(57)【要約】【課題】対象の異構造インスタンスの属性値整列システム、対象の異構造インスタンスの属性値整列方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】対象の異構造インスタンスの属性値整列システムは、同一対象の異構造インスタンスの属性及び該属性の値を示す属性値の組み合わせの属性名に対して属性正規化処理を行い、ドメイン特徴を取得する属性名正規化モジュールと、取得されたドメイン特徴に属する属性及び属性値の組み合わせの集合における全ての属性及び属性値の組み合わせを並べ替える値並べ替えモジュールと、並べ替え後の全ての属性及び属性値の組み合わせにおける全ての属性値から、適切な共通の部分文字列を、対象の対象値として選択する属性値正規化モジュールと、を含む。【選択図】図６
2013246826.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一対象の異構造インスタンスの属性及び該属性の値を示す属性値の組み合わせの属性名に対して属性正規化処理を行い、ドメイン特徴を取得する属性名正規化モジュールと、
取得されたドメイン特徴に属する属性及び属性値の組み合わせの集合における全ての属性及び属性値の組み合わせを並べ替える値並べ替えモジュールと、
並べ替え後の全ての属性及び属性値の組み合わせにおける全ての属性値から、適切な共通の部分文字列を、前記対象の対象値として選択する属性値正規化モジュールと、を含む、対象の異構造インスタンスの属性値整列システム。
【請求項２】
前記値並べ替えモジュールは、
属性及び属性値の組み合わせの集合における各属性及び属性値の組み合わせの対象インスタンスの出所により、該属性及び属性値の組み合わせの重要性スコアSsourceを算出し、
属性及び属性値の組み合わせの集合における属性及び属性値の組み合わせの間の類似度により、各属性及び属性値の組み合わせの距離スコアSdistanceを算出し、
属性及び属性値の組み合わせの集合中の属性及び属性値の組み合わせにおける属性値間の類似度により、属性及び属性値の組み合わせの頻度スコアSfrequencyを算出し、
属性及び属性値の組み合わせの集合中の属性及び属性値の組み合わせにおける属性値と、前記対象と同一のドメインの他の対象の既存の対象値との間の類似度により、前記属性及び属性値の組み合わせの証拠スコアSevidenceを算出し、
前記算出されたスコアのうち少なくとも２つのスコアにより、重み付け加算を行い、前記属性及び属性値の組み合わせの集合における各属性及び属性値の組み合わせの総スコアSvalueを算出する、請求項１に記載の対象の異構造インスタンスの属性値整列システム。
【請求項３】
４つのスコア全てに基づき、下記式
【数１】
2013246826.tif 000022
（そのうち、
【数２】
2013246826.tif 000023
、かつ
【数３】
2013246826.tif 000024
）により、総スコアSvalueを算出する、請求項２に記載の対象の異構造インスタンスの属性値整列システム。
【請求項４】
【数４】
2013246826.tif 000025
である、請求項３に記載の対象の異構造インスタンスの属性値整列システム。
【請求項５】
前記値並べ替えモジュールは、属性及び属性値の組み合わせの集合における属性及び属性値の組み合わせの間の類似度により、各属性及び属性値の組み合わせの距離スコアSdistanceを算出する際に、
文字列を比較する方法により、任意の１つの属性及び属性値の組み合わせ中の属性名とドメイン特徴の類似度S1を算出し、
属性及び属性値の組み合わせの集合における任意の１つの属性及び属性値の組み合わせと、他の属性及び属性値の組み合わせとの間の平均混合類似度S2を算出し、
算出された類似度S1と平均混合類似度S2に対し、下記の重み付け加算
【数５】
2013246826.tif 000026
（そのうち、
【数６】
2013246826.tif 000027
、かつ
【数７】
2013246826.tif 000028
）を行い、前記任意の１つの属性及び属性値の組み合わせの距離スコアSdistanceを算出する、請求項２に記載の対象の異構造インスタンスの属性値整列システム。
【請求項６】
前記値並べ替えモジュールは、属性及び属性値の組み合わせ集合中の属性及び属性値の組み合わせにおける属性値間の類似度により、属性及び属性値の組み合わせの頻度スコアSfrequencyを算出する際に、
属性及び属性値の組み合わせの集合中の任意の１つの属性及び属性値の組み合わせにおける属性値と、他の属性及び属性値の組み合わせにおける属性値との類似度を算出し、
前記任意の１つの属性及び属性値の組み合わせにおける属性値と他の属性及び属性値の組み合わせにおける属性値との間の各類似度と、所定の閾値εとを比較するとともに、前記閾値εを超えている類似度の数ｎを統計し、
下記式
【数８】
2013246826.tif 000029
（そのうち、Nは、属性及び属性値の組み合わせの集合における属性及び属性値の組み合わせの数であり、かつ
【数９】
2013246826.tif 000030
）により、前記任意の１つの属性及び属性値の組み合わせの頻度スコアSfrequencyを算出する、請求項２に記載の対象の異構造インスタンスの属性値整列システム。
【請求項７】
前記値並べ替えモジュールは、属性及び属性値の組み合わせの集合中の属性及び属性値の組み合わせにおける属性値と、前記対象と同一のドメインの他の対象の既存の対象値との間の平均混合類似度に基づいて、前記属性及び属性値の組み合わせの証拠スコアSevidenceを算出する、請求項２に記載の対象の異構造インスタンスの属性値整列システム。
【請求項８】
前記属性値正規化モジュールは、
属性及び属性値の組み合わせの集合中の属性及び属性値の組み合わせの数Nと、所定の最大規模閾値ｔＬ及び最小規模閾値ｓＬとを比較し、全ての属性及び属性値の組み合わせに対して自己適応的フィルタ処理を行ってノイズを除去し、
フィルタ処理後の属性及び属性値の組み合わせの属性値に対して値抽出処理を行うことにより、適切な共通の部分文字列を、前記対象の対象値として選択する、請求項１乃至７のいずれかに記載の対象の異構造インスタンスの属性値整列システム。
【請求項９】
前記属性値正規化モジュールは、属性及び属性値の組み合わせの集合中の属性及び属性値の組み合わせの数Nと、所定の最大規模閾値ｔＬ及び最小規模閾値ｓＬとを比較し、全ての属性及び属性値の組み合わせに対して自己適応的フィルタ処理を行ってノイズを除去する際に、
Ｎ≧ｔＬの場合は、並べ替え後の全ての属性及び属性値の組み合わせにおける上位ｘ個の属性及び属性値の組み合わせを保留し、
Ｎ≦ｓＬの場合は、並べ替え後の全ての属性及び属性値の組み合わせにおける上位ｙ個の属性及び属性値の組み合わせを保留し、或いは、
前記２つの条件を満足しない場合は、並べ替え後の全ての属性及び属性値の組み合わせにおける上位ｚ個の属性及び属性値の組み合わせを保留する
（そのうち、
【数１０】
2013246826.tif 000031
、かつ
【数１１】
2013246826.tif 000032
となる）、請求項８に記載の対象の異構造インスタンスの属性値整列システム。
【請求項１０】
前記属性値正規化モジュールは、フィルタ処理後の属性及び属性値の組み合わせの属性値に対して値抽出処理を行うことにより、適切な共通文字列を、前記対象の対象値として選択する際に、
下記式
【数１２】
2013246826.tif 000033
（そのうち、値長さlenvalueは、属性値の文字列における語数であり、Svalueは、属性値の属する属性及び属性値の組み合わせの総スコアである）により、属性及び属性値の組み合わせの集合における属性及び属性値の組み合わせの属性値の平均長さlenavgを算出し、
下記式
【数１３】
2013246826.tif 000034
（そのうち、Svalueは、１つの語の所在属性値が属する属性及び属性値の組み合わせの総スコアである）により、属性及び属性値の組み合わせの集合における属性及び属性値の組み合わせの属性値の各語が該全ての属性値に出現する頻度tfwordを算出して、各語のスコアswordを算出し、
属性及び属性値の組み合わせの集合における属性及び属性値の組み合わせの属性値の文字列の共通の部分文字列を抽出するとともに、抽出された共通の部分文字列のうち長さがlenavg以下の共通の部分文字列を対象値の候補値とし、
各候補値の文字列における全ての語のスコアswordを合計して、各候補値のスコアscandidateを取得するとともに、最高スコアscandidateに対応する候補値を最終の対象値とする、請求項８に記載の対象の異構造インスタンスの属性値整列システム。
【請求項１１】
属性名正規化モジュールが、同一対象の異構造インスタンスの属性及び該属性の値を示す属性値の組み合わせの属性名に対して属性正規化処理を行い、ドメイン特徴を取得し、
値並べ替えモジュールが、取得されたドメイン特徴に属する属性及び属性値の組み合わせの集合における全ての属性及び属性値の組み合わせを並べ替え、
属性値正規化モジュールが、並べ替え後の全ての属性及び属性値の組み合わせにおける全ての属性値から、適切な共通の部分文字列を、前記対象の対象値として選択する、対象の異構造インスタンスの属性値整列方法。
【請求項１２】
同一対象の異構造インスタンスの属性及び該属性の値を示す属性値の組み合わせの属性名に対して属性正規化処理を行い、ドメイン特徴を取得し、
取得されたドメイン特徴に属する属性及び属性値の組み合わせの集合における全ての属性及び属性値の組み合わせを並べ替え、
並べ替え後の全ての属性及び属性値の組み合わせにおける全ての属性値から、適切な共通の部分文字列を、前記対象の対象値として選択する、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象の複数の異構造インスタンスの属性値を整列するシステム、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットの普及にともない、インターネットから関心のある資源を取得し、自分の需要に応じた整列を行うことが多くなってきている。インターネット上には、各種製品の仕様の説明を行うウェブページコンテンツが大量に存在しており、これらのウェブページコンテンツは、通常、各種製品の属性及び属性値が明確に記載されている。これらのコンテンツ資源を取得するためには、これらの製品対象の属性及び属性値の情報を抽出し、抽出された情報から対象データベースを構築することが可能であるが、各インターネットウェブページプロバイダーによる同一対象（即ち、同一製品）への属性及び属性値の表記時、用いられる言語、言葉遣い、属性数、及び属性値の形式もそれぞれ差が存在し、また、インターネット上に対象製品の評価、ソート及び説明ウェブページが大量に存在していることから、インターネット上に同一製品の異構造（heterogeneous）のインスタンス（即ち、該対象を説明する各種属性のウェブページやコンテンツウェブページ）が存在することになる。如何に、膨大なネットワーク資源から、特定のドメイン（domain）の、前述の差による異構造のインスタンスの対象（object）の特徴（feature）を抽出し、各自に利便性のあるデータコンテンツに整合するかの技術が求められている。
【０００３】
本願の出願人は、２０１２年２月１４日付にて、中国特許庁へ出願した中国特許出願番号201210032507.6において、各種異構造インスタンスの属性への群分け可能な処理に触れている。該出願の全体の内容は、引用の形式で完全に本願に含まれることになる。このため、前記特許出願に開示された方式による、対象または製品の異構造インスタンスへのドメイン特徴の群分け後に、該群分け後の属性値への更なる処理により、代表的な値を得る必要がある。具体的に言えば、属性値の値並べ替えと値正規化を行う必要がある。多くの従来技術では、特定のドメインに注目しており、また、ドメイン情報は収集が困難で、大量の人力が必要となるが、このような方法によると、通常、良好な結果が得られる。異構造データ集合から最も代表性のある１つ（または複数）を選択する技術が、検索拡張や画像処理分野で多く見られている。ターゲットデータ集合が異なるものであると、並べ替え及び抽出方法も同じものとは限らない。特許文献１（米国特許ＵＳ８０３５８５５Ｂ号明細書“Automatic  selection  of  a  subset  representative  pages  from  a  multi-page  document”）には、マルチページ文書から最も代表性のあるウェブページを自動選択する方法が提案されている。特許文献２（米国特許ＵＳ６７２８７０４Ｂ号明細書“Method  and  apparatus  for  merging  result  lists  from  multiple  search  engines”）には、マルチ検索エンジン結果リストの統合方法及びシステムが提案されている。特許文献３（米国特許出願公開ＵＳ２０１１０１４５２８９Ａ１号明細書“System  and  Method  For  Generating  A  Pool  of  Matched  Content”）には、整合コンテンツ・プールの生成方法及びシステムが提案されている。しかしながら、これらの発明特許は、通常、あるドメインや言語に具体化され、普遍適合性に欠けている。このため、ドメイン・言語ペアに依存しない、該群分け後の属性値を処理することで、代表性値を得るとともに、受け入れ可能な結果精度が得られる方法が求められている。
【発明の概要】
【０００４】
本発明は、従来技術における前述の問題を鑑みてなされたものである。本発明は、情報処理及び情報整合技術に関し、特に、対象の複数異構造のインスタンスの属性値を整合する方法及び装置に関し、換言すると、対象の複数異構造のインスタンスの属性値を正規化後に、同一の正規化属性の複数の属性値から、最も代表的な１つ（または複数）の属性値を選択または生成する方法及びシステムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一の局面においては、同一対象の異構造インスタンスの属性及び該属性の値を示す属性値の組み合わせ（属性―属性値のペア）の属性名に対して属性正規化処理を行い、ドメイン特徴を取得する属性名正規化モジュールと、取得されたドメイン特徴に属する属性及び属性値の組み合わせ（属性―属性値のペア）の集合における全ての属性及び属性値の組み合わせを並べ替える値並べ替えモジュールと、並べ替え後の全ての属性及び属性値の組み合わせにおける全ての属性値から、適切な共通の部分文字列（substring）を、前記対象の対象値として選択する属性値正規化モジュールと、を含む、対象の異構造インスタンスの属性値整列システムを提供する。
【０００６】
本発明の一の実施形態においては、前記値並べ替えモジュールは、属性及び属性値の組み合わせの集合における各属性及び属性値の組み合わせの対象インスタンスの出所により、該属性及び属性値の組み合わせの重要性スコアを算出し、属性及び属性値の組み合わせの集合における属性及び属性値の組み合わせ間の類似度により、各属性及び属性値の組み合わせの距離スコアを算出し、属性及び属性値の組み合わせの集合中の属性及び属性値の組み合わせにおける属性値間の類似度により、属性及び属性値の組み合わせの頻度スコアを算出し、属性及び属性値の組み合わせの集合中の属性及び属性値の組み合わせにおける属性値と、前記対象と同一のドメインの他の対象の既存の対象値間の類似度により、前記属性及び属性値の組み合わせの証拠スコアを算出し、前記算出されたスコアのうち少なくとも２つのスコアにより、重み付け加算を行い、前記属性及び属性値の組み合わせの集合における各属性及び属性値の組み合わせの総スコアを算出する。
【０００７】
本発明の一の実施形態においては、前記値並べ替えモジュールは、属性及び属性値の組み合わせの集合における属性及び属性値の組み合わせ間の類似度により、各属性及び属性値の組み合わせの距離スコアを算出する際に、文字列を比較する方法により、任意の１つの属性及び属性値の組み合わせ中の属性名とドメイン特徴の類似度を算出し、属性及び属性値の組み合わせの集合における任意の１つの属性及び属性値の組み合わせと、他の属性及び属性値の組み合わせとの間の平均混合類似度を算出し、算出された類似度と平均混合類似度に対し、下記の重み加算を行い、前記任意の１つの属性及び属性値の組み合わせの距離スコアを算出する。
【０００８】
本発明の一の実施形態においては、前記値並べ替えモジュールは、属性及び属性値の組み合わせの集合中の属性及び属性値の組み合わせにおける属性値間の類似度により、属性及び属性値の組み合わせの頻度スコアを算出する際に、属性及び属性値の組み合わせの集合中の任意の１つの属性及び属性値の組み合わせにおける属性値と、他の属性及び属性値の組み合わせにおける属性値との類似度を算出し、前記任意の１つの属性及び属性値の組み合わせにおける属性値と他の属性及び属性値の組み合わせにおける属性値との間の各類似度を所定の閾値とを比較するとともに、前記閾値を超えている類似度の数ｎを統計し、属性及び属性値の組み合わせの集合中の属性及び属性値の組み合わせの数のうち統計した数が占める比率を算出する。
【０００９】
本発明の一の実施形態においては、前記値並べ替えモジュールは、属性及び属性値の組み合わせの集合中の属性及び属性値の組み合わせにおける属性値と、前記対象と同一のドメインの他の対象の既存の対象値との間の平均混合類似度に基づいて、前記属性及び属性値の組み合わせの証拠スコアSevidenceを算出する。
【００１０】
本発明の一の実施形態においては、前記属性値正規化モジュールは、属性及び属性値の組み合わせの集合中の属性及び属性値の組み合わせの数と、所定の最大規模閾値及び最小規模閾値とを比較し、全ての属性及び属性値の組み合わせに対して自己適応的フィルタ処理を行ってノイズを除去し、フィルタ処理後の属性及び属性値の組み合わせの属性値に対して値抽出処理を行うことにより、適切な共通の部分文字列を、前記対象の対象値として選択する。
【００１１】
本発明の一の実施形態においては、前記属性値正規化モジュールは、属性及び属性値の組み合わせの集合中の属性及び属性値の組み合わせの数Nと、所定の最大規模閾値ｔL及び最小規模閾値ｓLとを比較し、全ての属性及び属性値の組み合わせに対して自己適応的フィルタ処理を行ってノイズを除去する際に、Ｎ≧ｔＬの場合は、並べ替え後の全ての属性及び属性値の組み合わせにおける上位ｘ個の属性及び属性値の組み合わせを保留し、Ｎ≦ｓＬの場合は、並べ替え後の全ての属性及び属性値の組み合わせにおける上位ｙ個の属性及び属性値の組み合わせを保留し、或いは、前記２つの条件を満足しない場合は、並べ替え後の全ての属性及び属性値の組み合わせにおける上位ｚ個の属性及び属性値の組み合わせを保留する（そのうち、
【数１】
2013246826.tif 000003
、かつ
【数２】
2013246826.tif 000004
）。
【００１２】
本発明の一の実施形態においては、前記属性値正規化モジュールは、フィルタ処理後の属性及び属性値の組み合わせの属性値に対して値抽出処理を行うことにより、適切な共通文字列を、前記対象の対象値として選択する際に、属性及び属性値の組み合わせの集合における属性及び属性値の組み合わせの属性値の平均長さを算出し、属性及び属性値の組み合わせの集合における属性及び属性値の組み合わせの属性値の各語が該全属性値に出現する頻度を算出して、各語のスコアswordを算出し、属性及び属性値の組み合わせの集合における属性及び属性値の組み合わせの属性値の文字列の共通の部分文字列を抽出するとともに、抽出された共通の部分文字列のうち長さがlenavg以下の共通の部分文字列を対象値の候補値とし、各候補値の文字列における全ての語のスコアを合計して、各候補値のスコアscandidateを取得するとともに、最高スコアscandidateに対応する候補値を最終の対象値とする。
【００１３】
本発明の他の局面においては、属性名正規化モジュールが、同一対象の異構造インスタンスの属性及び該属性の値を示す属性値の組み合わせの属性名に属性正規化処理を行い、ドメイン特徴を取得し、値並べ替えモジュールが、取得されたドメイン特徴に属する属性及び属性値の組み合わせの集合における全ての属性及び属性値の組み合わせを並べ替え、属性値正規化モジュールが、並べ替え後の全ての属性及び属性値の組み合わせにおける全ての属性値から、適切な共通の部分文字列を、前記対象の対象値として選択する属性値正規化モジュールと、を備えた、対象の異構造インスタンスの属性値整列方法を提供する。
【００１４】
本発明の他の局面においては、同一対象の異構造インスタンスの属性及び該属性の値を示す属性値の組み合わせの属性名に対して属性正規化処理を行い、ドメイン特徴を取得し、取得されたドメイン特徴に属する属性及び属性値の組み合わせの集合における全ての属性及び属性値の組み合わせを並べ替え、並べ替え後の全ての属性及び属性値の組み合わせにおける全ての属性値から、適切な共通の部分文字列を、前記対象の対象値として選択する、処理をコンピュータに実行させるプログラムを提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
本発明の以上及び他の目的、特徴、長所及び技術・産業上の重要性への理解を容易にするために、以下、図面を参照して、本発明の好適な実施例について、詳細に説明する。
【図１Ａ】本発明の実施例における、対象インスタンスの１例を示した図である。
【図１Ｂ】本発明の実施例における、対象インスタンスの１例を示した図である。
【図２】本発明における対象の複数異構造のインスタンスの属性値を整列する方法及びシステムの全体略図である。
【図３】本発明における、「値整列」処理の略図である。
【図４】本発明における、「値整列」処理後に得られる１特徴マトリックスの略図である。
【図５】本発明における、前述の対象の複数異構造のインスタンスの属性値の整列方法及びシステムのブロック図である。
【図６】本発明における、前述の対象の複数異構造のインスタンスの属性値の整列方法の全体フローチャートである。
【図７】本発明における、属性及び属性値の組み合わせの距離スコア算出フローチャートである。
【図８】本発明における、属性及び属性値の組み合わせの頻度スコアによる算出フローチャートである。
【図９】本発明における、並べ替え後の属性及び属性値の組み合わせの属性値への正規化処理の全体フローチャートである。
【図１０】本発明における、適応的処理後の属性及び属性値の組み合わせの属性値からの値抽出フローチャートである。
【図１１】本発明の方法による、実験結果を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して、本発明の実施例について説明する。
【００１７】
図１A、１Bは、本発明の実施例における、対象インスタンスの１例を示した図である。当業者の本発明の理解を容易とするために、本発明で用いられている用語について解釈するが、ここで挙げられた例は、本発明の対象インスタンスを制限するものではない。図1Aと図1Bに示されたように、“Ricoh  CX5”（登録商標）のカメラ製品対象を例に、異なるウェブアドレスからの２つの対称インスタンスの、インスタンス１とインスタンス２が挙げられている。図1Aと図1Bに示されたように、該対象“Ricoh  CX5”（登録商標）のインスタンス１とインスタンス２は、該対象への記述が明らかに異なり、それぞれ異なる言葉遣いと、風格と、構成を有しているため、出願人は、このような異なる記述方式のインスタンスを対象の「異構造」インスタンスと称している。図1Aと図1Bに示されたように、各対象の記述には、通常、属性及び属性値（即ち、属性及び属性値の組み合わせ、又は属性―属性値のペア）が含まれている。「属性」は、対象の物理性質または機能性質を記述するためのものであり、「属性値」や「値」は、属性の詳細な記述である。各対象は、通常、多方面の属性を有することから、複数の属性―値対を有することになる。図１Aにおけるインスタンス１は、光学センサー、アパーチャ、フラッシュメモリ種類、画素、モニターサイズ、及び光学ズーム倍数等の属性を有している。これらの属性に応じて、それぞれに対応する属性値を有することになる。同様に、図１Bのインスタンス２にも、このような属性及び属性値の組み合わせが含まれているが、詳細は、図面を参照し、説明は割愛する。ここで、属性と属性値は、通常、ペアで出現するが、属性値が存在しない場合もある。図１における、対象“Ricoh  CX5”（登録商標）において、“Effective  Pixels（有効画素）”-“Approximately  10.00  million  pixels（約1千万画素）”と、“Weight（重量）”-“Approx.  197  g（約197ｇ）”は、いずれも属性及び属性値の組み合わせである。
【００１８】
本発明においては、以下、「対象特徴」という用語が用いられるが、本発明における、「対照特徴」は、複数の語意の類似した対象インスタンスの「属性」から整合により群分けして得られた属性であり、ここでは、「対象特徴」や、「特徴」を用いることで、初期対象インスタンスの「属性」と区別している。例えば、特徴“Resolution”は、名称が“Resolution”、“Effective  pixels”、“Megapixels”等の属性を表すことができる。本発明における群分けとは、複数の異構造対象インスタンスにおける所定度合いの類似性を有する属性を１種別の特徴に分類することである。対象インスタンスの「属性」を整合し群分けして本発明における「対象特徴」を得る方法、即ち、群分け後の属性の整合方法については、従来の任意の方法を用いてもよく、本出願人の２０１２年２月１４日付にて中国特許庁へ提出した中国特許出願番号201210032507.6に記載された群分け方式を用いてもよいが、群分け方法は、本発明で検討すべき対象ではないため、ここでは、詳細の説明は割愛する。
【００１９】
なお、本発明においては、さらに「特定のドメイン」という用語が用いられているが、本発明における「特定のドメイン」は、具体的な製品の属するドメインでもよい。例えば、前述の“Ricoh  CX5”（登録商標）、及びキャノンの“Canon  5D  Mark  II”（登録商標）等は、「デジタルカメラ」という特定のドメインに属するものである。「スマートフォン」、「ナビゲーションシステム」、「航空エンジン」、「エコノミーカー」等は、本発明における「特定のドメイン」をなすことができ、「具体的ドメイン」とも称される。各具体的ドメインにおける具体的製品が、即ち「特定ドメインの対象」となる。
【００２０】
図2は、本発明における対象の複数異構造のインスタンスの属性値を整列する方法及びシステムの全体略図である。具体的には、ユーザの所望の特定ドメインに基づく、インターネット経由の検索により、所望の特定ドメインの対象インスタンス（即ち、対象の規格説明のウェブページ）を取得し、特定ドメインの対象インスタンスにおける全属性に、属性正規化処理を施し、換言すると、群分け処理を施すことで、特定ドメインの各対象のドメイン特徴を取得する。得られるドメイン特徴は、初期に得られた特定ドメインの対象インスタンスの属性及び属性値の組み合わせの群分け処理後に得られる属性及び属性値の組み合わせの整合結果である。得られたドメイン特徴により、簡単な可視の対象―特徴関係を構築するように、「値整列」処理を行うことで、対象データベースの構築に用いられる。
【００２１】
図3は、本発明における、「値整列」処理の略図である。ドメイン特徴は、複数の属性群分けから得られることから、１対象のある特徴には、図３に示されたように、多くの異構造の属性及び属性値の組み合わせが存在する可能性がある。「値整列」処理を行うことは、１特徴の複数の異構造の属性及び属性値の組み合わせの属性値（例えば、図３における特徴３の属性値）から、１簡潔かつ正確な代表性属性値を選択するか、１特徴の複数の異構造属性及び属性値の組み合わせの属性値により、１簡潔かつ正確な代表性属性値を算出するためである。
【００２２】
「値整列」処理を行うことで、複数の対象における各対象の複数の特徴の代表性属性値を取得することができ、これにより、１対象特徴マトリックスを取得することができる。図4は、本発明における、「値整列」処理後に得られる１特徴マトリックスの略図である。ここで、特定ドメインは、「スマートフォン」（智能手机）であり、縦座標がドメイン中の対象（各種ブランド及びタイプのスマートフォン）であり、横座標がドメイン特徴である。マトリックス中の要素が対象の特徴における値となる。構造化の特徴マトリックスは、対象データベースの１種の展示方式であり、より多くの比較及び統計面の適用をサポートすることができる。
【００２３】
図5は、本発明における、前述の対象の複数異構造のインスタンスの属性値の整列方法及びシステムのブロック図である。値並べ替えモジュールS1においては、複数の特性に応じた属性値の並べ替えが行われる。値正規化モジュールS2においては、並べ替え後の属性値へのフィルタ及び抽出処理により、対象特徴の属性値（初期属性値と区別するために、以下の、「対象値」は、全て最終に得られる属性値である）を取得する。該システムの入力は、対象インスタンスと属性正規化後に得られるドメイン特徴である。また、最終出力は、対象値となる。中間結果は、並べ替え後の属性値（以下、「並べ替え値」とする）となる。
【００２４】
図6は、本発明における、対象の複数異構造のインスタンスの属性値の整列方法の全体フローチャートである。ここで、ステップS11〜S15は、値並べ替えモジュールS1による値並べ替え工程であり、ステップS21〜S22は、値正規化モジュールS2による値正規化工程である。
【００２５】
値並べ替え工程は、実際に、１対象の各特徴における対応付けられた全ての属性及び属性値の組み合わせの並べ替え工程である。該値並べ替え工程は、ステップS11において、１特徴における各属性及び属性値の組み合わせの重要性スコアを算出し、ステップS12において、１特徴における各属性及び属性値の組み合わせの距離スコアを算出し、ステップS13において、１特徴における各属性及び属性値の組み合わせ中の属性値の類似した属性及び属性値の組み合わせの頻度スコアを算出し、ステップS14において、１特徴の証拠スコアを算出し、ステップS15において、前記スコアの重み加算を行い、総スコアを算出する。ステップS11〜S14において、前後順は存在しない。本発明の実施工程において、ユーザは自身のデータ精度への要求に応じて、ステップS11〜S14における任意の１ステップや、任意の幾つかのステップの組み合わせを行う必要があるか否かを自ら決めるとともに、選択したステップに応じて、ステップS15における総スコアの重み値の算出を行うことができる。
【００２６】
具体的に、ステップS11において、重要性スコアSsourceを算出することは、属性及び属性値の組み合わせの重要性に応じて、１つのスコア値を付与することであり、該スコア値は、１正規化された数値である。該属性及び属性値の組み合わせの重要性は、該属性及び属性値の組み合わせの属する対象インスタンスの出所が重要か否かを根源とする。例えば、該属性及び属性値の組み合わせの属する対象インスタンスの、ユーザの特定ドメイン検索結果における配列が１番目であると、その重要性のスコアを「１」とし、ユーザの特定ドメイン検索結果における配列が２番目であると、その重要性のスコアを「0.9」等としてもよい。もちろん、該重要性スコアの具体的な値に関しては、ユーザの需要に応じて、本発明におけるシステム運行の初期状態時に、値付与の規則を設定してもよい。
【００２７】
図7は、本発明における、属性及び属性値の組み合わせの距離スコア算出フローチャートである。
【００２８】
ステップS12において、各特徴下の属性及び属性値の組み合わせの距離スコアを算出する。具体的に、ステップS121において、１対象の１特徴下の属性及び属性値の組み合わせにおける属性名の該ドメイン特徴との類似度を算出する。具体的に、１特徴下の属性及び属性値の組み合わせの集合において、任意の１つの属性及び属性値の組み合わせの対応属性名の、該ドメイン特徴との類似度S1を算出する。任意の文字列類似度を用いた評価を行うことができる。実験では、Dice距離による英語テキストの評価と、SmithWaterman距離による中文テキストの評価が行われる。該類似度算出は当該分野の公知技術であるため、ここでは説明を割愛する。
【００２９】
ステップS１２２において、１対象の１特徴下の属性及び属性値の組み合わせの集合における任意の１つの属性及び属性値の組み合わせの、該集合における他の属性及び属性値の組み合わせとの平均混合類似度S2を算出する。ここで、混合類似度は、属性名類似度、属性値類似度、属性名―属性値クロス類似度が考えられる。同一対象と異なる対象からの属性及び属性値の組み合わせに対し、混合類似度の算出においては、通常、異なるマッチング方式が用いられる。同一対象からの属性及び属性値の組み合わせは、通常、比較的に類似した属性値を有することから、同一対象の属性―値マッチングにおいては、値類似度がより重要になり、異なる対象の属性―値マッチングにおいては、属性名類似度がより重要になるが、本ステップにおいては、単に、同一対象の同一特徴下の属性及び属性値の組み合わせへの算出を行う。ここで、属性iと属性jの類似度値は、０以上かつ１以下の実数である。該スコアは、３つのスコアの重み付け加算から得られる。該大半のスコアは、属性名類似度と、属性値類似度と、クロス類似度となる。属性名類似度は、属性名間のテキスト類似性を算出することで得られる。このような類似度算出は、各種従来技術において実施されているため、ここでは重複説明は割愛する。属性値類似度は、属性値間の距離を算出することで得られる。属性値は、属性正規化（群分け処理）後に、通常、数値と評価単位からなる。このような属性値は、テキスト類似度により評価されるのではなく、単位変換により同一の数値か否かを比較することで、より正確なマッチングが可能になる。属性値が依然として文字列である場合は、前述の属性名類似度の算出方式により、属性値間の類似度を算出することができる。クロス類似度は、属性名と値間の類似度合いを評価することで得られ、より多くのマッチング項目を掘り出すことができ、例えば、属性及び属性値の組み合わせ“Pixels:  18000000”と“Resolution:  18  megapixels”において、単純に属性名マッチングと値マッチングを行うと、極めて低い類似度が得られるが、実際に、該２つの属性及び属性値の組み合わせは、マッチング項目となるべきであり、属性名“Pixels”と値“18  megapixels”をクロス・マッチングした場合は、類似していることを容易に見出すことができる。前記３つの類似度値の重みを算出し、１つの属性及び属性値の組み合わせと属性及び属性値の組み合わせの集合における他の属性及び属性値の組み合わせとの間の混合類似度S2を取得し、ここで、重み算出時、各類似度の重みは、同一でもよく、特徴の詳細コンテンツに応じて異なっていてもよいが、３つの重みは、和は１となる。算出された全混合類似度の平均値を算出することで、１つの属性及び属性値の組み合わせの該特徴における平均混合類似度S2が得られる。
【００３０】
ステップS123において、１特徴における任意の１つの属性及び属性値の組み合わせに対し、ステップS121で算出された属性名とドメイン特徴との類似度S1とステップS122で算出された平均混合類似度S2による、重み付け加算を行い、該属性及び属性値の組み合わせの距離スコアを算出する。
【数３】
2013246826.tif 000005
式中、
【数４】
2013246826.tif 000006
、かつ
【数５】
2013246826.tif 000007
で、通常、
【数６】
2013246826.tif 000008
である。本発明の以下の実験実施例においては、
【数７】
2013246826.tif 000009
である。
【００３１】
図8は、本発明における、属性及び属性値の組み合わせの頻度スコアによる算出フローチャートである。
【００３２】
図８に示されたように、ステップS13で頻度スコアを算出することは、分かり易く言えば、属性及び属性値の組み合わせの集合における任意の属性及び属性値の組み合わせの属性値と該集合における他の属性及び属性値の組み合わせの属性値との間の類似度が所定の閾値を超えた回数を算出することである。ステップS13は、ステップS131〜S133を有している。
【００３３】
ステップS131において、属性及び属性値の組み合わせの集合中の任意の属性及び属性値の組み合わせにおける属性値と、他の属性及び属性値の組み合わせにおける属性値との類似度を算出する。具体的に、非数値型の属性値に対しては、文字列類似度のマッチング方法を用いて類似度の算出を行う。数値型属性値に対しては、先ず尺度単位が互いに変換可能なものか否かを判断し、変換可能なものであると、変換後の数値が同一のものか否かを比較し、同一のものではない場合は、依然として文字列類似度による評価を行う。
【００３４】
ステップS132において、閾値
【数８】
2013246826.tif 000010
を設定し、通常は、
【数９】
2013246826.tif 000011
とする。該閾値は、該属性に対応する属性値の使用の統一度合いに応じて設定することができる。統一度合いが比較的に高い場合は、例えば、0.7や0.8など、高めに設定し、統一度合いが低い場合は、例えば、0.6など、多少低めに設定する。このように設定した閾値により、ステップS131で算出された１属性値に対する全類似度における該閾値εを超えた値の数ｎを統計し、ここで、該属性値は自身との比較で得られる類似度が１であることから、必然的に数ｎに含まれることになる。
【００３５】
ステップ１３３において、下記式により、正規化処理を行い、１特徴におけるある属性及び属性値の組み合わせの属性値の頻度スコアSfrequencyを算出する。
【数１０】
2013246826.tif 000012
式中、Nは、１特徴下の全ての属性及び属性値の組み合わせの数である。
【００３６】
ステップＳ１４において、証拠スコアを算出する。通常、同一特定ドメイン中の同一ドメイン特徴において、異なる対象の属性及び属性値の組み合わせの属性値は、一定の類似性を有することになる。既に本発明により算出された他の対象の同一の特徴下の対象値により、現特徴の属性及び属性値の組み合わせの属性値と既存対象値間の類似度を算出し、これにより、他の対象値間の平均混合類似度Sevidenceが得られる。平均混合類似度の算出方式は、ステップS122の算出方式と同様であるため、ここでは重複説明は割愛する。
【００３７】
最後に、並べ替えステップS1において、ステップS15により、現属性及び属性値の組み合わせの総スコアSvalueを算出する。具体的に、下記式により、前記４つのスコアの重み付け加算を行う。
【数１１】
2013246826.tif 000013
式中、
【数１２】
2013246826.tif 000014
かつ
【数１３】
2013246826.tif 000015
であり、通常、
【数１４】
2013246826.tif 000016
である。
【００３８】
現特徴の全ての属性及び属性値の組み合わせに対して、前記ステップS1を実施することで、該特徴の全ての属性及び属性値の組み合わせの総スコアSvalueが得られ、これにより、異なるスコアに応じた並べ替えを行い、配列順を有する属性及び属性値の組み合わせが得られる。
【００３９】
正規化後の特徴に最終的な対象値(正規化後の属性値)を与えるために、さらに、全ての配列された属性及び属性値の組み合わせの属性値への正規化処理が必要となる。
【００４０】
図9は、本発明における、並べ替え後の属性及び属性値の組み合わせの属性値への正規化処理の全体フローチャートである。図９に示されたように、値正規化モジュールS2に、得られた並べ替え後の属性及び属性値の組み合わせ及び各自の総スコアが入力される。ステップS21において、自己適応的フィルタ処理により、並べ替え後の属性値におけるノイズ値を除去する。次に、ステップS22において、値抽出処理により、最終の対象値が得られる。
【００４１】
通常、１データ集合にノイズが存在していることは、避けられない。このような所謂ノイズは、例えば、誤データ、該集合に属すべきでないデータ等がある。ステップS22で共通の部分文字列抽出による値抽出結果がより正確なものとなるように、自己適応的フィルタによるノイズデータ低減を予め実施する必要がある。このため、ステップS21において、自己適応的フィルタを行うために、２つの所定閾値を設けて、最大規模の下限と最小規模の上限（即ち、最大規模閾値ｔLと最小規模閾値ｓL）をそれぞれ定義している。後述する実験実施例においては、２５よりも大きい整数と１５よりも小さい整数を、それぞれ最大規模閾値ｔLと最小規模閾値ｓLとしている。該２つの閾値の設定は、データ集合の規模に応じて自己定義してもよい。本発明の実施例においては、以下の方式により、自己適応的フィルタを行う。
【００４２】
属性及び属性値の組み合わせの数をNとすると、Ｎ≧ｔＬの場合は、属性及び属性値の組み合わせにおける配列の上位ｘパーセントの属性―値を保留し、他の属性値は除去し、Ｎ≦ｓＬの場合は、属性及び属性値の組み合わせの集合における配列の上位ｙパーセントの属性―値を保留し、他の属性値は除去し、前記２つの条件を満足しない場合は、属性及び属性値の組み合わせの集合における配列の上位ｚパーセントの属性値を保留し、他の属性値は除去する。
【００４３】
式中、
【数１５】
2013246826.tif 000017
、かつ
【数１６】
2013246826.tif 000018
である。実験中の配置は、x  =  60%，y  =  80%，z  =  70%である。
【００４４】
図10は、本発明における、適応的処理後の属性及び属性値の組み合わせの属性値からの値抽出フローチャートである。
【００４５】
図１０に示されたように、ステップS221において、下記式により、適応的処理後の属性及び属性値の組み合わせの集合における全属性値の平均長さlenavgを算出する。
【数１７】
2013246826.tif 000019
式中、値長さlenvalueは、属性値の文字列における語数であり、Svalueは、各属性及び属性値の組み合わせの総スコアである。次に、ステップS222において、下記式により、属性及び属性値の組み合わせをなす属性値集合における各語が集合に出現する回数のスコアswordを算出する。
【数１８】
2013246826.tif 000020
式中、tfwordは、語の値集合における出現頻度を表し、１語が複数の属性値に出現する場合は、該語の属する全ての属性及び属性値の組み合わせの総スコアSvalueを加算してから、語頻度tfwordと乗算することで、該語のスコア値が得られる。次に、ステップS223において、任意の従来方法により、適応的フィルタ後の属性及び属性値の組み合わせの集合における属性値集合から、属性値の文字列の共通の部分文字列を抽出するとともに、抽出した共通の部分文字列における長さが前述のように算出された全属性値の平均長さlenavg以下になる共通の部分文字列を候補対象値（即ち、特徴に応じた最後属性値の候補値）とする。次に、ステップS２２４において、下記式により、各候補値の文字列における全語のスコアSwordを加算して、各候補共通部分文字列のスコアを取得する。
【数１９】
2013246826.tif 000021
【００４６】
最後に、ステップS２２５において、最高スコアの候補値における共通の部分文字列を対象値として選択する。
【００４７】
図１１は、本発明の方法による実験結果（言語は、それぞれ英語と中国語である）を示した図であり、属性値の並べ替え結果は、合理的で、正規化後の対象値が、簡潔、正確かつ代表性を有するといった最適化目標をみたしていることを示している。
【００４８】
明細書における一連の動作は、ハードウェアや、ソフトウェアや、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせにより実行することができる。ソフトウェアによる該一連の動作の実行時には、コンピュータプログラムを専用ハードウェアに内蔵されたコンピュータのメモリにインストールし、コンピュータにより該コンピュータプログラムを実行させてもよい。或いは、コンピュータプログラムを各種処理が実行可能な汎用コンピュータにインストールし、コンピュータにより該コンピュータプログラムを実行させてもよい。
【００４９】
例えば、コンピュータプログラムを記録媒体であるハードディスクやＲＯＭに予め保存するか、一時または永久的にコンピュータプログラムをフロッピや、ＣＤ−ＲＯＭや、MOや、ＤＶＤや、磁気ディスクや、半導体メモリ等のような移動記録媒体に記憶（記録）することができ、このような移動記録媒体をパッケージとして提供してもよい。
【００５０】
前述の具体的な実施例によって、本発明を詳細に説明したが、本発明の精神を逸脱しない範囲内の、実施例への修正や代替が可能なことは言うまでもない。換言すると、本発明は、説明の形式で開示されており、制限的に解釈されるものではない。本発明の要旨は、添付された請求範囲で判断されるべきである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００５１】
【特許文献１】米国特許ＵＳ８０３５８５５Ｂ号明細書
【特許文献２】米国特許ＵＳ６７２８７０４Ｂ号明細書
【特許文献３】米国特許出願公開ＵＳ２０１１０１４５２８９Ａ１号明細書
【図１Ａ】
2013246826.tif 000035
【図１Ｂ】
2013246826.tif 000036
【図２】
2013246826.tif 000037
【図３】
2013246826.tif 000038
【図４】
2013246826.tif 000039
【図５】
2013246826.tif 000040
【図６】
2013246826.tif 000041
【図７】
2013246826.tif 000042
【図８】
2013246826.tif 000043
【図９】
2013246826.tif 000044
【図１０】
2013246826.tif 000045
【図１１】
2013246826.tif 000046