WO2018163241A1 - オントロジー構築支援装置 - Google Patents

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隼人 内出
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三菱電機株式会社
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    • G06F40/166—Editing, e.g. inserting or deleting
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    • G—PHYSICS
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    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
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    • G06F16/367—Ontology
    • G—PHYSICS
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    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition
    • G06V30/24—Character recognition characterised by the processing or recognition method
    • G06V30/248—Character recognition characterised by the processing or recognition method involving plural approaches, e.g. verification by template match; Resolving confusion among similar patterns, e.g. "O" versus "Q"

Definitions

  • the present invention relates to an ontology construction support apparatus that supports the construction of an ontology described in an ontology description language.
  • knowledge bases and knowledge databases have become large-scale, especially when using knowledge base systems and knowledge database systems that are distributed over a network. It is requested to do.
  • Such knowledge bases and knowledge database systems are constructed according to the construction rules of each system.
  • Ontology is attracting attention as a promising method.
  • OWL Web Ontology Language
  • W3C World Wide Web Consortium
  • This invention has been made to solve such a problem, and an object thereof is to obtain an ontology construction support apparatus capable of reducing the load of ontology construction work.
  • the ontology construction support device includes a search unit that searches a node set similar to a given word from an ontology database in which triples described in an ontology description language are registered, and a node set searched by the search unit
  • a template creation unit that creates a template for creating a triple that includes a newly added node from the common properties and nodes of each node included in the template, a template created by the template creation unit, and a given word
  • a triple that connects nodes having names is created as display data, and when a triple is given, an additional information determination unit that registers the triple in the ontology database is provided.
  • the ontology construction support device creates a template for creating a triple including a newly added node from common properties and nodes of nodes included in a node set similar to a given word.
  • a triple that connects this template and a node that has the given word as a name is created as display data, and if this display data is given a modified triple, the triple is given. Is registered in the ontology database. Thereby, the load of ontology construction work can be reduced.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing an ontology construction support apparatus according to the present embodiment.
  • the ontology construction support apparatus 1 includes an ontology database 11, a word vector database 12, a search unit 13, a template creation unit 14, and an additional information determination unit 15.
  • the ontology database 11 is a database in which a set of triples described in an ontology description language is registered.
  • the word vector database 12 is a database in which a set of word vectors used by the search unit 13 for searching for a similar node set is registered.
  • This word vector database 12 may be configured using, for example, techniques described in the literature: Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean, Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space, ICLR 2013. .
  • the search unit 13 is a processing unit that searches a node set having a name similar to the word input from the input device 2 from an existing ontology stored in the ontology database 11.
  • the template creation unit 14 is a processing unit that creates a template for creating a triple for newly adding a common property possessed by each node of the search result output by the search unit 13.
  • the additional information determination unit 15 creates a triple that connects the template created by the template creation unit 14 and a node having the given word as a name, outputs the triple to the display device 3, and outputs the display data to the display device 3.
  • the processing unit registers the triple in the ontology database 11.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram for realizing the ontology construction support apparatus shown in FIG.
  • hardware for realizing the ontology construction support device includes a processor 101, a memory 102, a mouse 103, a keyboard 104, a display device 105, and an auxiliary storage device 106.
  • the processor 101 is a processor for realizing these functional units by executing programs corresponding to the search unit 13, the template creation unit 14, and the additional information determination unit 15.
  • the memory 102 is a storage unit that holds a program executed by the processor 101 and constitutes a work area of the processor 101.
  • the mouse 103 and the keyboard 104 are peripheral devices corresponding to the input device 2 for performing data input by a user operation.
  • the display device 105 is a peripheral device such as a display that displays output data from the ontology construction support device 1, and corresponds to the display device 3 shown in FIG.
  • the auxiliary storage device 106 is a storage device that holds the ontology database 11 and the word vector database 12 and stores programs corresponding to the search unit 13 to the additional information determination unit 15.
  • the auxiliary storage device 106 does not necessarily exist inside the device, and a storage device existing on the cloud may be used via a communication interface.
  • the search unit 13 searches the ontology database 11 for a node name similar to the word input by the user using the word vector database 12.
  • the specific operation of the search unit 13 is shown in the flowchart of FIG.
  • the search part 13 acquires the word which the user input with the input device 2 from the input device 2 (step ST11).
  • the search part 13 searches the word vector database 12, and acquires the vector of the input word (step ST12).
  • the search unit 13 searches the ontology database 11 using the input word vector acquired in step ST12.
  • the search uses the similarity between vectors. It is conceivable to use the Euclidean distance shown in Equation (1) or the cosine similarity shown in Equation (2) for calculating the similarity between vectors (Step ST13).
  • step ST13 An example of similarity calculation in step ST13 will be described.
  • a plurality of nodes having different names are connected to a specific node with the same property to form a triple, a plurality of nodes having different names are defined as a node set.
  • the search unit 13 searches the ontology database 11, the average vector of each node included in the node set calculated in advance is used for calculating the similarity.
  • An example of similarity calculation is shown in FIG. If the word input from the user in step ST11 is “Saury”, the search unit 13 acquires a vector of “Saury” in Step ST12.
  • the search unit 13 adds “tuna”, “mackerel”, and “aji” to the list of node sets output to the template creation unit 14 (step ST14).
  • the threshold value is defined in advance by hand. For example, the similarity threshold is set to 0.5 or the like.
  • Ontology that is highly likely to be connected to words input from the user by using the similarity between the vector of words input from the user and the average vector of nodes regarded as a node set in the ontology. You can search for nodes and properties.
  • the template creation unit 14 creates a template for creating a triple to be registered in the ontology database 11 from the list of node sets with high similarity output from the search unit 13.
  • a specific operation is shown in the flowchart of FIG.
  • An example of template creation is shown in FIG. FIG. 6A shows a list of node sets having a high degree of similarity, and shows a relationship among a node list 301, a property list 302, and a node list 303 included in the node set.
  • the properties enclosed by the broken line frame 304 indicate the properties that the nodes have in common.
  • the template creation unit 14 acquires a list of node sets having a high degree of similarity from the search unit 13 (step ST21).
  • the template creation unit 14 acquires a property and a list of nodes possessed by the nodes included in the acquired node set (step ST22). From the acquired property and node list, properties and nodes that are common to each node are extracted, duplicates are deleted, and a template is created (step ST23).
  • a threshold is set in advance for the property to be extracted and the condition of the node, such as the number of nodes.
  • the property and node to be extracted are the property and node that are shared by two or more nodes. In the example of FIG.
  • the template creation unit 14 uses a property and a node shared by the nodes included in the node set having a high degree of similarity output from the search unit 13 as a template, so that the meaning close to the word input by the user is obtained. Since an ontology node having a node can be automatically connected to a property having a high probability, the node registration work as the ontology construction support apparatus 1 can be simplified.
  • the additional information determination unit 15 creates a triple connecting the template output from the template creation unit 14 and a node having the name of the word input by the user, and presents it to the user using the display device 3. If necessary, the user corrects the triple displayed using the mouse 103 or the keyboard 104. The additional information determination unit 15 registers the corrected triple in the ontology database 11. A specific operation is shown in the flowchart of FIG. FIG. 8 shows an example of GUI display presented to the user.
  • the additional information determination unit 15 acquires a template from the template creation unit 14 (step ST31).
  • the additional information determination unit 15 creates a node having the node name as the word input by the input device 2, and creates a triple by connecting to the template (step ST32).
  • the created triple is displayed on the display device 3 and presented to the user (step ST33). That is, as shown in the figure, a template portion 402 is connected to a newly added node name 401 to create a triple display portion 403. Note that a newly added node name 401 a and a similar node name 404 are created outside the triple display portion 403.
  • the user confirms the created triple, and when it is determined that correction is necessary, the user corrects the triple on the GUI using the mouse 103 or the keyboard 104.
  • the additional information determination unit 15 determines whether there has been a correction input from the input device 2 (step ST34). If there is a correction input (YES in step ST34), the correction is reflected in the triple (step ST35), and the corrected triple is registered in the ontology database 11 (step ST36). When there is no correction input from the input device 2 (NO in step ST34), the additional information determination unit 15 registers the triple displayed on the display device 3 in step ST33 in the ontology database 11 as it is (step ST36).
  • the ontology can be constructed more efficiently than before.
  • the additional information determination unit 15 determines the number of properties and nodes stored in the template created by the template creation unit 14 and the number of properties and nodes that are the basis of the template.
  • the display method may be changed accordingly. For example, in the case of the template shown in FIG. 6B, as shown in FIG. 6A, the number of nodes having property A is 3, and the number of nodes having node 1 is 2. Therefore, when displaying, the display method is changed, such as increasing the density of the color at the location of property A or decreasing the density of the color at the location of node 1. In this way, it is possible to visually determine the proportion of the properties and nodes stored in the template that are commonly connected in the original node set of the template. Will help to judge.
  • the search unit that searches the ontology database in which triples described in the ontology description language are registered for a node set similar to the given word;
  • a template creation unit that creates a template for creating a triple including a newly added node from the common properties and nodes of each node included in the node set searched by the search unit, and a template creation unit A triple that connects the template and a node having the given word as a name is created as display data, and when a triple is given, an additional information determination unit that registers the triple in the ontology database is provided.
  • the additional information determination unit registers the corrected triple in the ontology database. Therefore, the triple can be corrected and the corrected triple can be registered in the ontology database.
  • the template creation unit creates a template by extracting properties and nodes that satisfy the set extraction target conditions from the common properties and nodes, and generates additional information.
  • the decision unit uses display format data that indicates the ratio of the common property, the number of nodes, the extracted property, and the number of nodes as display data, so it is necessary to determine whether to correct the triple. Can further reduce the load of ontology construction work.
  • any component of the embodiment can be modified or any component of the embodiment can be omitted within the scope of the invention.
  • the ontology construction support apparatus includes information that clearly defines the concept itself or terms themselves, and the relationships between concepts or terms, and uses an ontology description language. It is related to a configuration that supports the construction of ontology described in the above, and is suitable for use in knowledge bases and knowledge database systems.
  • Ontology construction support device 2 input device, 3 display device, 11 ontology database, 12 word vector database, 13 search unit, 14 template creation unit, 15 additional information determination unit.

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Abstract

検索部（１３）は、与えられた単語と類似するノード集合をオントロジーデータベース（１１）から検索する。テンプレート作成部（１４）は、検索されたノード集合に含まれる各ノードが持つ共通のプロパティとノードからテンプレートを作成する。追加情報決定部（１５）は、テンプレートと、与えられた単語を名称として持つノードとを接続したトリプルを作成して表示データとすると共に、トリプルが与えられた場合はそのトリプルをオントロジーデータベース（１１）に登録する。

Description

オントロジー構築支援装置
　本発明は、オントロジー記述言語で記述されたオントロジーの構築を支援するオントロジー構築支援装置に関する。
　近年の情報処理技術の進展に伴い、知識ベースや知識データベースが大規模化し、特にネットワーク上に分散する知識ベースシステムや知識データベースシステムを利用する場合には、膨大な量のデータを効率的に処理することが求められている。このような知識ベースや知識データベースシステムは、それぞれのシステムの構築ルールに従って構築されている。
　このように、ネットワーク上に分散する知識ベースシステムや知識データベースシステムのデータを利用するためには、それらデータを一定の基準に従って分類、階層化できれば便利である。その有力な手法としてオントロジーが注目されている。
　オントロジーとは、ドメインに関する概念や用語について、概念自体あるいは用語自体や、概念間あるいは用語間の関係を明確に定義する情報を含み、オントロジー記述言語を用いて記述されたものである。
　オントロジー記述言語の例として、まずＷＥＢに存在する語彙や知識とそれらの間の関係を体系的に表すための技術である、The World Wide Web Consortium（Ｗ３Ｃ）で勧告されているWeb Ontology Language（ＯＷＬ）が挙げられる。ＯＷＬは、Resource Description Framework（ＲＤＦ）における「誰の」に相当する要素である主語、「何が」に相当する述語、「どのような値」に相当する目的語で構成された、トリプルと呼ばれる集合で語彙の推論可能なクラス体系を表現する。ここで、主語・目的語はノード、述語はプロパティと呼ばれる。以下、このトリプルをオントロジー記述言語で記述されたトリプルとして説明する。
　独自のオントロジーを構築する作業は、ほとんどの場合人手によって行われてきた。しかし、精度の高いオントロジーを構築するには、 オントロジーに精通している必要があり、一部の専門家以外はオントロジーの構築が難しいという問題がある。さらに、データを構成するデータ項目数が多くなるほど、各データ項目に対応するプロパティの選択に多大な労力と時間を要するという問題がある。そこで、従来、例えば特許文献１に示すように、既存のオントロジー間の対応付けを行うオントロジー構築支援装置があった。
特開２００９－７０１３３号公報
　しかしながら、上記従来のオントロジー構築支援装置では、データ項目と既存のオントロジーを対応付けるための、オントロジーの対応付けに特化した事前知識としてのメタデータが必要であり、必ずしもオントロジー構築作業の負荷を低減することができない場合があった。
　この発明は、かかる問題を解決するためになされたもので、オントロジー構築作業の負荷を低減することのできるオントロジー構築支援装置を得ることを目的とする。
　この発明に係るオントロジー構築支援装置は、与えられた単語と類似するノード集合を、オントロジー記述言語で記述されたトリプルが登録されたオントロジーデータベースから検索する検索部と、検索部で検索されたノード集合に含まれる各ノードが持つ共通のプロパティとノードから、新たに追加するノードを含むトリプルを作成するためのテンプレートを作成するテンプレート作成部と、テンプレート作成部で作成したテンプレートと、与えられた単語を名称として持つノードとを接続したトリプルを作成して表示データとすると共に、トリプルが与えられた場合はそのトリプルをオントロジーデータベースに登録する追加情報決定部とを備えたものである。
　この発明に係るオントロジー構築支援装置は、与えられた単語と類似するノード集合に含まれる各ノードが持つ共通のプロパティとノードから、新たに追加するノードを含むトリプルを作成するためのテンプレートを作成し、このテンプレートと、与えられた単語を名称として持つノードとを接続したトリプルを作成して表示データとし、かつ、この表示データに対して修正等の施されたトリプルが与えられた場合はそのトリプルをオントロジーデータベースに登録するようにしたものである。これにより、オントロジー構築作業の負荷を低減することができる。
この発明の実施の形態１のオントロジー構築支援装置の構成図である。 この発明の実施の形態１のオントロジー構築支援装置のハードウェア構成図である。 この発明の実施の形態１のオントロジー構築支援装置における検索部の動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態１のオントロジー構築支援装置における検索部の類似度算出の説明図である。 この発明の実施の形態１のオントロジー構築支援装置におけるテンプレート作成部の動作を示すフローチャートである。 図６Ａ及び図６Ｂは、この発明の実施の形態１のオントロジー構築支援装置におけるテンプレート作成の説明図である。 この発明の実施の形態１のオントロジー構築支援装置における追加情報決定部の動作を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態１のオントロジー構築支援装置におけるユーザに提示するＧＵＩ表示例を示す説明図である。
　以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
　図１は、本実施の形態によるオントロジー構築支援装置を示す構成図である。
　図示のように、オントロジー構築支援装置１は、オントロジーデータベース１１、単語ベクトルデータベース１２、検索部１３、テンプレート作成部１４、追加情報決定部１５を備える。オントロジーデータベース１１は、オントロジー記述言語で記述されたトリプルの集合が登録されているデータベースである。単語ベクトルデータベース１２は、検索部１３が類似ノード集合の検索に利用する単語ベクトルの集合が登録されているデータベースである。この単語ベクトルデータベース１２は、例えば、文献：Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean, Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space, ICLR 2013.に記載されている技術を用いて構成してもよい。検索部１３は、入力装置２から入力された単語と類似する名称を持つノード集合をオントロジーデータベース１１に記憶されている既存のオントロジーから検索する処理部である。テンプレート作成部１４は、検索部１３で出力された検索結果の各ノードが持つ共通のプロパティを新たに追加するトリプルを作成するためのテンプレートを作成する処理部である。追加情報決定部１５は、テンプレート作成部１４で作成したテンプレートと、与えられた単語を名称として持つノードとを接続したトリプルを作成して表示データとして表示装置３に出力すると共に、この表示データに対して修正等の施されたトリプルが入力装置２から与えられた場合はそのトリプルをオントロジーデータベース１１に登録する処理部である。
　図２は図１に示したオントロジー構築支援装置を実現するためのハードウェア構成図である。図示のように、オントロジー構築支援装置を実現するハードウェアは、プロセッサ１０１、メモリ１０２、マウス１０３、キーボード１０４、表示装置１０５、補助記憶装置１０６を備える。プロセッサ１０１は、検索部１３、テンプレート作成部１４及び追加情報決定部１５に対応したプログラムを実行することで、これら機能部を実現するためのプロセッサである。メモリ１０２は、プロセッサ１０１によるプログラム実行時のプログラムを保持すると共にプロセッサ１０１の作業領域を構成する記憶部である。マウス１０３及びキーボード１０４は、ユーザが操作することでデータ入力を行うための入力装置２に相当する周辺機器である。表示装置１０５はオントロジー構築支援装置１からの出力データを表示するディスプレイといった周辺機器であり、図１に示した表示装置３に相当する。補助記憶装置１０６は、オントロジーデータベース１１と単語ベクトルデータベース１２とを保持すると共に、検索部１３～追加情報決定部１５に対応したプログラムを格納するための記憶装置である。ただし、補助記憶装置１０６は必ずしも装置内部に存在する必要は無く、通信インタフェースを介してクラウド上に存在する記憶装置を利用してもよい。
　次に、実施の形態１のオントロジー構築支援装置の動作について説明する。
　検索部１３は、単語ベクトルデータベース１２を用いてユーザが入力した単語に類似したノード名称をオントロジーデータベース１１から検索する。検索部１３の具体的な動作を図３のフローチャートに示す。先ず、検索部１３は、ユーザが入力装置２によって入力した単語を入力装置２から取得する（ステップＳＴ１１）。次に、検索部１３は、単語ベクトルデータベース１２を検索し、入力された単語のベクトルを取得する（ステップＳＴ１２）。次に、検索部１３は、ステップＳＴ１２で取得した入力された単語のベクトルを用いてオントロジーデータベース１１を検索する。検索にはベクトル同士の類似度を用いる。ベクトル同士の類似度の計算には、式（１）に示すユークリッド距離や、式（２）に示すコサイン類似度を用いることが考えられる（ステップＳＴ１３）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　ステップＳＴ１３の類似度の計算の例を説明する。ある特定のノードに対し、複数の異なる名称のノードが同一のプロパティで接続されてトリプルを構成している場合、複数の異なる名称のノードをノード集合と定義する。検索部１３がオントロジーデータベース１１を検索する際、類似度の計算には予め算出したノード集合に含まれる各ノードの平均ベクトルを用いる。
　類似度算出の例を図４に示す。ステップＳＴ１１でユーザから入力された単語が「サンマ」であった場合、検索部１３はステップＳＴ１２で「サンマ」のベクトルを取得する。次に、オントロジーデータベース１１に登録されている「魚」ノードに「ｉｓ＿ａ」プロパティで繋がる複数のノード「マグロ」「サバ」「アジ」に対して類似度を計算する場合について説明する。このとき、「マグロ」「サバ」「アジ」は「ｉｓ＿ａ」という同一のプロパティ２０１で「魚」ノードと接続されているため、ノード集合２０２とみなされ、「マグロ」「サバ」「アジ」の平均ベクトルが算出される（破線枠２０３参照）。類似度の計算２０４はステップＳＴ１２で取得した「サンマ」のベクトル２０５と破線枠２０３中のノード集合の平均ベクトルで計算される。計算の結果、類似度が閾値以上であれば、検索部１３はテンプレート作成部１４へ出力するノード集合のリストへ「マグロ」「サバ」「アジ」を加える（ステップＳＴ１４）。なお、閾値は人手によって事前に定義しておく。例えば、類似度の閾値を０．５等と設定する。
　このようにユーザから入力された単語のベクトルと、オントロジーにおいてノード集合とみなされたノードの平均ベクトルとの類似度を利用することで、ユーザから入力された単語が接続される可能性が高いオントロジーのノードとプロパティを検索することが出来る。
　次に、テンプレート作成部１４は、検索部１３から出力された類似度の高いノード集合のリストから、オントロジーデータベース１１に登録するトリプルを作成するためのテンプレートを作成する。具体的な動作を図５のフローチャートに示す。また、テンプレート作成の一例を図６に示す。図６Ａは類似度の高いノード集合のリストを示し、ノード集合に含まれるノードのリスト３０１、プロパティのリスト３０２、ノードのリスト３０３の関係を示している。また、プロパティのリスト３０２において、破線枠３０４で囲んだプロパティが各ノード間で共通に持っているプロパティを示している。
　まず、テンプレート作成部１４は、検索部１３から類似度の高いノード集合のリストを取得する（ステップＳＴ２１）。次に、テンプレート作成部１４は、取得したノード集合に含まれるノードが持つプロパティとノードのリストを取得する（ステップＳＴ２２）。取得したプロパティとノードのリストから各ノード間で共通で持つプロパティとノードを抽出し、重複を削除し、テンプレートを作成する（ステップＳＴ２３）。ここで、抽出対象とするプロパティとノードの条件は予めノード数等で閾値を設定する。例えば、抽出対象とするプロパティとノードは２ノード以上で共通に持っていたプロパティとノードとする。図６Ａの例では「マグロ」「サバ」「アジ」ノードが持つ共通のプロパティは「プロパティＡ」「プロパティＢ」である。「プロパティＡ」に共通で接続され、抽出対象の条件を満たすノードは「ノード１」、「プロパティＢ」に共通で接続され、抽出対象の条件を満たすノードは「ノード３」であるため、テンプレート作成部１４は、「プロパティＡ」と「ノード１」を接続したもの（３０５）と、「プロパティＢ」と「ノード３」を接続したもの（３０６）をテンプレートとして追加情報決定部１５へ出力する（ステップＳＴ２４）。図６Ｂは作成されたテンプレートを示す。
　このようにテンプレート作成部１４では、検索部１３で出力された類似度の高いノード集合に含まれるノードが共通で持つプロパティとノードをテンプレートとすることで、ユーザから入力された単語に近い意味を持つオントロジーのノードが高い確率で持つプロパティとノードを自動的に接続出来るため、オントロジー構築支援装置１としてのノードの登録作業を簡略化することが出来る。
　追加情報決定部１５は、テンプレート作成部１４から出力されたテンプレートとユーザが入力した単語の名称を持つノードを接続したトリプルを作成し、表示装置３を利用してユーザに提示する。ユーザは必要であれば提示されたトリプルに対してマウス１０３やキーボード１０４を用いてトリプルの修正を行う。追加情報決定部１５は修正されたトリプルをオントロジーデータベース１１に登録する。具体的な動作を図７のフローチャートに示す。また、図８は、ユーザに提示するＧＵＩ表示例を示している。
　まず、追加情報決定部１５は、テンプレート作成部１４からテンプレートを取得する（ステップＳＴ３１）。次に、追加情報決定部１５は、入力装置２で入力された単語をノード名称とするノードを作成し、テンプレートと接続してトリプルを作成する（ステップＳＴ３２）。例えば図８の様に、作成されたトリプルを表示装置３に表示し、ユーザへ提示する（ステップＳＴ３３）。すなわち図示のように、新規追加ノード名称４０１にテンプレート部分４０２が接続されてトリプル表示部分４０３が作成されている。なお、トリプル表示部分４０３の外側に新規追加ノード名称４０１ａと類似ノードの名称４０４が作成されている。
　ユーザは作成されたトリプルを確認し、修正が必要だと判断した場合、マウス１０３やキーボード１０４を用いてＧＵＩ上でトリプルを修正する。追加情報決定部１５は、入力装置２から修正入力があったかを判定し（ステップＳＴ３４）。修正入力があった場合（ステップＳＴ３４－ＹＥＳ）は、修正をトリプルに反映し（ステップＳＴ３５）、修正されたトリプルをオントロジーデータベース１１に登録する（ステップＳＴ３６）。また、入力装置２から修正入力がなかった場合（ステップＳＴ３４－ＮＯ）、追加情報決定部１５は、そのまま、ステップＳＴ３３で表示装置３に表示したトリプルをオントロジーデータベース１１に登録する（ステップＳＴ３６）。
　このようにすることで、ユーザは新たに追加するノードに接続されたプロパティとノードについて、その要否を判断するだけでよいため、従来よりも効率よくオントロジーを構築することが出来る。
　また、追加情報決定部１５は、作成されたトリプルを表示する際、テンプレート作成部１４で作成したテンプレートに格納されたプロパティとノードの数と、テンプレートの元となったプロパティとノードの数とに応じて表示の仕方を変えてもよい。例えば図６Ｂに示すテンプレートの場合、図６Ａに示すように、プロパティＡを持つノード数は３であり、そのうちノード１を持つノード数は２である。従って、表示する際にプロパティＡの箇所の色の濃度を濃くする、ノード１の箇所の色の濃度を薄くする等、表示の仕方を変える。
　このようにすることで、テンプレートに格納されたプロパティとノードが、テンプレートの元となったノード集合において共通に接続された割合を視覚的に判断することが出来るため、トリプルの修正時において要否の判断の助けになる。
　以上説明したように、実施の形態１のオントロジー構築支援装置によれば、与えられた単語と類似するノード集合を、オントロジー記述言語で記述されたトリプルが登録されたオントロジーデータベースから検索する検索部と、検索部で検索されたノード集合に含まれる各ノードが持つ共通のプロパティとノードから、新たに追加するノードを含むトリプルを作成するためのテンプレートを作成するテンプレート作成部と、テンプレート作成部で作成したテンプレートと、与えられた単語を名称として持つノードとを接続したトリプルを作成して表示データとすると共に、トリプルが与えられた場合はそのトリプルをオントロジーデータベースに登録する追加情報決定部とを備えたので、オントロジー構築作業の負荷を低減することができる。
　また、実施の形態１のオントロジー構築支援装置によれば、追加情報決定部は、表示データに対して、修正されたトリプルが与えられた場合、修正されたトリプルをオントロジーデータベースに登録するようにしたので、トリプルを修正することができ、かつ、この修正されたトリプルをオントロジーデータベースに登録することができる。
　また、実施の形態１のオントロジー構築支援装置によれば、テンプレート作成部は、共通のプロパティとノードから、設定された抽出対象の条件を満たすプロパティとノードを抽出してテンプレートを作成し、追加情報決定部は、表示データとして、共通のプロパティとノードの数と抽出後のプロパティとノードの数との割合を示す表示形態のデータとするようにしたので、トリプルを修正する際の要否の判断の助けとなり、さらにオントロジー構築作業の負荷を低減することができる。
　なお、本願発明はその発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
　以上のように、この発明に係るオントロジー構築支援装置は、ドメインに関する概念や用語について、概念自体あるいは用語自体や、概念間あるいは用語間の関係を明確に定義する情報を含み、オントロジー記述言語を用いて記述されたオントロジーの構築を支援する構成に関するものであり、知識ベースや知識データベースシステムに用いるのに適している。
　１　オントロジー構築支援装置、２　入力装置、３　表示装置、１１　オントロジーデータベース、１２　単語ベクトルデータベース、１３　検索部、１４　テンプレート作成部、１５　追加情報決定部。

Claims (3)

  1. 　与えられた単語と類似するノード集合を、オントロジー記述言語で記述されたトリプルが登録されたオントロジーデータベースから検索する検索部と、
    　前記検索部で検索されたノード集合に含まれる各ノードが持つ共通のプロパティとノードから、新たに追加するノードを含むトリプルを作成するためのテンプレートを作成するテンプレート作成部と、
    　前記テンプレート作成部で作成したテンプレートと、前記与えられた単語を名称として持つノードとを接続したトリプルを作成して表示データとすると共に、トリプルが与えられた場合は当該トリプルを前記オントロジーデータベースに登録する追加情報決定部とを備えたことを特徴とするオントロジー構築支援装置。
  2. 　前記追加情報決定部は、前記表示データに対して、修正されたトリプルが与えられた場合、当該修正されたトリプルを前記オントロジーデータベースに登録することを特徴とする請求項１記載のオントロジー構築支援装置。
  3. 　前記テンプレート作成部は、前記共通のプロパティとノードから、設定された抽出対象の条件を満たすプロパティとノードを抽出して前記テンプレートを作成し、
    　前記追加情報決定部は、前記表示データとして、前記共通のプロパティとノードの数と前記抽出後のプロパティとノードの数との割合を示す表示形態のデータとすることを特徴とする請求項２記載のオントロジー構築支援装置。
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