JP2005208825A - Data search system, data search method and program - Google Patents
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Abstract
【課題】 自分が探している物の名称がわからなくても、その物に関係する属性に基づいて、所望する物を検索することのできるデータ検索システムを提供すること。
【解決手段】 曖昧検索データベース105は検索対象となる物の名称を示す語句及びその物に関係する属性を示す語句を含む検索用データを複数記憶している。検索クエリー入力部107は、物の名称を示す語句を含まない自然言語による検索文を入力する。検索クエリー用言語解析部108は検索文に対し自然言語解析を施して少なくとも検索文に含まれる語句のうちで上記属性になり得るものの特定を含む自然言語解析結果を求める。検索部109は上記自然言語解析結果に基づいて検索用データベースを検索する。検索結果出力部110は検索結果を出力する。
【選択図】 図1PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a data search system capable of searching for a desired object based on an attribute related to the object without knowing the name of the object being searched for.
An ambiguous search database 105 stores a plurality of search data including a phrase indicating a name of an object to be searched and a phrase indicating an attribute related to the object. The search query input unit 107 inputs a search sentence in a natural language that does not include a word indicating the name of an object. The search query language analysis unit 108 performs natural language analysis on the search sentence, and obtains a natural language analysis result including identification of at least one of the phrases included in the search sentence that can be the attribute. The search unit 109 searches the search database based on the natural language analysis result. The search result output unit 110 outputs the search result.
[Selection] Figure 1
Description
本発明は、自然言語による検索文に基づいて情報を検索するデータ検索システム、データ検索方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a data search system, a data search method, and a program for searching for information based on a search sentence in a natural language.
近年、コンビニエンスストアや大型のスーパーマーケットが増えている。そこでは多種多様な商品やサービスを扱っており、消費者にとって非常に便利である反面、必要とする物が店舗のどこにあるのか、或いは必要とするサービスを何処に行けば受けられるのかがわからず、かえって不便に感じる場合もある。所望する商品を探し難い場合がある点は、書店やCDショップ等の他の小売店でも同様である。また、昨今、家庭やオフィスでも物が溢れており、同様の問題が生じ得る。 In recent years, convenience stores and large supermarkets are increasing. It deals with a wide variety of products and services, which are very convenient for consumers, but do not know where in the store what they need or where they can get the services they need. On the contrary, it may feel inconvenient. The point that it may be difficult to find a desired product is the same in other retail stores such as bookstores and CD shops. In addition, recently, homes and offices are full of things, and similar problems can occur.
そこで、例えば、小売店において検索装置が設置されることがある。顧客は、例えば書店やCDショップで所望の書籍やCDなどを購入するにあたって、店舗内で所望する書籍やCDなどの所在がわからない場合に、名前がわかっていれば検索装置を利用して、名前をもとに所望する書籍やCDなどの所在や在庫の有無などを確認することができ、さらに店内地図などから類似品の売り場を探すことができる場合もある。 Therefore, for example, a search device may be installed in a retail store. For example, when a customer purchases a desired book or CD at a bookstore or CD shop and does not know the location of the desired book or CD in the store, the customer can use the search device to know the name and use the search device. The location of a desired book or CD, the presence or absence of inventory, etc. can be confirmed based on the information, and there may be a case where a sales floor for similar products can be searched from a store map or the like.
しかしながら、所望する物の名前が思い出せない場合や所望する属性(例えば、機能や形態や内容等)を持つ物の名前を知らない場合には、物の名前に基づいて検索する従来の検索システムは非常に利用しにくかった。 However, when the name of a desired object cannot be remembered or the name of an object having a desired attribute (for example, function, form, content, etc.) is not known, a conventional search system that searches based on the name of an object is It was very difficult to use.
もちろん、店員にその内容や機能や形態等を説明するなどして探して貰うこともできるが、充分な人数の店員がいなければなかなか聞くこともできず、またレジが混んでいれば質問するためにレジに並ぶ必要さえあることがあり、さらに店員が全ての知識を網羅しているとは限らないため実際には店舗内に存在するにもかかわらずに見つけられないこともある。 Of course, you can ask the store clerk to explain the contents, functions, forms, etc., but you can't ask them if there are enough store clerk. You may even need to line up at the cash register, and the clerk may not be able to find it even though it actually exists in the store because it does not necessarily cover all the knowledge.
そこで、物やサービスの名称がわからなくても、その内容や機能や形態等の属性情報に基づいて検索できるシステムがあれば便利であるが、そのようなシステムは存在しなかった。 Therefore, it is convenient if there is a system that can be searched based on attribute information such as contents, functions, and forms even if the names of goods and services are not known, but such a system did not exist.
なお、特許文献1では、嗜好・感覚情報に基づいて芸術品の情報を検索するシステムが開示されている。しかしながら、このシステムは、予め用意された質問に答えると、そのユーザの嗜好に適合する芸術品の情報を呈示してくれるようなシステムであり、もともと所望する物があることを前提として、その物の名前以外の情報に基づいてその物を見つけ出すようなものではない。
従来、自分が探している物の名称がわからない場合には、その物を検索することは困難であった。 Conventionally, it is difficult to search for an object when the name of the object being searched for is unknown.
本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、自分が探している物の名称がわからなくても、その物に関係する属性に基づいて、所望する物を検索することのできるデータ検索システム、情報検索方法及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of the above circumstances, and even if the name of the object that the user is looking for is not known, the data search that can search for the desired object based on the attribute related to the object It is an object to provide a system, an information search method, and a program.
本発明に係るデータ検索システムは、検索対象となる物またはサービスの名称を示す語句及びその物に関係する属性を示す語句を含む検索用データを複数記憶する検索用データベースと、自然言語による検索文を入力するための入力手段と、前記検索文に対し自然言語解析を施して、少なくとも前記検索文に含まれる語句のうちで前記属性を示す語句になり得るものの特定を含む自然言語解析結果を求める解析手段と、前記自然言語解析結果に基づいて、前記検索用データベースを検索する検索手段と、前記検索の結果を出力するための出力手段とを備えたことを特徴とする。 A data search system according to the present invention includes a search database for storing a plurality of search data including a phrase indicating a name of an object or service to be searched and a phrase indicating an attribute related to the object, and a search sentence in a natural language And a natural language analysis result including at least identification of a phrase that indicates the attribute among the phrases included in the search sentence by performing a natural language analysis on the search sentence It comprises analysis means, search means for searching the search database based on the natural language analysis result, and output means for outputting the search result.
なお、装置に係る本発明は方法に係る発明としても成立し、方法に係る本発明は装置に係る発明としても成立する。
また、装置または方法に係る本発明は、コンピュータに当該発明に相当する手段を実行させるための(あるいはコンピュータを当該発明に相当する手段として機能させるための、あるいはコンピュータに当該発明に相当する機能を実現させるための)プログラムとしても成立し、該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としても成立する。
The present invention relating to the apparatus is also established as an invention relating to a method, and the present invention relating to a method is also established as an invention relating to an apparatus.
Further, the present invention relating to an apparatus or a method has a function for causing a computer to execute means corresponding to the invention (or for causing a computer to function as means corresponding to the invention, or for a computer to have a function corresponding to the invention. It can also be realized as a program (for realizing the program), and can also be realized as a computer-readable recording medium on which the program is recorded.
本発明によれば、自分が探している物やサービスの名称がわからなくても、その物やサービスに関係する属性に基づいて、所望する物やサービスを検索することができる。 According to the present invention, it is possible to search for a desired object or service based on attributes related to the object or service without knowing the name of the object or service that the user is looking for.
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
本実施形態では、検索対象となる物やサービスの名称に、その物やサービスに関係する属性を示す情報やその属性に関係する情報等を関連付けてデータベース化しておき、物やサービスの名称がわからなくても、その物やサービスに関係する属性に基づいて、所望する物やサービスを検索できるようにしている。この属性としては、動作属性(例えば、検索対象となる物がする動作、検索対象となる物がされる動作、検索対象となる物に関係する物の動作など)、材料属性(例えば、検索対象となる物の素材や材料、検索対象となる物に関係する物の素材や材料)、環境属性(例えば、検索対象となる物やサービスが存在する場所、検索対象となる物やサービスが何かをする場所、検索対象となる物やサービスが何かをされる場所、検索対象となる物やサービスに関係する物に係る場所)等種々のものが利用可能である。以下で用いる具体例では、この属性として動作属性を例にとって説明している。 In this embodiment, the name of an object or service to be searched is associated with information indicating the attribute related to the object or service, information related to the attribute, or the like in a database, and the name of the object or service is known. Even if not, the user can search for a desired product or service based on attributes related to the product or service. This attribute includes an operation attribute (for example, an action for an object to be searched, an action for an object to be searched, an action of an object related to an object to be searched), a material attribute (for example, an object to be searched for) Material or material of the object to be searched, material or material of the object related to the object to be searched), environmental attributes (for example, the place where the object or service to be searched exists, what is the object or service to be searched Various places such as a place where an object or a service to be searched, a place where an object or a service to be searched is done, a place related to an object to be searched or an object related to a service), etc. In the specific example used below, an operation attribute is described as an example of this attribute.
以下の各実施形態では物を例として説明するが、サービスであっても同様に実施することができる。 In each of the following embodiments, an example will be described, but a service can be similarly implemented.
(第1の実施形態)
図1に、本発明の第1の実施形態に係るデータ検索システムの構成例を示す。
(First embodiment)
FIG. 1 shows a configuration example of a data search system according to the first embodiment of the present invention.
図1に示す通り、本データ検索システムは、データベース登録内容入力部(DB登録内容入力部)101、データベース構築制御部(DB構築制御部)102、関連文書検索部103、曖昧検索データベース構築用言語解析部(曖昧検索DB構築用言語解析部)104、曖昧検索データベース(曖昧検索DB)105、検索制御部106、検索クエリー入力部107、検索クエリー用言語解析部108、検索部109、検索結果出力部110、情報データベース(情報DB)111を備えている。
As shown in FIG. 1, this data search system includes a database registration content input unit (DB registration content input unit) 101, a database construction control unit (DB construction control unit) 102, a related
まず、DB登録に関係する部分について説明する。 First, parts related to DB registration will be described.
DB登録内容入力部101には、本データ検索システムに対するデータベース登録を行うデータベース登録者(DB登録者)が「何に関する情報を登録したいのか」を示す情報を登録することができる。なお、この「何に関する情報を登録したいのか」という対象を、「登録対象エントリー」と呼ぶこととする。 In the DB registration content input unit 101, a database registrant (DB registrant) who performs database registration for this data search system can register information indicating what information he / she wants to register. Note that this “what do you want to register information about” target is called “registration target entry”.
また、DB登録者は、登録対象エントリーと共に、登録対象エントリーに関連する情報(関連情報)をDB登録内容入力部101に登録することができる。この関連情報のデータ形式は、例えば、自然言語による文の意味解析結果のツリー構造であるが、これに限定されるものではない。関連情報の入力方法にも、特に制限はない。例えば、関連情報は、文書として入力してもよいし、その代わりに又はそれに加えて、必要な項目だけを書き込むフォーマットを提示し、DB登録者にキーボード入力あるいは音声入力あるいはファイル入力のうちの1つ以上の方法で入力してもらう方法により入力してもよい。 The DB registrant can register information related to the registration target entry (related information) in the DB registration content input unit 101 together with the registration target entry. The data format of the related information is, for example, a tree structure of the result of sentence semantic analysis in natural language, but is not limited thereto. There is no particular limitation on the method of inputting related information. For example, the related information may be input as a document, or alternatively or in addition, a format for writing only necessary items is presented, and one of keyboard input, voice input, or file input is presented to the DB registrant. You may input by the method of having you input by two or more methods.
また、DB登録者は、関連情報としての文書(関連文書)を、Webあるいは既存のデータベースなどから取得することを要求したい場合あるいは既登録の関連文書に加えてWebあるいは既存のデータベースなどを使って関連文書の追加を要求したい場合には、取得要求あるいは追加要求をDB登録内容入力部101に入力することができるようにしてもよい。 In addition, the DB registrant wants to request a document (related document) as related information from the Web or an existing database, or uses the Web or an existing database in addition to the registered related document. When it is desired to request addition of a related document, an acquisition request or an addition request may be input to the DB registration content input unit 101.
なお、以下では、登録対象エントリーに関連する関連情報が文書(以下、関連文書とも言う)である場合を主な例として説明している。また、関連文書のデータ形式が自然言語による文の意味解析結果のツリー構造である場合を主な例として説明している。 In the following, a case where the related information related to the registration target entry is a document (hereinafter also referred to as a related document) will be described as a main example. Further, the case where the data format of the related document is a tree structure of the semantic analysis result of the sentence in the natural language is described as a main example.
DB構築制御部102は、DB登録内容入力部101に登録対象エントリーが入力された場合、あるいはDB登録内容入力部101への登録対象エントリーの有無を常時監視し、登録対象エントリーの登録があった場合に、入力あるいは登録された登録対象エントリーを取得する。
The DB
次に、DB構築制御部102は、取得した登録対象エントリーについて、曖昧検索DB105に登録するためのデータを作成する。
Next, the DB
DB構築制御部102は、DB登録者から関連文書の取得要求又は追加要求があった場合には、当該登録対象エントリーをクエリーとして関連文書の検索を(関連文書検索部103を使って)行い、Webあるいは既存のデータベースなどから関連文書を取得する。
When there is a related document acquisition request or addition request from the DB registrant, the DB
DB構築制御部102は、DB登録内容入力部101にDB登録者により登録対象エントリーに関連する関連文書が登録された場合、あるいはDB構築制御部102がDB登録者からの取得要求あるいは追加要求によって関連文書をWebあるいは既存のデータベースなどから検索し取得した場合には、その関連文書について言語解析の必要性の有無を確認する。
The DB
例えば、曖昧検索DB105のデータ形式が、自然言語による文の意味解析結果のツリー構造である場合に、登録対象エントリーに関連する文書のデータ形式が、自然言語による文の意味解析結果のツリー構造であるときは、言語解析の必要性は無い。このときは、言語解析をせずに、当該関連文書を、当該登録対象エントリーに関連付けて曖昧検索DB105に登録する。他方、同様の場合に、登録対象エントリーに関連する文書のデータ形式が、自然言語による文の意味解析結果のツリー構造以外の形式であるならば、言語解析の必要性が有る。このときは、(曖昧検索DB構築用言語解析部104を使って)登録対象エントリーに関する文書を意味解析結果のツリー構造に変換し、この変換結果を、登録対象エントリーに関連付けて曖昧検索DB105に登録する。また、例えば、同様の場合に、DB登録内容入力部101において、必要な項目だけを書き込むようなフォーマットを用いて、データを登録したときは、言語解析の必要性が有るので、このときは、そのデータをツリー構造化し、これを登録対象エントリーに関連付けて曖昧検索DB105に登録する。
For example, when the data format of the
関連文書検索部103は、DB構築制御部102からの指示によって、DB登録内容入力部101に登録された登録対象エントリーをクエリーとして、Webあるいは既存のデータベースなどから、当該登録対象エントリーに関する文書を検索、収集する。
In response to an instruction from the DB
曖昧検索DB構築用言語解析部104は、形態素解析部あるいは構文解析部あるいは意味解析部の少なくとも1つを保持する。DB構築制御部102からの指示により、形態素解析あるいは構文解析あるいは意味解析の少なくとも1つの解析を行う。
The ambiguous search DB construction language analysis unit 104 holds at least one of a morphological analysis unit, a syntax analysis unit, or a semantic analysis unit. In response to an instruction from the DB
曖昧検索DB105は、DB構築制御部102が、DB登録内容入力部101への入力、あるいは関連文書検索部103での検索により得られた登録対象エントリーに関する関連文書、あるいはその関連文書を曖昧検索DB構築用言語解析部104で解析した結果のうちの少なくとも1つを記憶するデータベースであり、これは、磁気ディスク(フロッピーディスク、ハードディスクなど)、光ディスク(CD−ROM、DVDなど)、半導体メモリなどの記憶媒体を用いて実現される。
The
なお、これまでに、関連情報を登録対象エントリーに関連付けて曖昧検索DB105に登録するための方法を幾つか示しているが、本データ検索システムは、それらの全ての方法が可能であってもよいし、それらの任意の一部の方法のみが可能であってもよい。例えば、後者の場合に、関連文書検索部103と曖昧検索DB構築用言語解析部104の一方又は両方を備えない構成も可能である。もちろん、関連情報を登録対象エントリーに関連付けて曖昧検索DB105に登録するための方法として、これまでに説明した方法以外の方法を使用しても構わない。
Heretofore, several methods for associating related information with registration target entries and registering them in the
次に、検索に関係する部分について説明する。 Next, parts related to the search will be described.
検索制御部106は、検索クエリー入力部107から、本データベース登録を利用して検索を行うユーザ(一般的にはDB登録者とは相違する者)からの検索クエリーを受け付けることができる。検索制御部106は、ユーザからの検索要求にあたる検索クエリーを受けて、(検索部109を使って)該検索クエリーに基づいて検索を行う。その際、検索クエリー入力部107から受け付けた検索クエリーをそのまま検索のクエリーとして検索してもよいし、検索クエリーについて言語解析が必要だと判断される場合には、検索クエリー用言語解析部108を使って解析を行い、この解析結果を検索のクエリーとして検索するようにしてもよい。検索クエリーについて言語解析が必要か否かの判断は、ユーザが入力した検索クエリーと、その検索クエリーに基づく検索を行う対象とするデータベースとの整合による。例えば、ユーザが入力した検索クエリーが形態素である場合に、検索対象となるデータベースが文書の集合であれば、その検索クエリーそのものとデータベースとのマッチングを行うことができるので、言語解析は不要となるが、これに対して、検索対象となるデータベースが自然言語文の意味解析結果のツリー構造を持っている場合には、ユーザからの検索クエリーを意味解析結果のツリー構造に変換する必要がある。また、検索制御部106は、検索部109が返した検索結果を、検索結果出力部110を用いて、ユーザに出力する。
The
ユーザは、検索クエリー入力部107を用いて、音声入力あるいはテキスト入力あるいはファイル入力のうち少なくとも1つの方法を用いて、検索クエリーを入力することができる。入力は、自然言語による、形態素若しくはツリー構造若しくはフレーズ若しくは文などの単位でもよいし、及び又は必要な項目だけを書き込むようなフォーマットをインターフェースとして検索クエリー入力部107に準備し、ユーザがキーボード入力若しくは音声入力あるいはファイル入力のうち少なくとも1つの方法を使って入力できるようにしてもよい。 Using the search query input unit 107, the user can input a search query using at least one of voice input, text input, or file input. The input may be a unit such as a morpheme, a tree structure, a phrase, or a sentence in natural language, and / or a format for writing only necessary items is prepared in the search query input unit 107 as an interface, and a user inputs a keyboard or You may enable it to input using at least one method of voice input or file input.
検索クエリー用言語解析部108は、形態素解析部あるいは構文解析部あるいは意味解析部の少なくとも1つを保持する。検索制御部106からの指示により、形態素解析あるいは構文解析あるいは意味解析の少なくとも1つの解析を行う。
The search query
検索部109は、検索制御部106からの指示により、検索制御部106から受け取った検索のクエリーについて、情報DB111に検索を行い、この検索結果を検索制御部106に返す。この検索により、検索クエリーと合致する情報が得られなかった場合には、検索クエリーと合致する情報を得ることができなかった旨を検索結果とする。
In response to an instruction from the
検索結果出力部110は、音声入力あるいはテキスト入力あるいは画像入力あるいはファイル入力のうちの少なくとも1つの方法を使用して、検索制御部106から受け取った検索結果をユーザに出力することができる。
The search
なお、検索制御部106、検索クエリー入力部107、検索部109、検索結果出力部110、情報DB111を使った情報検索の一連の処理(図1において破線で囲まれた部分参照)は、例えば特開平7−93351号公報や特開平7−192020号公報等に代表される従来の質問応答生成技術と同等のものでも構わない。
Note that a series of information search processing using the
また、情報DB111を使って検索部109が検索を行った結果、検索クエリーと合致する情報が得られなかった旨を示す検索結果を検索制御部106が受け取った場合には、検索クエリー用言語解析部108を用いて、曖昧検索DB105での検索に適した解析結果を得るために、検索クエリーを更に解析することができる。例えば、曖昧検索DB105に登録されている情報が、全て意味解析を行った結果得られるツリー構造であった場合、検索クエリー用言語解析部108において意味解析を行い、詳しくは後述するが例えば図6のようなツリー構造を出力する。検索制御部106は、このツリー構造を受け取り、これを新たな検索のクエリーとして検索部109を使って検索を行う。検索部109は、検索クエリーを、ツリー構造のノード及びリンクのマッチングを行うクエリーとし、ツリー構造での検索を行う。
When the
情報DB111は、Webあるいは既存のデータベースなどから構成されるものであり、これは、例えば、磁気ディスク(フロッピーディスク、ハードディスクなど)、光ディスク(CD−ROM、DVDなど)、半導体メモリなどの記憶媒体を用いて実現される。
The
以下、本実施形態のデータ検索システムの処理手順について詳しく説明する。 Hereinafter, the processing procedure of the data search system of this embodiment will be described in detail.
まず、本実施形態のデータ検索システムのDB構築制御部102の処理手順について説明する。
First, the processing procedure of the DB
図2に、DB構築制御部102の処理手順例の一例を示す。
FIG. 2 shows an example of a processing procedure example of the DB
ステップS1で、登録内容を受け付ける。ステップS2でDB登録内容入力部101に登録データがあるか否かのチェックを行い、登録データがあればステップS3へ進み、登録データがなければステップS1に戻る。 In step S1, registration contents are accepted. In step S2, it is checked whether there is registration data in the DB registration content input unit 101. If there is registration data, the process proceeds to step S3, and if there is no registration data, the process returns to step S1.
ステップS3では、DB登録内容入力部101から登録内容を取得する。 In step S <b> 3, registration contents are acquired from the DB registration contents input unit 101.
次いで、ステップS4で関連文書の検索が必要か否かのチェックを行い、関連文書の検索が必要ならステップS5で関連文書の検索を行った後にステップS6へ進み、関連文書の検索が不要ならステップS5をスキップしてステップS6へ進む。 Next, in step S4, it is checked whether or not the related document needs to be searched. If the related document needs to be searched, the related document is searched in step S5 and then the process proceeds to step S6. Skip S5 and proceed to step S6.
次いで、ステップS6で関連文書について言語解析が必要か否かのチェックを行い、関連文書に対して言語解析が必要ならステップS7で言語解析を行った後にステップS8へ進み、関連文書に対して言語解析が不要ならステップS7をスキップしてステップS8へ進む。 Next, in step S6, it is checked whether or not language analysis is necessary for the related document. If language analysis is necessary for the related document, language analysis is performed in step S7 and then the process proceeds to step S8. If analysis is unnecessary, step S7 is skipped and the process proceeds to step S8.
そして、ステップS8で曖昧検索DB105へ登録を行って、処理を終了する。
In step S8, registration is performed in the
次に、本実施形態のデータ検索システムの検索制御部106の処理手順について詳しく説明する。
Next, the processing procedure of the
図3に、検索制御部106の処理手順の一例を示す。
FIG. 3 shows an example of the processing procedure of the
ステップS11で検索クエリーを受け付ける。ステップS12で検索クエリーに対して言語解析が必要か否かの判断を行い、検索クエリーに対して言語解析が必要ならステップS13で検索クエリーに対して言語解析を行った後にステップS14へ進み、検索クエリーに対して言語解析が不要であればステップS13をスキップしてステップS14へ進む。 In step S11, a search query is accepted. In step S12, it is determined whether or not language analysis is required for the search query. If language analysis is required for the search query, language analysis is performed on the search query in step S13, and then the process proceeds to step S14. If language analysis is unnecessary for the query, step S13 is skipped and the process proceeds to step S14.
ステップS14では、検索を行う。 In step S14, a search is performed.
次いで、ステップS15において、検索の結果、答えを得ることができたか否かの判断を行い、検索の結果、答えを得ることができていれば、ステップS19へ進み、検索結果の出力を行って、処理を終了する。他方、検索の結果、答えを得ることができなければ、ステップS16へ進む。 Next, in step S15, it is determined whether or not an answer can be obtained as a result of the search. If the answer can be obtained as a result of the search, the process proceeds to step S19 to output the search result. The process is terminated. On the other hand, if an answer cannot be obtained as a result of the search, the process proceeds to step S16.
ステップS16では、再度検索クエリーの言語解析の必要があるか否かの判断を行い、再度検索クエリーの言語解析が必要であればステップS17で検索クエリーに対して再度言語解析を行った後にステップS18へ進み、再度検索クエリーの言語解析が必要でなければステップS17をスキップしてステップS18へ進む。そして、ステップS18で曖昧検索DB105の検索を行い、ステップS19で検索結果の出力を行って、処理を終了する。
In step S16, it is determined whether or not language analysis of the search query is necessary again. If language analysis of the search query is necessary again, language analysis is performed again on the search query in step S17, and then step S18. If the language analysis of the search query is not necessary again, step S17 is skipped and the process proceeds to step S18. Then, the
以下では、具体例を用いながら本実施形態について詳しく説明する。 Hereinafter, the present embodiment will be described in detail using specific examples.
まず、はじめに、図3の処理手順をベースとする曖昧検索DB105の作成例を示す。ここでは、「キャニスター」という語について登録するものとする(ステップS1)。「キャニスター」という登録対象エントリーと、その関連文書として、Webサイトから自分で取得した「キャニスター」に関する情報である「専用のゴムパッキンとクリップを使えばしっかりと密封でき、ジャム、ソース、ピクルス、パスタなどを長期間保存することができます。」というテキスト形式のフォーマットを有する文書、および関連する文書の追加は不要という情報を登録するものとする(ステップS1)。また、ここでは、曖昧検索DB105のデータ形式を、意味解析を行った結果得られるツリー構造とする。
First, an example of creating the
DB構築制御部102は、DB登録内容入力部101にデータが登録されているか否かのチェックを行い(ステップS2)、ユーザからの登録があると、DB登録内容入力部101から登録内容を取得する(ステップS3)。ここでは、ユーザが登録したデータである、「登録対象エントリー」、「関連文書」、「関連文書の検索必要性」、「関連文書の形式」を取得する。
The DB
次に、関連文書の検索が必要か否かのチェックを行う(ステップS4)。ここでは、不要という入力があったため、登録された関連文書のみを利用する(ステップS5はスキップする)。 Next, it is checked whether or not a related document needs to be searched (step S4). Here, since there is an input that it is unnecessary, only the registered related document is used (step S5 is skipped).
次に、関連文書に対して言語解析が必要か否かのチェックを行う(ステップS6)。「専用のゴムパッキンとクリップを使えばしっかりと密封でき、ジャム、ソース、ピクルス、パスタなどを長期間保存することができます。」という文書をテキスト形式で取得している。ここでは、曖昧検索DB105は意味解析結果のツリー構造をデータの形式としているため、このままでは曖昧検索DB105に登録する情報としては適切なフォーマットではない。従って、言語解析を行うと判断し、所定の言語解析を行う(ステップS7)。なお、曖昧検索DB105のデータは、意味解析結果のツリー構造の他にも、形態素解析結果、あるいは構文解析結果を使ったデータにすることも可能である。
Next, it is checked whether or not language analysis is necessary for the related document (step S6). We have obtained a document in text format that says, “You can use a special rubber packing and clip to seal tightly and preserve jams, sauces, pickles, pasta, etc. for a long time.” Here, since the
図4に、関連文書「専用のゴムパッキンとクリップを使えばしっかりと密封でき、ジャム、ソース、ピクルス、パスタなどを長期間保存することができます。」に対する形態素解析結果の例を示す。ここでは、見出し語の他には品詞情報を付与しているが、その他にも、読み情報、発音情報、活用語については活用情報などを利用してもよい。 FIG. 4 shows an example of a morphological analysis result for a related document “a special rubber packing and clip can be used to seal tightly and jam, sauce, pickles, pasta, etc. can be stored for a long period of time”. Here, part of speech information is given in addition to the headword, but in addition to this, utilization information and the like may be utilized for reading information, pronunciation information, and utilization words.
図5に構文解析結果の例を、図6に意味解析結果の例をそれぞれ示す。 FIG. 5 shows an example of the syntax analysis result, and FIG. 6 shows an example of the semantic analysis result.
ここでは、図6に示す意味解析結果の例を使用する。 Here, the example of the semantic analysis result shown in FIG. 6 is used.
図6の解析結果は、登録対象エントリー「キャニスター」と関連付けて登録する(ステップS8)。例えば、図7に示す通り、サ変動詞である「保存」を動作とし、その「目的語」として「ジャム、ソース、ピクルス、パスタ」を、その「時の副詞」として「長期間」を登録する。 The analysis result of FIG. 6 is registered in association with the registration target entry “canister” (step S8). For example, as shown in FIG. 7, “save” as a sub-variable is operated, “jam, source, pickles, pasta” is registered as “object”, and “long term” is registered as “adverb of time”. .
次に、図4の処理手順をベースとする検索処理について具体例を示す。 Next, a specific example of search processing based on the processing procedure of FIG. 4 will be shown.
ユーザは、音声あるいはテキストあるいはファイルのうち、少なくとも1つの方法を用いて、検索クエリーを入力することができる。ここでは、音声による自然言語入力を例にとる。 The user can input a search query using at least one of voice, text, or file. Here, natural language input by voice is taken as an example.
ユーザが、検索のクエリーとして例えば「パスタを保存するものはどれですか?」と入力する(ステップS11)。 The user inputs, for example, “Which one stores pasta?” As a search query (step S11).
この入力に対し、まず、情報DB111を使って、検索を行う(ステップS14)。この結果、上記検索クエリーでの検索に対して、情報DB111ではこの検索クエリーに対する答えがなく、結果が得られなかったということを検索制御部106が受け取る。
In response to this input, first, a search is performed using the information DB 111 (step S14). As a result, for the search by the search query, the
次に、検索制御部106は、検索クエリーを曖昧検索DB105において検索する必要があるとして、言語解析を行う(ステップS17)。図3の処理手順において、曖昧検索DB105には意味解析された結果であるツリー構造が登録されているため、ここでは、検索クエリーについて、意味解析を行う。意味解析結果は図6と同様とする。
Next, the
この解析結果を新しいクエリーとして、曖昧検索DB105の検索を行う(ステップS18)。この検索クエリーの場合、「どれ」という疑問詞に関連付けて、「保存」という動詞があり、その目的語として「パスタ」がある、というツリーになっている。この「どの」をツリー構造のトップノードであるヘッドとした意味解析結果のツリーが部分的に、図7の登録データ例にあるキャニスターに関するデータとマッチすることから、「キャニスター」を検索の結果として出力する(ステップS19)。
Using the analysis result as a new query, the
なお、上記では、自然言語解析結果(例では、意味解析結果)の全部が、登録データの全部又は一部とマッチした場合に、当該登録データを、検索クエリーを満たすものとして、取得するものであるが、例えば、複数の登録データがマッチした場合には、複数の登録データを検索結果として出力してもよいし、所定の基準で順位付けを行って、上位から規定数だけを検索結果として出力してもよい。 In the above, when all of the natural language analysis results (in the example, the semantic analysis results) match all or part of the registration data, the registration data is acquired as satisfying the search query. However, for example, when a plurality of registered data matches, a plurality of registered data may be output as a search result, or ranking is performed according to a predetermined criterion, and only a specified number from the top is used as a search result. It may be output.
また、例えば、自然言語解析結果にマッチする登録データがなかった場合には、条件を緩和して、自然言語解析結果の一部が、登録データの全部又は一部とマッチした場合に、当該登録データを、検索クエリーを満たすものとしてもよい。また、それでも自然言語解析結果にマッチする登録データがなかった場合には、さらに条件を緩和して、自然言語解析結果の更なる一部が、登録データの全部又は一部とマッチした場合に、当該登録データを、検索クエリーを満たすものとしてもよい。 Also, for example, when there is no registration data that matches the natural language analysis result, the condition is relaxed, and when a part of the natural language analysis result matches all or part of the registration data, the registration is performed. The data may satisfy the search query. If there is still no registration data that matches the natural language analysis result, the condition is further relaxed, and if a further part of the natural language analysis result matches all or part of the registration data, The registration data may satisfy the search query.
(第2の実施形態)
図8に、本発明の第2の実施形態に係るデータ検索システムの構成例を示す。
(Second Embodiment)
FIG. 8 shows a configuration example of a data search system according to the second embodiment of the present invention.
図8に示す通り、本データ検索システムは、データベース登録内容入力部(DB登録内容入力部)101、データベース構築制御部(DB構築制御部)102、関連文書検索部103、曖昧検索データベース構築用言語解析部(曖昧検索DB構築用言語解析部)104、曖昧検索データベース(曖昧検索DB)105、検索制御部106、検索クエリー入力部107、検索クエリー用言語解析部108、検索部109、検索結果出力部110、情報データベース(情報DB)111を備えている。
As shown in FIG. 8, this data search system includes a database registration content input unit (DB registration content input unit) 101, a database construction control unit (DB construction control unit) 102, a related
各部の基本的な機能は第1の実施形態と同様である。以下では、第1の実施形態と相違する点を中心に説明する。 The basic functions of each part are the same as those in the first embodiment. Below, it demonstrates centering on the point which is different from 1st Embodiment.
以下、本実施形態のデータ検索システムの処理手順について詳しく説明する。 Hereinafter, the processing procedure of the data search system of this embodiment will be described in detail.
まず、本実施形態のデータ検索システムのDB構築制御部102の処理手順の一例は図2の処理手順例と同様である。
First, an example of the processing procedure of the DB
次に、本実施形態のデータ検索システムの検索制御部106の処理手順について詳しく説明する。
Next, the processing procedure of the
図9に、検索制御部106の処理手順の一例を示す。また、図9の処理手順のステップS30の処理手順aを、図10に示す。図10の処理手順aのステップS42の処理手順bは、図2の処理手順と同様である。
FIG. 9 shows an example of the processing procedure of the
ステップS21で検索クエリーを受け付ける。ステップS22で検索クエリーに対して言語解析が必要か否かの判断を行い、検索クエリーに対して言語解析が必要ならステップS23で検索クエリーに対して言語解析を行った後にステップS24へ進み、検索クエリーに対して言語解析が不要であればステップS23をスキップしてステップS24へ進む。 In step S21, a search query is accepted. In step S22, it is determined whether or not language analysis is necessary for the search query. If language analysis is necessary for the search query, language analysis is performed on the search query in step S23, and then the process proceeds to step S24. If language analysis is unnecessary for the query, step S23 is skipped and the process proceeds to step S24.
ステップS24では、検索を行う。 In step S24, a search is performed.
次いで、ステップS25において、検索の結果、答えを得ることができたか否かの判断を行い、検索の結果、答えを得ることができていれば、ステップS31へ進み、検索結果の出力を行って、処理を終了する。他方、検索の結果、答えを得ることができなければ、ステップS26へ進む。 Next, in step S25, it is determined whether or not an answer has been obtained as a result of the search. If the answer has been obtained as a result of the search, the process proceeds to step S31 and the search result is output. The process is terminated. On the other hand, if no answer can be obtained as a result of the search, the process proceeds to step S26.
ステップS26では、再度検索クエリーの言語解析の必要があるか否かの判断を行い、再度検索クエリーの言語解析が必要であればステップS27で検索クエリーに対して再度言語解析を行った後にステップS28へ進み、再度検索クエリーの言語解析が必要でなければステップS27をスキップしてステップS28へ進む。 In step S26, it is determined whether or not language analysis of the search query is necessary again. If language analysis of the search query is necessary again, language analysis is performed again on the search query in step S27, and then step S28 is performed. If the language analysis of the search query is not necessary again, step S27 is skipped and the process proceeds to step S28.
ステップS28では、曖昧検索DB105の検索を行う。
In step S28, the
次いで、ステップS29において、ユーザからのクエリーに対して、充分な情報のある答えを出せたか否かの判断を行い、充分な情報のある答えを出せていればステップS31で検索結果の出力を行って、処理を終了する。 Next, in step S29, it is determined whether or not an answer with sufficient information can be obtained in response to the query from the user. If an answer with sufficient information can be obtained, the search result is output in step S31. To end the process.
他方、ステップS29の判断で、充分な情報のある答えを出せていなければ、ステップS30の処理手順aを行う。すなわち、ステップS41で登録対象エントリーをDB登録内容入力部101に登録し、ステップS42で処理手順bすなわち図2の処理手順を実行し、ステップS43で曖昧検索DB105の検索を行う。そして、ステップS31で検索結果の出力を行って、処理を終了する。
On the other hand, if it is determined in step S29 that an answer with sufficient information cannot be obtained, processing procedure a in step S30 is performed. That is, the registration target entry is registered in the DB registration content input unit 101 in step S41, the processing procedure b, that is, the processing procedure of FIG. 2 is executed in step S42, and the
以下では、具体例を用いながら本実施形態について詳しく説明する。 Hereinafter, the present embodiment will be described in detail using specific examples.
まず、図9の処理手順をベースとする検索処理についての例を示す。 First, an example of search processing based on the processing procedure of FIG. 9 will be shown.
ユーザは、音声あるいはテキストあるいはファイルのうち、少なくとも1つの方法を用いて、検索クエリーを入力することができる。ここでは、キーボードを使った自然言語のテキスト入力を例にとる。 The user can input a search query using at least one of voice, text, or file. Here, natural language text input using a keyboard is taken as an example.
ユーザが、検索のクエリーとして例えば「洗面所のパイプの髪の毛を溶かすものはありませんか?」と入力する(ステップS21)。 The user inputs, for example, “Is there anything that melts the hair of the bathroom pipe” as a search query (step S21).
この入力に対し、まず、情報DB111を使って、検索を行う(ステップS24)。この結果、上記検索クエリーでの検索に対して、情報DB111ではこの検索クエリーに対する答えがなく、結果が得られなかったということを検索制御部106が受け取る。
In response to this input, a search is first performed using the information DB 111 (step S24). As a result, for the search by the search query, the
次に、検索制御部106は、検索クエリーを曖昧検索DB105において検索する必要があるとして、言語解析を行う(ステップS27)。曖昧検索DB105には意味解析した結果であるツリー構造が登録されているとすると、ここでは、上記検索クエリーを意味解析し、図11に示すツリー構造を出力する。
Next, the
この解析結果を新しいクエリーとして、曖昧検索DB105での検索を行う(ステップS28)。例えば、図12に示す登録データのツリー構造が曖昧検索DB105にあった場合、「溶かす」という動作と、その目的語として「髪の毛」という部分が一致するため、答えの候補として「パイプクリーナー」がある。しかし、「洗面所」という場所に関する情報に対して、マッチするものがないため、クエリーに対して充分な情報がなかったという答えが返される。
Using this analysis result as a new query, a search in the
そこで、図10に示す処理手順a(ステップS30)にしたがって、曖昧検索DB105の拡張を行う。
Therefore, the
処理手順aでは、ステップS28の曖昧検索DB105に対する検索で一部分マッチした「パイプクリーナー」を曖昧検索DB105の拡張のための登録対象エントリーとする(ステップS41)。
In the processing procedure a, “pipe cleaner” partially matched in the search for the
DB構築制御部102は、DB登録内容入力部101にDB登録内容があるか否かのチェックを行う。ここでは、登録対象エントリーとして「パイプクリーナー」があるため、これを取得する(ステップS3)。
The DB
次に、関連文書の検索が必要か否かのチェックを行う(ステップS4)。ここでは、関連文書および関連文書の検索の必要性に関する情報が登録されていないため、検索が必要だという判断をする。 Next, it is checked whether or not a related document needs to be searched (step S4). Here, since the information regarding the related document and the necessity of searching for the related document is not registered, it is determined that the search is necessary.
Webを使って、登録対象エントリーである「パイプクリーナー」をクエリーとして検索し(ステップS5)、この結果、「浴室、洗面所、台所等のパイプ用の排水パイプクリーナー。強力な粘着ジェルが、髪の毛を溶かします。」という文書をテキスト形式で得る。 Using the Web, search for “pipe cleaner”, which is the entry to be registered, as a query (step S5). As a result, “drain pipe cleaner for pipes in bathrooms, washrooms, kitchens, etc. Get a document in text format.
ここでは、曖昧検索DB105は意味解析結果のツリー構造を格納するものとしているため、テキスト形式は、曖昧検索DB105に登録する情報の形式としては不適切だと判断し、意味解析を行う(ステップS7)。この結果、「パイプクリーナー」に関連付けて、場所として「浴室」「洗面所」「台所」、材料として「粘着ジェル」が抽出され、これらが図13の破線部分のように曖昧検索DB105に追加登録される(ステップS8)。
Here, since the
この後、曖昧検索DB105の検索を行い(ステップS43)、「溶かす」という動作と、その目的語として「髪の毛」、場所として「洗面所」が一致するため、「パイプクリーナー」を検索結果として出力する(ステップS31)。
Thereafter, the
なお、第1、第2の実施形態は、種々変形して実施することができる。例えば、検索結果の提示を画像で行ってもよいし、地図などを用いて、そのものの所在を提示するようにしてもよい。さらには、検索の結果のある場所に、ロボットなどに案内させるようにしてもよいし、ロボットがそのものを取ってくるなどのように出力を設定してもよい。また、本データ検索システムを店舗内に設置してヘルプデスクとして使用してもよい。また、類義語や同義語などの辞書を利用することで、データベースを拡充し、検索に利用できるようにしてもよい。 The first and second embodiments can be implemented with various modifications. For example, the search result may be presented as an image, or the location of the search result may be presented using a map or the like. Further, the output may be set such that the robot or the like guides the user to a place where the search result exists, or the robot picks itself up. Further, the data search system may be installed in a store and used as a help desk. Further, a database such as synonyms and synonyms may be used to expand the database so that it can be used for searching.
なお、以上の各機能は、ソフトウェアとして記述し適当な機構をもったコンピュータに処理させても実現可能である。
また、本実施形態は、コンピュータに所定の手段を実行させるための、あるいはコンピュータを所定の手段として機能させるための、あるいはコンピュータに所定の機能を実現させるためのプログラムとして実施することもできる。加えて該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として実施することもできる。
Each of the above functions can be realized even if it is described as software and processed by a computer having an appropriate mechanism.
The present embodiment can also be implemented as a program for causing a computer to execute predetermined means, causing a computer to function as predetermined means, or causing a computer to realize predetermined functions. In addition, the present invention can be implemented as a computer-readable recording medium that records the program.
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。 Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage. In addition, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of components disclosed in the embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, constituent elements over different embodiments may be appropriately combined.
101…DB登録内容入力部、102…DB構築制御部、103…関連文書検索部、104…曖昧検索データベース構築用言語解析部、105…曖昧検索データベース、106…検索制御部、107…検索クエリー入力部、108…検索クエリー用言語解析部、109…検索部、110…検索結果出力部、111…情報データベース
DESCRIPTION OF SYMBOLS 101 ... DB registration content input part, 102 ... DB construction control part, 103 ... Related document search part, 104 ... Language analysis part for fuzzy search database construction, 105 ... Fuzzy search database, 106 ... Search control part, 107 ... Search query input 108: Search query
Claims (7)
自然言語による検索文を入力するための入力手段と、
前記検索文に対し自然言語解析を施して、少なくとも前記検索文に含まれる語句のうちで前記属性を示す語句になり得るものの特定を含む自然言語解析結果を求める解析手段と、
前記自然言語解析結果に基づいて、前記検索用データベースを検索する検索手段と、
前記検索の結果を出力するための出力手段とを備えたことを特徴とするデータ検索システム。 A search database for storing a plurality of search data including a phrase indicating a name of an object or service to be searched and a phrase indicating an attribute related to the object;
An input means for inputting a search sentence in natural language;
Analyzing means for performing a natural language analysis on the search sentence, and obtaining a natural language analysis result including identification of at least a phrase indicating the attribute among the phrases included in the search sentence;
Search means for searching the search database based on the natural language analysis result;
A data search system comprising output means for outputting the search result.
前記属性に関する情報は、前記物に関係する動作を示す語句、前記物に関係する材料を示す語句、又は前記物に関係する環境を示す語句の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項1に記載のデータ検索システム。 The name is the name of the object to be searched,
The information on the attribute includes at least one of a phrase indicating an action related to the object, a word indicating a material related to the object, and a phrase indicating an environment related to the object. The data search system described in 1.
前記解析手段により求められる自然言語解析結果は、前記属性と或る関係にある他の属性を示す語句及び当該或る関係の特定をも含むことを特徴とする請求項1に記載のデータ検索システム。 The search data stored in the search database also includes a phrase indicating another attribute having a specific relationship with the attribute,
2. The data search system according to claim 1, wherein the natural language analysis result obtained by the analyzing unit includes a phrase indicating another attribute having a certain relationship with the attribute and specifying the certain relationship. .
前記検索手段は、前記検索用データベースに記憶されている検索用データのうち、前記検索文について前記解析手段により求められた自然言語解析結果に係るデータ構造を包含するデータ構造を有するものを、前記検索文を満たすものとして取得することを特徴とする請求項1に記載のデータ検索システム。 The search data stored in the search database has a data structure in the same format as the data structure of the natural language analysis result obtained by the analysis means,
The search means has a data structure including a data structure related to a natural language analysis result obtained by the analysis means for the search sentence among the search data stored in the search database, The data search system according to claim 1, wherein the data search system is acquired as satisfying a search sentence.
自然言語による検索文を入力するためのステップと、
前記検索文に対し自然言語解析を施して、少なくとも前記検索文に含まれる語句のうちで前記属性を示す語句になり得るものの特定を含む自然言語解析結果を求めるステップと、
前記自然言語解析結果に基づいて、前記検索用データベースを検索するステップと、
前記検索の結果を出力するためのステップとを有することを特徴とするデータ検索方法。 Storing a plurality of search data including a word indicating a name of an object or service to be searched and a word indicating an attribute related to the object in a search database;
Steps for entering natural language search sentences;
Performing a natural language analysis on the search sentence, and obtaining a natural language analysis result including specifying at least a phrase indicating the attribute among the phrases included in the search sentence;
Searching the search database based on the natural language analysis result;
And a step for outputting the result of the search.
前記プログラムは、
検索対象となる物またはサービスの名称を示す語句及びその物に関係する属性を示す語句を含む検索用データを検索用データベースに複数記憶するステップと、
自然言語による検索文を入力するためのステップと、
前記検索文に対し自然言語解析を施して、少なくとも前記検索文に含まれる語句のうちで前記属性を示す語句になり得るものの特定を含む自然言語解析結果を求めるステップと、
前記自然言語解析結果に基づいて、前記検索用データベースを検索するステップと、
前記検索の結果を出力するためのステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 In a program for causing a computer to function as a data search device,
The program is
Storing a plurality of search data including a word indicating a name of an object or service to be searched and a word indicating an attribute related to the object in a search database;
Steps for entering natural language search sentences;
Performing a natural language analysis on the search sentence, and obtaining a natural language analysis result including specifying at least a phrase indicating the attribute among the phrases included in the search sentence;
Searching the search database based on the natural language analysis result;
A program for causing a computer to execute the step for outputting the search result.
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