JP4914430B2 - Concept search system and computer program - Google Patents
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Description
本発明は、あるデータベースに蓄積された検索対象文書群に対して、ベクトル演算を用いた概念検索を応用した検索システムであり、一般的な概念検索の欠点を補うものである。 The present invention is a search system that applies a concept search using a vector operation to a search target document group stored in a certain database, and compensates for the drawbacks of a general concept search.
(概念検索技術)
概念検索技術とは、以下のようなものである。すなわち、予め辞書作成用の文書から形態素解析などによって単語を切り出し、各単語に基本となるベクトルを付与して、辞書機能をなすベクトル群(ステムベクトル)を生成する。そのステムベクトルをもとにして、検索対象文書全体のベクトルを決定し、検索対象文書群から検索対象文書ベクトル群を生成する。その結果、検索対象文書は、各々一文書あたり一つのベクトルを持つこととなる。検索を実行する際には、検索のために入力した文章をステムベクトルに基づいて検索用文章ベクトルを生成し、その検索用文章ベクトルと検索対象文書ベクトル群との内積を演算し、内積値の高い検索対象文書から所定件数を出力させる。
この技術によれば、抽出したい対象を特定する文章(以下、「検索用文章」と記す)を自然文で入力すれば検索対象文書群から関連度の高い文書から順に所定件数を必ず出力させることが可能となり、キーワード検索による欠点を克服できる。
(Concept search technology)
The concept search technique is as follows. That is, a word is cut out from a dictionary creation document in advance by morphological analysis, and a basic vector is assigned to each word to generate a vector group (stem vector) having a dictionary function. Based on the stem vector, a vector of the entire search target document is determined, and a search target document vector group is generated from the search target document group. As a result, each search target document has one vector per document. When performing a search, a search text vector is generated based on the stem vector from the text input for the search, the inner product of the search text vector and the search target document vector group is calculated, and the inner product value is calculated. A predetermined number of documents are output from a high search target document.
According to this technology, if a sentence specifying a target to be extracted (hereinafter referred to as “search sentence”) is input as a natural sentence, a predetermined number of documents are always output in order from documents with a high degree of relevance. It is possible to overcome the drawbacks of keyword search.
この特許文献1には、更新または追加が頻繁に行われる動的な検索対象文書群であって、且つ一文書当たりの単語数が多い検索対象文書(具体的には技術情報や特許情報)に対し、概念検索を達成するための技術が開示されている。 This patent document 1 describes a search target document (specifically technical information and patent information) that is a dynamic search target document group that is frequently updated or added and that has a large number of words per document. On the other hand, a technique for achieving concept search is disclosed.
(類似検索)
上記の特許文献には、概念検索を行った結果として抽出された文書を用いて概念検索を連続して行う場合に、検索用文章の入力を省略可能な「類似検索」と定義された検索方法も開示されている。
(Similar search)
In the above-mentioned patent document, a search method defined as “similar search” that can omit the input of search text when performing concept search continuously using documents extracted as a result of concept search Is also disclosed.
検索用文章に同音多義語が含まれている場合には、検索者が必要としない文献に高得点がついてしまう。
同音多義語として、「ビッグバン」という用語があるが、もともとは天文学における用語であり、金融業界において比喩的に「金融ビッグバン」と使われるようになった。現在では、単に「ビッグバン」と称されることが多く、天文用語を連想する人の割合のほうが低いくらいとなっている。この「ビッグバン」が検索用文章に含まれている場合には、天文分野の技術文献と金融分野の技術文献とに高得点がつくこととなる。
When homonyms are included in the search sentence, a high score is given to a document that the searcher does not need.
There is the term “big bang” as a homonym, but it was originally an astronomy term, and it was used figuratively in the financial industry as “financial big bang”. Today, it is often referred to simply as the “Big Bang”, and the proportion of people who associate astronomy terms is lower. When this “big bang” is included in the text for search, a high score is obtained for technical documents in the astronomical field and technical documents in the financial field.
上記の問題は、類似検索を用いても解消されない。例えば、検索用文章に「ビッグバン」を含ませて概念検索を行って、金融工学の分野のある技術文献が抽出されたとする。その技術文献を特定して類似検索を行ったとしても、その技術文献に含まれている「ビッグバン」という用語は、依然として天文学の用語でもあるからである。 The above problem cannot be solved even if a similar search is used. For example, it is assumed that a technical document in the field of financial engineering is extracted by performing a concept search by including “Big Bang” in the search text. This is because even if the technical document is specified and a similar search is performed, the term “Big Bang” included in the technical document is still an astronomy term.
一般に、同音多義語は、複数の分野を跨いで存在する。すなわち、同一の分野において多義的に使用される用語はほとんどなく、多くの場合は異なる分野において異なる意義の用語となっているのである。
一方、検索者にとって、ある技術用語を使って概念検索や類似検索を行おうとする場合に、当該技術用語が同音多義語であることを認識していることは多くない。前述の例では、「ビッグバン」が天文学用語であることを認識せずに概念検索を行ってしまい、検索結果を見て気づく程度である。
In general, homonyms exist across multiple fields. That is, there are few terms that are used ambiguously in the same field, and in many cases, the terms have different meanings in different fields.
On the other hand, when a searcher wants to perform a concept search or a similar search using a technical term, the searcher does not often recognize that the technical term is a homonym. In the above-described example, the concept search is performed without recognizing that “Big Bang” is an astronomy term, and the search result is noticed.
さて、仮に、分野別に概念検索を行えるようなシステムが提供されたとすると、概念検索の特徴が希釈されるおそれがある。すなわち、分野をまたがったとしても概念として類似する文献を抽出できるのが、概念検索の特徴だからである。 Now, if a system capable of performing concept search by field is provided, the features of concept search may be diluted. That is, it is because the feature of the concept search is that documents that are similar as a concept can be extracted even if crossing fields.
本発明が解決すべき課題は、概念検索において、検索者が強調したい言葉や検索者が検索結果から排除したい分野を指定できたりすることにある。
請求項1および請求項2に記載の発明は、検索者が強調したい言葉や検索者が検索結果から排除したい分野を指定できる概念検索システムを提供することを目的とする。
また、請求項3および請求項4に記載の発明は、検索者が強調したい言葉や検索者が検索結果から排除したい分野を指定できる概念検索用のコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
The problem to be solved by the present invention is that, in the concept search, it is possible to specify a word that the searcher wants to emphasize and a field that the searcher wants to exclude from the search result.
SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a concept search system that can specify a word that a searcher wants to emphasize and a field that the searcher wants to exclude from a search result.
Another object of the present invention is to provide a computer program for concept search that can specify a word that the searcher wants to emphasize and a field that the searcher wants to exclude from the search result.
上記の課題を解決する手段として、本願発明は、検索において強調したい用語を検索結果に反映させることができるようにする手法を提供する。 As means for solving the above-described problems, the present invention provides a technique that allows a term to be emphasized in a search to be reflected in a search result.
(請求項1)
請求項1記載の発明は、辞書作成用文書群から辞書機能をなすステムベクトルを作成するステムベクトル作成手段と、 ステムベクトルおよび検索対象文書群から検索対象文書ベクトル群を作成する検索対象文書ベクトル作成手段と、 クライアントから入力された検索用データを受信する検索用データ受信手段と、 検索用文章ベクトルを作成する検索用文章ベクトル作成手段と、 その検索用文章ベクトルと検索対象文書ベクトル群とのベクトル演算値を演算するベクトル演算手段と、 演算されたベクトル演算値の順に検索対象文書群をソートしてクライアントへソート結果を出力するソート手段と を備えた概念検索システムに係る。
すなわち、前記検索用データには、検索用文章と、強調したいキーワードである強調ワードデータと、その強調ワードデータについてどの程度の強調倍率とするかについてのランクデータを含み、 前記検索用文章ベクトルにおいて前記ランクデータに基づいた強調倍率が前記強調ワードに係るベクトルのベクトル長に反映されるように前記検索用文章を編集する検索用文章編集手段を備え、 前記検索用文章ベクトル作成手段は、その検索用文章編集手段によって編集された検索用文章と前記ステムベクトルとを用いて検索用文章ベクトルを作成することとした概念検索システムである。
(Claim 1)
According to the first aspect of the present invention, there is provided a stem vector creating means for creating a stem vector having a dictionary function from a dictionary creation document group, and a search target document vector creation for creating a search target document vector group from the stem vector and the search target document group vector of the means, the search data receiving means for receiving search data input from the client, the search text vector creating means for creating a search text vector, a search target document vector group and the search for text vector The present invention relates to a concept search system comprising: vector calculation means for calculating a calculation value; and sorting means for sorting a search target document group in the order of the calculated vector calculation value and outputting a sort result to a client.
That is, the in the search data includes a search text, and emphasizing the word data is a keyword to be emphasized, including the rank data about what the degree of enhancement factor for the enhancement word data in the search text vector includes a search text editing means for editing the search text as enhancement factor based on the rank data is reflected in the vector length of the vector according to the emphasis word, the search for text vector generating means, the search is a concept search system and to create a search text vector using said stem vector and search text edited by use text editing means.
(用語説明)
「クライアント」とは、本発明に係る概念検索システムを利用して検索を行う検索者に係る端末装置である。
検索対象文書群の一般的な分類手法や、学術的な見地に基づいた分類手法によって分類された分類のグループなどを「分野」という。 例えば、検索対象文書群が特許情報である場合には、AからHまでのセクションに振り分けた国際特許分類(いわゆるIPC)や、更にそのセクション毎に細かく分類されたクラスなどである。
(Glossary)
The “client” is a terminal device related to a searcher who performs a search using the concept search system according to the present invention.
A group of classifications classified by a general classification method of a search target document group or a classification method based on an academic viewpoint is referred to as a “field”. For example, when the document group to be searched is patent information, there are an international patent classification (so-called IPC) assigned to sections A to H, a class further classified into each section, and the like.
なお、一般に、一のクラスを更に再分類した場合には、その再分類によって分けられた各クラスをサブクラスというが、本明細書においても「クラス、サブクラス」という表現を用いた場合には、大分類がクラスを指し、その下位の分類がサブクラスを指すものとする。
また、n個の分野がある場合において、各分野のいずれかひとつを特定する場合を「分類データ」と呼ぶほか、複数の分野を特定する場合も「分類データ」とする。
また、分類の対象となる文書が複数の分類にまたがる場合があり、それを許容する分類を行っている場合には、複数の分野にまたがる条件指定も行えるものとする。具体的には、IPCにおいて、GセクションとHセクションとにまたがる文献を検索対象から排除したい場合に、「G and H」という排除分類データの入力が可能であるようにする。
In general, when a class is further reclassified, each class divided by the reclassification is called a subclass. However, in this specification, when the expression “class, subclass” is used, A classification indicates a class, and a subordinate classification indicates a subclass.
Further, when there are n fields, a case where any one of the fields is specified is referred to as “classification data”, and a case where a plurality of fields are specified is also referred to as “classification data”.
In addition, there may be cases where a document to be classified extends over a plurality of classifications, and when the classification is permitted, it is possible to specify conditions over a plurality of fields. Specifically, in the IPC, when it is desired to exclude a document spanning the G section and the H section from the search target, the exclusion classification data “G and H” can be input.
「ステムベクトル作成手段」は、辞書作成用文書群の全体に対してステムベクトルを作成することとしてもよいし、辞書作成用文書群における複数に分割された分野ごとにステムベクトルを作成してもよい。分野ごとにステムベクトルを作成した場合には、その分野のステムベクトルを用いて検索対象文書ベクトル群を作成することとなるので、より適切な検索対象文書ベクトルや検索用文章ベクトルを作成することができる。また、検索対象文書に予め分野を特定する識別コードなどが付与されている場合には、検索対象文書ベクトル作成手段が検索対象文書を読み込んだ際に、当該識別コードを用いて当該検索対象文書の分野を判断した上で適切なステムベクトルを用いて検索対象文書ベクトルを作成することとしてもよい。 The “stem vector creation means” may create a stem vector for the entire dictionary creation document group, or create a stem vector for each of the divided fields in the dictionary creation document group. Good. When a stem vector is created for each field, a search target document vector group is created using the stem vector of that field, so that more appropriate search target document vectors and search text vectors can be created. it can. In addition, when an identification code or the like for specifying a field is given to the search target document in advance, when the search target document vector creation unit reads the search target document, the search target document The search target document vector may be created using an appropriate stem vector after judging the field.
「強調ワードデータ」とは、例えば、「レンズ付きフィルム」に関連する技術を抽出したい場合に、「カメラ」を強調ワードとしたり、「ビッグバン」などの同音多義語が存在する場合に「金融ビッグバン」に関連の深い文献を抽出するため、「金融」を強調ワードとする。
また、強調ワードデータにつき、ランクを設けておいたり、倍率を設定したりしてもよい。例えば、単なる「強調ワード」なら3倍、「超強調ワード」なら5倍、「否定ワード」なら−1倍、という自動設定としたり、倍率を適宜入力できるようにしてもよい。
“Enhanced word data” refers to “Financial big bang” when, for example, “camera” is used as an emphasized word when a technology related to “film with lens” is extracted, or there is a homonym such as “big bang”. "Finance" is used as an emphasized word in order to extract documents closely related to "
Further, ranks may be provided for the emphasized word data, or a magnification may be set. For example, automatic setting such as 3 times for a simple “emphasized word”, 5 times for a “superemphasized word”, and −1 time for a “negative word”, or a magnification can be appropriately input.
「検索用文章編集手段」は、クライアント端末を操作するユーザが行う操作ではなく、サーバが自動的に行う。例えば、検索用文章中に強調ワードを複数回含ませた文章に書き直したり、検索用文章の最後に強調ワードを繰り返して書き加えたりする動作が、サーバにおいて行われる。 The “search text editing means” is automatically performed by the server, not by the user who operates the client terminal. For example, the server performs operations such as rewriting a sentence that includes an emphasis word a plurality of times in the search sentence or repeatedly adding the emphasis word to the end of the search sentence.
(作用)
辞書作成用文書群から辞書機能をなすステムベクトルをステムベクトル作成手段が作成し、 そのステムベクトルおよび検索対象文書群から検索対象文書ベクトル群を検索対象文書ベクトル作成手段が作成する。
クライアントが入力した検索用データを検索用データ受信手段が受信する。検索用データには、クライアントが強調したいキーワードである強調ワードデータを含んでおり、その強調ワードデータに基づいて検索用文章編集手段が検索用文章を編集する。
検索用文章ベクトル作成手段は、その検索用文章編集手段によって編集された検索用文章とステムベクトルとを用いて検索用文章ベクトルを作成し、その検索用文章ベクトルと検索対象文書ベクトル群とのベクトル演算値をベクトル演算手段が演算する。そして、ソート手段が演算されたベクトル演算値の順に検索対象文書群をソートして、クライアントへソート結果を出力する。
(Function)
A stem vector creation unit creates a stem vector that performs a dictionary function from the dictionary creation document group, and a search target document vector creation unit creates a search target document vector group from the stem vector and the search target document group.
The search data receiving means receives the search data input by the client. The search data includes emphasized word data that is a keyword that the client wants to emphasize, and the search sentence editing means edits the search sentence based on the emphasized word data.
The search text vector creating means creates a search text vector using the search text and the stem vector edited by the search text editing means, and a vector of the search text vector and the search target document vector group. The vector calculation means calculates the calculated value. Then, the search target document group is sorted in the order of the vector calculation values calculated by the sorting means, and the sort result is output to the client.
検索結果は、強調したいキーワードが強調され、複数の分野データにまたがった検索対象文書群が出力される。すなわち、概念検索のメリットが活かされつつ、強調したいキーワードが強調された検索用文章による検索結果を得ることができる。 In the search result, a keyword to be emphasized is emphasized, and a search target document group extending over a plurality of field data is output. That is, it is possible to obtain a search result using a search sentence in which a keyword to be emphasized is emphasized while utilizing the merits of the concept search.
(請求項2)
請求項2記載の発明は、 辞書作成用文書群から辞書機能をなすステムベクトルを作成するステムベクトル作成手段と、 ステムベクトルおよび検索対象文書群から検索対象文書ベクトル群を作成する検索対象文書ベクトル作成手段と、 クライアントから入力された検索用文章を含む検索用データを受信する検索用データ受信手段と、 その検索用文章とステムベクトルとを用いて検索用文章ベクトルを作成する検索用文章ベクトル作成手段と、 その検索用文章ベクトルと検索対象文書ベクトル群とのベクトル演算値を演算するベクトル演算手段と、 演算されたベクトル演算値の順に検索対象文書群をソートしてクライアントへソート結果を出力するソート手段と を備えた概念検索システムに係る。
すなわち、前記ソート手段には、クライアントの次回検索入力画面を提供する次回検索画面提供手段を含み、 その次回検索入力画面は、検索用文章と、強調したいキーワードである強調ワードデータと、その強調ワードデータについてどの程度の強調倍率とするかについてのランクデータとをクライアントから入力可能な画面とし、 前記検索用文章ベクトルに対して前記ランクデータに基づいた強調倍率が前記強調ワードに係るベクトルのベクトル長に反映されるように前記検索用文章を編集する検索用文章編集手段を備える。
前記検索用文章ベクトル作成手段は、その検索用文章編集手段によって編集された検索用文章とステムベクトルとを用いて再検索用文章ベクトルを作成し、 前記ベクトル演算手段は、再検索用文章ベクトルと検索対象文書ベクトル群とのベクトル演算値を再演算し、 前記ソート手段は、再演算されたベクトル演算値の順に分野データに基づく検索対象文書群をソートした再ソート結果をもクライアントに出力することとした概念検索システムである。
(Claim 2)
The invention described in claim 2 is a stem vector creating means for creating a stem vector having a dictionary function from a dictionary creating document group, and a search target document vector creating for creating a search target document vector group from the stem vector and the search target document group. Means, search data receiving means for receiving search data including search text input from a client, and search text vector creating means for creating a search text vector using the search text and stem vector A vector calculation means for calculating a vector operation value of the search text vector and the search target document vector group, and a sort for outputting the sorting result to the client by sorting the search target document group in the calculated vector operation value And a concept retrieval system comprising means.
That is, the said sorting means includes a next search screen providing means for providing a next search input screen of the client, the next search input screen, a search text, and emphasizing the word data is a keyword to be emphasized, the emphasis word The rank data on the degree of enhancement for the data is a screen that can be input from the client, and the enhancement factor based on the rank data is the vector length of the vector related to the enhancement word with respect to the search sentence vector Search text editing means for editing the search text so as to be reflected in FIG.
The search sentence vector creating means creates a search for text vector by using the search text and stem vector edited by the search for text editing means, said vector computing means comprises: a search for text vector was recalculated vector calculated value of the target document vector group, said sorting means to output the re-sort result of sorting the searched documents based on the field data in the order of the re-computed vector calculated value to the client It is a concept search system.
(作用)
辞書作成用文書群から辞書機能をなすステムベクトルをステムベクトル作成手段が作成し、 そのステムベクトルおよび検索対象文書群から検索対象文書ベクトル群を検索対象文書ベクトル作成手段が作成する。クライアントが入力した検索用文章を含む検索用データを検索用データ受信手段が受信し、 その検索用文章とステムベクトルとを用いて検索用文章ベクトルを検索用文章ベクトル作成手段が作成する。そして、その検索用文章ベクトルと検索対象文書ベクトル群とのベクトル演算値をベクトル演算手段が演算し、ソート手段が演算されたベクトル演算値の順に検索対象文書群をソートして、クライアントへソート結果を出力する。
(Function)
A stem vector creation unit creates a stem vector that performs a dictionary function from the dictionary creation document group, and a search target document vector creation unit creates a search target document vector group from the stem vector and the search target document group. The search data receiving means receives the search data including the search text input by the client, and the search text vector creating means creates the search text vector using the search text and the stem vector. Then, the vector calculation means calculates the vector operation value of the search text vector and the search target document vector group, the sort means sorts the search target document group in the order of the calculated vector operation value, and the sorting result to the client Is output.
ソート手段には、クライアントの次回検索入力画面を提供する次回検索画面提供手段を含み、その次回検索入力画面は、クライアントが強調したいキーワードである強調ワードデータを入力可能な画面としている。その強調ワードデータに基づいて検索用文章編集手段が検索用文章を編集する。検索用文章ベクトル作成手段は、その検索用文章編集手段によって編集された検索用文章とステムベクトルとを用いて再検索用文章ベクトルを作成し、ベクトル演算手段は、再検索用文章ベクトルと検索対象文書ベクトル群とのベクトル演算値を再演算する。そしてソート手段は、再演算されたベクトル演算値の順に分野データに基づく検索対象文書群をソートした再ソート結果をクライアントに出力する。
ここにおいて、最初のソート結果を検討して強調ワードデータを入力し、その強調ワードデータによって編集された検索用文章によるベクトル演算がなされる。その結果は、概念検索のメリットが活かされつつ、強調したいキーワードが強調された検索用文章による検索結果を得ることができる。
The sorting means includes a next search screen providing means for providing a next search input screen of the client, and the next search input screen is a screen on which emphasized word data that is a keyword to be emphasized by the client can be input. The search text editing means edits the search text based on the emphasized word data. The search text vector creating means creates a search text vector by using the search text and the stem vector edited by the search text editing means, and the vector calculation means has the re-search text vector and the search target. Recalculate the vector operation value with the document vector group. Then, the sorting unit outputs a resort result obtained by sorting the search target document group based on the field data in the order of the recalculated vector operation value to the client.
Here, the first sorting result is examined, and the emphasized word data is input, and the vector operation is performed on the search sentence edited by the emphasized word data. As a result, it is possible to obtain a search result using a search sentence in which a keyword to be emphasized is emphasized while utilizing the merit of the concept search.
前記の検索用データには、検索用文章と、クライアントが排除したい言葉や反対言葉である否定ワードデータと、その否定ワードデータについてどの程度のマイナス倍率とするかについてのランクデータとを含み、 前記検索用文章編集手段は、前記検索用文章ベクトルに対して前記ランクデータに基づいたマイナス倍率が前記否定ワードデータに係るベクトルのベクトル長に反映されるように前記検索用文章を編集することとしてもよい(請求項3)。The search data includes search text, negative word data that is a word or an opposite word that the client wants to exclude, and rank data about how much negative magnification the negative word data is, The search text editing means may edit the search text so that a negative magnification based on the rank data is reflected in a vector length of a vector related to the negative word data with respect to the search text vector. (Claim 3)
また、前記のランクデータは、クライアントからの入力において適宜の倍率を設定可能としてもよい(請求項4)。The rank data may be set to an appropriate magnification upon input from the client.
(請求項5)
請求項5に記載の発明は、コンピュータに対し、概念検索を実行させるためのコンピュータプログラムに係る。
そのプログラムは、辞書作成用文書群から辞書機能をなすステムベクトルを作成するステムベクトル作成手順と、 ステムベクトルおよび検索対象文書群から検索対象文書ベクトル群を作成する検索対象文書ベクトル作成手順と、 検索用文章と、強調したいキーワードである強調ワードデータと、その強調ワードデータについてどの程度の強調倍率とするかについてのランクデータとを含む検索用データをクライアントから受信する検索用データ受信手順と、 前記検索用文章ベクトルにおいて前記ランクデータに基づいた強調倍率が前記強調ワードに係るベクトルのベクトル長に反映されるように検索用文章を編集する検索用文章編集手順と、 その検索用文章編集手順によって編集された検索用文章とステムベクトルとを用いて検索用文章ベクトルを作成する検索用文章ベクトル作成手順と、 その検索用文章ベクトルと検索対象文書ベクトル群とのベクトル演算値を演算するベクトル演算手順と、 演算されたベクトル演算値の順に検索対象文書群をソートして、クライアントへソート結果を出力するソート手順と、をコンピュータに実行させるためのコンピュータ読み取り可能なコンピュータプログラムである。
( Claim 5 )
The invention according to claim 5 relates to a computer program for causing a computer to execute a concept search.
The program includes a stem vector creation procedure for creating a stem vector having a dictionary function from a dictionary creation document group, a search target document vector creation procedure for creating a search target document vector group from the stem vector and the search target document group, and a search and use text, highlighting a highlight word data is a keyword you, the search data reception step of receiving a search data including the rank data about whether the enhancement factor of how much its emphasis word data from the client, the In the search text vector, the search text editing procedure for editing the search text so that the enhancement factor based on the rank data is reflected in the vector length of the vector related to the emphasized word, and editing by the search text editing procedure The search text base using the searched text and stem vector The search text vector creation procedure for creating the search text, the vector calculation procedure for calculating the vector calculation value of the search text vector and the search target document vector group, and the search target document group sorted in the order of the calculated vector calculation value A computer-readable computer program for causing a computer to execute a sorting procedure for outputting a sorting result to a client.
(請求項6)
請求項6に記載の発明は、コンピュータに対し、概念検索を実行させるためのコンピュータプログラムに係る。
そのプログラムは、辞書作成用文書群から辞書機能をなすステムベクトルを作成するステムベクトル作成手順と、 ステムベクトルおよび検索対象文書群から検索対象文書ベクトル群を作成する検索対象文書ベクトル作成手順と、 クライアントから入力された検索用文章を含む検索用データを受信する検索用データ受信手順と、 その検索用文章とステムベクトルとを用いて検索用文章ベクトルを作成する検索用文章ベクトル作成手順と、 その検索用文章ベクトルと検索対象文書ベクトル群とのベクトル演算値を演算するベクトル演算手順と、 演算されたベクトル演算値の順に検索対象文書群をソートして、クライアントへソート結果を出力するソート手順と、 強調したいキーワードである強調ワードデータと、その強調ワードデータについてどの程度の強調倍率とするかについてのランクデータとを含む検索用データをクライアントから受信する再検索用データ受信手順と、 前記検索用文章ベクトルにおいて前記ランクデータに基づいた強調倍率が前記強調ワードに係るベクトルのベクトル長に反映されるように検索用文章を再編集する検索用文章編集手順と、 再編集された検索用文章とステムベクトルとを用いて再検索用文章ベクトルを作成する再検索用文章ベクトル作成手順と、 再検索用文章ベクトルと検索対象文書ベクトル群とのベクトル演算値を再演算する再演算手順と、 再演算されたベクトル演算値の順に分野データに基づく検索対象文書群をソートした再ソート結果をクライアントに出力する再ソート手順と、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータ読み取り可能なコンピュータプログラムである。
( Claim 6 )
The invention according to claim 6 relates to a computer program for causing a computer to execute a concept search.
The program includes a stem vector creation procedure for creating a stem vector having a dictionary function from a dictionary creation document group, a search target document vector creation procedure for creating a search target document vector group from the stem vector and the search target document group, and a client. Search data reception procedure for receiving search data including search text input from the search text, search text vector creation procedure for creating a search text vector using the search text and stem vector, and the search A vector calculation procedure for calculating a vector operation value of a sentence vector and a search target document vector group, a sorting procedure for sorting the search target document group in the order of the calculated vector operation value, and outputting a sort result to the client, and emphasized the word data is a keyword that you want to emphasize, with its emphasis word data And search for data reception step of receiving the search data from the client including the rank data about what the degree of enhancement ratio, enhancement factor based on the rank data in the search text vector within the highlighted word A search sentence editing procedure for re- editing a search sentence so that it is reflected in the vector length of the vector, and a re-search for creating a re-search sentence vector using the re - edited search sentence and stem vector Sentence vector creation procedure, recalculation procedure for recalculating vector operation values of re-search text vector and search target document vector group, and sorting search target document group based on field data in order of recalculated vector operation value Re-sorting procedure to output the re-sorting result to the client,
Is a computer-readable computer program for causing a computer to execute.
請求項3および請求項4のいずれかに記載したプログラムを、記録媒体へ記憶させて提供することもできる。ここで、「記録媒体」とは、それ自身では空間を占有し得ないプログラムを担持することができる媒体であり、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、CD−ROM、MO(光磁気ディスク)、DVD−ROMなどである。 The program according to any one of claims 3 and 4 can be provided by being stored in a recording medium. Here, the “recording medium” is a medium that can carry a program that cannot occupy space by itself, such as a flexible disk, a hard disk, a CD-ROM, an MO (magneto-optical disk), a DVD- ROM or the like.
請求項1および請求項2に記載の発明によれば、検索において強調したい用語を検索結果に反映させることができる概念検索システムを提供することができた。
また、請求項3および請求項4に記載の発明によれば、検索において強調したい用語を検索結果に反映させることができる概念検索用のコンピュータプログラムを提供することができた。
According to the first and second aspects of the invention, it is possible to provide a concept search system that can reflect a term to be emphasized in a search in a search result.
Further, according to the invention described in claim 3 and claim 4, it is possible to provide a computer program for concept search capable of reflecting a term to be emphasized in the search in the search result.
以下、本発明を実施の形態及び図面に基づいて、更に詳しく説明する。ここで使用する図面は、図1乃至図10である。図1から図5は、実施形態を示す概念図である。図6は、第四、第五の実施形態にて用いる検索用文章編集手段の原理を示す概念図である。図7から図10は、具体的な検索結果の画面を示す図である。 Hereinafter, the present invention will be described in more detail based on embodiments and drawings. The drawings used here are FIGS. 1 to 10. 1 to 5 are conceptual diagrams showing an embodiment. FIG. 6 is a conceptual diagram showing the principle of search text editing means used in the fourth and fifth embodiments. 7 to 10 are diagrams showing specific search result screens.
(図1)
図1は、本発明の第一の実施形態を示す概念図であり、クライアント・サーバシステムにおけるサーバに備えられる装置である。クライアントユーザは、サーバを運営する事業主体との契約に基づいて、会員IDおよびパスワードの提供を受け、インターネットにて接続して、サーバが提供するサービスを利用する。
(Figure 1)
FIG. 1 is a conceptual diagram showing a first embodiment of the present invention, which is a device provided in a server in a client / server system. A client user receives a member ID and a password based on a contract with a business entity that operates the server, connects to the Internet, and uses a service provided by the server.
サーバには、辞書作成用文書群から辞書機能をなすステムベクトルを作成するステムベクトル作成手段と、ステムベクトルおよび検索分野を複数に分割された検索対象文書群からその分野ごとに検索対象文書ベクトル群を作成する検索対象文書ベクトル作成手段と、クライアントが入力した検索用データを受信する検索用データ受信手段と、その検索用データを用いて検索用文章ベクトルを作成する検索用文章ベクトル作成手段と、その検索用文章ベクトルと検索対象文書ベクトル群とのベクトル演算値を演算するベクトル演算手段と、演算されたベクトル演算値の順に検索対象文書群をソートして、クライアントへソート結果を出力するソート手段とを備えている。 The server includes a stem vector creation means for creating a stem vector having a dictionary function from the dictionary creation document group, and a search target document vector group for each field from the search target document group obtained by dividing the stem vector and the search field into a plurality of fields. Search target document vector creating means for creating search data receiving means for receiving search data input by the client, search sentence vector creating means for creating a search sentence vector using the search data, Vector calculation means for calculating a vector operation value of the search sentence vector and the search target document vector group, and a sort means for sorting the search target document group in the order of the calculated vector operation value and outputting the sort result to the client And.
本サーバは、特許情報に関する検索が行えるものであり、検索対象文書群も辞書作成用文書群も、特許情報としている。
前記のステムベクトル作成手段は、辞書作成用文書群からステムベクトルを予め作成することとしている。また、検索対象文書ベクトル作成手段は、検索対象文書群における検索分野がA,B,Cの三分野に分類可能であるように分野情報を持っており、その分野情報に基づいて分割された分野ごとに検索対象文書ベクトル群を予め作成しておく。なお、本実施形態では検索対象文書群が特許情報であるので、国際特許分類、更にそのセクション毎に細かく分類されたクラスなどが、上記の「分野」に該当する。
ここでは、分かりやすい説明のために、辞書作成用文書群における分野および検索対象文書群における検索分野とも三分野へ分割したとして説明しているが、より多くの分類としてもよいし、ある一分類の中で更なる分類を存在させるなど、階層化した分類としてもよい。
This server can search for patent information, and both the search target document group and the dictionary creation document group are patent information.
The stem vector creation means creates a stem vector in advance from a dictionary creation document group. Further, the search target document vector creating means has field information so that the search fields in the search target document group can be classified into three fields A, B, and C, and fields divided based on the field information. A search target document vector group is created in advance for each. In the present embodiment, since the search target document group is patent information, the international patent classification, and the class finely classified for each section correspond to the “field”.
Here, for the sake of easy understanding, the field in the dictionary creation document group and the search field in the search target document group are described as being divided into three fields. However, more categories may be used, or a certain category. It is good also as a classification | category hierarchized, such as making the further classification exist in.
さて、クライアントが検索用データ入力手段を介して入力した検索用データには、検索用文章と検索分野を特定するための排除したい分野についての分野データとを含むこととしている。具体的には、ある検索用文章と分野データとして「A」分野を特定する旨を含ませる。
検索用データ受信手段は、ある検索用文章と排除分野データ(A)とを受信する。検索用文章ベクトル作成手段は、その検索用文章の分野のステムベクトルを用いて検索用文章ベクトルを作成し、受信された排除分野データ(A)によって、検索対象文書ベクトル群から、A分野以外の検索対象文書ベクトル群を指定する。そして、ベクトル演算手段は、A分野以外の検索対象文書ベクトル群と検索用文章ベクトルとを用いてベクトル演算値を演算する。
The search data input by the client through the search data input means includes search text and field data for a field to be excluded for specifying the search field. Specifically, the fact that “A” field is specified is included as a certain search sentence and field data.
The search data receiving means receives a search text and exclusion field data (A). The search text vector creating means creates a search text vector using the stem vector of the field of the search text, and from the search target document vector group based on the received exclusion field data (A), Specifies a search target document vector group. Then, the vector calculation means calculates a vector calculation value by using the search target document vector group other than the A field and the search text vector.
演算されたベクトル演算値は、A分野以外の検索対象文書ベクトル群に基づいており、更にそのA分野以外の検索対象文書ベクトル群は、ステムベクトルおよびB、C分野の検索対象文書群に基づいて作成されている。そのため、検索用文章の中に用いられた単語で、A分野において他の意味を表す同音多義語が含まれていたとしても、A分野における検索対象文書が抽出されることはない。すなわち、排除したい検索対象を外しつつ、概念検索のメリットを生かした検索結果を得ることができる。 The calculated vector calculation value is based on a search target document vector group other than the A field, and the search target document vector group other than the A field is based on the stem vector and the search target document group of the B and C fields. Has been created. For this reason, even if a word used in the search sentence includes a homonymous word representing another meaning in the A field, a search target document in the A field is not extracted. That is, it is possible to obtain a search result that takes advantage of the concept search while removing the search target to be excluded.
(図2)
図2は、本発明の第二の実施形態を示す概念図である。
ここに示すサーバには、辞書作成用文書群から辞書機能をなすステムベクトルを作成するステムベクトル作成手段と、ステムベクトルおよび検索分野を複数に分割された検索対象文書群からその分野ごとに検索対象文書ベクトル群を作成する検索対象文書ベクトル作成手段と、クライアントが入力した検索用データを受信する検索用データ受信手段と、検索対象文書ベクトル群を用いてベクトル演算値を演算するベクトル演算手段と、演算されたベクトル演算値の順に検索対象文書群をソートして、クライアントへソート結果を出力するソート手段とを備えている。
(Figure 2)
FIG. 2 is a conceptual diagram showing a second embodiment of the present invention.
The server shown here includes a stem vector creation means for creating a stem vector having a dictionary function from a dictionary creation document group, and a search target for each field from the search target document group divided into a plurality of stem vectors and search fields. A search target document vector creating means for creating a document vector group, a search data receiving means for receiving search data input by a client, a vector calculation means for calculating a vector operation value using the search target document vector group, Sorting means for sorting the search target document group in the order of the calculated vector operation value and outputting the sort result to the client is provided.
第一の実施形態と大きく異なるのは、検索用文章ベクトル作成手段を省略している点である。また、検索用データには、検索分野を特定するための排除分野データと検索用文章を特定するための文献データとを含むこととしている。その文献データによって特定された検索用文章に基づいて、検索対象文書ベクトル作成手段が予め作成した検索対象文書ベクトル群の中から特定した一つの検索対象文書ベクトルを検索用文書ベクトルとして用いることとする。そして、ベクトル演算手段は、排除分野データにて特定された分野以外の分野に基づく検索対象文書ベクトル群と、特定した一つの検索対象文書ベクトルである検索用文書ベクトルとを用いてベクトル演算値を演算することとしている。ここに示す検索手法は、文献データによって特定された検索用文章に類似する概念の文書を抽出する類似検索の一種である。 A significant difference from the first embodiment is that the search sentence vector creating means is omitted. The search data includes exclusion field data for specifying the search field and document data for specifying the search text. Based on the search text specified by the document data, one search target document vector specified from the search target document vector group created in advance by the search target document vector generation means is used as the search document vector. . The vector calculation means calculates a vector calculation value using a search target document vector group based on a field other than the field specified by the exclusion field data and a search document vector that is one specified search target document vector. We are going to calculate. The search method shown here is a kind of similar search that extracts a document having a concept similar to a search sentence specified by document data.
クライアントが検索用データである文献データと排除分野データとを入力したとする。ここで文献データとしては、文献を特定可能な公報番号などの文献番号(2000−123)を、排除分野データとしては、分野特定のための記号(C分野)を、それぞれ入力したとする。その検索用データは、サーバにおける検索用データ受信手段が受信する。そして、検索対象文書ベクトル群の中から、文献番号(2000−123)に合致するベクトルを抽出する。 It is assumed that the client inputs document data and exclusion field data that are search data. Here, it is assumed that a document number (2000-123) such as a publication number capable of specifying a document is input as the document data, and a symbol (C field) for specifying the field is input as the excluded field data. The search data is received by the search data receiving means in the server. Then, a vector matching the document number (2000-123) is extracted from the search target document vector group.
ベクトル演算手段は、抽出された文献番号(2000−123)に合致するベクトルと、C分野以外の分野の検索対象文書ベクトル群とをベクトル演算することとなる。検索用文章ベクトル作成手段を存在させなくても、あるいは機能させなくても概念検索が行えることとなる。その結果、クライアントは検索用文章を全く入力することなく概念検索が行える一方、サーバ側はハードウエアに対する負担を軽減することができたり、演算時間を短縮できる、といった効果がある。 The vector calculation means performs vector calculation on the vector matching the extracted document number (2000-123) and the search target document vector group in the field other than the C field. The concept search can be performed without the presence or function of the search text vector creation means. As a result, the client can perform the concept search without inputting any search text, while the server side can reduce the burden on the hardware and can shorten the calculation time.
(図3)
図3は、本発明の第三の実施形態を示す概念図である。この実施形態のシステムは、最初に検索用文章による検索を行わせ、その検索結果に基づいて分野を特定するための排除分野データによる再検索を行わせるものである。
(Figure 3)
FIG. 3 is a conceptual diagram showing a third embodiment of the present invention. In the system of this embodiment, a search is first performed using a search sentence, and a re-search is performed using excluded field data for specifying a field based on the search result.
ここに示すサーバには、辞書作成用文書群から辞書機能をなすステムベクトルを作成するステムベクトル作成手段と、ステムベクトルおよび検索分野を複数に分割された検索対象文書群からその分野ごとに検索対象文書ベクトル群を作成する検索対象文書ベクトル作成手段と、クライアントが入力した検索用文章を含む検索用データを受信する検索用データ受信手段と、その検索用データを用いて検索用文章ベクトルを作成する検索用文章ベクトル作成手段と、その検索用文章ベクトルと検索対象文書ベクトル群とのベクトル演算値を演算するベクトル演算手段と、演算されたベクトル演算値の順に検索対象文書群をソートして、クライアントへソート結果を出力するソート手段とを備える。 The server shown here includes a stem vector creation means for creating a stem vector having a dictionary function from a dictionary creation document group, and a search target for each field from the search target document group divided into a plurality of stem vectors and search fields. A search target document vector creating means for creating a document vector group, a search data receiving means for receiving search data including a search text input by a client, and a search text vector using the search data Search text vector creation means, vector calculation means for calculating a vector operation value of the search text vector and search target document vector group, and sort the search target document group in the order of the calculated vector operation value, Sorting means for outputting the sort result.
ステムベクトル作成手段は、辞書作成用文書群からステムベクトルを作成する。また、検索対象文書ベクトル作成手段は、検索対象文書群における検索分野がA,B,Cの三分野に分類可能であるように分野情報を持っており、その分野情報に基づいて分割された分野ごとに検索対象文書ベクトル群を予め作成しておく。
なお、最初の検索では検索用文章しか入力されておらず、分野データによる分野の指定が行われていない。したがって、ベクトル演算手段は、検索対象文書ベクトル群に対しては全体のベクトル群と検索用文章ベクトルとを用いてベクトル演算が行われる。このベクトル演算の前提として、分野に別れていない全体のベクトル群は、全分野を対象としたステムベクトルを用いて作成してもよい。
また、ソート手段には、図示を省略するものの、クライアントの次回検索入力画面を提供する次回検索画面提供手段を含み、その次回検索入力画面は、排除したい検索分野を特定するための排除分野データをプルダウンメニューなどを用いて入力可能な画面としている。
The stem vector creation means creates a stem vector from the dictionary creation document group. Further, the search target document vector creating means has field information so that the search fields in the search target document group can be classified into three fields A, B, and C, and fields divided based on the field information. A search target document vector group is created in advance for each.
In the initial search, only the search text is input, and the field is not specified by the field data. Therefore, the vector calculation means performs vector calculation on the search target document vector group using the entire vector group and the search text vector. As a premise of this vector operation, an entire vector group that is not divided into fields may be created using stem vectors for all fields.
The sorting means includes a next search screen providing means for providing a next search input screen of the client, although not shown in the drawing, and the next search input screen displays excluded field data for specifying a search field to be excluded. The screen can be entered using a pull-down menu.
前述のベクトル演算手段は、次回検索入力画面から入力された排除分野データに基づいて排除分野以外の検索対象文書ベクトル群と検索用文章ベクトルとを用いてベクトル演算値を再演算する。そして、同じく前述のソート手段は、再演算されたベクトル演算値の順に分野データに基づく検索対象文書群をソートした再ソート結果をもクライアントに出力する。 The above-described vector calculation means recalculates the vector calculation value using the search target document vector group and the search sentence vector other than the exclusion field based on the exclusion field data input from the next search input screen. Similarly, the above-described sorting means also outputs to the client a re-sorting result obtained by sorting the search target document group based on the field data in the order of the re-calculated vector operation value.
次回検索入力画面を提供されたクライアントが排除分野データ(A)を入力して送信したとする。その排除分野データ(A)によってA以外の分野の検索対象文書ベクトル群を抽出する。そして、ベクトル演算手段がベクトル演算値を再演算する。この場合、検索用文章の中に用いられた単語で、A分野において他の意味を表す同音多義語が含まれていたとすると、最初のソート結果では、A分野における文書が高得点を挙げている可能性がある。
しかし、再ソート結果には、A分野における文書が含まれていないので、A分野における検索対象文書が抽出されることはない。換言すれば、この実施形態は、最初のソート結果によって、A分野において他の意味を表す同音多義語が含まれていると気づいた場合などに有効である。
Assume that the client provided with the next search input screen inputs and transmits the exclusion field data (A). A search target document vector group in a field other than A is extracted from the excluded field data (A). Then, the vector calculation means recalculates the vector calculation value. In this case, if a word used in the search sentence includes a homonym that represents another meaning in the A field, the document in the A field gives a high score in the first sort result. there is a possibility.
However, since the resort result does not include the document in the A field, the search target document in the A field is not extracted. In other words, this embodiment is effective when, for example, it is noticed from the first sort result that a homonym with another meaning in the A field is included.
(図4)
図4は、本発明の第四の実施形態を示す概念図であり、検索用文章とともに、強調ワードデータ(α)を入力して検索する概念検索手法を示している。すなわち、検索用データとしての検索用文章の他に、検索抽出の際に強調したいキーワードである「強調ワードデータ(α)」を入力することによって、単に検索用文章を入力した場合に比べて適切な検索出力を得ようというものである。
(Fig. 4)
FIG. 4 is a conceptual diagram showing the fourth embodiment of the present invention, and shows a concept search method for searching by inputting emphasized word data (α) together with search sentences. In other words, in addition to the search text as search data, the keyword “emphasized word data (α)” that is to be emphasized at the time of search extraction is input, so that it is more suitable than when the search text is simply input. To get a good search output.
検索用データ受信手段は、検索用文章と強調ワードデータ(α)との両方を受信する。そして検索用文章編集手段によって、強調ワードデータ(α)を加味した検索用文章を編集する。この検索用文章の編集は、クライアント端末を操作するユーザが行う操作ではなく、強調ワードデータ(α)を繰り返して文章中に織り込むなどの編集作業をサーバが自動的に行うものである。その編集した検索用文章と、別途作成されたステムベクトルとによって検索用文章ベクトル作成手段が検索用文章ベクトルを作成する。そして、その検索用文章ベクトルと検索対象文書ベクトル群とを用いてベクトル演算手段がベクトル演算値を出力し、ソート手段がソート結果をクライアントへ出力する。 The search data receiving means receives both the search text and the emphasized word data (α). Then, the search text editing means taking into account the emphasized word data (α) is edited by the search text editing means. This search sentence editing is not an operation performed by the user operating the client terminal, but the server automatically performs an editing operation such as repeatedly emphasizing the emphasized word data (α) into the sentence. The search text vector creating means creates a search text vector based on the edited search text and a separately created stem vector. Then, the vector calculation means outputs a vector calculation value using the search text vector and the search target document vector group, and the sorting means outputs the sort result to the client.
(図6)
図6を用いて、検索用データ入力手段を構成する検索用文章入力手段、強調ワード入力手段の原理について説明する。
検索用データの入力画面には、「検索用文章」を入力する欄、「強調ワード」を入力する欄、特に強調したい「超強調ワード」を入力する欄、反対言葉や排除したい言葉である「否定ワード」を入力する欄を設けてある。
「検索用文章」の欄には「中古車をネットオークションする。」と入力し、「強調ワード」の欄には「インターネット」と入力し、「超強調ワード」の欄には「自動車」と入力し、「否定ワード」に欄には「新車」と入力したとする。
(Fig. 6)
The principle of the search text input means and the emphasized word input means constituting the search data input means will be described with reference to FIG.
On the search data input screen, there are a column for entering “search text”, a column for entering “emphasized word”, a column for inputting “super-emphasized word” to be emphasized, and an opposite word or a word to be excluded. A column for inputting “negative word” is provided.
In the “Search text” field, enter “Used car online auction.” In the “Highlight word” field, enter “Internet.” In the “Super-highlight word” field, enter “Automobile”. It is assumed that “new car” is entered in the “negative word” field.
図6の下段左には、「中古車」、「オークション」、「インターネット」などの言葉が形成するベクトルを示している。検索用文章編集手段は、図6の下段右に示すように、強調ワードに係るベクトルを3倍、超強調ワードに係るベクトルを5倍、否定ワードに係るベクトルをマイナス1倍するという編集を行う。このように編集されてから作成される検索用文章ベクトルは、強調ワードや超強調ワードが3倍、5倍に強調され、否定ワードは反対方向のベクトルとして反映されたものとなる。 In the lower left of FIG. 6, vectors formed by words such as “used car”, “auction”, “Internet”, and the like are shown. As shown in the lower right part of FIG. 6, the search sentence editing unit performs editing such that the vector related to the emphasized word is tripled, the vector related to the super-enhanced word is multiplied five times, and the vector related to the negative word is minus one. . In the search sentence vector created after editing in this way, the emphasized word and the super emphasized word are emphasized three times and five times, and the negative word is reflected as a vector in the opposite direction.
(図5)
図5に示すのは、本発明の第五の実施形態を示す概念図である。まず検索用文章のみによって概念検索をさせ、その出力結果を用いて強調ワードデータ(α)を入力し、その強調ワードデータ(α)を活かした検索結果を得るという手順を示している。
(Fig. 5)
FIG. 5 is a conceptual diagram showing the fifth embodiment of the present invention. First, a procedure is shown in which a concept search is performed only by using a search sentence, the emphasized word data (α) is input using the output result, and a search result utilizing the emphasized word data (α) is obtained.
最初の検索用文章は、そのまま検索用文章ベクトル作成手段が検索用文章ベクトルを作成し、その検索用文章ベクトルと検索対象文書ベクトル群とを用いてベクトル演算がなされてソート結果を得る。ソート結果と共に得た「次回検索画面」において強調ワードデータ(α)をクライアントが入力すると、その強調ワードデータ(α)は検索用文章編集手段が検索用文章を編集するのに用いられる。編集された検索用文章を用いて再検索用文章ベクトルが作成され、それを用いてベクトル演算が再度行われ、そのベクトル演算値をソート手段が再ソートし、再ソート結果として出力するのである。 As for the first search text, the search text vector creating means creates the search text vector as it is, and a vector operation is performed using the search text vector and the search target document vector group to obtain a sorted result. When the client inputs the emphasized word data (α) on the “next search screen” obtained together with the sort result, the emphasized word data (α) is used by the search sentence editing means to edit the search sentence. A re-search text vector is created using the edited search text, and vector calculation is performed again using the search text. The vector operation value is re-sorted by the sorting means and output as a re-sort result.
図5に示すような検索は、「中古車をネットオークションする。」といった検索用文章では、「ネット」が「インターネット」であることを明確にしないと検索結果がぶれる、ということを体験し、その体験を活かした検索結果を得ることができる。 The search shown in FIG. 5 experiences that the search result is blurred unless it is clearly stated that “net” is “Internet” in a search sentence such as “auction a used car online”. You can get search results that take advantage of that experience.
(組合せのバリエーション)
図1から図3には「排除分野データ」を活用した概念検索を、図4から図6には「強調ワードデータ」を活用した概念検索を、それぞれ独立させて説明したが、「排除分野データ」と「強調ワードデータ」との両方を検索用データとして入力可能なシステムを提供することは、当然可能である。
(Variation of combination)
The concept search utilizing “exclusion field data” is described in FIGS. 1 to 3 and the concept search utilizing “emphasized word data” is illustrated independently in FIGS. 4 to 6. ”And“ emphasized word data ”can naturally be provided as a search data.
(分野別の有無)
図4および図5に示す実施形態では、ステムベクトルや検索対象文書群につき、特に分野を分けずに作成したものとして説明しているが、ステムベクトルや検索対象文書群を分野別に作成しても、本発明の趣旨は実現可能である。
(Existence by field)
In the embodiment shown in FIGS. 4 and 5, the stem vector and the search target document group are described as being created without dividing the field, but the stem vector and the search target document group may be created for each field. The spirit of the present invention can be realized.
(図7)
図7は、「中古車をネットオークションする。」という検索用文章による単なる概念検索を行った出力結果を示している。
上記検索用文章の「ネット」は、クライアントとしては「インターネット」のみを意識しているが、物理的な「網」の意味をも意味するため、「〜防護ネット及び漁網」、「車両用ネット」といった発明名称に係る特許出願も、ソート結果として出力されてしまっている。
(Fig. 7)
FIG. 7 shows an output result of a simple concept search using a search sentence “Auction a used car online”.
The "net" in the search text above is only conscious of "Internet" as a client, but also means the meaning of a physical "net", so "~ protection net and fishing net", "vehicle net" The patent application related to the invention name such as "" has also been output as a sort result.
(図8)
図8は、強調ワードとして「インターネット」を入力した検索結果の画面を示す図である。この検索結果によれば、物理的な「網」の意味を意味すると予想される発明名称に係るソート結果は出力されていない。その一方で、「中古車オークション運営装置」、「オークションモールシステム」、「中古車売買システム」など、クライアントがヒットさせたかったであろう出願の割合が、図7の場合に比べて確実に増えている。
(Fig. 8)
FIG. 8 is a diagram showing a search result screen in which “Internet” is input as an emphasized word. According to this search result, the sort result related to the invention name which is expected to mean the meaning of physical “network” is not output. On the other hand, the percentage of applications that clients would have wanted to hit, such as “used car auction management device”, “auction mall system”, “used car buying and selling system”, definitely increased compared to the case of FIG. ing.
(図9)
否定ワードとして「新車」を入力した検索結果の画面を示す図である。このソート結果を図8の場合と比較してみると、「中古車」と関係ない商品のオークションシステムが外れ、発明の名称に「中古車」が存在する出願の割合が増えていることがはっきりしている。
(Fig. 9)
It is a figure which shows the screen of the search result which input "new car" as a negative word. Comparing this sort result with the case of FIG. 8, it is clear that the auction system for products not related to “used cars” has been removed and the ratio of applications with “used cars” in the name of the invention has increased. is doing.
(図10)
図10は、「中古車をネットオークションする。」という検索用文章と、排除分野データとして国際特許分類のA分類とを入力した検索結果の画面を示す図である。物理的な「網」の意味を意味する発明が多数存在しそうなA分類を排除分野データとして入力することにより、図7よりはクライアントが狙ったソート結果を得られたであろうと考えられる。
(Fig. 10)
FIG. 10 is a diagram showing a search result screen in which the search text “Auction a used car” and the international patent classification A classification as exclusion field data are input. It is considered that the sorting result targeted by the client could be obtained from FIG. 7 by inputting the A classification that seems to have many inventions meaning the physical “network” as exclusion field data.
前記してきた実施形態にあっては、辞書作成用文書群および検索対象文書群を、特許情報文献群とした検索システムとしているが、本願発明は、特許情報の検索システムに限られるものではない。
一方、特許情報の検索システムであっても、辞書作成用文書群を特許情報文献群以外の、例えば新聞情報などから作成することは可能である。
In the embodiment described above, a search system in which the dictionary creation document group and the search target document group are the patent information document group is used. However, the present invention is not limited to the patent information search system.
On the other hand, even in a patent information search system, it is possible to create a dictionary creation document group from, for example, newspaper information other than the patent information document group.
なお、検索用文章のみを入力してソート結果を得た後、次回検索入力画面において、排除分野データを入力するような場合のほか、検索用文章と排除分野データにおけるクラスとを入力してソート結果を得た後、次回検索入力画面において、排除分野データとしてサブクラスを入力するような場合もある。
次回検索入力画面での入力は、キーボードによる入力の他、プルダウンメニューによる選択指定や、選択可能なボタン(以下、ハイパーリンクを含む)によるクリックによる指定でもよい。
「ステムベクトル作成手段」は、辞書作成用文書群の全体に対してステムベクトルを作成することとしてもよいし、辞書作成用文書群における複数に分割された分野ごとにステムベクトルを作成してもよい。分野ごとにステムベクトルを作成した場合には、その分野のステムベクトルを用いて検索対象文書ベクトル群を作成することとなるので、より適切な検索対象文書ベクトルや検索用文章ベクトルを作成することができる。 また、検索対象文書に予め分野を特定する識別コードなどが付与されている場合には、検索対象文書ベクトル作成手段が検索対象文書を読み込んだ際に、当該識別コードを用いて当該検索対象文書の分野を判断した上で適切なステムベクトルを用いて検索対象文書ベクトルを作成することとしてもよい。
After entering the search text only and obtaining the sorting result, in the next search input screen, in addition to entering the exclusion field data, the search text and the class in the exclusion field data are entered and sorted. After obtaining the result, a subclass may be input as excluded field data on the next search input screen.
The input on the next search input screen may be input by using a keyboard, selection by pull-down menu, or specification by clicking by a selectable button (hereinafter, including hyperlink).
The “stem vector creation means” may create a stem vector for the entire dictionary creation document group, or create a stem vector for each of the divided fields in the dictionary creation document group. Good. When a stem vector is created for each field, a search target document vector group is created using the stem vector of that field, so that more appropriate search target document vectors and search text vectors can be created. it can. In addition, when an identification code or the like for specifying a field is given to the search target document in advance, when the search target document vector creation unit reads the search target document, the search target document The search target document vector may be created using an appropriate stem vector after judging the field.
Claims (6)
前記検索用データには、検索用文章と、強調したいキーワードである強調ワードデータと、その強調ワードデータについてどの程度の強調倍率とするかについてのランクデータを含むとともに、
前記検索用文章ベクトルにおいて前記ランクデータに基づいた強調倍率が前記強調ワードに係るベクトルのベクトル長に反映されるように前記検索用文章を編集する検索用文章編集手段を備え、
前記検索用文章ベクトル作成手段は、その検索用文章編集手段によって編集された検索用文章と前記ステムベクトルとを用いて検索用文章ベクトルを作成することとした概念検索システム。 Stem vector creation means for creating a stem vector having a dictionary function from the dictionary creation document group, search target document vector creation means for creating a search target document vector group from the stem vector and the search target document group, and input from a client Search data receiving means for receiving search data, search text vector generating means for generating search text vectors, and vector calculation means for calculating vector calculation values of the search text vectors and search target document vector groups And a sorting means for sorting the search target document group in the order of the calculated vector operation value and outputting the sort result to the client,
The search data includes search text, emphasized word data that is a keyword to be emphasized , and rank data on how much enhancement magnification is set for the emphasized word data ,
A search sentence editing means for editing the search sentence so that the enhancement factor based on the rank data is reflected in the vector length of the vector related to the emphasized word in the search sentence vector ;
The search sentence vector generating means concept search system and to create a search text vector using said stem vector and search text edited by the search for text editing means.
ソート手段には、クライアントの次回検索入力画面を提供する次回検索画面提供手段を含み、
その次回検索入力画面は、検索用文章と、強調したいキーワードである強調ワードデータと、その強調ワードデータについてどの程度の強調倍率とするかについてのランクデータとをクライアントから入力可能な画面とし、
前記検索用文章ベクトルに対して前記ランクデータに基づいた強調倍率が前記強調ワードに係るベクトルのベクトル長に反映されるように前記検索用文章を編集する検索用文章編集手段を備え、
前記検索用文章ベクトル作成手段は、その検索用文章編集手段によって編集された検索用文章とステムベクトルとを用いて再検索用文章ベクトルを作成し、
前記ベクトル演算手段は、再検索用文章ベクトルと検索対象文書ベクトル群とのベクトル演算値を再演算し、
前記ソート手段は、再演算されたベクトル演算値の順に分野データに基づく検索対象文書群をソートした再ソート結果をもクライアントに出力することとした概念検索システム。 Stem vector creation means for creating a stem vector having a dictionary function from the dictionary creation document group, search target document vector creation means for creating a search target document vector group from the stem vector and the search target document group, and input from a client Search data receiving means for receiving search data including search text, search text vector creating means for creating a search text vector using the search text and stem vector, and the search text vector A concept search system comprising: vector calculation means for calculating a vector operation value with a search target document vector group; and a sort means for sorting the search target document group in the order of the calculated vector operation value and outputting a sort result to a client. Because
The sorting means includes a next search screen providing means for providing a next search input screen of the client,
The next search input screen is a screen that allows the client to input search text, emphasized word data that is a keyword to be emphasized , and rank data about how much enhancement magnification is set for the emphasized word data ,
A search sentence editing means for editing the search sentence so that the enhancement factor based on the rank data is reflected in the vector length of the vector related to the emphasized word with respect to the search sentence vector ;
The search text vector creating means creates a re-search text vector using the search text and the stem vector edited by the search text editing means,
The vector calculation means recalculates the vector calculation values of the re-search sentence vector and the search target document vector group,
The said sort means is a concept search system which outputs also the re-sort result which sorted the search object document group based on field data in order of the recalculated vector operation value to a client.
前記検索用文章編集手段は、前記検索用文章ベクトルに対して前記ランクデータに基づいたマイナス倍率が前記否定ワードデータに係るベクトルのベクトル長に反映されるように前記検索用文章を編集することとした請求項1または請求項2のいずれかに記載の概念検索システム。 The search text editing means edits the search text so that a negative magnification based on the rank data is reflected in a vector length of a vector related to the negative word data with respect to the search text vector. The concept search system according to claim 1 or claim 2.
そのプログラムは、辞書作成用文書群から辞書機能をなすステムベクトルを作成するステムベクトル作成手順と、
ステムベクトルおよび検索対象文書群から検索対象文書ベクトル群を作成する検索対象文書ベクトル作成手順と、
検索用文章と、強調したいキーワードである強調ワードデータと、その強調ワードデータについてどの程度の強調倍率とするかについてのランクデータとを含む検索用データをクライアントから受信する検索用データ受信手順と、
前記検索用文章ベクトルにおいて前記ランクデータに基づいた強調倍率が前記強調ワードに係るベクトルのベクトル長に反映されるように検索用文章を編集する検索用文章編集手順と、
その検索用文章編集手順によって編集された検索用文章とステムベクトルとを用いて検索用文章ベクトルを作成する検索用文章ベクトル作成手順と、
その検索用文章ベクトルと検索対象文書ベクトル群とのベクトル演算値を演算するベクトル演算手順と、
演算されたベクトル演算値の順に検索対象文書群をソートして、クライアントへソート結果を出力するソート手順と、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータ読み取り可能なコンピュータプログラム。 A computer program for causing a computer to execute a concept search,
The program includes a stem vector creation procedure for creating a stem vector having a dictionary function from a dictionary creation document group,
A search target document vector creation procedure for creating a search target document vector group from a stem vector and a search target document group;
Retrieval data receiving procedure for receiving search data from the client, including search text, emphasized word data that is a keyword to be emphasized , and rank data on how much emphasis magnification is set for the emphasized word data ;
A search sentence editing procedure for editing the search sentence so that the enhancement factor based on the rank data is reflected in the vector length of the vector related to the emphasized word in the search sentence vector ;
A search text vector creation procedure for creating a search text vector using the search text and the stem vector edited by the search text editing procedure;
A vector operation procedure for calculating a vector operation value between the search sentence vector and the search target document vector group,
A sorting procedure for sorting the search target document group in the order of the calculated vector operation value and outputting the sort result to the client,
A computer-readable computer program for causing a computer to execute.
そのプログラムは、辞書作成用文書群から辞書機能をなすステムベクトルを作成するステムベクトル作成手順と、
ステムベクトルおよび検索対象文書群から検索対象文書ベクトル群を作成する検索対象文書ベクトル作成手順と、
クライアントから入力された検索用文章を含む検索用データを受信する検索用データ受信手順と、
その検索用文章とステムベクトルとを用いて検索用文章ベクトルを作成する検索用文章ベクトル作成手順と、
その検索用文章ベクトルと検索対象文書ベクトル群とのベクトル演算値を演算するベクトル演算手順と、
演算されたベクトル演算値の順に検索対象文書群をソートして、クライアントへソート結果を出力するソート手順と、
強調したいキーワードである強調ワードデータと、その強調ワードデータについてどの程度の強調倍率とするかについてのランクデータとを含む検索用データをクライアントから受信する再検索用データ受信手順と、
前記検索用文章ベクトルにおいて前記ランクデータに基づいた強調倍率が前記強調ワードに係るベクトルのベクトル長に反映されるように検索用文章を再編集する検索用文章編集手順と、
再編集された検索用文章とステムベクトルとを用いて再検索用文章ベクトルを作成する再検索用文章ベクトル作成手順と、
再検索用文章ベクトルと検索対象文書ベクトル群とのベクトル演算値を再演算する再演算手順と、
再演算されたベクトル演算値の順に分野データに基づく検索対象文書群をソートした再ソート結果をクライアントに出力する再ソート手順と、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータ読み取り可能なコンピュータプログラム。 A computer program for causing a computer to execute a concept search,
The program includes a stem vector creation procedure for creating a stem vector having a dictionary function from a dictionary creation document group,
A search target document vector creation procedure for creating a search target document vector group from a stem vector and a search target document group;
A search data receiving procedure for receiving search data including search text input from a client;
A search text vector creation procedure for creating a search text vector using the search text and stem vector;
A vector operation procedure for calculating a vector operation value between the search sentence vector and the search target document vector group,
A sorting procedure for sorting the search target document group in the order of the calculated vector operation value and outputting the sort result to the client,
Re- search data reception procedure for receiving search data including emphasized word data , which is a keyword to be emphasized , and rank data on how much enhancement magnification is set for the emphasized word data ;
A search sentence editing procedure for re- editing the search sentence so that the enhancement factor based on the rank data in the search sentence vector is reflected in the vector length of the vector related to the emphasized word ;
Re -search text vector creation procedure for creating a re-search text vector using the re - edited search text and stem vector;
A recalculation procedure for recalculating the vector operation values of the re-search text vector and the search target document vector group;
A re-sort procedure for outputting to the client a re-sort result obtained by sorting the search target document group based on the field data in the order of the re-calculated vector operation value;
A computer-readable computer program for causing a computer to execute.
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