JPS63225857A - 類似文字列検索装置 - Google Patents
類似文字列検索装置Info
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- JPS63225857A JPS63225857A JP62057957A JP5795787A JPS63225857A JP S63225857 A JPS63225857 A JP S63225857A JP 62057957 A JP62057957 A JP 62057957A JP 5795787 A JP5795787 A JP 5795787A JP S63225857 A JPS63225857 A JP S63225857A
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- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 16
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 10
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- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 4
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 3
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 2
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
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- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 244000256297 Euphorbia tirucalli Species 0.000 description 1
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- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Document Processing Apparatus (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔概要3
この発明は、入力文字列から切り出したキーワードに類
似する登録されている項目を検索する類似文字検索方式
において、データベース中から所望の項目を選択する場
合に、メニュー選択方式を採用して複数ページに渡って
設けられたメニューから所望のものを選択したのでは、
その選択が極めて煩雑となってしまう問題があり、また
、入力した文字列を認識してデータベース中の所望の項
目を選択させたのでは、言語認識のためのシステムが大
きくかつ煩雑となってしまう問題を解決するため、入力
文字列から切り出したキーワードに対して、データベー
ス中に階層化して設けた注目する項目から所定レベル下
位の項目のうち最も類似しているものを検出し、次にこ
れに注目して繰り返し実行して所望の項目を検索するこ
とにより、入力文字列から切り出したキーワードに対し
て、データベースのデータ構造に関連づけた類似する所
望の項目を検索するようにしている。
似する登録されている項目を検索する類似文字検索方式
において、データベース中から所望の項目を選択する場
合に、メニュー選択方式を採用して複数ページに渡って
設けられたメニューから所望のものを選択したのでは、
その選択が極めて煩雑となってしまう問題があり、また
、入力した文字列を認識してデータベース中の所望の項
目を選択させたのでは、言語認識のためのシステムが大
きくかつ煩雑となってしまう問題を解決するため、入力
文字列から切り出したキーワードに対して、データベー
ス中に階層化して設けた注目する項目から所定レベル下
位の項目のうち最も類似しているものを検出し、次にこ
れに注目して繰り返し実行して所望の項目を検索するこ
とにより、入力文字列から切り出したキーワードに対し
て、データベースのデータ構造に関連づけた類似する所
望の項目を検索するようにしている。
本発明は、入力文字列から切り出したキーワードに対し
て、データベース中に階層化して設けた項目から最も類
似している項目を検出して所望の項目を検索し得るよう
構成した類似文字検索方式%式% 〔従来の技術と発明が解決しようとする問題点〕従来、
データベース中に登録されているデータを読み出すため
、あるいは追加、修正するために、その対象となる項目
を指定する必要があり、メニュー選択方式、自然言語入
力方式などがある。
て、データベース中に階層化して設けた項目から最も類
似している項目を検出して所望の項目を検索し得るよう
構成した類似文字検索方式%式% 〔従来の技術と発明が解決しようとする問題点〕従来、
データベース中に登録されているデータを読み出すため
、あるいは追加、修正するために、その対象となる項目
を指定する必要があり、メニュー選択方式、自然言語入
力方式などがある。
メニュー選択方式は、データベース中に登録されている
データに付された項目を全て表示させ、そのうちから所
望のページ中の所望の項目をキー人力して指定するもの
である。この方式では、■メニュー画面に表示すべき項
目数が多量になってしまうと共に、■複数ページに渡っ
て順次所望のものを順次キー人力して選択する必要があ
り、項目選択のための操作が極めて煩雑となってしまう
という問題点があった。
データに付された項目を全て表示させ、そのうちから所
望のページ中の所望の項目をキー人力して指定するもの
である。この方式では、■メニュー画面に表示すべき項
目数が多量になってしまうと共に、■複数ページに渡っ
て順次所望のものを順次キー人力して選択する必要があ
り、項目選択のための操作が極めて煩雑となってしまう
という問題点があった。
また、自然言語入力方式は、入力された文字列を言語認
識する必要があり、システムが太き(なってしまうと共
に、形態素解析などのためのCPU負荷が大きくなって
しまうという問題点があった。
識する必要があり、システムが太き(なってしまうと共
に、形態素解析などのためのCPU負荷が大きくなって
しまうという問題点があった。
本発明は、前記問題点を解決するために、入力文字列か
ら切り出したキーワードに対応する候補となる項目とし
て、データベース中の注目している項目から所定レベル
下位の階層までの全ての項目を順次読み出す読出し部4
と、この読出し部4によって読み出した項目と、キーワ
ードとの類似度を算出する類似度算出部5と、この類似
度算出部5によって算出された類似度に基づいて、項目
を特定する項目特定部6とを設け、この項目特定部6に
よって特定された項目に注目し、これから所定レベル下
位の階層までの全ての項目を読み出し、次のキーワード
との類似度を算出して項目を特定することを繰り返し実
行し、所望の項目を検索するようにしている。
ら切り出したキーワードに対応する候補となる項目とし
て、データベース中の注目している項目から所定レベル
下位の階層までの全ての項目を順次読み出す読出し部4
と、この読出し部4によって読み出した項目と、キーワ
ードとの類似度を算出する類似度算出部5と、この類似
度算出部5によって算出された類似度に基づいて、項目
を特定する項目特定部6とを設け、この項目特定部6に
よって特定された項目に注目し、これから所定レベル下
位の階層までの全ての項目を読み出し、次のキーワード
との類似度を算出して項目を特定することを繰り返し実
行し、所望の項目を検索するようにしている。
第1図は本発明の原理構成図を示す0図中キー分解部1
は、入力文例えば“ESHELLのデモのプラント其を
開発したのは?”からキーワード例えば“ESHELL
″、“デモ2、′プラント其”、および“開発0を切り
出すものである。
は、入力文例えば“ESHELLのデモのプラント其を
開発したのは?”からキーワード例えば“ESHELL
″、“デモ2、′プラント其”、および“開発0を切り
出すものである。
コマンド決定部2は、キー分解部1によって入力文から
切り出したキーワードからコマンド(検索、登録、更新
、削除など)を決定するものである。
切り出したキーワードからコマンド(検索、登録、更新
、削除など)を決定するものである。
項目検索部3は、データ7中からキーワードに対応する
項目を検索するものであって、4ないし6から構成され
ている。
項目を検索するものであって、4ないし6から構成され
ている。
読出し部4は、データ7中の注目している項目から下位
の所定レベルまでの階層に登録されている全ての項目を
順次読み出すものである。
の所定レベルまでの階層に登録されている全ての項目を
順次読み出すものである。
類似度算出部5は、キーワードに対して、続出し部4に
よってデータ7中から読み出した項目の類似度を夫々算
出し、最大類似度およびこの時の文字列(項目の文字列
)をII(II子テーブルに格納するものである。
よってデータ7中から読み出した項目の類似度を夫々算
出し、最大類似度およびこの時の文字列(項目の文字列
)をII(II子テーブルに格納するものである。
項目特定部6は、類似度算出部5によって算出された最
大類似度およびこの時の最大類似文字列に基づいて、キ
ーワードに対応する項目を特定するものである。
大類似度およびこの時の最大類似文字列に基づいて、キ
ーワードに対応する項目を特定するものである。
データ7は、データベース中に格納されている項目など
である。
である。
類似テーブル8は、類似度算出部5によって算出された
最大類似度およびこの時の最大類似文字列を格納するも
のである。
最大類似度およびこの時の最大類似文字列を格納するも
のである。
次に、動作を説明する。
第1図において、入力文例えばESHELLのデモのプ
ラント其を開発したのは?”が入力されたキー分解部1
は、キーワードに分解、例えば“開発”、′プラント其
”、1デモ”、およびESHELL″に分解してコマン
ド決定部2に通知する。これらキーワードの通知を受け
たコマンド決定部2は、コマンドを決定、例えばキーワ
ード中の先頭の“開発”に基づいて、入力文に対して実
行する処理を検索(検索コマンド)と決定し、項目検索
部3に通知する。項目検索部3を構成する読出し部4は
、キーワードに対応する候補項目例えば注目する項目か
ら2レベル下位までの全ての項目をデータ7中から順次
読み出して類似度算出部5に通知する。類似度算出部5
は、この通知を受けた項目に対するキーワードとの類似
度を夫々算出し、最大類似度の値および゛この時の項目
の文字列を類似テーブル8に格納する0項目特定部6は
、この類似テーブル8に格納された最大類似度およびこ
の時の最大類似文字列に基づいて、注目すべき項目を特
定する。以下同様に、次のキーワードについてこの注目
している項目から下位2レベルまでの全ての項目を読み
出し、その最大類似度およびこの時の最大類似文字列を
類似テーブル8に格納して、該当する項目を特定する。
ラント其を開発したのは?”が入力されたキー分解部1
は、キーワードに分解、例えば“開発”、′プラント其
”、1デモ”、およびESHELL″に分解してコマン
ド決定部2に通知する。これらキーワードの通知を受け
たコマンド決定部2は、コマンドを決定、例えばキーワ
ード中の先頭の“開発”に基づいて、入力文に対して実
行する処理を検索(検索コマンド)と決定し、項目検索
部3に通知する。項目検索部3を構成する読出し部4は
、キーワードに対応する候補項目例えば注目する項目か
ら2レベル下位までの全ての項目をデータ7中から順次
読み出して類似度算出部5に通知する。類似度算出部5
は、この通知を受けた項目に対するキーワードとの類似
度を夫々算出し、最大類似度の値および゛この時の項目
の文字列を類似テーブル8に格納する0項目特定部6は
、この類似テーブル8に格納された最大類似度およびこ
の時の最大類似文字列に基づいて、注目すべき項目を特
定する。以下同様に、次のキーワードについてこの注目
している項目から下位2レベルまでの全ての項目を読み
出し、その最大類似度およびこの時の最大類似文字列を
類似テーブル8に格納して、該当する項目を特定する。
以上のように、入力文から切り出したキーワードについ
て、順次注目する項目から所定レベル下位の階層までの
全ての項目を読み出し、最も類似している項目を特定し
、次にこの特定した項目に注目して同様に繰り返し最も
類似する項目を特定することにより、簡単なシステムを
用いて入力文から切り出したキーワードに最も類似する
項目を容易に検索することが可能となる。
て、順次注目する項目から所定レベル下位の階層までの
全ての項目を読み出し、最も類似している項目を特定し
、次にこの特定した項目に注目して同様に繰り返し最も
類似する項目を特定することにより、簡単なシステムを
用いて入力文から切り出したキーワードに最も類似する
項目を容易に検索することが可能となる。
次に、第2図ないし第10図を用いて本発明の1実施例
の構成および動作を順次詳細に説明する。
の構成および動作を順次詳細に説明する。
第2図は本発明の概念説明図を示す、これは、ディスプ
レイ9上の図中(al入力文に示すように、キーボード
から入力文“リレヒショナルDBの検索ツールはないで
す力げをキー人力した場合の動作および表示を示したも
のである。
レイ9上の図中(al入力文に示すように、キーボード
から入力文“リレヒショナルDBの検索ツールはないで
す力げをキー人力した場合の動作および表示を示したも
のである。
図中■キーに分解は、図中(al入力文から「リレヒシ
ッナルDBJ、および「検索ツール」を切り出してキー
ワードに分解する状態を示す。
ッナルDBJ、および「検索ツール」を切り出してキー
ワードに分解する状態を示す。
図中■マツチングは、図中■で分解したキーワードの「
検索ツール」に対応する最も類似する項目「ツール」を
特定する状態を示す、これは、後述するように、データ
ベースのデータ構造中に登録されている項目のうち、最
も類似度の高いものを選択することを意味している。
検索ツール」に対応する最も類似する項目「ツール」を
特定する状態を示す、これは、後述するように、データ
ベースのデータ構造中に登録されている項目のうち、最
も類似度の高いものを選択することを意味している。
図中■マツチングは、図中■で分解した次のキーワード
の「リレヒショナルDBJに対応する最も類似する項目
rRDBJ (これは別名として[リレーシラナルD
BJと登録されている)を選択する状態を示す。
の「リレヒショナルDBJに対応する最も類似する項目
rRDBJ (これは別名として[リレーシラナルD
BJと登録されている)を選択する状態を示す。
以上のマツチングによって、入力文から切り出したキー
ワードとのマツチングが終了したので、この項目“RD
B” (別名“リレーシラナルDB”)に関連つけて登
録しである情報が、ディスプレイ9上に図中(b)表示
(1)に示すように表示される。ユーザは、この図中価
)表示(11に示す情報“RDBに関するツールは以下
のものがあります”というメニューに対応して、例えば
番号“1”をキー人力する。これにより、図中(C1表
示(2)に示す情報6Xは〜するためのツールです1な
どの情報を検索することができる。
ワードとのマツチングが終了したので、この項目“RD
B” (別名“リレーシラナルDB”)に関連つけて登
録しである情報が、ディスプレイ9上に図中(b)表示
(1)に示すように表示される。ユーザは、この図中価
)表示(11に示す情報“RDBに関するツールは以下
のものがあります”というメニューに対応して、例えば
番号“1”をキー人力する。これにより、図中(C1表
示(2)に示す情報6Xは〜するためのツールです1な
どの情報を検索することができる。
以上のように、入力文が正確に入力されなくても、入力
文から切り出したキーワードに最も類似する項目が順次
特定され、所望の情報を検索して表示などさせることが
できる。
文から切り出したキーワードに最も類似する項目が順次
特定され、所望の情報を検索して表示などさせることが
できる。
次に、第3図を用いて第1図構成の動作を詳細に説明す
る。
る。
第3図において、図中■は、入力文を入力する状態を示
す。
す。
図中■は、キーワードに分解する状態を示す。
これは、図中■でキー分解部lに入力された入力文例え
ば第4図(イ)に示す“ESHELLのデモのプラント
其を開発したのは?”の入力文を、第4図(イ)キーワ
ードに示すように“開発”、“プラント其1、′デモ1
、および“ESHELL”からなるキーリストに分解す
ることを意味している。尚この分解は入力文に対して逆
順となっている。同様に、第5図(イ)に示すように、
入力文をキーワードに分解する。
ば第4図(イ)に示す“ESHELLのデモのプラント
其を開発したのは?”の入力文を、第4図(イ)キーワ
ードに示すように“開発”、“プラント其1、′デモ1
、および“ESHELL”からなるキーリストに分解す
ることを意味している。尚この分解は入力文に対して逆
順となっている。同様に、第5図(イ)に示すように、
入力文をキーワードに分解する。
図中■は、コマンドを決定する状態を示す、これは、図
中■で分解したキーリストの先頭が、登録、更新、削除
(およびその別名)の時、その対応するコマンドを実行
すると共に、キーリストの先頭を削除することを意味し
ている0例えば第5図(イ)キーワードの先頭が“登録
”であるから、第5図(ロ)に示すように、登録を実行
すると共に、キーリスト中から当該“登録゛を削除して
おく、一方、それ以外の時、例えば第4図(イ)キーワ
ードの先頭が1開発”などの時、第4図(ロ)に示すよ
うに、検索を実行する。このとき、キーリストの先頭の
削除は行わない。
中■で分解したキーリストの先頭が、登録、更新、削除
(およびその別名)の時、その対応するコマンドを実行
すると共に、キーリストの先頭を削除することを意味し
ている0例えば第5図(イ)キーワードの先頭が“登録
”であるから、第5図(ロ)に示すように、登録を実行
すると共に、キーリスト中から当該“登録゛を削除して
おく、一方、それ以外の時、例えば第4図(イ)キーワ
ードの先頭が1開発”などの時、第4図(ロ)に示すよ
うに、検索を実行する。このとき、キーリストの先頭の
削除は行わない。
図中■は、初期設定を行う状態を示す、これは、第1図
M位テーブル8中の最大類似度“0.0”、最大M81
文字列1 “ (これは空っぽの文字列を意味する)に
初期設定する状態を示す。
M位テーブル8中の最大類似度“0.0”、最大M81
文字列1 “ (これは空っぽの文字列を意味する)に
初期設定する状態を示す。
図中■は、選択対象のキーリストが空きか否かを判別す
る状態を示す、これは、入力文を分解し、登録などの場
合にこれを削除したキーリスト例えば第4図(ハ)およ
び第5図(ハ)に示すキーリスト1G−Lll=1につ
いて、全て類似度を判断し、削除されて空きになったか
否かを判別することを意味している。YESの場合には
、終了する(END)、Noの場合には、図中■を実行
する。
る状態を示す、これは、入力文を分解し、登録などの場
合にこれを削除したキーリスト例えば第4図(ハ)およ
び第5図(ハ)に示すキーリスト1G−Lll=1につ
いて、全て類似度を判断し、削除されて空きになったか
否かを判別することを意味している。YESの場合には
、終了する(END)、Noの場合には、図中■を実行
する。
図中■は、類似度を算出する状態を示す、この114G
t度は、第4図(ハ)キーリスト10−1中のキーワー
ド” l!5HIILL”から矢印を用いて示すように
、注目する項目例えば“優れ”から下位2レベルまでの
階層に登録されている全ての項目(注目する項目は既に
特定されているので除く、以下同じ)に対して類似度を
算出することを意味している(第6図ないし第8図を用
いて後述する)。
t度は、第4図(ハ)キーリスト10−1中のキーワー
ド” l!5HIILL”から矢印を用いて示すように
、注目する項目例えば“優れ”から下位2レベルまでの
階層に登録されている全ての項目(注目する項目は既に
特定されているので除く、以下同じ)に対して類似度を
算出することを意味している(第6図ないし第8図を用
いて後述する)。
図中■は、M4gi度が最大類似度よりも大きいか否か
を判別する状態を示す、これは、図中■で算出した8m
度が、第1図類似テーブル8に格納しである最大類似度
よりも大きいか否かを判別することを意味している。Y
ESの場合には、図中■で図中■で算出した類似度を第
1図1mテーブル8中の最大類似度にし、かつその時Φ
項目を最大1119文字列にし、図中■以下を繰り返す
、NOの場合には、図中■以下を繰り返す。
を判別する状態を示す、これは、図中■で算出した8m
度が、第1図類似テーブル8に格納しである最大類似度
よりも大きいか否かを判別することを意味している。Y
ESの場合には、図中■で図中■で算出した類似度を第
1図1mテーブル8中の最大類似度にし、かつその時Φ
項目を最大1119文字列にし、図中■以下を繰り返す
、NOの場合には、図中■以下を繰り返す。
以上の手順によって、第1図類似テーブル8中には、キ
ーワードに最も類似した最大84g1度と、この最大1
[位度を持つ最大am文字列(項目)とが格納される。
ーワードに最も類似した最大84g1度と、この最大1
[位度を持つ最大am文字列(項目)とが格納される。
具体的に説明すると、例えば、第4図(ハ)キーリスト
10−1中の第1のキーワード“ESHELL”に対し
て、矢印を用いて示すように、注目する項目“優れ°か
ら2階層下のE−3HELL″というキー(項目)の別
名として登録しである半角の“I!SHI!LL”が最
も類似(マツチ)する、第2のキーワード“デモ3に対
して、矢印を用いて示すように、注目する項目“ESH
ELL ”の1階層下の1デモプロ”というキー(項目
)が最も類似する。第3のキーワード“プラント其1に
対して、矢印を用いて示すように、注目する項目“デモ
プロ”の1階層下の1石油プラント生産計画”というキ
ー(項目)が最も頻僚する。更に、第4図(ニ)に示す
ように、第4のキーワード“開発゛に対して、矢印を用
いて示すように、“石油プラント生産計画”の情報に含
まれる“開発元、開発工数などの項目が最も類似する。
10−1中の第1のキーワード“ESHELL”に対し
て、矢印を用いて示すように、注目する項目“優れ°か
ら2階層下のE−3HELL″というキー(項目)の別
名として登録しである半角の“I!SHI!LL”が最
も類似(マツチ)する、第2のキーワード“デモ3に対
して、矢印を用いて示すように、注目する項目“ESH
ELL ”の1階層下の1デモプロ”というキー(項目
)が最も類似する。第3のキーワード“プラント其1に
対して、矢印を用いて示すように、注目する項目“デモ
プロ”の1階層下の1石油プラント生産計画”というキ
ー(項目)が最も頻僚する。更に、第4図(ニ)に示す
ように、第4のキーワード“開発゛に対して、矢印を用
いて示すように、“石油プラント生産計画”の情報に含
まれる“開発元、開発工数などの項目が最も類似する。
また、第5図(ハ)の場合には、第5図(ロ)で登録コ
マンドが抽出され、登録を実行するものと決定されてい
るので、まず、登録したい対象データを図示のように1
プラント故障診断”と決定する0次に、キーリスト11
−1中の第1のキーワード@ESHBLL”に対して、
矢印を用いて示すように、注目する項目“優れ”から2
階層下の1ESHELL″というキー(項目)の別名と
して登録しである半角のESHI!LL″が最も類似(
マツチ)する0以上によって、キーリスト11−1中に
マツチすべきキーワードが無くなった(空きになった)
ので、第5図(ニ)に示すように、この” ESIII
!LL”から下位に示される項目6デモプロ”の下に項
目1プラント故障診断3を新たに登録すると共にパスで
つなぐ。更に、この項目“プラント故障診断”に対する
対象データに対しても、図示のようにパスでつなぐ。
マンドが抽出され、登録を実行するものと決定されてい
るので、まず、登録したい対象データを図示のように1
プラント故障診断”と決定する0次に、キーリスト11
−1中の第1のキーワード@ESHBLL”に対して、
矢印を用いて示すように、注目する項目“優れ”から2
階層下の1ESHELL″というキー(項目)の別名と
して登録しである半角のESHI!LL″が最も類似(
マツチ)する0以上によって、キーリスト11−1中に
マツチすべきキーワードが無くなった(空きになった)
ので、第5図(ニ)に示すように、この” ESIII
!LL”から下位に示される項目6デモプロ”の下に項
目1プラント故障診断3を新たに登録すると共にパスで
つなぐ。更に、この項目“プラント故障診断”に対する
対象データに対しても、図示のようにパスでつなぐ。
第6図ないし第8図を用いてキーによるデータ検索につ
いて具体的に説明する。
いて具体的に説明する。
第6図図中“FOCUS”は注目している項目、SUB
Iは注目しているFocus″からルベル下位の階層
の項目、5SUBIは注目している“FOCUS”から
2レベル下位の階層の項目を表す、NEWFOCUSは
、最も類似度の高い項目を求めた結果に基づいて、新た
にFOCUSと特定して次のデータ検索を行うための注
目する項目である0図中黒丸“・”の部分がマツチした
項目である。以下第7図検索フローを用いて説明する。
Iは注目しているFocus″からルベル下位の階層
の項目、5SUBIは注目している“FOCUS”から
2レベル下位の階層の項目を表す、NEWFOCUSは
、最も類似度の高い項目を求めた結果に基づいて、新た
にFOCUSと特定して次のデータ検索を行うための注
目する項目である0図中黒丸“・”の部分がマツチした
項目である。以下第7図検索フローを用いて説明する。
第7図において、図中+11に記述した@5UBI、5
SUBI共にキーとマツチする項目があったとき”、か
つ@5UBIの項目の方が5SUBrの項目よりもキー
との類似度が高いとき”、かつ5SUBIの項目が5U
BIの項目の下位にあれば”、”5UBIを確定し、5
SUBIを新たなFOCUSとして処理を続ける″ (
第6図(イ))、第6図(イ)図中黒丸がマツチしたも
のであって、5SUBI中の黒丸の項目を新たな注目点
(NEWFOCLIS)と特定する様子を示す。
SUBI共にキーとマツチする項目があったとき”、か
つ@5UBIの項目の方が5SUBrの項目よりもキー
との類似度が高いとき”、かつ5SUBIの項目が5U
BIの項目の下位にあれば”、”5UBIを確定し、5
SUBIを新たなFOCUSとして処理を続ける″ (
第6図(イ))、第6図(イ)図中黒丸がマツチしたも
のであって、5SUBI中の黒丸の項目を新たな注目点
(NEWFOCLIS)と特定する様子を示す。
以下同様に、第7図図中に示す論理を適用して、右側に
示す第6図(ロ)ないしくホ)図中にNEWFOCUS
と記載した項目を新たな注目する項目として特定する。
示す第6図(ロ)ないしくホ)図中にNEWFOCUS
と記載した項目を新たな注目する項目として特定する。
以上のように、第7図に示す検索フローを用いて特定し
た項目を、新たな注目する項目として順次検索すること
により、関連づけられて登録されているデータ中から類
似する項目を容易に見つけ出すことが可能となる。
た項目を、新たな注目する項目として順次検索すること
により、関連づけられて登録されているデータ中から類
似する項目を容易に見つけ出すことが可能となる。
第8図は、1故障の診断”と、“スタッカクレーン故障
診断”との類似度算出の具体例を示す。
診断”との類似度算出の具体例を示す。
図中+a+は、類似度を算出する「故障診断」と、「ス
タッカクレーン故障診断」とを第1図類似度算出部5に
入力する状態を示す。
タッカクレーン故障診断」とを第1図類似度算出部5に
入力する状態を示す。
図中(′b)は、評価点を算出する状態を示す。これは
、下式を用いて評価点を算出することを意味している。
、下式を用いて評価点を算出することを意味している。
評価点−1/(短い文字列の文字数)・・・(1)本例
の場合には、短い文字列“故障の診断”が5文字である
から、式(1)にこの値“5”を代入して評価点−0,
2が求まる。
の場合には、短い文字列“故障の診断”が5文字である
から、式(1)にこの値“5”を代入して評価点−0,
2が求まる。
図中Telは、初期設定する状態を示す。これは、第1
図類似テーブル8中の最大類似度−0,0にセントする
ことを意味している。
図類似テーブル8中の最大類似度−0,0にセントする
ことを意味している。
図中fd+は、“故障”が、一致し、その類似度を算出
する状態を示す、この類似度(nlは、下式を用いて算
出する。
する状態を示す、この類似度(nlは、下式を用いて算
出する。
類似度Tnl−類似度(n−1) 手部分M4億度−(
類似度(n−1) X部分類似度)・・・・・・・・・
・(2)本例の場合には、 類似度+11−0.0 +0.2 X2−0.0 Xo
、2 X2=0.4 ここで、式(2)に代入する部分類似度は、式(1)を
用いて算出した評価点“0.2”に対し、一致した部分
文字列“故障”の長さ“2”を乗算したものである。
類似度(n−1) X部分類似度)・・・・・・・・・
・(2)本例の場合には、 類似度+11−0.0 +0.2 X2−0.0 Xo
、2 X2=0.4 ここで、式(2)に代入する部分類似度は、式(1)を
用いて算出した評価点“0.2”に対し、一致した部分
文字列“故障”の長さ“2”を乗算したものである。
図中(61は、次の文字列“診断”が、一致し、その類
似度を式(2)を用いて算出する状態を示す。
似度を式(2)を用いて算出する状態を示す。
類似度+21−0.4 +0.2 x2−0.4 Xo
、2 x2−0.64 図中(f)は、2つの文字列の長さく文字数)の差を考
慮して類似度を算出する状態を示す、ここで、式(2)
に代入する部分類似度は、定数例えば“0゜3″を2つ
の文字列の長さの差(12−5+1)で割算したもので
ある。
、2 x2−0.64 図中(f)は、2つの文字列の長さく文字数)の差を考
慮して類似度を算出する状態を示す、ここで、式(2)
に代入する部分類似度は、定数例えば“0゜3″を2つ
の文字列の長さの差(12−5+1)で割算したもので
ある。
類似度(3)−0,64+0.3/(12−5+1)−
0,64xo、3/(12−5+1) =0.65 以上の手順によって、両者の類似度(3)は、0゜65
と算出され、閾値を例えば0. 6と設定すれば、マツ
チしたものとみなされる。
0,64xo、3/(12−5+1) =0.65 以上の手順によって、両者の類似度(3)は、0゜65
と算出され、閾値を例えば0. 6と設定すれば、マツ
チしたものとみなされる。
次に、第9図および第10図を用いて実行例を説明する
。
。
第9図において、図中(alを用いて示す入力文“ファ
イルを扱う関数は?“をキー人力すると、キーワードと
して“ファイル1および“関数”が切り出され、データ
構造を辿って図中(b1表示(11を用いて示すFG:
C0PYFILE”というデータに至り、ディスプレイ
上に図示のように表示される。更にその内容が、図中(
(+)表示(2)に示すように表示される。このように
、入力文から最も類似する項目が表示されると共に、そ
の内容が表示されるので、データベースを検索する場合
の文字入力が極めて容易になる。
イルを扱う関数は?“をキー人力すると、キーワードと
して“ファイル1および“関数”が切り出され、データ
構造を辿って図中(b1表示(11を用いて示すFG:
C0PYFILE”というデータに至り、ディスプレイ
上に図示のように表示される。更にその内容が、図中(
(+)表示(2)に示すように表示される。このように
、入力文から最も類似する項目が表示されると共に、そ
の内容が表示されるので、データベースを検索する場合
の文字入力が極めて容易になる。
第10図(イ)は、1出力処理”に対して、最も類似し
ている項目“入出力処理”を求めたもの(NEARES
T)であって、既述した手順を用いて算出したものであ
る。これは、図中リスト処理、文字列処理、入出力処理
、編集処理、プログラム管理、データタイプ変換、判定
の項目のうちで、“出力処理”に対して、最も類似して
いるのが“入出力処理”であって、その類似度は0.6
8である旨を表す。
ている項目“入出力処理”を求めたもの(NEARES
T)であって、既述した手順を用いて算出したものであ
る。これは、図中リスト処理、文字列処理、入出力処理
、編集処理、プログラム管理、データタイプ変換、判定
の項目のうちで、“出力処理”に対して、最も類似して
いるのが“入出力処理”であって、その類似度は0.6
8である旨を表す。
第10図(ロ)は、“出力処理1が1リスト処理”に類
似している類似度は、0.19である旨を表している。
似している類似度は、0.19である旨を表している。
これは、第10図(イ)に示す類似度よりも小さい。
第10図(ハ)は、同様に、“入出力処理°が“入出力
処分”に類似している類似度は0.7o、1人力処理”
が“入力処分”に類似している類似度は0.41である
旨を表す。
処分”に類似している類似度は0.7o、1人力処理”
が“入力処分”に類似している類似度は0.41である
旨を表す。
以上のうち、閾値を例えば0.6と設定すれば、°出力
処理”が“入出力処理”にマツチング(合致)し、“入
出力処理”が“入出力処分”にマツチングするものと判
別され、これらの項目がディスプレイ上に表示されると
共に、関連づけて登録されている内容などが表示される
。
処理”が“入出力処理”にマツチング(合致)し、“入
出力処理”が“入出力処分”にマツチングするものと判
別され、これらの項目がディスプレイ上に表示されると
共に、関連づけて登録されている内容などが表示される
。
以上説明したように、本発明によれば、入力文字列から
切り出したキーワードに対して、データベース中に階層
化して設けた項目中の注目する項目から所定レベル下位
の項目のうちで最も類似している項目を特定し、次にこ
の特定した項目に注目して順次検索する構成を採用して
いるため、入力文字列から切り出したキーワードに対し
て、データベースのデータ構造に関連づけられたt!領
する項目を簡易なシステムを用いて容易に検索すること
ができる。
切り出したキーワードに対して、データベース中に階層
化して設けた項目中の注目する項目から所定レベル下位
の項目のうちで最も類似している項目を特定し、次にこ
の特定した項目に注目して順次検索する構成を採用して
いるため、入力文字列から切り出したキーワードに対し
て、データベースのデータ構造に関連づけられたt!領
する項目を簡易なシステムを用いて容易に検索すること
ができる。
第1図は本発明の原理構成図、第2図は本発明の概念説
明図、第3図は本発明の動作説明フローチャート、第4
図および第5図は本発明の動作説明図、第6図はキーに
よるデータ検索説明図、第7図はキーによるデータ検索
フロー、第8図は類領度算出例、第9図および第1θ図
は実行例を示す。 図中、1はキー分解部、2はコマンド決定部、3は項目
検索部、4は読出し部、5はH像度算出部、6は項目特
定部、7はデータ、8は類似テーブル、9はディプレイ
、10−1.10−2.11−1はキーリストを表す。
明図、第3図は本発明の動作説明フローチャート、第4
図および第5図は本発明の動作説明図、第6図はキーに
よるデータ検索説明図、第7図はキーによるデータ検索
フロー、第8図は類領度算出例、第9図および第1θ図
は実行例を示す。 図中、1はキー分解部、2はコマンド決定部、3は項目
検索部、4は読出し部、5はH像度算出部、6は項目特
定部、7はデータ、8は類似テーブル、9はディプレイ
、10−1.10−2.11−1はキーリストを表す。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 入力文字列から切り出したキーワードに類似する登録さ
れている項目を検索する類似文字検索方式において、 入力文字列から切り出したキーワードに対応する候補と
なる項目として、データベース中の注目している項目か
ら所定レベル下位の階層までの全ての項目を順次読み出
す読出し部(4)と、この読出し部(4)によって読み
出した項目と、キーワードとの類似度を算出する類似度
算出部(5)と、この類似度算出部(5)によって算出
された類似度に基づいて、項目を特定する項目特定部(
6)とを備え、 この項目特定部(6)によって特定された項目に注目し
、これから所定レベル下位の階層までの全ての項目を読
み出し、次のキーワードとの類似度を算出して項目を特
定することを繰り返し実行し、所望の項目を検索するよ
う構成したことを特徴とする類似文字検索方式。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62057957A JPH0799521B2 (ja) | 1987-03-14 | 1987-03-14 | 類似文字列検索装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62057957A JPH0799521B2 (ja) | 1987-03-14 | 1987-03-14 | 類似文字列検索装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS63225857A true JPS63225857A (ja) | 1988-09-20 |
JPH0799521B2 JPH0799521B2 (ja) | 1995-10-25 |
Family
ID=13070501
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP62057957A Expired - Lifetime JPH0799521B2 (ja) | 1987-03-14 | 1987-03-14 | 類似文字列検索装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0799521B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007272888A (ja) * | 2006-03-30 | 2007-10-18 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | ファイルシステムの検索ランキング方法および関連の検索エンジン |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6128134A (ja) * | 1984-07-18 | 1986-02-07 | Nec Corp | 記号列照合装置とその制御方式 |
JPS61267129A (ja) * | 1985-05-22 | 1986-11-26 | Hitachi Ltd | 階層木構造型デ−タの蓄積・検索方式 |
-
1987
- 1987-03-14 JP JP62057957A patent/JPH0799521B2/ja not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6128134A (ja) * | 1984-07-18 | 1986-02-07 | Nec Corp | 記号列照合装置とその制御方式 |
JPS61267129A (ja) * | 1985-05-22 | 1986-11-26 | Hitachi Ltd | 階層木構造型デ−タの蓄積・検索方式 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007272888A (ja) * | 2006-03-30 | 2007-10-18 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | ファイルシステムの検索ランキング方法および関連の検索エンジン |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0799521B2 (ja) | 1995-10-25 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
EXPY | Cancellation because of completion of term |