(57)【要約】【課題】テキスト等の非構造型データから有用な情報を抽出、洗練し、構造型データの形式へ変換する。【解決手段】本発明に係る非構造型データの構造化処理方法は、ナビゲーションサービスに関する構造型データに含まれる非構造型データを構造型データに変換するデータ構造化装置による非構造型データの構造化処理方法であって、前記データ構造化装置による処理手順が、前記ナビゲーションサービスに関する構造型データから、所定の項目に関する非構造型データである項目情報を抽出するステップと、前記項目情報に含まれる情報要素の記載パターン及び情報要素の記載順に応じて、前記項目情報に含まれる情報要素を抽出する情報要素抽出ステップと、抽出された前記情報要素を構造型データに変換するステップと、を含む。【選択図】図１
2012226705.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ナビゲーションサービスに関する構造型データに含まれる非構造型データを構造型データに変換するデータ構造化装置による非構造型データの構造化処理方法であって、
前記データ構造化装置による処理手順が、
前記ナビゲーションサービスに関する構造型データから、所定の項目に関する非構造型データである項目情報を抽出するステップと、
前記項目情報に含まれる情報要素の記載パターン及び情報要素の記載順に応じて、前記項目情報に含まれる情報要素を抽出する情報要素抽出ステップと、
抽出された前記情報要素を構造型データに変換するステップと、を含む非構造型データの構造化処理方法。
【請求項２】
前記情報要素抽出ステップにおいて、前記情報要素の記載パターンに応じた正規表現による文字列検索により、前記項目情報に含まれる前記情報要素を抽出する請求項１に記載の非構造型データの構造化処理方法。
【請求項３】
前記情報要素抽出ステップにおいて、前記項目情報を形態素解析して得られる固有名詞と、前記情報要素の記載パターンに基づく特徴語とからなる文字列を検索することにより、前記項目情報に含まれる前記情報要素を抽出する請求項１又は２に記載の非構造型データの構造化処理方法。
【請求項４】
前記情報要素抽出ステップにおいて、第１の情報要素の記載パターンに基づき当該第１の情報要素を抽出した後、前記項目情報における前記情報要素の前記記載順に応じて、前記第１の情報要素を基点として他の情報要素の抽出を行う請求項１乃至３のいずれか一項に記載の非構造型データの構造化処理方法。
【請求項５】
前記情報要素抽出ステップにおいて、前記項目情報の情報要素パターンを識別し、識別した前記項目情報の情報要素パターンにおける情報要素の記載パターン及び情報要素の記載順に応じて、前記項目情報に含まれる情報要素を抽出する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の非構造型データの構造化処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、非構造型データの構造化処理方法に関し、特に、テキスト等の非構造型データから有用な情報を抽出、洗練し、構造型データに変換する非構造型データの構造化処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、スマートフォンの登場に代表される、携帯端末の飛躍的な性能向上や多機能化により、現在地や目的地の周辺にある店舗（例えば飲食店やコンビニ）や施設（例えば交通機関やホテル）の情報を案内する情報サービス（以下、ナビゲーションサービス）を、時刻や場所を選ばずに利用することができる。例えば、ユーザは、店舗や施設利用の直前に現地で当該店舗や施設に関する情報の案内を受けることができる。
【０００３】
さらに、ナビゲーションサービスを提供するシステムの核となる店舗や施設の情報を蓄積したデータベース（以下、店舗情報ＤＢ）を外部に公開するＡＰＩ（Application Program Interface）も提供されている（例えば、非特許文献１、２参照）。これらのＡＰＩでは、例えば図１４のように、ナビゲーションサービスに関する種々の情報が得られる場合もあり、サードパーティ事業者が既存の店舗情報ＤＢへアクセスしながら独自のナビゲーションサービスを新たに考案し提供できる余地がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】“ホットペッパーWebサービスがVerUp、57万件店名API公開＆緯度経度・詳細項目追加！”、たたみラボ、［online]、［２０１１年２月１０日検索］、インターネット〈http://www.tatamilab.jp/rnd/archives/000375.html〉
【非特許文献２】“ぐるなびがAPIを公開、その背景にあるのは？”、＠ＩＴ、［online]、［２０１１年２月１０日検索］、インターネット〈http://jibun.atmarkit.co.jp/lskill01/special/gr_api/gr_api01.html〉
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、携帯端末からナビゲーションサービスを利用する場合は、端末の表示能力（画面サイズ）に限りがあるため、また、利用者の手間を極力省くために、利用者の意図や目的沿った情報のみを選択／強調した形でナビゲーション結果などが表示されることが望ましい。
【０００６】
従来の店舗情報ＤＢにおいては、店舗情報はＸＭＬ等の構造型データであり、店舗情報の各項目情報（例えば、アクセス方法、住所、営業予定など）は、所定のＸＭＬタグによって規定されている。しかし、項目情報自体は、テキスト形式、即ち非構造型データとして蓄積されているものであって、例えばアクセス方法に関して、最寄りの駅名や駅の出口などの情報は構造化されていない。
【０００７】
携帯端末を用いたナビゲーションサービスにおいて、利用者の意図や目的に沿った選択／強調には様々な態様が考えられるが、かかる選択／強調を実現するためには、選択／強調に対して有用となりうる情報を構造型データとして予め用意しておくことが望ましい。
【０００８】
このような問題を鑑み、本発明の目的は、ナビゲーションサービスに関する構造型データに含まれる非構造型データから、有用な情報を抽出、洗練し、構造型データへと変換する非構造型データの構造化処理方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る非構造型データの構造化処理方法は、ナビゲーションサービスに関する構造型データに含まれる非構造型データを構造型データに変換するデータ構造化装置による非構造型データの構造化処理方法であって、前記データ構造化装置による処理手順が、前記ナビゲーションサービスに関する構造型データから、所定の項目に関する非構造型データである項目情報を抽出するステップと、前記項目情報に含まれる情報要素の記載パターン及び情報要素の記載順に応じて、前記項目情報に含まれる情報要素を抽出する情報要素抽出ステップと、抽出された前記情報要素を構造型データに変換するステップと、を含むものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明による非構造型データの構造化処理方法によれば、ナビゲーションサービスに関する構造型データに含まれる非構造型データから、有用な情報を抽出、洗練し、構造型データへと変換することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係るデータ構造化装置を含むシステムの概略構成を示す図である。
【図２】図２は、本発明の一実施形態に係るデータ構造化装置の概略構成を示す図である。
【図３】図３は、有用な非構造型データを含む項目の一例を示す図である。
【図４】図４は、アクセス方法に関する項目情報のデータ構造化の一例を示す図である。
【図５】図５は、アクセス方法に関する項目情報から駅名に関する情報要素を取得するフローチャートである。
【図６】図６は、アクセス方法に関する項目情報から出口に関する情報要素を取得するフローチャートである。
【図７】図７は、アクセス方法に関する項目情報から移動情報に関する情報要素を取得するフローチャートである。
【図８】図８は、複数のアクセス方法を含む項目情報の一例を示す図である。
【図９】図９は、住所に関する項目情報のデータ構造化の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、住所に関する項目情報から情報要素を取得するフローチャートである。
【図１１】図１１は、営業予定に関する項目情報のデータ構造化の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、営業予定に関する項目情報から情報要素を取得するフローチャートである。
【図１３】図１３は、営業予定に関する同義語リストの一例を示す図である。
【図１４】図１４は、従来のナビゲーションサービスに関する構造型データの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以降、諸図面を参照しながら、本発明の実施態様を詳細に説明する。
【００１３】
図１は、本発明の一実施形態に係るデータ構造化装置を含むシステム全体の構成を示す図である。データ構造化装置１は、データ取得部１０と、データ構造化部２０と、店舗メタデータＤＢ３０とを備えている。また、データ構造化装置１に接続する外部サーバ装置４０は、形態素解析部４１と駅名ＤＢ４２とを備えている。なお、本実施形態においては、形態素解析部４１と駅名ＤＢ４２とを、外部サーバ装置４０の機能として記載しているが、データ構造化装置１が形態素解析部４１と駅名ＤＢ４２との機能を備えても良いことに留意されたい。
【００１４】
データ取得部１０は、既存のナビゲーションサービスが提供するＡＰＩを用いて、外部の店舗情報ＤＢより、項目別に記載された店舗情報を取得する。ここで、店舗情報は、例えばＸＭＬ文書等の構造型データであって、店舗情報の項目とは、例えば、ＸＭＬ文書に含まれる所定のＸＭＬタグ（<address><access>など）を示すものである。これ以降、各項目に関するデータ（例えばＸＭＬタグで規定されたデータ）を項目情報と称する。
【００１５】
データ構造化部２０は、データ取得部１０が取得した店舗情報から、有用な非構造型データを含む項目を抽出するとともに、当該項目に関する項目情報から、有用な情報要素（例えば、メタ情報を付与可能な数値や単語）を取得する。ここで、詳細は後述するが、データ構造化部２０は、情報要素の記載パターンに応じた正規表現による文字列検索や、項目情報における情報要素の記載順等に応じて、項目情報に含まれる情報要素を抽出する。また、データ構造化部２０は、外部サーバ装置４０の形態素解析部４１及び駅名ＤＢ４２を利用し、項目情報を形態素解析して得られる固有名詞と、情報要素の記載パターンに基づく特徴語（例えば“駅”、“口”など、情報要素検索にとって有用となる単語）とからなる文字列を検索することにより、項目情報に含まれる情報要素を抽出することができる。データ構造化部２０は、抽出した情報要素を、Semantic Webなどの機械的なデータ解釈に適した構造型データ（メタデータ、例えばＲＤＦ：Resource Description Framework）に変換し、店舗メタデータＤＢ３０に格納する。ここで、情報要素をメタデータに変換するとは、例えば各情報要素を所定のＸＭＬタグで規定するなど、各情報要素に対して所定のメタ情報を付与することを示すものである。
【００１６】
店舗メタデータＤＢ３０は、メタデータを格納するとともに、外部のサードパーティに対してメタデータへのアクセスに関するＡＰＩを提供する。外部のサードパーティ事業者は、店舗メタデータＤＢ３０が提供するＡＰＩを用いて必要なメタデータを取得し、クライアント端末に対して、例えばＷｅｂサービスとして、利用者の意図や目的に沿った選択／強調を行うナビゲーションサービスを提供することができる。
【００１７】
図２は、図１に示すデータ構造化装置１の構成をより詳細に示す図である。上述の通り、データ構造化装置１は、データ取得部１０と、データ構造化部２０と、店舗メタデータＤＢ３０とを備え、データ構造化部２０は、データ抽出部２１と、データ洗練部２２と、データ変換部２３とを備えている。データ取得部１０及び店舗メタデータＤＢ３０の処理は上述の通りであり、これ以降、データ構造化部２０が備えるデータ抽出部２１、データ洗練部２２、及びデータ変換部２３の各処理について詳述する。
【００１８】
データ抽出部２１は、データ取得部１０が取得した店舗情報から、有用な非構造型データを含む項目を抽出する。例えば、有用な非構造型データを含む項目は、事前にオフラインで定義しておくことができる。図３は、有用な非構造型データを含む項目の一例を示す図である。図３（ａ）は「アクセス方法」に関する項目であり、<access>タグによって項目情報が規定されている。図示の通り、<access>タグで規定される項目情報は、非構造型データではあるが、駅名、出口、移動方法、移動時間、時間単位などの有用な情報要素を含むものである。図３（ｂ）は「住所」に関する項目であり、<address>タグによって項目情報が規定されている。図示の通り、<address>タグで規定される項目情報は、非構造型データではあるが、都道府県市町村、番地、建物名、階数などの有用な情報要素を含むものである。図３（ｃ）は「営業予定」に関する項目であり、<open>タグによって項目情報が規定されている。図示の通り、<open>タグで規定される項目情報は、非構造型データではあるが、営業日、営業時間などの有用な情報要素を含むものである。
【００１９】
データ抽出部２１は、異なる店舗情報ＤＢ間においてデータ構造（項目名、例えばＸＭＬタグの名前）にバラつきがある場合にも、例えばＸＭＬのスキーマ定義などを参照することにより、かかるバラつきを吸収することができる。データ抽出部２１は、有用な非構造型データを含む項目を抽出すると、当該項目に含まれる項目情報をデータ洗練部２２に供給する。
【００２０】
データ洗練部２２は、データ抽出部２２が抽出した項目に含まれる項目情報から、有用な情報要素を抽出する。情報要素とは、例えばある意味を持った数値や単語であって、図３（ａ）のアクセス方法場合、駅名、出口、移動方法、移動時間、時間単位など、図３（ｂ）の住所の場合、都道府県市町村、番地、建物名、階数など、図３（ｃ）の営業予定の場合、営業日、営業時間などが情報要素の例として挙げられる。
【００２１】
データ洗練部２２は、情報要素の記載パターンに応じた正規表現による文字列検索や、項目情報における情報要素の記載順等に応じて、項目情報に含まれる情報要素を抽出する。また、データ構造化部２０は、外部サーバ装置４０の形態素解析部４１及び駅名ＤＢ４２を利用し、項目情報を形態素解析して得られる固有名詞と、情報要素の記載パターンに基づく特徴語（例えば“駅”、“口”など）とからなる文字列を検索することにより、項目情報に含まれる情報要素を抽出することができる。なお、情報要素の取得の詳細については後述するものとする。データ洗練部２２は、取得した情報要素をデータ変換部２３に供給する。
【００２２】
データ変換部２３は、データ洗練部２２から供給された情報要素を、Semantic Webなどの機械的なデータ解釈に適した構造型データ（メタデータ）に変換する。具体的には、データ変換部２３は、各情報要素の意味（メタ情報）を示すタグで各情報要素を規定することにより、各情報要素を構造型データに変換する。ここで、各情報要素の意味を示すタグとは、図３（ａ）のアクセス方法の場合、駅名を示す<station>、出口を示す<exit>、移動方法を示す<transport>、移動時間を示す<time>、時間単位を示す<unit>など、図３（ｂ）の住所の場合、都道府県市町村を示す<area>、番地を示す<number>、建物名を示す<building>、階数を示す<floor>など、図３（ｃ）の営業予定の場合、営業日を示す<day>、営業時間を示す<hour>などである。データ変換部２３は、変換した構造型データ（メタデータ）を店舗メタデータＤＢ３０に格納する。
【００２３】
これ以降、データ洗練部２２による項目情報からの情報要素の取得について詳述する。具体的には、図３（ａ）〜（ｃ）に示すアクセス方法、住所、営業予定の各項目順に、データ洗練部２２の処理を詳述する。
【００２４】
（ａ）アクセス方法
アクセス方法に関する項目情報からの情報要素の取得には、アクセス方法に関する項目情報の記載内容が一定の法則（各情報要素の記載パターンや各情報要素の記載順など）により類型化されていることに着目する。例えば、非特許文献１のＡＰＩから得られるアクセス方法に関する項目情報は、駅名、出口、移動方法、移動時間、時間単位の順で記載されており、また、駅名、出口、移動方法、移動時間、時間単位それぞれの情報要素は、共通の記載パターンで表現されている。なお、一部のアクセス方法に関し、類型化されていない項目情報も存在し得るが、かかる一部アクセス方法の項目情報については、個別に例外処理を定義すればよく、本発明の有効性に影響を与えるものではないことに留意されたい。
【００２５】
図４は、アクセス方法に関する項目情報のデータ構造化の一例を示す図である。例えば、<access>タグで規定される「Ａ駅Ａ出口徒歩１分・Ｂ出口徒歩３分」という項目情報は、「Ａ駅」という駅名に関する情報要素と、「Ａ出口」「Ｂ出口」という出口に関する情報要素と、「徒歩」という移動手段に関する情報要素と、「１」「３」という移動時間に関する情報要素と、「分」という時間単位に関する情報要素という、複数の情報要素を含んでおり、図４に示すグラフの通り構造化することができる。以下、データ洗練部２２による駅名、出口、移動方法、移動時間、時間単位の各情報要素の取得について詳述する。
【００２６】
図５は、アクセス方法に関する項目情報から駅名に関する情報要素を取得するフローチャートである。データ洗練部２２は、前処理として、「」、［］、＜＞など、駅名を強調するための記号をすべて除去し（ステップＳ１０１）、前処理を行った項目情報を外部サーバ装置４０の形態素解析部４１に提供する。次に、データ洗練部２２は、形態素解析部４１から受信した解析結果に基づく駅名抽出を行う（ステップＳ１０２）。具体的には、データ洗練部２２は、項目情報を形態素解析して得られる固有名詞と、情報要素の記載パターンに基づく特徴語である“駅”とからなる文字列を検索する。データ洗練部２２は、「固有名詞＋“駅”」となる単語を検索し、該当する単語が検出されると、かかる単語を駅名に関する情報要素として抽出する。
【００２７】
また、例えば、「三鷹駅」が「三鷹」と省略されている場合など、形態素解析により駅名に関する情報要素が検出されない場合（ステップＳ１０３のＮｏ）、データ洗練部２２は、外部サーバ装置４０の駅名ＤＢ４２を照合して駅名に関する情報要素を抽出する（ステップＳ１０４）。具体的には、データ洗練部２２は、形態素解析により項目情報から得られた固有名詞と、駅名ＤＢ４２に記憶される駅名との比較を行う。データ洗練部２２は、例えば店舗の都道府県等の情報を取得している場合には、当該情報を用いて駅名ＤＢ４２の検索範囲を狭めることができる。また、データ洗練部２２は、駅名ＤＢ４２から複数の駅名が候補として検出された場合、固有名詞と駅名との文字列の最長一致などに基づいて、１つの駅名を情報要素として選択することができる。なお、固有名詞と駅名との比較や、最長一致法による駅名の選択については、データ洗練部２２ではなく、駅名ＤＢ４２において処理を行い、データ洗練部２２は駅名ＤＢ４２から選択結果のみ受信する態様も可能である。
【００２８】
図６は、アクセス方法に関する項目情報から出口に関する情報要素を取得するフローチャートである。データ洗練部２２は、前処理として、「」、［］、＜＞など、出口を強調するための記号をすべて除去する（ステップＳ２０１）。次に、データ洗練部２２は、出口に関する情報要素の記載パターンに応じた正規表現により、項目情報に含まれる出口に関する情報要素を抽出する（ステップＳ２０２）。例えば、データ洗練部２２は、下記の正規表現により出口に関する情報要素を抽出することができる。なお、下記正規表現はあくまで一例を示すものであって、当業者であれば、下記正規表現とは別に、種々の正規表現を作成可能であることに留意されたい。
"[A-Z]\\d*(口|出口)|(東|西|南|北|中央)口|\\d番(口|出口)“
【００２９】
また、例えば、「八重洲口」といった「固有名詞＋“口”」で表現される出口など、正規表現により出口に関する情報要素が検出されない場合（ステップＳ２０３のＮｏ）、データ洗練部２２は、項目情報を形態素解析して得られる固有名詞と、情報要素の記載パターンに基づく特徴語である“口”とからなる文字列を検索する（ステップＳ２０４）。データ洗練部２２は、「固有名詞＋“口”」となる単語を検索し、該当する単語が検出されると、かかる単語を出口に関する情報要素として抽出する（ステップＳ２０４）。なお、ここで用いる形態素解析の結果については、例えば駅名抽出に関しステップＳ１０２で取得した解析結果を用いても良いし、形態素解析部４１に項目情報を再度送信し、新たに形態素解析の結果を取得しても良い。
【００３０】
図７は、アクセス方法に関する項目情報から移動情報（移動方法、移動時間、及び時間単位）に関する情報要素を取得するフローチャートである。データ洗練部２２は、前処理として、「」、［］、＜＞など、移動情報を強調するための記号をすべて除去する（ステップＳ３０１）。次に、データ洗練部２２は、複数の情報要素を含む移動情報の記載パターンに応じた正規表現により、項目情報から移動情報を抽出する（ステップＳ３０２）。例えば、データ洗練部２２は、下記の正規表現により複数の情報要素を含む移動情報を抽出することができる。なお、下記正規表現はあくまで一例を示すものであって、当業者であれば、下記正規表現とは別に、種々の正規表現を作成可能であることに留意されたい。
"((徒歩|電車|バス)\\b*(分|秒))|\\b*分"
【００３１】
データ洗練部２２は、複数の情報要素を含む移動情報を取得すると、移動情報における記載順などを基に、移動方法、移動時間、及び時間単位それぞれに関する情報要素を取得する（ステップＳ３０３）。例えば、移動時間は一般的にアラビア数字で記載されるため、データ洗練部２２は、移動時間（第１の情報要素）の記載パターンに基づき移動時間を抽出した後、移動情報（項目情報）における情報要素の記載順に応じて、移動時間を基点として他の情報要素である移動方法及び時間単位の抽出を行うことができる。
【００３２】
図５〜７においてアクセス方法に関する項目情報から各情報要素を取得する方法を説明したが、１つの項目情報に複数のアクセス方法が記載されていることも考えられる。図８は、複数のアクセス方法を含む項目情報の一例を示す図である。図８のような場合であっても、各アクセス方法の記載は、上述の通り、一定の法則（各情報要素の記載パターンや各情報要素の記載順など）により類型化されている。即ち、例えば、各アクセス方法に関する項目情報は、駅名、出口、移動方法、移動時間、時間単位の順で記載されており、また、駅名、出口、移動方法、移動時間、時間単位それぞれの情報要素は、共通のパターンで表現されている。このため、データ洗練部２２は、例えば図５〜図７に示す処理を複数回繰り返すことにより、複数のアクセス方法それぞれの情報要素を取得することができる。また、２番目以降のアクセス方法について、駅名、出口、移動方法、移動時間、時間単位のうち、省略された情報要素がある場合にも、例えば、省略された第１の情報要素（例えば駅名）の後に記載されたデータ（例えば出口及び移動情報）を、直前に記載された第１の情報要素（＝駅名）に関連付けることによって、構造型データを生成することができる。具体的には、例えば図４の項目情報「Ａ駅Ａ出口徒歩１分・Ｂ出口徒歩３分」では、２番目のアクセス方法である「Ｂ出口徒歩３分」に関し、駅名の情報要素（第１の情報要素）が省略されている。この場合、駅名の後に記載されたデータである「Ｂ出口徒歩３分」を、直前に記載された第１の情報要素（駅名）である「Ａ駅」に関連付けることによって、構造型データを作成することができる。
【００３３】
（ｂ）住所
住所に関する項目情報からの情報要素の取得には、住所に関する項目情報の記載内容が一定の法則（各情報要素の記載パターンや各情報要素の記載順など）により類型化されていることに着目する。例えば、一般的な住所は、都道府県市町村、番地、建物名、階数の順で記載されており、また、番地、階数などの情報要素は、共通の記載パターンで表現されている。なお、一部の住所に関し、類型化されていない項目情報も存在し得るが、かかる一部住所の項目情報については、個別に例外処理を定義すればよく、本発明の有効性に影響を与えるものではないことに留意されたい。
【００３４】
図９は、住所に関する項目情報のデータ構造化の一例を示す図である。例えば、<address>タグで規定される「神奈川県相模原市相模大野３−１６−１  レガロビルＢ１，１Ｆ」という項目情報は、「神奈川県相模原市相模大野」という都道府県市町村に関する情報要素と、「３−１６−１」という番地に関する情報要素と、「レガロビル」という建物名に関する情報要素と、「Ｂ１」「１Ｆ」という階数に関する情報要素という、複数の情報要素を含んでおり、図９に示すグラフの通り構造化することができる。以下、データ洗練部２２による都道府県市町村、番地、建物名、階数の各情報要素の取得について詳述する。
【００３５】
図１０は、住所に関する項目情報から各情報要素を取得するフローチャートである。データ洗練部２２は、番地がアラビア数字を用いて記載されることを利用して、番地（アラビア数字）の前の文字列を都道府県市町村に関する情報要素として抽出する（ステップＳ４０１）。なお、都道府県市町村に関する情報要素は、例えば既存の方式によって、都道府県単位や市町村単位など、より細かい情報要素に細分化することが可能だが、本発明ではかかる細分化の詳述は行わない。データ洗練部２２は、都道府県市町村に関する情報要素に続くアラビア数字及び記号（例えばハイフン「−」など）からなる文字列を、番地に関する情報要素として取得する（ステップＳ４０２）。なお、例えば、ハイフン等により複数のアラビア数字が記載されている場合には、先頭のアラビア数字から順に、丁目、番、号などより細かい情報要素に対応させることも可能である。
【００３６】
データ洗練部２２は、番地に関する情報要素に続く文字列を建物名に関する情報要素として抽出する（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０３で抽出される建物名に関する情報要素には、建物の階数に関する情報要素が含まれる場合もあるため、データ洗練部２２は、「階」「Ｂ」等の階数を示す文字列を正規表現等で抽出する（ステップＳ４０４）。なお、階数に関する情報要素が抽出された場合には、データ洗練部２２は、建物名に関する情報要素から、階数に関する情報要素に対応する文字列を除外することに留意されたい。
【００３７】
（ｃ）営業予定
営業予定に関する項目情報からの情報要素の取得には、営業予定に関する項目情報の記載内容が一定の法則（各情報要素の記載パターンや各情報要素の記載順など）により類型化されていることに着目する。例えば、営業予定に関する項目情報は、営業日、営業区分、開店時間、閉店時間、ＬＯ（ラストオーダー）時間を含んでおり、また、営業日、営業区分、開店時間、閉店時間、ＬＯ時間の情報要素は、共通の記載パターンで表現されている。なお、これ以降、説明の便宜上、開店時間、閉店時間、ＬＯ時間を含む総称として、適宜、「営業時間」という表現を用いるものとする。
【００３８】
特に、営業予定に関する項目情報に含まれる情報要素のパターン（以下、情報要素パターン）は、下記の３つの情報要素パターンに大別される。このような項目情報に含まれる情報要素に関する情報は、情報要素の抽出に有用となる。
（１）情報要素パターン１（営業時間のみ）
例：１１：３０〜翌５：００
（２）情報要素パターン２（最初に営業日、後続に営業時間）
例：月〜土／１７：００〜２３：３０（Ｌ．Ｏ．２３：００）
日・祝／１７：３０〜２３：００（Ｌ．Ｏ．２２：３０）
（３）情報要素パターン３（最初に営業区分、後続に営業日、営業時間）
例：ランチ  月〜金  １１：３０〜１４：００
ディナー  月〜土  １７：００〜２３：３０  日祝  １６：３０〜２２：３０
【００３９】
なお、一部の営業予定に関し、類型化されていない項目情報も存在し得るが、かかる一部営業予定の項目情報については、個別に例外処理を定義すればよく、本発明の有効性に影響を与えるものではないことに留意されたい。
【００４０】
図１１は、営業予定に関する項目情報のデータ構造化の一例を示す図である。例えば、<open>タグで規定される「ランチ  月〜金  １１：００〜１５：００（L.O.１４：００）  ディナー  月〜金  １８：００〜２３：００（L.O.２２：００）  土日祝  １８：００〜２２：００（L.O.２１：００）」という項目情報は、「月曜日」〜「日曜日」「祝日」という営業日に関する情報要素と、「ランチ」「ディナー」という営業区分に関する情報要素と、「１１：００」「１８：００」「１９：００」という開店時間に関する情報要素と、「１５：００」「２３：００」「２２：００」という閉店時間に関する情報要素と、「１４：００」「２２：００」「２１：００」というＬＯ時間に関する情報要素という、複数の情報要素を含んでおり、図１１に示すグラフの通り構造化することができる。なお、図１１において、説明の便宜上、「火曜日」及び「日曜日」に関してのみ後続のデータ構造を記載しているが、「月曜日」「水曜日」「木曜日」「金曜日」については「火曜日」と同様のデータ構造、「土曜日」「祝日」については「日曜日」と同様なデータ構造を有している点に留意されたい。以下、データ洗練部２２による営業日、営業区分、開店時間、閉店時間、ＬＯ時間の各情報要素の取得について詳述する。
【００４１】
データ洗練部２２は、営業予定に関する項目情報の情報要素パターンを識別する（ステップＳ５０１）。上述の通り、営業予定に関する項目情報の情報要素パターンは３つのパターンに大別される。データ洗練部２２は、項目情報の先頭の文字列を確認することにより、項目情報がどの情報要素パターンに対応するか識別することができる。具体的には、データ洗練部２２は、項目情報の先頭文字列が営業時間（例えばアラビア数字など）を示す場合、項目情報は情報要素パターン１であると識別し、項目情報の先頭文字列が営業日（例えば月〜日曜日、祝日など）を示す場合、項目情報は情報要素パターン２であると識別し、項目情報の先頭文字列が営業区分（例えばランチ、ディナーなど）を示す場合、項目情報は情報要素パターン３であると識別することができる。
【００４２】
次に、データ洗練部２２は、識別した情報要素パターンにおける情報要素の記載パターン及び情報要素の記載順に応じて、項目情報に含まれる情報要素を抽出する。まず、データ洗練部２２は、営業時間の記載パターンに応じた正規表現による文字列検索により、項目情報から営業時間を抽出する（ステップＳ５０２）。これは、営業時間は、情報要素パターン１〜３の全てに含まれるためである。ここで、営業情報の記載パターンは、「０９：００〜２２：００」という時間帯としての形式と、「２１：００」という時刻としての形式との２つの記載パターンが含まれる。ここで、データ洗練部２２は、「０９：００〜２２：００」など時間帯を示す記載パターンからなる文字列を検出すると、先頭の時間を開店時間に関する情報要素として抽出し、末尾の時間を閉店時間に関する情報要素として抽出する。また、データ洗練部２２は、「２１：００」など時刻を示す記載パターンからなる文字列を検出すると、当該時刻をＬＯ時間に関する情報要素として抽出する。なお、データ洗練部２２は、ＬＯ時間の抽出に関しては、「ラストオーダー」「ＬＯ」「Ｌ．Ｏ．」等の文字列を時刻と組み合わせ、組み合わせに該当する文字列が検出することによりＬＯ時間に関する情報要素を抽出することができる。
【００４３】
データ洗練部２２は、営業時間の抽出後、識別した情報要素パターンに含まれる情報要素の記載パターンに応じた正規表現により、各情報要素を抽出する（ステップＳ５０３）。具体的には、データ洗練部２２は、識別した情報要素パターンが情報要素パターン２である場合、情報要素パターンに含まれる営業日の記載パターンに応じた正規表現により、営業日に関する情報要素を抽出する。また、データ洗練部２２は、識別した情報要素パターンが情報要素パターン３である場合、情報要素パターンに含まれる営業区分及び営業日それぞれの記載パターンに応じた正規表現により、営業区分及び営業日それぞれに関する情報要素を抽出する。なお、データ洗練部２２は、識別した情報要素パターンが情報要素パターン１である場合、情報要素パターンには営業時間以外の情報要素が含まれないため、情報要素の抽出を終了する。
【００４４】
営業日及び営業区分の抽出に関し、データ洗練部２２は、営業予定に関する同義語を考慮した正規表現によって、営業日及び営業区分の抽出を行うことができる。図１３は、営業予定に関する同義語リストの一例を示す図である。かかる同義語を踏まえた正規表現により文字列検索を行うことにより、営業日及び営業区分に関する情報要素をより確実に抽出することが可能となる。
【００４５】
なお、ステップＳ５０１〜Ｓ５０３に示す営業予定に関する項目情報からの情報要素の抽出に関し、具体的な正規表現の例示は行っていないが、当業者であれば、営業区分、営業日、営業時間の記載パターンに応じた、種々の正規表現を作成可能であることに留意されたい。
【００４６】
このように、本実施形態によれば、データ構造化装置１は、非構造型データである項目情報に含まれる情報要素の記載パターン及び情報要素の記載順に応じて、項目情報に含まれる情報要素を抽出し、抽出した情報要素を構造型データに変換する。これにより、ナビゲーションサービスに関する構造型データに含まれる非構造型データから、有用な情報を抽出、洗練し、構造型データへと変換することが可能となる。また、データ構造化装置１は、非構造型データから変換した構造型データを店舗メタデータＤＢ３０に格納する。サードパーティ事業者は、店舗メタデータＤＢ３０を核として新たなナビゲーションサービスを実施することにより、新たな利用形態に沿った店舗情報検索、即ち利用者の意図や目的に沿った新たな選択／強調を高精度で行うことが可能となる。また、アクセス方法、住所、営業予定などの有用な情報要素を含む非構造型データの項目情報から、情報要素毎に抽出、洗練したメタデータを、構造型データへ形式変換して店舗メタデータＤＢ３０へ蓄積しておくことにより、既存の機械的なデータ解釈の基盤を活用することが可能となり、新たなナビゲーションサービスを迅速かつ経済的に実現することが可能となる。
【００４７】
また、本実施形態によれば、データ構造化装置１は、情報要素の記載パターンに応じた正規表現による文字列検索により、項目情報に含まれる情報要素を抽出することができる。これにより、記載パターンに従う様々な情報要素を共通の正規表現により抽出することが可能になる。また、正規表現は柔軟な検索条件を作成することが可能であり、例えば、記載パターンから多少ゆらぎがある情報要素であっても、正規表現の設計に応じて、共通の正規表現により抽出すること可能である。
【００４８】
また、本実施形態によれば、データ構造化装置１は、項目情報を形態素解析して得られる固有名詞と、情報要素の記載パターンに基づく特徴語とからなる文字列を検索することにより、項目情報に含まれる情報要素を抽出することができる。これにより、正規表現では抽出されない情報要素を抽出することが可能となる。また、例えば外部データベースと連携して、形態素解析で得られた固有名詞と外部データベースとの値を比較することにより、情報要素を抽出することも可能となる。
【００４９】
また、本実施形態によれば、データ構造化装置１は、ある第１の情報要素の記載パターンに基づき当該第１の情報要素を抽出した後、項目情報における情報要素の記載順に応じて、第１の情報要素を基点として他の情報要素の抽出を行うことができる。これにより、例えば正規表現や形態素解析では抽出が難しい情報要素であっても、他の情報要素を基点として抽出することが可能となる。
【００５０】
また、本実施形態によれば、データ構造化装置１は、項目情報の情報要素パターンを識別し、識別した情報要素パターンにおける情報要素の記載パターン及び情報要素の記載順に応じて、項目情報に含まれる情報要素を抽出することができる。これにより、予め項目情報に含まれる情報要素を正確に把握した上で、各情報要素を抽出できるため、情報要素の抽出を高精度で行うことが可能となる。
【００５１】
本発明を諸図面や実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形や修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部、各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部やステップなどを１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。
【符号の説明】
【００５２】
１  データ構造化装置
１０  データ取得部
２０  データ構造化部
２１  データ抽出部
２２  データ洗練部
２３  データ変換部
３０  店舗メタデータＤＢ
４０  外部サーバ装置
４１  形態素解析部
４２  駅名ＤＢ
【図１】
2012226705.tif 000003
【図２】
2012226705.tif 000004
【図３】
2012226705.tif 000005
【図４】
2012226705.tif 000006
【図５】
2012226705.tif 000007
【図６】
2012226705.tif 000008
【図７】
2012226705.tif 000009
【図８】
2012226705.tif 000010
【図９】
2012226705.tif 000011
【図１０】
2012226705.tif 000012
【図１１】
2012226705.tif 000013
【図１２】
2012226705.tif 000014
【図１３】
2012226705.tif 000015
【図１４】
2012226705.tif 000016