JPS63225857A - 類似文字列検索装置 - 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】 〔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。

〔産業上の利用分野〕

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。

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。

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。

〔問題点を解決するための手段〕

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

〔作用〕

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。

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。

〔実施例〕

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

第３図において、図中■は、入力文を入力する状態を示
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。

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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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
。

〔発明の効果〕

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。

【図面の簡単な説明】

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。

Claims (1)

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。