技術 検索結果一覧表示システムおよび検索結果一覧表示プログラム

0001

この発明は、検索対象のデータベースに対して行なわれたキーワード検索の結果を、検索キーワードが含まれる周辺語句を付与して一覧表示する検索結果一覧表示システムおよび検索結果一覧表示プログラムに関する。

0002

キーワード検索の結果を一覧表示する方法として、Yahoo 、Google等の検索エンジンによる検索結果の表示方法がよく知られている。つまり、各検索結果には、キーワードが含まれる周辺の語句が予め決められた量（行数、表示範囲）だけ表示されるようになっている。

0003

特許文献１には、キーワード検索の結果として、検索キーワードを含む文書とその文書の論理構造等を付与して表示することが開示されている。特許文献２には、検索結果をマトリクス表示することが開示されている。

0004

これらの特許文献１，２では、検索結果に関連情報を付与することにより、あるいは検索結果の関連性を示すことにより、検索結果の見易さを向上させることはできるが、限られた検索結果表示領域での情報量の最大化を図ることは困難である。
特開２００３−３０２４１号公報
特開２００６−１１３７３３号公報

0005

キーワード検索の結果を一覧表示する際には、抽出されたキーワードの出所、属性、性質等を把握したい。そこで、キーワードが含まれる周辺の語句を添えて、検索結果が一覧表示されることがよくある。上述したYahoo 、Google等の検索エンジンによる検索結果の表示方法が典型的な例である。

0006

ところで、キーワード検索にて、検索キーワードのヒント（出所、属性、性質）となる周辺語句を表示するシステムにおいて、１検索結果に対する周辺語句の分量が多いと、検索キーワードのヒントとしての情報量は一般的に多くなるが、１ページ当たりに表示できる検索結果数は少なくなる。反対に１検索結果に対する周辺語句の分量を少なくすると、１ページ当たりに表示できる検索結果数は多くなるが、一つの検索結果に対するヒントの情報量は一般的に少なくなる。なお、１検索結果に対する周辺語句の情報量とは、検索キーワードのヒントとなる周辺語句の情報的価値を考慮した評価指標をいい、１検索結果に対する周辺語句の物理的な分量とは異なる。

0007

本願発明の目的は、検索結果一覧の１ページ当たりの情報量が最大となるように、１検索結果当たりの周辺語句の行数を決定することができる検索結果一覧表示システムおよび検索結果一覧表示プログラムを提供することにある。

0008

この発明による検索結果一覧表示システムは、検索対象のデータベースに対して行なわれたキーワード検索の結果を、検索キーワードが含まれる周辺語句を付与して一覧表示する検索結果一覧表示システムにおいて、１検索結果当たりの周辺語句の複数種類の行数候補それぞれに対する、検索結果一覧の１ページ当たりの情報量を算出する算出手段、および前記算出手段の算出結果に基づいて、検索結果一覧の１ページ当たりの情報量が最大となるような１検索結果当たりの周辺語句の行数候補を、１検索結果当たりの最適な周辺語句の行数として決定する決定手段を備えており、前記算出手段は、１検索結果当たりの周辺語句の前記複数種類の行数候補と前記データベースの文長分布とに基づいて、前記複数種類の行数候補それぞれに対する、１検索結果当たりの周辺語句の情報量を算出し、得られた前記複数種類の行数候補それぞれに対する、１検索結果当たりの周辺語句の情報量を利用して、前記複数種類の行数候補それぞれに対する、検索結果一覧の１ページ当たりの情報量を算出するものであることを特徴とする。

0009

「１検索結果当たり」における「１検索結果」とは、検索された複数の検索結果のうちの１単位をいう。「１ページ当たり」における「１ページ」とは、１画面内に表示される検索結果一覧画面（検索結果の一覧を表示するための画面）の領域をいう。１画面内に検索結果一覧画面が１列に表示される場合の他、複数列に表示される場合も、１画面内に含まれる検索結果一覧画面の領域は、「１ページ」として取り扱われる。「文長分布」における「文長」とは、１文の長さをいう。「データベースの文長分布」とは、データベースに含まれている各文の長さに関する度数分布または確率分布をいう。「１検索結果当たりの周辺語句の情報量」とは、検索キーワードのヒントとなる周辺語句の情報的価値を考慮した評価指標をいう。
この検索結果一覧表示システムによれば、検索結果一覧の１ページ当たりの情報量が最大となるように、１検索結果当たりの周辺語句の行数を決定することができる。

0010

前記算出手段としては、例えば、検索結果一覧内の１検索結果の表示領域における１行内の文字数と、１検索結果当たりの周辺語句の前記複数種類の行数候補と、前記データベースの文長分布とから、前記複数種類の行数候補それぞれに対する、１検索結果当たりの周辺語句の情報量を算出し、検索結果一覧の１ページの行数と、１検索結果当たりの周辺語句の前記複数種類の行数候補とを少なくとも考慮して、前記複数種類の行数候補それぞれに対する、検索結果一覧の１ページに表示される検索結果数を算出し、前記複数種類の行数候補それぞれに対する、１検索結果当たりの周辺語句の情報量および検索結果一覧の１ページに表示される検索結果数とに基づいて、前記複数種類の行数候補それぞれに対する、検索結果一覧の１ページ当たりの情報量を算出するものが用いられる。

0011

前記データベースの文長分布としては、例えば、データベースから実際に求めた文長分布が用いられる。前記データベースの文長分布を、例えば、確率密度関数または確率質量関数が既知の確率分布で近似してもよい。確率密度関数が既知の確率分布（連続型確率分布）には、正規分布、対数正規分布等がある。確率質量関数が既知の確率分布（離散型確率分布）には、ポアソン分布、負の二項分布、Sichelの混合ポアソン分布等がある。前記データベースの文長分布を確率分布で近似する場合には、ポアソン分布で近似することが好ましい。

0012

このように、検索対象のデータベースの文長分布を確率密度関数または確率質量関数が既知の確率分布で近似することによって求めると、検索対象のデータベースの文長分布の作成が容易となる。

0013

検索結果一覧の１ページの行数および検索結果一覧内の１検索結果の表示領域における１行内の文字数のうちの少なくも１方が変化したときには、前記算出手段により、１検索結果当たりの周辺語句の前記複数種類の行数候補それぞれに対する、検索結果一覧の１ページ当たりの情報量を算出させるとともに、前記決定手段により、前記算出手段の算出結果に基づいて、１検索結果当たりの最適な周辺語句の行数を決定させる手段を備えていることが好ましい。

0014

このようにすると、検索結果一覧の１ページの行数および１行内文字数のうちの少なくも１方が変化した場合に、１検索結果当たりの周辺語句の行数を最適化することができる。

0015

この発明による検索結果一覧表示プログラムは、検索対象のデータベースに対して行なわれたキーワード検索の結果を、検索キーワードが含まれる周辺語句を付与して一覧表示する検索結果一覧表示プログラムであって、コンピュータを、１検索結果当たりの周辺語句の複数種類の行数候補それぞれに対する、検索結果一覧の１ページ当たりの情報量を算出する算出手段、および前記算出手段の算出結果に基づいて、検索結果一覧の１ページ当たりの情報量が最大となるような１検索結果当たりの周辺語句の行数候補を、１検索結果当たりの最適な周辺語句の行数として決定する決定手段として機能させるためのプログラムを含んでおり、前記算出手段は、１検索結果当たりの周辺語句の前記複数種類の行数候補と前記データベースの文長分布とに基づいて、前記複数種類の行数候補それぞれに対する、１検索結果当たりの周辺語句の情報量を算出し、得られた前記複数種類の行数候補それぞれに対する、１検索結果当たりの周辺語句の情報量を利用して、前記複数種類の行数候補それぞれに対する、検索結果一覧の１ページ当たりの情報量を算出するものであることを特徴とする。

0016

この検索結果一覧表示プログラムによれば、検索結果一覧の１ページ当たりの情報量が最大となるように、１検索結果当たりの周辺語句の行数を決定することができる。

0017

この発明によれば、検索結果一覧の１ページ当たりの情報量が最大となるように、１検索結果当たりの周辺語句の行数を決定することができるようになる。

0018

以下、図面を参照して、この発明を電子カルテの検索システムに適用した場合の実施例について説明する。

0019

〔１〕電子カルテの検索システムの構成および動作

0020

図１は、電子カルテの検索システムの構成を示している。

0021

電子カルテの検索システムは、ＰＣ等のテキスト入力を受け付ける情報機器からなり、キー入力部１、キーワード・クエリ受付部２、検索部３、データベース４およびモニタ５を備えている。

0022

データベース４には、患者の基本情報等が格納されている患者データベース、電子カルテデータが格納されているカルテデータベース等が含まれている。患者情報データベースには、患者の識別データである患者ＩＤ毎に、氏名、氏名のカナ、生年月日、性別、住所、特記事項等が記憶されている。カルテデータベースには、電子カルテの識別データであるカルテＩＤ毎に、患者ＩＤ、受診日、初診／再診の識別子、診断内容（経過、処方等）等が受診日の順に記憶されている。

0023

検索部３は、キーワード検索部１１、周辺語句獲得部１２、検索結果表示部１３および周辺語句行数決定部１４を備えている。検索部３は、例えば、ＰＣ等の情報機器にインストールされるカルテ作成プログラム内に含まれているカルテ検索プログラムによって実現される。

0024

キーワード検索部１１には、キーワード・クエリ受付部２から、キーワードまたはその組合せであるクエリが入力される。キーワード検索部１１は、入力されたキーワードまたはクエリに従って、データベース４内のカルテデータベースに対して検索を行ない、その検索結果の位置を出力する。ただし、この実施例では、後述するように、検索結果として、検索されたカルテデータの一部（周辺語句）の他、検索されたカルテデータに対応する患者の基本情報も表示されるようになっているため、キーワード検索部１１は、検索結果の位置とその位置のカルテデータに対応する患者ＩＤを出力する。

0025

クエリとして、例えば、”腹痛＊呼吸困難”（＊は論理積を表す）が与えられていれば、”腹痛”と”呼吸困難”の両方を含む文章を探し、存在すれば、その位置とその位置のカルテデータに対応する患者ＩＤとを出力する。キーワード検索部１１に用いられる検索エンジンとしては、既存のものが用いられる。

0026

周辺語句獲得部１２には、キーワード検索部１１から出力される各検索結果の位置およびそれに対応する患者ＩＤが入力する。周辺語句獲得部１２は、入力された各検索結果の位置に基づいて、各検索結果位置の周辺の文章から周辺語句を切り出して、出力する。

0027

クエリとして、例えば、１つのキーワードが与えられた場合には、当該１つのキーワードを周辺語句切出用の注目キーワードとし、注目キーワードを中心として、所定行数分（所定文字数分）の周辺語句を切り出す。周辺語句として切り出す行数（文字数）は、周辺語句行数決定部１４から取得する。ここでいう行数は、モニタ５に表示される検索結果一覧画面を基準とした行数である。したがって、周辺語句として切り出す行数に対応する文字数は、モニタ５に表示される検索結果一覧画面の１行内の文字数を、周辺語句として切り出す行数に乗算した値となる。
なお、クエリとして、複数のキーワードを含んでいる場合には、周辺語句切出用の注目キーワードを決定するためのルールが予め定められている。例えば、クエリに含まれている複数のキーワードのうち、最初のキーワードが周辺語句切出用の注目キーワードとして決定される。

0028

検索結果表示部１３には、周辺語句獲得部１２から出力される各検索結果とそれに対応する患者ＩＤが入力される。検索結果表示部１３は、各検索結果毎に、それに対応する患者ＩＤに基づいて、データベース４内の患者データベースから当該患者ＩＤに対応する患者基本情報を取得する。そして、検索結果表示部１３は、各検索結果とそれに対応する患者基本情報とに基づいて、複数の検索結果コラムを並べた１ページ分の検索結果一覧画面を作成してモニタ５に表示させる。ここで、「検索結果コラム」とは、１検索結果が表示される領域をいう。検索結果一覧が複数ページにわたるときには、検索結果表示部１３は、ユーザによる改ページ操作に基づいて、対応するページの１ページ分の検索結果一覧画面を作成してモニタ５に表示させる。

0029

検索結果一覧画面の具体例を図２に示す。クエリとして、例えば、”腹痛＊呼吸困難”が与えられた場合の例を示している。検索結果一覧画面には、複数の検索結果コラム１００が上下方向に並んで配置されている。各検索結果コラム１００は、行数が固定されている固定領域１０１と、キーワードを含む周辺語句情報が表示される周辺語句表示領域１０２とからなる。この実施例では、固定領域１０１には、患者の基本情報が表示される。また、この例では、固定領域１０１の行数は１行となっている。周辺語句表示領域１０２の行数は周辺語句行数決定部１４によって決定される。この例では、検索結果一覧画面の１行内の文字数は２０字で、周辺語句表示領域１０２の行数は３行となっている。

0030

周辺語句行数決定部１４には、検索結果一覧画面の縦横文字数（検索結果一覧の１ページの行数および１行内の文字数）、検索結果コラム１００の固定領域１０１の行数、カルテデータベースの文長分布および周辺語句行数として許容されうる最大値が設定されている。文長分布とは、カルテデータベースに含まれている各文の長さに関する度数分布または確率分布をいう。

0031

周辺語句行数決定部１４は、検索結果一覧画面の縦横文字数（検索結果一覧の１ページの行数および１行内の文字数）、検索結果コラム１００の固定領域１０１の行数、カルテデータベース４のデータの文長分布および周辺語句行数として許容されうる最大値に基づいて、検索結果一覧の１ページ当たり情報量が最大となる周辺語句表示領域１０２の行数を決定する。

0032

図３は、電子カルテの検索システムの動作を示している。
まず、周辺語句行数決定部１４による周辺語句行数決定処理を行なう（ステップＳ１）。これにより、１検索結果コラム当たりの最適な周辺語句の行数が決定される。周辺語句行数決定処理の詳細については、後述する。

0033

この後、検索開始操作が行なわれることにより（ステップＳ２）、キーワード検索部１１にキーワードまたはクエリが与えられると、キーワード検索部１１によるキーワード検索処理が行なわれる（ステップＳ３）。つまり、キーワード検索部１１は、入力されたキーワードまたはクエリに従って、カルテデータベースに対して検索を行ない、その検索結果の位置およびその位置のカルテデータに対応する患者ＩＤを出力する。

0034

キーワード検索処理が終了すると、周辺語句獲得部１２による周辺語句獲得処理が行なわれる（ステップＳ４）。つまり、周辺語句獲得部１２は、キーワード検索部１１から入力された各検索結果の位置および周辺語句行数決定部１４によって与えられる、１検索結果コラム当たりの最適な周辺語句の行数に基づいて、各検索結果位置の周辺の文章から、注目キーワードを中心とした所定量の周辺語句を切り出して出力する。

0035

周辺語句行数決定部１４によって決定されている周辺語句の行数が、例えば、３行である場合には、図２に示すように、注目キーワード（この例では”腹痛”）を中心として、３行分の周辺語句が切り出される。

0036

周辺語句獲得処理が終了すると、検索結果表示部１３による検索結果表示処理が行なわれる（ステップＳ５）。つまり、検索結果表示部１３は、各検索結果毎に、それに対応する患者ＩＤに基づいて、データベース４内の患者データベースから当該患者ＩＤに対応する患者基本情報を取得する。そして、検索結果表示部１３は、各検索結果とそれに対応する患者基本情報とに基づいて、複数の検索結果コラムを並べた１ページ分の検索結果一覧画面を作成してモニタ５に表示させる。そして、ステップＳ２に戻る。

0037

〔２〕周辺語句行数決定部１４による周辺語句の行数の決定方法
〔２−１〕基本的な考え方
一般に、キーワードを含む周辺語句の分量が多いほど、そのキーワードの出所、属性、性質等がよく説明されると考えられる。単に確率的な情報量で判断すれば、周辺語句の分量が多くなるほどリニアに情報量は増すと考えられるが、検索キーワードのヒントとなる周辺語句の情報的価値を考慮した情報量はリニアには増加しなくなると考えられる。つまり、検索キーワードから遠く離れた語句は、検索キーワードのヒントとしての情報的価値は低い。

0038

ここでは、検索結果のキーワードのヒント（出所、属性、性質）となる周辺語句の情報的価値を考慮した情報量（以下、単に、周辺語句の情報量という）は、周辺語句の分量がキーワードを含む１文に相当する場合に大きな価値をもつとする。周辺語句の分量がキーワードを含む１文より少ない場合には周辺語句の情報量は極端に少なくなり、周辺語句の分量がキーワードを含む１文より多くても周辺語句の情報量は１文相当の場合と同じであると考える。

0039

この理由は、１文の末尾の単語が欠落しても意味をなさない場合があること。また、注目するキーワードを含む１文後の２文目は、注目するキーワードからすれば関係性は非常に薄まるので、キーワードのヒントとしての情報的価値はほとんど増加しないと考えられるからである。

0040

しかしながら、１文を正確に機械的に切り出すことは容易ではない。そこで、この実施例では、カルテデータベースの文長分布（度数分布、確率分布）を考慮して、検索結果一覧の１ページ当たりの情報量が最大となるような周辺語句の長さ（行数）を決定する。つまり、この実施例では、カルテデータベースのように、個人のデータベースの検索に対しては、その人の個人的なクセが現れる文長分布を考慮して、検索結果一覧の１ページ当たりの情報量が最大となるような周辺語句の長さ（行数）を決定することに特徴がある。

0041

図４のグラフを参照して、好適な周辺語句の長さ（行数）の決定方法について説明する。

0042

図４において、折線Ａはカルテデータベースの文長分布を表している。文長分布としては、カルテデータベースに含まれている各文の長さに関する度数分布または確率分布が用いられる。図４の例では、確率分布を表している。なお、この確率分布は度数分布の度数の代わりに相対度数を用いた分布である。相対度数は、度数をカルテデータベースに含まれている文の総数で除算することにより得られる。折線Ｂは、文長分布の累積値を示している。この例では、文長平均が３０字である場合の例を示している。

0043

図４の横軸は、折線Ａ、Ｂに対応する１文の長さ（ただし単位は行数）および１コラム当たりの周辺語句の行数を表している。ただし、この例では、検索結果一覧の１ページの行数は３０行であり、１行内の文字数は３０字としている。したがって、図４の横軸における１単位は３０字に相当する。図４の左側の縦軸は、文長分布の相対度数およびその累積値を表している。

0044

図４の折線Ｃは、検索結果一覧の１ページに表示される検索結果数（コラム数）を表している。ただし、固定領域１０１の行数を３行としている。折線Ｄは、検索結果一覧の１ページ当たりの情報量を示している。図３の右側の縦軸は、折線Ｃに対するコラム数および折線Ｄに対する情報量を表している。ただし、１コラムの情報量（１検索結果当たりの周辺語句の情報量）を、１コラム内の周辺語句の行数に対応する文長分布累積値の値に等しいものとして評価している。

0045

図４の例では、１コラム当たりの周辺語句の行数が１（周辺語句の文字数が３０字）の場合には、折線Ｂで示されるように文長分布累積値は０．６７となる。つまり、１コラム当たりの情報量は、０．６７となる。また、固定領域１０１の行数は３行であるので、この場合には、１コラムの行数は４（周辺語句の行数＋固定領域の行数）となるため、１ページ当たりのコラム数は、折線Ｃで示すように、７（３０÷４の整数部分）となる。したがって、この場合、１ページ当たりの情報量は、折線Ｄで示すように、約５（１ページ当たりのコラム数×１コラム当たりの情報量）となる。

0046

１コラム当たりの周辺語句の行数が２（周辺語句の文字数が６０字）の場合には、折線Ｂで示されるように文長分布累積値は０．９８となる。つまり、１コラム当たりの情報量は、０．９８となる。また、この場合には、１コラムの行数は５（周辺語句の行数＋患者情報領域の行数）となるため、１ページ当たりのコラム数は、折線Ｃで示すように、６（３０÷５の整数部分）となる。したがって、この場合、１ページ当たりの情報量は、折線Ｄで示すように、約６（１ページ当たりのコラム数×１コラム当たりの情報量）となる。

0047

一方、１コラム当たりの周辺語句の行数が３（周辺語句の文字数が９０字）の場合には、同様にして、１ページ当たりの情報量は、折線Ｄで示すように、約５となる。したがって、１コラム当たりの周辺語句の行数が２のときに、１ページ当たりの情報量が最大となる。そこで、１コラム当たりの周辺語句の行数を２と決定する。

0048

〔２−２〕周辺語句行数決定処理の手順
図５は、図３のステップＳ１の周辺語句行数決定処理の手順を示している。

0049

カルテデータベースの文長分布が設定されているものとする。この例では、文長分布としては、度数分布の度数の代わりに相対度数が用いられた確率分布が用いられているものとする。また、検索結果一覧の１ページの行数Ｍおよび１行内の文字数ｍが設定されているものとする。また、１コラム内の固定領域の行数ｐが与えられているものとする。また、ｎは、１コラム当たり周辺語句の行数を表す変数である。さらに、１コラム当たりの周辺語句の行数として許容される最大値Ｎが設定されているものとする。最大値Ｎとしては、例えば、検索結果一覧の１ページの行数Ｍが用いられる。

0050

まず、ｎ＝１とする（ステップＳ１１）。つまり、１コラム当たり周辺語句の行数ｎとして１を設定する。次に、１文の長さが０字から（ｎ×ｍ）字までの範囲内における、文長分布の累積値（相対度数の累積値）を、１コラム当たりの情報量ｆ（ｎ）として算出する（ステップＳ１２）。

0051

次に、検索結果一覧の１ページ当たりの情報量Ｆ（ｎ）を算出して保存する（ステップＳ１３）。つまり、次式（１）に基づいて、１ページ当たりの情報量Ｆ（ｎ）を算出する。

0052

Ｆ（ｎ）＝（１ページ当たりのコラム数）×（１コラム当たりの情報量）
＝〔｛Ｍ÷（ｐ＋ｎ）｝の整数部分〕×ｆ（ｎ） …（１）

0053

１ページ当たりのコラム数は、検索結果一覧の１ページに表示される検索結果数と等しい。したがって、１コラム当たり周辺語句の行数（行数候補）がｎである場合における検索結果一覧の１ページに表示される検索結果数は、上記式（１）からわかるように、検索結果一覧の１ページの行数Ｍと、１検索結果当たりの周辺語句の行数ｎと、固定領域の行数ｐとを考慮して、算出される。

0054

次に、ｎが予め定められた最大値Ｎに達したか否かを判別する（ステップＳ１４）。ｎが予め定められた最大値Ｎに達していない場合には、ｎを１だけインクリメントした後（ステップＳ１５）、ステップＳ１２に戻る。このようにして、ｎがＮに達するまで、ステップＳ１２、Ｓ１３の処理が繰り返される。

0055

上記ステップＳ１４において、ｎが予め定められた最大値Ｎに達していると判別した場合には、今回の処理において算出されて保存されている１ページ当たりの情報量Ｆ（ｎ）のうちの最大のものに対応するｎを、１コラム当たりの最適な周辺語句の行数として決定する（ステップＳ１６）。そして、図３のステップＳ２に戻る。

0056

ところで、上述した図５の処理は、図１の周辺語句行数決定部１４によって行なわれる。図１の周辺語句行数決定部１４は、上記ステップＳ１１〜Ｓ１５の処理を行なうことにより、複数種類のｎ（１コラム当たり周辺語句の行数）それぞれに対する、検索結果一覧の１ページ当たりの情報量Ｆ（ｎ）を算出するための算出手段と、上記ステップＳ１６の処理を行なうことにより、１コラム当たりの最適な周辺語句の行数を決定するための決定手段とを備えている。

0057

なお、文長分布は、対象となるデータベース内の実際のデータに基づいて求めることが好ましい。

0058

ところで、文献ａには、文長分布を、対数正規分布、ポアソン分布、負の二項分布、Sichelの混合ポアソン分布で近似することが検討されている。

0059

文献ａ：”http://jasp.ism.ac.jp/meetings/R2007/ishida07.pdf" 石田 基広：言語と確率分布−Ｒによる自然言語研究，統計数理研究所講演会−２００７年１２月共同研究会報告集，２００７年１２月．

0060

そこで、文長分布を、対数正規分布、ポアソン分布、負の二項分布、Sichelの混合ポアソン分布等の確率分布で近似してもよい。つまり、文長分布を、確率密度関数または確率質量関数が既知の確率分布で近似してもよい。

0061

例えば、文長分布をλ＝２のポアソン分布で近似することにより求めてもよい。ポアソン分布の確率質量関数はよく知られているように、次式（２）で表される。

0062

0063

上記式（２）のｆ（ｘ）は、単位時間中に平均でλ回発生する事象がｘ回（ｘは０を含む自然数）発生する確率を表している。上記式（２）において、ｅはネイピア数である。ｘ！は、ｘの階乗である。λは正の実数で、所与の区間内で発生すめ事象の期待発生回数に等しい。ポアソン分布は、事象が「ｘ回起こる確率」を、横軸に回数ｘ、縦軸にｘ回起きる確率ｆ（ｘ）でグラフにした分布である。図６は、λ＝２のポアソン分布を示している。

0064

文長分布をλ＝２のポアソン分布で近似することにより求める場合、対象となるデータベースの文長の代表値（平均値あるいは最頻値）Ｄをポアソン分布の平均値λに、文長の０をポアソン分布の０に、それぞれ対応させて、ポアソンの横軸を文長分布の横軸に対応させる。カルテデータベースの文長の代表値をＤとすると、ポアソン分布の横軸上のｘと文長Ｌとの間には、ｘ＝Ｌ＊（λ／Ｄ）の関係が成り立つので、この関係を利用してポアソン分布の横軸上のｘを文長Ｌに変換する。例えば、カルテデータベースの文長の代表値Ｄが３０文字である場合には、ｘ＝Ｌ＊（２／３０）の関係式に基づいて、ポアソン分布の横軸上のｘを文長Ｌに変換する。

0065

なお、文長分布を、正規分布、対数正規分布で近似する場合には、文長分布の平均値、分散を指定することになる。

0066

〔３〕周辺語句行数決定部１４の動作タイミング
図３では、検索システムが稼働された際に、現在設定されているカルテデータベースの文長分布、検索結果一覧の１ページの行数Ｍおよび１行内の文字数ｍ、１コラム内の固定領域の行数ｐ、１コラム当たりの周辺語句の行数として許容される最大値Ｎに基づいて、周辺語句行数決定部１４が最適な行数を決定している。

0067

検索システムの使用に先立って、予め周辺語句行数決定部１４によって最適な行数を予め決定しておき、検索システム稼働時には、周辺語句行数決定部１４によって予め決定されている最適な行数を使用するようにしてもよい。

0068

また、定期的に、ユーザが対象となるデータベースの文長分布を評価しなおし、その都度、ユーザが文長分布を設定することにより、周辺語句行数決定部１４に最適な周辺語句の行数を決定させるようにしてもよい。また、データベースを常にモニタし、データベースの文長を自然言語処理により分析し、ダイナミックに文長分布の変化を反映させるようにしてもよい。

0069

さらに、検索シテスムが起動されている場合において、検索結果一覧の１ページの行数Ｍ、検索結果一覧の１行内の文字数ｍ、文長分布の変化を監視し、変化があれば最適な周辺語句行数を更新するようにしてもよい。

0070

図７は、検索シテスムが起動されている場合において、検索結果一覧の１ページの行数Ｍ、検索結果一覧の１行内の文字数ｍ、文長分布の変化を監視し、変化があれば最適な周辺語句行数を更新する場合の手順を示している。

0071

まず、周辺語句行数決定部１４による周辺語句行数決定処理を行なう（ステップＳ２１）。この処理は、図５で説明した手順にしたがって行なわれる。

0072

次に、検索開始操作が行なわれたか否か（ステップＳ２２）、検索結果一覧の１ページの行数Ｍ、検索結果一覧の１行内の文字数ｍおよび文長分布のうちの少なくとも１つに変化が合ったか否か（ステップＳ２３）を監視する。

0073

検索開始操作が行なわれることにより（ステップ２２でＹＥＳ）、キーワード検索部１１にキーワードまたはクエリが与えられると、キーワード検索部１１によるキーワード検索処理が行なわれる（ステップＳ２４）。キーワード検索処理が終了すると、周辺語句獲得部１２による周辺語句獲得処理が行なわれる（ステップＳ２５）。この際、周辺語句獲得部１２は、周辺語句行数決定部１４によって最新に決定された周辺語句の行数に基づいて、周辺語句の切り出し量を制御する。周辺語句獲得処理が終了すると、検索結果表示部１３による検索結果表示処理が行なわれる（ステップＳ２６）。そして、ステップＳ２２に戻る。

0074

ステップＳ２２およびＳ２３の監視が行なわれている場合において、検索結果一覧の１ページの行数Ｍ、検索結果一覧の１行内の文字数ｍおよび文長分布のうちの少なくとも１つに変化があった場合には（ステップＳ２３でＹＥＳ）、ステップＳ２１に戻り、変化後の値を用いて、周辺語句行数決定部１４による周辺語句行数決定処理が実行される。つまり、最適な周辺語句の行数が改めて決定される。周辺語句行数決定処理が終了すると、ステップＳ２２に移行する。

0075

電子カルテの検索システムの構成を示すブロック図である。
検索結果一覧の具体例を示す模式図である。
電子カルテの検索システムの動作を示すフローチャートである。
好適な周辺語句の長さ（行数）の決定方法を説明するためのグラフである。
周辺語句行数決定処理の手順を示すフローチャートである。
λ＝２のポアソン分布を示すグラフである。
検索シテスムが起動されている場合において、検索結果一覧の１ページの行数Ｍ、検索結果一覧の１行内の文字数ｍ、文長分布の変化を監視し、変化があれば最適な周辺語句の行数を更新する場合の手順を示している。

0076

１キー入力部
２キーワードクエリ受付部
３検索部
４データベース
５モニタ
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