JP6282714B1 - 算出装置、算出方法、及び算出プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
〔1.算出処理〕
図1を用いて、実施形態に係る算出処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る算出処理の一例を示す図である。図1では、算出装置100(図3参照)が第1トリプル情報記憶部121に記憶されたトリプル情報に関する統計的情報を算出する場合を示す。なお、ここでいうトリプル情報とは、RDF(Resource Description Framework)のデータモデルに基づく情報であって、主語(subject)、述語(predicate)及び目的語(object)の3つの要素(トリプル:triple)でリソースにおける関係を表現する情報である。また、以下では、第1トリプル情報記憶部121に記憶されたトリプル情報を第1トリプル情報とし、第2トリプル情報記憶部122に記憶されたトリプル情報を第2トリプル情報とし、オントロジ情報記憶部123に記憶されたトリプル情報をオントロジ情報と記載する場合がある。なお、第2トリプル情報記憶部122やオントロジ情報記憶部123についての詳細は後述する。
図2に示すように、算出システム1は、端末装置10と、情報提供装置50と、算出装置100とが含まれる。端末装置10と、情報提供装置50と、算出装置100とは所定のネットワークNを介して、有線または無線により通信可能に接続される。図2は、実施形態に係る算出システムの構成例を示す図である。なお、図2に示した算出システム1には、複数台の端末装置10や、複数台の情報提供装置50や、複数台の算出装置100が含まれてもよい。
次に、図3を用いて、実施形態に係る算出装置100の構成について説明する。図3は、実施形態に係る算出装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、算出装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、算出装置100は、算出装置100の管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワーク(例えば図2中のネットワークN)と有線または無線で接続され、端末装置10との間で情報の送受信を行う。
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部120は、図3に示すように、第1トリプル情報記憶部121と、第2トリプル情報記憶部122と、オントロジ情報記憶部123とを有する。
実施形態に係る第1トリプル情報記憶部121は、トリプルに関する各種情報を記憶する。例えば、第1トリプル情報記憶部121は、トリプル情報や関連付け情報を記憶する。図4は、実施形態に係る第1トリプル情報記憶部の一例を示す図である。図4に示す第1トリプル情報記憶部121は、「第1トリプルID」、「Subject(主語)」、「Predicate(述語)」、「Object(目的語)」といった項目が含まれる。
実施形態に係る第2トリプル情報記憶部122は、第1トリプル情報記憶部121に記憶されたトリプル情報の参照に用いる各種情報を記憶する。図5は、実施形態に係る第2トリプル情報記憶部の一例を示す図である。図5に示す第2トリプル情報記憶部122は、「第2トリプルID」、「Subject(主語)」、「Predicate(述語)」、「Object(目的語)」、「階層情報」、「統計的情報」といった項目が含まれる。
実施形態に係るオントロジ情報記憶部123は、所定の概念体系(オントロジ)に関する各種情報を記憶する。例えば、オントロジ情報記憶部123は、各エンティティ(実体)等の定義に関する情報等を記憶する。図6は、実施形態に係るオントロジ情報記憶部の一例を示す図である。図6に示すオントロジ情報記憶部123は、「オントロジID」、「Subject(主語)」、「Predicate(述語)」、「Object(目的語)」といった項目が含まれる。
図3の説明に戻って、制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、算出装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(算出プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
取得部131は、各種情報を取得する。例えば、取得部131は、第1トリプル情報記憶部121、第2トリプル情報記憶部122、オントロジ情報記憶部123等から各種情報を取得する。また、取得部131は、各種情報を外部の情報処理装置から取得してもよい。また、取得部131は、各トリプル情報に関する情報を情報提供装置50から取得してもよい。
抽出部132は、各種情報を抽出する。例えば、抽出部132は、トリプル情報を抽出する。例えば、抽出部132は、取得部131により取得された要素の指定に関する情報に対応するトリプル情報群を抽出する。例えば、抽出部132は、3種類の要素のうち1以上の要素に関する指定に基づいて、トリプル情報群を抽出する。
算出部133は、各種情報を算出する。例えば、算出部133は、取得部131により取得された複数の第1トリプル情報に関する統計的情報を算出する。例えば、算出部133は、複数の第2トリプル情報の各々に対応する第1トリプル情報の数に基づいて、複数の第1トリプル情報に関する統計的情報を算出する。
提供部134は、各種情報を提供する。例えば、提供部134は、端末装置10に各種情報を提供する。例えば、提供部134は、算出部133により算出された統計的情報を端末装置10へ提供する。
例えば、算出装置100は、種々の情報を適宜用いて、第2トリプル情報を抽出してもよい。この点について、図7を用いて説明する。図7は、実施形態に係る第2トリプル情報の抽出を示す図である。例えば、算出装置100は、オントロジ情報記憶部123に記憶された情報に基づいて、第2トリプル情報を抽出してもよい。
次に、図8を用いて、実施形態に係る算出システム1による算出処理の手順について説明する。図8は、実施形態に係る算出処理の一例を示すフローチャートである。
次に、図9を用いて、一(1つ)の第1トリプル情報を対象とした場合における第2トリプル情報のカウント値を加算する処理の手順について説明する。図9は、実施形態に係る一のトリプル情報に対する算出処理の一例を示すフローチャートである。
上述してきたように、実施形態に係る算出装置100は、取得部131と、算出部133とを有する。取得部131は、3種類の要素に関する関係を示す複数の第1トリプル情報と、複数の第1トリプル情報における概念体系に基づく複数の第2トリプル情報とを取得する。算出部133は、取得部131により取得された複数の第2トリプル情報の各々に対応する第1トリプル情報の数に基づいて、複数の第1トリプル情報に関する統計的情報を算出する。
上述してきた実施形態に係る算出装置100は、例えば図10に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図10は、算出装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM(Read Only Memory)1300、HDD(Hard Disk Drive)1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
100 算出装置
121 第1トリプル情報記憶部
122 第2トリプル情報記憶部
123 オントロジ情報記憶部
130 制御部
131 取得部
132 抽出部
133 算出部
134 提供部
10 端末装置
50 情報提供装置
N ネットワーク
Claims (13)
- 3種類の要素に関する関係を示す複数の第1トリプル情報と、前記複数の第1トリプル情報における概念体系に基づく複数の第2トリプル情報とを取得する取得部と、
前記取得部により取得された複数の第2トリプル情報の各々に対応する第1トリプル情報の数に基づいて、前記複数の第1トリプル情報に関する統計的情報を算出する算出部と、
を備えることを特徴とする算出装置。 - 前記取得部は、
所定の概念体系に関する情報に基づいて階層化された前記複数の第2トリプル情報を取得する
ことを特徴とする請求項1に記載の算出装置。 - 前記算出部は、
一の第1トリプル情報における3種類の要素の各々のクラスまたは上位クラスである3種類の要素に関する関係を示す第2トリプル情報を、前記一の第1トリプル情報に対応する第2トリプル情報として、前記統計的情報を算出する
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の算出装置。 - 前記算出部は、
一の第1トリプル情報における一の要素のクラスであって、他の2つの要素の各々のクラスまたは上位クラスである3種類の要素に関する関係を示す第2トリプル情報を、前記一の第1トリプル情報に対応する第2トリプル情報として、前記統計的情報を算出する
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の算出装置。 - 前記算出部は、
一の第1トリプル情報における述語の要素のクラスであって、主語及び目的語の要素の各々のクラスまたは上位クラスである3種類の要素に関する関係を示す第2トリプル情報を、前記一の第1トリプル情報に対応する第2トリプル情報として、前記統計的情報を算出する
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の算出装置。 - 前記算出部は、
一の第1トリプル情報における述語に関する定義域及び値域を示す第3トリプル情報に基づいて、主語の要素が前記一の第1トリプル情報の主語のクラスから前記定義域の間に含まれ、目的語の要素が前記一の第1トリプル情報の目的語のクラスから前記値域の間に含まれる第2トリプル情報を、前記一の第1トリプル情報に対応する第2トリプル情報として、前記統計的情報を算出する
ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか1項に記載の算出装置。 - 前記算出部は、
一の第1トリプル情報の主語の要素に対応するノードを含む複数のノードであって、各ノード間の階層関係に応じて連結された複数のノードのうち、前記主語の要素に対応するノードから前記定義域に対応するノードまでの間に含まれる各ノードに基づいて、前記複数の第1トリプル情報に関する統計的情報を算出する
ことを特徴とする請求項6に記載の算出装置。 - 前記算出部は、
前記各ノードのうち、前記定義域に対応するノードから所定の段数までに含まれるノードに基づいて、前記複数の第1トリプル情報に関する統計的情報を算出する
ことを特徴とする請求項7に記載の算出装置。 - 前記算出部は、
一の第1トリプル情報の目的語の要素に対応するノードを含む複数のノードであって、各ノード間の階層関係に応じて連結された複数のノードのうち、前記目的語の要素に対応するノードから前記値域に対応するノードまでの間に含まれる各ノードに基づいて、前記複数の第1トリプル情報に関する統計的情報を算出する
ことを特徴とする請求項6〜8のいずれか1項に記載の算出装置。 - 前記算出部は、
前記各ノードのうち、前記値域に対応するノードから所定の段数までに含まれるノードに基づいて、前記複数の第1トリプル情報に関する統計的情報を算出する
ことを特徴とする請求項9に記載の算出装置。 - 前記算出部により算出された前記統計的情報を提供する提供部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項1〜10のいずれか1項に記載の算出装置。 - コンピュータが実行する算出方法であって、
3種類の要素に関する関係を示す複数の第1トリプル情報と、前記複数の第1トリプル情報における概念体系に基づく複数の第2トリプル情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された複数の第2トリプル情報の各々に対応する第1トリプル情報の数に基づいて、前記複数の第1トリプル情報に関する統計的情報を算出する算出工程と、
を含むことを特徴とする算出方法。 - 3種類の要素に関する関係を示す複数の第1トリプル情報と、前記複数の第1トリプル情報における概念体系に基づく複数の第2トリプル情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された複数の第2トリプル情報の各々に対応する第1トリプル情報の数に基づいて、前記複数の第1トリプル情報に関する統計的情報を算出する算出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする算出プログラム。
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