候補をスコアを下げたうえで(例えばスコアを半分にしたうえで),上記の頁と関連した検索用語として記憶するようにしてもよい。検索用語候補抽出手段13が検索用語として抽出しなかった用語については,不採用のチェックボックスに印がつけられている(又は,いずれのチェックボックスに印がつけられていない)。ユーザが,不採用状態にある検索用語の候補を採用とする入力を行った場合,例えば,採用のチェックボックスに印が入力される。チェックボックスからの採用の入力を受け取った装置1は,指示された検索用語の候補を採用状態とする。そして,ユーザが承認ボタンを用いて,コンピュータ(端末)に承認指示を入力すると,検索用語の候補が採用とされる。つまり,その検索用語が,ある頁の検索用語として,頁と関連して記憶されることとなる。この際に,ユーザが選択した検索用語であるから,スコアに加点又は乗算した状態で,その検索用語を記憶してもよい。
 図10は,本発明の検索用資料情報記憶装置の使用例を説明するためのフローチャートである。つまり,この図は,検索用資料情報記憶装置を用いた検索用資料情報記憶方法を説明するための図である。図中Sはステップ(工程)を意味する。
 ユーザがプレゼンテーション資料を作成する(S101)。すると,ユーザの端末又はコンピュータは,記憶部(又はサーバの記憶部)に,プレゼンテーション資料を記憶する。
 装置1は,プレゼンテーション資料の各頁について,その頁に含まれる用語である資料中用語を抽出する(S102)。この際,装置1は,資料中用語にスコアを付与してもよい。例えば,資料中用語の登場頻度が高い場合や,太字,色つき文字,アニメーション等を伴う場合,あらかじめ加点について登録しておき,登録した加点情報を用いて,資料中用語にスコアを付与してもよい。また,装置1は,資料中用語の辞書を有しており,辞書には,様々な資料中用語について,資料中用語とスコアとを関連付けて記憶しており,装置1は,資料中用語のスコアを読み出してもよい。そのうえで,辞書に存在する資料中用語のスコアと,加点に関するスコアとを用いて(例えば加算又は乗算して),資料中用語のスコアを求めてもよい。この場合,資料中用語の数をあらかじめ設定している場合は,スコアの高いものを資料中用語としてもよい。
 装置1は,抽出された1又は複数の資料中用語を用いて,記憶部から,資料中用語と関連するキーワードとなるものを複数抽出する(S103)。記憶部は,資料中用語と関連するキーワードとなる用語を記録している。このため,装置1は,資料中用語を用いることで,それと関連するキーワードを記憶部から抽出することができる。この際,キーワードごとに検索用語としてのスコアが付与されていてもよい。また,同じキーワードが,異なる資料中用語から選択された場合,そのキーワードが検索用語となる可能性が高いことから,加点対象とされてもよい。その場合,キーワードの頻度が高いことに関する加点を登録しておき,キーワードの重複回数に応じた加点を読み出して,スコアと加算又は乗算してもよい。このようにして複数のキーワード(及びそれぞれのキーワードのスコア)が求められる。
 装置1は,複数のキーワードを用いて,記憶部から,キーワードと関連するトピックス語を抽出する(S104)と,この処理は,キーワードの抽出工程と同様である。
 装置1は,抽出されたトピックス語を用いて,記憶部から,トピックス語と関連するカテゴリー語を抽出してもよい(S105)。この工程は,任意の工程である。
 装置1は,トピックス語,複数のキーワード(及びカテゴリー語)から,資料のある頁の検索用語の候補を抽出する(S106)。装置1は,あらかじめ検索用語の候補を抽出するための制御指令が記憶されており,その制御指令に従って,トピックス語,複数のキーワード(及びカテゴリー語)から,資料のある頁の検索用語の候補を抽出すればよい。制御指令の例は,複数のキーワードのうちスコアが高い4つ,トピックス語のうちスコアが高い2つ(,及び全てのカテゴリー語)を,検索用語の候補として抽出するというものである。このようにして,自動的にプレゼンテーション資料のある頁についての検索用語の候補が抽出される。なお,記憶部は,ある頁の検索用語として,抽出された検索用語の候補を記憶してもよい。
 次に,ユーザに検索用語を承認又は決定させる場合,装置1は,抽出された検索用語の候補を,表示部に表示するようにしてもよい(S107)。この際,プレゼンテーションの対象頁(を小さくしたもの),検索用語の候補とされなかったトピックス語,複数のキーワード(及びカテゴリー語)も合わせて表示部に表示するようにしてもよい。その場合,ユーザが,検索用語を選択することができることとなる。
 ユーザが,そのまま承認した場合,端末は承認に関する入力を受け取り,装置1が抽出した検索用語の候補がそのままプレゼンテーション資料のある頁に関連した検索用語として記憶部に記憶されることとなる(S111)。
 一方,端末が,検索用語の候補を不採用とする入力を受け取った場合や,端末が検索用語の候補ではなかった用語を採用とする入力を受け取った場合,これらの修正を反映した検索用語の候補が,記憶部にある頁に関連した検索用語とされる(S121)。
 上記の修正を行った後に,ユーザが,承認した場合,端末は承認に関する入力を受け取り,修正後の検索用語の候補が,プレゼンテーション資料のある頁に関連した検索用語として記憶部に記憶されることとなる(S122)。
 本発明は,
 コンピュータを
 資料のある頁に含まれる用語である資料中用語を抽出する用語抽出手段3,
 資料中用語と関連するキーワードとなる用語を記憶するキーワード記憶手段5,
 用語抽出手段3が抽出した資料中用語を用いて,キーワード記憶手段5から,資料中用語と関連するキーワードとなるものを複数抽出するキーワード抽出手段7,
 キーワードと関連するトピックス語を記憶するトピックス語記憶手段9,
 キーワード抽出手段7が抽出した複数のキーワードを用いて,トピックス語記憶手段9から,キーワードと関連するトピックス語を抽出するトピックス語抽出手段11,
 トピックス語抽出手段11が抽出したトピックス語及びキーワード抽出手段7が抽出した複数のキーワードから,資料のある頁の検索用語の候補を抽出する,検索用語候補抽出手段13,
 検索用語候補抽出手段13が抽出した検索用語の候補を,表示部15に表示させる検索用語候補表示手段17,
 表示部15に表示された検索用語の候補のうち検索用語である旨の入力を受け取る,検索用語入力手段19,及び
 検索用語入力手段19により入力された検索用語と,資料のある頁に関する情報とを関連付けて記憶する資料検索情報記憶手段21,
 として機能させるための検索用資料情報記憶用プログラムやそのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体をも提供する。
 図11は,本発明の検索用資料情報記憶装置の使用例を説明するための概念図(ブロック図)である。この例では,基本データベース(DB)として,コンテンツDB,顧客DB,ログDB及びその他の情報を記憶するDBを含む。そして,これらのデータベースは,インターフェイスを介して,インタラクティブプロフレームワークとよばれるエンジンと接続されている。このエンジンは,アプリケーションプログラミングインタフェース(API)を介して各種端末(例えば,PCタブレット,携帯端末,携帯電話)と情報の授受を行うことができるようにされている。また,このエンジンは,クライアント内の制御プログラムやアプリケーション,HTMLデータ,動画データ,パワーポイントデータ,PDFデータ,書類データ,データベース管理ソフト,と情報の授受を行うことができるようにされている。また,このエンジンは,サーバ(クラウド)と同期がとられ,情報の授受を行うことができるようにされている。一方,図11の例では,このサーバを介して顧客のBI(ビジネスインテリジェンス),CRM(顧客関係管理),及びDWH(データウェアハウス)を含む各種データベース及びソフトウェアと情報の授受を行うことができるようにされている。
 本発明は,情報提供産業において利用されうる。
 1...検索用資料情報記憶装置
 3...用語抽出手段
 5...キーワード記憶手段
 7...キーワード抽出手段
 9...トピックス語記憶手段
 11...トピックス語抽出手段
 13...検索用語候補抽出手段
 15...表示部
 17...検索用語候補表示手段
 19...検索用語入力手段
 21...資料検索情報記憶手段
 23...検索用資料情報記憶装置
 25...カテゴリー語記憶手段
 27...カテゴリー語抽出手段
 

Claims (7)

  1.  資料のある頁に含まれる用語である資料中用語を抽出する用語抽出手段(3)と,
     資料中用語と関連するキーワードとなる用語を記憶するキーワード記憶手段(5)と,
     前記用語抽出手段(3)が抽出した資料中用語を用いて,前記キーワード記憶手段(5)から,前記用語抽出手段(3)が抽出した資料中用語と関連するキーワードを複数抽出するキーワード抽出手段(7)と,
     キーワードと関連するトピックス語を記憶するトピックス語記憶手段(9)と,
     前記キーワード抽出手段(7)が抽出した複数のキーワードを用いて,前記トピックス語記憶手段(9)から,前記キーワード抽出手段(7)が抽出したキーワードと関連するトピックス語を抽出するトピックス語抽出手段(11)と,
     前記トピックス語抽出手段(11)が抽出したトピックス語及び前記キーワード抽出手段(7)が抽出した複数のキーワードから,前記資料のある頁の検索用語の候補を抽出する,検索用語候補抽出手段(13)と,
     前記検索用語候補抽出手段(13)が抽出した検索用語の候補を,表示部(15)に表示させる検索用語候補表示手段(17)と,
     前記表示部(15)に表示された検索用語の候補のうち検索用語である旨の入力を受け取る,検索用語入力手段(19)と,
     前記検索用語入力手段(19)により入力された検索用語と,前記資料のある頁に関する情報とを関連付けて記憶する資料検索情報記憶手段(21)と,
     を有する,検索用資料情報記憶装置(23)。
  2.  請求項1に記載の検索用資料情報記憶装置であって,
     さらに,
     トピックス語と関連するカテゴリー語を記憶するカテゴリー語記憶手段(25)と,
     前記トピックス語抽出手段(11)が抽出したトピックス語を用いて,前記カテゴリー語記憶手段(25)から,前記トピックス語と関連するカテゴリー語を抽出するカテゴリー語抽出手段(27)と,
     を有し,
     前記検索用語候補表示手段(17)は,さらに,前記カテゴリー語抽出手段(27)が抽出したカテゴリー語を前記検索用語の候補の一つとして抽出する,
     検索用資料情報記憶装置。
  3.  請求項1に記載の検索用資料情報記憶装置であって,
     前記キーワード記憶手段(5)は,
     複数のキーワードと,それぞれのキーワードのスコアとを関連付けて記憶し,
     前記キーワード抽出手段(7)は,前記複数のキーワードとともに,それぞれのキーワードのスコアを抽出する,
     検索用資料情報記憶装置。
  4.  請求項3に記載の検索用資料情報記憶装置であって,
     前記トピックス語記憶手段(9)は,
      トピックス語と,それぞれのトピックス語のスコアとを関連付けて記憶し,
     前記トピックス語抽出手段(11)は,
      前記キーワード抽出手段(7)が抽出した複数のキーワードのうちスコアが高い所定個をトピックス語有力候補とし,前記トピックス語記憶手段(9)から前記所定個のトピックス語有力候補と関連するトピックス語を抽出し,
     検索用語候補抽出手段(13)は,
      前記キーワード抽出手段(7)が抽出した複数のキーワードのうちスコアが高い所定個を検索用語の候補として抽出するとともに,前記キーワードのスコア及びトピックス語のスコアを用いて,前記トピックス語抽出手段(11)が抽出したトピックス語から所定個を検索用語の候補を抽出する,
     検索用資料情報記憶装置。
  5.  請求項4に記載の検索用資料情報記憶装置であって,
     前記検索用語候補表示手段(17)は,
     前記表示部(15)に,
     前記検索用語の候補として抽出された所定個のキーワード及び前記検索用語の候補として抽出された所定個のトピックス語を,検索用語の候補として表示するとともに,
     前記キーワード抽出手段(7)が抽出した複数のキーワードのうち検索用語の候補として抽出されなかったもの,及びトピックス語抽出手段(11)が抽出したトピックス語のうち検索用語の候補として抽出されなかったものを検索用語の予備候補として表示し,
     前記検索用語入力手段(19)が,
     検索用語の予備候補について,検索用語とする旨の入力を受け取った場合は,検索用語の予備候補を検索用語とし,
     検索用語の候補として表示されたものについては,検索用語としない旨の入力を受け取ったものを除いて,検索用語とする,
     検索用資料情報記憶装置。
  6.  コンピュータを
     資料のある頁に含まれる用語である資料中用語を抽出する用語抽出手段(3),
     資料中用語と関連するキーワードとなる用語を記憶するキーワード記憶手段(5),
     前記用語抽出手段(3)が抽出した資料中用語を用いて,前記キーワード記憶手段(5)から,前記用語抽出手段(3)が抽出した前記資料中用語と関連するキーワードを複数抽出するキーワード抽出手段(7),
     キーワードと関連するトピックス語を記憶するトピックス語記憶手段(9),
     前記キーワード抽出手段(7)が抽出した複数のキーワードを用いて,前記トピックス語記憶手段(9)から,前記キーワードと関連するトピックス語を抽出するトピックス語抽出手段(11),
     前記トピックス語抽出手段(11)が抽出したトピックス語及びキーワード抽出手段(7)が抽出した複数のキーワードから,前記資料のある頁の検索用語の候補を抽出する,検索用語候補抽出手段(13),
     前記検索用語候補抽出手段(13)が抽出した検索用語の候補を,表示部(15)に表示させる検索用語候補表示手段(17),
     前記表示部(15)に表示された検索用語の候補のうち検索用語である旨の入力を受け取る,検索用語入力手段(19),及び
     前記検索用語入力手段(19)により入力された検索用語と,前記資料のある頁に関する情報とを関連付けて記憶する資料検索情報記憶手段(21),
     として機能させるための検索用資料情報記憶用プログラム。
  7.  請求項6に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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