JPH11102376A - 検索照会に関係のあるデータベースから抽出されたテキストを自動表示する方法および装置 - Google Patents

検索照会に関係のあるデータベースから抽出されたテキストを自動表示する方法および装置

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JPH11102376A
JPH11102376A JP10110879A JP11087998A JPH11102376A JP H11102376 A JPH11102376 A JP H11102376A JP 10110879 A JP10110879 A JP 10110879A JP 11087998 A JP11087998 A JP 11087998A JP H11102376 A JPH11102376 A JP H11102376A
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エイ．エバンズ デビッド
J Mcnaney Michael
ジェイ．マキナニー マイケル
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KURARITEC CORP
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 多数のデータベースに亘って多数のドキュメ
ントから抽出された検索照会に関係したテキスト部分を
表示する方法および装置を提供すること。 【解決手段】 本方法の第１のステップは検索照会を指
定することである。この検索照会の指定に基づいて、多
数のデータベースに対する検索が開始される。特にコン
ピュータシステムは、検索照会内の語に関係するドキュ
メントを含んでいそうな単一のネットワーク内または複
数のネットワーク間の何れかで有用なデータベースを特
定する。このようなデータベースの特定の後、指定され
た照会に関係するドキュメントを特定するためにデータ
ベースが検索される。それから多数のデータベースの中
から特定された種々の組合わせのドキュメントが報告さ
れ、そしてその報告されたドキュメントに対してきちん
とした順位を付ける処理がなされる。しかる後多数のデ
ータベースに亘って最も順位の高いドキュメントから抽
出されたテキストがユーザに対して自動的に表示され
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、概してコンピュー
タデータベースに関する。特に本発明は、ソースドキュ
メントで特定された概念とコンピュータネットワークに
おける複数のデータベースを通して配信されたデータオ
ブジェクトとの連結を捜し出し、また生成することに関
する。
【０００２】
【従来の技術】データベース内のドキュメントの量は急
速に増大している。全ての必要な情報の９０％以上の情
報が、アクセス可能なデータベース内に存在するドキュ
メントの中から入手できると見積もられている。加えて
コンピュータのユーザが利用可能なコンピュータデータ
ベースの数およびサイズは急速に増大している。この増
大の原因は、単一のネットワーク内で多数のデータベー
スを利用できることと、単一のコンピュータが多数のネ
ットワークを利用できることの両方である。
【０００３】単一のネットワーク内およびネットワーク
間の両方で多数のデータベースにアクセスすることがで
きるコンピュータシステムのユーザは、主に、関係のあ
る情報の所在を簡単に捜し出すことができる能力に関心
がある。この問題は複数のコンピュータネットワークに
おいてひどくなっており、その理由は、単一のネットワ
ーク全体の中にある関係する情報を含むデータベースの
数にユーザが気づいていないようであるからである。
【０００４】一般にデータベースから検索され得るドキ
ュメントは、多くの異なるデータベースに亘ってユーザ
により操作される多数の検索を含んでいる。この検索技
術に関する問題は、ユーザが多くの異なるデータベース
に対して頻繁にやり取りをしなければならないため、し
ばしば扱い難いということである。複数のネットワーク
に亘ってますます増大しつつあるデータベースに対処す
るため、近時、自動検索処理が試みられてきている。こ
れらの改善されたシステムはハイパーリンクの生成を採
用してきている。ハイパーリンクは２つのドキュメント
のテキストを相互に連結する手法である。ハイパーリン
クは、データベースユーザに示されたページのイメージ
上で効果を発揮する。
【０００５】ページのイメージ上の句またはテキストの
部分は強調される。ユーザがこの句を選択する（その句
の上でマウスをクリックする）と、即座に別のドキュメ
ントから関係のあるテキストがユーザに提示される。こ
れらのハイパーリンクは、特定の語と、あるデータベー
ス内のテキストもしくは別のネットワーク上のテキスト
の特定の組との間でのハードコード（hardcoded ）リン
クである。ハイパーリンクは有用である。
【０００６】その理由は、ユーザが手作業で検索環境を
構築したり別の検索を実行したりすることなく、ユーザ
が強調された句に関するドキュメントを即座に検索する
ことができるからである。一般的なハイパーリンクの例
として、Ｔａｂｂらに対する米国特許第５，６０３，０
２５号がある。この特許においては、データベースから
のドキュメント内にハイパーテキストのリンクを自動的
に埋め込むハイパーテキスト生成書き込みモジュールが
設けられている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、役に立
つ従来のハイパーテキストリンクはデータベース自体に
コード化されているため、これらのハイパーテキストリ
ンクは、実施したり使用するのが困難である。この事実
によって、配信される大量のデータを収容するコンピュ
ータネットワークにおいて従来のハイパーテキストリン
クは、一般的な人が使用するのには不適切となってい
る。このことは、可能性のあるハイパーリンクの量が極
めて多く、結果としてそのようなハードコード（hardco
ded ）リンクを手作業で生成すると大きなテキストデー
タベースにおいては時間を浪費するとともに費用がかか
ってしまうからである。
【０００８】またハイパーリンクはデータベース内の特
定の語どうしの間で予め決められた関係であるので、一
般に、多くの大きなデータベースを分類して潜在的な関
心のある全項目に対して所定の関係をなすのには適して
いない。さらには従来のハイパーテキストリンクは通常
静的である。すなわち十分なリソースがあって、データ
ベース内においてハイパーテキストリンクを有用にする
ために十分なハイパーテキストリンクをハードコード化
することができるとしても、それらリンクをハードコー
ド化する（hardcoding ）処理はたったの一回だけしか
行われない。従ってハードコード化されたハイパーリン
クを有するデータベースはもはや新しいデータとリンク
することはできない。
【０００９】このようなハイパーリンクは最新情報を含
むデータに更新されない。またこのようなハイパーリン
クはネットワークに新しいデータベースを付加すること
ができない。現在あるようなハイパーリンクの予め決め
られてしまっていて、静的であるという特徴は、動的に
変化するデータベースに対しては不適当であり、配信さ
れるデータベースにおいて広範囲のテーマで検索され得
る情報に対して現存のハイパーリンクを使用するのを困
難なものとしている。従って従来の検索技術では、多数
のデータベースに亘って異なるドキュメントのテキスト
間で自動的に連結を生成することのできる処理の必要性
を説くことはできなかった。加えて従来の検索技術で
は、リアルタイムで更新されるデータベースに適用する
ことができる連結の生成技術を提供することができなか
った。
【００１０】本発明の目的は、データベースシステム内
のドキュメントを分析することにある。
【００１１】また本発明の目的は、異なるドキュメント
における関係のあるテキストの部分どうしの間に連結を
作ること関してデータベースシステム内のドキュメント
を分析することである。
【００１２】さらに本発明の目的は、多数のデータベー
スに亘って異なるドキュメントどうしの間で関係のある
テキストを連結する処理を自動的に行うことに関してデ
ータベースシステム内のドキュメントを分析することで
ある。
【００１３】さらにまた本発明の目的は、多数のコンピ
ュータネットワークに亘って異なるドキュメントどうし
の間で関係のあるテキストを連結する処理を自動的に行
うことに関してデータベースシステム内のドキュメント
を分析することである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】本発明のシステムは、多
数のデータベースに亘って多数のドキュメントから抽出
された検索照会に関係したテキスト部分を表示する方法
および装置を提供する。本方法の第１のステップは検索
照会を指定することである。この検索照会の指定に基づ
いて、多数のデータベースに対する検索が開始される。
特にコンピュータシステムは、検索照会内の語に関係す
るドキュメントを含んでいそうな単一のネットワーク内
または複数のネットワーク間の何れかで有用なデータベ
ースを特定する。
【００１５】このようなデータベースの特定の後、指定
された照会に関係するドキュメントを特定するためにデ
ータベースが検索される。それから多数のデータベース
の中から特定された種々の組合わせのドキュメントが報
告され、そしてその報告されたドキュメントに対してき
ちんとした順位を付ける処理がなされる。しかる後多数
のデータベースに亘って最も順位の高いドキュメントか
ら抽出されたテキストがユーザに対して自動的に表示さ
れる。
【００１６】
【発明の実施の形態】以下、この発明に係る検索照会に
関係のあるデータベースから抽出されたテキストを自動
表示する方法および装置の実施の形態を図面を参照して
詳細に説明する。
【００１７】図１は、データベースを検索するためのコ
ンピュータシステムを示している。コンピュータ２２０
は表示装置２１０、に入力システム２０５（例えばキー
ボードやマウスを含む）、記憶システム２３０および通
信リンク２８０接続されている。通常通信リンクは単一
のモデムで構成されている。また通信リンクは、コンピ
ュータシステムを相互接続するために、コンピュータ間
または別の装置との間をより高速に直接接続するもので
あってもよい。通信リンク２８０は、同様にＭ個の他の
コンピュータからなるネットワークに接続されており、
他の各コンピュータはそれぞれの記憶システムを有して
いる。
【００１８】コンピュータ２２０に接続された記憶シス
テム２３０は、目標とするデータベース（以下、目標デ
ータベースとする）を含む記憶領域２４０を有している
とともに、一連のＮ個の有用なデータベースを記憶した
Ｎ個の記憶領域を備えている。記憶領域２４０内の目標
データベースは、現在の検索に対してユーザの関心のあ
る情報を記憶している。残るＮ個の記憶領域は種々の題
目に関する有用データベースを記憶している。通信リン
ク２８０に接続されたＭ個のコンピュータは、それぞれ
Ｎ個の有用データベースを記憶した同様な記憶領域を有
している。加えて記憶システム２３０の記憶領域２５０
はデータベースのアドレスおよび識別子を記憶してい
る。
【００１９】一般に図１に示すコンピュータシステム
は、目標とするファイルまたはデータベースから抽出さ
れた情報をユーザに表示するように動作する。そのよう
な情報の一般的な表示が終わる前に、ユーザはしばし
ば、その時点で表示されている一般的な情報に直接関係
しているかもしれないしそうではないかもしれない表示
情報から特別な思い付きまたは概念に気づく。ユーザ
は、その時点で表示されている一般的な情報にアクセス
せずに、この特別な概念についての情報にアクセスする
かまたはリンクしたいと思う。
【００２０】図１に示すコンピュータシステムは、特定
の概念と多数のデータベースに含まれた情報との間にリ
ンクをもたらすように動作する。図１に示すコンピュー
タシステムは、コンピュータ２２０が検索照会を受け取
ることによってこれらのリンクをもたらし、またその照
会に関係のある情報を有するデータベースを特定する。
一旦そのデータベースが特定されると、コンピュータ２
２０はそれらのデータベースを検索するようにし、その
ためそれらデータベースはその照会に関係のあるドキュ
メントまたはドキュメントの一節を報告する。それから
コンピュータ２２０は、報告されたドキュメントまたは
その一節を認識し、少なくともそれらのドキュメントに
関連したテキスト部分を表示する。
【００２１】特に図２は、図１に示すコンピュータシス
テムを本発明に従って動作させる処理を示す。まず図２
のステップＳ１０で検索照会が指定される。これは、コ
ンピュータが既に表示しているテキストのある部分を
（従前通りのグラフィカル・ユーザ・インタフェースを
介して）強調し選択することによってなされる。またキ
ーボードを介してコンピュータ２２０に検索照会を入力
してもよい。一旦検索照会のテキストが指定されると、
そのテキストは図２のステップＳ２０において検索要求
に変換される。
【００２２】指定された検索照会テキストを検索要求に
変換するステップは、その検索照会テキストを語に分
け、そして検索照会を構成するためにその語を利用する
という従前通りのステップを含む。その検索照会の構成
は、データベースを検索するために使用される検索技術
のタイプに依存する。殆どの検索技術は、検索照会とし
て語の論理的な組合わせを用いる。結果としてこれらの
技術では、照会語を一緒にして検索照会を構成するため
に「ＡＮＤ」が用いられる。別の検索技術はベクトル空
間解析を利用する。この場合には語の一覧が検索照会を
構成する。その理由は、ベクトル空間アルゴリズムは検
索照会を構成するために論理的な演算子を用いないから
である。
【００２３】一旦検索照会が構成されると、図２のステ
ップＳ３０で検索されるデータベースが選択される。図
１に示すコンピュータシステムは、データベース（およ
びその記憶情報のタイプ）または一般的なデータベース
検索エンジンを特定するための情報を記憶した記憶領域
２５０を具備している。
【００２４】一般的なデータベース検索エンジン、例え
ばワールド・ワイド・ウェブ（ＷＷＷ）におけるＬｙｃ
ｏｓ（登録商標）のような検索エンジンは、特定のデー
タベースを選択し、与えられた検索照会に対する検索を
行うために自らのリソースを有しており、ステップＳ３
０では、（ユーザがそのような選択をやめるまで）検索
照会語の論理的な組合わせをそのような検索エンジンに
単に送るだけである。図１に示す記憶領域２５０で特定
された別のデータベースに対して、検索照会語の論理的
な組合わせは、記憶領域２５０内に挙げられたデータベ
ースの記述と比較される。この比較の結果、その検索照
会について検索される有用データベースの組が選択され
る。
【００２５】図２のステップＳ３０において一旦有用デ
ータベースの組が選択されると、ステップＳ４０に進
み、ステップＳ３０で選択された有用データベースに対
する検索処理が開始される。通常、ここでは目標データ
ベースは検索されない。その理由は、おそらくユーザが
関心のある概念に対してそのデータベースを既に検索し
ているからである。しかしながら目標データベースも同
様にステップＳ３０で選択されて検索されてもよい。
【００２６】図１について説明すると、コンピュータ２
２０に接続され選択された有用データベースのそれぞれ
に検索照会を送ることによって検索処理が開始される。
またコンピュータ２２０は、Ｍ個のコンピュータにも命
令および検索照会からなる１または２以上の構成を通信
リンク２８０を介して送る。コンピュータ２２０により
送られた命令は、検索照会における語の論理的な組合わ
せを有するドキュメントを探して、例えばコンピュータ
３００にＬｙｃｏｓを用いてワールド・ワイド・ウェブ
上のデータベースを検索させる。
【００２７】またコンピュータ２２０により送られた命
令は、検索照会のリストに関係のあるドキュメントを検
索するために、例えばコンピュータ４００にベクトル空
間検索技術を用いてコンピュータ４００に接続された有
用データベースＮを検索させる。ステップＳ４０におい
てＭ個のコンピュータに接続された有用データベースか
ら検索されたドキュメントは、通信リンク２８０を介し
てコンピュータ２２０に返される。
【００２８】一旦有用データベースから検索されたドキ
ュメントが戻されると、図２のステップＳ５０において
コンピュータ２２０は、ドキュメントの表示順位を決め
るためにそれらドキュメントの処理を行う。ステップＳ
５０の処理は、ドキュメントを検索するために用いられ
る処理から完全に独立している。検索されたドキュメン
トは、実際にコンピュータ２２０により解析されてなる
独立したデータベースを構成する。
【００２９】その結果としてコンピュータネットワーク
に亘ってドキュメントを検索するために種々の検索技術
が用いられ得るが、すべての返されたドキュメントは独
立した処理によって解析されている。ステップＳ５０の
処理は、最初に返されたドキュメントを選択して表示す
るというような単純な処理であってもよい。あるいはス
テップＳ５０の処理は、返されたドキュメントをそのド
キュメントが格納されていたデータベースの階級に従っ
て順位付けるようになっていてもよい。
【００３０】あるいは更に別のステップＳ５０の処理と
して、返されたドキュメントに対してベクトル空間解析
を行うようになっていてもよい。この解析は、その返さ
れたドキュメントを検索照会に対する関係に基づいて順
位付けるものである。特にベクトル空間解析は、検索照
会における語と返されたそれぞれのドキュメントとの間
の類似性の点数を計算するものであり、ドキュメントの
Ｔ個の語からなる直交空間に亘って検索照会語とドキュ
メントとの共通の特徴および共通でない特徴を検討する
ことによって計算され得る。その点数は以下の式より計
算され得る。ここでＱi は検索照会における語であり、
Ｄj はドキュメントにおける語を表している。
【００３１】
【数１】
【００３２】検索されたドキュメントを採点するため
に、検索されたドキュメントの組はデータベースとして
扱われ、そしてこのデータベースは反転される。反転す
るステップは、そのデータベースの全ての語およびそれ
らの語に関するドキュメントの一部からなるリストを作
成する技術である。
【００３３】図３は、データベースを反転する処理を示
す。ステップＳ１３２では、そのデータベースからドキ
ュメントが選択される。ステップＳ１３４では、そのド
キュメントは下位ドキュメントに分解される。この処理
において、例えば各下位ドキュメントは通常そのドキュ
メントの段落に相当する。長い段落は複数の下位ドキュ
メントに分かれていてもよいし、幾つかの短い段落が一
つの下位ドキュメントに含まれていてもよい。全ての下
位ドキュメントがおおよそ同じ長さになっている。
【００３４】図３のステップＳ１３６およびステップＳ
１３８では、それぞれ下位ドキュメントが選択され、解
析される。本例では、解析処理は名詞句解析処理であ
る。この処理においては、文の一続きの語に言語構造が
割り当てられる。それらの語は、名詞句を含んでいて意
味を有しており、リストに載せられる。この解析処理
は、当該技術分野における種々の公知技術、例えば語彙
目録や形態構造の解析手段や自然言語文法構造を使用す
ることによって実施され得る。図４は、名詞句とみなさ
れたテキストのリストの一例である。図４のリストから
明らかなように、例えば「Ｔ」の付けられた句は名詞句
であり、「Ｖ」の付けられた語は動詞であり、「Ｘ」の
付けられた語は量であり、「Ａ」の付けられた語は副詞
である。
【００３５】一端下位ドキュメントが解析されると、ス
テップＳ１４０で名詞句およびそれに関係のある下位ド
キュメントを含む語のリストが生成される。各ドキュメ
ントに対する全下位ドキュメントがこのようにして処理
され、語リストおよび下位ドキュメントが更新される。
最後にデータベースの全ドキュメントがステップＳ１３
２〜ステップＳ１４０に従って処理される。この反転処
理の結果は、データベースの全ての語（特に本例では名
詞句）およびそれに関する下位ドキュメントを特定する
語リストである。
【００３６】一旦検索されたドキュメント・データベー
スが反転されると、そのデータベースの下位ドキュメン
トは採点される。図５は、その採点処理を示す図であ
る。ステップＳ３１０では、反転されたデータベースの
語リストが、図２のステップＳ１０において特定された
各検索照会語に関係のある全ての下位ドキュメントを特
定するために検索される。特定された各下位ドキュメン
トに対して、ステップＳ３２０では、検索照会語と下位
ドキュメントに対して部分的な類似性の点数が（上述し
た一般的な式に従って）計算される。
【００３７】その計算処理は、各検索照会および下位ド
キュメントに対して繰り返される。ステップＳ３３０で
は、各下位ドキュメントに対する部分的な点数が付加、
すなわち換言すれば結合される。結果として全下位ドキ
ュメントが全検索照会語に対して採点されると、各下位
ドキュメントが蓄えた点数を有する下位ドキュメントの
得点リストが作成される。
【００３８】図５のステップＳ３３０の後には、下位ド
キュメントの採点リストには、点数に関して分類されて
いない多くの下位ドキュメントが含まれている。この時
点でステップＳ５０の処理によって下位ドキュメントが
点数で分類される。この分類処理は、下位ドキュメント
の採点リスト上で改善されたヒープ分類である。ヒープ
分類処理は、最初に一つの山が生成され、それから最高
得点のドキュメントが最後の分類順位をなすためにその
山の頂上から降ろされて選択される処理である。
【００３９】図６は、ヒープ分類処理に対する一般的な
アルゴリズム（ステップＳ１５２、ステップＳ１５４、
ステップＳ１５６）を示す。この処理は、ｌ＝（Ｎ／
２）＋１およびｒ＝Ｎと設定することによって初期化さ
れる。ここでＮは下位ドキュメントの採点リスト内の下
位ドキュメントの数である。それから図６に示す処理
が、ｌ＝１またはｒ＜Ｎとなるまで続けられる。
【００４０】この処理は、Ｎ個の下位ドキュメントの点
数を山形状に配置する。山のふもと（ベクトルａ（Ｎ）
によって表される下位ドキュメントの採点リストにおけ
る最高または最低の点数の大きさ）がａ（１）に格納さ
れ、ａ［ｉ]の子がａ［２ｉ］およびａ［２ｉ＋１］で
あり、また１＜ｉ／２＜ｉ＜Ｎに対してａ［ｉ／２］＞
ａ［ｉ］なる大きさである場合に、Ｎ個の下位ドキュメ
ントの点数は山形状になる。下位ドキュメントの採点リ
ストが山形状になる場合、１＜ｉ＜Ｎに対してａ［１］
＝ｍａｘ（ａ［ｉ］）となる。すなわち下位ドキュメン
トの最高得点は山の最初の位置（ａ［１］）となる。
【００４１】下位ドキュメントは、最も関係のある下位
ドキュメントを即座に選択するために点数によって順位
付けられるとともに、最も関係のある下位ドキュメント
が山の頂上に有るので、ステップＳ５０（図２参照）の
処理は、コンピュータ２２０によって更に処理を行うた
めに単にこの下位ドキュメントを選択するだけである。
続いて図２のステップＳ６０では、コンピュータ２２０
は、この最高順位の下位ドキュメントに関連したドキュ
メントテキストを表示する。
【００４２】またコンピュータ２２０はこの下位ドキュ
メントに関連したドキュメント全体のテキストも表示す
る。コンピュータ２２０が最高順位の下位ドキュメント
のテキストを表示している間、コンピュータ２２０はま
た（図２のステップＳ５０に従って）下位ドキュメント
の採点リスト内に残っている下位ドキュメントが再び山
を形成する（すなわち最高値の下位ドキュメントが取り
除かれた後に残っている下位ドキュメントを山形状に組
み立て直す）ようにバックグラウンドで処理を行ってい
る。結果として次の最高順位の下位ドキュメントがコン
ピュータ２２０によって探されると、その下位ドキュメ
ントは単にその山の頂上から降ろされて選択され、そし
て表示され得る。それからその下位ドキュメントのリス
ト内の残りの下位ドキュメントが再び山を形成する。
【００４３】図２に示す処理によれば、一旦ユーザが検
索照会を（テキストの強調または他の方法によって）選
択すると、コンピュータシステムは、自動的にユーザを
その検索照会に特に関係のあるドキュメントのテキスト
につなぐ。これらのテキスト部分は、特別な構造または
コード化されたリンクを全く有していないデータベース
から検索される。加えてこれらのリンクは、返されたド
キュメントの組みが異なる検索技術によって異なるリソ
ースから生成されていてもよいという事実にもかかわら
ず提供される。さらには返されたドキュメントが自動的
に表示されるので、ユーザは、種々のデータベース検索
技術に基づいて検索されているかもしれないその返され
たドキュメントを組み立て直す必要がない。
【００４４】以上、好ましい具体例を説明しながら本発
明を特に詳細に説明するとともに図示したが、上述した
説明または図においては本発明の趣旨および範囲から逸
脱することなく形式的な細部について変更がなされても
よいことは、当該技術分野の当業者によって理解される
であろう。
【００４５】
【発明の効果】以上説明したとおり、この発明に係る検
索照会に関係のあるデータベースから抽出されたテキス
トを自動表示する方法および装置にあっては、データベ
ースシステム内のドキュメントを分析するという効果を
奏する。また、異なるドキュメントにおける関係のある
テキストの部分どうしの間に連結を作ること関してデー
タベースシステム内のドキュメントを分析するという効
果を奏する。
【００４６】さらに、多数のデータベースに亘って異な
るドキュメントどうしの間で関係のあるテキストを連結
する処理を自動的に行うことに関してデータベースシス
テム内のドキュメントを分析するという効果を奏する。
さらにまた、多数のコンピュータネットワークに亘って
異なるドキュメントどうしの間で関係のあるテキストを
連結する処理を自動的に行うことに関してデータベース
システム内のドキュメントを分析するという効果を奏す
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に従って多数のデータベースから抽出さ
れたテキスト部分を表示する処理を行うコンピュータシ
ステムの概略図である。
【図２】本発明の一実施の形態に従って多数のデータベ
ースから抽出されてなる検索照会に関係のあるテキスト
部分を表示する処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施の形態に従ってあるデータベー
スを反転する処理を示すフローチャートである。
【図４】名詞句の解析処理の結果生じるテキストの一覧
を示す図である。
【図５】本発明の一実施の形態に従って下位ドキュメン
トを採点する処理を示すフローチャートである。
【図６】本発明の一実施の形態に従って分類を行う処理
を示すフローチャートである。
【符号の説明】
２０５ 入力システム ２１０ 表示装置 ２２０，３００，４００ コンピュータ ２３０ 記憶システム ２４０，２５０ 記憶領域 ２８０ 通信リンク

Claims (12)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 検索照会に関係のあるデータベースから
    抽出されたテキストを自動的に表示するにあたって、 検索照会を生成するステップと、 前記検索照会に関係のある複数のデータベースを自動的
    に選択するステップと、 前記検索照会に関係のあるドキュメントを探して少なく
    とも一つのデータベースを自動的に検索するステップ
    と、 前記検索から返されたドキュメントを、前記検索照会に
    対する前記返されたドキュメントの関連性に対応する関
    連性の順序で系統立てるステップと、 複数の前記返されたドキュメントから抽出されてなる、
    記検索照会に関係のあるテキスト部分を前記関連性の順
    序で表示するステップと、 を含むことを特徴とする検索照会に関係のあるデータベ
    ースから抽出されたテキストの自動表示方法。
  2. 【請求項２】 前記検索照会は、ドキュメントから抽出
    されたテキストのある領域を選択することによって生成
    されることを特徴とする請求項１に記載の検索照会に関
    係のあるデータベースから抽出されたテキストの自動表
    示方法。
  3. 【請求項３】 テキストの前記選択された領域を一緒に
    した前記ドキュメントは、前記検索照会と関係のないデ
    ータベースに記憶されることを特徴とする請求項２に記
    載の検索照会に関係のあるデータベースから抽出された
    テキストの自動表示方法。
  4. 【請求項４】 前記返されたドキュメントの前記系統立
    ては、前記返されたドキュメントに対する関連性の点数
    および前記関連性の点数に従って返されたドキュメント
    の順位付けを計算することを特徴とする請求項２に記載
    の検索照会に関係のあるデータベースから抽出されたテ
    キストの自動表示方法。
  5. 【請求項５】 選択されたデータベースの前記自動検索
    は、前記選択されたデータベースのドキュメントテキス
    トをキーワードの論理的な組合わせと比較することを特
    徴とする請求項２に記載の検索照会に関係のあるデータ
    ベースから抽出されたテキストの自動表示方法。
  6. 【請求項６】 前記返されたドキュメントの前記系統立
    ては、前記返されたドキュメントに対する関連性の点数
    および前記関連性の点数に従って返されたドキュメント
    の順位付けを計算することを特徴とする請求項５に記載
    の検索照会に関係のあるデータベースから抽出されたテ
    キストの自動表示方法。
  7. 【請求項７】 検索照会を生成するために入／出力装置
    と連結されたコンピュータを具備し、 前記コンピュータはディスク記憶ユニットに連結されて
    おり、前記コンピュータは前記検索照会に関係のある複
    数のデータベースを選択し、前記データベースは前記デ
    ィスク記憶ユニット内のアドレスによって特定され、 前記コンピュータは、前記検索照会に関係のあるドキュ
    メントを探して少なくとも一つのデータベースを自動的
    に検索し、 前記コンピュータは、前記検索から返されたドキュメン
    トを、前記検索照会に対する前記返されたドキュメント
    の関連性に対応する関連性の順序で系統立てを行い、 前記コンピュータは、複数の前記返されたドキュメント
    から抽出されてなる、記検索照会に関係のあるテキスト
    部分を前記関連性の順序で表示するための表示装置に連
    結されていることを特徴とする検索照会に関係のあるデ
    ータベースから抽出されたテキストの表示装置。
  8. 【請求項８】 前記検索照会は、ドキュメントから抽出
    されたテキストのある領域を選択することによって生成
    されることを特徴とする請求項７に記載の検索照会に関
    係のあるデータベースから抽出されたテキストの表示装
    置。
  9. 【請求項９】 テキストの前記選択された領域を一緒に
    した前記ドキュメントは、前記検索照会と関係のないデ
    ータベースに記憶されることを特徴とする請求項８に記
    載の検索照会に関係のあるデータベースから抽出された
    テキストの表示装置。
  10. 【請求項１０】 前記返されたドキュメントの前記系統
    立ては、前記返されたドキュメントに対する関連性の点
    数および前記関連性の点数に従って返されたドキュメン
    トの順位付けを計算することを特徴とする請求項８に記
    載の検索照会に関係のあるデータベースから抽出された
    テキストの表示装置。
  11. 【請求項１１】 選択されたデータベースの前記自動検
    索は、前記選択されたデータベースのドキュメントテキ
    ストをキーワードの論理的な組合わせと比較することを
    特徴とする請求項８に記載の検索照会に関係のあるデー
    タベースから抽出されたテキストの表示装置。
  12. 【請求項１２】 前記返されたドキュメントの前記系統
    立ては、前記返されたドキュメントに対する関連性の点
    数および前記関連性の点数に従って返されたドキュメン
    トの順位付けを計算することを特徴とする請求項１１に
    記載の検索照会に関係のあるデータベースから抽出され
    たテキストの表示装置。
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