JP2020126604A - データモデルを構築する方法、装置、デバイス及び媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (18)
- データモデルを構築するための方法であって、
エンティティタイプに関連する第1属性セットを取得するステップと、
前記第1属性セット内の同じ語義を有する複数の属性を同一属性にアライメントさせ、前記エンティティタイプに関連する第2属性セットを生成するステップであって、前記第2属性セット内の2つの属性は異なる語義を有するステップと、
前記エンティティタイプと前記第2属性セットとに基づいて、前記エンティティタイプに関連するデータモデルを構築するステップと、を含む、
ことを特徴とするデータモデルを構築するための方法。 - 前記エンティティタイプに関連する前記第1属性セットを取得するステップは、
前記エンティティタイプに関連する第3属性セットを取得するステップと、
属性類似度に基づいて前記第3属性セットを複数のサブセットに分割するステップと、
前記複数のサブセットのうちの1つを前記第1属性セットとして決定するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記第3属性セットを前記複数のサブセットに分割するステップは、
前記第3属性セットを前記複数のサブセットに分割するように、前記第3属性セットをクラスタリングするステップを含む、
ことを特徴とする請求項2に記載の方法。 - 前記第1属性セット内の同じ語義を有する複数の属性をアライメントするステップは、
第1タイプ属性ペアを取得するように、前記エンティティタイプと前記第1属性セット内の第1属性とを組み合わせるステップと、
第2タイプ属性ペアを取得するように、前記エンティティタイプと、前記第1属性セット内の前記第1属性とは異なる第2属性とを組み合わせるステップと、
前記第1タイプ属性ペアと前記第2タイプ属性ペアとが同じ語義を有するか否かを決定するステップと、
前記第1タイプ属性ペアと前記第2タイプ属性ペアとが同じ語義を有すると決定されたことに応答して、前記第1属性と前記第2属性とを同一属性にアライメントするステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記第1タイプ属性ペアと前記第2タイプ属性ペアとが同じ語義を有するか否かを決定するステップは、
前記第1タイプ属性ペアと前記第2タイプ属性ペアとの複数の類似度特徴を抽出するステップと、
抽出された前記複数の類似度特徴に基づいて、前記第1タイプ属性ペアと前記第2タイプ属性ペアとが同じ語義を有するか否かを決定するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項4に記載の方法。 - 前記複数の類似度特徴は、
前記第1タイプ属性ペアと前記第2タイプ属性ペアとのテキスト類似度を示す第1類似度特徴と、
前記第1タイプ属性ペアと前記第2タイプ属性ペアとが語義辞書で同義語であるか否かを示す第2類似度特徴と、
前記第1タイプ属性ペアと前記第2タイプ属性ペアとの語義類似度を示す第3類似度特徴と、
前記第1タイプ属性ペアに関連する第1群の知識項目と前記第2タイプ属性ペアに関連する第2群の知識項目とを統計して得られた第4類似度特徴と、のうちの少なくとも一つを含む、
ことを特徴とする請求項5に記載の方法。 - 前記第1タイプ属性ペアと前記第2タイプ属性ペアが同じ語義を有するか否かを決定するステップは、
訓練された分類モデルにより前記第1タイプ属性ペアと前記第2タイプ属性ペアとが同じ語義を有するか否かを決定するステップを含む、
ことを特徴とする請求項4に記載の方法。 - 前記分類モデルは、サポートベクターマシン(SVM)モデルである、
ことを特徴とする請求項7に記載の方法。 - データモデルを構築するための装置であって、
エンティティタイプに関連する第1属性セットを取得するように構成される属性取得モジュールと、
前記第1属性セット内の同じ語義を有する複数の属性を同一属性にアライメントさせ、前記エンティティタイプに関連する第2属性セットを生成するように構成される属性アライメントモジュールであって、前記第2属性セット内の2つの属性は異なる語義を有する属性アライメントモジュールと、
前記エンティティタイプと前記第2属性セットに基づいて、前記エンティティタイプに関連するデータモデルを構築するように構成されるモデル構築モジュールと、を含む、
ことを特徴とするデータモデルを構築するための装置。 - 前記属性取得モジュールは、
前記エンティティタイプに関連する第3属性セットを取得するように構成される属性取得ユニットと、
属性類似度に基づいて前記第3属性セットを複数のサブセットに分割するように構成されるサブセット分割ユニットと、
前記複数のサブセットのうちの1つを前記第1属性セットとして決定するように構成される第1決定ユニットと、を含む、
ことを特徴とする請求項9に記載の装置。 - 前記サブセット分割ユニットは、さらに、
前記第3属性セットを前記複数のサブセットに分割するように、前記第3属性セットをクラスタリングする、
ことを特徴とする請求項10に記載の装置。 - 前記属性アライメントモジュールは、
第1タイプ属性ペアを取得するように、前記エンティティタイプと前記第1属性セット内の第1属性とを組み合わせるように構成される第1組み合わせユニットと、
第2タイプ属性ペアを取得するように、前記エンティティタイプと、前記第1属性セット内の第1属性とは異なる第2属性とを組み合わせるように構成される第2組み合わせユニットと、
前記第1タイプ属性ペアと前記第2タイプ属性ペアとが同じ語義を有するか否かを決定するように構成される第2決定ユニットと、
前記第1タイプ属性ペアと前記第2タイプ属性ペアとが同じ語義を有すると決定されたことに応答して、前記第1属性と前記第2属性とを同一属性にアライメントするように構成される属性アライメントユニットと、を含む、
ことを特徴とする請求項9に記載の装置。 - 前記第2決定ユニットは、さらに、
前記第1タイプ属性ペアと前記第2タイプ属性ペアの複数の類似度特徴を抽出し、
抽出された前記複数の類似度特徴に基づいて、前記第1タイプ属性ペアと前記第2タイプ属性ペアとが同じ語義を有するか否かを決定する、
ことを特徴とする請求項12に記載の装置。 - 前記複数の類似度特徴は、
前記第1タイプ属性ペアと前記第2タイプ属性ペアとのテキスト類似度特徴を示す第1類似度特徴と、
前記第1タイプ属性ペアと前記第2タイプ属性ペアとが語義辞書で同義語であるか否かを示す第2類似度特徴と、
前記第1タイプ属性ペアと前記第2タイプ属性ペアとの語義類似度を示す第3類似度特徴と、
前記第1タイプ属性ペアに関連する第1群の知識項目と前記第2タイプ属性ペアに関連する第2群の知識項目とを統計して得られた第4類似度特徴と、のうちの少なくとも1つを含む、
ことを特徴とする請求項13に記載の装置。 - 前記第2決定ユニットは、さらに、
訓練された分類モデルにより前記第1タイプ属性ペアと前記第2タイプ属性ペアとが同じ語義を有するか否かを決定する、
ことを特徴とする請求項12に記載の装置。 - 前記分類モデルは、サポートベクターマシン(SVM)モデルである、
ことを特徴とする請求項15に記載の装置。 - データモデルを構築するためのデバイスであって、
1つまたは複数のプロセッサと、
1つまたは複数のプログラムを記憶する記憶装置と、を含み、
前記1つまたは複数のプログラムが前記1つまたは複数のプロセッサによって実行される場合に、前記1つまたは複数のプロセッサが請求項1〜8のいずれかに記載の方法を実現する、
ことを特徴とするデータモデルを構築するためのデバイス。 - コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記プログラムがプロセッサによって実行される場合に、請求項1〜8のいずれかに記載の方法が実現される、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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