WO2012147840A1 - データベース構築装置、商標侵害検知装置、データベース構築方法、および商標侵害検知方法 - Google Patents

データベース構築装置、商標侵害検知装置、データベース構築方法、および商標侵害検知方法 Download PDF

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WO2012147840A1
WO2012147840A1 PCT/JP2012/061187 JP2012061187W WO2012147840A1 WO 2012147840 A1 WO2012147840 A1 WO 2012147840A1 JP 2012061187 W JP2012061187 W JP 2012061187W WO 2012147840 A1 WO2012147840 A1 WO 2012147840A1
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WO
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records
unit
name
trademark
record
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PCT/JP2012/061187
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English (en)
French (fr)
Inventor
谷川　英和
光 増満
俊規 渡辺
Original Assignee
有限会社アイ・アール・ディー
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases

Definitions

  • the present invention relates to a database construction apparatus for constructing a database.
  • Patent Document 1 Conventionally, a technical term extraction device for extracting technical terms from Web pages has been developed (see Patent Document 1).
  • the database construction apparatus provides a first table having one or more records having m attribute values (m ⁇ 3) having different attributes, and n items (n ⁇ m ⁇ 1) having different attributes.
  • a table storage unit storing two or more second tables having one or more records having one or more attribute values, and one or more records having n attribute values from one or more Web pages
  • One or more rules are stored in association with the second table, and one or more records having n attribute values are acquired from one or more Web pages according to the rules, and the second table
  • An acquisition unit that appends to the table, and two or more records that the two or more second tables have, combine to generate one or more records having m attribute values, and a combination unit that appends to the first table This is a database construction device.
  • a structured database can be constructed from one or more Web pages.
  • the database construction apparatus can construct a structured database from one or more Web pages.
  • Block diagram of trademark infringement detection apparatus in Embodiment 1 The block diagram of the trademark similarity judgment part of the trademark infringement detection device in the embodiment
  • Block diagram of database construction device 5 in Embodiment 3 The flowchart explaining the whole operation
  • FIG. 1 is a block diagram of a trademark infringement detection device 3 in the present embodiment.
  • the trademark infringement detection device 3 includes a database 31, a reception unit 32, a trademark class determination unit 33, a product class determination unit 34, and an output unit 35.
  • the database 31 is a database constructed by the database construction device 5, for example.
  • the database 31 is a table that holds two or more records having “company name”, “product name”, and “unique name”.
  • the product name usually includes a service name. It is preferable that the “unique name” is a designation that specifies reading. In addition, it is preferable that the database 31 holds a similar group code corresponding to the product name.
  • the accepting unit 32 accepts survey target trademark information having a trademark and code specifying information for specifying a similar group code of a product.
  • the investigation target trademark information is, for example, a set of a trademark character string that is a trademark character string and one or more code specifying information.
  • the code specifying information may be a similar group code.
  • Acceptance here means acceptance of information input from input devices such as a keyboard, mouse, touch panel, reception of information transmitted via a wired or wireless communication line, recording of an optical disk, magnetic disk, semiconductor memory, etc. It is a concept including reception of information read from a medium.
  • the trademark similarity determination unit 33 determines the similarity between the unique names of one or more products included in the database 31 and the trademarks included in the survey target trademark information.
  • the similarity determination process is similar to the trademark similarity determination process.
  • the trademark similarity determination process may be a known method.
  • FIG. 2 is a block diagram of the trademark similarity determination unit 33 of the trademark infringement detection device 3 in the present embodiment.
  • the trademark similarity determination unit 33 includes a trademark character string acquisition unit 331, a designation acquisition unit 332, a designation display unit 333, a designation designation reception unit 334, a similarity search unit 335, and a trademark similarity determination result acquisition unit 336.
  • the trademark character string acquisition unit 331 acquires the trademark received by the reception unit 32. There are no restrictions on the type of characters that make up a trademark, such as kanji, alphabet, katakana, and hiragana.
  • the name acquisition unit 332 acquires one or more pieces of name information, which is information about the name of the trademark, from the trademark received by the trademark character string acquisition unit 331.
  • the name acquisition unit 332 may acquire a plurality of pieces of name information from a single character string.
  • the name information acquired by the name acquisition unit 332 is information such as hiragana, katakana, or the like. Which of these names is determined by, for example, the specification of a similarity search unit 335 (described later) that uses the name information for searching.
  • the name acquisition unit 332 may acquire the name information in any way.
  • the name acquisition unit 332 uses a dictionary having one or more character strings and information on reading of the character strings in association with each other, and uses a trademark character string stored in a storage medium (not shown).
  • One or more pieces of name information corresponding to the trademark acquired by the acquisition unit 331 may be automatically acquired.
  • you may acquire 1 or more name information corresponding to the trademark input via the input device etc. which are not shown in figure from a user etc.
  • name information is automatically acquired will be described as an example.
  • the name acquisition unit 332 performs, for example, morphological analysis on a trademark character string, and acquires trademark reading information obtained by the morphological analysis as name information. For example, by using morphological analysis, it is possible to decompose a trademark into morphemes, acquire a reading of each decomposed character string, and combine the character strings to acquire trademark name information.
  • the technique of morphological analysis is a known technique.
  • the name acquisition unit 332 may acquire name information by converting a kanji, a number, or a character or a word such as an alphabet into a reading.
  • the process of converting kanji, numeric characters, and words into readings can be realized by, for example, a so-called re-conversion technique of a Japanese input method or a morphological analysis system technique as described above.
  • the process of converting alphabetic characters and words into readings can be realized, for example, by a technique for converting the input of the alphabet string of the Japanese input method into Japanese.
  • the name acquisition part 332 may acquire several information of various combinations. For example, a plurality of designations “IT”, “IT” and “It” may be acquired from “IT”.
  • the name acquisition unit 332 may further divide the acquired one or more pieces of name information to acquire one or more pieces of divided name information.
  • the division name information is information of a part of the name information.
  • the divided name information is used as substantially the same as the name information in, for example, a similarity search described later.
  • the name acquisition unit 332 divides each character string of the acquired name information at an arbitrary position and acquires character strings before or after being divided by the divided position, or both as divided name information. To do.
  • the name acquisition unit 332 may sequentially change the position where the character string is divided, and acquire the divided name information according to each position where the character string is divided.
  • the name acquisition unit 332 may acquire all the character strings before and after the delimiter positions obtained when the character strings constituting the name information are divided between the characters as the divided name information. .
  • the nominal display unit 333 displays one or more pieces of nominal information acquired by the nominal acquisition unit 332 on a display device such as a monitor (not shown).
  • the name display unit 333 may display one or more pieces of divided name information acquired by the name acquisition unit 332.
  • the name display unit 333 may be considered as including or not including a display device.
  • the designation display unit 333 can be realized by display device driver software, or display device driver software and a display device.
  • the nominal designation receiving unit 334 receives nominal designation information that designates one or more pieces of nominal information acquired by the nominal acquisition unit 332. Further, the designation designation accepting unit 334 may accept designation designation information for designating one or more of the designation information and the divided designation information acquired by the designation acquisition unit 332. For example, the designation designation accepting unit 334 accepts designation designation information for designating one or more of the designation information and the divided designation information displayed by the designation display unit 333.
  • the name designation information input means may be anything such as a numeric keypad, keyboard, mouse, or menu screen.
  • the similarity search unit 335 searches the database 31 using one or more pieces of name information acquired by the name acquisition unit 332, and acquires one or more unique names similar to the one or more pieces of name information. Such processing is called similarity search.
  • the similarity search unit 335 may perform the similarity search using each piece of name information specified by the name designation information among the name information acquired by the name acquisition unit 332. Further, the similarity search unit 335 may perform a similarity search using each piece of nominal information acquired by the nominal acquisition unit 332 and each piece of divided nominal information. Note that the process of determining whether two names are similar is a process performed by an existing trademark search system and is a known technique.
  • the trademark similarity determination result acquisition unit 336 acquires, for example, a record having a unique name that the similarity search unit 335 determines to be similar from the database 31.
  • the product similarity determination unit 34 determines the similarity of a product using one or more product names or one or more similar group codes included in the database 31 and code identification information included in the survey target trademark information.
  • the product type rejection determination unit 34 determines that the product is similar when the similar group code included in the database 31 matches the code specifying information included in the survey target trademark information.
  • the merchandise kind determination unit 34 searches a database (not shown) using the merchandise name of the database 31 as a key, and acquires a similar group code. Then, the merchandise kind determination unit 34 determines that the merchandise is similar when the similar group code matches the code specifying information included in the investigation target trademark information.
  • a similar group code is associated with one or more product names.
  • the output unit 35 outputs information relating to the similarity of the trademark and the similarity of the product from the determination result of the trademark similarity determination unit 33 and the determination result of the product similarity determination unit 34.
  • the output unit 35 may output all the judgment results of the trademark kind judgment unit 33 and all judgment results of the product kind judgment unit 34, or may be either one of them.
  • Output is a concept that includes display on a display, printing on paper by a printer, transmission to an external device, storage on a recording medium, and the like.
  • the output unit 35 may or may not include a display device.
  • the output unit 35 can be realized by driver software of an output device or driver software of an output device and an output device.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of the operation of the trademark infringement detection apparatus 3 according to the present embodiment. Hereinafter, the operation will be described with reference to FIG.
  • Step S1001 The receiving unit 32 determines whether or not the trademark information to be investigated, specifically, the trademark character string and the product name or the similar group code has been received. If accepted, the process proceeds to step S1002, and if not accepted, the process returns to step S1001.
  • Step S1002 The trademark character string acquisition unit 331 acquires a trademark character string from the survey target trademark information. If it can be acquired, the process proceeds to step S1003. If it cannot be acquired, the process proceeds to step S1017.
  • Step S1003 The name acquisition unit 332 acquires one or more pieces of name information using the trademark character string acquired in step S1002.
  • Step S1004 The name acquisition unit 332 substitutes 1 for the counter m.
  • Step S1005 The name acquisition unit 332 determines whether there is m-th name information in the name information acquired in step S1003. If there is, the process proceeds to step S1006, and if not, the process proceeds to step S1011.
  • Step S1006 The name acquisition unit 332 substitutes 1 for the counter n.
  • Step S1007 The name acquisition unit 332 determines whether or not the mth name information includes the nth break position. If there is an nth delimiter position, the process proceeds to step S1008, and if not, the process proceeds to step S1010.
  • the name information is divided by setting the separation position between reading of each character constituting the trademark character string or reading of the morpheme constituting the trademark character string. May be.
  • Step S1008 The name acquisition unit 332 divides the mth name information at the nth position, and acquires divided name information that is a character string before and after the mth name information.
  • Step S1009 The name acquisition unit 332 increments the counter n by 1. Then, the process returns to step S1007.
  • Step S1010 The name acquisition unit 332 increments the counter m by 1. Then, the process returns to step S1005.
  • Step S1011 The name display unit 333 displays the name information acquired in step S1003 and the divided name information acquired in step S1008. In addition, when not selecting by a user and selecting designation
  • Step S1012 The designation designation receiving unit 334 determines whether designation designation information that designates at least one of designation designation information or division designation designation information has been accepted. If accepted, for example, the designation information and assigned call information specified by the designation designation information are temporarily stored in a storage medium such as a memory, and the process proceeds to step S212. If not received, the process returns to step S1012.
  • Step S1013 The similarity search unit 335 substitutes 1 for the counter k.
  • Step S1014 The similarity search unit 335 determines whether there is k-th name information or divided name information in the combination of the name information and the divided name information specified by the name designation information received in Step S1012. to decide. If there is, the process proceeds to step S1015, and if not, the process proceeds to step S1017.
  • Step S1015) The similarity search unit 335 searches the database 31 using the k-th name information or divided name information and performs a similarity search. Then, the similarity search unit 335 accumulates the results of the similarity search in a storage medium (not shown).
  • the result of the similarity search is information including, for example, the kth designation information used for the similarity search, the designation determined to be similar, the company name associated with the designation, and the unique name of the product. .
  • Step S1016 The similarity search unit 335 increments the counter k by 1. Then, the process returns to step S1014.
  • Step S1017) The product similarity determination unit 34 determines the similarity of the product using the product name or similar group code of the investigation target trademark information acquired from the database 31 in step S1001 as a key, and the determination result is not illustrated. Accumulate on a storage medium.
  • Step S10128 From the similar search result accumulated in Step S1015 and the information accumulated in Step S1017, information having a common product unique name is acquired.
  • Step S1019 The output unit 35 outputs the information acquired in Step S1018. Then, the process ends.
  • the user wants to determine the possibility of infringement of “wire noodles” for Chinese noodles, and therefore, the trademark character string “wire noodles” and a similar group code “32F03” for Chinese noodles.
  • the receiving unit 32 receives the trademark character string “wire noodle”.
  • the trademark character string acquisition unit 331 acquires a trademark character string
  • the merchandise similarity determination unit 34 acquires a similar group code.
  • the name acquisition unit 332 acquires the name information of the trademark character string “wire noodle” received by the trademark character string acquisition unit 331.
  • morphological analysis is performed on the trademark character string to obtain reading information for each morpheme. For example, “wire noodle” is divided into two morphemes “wire” and “noodle” by morpheme analysis.
  • “Harigane” is read from morpheme “wire” and “men” ”Is acquired. Since only one reading is acquired for each morpheme, “harnessing” obtained by simply combining these readings is acquired as one of the designation information of “wire noodles”.
  • the name acquisition unit 332 acquires a reading of each character of the trademark character string “wire noodle” from a dictionary (not shown) in which kanji readings prepared in advance are stored. For example, it is assumed that readings “harness” and “shin” are acquired from “needle”. In addition, it is assumed that “Kin”, “Kogane”, “Kon”, and “Kane” are acquired from “Gold”. It is also assumed that “Men” is acquired from “Noodles”. Then, the name information is acquired by combining the acquired character readings along the sequence of the characters to be acquired.
  • name information such as “Harikinmen”, “Harikomenmen”, “Harikonmen”, “Harikanmen”, “Shinkinmen”, “Shinkoganen”, etc. is acquired. Note that information that matches the name information acquired by morphological analysis is deleted.
  • the name acquisition unit 332 divides each piece of name information acquired above to acquire divided name information. For example, with respect to the designation information “Hariganemen”, first, by dividing the designation information by setting the division position between “Ha” of the first character and “Li” of the second character, the divided designation of “Ha” is given. Information and division name information “Rigane men” are acquired. Further, by dividing the designation information by setting the division position between the second character “Li” and the third character “Ga”, the divided designation information “Hari” and the divided designation information “Ganemen” And get. Similarly, “Hariga”, “Nemen”, “Harigane”, “Men”, “Harigamime” are acquired. However, “n” is not acquired as divided name information. Similarly, divided name information is acquired for other name information. It should be noted that, in the acquired divided name information, duplicates are deleted except for one.
  • the name display unit 333 outputs the acquired name information and divided name information to a monitor or the like.
  • FIG. 4 is a diagram showing a display example of the designation information and the divided designation information by the designation display unit 333.
  • the name information and the divided name information are used without distinction in the later-described similar search, and therefore, the name information and the divided name information are displayed as names without distinction.
  • the similarity search unit 335 searches the database 31 using the name information and the divided name information received by the name designation reception unit 334, and performs a name similarity search. Since the similarity determination (similarity search) of the two designations is a known technique, a detailed specific example is omitted. For example, as a result of the similarity search, for the name information “Hariganmen” and the divided name information “Harigane”, a registered trademark having a similar name was not detected. However, for the name information “Harikinmen”, a registered trademark having a similar name Suppose that it was detected. Specifically, it is assumed that a unique name of a product whose name is “Hurricington” is detected. The trademark similarity determination result acquisition unit 336 temporarily stores the detection result in a storage medium (not shown).
  • the trademark similarity determination result acquisition unit 336 acquires the result of the similarity search.
  • the product similarity determination unit 34 determines the similarity of the product using the similar group code “32F03” and the similar group code or product name paired with the “Harikinmen”.
  • the output unit 35 uses the determination result of the trademark similarity determination unit 33 and the determination result of the product similarity determination unit 34 to output information on the similarity of the trademark and the similarity of the product.
  • the output mode of the output unit 35 is not limited.
  • trademark infringement can be detected. Further, according to the present embodiment, trademark infringement can be detected using information on the Web.
  • the divided name information obtained by dividing the name information is acquired, and the similarity search using this information can be performed. Therefore, when the trademark input by the user is a combined trademark, The main part can be observed.
  • a trademark infringement detection apparatus capable of determining the similarity of a product using a similar group code even when the investigation target trademark information holds a product name and does not hold a similar group code. To do.
  • FIG. 5 is a block diagram of the trademark infringement detection apparatus 4 in the present embodiment.
  • the trademark infringement detection apparatus 4 includes a database 401, a reception unit 32, a trademark class rejection determination unit 33, a product class determination unit 402, and an output unit 35. Since the reception unit 32, the trademark similarity determination unit 33, and the output unit 35 are the same as those in the first embodiment, description thereof is omitted.
  • the database 401 can store one or more records acquired from one or more web server devices (not shown).
  • the record has a company name, a product name, and a unique name.
  • the database 401 may be anything as long as it is information acquired from one or more Web server devices, and may be constructed using the database construction device 5 to be described later, using a product name of random or surveyed trademark information as a keyword.
  • Information may be acquired from a Web page retrieved and collected using a specific rule and constructed.
  • the specific rule is, for example, a rule stored in the rule storage unit 52 of the database construction device 5.
  • the record that the database 401 has may include code specifying information corresponding to the product name.
  • the product similarity determination unit 402 determines the similarity of a product using one or more product names included in the database 401 and a product name included in the survey target trademark information.
  • the product categorization determination unit 402 includes a product code management unit 4021, code identification information acquisition unit 4022, and product categorization determination unit 4023.
  • the product code management means 4021 manages the correspondence between one or more product names and code specifying information.
  • the code specifying information here is, for example, a similar group code.
  • the code specification information acquisition unit 4022 searches the product code management unit 4021 and acquires the code specification information corresponding to the product name included in the investigation target trademark information. Further, the code specifying information acquisition unit 4022 may acquire code specifying information corresponding to the product name included in the record of the database 401.
  • the product type determination unit 4023 makes a product type determination using the code specifying information corresponding to the product name included in the investigation target trademark information and the code specifying information corresponding to the product name included in the record in the database 401. .
  • the operation of the trademark infringement detection apparatus 4 according to the present embodiment is the same as the operation of the trademark infringement detection apparatus 3 except for the processing in step S1018 in FIG.
  • the product name of the investigation target trademark information received by the receiving unit 32 is “beer”, and the database 401 has a company name “A company”, a product name “Lugger beer”, and a product unique name. At least one set of information “B beer” is stored, and the product code management means 4021 has a similar group code “28A02”, a product name “beer”, a similar group code “28A02”, and a product name “Lagger”. It is assumed that at least two sets of information “beer” are stored.
  • the code specifying information acquisition unit 4022 acquires, for example, “lager beer” from the database 401. Then, the code specifying information acquisition unit 4022 acquires the similar group code “28A02” from the product name “Lager Beer” using the information managed by the product code management unit 4021. Next, the code specifying information acquisition unit 4022 acquires the similar group code “28A02” from the product name “beer”.
  • the product type determination unit 4023 detects that the two similar group codes acquired by the code specifying information acquisition unit 4022 match, and the product “beer” received by the receiving unit 32 and the product “B” in the database 401. It is judged that “beer” is similar.
  • the similarity of trademarks taking into account the similar group code without specifying the similar group code for the set of the company name, the product name, and the unique name acquired from the Web server device. Search is possible. Therefore, it is possible to provide the user with information that can be used to determine the trademark infringement status.
  • the product type determination unit 34 can be usually realized by an MPU, a memory, or the like.
  • the processing procedure of the merchandise rejection / determination determining unit 34 or the like is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).
  • a record is a set of one or more attribute values.
  • a record may be called an attribute value set.
  • information may be stored in a storage unit or the like via a recording medium.
  • Information transmitted via a communication line or the like may be stored in a storage unit or the like.
  • information input via the input device may be stored in a storage unit or the like.
  • the format, content, and the like of each information described in this embodiment are merely examples, and the format, content, and the like are not limited as long as the meaning of each information can be indicated.
  • FIG. 6 is a block diagram of the database construction device 5 in the present embodiment.
  • the database construction device 5 includes a table storage unit 51, a rule storage unit 52, a score storage unit 53, a dictionary storage unit 54, an acquisition unit 55, a combining unit 56, and a rule acquisition unit 57.
  • the table storage unit 51 stores a first table and two or more second tables.
  • the first table has one or more records having m attribute values (m ⁇ 3) having different attributes.
  • the second table has one or more records having n (n ⁇ m ⁇ 1) attribute values having different attributes. That is, the record is a record in one data model.
  • the first table and the second table are a set of one or more records in one data model. For example, when the data model is a relational data model, the first table and the second table are tables.
  • the contents of attributes and attribute values are not limited.
  • the number of attribute values in each of the two or more second tables may be different. That is, the number n of attribute values in the second table A may be different from the number n of attribute values in the second table B.
  • the second table may have a unique identifier indicating whether each of the n attributes is unique.
  • the unique identifier usually has each attribute, but the unique identifier may indicate which attribute is unique.
  • the unique identifier is, for example, a unique key in so-called RDB, but may be a primary key.
  • the first table and the second table may have scores corresponding to the records.
  • the score usually indicates the reliability of the record. Further, the score may correspond to each attribute value included in the record.
  • “Record reliability” indicates the degree of reliability of the record.
  • the “record reliability” is, for example, the reliability of the Web page that acquired the record, the reliability of the record itself, or the like.
  • “Web page reliability” is, for example, high when the Web page is a so-called official site Web page, and low when the Web page is a web page other than the so-called official site.
  • the “reliability of the record itself” is, for example, the reliability of the Web page from which the record is acquired, and the degree of coincidence between each attribute value of the record and the attribute value condition that is the condition of the attribute value Etc.
  • Attribute value conditions are, for example, attribute value examples, attribute value patterns, and the like.
  • the “degree of matching with the attribute value condition” refers to the degree of matching between each attribute value included in the record and an example of the attribute value of the same attribute as the attribute value, and each attribute value included in the record. And the degree of coincidence with the attribute value pattern of the same attribute as the attribute value attribute.
  • An example of the attribute value is the attribute value itself.
  • the attribute value pattern includes, for example, that the attribute value includes a predetermined character, that the attribute value is a kanji string, that the attribute value is a katakana string, and that the attribute value is a hiragana string. , Indicating that the attribute value is a numerical value.
  • the “record reliability” may be called “record accuracy” or “record accuracy”.
  • the score is a score corresponding to each attribute value of the record or the record, and if the record or the attribute value can be judged whether it is reliable or correct, the contents Does not matter.
  • the rule storage unit 52 stores one or more rules.
  • the rule is a rule for acquiring one or more records having the m or n attribute values from one or more Web pages.
  • the rule is a rule for acquiring one or more records from a text document (for example, a web page displayed by a so-called web browser) obtained by interpreting HTML (Hyper Text Markup Language) included in the web page, or so-called HTML.
  • a rule for acquiring one or more records from a Web page that is a document is a document.
  • a rule is usually a regular expression.
  • a rule is a so-called character string pattern, tag pattern, URI (Uniform Resource Identifier) pattern, or a combination of two or more of these three patterns. There may be. Further, the rules may be other notations and expressions.
  • a rule usually has a variable indicating that an attribute value is acquired. The variable corresponds to an attribute.
  • the rules are (1) “$ company name $ is. *? $ Product name $, $ proprietary name $” or (2) “% unique name %:% Product Name% ”, (3)“ Company Overview ⁇ New Line> Company Name ”& Company Name & ⁇ New Line> Established
  • (1) is a rule for acquiring a company name, a product name, and a unique name.
  • “$ company name $” is a variable indicating that a character string at the location is acquired as the company name. “. *?” Is a regular expression.
  • (2) is a rule for acquiring a unique name and a product name.
  • “% unique name%” is a variable indicating that a character string at the location is acquired as a unique name.
  • (3) is a rule for acquiring the company name and the date of establishment.
  • “& date of establishment &” is a variable indicating that a character string at the location is acquired as the date of establishment.
  • “ ⁇ Line feed>” indicates a line feed.
  • the rule is (4) “ ⁇ p> $ company name $ is. *? $ Product name $, $ unique name $ ⁇ / p>” (5) “ ⁇ td>% unique name%: ⁇ / td> ⁇ td>% product name% ⁇ / td>”, (6) “ ⁇ div. *?> Company profile ⁇ / div> ⁇ br> ⁇ Div. *?> Company name ⁇ / div> ⁇ div. *?> & Company name & ⁇ / div> ⁇ br> ⁇ div. *?> Establishment ⁇ / div> ⁇ div. *?> & Date of establishment & ⁇ / Div> ".
  • the rule storage unit 52 may store patterns corresponding to the above variables.
  • the pattern is, for example, that a character string indicated to be acquired by the variable includes a predetermined character, that the character string is a kanji string, that the character string is a katakana string, This indicates that the character string is a hiragana string, the character string is a numerical value, or the like.
  • Web page is usually included in one or more Web sites, and is included in a server device that operates the Web site.
  • the web page may be stored in any storage device or storage area provided in the database construction device 5.
  • Web pages include documents such as the above-mentioned text documents and HTML documents, sentences, paragraphs, characters, character strings, texts, and the like, and are widely understood.
  • the web page may have a web page identifier for identifying the web page.
  • the web page identifier includes the URL of the web page, the file name of the web page, the title of the web page (element value of the HTML title element), meta information (keyword attribute value or description attribute value of the HTML meta element) Etc.
  • the URL includes a so-called domain name and host name and is widely understood.
  • the rule is usually stored in the rule storage unit 52 in association with the first table or the second table having a record that can be acquired by the rule. This means that the rules are stored so that the correspondence relationship between the rule and one or more attributes corresponding to the record that can be acquired by the rule or a table that can have the record can be understood.
  • the score storage unit 53 stores one or more scores associated with Web page identifiers.
  • the score is a score of the web page, and usually indicates the reliability of the web page.
  • the dictionary storage unit 54 stores one or more dictionaries that are a set of one or more attribute values for each attribute.
  • a dictionary may be thought of as a collection of example attribute values.
  • One dictionary is usually a set of one or more attribute values of one attribute.
  • the dictionary storage unit 54 may store one or more attribute value patterns. In this case, the attribute value pattern is usually associated with the attribute value attribute.
  • the acquisition unit 55 acquires one or more records from one or more Web pages according to one or more rules stored in the rule storage unit 52. At this time, the acquisition unit 55 normally acquires a character string that matches the one or more rules from the one or more Web pages. And the acquisition part 55 acquires the character string in the location of the 1 or more variable which the used rule has as an attribute value from the acquired character string. Then, the acquisition unit 55 accumulates the acquired one or more records in the table storage unit 51. The accumulation is to add to the first table or the second table.
  • the acquisition unit 55 adds the acquired record to the first table having the attribute corresponding to the record. For example, when one or more records having the n attribute values are acquired according to the rule, the acquisition unit 55 adds the acquired records to a table having attributes corresponding to the records. This table is usually the second table.
  • the acquisition unit 55 is an attribute value of an attribute corresponding to the variable of one or more rules stored in the rule storage unit 52, and the one or more attributes stored in the table storage unit 51.
  • a value may be substituted to generate a new rule, and one or more records may be acquired from one or more Web pages according to the rule.
  • the acquisition unit 55 substitutes the pattern stored in the rule storage unit 52 for the variable of one or more rules stored in the rule storage unit 52 and substitutes the pattern stored in the rule storage unit 52 for a new rule.
  • One or more records may be acquired from one or more Web pages according to the rules generated.
  • the acquisition unit 55 normally performs so-called crawling and acquires one or more Web pages from the so-called Web. For example, when one or more Web pages are stored in an arbitrary storage area, the acquisition unit 55 acquires one or more Web pages from the storage area.
  • the character string “PATENT ANALYZER has released software“ PAT-Analyzer ”for analyzing patent specifications” exists in one or more Web pages, and the rule is “$ company name $. *? If $ product name $ “$ unique name $” has been released ”, the acquisition unit 55 first acquires the character string that matches the rule. Then, the acquisition unit 55 uses the variable “$ company name $” for acquiring the attribute value from the character string, the character strings “patent analysis corporation”, “software” in the place of “$ product name $”. , “PAT-Analyzer” are acquired as the company name, product name, and unique name, respectively. And the acquisition part 55 adds the acquired record to the table
  • the acquisition unit 55 substitutes the company name into the above rule, and a new rule “Patent Analysis Co., Ltd. . *? $ Product name $ "$ Unique name $" was released ", and using the rules, the character strings" Software "and” PAT-Analyzer "were acquired as the product name and unique name, respectively, as described above May be. And the acquisition part 55 adds the acquired record to the table
  • the acquisition unit 55 sets “ ⁇ Kanji string> corporation” in the rule. Substituting a new rule “ ⁇ Kanji> *? $ Product name $ "$ Unique name $" released "is generated. Then, the acquisition unit 55 acquires the character string that matches the rule. Then, the acquisition unit 55 uses the character string “patent analysis” in the variable “$ company name $”, “$ product name $”, and “$ unique name” for acquiring the attribute value from the character string. "Co., Ltd.”, "Software”, and "PAT-Analyzer” are acquired as the company name, product name, and unique name, respectively.
  • the acquisition unit 55 may acquire the Web page identifier of the Web page that acquired the record when acquiring the record. In this case, the acquisition unit 55 associates the record with the Web page identifier and adds the record to the first table or the second table.
  • the acquisition unit 55 may calculate a score corresponding to the record when acquiring the record.
  • the acquisition unit 55 associates the record with the score and adds the record to the first table or the second table.
  • the acquisition part 55 may calculate the score corresponding to each attribute value which the acquired record has, for example.
  • the acquisition unit 55 associates each attribute value with the score and adds the attribute value to the first table or the second table.
  • the acquisition part 55 may calculate the score corresponding to the said record using the score corresponding to the said each attribute value. The calculation is, for example, calculating an average score corresponding to each attribute value.
  • the acquisition unit 55 associates the record with the score and adds the record to the first table or the second table.
  • the acquisition unit 55 may acquire a score corresponding to the Web page identifier of the Web page that acquired the record from the score storage unit 53. For example, when the URL of the Web page from which the record is acquired is “http://www.webpage.com” and the URL is associated with the score “95” in the score storage unit 53, the acquisition unit 55 Score “95” is acquired. Then, the acquisition unit 55 associates the record with the score and adds the record to the first table or the second table.
  • the acquisition unit 55 may calculate the degree of coincidence between the acquired record and the attribute value condition as a score. In this case, the acquisition unit 55 normally calculates the degree of matching between each attribute value included in the record and the attribute value condition. In this case, the acquisition unit 55 normally calculates the degree of coincidence with the attribute value condition of the same attribute as the attribute of each attribute value.
  • the acquisition unit 55 acquires the matching degree “100”. Further, in this case, when the attribute value condition is an example of the company name “Patent Analysis Co., Ltd.”, the acquisition unit 55 sets the number of characters “7” that matches the example of the company name among the characters of the company name. Then, the number of characters “8” of the company name is acquired, “7 ⁇ 8” is calculated, and the matching degree “0.875” is acquired.
  • the acquisition unit 55 acquires the matching degree “100”.
  • the acquisition unit 55 acquires the degree of match “0” because the company name does not include any katakana characters.
  • the attribute value condition is an example of an attribute value
  • the example of the attribute value is an attribute value normally stored in the dictionary storage unit 54.
  • the attribute value condition is an attribute value pattern
  • the attribute value pattern is normally held by the acquisition unit 55, but may be stored in an arbitrary storage area or a predetermined storage area. Good.
  • the acquisition unit 55 may search the acquired record with a so-called search engine and acquire the number of web pages having the record as a score.
  • the acquired records are the company name “Patent Analysis Co., Ltd.” and the product name “PAT-Analyzer”, and a search engine searches for a Web page having both of the two attribute values. If there is a case, the acquisition unit 55 acquires the number “1,000” as the score.
  • the acquisition unit 55 may acquire, for example, the cumulative acquisition count of the acquired records as a score. Since the method of acquiring the cumulative number of times of acquisition is self-evident, detailed description is omitted.
  • the combining unit 56 combines two or more records included in each of the two or more second tables, and generates a new record that the first table may have. Then, the combining unit 56 adds the generated record to the first table.
  • the first table can have means that it can be a record that the first table has, and means that it has the m attribute values. Specifically, this means that the number of attributes is larger than the number of attributes corresponding to two or more records used when generating a record.
  • the combining unit 56 generates a new record of the first table using, for example, the following method. (1) Two or more records each having two or more different second tables, having the same attribute value of the same attribute, and indicating that the attribute is unique by the unique identifier Join. (2) A record that is included in each of three or more different second tables, and records having two or more identical attribute values of the same attribute are combined.
  • join has the same meaning as a table join (JOIN) in the so-called RDB.
  • combining means that a single attribute value (key) is duplicated in the records to be combined and is associated with the remaining attribute values to generate a new record.
  • (1) is to combine two or more records that meet the following conditions.
  • (A) It has the same attribute as that of other records.
  • (B) The attribute value of the attribute of (a), which has the same attribute value as the attribute value of other records.
  • (C) The attribute of (a) is indicated by a unique identifier.
  • (1) is a combination method when, for example, all records to be combined have a unique identifier as an attribute of the record, and (a) to (c) above are the conditions for performing the combination. (Binding condition).
  • two or more records are combined using an attribute indicated by a unique identifier as a key.
  • (2) is to combine three or more records that meet the following conditions.
  • (A) It has two or more attributes that are the same as those of other two or more records.
  • (B) The attribute value of the attribute of (a), which has the same attribute value as the attribute value of other records.
  • (2) is a combining method when, for example, at least one of the records to be combined does not have a unique identifier, and (a) and (b) This is a condition (binding condition). Further, when performing the combination of (2), the combining unit 56 has three or more records, and the correspondence between two attributes of the three or more records is clear from the three or more records. It is preferable to combine records.
  • the combining unit 56 combines these three records and generates a new record “ABC”.
  • the combining unit 56 combines these three records and generates a new record “ABCD”. In this case, the correspondence between “B” and “D” is not clear from these three records. Therefore, it is preferable that the combining unit 56 does not combine these three records.
  • the combining unit 56 combines these three records and generates a new record “ABBCDE”.
  • the correspondence relationship between “E” and “A” and “E” and “B” is not clear from these three records. Therefore, it is preferable that the combining unit 56 does not combine these three records.
  • the combining unit 56 may generate a new record “ABCD” by combining records that are a part of these three records and whose correspondence is clear.
  • the combining unit 56 may generate a new record by using only a record whose score corresponding to the record is high enough to satisfy a predetermined condition.
  • the condition is normally held by the coupling unit 56, but may be stored in an arbitrary storage area.
  • the combining unit 56 may combine two or more records included in the second table to generate a new record that can be included in the first table, and any combination method or procedure may be used. Moreover, the record which the 2nd table
  • the rule acquisition unit 57 first acquires a character string including one or more records stored in the table storage unit 51 from one or more Web pages. And the rule acquisition part 57 acquires character strings other than the said record among the said character strings as said rule. Then, the rule acquisition unit 57 accumulates the acquired rules in the rule storage unit 52.
  • the rule acquisition unit 57 performs, for example, so-called crawling and acquires one or more Web pages. And the rule acquisition part 57 acquires the web page which has a record from the said web page normally.
  • the rule acquisition unit 57 may acquire one or more Web pages using, for example, a record as a search key and a so-called search engine.
  • the rule acquisition unit 57 acquires a character string that can be said to be a single unit, such as a sentence, a row, or a table in which a record exists, from one or more Web pages acquired as described above.
  • the rule acquisition unit 57 replaces a record existing in the character string acquired as described above with a predetermined variable. Then, the rule acquisition unit 57 acquires the replaced character string as a rule. For example, when a company name exists in the character string, the rule acquisition unit 57 replaces the company name existing in the character string with a variable (for example, “% company name%”) corresponding to the company name. For example, when the product name and the unique name exist in the character string, the rule acquisition unit 57 converts the product name and the unique name that exist in the character string into variables (for example, the product name and the unique name, for example, “$ Product name”, “$ unique name $”).
  • the rule acquisition unit 57 may replace, for example, a character string whose target is self-evident with a predetermined variable.
  • the “character string whose target is self-evident” is, for example, a date, time, day of the week, personal name, and the like.
  • the rule acquisition part 57 may replace character strings other than what is called a verb, a particle, a noun, etc. with the symbol which shows arbitrary 0 or more character strings, for example.
  • the rule acquisition unit 57 may generate a new rule from, for example, the acquired rule and the rule already stored in the rule storage unit 52.
  • the rule acquisition unit 57 normally acquires from the rule storage unit 52 a rule that is so high that the degree of similarity with the acquired rule satisfies a predetermined condition, and sets a common part of the two rules as a new one. Get as a rule. At this time, any part other than the common part may be replaced with an arbitrary symbol indicating zero or more character strings, or may be connected by so-called logical sum.
  • the rule acquisition unit 57 may create a new rule as described above, for example, from two or more acquired rules or from two or more rules already stored in the rule storage unit 52.
  • the rule acquisition unit 57 accumulates the rules acquired as described above in the rule storage unit 52. At this time, the rule acquisition unit 57 normally stores the acquired rule in the rule storage unit 52 in association with the first table or the second table having the record used when the rule is acquired. The rule acquisition unit 57 may accumulate the acquired rules in the rule storage unit 52 so that the correspondence between the acquired rules and the records (a set of attributes) that can be acquired by the rules can be understood. The procedure is not important.
  • the table storage unit 51, the rule storage unit 52, the score storage unit 53, and the dictionary storage unit 54 are preferably non-volatile recording media, but can also be realized by volatile recording media.
  • the acquisition unit 55, the combining unit 56, and the rule acquisition unit 57 can be usually realized by an MPU, a memory, or the like.
  • the processing procedure of the acquisition unit 55 and the like is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).
  • FIG. 7 is a flowchart showing the overall operation of the database construction device 5.
  • Step S2201 The acquisition unit 55 determines whether to acquire a record. If a record is to be acquired, the process proceeds to step S2202, and if not, the process proceeds to step S2203. In addition,
  • Step S2202 The acquisition unit 55 acquires a record. Details of this processing will be described with reference to the flowchart of FIG. Then, the process returns to step S2201.
  • Step S2203 The combining unit 56 determines whether to generate a record. If a record is to be generated, the process proceeds to step S2204; otherwise, the process proceeds to step S2205. In addition,
  • Step S2204 The combining unit 56 generates a record. Details of this processing will be described with reference to the flowchart of FIG. Then, the process returns to step S2201.
  • Step S2205 The rule acquisition unit 57 determines whether to acquire a rule. If a rule is to be acquired, the process proceeds to step S2206. If not, the process returns to step S2201.
  • Step S2206 The rule acquisition unit 57 acquires a rule. Details of this processing will be described with reference to the flowchart of FIG. Then, the process returns to step S2201.
  • the process may be terminated by powering off or a process termination interrupt.
  • step S2201, step S2203, and step S2205 is, specifically, for example, whether the database construction device 5 determines whether or not an instruction (not shown) has received an instruction, For example, the timing (cycle) is determined in advance, and it is determined whether or not the timing is reached.
  • step S2201 the order of the determination in step S2201, the determination in step S2203, and the determination in step S2205 does not matter.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the record acquisition process in step S2202.
  • Step S2301 The acquisition unit 55 acquires all the rules stored in the rule storage unit 52. Here, it is assumed that M rules have been acquired.
  • Step S2302 The acquisition unit 55 performs crawling and acquires one or more Web pages from the Web. Here, it is assumed that N Web pages have been acquired.
  • Step S2303 The acquisition unit 55 sets 1 to the counter i.
  • Step S2304 The acquisition unit 55 sets 1 to the counter j.
  • Step S2305 The acquisition unit 55 sets 0 to the variable count.
  • Step S2306 The acquisition unit 55 determines whether a character string that matches the rule [i] exists in the Web page [j]. When it exists, it progresses to step S2307, and when that is not right, it progresses to step S2311.
  • Step S2307 The acquisition unit 55 acquires a character string that matches the rule [i] from the Web page [j].
  • Step S2308 The acquisition unit 55 acquires a record from the acquired character string.
  • Step S2309 The acquisition unit 55 increments count by 1.
  • Step S2310 The acquisition unit 55 sets the acquired record in the variable attrs [count].
  • Step S2311 The acquisition unit 55 determines whether j is N or not. When it is N, it progresses to step 2313, and when that is not right, it progresses to step S2312.
  • Step S2312 The acquisition unit 55 increments j by 1, and returns to Step S2306.
  • Step S2313 The acquisition unit 55 determines whether the count is 1 or more. If it is 1 or more, the process proceeds to step S2314; otherwise, the process proceeds to S2315.
  • Step S2314 The acquisition unit 55 adds attrs to the second table.
  • Step S2315 The acquisition unit 55 determines whether i is M or not. If it is M, the process returns to the upper process, and if not, the process proceeds to step S2316.
  • Step S2316 The acquisition unit 55 increments i by 1, and returns to Step S2304.
  • one or more records are acquired from N Web pages for each rule. Thereby, the acquired record can be added to the second table having the attribute for each attribute of the record acquired using the rule.
  • one or more records are acquired from N Web pages, and all the acquired records are collectively added to the second table. Good.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the record generation processing in step S2204.
  • Step S2401 The combining unit 56 acquires all the second tables stored in the table storage unit 51. Here, it is assumed that M records have been acquired.
  • Step S2402 The combining unit 56 sets 1 to the counter i.
  • Step S2403 The combining unit 56 determines whether any of the attributes corresponding to the record [i] has a unique identifier. If so, the process proceeds to step S2404; otherwise, the process proceeds to step S2413.
  • Step S2404 The combining unit 56 acquires the attribute having the unique identifier and the attribute value corresponding to the attribute from the second table having the record [i] and the record [i].
  • Step S2405 The combining unit 56 sets 1 to the counter j.
  • Step S2406 The combining unit 56 determines whether i and j are different. If they are different, the process proceeds to step S2407; otherwise, the process proceeds to step S2409.
  • Step S2407 The combining unit 56 determines whether or not the record [j] has an attribute value corresponding to the attribute acquired in Step S2404 and the same as the attribute value acquired in Step S2404. If so, the process proceeds to step S2408; otherwise, the process proceeds to step S2409.
  • Step S2408 The combining unit 56 combines the record [i] and the record [j].
  • Step S2409) The combining unit 56 determines whether j is M or not. When it is M, it progresses to step S2411, and when that is not right, it progresses to step S2410.
  • Step S2410 The combining unit 56 increments j by 1, and returns to step S2406.
  • Step S2411 The combining unit 56 determines whether i is M or not. If it is M, the process returns to the upper process, and if not, the process proceeds to step S2412.
  • Step S2412 The combining unit 56 increments i by 1, and returns to step S2403.
  • Step S2413 The coupling unit 56 sets 1 to j.
  • Step S2414 The coupling unit 56 sets 1 to the counter k.
  • Step S2415 The combining unit 56 determines whether i, j, and k are different. If they are different, the process proceeds to step S2416; otherwise, the process proceeds to step S2418.
  • Step S2416 The combining unit 56 determines whether the record [i], the record [j], and the record [k] satisfy the combining condition. If so, the process proceeds to step S2417; otherwise, the process proceeds to step S2418.
  • Step S2417 The combining unit 56 combines the record [i], the record [j], and the record [k].
  • Step S2418 The combining unit 56 determines whether k is M or not. When it is M, it progresses to step S2420, and when that is not right, it progresses to S2419.
  • Step S2419 The combining unit 56 increments k by 1, and returns to step S2415.
  • Step S2420 The combining unit 56 determines whether j is M or not. When it is M, it progresses to step S2411, and when that is not right, it progresses to step S2421.
  • Step S2421 The combining unit 56 increments j by 1, and returns to Step S2414.
  • FIG. 10 is a flowchart showing the rule acquisition processing in step S2206.
  • Step S2501 The rule acquisition unit 57 acquires all the records stored in the table storage unit 51. Here, it is assumed that M records have been acquired.
  • Step S2502 The rule acquisition unit 57 performs crawling and acquires one or more Web pages from the Web. Here, it is assumed that N Web pages have been acquired.
  • Step S2503 The rule acquisition unit 57 sets 1 to the counter i.
  • Step S2504 The rule acquisition unit 57 sets 1 to the counter j.
  • Step S2505 The rule acquisition unit 57 sets 0 to the variable count.
  • Step S2506 The rule acquisition unit 57 determines whether or not the character string in which the record [i] exists exists in the Web page [j]. When it exists, it progresses to step S2507, and when that is not right, it progresses to step S2511.
  • Step S2507 The rule acquisition unit 57 acquires the character string in which the record [i] exists from the Web page [j].
  • the rule acquisition unit 57 acquires sentences having all attribute values in the record [i] from the Web page [j].
  • Step S2508 The rule acquisition unit 57 acquires a rule from the acquired character string. Note that the rule acquisition unit 57 configures a rule in which, for example, the attribute value in the record [i] in the character string acquired in step S2507 is replaced with a variable.
  • Step S2509 The rule acquisition unit 57 increments count by 1.
  • Step S2510 The rule acquisition unit 57 sets the rule acquired in step S2508 to the variable rules [count].
  • Step S2511 The rule acquisition unit 57 determines whether j is N or not. When it is N, it progresses to step 2513, and when that is not right, it progresses to step S2512.
  • Step S2512 The rule acquisition unit 57 increments j by 1, and returns to Step S2506.
  • Step S2513 The rule acquisition unit 57 determines whether count is 1 or more. When it is 1 or more, the process proceeds to step S2514. Otherwise, the process proceeds to S2515.
  • Step S2514 The rule acquisition unit 57 accumulates rules in the rule storage unit 52.
  • Step S2515 The rule acquisition unit 57 determines whether i is M or not. If it is M, the process returns to the upper process, and if not, the process proceeds to step S2516.
  • one or more rules are acquired from N Web pages for each record. Thereby, the acquired rule can be accumulated in the rule storage unit 52 for each attribute of the record.
  • the rule storage unit 52 stores the rules shown in FIG.
  • the rule associates an ID (item name: ID) for uniquely identifying each record, a rule (item name: acquisition rule), and an attribute of the record (item name: attribute) that can be acquired by the rule. Have.
  • the acquisition unit 55 acquires all the rules in FIG.
  • the acquisition unit 55 performs crawling, acquires one or more Web pages from the Web, and acquires the Web pages shown in FIGS.
  • the web page in FIG. 12 is a text document
  • the web page in FIG. 13 is an HTML document.
  • the acquisition unit 55 acquires a character string that matches each of the acquired rules from the acquired Web page.
  • the character string “ ⁇ h2> Ryohin Denki Home Appliances Co., Ltd., Full HD TV, Releases BeautyScreen ⁇ / h2>” exists on the 12th line. Therefore, the acquisition unit 55 acquires the two character strings.
  • the acquisition unit 55 uses the rules “$ company name $, $ product name $,” used when acquiring the character string from the acquired character string “Released Ryohin Denki Co., Ltd., Full HD TV, BeautyScreen”.
  • the character string in the variable part indicating the attribute value of “$ unique name $. *? Release” is acquired.
  • the acquisition unit 55 acquires “Ryosan Co., Ltd.” as the company name, “Full HD TV” as the product name, and “BeautyScreen” as the unique name.
  • the acquisition unit 55 uses the rule “ ⁇ h2> $ used when acquiring the character string from the acquired character string“ ⁇ h2> Ryohin Denki Home Appliances Co., Ltd., Full HD TV, Releases BeautyScreen ⁇ / h2> ”.
  • a character string in a variable portion indicating an attribute value of “company name $, $ product name $, $ unique name $. *? Release ⁇ / h2>” is acquired.
  • the acquisition unit 55 acquires “Ryosan Co., Ltd.” as the company name, “Full HD TV” as the product name, and “BeautyScreen” as the unique name.
  • the acquisition unit 55 normally performs a so-called unique process, and finally acquires one record “Ryohin Denki Co., Ltd.
  • the acquisition unit 55 adds the acquired record “Ryohin Denki Co., Ltd.
  • surface which the acquisition part 55 acquired is FIG.
  • the acquisition unit 55 first generates a table having an attribute corresponding to the acquired record and appends the acquired record to the table. To do.
  • the acquisition unit 55 may acquire the URL. Then, the acquisition unit 55 may add the acquired URL to the second table in association with the acquired record.
  • FIG. 15 shows an example of the second table in such a case.
  • the acquisition unit 55 acquires the score “100” corresponding to the URL from the score storage unit 53. Then, the acquisition unit 55 adds the acquired score to the second table in association with the acquired record.
  • FIG. 16 shows an example of the second table in such a case.
  • the table storage unit 51 stores the second table shown in FIGS.
  • Each of the second tables has two attributes and has attribute values of the attributes.
  • the item name “ID” is not usually an attribute value, but may be an attribute value.
  • “*” is a unique identifier, which indicates that the attribute with the unique identifier is unique.
  • the combining unit 56 acquires the second table in FIG. 17 and FIG. 18 having a unique identifier.
  • the combining unit 56 combines the record “Patent Analysis Inc.
  • PAT-Analyzer” with “ID 011” in FIG. 17 and the record “PAT-Analyzer
  • software” with “ID 014” in FIG. , Generate a new record “Patent Analysis Co., Ltd.
  • the combining unit 56 accumulates the generated record “Patent Analysis Co., Ltd.
  • BeautyScreen” with “ID 012” in FIG. 17 and the record “BeautyScreen
  • full HD TV” with “ID 011” in FIG. A good record “Ryohin Denki Co., Ltd.
  • the combining unit 56 performs the combining process because there is no record having the same attribute and attribute value in the record of FIG. Not performed.
  • the combining unit 56 obtains the second table of FIGS. 19, 20, and 21 that does not have a unique identifier.
  • General construction”, and FIG. 20 “ID 011”. Records "General construction
  • 640,000,000 yen” and “ID 011" record "Building Co., Ltd.
  • the table storage unit 51 stores the first table generated in Example 2 and the second table shown in FIGS.
  • the rule acquisition unit 57 performs crawling, acquires one or more Web pages from the Web, and acquires the Web pages shown in FIGS.
  • the rule acquisition unit 57 uses the acquired records in order to acquire one or more rules in which the attribute value appears from the acquired Web pages of FIGS.
  • the rule acquisition unit 57 acquires a character string in which both of the two attribute values that the record has exist from the Web pages of FIGS. 12 and 13.
  • a character string having the record exists on the 12th line and the 13th to 14th lines.
  • a character string having the record exists on the 12th line and the 13th to 14th lines.
  • the rule acquisition unit 57 releases the character strings “Ryohin Denki Home Appliances Co., Ltd., Full HD TV, and BeautyScreen” on the line, “Ryohin Denki Co., Ltd. Announced to be released on October 14, 2011 ",” ⁇ h2> Ryohin Denki Home Appliances Co., Ltd. launches Full HD TV, BeautyScreen ⁇ / h2> ",” ⁇ p> Announced to release HD TV and BeautyScreen on October 14, 2011.
  • variable corresponding to the company name is “% company name%”
  • variable corresponding to the unique name is “% unique name%”.
  • the rule acquisition unit 57 replaces the attribute value in the acquired character string with these variables, and releases the new rules “% company name%, full HD TV,% unique name%”, “% company Name% announced that it will launch a new full HD TV,% proprietary name% on October 14, 2011, " ⁇ h2>% company name%, full HD TV,% unique "Name% released ⁇ / h2>", " ⁇ p>% Company name% announced that it will release a new full HD TV,% proprietary name%, on October 14, 2011 ⁇ / P> ".
  • the rule acquisition unit 57 accumulates the acquired rules in the rule storage unit 52.
  • a structured database can be automatically constructed from a vast amount of unstructured information on the Web.
  • the information stored in the database is automatically combined, and a record having a larger number of attributes than the number of attributes is generated from a record having a small number of attributes, thereby enabling a vast structure on the Web. Knowledge can be proliferated from information that has not been converted to information.
  • the database construction device 5 it is possible to automatically increase the rules for acquiring records.
  • two or more communication means existing in one apparatus may be physically realized by one medium.
  • the database construction device in each of the above embodiments may be, for example, a stand-alone device or a server device in a server / client system.
  • the database may be constructed as an ASP (Application Service Provider).
  • each process or each function may be realized by centralized processing by a single device or a single system, or distributed by a plurality of devices or a plurality of systems. It may be realized by being processed.
  • each component may be configured by dedicated hardware, or a component that can be realized by software may be realized by executing a program.
  • each component can be realized by a program execution unit such as a CPU reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory.
  • the software that implements the database construction device in each of the above embodiments is the following program. That is, this program has a first table having one or more records having m attribute values (m ⁇ 3) having different attributes on the recording medium, and n items (n ⁇ m ⁇ 1) having different attributes. Two or more second tables having one or more records having attribute values and one or more rules for acquiring one or more records having the n attribute values from one or more Web pages are stored.
  • the computer acquires one or more records having the n attribute values from one or more Web pages, and adds the acquisition unit to the second table, and the two or more second It is a program for combining two or more records in a table, generating one or more records having the m attribute values, and functioning as a combining unit for adding to the first table.
  • the program may be executed by being downloaded from a server or the like, or a program recorded on a predetermined recording medium (for example, an optical disk such as a CD-ROM, a magnetic disk, a semiconductor memory, etc.) is read out. May be executed. Further, this program may be used as a program constituting a program product.
  • a predetermined recording medium for example, an optical disk such as a CD-ROM, a magnetic disk, a semiconductor memory, etc.
  • the computer that executes the program may be singular or plural. That is, centralized processing may be performed, or distributed processing may be performed.
  • FIG. 22 is an overview diagram of the computer system 9 that executes the above-described program to realize the database construction apparatus and the like of the above-described embodiment.
  • the above-described embodiments can be realized by computer hardware and a computer program executed thereon.
  • the computer system 9 includes a computer 901 including a CD-ROM (Compact Disk Only Memory) drive 9011, an FD (Flexible Disk) drive 9012, a keyboard 902, a mouse 903, and a monitor 904.
  • a computer 901 including a CD-ROM (Compact Disk Only Memory) drive 9011, an FD (Flexible Disk) drive 9012, a keyboard 902, a mouse 903, and a monitor 904.
  • CD-ROM Compact Disk Only Memory
  • FD Flexible Disk
  • FIG. 23 is a block diagram of the computer system 9.
  • a computer 901 includes an MPU (Micro Processing Unit) 9013 and a ROM (Read-Only Memory) 9014 for storing a program such as a bootup program.
  • a RAM (Random Access Memory) 9015 connected to the MPU 9013 for temporarily storing instructions of the application program and providing a temporary storage space, and a hard disk 9016 for storing the application program, the system program, and data ,
  • the computer 901 may further include a network card that provides connection to a LAN.
  • a program that causes the computer system 9 to execute the functions of the database construction apparatus and the like of the above-described embodiment is stored in the CD-ROM 9101 or FD 9102, inserted into the CD-ROM drive 9011 or FD drive 9012, and further the hard disk 9016. May be forwarded to.
  • the program may be transmitted to the computer 901 via a network (not shown) and stored in the hard disk 9016.
  • the program is loaded into the RAM 9015 when executed.
  • the program may be loaded directly from the CD-ROM 9101, the FD 9102, or the network.
  • the program does not necessarily include an operating system (OS), a third party program, or the like that causes the computer 901 to execute the functions of the database construction device of the above-described embodiment.
  • the program only needs to include an instruction portion that calls an appropriate function (module) in a controlled manner and obtains a desired result. How the computer system 9 operates is well known and will not be described in detail.
  • the database construction device has an effect that a database can be constructed from a Web page, and is useful as a database construction device or the like.

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Abstract

　属性の異なるｍ個（ｍ≧３）の属性値を有する１以上のレコードを有する第一の表と、属性の異なるｎ個（ｎ≦ｍ－１）の属性値を有する１以上のレコードを有する２以上の第二の表と格納される表格納部と、Ｗｅｂページからｎ個の属性値を有する１以上のレコードを取得するためのルールが格納されるルール格納部と、ルールに従いＷｅｂページからｎ個の属性値を有する１以上のレコードを取得し、第二の表に追記する取得部と、２以上の第二の表が有する２以上のレコードを結合し、ｍ個の属性値を有するレコードを生成し、第一の表に追記する結合部とを具備するデータベース構築装置により、従来の専門用語抽出装置における、関連性のある２以上の専門用語を抽出したり、専門用語以外の情報を抽出したりすることができないという課題を解決し、Ｗｅｂ上のあらゆる情報をデータベース化することができる。

Description

データベース構築装置、商標侵害検知装置、データベース構築方法、および商標侵害検知方法
　本発明は、データベースを構築するデータベース構築装置等に関するものである。
　従来、Ｗｅｂページから専門用語を抽出する専門用語抽出装置等が開発されている（特許文献１参照）。
特開２００８－２５７５１１号公報
　Ｗｅｂ上には、膨大な量のあらゆる情報が存在している。しかしながら、当該情報は構造化されておらず、また、必要な情報が分散した状態で存在しているのが通常である。従来の専門用語抽出装置では、分散した情報を構造化して、データベースを構築することができなかった。
　本第一の発明のデータベース構築装置は、属性の異なるｍ個（ｍ≧３）の属性値を有する１以上のレコードを有する第一の表と、属性の異なるｎ個（ｎ≦ｍ－１）の属性値を有する１以上のレコードを有する２以上の第二の表とが格納される表格納部と、１以上のＷｅｂページからｎ個の属性値を有する１以上のレコードを取得するための１以上のルールが、第二の表に対応付いて格納されるルール格納部と、ルールに従い、１以上のＷｅｂページからｎ個の属性値を有する１以上のレコードを取得し、第二の表に追記する取得部と、２以上の第二の表が有する２以上のレコードを結合し、ｍ個の属性値を有する１以上のレコードを生成し、第一の表に追記する結合部とを具備するデータベース構築装置である。
　このような構成により、１以上のＷｅｂページから構造化されたデータベースを構築できる。
　本発明によるデータベース構築装置等によれば、１以上のＷｅｂページから構造化されたデータベースを構築できる。
実施の形態１における商標侵害検知装置のブロック図 同実施の形態における商標侵害検知装置の商標類否判断部のブロック図 同実施の形態における商標侵害検知装置の動作の一例を示すフローチャート 同実施の形体における商標侵害検知装置の表示例を示す図 実施の形態２における商標侵害検知装置のブロック図 実施の形態３におけるデータベース構築装置５のブロック図 同実施の形態におけるデータベース構築装置５の全体動作について説明するフローチャート 同レコードの取得処理について説明するフローチャート 同レコードの生成処理について説明するフローチャート 同ルールの取得処理について説明するフローチャート 同ルールの例を示す図 同Ｗｅｂページの例を示す図 同Ｗｅｂページの例を示す図 同第一の表および第二の表の例を示す図 同第一の表および第二の表の例を示す図 同第一の表および第二の表の例を示す図 同第二の表の例を示す図 同第二の表の例を示す図 同第二の表の例を示す図 同第二の表の例を示す図 同第二の表の例を示す図 同実施の形態における同コンピュータシステムの外観の一例を示す図 同実施の形態における同コンピュータシステムの構成の一例を示す図
　以下、データベース構築装置などの実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
　（実施の形態１）
　図１は、本実施の形態における商標侵害検知装置３のブロック図である。商標侵害検知装置３は、データベース３１、受付部３２、商標類否判断部３３、商品類否判断部３４、出力部３５を備える。
　データベース３１は、例えば、データベース構築装置５が構築したデータベースである。データベース３１は、「会社名」「商品名」「固有名称」を有する２以上のレコードを保持している表である。なお、商品名は、通常、役務名も含む。なお、「固有名称」は、読みを特定する称呼であることは好適である。また、データベース３１は、商品名に対応する類似群コードを保持していることは好適である。
　受付部３２は、商標と、商品の類似群コードを特定するコード特定情報とを有する調査対象商標情報を受け付ける。調査対象商標情報は、例えば、商標の文字列である商標文字列と、１以上のコード特定情報の組である。コード特定情報は、類似群コードでも良い。ここでの受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、有線または無線の通信回線を介して送信された情報の受信、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。
　商標類否判断部３３は、データベース３１が有する１以上の商品の固有名称と、調査対象商標情報が有する商標との類否判断を行う。かかる類否判断の処理は、商標の類否判断の処理と同様である。商標の類否判断の処理は、公知の方法でも良い。
　図２は、本実施の形態における商標侵害検知装置３の商標類否判断部３３のブロック図である。商標類否判断部３３は、商標文字列取得部３３１、称呼取得部３３２、称呼表示部３３３、称呼指定受付部３３４、類似検索部３３５、商標類否判断結果取得部３３６を備える。
　商標文字列取得部３３１は、受付部３２が受け付けた商標を取得する。商標を構成する文字は、漢字やアルファベットやカタカナやひらがななど、種類は問わない。
　称呼取得部３３２は、商標文字列取得部３３１が受け付けた商標から、この商標の称呼の情報である１以上の称呼情報を取得する。称呼取得部３３２は、一の商標の文字列から複数の称呼情報を取得しても良い。称呼取得部３３２が取得する称呼情報は、ひらがなまたはカタカナまたはこれらと同などの情報である。称呼情報がこれらのいずれであるかは、例えば、この称呼情報を検索に利用する後述する類似検索部３３５の仕様などによって決定される。
　称呼取得部３３２は、称呼情報をどのように取得しても良い。例えば、称呼取得部３３２は、１以上の文字列と、当該文字列の読みの情報とを対応付けて有する辞書を用いて、図示しない記憶媒体などに格納されている辞書を用いて商標文字列取得部３３１が取得した商標に対応する１以上の称呼情報を自動取得するようにしてもよい。また、ユーザなどから図示しない入力デバイスなどを介して入力された商標に対応する１以上の称呼情報を取得してもよい。この実施の形態においては、特に、称呼情報を自動取得する場合を例に挙げて説明する。
　称呼取得部３３２は、例えば、商標の文字列に対して形態素解析を行い、形態素解析により得られた商標の読みの情報を称呼情報として取得する。例えば、形態素解析を用いることにより、商標を形態素に分解し、分解された各文字列の読みを取得し、この文字列を組み合わせることで商標の称呼情報を取得することが可能である。形態素解析の技術は公知技術である。
　また、称呼取得部３３２は、商標を構成する漢字や、数字や、アルファベットなどの文字や単語などを読みに変換して、称呼情報を取得しても良い。漢字や、数字の文字や単語を読みに変換する処理は、例えば、日本語のインプットメソッドのいわゆる再変換技術や、上述したような形態素解析システムの技術により実現可能である。また、アルファベットの文字や単語を読みに変換する処理は、例えば、日本語のインプットメソッドのアルファベット列の入力を日本語に変換する技術により実現可能である。なお、アルファベットや、漢字や、数字の称呼（読み）は、一通りとは限らないため、称呼取得部３３２は、様々な組合せの複数の情報を取得しても良い。例えば「ＩＴ」から「アイティー」、「アイティイ」と「イット」という複数の称呼を取得しても良い。
　称呼取得部３３２は、さらに、取得した１以上の称呼情報を分割して１以上の分割称呼情報を取得してもよい。分割称呼情報は、具体的には、称呼情報の一部分の情報である。分割称呼情報は、例えば、後述する類似検索などで称呼情報と実質的に同じものとして利用される。例えば、称呼取得部３３２は、取得した称呼情報のそれぞれの文字列を、任意の位置で区切って、その区切った位置によって分割される前または後、またはその両方の文字列を分割称呼情報として取得する。また、称呼取得部３３２は、文字列の区切る位置を順次変更して、それぞれの区切る位置に応じて分割称呼情報を取得しても良い。例えば、称呼取得部３３２は、各称呼情報を構成する文字列をそれぞれの文字間で区切っていった場合にそれぞれ得られる区切り位置の前後の文字列を、すべて分割称呼情報として取得しても良い。
　称呼表示部３３３は、称呼取得部３３２が取得した１以上の称呼情報を図示しないモニタなどの表示デバイスに表示する。また、称呼表示部３３３は、称呼取得部３３２が取得した１以上の分割称呼情報を表示してもよい。称呼表示部３３３は、表示デバイスを含むと考えても含まないと考えてもよい。称呼表示部３３３は、表示デバイスのドライバーソフト、または表示デバイスのドライバーソフトと表示デバイスなどで実現され得る。
　称呼指定受付部３３４は、称呼取得部３３２が取得した称呼情報の１以上を指定する称呼指定情報を受け付ける。また、称呼指定受付部３３４は、称呼取得部３３２が取得した称呼情報と分割称呼情報とのうちの１以上を指定する称呼指定情報を受け付けてもよい。例えば、称呼指定受付部３３４は、称呼表示部３３３により表示された称呼情報と分割称呼情報とのうちの１以上を指定する称呼指定情報を受け付ける。称呼指定情報の入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるものなど、何でも良い。
　類似検索部３３５は、称呼取得部３３２が取得した１以上の各称呼情報を用いて、データベース３１を検索し、１以上の各称呼情報と類似する１以上の固有名称を取得する。かかる処理を類似検索という。類似検索部３３５は、称呼取得部３３２が取得した称呼情報のうちの、称呼指定情報が指定する各称呼情報を用いて類似検索を行うようにしてもよい。また、類似検索部３３５は、称呼取得部３３２が取得した各称呼情報と各分割称呼情報とを用いて類似検索を行うようにしてもよい。なお、２つの称呼が類似するか否かを判断する処理は、既存の商標検索システムが行っている処理であり、公知技術である。
　商標類否判断結果取得部３３６は、例えば、類似検索部３３５が類似すると判断した固有名称を有するレコードを、データベース３１から取得する。
　商品類否判断部３４は、データベース３１が有する１以上の商品名または１以上の類似群コードと、調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う。商品類否判断部３４は、データベース３１が有する類似群コードと調査対象商標情報が有するコード特定情報とが一致する場合に、商品が類似である、と判断する。また、商品類否判断部３４は、データベース３１が有する商品名をキーとして、図示しないデータベースを検索し、類似群コードを取得する。そして、商品類否判断部３４は、当該類似群コードと調査対象商標情報が有するコード特定情報とが一致する場合に、商品が類似である、と判断する。なお、データベースは、類似群コードと１以上の商品名が対応付いている。
　出力部３５は、商標類否判断部３３の判断結果と、商品類否判断部３４の判断結果とから、商標の類似、および商品の類似に関する情報を出力する。
　また、出力部３５は、商標類否判断部３３の判断結果すべてと、商品類否判断部３４の判断結果をすべて出力しても良く、どちらか一方であっても良い。
　出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタによる紙などへの印字、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積などを含む概念である。出力部３５は、表示デバイスを含むと考えても含まないと考えてもよい。出力部３５は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイスなどで実現され得る。
　図３は、本実施の形態にかかる商標侵害検知装置３の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図３を用いて動作について説明する。
　（ステップＳ１００１）受付部３２は、調査対象商標情報、具体的には商標文字列と商品名、または類似群コードとを受け付けたか否かを判断する。受け付けた場合、ステップＳ１００２に進み、受け付けていない場合、ステップＳ１００１に戻る。
　（ステップＳ１００２）商標文字列取得部３３１は、調査対象商標情報から商標文字列を取得する。取得できた場合は、ステップＳ１００３に進み、取得できなかった場合はステップＳ１０１７へ進む。
　（ステップＳ１００３）称呼取得部３３２は、ステップＳ１００２で取得した商標文字列を用いて、１以上の称呼情報を取得する。
　（ステップＳ１００４）称呼取得部３３２は、カウンタｍに１を代入する。
　（ステップＳ１００５）称呼取得部３３２は、ステップＳ１００３で取得した称呼情報にｍ番目の称呼情報があるか否かを判断する。ある場合、ステップＳ１００６に進み、ない場合、ステップＳ１０１１に進む。
　（ステップＳ１００６）称呼取得部３３２は、カウンタｎに１を代入する。
　（ステップＳ１００７）称呼取得部３３２は、ｍ番目の称呼情報にｎ番目の区切位置があるか否かを判断する。ｎ番目の区切位置がある場合、ステップＳ１００８に進み、ない場合、ステップＳ１０１０に進む。なお、称呼情報のうちの、商標文字列を構成する各文字の読みの間や、商標文字列を構成する形態素の読みの間を、区切り位置に設定して称呼情報を分割していくようにしても良い。
　（ステップＳ１００８）称呼取得部３３２は、ｎ番目の区切位置でｍ番目の称呼情報を区切って、その前後の文字列である分割称呼情報を取得する。
　（ステップＳ１００９）称呼取得部３３２は、カウンタｎを１インクリメントする。そして、ステップＳ１００７に戻る。
　（ステップＳ１０１０）称呼取得部３３２は、カウンタｍを１インクリメントする。そして、ステップＳ１００５に戻る。
　（ステップＳ１０１１）称呼表示部３３３は、ステップＳ１００３で取得した称呼情報と、ステップＳ１００８で取得した分割称呼情報を表示する。なお、ユーザに選択させず、特定のルールで呼称指定を選択する場合は、本ステップの表示、およびステップＳ１０１２の受付をスキップしても良い。
　（ステップＳ１０１２）称呼指定受付部３３４は、称呼指定情報または分割称呼指定情報の少なくとも一方を指定する称呼指定情報を受け付けたか否かを判断する。受け付けた場合、例えば、称呼指定情報で指定された称呼情報と割称呼情報とをメモリなどの記憶媒体に一時記憶して、ステップＳ２１２に進み、受け付けていない場合、ステップＳ１０１２に戻る。
　（ステップＳ１０１３）類似検索部３３５は、カウンタｋに１を代入する。
　（ステップＳ１０１４）類似検索部３３５は、ステップＳ１０１２で受け付けた称呼指定情報によって指定された称呼情報と分割称呼情報とを合わせた中に、ｋ番目の称呼情報または分割称呼情報があるか否かを判断する。ある場合、ステップＳ１０１５に進み、ない場合、ステップＳ１０１７に進む。
　（ステップＳ１０１５）類似検索部３３５は、ｋ番目の称呼情報または分割称呼情報を用いて、データベース３１を検索し、類似検索を行う。そして、類似検索部３３５は、類似検索の結果を、図示しない記憶媒体などに蓄積する。類似検索の結果は、例えば、類似検索に用いられたｋ番目の称呼情報と、類似すると判断された称呼と、その称呼に対応付けられた会社名、および商品の固有名称とを含む情報である。
　（ステップＳ１０１６）類似検索部３３５は、カウンタｋを１インクリメントする。そして、ステップＳ１０１４に戻る。
　（ステップＳ１０１７）商品類否判断部３４は、データベース３１からステップＳ１００１で取得した調査対象商標情報の商品名または類似群コードをキーにして、商品の類否判断を行い、判断結果を、図示しない記憶媒体に蓄積する。
　（ステップＳ１０１８）ステップＳ１０１５で蓄積した類似検索結果と、ステップＳ１０１７で蓄積した情報から、商品の固有名称が共通する情報を取得する。
　（ステップＳ１０１９）出力部３５は、ステップＳ１０１８で取得した情報を出力する。そして処理を終了する。
　以下、本実施の形態における商標侵害検知装置３の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示したデータは、説明のために便宜上用意されたものであって、実際の運用時に使用するものではない。
　まず、ユーザが、中華そばの麺についての「針金麺」という侵害の可能性を判断したいと考えて、「針金麺」という商標文字列と、中華そばの麺の類似群コードである「３２Ｆ０３」を、商標侵害検知装置３にキーボードなどを操作して入力したとする。受付部３２は、商標文字列「針金麺」を受け付ける。そして、商標文字列取得部３３１は商標文字列を取得し、商品類否判断部３４は類似群コードを取得する。
　称呼取得部３３２は、商標文字列取得部３３１が受け付けた商標文字列「針金麺」の称呼情報を取得する。ここでは、まず、商標文字列に対して形態素解析を行って形態素ごとの読みの情報を取得する。例えば、形態素解析によって「針金麺」は２つの形態素「針金」と「麺」とに分けられ、形態素「針金」からは読みとして「ハリガネ」が、また、形態素「麺」からは読みとして「メン」が取得されたとする。それぞれの形態素には、１つの読みしか取得されないため、「針金麺」の称呼情報の一つとしてこれらの読みを単に結合した「ハリガネメン」を取得する。
　さらに、称呼取得部３３２は、予め用意された漢字の読みが格納された辞書（図示せず）から、商標文字列「針金麺」の各文字の読みを取得する。例えば、「針」からは「ハリ」、「シン」という読みを取得したとする。また「金」からは、「キン」、「コガネ」、「コン」、「カネ」を取得したとする。また、「麺」からは「メン」を取得したとする。そして、取得した文字の読みを、取得元となる文字の並びに沿って組み合わせることで称呼情報を取得する。例えば、「ハリキンメン」、「ハリコガネメン」、「ハリコンメン」、「ハリカネメン」、「シンキンメン」、「シンコガネメン」などの称呼情報が取得される。なお、形態素解析で取得した称呼情報と一致するものは、削除する。
　次に、称呼取得部３３２は、上記で取得した各称呼情報を分割して分割称呼情報を取得する。例えば、称呼情報「ハリガネメン」については、まず、区分位置を１文字目の「ハ」と２文字目の「リ」の間に設定して称呼情報を分割することで、「ハ」という分割称呼情報と、「リガネメン」という分割称呼情報とを取得する。更に、区分位置を２文字目の「リ」と３文字目の「ガ」の間に設定して称呼情報を分割することで、「ハリ」という分割称呼情報と、「ガネメン」という分割称呼情報とを取得する。同様にして、「ハリガ」、「ネメン」、「ハリガネ」、「メン」、「ハリガネメ」を取得する。但し「ン」は、分割称呼情報としては取得しない。同様にして、他の称呼情報についても分割称呼情報を取得する。なお、取得した分割称呼情報において、重複するものは一つを除いて削除する。
　そして、称呼表示部３３３は、取得した称呼情報と分割称呼情報とをモニタなどに出力する。
　図４は、称呼表示部３３３による、称呼情報と分割称呼情報との表示例を示す図である。なお、ここでは、称呼情報も分割称呼情報も、後述する類似検索においては特に区別せずに利用されるため、称呼情報と分割称呼情報とを特に区別せずに称呼として表示している。
　次に、ユーザが、図４に示した称呼情報と分割称呼情報とのうちの、類似検索に利用したいと考えるものの横のチェックボックスにチェックを入れて、「指定完了」ボタン３１を押したとする。例えば、「ハリガネメン」、「ハリガネ」、「ハリキンメン」の横のチェックボックスに図４に示すようにチェックをいれて「指定完了」ボタン３１を押すと、称呼指定受付部３３４は、チェックの入った称呼情報である「ハリガネメン」および「ハリキンメン」と、チェックの入った分割称呼情報である「ハリガネ」を受け付ける。
　次に、類似検索部３３５は、称呼指定受付部３３４が受け付けた称呼情報と分割称呼情報とのそれぞれとを用いて、データベース３１を検索し、称呼の類似検索を行う。２つの称呼の類否判断（類似検索）については、公知の技術であるので、詳細な具体例は省略する。例えば、類似検索の結果、称呼情報「ハリガネメン」と分割称呼情報「ハリガネ」については、称呼が類似する登録商標が検出されなかったが、称呼情報「ハリキンメン」については、称呼が類似する登録商標が検出されたとする。具体的には、称呼が「ハリキントン」という商品の固有名称が検出されたとする。商標類否判断結果取得部３３６は、この検出結果を図示しない記憶媒体などに一時記憶する。
　そして、商標類否判断結果取得部３３６は、類似検索の結果を取得する。
　次に、商品類否判断部３４は、類似群コード「３２Ｆ０３」と、前記「ハリキンメン」と対になる類似群コードまたは商品名とを用いて、商品の類否判断を行う。
　そして、出力部３５は、商標類否判断部３３の判断結果と商品類否判断部３４の判断結果とを用いて、商標の類似、および商品の類似に関する情報を出力する。なお、出力部３５の出力態様は問わない。
　以上、本実施の形態によれば、商標の侵害検知が行える。また、本実施の形態によれば、特に、Ｗｅｂ上の情報を用いて、商標の侵害検知が行える。
　また、本実施の形態において、称呼情報を分割した分割称呼情報を取得して、これを用いた類似検索が行えるようにしたので、ユーザが入力した商標が結合商標である場合は、分離観察や要部観察を行える。
　（実施の形態２）
　本実施の形態において、調査対象商標情報が商品名を保持し、類似群コードを保持していない場合であっても、類似群コードを用いて商品の類否判断ができる商標侵害検知装置について説明する。
　図５は、本実施の形態における商標侵害検知装置４のブロック図である。商標侵害検知装置４は、データベース４０１、受付部３２、商標類否判断部３３、商品類否判断部４０２、出力部３５を備える。受付部３２、商標類否判断部３３、出力部３５については、実施の形態１と同様であるため、説明を省略する。
　データベース４０１は、１以上の図示しないＷｅｂサーバ装置から取得した１以上のレコードを格納し得る。レコードは、会社名と商品名と固有名称とを有する。データベース４０１は、１以上のＷｅｂサーバ装置から取得した情報であれば何でもよく、後述するデータベース構築装置５を用いて構築してもよく、無作為、または調査対象商標情報の商品名をキーワードにして検索して収集したＷｅｂページから特定のルールを用いて情報を取得して構築してもよい。特定のルールとは、例えば、データベース構築装置５のルール格納部５２に格納されるルールなどである。データベース４０１が有するレコードは、商品名に対応するコード特定情報を含んでいても良い。
　商品類否判断部４０２は、データベース４０１が有する１以上の商品名と、調査対象商標情報が有する商品名とを用いて、商品の類否判断を行う。
　商品類否判断部４０２は、商品コード管理手段４０２１、コード特定情報取得手段４０２２、商品類否判断手段４０２３を備える。
　商品コード管理手段４０２１は、１以上の商品名とコード特定情報との対応を管理している。ここでのコード特定情報は、例えば、類似群コードである。
　コード特定情報取得手段４０２２は、商品コード管理手段４０２１を検索し、調査対象商標情報が有する商品名に対応するコード特定情報を取得する。また、コード特定情報取得手段４０２２は、データベース４０１のレコードが有する商品名に対応するコード特定情報を取得しても良い。
　商品類否判断手段４０２３は、調査対象商標情報が有する商品名に対応するコード特定情報と、データベース４０１のレコードが有する商品名に対応するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う。
　本実施の形態にかかる商標侵害検知装置４の動作は、商標侵害検知装置３における図１６のステップＳ１０１８の処理のみを変更したものもである。
　以下、本実施の形態における商標侵害検知装置４における商品類否判断部４０２の具体的な動作について説明する。ここでは、例として、受付部３２が受け付けた調査対象商標情報の商品名を「ビール」とし、データベース４０１には、会社名が「Ａ社」、商品名が「ラガービール」、商品の固有名称が「Ｂビール」という１組の情報が少なくとも記憶されているものとし、商品コード管理手段４０２１は、類似群コード「２８Ａ０２」と商品名「ビール」、類似群コード「２８Ａ０２」と商品名「ラガービール」という２組の情報が少なくとも記憶されているものとする。
　コード特定情報取得手段４０２２は、データベース４０１から、例えば、「ラガービール」を取得する。そして、コード特定情報取得手段４０２２は、商品コード管理手段４０２１か管理している情報を用いて、商品名「ラガービール」から類似群コード「２８Ａ０２」を取得する。次に、コード特定情報取得手段４０２２は、商品名「ビール」から類似群コード「２８Ａ０２」を取得する。
　商品類否判断手段４０２３は、コード特定情報取得手段４０２２が取得した２つの類似群コードが一致することを検出し、受付部３２が受け付けた商品「ビール」と、データベース４０１の中の商品「Ｂビール」とが類似する、と判断する。
　以上、本実施の形態によれば、Ｗｅｂサーバ装置から取得した会社名と商品名と固有名称との組に対して、類似群コードを指定しなくても、類似群コードを考慮した商標の類似検索が行える。そのため、商標の侵害状況の判断材料となる情報をユーザに提供することができる。
　また、上記実施の形態１、実施の形態２において、商品類否判断部３４、商標文字列取得部３３１、称呼取得部３３２、類似検索部３３５、商標類否判断結果取得部３３６、コード特定情報取得手段４０２２、商品類否判断手段４０２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。商品類否判断部３４等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
　（実施の形態３）
　本実施の形態において、Ｗｅｂページから２以上のレコードを取得し、当該２以上のレコードから新たなレコードを生成するデータベース構築装置５について説明する。なお、レコードとは、１または２以上の属性値の集合である。なお、レコードを属性値集合と言っても良い。
　なお、本実施の形態において、所定の情報が格納され得る格納部等において、当該格納部に情報が記憶される過程は問わないものとする。例えば、記録媒体を介して情報が格納部等で記憶されるようになってもよい。また、通信回線などを介して送信された情報が格納部等で記憶されるようになってもよい。さらに、入力デバイスを介して入力された情報が格納部等で記憶されるようになってもよい。また、本実施の形態において説明する各情報の形式、内容などは、あくまで例示であり、各情報の持つ意味を示すことができれば、形式、内容などは問わない。
　図６は、本実施の形態におけるデータベース構築装置５のブロック図である。データベース構築装置５は、表格納部５１、ルール格納部５２、スコア格納部５３、辞書格納部５４、取得部５５、結合部５６、ルール取得部５７を備える。
　表格納部５１には、第一の表と２以上の第二の表とが格納される。第一の表は、属性の異なるｍ個（ｍ≧３）の属性値を有する１以上のレコードを有する。また、第二の表は、属性の異なるｎ個（ｎ≦ｍ－１）の属性値を有する１以上のレコードを有する。つまり、レコードは、一のデータモデルにおけるレコードである。また、第一の表および第二の表は、一のデータモデルにおける１以上のレコードの集合である。例えば、当該データモデルがリレーショナル型データモデルである場合、第一の表および第二の表は、テーブルである。なお、属性、および属性値の内容は問わない。また、２以上の各第二の表の属性値の数は異なっていても良い。つまり、第二の表Ａの属性値の数のｎと第二の表Ｂの属性値の数のｎとは、異なる数でも良い。
　また、第二の表は、ｎ個の各属性がユニークであるか否かを示すユニーク識別子を有していてもよい。当該ユニーク識別子は、通常、各属性が有しているが、当該ユニーク識別子により、どの属性がユニークであるかが示されてもよい。当該ユニーク識別子は、例えば、いわゆるＲＤＢにおけるユニークキーであるが、主キーであってもよい。
　また、第一の表および第二の表は、レコードに対応するスコアを有していてもよい。当該スコアは、通常、当該レコードの信頼度を示す。また、当該スコアは、レコードが有する各属性値に対応するものであってもよい。
　「レコードの信頼度」とは、当該レコードに対する信頼の度合いを示すものである。「レコードの信頼度」は、例えば、当該レコードを取得したＷｅｂページの信頼度や、当該レコードそのものの信頼度などである。「Ｗｅｂページの信頼度」は、例えば、当該ＷｅｂページがいわゆるオフィシャルサイトのＷｅｂページである場合は高く、当該Ｗｅｂページがいわゆるオフィシャルサイト以外のＷｅｂページである場合は低いものなどである。また、「レコードそのものの信頼度」は、例えば、当該レコードの取得元であるＷｅｂページの信頼度や、当該レコードが有する各属性値と、当該属性値の条件である属性値条件との一致度などである。
　属性値条件とは、例えば、属性値の例や、属性値のパターンなどである。つまり、「属性値条件との一致度」とは、当該レコードが有する各属性値と、当該属性値の属性と同一の属性の属性値の例との一致度や、当該レコードが有する各属性値と、当該属性値の属性と同一の属性の属性値のパターンとの一致度などである。なお、属性値の例とは、属性値そのものである。また、属性値のパターンとは、例えば、属性値が予め決められた文字を含むことや、属性値が漢字列であること、属性値がカタカナ列であること、属性値がひらがな列であること、属性値が数値であることなどを示すものなどである。
　なお、「レコードの信頼度」は、「レコードの精度」や、「レコードの確度」と呼んでもよい。また、当該スコアは、レコードまたは当該レコードが有する各属性値に対応するスコアであり、当該レコードまたは当該属性値が信頼できるか否か、正しいか否かなどを判断できるものであれば、その内容は問わない。
　ルール格納部５２には、１以上のルールが格納される。当該ルールとは、１以上のＷｅｂページから、上記ｍ個または上記ｎ個の属性値を有する１以上のレコードを取得するためのルールである。
　ルールは、Ｗｅｂページが有するＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ　Ｔｅｘｔ　Ｍａｒｋｕｐ　Ｌａｎｇｕａｇｅ）を解釈して得られるテキスト文書（例えば、いわゆるＷｅｂブラウザが表示するＷｅｂページ）から、１以上のレコードを取得するためのルールや、いわゆるＨＴＭＬ文書であるＷｅｂページから、１以上のレコードを取得するためのルールなどである。
　また、ルールは、通常、正規表現であるが、例えば、いわゆる文字列のパターンや、タグのパターン、ＵＲＩ（Ｕｎｉｆｏｒｍ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅ　Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）のパターン、これら３つのパターンのうちの２以上のパターンの組み合わせなどであってもよい。また、ルールは、その他の表記や表現であってもよい。また、ルールは、通常、属性値を取得することを示す変数を有している。当該変数は、属性に対応するものである。
　例えば、Ｗｅｂページがテキスト文書である場合、ルールは、（１）「＄会社名＄は、．＊？＄商品名＄、＄固有名称＄を発売しました」や、（２）「％固有名称％：％商品名％」、（３）「会社概要＜改行＞社名｜＆会社名＆＜改行＞設立｜＆設立年月日＆」などである。（１）は、会社名と、商品名と、固有名称とを取得するためのルールである。（１）において、例えば、「＄会社名＄」は、当該箇所にある文字列を会社名として取得することを示す変数である。また、「．＊？」は、正規表現である。また、（２）は、固有名称と、商品名とを取得するためのルールである。（２）において、例えば、「％固有名称％」は、当該箇所にある文字列を固有名称として取得することを示す変数である。また、（３）は、会社名と、設立年月日を取得するためのルールである。（３）において、例えば、「＆設立年月日＆」は、当該箇所にある文字列を設立年月日として取得することを示す変数である。また、「＜改行＞」は、改行を示す。
　また、例えば、ＷｅｂページがＨＴＭＬ文書である場合、ルールは、（４）「＜ｐ＞＄会社名＄は、．＊？＄商品名＄、＄固有名称＄を発表しました＜／ｐ＞」や、（５）「＜ｔｄ＞％固有名称％：＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞％商品名％＜／ｔｄ＞」、（６）「＜ｄｉｖ．＊？＞会社概要＜／ｄｉｖ＞＜ｂｒ＞＜ｄｉｖ．＊？＞社名＜／ｄｉｖ＞＜ｄｉｖ．＊？＞＆会社名＆＜／ｄｉｖ＞＜ｂｒ＞＜ｄｉｖ．＊？＞設立＜／ｄｉｖ＞＜ｄｉｖ．＊？＞＆設立年月日＆＜／ｄｉｖ＞」などである。なお、当該（４）～（６）の意味は、上記（１）～（３）と同様であるので、説明を省略する。また、当該（４）～（６）の各ルールにおける変数や記号の意味も、上記（１）～（３）と同様であるので、説明を省略する。
　また、ルール格納部５２には、上記各変数に対応するパターンが格納されてもよい。当該パターンとは、例えば、当該変数により取得することが示される文字列が、予め決められた文字を含むことや、当該文字列が漢字列であること、当該文字列がカタカナ列であること、当該文字列がひらがな列であること、当該文字列が数値であることなどを示すものなどである。
　また、Ｗｅｂページは、通常、１以上のＷｅｂサイトが有するものであり、当該Ｗｅｂサイトを運用するサーバ装置が有する。また、Ｗｅｂページは、データベース構築装置５が備える任意の記憶装置や、記憶領域に格納されていてもよい。また、Ｗｅｂページは、前述のテキスト文書やＨＴＭＬ文書などの文書や、文、段落、文字、文字列、テキストなどを含み、広く解する。
　また、Ｗｅｂページは、当該Ｗｅｂページを識別するＷｅｂページ識別子を有していてもよい。当該Ｗｅｂページ識別子は、当該ＷｅｂページのＵＲＬや、Ｗｅｂページのファイル名、Ｗｅｂページのタイトル（ＨＴＭＬのｔｉｔｌｅ要素の要素値）、メタ情報（ＨＴＭＬのｍｅｔａ要素のｋｅｙｗｏｒｄ属性値や、ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ属性値）などである。なお、ＵＲＬは、いわゆるドメイン名やホスト名などを含み、広く解する。
　また、ルールは、通常、当該ルールにより取得できるレコードを有する第一の表または第二の表に対応付いてルール格納部５２に格納されている。これはつまり、ルールと、当該ルールにより取得できるレコードに対応する１以上の属性、または当該レコードを有し得る表との対応関係がわかるように格納されているということである。
　スコア格納部５３には、Ｗｅｂページ識別子が対応付けられた１以上のスコアが格納される。当該スコアは、Ｗｅｂページのスコアであり、通常、当該Ｗｅｂページの信頼度を示すものである。
　辞書格納部５４には、属性ごとの１以上の属性値の集合である１以上の辞書が格納される。辞書は、属性値の例の集合であると考えてもよい。また、一の辞書は、通常、一の属性の１以上の属性値の集合である。また、辞書格納部５４には、１以上の属性値のパターンが格納されてもよい。この場合、属性値のパターンは、通常、当該属性値の属性と対応付いている。
　取得部５５は、ルール格納部５２に格納されている１以上のルールに従い、１以上のＷｅｂページから、１以上のレコードを取得する。このとき、取得部５５は、通常、当該１以上のＷｅｂページから、当該１以上のルールに合致する文字列を取得する。そして、取得部５５は、取得した文字列から、使用したルールが有する１以上の変数の箇所にある文字列を、属性値として取得する。そして、取得部５５は、当該取得した１以上のレコードを、表格納部５１に蓄積する。当該蓄積とは、第一の表または第二の表に追記することである。
　例えば、ルールに従い上記ｍ個の属性値を有する１以上のレコードを取得した場合、取得部５５は、当該レコードに対応する属性を有する第一の表に、当該取得したレコードを追記する。また、例えば、ルールに従い上記ｎ個の属性値を有する１以上のレコードを取得した場合、取得部５５は、当該レコードに対応する属性を有する表に、当該取得したレコードを追記する。当該表は、通常、第二の表である。
　また、取得部５５は、ルール格納部５２に格納されている１以上のルールが有する変数に、当該変数が対応する属性の属性値であり、表格納部５１に格納されている１以上の属性値を代入し、新たなルールを生成し、当該ルールに従い、１以上のＷｅｂページから１以上のレコードを取得してもよい。
　また、取得部５５は、ルール格納部５２に格納されている１以上のルールが有する変数に、当該変数のパターンであり、ルール格納部５２に格納されているパターンを代入し、新たなルールを生成し、当該ルールに従い、１以上のＷｅｂページから１以上のレコードを取得してもよい。
　また、取得部５５は、通常、いわゆるクローリングを行い、いわゆるＷｅｂから１以上のＷｅｂページを取得する。また、例えば、１以上のＷｅｂページが任意の記憶領域に格納されている場合、取得部５５は、当該記憶領域から、１以上のＷｅｂページを取得する。
　例えば、１以上のＷｅｂページに文字列『特許分析株式会社は、特許明細書の分析を行うソフトウェア「ＰＡＴ－Ａｎａｌｙｚｅｒ」を発売した』が存在しており、ルールが『＄会社名＄は、．＊？＄商品名＄「＄固有名称＄」を発売した』である場合、取得部５５は、まず、当該ルールに合致する当該文字列を取得する。そして、取得部５５は、当該文字列から、属性値を取得するための変数「＄会社名＄」や、「＄商品名＄」の箇所にある文字列「特許分析株式会社」、「ソフトウェア」、「ＰＡＴ－Ａｎａｌｙｚｅｒ」を、それぞれ、会社名、商品名、固有名称として取得する。そして、取得部５５は、会社名、商品名、固有名称の３つの属性を有する表に、取得したレコードを追記する。
　また、例えば、会社名「特許分析株式会社」が既に表格納部５１に格納されている場合、取得部５５は、当該会社名を上記ルールに代入し、新たなルール『特許分析株式会社は、．＊？＄商品名＄「＄固有名称＄」を発売した』を生成し、当該ルールを用いて、上記と同様に文字列「ソフトウェア」、「ＰＡＴ－Ａｎａｌｙｚｅｒ」を、それぞれ、商品名、固有名称として取得してもよい。そして、取得部５５は、商品名、固有名称の３つの属性を有する表に、取得したレコードを追記する。
　また、例えば、上記の場合において、変数「＄会社名＄」に対応するパターンが「＜漢字列＞株式会社」であるとき、取得部５５は、上記ルールに「＜漢字列＞株式会社」を代入し、新たなルール『＜漢字列＞株式会社は、．＊？＄商品名＄「＄固有名称＄」を発売した』を生成する。そして、取得部５５は、当該ルールに合致する上記文字列を取得する。そして、取得部５５は、当該文字列から、属性値を取得するための変数「＄会社名＄」や、「＄商品名＄」や、「＄固有名称」の箇所にある文字列「特許分析株式会社」、「ソフトウェア」、「ＰＡＴ－Ａｎａｌｙｚｅｒ」を、それぞれ、会社名、商品名、固有名称として取得する。
　また、取得部５５は、例えば、レコードの取得の際に、当該レコードを取得したＷｅｂページが有するＷｅｂページ識別子を取得してもよい。この場合、取得部５５は、当該レコードと、当該Ｗｅｂページ識別子とを対応付け、第一の表または第二の表に追記する。
　また、取得部５５は、例えば、レコードの取得の際に、当該レコードに対応するスコアを算出してもよい。この場合、取得部５５は、当該レコードと、当該スコアとを対応付け、第一の表または第二の表に追記する。また、取得部５５は、例えば、取得したレコードが有する各属性値に対応するスコアを算出してもよい。この場合、取得部５５は、当該各属性値と、当該スコアとを対応付け、第一の表または第二の表に追記する。また、取得部５５は、当該各属性値に対応するスコアを用いて、当該レコードに対応するスコアを算出してもよい。当該算出とは、例えば、各属性値に対応するスコアの平均を算出することなどである。この場合、取得部５５は、当該レコードと、当該スコアとを対応付け、第一の表または第二の表に追記する。
　例えば、取得部５５は、レコードを取得したＷｅｂページが有するＷｅｂページ識別子に対応するスコアを、スコア格納部５３から取得してもよい。例えば、レコードを取得したＷｅｂページのＵＲＬが「http://www.webpage.com」であり、当該ＵＲＬがスコア格納部５３においてスコア「９５」と対応付いている場合、取得部５５は、当該スコア「９５」を取得する。そして、取得部５５は、当該レコードと、当該スコアとを対応付け、第一の表または第二の表に追記する。
　また、例えば、取得部５５は、取得したレコードと、属性値条件との一致度を、スコアとして算出してもよい。この場合、取得部５５は、通常、当該レコードが有する各属性値と、当該属性値条件との一致度を算出する。また、この場合、取得部５５は、通常、当該各属性値の属性と同一の属性の属性値条件との一致度を算出する。
　例えば、当該レコードが有する属性値が会社名「特許分析株式会社」であるとする。この場合において、属性値条件が会社名の例「特許分析株式会社」であるとき、当該会社名と会社名の例が一致するので、取得部５５は、一致度「１００」を取得する。また、この場合において、属性値条件が会社名の例「特許解析株式会社」であるとき、取得部５５は、当該会社名の文字のうち当該会社名の例と一致している文字数「７」と、当該会社名の文字数「８」を取得し、「７÷８」を計算し、一致度「０．８７５」を取得する。また、この場合において、属性値条件が会社名のパターン「漢字列」であるとき、当該会社名が漢字列であるので、取得部５５は、一致度「１００」を取得する。また、この場合において、属性値条件が会社名のパターン「カタカナ列」であるとき、当該会社名がカタカナを１文字も有さないため、取得部５５は、一致度「０」を取得する。
　なお、属性値条件が属性値の例である場合、当該属性値の例は、通常、辞書格納部５４に格納されている属性値である。また、属性値条件が属性値のパターンである場合、当該属性値のパターンは、通常、取得部５５が保持しているが、任意の記憶領域または予め決められた記憶領域に格納されていてもよい。
　また、取得部５５は、例えば、取得したレコードを、いわゆる検索エンジンにて検索し、当該レコードを有するＷｅｂページの件数をスコアとして取得してもよい。例えば、取得したレコードが会社名「特許分析株式会社」と商品名「ＰＡＴ－Ａｎａｌｙｚｅｒ」であり、当該２個の属性値の両方を有するＷｅｂページを検索エンジンにて検索した結果、「１，０００」件存在する場合、取得部５５は、当該件数「１，０００」をスコアとして取得する。
　また、取得部５５は、例えば、取得したレコードの累積取得回数をスコアとして取得してもよい。当該累積取得回数の取得の方法は自明であるので、詳細な説明を省略する。
　結合部５６は、２以上の各第二の表が有する２以上のレコードを結合し、第一の表が有し得る新たなレコードを生成する。そして、結合部５６は、生成したレコードを、第一の表に追記する。ここで、「第一の表が有し得る」とは、第一の表が有するレコードになり得ることを意味し、上記ｍ個の属性値を有することを意味する。具体的には、レコードを生成する際に用いた２以上のレコードに対応する属性の数よりも、属性の数が多いことを意味する。
　例えば、結合部５６は、上記ｍ個の属性値を有するレコードを、上記ｎ個（２つの表のｎは異なり、それぞれｎ１とｎ２でも良い。）の属性値を有する２つのレコードを結合し、生成し、当該レコードを、第一の表に追記する。なお、通常、「ｍ＝ｎ１＋ｎ２－１」である。
　また、結合部５６は、例えば、以下の方法を用いて、第一の表の新たなレコードを生成する。
（１）２以上の異なる第二の表の各々が有するレコードであり、同一の属性の同一の属性値を有し、かつ当該属性が前記ユニーク識別子によりユニークであることが示される２以上のレコードを結合する。
（２）３以上の異なる第二の表の各々が有するレコードであり、同一の属性の同一の属性値を２以上有するレコードを結合する。
　なお、結合とは、いわゆるＲＤＢにおけるテーブルの結合（ＪＯＩＮ）と同意義である。つまり、結合とは、結合の対象となるレコードにおいて重複する属性値（キー）を１つにし、残りの属性値と対応付け、新たなレコードを生成することである。
　（１）は、以下の条件に合致する２以上のレコードを結合することである。
（ａ）他のレコードの属性と同一の属性を有する。
（ｂ）（ａ）の属性の属性値であり、他のレコードが有する属性値と同一の属性値を有する。
（ｃ）（ａ）の属性がユニーク識別子によりユニークであることが示される。
　なお、（１）は、例えば、結合の対象となるレコードのすべてが、当該レコードの属性がユニーク識別子を有する場合の結合方法であり、上記（ａ）～（ｃ）は、当該結合を行う条件（結合条件）である。また、（１）では、ユニーク識別子によりユニークであることが示される属性をキーに、２以上のレコードを結合する。
　また、（２）は、以下の条件に合致する３以上のレコードを結合することである。
（ａ）他の２以上のレコードの属性と同一の属性を２以上有する。
（ｂ）（ａ）の属性の属性値であり、他のレコードが有する属性値と同一の属性値を有する。
　なお、（２）は、例えば、結合の対象となるレコードの少なくとも１つが、当該レコードの属性がユニーク識別子を有さない場合の結合方法であり、上記（ａ）、（ｂ）は、当該結合を行う条件（結合条件）である。また、結合部５６は、（２）の結合を行う場合、３以上のレコードであり、当該３以上のレコードの２個ずつの属性の対応関係が、当該３以上のレコードから明らかであるようなレコードを結合することが好適である。
　例えば、属性値「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」のいずれかを有する３つのレコード「Ａ－Ｂ」、「Ｂ－Ｃ」、「Ｃ－Ａ」があるとする。これら３つの各レコードは、他の２つのレコードが有する属性値と同一の属性値を、２以上有する。従って、結合部５６は、これら３つのレコードを結合し、新たなレコード「Ａ－Ｂ－Ｃ」を生成する。
　また、例えば、属性値「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」のいずれかを有する３つのレコード「Ａ－Ｂ－Ｃ」、「Ｃ－Ｄ」、「Ｄ－Ａ」があるとする。これら３つの各レコードは、他の２つのレコードが有する属性値と同一の属性値を、２以上有する。従って、結合部５６は、これら３つのレコードを結合し、新たなレコード「Ａ－Ｂ－Ｃ－Ｄ」を生成する。なお、この場合、これら３つのレコードからは、「Ｂ」と「Ｄ」との対応関係が明らかではない。従って、結合部５６は、これら３つのレコードを結合しないことが好適である。
　また、例えば、属性値「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」のいずれかを有する３つのレコード「Ａ－Ｂ」、「Ｂ－Ｃ」、「Ｃ－Ｄ」があるとする。これら３つのレコードのうち、「Ｃ－Ｄ」は、他の２つのレコードが有する属性値と同一の属性値を２以上有さない。従って、結合部５６は、これら３つのレコードを結合しない。これは、つまり、「Ａ」と「Ｄ」との対応関係が明らかではない状態で、「Ａ」と「Ｄ」との対応関係を構築することを防ぐためである。
　また、例えば、属性値「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｅ」のいずれかを有する３つのレコード「Ａ－Ｂ－Ｃ」、「Ａ－Ｂ－Ｄ」、「Ｃ－Ｄ－Ｅ」があるとする。これら３つの各レコードは、他の２つのレコードが有する属性値と同一の属性値を、２以上有する。従って、結合部５６は、これら３つのレコードを結合し、新たなレコード「Ａ－Ｂ－Ｃ－Ｄ－Ｅ」を生成する。なお、この場合、これら３つのレコードからは、「Ｅ」と「Ａ」、「Ｅ」と「Ｂ」との対応関係が明らかではない。従って、結合部５６は、これら３つのレコードを結合しないことが好適である。しかし、結合部５６は、これら３つのレコードの一部であり、対応関係が明らかであるレコードを結合し、新たなレコード「Ａ－Ｂ－Ｃ－Ｄ」を生成してもよい。
　なお、以上について、便宜上、属性値のみで説明したが、通常、当該属性値の属性も同一でないと結合は行わない。
　また、結合部５６は、例えば、当該レコードに対応するスコアが、予め決められた条件を満たすほど高いレコードのみを用いて、新たなレコードを生成してもよい。当該条件は、通常、結合部５６が保持しているが、任意の記憶領域に格納されていてもよい。
　なお、結合部５６は、第二の表が有する２以上のレコードを結合し、第一の表が有し得る新たなレコードを生成すればよく、当該結合の方法や手順などは問わない。また、当該生成の元となる第二の表が有するレコードは、表格納部５１に格納されているものであれば何でもよい。例えば、結合部５６は、取得部５５が取得した２以上のレコードを結合してもよいし、結合部５６が生成した２以上のレコードを結合してもよいし、取得部５５が取得したレコードまたは結合部５６が生成したレコードのうちの２以上のレコードを結合してもよい。
　ルール取得部５７は、まず、１以上のＷｅｂページから、表格納部５１に格納されている１以上のレコードが存在する文字列を取得する。そして、ルール取得部５７は、当該文字列のうち、当該レコード以外の文字列を前記ルールとして取得する。そして、ルール取得部５７は、当該取得したルールを、ルール格納部５２に蓄積する。
　ルール取得部５７は、例えば、いわゆるクローリングを行い、１以上のＷｅｂページを取得する。そして、ルール取得部５７は、通常、当該Ｗｅｂページから、レコードを有するＷｅｂページを取得する。また、ルール取得部５７は、例えば、レコードを検索キーとし、いわゆる検索エンジンを用いて、１以上のＷｅｂページを取得してもよい。
　また、ルール取得部５７は、例えば、上記の様にして取得した１以上のＷｅｂページから、レコードが存在する文や、行、表など、１つのまとまりと言える文字列を取得する。
　また、ルール取得部５７は、例えば、上記の様にして取得した文字列に存在するレコードを、予め決められた変数に置換する。そして、ルール取得部５７は、当該置換後の文字列を、ルールとして取得する。例えば、当該文字列に会社名が存在する場合、ルール取得部５７は、当該文字列に存在する会社名を、当該会社名に対応する変数（例えば、「％会社名％」）に置換する。また、例えば、当該文字列に商品名および固有名称が存在する場合、ルール取得部５７は、当該文字列に存在する商品名および固有名称を、当該商品名および固有名称に対応する変数（例えば、「＄商品名」、「＄固有名称＄」）に置換する。
　また、ルール取得部５７は、例えば、対象が自明である文字列を、予め決められた変数に置換してもよい。「対象が自明である文字列」は、例えば、日付や、時刻、曜日、人名などである。また、ルール取得部５７は、例えば、いわゆる動詞や、助詞、名詞など以外の文字列を、任意の０以上の文字列を示す記号に置換してもよい。
　また、ルール取得部５７は、例えば、取得したルールと、ルール格納部５２に既に格納されているルールとから、新たなルールを生成してもよい。この場合、ルール取得部５７は、通常、取得したルールとの類似度が予め決められた条件を満たすほど高いルールを、ルール格納部５２から取得し、当該２つのルールの共通部分を、新たなルールとして取得する。なお、このとき、共通部分以外は、任意の０以上の文字列を示す記号に置換してもよいし、いわゆる論理和で連結してもよい。また、ルール取得部５７は、例えば、取得した２以上のルールから、またはルール格納部５２に既に格納される２以上のルールから上記のような新たなルールを作成してもよい。
　また、ルール取得部５７は、上記の様にして取得したルールを、ルール格納部５２に蓄積する。このとき、ルール取得部５７は、通常、取得したルールを、当該ルールを取得した際に用いたレコードを有する第一の表または第二の表に対応付けて、ルール格納部５２に蓄積する。なお、ルール取得部５７は、取得したルールと、当該ルールにより取得できるレコード（属性の集合）との対応関係がわかるように、取得したルールをルール格納部５２に蓄積すればよく、その方法や手順などは問わない。
　なお、表格納部５１、ルール格納部５２、スコア格納部５３、辞書格納部５４は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
　また、取得部５５、結合部５６、ルール取得部５７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。取得部５５等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現してもよい。
　次に、データベース構築装置５の動作について説明する。なお、所定の情報におけるｉ番目の情報は、「情報［ｉ］」と記載するものとする。図７は、データベース構築装置５の全体動作を示すフローチャートである。
　（ステップＳ２２０１）取得部５５は、レコードを取得するか否かを判断する。レコードを取得する場合はステップＳ２２０２に進み、そうでない場合はステップＳ２２０３に進む。なお、
　（ステップＳ２２０２）取得部５５は、レコードを取得する。この処理の詳細は、図８のフローチャートを用いて説明する。そして、ステップＳ２２０１に戻る。
　（ステップＳ２２０３）結合部５６は、レコードを生成するか否かを判断する。レコードを生成する場合は、ステップＳ２２０４に進み、そうでない場合は、ステップＳ２２０５に進む。なお、
　（ステップＳ２２０４）結合部５６は、レコードを生成する。この処理の詳細は、図９のフローチャートを用いて説明する。そして、ステップＳ２２０１に戻る。
　（ステップＳ２２０５）ルール取得部５７は、ルールを取得するか否かを判断する。ルールを取得する場合はステップＳ２２０６に進み、そうでない場合はステップＳ２２０１に戻る。
　（ステップＳ２２０６）ルール取得部５７は、ルールを取得する。この処理の詳細は、図１０のフローチャートを用いて説明する。そして、ステップＳ２２０１に戻る。
　なお、図７のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理を終了してもよい。
　また、ステップＳ２２０１、ステップＳ２２０３、およびステップＳ２２０５における判断は、具体的には、例えば、データベース構築装置５が、図示しない受付部が該当する指示を受け付けたか否か判断することや、該当する動作のタイミング（周期）が予め決められており、当該タイミングになったか否かを判断することなどである。
　また、図７のフローチャートにおいて、ステップＳ２２０１の判断、ステップＳ２２０３の判断、ステップＳ２２０５の判断の順序は問わない。
　図８は、ステップＳ２２０２のレコードの取得処理を示すフローチャートである。
　（ステップＳ２３０１）取得部５５は、ルール格納部５２に格納されているすべてのルールを取得する。ここで、Ｍ個のルールが取得できたものとする。
　（ステップＳ２３０２）取得部５５は、クローリングを行い、Ｗｅｂから１以上のＷｅｂページを取得する。ここで、Ｎ個のＷｅｂページが取得できたものとする。
　（ステップＳ２３０３）取得部５５は、カウンタｉに１をセットする。
　（ステップＳ２３０４）取得部５５は、カウンタｊに１をセットする。
　（ステップＳ２３０５）取得部５５は、変数ｃｏｕｎｔに０をセットする。
　（ステップＳ２３０６）取得部５５は、ルール［ｉ］に合致する文字列が、Ｗｅｂページ［ｊ］に存在するか否かを判断する。存在する場合は、ステップＳ２３０７に進み、そうでない場合は、ステップＳ２３１１に進む。
　（ステップＳ２３０７）取得部５５は、ルール［ｉ］に合致する文字列を、Ｗｅｂページ［ｊ］から取得する。
　（ステップＳ２３０８）取得部５５は、取得した文字列からレコードを取得する。
　（ステップＳ２３０９）取得部５５は、ｃｏｕｎｔを１インクリメントする。
　（ステップＳ２３１０）取得部５５は、変数ａｔｔｒｓ［ｃｏｕｎｔ］に、取得したレコードをセットする。
　（ステップＳ２３１１）取得部５５は、ｊがＮであるか否かを判断する。Ｎである場合は、ステップ２３１３に進み、そうでない場合は、ステップＳ２３１２に進む。
　（ステップＳ２３１２）取得部５５は、ｊを１インクリメントし、ステップＳ２３０６に戻る。
　（ステップＳ２３１３）取得部５５は、ｃｏｕｎｔが１以上であるか否かを判断する。１以上である場合は、ステップＳ２３１４に進み、そうでない場合は、Ｓ２３１５に進む。
　（ステップＳ２３１４）取得部５５は、第二の表にａｔｔｒｓを追記する。
　（ステップＳ２３１５）取得部５５は、ｉがＭであるか否かを判断する。Ｍである場合は、上位処理にリターンし、そうでない場合は、ステップＳ２３１６に進む。
　（ステップＳ２３１６）取得部５５は、ｉを１インクリメントし、ステップＳ２３０４に戻る。
　なお、図８のフローチャートにおいて、一のルールごとに、Ｎ個のＷｅｂページから１以上のレコードを取得している。これにより、当該ルールを用いて取得したレコードの属性ごとに、取得したレコードを、当該属性を有する第二の表に追記することができる。
　また、図８のフローチャートにおいて、Ｍ個のすべての各ルールについて、Ｎ個のＷｅｂページから１以上のレコードを取得し、当該取得したすべてのレコードを、一括で第二の表に追記してもよい。
　図９は、ステップＳ２２０４のレコードの生成処理を示すフローチャートである。
　（ステップＳ２４０１）結合部５６は、表格納部５１に格納されているすべての第二の表を取得する。ここで、Ｍ個のレコードが取得できたものとする。
　（ステップＳ２４０２）結合部５６は、カウンタｉに１をセットする。
　（ステップＳ２４０３）結合部５６は、レコード［ｉ］に対応する属性のいずれかが、ユニーク識別子を有するか否かを判断する。有する場合は、ステップＳ２４０４に進み、そうでない場合は、ステップＳ２４１３に進む。
　（ステップＳ２４０４）結合部５６は、レコード［ｉ］を有する第二の表、およびレコード［ｉ］から、ユニーク識別子を有する属性、および当該属性に対応する属性値を取得する。
　（ステップＳ２４０５）結合部５６は、カウンタｊに１をセットする。
　（ステップＳ２４０６）結合部５６は、ｉとｊが異なるか否かを判断する。異なる場合は、ステップＳ２４０７に進み、そうでない場合は、ステップＳ２４０９に進む。
　（ステップＳ２４０７）結合部５６は、レコード［ｊ］が、ステップＳ２４０４で取得した属性に対応し、かつステップＳ２４０４で取得した属性値と同一である属性値を有するか否かを判断する。有する場合は、ステップＳ２４０８に進み、そうでない場合は、ステップＳ２４０９に進む。
　（ステップＳ２４０８）結合部５６は、レコード［ｉ］とレコード［ｊ］とを結合する。
　（ステップＳ２４０９）結合部５６は、ｊがＭであるか否かを判断する。Ｍである場合は、ステップＳ２４１１に進み、そうでない場合は、ステップＳ２４１０に進む。
　（ステップＳ２４１０）結合部５６は、ｊを１インクリメントし、ステップＳ２４０６に戻る。
　（ステップＳ２４１１）結合部５６は、ｉがＭであるか否かを判断する。Ｍである場合は、上位処理にリターンし、そうでない場合は、ステップＳ２４１２に進む。
　（ステップＳ２４１２）結合部５６は、ｉを１インクリメントし、ステップＳ２４０３に戻る。
　（ステップＳ２４１３）結合部５６は、ｊに１をセットする。
　（ステップＳ２４１４）結合部５６は、カウンタｋに１をセットする。
　（ステップＳ２４１５）結合部５６は、ｉとｊとｋとが異なるか否かを判断する。異なる場合は、ステップＳ２４１６に進み、そうでない場合は、ステップＳ２４１８に進む。
　（ステップＳ２４１６）結合部５６は、レコード［ｉ］とレコード［ｊ］とレコード［ｋ］とが、結合条件を満たすか否かを判断する。満たす場合は、ステップＳ２４１７に進み、そうでない場合は、ステップＳ２４１８に進む。
　（ステップＳ２４１７）結合部５６は、レコード［ｉ］とレコード［ｊ］とレコード［ｋ］とを結合する。
　（ステップＳ２４１８）結合部５６は、ｋがＭであるか否かを判断する。Ｍである場合は、ステップＳ２４２０に進み、そうでない場合は、Ｓ２４１９に進む。
　（ステップＳ２４１９）結合部５６は、ｋを１インクリメントし、ステップＳ２４１５に戻る。
　（ステップＳ２４２０）結合部５６は、ｊがＭであるか否かを判断する。Ｍである場合は、ステップＳ２４１１に進み、そうでない場合は、ステップＳ２４２１に進む。
　（ステップＳ２４２１）結合部５６は、ｊを１インクリメントし、ステップＳ２４１４に戻る。
　なお、図９のフローチャートにおいて、２以上のレコードが、ユニーク識別子を有する場合の結合条件を満たすか否かを判断し、満たす場合は、当該２以上のレコードを結合するようにしてもよい。
　また、図９のフローチャートにおいて、３以上のレコードが、ユニーク識別子を有さない場合の結合条件を満たすか否かを判断し、満たす場合は、当該３以上のレコードを結合するようにしてもよい。
　図１０は、ステップＳ２２０６のルールの取得処理を示すフローチャートである。
　（ステップＳ２５０１）ルール取得部５７は、表格納部５１に格納されているすべてのレコードを取得する。ここで、Ｍ個のレコードが取得できたものとする。
　（ステップＳ２５０２）ルール取得部５７は、クローリングを行い、Ｗｅｂから１以上のＷｅｂページを取得する。ここで、Ｎ個のＷｅｂページが取得できたものとする。
　（ステップＳ２５０３）ルール取得部５７は、カウンタｉに１をセットする。
　（ステップＳ２５０４）ルール取得部５７は、カウンタｊに１をセットする。
　（ステップＳ２５０５）ルール取得部５７は、変数ｃｏｕｎｔに０をセットする。
　（ステップＳ２５０６）ルール取得部５７は、レコード［ｉ］が存在する文字列が、Ｗｅｂページ［ｊ］に存在するか否かを判断する。存在する場合は、ステップＳ２５０７に進み、そうでない場合は、ステップＳ２５１１に進む。
　（ステップＳ２５０７）ルール取得部５７は、レコード［ｉ］が存在する文字列を、Ｗｅｂページ［ｊ］から取得する。ここで、ルール取得部５７は、レコード［ｉ］の中のすべての属性値を有する文をＷｅｂページ［ｊ］から取得する。
　（ステップＳ２５０８）ルール取得部５７は、取得した文字列からルールを取得する。なお、ルール取得部５７は、例えば、ステップＳ２５０７で取得した文字列の中の、レコード［ｉ］の中の属性値を変数に置き換えたルールを構成する。
　（ステップＳ２５０９）ルール取得部５７は、ｃｏｕｎｔを１インクリメントする。
　（ステップＳ２５１０）ルール取得部５７は、変数ｒｕｌｅｓ［ｃｏｕｎｔ］に、ステップＳ２５０８で取得したルールをセットする。
　（ステップＳ２５１１）ルール取得部５７は、ｊがＮであるか否かを判断する。Ｎである場合は、ステップ２５１３に進み、そうでない場合は、ステップＳ２５１２に進む。
　（ステップＳ２５１２）ルール取得部５７は、ｊを１インクリメントし、ステップＳ２５０６に戻る。
　（ステップＳ２５１３）ルール取得部５７は、ｃｏｕｎｔが１以上であるか否かを判断する。１以上である場合は、ステップＳ２５１４に進み、そうでない場合は、Ｓ２５１５に進む。
　（ステップＳ２５１４）ルール取得部５７は、ルール格納部５２にｒｕｌｅｓを蓄積する。
　（ステップＳ２５１５）ルール取得部５７は、ｉがＭであるか否かを判断する。Ｍである場合は、上位処理にリターンし、そうでない場合は、ステップＳ２５１６に進む
　なお、図１０のフローチャートにおいて、一のレコードごとに、Ｎ個のＷｅｂページから１以上のルールを取得している。これにより、当該レコードの属性ごとに、当該取得したルールを、ルール格納部５２に蓄積することができる。
　また、図１０のフローチャートにおいて、Ｍ個のすべての各レコードについて、Ｎ個のＷｅｂページから１以上のルールを取得し、当該取得したすべてのルールを、一括でルール格納部５２に蓄積してもよい。
　（具体例）
　次に、データベース構築装置５の動作の具体例について説明する。
　（例１：レコードの取得）
　本例において、ルール格納部５２には、図１１に示すルールが格納されているものとする。当該ルールは、各レコードを一意に特定するためのＩＤ（項目名：ＩＤ）と、ルール（項目名：取得ルール）と、当該ルールにより取得できるレコードの属性（項目名：属性）とを対応付けて有する。
　まず、取得部５５は、図１１のすべてのルールを取得する。
　次に、取得部５５は、クローリングを行い、Ｗｅｂから１以上のＷｅｂページを取得し、図１２および図１３に示すＷｅｂページを取得したものとする。図１２のＷｅｂページは、テキスト文書であり、図１３のＷｅｂページは、ＨＴＭＬ文書である。
　次に、取得部５５は、取得したルールの各々に合致する文字列を、取得したＷｅｂページから取得する。ここで、図１２のテキスト文書には、図１１の「ＩＤ＝０１１」のルール「＄会社名＄、＄商品名＄、＄固有名称＄を．＊？発売」に合致する文字列「株式会社良品家電、フルＨＤテレビ、ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎを発売」が、１２行目に存在する。また、図１３のＨＴＭＬ文書には、図１１の「ＩＤ＝０２１」のルール「＜ｈ２＞＄会社名＄、＄商品名＄、固有名称＄を．＊？発売＜／ｈ２＞」に合致する文字列「＜ｈ２＞株式会社良品家電、フルＨＤテレビ、ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎを発売＜／ｈ２＞」が、１２行目に存在する。従って、取得部５５は、当該２つの文字列を取得する。
　次に、取得部５５は、取得した文字列「株式会社良品家電、フルＨＤテレビ、ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎを発売」から、当該文字列を取得した際に用いたルール「＄会社名＄、＄商品名＄、＄固有名称＄を．＊？発売」が有する属性値を示す変数の箇所にある文字列を取得する。そして、取得部５５は、会社名として「株式会社良品家電」、商品名として「フルＨＤテレビ」、固有名称として「ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ」を取得する。また、取得部５５は、取得した文字列「＜ｈ２＞株式会社良品家電、フルＨＤテレビ、ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎを発売＜／ｈ２＞」から、当該文字列を取得した際に用いたルール「＜ｈ２＞＄会社名＄、＄商品名＄、＄固有名称＄を．＊？発売＜／ｈ２＞」が有する属性値を示す変数の箇所にある文字列を取得する。そして、取得部５５は、会社名として「株式会社良品家電」、商品名として「フルＨＤテレビ」、固有名称として「ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ」を取得する。
　なお、当該取得した２つのレコードが重複しているため、取得部５５は、通常、いわゆるユニーク処理を行い、最終的に１つのレコード「株式会社良品家電｜フルＨＤテレビ｜ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ」を取得する。
　次に、取得部５５は、取得したレコード「株式会社良品家電｜フルＨＤテレビ｜ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ」を、第二の表に追記する。取得部５５が取得した第二の表の例は、図１４である。なお、表格納部５１に当該レコードに対応する属性を有する表が存在しない場合、取得部５５は、まず、取得したレコードに対応する属性を有する表を生成し、当該表に取得したレコードを追記する。
　また、例えば、図１２のＷｅｂページのＵＲＬが「http://official.beautyscreen.com」であったとする。この場合、取得部５５は、当該ＵＲＬを取得してもよい。そして、取得部５５は、当該取得したＵＲＬを、取得したレコードと対応付けて、第二の表に追記してもよい。かかる場合の第二の表の例は、図１５である。
　また、例えば、スコア格納部５３に、ＵＲＬ「http://official.beautyscreen.com」とスコア「１００」とを対応付けて有するＷｅｂページスコア管理情報が格納されているとする。この場合、取得部５５は、上記ＵＲＬに対応するスコア「１００」を、スコア格納部５３から取得する。そして、取得部５５は、当該取得したスコアを、取得したレコードと対応付けて、第二の表に追記する。かかる場合の第二の表の例は、図１６である。
　（例２：レコードの生成）
　本例において、表格納部５１には、図１７から図２１に示す第二の表が格納されているものとする。当該第二の表は、それぞれ、２つの属性を有し、かつ当該属性の属性値を有する。また、当該第二の表において、項目名「ＩＤ」は、通常、属性値ではないが、属性値としてもよい。また、図１７と図１８の第二の表において、「＊」はユニーク識別子であり、当該ユニーク識別子が付された属性がユニークであることを示す。
　まず、結合部５６は、ユニーク識別子を有する図１７と図１８の第二の表を取得する。
　次に、結合部５６は、図１７の「ＩＤ＝０１１」の固有名称「ＰＡＴ－Ａｎａｌｙｚｅｒ」と同一の属性および属性値を有するレコードである図１８の「ＩＤ＝０１４」のレコード「ＰＡＴ－Ａｎａｌｙｚｅｒ｜ソフトウェア」を取得する。そして、結合部５６は、図１７の「ＩＤ＝０１１」のレコード「特許分析株式会社｜ＰＡＴ－Ａｎａｌｙｚｅｒ」と、図１８の「ＩＤ＝０１４」のレコード「ＰＡＴ－Ａｎａｌｙｚｅｒ｜ソフトウェア」とを結合し、新たなレコード「特許分析株式会社｜ＰＡＴ－Ａｎａｌｙｚｅｒ｜ソフトウェア」を生成する。
　次に、結合部５６は、生成したレコード「特許分析株式会社｜ＰＡＴ－Ａｎａｌｙｚｅｒ｜ソフトウェア」を、第一の表が有するレコードとして、表格納部５１に蓄積する。このとき、結合部５６は、図１７に示すような表の形式にて、レコードを生成する。また、このとき、例えば、表格納部５１に当該レコードに対応する属性を有する表が存在しない場合、結合部５６は、まず、生成したレコードに対応する属性を有する表を生成し、当該表に取得したレコードを追記する。
　次に、結合部５６は、上記と同様に、図１７の「ＩＤ＝０１２」の固有名称「ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ」と同一の属性および属性値を有するレコードである図１８の「ＩＤ＝０１１」のレコード「ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ｜フルＨＤテレビ」を取得する。そして、結合部５６は、図１７の「ＩＤ＝０１２」のレコード「株式会社良品家電｜ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ」と、図１８の「ＩＤ＝０１１」のレコード「ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ｜フルＨＤテレビ」とを結合し、新たなレコード「株式会社良品家電｜ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ｜フルＨＤテレビ」を生成する。そして、結合部５６は、上記と同様に、生成したレコード「株式会社良品家電｜ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ｜フルＨＤテレビ」を表格納部５１に蓄積する。なお、結合部５６は、ここで処理を終了しても良い。
　また、結合部５６は、図１７の「ＩＤ＝０１３」と「ＩＤ＝０１４」のレコードについては、図１８のレコードにおいて、同一の属性および属性値を有するレコードが存在しないので、結合の処理を行わない。
　次に、結合部５６は、ユニーク識別子を有さない図１９と図２０と図２１の第二の表を取得する。
　次に、結合部５６は、取得した第二の表の各々から、レコードを１つずつ取得し、３つのレコードの組み合わせを生成する。例えば、図２３の「ＩＤ＝０１１」のレコード、図２０の「ＩＤ＝０１１」のレコード、図２１の「ＩＤ＝０１１」のレコードを取得し、これら３つのレコードの組み合わせ『「特許分析株式会社｜情報サービス」、「電気機械器具製造｜７６０，０００千円」、「株式会社建築物｜６４０，０００千円」』を生成したとする。当該組み合わせは、結合条件を満たさないので、結合部５６は、何も行わない。
　次に、結合部５６は、上記と同様に、レコードの組み合わせを生成するために、図１９の「ＩＤ＝０１３」のレコード「株式会社建築物｜総合工事」、図２０の「ＩＤ＝０１１」のレコード「総合工事｜６４０，０００千円」、図２１の「ＩＤ＝０１１」のレコード「株式会社建築物｜６４０，０００千円」を取得し、レコードの組み合わせ『「株式会社建築物｜総合工事」、「総合工事｜６４０，０００千円」、「株式会社建築物｜６４０，０００千円」』を生成したとする。当該組み合わせは、結合条件を満たすので、結合部５６は、当該レコードを結合し、新たなレコード「株式会社建築物｜総合工事｜６４０，０００千円」を生成する。そして、結合部５６は、上記と同様に、生成したレコードを表格納部５１に蓄積する。
　（例３：ルールの取得）
　本例において、表格納部５１には、例２にて生成した第一の表、および図１７から図２１に示す第二の表が格納されているものとする。
　まず、ルール取得部５７は、クローリングを行い、Ｗｅｂから１以上のＷｅｂページを取得し、図１２および図１３に示すＷｅｂページを取得したものとする。
　次に、ルール取得部５７は、取得したレコードを順に用いて、取得した図１２と図１３のＷｅｂページから、当該属性値が出現する１以上のルールを取得する。ここで、例えば、ルール取得部５７は、図１７の「ＩＤ＝０１２」のレコード「株式会社良品家電｜ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎ」を用いるとする。すると、ルール取得部５７は、当該レコードが有する２つの属性値の両方が存在する文字列を、図１２と図１３のＷｅｂページから取得する。図１２のテキスト文書には、当該レコードを有する文字列が、１２行目と、１３行目から１４行目に掛けて存在する。また、図１３のＨＴＭＬ文書には、当該レコードを有する文字列が、１２行目と、１３行目から１４行目に掛けて存在する。従って、ルール取得部５７は、当該行に存在する文字列「株式会社良品家電、フルＨＤテレビ、ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎを発売」、「株式会社良品家電は、新型のフルＨＤテレビ、ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎを、＜改行＞２０１１年１０月１４日に発売することを発表しました」、「＜ｈ２＞株式会社良品家電、フルＨＤテレビ、ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎを発売＜／ｈ２＞」、「＜ｐ＞株式会社良品家電は、新型のフルＨＤテレビ、ＢｅａｕｔｙＳｃｒｅｅｎを、＜改行＞２０１１年１０月１４日に発売することを発表しました＜／ｐ＞」を取得する。
　ここで、会社名に対応する変数を「％会社名％」、固有名称に対応する変数を「％固有名称％」とする。次に、ルール取得部５７は、取得した文字列中の属性値を、これらの変数で置換し、新たなルール「％会社名％、フルＨＤテレビ、％固有名称％を発売」、「％会社名％は、新型のフルＨＤテレビ、％固有名称％を、＜改行＞２０１１年１０月１４日に発売することを発表しました」、「＜ｈ２＞％会社名％、フルＨＤテレビ、％固有名称％を発売＜／ｈ２＞」、「＜ｐ＞％会社名％は、新型のフルＨＤテレビ、％固有名称％を、＜改行＞２０１１年１０月１４日に発売することを発表しました＜／ｐ＞」を取得する。
　なお、取得したルールが有する「フルＨＤテレビ」は、第二の表から、商品名であることが明らかである。また、取得したルールが有する「２０１１年１０月１４日」は、その書式から日付であることが明らかである。従って、ルール取得部５７は、これらの商品名、日付を、これらに対応する変数に置換したルール「％会社名％、％商品名％、％固有名称％を発売」、「％会社名％は、新型の％商品名％、％固有名称％を、＜改行＞％日付％に発売することを発表しました」、「＜ｈ２＞％会社名％、％商品名％、％固有名称％を発売＜／ｈ２＞」、「＜ｐ＞％会社名％は、新型の％商品名％、％固有名称％を、＜改行＞％日付％に発売することを発表しました＜／ｐ＞」を取得してもよい。
　次に、ルール取得部５７は、当該取得したルールを、ルール格納部５２に蓄積する。
　以上、本実施の形態によれば、Ｗｅｂ上の膨大で構造化されていない情報から、構造化されたデータベースを自動構築できる。
　また、本実施の形態によれば、データベース化した情報を自動的に結合し、属性数の少ないレコードから、当該属性数よりも属性数の多いレコードを生成することにより、Ｗｅｂ上の膨大で構造化されていない情報から、知識を増殖できる。
　また、本実施の形態によるデータベース構築装置５によれば、レコードを取得する際のルールを、自動的に増やすことができる。
　また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されてもよいことは言うまでもない。
　また、上記各実施の形態におけるデータベース構築装置は、例えば、スタンドアロンの装置であってもよいし、サーバ・クライアントシステムにおけるサーバ装置であってもよい。後者の場合には、例えば、ＡＳＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｅｒｖｉｃｅ　Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）としてデータベースの構築が行われてもよい。
　また、上記各実施の形態において、各処理または各機能は、単一の装置または単一のシステムによって集中処理されることによって実現されてもよいし、あるいは、複数の装置または複数のシステムによって分散処理されることによって実現されてもよい。
　また、上記各実施の形態において、各構成要素は専用のハードウェアにより構成されてもよいし、あるいは、ソフトウェアにより実現可能な構成要素については、プログラムを実行することによって実現されてもよい。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等のプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。
　また、上記各実施の形態におけるデータベース構築装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、記録媒体に、属性の異なるｍ個（ｍ≧３）の属性値を有する１以上のレコードを有する第一の表と、属性の異なるｎ個（ｎ≦ｍ－１）の属性値を有する１以上のレコードを有する２以上の第二の表と、１以上のＷｅｂページから前記ｎ個の属性値を有する１以上のレコードを取得するための１以上のルールが格納されており、コンピュータを、前記ルールに従い、１以上のＷｅｂページから前記ｎ個の属性値を有する１以上のレコードを取得し、前記第二の表に追記する取得部と、前記２以上の第二の表が有する２以上のレコードを結合し、前記ｍ個の属性値を有する１以上のレコードを生成し、前記第一の表に追記する結合部として機能させるためのプログラムである。
　なお、上記プログラムにおいて、ハードウェアでしか行われない処理は少なくとも含まれない。
　また、上記プログラムは、サーバなどからダウンロードされることによって実行されてもよいし、所定の記録媒体（例えば、ＣＤ－ＲＯＭなどの光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなど）に記録されたプログラムが読み出されることによって実行されてもよい。また、このプログラムは、プログラムプロダクトを構成するプログラムとして用いられてもよい。
　また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよいし、複数であってもよい。つまり、集中処理を行ってもよいし、あるいは分散処理を行ってもよい。
　また、図２２は、前述のプログラムを実行して、前述の実施の形態のデータベース構築装置等を実現するコンピュータシステム９の概観図である。前述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。
　図２２において、コンピュータシステム９は、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｋ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブ９０１１、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ　Ｄｉｓｋ）ドライブ９０１２を含むコンピュータ９０１と、キーボード９０２と、マウス９０３と、モニタ９０４とを備える。
　図２３は、コンピュータシステム９のブロック図である。図２３において、コンピュータ９０１は、ＣＤ－ＲＯＭドライブ９０１１、ＦＤドライブ９０１２に加えて、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）９０１３と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ（Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）９０１４と、ＭＰＵ９０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）９０１５と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク９０１６と、ＣＤ－ＲＯＭドライブ９０１１、ＦＤドライブ９０１２、ＭＰＵ９０１３等を相互に接続するバス９０１７とを備える。ここでは図示しないが、コンピュータ９０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを備えていてもよい。
　コンピュータシステム９に、前述の実施の形態のデータベース構築装置等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ９１０１、またはＦＤ９１０２に記憶されて、ＣＤ－ＲＯＭドライブ９０１１またはＦＤドライブ９０１２に挿入され、さらにハードディスク９０１６に転送されてもよい。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ９０１に送信され、ハードディスク９０１６に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ９０１５にロードされる。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ９１０１、ＦＤ９１０２またはネットワークから直接、ロードされてもよい。
　プログラムは、コンピュータ９０１に、前述の実施の形態のデータベース構築装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくてもよい。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいればよい。コンピュータシステム９がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
　本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
　以上のように、本発明にかかるデータベース構築装置は、Ｗｅｂページからデータベースを構築できるという効果を有し、データベース構築装置等として有用である。
　３、４　商標侵害検知装置
　５　データベース構築装置
　９　コンピュータシステム
　３１、４０１　データベース
　３２　受付部
　３３　商標類否判断部
　３４、４０２　商品類否判断部
　３５　出力部
　５１　表格納部
　５２　ルール格納部
　５３　スコア格納部
　５４　辞書格納部
　５５　取得部
　５６　結合部
　５７　ルール取得部
　３３１　商標文字列取得部
　３３２　称呼取得部
　３３３　称呼表示部
　３３４　称呼指定受付部
　３３５　類似検索部
　３３６　商標類否判断結果取得部
　４０２１　商品コード管理手段
　４０２２　コード特定情報取得手段
　４０２３　商品類否判断手段

Claims (11)

  1. 属性の異なるｍ個（ｍ≧３）の属性値を有する１以上のレコードを有する第一の表と、属性の異なるｎ個（ｎ≦ｍ－１）の属性値を有する１以上のレコードを有する２以上の第二の表とが格納される表格納部と、
    １以上のＷｅｂページから前記ｎ個の属性値を有する１以上のレコードを取得するための１以上のルールが、前記第二の表に対応付いて格納されるルール格納部と、
    前記ルールに従い、１以上のＷｅｂページから前記ｎ個の属性値を有する１以上のレコードを取得し、前記第二の表に追記する取得部と、
    前記２以上の第二の表が有する２以上のレコードを結合し、前記ｍ個の属性値を有する１以上のレコードを生成し、前記第一の表に追記する結合部とを具備するデータベース構築装置。
  2. 前記ルール格納部には、
    １以上のＷｅｂページから前記ｍ個の属性値を有する１以上のレコードを取得するための１以上のルールが、前記第一の表に対応付いて格納され、
    前記取得部は、
    前記ルールに従い、１以上のＷｅｂページから前記ｍ個の属性値を有する１以上のレコードを取得し、前記第一の表に追記する請求項１記載のデータベース構築装置。
  3. 前記表格納部には、
    属性がユニークであるか否かを示すユニーク識別子を有する前記第二の表が格納され、
    前記結合部は、
    前記２以上の異なる第二の表の各々が有するレコードであり、同一の属性の同一の属性値を有し、かつ当該属性が前記ユニーク識別子によりユニークであることが示される２以上のレコードを、当該属性値をキーに結合し、前記ｍ個の属性値を有する１以上のレコードを生成し、前記第一の表に追記する請求項１記載のデータベース構築装置。
  4. 前記結合部は、
    前記３以上の異なる第二の表の各々が有するレコードであり、同一の属性の同一の属性値を２以上有するレコードを、当該属性値をキーに結合し、前記ｍ個の属性値を有する１以上のレコードを生成し、前記第一の表に追記する請求項１記載のデータベース構築装置。
  5. 前記Ｗｅｂページは、当該Ｗｅｂページを識別するＷｅｂページ識別子を有し、
    前記取得部は、
    前記１以上のレコードを取得する際に、Ｗｅｂページが有するＷｅｂページ識別子をも取得し、当該１以上のレコードに対応付けて当該Ｗｅｂページ識別子を前記第一の表または第二の表に追記する請求項１記載のデータベース構築装置。
  6. 前記１以上のＷｅｂページから、前記表格納部に格納されている１以上のレコードが存在する文字列を取得し、当該文字列のうち、当該レコード以外の文字列を前記ルールとして取得し、前記ルール格納部に蓄積するルール取得部をさらに具備する請求項１記載のデータベース構築装置。
  7. 前記ルール取得部は、
    取得した１以上のルールを、当該ルールを取得した際に用いたレコードを有する前記第一の表または第二の表に対応付けて、前記ルール格納部に蓄積する請求項６記載のデータベース構築装置。
  8. 前記結合部は、
    前記表格納部に格納されている２以上の第二の表が有するレコードであり、前記取得部が取得したレコードまたは前記属性値生成部が生成したレコードのうちの２以上のレコードを結合し、前記ｍ個の属性値を有する１以上のレコードを生成し、前記第一の表に追記する請求項１記載のデータベース構築装置。
  9. 請求項１記載のデータベース構築装置を用いて構築したデータベースであり、会社名と、商品名または類似群コードと、固有名称とを有するレコードを１以上格納しているデータベースと、
    商標と、商品の類似群コードを特定するコード特定情報とを有する調査対象商標情報を受け付ける受付部と、
    前記データベースが有する１以上の各レコードの固有名称と、調査対象商標情報が有する商標との類否判断を行う商標類否判断部と、
    前記データベースが有する１以上の商品名または１以上の類似群コードと、調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う商品類否判断部と、
    前記商標類否判断部の判断結果と、前記商品類否判断部の判断結果とから、商標の類似および商品の類似に関する情報を出力する出力部とを具備する商標侵害検知装置。
  10. 記録媒体に、
    属性の異なるｍ個（ｍ≧３）の属性値を有する１以上のレコードを有する第一の表と、属性の異なるｎ個（ｎ≦ｍ－１）の属性値を有する１以上のレコードを有する２以上の第二の表と、
    １以上のＷｅｂページから前記ｎ個の属性値を有する１以上のレコードを取得するための１以上のルールが格納されており、
    取得部と、結合部とを用いて行われるデータベース構築方法であって、
    前記取得部が、前記ルールに従い、１以上のＷｅｂページから前記ｎ個の属性値を有する１以上のレコードを取得し、前記第二の表に追記する取得ステップと、
    前記結合部が、前記２以上の第二の表が有する２以上のレコードを結合し、前記ｍ個の属性値を有する１以上のレコードを生成し、前記第一の表に追記する結合ステップとを具備するデータベース構築方法。
  11. 記録媒体に、
    請求項１記載のデータベース構築装置を用いて構築したデータベースであり、会社名と、商品名または類似群コードと、固有名称とを有するレコードを１以上格納しているデータベースが格納されており、
    受付部、商標類否判断部、商品類否判断部、および出力部とを用いて行われる商標侵害検知方法であって、
    前記受付部が、商標と、商品の類似群コードを特定するコード特定情報とを有する調査対象商標情報を受け付ける受付ステップと、
    前記商標類否判断部が、前記データベースが有する１以上の各レコードの固有名称と、調査対象商標情報が有する商標との類否判断を行う商標類否判断ステップと、
    前記商品類否判断部が、前記データベースが有する１以上の商品名または１以上の類似群コードと、調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う商品類否判断ステップと、
    前記出力部が、前記商標類否判断ステップにおける判断結果と、前記商品類否判断ステップにおける判断結果とから、商標の類似および商品の類似に関する情報を出力する出力ステップとを具備する商標侵害検知方法。
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