(57)【要約】【課題】汎用性の高いデータベースを生成することができる情報処理装置、データ構造、情報処理方法、およびプログラムを提供することである。【解決手段】情報処理装置は、所定の概念体系によってエンティティの概念が形式化され、前記エンティティの粒度が互いに異なる複数のデータベースのうち、第１データベースから、共通する概念を有する複数のエンティティを抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された前記複数のデータの共通する概念に基づいて、前記第１データベースと、前記複数のデータベースのうち、前記第１データベースに比してエンティティの粒度が大きい第２データベースとを一つに統合するデータ統合処理部と、を備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の概念体系によってエンティティの概念が形式化され、前記エンティティの粒度が互いに異なる複数のデータベースのうち、第１データベースから、共通する概念を有する複数のエンティティを抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された前記複数のエンティティの共通する概念に基づいて、前記第１データベースと、前記複数のデータベースのうち、前記第１データベースに比してエンティティの粒度が大きい第２データベースとを一つに統合するデータ統合処理部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記抽出部により抽出された前記複数のエンティティの共通する概念に比して上位の概念のエンティティを生成する生成部を更に備え、
前記データ統合処理部は、前記生成部により生成されたエンティティを介して、前記第１データベースと前記第２データベースとを一つに統合する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記エンティティの概念は、前記所定の概念体系によって一以上の性質が定義されることで形式化されており、
前記生成部は、前記抽出部により抽出された前記複数のエンティティの其々に対して定義された性質のうち、互いに共通する性質を用いて定義した新たなエンティティを、前記上位の概念のエンティティとして生成する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
所定のサービスとして、ユーザの端末装置に情報を提供する情報提供部を更に備え、
前記情報提供部は、前記データ統合処理部によって前記第１データベースおよび前記第２データベースが一つに統合されることで得られた第３データベースに含まれる複数のエンティティのうち、より上位の概念のエンティティに対応した情報から優先的に前記端末装置に提供する、
請求項１から３のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記サービスの種類に応じて、前記第３データベースに含まれるエンティティの階層構造を再構成する再構成処理部を更に備え、
前記情報提供部は、前記再構成処理部によりエンティティの階層構造が再構成された前記第３データベースを基に、前記端末装置に提供する情報を決定する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
所定の概念体系によってエンティティの概念が形式化され、前記エンティティの粒度が互いに異なる複数のデータベースのうち、第１データベースにおいて共通する概念を有する複数のエンティティに基づいて、前記第１データベースと、前記複数のデータベースのうち、前記第１データベースに比してデータの粒度が大きい第２データベースとが一つに統合された、
データ構造。
【請求項７】
コンピュータが、
所定の概念体系によってエンティティの概念が形式化され、前記エンティティの粒度が互いに異なる複数のデータベースのうち、第１データベースから、共通する概念を有する複数のエンティティを抽出し、
前記抽出した前記複数のエンティティの共通する概念に基づいて、前記第１データベースと、前記複数のデータベースのうち、前記第１データベースに比してエンティティの粒度が大きい第２データベースとを一つに統合する、
情報処理方法。
【請求項８】
コンピュータに、
所定の概念体系によってエンティティの概念が形式化され、前記エンティティの粒度が互いに異なる複数のデータベースのうち、第１データベースから、共通する概念を有する複数のエンティティを抽出する処理と、
前記抽出した前記複数のエンティティの共通する概念に基づいて、前記第１データベースと、前記複数のデータベースのうち、前記第１データベースに比してエンティティの粒度が大きい第２データベースとを一つに統合する処理と、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、データ構造、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ディープニューラルネットワークに基づいてナレッジベースで自動質問応答を行う技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。ナレッジベースのような単一のデータベースは、専ら、クローラが、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）で記述された複数のテキストデータを参照することで生成される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−７６４０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
複数のデータベースが存在する場合、それらのデータベースを一つに統合し、より汎用的なデータベースを生成することが望まれる。しかしながら、従来の技術では、データベース間で情報量に差が生じていたり、データの定義が異なっていたりした場合、これらを一つのデータベースに統合することが難しく、その結果、データベースの汎用性が低下する場合があった。
【０００５】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、汎用性の高いデータベースを生成することができる情報処理装置、データ構造、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、所定の概念体系によってエンティティの概念が形式化され、前記エンティティの粒度が互いに異なる複数のデータベースのうち、第１データベースから、共通する概念を有する複数のエンティティを抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された前記複数のエンティティの共通する概念に基づいて、前記第１データベースと、前記複数のデータベースのうち、前記第１データベースに比してエンティティの粒度が大きい第２データベースとを一つに統合するデータ統合処理部と、を備える情報処理装置である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の一態様によれば、汎用性の高いデータベースを生成することができる情報処理装置、データ構造、情報処理方法、およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態における情報処理装置１００を含む情報処理システム１の一例を示す図である。
【図２】エンティティパネルの一例を示す図である。
【図３】実施形態における情報処理装置１００の構成の一例を示す図である。
【図４】汎用ナレッジベース１３２の一例を示す図である。
【図５】専用ナレッジベース１３４の一例を示す図である。
【図６】専用ナレッジベース１３４の一例を示す図である。
【図７】専用ナレッジベース１３４の一例を示す図である。
【図８】実施形態における制御部１１０による一連の処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】エンティティの抽出処理を説明するための図である。
【図１０】上位エンティティＥ＃の生成処理を説明するための図である。
【図１１】上位エンティティＥ＃の生成処理を説明するための図である。
【図１２】上位エンティティＥ＃の生成処理を説明するための図である。
【図１３】粒度が同じエンティティの統合処理を説明するための図である。
【図１４】統合ナレッジベース１３６の一例を示す図である。
【図１５】クラス体系を再構成する処理を説明するための図である。
【図１６】サービス毎再構成情報１３８の一例を示す図である。
【図１７】エンティティパネルの他の例を示す図である。
【図１８】実施形態の情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を適用した情報処理装置、データ構造、情報処理方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。
【００１０】
［概要］
情報処理装置は、一以上のプロセッサによって実現される。情報処理装置は、オントロジーと呼ばれる所定の概念体系（または語彙体系）によってエンティティの概念が形式化された複数のデータベースのうち、ある第１データベースから、共通する概念を有する複数のエンティティを抽出する。
【００１１】
複数のデータベースの其々は、エンティティに関する情報と、エンティティ同士の意味的関係に関する情報とがグラフとして記述されたナレッジ型のデータベース（以下、ナレッジベースと称する）として表現される。ナレッジベースにおけるエンティティは、例えば、あるエンティティの実体（実世界で存在している物体）や、あるエンティティの概念（実世界または仮想世界の中で定義された概念）を表した情報である。より具体的には、エンティティは、例えば、「人間」、「機械」、「建物」、「組織」、「美」、「学問」、「旅行」といった抽象的な概念を表すエンティティあってもよいし、「○○タワー」のように「建物」という概念の実体や、「検索太郎（人名）」のように「人間」という概念の実体を表すエンティティであってもよい。
【００１２】
このようなナレッジベースは、プロセッサ（コンピュータ）による処理を可能とするため、オントロジーによって定められたクラスとプロパティを用いて記述される。オントロジーとは、エンティティのクラスおよびプロパティを定義したものであると共に、クラスとプロパティとの間に成り立つ制約を集めたものである。
【００１３】
クラスとは、後述するプロパティと呼ばれる性質が同じエンティティ同士を一つのグループにしたものである。例えば、くちばしを持ち、卵生の脊椎動物であり、前肢が翼になっている、という性質（プロパティ）を持つエンティティは、「鳥」というクラスあるいはその下位のクラスに分類される。また、「鳥」というクラスの中で、飛べない、という性質を持つエンティティは、例えば、「ペンギン」や「ダチョウ」という、より下位のクラスに分類される。このように、クラスの体系は、上位と下位の関係を有する階層構造をなし、上位のクラスの性質は、下位のクラスに継承される。上述した例では、「鳥」というクラスの、「くちばしを持ち、卵生の脊椎動物であり、前肢が翼になっている」という性質は、「ペンギン」や「ダチョウ」という下位のクラスの性質にも含まれることになる。クラスを識別するためのクラス名自体は必ずしもクラスの意味を表している必要はないが、以下の説明では簡単のためにクラスの意味を表すクラス名が与えられていることとする。
【００１４】
プロパティとは、エンティティの性質（または特徴）や、クラス間の関係を記述する属性である。例えば、プロパティは、「〜を体の構成要素としてもつ」という性質や、「〜に生息する」という性質を示す属性であってもよいし、「あるクラスが上位クラスであり、あるクラスが下位クラスである」というクラス間の上位下位の関係を示す属性であってもよい。プロパティを識別するためのプロパティ名自体は必ずしもプロパティの意味を表している必要はないが、以下の説明では簡単のためにプロパティの意味を表すプロパティ名が与えられていることとする。
【００１５】
ナレッジベースの基本的な単位は、ノード間を、ノード間の関係を表すラベル付きの方向性をもつエッジでつないだ３つ組であり、上述したエンティティはノードであり、プロパティはエッジであり、プロパティを用いて記述したエンティティの情報の値もノードで表現する。このような、ノード、エッジ、およびノードの値の３つを組み合わせたグラフにより、エンティティに関する情報やエンティティ間の関係が明確に表現される。
【００１６】
複数のナレッジベースは、互いにエンティティの粒度が異なり得る。粒度とは、そのナレッジベースの情報量に値する、エンティティの数、密度、或いはエンティティ同士の結合度合などを表しており、粒度が大きいナレッジベースほど、エンティティの数が多かったり、エンティティ同士が多数のエッジによって互いに関連付けられていたり、エンティティのクラスがより上位クラスであったりする。
【００１７】
情報処理装置は、抽出した複数のエンティティの共通する概念に基づいて、第１データベースと、第１データベースに比してエンティティの粒度が大きい第２データベースとを一つに統合する。共通する概念とは、例えば、抽出した複数のエンティティのクラスよりも上位のクラスのことである。これによって、汎用性の高いデータベースを生成することができる。
【００１８】
［全体構成］
図１は、実施形態における情報処理装置１００を含む情報処理システム１の一例を示す図である。実施形態における情報処理システム１は、例えば、一以上の端末装置１０と、サービス提供装置２０と、情報処理装置１００とを備える。これらの装置のうち一部または全部は、ネットワークＮＷを介して互いに接続される。なお、これらの装置のうち一部は、他の装置に仮想的な装置として包含されてもよく、例えば、サービス提供装置２０の機能の一部または全部が、情報処理装置１００の機能によって実現される仮想マシンであってもよいし、これとは反対に、情報処理装置１００の機能の一部または全部が、サービス提供装置２０の機能によって実現される仮想マシンであってもよい。
【００１９】
図１に示す各装置は、ネットワークＮＷを介して種々の情報を送受信する。ネットワークＮＷは、例えば、無線基地局、Ｗｉ‐Ｆｉアクセスポイント、通信回線、プロバイダ、インターネットなどを含む。なお、図１に示す各装置の全ての組み合わせが相互に通信可能である必要はなく、ネットワークＮＷは、一部にローカルなネットワークを含んでもよい。
【００２０】
端末装置１０は、例えば、スマートフォンなどの携帯電話、タブレット端末、各種パーソナルコンピュータなどの、入力装置、表示装置、通信装置、記憶装置、および演算装置を備える端末装置である。通信装置は、ＮＩＣ（Network Interface Card）などのネットワークカード、無線通信モジュールなどを含む。端末装置１０では、ウェブブラウザやアプリケーションプログラムなどのＵＡ（User Agent）が起動し、ユーザの入力に応じたリクエストをサービス提供装置２０に送信する。また、ＵＡが起動された端末装置１０は、サービス提供装置２０から取得した情報に基づいて、表示装置に各種画像を表示させる。
【００２１】
サービス提供装置２０は、例えば、ＵＡとして起動されたウェブブラウザからのリクエストに応じてウェブページを端末装置１０に提供するウェブサーバである。ウェブページは、例えば、インターネット上において商品を販売するショッピングサイトやオークションサイト、フリーマーケットサイト等のウェブサイトを構成するウェブページであってよい。また、サービス提供装置２０は、検索サイトやＳＮＳ（Social Networking Service）、メールサービスなどの各種サービスを提供するウェブページを端末装置１０に提供してもよい。また、サービス提供装置２０は、ＵＡとして起動されたアプリケーションからのリクエストに応じてコンテンツを端末装置１０に提供することで、販売サイトなどの各種ウェブサイトと同様のサービスを提供するアプリケーションサーバであってもよい。サービス提供装置２０は、「情報提供部」の一例である。
【００２２】
例えば、サービス提供装置２０は、端末装置１０からクエリを取得した場合、クエリによる検索結果を端末装置１０に提供する。この際、サービス提供装置２０は、クエリの検索結果の一覧を表示させるページの所定領域に、クエリとして入力された単語や語句の実体或いは概念がどういったものであるのかを表す文字列や画像を表示させる。以下、所定領域をエンティティパネルと称して説明する。
【００２３】
図２は、エンティティパネルの一例を示す図である。例えば、現実世界において、「検索太郎」という名前の漫画家が存在しており、「○○大冒険」というタイトルの漫画を制作していたとする。この場合に、ユーザが端末装置１０を利用して、検索サイトなどのクエリ入力欄に「○○大冒険」という文字列を入力した場合、サービス提供装置２０は、情報処理装置１００により生成されたナレッジベースを参照し、「○○大冒険」に関連した漫画家名や、その漫画家の出身地、代表的な漫画作品、代表的な映画作品などの情報をエンティティパネルに表示させる。なお、エンティティパネルは、検索サイトなどに限られず、漫画や小説などの書籍作品を専門に販売したり、映画やアニメなどの映像作品を専門に販売したりする各種ウェブサイトなどにも表示されてよい。また、エンティティパネルを表示させることは、入力されたクエリに対応した検索結果を出力するものであれば、「検索」や「販売」といったサービスに限定されず、如何なるサービスにも適用されてよい。
【００２４】
情報処理装置１００は、オントロジーによってエンティティの概念が形式化された複数のナレッジベースを一つに統合し、新たなナレッジベースを生成する。統合対象の複数のナレッジベースは、予め情報処理装置１００に記憶されていてもよいし、情報処理装置１００がウェブサイトを定期的にクロールすることで、ウェブサイトごとに生成してもよい。
【００２５】
［情報処理装置の構成］
図３は、実施形態における情報処理装置１００の構成の一例を示す図である。図示のように、情報処理装置１００は、例えば、通信部１０２と、制御部１１０と、記憶部１３０とを備える。
【００２６】
通信部１０２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信インターフェースやＤＭＡ（Direct Memory Access）コントローラを含む。通信部１０２は、ネットワークＮＷを介して、サービス提供装置２０や他のウェブサーバと通信する。
【００２７】
制御部１１０は、例えば、エンティティ抽出部１１２と、上位エンティティ生成部１１４と、ナレッジベース統合処理部１１６と、再構成処理部１１８とを備える。ナレッジベース統合処理部１１６は、「データ統合処理部」の一例である。
【００２８】
制御部１１０の構成要素は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサが記憶部１３０に格納されたプログラムを実行することにより実現される。また、制御部１１０の構成要素の一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、またはＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitry）により実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
【００２９】
記憶部１３０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などにより実現される。記憶部１３０には、ファームウェアやアプリケーションプログラムなどの各種プログラムの他に、汎用ナレッジベース１３２と、専用ナレッジベース１３４と、統合ナレッジベース１３６と、サービス毎再構成情報１３８とが格納される。統合ナレッジベース１３６およびサービス毎再構成情報１３８については後述する。専用ナレッジベース１３４は、「第１データベース」の一例であり、汎用ナレッジベース１３２は、「第２データベース」の一例である。
【００３０】
図４は、汎用ナレッジベース１３２の一例を示す図である。汎用ナレッジベース１３２は、ウェブサイトやアプリケーションを媒体として提供される百科事典を基にして生成されたナレッジベースであり、図示の例では、エンティティＥ０を最上位のクラスとし、矢印で表されたエッジを介してエンティティＥ０に接続された矢印先のエンティティＥ１〜Ｅ６が下位クラスとして定義されている。
【００３１】
エンティティＥ０には、「○○大冒険」という文字列がそのエンティティＥ０の名称を表すプロパティとして付与されており、そのエンティティＥ０に対して、「漫画家」というプロパティＰ１（エッジ）を介して、エンティティＥ１が接続されている。エンティティＥ１には、「検索太郎」という文字列がそのエンティティＥ１の名称を表すプロパティとして付与されていることから、汎用ナレッジベース１３２は、「○○大冒険」というエンティティＥ０の属性の一つである「漫画家」が、「検索太郎」であることを表現している。また、エンティティＥ０に対し、「掲載誌」というプロパティＰ２を介して「○○週刊誌」という名称のエンティティＥ２が接続されており、「出版日」というプロパティＰ３を介して「２０１３年」という名称のエンティティＥ３が接続されており、「エピソード数」というプロパティＰ４を介して「２５」という名称のエンティティＥ４が接続されており、「ジャンル」というプロパティＰ５を介して「漫画」という名称のエンティティＥ５が接続されており、「ジャンル」というプロパティＰ６を介して「映画」という名称のエンティティＥ６が接続されている。従って、図示の汎用ナレッジベース１３２は、「○○大冒険」について、「掲載誌」が「○○週刊誌」であり、「出版日」が「２０１３年」であり、「エピソード数」が「２５」であり、「ジャンル」が「漫画」と「映画」であることを有向グラフによって表している。
【００３２】
図５から図７は、専用ナレッジベース１３４の一例を示す図である。図５に例示する専用ナレッジベース１３４は、漫画や小説などの書籍作品を販売することを目的としたサービスの媒体である「○○ブックジャパン」というウェブサイトを基にして生成されたナレッジベースである。図６に例示する専用ナレッジベース１３４は、漫画や小説などの書籍作品を販売することを目的としたサービスの媒体である「□□ジャパン！ブックストア」というウェブサイトを基にして生成されたナレッジベースである。図７に例示する専用ナレッジベース１３４は、映画などの映像作品を販売することを目的としたサービスの媒体である「△△ジャパン！映画ストア」というウェブサイトを基にして生成されたナレッジベースである。
【００３３】
「○○ブックジャパン」というウェブサイトを基にした専用ナレッジベース１３４では、「○○大冒険」という漫画の各巻のタイトルを表すエンティティ（Ｅ１１０やＥ１２０など）が最上位のクラスとして定義されており、各巻の漫画の表紙の画像が格納されたウェブページのＵＲＬや、出版日の年数、漫画家の名前などを表すエンティティが下位のクラスとして定義されている。
【００３４】
「□□ジャパン！ブックストア」というウェブサイトを基にした専用ナレッジベース１３４では、「○○大冒険」という小説の各巻のタイトルを表すエンティティ（Ｅ２１０やＥ２２０など）が最上位のクラスとして定義されており、各巻の小説の表紙の画像が格納されたウェブページのＵＲＬや、出版日の年数、小説家の名前などを表すエンティティが下位のクラスとして定義されている。
【００３５】
「△△ジャパン！映画ストア」というウェブサイトを基にした専用ナレッジベース１３４では、「○○大冒険」という映画の各作品のタイトルを表すエンティティ（Ｅ３１０やＥ３２０など）が最上位のクラスとして定義されており、各作品の映画のポスターの画像が格納されたウェブページのＵＲＬや、公開日の年数、演出家の名前などを表すエンティティが下位のクラスとして定義されている。
【００３６】
上記の例のように、漫画や小説などの書籍作品を専売するウェブサイトを基にした専用ナレッジベース１３４では、「漫画家」や「出版日」といったプロパティをもつエンティティが存在し得るが、映画などの映像作品を専売するウェブサイトを基にした専用ナレッジベース１３４では、「漫画家」や「出版日」といったプロパティをもつエンティティが存在しない代わりに、「演出家」や「公開日」といったプロパティをもつエンティティが存在し得る。このように、ナレッジベースは、ウェブサイトなどを媒体として提供されるサービスの種類に応じてオントロジーの定義が異なる。
【００３７】
また、書籍作品を専売するウェブサイトや映像作品を専売するウェブサイトなどでは、百科事典を提供するウェブサイトに比して、扱われる情報量が少なく、その情報が具体的な作品名や個人名などに限定されやすい（概念的な情報が扱われにくい）。そのため、専用ナレッジベース１３４は、百科事典を基に生成された汎用ナレッジベース１３２に比して、ノードに接続されるエッジの数が少なくなりやすく（定義されたプロパティが少なく）、また、エンティティに定義されるプロパティが「実体」の性質を表すものになりやすく、上位クラスに相当するエンティティの数が少なくなりやすい。この結果、専用ナレッジベース１３４は、汎用ナレッジベース１３２に比して、エンティティの粒度が小さくなりやすい。
【００３８】
エンティティの粒度に差が生じたこれらのナレッジベースを一つに統合しようとした場合、専用ナレッジベース１３４に含まれるエンティティは、比較的下位のクラスに属するため、汎用ナレッジベース１３２に含まれるエンティティと概念が離れすぎている場合があり、汎用ナレッジベース１３２のエンティティとエッジを介して接続されずに、データベース上で孤立しやすい。情報処理装置１００の制御部１１０は、これらを回避するために各種処理を行う。
【００３９】
［処理フロー］
以下、実施形態における制御部１１０による一連の処理の流れをフローチャートに即して説明する。図８は、実施形態における制御部１１０による一連の処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、所定の周期で繰り返し行われてよい。
【００４０】
まず、エンティティ抽出部１１２は、汎用ナレッジベース１３２および専用ナレッジベース１３４のうち、エンティティの粒度が小さい（エンティティのクラスがより下位層である）ナレッジベースを選択する（Ｓ１００）。上述した例では、汎用ナレッジベース１３２に比して、専用ナレッジベース１３４の方がエンティティの粒度が小さいため、エンティティ抽出部１１２は、専用ナレッジベース１３４を選択する。
【００４１】
次に、エンティティ抽出部１１２は、選択した専用ナレッジベース１３４から、同じクラスに分類された複数のエンティティを抽出する（Ｓ１０２）。
【００４２】
図９は、エンティティの抽出処理を説明するための図である。図中Ｃ１は、「○○ブックジャパン」というウェブサイトを基にした専用ナレッジベース１３４における最上位のクラスを表しており、Ｃ２は、「□□ジャパン！ブックストア」というウェブサイトを基にした専用ナレッジベース１３４における最上位のクラスを表しており、Ｃ３は、「△△ジャパン！映画ストア」というウェブサイトを基にした専用ナレッジベース１３４における最上位のクラスを表している。クラスＣ１には、漫画の各巻のタイトルを表すエンティティＥ１１０、Ｅ１２０、Ｅ１３０などが分類されており、クラスＣ２には、小説の各巻のタイトルを表すエンティティＥ２１０、Ｅ２２０、Ｅ２３０が分類されており、クラスＣ３には、映画の各作品のタイトルを表すエンティティＥ３１０、Ｅ３２０が分類されている。例えば、エンティティ抽出部１１２は、Ｃ１、Ｃ２、およびＣ３の其々のクラスから、全てのエンティティを抽出する。
【００４３】
図８に戻り、次に、上位エンティティ生成部１１４は、エンティティ抽出部１１２により抽出された複数のエンティティが分類された共通のクラスに比して、より上位のクラスに分類されるエンティティ（以下、上位エンティティＥ＃と称する）を生成する（Ｓ１０４）。
【００４４】
図１０から図１２は、上位エンティティＥ＃の生成処理を説明するための図である。図１０の例のように、「○○ブックジャパン」というウェブサイトを基にした専用ナレッジベース１３４から、クラスＣ１に分類された複数のエンティティＥ１１０〜Ｅ１ｋ０（ｋは任意の自然数）が抽出された場合、それらのエンティティに共通して定義付けられた複数のプロパティのうち、共通するプロパティを基にクラスＣ１の上位クラスを決定し、その決定した上位クラスに分類可能な任意のエンティティを、上位エンティティＥ＃１として生成する。上位エンティティＥ＃１は、実体のない概念を表している。また、上位エンティティ生成部１１４は、例えば、複数のエンティティＥ１１０〜Ｅ１ｋ０の其々の名称やプロパティの名称の共通部分（例えば、「○○大冒険」や「漫画」）と、予め決められたフレーズ（例えば「シリーズ」）とを組み合わせた「○○大冒険＿漫画シリーズ」のような文字列を、上位エンティティＥ＃１の名称としてよい。なお、アンダーバー「＿」はスペースを表している。
【００４５】
図１１の例のように、「□□ジャパン！ブックストア」というウェブサイトを基にした専用ナレッジベース１３４から、クラスＣ２に分類された複数のエンティティＥ２１０〜Ｅ２３０が抽出された場合、上位エンティティ生成部１１４は、それらのエンティティに共通して定義付けられた複数のプロパティのうち、共通するプロパティを基にクラスＣ２の上位クラスを決定し、その決定した上位クラスに分類可能な任意のエンティティを、上位エンティティＥ＃２として生成する。また、上位エンティティ生成部１１４は、上位エンティティＥ＃２の名称を、複数のエンティティＥ２１０〜Ｅ２３０の其々の名称やプロパティの名称の共通部分と、予め決められたフレーズとを組み合わせた「○○大冒険＿小説シリーズ」のような文字列としてよい。
【００４６】
図１２の例のように、「△△ジャパン！映画ストア」というウェブサイトを基にした専用ナレッジベース１３４から、クラスＣ３に分類された複数のエンティティＥ３１０およびＥ３２０が抽出された場合、上位エンティティ生成部１１４は、それらのエンティティに共通して定義付けられた複数のプロパティのうち、共通するプロパティを基にクラスＣ３の上位クラスを決定し、その決定した上位クラスに分類可能な任意のエンティティを、上位エンティティＥ＃３として生成する。また、上位エンティティ生成部１１４は、上位エンティティＥ＃３の名称を、複数のエンティティＥ３１０およびＥ３２０の其々の名称やプロパティの名称の共通部分と、予め決められたフレーズとを組み合わせた「○○大冒険＿映画シリーズ」のような文字列としてよい。
【００４７】
図８に戻り、次に、ナレッジベース統合処理部１１６は、上位エンティティＥ＃が生成された各ナレッジベースにおいて、粒度が同じエンティティを統合する（Ｓ１０６）。
【００４８】
図１３は、粒度が同じエンティティの統合処理を説明するための図である。例えば、ナレッジベース統合処理部１１６は、エンティティのプロパティを参照し、各プロパティを表す文字列が一致する割合が閾値以上であるエンティティ同士を同じ粒度のエンティティとして抽出し、抽出したエンティティを一つに統合する。図示の例では、上位エンティティＥ＃１の名称を表す１２文字の文字列「○○大冒険＿漫画シリーズ」と、上位エンティティＥ＃２の名称を表す１２文字の文字列「○○大冒険＿小説シリーズ」とを比較した場合、互いに１０文字が一致している。例えば、閾値を７０［％］とした場合、ナレッジベース統合処理部１１６は、比較した２種類の文字列は互いに８０［％］以上で一致するため、これらの上位エンティティＥ＃１と上位エンティティＥ＃２とを同じ粒度のエンティティとして抽出する。そして、ナレッジベース統合処理部１１６は、上位エンティティＥ＃１と上位エンティティＥ＃２とを一つに結合する。
【００４９】
また、ナレッジベース統合処理部１１６は、エンティティのプロパティを参照し、各プロパティとして決められた性質または属性の一致度に基づいて、粒度が同じエンティティを抽出してもよい。例えば、あるエンティティＸにプロパティとして「Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４」が対応付けられており、あるエンティティＹにプロパティとして「Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ７」が対応付けられており、あるエンティティＺにプロパティとして「Ｐ１、Ｐ７、Ｐ８、Ｐ９」が対応付けられていたとする。このような場合に、一致するプロパティの数が３以上のエンティティ同士を、粒度が同じエンティティとする場合、エンティティＸとエンティティＹとは、４つのプロパティのうち互いに３つが一致し、エンティティＸとエンティティＺとは、４つのプロパティのうち互いに１つが一致し、エンティティＹとエンティティＺとは、４つのプロパティのうち互いに２つが一致しているため、ナレッジベース統合処理部１１６は、エンティティＸおよびエンティティＹを、同じ粒度のエンティティとして抽出する。
【００５０】
図中Ｅ＃４は、統合して得られた新たなエンティティを表している。図示のように、新たなエンティティＥ＃４には、統合前の各エンティティにエッジを介して接続されていた下位のクラスのエンティティが接続される。このエンティティＥ＃４の名称は、上位エンティティの名称の付け方と同様に、例えば、統合対象のエンティティＥ＃１とＥ＃２の名称などの共通部分から流用して「○○大冒険＿書籍」のような文字列としてよい。なお、図示の例では、上位エンティティＥ＃同士を統合対象としているがこれに限られず、各専用ナレッジベース１３４に含まれる全てのエンティティを統合対象としてエンティティの粒度判定を行ってよい。
【００５１】
図８に戻り、次に、ナレッジベース統合処理部１１６は、互いにエンティティの粒度が異なる汎用ナレッジベース１３２および専用ナレッジベース１３４を統合し（Ｓ１０８）、新たなナレッジベースを生成する。ナレッジベース統合処理部１１６は、新たに生成したナレッジベースを、統合ナレッジベース１３６として記憶部１３０に記憶させる。統合ナレッジベース１３６は、「第３データベース」の一例である。
【００５２】
図１４は、統合ナレッジベース１３６の一例を示す図である。図示の例のように、ナレッジベース統合処理部１１６は、新たに生成された上位エンティティＥ＃３や、同じ粒度のエンティティ同士が統合して生成されたエンティティＥ＃４を介して、汎用ナレッジベース１３２に含まれるエンティティＥ０と、専用ナレッジベース１３４に含まれるＥ１１０、Ｅ１２０、Ｅ１３０、Ｅ２１０、Ｅ２２０、Ｅ３１０、Ｅ３２０といった各種エンティティとを互いに接続する。これによって、汎用ナレッジベース１３２と専用ナレッジベース１３４とが一つに統合される。
【００５３】
図８に戻り、次に、再構成処理部１１８は、ナレッジベース統合処理部１１６によって生成された統合ナレッジベース１３６を参照して、その統合ナレッジベース１３６に含まれるエンティティのクラス体系（クラスの階層構造）を、サービス提供装置２０によって提供されるサービスの種類に応じて再構成（変更）する。
【００５４】
図１５は、クラス体系を再構成する処理を説明するための図である。例えば、サービス提供装置２０によってサービスとして提供されるウェブサイトが、上述した「□□ジャパン！ブックストア」というウェブサイトである場合、このウェブサイトには、漫画などの書籍を購入することを目的としたユーザが訪れやすいため、同程度の階層のクラスであっても、他のエンティティに比して、書籍に関連したエンティティの方がクラスの階層をより上位にすることが好ましい。
【００５５】
例えば、図１４に例示した統合ナレッジベース１３６では、最上位のクラスのエンティティＥ０に対して、エンティティＥ１とＥ＃３とＥ＃４が接続されている。エンティティＥ１は、人の名前を表したエンティティであり、エンティティＥ＃３は、映画の各作品に関するエンティティであり、エンティティＥ＃４は、書籍に関するエンティティである。従って、再構成処理部１１８は、サービスとして「□□ジャパン！ブックストア」というウェブサイトが提供される場合、図示の例のように、３つのエンティティのうち、エンティティＥ＃４を最も上位のクラスにし、エンティティＥ＃３およびエンティティＥ１をエンティティＥ＃４よりも下位のクラスにするように統合ナレッジベース１３６のクラス体系を再構成する。より具体的には、再構成処理部１１８は、エンティティＥ＃４に対して、クラスが最上位であることを表す識別情報（以下、ラベルと称する）を付与し、エンティティＥ＃３およびエンティティＥ１に対して、エンティティＥ＃４よりも下位のクラスであることを表すラベルを付与することで、見かけ上のクラス体系を変更してよい。再構成処理部１１８は、サービスごとにクラス体系を再構成した統合ナレッジベース１３６を、各サービスの識別するサービスＩＤに対応付けて、これをサービス毎再構成情報１３８として記憶部１３０に記憶させる。
【００５６】
図１６は、サービス毎再構成情報１３８の一例を示す図である。図示のように、サービスＩＤに対して、クラス体系を再構成した統合ナレッジベース１３６が対応付けられた情報である。再構成処理部１１８は、通信部１０２を用いて、記憶部１３０に記憶させたサービス毎再構成情報１３８をサービス提供装置２０に送信してよい。
【００５７】
上述したサービス提供装置２０は、サービス毎再構成情報１３８を参照して、エンティティパネルに掲載するコンテンツを決定する。例えば、サービス提供装置２０は、ユーザに提供するサービスのサービスＩＤに対応付けられた統合ナレッジベース１３６を参照し、その参照した統合ナレッジベース１３６において、上位クラスのエンティティに対応したコンテンツほど、ユーザ視点で見た時にエンティティパネルの上側あるいは左側に優先的に掲載する。
【００５８】
図１７は、エンティティパネルの他の例を示す図である。図示の例では、「□□ジャパン！ブックストア」というウェブサイトにおけるエンティティパネルを表している。図示の例のように、「□□ジャパン！ブックストア」というウェブサイトにおいて「○○大冒険」という文字列がクエリとして入力された場合、サービス提供装置２０は、サービス毎再構成情報１３８を参照して、「□□ジャパン！ブックストア」というウェブサイトのサービスＩＤに対応付けられた統合ナレッジベース１３６を参照し、その統合ナレッジベース１３６から、「○○大冒険」という文字列に関連したエンティティを抽出する。
【００５９】
例えば、エンティティＥ０は、「○○大冒険」という文字列を名称としているため、サービス提供装置２０は、エンティティＥ０に接続されたエンティティＥ１とＥ＃３とＥ＃４を抽出する。ここで、上述したように「□□ジャパン！ブックストア」というウェブサイトを提供するサービスでは、エンティティＥ＃４を最も上位のクラスにし、エンティティＥ＃３およびエンティティＥ１をエンティティＥ＃４よりも下位のクラスにするように統合ナレッジベース１３６のクラス体系が再構成されている。従って、サービス提供装置２０は、例えば、エンティティＥ＃４に対応したコンテンツＣＴ１として、漫画の各巻の表紙の画像をエンティティパネルの最上部に掲載し、エンティティＥ＃３に対応したコンテンツＣＴ２として、各映画のポスターの画像をコンテンツＣＴ１の下側に掲載し、エンティティＥ１に対応したコンテンツＣＴ３として、漫画家の氏名や人物画像をコンテンツＣＴ２の下側に掲載する。このように、ユーザに提供するサービスの種類に応じて、統合ナレッジベース１３６のクラス体系を変更しておくことで、ユーザによって興味関心がより高いと想定される情報を提供することができる。
【００６０】
以上説明した実施形態によれば、オントロジーによってエンティティのクラス体系が形式化され、エンティティの粒度が互いに異なる複数のナレッジベースのうち、エンティティの粒度が小さい専用ナレッジベース１３４から、共通する概念を有することから同じクラスに分類された複数のエンティティを抽出し、抽出した複数のエンティティのクラスに基づいて、より上位クラスのエンティティを生成し、生成した上位エンティティを介して、専用ナレッジベース１３４と、専用ナレッジベース１３４よりもエンティティの粒度が大きい汎用ナレッジベース１３２とを一つに統合することで、より汎用性の高いナレッジベース（データベースの一例）を生成することができる。
【００６１】
＜ハードウェア構成＞
上述した実施形態の情報処理装置１００は、例えば、図１８に示すようなハードウェア構成により実現される。図１８は、実施形態の情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００６２】
情報処理装置１００は、ＮＩＣ１００−１、ＣＰＵ１００−２、ＲＡＭ１００−３、ＲＯＭ１００−４、フラッシュメモリやＨＤＤなどの二次記憶装置１００−５、およびドライブ装置１００−６が、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。ドライブ装置１００−６には、光ディスクなどの可搬型記憶媒体が装着される。二次記憶装置１００−５、またはドライブ装置１００−６に装着された可搬型記憶媒体に格納されたプログラムがＤＭＡコントローラ（不図示）などによってＲＡＭ１００−３に展開され、ＣＰＵ１００−２によって実行されることで、制御部１１０が実現される。制御部１１０が参照するプログラムは、ネットワークＮＷを介して他の装置からダウンロードされてもよい。
【００６３】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【符号の説明】
【００６４】
１…情報処理システム、１０…端末装置、２０…サービス提供装置、１００…情報処理装置、１０２…通信部、１１０…制御部、１１２…エンティティ抽出部、１１４…上位エンティティ生成部、１１６…ナレッジベース統合処理部、１１８…再構成処理部、１３０…記憶部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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