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JP6157244B2 - Content management system, content management method and program - Google Patents
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Description

本発明は、コンテンツ管理システム、コンテンツ管理方法およびプログラムに関し、特に、コンテンツの自動生成に有効な技術に関する。   The present invention relates to a content management system, a content management method, and a program, and more particularly to a technique effective for automatic content generation.

インターネット上には、非特許文献1にあるように集合知を活用した百科事典のサイトがある。ただ、ここでは、それぞれのコンテンツはインターネット上のユーザにより手作業で作成されて登録されている。   On the Internet, there is an encyclopedia site using collective intelligence as described in Non-Patent Document 1. However, here, each content is manually created and registered by a user on the Internet.

一方、情報を計算機によって自動的に整理して活用に供する方法として、以下に示す特許文献1〜3が知られている。   On the other hand, Patent Documents 1 to 3 shown below are known as methods for automatically organizing information for use by a computer.

特許文献1は、資料の要約システムであり、知識化データの項目と呼ばれるいくつかのキーワードを用意しておき、資料中でマッチした単語を抽出することで資料を自動要約する方法が開示されている。   Patent Document 1 is a material summarization system, which discloses a method for automatically summarizing materials by preparing several keywords called items of knowledge data and extracting matched words in the materials. Yes.

特許文献2は、事典システムであり、利用者が入力した用語が含まれるWebページの中から用語を説明する部分を抽出して事典情報と呼ばれるコンテンツを生成し、質問応答に供する方法が開示されている。   Patent Literature 2 is an encyclopedia system that discloses a method for extracting a part that explains a term from a Web page including a term input by a user, generating content called encyclopedia information, and providing it to a question response ing.

特許文献3は、検索システムであり、ある書籍に含まれる情報から、「〜とは何であるか」というような定義情報や、「〜する方法は〜である」というような方法情報といった8種類の形式のいずれかの知識を自然言語処理により抽出し、書かれている内容を知識ブロックと呼ばれる知識表現形式にし、これを用いて質問に対する回答を生成し提示する方法が開示されている。   Patent Literature 3 is a search system, and includes eight types of definition information such as “what is” and method information such as “the method to do is” based on information included in a certain book. Is extracted by natural language processing, the written content is converted into a knowledge representation format called a knowledge block, and an answer to a question is generated and presented using the knowledge representation format.

特開2003−030191号公報JP 2003-030191 A 特開2003−085181号公報JP 2003-085181 A 特開2010−250439号公報JP 2010-250439 A

ウィキペディア ホームページ(http://ja.wikipedia.org/)Wikipedia homepage (http://en.wikipedia.org/)

ところが、上記のような情報を自動的に整理して活用に供するシステムでは、次のような問題点があることが本発明者により見い出された。   However, the present inventors have found that there are the following problems in a system that automatically organizes and uses such information as described above.

第1に、当該の資料を要約するという考え方では、当該の資料が出発点となっており、その内容に依存した知識を表現するにとどまり、本来世の中の事物を整理すべき観点から必要な記述がなされない。   First, the idea of summarizing the relevant material is the starting point of the relevant material, and it is only necessary to express knowledge that depends on the content, and a description that is necessary from the viewpoint of organizing things in the world. Is not made.

例えば特許文献1や特許文献3のように当該の資料や書物といった所与のコンテンツを出発点とすると、そもそも当該概念に対してこういうことが知りたいという観点からの情報の整理ではなく、その所与のコンテンツに書いてあることをその所与のコンテンツに書いてある通りの整理の仕方で要約することしかできない。   For example, when a given content such as the document or book is used as a starting point as in Patent Document 1 or Patent Document 3, it is not an arrangement of information from the viewpoint of wanting to know such a concept in the first place. It is only possible to summarize what is written in a given content in the same way as it is written in that given content.

第2に、世の中に参照すべき情報源として複数の文書があった場合に、それらを有機的に統合された1つの知識にまとめることができない。特許文献2では、出力すべき抽出結果が複数あった場合は、全部出力するか、その際に分野モデルP(c|d)の評価値の高い順で出力するか、特定の分野cに絞って出力するかのいずれかとしている。   Secondly, when there are a plurality of documents as information sources to be referred to in the world, they cannot be combined into one knowledge that is organically integrated. In Patent Document 2, when there are a plurality of extraction results to be output, all of the extraction results are output, or in that case, output is performed in descending order of the evaluation value of the field model P (c | d), or the specific field c is narrowed down. Output one of them.

ここで、P(c|d)は、用語説明dが分野cに関連する度合いを表す。単に正解に近そうな記載のみを選んで抽出したり、目に触れやすいように先に記載するという機能では、その分野の情報を整理された形で総覧したいというような利用方法に供することはできない。   Here, P (c | d) represents the degree to which the term explanation d is related to the field c. With the function of selecting only the description that seems to be close to the correct answer and extracting it so that it can be easily seen, it is not possible to use it in a way that you want to view the information in that field in an organized form. Can not.

第3に、質問応答のような機能では、Q&Aのように聞かれたことに答えるしかできず、百科事典のように、その周辺知識も含め、その分野に関する系統だった知識を生成し、利用に供することができない。   Third, with functions such as question answering, you can only answer what was heard like a Q & A, and like the encyclopedia, generate and use systematic knowledge about the field, including its peripheral knowledge. Can not be used.

本発明の目的は、該当分野に関する統計だった知識体系を自動生成することにより、事物を整理する観点にて知識を体系化することのできる技術を提供することにある。   An object of the present invention is to provide a technique capable of systematizing knowledge from the viewpoint of organizing things by automatically generating a knowledge system that is a statistic about a corresponding field.

本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴については、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。   The above and other objects and novel features of the present invention will be apparent from the description of this specification and the accompanying drawings.

本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。   Of the inventions disclosed in the present application, the outline of typical ones will be briefly described as follows.

すなわち、代表的なものの概要は、コンテンツ管理システムに適用され、以下のような特徴を有するものである。   In other words, the outline of typical ones is applied to a content management system and has the following characteristics.

コンテンツ管理システムは、収集・加工部、コンテンツ編集部、クラステンプレート、および出力生成部を有する。収集・加工部は、テキストデータを収集し、該テキストデータをデータページとして格納する。コンテンツ編集部は、コンテンツを編集する。クラステンプレートは、概念ごとにその概念がどのように知識体系において説明されるべきかの記載方法が記述される。出力生成部は、検索要求に基づいて入力された単語を記述ページの見出し語から検索し、単語と一致する記述ページの情報を取得する。   The content management system includes a collection / processing unit, a content editing unit, a class template, and an output generation unit. The collection / processing unit collects text data and stores the text data as a data page. The content editing unit edits the content. The class template describes how to describe each concept in the knowledge system. The output generation unit searches for a word input based on the search request from the headword of the description page, and acquires information on the description page that matches the word.

そして、コンテンツ編集部は、クラステンプレートを参照することによって、見出し語に対応する知識体系記載に必要な項目と項目に対する処理とを取得し、データページを検索して見出し語に関係するテキストデータを取得し、取得した項目、処理、テキストデータ、および見出し語を記述ページとして格納する。   Then, by referring to the class template, the content editing unit acquires the items necessary for describing the knowledge system corresponding to the headword and the processing for the item, and searches the data page to obtain the text data related to the headword. Acquire and store the acquired item, process, text data, and headword as a description page.

また、本発明は、テキストデータを収集し、該当分野に関する統計だった知識体系を自動生成するシステムによる方法や、前記システムとしてコンピュータシステムを機能させるプログラムにも適用することができる。   The present invention can also be applied to a method using a system that collects text data and automatically generates a knowledge system that is statistics about the relevant field, and a program that causes a computer system to function as the system.

本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。   Among the inventions disclosed in the present application, effects obtained by typical ones will be briefly described as follows.

入力された情報の内容に依存することなく、幅広い情報を体系化することができる。   A wide range of information can be organized without depending on the content of the input information.

本実施の形態におけるコンテンツ管理システムの構成の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of a structure of the content management system in this Embodiment. 図1のコンテンツ管理システムが有する辞書における概念辞書のデータ形式の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the data format of the concept dictionary in the dictionary which the content management system of FIG. 1 has. 図1のコンテンツ管理システムが有する辞書における類義語辞書のデータ形式の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the data format of the synonym dictionary in the dictionary which the content management system of FIG. 1 has. 図1のコンテンツ管理システムが有するクラステンプレートのデータ形式の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the data format of the class template which the content management system of FIG. 1 has. 図1のコンテンツ管理システムが有する収集・加工部の処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the process of the collection and the process part which the content management system of FIG. 1 has. 図1のコンテンツ管理システムが有するデータページの形式の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the format of the data page which the content management system of FIG. 1 has. 図1のコンテンツ管理システムが有するコンテンツ編集部の処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the process of the content edit part which the content management system of FIG. 1 has. コンテンツ編集部によって生成された知識体系の記述の一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the description of the knowledge system produced | generated by the content editing part. 辞書に格納されるお客様名称の全候補のデータの一例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows an example of the data of all the customer name candidates stored in a dictionary. コンテンツ編集部が有するメソッド実行部が抽出した当社担当の氏名の格納例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a storage of the name in charge of our company extracted by the method execution part which a content edit part has. 図1のコンテンツ管理システムが有する出力生成部の処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of a process of the output generation part which the content management system of FIG. 1 has. 出力部に表示される検索結果の表示例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a display of the search result displayed on an output part.

以下の実施の形態においては便宜上その必要があるときは、複数のセクションまたは実施の形態に分割して説明するが、特に明示した場合を除き、それらはお互いに無関係なものではなく、一方は他方の一部または全部の変形例、詳細、補足説明等の関係にある。   In the following embodiments, when it is necessary for the sake of convenience, the description will be divided into a plurality of sections or embodiments. However, unless otherwise specified, they are not irrelevant to each other. There are some or all of the modifications, details, supplementary explanations, and the like.

また、以下の実施の形態において、要素の数等(個数、数値、量、範囲等を含む)に言及する場合、特に明示した場合および原理的に明らかに特定の数に限定される場合等を除き、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でもよい。   Further, in the following embodiments, when referring to the number of elements (including the number, numerical value, quantity, range, etc.), especially when clearly indicated and when clearly limited to a specific number in principle, etc. Except, it is not limited to the specific number, and may be more or less than the specific number.

さらに、以下の実施の形態において、その構成要素(要素ステップ等も含む)は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。   Further, in the following embodiments, the constituent elements (including element steps and the like) are not necessarily indispensable unless otherwise specified and apparently essential in principle. Needless to say.

同様に、以下の実施の形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは特に明示した場合および原理的に明らかにそうではないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。このことは、上記数値および範囲についても同様である。   Similarly, in the following embodiments, when referring to the shape, positional relationship, etc. of components, etc., the shape of the component is substantially the case unless it is clearly specified and the case where it is clearly not apparent in principle. And the like are included. The same applies to the above numerical values and ranges.

また、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。なお、図面をわかりやすくするために平面図であってもハッチングを付す場合がある。   In all the drawings for explaining the embodiments, the same members are denoted by the same reference symbols in principle, and the repeated explanation thereof is omitted. In order to make the drawings easy to understand, even a plan view may be hatched.

〈コンテンツ管理システムの構成〉
以下、上記した概要に基づいて、実施の形態を詳細に説明する。
<Content management system configuration>
Hereinafter, the embodiment will be described in detail based on the above-described outline.

図1は、本実施の形態におけるコンテンツ管理システム100の構成の一例を示す説明図である。   FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating an example of a configuration of a content management system 100 according to the present embodiment.

コンピュータシステムであるコンテンツ管理システム100は、図1に示すように、収集・加工部101、コンテンツ編集部102、出力生成部103、入力部104、メモリ105、辞書106、クラステンプレート107、コンテンツデータベース108、出力部109、およびゲートウェイ110を有する。   As shown in FIG. 1, a content management system 100 that is a computer system includes a collection / processing unit 101, a content editing unit 102, an output generation unit 103, an input unit 104, a memory 105, a dictionary 106, a class template 107, and a content database 108. , An output unit 109, and a gateway 110.

これら収集・加工部101、コンテンツ編集部102、出力生成部103、入力部104、メモリ105、辞書106、クラステンプレート107、コンテンツデータベース108、出力部109、およびゲートウェイ110は、バス111を介して相互に接続されている。   These collection / processing unit 101, content editing unit 102, output generation unit 103, input unit 104, memory 105, dictionary 106, class template 107, content database 108, output unit 109, and gateway 110 are mutually connected via a bus 111. It is connected to the.

また、コンテンツデータベース108は、データページ113および記述ページ114を有しており、コンテンツ編集部102は、メソッド実行部115を有している。ゲートウェイ110は、ネットワーク112と接続されている。   Further, the content database 108 has a data page 113 and a description page 114, and the content editing unit 102 has a method execution unit 115. The gateway 110 is connected to the network 112.

収集・加工部101は、テキストデータを収集し、該テキストデータの加工を行う。コンテンツ編集部102は、見出し語の設定および見出し語に関するテキストデータの編集を行う。   The collection / processing unit 101 collects text data and processes the text data. The content editing unit 102 sets a headword and edits text data related to the headword.

出力生成部103は、入力部104から入力された検索要求に基づいて、コンテンツデータベース108の記述ページ114を検索する。入力部104は、例えばキーボードやマウスなどを有する。   The output generation unit 103 searches the description page 114 of the content database 108 based on the search request input from the input unit 104. The input unit 104 includes, for example, a keyboard and a mouse.

メモリ105は、データを保持する。辞書データベースである辞書106は、概念辞書や類義語辞書などが格納されている。クラステンプレート107は、概念が知識体系において説明されるべきかの記載方法が記述されるテンプレートである。コンテンツデータベース108は、データページ113および記述ページ114を格納する。   The memory 105 holds data. The dictionary 106, which is a dictionary database, stores a concept dictionary, a synonym dictionary, and the like. The class template 107 is a template in which a description method of whether a concept is to be explained in the knowledge system is described. The content database 108 stores a data page 113 and a description page 114.

出力部109は、例えばモニタやプリンタなどである。ゲートウェイ110は、コンテンツ管理システム100をインターネットなどのネットワーク112に接続する接続ノードである。   The output unit 109 is, for example, a monitor or a printer. The gateway 110 is a connection node that connects the content management system 100 to a network 112 such as the Internet.

〈辞書の構成例〉
続いて、辞書106について説明する。
<Dictionary configuration example>
Next, the dictionary 106 will be described.

図2は、図1のコンテンツ管理システム100が有する辞書106における概念辞書のデータ形式の一例を示す説明図である。図3は、図1のコンテンツ管理システム100が有する辞書106における類義語辞書のデータ形式の一例を示す説明図である。   FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of the data format of the concept dictionary in the dictionary 106 included in the content management system 100 of FIG. FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of the data format of the synonym dictionary in the dictionary 106 included in the content management system 100 of FIG.

辞書106には、前述したように図2に示す概念辞書や図3に示す類義語辞書が格納されている。   As described above, the dictionary 106 stores the concept dictionary shown in FIG. 2 and the synonym dictionary shown in FIG.

図2の概念辞書は、「障害」をトップレベルにして、その子供の概念が展開されている例が示されている。また、図3の類義語辞書では、言葉に対する類義語が対応づけられて格納されている様子が示されている。ここでは、「障害」の類義語として、「故障」「不具合」「不調」「disorder」が登録されている。   The concept dictionary of FIG. 2 shows an example in which the concept of the child is developed with “disability” at the top level. In addition, the synonym dictionary of FIG. 3 shows a state in which synonyms for words are stored in association with each other. Here, “failure”, “failure”, “failure”, and “disorder” are registered as synonyms for “failure”.

〈クラステンプレートのデータ形式例〉
図4は、図1のコンテンツ管理システム100が有するクラステンプレート107のデータ形式の一例を示す説明図である。
<Example data format of class template>
FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of the data format of the class template 107 included in the content management system 100 of FIG.

クラステンプレート107は、図4に示すように、概念ごとにその概念がどのように知識体系において説明されるべきかの記載方法が記述されている。この図4の例では、「障害」という見出し語に対して、その知識体系で記載される項目は「4」つであり、その4つがその次にある「障害の種類」「障害履歴」「お客様」「当社担当」であることが記載されている。   As shown in FIG. 4, the class template 107 describes a description method of how the concept should be explained in the knowledge system for each concept. In the example of FIG. 4, there are “4” items described in the knowledge system for the heading “failure”, and four of them are “failure type”, “failure history”, “ “Customer” and “Our company” are described.

また、「障害の種類」の右横に「分類(子供列挙(障害))」、「障害履歴」の右横に「時系列列挙」、「お客様」の右横に「分類(お客様抽出)」、「当社担当」の右横に「分類(当社担当抽出)」とあり、これらは、それぞれ項目に対して実行すべき処理が記載されている。これをメソッドと呼ぶ。   Also, “Classification (Child Enumeration (Disability))” to the right of “Type of Disability”, “Time Series Enumeration” to the right of “History History”, and “Classification (Customer Extraction)” to the right of “Customer”. , “Category (Extract from our company)” is located on the right side of “In charge of our company”, and the processing to be executed for each item is described. This is called a method.

なお、以下に説明する収集・加工部101、コンテンツ編集部102、および出力生成部103の処理機能は、たとえば、コンテンツ管理システム100に設けられたプログラム格納メモリ(図示せず)などに記憶されているプログラム形式のソフトウェアを、該コンテンツ管理システム100の図示しないCPU(Central Processing Unit)などが実行することにより実現する。   The processing functions of the collection / processing unit 101, the content editing unit 102, and the output generation unit 103 described below are stored in, for example, a program storage memory (not shown) provided in the content management system 100. Is implemented by a CPU (Central Processing Unit) (not shown) of the content management system 100.

〈収集・加工部の処理例〉
続いて、収集・加工部101の処理について、図5を用いて説明する。
<Example of collection / processing section>
Next, processing of the collection / processing unit 101 will be described with reference to FIG.

図5は、図1のコンテンツ管理システム100が有する収集・加工部101の処理の一例を示すフローチャートである。   FIG. 5 is a flowchart showing an example of processing of the collection / processing unit 101 included in the content management system 100 of FIG.

収集・加工部101は、ゲートウェイ110を介してネットワーク112からテキストデータを収集する(ステップS101)。ここでネットワーク112は、例えばインターネット回線やイントラネットなどである。   The collection / processing unit 101 collects text data from the network 112 via the gateway 110 (step S101). Here, the network 112 is, for example, an Internet line or an intranet.

また、ステップS101の処理では、Webのクローリングのように世界中にあるWebサーバを探索してもよいし、入力部104によって入力されたキーワードや検索対象サーバを限定してデータを収集してもよい。   Further, in the process of step S101, web servers in the world may be searched like web crawling, or data may be collected by limiting keywords and search target servers input by the input unit 104. Good.

そして、収集したデータをメモリ105に保持し、データの通番をつける、あるいは例えばURL(Uniform Resource Locator)などにより採集元の場所などを付加するなどの加工処理を行う(ステップS102)。さらに、テキスト処理のインデクスを生成して、あわせて保持してもよい。続いて、ステップS102の処理によってメモリ105に保持されたデータをデータページ113に格納する(ステップS103)。   Then, the collected data is held in the memory 105, and processing such as assigning a serial number of the data or adding a collection source location by using a URL (Uniform Resource Locator) or the like is performed (step S102). Furthermore, a text processing index may be generated and held together. Subsequently, the data held in the memory 105 by the process of step S102 is stored in the data page 113 (step S103).

〈データページのデータ形式例〉
図6は、図5のステップS103の処理においてデータページ113に格納されたデータの格納形式の一例を示す説明図である。ステップS103の処理における格納形式は、図示するように、「通番」、「テキスト内容」、「採集元」、および「インデクス」を有する。
<Data format example of data page>
FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of a storage format of data stored in the data page 113 in the process of step S103 of FIG. The storage format in the process of step S103 includes “serial number”, “text content”, “collection source”, and “index” as illustrated.

〈コンテンツ編集部の処理例〉
図7は、図1のコンテンツ管理システム100が有するコンテンツ編集部102の処理の一例を示すフローチャートである。
<Example of processing by the content editor>
FIG. 7 is a flowchart showing an example of processing of the content editing unit 102 included in the content management system 100 of FIG.

まず、コンテンツ編集部102は、知識体系の1項目となる見出し語を設定する(ステップS201)。ここでは、具体例として、パソコンのヘルプデスクで収集される作業履歴データを元にした知識体系構築を例にとって説明する。また、見出し語として、例えば「ソフトウェア障害」という単語を設定する。   First, the content editing unit 102 sets a headword that is one item of the knowledge system (step S201). Here, as a specific example, a knowledge system construction based on work history data collected at a help desk of a personal computer will be described as an example. For example, the word “software failure” is set as the headword.

そして、見出し語に対応するクラステンプレート107を選択する(ステップS202)。全一致するクラステンプレート107が存在しない場合、概念辞書をたどってその親の概念を選択する。ここでは、例えば「ソフトウェア障害」という見出し語のクラステンプレートがなく、図4に示される、見出し語が「障害」のクラステンプレートが選択される。   Then, the class template 107 corresponding to the headword is selected (step S202). If there is no matching class template 107, the concept dictionary is followed to select the parent concept. Here, for example, there is no class template with the headword “software failure”, and the class template with the headword “failure” shown in FIG. 4 is selected.

このように、ある分野の概念辞書であるオントロジと、知識体系を記載する際に従うクラステンプレートとを参照して知識体系のコンテンツを編集することで、入力されたテキスト情報にのみ引きずられることなく、本来世の中の事物を整理すべき観点で知識を体系化することができる。   In this way, by editing the content of the knowledge system with reference to the ontology that is a concept dictionary in a certain field and the class template that follows when describing the knowledge system, it is not dragged only by the input text information, Knowledge can be systematized from the viewpoint of organizing things in the world.

その後、見出し語に関係するテキストデータをデータページ113から検索する(ステップS203)。その際、辞書106における図3に示した類義語辞書を用いてOR(論理和)条件で検索してもよい。検索した結果は、メモリ105に格納される。複数のテキスト情報をクラステンプレートを元に整理することで複数情報源から統合知識を作成できる。   Thereafter, text data related to the headword is retrieved from the data page 113 (step S203). In that case, you may search on OR (logical sum) conditions using the synonym dictionary shown in FIG. The search result is stored in the memory 105. Integrated knowledge can be created from multiple information sources by organizing multiple text information based on class templates.

検索が終了すると、記述ページ作成終了の判定を行う(ステップS204)。図4のクラステンプレート107にあるように、項目をいくつ生成すればよいかが決まっているので順に処理していき、終われば終了となる。終了であれば、ステップS207の処理に移る。   When the search is finished, it is determined whether or not the description page creation is finished (step S204). As shown in the class template 107 in FIG. 4, since it is determined how many items should be generated, the processing is performed in order, and the process ends when the process ends. If completed, the process proceeds to step S207.

ステップS204の処理において、終了と判定した際には、メモリ105に格納された記述生成情報を記述ページ114に書き込む(ステップS207)。上記の「ソフトウェア障害」に関わる記述生成情報は、例えば図8のような記載になっている。   If it is determined in step S204 that the process has ended, the description generation information stored in the memory 105 is written to the description page 114 (step S207). The description generation information related to the “software failure” is described as shown in FIG. 8, for example.

また、ステップS204の処理において、処理すべき項目が残っていると判定した際には、まだ処理すべき残っている項目を1つ選択する(ステップS205)。   If it is determined in step S204 that there are still items to be processed, one item that is still to be processed is selected (step S205).

そして、選択された項目に対する知識体系の生成を行う(ステップS206)。例えば今「障害」という見出し語のクラステンプレートを参照して、「障害の種類」という項目を選択している場合、図4のクラステンプレートを参照することで、「分類(子供列挙(障害))」という処理(メソッド)を実施することがわかる。   Then, a knowledge system for the selected item is generated (step S206). For example, when an item “type of failure” is selected with reference to the class template of the headword “disability”, by referring to the class template of FIG. It can be seen that the process (method) is executed.

〈メソッド実行部の処理例〉
続いて、図4を用いてメソッド実行部115の処理動作について説明する。
<Example of method execution part processing>
Next, the processing operation of the method execution unit 115 will be described with reference to FIG.

図4において、それぞれの項目に対するメソッドの記載で、メソッド名称の後ろにかっこがついている場合、それがメソッドへの引数となる。ない場合には、見出し語によって検索された全テキスト群が引数となる。   In FIG. 4, when a method is described for each item and a parenthesis is added after the method name, this is an argument to the method. If not, the entire text group searched by the headword is used as an argument.

分類(子供列挙(障害))という記述は、子供列挙というメソッドが「障害」を引数として実行され、その返り値を引数として分類というメソッドが実行されることを示す。   The description of classification (child enumeration (failure)) indicates that a method called child enumeration is executed with “failure” as an argument, and a method called classification is executed with the return value as an argument.

子供列挙というメソッドは、引数を親とする子供の概念を概念辞書から検索してきてその値を返り値とする。今は「障害」のクラステンプレートを「ソフトウェア障害」という子供の概念で適用しているため、子供列挙(ソフトウェア障害)は、この場合、「OS(Operating System)障害、ミドルウェア障害、アプリケーション障害」が返り値となる。   The child enumeration method searches the concept dictionary for the concept of a child whose parent is an argument, and uses the value as a return value. Since the “failure” class template is now applied with the concept of a child “software failure”, the child enumeration (software failure) is “OS (Operating System) failure, middleware failure, application failure” in this case. Return value.

分類というメソッドは、見出し語によって検索された全テキスト群を、引数の文字列に関係のあるものだけフィルタして振り分けて整理することを示す。この場合、「ソフトウェア障害」で検索されメモリ105に蓄積されたテキスト群の中で、OS障害というワードが含まれるもの、ミドルウェア障害というワードが含まれるもの、アプリケーション障害というワードが含まれるものに振り分けて表示する。   The method of classification indicates that the entire text group searched by the headword is filtered and sorted according to the character string of the argument. In this case, in the text group searched for “software failure” and stored in the memory 105, the text group is classified into one that includes the word OS failure, one that includes the word middleware failure, and one that includes the word application failure. To display.

複数に含まれる場合には、それぞれに出力する。出力形態は、分類名称、テキスト文書の第1行と、そのテキスト文書へのリンク情報(URL)を記載する。   When it is included in a plurality, it outputs to each. The output form describes the classification name, the first line of the text document, and link information (URL) to the text document.

時系列列挙というメソッドは、見出し語によって検索された全テキスト群を、その中に含まれる日時の情報で、昇順にソートして出力する。その際に、日時情報はヘッダとして抽出し、ヘッダ、テキスト文書の第1行、そのテキスト文書へのリンク情報(URL)という記載を行う。   A method called time-series enumeration sorts and outputs all text groups searched by headwords in ascending order based on date and time information contained therein. At that time, the date / time information is extracted as a header and described as a header, the first line of the text document, and link information (URL) to the text document.

お客様抽出というメソッドは、見出し語によって検索された全テキスト群から、お客様名称を抽出する。お客様名称の全候補は辞書106に格納しておく。辞書106に格納されるお客様名称の全候補のデータを図9に示す。   The customer extraction method extracts a customer name from all text groups searched by headwords. All candidates for customer names are stored in the dictionary 106. FIG. 9 shows data of all candidate customer names stored in the dictionary 106.

したがって、分類(お客様抽出)というメソッドは、見出し語によって検索された全テキスト群から、お客様名と、その名前を含むテキスト文書の第1行、そのテキスト文書へのリンク情報(URL)を記載することになる。   Therefore, the classification (customer extraction) method describes the customer name, the first line of the text document including the name, and link information (URL) to the text document from all text groups searched by the headword. It will be.

当社担当抽出というメソッドは、見出し語によって検索された全テキスト群から、当社担当の氏名を抽出する。当社担当の氏名の全候補は辞書106に格納しておく。辞書106に格納される当社担当の氏名の全候補のデータを図10に示す。   The method of our company extraction extracts the name of our company from all text groups searched by the headword. All candidates for names in charge of the Company are stored in the dictionary 106. FIG. 10 shows data of all candidates for names in charge of the Company stored in the dictionary 106.

したがって、分類(当社担当抽出)というメソッドは、見出し語によって検索された全テキスト群から、当社担当名称と、その名前を含むテキスト文書の第1行、そのテキスト文書へのリンク情報(URL)を記載することになる。   Therefore, the method of classification (extraction by our company) extracts the name of our company, the first line of the text document including the name, and link information (URL) to the text document from all the text groups searched by the headword. Will be described.

〈出力生成部の処理例〉
図11は、図1のコンテンツ管理システム100が有する出力生成部103の処理の一例を示すフローチャートである。
<Example of output generator processing>
FIG. 11 is a flowchart illustrating an example of processing of the output generation unit 103 included in the content management system 100 of FIG.

まず、出力生成部103は、入力部104からの検索要求を受け付ける(ステップS301)。ここでは、単語が入力受け付けされる。そして、入力受け付けされた単語を記述ページ114の見出し語の中で検索する(ステップS302)。この際に、辞書106における図3に示した類義語辞書を参照して検索範囲を広げてもよい。続いて、検索で見つかった記述ページ114を出力部109に出力する(ステップS303)。   First, the output generation unit 103 receives a search request from the input unit 104 (step S301). Here, input of words is accepted. Then, the input accepted word is searched for in the headword of the description page 114 (step S302). At this time, the search range may be expanded with reference to the synonym dictionary shown in FIG. Subsequently, the description page 114 found by the search is output to the output unit 109 (step S303).

〈出力部の表示例〉
図12は、出力部109に表示される検索結果の表示例を示す説明図であり、入力受け付けされた単語に対する知識体系の表示の様子を示している。
<Example of output unit display>
FIG. 12 is an explanatory diagram showing a display example of search results displayed on the output unit 109, and shows a state of display of a knowledge system for an input accepted word.

収集・加工部101、コンテンツ編集部102、および出力生成部103は、上記の通り、非同期で動作することができる。   The collection / processing unit 101, the content editing unit 102, and the output generation unit 103 can operate asynchronously as described above.

以上によれば、テキスト情報を入力して知識を体系化した記述を出力することができる。また、複数の入力テキスト情報をクラステンプレートを元に整理することで、子供概念の分類ごとの整理や、時系列順での整理や、関係者での整理など、複数情報源からの統合知識を作成できる。   Based on the above, it is possible to input text information and output a systematic description of knowledge. Also, by organizing multiple input text information based on class templates, integrated knowledge from multiple information sources such as organizing child concepts by category, organizing in chronological order, organizing by related parties, etc. Can be created.

上記した実施の形態では、コンテンツ管理システム100が非同期にて動作する例について記載したが、該コンテンツ管理システム100は、オンデマンドによる逐次処理を実行するようにしてよい。   In the above-described embodiment, an example in which the content management system 100 operates asynchronously has been described. However, the content management system 100 may execute sequential processing on demand.

前記実施の形態においては、収集・加工部101がある間隔毎にテキストデータの検索を実行していたが、オンデマンドの場合には、入力部104から単語が入力された際に、収集・加工部101が動作してテキストデータの収集を行うことになる。   In the embodiment, the collection / processing unit 101 executes text data search at certain intervals. However, in the case of on-demand, the collection / processing is performed when a word is input from the input unit 104. The unit 101 operates to collect text data.

そして、収集したテキストデータの加工を行い、その結果をコンテンツ編集部102が処理し、出力生成部103が処理する。オンデマンドの場合においても、コンテンツ管理システム100における各処理動作は、上記した動作と同様である。   Then, the collected text data is processed, the result is processed by the content editing unit 102, and the output generation unit 103 is processed. Also in the case of on-demand, each processing operation in the content management system 100 is the same as the above-described operation.

また、上記実施の形態においては、収集・加工部101、コンテンツ編集部102、および出力生成部103の処理機能を実現するプログラムがコンテンツ管理システム100に格納された構成としたが、該プログラムをクラウドサービスとして提供することも可能である。   In the above embodiment, a program for realizing the processing functions of the collection / processing unit 101, the content editing unit 102, and the output generation unit 103 is stored in the content management system 100. It can also be provided as a service.

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。   As mentioned above, the invention made by the present inventor has been specifically described based on the embodiment. However, the present invention is not limited to the embodiment, and various modifications can be made without departing from the scope of the invention. Needless to say.

なお、本発明は上記した実施の形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。   In addition, this invention is not limited to above-described embodiment, Various modifications are included. For example, the above-described embodiment has been described in detail for easy understanding of the present invention, and is not necessarily limited to one having all the configurations described.

また、ある実施の形態の構成の一部を他の実施の形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施の形態の構成に他の実施の形態の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることが可能である。   Further, a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment. . In addition, it is possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of each embodiment.

100 コンテンツ管理システム
101 収集・加工部
102 コンテンツ編集部
103 出力生成部
104 入力部
105 メモリ
106 辞書
107 クラステンプレート
108 コンテンツデータベース
109 出力部
110 ゲートウェイ
111 バス
112 ネットワーク
113 データページ
114 記述ページ
115 メソッド実行部
100 content management system 101 collection / processing unit 102 content editing unit 103 output generation unit 104 input unit 105 memory 106 dictionary 107 class template 108 content database 109 output unit 110 gateway 111 bus 112 network 113 data page 114 description page 115 method execution unit

Claims (9)

テキストデータを収集し、前記テキストデータを加工してデータページとして格納する収集・加工部と、
前記データページを参照して知識体系を作成し、記述ページとして格納するコンテンツ編集部と、
概念ごとにその概念がどのように知識体系において説明されるべきかの記載方法が記述されるクラステンプレートと、
検索要求に基づいて入力された単語を前記記述ページの見出し語から検索し、前記単語と一致する前記記述ページの情報を取得する出力生成部と、
前記収集・加工部が加工した前記データページおよび前記コンテンツ編集部が生成した前記記述ページを格納するコンテンツデータベースと、
を有し、
前記コンテンツ編集部は、前記クラステンプレートを参照することによって、前記見出し語に対応する知識体系記載に必要な項目と前記項目に対する処理とを取得し、前記項目ごとの処理の結果を前記コンテンツデータベースの前記記述ページに格納し、
前記収集・加工部、前記コンテンツ編集部、および前記出力生成部は、それぞれ個別に動作する、コンテンツ管理システム。
A collection / processing unit for collecting text data, processing the text data and storing it as a data page;
A content editing unit that creates a knowledge system with reference to the data page and stores it as a description page ;
For each concept, a class template that describes how to describe the concept in the knowledge system,
The word inputted based on the search request retrieved from the entry word of the description page, and an output generating section for obtaining information on the description pages that match the word,
A content database storing the data page processed by the collection / processing unit and the description page generated by the content editing unit;
Have
The content editing unit refers to the class template to obtain an item necessary for describing the knowledge system corresponding to the headword and a process for the item, and the result of the process for each item is stored in the content database. Stored in the description page,
The content management system in which the collection / processing unit, the content editing unit, and the output generation unit operate individually .
請求項1記載のコンテンツ管理システムにおいて、
前記収集・加工部は、クローリングにより前記テキストデータを収集する、コンテンツ管理システム。
The content management system according to claim 1,
The content management system, wherein the collection / processing unit collects the text data by crawling.
請求項1記載のコンテンツ管理システムにおいて、
前記収集・加工部は、検索要求に基づいて単語が入力された際に、前記テキストデータを収集する、コンテンツ管理システム。
The content management system according to claim 1,
The collection / processing unit is a content management system that collects the text data when a word is input based on a search request.
テキストデータを収集、加工する収集・加工部と、コンテンツを編集するコンテンツ編集部と、概念ごとにその概念がどのように知識体系において説明されるべきかの記載方法が記述されるクラステンプレートと、記述ページを検索し、単語と一致する情報を取得する出力生成部と、前記収集・加工部が加工したデータページおよび前記コンテンツ編集部が生成した前記記述ページを格納するコンテンツデータベースと、を備えたコンピュータシステムによるコンテンツ管理方法であって、
前記収集・加工部において、テキストデータを収集し、前記テキストデータを加工してデータページとして前記コンテンツデータベースに格納するステップと、
前記コンテンツ編集部において、前記データページを参照して知識体系を作成し、前記記述ページとして前記コンテンツデータベースに格納するステップと、
前記出力生成部において、検索要求に基づいて入力された単語を前記記述ページの見出し語から検索し、前記単語と一致する前記記述ページの情報を取得するステップと、
を有し、
前記記述ページとして格納するステップは、前記コンテンツ編集部は、前記クラステンプレートを参照することによって、前記見出し語に対応する知識体系記載に必要な項目と前記項目に対する処理とを取得し、前記項目ごとの処理の結果を前記コンテンツデータベースの前記記述ページに格納する、コンテンツ管理方法。
A collection / processing unit that collects and processes text data, a content editing unit that edits content, a class template that describes how to describe the concept in the knowledge system for each concept, An output generation unit that searches for a description page and acquires information that matches a word, and a content database that stores the data page processed by the collection / processing unit and the description page generated by the content editing unit A content management method using a computer system,
In the collection / processing unit, collecting text data, processing the text data, and storing it in the content database as a data page;
In the content editing unit, creating a knowledge system with reference to the data page, and storing it in the content database as the description page ;
In the output generation unit, searching for a word input based on a search request from a headword of the description page, and obtaining information of the description page that matches the word;
I have a,
In the step of storing as the description page, the content editing unit refers to the class template to acquire items necessary for the knowledge system description corresponding to the headword and processing for the items. The content management method of storing the result of the process in the description page of the content database .
請求項記載のコンテンツ管理方法において、
前記テキストデータを取得するステップは、クローリングにより前記テキストデータを収集する、コンテンツ管理方法。
The content management method according to claim 4 , wherein
The step of acquiring the text data is a content management method in which the text data is collected by crawling.
請求項記載のコンテンツ管理方法において、
前記テキストデータの収集は、検索要求に基づいて前記単語が入力された際に、前記テキストデータを収集する、コンテンツ管理方法。
The content management method according to claim 4 , wherein
The text data is collected by collecting the text data when the word is input based on a search request.
テキストデータを収集、加工する収集・加工部と、コンテンツを編集するコンテンツ編集部と、概念ごとにその概念がどのように知識体系において説明されるべきかの記載方法が記述されるクラステンプレートと、記述ページを検索し、単語と一致する情報を取得する出力生成部と、前記収集・加工部が加工したデータページおよび前記コンテンツ編集部が生成した前記記述ページを格納するコンテンツデータベースと、を備えたコンピュータシステムに実行させるプログラムであって、
前記収集・加工部において、テキストデータを収集し、前記テキストデータを加工してデータページとして前記コンテンツデータベースに格納するステップと、
前記コンテンツ編集部において、前記データページを参照して知識体系を作成し、前記記述ページとして前記コンテンツデータベースに格納するステップと、
前記出力生成部において、検索要求に基づいて入力された単語を前記記述ページの見出し語から検索し、前記単語と一致する前記記述ページの情報を取得するステップと、
を有し、
前記記述ページとして格納するステップは、前記クラステンプレートを参照することによって、前記見出し語に対応する知識体系記載に必要な項目と前記項目に対する処理とを取得し、前記項目ごとの処理の結果を前記コンテンツデータベースの前記記述ページに格納する、プログラム。
A collection / processing unit that collects and processes text data, a content editing unit that edits content, a class template that describes how to describe the concept in the knowledge system for each concept, An output generation unit that searches for a description page and acquires information that matches a word, and a content database that stores the data page processed by the collection / processing unit and the description page generated by the content editing unit A program to be executed by a computer system,
In the collection / processing unit, collecting text data, processing the text data, and storing it in the content database as a data page;
In the content editing unit, creating a knowledge system with reference to the data page, and storing it in the content database as the description page ;
In the output generation unit, searching for a word input based on a search request from a headword of the description page, and obtaining information of the description page that matches the word;
I have a,
The step of storing as the description page refers to the class template to obtain an item necessary for the knowledge system description corresponding to the headword and a process for the item, and a result of the process for each item is obtained. A program stored in the description page of the content database .
請求項記載のプログラムにおいて、
前記テキストデータを取得するステップは、クローリングにより前記テキストデータを収集する、プログラム。
The program according to claim 7 , wherein
The step of acquiring the text data is a program for collecting the text data by crawling.
請求項記載のプログラムにおいて、
前記テキストデータの収集は、検索要求に基づいて前記単語が入力された際に、前記テキストデータを収集する、プログラム。
The program according to claim 7 , wherein
The text data is collected by collecting the text data when the word is input based on a search request.
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