JP5054210B2 - 属性抽出装置および方法 - Google Patents
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Description
同時構文は、非構造化テキスト内に複数属性が頻繁に同時出現するパターンを表現するものである。同時構文には、以下のような特殊記号が含まれる。
・ <?C>:任意インスタンス
・ <Ai>:任意属性
・ <X1|X2|…>:X1、X2、または他の語がここに出現する可能性がある。
・ [X]:Xがここに出現するかもしれないし、出現しないかもしれない。
・ {X}:複数個のXがここに繰り返し出現する可能性がある。
プレフィックス辞書は、属性名でよく使われる接頭語(すなわち、常に属性名の先頭に出現する語)を格納する。
サフィックス辞書は、属性名でよく使われる接尾語(すなわち、常に属性名の末尾に出現する語)を格納する。
S420A(テキストの検索):クエリを使用して非構造化テキストデータベース1110を検索し、同時構文を含むすべてのテキストを取得する。ステップS420Aにおいては、よく知られた任意のテキスト検索方法(APIを起動するなど)を使用することができる。
S430A(同時構文の抽出):ステップS420Aで検索された各テキストをクエリ『<seed attribute 1>*<seed attribute 2>of<instance>』と照合し、その後同時構文を生成する。
S420B(候補プレフィックスの検証):高い出現頻度を有する1つの候補プレフィックスを選択し、プレフィックス辞書に追加する。例えば、Nより大きい(>)出現頻度を有するプレフィックスを選択することができる。ここで、Nはシステム構築時にユーザが設定できる自然数である。
S420C(候補サフィックスの検証):高い出現頻度を有する1つの候補サフィックスを選択し、サフィックス辞書に追加する。例えば、Nより大きい(>)出現頻度を有するサフィックスを選択することができる。ここで、Nはシステム構築時にユーザが設定できる自然数である。
S720(テキストの検索):クエリを使用して非構造化テキストデータベース1110を検索し、同義語構文を含むすべてのテキストを取得する。ステップS720においては、よく知られた任意のテキスト検索方法(Google APIを起動するなど)を使用することができる。
S730(候補構文の抽出):S720において検索された各テキストをクエリ『<word1>*<word2>』と照合して“*”に対応する語を抽出することにより、候補同義語構文を生成する。
S740(候補同義語構文の検証):各候補同義語構文を検証する。検証方法としては、以下のような方法を採用することができる。すなわち、候補同義語構文を特定の語(word1 word2)で置換して、テキスト検索のためのクエリを生成する。そして、検索結果が事前に設定したしきい値THを下回る場合は、その構文を無効とみなす。ここで、THは、システム構築時にユーザが設定できる自然数である。
S920(テキストの検索):各クエリを使用して非構造化テキストデータベース1110を検索する。なお、ステップS902においては、Google APIを起動するなどのよく知られた任意のテキスト検索方法を使用することができる。
S930(同義語の抽出):ステップS920で検索された各テキストを同義語構文データベース1130内の個々の構文と照合し、対応する同義語を抽出する。
・ 同時構文に合致するクエリを作成するため、クエリ作成ユニット1310が、インスタンスおよびシード属性から、クエリ『“<instance>”<seed attribute 1|seed attribute 2|…>』(“<インスタンス>”<シード属性1|シード属性2|…>)を生成する。
・テキスト検索を実行するため、テキスト検索ユニット1320が、当該クエリを使用して非構造化テキストデータベース1110を検索する。ここでは、よく知られた任意のテキスト検索方法(Google APIを起動するなど)を使用することができる。
・同時構文と一致する新規属性を抽出するため、テキスト照合ユニット1330が、各検索済みテキストを個々の同時構文と照合して対応する新規属性を抽出する。
・最初に、同時構文クエリ『“computer”(price|performance)』(“コンピュータ”(価格|性能))が作成される。
・ 次に、テキスト検索が実行され、“…of computer performance and its evaluation criterion, data type and data representation, principle and style for instruction system design, scalar pipeline technology…”(コンピュータ性能の…、およびその評価基準、データ型およびデータ表現、教示システム設計の原則およびスタイル、スカラーパイプライン技術…)のような相関テキストが取得される。
・ 最後に、テキストが同時構文“<?C><A1>{<、|and|with|or|as well as|and its|…><A2>}”と一致する。これにより、新規属性として“evaluation criterion”(評価基準)、“data type”(データ型)、“data representation”(データ表現)が抽出される。
・ プレフィックス構文に従ったクエリを作成するため、クエリ作成ユニット1310が、プレフィックス辞書に基づいてシード属性に含まれる接頭語を取得し、インスタンスを結合してクエリ“(<prefix word1|prefix word2|…>) * of<instance>”(<インスタンス>の<接頭語1|接頭語2|…>) *)を生成する。
・ テキスト検索を実行するため、テキスト検索ユニット1320が、当該クエリを使用して非構造化テキストデータベース1110を検索する。ここでは、よく知られた任意のテキスト検索方法(Google APIを起動するなど)を使用することができる。
・ 同じプレフィックスを有する新規属性を抽出するため、テキスト照合ユニット1330が、各検索済みテキストをクエリと照合して、同じ接頭語を有する新規属性をシード属性として抽出する。
・ 次に、テキスト検索によって、“…maximum connections of computer”(…コンピュータの最大接続数)のような対応するテキストが取得される。
・ 最後に、新規属性“maximum connections”(最大接続数)が抽出される。
・ サフィックス構文に従ったクエリを作成するため、クエリ作成ユニット1310が、サフィックス辞書に基づいてシード属性に含まれる接尾語を取得し、インスタンスを結合してクエリ“(<suffix word1|suffix word2|…>) * of<instance>”(<インスタンス>の<接尾語1|接尾語 2|…>) *)を生成する。
・ テキスト検索を実行するため、テキスト検索ユニット1320が、当該クエリを使用して非構造化テキストデータベース1110を検索する。ここでは、よく知られた任意のテキスト検索方法(Google APIを起動するなど)を使用することができる。
・ 同じサフィックスを有する新規属性を抽出するため、テキスト照合ユニット1330が、各検索済みテキストをクエリと照合して、同じ接尾語を有する新規属性をシード属性として抽出する。
・ サフィックス辞書が検索されて接尾語“value”(値)および“ratio”(率)が取得され、クエリ『*(value|ratio) of computer』(コンピュータの*(値|率))が作成される。
・ 次に、テキスト検索により、“MAC value of computer”(コンピュータのMAC値)と“popularization ratio of computer”(コンピュータの普及率)のような対応するテキストが取得される。
・ 最後に、新規属性“MAC value”と“popularization ratio”が抽出される。
入力された1つのインスタンスと少なくとも1つのシード属性とから、属性相関知識データベースに基づいて1つ以上の構文に合致するクエリを作成するクエリ作成手段と、
前記クエリを使用して非構造化テキストデータベース内の非構造化テキストを検索するテキスト検索手段と、
検索されたテキストに対して前記構文に従ってテキスト照合を実行することにより、当該インスタンスの他の属性を抽出するテキスト照合手段と
を備えることを特徴とする属性抽出装置。
入力されたインスタンスまたは少なくとも1つのシード属性から、同義語構文データベースに基づいてインスタンスまたはシード属性を拡張することにより、前記インスタンスまたはシード属性のすべての同義語を取得する拡張手段をさらに備え、
前記クエリ作成手段は、インスタンスおよびシード属性のすべての同義語から、前記属性相関知識データベースに基づいて前記構文に合致するクエリをさらに作成することを特徴とする付記1に記載の属性抽出装置。
前記構文が、非構造化テキスト内に複数属性が頻繁に同時出現するパターンを表現した同時構文であることを特徴とする付記1又は付記2に記載の属性抽出装置。
(付記4)
1つのトレーニング専用インスタンスと少なくとも1つのトレーニング専用シード属性とから同時構文用クエリを作成し、同時構文用クエリを使用して非構造化テキストデータベースを検索し、さらに、検索されたテキストに基づいて、同時構文を抽出して前記属性相関知識データベースに格納する同時構文生成手段をさらに備えることを特徴とする付記3に記載の属性抽出装置。
前記構文が、プレフィックス辞書を使用して、常に非構造化テキスト内の属性名の先頭に出現するプレフィックスを表現するプレフィックス構文であることを特徴とする付記1又は付記2に記載の属性抽出装置。
2つ以上の属性名の先頭に出現するプレフィックスを、候補プレフィックスとして属性辞書から抽出し、事前に設定された頻度を上回る出現頻度を有する1つの候補プレフィックスを選択し、それを前記属性相関知識データベース内のプレフィックス辞書に格納するプレフィックス構文生成手段をさらに備えることを特徴とする付記5に記載の属性抽出装置。
前記構文が、サフィックス辞書を使用して、常に非構造化テキスト内の属性名の末尾に出現するサフィックスを表現するサフィックス構文であることを特徴とする付記1又は付記2に記載の属性抽出装置。
2つ以上の属性名の末尾に出現するサフィックスを、候補サフィックスとして属性辞書から抽出し、事前に設定された頻度を上回る出現頻度を有する1つの候補サフィックスを選択し、それを前記属性相関知識データベース内のサフィックス辞書に格納するサフィックス構文生成手段をさらに備えることを特徴とする付記7に記載の属性抽出装置。
シード同義語辞書から同義語構文用クエリを作成し、同義語構文用クエリを使用して非構造化テキストデータベースを検索し、さらに、検索されたテキストに基づいて候補同義語構文を抽出し、各候補同義語構文を検証し、検証済みの同義語構文を前記同義語構文データベースに格納する同義語構文生成手段をさらに備えることを特徴とする付記2に記載の属性抽出装置。
入力された1つのインスタンスと少なくとも1つのシード属性とから、属性相関知識データベースに基づいて1つ以上の構文に合致するクエリを作成するステップと、
当該クエリを使用して非構造化テキストデータベース内の非構造化テキストを検索するステップと、
検索されたテキストに対して上記の構文に従ってテキスト照合を実行することにより、当該インスタンスの他の属性を抽出するステップと
を有することを特徴とする属性抽出方法。
入力されたインスタンスまたは少なくとも1つのシード属性から、同義語構文データベースに基づいてインスタンスまたはシード属性を拡張することにより、前記インスタンスまたはシード属性のすべての同義語を取得するステップと、
インスタンスおよびシード属性のすべての同義語から、前記属性相関知識データベースに基づいて構文に合致するクエリを作成するステップとをさらに有することを特徴とする付記10に記載の属性抽出方法。
前記構文が、非構造化テキスト内に複数属性が頻繁に同時出現するパターンを表現した同時構文であることを特徴とする付記10又は付記11に記載の属性抽出方法。
1つのトレーニング専用インスタンスと少なくとも1つのトレーニング専用シード属性とから同時構文用クエリを作成するステップと、
同時構文用クエリを使用して非構造化テキストデータベースを検索するステップと、
検索されたテキストに基づいて、同時構文を抽出して前記属性相関知識データベースに格納するステップとをさらに有することを特徴とする付記12に記載の属性抽出方法。
前記構文が、プレフィックス辞書を使用して、常に非構造化テキスト内の属性名の先頭に出現するプレフィックスを表現するプレフィックス構文であることを特徴とする付記10又は付記11に記載の属性抽出方法。
属性辞書から、2つ以上の属性名の先頭に出現するプレフィックスを候補プレフィックスとして抽出するステップと、
事前に設定された頻度を上回る出現頻度を有する1つの候補プレフィックスを選択すし、それを前記属性相関知識データベース内のプレフィックス辞書に格納するステップとをさらに有することを特徴とする付記14に記載の属性抽出方法。
前記構文が、サフィックス辞書を使用して、常に非構造化テキスト内の属性名の末尾に出現するサフィックスを表現するサフィックス構文であることを特徴とする付記10又は付記11に記載の属性抽出方法。
属性辞書から、2つ以上の属性名の末尾に出現するサフィックスを候補サフィックスとして抽出するステップと、
事前に設定された頻度を上回る出現頻度を有する1つの候補サフィックスを選択し、それを属性相関知識データベース内のサフィックス辞書に格納するステップとをさらに有することを特徴とする付記16に記載の属性抽出方法。
シード同義語辞書から同義語構文用クエリを作成するステップと、
同義語構文用クエリを使用して非構造化テキストデータベースを検索するステップと、
検索されたテキストに基づいて候補同義語構文を抽出するステップと、
各候補同義語構文を検証し、検証済み同義語構文を同義語構文データベースに格納するステップとをさらに有することを特徴とする付記11に記載の属性抽出方法。
1310:クエリ作成ユニット
1320:テキスト検索ユニット
1330:テキスト照合ユニット
1300:新規属性抽出ユニット
1000:属性抽出手段
1100:記憶ユニット
1130:同義語構文データベース
1120:属性相関知識データベース
1110:非構造化テキストデータベース
2000:属性抽出方法
1410:同時構文生成ユニット
1420:プレフィックス構文生成ユニット
1430:サフィックス構文生成ユニット
1440:同義語構文生成ユニット
Claims (10)
- 入力された1つのインスタンスと少なくとも1つのシード属性とから、属性相関知識データベースに基づいて1つ以上の構文に合致するクエリを作成するクエリ作成手段と、
前記クエリを使用して非構造化テキストデータベース内の非構造化テキストを検索するテキスト検索手段と、
検索されたテキストに対して前記構文に従ってテキスト照合を実行することにより、当該インスタンスの他の属性を抽出するテキスト照合手段と
を備えることを特徴とする属性抽出装置。 - 入力されたインスタンスまたは少なくとも1つのシード属性から、同義語構文データベースに基づいてインスタンスまたはシード属性を拡張することにより、前記インスタンスまたはシード属性のすべての同義語を取得する拡張手段をさらに備え、
前記クエリ作成手段は、インスタンスおよびシード属性のすべての同義語から、前記属性相関知識データベースに基づいて前記構文に合致するクエリをさらに作成することを特徴とする請求項1に記載の属性抽出装置。 - 前記構文が、非構造化テキスト内に複数属性が頻繁に同時出現するパターンを表現した同時構文であることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の属性抽出装置。
- 1つのトレーニング専用インスタンスと少なくとも1つのトレーニング専用シード属性とから同時構文用クエリを作成し、同時構文用クエリを使用して非構造化テキストデータベースを検索し、さらに、検索されたテキストに基づいて、同時構文を抽出して前記属性相関知識データベースに格納する同時構文生成手段をさらに備えることを特徴とする請求項3に記載の属性抽出装置。
- 前記構文が、プレフィックス辞書を使用して、常に非構造化テキスト内の属性名の先頭に出現するプレフィックスを表現するプレフィックス構文であることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の属性抽出装置。
- 2つ以上の属性名の先頭に出現するプレフィックスを、候補プレフィックスとして属性辞書から抽出し、事前に設定された頻度を上回る出現頻度を有する1つの候補プレフィックスを選択し、それを前記属性相関知識データベース内のプレフィックス辞書に格納するプレフィックス構文生成手段をさらに備えることを特徴とする請求項5に記載の属性抽出装置。
- 前記構文が、サフィックス辞書を使用して、常に非構造化テキスト内の属性名の末尾に出現するサフィックスを表現するサフィックス構文であることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の属性抽出装置。
- 2つ以上の属性名の末尾に出現するサフィックスを、候補サフィックスとして属性辞書から抽出し、事前に設定された頻度を上回る出現頻度を有する1つの候補サフィックスを選択し、それを前記属性相関知識データベース内のサフィックス辞書に格納するサフィックス構文生成手段をさらに備えることを特徴とする請求項7に記載の属性抽出装置。
- シード同義語辞書から同義語構文用クエリを作成し、同義語構文用クエリを使用して非構造化テキストデータベースを検索し、さらに、検索されたテキストに基づいて候補同義語構文を抽出し、各候補同義語構文を検証し、検証済みの同義語構文を前記同義語構文データベースに格納する同義語構文生成手段をさらに備えることを特徴とする請求項2に記載の属性抽出装置。
- 入力された1つのインスタンスと少なくとも1つのシード属性とから、属性相関知識データベースに基づいて1つ以上の構文に合致するクエリを作成するステップと、
当該クエリを使用して非構造化テキストデータベース内の非構造化テキストを検索するステップと、
検索されたテキストに対して上記の構文に従ってテキスト照合を実行することにより、当該インスタンスの他の属性を抽出するステップと
を有することを特徴とする属性抽出方法。
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