JP2009524852A - 表意文字内容を有するデータを探索およびマッチングするためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、2005年11月23日に提出された米国仮出願第60/739270号の優先権を主張する。この内容はすべて、引用によって本願に含まれるものとする。
1. 分野
本願の開示内容は、データの探索およびマッチングに関連し、より詳細には、非音標的内容、意味論的内容または表意文字的な内容を含むデータの探索およびマッチングに関連する。
データベース内のデータを効率的に利用するためには、効率的なデータベースアクセスおよび探索を行えることが重要である。この課題で重要なのは、参照領域に記憶された各データ要素すべてを探索する必要なく、一致物を見つけるために動作する手段によって探索される適正なデータの効率的な検索を可能にすることである。
1. クレンジング、構文解析および標準化
このプロセスは、
a)問い合わせデータの重要な構成要素の識別
b)名前、住所および都市のデータの規格化
c)住所データの標準化
を含む。
これは、
a)問い合わせで供給されたデータに基づくキーの選択
b)検索品質および検索速度を改善するためのキーの最適化
c)参照データベースから、可能な一致物候補のうちで最良の一致物候補を集めること
を含む。
このステップは、主観的な判定をたとえば一致階級パターン等の客観的な基準に異なって翻訳し、他の利益の中でも同様の品質のグルーピングに結果を全体的に階層化するために個別の属性判定および信頼性コードを反映するための一貫した再現可能な一致品質フィードバックを使用する一貫した規格にしたがって一致物を評価することを含む。これらの処理によって、自動判定が可能になる。
本発明の開示では、探索とマッチングとデータマッチングのための品質フィードバックすなわち強化されたアジア系言語(たとえば2倍バイト)一致フィードバックとを行うためのシステムおよび方法を提供する。
複数の要素を有する探索ストリングを含む入力されたデータを受け取るステップと、
該複数の要素の部分セットを用語のセットに変換するステップと、
該用語のセットから、最適化された複数のキーを生成するステップと、
該入力されたデータに対する一致物の最大尤度の候補に相応する該最適化された複数のキーに基づく記憶されたデータを検索するステップと、
該複数の一致物候補から最良の一致物を選択するステップ
とを有する。前記要素のうち少なくとも幾つかが、表意文字表記システムの一部を構成する。前記要素の部分セットを用語のセットに変換するステップは、ポリロゴグラム意味論的一意化(polylogogrammatic semantic disambiguation)と、中国語漢字頭字語拡張と、日本語漢字頭字語拡張と、ビジネス用語認識とから成る群から選択された少なくとも1つの手法を使用する。
図1 従来技術のレコードマッチング手法のブロック図である。
本発明のシステムおよび方法は、
1)クレンジング、構文解析および標準化
2)候補検索
3)評価および判定
を含む。評価および判定には、一貫した標準にしたがって一致物を評価するステップと、粗いフィードバックを確立するために一致階級パターンを作成するステップと、自動判定を行うための信頼性コードを割り当てるステップとを有する。これは、付加情報の一致データプロファイルを含む。すべてのプロセスは、表意文字表記システムによって提起された難題を扱うために強化されている。
1)一致階級スコアすなわち一致階級が既存のデータ構造にマッピングされ、名前、特定の住所構成要素、電話番号および別の情報の個別の品質を表す。
2)結果の階層化を行うための信頼性コード。たとえば3,5および7等の数によって表される。
3)結果に到達するために使用される特定のメタデータに関する付加的な情報を含み、かつさらに一致結果を区分化するように、とりわけ「5〜6」の信頼性コードの一致結果を区分化するように一致データプロファイルも設けられる。
強化されたマッチングシステムは、強化されたマッチング方法に使用される。このマッチング方法は、入力された問い合わせデータをクレンジング、構文解析および標準化する(CPS)第1のステップで開始される。
(a)処理バッチ番号:これは自動生成され、ユーザによって確認されるだけと考えられる。ジョブ番号はジョブを一意に識別し、カスタマID(下記参照)を番号の一部として含むこともできる。このシステムはジョブバッチ番号も作成し、これを択一的手段として使用することができる。
a)(CPS後の)クレンジングされた業務名これは、アルゴリズムが適用される標準化された名前である。1つの実施例では、アルゴリズムはリターンコード構文解析を含む。このリターンコード構文解析では、リターンコードの最初のバイトは業務名評価に使用される。付加的な変換には、頭字語の拡張および既知のエイリアスの処理と、観測されたアジア系表記慣用法の処理とが含まれる。これは図13,14,15および16に示されている。
問い合わせデータがクレンジング、構文解析および標準化された後、システムは評価のための候補リストを検索しなければならない。この目的は、参照データベースから存在する中で最良の一致物を含む可能性が最も高い候補リストを構築すると同時に、考慮すべき候補のプールと、この候補のプールを検索する計算複雑性とを最小化することである。候補は参照データの中で「最良の」候補でなければならない。すなわち、文字の類似性のみを考慮するだけでなく、語調、表意文字内容およびアジア系表記システムに固有の別の側面も考慮して問い合わせレコードと最高の類似性を有する参照レコードでなければならない。換言するとこの処理は、存在し推定されるすべての情報を考慮して、最高確率の候補のリストを戻さなければならない。
適切な候補検索手法が選択および使用されると、候補は一致階級("MG")ストリングの計算によってスコアリングされる。一致階級ストリングの各要素ごとに、入力データおよび候補データの相応の属性にA,B,FまたはZのコードが割り当てられる。図18にこの処理が示されている。MGコードを各コード構成要素に割り当てて得られるのが一致階級ストリングまたは一致階級パターンである。これは図19に示されている。1つの実施形態では、一致階級パターン中には最大11個のエントリ(バイト)が存在する。
規則2‐業務名の一致階級:業務名の一致階級コードにしたがって候補をランク付けする。0‐A,1‐B,2‐F
規則3‐会社の種類:問い合わせデータと比較される(コードごとの)会社の種類にしたがって候補をランク付けする。0‐同一、1‐異なる
規則4‐省/県の一致階級:州のMGコードにしたがって候補をランク付けする。0‐A,1‐F,3‐Z
規則5‐都市の一致階級:都市の一致階級コードにしたがって候補をランク付けする。0‐A,1‐F,2‐Z
規則6‐番地名の一致階級:番地名の一致階級コードにしたがって候補をランク付けする。0‐A,1‐B,2‐F
規則7‐番地番号の一致階級:番地番号の一致階級コードにしたがって候補をランク付けする。0‐A,1‐B,2‐Z,3‐F
規則8‐OOB(Out of business)指示子:ステータスが営業中であるか否か(OOB)にしたがって候補をランク付けする:0=アクティブ状態、1=非アクティブ状態(OOB)
規則9‐HQ/BR(本社/支社)ステータス。エンティティの種類にしたがって候補をランク付けする:0=HQ、1=単独位置、2=支社、3=子会社。
規則11‐会社名の中の"会社形式"位置問い合わせデータと比較される(コードごとの)"会社形式"位置指示子にしたがって候補をランク付けする。
0‐同一、1‐異なる。
規則13‐郵便番号の一致階級:郵便番号の一致階級コードにしたがって候補をランク付けする。0‐A,1‐B,2‐Z,3‐F
規則14‐TSR(取引形態レコード)コードTSRコードの有無にしたがって候補をランク付けする:0‐TSRコード有り、1‐TSRコード無し。
規則16‐レコード更新日システムデータベース内の主要な更新の日付にしたがって、最新から最旧まで候補をランク付けする。
Claims (20)
- コンピュータによって入力データを探索して、記憶されたデータとマッチングする方法において、
・少なくとも幾つかの要素は表意文字表記システムの一部を成す複数の要素を有する探索ストリングを含む入力データを受け取る取得ステップと、
・ポリロゴグラム意味論的非一意化手法と、中国語漢字頭字語拡張手法と、日本語漢字頭字語拡張手法と、ビジネス用語認識手法とから成る群から選択された少なくとも1つの手法を使用して、該複数の要素のサブセットを用語のセットに変換する変換ステップと、
・該用語のセットから、最適化された複数のキーを生成する生成ステップと、
・最適化された該キーに基づいて、該入力データに一致する可能性が最も高い候補に相応して、記憶されたデータを検索する検索ステップと、
・該一致候補から、最も一致する一致物を選択する選択ステップ
とを有することを特徴とする方法。 - 前記検索ステップは、膠着中国語漢字シングリングと膠着日本語漢字シングリングと無言中国語漢字シングリングと無言日本語漢字シングリングと複数の表記システムにわたるテキストインデックス付与とから成る群から選択された少なくとも1つの手法を使用する、請求項1記載の方法。
- 前記変換ステップは、前記探索ストリングを、オーバーラップする複数のサブセグメントに分割する、請求項1記載の方法。
- 前記変換ステップはさらに、前記表意文字表記システムでセマンティックな意味を有するサブセグメントを含む膠着サブセグメントを識別する、請求項3記載の方法。
- 前記変換ステップはさらに、ノイズサブセグメントを除去する、請求項4記載の方法。
- 前記変換ステップはさらに、
前記表意文字表記システムでセマンティックな意味を有さない隣接する要素を含む無言サブセグメントを識別し、
該無言サブセグメントから予測性を導き出す、請求項5記載の方法。 - 前記生成ステップは、膠着サブセグメントおよび無言サブセグメントを使用して、前記最適化された複数のキーを生成する、請求項6記載の方法。
- 前記変換ステップは、前記表意文字表記システムの繁体字形および簡体字形を正規化する、請求項1記載の方法。
- 前記表意文字表記システムは、日本語漢字と繁体字と簡体字(Hanzee)とから成る群から選択された少なくとも1つの表記システムである、請求項1記載の方法。
- 前記要素は、アジア系文字およびローマ字を含む、請求項1記載の方法。
- 前記変換ステップは、
複数の要素を構文解析して、名前要素と電話番号要素と住所要素とを含む前記用語のセットを識別し、
ポリロゴグラム手法によってビジネス行を推定し、電話番号要素と住所要素とをクロスチェックし、
前記表意文字表記システムのイディオムおよび表現を認識して、該イディオムおよび表現が一緒に意味を保持するように維持する、請求項1記載の方法。 - 前記変換ステップは、名前要素内の構造指示子および頭字語を識別する、請求項11記載の方法。
- 前記住所要素に基づいて、フレキシブルなアジア系の住所決定の慣用法の推定によって、緯度情報および経度情報を確立する、請求項11記載の方法。
- 前記検索ステップは、
前記複数のキーにおいて、所定の閾値を超えるカウントを戻す特定のキーに対して一致候補を制限し、
キー交差を選択するために手間関数を生成し、
該手間関数にしたがって該キー交差の優先順位を決定し、
該一致候補を該キー交差の順に検索する、請求項1記載の方法。 - 前記検索ステップは、一致の程度に基づいて、各一致候補に関して一致階級と信頼性コードと一致データプロファイルとを生成する、請求項1記載の方法。
- 前記信頼性コードを少なくとも部分的に、前記探索ストリングのセマンティックな意味と推定された内容とに基づいて決定する、請求項15記載の方法。
- 前記信頼性コードに基づいて、選択された一致候補の順序づけされたリストを供給する、請求項14記載の方法。
- 前記順序づけされたリストの各一致候補を、複数の一致レベルのうち1つの一致レベルに割り当てる、請求項15記載の方法。
- 前記一致候補を該一致候補の信頼性コードの順にランク付けし、ユーザ定義されたタイブレイク規則に基づいて最高位のランクのレベルをさらに区分化することにより、前記一致レベルの割り当てを決定する、請求項18記載の方法。
- コンピュータによって入力データを探索して、記憶されたデータとマッチングする方法を実施するための命令を有するコンピュータ読み出し可能媒体において、
該方法は、
・少なくとも幾つかの要素は表意文字表記システムの一部を成す複数の要素を有する探索ストリングを含む入力データを受け取り、
・ポリロゴグラム意味論的非一意化手法と、中国語漢字頭字語拡張手法と、日本語漢字頭字語拡張手法と、業務用語認識手法とから成る群から選択された少なくとも1つの手法を使用して、該複数の要素のサブセットを用語のセットに変換し、
・該用語のセットから、最適化された複数のキーを生成し、
・最適化された該キーに基づいて、該入力データに一致する可能性が最も高い候補に相応して、記憶されたデータを検索し、
・該一致候補から、最も一致する一致物を選択する
方法であることを特徴とする、コンピュータ読み出し可能媒体。
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