JP3517345B2 - 住所情報による異種データの結合処理方法および装置 - Google Patents
住所情報による異種データの結合処理方法および装置Info
- Publication number
- JP3517345B2 JP3517345B2 JP02161798A JP2161798A JP3517345B2 JP 3517345 B2 JP3517345 B2 JP 3517345B2 JP 02161798 A JP02161798 A JP 02161798A JP 2161798 A JP2161798 A JP 2161798A JP 3517345 B2 JP3517345 B2 JP 3517345B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- pass
- degree
- coincidence
- address
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は，住所関連情報（町
丁目・番地・号，方書，住人名等）を含む２種類のデー
タに対して，計算機を利用し，住所関連情報を参考にし
て効率良く自動で同一住人のデータを探し出して結び付
ける（結合させる）方法および装置に関するものであ
る。
丁目・番地・号，方書，住人名等）を含む２種類のデー
タに対して，計算機を利用し，住所関連情報を参考にし
て効率良く自動で同一住人のデータを探し出して結び付
ける（結合させる）方法および装置に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】例えば顧客データと，建物毎に住人情報
を持つ詳細な住宅地図データとを結合させて，電話番号
等の顧客情報から地図上の建物を特定して表示できるよ
うにするなどのためには，異なる種類のデータに対して
住所情報をもとに結合する処理が必要となる。ところ
が，別個に作られた異種のデータの住所情報は，表記の
ゆらぎや不完全さ，住所情報などの不正確さを各々包含
しており，例えば電話番号帳データベース（ＤＢ）と市
販の電子化された住宅地図ＤＢとを完全一致で結合する
と，４割程度しか自動で結合しない（参考文献１／第６
章）。残りのデータについて人手で結合させると，例え
ば東京２３区の職業別電話番号帳（約１００万件）に掲
載された顧客情報と地図データとの結合では，大変な工
数を要することになる。
を持つ詳細な住宅地図データとを結合させて，電話番号
等の顧客情報から地図上の建物を特定して表示できるよ
うにするなどのためには，異なる種類のデータに対して
住所情報をもとに結合する処理が必要となる。ところ
が，別個に作られた異種のデータの住所情報は，表記の
ゆらぎや不完全さ，住所情報などの不正確さを各々包含
しており，例えば電話番号帳データベース（ＤＢ）と市
販の電子化された住宅地図ＤＢとを完全一致で結合する
と，４割程度しか自動で結合しない（参考文献１／第６
章）。残りのデータについて人手で結合させると，例え
ば東京２３区の職業別電話番号帳（約１００万件）に掲
載された顧客情報と地図データとの結合では，大変な工
数を要することになる。
【０００３】住所情報における表記のゆらぎとは，例え
ば漢字で表記したりカタカナで表記したりすることがあ
ること，「株式会社〜」と表記したり「（株）〜」とい
うように省略して表記したりすることがあること，全角
文字で表記したり半角文字で表記したりすることがある
ことなどをいう。
ば漢字で表記したりカタカナで表記したりすることがあ
ること，「株式会社〜」と表記したり「（株）〜」とい
うように省略して表記したりすることがあること，全角
文字で表記したり半角文字で表記したりすることがある
ことなどをいう。
【０００４】このため従来，計算機での自動結合精度を
上げる方法として，２種類のＤＢの住所情報（町丁目・
番地・号）については厳密な一致をさせず，単に比較デ
ータの絞り込みにのみ使い，住人情報の比較に重点をお
くこととして，住人名に対して日本語処理による形態素
解析を行い，構成する固有情報を抽出して一致度を判定
する方法が提案されている（参考文献１／第６章）。こ
の方法を使うことにより，計算機による自動結合率を約
８割にまで高め，大幅に人手作業を削減することが可能
になった。
上げる方法として，２種類のＤＢの住所情報（町丁目・
番地・号）については厳密な一致をさせず，単に比較デ
ータの絞り込みにのみ使い，住人情報の比較に重点をお
くこととして，住人名に対して日本語処理による形態素
解析を行い，構成する固有情報を抽出して一致度を判定
する方法が提案されている（参考文献１／第６章）。こ
の方法を使うことにより，計算機による自動結合率を約
８割にまで高め，大幅に人手作業を削減することが可能
になった。
【０００５】参考文献１：安田，松村，水町，唐沢「電
話・ＦＡＸを使った地図案内システム」，第３回機能図
形情報システムシンポジウム講演論文集,1992/4, pp.81
-86.
話・ＦＡＸを使った地図案内システム」，第３回機能図
形情報システムシンポジウム講演論文集,1992/4, pp.81
-86.
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかし，上記の方法は
日本語辞書等の整備のため膨大なディスク等の容量を必
要とし，計算機処理の中では比較的多くの計算量を要す
る日本語処理を前提にしていることから，例えば東京２
３区１００万件のデータの結合作業の実績では，ワーク
ステーション（ＷＳ）等を使用して２４時間連続で５〜
６日間も連続して計算させる必要があり，計算機に対す
る負荷が非常に大で，地図や電話帳等のデータの更新に
伴って気軽に再結合処理を行えるようにはなっていなか
った。
日本語辞書等の整備のため膨大なディスク等の容量を必
要とし，計算機処理の中では比較的多くの計算量を要す
る日本語処理を前提にしていることから，例えば東京２
３区１００万件のデータの結合作業の実績では，ワーク
ステーション（ＷＳ）等を使用して２４時間連続で５〜
６日間も連続して計算させる必要があり，計算機に対す
る負荷が非常に大で，地図や電話帳等のデータの更新に
伴って気軽に再結合処理を行えるようにはなっていなか
った。
【０００７】本発明の目的は，日本語処理を行うことな
く高速に，しかも精度良く自動結合させることのできる
住所一致データの結合方法とそれを実現する装置を提供
することにある。
く高速に，しかも精度良く自動結合させることのできる
住所一致データの結合方法とそれを実現する装置を提供
することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は，データの正規
化をあらかじめ行う正規化処理部と，町丁目・番地・号
まで住所一致するレコードの結合合否を判定する住所一
致データ結合合否判定部と，町丁目・番地までしか一致
しないレコードの結合合否を判定する街区一致データ結
合合否判定部とを持つことを主要な特徴としている。
化をあらかじめ行う正規化処理部と，町丁目・番地・号
まで住所一致するレコードの結合合否を判定する住所一
致データ結合合否判定部と，町丁目・番地までしか一致
しないレコードの結合合否を判定する街区一致データ結
合合否判定部とを持つことを主要な特徴としている。
【０００９】２種類のＤＢ（ＤＢａ，ＤＢｂとする）の
住人名情報について，正規化処理部であらかじめ「ひら
がな」や「英字」を「カタカナ」に変換したり，「濁
音」，「半濁音」を「清音化」し，記号統一を行い，ま
ず処理対象の２種類のＤＢに対して，この正規化処理を
施すことにより単純な表記のゆらぎを整合させ一致可能
にする。
住人名情報について，正規化処理部であらかじめ「ひら
がな」や「英字」を「カタカナ」に変換したり，「濁
音」，「半濁音」を「清音化」し，記号統一を行い，ま
ず処理対象の２種類のＤＢに対して，この正規化処理を
施すことにより単純な表記のゆらぎを整合させ一致可能
にする。
【００１０】次に，この正規化済みのデータを住所一致
データ結合合否判定部に送り，この判定部では第１のＤ
Ｂａから１つずつレコードを取り出し，その住所情報
（町丁目・番地・号）と完全一致する住所情報を持つ第
２のＤＢｂのレコード群を検索する。該当住所一致情報
がある場合，ＤＢａの対象レコードの住人名情報の文字
とＤＢｂの対象レコードの住人名の文字の一致度を共通
文字数で評価し，評価値が所定の合格基準値ｆ１を超え
ている場合，これを結合させる。
データ結合合否判定部に送り，この判定部では第１のＤ
Ｂａから１つずつレコードを取り出し，その住所情報
（町丁目・番地・号）と完全一致する住所情報を持つ第
２のＤＢｂのレコード群を検索する。該当住所一致情報
がある場合，ＤＢａの対象レコードの住人名情報の文字
とＤＢｂの対象レコードの住人名の文字の一致度を共通
文字数で評価し，評価値が所定の合格基準値ｆ１を超え
ている場合，これを結合させる。
【００１１】複数の住所一致レコードが存在する場合に
は，ｆ１を超えてもっとも一致評価値が高いものを結合
させる。もし，住所一致データが存在しない場合には，
街区一致データ結合合否判定部に制御を移す。ここでは
住所情報のうち，町丁目・番地（街区）まで一致したデ
ータ群をＤＢｂから検索してきて，それぞれに対して住
所一致データ結合合否判定部と同様に一致度を評価し，
所定の合格基準値ｆ２を超えているもののうち，もっと
も評価値が高いものを結合させる。ｆ２以上の評価値を
有するレコードがない場合には，結合不成功として未結
合のままとする。ここで番地情報までしか一致しない評
価値ｆ２は，号情報まで一致した評価値ｆ１に比較して
大きく設定しておき，より厳しく判定することにより，
誤結合を減らせるようになっている。
は，ｆ１を超えてもっとも一致評価値が高いものを結合
させる。もし，住所一致データが存在しない場合には，
街区一致データ結合合否判定部に制御を移す。ここでは
住所情報のうち，町丁目・番地（街区）まで一致したデ
ータ群をＤＢｂから検索してきて，それぞれに対して住
所一致データ結合合否判定部と同様に一致度を評価し，
所定の合格基準値ｆ２を超えているもののうち，もっと
も評価値が高いものを結合させる。ｆ２以上の評価値を
有するレコードがない場合には，結合不成功として未結
合のままとする。ここで番地情報までしか一致しない評
価値ｆ２は，号情報まで一致した評価値ｆ１に比較して
大きく設定しておき，より厳しく判定することにより，
誤結合を減らせるようになっている。
【００１２】例えば，一致度による合否判定評価値Ｆは
次のように決定する。まず住人名を構成する文字列に対
し，ＤＢａとＤＢｂの住人名とで共通の文字の数をカウ
ントする。この文字数をＢとし，ＤＢａの住人名の全文
字数をＡとすると， Ｆ＝Ｂ／Ａ である。もちろん結合させたい両ＤＢの特性によって
は，連続一致の文字列に高得点を与えて評価したり，字
種別に一致度を評価する方式などでもよい。
次のように決定する。まず住人名を構成する文字列に対
し，ＤＢａとＤＢｂの住人名とで共通の文字の数をカウ
ントする。この文字数をＢとし，ＤＢａの住人名の全文
字数をＡとすると， Ｆ＝Ｂ／Ａ である。もちろん結合させたい両ＤＢの特性によって
は，連続一致の文字列に高得点を与えて評価したり，字
種別に一致度を評価する方式などでもよい。
【００１３】上記処理において，実際の住人名だけでは
なく方書についても考慮し，ビル名などの方書において
も同様に住所の一致度に応じて文字の一致度を判定し，
ＤＢａとＤＢｂの異なる２種類のデータを計算機で効率
よく結び付けるようにしてもよい。これにより，場合に
よってはさらに実用的に好ましい結合結果を得ることが
可能になる。
なく方書についても考慮し，ビル名などの方書において
も同様に住所の一致度に応じて文字の一致度を判定し，
ＤＢａとＤＢｂの異なる２種類のデータを計算機で効率
よく結び付けるようにしてもよい。これにより，場合に
よってはさらに実用的に好ましい結合結果を得ることが
可能になる。
【００１４】本発明による作用は，以下のとおりであ
る。上記のように構成される本発明においては，住所の
一致度を考慮して住人名の文字の一致度の判定基準を変
化させて評価することで，きめ細かい評価による自動結
合が可能になる。しかも，文字列を単語の集合として捉
えず，単に文字の集合として捉え，共通文字の存在にの
み着目して処理するため，表記のゆらぎに強く，処理も
日本語処理を必要としないため非常に簡易な処理で実現
できる。
る。上記のように構成される本発明においては，住所の
一致度を考慮して住人名の文字の一致度の判定基準を変
化させて評価することで，きめ細かい評価による自動結
合が可能になる。しかも，文字列を単語の集合として捉
えず，単に文字の集合として捉え，共通文字の存在にの
み着目して処理するため，表記のゆらぎに強く，処理も
日本語処理を必要としないため非常に簡易な処理で実現
できる。
【００１５】
【発明の実施の形態】次に，本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。図１は本発明による住所情
報による異種データの結合処理装置の要部構成を示すブ
ロック図，図２は図１に示した各データベースの内容
例，図３は図１に示した各正規化済みデータベースの内
容例，図４は図１に示した結合済みデータベースの内容
例，図５は図１に示した処理装置による結合処理フロー
の概要を具体的に示す図である。
て図面を参照して説明する。図１は本発明による住所情
報による異種データの結合処理装置の要部構成を示すブ
ロック図，図２は図１に示した各データベースの内容
例，図３は図１に示した各正規化済みデータベースの内
容例，図４は図１に示した結合済みデータベースの内容
例，図５は図１に示した処理装置による結合処理フロー
の概要を具体的に示す図である。
【００１６】この処理装置１００は，ＣＰＵおよびメモ
リからなる装置であり，図１に示すように，住人名等の
正規化処理部１１０，住所一致データ結合合否判定部１
２０，街区一致データ結合合否判定部１３０，結合済み
ＤＢ作成部１４０の各処理手段を備える。
リからなる装置であり，図１に示すように，住人名等の
正規化処理部１１０，住所一致データ結合合否判定部１
２０，街区一致データ結合合否判定部１３０，結合済み
ＤＢ作成部１４０の各処理手段を備える。
【００１７】結合対象となる第１のＤＢａ１０１は，こ
の例では図２（ａ）に示すような内容のデータを持ち，
第２のＤＢｂ１０２は，図２（ｂ）に示すような内容の
データを持つものとする。正規化処理部１１０は，結合
対象となる第１のＤＢａ１０１と，第２のＤＢｂ１０２
とにアクセスし，それぞれのレコードの中の住人名を読
み出し，例えば「株式会社」や「（株）」の表記を
「（株）」に統一したり，「プランツ」や「ブランツ」
などの表記のゆれをいずれも清音化して「フランツ」と
するなどの正規化を実施し，第１のＤＢａ１０１から正
規化済みＤＢａ１０３を，第２のＤＢｂ１０２から正規
化済みＤＢｂ１０４を作成する。
の例では図２（ａ）に示すような内容のデータを持ち，
第２のＤＢｂ１０２は，図２（ｂ）に示すような内容の
データを持つものとする。正規化処理部１１０は，結合
対象となる第１のＤＢａ１０１と，第２のＤＢｂ１０２
とにアクセスし，それぞれのレコードの中の住人名を読
み出し，例えば「株式会社」や「（株）」の表記を
「（株）」に統一したり，「プランツ」や「ブランツ」
などの表記のゆれをいずれも清音化して「フランツ」と
するなどの正規化を実施し，第１のＤＢａ１０１から正
規化済みＤＢａ１０３を，第２のＤＢｂ１０２から正規
化済みＤＢｂ１０４を作成する。
【００１８】正規化済みＤＢａ１０３は，図３（ａ）に
示すような内容になり，正規化済みＤＢｂ１０４は，図
３（ｂ）に示すような内容になる。住所一致データ結合
合否判定部１２０では，正規化済みＤＢａ１０３から１
レコードずつ取り出し，それと同一の住所を持つ正規化
済みＤＢｂ１０４のレコード（あるいはレコード群）を
取り出し，図５の処理に従って合否を判定する。
示すような内容になり，正規化済みＤＢｂ１０４は，図
３（ｂ）に示すような内容になる。住所一致データ結合
合否判定部１２０では，正規化済みＤＢａ１０３から１
レコードずつ取り出し，それと同一の住所を持つ正規化
済みＤＢｂ１０４のレコード（あるいはレコード群）を
取り出し，図５の処理に従って合否を判定する。
【００１９】Ａを正規化済みＤＢａ１０３における注目
レコードの住人名の全文字数，Ｂを一致文字数，Ｆを合
否判定評価値とすると，例えば「（株）シャトレー志賀
屋」と「（株）シャトレーシカヤ」はＡ＝１１，Ｂ＝
８，Ｆ＝０．７２７となり，「渋谷区立図書館」と「区
立富ケ谷図書館」はＡ＝７，Ｂ＝５，Ｆ＝０．７１４と
なる。また，「フランツＧ」と「喫茶ランタン」はＡ＝
５，Ｂ＝２，Ｆ＝０．４となる。もし，住所一致時合格
基準値をｆ１＝０．６とすると，前２つの例では同一住
人名のデータとして結合できるが，最後の例は不合格で
結合不可と判断される。
レコードの住人名の全文字数，Ｂを一致文字数，Ｆを合
否判定評価値とすると，例えば「（株）シャトレー志賀
屋」と「（株）シャトレーシカヤ」はＡ＝１１，Ｂ＝
８，Ｆ＝０．７２７となり，「渋谷区立図書館」と「区
立富ケ谷図書館」はＡ＝７，Ｂ＝５，Ｆ＝０．７１４と
なる。また，「フランツＧ」と「喫茶ランタン」はＡ＝
５，Ｂ＝２，Ｆ＝０．４となる。もし，住所一致時合格
基準値をｆ１＝０．６とすると，前２つの例では同一住
人名のデータとして結合できるが，最後の例は不合格で
結合不可と判断される。
【００２０】住所一致データ結合合否判定部１２０で結
合できなかったレコードは，街区一致データ結合合否判
定部１３０に送られる。ここでは，注目レコードと同一
街区の住所を持つレコード全体が結合合否判定の対象と
なる。例えば，１番地５号の「フランツＧ」は，１番地
２号の「Ｇフランツ」とはＡ＝５，Ｂ＝５，Ｆ＝１と評
価され，１番地８号の「喫茶フランス」とはＡ＝５，Ｂ
＝３，Ｆ＝０．６と評価される。住所不一致時の合格基
準値（ｆ２）がｆ２＝０．８であるとすると，前者のみ
が合格とみなされる。もし，合否判定評価値Ｆが０．８
以上の候補レコードが複数存在する場合には，合否判定
評価値Ｆの最も高いものが合格となり（同点の場合には
地番（号）情報の近いものを優先させるなどの基準で判
定する），すべて基準値ｆ２より合否判定評価値Ｆが小
の場合には，結合レコードなし（未結合）となる。
合できなかったレコードは，街区一致データ結合合否判
定部１３０に送られる。ここでは，注目レコードと同一
街区の住所を持つレコード全体が結合合否判定の対象と
なる。例えば，１番地５号の「フランツＧ」は，１番地
２号の「Ｇフランツ」とはＡ＝５，Ｂ＝５，Ｆ＝１と評
価され，１番地８号の「喫茶フランス」とはＡ＝５，Ｂ
＝３，Ｆ＝０．６と評価される。住所不一致時の合格基
準値（ｆ２）がｆ２＝０．８であるとすると，前者のみ
が合格とみなされる。もし，合否判定評価値Ｆが０．８
以上の候補レコードが複数存在する場合には，合否判定
評価値Ｆの最も高いものが合格となり（同点の場合には
地番（号）情報の近いものを優先させるなどの基準で判
定する），すべて基準値ｆ２より合否判定評価値Ｆが小
の場合には，結合レコードなし（未結合）となる。
【００２１】結合済みＤＢ作成部１４０では，住所一致
データ結合合否判定部１２０および街区一致データ結合
合否判定部１３０で合格と判定されたレコードに対し，
結合フラグをオンにし，第１のＤＢａ１０１の情報に加
えて，第２のＤＢｂ１０２の情報を持たせた結合済みＤ
Ｂ１０５を作成する。具体的には，結合済みＤＢ１０５
は，図４に示したような内容になる。
データ結合合否判定部１２０および街区一致データ結合
合否判定部１３０で合格と判定されたレコードに対し，
結合フラグをオンにし，第１のＤＢａ１０１の情報に加
えて，第２のＤＢｂ１０２の情報を持たせた結合済みＤ
Ｂ１０５を作成する。具体的には，結合済みＤＢ１０５
は，図４に示したような内容になる。
【００２２】以上の結合処理の流れを図５に従って説明
する。まず，正規化処理部１１０は，結合対象となるＤ
Ｂａ１０１とＤＢｂ１０２とから，それぞれ正規化済み
ＤＢａ１０３，正規化済みＤＢｂ１０４を作成する（Ｓ
１）。
する。まず，正規化処理部１１０は，結合対象となるＤ
Ｂａ１０１とＤＢｂ１０２とから，それぞれ正規化済み
ＤＢａ１０３，正規化済みＤＢｂ１０４を作成する（Ｓ
１）。
【００２３】次に，住所一致データ結合合否判定部１２
０は，正規化済みＤＢａ１０３から１レコードずつ取り
出し，それと同一の住所を持つ正規化済みＤＢｂ１０４
の対応レコードに対して，合否判定評価値Ｆ（Ｆ＝Ｂ／
Ａ）を計算する（Ｓ２）。
０は，正規化済みＤＢａ１０３から１レコードずつ取り
出し，それと同一の住所を持つ正規化済みＤＢｂ１０４
の対応レコードに対して，合否判定評価値Ｆ（Ｆ＝Ｂ／
Ａ）を計算する（Ｓ２）。
【００２４】評価値Ｆと基準値ｆ１とを比較し（Ｓ
３），評価値Ｆが基準値ｆ１以上であれば，結合可と判
断してステップＳ１０へ進み，基準値ｆ１よりも小さけ
ればステップＳ４へ進む。
３），評価値Ｆが基準値ｆ１以上であれば，結合可と判
断してステップＳ１０へ進み，基準値ｆ１よりも小さけ
ればステップＳ４へ進む。
【００２５】街区一致データ結合合否判定部１３０は，
住所一致データ結合合否判定部１２０で結合不可と判断
された正規化済みＤＢａ１０３の対象レコードと同一街
区の住所を持つ正規化済みＤＢｂ１０４のデータを１件
抽出する（Ｓ４）。それについて，合否判定評価値Ｆ
（Ｆ＝Ｂ／Ａ）を計算し，結果の評価値Ｆと住所不一致
時の合格基準値ｆ２とを比較する（Ｓ５）。評価値Ｆが
基準値ｆ２以上であれば，そのレコードを合格候補と認
定する（Ｓ６）。
住所一致データ結合合否判定部１２０で結合不可と判断
された正規化済みＤＢａ１０３の対象レコードと同一街
区の住所を持つ正規化済みＤＢｂ１０４のデータを１件
抽出する（Ｓ４）。それについて，合否判定評価値Ｆ
（Ｆ＝Ｂ／Ａ）を計算し，結果の評価値Ｆと住所不一致
時の合格基準値ｆ２とを比較する（Ｓ５）。評価値Ｆが
基準値ｆ２以上であれば，そのレコードを合格候補と認
定する（Ｓ６）。
【００２６】ステップＳ４〜Ｓ６を，正規化済みＤＢｂ
１０４の同一街区内レコードについて全件繰り返し（Ｓ
７），全件についてのチェックが終了したならば合格候
補があったかどうかを判定する（Ｓ８）。
１０４の同一街区内レコードについて全件繰り返し（Ｓ
７），全件についてのチェックが終了したならば合格候
補があったかどうかを判定する（Ｓ８）。
【００２７】合格候補がなければ，結合不可を結合済み
ＤＢ作成部１４０へ通知し，合格候補があれば，合格候
補が複数あるかどうかを調べ，複数ある場合には合格候
補の中で評価値Ｆの最も高い候補レコードを最終的に選
択し（Ｓ９），結合可を結合済みＤＢ作成部１４０へ通
知する。
ＤＢ作成部１４０へ通知し，合格候補があれば，合格候
補が複数あるかどうかを調べ，複数ある場合には合格候
補の中で評価値Ｆの最も高い候補レコードを最終的に選
択し（Ｓ９），結合可を結合済みＤＢ作成部１４０へ通
知する。
【００２８】結合済みＤＢ作成部１４０では，結合の可
否に応じて，結合フラグをオンにした結合成功の処理
（Ｓ１０）または結合フラグをオフにした結合不成功の
処理（Ｓ１１）を行い，結合済みＤＢ１０５を作成す
る。
否に応じて，結合フラグをオンにした結合成功の処理
（Ｓ１０）または結合フラグをオフにした結合不成功の
処理（Ｓ１１）を行い，結合済みＤＢ１０５を作成す
る。
【００２９】以上，住人名について，その文字の一致度
の判定基準を住所の一致度を考慮して変化させる例を説
明したが，結合対象となる住所情報のレコードの中に，
ビル名などの方書を含む場合には，住人名だけではなく
方書についてもその文字の一致度を同様に結合合否を判
定するための対象としてもよい。
の判定基準を住所の一致度を考慮して変化させる例を説
明したが，結合対象となる住所情報のレコードの中に，
ビル名などの方書を含む場合には，住人名だけではなく
方書についてもその文字の一致度を同様に結合合否を判
定するための対象としてもよい。
【００３０】例えば，第１のデータベースのレコードに
おける方書をｘ１，住人名をｙ１，また第２のデータベ
ースのレコードにおける方書をｘ２，住人名をｙ２とし
たとき，方書を住人名と同様に扱い，ｘ１とｘ２の文字
の一致度による評価，ｘ１とｙ２の文字の一致度による
評価，ｙ１とｘ２の文字の一致度による評価，ｙ１とｙ
２の文字の一致度による評価をそれぞれ行い，このどれ
かが結合可と判断されたときに，２種類のデータを結合
させるというようにしてもよい。
おける方書をｘ１，住人名をｙ１，また第２のデータベ
ースのレコードにおける方書をｘ２，住人名をｙ２とし
たとき，方書を住人名と同様に扱い，ｘ１とｘ２の文字
の一致度による評価，ｘ１とｙ２の文字の一致度による
評価，ｙ１とｘ２の文字の一致度による評価，ｙ１とｙ
２の文字の一致度による評価をそれぞれ行い，このどれ
かが結合可と判断されたときに，２種類のデータを結合
させるというようにしてもよい。
【００３１】
【実施例】住人名と方書の両方に着目し，本方法を使っ
て東京２３区の１００万件の電話帳ＤＢ（タウンページ
データ）と市販住宅地図ＤＢとを結合させた例では，結
合率は約９０％を実現すると共に，処理時間はパソコン
を使って数時間で処理することができた。したがって，
従来の日本語処理を使った方式に比較して大幅に処理時
間を短縮できることが実証された。
て東京２３区の１００万件の電話帳ＤＢ（タウンページ
データ）と市販住宅地図ＤＢとを結合させた例では，結
合率は約９０％を実現すると共に，処理時間はパソコン
を使って数時間で処理することができた。したがって，
従来の日本語処理を使った方式に比較して大幅に処理時
間を短縮できることが実証された。
【００３２】
【発明の効果】以上説明したように，本発明によれば，
住所の一致度を考慮して住人名情報の文字の一致度の判
定基準を変化させ評価することで，きめ細かい評価によ
る自動結合が可能になる。しかも，文字列を単語の集合
として捉えず，単に文字の集合として捉え，共通文字の
存在にのみ着目して処理するため，表記のゆらぎに強
く，処理も日本語処理を必要としないため非常に簡易な
処理で実現することができるようになる。
住所の一致度を考慮して住人名情報の文字の一致度の判
定基準を変化させ評価することで，きめ細かい評価によ
る自動結合が可能になる。しかも，文字列を単語の集合
として捉えず，単に文字の集合として捉え，共通文字の
存在にのみ着目して処理するため，表記のゆらぎに強
く，処理も日本語処理を必要としないため非常に簡易な
処理で実現することができるようになる。
【図１】本発明の要部構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した各データベースの内容例を示す図
である。
である。
【図３】図１に示した各正規化済みデータベースの内容
例を示す図である。
例を示す図である。
【図４】図１に示した結合済みデータベースの内容例を
示す図である。
示す図である。
【図５】図１に示した処理装置による結合処理フローの
概要を示す図である。
概要を示す図である。
１０１ データベース（ＤＢａ）
１０２ データベース（ＤＢｂ）
１０３ 正規化済みＤＢａ
１０４ 正規化済みＤＢｂ
１０５ 結合済みＤＢ
１００ 処理装置
１１０ 正規化処理部
１２０ 住所一致データ結合合否判定部
１３０ 街区一致データ結合合否判定部
１４０ 結合済みＤＢ作成部
フロントページの続き
(56)参考文献 特開 平９−259141（ＪＰ，Ａ)
特開 昭53−108326（ＪＰ，Ａ)
特開 平５−334360（ＪＰ，Ａ)
戸部美春ほか，高付加価値型番号案内
システム（ＣＵＰＩＤ）の電話帳検索方
式，ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ，日本，社団法人電
気通信協会，1990年 ６月10日，第39巻
第６号，第841頁〜第850頁
唐沢裕明ほか，自然言語処理を用いた
住所情報におけるあいまい検索方式，Ｎ
ＴＴ Ｒ＆Ｄ，日本，社団法人電気通信
協会，1997年 ８月10日，第46巻 第８
号，第729頁〜第734頁
唐沢裕明，異種データベース結合方式
の検討 −電話帳と地図ＤＢの結合につ
いて−，第43回（平成３年後期）全国大
会 講演論文集（４），日本，社団法人
情報処理学会，1991年10月19日，第105
頁〜第106頁
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06F 17/30
ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (2)
- 【請求項１】 少なくとも正規化処理手段と，住所一致
データ結合合否判定手段と，街区一致データ結合合否判
定手段とを備える計算機により，住所情報を持つ異なる
２種類のデータを結び付ける方法であって，前記計算機の正規化処理手段が， 両者のデータに含まれ
る住人名または方書の正規化を行ってデータの表現を整
える過程と，前記計算機の住所一致データ結合合否判定手段が， 住所
が完全一致するレコードの住人名または方書の文字の一
致度を評価してあらかじめ定めた基準値以上の一致度が
あったならば合格として両者を結び付ける過程と，前記計算機の街区一致データ結合合否判定手段が， 前記
基準値以上の一致度がなかったレコードについては，住
所が不一致の可能性があるとして街区まで一致するレコ
ード群まで一致度の評価範囲を広げ，住所が完全一致す
るときの基準値よりも一致度の判定基準が厳しい基準値
以上の住人名または方書の文字の一致度があったならば
合格として両者を結び付ける過程とを有することを特徴
とする住所情報による異種データの結合処理方法。 - 【請求項２】 住所情報を持つ異なる２種類のデータを
計算機により結び付ける装置であって， 両者のデータに含まれる住人名または方書の正規化を行
ってデータの表現を整える第１の手段と， 住所が完全一致するレコードの住人名または方書の文字
の一致度を評価してあらかじめ定めた基準値以上の一致
度があったならば合格として両者を結び付ける第２の手
段と， 前記第２の手段の判定で合格しなかったレコードについ
ては，住所が不一致の可能性があるとして街区まで一致
するレコード群まで一致度の評価範囲を広げ，住所が完
全一致するときの基準値よりも一致度の判定基準が厳し
い基準値以上の住人名または方書の文字の一致度があっ
たならば合格として両者を結び付ける第３の手段とを備
えることを特徴とする住所情報による異種データの結合
処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02161798A JP3517345B2 (ja) | 1998-02-03 | 1998-02-03 | 住所情報による異種データの結合処理方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02161798A JP3517345B2 (ja) | 1998-02-03 | 1998-02-03 | 住所情報による異種データの結合処理方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11219367A JPH11219367A (ja) | 1999-08-10 |
| JP3517345B2 true JP3517345B2 (ja) | 2004-04-12 |
Family
ID=12060018
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP02161798A Expired - Fee Related JP3517345B2 (ja) | 1998-02-03 | 1998-02-03 | 住所情報による異種データの結合処理方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3517345B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008122183A (ja) * | 2006-11-10 | 2008-05-29 | Denso Corp | 施設情報処理装置及びプログラム |
| WO2017090475A1 (ja) | 2015-11-25 | 2017-06-01 | 日本電気株式会社 | 情報処理システム、関数作成方法および関数作成プログラム |
| EP3605363A4 (en) | 2017-03-30 | 2020-02-26 | Nec Corporation | INFORMATION PROCESSING SYSTEM, CHARACTERISTICS, AND CHARACTERISTICS PROGRAM |
| WO2019069505A1 (ja) * | 2017-10-05 | 2019-04-11 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、結合条件生成方法および結合条件生成プログラム |
| WO2019069506A1 (ja) * | 2017-10-05 | 2019-04-11 | 日本電気株式会社 | 特徴量生成装置、特徴量生成方法および特徴量生成プログラム |
| SG11202003814TA (en) * | 2017-10-05 | 2020-05-28 | Dotdata Inc | Feature generating device, feature generating method, and feature generating program |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS53108326A (en) * | 1977-03-04 | 1978-09-21 | Fujitsu Ltd | Information search system |
| JPH05334360A (ja) * | 1992-05-28 | 1993-12-17 | Fujitsu Ltd | 名称認識方法 |
| JP3131142B2 (ja) * | 1996-03-26 | 2001-01-31 | 日立ソフトウエアエンジニアリング株式会社 | 地図データリンケージシステム |
-
1998
- 1998-02-03 JP JP02161798A patent/JP3517345B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 唐沢裕明，異種データベース結合方式の検討 −電話帳と地図ＤＢの結合について−，第４３回（平成３年後期）全国大会 講演論文集（４），日本，社団法人情報処理学会，１９９１年１０月１９日，第１０５頁〜第１０６頁 |
| 唐沢裕明ほか，自然言語処理を用いた住所情報におけるあいまい検索方式，ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ，日本，社団法人電気通信協会，１９９７年 ８月１０日，第４６巻 第８号，第７２９頁〜第７３４頁 |
| 戸部美春ほか，高付加価値型番号案内システム（ＣＵＰＩＤ）の電話帳検索方式，ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ，日本，社団法人電気通信協会，１９９０年 ６月１０日，第３９巻 第６号，第８４１頁〜第８５０頁 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH11219367A (ja) | 1999-08-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6874002B1 (en) | System and method for normalizing a resume | |
| US5745745A (en) | Text search method and apparatus for structured documents | |
| JP3152871B2 (ja) | ラティスをキーとした検索を行う辞書検索装置および方法 | |
| US7113954B2 (en) | System and method for generating a taxonomy from a plurality of documents | |
| EP0775963A2 (en) | Indexing a database by finite-state transducer | |
| US20050065920A1 (en) | System and method for similarity searching based on synonym groups | |
| US7240061B2 (en) | Place name information extraction apparatus and extraction method thereof and storing medium stored extraction programs thereof and map information retrieval apparatus | |
| JP3517345B2 (ja) | 住所情報による異種データの結合処理方法および装置 | |
| US20050065947A1 (en) | Thesaurus maintaining system and method | |
| JP2921522B1 (ja) | 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 | |
| JPH0773197A (ja) | 異表記語辞書作成支援装置 | |
| CN116628188A (zh) | 一种基于地产行业的录音文本标签体系构建方法及系统 | |
| JPH07146880A (ja) | 文書検索装置及び方法 | |
| JPH10307837A (ja) | 検索装置並びに検索プログラムを記録した記録媒体 | |
| JPH01304575A (ja) | 文書処理装置 | |
| JP3077615B2 (ja) | ホームページ分析表示システム | |
| JPH0635971A (ja) | 文書検索装置 | |
| JP3495253B2 (ja) | 住所情報を持つ異種データ自動結合の誤り排除方法およびその処理装置 | |
| JPH10232871A (ja) | 検索装置 | |
| JP3470930B2 (ja) | 自然語解析方法及び装置 | |
| JP3548372B2 (ja) | 文字認識装置 | |
| JP3266068B2 (ja) | 地図データリンケージシステム及び地図データリンケージを行うプログラムを有する記憶媒体 | |
| JPS60225273A (ja) | 単語検索方式 | |
| JP2798747B2 (ja) | 自然言語処理方式 | |
| JPH05128159A (ja) | キーワード抽出方法及び装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20040120 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20040123 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080130 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090130 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090130 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100130 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110130 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110130 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120130 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130130 Year of fee payment: 9 |
|
| S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |