JP2003132060A - 検索支援装置、検索支援方法、及び検索支援プログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ユーザに検索エンジン選択の負担をかけず
に、自動的に特定の分野に特化した検索エンジンの出力
結果を得ることができる検索支援装置を提供すること。 【解決手段】 クライアント端末装置から取得した検索
入力文を構文解析し粗かじれめ登録してある事例文とマ
ッチングする。これら事例文には特定の分野に特化した
検索エンジンが関連付けられており、これによって、検
索入力文と特定の分野に特化した検索エンジンを選択す
ることができる。次に、検索入力文からキーワードを抽
出し、このキーワードに対して必要があれば、略称を正
式名称に変換したりなどの所定の処理を施して検索要求
文を作成する。そして、先に選択した検索エンジンにこ
の検索要求文を用いて検索を要求し、検索結果をクライ
アント端末装置で提示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は検索支援装置に関
し、例えば、Ｗｅｂサイトの検索を支援するものに関す
る。

【０００２】

【従来の技術】近年のインターネットの急激な普及によ
り、パーソナルコンピュータ（以下ＰＣと記す）や携帯
電話などから手軽にＷｅｂサイトにアクセスできるよう
になってきた。インターネットでは、膨大な情報の中か
らユーザが目的とするＷｅｂサイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｆ
ｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒｓ）を検索
するためのメタ検索エンジン（以下検索エンジン）が提
供されている。

【０００３】ユーザは所定のメタ検索サイトにアクセス
することによりこれら検索エンジンを利用することがで
きる。これらメタ検索エンジンには、特に分野を特定せ
ずにユーザが入力したキーワードで単純検索するものか
ら、株価、天気など様々な分野に特化した検索をサポー
トしたものまである。以降、メタ検索エンジン及びその
他の検索エンジンのうち、特定の分野に特化せず、一般
的な検索を行うものを汎用検索エンジンと呼び、株式、
天気など特定の分野に特化したものを専用検索エンジン
と呼ぶことにする。

【０００４】汎用検索エンジンで検索を実行した場合
は、入力したキーワードに関連付けられた検索結果が分
野に関わらず得られる。例えば、汎用検索エンジンで
「Ａ社の株価」を検索すると、Ａ社の株価に関するニュ
ースや、Ａ社の株価に関する個人のホームページなど、
Ａ社の株価に関係のあるものはサイトのないように関わ
らずヒットする。そして、株価自体の変動を示すチャー
ト図などはなかなか出てこない。

【０００５】一方、専用検索エンジンの場合は、検索エ
ンジンが予め設定した範囲の中で情報がヒットする。例
えば、株式市場に特化した専用検索エンジンで「Ａ社の
株価」を検索すると、Ａ社の株価チャートや一日の売買
高、あるいは株価変動など、Ａ社の株式に特化した情報
が得られる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】このように、特定の分
野に特化した情報を効率よく得たいユーザは、当該専用
分野に関する専用検索エンジンを使用する必要がある。
しかし、この専用検索エンジンの選択はユーザが手動に
よって行うため、特にＷｅｂ初心者にとって重い負担と
なっている。

【０００７】また、株価や天気などの専用検索ページは
使いやすいく、欲しい情報が的確に入手できる一方、当
該検索ページがインターネット上で提供されていること
を失念していたり、あるいは知らなかったりなどして汎
用検索エンジンで調べてしまうことも多い。特に検索分
野は無数にあるので専用検索エンジンの対応分野数が増
えるにつれてこの問題は深刻になる。

【０００８】そこで、本発明の目的は、ユーザに検索エ
ンジン選択の負担をかけずに、自動的に専用検索エンジ
ンの出力結果を得ることができる検索支援装置、検索支
援方法、及び検索支援プログラムを提供することであ
る。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は、前記目的を達
成するために、請求項１検索入力文を取得する検索入力
文取得手段と、前記取得した検索入力文と予め用意され
た事例文とをマッチングするマッチング手段と、前記マ
ッチングした事例文に関連付けられた検索エンジンを特
定する検索エンジン特定手段と、前記検索入力文からキ
ーワードを抽出する抽出手段と、前記抽出したキーワー
ドを用いて前記特定した検索エンジンに検索を依頼し、
当該検索エンジンから検索結果を取得する検索依頼手段
と、前記取得した検索結果を提示する提示手段と、を具
備したことを特徴とする検索支援装置を提供する。請求
項２を提供する前記マッチング手段は、前記検索入力文
と事例文との類似度を算出し、前記類似度が所定の閾値
よりも大きい事例文を前記検索入力文とマッチングさせ
ることを特徴とする請求項１に記載の検索支援装置を提
供する。請求項３に記載の発明では、前記抽出したキー
ワードを用いて検索式を生成する検索式生成手段を更に
具備し、記マッチング手段にて前記検索入力文とマッチ
ングする事例文がなかった場合、前記検索依頼手段は、
前記生成した検索式にて所定の検索エンジンに検索を依
頼することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の
検索支援装置を提供する。請求項４に記載の発明では、
前記事例文に対して前記検索エンジン特定手段が特定し
た検索エンジンが複数あった場合、前記提示手段は、前
記複数の検索エンジンの検索結果を合成して提示するこ
とを特徴とする請求項１、請求項２又は請求項３までの
内の何れかの１の請求項に記載の検索支援装置を提供す
る。請求項５に記載の発明では、前記複数の検索エンジ
ンから取得した検索結果を順序付ける順序付け手段を更
に具備し、前記提示手段は、検索結果を前記順序付け手
段によってつけられた順序に従って提示することを特徴
とする請求項４に記載の検索支援装置を提供する。請求
項６に記載の発明では、検索入力文取得手段と、マッチ
ング手段と、検索エンジン特定手段と、抽出手段と、検
索依頼手段と、提示手段と、を具備したコンピュータに
おいて、前記検索入力文取得手段で、検索入力文を取得
する検索入力文取得ステップと、前記マッチング手段
で、前記取得した検索入力文と予め用意された事例文と
をマッチングするマッチングステップと、前記検索エン
ジン特定手段で、前記マッチングした事例文に関連付け
られた検索エンジンを特定する検索エンジン特定ステッ
プと、前記抽出手段で、前記検索入力文からキーワード
を抽出する抽出ステップと、前記検索依頼手段で、前記
抽出したキーワードを用いて前記特定した検索エンジン
に検索を依頼し、当該検索エンジンから検索結果を取得
する検索依頼ステップと、前記提示手段で、前記取得し
た検索結果を提示する提示ステップと、から構成された
ことを特徴とする検索支援方法を提供する。請求項７に
記載の発明では、検索入力文を取得する検索入力文取得
機能と、前記取得した検索入力文と予め用意された事例
文とをマッチングするマッチング機能と、前記マッチン
グした事例文を用いて検索エンジンを特定する検索エン
ジン特定機能と、前記検索入力文からキーワードを抽出
する抽出機能と、前記抽出したキーワードを用いて前記
特定した検索エンジンに検索を依頼し、当該検索エンジ
ンから検索結果を取得する検索依頼機能と、前記取得し
た検索結果を提示する提示機能と、をコンピュータで実
現させるための検索支援プログラム又は検索支援プログ
ラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体
を提供する。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の好適な実施の形態
について、図１から図１１を参照して詳細に説明する。 ［実施形態の概要］本実施の形態の検索支援サーバは、
ユーザからの検索入力文に応じて専用検索エンジンを自
動的に選択し、選択した検索エンジンで検索を行うもの
である。専用検索エンジンの選択は、予め専用検索エン
ジンと関連付けられた事例文と検索入力文をマッチング
することにより行う。マッチング方法は、各種ある既存
のものの何れを用いても良い。本実施の形態では一例と
して、所定の分野に特有な文構造を予め事例文として用
意しておき、これらと検索入力文の文構造の類似度を用
いてマッチングする。一方、検索入力文からキーワード
を抽出するなどして適当に処理し、最適な問合せ文（ク
エリー）を作成する。そして、選択された専用検索エン
ジンに作成した問合せ文で検索を要求し、検索結果をユ
ーザに提示する。

【００１１】例えば、ユーザが「渡辺電気の株」と入力
すると「＜会社＞の＜株ｏｒ業績＞」といったような事
例文と一致する。この事例文は株価の専用検索エンジン
に関連付けられているものとする。一方、検索入力文か
らキーワード「渡辺電気」を抽出し、必要があれば「渡
辺電気株式会社」と正式名称に変換する。そして、「渡
辺電気株式会社」をキーワードとして株価専門検索エン
ジンに検索を依頼する。そして、当該検索エンジンから
送られてきた検索結果をユーザに提示する。

【００１２】［実施形態の詳細］図１は、本実施の形態
の検索支援サーバ１を用いたネットワーク構成の一例を
示した図である。検索支援サーバ１は、インターネット
５を介してクライアント端末装置２、２、２、・・・、
及び検索サーバ３、３、３、・・・、と接続可能に配設
されている。なお、以降、特に個々を区別しない場合
は、クライアント端末装置２、２、２、・・・、検索サ
ーバ３、３、３、・・・、を単にクライアント端末装置
２、検索サーバ３と記す。これらの機器は、例えばＴＣ
Ｐ／ＩＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ
Ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃ
ｌ）などのプロトコルを用いて互いに通信することがで
きる。また、検索支援サーバ１、検索サーバ３は、所定
のＵＲＬにてクライアント端末装置２からアクセス可能
となっている。

【００１３】クライアント端末装置２は、例えば、Ｐ
Ｃ、携帯電話、インターネット接続可能なワープロ及び
デジタル式テレビなどの装置で構成されている。クライ
アント端末装置２は、キーボード、マウス、リモコンな
どの入力装置や、ディスプレイ、スピーカなどの出力装
置の他、各種演算処理を行うＣＰＵ、ブラウザやその他
のプログラムを記憶した記憶装置、インターネット５と
クライアント端末装置２との通信を制御する通信制御装
置などを備えている。

【００１４】クライアント端末装置２は、検索支援サー
バ１、検索サーバ３、インターネット５に接続されてい
るその他のサーバ装置などにアクセスし、データの送受
信を行うことができる。例えば、入力装置からＵＲＬを
入力すると、当該ＵＲＬで特定されたＷｅｂサイトから
ＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎ
ｇｕａｇｅ）形式のファイルをダウンロードすることが
できる。そして、ディスプレイには、当該ＨＴＭＬ形式
のファイルにて定義された画面が表示される。これらの
通信機能や表示機能は、ＣＰＵが通信プログラムやブラ
ウザに従って動作することにより発揮されるものであ
る。

【００１５】検索サーバ３は、検索エンジンを提供して
いるサーバ装置であって、検索支援サーバ１やクライア
ント端末装置２などに検索サービスを提供する。検索サ
ーバ３が提供する検索エンジンは、特に検索分野を特定
しない汎用検索エンジンから、株式、天気、レストラ
ン、病院、映画館、百貨店、など、特定の分野に特化し
た専用検索エンジンまで様々ある。なお、１つの検索サ
ーバ３が複数の検索エンジンを提供することもできる。

【００１６】検索サーバ３は、クライアント端末装置２
や検索支援サーバ１から検索要求を受信すると、検索式
に対応するＷｅｂサイトを検索し、所定の方法で計算し
た検索順位に従ってこれらＷｅｂサイトのＵＲＬと要約
などの一覧を返信する。検索サーバ３が提供する検索エ
ンジンは、所定のＵＲＬによりアクセス可能になってい
る。そのため、ＵＲＬによって使用する検索エンジンを
選択することができる。

【００１７】検索支援サーバ１は、クライアント端末装
置２から受信した検索入力文に応じて専用検索エンジン
を自動的に選択し、これらの検索エンジンに対する検索
要求を代行するサーバ装置である。なお、検索入力文か
ら最適な専用検索エンジンを選択できなかった場合は、
汎用検索エンジンに検索要求を行う。また、１つの検索
入力文に対して選択する検索エンジンは単数の場合もあ
り、また複数の場合もある。

【００１８】検索支援サーバ１は、クライアント端末装
置２からアクセスを受けると、検索入力画面データをク
ライアント端末装置２に送信し、クライアント端末装置
２のディスプレイに検索入力画面を表示させる。検索支
援サーバ１は、検索入力画面から入力された検索入力文
を受信し、検索サーバ３の選択及び検索問合せ文などの
作成を行って、選択した検索サーバ３に作成した検索問
合せ文などにて検索を要求する。そして、検索サーバ３
から返信されてきた検索結果をクライアント端末装置２
に送信する。

【００１９】検索支援サーバ１がクライアント端末装置
２に送信する画面データは、例えばＨＴＭＬやその他の
言語にて定義されている。そして、検索に最適な検索エ
ンジンの選択は検索支援サーバ１が行ってくれるので、
ユーザは汎用検索エンジンと同様の感覚で検索入力文の
入力を行うことができる。また、複数の検索エンジンで
検索した場合は、検索結果を所定の手順にて順位付け
し、あたかも１つの検索エンジンにて検索したような画
面を提示する。

【００２０】図２は、検索支援サーバ１の論理的な構成
の一例を示した図である。これらの構成は、検索支援サ
ーバ１が備えるＣＰＵが所定のプログラムに従って生成
するものである。この論理的な構成は、クライアント端
末装置２に対して検索入力画面データを送信し、ユーザ
が入力した検索入力文を受信する検索入力文取得部１
１、検索入力文と事例文をマッチングして検索サイトを
選択する事例文マッチング１２、検索入力文からキーワ
ードを抽出して所定の処理を施し検索コマンドを生成す
る変換部１３、検索コマンドを生成する際のパラメータ
変換ルールを格納したパラメータ変換ルールデータベー
ス１４、選択された検索エンジンに対して検索を要求
し、検索結果を受信する検索依頼部１５、受信した検索
結果から検索結果画面データを生成してクライアント端
末装置２に送信する出力部１６から構成されている。以
下これらの構成要素の機能について説明する。

【００２１】検索入力文取得部１１は、アクセスのあっ
たクライアント端末装置２に対して、検索入力画面を定
義したＨＴＭＬ形式のファイルを送信する。検索入力画
面には、検索入力文を入力するための入力欄が設けてあ
る。入力欄に検索入力文が入力され検索ボタンがクリッ
クされるなどすると、クライアント端末装置２から検索
支援サーバ１に検索入力文が送信される。検索入力文取
得部１１は、クライアント端末装置２から検索入力文を
取得してこれをＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ
Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶装置に格納する。このよう
に、検索入力文取得部１１は、検索入力文取得手段を構
成している。

【００２２】事例文マッチング部１２は、記憶装置から
検索入力文を読み出してこれを構文解析し、予め定義さ
れている事例文との類似度を算出するマッチング手段で
ある。事例文は、例えば「＜会社名＞の＜株価 ｏｒ
業績＞」、「＜商品＞を買う」といったような文構造と
して用意されている。そして、これらの事例文は予めデ
ータベースとして記憶装置に記憶してある。

【００２３】事例文マッチング部１２は、検索入力文を
構文解析して文構造を取得し、この文構造と事例文（文
構造として定義されている）との類似度を算出する。そ
して、類似度が一定の閾値以上となる事例文を特定す
る。マッチング方法としては、例えば、未公開の特願２
００１−９５８９１に記載の自然文マッチング装置に用
いられているものを利用することができる。このマッチ
ング方法では、検索入力文を品詞ごとに分解し、それぞ
れの品詞ごとに品詞情報（名詞、動詞など）、意味概念
情報（動物、書類など）、係受け情報（表層格、深層
格、係り元や係り先の品詞や意味）を付与し、検索入力
文の文構造を得る。そして、検索入力文の文構造と事例
文の文構造の共通点と品詞係受け木構造の大きさと類似
具合を用いて、検索入力文と事例文との類似度を求め
る。類似度は例えば０から１までの小数で表され、１に
近いほど類似度が大きいものとし、閾値は例えば０．８
とする。このマッチング方法の概要については後に詳細
に説明する。

【００２４】各事例文には検索先の専用検索エンジンを
特定する情報と検索語の組合せから構成された抽象コマ
ンドが関連付けられている。抽象コマンドは、検索支援
サーバ１が専用検索エンジンに検索を要求する際に利用
する検索コマンドを生成するための雛型である。そし
て、抽象コマンドと検索入力文から抽出した検索語から
検索コマンドが生成される。抽象コマンドは株式専門検
索エンジンや天気専門検索エンジンなど様々な専用検索
エンジンに関連付けられたものが用意されている。検索
コマンドは後に変換部１３でＨＴＭＬ文書に変換され、
検索エンジンに検索を依頼するのに使用される。

【００２５】例えば、検索入力文が「渡辺電気の株価」
であった場合、構文解析により「＜会社名＞の株価」な
る文構造が生成される。類似度計算の結果、これが例え
ば事例文「＜会社名＞の株価」とマッチする。そしてこ
の事例文に関連付けられた抽象コマンド「［検索先］株
価検索［検索語］＜会社名＞」が検索される。そして、
＜会社名＞に会社名が代入されて検索コマンド「［検索
先］株価検索［検索語］＜会社名＞渡辺電気」が生成さ
れる。

【００２６】検索入力文と事例文のマッチングは、上記
の方法の他に、例えば特開平１１−３１１４９号公報の
ＩＩＦ（Ｉｎｔｅｌｉｇｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）
方式によるものやキーワードでマッチングするものなど
公知のものが各種ある。なお、マッチングに関しては上
記のものに限定せず何れを用いても良い。

【００２７】変換部１３は、類似度が一定の閾値以上と
なる事例文が存在する場合は、構文解析で得た各語句の
文構造中の位置を指標に、検索入力文からキーワードを
抽出する。このように、変換部１３は、キーワードを抽
出する抽出手段を構成している。そして、変換部１３
は、抽出したキーワードがパラメータ変換ルールデータ
ベース１４に登録してある変換ルールにマッチした場
合、当該変換ルールに従って変換する。検索入力文マッ
チする事例文がなかった場合は、検索入力文を語句と演
算子に分解し、変換ルールを参照しながら検索式を作成
する。

【００２８】パラメータ変換ルールデータベース１４に
は、変換部１３が抽出したキーワードを変換するための
変換ルールが格納されている．これら変換ルールは例え
ば次の４つがある。

【００２９】（１）俗称の正式名称への変換ルール この変換ルールは、略称や俗称を正式名称に変換するも
のである。パラメータ変換ルールデータベース１４に
は、様々な略称・俗称と正式名称のセットが格納されて
いる。そして、変換部１３は、検索コマンドの［検索
語］にセットされたキーワードをパラメータ変換ルール
データベース１４で検索し、正式名称があった場合は、
キーワードを正式名称に変換する。例えば、「渡辺電
気」、「都庁」、「国会」などの略称を「渡辺電気株式
会社」、「東京都庁」、「国会議事堂」などの正式名称
に変換する。

【００３０】（２）検索コマンドのＨＴＭＬ文書への変
換ルール 検索コマンドをＨＴＭＬ文書に変換し、自動的に適切な
検索エンジンによる検索結果がクライアント端末装置２
に表示されるようにするものである。例えば、パラメー
タ変換ルールデータベース１４には、［検索先］に対応
した検索サイトのＵＲＬが埋め込まれ、［検索語］にて
指定したキーワードが挿入可能であり、検索結果を表示
する機能を持ったＨＴＭＬ文書が雛型として格納されて
いる。なお、パラメータ変換ルールデータベース１４で
は、［検索語］にて指定されるＨＴＭＬ文書が特定され
るように両者が関連付けられており、検索エンジン特定
手段を構成している。

【００３１】［検索先］に対応した検索サイトには、汎
用検索エンジンを格納した検索サイトの他、例えば株価
検索、商品検索、建物検索、など各分野の専用検索エン
ジンを格納した検索サイトがある。これらの検索サイト
はＨＴＭＬ文書中のＵＲＬによって選択される。変換部
１３は、［検索先］に対応したＨＴＭＬ文書を検索し、
これに検索キーワードを挿入する。

【００３２】作成されたＨＴＭＬ文書の一例を図３に示
す。ＨＴＭＬ文書４１は、検索コマンド「［検索先］株
価検索［検索語］＜会社名＞渡辺電気株式会社」が変換
ルールに従ってＨＴＭＬ文書に変換されたものである。
図の例は、２箇所の株価専門検索サイトに検索を依頼す
る場合を表しており、ＨＴＭＬ文書４２で「Ａｂｃ株価
検索」に検索を依頼し、ＨＴＭＬ文書４３で「Ｉｎｆｏ
ｒｍａｔｉｏｎ株価検索」に株価検索を依頼する。

【００３３】ＨＴＭＬ文書４２には、予め「Ａｂｃ株価
検索」のＵＲＬ４４と検索エンジンを起動するためのパ
ラメータ４５、及びキーワード４６がセットされてい
る。ＵＲＬ４４とパラメータ４５は予め設定されていた
ものであり、キーワード４６は、検索コマンドの［検索
語］から生成されたものである。

【００３４】同様にＨＴＭＬ文書４８は、検索コマンド
「［検索先］商品検索［検索語］魔法瓶」に対して生成
されたＨＴＭＬ文書である。商品検索専門サイトである
「楽々商品検索」と「セール商品検索」が検索先として
指定されている。

【００３５】（３）係受けを用いた検索入力文から検索
式への変換ルール この変換ルールは、検索入力文にマッチする事例文がな
かった場合、即ち検索入力文の類似度が何れの事例文に
対しても閾値に達しなかった場合に、検索入力文の係受
け文構造を検索式に変換する際に利用される。図４は、
変換ルールの一例を示した図である。変換のパターン
は、係り元の深層格が、選言的並列の場合、場所又
は対象の場合、連体修飾の場合の三種類あり、それぞ
れ絞り込みレベルごとに検索式が定義されている。

【００３６】絞込みレベルは、絞込みレベル３が標準と
してデフォルト設定されており、ユーザが検索入力画面
から必要に応じて変更できるようになっている。例え
ば、選言的並列の場合は以下のようになる。入力検索
文が「野球かサッカーの見れる場所」であった場合、係
受けは次のようになる。「野球」（深層格：対象）→
「見れる」、「サッカー」（深層格：対象）→「見れ
る」このように、「野球」と「サッカー」が選言的並列
関係となっている。

【００３７】絞込みレベルが１、２又は３の場合、検索
式は「野球」ｏｒ「サッカー」となり、検索語として
「野球」あるいは「サッカー」の少なくとも一方が含ま
れるものがヒットする。絞込みレベルが４又は５の場
合、検索式は「野球」ａｎｄ「サッカー」となり、検索
語として「野球」と「サッカー」の双方が含まれるもの
がヒットし、絞込みレベルが１、２又は３の場合より
も、より絞り込まれた検索結果をえることができる。

【００３８】場所又は対象の場合は以下のようにな
る。検索入力文が「広島のデパート」であったとする。
この場合係受けは「広島」（深層格：場所又は対象）→
「デパート」となっている。絞込みレベル１、３の場
合、検索式は、「広島」ｏｒ「デパート」となる。絞込
みレベル２の場合は、「広島」である。そして、絞込み
レベルが４、５の場合は、「広島」ａｎｄ「デパート」
となる。

【００３９】連体修飾の場合は以下のようになる。検
索入力文が「踊れる店」であったとする。この場合係受
けは「踊れる」（深層格：連体修飾）→「店」となって
いる。絞込みレベル１、２の場合は、検索式は「踊れ
る」ｏｒ「店」となる。絞込みレベルが３、４の場合
は、「踊れる」となる。そして絞込みレベルが５の場合
は「踊れる」ａｎｄ「店」となる。このように、変換部
１３は、検索入力文のキーワードを用いて検索式を生成
する検索式生成手段をも構成している。

【００４０】（４）単語の拡大解釈ルール この変換ルールは、入力検索文の単語語を拡大解釈して
ヒットする事例やページを増やすために利用される。図
５は、単語の拡大解釈ルールを説明するための図であ
る。単語の拡大範囲は、ユーザが絞込みレベルによって
設定することができる。デフォルトは絞込みレベル３で
ある。

【００４１】単語「店」を例として図５により単語の拡
大解釈ルールを説明する。絞込みレベルが１、２の場合
は、単語「店」は、「店」、「売店」、「ストア」、
「ショップ」、「レストラン」、「デパート」、「屋
台」、「コンビニ」・・・、などと拡大解釈される。絞
込みレベルが３の場合は、拡大範囲を狭め、「店」、
「売店」、「ストア」、「ショップ」、「レストラン」
となる。絞込みレベルが２の場合は、更に拡大範囲を狭
め「店」、「売店」、「ストア」、「ショップ」とな
り、絞込みレベルが５の場合は「店」となる。

【００４２】この他に、例えば単語「野菜」は、「にん
じん」、「ジャガイモ」、「たまねぎ」、「ごぼう」、
「大根」、「ほうれん草」、「キャベツ」、・・・、など
と拡大解釈される。これらの拡大解釈ルールは様々な単
語に対して設定されており、パラメータ変換ルールデー
タベース１４に格納されている。

【００４３】次に、図２に戻り、検索依頼部１５につい
て説明する。検索依頼部１５は、変換部１３で生成され
たＨＴＭＬ文書を用いて検索サーバ３に検索を依頼し、
検索結果ページを取得する。検索入力文が事例文とマッ
チした場合は、事例文に関連付けられた専用検索エンジ
ンに検索要求を出し、検索入力文が事例文とマッチしな
かった場合は、予め記憶媒体などに記憶し登録してある
汎用検索エンジンに検索を要求する。このように検索依
頼部１５は、検索依頼手段を構成している。

【００４４】出力部１６は、検索依頼部１５が取得した
検索結果をクライアント端末装置２で表示するための検
索結果画面データを作成する。作成された検索結果画面
データは、インターネット５を介してクライアント端末
装置２に送信される。出力部１６は、出力画面ルールデ
ータベース１７に格納されたルールを参照しながら、検
索結果を用いて検索結果画面を作成する。この画面は検
索支援サーバ１からクライアント端末装置２へ送信され
クライアント端末装置２で提示されることになる。この
ように、出力部１６は、提示手段を構成している。

【００４５】出力画面ルールデータベース１７には、検
索結果ページ解釈ルールとＵＲＬランキングルールが格
納されている。検索結果ページ解釈ルールは検索依頼先
の検索エンジンから得た検索結果ページからＵＲＬやペ
ージ要約を抽出するために利用するルールである。図６
に検索結果解釈ルールの一例を示す。

【００４６】は、建物専門の検索サイトＡにて検索し
た結果のＨＴＭＬファイルから、検索結果情報を抽出す
るためのルールである。実際の検索結果のＨＴＭＬファ
イルと、このルールを照合する。ルール中の「数字」
は、その位置では、任意の数字が照合可能であることを
示す。また、「文字列：ＵＲＬ」は、その位置では、任
意の文字列が照合可能であり、なおかつ、照合した文字
列をＵＲＬとして抽出することを示している。以上のよ
うな方式で、実際の検索結果のＨＴＭＬファイルと、検
索結果情報抽出ルールを照合し、照合できた場合、リン
ク先ＵＲＬ９１、ページタイトル９２、及びページ要約
９３をそれぞれ読み出す。これらの情報は、検索結果の
ランキングなどに利用される。は、建物専門の検索サ
イトＢに関するものである。このように、検索サイトご
とにルールを設定することができる。

【００４７】ＵＲＬランキングルールは、複数の検索エ
ンジンから取得した結果を合成して、あたかも単一の検
索エンジンによって取得したかのように順位付けされた
結果を表示するのに利用される。図７の式１にＵＲＬご
とのポイント計算式を示す。式中の各記号の意味は以下
の通りである。

【００４８】ｕ：ＵＲＬを一意的に識別するための標
識、 ｉ：検索入力文に対してマッチした事例文を一意的に識
別するための標識、 ｊ：事例文に対して登録されている検索エンジンを一意
的に識別する標識、 ｋ：検索エンジンごとの検索結果の順位を一意的に識別
するための標識、 Ｐｕ：ＵＲＬごとのポイント、 Ｍｊ：事例文の検索入力文に対するマッチングスコア、 Ｗｉｊ：事例文に対して登録されている検索エンジンの
重み（初期値は一律に設定するか、事例文の回答設定に
伴って個別の数値を設定するかで指定する。その後、後
述の方法にて修正する）、 ｆｉｊｋｕ：指定の事例文から検索された、指定の検索
エンジンの結果中の、指定の順位に、指定のＵＲＬが出
現していれば１、それ以外は０、

【００４９】以上のようにＵＲＬごとのポイントを定義
すると、複数の検索エンジンの結果中で上位の順位に出
現したＵＲＬがおおよそ高いポイントを得ることができ
る。ポイントの高いＵＲＬから順に表示することによ
り、多くの検索エンジンの結果を見て回る必要がなく、
順番に合成されたランキング結果を見ることができる。

【００５０】ランキング結果のＵＲＬは、「ｈｔｔｐ／
／メタ検索エンジン ＵＲＬ?ｕｒｌ＝ヒットした事例
文の識別子＆ｊ＝ＵＲＬを引くのに利用した検索エンジ
ンの識別子＆ｋ＝検索エンジンの結果中の順位識別し＆
ｌ＝合成した結果中の順位の識別子」という形式、もし
くは、同等の情報を含む別の形式で保持し、このＵＲＬ
の情報から、検索エンジン側で実際の結果のＵＲＬへ転
送することによって、検索エンジン側にユーザの選択し
たＵＲＬを通知する。

【００５１】ユーザが選択したＵＲＬごとに図７の式
２、３でＭｉとＷｉｊを修正する。但し、Ｍｉは修正可
能な場合に修正する。式中ａ、ｂは定数であり、ｌはユ
ーザが選択したＵＲＬの合成した結果中の順位である。
式２、３は、おおよそ、ユーザが選択したＵＲＬのポイ
ントに寄与した、検索入力文と事例文のマッチングスコ
アや、事例文に対する検索エンジンの重みを上げて、そ
れより合成した結果中の順位が上位のＵＲＬのポイント
に寄与した事例文や検索エンジンの重みを下げるように
修正する。このように、出力部１６は、複数の検索エン
ジンの検索結果を順位付けて合成し、これによって検索
結果画面を生成することもできる。このように出力部１
６は検索結果を順序付ける順序付け手段ともなってい
る。

【００５２】図８は、検索入力文と事例文がマッチング
する場合に検索支援サーバ１が行う動作の内容を説明す
るための図である。検索入力文取得部１１がクライアン
ト端末装置２から「渡辺電気の株価」なる検索入力文６
１を取得したとする。事例マッチング部１２は検索入力
文６１を構文解析した後、事例文のマッチングを行い
「＜会社＞の株価」なる事例文６２とマッチングする。
事例文６２には「［検索先］株価［検索語］＜会社＞」
なる抽象コマンド６３が関連付けられている。このよう
に、事例文マッチング部１２は事例文と事例文に関連付
けられた抽象コマンドのセットを備えている。更に、事
例文６２には検索エンジン６７というように、各事例文
には、所定の専用検索エンジンが関連付けられている。
この関連付けは、パラメータ変換ルールデータベース１
４に格納されている検索先ＵＲＬが埋め込まれたＨＴＭ
Ｌ文書に事例文が関連付けられることにより行われてい
る。

【００５３】事例文マッチング部１２は、抽象コマンド
６３を特定した後、検索入力文６１から抽出したキーワ
ード「渡辺電気」を検索パラメータとして抽象コマンド
に代入し、検索コマンド６４を生成する。次に、変換部
１３は、検索コマンド６４がパラメータ変換ルールに該
当するか否かをチェックし、該当する場合はこれを変換
する。検索コマンド６４の場合は、俗称「渡辺電気」を
正式名称「渡辺電気株式会社」に変換して、変換後の検
索コマンド６５を生成した後、これからＨＴＭＬ文書６
６を生成する。なお、図８の例では、１つの検索入力文
が１つの事例文にマッチングしているが、これに限定す
るものではなく、１つの検索入力文が複数の事例文にマ
ッチングするように構成することもできる。この場合
は、複数の事例文に関連付けられた専用検索エンジンの
おのおのに検索要求を行う。

【００５４】図９は、検索支援サーバ１の構成を示した
ブロック図である。検索サーバ１は、制御部７１、入力
装置７２、出力装置７３、通信制御装置７４、入出力イ
ンターフェース８１、記憶装置８２などがバスライン７
５を介して接続している。

【００５５】制御部２６は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ
Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ
Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭなどから構成され
ており、検索支援プログラムなどに従って、ユーザから
の検索要求に対して検索支援サービスを提供したり、検
索支援サーバ１全体を制御したりなどする。

【００５６】ＲＯＭは、ＣＰＵが各種演算や制御を行う
ための各種プログラム、データ及びパラメータなどを格
納したリードオンリーメモリ（読み出し専用メモリ）で
ある。ＲＡＭは、ＣＰＵにワーキングメモリとして使用
されるランダムアクセスメモリである。ＣＰＵは、ＲＡ
Ｍにプログラムやデータなどを書込んだり消去したりす
ることができる。本実施の形態では、ＲＡＭは、検索入
力文の格納、構文解析、事例文マッチング、パラメータ
変換、検索エンジンへの検索の依頼、などを行うための
エリアが確保可能となっている。

【００５７】入力装置７２は、例えばキーボードやマウ
スなどから構成されている。キーボードは、検索支援サ
ーバ１に対して文字や数字などの情報を入力するための
装置である。キーボードは、カナや英文字などを入力す
るためのキーや数字を入力するためのテンキー、各種機
能キー、カーソルキー及びその他のキーによって構成さ
れている。

【００５８】キーボートは、例えば検索支援サーバ１の
管理者が検索支援サーバ１にログインするためのログイ
ンＩＤやパスワードを入力したり、あるいはメンテナン
スなどのために検索支援サーバ１を操作する際に使用す
る。

【００５９】マウスはポインティングデバイスである。
ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆ
ａｃｅ）などを用いて検索支援サーバ１を操作する場
合、表示装置上に表示されたボタンやアイコンなどをマ
ウスでクリックすることにより、所定の情報の入力を行
うことができる。

【００６０】出力装置７３は、例えば表示装置や印刷装
置などから構成されている。表示装置は、情報を画面上
に提示するための装置であって、例えばＣＲＴ（Ｃａｔ
ｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ、液晶ディ
スプレイ、プラズマディスプレイなどで構成されてい
る。表示装置は、キーボードやマウスの入力結果や、ユ
ーザのアクセスを記録したログデータや、その他の画面
を表示することができる。

【００６１】印刷装置は、データなどをテキストの形で
紙などの印刷媒体に印刷する装置である。印刷装置は、
例えば、インクジェットプリンタ、レーザプリンタ、熱
転写プリンタ、ドットプリンタなどの各種プリンタ装置
によって構成されている。

【００６２】通信制御装置７４は、検索支援サーバ１を
インターネット５に接続するための装置であって、モデ
ム、ターミナルアダプタその他の装置によって構成され
ている。通信制御装置７４はＣＰＵによって制御され、
例えば、ＴＣＰ／ＩＰなどの所定のプロトコルに従って
クライアント端末装置２や検索サーバ３などとの通信を
行う。

【００６３】通信制御装置７４はクライアント端末装置
２に対して検索入力文の受信及び検索結果の送信を行
い、検索サーバ３に対して検索の依頼及び検索結果の受
信を行うことができる。また、通信制御装置７４は、直
接インターネットに接続するのではなく、ＬＡＮ（Ｌｏ
ｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを介してイン
ターネット５に接続するように構成することもできる。

【００６４】記憶装置８２は、読み書き可能な記憶媒体
と、その記憶媒体に対してプログラムやデータを読み書
きするための駆動装置によって構成されている。当該記
憶媒体として主にハードディスクが使用されるが、その
他に、例えば、光磁気ディスク、磁気ディスク、半導体
メモリなどの他の読み書き可能な記憶媒体によって構成
することも可能である。

【００６５】記憶装置８２は、検索支援プログラムやＯ
Ｓ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、通信制御プ
ログラムなど各種のプログラムを格納したプログラム格
納部８３と、パラメータ変換ルールデータベース１４や
検索結果解析ルール１７、クライアント端末装置２や検
索サーバ３との通信記録を記憶したログファイル、その
他のデータベースを記憶したデータ格納部８１などから
構成されている。

【００６６】検索支援プログラムは、ＣＰＵにロードさ
れて実行されることにより、検索支援サーバ１に検索支
援機能を発揮させることができる。検索支援プログラム
が実行されるとＣＰＵによって、図２に示した事例文マ
ッチング部１２、変換部１３、検索依頼部１５、出力部
１６がソフトウェア的に実現される。

【００６７】記憶媒体駆動装置８１は、着脱可能な記憶
媒体を駆動してデータの読み書きを行うための駆動装置
である。着脱可能な記憶媒体としては、例えば、光磁気
ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、半導体メモリ、
データをパンチした紙テープ、ＣＤ−ＲＯＭなどがあ
る。なお、ＣＤ−ＲＯＭは、読み込みのみ可能である。
検索支援サーバ１は、記憶媒体駆動装置８１によって記
憶媒体を駆動することにより、例えば、検索プログラム
やＯＳをアップグレードしたり、ログファイルを記憶媒
体に出力したりすることができる。

【００６８】入出力インターフェース４４は、例えば、
シリアルインターフェースやその他の規格のインターフ
ェースにより構成されている。入出力インターフェース
４４に当該インターフェースに対応した外部機器を接続
することにより、検索支援サーバ１の機能を拡張するこ
とができる。このような外部機器として例えば、ハード
ディスクなどの記憶装置、スピーカ、マイクロフォンな
どがある。

【００６９】図１０は、検索支援サーバ１の動作を説明
するためのフローチャートである。まず、検索支援サー
バ１のＣＰＵは、インターネット５を介してクライアン
ト端末装置２から受信し、ＲＡＭなどに格納する（ステ
ップ１０）。次に、ＣＰＵは、ＲＡＭ格納した検索入力
文を構文解析し、検索入力文の文構造を特定する（ステ
ップ１３）。

【００７０】次に、ＣＰＵは、構文解析した検索入力文
の文構造が登録されている事例文パターンに適合するか
どうかマッチングを行う（ステップ１５）。次にＣＰＵ
は、検索入力文とマッチする事例文があったか否かを判
断する（ステップ２０）。検索入力文とマッチする事例
文があった場合（ステップ２０；Ｙ）、ＣＰＵは、事例
文に関連付けられている抽象コマンドを取得する（ステ
ップ２５）。

【００７１】次に、ＣＰＵは、検索入力文から事例文パ
ターン中の定義された構造部分の語句（キーワード）を
抽出する（ステップ３０）。次に、ＣＰＵは、抽出した
キーワードを抽象コマンドに挿入し、検索コマンドを生
成する（ステップ３５）。次に、ＣＰＵは、抽出した語
句を事例文ごとなどに定義された変換ルールに従って変
換する（ステップ４０）。

【００７２】次に、ＣＰＵは、事例文に対して登録され
た検索エンジンに対して、ステップ４０にて変換された
語句をパラメータとして検索要求データを送信し、検索
を要求する（ステップ４５）。次に、ＣＰＵは、検索エ
ンジンから検索結果を受信する。そして、これを結果ペ
ージ解析ルールで解析して検索結果表示画面を生成し、
クライアント端末装置２に送信して検索結果をユーザに
提示する（ステップ５０）。

【００７３】ステップ２０において、ＣＰＵが検索入力
文にマッチする事例文がないと判断した場合（ステップ
２０；Ｎ）、ＣＰＵは、検索入力文の構造を語句と演算
子に分解し、検索式を作成して、標準の検索エンジンと
して登録してあるものに対して検索を要求する（ステッ
プ５５）。

【００７４】（実施例１）クライアント端末装置２から
「なべ電の株価が知りたい」という入力があったとす
る。検索支援サーバ１は、検索入力文取得部１１で検索
入力文を取得した後、事例文マッチング部１２で登録さ
れている事例文に適合するかどうか検定する。このと
き、事例文マッチング部１２に「＜会社＞の株価」とい
う事例文が登録してあれば、検索入力文をこの事例文に
ヒットさせることができる。そして、事例文マッチング
部１２でが抽象コマンド「［検索先］株価検索［検索
語］＜会社名＞」を検索して会社名を挿入し具体的な検
索コマンド「［検索先］株価検索［検索語］＜会社名＞
なべ電」が生成される。

【００７５】そして変換部１３で、俗称から正式名称へ
の変換ルールにより「なべ電」が「渡辺電気株式会社」
に変換され、検索コマンドは「［検索先］株価検索［検
索語］＜会社名＞渡辺電気株式会社」と変化する。更
に、変換部１３で、検索コマンドのＨＴＭＬ文書への変
換によりＨＴＭＬ文書に変換され、自動的に適切な株価
検索エンジンにおける検索結果がユーザに提示される。

【００７６】（実施例２）クライアント端末装置２から
「ペット型ロボットが欲しい」という検索入力文を取得
したとする。すると、事例マッチング部１２で検索入力
文を「＜名詞＞が欲しい」という事例文にヒットさせる
ことができる。更に、事例文マッチング部１２は、この
事例文に関連付けられている複数の抽象コマンド「［検
索先］商品検索［検索語］＜名詞＞」、「［検索先］オ
ークション検索［検索語］＜名詞＞」、「［検索先］懸
賞検索［検索語］＜名詞＞」から具体的な検索コマンド
「［検索先］商品検索［検索語］＜名詞＞ペット型ロボ
ット」、「［検索先］オークション検索［検索語］＜名
詞＞ペット型ロボット」、「［検索先］懸賞検索［検索
語］＜名詞＞ペット型ロボット」を生成する。その後、
実施例１と同様にして、検索コマンドは実際のＨＴＭＬ
文書に変換され、自動的に適切な検索エンジンにおける
検索結果がユーザに提示される。

【００７７】（実施例３）クライアント端末装置２から
「結婚したい」という検索入力文を取得したとする。す
ると、事例文マッチング部１２は「結婚したい」という
事例文にヒットさせることができる。このとき、「結婚
した」とは、異なる文章のモード（願望と過去）である
ため、仮に「結婚した」（過去）という事例文があって
も、構文解析により事例文マッチング部１２で区別する
ことが可能である。その後、関連付けられている抽象コ
マンド「［検索先］建物検索［検索語］＜名詞＞結婚式
場」が抽出される。

【００７８】その後、実施例１と同様にして検索コマン
ドは実際のＨＴＭＬ文書に変換され、自動的に適切な検
索エンジンにおける検索結果がユーザに提示される。そ
の後、検索結果ページ解釈ルールによって、「検索エン
ジン：順位：ＵＲＬ」という形式で検索結果がまとめら
れる。その後、ＵＲＬランキングルールに従って、複数
の検索エンジンの結果が合成され、ユーザに提示され、
また、ユーザが選択したＵＲＬを学習し、検索エンジン
やマッチングルールの重みを修正する。

【００７９】（実施例４）クライアント端末装置２から
「徳島でフランス料理かイタリア料理が食べられる店」
という検索入力文を取得し、事例文マッチング部１２で
マッチングした結果、マッチする事例文がなかったとす
る。検索入力文の係受けを解析すると次のようになる。

【００８０】「徳島」（深層格：場所）→「食べられ
る」、「フランス料理」（深層格：対象）→「食べられ
る」、「イタリア料理」（深層格：対象）→「食べられ
る」、「食べられる」（深層格：連体修飾）→「店」、
なお、「フランス料理」と「イタリア料理」は選言的並
列の関係にある。

【００８１】この係受けと、係受けを用いた検索入力文
から検索式への変換ルールによって「徳島ａｎｄ（フラ
ンス料理ｏｒイタリア料理）ａｎｄ店」という検索式が
生成される。その後、上記のパラメータ（単語拡張）変
換ルールがあれば、それによって単語を拡大解釈するこ
とによって、検索式は、「徳島ａｎｄ（フランス料理ｏ
ｒイタリア料理）ａｎｄ（店ｏｒ売店ｏｒストアｏｒシ
ョップｏｒレストラン）」となる。この検索式をクエリ
ーとして標準的なＷｅｂ検索エンジンとして記憶媒体な
どに登録してある検索エンジンに検索を依頼し、検索結
果をユーザに提示する。

【００８２】更に、ここで、検索件数を絞り込みたい場
合や、逆に検索件数を多くしたいというユーザの要求が
あった場合、絞込みレベルを調節することによって、変
換ルールを修正し、検索クエリーを容易に修正すること
ができる。検索件数を多くしたい場合、絞込みレベルを
１にすることによって、前記クエリーは「徳島ａｎｄ
（フランス料理ｏｒイタリア料理）ａｎｄ（店ｏｒ売店
ｏｒストアｏｒショップｏｒレストランｏｒ・・・）」
となり、より多くの検索結果を期待することができる。
検索件数を絞り込みたい場合は、絞込みレベルを５にす
ることによって、前記クエリーは「徳島ａｎｄ（フラン
ス料理ｏｒイタリア料理）ａｎｄ店」となり、より絞り
込まれた検索結果を期待できるクエリーとなる。

【００８３】図１１は、クライアント端末装置２の表示
装置に表示された検索結果画面１００の１例を示したも
のである。検索文入力欄１０１はユーザが検索入力文を
入力する欄である。検索ボタン１０２がマウス操作など
によりクリックされると、検索支援サーバ１で検索支援
動作が行われる。検索エンジン欄１０３には検索に使用
した検索エンジンの一覧が表示される。検索結果表示欄
１０４には、各検索エンジンで出現したＵＲＬのうちポ
イントが大きいものから順に表示される。

【００８４】なお、次のような変形例も可能である。検
索エンジン表示欄１０３には、検索入力文の検索に適当
な専用検索エンジンが最適なものから順に上から表示さ
れる。そして、検索結果表示欄１０４には、検索入力文
の検索に最適な専用検索エンジンの結果が表示され、ユ
ーザが他の専用検索エンジンを使用したい場合は、検索
エンジン欄１０３で選択することができる。

【００８５】次に、先に概略を説明した事例文マッチン
グ部１２が行うマッチング方法の詳細について説明す
る。図１２は、事例文マッチング部１２の各コンポーネ
ントや辞書類の構成を示した図である。これらのコンポ
ーネントは、プログラム格納部８３（図９）に格納され
ている検索支援プログラムが制御部７１のＣＰＵによっ
て実行されることにより、ソフトウェア的に実現される
ものである。また、辞書類はデータ格納部８４に格納さ
れている。

【００８６】以下に、事例文マッチング部１２の各コン
ポーネントの処理内容について概要を説明する。まず、
ユーザによってキーボードなどから入力された検索入力
文は、形態素解析コンポーネント１１７に入力される。
なお、この検索入力文は、例えば、「遊園地に行きた
い」などの自然文で構成されていても良い。

【００８７】形態素解析コンポーネント１１７は、入力
された自然文の形態素解析を行い、その結果を形態素リ
ストとして文節解析コンポーネント１１８に出力する。
形態素とは、文節より更に細かく、語句を自立語と付属
語のレベルまで区分したものである。 文節解析コンポ
ーネント１１８は、形態素リストから文節リストを作成
する。文節の作成は、基本的に形態素リストにある自立
語と付属語をあわせて文節とする。後に、人名や地名な
どの概念を処理する際に必要であるため、形態素解析の
結果から得られる具体的な数値、人名、地名などの情報
も文節リストに付与する。また、アルファベットやカタ
カナ、記号などの正規化処理も行う。なお、正規化処理
とは、文字コードの全角、半角やアルファベットの大文
字や小文字、漢字の異体字をある一定のものに揃える処
理のことである。例えば、アルファベットを半角小文字
に、半角文字のカタカナを全角文字に、異体字を常用漢
字に揃える処理を考えると、全角文字の「Ａｌｐｈａｂ
ｅｔ」は半角文字の「Ａｌｐｈａｂｅｔ」に、半角の
「カタカナ」は全角文字の「カタカナ」に、「渡邊」は
「渡辺」に変換することができ。

【００８８】語彙処理コンポーネント１１９は、文節解
析コンポーネント１１８から文節リストを取得し、語彙
辞書１２５を用いて該文節リストに意味的な情報を付与
していく。意味的な情報としては、例えば、同義語、類
義語、多義語、同音異義語、概念情報などがある。これ
らの情報は、語彙辞書１２５にテーブル化されて記憶さ
れている概念情報には、赤や青などの概念である色や西
や東などの概念である方向などのほか、地名や人名など
の特殊概念が存在する。後に説明するように、本実施の
形態では、特殊概念を用いて、形態素解析時に数値、人
名、地名なども概念処理できるようにした。また、後に
述べるように、例えば、９時２０分などの時間に関する
表現も概念に含めることができる。

【００８９】格フレーム処理コンポーネント１２０は、
意味を付与された文節リストを語彙処理コンポーネント
１１９から取得し、動詞に対する目的語と思われる語句
を表層格と概念から決定する。なお、そのときに、文節
リストに深層格の情報を付与することができる。例え
ば、検索入力文が「銀座でデパートを探す」である場
合、動詞は「探す」であり、この動詞に対する目的語は
表層格で「を格」であり、深層格で「対象格」である
「デパート」である。通常動詞の目的語は、「〜を」の
形で表記され、これを表層格では「を格」と呼ばれる。
また、動詞の目的語は、意味的には、その動詞の動作の
対象となるので、深層格では「対象格」と呼ばれる。

【００９０】また、格フレーム辞書１２６には、様々な
語句に対応する格フレームが記憶してある。格フレーム
とは、例えば、「探す」という語句は、表層格では「〜
で〜を探す」又、深層格では「（場所）で（対象格）を
探す」というフレーム（構造）を持ち、「で格」、「場
所格」には、地名という概念が対応し、「を格」、「対
象格」には、デパートなどが対応するといったことがテ
ーブルとなって記憶されたものである。格フレーム処理
コンポーネント１２０は、文節リストの目的語と思われ
る語句を決定した後、格フレーム辞書１２６を参照し
て、どの程度、検索入力文が格フレームにマッチしてい
るかを判断する。

【００９１】格フレーム情報辞書１２６の格フレームの
情報から検索入力文がどの格フレームにマッチしている
のかを決定する場合に情報が足りない場合や、語彙情報
が足りない場合がある。このような場合は、例えば、深
層格の情報のみでマッチングするなどマッチングの条件
を緩めて処理を行う。このように、マッチングの条件を
緩めることにより、本来マッチングが困難な場合もそれ
なりにマッチングを行うことができる。

【００９２】検索入力文を格フレームとマッチングする
際に、表層格及び概念（又は表記）が一致する場合は、
ランク１とし、ランク１のものが無ければ概念（又は表
記）のみが一致するもの、又は表層格のみが一致するも
のを探し、これをランク２とする。ランク１及びランク
２のものが無ければ、一般的な係り受けの情報を採用
し、これをランク３とする。一般的な係り受けの情報と
は、「を格」は動詞に係る、「に格」は、動詞、又はサ
変名詞に係るといった情報である。格フレーム処理を行
った結果、格フレームの深層格の情報やどのランクで一
致したかという情報を持った文構造が格フレーム処理コ
ンポーネント１２０により生成される。

【００９３】属性付与コンポーネント１２１は、文構造
（文節）の情報に検索支援装置１などに依存した情報、
例えば、コマンドのパラメータの情報などを付与する。
これらの情報は属性辞書１２７に記憶されている。特殊
概念を属性とした場合の値は、特殊概念の値をそのまま
属性値とすることができる。例えば、概念で処理した人
名、地名、数値、時間などは、入力された値をそのまま
属性にすることができる。

【００９４】マッチング処理コンポーネント１２２が取
得する文構造は、語彙情報、格フレーム情報、格フレー
ムとマッチングした際のランク、属性情報などを含んで
いる。マッチング処理コンポーネント１２２は、検索入
力文と事例文の一致度を求め、一致度高い事例文の回答
を回答として採用する処理を行う。検索入力文と事例文
の一致度は、２つの文構造がどれくらい一致しているか
を求めるもので、文節の情報と係り受けの情報から計算
される。

【００９５】更に、具体的には、属性付与コンポーネン
ト１２１から属性を付与された文構造を受け取り、訓練
コーパス（ユーザが入力すると想定される検索入力文と
これに対応する回答を組にしたもの）１２９の事例文か
ら作成された回答辞書１２８を用いて事例文と検索入力
文をマッチングする。そして、一致度が高い事例文を特
定し、これから得られる回答を出力情報１２３として出
力する。回答とは、事例文などから特定されるコマンド
や、属性付与コンポーネント１２１によって付与された
パラメータなどが、セットになったものである。即ち、
事例文がマッチングによって特定されると、コマンドや
パラメータが特定されるのである。本実施の形態の場合
は、抽象コマンドが特定される。

【００９６】図１３は、語彙辞書１２５の構成を示した
図である。語彙辞書１２５は、同義語を登録した同義語
部１３１、類義語を登録した類義語部１３２、多義語を
登録した多義語部１３３、同音異義語を登録した同音異
義語部１３４及び例えば時間や人名といった概念を登録
した概念部１３５などから構成されている。これら各部
の内容については、以下の各処理とともに説明する。

【００９７】次に語彙処理コンポーネント１１９で行わ
れる解析の具体例について説明する。 ［同義語の解析例］図１４は、同義語部１３１に作成さ
れた同義語テーブル１４１を示している。同義語部１３
１は、同じ意味を表す語句（同義語）を集めたものであ
り、それぞれの同義語がそれらを代表する代表語に対応
付けられてテーブル化されている。例えば、「購入す
る」は「買う」と同義語であり、「使う」は、「使用す
る」と同義語である。今、例えば検索入力文が「パソコ
ンを買う」であったとする。まず、形態素解析コンポー
ネント１１７により、形態素解析→パソコン／を／買／
う、と解析され、次いで文節解析コンポーネント１１８
により、文節解析→パソコンを／買う、と、文節に区切
られる。次いで語彙処理コンポーネント１１９により、
パソコンを／買う（同義語＝購入する）、というように
文節リストに同義語の代表語（ここでは、使用する）が
付与される。

【００９８】［類義語の解析例］図１５は、「探す」、
「使用する」を代表語とした場合の類義語テーブル１４
３を示したものである。類義語部１３２には、意味的に
は類似しているが完全には同じでない表現を処理するた
めの類義語情報がテーブル化して記憶されている。例え
ば、「探す」、「検索する」、「捜索する」、「探る」
は互いに類義語であり、「使用する」、「利用する」、
「活用する」、「用いる」は互いに類義語である。類義
語部１３２では、類義語の中から代表語を１つ選び（例
えば、最も一般的に使用される語句を選択するなどす
る）、それが類義語の情報としてテーブル化されて登録
されている。

【００９９】例えば、検索入力文が「民族衣装店を検索
する」であった場合、類義語は同義語の場合と同様にし
て以下のように解析される。形態素解析→民族衣装店／
を／検索／する、文節解析→民族衣装店を／検索する、
語彙処理→民族衣装店を／検索する（類義語＝探す）、
このように、語彙処理により文節リストに類義語の情報
が付与される。

【０１００】［多義語の解析例］図１６の多義語テーブ
ル１４５の一例を示した図である。多義語は、複数の意
味を持つ語句である。例えば、「引く」という動詞に
は、「引き算する」や「引き寄せる」といった複数の意
味を含んでいる。多義語部１３３では、これらの多義語
がテーブル化されて登録されている。例えば、検索入力
文が「線を引く道具」であった場合、多義語は以下のよ
うに解析される。形態素解析→線／を／引／く／道具、
文節解析→線を／引く／道具、語彙処理→線を／引く
（多義語＝引き算する、引き寄せる）／道具、このよう
に、文節リストに多義語の情報が付与される。

【０１０１】［同音異義語の解析例］図１７は、同音異
義語テーブル１４７の一例を示した図である。同音異義
語に対する処理は、音声認識で異なる意味と解釈されて
しまう可能性のある語句に対して同音異義語の情報を付
与することにより行われる。同音異義語としては、例え
ば「対照」、「対象」、「対称」や「掛ける」、「欠け
る」、「描ける」、「書ける」などがある。同音異義語
部１３４では、これらの同音異義語がテーブル化されて
登録されている。

【０１０２】例えば、検索入力文が「高齢者を対象にし
たパソコン教室」であった場合、同音異義語は以下のよ
うに解析される。形態素解析→高齢者／を／対象／に／
した／パソコン教室、文節解析→高齢者を／対象に／し
た／パソコン教室、語彙処理→高齢者を／対象に（同音
異義語＝対照、対称）／した／パソコン教室、このよう
に文節リストに同音異義語の情報が付与される。同音異
義語の情報を付与することにより、例えば、音声入力な
どの場合に、誤解析の可能性を少なくすることができ
る。

【０１０３】［概念情報の解析例］図１８は、概念テー
ブル１４９の一例を示した図である。概念部１３５で
は、例えば色や方向といった意味内容が同じものをまと
めて扱えるように、概念テーブル１４９に示したように
テーブル化されて登録されている。例えば、「上」、
「下」、「右」、「左」の概念情報は「方向」であり、
「赤」、「緑」、「青」の概念情報は「色」である。特
殊概念には、人名、地名、数値、時間などがある。これ
らの特殊概念のうち、人名、地名、数値は形態素解析時
に付与された情報を元に概念情報を作成し、時間は、図
示しない時間概念辞書に登録された時間テーブル１５１
からの時間の値を作成する。図１９は、時間テーブル１
５１を示した図である。図１９に示したように、特殊概
念は値を持つこともできる。また、複数文節にまたがる
ものはコンマで区切って表す。

【０１０４】例えば、検索入力文が「青い服」であった
場合、概念情報は以下のように解析される。形態素解析
→青／い／服、文節解析→青い／服、語彙処理→青い
（概念＝色）／服、

【０１０５】また、検索入力文が「８月３日に発売され
た新車を検索する」というように時間を含む場合は、概
念は以下のように解析される。 形態素解析→８／月／３／日／に／販売／され／た／新
車／を／検索／する 文節解析→８／月／３／日に／販売された／新車を／検
索する 語彙処理→８（概念＝数値・８）／月／３（概念＝数
値；３）日に／更新した／ファイルを／検索する このように数値概念は値を持つことができる。また、以
下のように複数文節（８／月／３／日に）を処理するこ
ともできる。語彙処理→８／月／３／日に（概念＝時
間；２０００／８／３）／更新した／ファイルを／検索
する

【０１０６】更に、検索入力文が「ソクラテスの文献を
検索する」というよに特殊概念である人名を含む場合
は、以下のように解析される。形態素解析→ソクラテス
／の／文献／を／検索／する、文節解析→ソクラテスの
／文献を／検索する、語彙処理→ソクラテスの（概念＝
人名；ソクラテス）／文献を／検索する、このように、
人名概念や地名概念は値を持つことができる。

【０１０７】［複数文節・多段階処理の場合］語彙処理
コンポーネント１１９は、時間概念の解析のときと同様
にして複数文節から成り立つものを処理するとともに、
同義語部１３１、類義語部１３２などから同義語や類義
語などの情報を付与することができる。例えば、検索入
力文が「用紙に写真を出す装置」であった場合、以下の
ように解析される。形態素解析→用紙／に／写真／を／
出す／装置、文節解析→用紙に／写真を／出す／装置、
語彙処理→用紙に（同義語＝紙）／写真を／出す（紙＋
出す→同義語＝印刷する）／装置、語彙処理コンポーネ
ント１１９は、同義語処理結果である「紙」と「出す」
を更に多段処理して「印刷する」を付与している。これ
は、同義語部１３１に図２０（ａ）に示した同義語テー
ブルにより「用紙」に「紙」という類義語情報が付与さ
れ、更に、図２０（ｂ）にしめした同義語テーブルによ
り「紙に」、「出す」に「印刷する」という同義語情報
が付与されたものである。

【０１０８】次に格フレーム処理コンポーネント１２０
で行われる解析の具体例について説明する。図２１は、
格フレーム辞書１２６に格納されている格フレーム情報
テーブル１５４の一例を示した図である。例えば、「輸
出する」という語句（述語）は、通常「（国名）に（対
象）を輸出する」と言う形で使用される。（国名）に該
当する文節は、表層格では「に格」、深層格では「相手
格」と呼ばれ、（対象格）に該当する文節は表層格では
「を格」、深層格では「対象格」と呼ばれる。格フレー
ム情報テーブル１５４では、「輸出する」の「を格」、
「対象格」に該当する表記として「工業製品」を登録し
ており、「に格」、「相手格」に該当する概念情報とし
て「国名」が登録されている。格フレーム処理コンポー
ネント１２０は、語彙処理された文節リストと、格フレ
ーム辞書１２６に格納した格フレーム情報をマッチング
し、マッチングの程度をランク付けする。

【０１０９】例えば、、検索入力文が「アメリカに輸出
した工業製品を転売する」であった場合、形態素解析か
ら語彙処理までは、以下の手順で解析される。形態素解
析→アメリカ／に／輸出／する／工業製品／を／転売す
る、文節解析→アメリカに／輸出する／工業製品を／転
売する、語彙処理→アメリカに（概念＝国名）／輸出す
る／工業製品を／転売する

【０１１０】格フレーム処理コンポーネント１２０は、
以上のように語彙処理された文節リストと格フレーム情
報を以下のステップでマッチングする。ステップ１：格
フレーム情報テーブル１５４を用いて「転売する」の文
節から得られる格フレームの情報を取得する。 対象格については、図２１の格フレーム情報テーブル１
５４の「輸出する」欄の「対象格」欄を参照すると、
「工業製品を」→「転売する」となり、表記（工業製品
を）で一致しているので、この一致はランク１となる。
・・・（１） 相手格については、「輸出する」欄の「相手格」欄を参
照すると、「アメリカに（概念＝国名）」→「輸出し
た」となり、概念（国名）で一致しているので、この一
致はランク１となる。・・・（２）

【０１１１】ステップ２：「工業製品を」の文節から得
られる格フレーム情報を取得する。格フレーム情報テー
ブル１５４の「語句」欄には、該当する語句がないので
この文節から得られる格フレーム情報は無い。「語句」
欄には、述語となることができる語句が登録されてお
り、工業製品は名詞であるのでこの欄には無い。

【０１１２】ステップ３：「輸出した」の文節から得ら
れる格フレーム情報を取得する。 格フレーム情報テーブル１５４の「輸出する」欄の「相
手格」欄を参照すると、「アメリカに（概念＝国名）」
→「輸出した」となり、概念で一致するので、この一致
はランク１となる。・・・（３）

【０１１３】ステップ４：係り受けの発生していない文
節を調べる。係り受けの発生していない文節は「輸出し
た」である。つまり、「輸出した」より前の位置にあっ
て、「輸出した」の相手格、対象格となる語はない。一
方、「送った」は動詞の連体形、即ち体言（名詞・代名
詞）が連なる形なので、名詞、サ変名詞、又は未登録語
に係る。 ここでは、一般的な係り受けを採用し、「輸出した」→
「工業製品を」とする。「輸出した」は「工業製品を」
の修飾語であり、ランク３とする。・・・（４）

【０１１４】（１）から（４）まででランクの高いも
の、文節の距離が近いものを採用して係り受けの情報
（この例では、（１）、（３）（４）を採用）とし、文
構造を作成する。図２２に格フレームコンポーネント１
２０が作成した文構造を示す。図２２に示したように、
ユーザから入力された自然文の意味は、「工業製品」を
「転売する」ことであり、その「工業製品」は、「アメ
リカに」「輸出した」ものであるとなる。

【０１１５】次に、属性付与コンポーネント１２１で行
われる処理の具体例について説明する。格フレーム処理
コンポーネント１２０によって作成された文構造に検索
支援サーバ１などに依存した値に関する情報を付与す
る。人名、地名、数値、時間などの概念情報は、そのま
ま属性として使用することもできる。また、これらの概
念情報を属性とした場合は、語彙処理コンポーネント１
１９で概念情報の処理をした時に取得した概念情報の値
を属性値として利用することもできる。また、属性付与
コンポーネント１２１での属性情報の処理を行う際に、
独自に概念情報の値を取得する方法を採用しても良い。

【０１１６】図２３は、属性辞書１２７に格納されてい
る属性テーブル５７の一例を示した図である。属性テー
ブル５７では、語句と、その語句の概念を表す概念情
報、及びその語句に対応したパラメータが組となって格
納されている。例えば、「細線」は概念情報としては
「線種」であり、細線は「線種」のうちのパラメータ１
で表される。即ち、「細線」は「線種（１）」で表され
る。同様に、語句「赤」は「色（０ｘ００００ｆｆ）」
に対応する。

【０１１７】例えば、検索入力文が「細線を引く道具」
であったとする。この検索入力文は、以下の手順で処理
される。形態素解析→細線／を／引／く、文節解析→細
線を／引く、語彙処理→細線を／引く、格フレーム処理
→（述語）引く、（対象格）細線（を格）、属性処理→
（述語）引く、（対象格）細線（を格） （線種属性＝
１）、このように、属性付与コンポーネント１２１は、
属性辞書１２７を参照して格フレーム情報コンポーネン
ト１２０から取得した文構造に属性情報（この場合、線
種属性＝１）を付与する。

【０１１８】また、検索入力文が「細い線を引く」であ
った場合は、以下のように処理される。 形態素解析→細／い／線／を／引／く、 文節解析→細い／線を／引く、 語彙処理→細い／線を／引く、 格フレーム処理→（述語）引く （対象格）線（を格） （修飾語）細い（連体修飾）、 属性処理→（述語）引く （対象格）線（を格）・・・（１） （修飾語）細い（連体修飾）・・・（２） →（１）と（２）から（線種属性＝１）、 このように、複数の文節から属性情報を取得することも
できる。

【０１１９】次に、マッチング処理コンポーネント１２
２で行われる処理の具体例について説明する。マッチン
グ処理コンポーネント１２２は、訓練コーパス１２９に
ある事例文の文構造と、属性付与コンポーネント１２１
から取得した文構造を比較して類似度（一致度）を計算
する。類似度は、２つの文構造がどれくらい一致してい
るかを求めるもので、一例として、以下の式のように、
回答候補の文節数と回答候補と一致した文節数からマッ
チング指数として求めるものが考えられる。 （マッチング指数）＝（一致した文節数）／（回答候補
の分節数） 回答候補の順位を決める際に、下の式のようにして、マ
ッチング指数だけでなく、「一致した文節」の高いもの
を優先して順位を決めるようにする。 （一致した文節数）＞（マッチング指数） 即ち、一致した文節数が（マッチング指数の分子）一番
大きくなる回答をマッチング結果として採用し、一致し
た文節数が同じ場合にはマッチング指数の大きさで判断
する。

【０１２０】なお、マッチング指数の一致した文節数の
数え方は、文節がどのくらい一致したかという指標とし
て深層格で一致した場合０．３、表記／概念で一致した
場合０．７（類義語で処理したものは０．４）として計
算した。

【０１２１】更に、格フレームの一致度でランクが低く
なったもの（例えばランク３の場合）に対しては、文節
数の値を１／２にするなどの調整を行う。また、文節の
係り受けの情報を反映させるため、係り受けの前後の文
節が回答候補のものと一致している場合は、文節数はそ
のままとし、係り受けの前記後のどちらかしか一致して
いない場合は文節数を更に２／３にする。係り受けの前
後の両方とも一致しない場合は文節数を１／３にする。
以上のようにして類似度を計算することができる。もっ
ともこれは一例であって他の方法によって計算しても良
い。

【０１２２】以上、事例文マッチング部１２が行うマッ
チング方法について説明したが、これは一例であって、
他の方法によって検索入力文と事例文とをマッチングし
ても良い。

【０１２３】以上本実施の形態では以下のような効果を
得ることができる。ユーザに検索エンジン選択の負担を
かけずに、自動的に分野に特化した検索エンジンの出力
結果を得ることができる。検索支援サーバ１で、ユーザ
が入力した検索入力文の構造を解析して、自動的に適切
な分野の検索サイトで検索させることができる。複数の
検索エンジンが出力した検索結果を合成してクライアン
ト端末装置で表示するため、ユーザは複数の検索エンジ
ンで目的のサイトを探し回らずにすむ。検索入力文にマ
ッチする事例文がない場合でも検索入力文から検索条件
式を生成することができる。ユーザは、絞込みレベルを
設定することができる。Ｗｅｂ初心者でも労力をかけず
に高精度な検索を可能としている。

【０１２４】また、コンピュータで実行されるメタ検索
方法であって、ユーザの質問文に最も近い規定の文構造
との類似度が規定の閾値以上であった場合、当該文構造
に関連付けられた規定のサードパーティ検索エンジン群
に検索を依頼するメタ検索方法を提供することができ
る。更に、上記メタ検索方法は、ユーザ入力文中から、
類似の規定文構造中の位置を指標として、語句を抽出
し、規定文構造に関連付けられた規定の変換ルールがあ
れば、それによって変換した後、検索キーワードとする
ことができる。なお、変換ルールとして、品詞ごとの品
詞情報（名詞、動詞など）、意味概念情報（動物、書類
など）、係受け情報（表層格、深層格、係り元や係り先
の品詞や意味）の全部又は一部からなる条件部と、それ
に対して条件部の情報を規定の方法で埋め込むことがで
きる文字列を出力する変換部の２部から構成することが
できる。

【０１２５】以上、本発明の１実施形態について説明し
たが、本発明は説明した実施形態に限定されるものでは
なく、各請求項に記載した範囲において各種の変形を行
うことが可能である。

【０１２６】

【発明の効果】本発明によれば、ユーザに検索エンジン
選択の負担をかけずに、自動的に特定の分野に特化した
検索エンジンの出力結果を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施の形態の検索支援サーバを用いたネット
ワーク構成の一例を示した図である。

【図２】検索支援サーバの論理的な構成の一例を示した
図である。

【図３】検索コマンドをＨＴＭＬ文書に変換した場合の
ＨＴＭＬ文書例を示した図である。

【図４】変換ルールの一例を示した図である。

【図５】単語の拡大解釈ルールを説明するための図であ
る。

【図６】検索結果解釈ルールの一例を示した図である。

【図７】ＵＲＬごとにポイントの計算式などを示した図
である。

【図８】検索入力文と事例文がマッチングする場合に検
索支援サーバが行う動作の内容を説明するための図であ
る。

【図９】検索支援サーバの構成を示したブロック図であ
る。

【図１０】検索支援サーバの動作を説明するためのフロ
ーチャートである。

【図１１】検索結果画面の１例を示したものである。

【図１２】自然文マッチングシステムの構成を示した図
である。

【図１３】語彙辞書の構成の一例を示した図である。

【図１４】同義語テーブルの一例を示した図である。

【図１５】類義語テーブルの一例を示した図である。

【図１６】多義語テーブルの一例を示した図である。

【図１７】同音異義語テーブルの一例を示した図であ
る。

【図１８】概念テーブルの一例を示した図である。

【図１９】時間テーブルの一例を示した図である。

【図２０】語彙処理で行われる多段処理を説明するため
の図である。

【図２１】格フレーム情報テーブルの一例を示した図で
ある。

【図２２】格フレーム処理コンポーネントが作成した文
構造の例を示した図である。

【図２３】属性テーブルの一例を示した図である。

【符号の説明】

１ 検索支援サーバ ２ クライアント端末装置 ３ 検索サーバ ５ インターネット １１ 検索入力文取得部 １２ 事例文マッチング部 １３ 変換部 １４ パラメータ変換ルールデータベース １５ 検索依頼部 １６ 出力部 １７ 出力画面ルールデータベース ７１ 制御部 ７２ 入力装置 ７３ 出力装置 ７４ 通信制御装置 ７５ バスライン ８０ 入出力インターフェース ８１ 記憶媒体駆動装置 ８２ 記憶装置 ８３ プログラム格納部 ８４ データ格納部 １１７ 形態素解析コンポーネント １１８ 文節解析コンポーネント １１９ 語彙処理コンポーネント １２０ 格フレーム処理コンポーネント １２１ 属性付与コンポーネント １２２ マッチング処理コンポーネント １２５ 語彙辞書 １２６ 格フレーム辞書 １２７ 属性辞書 １２８ 回答辞書 １２９ 訓練コーパス

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 検索入力文を取得する検索入力文取得手
   段と、 前記取得した検索入力文と予め用意された事例文とをマ
   ッチングするマッチング手段と、 前記マッチングした事例文に関連付けられた検索エンジ
   ンを特定する検索エンジン特定手段と、 前記検索入力文からキーワードを抽出する抽出手段と、 前記抽出したキーワードを用いて前記特定した検索エン
   ジンに検索を依頼し、当該検索エンジンから検索結果を
   取得する検索依頼手段と、 前記取得した検索結果を提示する提示手段と、 を具備したことを特徴とする検索支援装置。
2. 【請求項２】 前記マッチング手段は、前記検索入力文
   と事例文との類似度を算出し、前記類似度が所定の閾値
   よりも大きい事例文を前記検索入力文とマッチングさせ
   ることを特徴とする請求項１に記載の検索支援装置。
3. 【請求項３】 前記抽出したキーワードを用いて検索式
   を生成する検索式生成手段を更に具備し、前記マッチン
   グ手段にて前記検索入力文とマッチングする事例文がな
   かった場合、前記検索依頼手段は、前記生成した検索式
   にて所定の検索エンジンに検索を依頼することを特徴と
   する請求項１又は請求項２に記載の検索支援装置。
4. 【請求項４】 前記事例文に対して前記検索エンジン特
   定手段が特定した検索エンジンが複数あった場合、前記
   提示手段は、前記複数の検索エンジンの検索結果を合成
   して提示することを特徴とする請求項１、請求項２又は
   請求項３までの内の何れかの１の請求項に記載の検索支
   援装置。
5. 【請求項５】 前記複数の検索エンジンから取得した検
   索結果を順序付ける順序付け手段を更に具備し、前記提
   示手段は、検索結果を前記順序付け手段によってつけら
   れた順序に従って提示することを特徴とする請求項４に
   記載の検索支援装置。
6. 【請求項６】 検索入力文取得手段と、マッチング手段
   と、検索エンジン特定手段と、抽出手段と、検索依頼手
   段と、提示手段と、を具備したコンピュータにおいて、 前記検索入力文取得手段で、検索入力文を取得する検索
   入力文取得ステップと、 前記マッチング手段で、前記取得した検索入力文と予め
   用意された事例文とをマッチングするマッチングステッ
   プと、 前記検索エンジン特定手段で、前記マッチングした事例
   文に関連付けられた検索エンジンを特定する検索エンジ
   ン特定ステップと、 前記抽出手段で、前記検索入力文からキーワードを抽出
   する抽出ステップと、 前記検索依頼手段で、前記抽出したキーワードを用いて
   前記特定した検索エンジンに検索を依頼し、当該検索エ
   ンジンから検索結果を取得する検索依頼ステップと、 前記提示手段で、前記取得した検索結果を提示する提示
   ステップと、 から構成されたことを特徴とする検索支援方法。
7. 【請求項７】 検索入力文を取得する検索入力文取得機
   能と、 前記取得した検索入力文と予め用意された事例文とをマ
   ッチングするマッチング機能と、 前記マッチングした事例文を用いて検索エンジンを特定
   する検索エンジン特定機能と、 前記検索入力文からキーワードを抽出する抽出機能と、 前記抽出したキーワードを用いて前記特定した検索エン
   ジンに検索を依頼し、当該検索エンジンから検索結果を
   取得する検索依頼機能と、 前記取得した検索結果を提示する提示機能と、 をコンピュータで実現させるための検索支援プログラ
   ム。