JPH10232885A

JPH10232885A - データベース類似検索方法及び装置及び類似検索プログラムを格納した記憶媒体

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Publication number: JPH10232885A
Application number: JP9351677A
Authority: JP
Inventors: Yutaka Miyahara; 豊宮原; Shunji Matsumoto; 俊二松本
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1996-12-20
Filing date: 1997-12-19
Publication date: 1998-09-02
Anticipated expiration: 2017-12-19
Also published as: JP3526198B2

Abstract

(57)【要約】【課題】重み計算式をチューニングしても過去の学習
が無駄とはならず再利用でき、多数が利用する類似検索
システムでも類似度の評価の一般的な傾向を反映しつ
つ、かつ個人の特性に応じた類似検索を行うことができ
るデータベース類似検索方法及びシステム及び類似検索
プログラムを格納した媒体を提供する。【解決手段】本発明は、第１の概念と第２の概念と、
該第２の概念毎に類似性評価値を付与して評価事例記憶
手段に蓄積しておき、入力キーワードが入力されると、
該入力キーワードに対応する第１の概念を抽出し、第１
の概念に対応する第２の概念を抽出し、該第２の概念か
ら所定の評価値に基づいて、利用者に提示する類似キー
ワードとする第２の概念を決定し、類似度を付与して利
用者に提示し、類似性評価情報であるフィードバック情
報を評価事例記憶手段に反映させ、類似キーワードに基
づいてデータベースを検索する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、事例に基づくデー
タベース類似検索方法及び装置及び類似検索プログラム
を格納した記憶媒体に係り、特に、データベース検索に
おいて、指定した検索キーワードとは厳密には一致しな
いが、類似した情報を検索するための事例に基づくデー
タベース類似検索方法及び装置及び類似検索プログラム
を格納した記憶媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、指定した検索キーワードには厳密
には一致しないが、類似した情報を検索する技術として
類似検索の技術がある。検索キーワードと登録情報の類
似度を評価する方法として、シソーラス辞書に基づく方
式や、概念間の類似度の重みで管理する方式等が利用さ
れている。

【０００３】特に、概念間の類似度の重みで管理する方
式では、利用者による検索結果の評価をシステムにフィ
ードバックして重みの更新に利用することにより、評価
結果を学習して検索性能を向上させることができる。こ
のような学習手法に関する方法として、特開平４−５４
５６４『重み学習型テキストベース検索装置』や、特願
平５−２３３７１１『検索子学習付情報検索方式』等が
開示されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
従来の類似度を重みで管理する類似検索において、利用
者による評価結果のフィードバックに基づいて学習する
方式では、学習は直接重みを加算したり減算することに
より行われるため、以下ような問題点がある。第１の問
題点として、重みの更新は、一定の計算機に基づいて行
われる。例えば、［０，１］の区間で重みを管理する場
合、元の重みをｗとした場合、もし評価が高ければ（ｗ
＋１）÷２、評価が低ければｗ：２といった計算式が考
えられる。しかし、重みの更新に用いる計算式の妥当性
については、一定期間の試行を通じて検証しなければな
らず、学習効果に難のあるときは、計算式を見直して重
み更新方式をチューニングする必要がある。

【０００５】このように後から重み計算式を変更する必
要が生じた場合、それまでの不適当な計算式に基づいて
更新されてきた重みの有効性は低く、過去の学習が無駄
になってしまうという問題がある。第２の問題点として
は、重みを更新することにより学習する方式では、特定
・単一の個人が利用する場合には、個人の評価を反映し
た重みが設定される。しかし、多数の利用者がこの類似
検索装置を利用する事態を想定すると、重みの更新は多
数の利用者の評価を反映するため、多数者の一般的な傾
向を反映することになる。この場合、自分が利用しなく
ても一般的な傾向に基づいた類似検索ができるというメ
リットがある反面、個人のバイアスのかかった評価は、
一般的な傾向に埋もれて学習することができない。従っ
て、利用者の特性に応じた類似検索ができないという問
題がある。

【０００６】本発明は、上記の点に鑑みなされたもの
で、重み計算式をチューニングしても過去の学習が無駄
とはならず再利用することが可能なデータベース類似検
索方法及びシステム及び類似検索プログラムを格納した
媒体を提供することを目的とする。また、本発明の目的
は、多数が利用する類似検索装置でも類似度の評価の一
般的な傾向を反映しつつ、かつ個人の特性に応じた類似
検索を行うことができるデータベース類似検索方法及び
装置及び類似検索プログラムを格納した記憶媒体を提供
することである。

【０００７】

【課題を解決するための手段】第１の発明は、データベ
ースを入力されたキーワードに類似する類似キーワード
で検索するデータベース類似検索方法において、利用者
から入力される検索キーワードに対応する第１の概念
と、該第１の概念に類似する第２の概念と、該第２の概
念毎に類似性評価値を付与して評価事例記憶手段に蓄積
しておき、入力キーワードが入力されると、該入力キー
ワードに対応する第１の概念を評価事例記憶手段から抽
出し、抽出された第１の概念に対応する少なくとも１つ
の第２の概念を抽出し、抽出された該第２の概念から所
定の評価値に基づいて、利用者に提示する類似キーワー
ドとする第２の概念を決定し、決定した類似キーワード
に類似度を付与して利用者に提示する。類似キーワード
と対応する類似度が提示された利用者は、類似キーワー
ドについての類似性評価情報であるフィードバック情報
を検索装置側に返却する。これにより、検索装置側で
は、利用者から返却されたフィードバック情報を評価事
例記憶手段に反映させると共に、類似キーワードに基づ
いてデータベースを検索する。

【０００８】また、第２の発明は、利用者に提示する類
似キーワードを決定する際に、評価事例記憶手段に格納
されている所定の数以上の個数を有する第２の概念を類
似キーワードとする。また、第３の発明は、利用者に提
示する類似キーワードを決定する際に、評価事例記憶手
段に格納されている所定の数以上の個数を有する第２の
概念であり、かつ、該第２の概念の類似度の合計が所定
の値以上である第２の概念を類似キーワードとする。

【０００９】また、第４の発明は、フィードバック情報
を評価事例記憶手段に反映した利用者の情報を評価事例
記憶手段とは独立させて保持する。また、第５の発明
は、フィードバック情報を評価事例記憶手段に反映した
利用者の情報を、評価事例記憶手段に該フィードバック
情報毎に併せて保持する。また、第６の発明は、データ
ベースを検索する際に、利用者から取得した該利用者に
提示した類似キーワードに対して追加されたキーワード
がある場合には、該追加されたキーワードを含めてデー
タベースを検索し、該利用者に提示した類似キーワード
から削除されたキーワードある場合には、該削除された
キーワードを除いてデータベースを検索する。

【００１０】第７の発明は、データベースを検索するた
めのキーワードを入力し、検索結果を受け取る利用者端
末と、検索対象のデータベースと、該利用者端末から入
力されたキーワードに類似する類似キーワードで検索す
る検索装置とを有するデータベース類似検索装置であっ
て、検索装置は、利用者から入力される検索キーワード
に対応する第１の概念と、該第１の概念に類似する第２
の概念と、該第２の概念毎に対応する類似性評価値を事
例毎に格納する評価事例記憶手段と、利用者端末から入
力キーワードが入力されると、該入力キーワードに対応
する第１の概念を抽出し、抽出された第１の概念に対応
する少なくとも１つの第２の概念を抽出し、抽出された
該第２の概念から所定の評価値に基づいて、利用者に提
示する類似キーワードとする第２の概念を決定する類似
キーワード選択手段と、類似キーワード選択手段におい
て決定した類似キーワードに類似度を付与して利用者端
末に転送する類似キーワード転送手段と、利用者端末か
ら返却された類似キーワードについての類似性評価情報
であるフィードバック情報を評価事例記憶手段に反映さ
せるフィードバック反映手段と、利用者端末から返却さ
れた類似キーワードに基づいてデータベースを検索する
類似検索手段とを有する。

【００１１】第８の発明は、第７の発明の類似キーワー
ド選択手段において、評価事例記憶手段に格納されてい
る所定の数以上の個数を有する第２の概念を類似キーワ
ードとする。また、第９の発明は、第７の発明の類似キ
ーワード選択手段において、評価事例記憶手段に格納さ
れている所定の数以上の個数を有する第２の概念であ
り、かつ、該第２の概念の類似度の合計が所定の値以上
である第２の概念を類似キーワードとする。

【００１２】また、第１０の発明は、フィードバック情
報を評価事例記憶手段に反映した利用者の情報を該評価
事例記憶手段の事例に対応させて保持する利用者情報保
持手段を更に有し、第７の発明の類似キーワード選択手
段において、利用者端末から入力された利用者識別子が
利用者情報保持手段に存在する場合には、評価事例記憶
手段より該利用者識別子に対応する事例を検索し、該事
例に対応する第２の概念を類似キーワードとする。

【００１３】また、第１１の発明は、第７の発明の評価
事例記憶手段において、フィードバック情報を反映した
利用者の情報を事例毎に併せて保持する。また、第１２
の発明は、第７の発明及び第１２の発明の評価事例記憶
手段において、利用者毎の識別子、及びフィードバック
情報を反映した登録日付を含み、類似キーワード選択手
段は、登録日付が最新の事例の第２の概念を類似キーワ
ードとして利用者に提示する。

【００１４】また、第１３の発明は、第７の発明の類似
検索手段において、利用者から取得した該利用者に提示
した類似キーワードに対して追加されたキーワードがあ
る場合には、該追加されたキーワードを含めてデータベ
ースを検索し、該利用者に提示した類似キーワードから
削除されたキーワードある場合には、該削除されたキー
ワードを除いてデータベースを検索する。

【００１５】第１４の発明は、複数のキーワードを用い
てデータベースを検索するデータベース検索装置におい
て、検索キーワードと関連するキーワード及び該キーワ
ード間の関連性の強さを示す類似評価値を検索事例毎に
登録する評価事例ベースと、複数のキーワードが入力さ
れると、キーワード間の類似性評価値を評価事例ベース
に登録する評価事例登録手段と、検索キーワードが入力
されると、評価事例ベースを参照し、所定値以上の類似
性評価値を有する関連キーワードを抽出し、該検索キー
ワードと該関連キーワードに従ってデータベースを検索
する検索手段とを有する。

【００１６】第１５の発明は、複数のキーワードを用い
てデータベースを検索する類似検索プログラムを格納し
た記憶媒体であって、複数のキーワードが入力される
と、該キーワード間の関連性の強さを示す類似性評価値
を検索事例毎に登録する評価事例登録プロセスと、検索
キーワードが入力されると、評価事例登録プロセスで登
録された検索事例毎の類似性評価値のうち所定値以上の
類似性評価値を有する関連キーワードを抽出し、検索キ
ーワードと関連キーワードに従ってデータベースを検索
する検索プロセスとして機能させるためのプログラムを
有する。

【００１７】上記のように、概念間の類似性評価を事例
として蓄積された評価事例記憶手段の類似度に基づいて
類似度を計算する。さらに、利用者から返却された類似
キーワードに対する変更情報を受け付ける。これによ
り、従来の重みという単一の平均された類似度を利用す
る代わりに、類似検索の時点で過去の類似性評価事例に
基づいて類似度を計算する。従って、常に最新の計算式
で過去の事例を解釈するため、計算式を変更しても過去
の学習を無駄なく再利用することができる。

【００１８】更に、本発明では、評価事例記憶手段の類
似度に基づいて求められた類似度を利用者に提示し、利
用者からのフィードバック情報に基づいて評価事例記憶
手段の類似性の評価事例を追加することが可能となる。
さらに、当該評価事例記憶手段内のどの事例をだれが登
録したかを個人別評価事例記憶手段に登録し、この個人
別評価事例記憶手段により類似検索を行うことにより、
類似度を計算する。これにより、個人のバイアスのかか
った類似性評価が一般的な傾向に埋もれることなく、個
人の特性に応じた類似検索が可能となる。

【００１９】

【発明の実施の形態】図１は、本発明の第１のデータベ
ース類似検索装置の構成を示す。同図に示すデータベー
ス類似検索装置は、検索装置１０と利用者端末２０から
構成され、検索装置１０は、事例評価フィードバック部
１１、類似度計算部１２、データベース類似検索部１
３、概念間の類似性評価を事例として蓄積する評価事例
ベース１４、検索対象であるデータベース１５から構成
される。評価事例ベース１４は、事例ＩＤ、概念Ａ、
概念Ｂの２つの概念と、類似度の４つのフィールドから
構成され、各事例毎に事例ＩＤが付与され、概念Ａと概
念Ｂの類似度が数値または、記号等で記録されている。

【００２０】事例評価フィードバック部１１は、利用者
からのフィードバック情報による類似性評価の事例を評
価事例ベース１４に追加する。フィードバック情報と
は、利用者自身の類似度評価であり、事例評価フィード
バック部１１では、評価事例ベース１４に対して概念ペ
ア（概念Ａ（キーワード）、概念Ｂ（類似キーワー
ド））と概念ペア間の類似度を登録する。

【００２１】データベース類似検索部１３は、利用者か
ら取得したキーワードを取得し、当該キーワードに基づ
いて評価事例ベース１４を検索し、当該キーワードに一
致する事例（概念Ａ）を取得し、さらに、取得した事例
（概念Ａ）に対応する概念Ｂを取得して類似度計算部１
２に転送する。また、利用者から取得した検索キーワー
ドでデータベース１５を検索し、利用者端末２０に検索
結果を出力する。

【００２２】類似度計算部１２は、データベース類似検
索部１３により取得された概念に基づいて類似度を計算
し、当該類似度をデータベース類似検索部１３に転送す
る。なお、上記の機能を実現されるために、各機能を有
するプログラムが媒体で提供され、図１に示すような検
索装置にインストールされ、メモリ上で動作するもので
ある。

【００２３】図２は、本発明の第１のデータベース類似
検索装置と利用者端末間の動作を示すシーケンスチャー
トである。ステップ１００）まず、利用者端末２０が、利用者Ｉ
Ｄを入力する。ステップ１１０）さらに、検索キーワードを入力し、
入力された検索キーワードを類似検索装置１０に転送す
る。

【００２４】ステップ１２０）類似検索装置１０のデ
ータベース類似検索部１３は、利用者端末２０からの検
索キーワードを受け取り、評価事例ベース１４から事例
を抽出し、当該事例に対応する概念を取得して類似度計
算部１２に渡す。これにより、類似度計算部１２におい
て、後述する方法により類似度を計算し、類似キーワー
ドと類似度を抽出し、利用者端末２０に転送する。

【００２５】ステップ１３０）利用者端末２０では、
転送された類似キーワードを表示し、類似キーワード毎
に、類似度が不適当であれば、利用者にとって適当な類
似度を入力する。また、不要なキーワードがある場合に
は、当該不要なキーワードを削除し、また、不足するキ
ーワードがある場合には、不足するキーワードと類似度
を追加して類似検索装置１０に転送する。また、利用者
が、類似検索装置１０の評価事例ベース１４に反映させ
たいフィードバック情報があれば、類似検索装置１０に
転送する。

【００２６】ステップ１４０）類似検索装置１０の事
例評価フィードバック部１１が、利用者端末２０から転
送されたフィードバック情報を受け付けた場合にはキー
ワード、類似キーワード、類似度等を評価事例ベース１
４に登録する。ステップ１５０）類似検索装置１０は、利用者端末２
０から削除、または、追加された類似キーワードを受け
取った場合には、データベース類似検索部１３がデータ
ベース１５を検索し、検索結果を利用者端末２０に返却
する。

【００２７】次に、上記のステップ１２０における類似
度計算部１２における類似度計算について説明する。図
３は、本発明の類似度計算処理のフローチャートであ
る。ステップ１２１）データベース類似検索部１３は、利
用者から入力されたキーワードを受け付ける。

【００２８】ステップ１２２）データベース類似検索
部１３は、評価事例ベース１４から当該キーワードに一
致する事例を取り出す。ステップ１２３）取り出した事例から概念Ｂ（類似キ
ーワード）が一致する事例をグループ化して、類似度計
算部１２に渡す。ステップ１２４）類似度計算部１２は、グループに属
する事例個数が所定の閾値以上である場合にはステップ
１２５に移行し、そうでない場合には、ステップ１２８
に移行する。

【００２９】ステップ１２５）類似度計算部１２は、
概念Ａ（キーワード）と概念Ｂ（類似キーワード）の類
似度を計算する。ステップ１２６）類似度が所定の閾値以上である場合
には、ステップ１２７に移行し、そうでない場合には、
ステップ１２８に移行する。ステップ１２７）概念Ｂを概念Ａの類似概念（類似キ
ーワード）として類似度を付与して利用者に提示する。

【００３０】ステップ１２８）事例個数、類似度が所
定の閾値以下の場合には、取得された事例は利用しな
い。上記のステップ１２４からステップ１２８の処理をグル
ープ毎に繰り返す。次に、本発明の更なる構成として、
図１の構成に加えて、個人別評価事例ベースを設けた場
合について説明する。

【００３１】図４は、本発明の第２のデータベース類似
検索装置の構成を示す。同図中、図１と同一構成部分に
は、同一符号を付与し、その説明を省略する。図４に示
す構成は、図１の構成に、評価事例ベース１４に対して
どの事例を誰が登録したかを蓄積するための個人別評価
事例ベース１６を付加したものであり、これにより、デ
ータベース類似検索部１３では、類似検索者自身が過去
に登録した類似性評価事例を抽出し、類似度検索部１２
では、当該類似性評価事例に基づいて類似度を計算す
る。

【００３２】さらに、評価事例フィードバック部１１
は、利用者からのフィードバック情報により類似性評価
の事例を評価事例ベース１４に追加する際に、評価事例
ベース１４に対して概念ペア（概念Ａ（キーワード）、
概念Ｂ（類似キーワード））と類似度を登録すると共
に、個人別評価事例ベース１６に利用者ＩＤ、事例ＩＤ
を登録する。

【００３３】図５は、本発明の第２のデータベース類似
検索装置と利用者端末間の動作を示すシーケンスチャー
トである。ステップ２００）まず、利用者端末２０が、利用者Ｉ
Ｄを入力する。ステップ２１０）さらに、利用者端末２０から検索キ
ーワードを入力し、入力された検索キーワードを類似検
索装置１０に転送する。

【００３４】ステップ２２０）類似検索装置１０のデ
ータベース類似検索部１３は、利用者端末２０からの検
索キーワードを受け取り、評価事例ベース１４から事例
を抽出し、当該事例に対応する概念を取得して類似度計
算部１２に渡す。これにより、類似度計算部１２におい
て、後述する方法により類似度を計算し、評価事例ベー
ス１４から取得した類似キーワードと、類似度計算部１
２から類似度を取得し、利用者端末２０に転送する。

【００３５】ステップ２３０）利用者端末２０では、
転送された類似キーワードを表示し、類似キーワード毎
に、類似度が不適当であれば、利用者にとって適当な類
似度を入力する。また、不要なキーワードがある場合に
は、当該不要なキーワードを削除し、また、不足するキ
ーワードが在る場合には、不足するキーワード及び類似
度を追加する。また、利用者がフィードバック情報を類
似検索装置１０の評価事例ベース１４に反映させたい場
合には、利用者ＩＤ、キーワード、類似キーワード及び
類似度をフィードバック情報として類似検索装置１０に
転送する。

【００３６】ステップ２４０）事例評価フィードバッ
ク部１１は、利用者端末２０からフィードバック情報を
取得した場合には、類似検索装置１０の事例評価フィー
ドバック部１１は、利用者端末２０から転送されたフィ
ードバック情報であるキーワード、類似キーワード、類
似度等を評価事例ベース１４に登録する。また、類似キ
ーワードの変更情報や削除情報等を取得した場合には、
ステップ２６０に移行する。

【００３７】ステップ２５０）事例評価フィードバッ
ク部１１は、利用者の利用者ＩＤと、評価事例ベース１
４に登録された事例ＩＤとを個人評価事例ベース１６に
登録する。ステップ２６０）データベース類似検索部１３は、利
用者により削除、または、追加された類似キーワードで
データベース１５を検索し、取得した検索結果を利用者
端末２０に返却する。

【００３８】次に、ステップ２２０における利用者の過
去の登録事例を直接利用する場合の動作を説明する。図
６は、本発明の過去の登録事例を利用した類似度計算処
理のフローチャートである。ステップ２２１）利用者の利用者ＩＤを受け付ける。

【００３９】ステップ２２２）利用者からのキーワー
ドを受け付ける。ステップ２２３）データベース類似検索部１３は、評
価事例ベース１４から概念Ａがキーワードに一致する事
例を抽出する。ステップ２２４）利用者の利用者ＩＤが一致する事例
が個人別評価事例ベース１６に存在するかを判定し、存
在する場合には、ステップ２２５に移行し、存在しない
場合にはステップ２２８に移行する。

【００４０】ステップ２２５）個人別評価事例ベース
１６に利用者の利用者ＩＤが一致する事例ＩＤを取り出
し、当該事例ＩＤに基づいて評価事例ベース１４から事
例を取り出す。このとき、複数ある場合には登録日付が
最新のものを抽出する。ステップ２２６）取り出された事例の類似度が所定の
閾値以上である場合には、ステップ２２７に移行し、そ
うでない場合には処理を当該事例は用いないものとす
る。

【００４１】ステップ２２７）概念Ｂを概念Ａの類似
概念として類似度を付与して利用者端末２０に提示す
る。ステップ２２８）利用者ＩＤが個人別評価事例ベース
１６に存在しない場合には、図３のステップ１２３の処
理に移行する。

【００４２】

【実施例】以下に本発明の実施例を図面と共に説明す
る。［第１の実施例］まず、第１の実施例として、前述の図
１図２及び図３に従って、利用者からのフィードバック
情報により類似性評価の事例を評価事例ベースに登録
し、類似検索の時点で、過去の類似性評価事例に基づい
て類似度を求めると共に、類似キーワードで類似検索を
行う例を説明する。

【００４３】以下の説明では、最初に類似検索について
説明し、次に、利用者からのフィードバック情報を評価
事例ベース１４に登録する例を説明する。図７は、本発
明の第１の実施例の類似検索動作を説明するための図で
ある。最初に、利用者が利用者ＩＤが利用者端末２０に
入力され（ステップ１００）、次に、検索キーワードと
して『人工知能』が入力される。このとき、図７のａに
示す画面が利用者端末２０上に表示される。ここで、利
用者は、類似キーワードを抽出することを希望したもの
とする。これにより、検索キーワード『人工知能』が類
似検索装置１０に転送される（ステップ１１０）。

【００４４】類似検索装置１０のデータベース類似検索
部１３は当該検索キーワード『人工知能』を取得し、当
該検索キーワードで評価事例ベース１４を検索する。こ
のとき、検索される評価事例ベース１４の例を図８に示
す。同図に示す評価事例ベース１４は、事例ＩＤ、概念
Ａ、概念Ｂ、類似度の各欄から構成される。データベー
ス類似検索部１３は、検索キーワード『人工知能』に対
応する概念Ａの欄に対応する類似キーワードを概念Ｂの
欄から抽出し（ステップ１２２）、概念Ｂの欄から事例
が一致する事例をグループ化し、その事例の個数を抽出
する。図８の例では、以下のようなグループ化された事
例が取り出される（ステップ１２３）。ＡＩ：２個ニューロ：１個生産計画：１個最適化：１個エキスパートシステム：２個知識ベース：１個予測：２個オペレーションズリサーチ：２個事例ベース：１個ファジィ：４個次に、グループ化された事例から事例個数が２個以上
（予め閾値として設定されている個数）の事例を抽出す
ると、抽出される事例は、以下の５事例である（ステッ
プ１２４）。ＡＩ：２個エキスパートシステム：２個予測：２個オペレーションズリサーチ：２個ファジィ：４個ここで、類似度計算部１２は、各々の事例毎に付与され
ている類似度を参照して類似度を求める。図８の例で
は、類似度として、“◎”は１、“○”は０．５、
“×”は０とし、各事例毎の平均値を算出する。上記の
５つの事例の類似度は各々以下のようになる。ＡＩ：（１＋１）÷２＝１エキスパートシステム：（１＋１）÷２＝予測：（０＋０．５）÷２＝０．２５オペレーションズリサーチ：（０＋０．５）÷２＝０．
２５ファジィ：（１＋０．５＋０．５＋０）÷４＝０．５となる。ここで、類似度として予め閾値が０．５以上と
設定されている場合、抽出される事例は、『ＡＩ』、『エキスパートシステム』、『ファジィ』の３つの事例となり、これらの各事例毎に求められた類
似度を付与して利用者端末２０に転送する（ステップ１
２０（ステップ１２７））。

【００４５】これにより、図７のｂに示すような類似キ
ーワードが利用者端末２０に表示される。このとき、利
用者は、図７のｂに示す画面から“キー削除”を選択し
たものとする。従って、図７のｃに示す画面が表示さ
れ、ここで、利用者は、削除するキーワードとして『フ
ァジィ』を選択し、削除ボタンをクリックしたものとす
る。さらに、利用者は、図７のｂの画面に戻り、“キー
追加”を選択し、図７のｄに示す画面より『推論エンジ
ン』を入力したものとする。これにより、類似キーワー
ドとして表示されたキーワードから『ファジィ』の削
除、『推論エンジン』の追加情報が類似検索装置１０に
転送される（ステップ１３０）。

【００４６】類似検索装置１０のデータベース類似検索
部１３は、『ファジィ』を類似キーワードから削除し、
『推論エンジン』を類似キーワードに追加してデータベ
ース１５を検索して、その検索結果を利用者端末２０に
転送する（ステップ１５０）。これにより、利用者端末
２０には、図７のｅに示すような検索結果が表示され
る。

【００４７】次に、利用者からのフィードバック情報を
評価事例ベース１４に反映させる処理を説明する。上記
の処理において、ステップ１２０までは、同様の処理で
あるので、その説明は省略する。図９は、本発明の第１
の実施例の利用者からのフィードバック情報の処理を説
明するための図である。

【００４８】図９のｂに示す画面から利用者が『事例フ
ィードバック』を選択すると、図９のｃに示す画面に移
行する。この画面では、各類似キーワード毎に類似検索
装置１０で評価されたシステム評価値（同図の例では、
◎が付与されている）を付与して表示する。ここで、利
用者の評価が入力される。この例では、『ＡＩ』と『エ
キスパートシステム』については、◎が、『ファジィ』
については○が設定されたものとする。

【００４９】さらに、図９のｄに示すように、追加する
キーワードがあるかを示す画面を表示し、利用者は、
『ＧＡ』を入力し、その評価値（同図の例では、○）が
設定される。このフィードバック情報が類似検索装置１
０に転送される（ステップ１３０）。これにより、類似
検索装置１０の事例評価フィードバック部１１は、追加
された『ＧＡ』を評価事例ベース１４に利用者が設定し
た評価値と共に追加し、利用者端末２０に図９のｅに示
すように再抽出された類似キーワードを表示する（ステ
ップ１４０）。

【００５０】［第２の実施例］次に、第２の実施例とし
て、個人別評価事例ベースを用いて類似検索する例を説
明する。以下、前述の図４、図５と、前述の第１の実施
例の図７の画面の例及び図８に示す評価事例ベースに従
って説明する。

【００５１】図１０は、本発明の第２の実施例の個人評
価事例ベースの例を示す。最初に、利用者が自己の利用
者ＩＤを利用者端末２０から入力する。この例では、
“１１４５”が入力されたものとする（ステップ２０
０）。次に、利用者端末２０に図１１のａの画面が表示
されると、利用者は検索キーワード『人工知能』を入力
し、さらに、類似キーワードを抽出するための“ＯＫ”
ボタンをクリックする（ステップ２１０）。

【００５２】類似検索装置１０が利用者端末２０から利
用者ＩＤ“１１４５”と検索キーワード『人工知能』を
受け取ると、データベース類似検索部１３は、利用者Ｉ
Ｄに基づいて以下の方法で類似キーワード、類似度を抽
出して（ステップ２２０）利用者端末２０に転送する。
まず、利用者から利用者端末２０に利用者ＩＤが入力さ
れ（ステップ２２１）、次に検索キーワードとして「人
工知能」が入力される（ステップ２２２）。

【００５３】類似検索装置１０のデータベース類似検索
部１３は、当該検索キーワード「人工知能」を取得し、
当該検索キーワードで評価事例ベース１４を検索し、検
索キーワード「人工知能」に対応する概念Ａの欄に対応
する類似キーワードを概念Ｂの欄から抽出し、概念Ｂの
欄の類似キーワードが一致する事例をグループ“する。
図８の例では、以下のようなグループ化された事例が取
り出される（ステップ２２３）。

【００５４】ＡＩ：２個（事例ＩＤ：１１０１，１１０９）ニューロ：１個（事例ＩＤ：１１０２）生産計画：１個（事例ＩＤ：１１０３）最適化：１個（事例ＩＤ：１１０４）エキスパートシステム：２個（事例ＩＤ：１１０５，１
１１２）知識ベース：１個（事例ＩＤ：１１０６）予測：２個（事例ＩＤ：１１０７，１１１５）オペレーションズリサーチ：２個（事例ＩＤ：１１０
８，１１１６）事例ベース：１個（事例ＩＤ：１１１０）ファジィ：４個（事例ＩＤ：１１１１，１１１３，１１
１４，１１１７）次に、図１０に示す個人評価事例ベース１６を参照し
て、ステップ２２３で得られた類似キーワードグループ
中に、当該利用者により登録された事例があるかどうか
を判定する。個人評価事例ベース１６には当該利用者Ｉ
Ｄが存在するため、該当する事例ＩＤ（１１０２，１１
０６）を取得する。こうして、ステップ２２３で得られ
た「ニューロ」のグループ中の事例ＩＤ：１１０２と
「知識ベース」グループ中の事例ＩＤ：１１０６の事例
は当該利用者により登録された事例であると判定され
る。

【００５５】ステップ２２４で当該利用者が登録したも
のと判定された事例を含む事例グループから当該利用者
が登録した事例「ニューロ」（○：０．５）、「知識ベ
ース」（◎：１）を取り出す（ステップ２２５）。この
事例の類似度が一定の閾値以上なら（ステップ２２
６）、この事例を概念Ｂを概念Ａの類似キーワード「ニ
ューロ：０．５」、「知識ベース：１」として利用者端
末２０に転送する（ステップ２２７）。

【００５６】また、ステップ２２４で当該利用者が登録
した事例を含まない事例グループについては、第１の実
施例で説明したものと同様の手法で（ステップ２２
８）、事例個数の閾値判定（ステップ１２４）、類似度
計算（ステップ１２５）を行って得られた類似キーワー
ド「ＡＩ：１」、「エキスパートシステム：１」、「フ
ァジィ０．５」を利用者端末２０に転送する（ステップ
１２７）。

【００５７】これにより、利用者端末２０では、図１１
のｂに示すように、都合５つの類似キーワードが表示さ
れ、当該５つのキーワードで検索するため、検索ボタン
をクリックする（ステップ２３０）。これにより、類似
検索装置１０のデータベース類似検索部１３は、データ
ベース１５を類似キーワードで検索し、その検索結果を
利用者端末２０に転送する（ステップ２６０）。これに
より、利用者端末２０では、図１１のｃに示すような検
索結果が表示される。

【００５８】［第３の実施例］次に、第３の実施例とし
て、図４に示す個人評価事例ベース１６を用いずに、利
用者ＩＤ、事例ＩＤ、フィードバック情報登録日が設定
されている評価事例ベース１４を用いる例を説明する。
図１２は、本発明の第３の実施例の評価事例ベースの例
を示す。同図に示す評価事例ベース１４は、事例ＩＤ、
概念Ａ、概念Ｂ、類似度、利用者ＩＤ、及び登録日付か
ら構成される。

【００５９】まず、類似検索の処理について説明する。
利用者端末２０から、利用者ＩＤ“１３５５”と検索キ
ーワード『人工知能』が入力されると、類似検索装置１
０のデータベース類似検索部１３は、第２の実施例で説
明したものと同様の手法で、類似事例のグループ化、各
グループ中の当該利用者により登録された事例の有無の
判定を行う。但し、図１２に示される評価事例ベース１
４には、事例登録者の利用者ＩＤが記録されているた
め、第２の実施例のように個人評価事例ベース１６を参
照する必要はない。

【００６０】ところで、利用者ＩＤ“１３５５”で評価
事例ベース１４を検索すると、２つの事例「ファジィ
（◎：１）」（登録日付：９６１１１７）と「ファジィ
（◎：１）」（登録日付：９６１１１７）と「ファジィ
（○：０．５）」（登録日付：９６１１１８）が得られ
る。このように、同一の類似事例グループ中に当該利用
者が登録した事例が複数存在する場合は、最新の事例
「ファジィ（○：０．５）」（登録日付：９６１１１
８）を選択してその類似度を採用し（ステップ２２
５）、この事例の類似度が一定の閾値以上なら（ステッ
プ２２６）、この事例の概念Ｂを概念Ａの類似キーワー
ド「ファジィ：０．５」として利用者端末２０に転送す
る（ステップ２２７）。

【００６１】また、当該利用者により登録された事例が
ない事例グループについては、第１の実施例で説明した
ものと同様の手法で（ステップ２２８）、事例個数の閾
値判定（ステップ１２４）、類似度計算（ステップ１２
５）を行って得られた類似キーワード「ＡＩ：１」、
「エキスパートシステム：１」を利用者端末２０に転送
する（ステップ１２７）。

【００６２】利用者端末２０では、転送された類似キー
ワードが表示されると当該類似キーワードについて検索
を実行するよう類似検索装置１０に要求する。なお、こ
の際に、第１の実施例と同様に、キーワードの追加の処
理を行うようにしてもよい。利用者端末２０から検索が
要求されるとデータベース類似検索部１３は、データベ
ース１５を類似キーワード『知識ベース』で検索し、そ
の検索結果を利用者端末２０に転送する。

【００６３】次に、フィードバック情報を評価事例ベー
ス１４に反映させる処理を説明する。類似キーワードを
利用者ＩＤ“１２５３”を有する利用者に、検索キーワ
ード『人工知能』の類似キーワード『事例ベース』（類
似度○（０．５））を提示した際に、「９６年１１月２
０」に当該利用者からフィードバック情報として、当該
類似度の利用者の評価として、類似度“◎”（１．０）
と、追加するキーワードとして、『推論エンジン』（類
似度“○”（０．５））が入力されると、類似検索装置
１０は、評価事例ベース１４の最後のレコードに、事例
ＩＤ“１１２１”，概念Ａ「人工知能」，概念Ｂ「事例
ベース」，類似度「◎」，利用者ＩＤ“１２５３”，登
録日付「９６１１２０」という事例と、事例ＩＤ“１１
２２”、概念Ａ「人工知能」，概念Ｂ「推論エンジ
ン」，類似度「○」、利用者ＩＤ“１２５３”，登録日
付「９６１１２０」という事例を追加する。

【００６４】当該利用者が過去に登録した事例ＩＤ“１１１０”，概念Ａ「人工知能」，概念Ｂ
「事例ベース」，類似度「○」という事例は、新たに登
録された事例ＩＤ“１１２１”によりオーバーライトさ
れて使用されなくなる（ステップ２２５）。また、事例
ＩＤ“１１２１”を新規レコードとして追加する代わり
に、当該利用者が過去に登録した概念Ａ，概念Ｂが共通
であるレコード（事例ＩＤ“１１１０”）を検索し、こ
のレコードの類似度と登録日付を変更することにより、
フィードバック情報を評価事例ベース１４に反映させる
ことも可能である。

【００６５】このように評価事例ベース１４中に個人Ｉ
Ｄと登録日付を設定することにより、個人評価事例ベー
ス１６を用いなくとも１つの評価事例ベース１４のみで
類似検索及びフィードバック情報の反映処理が可能とな
る。上記の第２及び第３の実施例において、利用者の利
用者ＩＤが登録されていない場合には、評価事例ベース
１４に利用者自身が過去に登録した事例が存在していな
いため、第１の実施例の方法により、類似キーワードと
類似度を提供するものとする。

【００６６】さらに、第２及び第３の実施例において、
個人ＩＤ毎に評価事例ベース１４中の事例をグループ化
して、個人ＩＤ対応に登録順にグループ管理情報として
格納しておくことも可能である。なお、上記の実施例に
おいて、利用者に提示する類似キーワードを選択する際
に、概念Ａに対して同一の概念Ｂをグループ化すること
により、検索速度が向上するが、この例に限定されるこ
となく、概念Ａに対する同一の概念Ｂが出現する毎に、
その個数や、類似度を保持しておき、所定の条件を満た
す概念Ｂを類似キーワードとして利用者に提示するよう
にしてもよい。

【００６７】また、上記の実施例では、類似度計算部１
２における類似度の計算方法は、評価事例ベース１４に
記載されている◎、○、×の３段階の類似度を用いて説
明したが、この例に限定されることなく、例えば、類似
度の大きい順、または、全利用者が付与した類似度に基
づいて大、中、小等に置き換えてもよいし、または、任
意の数値を付与するようにする等、種々の類似度を設定
することが可能である。

【００６８】なお、上述の実施例では、概念Ａに対して
１つの概念Ｂを各事例毎に１レコードとする構成を示し
ているが、この例に限定されることなく、概念Ａに対す
る複数概念Ｂを１レコードとして構成することにより、
評価事例ベース１４の資源を有効に活用することも可能
である。さらに、上記の各実施例における動作をプログ
ラミングし、そのプログラムを可搬可能な記憶媒体等に
格納しておき、種々の業務に適応することが可能であ
る。

【００６９】本発明は、新聞記事情報検索や学術文献検
索等、繰り返し利用されるような事例に有効であると共
に、また、事例登録すれば情報検索のヒット率が向上す
るという事例登録へのインセンティブがある分野への応
答が考えられる。なお、本発明は、上記の実施例に限定
されることなく、特許請求の範囲内で種々変更・応用が
可能である。

【００７０】

【発明の効果】第１及び第７の発明によれば、利用者か
らフィードバックされた概念間の類似性評価を、重みと
いう単一の平均化された値に圧縮する代わりに、事例と
して蓄積するため、常に最新の類似度計算式を用いて過
去の事例を再解釈することができる。従って、過去の学
習を無駄なく再利用しながら効率よく、類似検索が可能
であるため、検索性能の改善が容易である。

【００７１】また、第２及び第８の発明によれば、蓄積
されている事例情報において客観的に類似性が高いと判
定される類似キーワードを選択することが可能である。
また、第３及び第９の発明によれば、第２の発明に加え
て、類似度の合計により類似性が高いキーワードを類似
キーワードとするが可能である。また、第４及び第１０
の発明によれば、フィードバック情報を評価事例記憶手
段に反映した利用者の情報を評価事例記憶手段とは独立
させて保持することにより、大規模な評価事例記憶手段
を検索する前に、利用者が過去に利用したか否かを容易
に検索でき、利用したことのある利用者の事例を評価事
例から容易に取得することが可能となる。

【００７２】また、第５、第６、第１１及び第１２の発
明は、フィードバック情報を評価事例記憶手段に反映し
た利用者の情報を、評価事例記憶手段に該フィードバッ
ク情報毎に併せて保持することにより、１回のアクセス
で利用者が予め利用していれば、当該利用者の事例に沿
った類似キーワードを取得することが可能となる。ま
た、第１３の発明によれば、評価事例記憶手段に利用者
毎の識別子、及びフィードバック情報を反映した登録日
付を含むため、最新の登録日付の事例の第２の概念を類
似キーワードとして利用者に提示することが可能とな
る。

【００７３】また、第５、第６、第１１、第１２、及び
第１３の発明は、どの個人からどの類似性評価をフィー
ドバックしたかという情報を蓄積するため、検索者自身
が過去の登録した類似性評価事例に基づいて類似度を計
算することができるため、個人のバイアスがかかった類
似性評価が一般的な傾向に埋もれることがないため、個
人の特性に応じた類似検索が可能である。

【００７４】また、第１４の発明によれば、複数のキー
ワードが利用者から入力された場合に、当該キーワード
間の類似性評価値を評価事例ベースに登録することが可
能となる。第１５の発明によれば、上記の発明の動作を
プログラミングし、媒体に格納しておくことにより、広
範な業務分野や多数の検索者に類似検索のアプリケーシ
ョンを提供することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１のデータベース類似検索システム
の構成図である。

【図２】本発明の第１の類似検索装置と利用者端末間の
動作を示すシーケンスチャートである。

【図３】本発明の類似度計算処理のフローチャートであ
る。

【図４】本発明の第２のデータベース類似検索装置構成
図である。

【図５】本発明の第２の類似検索装置と利用者端末間の
動作を示すシーケンスチャートである。

【図６】本発明の過去の登録事例を利用した類似度計算
処理のフローチャートである。

【図７】本発明の第１の実施例の類似検索動作を説明す
るための図である。

【図８】本発明の第１の実施例の評価事例ベースの例で
ある。

【図９】本発明の第１の実施例の利用者からのフィード
バック情報の処理を説明するための図である。

【図１０】本発明の第２の実施例の個人評価事例ベース
の例である。

【図１１】本発明の第２の実施例の類似検索動作を説明
するための図である。

【図１２】本発明の第３の実施例の評価事例ベースの例
である。

【図１３】本発明の第３の実施例の更新された評価事例
ベースの例である。

【符号の説明】

１０類似検索装置１１事例評価フィードバック部１２類似度計算部１３データベース類似検索部１４評価事例ベース１５データベース１６個人評価事例ベース２０利用者端末

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】データベースを入力されたキーワードに
類似する類似キーワードで検索するデータベース類似検
索方法において、利用者から入力される検索キーワードに対応する第１の
概念と、該第１の概念に類似する第２の概念と、該第２
の概念毎に類似性評価値を付与して評価事例記憶手段に
蓄積しておき、入力キーワードが入力されると、該入力キーワードに対
応する第１の概念を抽出し、抽出された前記第１の概念に対応する少なくとも１つの
第２の概念を抽出し、抽出された該第２の概念から所定
の評価値に基づいて、前記利用者に提示する類似キーワ
ードとする第２の概念を決定し、決定した類似キーワードに類似度を付与して前記利用者
に提示し、前記利用者から返却された類似キーワードについての類
似性評価情報であるフィードバック情報を前記評価事例
記憶手段に反映させると共に、前記類似キーワードに基
づいて前記データベースを検索することを特徴とするデ
ータベース類似検索方法。
【請求項２】前記利用者に提示する類似キーワードを
決定する際に、前記評価事例記憶手段に格納されている所定の数以上の
個数を有する第２の概念を前記類似キーワードとする請
求項１記載のデータベース類似検索方法。
【請求項３】前記利用者に提示する類似キーワードを
決定する際に、前記評価事例記憶手段に格納されている所定の数以上の
個数を有する第２の概念であり、かつ、該第２の概念の
類似度の合計が所定の値以上である第２の概念を前記類
似キーワードとする請求項１記載のデータベース類似検
索方法。
【請求項４】前記フィードバック情報を前記評価事例
記憶手段に反映した利用者の情報を保持する請求項１記
載のデータベース類似検索方法。
【請求項５】前記フィードバック情報を前記評価事例
記憶手段に反映した利用者の情報を、前記評価事例記憶
手段に該フィードバック情報毎に併せて保持する請求項
１記載のデータベース類似検索方法。
【請求項６】前記データベースを検索する際に、前記利用者から取得した該利用者に提示した類似キーワ
ードに対して追加されたキーワードがある場合には、該
追加されたキーワードを含めて前記データベースを検索
し、該利用者に提示した類似キーワードから削除されたキー
ワードがある場合には、該削除されたキーワードを除い
て前記データベースを検索する請求項１記載のデータベ
ース類似検索方法。
【請求項７】データベースを検索するためのキーワー
ドを入力し、検索結果を受け取る利用者端末と、検索対
象のデータベースと、該利用者端末から入力されたキー
ワードに類似する類似キーワードで検索する検索装置と
を有するデータベース類似検索装置であって、前記検索装置は、利用者から入力される検索キーワードに対応する第１の
概念と、該第１の概念に類似する第２の概念と、該第２
の概念毎に対応する類似性評価値を事例毎に格納する評
価事例記憶手段と、前記利用者端末から入力キーワードが入力されると、該
入力キーワードに対応する第１の概念を抽出し、抽出さ
れた前記第１の概念に対応する少なくとも１つの第２の
概念を抽出し、抽出された該第２の概念から所定の評価
値に基づいて、前記利用者に提示する類似キーワードと
する第２の概念を決定する類似キーワード選択手段と、前記類似キーワード選択手段において決定した類似キー
ワードに類似度を付与して前記利用者端末に転送する類
似キーワード転送手段と、前記利用者端末から返却された類似キーワードについて
の類似性評価情報であるフィードバック情報を前記評価
事例記憶手段に反映させるフィードバック反映手段と、前記利用者端末から返却された類似キーワードに基づい
て前記データベースを検索する類似検索手段とを有する
ことを特徴とするデータベース類似検索装置。
【請求項８】前記類似キーワード選択手段は、前記評価事例記憶手段に格納されている所定の数以上の
個数を有する第２の概念を前記類似キーワードとする請
求項７記載のデータベース類似検索装置。
【請求項９】前記類似キーワード選択手段は、前記評価事例記憶手段に格納されている所定の数以上の
個数を有する第２の概念であり、かつ、該第２の概念の
類似度の合計が所定の値以上である第２の概念を前記類
似キーワードとする請求項７記載のデータベース類似検
索装置。
【請求項１０】前記フィードバック情報を前記評価事
例記憶手段に反映した利用者の情報を該評価事例記憶手
段の事例に対応させて保持する利用者情報保持手段を更
に有し、前記類似キーワード選択手段は、前記利用者端末から入力された利用者識別子が前記利用
者情報保持手段に存在する場合には、前記評価事例記憶
手段より該利用者識別子に対応する事例を検索し、該事
例に対応する第２の概念を前記類似キーワードとする請
求項７記載のデータベース類似検索装置。
【請求項１１】前記評価事例記憶手段は、前記フィードバック情報を反映した利用者の情報を前記
事例毎に併せて保持する請求項７記載のデータベース類
似検索装置。
【請求項１２】前記評価事例記憶手段は、利用者毎の識別子、及び前記フィードバック情報を反映
した登録日付を含み、前記類似キーワード選択手段は、前記登録日付が最新の事例の第２の概念を前記類似キー
ワードとして前記利用者に提示する請求項７及び１１記
載のデータベース類似検索装置。
【請求項１３】前記類似検索手段は、前記利用者から取得した該利用者に提示した類似キーワ
ードに対して追加されたキーワードがある場合には、該
追加されたキーワードを含めて前記データベースを検索
し、該利用者に提示した類似キーワードから削除されたキー
ワードがある場合には、該削除されたキーワードを除い
て前記データベースを検索する請求項７記載のデータベ
ース類似検索装置。
【請求項１４】複数のキーワードを用いてデータベー
スを検索するデータベース検索装置において、検索キーワードと関連するキーワード及び該キーワード
間の関連性の強さを示す類似評価値を検索事例毎に登録
する評価事例ベースと、複数のキーワードが入力されると、キーワード間の類似
性評価値を前記評価事例ベースに登録する評価事例登録
手段と、前記検索キーワードが入力されると、前記評価事例ベー
スを参照し、所定値以上の類似性評価値を有する関連キ
ーワードを抽出し、該検索キーワードと該関連キーワー
ドに従ってデータベースを検索する検索手段とを有する
ことを特徴とするデータベース類似検索装置。
【請求項１５】複数のキーワードを用いてデータベー
スを検索するデータベース検索プログラムを格納した記
憶媒体であって、複数のキーワードが入力されると、該キーワード間の関
連性の強さを示す類似性評価値を検索事例毎に登録する
評価事例登録プロセスと、前記検索キーワードが入力されると、前記評価事例登録
プロセスで登録された検索事例毎の類似性評価値のうち
所定値以上の類似性評価値を有する関連キーワードを抽
出し、検索キーワードと関連キーワードに従って前記デ
ータベースを検索する検索プロセスとして機能させるた
めのプログラムを有することを特徴とする類似検索プロ
グラムを格納した記憶媒体。