JP6880974B2 - 情報出力プログラム、情報出力方法および情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、情報出力プログラム、情報出力方法および情報処理装置に関する。

従来、単語の入力を受け付ける検索システムでは、一つまたは複数の単語の入力を受け付け、受け付けた単語に対してＡＮＤ検索等を用いることで、検索結果を出力する。また、コミュニティを検索する際に、コミュニティを代表するシードとなる代表語句でコンテンツ検索を行い、検索結果のうち代表語句と関連性の高い関連語句を抽出してコンテンツ検索を行い、それぞれの検索結果を結合することが提案されている。

特開２００７−０９４５５２号公報 特開平９−１０１９６９号公報 特開平２−２４５９７１号公報

しかしながら、検索する単語、および、検索する単語と関連性の高い単語を用いて検索を行うと、検索する単語に重要な単語が含まれていない場合、検索を行うユーザが所望する検索結果を得ることが難しい。このため、ユーザが所望する検索結果が得られず、検索精度が低下することになる。

一つの側面では、検索精度を高めることができる情報出力プログラム、情報出力方法および情報処理装置を提供することにある。

一つの態様では、情報出力プログラムは、検索条件を受け付ける処理をコンピュータに実行させる。情報出力プログラムは、複数の文書を記憶する記憶部を参照して、前記複数の文書のうち、受け付けた前記検索条件に含まれる単語が含まれる文書を取得する処理をコンピュータに実行させる。情報出力プログラムは、取得した前記文書に含まれる複数の単語を抽出する処理をコンピュータに実行させる。情報出力プログラムは、受け付けた前記検索条件に含まれる単語との類似度が低い単語を優先的に選択するアルゴリズムを用いて、抽出した前記複数の単語のうち、一または複数の単語を選択する処理をコンピュータに実行させる。情報出力プログラムは、前記記憶部を参照して、前記複数の文書のうち、選択した前記一または複数の単語が含まれる文書を取得する処理をコンピュータに実行させる。情報出力プログラムは、取得した前記文書に関する情報を出力する処理をコンピュータに実行させる。

検索精度を高めることができる。

図１は、実施例１の検索の一例を示す図である。 図２は、実施例１の情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 図３は、１回目の検索条件および検索結果の一例を示す図である。 図４は、形態素解析の一例を示す図である。 図５は、各単語のＩＤＦの一例を示す図である。 図６は、ＩＤＦの高い単語の一例を示す図である。 図７は、ベクトル変換および類似度算出の一例を示す図である。 図８は、単語を類似度の低い順に並び替えた一例を示す図である。 図９は、検索結果の表示画面の一例を示す図である。 図１０は、重要語を含む検索条件に対する検索結果の表示画面の一例を示す図である。 図１１は、実施例１の検索の詳細な一例を示す図である。 図１２は、類似度の高い単語を表示した場合の応対の一例を示す図である。 図１３は、類似度の低い単語を表示した場合の応対の一例を示す図である。 図１４は、実施例１の情報出力処理の一例を示すフローチャートである。 図１５は、実施例２の情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 図１６は、検索結果の表示画面の他の一例を示す図である。 図１７は、実施例２の情報出力処理の一例を示すフローチャートである。 図１８は、情報出力プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

以下、図面に基づいて、本願の開示する情報出力プログラム、情報出力方法および情報処理装置の実施例を詳細に説明する。なお、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下の実施例は、矛盾しない範囲で適宜組みあわせてもよい。

まず、図１を用いて、実施例１に係る検索における検索条件に着目した流れについて説明する。図１は、実施例１の検索の一例を示す図である。図１に示すように、情報処理装置１００は、検索条件の入力に基づいて、検索結果を出力する情報処理装置の一例である。情報処理装置１００は、例えば、据置型や可搬型のパーソナルコンピュータを用いることができる。また、情報処理装置１００は、可搬型の端末としては、上記の可搬型のパーソナルコンピュータの他にも、例えば、タブレット端末を採用することもできる。なお、以下の説明では、文書には文章を含むものとし、文書に代えて文章で説明を行う場合がある。

情報処理装置１００は、例えば、ユーザから検索条件として「Ｑ．＿」（複数の単語を含む検索語）の入力を受け付ける。情報処理装置１００は、入力された検索条件に基づいて、複数の文書を記憶する記憶部を参照して、検索結果を取得する。情報処理装置１００は、検索条件および検索結果について、形態素解析を行って単語を抽出する。図１の例では、抽出した単語のうち、検索条件に基づく単語は、「ＱＷ１」〜「ＱＷ３」の３つであるとする。また、検索結果に基づく単語は、「ＡＷ１」〜「ＡＷ６」の６つであるとする。

次に、情報処理装置１００は、抽出した単語のＩＤＦ（Inverse Document Frequency：逆文書頻度）を算出し、ＩＤＦが閾値以上の単語を抽出する。図１の例では、単語「ＱＷ１」、「ＡＷ１」、「ＡＷ４」、「ＡＷ６」を抽出する。情報処理装置１００は、抽出した単語をベクトル変換し、「ＶＱＷ１」、「ＶＡＷ１」、「ＶＡＷ４」、「ＶＡＷ６」を求める。情報処理装置１００は、検索条件の単語「ＶＱＷ１」と、検索結果の単語「ＶＡＷ１」、「ＶＡＷ４」、「ＶＡＷ６」それぞれとの類似度を算出する。図１の例では、類似度は、「ＶＡＷ１」＝−０．８５、「ＶＡＷ４」＝０．５、「ＶＡＷ６」＝０．９８であったとする。情報処理装置１００は、類似度の最も低い「ＶＡＷ１」に対応する単語「ＡＷ１」を重要語としてユーザに提示するとともに、検索条件として「Ｑ．＿」＋「ＡＷ１」の入力を受け付ける。情報処理装置１００は、検索条件「Ｑ．＿」＋「ＡＷ１」の複数の検索結果「Ａ．＿」をユーザに提示する。

すなわち、情報処理装置１００は、検索条件を受け付ける。情報処理装置１００は、複数の文書を記憶する記憶部を参照して、複数の文書のうち、受け付けた検索条件に含まれる単語が含まれる文書を取得する。情報処理装置１００は、取得した文書に含まれる複数の単語を抽出する。情報処理装置１００は、受け付けた検索条件に含まれる単語との類似度が低い単語を優先的に選択するアルゴリズムを用いて、抽出した複数の単語のうち、一または複数の単語を選択する。情報処理装置１００は、記憶部を参照して、複数の文書のうち、選択した一または複数の単語が含まれる文書を取得する。情報処理装置１００は、取得した文書に関する情報を出力する。これにより、情報処理装置１００は、検索精度を高めることができる。

次に、情報処理装置１００の構成について説明する。図２は、実施例１の情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、通信部１１０と、表示部１１１と、操作部１１２と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、図２に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有することとしてもかまわない。

通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１０は、図示しないネットワークを介して他の情報処理装置と有線または無線で接続され、他の情報処理装置との間で情報の通信を司る通信インタフェースである。通信部１１０は、他の情報処理装置から、例えば学習モデル生成用の事前学習データ等を受信する。通信部１１０は、受信した事前学習データ等を制御部１３０に出力する。

表示部１１１は、各種情報を表示するための表示デバイスである。表示部１１１は、例えば、表示デバイスとして液晶ディスプレイ等によって実現される。表示部１１１は、制御部１３０から入力された表示画面等の各種画面を表示する。

操作部１１２は、情報処理装置１００のユーザから各種操作を受け付ける入力デバイスである。操作部１１２は、例えば、入力デバイスとして、キーボードやマウス等によって実現される。操作部１１２は、ユーザによって入力された操作を操作情報として制御部１３０に出力する。なお、操作部１１２は、入力デバイスとして、タッチパネル等によって実現されるようにしてもよく、表示部１１１の表示デバイスと、操作部１１２の入力デバイスとは、一体化されるようにしてもよい。

記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、学習モデル記憶部１２１と、文書記憶部１２２とを有する。また、記憶部１２０は、制御部１３０での処理に用いる情報を記憶する。

学習モデル記憶部１２１は、事前学習データに基づいて機械学習された学習モデルを記憶する。学習モデル記憶部１２１に記憶される学習モデルは、例えば、あるシステムのマニュアルや、コールセンターの一般用語集等を事前学習データとして受け付けて機械学習された学習モデルである。つまり、学習モデル記憶部１２１に記憶される学習モデルは、情報処理装置１００が提供する情報出力処理、すなわち検索処理において対象となる分野について機械学習が行われた学習モデルである。

文書記憶部１２２は、検索対象の複数の文書を記憶する。文書記憶部１２２は、例えば、事前学習に用いた、あるシステムのマニュアルや、コールセンターの一般用語集等を文書として記憶する。また、文書記憶部１２２は、その他の文書を記憶するようにしてもよい。また、文書記憶部１２２は、検索について外部の検索エンジンを用いる場合には、当該検索エンジンが有する構成としてもよい。

制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されるようにしてもよい。

制御部１３０は、受付部１３１と、取得部１３２と、抽出部１３３と、選択部１３４と、出力制御部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。すなわち、制御部１３０の各処理部は、情報出力処理を実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

受付部１３１は、例えばユーザによる操作部１１２の操作に基づいて入力された検索条件を受け付ける。受付部１３１は、受け付けた検索条件を取得部１３２に出力する。また、受付部１３１は、出力制御部１３５によりユーザに対して指定可能に表示部１１１に表示された重要語について、指定を受け付けたか否かを判定する。受付部１３１は、重要語の指定を受け付けた場合には、受け付けた重要語を検索条件に追加し、新たな検索条件として取得部１３２に出力する。受付部１３１は、重要語の指定を受け付けない場合には、検索に係る情報出力処理を終了する。

取得部１３２は、受付部１３１から検索条件が入力されると、文書記憶部１２２に記憶されている文書を対象として検索条件を用いて検索を行い、検索結果として検索条件に含まれる単語が含まれる文書を取得する。すなわち、取得部１３２は、複数の文書を記憶する文書記憶部１２２を参照して、複数の文書のうち、受け付けた検索条件に含まれる単語が含まれる文書を取得する。なお、取得部１３２は、検索条件に重要語が追加されている場合には、重要語が含まれる文書を取得する。すなわち、取得部１３２は、文書記憶部１２２を参照して、複数の文書のうち、選択した一または複数の単語が含まれる文書を取得する。取得部１３２は、取得した文書、つまり検索結果を検索条件とともに抽出部１３３および出力制御部１３５に出力する。なお、取得部１３２は、第１取得部および第２取得部の一例である。

また、取得部１３２は、表示した一または複数の単語のうち、いずれかの単語の指定を受け付けると、文書記憶部１２２を参照して、複数の文書のうち、指定された単語が含まれる文書を取得するようにしてもよい。また、取得部１３２は、表示した一または複数の単語のうち、いずれかの単語の指定を受け付けると、文書記憶部１２２を参照して、複数の文書のうち、検索条件に含まれる複数の単語と、指定された単語とが含まれる文書を取得するようにしてもよい。

ここで、図３を用いて検索条件および検索結果について説明する。図３は、１回目の検索条件および検索結果の一例を示す図である。図３の表２０は、例えば、「Ｎｏ．」、「検索条件、検索結果」、「分類」といった項目を有する。「Ｎｏ．」欄は、検索条件または検索結果のそれぞれを識別する番号を示す。「検索条件、検索結果」欄は、検索条件または検索結果を示す。「分類」欄は、検索条件および検索結果のうち、どちらであるかを示す。分類欄が「質問」である場合には、検索条件を示し、「回答」である場合には、検索結果を示す。図３の例では、１回目の検索であるので、検索条件は「空の色は何色ですか」という１つの文章となる。また、検索結果は、例えば「昼間の空は青い」、「朝や夕方の空は赤い」、「夜の空は黒い」の３つが得られたものとする。

図２の説明に戻って、抽出部１３３は、取得部１３２から検索条件および検索結果が入力されると、例えば、形態素解析を用いて検索条件および検索結果から単語を抽出する。抽出部１３３は、抽出した単語のＩＤＦを、例えば下記の式（１）を用いて算出する。

ここで、ＩＤＦ_ｉは単語ｉのＩＤＦを示し、Ｄは総文書数を示し、ＤＦ_ｉは単語ｉが出現する文書の数を示す。

抽出部１３３は、抽出した各単語のうち、ＩＤＦが閾値以上の単語をさらに抽出する。すなわち、抽出部１３３は、取得した文書に含まれる複数の単語を抽出する。抽出部１３３は、抽出した単語をＩＤＦの高い単語として、検索条件または検索結果のいずれであるかを示す分類情報とともに選択部１３４に出力する。

ここで、図４から図６を用いて、ＩＤＦの高い単語の抽出について説明する。図４は、形態素解析の一例を示す図である。図４に示す表２１の例では、図３の表２０の検索条件および検索結果が、それぞれ形態素解析により抽出された単語群を示す。抽出部１３３は、単語群の各単語を抽出し、各単語のＩＤＦを算出する。

図５は、各単語のＩＤＦの一例を示す図である。図５の表２２は、例えば、「Ｎｏ．」、「単語」、「ＩＤＦ」、「分類」といった項目を有する。「Ｎｏ．」欄は、各単語のそれぞれを識別する番号を示す。「単語」欄は、形態素解析により抽出された単語を示す。「ＩＤＦ」欄は、各単語のＩＤＦを示す。「分類」欄は、検索条件および検索結果のうち、どちらに含まれる単語であるかを示す。分類欄が「質問」である場合には、検索条件に含まれる単語を示し、「回答」である場合には、検索結果に含まれる単語を示す。図５の例では、単語「空」は、図３に示す表２０の検索条件および検索結果の全ての行に含まれるので、ＩＤＦ＝０となる。一方、単語「色」は、検索条件の行（Ｎｏ．１の行）には含まれるが、検索結果の行（Ｎｏ．２〜４の行）には含まれない。このため、単語「色」はＩＤＦ＝０．６となる。

図６は、ＩＤＦの高い単語の一例を示す図である。図６の表２３は、図５の表２２の各単語のうち、例えば、ＩＤＦが「０．５」以上の単語を抽出した場合における、ＩＤＦの高い単語の一例である。表２３は、例えば、「Ｎｏ．」、「単語群」、「分類」といった項目を有する。「Ｎｏ．」欄は、単語群の分類の番号を示す。「単語群」欄は、検索条件または検索結果のそれぞれに含まれるＩＤＦの高い単語を示す。「分類」欄は、検索条件および検索結果のうち、どちらに含まれる単語であるかを示す。分類欄が「質問」である場合には、検索条件に含まれる単語を示し、「回答」である場合には、検索結果に含まれる単語を示す。

図２の説明に戻って、選択部１３４は、事前学習データに基づいて学習モデルを生成する。また、選択部１３４は、生成した学習モデルを用いて、検索条件のＩＤＦの高い単語と、検索結果のＩＤＦの高い単語との類似度を算出する。

まず、学習モデルの生成について説明する。選択部１３４は、情報出力処理の実行前に、通信部１１０を介して、図示しない他の情報処理装置から事前学習データ等を取得する。選択部１３４は、取得した事前学習データに基づいて機械学習を行って学習モデルを生成する。選択部１３４は、生成した学習モデルを学習モデル記憶部１２１に記憶する。すなわち、選択部１３４は、情報処理装置１００が提供する情報出力処理において対象となる分野について機械学習を行って学習モデルを生成する。

次に、類似度の算出について説明する。選択部１３４には、抽出部１３３からＩＤＦの高い単語および分類情報が入力される。選択部１３４は、入力されたＩＤＦの高い単語をベクトル変換する。選択部１３４は、分類情報に基づいて、検索条件のＩＤＦの高い単語と検索結果のＩＤＦの高い単語との類似度を算出する。ベクトル変換および類似度の算出には、例えば、単語をベクトル変換してコサイン類似度を算出する方法や、単語をベクトル化して類似度を出力するＷｏｒｄ２Ｖｅｃを用いる方法等を適用することができる。

ここで、図７を用いてコサイン類似度を用いた場合の類似度算出について説明する。図７は、ベクトル変換および類似度算出の一例を示す図である。図７の例では、選択部１３４は、単語「か」、「や」をそれぞれ［１，０，１］、［１，０，０］とベクトル化する。選択部１３４は、［１，０，１］＝Ａ、［１，０，０］＝Ｂとして、コサイン類似度を算出すると、０．７０となる。つまり、図７の例では、単語「か」と「や」とのコサイン類似度は、０．７０となる。

選択部１３４は、算出した類似度を各単語に対応付けて類似度付きの単語とする。選択部１３４は、類似度付きの単語を類似度の低い順に並び替える。図８は、単語を類似度の低い順に並び替えた一例を示す図である。図８の表２４は、図６の表２３の各単語のうち、分類が「回答」である単語を類似度の低い順に並び替えた表である。表２４は、例えば、「Ｎｏ．」、「単語」、「類似度」、「分類」といった項目を有する。「Ｎｏ．」欄は、各単語のそれぞれを識別する番号を示す。「単語」欄は、類似度付きの単語を示す。「類似度」欄は、単語に対応付けられた類似度を示す。「分類」欄は、検索条件および検索結果のうち、どちらに含まれる単語であるかを示す。分類欄が「回答」である場合には、検索結果に含まれる単語を示す。なお、分類欄は、「質問」である場合には、検索条件に含まれる単語を示すが、図８の例では、検索条件の単語（分類欄が「質問」）に対する検索結果の単語（分類欄が「回答」）の類似度を求めているので、分類欄が「質問」である単語は含まれない。

選択部１３４は、類似度の低い順に並び替えた類似度付きの単語の一覧表、例えば図８に示す表２４に基づいて、類似度が低い単語を１つまたは複数個選択する。選択部１３４は、選択した単語を重要語として出力制御部１３５に出力する。

すなわち、選択部１３４は、受け付けた検索条件に含まれる単語との類似度が低い単語を優先的に選択するアルゴリズムを用いて、抽出した複数の単語のうち、一または複数の単語を選択する。ここで、アルゴリズムは、ＩＤＦ、つまり逆文書頻度が高い単語を優先的に選択するアルゴリズムである。

図２の説明に戻って、出力制御部１３５には、取得部１３２から検索条件および検索結果が入力される。出力制御部１３５は、選択部１３４から重要語が入力されると、検索条件および検索結果とともに、重要語をユーザが指定可能な表示画面を生成する。出力制御部１３５は、生成した表示画面を表示部１１１に表示させる。すなわち、選択部１３４は、類似度の低い単語を重要語とし、出力制御部１３５は、重要語を指定可能に検索結果とともに表示する表示画面を生成する。また、出力制御部１３５は、検索条件が重要語を含む場合には、検索条件に重要語を含んだ検索結果に応じた表示画面を生成する。

すなわち、出力制御部１３５は、取得した文書に関する情報を出力する。また、出力制御部１３５は、選択した一または複数の単語を表示部１１１に表示する。

ここで、図９および図１０を用いて検索結果の表示画面について説明する。図９は、検索結果の表示画面の一例を示す図である。図９に示す表示画面３０は、ユーザから検索条件を受け付けて検索結果を取得した状態、つまり、１回目の検索を行った状態である。表示画面３０は、検索欄３１と、検索ボタン３２と、重要語欄３３と、検索結果欄３４とを有する。検索欄３１には、ユーザから入力された検索条件が表示される。検索ボタン３２は、検索欄３１に検索条件が入力された後に押下される、検索を実行するためのボタンである。重要語欄３３は、検索欄３１に入力された検索条件に含まれる単語に対して類似度が低い単語を重要語として表示する。検索結果欄３４は、検索欄３１に入力された検索条件に対する検索結果を表示する。表示画面３０では、例えば、検索欄３１に「空の色は何色ですか」と入力されて検索ボタン３２が押下されると、重要語欄３３に「昼間」、「朝」、「夕方」、「夜」が表示される。また、検索結果欄３４には、検索結果の上位から順に、「昼間の空は青い」、「朝や夕方の空は赤い」、「夜の空は黒い」といった検索結果が表示される。

図１０は、重要語を含む検索条件に対する検索結果の表示画面の一例を示す図である。図１０に示す表示画面４０は、図９の表示画面３０の状態から重要語欄３３の「朝」がユーザによって選択された場合における表示画面である。表示画面４０は、検索欄４１と、検索ボタン４２と、重要語欄４３と、検索結果欄４４とを有する。検索欄４１には、ユーザから入力された検索条件と、表示画面３０で選択された重要語とが表示される。検索ボタン４２は、検索欄４１に検索条件と重要語とが表示された後に押下される、検索を実行するためのボタンである。重要語欄４３は、検索欄４１に入力された重要語を含む検索条件に含まれる単語に対して類似度が低い単語を重要語として表示する。検索結果欄４４は、検索欄４１に入力された重要語を含む検索条件に対する検索結果を表示する。表示画面４０では、例えば、検索欄４１に「空の色は何色ですか 朝」と表示されて検索ボタン４２が押下されると、重要語欄４３に「天気」、「曇り」、「雨」、「雪」が表示される。また、検索結果欄４４には、検索結果の上位から順に、「朝や夕方の空は赤い」、「夜の空は黒い」、「昼間の空は青い」といった検索結果が表示される。つまり、表示画面４０では、表示画面３０で選択された重要語「朝」を反映した検索結果が表示される。

また、図１１を用いて上述の検索の流れを説明する。図１１は、実施例１の検索の詳細な一例を示す図である。図１１に示すように、情報処理装置１００は、検索条件として「空の色は何色ですか」を受け付けると、通常の検索（１回目の検索）を実行する（ステップＳ１）。検索結果は、「昼間の空は青い」、「朝や夕方の空は赤い」、「夜の空は黒い」であったとする。次に、情報処理装置１００は、ＩＤＦの高い単語を抽出する（ステップＳ２）。情報処理装置１００は、検索結果のＩＤＦの高い単語について、検索条件のＩＤＦの高い単語との類似度を算出する（ステップＳ３Ａ）。情報処理装置１００は、類似度が低い単語を重要語４５として抽出し（ステップＳ４）、ユーザに対して指定可能に表示する。重要語４５は、例えば「昼間」、「朝」、「夕方」、「夜」であったとする。

また、ステップＳ３Ａに代えて、情報処理装置１００は、抽出したＩＤＦの高い単語について、類似する単語をクラスに分類してグループ化してもよい（ステップＳ３Ｂ）。図１１の例では、「時間」でグループ化されるグループ４６、「色」でグループ化されるグループ４７、「その他」でグループ化されるグループ４８が挙げられる。この場合、情報処理装置１００は、例えば、検索条件の単語が含まれていないグループ４６に属する単語を重要語４５として抽出してもよい（ステップＳ４）。

なお、クラスでの分類について、情報処理装置１００の対応する機能部は、取得部１３２および選択部１３４となる。選択部１３４は、抽出した複数の単語のうち、類似する単語をクラスに分類して、分類したクラスを選択する。取得部１３２は、文書記憶部１２２を参照して、複数の文書のうち、選択したクラスに分類された単語が含まれる文書を取得する。

情報処理装置１００は、重要語４５のうち、例えば「朝」がユーザにより指定されると、重要語を選択して、つまり検索条件に「朝」を付加して再検索を実行する（ステップＳ５）。情報処理装置１００は、再検索の結果、「朝や夕方の空は赤い」という検索結果を取得する。なお、この場合に、検索結果の上位から順に複数の検索結果を取得するようにしてもよい。

続いて、図１２および図１３を用いて、コールセンターにおいて重要語として類似度の高い単語を表示した場合と、類似度の低い単語を表示した場合との比較について説明する。図１２は、類似度の高い単語を表示した場合の応対の一例を示す図である。図１２に示すように、表示画面５０は、検索欄５１と、検索ボタン５２と、重要語欄５３と、検索結果欄５４とを有する。検索欄５１には、ユーザから入力された検索条件が表示される。検索ボタン５２は、検索欄５１に検索条件が入力された後に押下される、検索を実行するためのボタンである。重要語欄５３は、検索欄５１に入力された検索条件に含まれる単語に対して類似度が高い単語を重要語として表示する。検索結果欄５４は、検索欄５１に入力された検索条件に対する検索結果を表示する。

コールセンターのオペレータは、例えば、応対例５５に示すように、顧客からサーバが停止した旨の問合せを受け付けると、表示画面５０の検索欄５１に「サーバ 停止」を入力し、検索ボタン５２を押下する。すると、重要語欄５３には、「ホスト」、「止まる」、「動かない」といった、検索欄５１に入力した単語と類似度が高い単語が表示される。また、検索結果欄５４には、「サーバ 停止」に対応する「電源コードが抜けている」、「再起動の方法を教えてください・・・」、「異常トラフィックの見方・・・」といった検索結果が表示される。オペレータは、重要語欄５３の内容を参考にして、顧客に対してさらに質問をしようとするが、重要語欄５３の各単語は、検索欄５１の各単語と類似度が高いため、重要語欄５３を参考に新たな質問をすることが困難となる。

図１３は、類似度の低い単語を表示した場合の応対の一例を示す図である。図１３に示すように、表示画面６０は、検索欄６１と、検索ボタン６２と、重要語欄６３と、検索結果欄６４とを有する。検索欄６１には、ユーザから入力された検索条件が表示される。検索ボタン６２は、検索欄６１に検索条件が入力された後に押下される、検索を実行するためのボタンである。重要語欄６３は、検索欄６１に入力された検索条件に含まれる単語に対して類似度が低い単語を重要語として表示する。検索結果欄６４は、検索欄６１に入力された検索条件に対する検索結果を表示する。

コールセンターのオペレータは、例えば、応対例６５に示すように、顧客からサーバが停止した旨の問合せを受け付けると、表示画面６０の検索欄６１に「サーバ 停止」を入力し、検索ボタン６２を押下する。すると、重要語欄６３には、「電源コード」、「再起動」、「異常トラフィック」といった、検索欄６１に入力した単語と類似度が低い単語が表示される。また、検索結果欄６４には、「サーバ 停止」に対応する「電源コードが抜けている」、「再起動の方法を教えてください・・・」、「異常トラフィックの見方・・・」といった検索結果が表示される。オペレータは、重要語欄６３の内容を参考にして、顧客に対してさらに質問をする際に、例えば重要語欄６３の「再起動」に着目し、「再起動はしましたか？」と問いかけることができる。このように、重要語として類似度の低い単語を表示した場合には、類似度の高い単語を表示した場合よりも、異なる観点からの質問を行うことができ、問題の解決に資することができる。

次に、実施例１の情報処理装置１００の動作について説明する。図１４は、実施例１の情報出力処理の一例を示すフローチャートである。

受付部１３１は、例えばユーザによる操作部１１２の操作に基づいて入力された検索条件を受け付ける（ステップＳ１１）。受付部１３１は、受け付けた検索条件を取得部１３２に出力する。

取得部１３２は、受付部１３１から検索条件が入力されると、文書記憶部１２２に記憶されている文書を対象として検索条件を用いて検索を行い、検索結果を取得する（ステップＳ１２）。取得部１３２は、取得した検索結果を検索条件とともに抽出部１３３および出力制御部１３５に出力する。

抽出部１３３は、取得部１３２から検索条件および検索結果が入力されると、例えば、形態素解析を用いて検索条件および検索結果から単語を抽出する（ステップＳ１３）。抽出部１３３は、抽出した単語のＩＤＦを算出する（ステップＳ１４）。抽出部１３３は、抽出した各単語のうち、ＩＤＦが閾値以上の単語をさらに抽出する（ステップＳ１５）。抽出部１３３は、抽出した単語をＩＤＦの高い単語として、分類情報とともに選択部１３４に出力する。

選択部１３４は、抽出部１３３からＩＤＦの高い単語および分類情報が入力されると、入力されたＩＤＦの高い単語をベクトル変換する。選択部１３４は、分類情報に基づいて、検索条件のＩＤＦの高い単語と検索結果のＩＤＦの高い単語との類似度を算出する（ステップＳ１６）。選択部１３４は、算出した類似度を各単語に対応付けて類似度付きの単語とする。選択部１３４は、類似度付きの単語を類似度の低い順に並び替える（ステップＳ１７）。選択部１３４は、類似度の低い順に並び替えた類似度付きの単語の一覧表に基づいて、類似度が低い単語を１つまたは複数個選択する。選択部１３４は、選択した単語を重要語として出力制御部１３５に出力する。

つまり、選択部１３４は、類似度の低い単語を重要語とする。出力制御部１３５は、選択部１３４から重要語が入力されると、重要語を指定可能に検索結果とともに表示する表示画面を生成する。出力制御部１３５は、生成した表示画面を表示部１１１に表示させる（ステップＳ１８）。

受付部１３１は、出力制御部１３５によりユーザに対して指定可能に表示部１１１に表示された重要語について、指定を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１９）。受付部１３１は、重要語の指定を受け付けたと判定した場合には（ステップＳ１９：肯定）、受け付けた重要語を検索条件に追加し（ステップＳ２０）、新たな検索条件として取得部１３２に出力してステップＳ１１に戻る。受付部１３１は、重要語の指定を受け付けないと判定した場合には（ステップＳ１９：否定）、情報出力処理を終了する。これにより、情報処理装置１００は、検索精度を高めることができる。また、情報処理装置１００は、検索における絞り込みにかかる時間を短縮することができる。

なお、上記実施例１では、情報処理装置１００の文書記憶部１２２に記憶されている文書を検索の対象としたが、これに限定されない。例えば、情報処理装置１００は、複数の文書を検索して検索結果を出力する検索エンジンに対して、受け付けた検索条件を送信し、検索条件に対する検索結果として、検索条件に含まれる単語が含まれる文書を取得するようにしてもよい。この場合、検索エンジンは、例えば、外部の検索エンジンや検索サービスを用いることができる。また、重要語が指定された場合の検索についても同様に、外部の検索エンジンを用いることができる。例えば、情報処理装置１００は、検索エンジンに対して、選択した一または複数の単語を送信し、複数の文書のうち、選択した一または複数の単語が含まれる文書を取得する。これにより、情報処理装置１００は、自身の文書記憶部１２２に記憶されている文書だけでなく、外部の検索エンジンが有する文書も検索対象とすることができる。

このように、情報処理装置１００は、検索条件を受け付ける。また、情報処理装置１００は、複数の文書を記憶する文書記憶部１２２を参照して、複数の文書のうち、受け付けた検索条件に含まれる単語が含まれる文書を取得する。また、情報処理装置１００は、取得した文書に含まれる複数の単語を抽出する。また、情報処理装置１００は、受け付けた検索条件に含まれる単語との類似度が低い単語を優先的に選択するアルゴリズムを用いて、抽出した複数の単語のうち、一または複数の単語を選択する。また、情報処理装置１００は、文書記憶部１２２を参照して、複数の文書のうち、選択した一または複数の単語が含まれる文書を取得する。また、情報処理装置１００は、取得した文書に関する情報を出力する。その結果、情報処理装置１００は、検索精度を高めることができる。

また、情報処理装置１００は、選択した一または複数の単語を表示部１１１に表示する。また、情報処理装置１００は、表示した一または複数の単語のうち、いずれかの単語の指定を受け付けると、文書記憶部１２２を参照して、複数の文書のうち、指定された単語が含まれる文書を取得する。その結果、情報処理装置１００は、ユーザの単語の指定を反映しつつ、検索精度を高めることができる。

また、情報処理装置１００は、表示した一または複数の単語のうち、いずれかの単語の指定を受け付けると、文書記憶部１２２を参照して、複数の文書のうち、検索条件に含まれる複数の単語と、指定された単語とが含まれる文書を取得する。その結果、情報処理装置１００は、ユーザの単語の指定を反映しつつ、検索精度を高めることができる。

また、情報処理装置１００は、抽出した複数の単語のうち、類似する単語をクラスに分類して、分類したクラスを選択する。また、情報処理装置１００は、文書記憶部１２２を参照して、複数の文書のうち、選択したクラスに分類された単語が含まれる文書を取得する。その結果、情報処理装置１００は、ユーザからのクラスの指定を反映しつつ、検索精度を高めることができる。

また、情報処理装置１００では、単語を選択するアルゴリズムは、逆文書頻度が高い単語を優先的に選択するアルゴリズムである。その結果、情報処理装置１００は、検索精度を高めることができる。

また、情報処理装置１００は、検索条件を受け付ける。また、情報処理装置１００は、複数の文書を検索して検索結果を出力する検索エンジンに対して、受け付けた検索条件を送信し、検索条件に対する検索結果として、検索条件に含まれる単語が含まれる文書を取得する。また、情報処理装置１００は、取得した文書に含まれる複数の単語を抽出する。また、情報処理装置１００は、受け付けた検索条件に含まれる単語との類似度が低い単語を優先的に選択するアルゴリズムを用いて、抽出した複数の単語のうち、一または複数の単語を選択する。また、情報処理装置１００は、検索エンジンに対して、選択した一または複数の単語を送信し、複数の文書のうち、選択した一または複数の単語が含まれる文書を取得する。また、情報処理装置１００は、取得した文書に関する情報を出力する。その結果、情報処理装置１００は、外部の検索エンジンを活用しつつ、検索精度を高めることができる。

上記実施例１では、重要語の指定をユーザから受け付けたが、例えば、選択部１３４が、類似度の低い単語を重要語として１つ以上選択し、検索条件に追加して再検索を行ってもよく、この場合の実施の形態につき、実施例２として説明する。図１５は、実施例２の情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。なお、実施例１の情報処理装置１００と同一の構成には同一符号を付すことで、その重複する構成および動作の説明については省略する。

実施例２の情報処理装置２００は、実施例１の情報処理装置１００と比較して、制御部１３０に代えて制御部２３０を有する。また、制御部２３０は、実施例１の制御部１３０と比較して、受付部１３１、取得部１３２、選択部１３４および出力制御部１３５に代えて、受付部２３１、取得部２３２、選択部２３４および出力制御部２３５を有する。

受付部２３１は、例えばユーザによる操作部１１２の操作に基づいて入力された検索条件を受け付ける。受付部２３１は、受け付けた検索条件を取得部２３２に出力する。また、受付部２３１は、選択部２３４から重要語が追加された検索条件が入力されると、入力された検索条件を受け付け、重要語が追加された検索条件を取得部２３２に出力する。

取得部２３２は、受付部２３１から検索条件が入力されると、文書記憶部１２２に記憶されている文書を対象として検索条件を用いて検索を行い、検索結果として検索条件に含まれる単語が含まれる文書を取得する。なお、取得部２３２は、検索条件に重要語が追加されている場合には、重要語が含まれる文書を取得する。

取得部２３２は、検索条件に重要語を追加して検索したか否かを判定する。取得部２３２は、重要語を追加して検索していないと判定した場合には、取得した文書、つまり検索結果を検索条件とともに第１の検索結果として、抽出部１３３および出力制御部２３５に出力する。また、取得部２３２は、検索条件を選択部２３４に出力する。取得部２３２は、重要語を追加して検索したと判定した場合には、取得した文書、つまり検索結果を検索条件とともに第２の検索結果として、出力制御部２３５に出力する。

選択部２３４には、抽出部１３３からＩＤＦの高い単語および分類情報が入力される。また、選択部２３４には、取得部２３２から検索条件が入力される。選択部２３４は、入力されたＩＤＦの高い単語をベクトル変換する。選択部２３４は、分類情報に基づいて、検索条件のＩＤＦの高い単語と検索結果のＩＤＦの高い単語との類似度を算出する。ベクトル変換および類似度の算出には、実施例１と同様に、例えば、単語をベクトル変換してコサイン類似度を算出する方法や、単語をベクトル化して類似度を出力するＷｏｒｄ２Ｖｅｃを用いる方法を適用することができる。

選択部２３４は、算出した類似度を各単語に対応付けて類似度付きの単語とする。選択部２３４は、類似度付きの単語を類似度の低い順に並び替える。選択部２３４は、類似度の低い順に並び替えた類似度付きの単語の一覧表に基づいて、類似度が低い単語を重要語として１つ以上選択し、検索条件に追加する。選択部２３４は、重要語が追加された検索条件を受付部２３１に出力する。

出力制御部２３５には、取得部２３２から第１の検索結果および第２の検索結果が入力される。出力制御部２３５は、取得部２３２から第２の検索結果が入力されると、第１の検索結果および第２の検索結果に基づいて、ユーザから受け付けた検索条件の検索結果と、重要語が追加された検索条件の検索結果とを比較可能な表示画面を生成する。すなわち、出力制御部２３５は、第１の検索結果と第２の検索結果とを比較可能な表示画面を生成する。出力制御部２３５は、生成した表示画面を表示部１１１に表示させる。

なお、実施例２に実施例１を適用してもよく、出力制御部２３５は、ユーザによって指定された重要語を含む検索条件の検索結果を第２の検索結果として第１の検索結果と比較可能に表示してもよい。

言い換えると、出力制御部２３５は、複数の文書のうち、検索条件に含まれる単語が含まれる文書に関する情報と、一または複数の単語が含まれる文書に関する情報、または、指定された単語が含まれる文書に関する情報とを、比較可能に出力する。

ここで、図１６を用いて検索結果が比較可能な表示画面について説明する。図１６は、検索結果の表示画面の他の一例を示す図である。図１６に示す表示画面７０は、ユーザから受け付けた検索条件に関する第１の検索結果を表示する領域７０ａと、重要語を追加した検索条件に関する第２の検索結果を表示する領域７０ｂとを有する。領域７０ａは、検索欄７１と、検索ボタン７２と、検索結果欄７３とを有する。検索欄７１には、ユーザから入力された検索条件が表示される。検索ボタン７２は、検索欄７１に検索条件が入力された後に押下される、検索を実行するためのボタンである。検索結果欄７３は、検索欄７１に入力された検索条件に対する検索結果を表示する。

領域７０ｂは、検索欄７４と、検索ボタン７５と、検索結果欄７６とを有する。検索欄７４には、重要語が追加された検索条件が表示される。検索ボタン７５は、検索欄７４に重要語が追加された検索条件が表示された後に押下される、検索を実行するためのボタンである。検索結果欄７６は、検索欄７４に表示された重要語が追加された検索条件に対する検索結果を表示する。表示画面７０では、検索結果欄７３と検索結果欄７６とを比較することで、重要語が追加されたか否かによる検索結果の違いが容易に比較できることがわかる。また、領域７０ｂには、実施例１と同様に、ユーザが指定可能に重要語を表示するようにしてもよい。さらに、領域７０ｂには、検索条件に追加された重要語を選択可能に表示し、当該重要語がユーザによって選択されることで、追加された重要語を削除できるようにしてもよい。

次に、実施例２の情報処理装置２００の動作について説明する。図１７は、実施例２の情報出力処理の一例を示すフローチャートである。以下の説明では、情報出力処理のステップＳ１１〜Ｓ１７の処理は、実施例１と同様であるので、その説明を省略する。

取得部２３２は、ステップＳ１２の処理に続いて、次の処理を実行する。取得部２３２は、検索条件に重要語を追加して検索したか否かを判定する（ステップＳ５１）。取得部２３２は、重要語を追加して検索していないと判定した場合には（ステップＳ５１：否定）、第１の検索結果を抽出部１３３および出力制御部２３５に出力し、検索条件を選択部２３４に出力してステップＳ１３に進む。取得部２３２は、重要語を追加して検索したと判定した場合には（ステップＳ５１：肯定）、第２の検索結果を出力制御部２３５に出力し、ステップＳ５３に進む。

選択部２３４は、ステップＳ１７の処理に続いて、次の処理を実行する。選択部２３４は、類似度の低い順に並び替えた類似度付きの単語の一覧表に基づいて、類似度が低い単語を重要語として１つ以上選択し、検索条件に追加する（ステップＳ５２）。選択部２３４は、重要語を追加した検索条件を受付部２３１に出力し、ステップＳ１１に進む。

出力制御部２３５には、ステップＳ５１が肯定の場合、取得部２３２から第２の検索結果が入力される。出力制御部２３５は、第１の検索結果および第２の検索結果に基づいて、ユーザから受け付けた検索条件の検索結果と、重要語が追加された検索条件の検索結果とを比較可能な表示画面を生成する。出力制御部２３５は、生成した表示画面を表示部１１１に表示させ（ステップＳ５３）、情報出力処理を終了する。これにより、情報処理装置２００は、検索条件に重要語を含む場合と含まない場合とを比較可能に表示できるので、より検索精度を高めることができる。

このように、情報処理装置２００は、複数の文書のうち、検索条件に含まれる単語が含まれる文書に関する情報と、一または複数の単語が含まれる文書に関する情報、または、指定された単語が含まれる文書に関する情報とを、比較可能に出力する。その結果、情報処理装置２００は、検索条件に重要語を含む場合と含まない場合とを比較可能に表示できるので、より検索精度を高めることができる。

なお、上記各実施例では、検索条件および検索結果に含まれる単語について類似度を算出したが、これに限定されない。例えば、単語を含む文章や、文章を含む文書同士を比較して類似度を求めるようにしてもよい。なお、文章や文書の類似度の算出には、例えば、Ｄｏｃ２Ｖｅｃを用いることができる。

また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、受付部１３１と取得部１３２とを統合してもよい。また、図示した各処理は、上記の順番に限定されるものでなく、処理内容を矛盾させない範囲において、同時に実施してもよく、順序を入れ替えて実施してもよい。

さらに、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。

ところで、上記の各実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の各実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１８は、情報出力プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

図１８に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、データ入力を受け付ける入力装置３０２と、モニタ３０３とを有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置３０４と、各種装置と接続するためのインタフェース装置３０５と、他の情報処理装置等と有線または無線により接続するための通信装置３０６とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ３０７と、ハードディスク装置３０８とを有する。また、各装置３０１〜３０８は、バス３０９に接続される。

ハードディスク装置３０８には、図２に示した受付部１３１、取得部１３２、抽出部１３３、選択部１３４および出力制御部１３５の各処理部と同様の機能を有する情報出力プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置３０８には、図１５に示した受付部２３１、取得部２３２、抽出部１３３、選択部２３４および出力制御部２３５の各処理部と同様の機能を有する情報出力プログラムが記憶されるようにしてもよい。また、ハードディスク装置３０８には、学習モデル記憶部１２１、文書記憶部１２２、および、情報出力プログラムを実現するための各種データが記憶される。入力装置３０２は、例えば、コンピュータ３００のユーザから操作情報等の各種情報の入力を受け付ける。モニタ３０３は、例えば、コンピュータ３００のユーザに対して表示画面等の各種画面を表示する。インタフェース装置３０５は、例えば印刷装置等が接続される。通信装置３０６は、例えば、図２または図１５に示した通信部１１０と同様の機能を有し図示しないネットワークと接続され、他の情報処理装置等と各種情報をやりとりする。

ＣＰＵ３０１は、ハードディスク装置３０８に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ３０７に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータ３００を図２に示した受付部１３１、取得部１３２、抽出部１３３、選択部１３４および出力制御部１３５として機能させることができる。また、これらのプログラムは、コンピュータ３００を図１５に示した受付部２３１、取得部２３２、抽出部１３３、選択部２３４および出力制御部２３５として機能させることができる。

なお、上記の情報出力プログラムは、必ずしもハードディスク装置３０８に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ３００が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ３００が読み出して実行するようにしてもよい。コンピュータ３００が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ等に接続された装置にこの情報出力プログラムを記憶させておき、コンピュータ３００がこれらから情報出力プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

１００，２００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１１１ 表示部
１１２ 操作部
１２０ 記憶部
１２１ 学習モデル記憶部
１２２ 文書記憶部
１３０，２３０ 制御部
１３１，２３１ 受付部
１３２，２３２ 取得部
１３３ 抽出部
１３４，２３４ 選択部
１３５，２３５ 出力制御部

Claims (10)

1. 検索条件を受け付け、
   複数の文書を記憶する記憶部を参照して、前記複数の文書のうち、受け付けた前記検索条件に含まれる単語が含まれる文書を取得し、
   取得した前記文書に含まれる複数の単語を抽出し、
   抽出した前記複数の単語のうち、逆文書頻度が高い単語から、受け付けた前記検索条件に含まれる単語のうち、前記逆文書頻度が高い単語との類似度が低い単語を優先的に選択するアルゴリズムを用いて、抽出した前記複数の単語のうち、一または複数の単語を選択し、
   前記記憶部を参照して、前記複数の文書のうち、選択した前記一または複数の単語が含まれる文書を取得し、
   取得した前記文書に関する情報を出力する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報出力プログラム。
2. 選択した前記一または複数の単語を表示部に表示し、
   表示した前記一または複数の単語のうち、いずれかの単語の指定を受け付けると、前記記憶部を参照して、前記複数の文書のうち、指定された前記単語が含まれる文書を取得する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報出力プログラム。
3. 表示した前記一または複数の単語のうち、いずれかの単語の指定を受け付けると、前記記憶部を参照して、前記複数の文書のうち、前記検索条件に含まれる複数の単語と、指定された前記単語とが含まれる文書を取得する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報出力プログラム。
4. 前記複数の文書のうち、前記検索条件に含まれる単語が含まれる文書に関する情報と、前記一または複数の単語が含まれる文書に関する情報、または、指定された前記単語が含まれる文書に関する情報とを、比較可能に出力する、
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の情報出力プログラム。
5. 前記選択する処理は、前記アルゴリズムに代えて、抽出した前記複数の単語のうち、類似する単語をクラスに分類して、分類した前記クラスのうち、前記検索条件に含まれる単語が含まれていないクラスを選択し、選択した前記クラスに分類された一または複数の単語を選択する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報出力プログラム。
6. 検索条件を受け付け、
   複数の文書を検索して検索結果を出力する検索エンジンに対して、受け付けた前記検索条件を送信し、前記検索条件に対する検索結果として、前記検索条件に含まれる単語が含まれる文書を取得し、
   取得した前記文書に含まれる複数の単語を抽出し、
   抽出した前記複数の単語のうち、逆文書頻度が高い単語から、受け付けた前記検索条件に含まれる単語のうち、前記逆文書頻度が高い単語との類似度が低い単語を優先的に選択するアルゴリズムを用いて、抽出した前記複数の単語のうち、一または複数の単語を選択し、
   前記検索エンジンに対して、選択した前記一または複数の単語を送信し、前記複数の文書のうち、選択した前記一または複数の単語が含まれる文書を取得し、
   取得した前記文書に関する情報を出力する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報出力プログラム。
7. 検索条件を受け付け、
   複数の文書を記憶する記憶部を参照して、前記複数の文書のうち、受け付けた前記検索条件に含まれる単語が含まれる文書を取得し、
   取得した前記文書に含まれる複数の単語を抽出し、
   抽出した前記複数の単語のうち、逆文書頻度が高い単語から、受け付けた前記検索条件に含まれる単語のうち、前記逆文書頻度が高い単語との類似度が低い単語を優先的に選択するアルゴリズムを用いて、抽出した前記複数の単語のうち、一または複数の単語を選択し、
   前記記憶部を参照して、前記複数の文書のうち、選択した前記一または複数の単語が含まれる文書を取得し、
   取得した前記文書に関する情報を出力する、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報出力方法。
8. 検索条件を受け付け、
   複数の文書を検索して検索結果を出力する検索エンジンに対して、受け付けた前記検索条件を送信し、前記検索条件に対する検索結果として、前記検索条件に含まれる単語が含まれる文書を取得し、
   取得した前記文書に含まれる複数の単語を抽出し、
   抽出した前記複数の単語のうち、逆文書頻度が高い単語から、受け付けた前記検索条件に含まれる単語のうち、前記逆文書頻度が高い単語との類似度が低い単語を優先的に選択するアルゴリズムを用いて、抽出した前記複数の単語のうち、一または複数の単語を選択し、
   前記検索エンジンに対して、選択した前記一または複数の単語を送信し、前記複数の文書のうち、選択した前記一または複数の単語が含まれる文書を取得し、
   取得した前記文書に関する情報を出力する、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報出力方法。
9. 検索条件を受け付ける受付部と、
   複数の文書を記憶する記憶部を参照して、前記複数の文書のうち、受け付けた前記検索条件に含まれる単語が含まれる文書を取得する第１取得部と、
   取得した前記文書に含まれる複数の単語を抽出する抽出部と、
   抽出された前記複数の単語のうち、逆文書頻度が高い単語から、受け付けた前記検索条件に含まれる単語のうち、前記逆文書頻度が高い単語との類似度が低い単語を優先的に選択するアルゴリズムを用いて、抽出した前記複数の単語のうち、一または複数の単語を選択する選択部と、
   前記記憶部を参照して、前記複数の文書のうち、選択した前記一または複数の単語が含まれる文書を取得する第２取得部と、
   取得した前記文書に関する情報を出力する出力制御部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
10. 検索条件を受け付ける受付部と、
    複数の文書を検索して検索結果を出力する検索エンジンに対して、受け付けた前記検索条件を送信し、前記検索条件に対する検索結果として、前記検索条件に含まれる単語が含まれる文書を取得する第１取得部と、
    取得した前記文書に含まれる複数の単語を抽出する抽出部と、
    抽出された前記複数の単語のうち、逆文書頻度が高い単語から、受け付けた前記検索条件に含まれる単語のうち、前記逆文書頻度が高い単語との類似度が低い単語を優先的に選択するアルゴリズムを用いて、抽出した前記複数の単語のうち、一または複数の単語を選択する選択部と、
    前記検索エンジンに対して、選択した前記一または複数の単語を送信し、前記複数の文書のうち、選択した前記一または複数の単語が含まれる文書を取得する第２取得部と、
    取得した前記文書に関する情報を出力する出力制御部と、
    を有することを特徴とする情報処理装置。

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