JP3360261B2 - Natural language analyzer - Google Patents
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- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、企業名義等を用いた情
報検索において、情報検索の成功率を高め、情報検索に
要する時間を短縮することが可能な自然語解析装置に関
するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a natural language analyzer capable of increasing the success rate of information retrieval and shortening the time required for information retrieval in information retrieval using a company name or the like.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来より、情報検索においては、企業名
等の名称に対し特定の規則や慣習により、用語の一部を
省略して入力して検索を行っていた。以下、企業名によ
る情報検索を例にして説明する。企業名文字列を検索キ
ーとする情報検索システムの一般的な利用方法として
は、複合名詞からなる企業名の冠称名(企業名の先頭部
分に現われる地名、職業名、商品名等の単語)や、語尾
(企業名の語尾部分に現われる、例えばセンター、学院
等のような単語)、あるいは中間に位置する単語が特定
の規則や慣習の下に省略して入力されることが多かっ
た。以下、このような文字列を代替する縮退文字列から
なる名称を『読み替え名』と呼ぶことにする。読み替え
名を有する企業名に対して、企業名と読み替え名の双方
を検索キーとして併用することにより、柔軟な検索が可
能となる。以下、文字列からなる検索キーに対して読み
替え名を出力する処理を『検索キーの派生』と呼ぶ。従
来、企業名の検索キー派生のための手段としては、テー
ブルによる検索キーの派生処理があった。テーブルによ
る検索キーの派生処理では、冠称名となることが多い地
名や職業名をテーブルに登録しておき、データベースを
構成する際に検索対象となる企業名の先頭部分から順
に、テーブルに登録された文字列と一致する部分を削除
した文字列を検索キーとして派生する方法を用いてい
た。2. Description of the Related Art Hitherto, in information retrieval, a search was performed by inputting a part of a term for a name such as a company name or the like according to a specific rule or custom. Hereinafter, a description will be given of information retrieval by company name as an example. Common uses of an information retrieval system using a company name character string as a search key include a corporate name consisting of compound nouns (words such as place names, occupation names, and product names appearing at the beginning of the company name) Often, endings (words appearing at the end of a company name, such as a center, a school, etc.) or words located in the middle are abbreviated under specific rules and customs. Hereinafter, a name composed of a degenerated character string that substitutes for such a character string will be referred to as a “replacement name”. By using both the company name and the replacement name as a search key for the company name having the replacement name, a flexible search can be performed. Hereinafter, the process of outputting a replacement name for a search key composed of a character string is referred to as “derivation of a search key”. Conventionally, as a means for deriving a search key of a company name, there has been a process of deriving a search key using a table. In the process of deriving a search key using a table, place names and occupation names that are often used as titles are registered in the table, and when configuring the database, they are registered in the table in order from the top of the company name to be searched. A method of deriving a character string obtained by deleting a part that matches the character string used as a search key was used.
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】前述のように、従来の
テーブル参照により検索キーを派生する方法には、以下
のような課題があった。これらの具体例を、図5により
説明する。図5において、上方には検索キーから読み替
え名を取り出す正しい方法、例えば、例5−1では『カ
フェドール』から読み替え名として『ドール』が派生さ
れる状態が示されている。下方には、従来の方法である
テーブルを用いた検索キーの派生方法が示されている。 (課題1)企業名を構成する単語ではない文字列であっ
ても、テーブルに登録されていれば削除されるので、不
適切な検索キーを派生することがあった。すなわち、図
5の例5−1に示すように、企業名『カフェドール』に
対して、冠称名テーブル上に前方一致で該当する冠称名
『カフェ』、および『カフェド』の2つがあるとする。
テーブル参照による検索キーの派生手段においては、冠
称名を削除した後の文字列が何であろうと、文字数の多
い方の文字列を冠称名として削除するため、『ール』の
ような、あり得ない文字列が検索キーとして派生するこ
とになる。As described above, the conventional method of deriving a retrieval key by referring to a table has the following problems. These specific examples will be described with reference to FIG. In FIG. 5, the upper part shows a correct method of extracting a substitute name from a search key, for example, in Example 5-1, a state where "doll" is derived as a substitute name from "cafe doll". At the bottom, a conventional method of deriving a search key using a table is shown. (Problem 1) Even if a character string is not a word constituting a company name, if it is registered in a table, it is deleted, so that an inappropriate search key may be derived. That is, as shown in an example 5-1 in FIG. 5, it is assumed that there are two heading names “cafe” and “caffedo” corresponding to the company name “café doll” in the heading name table in a forward match. .
In the method of deriving the search key by referring to the table, no matter what the character string after deleting the caption name, the character string with the larger number of characters is deleted as the caption name. A missing string will be derived as a search key.
【0004】(課題2)冠称名が複合名詞からなる場合
に、テーブルに登録された先頭位置の単語のみ削除する
ので、不適切な検索キーを派生することがある。すなわ
ち、図5の例5−2に示すように、企業名『インテリア
ギャラリーたかはし』に対して、冠称名テーブル上に
『インテリア』および『ギャラリー』の双方が登録され
ていても、テーブル参照による検索キーの派生手段で
は、先頭部分の『インテリア』のみが削除され、『ギャ
ラリーたかはし』が検索キーとして派生する。 (課題3)複合名詞の中間に位置する単語を削除するこ
とができない。すなわち、図5の例5−3,5−4に示
すように、企業名『八王子市農協』『高橋克巳弁護士事
務所』から派生する検索キーは、それぞれ『八王子農
協』『高橋弁護士事務所』が適切であるが、テーブル参
照による検索キーの派生手段では、先頭部分の文字列の
みが削除の対象となるため、『八王子市農協』の場合に
は不適切な検索キー『市農協』を派生し、『高橋克巳弁
護士事務所』の場合には検索キーを派生することができ
ない。本発明の目的は、これら従来の課題を解決し、複
合名詞を検索キーとする情報検索システムにおいて、一
般的な利用のために検索条件として入力され易い検索キ
ーを派生することが可能であり、その結果、情報検索の
成功率を高め、情報検索に要する時間を短縮することが
可能な自然語解析装置を提供することにある。(Problem 2) When the title is composed of a compound noun, an inappropriate search key may be derived because only the word at the head position registered in the table is deleted. That is, as shown in Example 5-2 of FIG. 5, even if both "Interior" and "Gallery" are registered in the title table with respect to the company name "Interior Gallery Takahashi", retrieval by referring to the table is performed. In the key deriving means, only the "interior" at the beginning is deleted, and "gallery Takahashi" is derived as a search key. (Problem 3) A word located in the middle of a compound noun cannot be deleted. That is, as shown in examples 5-3 and 5-4 in FIG. 5, the search keys derived from the company names "Hachioji Agricultural Cooperative" and "Katsumi Takahashi Lawyer Office" are "Hachioji Agricultural Cooperative" and "Takahashi Lawyer Office" respectively. Is appropriate, but in the means of deriving a search key by referring to a table, only the character string at the beginning is subject to deletion, so in the case of "Hachioji City Agricultural Cooperative", an inappropriate search key "City Agricultural Cooperative" is derived However, in the case of "Katsumi Takahashi Lawyer Office", a search key cannot be derived. An object of the present invention is to solve these conventional problems and to derive a search key that is easy to be input as a search condition for general use in an information search system using a compound noun as a search key, As a result, it is an object of the present invention to provide a natural language analyzer capable of increasing the success rate of information retrieval and shortening the time required for information retrieval.
【0005】[0005]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明の自然語解析装置は、単語と該単語の意味が
登録された解析用辞書(12)を備え、入力された単数ない
し複数の単語からなる文字列を解析する装置において、
入力された文字列を解析用辞書(12)を参照することによ
り単語単位に分割し、かつ分割された単語に意味分類を
付与する解析手段(14)と、分割された各単語に対応する
意味分類の種々の組み合わせ形態を登録して、文字列を
単語単位で縮退するためのルールを規定する意味パター
ンテーブル(13)とを具備し、解析手段(14)は意味パター
ンテーブル(13)を参照することにより文字列を代替する
縮退文字列を生成して出力することを特徴としている。In order to achieve the above object, a natural language analysis apparatus according to the present invention comprises an analysis dictionary (12) in which words and meanings of the words are registered. In a device for analyzing a character string consisting of words of
Analysis means (14) for dividing the input character string into words by referring to the analysis dictionary (12) and assigning a semantic classification to the divided words, and a meaning corresponding to each of the divided words A semantic pattern table (13) for registering various combinations of classifications and defining rules for degenerating character strings in word units, and the analyzing means (14) refers to the semantic pattern table (13). Thus, a degenerated character string that substitutes for a character string is generated and output.
【0006】[0006]
【作用】本発明においては、企業名を構成する単語とそ
の意味を登録する解析用辞書、および企業名を構成する
単語の意味パターンに対応する派生部分を登録する意味
パターンテーブルを作成しておき、検索対象となる企業
名等の複合名詞からなる文字列を検析用辞書を用いて単
語に分割し、各々の単語に意味分類を付加し、意味パタ
ーンを参照することにより、派生される検索キーとなる
部分を自動的に判断する。その結果、 (イ)複合名詞を構成する単語単文で文字列を削除する
ことにより、検索キーを派生することが可能となる。 (ロ)単語に付加された意味パターンを参照することに
より、派生する検索キーとして適切な単語の組み合わせ
を決定することが可能となる。According to the present invention, an analysis dictionary for registering words constituting a company name and their meanings, and a meaning pattern table for registering a derived portion corresponding to the meaning pattern of the words constituting the company name are prepared in advance. A search derived by dividing a character string consisting of compound nouns such as company names to be searched into words using an analysis dictionary, adding a semantic classification to each word, and referring to a semantic pattern. Automatically determine key parts. As a result, (a) it is possible to derive a search key by deleting a character string from a single word constituting a compound noun. (B) By referring to the meaning pattern added to a word, it is possible to determine a combination of words that is appropriate as a derived search key.
【0007】[0007]
【実施例】以下、本発明の実施例を、図面により詳細に
説明する。図1は、本発明の一実施例を示す検索キー派
生システムの構成図である。企業名検索キー派生システ
ムは、検索キーとなる企業名文字列が入力される入力部
11、企業名を構成する単語とその意味が登録された解
析用辞書12、企業名を構成する単語の意味パターンに
対応する派生部分が登録され、文字列を単語単位で縮退
するためのルールが規定された意味パターンテーブル1
3、辞書12およびテーブル13を参照して、入力され
た文字列に対して検索キーを派生する解析部14、およ
び派生した文字列を出力する出力部15とを具備してい
る。本発明においては、解析部14が解析辞書12を用
いて、入力部11から入力された文字列を単語単位に分
割する。そして、分割した各単語に意味分類を付与す
る。次に、各単語に対応する意味分類の種々の組み合わ
せ形態を意味パターンテーブル13に登録する。これら
の解析用辞書12および意味パターンテーブル13を用
いて、文字列を代替する縦退文字列を派生する。Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a configuration diagram of a search key derivation system showing one embodiment of the present invention. The company name search key derivation system includes an input unit 11 for inputting a company name character string serving as a search key, an analysis dictionary 12 in which words forming the company name and their meanings are registered, and the meaning of the words forming the company name. A derived pattern corresponding to the pattern is registered, and a semantic pattern table 1 in which rules for reducing a character string in word units are defined.
3, an analysis unit 14 for deriving a search key for an input character string with reference to the dictionary 12 and the table 13, and an output unit 15 for outputting the derived character string. In the present invention, the analysis unit 14 uses the analysis dictionary 12 to divide a character string input from the input unit 11 into words. Then, a semantic classification is given to each of the divided words. Next, various combinations of the meaning classification corresponding to each word are registered in the meaning pattern table 13. Using these analysis dictionaries 12 and the semantic pattern table 13, a vertical character string that substitutes for a character string is derived.
【0008】図2は、図1における解析用辞書および意
味パターンテーブルの内容を示す図である。解析用辞書
12には、企業名を構成する単語と、各々の単語に対応
する意味が登録される。意味とは、企業名を構成する単
語の属性による分類名であり、富士、三和のような『固
有名』、センター等のような『語尾』、あるいは『職業
名』、『動詞』、『住所』、『地方名』、『下部組織』
等からなる。また、意味パターンテーブル13における
意味パターンとは、企業名を構成する単語の意味の系列
の種類であり、派生部分とは、派生する検索キーを分割
された単語の組み合わせ方法により指定するものであ
る。意味パターンテーブルには、派生部分との間に強い
統計的相関がある意味パターンを、対応する派生部分と
ともに登録する。FIG. 2 is a diagram showing the contents of the analysis dictionary and the meaning pattern table in FIG. In the analysis dictionary 12, words constituting the company name and the meaning corresponding to each word are registered. The meaning is a classification name based on the attributes of the words that make up the company name, such as "proper name" such as Fuji and Sanwa, "ending" such as the center, or "professional name", "verb", " Address, Local name, Subordinate organization
Etc. The meaning pattern in the meaning pattern table 13 is a type of a series of meanings of the words constituting the company name, and the derived part is to specify a derived search key by a method of combining the divided words. . In the semantic pattern table, a semantic pattern having a strong statistical correlation with the derived part is registered together with the corresponding derived part.
【0009】図3は、本発明の一実施例を示す検索キー
派生システムの動作フローチャートである。最初に、単
語分割過程31で、入力部11から入力された企業名文
字列を、解析用辞書12を参照することにより単語に分
割する。次に、意味パターン生成過程P32では、企業
名を構成する単語に解析用辞書12に登録されている意
味を付与することにより、企業名を構成する単語の意味
パターンを生成する。次に、派生部分判定過程P33
で、意味パターンテーブル13を参照し、企業名を構成
する単語の意味パターンがテーブル13に登録されてい
る場合には、派生する検索キーが存在するものと判断
し、対応する派生部分を取得する。最後に、派生部分が
存在する場合には、検索キー生成過程34で、派生部分
に指定された単語の組み合わせ方に従って、企業名を構
成する単語を組み合わせることにより、入力された企業
名から派生する検索キーを生成する。FIG. 3 is an operation flowchart of the retrieval key deriving system showing one embodiment of the present invention. First, in a word division step 31, the company name character string input from the input unit 11 is divided into words by referring to the analysis dictionary 12. Next, in a meaning pattern generation process P32, a meaning pattern registered in the analysis dictionary 12 is added to the words forming the company name to generate a meaning pattern of the words forming the company name. Next, a derived part determination process P33
Then, referring to the semantic pattern table 13, if the semantic pattern of the word constituting the company name is registered in the table 13, it is determined that a derived search key exists, and the corresponding derived part is obtained. . Lastly, if there is a derived part, in the search key generation step 34, the words constituting the company name are combined in accordance with the combination of the words specified in the derived part, thereby being derived from the input company name. Generate a search key.
【0010】図4は、本発明による検索キー派生処理の
具体例を示す図である。図4の上方には、検索キーから
読み替え名を取り出す場合を示しており、下方には、本
発明による検索キーの派生方法として、単語分割、意味
パターン、派生部分、派生する検索キーの順序で正しく
検索キーが派生される状態を示している。図4の例4−
1では、先頭部分に複数の辞書登録されている単語が存
在する例を示す。企業名『カフェドール』において、
『カフェ(職業名)』、『カフェド(職業名)』、『ド
ール(一般名詞)』は辞書登録される単語であり、『ー
ル』は登録されないため、『カフェ』+『ドール』と単
語分割される。この意味パターンは『職業名+一般名』
であり、対応する派生部分は『第2単語』であるため、
『ドール』が検索キーとして派生する。このように、本
発明では、名義解析辞書12を用いて単語分割するた
め、複合名詞を構成する単語単位で文字列を削除するこ
とにより、検索キーを派生することが可能である。FIG. 4 is a diagram showing a specific example of the retrieval key deriving process according to the present invention. The upper part of FIG. 4 shows a case where a replacement name is extracted from a search key. The lower part of FIG. 4 shows a method of deriving a search key according to the present invention in the order of word division, meaning pattern, derived part, and derived search key. This shows a state in which the search key is correctly derived. Example 4 in FIG.
FIG. 1 shows an example in which a plurality of words registered in a dictionary exist at the beginning. In the company name "Cafe Doll"
"Cafe (professional name)", "Cafedo (professional name)", and "Doll (general noun)" are words registered in the dictionary, and "le" is not registered, so the words "cafe" + "doll" Divided. This meaning pattern is "occupation name + common name"
And the corresponding derivative part is "second word",
"Doll" is derived as a search key. As described above, in the present invention, since the word is divided using the name analysis dictionary 12, it is possible to derive a search key by deleting a character string in units of words constituting a compound noun.
【0011】図4の例4−2では、冠称名が複合名詞か
らなる例であって、例4−3、例4−4では、複合名詞
の中間に位置する単語を削除することにより、読み替え
名を派生する例が示されている。すなわち、例4−2で
は、企業名『インテリアギャラリーたかはし』の意味パ
ターンは、『商品名+語尾+固有名(姓)』であり、こ
の意味パターンに対応する派生部分は『第3単語』であ
るため、『たかはし』が検索キーとして派生する。例4
−3では、企業名『八王子市農協』の意味パターンは、
『地名+地名接尾詞+職業名』であり、この意味パター
ンに対応する派生部分は『第1単語+第3単語』である
ため、『八王子農協』が検索キーとして派生する。例4
−4では、企業名『高橋克己弁護士事務所』の意味パタ
ーンは、『固有名(姓)+固有名(名)+職業+語尾』
であり、この意味パターンに対応する派生部分は『第1
単語+第3単語以降』であるため、『高橋弁護士事務
所』が検索キーとして派生する。このように、単語に付
加された意味パターンを参照することにより、派生する
検索キーとして適切な単語の組み合わせを決定すること
が可能となる。In the example 4-2 of FIG. 4, the title is composed of a compound noun. In the example 4-3 and the example 4-4, the words located in the middle of the compound noun are deleted to be replaced. An example of deriving the name is shown. That is, in Example 4-2, the meaning pattern of the company name "Interior Gallery Takahashi" is "product name + ending + unique name (surname)", and the derived part corresponding to this meaning pattern is "third word". Therefore, "Takahashi" is derived as a search key. Example 4
In -3, the meaning pattern of the company name "Hachioji Agricultural Cooperative"
Since "place name + place name suffix + occupation name" and the derived part corresponding to this semantic pattern is "first word + third word ", "Hachioji agricultural cooperative" is derived as a search key. Example 4
In -4, the meaning pattern of the company name "Katsumi Takahashi Lawyer Office" is "proper name (surname) + proper name (first name) + occupation + ending"
And the derived part corresponding to this semantic pattern is “1st
Since “word + third word ”, “Takahashi Lawyer Office” is derived as a search key. In this way, by referring to the meaning pattern added to the word, it is possible to determine a combination of words that is appropriate as a derived search key.
【0012】[0012]
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
複合名詞を検索キーとする情報検索システムにおいて、
一般的に利用する場合に検索条件として入力し易い検索
キーを派生することが可能になる。特に、複合名詞のう
ちの中間部分を省略することにより、情報検索の成功率
を高めることができ、かつ情報検索に要する時間を短縮
することができる。As described above, according to the present invention,
In an information retrieval system using a compound noun as a retrieval key,
In general, it is possible to derive a search key that is easy to input as a search condition when used. In particular, compound nouns
By omitting the middle part, the success rate of information search can be increased, and the time required for information search can be reduced.
【図1】本発明の一実施例を示す企業名検索キー派生シ
ステムの構成図である。FIG. 1 is a configuration diagram of a company name search key derivation system showing one embodiment of the present invention.
【図2】図1における解析用辞書と意味パターンテーブ
ルの具体例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a specific example of an analysis dictionary and a meaning pattern table in FIG. 1;
【図3】本発明による企業名検索キー派生システムの処
理フローチャートである。FIG. 3 is a processing flowchart of a company name search key derivation system according to the present invention.
【図4】本発明による企業名検索キー派生システムの具
体的実施例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing a specific embodiment of a company name retrieval key derivation system according to the present invention.
【図5】従来のテーブルによる検索キーの派生処理の具
体例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing a specific example of a search key deriving process using a conventional table.
11 入力部 12 解析用辞書 13 意味パターンテーブル 14 解析部 15 出力部 31 単語分割過程 32 意味パターン判定過程 33 派生部分判定過程 24 派生検索キー生成過程 DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 Input part 12 Analysis dictionary 13 Meaning pattern table 14 Analysis part 15 Output part 31 Word division process 32 Meaning pattern judgment process 33 Derived part judgment process 24 Derived search key generation process
フロントページの続き (56)参考文献 岩瀬成人、高橋克巳,企業名の検索方 式の高度化,情報処理学会第45回全国大 会講演論文集,日本,情報処理学会, 1992年10月11日,第3巻,3−245〜3 −246頁 (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G06F 17/30 Continuation of the front page (56) References Iwase, A., Takahashi, K., Advanced search method of company name, IPSJ 45th Annual Meeting, IPSJ, October 11, 1992 Vol. 3, pp. 3-245 to 3-246 (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G06F 17/30
Claims (1)
辞書を備え、入力された単数ないし複数の単語からなる
文字列を解析する装置において、 入力された文字列を上記解析用辞書を参照することによ
り単語単位に分割し、かつ分割された単語に意味分類を
付与する解析手段と、 分割された各単語に対応する意味パターンと派生する文
字列部分の組み合わせの対を登録し、文字列を単語単位
で縮退するための意味パターンテーブルとを具備し、 上記解析手段は該意味パターンテーブルを参照すること
により該文字列の先頭、中間、またはこれらの組み合わ
せの文字列を省略する縮退文字列を生成して出力するこ
とを特徴とする自然語解析装置。1. An apparatus for analyzing a character string composed of one or more input words, comprising an analysis dictionary in which words and meanings of the words are registered. Analysis means for dividing the words by reference and assigning a semantic classification to the divided words, and a sentence derived from a semantic pattern corresponding to each of the divided words
Register the pair of combinations of string portion; and a meaning pattern table for degenerating string word by word, the above analyzing means beginning of the character string by referring to the meaning pattern table, the intermediate , Or a combination of these
A natural language analysis apparatus for generating and outputting a degenerated character string omitting a false character string.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31528593A JP3360261B2 (en) | 1993-12-15 | 1993-12-15 | Natural language analyzer |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31528593A JP3360261B2 (en) | 1993-12-15 | 1993-12-15 | Natural language analyzer |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07168847A JPH07168847A (en) | 1995-07-04 |
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ID=18063565
Family Applications (1)
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| JP31528593A Expired - Fee Related JP3360261B2 (en) | 1993-12-15 | 1993-12-15 | Natural language analyzer |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3360261B2 (en) |
Families Citing this family (1)
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|---|---|---|---|---|
| JPH10283355A (en) * | 1997-04-02 | 1998-10-23 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Company name analysis method and device |
-
1993
- 1993-12-15 JP JP31528593A patent/JP3360261B2/en not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 岩瀬成人、高橋克巳,企業名の検索方式の高度化,情報処理学会第45回全国大会講演論文集,日本,情報処理学会,1992年10月11日,第3巻,3−245〜3−246頁 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07168847A (en) | 1995-07-04 |
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