JP4656868B2 - 構造化文書作成装置 - Google Patents
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Description
ハーブ デジーン 「XMLを用いた統語論構造の学習」(CoNLL-200会報、リスボン、ポルトガル、2000年第133-135頁)(HERVE DEJEAN, "learning Syntactic Structures with XML", in Proceedings of CoNLL-2000, Lisbon, Portugal, 2000,p.133-135) ハーブ デジーン 「ルールとルールの例外の学習」(マシーン・ラーニング・リサーチ ジャーナル2002年2(Mar)第669-6935頁)(HERVE DEJEAN, "learning Rules and their Exceptions", Journal of Machine Learning Research, 20002, 2(Mar):p.133-135)
対応付けされたDTDを有するXML文書の集まりはオフライン学習のために備えられ、学習コンポーネントがこの文書の集まりを分析し、新しい文書をオーサリング(編集等)するためのパターンを推論したと仮定する。次に、ユーザが同じDTDで新しい文書の編集を行い、タグ<A>の開/閉をある時点で行うものとする。下記において、DTDが課す要素Aの構造の4つの異なる例について考察し、アドバイザが最も可能性のあるタグ又はパターンを提案してユーザを支援できる方法を示す。下記の表1に、タグパターン及びサンプルデータにおけるタグパターンの出現回数を詳細に示す。
DTDはAの要素定義<!要素A(B+)>を含む。すなわち、要素Aは副要素Bだけを含むことができる。あいまいさはなく、システムは唯一の選択としてタグBを提案するか、又は自動的に拡大する。一方、システムは最も可能性のあるものとしてパターンBBを提案することもできる。(なお、X=A(BB)は、XMLフラグメント<X><A><B>…</B><B>…</B></A></X>の省略形である。)
ケース2
DTDは定義<!要素A(B+|C+|PCDATA)>を含むので、A又はPCDATAの第1副要素としてB又はCのいずれかを容認する。サンプルデータの分析から、見込み確率Pr=0.8(Pr〜0.8は、所定提案の見込み確率がほぼ0.8であるということを意味する)で、アドバイザは最も可能性のある最初の要素Cを提案することができる。つまり、アドバイザは、サンプルデータから、<A>の後に<C>がくることが8回発生し、<A><B>というのが2回発生し、<A>の後ろにPCDATAがくることはなかったと判断する。また、システムはパターンA=CCを提案してもよい。
DTDが含む定義は、<!要素A(PCDATA)>及び<!要素X(A*)>の2つであり、ここで一度タグAが開けば、ユーザはDTDが一意的に容認したものとしてPCDATAだけをタイプ入力できるが、X内において第2タグAを閉じると、アドバイザはタグXも閉じることを提案する。
提案用サンプルデータの分析は、要素の相互発生に関する単純な統計値にととまらず、それ以上のものである。DTDが<!要素X(A+)>、<!要素Y(A+)>、<要素A(B+|C+)>を含み、ユーザが要素<A>を開くとする。すると、学習コンポーネントは、要素Bと要素Cとが同じ確率で要素Aの後に続くものの、XがAに(構造的に)先行する時にはBがAの後ろに続き、一方YがAに先行する時にはCがAの後に続くということを、発見する。したがって、システムのアドバイスは、タグAの文脈、すなわち、タグAの前にくるタグによって違ってくることになる。
2.それ以外では、sim(c,ti)=0
ただし、c=tiの場合には、sim(c,ti)=1である。最適候補は、総計類似度SIM(c、T)を最大にする候補
要素XをDTDに<!要素 X (AB*|C*)>として定義し、以下の表がサンプルデータ(ただし、すべてDTD定義に適合する)内の要素Xの全内容の出現を示すものと仮定する。
ツリーコンポーネントは可能な内容要素を有する文書のサブツリーに相当する。要素内容を挿入すべきタグが、既に何らかの内容を有している場合には、要素内容をこの既存の内容に連結する。
12 アドバイザ
14 提案ルール
16 アンプル・データ
18 構文解析系
Claims (1)
- 対の階層入れ子タグでくるまれた複数の内容要素を含む構造化文書を作成する構造化文書作成装置であって、
内容を含む特定のタイプの文書を記憶する記憶手段と、
対応付けされたDTDを有するXML文書からなる構造化されたサンプル文書の形態で、タグのツリーパターンtiを含むサンプルデータを入力する入力手段と、
を備え、
前記記憶手段に記憶された前記文書を複数の内容要素に構文解析し、
選択した内容要素に対して、タグ提案手順にしたがって最適タグを提案すると共に、
前記タグ提案手順が、
(1)前記入力手段により入力されたサンプルデータから、前記選択された内容要素に対応するタグの複数のツリーパターンtiを抽出し、抽出した複数のツリーパターンtiをタグ提案の1セットTとし、
(2)前記タグ提案の1セットTの前記複数のツリーパターンtiから、ツリー接頭辞を複数抽出し、複数抽出したツリー接頭辞を、前記選択した内容要素に対して提案される前記最適タグの複数の候補のタグcである候補タグの1セットCとし、
(3)前記候補タグの1セットCの複数の候補のタグc各々のノード数、複数のツリーパターンti各々のノード数、及び複数のツリーパターンti各々の前記選択された内容要素に対する見込み確率に基づいて、前記複数の候補のタグc各々について、当該候補タグcの該ノード数とツリーパターンtiの該ノード数との比と、当該ツリーパターンtiの当該見込み確率との乗算値をツリーパターンti毎に求め、求めた乗算値を合計し、
(4)前記複数の候補のタグc各々について求められた前記乗算値の合計の値の最大値に対応する候補のタグcを、前記最適タグとして決定する、
構造化文書作成装置。
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