JPH04319772A - ハイパーテキストモデル作成装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はカード型データベースの
ようなデータ表現モデルとしてハイパーテキストモデル
を持つシステムにおいて、データ間の関係を容易に抽出
し、これをデータに反映させることができるハイパーテ
キストモデル作成装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、情報処理装置におけるＫＪ法のよ
うな発想支援システムやカード型データベースにおける
データの分類において、これらのデータ間の関係の抽出
を容易にするためのモデル抽出が行われている。このよ
うなシステムにおいては、データのかたまりであるノー
ド間にリンクを張って関係付けを行う、いわゆるハイパ
ーテキストモデルによるデータ表現が行われている。

【０００３】このようなハイパーテキストモデルを持つ
多くのシステムでは、ユーザがカード状、或いはアイコ
ン状に表示された各データをポインティングデバイスを
使用しながら操作し、データ間に関係を見出した時点で
各システムに沿った形で両データ間にリンクを張ること
により関係付けを行っていた。例えば、ユーザがデータ
検索した結果、ある単語を含むデータ群とある特定のデ
ータとの関係をモデル化したい場合がある。このような
場合、通常のハイパーテキストシステムにおいては、特
定のデータと検索したある単語を含むデータ群に対して
関係付けを行うためにポインティングデバイスを使用し
て各ノードを開き、各ノードにそれぞれリンクを指示し
て張るというマニュアル操作を行っていた（８０８０／
８０８３−ＪＳＴＡＲＩＩ　　ＶＰビューカーズ操作説
明書　　１９８８年６月富士ゼロックス株式会社発行）
。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】このような従来のハイ
パーテキストシステムにおけるモデルの生成は、ユーザ
がデータ間の関係を発見する過程において、単語を含む
データ群を特定のデータと関係付けるといった操作が面
倒であり、データを検索するという行為と、データ間に
関係付けを行うという行為との２度の操作が必要となり
、モデル抽出が容易ではなかった。

【０００５】本発明は上記課題を解決するためのもので
、ノード間に複数のリンクが張られたハイパーテキスト
モデルを持つシステムにおいて、データの検索結果を利
用して自動的にデータ間を関係付けることにより、容易
にモデルの生成ができるハイパーテキストモデル作成装
置を提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、図１に示すよ
うに、複数のノード間にリンクが張られたハイパーテキ
ストモデルを有するハイパーテキストシステムにおいて
、指示された検索情報に基づき各ノード内のデータを検
索する検索手段１３と、検索結果より可能なハイパーテ
キストモデル候補を推測し提示する手段１４と、推測提
示された結果と指示情報に基づいてハイパーテキストモ
デルを作成する作成手段１５とを備えたことを特徴とす
る。

【０００７】

【作用】本発明は、検索手段１３により、検索範囲、検
索条件等の検索情報に基づいて各ノード内のデータを検
索し、ハイパーテキストモデル候補を推測し提示する手
段１４により、ユーザの記述したルールに基づき検索結
果から可能なハイパーテキスト構造群を仮に作成してユ
ーザへ提示し、ハイパーテキストモデルを作成する作成
手段１５により、ユーザの意図に合っているものをハイ
パーテキストモデルとして作成する。本発明により、検
索結果から自動的にデータ間にリンクを張ってデータに
反映させることができ、ハイパーテキストモデルの作成
を容易に行うことができる。

【０００８】

【実施例】図１は本発明のハイパーテキスト作成装置の
機能ブロック図、図２は装置構成を示す図、図３はノー
ドのリンクを示す図、図４はノードの検索を説明するた
めの図、図５は検索条件を示す図、図６は検索範囲の指
定を示す図、図７はデータと検索結果を示す図、図８は
抽出されたモデル構造を示す図、図９は生成されたハイ
パーテキストモデルを示す図、図１０はユーザの意味情
報を説明するための図、図１１はハイパーテキストモデ
ル生成アルゴリズムを説明するための図、図１２は検索
アルゴリズムを説明するための図、図１３はハイパーテ
キスト構造推測アルゴリズムを説明するための図、図１
４は推測モデルの作成を説明するための図、図１５はユ
ーザの意味情報のルールによるリンクの作成を説明する
ための図である。

【０００９】図中、１１は表示制御手段、１２は記憶手
段、１３は検索手段、１４はハイパーテキストモデル推
測提示手段、１５はハイパーテキストモデル作成手段、
２１はＣＰＵ、２２は主メモリ、２３はディスプレイ、
２４は入力部、２５は外部記憶装置、２６はバスである
。

【００１０】先ず、機能ブロック図である図１、装置構
成を示す図２により本発明について説明する。本発明は
ユーザが記述したルールである意味情報に基づきデータ
の検索結果をハイパーテキストモデルの意味構造に変換
し、ハイパーテキストモデルを生成するものであり、ハ
イパーテキスト構造のデータは記憶手段１２に記憶され
、記憶手段１２の内容は表示制御手段１１により適宜示
すディスプレイ２３上に表示可能になっている。記憶手
段１２は主メモリ２２あるいは外部記憶装置２５に対応
し、一時的あるいは永続的にデータを保持する。検索手
段１３はＣＰＵ２１の検索部２１１に対応し、指定され
た検索条件、検索範囲によりノードデータを検索し、結
果を記憶手段１２に記憶する。ハイパーテキストモデル
推測提示手段１４はＣＰＵのハイパーテキストモデル推
測提示部２１２に対応し、検索結果からハイパーテキス
ト構造群を仮に作成し、ユーザの意味情報が予め定義さ
れている時はこれらの情報も加味して作成したモデルを
ユーザに提示し、意味情報が定義されていない場合には
仮に作成したものをそのまま提示する。ハイパーテキス
トモデル作成手段１５はＣＰＵ２１のハイパーテキスト
モデル作成部２１３に対応し、仮に作成されて提示され
た全てのハイパーテキスト構造群を提示してユーザに選
択を促し、選択された構造に対してユーザが対話的に意
味情報を付加して修正し、最終的なハイパーテキストモ
デルを作成するためのもので、確定したハイパーテキス
トモデルはデータ格納領域にストアされる。

【００１１】次にデータ検索、ハイパーテキストモデル
の推測提示、ハイパーテキストモデルの作成についてよ
り詳細に説明する。

【００１２】ハイパーテキストモデルはデータのかたま
りであるノードが複数あった時にそれらの間にリンクが
張られているものであり、例えば図３（ａ）に示すよう
に、ノードＡ，Ｂ，Ｃ間に矢印で示すリンクによって関
係付けられたデータ構造のものである。ノード間のリン
クはリンクアイコンを他のノード内に入れることよって
成り立ち、例えば図３（ｂ）に示すように、ディスペレ
イ上でノードＡを開き、その中にノードＢのリンクアイ
コンを入れることによりノードＢはノードＡにリンク付
けされ、さらにノードＢにノードＣをリンク付けさせる
ことにより順次リンクを張ることができる。

【００１３】図１の検索手段１３はこのようなハイパー
テキストモデルのデータが記憶されている記憶手段１２
から所定の検索条件、検索範囲にあてはまるデータを各
ノードから検索する。ノードの検索を行う場合は検索用
ウインドウを開き、検索条件、検索範囲、検索結果の表
示方法等を指定することにより行われる。例えば図４に
示すように、検索開始のノードである親ノード、出力方
法、検索項目、テキストエリア、名前、データの変更日
時等を指定する。

【００１４】検索条件は、例えば図５（ａ）に示すテキ
ストタイプでは、『東京』とすると、検索されるデータ
は『東京』だけになり、また『東京…』とすると、『東
京』で始まるデータが検索され、『…東京』とすると『
東京』で終わるデータが検索される。また、『…東京…
』とすると『東京』を含むデータが検索され、『…東京
…赤坂…』とすると『東京』を含み、その後に『赤坂』
を含むデータが検索される。また、『さ→と』とすると
最初の文字が『さ』と『と』の間にあるデータが検索さ
れることになる。

【００１５】また、数値タイプの場合には、図５（ｂ）
に示すように、検索条件を『１０』とすると、『１０』
だけ検索され、『１０→』とすると『１０以上』のデー
タが検索され、『１０から１００』とるすと『１０以上
１００以下』のデータが検索される。また、日付タイプ
では、図５（ｃ）に示すように、『１９８７年９月２０
日』とすると、『００：００：００以降１９８７年９月
２０日２３：５９：５９』以前のデータが検索される。

【００１６】検索範囲の指定は、例えば図６に示すよう
に、深さ、リンクタイプ名等を指定することにより行わ
れる。この場合、深さとは階層構造に張られたリンクの
数を意味し、図３（ａ）の例で言えば、ノードＡを検索
開始ノードとするとノードＣまでが深さ２となる。

【００１７】以上のように検索条件と検索範囲を指定し
たときの検索結果について図７により説明すると、ディ
スプレイ上にデータＮ１，Ｎ２の２つのデータが表示さ
れており、各データは適当な大きさの矩形領域のカード
として表示され、表示されたカードはマウスのようなポ
インティングデバイスによって操作可能である。ユーザ
はこれらのカードと、それぞれ例えば単語Ｗ１，Ｗ２を
含むデータを関係付けるとする。前述した検索範囲、検
索条件に基づき検索を行い、検索されたノードを指定し
た方法により画面上に表示する。図７は検索結果の１つ
であり、単語Ｗ１を含むデータＡ，データＢ，データＣ
がノードＮ１に、また、単語Ｗ２を含むデータＣ，デー
タＤ，データＥ，データＦがノードＮ２に関連するもの
として検索されている。次に、ハイパーテキストモデル
推測提示手段１４ではこの検索結果より、図８に示すよ
うに、ノードＮ１にデータＡ，Ｂ，Ｃがリンク付けされ
、ノードＮ２にデータＣ，Ｄ，Ｅ，Ｆがリンク付けされ
たハイパーテキストモデルが抽出される。データＣはノ
ードＮ１とＮ２の両者に関係付けられたことになる。 このハイパーテキストモデル構造の抽出は、図に示すよ
うに、検索結果を単純に関係付ける場合もあるが、階層
的あるいは時系列的に関係付ける等の組み合わせが必要
な場合もあり、さらにユーザのモデルに対する意味情報
を入力できるようにしておく。この意味情報は、例えば
図１０に示すように、「単語Ａが含まれ単語Ｂは含まれ
ない」、「単語Ａが含まれＸによって書かれている」、
「Ｙによって書かれ１９９０年１月１日以後である」、
「ＸとＹによって書かれ単語Ｂが含まれる」などユーザ
によって記述されたルールであり、これらのルールを付
加してモデル構造を修正する。こうして、図９に示すよ
うに単語Ｗ１を含むグループ、単語Ｗ２を含むグループ
としてハイパーテキストモデルが生成される。

【００１８】次に本発明のハイパーテキストモデルの生
成アルゴリズムについて説明する。図１１は全体の処理
フローを説明する図であり、まずステップ１００で検索
範囲、検索条件の指定に従いデータを検索する。この処
理は図１２に示すように、まず検索用ウインドウで検索
条件の入力を受け付け、検索する文字列、検索範囲、検
索条件、検索開始ノード、検索結果の表示方法等を指定
する（ステップ１１０）。なお、検索する文字列は複数
可能であり、検索範囲はノードタイプ、リンクタイプ、
深さ、項目等があり、また検索条件はＡＮＤ、ＯＲ、以
上、以下等、また検索結果の表示方法としては件数のみ
、ノード名、シェード（ノード間のリンクを表示）等で
ある。そして検索開始の指示があると、指定された検索
開始ノードの内容を検索対象に設定する（ステップ１１
１，１１２）。次いで、検索対象に検索条件を満足する
文字列が含まれているか否か判断し、含まれていれば検
索結果を仮の登録エリアに登録する（ステップ１１３，
１１４）。次に、検索する深さの範囲に候補となるノー
ドが残っているか否か見て、残っていなければ検索処理
は終了し、残っていれば次の候補を選択し、さらに検索
範囲に含まれるか否か見て、含まれていなければ再度こ
の処理を繰り返す（ステップ１１５〜１１７）。そして
、ノードに残っている候補が検索範囲に含まれていれば
検索対象に設定し（ステップ１１８）、再度ステップ１
１３に戻って検索を行う。以上の処理を検索範囲に候補
となるノードが残っていなくなるまで繰り返して検索範
囲全体についての検索を行う。

【００１９】検索が終了すると、次にステップ１００で
検索された検索結果からステップ１０１において、可能
なハイパーテキスト構造群を仮に作成する。この作成処
理を図１３、図１４により説明する。まず、推測ルート
ノードＡ、推測ノードＢを作成し、ノードＡにリンクし
、推測ノードＢから検索結果に登録されている全てのノ
ードに対してリンクを作成する（ステップ１２０〜１２
２）。この処理では図１４に示すようにルートノードＡ
に対してノードＢを仮に推測ノードとしてリンク付けし
、このノードＢから検索結果に登録されているすべての
ノードＮ１，Ｎ２……Ｎｍについてリンク付けを行う。 この場合、ノードＢには各検索結果のノードが入れられ
ることになり、ノード全体がリンク付けされる形となる
。次に、仮に推測ノードＣを作成し、同様にノードＡに
リンク付けし、推測ノードＣから検索結果に登録されて
いる全てのマッチした文字列部分にリンク付けを行う（
ステップ１２３，１２４）。これは図１４に示すように
、検索結果に登録されている各ノードＮ１，Ｎ２……Ｎ
ｍの文字列部分α１，α２……αｍに対してリンク付け
を行うものであり、各文字列部分が存在する部分のアド
レスがノードＣに記述される。

【００２０】次に推測ノードＤを作成し、ノードＡにリ
ンク付けすると共に、推測ノードＤから各ノードＮ１，
Ｎ２……Ｎｍに対して各ノードが作成された時刻、ある
いは変更された時刻等の時刻順（降順および昇順）にリ
ンク付けを行い、古い順あるいは新しい順にリンクを張
る。そしてユーザの意味情報が定義されている場合には
、推測ノードＥを作成してノードＡにリンク付けし、推
測ノードＥから各ノードＮ１，Ｎ２……Ｎｍに対してユ
ーザの意味情報に記述されているルールに従ってリンク
を作成する（ステップ１２７，１２８）。

【００２１】ステップ１２８の処理は、図１５に示すよ
うに、まずユーザの意味情報から記述されているルール
を１つ取り出し、このルールを満足するノードが検索結
果にあるか否か判断し（ステップ１３０，１３１）、検
索結果があればそのノードに推測ノードＥからリンクを
張り（ステップ１３２）、ユーザの意味情報にまだルー
ルが残っている間はこの処理を行って全ての検索結果に
対してルールに従ってリンクを作成する（ステップ１３
３）。以上の処理により可能なハイパーテキスト構造群
が仮に作成されたことになる。

【００２２】次に図１１において、ユーザのモデルに関
する意味情報は既に定義されているか否か判断し（ステ
ップ１０２）、定義されていなければユーザへ仮に作成
されたハイパーテキスト構造群を提示する。そして提示
された構造の中からユーザの意図にあった構造を１つ選
択し、対話的に修正を行い、ユーザはシステムとの対話
を通じてハイパーテキスト構造に対して明示的に意味を
付け、モデルを定義する（ステップ１０４〜１０６）。 意味情報が定義されている場合には、この意味情報に記
述されているルールに基づいてハイパーテキストモデル
をユーザへ提示し（ステップ１０３）、提示されたハイ
パーテキストモデルがユーザの意図に合っているか否か
判断し、合っていなければハイパーテキストモデルを修
正し（ステップ１０７，１０８）、この処理を繰り返し
検索されたハイパーテキストモデルに沿ってデータモデ
ルを生成し、結果をデータ記憶装置へストアする。

【００２３】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、検索した
時にその検索結果に対して自動的にリンクを張って別の
ハイパーテキストモデルを生成することができるので、
検索とハイパーテキスト構造の生成とが二重手間になる
ことがなく、ハイパーテキストモデルの作成が極めて容
易になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】　　ハイパーテキスト作成装置の機能ブロック
図である。

【図２】　　装置構成を示す図である。

【図３】　　ノードのリンクを示す図である。

【図４】　　ノードの検索を説明するための図である。

【図５】　　検索条件を示す図である。

【図６】　　検索範囲の指定を示す図である。

【図７】　　データと検索結果を示す図である。

【図８】　　抽出されたモデル構造を示す図である。

【図９】　　生成されたハイパーテキストモデルを示す
図である。

【図１０】　　ユーザの意味情報を説明するための図で
ある。

【図１１】　　ハイパーテキストモデル生成アルゴリズ
ムを説明するための図である。

【図１２】　　検索アルゴリズムを説明するための図で
ある。

【図１３】　　ハイパーテキスト構造推測アルゴリズム
を説明するための図である。

【図１４】　　ユーザの意味情報のルールによるリンク
の作成を説明するための図である。

【図１５】　　推測モデルの作成を説明するための図で
ある。

【符号の説明】

１１…表示制御手段、１２…記憶手段、１３…検索手段
、１４…ハイパーテキストモデル推測提示手段、１５…
ハイパーテキストモデル作成手段、２１…ＣＰＵ、２２
…主メモリ、２３…ディスプレイ、２４…入力部、２５
…外部記憶装置、２６…バス。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　複数のノード間にリンクが張られたハ
   イパーテキストモデルを有するハイパーテキストシステ
   ムにおいて、指示された検索情報に基づき各ノード内の
   データを検索する検索手段と、検索結果より可能なハイ
   パーテキストモデル候補を推測し提示する手段と、推測
   提示された結果と指示情報に基づいてハイパーテキスト
   モデルを作成する作成手段とを備えたことを特徴とする
   ハイパーテキストモデル作成装置。