JP2008047101A - 自然言語ベースのロケーション・クエリー・システム、キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システム、及び自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システム - Google Patents

自然言語ベースのロケーション・クエリー・システム、キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システム、及び自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システム Download PDF

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Abstract

【課題】 ユーザーに対して必要なロケーション情報をより柔軟に提供でき、その情報をユーザーの好みや必要性に応じてより的確かつ簡潔に提供できるシステムを提供する。
【解決手段】 自然言語ベースのロケーション・クエリー・システムであって、ユーザー端末から自然言語のクエリー要求を受信する受信装置と、システムに外付けまたは内蔵されたロケーション・オントロジー・ベース及びロケーション・クエリー言語ベースにアクセスするアクセス装置と、アクセス装置でロケーション・オントロジー・ベースとロケーション・クエリー言語ベースとを検索することにより、受信した自然言語のクエリー要求に対して曖昧処理と間接処理のうち少なくとも一方を実行して、ロケーション・データベースから当該要求に対応するロケーション情報を取り込む自然言語クエリー処理装置と、ロケーション情報をユーザー端末に送信する送信装置とを備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、ロケーション検索エンジン・フィールドに関し、特に、自然言語ベースのロケーション・クエリー・システムとその方法、キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システム、及び自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムとその方法に関する。
中国では移動通信網が発達し、特に３Ｇの普及も間近いことから、人々の暮らしに密接に繋がるローカル検索が近い将来に巨大市場を生み出すことは確実である。
科学技術と経済の急速な発展に伴い、人々の生活や仕事はますますグローバル化している。未知の場所に出かけたときには、ホテルやレンタカー会社、医療機関の情報が必要になることが多い。また、引っ越したばかりの町では、水道工事会社、レストラン、会計士事務所、花屋等の場所を探すことも必要になある。
このよう場合には、ロケーション検索が重要な役割を果たす。従来の検索エンジンでは、ユーザーは通常、クエリー要求の送信後に複数の結果から必要な情報を選択しなければならない。特に、携帯電話を使ってロケーション情報を検索する場合には、画面が小さくキー数も限られているため、検索結果をスクロールするのに長い時間がかかる。そのため、従来の検索エンジンでは高精度で効率的な検索結果を提供することができない。ユーザーは情報をもっと自由にクエリーできることを望んでおり、携帯電話の利用者は的確かつ簡潔な方法で情報にアクセスしたいと願っている。
従来の検索エンジンの中には、携帯電話利用者にローカル情報サービスを提供しているものもある。例えば、Ｇｏｏｇｌｅのローカル検索では、特定エリアの店舗や企業情報を検索することが可能である。Ｙａｈｏｏ！のローカル検索は、レストランや娯楽施設、会社等を探すのに利用できる。この２つの検索エンジンは、携帯電話利用者、ネットワーク・ユーザーのいずれに対しても、同じ検索方式を使用している。そのため、携帯電話のローカル検索で表示される結果と、コンピュータ上のローカル検索で表示される結果はまったく同じである。
Ｍｏｂｉｌｅ Ｉｎｆｏ Ｓｅａｒｃｈでは、会社名や住所といった、ページのコンテンツからロケーションに関連するあらゆる情報を自動的に取り込むことができる。この情報は地図と関連付けられており、キーワード検索によるロケーション情報検索用としてユーザーに提供される。
Ａｎｓｗｅｒｓ Ａｎｙｗｈｅｒｅ Ｍｏｂｉｌｅはミドルウェア・プラットフォームであり、ＳＭＳ、ＭＭＳ、音声等の対話モードによるワイヤレス装置からデータ・サービスへの直接アクセスをユーザーに提供する。また、高度自然言語と文脈理解の技術も備える。
さらに、従来の特許には、情報サービス・システムで自然言語を処理する方法に取り組むものもある。
米国特許２００２１６１５８７Ａ１では、ロケーション・ベースのサービス・システムにおいて自然言語処理を提供する方法が開示されている。このシステムは、音声要求を受信し、前記遠隔端末の地理的な位置に基づいて応答を生成する。
中国特許ＣＮ１４６６３６７Ａは、携帯電話による人間知識対話システム及びその方法を開示している。ユーザーは、携帯電話を使用して、複数領域の知識（例：気象情報、交通情報）をクエリーすることができる。これには、（１）ユーザーは自然言語のクエリーを発行できる、（２）クエリーに含まれるスペルミスをシステムが検出して訂正できる、という２つの利点がある。
携帯電話利用者はロケーション情報を自由にかつ確実にクエリーできることを望んでいるが、検索方法はユーザーによって様々である。第一に、ユーザーはローカル情報を間接的に検索する場合がある（例：「レストラン」の代わりに「食事」を検索語として使用する）。第二に、ユーザーによって、自然言語のクエリーが好まれる場合と、キーワード・ベースのクエリーが好まれる場合がある。第三に、ユーザー・クエリーが複合文のことがある。第四に、ユーザー・クエリーが曖昧な場合がある。最後に、ユーザーがクエリーする際に、余分な文字が含まれていたり、必要な文字が抜けていたり、さらには意味的誤りがある場合もある。
米国特許２００２１６１５８７Ａ１ 中国特許ＣＮ１４６６３６７Ａ
そのため、従来の技術には次のような欠点がある。
上記の状況において、従来のソリューションの短所は以下のように要約される。
Ｇｏｏｇｌｅ、Ｙａｈｏｏ、Ｍｏｂｉｌｅ Ｉｎｆｏ Ｓｅａｒｃｈは、キーワード・ベースの検索エンジンとして提供されており、自然言語のクエリーを処理できない。
Ａｎｓｗｅｒｓ Ａｎｙｗｈｅｒｅは自然言語のクエリーを提供するが、間接的なクエリーや複合文を柔軟に処理できない。さらに、曖昧処理と意味的誤り分析の能力が非常に弱い。
米国特許ＵＳ２３００２１６１５８７Ａ１は、英語の自然言語インターフェースのみを提供するが、発話の一部を考慮するのみで、それ以上の意味情報を考慮しない。そのため、曖昧なクエリーと意味的誤りを含むユーザー・クエリーの処理能力は限られている。
中国特許ＣＮ１４６６３６７Ａは、中国語の質問応答システムであるが、複合文、キーワード・クエリー、意味的誤りを含むクエリーを処理できない。
本発明は上記の問題を鑑みて提案されたものである。本発明の目的は、ロケーション・オントロジー・ベース及びロケーション・クエリー言語ベースを使用してロケーション・クエリーを実行するシステムと、その方法を提供することである。ロケーション・オントロジー・ベースは、ローカル情報に関して豊富な意味的知識を提供する。ロケーション・クエリー言語ベースは、自然言語のクエリーとキーワード・ベースのクエリーを分析する際に使用される言語ルールを提供する。
本発明の第１の態様によれば、自然言語ベースのロケーション・クエリー・システムであって、ユーザー端末から自然言語のクエリー要求を受信する受信装置と、システムに外付けまたは内蔵されたロケーション・オントロジー・ベース及びロケーション・クエリー言語ベースにアクセスするアクセス装置であって、ロケーション・オントロジー・ベースはロケーション・サービスのフィールドに関する知識記述で構成され、ロケーション・クエリー言語ベースはロケーション・サービス・クエリーの言語モデルで構成されるアクセス装置と、アクセス装置でロケーション・オントロジー・ベースとロケーション・クエリー言語ベースとを検索ことにより、受信した自然言語のクエリー要求に対して曖昧処理と間接処理のうち少なくとも一方を実行して、ロケーション・データベースから当該要求に対応するロケーション情報を取り込む自然言語クエリー処理装置と、ロケーション情報をユーザー端末に送信する送信装置とを備える自然言語ベースのロケーション・クエリー・システムが提供される。
本発明の第２の態様によれば、自然言語ベースのロケーション・クエリー方法であって、ユーザー端末から自然言語のクエリー要求を受信する受信ステップと、ロケーション・オントロジー・ベースとロケーション・クエリー言語ベースとを検索することにより、受信した自然言語のクエリー要求に対して曖昧処理と間接処理のうち少なくとも一方を実行し、ロケーション・データベースから当該要求に対応するロケーション情報を取り込む自然言語クエリー処理ステップと、ロケーション情報をユーザー端末に送信する送信ステップとを備える自然言語ベースのロケーション・クエリー方法が提供される。
本発明の第３の態様によれば、キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムであって、ユーザー端末からキーワードのクエリー要求を受信する受信装置と、システムに外付けまたは内蔵されたロケーション・オントロジー・ベース及びロケーション・クエリー言語ベースにアクセスするアクセス装置であって、ロケーション・オントロジー・ベースはロケーション・サービスのフィールドに関する知識記述で構成され、ロケーション・クエリー言語ベースはロケーション・サービス・クエリーの言語モデルで構成されることを特徴とするアクセス装置と、アクセス装置でロケーション・オントロジー・ベースとロケーション・クエリー言語ベースとを検索することにより、受信したキーワード・クエリーの要求に対して曖昧処理と間接処理のうち少なくとも一方を実行し、ロケーション・データベースから当該要求に対応するロケーション情報を取り込むキーワード・クエリー処理装置と、ロケーション情報をユーザー端末に送信する送信装置とを備えるキーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムが提供される。
本発明の第４の態様によれば、キーワード・ベースのロケーション・クエリー方法であって、ユーザー端末からキーワードのクエリー要求を受信する受信ステップと、システムに外付けまたは内蔵のロケーション・オントロジー・ベースとロケーション・クエリー言語ベースとを検索することにより、ユーザー端末から送信されてきたキーワードのクエリー要求に対して曖昧処理と間接処理のうち少なくとも一方を実行し、ロケーション・データベースから当該要求に対応するロケーション情報を取り込むキーワード・クエリー処理ステップと、ロケーション情報をユーザー端末に送信する送信ステップとを備えるキーワード・ベースのロケーション・クエリー方法が提供される。
本発明の第５の態様によれば、自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムであって、システムに外付けまたは内蔵されたロケーション・オントロジー・ベース及びロケーション・クエリー言語ベースにアクセスするアクセス装置であって、ロケーション・オントロジー・ベースはロケーション・サービスのフィールドに関する知識記述で構成され、ロケーション・クエリー言語ベースはロケーション・サービス・クエリーの言語モデルで構成されることを特徴とするアクセス装置と、アクセス装置でロケーション・オントロジー・ベースとロケーション・クエリー言語ベースとを検索することにより、ユーザー端末から送信されてきた自然言語及び／またはキーワードのクエリー要求に対して曖昧処理と間接処理のうち少なくとも一方を実行し、ロケーション・データベースから当該要求に対応するロケーション情報を取り込む処理装置と、ユーザー端末にロケーション情報を送信する送信装置とを備える自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムが提供される。
本発明の第６の態様によれば、自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー方法であって、ユーザー端末から受信した要求が、自然言語のクエリー要求とキーワードのクエリー要求のいずれであるかを判定する判定ステップと、当該要求が自然言語のクエリー要求の場合は、ロケーション・オントロジー・ベースとロケーション・クエリー言語ベースとを検索することにより、ユーザー端末から送信されてきた自然言語のクエリー要求に対して曖昧処理と間接処理のうち少なくとも一方を実行し、ロケーション・データベースから当該要求に対応するロケーション情報を取り込む自然言語クエリー処理ステップと、ロケーション情報をユーザー端末に送信する第１の送信ステップとを備え、当該要求がキーワードのクエリー要求の場合は、ロケーション・オントロジー・ベースとロケーション・クエリー言語ベースとを検索することにより、ユーザー端末から送信されてきたキーワードのクエリー要求に対して曖昧処理と間接処理のうち少なくとも一方を実行し、ロケーション・データベースから当該要求に対応するロケーション情報を取り込むキーワード・クエリー処理ステップと、ロケーション情報をユーザー端末に送信する第２の送信ステップとを備える自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー方法が提供される。
さらに、本発明の第１の態様による自然言語ベースのロケーション・クエリー・システムは、複合文分析と、意味的誤りを含むクエリーに関する誤り診断処理とを実行する。本発明の第２の態様によるキーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムは、誤り診断処理を実行する。
したがって、本発明による自然言語ベースのロケーション・クエリー・システムは、複合文クエリー、間接クエリー、及び曖昧クエリーの処理だけでなく、意味的誤りを含むクエリーの処理も実行する。また、本発明によるキーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムは、間接クエリー及び曖昧クエリーの処理に加えて、意味的誤りを含むクエリーの処理も実行する。本発明による自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムにおいては、ユーザーは自然言語またはキーワードを使用して同じインターフェースにアクセスできる。そのため、ユーザーに対して必要なロケーション情報をより柔軟に提供でき、その情報をユーザーの好みや必要性に応じてより的確かつ簡潔に提供でき、さらにはクエリーの自由度も高まるので、従来の検索システムの欠点が克服される。
以下では、添付図面を参照して、本発明の好適な実施例を説明する。図面では、同じ構成要素及び機能は同じ番号を使用して示している。なお、本発明の以下の説明では、本発明に組み込まれる既知の機能及び構成については、本発明の目的物の明確性を減じる恐れがある場合には詳細な説明を省略している。
図１は、本発明による自然言語ベース・ロケーション・クエリー・システムの略ブロック図を示す。図１を参照すると、ロケーション・クエリー・システム１は、ユーザー・インターフェース１と、記憶手段２と、ロケーション・データベース３と、ＧＩＳインターフェース３２と、自然言語クエリー処理手段４とを備える。
ロケーション・データベース３は、ロケーション・サービスにおける全地理的エンティティの詳細データを含み、ロケーション・サービスの空間情報と一般情報を格納している。空間情報は、地図上の全エンティティのロケーション・タグを含む。地点は、経度と緯度を使用して記述される。道路または地域は点列として記述され、各地点は経度と緯度として記述される。一般情報は、全エンティティの静的情報（住所、電話番号、製品／サービス情報等）を含む。ロケーション・データベース３は、電子地図、電子イエロー・ページ、及び有力なナレッジ・ソースのリストから生成できる。
ＧＩＳインターフェース３２は、ロケーション・データベースの空間情報を計算するために使用される。ＧＩＳインターフェース３２はＧＩＳ関数によって実装される。現在人気の高いＧＩＳ（地理情報システム）プラットフォームとしては、Ｓｕｐｅｒｍａｐ、Ｍａｐｉｎｆｏ、ＡｒｃＩｎｆｏ等が上げられる。空間情報（空間位置や周辺情報等）は、空間的ロケーションに基づき、ＧＩＳ関数を使用して計算され取得される。ＧＩＳ関数はＦｕｎｃＮａｍｅ（ｐ１，ｐ２，…ｐｍ）として定義される。ここで、ＦｕｎｃＮａｍｅはＧＩＳ関数名、ｐ１、ｐ２，…ｐｍはパラメータである。ＧＩＳ関数の例としては、次のようなものが挙げられる。
１．ＧＩＳＬｏｃａｔｉｏｎ（Ｘ）は、Ｘの空間的ロケーションを見つけるためのＧＩＳロケーション関数として使用される。例えば、「ＧＩＳＬｏｃａｔｉｏｎ （Ｈａｉｌｏｎｇ Ｐｌａｚａ）」の値は、「Ｚｈｏｎｇｇｕａｎｃｕｎ Ｓｔｒｅｅｔまで南西に１３７メートル、Ｈａｉｄｉａｎ Ｍｉｄｄｌｅ Ｓｔｒｅｅｔまで北東に５８０メートル）」である。
２．ＧＩＳＮｅａｒ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、目的のロケーションの近隣情報を探索するためのＧＩＳ近隣関数として使用される。例えば、「ＧＩＳＮｅａｒ（Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｐｌａｚａ，Ｂａｎｋ，５００）」では、Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｐｌａｚａから５００メートル以内にある銀行が探索される。
３．ＧＩＳＰａｔｈ（Ｘ，Ｙ，Ｚ，Ｐ）は、リアルタイム情報か、履歴交通情報及び交通ルールのいずれかに基づいて地点Ｘから地点Ｙまでの最短／最速の経路を探索するための、ＧＩＳ経路探索関数として使用される。Ｘは出発地点、Ｙは到達地点である。Ｚは通過順による通過地点、Ｐは「マイカー」や「バス」等の交通手段である。
ユーザー・インターフェース１は、クエリー受信機１１と応答送信機１２を備える。ユーザーは携帯端末５からクエリー受信機１１を介してロケーション・クエリー・システムに自然言語のクエリー要求を送信し、応答送信機１２によってクエリー結果を受信する。携帯端末５は、ＳＭＳ、ＭＭＳ、ＷＡＰ、及び音声によってロケーション情報をクエリーでき、またＷＥＢモードでもロケーション情報をクエリーできる。さらに、本発明は携帯端末５に限定されず、ロケーション情報をクエリーできる他の端末も利用できる。記憶手段２は、ロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベース２２とを格納している。ロケーション・オントロジー・ベース２１は、図５ａに示すように、ロケーション・クエリーを処理するためのドメイン知識も含む。ロケーション・クエリー言語ベース２２は、ロケーション・クエリーを処理するための言語モデルを含む。図６に、ロケーション・クエリー言語ベースの概略構造を示す。
以下では、ロケーション・オントロジー・ベースとロケーション・クエリー言語ベースについて詳細に説明する。自然言語クエリー処理手段４は、自然言語クエリー分析手段４０１と、ＤＢ検索手段４６と、応答融合生成手段４７と、アクセス手段（図示せず）とを備える。アクセス手段は自然言語クエリー分析手段４０１と記憶手段２の間に配置され、ロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベース２２へのアクセスを提供するために使用される。自然言語クエリー分析手段４０１は、ユーザーから自然言語のクエリー要求を受信すると、アクセス手段でロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベース２２にアクセスしてそれを処理し、クエリー・アクションを返す。自然言語クエリー分析手段４０１は、構文解析手段４１と、曖昧処理手段４２と、間接処理手段４３と、言語照合手段４４とを備える。自然言語クエリー処理手段４は、ユーザーから受信した自然言語クエリーを処理して、検索結果をユーザー・インターフェース１に送信する。
自然言語クエリー分析手段４０１の構文解析手段４１は、自然言語の要求であるユーザー・クエリーをユーザー・インターフェース１から受信すると、アクセス手段を使用して、カテゴリー表（ロケーション・オントロジー・ベースのすべての地理的カテゴリーを記述するために使用される）と、エンティティ表（ロケーション・オントロジー・ベースのすべての地理的エンティティを記述するために使用される）と、ロケーション・クエリー言語ベース内の定数表とにアクセスすることにより、自然言語のクエリー要求を解析する。これにより、クエリー要求の構文特性が取得される。曖昧処理手段４２は、取得した構文特性に基づいて、冗長記述と不完全記述とから成る曖昧記述に対して曖昧処理を実行する。
曖昧処理で採用される方法には、（１）冗長語の識別とその処理、（２）適切な文字及び語の補完、（３）ユーザー・クエリー履歴に基づいたコンテキスト・アウェア技術の使用、等がある。クエリー要求に間接記述が含まれている場合、間接処理手段４３は、アクセス手段を使用して、ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表の同義語から間接記述に対応するカテゴリー名を検索する。言語照合手段４４は、ユーザー・クエリー要求と、クエリー言語ベースのクエリー言語とを照合する。これにより、クエリー・アクションが取得される。
その後、ＤＢ検索手段４６が、取得されたクエリー・アクションに従って、対応するロケーション情報を検出するためにロケーション・ベース３を直接、またはロケーション・ベース３を間接的に検索する。応答融合生成手段４７は、図８に示すような応答テンプレートに従って、取り込んだロケーション情報を融合してテスト・クエリー応答を生成した後、ユーザー・インターフェース１を介してそれを携帯端末５に送信する。図７に、本発明の応答融合生成手段４７による応答の融合と生成の例を示す。
図１では、ロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベース２２はロケーション・クエリー・システムの内部に配置されているが、ロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベース２２はロケーション・クエリー・システムの外部に配置することも可能であることは、当該技術に精通した当業者には明らかである。この場合、ロケーション・クエリー・システムは、アクセス手段によってロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベース２２とにアクセスし、自然言語クエリーを分析及び処理する。図１の例では、自然言語クエリー分析手段４０１は曖昧処理と間接処理の両方を実行できる。しかし、自然言語クエリー分析手段は曖昧処理手段と間接処理のうち一方のみを備えることも可能なことは明らかであり、この場合には、自然言語クエリー分析手段は曖昧処理と間接処理のうち一方のみを実行する。
曖昧な自然言語クエリー要求または間接的な自然言語クエリー要求の処理は、本発明の新規なロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベース２２によって実装されるため、以下では図５ａ〜５ｆ及び図６を参照して、ロケーション・オントロジー・ベースとロケーション・クエリー言語ベースについて説明する。その後さらに、ロケーション・クエリー・システムがロケーション・オントロジー・ベースとロケーション・クエリー言語ベースを使用して実行するロケーション検索処理についても説明する。
図５ａは、本発明によるロケーション・オントロジー・ベースの概略構造を示す。図５に示すように、ロケーション・オントロジー・ベースは通常、一連のドメイン・オントロジーと、１つのマッピング・オントロジーとを備える。ドメイン毎に、ドメインの知識を保存するためのドメイン・オントロジーがある。例えば、地図オントロジーは地図のドメインに対応し、イエロー・ページ・オントロジーはイエロー・ページのドメインに対応する。マッピング・オントロジーは、ドメイン概念間の関係を保存する。
ドメイン・オントロジーは、概念部、属性部、関係部、及び公理部で構成される。
（１）概念部
概念部は、地理的エンティティ及び現在のドメインの地理的カテゴリーのすべてを記述し、カテゴリー表とエンティティ表にそれらを保存する。図５ｂに、カテゴリー表とエンティティ表の例を示す。図５ｂに示すように、各カテゴリー表は（名称、タイプ、親、同義語）として表現される。カテゴリーのタイプは、その詳細度により、「基本カテゴリー」、「拡張カテゴリー」、「チェーン・ストア」の３レベルに分割される。この３タイプのうち基本カテゴリーは、ローカル情報の最も大きな分類の１つであり、レストラン、学校、プラザ等がある。拡張カテゴリーは、基本カテゴリーの拡張、すなわち詳細記述である（例：「ファースト・フード店」は「レストラン」に属する）。チェーン・ストアは、最も具体的なカテゴリーである（例：「ＫＦＣ」は「ファースト・フード店」に属する）。カテゴリー表の中の「親」は、カテゴリー間の階層的関係を記述するために使用される。例えば、「ＫＦＣ」の親は「ファースト・フード店」である。さらに、多数の語が同じ意味を持つので、各カテゴリーはいくつかの同義語に要約される。例えば、「レストラン」のカテゴリーの場合、その同義語としてはカフェ、食事等がある。また、各カテゴリーの同義語は、英語等の他言語の同義語のこともある。
図５ｂのエンティティ表に示すように、エンティティは特定の場所である。各エンティティは（名称、親）として表現される。ここで、「親」はエンティティとカテゴリー間の階層的関係を示す。各エンティティは１つのカテゴリーに属する。例えば、ＫＦＣ Ｚｈｏｎｇｇｕａｎｃｕｎ Ｓｔｏｒｅ（エンティティ）はＫＦＣ（カテゴリー）に属する。すべてのエンティティは、エンティティ表内で定義される。
（２）属性部
属性は各概念の特徴を示し、地理的エンティティの属性を記述するために使用される。例えば、住所や電話番号は属性である。各属性（または関係）は少なくとも１つのファセットを持ち、‘：ｔｙｐｅ’は属性のタイプを示す。例えば、電話番号のタイプは数字である。
（３）関係部
関係は概念間の各種の関連性を記述し、構文関係と空間関係を定義する。例えば、ｉｓａ（ｘ，ｙ）は、カテゴリーとエンティティ間、及びエンティティ同士の階層関係を記述するために使用される。ｉｓａ（ｘ，ｙ）では、ｘはｙに属する。例えば、「ｉｓａ（ＫＦＣ，ｆａｓｔ ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ）」は、「ＫＦＣ」は「ファースト・フード店」に属することを示す。別の例を挙げると、ｇｅｏ−ｐａｒｔ−ｏｆ（ｘ，ｙ）は、ｘは地理的にｙの一部であることを記述する。例えば、ＮＥＣ Ｌａｂｓ Ｃｈｉｎａ（ｘ）は、地理的にＩｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｐｌａｚａ（ｙ）の一部である（ＮＥＣ Ｌａｂｓ ＣｈｉｎａはＩｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｐｌａｚａの中にある）。各属性または関係は、概念の一面を定義し、属性と関係がいくつか集まってその概念の全体を記述する。
（４）公理部
公理部は、概念と関係に基づくルールである。そのため、さらに推定が実行される。例えば、「ｇｅｏ−ｐａｒｔ−ｏｆ（ｘ，ｙ）＆ｓｏｕｔｈ−ｏｆ（ｙ，ｚ）→ｓｏｕｔｈ−ｏｆ（ｘ，ｚ）」という公理の場合、ＮＥＣ Ｌａｂｓ Ｃｈｉｎａが地理的にＩｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｐｌａｚａの一部であり、Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ＰｌａｚａがＴｓｉｎｇｈｕａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙの南にある場合、ＮＥＣ Ｌａｂｓ ＣｈｉｎａはＴｓｉｎｇｈｕａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙの南にあると推定できる。公理部に含まれるルール数は通常少ないが、必要に応じてルールを増やすことができる。概して、公理は手動で組織され、決定される。
マッピング・オントロジーは関係部のみで構成され、関係部は同義語マッピング関係と、言語マッピング関係と、地理空間マッピング関係とを含む。これらの関係は、各種ドメイン・オントロジーの概念間の関連付けを記述する。
同義語マッピング関係は、同義の語（または略語）のマッピング関係を示す。例えば、「ｓｙｎｏｎｙｍｏｕｓ（Ｓｉｌｖｅｒ Ｐｌａｚａ，Ｓｉｌｖｅｒ Ｔｏｗｅｒ）」の場合、「Ｓｉｌｖｅｒ Ｐｌａｚａ」と「Ｓｉｌｖｅｒ Ｔｏｗｅｒ」は、それぞれ、地図オントロジーとイエロー・ページ・オントロジーのエンティティである。
言語マッピング関係は、異なる言語で記述された語の関係を示す。例えば、「Ｃｈｉｎｅｓｅ−Ｅｎｇｌｉｓｈ（路，Ｒｏａｄ）」の場合、「路」と「Ｒｏａｄ」は、それぞれ、運転経路オントロジーと地図オントロジーのカテゴリーである。
地理空間マッピング関係は、地理空間に関連する語のマッピング関係を示す。例えば、「ｎｅａｒ（Ｓｉｌｖｅｒ Ｐｌａｚａ，Ｂａｏｆｕｓｉ Ｓｔａｔｉｏｎ）」の場合、「Ｓｉｌｖｅｒ Ｐｌａｚａ」と「Ｂａｏｆｕｓｉ Ｓｔａｔｉｏｎ」は、それぞれ、地図オントロジーとバス・オントロジーのエンティティである。
図５ｃは、本発明によるロケーション・オントロジー・ベース内の概念部の例を示す。例えば、「道路」というカテゴリーの場合、タイプは基本タイプで、カテゴリー「道路」に属するエンティティは「ｓｅｃｏｎｄ ｒｉｎｇ ｒｏａｄ（第２環状道路）」である。カテゴリー「大学」の場合、タイプは拡張タイプで、カテゴリー「大学」に属するエンティティは「Ｔｓｉｎｇｈｕａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ」である。カテゴリー「カルフール」の場合、タイプはチェーン・ストア・タイプで、カテゴリー「カルフール」に属するエンティティは「ｚｈｏｎｇｇｕａｎｃｕｎ ｏｆ Ｃａｒｒｅｆｏｕｒ」である。
図５ｄは、本発明によるロケーション・オントロジー・ベース内の属性部と関係部の例を示す。例えば、「ｓｔａｒｔｉｎｇ ｐｏｉｎｔ」の場合、タイプは「道路の属性」であり、属性値の例としては「ｘｕｅｚｈｉ ｂｒｉｄｇｅ」等がある。「ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ」の場合、タイプは「属性」であり、属性値は「０１０−６２７０５９６２」等である。ｉｓａ（ｘ，ｙ）の場合、タイプは「関係」で、属性値は「ｉｓａ（Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｂａｎｋ，Ｂａｎｋ）」のような形になる。
図５ｅは、本発明によるロケーション・オントロジー・ベース内の公理部の例を示す。意味的関係と空間的関係の推定は、図５ｅに示す公理部に従って実行できる。
図５ｆは、本発明によるロケーション・オントロジー・ベースのロケーション概念空間の概略構造を示す。概念空間は、カテゴリー表とエンティティ表に従って自動的に生成される。図５ｆに示すように、ロケーションの概念空間は、概念の集合（カテゴリーとエンティティを含む）と、概念間の関係とで構成される。図５ｆに示す矢印は、出発地点（概念）と到達地点（概念）との関係を示す。
ロケーション・クエリー言語ベースは、いくつかのドメイン・クエリー言語と１つの共通クエリー言語から成る。ドメイン毎に、ドメイン・クエリー言語がある。このドメイン・クエリー言語は、ドメインのクエリーを処理する言語モデルを保存するために使用される。例えば、地図クエリー言語は地図ドメインに対応する。共通クエリー言語は、ドメイン・クエリー言語の共通クエリー構文を要約する。共通クエリー言語の構文は、関連のドメイン・クエリー言語に継承することができる。そのため、ロケーション・クエリー言語ベースは階層的に組織される。
図６は、本発明によるロケーション・クエリー言語ベースの例を示す。ドメイン・クエリー言語と共通クエリー言語は同じ表現方法で表現され、いずれも構文部とアクション部という２つの部から成る。
（１）構文部は、ロケーション・サービスにおいてユーザーが使用可能なすべてのクエリー方法を記述し、文法的定義体系を提供する。構文部の構文記述は、文脈自由文法に類似しており、ロケーション・クエリーの構文解析に使用されるあらゆる種類の構文を記録している。構文部には、構文内の定数定義（名詞、動詞、疑問詞等）から成る定数表が保持されている。構文では、いくつかの特殊記号が定義されている。
「｜」は、「ｏｒ」論理演算子を意味する。
「＜Ｘ＞」は、Ｘは構文名であり、その定義は構文内に存在することを意味する。
「＜！Ｘ＞」は、Ｘは定数タイプであり、対応する語に置換できることを意味する。Ｘの定義は、タイプ、品詞、ワード集合から成る定数表に記載されている。
「＜？Ｘ＞」は、Ｘは概念であり、ロケーション・オントロジー内の任意のカテゴリーまたはエンティティに置換できることを意味する。
＜？Ｘ（ｃｏｎｓ１｜．．．｜ｃｏｎｓｍ）＞は、Ｘは概念、ｃｏｎｓｉ（ｉ＝１…ｍ）は制約であり、Ｘは制約ｃｏｎｓｉのいずれか１つを満たす概念にのみ置換できることを意味する。例えば、＜？Ｃ１（ｇｅｏ−ｅｎｔｉｔｙ）＞は、ロケーション・オントロジー・ベース内のエンティティにのみ置換できる。
「［ ］」は、「［］と「」」の間の内容は現在の構文ではオプションであることを意味する。
「｛＜？Ｘ＞｝」はクエリー変数の集まりであり、並行関係にある複数の概念と一致することができる。
「＜＃Ｘ＞」は、Ｘはパラメータであり、他の構文が値を割り当てることができる（すなわち、パラメータへの割り当て値を使用して、他の構文がこの構文を継承できる）ことを意味する。
「＜Ｘ１＞＝＜Ｘ２（Ｙ＝Ｚ）＞」は、パラメータＹの値をＺに設定することにより、Ｘ１の構文がＸ２の構文を継承できることを意味する。
（２）アクション部は、各クエリー構文に対応するクエリー・アクションを記述し、クエリー処理ルールの集合を定義する。各ルールは、条件とそれに伴うアクションを含む。このアクションは、ユーザー・クエリーがある構文と一致したときに生成されるクエリー・アクションの概要を示す。アクション部に保持されるクエリー・アクションは、ユーザー・クエリーの仕組みの理解結果である。
各構文のクエリー・アクションは、通常手動で定義される。例えば、「ｉｓＳｙｎｔａｘ（ｘ）」は最も広く使用される条件であるが、これは、ユーザー・クエリーが構文ｘと一致することを意味する。
ロケーション・クエリー言語には、以下の４つの重要な特徴がある。
１．数個の構文を使用するだけで、多数のクエリーに対応できる。
２．自然言語クエリー分析用とキーワード・クエリー分析用の言語モデルを提供する。
３．複合文を表現できる。例えば、「｛＜？Ｘ＞｝」を使用すると、構文を１つのクエリー文に含まれる複合概念と一致させることができる。
４．ユーザー・クエリーの内容をロケーション・クエリー言語ベース内のクエリー構文と比較することにより、ユーザー・クエリーの意味的誤りを分析できる。
次に、ロケーション・クエリー・システムがロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベース２２との組み合わせを使用して実行するロケーション検索処理について説明する。図２は、本発明による自然言語ベース・ロケーション・クエリー方法のフロー・チャートを示す。
図２に示すように、自然言語クエリー分析手段４０１の構文解析手段４１は、ユーザー・インターフェースからユーザーの自然言語クエリー要求を受信すると、その自然言語クエリー要求の構文解析を実行する（Ｓ２０１）。具体的には、アクセス手段によって、ロケーション・オントロジー・ベースのカテゴリー表とエンティティ表にアクセスして、自然言語クエリー要求から概念を識別し、そのタイプを判定する。また、アクセス手段によって、ロケーション・クエリー言語ベース内の定数表を検索して、自然言語クエリー要求から非概念を識別し、品詞とそのタイプを判定する。
曖昧処理手段４２は、解析済みの文（すなわち、解析済みのクエリー要求）から取得した構文の特徴に基づいて、冗長な記述と不完全な記述とから成る曖昧記述に対して曖昧処理を実行する（Ｓ４０２）。曖昧処理で使用される方法には次のようなものがある。（１）冗長語の識別とその処理、すなわち、文法的な特徴に基づく冗長語の削除（要求語、補助語、無意味な副詞等が削除される）。（２）適切な文字及び語の補完。不完全なエンティティに対処する方法としては、部分一致技術に基づく方法が提案される。本発明では、完全な名称を探索するための部分一致方法を提供する。この方法では、最初に、ユーザー・クエリーの構文解析結果から未認識語を拾い出す。次に、共通して使用される辞書に基づいて、各未認識語をさらに細かく分割する。その後、アクセス手段を用いて、ロケーション・オントロジーから上記の語を含むすべてのエンティティを取得する。選択可能なエンティティが複数個ある場合は、画面が小さい等の携帯電話の特性を考慮して、最も短いエンティティを選択する。また、ユーザー・クエリーが「Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ」のような不完全な未認識語の場合には、「Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ」が「Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｐｌａｚａ」に置換される。（３）ユーザーのクエリー履歴に基づくコンテキスト・アウェア技術。この技術は、最初に現在のクエリーが不完全かどうかチェックする。そして、クエリーが不完全な場合は、ユーザーのクエリー履歴から最新の記録を取得し、それに基づいて足りない語を追加する。
Ｓ２０３において、間接処理手段４３は、アクセス手段を使用して、ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表の同義語から間接記述に対応するカテゴリー名を検索する。
Ｓ２０４において、言語照合手段４４は、ユーザーからのクエリー要求と、クエリー言語ベースの構文とを照合し、クエリー・アクションを取得する。クエリー言語の照合では、ロケーション・クエリー言語ベースから、ユーザー・クエリーと完全一致する構文が取得される（語順は完全に一致していなくてもよい）。クエリー言語の照合は、トップダウン方式で行うことができる。この場合は、まず共通クエリー言語から一致する共通構文を取得し、その後、この共通構文を継承したドメイン・クエリー言語から一致するドメイン構文を取得する。一致する共通構文が存在しない場合、クエリーはドメイン・クエリー言語と直接照合される。クエリー言語の照合は、ボトムアップ方式で行うこともできる。この場合は、まずドメイン・クエリー言語と照合し、その後共通クエリー言語と照合する。ここでは、並行概念の集合は構文内の「｛＜？Ｘ＞｝」と一致しうることに注意する必要がある。続いて、一致した構文に従って、そのユーザー・クエリー要求に対するアクションが生成される。さらに、概念制約判定処理において、ロケーション・オントロジー・ベースに基づく推定を行う必要がある。「レストランの有名な料理」という構文を例にとると、ユーザーが「ＫＦＣ ｚｈｏｎｇｇｕａｎｃｕｎ ｓｔｏｒｅの有名な料理は何ですか」とクエリーした場合で、かつそのクエリーが構文の概念制約を満足する場合には、ＫＦＣ ｚｈｏｎｇｇｕａｎｃｕｎ ｓｔｏｒｅはレストランであることを推定しなければならない。推定処理では、以下のものが利用される。
関係：ｉｓａ（ＫＦＣ ｚｈｏｎｇｇｕａｎｃｕｎ ｓｔｏｒｅ，ＫＦＣ）
関係：ｉｓａ（ＫＦＣ，ｆａｓｔ ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ）
関係：ｉｓａ（ｆａｓｔ ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ，ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ）
公理：ｉｓａ（ｘ，ｙ）＆ｉｓａ（ｙ，ｚ）→ｉｓａ（ｘ，ｚ）
言語照合手段４４の照合処理において、一致する構文は取得されたものの、構文の概念制約が満足されない場合には、その記述を、概念制約を満足できる概念に変換する。例えば、ユーザーが
Figure 2008047101
とクエリーした場合、
Figure 2008047101
の構文が一致するが、
Figure 2008047101
はカテゴリー「大厦（プラザ）」に属し、
Figure 2008047101
には属さないので、ロケーション・オントロジー・ベースのマッピング・オントロジーの地理空間マッピング関係
Figure 2008047101
に基づいて、
Figure 2008047101
が「保福寺站（Ｂａｏｆｕｓｉ Ｓｔａｔｉｏｎ）」に変換される。
Ｓ２０５において、ＤＢ検索手段４６は、ロケーション・データベース３を直接、またはＧＩＳ関数を使用して間接的に検索して、対応するロケーション情報を検出する。ユーザーが静的な一般情報（住所、電話番号、企業の製品／サービス情報等）をクエリーした場合、ロケーション・データベース３は直接検索される。ユーザーが空間情報（ロケーション情報、近隣情報、経路情報等）をクエリーした場合、クエリー・アクションに従い、ＧＩＳ関数を使用してロケーション・データベースが検索される。各クエリー・アクションに対しては、対応するクエリー方法が指定される。以下にその例を示す。
１） ＱｕｅｒｙＬｏｃａｔｉｏｎ（Ｘ）：住所の値Ｘが無効でない場合は、その値を取得する。ユーザーにさらなるロケーション情報を提示するために、ＧＩＳ関数「ＧＩＳＬｏｃａｔｉｏｎ（Ｘ）」も呼び出される。ＱｕｅｒｙＬｏｃａｔｉｏｎ（Ｘ）は、Ａ１＝ＧｅｔＶａｌｕｅ（Ｘ，ａｄｄｒｅｓｓ）とＡ２＝ＧＩＳＬｏｃａｔｉｏｎ（Ｘ）とから成る。ここで、ＧｅｔＶａｌｕｅ（Ｘ，Ａ）は、Ｘの属性Ａの値が取得されたことを示す。例えば、「ＱｕｅｒｙＬｏｃａｔｉｏｎ（Ｈａｉｌｏｎｇ Ｐｌａｚａ）」の値は、Ａ１＝“Ｚｈｏｎｇｇｕａｎｃｕｎ Ｓｔｒｅｅｔ．ＮＯ１”とＡ２＝“１３７ ｍｅｔｅｒｓ ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ ｔｏ Ｚｈｏｎｇｇｕａｎｃｕｎ Ｓｔｒｅｅｔ，５８０ ｍｅｔｅｒｓ ｎｏｒｔｈｅａｓｔ ｔｏ Ｈａｉｄｉａｎ Ｍｉｄｄｌｅ Ｓｔｒｅｅｔ”（Ｚｈｏｎｇｇｕａｎｃｕｎ Ｓｔｒｅｅｔまで南西に１３７メートル、Ｈａｉｄｉａｎ Ｍｉｄｄｌｅ Ｓｔｒｅｅｔまで北東に５８０メートル）とで構成される。
２） ＱｕｅｒｙＮｅａｒ（Ｘ，Ｙ）：Ｘの付近には選択可能なエンティティが多数存在する可能性があるので、関数ＧＩＳＮｅａｒ（Ｘ，Ｙ，５００）の値のみを提示する。
３） ＱｕｅｒｙＮｅａｒｅｓｔ（Ｘ，Ｙ）：ユーザーにさらなるロケーション情報を提示するために、Ｘに最も近いエンティティの名称を提示することに加えて、住所情報も提供する。ＱｕｅｒｙＮｅａｒｅｓｔ（Ｘ）の値は、Ａ１＝ＧＩＳＮｅａｒｅｓｔ（Ｘ）とＡ２＝ＧｅｔＶａｌｕｅ（Ａ１，ａｄｄｒｅｓｓ）とから成る。例えば、ＱｕｅｒｙＮｅａｒｅｓｔ（Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ，Ｂａｎｋ）の値は、Ａ１＝“Ｃｈｉｎａ Ｂａｎｋ”と、Ａ２＝“Ｔｓｉｎｇｈｕａ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｐａｒｋ．Ｎｏ１，Ｚｈｏｎｇｇｕａｎｇｃｕｎ Ｅａｓｔ Ｒｏａｄ，Ｈａｉｄｉａｎ Ｄｉｓｔｒｉｃｔ，Ｂｅｉｊｉｎｇ”とで構成される。
４） ＱｕｅｒｙＰａｔｈ（Ｘ，Ｙ）：ユーザーはＹに行きたいので、Ｙに関する空間情報も必要である。そのため、ＱｕｅｒｙＰａｔｈ（Ｘ，Ｙ）は、Ａ１＝ＧＩＳＰａｔｈ（Ｘ，Ｙ，ＮＵＬＬ，ｄｒｉｖｉｎｇ）と、Ａ２＝ＧＩＳＬｏｃａｔｉｏｎ（Ｙ）とで構成される。
データベースのクエリーが実行された後に、検索結果が融合され、最終的なロケーション・クエリー応答が生成される。Ｓ２０６において、応答融合生成手段４７は、検索で取得されたロケーション・クエリー応答を融合する。この場合、融合処理には複数の検索アクションの融合も含まれる。クエリー・アクションに複数の検索アクションが含まれる場合、検索アクションはクエリー・アクション毎に融合される。例えば、ＱｕｅｒｙＮｅａｒｅｓｔ（Ｘ，Ｙ）には、「ＧｉｓＮｅａｒｅｓｔ（Ｘ）」及び「ＧｅｔＶａｌｕｅ（Ａ１，ａｄｄｒｅｓｓ）」という２つの検索アクションが含まれる。応答融合生成手段４７が検索アクションを融合した後、クエリー・アクション毎に定義された多言語応答テンプレートを使用して、最終的なロケーション・クエリー応答が生成される。応答はユーザー・インターフェース１を介して携帯端末５に送信され、表示される。クエリー結果を融合して応答を生成する応答融合生成手段について説明する略ブロック図を図７に、本発明による応答テンプレートの略ブロック図を図８に示す。
図９ａは、自然言語クエリー処理装置が本発明により自然言語クエリーを処理する場合の例を示す。次に、自然言語クエリー要求
Figure 2008047101
（Ｔｓｉｎｇｈｕａの近くに食事できるところがあるか知りたい）がユーザーによって入力された場合を例にとり、本発明のロケーション・クエリー・システムについて説明する。自然言語クエリー分析手段４０１は、ユーザー・インターフェースを介してクエリー要求を受信すると、構文解析手段41はアクセス手段によってロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベースとにアクセスし、そのクエリー要求を構文解析する。解析結果は、
Figure 2008047101
（要求語）
Figure 2008047101
（未認識語）
Figure 2008047101
（ある場所に近いことを表す副詞）
Figure 2008047101
（何かを持つことを表す動詞）
Figure 2008047101
（「何」を意味する疑問詞）好吃（カテゴリー）的（補助語）」
となる。続いて、曖昧処理手段４２は、クエリー要求の解析結果に従って、語の追加や削除を実行する。要求語
Figure 2008047101
（「教えてください」を意味する）と補助語「的」が削除されると共に、アクセス手段でロケーション・オントロジー・ベースのエンティティ表にアクセスして、「大学」（大学）が
Figure 2008047101
（Ｔｓｉｎｇｈｕａ）に追加されて
Figure 2008047101
（Ｔｓｉｎｇｈｕａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）が形成される。これにより、クエリー要求は
Figure 2008047101
に変更される。間接処理手段４３は上記の結果に対して間接分析を実行し、アクセス手段を用いてロケーション・オントロジー・ベース２１内のカテゴリー表を検索して、「好吃（「食事（おいしい）」の意味）」という語の同義語として
Figure 2008047101
を取得する。その結果、クエリー要求
Figure 2008047101
が言語照合手段４４に出力される。言語照合手段４４はユーザーのクエリー要求をロケーション・クエリー言語ベース２２と照合して、一致する構文
Figure 2008047101
を検索する。ここで、
Figure 2008047101
である。そして、クエリー・アクション「ＱｕｅｒｙＮｅａｒ
Figure 2008047101
」（ＱｕｅｒｙＮｅａｒ（Ｔｓｉｎｇｈｕａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ、レストラン））を生成する。ＤＢ検索手段４６はこのクエリー・アクションを受信し、ロケーション・データベースを直接、またはクエリー・アクションに従って間接的に、このクエリー・アクションに関連付けられた情報を検索する。これによって得られたクエリー結果が、例えば
Figure 2008047101
であるとする。応答融合生成手段４７はこの検索結果を融合し、その結果、
Figure 2008047101
という応答が生成される。生成された応答は、ユーザー・インターフェース１を介してユーザーの携帯端末に送信され、表示される。図１１ａに、自然言語ベースのロケーション・クエリー・システムがクエリーを実行する場合を説明する例を示す。
図３は、本発明によるキーワード・ベース・ロケーション・クエリー・システムの略ブロック図である。図３を参照すると、このクエリー・システム１は、ユーザー・インターフェース１と、記憶手段２と、ロケーション・データベース３と、ＧＩＳインターフェース３２と、自然言語クエリー処理手段４とを備える。ロケーション・データベース３は、ロケーション・サービスの空間情報と一般情報を格納するために使用される。ＧＩＳインターフェース３２は、ロケーション・データベースの空間情報を計算するために使用される。
ユーザー・インターフェース１は、クエリー受信機１１と応答送信機１２とを備える。記憶手段２は、ロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベース２２とを格納している。ロケーション・オントロジー・ベース２１は、ロケーション・クエリーを処理するための知識を保持している。ロケーション・クエリー言語ベース２２は、ロケーション・サービスを定義するためのクエリー言語モデルを含む。
キーワード・クエリー処理手段６は、キーワード・クエリー分析手段４０２と、ＤＢ検索手段４６と、応答融合生成手段４７と、アクセス手段（図示せず）とを備える。アクセス手段はキーワード・クエリー分析手段４０２と記憶手段２の間に配置され、キーワード・クエリー分析手段に関して、ロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベース２２へのアクセスを提供するために使用される。キーワード・クエリー分析手段４０２は、ユーザーからキーワードのクエリー要求を受信すると、アクセス手段でロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベース２２にアクセスしてそれを処理し、クエリー・アクションを返す。キーワード・クエリー分析手段４０２は、構文解析手段４１と、曖昧処理手段４２と、間接処理手段４３と、部分構文照合手段４４と、応答決定手段４５とを備える。
キーワード・クエリー分析手段４０２の構文解析手段４１は、ユーザーのキーワード・クエリー要求を構文解析する。具体的には、アクセス手段によって、ロケーション・オントロジー・ベースのカテゴリー表とエンティティ表にアクセスして、キーワード・クエリー要求から概念を識別し、そのタイプを判定する。また、アクセス手段によって、ロケーション・クエリー言語ベース内の定数表を検索して、キーワード・クエリー要求から非概念を識別し、品詞とそのタイプを判定する。
曖昧処理手段４２は、受信したキーワード・クエリー要求のうち、冗長記述と不完全記述とから成る曖昧記述に対して曖昧処理を実行する。曖昧処理で使用される方法には次のようなものがある。（１）冗長語の識別とその処理、すなわち、文法的な特徴に基づく冗長語の削除（要求語、補助語、無意味な副詞等が削除される）。（２）適切な文字及び語の補完。ユーザーがキーワードを入力するとき、必要な文字が欠落することがある。本発明では、完全な名称を探索するための、部分一致技術に基づく方法を提案する。この方法では、構文解析結果に未認識語が含まれている場合には、定数辞書に基づいて、キーワードに対してさらに細かい構文解析を実行する。その後、アクセス手段を用いて、ロケーション・オントロジーから上記の語を含むすべてのエンティティを取得する。例えば、ユーザーが
Figure 2008047101
というクエリーを発行すると、構文解析手段４１は
Figure 2008047101
という結果を得る。
Figure 2008047101
という語は未認識語であるため、再度構文解析を実行し、
Figure 2008047101
という結果を得る。その後、アクセス手段がロケーション・オントロジー・ベースを検索する。
Figure 2008047101
に
Figure 2008047101
と「大厦（プラザ）」という語が含まれることが検出され、部分一致が成功する。選択可能なエンティティが複数個ある場合は、画面が小さい等の携帯電話の特性を考慮して、最も短いエンティティを選択する。
クエリー要求に間接記述が含まれている場合、間接処理手段４３は、アクセス手段を使用して、ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表の同義語から間接記述に対応するカテゴリー名を検索する。
部分構文照合手段４４は、アクセス手段でロケーション・クエリー言語ベースにアクセスして、ユーザー・クエリーの一部と一致する構文（完全一致ではない）の集合を取得する。これには、ロケーション・クエリー言語ベースから検索された、ユーザー・クエリーに含まれる各キーワードと一致するすべての構文が含まれる。ここでは、複数の並行概念が、一致した構文の中の「｛＜？Ｘ＞｝」と一致した可能性があることに注意する必要がある。
応答決定手段４５は、所定の判定ルールに従って最適な一致を選択し、クエリー・アクションを生成するか、もしくはユーザーと対話する。ユーザーがキーワードを使用して検索する場合、複数の構文が部分一致し、それらの構文に対して同じアクションが生成される可能性がある。そのため、最終的な応答を判定するためには、重複する構文を削除する必要がある。クエリーと完全一致する構文が存在する場合は、その構文が選択され、それに対してアクションが生成される。構文がクエリーと完全に一致せず、クエリーの全キーワードを含む構文が複数個存在する場合は、照合度によって最適な解決（最適な応答）が決定される。１つの構文の照合度が群を抜いて高い場合は、その構文が選択され、それに対してアクションが生成される。このような構文が存在しない場合は、可能なすべてのクエリーが生成され、ユーザー自身がシステムとの対話によって選択する。
応答決定手段４５は、自然言語クエリー分析における言語照合手段４４と同様に、ロケーション・オントロジー・ベースのマッピング・オントロジーを検索して、一致した構文の概念制約を満足しない記述を変換する。
図３では、ロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベース２２はロケーション・クエリー・システムの内部に配置されているが、ロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベース２２はロケーション・クエリー・システムの外部に配置することも可能であることは、当該技術に精通した当業者には明らかである。この場合、ロケーション・クエリー・システムは、アクセス手段によってロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベース２２とにアクセスし、キーワード・クエリーを分析及び処理する。図３の例では、キーワード・クエリー分析手段４０２は曖昧処理と間接処理の両方を実行できるが、キーワード・クエリー分析手段は曖昧処理手段と間接処理のうち一方のみを備えることも可能なことは明らかである。この場合には、キーワード・クエリー分析手段は曖昧処理と間接処理のうち一方のみを実行する。
図４は、本発明によるキーワード・ベース・ロケーション・クエリー方法のフロー・チャートを示す。キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムは、ユーザーの携帯端末５から送られてきたキーワード・クエリー要求を受信する（Ｓ４０１）。
構文解析手段４１は受信したクエリー要求を構文解析する（Ｓ４０２）。構文解析手段４１は、アクセス手段によってロケーション・オントロジー・ベース２１のカテゴリー表とエンティティー表とにアクセスすることにより、キーワード・クエリー要求から概念を識別してそのタイプを判定すると共に、アクセス手段によってロケーション・クエリー言語ベース２２内の定数表を検索することにより、自然言語クエリー要求から非概念を識別して品詞とそのタイプを判定する。ロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベース２２によって構文のその他の特徴が分析される。これにより、検索精度が高まる。
曖昧処理手段４３は、解析済みの文から取得した構文の特徴を利用して、ユーザーのクエリー要求に含まれる冗長な記述と不完全な記述とから成る曖昧記述に対して曖昧処理（冗長語の識別と処理、不完全語の判定と補完、及びコンテキスト・アウェア技術等）を実行する（Ｓ４０３）。
間接処理手段４３は、アクセス手段を使用して、ロケーション・オントロジー・ベース２１内のカテゴリー表からキーワード・クエリーの間接記述に対応するカテゴリー名を検索する（Ｓ４０４）。
部分構文照合手段４４’は、アクセス手段によってクエリー要求をロケーション・クエリー言語と照合し、一致する構文の集合を取得する（Ｓ４０５）。
応答決定手段４５は、所定の判定ルールに従って一致する構文のうち最適なものを選択した後、クエリー・アクションを生成するか、もしくは、可能なすべてのクエリーを生成してユーザーにロケーション・クエリー・システムと対話して選択するよう促し、ユーザーの選択に従って対応するクエリー・アクションを生成するかのいずれかを行う（Ｓ４０６）。
続いて、ＤＢ検索手段４６は、ロケーション・データベース３を直接検索するか、もしくは、ＧＩＳインターフェースを利用してロケーション・データベース３を検索することにより、ユーザーのクエリー要求に対応するロケーションを検出する（Ｓ４０７）。
応答融合生成手段４７は検索されたロケーション情報を融合し、応答を生成する（Ｓ４０８）。
応答融合生成手段４７は、その応答をユーザー・インターフェース１を介して携帯端末５に送信し、表示する（Ｓ４０９）。
図１０は、キーワード・クエリー処理装置が本発明によりキーワード・クエリーを処理する場合の例を示す。例えば、ユーザーのクエリー要求が
Figure 2008047101
である場合、構文解析手段４１は、アクセス手段によってロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベース２２とにアクセスすることにより、クエリー要求を構文解析する。結果は、
Figure 2008047101
となる。その後、曖昧処理手段４２は、アクセス手段でロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベース２２とにアクセスして、
Figure 2008047101
を削除し、
Figure 2008047101
を補完して、
Figure 2008047101
にする。間接処理手段４３は、アクセス手段でロケーション・オントロジー・ベース２１にアクセスしてカテゴリー表を検索し、間接記述
Figure 2008047101
を直接記述
Figure 2008047101
に変換して、キーワード
Figure 2008047101
を取得する。続いて、部分構文照合手段４４’は、ロケーション・クエリー言語から、以下のような一致する構文を検出する。
Figure 2008047101
応答決定手段４５は、クエリーと完全一致する＜ＮｅａｒＮｅｉｇｈｂｏｒＱｕｅｒｙ＞の構文を選択する。これに対応するクエリー・アクションＱｕｅｒｙＮｅａｒ
Figure 2008047101
（ＱｕｅｒｙＮｅａｒ（Ｈａｉｌｏｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｐｌａｚａ、銀行））が生成される。ＤＢ検索手段４６は、ロケーション・データベース３でこのロケーション情報を検索する。続いて、応答融合生成手段４７が検索されたロケーション情報を融合し、最終的な応答を生成する。応答は、ユーザー・インターフェース１を介して携帯端末５に送信され、表示される。図１１ｂに、キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムがクエリーを実行する場合の例を示す。
図１２は、本発明による自然言語ベース・ロケーション・クエリー・システムの他の実施例である。図１との相違点は、ロケーション・クエリー・システムが複合文処理手段４８と誤り診断手段４９も備えることである。図１２で図１と同じ引用符号で示される手段は同じ機能を有するため、ここではこれらの手段の説明を省略する。ユーザーによって入力される自然言語クエリー要求は、「Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｐｌａｚａの場所とＨａｉｌｏｎｇ Ｐｌａｚａに一番近い銀行を教えてください」というような、複数の文を組み合わせた複合文であることが多い。また、「Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ＰｌａｚａとＨａｉｌｏｎｇ Ｐｌａｚａはどこですか？」のように、並行概念を含む複合文のこともある。
複合文処理手段４８は、ロケーション・クエリー言語ベース２２を使って、ユーザーによって入力された自然言語クエリー要求を構文解析する。複合文処理手段４８は、句読点とロケーション・クエリー言語を目安として、複合文を複数の単文に分解する。構文解析手段４１、曖昧処理手段４２、間接処理手段４３、及び言語照合手段４４は、次の処理に移る。図９ｂは、自然言語クエリー処理装置が本発明により複合文から成る自然言語クエリーを処理する場合の例を示す。
誤り診断手段４９は、アクセス手段でロケーション・オントロジー・ベースとロケーション・クエリー言語ベースとにアクセスして、所定のルールに基づいて意味的誤りを識別し、それを分析する。意味的誤りには、１）分類上の誤りと２）不完全性による誤りとがある。
誤り診断手段４９は、ユーザー・クエリー内の各変数が、分類上の誤りに関連する制約を満足するかどうかチェックする。このとき、各ユーザー・クエリーについて、そのクエリーを構文と照合することにより、最初に最も類似した構文が検出され、次に変数と制約が取得される。変数がその制約を満足しない場合、誤り診断手段４９は、そのクエリー要求は分類上の誤りを含むと判定する。ロケーション・クエリー・システムは、ユーザーと対話するために、誤り情報とヘルプ情報を提示する必要がある。例えば、ユーザー・クエリー要求が
Figure 2008047101
で、最も類似した構文が
Figure 2008047101
であり、カテゴリーは
Figure 2008047101
でその制約「ｇｅｏ−ｅｎｔｉｔｙ」を満足しない場合、クエリーは「銀行は特定の地理的エンティティではない」という意味的誤りを有する。
誤り診断手段４９は、２番目の誤りについて、ユーザーのクエリー要求はロケーション・クエリー言語ベースに基づいて完全かどうかチェックする。最初に、クエリー要求に最も類似する構文が検出される。クエリー要求がその構文の部分集合である場合、そのクエリーは完全ではない。そして、その文脈内か、ユーザーのクエリー履歴か、その他の場所で欠落した情報が見つからない場合には、そのクエリーは不完全性による誤りを有するとされる。ロケーション・クエリー・システムは、ユーザーと対話するために、誤り情報とヘルプ情報を提示する必要がある。例えば、ユーザーが
Figure 2008047101
とクエリーし、最も類似する構文が
Figure 2008047101
であるが、「？Ｃ１」が欠落している場合、このクエリーは不完全性による誤りに該当する。文脈においてユーザーの現在のロケーションを取得できず、開始地点が特定できない場合、誤り診断手段４９はクエリーに意味的誤りがあり、その誤りは開始地点の欠落によるものだと判定する。誤り診断手段４９は、診断済み誤りに関する情報を応答融合生成手段４７に送信する。応答融合生成手段４７は、診断済み誤りをユーザー端末５に送信する。ロケーション・クエリー・システムは複合文のクエリー要求を処理できるので、応答融合生成手段４７は、各クエリー・アクションの複数の検索アクションを融合して得られたユーザーの複合文クエリー要求について、それに対応する複数のクエリー・アクションを対象に、全クエリー・アクションのクエリー結果を融合する。例えば、クエリー要求
Figure 2008047101
であれば、これにはＱｕｅｒｙＮｅａｒｅｓｔ
Figure 2008047101
［ＱｕｅｒｙＮｅａｒｅｓｔ（Ｈａｉｌｏｎｇ Ｐｌａｚａ、レストラン）］」と「ＱｕｅｒｙＮｅａｒｅｓｔ
Figure 2008047101
［ＱｕｅｒｙＮｅａｒｅｓｔ（Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｐｌａｚａ、レストラン）］」という２つのクエリー・アクションが含まれるため、応答融合生成手段４７はこの２つのクエリー・アクションに関するクエリー結果を融合する必要がある。
図１３は、本発明によるキーワード・ベース・ロケーション・クエリー・システムの他の実施例である。図２と図３との違いは、図１３に示すロケーション・クエリー・システムは、アクセス手段によりロケーション・オントロジー・ベースとロケーション・クエリー言語ベースにアクセスし、所定のルールに基づいて、ユーザーのキーワード・クエリーの意味的誤りを識別し分析する誤り診断手段４９をさらに備える点にある。誤り診断手段４９は、診断済み誤りの結果を４７に送信する。４７は、ユーザーと対話するため、診断済み誤りの結果をユーザー端末５に送信する。
図１４ａと図１４ｂは、本発明による自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムの２つの実施例を示す。図１４ａに示すシステムは、ユーザー・インターフェース１と、記憶手段２と、ロケーション・データベース３と、ＧＩＳインターフェース３２と、判定手段７を備える処理装置と、自然言語クエリー処理手段４と、キーワード・クエリー処理手段６とを備える。記憶手段は、ロケーション・オントロジー・ベース２１とロケーション・クエリー言語ベース２２とを格納している。ただし、自然言語クエリー処理手段４とキーワード・クエリー処理手段６は、図１と図１２、図１２と図１３を組み合わせてそれぞれ説明しているので、ここではその説明を省略する。判定手段７は、クエリー要求の文の特徴に基づいて、ユーザー端末から受信したクエリー要求が自然言語クエリー要求とキーワード・クエリー要求のいずれかを判定する。クエリー要求が自然言語のクエリー要求の場合、言語クエリー処理手段４はそのクエリー要求を処理し、ロケーション・クエリーに対応する応答を生成する。クエリー要求がキーワードのクエリー要求の場合、キーワード・クエリー処理手段６はそのクエリー要求を処理し、ロケーション・クエリーに対応する応答を検索する。その後、応答がユーザー・インターフェース１を介してユーザー端末５に送信される。
判定手段７が、クエリー要求が自然言語とキーワードのどちらをベースとするかを判定する際には、ユーザーのクエリー要求をクエリー要求文の特徴に応じて分類する必要がある。自然言語クエリーとキーワード・クエリーの一般的な特徴は、次のようなものである。
（１）キーワード・クエリーは、「 」（スペース）、「ａｎｄ」、「ｏｒ」、「＋」、「；」等の論理演算子を有する。このクエリーは、演算子で区切られた複数の文字列から成り、１つの文字列は連続する１つ以上の語で構成される。
（２）自然言語クエリーは、連続する文字列である。通常、このクエリーは複数の語で構成され、その中央に論理演算子が配置されるが、これは意味のある演算子である。例えば、演算子「ａｎｄ」は接続詞である。また、自然言語クエリーは疑問詞（ｗｈｅｒｅ、ｗｈｅｎ、ｗｈａｔ等）を含むことが多い。
判定手段７が使用する第１の判定方法は、論理演算子をベースとする方法である。この方法は、１）クエリー内に論理演算子が存在するかチェックし、２）演算子の前後の語は完全な語であれば演算子を削除し、３）クエリー内に論理演算子が存在しない場合はユーザー・クエリーは自然言語クエリーだと判定し、存在する場合はキーワード・クエリー要求だと判定する。
例えば、ユーザーが
Figure 2008047101
とクエリーしたとする。第一に、このクエリーには
Figure 2008047101
と「大厦（Ｐｌａｚａ）」の間にスペースがあるが、
Figure 2008047101
という完全な語を構成する。第二に、クエリーは疑問文である。したがって、判定手段７は、このクエリーは自然言語のクエリーだと判定する。
判定手段７が使用する第２の方法は、ユーザー・クエリーの完全性をチェックする方法である。通常、自然言語クエリーは明確な要求を示す疑問文であるが、キーワード・クエリーは完全ではないことが多い。
判定手段７で採用されるもう１つの方法は、自然言語クエリーとキーワード・クエリーを並行して分析した後、最適な結果を選択する方法である。さらに、判定手段７では、ユーザー端末から受信したクエリー要求が自然言語クエリー要求かキーワード・クエリー要求かを判定するための他の既知の判定方法も使用することができる。
自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムが実行する方法としては、判定ステップ、図２に示す自然言語ベースのロケーション・クエリー・ステップ、図４に示すキーワード・ベースのロケーション・クエリー・ステップが挙げられる。
これまで中国語の例を使用してロケーション・クエリー・システムを説明してきたが、本発明のクエリー・システムでは、英語や日本語等の他言語のクエリーも使用できることは明白である。
図１４ｂは、自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムにおける処理装置の他の例を示す。このシステムでは、ユーザー・インターフェース１、記憶手段２、ロケーション・データベース３、ＧＩＳインターフェース３２、応答送信機１２は図１４と同じであるため、図１４ｂには自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムの処理装置１４２のみを示す。処理装置１４２は、ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、ロケーション・クエリー言語ベース内の定数表を検索することによりクエリー要求を構文解析する構文解析手段４１と、ロケーション・オントロジー・ベース、ロケーション・クエリー言語ベース、及びユーザー・クエリー履歴を検索することにより、解析済み要求に含まれる曖昧記述に語を追加し、または曖昧記述から語を削除する曖昧処理手段４２であって、曖昧記述が冗長記述と不完全記述のうち少なくとも１つから成ることを特徴とする曖昧処理手段４２と、ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表を検索することによりクエリー内の間接記述をロケーション・オントロジー・ベース内の対応するカテゴリー名に変換する間接処理手段４３と、クエリーがキーワード・クエリーと自然言語クエリーのうちどちらであるかを判定する判定手段７と、要求が自然言語クエリーの場合に、処理済み要求をロケーション・クエリー言語ベースと照合し、そのクエリーに対応するクエリー・アクションを生成する言語照合手段４４と、要求がキーワード・クエリーの場合に、処理済み要求をロケーション・クエリー言語ベースと部分照合し、一致する構文の集合を取得する部分構文照合手段４４’と、要求がキーワード・クエリーの場合に、所定の判定ルールに従って、一致する構文の集合から最適な構文を選択し、その要求に対応するクエリー・アクションを生成する応答決定手段４５と、クエリーに対応するクエリー・アクションに従って、ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索手段４６と、クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答をユーザー端末に送信する応答融合生成手段４７とを備える。
図１４ｂには曖昧処理手段４２と間接処理手段４３を備える処理装置１４２を示しているが、曖昧処理手段４２と間接処理手段４３のうちいずれか一方のみを備えることもできる。また、処理装置１４２に、複合文処理手段４８または誤り診断手段４９を備えてもよい。
図１５は、本発明によるロケーション・オントロジー・ベースを生成する方法のフロー・チャートを示す。ロケーション・オントロジー・ベースを生成する方法には、ドメイン・オントロジー作成ステップ２３３と、マッピング・オントロジー作成ステップ２３４と、結合ステップ２３５とが含まれる。
ドメイン・オントロジー作成ステップ２３３は、各ドメインのドメイン・オントロジーを抽出するために使用される。このステップには、エンティティ抽出ステップと、カテゴリー抽出ステップと、属性抽出ステップと、関係抽出ステップとが含まれる。
ドメイン・オントロジー作成ステップ２３３は、最初に、各ドメインの情報ソースからエンティティを抽出する。多くの場合、抽出方法はドメインによって異なる。例えば、地図オントロジーを作成する際には、既知のＧＩＳ関数を使用して、電子地図の目的の箇所からすべての名前が抽出される。また、イエロー・ページ・オントロジーを作成する場合は、既知の未認識語を識別するアルゴリズムを使用して、ＷＥＢのイエロー・ページ情報から、施設名や地名が抽出される。こうした抽出後に、エンティティ表が生成される。
次に、ドメイン・オントロジー作成ステップ２３３はカテゴリーを抽出する。本発明は、既知の電子地図で使用される大まかなカテゴリーを拡張して使用する。まず、基本的なカテゴリーを電子地図から直接収集する。次に、拡張可能なカテゴリーはエンティティ名の接尾辞として出現する頻度が高いという事実に基づき、既知の静的なクラスター化アルゴリズムを使用して、エンティティ表の全エンティティ名から抽出される。次に、チェーン・ストアはエンティティ名の接尾辞として出現する頻度が高いという事実に基づき、既知の静的なクラスター化アルゴリズムを使用して、チェーン・ストアをエンティティ表の全エンティティ名から抽出する。最後に、上記のクラスター化の結果と同義語辞書に基づいて各カテゴリーの同義語を取得し、カテゴリー表を生成する。
次に、ドメイン・オントロジー作成ステップ２３３は属性を抽出する。多くの場合、抽出方法はドメインによって異なる。例えば、地図オントロジーを作成する場合は、地図データベースのデータ・フィールド（経度と緯度等）が抽出される。また、イエロー・ページ・オントロジーを作成する際には、既知の情報を抽出するアルゴリズムを使用してＷＥＢページから可能なすべての属性が抽出される。その後、各属性のタイプが手動で表記される。
そして、ドメイン・オントロジー作成ステップ２３３は、カテゴリー間の階層関係、エンティティとカテゴリー間の階層関係、エンティティ間の空間的関係等の関係を抽出する。カテゴリー間の階層関係については、その対象に関連する既知の分類基準を基本とし、手動で修正と要約を行う。エンティティとカテゴリー間の階層関係は、カテゴリー抽出ステップでエンティティをクラスター化した結果から取得する。エンティティ間の空間的関係は、ＧＩＳ関数を使用して計算する。
最後に、ドメイン・オントロジー作成ステップ２３３は、抽出されたエンティティ表、カテゴリー表、属性、関係と、所定の公理とを結合して、各ドメイン・オントロジーを生成する。
マッピング・オントロジー作成ステップ２３４は、各種ドメイン・オントロジーを元にマッピング・オントロジーを作成する。これには、同義語マッピング関係抽出、言語マッピング関係抽出、地理空間マッピング関係抽出の各ステップのうち少なくとも１つが含まれる。
最初に、マッピング・オントロジー作成ステップ２３４は、同義語辞書と略記ルール・ベースに基づいて、同義語マッピング関係を抽出する。同義語辞書は、概念間の同義語マッピング関係をそのままの形で保持する。略記ルール・ベースは短い句の省略形から成り、これに基づいて概念間の同義語マッピング関係が取得される。例えば、「北京大学附属小学」と「北大附小」（Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙに付属するハイスクールを意味する）の間の同義語マッピング関係は、「ａｂｂｒｅｖｉａｔｅ（北京大学，北大）（Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ、Ｂｅｉｄａ）」と「ａｂｂｒｅｖｉａｔｅ（附属小学，附小）」という略記ルールに従って取得できる。
次に、マッピング・オントロジー作成ステップ２３４は、多言語辞書に基づいて言語マッピング関係を抽出する。
最後に、マッピング・オントロジー作成ステップ２３４は、ＧＩＳ関数に基づいて地理空間マッピング関係を抽出する。
結合ステップ２３５は、作成されたドメイン・オントロジーとマッピング・オントロジーとを結合して、最終的なロケーション・オントロジー・ベース２１を生成するために使用される。
図１６は、本発明によるロケーション・クエリー言語ベースを生成する方法のフロー・チャートを示す。
ロケーション・クエリー言語ベースを生成する方法には、ドメイン・クエリー言語作成ステップ２４１と、共通クエリー言語作成ステップ２４２と、結合ステップ２４３とが含まれる。
ドメイン・クエリー言語作成ステップ２４１は、各ドメインのドメイン・クエリー言語を作成するために使用される。このステップは、質問文収集ステップと、コーパス構築ステップと、質問文クラスター化ステップと、構文抽出ステップとで構成される。
質問文収集ステップは、各ドメインに対して実際に発行された質問文の集合を収集するために使用される。コーパス構築ステップは、既知の構文解析アルゴリズムを使用して、質問文の解析とラベリング（概念、名詞、疑問詞、動詞等）を行うために使用され、これにより質問文コーパスが生成される。質問文クラスター化ステップは、質問文同士の類似性を計算し、その結果に基づいて文をクラスター化するために使用される。
構文抽出ステップは、クラスター化の結果に基づいて構文を要約する。具体的には、このステップは以下の動作で構成される。
１）クラスター分類毎に構文名を定義する。
２）以下の原則に従い、そのクラスター分類に属する質問文の類似性に基づいてクエリー構文を抽出する。
第一に、複数の構文が存在する場合は、「｜」を使用してそれを区切る。
第二に、構文は１つ以上の部分を含むことができ、各部文Ｘは＜Ｘ＞で表される。
第三に、同義語の集合は１つの定数に要約され、「＜！ｃｏｎｓｔａｎｔ ｎａｍｅ＞」で表される。定数は定数表に格納される。
第四に、並行概念の集合は１つの変数に要約され、「＜！ｖａｒｉａｂｌｅ ｎａｍｅ＞」で表される。変数が制約を伴う場合、それは「＜？ｖａｒｉａｂｌｅ ｎａｍｅ（ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ）＞で表される。
第五に、構文のある部分が任意の場合、その部分は「［ ］」を追加して提示される。
第六に、構文のある部分が並行概念の集合の場合、その部分は「｛ ｝」を追加して表される。
３）各構文に対してアクションが定義される。例えば、「ｉｓＳｙｎｔａｘ（＜ＬｏｃａｔｉｏｎＱｕｅｒｙ＞）→ＱｕｅｒｙＬｏｃａｔｉｏｎ（？Ｃ） 」の記述は、ユーザー・クエリーが「＜ＬｏｃａｔｉｏｎＱｕｅｒｙ＞」の構文と一致する場合は、「ＱｕｅｒｙＬｏｃａｔｉｏｎ（？Ｃ）」というクエリー・アクションが生成されることを意味する。
共通クエリー言語作成ステップ２４２は、すべてのドメイン・クエリー言語の構文間の類似性を計算し、共通クエリー言語の共通構文を抽出する。
結合ステップ２４３は、作成されたドメイン・クエリー言語と共通クエリー・言語とを結合して、最終的なロケーション・クエリー言語ベース２２を生成するために使用される。
以上、本発明の特定の実施例と用途を説明してきたが、本発明は本明細書に開示される厳密な構成と構成要素に限定されないことは理解されるであろう。本明細書で開示された本発明の方法とシステムの配置、動作、及び詳細には、本発明の精神と範囲から逸脱することなく、様々な修正、変更、変形を加えることが可能なことは当該技術に精通する当業者には明らかであろう。
本発明を特徴付ける上記及びその他の機能と利点は、以下の詳細な説明を読み、関連の図面を参照することで明らかとなるであろう。
本発明による自然言語ベース・ロケーション・クエリー・システムの略ブロック図である。 本発明による自然言語ベース・ロケーション・クエリー方法のフロー・チャートを示す。 本発明によるキーワード・ベース・ロケーション・クエリー・システムの略ブロック図である。 本発明によるキーワード・ベース・ロケーション・クエリー方法のフロー・チャートを示す。 本発明によるロケーション・オントロジー・ベースの概略構造図である。 本発明によるロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表とエンティティ表の例を示す。 本発明によるロケーション・オントロジー・ベース内の概念部の例を示す。 本発明によるロケーション・オントロジー・ベース内の属性部と関係部の例を示す。 本発明によるロケーション・オントロジー・ベース内の公理部の例を示す。 本発明によるロケーション・オントロジー・ベースのロケーション概念空間の概略構造を示す。 本発明によるロケーション・クエリー言語ベースの概略構造を示す。 クエリー結果を融合して応答を生成する応答融合生成手段について説明する略ブロック図を示す。 本発明による応答テンプレートの略ブロック図を示す。 自然言語クエリー処理装置が本発明により自然言語クエリーを処理する場合の例を示す。 自然言語クエリー処理装置が本発明により複合文から成る自然言語クエリーを処理する場合の例を示す。 キーワード・クエリー処理装置が本発明によりキーワード・クエリーを処理する場合の例を示す。 自然言語ベースのロケーション・クエリー・システムがクエリーを実行する場合の例である。 キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムがクエリーを実行する場合の例である。 本発明による自然言語ベース・ロケーション・クエリー・システムの他の実施例である。 本発明によるキーワード・ベース・ロケーション・クエリー・システムの他の実施例である。 本発明による自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムの実施例である。 自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムにおける処理装置の他の例を示す。 本発明によるロケーション・オントロジー・ベースを生成する方法のフロー・チャートを示す。 本発明によるロケーション・クエリー言語ベースを生成する方法のフロー・チャートを示す。
符号の説明
３：ロケーション・データベース
１１：クエリー受信機
１２：応答送信機
２１：ロケーション・オントロジー・ベース
２２：ロケーション・クエリー言語ベース
３２：ＧＩＳインターフェース
４１：構文解析手段
４２：曖昧処理手段
４３：間接処理手段
４４：言語照合手段
４６：ＤＢ検索手段
４７：応答融合生成手段
２０１、４０２：構文解析処理
２０２、４０３：曖昧処理
２０３：間接分析
２０４：照合処理
２０５、４０７：ＤＢの検索
２０６、４０８：応答の融合と生成
２０７、４０９：融合された応答の送信
４４’：部分構文照合手段
４５：応答決定手段
４０１：クエリー要求の受信
４０４：間接処理
４０４：部分構文照合
４０６：応答判定

４８：複合文処理手段
４９：誤り診断手段
４：自然言語クエリー処理手段
６：キーワード・クエリー処理手段
７：判定手段
２３５、２４３：結合ステップ
２３４：マッピング・オントロジー作成ステップ
２３３：ドメイン・オントロジー作成ステップ
２４２：共通クエリー言語作成ステップ
２４１：ドメイン・クエリー言語作成ステップ

Claims (44)

  1. 自然言語ベースのロケーション・クエリー・システムであって、
    ユーザー端末から自然言語のクエリー要求を受信する受信装置と、
    システムに外付けまたは内蔵された、ロケーション・サービスのフィールドに関する知識記述で構成されるロケーション・オントロジー・ベース及びロケーション・サービス・クエリーの言語モデルで構成されるロケーション・クエリー言語ベースにアクセスするアクセス装置と、
    自然言語のクエリー要求を受信すると、前記アクセス装置で前記ロケーション・オントロジー・ベースとロケーション・クエリー言語ベースとを検索し、ロケーション・データベースから当該要求に対応するロケーション情報を取り込むことにより、当該要求に対して曖昧処理と間接処理のうち少なくとも一方を実行する自然言語クエリー処理装置と、
    前記ロケーション情報をユーザー端末に送信する送信装置と
    を備えることを特徴とする自然言語ベースのロケーション・クエリー・システム。
  2. 前記自然言語クエリー処理装置が、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベース内の定数表とを検索することにより、自然言語のクエリー要求を構文解析する構文解析手段と、
    前記ロケーション・オントロジー・ベースと、前記ロケーション・クエリー言語ベースと、ユーザー・クエリー履歴とを検索することにより、解析済み要求に含まれる、冗長記述と不完全記述のうち少なくとも１つから成る曖昧記述に語を追加し、または曖昧記述から語を削除する曖昧処理手段と、
    処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと照合し、クエリーに対応するクエリー・アクションを生成するクエリー言語照合手段と、
    前記クエリー・アクションに従って、前記ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索手段と、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成手段とを備えることを特徴とする請求項１記載の自然言語ベースのロケーション・クエリー・システム。
  3. 前記自然言語クエリー処理装置が、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベース内の定数表とを検索することにより、自然言語のクエリー要求を構文解析する構文解析手段と、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表を検索することにより、クエリーに含まれる間接記述を、前記ロケーション・オントロジー・ベース内の対応するカテゴリー名に変換する間接処理手段と、
    処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと照合し、クエリーに対応するクエリー・アクションを生成するクエリー言語照合手段と、
    前記クエリー・アクションに従って、前記ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索手段と、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答をユーザー端末に送信する応答融合生成手段とを備えることを特徴とする請求項１記載の自然言語ベースのロケーション・クエリー・システム。
  4. 前記自然言語クエリー処理装置が、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベース内の定数表とを検索することにより、自然言語のクエリー要求を構文解析する構文解析手段と、
    前記ロケーション・オントロジー・ベースと、前記ロケーション・クエリー言語ベースと、ユーザー・クエリー履歴とを検索することにより、解析済み要求に含まれる、曖昧記述が冗長記述と不完全記述のうち少なくとも１つから成る曖昧記述に語を追加し、または曖昧記述から語を削除する曖昧処理手段と、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表を検索することにより、クエリーに含まれる間接記述を、前記ロケーション・オントロジー・ベース内の対応するカテゴリー名に変換する間接処理手段と、
    処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと照合し、クエリーに対応する前記クエリー・アクションを生成するクエリー言語照合手段と、
    前記クエリー・アクションに従って、前記ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索手段と、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成手段とを備えることを特徴とする請求項１記載の自然言語ベースのロケーション・クエリー・システム。
  5. 前記自然言語クエリー処理装置が、
    複合文から成る自然言語クエリー要求を、複数の自然言語クエリー要求に分割し、分割後の要求を前記構文解析手段に供給する複合文処理手段をさらに備えることを特徴とする請求項２から請求項４の何れかに記載の自然言語ベースのロケーション・クエリー・システム。
  6. 前記クエリー言語照合手段が、前記ロケーション・オントロジー・ベースのマッピング・オントロジーを検索することにより、一致した構文の概念制約を満足しない記述を変換することを特徴とする請求項２から請求項４の何れかに記載の自然言語ベースのロケーション・クエリー・システム。
  7. 前記自然言語クエリー処理装置が、
    前記クエリー言語照合手段による照合が失敗した後に、所定のルールに従って自然言語のクエリー要求に含まれる意味的誤りを識別及び分析し、前記応答融合生成手段を介して識別された誤りに関する情報を前記ユーザー端末に送信する誤り診断手段をさらに備えることを特徴とする請求項２から請求項５の何れかに記載の自然言語ベースのロケーション・クエリー・システム。
  8. 自然言語ベースのロケーション・クエリー方法であって、
    ユーザーによりユーザー端末から送られてきた自然言語のクエリー要求を受信する受信ステップと、
    ロケーション・オントロジー・ベースとロケーション・クエリー言語ベースとを検索することにより、受信した自然言語クエリーの要求に対して曖昧処理と間接処理のうち少なくとも一方を実行し、ロケーション・データベースから当該要求に対応するロケーション情報を取り込む自然言語クエリー処理ステップと、
    ロケーション情報をユーザー端末に送信する送信ステップとを含むことを特徴とする自然言語ベースのロケーション・クエリー方法。
  9. 前記自然言語クエリー処理ステップが、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベース内の構文部の定数表とを検索することにより、自然言語のクエリー要求を構文解析する構文解析ステップと、
    前記ロケーション・オントロジー・ベースと、前記ロケーション・クエリー言語ベースと、ユーザー・クエリー履歴とを検索することにより、解析済み要求に含まれる、冗長記述と不完全記述のうち少なくとも１つから成る曖昧記述に語を追加し、または曖昧記述から語を削除する曖昧処理ステップと、
    処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと照合し、クエリーに対応するクエリー・アクションを生成するクエリー言語照合ステップと、
    クエリーに対応した前記クエリー・アクションに従って、前記ロケーション・データベースからクエリー結果を取り込むデータベース検索ステップと、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成ステップとを備えることを特徴とする請求項８記載の自然言語ベースのロケーション・クエリー方法。
  10. 前記自然言語クエリー処理ステップが、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベース内の定数表とを検索することにより、自然言語のクエリー要求を構文解析する構文解析ステップと、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表を検索することにより、クエリーに含まれる間接記述を、前記ロケーション・オントロジー・ベース内の対応するカテゴリー名に変換する間接処理ステップと、
    処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと照合し、クエリーに対応するクエリー・アクションを生成するクエリー言語照合ステップと、
    前記クエリー・アクションに従って、前記ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索ステップと、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成ステップとを備えることを特徴とする請求項８記載の自然言語ベースのロケーション・クエリー方法。
  11. 前記自然言語クエリー処理ステップが、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベース内の定数表とを検索することにより、自然言語のクエリー要求を構文解析する構文解析ステップと、
    前記ロケーション・オントロジー・ベースと、前記ロケーション・クエリー言語ベースと、ユーザー・クエリー履歴とを検索することにより、解析済み要求に含まれる、曖昧記述が冗長記述と不完全記述のうち少なくとも１つから成る曖昧記述に語を追加し、または曖昧記述から語を削除する曖昧処理ステップと、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表を検索することにより、クエリーに含まれる間接記述を、前記ロケーション・オントロジー・ベース内の対応するカテゴリー名に変換する間接処理ステップと、
    処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと照合し、クエリーに対応するクエリー・アクションを生成するクエリー言語照合ステップと、
    前記クエリー・アクションに従って、前記ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索ステップと、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成ステップとを備えることを特徴とする請求項８記載の自然言語ベースのロケーション・クエリー方法。
  12. 前記自然言語クエリー処理ステップが、
    複合文から成る自然言語クエリー要求を複数の自然言語クエリー要求に分割し、分割後の要求を前記構文解析ステップに供給する複合文処理ステップをさらに備えることを特徴とする請求項９から請求項１１の何れかに記載の自然言語ベースのロケーション・クエリー方法。
  13. 前記クエリー言語照合ステップが、前記ロケーション・オントロジー・ベースのマッピング・オントロジーを検索することにより、一致した構文の概念制約を満足しない記述を変換するステップをさらに備えることを特徴とする請求項９から請求項１１の何れかに記載の自然言語ベースのロケーション・クエリー方法。
  14. 前記自然言語クエリー処理ステップが、
    クエリー言語の照合が失敗した後に、所定のルールに従って自然言語のクエリー要求に含まれる意味的誤りを識別及び分析し、識別された誤りに関する情報を前記ユーザー端末に送信する誤り診断ステップをさらに備えることを特徴とする請求項１２記載の自然言語ベースのロケーション・クエリー方法。
  15. ロケーション・オントロジー・ベース生成ステップをさらに備え、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース生成ステップは、
    電子地図及びＷＥＢページからエンティティ表及びカテゴリー表、属性及び関係を抽出し、それらを所定の公理部と結合して各ドメインのドメイン・オントロジーを生成するドメイン・オントロジー作成ステップと、
    同義語辞書、略記ルール・ベース、多言語辞書、及び電子地図に基づいて、同義語マッピング関係、言語マッピング関係、及び地理空間マッピング関係のうち少なくとも１つを抽出し、それらを結合してマッピング・オントロジーを生成するマッピング・オントロジー作成ステップとを含むことを特徴とする請求項８に記載の自然言語ベースのロケーション・クエリー方法。
  16. ロケーション・クエリー言語ベース生成ステップをさらに備え、
    前記ロケーション・クエリー言語ベース生成ステップは、
    各ドメインに可能な質問文を収集し、その質問文から構文及び定数表を抽出し、抽出された構文とその構文に対応するクエリー・アクションを結合して各ドメインのドメイン・クエリー言語を生成するドメイン・クエリー言語作成ステップと、
    ドメイン・クエリー言語同士の類似性を計算し、共通クエリー言語を抽出する共通クエリー言語作成ステップを含むことを特徴とする請求項８に記載の自然言語ベースのロケーション・クエリー方法。
  17. キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムであって、
    ユーザー端末からキーワードのクエリー要求を受信する受信装置と、
    システムに外付けまたは内蔵された、ロケーション・サービスのフィールドに関する知識記述で構成されるロケーション・オントロジー・ベース及びロケーション・クエリー言語ベースはロケーション・サービス・クエリーの言語モデルで構成されるロケーション・クエリー言語ベースにアクセスするアクセス装置と、
    前記アクセス装置で前記ロケーション・オントロジー・ベースと前記ロケーション・クエリー言語ベースとを検索することにより、受信したキーワードのクエリー要求に対して曖昧処理と間接処理のうち少なくとも一方を実行し、ロケーション・データベースから当該要求に対応するロケーション情報を取り込むキーワード・クエリー処理装置と、
    前記ロケーション情報をユーザー端末に送信する送信装置と
    を備えることを特徴とするキーワード・ベースのロケーション・クエリー・システム。
  18. 前記キーワード・クエリー処理装置が、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、ユーザーが使用するクエリー方法から成るロケーション・クエリー言語ベース内の定数表とを検索することにより、キーワードのクエリー要求を構文解析する構文解析手段と、
    前記ロケーション・オントロジー・ベースと、前記ロケーション・クエリー言語ベースと、ユーザー・クエリー履歴とを検索することにより、解析済み要求に含まれる、冗長記述と不完全記述のうち少なくとも１つをから成る曖昧記述に語を追加し、または曖昧記述から語を削除する曖昧処理手段と、
    処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと部分照合し、一致する構文の集合を取得する部分構文照合手段と、
    所定の判定ルールに従って、一致した構文の集合から最適な構文を選択し、その要求に対応するクエリー・アクションを生成する応答決定手段と、
    前記クエリー・アクションに基づいて、前記ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索手段と、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成手段とを備えることを特徴とする請求項１７に記載のキーワード・ベースのロケーション・クエリー・システム。
  19. 前記キーワード・クエリー処理装置が、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベース内の定数表とを検索することにより、キーワードのクエリー要求を構文解析する構文解析手段と、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表を検索することにより、クエリーに含まれる間接記述を、前記ロケーション・オントロジー・ベース内の対応するカテゴリー名に変換する間接処理手段と、
    処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと部分照合し、一致する構文の集合を取得する部分構文照合手段と、
    所定の判定ルールに従って、一致した構文の集合から最適な構文を選択し、その要求に対応するクエリー・アクションを生成する応答決定手段と、
    前記クエリー・アクションに基づいて、前記ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索手段と、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成手段とを備えることを特徴とする請求項１７に記載のキーワード・ベースのロケーション・クエリー・システム。
  20. 前記キーワード・クエリー処理装置が、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベース内の定数表とを検索することにより、キーワードのクエリー要求を構文解析する構文解析手段と、
    前記ロケーション・オントロジー・ベースと、前記ロケーション・クエリー言語ベースと、ユーザー・クエリー履歴とを検索することにより、解析済み要求に含まれる、冗長記述と不完全記述のうち少なくとも１つをから成る曖昧記述に語を追加し、または曖昧記述から語を削除する曖昧処理手段と、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表を検索することにより、クエリーに含まれる間接記述を、前記ロケーション・オントロジー・ベース内の対応するカテゴリー名に変換する間接処理手段と、
    処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと部分照合し、一致する構文の集合を取得する部分構文照合手段と、
    所定の判定ルールに従って、一致した構文の集合から最適な構文を選択し、その要求に対応するクエリー・アクションを生成する応答決定手段と、
    前記クエリー・アクションに基づいて、前記ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索手段と、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成手段とを備えることを特徴とする請求項１７に記載のキーワード・ベースのロケーション・クエリー・システム。
  21. 前記キーワード・クエリー処理装置が、
    部分構文の照合が失敗した後に、所定のルールに従ってキーワードのクエリー要求に含まれる意味的誤りを識別及び分析し、識別された誤りに関する情報を前記ユーザー端末に送信する誤り診断手段をさらに備えることを特徴とする請求項１８から請求項２０の何れかに記載のキーワード・ベースのロケーション・クエリー・システム。
  22. 前記応答決定手段が、前記ロケーション・オントロジー・ベースのマッピング・オントロジーを検索することにより、一致した構文の概念制約を満足しない記述を変換することを特徴とする請求項１８から請求項２０の何れかに記載のキーワード・ベースのロケーション・クエリー・システム。
  23. キーワード・ベースのロケーション・クエリー方法であって、
    ユーザー端末からキーワードのクエリー要求を受信する受信ステップと、
    ロケーション・オントロジー・ベースとロケーション・クエリー言語ベースとを検索することにより、ユーザー端末から送信されてきたキーワードのクエリー要求に対して曖昧処理と間接処理のうち少なくとも一方を実行し、ロケーション・データベースから当該要求に対応するロケーション情報を取り込むキーワード・クエリー処理ステップと、
    前記ロケーション情報を前記ユーザー端末に送信する送信ステップと
    を含むことを特徴とするキーワード・ベースのロケーション・クエリー方法。
  24. 前記キーワード・クエリー処理ステップが、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベース内の定数表とを検索することにより、キーワードのクエリー要求を構文解析する構文解析ステップと、
    前記ロケーション・オントロジー・ベースと、前記ロケーション・クエリー言語ベースと、ユーザー・クエリー履歴とを検索することにより、解析済み要求に含まれる、冗長記述と不完全記述のうち少なくとも１つから成る曖昧記述に語を追加し、または曖昧記述から語を削除する曖昧処理ステップと、
    処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと部分照合し、一致する構文の集合を取得する部分構文照合ステップと、
    所定の判定ルールに従って、一致した構文の集合から最適な構文を選択し、その要求に対応するクエリー・アクションを生成する応答決定ステップと、
    前記クエリー・アクションに基づいて、前記ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索ステップと、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成ステップとを備えることを特徴とする請求項２３に記載のキーワード・ベースのロケーション・クエリー方法。
  25. 前記キーワード・クエリー処理ステップが、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベース内の定数表とを検索することにより、キーワードのクエリー要求を構文解析する構文解析ステップと、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表を検索することにより、クエリーに含まれる間接記述を、前記ロケーション・オントロジー・ベース内の対応するカテゴリー名に変換する間接処理ステップと、
    処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと部分照合し、一致する構文の集合を取得する部分構文照合ステップと、
    所定の判定ルールに従って、一致した構文の集合から最適な構文を選択し、その要求に対応するクエリー・アクションを生成する応答決定ステップと、
    前記クエリー・アクションに基づいて、前記ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索ステップと、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成ステップとを備えることを特徴とする請求項２３に記載のキーワード・ベースのロケーション・クエリー方法。
  26. 前記キーワード・クエリー処理ステップが、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベース内の定数表とを検索することにより、キーワードのクエリー要求を構文解析する構文解析ステップと、
    前記ロケーション・オントロジー・ベースと、ロケーション・クエリー言語ベースと、ユーザー・クエリー履歴とを検索することにより、解析済み要求に含まれる、冗長記述と不完全記述のうち少なくとも１つから成る曖昧記述に語を追加し、または曖昧記述から語を削除する曖昧処理ステップと、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表を検索することにより、クエリーに含まれる間接記述を、前記ロケーション・オントロジー・ベース内の対応するカテゴリー名に変換する間接処理ステップと、
    処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと部分照合し、一致する構文の集合を取得する部分構文照合ステップと、
    所定の判定ルールに従って、一致した構文の集合から最適な構文を選択し、その要求に対応するクエリー・アクションを生成する応答決定ステップと、
    前記クエリー・アクションに基づいて、前記ロケーション・データベースからクエリー結果を取り込むデータベース検索ステップと、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成ステップとを備えることを特徴とする請求項２３に記載のキーワード・ベースのロケーション・クエリー方法。
  27. 前記キーワード・クエリー処理ステップが、
    部分構文の照合が失敗した後に、所定のルールに従ってキーワードのクエリー要求に含まれる意味的誤りを識別及び分析し、識別された誤りに関する情報を前記ユーザー端末に送信する誤り診断ステップをさらに備えることを特徴とする請求項２４から請求項２６の何れかに記載のキーワード・ベースのロケーション・クエリー方法。
  28. 前記応答決定ステップが、ロケーション・オントロジー・ベースのマッピング・オントロジーを検索することにより、一致した構文の概念制約を満足しない記述を変換することを特徴とする請求項２４から請求項２６の何れかに記載のキーワード・ベースのロケーション・クエリー方法。
  29. ロケーション・オントロジー・ベース生成ステップをさらに備え、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース生成ステップは、
    電子地図及びＷＥＢページからエンティティ表及びカテゴリー表、属性及び関係を抽出し、それらを所定の公理部と結合して各ドメインのドメイン・オントロジーを生成するドメイン・オントロジー作成ステップと、
    同義語辞書、略記ルール・ベース、多言語辞書、及び電子地図に基づいて、同義語マッピング関係、言語マッピング関係、及び地理空間マッピング関係のうち少なくとも１つを抽出し、それらを結合してマッピング・オントロジーを生成するマッピング・オントロジー作成ステップとを含むことを特徴とする請求項２３に記載のキーワード・ベースのロケーション・クエリー方法。
  30. ロケーション・クエリー言語ベース生成ステップをさらに備え、
    前記ロケーション・クエリー言語ベース生成ステップは、
    各ドメインに可能な質問文を収集し、その質問文から構文及び定数表を抽出し、抽出された構文とその構文に対応するクエリー・アクションを結合して各ドメインのドメイン・クエリー言語を生成するドメイン・クエリー言語作成ステップと、
    ドメイン・クエリー言語同士の類似性を計算し、共通クエリー言語を抽出する共通クエリー言語作成ステップを含むことを特徴とする請求項２３に記載のキーワード・ベースのロケーション・クエリー方法。
  31. 自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システムであって、
    システムに外付けまたは内蔵されたロケーション・サービスのフィールドに関する知識記述で構成されるロケーション・オントロジー・ベース及びロケーション・サービス・クエリーの言語モデルで構成されるロケーション・クエリー言語ベースにアクセスするアクセス装置と、
    前記アクセス装置で前記ロケーション・オントロジー・ベースと前記ロケーション・クエリー言語ベースとを検索ことにより、前記ユーザー端末から送られてきた自然言語またはキーワードのクエリー要求に対して曖昧処理と間接処理のうち少なくとも一方を実行して、ロケーション・データベースから当該要求に対応するロケーション情報を取り込む自然言語クエリー／キーワード・クエリー処理装置と、
    前記ロケーション情報をユーザー端末に送信する送信装置とを備える自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システム。
  32. 前記自然言語クエリー／キーワード・クエリー処理装置が、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベース内の定数表とを検索することにより、クエリー要求を構文解析する構文解析手段と、
    前記ロケーション・オントロジー・ベースと、前記ロケーション・クエリー言語ベースと、ユーザー・クエリー履歴とを検索することにより、解析済み要求に含まれる、冗長記述と不完全記述のうち少なくとも１つをから成る曖昧記述に語を追加し、または曖昧記述から語を削除する曖昧処理手段と、
    前記ユーザー端末から受信した要求が、自然言語クエリーの要求とキーワードのクエリー要求のいずれであるかを決定する決定手段と、
    要求が自然言語クエリーの場合に、処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと照合し、クエリーに対応するクエリー・アクションを生成するクエリー言語照合手段と、
    要求がキーワード・クエリーの場合に、処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと部分照合し、一致する構文の集合を取得する部分構文照合手段と、
    要求がキーワード・クエリーの場合に、所定の判定ルールに従って、一致した構文の集合から最適な構文を選択し、その要求に対応するクエリー・アクションを生成する応答決定手段と、
    前記クエリー・アクションに従って、前記ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索手段と、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成手段とを備えることを特徴とする請求項３１に記載の自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システム。
  33. 前記自然言語クエリー／キーワード・クエリー処理装置が、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベース内の定数表とを検索することにより、クエリー要求を構文解析する構文解析手段と、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表を検索することにより、クエリーに含まれる間接記述を、前記ロケーション・オントロジー・ベース内の対応するカテゴリー名に変換する間接処理手段と、
    前記ユーザー端末から受信した要求が、自然言語クエリーの要求とキーワードのクエリー要求のいずれであるかを決定する決定手段と、
    要求が自然言語クエリーの場合に、処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと照合し、クエリーに対応するクエリー・アクションを生成するクエリー言語照合手段と、
    要求がキーワード・クエリーの場合に、処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと部分照合し、一致する構文の集合を取得する部分構文照合手段と、
    要求がキーワード・クエリーの場合に、所定の判定ルールに従って、一致した構文の集合から最適な構文を選択し、その要求に対応するクエリー・アクションを生成する応答決定手段と、
    前記クエリー・アクションに従って、前記ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索手段と、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成手段とを備えることを特徴とする請求項３１に記載の自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システム。
  34. 前記自然言語クエリー／キーワード・クエリー処理装置が、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベース内の定数表とを検索することにより、クエリー要求を構文解析する構文解析手段と、
    前記ロケーション・オントロジー・ベースと、前記ロケーション・クエリー言語ベースと、ユーザー・クエリー履歴とを検索することにより、解析済み要求に含まれる、冗長記述と不完全記述のうち少なくとも１つをから成る曖昧記述に語を追加し、または曖昧記述から語を削除する曖昧処理手段と、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表を検索することにより、クエリーに含まれる間接記述を、前記ロケーション・オントロジー・ベース内の対応するカテゴリー名に変換する間接処理手段と、
    前記ユーザー端末から受信した要求が、自然言語クエリーの要求とキーワードのクエリー要求のいずれであるかを決定する決定手段と、
    要求が自然言語クエリーの場合に、処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと照合し、クエリーに対応するクエリー・アクションを生成するクエリー言語照合手段と、
    要求がキーワード・クエリーの場合に、処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと部分照合し、一致する構文の集合を取得する部分構文照合手段と、
    要求がキーワード・クエリーの場合に、所定の判定ルールに従って、一致した構文の集合から最適な構文を選択し、その要求に対応するクエリー・アクションを生成する応答決定手段と、
    クエリーに対応する前記クエリー・アクションに従って、前記ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索手段と、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成手段とを備えることを特徴とする請求項３１に記載の自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システム。
  35. 前記クエリー言語照合手段が、ロケーション・オントロジー・ベースのマッピング・オントロジーを検索して、一致した構文の概念制約を満足しない記述を変換し、前記応答決定手段が、ロケーション・オントロジー・ベースのマッピング・オントロジーを検索して、一致した構文の概念制約を満足しない記述を変換する請求項３２から請求項３４の何れかに記載の自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー・システム。
  36. 自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー方法であって、
    ユーザー端末から受信した要求が、自然言語のクエリー要求とキーワードのクエリー要求のいずれであるかを決定する決定ステップと、
    当該要求が自然言語クエリーの要求の場合は、
    ロケーション・オントロジー・ベースとロケーション・クエリー言語ベースとを検索することにより、ユーザー端末から送信されてきた自然言語クエリーの要求に対して曖昧処理と間接処理のうち少なくとも一方を実行し、ロケーション・データベースから当該要求に対応するロケーション情報を取り込む自然言語クエリー処理ステップと、
    前記ロケーション情報をユーザー端末に送信する第１の送信ステップとを備え、
    当該要求がキーワードのクエリー要求の場合は、
    前記ロケーション・オントロジー・ベースと前記ロケーション・クエリー言語ベースとを検索することにより、前記ユーザー端末から送信されてきたキーワードのクエリー要求に対して曖昧処理と間接処理のうち少なくとも一方を実行し、前記ロケーション・データベースから当該要求に対応するロケーション情報を取り込むキーワード・クエリー処理ステップと、
    前記ロケーション情報を前記ユーザー端末に送信する第２の送信ステップと
    を含むことを特徴とする自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー方法。
  37. 前記自然言語クエリー処理ステップが、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベース内の構文部の定数表とを検索することにより、自然言語のクエリー要求を構文解析する構文解析ステップと、
    前記ロケーション・オントロジー・ベースと、前記ロケーション・クエリー言語ベースと、ユーザー・クエリー履歴とを検索することにより、解析済み要求に含まれる、冗長記述と不完全記述のうち少なくとも１つから成る曖昧記述に語を追加し、または曖昧記述から語を削除する曖昧処理ステップと、
    処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと照合し、クエリーに対応するクエリー・アクションを生成するクエリー言語照合ステップと、
    前記クエリー・アクションに従って、前記ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索ステップと、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成ステップとを備えることを特徴とする請求項３６に記載の自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー方法。
  38. 前記自然言語クエリー処理ステップが、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベース内の構文部の定数表とを検索することにより、自然言語のクエリー要求を構文解析する構文解析ステップと、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表を検索することにより、クエリーに含まれる間接記述を、前記ロケーション・オントロジー・ベース内の対応するカテゴリー名に変換する間接処理ステップと、
    処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと照合し、クエリーに対応するクエリー・アクションを生成するクエリー言語照合ステップと、
    前記クエリー・アクションに従って、前記ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索ステップと、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成ステップとを備えることを特徴とする請求項３６に記載の自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー方法。
  39. 前記自然言語クエリー処理ステップが、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベース内の構文部の定数表とを検索することにより、自然言語のクエリー要求を構文解析する構文解析ステップと、
    前記ロケーション・オントロジー・ベースと、前記ロケーション・クエリー言語ベースと、ユーザー・クエリー履歴とを検索することにより、解析済み要求に含まれる、冗長記述と不完全記述のうち少なくとも１つから成る曖昧記述に語を追加し、または曖昧記述から語を削除する曖昧処理ステップと、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表を検索することにより、クエリーに含まれる間接記述を、前記ロケーション・オントロジー・ベース内の対応するカテゴリー名に変換する間接処理ステップと、
    処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと照合し、クエリーに対応するクエリー・アクションを生成するクエリー言語照合ステップと、
    クエリーに対応する前記クエリー・アクションに従って、前記ロケーション・データベースからクエリー結果を取り込むデータベース検索ステップと、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成ステップとを備えることを特徴とする請求項３６に記載の自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー方法。
  40. 前記キーワード・クエリー処理ステップが、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベースの構文部内の定数表とを検索することにより、キーワードのクエリー要求を構文解析する構文解析ステップと、
    前記ロケーション・オントロジー・ベースと、前記ロケーション・クエリー言語ベースと、ユーザー・クエリー履歴とを検索することにより、解析済み要求に含まれる、冗長記述と不完全記述のうち少なくとも１つから成る曖昧記述に語を追加し、または曖昧記述から語を削除する曖昧処理ステップと、
    処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと部分照合し、一致した構文の集合を取得する部分構文照合手段と、
    所定の判定ルールに従って、一致した構文の集合から最適な構文を選択し、その要求に対応するクエリー・アクションを生成する応答決定ステップと、
    前記クエリー・アクションに基づいて、前記ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索ステップと、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成ステップとを備えることを特徴とする請求項３６に記載の自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー方法。
  41. 前記キーワード・クエリー処理ステップが、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベース内の定数表とを検索することにより、キーワードのクエリー要求を構文解析する構文解析ステップと、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表を検索することにより、クエリーに含まれる間接記述を、前記ロケーション・オントロジー・ベース内の対応するカテゴリー名に変換する間接処理ステップと、
    処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと部分照合し、一致する構文の集合を取得する部分構文照合ステップと、
    所定の判定ルールに従って、一致した構文の集合から最適な構文を選択し、その要求に対応するクエリー・アクションを生成する応答決定ステップと、
    前記クエリー・アクションに基づいて、前記ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索ステップと、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成ステップとを備えることを特徴とする請求項３６に記載の自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー方法。
  42. 前記キーワード・クエリー処理ステップが、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表及びエンティティ表と、前記ロケーション・クエリー言語ベースの構文部内の定数表とを検索することにより、キーワードのクエリー要求を構文解析する構文解析ステップと、
    前記ロケーション・オントロジー・ベースと、前記ロケーション・クエリー言語ベースと、ユーザー・クエリー履歴とを検索することにより、解析済み要求に含まれる、冗長記述と不完全記述のうち少なくとも１つから成る曖昧記述に語を追加し、または曖昧記述から語を削除する曖昧処理ステップと、
    前記ロケーション・オントロジー・ベース内のカテゴリー表を検索することにより、クエリーに含まれる間接記述を、前記ロケーション・オントロジー・ベース内の対応するカテゴリー名に変換する間接処理ステップと、
    処理済み要求を前記ロケーション・クエリー言語ベースと部分照合し、一致する構文の集合を取得する部分構文照合ステップと、
    所定の判定ルールに従って、一致した構文の集合から最適な構文を選択し、その要求に対応するクエリー・アクションを生成する応答決定ステップと、
    前記クエリー・アクションに基づいて、前記ロケーション・データベースから対応するクエリー結果を取り込むデータベース検索ステップと、
    クエリー結果を融合して応答を生成し、その応答を前記ユーザー端末に送信する応答融合生成ステップとを備えることを特徴とする請求項３６に記載の自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー方法。
  43. 前記クエリー言語照合ステップが、前記ロケーション・オントロジー・ベースのマッピング・オントロジーを検索することにより、一致した構文の概念制約を満足しない記述を変換するステップをさらに備えることを特徴とする請求項３７から請求項３９の何れかに記載の自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー方法。
  44. 前記応答決定ステップが、前記ロケーション・オントロジー・ベースのマッピング・オントロジーを検索することにより、一致した構文の概念制約を満足しない記述を変換するステップをさらに備えることを特徴とする請求項４０から請求項４２の何れかに記載の自然言語ベース／キーワード・ベースのロケーション・クエリー方法。
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