(57)【要約】【課題】本発明は、著者名の曖昧性解消のための情報処理装置及び方法を提供する。【解決手段】かかる装置は、文献ライブラリから抽出される実体及びその属性に基づいてナレッジグラフを構築し、前記実体が著者の実体及びその関連する実体を含むユニット；構築されたナレッジグラフに対して探索を行い、著者に関するノードシーケンスを得るユニット；前記ノードシーケンスに対して前記属性に基づいてノードアラインメントを行うユニット；及び、アラインメント後のノードシーケンス間の類似度を計算するユニットを含み、前記著者名の曖昧性解消は、計算された類似度に基づいて行われる。【選択図】図１
2020187738.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
著者名の曖昧性解消のための情報処理装置であって、
文献ライブラリから抽出される実体及びその属性に基づいてナレッジグラフを構築し、前記実体が著者の実体及びその関連する実体を含むグラフ構築ユニット；
構築されたナレッジグラフに対して探索を行い、著者に関するノードシーケンスを取得する探索ユニット；
前記ノードシーケンスに対して前記属性に基づいてノードアラインメントを行うアラインメントユニット；及び
アラインメント後のノードシーケンス間の類似度を計算する計算ユニットを含み、
計算された類似度に基づいて前記著者名の曖昧性解消を行う、装置。
【請求項２】
請求項1に記載の装置であって、
前記計算ユニットは、
２つのノードシーケンスにおけるアラインメント後のノード間の類似度をそれぞれ計算し、前記ノードシーケンスにおける各ノードの類似度を取得し；及び
前記ノードシーケンスにおける各ノードの重みに基づいて、各ノードの類似度を用いて、前記ノードシーケンス間の類似度を計算する、装置。
【請求項３】
請求項2に記載の装置であって、
取得された前記ノードシーケンスにおける各ノードの類似度に対して正規化処理を行う正規化ユニットをさらに含み、
各ノードの正規化後の類似度を用いて前記ノードシーケンス間の類似度を計算する、装置。
【請求項４】
請求項3に記載の装置であって、
前記ノードシーケンス間の類似度が所定閾値よりも大きいときに、前記著者名の曖昧性解消を行う、装置。
【請求項５】
請求項1に記載の装置であって、
前記アラインメントユニットは、さらに、ノードのサブノードに対してアラインメントを行う、装置。
【請求項６】
請求項5に記載の装置であって、
前記アラインメントユニットは、
サブノードのサブ属性に対して類似度に基づいて並べ替えを行い；及び
並べ替え後のサブ属性に従って前記サブノードに対してアラインメントを行う、装置。
【請求項７】
請求項1に記載の装置であって、
前記探索ユニットは、深さ優先探索法又は幅優先探索方法を用いて、前記ナレッジグラフに対して探索を行う、装置。
【請求項８】
請求項1に記載の装置であって、
前記計算ユニットは、さらに、セマンティック分析に基づいて、アラインメント後のノードシーケンス間の類似度を計算する、装置。
【請求項９】
著者名の曖昧性解消のための情報処理装置における情報処理方法であって、
前記情報処理装置が、
文献ライブラリから抽出される実体及びその属性に基づいてナレッジグラフを構築し、前記実体が著者の実体及びその関連する実体を含み；
構築されたナレッジグラフに対して探索を行い、著者に関するノードシーケンスを取得し；
前記ノードシーケンスに対して前記属性に基づいてノードアラインメントを行い；及び
アラインメント後のノードシーケンス間の類似度を計算し、計算された類似度に基づいて前記著者名の曖昧性解消を行うことを含む、方法。
【請求項１０】
コンピュータに、請求項9に記載の情報処理方法を実行させるためのプログラムを記憶した、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理の技術分野に関し、特に、著者名の曖昧性解消のための情報処理装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
文献の統計データ及び研究評価の目的に基づく大部分の研究について言えば、特定の書誌レコードを研究者個人に属させる必要がある。実際の問題の１つとして、この過程において一定程度の曖昧性が存在し、このような曖昧性を除去することが「著者名の曖昧性解消」と称される。このような問題は次のように２種類の方式で現われ、即ち、特定の個人を２以上の著者として認識することができ、或いは、２以上の個人を１人の著者として認識することができる。異なる分野で活躍する研究者が多数いることを考慮して、著者名を明確に区別できないことは、著者名の曖昧性の問題を引き起こす根本原因であると考えられる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の目的は、ナレッジグラフの類似度を用いて、著者名の曖昧性解消のための技術案を提供することにある。そのうち、ナレッジグラフから抽出されるノードシーケンスを用いて類似度を計算する。本発明は、異なるノード間の関係を使用することで、より有効な著者名の曖昧性解消のための方法を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の一側面によれば、著者名の曖昧性解消のための情報処理装置が提供され、該装置は、
グラフ構築ユニットであって、文献ライブラリから抽出される実体及びその属性に基づいてナレッジグラフを構築し、前記実体が著者の実体及びその関連する実体を含むもの；
探索ユニットであって、構築されたナレッジグラフを探索し、著者に関するノードシーケンスを得るもの；
アラインメントユニットであって、前記ノードシーケンスに対して前記属性に基づいてノードアラインメントを行うもの；及び
計算ユニットであって、アラインメントされたノードシーケンス間の類似度を計算するものを含み、
計算された類似度に基づいて前記著者名の曖昧性解消を行う。
【０００５】
本発明の他の側面によれば、著者名の曖昧性解消のための情報処理方法が提供され、該方法は、
文献ライブラリから抽出される実体及びその属性に基づいてナレッジグラフを構築し、前記実体が著者の実体及びその関連する実体を含み；
構築されたナレッジグラフを探索し、著者に関するノードシーケンスを取得し；
前記ノードシーケンスに対して前記属性に基づいてノードアラインメントを行い；及び
アラインメントされたノードシーケンス間の類似度を計算することを含み、
計算された類似度に基づいて前記著者名の曖昧性解消を行う。
【０００６】
本発明の他の側面によれば、プログラムプロダクトが提供され、該プログラムプロダクトは、その中に記憶したマシン（例えば、コンピュータ）可読指令コードを含み、そのうち、前記指令コードは、コンピュータにより読み取られて実行されるときに、前記コンピュータに、本発明による著者名の曖昧性解消のための情報処理方法を実行させることができる。
【０００７】
本発明の他の側面によれば、マシン可読記憶媒体が提供され、その中には、本発明による上記のプログラムプロダクトが記憶されている。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の１つの実施例における著者名の曖昧性解消のための情報処理装置100を示すブロック図である。
【図２】本発明の１つの実施例におけるナレッジグラフの一部を例示的に示す図である。
【図３】本発明の１つの実施例における著者名の曖昧性解消のための情報処理方法のフローチャートである。
【図４】本発明の実施例における著者名の曖昧性解消のための情報処理装置及び方法を実現し得る汎用コンピュータの例示的な構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
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。
【００１０】
本発明の目的は、ナレッジグラフの類似度を用いて、著者名の曖昧性解消のための技術案を提供することにある。そのうち、ナレッジグラフ（knowledge  graph）から抽出されるノードシーケンスを用いて、類似度を計算する。本発明は、異なるノード間の関係を使用することで、より有効な著者名の曖昧性解消のための方法を提供することができる。
【００１１】
本発明の１つの実施例によれば、著者名の曖昧性解消のための情報処理装置が提供され、該装置は、以下のものを含む。
【００１２】
グラフ構築ユニット：文献ライブラリから抽出される実体（entity）及びその属性（attribute）に基づいてナレッジグラフを構築し、前記実体は、著者の実体及びその関連する実体を含み；
探索ユニット：構築されたナレッジグラフを探索し、著者に関するノードシーケンスを取得し；
アラインメントユニット：前記ノードシーケンスに対して前記属性に基づいてノードアラインメントを行い；
計算ユニット：アラインメントされたノードシーケンス間の類似度を計算する。
【００１３】
また、前記著者名の曖昧性解消は、計算された類似度に基づいて行われる。
【００１４】
図1に示すように、本発明による著者名の曖昧性解消のための情報処理装置は、グラフ構築ユニット101、探索ユニット102、アラインメントユニット103、及び計算ユニット104を含んでも良い。
【００１５】
まず、グラフ構築ユニット101は、文献ライブラリから抽出される実体及びその属性に基づいてナレッジグラフを構築するように構成されても良く、前記実体は、著者の実体及びその関連する実体を含む。そのうち、前記文献ライブラリは、従来技術における任意の１つの文献ライブラリ又は複数の文献ライブラリの組み合わせであっても良い。また、そのうち、前記実体は、例えば、著者、文章、所属機関、共著者、電子メール、住所、文章タイトル、要約、キーワードなどであっても良い。なお、当業者が理解すべきは、上述の実体が例示に過ぎず、本発明がそれに限定されないということである。
【００１６】
本発明の１つの実施例によれば、グラフ構築ユニット101は、例えば、著者の実体、所属機関の実体、及び文章の実体に基づいてナレッジグラフを構築するように構成されても良い。図2に示すように、まず、文献ライブラリから、何人かの著者例えば「陳暁麗」、所属機関例えば「山西医科大学」、及び「文章」例えば「太原社区人群心房顫動影響因素分析」の実体を抽出し、その後、これらの実体がそれらの間の関係例えば「従属」又は「文章」によって接続され、これにより、１つのナレッジグラフを構築することができる。なお、当業者が理解すべきは、図2において、スペースのため、ナレッジグラフの一部のみが示されているということである。言い換えると、本発明は、図2に限られない。
【００１７】
続いて、探索ユニット102は、構築されたナレッジグラフを探索することで、著者に関するノードシーケンスを得るように構成されても良い。例えば、図2に示すように、探索ユニット102は、本発明の１つの実施例による幅優先探索方法で前記ナレッジグラフを探索し、著者である「陳暁麗」のノード（左から一番目の「陳暁麗」のノード）から、著者である「陳暁麗」に関する以下のノードシーケンス、即ち、
[“陳暁麗”][“山西医科大学”][“太原社区人群心房顫動影響因素分析”][“王紅宇”]
を得ることができる。
【００１８】
中間の「陳暁麗」のノードから、著者である「陳暁麗」に関する以下のノードシーケンス、即ち、
[“陳暁麗”][“山西医科大学第二医院心電情報科”][“太原社区人群心房顫動現況”][“王紅宇”，“張紅宇”，“肖伝実”]
を得ることができる。
【００１９】
また、一番右の「陳暁麗」のノードから、著者である「陳暁麗」に関する以下のノードシーケンス、即ち、
[“陳暁麗”][“江西省万安県中医院”][“生脈養心方治療急性冠脈綜合征”][“曽星華”]
を得ることができる。
【００２０】
なお、当業者が理解すべきは、上述のノードシーケンスが例示に過ぎず、本発明がそれに限定されないということである。また、当業者が理解すべきは、上述の幅優先探索法も例示に過ぎないということであり、即ち、当業者は、従来技術における任意の探索方法を採用しても良い。さらに、本発明のもう１つの実施例によれば、探索ユニット102は、深さ優先探索法で前記ナレッジグラフを探索しても良い。
【００２１】
その後、異なるノードが異なる属性集合を有する可能性があるため、ノードに対してアラインメント処理を行う必要がある。アラインメントユニット103は、前記ノードシーケンスに対して、前記属性に基づいてノードアラインメントを行うように構成されても良い。幾つかの場合、或る種類のノードに複数のサブノードが存在する可能性がある。例えば、文章のような種類では、異なる著者が異なる数の異なる文章を有する可能性がある。例えば、図2に示すように、一番左からの著者である「陳暁麗」は、一編の文章“太原社区人群心房顫動影響因素分析”を有し、中間の著者である「陳暁麗」は、２編の文章“老年高血圧患者與動脈弾性的関係”及び“太原社区人群心房顫動現況”を有する。よって、本発明の１つの実施例によれば、前記ノードアラインメントは、ノードのサブノードに対してアラインメントを行うことを含んでも良い。
【００２２】
本発明の１つの実施例によれば、ノードのサブノードに対してのアラインメントは、サブノードのサブ属性に対して類似度に基づいて並べ替えを行い；及び、並べ替え後のサブ属性に基づいて前記サブノードに対してアラインメントを行うことを含んでも良い。例えば、図2に示すように、サブノードのサブ属性間の類似度（即ち、一番左の「陳暁麗」の文章“太原社区人群心房顫動影響因素分析”と、中間の「陳暁麗」の２編の文章“老年高血圧患者與動脈弾性的関係”及び“太原社区人群心房顫動現況”のそれぞれとの類似度）に基づいて、（一番左の「陳暁麗」に対する）中間の「陳暁麗」の２編の文章のノードの並べ替え結果、即ち、“太原社区人群心房顫動現況”が“老年高血圧患者與動脈弾性的関係”の前に位置あるという並べ替え結果を取得することができる。
【００２３】
なお、当業者が理解すべきは、上述のノード又はサブノードのアラインメント方式が例示に過ぎず、本発明がそれに限定されないということである。
【００２４】
続いて、計算ユニット104は、アラインメントされたノードシーケンス間の類似度を計算するように構成されても良い。計算された類似度に基づいて、前記著者名の曖昧性解消を行う。本発明の１つの実施例によれば、[0，1]の値を用いてノード間の類似度を表すことができる。例えば、図2に示すように、従属関係について、“山西医科大学”及び“山西医科大学第二医院心電情報科”間の類似度は、“山西医科大学”及び“江西省万安県中医院”間の類似度よりも高いはずである。なお、当業者が理解すべきは、異なるノード属性について異なるアラインメント方法を採用しても良く、また、[0，1]の値でノード間の類似度を表すことも例示に過ぎず、本発明がそれに限られないということである。
【００２５】
本発明の１つの実施例によれば、例えば、共著者名の属性について、２値化判断方法を採用しても良く、そのうち、0は、異なる著者名を示し、1は、同じ著者名を示しても良い。なお、当業者が理解すべきは、このような２値化判断方法も例示に過ぎず、本発明がそれに限定されないということである。
【００２６】
本発明の１つの実施例によれば、さらに、セマンティック（語義）分析に基づいて、アラインメントされたノードシーケンス間の類似度を計算しても良い。例えば、“キーワード”及び“要約”について、セマンティック分析により、ノード間の類似度を計算することができる。例えば、キーワードである“機器学習”及び“人工智能”が文字通りの意味では比較的低い類似度を有するが、高度の語義（セマンティック）ではこの２つの単語が比較的高い類似度を有する。同様に、上述の如く、異なるノードの属性は、異なるアラインメント方法を応用しても良い。なお、語義に基づく上述のような類似度の計算方法が例示に過ぎず、本発明は、これに限定されない。また、当業者は、実際のニーズに応じて従来技術における任意の適切なアラインメント方法を採用しても良い。
【００２７】
本発明の１つの実施例によれば、アラインメントされたノードシーケンス間の類似度の計算は、２つのノードシーケンスにおけるアラインメントされたノード間の類似度をそれぞれ計算し、前記ノードシーケンスにおける各ノードについての類似度を取得し；及び、前記ノードシーケンスにおける各ノードの重み（weight）に基づいて、各ノードの類似度を用いて、前記ノードシーケンス間の類似度を計算することを含んでも良い。
【００２８】
本発明の１つの実施例によれば、取得された前記ノードシーケンスにおける各ノードについての類似度に対して正規化処理を行うことができる。各ノードの正規化後の類似度を用いて、前記ノードシーケンス間の類似度を計算する。
【００２９】
本発明の１つの実施例によれば、以下の公式に基づいて正規化処理を行うことができる。
【数１】
2020187738.tif 000003
【００３０】
そのうち、sumpは、属性pの類似度を表し、Wpは、重みを表す。
【００３１】
なお、当業者が理解すべきは、本発明が採用する加重平均方式の正規化処理が例示に過ぎず、本発明がそれに限られないということである。もちろん、当業者は、実際のニーズに応じてこの分野での任意の他の適切な方法により正規化処理を行うこともできる。
【００３２】
最後に、本発明の１つの実施例によれば、前記ノードシーケンス間の類似度が所定閾値よりも大きいときに、前記著者名の曖昧性解消を行う。
【００３３】
本発明による著者名の曖昧性解消のための情報処理装置は、ナレッジグラフの類似度を用いて著者名の曖昧性解消を行うことができる。そのうち、ナレッジグラフから抽出されるノードシーケンスを用いて類似度を計算する。本発明は、異なるノード間の関係を使用することで、より有効な著者名の曖昧性解消のための技術案を提供することができる。
【００３４】
以下、図3を参照しながら、本発明の実施例における著者名の曖昧性解消のための情報処理方法を説明する。図3に示すように、本発明の実施例における著者名の曖昧性解消のための情報処理方法は、ステップS310でスタートする。
【００３５】
ステップS310では、文献ライブラリから抽出される実体及びその属性に基づいてナレッジグラフを構築し、前記実体は、著者の実体及びその関連する実体を含む。
【００３６】
続いて、ステップS320では、構築されたナレッジグラフを探索し、著者に関するノードシーケンスを取得する。
【００３７】
続いて、ステップS330では、前記ノードシーケンスに対して前記属性に基づいてノードアラインメントを行う。
【００３８】
最後に、ステップS340では、アラインメントされたノードシーケンス間の類似度を計算する。そのうち、計算された類似度に基づいて前記著者名の曖昧性解消を行う。
【００３９】
本発明の１つの実施例における著者名の曖昧性解消のための情報処理方法は、さらに、２つのノードシーケンスにおけるアラインメント後のノード間の類似度をそれぞれ計算し、前記ノードシーケンスにおける各ノードについて類似度を取得し；及び、前記ノードシーケンスにおける各ノードの重みに基づいて各ノードの類似度を用いて前記ノードシーケンス間の類似度を計算するステップを含んでも良い。
【００４０】
本発明の１つの実施例における著者名の曖昧性解消のための情報処理方法は、さらに、得られた前記ノードシーケンスにおける各ノードについての類似度に対して正規化処理を行うステップを含んでも良く、そのうち、各ノードの正規化後の類似度を用いて前記ノードシーケンス間の類似度を計算する。
【００４１】
本発明の１つの実施例における著者名の曖昧性解消のための情報処理方法では、前記ノードシーケンス間の類似度が所定閾値よりも大きいときに前記著者名の曖昧性解消を行う。
【００４２】
本発明の１つの実施例における著者名の曖昧性解消のための情報処理方法では、前記ノードアラインメントは、ノードのサブノードに対してアラインメントを行うことを含む。
【００４３】
本発明の１つの実施例における著者名の曖昧性解消のための情報処理方法では、サブノードに対してのアラインメントは、サブノードのサブ属性に対して類似度に基づいて並べ替えを行い；及び、並べ替え後のサブ属性に従って前記サブノードに対してアラインメントを行うことを含む。
【００４４】
本発明の１つの実施例における著者名の曖昧性解消のための情報処理方法では、深さ優先探索法を用いて前記ナレッジグラフを探索する。
【００４５】
本発明の１つの実施例における著者名の曖昧性解消のための情報処理方法では、幅優先探索方法により前記ナレッジグラフに対して探索を行う。
【００４６】
本発明の１つの実施例における著者名の曖昧性解消のための情報処理方法では、セマンティック分析に基づいてアラインメント後のノードシーケンス間の類似度を計算する。
【００４７】
本発明の実施例に係る著者名の曖昧性解消のための情報処理方法における上述のステップの各種の具体的な実施方式について既に詳細に述べたので、ここでは、その詳しい説明を省略する。
【００４８】
もちろん、本発明による著者名の曖昧性解消のための情報処理方法における各操作プロセスは、各種のマシン可読記憶媒体に記憶した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。
【００４９】
また、本発明の目的は、次のような方式で実現されても良く、即ち、上述の実行可能なプログラムコードを記憶した記憶媒体を直接又は間接的にシステム又はマシンに提供し、且つ該システム又はマシンにおけるコンピュータ又は中央処理装置（CPU）により上述のプログラムコードを読み取って実行する。このときに、該システム又はマシンがプログラムを実行し得る機能を有すれば、本発明の実施方式は、プログラムに限定されず、また、該プログラムは、任意の形式、例えば、オブジェクトプログラム、インタプリタ実行可能なプログラム、オペレーティングシステムへのスクリプトなどであっても良い。
【００５０】
これらのマシン可読記憶媒体は、各種の記憶器、記憶ユニット、半導体メモリ、磁気ユニット例えば光ディスク、磁気ディスク及び光磁気ディスク、情報を記憶するに適した他の媒体などを含んでも良いが、これらに限定されない。
【００５１】
また、コンピュータは、インターネット上の対応するウェブサイトに接続され、且つ本発明によるコンピュータプログラムコードをコンピュータにダウンロード及びインストールし、その後、該プログラムを実行することにより、本発明の技術案を実現することもできる。
【００５２】
図4は、本発明の実施例による著者名の曖昧性解消のための情報処理装置及び方法を実現し得る汎用コンピュータ1300の構成図である。
【００５３】
汎用マシン1300は、例えば、コンピュータシステムであっても良い。なお、汎用マシン1300は、例示に過ぎず、本発明による方法及び装置の応用範囲又は機能について限定しない。また、汎用マシン1300は、上述の方法及び装置における任意のモジュールやアセンブリなど又はその組み合わせに依存しない。
【００５４】
図4では、中央処理装置（CPU）1301は、ROM  1302に記憶されているプログラム又は記憶部1308からRAM  1303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  1303では、ニーズに応じて、CPU  1301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  1301、ROM  1302及びRAM  1303は、バス1304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1305もバス1304に接続される。
【００５５】
また、入力／出力インターフェース1305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1306、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1307、ハードディスクなどを含む記憶部1308、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1309である。通信部1309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。
【００５６】
ドライブ1310は、ニーズに応じて、入力／出力インターフェース1305に接続されても良い。取り外し可能な媒体1311、例えば、半導体メモリなどは、必要に応じて、ドライブ1310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1308にインストールすることができる。
【００５７】
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記憶媒体も、本発明に含まれる。
【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）
著者名の曖昧性解消のための情報処理装置であって、
グラフ構築ユニットであって、文献ライブラリから抽出される実体及びその属性に基づいてナレッジグラフを構築し、前記実体が著者の実体及びその関連する実体を含むもの；
探索ユニットであって、構築されたナレッジグラフを探索し、著者に関するノードシーケンスを得るもの；
アラインメントユニットであって、前記ノードシーケンスに対して前記属性に基づいてノードアラインメントを行うもの；及び
計算ユニットであって、アラインメント後のノードシーケンス間の類似度を計算するものを含み、
計算された類似度に基づいて前記著者名の曖昧性解消を行う、装置。
【００６１】
（付記2）
付記1に記載の装置であって、
前記計算ユニットは、さらに、
２つのノードシーケンスにおけるアラインメントのノード間の類似度をそれぞれ計算し、前記ノードシーケンスにおける各ノードについての類似度を取得し；及び
前記ノードシーケンスにおける各ノードの重みに基づいて各ノードの類似度を用いて前記ノードシーケンス間の類似度を計算するように構成される、装置。
【００６２】
（付記3）
付記2に記載の装置であって、
正規化ユニットをさらに含み、
前記正規化ユニットは、取得された前記ノードシーケンスにおける各ノードについての類似度に基づいて正規化処理を行い、
前記ノードシーケンス間の類似度は、各ノードの正規化後の類似度を用いて計算される、装置。
【００６３】
（付記4）
付記3に記載の装置であって、
前記ノードシーケンス間の類似度が所定閾値よりも大きいときに、前記著者名の曖昧性解消を行う、装置。
【００６４】
（付記5）
付記1に記載の装置であって、
前記アラインメントユニットは、さらに、ノードのサブノードに対してアラインメントを行う、装置。
【００６５】
（付記6）
付記5に記載の装置であって、
前記アラインメントユニットは、さらに、
サブノードのサブ属性に対して類似度に基づいて並べ替えを行い；及び
並べ替え後のサブ属性に基づいて前記サブノードに対してアラインメントを行うように構成される、装置。
【００６６】
（付記7）
付記1に記載の装置であって、
前記探索ユニットは、さらに、深さ優先探索法を用いて前記ナレッジグラフを探索する、装置。
【００６７】
（付記8）
付記1に記載の装置であって、
前記探索ユニットは、さらに、幅優先探索方法を用いて前記ナレッジグラフを探索する、装置。
【００６８】
（付記9）
付記1に記載の装置であって、
前記計算ユニットは、さらに、セマンティック分析に基づいてアラインメント後のノードシーケンス間の類似度を計算する、装置。
【００６９】
（付記10）
著者名の曖昧性解消のための情報処理方法であって、
文献ライブラリから抽出される実体及びその属性に基づいてナレッジグラフを構築し、前記実体が著者の実体及びその関連する実体を含み；
構築されたナレッジグラフを探索し、著者に関するノードシーケンスを取得し；
前記ノードシーケンスに対して前記属性に基づいてノードアラインメントを行い；及び
アラインメント後のノードシーケンス間の類似度を計算し、計算された類似度に基づいて前記著者名の曖昧性解消を行うことを含む、方法。
【００７０】
（付記11）
付記10に記載の方法であって、
アラインメント後のノードシーケンス間の類似度を計算することは、
２つのノードシーケンスにおけるアラインメント後のノード間の類似度をそれぞれ計算し、前記ノードシーケンスにおける各ノードについての類似度を取得し；及び
前記ノードシーケンスにおける各ノードの重みに基づいて各ノードの類似度を用いて前記ノードシーケンス間の類似度を計算することを含む、方法。
【００７１】
（付記12）
付記11に記載の方法であって、さらに、
取得された前記ノードシーケンスにおける各ノードの類似度に対して正規化処理を行うことを含み、
前記ノードシーケンス間の類似度は、各ノードの正規化後の類似度を用いて計算される、方法。
【００７２】
（付記13）
付記12に記載の方法であって、
前記ノードシーケンス間の類似度が所定閾値よりも大きいときに前記著者名の曖昧性解消を行う、方法。
【００７３】
（付記14）
付記10に記載の方法であって、
前記ノードアラインメントは、ノードのサブノードに対してアラインメントを行うことを含む、方法。
【００７４】
（付記15）
付記14に記載の方法であって、
サブノードに対してアラインメントを行うことは、
サブノードのサブ属性に対して類似度に基づいて並べ替えを行い；及び
並べ替え後のサブ属性に従って前記サブノードに対してアラインメントを行うことを含む、方法。
【００７５】
（付記16）
付記10に記載の方法であって、
深さ優先探索法により前記ナレッジグラフを探索する、方法。
【００７６】
（付記17）
付記10に記載の方法であって、
幅優先探索方法により前記ナレッジグラフを探索する、方法。
【００７７】
（付記18）
付記10に記載の方法であって、
セマンティック分析に基づいてアラインメントのノードシーケンス間の類似度を計算する、方法。
【００７８】
（付記19）
プログラムプロダクトであって、
その中に記憶したマシン可読指令コードを含み、
前記指令コードは、コンピュータにより読み取られて実行されるときに、前記コンピュータに、付記10〜18のうちの任意の１つに記載の方法を実行させることができる、プログラムプロダクト。
【００７９】
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】
2020187738.tif 000004
【図２】
2020187738.tif 000005
【図３】
2020187738.tif 000006
【図４】
2020187738.tif 000007