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JP4082719B2 - Multi-dimensional database system and operation command translation method using natural language - Google Patents
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JP4082719B2 - Multi-dimensional database system and operation command translation method using natural language - Google Patents

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JP4082719B2 JP2002200826A JP2002200826A JP4082719B2 JP 4082719 B2 JP4082719 B2 JP 4082719B2 JP 2002200826 A JP2002200826 A JP 2002200826A JP 2002200826 A JP2002200826 A JP 2002200826A JP 4082719 B2 JP4082719 B2 JP 4082719B2
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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自然言語を使った多次元データベースに係り、特に、多次元データベースの操作技術、テキストデータと多次元データベースの連携技術、および多次元データベースによる定性的な解析技術に関する。
【0002】
【従来の技術】
多次元データベースは、ビジネスに関する多種多様なデータを、様々な観点から深く掘り下げて分析し、意思決定につなげることを目的としたデータベースである。
例えば、営業、マーケティング担当者が商品の販売実績データを分析する際、単に月別の販売実績だけではなく、店舗別、商品属性別、顧客属性別、価格帯別など、多種多用な観点からの分析が必要となる。
そのような多種多様な観点から、データを収集、集計、分析するために非常に有効なツールが多次元データベースである。
多次データベースには、観点を変えるためのダイス、分析などの対象を限定するためのスライス、分析対象を下位レベルに分割するためのドリルダウン、上位レベルにまとめて扱うためのドリルアップという操作があり、それらを多次元ビューという多次元表示するためのスプレッドシートを用いて実現していた。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
多次元データベースには、以下に示すような問題があった。
a.操作性の問題
多次元データベースで、データ分析などのデータ操作を行う場合、独自概念の理解と特殊なデータ操作技術が必要であり、多次元データベースを十分に操作するのが難しかった。多次元データベースには、ダイス、スライス、ドリルアップ、ドリルダウンなどの特殊な操作があり、これらの操作を多次元ビューと呼ばれるスプレッドシートを利用して行う。そのため、データ分析などのデータ操作を行う場合、多次元ビュー上でこれらの特殊操作を組み合わせて目的にあったデータ操作を実現するための特殊技術が必要であった。
例えば、「売上高が先月比で10%以上増加した商品の色」を分析するときに、多次元ビュー上で、多次元データベースを次の手順で操作する必要があった。
先月と今月の売上を基にして先月比を計算する。
1.先月比が10%を超えた製品を選択する。
2.選択した製品と色でスライスし、色によって分類する。
3.商品に対して、全商品へのドリルアップを実行し、色によって分類して、集計する。
【0004】
b.テキストデータとの連携
多次元データベースでは、テキストデータの意味的内容を反映させる構造がなかったため、テキストデータと連携させることが困難であった。分析対象のデータには、数値データなどの定量的なデータのほかに、自然言語で記述されたテキストデータがある。
分析レポートのようなテキストデータには、数値データでは分析困難な定性的な情報が多く含まれている。
しかし、多次元データベースには、自然言語の主述の関係、修飾関係を扱うことができないため、テキストデータを有効活用できなかった。
【0005】
c.定性的な分析
多次元データベースで定性的な分析をするのは困難であった。データ分析において、定性的な分析は、定量的な分析と同じ位、重要である。
例えば、「ある製品の売上高がアップした」という事実があった場合、その要因を分析することは、今後の業績アップをするに当たり非常に重要である。
しかし、多次元データベースには、直接的に、定性的な分析をする手段がないため、多次元データベースで定性的な分析をすることは困難であった。
そのため、経験や勘に基づいた試行錯誤や、別手段で分析する必要があった。
【0006】
このため、本発明の目的は、多次元データベースの操作方法が難しいという問題、多次元データベースとテキストデータの連携の問題、および多次元データベースによる定性的な分析の問題を解決することにある。
【0007】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明は、多次元データベースシステムにおいて、自然言語の名詞的要素をメンバとする階層構造を有する一般次元の情報と、自然言語の述部の要素をメンバとする階層構造を有する述部次元の情報が記憶装置に設定され、自然言語で記述された操作命令を前記一般次元の情報と、述部次元の情報を用いて多次元データベースの操作に翻訳する翻訳手段を有している。
また、前記述部次元の情報は、動作次元の情報と、関係次元の情報と、作用次元の情報を有している。
【0008】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態として、図1に、システム構成を示す。
図2と図3に、自然言語の意味的構造を反映させるための多次元データベースの構造を示す。
図4に、各次元に意味的内容を持たせるための次元・メンバ定義テーブルをしめす。
図5に、用語定義テーブルを示す。
図6に、自然言語で操作命令を出す操作命令生成過程を示す。
図7に、その操作命令を多次元データベースの操作に翻訳して実行する操作翻訳・実行過程を示す。
図8に、操作結果を表示する結果表示過程を示す。
図9に、操作命令の入力例を示す。
図10に、テキストデータと多次元データベースで用いる自然言語解析の例を示す。
図11に、テキスト連携を実現するインターフェースの例を示す。
図12に、その連携の内容を情報化するために使用する付加情報の表を示す。
図13に、修飾関係を多次元データベースの構造に反映させるメンバ生成処理過程を示す。
図14に、結果表示の例を示す。
図15に、操作命令の記述例を示す。
図16に、「述部次元の修飾」の場合の翻訳例を示す。
【0009】
上記図を用いて、発明の実施の形態について以下に説明する。
図1は、システムの構成を示す。
システムは大きく分けて、多次元データベースの操作命令を解釈・実行するサーバー101と、操作命令の生成・送信、結果の表示を行うためのクライアント102から構成され、ネットワーク103でつながっている。
サーバー101は、
クライアント102から受け取った操作命令を解析するための操作命令解析部104、
その命令を多次元データベースの操作手順に翻訳して、操作手順リストを生成する操作手順リスト生成部105、
生成された操作リストにしたがって多次元データベースを操作し、結果を返す操作制御部106、
操作手順リスト生成部で使用する、用語定義テーブル107と次元・メンバ定義テーブル108と連携規則・付加情報109、
多次元データベース110、
から構成されている。
【0010】
クライアント102は、
多次元データベース110の操作命令を作成する操作命令生成部111、
操作結果の表示を制御する操作結果表示制御部112、
操作命令、表示結果などを表示する画面表示部113、
操作命令の構造解析をするための自然言語解析部114、
操作命令に多次元データベース110の構成要素を対応付けるために使用する連携規則・付加情報115、
から構成されている。
【0011】
図2と図3は、多次元データベースの構造を示す。
本発明の重要な特徴は、自然言語の意味的構造を反映できる多次元データベースシステムの構造自体にある。
そのために、「次元・メンバ定義」の概念を導入する。
次元・メンバ定義とは、自然言語の語句を多次元データベースの次元やメンバにどのように反映するかを定義したものである。
次元・メンバ定義では、各語句がどの次元のどのメンバに対応し、どのような意味的内容を示しているかを、数式などの関数(正確には「写像」であるが、「関数」という用語を使った方がイメージがつかみやすいため、ここでは「関数」という用語を使用する)を用いて定義する。
本発明では、自然言語との連携を考慮して、多次元データベースの通常次元を拡張した、次の次元を導入する。
【0012】
一般次元(図2)
一般次元は、多次元データベース110の普通のメンバを定義するための次元であり、階層構造(レベル)を持つ。
ここには、自然言語の名詞的(普通名詞、代名詞、固有名詞、数詞等)要素、つまり、オブジェクトや数値などに対応するものを対応させる。
例として、後述する動作の説明で使用する商品次元201と色次元202を挙げてある。
商品次元201では、最上レベルである第1レベルに「全商品」203、第2レベルに「家電」204、「OA製品」205、…が、「家電」204の下(第3レベル)に「テレビ」206、「ビデオ」207、…が対応している。
また、色次元には、最上レベルである第1レベルに「全色」208、第2レベルに「赤」209、「青」210が対応している。
一般次元は、通常の多次元データベースで扱う次元とほとんど同じであるが、意味的内容を定義できること、テキスト連携の際に自動的に下位レベルにメンバが追加されるという意味で、通常の多次元データベースの次元を拡張したものである。
【0013】
述部次元(図3)
述部次元は、多次元データベースを自然言語で操作するために、本発明で新たに導入した次元であり、自然言語の述部(動詞、形容動詞など)に対応する次元である。
述部次元の構造を図3に示す。
述部次元は、動作次元301、関係次元302、作用次元303に分かれる。
動作次元
動作次元301は、オブジェクトの動作に対応する次元である。
動作次元では、最上レベルである第1レベルに「全動作」304、第2レベルに「増加する」305、「減少する」306、…などの動作が対応している。
また、副詞などで修飾されている場合、例えば、「10%以上増加する」307のように、「増加する」の下に、メンバが追加される。
関係次元
関係次元302は、オブジェクト間の関係に対応する次元である。
関係次元では、最上レベルである第1レベルに「全関係」308、第2レベルに「より速い」309、「より遅い」310、…などの関係が対応している。
また、副詞などで修飾されている場合は、例えば、「より5倍速い」311のように、「より速い」の下に、メンバが追加される。
作用次元
作用次元303は、あるオブジェクトが他のオブジェクトに及ぼす作用に対応する次元である。
作用次元では、最上レベルである第1レベルに「全作用」312、第2レベルに、「良い影響を与える」313、「悪影響を与える」314、…などの作用が対応している。
また、副詞などで修飾されている場合は、例えば、「売上げを伸ばす」315のように、「良い影響を与える」の下に、メンバが追加される。
【0014】
本発明では、多次元デーベース110に動作次元301、関係次元302、作用次元303の3種類の述部次元と一般次元(201、202)などを持たせ、その意味的内容を次元・メンバ定義テーブル108で定義する。
次元・メンバ定義テーブル108を図4に示す。
次元・メンバ定義テーブル108は、「語句」401、「対応次元」402、「メンバ名」403、「位置」404、「定義内容」405で構成されている。
「語句」401には、自然言語の語句が対応する。
「対応次元」402は、その語句が所属する次元、「メンバ名」403はその語句が対応するメンバの名前、「位置」404はそのメンバの位置(上位メンバなど)、「定義内容」405はメンバの役割、意味的内容などの定義内容である。
例えば、「増加した」406という語句の場合を例にすると、これは、動作次元301に、「<増加する>」305という名前で、含まれている。
動作次元301に含まれていないメンバは、自動的に「全動作」304の下に追加される。
「定義内容」405は、「値(t2)−値(t1) > 0…」408のように、メンバなどの関数で定義する。
【0015】
本発明では、自然言語の述部部分を述部次元(図3)のメンバに対するスライス操作に対応させ、修飾関係を「被修飾語句に対応するメンバの下位レベルに新しいメンバを生成する」という操作に対応させることによって、テキスト連携を実現する。
本発明では、テキスト連携を実現するために、「用語定義」という概念も導入する。
用語定義とは、自然言語中の用語を、多次元データベース110の構成要素、演算、操作として定義することである。
用語定義の内容は、用語定義テーブル107に登録される。
用語定義テーブルを図5に示す。
用語定義テーブル107は、用語の定義内容を多次元データベース110の構成要素、操作などで定義してあるテーブルである。
用語定義テーブル107は、「用語」501とその「定義内容」502で構成される。
例えば、「先月比」503という用語は、「(今月値)/(先月の値)」504で定義される。
【0016】
本発明では、一般的(汎用)の次元・メンバ定義テーブル及び用語定義テーブルと、金融業用とか医療業のような目的別の次元・メンバ定義テーブル及び用語定義テーブルと、ユーザー定義可能なユーザー定義用の次元・メンバ定義テーブル及び用語定義テーブルを用意することで、システムの操作性と柔軟性を向上させる。
【0017】
以降では、上記構造を持つ多次元データベースシステムで、自然言語に基づいた操作を実現する方法について説明する。
ここでは、売上の先月比が10%以上増加した商品のデータを調べて、どの色の商品が売れているかを分析する場合を例にして、本システムの動作を説明する。
本システムの動作は、クライアント102で多次元データベース110の操作命令を生成してサーバー101へ転送する「操作命令生成過程」(図6)、サーバー101で操作命令を解釈して多次元データベースを操作してその結果をクライアントに返す「操作翻訳・実行過程」(図7)、クライアントで結果を表示する「結果表示過程」(図8)に分かれる。
【0018】
操作命令生成過程を図6に示す。
まず、テキストエディタで、多次元データベース110の操作命令を自然言語形式で、例えば、図9のように「売上の先月比が10%以上増加した商品の色は」901と入力する(601)。
次に、自然言語解析部114で、入力さた操作命令を自然言語解析を利用して各文法要素に品詞分解する(602)。
解析結果を概念的に表したものを図10に示す。
図10では、<名詞><格助詞>等、<…>1001で示されたものは品詞であり、矢印1002は修飾関係を示し、破線矢印1003は主述の関係を表す。
この例では、例えば、「売上の」が「先月比」を修飾し、「先月比が」と「増加した」が主部と述部の関係にある。
【0019】
品詞分解が終了したら、自動的に、または手動で、その結果を基に自然言語の語句を多次元データベースの構成要素(次元・メンバ、用語など)に関連付けるテキスト連携を実行する(603)。
手動の場合のユーザーインターフェースとして、図11のようなものが考えられる。
例えば、対象語句「増加した」1101にカーソルを移動すると、その品詞などの分析結果がポップアップ表示1102される。
ユーザーは、それを参考にして、「増加した」の連携先をプルダウンリストなどを利用して「動作次元メンバ」1103に指定する。
【0020】
テキスト連携の実行(603)では、連携規則・付加情報115を参照して(604)、関連付け情報を付加する(605)。
本実施例では、付加する関連付け情報としてXMLを用いる。なお、XML以外の他の文書データフォーマットを用いてもよい。
【0021】
連携規則・付加情報115の内の連携規則を以下に示し、タグなどの詳細を示す付加情報の表を図12に示す。
連携規則
(1) 連携先の多次元データベースの構成要素(一般次元、動作次元、関係次元、 作用次元、用語)をタグ(<…>)で表す。
(2) 構造を明確にするために、句を形成している場合は、<句>タグで囲む。
<句>のタグはネストすることができ、それによって、文章の意味的構造が明確になる。
(3) 各タグには、「ID」属性を設定する。「ID」属性は、システムにより識別、 または修飾先を示すのに使用する。
(4) 命令文中または句中の役割を「役割」属性で表す。
(5) 修飾関係がある場合は、修飾語句の「役割」属性の値を「修飾語句」に設定し、「修飾先」属性に被修飾語の「ID」属性を設定する。
【0022】
また、付加情報は付加情報テーブルに従って設定される。
この連携規則と付加情報に基づいて、最終的な操作命令が生成される。
例題の「売上の先月比が10%以上増加した商品の色は」の場合における操作命令の記述例を図15に示す。
【0023】
操作翻訳・実行工程を図7に示す。
まず、クライアント102から受け取った操作命令をサーバー101で読み込む(701)。
次に、操作命令中の句の内容の解析を行う(702)。
句の内容の解析では、それぞれの<句>タグの構成要素(<句>タグ、<一般次元>タグ、etc)間の主述関係、修飾関係を解析する。解析内容を次に示す。
(1) 述部次元が修飾されている場合は、子メンバ自動生成アルゴリズムに従っ て、被修飾語の連携先のメンバに、子メンバを追加することとする。
(2) 主部、述部の関係は述部次元が修飾されていると同様に、被修飾語の連携先のメンバに、「主部付きの動作」に対応する子メンバを追加することとする。
(3) 一般次元が修飾されている場合は、該当する演算または操作(ドリルダウン、スライス、条件によるフィルタリングなどの演算に対応)を実行する。また、新しく一般次元を生成して、演算または操作の結果をそのメンバとして登録することとする。
(4) <句>タグ、その構成要素が、別の句に修飾されている場合は、修飾している句全体の翻訳が終了してから、その句を翻訳することとする。
【0024】
次に、定義内容の解釈と翻訳を行う(703)。
ステップ702の結果を基に、用語定義テーブル、次元・メンバ定義テーブルを参照して、用語、一般次元、述語次元などの定義内容を解釈する。その結果に応じて、各部を多次元データベースの操作・演算に翻訳する。また、翻訳結果を新しい一般次元や述語次元のメンバとして登録する。
【0025】
次に、多次元データベースの操作への翻訳を行う(704)。
ステップ703の結果を基に、各タグの「役割」属性の値に応じて、操作命令を多次元データベースの操作内容に翻訳し、翻訳リストを生成する。その際、連携規則・付加情報109(これは、連携規則・付加情報115と同じである。)を参照する。
(1) 属性値が「述部」の場合は、対応する「述部次元」のスライスに翻訳する。
(2) 「句」(<句>タグの内容)が、他の語句を修飾している場合は、その修飾内容に応じて、ステップ702の(4)と同様に操作に翻訳する。
【0026】
なお、被修飾語の連携先の下位レベルにメンバを生成する場合は、メンバ生成処理が実行される。
メンバ生成処理を図13に示す。
メンバ生成処理は、修飾語の翻訳時に、操作手順リスト生成部105の指令を受けて、処理が開始される(1401)。そのとき、まず、被修飾語を検索する(1402)。
次に、次元・メンバ定義テーブル108を参照して、被修飾語の連携先の定義内容を参照し、その次元とレベルをチェックする(1403)。
次に、被修飾語の下に新しいメンバを生成し(1404)、その定義内容を生成する(1406)。
最後に、追加したメンバに関する定義内容を次元・メンバ定義テーブル108に追加して(1406)、メンバ生成処理を終了1407する。
「述部次元の修飾」の場合の翻訳例を図16に示す。
この例の場合、動作次元の「増加する」メンバの下に、「10%以上増加する」メンバを生成する。
【0027】
次に、操作リストの生成を行う(705)。
ステップ704における翻訳結果に基づき、<句>タグのネスト、修飾関係を基に操作する順序を決定して、多次元データベースの操作リストを生成する。
このとき、操作命令情報の文法解析情報と、分析対象などのプロパティ情報を参照して順序を決定する。
例えば、例題の操作命令「売上の先月比が10%以上の商品の色は」の場合は、「売上の先月比」は「商品」を修飾するので「先月比」の用語定義を参照しながら、全商品に対して売上の先月比を計算し、新たに「全商品の売上の先月比」という一般次元を生成すると解釈する。
また、表示方法指定内容はそのまま解釈し、例題の場合は、「売上数が多い順に、商品の色をソートし、それを円グラフで表示する」と解釈する。
【0028】
以上のような分析の結果、例題の場合は、次の操作リストが生成される。
(1)操作対象の全製品に対して売上の先月比を計算して、新しい一般次元「各商品の売上げの先月比」を作成する。
(2)用語定義と次元定義を基にして、新しい動作次元のメンバ「10%以上増加する」を「増加する」メンバ下のレベルに作成する。
(3)動作次元のメンバ「10%以上増加する」でスライスする。
つまり、全製品の売上を評価して、それが10%以上のものだけ操作対象に設定する。
(4)商品売上数の多い順に、商品の色をソートする。
(5)結果を売上数の多い色の順序で円グラフで表示する。
最後に、操作リストに基づき多次元データベース110を操作706し、結果をクライアント102に送信707する。
【0029】
結果表示過程を図8に示す。
まず、サーバー101ら受け取った結果情報を読み込む(801)。
操作命令生成過程で指定した結果表示方法606を確認する(802)。
最後に、表示方法に従って画面表示部に表示する(803)。
結果の表示例を図14に示す。
【0030】
本システムで、定性的な分析をする場合は、例えば、自然言語で「製品Aの売り挙げをアップした要因は」などのように入力する。
そうすると、「要因」に対応する作用次元の操作を利用して、その要因について分析することができる。
【0031】
【発明の効果】
本発明によって、多次元データベースの操作性が向上するとともに、その適用範囲も広がり、多次元データベースの利用価値が向上する。その結果、意思決定につなげるための分析業務において、有用な情報を見逃さず、より精度の高い分析をすることができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図1】多次元データベースを使用したシステムの全体構成を示す図である。
【図2】自然言語の名詞的な意味的構造を反映させるための多次元データベースの構成要素、一般次元を説明するための図である。
【図3】自然言語の述部的な意味的構造を反映させるための多次元データベースの構成要素、述部次元を説明するための図である。
【図4】多次元データベースの各次元やその構成メンバに意味的内容を持たせるための次元・メンバ定義テーブルを示す図である。
【図5】自然言語の用語を多次元データベースの構成要素、演算、操作に翻訳するための用語定義テーブルを示す図である。
【図6】自然言語で操作命令を生成するまでの操作命令生成過程を示す図である。
【図7】操作命令を多次元データベースの操作に翻訳して実行する操作翻訳・実行過程を示す図である。
【図8】操作結果を表示する結果表示過程を示す図である。
【図9】操作命令の入力例を示す図である。
【図10】操作命令の自然言語解析の例を示す図である。
【図11】テキスト連携を実現するインターフェースの例を示す図である。
【図12】連携の内容を情報化するために使用する付加情報の表を示す図である。
【図13】修飾関係を多次元データベースの構造に反映させるメンバ生成処理過程を示す図である。
【図14】多次元データベースシステムを使用したシステムでの結果表示の例を示す図である。
【図15】操作命令の記述例を示す図である。
【図16】「述部次元の修飾」の場合の翻訳例を示す図である。
【符号の説明】
101 サーバー
102 クライアン
103 ネットワーク
104 操作命令解析部
105 操作手順リスト生成部
106 操作制御部
107 用語定義テーブル
108 次元・メンバ定義テーブル
109 連携情報・付加情報
110 多次元データベース
111 操作命令生成部
112 操作結果表示制御部
113 画面表示部
114 自然言語解析部
115 連携情報・付加情報
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a multidimensional database using a natural language, and more particularly, to a multidimensional database operation technique, a text data and multidimensional database cooperation technique, and a qualitative analysis technique using a multidimensional database.
[0002]
[Prior art]
A multi-dimensional database is a database whose purpose is to analyze and analyze various types of data related to business from various viewpoints.
For example, when sales and marketing staff analyze product sales performance data, it is not just a monthly sales performance, but also analysis from various viewpoints such as by store, product attribute, customer attribute, price range, etc. Is required.
A multi-dimensional database is a very effective tool for collecting, compiling, and analyzing data from such various viewpoints.
Multi-level databases have operations such as dice for changing viewpoints, slicing for limiting the target of analysis, drilling down to divide the analysis target into lower levels, and drilling up to handle the higher levels collectively. They were realized using a spreadsheet for multidimensional display called multidimensional view.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
The multidimensional database has the following problems.
a. Problem of operability When data manipulation such as data analysis is performed on a multidimensional database, it is necessary to understand a unique concept and special data manipulation techniques, and it is difficult to sufficiently manipulate the multidimensional database. A multidimensional database has special operations such as dicing, slicing, drilling up, and drilling down, and these operations are performed using a spreadsheet called a multidimensional view. Therefore, when performing data operations such as data analysis, a special technique for realizing a data operation suitable for the purpose by combining these special operations on a multidimensional view is necessary.
For example, when analyzing “the color of a product whose sales increased by more than 10% compared to the previous month”, it was necessary to operate the multidimensional database in the following procedure on the multidimensional view.
Calculate the month-to-month ratio based on sales of last month and this month.
1. Select products that have exceeded 10% compared to last month.
2. Slice by selected product and color and sort by color.
3. For products, drill up to all products, classify by color, and aggregate.
[0004]
b. Cooperation with text data In a multidimensional database, there was no structure reflecting the semantic content of text data, so it was difficult to link with text data. The data to be analyzed includes text data described in a natural language in addition to quantitative data such as numerical data.
Text data such as analysis reports contain a lot of qualitative information that is difficult to analyze with numerical data.
However, the text data cannot be used effectively because the multi-dimensional database cannot handle the main language predicates and modifiers.
[0005]
c. Qualitative analysis It was difficult to conduct qualitative analysis with multidimensional databases. In data analysis, qualitative analysis is as important as quantitative analysis.
For example, if there is a fact that “the sales of a certain product has increased”, it is very important to analyze the factor in order to improve future performance.
However, since there is no direct means for qualitative analysis in a multidimensional database, it has been difficult to perform qualitative analysis in a multidimensional database.
Therefore, trial and error based on experience and intuition, and analysis by another means were necessary.
[0006]
Therefore, an object of the present invention is to solve the problem that the operation method of the multidimensional database is difficult, the problem of cooperation between the multidimensional database and text data, and the problem of qualitative analysis using the multidimensional database.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
To achieve the above object, according to the present invention, in a multi-dimensional database system, information of general dimensions having a hierarchical structure having natural language noun elements as members and a hierarchical structure having natural language predicate elements as members. Predicate dimension information having the following is set in the storage device, and translation means for translating the operation instruction described in the natural language into the operation of the multidimensional database using the general dimension information and the predicate dimension information is provided. is doing.
Further, the information on the previous description part dimension includes information on the action dimension, information on the relation dimension, and information on the action dimension.
[0008]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
As an embodiment of the present invention, FIG. 1 shows a system configuration.
2 and 3 show the structure of a multidimensional database for reflecting the semantic structure of natural language.
FIG. 4 shows a dimension / member definition table for giving semantic contents to each dimension.
FIG. 5 shows a term definition table.
FIG. 6 shows an operation command generation process for issuing an operation command in a natural language.
FIG. 7 shows an operation translation / execution process in which the operation command is translated into a multidimensional database operation and executed.
FIG. 8 shows a result display process for displaying the operation result.
FIG. 9 shows an input example of the operation command.
FIG. 10 shows an example of natural language analysis used in text data and a multidimensional database.
FIG. 11 shows an example of an interface for realizing text cooperation.
FIG. 12 shows a table of additional information used for informationizing the contents of the cooperation.
FIG. 13 shows a member generation process for reflecting the modification relationship in the structure of the multidimensional database.
FIG. 14 shows an example of the result display.
FIG. 15 shows a description example of the operation command.
FIG. 16 shows a translation example in the case of “modification of predicate dimension”.
[0009]
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the above drawings.
FIG. 1 shows a system configuration.
The system is roughly divided into a server 101 that interprets and executes operation instructions of a multidimensional database, and a client 102 that generates and transmits operation instructions and displays the results, and is connected by a network 103.
Server 101
An operation command analysis unit 104 for analyzing an operation command received from the client 102;
An operation procedure list generation unit 105 that translates the instruction into an operation procedure of the multidimensional database and generates an operation procedure list,
An operation control unit 106 that operates the multidimensional database according to the generated operation list and returns a result.
Term definition table 107, dimension / member definition table 108, linkage rule / additional information 109, used in the operation procedure list generation unit,
Multidimensional database 110,
It is composed of
[0010]
Client 102
An operation command generation unit 111 that generates an operation command for the multidimensional database 110,
Operation result display control unit 112 for controlling the display of the operation result,
Screen display unit 113 for displaying operation commands, display results, etc.
Natural language analysis unit 114 for structural analysis of operation instructions,
Coordination rules / additional information 115 used for associating elements of the multidimensional database 110 with operation instructions,
It is composed of
[0011]
2 and 3 show the structure of the multidimensional database.
An important feature of the present invention resides in the structure of the multidimensional database system that can reflect the semantic structure of natural language.
For this purpose, the concept of “dimension / member definition” is introduced.
The dimension / member definition defines how natural language phrases are reflected in the dimensions and members of a multidimensional database.
In the dimension / member definition, each term or phrase corresponds to which member of which dimension, and what kind of semantic content is indicated by a function such as a mathematical expression (exactly “mapping”, but the term “function”). Because it is easier to grasp the image when using, the term “function” is used here).
In the present invention, in consideration of cooperation with natural language, the following dimension, which is an extension of the normal dimension of the multidimensional database, is introduced.
[0012]
General dimensions (Figure 2)
The general dimension is a dimension for defining an ordinary member of the multidimensional database 110 and has a hierarchical structure (level).
Here, nounistic (common nouns, pronouns, proper nouns, numbers, etc.) elements of natural language, that is, objects corresponding to objects, numerical values, and the like are associated.
As an example, a product dimension 201 and a color dimension 202 used in the description of the operation described later are given.
In the product dimension 201, “all products” 203 is the first level, “home appliances” 204, “OA products” 205,... "TV" 206, "Video" 207, ... are supported.
In the color dimension, “all colors” 208 corresponds to the first level which is the highest level, and “red” 209 and “blue” 210 correspond to the second level.
The general dimension is almost the same as the dimension handled in a normal multi-dimensional database, but it is possible to define semantic content, and in the sense that members are automatically added to the lower level during text linkage. It is an extension of the database dimension.
[0013]
Predicate dimension (Figure 3)
The predicate dimension is a dimension newly introduced in the present invention in order to operate a multi-dimensional database in a natural language, and corresponds to a natural language predicate (verb, adjective verb, etc.).
The structure of the predicate dimension is shown in FIG.
The predicate dimension is divided into an action dimension 301, a relation dimension 302, and an action dimension 303.
The action dimension action dimension 301 is a dimension corresponding to the action of the object.
In the action dimension, the first level, which is the highest level, corresponds to actions such as “all actions” 304, “increase” 305, “decrease” 306,.
In addition, when it is modified with an adverb or the like, a member is added under “increase”, for example, “increase by 10% or more” 307.
The relation dimension relation dimension 302 is a dimension corresponding to the relation between objects.
In the relationship dimension, the first level, which is the highest level, corresponds to “all relationships” 308, the second level “faster” 309, “slower” 310,.
In addition, when it is modified with an adverb or the like, a member is added under “faster”, for example, “5 times faster” 311.
The action dimension action dimension 303 is a dimension corresponding to the action of an object on another object.
In the action dimension, the first level, which is the highest level, corresponds to “all actions” 312, and the second level corresponds to actions such as “good influence” 313, “adverse influence” 314,.
In addition, when it is modified by an adverb or the like, for example, a member is added under “having a good influence” like “increase sales” 315.
[0014]
In the present invention, the multidimensional database 110 has three types of predicate dimensions such as an action dimension 301, a relation dimension 302, and an action dimension 303, a general dimension (201, 202), etc., and the semantic content is defined as a dimension / member definition. It is defined in table 108.
The dimension / member definition table 108 is shown in FIG.
The dimension / member definition table 108 includes “word / phrase” 401, “corresponding dimension” 402, “member name” 403, “position” 404, and “definition contents” 405.
“Phrase” 401 corresponds to a natural language phrase.
“Corresponding dimension” 402 is a dimension to which the word belongs, “Member name” 403 is the name of the member to which the word corresponds, “Position” 404 is the position of the member (such as upper members), and “Definition contents” 405 is This is the definition of the member's role and semantic content.
For example, taking the phrase “increased” 406 as an example, this is included in the motion dimension 301 under the name “<increase>” 305.
Members not included in the action dimension 301 are automatically added under “all actions” 304.
The “definition contents” 405 is defined by a function such as a member like “value (t2) −value (t1)> 0.
[0015]
In the present invention, the predicate part of the natural language is made to correspond to the slicing operation on the member of the predicate dimension (FIG. 3), and the modification relationship is an operation of “creating a new member at the lower level of the member corresponding to the modified phrase” Text cooperation is realized by making it correspond to.
In the present invention, in order to realize text cooperation, the concept of “term definition” is also introduced.
The term definition is to define terms in a natural language as components, operations, and operations of the multidimensional database 110.
The contents of the term definition are registered in the term definition table 107.
The term definition table is shown in FIG.
The term definition table 107 is a table in which the definition contents of terms are defined by the components and operations of the multidimensional database 110.
The term definition table 107 includes “term” 501 and its “definition contents” 502.
For example, the term “comparison with last month” 503 is defined as “(current month value) / (last month value)” 504.
[0016]
In the present invention, general (general-purpose) dimension / member definition table and term definition table, dimension / member definition table and term definition table for each purpose such as for financial business and medical industry, and user-definable user definition By preparing a dimension / member definition table and a term definition table, the operability and flexibility of the system are improved.
[0017]
Hereinafter, a method for realizing an operation based on a natural language in the multidimensional database system having the above structure will be described.
Here, the operation of this system will be described by taking as an example the case of examining data of products whose sales have increased by 10% or more from the previous month and analyzing which color of the products are being sold.
The operation of this system is the “operation command generation process” (FIG. 6) in which an operation command of the multidimensional database 110 is generated by the client 102 and transferred to the server 101 (FIG. 6). Then, it is divided into an “operation translation / execution process” (FIG. 7) for returning the result to the client, and a “result display process” (FIG. 8) for displaying the result on the client.
[0018]
An operation command generation process is shown in FIG.
First, in a text editor, an operation instruction of the multi-dimensional database 110 is input in a natural language format, for example, “The color of a product whose sales ratio has increased by 10% or more” as shown in FIG. 9 (601).
Next, the natural language analysis unit 114 decomposes the input operation command into each grammatical element using natural language analysis (602).
A conceptual representation of the analysis results is shown in FIG.
In FIG. 10, <noun><caseparticle> etc., indicated by <...> 1001 are parts of speech, an arrow 1002 indicates a modification relationship, and a dashed arrow 1003 indicates a main statement relationship.
In this example, for example, “Sales” modifies “Last Month”, and “Last Month” and “Increased” have a relationship between the main part and the predicate.
[0019]
When the part-of-speech decomposition is completed, text linkage that associates a natural language phrase with a component (dimension / member, term, etc.) of a multidimensional database is executed automatically or manually based on the result (603).
A user interface as shown in FIG. 11 is conceivable as a manual interface.
For example, when the cursor is moved to the target phrase “increased” 1101, the analysis result such as the part of speech is displayed in a pop-up 1102.
The user refers to this and designates the “increased” cooperation destination as the “motion dimension member” 1103 using a pull-down list or the like.
[0020]
In the text link execution (603), the link rule / addition information 115 is referred to (604), and the association information is added (605).
In this embodiment, XML is used as association information to be added. A document data format other than XML may be used.
[0021]
The linkage rules in the linkage rules / additional information 115 are shown below, and a table of additional information showing details such as tags is shown in FIG.
Coordination rules
(1) The components (general dimension, action dimension, relation dimension, action dimension, term) of the multi-dimensional database at the cooperation destination are represented by tags (<...>).
(2) To clarify the structure, if a phrase is formed, enclose it in <phrase> tags.
<Phrase> tags can be nested, thereby clarifying the semantic structure of the sentence.
(3) Set “ID” attribute for each tag. The “ID” attribute is used by the system to identify or qualify.
(4) The role in the statement or phrase is expressed by the “role” attribute.
(5) If there is a modifier relationship, set the value of the “role” attribute of the modifier to “modifier”, and set the “ID” attribute of the modifier to the “qualifier” attribute.
[0022]
Further, the additional information is set according to the additional information table.
Based on this cooperation rule and additional information, a final operation command is generated.
FIG. 15 shows a description example of the operation command in the case of the example “The color of the product whose sales ratio has increased by 10% or more”.
[0023]
The operation translation / execution process is shown in FIG.
First, an operation command received from the client 102 is read by the server 101 (701).
Next, the contents of the phrase in the operation command are analyzed (702).
In the analysis of the contents of the phrase, the main predicate relation and the modification relation between the constituent elements of each <phrase> tag (<phrase> tag, <general dimension> tag, etc.) are analyzed. The analysis contents are as follows.
(1) If the predicate dimension is modified, the child member is added to the linked member of the modified word according to the automatic child member generation algorithm.
(2) The relationship between the main part and the predicate is that the predicate dimension is modified, and the child member corresponding to “operation with main part” is added to the linked target member of the modified word. To do.
(3) If the general dimension is qualified, execute the corresponding operation or operation (corresponding to operations such as drill-down, slicing, filtering by conditions). Also, a new general dimension is generated and the result of the operation or operation is registered as its member.
(4) If the <phrase> tag or its component is modified to another phrase, the phrase is translated after the entire modified phrase has been translated.
[0024]
Next, the definition contents are interpreted and translated (703).
Based on the result of step 702, the definition contents such as the term, the general dimension, and the predicate dimension are interpreted with reference to the term definition table and the dimension / member definition table. Depending on the result, each part is translated into multidimensional database operations / calculations. Also, the translation result is registered as a member of a new general dimension or predicate dimension.
[0025]
Next, translation into the operation of the multidimensional database is performed (704).
Based on the result of step 703, the operation command is translated into the operation content of the multidimensional database according to the value of the “role” attribute of each tag, and a translation list is generated. At that time, reference is made to the linkage rule / additional information 109 (this is the same as the linkage rule / additional information 115).
(1) If the attribute value is “predicate”, translate it into the corresponding “predicate dimension” slice.
(2) If the “phrase” (the content of the <phrase> tag) modifies another word / phrase, it is translated into an operation in the same manner as (4) of step 702 depending on the content of the modification.
[0026]
Note that, when a member is generated at a lower level of the link destination of the modified word, member generation processing is executed.
The member generation process is shown in FIG.
The member generation process starts upon receiving a command from the operation procedure list generation unit 105 during the translation of the modifier (1401). At that time, first, a modified word is searched (1402).
Next, the dimension / member definition table 108 is referenced to refer to the definition contents of the link destination of the modified word, and the dimension and level are checked (1403).
Next, a new member is generated under the modified word (1404), and the definition content is generated (1406).
Finally, the definition content regarding the added member is added to the dimension / member definition table 108 (1406), and the member generation process is terminated 1407.
A translation example in the case of “modification of predicate dimension” is shown in FIG.
In this example, a member that “increases by 10% or more” is generated under the member that “increases” in the motion dimension.
[0027]
Next, an operation list is generated (705).
Based on the translation result in step 704, the operation order is determined based on the nesting and modification relationships of the <phrase> tag, and an operation list of the multidimensional database is generated.
At this time, the order is determined by referring to the grammatical analysis information of the operation instruction information and the property information such as the analysis target.
For example, in the case of the example operation command “The color of a product with a sales ratio of 10% or more last month”, the “Sales last month ratio” qualifies “Product”, so refer to the term definition of “Last month ratio”. Then, it calculates that the monthly ratio of sales for all products is calculated, and a new general dimension of “comparison of sales of all products last month” is generated.
Further, the display method designation content is interpreted as it is, and in the case of the example, it is interpreted as “sorting the color of products in descending order of the number of sales and displaying it in a pie chart”.
[0028]
As a result of the above analysis, in the case of an example, the following operation list is generated.
(1) Calculate the ratio of sales last month for all products to be operated, and create a new general dimension “comparison of sales of each product last month”.
(2) Based on the term definition and dimension definition, a new motion dimension member “increased by 10% or more” is created at a level below the “increase” member.
(3) Slice the motion dimension member “increase by 10% or more”.
In other words, the sales of all products are evaluated, and only those with 10% or more are set as operation targets.
(4) Sort the product colors in descending order of product sales.
(5) Display the results in a pie chart in the order of the color with the most sales.
Finally, the multidimensional database 110 is operated 706 based on the operation list, and the result is transmitted 707 to the client 102.
[0029]
The result display process is shown in FIG.
First, the result information received from the server 101 is read (801).
The result display method 606 specified in the operation command generation process is confirmed (802).
Finally, it is displayed on the screen display unit according to the display method (803).
A display example of the result is shown in FIG.
[0030]
When qualitative analysis is performed with this system, for example, a natural language is input such as “What caused the sales increase of product A”.
Then, the factor can be analyzed using the operation of the action dimension corresponding to the “factor”.
[0031]
【The invention's effect】
According to the present invention, the operability of the multidimensional database is improved, the application range is expanded, and the utility value of the multidimensional database is improved. As a result, it is possible to perform more accurate analysis without missing any useful information in the analysis work that leads to decision making.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a system using a multidimensional database.
FIG. 2 is a diagram for explaining a general dimension, which is a constituent element of a multidimensional database for reflecting a noun semantic structure of a natural language.
FIG. 3 is a diagram for explaining predicate dimensions and components of a multidimensional database for reflecting a predicate semantic structure of a natural language.
FIG. 4 is a diagram showing a dimension / member definition table for giving semantic contents to each dimension and its constituent members of a multidimensional database.
FIG. 5 is a diagram illustrating a term definition table for translating natural language terms into components, operations, and operations of a multidimensional database.
FIG. 6 is a diagram illustrating an operation command generation process until an operation command is generated in a natural language.
FIG. 7 is a diagram showing an operation translation / execution process in which an operation command is translated into an operation of a multidimensional database and executed.
FIG. 8 is a diagram illustrating a result display process for displaying an operation result.
FIG. 9 is a diagram illustrating an input example of an operation command.
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of natural language analysis of an operation instruction.
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of an interface for realizing text cooperation.
FIG. 12 is a diagram showing a table of additional information used for converting the contents of cooperation into information.
FIG. 13 is a diagram showing a member generation process for reflecting the modification relationship in the structure of the multidimensional database.
FIG. 14 is a diagram showing an example of a result display in a system using a multidimensional database system.
FIG. 15 is a diagram illustrating a description example of an operation command.
FIG. 16 is a diagram illustrating a translation example in the case of “modification of predicate dimension”;
[Explanation of symbols]
101 Server 102 Client 103 Network 104 Operation Command Analysis Unit 105 Operation Procedure List Generation Unit 106 Operation Control Unit 107 Term Definition Table 108 Dimension / Member Definition Table 109 Linkage Information / Additional Information 110 Multidimensional Database 111 Operation Command Generation Unit 112 Operation Result Display Control unit 113 Screen display unit 114 Natural language analysis unit 115 Cooperation information / additional information

Claims (6)

多次元データベースシステムにおいて、
自然言語の名詞的要素をメンバとする階層構造を有する一般次元の情報と、自然言語の述部の要素をメンバとする階層構造を有する動作次元の情報と、関係次元の情報と、作用次元の情報を有する述部次元の情報と、前記各次元の意味的内容を定義した次元・メンバ定義情報と、自然言語中の用語を多次元データベースの構成要素、演算、操作等として定義した用語定義情報が記憶装置に設定され、
自然言語で記述された操作命令を前記記憶装置に設定された一般次元の情報と、述部次元の情報と、次元・メンバ定義情報と、用語定義情報を用いて多次元データベースの操作に翻訳する翻訳手段を有し、
前記翻訳手段は、前記自然言語で記述された操作命令を多次元データベースの操作に翻訳する際、用語および各次元等の定義内容を前記次元・メンバ定義情報および用語定義情報を参照して解釈し、該解釈の結果に応じて、前記自然言語で記述された操作命令の語句を多次元データベースの操作・演算に翻訳し、翻訳結果を前記一般次元の情報あるいは述部次元の情報のメンバとして登録することを特徴とする自然言語を利用した多次元データベースシステム。
In a multidimensional database system,
General dimension information having a hierarchical structure with natural language noun elements as members, action dimension information having a hierarchical structure with natural language predicate elements as members, relation dimension information, and action dimension information Predicate dimension information with information, dimension / member definition information that defines the semantic content of each dimension, and term definition information that defines terms in natural language as components, operations, operations, etc. of a multidimensional database Is set in the storage device,
Translating operation instructions written in natural language into multidimensional database operations using general dimension information, predicate dimension information, dimension / member definition information, and term definition information set in the storage device Have translation means,
The translating means interprets the definition contents of terms and each dimension with reference to the dimension / member definition information and the term definition information when translating the operation instruction described in the natural language into the operation of the multidimensional database. Depending on the result of the interpretation, the word of the operation instruction described in the natural language is translated into the operation / operation of the multidimensional database, and the translation result is registered as a member of the general dimension information or the predicate dimension information. A multi-dimensional database system using natural language characterized by
多次元データベースシステムにおいて、
自然言語の名詞的要素をメンバとする階層構造を有する一般次元の情報と、自然言語の述部の要素をメンバとする階層構造を有する動作次元の情報と、関係次元の情報と、作用次元の情報を有する述部次元の情報と、前記各次元の意味的内容を定義した一般用と目的別用の次元・メンバ定義情報と、自然言語中の用語を多次元データベースの構成要素、演算、操作等として定義した一般用と目的別用の用語定義情報が記憶装置に設定され、
自然言語で記述された操作命令を前記記憶装置に設定された一般次元の情報と、述部次元の情報と、次元・メンバ定義情報と、用語定義情報を用いて多次元データベースの操作に翻訳する翻訳手段を有し、
前記翻訳手段は、前記自然言語で記述された操作命令を多次元データベースの操作に翻訳する際、用語および各次元等の定義内容を前記一般用と目的別用の次元・メンバ定義情報および一般用と目的別用の用語定義情報を参照して解釈することを特徴とする自然言語を利用した多次元データベースシステム。
In a multidimensional database system,
General dimension information having a hierarchical structure with natural language noun elements as members, action dimension information having a hierarchical structure with natural language predicate elements as members, relation dimension information, and action dimension information Information on predicate dimensions that contain information, general and purpose-specific dimension / member definition information that defines the semantic content of each dimension, and terms in natural language for multidimensional database components, operations, and operations General purpose and purpose-specific term definition information defined as
Translating operation instructions written in natural language into multidimensional database operations using general dimension information, predicate dimension information, dimension / member definition information, and term definition information set in the storage device Have translation means,
When translating the operation instruction described in the natural language into the operation of the multidimensional database, the translating means translates the terms and definitions of each dimension into the general and purpose-specific dimension / member definition information and the general purpose. A multi-dimensional database system using natural language characterized by referring to and interpreting term definition information for each purpose.
請求項1または請求項2記載の自然言語を利用した多次元データベースシステムにおいて、
前記一般次元の情報および述部次元の情報におけるメンバが修飾語により修飾されている場合、該メンバの下位レベルに前記修飾語を付されたメンバが追加された前記一般次元の情報および述部次元の情報が記憶装置に設定されることを特徴とする自然言語を利用した多次元データベースシステム。
In the multidimensional database system using the natural language according to claim 1 or 2,
When the members in the general dimension information and the predicate dimension information are modified by a modifier, the general dimension information and the predicate dimension in which the member with the modifier is added to a lower level of the member A multi-dimensional database system using natural language, characterized in that the information is set in a storage device.
多次元データベースシステムにおいて、
自然言語の名詞的要素をメンバとする階層構造を有する一般次元の情報と、自然言語の述部の要素をメンバとする階層構造を有する動作次元の情報と、関係次元の情報と、作用次元の情報を有する述部次元の情報と、前記各次元の意味的内容を定義した次元・メンバ定義情報と、自然言語中の用語を多次元データベースの構成要素、演算、操作等として定義した用語定義情報が予め記憶装置に設定され、
多次元データベースシステムの処理装置は、入力手段から入力された自然言語で記述された操作命令を多次元データベースの操作に翻訳する際、
用語および各次元等の定義内容を前記記憶装置に設定された次元・メンバ定義情報および用語定義情報を参照して解釈する処理を行い、
該処理による解釈結果を基に前記自然言語で記述された操作命令の語句を多次元データベースの操作・演算に翻訳する処理を行い、
該処理の翻訳結果を前記記憶装置に設定された一般次元の情報あるいは述部次元の情報のメンバとして登録することを特徴とする操作命令翻訳方法。
In a multidimensional database system,
General dimension information having a hierarchical structure with natural language noun elements as members, action dimension information having a hierarchical structure with natural language predicate elements as members, relation dimension information, and action dimension information Predicate dimension information with information, dimension / member definition information that defines the semantic content of each dimension, and term definition information that defines terms in natural language as components, operations, operations, etc. of a multidimensional database Is preset in the storage device,
When the processing device of the multidimensional database system translates the operation instruction described in the natural language input from the input means into the operation of the multidimensional database,
Performs a process of interpreting the definition contents of terms and each dimension with reference to dimension / member definition information and term definition information set in the storage device,
Based on the interpretation result of the process, a process of translating the words of the operation instruction described in the natural language into the operation / operation of the multidimensional database,
An operation instruction translation method, wherein the translation result of the processing is registered as a member of general dimension information or predicate dimension information set in the storage device.
多次元データベースシステムにおいて、
自然言語の名詞的要素をメンバとする階層構造を有する一般次元の情報と、自然言語の述部の要素をメンバとする階層構造を有する動作次元の情報と、関係次元の情報と、作用次元の情報を有する述部次元の情報と、前記各次元の意味的内容を定義した一般用と目的別用の次元・メンバ定義情報と、自然言語中の用語を多次元データベースの構成要素、演算、操作等として定義した一般用と目的別用の用語定義情報が予め記憶装置に設定され、
多次元データベースシステムの処理装置は、入力手段から入力された自然言語で記述された操作命令を多次元データベースの操作に翻訳する際、
用語および各次元等の定義内容を前記記憶装置に設定された一般用と目的別用の次元・メンバ定義情報および一般用と目的別用の用語定義情報を参照して解釈する処理を行うことを特徴とする操作命令翻訳方法。
In a multidimensional database system,
General dimension information having a hierarchical structure with natural language noun elements as members, action dimension information having a hierarchical structure with natural language predicate elements as members, relation dimension information, and action dimension information Information on predicate dimensions that contain information, general and purpose-specific dimension / member definition information that defines the semantic content of each dimension, and terms in natural language for multidimensional database components, operations, and operations General purpose and purpose-specific term definition information defined as
When the processing device of the multidimensional database system translates the operation instruction described in the natural language input from the input means into the operation of the multidimensional database,
Processing to interpret terms and definitions of each dimension, etc. with reference to general and purpose-specific dimension / member definition information and general-purpose and purpose-specific term definition information set in the storage device A featured operation command translation method.
請求項4または請求項5記載の操作命令翻訳方法において、
前記一般次元の情報および述部次元の情報におけるメンバが修飾語により修飾されている場合、該メンバの下位レベルに前記修飾語を付されたメンバが追加された前記一般次元の情報および述部次元の情報が記憶装置に設定されることを特徴とする操作命令翻訳方法。
The operation command translation method according to claim 4 or 5,
When the members in the general dimension information and the predicate dimension information are modified by a modifier, the general dimension information and the predicate dimension in which the member with the modifier is added to a lower level of the member Information is set in a storage device.
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