(57)【要約】【課題】ＲＤＦ、ＯＷＬ形式で記述されたデータから自動的にメタデータを生成する技術を提供する。【解決手段】メタデータ生成部１１は、ＯＷＬ/ＸＭＬ文書５０を解析して、主語、述語、目的語からなるＯＷＬ／ＸＭＬ文書５０のグラフ構造を抽出し、抽出されたグラフ構造に基づいて、ＯＷＬ／ＸＭＬ文書５０のメタデータ記述を生成し、ＯＷＬ／ＸＭＬ文書５０に、メタデータ記述を加入したメタデータ付きＯＷＬ／ＸＭＬ文書６０を生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＯＷＬ／ＸＭＬ文書を解析して、主語、述語、目的語からなる前記ＯＷＬ／ＸＭＬ文書のグラフ構造を抽出するグラフ抽出手段と、
前記グラフ抽出手段で抽出されたグラフ構造に基づいて、前記ＯＷＬ／ＸＭＬ文書のメタデータ記述を生成するメタデータ生成手段と、
前記ＯＷＬ／ＸＭＬ文書に、前記メタデータ記述を加入したメタデータ付きＯＷＬ／ＸＭＬ文書を生成する手段と、を備えるメタデータ自動付与システム。
【請求項２】
前記メタデータ生成手段は、前記グラフ構造の主語及び目的語のうち、リテラルの主語及び目的語に対してリテラル型推論規則を適用してリテラル型を判定して、前記リテラル型に基づいて前記リテラルの主語及び目的語に対応するリテラルメタデータ記述を生成する、請求項１記載のメタデータ自動付与システム。
【請求項３】
前記リテラル型推論規則は、リテラル型ごとに正規表現が定義されていて、前記リテラルの主語及び目的語がいずれの正規表現に該当するかによってリテラル型の判定を行う、請求項２記載のメタデータ自動付与システム。
【請求項４】
前記メタデータ生成手段は、前記グラフ構造の主語及び目的語のうち、非リテラルの主語及び目的語のノードの型をクラスとして宣言する非リテラルメタデータ記述を生成する、請求項１記載のメタデータ自動付与システム。
【請求項５】
前記メタデータ記述生成手段は、前記グラフ構造の述語に述語メタデータ推論規則を適用して、述語型、定義域、値域及び多重度を判定し、前記判定の結果に応じた述語メタデータ記述を生成する、請求項１記載のメタデータ自動付与システム。
【請求項６】
コンピュータが行うメタデータの自動付与方法であって、
ＯＷＬ／ＸＭＬ文書を解析して、主語、述語、目的語からなる前記ＯＷＬ／ＸＭＬ文書のグラフ構造を抽出するステップと、
前記抽出されたグラフ構造に基づいて、前記ＯＷＬ／ＸＭＬ文書のメタデータ記述を生成するステップと、
前記ＯＷＬ／ＸＭＬ文書に、前記メタデータ記述を加入したメタデータ付きＯＷＬ／ＸＭＬ文書を生成するステップと、を行う方法。
【請求項７】
コンピュータに、
ＯＷＬ／ＸＭＬ文書を解析して、主語、述語、目的語からなる前記ＯＷＬ／ＸＭＬ文書のグラフ構造を抽出するステップと、
前記抽出されたグラフ構造に基づいて、前記ＯＷＬ／ＸＭＬ文書のメタデータ記述を生成するステップと、
前記ＯＷＬ／ＸＭＬ文書に、前記メタデータ記述を加入したメタデータ付きＯＷＬ／ＸＭＬ文書を生成するステップと、を実行させるメタデータの自動付与のためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＯＷＬ／ＸＭＬ文書にメタデータを付与してメタデータ付きＯＷＬ／ＸＭＬ文書を生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット上の情報検索及び活用の利便性向上のために、それぞれのＷＥＢページに意味（メタデータ）を持たせるセマンティックＷＥＢという考え方が提唱されている。セマンティックＷＥＢでのメタデータ記述は、ＲＤＦ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）、及びＯＷＬ（Ｗｅｂ  Ｏｎｔｏｌｏｇｙ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）という規格がある。
【０００３】
ここで、特許文献１には、構造記述データのスキーマ情報を、意味記述データのスキーマ構造へ自動変換する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−３２２０２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、現在のＷＥＢサイトのほとんどは、メタデータを持っていない。従って、セマンティックＷＥＢに対応することができない。このため、セマンティックＷＥＢを普及させるためには、既存のＷＥＢサイトにメタデータを付与する必要がある。
【０００６】
しかしながら、正確にメタデータを付与する作業は、オペレータ等が各ＷＥＢページＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）等の記述を確認して行う必要があった。これは、膨大な作業量であり、これがセマンティックＷＥＢの普及を妨げている一因であった。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、ＲＤＦ、ＯＷＬ形式で記述されたデータから自動的にメタデータを生成する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一つの実施態様に従うメタデータ自動付与システムは、ＯＷＬ／ＸＭＬ文書を解析して、主語、述語、目的語からなる前記ＯＷＬ／ＸＭＬ文書のグラフ構造を抽出するグラフ抽出手段と、前記グラフ抽出手段で抽出されたグラフ構造に基づいて、前記ＯＷＬ／ＸＭＬ文書のメタデータ記述を生成するメタデータ生成手段と、前記ＯＷＬ／ＸＭＬ文書に、前記メタデータ記述を加入したメタデータ付きＯＷＬ／ＸＭＬ文書を生成する手段と、を備える。
【０００９】
好適な実施形態では、前記メタデータ生成手段は、前記グラフ構造の主語及び目的語のうち、リテラルの主語及び目的語に対してリテラル型推論規則を適用してリテラル型を判定して、前記リテラル型に基づいて前記リテラルの主語及び目的語に対応するリテラルメタデータ記述を生成してもよい。
【００１０】
好適な実施形態では、前記リテラル型推論規則は、リテラル型ごとに正規表現が定義されていて、前記リテラルの主語及び目的語がいずれの正規表現に該当するかによってリテラル型の判定を行ってもよい。
【００１１】
好適な実施形態では、前記メタデータ生成手段は、前記グラフ構造の主語及び目的語のうち、非リテラルの主語及び目的語のノードの型をクラスとして宣言する非リテラルメタデータ記述を生成するようにしてもよい。
【００１２】
好適な実施形態では、前記メタデータ記述生成手段は、前記グラフ構造の述語に述語メタデータ推論規則を適用して、述語型、定義域、値域及び多重度を判定し、前記判定の結果に応じた述語メタデータ記述を生成してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態に係るメタデータ自動付与システム１のブロック図である。
【図２】リテラル型推論規則、及び述語メタデータ推論規則の一例を示す。
【図３】ＯＷＬ／ＸＭＬ文書５０の一例を示す。
【図４】メタデータ生成部１１が行うメタデータ生成処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】ＯＷＬ／ＸＭＬ文書５０のＸＭＬの個体記述５１のグラフ構造（ＲＤＦグラフ構造）７０を示す。
【図６】主語・目的語処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図７】主語・目的語処理の説明図である。
【図８】述語処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図９】述語処理の説明図である。
【図１０】メタデータ付きＯＷＬ／ＸＭＬ文書６０の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の一実施形態に係る、ＯＷＬ／ＸＭＬ文書にメタデータを付与してメタデータ付きＯＷＬ／ＸＭＬ文書を生成するメタデータ自動付与システムについて、図面を参照して説明する。
【００１５】
図１は、本実施形態に係るメタデータ自動付与システム１のブロック図である。
【００１６】
メタデータ自動付与システム１は、例えば汎用的なコンピュータシステムにより構成され、以下に説明するメタデータ自動付与システム１内の個々の構成要素または機能は、例えば、コンピュータプログラムを実行することにより実現される。このコンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納可能である。
【００１７】
図１に示すように、メタデータ自動付与システム１は、ＯＷＬ／ＸＭＬ文書５０を読み込んで、メタデータ付きＯＷＬ／ＸＭＬ文書６０を生成するメタデータ生成部１１と、リテラル型推論規則記憶部１３と、述語メタデータ推論規則記憶部１５とを備える。
【００１８】
メタデータ生成部１１は、ＯＷＬ／ＸＭＬ文書５０を解析して、主語、述語、目的語からなるＯＷＬ／ＸＭＬ文書５０のグラフ構造を抽出する。また、メタデータ生成部１１は、グラフ構造に基づいて、ＯＷＬ／ＸＭＬ文書５０のメタデータ記述を生成する。例えば、メタデータ生成部１１は、リテラル型推論規則記憶部１３に記憶されているリテラル型推論規則、及び述語メタデータ推論規則記憶部１５に記憶されている述語メタデータ推論規則に基づいて、メタデータ記述を生成する。メタデータ記述生成の詳細については後述する。さらに、メタデータ生成部１１は、ＯＷＬ／ＸＭＬ文書５０に、メタデータ記述を加入したメタデータ付きＯＷＬ／ＸＭＬ文書６０を生成する。
【００１９】
図２は、リテラル型推論規則記憶部１３に記憶されているリテラル型推論規則、及び述語メタデータ推論規則記憶部１５に記憶されている述語メタデータ推論規則の一例を示す。
【００２０】
図２（Ａ）は、リテラル型推論規則１３０の一例である。同図に示すように、リテラル型推論規則１３０では、リテラル型ごとに正規表現が定義されている。例えば、ｂｏｏｌｅａｎ，ｉｎｔｅｇｅｒ，・・・などの型には、それぞれの型特有の正規表現が定められている。なお、ｓｔｒｉｎｇ型は、正規表現で抽象化することが難しい。そこで、本実施形態では、他のいずれの型にも該当しないリテラルをｓｔｒｉｎｇ型としている。
【００２１】
図２（Ｂ）は、述語メタデータ推論規則１５０の一例を示す。同図に示すように、述語メタデータ推論規則１５０では、述語型、定義域、値域及び多重度を特定するための推論手順が定義されている。
【００２２】
図３は、ＯＷＬ／ＸＭＬ文書５０の一例を示す。ＯＷＬ／ＸＭＬ文書５０は、同図に示すように、ＸＭＬの個体記述５１を含む。メタデータ生成部１１は、以下に詳細に説明するように、このＸＭＬの個体記述５１を解析して、メタデータを生成する。
【００２３】
図４は、メタデータ生成部１１が行うメタデータ生成処理の手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに従って、詳細なメタデータ生成処理について説明する。
【００２４】
まず、メタデータ生成部１１がＯＷＬ／ＸＭＬ文書５０の入力を受け付ける（Ｓ１００）。
【００２５】
次に、メタデータ生成部１１が、ＯＷＬ／ＸＭＬ文書５０のＸＭＬの個体記述５１のグラフ構造を解析する（Ｓ１１０）。図５を参照して、グラフ構造解析について説明する。
【００２６】
図５は、図３に示すＯＷＬ／ＸＭＬ文書５０のＸＭＬの個体記述５１のグラフ構造（ＲＤＦグラフ構造）７０を示す。
【００２７】
ＸＭＬの個体記述５１は、同図に示すように、「＃０」、「＃１」、「＃２」の３つのノードを有するグラフ構造で記述することができる。各ノードは、それぞれ、以下のような目的語及び述語を有する。
【００２８】
ノード＃０は、以下の３組の目的語及び述語を有する。
（１）目的語：「ＡＢＣ研究所」１０１  述語：「ｎａｍｅ」２０１
（２）目的語：ノード＃１  述語：「ｈａｓＧｒｏｕｐＣｏｒｐａｒａｔｉｏｎｓ」２０７
（３）目的語：ノード＃２  述語：「ｈａｓＧｒｏｕｐＣｏｒｐａｒａｔｉｏｎｓ」２０９
ノード＃１は、「ＳＵＢ１」１０３を目的語とし、「ｎａｍｅ」２０３を述語とする。ノード＃２は、「ＳＵＢ２」１０５を目的語とし、「ｎａｍｅ」２０５を述語とする。
【００２９】
同図では、グラフ構造７０を、主語・目的語グループ８０と、述語グループ９０に分割している。
【００３０】
図４に戻ると、メタデータ生成部１１は、グラフ構造解析の結果に基づいて、主語・目的語処理を行う（Ｓ１２０）。図６，図７を参照して、主語・目的語処理の詳細な処理を説明する。図６は、主語・目的語処理の詳細な処理手順を示すフローチャートであり、図７は、主語・目的語処理の説明図である。
【００３１】
Ｓ１１０のグラフ構造解析で各ノードがリテラルであるか判定済であるので、まず、図６において、メタデータ生成部１１は、グラフ構造７０の主語及び目的語（主語・目的語グループ８０）がリテラルであるか否かを確認する（Ｓ１２１）。
【００３２】
そして、メタデータ生成部１１は、主語及び目的語のうちのリテラルの主語及び目的語、つまりリテラルと判定された主語及び目的語に対して（Ｓ１２１：Ｙｅｓ）、リテラル型推論規則１３０を適用してリテラル型を判定する（Ｓ１２３）。このとき、メタデータ生成部１１は、リテラルと判定された主語及び目的語が、リテラル型推論規則１３０のいずれの正規表現に該当するかによってリテラル型の判定を行う。そして、メタデータ生成部１１は、ステップＳ１２３で判定されたリテラル型に基づいて、リテラルと判定された主語及び目的語に対応するリテラルメタデータ記述を生成する（Ｓ１２５）。
【００３３】
例えば、図７の例では、「ＡＢＣ研究所」１０１は、リテラル型推論規則１３０のｂｏｏｌｅａｎからｄａｔｅｔｉｍｅまでのいずれの正規表現とも合致しないので、ｓｔｒｉｎｇ型と判定される。「ＳＵＢ１」１０３及び「ＳＵＢ２」１０５についても同様である。その結果、メタデータ生成部１１は、同図に示すようにリテラルメタデータ記述６０１，６０２，６０３を生成する。これは、例えば、メタデータ生成部１１が予めリテラルメタデータ記述の雛形を保持していて、その雛形に、主語または目的語とリテラル型とを当てはめて生成しても良い。
【００３４】
図６へ戻ると、非リテラルと判定された主語及び目的語について（Ｓ１２１：Ｎｏ）、メタデータ生成部１１は、非リテラルと判定された主語及び目的語のノードの型をクラスとして宣言する非リテラルメタデータ記述を生成する（Ｓ１２７）。
【００３５】
例えば、図７の例では、ノード＃０は非リテラルであるから、メタデータ生成部１１は、ノード＃０の型であるＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ型をクラスとして宣言する非リテラルメタデータ記述６１１を生成する。これは、例えば、メタデータ生成部１１が予め非リテラルメタデータ記述の雛形を保持していて、その雛形に、ノードの型を当てはめて生成しても良い。
【００３６】
図４に戻ると、メタデータ生成部１１は、メタデータ生成部１１は、グラフ構造解析の結果に基づいて、述語処理を行う（Ｓ１３０）。図８，図９を参照して、述語処理の詳細な処理を説明する。図８は、述語処理の詳細な処理手順を示すフローチャートであり、図９は、述語処理の説明図である。
【００３７】
まず、図８において、メタデータ生成部１１は、グラフ構造の述語（述語グループ９０）に述語メタデータ推論規則１５０を適用して、述語型、定義域、値域及び多重度を判定する（Ｓ１３１）。例えば、メタデータ生成部１１は、述語メタデータ推論規則１５０の推論規則に従って、各述語の述語型、定義域、値域及び多重度を定める。そして、メタデータ生成部１１は、その判定の結果に応じた述語メタデータ記述を生成する（Ｓ１３３）。
【００３８】
例えば、図９の例に示すように、述語「ｎａｍｅ」２０１に述語メタデータ推論規則１５０を適用していくと、以下のようになる。すなわち、述語「ｎａｍｅ」２０１の述語型は、目的語である「ＡＢＣ研究所」１０１がｓｔｒｉｎｇ型なので、データ型である。同様に、「ｎａｍｅ」２０１の定義域は、主語であるノード＃０の型であるＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ型となる。「ｎａｍｅ」２０１の値域は、目的語である「ＡＢＣ研究所」１０１の型であるｓｔｒｉｎｇ型となる。多重度は、述語名が「ｎａｍｅ」と単数であるから、単数となる。従って、メタデータ生成部１１は、上記の判定結果に基づいて、述語「ｎａｍｅ」２０１の述語メタデータ記述６２１を生成する。このときも、メタデータ生成部１１が予め述語メタデータ記述の雛形を保持していて、その雛形に、上記のそれぞれの判定結果を当てはめて生成しても良い。
【００３９】
述語「ｈａｓＧｒｏｕｐＣｏｒｐａｒａｔｉｏｎｓ」２０７、２０９についても、上記と同様の処理が行われ、これらに共通の述語メタデータ記述６２２が生成される。
【００４０】
図４に戻ると、メタデータ生成部１１は、ステップＳ１２０で生成されたリテラルメタデータ記６０１〜６０３及び非リテラルメタデータ記述６１１と、ステップＳ１３０で生成されたメタデータ記述６２１，６２２をＯＷＬ／ＸＭＬ文書５０に加入して、メタデータ付きＯＷＬ／ＸＭＬ文書６０を生成する。メタデータ付きＯＷＬ／ＸＭＬ文書６０の例を図１０に示す。
【００４１】
これにより、メタデータを含んでいないＯＷＬ／ＸＭＬ文書５０に対して、そのＯＷＬ／ＸＭＬ文書５０の意味を示すメタデータを含むメタデータ付きＯＷＬ／ＸＭＬ文書６０を自動生成することができる。従って、従来から存在するＸＭＬ文書に対して容易にメタデータを加入することができ、メタデータを利用したアプリケーションを構築することができる。そのため、セマンティックＷＥＢなどに対応することもできる。
【００４２】
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
【符号の説明】
【００４３】
１           メタデータ自動付与システム
１１    メタデータ生成部
１３       リテラル型推論規則記憶部
１５       述語メタデータ推論規則記憶部
５０    ＯＷＬ/ＸＭＬ文書
５１       個体記述
６０    メタデータ付きＯＷＬ／ＸＭＬ文書文書
７０    グラフ構造
１３０    リテラル型推論規則
１５０    述語メタデータ推論規則
【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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