JPH07104869B2 - Data retrieval processing system - Google Patents
Data retrieval processing systemInfo
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- JPH07104869B2 JPH07104869B2 JP1107631A JP10763189A JPH07104869B2 JP H07104869 B2 JPH07104869 B2 JP H07104869B2 JP 1107631 A JP1107631 A JP 1107631A JP 10763189 A JP10763189 A JP 10763189A JP H07104869 B2 JPH07104869 B2 JP H07104869B2
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- regular
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- graph
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明はデータ検索加工システムに関し、特に自然言語
入力を解析してデータベースを検索し、検索したデータ
をグラフ、表等に加工して出力するのに好適なデータ検
索加工システムに関する。Description: TECHNICAL FIELD The present invention relates to a data retrieval processing system, and in particular, analyzes a natural language input to retrieve a database, processes the retrieved data into a graph, a table, etc., and outputs it. The present invention relates to a data search and processing system suitable for.
最近、日常の業務によって蓄積されたデータを企業の経
営に役立てる為の意思決定支援システムが使用されてき
ている。意思決定支援システムでは使用者が指定したデ
ータをデータベースより検索し、それを表示する必要が
あるが、従来、データの検索とグラフ作成等がそれぞれ
独立したプログラムによっている。2. Description of the Related Art Recently, a decision support system has been used to utilize the data accumulated by daily operations for the management of a company. In the decision support system, it is necessary to retrieve the data specified by the user from the database and display it, but conventionally, the retrieval of data and the creation of graphs are performed by independent programs.
意思決定支援システムの操作性を向上するにはデータの
検索から使用者に理解しやすいグラフ作成等の出力まで
を一貫して行えることが望まれる。しかし、データの検
索とグラフ作成等がそれぞれ独立したプログラムになっ
ているため、データの検索方法、グラフ作成方法を知る
必要があり、操作が複雑になって使用者の負担になって
いる。そのため、タイムリーな意志決定ができない場合
がある。In order to improve the operability of the decision support system, it is desirable to be able to consistently perform everything from data search to output such as graph creation that is easy for the user to understand. However, since data retrieval and graph creation are independent programs, it is necessary to know the data retrieval method and graph creation method, which complicates the operation and burdens the user. Therefore, it may not be possible to make a timely decision.
一方、データベースの検索についてみると、検索のため
に必要な複数の項目およびデータを入力する必要がある
が、「日立評論」VOL.69、No.3（1987−３）の第23〜27
頁「コンピュータのための自然語インタフェース」に開
示された日常会話に近い日本語文表現でデータベースを
検索できれば操作性が非常に向上する。またグラフ作成
についてその操作性を向上するため、「別冊OAパソコン
日立クリエイティブワークステーション2050解体新
書」（昭和61.10.5 電波新聞社）の第96〜105頁には基
本で５種類（棒、折線、面、円、レーダーチャート）、
変化を含めて23種類のグラフを作成できることが開示さ
れ、また特開昭58−149584号公報等にグラフ軸の目盛情
報をサンプルデータ値の関数にすることにより、最適な
目盛を自動的に設定することが開示されている。しか
し、一般的に使用者がデータの性質を判断し、そのデー
タに最も適したグラフを選択しており、使用者の経験や
技術力によって作成されるグラフが異なり、有効性の違
いが生じる場合がある。On the other hand, with regard to database searches, it is necessary to enter multiple items and data required for the search. However, Hitachi Review, Vol. 69, No. 3 (1987-3) No. 23-27
Operability will be greatly improved if the database can be searched using Japanese sentence expressions similar to daily conversation disclosed in "Natural Language Interface for Computers". In order to improve the operability of graph creation, there are basically five types (bars, broken lines, pages 96 to 105 of "Separate Volume OA PC Hitachi Creative Workstation 2050 Disassembly New Book" (61.05.61, Denpa Shimbun). Surface, circle, radar chart),
It is disclosed that 23 kinds of graphs including changes can be created, and the optimum scale is automatically set by using the scale information of the graph axis as a function of sample data value in Japanese Patent Laid-Open No. 58-149584. Is disclosed. However, in general, the user determines the nature of the data and selects the graph that is most suitable for that data, and the graph created depending on the user's experience and technical skill causes a difference in effectiveness. There is.
本発明の目的はデータベースの検索からデータの加工出
力まで一貫して行うデータ検索加工システムを提供する
ことにある。An object of the present invention is to provide a data search / processing system that consistently performs from database search to data processing output.
本発明の他の目的は自然語の入力によってデータベース
を検索し、かつ最適なグラフ作成等の出力を行うデータ
検索加工システムを提供することにある。Another object of the present invention is to provide a data search / processing system that searches a database by inputting a natural language and outputs an optimum graph and the like.
本発明は、入力手段から入力された自然語を解析してデ
ータベース検索言語に変換する自然語解析手段と、デー
タベースの検索を実行する検索手段を設ける。データベ
ースの出力形式を自動的に決定するために、データベー
ス検索言語に含まれる時点を示す正規語数と要求を示す
正規語の組合せに対応する出力形式の関係をあらかじめ
設定しておき、この関係をテーブル形式で格納手段に格
納しておく。検索する際には、自然語解析手段によって
変換されたデータベース検索言語に含まれる時点を示す
正規語数と要求を示す正規語の組合せを求め、求められ
た組合せに対応する出力形式を格納手段から選択し、選
択された出力形式で検索の実行結果を集計して出力する
ようにした。The present invention is provided with a natural language analysis means for analyzing a natural language input from the input means and converting it into a database search language, and a search means for executing a database search. In order to automatically determine the output format of the database, the relationship between the output format corresponding to the combination of the number of regular words indicating the time included in the database search language and the regular word indicating the request is set in advance, and this relationship is set in the table. It is stored in the storage means in a format. At the time of searching, a combination of the number of regular words indicating a time point included in the database search language converted by the natural language analysis unit and a regular word indicating a request is obtained, and an output format corresponding to the obtained combination is selected from the storage unit. Then, the search execution results are aggregated and output in the selected output format.
本発明は入力手段からの入力に応じてデータベースを検
索し、かつデータベースからのデータを加工出力するの
で、データベース検索からデータの加工出力まで一貫し
て行うことができる。According to the present invention, the database is searched according to the input from the input means, and the data from the database is processed and output. Therefore, the database search to the data processing and output can be consistently performed.
また、自然語解析を行い、データベース検索、および出
力形態の決定を行うので、自然語の入力で、データベー
ス検索からデータの加工出力まで一貫して行うことがで
きる。In addition, since natural language analysis is performed to search the database and determine the output form, it is possible to consistently perform database search to data processing output by inputting a natural language.
以下本発明の一実施例を図面を参照して詳細に説明す
る。An embodiment of the present invention will be described in detail below with reference to the drawings.
第１図は本発明のデータ検索加工システムの実施例を示
すブロック図である。第１図においてデータ検索加工シ
ステムは、キーボード１、データベース６、ディスプレ
イ14および処理装置からなる。処理装置は自然語検索部
２、グラフ自動選択部７およびグラフライブラリ10を含
んでいる。キーボード１からは自然語が入力される。自
然語検索部２は辞書３、自然語解析部４および検索部５
を含み、キーボード１から入力された自然語をデータベ
ース検索言語に変換し、データベースを検索する。キー
ボード１から入力される自然語とは例えば第２図に示す
ように「今月と先月のスキーウェアの売上を比べたい」
である。データベース６の例を第３図に示す。第３図の
例はテニスウェア、スキーウェア等の商品毎の88/4から
89/3までの各月の売上を示している。FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the data retrieval processing system of the present invention. In FIG. 1, the data retrieval processing system comprises a keyboard 1, a database 6, a display 14 and a processing device. The processing device includes a natural language search unit 2, a graph automatic selection unit 7, and a graph library 10. A natural language is input from the keyboard 1. The natural language search unit 2 includes a dictionary 3, a natural language analysis unit 4 and a search unit 5.
, The natural language input from the keyboard 1 is converted into a database search language, and the database is searched. The natural language input from the keyboard 1 is, for example, as shown in FIG. 2, "I want to compare the sales of ski wear for this month and last month."
Is. An example of the database 6 is shown in FIG. The example in Fig. 3 starts from 88/4 for each product such as tennis wear and ski wear.
Shows monthly sales up to March 89.
辞書３は自然語を解析するために使用する辞書であり、
第４図に辞書の例を示す。辞書３は入力語、データベー
ス検索に使用するための正規語および種別からなる。自
然語解析部４は辞書３は利用し、キーボード１から入力
された自然語に一致する辞書３中の入力語を捜し、一致
する入力語に対応する正規語を出力する。第４図の例
で、「今月」は「89/3」に、「先月」は「89/2」に、
「スキーウェア」は「スキーウェア」に、「売上」は
「売上金額」に、「比べる」は「比較」にそれぞれ変換
される。「今月」のことは「当月」と入力される場合も
あり、第４図では「当月」も「89/3」に変換されるよう
用意されている。辞書３はまた時間指定が曖昧な入力語
のための用意もされており、第４図の例では「１年間」
は「88/4、88/5……89/3」に「半年間」は88/10……89/
3」の正規語に変換される例を示している。このよう
に、辞書３は種々の自然語を正規語に変換するための対
を保持している。自然語解析部４は辞書３を利用した自
然語解析により、種別が項目名とデータとして示される
正規語をデータベース検索言語として検索部５に与え
る。また自然語解析部４は種別が項目名、データと使用
者要求として示される正規語をグラフ作成選択部７に与
える。ここで、自然語解析部２は前述した「日立評論」
VOL.69、No.3（1987−３）の第23〜27頁「コンピュータ
のための自然語インタフェース」を利用することができ
る。Dictionary 3 is a dictionary used to analyze natural language,
FIG. 4 shows an example of the dictionary. The dictionary 3 consists of input words, regular words used for database search, and types. Using the dictionary 3, the natural language analysis unit 4 searches for an input word in the dictionary 3 that matches the natural language input from the keyboard 1 and outputs a regular word corresponding to the matching input word. In the example of Fig. 4, "this month" is "89/3", "last month" is "89/2",
“Skiwear” is converted into “skiwear”, “sales” is converted into “sales amount”, and “comparing” is converted into “comparison”. "This month" may be input as "current month", and in Fig. 4, "current month" is prepared to be converted to "89/3". The dictionary 3 is also prepared for input words whose time designation is ambiguous, and in the example of FIG. 4, it is “1 year”.
"88/4, 88/5 …… 89/3" to "half a year" 88/10 …… 89 /
An example of conversion into a regular word of "3" is shown. Thus, the dictionary 3 holds pairs for converting various natural words into regular words. The natural language analysis unit 4 gives a regular word whose type is an item name and data as a database search language to the search unit 5 by natural language analysis using the dictionary 3. Further, the natural language analysis unit 4 provides the graph creation selection unit 7 with the item name as the type, the data, and the regular word indicated as the user request. Here, the natural language analysis unit 2 uses the "Hitachi critique" described above.
VOL.69, No.3 (1987-3), pages 23-27, "Natural Language Interface for Computers" is available.
検索部５は自然語解析部４から与えられた正規語により
データベース６を検索する。第２図の入力の場合、スキ
ーウェアの89/2と89/3の売上金額が検索され、データベ
ース６からグラフライブラリ10へ与えられる。The search unit 5 searches the database 6 with the regular word given from the natural language analysis unit 4. In the case of the input of FIG. 2, the sales amounts of ski wear 89/2 and 89/3 are retrieved and given from the database 6 to the graph library 10.
グラフ作成選択部７は意味解析部８およびグラフ選択部
９を含む。意味解析部８は第５図に示す時間特性コード
テーブルおよび第６図に示すグラフ特徴コードテーブル
を有している。第５図の時間特性コードテーブルは時点
カウント数とコードからなり、意味解析部８は自然語検
索部２からの項目名の正規語を解析し、89/2や89/3等の
時点を示す正規語をカウントして、時点カウント数と
し、時間特性コードテーブルによって対応するコードを
ひき、第７図に示すコードテーブル15のフィールド16に
セットする。第２図の入力の場合、時点カウント数は89
/2と89/3の２つであり、コードは２となる。第６図のグ
ラフ特徴コードテーブルは、入力された自然語から解析
された正規語のうち、使用者の要求する集計方法の特徴
を示す語をコードと対応させるテーブルであり、使用者
要求とコードからなり、意味解析部８は自然語検索部２
からの種別が使用者要求である正規語に一致するものに
対応するコードを第７図に示すコードテーブル15のフィ
ールド17にセットする。第２図の入力の場合、「比較」
が使用者要求の種別として自然語検索部２から与えられ
ており、第６図のグラフ特徴コードテーブルはコード１
を示している。The graph creation selection unit 7 includes a semantic analysis unit 8 and a graph selection unit 9. The semantic analysis unit 8 has a time characteristic code table shown in FIG. 5 and a graph characteristic code table shown in FIG. The time characteristic code table of FIG. 5 is composed of time counts and codes, and the semantic analysis unit 8 analyzes the regular words of the item names from the natural language search unit 2 and indicates the time points such as 89/2 and 89/3. The regular words are counted to obtain the time count number, the corresponding code is drawn by the time characteristic code table and set in the field 16 of the code table 15 shown in FIG. In the case of the input shown in Fig. 2, the time count is 89.
There are two such as / 2 and 89/3, and the code is 2. The graph feature code table of FIG. 6 is a table that associates, among the regular words analyzed from the input natural language, the words that show the features of the aggregation method required by the user with the code. And the semantic analysis unit 8 is a natural language search unit 2.
A code corresponding to a regular word whose type is a user request is set in the field 17 of the code table 15 shown in FIG. In the case of the input in Fig. 2, "comparison"
Is given from the natural language search unit 2 as the type of user request, and the graph feature code table of FIG.
Is shown.
第７図のコードテーブル15はグラフ選択部９に与えられ
る。同時に自然語検索部２からの種別がデータとして与
えられた正規語、第２図の入力の場合、「スキーウェ
ア」と「売上金額」もグラフ中に表示するたするために
グラフ選択部９に与えられる。The code table 15 shown in FIG. 7 is given to the graph selection unit 9. At the same time, if the type from the natural language search unit 2 is a regular word given as data, and the input is shown in FIG. 2, the "ski wear" and the "sales amount" are displayed in the graph in the graph selection unit 9 as well. Given.
グラフ選択部９は第８図に示すグラフ選択テーブルを有
する。グラフ選択テーブルは時間コードと使用者要求コ
ードに対する最適なグラフの種類を示しており、グラフ
選択部９は上述の例の場合、時間コード２、使用者要求
コード１であるので、棒グラフを選択する。さらにグラ
フ選択部９は第９図に示すグラフ軸項目名テーブルを有
し、グラフ選択部９は意味解析部８から与えられた項目
名、データ名から、選択された棒グラフはＸ軸が月名、
Ｙ軸が売上金額であることを決定する。これらはグラフ
ライブラリ10に与えられる。The graph selection unit 9 has a graph selection table shown in FIG. The graph selection table shows the optimum graph types for the time code and the user request code. In the above example, the graph selection unit 9 selects the bar graph because the time code is 2 and the user request code is 1. . Further, the graph selection unit 9 has a graph axis item name table shown in FIG. 9, and the graph selection unit 9 selects the bar graph selected from the item names and data names given by the semantic analysis unit 8 on the X axis. ,
Determine that the Y axis is the amount of sales. These are provided to the graph library 10.
第10図はデータベース６より検索した結果である。FIG. 10 shows the result of searching the database 6.
グラフライブラリ10は折線グラフ作成ルーチン11、棒グ
ラフ作成ルーチン12、帯グラフ作成ルーチン13等を有
し、クラフ自動選択部７から与えられたグラフの種類、
Ｘ軸、Ｙ軸項目名、およびデータベース６より与えられ
た検索結果によりディスプレイ14にグラフを表示する。
グラフライブラリ10は前述の「別冊OAパソコン日立クリ
エイティブワークステーション2050解体新書」（昭和6
1.10.5 電波新聞社）の技術を利用することができる。
第11図は第10図の検索結果がディスプレイ14に表示され
た状態を示す。The graph library 10 has a polygonal line graph creation routine 11, a bar graph creation routine 12, a band graph creation routine 13, etc., and the type of graph given from the automatic craf selection unit 7,
A graph is displayed on the display 14 according to the X-axis and Y-axis item names and the search results given from the database 6.
Graph Library 10 is the above-mentioned "Separate Volume OA PC Hitachi Creative Workstation 2050 Disassembly New Book" (Showa 6
1.10.5 Denpa Shimbun) technology can be used.
FIG. 11 shows the search result of FIG. 10 displayed on the display 14.
第12図は第１図の実施例の処理装置における処理フロー
図を示す。まず使用者により第２図のような自然語がキ
ーボード１から入力されると（ステップ101）と、自然
語解析部４において、第４図に示す辞書３を用いて自然
語解析を行い、データベース言語を生成する（102）。
入力された自然語が入力語および正規語にないと、再入
力指示を使用者に対して行うことができる。このデータ
ベース言語を用いて検索語５でデータベース６を検索す
る（103）。次に意味解析部８において使用者要求分析
（104）と時間的特性の分析（105）〜（108）が行われ
る。使用者要求分析（104）は第６図のグラフ特徴コー
ドテーブルを使って行う。時間的特性の分析は与えられ
た使用者要求が「時間変化」（時間変化とは例えば入力
として「１年間のスキーウェアの推移は」というような
入力がされた場合である）かを判定する（105）。第２
図の入力の場合は使用者要求が「比較」であるので、時
間単位をカウントし（107）、時間コードに変換する（1
08）。第２図の入力場合は時間コードは２である。「時
間変化」の場合、時間コードは０にされる。グラフ選択
部９ではテーブル15（第７図）によって指定されたコー
ドから第８図のテーブルを用いてグラフを決定する（10
9）。出力するグラフが決定したならば（110）、グラフ
ライブラリ10でグラフを作成し、ディスプレイ14に表示
する（111）。該当するグラフが存在しない場合には第1
0図の検索結果をそのままディスプレイ14に表示する（1
12）。FIG. 12 shows a processing flow chart in the processing apparatus of the embodiment of FIG. First, when a user inputs a natural language as shown in FIG. 2 from the keyboard 1 (step 101), the natural language analysis unit 4 analyzes the natural language using the dictionary 3 shown in FIG. Generate a language (102).
If the input natural language is not in the input word and the regular word, a re-input instruction can be issued to the user. The database 6 is searched with the search word 5 using this database language (103). Next, the semantic analysis unit 8 performs user request analysis (104) and temporal characteristic analysis (105) to (108). The user requirement analysis (104) is performed using the graph feature code table shown in FIG. The analysis of temporal characteristics determines whether a given user request is “time change” (time change is, for example, an input such as “a transition of ski wear for one year”). (105). Second
In the case of input in the figure, the user request is "comparison", so the time unit is counted (107) and converted into a time code (1
08). In the case of the input in FIG. 2, the time code is 2. In the case of “time change”, the time code is set to 0. The graph selection unit 9 determines the graph from the code specified by the table 15 (FIG. 7) using the table of FIG. 8 (10
9). When the graph to be output is decided (110), the graph is created in the graph library 10 and displayed on the display 14 (111). First if no corresponding graph exists
Display the search results of Fig. 0 as they are on the display 14 (1
12).
上記の実施例では、自然語入力方法としてキーボードを
用いる場合を例として説明したが、音声その他による方
法も用いてもよい。勿論、自然語に代えてコード等によ
る入力でデータベースの検索とグラフ等への加工出力を
行うものであれば本発明の範囲に含まれる。In the above embodiments, the case where the keyboard is used as the natural language input method has been described as an example, but a method using voice or the like may be used. As a matter of course, the present invention is within the scope of the present invention as long as it is possible to search the database and process and output it to a graph or the like by inputting a code or the like instead of the natural language.
また、上記の実施例では意味解析部８は自然語解析部４
の出力を受けているが、キーボード１から直接入力され
るようにしてもよい。この場合、意味解析部８は自然語
の解析も必要となり、自然語検索部２が有する辞書３に
よると同様な機能が必要となる。Further, in the above embodiment, the semantic analysis unit 8 is the natural language analysis unit 4.
However, it may be directly input from the keyboard 1. In this case, the semantic analysis unit 8 also needs to analyze the natural language, and needs the same function as the dictionary 3 included in the natural language search unit 2.
また、出力形態としてグラフ表示を例としたが、表その
他でもよく、またプリンタ出力ゃ音声出力によってもよ
い。また出力を入力し時に最も適したディスプレイ、プ
リント、音声その他の１つもしくはその組合せから選択
するようにしてもよい。Further, although the graph display is taken as an example of the output form, it may be a table or the like, or may be a printer output or a voice output. Alternatively, the output may be input and one or a combination of the most suitable display, print, voice or the like may be selected.
本発明によれば、入力手段からの入力に応じてデータベ
ースを検索し、かつデータベースからのデータを加工出
力するので、データベース検索からデータの加工出力ま
で一貫して行うことができる。According to the present invention, the database is searched according to the input from the input means, and the data from the database is processed and output. Therefore, it is possible to consistently perform the processing from the database search to the data processing and output.
また、自然語解析を行い、データベース検索、および出
力形態の決定を行うので、自然語の入力で、データベー
ス検索からデータの加工出力まで一貫して行うことがで
きる。In addition, since natural language analysis is performed to search the database and determine the output form, it is possible to consistently perform database search to data processing output by inputting a natural language.
第１図は本発明の一実施例を示すブロック図、第２図は
本発明の一実施例での入力例を示す図、第３図は第１図
のデータベースの例を示す図、第４図は第１図の辞書の
例を示す図、第５図は第１図の実施例での時間特性コー
ドテーブルを示す図、第６図は第１図の実施例でのグラ
フ特徴コードテーブルを示す図、第７図は第１図の実施
例でのコードテーブルを示す図、第８図はグラフを選択
するためのテーブルを示す図、第９図は第１図の実施例
でのグラフ軸項目名テーブルを示す図、第10図は第１図
の実施例での検索結果を示す図、第11図は第１図の実施
例でのディスプレイの表示例を示す図、第12図は第１図
の実施例での処理フローを示す図である。 １……キーボード、２……自然語検索部、６……データ
ベース、７……グラフ自動選択部、10……グラフライブ
ラリ、14……ディスプレイ1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a diagram showing an input example in the embodiment of the present invention, FIG. 3 is a diagram showing an example of the database of FIG. 1, and FIG. FIG. 5 is a diagram showing an example of the dictionary of FIG. 1, FIG. 5 is a diagram showing a time characteristic code table in the embodiment of FIG. 1, and FIG. 6 is a graph characteristic code table in the embodiment of FIG. FIG. 7, FIG. 7 is a diagram showing a code table in the embodiment of FIG. 1, FIG. 8 is a diagram showing a table for selecting a graph, and FIG. 9 is a graph axis in the embodiment of FIG. FIG. 10 is a diagram showing an item name table, FIG. 10 is a diagram showing search results in the embodiment of FIG. 1, FIG. 11 is a diagram showing a display example of the display in the embodiment of FIG. 1, and FIG. It is a figure which shows the processing flow in the Example of FIG. 1 ... Keyboard, 2 ... Natural language search section, 6 ... Database, 7 ... Automatic graph selection section, 10 ... Graph library, 14 ... Display
Claims (5)
ース検索言語に変換する自然語解析手段と、 データベース検索言語に基づいてデータベースの検索を
実行する検索手段と、 データベース検索言語に含まれる時点を示す正規語数と
要求を示す正規語の組合せに対応する出力形式の関係を
格納する格納手段と、 上記自然語解析手段によって変換されたデータベース検
索言語に含まれる時点を示す正規語数と要求を示す正規
語の組合せをもとに上記格納手段から出力形式を選択す
る選択手段と、 選択された出力形式で上記検索の実行結果を集計して出
力する出力手段、 を有するデータ検索加工システム。1. Input means, natural language analysis means for analyzing a natural language input from the input means and converting it into a database search language, and search means for executing a database search based on the database search language. The storage means for storing the relation of the output format corresponding to the combination of the number of regular words indicating the time contained in the database search language and the regular word indicating the request, and the time contained in the database search language converted by the natural language analysis means And a selection unit that selects an output format from the storage unit based on a combination of the number of regular words shown and a regular word that shows a request, and an output unit that aggregates and outputs the execution results of the search in the selected output format. Data retrieval processing system.
を含み、 上記時点を示す正規語数は、解析されたデータベース検
索言語に含まれる正規語のうち、時点を示す正規語をカ
ウントして求めた数であることを特徴とする請求項１の
データ検索加工システム。2. The database search language includes a plurality of regular words, and the number of regular words indicating the time point is obtained by counting the regular words indicating the time point among the regular words included in the analyzed database search language. The data retrieval processing system according to claim 1, wherein the data retrieval processing system is a number.
タベース検索言語に含まれる正規語のうち、使用者の要
求する集計方法の特徴を示す語であることを特徴とする
請求項２のデータ検索加工システム。3. The regular word indicating the request is a word, which is one of the regular words included in the analyzed database search language, which indicates the feature of the aggregation method required by the user. Data retrieval processing system.
段は、時点を示す正規語数と要求を示す正規語の組合せ
に対応するグラフの種類を示したテーブルを格納するこ
とを特徴とする請求項３のデータ検索加工システム。4. The output format is a graph, and the storage means stores a table indicating a type of graph corresponding to a combination of the number of regular words indicating a time point and the regular word indicating a request. Item 3 data retrieval processing system.
から成るデータベース検索言語に変換し、 変換されたデータベース検索言語に基づいてデータベー
スの検索を実行し、 変換されたデータベース検索言語に含まれる正規語のう
ち、使用者の要求する集計方法の特徴を示す語を抽出
し、 変換されたデータベース検索言語に含まれる正規語のう
ち、時点を示す正規語数を算出し、 時点を示す正規語数と要求する集計方法の特徴を示す語
の組合せに対応するグラフ形式をあらかじめ設定してグ
ラフ選択テーブルに登録しておき、 上記抽出された時点を示す正規語数と算出された要求す
る集計方法の特徴を示す語の組合せに対応するグラフを
形式を上記グラフ選択テーブルから決定し、 実行されたデータベースの検索結果を決定されたグラフ
形式で出力することを特徴とするデータ検索におけるグ
ラフ形式の自動決定方法。5. A natural language input is analyzed and converted into a database search language composed of a plurality of regular words, a database search is executed based on the converted database search language, and the converted database search language is obtained. From the included regular words, the words that show the characteristics of the aggregation method required by the user are extracted, and among the regular words included in the converted database search language, the number of regular words that indicate the time point is calculated. The number of words and the graph format corresponding to the combination of words that show the characteristics of the required counting method are set in advance and registered in the graph selection table. The graph corresponding to the combination of words indicating the characteristics is determined from the graph selection table above, and the search results of the executed database are determined. Automatic method for determining the graphical form in the data retrieval and outputs the formula.
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|---|---|---|---|
| JP1107631A JPH07104869B2 (en) | 1989-04-28 | 1989-04-28 | Data retrieval processing system |
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|---|---|---|---|
| JP1107631A JPH07104869B2 (en) | 1989-04-28 | 1989-04-28 | Data retrieval processing system |
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|---|---|
| JPH02287768A JPH02287768A (en) | 1990-11-27 |
| JPH07104869B2 true JPH07104869B2 (en) | 1995-11-13 |
Family
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Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP1107631A Expired - Fee Related JPH07104869B2 (en) | 1989-04-28 | 1989-04-28 | Data retrieval processing system |
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-
1989
- 1989-04-28 JP JP1107631A patent/JPH07104869B2/en not_active Expired - Fee Related
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