(57)【要約】【課題】インターネット上に分散する様々な科学技術情報を効率的に連携し、分野や業種を越えた多様な情報間の繋がりが容易に得られる、情報提供システムを提供する。【解決手段】複数の辞書データベース２１，２２，５と、これら辞書データベースを制御する演算部としてのＣＰＵ１１と、を有し、辞書データベースはそれぞれ、固有の概念グループＡ，Ｂ，Ｃを有し、この概念グループに属する複数の概念を格納すると共に、個々の概念に関する名称や表記のバリエーション及びその概念を特定するための属性を個々の概念に関連づけて格納し、ＣＰＵ１１は、検索語が入力された際には、辞書データベース２１，２２，５をもとに、同一概念の別名称と、同一表記の別概念とを判別し、この検索語に関する別名称や表記のバリエーション及びその概念を特定するための属性を出力する、情報提供システムを構築する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の辞書データベースと、これら辞書データベースを制御する演算部と、を有し、
上記辞書データベースはそれぞれ、固有の概念グループを有し、この概念グループに属する複数の概念を格納すると共に、個々の概念に関する名称や表記のバリエーション及びその概念を特定するための属性を個々の概念に関連づけて格納し、
上記演算部は、検索語が入力された際には、上記辞書データベースをもとに同一概念の別名称と同一表記の別概念とを判別し、この検索語に関する別名称や表記のバリエーション及びその概念を特定するための属性を出力することを特徴とする、情報提供システム。
【請求項２】
前記演算部は、一の概念グループ内の二つの概念を比較し、これら二つの概念に属する情報がともにある他の概念グループに属する同一の概念の別名称であり、かつ当該同一の概念を特徴づける属性として上記二つの概念がともに含まれている場合には、これら二つの概念は上記他の概念グループに属する上記同一の概念であると判断することを特徴とする、請求項１に記載の情報提供システム。
【請求項３】
前記演算部は、一の概念グループ内の二つの概念を比較し、これら二つの概念に属する情報がともにある他の概念グループに属する同一の概念の別名称であり、かつ当該二つの概念の類似性が一定以上に高い場合には、これら二つの概念は上記他の概念グループに属する上記同一の概念であると判断することを特徴とする、請求項１に記載の情報提供システム。
【請求項４】
前記演算部は、一の概念グループ内の二つの概念を比較し、これら二つの概念に属する情報中に、一定以上の割合で同一の概念が含まれる場合には、これら二つの概念が類似していると判定することを特徴とする、請求項１から３のいずれかに記載の情報提供システム。
【請求項５】
前記辞書データベースは、特定の権限を与えられたクライアント端末からの入力によりユーザーがリアルタイムに更新し、付加情報を追加することができ、前記演算部は、このような更新や追加があった場合には、前記辞書データベース内において、更新により付加された概念と既に格納されている概念とを比較し、前記辞書データベースを再構築することを特徴とする、請求項２から４のいずれかに記載の情報提供システム。
【請求項６】
前記演算部は、通信手段を介してインターネットに接続され、該インターネット経由で情報提供を行うことができる、請求項１から５のいずれかに記載の情報提供システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット上の情報を共有するための情報提供システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、インターネット上に情報が氾濫しており、ある概念に関する適切な情報の所在や情報間の関連を見出すことは困難である。また、同じ概念に関する情報でも名称や表記が異なっていたり、同じ表記の別概念があるため、従来の統合検索などでは多種多様な情報間の関連を見出すのが困難な状況になっている。
【０００３】
また、インターネット上では様々な科学技術情報が提供されているが、これらの情報間の連携も十分とはいえない。例えば図１０に示すように、同じ概念であっても様々な表記がなされ、これらの情報が互いに連携されることなく存在しているため、科学技術情報を検索する際、文献データベースから得た論文の著者についてさらに詳細を知りたいと思ったときには、新たに他のサイトを開き研究者情報を入力して検索し直す必要がある。
【０００４】
特に、図１１に示すように、情報を保有しているそれぞれのサイトがインターネット経由で接続されているとしても、ある研究課題の実施にどのような研究者が関わり、その成果としてどのような特許や論文が生み出され、それがどう引用されているのかなど、複数の情報間にわたる関連を俯瞰したり分析するのは容易ではない。
【０００５】
本出願人が2008年6月に行ったインターネット調査(調査対象：学生206名、学校関係者103名、企業等技術者206名)においても、現在手に入る情報に対して、約四分の一の回答者が満足していないと回答しており、その理由としては、情報の網羅性に次いで、情報が「バラバラに存在して、つながりが足りない」ことが挙げられている。産学官や分野や業種を越え情報の連携が重要であり、「人(研究者)」等の情報がその連携のキーとして必要とされてきていることが分かる。
【０００６】
文献情報の分野では、リンクリソルバという所在解決のモデルがあるが、特定の文献に関する情報の所在を解決するにすぎず、他の文献との関連を見出すことはできない。まして、文献の情報と人物(研究者)の情報、文献の情報と特許の情報など、異なる情報間のつながりや関連を見出すことはできない。
【０００７】
このような状況に鑑み、様々な技術が開示されている。特許文献１には、技術の関連性の強さを的確に表し、より精度の高いクラスタ分類を行うため、検索語入力手段から入力された検索語が検索手段に入力されて、文書の蓄積された文書データベースを検索する検索方法が開示されている。この検索により抽出された文書集合に付与された索引語や書誌は取り出されて用語変換手段に入力され、辞書手段に設けられた同義語辞書、異表記語辞書、機関名辞書等を用いて、代表的な用語、上位物質名、代表的な機関名等への変換が行われる。
【０００８】
また、特許文献２には、文法規則データベースと、助詞と語尾を共に統語の単位として取り扱う標識理論に基づいて用言語尾の統語的地位を認定し、語彙間の統合関係が完全に文法的に規定され得るように、文章の各構成成分の語幹及び語尾など中心語が有する下位範疇の内訳が格納される下位範疇化データベースとを構築し、入力された文章を形態素分析段階と、分析された形態素を文法規則データベースに格納された文法的規則によって文章の部分的な構造をまず確立し、前記下位範疇化データベースを用いて全体的な構造を確立し、各構造の加重値を計算して、最も適した最適例を確定して出力する構文分析段階と、を備えてなる構文分析方法及び自然語検索方法が開示されている。
【０００９】
さらに、特許文献３には、自然言語入力文から形態素解析部が生成した形態素解析情報を元に意味解析機構が意味情報を参照可能に蓄積する自然言語処理システムにおいて、各述語活用から部分活用ごとの機能的論理値の集合である文能情報を導出し、各述語の項構成に名詞句を多重階層的に係らせた第一段階層化格納情報を主旨的内容に条件的内容を係らせた第二段階層化格納情報からの参照対象とする構造形式で自然言語入力文を論理的に表す事実情報を生成する。事実情報を事実記憶部に参照可能に格納する事で知識情報として構築し、対話対応の論理的な規約に基づいて決定や命題や質問への対応などを行う自然言語処理システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００８−２９３２７１号公報
【特許文献２】特開２００７−３１７２１１号公報
【特許文献３】特開２００５−１０８０５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
以上のような従来の検索システムにおいて、情報間の連携を図る際にキーとなるのは、情報間に共通して含まれる「人(研究者)」の名称や「機関」の名称、「論文」のタイトル(書誌)、科学技術の専門用語等である。しかしながら、これらキーとなる名称等には別名や異表記などがあり、精度の高い連携を実現するのは容易ではない。
【００１２】
また、多様なサイト間でそれぞれに連携を図るのは非効率である。出願人はこれまで、ＲｅａＤ等のサービスにおいて、「研究者」や「機関」の名称、「論文」の書誌、科学技術の専門用語等に関して、別名や関連情報の所在などを体系的に整理してきた。また、ＪＳＴリンクセンターや化学物質リンクセンターといった、単一の基本情報に関するハブを構築してきた。しかしながら、基本情報同士を関連付けした総合的なハブを構成することはできなかった。
【００１３】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、インターネット上に分散する様々な科学技術情報を効率的に連携し、分野や業種を越えた多様な情報間の繋がりが容易に得られる、情報提供システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するため、本発明の情報提供システムは、複数の辞書データベースと、これら辞書データベースを制御する演算部と、を有し、辞書データベースはそれぞれ、固有の概念グループを有し、この概念グループに属する複数の概念を格納すると共に、個々の概念に関する名称や表記のバリエーション及びその概念を特定するための属性を個々の概念に関連づけて格納し、演算部は、検索語が入力された際には、辞書データベースをもとに、同一概念の別名称と、同一表記の別概念とを判別し、この検索語に関する別名称や表記のバリエーション及びその概念を特定するための属性を出力することを特徴とする。
【００１５】
演算部は、一の概念グループ内の二つの概念を比較し、これら二つの概念に属する情報がともにある他の概念グループに属する同一の概念の別名称であり、かつ当該同一の概念を特徴づける属性として上記二つの概念がともに含まれている場合には、これら二つの概念は上記他の概念グループに属する上記同一の概念であると判断することが望ましい。
【００１６】
演算部は、一の概念グループ内の二つの概念を比較し、これら二つの概念に属する情報がともにある他の概念グループに属する同一の概念の別名称であり、かつ当該二つの概念の類似性が一定以上に高い場合には、これら二つの概念は上記他の概念グループに属する上記同一の概念であると判断するようにしてもよい。
【００１７】
演算部は、一の概念グループ内の二つの概念を比較し、これら二つの概念に属する情報中に、一定以上の割合で同一の概念が含まれる場合には、これら二つの概念が類似していると判定することができる。
【００１８】
辞書データベースは、特定の権限を与えられたクライアント端末からの入力によりユーザーがリアルタイムに更新し、付加情報を追加することができ、演算部は、このような更新や追加があった場合には、辞書データベース内において、更新により付加された概念と既に格納されている概念とを比較し、辞書データベースを再構築することが望ましい。
【００１９】
本発明の情報提供システムは、好ましくは通信手段を介してインターネットに接続され、インターネット経由で情報を取得できる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の情報提供システムによれば、同一概念の別名称や表記の違いおよび同一表記の別概念を適切に判別することができるから、多くの情報に共通して含まれるような概念間の関連を整備し、それらの情報を中心に、多種多様な情報間の関連を効率的に見出し俯瞰することが可能となる。
【００２１】
本発明によれば、一の辞書データベース内の二つの概念を比較し、これら二つの概念が同一の概念であると判断することができるため、多種多様な情報間の関連を効率的に見出すことができ、分野や業種を超えた知の連携や閃きなどを支援することが可能となる。
【００２２】
また、上記辞書データベースに対し、更新したり付加情報をつけられるようにすることで、リアルタイムに多種多様な情報間の関連を再構築し、新たな知見を効率的に共有することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施形態に係る情報提供システムを示す概念図である。
【図２】マルチ辞書を示す概念図である。
【図３】概念グループを示す概念図である。
【図４】概念グループ内の一の概念を示す概念図である。
【図５】概念間の類似について説明した図である。
【図６】本発明の実施例に係るインターネットサイトの試作版のトップページを示す図である。
【図７】図６の状態で「超伝導」という検索ワードを検索窓に入力し、検索ボタンを押した状態を示す図である。
【図８】図７の状態で画面左側の「基本情報別該当数」のうち「研究者」をクリックした状態を示す図である。
【図９】図８の状態で研究者名をクリックした状態を示す図である。
【図１０】従来の情報の所在状態を示す概念図である。
【図１１】従来の情報の検索方法を示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の好ましい実施の形態を添付図面を参照しながら詳細に説明する。図１は本発明の実施形態に係る情報提供システムを示す概念図である。情報提供システム１は、演算部としてのＣＰＵ１１と、研究者名データベース２１と、特許文献情報データベース２２とを有する。情報提供システム１は、通信手段を介してインターネットに接続されている。
【００２５】
また、図１においては図示省略するが、情報提供システム１は、情報提供システム１内に保有する研究者名データベース２１及び特許文献情報データベース２２等のほかにも、インターネットを介して研究機関データベース５などの複数のデータベースと接続され連携しても良い。それぞれのデータベースは、多くの情報に共通して含まれるような概念について、その概念に関する名称や表記のバリエーションとその概念を特定するための基本的な属性を含むデータベースである。
【００２６】
ユーザーがサイトＡにおいて研究者Ｘの紹介記事を見たとする。ここで、ユーザーが情報提供システム１において研究者Ｘを検索すると、ＣＰＵ１１は、研究者名データベース２１を参照し、サイトＡにおける「研究者Ｘ」が、サイトＢにおける英語表記の「Researcher X’」と同一であることを判定する。同様にして、ＣＰＵ１１は、研究者名データベース２１を参照することにより、サイトＡにおける「研究者Ｘ」が、サイトＣにおける著者としての「研究者Ｘ」や、サイトＤにおける「研究者Ｘ」のニュースとを関連づける。以上のようにして、言語や表記の違いによる、いわゆる「ゆらぎ」を解消することができる。
【００２７】
また、ＣＰＵ１１は、特許文献情報データベース２２を参照し、「研究者Ｘ」や「Researcher X’」を含む文献を「研究者Ｘ」と関連づける。たとえば、サイトＥに開示されている「特許文献Ｙ」が発明者として「研究者Ｘ」を含んでいたような場合、また、サイトＦに「特許文献Ｙ’」の全文が掲載されていた場合にも、これらとサイトＡにおける「研究者Ｘ」とを関連づけることができる。
【００２８】
このように、辞書としてのデータベースをもとに、同一概念の別名称や表記の違う別概念、同一表記の別概念を適切に判別しつつ、概念相互の関連を構築し、多種多様な概念をつなぐマルチ辞書とすることができる。このようなマルチ辞書をインターネット上で容易にアクセスできるようにすることで、インターネット上の多種多様な情報から、それに含まれる概念でマルチ辞書にアクセスし、マルチ辞書内で関連する別概念を見出した上で、更にその概念を含むインターネット上の適切な情報へのアクセスが可能となる。また、そのマルチ辞書に構築された多種多様な概念間の関連を様々な角度や範囲から抽出・可視化することで、それらの概念に結びつくインターネット上の多種多様な情報間の関連を俯瞰することができる。
【００２９】
また、特定の権限を与えられたユーザーが、上記マルチ辞書をインターネット上で更新したり、コメントやレビュー等の付加情報をつけられるようにすることができる。この際、ＣＰＵが辞書データベースの関連づけを再構築することで、リアルタイムにインターネット上の多種多様な情報間の関連を再構築し、新たな知見を効率的に共有することが可能となる。
【００３０】
さらに、上のように構築したマルチ辞書をインターネット上で、サイトＡ，ＢなどにWebAPI（Application Programming Interface）等の技術により容易にアクセスできるようにし、基本情報間の関連をたどることで、基本情報からインターネット上の関連サイトの所在を案内し、インターネット上の多種多様な情報間の関連を効果的に見出すことが可能となる。
【００３１】
このようなマルチ辞書についてさらに詳細に説明する。図２は、マルチ辞書３を示す概念図である。マルチ辞書３には、概念グループＡ，Ｂ，Ｃが存在する。概念グループＡは、例えば研究者情報を含むグループであり、概念グループＢは、例えば文献情報を含むグループであり、概念グループＣは、例えば研究機関情報を含むグループである。
【００３２】
概念グループＡは、例えば研究者という概念をグループ化したデータベースであり、図２に示すように、概念「ａ１，ａ２，ａ３・・・」が格納されている。概念「ａ１，ａ２，ａ３・・・」はそれぞれ別々の研究者を示す。さらに、各概念「ａ１，ａ２，ａ３・・・」ごとに、関連する情報が格納されている。例えば、概念「ａ１」についての情報としては、名称１「ａ１’」、名称２「ａ１”」といった、ゆらぎを含む複数の名称のほか、対象「ａ１」の所在や「ａ１」の発表した論文「ｂ１」、所属機関「ｃ１」といった、「ａ１」を特徴づける関連した概念を表す情報が格納されている。
【００３３】
概念グループＢは、例えば文献という概念をグループ化したデータベースであり、概念「ｂ１，ｂ２，ｂ３・・・」が格納されている。概念「ｂ１，ｂ２，ｂ３・・・」はそれぞれ別々の文献を示す。さらに、各概念「ｂ１，ｂ２，ｂ３・・・」ごとに、関連する情報が格納されている。例えば、概念「ｂ１」についての情報としては、名称１「ｂ１’」、名称２「ｂ１”」といった、ゆらぎを含む複数の名称のほか、対象「ｂ１」の所在や、著者「ａ１」といった、「ｂ１」を特徴づける関連した概念を表す情報が格納されている。
【００３４】
概念グループＣは、例えば研究機関という概念をグループ化したデータベースであり、概念「ｃ１，ｃ２，ｃ３・・・」が格納されている。概念「ｃ１，ｃ２，ｃ３・・・」はそれぞれ別々の研究機関を示す。さらに、各概念「ｃ１，ｃ２，ｃ３・・・」ごとに、関連する情報が格納されている。例えば、概念「ｃ１」についての情報としては、名称１「ｃ１’」、名称２「ｃ１”」といった、ゆらぎを含む複数の名称のほか、対象「ｃ１」の所在地や、上位機関といった、「ｃ１」を特徴づける関連した概念を表す情報が格納されている。
【００３５】
以上のように概念グループごとのデータベースを整備することで、マルチ辞書３が構築される。すると、例えば「ａ１’」という研究者の個人名をキーとして入力した場合、その研究者の正式名が「ａ１」であり、研究機関「ｃ１」に所属しており、文献「ｂ１」を著している、といった関連する情報が明らかになる。さらに、文献「ｂ１」の情報へリンクすることにより、文献「ｂ１」の全文を読むことも可能となる。
【００３６】
さらに、研究機関「ｃ１」や文献「ｂ１」について調べたい場合には、研究機関「ｃ１」や文献「ｂ１」をキーとして入力することで、これらに関連する研究者「ａ１」などが検索結果として見出される。
【００３７】
また、マルチ辞書３によれば、研究者「ａ１’」と研究者「ａ１”」とが、同一人物であるか否かを判定する、いわゆる名寄せを行うことができる。例えば、図３に示すように、文献「ｂ２」と文献「ｂ３」とを比べた場合に、文献「ｂ２」に含まれる研究者「ａ１’」と文献「ｂ３」に含まれる研究者「ａ１”」とが同一人物かどうかを判別することができる。
【００３８】
このためには、まず図３に示すように文献の概念グループにおいて、文献「ｂ２」と文献「ｂ３」とを比べる。すると、文献「ｂ２」及び文献「ｂ３」にはそれぞれ著者として研究者「ａ１’」と研究者「ａ１”」とが登録されている。そこで、研究者「ａ１’」と研究者「ａ１”」とについて調べると、図４に示すように、研究者をグループ化した概念グループＡに、研究者「ａ１」の別名称として「ａ１’」と「ａ１”」とがいずれも登録されており、かつ研究者「ａ１」が発表した論文として文献「ｂ２」と文献「ｂ３」がともに登録されている。そのため、研究者「ａ１’」と研究者「ａ１”」とは同一人物の研究者「ａ１」であることがわかる。
【００３９】
また、以上のケースにおいて、文献「ｂ２」と文献「ｂ３」とが、概念グループＡにおいて同じ研究者「ａ１」が発表した論文として格納されていなかった場合であっても、データベースを互いに比較し、これらの類似性が高い場合には、研究者「ａ１’」と、研究者「ａ１”」とが、同一人物である可能性が高いと判定することができる。例えば、概念グループＡにおいて、研究者「ａ１」の別名として「ａ１’」と「ａ１”」とが登録されていた場合には、「ａ１’」と「ａ１”」とは同一人物である可能性が高い。
【００４０】
ただし、このような場合でも、「ａ１’」と「ａ１”」が研究者「ａ１」でない可能性もある。例えば、別の研究者「ａ２」も同様に「ａ１’」と「ａ１”」を別名としてもっている場合がある。このような事態は、「ａ２」と「ａ１」とが同姓同名であったり、同音異字であったりする場合に生じる。そこで、「ａ１’」と「ａ１”」が研究者「ａ１」であるか否かを確認するためには、図５に示すように、文献「ｂ２」の発行機関「ｃ１’」または文献「ｂ３」の発行機関「ｃ１”」が研究者「ａ１」の所属機関と同一であること、文献「ｂ２」の研究テーマ「ｄ１’」または文献「ｂ３」の研究テーマ「ｄ１”」が研究者「ａ１」の研究テーマと同一であることなどを検証することが有効である。これらが同一であった場合には、「ａ１’」と「ａ１”」は研究者「ａ１」である可能性が高い。
【００４１】
また、同一ではないが類似している概念を見つけ、その類似度を判定することもできる。例えば、図５に示すように、文献「ｂ２」と文献「ｂ３」との研究者「ａ１’」と研究者「ａ１”」、発行機関「ｃ１’」と発行機関「ｃ１”」、研究テーマ「ｄ１’」と研究テーマ「ｄ１”」などがそれぞれ同一概念であると判断されるような場合には、文献「ｂ２」と文献「ｂ３」との類似度は非常に高いと判断することができる。この方法は、前項の同一概念の判断に必要な概念間の類似性を量る場合にも有効であり、前項と本項の処理を繰り返し行うことによって、双方の精度を向上することができる。
【００４２】
図６は、本発明の実施例に係るインターネットサイトの試作版のトップページである。なお、このページは本出願時において公開されていない。
【００４３】
図６に示すように、トップページには、検索窓のほか、検索範囲を限定する限定オプションボタン、お知らせ一覧、良く使われる検索語を表示するホットな検索キーワード一覧、最近の検索履歴一覧、統計情報、管理者からのお知らせ一覧、良く参照されるページを示すホットなページ一覧、様々な使用方法を提案するヒント集が表示されている。
【００４４】
ここで、例えば「超伝導」という検索ワードを検索窓に入力し、検索ボタンを押すと、図７に示すように、「超伝導」の語を含む文献等の見出し及びその内容の一部がスコア順に羅列される。スコア順とは、その語が文献中に現れる回数などをもとに算出される関連度合いの高い順に表示することをいう。その他、更新日順に表示することもできる。なお、検索窓への入力時は、入力しようとする文字を推測して表示するサジェスト機能が働く。
【００４５】
画面左側には「基本情報別該当数」が表示される。これは、研究者、文献といった複数の概念グループにわたって検索が行われた結果、どの概念グループについて何件の結果が出たかを示す。さらに、画面右側には、「超伝導」の別名が表示される。これは、マルチ辞書により、「超伝導」の語のゆらぎが分析され、別名として登録されている語が表示されるものである。
【００４６】
ここで、画面左側の「基本情報別該当数」のうち「研究者」をクリックすると、図８に示すように、超伝導に関連のある研究者がスコア順に表示される。これは、マルチ辞書により超伝導に関連のある研究者が選出され、表示されるものである。このとき、画面左側には、所属、職名、研究分野、所属学会、生年といった絞り込み項目が表示される。これらをクリックすることで、研究者を絞り込むことができる。
【００４７】
続いて、研究者名をクリックすると、図９に示すように、その研究者の生年月、所属機関等の詳細な情報が表示される。また、その研究者に関して、研究者自身のホームページや他機関のデータベースなど、その概念に関する適切な情報の所在が表示される。
【００４８】
以上説明したように、本発明の情報提供システムは、複数の辞書データベースと、これら辞書データベースを制御する演算部と、を有し、辞書データベースはそれぞれ、固有の概念グループを有し、この概念グループに属する複数の概念を格納すると共に、個々の概念に関する名称や表記のバリエーション及びその概念を特定するための属性を個々の概念に関連づけて格納し、演算部は、検索語が入力された際には、上記辞書をもとに、同一概念の別名称と、同一表記の別概念とを判別し、この検索語に関する別名称や表記のバリエーション及びその概念を特定するための属性を出力することを特徴とするものであり、その主旨を逸脱しない範囲内において様々な形態で実施することができる。
【符号の説明】
【００４９】
１     情報提供システム
３     マルチ辞書
２１   研究者名データベース
２２   特許文献情報データベース
５     研究機関データベース
Ａ，Ｂ，Ｃ    概念グループ
【図２】
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【図１】
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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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【図１１】
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