JP5533576B2 - Information creating apparatus, information creating method and program - Google Patents

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Description

本発明は、入力された検索語に基づいて施設名を検索するための施設名検索用情報を作成する情報作成装置、情報作成方法及びプログラムに関するものである。   The present invention relates to an information creation apparatus, an information creation method, and a program for creating facility name search information for searching for a facility name based on an input search word.

従来より、入力された検索語に基づいて施設名を検索するための施設名検索用情報を作成する技術に関し種々提案されている。
例えば、POI(Point of interest)を検索対象物とし、POIに関するサービス情報に含まれる検索対象物の属性情報を形態素解析して得られた形態素を仮名読み変換することなく得た文字列と、当該POIのサービス情報の記憶位置を特定する検索位置特定情報と、を互いに関連付けて記憶した情報検索装置がある(例えば、特許文献1参照。)。
Conventionally, various techniques for creating facility name search information for searching facility names based on input search terms have been proposed.
For example, with a POI (Point of interest) as a search object, a character string obtained without converting the morpheme obtained by performing morphological analysis on the attribute information of the search object included in the service information related to POI, There is an information search apparatus that stores search position specifying information for specifying a storage position of POI service information in association with each other (see, for example, Patent Document 1).

特開2009−271593号公報JP 2009-271593 A

前記した特許文献1に記載された情報検索装置によれば、POIに関するサービス情報に含まれる検索対象物の属性情報を形態素解析して得られた形態素の文字列が、当該POIの特性に合わない文字列となる可能性があり、異なる特性のPOIに関するサービス情報が検索され、予定しない属性情報を有する施設名が提示される虞がある。   According to the information search apparatus described in Patent Document 1 described above, the morpheme character string obtained by performing morphological analysis on the attribute information of the search object included in the service information related to POI does not match the characteristics of the POI. There is a possibility that it becomes a character string, service information related to POI having different characteristics is searched, and there is a possibility that a facility name having unplanned attribute information is presented.

例えば、自転車店であるPOIの名称が「カナリサイクル」の場合には、当該名称が形態素解析によって「カナ」、「リサイクル」の2つの形態素に分けられる可能性がある。このため、ユーザがリサイクルショップを検索するために検索語「りさいくる」を入力した際に、自転車店「カナリサイクル」が施設名として検索され、予定しないジャンルの施設名が提示される虞がある。   For example, when the name of a POI that is a bicycle store is “Kana Recycle”, the name may be divided into two morphemes “Kana” and “Recycle” by morphological analysis. For this reason, when the user inputs the search word “Risaikuru” to search for a thrift store, the bicycle store “Kana Recycle” is searched as the facility name, and there is a possibility that the facility name of an unplanned genre is presented. .

そこで、本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、入力された検索語に基づいて適切な施設名を検索することが可能な施設名検索用情報を作成することができる情報作成装置、情報作成方法及びプログラムを提供することを目的とする。   Therefore, the present invention has been made to solve the above-described problems, and it is possible to create facility name search information that can search for an appropriate facility name based on an input search word. An object is to provide an information creation device, an information creation method, and a program.

前記目的を達成するため請求項1に係る情報作成装置は、複数の施設名と該複数の施設名のそれぞれの属性情報とを関連付けて記憶する属性情報記憶手段と、前記複数の施設名毎に、該施設名に対応する前記属性情報から属性キーワードを取得して、該属性キーワードに基づいて該施設名の文字列を複数のキーワードに区切って検索対象文字列を作成する検索対象文字列作成手段と、前記検索対象文字列作成手段によって作成された前記複数の施設名の検索対象文字列と、該複数の施設名とを互いに関連付けた施設名検索用情報を作成する施設名検索用情報作成手段と、を備えたことを特徴とする。   In order to achieve the object, the information creating apparatus according to claim 1 includes an attribute information storage unit that stores a plurality of facility names and attribute information of the plurality of facility names in association with each other, and each of the plurality of facility names. A search target character string creating unit that acquires an attribute keyword from the attribute information corresponding to the facility name, and creates a search target character string by dividing the character string of the facility name into a plurality of keywords based on the attribute keyword And facility name search information creation means for creating facility name search information in which the search target character strings of the plurality of facility names created by the search target character string creation means and the plurality of facility names are associated with each other And.

また、請求項2に係る情報作成装置は、請求項1に記載の情報作成装置において、複数の基本キーワードを記憶する基本キーワード記憶手段を備え、前記検索対象文字列作成手段は、前記施設名の文字列に前記属性キーワードと一致するキーワードがある場合には、該施設名の文字列を該属性キーワードと一致するキーワードに区切った後、該施設名の文字列のうちの該属性キーワードと一致しない部分の文字列を前記基本キーワードと一致するキーワードに区切って前記検索対象文字列を作成することを特徴とする。   An information creating apparatus according to claim 2 is the information creating apparatus according to claim 1, further comprising basic keyword storage means for storing a plurality of basic keywords, wherein the search target character string creating means If there is a keyword that matches the attribute keyword in the character string, the character string of the facility name is divided into keywords that match the attribute keyword, and then does not match the attribute keyword in the character string of the facility name The search target character string is created by dividing a partial character string into keywords that match the basic keyword.

また、請求項3に係る情報作成装置は、請求項1又は請求項2に記載の情報作成装置において、前記属性情報は、前記施設名に対応する施設の住所情報を含み、前記住所情報から取得する属性キーワードは、行政区画を表す属性キーワードを含むことを特徴とする。   The information creation device according to claim 3 is the information creation device according to claim 1 or 2, wherein the attribute information includes address information of a facility corresponding to the facility name, and is acquired from the address information. The attribute keyword to be included includes an attribute keyword representing an administrative district.

また、請求項4に係る情報作成装置は、請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の情報作成装置において、前記属性情報は、前記施設名に対応する施設のジャンル情報を含み、前記ジャンル情報から取得する属性キーワードは、ジャンルを表す属性キーワードを含むことを特徴とする。   The information creation device according to claim 4 is the information creation device according to any one of claims 1 to 3, wherein the attribute information includes genre information of a facility corresponding to the facility name, and the genre The attribute keyword acquired from the information includes an attribute keyword representing a genre.

また、請求項5に係る情報作成装置は、請求項1乃至請求項4のいずれかに記載の情報作成装置において、前記属性情報は、前記施設名に対応する施設の電話番号情報を含み、前記電話番号情報から取得する属性キーワードは、電話番号を表す属性キーワードを含むことを特徴とする。   The information creation device according to claim 5 is the information creation device according to any one of claims 1 to 4, wherein the attribute information includes telephone number information of a facility corresponding to the facility name, The attribute keyword acquired from the telephone number information includes an attribute keyword representing a telephone number.

また、請求項6に係る情報作成装置が実行する情報作成方法は、複数の施設名毎に、該施設名に関連付けられて予め記憶された属性情報から属性キーワードを取得して、該属性キーワードに基づいて該施設名の文字列を複数のキーワードに区切って検索対象文字列を作成する検索対象文字列作成工程と、前記検索対象文字列作成工程で作成された前記複数の施設名の検索対象文字列と、該複数の施設名とを互いに関連付けた施設名検索用情報を作成する施設名検索用情報作成工程と、を備えたことを特徴とする。 An information creation method executed by the information creation apparatus according to claim 6 is configured to acquire an attribute keyword from attribute information stored in advance in association with the facility name for each of the facility names, and use the attribute keyword as the attribute keyword. A search target character string creating step of creating a search target character string by dividing the facility name character string into a plurality of keywords, and the plurality of facility name search target characters created in the search target character string creating step And a facility name search information creating step of creating facility name search information in which the column and the plurality of facility names are associated with each other.

更に、請求項7に係るプログラムは、複数の施設名と該複数の施設名のそれぞれの属性情報とを関連付けて記憶する属性情報記憶手段を備えたコンピュータに、前記複数の施設名毎に、該施設名に対応する前記属性情報から属性キーワードを取得して、該属性キーワードに基づいて該施設名の文字列を複数のキーワードに区切って検索対象文字列を作成する検索対象文字列作成工程と、前記検索対象文字列作成工程で作成された前記複数の施設名の検索対象文字列と、該複数の施設名とを互いに関連付けた施設名検索用情報を作成する施設名検索用情報作成工程と、を実行させるためのプログラムである。   Furthermore, a program according to claim 7 is provided for a computer including attribute information storage means for storing a plurality of facility names and attribute information of the plurality of facility names in association with each other for each of the plurality of facility names. A search target character string creation step of acquiring an attribute keyword from the attribute information corresponding to a facility name, and creating a search target character string by dividing the character string of the facility name into a plurality of keywords based on the attribute keyword; A facility name search information creation step of creating facility name search information in which the search target character strings of the plurality of facility names created in the search target character string creation step and the plurality of facility names are associated with each other; Is a program for executing

前記構成を有する請求項1に係る情報作成装置では、複数の施設名毎に、該施設名に対応する属性情報から属性キーワードを取得して、該属性キーワードに基づいて該施設名の文字列を複数のキーワードに区切って検索対象文字列を作成する。そして、この複数の施設名の検索対象文字列と、該複数の施設名とを互いに関連付けた施設名検索用情報を作成する。   In the information creation device according to claim 1 having the above configuration, for each of a plurality of facility names, an attribute keyword is acquired from attribute information corresponding to the facility name, and a character string of the facility name is obtained based on the attribute keyword. Create a search target character string by dividing it into multiple keywords. Then, facility name search information is created by associating the search target character strings of the plurality of facility names with the plurality of facility names.

これにより、検索語として属性キーワードが入力された場合には、施設名検索用情報から当該属性キーワードに基づいて複数のキーワードに区切られた検索対象文字列を検索して、この検索対象文字列に関連付けられた施設名を候補施設名として抽出でき、入力された検索語に基づいて適切な施設名を検索することが可能となる。   As a result, when an attribute keyword is input as a search term, a search target character string divided into a plurality of keywords is searched from the facility name search information based on the attribute keyword, and the search target character string is stored in the search target character string. The associated facility name can be extracted as a candidate facility name, and an appropriate facility name can be searched based on the input search word.

また、請求項2に係る情報作成装置では、施設名の文字列に属性キーワードと一致するキーワードがある場合には、該施設名の文字列を該属性キーワードと一致するキーワードに区切った後、該施設名の文字列のうちの該属性キーワードと一致しない部分の文字列を基本キーワードと一致するキーワードに区切って検索対象文字列を作成する。   In the information creation device according to claim 2, when there is a keyword that matches the attribute keyword in the character string of the facility name, the character string of the facility name is divided into keywords that match the attribute keyword, A search target character string is created by dividing a character string of a part of the facility name character string that does not match the attribute keyword into keywords that match the basic keyword.

これにより、施設名の文字列に属性キーワードが含まれる場合には、この施設名に関連付けて記憶される検索対象文字列を属性キーワードで確実に区切って、施設名検索用情報として記憶することが可能となる。従って、検索語として属性キーワードが入力された場合には、施設名検索用情報から当該属性キーワードを有する検索対象文字列を検索して、この検索対象文字列に関連付けられた施設名を候補施設名として抽出でき、入力された検索語に基づいて適切な施設名を検索することが可能となる。   Thereby, when an attribute keyword is included in the character string of the facility name, the search target character string stored in association with the facility name can be surely divided by the attribute keyword and stored as facility name search information. It becomes possible. Therefore, when an attribute keyword is input as a search term, a search target character string having the attribute keyword is searched from the facility name search information, and a facility name associated with the search target character string is determined as a candidate facility name. And an appropriate facility name can be searched based on the input search term.

また、検索語として基本キーワードが入力された場合には、施設名検索用情報から当該基本キーワードを有する検索対象文字列を検索して、この検索対象文字列に関連付けられた施設名を候補施設名として抽出でき、入力された検索語に基づいて適切な施設名を検索することが可能となる。   When a basic keyword is input as a search term, a search target character string having the basic keyword is searched from the facility name search information, and a facility name associated with the search target character string is selected as a candidate facility name. And an appropriate facility name can be searched based on the input search term.

また、請求項3に係る情報作成装置では、複数の施設名毎に、該施設名に対応する施設の住所情報から行政区画を表す属性キーワードを取得して、該行政区画を表す属性キーワードに基づいて該施設名の文字列を複数のキーワードに区切って検索対象文字列を作成する。これにより、検索語として行政区画を表す属性キーワードが入力された場合には、施設名検索用情報から当該行政区画を表す属性キーワードに基づいて複数のキーワードに区切られた検索対象文字列を検索して、この検索対象文字列に関連付けられた施設名を候補施設名として抽出することが可能となる。   In the information creation device according to claim 3, for each of a plurality of facility names, an attribute keyword representing an administrative division is acquired from the address information of the facility corresponding to the facility name, and based on the attribute keyword representing the administrative division Thus, the character string of the facility name is divided into a plurality of keywords to create a search target character string. Thus, when an attribute keyword representing an administrative district is input as a search term, a search target character string divided into a plurality of keywords is searched based on the attribute keyword representing the administrative district from the facility name search information. Thus, the facility name associated with the search target character string can be extracted as a candidate facility name.

また、請求項4に係る情報作成装置では、複数の施設名毎に、該施設名に対応する施設のジャンル情報からジャンルを表す属性キーワードを取得して、該ジャンルを表す属性キーワードに基づいて該施設名の文字列を複数のキーワードに区切って検索対象文字列を作成する。これにより、検索語としてジャンルを表す属性キーワードが入力された場合には、施設名検索用情報から当該ジャンルを表す属性キーワードに基づいて複数のキーワードに区切られた検索対象文字列を検索して、この検索対象文字列に関連付けられた施設名を候補施設名として抽出することが可能となる。   In the information creation device according to claim 4, for each of a plurality of facility names, an attribute keyword representing a genre is acquired from the genre information of the facility corresponding to the facility name, and the attribute keyword representing the genre is used to obtain the attribute keyword. Create a search target character string by separating the facility name character string into multiple keywords. Thereby, when an attribute keyword representing a genre is input as a search term, a search target character string divided into a plurality of keywords is searched from the facility name search information based on the attribute keyword representing the genre, The facility name associated with the search target character string can be extracted as a candidate facility name.

また、請求項5に係る情報作成装置では、複数の施設名毎に、該施設名に対応する施設の電話番号情報から電話番号を表す属性キーワードを取得して、該電話番号を表す属性キーワードに基づいて該施設名の文字列を複数のキーワードに区切って検索対象文字列を作成する。これにより、検索語として電話番号を表す属性キーワードが入力された場合には、施設名検索用情報から当該電話番号を表す属性キーワードに基づいて複数のキーワードに区切られた検索対象文字列を検索して、この検索対象文字列に関連付けられた施設名を候補施設名として抽出することが可能となる。   In the information creation device according to claim 5, for each of a plurality of facility names, an attribute keyword representing a telephone number is acquired from the telephone number information of the facility corresponding to the facility name, and the attribute keyword representing the telephone number is obtained. Based on this, the character string of the facility name is divided into a plurality of keywords to create a search target character string. As a result, when an attribute keyword representing a telephone number is input as a search term, a search target character string divided into a plurality of keywords is retrieved from the facility name search information based on the attribute keyword representing the telephone number. Thus, the facility name associated with the search target character string can be extracted as a candidate facility name.

また、請求項6に係る情報作成方法では、情報作成装置は当該情報作成方法を実行することによって、複数の施設名毎に、該施設名に対応する属性情報から属性キーワードを取得して、該属性キーワードに基づいて該施設名の文字列を複数のキーワードに区切って検索対象文字列を作成する。そして、情報作成装置は、この複数の施設名の検索対象文字列と、該複数の施設名とを互いに関連付けた施設名検索用情報を作成する。 In the information creation method according to claim 6, the information creation device acquires the attribute keyword from the attribute information corresponding to the facility name for each of the plurality of facility names by executing the information creation method , Based on the attribute keyword, the character string of the facility name is divided into a plurality of keywords to create a search target character string. Then, the information creation apparatus creates facility name search information in which the search target character strings of the plurality of facility names and the plurality of facility names are associated with each other.

これにより、情報作成装置は、検索語として属性キーワードが入力された場合には、施設名検索用情報から当該属性キーワードに基づいて複数のキーワードに区切られた検索対象文字列を検索して、この検索対象文字列に関連付けられた施設名を候補施設名として抽出することが可能となる。 Thus, when an attribute keyword is input as a search word, the information creation device searches the facility name search information for a search target character string divided into a plurality of keywords based on the attribute keyword. The facility name associated with the search target character string can be extracted as a candidate facility name.

更に、請求項7に係るプログラムでは、コンピュータは当該プログラムを読み込むことによって、複数の施設名毎に、該施設名に対応する属性情報から属性キーワードを取得して、該属性キーワードに基づいて該施設名の文字列を複数のキーワードに区切って検索対象文字列を作成する。そして、コンピュータは、この複数の施設名の検索対象文字列と、該複数の施設名とを互いに関連付けた施設名検索用情報を作成する。   Further, in the program according to claim 7, the computer reads the program to acquire an attribute keyword from attribute information corresponding to the facility name for each of the facility names, and based on the attribute keyword, the facility Create a search target string by dividing the name string into multiple keywords. Then, the computer creates facility name search information in which the search target character strings of the plurality of facility names are associated with the plurality of facility names.

これにより、コンピュータは、検索語として属性キーワードが入力された場合には、施設名検索用情報から当該属性キーワードに基づいて複数のキーワードに区切られた検索対象文字列を検索して、この検索対象文字列に関連付けられた施設名を候補施設名として抽出することが可能となる。   Thus, when an attribute keyword is input as a search term, the computer searches the facility name search information for a search target character string divided into a plurality of keywords based on the attribute keyword, and this search target A facility name associated with the character string can be extracted as a candidate facility name.

本実施例に係る情報作成装置を示したブロック図である。It is the block diagram which showed the information creation apparatus concerning a present Example. キーワードDBに格納された基本キーワード辞書テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the basic keyword dictionary table stored in keyword DB. 施設名DBに格納された施設データテーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the facility data table stored in facility name DB. 施設名検索用情報を作成する「施設名検索用情報作成処理」を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows "facility name search information creation processing" which creates the facility name search information. 図4の「キーワード優先度設定処理」のサブ処理を示すサブフローチャートである。5 is a sub-flowchart showing a sub-process of “keyword priority setting process” in FIG. 4. キーワード優先度設定テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a keyword priority setting table. 施設名の文字列をキーワードに区切った一例を示す図である。It is a figure which shows an example which divided | segmented the character string of the facility name into the keyword. キーワード優先度設定テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a keyword priority setting table. 施設名の文字列をキーワードに区切った一例を示す図である。It is a figure which shows an example which divided | segmented the character string of the facility name into the keyword. 施設名DBに格納された施設名検索用データテーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data table for a facility name search stored in facility name DB. 他の実施例に係る施設名DBに格納された関連住所データテーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the related address data table stored in facility name DB which concerns on another Example. 関連住所情報で施設名の文字列をキーワードに区切った一例を示す図である。It is a figure which shows an example which divided | segmented the character string of the facility name into the keyword by related address information. 他の実施例に係る施設名DBに格納された施設名検索用データテーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data table for a facility name search stored in facility name DB which concerns on another Example. 他の実施例に係る施設名DBに格納された語呂合わせキーワードテーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the word alignment keyword table stored in facility name DB which concerns on another Example. 他の実施例に係るキーワード優先度設定テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the keyword priority setting table which concerns on another Example. 他の実施例に係る施設名の文字列をキーワードに区切った一例を示す図である。It is a figure which shows an example which divided | segmented the character string of the facility name which concerns on another Example into the keyword. 他の実施例に係る施設名DBに格納された施設名検索用データテーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data table for a facility name search stored in facility name DB which concerns on another Example.

以下、本発明に係る情報作成装置、情報作成方法及びプログラムを具体化した一実施例に基づき図面を参照しつつ詳細に説明する。   DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, an information creation apparatus, an information creation method, and a program according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings based on an embodiment.

[情報作成装置の概略構成]
先ず、本実施例に係る情報作成装置1の概略構成について図1に基づいて説明する。図1は本実施例に係る情報作成装置1を示したブロック図である。
図1に示すように、本実施例に係る情報作成装置1は、各種のデータが記録されたデータ記録部11と、入力された情報に基づいて、各種の演算処理を行う制御部12と、操作者からの操作を受け付ける操作部14と、操作者に対して施設名等の情報を表示する液晶ディスプレイ15と、操作案内等に関する音声ガイダンスを出力するスピーカ16と、不図示の地図情報配信センタ等との間で携帯電話網等を介して通信を行う通信装置17と、フラッシュメモリを搭載した携帯型記憶媒体の一例としてのSDメモリカード5に後述の施設名検索用データテーブル71(図10参照)を書き込み、また、該SDメモリカード5から施設名情報としての後述の施設データテーブル52(図3参照)を読み出すカードリードライト部(カードR/W部)19とから構成されている。
[Schematic configuration of information creation device]
First, a schematic configuration of the information creation apparatus 1 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram illustrating an information creation apparatus 1 according to the present embodiment.
As shown in FIG. 1, the information creating apparatus 1 according to the present embodiment includes a data recording unit 11 in which various types of data are recorded, a control unit 12 that performs various arithmetic processes based on input information, An operation unit 14 that receives an operation from an operator, a liquid crystal display 15 that displays information such as a facility name to the operator, a speaker 16 that outputs voice guidance related to the operation guidance, and a map information distribution center (not shown) And a facility name search data table 71 (FIG. 10) described later on an SD memory card 5 as an example of a portable storage medium equipped with a flash memory and a communication device 17 that communicates with the device via a mobile phone network or the like. A card read / write unit (card R / W) that reads a facility data table 52 (see FIG. 3) described later as facility name information from the SD memory card 5 And a) 19 Metropolitan.

以下に、情報作成装置1を構成する各構成要素について説明すると、データ記録部11は、外部記憶装置及び記録媒体としてのハードディスク(図示せず)と、ハードディスクに記憶されたキーワードデータベース(キーワードDB)25、施設名データベース(施設名DB)27及び所定のプログラム等を読み出すとともにハードディスクに所定のデータを書き込む為のドライバを備えている。   Hereinafter, each component constituting the information creation device 1 will be described. The data recording unit 11 includes an external storage device and a hard disk (not shown) as a recording medium, and a keyword database (keyword DB) stored in the hard disk. 25, a facility name database (facility name DB) 27, a predetermined program and the like are read out and a driver for writing predetermined data in the hard disk is provided.

また、キーワードDB25には、基本キーワードと該基本キーワードの選択優先度とを関連付けて、選択優先度順に記憶する後述の基本キーワード辞書テーブル51(図2参照)が格納されている。ここで、キーワードは、意味を成す単位で構成された単語の文字列である。
また、施設名DB27には、施設名と該施設名の属性情報とを関連付けて記憶する後述の施設データテーブル52(図3参照)が格納されている。
In addition, the keyword DB 25 stores a basic keyword dictionary table 51 (see FIG. 2), which will be described later, in which basic keywords and selection priority of the basic keywords are associated with each other and stored in order of selection priority. Here, the keyword is a character string of words composed of units that make sense.
Further, the facility name DB 27 stores a facility data table 52 (see FIG. 3) described later that stores facility names and attribute information of the facility names in association with each other.

また、図1に示すように、情報作成装置1を構成する制御部12は、情報作成装置1の全体の制御を行う演算装置及び制御装置としてのCPU41、並びにCPU41が各種の演算処理を行うに当たってワーキングメモリとして使用されるRAM42、制御用のプログラム等が記憶されたROM43、SDメモリカード5やROM43から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ44等の内部記憶装置や、時間を計測するタイマ45等を備えている。   As shown in FIG. 1, the control unit 12 constituting the information creation apparatus 1 includes an arithmetic device that performs overall control of the information creation device 1, a CPU 41 as a control device, and the CPU 41 performs various arithmetic processes. RAM 42 used as a working memory, ROM 43 storing a control program, an SD memory card 5 and an internal storage device such as a flash memory 44 for storing a program read from the ROM 43, a timer 45 for measuring time, etc. I have.

また、ROM43には、後述の施設名検索用情報としての施設名検索用データテーブル71を作成する施設名検索用情報作成処理のプログラム(図4参照)等が記憶されている。また、ROM43に各種のプログラムが記憶されるようになっているが、カードR/W部19を介してSDメモリカード5からプログラム、基本キーワード辞書テーブル51、施設データテーブル52等を読み出してフラッシュメモリ44やデータ記録部12に書き込むこともできる。更に、SDメモリカード5を交換することによってプログラムや基本キーワード辞書テーブル51、施設データテーブル52等を更新することができる。   The ROM 43 stores a facility name search information creation processing program (see FIG. 4) for creating a facility name search data table 71 as facility name search information described later. Various programs are stored in the ROM 43. The program, the basic keyword dictionary table 51, the facility data table 52, etc. are read from the SD memory card 5 via the card R / W unit 19 to flash memory. 44 and the data recording unit 12 can also be written. Further, by replacing the SD memory card 5, the program, the basic keyword dictionary table 51, the facility data table 52, etc. can be updated.

更に、制御部12には、操作部14、液晶ディスプレイ15、スピーカ16、通信装置17、カードR/W部19の各周辺装置(アクチュエータ)が電気的に接続されている。尚、本実施例においては、カードR/W部19には、SDメモリカード5が装着されるが、ミニSDメモリカード、マイクロSDメモリカード等を使用するようにしてもよい。   Further, the peripheral unit (actuator) of the operation unit 14, the liquid crystal display 15, the speaker 16, the communication device 17, and the card R / W unit 19 is electrically connected to the control unit 12. In the present embodiment, the SD memory card 5 is attached to the card R / W unit 19, but a mini SD memory card, a micro SD memory card, or the like may be used.

ここで、キーワードDB25に格納される基本キーワード辞書テーブル51の一例について図2に基づいて説明する。
図2に示すように、基本キーワード辞書テーブル51は、「キーワード」と、「優先度」とから構成されている。この「キーワード」には、意味を成す単位で構成された単語の漢字、平仮名、片仮名、数字、アルファベット等の文字列が基本キーワードとして記憶されている。
Here, an example of the basic keyword dictionary table 51 stored in the keyword DB 25 will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 2, the basic keyword dictionary table 51 includes “keywords” and “priorities”. In this “keyword”, character strings such as kanji, hiragana, katakana, numbers, alphabets, etc., which are configured in units that make sense, are stored as basic keywords.

また、「優先度」には、施設名の文字列をキーワードに区切る際に選択する選択優先度が、「キーワード」に記憶された各基本キーワードに対応して記憶されている。尚、選択優先度は、「101」や「256」等の数値で表され、数値の小さいものほど選択優先度が高くなる。   In the “priority”, the selection priority selected when the character string of the facility name is divided into keywords is stored corresponding to each basic keyword stored in the “keyword”. The selection priority is represented by a numerical value such as “101” or “256”, and the smaller the numerical value, the higher the selection priority.

例えば、基本キーワード「工場」の選択優先度が「100」で、基本キーワード「株式会社」の選択優先度が「101」の場合には、施設名の文字列をキーワードに区切る際に、基本キーワード「工場」が、基本キーワード「株式会社」よりも先に選択される。尚、各基本キーワードに対応する選択優先度は、後述のように属性キーワードに基本キーワードよりも高い選択優先度を付与するために、例えば、「100」以上に設定されている。   For example, when the selection priority of the basic keyword “factory” is “100” and the selection priority of the basic keyword “corporation” is “101”, when the facility name character string is divided into keywords, the basic keyword “Factory” is selected before the basic keyword “corporation”. Note that the selection priority corresponding to each basic keyword is set to, for example, “100” or more in order to give a higher selection priority to the attribute keyword than the basic keyword, as will be described later.

次に、施設名DB27に格納される施設データテーブル52の一例について図3に基づいて説明する。
図3に示すように、施設データテーブル52は、「施設名」と、施設名の各属性情報としての「住所情報」、「ジャンル情報」、「電話番号情報」とから構成されている。この「施設名」には、検索対象となる目的地を表す施設名が記憶されている。
Next, an example of the facility data table 52 stored in the facility name DB 27 will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 3, the facility data table 52 includes “facility names” and “address information”, “genre information”, and “phone number information” as attribute information of the facility names. The “facility name” stores a facility name representing a destination to be searched.

また、「住所情報」には、各施設名に対応する施設の住所が記憶されている。また、「ジャンル情報」には、各施設名に対応する施設の属するジャンルを表すキーワードが、区切り文字(例えば「/」である。)で区切られて記憶されている。また、「電話番号情報」には、各施設名に対応する施設の電話番号が、区切り文字(例えば「−」である。)で市外局番等に区切られて記憶されている。   The “address information” stores the address of the facility corresponding to each facility name. In the “genre information”, keywords representing the genre to which the facility corresponding to each facility name belongs are separated and stored by a delimiter (for example, “/”). In the “telephone number information”, the telephone number of the facility corresponding to each facility name is stored by being separated into an area code or the like by a delimiter (for example, “−”).

[施設名検索用情報作成処理]
次に、上記のように構成された情報作成装置1のCPU41が実行する処理であって、施設名検索用データテーブル71を作成する「施設名検索用情報作成処理」について図4乃至図10に基づいて説明する。
図4はCPU41が実行する処理であって、施設名検索用データテーブル71を作成する「施設名検索用情報作成処理」を示すフローチャートである。尚、図4にフローチャートで示されるプログラムは、操作部14の不図示の施設名検索用データテーブル作成ボタンが押下された場合に、CPU41により実行される。
[Facility name search information creation process]
Next, FIG. 4 to FIG. 10 show “facility name search information creation processing” that is executed by the CPU 41 of the information creation apparatus 1 configured as described above and creates the facility name search data table 71. This will be explained based on.
FIG. 4 is a flowchart showing a “facility name search information creation process” for creating the facility name search data table 71 as a process executed by the CPU 41. The program shown in the flowchart of FIG. 4 is executed by the CPU 41 when a facility name search data table creation button (not shown) of the operation unit 14 is pressed.

図4に示すように、先ず、ステップ(以下、Sと略記する)11において、CPU41は、キーワードDB25から基本キーワード辞書テーブル51を読み出し、キーワード優先度テーブル61(図6参照)としてRAM42に記憶する。従って、キーワード優先度テーブル61の構成は、基本キーワード辞書テーブル51の構成と同じで、「キーワード」と、「優先度」とから構成されている。   As shown in FIG. 4, first, in step (hereinafter abbreviated as S) 11, the CPU 41 reads the basic keyword dictionary table 51 from the keyword DB 25 and stores it in the RAM 42 as the keyword priority table 61 (see FIG. 6). . Therefore, the configuration of the keyword priority table 61 is the same as the configuration of the basic keyword dictionary table 51, and includes “keyword” and “priority”.

そして、S12において、CPU41は、施設データテーブル52から1番目の「施設名」と、この「施設名」に対応する各属性情報としての「住所情報」、「ジャンル情報」、「電話番号情報」を順番に読み出し、RAM42に記憶する。例えば、CPU41は、施設データテーブル52から1番目の施設名「円三重原本町工場」と、この施設名「円三重原本町工場」に対応する住所情報「愛知県刈谷市重原本町」、ジャンル情報「無し」、電話番号情報「0566−XX−YYYY」を読み出し、RAM42に記憶する。   Then, in S12, the CPU 41 first “facility name” from the facility data table 52 and “address information”, “genre information”, “phone number information” as attribute information corresponding to this “facility name”. Are sequentially read and stored in the RAM. For example, the CPU 41 selects the first facility name “Men Miehara Honmachi Factory” from the facility data table 52, and the address information “Shigehara Honmachi, Kariya City, Aichi Prefecture” Information “none” and telephone number information “0566-XX-YYYY” are read out and stored in the RAM 42.

続いて、S13において、CPU41は、施設データテーブル52から読み出した各属性情報としての「住所情報」、「ジャンル情報」、「電話番号情報」から属性キーワードを取得してキーワード優先度テーブル61に格納する「キーワード優先度設定処理」のサブ処理(図5参照)を実行する。   Subsequently, in S 13, the CPU 41 acquires attribute keywords from “address information”, “genre information”, and “phone number information” as the attribute information read from the facility data table 52 and stores them in the keyword priority table 61. The sub-process (see FIG. 5) of “keyword priority setting process” is executed.

ここで、「キーワード優先度設定処理」のサブ処理について図5に基づいて説明する。
図5に示すように、S111において、CPU41は、RAM42からキーワード優先度テーブル61を読み出し、このキーワード優先度テーブル61から追加したキーワード及びこの追加したキーワードに付与した優先度を削除して、再度RAM42に記憶する。
Here, the sub-process of “keyword priority setting process” will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 5, in S111, the CPU 41 reads the keyword priority table 61 from the RAM 42, deletes the keyword added from the keyword priority table 61 and the priority assigned to the added keyword, and again executes the RAM 42. To remember.

つまり、キーワード優先度テーブル61に記憶されている「キーワード」と、各キーワードに対応する「優先度」とを基本キーワード辞書テーブル51に格納されているデータと同じ状態、つまり、各基本キーワードと、各基本キーワードの選択優先度だけを記憶した状態にする。例えば、キーワード優先度テーブル61の「優先度」が「100未満」の追加したキーワード及びこの追加したキーワードに付与した優先度を削除して、基本キーワード辞書テーブル51に格納されているデータと同じ状態にする。   That is, the “keyword” stored in the keyword priority table 61 and the “priority” corresponding to each keyword are in the same state as the data stored in the basic keyword dictionary table 51, that is, each basic keyword, Only the selection priority of each basic keyword is stored. For example, the added keyword with the “priority” of “less than 100” in the keyword priority table 61 and the priority assigned to the added keyword are deleted, and the same state as the data stored in the basic keyword dictionary table 51 To.

そして、S112において、CPU41は、RAM42から上記S12で記憶した「住所情報」を読み出し、この施設の住所を表す文字列を行政区画単位(例えば、都道府県、市区町村である。)で先頭から区切って、各区切り順に行政区画を表す属性キーワードとして順番に抽出する。そして、CPU41は、この抽出した行政区画を表す各属性キーワードを、キーワード優先度テーブル61の「キーワード」の先頭から抽出順に追加して記憶する。また、CPU41は、この追加した行政区画を表す各属性キーワードに対応する「優先度」に「1」から順番に数値を1ずつ増加して記憶する。   In S112, the CPU 41 reads out the “address information” stored in S12 from the RAM 42, and a character string representing the address of this facility from the top in administrative division units (for example, prefectures, municipalities). It is divided and extracted in order as attribute keywords representing administrative districts in the order of each division. Then, the CPU 41 adds the attribute keywords representing the extracted administrative districts in the order of extraction from the top of the “keyword” in the keyword priority table 61 and stores them. Further, the CPU 41 stores the “priority” corresponding to each attribute keyword representing the added administrative district by incrementing the numerical value by “1” in order from “1”.

例えば、図6に示すように、施設データテーブル52から読み出した「住所情報」が「愛知県刈谷市重原本町」の場合には、CPU41は、行政区画を表す各属性キーワード「愛知県」、「刈谷市」、「重原本町」を抽出し、キーワード優先度テーブル61の「キーワード」の先頭から抽出順に追加して記憶する。また、CPU41は、この追加した行政区画を表す各属性キーワード「愛知県」、「刈谷市」、「重原本町」に対応する「優先度」に「1」〜「3」を順番に記憶する。   For example, as shown in FIG. 6, when the “address information” read from the facility data table 52 is “Shigehara Honmachi, Kariya City, Aichi Prefecture”, the CPU 41 sets each attribute keyword “Aichi Prefecture”, “Kariya City” and “Shigehara Honmachi” are extracted and stored in the keyword priority table 61 in the order of extraction from the top of “keyword”. Further, the CPU 41 sequentially stores “1” to “3” in “priorities” corresponding to the attribute keywords “Aichi Prefecture”, “Kariya City”, and “Shigehara Honmachi” representing the added administrative divisions. .

また例えば、図8に示すように、施設データテーブル52から読み出した「住所情報」が「愛知県岡崎市美合町」の場合には、CPU41は、行政区画を表す各属性キーワード「愛知県」、「岡崎市」、「美合町」を抽出し、キーワード優先度テーブル61の「キーワード」の先頭から抽出順に追加して記憶する。また、CPU41は、この追加した行政区画を表す各属性キーワード「愛知県」、「岡崎市」、「美合町」に対応する「優先度」に「1」〜「3」を順番に記憶する。   Further, for example, as shown in FIG. 8, when the “address information” read from the facility data table 52 is “Miai-cho, Okazaki-shi, Aichi”, the CPU 41 sets the attribute keywords “Aichi”, “ “Okazaki City” and “Miaicho” are extracted and stored in the keyword priority table 61 in the order of extraction from the top of “keyword”. Further, the CPU 41 sequentially stores “1” to “3” in “priorities” corresponding to the attribute keywords “Aichi Prefecture”, “Okazaki City”, and “Miai Town” representing the added administrative divisions.

続いて、S113において、CPU41は、RAM42から上記S12で記憶した「ジャンル情報」を読み出し、このジャンル情報の区切り文字(例えば「/」である。)で区切られた各文字列を、各区切り順にジャンルを表す属性キーワードとして順番に抽出する。そして、CPU41は、この抽出したジャンルを表す各属性キーワードを、キーワード優先度テーブル61の「キーワード」の行政区画を表す各属性キーワードに続いて、抽出順に追加して記憶する。また、CPU41は、この追加したジャンルを表す各属性キーワードに対応する「優先度」に、最後に記憶した行政区画を表す属性キーワードに対応する「優先度」に「1」加算した数値から順番に数値を1ずつ増加して記憶する。   Subsequently, in S113, the CPU 41 reads out the “genre information” stored in S12 from the RAM 42, and sets each character string delimited by a delimiter (for example, “/”) of the genre information in the order of delimitation. Extract in order as attribute keywords representing genres. Then, the CPU 41 adds each attribute keyword representing the extracted genre to the attribute keyword representing the administrative division of the “keyword” in the keyword priority table 61 and stores it in the order of extraction. Further, the CPU 41 sequentially starts from a numerical value obtained by adding “1” to “priority” corresponding to the attribute keyword representing the last stored administrative district to “priority” corresponding to each attribute keyword representing the added genre. The numerical value is incremented by 1 and stored.

例えば、図8に示すように、施設データテーブル52から読み出した「ジャンル情報」が「自転車/サイクル」の場合には、CPU41は、ジャンルを表す各属性キーワード「自転車」、「サイクル」を抽出し、キーワード優先度テーブル61の「キーワード」の行政区画を表す属性キーワード「美合町」に続いて、抽出順に追加して記憶する。また、CPU41は、この追加したジャンルを表す各属性キーワード「自転車」、「サイクル」に対応する「優先度」に「4」、「5」を順番に記憶する。   For example, as shown in FIG. 8, when the “genre information” read from the facility data table 52 is “bicycle / cycle”, the CPU 41 extracts the attribute keywords “bicycle” and “cycle” representing the genre. Then, following the attribute keyword “Miaicho” representing the administrative division of “keyword” in the keyword priority table 61, it is added and stored in the order of extraction. Further, the CPU 41 sequentially stores “4” and “5” in “priority” corresponding to the attribute keywords “bicycle” and “cycle” representing the added genre.

尚、CPU41は、RAM42から読み出した「ジャンル情報」が「無し」の場合には、ジャンルを表す属性キーワードを抽出することなく、S114の処理に移行する。従って、CPU41は、RAM42から読み出した「ジャンル情報」が「無し」の場合には、ジャンルを表す属性キーワードを、キーワード優先度テーブル61の「キーワード」に記憶しない。   If the “genre information” read from the RAM 42 is “none”, the CPU 41 proceeds to the process of S114 without extracting the attribute keyword representing the genre. Therefore, when the “genre information” read from the RAM 42 is “none”, the CPU 41 does not store the attribute keyword representing the genre in the “keyword” of the keyword priority table 61.

そして、S114において、CPU41は、RAM42から上記S12で記憶した「電話番号情報」を読み出し、この電話番号情報の区切り文字(例えば「−」である。)で区切られた各文字列を、各区切り順に電話番号を表す属性キーワードとして順番に抽出する。そして、CPU41は、この抽出した電話番号を表す各属性キーワードを、キーワード優先度テーブル61の「キーワード」のジャンルを表す各属性キーワードに続いて、抽出順に追加して記憶する。   In S114, the CPU 41 reads out the “telephone number information” stored in S12 from the RAM 42, and converts each character string delimited by a delimiter (for example, “−”) of the telephone number information into each delimiter. In order, attribute keywords representing telephone numbers are extracted in order. Then, the CPU 41 adds each attribute keyword representing the extracted telephone number to each attribute keyword representing the genre of “keyword” in the keyword priority table 61 and stores it in the order of extraction.

また、CPU41は、この追加した電話番号を表す各属性キーワードに対応する「優先度」に、最後に記憶したジャンルを表す属性キーワードに対応する「優先度」に「1」加算した数値から順番に数値を1ずつ増加して記憶後、当該サブ処理を終了してメインフローチャートに戻り、S14に移行する。   Further, the CPU 41 sequentially starts from a numerical value obtained by adding “1” to “priority” corresponding to the attribute keyword representing the last stored genre to “priority” corresponding to each attribute keyword representing the added telephone number. After the numerical value is incremented by 1 and stored, the sub-process is terminated, the process returns to the main flowchart, and the process proceeds to S14.

例えば、図8に示すように、施設データテーブル52から読み出した「ジャンル情報」が「自転車/サイクル」で、「電話情報」が「0566−YY−XXXX」の場合には、CPU41は、電話番号を表す各属性キーワード「0566」、「YY」、「XXXX」を抽出する。そして、CPU41は、この抽出した電話番号を表す各属性キーワードを、キーワード優先度テーブル61の「キーワード」のジャンルを表す属性キーワード「サイクル」に続いて、抽出順に追加して記憶する。また、CPU41は、この追加した電話番号を表す各属性キーワード「0566」、「YY」、「XXXX」に対応する「優先度」に「6」〜「8」を順番に記憶する。   For example, as shown in FIG. 8, when the “genre information” read from the facility data table 52 is “bicycle / cycle” and the “telephone information” is “0566-YY-XXXX”, the CPU 41 The attribute keywords “0566”, “YY”, and “XXXX” are extracted. Then, the CPU 41 stores each attribute keyword representing the extracted telephone number in the order of extraction following the attribute keyword “cycle” representing the genre of “keyword” in the keyword priority table 61. Further, the CPU 41 sequentially stores “6” to “8” in “priorities” corresponding to the attribute keywords “0566”, “YY”, and “XXXX” representing the added telephone number.

尚、キーワード優先度テーブル61の「キーワード」にジャンルを表す属性キーワードが記憶されていない場合には、CPU41は、行政区画を表す各属性キーワードに続いて、この抽出した電話番号を表す各属性キーワードを抽出順に追加して記憶する。また、CPU41は、この追加した電話番号を表す各属性キーワードに対応する「優先度」に、最後に記憶した行政区画を表す属性キーワードに対応する「優先度」に「1」加算した数値から順番に数値を1ずつ増加して記憶後、当該サブ処理を終了してメインフローチャートに戻り、S14に移行する。   If no attribute keyword representing a genre is stored in the “keyword” of the keyword priority table 61, the CPU 41 follows each attribute keyword representing an administrative district, followed by each attribute keyword representing this extracted telephone number. Are added and stored in the order of extraction. In addition, the CPU 41 sequentially adds “1” to “priority” corresponding to the attribute keyword representing the last stored administrative district to “priority” corresponding to each attribute keyword representing the added telephone number. After the numerical value is incremented by 1 and stored, the sub-process is terminated, the process returns to the main flowchart, and the process proceeds to S14.

例えば、図6に示すように、施設データテーブル52から読み出した「ジャンル情報」が「無し」で、「電話情報」が「0566−XX−YYYY」の場合には、CPU41は、電話番号を表す各属性キーワード「0566」、「XX」、「YYYY」を抽出する。そして、CPU41は、この抽出した電話番号を表す各属性キーワードを、キーワード優先度テーブル61の「キーワード」の行政区画を表す属性キーワード「重原本町」に続いて、抽出順に追加して記憶する。また、CPU41は、この追加した電話番号を表す各属性キーワード「0566」、「XX」、「YYYY」に対応する「優先度」に「4」〜「6」を順番に記憶する。   For example, as shown in FIG. 6, when the “genre information” read from the facility data table 52 is “none” and the “telephone information” is “0566-XX-YYYY”, the CPU 41 represents a telephone number. Each attribute keyword “0566”, “XX”, “YYYY” is extracted. Then, the CPU 41 adds and stores each attribute keyword representing the extracted telephone number in the order of extraction following the attribute keyword “Shigehara Honmachi” representing the administrative division of the “keyword” in the keyword priority table 61. Further, the CPU 41 sequentially stores “4” to “6” in “priorities” corresponding to the attribute keywords “0566”, “XX”, and “YYYY” representing the added telephone numbers.

続いて、図4に示すように、S14において、CPU41は、RAM42から上記S12で記憶した「施設名」を読み出す。そして、CPU41は、キーワード優先度テーブル61から「キーワード」を選択優先度順に、先頭の属性キーワードから順番に読み出し、施設名の文字列に属性キーワードと一致する文字列がある場合には、先ず、施設名の文字列を属性キーワードと一致する文字列(キーワード)で区切る。   Subsequently, as shown in FIG. 4, in S <b> 14, the CPU 41 reads the “facility name” stored in S <b> 12 from the RAM 42. Then, the CPU 41 reads “keywords” from the keyword priority table 61 in the order of selection priority, starting with the first attribute keyword, and if there is a character string that matches the attribute keyword in the character string of the facility name, The facility name character string is separated by a character string (keyword) that matches the attribute keyword.

更に、CPU41は、施設名の文字列のうち、属性キーワードと一致しない部分の文字列について、属性キーワードの次に選択優先度順に選択された基本キーワードと一致する文字列がある場合には、この基本キーワードと一致する文字列(キーワード)で繰り返し区切って検索対象文字列を作成してRAM42に記憶する。   Further, when there is a character string that matches the basic keyword selected in the order of selection priority after the attribute keyword for the character string of the portion that does not match the attribute keyword in the character string of the facility name, the CPU 41 A search target character string is created by repeatedly dividing the character string (keyword) that matches the basic keyword, and stored in the RAM 42.

例えば、図6及び図7に示すように、キーワード優先度テーブル61の「キーワード」に、各属性キーワード「愛知県」、「刈谷市」、「重原本町」、「0566」、・・・と、各基本キーワード「工場」、「株式会社」、「会社」、・・・が、選択優先度順に記憶されており、上記S12で記憶した「施設名」が「円三重原本町工場」の場合には、CPU41は、施設名の文字列を、先ず、属性キーワード「重原本町」と一致する文字列(キーワード)「重原本町」で区切る、つまり、当該施設名の文字列を「円三」、「重原本町」、「工場」に区切る。   For example, as shown in FIG. 6 and FIG. 7, each keyword “Aichi Prefecture”, “Kariya City”, “Shigehara Honmachi”, “0566”,. , Each basic keyword “factory”, “corporation”, “company”,... Is stored in order of selection priority, and the “facility name” stored in S12 is “Enmihara Haramachi factory” The CPU 41 first divides the character string of the facility name with a character string (keyword) “Shigehara Honmachi” that matches the attribute keyword “Shigehara Honmachi”. ”,“ Shigehara Honmachi ”and“ Factory ”.

続いて、CPU41は、属性キーワード「重原本町」と一致しない各文字列「円三」と「工場」のうち、キーワード優先度テーブル61の「キーワード」の基本キーワード「工場」に一致する文字列(キーワード)「工場」で区切り、その後「円三」をキーワード優先度テーブル61の「キーワード」の基本キーワード「三」に一致する文字列(キーワード)「三」で区切って、検索対象文字列「円/三/重原本町/工場」を作成してRAM42に記憶する。   Subsequently, the CPU 41 matches the basic keyword “factory” of the “keyword” in the keyword priority table 61 among the character strings “Cenzo” and “factory” that do not match the attribute keyword “Shigehara Honmachi”. (Keyword) Separated by “factory”, and then separated from “Yenzo” by a character string (keyword) “three” that matches the basic keyword “three” of “keyword” in the keyword priority table 61. "Yen / San / Shigehara Honmachi / Factory" is created and stored in the RAM.

また例えば、図8及び図9に示すように、キーワード優先度テーブル61の「キーワード」に、各属性キーワード「愛知県」、「岡崎市」、「美合町」、「自転車」、「サイクル」・・・と、各基本キーワード「工場」、「株式会社」、「会社」、・・・が、選択優先度順に記憶されており、上記S12で記憶した「施設名」が「カナリサイクル美合店」の場合には、CPU41は、施設名の文字列を、先ず、属性キーワード「サイクル」と一致する文字列(キーワード)「サイクル」で区切る、つまり、当該施設名の文字列を「カナリ」、「サイクル」、「美合店」に区切る。   Further, for example, as shown in FIGS. 8 and 9, each keyword “Aichi Prefecture”, “Okazaki City”, “Miaicho”, “bicycle”, “cycle” .. and the basic keywords “factory”, “stock”, “company”,... Are stored in order of selection priority, and the “facility name” stored in S12 is “Kana Recycle Biai” In this case, the CPU 41 first divides the character string of the facility name by a character string (keyword) “cycle” that matches the attribute keyword “cycle”, that is, the character string of the facility name is “canary”, “ Cycle "and" Miai store ".

続いて、CPU41は、属性キーワード「サイクル」と一致しない各文字列「カナリ」、「美合店」と一致する基本キーワードが、キーワード優先度テーブル61の「キーワード」に記憶されていない場合には、検索対象文字列「カナリ/サイクル/美合店」を作成してRAM42に記憶する。   Subsequently, when the basic keyword that matches each character string “Canari” and “Miai store” that does not match the attribute keyword “cycle” is not stored in the “keyword” of the keyword priority table 61, the CPU 41 A search target character string “Canary / cycle / Miai store” is created and stored in the RAM 42.

そして、図4に示すように、S15において、CPU41は、RAM42からキーワードに区切られた検索対象文字列を読み出す。そして、CPU41は、この検索対象文字列のキーワード毎の読みを区切り文字(例えば「/」である。)で区切って、上記S12で記憶した施設名の「読み」として、この施設名に対応させてRAM42に時系列的に記憶する。   Then, as shown in FIG. 4, in S <b> 15, the CPU 41 reads a search target character string divided into keywords from the RAM 42. Then, the CPU 41 delimits the reading for each keyword of the search target character string with a delimiter (for example, “/”), and associates it with the facility name as the “reading” of the facility name stored in S12. Are stored in the RAM 42 in time series.

例えば、図7に示すように、CPU41は、検索対象文字列が「円/三/重原本町/工場」の場合には、この検索対象文字列のキーワード毎の読みを区切り文字(例えば「/」である。)で区切った「えん/さん/しげはらほんまち/こうじょう」を、施設名「円三重原本町工場」の「読み」として、この施設名に対応させてRAM42に時系列的に記憶する。   For example, as shown in FIG. 7, when the search target character string is “Yen / San / Shigehara Honmachi / Factory”, the CPU 41 separates the reading for each keyword of this search target character string (for example, “/ "En / san / shigeharahonmachi / kojo" delimited by ") as the" reading "of the facility name" Mie Miehara Honmachi Factory ", corresponding to this facility name in the RAM 42 in time series To remember.

また例えば、図9に示すように、検索対象文字列が「カナリ/サイクル/美合店」の場合には、この検索対象文字列のキーワード毎の読みを区切り文字(例えば「/」である。)で区切った「かなり/さいくる/みあいてん」を、施設名「カナリサイクル美合店」の「読み」として、この施設名に対応させてRAM42に時系列的に記憶する。   Also, for example, as shown in FIG. 9, when the search target character string is “Canary / cycle / Miai store”, the reading for each keyword of the search target character string is a delimiter (for example, “/”). “Pretty / sakuru / miaiten” delimited by “” is stored in the RAM 42 in time series as “reading” of the facility name “Kana Recycle Miai” corresponding to the facility name.

尚、施設名の読みに含まれる「が」、「ぱ」等の濁音・半濁音は「か」、「は」等の清音に、「ゃ」、「っ」等の小文字仮名(拗音・促音)は「や」、「つ」等の大文字仮名に、長音は対応する母音等のように、仮名の基本文字に変換して記憶される。例えば、「えん/さん/しげはらほんまち/こうじょう」は、実際には「えん/さん/しけはらほんまち/こうしよう」と記憶されるが、本実施形態においては説明を簡単にするために施設名と読みとを一致させ「えん/さん/しげはらほんまち/こうじょう」として説明する。   In addition, “g”, “pa”, and other muffled / semi-acoustic sounds included in the facility name readings are “ka”, “ha”, etc., as well as lower-case kana characters such as “nya”, “tsu”, etc. ) Is converted into kana basic characters such as “ya” and “tsu”, and long tones are converted into kana basic characters and stored, such as corresponding vowels. For example, “en / san / shigeharahonmachi / kojo” is actually stored as “en / san / shikeharahonmachi / koujo”, but in this embodiment, the description is simplified. For this purpose, the facility name and the reading are matched and described as “en / san / shigeharahonmachi / kojo”.

その後、CPU41は、施設データテーブル52の「施設名」に、上記S12で読み出した施設名の次の順番の施設名が記憶されているか否かを判定する判定処理を実行する。そして、次の順番の施設名が記憶されていると判定した場合には、CPU41は、次の順番の「施設名」について、再度、S12以降のループを実行する。一方、次の順番の施設名が記憶されていないと判定した場合には、CPU41は、ループを終了してS16の処理に移行する。   Thereafter, the CPU 41 executes determination processing for determining whether or not the “facility name” of the facility data table 52 stores the facility name in the next order of the facility names read in S12. If it is determined that the facility name in the next order is stored, the CPU 41 executes the loop subsequent to S12 again for the “facility name” in the next order. On the other hand, if it is determined that the facility name of the next order is not stored, the CPU 41 ends the loop and proceeds to the process of S16.

S16において、CPU41は、上記S15で時系列的に記憶した施設名の「読み」と、この施設名の「読み」に対応する「施設名」とをRAM42から順番に読み出して、互いに関連付けて順次記憶した施設名検索用データテーブル71(施設名検索用情報)を作成して、施設名DB27に格納後、当該処理を終了する。   In S <b> 16, the CPU 41 sequentially reads out “facility” of the facility name stored in time series in S <b> 15 and “facility name” corresponding to “reading” of the facility name sequentially from the RAM 42, and sequentially associates them with each other. After the stored facility name search data table 71 (facility name search information) is created and stored in the facility name DB 27, the processing is terminated.

ここで、施設名DB27に格納される施設名検索用データテーブル71の一例について図10に基づいて説明する。
図10に示すように、施設名検索用データテーブル71は、施設名の読みを記憶する「読み」と、「施設名」とから構成されている。また、「読み」には、施設名の読みがキーワード毎に区切り文字(例えば「/」である。)で区切られて記憶されている。また、「施設名」には、検索対象となる目的地を表す施設名が、「読み」に記憶された施設名の読みに対応して記憶されている。
Here, an example of the facility name search data table 71 stored in the facility name DB 27 will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 10, the facility name search data table 71 includes “reading” for storing the reading of the facility name and “facility name”. In addition, “reading” stores facility name readings separated by delimiters (for example, “/”) for each keyword. Further, in “facility name”, a facility name representing a destination to be searched is stored corresponding to the reading of the facility name stored in “reading”.

例えば、施設名検索用データテーブル71の「読み」には、キーワード毎に区切り文字で区切られた「えん/さん/しげはらほんまち/こうじょう」が、「施設名」の「円三重原本町工場」に対応して記憶されている。これにより、検索語として「えん」、「さん」、「しげはらほんまち」、「こうじょう」のうち、いずれかが入力された場合には、施設名検索用データテーブル71の「読み」から当該検索語をキーワードに有する施設名の読み「えん/さん/しげはらほんまち/こうじょう」等を抽出後、この抽出した施設名の各「読み」に対応する施設名「円三重原本町工場」等を候補施設名として抽出することが可能となる。   For example, in the “reading” of the facility name search data table 71, “en / san / shigeharahonmachi / kojo” separated by a delimiter for each keyword is used as the “facility name” of “Menharahara Honmachi” It is stored corresponding to “factory”. As a result, when any one of “en”, “san”, “shigeharahonmachi”, and “kojo” is entered as a search term, “read” in the facility name search data table 71 is used. After extracting the reading “en / san / shigeharahonmachi / kojo” etc. of the facility name with the search term as a keyword, the facility name corresponding to each “reading” of the extracted facility name is “Men Miehara Honmachi Factory” Or the like as a candidate facility name.

以上詳細に説明した通り、本実施例に係る情報作成装置1では、CPU41は、施設データテーブル52に記憶される各施設名毎に、施設名に対応する各属性情報としての「住所情報」、「ジャンル情報」、「電話番号情報」を順番に読み出す。そして、CPU41は、各属性情報としての「住所情報」、「ジャンル情報」、「電話番号情報」から属性キーワードを取得し、基本キーワードよりも高い選択優先度を付与してキーワード優先度テーブル61に記憶する。   As described in detail above, in the information creating apparatus 1 according to the present embodiment, the CPU 41 sets “address information” as attribute information corresponding to the facility name for each facility name stored in the facility data table 52. "Genre information" and "phone number information" are read in order. Then, the CPU 41 acquires attribute keywords from “address information”, “genre information”, and “telephone number information” as each attribute information, and assigns a higher selection priority than the basic keywords to the keyword priority table 61. Remember.

そして、CPU41は、キーワード優先度テーブル61から「キーワード」を選択優先度順に、先頭の属性キーワードから順番に読み出し、施設名の文字列に属性キーワードと一致する文字列がある場合には、先ず、施設名の文字列を属性キーワードと一致する文字列(キーワード)で区切る。続いて、CPU41は、施設名の文字列のうち、属性キーワードと一致しない部分の文字列について、属性キーワードの次に選択優先度順に選択された基本キーワードと一致する文字列がある場合には、この基本キーワードと一致する文字列(キーワード)で繰り返し区切って、検索対象文字列を作成する。   Then, the CPU 41 reads “keywords” from the keyword priority table 61 in the order of selection priority, starting with the first attribute keyword, and if there is a character string that matches the attribute keyword in the character string of the facility name, The facility name character string is separated by a character string (keyword) that matches the attribute keyword. Subsequently, when there is a character string that matches the basic keyword selected in the order of selection priority after the attribute keyword for the character string of the portion that does not match the attribute keyword in the facility name character string, A search target character string is created by repeatedly delimiting with a character string (keyword) that matches the basic keyword.

そして、CPU41は、この検索対象文字列のキーワード毎の読みを区切り文字(例えば「/」である。)で区切って、施設名の「読み」として、この施設名に対応させてRAM42に時系列的に記憶する。その後、CPU41は、時系列的に記憶した施設名の「読み」と、この施設名の「読み」に対応する「施設名」とをRAM42から順番に読み出して、互いに関連付けて順次記憶した施設名検索用データテーブル71を作成して、施設名DB27に格納する。   Then, the CPU 41 delimits the reading for each keyword of the search target character string with a delimiter (for example, “/”), and sets the facility name as “reading” in time series in the RAM 42 corresponding to the facility name. Remember me. Thereafter, the CPU 41 sequentially reads out the facility name “reading” stored in time series and the “facility name” corresponding to the facility name “reading” sequentially from the RAM 42, and sequentially stores the facility names in association with each other. A search data table 71 is created and stored in the facility name DB 27.

これにより、施設名の文字列に属性キーワードが含まれる場合には、この施設名の文字列を属性キーワードで確実に区切って、検索対象文字列を作成し、当該検索対象文字列のキーワード毎の読みを区切り文字で区切って、施設名の「読み」として、この施設名に対応させて施設名検索用データテーブル71に記憶することが可能となる。   Thereby, when an attribute keyword is included in the character string of the facility name, the character string of the facility name is surely divided by the attribute keyword to create a search target character string, and for each keyword of the search target character string The reading can be separated by a delimiter and stored in the facility name search data table 71 as “facility” of the facility name in association with the facility name.

従って、検索語として行政区画、ジャンル、電話番号を表す何れかの属性キーワードが入力された場合には、施設名検索用データテーブル71の「読み」から当該行政区画、ジャンル、電話番号を表す属性キーワードを有する施設名の読みを抽出後、この抽出した施設名の各「読み」に対応する施設名を候補施設名として抽出でき、入力された検索語に基づいて適切な施設名を検索することが可能となる。   Accordingly, when any attribute keyword representing an administrative division, genre, or telephone number is input as a search term, an attribute representing the administrative division, genre, or telephone number from “reading” in the facility name search data table 71. After extracting the reading of the facility name having the keyword, the facility name corresponding to each “reading” of the extracted facility name can be extracted as a candidate facility name, and an appropriate facility name is searched based on the input search term Is possible.

また、検索語として基本キーワードが入力された場合には、施設名検索用データテーブル71の「読み」から当該基本キーワードを有する施設名の読みを抽出後、この抽出した施設名の各「読み」に対応する施設名を候補施設名として抽出でき、入力された検索語に基づいて適切な施設名を検索することが可能となる。   In addition, when a basic keyword is input as a search word, after extracting a facility name having the basic keyword from “reading” in the facility name search data table 71, each “reading” of the extracted facility name is extracted. Can be extracted as a candidate facility name, and an appropriate facility name can be searched based on the input search term.

尚、本発明は前記実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。例えば、以下のようにしてもよい。   In addition, this invention is not limited to the said Example, Of course, various improvement and deformation | transformation are possible within the range which does not deviate from the summary of this invention. For example, the following may be used.

[他の実施例]
(A)例えば、施設データテーブル52の「住所情報」に記憶された各住所を表す文字列を行政区画単位(例えば、都道府県、市区町村である。)で先頭から区切って、各区切り順に行政区画を表す属性キーワードとする。そして、各住所毎に、市区町村を表す属性キーワードの文字列のうち、連続する一部分の文字列又は全部の文字列と同じ文字列を市区町村名に有する他の住所を「関連住所情報」として、各住所に対応させて記憶する住所関連データテーブル81を作成して、施設名DB27に格納するようにしてもよい。
[Other embodiments]
(A) For example, a character string representing each address stored in the “address information” of the facility data table 52 is divided from the top in administrative division units (for example, prefectures, municipalities), and in the order of each division. Attribute keywords that represent administrative divisions. Then, for each address, among the character strings of the attribute keyword representing the city, other addresses having the same character string as the partial character string or all the character strings in the city name are referred to as “related address information”. ”, An address related data table 81 stored corresponding to each address may be created and stored in the facility name DB 27.

ここで、施設名DB27に格納される住所関連データテーブル81の一例について図11に基づいて説明する。
図11に示すように、住所関連データテーブル81は、「住所情報」と「関連住所情報」とから構成されている。この「住所情報」は、施設データテーブル52の「住所情報」に対応している。また、「関連住所情報」には、「住所情報」に記憶された各住所の市区町村を表す属性キーワードの文字列のうち、連続する一部分の文字列又は全部の文字列と同じ文字列を市区町村名に有する他の住所が記憶されている。
Here, an example of the address related data table 81 stored in the facility name DB 27 will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 11, the address related data table 81 includes “address information” and “related address information”. This “address information” corresponds to “address information” in the facility data table 52. In addition, in the “related address information”, the character string of the attribute keyword representing the municipality of each address stored in the “address information” is the same character string as the partial character string or the entire character string. Other addresses held in the city name are stored.

例えば、住所情報が「愛知県刈谷市重原本町」の場合には、町名「重原本町」の文字列のうち、一部分の文字列「重原」を町名に有する他の各住所「愛知県刈谷市下重原町、愛知県知立市上重原町、・・・」が、当該住所情報に対応する「関連住所情報」に記憶されている。   For example, when the address information is “Shigehara Honmachi, Kariya City, Aichi Prefecture”, among the character strings of the town name “Shigehara Honmachi”, each other address “Aichi Prefecture” with a partial character string “Shigehara” in the town name “Kariya City Shimoshigehara Town, Aichi Prefecture Chiryu City Kamishigehara Town,...” Is stored in “Related Address Information” corresponding to the address information.

また、施設名DB27に住所関連データテーブル81が格納されている場合には、上記S14において、CPU41は、検索対象文字列を作成してRAM42に記憶後、上記S12で記憶した「住所情報」をRAM42から再度、読み出す。そして、CPU41は、この「住所情報」に対応する「関連住所情報」を住所関連データテーブル81から読み出し、「住所情報」の市区町村を表す属性キーワードの文字列のうち、「関連住所情報」の他の各住所の市区町村名の文字列と一致する一部分の文字列又は全部の文字列を抽出し、「共通住所文字列」としてRAM42に記憶する。   When the address-related data table 81 is stored in the facility name DB 27, in S14, the CPU 41 creates the search target character string and stores it in the RAM 42, and then stores the “address information” stored in S12. Read again from the RAM. Then, the CPU 41 reads “related address information” corresponding to this “address information” from the address related data table 81, and among the character strings of attribute keywords representing the municipality of “address information”, “related address information”. A partial character string or the entire character string that matches the character string of the city name of each other address is extracted and stored in the RAM 42 as a “common address character string”.

その後、CPU41は、RAM42からキーワードに区切られた検索対象文字列と「共通住所文字列」とを読み出す。そして、CPU41は、検索対象文字列の各キーワードの文字列内に「共通住所文字列」と一致する文字列がある場合には、当該キーワードの文字列を「共通住所文字列」と一致する文字列で更に区切った後、検索対象文字列として再度、RAM42に記憶するようにしてもよい。   Thereafter, the CPU 41 reads from the RAM 42 the search target character string and the “common address character string” divided into keywords. Then, if there is a character string that matches the “common address character string” in the character string of each keyword of the search target character string, the CPU 41 sets the character string of the keyword to match the “common address character string”. After further segmentation by columns, it may be stored in the RAM 42 again as a search target character string.

例えば、図6、図11及び図12に示すように、キーワード優先度テーブル61の「キーワード」に、各属性キーワード「愛知県」、「刈谷市」、「重原本町」、「0566」、・・・と、各基本キーワード「工場」、「株式会社」、「会社」、・・・が、選択優先度順に記憶されており、上記S12で記憶した「施設名」が「円三重原本町工場」の場合には、CPU41は、検索対象文字列「円/三/重原本町/工場」を作成してRAM42に記憶する。   For example, as shown in FIGS. 6, 11, and 12, “Keyword” in the keyword priority table 61 includes each attribute keyword “Aichi Prefecture”, “Kariya City”, “Shigehara Honmachi”, “0566”,. .. and the basic keywords “factory”, “stock”, “company”,... Are stored in the order of priority of selection, and the “facility name” stored in S12 is “Menmihara-Haramachi Factory” ", The CPU 41 creates a search target character string" Yen / San / Shigehara Honmachi / Factory "and stores it in the RAM 42.

そして、CPU41は、上記S12で記憶した「住所情報」である「愛知県刈谷市重原本町」を読み出す。そして、CPU41は、この「愛知県刈谷市重原本町」を住所関連データテーブル81の「住所情報」として、住所関連データテーブル81から当該住所情報に対応する「関連住所情報」、つまり、「愛知県刈谷市下重原町、愛知県知立市上重原町、・・・」を読み出す。   Then, the CPU 41 reads out “Address information” stored in S12 above, “Shigehara Honmachi, Kariya City, Aichi Prefecture”. Then, the CPU 41 uses the “related address information” corresponding to the address information from the address related data table 81 as “address information” in the address related data table 81, that is, “Aichi “Karishige-cho, Kariya city, Kamishige-cho, Chiryu-shi, Aichi, etc.” is read out.

続いて、CPU41は、「住所情報」の市区町村を表す属性キーワード「重原本町」の文字列のうち、「関連住所情報」の他の各住所の市区町村名の文字列「下重原、上重原町、・・・」と一致する一部分の文字列「重原」を抽出し、「共通住所文字列」としてRAM42に記憶する。その後、CPU41は、検索対象文字列「円/三/重原本町/工場」と共通住所文字列「重原」とをRAM42から読み出す。   Subsequently, the CPU 41 sets the character string “Shimoshige” of the city name of each other address of the “related address information” in the character string of the attribute keyword “Shigehara Honmachi” representing the city of “address information”. A partial character string “Shigehara” that matches “Hara, Kamishigeharacho,...” Is extracted and stored in the RAM 42 as a “common address character string”. Thereafter, the CPU 41 reads the search target character string “Yen / San / Shigehara Honmachi / Factory” and the common address character string “Shigehara” from the RAM 42.

そして、CPU41は、検索対象文字列の各キーワード「円」、「三」、「重原本町」、「工場」のうち、属性キーワード「重原本町」の文字列内に共通住所文字列「重原」と一致する文字列があるため、属性キーワード「重原本町」を「重原」の文字列で更に区切った検索対象文字列「円/三/重原/本町/工場」を作成して、RAM42に記憶するようにしてもよい。   Then, the CPU 41 sets the common address character string “heavy” in the character string of the attribute keyword “shigeharahonmachi” among the keywords “yen”, “three”, “shigeharahonmachi”, and “factory” of the search target character string. Because there is a character string that matches "Hara", create the search target character string "Yen / San / Shigehara / Honmachi / Factory" by further dividing the attribute keyword "Shigehara Honmachi" with the character string "Shigehara" The data may be stored in the RAM 42.

その後、上記S15において、CPU41は、RAM42からキーワードに区切られた検索対象文字列「円/三/重原/本町/工場」を読み出す。そして、CPU41は、この検索対象文字列「円/三/重原/本町/工場」のキーワード毎の読みを区切り文字(例えば「/」である。)で区切って、上記S12で記憶した施設名の「読み」として、この施設名に対応させてRAM42に時系列的に記憶するようにしてもよい。   Thereafter, in S <b> 15, the CPU 41 reads the search target character string “Yen / San / Shigehara / Honmachi / Factory” delimited by the keyword from the RAM 42. Then, the CPU 41 separates the reading for each keyword of the search target character string “Yen / San / Shigehara / Honmachi / Factory” with a delimiter (for example, “/”), and stores the facility name stored in S12 above. The “reading” may be stored in the RAM 42 in time series in correspondence with the facility name.

従って、上記S16において、CPU41は、上記施設名検索用データテーブル71(施設名検索用情報)に替えて、図13に示す施設名検索用データテーブル91(施設名検索用情報)を作成して、施設名DB27に格納するようにしてもよい。   Therefore, in S16, the CPU 41 creates a facility name search data table 91 (facility name search information) shown in FIG. 13 in place of the facility name search data table 71 (facility name search information). Alternatively, it may be stored in the facility name DB 27.

これにより、前記実施例の効果に加えて、検索語として市区町村名を表す属性キーワードの一部が入力された場合にも、施設名検索用データテーブル91の「読み」から当該検索語と一致するキーワードを有する施設名の読みを抽出後、この抽出した施設名の各「読み」に対応する施設名を候補施設名として抽出でき、入力された検索語に基づいて適切な施設名を検索することが可能となる。   Thus, in addition to the effects of the above embodiment, even when a part of an attribute keyword representing a city name is input as a search word, the search word and the search word are read from the “reading” in the facility name search data table 91. After extracting readings of facility names that have matching keywords, facility names corresponding to each “reading” of the extracted facility names can be extracted as candidate facility names, and appropriate facility names are searched based on the entered search terms. It becomes possible to do.

[他の実施例]
(B)更に、例えば、施設データテーブル52の「電話番号情報」に記憶された電話番号の一部又は全部の数字を語呂合わせした文字列を電話番号の「語呂合わせキーワード」として、各電話番号の一部又は全部の数字に対応させて記憶する語呂合わせキーワードテーブル101を作成して、施設名DB27に格納するようにしてもよい。
[Other embodiments]
(B) Further, for example, a character string in which some or all of the numbers stored in the “telephone number information” of the facility data table 52 are worded is used as a “phone word matching keyword” for each telephone number. You may make it create the word alignment keyword table 101 memorize | stored corresponding to a part or all the numbers, and store in facility name DB27.

ここで、施設名DB27に格納される語呂合わせキーワードテーブル101の一例について図14に基づいて説明する。
図14に示すように、語呂合わせキーワードテーブル101は、「電話番号の数字」と「語呂合わせキーワード」とから構成されている。この「電話番号の数字」には、施設データテーブル52の「電話番号情報」に記憶された電話番号の一部又は全部の数字のうち、語呂合わせできる数字が記憶されている。また、「語呂合わせキーワード」には、「電話番号の数字」に記憶された数字を語呂合わせした文字列が記憶されている。
Here, an example of the word alignment keyword table 101 stored in the facility name DB 27 will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 14, the word alignment keyword table 101 includes “numbers of telephone numbers” and “word alignment keywords”. In this “number of telephone numbers”, a number that can be matched among a part or all of the numbers stored in the “phone number information” of the facility data table 52 is stored. In addition, a character string obtained by matching the numbers stored in the “number of telephone number” is stored in the “word alignment keyword”.

例えば、図14に示すように、「電話番号の数字」の「1010」に対応する「語呂合わせキーワード」には、肉を焼くときの「ジュージュー」という音を表す語呂合わせの文字列「じゅーじゅー」が記憶されている。また、「電話番号の数字」の「1192」に対応する「語呂合わせキーワード」には、「良い靴」を表す語呂合わせの文字列「いいくつ」が記憶されている。   For example, as shown in FIG. 14, the “word matching keyword” corresponding to “1010” of “number of telephone numbers” includes a character string “jujuju” representing a sound of “jujuju” when grilling meat. Is stored. In addition, in the “word matching keyword” corresponding to “phone number number” “1192”, a word string “i how many” indicating “good shoes” is stored.

また、施設名DB27に語呂合わせキーワードテーブル101が記憶されている場合には、上記S114において、CPU41は、電話番号を表す各属性キーワードを、キーワード優先度テーブル61の「キーワード」のジャンルを表す各属性キーワードに続いて、抽出順に追加して記憶した後、再度、上記S12で記憶した「電話番号情報」を読み出す。   Further, when the word matching keyword table 101 is stored in the facility name DB 27, in S <b> 114, the CPU 41 selects each attribute keyword representing a telephone number as each attribute representing a “keyword” genre in the keyword priority table 61. Following the keyword, after being added and stored in the order of extraction, the “phone number information” stored in S12 is read again.

そして、CPU41は、この「電話番号情報」の区切り文字(例えば「−」である。)で区切られた各文字列の一部又は全部と一致する数字が、語呂合わせキーワードテーブル101の「電話番号の数字」に記憶されている場合には、その数字に対応する「語呂合わせキーワード」を読み出す。続いて、この「語呂合わせキーワード」をキーワード優先度設定テーブル102(図15参照)の「キーワード」の電話番号を表す各属性キーワードに続いて、追加して記憶する。   Then, the CPU 41 sets a number that matches a part or all of each character string delimited by the delimiter (for example, “-”) of the “telephone number information” as “telephone number information” in the word matching keyword table 101. If it is stored in the “number”, the “word alignment keyword” corresponding to the number is read out. Subsequently, this “word matching keyword” is additionally stored following each attribute keyword indicating the telephone number of “keyword” in the keyword priority setting table 102 (see FIG. 15).

また、CPU41は、この追加した語呂合わせキーワードに対応する「優先度」に、最後に記憶した電話番号を表す属性キーワードに対応する「優先度」に「1」加算した数値を記憶後、当該サブ処理を終了してメインフローチャートに戻り、S14に移行するようにしてもよい。   Further, the CPU 41 stores a numerical value obtained by adding “1” to “priority” corresponding to the attribute keyword representing the last stored telephone number to “priority” corresponding to the added word matching keyword, and then executing the sub-processing. May be returned to the main flowchart, and the process may proceed to S14.

例えば、図3に示すように、施設データテーブル52の「施設名」が「かなのじゅーじゅー美合町店」に対応する「住所情報」に「愛知県岡崎市美合町」が記憶され、「ジャンル情報」に「焼き肉/ステーキ」が記憶され、「電話番号情報」に「0566−YY−1010」が記憶されている場合には、上記S111〜S114において、CPU41は、各属性キーワード「愛知県」、「岡崎市」、「美合町」、「焼き肉」、「ステーキ」、「0565」、「YY」、「1010」を抽出する。   For example, as shown in FIG. 3, “facility name” in the facility data table 52 is stored in “address information” corresponding to “Kana no Juju Miaicho” “Miaimachi, Okazaki City, Aichi Prefecture” When “Yakiniku / steak” is stored in “Genre information” and “0566-YY-1010” is stored in “Phone number information”, in S111 to S114, the CPU 41 determines each attribute keyword “Aichi”. “Prefecture”, “Okazaki city”, “Miai town”, “Yakiniku”, “Steak”, “0565”, “YY”, “1010” are extracted.

また、CPU41は、図14に示すように、電話番号情報の属性キーワード「1010」と一致する数字が、語呂合わせキーワードテーブル101の「電話番号の数字」に記憶されている場合には、その数字「1010」に対応する「語呂合わせキーワード」のキーワード「じゅーじゅー」を抽出する。   Further, as illustrated in FIG. 14, when a number that matches the attribute keyword “1010” of the telephone number information is stored in “number of telephone number” of the word alignment keyword table 101, the CPU 41 stores the number “ The keyword “Juju” is extracted from the “word matching keyword” corresponding to “1010”.

そして、図15に示すように、CPU41は、各抽出した属性キーワード「愛知県」、「岡崎市」、「美合町」、「焼き肉」、「ステーキ」、「0565」、「YY」、「1010」、「じゅーじゅー」を、キーワード優先度テーブル102の「キーワード」の先頭から抽出順に記憶する。また、CPU41は、各キーワードに対応する「優先度」に「1」〜「9」を順番に記憶後、当該サブ処理を終了してメインフローチャートに戻り、S14に移行するようにしてもよい。   Then, as shown in FIG. 15, the CPU 41 extracts the extracted attribute keywords “Aichi Prefecture”, “Okazaki City”, “Miai Town”, “Yakiniku”, “Steak”, “0565”, “YY”, “1010”. ”And“ Juju ”are stored in the order of extraction from the top of“ Keyword ”in the keyword priority table 102. Further, the CPU 41 may store “1” to “9” in order in the “priority” corresponding to each keyword, then end the sub-process, return to the main flowchart, and proceed to S14.

続いて、上記S14において、CPU41は、RAM42から上記S12で記憶した「施設名」を読み出す。そして、CPU41は、キーワード優先度テーブル61に替えてキーワード優先度テーブル102を用いるようにしてもよい。   Subsequently, in S <b> 14, the CPU 41 reads out the “facility name” stored in S <b> 12 from the RAM 42. Then, the CPU 41 may use the keyword priority table 102 instead of the keyword priority table 61.

例えば、図15及び図16に示すように、キーワード優先度テーブル102の「キーワード」に、各属性キーワード「愛知県」、「岡崎市」、「美合町」、「焼き肉」、「ステーキ」、「0565」、「YY」、「1010」、「じゅーじゅー」と、各基本キーワード「工場」、「株式会社」、「会社」、・・・が、選択優先度順に記憶されており、上記S12で記憶した「施設名」が「かなのじゅーじゅー美合町店」の場合には、CPU41は、施設名の文字列を、先ず、属性キーワード「美合町」と一致する文字列(キーワード)「美合町」で区切る。つまり、CPU41は、当該施設名の文字列を「かなのじゅーじゅー」、「美合町」、「店」に区切る。   For example, as shown in FIG. 15 and FIG. 16, the attribute keywords “Aichi”, “Okazaki City”, “Miaicho”, “Yakiniku”, “Steak”, “ “0565”, “YY”, “1010”, “Juju”, and the basic keywords “factory”, “stock”, “company”,... Are stored in the order of selection priority. When the “facility name” stored in S12 is “Kana no Juju Miaicho”, the CPU 41 first sets the character string of the facility name as a character string (keyword matching the attribute keyword “Miaicho”). ) Separated by “Miaicho”. That is, the CPU 41 divides the character string of the facility name into “Kana no Juju”, “Miaicho”, and “Store”.

続いて、CPU41は、属性キーワード「美合町」と一致しない文字列「かなのじゅーじゅー」を属性キーワード「じゅーじゅー」と一致する文字列(語呂合わせキーワード)「じゅーじゅー」で区切る。つまり、CPU41は、当該施設名の文字列を「かなの」、「じゅーじゅー」、「美合町」、「店」に区切って、検索対象文字列「かなの/じゅーじゅー/美合町/店」を作成してRAM42に記憶する。   Subsequently, the CPU 41 replaces the character string “Kana no Juju” that does not match the attribute keyword “Miaicho” with the character string (word matching keyword) “Juju” that matches the attribute keyword “Juju”. punctuate. That is, the CPU 41 divides the character string of the facility name into “Kanano”, “Juju”, “Miaicho”, and “Store”, and searches for the character string “Kanano / Juju / Miai”. A “town / store” is created and stored in the RAM 42.

更に、CPU41は、住所関連データテーブル81から当該住所情報に対応する「関連住所情報」、つまり、「愛知県岡崎市美合新町、愛知県岡崎市美合西町、・・・」を読み出す。続いて、CPU41は、「住所情報」の市区町村を表す属性キーワード「美合町」の文字列のうち、「関連住所情報」の他の各住所の市区町村名の文字列「美合新町、美合西町、・・・」と一致する一部分の文字列「美合」を抽出し、「共通住所文字列」としてRAM42に記憶する。   Further, the CPU 41 reads out “related address information” corresponding to the address information from the address related data table 81, that is, “Miai Shinmachi, Okazaki City, Aichi Prefecture, Miai Nishimachi, Okazaki City, Aichi Prefecture,. Subsequently, the CPU 41 character strings “Miaishinmachi,” of the city names of the other addresses of the “related address information” among the character strings of the attribute keyword “Miaimachi” representing the city of “Address information”. A partial character string “Miai” matching “Miai Nishimachi,...” Is extracted and stored in the RAM 42 as a “common address character string”.

その後、CPU41は、検索対象文字列「かなの/じゅーじゅー/美合町/店」と「共通住所文字列」「美合」とをRAM42から読み出す。そして、CPU41は、検索対象文字列の各キーワード「かなの」、「じゅーじゅー」、「美合町」、「店」のうち、属性キーワード「美合町」の文字列内に共通住所文字列「美合」と一致する文字列があるため、属性キーワード「美合町」を「美合」の文字列で更に区切った検索対象文字列「かなの/じゅーじゅー/美合/町/店」を作成して、RAM42に記憶するようにしてもよい。   Thereafter, the CPU 41 reads the search target character strings “Kana / Juju / Miaicho / Store” and “Common Address Character String” “Miai” from the RAM 42. Then, the CPU 41 sets the common address character string in the character string of the attribute keyword “Miaicho” among the keywords “Kanano”, “Juju”, “Miaimachi”, and “Store” of the search target character string. Since there is a character string that matches "Miai", the search target character string "Kana / Juju / Miai / Machi / Store" is created by further dividing the attribute keyword "Miaimachi" with the character string "Miai". Then, it may be stored in the RAM 42.

その後、上記S15において、CPU41は、RAM42からキーワードに区切られた検索対象文字列「かなの/じゅーじゅー/美合/町/店」を読み出す。そして、CPU41は、この検索対象文字列「かなの/じゅーじゅー/美合/町/店」のキーワード毎の読みを区切り文字(例えば「/」である。)で区切って、上記S12で記憶した施設名の「読み」として、この施設名に対応させてRAM42に時系列的に記憶するようにしてもよい。   Thereafter, in S <b> 15, the CPU 41 reads from the RAM 42 the search target character string “Kana / Juju / Miai / Machi / Store” divided into keywords. Then, the CPU 41 delimits the reading for each keyword of the search target character string “Kana / Juju / Miai / Machi / Store” with a delimiter (for example, “/”) and stores it in S12. The facility name “reading” may be stored in the RAM 42 in time series in correspondence with the facility name.

従って、上記S16において、CPU41は、上記施設名検索用データテーブル71(施設名検索用情報)に替えて、図17に示す施設名検索用データテーブル103(施設名検索用情報)を作成して、施設名DB27に格納するようにしてもよい。   Therefore, in S16, the CPU 41 creates the facility name search data table 103 (facility name search information) shown in FIG. 17 in place of the facility name search data table 71 (facility name search information). Alternatively, it may be stored in the facility name DB 27.

これにより、前記他の実施例の効果に加えて、検索語として電話番号の一部又は全部の数字に対応する語呂合わせのキーワードが入力された場合にも、施設名検索用データテーブル103の「読み」から当該検索語と一致するキーワードを有する施設名の読みを抽出後、この抽出した施設名の各「読み」に対応する施設名を候補施設名として抽出でき、入力された検索語に基づいて適切な施設名を検索することが可能となる。   As a result, in addition to the effects of the other embodiments described above, even when a word matching keyword corresponding to a part or all of the telephone number is input as a search word, the “reading” in the facility name search data table 103 is also read. ”Can be extracted as a candidate facility name after extracting the reading of the facility name having the keyword matching the search term from the extracted facility name, and based on the input search term It is possible to search for an appropriate facility name.

1 情報作成装置
11 データ記憶部
14 操作部
15 液晶ディスプレイ
19 カードR/W部
25 キーワードDB
27 施設名DB
41 CPU
42 RAM
43 ROM
51 基本キーワード辞書テーブル
52 施設データテーブル
61、102 キーワード優先度テーブル
71、91、103 施設名検索用データテーブル
81 住所関連データテーブル
101 語呂合わせキーワードテーブル
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Information preparation apparatus 11 Data storage part 14 Operation part 15 Liquid crystal display 19 Card R / W part 25 Keyword DB
27 Facility name DB
41 CPU
42 RAM
43 ROM
51 Basic Keyword Dictionary Table 52 Facility Data Table 61, 102 Keyword Priority Table 71, 91, 103 Facility Name Search Data Table 81 Address Related Data Table 101 Word Matching Keyword Table

Claims (7)

複数の施設名と該複数の施設名のそれぞれの属性情報とを関連付けて記憶する属性情報記憶手段と、
前記複数の施設名毎に、該施設名に対応する前記属性情報から属性キーワードを取得して、該属性キーワードに基づいて該施設名の文字列を複数のキーワードに区切って検索対象文字列を作成する検索対象文字列作成手段と、
前記検索対象文字列作成手段によって作成された前記複数の施設名の検索対象文字列と、該複数の施設名とを互いに関連付けた施設名検索用情報を作成する施設名検索用情報作成手段と、
を備えたことを特徴とする情報作成装置。
Attribute information storage means for storing a plurality of facility names and attribute information of each of the plurality of facility names in association with each other;
For each of the plurality of facility names, an attribute keyword is acquired from the attribute information corresponding to the facility name, and a character string of the facility name is divided into a plurality of keywords based on the attribute keyword to create a search target character string A search target character string creating means,
Facility name search information creating means for creating facility name search information that associates the plurality of facility name search target character strings created by the search target character string creating means with the plurality of facility names;
An information creating apparatus characterized by comprising:
複数の基本キーワードを記憶する基本キーワード記憶手段を備え、
前記検索対象文字列作成手段は、前記施設名の文字列に前記属性キーワードと一致するキーワードがある場合には、該施設名の文字列を該属性キーワードと一致するキーワードに区切った後、該施設名の文字列のうちの該属性キーワードと一致しない部分の文字列を前記基本キーワードと一致するキーワードに区切って前記検索対象文字列を作成することを特徴とする請求項1に記載の情報作成装置。
A basic keyword storage means for storing a plurality of basic keywords;
If there is a keyword that matches the attribute keyword in the character string of the facility name, the search target character string creating unit divides the character string of the facility name into keywords that match the attribute keyword, and then 2. The information creation device according to claim 1, wherein the search target character string is created by dividing a character string of a part of the name character string that does not match the attribute keyword into a keyword that matches the basic keyword. .
前記属性情報は、前記施設名に対応する施設の住所情報を含み、
前記住所情報から取得する属性キーワードは、行政区画を表す属性キーワードを含むことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の情報作成装置。
The attribute information includes address information of a facility corresponding to the facility name,
The information creating apparatus according to claim 1, wherein the attribute keyword acquired from the address information includes an attribute keyword representing an administrative district.
前記属性情報は、前記施設名に対応する施設のジャンル情報を含み、
前記ジャンル情報から取得する属性キーワードは、ジャンルを表す属性キーワードを含むことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の情報作成装置。
The attribute information includes genre information of a facility corresponding to the facility name,
The information creating apparatus according to claim 1, wherein the attribute keyword acquired from the genre information includes an attribute keyword representing a genre.
前記属性情報は、前記施設名に対応する施設の電話番号情報を含み、
前記電話番号情報から取得する属性キーワードは、電話番号を表す属性キーワードを含むことを特徴とする請求項1乃至請求項4のいずれかに記載の情報作成装置。
The attribute information includes telephone number information of a facility corresponding to the facility name,
The information generating apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the attribute keyword acquired from the telephone number information includes an attribute keyword representing a telephone number.
複数の施設名毎に、該施設名に関連付けられて予め記憶された属性情報から属性キーワードを取得して、該属性キーワードに基づいて該施設名の文字列を複数のキーワードに区切って検索対象文字列を作成する検索対象文字列作成工程と、
前記検索対象文字列作成工程で作成された前記複数の施設名の検索対象文字列と、該複数の施設名とを互いに関連付けた施設名検索用情報を作成する施設名検索用情報作成工程と、
を備えたことを特徴とする情報作成装置が実行する情報作成方法。
For each of a plurality of facility names, an attribute keyword is acquired from attribute information stored in advance associated with the facility name, and a character string to be searched is obtained by dividing the character string of the facility name into a plurality of keywords based on the attribute keyword Search target string creation process to create a column,
A facility name search information creation step of creating facility name search information in which the search target character strings of the plurality of facility names created in the search target character string creation step and the plurality of facility names are associated with each other;
An information creation method executed by an information creation device characterized by comprising :
複数の施設名と該複数の施設名のそれぞれの属性情報とを関連付けて記憶する属性情報記憶手段を備えたコンピュータに、
前記複数の施設名毎に、該施設名に対応する前記属性情報から属性キーワードを取得して、該属性キーワードに基づいて該施設名の文字列を複数のキーワードに区切って検索対象文字列を作成する検索対象文字列作成工程と、
前記検索対象文字列作成工程で作成された前記複数の施設名の検索対象文字列と、該複数の施設名とを互いに関連付けた施設名検索用情報を作成する施設名検索用情報作成工程と、
を実行させるためのプログラム。
In a computer comprising attribute information storage means for storing a plurality of facility names and attribute information of each of the facility names in association with each other,
For each of the plurality of facility names, an attribute keyword is acquired from the attribute information corresponding to the facility name, and a character string of the facility name is divided into a plurality of keywords based on the attribute keyword to create a search target character string Search target character string creation process,
A facility name search information creation step of creating facility name search information in which the search target character strings of the plurality of facility names created in the search target character string creation step and the plurality of facility names are associated with each other;
A program for running
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