JP2017068862A - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents
情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2017068862A JP2017068862A JP2016236549A JP2016236549A JP2017068862A JP 2017068862 A JP2017068862 A JP 2017068862A JP 2016236549 A JP2016236549 A JP 2016236549A JP 2016236549 A JP2016236549 A JP 2016236549A JP 2017068862 A JP2017068862 A JP 2017068862A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- search
- information processing
- item
- information
- score
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
【解決手段】検索部は、テキストデータから抽出される検索キーに対応する1又は複数のアイテム情報である検索結果セットを、アイテム情報を格納しているアイテムデータベースから取得する。類似度計算部は、検索部が一の検索キーについて複数のアイテム情報からなる検索結果セットを取得した後に、その一の検索キーに対応する複数のアイテム情報間の類似度に基づく検索結果セットのスコアを計算する。妥当性判定部は、スコアに基づいて、検索部が取得したアイテム情報の中から、テキストデータに対応するアイテム情報を特定する。
【選択図】図1
Description
しかし、個々のユーザによってアップロードされたインターネット上の文章には、省略された語句や表記揺れが多いため、そのような文章から適切なキーワードを迅速に見つけにくいという問題があった。このような問題に対応する技術として、例えば特開2011−3157号公報(特許文献1)のような技術が存在する。
また、本発明は上述した従来の技術の課題を解決するため、データベースを検索し、複数の情報からなる検索結果セットを取得する検索部と、前記検索結果セットに含まれる複数の情報間の類似度に基づくスコアを計算する類似度計算部と、前記スコアに基づいて、前記検索結果セットの妥当性を判定する妥当性判定部とを備えることを特徴とする情報処理装置を提供する。
また、本発明は上述した従来の技術の課題を解決するため、1または複数のコンピュータが実行する情報処理方法であって、データベースを検索し、検索条件に対応した複数の情報を取得する検索ステップと、前記検索ステップにおいて取得した前記複数の情報間の類似度に基づくスコアを計算する類似度計算ステップと、前記類似度計算ステップで計算された前記スコアに基づいて、前記検索条件の妥当性を判定する妥当性判定ステップとを含むことを特徴とする情報処理方法を提供する。
また、本発明は上述した従来の技術の課題を解決するため、1または複数のコンピュータが実行する情報処理方法であって、データベースを検索し、複数の情報からなる検索結果セットを取得する検索ステップと、前記検索ステップにおいて取得された前記検索結果セットに含まれる複数の情報間の類似度に基づくスコアを計算する類似度計算ステップと、前記類似度計算ステップで計算された前記スコアに基づいて、前記検索結果セットの妥当性を判定する妥当性判定ステップとを含むことを特徴とする情報処理方法を提供する。
また、本発明は上述した従来の技術の課題を解決するため、1または複数のコンピュータを、データベースを検索し、検索条件に対応した複数の情報を取得する検索部、前記検索部において取得した前記複数の情報間の類似度に基づくスコアを計算する類似度計算部、前記類似度計算部で計算された前記スコアに基づいて、前記検索条件の妥当性を判定する妥当性判定部として機能させることを特徴とする情報処理プログラムを提供する。
また、本発明は上述した従来の技術の課題を解決するため、1または複数のコンピュータを、データベースを検索し、複数の情報からなる検索結果セットを取得する検索部、前記検索部において取得された前記検索結果セットに含まれる複数の情報間の類似度に基づくスコアを計算する類似度計算部、前記類似度計算部で計算された前記スコアに基づいて、前記検索結果セットの妥当性を判定する妥当性判定部として機能させることを特徴とする情報処理プログラムを提供する。
また、以下の説明におけるアイテムは、音声、音楽、映像、ウェブページ等のコンテンツや様々な物品であってもよいし、金融商品、不動産、人物に関する情報等であってもよい。また、以下の説明におけるアイテムは、有形か無形かを問わず、有料か無料かも問わない。
図1は、第1実施形態のテキスト情報処理装置1を含むシステム全体の構成例を示すブロック図である。
このシステムには、テキスト情報処理装置1や、テキストデータサーバ(ブログサーバ)2、アイテムデータベース(アイテムデータサーバ)3、利用者の端末装置4などが含まれ、それぞれがネットワーク20を介して通信可能である。なお、テキスト情報処理装置1は例えばサーバである。
また、テキストデータサーバ2はテキストデータを記憶し、アイテムデータベース3はアイテムに関する情報を記憶する。
以下の説明では、テキスト情報処理装置1が処理するテキストデータの一例としてブログデータを用いて説明する。ブログデータとは、ユーザによって作成されたテキストデータを含むものである。例えば、ユーザが、ソーシャルネットワークサービスを利用して作成したテキストデータ(ブログ記事)を含むものである。ソーシャルネットワークサービスとして、例えば、Twitter(登録商標)、Facebook(登録商標)、mixi(登録商標)などがある。
また、テキスト情報処理装置1は、キーワードグループ記憶部5、テキストデータ記憶部6、スコア記憶部7、アイテム算出結果記憶部8、及びアイテムランキング情報記憶部9を有して構成されている。これら5つの記憶部は一体であってもよいし、それぞれ別体であてもよい。また、単一のハードディスクドライブ(HDD)やフラッシュメモリ等を用いて構成してもよいし、複数のHDDやフラッシュメモリ等を用いて構成してもよい。
キーワード集合生成部11の不要文字列処理部14は、アイテム情報に関係しない不要な情報を除いたテキストデータを生成する。アイテム情報に関係しない不要な情報とは、例えば、文書リンク情報やメタタグなどの情報である。不要文字列処理部14における処理については後に詳述する。
キーワード集合生成部11のグルーピング処理部16は、キーワード抽出部15によって切り出された1又は複数のキーワードをグループ化して、そのグループ化した、1又は複数のキーワードの集合であるキーワードグループを、キーワードグループ記憶部5へ保存する。なお、1つのキーワードしか含まない場合であってもキーワードグループと称することとする。
ステップS1において、テキストデータ収集部10が、テキストデータサーバ2からテキストデータを取得し、その取得したテキストデータをテキストデータ記憶部6に格納する。
この際に、テキストデータ収集部10は、記事テキスト1件につき1つの識別情報(ブログ識別子)を付与する。テキストデータテーブルの格納形式の一例を図5に示す。ブログ識別子、ユーザ識別子、記事テキスト、及び記事作成更新日(例えばアップロードした日時)が関連付けられて格納される。例えば、ユーザが一度のアップロードでテキストデータサーバ2に送信したテキストデータ毎にブログ識別子が付されることとなる。
図3に戻り、ステップS2〜ステップS5にて、キーワード集合生成部11によるキーワード集合生成処理が実行される。
なお、図2はアイテム情報の特定に使用する記事テキスト(テキストデータ)の一例を示す図である。図2の例では、テキストデータの先頭Sから末尾Eまでの間に、1つ以上の通常文字列Wと、特定記号TKと、不要文字列FWとを含む。ただし、特定記号TKと不要文字列FWは必ずしもあるとは限らない。また、特定記号TKと不要文字列FWは複数存在する場合がある。キーワード抽出部15によって、特定記号TKと不要文字列FW以外の通常文字列Wを抽出することになるが、この抽出方法については後述する。なお、1文字の場合も文字列と称することとする。また、通常文字列Wは、アイテムの特定に役立つ可能性のある文字列であり、例えば、テキストデータの中の特定記号TKと不要文字列FW以外の文字列である。
不要文字列処理部14は、不要文字列FWの一覧表や、不要文字列FWとすべき文字列の条件等を記憶したデータベースを参照して、テキストデータに上記の不要文字列FWが含まれるか否かを判断する。不要文字列処理部14は、所定の区切り記号Kに置き換える。
例えば、図4(A)に示すような「M1:タイトル,M2:空白,M3:URL,M4:空白,M5:アーティスト(姓),M6:空白,M7:アーティスト(名),M8:#NowPlaying」というパターンの記事テキストがあった場合、図4(B)に示すように、不要文字列FWであるM3:URLやM8:#NowPlayingを空白文字に置換すると、アイテムの特定に役立つキーワードである文字列M5と文字列M7との間に空白が入っていた場合、文字列M5と文字列M7とを1つのキーワードとして扱うか否かの判別は難しくなる。
これに対して、図4(C)のように、不要文字列FWであるM3:URLやM8:#NowPlayingを区切り記号K(本図の例では「\\」)に置換すれば、空白を無視してこの区切り記号Kでテキストデータを区切ればよいため、文字列M5と文字列M7とを統合して、1つのキーワードとして扱うことができ、より精度良くアイテムを特定できる。なお、不要文字列FWの文字数に係らず、「\\」に置き換えるようにしているが、不要文字列FWを構成する文字それぞれを「\\」に置き換えてもよい。
以上が、不要文字列処理部14による処理の詳細である。
また、不要文字列処理部14によって不要文字列FWを空白文字に置換する処理を行っていた場合は、テキストデータを空白文字の位置で区切ってキーワードを抽出する。
一方、主に、漢字、ひらがな、カタカナで構成されている場合は、空白の前後の文字列をつなげる処理を行った上で、前後の文字列を1つのキーワードとして抽出する。例えば、図4(C)に示す例では「M5アーティスト(姓),M7アーティスト(名)」を1つのキーワードとして抽出する。
キーワードの数が1つ(J=1)である場合は、1つのキーワードグループが作成される。キーワードが複数(J≧2)の場合は、基本的に複数のキーワードグループを作成する。1つのキーワードグループに含めるキーワードの数は、1以上の任意の数である。
ここでは、図2に示すテキストデータから抽出された4つのキーワードK1,K2,K3,K4を例に、キーワードグループの作成方法を説明する。
グルーピング処理部16は、キーワードK1,K2,K3,K4それぞれを、それぞれ別のキーワードグループとする。そして、作成したキーワードグループに、それぞれを識別可能なキーワードグループ識別子を付与し、図7に示すような形式で、キーワードグループ記憶部5に格納する。なお、図7は、図2に示すテキストデータに基づいた検索キーワードグループテーブルの例である。
図7に示す例では、グルーピング処理部16は、「K1とK2」,「K1とK3」,「K1とK4」,「K2とK3」,「K2とK4」,「K3とK4」に、キーワードグループ識別子Gr001-005、Gr001-006、Gr001-007、Gr001-008、Gr001-009、Gr001-010をそれぞれ付与する。
1つのキーワードグループに複数のキーワードが存在する場合、各キーワードを空白文字で連結した1つの文字列として格納してもよいし、各キーワードを分離して読み出せる形式で格納してもよい。
図3に戻り、ステップS6にて、アイテム特定部12の検索部17は、キーワードグループ記憶部5に格納されているキーワードグループテーブルから、順次キーワードグループを読み出し、キーワードグループごとに検索式を作成して、アイテムデータベース3に検索リクエストを送信する。
また、ベクトル空間モデル等の検索モデルを用いれば、アイテム情報に検索キーワードが含まれない場合であっても、そのアイテム情報を検索出力とすることも可能である。アイテム特定部12の検索部17は、検索リクエストに含まれる検索式に基づく、アイテム情報のリストを取得する。
また、本実施形態におけるアイテムデータベース3は、検索式の中でAND又はOR条件が明示されずに、複数のキーワードが指定された場合、複数のキーワードがAND条件で結合されたものとして解釈する。また、アイテムデータベース3は、検索式に合致するアイテムが複数存在する場合、優先順位を付けて検索結果を送信してもよい。例えば、優先順位の最も高いアイテムを1番目の検索結果とし、優先順位が2番目に高いアイテムを2番目の検索結果とし、以下同様に検索結果の順番を決めてもよい。
このように、検索部17とアイテムデータベース3とが協働して検索処理を行うようにしているが、どちらかが単独で行ってもよい。
例えば、1つのキーワードのみが含まれるキーワードグループで検索を行った場合は、タイトルおよびアーティストの内の少なくとも一方にそのキーワードが含まれるアイテム情報(ここでは、タイトルとアーティスト名)が出力される。
例えば、図7に示すように、キーワードグループ識別子Gr001-006の「歌」及び「Aバンド」が含まれるキーワードグループで検索した場合、タイトルやアーティスト名に「歌」が含まれ、かつ、タイトルやアーティスト名に「Aバンド」が含まれる検索結果が出力される。例えば、「春歌/Aバンド」及び「夏歌/Aバンド」という、タイトルとアーティスト名のリストが出力される。
以下では、生起行列の要素をdijと表わす(i=1〜N、j=1〜M)。iは行列のi番目の行、jは行列のj番目の列を示す。
閾値θを「0.4」とすると、図8の例では、3つのキーワードグループGr001-006、 Gr001-008、Gr001-010が閾値θ以上のスコアとなっている。スコアが閾値以上となったキーワードグループについては、検索結果セットの内の一のアイテム識別子が関連付けられる。なお、キーワードグループに含まれるキーワード数に応じて閾値θを変更してもよい。この場合、キーワード数が多いほど大きな閾値(真となりにくい閾値)を用いるとよい。検索結果セットの中から一のアイテム(候補アイテム)を選択する方法としては、以下の方法を用いることができる。
以上のようにして、ブログ識別子に対して、記述の対象となっているアイテム識別子を精度良く対応させることができる。なお、上述の説明では、1つの検索結果セットの中から1つの候補アイテムを選択して、検索結果スコアテーブルに登録しているが、1つの検索セットから複数の候補アイテムを選択して登録するようにしてもよい。
また、アイテム名と、そのアイテムに関連付けられた複数のブログ記事とを同じ画面で表示するようにすれば、そのアイテムに関する複数の口コミ情報などが一度に見ることができるため有用である。
図3に戻り、ランキング情報作成部13によって行われる処理について説明する。
ステップS14にて、ランキング情報作成部13は、図9に示すアイテム算出結果テーブルと、図5に示すテキストデータテーブルと、図6に示すアイテムテーブルとを参照して、アイテム算出結果テーブルに登録されている(ブログ識別子、アイテム識別子)の組み合わせに対応する、アイテム情報(タイトル、アーティストなど)、ユーザ識別子、及び記事作成更新日を抽出する。
次に図11及び図12のフローチャートを用いて、テキスト情報処理装置1における処理の他の実施形態について説明する。
第1実施形態においては、第1の数のキーワードを含むキーワードグループによる検索と、第1の数よりも大きい第2の数のキーワードを含むキーワードグループによる検索の両方を行うか、またはどちらか一方のみを行っていたが、本実施形態においては、アイテムを特定できたか否かに応じて、キーワードグループに含まれるキーワード数を多くしていくことで、処理量を抑えながら、記述の対象となっている情報を精度良く特定することができるように構成したものである。
次のステップS12aにおいて、妥当性判定部19は、第1の数のキーワードを含むキーワードグループ全てについて妥当性の判定を行ったか判断し、まだ妥当性を行っていないキーワードグループがあれば、ステップS9に戻り、次のキーワードグループのスコアと閾値とを比較する。ステップS12aにて、第1の数のキーワードを含む全てのキーワードグループについて妥当性の判定が終わっていた場合は、次のステップS12bに移る。
次のステップS12cにおいて、妥当性判定部19は、第2の数のキーワードを含むキーワードグループ全てについて妥当性の判定を行ったか判断し、まだ妥当性を行っていないキーワードグループがあれば、ステップS9に戻り、次のキーワードグループのスコアと閾値とを比較する。ステップS12cにて、第2の数のキーワードを含む全てのキーワードグループについて妥当性の判定が終わっていた場合は、次のステップS12dに移る。
なお、ステップS18において処理を終了せずに、グルーピング処理部16は、1つの記事テキスト毎に、第2の数よりも大きい第3の数のキーワードを含むキーワードグループを作成し、同様な処理を続けてもよい。どの程度の数のキーワードを含むキーワードグループまで作成するかは、例えば、特定したいアイテムの種類等に応じて適宜決めればよい。
2 テキストデータサーバ
3 アイテムデータベース
4 端末装置
5 キーワードグループ記憶部
6 テキストデータ記憶部
7 スコア記憶部
8 アイテム算出結果記憶部
9 アイテムランキング情報記憶部
10 テキストデータ収集部
11 キーワード集合生成部
12 アイテム特定部
13 ランキング情報作成部
14 不要文字列処理部
15 キーワード抽出部
16 グルーピング処理部
17 検索部
18 類似度計算部
19 妥当性判定部
20 ネットワーク
Claims (13)
- データベースを検索し、検索条件に対応した複数の情報を取得する検索部と、
前記複数の情報間の類似度に基づくスコアを計算する類似度計算部と、
前記スコアに基づいて、前記検索条件の妥当性を判定する妥当性判定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記妥当性判定部は、前記スコアが所定値以上である場合に、前記検索条件を妥当であると判定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記検索条件は1以上のキーワードを含み、前記妥当性判定部は、前記キーワードの数に応じて、妥当性を判定する基準を変更する、
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記妥当性判定部において前記検索条件が妥当ではないと判定された場合に、前記検索部は、前記検索条件に含まれるキーワードと異なる数のキーワードを含む検索条件を用いて、データベースを検索する、
ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - データベースを検索し、複数の情報からなる検索結果セットを取得する検索部と、
前記検索結果セットに含まれる複数の情報間の類似度に基づくスコアを計算する類似度計算部と、
前記スコアに基づいて、前記検索結果セットの妥当性を判定する妥当性判定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記妥当性判定部は、前記スコアが所定値以上である場合に、前記検索結果セットを妥当であると判定する、
ことを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。 - 前記妥当性判定部は、前記検索結果セットを妥当であると判定した場合に、前記検索結果セットに含まれる少なくとも1つの情報を検索結果として出力する、
ことを特徴とする請求項5または請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記検索部は、複数の検索条件を用いてデータベースを検索し、複数の情報からなり、前記複数の検索条件それぞれに対応する検索結果セットを複数取得し、
前記類似度計算部は、前記検索部で取得された複数の検索結果セットそれぞれに対して前記スコアを計算し、
前記妥当性判定部は、前記スコアに基づいて、前記複数の検索結果セットそれぞれの妥当性を判定し、妥当であると判定した検索結果セットのうち前記スコアが高い検索結果セットに含まれる情報を優先的に検索結果として出力する、
ことを特徴とする請求項5から請求項7のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記類似度計算部は、検索結果セットに含まれる2つの情報の組合せに対応する類似度を複数算出し、その複数の類似度のうちの所定値以上の類似度の数に基づいて、前記スコアを計算する、
ことを特徴とする請求項1から請求項8のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 1または複数のコンピュータが実行する情報処理方法であって、
データベースを検索し、検索条件に対応した複数の情報を取得する検索ステップと、
前記検索ステップにおいて取得した前記複数の情報間の類似度に基づくスコアを計算する類似度計算ステップと、
前記類似度計算ステップで計算された前記スコアに基づいて、前記検索条件の妥当性を判定する妥当性判定ステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - 1または複数のコンピュータが実行する情報処理方法であって、
データベースを検索し、複数の情報からなる検索結果セットを取得する検索ステップと、
前記検索ステップにおいて取得された前記検索結果セットに含まれる複数の情報間の類似度に基づくスコアを計算する類似度計算ステップと、
前記類似度計算ステップで計算された前記スコアに基づいて、前記検索結果セットの妥当性を判定する妥当性判定ステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - 1または複数のコンピュータを、
データベースを検索し、検索条件に対応した複数の情報を取得する検索部、
前記検索部において取得した前記複数の情報間の類似度に基づくスコアを計算する類似度計算部、
前記類似度計算部で計算された前記スコアに基づいて、前記検索条件の妥当性を判定する妥当性判定部、
として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。 - 1または複数のコンピュータを、
データベースを検索し、複数の情報からなる検索結果セットを取得する検索部、
前記検索部において取得された前記検索結果セットに含まれる複数の情報間の類似度に基づくスコアを計算する類似度計算部、
前記類似度計算部で計算された前記スコアに基づいて、前記検索結果セットの妥当性を判定する妥当性判定部、
として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016236549A JP6260678B2 (ja) | 2016-12-06 | 2016-12-06 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016236549A JP6260678B2 (ja) | 2016-12-06 | 2016-12-06 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2013072314A Division JP6056610B2 (ja) | 2013-03-29 | 2013-03-29 | テキスト情報処理装置、テキスト情報処理方法、及びテキスト情報処理プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2017068862A true JP2017068862A (ja) | 2017-04-06 |
JP6260678B2 JP6260678B2 (ja) | 2018-01-17 |
Family
ID=58492666
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016236549A Active JP6260678B2 (ja) | 2016-12-06 | 2016-12-06 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6260678B2 (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019125316A (ja) * | 2018-01-19 | 2019-07-25 | 日本電信電話株式会社 | 検索装置、検索方法、およびプログラム |
CN110955763A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-04-03 | 深圳供电局有限公司 | 一种基于审计风险库的数据搜索方法及系统 |
CN112491649A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-03-12 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 接口联调测试方法、装置、电子设备及存储介质 |
JP2021179821A (ja) * | 2020-05-14 | 2021-11-18 | コニカミノルタ株式会社 | 情報処理装置及び宛先検索方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005519396A (ja) * | 2002-03-07 | 2005-06-30 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 情報検索要求に応じて検索結果を提供する方法及び装置 |
JP2009199513A (ja) * | 2008-02-25 | 2009-09-03 | Nec Corp | 違法情報検出装置、違法情報検出方法、及び違法情報検出プログラム |
JP2011221877A (ja) * | 2010-04-13 | 2011-11-04 | Yahoo Japan Corp | 関連語抽出装置 |
JP2012064200A (ja) * | 2010-08-16 | 2012-03-29 | Canon Inc | 表示制御装置、表示制御装置の制御方法、プログラム及び記録媒体 |
-
2016
- 2016-12-06 JP JP2016236549A patent/JP6260678B2/ja active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005519396A (ja) * | 2002-03-07 | 2005-06-30 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 情報検索要求に応じて検索結果を提供する方法及び装置 |
JP2009199513A (ja) * | 2008-02-25 | 2009-09-03 | Nec Corp | 違法情報検出装置、違法情報検出方法、及び違法情報検出プログラム |
JP2011221877A (ja) * | 2010-04-13 | 2011-11-04 | Yahoo Japan Corp | 関連語抽出装置 |
JP2012064200A (ja) * | 2010-08-16 | 2012-03-29 | Canon Inc | 表示制御装置、表示制御装置の制御方法、プログラム及び記録媒体 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019125316A (ja) * | 2018-01-19 | 2019-07-25 | 日本電信電話株式会社 | 検索装置、検索方法、およびプログラム |
CN110955763A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-04-03 | 深圳供电局有限公司 | 一种基于审计风险库的数据搜索方法及系统 |
JP2021179821A (ja) * | 2020-05-14 | 2021-11-18 | コニカミノルタ株式会社 | 情報処理装置及び宛先検索方法 |
CN112491649A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-03-12 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 接口联调测试方法、装置、电子设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6260678B2 (ja) | 2018-01-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6056610B2 (ja) | テキスト情報処理装置、テキスト情報処理方法、及びテキスト情報処理プログラム | |
US11789952B2 (en) | Ranking enterprise search results based on relationships between users | |
JP7028858B2 (ja) | 電子記録の文脈検索のためのシステム及び方法 | |
Ma et al. | Exploring performance of clustering methods on document sentiment analysis | |
US20130060769A1 (en) | System and method for identifying social media interactions | |
US9031944B2 (en) | System and method for providing multi-core and multi-level topical organization in social indexes | |
US9633119B2 (en) | Content ranking based on user features in content | |
US20110153595A1 (en) | System And Method For Identifying Topics For Short Text Communications | |
WO2016000555A1 (zh) | 基于社交网络的内容、新闻推荐方法和系统 | |
US10366117B2 (en) | Computer-implemented systems and methods for taxonomy development | |
US9311372B2 (en) | Product record normalization system with efficient and scalable methods for discovering, validating, and using schema mappings | |
WO2019041520A1 (zh) | 基于社交数据的金融产品推荐方法、电子装置及介质 | |
JP6260678B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
CN108319583B (zh) | 从中文语料库提取知识的方法与系统 | |
Van de Camp et al. | The socialist network | |
CN107895303B (zh) | 一种基于ocean模型的个性化推荐的方法 | |
CN113934941B (zh) | 一种基于多维度信息的用户推荐系统及方法 | |
Al-Kabi et al. | Content-based analysis to detect Arabic web spam | |
Kılınç | An accurate toponym-matching measure based on approximate string matching | |
JP6409071B2 (ja) | 文の並び替え方法および計算機 | |
JP5048852B2 (ja) | 検索装置、検索方法、検索プログラム、及びそのプログラムを記憶するコンピュータ読取可能な記録媒体 | |
JP2011253256A (ja) | 関連コンテンツ提示装置及びプログラム | |
Imhof et al. | Multimodal social book search | |
CN113254623B (zh) | 数据处理方法、装置、服务器、介质及产品 | |
Sariki et al. | A book recommendation system based on named entities |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20170905 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20171101 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20171114 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20171127 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6260678 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |