JPH0576068B2 - - Google Patents
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Description
【発明の詳細な説明】
（産業上の利用分野）
本発明は日本語等による多量の文字情報から成
るデータベースの中から検索条件に適合するデー
タを検索する情報検索システムに関し、特に漢字
等の略語による検索を自動的に容易に行う方法に
関する。[Detailed Description of the Invention] (Industrial Application Field) The present invention relates to an information retrieval system that searches for data matching search conditions from a database consisting of a large amount of character information in Japanese and other languages, and in particular abbreviations such as kanji characters. Relates to a method for automatically and easily conducting searches.
（従来の技術）
従来の情報検索システムでは、例えば「国際通
貨基金」の同意語としての「IMF」等を登録す
るときには、別に同意語フアイルを設けて登録し
ている。(Prior Art) In conventional information retrieval systems, for example, when registering "IMF" as a synonym for "International Monetary Fund", a separate synonym file is created and registered.
また、例えば「東京外国語大学」の漢字略語と
しての「東外大」等も、本来の同意語と区別せず
に、前述の同意語フアイルに登録するか、あるい
は、漢字略語「東外大」を含むデータに、既にシ
ソーラスに登録してある「東京外国語大学」のよ
うなフルネームを添加している。 Also, for example, the kanji abbreviation for ``Tokyo University of Foreign Studies'' such as ``Togaidai'' should be registered in the synonym file mentioned above without distinguishing it from the original synonym, or the kanji abbreviation ``Togaidai'' should be ”, a full name such as ``Tokyo University of Foreign Studies'' that is already registered in the thesaurus is added.
（発明が解決しようとする課題）
このような従来方式においては、漢字略語を含
むデータの登録時に、同意語フアイルへの登録を
怠れば検索されないため、多様な漢字略語を、す
べて事前に登録しておかなければならない。例え
ば「東京外国語大学」の略語としては、「東京外
語大」「東京外大」「東外大」等が用いられている
が、これらのすべてを事前に同意語フアイルに登
録しておくか、あるいはシソーラスに登録してあ
る「東京外国語大学」のようなフルネームを添加
しなければならず、いずれにしても登録作業に手
間がかかるという問題点がある。(Problem to be solved by the invention) In such a conventional method, when registering data containing kanji abbreviations, if you neglect to register them in the synonym file, they will not be searched. Therefore, it is necessary to register all the various kanji abbreviations in advance. I have to keep it. For example, the abbreviations for "Tokyo University of Foreign Studies" include "Tokyo University of Foreign Studies,""Tokyo University of Foreign Studies," and "Togai University," but should all of these be registered in the synonym file in advance? , or the full name registered in the thesaurus, such as ``Tokyo University of Foreign Studies,'' must be added, and in either case, the problem is that the registration process is time-consuming.
（課題を解決するための手段および作用）
本発明は、前述した課題を解決するための手段
として、
情報検索システムにおいて、データ登録時に
は、該データ中に含まれる各文字についての文字
索引と、連続する２文字から成る直接連語、及び
間に挟まれる１字あるいは２字の文字を省略して
組み合わされる２文字から成る間接連語について
の連語索引とを作成しておき、データ検索時に
は、検索条件として指定された文字列中に含まれ
る各文字と前記直接連語を抽出し、これにより前
記文字索引と連語索引とを検索することにより、
前記検索条件の文字列を含むデータ及び、前記文
字列を略語とする可能性のある文字列を含むデー
タを同時に得ることを特徴とする情報検索システ
ムにおける略語検索法を提供するものである。(Means and effects for solving the problem) The present invention provides, as a means for solving the above-mentioned problems, an information retrieval system that, when registering data, provides a character index for each character included in the data and a continuous Create a collocation index for direct collocations consisting of two letters, and indirect collocations consisting of two letters combined by omitting one or two letters between them, and use them as search conditions when searching for data. By extracting each character included in the specified character string and the direct collocation, and searching the character index and collocation index accordingly,
The present invention provides an abbreviation search method in an information retrieval system, characterized in that data including a character string of the search condition and data including a character string that may use the character string as an abbreviation are obtained at the same time.
本発明の方式によれば、データ登録時に自動的
に、データに含まれている各文字に関する文字索
引と、直接連語に関する連語索引を登録するだけ
でなく、新たに、間接連語に関する連語索引を設
けることによつて、日本語に多い中間文字省略型
の略語を同意語フアイルに登録する必要がなくな
る。 According to the method of the present invention, not only a character index for each character included in the data and a collocation index for direct collocations are automatically registered at the time of data registration, but also a collocation index for indirect collocations is newly created. This eliminates the need to register abbreviations with intermediate characters, which are common in Japanese, in the synonym file.
また、新たに付加される間接連語に関する索引
を用いることにより、通常の文字列の検索時にも
より精度の高い検索が可能になる。 Furthermore, by using the newly added index regarding indirect collocations, it is possible to perform a more accurate search even when searching for ordinary character strings.
（実施例）
次に本発明の実施例について図面を参照して説
明する。(Example) Next, an example of the present invention will be described with reference to the drawings.
なお、文字索引の作り方に関しては、特願昭61
−055683（特開昭62−211728号）「日本語情報検索
システム」、
また連語索引の作り方に関しては、特願平１−
263067（特開平３−125263号）「情報検索システム
における連語索引を用いた検索法」
を参照されたい。ただし、それらはあくまで１つ
の例であつて、本発明の論理は索引の作り方に左
右されるものではない。 Regarding how to create a character index, please refer to the patent application filed in 1983.
-055683 (Japanese Unexamined Patent Publication No. 62-211728) ``Japanese Information Retrieval System''
263067 (Unexamined Japanese Patent Publication No. 3-125263), ``Search method using collocation index in information retrieval system''. However, these are just examples, and the logic of the present invention does not depend on how the index is created.
また、連語索引を実事例に適用する場合には、
主としての索引の数を押さえんがために、さまざ
まの工夫がなされるのであるが、ここでは、論理
を明らかにするために、連語索引としては、連続
している２文字を扱う直接連語索引と、間に挟ま
れる１字あるいは２字を省略して組み合わされる
２文字を扱う間接連語索引の２種類が存在してい
るとして説明する。 Also, when applying the collocation index to actual cases,
Various measures are taken to mainly reduce the number of indexes, but here, to clarify the logic, we will use a direct collocation index that handles two consecutive characters as a collocation index. The following explanation assumes that there are two types of indirect collocation indexes that handle two characters that are combined by omitting one or two characters between them.
第１図は、例としてデータ「東京外国語大学」
をとりあげて本実施例におけるデータ格納時の索
引登録の様子を説明するためのものである。 Figure 1 shows the data “Tokyo University of Foreign Studies” as an example.
This is to explain how index registration is performed at the time of data storage in this embodiment.
いま、データ「東京外国語大学」が入力され、
データ番号ｘを付与されてデータ部（不図示）に
格納されたとする。 Now, the data "Tokyo University of Foreign Studies" has been entered,
Assume that a data number x is assigned and stored in a data section (not shown).
このとき、データに含まれているすべての文字
すなわち「東／京／外／国／語／大／学」の７種
が抽出され、文字索引の該当するキーの該当する
データ番号指定ビツトがオンとされて、文字索引
への登録が行われる（第１図ａ）。 At this time, all the characters included in the data, that is, the seven types of "Tokyo/Kyoto/Foreign/Country/Language/University/Academic" are extracted, and the corresponding data number designation bit of the corresponding key in the character index is turned on. , and registration in the character index is performed (FIG. 1a).
なお、前述した様に、本発明においては、デー
タ番号指定ビツト等の索引の作り方に関しては重
要ではないため、詳述は略す。第１図では点線で
囲まれた文字が、上述の様にして索引に登録され
たことを示している。 As mentioned above, in the present invention, the method of creating an index such as data number designation bits is not important, so a detailed description thereof will be omitted. In FIG. 1, characters surrounded by dotted lines indicate that they have been registered in the index as described above.
つづいて、すべての連続する文字と文字の組み
合わせ、すなわち、「東京／京外／外国／国語／
語大／大学」の６種の直列連語が抽出され、直接
連語索引の該当するキーの該当するデータ番号指
定ビツトがオンとされて、直接連語索引への登録
が行われる（第１図ｂ）。 Next, all consecutive characters and character combinations, i.e., "Tokyo/Outside Kyoto/Foreign/Japanese/
Six types of serial collocations such as "Language University/University" are extracted, the corresponding data number designation bit of the corresponding key in the direct collocation index is turned on, and registration is performed in the direct collocation index (Figure 1b). .
次に、間に挟まつている１字を省略してできる
文字と文字の組み合わせ、すなわち、「東外／京
国／外語／国大／語学」の５種、および、間に挟
まつている２字を省略してできる組み合わせ、す
なち、「東国／京語／外大／国学」の４種、計９
種の間接連語が抽出され、間接連語索引の該当す
るキーの該当するデータ番号指定ビツトがオンと
されて、間接連語索引への登録が行われる（第１
図ｃ）。 Next, there are five combinations of characters that can be created by omitting the one character between them, that is, "Togai/Kyoto/Foreign Languages/National University/Linguistics", and the two characters between them. There are 4 types of combinations that can be made by omitting , that is, "Togoku/Kyoto language/Foreign University/Kokugaku", a total of 9
The indirect collocation of the species is extracted, the corresponding data number designation bit of the corresponding key in the indirect collocation index is turned on, and registration in the indirect collocation index is performed (first
Figure c).
このように、本発明の方法によれば、「東京外
国語大学」の漢字略語として「東外」・「外語」・
「外大」などが連語索引に自動的に登録され、従
来のように同意語フアイルにこれらの漢字略語を
登録する手間がかからなくなる。 In this way, according to the method of the present invention, the kanji abbreviations for "Tokyo University of Foreign Studies" are "Togai", "Gaigo",
Words such as ``Gaidai'' are automatically registered in the collocation index, eliminating the need to register these kanji abbreviations in the synonym file as in the past.
次に第２図は、例として漢字略語「東外大」を
とりあげて、本実施例における検索時の動作をを
説明するための図である。 Next, FIG. 2 is a diagram for explaining the search operation in this embodiment, taking the kanji abbreviation "Togaidai" as an example.
「東京外国語大学」は、このフルネームの他に
も、「東京外国語大／東京外語大学・東京外語
大／東京外大／東外大」などの略称でも呼ばれる
ため、多量のデータが格納されている日本語デー
タベースの中にはこれらの表記法が混在している
可能性があり、しかも、検索利用者は前もつてそ
れを知ることができないのが通常である。 In addition to its full name, "Tokyo University of Foreign Studies" is also called by abbreviations such as "Tokyo University of Foreign Studies/Tokyo University of Foreign Studies/Tokyo University of Foreign Studies/Tokyo University of Foreign Studies/Togai University," so a large amount of data is stored. There is a possibility that these notation systems are mixed in the Japanese databases that are available, and search users usually do not know this in advance.
いま、これらのうちのどの表記法がしてあつて
も検索することを目的として、検索条件として、
文字列「東外大」が入力されたとする。 Now, for the purpose of searching for any of these notations, use the following as a search condition:
Assume that the character string "Togaidai" is input.
文字列「東外大」が入力されると、まず、検索
対象である全体集合のビツト列と、「東」「外」
「大」という３種の文字索引のビツト列の間で論
理積演算が行われ、これらの３文字を含んでいる
集合が得られる。 When the character string "Togaidai" is input, first, the bit string of the entire set that is the search target, and "To" and "Togaidai" are input.
An AND operation is performed between the bit strings of the three character indexes "large" to obtain a set containing these three characters.
次に、文字列「東外大」から、「東外」と「外
大」という２種の直接連語が抽出される（第２図
ａ）のであるが、いま、「東外／東□外／東□□
外」（□は任意の漢字を示す）のいずれをも含ん
でいないデータの集合に、先に述べた連語索引へ
の登録法から明らかなように、
NOT（直接連語「東外」OR間接連語「東外」）
である。 Next, two types of direct collocations, “Togai” and “Gaidai” are extracted from the character string “Togai” (Figure 2 a), but now “Togai/Togaidai” is extracted. ／East□□
As is clear from the above-mentioned registration method in the collocation index, a set of data that does not include any of the characters ``togai'' (□ indicates any kanji) must be NOT (direct collocation ``togai'' OR indirect collocation). "Togai")
It is.
また同様に、「外大／外□大／外□□大」のい
ずれをも含んでいないデータの集合は、
NOT（直接連語「外大」OR間接連語「外大」）
であるから、先に文字索引を使つて得た集合から
これらの集合を差し引くことによつて得られる集
合は、「東京外国語大学／東京外語大学／東京外
国語大／東京外語大／東京外大／東外大」のいず
れかの表記がされているデータをすべて含んでい
ることは明らかである。 Similarly, a set of data that does not include either "Gaidai / Gaidai / Gaidai / Gaidai" is NOT (direct collocation "Gaidai" OR indirect collocation "Gaidai")
Therefore, the set obtained by subtracting these sets from the set obtained using the character index is ``Tokyo University of Foreign Studies/Tokyo University of Foreign Studies/Tokyo University of Foreign Studies/Tokyo University of Foreign Studies/Tokyo University of Foreign Studies. It is clear that all data labeled with either "University/Togai University" are included.
以上の論理演算式を改めて示せば、 全体集合 AND 文字「東」 AND 文字「外」 AND 文字「大」 AND（直接連語「東大」OR間接連語「東大」） AND（直接連語「外大」OR間接連語「外大」） となる（第２図ｂ）。 If we show the above logical operation formula again, whole set AND character “east” AND character “outside” AND character “large” AND (direct collocation “Todai” OR indirect collocation “Todai”) AND (direct collocation “Gaidai” OR indirect collocation “Gaidai”) (Figure 2b).
第３図は、「東京外国語大学」を意味する各種
の表記法がなされた時に、どういう索引が作成さ
れるかを具体的に示したものである。この表から
も、文字列「東外大」による略語検索が指定され
た時に、どのように表記されていても、「東／
外／大」という３種の文字索引と「東外／外大」
という２種の連語索引が作成されること、したが
つて、どのように表記されていても検索されるこ
とは明らかである。 Figure 3 specifically shows what kind of index is created when various notations for ``Tokyo University of Foreign Studies'' are used. This table also shows that when an abbreviation search using the character string "Togaidai" is specified, "Togai University" is displayed no matter how it is written.
3 types of character index "Togai/Daai" and "Togai/Gaidai"
It is clear that two types of collocation indexes are created, and therefore, it can be searched no matter how it is written.
ただし、これら以外のデータがすべて削除され
る保証はなく、例えば、「関東地区外国人大会」
という文字列を含むデータも集合に含まれてい
る。しかし、検索利用者にとつては余計なデータ
は読みとばせば良く、必要なデータが漏れないこ
とのほうが大切なことは言うまでもない。 However, there is no guarantee that all other data will be deleted.
Data containing the character string is also included in the set. However, it goes without saying that it is more important for search users to just read unnecessary data and not omit essential data.
なお、このように直接連語について索引を作成
するだけでなく、間接連語についても索引を作成
することは、単に略語検索のためばかりでなく、
本来の文字列検索のためにも極めて有効である。 Note that creating an index not only for direct collocations but also for indirect collocations is not only for abbreviation searches;
It is also extremely effective for original character string searches.
例えば、文字列「東外大」を含むデータを検索
しようとするとき、その論理演算式は、
全体集合
AND 文字「東」
AND 文字「外」
AND 文字「大」
AND 直接連語「東大」
AND 直接連語「外大」
AND 間接連語「東大」
となり、最後の１行の「東大」を追加することに
よつて、偶然「東外」と「外大」という２つの文
字列を互いに無関係のものとして含んでいるデー
タが存在する場合に、これを削除することが可能
となる。 For example, when trying to search for data that includes the character string "Togaidai", the logical expression is: Entire set AND Character "Higashi" AND Character "Gai" AND Character "Dai" AND Direct conjunction "Todai" AND Direct The collocation "Togai" AND the indirect collocation "Todai" becomes, and by adding "Todai" in the last line, the two character strings "Togai" and "Gaidai" are made to be unrelated to each other. If there is data included, it can be deleted.
次に、間接連語索引という場合に、なぜ、間に
挟まる文字を１字あるいは２字に限定するかであ
るが、これは通常の日本語の文章の中で使用され
る漢字は、多くても３字までで有意味の単位にな
ることがほとんどであるという性質を考慮しての
ことである。地名を例にとれば、都道府県名では
「北海道」「神奈川」「和歌山」「鹿児島」の４つが
３文字、他は２文字である。また、都市名でも３
文字までがほとんどで、４文字は16市あるいが、
その多くは、「会津若松」「近江八幡」のように国
名＋地名に分解可能な構造になつていて、４字で
有意味になるのは「五所川原」と「八日市場」ぐ
らいである。これらの例からも、意味単位が４字
以上になることは稀であると言えるので、略語検
索のためには、間に挟まる文字を１字あるいは２
字に限定することが妥当である。これ以上にする
と、例えば「東大」から「東京工業大学」が検索
されてしまうし、これ以下では、「北大」から
「北海道大学」が検索されなくなつてしまう。 Next, in the case of an indirect collocation index, why are the intervening characters limited to one or two characters? This is because the kanji used in normal Japanese sentences are at most This is done in consideration of the fact that in most cases, a meaningful unit consists of up to three characters. Taking place names as an example, the four prefecture names ``Hokkaido,''``Kanagawa,''``Wakayama,'' and ``Kagoshima'' have 3 characters, and the others have 2 characters. Also, the city name is 3
Most of them are letters, and 4 letters are 16 cities,
Many of them have a structure that can be broken down into a country name + place name, such as ``Aizuwakamatsu'' and ``Omihachiman,'' and the only four-character names that are meaningful are ``Goshogawara'' and ``Yokaichiba.'' From these examples, it can be said that it is rare for a meaning unit to have more than four characters, so when searching for an abbreviation, it is necessary to use one or two characters in between.
It is appropriate to limit it to characters. If it is more than this, for example, "Tokyo Institute of Technology" will be searched from "Tokyo University", and if it is less than this, "Hokkaido University" will not be searched from "Hokkaido University".
なお、以上の説明は、日本語情報検索システム
における漢字略語による検索法として行つている
が、カタカナの場合も有効であるし、中国語には
いつそう適している。 The above explanation is based on a search method using kanji abbreviations in a Japanese information retrieval system, but it is also effective for katakana, and is equally suitable for Chinese.
（発明の効果）
本発明によれば、従来方式におけるように、デ
ータ格納時に、データに含まれているすべての漢
字略語を調べて、それを同意語フアイルに登録す
る手間や、あるいはシソーラスに収録してあるフ
ルネームをキーワードとして添加するなどの処理
は必要でなくなるため、処理速度の向上や省力化
を行うことができる。(Effects of the Invention) According to the present invention, when storing data, there is no need to check all kanji abbreviations included in the data and register them in a synonym file, or to record them in a thesaurus, unlike in the conventional method. Since it is no longer necessary to add the full name that has been given as a keyword, processing speed can be improved and labor can be saved.
また、略語検索のために作成される間接連語索
引は、通常の文字列検索の論理演算にも利用で
き、精度を一層高めることができるという効果が
ある。 Furthermore, the indirect collocation index created for abbreviation searches can also be used for logical operations in normal character string searches, which has the effect of further increasing accuracy.
第１図は、本発明の一実施例として、「東京外
国語大学」というデータが格納されるとき、どう
いうキーの索引が作成されるかを示す図。第２図
は、本発明の一実施例として、「東京外国語大学」
を意味するさまざまな表記がなされているデータ
を検索する目的で、文字列「東外大」が入力され
たときに、どういうキーの索引が参照されるか、
及び、検索対象である全体集合のビツト列と、検
索条件の文字列から抽出されたキーの索引のビツ
ト列の間で行われる論理演算式を示す図。第３図
は、「東京外国語大学」を意味するさまざまな表
記がなされているデータについて、それぞれどう
いうキーの索引が作成されるか、また、「東外大」
という検索条件による略語検索に際して、それら
の表記法のすべてが検索されることを示す図。
FIG. 1 is a diagram showing what kind of key index is created when data "Tokyo University of Foreign Studies" is stored as an embodiment of the present invention. Figure 2 shows "Tokyo University of Foreign Studies" as an example of the present invention.
What kind of key index is referenced when the character string "Togai University" is entered to search for data that has various notations that mean "Togai University"?
and a diagram showing a logical operation expression performed between the bit string of the entire set that is the search target and the bit string of the index of the key extracted from the character string of the search condition. Figure 3 shows what kind of index is created for each type of data that has various expressions that mean ``Tokyo University of Foreign Studies,'' and ``Tokyo University of Foreign Studies.''
The figure which shows that all of those notations are searched at the time of an abbreviation search by the search condition.
Claims (1)
字についての文字索引と、連続する２文字から成
る直接連語、及び間に挟まれる１字あるいは２字
の文字を省略して組み合わされる２文字から成る
間接連語についての連語索引とを作成しておき、 データ検索時には、検索条件として指定された
文字列中に含まれる各文字と前記直接連語を抽出
し、これにより前記文字索引と連語索引とを検索
することにより、前記検索条件の文字列を含むデ
ータ及び、前記文字列を略語とする可能性のある
文字列を含むデータを同時に得ることを特徴とす
る情報検索システムにおける略語検索法。[Claims] 1. In an information retrieval system, at the time of data registration, a character index for each character included in the data, a direct collocation consisting of two consecutive characters, and one or two characters sandwiched between A collocation index is created for indirect collocations consisting of two characters that are combined by omitting characters, and when searching for data, each character included in the character string specified as a search condition and the direct collocation are extracted, Accordingly, by searching the character index and the compound word index, data including the character string of the search condition and data including a character string that may be an abbreviation of the character string are obtained at the same time. Abbreviation search method in information retrieval systems.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1332591A JPH03194653A (en) | 1989-12-25 | 1989-12-25 | Method for retrieving abbreviated word in information retrieval system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1332591A JPH03194653A (en) | 1989-12-25 | 1989-12-25 | Method for retrieving abbreviated word in information retrieval system |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03194653A JPH03194653A (en) | 1991-08-26 |
| JPH0576068B2 true JPH0576068B2 (en) | 1993-10-21 |
Family
ID=18256651
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1332591A Granted JPH03194653A (en) | 1989-12-25 | 1989-12-25 | Method for retrieving abbreviated word in information retrieval system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH03194653A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| USRE44814E1 (en) | 1992-10-23 | 2014-03-18 | Avocent Huntsville Corporation | System and method for remote monitoring and operation of personal computers |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| KR100387965B1 (en) * | 2000-05-27 | 2003-06-18 | 엘지전자 주식회사 | User adaptive multimedia service system |
| US20060106604A1 (en) * | 2002-11-11 | 2006-05-18 | Yoshiyuki Okimoto | Speech recognition dictionary creation device and speech recognition device |
| CN102770863B (en) | 2010-02-24 | 2014-12-17 | 三菱电机株式会社 | Search device and search program |
-
1989
- 1989-12-25 JP JP1332591A patent/JPH03194653A/en active Granted
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| USRE44814E1 (en) | 1992-10-23 | 2014-03-18 | Avocent Huntsville Corporation | System and method for remote monitoring and operation of personal computers |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH03194653A (en) | 1991-08-26 |
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