(57)【要約】【課題】本発明は、少なくとも１つの処理器が実行するウェブページサーチ方法を提供する。【解決手段】かかる方法は、サーチ待ち内容が限定される情報を受信し；前記情報に関わる実体を認識し、前記実体の種類及び属性を確定し；前記実体の種類及び属性に基づいてサーチ条件を生成し；及び、前記サーチ条件を用いてデータ集合に対してサーチを行い、前記サーチ条件を満たすウェブページアドレスを取得することを含み、ウェブページ集合における各ウェブページから所定の構造を有するウェブページ部分を抽出して前記データ集合を形成し、前記サーチが前記ウェブページ集合に対して行われる。【選択図】図９
2020144846.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの処理器が実行するウェブページサーチ方法であって、
サーチ待ち内容が限定される情報を受信し；
前記情報に関わる実体を認識し、前記実体の種類及び属性を確定し；
前記実体の種類及び属性に基づいてサーチ条件を生成し；及び
前記サーチ条件を用いてデータ集合に対してサーチを行い、前記サーチ条件を満たすウェブページアドレスを取得することを含み、
ウェブページ集合における各ウェブページから所定の構造を有するウェブページ部分を抽出して前記データ集合を形成し、前記サーチが前記ウェブページ集合に対して行われる、方法。
【請求項２】
請求項1に記載の方法であって、
実体の種類と属性との関係のテンプレートを用いて、前記サーチ待ち内容に関わる実体の種類及び属性を確定する、方法。
【請求項３】
請求項1に記載の方法であって、
実体の種類と属性との関係のテンプレートを用いて、前記所定の構造を有するウェブページ部分を抽出する、方法。
【請求項４】
請求項1〜3のうちの何れか１項に記載の方法であって、
前記ウェブページ集合における各ウェブページから所定の構造を有するウェブページ部分を抽出して前記データ集合を形成することは、
前記ウェブページ部分をトリプルに変換することを含み、
前記トリプルが、実体の種類、実体の属性、及び、実体の種類又は属性に対応するウェブページアドレス間の関係を表すために用いられ、
前記データ集合が、異なる実体の種類に対応するトリプルからなる、方法。
【請求項５】
請求項2又は3に記載の方法であって、
分類情報を有する情報源から、前記実体の種類と属性との関係のテンプレートを取得する、方法。
【請求項６】
請求項1〜3のうちの何れか1項に記載の方法であって、
前記所定の構造がテーブル構造である、方法。
【請求項７】
請求項6に記載の方法であって、
前記所定の構造が所定の方向の調整後のテーブル構造であり、前記所定の方向が横方向又は縦方向である、方法。
【請求項８】
請求項1〜3のうちの何れか１項に記載の方法であって、
前記属性が属性名称及び属性値を含む、方法。
【請求項９】
請求項1〜3のうちの何れか１項に記載の方法であって、
前記実体の種類及び属性に基づいてサーチ条件を生成することは、
前記実体の種類及び属性の語義に類似している表現を用いて並列的な複数のサーチ条件を生成し、サーチ時に、「又は」を用いて前記並列的なの複数のサーチ条件を接続してサーチ語句を形成することを含む、方法。
【請求項１０】
コンピュータに、請求項1〜9のうちの何れか１項に記載の方法を実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報抽出及び情報検索技術に関し、特に、ウェブページ（Web）内容の抽出及びウェブページ内容に対しての検索に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットや固定アクセス装置、移動アクセス端末の迅速な進展に伴い、ウェブページが、情報の取得や情報の作成を行うための主なメディアになっている。しかし、ウェブページの数の激増に伴い、必要な情報を快速且つ正確に取得することが困難である。
【０００３】
ウェブページ情報抽出がウェブページを情報源とする情報抽出であり、即ち、半構造化のWeb文書からの情報抽出である。その核心は、インターネット上で分散している半構造化のHTMLページ中の隠れ情報ポイントを抽出し、より明確な語義を有し且つより構造的な形式で表すことである。これは、ユーザがWeb文書に対してデータのクエリ（query）を行うことや、アプリケーションプログラムがWeb文書におけるデータを直接利用することに非常に便利である。
【０００４】
今のところ、検索エンジン(Search  Engine、SE)が知識のサーチ（search）のために用いられる重要なツールである。ユーザが１つのクエリ（Query）を入力すると、SEは、索引から、Queryとマッチしたウェブページ集合を見つけ、並べ替えを行い、そして、ウェブページをユーザにリターン（return）することができる。また、ユーザは、リターンされてきた結果から、欲しがる内容をさらにサーチにより取得することができる。
【０００５】
従来のSEがユーザの大部分のニーズを満たすことができるが、ネットワーク資源（リソース）が豊富になるにつれて、ユーザのニーズも増える。幾つかの場合、従来のSEは、このように増加したニーズに応えることができない。例えば、ユーザの欲しがる内容が複数のウェブページに分散しているとき、SEは、ユーザの検索の意図を満足するために、一連のウェブページの集合を見つける必要がある。例えば、ユーザが従来のSEにより“どのような携帯電話のスクリーンが5インチよりも大きいか”、“千代田区にどのような外資系企業があるか”、“機器翻訳分野の専門家が何人くらいいるか”などの質問の答えを得ようとするときに、従来のSEにより得られた１つのみのウェブページにはこれらの質問の答えがすべて含まれることがまれである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述のような問題を解決するために、本発明は、従来の検索エンジンを改良したウェブページサーチ方法及びコンピュータ可読記憶媒体を提供し、ネットワーク上で分散している情報を統合することで、相対的に完全且つ正確な統合結果を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一側面によれば、少なくとも１つの処理器が実行するウェブページサーチ方法が提供され、それは、サーチ待ち内容が限定される情報を受信し；該情報に関わる実体を認識し、実体の種類及び属性を確定し；実体の種類及び属性に基づいてサーチ条件を生成し；及び、サーチ条件を用いてデータ集合に対してサーチを行い、サーチ条件を満足するウェブページアドレスを取得することを含み、そのうち、前記データ集合が、ウェブページ集合における各ウェブページから抽出された所定の構造を有するウェブページ部分により形成され、前記サーチが前記ウェブページ集合に対して行われる。
【０００８】
本発明の他の側面によれば、プログラムを記憶したコンピュータプログラム記憶媒体が提供される。該プログラムは、コンピュータにより実行されるときに、コンピュータに、上述のようなウェブページサーチ方法を実行させる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】従来のSEと統合SEとのサーチ結果の比較図である。
【図２】従来のSEを用いて例示的な検索を行う検索結果の一例を示す図である。
【図３】例示的なウェブページにおけるテーブル情報の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施例における統合SEを用いて統合検索を行う方法と、従来のSEを用いて検索を行う方法との比較図である。
【図５】ウェブページにおけるテーブルのHTML様式の一例を示す図である。
【図６】図3に示す例示的なウェブページにおけるテーブル情報のDOMツリー構造を示す図である。
【図７】ウェブページにおけるテーブルに対する変換操作を示す図である。
【図８】本発明の実施例における例示的な検索プロセスを示す図である。
【図９】本発明の実施例におけるウェブページサーチ方法のフローチャートである。
【図１０】本発明の実施例を実現し得る例示的システムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付した図面を参照しながら、本発明を実施するための好適な形態を詳細に説明する。なお、このような実施形態は、例示に過ぎず、本発明を限定するものでない。
【００１１】
図1は、従来のSEと統合SEとのサーチ結果の比較図である。
【００１２】
多年にわたりSEが既に成熟しており、且つある程度の知能化を有する。しかし、SEの検索範囲が依然として狭く、即ち、従来のSEに基づく検索により得られた各ウェブページには、すべて、ユーザの欲しがる内容が含まれる。例えば、“富士通”をキーワードとして検索を行うときに、富士通株式会社のホームページ、ウィキペディア（Wikipedia）ページなどの複数のウェブページを得ることができる。各ウェブページには、すべて、“富士通”についての記載が含まれ、ユーザは、そのうちのあるウェブページをさらに選択すれば、欲しがる情報を取得することができる。図1は、従来のSEと統合SEとのサーチ結果の比較を示す図である。図1中のサークルがユーザの検索時の入力内容を表し、比較すれば分かるように、従来のSEに基づく検索により得られた各ウェブページには、すべて、ユーザの検索時の入力内容が含まれるが、統合SE（ここで、統合SEという用語は、従来のSEと区別するために命名されるものである）に基づく検索により得られた各ウェブページには、検索結果の一部のみが含まれる。従来のSEがユーザの大部分のニーズを満足することができるが、ネットワーク資源が豊富になるにつれて、ユーザのニーズも増加し、幾つかの場合、従来のSEは、このように増えたニーズに応えることができない。例えば、ユーザの欲しがる内容が複数のウェブページに分散しているとき、SEは、一連のウェブページの集合を見つけなければ、ユーザの検索の意図を満たすことができない（図1中のbで示されるように）。例えば、ユーザが従来のSEにより“どのような携帯電話のスクリーンが5インチよりも大きいか”、“千代田区にどのような外資系企業があるか”、“機器翻訳分野の専門家が何人くらいいるか”などの質問の答えを得ようとするときに、従来のSEにより得られた１つのみのウェブページにはこれらの質問の答えがすべて含まれることがまれである（図2は、従来のSEによる検索結果（中国語）を示し、図2は、従来のSEを用いて例示的な検索を行った検索結果の一例（中国語）を示す図である）。言い換えると、類似の情報が異なるウェブページに存在し、例えば、異なるウェブページに異なるブランド・モデルの携帯電話が含まれると同時に、スクリーンの大小（size）情報も含まれる。これらのウェブページの集合は、質問の検索結果を構成し、ここでは、このような検索が統合検索と称される。即ち、従来のSEによる答えは、page1  or  page2  or  …or  pageNであり、統合SEによる答えは、page1＋page2＋…＋pageNである。
【００１３】
今のところ、ユーザは、電子商取引プラットフォームのような多くのウェブサイトを用いて、垂直検索（例えば、商品、グルメ情報など）を行うことができる。しかし、より多くの他の種類の実体、例えば、機構、人、化学品、薬品などについては、検索サービスを直接行えるプラットフォームが依然として少ない。よって、ネットワーク上で分散している情報を統合し、１つの相対的に完全な統合結果を提供することができれば、より良いユーザーエクスペリエンスをもたらすことができるだけでなく、より広い応用前景も有する。
【００１４】
上述のような問題を解決するために、本発明では、ウェブページから各種の実体の属性を有効に認識及び抽出することで、通常の情報検索を行うとともに、実体の属性に対しての検索も行い、検索条件に合致したすべての実体の所在するウェブページ集合を全体としてユーザにフィードバックすることができる方法が提供される。
【００１５】
図3は、例示的なウェブページにおけるテーブル情報の一例（中国語）を示す図である。
【００１６】
インターネット上の多くのウェブページには、人物、機構、商品などの対象についての記述が含まれ、これらの対象は、“実体（entity）”と称する。インターネット上の大量の実体情報がテーブルの形式で存在する（図3に示すように）。テキストに比べて、テーブルに対しての処理が容易であり、また、テーブルには、しばしば、実体についての属性又は実体に関する他の属性の情報が含まれる。よって、テーブルに基づいて検索を行うことで得られた結果の信頼性が高い。以下、各実施例では、テーブルを例として説明を行うが、本発明は、これに限定されない。また、ウェブページには、さらに、実体の属性又は関連属性を表す他の構造も存在するが、ここでは、網羅的な列挙を省略する。なお、理解すべきは、他の構造を抽出する方法が、以下の例示的なテーブルの抽出の方法を参照することにより実現され得るということである。
【００１７】
図4は、本発明の実施例における統合SEを用いて統合検索を行う方法と、従来のSEを用いて検索を行う全体的な処理フローとの比較図である。
【００１８】
ウェブページ情報を処理するときに、たびたび、Web上のウェブページからテーブルを抽出し、実体の属性を認識する必要がある。しかし、従来の方法では、ウェブページにおける標準のテーブル要素、即ち、“table”要素のみを処理する。“table”要素がウェブページにおける標準のテーブル要素であるが、多くのテーブルが非“table”要素により構成される。“table”要素のみを処理すれば、多くの情報が捨てられる恐れがある。例えば、図5は、ウェブページにおけるテーブルのHTML様式を示している。図5中のaは、図3に示すような見た目上でテーブルである例のテーブルのHTML様式であり、該テーブルは、“dl”、“dt”、“dd”の要素により構成され、図5中のbは、通常の“table”要素のテーブルである。任意のHTML要素により見た目上のテーブルを構成することが可能であるから、事前にテンプレートを作ることができない。よって、ウェブページにおける標準のテーブル要素に対しての通常の方法では、このような見た目上でテーブルである非通常テーブルを処理することができない。しかし、発明者は、実体の属性を記述するテーブルが往々にして以下のような２つの重要な性質を有することを発見した。
【００１９】
1）テーブルに属性の名称がある。例えば、図3に示すように、そのテーブルには、“価格”（5388元、6388元）、“色”（金、銀、ローズゴールド、黒、亮黒、紅）などの属性キーワードがあり、また、与えられる所定の実体について、その属性が有限範囲内で列挙され得るので、属性キーワードを形成し、その後、HTMLページの中でマッチングを行うことで、属性が出現する位置を見つけることができる。また、属性の名称がある箇所は、テーブルの位置である可能性が高い。
【００２０】
2）テーブルのHTML要素に繰り返し構造がある。図5に示すように、“table”要素により構成されるテーブルであるかどうかにもかかわらず、その各行に対応する要素は繰り返しの特徴がある。例えば、図5中のaでは、テーブル中の各行が“dd、dt”の２つの要素に対応し、また、“dd、dt”要素が繰り返して“dl”ノードの下に現れ、また、図5中のbでは、各行の“tr”要素も同様に繰り返して“tbody”ノードの下に現れる。
【００２１】
よって、属性の名称のマッチングによりテーブルの可能な位置を見つけ、そして、繰り返し構造の特征によりテーブルの位置を確定することが考えられる。そのために、先ず、実体の属性を記述する１つの辞典を構築する必要がある。
【００２２】
＜属性辞典の構築＞
今のところ、属性の記述を提供する幾つかの取得可能なデータベースが既に存在する。よって、従来の複数のデータベースから属性キーワードの辞典を構築することができる。例えば、図3における例は、「百度百科（Baidu  Baike）」に由来するものであり、図5のbにおける例は、「ウィキペディア（Wikipedia）」に由来するものである。これらの従来の資源は、取得が容易であり、品質が良好であり、且つ分類情報がある。
【００２３】
先ず、１つの辞典D={cat1、cat2、……、catn}を形成し、そのうち、catiは、種類、即ち、実体の種類、例えば、人物、機構、薬品などを表す。各種類は、cat=[<term1、value1>、<term2、value2>、…、<termn、valuen>]と表され、そのうち、termは、属性キーワードを表し、valueは、属性値リストを表す。例えば、図3及び図5における例に基づい、以下のような辞典を得ることができる。
【００２４】
D={[‘手机（中国語。意味は、celluar  phone。以下同様）’:[<’発布（中国語。意味は、release。以下同様）時間’、’…’>、<’価格’、’…’>、<’顔色（中国語。意味は、color。以下同様）’、’…’>、……、<’首次発布（中国語。意味は、first  release。以下同様）’、’…’>、<’類型’、’…’>、<’尺寸（中国語。意味は、size。以下同様）’、’…’>、……]]}
初期形成の辞典は局限性がある。なぜなら、その中には、ウェブページにおけるすべての属性キーワードが含まれない可能性があるかである。よって、辞典に対して拡張を行う必要がある。各種類catについて、その中の属性キーワードtermに対してCWD（Chinese  Word  Distinguishing）操作を行い、その後、長さが1よりも大きい語（word）の頻度（frequency）を統計し、頻度が所定の回数（所定の閾値）よりも大きい名語又は動語を属性の語根として辞典に挿入する。上述の例の場合、頻度が1よりも大きい語（word）が属性の語根であると設定すると、語根“発布”（頻度=2）を得ることができ、“%発布%”と記し、その属性値は、該語根を含むすべての属性に対応する値の集合である。それが辞典に挿入されると、辞典は、以下のようになる。
【００２５】
D={[‘手机’:[<’発布時間’、’…’>、<’価格’、’…’>、<’顔色’、’…’>、……、<’首次発布’、’…’>、<’類型’、’…’>、<’尺寸’、’…’>、<’%発布%’、’…’>……]]}
語根の作用は、幾つかの属性が語根と関連することを表すためである。なお、複数の表現方式、例えば、“発布時間”及び“首次発布”が“発布”と関連する場合があり、また、“発布”を含む他の表現方式があれば、同じ概念を表す可能性もある。よって、語根を用いて属性の名称のファジーマッチングを行うことができる。
【００２６】
辞典は、上述のような方式で絶えずに更新され得る。また、生成された辞典は、後続の各操作に用いられる。
【００２７】
＜ウェブページ中のテーブルの抽出＞
以下、如何にウェブページ中のテーブルを抽出するかについて説明する。１つのHTMLウェブページを得る場合、先ず、HTMLページをDOMツリーに変換する。図6は、図3における例示的なウェブページ中のテーブル情報のDOMツリー構造を示す図である。便宜のため、図6では、一部のテーブルノード及びすべての文字ノードが省略される。DOMツリーの最下層のノードが葉ノードと見なされる。DOMツリー中の各ノードについて、経路patternを生成し、patと記す。各ノードの経路patは、該ノードからその第N個目の先祖ノードまで通過するすべてのノードのノード名称及び該ノードのclass属性により構成される。例えば、N=2のときに、図6中の“dl”のpatは、以下の通りである。
【００２８】
pat=dl-basicInfo-block-basicInfo-left_div-basic-info-cmn-clearfix_div
各葉ノードについて、前述のように生成された辞典Dの中で該葉ノードのところの文字のマッチングを行い、マッチングにより同じ文字が得られた場合、該ノードをアンカーノード(anchor  node)と認定する。図6では、濃い色の葉ノードは、マッチングにより得られたアンカーノードである。
【００２９】
アンカーノードを確定した後に、各非葉ノードについて、以下の２つの基準に基づいてテーブルの位置を特定するためのテーブルノードを選択する。
【００３０】
1）その子ノードが繰り返して出現するpatを有し、且つ繰り返して出現する回数がt1以上であり；
2）そのカバーする葉ノードのうち、少なくともt2個のアンカーノードがある（カバーされる）。
【００３１】
なお、t1及びt2の値がニーズに応じて設定されても良く、例えば、サーチ待ちの対象の類型に基づいて設定されても良く、又は、対象の類型によらずに設定されても良い。t1の値が3であり、且つt2の値が3であるときに、“dl”がテーブルノードとして選択されるとし、その子ノードのうち、dt+ddのpatが繰り返して3回出現し、また、3個のアンカーノードをカバーするためである。
【００３２】
テーブルノードを確定した後に、即ち、テーブルの位置を確定した後に、続いて、テーブルの様式を確定する必要がある。ウェブページにおけるテーブルの様式に基づいて、テーブルを以下のような２種類を分けることができる。
【００３３】
1）上下構造：第1行がテーブルヘッダであり、第2行乃至最後の行がその対応する値であり；
2）左右構造：第1列がテーブルヘッダであり、第2列乃至最後の列がその対応する値である。
【００３４】
このように分ける理由は、テーブルが、通常、見た目上で横のテーブル又は縦のテーブルである。よって、上記のように分けることで、この２種類のテーブルの形式を有するすべてのテーブルを認識することができる。
【００３５】
テーブルの様式の確定は、例えば、テーブルの行の数及び列の数を確定することであり、テーブルの行の数及び列の数の計算は、テーブルを内部表示の形式に変換する必要がある。行の数は、経路patの繰り返す回数であっても良く、図6に示すように、“dt+dd”が繰り返して3回出現するから、テーブルは3行を有し、また、列の数については、経路patに対応するノードの子ノードの数を計算し、その後、すべての行の中の子ノードの数の最大値を列の数としても良い。図6を例とすると、各patが２つのノード“dd”及び“dt”に対応し、この２つのノードは、それぞれ、１つの子ノードを有する。よって、各行に対応する子ノードの数がすべて2であるため、列の数が2である。これにより、１つの3*2のテーブルを取得し、その後、HTMLのノードを対応するユニットに挿入する。該プロセスは、図7に示されている。
【００３６】
＜テーブルの分類及び属性の抽出＞
テーブルに対して上述のような変換操作を行った後に、テーブルに対して分類を行い、即ち、テーブルに記述される実体の種類を得る。例えば、図3のテーブルに記述される実体が“手机”であることを知る必要がある。先ず、変換操作後のテーブルの中から、特征ベクトルfeat=[[term1、[v11、v12、…、v1n]]、[term2、[v21、v22、…、v2n]]、…、[termm、[vm1、vm2、…、vmn]]]を抽出し、そのうち、termは、テーブルヘッダ中の属性要素であり、vは、属性に対応する値を表す。図7中のテーブルを例とすれば、feat=[[dt1、[dd11]]、[dt2、[dd21]]、[dt3、[dd31]]]を得ることができる。ここで、便宜のため、dt、ddを用いて表すが、実際には、その対応する葉ノードのところのテキストである。辞典Dにおける各種類catについて、以下の公式（1）によりfeatとの余弦（コサイン）類似度を計算する。
【数１】
2020144846.tif 000003
【００３７】
そのうち、|a|は、aにおける語彙の数を表し、sim(a，b)は、以下の公式（2）により計算することができる。
【数２】
2020144846.tif 000004
【００３８】
そのうち、tcatは、種類catに含まれるすべての属性要素termのリストを示し、tfeatは、テーブル特征ベクトルにおけるテーブルヘッダ属性リストを表し、vcatは、種類catにおける属性要素termに対応するすべてのvalueリストを示し、vfeatは、特征ベクトルにおけるすべての値のリストを表し、α及びβは、それぞれ、この２つの部分の重み（weight）を表し、且つα+β=1であり、tsim(*)は、以下の公式（3）及び（4）により計算することができる。
【数３】
2020144846.tif 000005
【００３９】
そのうち、lは、語（word）のリストであり、w1及びw2は、それぞれ、計算待ちの２つのリストにおける語（word）であり、ssim(*)は、２つの文字列の類似度を計算することを示し、２つの文字列が完全に同じであるときに、類似度は1であり、一部が同じである（ファジーマッチング）ときに、0.6である。
【００４０】
類似度を計算した後に、最大値（且つ、所定の閾値よりも大きい）を有する種類catをテーブルの種類としても良い。テーブルの種類があると、トリプル（３つの要素からなる組）を生成することができる。生成されたトリプルは、リモートデータベース又はローカルデータベースに保存され、例えば、sparqlによるクエリが行われるために用いられる。例えば、図7中のテーブルについて上述のような処理を行うことで以下の形式のトリプルを得ることができる。
【００４１】
page_url      category        cat
page_url          dt1        dd1
page_url          dt2        dd3
page_url          dt3        dd3
そのうち、page_urlは、現在のウェブページのurlを示し、categoryは、テーブルの分類結果であり、dt及びddは、すべて、ウェブページにおける文字である。上記のように生成されたトリプルを用いることで、クエリを行って対応するurl集合に対しての検索及びクエリを行うことができる。
【００４２】
図8は、本発明の実施例における例示的な検索プロセスを示す図である。
【００４３】
まず、ユーザにより、予め、検索用のクエリ語句テンプレートを設定する。図8に示すように、テンプレート中の横線部分が位置slotと称され、検索語句を生成するプロセスは、実際には、ユーザ入力のクエリqueryから情報を抽出し、位置slotに充填（fill）するプロセスである。まず、上述のように生成された辞典Dを用いて、クエリqueryに関わる種類catのマッチングを行い、それを取得し；クエリにより種類catを得た後に、テーブルの分類結果categoryの位置slotに充填し；その後、種類catに対応する属性要素termリストを用いて、クエリquery中の属性のマッチングを行い、マッチングにより複数が得られたら、複数の検索条件を生成し、条件の間は“又は”の関係であり；最後に、条件中の属性値を補充し、その後、検索を行い、検索により得られた結果は、HTMLのurl集合であり、さらに、HTMLページに変換してユーザにリターン（return）することもできる。なお、図8に示すように、属性を充填するときに、語義に基づいて生成される属性名称及び属性値を用いても良く、例えば、“スクリーン”が“スクリーンサイズ”であっても良く、“5インチよりも大きい”が“＞5インチ”に変換されても良い。このような変換により、検索時に、より正確且つ全面的な検索結果を得ることができる。図8に示すのは、ユーザのクエリqueryをsparql言語に変換するselectテンプレートであり、もちろん、sparqlクエリに限られず、ユーザの検索内容の入力は、他の言語に基づくクエリに変換されても良い。
【００４４】
図9は、本発明の実施例におけるウェブページサーチ方法のフローチャートである。
【００４５】
方法は、ステップ901でスタートする。ステップ901では、サーチ待ち内容が限定される情報を受信し、例えば、図8に示すユーザ入力の“スクリーンが5インチよりも大きい携帯電話”を受信し；続いて、ステップ902では、入力された情報に関わる実体を認識し、そして、実体の種類（例えば、図8中の“携帯電話”）及び属性（属性は、属性名称及び属性値を含み、例えば、図8中の“スクリーン”、“スクリーンサイズ”、“＞5リンチ”）を確定し、具体的には、前述の実体の種類と属性との関係のテンプレート（辞典D）を用いて、前記サーチ待ち内容に関わる実体の種類及び属性を確定し；ステップ903では、実体の種類及び属性に基づいてサーチ条件を生成し、例えば、図8に示すように、３つの並列的なサーチ条件を生成し；ステップ904では、サーチ条件を用いて、データ集合に対してサーチを行い、サーチ条件を満足するウェブページアドレスを取得し、そのうち、該データ集合は、サーチが行われるウェブページ集合における各ウェブページから抽出された、所定の構造を有するウェブページ部分により形成され、データ集合は、例えば、前述のように抽出された各トリプルからなる集合であっても良く、具体的には、上述のような実体の種類と属性との関係のテンプレート（辞典D）を用いて、所定の構造を有するウェブページ部分を抽出し、さらに、前記ウェブページ部分をトリプルに変換することを含み、そのうち、トリプルは、実体の種類、実体の属性及び実体の種類又は属性に対応するウェブページアドレス間の関係を表すために用いられ、データ集合は、異なる実体の種類に対応するトリプルからなる。
【００４６】
本発明の実施例によれば、分類情報を有する情報源から実体の種類と属性との関係のテンプレート（前述の辞典）を取得する。
【００４７】
本発明の実施例によれば、所定の構造は、所定の方向の調整後のテーブル構造であり、所定の方向は、横方向又は縦方向である。
【００４８】
本発明の実施例によれば、リモートサーバでトリプルの集合を生成することができ、この場合、ローカルユーザがリモートサーバに対してクエリを行うためのクエリインターフェースを提供する。
【００４９】
本発明の各実施例によれば、ローカルコンピュータ、マシン、ホストなどでトリプルの集合を生成することができ、これにより、ユーザは、ローカルコンピュータ、マシン、ホストなどでクエリを実現することができる。
【００５０】
また、上述の一連の処理は、ソフトウェア及び／又はファームウェアにより実現されても良い。ソフトウェア及び／又はファームウェアにより実現される場合、記憶媒体又はネットワークから、専用ハードウェア構造を有するコンピュータ、例えば、図10に示す汎用マシン1000（例えば、コンピュータ）に、該ソフトウェアを構成するプログラムをインストールし、該コンピュータは、各種のプログラムがインストールされているときに、各種の機能などを実行することができる。
【００５１】
図10は、本発明の実施例を実現し得る例示的なシステムのブロック図である。
【００５２】
図10では、中央処理装置（CPU）1001は、ROM  1002に記憶されているプログラム又は記憶部1008からRAM  1003にロッドされているプログラムに基づいて各種の処理を行う。RAM  1003では、ニーズに応じて、CPU  1001が各種の処理を行うときに必要なデータなどを記憶することもできる。CPU  1001、ROM  1002及びRAM  1003は、バズ1004を経由して互いに接続される。入力／出力インターフェース1005もバス1004に接続される。
【００５３】
また、入力／出力インターフェース1005には、さらに、次のような部品が接続され、即ち、キーボードなどを含む入力部1006、液晶表示器（LCD）などのような表示器及びスピーカーなどを含む出力部1007、ハードディスクなどを含む記憶部1008、ネットワークインターフェースカード、例えば、LANカード、モデムなどを含む通信部1009である。通信部1009は、例えば、インターネット、LANなどのネットワークを経由して通信処理を行う。
【００５４】
ドライブ1010は、ニーズに応じて、入力／出力インターフェース1005に接続されても良い。取り外し可能な媒体1011、例えば、半導体メモリなどは、必要に応じて、ドライブ1010にセットされることにより、その中から読み取られたコンピュータプログラムを記憶部1008にインストールすることができる。
【００５５】
本発明は、さらに、プログラムを記憶したコンピュータ記憶媒体に関し、該プログラムは、実行されるときに上述の実施例における方法を実現することができり。
【００５６】
また、本発明は、さらに、マシン可読指令コードを含むプログラムプロダクトを提供する。このような指令コードは、マシンにより読み取られて実行されるときに、上述の本発明の実施形態における方法を実行することができる。それ相応に、このようなプログラムプロダクトをキャリー（carry）する、例えば、磁気ディスク（フロッピーディスク（登録商標）を含む）、光ディスク（CD-ROM及びDVDを含む）、光磁気ディスク（MD（登録商標）を含む）、及び半導体記憶器などの各種の記憶媒体も、本発明に含まれる。
【００５７】
上述の記憶媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体記憶器などを含んでも良いが、これらに限定されない。
【００５８】
また、上述の方法における各操作（処理）は、各種のマシン可読記憶媒体に記憶されているコンピュータ実行可能なプログラムの方式で実現することもできる。
【００５９】
また、以上の実施例などに関し、さらに以下のように付記として開示する。
【００６０】
（付記1）
少なくとも１つの処理器が実行するウェブページサーチ方法であって、
サーチ待ち内容が限定される情報を受信し；
前記情報に関わる実体を認識し、前記実体の種類及び属性を確定し；
前記実体の種類及び属性に基づいてサーチ条件を生成し；及び
前記サーチ条件を用いてデータ集合に対してサーチを行い、前記サーチ条件を満たすウェブページアドレスを取得することを含み、
ウェブページ集合における各ウェブページから所定の構造を有するウェブページ部分を抽出して前記データ集合を形成し、前記サーチが、前記ウェブページ集合に対して行われる、方法。
【００６１】
（付記2）
付記1に記載の方法であって、
実体の種類と属性との関係のテンプレートを用いて、前記サーチ待ち内容に関わる実体の種類及び属性を確定する、方法。
【００６２】
（付記3）
付記1に記載の方法であって、
実体の種類と属性との関係のテンプレートを用いて、前記所定の構造を有するウェブページ部分を抽出する、方法。
【００６３】
（付記4）
付記1〜3のうちの何れか１つに記載の方法であって、
前記ウェブページ集合における各ウェブページから所定の構造を有するウェブページ部分を抽出して前記データ集合を形成することは、
前記ウェブページ部分をトリプルに変換することを含み、
前記トリプルは、実体の種類、実体の属性、及び、実体の種類又は属性に対応するウェブページアドレス間の関係を表すために用いられ、
前記データ集合は、異なる実体の種類に対応するトリプルからなる、方法。
【００６４】
（付記5）
付記2又は3に記載の方法であって、
分類情報を有する情報源から、前記実体の種類と属性との関係のテンプレートを取得する、方法。
【００６５】
（付記6）
付記1〜3のうちの何れか１つに記載の方法であって、
前記所定の構造がテーブル構造である、方法。
【００６６】
（付記7）
付記6に記載の方法であって、
前記所定の構造が所定の方向の調整後のテーブル構造であり、前記所定の方向が横方向又は縦方向である、方法。
【００６７】
（付記8）
付記1〜3のうちの何れか１つに記載の方法であって、
前記属性が属性名称及び属性値を含む、方法。
【００６８】
（付記9）
付記1〜3のうちの何れか１つに記載の方法であって、
前記実体の種類及び属性に基づいてサーチ条件を生成することは、
前記実体の種類及び属性の語義に類似している表現を用いて並列的な複数のサーチ条件を生成し、サーチ時に、‘又は’を用いて前記並列的なの複数のサーチ条件を接続してサーチ語句を形成することを含む、方法。
【００６９】
（付記10）
付記1〜3のうちの何れか１つに記載の方法であって、
前記実体の種類及び属性に基づいてサーチ条件を生成することは、
前記実体の種類及び属性をクエリ語句テンプレートに変換することを含む、方法。
【００７０】
（付記11）
付記10に記載の方法であって、
前記クエリ語句テンプレートがsparqlクエリ語句テンプレートである、方法。
【００７１】
（付記12）
付記1〜3のうちの何れか１つに記載の方法であって、
前記実体の種類及び属性の関係のテンプレートが「百度百科」及び／又は「ウィキペディア」に基づいて生成される、方法。
【００７２】
（付記13）
プログラムを記憶したコンピュータ可読記憶媒体であって、
該プログラムは、コンピュータにより実行されるときに、コンピュータに付記1〜12のうちの何れか１つに記載の方法を実行させる、記憶媒体。
【００７３】
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は、本発明の技術的範囲に属する。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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