JP4091146B2 - 文書検索装置およびその装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、検索を行った後、少なくとも、検索条件，検索結果，関連語および検索を行った日付を検索結果履歴として記憶しておき、記憶した検索結果履歴を後の検索処理に利用することができるようにして、情報分析や新たな価値の創出に寄与することができるようにした文書検索装置およびその装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
複数の文書を格納した文書ＤＢ（データベース）から特定の文書を検索する文書検索装置は、一般に、検索式や検索文等の検索条件を入力し、入力した検索条件に該当する文書を文書ＤＢから検索するものである。
【０００３】
ところで、文書検索装置で一度検索を行った後、同一または類似の検索条件で再度検索を行うには再び検索条件を入力しなければならなかったことから、検索を行う毎に検索条件や検索結果を保存できるようにし、次回検索を行う際に、保存しておいた検索条件や検索結果を利用することができるようにした文書検索装置が提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の技術においては、単に検索条件や検索結果を保存するだけであるため、検索結果を元にして情報の分析を行う場合等には使い勝手が悪いという問題点があった。特に、検索結果を定点観測的な比較分析に利用する場合には、ユーザが独自に分析のためのデータの整理および管理を行う必要があった。
【０００５】
本発明は上記に鑑みてなされたものであって、検索を行った後、少なくとも、検索条件，検索結果，関連語および検索を行った日付を検索結果履歴として記憶しておき、記憶した検索結果履歴を後の検索処理に利用することができるようにして、情報分析や新たな価値の創出に寄与することができるようにすることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明の文書検索装置は、検索条件に基づいて、検索対象の文書から該当する文書を検索する文書検索装置において、前記検索条件を入力し、入力した検索条件に基づいて、該当する文書を検索する検索手段と、前記検索手段で検索した結果の文書から名詞句を抽出し、抽出した名詞句に対して、前記検索手段で検索した結果の文書および検索対象の文書における出現頻度および分布等の統計情報に応じたスコアを付与するスコア付与手段と、前記スコア付与手段で付与したスコアに基づいて、予め設定された抽出条件に該当するスコアの名詞句を前記検索条件の関連語として抽出する関連語抽出手段と、前記入力した検索条件，検索手段による検索結果，関連語抽出手段で抽出した関連語および検索を行った日付を少なくとも検索結果履歴として記憶する履歴記憶手段と、前記履歴記憶手段に記憶された検索結果履歴を読み出して画面表示する表示手段と、を備えたものである。
【０００７】
また、本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、上記の文書検索装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記録したものである。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の文書検索装置およびその装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の実施の形態について、添付の図面を参照しつつ詳細に説明する。
【０００９】
図１は、本実施の形態の文書検索装置のシステム構成図である。図１に示す文書検索装置は、所望の文書を検索するための検索条件を出力する複数のクライアント１００と、文書ＤＢ（データベース）１０１の文書を用いて転置ファイル１０２を生成すると共に、ベクトル空間法を用いた検索を行う検索エンジン（例えば、ＣＬＡＲＩＴＥＣＨ社のＣＬＡＲＩＴ等）を用いて、クライアント１００から検索条件を入力し、入力した検索条件に基づいて、転置ファイル１０２から該当する文書を検索し、さらに、検索結果の文書から検索条件の関連語を抽出する検索ソフト１０５および検索ソフト１０５による検索結果の履歴を管理する検索結果履歴管理ソフト１０６を備えた検索サーバ１０３と、上記クライアント１００や検索サーバ１０３等を接続するネットワーク１０４と、から構成されている。
【００１０】
図１において、文書ＤＢ１０１は、クライアント１００等で作成された複数の文書を格納したものであり、格納される文書は、ワープロ文書や、ＳＧＭＬ，ＨＴＭＬ等の構造化文書等、いかなる種類の文書であっても良い。本実施の形態においては、文書ＤＢ１０１に格納された文書を検索対象とするが、検索対象を文書ＤＢ１０１中の文書に限定するものではない。
【００１１】
転置ファイル１０２は、文書ＤＢ１０１中の複数の文書と、これら複数の文書それぞれから後述する方法で抽出した複数の索引語との関係を規定することにより、ある索引語が各文書それぞれにおいてどの程度重要な語彙であるかをベクター表現を用いて示したものであって、この索引語を用いて該当する文書を検索することができるようにしたものである。
【００１２】
具体的には、１つの文書を予め定めた複数のセンテンスからなるサブドキュメント単位に区切り、サブドキュメントから上記索引語となる名詞句を抽出して、抽出した名詞句それぞれについて、サブドキュメント中の出現頻度，文書ＤＢ１０１全体における分布等の統計情報を求め、求めた名詞句毎の統計情報を用いて各サブドキュメントをベクター表現に変換する。そして、変換したサブドキュメントのベクター表現に基づいて、文書のベクター表現を生成する。転置ファイル１０２は、このようにしてベクター表現された文書ＤＢ１０１中の文書を格納するものである。
【００１３】
なお、各索引語には、対応する文書中の重要度に応じた重み付けを行うことができる。また、文書のベクター表現については、実際の検索を行う際に、サブドキュメントのベクター表現に基づいて生成することにしても良い。
【００１４】
クライアント１００および検索サーバ１０３は、パーソナルコンピュータやワークステーション等によって構成される。図２は、検索サーバ１０３における検索ソフト１０５の処理を示す概略ブロック図である。検索サーバソフト１０５は、文書ＤＢ１０１中の文書を転置ファイル１０２に登録する処理と、ベクトル空間法を利用した文書の検索処理と、検索結果の文書から検索条件の関連語を抽出する処理を行うものである。
【００１５】
検索ソフト１０５において、文書ＤＢ１０１中の文書を転置ファイル１０２に登録する処理は、自然言語処理モジュール２００と、データベース・ビルド・コンポーネント２０５とによって行われる。
【００１６】
具体的に、自然言語処理モジュール２００は、文書ＤＢ１０１から文書を入力し、入力した文書について、フォーマットの認識処理や、品詞情報等を格納した辞書２０１および各単語の係り受け等を解析するための文法辞書２０２を用いて形態素解析，構文解析，名詞句抽出等の解析処理を行い、上述したサブドキュメント毎の名詞句リストを含むドキュメント・セット２０４を生成する。
【００１７】
データベース・ビルド・コンポーネント２０５は、自然言語処理モジュール２００で生成したドキュメント・セット２０４を入力し、入力したドキュメント・セット２０４中の各サブドキュメントをベクター表現に変換すると共に、サブドキュメントのベクター表現に基づいて、文書のベクター表現を生成して転置ファイル１０２に登録する。
【００１８】
また、検索ソフト１０５において、文書の検索処理は、自然言語処理モジュール２００と、クエリー・ビルド・コンポーネント２０７と、検索エンジン２０９とによって行われる。
【００１９】
具体的に、自然言語処理モジュール２００は、クライアント１００から検索条件２０６を入力し、品詞情報等を格納した辞書２０１および各単語の係り受け等を解析するための文法辞書２０２を用いて形態素解析，構文解析，名詞句抽出等の解析処理を行い、検索条件２０６の名詞句のリストを含むドキュメント・セット２０４を生成する。
【００２０】
クエリー・ビルド・コンポーネント２０７は、ドキュメント・セット２０４を入力し、検索条件２０６を構成する各名詞句について、検索条件２０６（ドキュメント・セット２０４）中の出現頻度，文書ＤＢ１０１（転置ファイル１０２）全体における分布等の統計情報を求め、求めた統計情報を用いて検索条件２０６をベクター表現に変換したクエリー・ドキュメント２０８を生成する。
【００２１】
検索エンジン２０９は、クエリー・ビルド・コンポーネント２０７で生成したクエリー・ドキュメント２０８を入力し、転置ファイル１０２中の各文書のベクター表現とクエリー・ドキュメント２０８（検索条件２０６のベクター表現）とを比較して、クエリー・ドキュメント２０８との類似度に応じたスコアを各文書に付与し、所定の閾値を超えるスコアが付与された文書リスト２１０を出力する。
【００２２】
さらに、検索ソフト１０５において、関連語の抽出処理は、自然言語処理モジュール２００と、関連語抽出エンジン２１１とによって行われる。
【００２３】
具体的に、自然言語処理モジュール２００は、クライアント１００で文書リスト２１０から文書を選択した結果を検索結果として入力し、文書ＤＢ１０１から検索結果に該当する文書を入力する。そして、入力した全ての文書について、フォーマットの認識処理や、品詞情報等を格納した辞書２０１および各単語の係り受け等を解析するための文法辞書２０２を用いて形態素解析，構文解析，名詞句抽出等の解析処理を行い、上述したサブドキュメント毎の名詞句リストを含むドキュメント・セット２０４を生成する。
【００２４】
関連語抽出エンジン２１１は、自然言語処理モジュール２００で生成したドキュメント・セット２０４を入力し、入力したドキュメント・セット２０４中の各名詞句それぞれについて、各文書（ドキュメント・セット２０４）中の出現頻度や文書ＤＢ１０１（転置ファイル１０２）中の分布等の統計データを演算し、演算した統計データに基づいて、各名詞句にスコアを付与する。そして、予め設定した閾値を超えるスコアの名詞句を検索条件２０６の関連語句として抽出し、抽出した結果を関連語リスト２１２として出力する。
【００２５】
また、検索サーバ１０３において、検索結果履歴ソフト１０６は、検索を行った後、検索条件，検索対象，検索結果，関連語，関連文書，日付，検索者，コメント等を検索結果履歴として記憶しておき、クライアント１００の要求に応じて、クライアント１００のユーザが参照することができるように管理するものである。
【００２６】
なお、図１においては、文書ＤＢ１０１および転置ファイル１０２をネットワーク１０４に単独に接続した構成を示したが、これらを検索サーバ１０３に直接接続する構成としても良い。また、図１においては、本実施の形態の文書検索装置をネットワーク１０４を介したシステムで構成するように示したが、クライアント１００と検索サーバ１０３の処理を１つのコンピュータで行うようにすることもできる。
【００２７】
次に、上述した構成を備えた文書検索装置の動作について、（１）転置ファイルの生成処理，（２）文書の検索処理，（３）関連語の抽出処理，（４）検索結果履歴の利用の順で詳細に説明する。
【００２８】
（１）転置ファイルの生成処理
図３は、転置ファイルの生成処理を示すフローチャートである。検索サーバ１０３の検索ソフト１０５は、新たな文書が文書ＤＢ１０１に登録された場合（Ｓ３０１）、この文書を入力して転置ファイル１０２に登録するための処理を開始する（Ｓ３０２）。
【００２９】
検索ソフト１０５において、自然言語処理モジュール２００は、ステップＳ３０２で入力した文書を解析する処理を行う（Ｓ３０３）。具体的には、入力した文書がワープロ文書，ＨＴＭＬ等の構造化文書等、いかなるフォーマットの文書であるかを判定する処理を行う。その後、辞書２０１および文法辞書２０２を用いて形態素解析，係り受け等の構文解析を行い、文書を複数のサブドキュメントに区分すると共に、区分したサブドキュメントから名詞句を抽出する等の処理を行う。
【００３０】
そして、自然言語処理モジュール２００は、ステップＳ３０３における処理の結果に基づいて、サブドキュメント毎に名詞句リストを生成し、生成した名詞句リストを含むドキュメント・セット２０４を生成する（Ｓ３０４）。
【００３１】
その後、データベース・ビルド・コンポーネント２０５は、自然言語処理モジュール２００で生成したドキュメント・セット２０４を入力し、文書のベクター表現を生成して転置ファイル１０２に登録する処理を行う（Ｓ３０５）。
【００３２】
具体的には、ドキュメント・セット２０４中のサブドキュメントの各名詞句を転置ファイル１０２の索引語として、サブドキュメント中の出現頻度，文書ＤＢ１０１全体における分布等の統計情報を求め、求めた名詞句毎の統計情報を用いてサブドキュメントをベクター表現に変換する。この処理をドキュメント・セット２０４中の全てのサブドキュメントについて行い、変換したサブドキュメントのベクター表現に基づいて、文書のベクター表現を生成して転置ファイル１０２に登録する。その結果、文書ＤＢ１０１に新たに登録された文書がベクター表現に変換されて転置ファイル１０２に登録されることになり、転置ファイル１０２は常に最新の状態に保たれる。
【００３３】
（２）文書の検索処理
次に、上述したようにして生成した転置ファイル１０２に基づいて、文書を検索する処理について説明する。図４は、文書の検索処理を示すフローチャートである。
【００３４】
検索サーバ１０３の検索ソフト１０５は、クライアント１００から検索条件２０６を入力すると（Ｓ４０１）、自然言語処理モジュール２００において、検索条件２０６の解析処理を行う（Ｓ４０２）。この検索条件２０６は、自然言語で記述された検索文であり、文書検索装置の構成により、検索式，キーワードの集合等に変更することも可能である。自然言語処理モジュール２００は、具体的に、検索条件２０６について、辞書２０１および文法辞書２０２を用いて形態素解析，係り受け等の構文解析処理を行い、検索条件２０６から名詞句を抽出する処理を行う。
【００３５】
そして、自然言語処理モジュール２００は、ステップＳ４０２で解析処理を行うことによって抽出した名詞句からなるドキュメント・セット２０４を生成する（Ｓ４０３）。
【００３６】
続いて、クエリー・ビルド・コンポーネント２０７は、自然言語処理モジュール２００からドキュメント・セット２０４を入力し、入力したドキュメント・セット２０４を構成する各名詞句について、検索条件２０６（ドキュメント・セット２０４）中の出現頻度，文書ＤＢ１０１（転置ファイル１０２）全体における分布等の統計情報を求め、求めた統計情報を用いてドキュメント・セット２０４をベクター表現に変換したクエリー・ドキュメント２０８を生成する（Ｓ４０４）。
【００３７】
検索エンジン２０９は、クエリー・ビルド・コンポーネント２０７で生成したクエリー・ドキュメント２０８を入力し、転置ファイル１０２中の各文書のベクター表現とクエリー・ドキュメント２０８（検索条件２０６のベクター表現）とを比較して、クエリー・ドキュメント２０８との類似度に応じたスコアを各文書に付与する（Ｓ４０５）。すなわち、ベクトル空間法を用いた検索処理が行われる。
【００３８】
なお、類似度に応じたスコアは、各文書とクエリー・ドキュメント２０８との類似度を余弦距離に基づいて表現したものであり、スコアが大きい文書がよりクエリー・ドキュメント２０８と類似していることを表している。
【００３９】
そして、検索エンジン２０９は、予め設定されたスコアの閾値に基づいて、閾値を超えるスコアが付与された文書を選択し、選択した文書に基づいて、文書リスト２１０を生成してクライアント１００に出力する（Ｓ４０６）。
【００４０】
クライアント１００は、検索サーバ１０３から文書リスト２１０を入力し、入力した文書リスト２１０に基づいて、検索された文書一覧を画面表示する（Ｓ４０７）。クライアント１００のユーザは、画面表示された文書一覧から所望の文書を選択することにより、文書ＤＢ１０１中の文書を画面表示させることができる。
【００４１】
なお、クライアント１００においては、上位のランキングの文書から順に一覧表示される。したがって、検索条件２０６に最も類似する文書から順に表示されることになり、ユーザが文書を選択する際の基準を提供することができる。
【００４２】
（３）関連語の抽出処理
続いて、上述した検索処理において検索した文書から検索条件２０６の関連語を抽出する処理について説明する。図５は、関連語の抽出処理を示すフローチャートである。
【００４３】
クライアント１００のユーザは、画面表示された文書一覧から検索結果としてふさわしい文書を選択し、選択した文書を検索結果として検索サーバ１０３に出力する。検索サーバ１０３の検索ソフト１０５は、クライアント１００から検索結果を入力すると（Ｓ５０１）、検索結果に該当する文書を文書ＤＢ１０１から入力する（Ｓ５０２）。
【００４４】
なお、後に詳細に説明するが、クライアント１００から入力した検索結果は、検索結果履歴管理ソフトにおいて検索結果履歴として記憶され、管理されることになる。
【００４５】
文書ＤＢ１０１から文書を入力すると、自然言語処理モジュール２００は、入力した全ての文書について、フォーマットの認識処理や、品詞情報等を格納した辞書２０１および各単語の係り受け等を解析するための文法辞書２０２を用いて形態素解析，構文解析，名詞句抽出等の解析処理を行う（Ｓ５０３）。
【００４６】
その後、ステップＳ５０３における解析処理の結果に基づいて、サブドキュメント毎の名詞句リストを含むドキュメント・セット２０４を生成する（Ｓ５０４）。
【００４７】
関連語抽出エンジン２１１は、自然言語処理モジュール２００で生成したドキュメント・セット２０４を入力し、入力したドキュメント・セット２０４中の各名詞句それぞれについて、各文書（ドキュメント・セット２０４）中の出現頻度や文書ＤＢ１０１（転置ファイル１０２）中の分布等の統計データを演算する（Ｓ５０５）。
【００４８】
ステップＳ５０５で統計データを演算した後、関連語抽出エンジン２１１は、求めた統計データに基づいて、各名詞句に対してスコア付けを行う（Ｓ５０６）。このスコアは、文書２００における各名詞句の重要性および検索条件２０６中の名詞句に対する関連性を表すもので、スコアが大きいもの程、重要性および関連性が高いことを表している。
【００４９】
関連語抽出エンジン２１１は、ステップＳ５０６で行ったスコア付けの結果に基づいて、予め設定された閾値を超えるスコアの名詞句を検索条件２０６中の名詞句に関連する関連語として抽出する（Ｓ５０７）。なお、ここでは、関連語を抽出する条件として閾値を用いることにしたが、閾値に代えて、例えば、上位５番までのスコアの名詞句を抽出することにしても良い。
【００５０】
その後、関連語抽出エンジン２１１は、ステップＳ５０７で抽出した関連語からなる関連語リスト２１２を生成して、クライアント１００に出力する（Ｓ５０８）。
【００５１】
クライアント１００は、検索サーバ１０３から関連語リスト２１２を入力し、抽出された関連語を一覧表示する。クライアント１００のユーザは、一覧表示された関連語から検索結果履歴として記憶させる関連語を選択して、検索サーバ１０３に出力する。
【００５２】
（４）検索結果履歴の利用
さらに、上述したようにして文書を検索した結果および検索結果の文書から抽出した関連語等を検索結果履歴として記憶し、記憶した検索結果履歴をいかにして利用するかについて説明する。
【００５３】
検索サーバ１０３の検索結果履歴管理ソフト１０６は、クライアント１００から入力した検索結果（図５のステップＳ５０１参照）および関連語の選択結果、さらには、検索を行った日付やユーザ名等のユーザ情報等を用いて、検索結果履歴を作成して記憶する。
【００５４】
図６は、検索結果履歴の一例を示す説明図である。図６に示す検索結果履歴６００には、検索に用いた検索条件，検索対象，関連語，検索結果，関連文書，日付，検索者等の欄が設けられている。また、この検索結果履歴６００には、どのような意図で検索を行ったかを記録しておくためのコメント欄が設けられており、クライアント１００からコメントを書き込むことができるようになっている。
【００５５】
上述したように、文書ＤＢ１０１に新たな文書が登録される毎に、転置ファイル１０２は常に更新されることになる。したがって、同一の検索条件２０６を用いて検索を行った場合であっても、最新の検索結果と一年前の検索結果は異なることがあり、この間の定点観測的な比較分析により、予測やリスク管理等の状況を見出せることがある。
【００５６】
例えば、同一トピックに関する新聞記事の経時的変化（検索結果）とその時々の社会状況（政権交代など）等のコメントとを併せ、検索結果履歴６００中に記憶・管理しておくことにより、ある出来事が起きた場合にその検索結果履歴６００を利用して、情報の分析を行うことができる。このような情報（コメント）の例としては、「火山の噴火で小麦の収穫量が変化する」、「産業政策によってある産業の景気が左右される」等がある。
【００５７】
このように、検索結果履歴管理ソフト１０６で作成し、記憶した検索結果履歴６００は、クライアント１００から必要に応じて読み出すことができ、クライアント１００のユーザは、この検索結果履歴６００を利用して、検索処理に活用することができると共に、最新の検索結果と過去の検索結果履歴とを利用して、情報の分析を行うことができる。
【００５８】
なお、図６に示してあるように、検索結果履歴６００には、同一の検索条件２０６を用いて定期的に検索を行うことができるように、自動検索条件欄が設けられている。ここに検索を自動的に行う時期等の条件を書き込んでおくことにより、検索ソフト１０５に定期的にかつ自動的に検索を行わせることができる。
【００５９】
以上のように、本実施の形態の文書検索装置によれば、検索を行った後、少なくとも、検索条件，検索結果，関連語および検索を行った日付を検索結果履歴として記憶しておき、記憶した検索結果履歴を利用して検索処理を行うことができるようにすることにより、情報分析や新たな価値の創出に寄与することができる。
【００６０】
なお、検索結果として一覧表示された文書において、ユーザが検索結果としてふさわしいと思う文書やふさわしくないと思う文書については、その結果を検索サーバ１０３にフィードバックすることができる。すなわち、ユーザは、検索結果としてふさわしいと思う文書に対して、正の重み、例えば「＋」を指定することができ、検索結果としてふさわしくないと思う文書に対して負の重み、例えば「−」を指定することができる。その結果、入力した重みが正の指定である場合には、転置ファイル１０２中の該当する文書の重みが強化され、入力した重みが負の指定である場合には、文書の重みが弱められる。
【００６１】
また、本実施の形態においては、ベクトル空間法による検索を例にとって説明したが、ブーリアン検索により検索処理を行うことにしても良い。
【００６２】
さらに、本実施の形態で説明した文書検索装置は、予め用意されたプログラムをコンピュータやワークステーションで実行することによって実現される。このプログラムは、ハードディスク，フロッピーディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＭＯ，ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、このプログラムは、上記記録媒体を介して、またはネットワークを介して配布することができる。
【００６３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の文書検索装置によれば、検索条件を入力し、入力した検索条件に基づいて、該当する文書を検索する検索手段と、検索手段で検索した結果の文書から名詞句を抽出し、抽出した名詞句に対して、検索手段で検索した結果の文書および検索対象の文書における出現頻度および分布等の統計情報に応じたスコアを付与するスコア付与手段と、スコア付与手段で付与したスコアに基づいて、予め設定された抽出条件に該当するスコアの名詞句を検索条件の関連語として抽出する関連語抽出手段と、入力した検索条件，検索手段による検索結果，関連語抽出手段で抽出した関連語および検索を行った日付を少なくとも検索結果履歴として記憶する履歴記憶手段と、履歴記憶手段に記憶された検索結果履歴を読み出して画面表示する表示手段と、を備えたため、情報分析や新たな価値の創出に寄与することができる。
【００６４】
また、本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体によれば、上記の文書検索装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記録したため、このプログラムをコンピュータに実行させることにより、情報分析や新たな価値の創出に寄与することができる文書検索装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態の文書検索装置のシステム構成図である。
【図２】本実施の形態の文書検索装置において、検索ソフトの処理を示す概略ブロック図である。
【図３】本実施の形態の文書検索装置において、転置ファイルの生成処理を示すフローチャートである。
【図４】本実施の形態の文書検索装置において、文書の検索処理を示すフローチャートである。
【図５】本実施の形態の文書検索装置において、関連語の抽出処理を示すフローチャートである。
【図６】本実施の形態の文書検索装置において、検索結果履歴の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
１００ クライアント
１０１ 文書ＤＢ
１０２ 転置ファイル
１０３ 検索サーバ
１０４ ネットワーク
１０５ 検索ソフト
１０６ 検索結果履歴管理ソフト
２００ 自然言語処理モジュール
２０１ 辞書
２０２ 文法辞書
２０４ ドキュメント・セット
２０５ データベース・ビルド・コンポーネント
２０６ 検索条件
２０７ クエリー・ビルド・コンポーネント
２０８ クエリー・ドキュメント
２０９ 検索エンジン
２１０ 文書リスト
２１１ 関連語抽出エンジン
２１２ 関連語リスト
６００ 検索結果履歴

Claims (2)

1. 検索条件に基づいて、検索対象の文書から該当する文書を検索する文書検索装置において、
   同一の検索条件を入力し、入力した検索条件に基づいて、該当する文書を定期的に検索する検索手段と、
   前記検索手段で検索した結果の文書から名詞句を抽出し、抽出した名詞句に対する、前記検索手段で検索した結果の文書および検索対象の文書における出現頻度に基づいて、当該出現頻度が所定の閾値を超える名詞句を前記検索条件の関連語として抽出する関連語抽出手段と、
   前記入力した検索条件、検索手段による検索結果、関連語抽出手段で抽出した関連語および検索を行った日付を少なくとも検索結果履歴として記憶する履歴記憶手段と、
   前記履歴記憶手段に記憶された検索結果履歴の中から異なる時期に同一の検索条件を用いて検索をおこなった検索結果履歴を画面表示する表示手段と、
   を備えたことを特徴とする文書検索装置。
2. 前記請求項１に記載の文書検索装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

Images