JP6776865B2

JP6776865B2 - Information processing equipment, information processing methods and programs

Info

Publication number: JP6776865B2
Application number: JP2016243026A
Authority: JP
Inventors: 洋平関; 小高　敏裕; 敏裕小高
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2016-12-15
Filing date: 2016-12-15
Publication date: 2020-10-28
Anticipated expiration: 2036-12-15
Also published as: JP2018097709A

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to information processing devices, information processing methods and programs.

近年、「共創」や「オープンイノベーション」と呼ばれる活動が流行ってきており、様々な背景の人（エンジニア、デザイナー、企画者等）が集まって、アイデアを出し合ったり、システムを開発したりしている（例えば、特許文献１等を参照）。 In recent years, activities called "co-creation" and "open innovation" have become popular, and people from various backgrounds (engineers, designers, planners, etc.) gather to share ideas and develop systems. (See, for example, Patent Document 1 and the like).

また、様々な企業が技術提供としてＡＰＩ（Application Programming Interface）やライブラリを公開しており、エンジニア等はそれらをマッシュアップ（加工、編集等）してシステム（アプリ）開発することが増えてきている。 In addition, various companies have released APIs (Application Programming Interfaces) and libraries as technology provision, and engineers and others are increasingly developing systems (apps) by mashing them up (processing, editing, etc.). ..

また、ハッカソン等の共創の場で考案、開発されたシステム（プロジェクト）の内容を運営者がＷｅｂ上に公開することがあり、その情報共有により、システムのブラッシュアップを行わせたり、他者にアイデアを参考用に提供したりして、共創を促進させている。例えば、「Hacklog」（株式会社リクルートホールディングス、http://hacklog.jp/）等が知られている。 In addition, the operator may publish the contents of the system (project) devised and developed in the co-creation place such as hackathon on the Web, and by sharing the information, the system can be brushed up or others can do it. We are promoting co-creation by providing ideas for reference. For example, "Hacklog" (Recruit Holdings Co., Ltd., http://hacklog.jp/) is known.

共創の場では、プロトタイピングで、素早くプロトタイプのシステムが開発され、そのシステムの価値検証が行われる傾向がある。そのため、様々なＡＰＩ、ライブラリ、ＯＳＳ（Open-source software）が機能部品として利用され、効率良くプロトタイピングが行われる。 In co-creation, prototyping tends to quickly develop prototype systems and verify the value of those systems. Therefore, various APIs, libraries, and OSS (Open-source software) are used as functional components, and prototyping is performed efficiently.

特開２０１５−２１５８７５号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2015-215875

上述のハッカソン等の共創の場での成果物のシステム共有サイト（例：Hacklog）が参考にされて共創が行われるときに、その共有サイト上のアイデアやシステムの説明文章だけでは、利用されている機能部品が理解されない場合がある。すなわち、どの機能の実装に、どのようなＡＰＩ、メソッド、ライブラリ、ＯＳＳが利用されて開発されたシステムであるかが理解されにくい。また、何のためにＡＰＩ等が利用されているのか理解されにくいことがあり、それにより、各立場の人は下記のような問題に直面し、共創の進捗が遅れるという問題がある。 When co-creation is carried out with reference to the system sharing site (example: Hacklog) of the deliverables in the co-creation place such as the above-mentioned hackathon, use only the idea on the shared site and the explanation of the system. The functional parts that are being used may not be understood. That is, it is difficult to understand what kind of API, method, library, and OSS are used to implement which function in the system. In addition, it may be difficult to understand what APIs are used for, which causes people in each position to face the following problems and delay the progress of co-creation.

エンジニア：エンジニアは、共有サイトに載っている成果物と同じような機能があるシステムを作るとき、その成果物が利用しているＡＰＩ等を使って素早く開発したいが、どのＡＰＩやメソッドが使われているのかわからない。そのため、ＡＰＩ等の調査が必要になったり、一からそのＡＰＩに相当する機能の開発が必要になったりして、開発に時間が掛かる。 Engineer: When an engineer creates a system that has the same function as the deliverable on the shared site, he wants to develop quickly using the API etc. used by the deliverable, but which API or method is used. I don't know if it is. Therefore, it takes time to develop the API because it is necessary to investigate the API or to develop a function corresponding to the API from the beginning.

非エンジニア：非エンジニアは、共有サイトに載っている成果物と同じような機能があるシステムアイデアが思いついても、それがＡＰＩ等を利用し、素早く実現可能かわからない。 Non-engineer: Even if a non-engineer comes up with a system idea that has the same function as the deliverable on the shared site, he / she does not know whether it can be realized quickly by using API or the like.

成果物評価者（運営者）：成果物評価者は、ＡＰＩ等の利用が評価に関係する場合、どのＡＰＩが利用されているかわからないため、成果物の評価を正しく行えない。 Deliverables evaluator (operator): When the use of APIs is related to evaluation, the deliverables evaluator cannot correctly evaluate the deliverables because he / she does not know which API is used.

ＡＰＩ等の技術提供者：ＡＰＩ等の技術提供者は、自分らの提供した技術が利用されたのかわからず、技術の貢献度や有効性を調査できない。 Technology providers such as APIs: Technology providers such as APIs do not know whether the technology they provided was used, and cannot investigate the contribution or effectiveness of the technology.

図１は共有サイトにおける成果物の説明画面の例を示しており、成果物のタイトル「簡単チップアプリ」と、説明文章「本アプリは、・・・」と、さらに、使用技術（ＡＰＩ等）のタグ「使用ＡＰＩ：金融ＡＰＩ」とが表示されている。これらの説明画面は、基本的に、システムの企画者や開発者らにより記入されたものである。 Figure 1 shows an example of the product explanation screen on the shared site, with the title of the product "Easy chip application", the explanatory text "This application is ...", and the technology used (API, etc.). The tag "API used: Financial API" is displayed. These explanation screens are basically filled in by system planners and developers.

図示の例では、説明画面に使用技術のタグが付されているが、タグの示す技術群（ＡＰＩの集まり）の中のどの機能がどの説明の機能の部分で何のために使われているのかが理解されにくい。すなわち、この例の場合、「金融ＡＰＩ」の中の例えば「送金機能」が利用されているのか、それとも「請求書作成機能」が利用されているのかが理解されにくい。実際には説明文章の「送金」部分に「金融ＡＰＩ」が使われているが、説明文章からだけでは容易に理解されにくい。また、使用されている全ての技術（ＡＰＩ等）を記入者が書き出すのは手間であることから、全ての技術が記入されないこともある。また、機能開発者以外が説明ページを記入する場合があり、その場合、記入者は各開発担当者に話を聞かないと技術を洗い出しすることができず、手間である。 In the illustrated example, the explanation screen is tagged with the technology used, but which function in the technology group (collection of APIs) indicated by the tag is used for what in the function part of which explanation. It is difficult to understand. That is, in the case of this example, it is difficult to understand whether, for example, the "remittance function" in the "financial API" is used or the "billing function" is used. Actually, "financial API" is used in the "remittance" part of the explanation text, but it is difficult to understand easily from the explanation text alone. In addition, since it is troublesome for the writer to write down all the technologies (API, etc.) used, not all the technologies may be entered. In addition, there are cases where a person other than the function developer fills in the explanation page, and in that case, the person who fills in the explanation page cannot identify the technology without talking to each person in charge of development, which is troublesome.

そこで、一側面では、成果物の説明文章の記述と該成果物において使用されている機能の情報との紐付けを行うことを目的とする。 Therefore, on one aspect, the purpose is to link the description of the explanatory text of the product with the information of the function used in the product.

一つの形態では、成果物の説明文章を解析して１以上の記述を抽出する第１の解析部と、前記成果物のソースコードを解析して使用されている機能の情報を抽出する第２の解析部と、複数の機能の説明文章を解析して１以上の記述を抽出する第３の解析部と、前記第２の解析部により抽出された機能の情報に対応する前記第３の解析部により抽出された１以上の記述を特定し、該記述を前記第１の解析部により抽出された１以上の記述と照合して、類似する場合に該類似する両者を紐付ける照合部と、前記照合部により紐付けられた前記第１の解析部により抽出された１以上の記述と前記第３の解析部により抽出された１以上の記述とに基づいて、前記成果物の説明文章に前記第３の解析部により抽出された１以上の記述に対応する外部情報への参照手段を付加する編集部と、を備える。 In one form, a first analysis unit that analyzes the explanatory text of the product and extracts one or more descriptions, and a second analysis unit that analyzes the source code of the product and extracts information on the function used. Analysis unit, a third analysis unit that analyzes explanatory texts of a plurality of functions and extracts one or more descriptions, and the third analysis unit that corresponds to the function information extracted by the second analysis unit. A collation unit that identifies one or more descriptions extracted by the unit, collates the description with the one or more descriptions extracted by the first analysis unit, and if similar, links the two. Based on the one or more descriptions extracted by the first analysis unit and the one or more descriptions extracted by the third analysis unit linked by the collation unit, the description of the deliverable is described above. It includes an editorial unit that adds a reference means to external information corresponding to one or more descriptions extracted by the third analysis unit.

成果物の説明文章の記述と該成果物において使用されている機能の情報との紐付けを行うことができる。 It is possible to link the description of the description text of the deliverable with the information of the function used in the deliverable.

成果物の説明画面の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the explanation screen of a product. 一実施形態にかかるシステムの構成例を示す図である。It is a figure which shows the configuration example of the system which concerns on one Embodiment. 共有サイト成果物データベースのデータ構造例を示す図である。It is a figure which shows the data structure example of the shared site artifact database. 共有サイトのハードウェア構成例を示す図である。It is a figure which shows the hardware configuration example of a shared site. 実施形態の処理例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing example of embodiment. 共有サイト説明文章の形態素解析および助詞等の取り除きの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the morphological analysis of a shared site explanation sentence and the removal of a particle and the like. 処理過程のデータ例を示す図（その１）である。It is a figure (the 1) which shows the data example of a processing process. ソースコードの解析によるＡＰＩ部分の抽出の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the extraction of the API part by the analysis of the source code. 処理過程のデータ例を示す図（その２）である。It is a figure (the 2) which shows the data example of a processing process. 技術情報説明文章の解析および抽出の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the analysis and extraction of the technical information explanatory text. 処理過程のデータ例を示す図（その３）である。It is a figure (the 3) which shows the data example of a processing process. 処理過程のデータ例を示す図（その４）である。It is a figure (the 4) which shows the data example of a processing process. 処理過程のデータ例を示す図（その５）である。It is a figure (No. 5) which shows the data example of a processing process. 単語の照合の処理例を示す図である。It is a figure which shows the processing example of word collation. 処理過程のデータ例を示す図（その６）である。It is a figure (No. 6) which shows the data example of a processing process. 共有サイト説明文章の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the sharing site explanatory text. ＡＰＩ等の入出力データの記述の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the description of the input / output data such as API. ＡＰＩ等の入出力データについてもマッチングに使用する場合のデータ例を示す図である。It is a figure which shows the data example when input / output data such as API is also used for matching. ＡＰＩ等の入出力データについてもマッチングに使用した場合の共有サイト説明文章の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the sharing site explanatory text when input / output data such as API is also used for matching. ＡＰＩ等の人気度や新しさに応じて表示を変える処理例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing example which changes the display according to the popularity and newness of API and the like. ＡＰＩ等の人気度や新しさに応じて表示を変える場合のデータ例を示す図である。It is a figure which shows the example of data at the time of changing the display according to the popularity and newness of API and the like. ＡＰＩ等の人気度や新しさに応じて表示を変えた場合の共有サイト説明文章の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the sharing site explanatory text when the display is changed according to the popularity and newness of API and the like. 多くのＡＰＩ等を利用しているプロジェクト毎のランキング表示を行う場合のデータ例および表示例を示す図である。It is a figure which shows the data example and the display example at the time of performing the ranking display for each project using many APIs and the like. ＡＰＩ等の利用頻度に応じたＡＰＩ等のランキング表示の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the ranking display of API, etc. according to the frequency of use of API, etc. 多くのＡＰＩ等を利用しているプロジェクト毎のランキング表示の処理例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing example of the ranking display for each project which uses many APIs and the like. 多くのＡＰＩ等を利用しているプロジェクト毎のランキング表示を行う場合のデータ例および表示例を示す図である。It is a figure which shows the data example and the display example at the time of performing the ranking display for each project using many APIs and the like. 新しいまたは人気のＡＰＩ等の利用頻度等に応じたプロジェクト毎のランキング表示の処理例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing example of the ranking display for each project according to the usage frequency of a new or popular API and the like. 新しいまたは人気のＡＰＩ等の利用頻度等に応じたプロジェクト毎のランキング表示を行う場合のデータ例を示す図である。It is a figure which shows the example of data at the time of performing the ranking display for each project according to the frequency of use of a new or popular API, etc.

以下、本発明の好適な実施形態につき説明する。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described.

＜構成＞
図２は一実施形態にかかるシステムの構成例を示す図である。図２において、共有サイト１は、ハッカソン等の共創の場で考案、開発されたシステム（プロジェクト）の成果物の内容をＷｅｂ上に公開する基本的な機能を有した情報処理装置であり、インターネット等のネットワークＮに接続されている。成果物の開発に用いられるプログラミング言語に制約はない。また、システム開発に利用されるＡＰＩ等についての技術情報説明文章の内容をＷｅｂ上に公開する基本的な機能を有した技術情報提供サイト２もネットワークＮに接続されている。技術情報提供サイト２は共有サイト１の運営者の管理下にあるものでもよいし、一般に開放されたものでもよい。 <Composition>
FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of a system according to an embodiment. In FIG. 2, the shared site 1 is an information processing device having a basic function of publishing the contents of the deliverables of a system (project) devised and developed in a co-creation place such as a hackathon on the Web. It is connected to a network N such as the Internet. There are no restrictions on the programming language used to develop the artifacts. In addition, a technical information providing site 2 having a basic function of publishing the contents of technical information explanation texts about APIs and the like used for system development on the Web is also connected to the network N. The technical information providing site 2 may be under the control of the operator of the shared site 1 or may be open to the public.

なお、システムの内容をＷｅｂ上に公開する機能を有した共有サイト１内に解析・編集の機能を設けた場合について説明するが、共有サイト１とは別の情報処理装置に解析・編集の機能を設けるようにしてもよい。 The case where the analysis / editing function is provided in the shared site 1 having the function of publishing the contents of the system on the Web will be described, but the analysis / editing function is provided in an information processing device different from the shared site 1. May be provided.

図２において、共有サイト１は、考案、開発されたシステムの内容をＷｅｂ上に公開する基本的な機能に対応して、共有サイト成果物データベース１０１と共有部１０２とを備えている。共有サイト１は、情報の解析・編集の機能に対応して、共有サイト説明文章解析部１０３とソース解析部１０４と技術情報説明文章解析部１０５とシソーラスデータベース１０６と技術情報データベース１０７と照合部１０８と共有サイト文章編集部１０９とを備えている。また、共有サイト１は、付加機能に対応して、ランキング処理部１１０と集計データベース１１１とを備えている。 In FIG. 2, the shared site 1 includes a shared site deliverable database 101 and a shared unit 102, corresponding to a basic function of publishing the contents of the devised and developed system on the Web. The shared site 1 corresponds to the function of analyzing / editing the information, and corresponds to the shared site explanation sentence analysis unit 103, the source analysis unit 104, the technical information explanation sentence analysis unit 105, the sisolus database 106, the technical information database 107, and the collation unit 108. And the shared site text editing department 109. Further, the shared site 1 includes a ranking processing unit 110 and an aggregation database 111 corresponding to additional functions.

共有サイト成果物データベース１０１は、成果物のシステムについての説明文章とソースコードとを記憶するものであり、本実施形態では、更に解析の結果等を成果物のシステムに対応付けて記憶するようにしている。図３は共有サイト成果物データベース１０１のデータ構造例を示す図であり、解析が行われる前の初期状態を示している。図３において、共有サイト成果物データベース１０１は、「ＩＤ」「タイトル」「説明文章」「ソースコード」等の項目を有している。「ＩＤ」は、成果物を識別する情報である。「タイトル」は、成果物の名称を示す情報である。「説明文章」は、成果物の内容についての説明文を示す情報である。「ソースコード」は、成果物のソースコードを示す情報である。なお、共有サイト成果物データベース１０１内の各情報は、図示の情報をそのままの形で記憶される場合だけでなく、情報への参照のみが記憶され、情報そのものは別のデータベース等に記憶されるようにしてもよい。 The shared site deliverable database 101 stores explanatory text and source code about the deliverable system, and in the present embodiment, the analysis results and the like are further stored in association with the deliverable system. ing. FIG. 3 is a diagram showing an example of the data structure of the shared site deliverable database 101, and shows the initial state before the analysis is performed. In FIG. 3, the shared site deliverable database 101 has items such as “ID”, “title”, “explanatory text”, and “source code”. The "ID" is information that identifies the deliverable. The "title" is information indicating the name of the deliverable. The "explanatory text" is information indicating an explanatory text about the content of the product. "Source code" is information indicating the source code of the product. In addition, each information in the shared site deliverable database 101 is stored not only when the illustrated information is stored as it is, but also only a reference to the information is stored, and the information itself is stored in another database or the like. You may do so.

図２に戻り、共有部１０２は、共有サイト成果物データベース１０１に記憶された成果物の情報を外部に公開する機能を有しており、例えば、Ｗｅｂサーバ機能により実現される。共有部１０２は、外部からのアクセスに対し、例えば、図１に示した成果物の説明画面を提供する。 Returning to FIG. 2, the sharing unit 102 has a function of disclosing the information of the deliverables stored in the shared site deliverable database 101 to the outside, and is realized by, for example, a Web server function. The sharing unit 102 provides, for example, an explanation screen for the product shown in FIG. 1 for access from the outside.

図２に戻り、共有サイト説明文章解析部１０３は、共有サイト成果物データベース１０１から成果物の説明文章を取得し、成果物の説明文章を解析して機能に関する１以上の記述を抽出し、抽出した記述を共有サイト成果物データベース１０１に登録する機能を有している。なお、共有サイト説明文章解析部１０３は、例えば、成果物の説明文章を形態素解析し、機能に関連しない単語を除去し、シソーラスデータベース１０６を参照して類語を付加することで、成果物の説明文章から記述の抽出を行う。形態素解析は、文章を言語で意味を持つ最小単位である形態素に分割する処理である。機能に関連しない単語としては、助詞・助動詞、句読点、ストップワード（高頻出単語）、tf-idf値が低い単語等である。なお、tf-idf値は、tf（Term Frequency、単語の出現頻度）とidf（Inverse Document Frequency、逆文書頻度）の二つの指標にもとづいて計算される、文章中の単語の重みを示す指標であり、tf-idf値が低い単語はどの文章にも多く出てくる単語である。また、類語を付加するのは、表現の揺らぎによる後述する照合におけるミスマッチを防ぐためであるが、必ずしも類語と紐付ける必要はなく、オプション的な処理である。 Returning to FIG. 2, the shared site explanatory text analysis unit 103 acquires the explanatory text of the deliverable from the shared site deliverable database 101, analyzes the explanatory text of the deliverable, extracts one or more descriptions related to the function, and extracts the description. It has a function to register the described description in the shared site deliverable database 101. The shared site explanation sentence analysis unit 103 morphologically analyzes the explanation sentence of the deliverable, removes words that are not related to the function, and adds synonyms by referring to the thesaurus database 106 to explain the deliverable. Extract the description from the text. Morphological analysis is the process of dividing a sentence into morphemes, which are the smallest units that have meaning in a language. Words that are not related to the function include particles / auxiliary verbs, punctuation marks, stop words (highly frequent words), and words with a low tf-idf value. The tf-idf value is an index that indicates the weight of words in a sentence, which is calculated based on two indexes, tf (Term Frequency, word frequency) and idf (Inverse Document Frequency). Yes, words with low tf-idf values are words that appear frequently in every sentence. Further, the synonym is added in order to prevent a mismatch in the collation described later due to the fluctuation of the expression, but it is not always necessary to associate with the synonym, and it is an optional process.

ソース解析部１０４は、共有サイト成果物データベース１０１から成果物のソースコードを取得し、ソースコードを解析して使用されている機能の情報を抽出し、抽出結果を共有サイト成果物データベース１０１に登録する機能を有している。 The source analysis unit 104 acquires the source code of the deliverable from the shared site deliverable database 101, analyzes the source code, extracts the information of the function used, and registers the extracted result in the shared site deliverable database 101. Has the function of

技術情報説明文章解析部１０５は、ネットワークＮを介して技術情報提供サイト２から複数の機能に対応する技術情報説明文章を取得し、その説明文章を解析して機能に関する１以上の記述を抽出し、抽出した記述を技術情報データベース１０７に登録する機能を有している。なお、技術情報説明文章解析部１０５は、例えば、技術情報説明文章を形態素解析し、機能に関連しない単語を除去し、シソーラスデータベース１０６を参照して類語を付加することで、技術情報説明文章から記述の抽出を行う。技術情報データベース１０７のデータ例については後述する。 The technical information explanation sentence analysis unit 105 acquires technical information explanation sentences corresponding to a plurality of functions from the technical information providing site 2 via the network N, analyzes the explanation sentences, and extracts one or more descriptions about the functions. , Has a function of registering the extracted description in the technical information database 107. The technical information explanation sentence analysis unit 105 morphologically analyzes the technical information explanation sentence, removes words that are not related to the function, and adds synonyms by referring to the thesaurus database 106 to add synonyms from the technical information explanation sentence. Extract the description. A data example of the technical information database 107 will be described later.

技術情報説明文章としては、ＡＰＩの公式サイト等に掲載された、WSDL（Web Services Description Language）やSwagger（言語に依存しないREST APIのインターフェース仕様）等により標準化されたＡＰＩドキュメントを用いることができる。特に、それらのＡＰＩドキュメントのdescription等に記述された情報が用いられる。また、事前に、ＡＰＩ等の技術提供者がＡＰＩやメソッド等の説明を決まったフォーマットでデータベースに登録しておき、それを利用することもできる。 As the technical information explanation text, an API document standardized by WSDL (Web Services Description Language), Swagger (language-independent REST API interface specification), etc. posted on the official API website can be used. In particular, the information described in the description and the like of those API documents is used. It is also possible for a technology provider such as API to register the explanation of API and method in a database in a predetermined format in advance and use it.

照合部１０８は、ソース解析部１０４により抽出された機能の情報に対応する技術情報説明文章解析部１０５により抽出された１以上の記述を特定し、該記述を共有サイト説明文章解析部１０３により抽出された１以上の記述と照合する機能を有している。照合部１０８は、照合の結果、類似する場合に該類似する両者を紐付け、紐付けの結果を共有サイト成果物データベース１０１に登録する。 The collation unit 108 identifies one or more descriptions extracted by the technical information explanation text analysis unit 105 corresponding to the functional information extracted by the source analysis unit 104, and extracts the description by the shared site explanation text analysis unit 103. It has a function of collating with one or more descriptions made. When the collation result is similar, the collation unit 108 links the two similar ones and registers the collation result in the shared site deliverable database 101.

共有サイト文章編集部１０９は、照合部１０８により紐付けられた記述に基づいて、成果物の説明文章に技術情報説明文章解析部１０５により抽出された１以上の記述に対応する外部情報への参照手段である例えばリンク等を付加する機能を有している。参照手段は、例えば、共有サイト成果物データベース１０１の説明文章に直接に付加されるものでもよいし、別途、説明文章に対応して参照手段の付加される説明文章中の記述の位置や参照手段の示す参照先の情報が管理されるものでもよい。 The shared site text editing unit 109 refers to external information corresponding to one or more descriptions extracted by the technical information explanation text analysis unit 105 in the description text of the deliverable based on the description linked by the collation unit 108. It has a function of adding a means such as a link. The reference means may be, for example, directly added to the explanatory text of the shared site deliverable database 101, or separately, the position of the description in the explanatory text to which the reference means is added corresponding to the explanatory text and the reference means. The information of the reference destination indicated by may be managed.

ランキング処理部１１０は、成果物において利用される機能の人気度や新しさや利用頻度により機能をランキング（順位付け）したり、成果物における機能の利用数や、機能の人気度や新しさや利用頻度により成果物をランキングしたりする機能を有している。集計データベース１１１は、ランキング処理部１１０による処理に際して途中経過を記憶するために用いられる記憶領域である。 The ranking processing unit 110 ranks (ranks) functions according to the popularity, newness, and frequency of use of functions used in deliverables, the number of functions used in deliverables, and the popularity and newness of functions. It has a function to rank deliverables according to frequency of use. The aggregation database 111 is a storage area used for storing the progress during processing by the ranking processing unit 110.

図４は共有サイト１のハードウェア構成例を示す図であり、一般的な情報処理装置（コンピュータ）の構成を有している。図４において、共有サイト１は、バス1007を介して相互に接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）1001、ＲＯＭ（Read Only Memory）1002、ＲＡＭ（Random Access Memory）1003、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）／ＳＳＤ（Solid State Drive）1004を備えている。また、共有サイト１は、接続Ｉ／Ｆ（Interface）1005、通信Ｉ／Ｆ1006を備えている。 FIG. 4 is a diagram showing a hardware configuration example of the shared site 1, and has a configuration of a general information processing device (computer). In FIG. 4, the shared site 1 has a CPU (Central Processing Unit) 1001, a ROM (Read Only Memory) 1002, a RAM (Random Access Memory) 1003, and an HDD (Hard Disk Drive) / connected to each other via a bus 1007. It is equipped with SSD (Solid State Drive) 1004. Further, the shared site 1 includes a connection I / F (Interface) 1005 and a communication I / F 1006.

ＣＰＵ1001は、ＲＡＭ1003をワークエリアとしてＲＯＭ1002またはＨＤＤ／ＳＳＤ1004等に格納されたプログラムを実行することで、共有サイト１の動作を統括的に制御する。接続Ｉ／Ｆ1005は、共有サイト１に接続される機器とのインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ1006は、ネットワークを介して他の情報処理装置と通信を行うためのインタフェースである。 The CPU 1001 comprehensively controls the operation of the shared site 1 by executing a program stored in the ROM 1002, the HDD / SSD 1004, or the like with the RAM 1003 as a work area. The connection I / F 1005 is an interface with a device connected to the shared site 1. The communication I / F 1006 is an interface for communicating with other information processing devices via a network.

図２で説明した共有サイト１の機能は、ＣＰＵ1001において所定のプログラムが実行されることで実現される。プログラムは、記録媒体を経由して取得されるものでもよいし、ネットワークを経由して取得されるものでもよいし、ＲＯＭ組込でもよい。 The function of the shared site 1 described with reference to FIG. 2 is realized by executing a predetermined program on the CPU 1001. The program may be acquired via a recording medium, may be acquired via a network, or may be embedded in a ROM.

＜動作＞
図５は上記の実施形態の処理例を示すフローチャートである。利用される機能として主にＡＰＩについて説明するが、ＡＰＩに代えてメソッドやライブラリであってもよい。 <Operation>
FIG. 5 is a flowchart showing a processing example of the above embodiment. API is mainly described as a function to be used, but a method or a library may be used instead of API.

図５において、共有サイト１の共有サイト説明文章解析部１０３は、共有サイト成果物データベース１０１から成果物の説明文章（共有サイト説明文章）を取得し、形態素解析を行う（ステップＳ１０１）。次いで、共有サイト説明文章解析部１０３は、形態素解析の結果から、助詞・助動詞、句読点、ストップワード、ｔｆ−ｉｄｆ値が低い単語を取り除き、結果を共有サイト成果物データベース１０１に登録する（ステップＳ１０２）。 In FIG. 5, the shared site explanatory text analysis unit 103 of the shared site 1 acquires the explanatory text (shared site explanatory text) of the deliverable from the shared site deliverable database 101 and performs morphological analysis (step S101). Next, the shared site explanation sentence analysis unit 103 removes particles / auxiliary verbs, punctuation marks, stop words, and words having a low tf-idf value from the results of the morphological analysis, and registers the results in the shared site deliverable database 101 (step S102). ).

図６は共有サイト説明文章の形態素解析および助詞等の取り除きの例を示す図である。例えば、説明文章の「本アプリは、スマートフォン同士で、簡単にチップを送金できるアプリです。」の部分は、「本」「アプリ」「は」「、」「スマートフォン」「同士」「で」「簡単」「に」「チップ」「を」「送金」「できる」「アプリ」「です」のように形態素解析される。また、助詞・助動詞「は」「で」「に」「を」「できる」「です」と、句読点「、」「。」と、ストップワードやｔｆ−ｉｄｆ値が低い単語である「本」「アプリ」「スマートフォン」「同士」が取り除かれ、「簡単」「チップ」「送金」が得られる。図７（ａ）は、これらの結果が登録された状態の共有サイト成果物データベース１０１を示しており、「抽出単語」の欄に「簡単」「チップ」「送金」等が登録されている。 FIG. 6 is a diagram showing an example of morphological analysis and removal of particles and the like in the explanation text of the shared site. For example, the part of the explanation "This app is an app that allows you to easily transfer chips between smartphones." Is "Book", "App", "Ha", ",", "Smartphone", "Mutual", "De", "De". Morphological analysis is performed such as "easy", "ni", "chip", "o", "remittance", "can", "app", and "is". In addition, particles and auxiliary verbs "ha", "de", "ni", "o", "can", "desu", punctuation marks ",", ".", And "books" and "books" with low tf-idf values. "Apps", "smartphones" and "mutual" are removed, and "easy", "chips" and "remittances" are obtained. FIG. 7A shows the shared site deliverable database 101 in which these results are registered, and “easy”, “chip”, “remittance” and the like are registered in the “extracted word” column.

図５に戻り、次いで、共有サイト説明文章解析部１０３は、シソーラスデータベース１０６を参照し、助詞等が取り除かれた後の単語（主に名詞）に類語を紐付け、結果を共有サイト成果物データベース１０１に登録する（ステップＳ１０３）。図７（ｂ）は、これらの結果が登録された状態の共有サイト成果物データベース１０１を示しており、「抽出単語」の欄の「簡単」に類語「簡易」「単純」が、「チップ」に類語「心付け」が、「送金」に類語「振込」「支払い」等が登録されている。 Returning to FIG. 5, the shared site explanation sentence analysis unit 103 refers to the thesaurus database 106, associates synonyms with words (mainly nouns) after particles and the like are removed, and shares the results with the shared site deliverable database. Register in 101 (step S103). FIG. 7B shows the shared site deliverable database 101 in which these results are registered, and the synonyms "simple" and "simple" in the "extracted word" column are "chips". The synonyms "mind" are registered in, and the synonyms "transfer", "payment", etc. are registered in "remittance".

図５に戻り、次いで、ソース解析部１０４による処理と技術情報説明文章解析部１０５による処理とが、並行して、または、一方を先にして行われる。なお、いずれの処理が先でもよい。 Returning to FIG. 5, the processing by the source analysis unit 104 and the processing by the technical information explanation text analysis unit 105 are performed in parallel or one of them first. Any process may be performed first.

先ず、ソース解析部１０４は、共有サイト成果物データベース１０１から成果物のソースコードを取得し、ソースコードを解析して使用されている機能の情報としてＡＰＩ（Application Program Interface）やライブラリの記述を抽出する。そして、ソース解析部１０４は、抽出結果を共有サイト成果物データベース１０１に登録する（ステップＳ１０４）。解析手法としては、次のようなものがある。 First, the source analysis unit 104 acquires the source code of the product from the shared site product database 101, analyzes the source code, and extracts the description of the API (Application Program Interface) and the library as the information of the function used. To do. Then, the source analysis unit 104 registers the extraction result in the shared site deliverable database 101 (step S104). The analysis methods are as follows.

・ソースコードが読み込んでいるモジュールやヘッダーファイルからの、システムが利用しているＡＰＩ等の判別
・メソッド名やＡＰＩのＵＲＬ（エンドポイント）からの、ＡＰＩの何の機能が利用されているかの判別
・ソースフォルダ内にあるライブラリファイル本体からの、システムが利用しているライブラリの判別（ライブラリファイル本体のファイル名またはファイルの中身のソースの最初辺りの行にコメントでＡＰＩの説明がテキストで書かれている場合が多い）
・モジュール読み込みの設定ファイルから利用モジュールを判別する。例えば、JavaScript（登録商標）（Node.js）の場合は、パッケージを管理する設定ファイルであるpackage.jsonファイルのdependenciesの項目に利用されているライブラリが記載されており、その記載から利用モジュールを得ることができる。 -Determining the API used by the system from the module or header file in which the source code is read-Determining what function of the API is being used from the method name or API URL (endpoint) -Determining the library used by the system from the library file body in the source folder (API description is written in text with a comment in the file name of the library file body or the line near the beginning of the source of the file contents (Often)
-Identify the module to be used from the module loading setting file. For example, in the case of JavaScript (registered trademark) (Node.js), the library used in the dependencies item of the package.json file, which is the configuration file that manages the package, is described, and the module to be used is described from the description. Obtainable.

図８は、ソースコードの解析によるＡＰＩ部分の抽出の例を示している。すなわち、先頭行の「import com.money」からソースコードが読み込んでいるモジュールやヘッダーファイルである「com.money」が抽出され、４行目からメソッド「money.transfer」が抽出され、「com.money.transfer」が取得されている。また、ソースコード中の他の箇所の記載や他の登録情報から、エンドポイント「"https://www.○○○.com/money/transfer"」が取得されている。図９は、ソースコードから抽出された結果が登録された状態の共有サイト成果物データベース１０１を示しており、「抽出ＡＰＩ」の欄にエンドポイント「"https://www.○○○.com/money/transfer"」等が登録されている。 FIG. 8 shows an example of extracting the API part by analyzing the source code. That is, the module or header file "com.money" that the source code is reading is extracted from the first line "import com.money", and the method "money.transfer" is extracted from the fourth line, and "com. "money.transfer" has been acquired. In addition, the endpoint "" https: //www.○○○.com/money/transfer "" has been obtained from the description in other parts of the source code and other registration information. FIG. 9 shows the shared site deliverable database 101 in which the results extracted from the source code are registered, and the endpoint “” https: //www.○○○.com is displayed in the “Extracted API” column. / money / transfer "" etc. are registered.

図５に戻り、一方、技術情報説明文章解析部１０５は、技術情報提供サイト２から複数の機能に対応する技術情報説明文章（ＡＰＩ等の説明ドキュメント）を取得し、その技術情報説明文章を解析し、ＡＰＩごとに、コード部分と説明文章、タグを抽出する（ステップＳ１０５）。図１０は、技術情報説明文章から、エンドポイントと説明文章とタグとが抽出された状態を示している。 Returning to FIG. 5, on the other hand, the technical information explanation sentence analysis unit 105 acquires the technical information explanation sentence (explanatory document such as API) corresponding to a plurality of functions from the technical information providing site 2 and analyzes the technical information explanation sentence. Then, the code part, the explanatory text, and the tag are extracted for each API (step S105). FIG. 10 shows a state in which the endpoint, the explanatory text, and the tag are extracted from the technical information explanatory text.

図５に戻り、次いで、技術情報説明文章解析部１０５は、ＡＰＩの説明文章を形態素解析し（ステップＳ１０６）、助詞・助動詞、句読点、ストップワード、ｔｆ−ｉｄｆ値が低い単語を取り除く（ステップＳ１０７）。また、技術情報説明文章解析部１０５は、シソーラスデータベース１０６を参照して類語をし、抽出した単語に類語を紐付け（ステップＳ１０８）、結果を技術情報データベース１０７に登録する。これらの処理は、対象となる文章と結果の登録先が異なるほかは、共有サイト説明文章解析部１０３における処理（ステップＳ１０１〜Ｓ１０３）と同様である。図１１は、技術情報説明文章から抽出された結果が登録された状態の技術情報データベース１０７を示しており、ＡＰＩを識別する「ＩＤ」、「ＡＰＩ名」、「機能別ＩＤ」、「機能名」、「説明文章」、「抽出単語」、「タグ」、「エンドポイント」が登録されている。 Returning to FIG. 5, the technical information explanation sentence analysis unit 105 then morphologically analyzes the explanation sentence of the API (step S106), and removes particles / auxiliary verbs, punctuation marks, stop words, and words having a low tf-idf value (step S107). ). Further, the technical information explanation sentence analysis unit 105 refers to the thesaurus database 106 to make synonyms, associates the extracted words with synonyms (step S108), and registers the result in the technical information database 107. These processes are the same as the processes (steps S101 to S103) in the shared site explanation sentence analysis unit 103, except that the target sentence and the registration destination of the result are different. FIG. 11 shows a technical information database 107 in a state in which the results extracted from the technical information explanation text are registered, and identifies the API, "ID", "API name", "ID by function", and "function name". , "Explanatory text", "Extracted word", "Tag", "Endpoint" are registered.

図５に戻り、次いで、照合部１０８は、ソース解析部１０４により抽出されたソースコードで利用されているＡＰＩと、技術情報説明文章解析部１０５により抽出された技術情報説明文章から得られた単語とを紐付ける。そして、照合部１０８は、紐付けの結果を共有サイト成果物データベース１０１に登録する（ステップＳ１０９）。図９に示された共有サイト成果物データベース１０１のレコードの「抽出ＡＰＩ」のエンドポイントと、図１１に示された技術情報データベース１０７のレコードの「エンドポイント」とは一致することから、両者は紐付けられる。図１２は、紐付けの結果が登録された状態の共有サイト成果物データベース１０１を示しており、「抽出ＡＰＩ」の欄に、技術情報データベース１０７のＩＤと機能別ＩＤが登録されている。 Returning to FIG. 5, the collation unit 108 then uses the API used in the source code extracted by the source analysis unit 104 and the words obtained from the technical information explanation sentence extracted by the technical information explanation sentence analysis unit 105. And link. Then, the collation unit 108 registers the result of the association in the shared site deliverable database 101 (step S109). Since the endpoint of the "extracted API" of the record of the shared site deliverable database 101 shown in FIG. 9 and the "endpoint" of the record of the technical information database 107 shown in FIG. 11 match, both are Be tied. FIG. 12 shows the shared site deliverable database 101 in a state in which the result of association is registered, and the ID of the technical information database 107 and the ID by function are registered in the “extracted API” column.

図５に戻り、次いで、照合部１０８は、上記の紐付けられた間で、共有サイト説明文章解析部１０３による共有サイト説明文章解析結果と、技術情報説明文章解析部１０５によるＡＰＩの技術文章解析結果の単語を照合し、類似するものを紐付ける（ステップＳ１１０）。図１３は共有サイト成果物データベース１０１の「抽出単語」の欄の単語「送金」に“API_ID”: 201, “機能別ID”: 1が紐付けられた状態を示している。 Returning to FIG. 5, the collation unit 108 then, during the above association, analyzes the shared site explanation sentence analysis result by the shared site explanation sentence analysis unit 103 and the technical sentence analysis of the API by the technical information explanation sentence analysis unit 105. The resulting words are collated and similar ones are linked (step S110). FIG. 13 shows a state in which “API_ID”: 201 and “Functional ID”: 1 are associated with the word “remittance” in the “extracted word” column of the shared site deliverable database 101.

照合部１０８における類似の判断の処理としては、例えば、図１４に示すような２つの手法がある。図１４（ａ）は単語の単純な頻出度を類似度とする場合の処理例であり、図１４（ｂ）はtf-idf値を類似度とする場合の処理例である。ここで、共有サイト説明文章解析部１０３により抽出されたある単語を「DW1」とし、技術情報説明文章解析部１０５で抽出されたあるＡＰＩの単語をM1W1〜MnWkとし、nは抽出されたＡＰＩの数、kはあるＡＰＩに対して抽出された単語の数とする。 As the processing of the similar determination in the collation unit 108, for example, there are two methods as shown in FIG. FIG. 14 (a) is a processing example in which the simple frequency of words is used as the similarity, and FIG. 14 (b) is a processing example in which the tf-idf value is used as the similarity. Here, a certain word extracted by the shared site explanation sentence analysis unit 103 is referred to as "DW1", a certain API word extracted by the technical information explanation sentence analysis unit 105 is referred to as M1W1 to MnWk, and n is the extracted API. The number and k are the number of words extracted for a certain API.

図１４（ａ）において、照合部１０８は、処理を開始すると、単語DW1と単語M1W1〜MnWkが等しいかどうか判定し、ＡＰＩごとに対応した単語の数（頻出度）をカウントし、カウント値を共有サイト成果物データベース１０１に登録する（ステップＳ１２１）。図１５（ａ）は、共有サイト成果物データベース１０１の「抽出単語」の欄にカウント値が登録された状態を示している。 In FIG. 14A, when the collation unit 108 starts processing, it determines whether or not the word DW1 and the words M1W1 to MnWk are equal, counts the number of corresponding words (frequency) for each API, and counts the count value. Register in the shared site deliverable database 101 (step S121). FIG. 15A shows a state in which the count value is registered in the “extracted word” column of the shared site deliverable database 101.

図１４（ａ）に戻り、次いで、照合部１０８は、単語DW1とマッチした単語の数が最も多かったＡＰＩを単語DW1と紐付いている（類似する）とし（ステップＳ１２２）、処理を終了する。 Returning to FIG. 14A, the collation unit 108 then determines that the API with the largest number of words matching the word DW1 is associated with (similar to) the word DW1 (step S122), and ends the process.

次に、図１４（ｂ）において、照合部１０８は、処理を開始すると、抽出されたＡＰＩの技術文章に対して、単語M1W1〜MnWkの各tf-idf値（または、tf値だけでも良い）を求め、tf-idf値を技術情報データベース１０７に登録する（ステップＳ１３１）。図１５（ｂ）は、技術情報データベース１０７の「抽出単語」の欄にtf-idf値が登録された状態を示している。 Next, in FIG. 14B, when the collation unit 108 starts the process, the tf-idf values (or tf values alone) of the words M1W1 to MnWk are used for the extracted API technical sentences. Is obtained, and the tf-idf value is registered in the technical information database 107 (step S131). FIG. 15B shows a state in which the tf-idf value is registered in the “extracted word” column of the technical information database 107.

図１４（ｂ）に戻り、次いで、照合部１０８は、単語DW1と等しい、抽出された各ＡＰＩの技術文章中の単語のtf-idf値を見て、最もtf-idf値が高いＡＰＩを単語DW1と紐付いている（類似する）とし（ステップＳ１３２）、処理を終了する。 Returning to FIG. 14B, the collation unit 108 then looks at the tf-idf value of the word in the technical sentence of each extracted API, which is equal to the word DW1, and finds the API with the highest tf-idf value. It is assumed that it is associated with (similar to) DW1 (step S132), and the process ends.

なお、類似度が同じＡＰＩがあった場合、照合部１０８は、一方のＡＰＩを単語DW1と紐付けして、他方のＡＰＩを候補として、共有サイト１の説明文章中の単語にリンク付け表示させることができる。どちらに紐付けを行うかは、ランダムに決めたり、名前順等で決めたりすることができる。また、共有サイト１の説明文章中の単語にＡＰＩへの説明ページがリンク付け表示されるとき、類似度が高い順にいくつか同時に出力されるようにすることもできる。 If there are APIs with the same degree of similarity, the collation unit 108 links one API with the word DW1 and displays the other API as a candidate by linking it to the word in the explanatory text of the shared site 1. be able to. Which one to link to can be decided at random or in order of name. Further, when the explanation page to the API is linked and displayed on the word in the explanation sentence of the shared site 1, some of them can be output at the same time in descending order of similarity.

図５に戻り、次いで、共有サイト文章編集部１０９は、マッチングした共有サイト説明文章の単語に、対応するＡＰＩ等の説明ページへのリンクや印を付ける（ステップＳ１１１）。リンクは、参照先のＵＲＬ等が埋め込まれており、マウスでクリック等がされることで参照先の説明ページを表示することができるようになっている。リンクの上にマウスが移動した際にＡＰＩ名や説明等のポップアップが表示されるようにしてもよい。印は、文字色、文字背景色、字体等により目立たせるようにしたものである。共有サイト文章編集部１０９は、ソースコードで利用されているＡＰＩと、技術情報説明文章から得られた単語との紐付け（ステップＳ１０９）の結果に応じて、成果物で利用されているＡＰＩ名のタグを付けることもできる。タグは、情報の検索や分類を補助するための情報である。タグには、説明ページへのリンクを付加してもよい。リンクや印等は共有サイト成果物データベース１０１の説明文章に直接に付加されるものでもよいし、別途、説明文章に対応して参照手段の付加される説明文章中の記述の位置や参照手段の示す参照先の情報が管理されるものでもよい。図１６はリンクが付された説明文章の例を示しており、単語「送金」にリンクＩ１が付され、単語「グラフ」にリンクＩ２が付され、「金融ＡＰＩ」へのリンク（リンクボタン）Ｉ３と「グラフＡＰＩ」へのリンク（リンクボタン）Ｉ４が付されている。閲覧者は、リンクを選択することで、対応する技術情報のページへジャンプして詳細を閲覧することができる。 Returning to FIG. 5, the shared site sentence editing unit 109 then adds a link or a mark to the corresponding explanation page such as API to the word of the matched shared site explanation sentence (step S111). The URL of the reference destination is embedded in the link, and the explanation page of the reference destination can be displayed by clicking with the mouse. When the mouse moves over the link, a pop-up such as API name and description may be displayed. The mark is made to stand out by the character color, the character background color, the font, and the like. The shared site text editorial department 109 uses the API name used in the deliverable according to the result of associating the API used in the source code with the word obtained from the technical information explanation text (step S109). You can also tag it with. Tags are information that assists in the retrieval and classification of information. A link to the explanation page may be added to the tag. Links, marks, etc. may be directly added to the explanatory text of the shared site deliverable database 101, or separately, the position of the description in the explanatory text to which the reference means is added corresponding to the explanatory text, and the reference means. The information of the reference destination to be shown may be managed. FIG. 16 shows an example of an explanatory text with a link, in which the word "remittance" is attached with a link I1 and the word "graph" is attached with a link I2, and a link to the "financial API" (link button). A link (link button) I4 to I3 and "graph API" is attached. By selecting the link, the viewer can jump to the corresponding technical information page and view the details.

＜変形例＞
上述の実施形態では、ソースコードにおける機能に対応するＡＰＩ、メソッド、ライブラリ等を示す記述が照合に用いられる場合について説明したが、それに限らず、ソースコードにおけるＡＰＩ等の入出力データの記述についても照合に用いられるようにすることができる。 <Modification example>
In the above-described embodiment, the case where the description indicating the API, method, library, etc. corresponding to the function in the source code is used for the collation has been described, but the description is not limited to this, and the description of the input / output data such as the API in the source code is also described. It can be used for collation.

図１７はＡＰＩ等の入出力データの記述の例を示す図であり、ＡＰＩドキュメントのParameterやDescription部分が照合に利用される。すなわち、「Parameter」の「account_number」や、「Description」の「口座番号」や「Data Type」の「number」が照合の対象とされる。これらは、機能の場合と同様に照合の対象となり、類似するもの同士が紐付けられる。 FIG. 17 is a diagram showing an example of description of input / output data such as API, and Parameter and Description portions of the API document are used for collation. That is, the "account_number" of "Parameter", the "account number" of "Description", and the "number" of "Data Type" are collated. These are subject to collation as in the case of functions, and similar ones are linked to each other.

図１８（ａ）は、共有サイト成果物データベース１０１の「抽出単語」の欄に"出力ID": 1が登録された状態を示している。図１８（ｂ）の技術情報データベース１０７には「入力ＩＤ」「入力説明文章」「入力抽出単語」「出力ＩＤ」「出力説明文章」「出力抽出単語」の欄が設けられ、抽出した入出力データの情報が登録された状態を示している。この例では、共有サイト成果物データベース１０１の「抽出単語」の欄の"出力ID": 1により、技術情報データベース１０７の「出力ＩＤ」の「1」と紐付けられている。図１９は共有サイト説明文章の説明画面の例を示しており、「口座番号」や「チップ」にリンクＩ６、Ｉ７が付された状態を示している。ここでは、「口座番号」が金融ＡＰＩの送金機能のメソッドの入力データとして扱われていることで、リンクが付されている。 FIG. 18A shows a state in which "output ID": 1 is registered in the "extracted word" column of the shared site deliverable database 101. The technical information database 107 of FIG. 18B is provided with columns for "input ID", "input explanation sentence", "input extraction word", "output ID", "output explanation sentence", and "output extraction word", and the extracted input / output. Indicates the state in which the data information is registered. In this example, the "output ID": 1 in the "extracted word" column of the shared site deliverable database 101 is associated with "1" of the "output ID" of the technical information database 107. FIG. 19 shows an example of an explanation screen of the shared site explanation text, and shows a state in which links I6 and I7 are attached to the “account number” and the “chip”. Here, a link is attached because the "account number" is treated as input data of the method of the remittance function of the financial API.

＜付加機能＃１＞
付加機能＃１は、説明文章中の言葉の印の付け方を、利用しているＡＰＩやライブラリの人気度や新しさによって変えるようにしたものである。人気度は、例えば、該当するＡＰＩ等が過去一定期間中において、共有サイト１でどのぐらい利用されたか、または、世界でどのぐらい利用されたかを示すものである。新しさは、例えば、どのぐらい最近にリリースされたかを示すものである。印のつけ方としては、例えば、文字や文字背景色を変えることにより行われる。これにより、成果物の説明画面を一目見ただけで、視覚情報から流行技術を使ったシステムか古臭いシステムなのかわかり、利用されているＡＰＩ等をそのまま使うかどうか判断する材料になる。 <Additional function # 1>
The additional function # 1 changes the way of marking words in the explanatory text according to the popularity and newness of the API or library used. The popularity level indicates, for example, how much the corresponding API or the like has been used on the shared site 1 or how much it has been used in the world during the past fixed period. The newness indicates, for example, how recently it was released. The marking method is performed, for example, by changing the character or the character background color. As a result, at a glance at the explanation screen of the product, it is possible to know from the visual information whether the system uses trendy technology or an old-fashioned system, and it becomes a material for deciding whether to use the API or the like used as it is.

図２０はＡＰＩ等の人気度や新しさに応じて表示を変える処理例を示すフローチャートであり、図２０（ａ）はＡＰＩ等の人気度に応じた処理例、図２０（ｂ）はＡＰＩ等の新しさに応じた処理例である。 FIG. 20 is a flowchart showing a processing example in which the display is changed according to the popularity or newness of the API or the like, FIG. 20A is a processing example according to the popularity of the API or the like, and FIG. 20B is the API or the like. This is a processing example according to the newness of.

図２０（ａ）において、ランキング処理部１１０は、共有サイト１の全プロジェクト（成果物）に対して、抽出された利用ＡＰＩ等を集計し（ステップＳ２０１）、集計されたＡＰＩ等を利用頻度が高いものからランキング付けする。そして、ランキング処理部１１０は、ランキングの結果を集計データベース１１１に登録する（ステップＳ２０２）。図２１（ａ）は集計データベース１１１のデータ例を示しており、「ＩＤ」「ＡＰＩ名」「利用数」「ランキング」「機能別ＩＤ」「機能名」「利用数」「ランキング」の項目が含まれている。 In FIG. 20A, the ranking processing unit 110 aggregates the extracted APIs and the like for all the projects (deliverables) of the shared site 1 (step S201), and the aggregated APIs and the like are used frequently. Ranking from the highest. Then, the ranking processing unit 110 registers the ranking result in the aggregation database 111 (step S202). FIG. 21 (a) shows an example of data in the aggregate database 111, and the items of "ID", "API name", "number of uses", "ranking", "ID by function", "function name", "number of uses", and "ranking" are displayed. include.

図２０（ａ）に戻り、次いで、ランキング処理部１１０は、共有サイト１の説明文章内で、ＡＰＩ等と紐付けされた単語において、紐付けされたＡＰＩ等の利用頻度ランキングを参照する（ステップＳ２０３）。そして、ランキング処理部１１０は、ＡＰＩ等の利用頻度ランキングの順位に応じて、単語につける印の色を変更する（ステップＳ２０４）。図２１は成果物の説明画面の例を示しており、「送金」の部分Ｉ１１が人気度が高いことを示す赤色で表示され、「グラフ」の部分Ｉ１２が人気度が低いことを示す青色で表示されている。 Returning to FIG. 20A, the ranking processing unit 110 then refers to the usage frequency ranking of the associated API or the like in the word associated with the API or the like in the explanatory text of the shared site 1 (step). S203). Then, the ranking processing unit 110 changes the color of the mark attached to the word according to the ranking of the usage frequency ranking such as API (step S204). FIG. 21 shows an example of a product explanation screen, in which the “remittance” part I11 is displayed in red indicating that the popularity is high, and the “graph” part I12 is displayed in blue indicating that the popularity is low. It is displayed.

図２０（ｂ）において、ランキング処理部１１０は、共有サイト１の説明文章内で、ＡＰＩ等と紐付けされた単語において、紐付けされたＡＰＩ等の更新日を技術情報ページ（更新日が書かれている前提）から取得する。そして、ランキング処理部１１０は、取得した更新日を技術情報データベース１０７に登録する（ステップＳ２１１）。図２１（ｂ）は技術情報データベース１０７のデータ例を示しており、「更新日」の欄に日付が登録されている。 In FIG. 20B, the ranking processing unit 110 describes the update date of the associated API, etc. in the explanation text of the shared site 1 in the word associated with the API, etc. on the technical information page (update date is written). Obtained from (premise). Then, the ranking processing unit 110 registers the acquired update date in the technical information database 107 (step S211). FIG. 21B shows an example of data in the technical information database 107, and the date is registered in the “update date” column.

図２０（ｂ）に戻り、次いで、ランキング処理部１１０は、ＡＰＩ等の更新日に応じて、単語に付ける印の色を変更する（ステップＳ２１２）。 Returning to FIG. 20B, the ranking processing unit 110 then changes the color of the mark attached to the word according to the update date of the API or the like (step S212).

＜付加機能＃２＞
付加機能＃２は、どのＡＰＩ等が利用されているかの解析結果（付加機能＃１の処理）を基に、共有サイト１において最も利用されているＡＰＩ等をランキング表示するようにしたものである。なお、ＡＰＩ等のカテゴリ別（例えば、お金関係、音楽関係、画像検索関係等）にランキング表示できるようにしてもよい。 <Additional function # 2>
The additional function # 2 is designed to rank and display the most used APIs and the like on the shared site 1 based on the analysis result (processing of the additional function # 1) which APIs and the like are used. .. It should be noted that the ranking may be displayed by category such as API (for example, money-related, music-related, image search-related, etc.).

図２３は多くのＡＰＩ等を利用しているプロジェクト毎のランキング表示を行う場合のデータ例および表示例を示す図である。図２３において、ランキング処理部１１０は、共有サイト１の全プロジェクト（成果物）に対して、抽出された利用ＡＰＩ等を集計する（ステップＳ２２１）。次いで、ランキング処理部１１０は、集計されたＡＰＩ等を利用頻度が高いものからランキング付けし（ステップＳ２２２）、ランキング付けされた結果を昇順（降順の場合もあり）に表示する（ステップＳ２２３）。図２４はＡＰＩ等の利用頻度に応じたＡＰＩ等のランキング表示の例を示す図であり、ランキングとＡＰＩ名とが列挙されている。 FIG. 23 is a diagram showing a data example and a display example when ranking is displayed for each project using many APIs and the like. In FIG. 23, the ranking processing unit 110 totals the extracted usage APIs and the like for all the projects (deliverables) of the shared site 1 (step S221). Next, the ranking processing unit 110 ranks the aggregated APIs and the like in order of frequency of use (step S222), and displays the ranked results in ascending order (may be descending order) (step S223). FIG. 24 is a diagram showing an example of ranking display of API or the like according to the frequency of use of API or the like, and the ranking and API name are listed.

＜付加機能＃３＞
付加機能＃３は、どのＡＰＩ等が利用されているかの解析結果（付加機能＃１の処理）を基に、多くのＡＰＩ等を利用しているプロジェクト（成果物）をランキング表示するようにしたものである。なお、ＡＰＩ等のカテゴリ別の合計に応じてランキング表示できるようにしてもよい。 <Additional function # 3>
The additional function # 3 ranks and displays the projects (deliverables) that use many APIs, etc., based on the analysis result (processing of the additional function # 1) which API etc. are used. It is a thing. It should be noted that the ranking may be displayed according to the total of each category such as API.

図２５は多くのＡＰＩ等を利用しているプロジェクト毎のランキング表示の処理例を示すフローチャートである。図２５において、ランキング処理部１１０は、共有サイト１の各プロジェクトに対して、抽出された利用ＡＰＩ等の数を各プロジェクトごとに集計し、集計結果を共有サイト成果物データベース１０１に登録する（ステップＳ２３１）。図２６（ａ）は、共有サイト成果物データベース１０１の「利用ＡＰＩ数」の欄に集計結果が登録された状態を示している。 FIG. 25 is a flowchart showing a processing example of ranking display for each project using many APIs and the like. In FIG. 25, the ranking processing unit 110 totals the number of extracted APIs used for each project of the shared site 1 for each project, and registers the totaled result in the shared site deliverable database 101 (step). S231). FIG. 26A shows a state in which the aggregation result is registered in the “Number of APIs used” column of the shared site deliverable database 101.

図２５に戻り、次いで、ランキング処理部１１０は、利用ＡＰＩ等の合計が高いプロジェクトからランキング付けする（ステップＳ２３２）。そして、ランキング処理部１１０は、ランキング付けされた結果を昇順（降順の場合もあり）に表示する（ステップＳ２３３）。図２６（ｂ）は、ランキング表示の例を示しており、ランキングとプロジェクト名とが列挙されている。 Returning to FIG. 25, the ranking processing unit 110 then ranks the projects with the highest total APIs used (step S232). Then, the ranking processing unit 110 displays the ranked results in ascending order (may be descending order) (step S233). FIG. 26B shows an example of ranking display, in which the ranking and the project name are listed.

＜付加機能＃４＞
付加機能＃４は、どのＡＰＩ等が利用されているかの解析結果（付加機能＃１の処理）を基に、最新のＡＰＩ等、または、人気のＡＰＩ等を利用している頻度が高いプロジェクト（アイデア）をランキング表示するようにしたものである。なお、過去一定期間内に更新されたＡＰＩ等のみを利用している、または、１つ以上利用しているプロジェクトのみを抽出できるようにしてもよい。 <Additional function # 4>
Additional function # 4 is a project that frequently uses the latest API, etc. or popular API, etc., based on the analysis result of which API etc. is used (processing of additional function # 1). The idea) is displayed in the ranking. It should be noted that it may be possible to extract only projects that use only APIs or the like that have been updated within a certain period in the past, or that use one or more of them.

図２７は新しいまたは人気のＡＰＩ等の利用頻度等に応じたプロジェクト毎のランキング表示の処理例を示すフローチャートであり、図２７（ａ）は最新ＡＰＩ等の利用に基づくランキングの処理例、図２７（ｂ）は人気ＡＰＩ等の利用頻度に基づくランキングの処理例である。 FIG. 27 is a flowchart showing a processing example of ranking display for each project according to the usage frequency of a new or popular API or the like, and FIG. 27 (a) is a processing example of ranking based on the use of the latest API or the like, FIG. 27. (B) is an example of ranking processing based on the frequency of use of popular APIs and the like.

図２７（ａ）において、ランキング処理部１１０は、共有サイト１の各プロジェクトに対して、説明文章内で、ＡＰＩ等と紐付けされた単語において、紐付けされたＡＰＩ等の更新日を技術情報ページ（更新日が書かれている前提）から取得する。そして、ランキング処理部１１０は、共有サイト成果物データベース１０１に登録する（ステップＳ２４１）。図２８（ａ）は共有サイト成果物データベース１０１の「ＡＰＩ平均更新日」の欄に日付が登録された状態を示している。 In FIG. 27 (a), the ranking processing unit 110 provides technical information on the update date of the API or the like associated with the word associated with the API or the like in the explanatory text for each project of the shared site 1. Get from the page (assuming the update date is written). Then, the ranking processing unit 110 registers in the shared site deliverable database 101 (step S241). FIG. 28A shows a state in which the date is registered in the “API average update date” column of the shared site deliverable database 101.

図２７（ａ）に戻り、次いで、ランキング処理部１１０は、各プロジェクトに対して、抽出されたＡＰＩ等の更新日の平均値を求める（ステップＳ２４２）。次いで、ランキング処理部１１０は、更新日の平均値が新しいプロジェクトからランキング付けし（ステップＳ２４３）、ランキング付けされた結果を昇順（降順の場合もあり）に表示する（ステップＳ２４４）。 Returning to FIG. 27A, the ranking processing unit 110 then obtains the average value of the updated dates of the extracted APIs and the like for each project (step S242). Next, the ranking processing unit 110 ranks the projects with the average value of the update dates from the newest project (step S243), and displays the ranked results in ascending order (may be descending order) (step S244).

図２７（ｂ）において、ランキング処理部１１０は、共有サイト１の全プロジェクトに対して、抽出された利用ＡＰＩ等を集計する（ステップＳ２５１）。次いで、ランキング処理部１１０は、集計されたＡＰＩ等を利用頻度が高いものからランキング付けする（ステップＳ２５２）。次いで、ランキング処理部１１０は、各プロジェクトに対して、説明文章内で、ＡＰＩ等と紐付けされた各単語において、紐付けされたＡＰＩ等の利用頻度ランキングを参照し、ランキングの平均値を求め、共有サイト成果物データベース１０１に登録する（ステップＳ２５３）。図２８（ｂ）は共有サイト成果物データベース１０１「ＡＰＩ平均利用頻度ランキング」の欄に値が登録された状態を示している。 In FIG. 27 (b), the ranking processing unit 110 totals the extracted usage APIs and the like for all the projects of the shared site 1 (step S251). Next, the ranking processing unit 110 ranks the aggregated APIs and the like in descending order of frequency of use (step S252). Next, the ranking processing unit 110 refers to the usage frequency ranking of the API or the like associated with each word associated with the API or the like in the explanatory text for each project, and obtains the average value of the ranking. , Register in the shared site deliverable database 101 (step S253). FIG. 28B shows a state in which a value is registered in the column of the shared site deliverable database 101 “API average usage frequency ranking”.

図２７（ｂ）に戻り、次いで、ランキング処理部１１０は、利用頻度ランキングの平均値が小さいプロジェクトからランキング付けし（ステップＳ２５４）、ランキング付けされた結果を昇順（降順の場合もあり）に表示する（ステップＳ２５５）。 Returning to FIG. 27 (b), the ranking processing unit 110 then ranks the projects having the smallest average value of the usage frequency ranking (step S254), and displays the ranked results in ascending order (may be descending order). (Step S255).

＜総括＞
以上説明したように、本実施形態によれば、成果物の説明文章の記述と該成果物において使用されている機能の情報との紐付けを行うことができる。 <Summary>
As described above, according to the present embodiment, it is possible to link the description of the explanatory text of the product with the information of the function used in the product.

これにより、成果物が何の技術から構成されているか、または、どのような目的でそれらの技術が使用されているのか、手間をかけずに、効率良く理解されるようになる。その結果、プロトタイピングの速さの向上、アイデアの実現可能性の把握、ハッカソン等のイベント運営者の評価の手助け、ＡＰＩ等の技術提供者へのフィードバックが行えるようになる。 As a result, it becomes possible to efficiently understand what technology the product is composed of or for what purpose those technologies are used without any hassle. As a result, it will be possible to improve the speed of prototyping, grasp the feasibility of ideas, assist the evaluation of event operators such as hackathons, and provide feedback to technology providers such as APIs.

以上、好適な実施の形態により説明した。ここでは特定の具体例を示して説明したが、特許請求の範囲に定義された広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により限定されるものと解釈してはならない。 The above description has been made according to a preferred embodiment. Although specific examples have been described here, it is clear that various modifications and changes can be made to these specific examples without departing from the broad purpose and scope defined in the claims. .. That is, it should not be construed as being limited by the details of the specific examples and the accompanying drawings.

以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
成果物の説明文章を解析して１以上の記述を抽出する第１の解析部と、
前記成果物のソースコードを解析して使用されている機能の情報を抽出する第２の解析部と、
複数の機能の説明文章を解析して１以上の記述を抽出する第３の解析部と、
前記第２の解析部により抽出された機能の情報に対応する前記第３の解析部により抽出された１以上の記述を特定し、該記述を前記第１の解析部により抽出された１以上の記述と照合して、類似する場合に該類似する両者を紐付ける照合部と、
前記照合部により紐付けられた前記第１の解析部により抽出された１以上の記述と前記第３の解析部により抽出された１以上の記述とに基づいて、前記成果物の説明文章に前記第３の解析部により抽出された１以上の記述に対応する外部情報への参照手段を付加する編集部と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
（付記２）
前記参照手段は、前記第１の解析部により抽出された１以上の記述に付加された、前記第３の解析部により抽出された１以上の記述に対応する外部情報へのリンクである、
ことを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
（付記３）
前記編集部は、前記成果物の説明文章に前記第２の解析部により抽出された機能の情報に対応する外部情報のタグを更に付加する、
ことを特徴とする付記１または２に記載の情報処理装置。
（付記４）
前記第１の解析部は、前記成果物の説明文章を形態素解析し、機能に関連しない単語を除去し、類語を付加し、
前記第３の解析部は、前記複数の機能の説明文章を解析し、機能に関連しない単語を除去し、類語を付加する、
ことを特徴とする付記１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記５）
前記第２の解析部は、前記成果物のソースコードから、入出力データの情報を更に抽出し、
前記照合部は、前記第２の解析部により抽出された入出力データの情報に対応する前記第３の解析部により抽出された１以上の記述を特定し、該記述を前記第１の解析部により抽出された１以上の記述と照合して、類似する場合に該類似する両者を紐付ける、
ことを特徴とする付記１乃至４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記６）
前記機能の人気度または新しさにより前記機能を順位付ける処理部を更に備え、
前記編集部は、参照先の機能の順位により前記参照手段の表示態様を変更する、
ことを特徴とする付記１乃至５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記７）
前記機能の利用頻度により前記機能を順位付けて表示する処理部
を更に備えたことを特徴とする付記１乃至５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記８）
前記機能の利用数により前記成果物を順位付けて表示する処理部
を更に備えたことを特徴とする付記１乃至５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記９）
前記機能の人気度または新しさ、および、前記機能の利用頻度により前記成果物を順位付けて表示する処理部
を更に備えたことを特徴とする付記１乃至５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記１０）
成果物の説明文章を解析して１以上の記述を抽出する第１の解析処理と、
前記成果物のソースコードを解析して使用されている機能の情報を抽出する第２の解析処理と、
複数の機能の説明文章を解析して１以上の記述を抽出する第３の解析処理と、
前記第２の解析処理により抽出された機能の情報に対応する前記第３の解析処理により抽出された１以上の記述を特定し、該記述を前記第１の解析処理により抽出された１以上の記述と照合して、類似する場合に該類似する両者を紐付ける照合処理と、
前記照合処理により紐付けられた前記第１の解析処理により抽出された１以上の記述と前記第３の解析処理により抽出された１以上の記述とに基づいて、前記成果物の説明文章に前記第３の解析処理により抽出された１以上の記述に対応する外部情報への参照手段を付加する編集処理と、
をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。
（付記１１）
前記参照手段は、前記第１の解析処理により抽出された１以上の記述に付加された、前記第３の解析処理により抽出された１以上の記述に対応する外部情報へのリンクである、
ことを特徴とする付記１０に記載の情報処理方法。
（付記１２）
前記編集処理は、前記成果物の説明文章に前記第２の解析処理により抽出された機能の情報に対応する外部情報のタグを更に付加する、
ことを特徴とする付記１０または１１に記載の情報処理方法。
（付記１３）
前記第１の解析処理は、前記成果物の説明文章を形態素解析し、機能に関連しない単語を除去し、類語を付加し、
前記第３の解析処理は、前記複数の機能の説明文章を解析し、機能に関連しない単語を除去し、類語を付加する、
ことを特徴とする付記１０乃至１２のいずれか一項に記載の情報処理方法。
（付記１４）
前記第２の解析処理は、前記成果物のソースコードから、入出力データの情報を更に抽出し、
前記照合処理は、前記第２の解析処理により抽出された入出力データの情報に対応する前記第３の解析処理により抽出された１以上の記述を特定し、該記述を前記第１の解析処理により抽出された１以上の記述と照合して、類似する場合に該類似する両者を紐付ける、
ことを特徴とする付記１０乃至１３のいずれか一項に記載の情報処理方法。
（付記１５）
前記機能の人気度または新しさにより前記機能を順位付ける処理を前記コンピュータが更に実行し、
前記編集処理は、参照先の機能の順位により前記参照手段の表示態様を変更する、
ことを特徴とする付記１０乃至１４のいずれか一項に記載の情報処理方法。
（付記１６）
前記機能の利用頻度により前記機能を順位付けて表示する処理を前記コンピュータが更に実行する、
ことを特徴とする付記１０乃至１４のいずれか一項に記載の情報処理方法。
（付記１７）
前記機能の利用数により前記成果物を順位付けて表示する処理を前記コンピュータが更に実行する、
ことを特徴とする付記１０乃至１４のいずれか一項に記載の情報処理方法。
（付記１８）
前記機能の人気度または新しさ、および、前記機能の利用頻度により前記成果物を順位付けて表示する処理を前記コンピュータが更に実行する、
ことを特徴とする付記１０乃至１４のいずれか一項に記載の情報処理方法。
（付記１９）
成果物の説明文章を解析して１以上の記述を抽出する第１の解析処理と、
前記成果物のソースコードを解析して使用されている機能の情報を抽出する第２の解析処理と、
複数の機能の説明文章を解析して１以上の記述を抽出する第３の解析処理と、
前記第２の解析処理により抽出された機能の情報に対応する前記第３の解析処理により抽出された１以上の記述を特定し、該記述を前記第１の解析処理により抽出された１以上の記述と照合して、類似する場合に該類似する両者を紐付ける照合処理と、
前記照合処理により紐付けられた前記第１の解析処理により抽出された１以上の記述と前記第３の解析処理により抽出された１以上の記述とに基づいて、前記成果物の説明文章に前記第３の解析処理により抽出された１以上の記述に対応する外部情報への参照手段を付加する編集処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
（付記２０）
前記参照手段は、前記第１の解析処理により抽出された１以上の記述に付加された、前記第３の解析処理により抽出された１以上の記述に対応する外部情報へのリンクである、
ことを特徴とする付記１９に記載のプログラム。
（付記２１）
前記編集処理は、前記成果物の説明文章に前記第２の解析処理により抽出された機能の情報に対応する外部情報のタグを更に付加する、
ことを特徴とする付記１９または２０に記載のプログラム。
（付記２２）
前記第１の解析処理は、前記成果物の説明文章を形態素解析し、機能に関連しない単語を除去し、類語を付加し、
前記第３の解析処理は、前記複数の機能の説明文章を解析し、機能に関連しない単語を除去し、類語を付加する、
ことを特徴とする付記１９乃至２１のいずれか一項に記載のプログラム。
（付記２３）
前記第２の解析処理は、前記成果物のソースコードから、入出力データの情報を更に抽出し、
前記照合処理は、前記第２の解析処理により抽出された入出力データの情報に対応する前記第３の解析処理により抽出された１以上の記述を特定し、該記述を前記第１の解析処理により抽出された１以上の記述と照合して、類似する場合に該類似する両者を紐付ける、
ことを特徴とする付記１９乃至２２のいずれか一項に記載のプログラム。
（付記２４）
前記機能の人気度または新しさにより前記機能を順位付ける処理を前記コンピュータに更に実行させ、
前記編集処理は、参照先の機能の順位により前記参照手段の表示態様を変更する、
ことを特徴とする付記１９乃至２３のいずれか一項に記載のプログラム。
（付記２５）
前記機能の利用頻度により前記機能を順位付けて表示する処理を前記コンピュータに更に実行させる、
ことを特徴とする付記１９乃至２３のいずれか一項に記載のプログラム。
（付記２６）
前記機能の利用数により前記成果物を順位付けて表示する処理を前記コンピュータに更に実行させる、
ことを特徴とする付記１９乃至２３のいずれか一項に記載のプログラム。
（付記２７）
前記機能の人気度または新しさ、および、前記機能の利用頻度により前記成果物を順位付けて表示する処理を前記コンピュータに更に実行させる、
ことを特徴とする付記１９乃至２３のいずれか一項に記載のプログラム。 Regarding the above explanation, the following sections are further disclosed.
(Appendix 1)
The first analysis unit that analyzes the explanatory text of the deliverable and extracts one or more descriptions,
A second analysis unit that analyzes the source code of the product and extracts information on the functions used.
A third analysis unit that analyzes the explanation sentences of multiple functions and extracts one or more descriptions,
One or more descriptions extracted by the third analysis unit corresponding to the functional information extracted by the second analysis unit are specified, and the description is extracted by the first analysis unit. A collation unit that collates with the description and links the two similar ones when they are similar,
Based on one or more descriptions extracted by the first analysis unit and one or more descriptions extracted by the third analysis unit linked by the collation unit, the description of the deliverable is described above. An editorial unit that adds a reference means to external information corresponding to one or more descriptions extracted by the third analysis unit, and an editorial unit.
An information processing device characterized by being equipped with.
(Appendix 2)
The reference means is a link to external information corresponding to the one or more descriptions extracted by the third analysis unit, which is added to the one or more descriptions extracted by the first analysis unit.
The information processing device according to Appendix 1, wherein the information processing device is characterized by the above.
(Appendix 3)
The editorial department further adds a tag of external information corresponding to the information of the function extracted by the second analysis unit to the explanatory text of the product.
The information processing device according to Appendix 1 or 2, characterized in that.
(Appendix 4)
The first analysis unit morphologically analyzes the explanatory text of the product, removes words that are not related to the function, adds synonyms, and so on.
The third analysis unit analyzes the explanatory sentences of the plurality of functions, removes words not related to the function, and adds synonyms.
The information processing device according to any one of Supplementary note 1 to 3, wherein the information processing device is characterized by the above.
(Appendix 5)
The second analysis unit further extracts input / output data information from the source code of the product.
The collation unit identifies one or more descriptions extracted by the third analysis unit corresponding to the information of the input / output data extracted by the second analysis unit, and refers the description to the first analysis unit. Collate with one or more descriptions extracted by, and if similar, link the two similar ones.
The information processing apparatus according to any one of Supplementary note 1 to 4, wherein the information processing device is characterized by the above.
(Appendix 6)
Further provided with a processing unit that ranks the functions according to the popularity or novelty of the functions.
The editorial unit changes the display mode of the reference means according to the order of the functions of the reference destination.
The information processing device according to any one of Supplementary note 1 to 5, wherein the information processing device is characterized by the above.
(Appendix 7)
The information processing apparatus according to any one of Supplementary note 1 to 5, further comprising a processing unit that ranks and displays the functions according to the frequency of use of the functions.
(Appendix 8)
The information processing apparatus according to any one of Supplementary note 1 to 5, further comprising a processing unit that ranks and displays the deliverables according to the number of uses of the function.
(Appendix 9)
The information according to any one of Appendix 1 to 5, further comprising a processing unit that ranks and displays the deliverables according to the popularity or novelty of the function and the frequency of use of the function. Processing equipment.
(Appendix 10)
The first analysis process that analyzes the explanatory text of the deliverable and extracts one or more descriptions,
A second analysis process that analyzes the source code of the product and extracts information on the functions used, and
A third analysis process that analyzes the explanation sentences of multiple functions and extracts one or more descriptions,
One or more descriptions extracted by the third analysis process corresponding to the information of the function extracted by the second analysis process are specified, and the description is defined as one or more descriptions extracted by the first analysis process. A collation process that collates with the description and links the two if they are similar,
Based on the one or more descriptions extracted by the first analysis process and the one or more descriptions extracted by the third analysis process linked by the collation process, the description of the deliverable is described above. Editing processing that adds a reference means to external information corresponding to one or more descriptions extracted by the third analysis processing, and
An information processing method characterized by a computer executing.
(Appendix 11)
The reference means is a link to external information corresponding to one or more descriptions extracted by the third analysis process, which is added to the one or more descriptions extracted by the first analysis process.
The information processing method according to Appendix 10, wherein the information processing method is described.
(Appendix 12)
The editing process further adds a tag of external information corresponding to the information of the function extracted by the second analysis process to the explanatory text of the product.
The information processing method according to Appendix 10 or 11, characterized in that.
(Appendix 13)
In the first analysis process, the explanatory text of the product is morphologically analyzed, words not related to the function are removed, and synonyms are added.
The third analysis process analyzes the explanatory texts of the plurality of functions, removes words not related to the functions, and adds synonyms.
The information processing method according to any one of Supplementary Provisions 10 to 12, wherein the information processing method is described.
(Appendix 14)
In the second analysis process, information on input / output data is further extracted from the source code of the product.
The collation process identifies one or more descriptions extracted by the third analysis process corresponding to the information of the input / output data extracted by the second analysis process, and uses the description as the first analysis process. Collate with one or more descriptions extracted by, and if similar, link the two similar ones.
The information processing method according to any one of Appendix 10 to 13, wherein the information processing method is characterized by the above.
(Appendix 15)
The computer further executes a process of ranking the functions according to the popularity or novelty of the functions.
The editing process changes the display mode of the reference means according to the order of the functions of the reference destination.
The information processing method according to any one of Appendix 10 to 14, wherein the information processing method is characterized by the above.
(Appendix 16)
The computer further executes a process of ranking and displaying the functions according to the frequency of use of the functions.
The information processing method according to any one of Appendix 10 to 14, wherein the information processing method is characterized by the above.
(Appendix 17)
The computer further executes a process of ranking and displaying the deliverables according to the number of uses of the function.
The information processing method according to any one of Appendix 10 to 14, wherein the information processing method is characterized by the above.
(Appendix 18)
The computer further executes a process of ranking and displaying the deliverables according to the popularity or novelty of the function and the frequency of use of the function.
The information processing method according to any one of Appendix 10 to 14, wherein the information processing method is characterized by the above.
(Appendix 19)
The first analysis process that analyzes the explanatory text of the deliverable and extracts one or more descriptions,
A second analysis process that analyzes the source code of the product and extracts information on the functions used, and
A third analysis process that analyzes the explanation sentences of multiple functions and extracts one or more descriptions,
One or more descriptions extracted by the third analysis process corresponding to the information of the function extracted by the second analysis process are specified, and the description is defined as one or more descriptions extracted by the first analysis process. A collation process that collates with the description and links the two if they are similar,
Based on the one or more descriptions extracted by the first analysis process and the one or more descriptions extracted by the third analysis process linked by the collation process, the description of the deliverable is described above. Editing processing that adds a reference means to external information corresponding to one or more descriptions extracted by the third analysis processing, and
A program characterized by having a computer execute.
(Appendix 20)
The reference means is a link to external information corresponding to one or more descriptions extracted by the third analysis process, which is added to the one or more descriptions extracted by the first analysis process.
The program according to Appendix 19, wherein the program is characterized by the above.
(Appendix 21)
The editing process further adds a tag of external information corresponding to the information of the function extracted by the second analysis process to the explanatory text of the product.
The program according to Appendix 19 or 20, characterized in that.
(Appendix 22)
In the first analysis process, the explanatory text of the product is morphologically analyzed, words not related to the function are removed, and synonyms are added.
The third analysis process analyzes the explanatory texts of the plurality of functions, removes words not related to the functions, and adds synonyms.
The program according to any one of Appendix 19 to 21, wherein the program is characterized by the above.
(Appendix 23)
In the second analysis process, information on input / output data is further extracted from the source code of the product.
The collation process identifies one or more descriptions extracted by the third analysis process corresponding to the information of the input / output data extracted by the second analysis process, and uses the description as the first analysis process. Collate with one or more descriptions extracted by, and if similar, link the two similar ones.
The program according to any one of Appendix 19 to 22, wherein the program is characterized by the above.
(Appendix 24)
Further causing the computer to perform a process of ranking the functions according to the popularity or novelty of the functions.
The editing process changes the display mode of the reference means according to the order of the functions of the reference destination.
The program according to any one of Supplementary Provisions 19 to 23.
(Appendix 25)
To cause the computer to further execute a process of ranking and displaying the functions according to the frequency of use of the functions.
The program according to any one of Supplementary Provisions 19 to 23.
(Appendix 26)
The computer is further executed to perform a process of ranking and displaying the deliverables according to the number of uses of the function.
The program according to any one of Supplementary Provisions 19 to 23.
(Appendix 27)
Further causing the computer to perform a process of ranking and displaying the deliverables according to the popularity or novelty of the function and the frequency of use of the function.
The program according to any one of Supplementary Provisions 19 to 23.

共有サイト説明文章解析部１０３は「第１の解析部」の一例である。ソース解析部１０４は「第２の解析部」の一例である。技術情報説明文章解析部１０５は「第３の解析部」の一例である。照合部１０８は「照合部」の一例である。共有サイト文章編集部１０９は「編集部」の一例である。 The shared site explanation sentence analysis unit 103 is an example of the "first analysis unit". The source analysis unit 104 is an example of the “second analysis unit”. The technical information explanation sentence analysis unit 105 is an example of the “third analysis unit”. The collation unit 108 is an example of a “collation unit”. The shared site text editing department 109 is an example of the "editing department".

１共有サイト
１０１共有サイト成果物データベース
１０２共有部
１０３共有サイト説明文章解析部
１０４ソース解析部
１０５技術情報説明文章解析部
１０６シソーラスデータベース
１０７技術情報データベース
１０８照合部
１０９共有サイト文章編集部
１１０ランキング処理部
１１１集計データベース
２技術情報提供サイト
Ｎネットワーク
1 Shared site 101 Shared site deliverable database 102 Shared section 103 Shared site description Sentence analysis section 104 Source analysis section 105 Technical information explanation Sentence analysis section 106 Sisolas database 107 Technical information database 108 Matching section 109 Shared site text editing section 110 Ranking processing section 111 Aggregate database 2 Technical information providing site N network

Claims

The first analysis unit that analyzes the explanatory text of the deliverable and extracts one or more descriptions,
A second analysis unit that analyzes the source code of the product and extracts information on the functions used.
A third analysis unit that analyzes the explanation sentences of multiple functions and extracts one or more descriptions,
One or more descriptions extracted by the third analysis unit corresponding to the functional information extracted by the second analysis unit are specified, and the description is extracted by the first analysis unit. A collation unit that collates with the description and links the two similar ones when they are similar,
Based on one or more descriptions extracted by the first analysis unit and one or more descriptions extracted by the third analysis unit linked by the collation unit, the description of the product is described above. An editorial unit that adds a reference means to external information corresponding to one or more descriptions extracted by the third analysis unit, and an editorial unit.
An information processing device characterized by being equipped with.

The reference means is a link to external information corresponding to the one or more descriptions extracted by the third analysis unit, which is added to the one or more descriptions extracted by the first analysis unit.
The information processing apparatus according to claim 1.

The editorial department further adds a tag of external information corresponding to the information of the function extracted by the second analysis unit to the explanatory text of the product.
The information processing apparatus according to claim 1 or 2.

The first analysis unit morphologically analyzes the explanatory text of the product, removes words that are not related to the function, adds synonyms, and so on.
The third analysis unit analyzes the explanatory sentences of the plurality of functions, removes words not related to the function, and adds synonyms.
The information processing device according to any one of claims 1 to 3, wherein the information processing device is characterized by the above.

The second analysis unit further extracts input / output data information from the source code of the product.
The collation unit identifies one or more descriptions extracted by the third analysis unit corresponding to the information of the input / output data extracted by the second analysis unit, and refers the description to the first analysis unit. Collate with one or more descriptions extracted by, and if similar, link the two similar ones.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the information processing device is characterized by the above.

Further provided with a processing unit that ranks the functions according to the popularity or novelty of the functions.
The editorial unit changes the display mode of the reference means according to the order of the functions of the reference destination.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5, characterized in that.

The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5, further comprising a processing unit that ranks and displays the functions according to the frequency of use of the functions.

The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5, further comprising a processing unit that ranks and displays the deliverables according to the number of uses of the function.

The invention according to any one of claims 1 to 5, further comprising a processing unit that ranks and displays the deliverables according to the popularity or novelty of the function and the frequency of use of the function. Information processing device.

The first analysis process that analyzes the explanatory text of the deliverable and extracts one or more descriptions,
A second analysis process that analyzes the source code of the product and extracts information on the functions used, and
A third analysis process that analyzes the explanation sentences of multiple functions and extracts one or more descriptions,
One or more descriptions extracted by the third analysis process corresponding to the information of the function extracted by the second analysis process are specified, and the description is defined as one or more descriptions extracted by the first analysis process. A collation process that collates with the description and links the two if they are similar,
Based on the one or more descriptions extracted by the first analysis process and the one or more descriptions extracted by the third analysis process linked by the collation process, the description of the deliverable is described above. Editing processing that adds a reference means to external information corresponding to one or more descriptions extracted by the third analysis processing, and
An information processing method characterized by a computer executing.

The first analysis process that analyzes the explanatory text of the deliverable and extracts one or more descriptions,
A second analysis process that analyzes the source code of the product and extracts information on the functions used, and
A third analysis process that analyzes the explanation sentences of multiple functions and extracts one or more descriptions,
One or more descriptions extracted by the third analysis process corresponding to the information of the function extracted by the second analysis process are specified, and the description is defined as one or more descriptions extracted by the first analysis process. A collation process that collates with the description and links the two if they are similar,
Based on the one or more descriptions extracted by the first analysis process and the one or more descriptions extracted by the third analysis process linked by the collation process, the description of the deliverable is described above. Editing processing that adds a reference means to external information corresponding to one or more descriptions extracted by the third analysis processing, and
A program characterized by having a computer execute.