JP2921522B1 - データベース結合方法及び装置及びデータベース結合プログラムを格納した記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【要約】 【課題】 結合率、結合信頼性を高くし、処理時間を短
縮させ、人手が不要となるようなデータベース結合方法
及び装置及びデータベース結合プログラムを格納した記
憶媒体を提供する。 【解決手段】 本発明は、第１のＤＢの各レコードを読
み込み、名義、収容先名について単語に分割し、第２の
ＤＢよりレコードを抽出し、名義と収容先名について必
要な補正を行い、第１のＤＢから照合対象となるレコー
ドを、住所コードの一致度により設けた住所ステージを
参照して、抽出し、第２のＤＢのレコードを、抽出され
た照合対象となるレコードとを単語単位に照合し、名義
及び収容先名の照合結果に基づいて、名義、収容先名の
一致度合いにより結合の確からしさを一致レベルとして
点数付けした照合マトリックスを参照し、一致レベルを
付与し、一致レベルに基づいて第１のＤＢのレコードと
第２のＤＢのレコードの結合の可否を判断し、結合可と
なったレコードを結合して、結合ＤＢに格納する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、データベース結合
方法及び装置及びデータベース結合プログラムを格納し
た記憶媒体に係り、特に、データベース処理において、
複数のデータベースを利用して情報案内サービスを実現
する際に、データベースをそれらの共通項目である名
義、住所等により自動的に照合して結合するためのデー
タベース結合方法及び装置及びデータベース結合プログ
ラムを格納した記憶媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、データベースの結合は、人手で行
う方法が主流である。両方のデータベースを照合するキ
ーにより当該データベースの情報をソートしておき、一
方のデータベースから１レコード取り出し、もう一方の
データベースを人が目視により共通項目を比較すること
により、結合対象レコードを選択し、結合させるもので
ある。

【０００３】また、自動的に行う方法としては、２つの
方法が考えられている。１つは、データベースのＪＯＩ
Ｎ操作を利用する方法であり、キー項目によりデータベ
ースをソートしておき、照合する方法である。もう一つ
は、特願平５−１１７２５１に開示されているように、
単なるＪＯＩＮ操作ではなく、項目毎のゆらぎ処理を行
い、項目の内容を信頼性評価値を用いて自動的に結合す
る方法である。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の技術における人手による方法では、データベースが
数十件程度であればよいが、数百件あるいは、数百万件
と増えていくと、人手で行うと膨大な作業工数がかか
る。また、結合させたとしても両データベースの更新に
合わせた結合のメンテナンスを定期的に行うことを考え
ると、人手で行う方法は、実用上殆ど不可能である。

【０００５】また、自動的に行う方法では、自動的に結
合させることによる人手作業の削減が可能であるが、結
合率、あるいは、自動結合の信頼性が問題になる。ＪＯ
ＩＮ操作による単純な結合では、結合率（自動的に結合
できるレコードの件数割合）は、４０％程度である、残
りをやはり人手で結合させることになるため、人手作業
が半減するだけであり、実用的な方法ではない。

【０００６】また、特願平５−１１７２５１で開示され
ている方法では、ＪＯＩＮ操作のみよりも結合率、結合
信頼性（自動的に結合されたレコードのうち正しく結合
されていた件数割合）とも高いが、やはり最後には人手
による結合が必要である。さらに、項目のゆらぎ処理を
行うため、処理時間がかかる。本発明は、上記の点に鑑
みなされたもので、結合率、結合信頼性を高くし、処理
時間を短縮させ、人手が不要となるようなデータベース
結合方法及び装置及びデータベース結合プログラムを格
納した記憶媒体を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】図１は、本発明の原理を
説明するための図である。本発明（請求項１）は、名
義、住所、収容先名、及びその他の情報を持つ２種類の
データベースを、該名義、該住所、該収容先名により照
合し、該２種類のデータベースを結合した結合データベ
ースを生成するデータベース結合方法において、第１の
データベースの各レコードを読み込み、名義、収容先名
について単語に分割し（ステップ１）、第２のデータベ
ースよりレコードを抽出し、名義と収容先名について、
単語分割及び必要な補正を行い（ステップ２）、第１の
データベースの読み込まれたレコードから照合対象とな
るレコードを、住所コードの一致度合いを定義した住所
ステージを参照して、抽出し（ステップ３）、第２のデ
ータベースのレコードを、抽出された照合対象となるレ
コードと単語単位に照合し、名義及び収容先名の照合結
果に基づいて、名義、収容先名の一致度合いにより結合
の確からしさを一致レベルとして点数付けした照合マト
リックスを参照し、一致レベルを付与し（ステップ
４）、一致レベルに基づいて第１のデータベースのレコ
ードと第２のデータベースのレコードの結合の可否を判
断し（ステップ５）、結合可となったレコードを結合し
て、結合データベースに格納する（ステップ６）。

【０００８】本発明（請求項２）は、第２のデータベー
スより抽出されたレコードの住所コード及び職業コード
で、住所コード及び職業コード及び名義を含む抽出位置
が格納された対象掲載一覧記憶手段を参照して、照合に
使用する名義部分を抽出する。本発明（請求項３）は、
第２のデータベースのレコードを、抽出された照合対象
となるレコードと単語単位に照合する前に、第１のデー
タベースのレコード及び第２のデータベースのレコード
の名義及び収容先名に対して、少なくとも単語、住所コ
ード、頻度、単語の意味及び振り仮名が格納された振り
仮名辞書を参照して、単語単位に振り仮名を付与する。

【０００９】本発明（請求項４）は、第１のデータベー
スの照合対象となるレコードを抽出する際に、住所コー
ドと該住所コードに隣接する住所の住所コードが格納さ
れている隣接住所テーブルを参照して抽出する。図２
は、本発明の原理構成図である。

【００１０】本発明（請求項５）は、名義、住所、収容
先名、及びその他の情報を持つ２種類のデータベース
を、該名義、該住所、該収容先名により照合し、該２種
類のデータベースを結合した結合データベースを生成す
るデータベース結合装置であって、住所コードの一致度
合いを定義した住所ステージ１０００と、名義、収容先
の一致度合いにより結合の確からしさを一致レベルとし
て点数付けした照合マトリックス７００と、結合対象の
第１のデータベース２００及び第２のデータベース３０
０と、第１のデータベース２００の各レコードを読み込
み、名義、収容先名について単語に分割する単語分割手
段１１０と、第２のデータベース３００よりレコードを
抽出するレコード抽出手段１２０と、レコード抽出手段
１２０により抽出されたレコードの名義と収容先名につ
いて、単語分割及び必要な補正を行う単語分割／補正手
段１４０と、第１のデータベース２００の読み込まれた
レコードから照合対象となるレコードを、住所ステージ
を参照して、抽出する照合対象レコード抽出手段１７０
と、第２のデータベース３００のレコードと、抽出され
た照合対象となるレコードとを単語単位に照合し、名義
及び収容先名の照合結果に基づいて、照合マトリックス
７００を参照し、一致レベルを付与する照合手段１８０
と、照合手段１８０で付与された一致レベルに基づいて
第１のデータベースのレコードと第２のデータベース３
００のレコードの結合の可否を判断する照合判定手段１
９０と、結合可となったレコードを結合して、結合デー
タベース１１００に格納する結合手段１９５とを有す
る。

【００１１】本発明（請求項６）は、レコード抽出手段
１２０において、住所コード、職業コード及び名義を含
む抽出位置を格納する対象掲載一覧ファイルと、第２の
データベース３００より抽出されたレコードの住所コー
ド及び職業コードで、対象掲載一覧記憶手段を参照し
て、照合に使用する名義部分を抽出する対象掲載抽出手
段とを含む。

【００１２】本発明（請求項７）は、レコード抽出手段
１２０において、単語、住所コード、頻度、単語の意
味、及び振り仮名を含む振り仮名辞書と、第１のデータ
ベース２００及び第２のデータベース３００のレコード
の名義及び収容先名に対して、振り仮名辞書を参照し
て、振り仮名を単語単位に付与する振り仮名付与手段を
含む。

【００１３】本発明（請求項８）は、照合対象レコード
抽出手段１７０において、住所コードと該住所コードに
隣接する住所の住所コードが格納された隣接住所記憶手
段と、第１のデータベース２００のレコードを抽出する
際に、隣接住所記憶手段を参照して、照合対象となるレ
コードを抽出する手段を含む。

【００１４】本発明（請求項９）は、名義、住所、収容
先名、及びその他の情報を持つ２種類のデータベース
を、該名義、該住所、該収容先名により照合し、該２種
類のデータベースを結合した結合データベースを生成す
るデータベース結合装置に搭載されるデータベース結合
プログラムを格納した記憶媒体であって、第１のデータ
ベースの各レコードを読み込み、名義、収容先名につい
て単語に分割する単語分割プロセスと、第２のデータベ
ースよりレコードを抽出し、名義と収容先名について、
単語の分割及び必要な補正を行う単語分割／補正プロセ
スと、第１のデータベースから照合対象となるレコード
を、住所コードの一致度合いを定義した住所ステージを
参照して、抽出する照合対象レコード抽出プロセスと、
第２のデータベースのレコードを、抽出された照合対象
となるレコードとを単語単位に照合し、名義及び収容先
名の照合結果に基づいて、名義、収容先名の一致度合い
により結合の確からしさを一致レベルとして点数付けし
た照合マトリックスを参照し、一致レベルを付与する照
合プロセスと、一致レベルに基づいて第１のデータベー
スのレコードと第２のデータベースのレコードの結合の
可否を判断する照合判定プロセスと、結合可となったレ
コードを結合して、結合データベースに格納する結合プ
ロセスとを有する。

【００１５】本発明（請求項１０）は、第２のデータベ
ースより抽出されたレコードの住所コード及び職業コー
ドで、住所コード及び職業コード及び名義を含む抽出位
置が格納された対象掲載一覧記憶手段を参照して、照合
に使用する名義部分を抽出するプロセスを含む。本発明
（請求項１１）は、第２のデータベースのレコードを、
抽出された照合対象となるレコードとを単語単位に照合
する前に、第１及び第２のデータベースレコードの名義
及び収容先名に対して、少なくとも単語、住所コード、
頻度、単語の意味及び振り仮名が格納された振り仮名辞
書を参照して、単語単位に振り仮名を付与するプロセス
を含む。

【００１６】本発明（請求項１２）は、第１のデータベ
ースの照合対象となるレコードを抽出する際に、住所コ
ードと該住所コードに隣接する住所の住所コードが格納
されている隣接住所テーブルを参照して抽出するプロセ
スを含む。 上記のように、本発明では、データベース
の結合において、データベース内でゆらぎの少ない項目
により照合対象を絞って照合し、結合対象がない場合
に、順次照合レコードを拡大していくため、従来に較べ
て処理時間の短縮が可能となる。さらに、ゆらぎ処理を
高度化し、照合可否判断を各項目毎の一致度合いにより
詳細に設定しているため、高い結合率、結合信頼性の実
現が可能となる。

【００１７】

【発明の実施の形態】図３は、本発明のデータベース結
合装置の構成を示す。同図に示すデータベース結合装置
１００は、制御部１０１、前処理部１１０、レコード抽
出処理部１２０、対象掲載抽出処理部１３０、データ補
正処理部１４０、単語分割処理部１５０、振り仮名付与
部１６０、照合対象レコード抽出処理部１７０、照合処
理部１８０及び結合判定処理部１９０から構成される。
当該データベース結合装置１００に接続され、各処理部
において使用されるデータベースＢ２００、データベー
スＡ３００、住所コード、職業コード及び名義等の抽出
位置を格納する対象掲載一覧ファイル４００、単語と住
所コードと頻度と単語の意味と振り仮名等を格納する振
り仮名辞書５００、住所コードとそれに隣接する住所の
住所コードを格納する隣接住所テーブル６００、名義、
収容先の一致度合いにより結合の確からしさを一致レベ
ルとして点数付けした照合マトリックス７００、ワーク
エリア８００、ワークデータベース９００、住所コード
の一致度合いを定義した住所ステージ１０００及び結合
データベース１１００がある。

【００１８】前処理部１１０は、データベースＡ３００
の各レコードを読み込み、名義、収容先名を単語に分割
する。また、分割された単語毎に振り仮名辞書５００を
参照して振り仮名を付与する。レコード抽出処理部１２
０は、データベースＢ２００よりレコードを抽出する。

【００１９】対象掲載抽出処理部１３０は、住所コー
ド、職業コード及び名義等の抽出一を格納する対象掲載
一覧ファイル４００を参照し、照合に使用する名義部分
を抽出する。データ補正処理部１４０は、収容先、名義
に各種補正処理を加える。単語分割処理部１５０は、前
処理１１０で読み込まれたデータベースＡ３００のレコ
ードを単語単位に分割する。

【００２０】振り仮名付与処理部１６０は、単語分割処
理部１５０で分割された単語毎に振り仮名辞書５００を
参照して振り仮名を付与する。照合対象レコード抽出処
理部１７０は、データベースＢ２００から結合対象とな
るレコードを住所コードの一致度により設けた住所ステ
ージを参照し、抽出する。

【００２１】照合処理部１８０は、データベースＡ３０
０のレコードを、照合対象レコード抽出処理部１７０で
抽出されたデータベースＢ２００のレコードとを単語単
位に照合し、当該名義、収容先名の照合結果により照合
マトリックス７００を参照し、一致レベルを付与する。
照合判定処理部１９０は、照合処理部１８０で付与され
た一致レベルにより結合の可否を判定する。

【００２２】図４は、本発明のデータベース結合処理の
動作を示すフローチャートである。 ステップ１００） 前処理過程：データベースＢ２００
の各レコードを読み込み、名義、収容先名を単語に分割
する。 ステップ２００） レコード抽出処理過程：データベー
スＡ３００よりレコードを抽出する。

【００２３】ステップ３００） 対象掲載抽出処理過
程：データベースＡ３００の抽出されたレコードの住所
コード及び職業コードで対象掲載一覧ファイル４００を
参照し、照合に使用する名義部分を抽出する。 ステップ４００） データ補正処理過程：収容先、名義
に各種補正処理を加える。

【００２４】ステップ５００） 単語分割処理過程：デ
ータベースＡ３００の１レコードを読み込み、名義、収
容先名を単語に分割する。 ステップ６００） ふりがな付与処理過程：名義、収容
先に対して振り仮名辞書５００を参照しながら、分割さ
れた単語に振り仮名を付与する。

【００２５】ステップ７００） 照合対象レコード抽出
処理過程：データベースＢ２００から隣接住所テーブル
６００も利用して照合対象となるレコードを住所コード
の一致度により設けられた住所ステージ１０００を参照
し、抽出する。 ステップ８００） 照合処理過程：データベースＡ３０
０のレコードを照合対象レコード抽出処理過程（ステッ
プ７００）で抽出された、データベースＢ２００のレコ
ードと単語単位に照合し、名義、収容先名の照合結果に
より照合マトリックス７００を参照し、一致レベルを付
与する。

【００２６】ステップ９００） 照合処理過程（ステッ
プ８００）にて付与された一致レベルにより結合の可否
を判定する。結合可となったレコードを結合データベー
ス１０００に格納する。

【００２７】

【実施例】以下、図面と共に本発明の実施例を説明す
る。本実施例では、結合するデータベースのうち、デー
タベースＡ３００を電話帳データベース３００とし、デ
ータベースＢ２００として地図データベース２００を取
り上げ、電話帳データベース３００と地図データベース
２００を結合して結合データベース１１００を生成する
処理を例として説明する。

【００２８】図５は本発明の一実施例の電話帳データベ
ースの構成を示し、図６は本発明の一実施例の地図デー
タベースの構成を示し、図７は、本発明の一実施例の結
合データベースの構成を示す。図５に示す電話帳データ
ベース３００は、名義、住所、ビル名、職業コード、電
話番号、及びその他の情報を格納する。

【００２９】図６に示す地図データベース２００は、名
義、住所、ビル名、地図座標及びその他の情報を格納す
る。電話帳データベース３００と地図データベース２０
０は、共通項目として、名義、住所、ビル名を持ってい
る。名義、ビル名は自然語で、住所は住所コードで記述
されている。住所コードは、都道府県コード部、市区コ
ード部、町コード部、丁目コード部、街区コード部、地
番コード部からなる。名義は、主掲載（会社名）と副掲
載（会社内の組織、部課名）の内容をスラッシュで区切
ってある。例えば、 日本電信電話株式会社／東京本社／総務部／総務課 のように区切られる。

【００３０】図７に示す電話帳データベース３００は、
電話番号、地図座標、及びその他の情報を格納する。以
下の実施例では、名義、住所、ビル名を利用した照合処
理を説明する。以下、図４のフローチャートに沿ってデ
ータベース結合処理の動作を説明する。

【００３１】ステップ１００） まず、地図データベー
ス２００の各レコードを読み込み、名義、ビル名を単語
に分割し、振り仮名辞書５００を参照しながら付与され
た振り仮名と併せて地図用のワークデータベース９００
に格納する。単語分割処理は、名義、ビル名を構成する
単語に分割し、各単語に意味付けする形態素解析処理で
ある。例えば、ビル名を例にとってみると、 『ＮＴＴ不動産築地ビル』 なるビル名に対して、単語分割処理を行い、 『ＮＴＴ（企業名）／不動産（職業）／築地（地名）／
ビル（建物語尾）』 の出力を得る（上記において、括弧内は単語に付与した
意味を表す）。

【００３２】ステップ２００） 次に、レコード抽出処
理として、電話帳データベース３００より１レコード取
り出し、ワークエリア８００に格納する。抽出する電話
帳レコードがない場合には当該結合処理を終了する。ス
テップ３００） ワークエリア８００から１レコード取
り出し、当該レコードの住所コード及び職業レコードで
対象掲載一覧ファイル４００を参照する。ここで、一致
する住所コードがなければ、レコードをワークエリア８
００にそのまま格納する。一致するレコードがある場合
には、一致レコードにて指示された掲載内該当部分のみ
を抽出し、ワークエリア４００に格納する。以下に具体
的な例を示す。

【００３３】電話帳レコードが、 住所コード：１３（東京都）／１０１（千代田区） 名義 ：警視庁／警察署／荻窪警察署 職業コード：８９０２５ のとき、対象掲載一覧ファイル４００を検索し、住所コ
ード及び職業コードが一致する １３，８９０２５，３ を探し出す。住所コードは、都道府県コードから地番コ
ードまでのうち最長一致するコードを探し出す。選択掲
載番号が“３”のため、スラッシュで区切られた部分の
中から３番目の「荻窪警察署」を抽出する。当該過程
は、名義と地図上の名義の間で登録の差異を吸収するも
のである。電話帳上の名義は、お客さまから申告された
名義のあめ、組織階層構造が入っているが、地図上の名
義は、地図作成会社が独自に調べたもののため、組織階
層が正しく入っておらず、一般的に使われている名称部
分（上記の例では、実際の警察署名）のみが使われてい
る。一般的に使われる名称部分は、地域及び職業により
異なるため、本処理では、対象掲載一覧ファイル４００
を利用し、照合に必要な部分のみを抽出する。電話帳デ
ータに職業コードがない場合は当該処理を実施しなけれ
ばよい。

【００３４】ステップ４００） 次に、データ補正処理
として、ワークエリア８００から１レコード取り出し、
建物名、名義に各種補正処理を加え、ワークエリア８０
０に格納する。各種補正処理は、以下の通りである。 ・長音の補正：先頭の長音類の削除等を行う。

【００３５】例／ ーパークヒルズ → パークヒル
ズ ・濁音、半濁音の補正： 独立した濁音・半濁音を前方文字に結合する等の処理を
行う。 ・空白削除補正：空白を削除する。

【００３６】例／ 山下△ビル → 山下ビル （△は
空白を表す） ・不要文字削除補正：「！」、「＊」などの記号的文字
を削除する。 ・括弧補正：開き括弧と閉じ括弧の対応がない括弧を削
除する等の処理を行う。 例／ ＮＴＴビル（ＮＴＴ生命 → ＮＴＴビル ・異体字補正：旧字を新字に変換する。 例／ 澤 → 沢 ステップ５００） 単語分割処理過程では、電話帳デー
タベース３００の１レコードを読み込み、名義、ビル名
を単語に分割し、ワークエリア８００に格納する。地図
データの単語分割処理過程（ステップ１００）と同様の
処理を行う。

【００３７】ステップ６００） 振り仮名付与処理過程
では、ワークエリア８００から１レコード抽出し、名
義、ビル名に対して、振り仮名辞書５００を参照しなが
ら、振り仮名を付与し、ワークエリア８００に格納す
る。 ステップ７００） 照合対象レコード抽出処理過程で
は、地図用のワークデータベース９００から照合対象と
なるレコードを抽出し、ワークエリア８００に格納す
る。

【００３８】ステップ８００） 照合処理過程では、電
話帳データベース３００の１レコードをワークエリア８
００から取り出し、照合対象レコード抽出処理過程（ス
テップ７００）で抽出されたワークエリア８００内の各
地図レコードと照合し、一致レベルを付与する。 ステップ９００） 最後に、照合判定処理では、照合マ
トリックス７００を参照し、結合の可否を判断する。結
合可であれば、結合データベース１１００に出力し、レ
コード抽出処理過程（ステップ２００）に移行する。照
合対象レコード抽出処理過程（ステップ７００）に移行
する。

【００３９】次に、上記のステップ６００における振り
仮名付与処理に過程における振り仮名付与処理について
具体的に説明する。本処理は、名義、ビル名に対して行
う。本処理は、単語分割された名義、ビル名にて、振り
仮名辞書５００を検索し、振り仮名名を付与する処理で
ある。図８は、本発明の一実施例の振り仮名付与処理フ
ローチャートである。

【００４０】ステップ６０１） 企業名振り仮名府書処
理では、振り仮名辞書５００内で企業名の意味を付与さ
れている単語群を使い、振り仮名を付与する。本処理過
程では、企業名の意味を付与されている単語群のみを振
り仮名辞書検索の対象とする。まず、分割結果を全て連
結して振り仮名辞書５００を検索する。ヒットしない場
合は、後から単語を１つずつ外し、再検索する。また、
ヒットした場合は、振り仮名辞書５００にある意味を設
定し、単語分割方法を変更する。例を以下に示す。

【００４１】ＮＴＴ（企業名）／不動産（職業）／築地
（地名）／大和（地名）／ビル（建物語尾） に対し、振り仮名辞書５００で『ＮＴＴ不動産、築地、
大和』でヒットした場合、 ＮＴＴ（企業名）／築地（地名）／大和（地名）／ビル
（建物語尾） のように、単語分割を変更し、 エヌティティフドウサン（企業名）／築地（地名）／大
和（地名）／ビル（建物語尾） の振り仮名を付与する。ヒットした場合は、意味付与し
た次の単語から上記手順を繰り返す。上記の例では、
『ＮＴＴ不動産』に振り仮名を付与した後、『築地大和
ビル』で振り仮名辞書５００を検索する。当該処理過程
を１単語でもヒットしなくなるまで繰り返す。全ての単
語に振り仮名の付与が完了した場合は、振り仮名付与処
理を終了する。

【００４２】ステップ６０２） 住所単語振り仮名付与
処理過程では、振り仮名の付与されていない先頭単語に
て、振り仮名辞書５００を検索し、振り仮名を付与す
る。本処理過程では、振り仮名辞書検索にて住所名の意
味を付与されている単語群の中で、住所コードに包含の
あるものを振り仮名辞書検索の対象とする。振り仮名検
索辞書検索にてヒットした場合は、住所コードをチェッ
クし、包含される住所の振り仮名を付与する。例えば、 築地（地名）／ビル（建物語尾） 住所：１３（東京
都） に対して、振り仮名辞書５００にて、 築地，ツキジ，１３，頻度２ 築地，チクシ，３０，頻度３ がヒットした場合、住所の包含のある前者を選択し、
「ツキジ」の振り仮名を付与する。すべての単語に振り
仮名の付与が完了した場合は、振り仮名付与処理を終了
する。

【００４３】ステップ６０３） 一般単語振り仮名付与
処理過程では、振り仮名の付与されていない先頭単語に
て、振り仮名辞書５００を検索し、振り仮名を付与す
る。本処理過程では、振り仮名辞書検索にて住所名ある
いは、一般単語の意味を付与されている単語群を振り仮
名辞書検索の対象とする。振り仮名辞書５００上の一般
単語及び住所単語の複数候補にヒットし、住所単語の住
所コードでの包含がない場合は、頻度をチェックし、頻
度の高い振り仮名を付与する。

【００４４】例えば、 大和（地名）／ビル（建物語尾） 住所：１３（東京
都） に対して、振り仮名辞書５００にて、 大和，ヤマト，１４， 頻度１ 大和，ダイワ，３７， 頻度３ がヒットした場合、頻度の高い後者を選択し、「ダイ
ワ」の振り仮名を付与する。すべての単語に振り仮名を
付与し終えた場合は、振り仮名付与処理を終了する。

【００４５】ステップ６０４） 未知語処理過程では、
振り仮名の付与されていない先頭単語について、企業名
振り仮名付与処理過程（ステップ６０１）、住所単語振
り仮名付与処理過程（ステップ６０２）、一般単語振り
仮名付与処理過程（ステップ６０３）にて振り仮名を付
与できなかった単語について処理する。単語が英字、数
字、ひらなが、カタカナのみの文字種で構成されている
場合には、ひらがなをカタカナに変換する。単語に英
字、数字、ひらがな、カタカナ以外の文字種が含まれる
場合には未知語として“＊”（アスタリスク１つ）を設
定しておく。振り仮名を付与していない単語が残ってい
る場合は、企業名振り仮名付与処理過程（ステップ６０
１）に移行し、全ての単語に振り仮名名を付与し終えた
場合は、振り仮名付与処理を終了する。

【００４６】次に、照合対象レコード抽出処理過程（ス
テップ７００）における照合対象レコード抽出処理につ
いて説明する。図９は、本発明の一実施例の住所ステー
ジの例を示す。以下、同図を用いて説明する。照合対象
レコードは、図９の住所ステージ順に抽出する。各住所
ステージの条件に合致する地図レコードを抽出する。住
所ステージ番号の小さい方を上位ステージとし、後述の
照合判定処理過程（ステップ８００）にて優先される候
補となる。

【００４７】最初に本過程を実施する際は、「住所ステ
ージ１」の条件で候補を抽出する。照合対象レコードが
なければ、順次「住所ステージ２」、「住所ステージ
３」と、照合対象レコードあるまで行う。照合判定処理
過程（ステップ９００）にて、結合確定にならずに他の
候補を探すべく本過程に遷移した場合は、前述した本過
程を実施した際に、照合候補を抽出した住所ステージの
次の住所ステージから照合候補を抽出する。

【００４８】「住所ステージ１」にて照合候補を抽出
し、結合確定にならなかった場合は、「住所ステージ
２」から照合候補を探す。ここで、隣接町とは、各住所
に隣接する住所のことで、隣接町テーブル６００に登録
されている。「住所ステージ７」の場合、電話帳レコー
ドに入っている住所にて隣接町テーブル６００内のレコ
ードを都道府県コードから丁目コードまでがキー部で最
長で一致するものを条件として検索する。ヒットした場
合、該当する隣接住所を取得し、取得した住所内での地
図レコードを検索し、照合候補として抽出する。

【００４９】次に、照合処理過程（ステップ８００）に
ついて説明する。図１０は、本発明の一実施例の照合処
理のフローチャートであり、図１１は、本発明の一実施
例の照合マトリックスの例である。同図において、枠内
の数字がそれぞれの一致レベルを示す。以下、図１０、
図１１を用いて具体的に説明する。

【００５０】この処理では、名義、ビル名の各々に対し
て、６種類の照合を行い、最後に照合マトリックス７０
０により一致レベルを付与する。各照合では、電話帳と
地図の名義、ビル名をそれぞれ同じ意味が付与されてい
る単語単位に比較する。また、電話帳、地図のどちらか
のビル名、名義がない場合には、補完処理として、以下
の２つを行って照合する。 ・ビル名の比較において、ビル名のないレコードに対し
ては名義と照合する。 ・名義の比較において、名義のないレコードに対しては
ビル名と照合する。

【００５１】以下に照合方法を説明する。 ステップ８０１） 完全一致１照合処理過程では、完全
に一致するかどうかを漢字表記、正規化後漢字表記、振
り仮名、正規化後振り仮名の４パターンにて照合する。 ステップ８０２） 完全一致２照合処理過程では、漢字
表記、正規化後漢字表記、振り仮名、正規化後振り仮名
の４パターンに対して、中点、スラッシュ、法人種別等
の補助文字を削除して照合する。

【００５２】ステップ８０３） ゆらぎ削除一致照合処
理過程では、漢字表記、正規化後漢字表記、振り仮名、
正規化後振り仮名の４パターンに対して、長音、カタカ
ナ拗促音、ひらがな拗促音等のゆらぎ文字を削除して照
合する。揺らぎ文字削除は、例えば、「コンピュータ」
を「コンピタ」に変換するものである。 ステップ８０４） 核情報一致照合処理過程では、漢字
表記、正規化後漢字表記、振り仮名、正規化後振り仮名
の４パターンに対して、副掲載（部課等の会社内の組織
名）、棟名、階名、号名を照合対象外とし、さらに、
『寺処理』、『駅処理』を行った結果にて照合する。

【００５３】『寺処理』は、最終単語の最終文字が
「寺」で、かつそれ以前に単語に最終文字が「宗」
「派」の単語がある場合、「宗」「派」より前を削除す
る処理である。例えば、「○○宗／××寺」を「××
寺」にする。『駅処理』は、最終単語の最終文字が
「駅」で、かつそれ以前に単語に最終文字が「線」の単
語がある場合、「線」より前を削除する処理である。
「○○線／××駅」を「××駅」にする。

【００５４】ステップ８０５） 固有情報一致照合処理
過程では、漢字表記、正規化後漢字表記、振り仮名、正
規化後振り仮名の４パターンに対して、建物語尾、動
詞、商品、地名、職業語尾の意味の付いた単語を照合対
象外として照合する。 ステップ８０６） 姓情報一致照合処理過程では、漢字
表記、正規化後漢字表記、振り仮名、正規化後振り仮名
の４パターンに対して、姓、企業名、企業複合語名の意
味の付いた単語のみ照合対象として照合する。

【００５５】各照合ステップにおける正規化とは、英数
字カタカナ変換処理、拗促音変換処理等からなる。各照
合にて一致した場合、一致レベルが割り振られる。一致
レベルは、照合マトリックス７００を名義の一致ステッ
プ、ビル名の一致ステップの２項目により参照し、取得
する。図１１に示す照合マトリックス７００は、名義の
一致度とビル名の一致度毎に点数が付与されている。ま
た、後述する結合判定にて使用する情報である結合即確
定か、結合保留かの区別が記述されている。

【００５６】本処理過程では、例えば、名義が完全一致
２、ビル名が固有名一致の場合、「１９」という点数が
付与される。照合は完全一致１照合処理過程（ステップ
８０１）から始め、名義、ビル名とも照合対象の地図レ
コードすべてと照合し、照合対象の地図レコード全てに
一致レベルを付与する。次に、照合判定処理過程（ステ
ップ９００）での結合確定判断方法について説明する。
図１２は、本発明の一実施例の結合判定処理のフローチ
ャートである。

【００５７】照合処理（ステップ８００）にて結合候補
となった地図データの中で、どれを電話帳データと結合
するかを決定する。照合対象レコード抽出処理過程（ス
テップ７００）にて照合対象の地図レコードを抽出した
住所ステージを考慮し、ステージ数の小さい方を上位ス
テージとする。また、一致レベルは数字の小さい方を一
致レベルが高いと考える。同一住所ステージの照合の中
で結合候補の地図データが複数存在する場合には、最も
一致レベルの高いものが採用される。結合判定するにあ
たり、各住所レベルごとに結合対象の確定判定レベルと
して以下の３レベルが予め設定されている。各レベルの
意味は以下の通りである。

【００５８】［確定レベル］結合候補の中で最も一致レ
ベルが高いものが確定レベル以上である場合には、その
候補を結合対象とする。 ［保留レベル］現住所ステージの結合候補の中で最も一
致レベルが高いものが確定レベルに達していない場合、
その候補が保留レベル以上であれば、その候補を保留
し、次の住所ステージの照合結果と共に判定する。

【００５９】［保留採用レベル］現住所ステージの結合
候補の中で最も一致レベルが高いものが保留採用レベル
に達していない場合、上位住所ステージで保留されてい
る候補を結合対象とする。レベルの設定のイメージは、
以下の通りである。

【００６０】

【表１】

【００６１】例えば、住所ステージｎでは、一致レベル
ｇ以上であれば結合確定し、一致レベルｉ以下の候補は
保留される。住所ステージｎ＋１に、一致レベルｇ以上
の候補があれば確定し、一致レベルｆ以下であれば住所
ステージｎにて保留されていた候補に結合確定する。以
下に図１２のフローチャートに基づいて詳細に説明す
る。

【００６２】ステップ９０１） 現住所ステージにて、
照合処理を行った結果、結合対象候補があるかどうかを
チェックする。あれば条件２処理過程（ステップ９０
２）に移行し、なければ条件５処理過程（ステップ９０
６）に移行する。ステップ９０２） 条件２処理過程で
は、前住所ステージにて保留とされた候補があるかどう
かチェックする。あれば、条件３処理過程（ステップ９
０３）へ、なければ条件４処理過程（ステップ９０５）
に移行する。

【００６３】ステップ９０３） 条件３処理過程では、
現住所ステージでの候補は、保留採用レベル以下かどう
かをチェックする。保留採用レベル以上であれば候補選
定処理過程（ステップ９０４）へ、保留採用レベル以下
であれば、結合可否判定３処理（ステップ９１１）に移
行する。 ステップ９０４） 候補選定過程では、現住所ステージ
で見つけた候補と前住所ステージにて保留された候補の
うち、一致レベルの高い方を候補として残す。

【００６４】ステップ９０５） 条件４処理過程では、
このされた候補が確定レベル以上かどうかをチェックす
る。確定レベル以上であれば、結合可否判定２処理過程
ステップ９１０に移行し、確定レベル以上でなければ結
合可否判定１処理過程（ステップ９０９）に移行する。 ステップ９０６） 条件５処理過程では、前ステージか
ら保留候補があるかどうかをチェックする。あれば条件
６処理過程（ステップ９０７）へ、なければ結合可否判
定５処理過程（ステップ９１３）に移行する。

【００６５】ステップ９０７） 条件６処理過程では、
現住所ステージの保留採用レベルが設定されているかど
うかをチェックする。設定されていれば結合可否判定３
処理（ステップ９１１）へ移行し、設定されていなけれ
ば条件７処理過程（ステップ９０８）に移行する。 ステップ９０８） 条件７処理過程では、前ステージか
ら保留候補が確定レベル以上かどうかをチェックする。
確定レベル以上であれば、結合可否判定３処理過程（ス
テップ９１１）に移行し、そうでなければ、結合可否判
定４処理過程（ステップ９１２）に移行する。

【００６６】ステップ９０９） 結合可否判定１処理過
程では、候補を保留候補として次の住所ステージに移行
する。 ステップ９１０） 結合可否判定２処理過程では、候補
を結合対象として確定し、次の電話帳レコードの照合に
移行する。 ステップ９１１） 結合可否判定３処理過程では、前住
所ステージの保留候補を結合対象として確定し、次の電
話帳レコードの照合に移行する。

【００６７】ステップ９１２） 結合可否判定４処理過
程では、候補を一切保留せず、次の住所ステージに移行
する。 ステップ９１３） 結合可否判定５処理過程では、次の
住所ステージに移行する。 また、上記の実施例では、図３の構成及び図４の動作に
基づいて説明したが、この例に限定されることなく、図
３の構成要素における図４の動作をプログラムとして構
築し、データベース結合装置として利用されるコンピュ
ータに接続されるディスク装置や、フロッピーディスク
やＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納しておき、本発
明を実施する際に、インストールすることにより容易に
本発明を実現することが可能である。

【００６８】なお、本発明は、上記の実施例に限定され
ることなく、特許請求の範囲内で種々変更・応用が可能
である。

【００６９】

【発明の効果】上述のように、本発明によれば、従来に
比べて、高い結合率、結合信頼性が実現できる。本発明
を実施した結果、結合率は９０％、結合信頼性は訳９５
％を実現している。人手による結合を行っても結合率は
９０％なので、本発明により人手作業と略同じ結合率を
取得できることから人手作業が不要となる。また、処理
時間も短縮することができるため、データベースの結合
を利用した情報案内サービスが実用可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理を説明するための図である。

【図２】本発明の原理構成図である。

【図３】本発明のデータベース結合装置の構成図であ
る。

【図４】本発明のデータベース結合処理の動作を示すフ
ローチャートである。

【図５】本発明の一実施例の電話帳データベースの構成
例である。

【図６】本発明の一実施例の地図データベースの構成例
である。

【図７】本発明の一実施例の結合データベースの構成例
である。

【図８】本発明の一実施例の振り仮名付与処理のフロー
チャートである。

【図９】本発明の一実施例の住所ステージの例である。

【図１０】本発明の一実施例の照合処理のフローチャー
トである。

【図１１】本発明の一実施例の照合マトリックスの例で
ある。

【図１２】本発明の一実施例の結合判定処理のフローチ
ャートである。

【符号の説明】

１００ データベース結合装置 １０１ 制御部 １１０ 前処理部、単語分割手段 １２０ レコード抽出処理部、レコード抽出手段 １３０ 対象掲載抽出処理部 １４０ データ補正処理部、単語分割／補正手段 １５０ 単語分割処理部 １６０ 振り仮名付与処理部 １７０ 照合対象レコード抽出部 １８０ 照合処理部、照合手段 １９０ 結合判定処理部、照合判定手段 １９５ 結合手段 ２００ データベースＢ，第１のデータベース ３００ データベースＡ，第２のデータベース ４００ 対象掲載一覧ファイル ５００ 振り仮名辞書 ６００ 隣接住所テーブル ７００ 照合マトリックス ８００ ワークエリア ９００ ワークデータベース １０００ 住所ステージ １１００ 結合データベース

フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G06F 17/30 G06F 12/00 512 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (12)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 名義、住所、収容先名、及びその他の情
   報を持つ２種類のデータベースを、該名義、該住所、該
   収容先名により照合し、該２種類のデータベースを結合
   した結合データベースを生成するデータベース結合方法
   において、 第１のデータベースの各レコードを読み込み、前記名
   義、前記収容先名について単語に分割し、 第２のデータベースよりレコードを抽出し、前記名義と
   前記収容先名について、単語分割及び必要な補正を行
   い、 前記第１のデータベースの読み込まれたレコードから照
   合対象となるレコードを、住所コードの一致度合いを定
   義した住所ステージを参照して、抽出し、 前記第２のデータベースのレコードを、抽出された前記
   照合対象となるレコードと単語単位に照合し、前記名義
   及び前記収容先名の照合結果に基づいて、名義、収容先
   名の一致度合いにより結合の確からしさを一致レベルと
   して点数付けした照合マトリックスを参照し、一致レベ
   ルを付与し、 前記一致レベルに基づいて前記第１のデータベースのレ
   コードと前記第２のデータベースのレコードの結合の可
   否を判断し、 結合可となったレコードを結合して、結合データベース
   に格納することを特徴とするデータベース結合方法。
2. 【請求項２】 前記第２のデータベースより抽出された
   レコードの住所コード及び職業コードで、住所コード及
   び職業コード及び名義を含む抽出位置が格納された対象
   掲載一覧記憶手段を参照して、照合に使用する名義部分
   を抽出する請求項１記載のデータベース結合方法。
3. 【請求項３】 前記第２のデータベースのレコードを、
   抽出された前記照合対象となるレコードと単語単位に照
   合する前に、前記第１のデータベース及び第２のデータ
   ベースレコードの前記名義及び前記収容先名に対して、
   少なくとも単語、住所コード、頻度、単語の意味及び振
   り仮名が格納された振り仮名辞書を参照して、単語単位
   に振り仮名を付与する請求項１記載のデータベース結合
   方法。
4. 【請求項４】 前記第１のデータベースの照合対象とな
   るレコードを抽出する際に、 住所コードと該住所コードに隣接する住所の住所コード
   が格納されている隣接住所テーブルを参照して抽出する
   請求項１記載のデータベース結合方法。
5. 【請求項５】 名義、住所、収容先名、及びその他の情
   報を持つ２種類のデータベースを、該名義、該住所、該
   収容先名により照合し、該２種類のデータベースを結合
   した結合データベースを生成するデータベース結合装置
   であって、 住所コードの一致度合いを定義した住所ステージと、 名義、収容先の一致度合いにより結合の確からしさを一
   致レベルとして点数付けした照合マトリックスと、 結合対象の第１のデータベース及び第２のデータベース
   と、 前記第１のデータベースの各レコードを読み込み、前記
   名義、前記収容先名について単語に分割する単語分割手
   段と、 前記第２のデータベースよりレコードを抽出するレコー
   ド抽出手段と、 前記レコード抽出手段により抽出されたレコードの前記
   名義と前記収容先名について単語の分割及び必要な補正
   を行う単語分割／補正手段と、 前記第１のデータベースの読み込まれたレコードから照
   合対象となるレコードを、前記住所ステージを参照し
   て、抽出する照合対象レコード抽出手段と、 前記第２のデータベースのレコードと、抽出された前記
   照合対象となるレコードとを単語単位に照合し、前記名
   義及び前記収容先名の照合結果に基づいて、前記照合マ
   トリックスを参照し、一致レベルを付与する照合手段
   と、 前記照合手段で付与された前記一致レベルに基づいて前
   記第１のデータベースのレコードと前記第２のデータベ
   ースのレコードの結合の可否を判断する照合判定手段
   と、 結合可となったレコードを結合して、結合データベース
   に格納する結合手段とを有することを特徴とするデータ
   ベース結合装置。
6. 【請求項６】 前記レコード抽出手段は、 住所コード、職業コード及び名義を含む抽出位置を格納
   する対象掲載一覧ファイルと、 前記第２のデータベースより抽出されたレコードの住所
   コード及び職業コードで、前記対象掲載一覧記憶手段を
   参照して、照合に使用する名義部分を抽出する対象掲載
   抽出手段とを含む請求項５記載のデータベース結合装
   置。
7. 【請求項７】 前記レコード抽出手段は、 単語、住所コード、頻度、単語の意味、及び振り仮名を
   含む振り仮名辞書と、 前記第１のデータベース及び前記第２のデータベースの
   レコードの前記名義及び前記収容先名に対して、前記振
   り仮名辞書を参照して、単語単位に振り仮名付与する振
   り仮名付与手段を含む請求項５記載のデータベース結合
   装置。
8. 【請求項８】 前記照合対象レコード抽出手段は、 住所コードと該住所コードに隣接する住所の住所コード
   が格納された隣接住所記憶手段と、 第１のデータベースのレコードを抽出する際に、前記隣
   接住所記憶手段を参照して、前記照合対象となるレコー
   ドを抽出する手段を含む請求項５記載のデータベース結
   合装置。
9. 【請求項９】 名義、住所、収容先名、及びその他の情
   報を持つ２種類のデータベースを、該名義、該住所、該
   収容先名により照合し、該２種類のデータベースを結合
   した結合データベースを生成するデータベース結合装置
   に搭載されるデータベース結合プログラムを格納した記
   憶媒体であって、 第１のデータベースの各レコードを読み込み、前記名
   義、前記収容先名について単語に分割する単語分割プロ
   セスと、 第２のデータベースよりレコードを抽出し、前記名義と
   前記収容先名について単語分割及び必要な補正を行う単
   語分割／補正プロセスと、 前記第１のデータベースから照合対象となるレコード
   を、住所コードの一致度合いを定義した住所ステージを
   参照して、抽出する照合対象レコード抽出プロセスと、 前記第２のデータベースのレコードを、抽出された前記
   照合対象となるレコードとを単語単位に照合し、前記名
   義及び前記収容先名の照合結果に基づいて、名義、収容
   先名の一致度合いにより結合の確からしさを一致レベル
   として点数付けした照合マトリックスを参照し、一致レ
   ベルを付与する照合プロセスと、 前記一致レベルに基づいて前記第１のデータベースのレ
   コードと前記第２のデータベースのレコードの結合の可
   否を判断する照合判定プロセスと、 結合可となったレコードを結合して、結合データベース
   に格納する結合プロセスとを有することを特徴とするデ
   ータベース結合プログラムを格納した記憶媒体。
10. 【請求項１０】 前記第２のデータベースより抽出され
    たレコードの住所コード及び職業コードで、住所コード
    及び職業コード及び名義を含む抽出位置が格納された対
    象掲載一覧記憶手段を参照して、照合に使用する名義部
    分を抽出するプロセスを含む請求項９記載のデータベー
    ス結合プログラムを格納した記憶媒体。
11. 【請求項１１】 前記第２のデータベースのレコード
    を、抽出された前記照合対象となるレコードとを単語単
    位に照合する前に、前記第１のデータベースのレコード
    及び該第２のデータベースのレコードの前記名義及び前
    記収容先名に対して、少なくとも単語、住所コード、頻
    度、単語の意味及び振り仮名が格納された振り仮名辞書
    を参照して、単語単位に振り仮名付与するプロセスを含
    む請求項９記載のデータベース結合プログラムを格納し
    た記憶媒体。
12. 【請求項１２】 前記第１のデータベースの照合対象と
    なるレコードを抽出する際に、 住所コードと該住所コードに隣接する住所の住所コード
    が格納されている隣接住所テーブルを参照して抽出する
    プロセスを含む請求項９記載のデータベース結合プログ
    ラムを格納した記憶媒体。