JP4435144B2 - Data search system and program - Google Patents
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Description
本発明は、自然言語による検索文字列に基づいて情報を検索するデータ検索システム及びプログラムに関する。 The present invention relates to a data search system and program for searching for information based on a search character string in a natural language.
情報検索サービスの分野においては、ユーザが効率良く検索処理を行うことができる情報検索システムの構築が要請されている。一般的な情報検索システムにおいては、ユーザから入力されたキーワードと、検索対象となるデータベース等に登録された文字情報とを照合することで、完全に一致する文字列を含むデータが検索結果として出力されるようになっている。 In the field of information retrieval services, there is a demand for the construction of an information retrieval system that allows users to perform retrieval processing efficiently. In a general information search system, data including a completely matching character string is output as a search result by matching a keyword input by a user with character information registered in a database to be searched. It has come to be.
このような情報検索システムにおいて、ユーザは、特定のキーワードにおける文脈に即した用例を検索する場合があるが、このような検索処理においては、ユーザが希望する検索結果を得るまでに非常に手間がかかる場合がある。すなわち、上述の情報検索システムにおいては、キーワードは、単なる記号列として取り扱われ、その文脈上の役割などが考慮されることはない。このため、膨大な検索結果が得られた場合には、その検索結果を1つずつユーザが検討する必要がある。 In such an information search system, the user may search for an example in accordance with the context of a specific keyword. However, in such a search process, it takes much time to obtain the search result desired by the user. It may take such a case. That is, in the above-described information retrieval system, the keyword is handled as a simple symbol string, and its contextual role is not considered. For this reason, when enormous search results are obtained, it is necessary for the user to examine the search results one by one.
例えば、医学文書において、”The agents seem to be effective in the treatment of the pathogen.”という英文が記載されていたとする。医学分野において、”treatment”は、「治療」と和訳される場合が多いが、ユーザにおいて、”pathogen(病原体)”に対して「治療」という言葉を使用することが適切であるか定かでないものとする。このような場合、ユーザは、医学的な用例を検索してこの表現が適切であるか判断する。 For example, it is assumed that an English sentence “The agents seem to be effective in the treatment of the pathogen” is described in a medical document. In the medical field, “treatment” is often translated as “treatment”, but it is unclear whether or not it is appropriate for users to use the term “treatment” for “pathogen”. And In such a case, the user searches medical examples to determine if this expression is appropriate.
この際、ユーザが「病原体」と「治療」をキーワードに指定して検索を実行した場合、医学的な用例がある程度検索できれば、「病原体を治療する」が医学分野で用いられている表現だと判断できる。しかし、このような用例が検索できなかった場合には、この表現は、医学分野では用いられていないという見当はついても、正しい表現を得ることはできない。一方、ユーザが「病原体」をキーワードに指定して検索を実行した場合には、得られる検索結果の用例を1つずつ検討しなければならず、非常に手間がかかる。 In this case, if the user specifies “pathogen” and “treatment” as keywords and executes a search, if the medical example can be searched to some extent, “treat pathogen” is an expression used in the medical field. I can judge. However, if such an example cannot be retrieved, the correct expression cannot be obtained even though it is assumed that this expression is not used in the medical field. On the other hand, when the user designates “pathogen” as a keyword and executes a search, examples of search results to be obtained must be examined one by one, which is very troublesome.
上述した「病原体」に対する「治療」のように、ある特定のキーワードに対する文中での構文上の役割が分かっているキーワードを検索したいという要望に対しては、以下のような2つの検索方法が提案されている。 The following two search methods are proposed in response to a request to search for a keyword whose syntactic role in a sentence for a specific keyword is known, such as “treatment” for “pathogen” described above. Has been.
第1の検索方法においては、例えば、あるキーワードと、そのキーワードに後続する言葉の品詞や意味を指定した定義付きキーワードを作成し、言葉の品詞や意味情報を予め付与した用例データベースを検索するものである(例えば、特許文献1参照)。かかる検索方法においては、例えば、キーワードとして、{{動物}が走る}などを指定することにより、「XXが走る」という検索文字列に対して「XX」を含む用例を検索することができる。なお、この検索方法においては、{{動物}が*走る}というように、任意の文字をあらわすワイルドカード*を用いることもできる。 In the first search method, for example, a keyword with a definition specifying a keyword and a part of speech or meaning of a word following the keyword is created, and an example database in which the part of speech or meaning information of the word is assigned in advance is searched. (For example, see Patent Document 1). In such a search method, for example, by specifying {{animal} runs} as a keyword, an example including “XX” can be searched for a search character string “XX runs”. In this search method, it is possible to use a wild card * representing an arbitrary character such as {{animal} * runs}.
第2の検索方法においては、キーワードである名詞に対して、共起する動詞及び動作の場所等を示す名詞を、それらの格関係を指定して関連付けた辞書を作成しておく。そして、検索文字列に対して、形態素解析及び係り受け解析を行って、名詞及び動詞とそれらの格関係とを取得し、上記辞書から、検索文字列中の「名詞−動詞」の格関係が関連付けられたキーワード及びその共起語を検出するものである。かかる検索方法においては、例えば、辞書の中の「ワイン」というキーワードに「造る」という動詞、「ワイナリー」という場所が登録されているとする。ユーザから「ワインを上手に造れる場所が知りたい」という検索文字列が指定されると、「ワイン−造る」という「名詞−動詞」の格関係が取得される。これを用いて辞書を検索すると、「ワイナリー」という場所を表す語を検出することができる。この方法によって、「ワインを上手に造れるXXが知りたい」という検索文字列に対して「XX」を検索することができる。
しかしながら、上述した第1の検索方法においては、文字列の繋がり方による制約が多く、用例の網羅や絞込みが難しいという問題がある。例えば、{{動物}が走る}をキーワードとした場合、{{動物}が凄い速さで走る}というように間に副詞が入った用例を検索することができない。これに対して、{{動物}が*走る}というようにワイルドカードを使用した場合には、{{動物}が逃げる後を猟犬が走る}というような用例もヒットしてしまい、用例をうまく絞り込むことができない。また、キーワードに動詞が続く場合には、動詞の活用型(五段活用など)や活用形(連用形など)などの情報もユーザが逐一指定する必要があり、文法に精通していないユーザには敷居が高い。さらに、用例の動詞の活用形は様々であるために、活用形のバリエーションを網羅したキーワードを用意する必要があり手間がかかるという問題もある。 However, in the first search method described above, there are many restrictions due to how the character strings are connected, and there is a problem that it is difficult to cover and narrow down examples. For example, if {{animal} runs} is the keyword, {{animal} runs at a tremendous speed} cannot be searched for an example with an adverb in between. On the other hand, if you use a wildcard such as {{animal} * run}, then an example such as {a hound runs after the {animal} runs away} will hit and the example will work well. Cannot narrow down. In addition, if a keyword is followed by a verb, the user must also specify information such as the verb usage type (five-level usage, etc.) and the usage type (continuous usage type, etc.). The threshold is high. Furthermore, since there are various usage forms of the verbs in the example, it is necessary to prepare keywords that cover variations of the usage forms, which is troublesome.
一方、上述した第2の検索方法においては、キーワードに対して関連語と格関係とを関連付けた辞書を予め作成しておく必要があり、手間がかかるという問題がある。 On the other hand, in the second search method described above, there is a problem that it is necessary to create a dictionary in which related words and case relationships are associated with keywords in advance, which is troublesome.
本発明は、煩雑な作業を必要とすることなく、特定のキーワードに対する文中での構文・意味上の役割は分かっていても、言葉自体が分からない語を用例から効率良く検索することができるデータ検索システム及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention is a data that can efficiently search a word that does not understand the word itself from an example without knowing the complicated task and knowing the syntactic and semantic role in a sentence for a specific keyword. An object is to provide a search system and a program.
本発明のデータ検索システムは、文を構成する語と文中における各語の構文・意味上の役割情報とを含む用例データが登録されたデータベースと、検索対象となる文字列の入力を受け付ける検索文字列入力部と、前記検索対象となる文字列中から検索対象の語としてその検索対象語の文字列そのものを指定した文字列指定用の検索対象語と前記構文・意味上の役割情報を指定するための役割情報指定用の検索対象語との指定を受け付ける検索対象語指定部と、前記検索対象となる文字列を構成する各語の構文・意味上の役割情報を解析する文字列用言語解析部と、前記文字列指定用の検索対象語と前記役割情報指定用の検索対象語に対応する構文・意味上の役割情報とを含む検索式を生成する検索式生成部と、前記検索式を用いて前記データベース内の用例データを検索するデータベース検索部と、前記用例データの検索結果を出力する出力部とを具備することを特徴とする。 The data search system of the present invention includes a database in which example data including words constituting a sentence and syntax / semantic role information of each word in the sentence is registered, and a search character that receives input of a character string to be searched Specify a search target word for designating a character string specifying the search target word itself as a search target word from the search target character string and the syntax / semantic role information. Search target word designating part for accepting designation of search target words for role information designation for the character string, and character string language analysis for analyzing syntactic and semantic role information of each word constituting the search target character string A search expression generating unit for generating a search expression including a search target word for specifying the character string and role information in syntax and meaning corresponding to the search target word for specifying the role information, and the search expression Using said data A database search unit for searching the example data in the over scan, characterized by comprising an output section for outputting the results for the example data.
なお、装置に係る本発明は、コンピュータに、当該発明に相当する機能を実現させるためのプログラムとしても成立する。 Note that the present invention relating to the apparatus is also realized as a program for causing a computer to realize a function corresponding to the present invention.
本発明によれば、煩雑な作業を必要とすることなく、特定のキーワードに対する文中での構文・意味上の役割は分かっていても、言葉自体が分からない語を用例から効率良く検索することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to efficiently search a word whose word itself is not understood from an example without knowing complicated work, even if the role of syntax and meaning in a sentence for a specific keyword is known. It becomes possible.
(第1の実施の形態)
図1は、本発明の第1の実施の形態に係わるデータ検索システムのハードウエア構成を示すブロック構成図である。図1に示すデータ検索システム11において、演算制御装置12は、本データ検索システム11におけるデータ検索に関連する各種の演算処理を行う。演算制御装置12には、表示装置13、マウス14、キーボード15、ディスクドライブ16及び補助記憶装置17が接続されている。表示装置13は、演算制御装置12の演算結果等を表示する。マウス14やキーボード15は、表示装置13を介して演算制御装置12に対する各種指令の入力に用いられる。ディスクドライブ16は、検索対象の文字列、後述する用例データベースに登録する文書などのファイルを記憶媒体に入出力する。補助記憶装置17は、演算制御装置12の演算結果や、用例データベース等を記憶するものであり、例えば、複数個のハードディスクドライブ(HDD)で構成される。
(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram showing the hardware configuration of the data search system according to the first embodiment of the present invention. In the
演算制御装置12は、プロセッサ18とメモリ19とを含んで構成されている。メモリ19には、データ検索に関連するプログラム20が記憶されると共に、プロセッサ18により演算処理が実行される際に使用される作業エリア21が設けられている。
The arithmetic and
図2は、第1の実施の形態に係わるデータ検索システム11の機能ブロック図である。図2に示す演算制御装置12内の各機能ブロックは、上述のプログラム20を構成する各プログラムに対応する。すなわち、プロセッサ18がプログラム20を構成する各プログラムを実行することで、演算制御装置12は、各機能ブロックとして機能することとなる。
FIG. 2 is a functional block diagram of the
図2において、検索文字列入力部22は、検索対象となる文字列(以下、「検索文字列」という)の入力を受け付けるものである。例えば、検索文字列は、ユーザ自身がキーボード15等から直接入力されたり、記憶媒体を介してディスクドライブ16から入力される。なお、検索文字列の入力方式については、これらに限定されるものではなく、任意の入力方式が選択可能である。
In FIG. 2, a search character
検索対象語指定部23は、検索文字列において、検索対象となる語(以下、「検索対象語」という)の指定を受け付けるものである。例えば、検索対象語は、マウス14等によるドラッグ操作によって指定される。詳細について後述するように、検索対象語は、検索式を生成するために使用されるものであり、指定される内容に応じて2種類の検索対象語が存在する。1つは、検索対象語の文字列そのものを指定するための文字列指定用の検索対象語である。もう1つは、文中における検索対象語の構文・意味上の役割を指定するための役割情報指定用の検索対象語である。
The search target
検索制御部24は、後述する検索文字列用言語解析部25、検索式生成部26及びデータベース検索部27を制御するものである。これらを制御することで、入力された検索文字列の言語解析を行うと共に、指定された検索対象語を用いた検索式を生成し、当該検索式を用いて用例データベース28に登録された用例データの検索を行う。
The
検索文字列用言語解析部25は、文字列用言語解析部として機能し、検索文字列の言語解析を行うことにより、検索文字列を構成する各語の構文・意味上の役割情報を取得するものである。具体的には、自然言語処理では一般的に用いられる解析手法である、形態素解析、構文解析、係り受け解析及び意味解析を行うことにより、検索文字列を構成する各語の構文・意味上の役割情報を取得する。
The search character string
検索式生成部26は、検索文字列を構成する各語の構文・意味上の役割情報を用いて検索式を生成するものである。具体的には、検索文字列内における、文字列指定用の検索対象語と、役割情報指定用の検索対象語の構文・意味上の役割情報とから検索式を生成する。
The search
データベース検索部27は、後述する用例データベース28に登録された用例データを検索するものである。具体的には、用例データベース28に登録された用例データと検索式との間で、検索対象語及び構文・意味上の役割情報の比較を行うことで検索を行う。
The
用例データベース28には、文を構成する語と、文脈中における各語の構文・意味上の役割情報とを含む用例データ(以下、適宜「文データ」という)が複数登録されている。例えば、用例データベース28への文データは、ディスクドライブ16に挿入された記憶媒体を介して登録される。なお、ここでは予め各文データにおいて、文を構成する各語に対して構文・意味上の役割情報が関連付けられているものとする。
In the
出力部29は、用例データベース28に登録された文データの検索結果を出力するものである。例えば、表示装置13に表示することで検索結果を出力する。しかし、これに限定されるものではなく、表示装置13による出力に代え、あるいは、表示装置13による出力に加えて音声により検索結果を出力するようにしても良い。
The
次に、第1の実施の形態に係わるデータ検索システム11における検索処理について図3を用いて説明する。図3は、第1の実施の形態に係わるデータ検索システム11における検索処理について説明するためのフロー図である。
Next, search processing in the
第1の実施の形態に係わるデータ検索システム11を用いて検索処理を行う場合、まず、ユーザから検索文字列が入力されるので、検索文字列入力部22は、この検索文字列の入力を受け付ける(ステップS31)。検索文字列が入力された後、今度は、ユーザから検索文字列における検索対象語が指定されるので、検索対象語指定部23は、この検索対象語の指定を受け付ける(ステップS32)。このとき、ユーザからは、文字列指定用の検索対象語及び役割情報指定用の検索対象語が指定される。検索文字列においては、それぞれの検索対象語に識別子が付与される。
When a search process is performed using the
検索対象語が指定されると、検索文字列用言語解析部25は、検索文字列の言語解析を行う(ステップS33)。これにより、検索文字列を構成する各語の構文・意味上の役割情報が取得され、各語に対応する構文・意味上の役割情報が付与される。そして、検索式生成部26は、文字列指定用の検索対象語と、役割情報指定用の検索対象語に付与された構文・意味上の役割情報とから検索式を生成する(ステップS34)。
When the search target word is designated, the search character string
検索式が生成されたならば、データベース検索部27は、当該検索式と、用例データベース28に登録されている各文データとの間で、検索対象語及び構文・意味上の役割情報を比較することで検索を行う(ステップS35)。そして、一定の判断基準により同一と判断される文データが存在する場合には、当該文データを用例データベース28から抽出して検索結果とする。一方、上記判断基準により同一と判断される文データが存在しない場合には、該当する文データが存在しない旨を検索結果とする。データベース検索部27による検索が完了すると、出力部29は、その検索結果を出力する(ステップS36)。このようにして第1の実施の形態における一連の検索処理が終了する。
If the search formula is generated, the
以下、図3に示す検索処理について具体例を用いて説明する。ここでは、ユーザから、検索文字列として「その薬剤は、その病原体の治療に有効と思われる。」が入力され、また、文字列指定用の検索対象語として「病原体」が指定され、役割情報指定用の検索対象語として「治療」が指定されたものとする。 Hereinafter, the search process shown in FIG. 3 will be described using a specific example. Here, “the drug seems to be effective for the treatment of the pathogen” is input as a search character string from the user, “pathogen” is specified as a search target word for character string specification, and role information It is assumed that “treatment” is designated as a search target word for designation.
検索文字列入力部22及び検索対象語指定部23により、これらのような検索文字列の入力及び検索対象語の指定が受け付けられると(ステップS31、S32)、検索文字列用言語解析部25により、当該検索文字列の言語解析が行われる(ステップS33)。かかる言語解析の最終結果として、図4に示すツリー構造が得られ、文を構成する自立語(ノード)と、各自立語間の構文・意味上の関係(リンク)が明らかになる。この場合、図4に示すように、「病原体」は、「治療」の意味上の目的語になっており、「治療」の構文・意味上の役割情報として<「病原体」を意味上の目的語とする語>が取得される。
When the search character
ここで、検索文字列用言語解析部25における言語解析の内容について図5及び図6を用いて補足する。検索文字列用言語解析部25は、まず、検索文字列の形態素解析を行い、これに続いて構文解析または係り受け解析を行い、最後に意味解析を行う。
Here, the contents of the language analysis in the search character string
上述の検索文字列「その薬剤は、その病原体の治療に有効と思われる。」に対して、形態素解析を行うと、図5に示す解析結果が得られる。図5に示す解析結果においては、検索文字列を構成する各語に対して、品詞、活用形、可能性のある接続形態などが関連付けられている。そして、図5に示す形態素解析の解析結果に対して、構文解析または係り受け解析を行うと、図6に示すツリー構造が得られ、文を構成する自立語(ノード)と、各自立語間の格関係(リンク)が明らかになる。さらに、図6に示すツリー構造に対して意味解析を行うと、図4に示すように、リンクの内容が構文・意味上の役割情報に置き換わったツリー構造が得られる。 When the morphological analysis is performed on the search character string “the drug seems to be effective for the treatment of the pathogen”, the analysis result shown in FIG. 5 is obtained. In the analysis result shown in FIG. 5, the part of speech, the utilization form, the possible connection form, and the like are associated with each word constituting the search character string. Then, when syntactic analysis or dependency analysis is performed on the analysis result of the morphological analysis shown in FIG. 5, the tree structure shown in FIG. 6 is obtained, and the independent words (nodes) constituting the sentence and the distance between each independent word are obtained. The case relationship (link) becomes clear. Furthermore, when semantic analysis is performed on the tree structure shown in FIG. 6, a tree structure in which the contents of the link are replaced with syntactic and semantic role information is obtained as shown in FIG.
このような検索文字列の言語解析が完了すると、検索式生成部26により、ステップS32で指定された文字列指定用の検索対象語「病原体」と、ステップS33で取得された「治療」の構文・意味上の役割情報<「病原体」を意味上の目的語とする語>とから、検索式が生成される(ステップS34)。この場合、生成される検索式は、例えば、図7(a)に示すツリー構造、あるいは、図7(b)に示す文字列で表われる。
When the linguistic analysis of such a search character string is completed, the search
このような検索式が生成されると、データベース検索部27により、当該検索式を用いて用例データベース28に登録された文データの検索が行われる(ステップS35)。具体的には、ツリー構造のノード及びリンクのマッチングを行うことで、用例データベース28に登録された文データの検索を行う。なお、このようなマッチングの手法は、同出願人による特開2005−208825に開示される既存の手法であり、その説明を省略する。そして、データベース検索部27による検索が完了すると、出力部29は、その検索結果を出力する(ステップS36)。
When such a search expression is generated, the
なお、実際の用例データベース28では、文字ベースでデータが登録されている。上述の検索文字列「その薬剤は、その病原体の治療に有効と思われる。」及び上述の検索式が用例データベース28に登録されているとすると、これらは、例えば、以下の形式で登録される。
In the
検索文字列 : 思う(innyo_有効(taisho_治療(imi_mokuteki_病原体(shiji_その))) syugo_薬剤(shiji_その))
検索式 : 治療(imi_mokuteki_病原体)
この例においては、カッコが単語同士の繋がりを表しており、ローマ字で記された文字列が構文・意味上の役割情報を表している。これらの用例と検索式は、「治療(imi_mokuteki_病原体」という部分が一致することで、マッチしたと判断されることとなる。
Search string : I think (innyo_effective (taisho_treatment (imi_mokuteki_pathogen (shiji_part))) syugo_drug (shiji_part))
Search formula: Treatment (imi_mokuteki_pathogen)
In this example, parentheses indicate a connection between words, and a character string written in Roman letters indicates syntax / semantic role information. These examples and search formulas are judged to have been matched by matching the part of “treatment (imi_mokuteki_pathogen)”.
例えば、用例データベース28に、以下のような文データが登録されているものとする。なお、各文データにおける先頭の番号は、説明の便宜上付与したものである。
For example, it is assumed that the following sentence data is registered in the
1.YY病患者の治療には、WW病原体の除去が…
2.YY病の病原体はWWである。
1. To treat YY disease patients, removal of WW pathogens ...
2. The pathogen of YY disease is WW.
3.WW病原体の取り扱いは、厳重に管理する必要がある。 3. The handling of WW pathogens must be strictly controlled.
4.YY病の治療薬であるUUは、…
5.VV病原体を処理するには、…
6.VV病原体の消毒には、…
このような文データが登録された用例データベースに対して、
「病原体+<「病原体」を意味上の目的語とする語>」
という検索式で検索を行うと、以下に示すように、「病原体」を意味上の目的語とする語を含む用例(文データ)を検索することができる。ここで、キーワードに「病原体」または「治療」を指定しただけでは検索結果に含まれてしまう文データ2、4は、上記検索結果には含まれていない。このように文中における構文・意味上の役割情報を特定して検索を行うことで検索結果が絞り込まれていることが分かる。
4). UU, a therapeutic agent for YY disease ...
5). To treat VV pathogens ...
6). To disinfect VV pathogens ...
For an example database in which such sentence data is registered,
“Pathogen + <word with“ pathogen ”as a semantic object>”
When a search is performed using the search expression, it is possible to search for an example (sentence data) including a word having “pathogen” as a semantic object as shown below. Here, the sentence data 2 and 4 that are included in the search result only by specifying “pathogen” or “treatment” as a keyword are not included in the search result. In this way, it is understood that the search results are narrowed down by performing the search by specifying the syntactic and semantic role information in the sentence.
1.YY病患者の治療には、WW病原体の除去が…
3.WW病原体の取り扱いは、厳重に管理する必要がある。
1. To treat YY disease patients, removal of WW pathogens ...
3. The handling of WW pathogens must be strictly controlled.
5.VV病原体を処理する場合には、…
6.VV病原体の消毒には、…
なお、「病原体」を目的語とする動詞を検索する場合には、例えば、「病原体」ではなく、「病原体を」で検索するという方法も考えられる。しかしながら、この方法では、「病原体」を意味上の目的語としていながら、接続する助詞が「を」でない場合を検出することができず、検出できる用例(文データ)に限界がある。一方、他に接続する可能性のある助詞(「の」、「が」等)を網羅しようとすると、「病原体」を意味上の目的語としない用例も多数検出され、検索の精度が低下する。これに対し、本データ検索システム11においては、「病原体」を意味上の目的語とする語を直接検索の対象とすることができるため、より目的に即した検索を行うことが可能となる。
5). When treating VV pathogens ...
6). To disinfect VV pathogens ...
When searching for a verb having “pathogen” as an object, for example, a method of searching for “pathogen” instead of “pathogen” is conceivable. However, this method cannot detect a case where the particle to be connected is not “O” while using “pathogen” as a semantic object, and there is a limit to the example (sentence data) that can be detected. On the other hand, if we try to cover particles that may be connected to other words (such as “no”, “ga”, etc.), many examples that do not have “pathogen” as a semantic object are detected, and the accuracy of the search is reduced. . On the other hand, in this
以上説明したように、第1の実施の形態に係わるデータ検索システム11においては、文字列指定用の検索対象語と、役割情報指定用の検索対象語に付与された構文・意味上の役割情報とを含む検索式を用いて、用例データベース28に登録された用例データを検索するようにしている。これにより、検索文字列中のある検索対象語に対して特定の構文・意味上の役割を有する語を、文字列を固定しないで、用例データベース28から検索することが可能となる。
As described above, in the
また、用例データベース28に登録される用例データは、例えば、ディスクドライブ16に挿入された記憶媒体を介して登録される。このため、従来の検索方法のように、あるキーワードに対して関連語と格関係とを関連付けた辞書を予め作成するような作業が不要となるため、煩雑な作業を必要とすることなく、特定のキーワードに対する文中での構文・意味上の役割は分かっていても、言葉自体が分からない語を用例から効率良く検索することが可能となる。
Further, the example data registered in the
さらに、構文・意味上の役割情報は、検索文字列用言語解析部25による検索文字列の言語解析により取得され、この言語解析の解析結果に応じて検索式が生成されるので、ユーザに特別な処理を要求することなくユーザが希望する用例を検索することが可能となる。
Furthermore, the role information on the syntax and semantics is acquired by the language analysis of the search character string by the search character string
(第2の実施の形態)
第1の実施の形態に係わるデータ検索システム11においては、検索式を用いた用例データベース28の検索処理により該当する文データが得られなかった場合にはその旨を検索結果として出力する。これに対し、第2の実施の形態に係わるデータ検索システム11においては、検索式を用いた用例データベース28の検索処理により該当する文データが得られなかった場合、用例データベース28への新たな文書の登録処理や、用例データベース28に未登録の文書の検索処理をユーザに選択させる点で第1の実施の形態に係わるデータ検索システム11と相違する。
(Second Embodiment)
In the
図8は、本発明の第2の実施の形態に係わるデータ検索システム11の機能ブロック図である。なお、図8において、図2と同一要素には同一符号を付し、重複する説明は省略する。第2の実施の形態に係わるデータ検索システム11においては、図8に示すように、用例データベース28に新たな文書を登録するための要素、並びに、用例データベース28に未登録の文書を検索するための要素を備える点で第1の実施の形態に係わるデータ検索システム11と相違する。
FIG. 8 is a functional block diagram of the
図8において、新規文書入力部30は、用例データベース28に新たに登録する文書(以下、「新規文書」という)の入力を受け付けるものである。例えば、新規文書は、記憶媒体を介してディスクドライブ16から入力される。なお、新規文書の入力方式については、これらに限定されるものではなく、任意の入力方式が選択可能である。
In FIG. 8, a new
データベース構築制御部31は、データベース登録部として機能し、後述する関連文書用言語解析部33を制御するものである。関連文書用言語解析部33を制御することで、例えば、用例データベース28に新たに登録される新規文書の言語解析を行う。
The database
文分割部32は、入力された新規文書を1文単位に分割するものである。
The
関連文書用言語解析部33は、新規文書用言語解析部として機能し、入力された新規文書の言語解析を行うことにより、新規文書に含まれる文を構成する各語の構文・意味上の役割情報を取得するものである。具体的には、新規文書に含まれる文の形態素解析、構文解析、係り受け解析及び意味解析を行うことにより、新規文書に含まれる文を構成する各語の構文・意味上の役割情報を取得する。また、関連文書用言語解析部33は、外部文書用言語解析部として機能し、後述する1次情報の言語解析を行うことにより、1次情報に含まれる文を構成する各語の構文・意味上の役割情報を取得するものである。
The related document
外部文書検索制御部34は、後述する外部文書検索部35及び関連文書用言語解析部33を制御するものである。これらを制御することにより、上述の検索式生成部26で生成された検索式に含まれる検索対象語に応じて検索を行うと共に、検索の結果得られた1次情報の言語解析を行う。
The external document
外部文書検索部35は、Webあるいは既存の他のデータベースなどから、用例データベース28に登録されていない文書(以下、「外部文書」という)を検索するものである。具体的には、上述の検索式生成部26で生成された検索式に含まれる検索対象語に応じて、Webあるいは既存の他のデータベースなどを対象に外部文書を検索する。
The external
次に、第2の実施の形態に係わるデータ検索システム11における検索処理について図9を用いて説明する。図9は、第2の実施の形態に係わるデータ検索システム11における検索処理について説明するためのフロー図である。第2の実施の形態における検索処理は、用例データベース28の検索結果が得られたかを判定し、検索結果が得られない場合に後述する関連文書処理を行う点で、第1の実施の形態における検索処理と相違する。なお、図9において、図3と同一処理には同一符号を付し、重複する説明は省略する。
Next, search processing in the
図9に示すように、第2の実施の形態に係わるデータ検索システム11においては、データベース検索部27が用例データベース28の検索を行った後、検索制御部24は、検索結果が得られたかを判定する(ステップS41)。ここで、検索結果が得られなかった場合には、新規文書の登録あるいは外部文書の検索を行う関連文書処理が行われる(ステップS42)。
As shown in FIG. 9, in the
図10は、第2の実施の形態に係わるデータ検索システム11の関連文書処理を説明するためのフロー図である。図10に示すように、関連文書処理においては、まず、ユーザに対して新規文書の登録を行うか否かが問われる(ステップS50)。ユーザから新規文書の登録指示を受け付けた場合には、登録指示に続いて新規文書が入力されるので、新規文書入力部30は、この新規文書の入力を受け付ける(ステップS51)。なお、ここでの新規文書には、検索文字列の分野で定評のある書籍、規格書及び社内文書等の用語の使われ方に十分信頼がおける文書など、まるごとデータベースに登録して問題ない文書が考えられる。
FIG. 10 is a flowchart for explaining related document processing of the
新規文書を受け付けると、文分割部32は、この新規文書を1文単位に分割する(ステップS52)。そして、関連文書用言語解析部33は、1文単位に分割された新規文書に含まれる文の言語解析を行う(ステップS53)。これにより、各文を構成する各語の構文・意味上の役割情報が取得され、各語に構文・意味上の役割情報が付与される。構文・意味上の役割情報が付与されると、データベース構築制御部31は、この新規文書を用例データベース28に登録する(ステップS54)。これにより、新規文書に含まれる文が、各語に構文・意味上の役割情報が付与された状態で用例データベース28に登録されることとなる。
When the new document is received, the
新規文書が登録されたならば、データベース検索部27は、図9に示すステップS34で生成された検索式と、用例データベース28に登録されている各文データ(新規文書の文データを含む)との間で、検索対象語及び構文・意味上の役割情報を比較することで検索を行う(ステップS55)。そして、検索制御部24は、検索結果が得られたかを判断する(ステップS56)。ここで、検索結果が得られた場合には、処理を図9に示すステップS36に移行し、出力部29は、検索結果を出力する。一方、検索結果が得られない場合には、処理がステップS50に戻し、再び、ステップS50以降の処理が行われる。
If the new document is registered, the
一方、ステップS50において、例えば、一定時間、新規文書の登録指示を受け付けない場合には、ユーザに対して外部文書の検索を行うか否かが問われる(ステップS57)。なお、ここでの外部文書には、インターネットなどに存在する、用語の使われ方の信頼性が十分ではない文書などを含めても良い。ここで、ユーザから外部文書の検索指示を受け付けた場合には、外部文書検索部35は、外部文書の検索を行う(ステップS58)。この場合において、外部文書検索部35は、図9に示すステップS34で生成した検索式のうち、文字列指定用の検索対象語だけを用いた1次検索を行い、それらの検索対象語を含む文を収集する。
On the other hand, in step S50, for example, when a registration instruction for a new document is not accepted for a certain period of time, the user is asked whether or not to search for an external document (step S57). Note that the external document here may include a document that exists on the Internet or the like and that is not sufficiently reliable in terms. When an external document search instruction is received from the user, the external
1次検索結果(1次情報)が収集されると、関連文書用言語解析部33は、この1次情報の言語解析を行う(ステップS59)。これにより、収集された1次情報に含まれる各文を構成する各語の構文・意味上の役割情報が取得され、各語に構文・意味上の役割情報が付与される。構文・意味上の役割情報が付与されると、外部文書検索部35は、これらの1次情報に含まれる文を対象に、図9のステップS34で生成した検索式を用いた2次検索を行う(ステップS60)。2次検索を行ったならば、処理がステップ56に移行され、検索制御部24は、検索結果が得られたかを判断する。ここで、検索結果が得られた場合には、処理を図9に示すステップS36に移行し、出力部29は、2次検索結果を出力する。一方、検索結果が得られない場合には、処理がステップS50に戻し、再び、ステップS50以降の処理が行われる。このようにして第2の実施の形態における一連の検索処理が終了する。
When the primary search result (primary information) is collected, the related document
なお、外部文書を検索して、望ましい検索結果が得られたときには、その検索結果をデータベース構築制御部31に送って用例データベース28に登録することも可能である。
When a desired search result is obtained by searching an external document, the search result can be sent to the database
以上説明したように、第2の実施の形態に係わるデータ検索システム11においては、用例データベース28に登録済みの用例データから所望の検索結果が得られない場合には、ユーザの選択に応じて新規文書を登録できるようにしたことから、構文・意味上の役割情報とを含む用例データベース28を、任意の新規文書から構築することが可能となる。
As described above, in the
また、用例データベース28に登録済みの用例データから所望の検索結果が得られない場合には、ユーザの選択に応じて任意の外部文書から検索対象語の一部を含むデータを1次検索し、その検索結果に対して構文・意味上の役割情報を付与して2次検索を行うことができるようにしたことから、用例データベース28に登録された用例データだけでなく、外部文書などを検索対象として、臨機応変に検索処理を行うことが可能となる。
If a desired search result cannot be obtained from the example data registered in the
なお、第2の実施の形態に係るデータ検索システム11においては、用例データベース28への新規文書の登録処理、並びに、外部文書の検索処理を組み合わせて実行する場合について示しているが、これらの処理は必ずしも組み合わせて実行すべきものではなく、一方の処理のみを実行するようにしても良い。
In the
(第3の実施の形態)
第1の実施の形態及び第2の実施の形態に係わるデータ検索システム11においては、ユーザから入力される検索文字列に応じて検索処理を行う。これに対し、第3の実施の形態に係わるデータ検索システム11においては、機械翻訳システムを備え、この機械翻訳システムにおける翻訳結果を検索文字列として取り扱い、当該翻訳過程で得た情報を検索処理に利用する点で、第1の実施の形態及び第2の実施の形態に係わるデータ検索システム11と相違する。
(Third embodiment)
In the
図11は、本発明の第3の実施の形態に係わるデータ検索システム11の機能ブロック図である。なお、図11において、図8と同一要素には同一符号を付し、重複する説明は省略する。第3の実施の形態に係わるデータ検索システム11においては、図11に示すように、機械翻訳を行うための要素を備える点で第2の実施の形態に係わるデータ検索システム11と相違する。
FIG. 11 is a functional block diagram of the
図11において、第1言語文書入力部36は、原文文書入力部として機能し、翻訳対象の原文文書である、第1言語によって記述された文書(以下、「第1言語文書」という)の入力を受け付けるものである。例えば、第1言語文書は、記憶媒体を介してディスクドライブ16から入力される。
In FIG. 11, the first language
翻訳処理制御部37は、文分割部32と後述する機械翻訳処理部38を制御するものである。これらを制御することにより、第1言語文書を1文単位に分割し、第1言語文書の各文に対して言語解析を行うと共に、第2言語による訳文を生成する。
The translation
機械翻訳処理部38は、第1言語文書の言語解釈を行うと共に、機械翻訳用辞書39を参照して1文単位に分割された第1言語の文書から、第2言語の訳文を生成するものである。なお、生成された第2言語による訳文の各構成語には、対応する第1言語における文中の語及び他の訳語候補との対応関係が関連付けられている。機械翻訳用辞書39には、第1言語の語句と、第2言語の語句とが関連付けて登録されている。
The machine
次に、第3の実施の形態に係わるデータ検索システム11における検索処理について図12を用いて説明する。図12は、第3の実施の形態に係わるデータ検索システム11における検索処理について説明するためのフロー図である。第3の実施の形態における検索処理は、機械翻訳システムによる翻訳結果を検索文字列として入力を受け付ける点で、第2の実施の形態における検索処理と相違する。なお、図12において、図9と同一処理には同一符号を付し、重複する説明は省略する。
Next, search processing in the
第3の実施の形態に係わるデータ検索システム11を用いて検索処理を行う場合、まず、ユーザから第1言語文書が入力されるので、第1言語文書入力部36は、この第1言語文書の入力を受け付ける(ステップS61)。第1言語文書が入力されると、文分割部32は、当該第1言語文書を1文単位に分割する(ステップS62)。
When a search process is performed using the
機械翻訳処理部38は、このように分割された第1言語文書の各文に対して言語解析を行う。これにより、各文を構成する各語の構文・意味上の役割情報が取得され、各語に構文・意味上の役割情報が付与される。そして、機械翻訳処理部38は、機械翻訳用辞書39を参照しつつ、第2言語による訳文を生成する(ステップS63)。このとき、第2言語による訳文の各構成語には、第1言語文書中の語との対応関係が関連付けられており、訳文の各構成語間の構文・意味上の関係も関連付けられている。
The machine
機械翻訳処理部38により第2言語の訳文が生成されると、検索文字列入力部22は、これを検索文字列として受け付ける(ステップS64)。検索文字列を受け付けると、ユーザから検索文字列における検索対象語が指定されるので、検索対象語指定部23は、この検索対象語の指定を受け付ける(ステップS65)。文字列指定用の検索対象語及び役割情報指定用の検索対象語が指定されるのは、第1の実施の形態と同様である。
When the translation of the second language is generated by the machine
検索対象語が指定されると、検索式生成部26は、文字列指定用の検索対象語と、役割情報指定用の検索対象語に付与された構文・意味上の役割情報及び他の訳語候補とから検索式を生成する(ステップS66)。これらの他の訳語候補は、検索の際の絞り込み条件として考慮される。
When a search target word is specified, the search
検索式が生成されたならば、データベース検索部27は、当該検索式と、用例データベース28に登録されている各文データとの間で、検索対象語、構文・意味上の役割情報及び他の訳語候補を比較することで検索を行う(ステップS67)。データベース検索部27による検索が完了したならば、検索制御部24は、検索結果が得られたかを判定する(ステップS41)。ここで、検索結果が得られなかった場合には、上述した関連文書処理を行う(ステップS42)。一方、検索結果が得られた場合には、出力部29は、その検索結果を出力する(ステップS68)。このようにして第3の実施の形態における一連の検索処理が終了する。
If the search expression is generated, the
ここで、図12に示すデータ検索動作について具体例を用いて説明する。ここでは、ユーザから、第1言語文書として「The agents seem to be effective in the treatment of the pathogen.」が入力されたものとする。また、ユーザから、文字列指定用の検索対象語として「病原体」が指定され、役割情報指定用の検索対象語として「治療」が指定されたものとする。なお、ここでは、説明の便宜上、第1言語文書は、1文のみ入力された場合について説明する。このため、ステップS62における第1言語文書を分割する処理はスキップされる。 Here, the data search operation shown in FIG. 12 will be described using a specific example. Here, it is assumed that “The agents seem to be effective in the treatment of the pathogen” is input from the user as the first language document. In addition, it is assumed that “pathogen” is designated as a search target word for character string designation and “treatment” is designated as a search target word for role information designation by the user. Here, for convenience of explanation, a case where only one sentence is input as the first language document will be described. For this reason, the process which divides | segments the 1st language document in step S62 is skipped.
第1言語入力部36により、このような第1言語文書の入力が受け付けられると(ステップS61)、機械翻訳処理部38により、当該第1言語文書の言語解析が行われる。これにより、図13に示す第1言語のツリー構造が得られる。そして、第1言語のツリー構造を得た後、当該第1言語のツリー構造の内容が第2言語に言語変換され、第2言語のツリー構造が得られる。ここでは、図4に示すツリー構造と同一のツリー構造が得られる。なお、かかる言語変換の際には機械翻訳用辞書39が参照される。さらに、第2言語のツリー構造を得た後、第2言語により訳文が生成される(ステップS63)。ここでは、「その薬剤は、その病原体の治療に有効と思われる。」という訳文が生成される。
When the input of the first language document is accepted by the first language input unit 36 (step S61), the machine
なお、訳文及び第2言語のツリー構造中の語には、対応する原文中の語に対する他の訳語候補が関連付けられている。例えば、「治療」には、対応する原文中の”treatment”に対する他の訳語候補が関連付けられている。ここでは、他の訳語候補として、「待遇、取り扱い、処理、もてなし、治療薬、処理…」が関連付けられているものとする。 It should be noted that the translation sentences and the words in the second language tree structure are associated with other translation word candidates for the corresponding words in the original sentence. For example, “treatment” is associated with other candidate words for “treatment” in the corresponding original text. Here, it is assumed that “other treatment, handling, processing, hospitality, therapeutic agent, processing,...” Is associated as another candidate translation.
第2言語の訳文が生成されると、検索文字列入力部22により、当該訳文を検索文字列として受け付けられる(ステップS64)。その後、検索対象語指定部23により、上述のように、ユーザから指定される検索対象語の指定が受け付けられる(ステップS65)。検索対象語の指定を受け付けると、検索式生成部26により、図4に示す第2言語のツリー構造から、検索式が生成される(ステップS66)。この場合、生成される検索式には、文字列指定用の検索対象語と、役割情報指定用の検索対象語の構文・意味上の役割情報及び他の訳語候補が含まれている。
When the translation in the second language is generated, the search character
このような検索式が生成されると、データベース検索部27により、当該検索式を用いて用例データベース28に登録された文データの検索が行われる(ステップS67)。なお、かかるデータベース検索部27による検索処理は、検索式に含まれる他の訳語候補により検索結果を絞り込む点で、第1の実施の形態における検索処理と相違する。
When such a search expression is generated, the
ここで、第1の実施の形態において利用した用例データベース28内の文データを、第3の実施の形態で生成される検索式を用いて検索した場合について示す。上述のように、第1の実施の形態で生成される検索式を用いて検索した場合においては、以下の検索結果が得られていた。
Here, a case where the sentence data in the
1.YY病患者の治療には、WW病原体の除去が…
3.WW病原体の取り扱いは、厳重に管理する必要がある。
1. To treat YY disease patients, removal of WW pathogens ...
3. The handling of WW pathogens must be strictly controlled.
5.VV病原体を処理する場合には、…
6.VV病原体の消毒には、…
これに対し、第3の実施の形態で生成される検索式を用いて検索した場合には、上述のように、他の訳語候補に「除去」、「消毒」は含まれていない。このため、文データ1、6は、検索結果から除外することができる。この結果、文データ3、5のみが検索結果として出力されることとなる。これにより、ユーザの意図に沿った、より精度の高い検索結果を得ることが可能となる。
5). When treating VV pathogens ...
6). To disinfect VV pathogens ...
On the other hand, when a search is performed using the search expression generated in the third embodiment, as described above, “removal” and “disinfection” are not included in the other translated word candidates. For this reason, the sentence data 1 and 6 can be excluded from the search results. As a result, only the sentence data 3 and 5 are output as search results. Thereby, it becomes possible to obtain a more accurate search result in line with the user's intention.
以上説明したように、第3の実施の形態に係わるデータ検索システム11においては、文字列指定用の検索対象語と、役割情報指定用の検索対象語に付与された構文・意味上の役割情報及び他の訳語候補とを含む検索式を用いて、データベース検索部27が用例データベース28に登録された用例データを検索すると共に、当該検索式に含まれる他の訳語候補を用いて当該検索結果を絞り込むようにしたことから、検索文字列中のある検索対象語に対して特定の構文・意味上の役割を有する語を、文字列を固定しないで、用例データベース28から検索することが可能となると共に、よりユーザ意図に沿って絞り込まれた検索結果を得ることが可能となる。この結果、例えば、機械翻訳システムから出力した訳文中の特定の語と他の語との共起関係が正しいかどうかが不明な場合に、絞り込まれた用例データからその適否を判断することが可能となる。
As described above, in the
11…データ検索システム、12…演算制御装置、13…表示装置、14…マウス、15…キーボード、16…ディスクドライブ、17…補助記憶装置、18…プロセッサ、19…メモリ、20…プログラム、21…作業エリア、22…検索文字列入力部、23…検索対象語指定部、24…検索制御部、25…検索文字列用言語解析部、26…検索式生成部、27…データベース検索部、28…用例データベース、29…出力部、30…新規文書入力部、31…データベース構築制御部、32…文分割部、33…関連文書用言語解析部、34…外部文書検索制御部、35…外部文書検索部、36…第1言語文書入力部、37…翻訳処理制御部、38…機械翻訳処理部、39…機械翻訳用辞書。
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