JP2008146424A - Method for calculating conformity of XML document, program thereof, and information processing apparatus - Google Patents
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Abstract
【課題】蓄積されたXML文書に対して、パスと検索単語を入力して適合度の算出を行う場合に、処理を高速に行うこと。
【解決手段】本発明は、XML文書を複数蓄積し、それらのXML文書に対してパスと検索単語によってランキングを行う情報処理装置において、記憶部が、パス情報、ノード情報および単語情報を記憶している。また、パス情報は、パス単位の情報として、それぞれのパスの配下の部分文書の集合に関する統計情報であるパス統計情報を記憶している。
そして、処理部は、パスと検索単語が入力される前に、パス統計情報を含むパス情報を更新しておくので、適合度の算出時はパス統計情報を算出する必要がなく、検索を高速に処理することができる。
【選択図】図1Processing is performed at high speed when a path and a search word are input to calculate the degree of fitness for an accumulated XML document.
In an information processing apparatus that accumulates a plurality of XML documents and ranks the XML documents based on a path and a search word, a storage unit stores path information, node information, and word information. ing. The path information stores path statistical information, which is statistical information related to a set of partial documents under each path, as information for each path.
The processing unit updates the path information including the path statistical information before the path and the search word are input, so there is no need to calculate the path statistical information when calculating the degree of matching, and the search can be performed at high speed. Can be processed.
[Selection] Figure 1
Description
本発明は、蓄積した複数のXML(eXtensible Markup Language)文書に関して、パスと検索単語を有する検索クエリ(問合せ)に対する適合度の算出を行う技術に関する。 The present invention relates to a technique for calculating a fitness for a search query (query) having a path and a search word with respect to a plurality of stored XML (eXtensible Markup Language) documents.
近年、コンピュータ装置で文書を作成する場合、マークアップ言語の1つであるXMLを使用することが多い。XMLにより作成された文書であるXML文書(以下、単に「文書」ともいう。)は、多く利点を有するからである。
たとえば、XML文書は、文書の構造を表現および管理するためのタグの内容を使用者が定義できるため使いやすく、また、階層構造となっているのでデータ整理に適している。さらに、XML文書は、データがバイナリデータでなくテキストデータであるので使用者がデータの内容を容易に確認でき、また、世界標準として認定されているので他の多くのアプリケーションと互換性がある。
In recent years, when a document is created by a computer device, XML, which is one of markup languages, is often used. This is because an XML document (hereinafter simply referred to as “document”) that is a document created by XML has many advantages.
For example, an XML document is easy to use because the contents of tags for expressing and managing the structure of the document can be defined by the user, and has a hierarchical structure and is suitable for data organization. Furthermore, since the XML document is text data instead of binary data, the user can easily confirm the contents of the data, and since it is certified as a global standard, it is compatible with many other applications.
そして、XML文書の増加にともなって、蓄積された複数のXML文書に対する検索の精度や速度の向上の必要性も高くなってきている。なお、以下、検索クエリに対する文書の適合性によって行われる順位付けのことをランキングという。また、検索時は、文書中の検索単語の出現に関する何らかの統計量を利用してスコアを算出し、そのスコアの大小関係によってランキングが行われる。 As the number of XML documents increases, the necessity of improving the accuracy and speed of searching for a plurality of stored XML documents is increasing. Hereinafter, the ranking performed based on the suitability of documents with respect to a search query is referred to as ranking. Further, at the time of search, a score is calculated using some statistic regarding the appearance of a search word in a document, and ranking is performed according to the magnitude relation of the score.
蓄積された文書に対するランキングの手法としては、文書の記述内容を統計的に分析する手法が多く用いられている(たとえば非特許文献1参照)。
なお、スコアの算出に利用される統計量として、一般に、「文書集合全体の統計量(全文書の長さの平均(以下、「平均長さ」という。)など)」、「文書ごとの統計量(各文書の長さなど)」、「検索単語に対する統計量(各文書における検索単語の出現頻度など)」が用いられる。
As a ranking technique for accumulated documents, a technique for statistically analyzing the description contents of the document is often used (see, for example, Non-Patent Document 1).
As statistics used for calculating the score, generally, “statistics for the entire document set (average of all document lengths (hereinafter referred to as“ average length ”)”), “statistics for each document” “Amount (length of each document, etc.)” and “Statistics for search word (frequency of appearance of search word in each document)” are used.
また、XML文書に対して効率的な検索を実現しようとする場合、構造化データであるXML文書からその検索に必要な記述内容を高速に取り出すことが可能でなければならない。そこで、一般的には、XML文書の構造と記述内容を記録したインデックス(構造インデックス)をあらかじめ構築しておく。そして、構造インデックスの構築には様々な方法が存在するが、多くの場合、XML文書の持つ全てのパス(データの所在を示す文字列。たとえば「/book/chapter/section」など)とそのパスに対応する記述内容を関連付けるパスインデックスが構築される(たとえば特許文献1参照)。 Further, when an efficient search is to be performed on an XML document, it is necessary to be able to quickly extract description contents necessary for the search from the XML document that is structured data. Therefore, in general, an index (structure index) that records the structure and description contents of an XML document is constructed in advance. There are various methods for constructing the structure index. In many cases, all paths (strings indicating the location of data, such as “/ book / chapter / section”) and their paths are included in the XML document. A path index for associating description contents corresponding to is constructed (see, for example, Patent Document 1).
そして、XML文書はその構造に意味を持っているため、XML文書に対するランキングは、XML文書の構造を利用して行うことが望ましい。そうすることで、精度の高い検索結果が期待できるからである。つまり、XML文書のランキングでは、従来のランキング時に行っていたように文書単位でスコアを算出するのではなく、部分文書(XML文書の一部)単位でスコアを算出することが好ましい。 Since the XML document has a meaning in its structure, it is desirable to perform ranking for the XML document by using the structure of the XML document. This is because highly accurate search results can be expected. That is, in ranking XML documents, it is preferable to calculate scores in units of partial documents (part of XML documents) instead of calculating scores in units of documents as was done during conventional ranking.
すなわち、XML文書のランキングに関するスコアの算出に利用される統計量として、「文書集合全体の統計量」ではなく「部分文書集合全体の統計量」、また、「文書ごとの統計量」ではなく「部分文書ごとの統計量」を使用することが望ましい。また、「検索単語に対する統計量」に関しても、たとえば、その出現位置を文書単位ではなくもっと詳細に識別するなどしたほうがよい。
しかしながら、前記した「部分文書集合全体の統計量」、「部分文書ごとの統計量」および「検索単語に対する統計量」は、検索クエリの内容に依存して変化する。これは、検索クエリにおけるパスの内容によって、該当する部分文書の範囲が変わるためである。
したがって、前記した非特許文献1や特許文献1を含む従来技術では、検索(ランキング)の都度、それらの統計量を算出しなければならず、蓄積されたXML文書が大量になると算出コストが膨大になり、その結果、処理が遅くなってしまうという問題があった(詳細は「発明を実施するための最良の形態」の冒頭に記載)。
However, the above-mentioned “statistics for the entire partial document set”, “statistics for each partial document”, and “statistics for the search word” vary depending on the contents of the search query. This is because the range of the corresponding partial document changes depending on the content of the path in the search query.
Therefore, in the related art including the above-described Non-Patent
そこで、本発明は、前記問題点に鑑みてなされたものであり、蓄積されたXML文書に対して、パスと検索単語を指定して適合度の算出を行う場合に、処理を高速に行うことを目的とする。 Therefore, the present invention has been made in view of the above-described problems, and performs processing at high speed when calculating the degree of matching by specifying a path and a search word for an accumulated XML document. With the goal.
前記課題を解決するために、請求項1および請求項6に係る発明は、情報処理装置が、複数のXML文書に関するパス単位の情報を格納するパス情報、XML文書ごとの各XML文書におけるノード間の関係情報を格納するノード情報、および、複数のXML文書で使用されている各単語の出現位置情報を格納する単語情報、を記憶する記憶部と、複数のXML文書に関してパス単位の情報をパス情報に格納するパスインデックス部と、それぞれのXML文書におけるノード間の親子関係を含む関係を分析しその関係情報をノード情報に格納するノード管理部と、複数のXML文書のいずれかで使用されている単語を、その単語が使用されているXML文書の文書IDを含む出現位置情報と関連付けて単語情報に格納するテキストインデックス部と、パスと検索単語が入力されたときに、複数のXML文書に関して、その入力されたパスの配下の文書である部分文書における当該検索単語の適合度を算出するランキング部と、を備える。
そして、パス情報は、パス単位の情報として、それぞれのパスの配下の部分文書の集合に関する統計情報であるパス統計情報を記憶しており、パスインデックス部は、パスと検索単語が入力される前に、蓄積された複数のXML文書に関して、パス統計情報を含むパス情報を更新し、ランキング部は、パスと検索単語が入力された後に、パス統計情報を含むパス情報、ノード情報、および、単語情報を参照し、当該パスと検索単語に基づいて、複数のXML文書に関する適合度の算出を行う。
In order to solve the above-mentioned problem, the invention according to
The path information stores path statistical information, which is statistical information related to a set of partial documents under each path, as path unit information. The path index unit stores a path and a search word before input. The path information including path statistical information is updated with respect to a plurality of stored XML documents, and the ranking unit inputs path information including path statistical information, node information, and words after a path and a search word are input. With reference to the information, the degree of conformity for a plurality of XML documents is calculated based on the path and the search word.
かかる発明によれば、部分文書集合全体の統計量であるパス統計情報を、パスと検索単語の入力前に算出および格納しておくことができ、そのパス統計情報を使うことでXML文書に関する適合度の算出処理を高速に行うことができる。 According to this invention, it is possible to calculate and store path statistical information, which is a statistic of the entire partial document set, before inputting a path and a search word, and use the path statistical information to conform to an XML document. The degree calculation process can be performed at high speed.
請求項2および請求項7に係る発明は、情報処理装置が、複数のXML文書に関するパス単位の情報を格納するパス情報、XML文書ごとの各XML文書におけるノード間の関係情報を格納するノード情報、および、複数のXML文書で使用されている各単語の出現位置情報を格納する単語情報、を記憶する記憶部と、複数のXML文書に関してパス単位の情報をパス情報に格納するパスインデックス部と、それぞれのXML文書におけるノード間の親子関係を含む関係を分析しその関係情報をノード情報に格納するノード管理部と、複数のXML文書のいずれかで使用されている単語を、その単語が使用されているXML文書の文書IDを含む出現位置情報と関連付けて単語情報に格納するテキストインデックス部と、パスと検索単語が入力されたときに、複数のXML文書に関して、その入力されたパスの配下の文書である部分文書における当該検索単語の適合度を算出するランキング部と、を備える。
そして、ノード情報は、各ノードごとの情報として、それぞれのノードの配下の部分文書に関する統計情報であるノード統計情報を記憶しており、ノード管理部は、パスと検索単語が入力される前に、ノード統計情報を含むノード情報を更新し、ランキング部は、パスと検索単語が入力された後に、パス情報、ノード統計情報を含むノード情報、および、単語情報を参照し、当該パスと検索単語に基づいて、複数のXML文書に関する適合度の算出を行う。
According to the second and seventh aspects of the present invention, the information processing apparatus stores path information for storing path unit information regarding a plurality of XML documents, and node information for storing relationship information between nodes in each XML document for each XML document. And a storage unit that stores word information for storing appearance position information of each word used in a plurality of XML documents, and a path index unit for storing path unit information in the path information for the plurality of XML documents, , A node management unit for analyzing a relationship including a parent-child relationship between nodes in each XML document and storing the relationship information in the node information, and a word used in one of the plurality of XML documents. A text index part to be stored in the word information in association with the appearance position information including the document ID of the XML document, and the path and the search word When it is, for a plurality of XML documents, comprising a ranking unit for calculating a goodness of fit of the search word in the document partial document is a subordinate of the input paths, a.
The node information stores, as information for each node, node statistical information that is statistical information regarding partial documents under each node, and the node management unit before the path and the search word are input The node information including the node statistical information is updated, and after the path and the search word are input, the ranking unit refers to the path information, the node information including the node statistical information, and the word information. Based on the above, the degree of fitness for a plurality of XML documents is calculated.
かかる発明によれば、部分文書ごとの統計量であるノード統計情報を、パスと検索単語の入力前に算出および格納しておくことができ、そのノード統計情報を使うことでXML文書に関する適合度の算出処理を高速に行うことができる。 According to this invention, it is possible to calculate and store node statistical information, which is a statistic for each partial document, before inputting a path and a search word. Can be performed at high speed.
請求項3および請求項8に係る発明は、情報処理装置が、複数のXML文書に関するパス単位の情報を格納するパス情報、XML文書ごとの各XML文書におけるノード間の関係情報を格納するノード情報、および、複数のXML文書で使用されている各単語の出現位置情報を格納する単語情報、を記憶する記憶部と、複数のXML文書に関してパス単位の情報をパス情報に格納するパスインデックス部と、それぞれのXML文書におけるノード間の親子関係を含む関係を分析しその関係情報をノード情報に格納するノード管理部と、複数のXML文書のいずれかで使用されている単語を、その単語が使用されているXML文書の文書IDを含む出現位置情報と関連付けて単語情報に格納するテキストインデックス部と、パスと検索単語が入力されたときに、複数のXML文書に関して、その入力されたパスの配下の文書である部分文書における当該検索単語の適合度を算出するランキング部と、を備える。
そして、単語情報は、出現位置情報として、XML文書の文書IDとともに、その単語が出現するノード位置情報を記憶しており、テキストインデックス部は、パスと検索単語が入力される前に、ノード位置情報を含む単語情報を更新し、ランキング部は、パスと検索単語が入力された後に、パス情報、ノード情報、および、ノード位置情報を含む単語情報を参照し、当該パスと検索単語に基づいて、複数のXML文書に関する適合度の算出を行う。
In the inventions according to
The word information stores, as the appearance position information, the node position information where the word appears together with the document ID of the XML document, and the text index portion stores the node position before the path and the search word are input. The word information including information is updated, and the ranking unit refers to the word information including the path information, the node information, and the node position information after the path and the search word are input, and based on the path and the search word. The degree of conformity for a plurality of XML documents is calculated.
かかる発明によれば、検索単語に対する統計量である出現位置情報を、パスと検索単語の入力前に算出および格納しておくことができ、その出現位置情報を使うことでXML文書に関する適合度の算出処理を高速に行うことができる。 According to this invention, it is possible to calculate and store the appearance position information, which is a statistic for the search word, before inputting the path and the search word, and by using the appearance position information, the fitness level of the XML document can be calculated. The calculation process can be performed at high speed.
請求項4および請求項9に係る発明は、情報処理装置において、ノード管理部が、ノード間の関係情報として、各ノードに、開始ラベル値と終了ラベル値を、親ノードの開始ラベル値は子ノードの開始ラベル値よりも小さく、親ノードの終了ラベル値は子ノードの終了ラベル値よりも大きい、という関係を満たすように付与してノード情報に格納し、テキストインデックス部が、各単語情報のノード位置情報として、ノード情報における開始ラベル値と終了ラベル値を付与し、ランキング部は、パスと検索単語が入力されたときに、ノード情報における各ノードの開始ラベル値と終了ラベル値に基づいてそのパスに対応する部分文書の範囲を決定し、その部分文書に関して当該検索単語の適合度を算出する。
The invention according to
かかる発明によれば、ノード情報および単語情報における開始ラベル値と終了ラベル値によって部分文書の範囲を決定することができる。 According to this invention, the range of the partial document can be determined based on the start label value and the end label value in the node information and the word information.
請求項5に係る発明は、情報処理装置において、記憶部が、さらに、XML文書においてテキストデータを有するノードのテキストデータをそのテキストデータの識別情報と関連付けて格納するテキスト情報を記憶し、ノード管理部は、ノード情報において、ノードごとに、その配下のテキストデータの識別情報を関連付け、ランキング部は、パスと検索単語が入力されたときに、ノード情報におけるテキストデータの識別情報に基づいてそのパスに対応する部分文書の範囲を決定し、その部分文書に関して当該検索単語の適合度を算出する。
In the invention according to
かかる発明によれば、テキストデータの識別情報によって部分文書の範囲を決定することができる。 According to this invention, the range of the partial document can be determined based on the identification information of the text data.
請求項10に係る発明は、請求項1から請求項5までのいずれか1項に記載のXML文書の適合度の算出方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムである。
The invention according to
かかる発明によれば、XML文書の適合度の算出方法をコンピュータに実行させることができる。 According to this invention, it is possible to cause a computer to execute a method for calculating the conformity of an XML document.
本発明によれば、蓄積されたXML文書に対して、パスと検索単語を指定して適合度の算出を行う場合に、処理を高速に行うことができる。 According to the present invention, it is possible to perform processing at high speed when calculating a fitness level by specifying a path and a search word for an accumulated XML document.
以下、本発明に係る情報処理装置、XML文書の適合度の算出方法およびそのプログラムを実施するための最良の形態(以下、実施形態という。)について、適宜図面を参照しながら説明する。なお、参照図以外の図も適宜参照する。
その前に、理解を容易にするため、図21〜図24を参照しながら、比較例(従来技術)および用語について説明する。
Hereinafter, an information processing apparatus, a method for calculating the conformity of an XML document, and a best mode for carrying out the program (hereinafter referred to as an embodiment) will be described with reference to the drawings as appropriate. Note that drawings other than the reference diagram are also referred to as appropriate.
Before that, in order to facilitate understanding, comparative examples (prior art) and terms will be described with reference to FIGS.
図21は、比較例の統計情報を用いたランキング例を示したものであり、(a)が文書例、(b)が適合度(ランキング)の計算例1、(c)が適合度の計算例2の説明図である。
図21(a)に示すように、ここでは、3つの文書(文書01〜03)に対して、単語「特許」で検索を行う場合について説明する。なお、ここでの文書は、XML文書であってもなくても、いずれでもよい。また、3つの文書における検索単語の出現回数と文書のテキスト長は、図示した通りである。
FIG. 21 shows a ranking example using statistical information of a comparative example. (A) is a document example, (b) is a calculation example 1 of the fitness (ranking), and (c) is a calculation of the fitness. 10 is an explanatory diagram of Example 2. FIG.
As shown in FIG. 21A, here, a case will be described in which three documents (
図21(b)は、検索単語の出現回数でランキングを行った結果を示している。また、図21(c)は、検索単語の出現頻度(出現回数/テキスト長)でランキングを行った結果を示している。
そして、比較例では、一般に、前記したような統計量(検索単語の出現回数や出現頻度)と単語の出現位置(出現文書の識別子)を記録したインデックス(テキストインデックス)を構築しておく。そして、検索時には、構築してあるテキストインデックスを用いることで、検索単語の出現位置を特定し、高速なスコア算出を行うことができる。
なお、検索文字列に複数の単語が含まれている場合は、各単語に関してスコア算出を行い、所定の計算式によりそれらのスコアを統合するなどすればよい。
FIG. 21B shows a result of ranking by the number of appearances of the search word. FIG. 21C shows the result of ranking by the appearance frequency (number of appearances / text length) of the search word.
In the comparative example, generally, an index (text index) is recorded in which the above-described statistics (number of appearances and appearance frequency of search words) and word appearance position (appearance document identifier) are recorded. And at the time of a search, the appearance position of a search word can be pinpointed by using the constructed text index, and a high-speed score calculation can be performed.
When a plurality of words are included in the search character string, a score is calculated for each word, and those scores may be integrated by a predetermined calculation formula.
次に、図22を参照しながら、構造化データであるXML文書の構造について説明する。図22において、(a)はXML文書のソースコードの例の簡略図、(b)はXML文書の構造(木構造)を示した図である。
図22(a)に例示しているように、XML文書001のソースコードにおいて、XML文書の構成要素を識別するために使われるマーク(「<book>」など)をタグという。
Next, the structure of an XML document that is structured data will be described with reference to FIG. 22A is a simplified diagram of an example of source code of an XML document, and FIG. 22B is a diagram illustrating a structure (tree structure) of the XML document.
As illustrated in FIG. 22A, in the source code of the
また、XML文書は、図22(b)に示すように、ディレクトリ構造のような木構造を有しており、各要素(ノード)はパス(「/book/chapter」など。以下、同様に記載)で表現される。なお、各ノードには、ノード「n1」の子ノードには「n11」〜「n13」、ノード「n12」の子ノードには「n121」〜「n124」、・・・、と、階層的に符号を付してある(他図も同様)。 Further, as shown in FIG. 22B, the XML document has a tree structure such as a directory structure, and each element (node) is a path (such as “/ book / chapter”). ). In each node, “n11” to “n13” are child nodes of the node “n1”, “n121” to “n124” are child nodes of the node “n12”, and so on. Reference numerals are attached (the same applies to other drawings).
このように、XML文書は、記述内容とは別に、タグによってそれぞれの記述内容の意味(属性)を付与されているため、単語とともにパスを指定して検索することで、大きな1つのXML文書から必要とする部分を取り出すことができる。そして、前記したように、1つのXML文書から取り出される文書の一部を部分文書という。
図22の例では、XML文書001は本のデータを表しており、この本のタイトルの記述内容だけを取り出したい場合、パスを「/book/title」と指定することで、タイトルの記述内容だけを取り出すことができる。
In this way, since the XML document is given the meaning (attribute) of each description content by the tag separately from the description content, it is possible to search from a large XML document by specifying a path together with a word and performing a search. The necessary part can be taken out. As described above, a part of a document extracted from one XML document is referred to as a partial document.
In the example of FIG. 22, the
また、図22(b)に示すように、XML文書001は、「/book」の配下に本の記述内容が章(chapter)別に格納されている。XML文書001の中から特に単語「地球」について詳しく書かれている部分文書を取り出したい場合に、たとえば、章ごとに調査したいときは、「/book/chapter」の配下の「text」に対して単語「地球」で検索を行えばよい。また、章よりもさらに詳しい節(section)ごとに調査したいときは、「/book/chapter/section」の配下の「text」に対して単語「地球」で検索を行えばよい。いずれの場合も、スコアの高い部分文書がランキング上位の部分文書になる。
Also, as shown in FIG. 22B, in the
続いて、図23を参照しながら、パス指定(パスの内容)の違いによる部分文書の違いについて説明する。図23の(a)と(b)は、図22(b)の構造の例について、それぞれのパスによる部分文書の範囲を示した図である。
図23(a)に示すように、パスを「/book/chapter」と指定すれば、それぞれの「chapter」(n12,n13など)以下のノードが部分文書となる。一方、図23(b)に示すように、パスを「/book/chapter/section」と指定すれば、それぞれの「section」(n124など)以下のノードが部分文書となる。このように、パスの内容によって、部分文書の範囲は異なるのである。
Next, with reference to FIG. 23, differences in partial documents due to differences in path designation (path contents) will be described. (A) and (b) of FIG. 23 are diagrams showing ranges of partial documents by respective paths in the example of the structure of FIG. 22 (b).
As shown in FIG. 23A, if the path is designated as “/ book / chapter”, nodes under each “chapter” (n12, n13, etc.) become partial documents. On the other hand, as shown in FIG. 23B, if the path is designated as “/ book / chapter / section”, nodes under each “section” (such as n124) become partial documents. In this way, the range of partial documents differs depending on the contents of the path.
次に、図24を参照しながら、パス指定の違いによる部分文書の違いの別の例について説明する。図24の(a)と(b)は、図22(b)の例について、それぞれのパスによる部分文書の範囲を示した図である。
図24(a)に示すように、パスを「/book/title」と指定すれば、破線で図示した1箇所だけが該当する部分文書となる。一方、図24(b)に示すように、パスを「任意のtitle」と指定すれば、破線で図示した3箇所(以上)が該当する部分文書となる。
Next, another example of a difference in partial documents due to a difference in path designation will be described with reference to FIG. (A) and (b) of FIG. 24 are diagrams showing ranges of partial documents by respective paths in the example of FIG. 22 (b).
As shown in FIG. 24A, if the path is designated as “/ book / title”, only one location shown by a broken line becomes a corresponding partial document. On the other hand, as shown in FIG. 24B, if the path is designated as “arbitrary title”, three (or more) locations indicated by broken lines become corresponding partial documents.
このように、検索クエリにおけるパスの内容によって、該当する部分文書が変化するので、パスの内容が変化するたびに、「部分文書集合全体の統計量」、「部分文書ごとの統計量」および「検索単語に対する統計量」も変化することになる。そのため、比較例においては、検索の都度、それらの統計量を算出しなくてはならなかった。そして、特に、蓄積されたXML文書の数が増加すればするほど、それらの統計量の算出コストが大きくなってしまっていた。 In this way, since the corresponding partial document changes depending on the content of the path in the search query, each time the content of the path changes, the “statistics for the entire partial document set”, “statistics for each partial document”, and “ The “statistics for search words” will also change. Therefore, in the comparative example, the statistics had to be calculated for each search. In particular, as the number of stored XML documents increases, the calculation cost of those statistics values increases.
続いて、図1〜図20を参照しながら、本発明の各実施形態の情報処理装置、XML文書の適合度の算出方法およびそのプログラムについて説明する。
まず、本実施形態のランキング手法で用いるスコア計算式であるBM25(非特許文献1の「3.3.1 Okapi」参照)について説明する。このBM25を用いた場合、文書kにおける単語iのスコアSqkiの計算式は、次の式(1)により与えられる。
Next, the information processing apparatus, the XML document fitness calculation method, and the program thereof according to each embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
First, BM25 (see “3.3.1 Okapi” in Non-Patent Document 1), which is a score calculation formula used in the ranking method of the present embodiment, will be described. When this BM25 is used, the calculation formula of the score S qki of the word i in the document k is given by the following formula (1).
L:(部分)文書集合全体の平均長さ(部分文書集合全体の統計量。パス統計情報)
N:(部分)文書の総数(部分文書集合全体の統計量。パス統計情報)
lk:(部分)文書kの長さ(部分文書の統計量。ノード統計情報)
tfki:(部分)文書k中の単語iの出現回数(単語の統計量)
ni:該当する単語iを含む(部分)文書数(単語の統計量)
lq:検索文字列qの長さ
tfqi:検索文字列q中の検索単語iの出現回数
L: (Partial) Average length of the entire document set (Statistics of the entire partial document set. Path statistical information)
N: Total number of (partial) documents (statistics of the entire partial document set, path statistical information)
l k : (partial) length of document k (statistics of partial document; node statistical information)
tf ki : (partial) number of occurrences of word i in document k (word statistic)
n i : Number of (partial) documents including the corresponding word i (word statistics)
l q : Length of search character string q tf qi : Number of appearances of search word i in search character string q
(第1実施形態)
図1は、本発明の第1実施形態における情報処理装置の構成図である。図1に示すように、第1実施形態の情報処理装置1は、コンピュータ装置であり、入力部2、出力部3、メモリ4、記憶部5および処理部6を備えている。
(First embodiment)
FIG. 1 is a configuration diagram of an information processing apparatus according to the first embodiment of the present invention. As illustrated in FIG. 1, the
入力部2は、データ入力を行うものであり、たとえば、キーボード、マウス、通信インターフェースなどである。情報処理装置1の使用者(以下、単に「使用者」という。)は、入力部2を使って、XML文書や検索クエリ(パスと検索文字列)を入力することができる。なお、本実施形態では、使用者がXML文書の構造や記述内容をある程度把握しており、検索クエリとして、文字列だけではなく、パスも指定するものとする。
The
出力部3は、データを出力するものであり、たとえば、ディスプレイやスピーカである。出力部3は、XML文書の検索によるランキング結果などを出力する。
メモリ4は、処理部6の作業領域であり、たとえば、RAM(Random Access Memory)である。
The
The
記憶部5は、データを記憶するものであり、たとえば、ハードディスクである。記憶部5は、たとえば、1件のデータを複数の項目(フィールド)の集合として表現して、データの集合を表(テーブル)で表す、いわゆるリレーショナルデータベースである。記憶部5は、入力部2から入力されたXML文書を格納するXML文書群51、パステーブルPT(Path Table。パス情報。詳細は図4(b)で後記)、ノードテーブルNT(Node Table。ノード情報。詳細は図4(a)で後記)および転置表IT(Inverted Table。単語情報。詳細は図5で後記)を記憶している。
また、記憶部5は、図示を省略しているが、後記するXML文書の適合度の算出方法を記述したプログラムを記憶している。
The
Although not shown in the figure, the
処理部6は、各種演算処理を行うものであり、たとえば、CPU(Central Processing Unit)である。処理部6は、その機能として、データ格納部61、パスインデックス部62、範囲ラベル部63(ノード管理部)、テキストインデックス部64およびランキング部65を備えている。なお、以下において、処理部6がこれらの機能以外の機能を果たす場合は、動作主体を処理部6として記載する。
The
データ格納部61は、入力部2から入力されたXML文書をXML文書群51に格納する。
パスインデックス部62は、入力部2から入力されたXML文書の情報に基づき、パステーブルPT(図4(b)参照)において、各パスの統計量(部分文書集合全体の平均長さ(L)、部分文書数(N))を更新する。
The
Based on the information of the XML document input from the
範囲ラベル部63は、各ノードに範囲ラベル(開始ラベル(値)「pre」と終了ラベル(値)「post」の2値のID(IDentification)。関係情報。出現位置情報。ノード位置情報)を付与し、ノードテーブルNT(図4(a)参照)に記録する。各ノードに対して、子ノードの範囲ラベルが親ノードの範囲ラベルの「pre」と「post」の間の値になるようにラベル付けすることで、各ノード間の上下(親子)関係がわかる(特許文献1参照)。
The
ここで、図2および図3を参照しながら、範囲ラベルについて説明する。図2は、XML文書のソースコードの例を示した図であり、(a)が図22と同様のXML文書001に関する図であり、(b)がその他の例としてのXML文書002に関する図である。図2の(a)と(b)に示すように、いずれのXML文書も本(book)に関するデータである。
Here, the range label will be described with reference to FIGS. 2 and 3. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of source code of an XML document. (A) is a diagram related to an
図3は、(a)がXML文書001に対して範囲ラベルを付与した状態を示す図であり、(b)がXML文書002に対して範囲ラベルを付与した状態を示す図である。
図3(a)に示すように、XML文書001において、ノードn1(book)は範囲ラベルが(1,99)(開始ラベル「pre」が「1」で、終了ラベル「post」が「99」。以下同様)で、範囲ラベルが(2,5)のノードn11の親であることがわかる。また、ノードn11は範囲ラベルが(2,5)で、範囲ラベルが(6,47)のノードn12とは上下(親子)関係にないことがわかる。図3(b)に示したXML文書002についても、同様に、各ノードに対して範囲ラベルが付与されている。
FIG. 3A is a diagram showing a state where a range label is assigned to the
As shown in FIG. 3A, in the
図1に戻って、テキストインデックス部64は、入力部2から入力されたXML文書に出現する全ての単語の出現位置(文書IDと範囲ラベル)を、転置表ITに記録する。
ランキング部65は、検索時に、パステーブルPT、ノードテーブルNTおよび転置表ITから統計情報などを取り出し、各部分文書ごとのスコアを算出する。
Returning to FIG. 1, the
The ranking
次に、図4を参照しながら、ノードテーブルとパステーブルについて説明する。図4は、(a)がノードテーブル、(b)がパステーブルを例示した図である。
図4(a)において、(a1)はXML文書001に関するノードテーブル001NTであり、(a2)はXML文書002に関するノードテーブル002NTである。いずれのノードテーブルNTも、左から順に、XML文書の識別子を表す文書ID(docid)、範囲ラベル(「pre」と「post」)、各ノードに与えられているタグ(tag)、パスの識別子を表すパスID(pathid)、そのノードがパス指定されたときの部分文書の長さを表すlk(lk)、および、そのノードのテキストデータであるテキスト(text)のカラムから構成されている。
Next, the node table and the path table will be described with reference to FIG. 4A is a diagram illustrating a node table, and FIG. 4B is a diagram illustrating a path table.
In FIG. 4A, (a1) is a node table 001NT related to the
図4(b)に示すように、パステーブルPTは、左から順に、パスID(pathid)、パス(pathexp)、L(部分文書集合全体の平均長さ)、N(部分文書の総数)のカラムから構成されている。 As shown in FIG. 4B, the path table PT includes, in order from the left, path ID (pathid), path (pathexp), L (average length of the entire partial document set), and N (total number of partial documents). It consists of columns.
続いて、図5を参照しながら、転置表について説明する。図5は、転置表の例を示した図である。
図5に示すように、転置表ITは、単語(term)と出現位置(position)のカラムから構成されている。出現位置の()内は、左から順に、文書ID(docid)、開始ラベル(pre)、終了ラベル(post)を意味している。たとえば、転置表ITにおいて、単語「宇宙」に対応する出現位置が(001,3,4)であれば、文書ID(docid)が「001」であるXML文書001における開始ラベル(pre)が「3」で終了ラベル(post)が「4」のノード、つまり、図3(a)におけるノードn111に単語「宇宙」が存在していることがわかる。
Next, the transposition table will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a diagram showing an example of a transposition table.
As shown in FIG. 5, the transposition table IT is composed of columns of words (terms) and appearance positions (positions). The parentheses in the appearance position mean the document ID (docid), the start label (pre), and the end label (post) in order from the left. For example, if the appearance position corresponding to the word “universe” in the transposition table IT is (001, 3, 4), the start label (pre) in the
次に、図6を参照しながら、構造インデックス(パステーブルPTおよびノードテーブルNT)の構築処理について説明する。図6は、構造インデックスの構築処理を示すフローチャートである。
まず、使用者が、入力部2を介して、新たに蓄積したいXML文書を情報処理装置1に投入する。そうすると、処理部6のデータ格納部61が記憶部5のXML文書群51にそのXML文書を格納し、また、そのとき、パスインデックス部62と範囲ラベル部63が以下の処理により、構造インデックスを構築する。
Next, the construction processing of the structure index (path table PT and node table NT) will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart showing a structure index construction process.
First, a user inputs an XML document to be newly accumulated into the
投入されたXML文書に関して、パスインデックス部62は、1つのパスを取り出す(ステップS601)。パスインデックス部62は、パステーブルPTを参照し、そのパスがすでにパステーブルPTに含まれている(存在している)か否かを判断する(ステップS602)。
For the input XML document, the
パスがパステーブルPTに含まれていない場合(ステップS602でNo)、パスインデックス部62は、新しいパスIDを発行し、新たにそのパスをパステーブルPTに加え(ステップS603)、さらに、そのパスに関するLとNの値(部分文書集合の統計量)を計算する、すなわち、そのパスの配下の連結テキスト長をLの値とし、Nの値を「1」として、それぞれ、パステーブルPTの該当箇所に格納する(ステップS604)。
If the path is not included in the path table PT (No in step S602), the
パスがすでにパステーブルPTに含まれている場合(ステップS602でYes)、パスインデックス部62は、そのパスに関するLとNの値(部分文書集合の統計量)を計算する、すなわち、そのパスの配下の連結テキスト長の平均をLの値とし、Nの値をインクリメント(1つ増加)して、それぞれ、パステーブルPTの該当箇所に格納する(ステップS604)。
If the path is already included in the path table PT (Yes in step S602), the
その後、パスインデックス部62は、そのXML文書に関する全てのパス分の処理を終了したか否かを判断し(ステップS605)、終了していなければ(No)ステップS601に戻って処理を繰り返し、終了していれば(Yes)ステップS606に進む。
Thereafter, the
このようにして、ステップS601〜S605の処理により、検索に必要な3つの統計量(「部分文書集合全体の統計量」、「部分文書ごとの統計量」および「検索単語に対する統計量」)のうち、「部分文書集合全体の統計量」(パステーブルPTの「L」と「N」)をXML文書の投入直後(検索クエリの入力前)に算出および格納することができる。そして、これにより、検索(適合度の算出)時に「部分文書集合全体の統計量」を算出する必要がなくなり、検索処理を高速化することができるようになる。 In this way, the three statistics required for the search (“statistics for the entire partial document set”, “statistics for each partial document”, and “statistics for the search word”) are obtained by the processing in steps S601 to S605. Among them, “statistics of the entire partial document set” (“L” and “N” in the path table PT) can be calculated and stored immediately after the XML document is input (before the input of the search query). As a result, it is not necessary to calculate “statistics of the entire partial document set” at the time of search (calculation of fitness), and the search process can be speeded up.
続いて、投入されたXML文書に関し、範囲ラベル部63は、1つのノードを取り出す(ステップS606)。
その後、範囲ラベル部63は、パステーブルPTを参照し、そのノードに対応するパスIDを取り出し(ステップS607)、前記した規則性にしたがって範囲ラベルを付与し(ステップS608)、ノードテーブルNTに各値(カラムの情報)を格納する(ステップS609)。
Subsequently, regarding the input XML document, the
Thereafter, the
つまり、ステップS609において、範囲ラベル部63は、文書ID(docid)、範囲ラベル(「pre」と「post」)、タグ(tag)およびパスID(pathid)だけでなく、そのノード配下の部分文書の長さを表すlkと、そのノードのテキストデータであるテキスト(text)に関する情報もノードテーブルNTに格納する。
That is, in step S609, the
その後、範囲ラベル部63は、そのXML文書に関する全てのノード分の処理を終了したか否かを判断し(ステップS610)、終了していなければ(No)ステップS606に戻って処理を繰り返し、終了していれば(Yes)ステップS611に進む。
Thereafter, the
このようにして、ステップS606〜S610の処理により、検索に必要な3つの統計量(「部分文書集合全体の統計量」、「部分文書ごとの統計量」および「検索単語に対する統計量」)のうち、「部分文書ごとの統計量」(ノードテーブルNTの「lk」)をXML文書の投入直後(検索クエリの入力前)に算出および格納することができる。そして、これにより、検索(適合度の算出)時に「部分文書ごとの統計量」を算出する必要がなくなり、検索処理を高速化することができる。 In this way, three statistics required for the search (“statistics for the entire partial document set”, “statistics for each partial document”, and “statistics for the search word”) are obtained by the processing of steps S606 to S610. Among them, “statistics for each partial document” (“lk” in the node table NT) can be calculated and stored immediately after the XML document is input (before the search query is input). Thus, it is not necessary to calculate “statistics for each partial document” at the time of search (calculation of fitness), and the search process can be speeded up.
処理部6は、投入した全てのXML文書分の処理を終了したか否かを判断し(ステップS611)、終了していなければ(No)ステップS601に戻って処理を繰り返し、終了していれば(Yes)処理を終了する。
このようにして、図6のフローチャートの処理によれば、投入した全てのXML文書に関して、その投入直後に、「部分文書集合全体の統計量」および「部分文書ごとの統計量」を算出および格納することができる。
The
In this manner, according to the processing of the flowchart of FIG. 6, for all the input XML documents, “statistics for the entire partial document set” and “statistics for each partial document” are calculated and stored immediately after the input. can do.
なお、図6のフローチャートでは、説明を簡単にするため、パスインデックス部62による処理と範囲ラベル部63による処理を分離したが、それらの処理を並列的に行うようにしてもよい。
In the flowchart of FIG. 6, for the sake of simplicity, the processing by the
続いて、図7を参照しながら、テキストインデックス(転置表IT)の構築処理について説明する。図7は、テキストインデックスの構築処理を示すフローチャートである。
図6に示したフローチャートの処理によって、投入されたXML文書に関して、パステーブルPTとノードテーブルNTが更新された後、処理部6のテキストインデックス部64は、ノードテーブルNTから1レコード(1ノード分のデータ)を取り出す(ステップS701)。
Next, the text index (transposition table IT) construction process will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a flowchart showing text index construction processing.
After the path table PT and the node table NT are updated for the input XML document by the processing of the flowchart shown in FIG. 6, the
続いて、テキストインデックス部64は、取り出したレコードにおける記述内容(図4(a)のノードテーブルNTの「text」のカラムのデータ)に関して、形態素解析(計算機を用いた自然言語処理の基礎技術の1つ)の手法を用いて単語に分ける(ステップS702)。
Subsequently, the
その後、テキストインデックス部64は、分けられたうちの1つの単語が転置表ITに含まれているか否かを判断する(ステップS703)。
その単語が転置表ITに含まれていなかった場合(ステップS703でNo)、テキストインデックス部64は、その単語を新たに転置表ITに登録し(ステップS704)、ステップS705に進む。その単語が転置表ITに含まれていた場合(ステップS703でYes)、テキストインデックス部64は、そのままステップS705に進む。
Thereafter, the
If the word is not included in the transposition table IT (No in step S703), the
ステップS705において、テキストインデックス部64は、その単語の出現位置である文書ID(docid)と範囲ラベル(「pre」と「post」)を転置表ITに格納する。たとえば、単語「宇宙」がXML文書001のノードn111に存在していれば(図3(a)参照)、XML文書001の文書ID「001」、ノードn111の開始ラベル(pre)「3」および終了ラベル(post)「4」を表す(001,3,4)を、転置表ITの「宇宙」に対応する「position」のカラムに格納する。
In step S705, the
その後、テキストインデックス部64は、そのレコードに関する全ての単語分の処理を終了したか否かを判断し(ステップS706)、終了していなければ(No)ステップS703に戻って処理を繰り返し、終了していれば(Yes)ステップS707に進む。
また、テキストインデックス部64は、そのXML文書に関する全てのレコード分の処理を終了したか否かを判断し(ステップS707)、終了していなければ(No)ステップS701に戻って処理を繰り返し、終了していれば(Yes)処理を終了する。
Thereafter, the
Further, the
このようにして、図7に示したフローチャートの処理により、検索に必要な3つの統計量(「部分文書集合全体の統計量」、「部分文書ごとの統計量」および「検索単語に対する統計量」)のうち、「検索単語に対する統計量」(転置表ITの「position」)をXML文書の投入直後(検索クエリの入力前)に算出および格納することができる。そして、これにより、検索(適合度の算出)時に「検索単語に対する統計量」を算出する必要がなくなり、検索処理を高速化することができる。 In this way, three statistics required for the search (“statistics for the entire partial document set”, “statistics for each partial document”, and “statistics for the search word” are obtained by the processing of the flowchart shown in FIG. ) Can be calculated and stored immediately after the input of the XML document (before the input of the search query). Thus, it is not necessary to calculate “statistics for the search word” at the time of search (calculation of fitness), and the search process can be speeded up.
次に、図8を参照しながら、ランキング処理について説明する。図8は、ランキング処理を示すフローチャートである。
記憶部5のXML文書群51に蓄積された複数のXML文書に関して、検索によるランキングを行う場合、まず、使用者が入力部2を用いて検索クエリ(パスと検索文字列)を入力する。
Next, the ranking process will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a flowchart showing the ranking process.
When ranking by search is performed on a plurality of XML documents stored in the
そうすると、処理部6のランキング部65は、検索クエリからパス、検索単語(検索文字列から抽出)、lq(検索文字列qの長さ)、および、tfqi(検索文字列q中の検索単語iの出現回数)を取り出す(算出する)(ステップS801)。
続いて、ランキング部65は、パステーブルPTを参照し、検索クエリ中のパスに対応するレコードにおける「L」、「N」およびパスID(pathid)の値を取り出す(ステップS802)。
Then, the ranking
Subsequently, the ranking
ランキング部65は、ノードテーブルNTを参照し、ステップS802で取り出したパスID(pathid)に対応するレコードにおける部分文書の位置(文書ID(docid)と範囲ラベル(「pre」と「post」))および「lk」の値を取り出す(ステップS803)。なお、取り出した部分文書の集まりを部分文書群と呼ぶ。
The ranking
ランキング部65は、転置表ITから、検索単語の出現位置(文書ID(docid)、範囲ラベル(「pre」と「post」))の値を取り出す(ステップS804)。なお、ここで取り出された出現位置のノードの集まりを単語出現文書群と呼ぶ。
The ranking
続いて、ランキング部65は、転置表ITから取り出した出現位置の値を用いて検索単語の出現する部分文書を絞り、tfki(部分文書k中の単語iの出現回数)とni(該当する単語iを含む部分文書数)を算出する(ステップS805)。すなわち、ランキング部65は、部分文書群と単語出現文書群の位置情報を用いて、部分文書群から検索単語の含まれる部分文書を選別し、各部分文書における単語の統計量であるtfkiとniを算出する。ここで、ステップS805の具体例について、図9を参照しながら説明する。
Subsequently, the ranking
図9は、ステップS805の具体例、すなわち、部分文書の選別と単語の統計量の算出の例を示した図である。なお、この図9における例は、図2〜図5の具体例とは関係ない独立した例である。
図9(a)に示した部分文書群と図9(b)に示した単語出現文書群に基づき、たとえば、まず、部分文書群のおける部分文書(001,10,20)(図示した4つのうち最上位の部分文書)に含まれる単語出現文書が単語出現文書群にあるか探す。つまり、単語出現文書群において、文書IDが「001」で、範囲ラベルが「10」〜「20」の間に含まれている単語出現文書を探せばよい。ここでは、単語出現文書として、(001,12,13)と(001,15,16)が該当する。
FIG. 9 is a diagram showing a specific example of step S805, that is, an example of selection of partial documents and calculation of word statistics. The example in FIG. 9 is an independent example that is not related to the specific examples in FIGS.
Based on the partial document group shown in FIG. 9A and the word appearance document group shown in FIG. 9B, for example, first, the partial documents (001, 10, 20) in the partial document group (the four shown in the figure). The word appearance document included in the word appearance document group is searched for. That is, in the word appearance document group, a word appearance document having a document ID “001” and a range label “10” to “20” may be searched. Here, (001, 12, 13) and (001, 15, 16) correspond to the word appearance documents.
以下、同様にして、図9(c)に示すように、部分文書が3つに絞られ(文書IDが「003」の文書は検索単語を1つも含まないため、はずれている)、統計量のtfki(部分文書k中の単語iの出現回数)は上から「2」、「1」および「1」であり、そして、ni(該当する単語iを含む部分文書数)は「3」であると算出することができる。 Similarly, as shown in FIG. 9C, the partial documents are narrowed down to three (the document with the document ID “003” is not included because it does not include any search word), and the statistics Tf ki (number of occurrences of the word i in the partial document k) is “2”, “1” and “1” from the top, and n i (the number of partial documents including the corresponding word i) is “3”. Can be calculated.
図8に戻って、ランキング部65は、各統計量と前記した式(1)を用いて、該当する部分文書のスコアを算出する(ステップS806)。
そして、ランキング部65は、ステップS806で算出したスコアの高い順に部分文書をソートすることで、ランキングを行う(ステップS807)。
Returning to FIG. 8, the ranking
Then, the ranking
このように、情報処理装置1は、予め算出および格納してある3つの統計量(「部分文書集合全体の統計量」、「部分文書ごとの統計量」および「検索単語に対する統計量」)を用いて検索(適合度の算出、ランキング)を行うことにより、検索を高速に処理することができる。
In this way, the
(検索例)
次に、図2〜図5の具体例に対して、図8のフローチャートによる検索(ランキング)を行った場合の例について説明する。ここでは、検索クエリのうち、パスが「/book/chapter/text/text()」であり、検索文字列が「地球」であるものとする。
まず、lq(検索文字列qの長さ)は「2」であり、tfqi(検索文字列q中の単語i(地球)の出現回数)は「1」であると算出できる(図8のステップS801。以下、「図8の」を省略)。
(Search example)
Next, an example in which a search (ranking) according to the flowchart of FIG. 8 is performed on the specific examples of FIGS. Here, it is assumed that in the search query, the path is “/ book / chapter / text / text ()” and the search character string is “Earth”.
First, l q (the length of the search character string q) is “2”, and tf qi (the number of appearances of the word i (earth) in the search character string q) is “1” (FIG. 8). Step S801 of FIG. 8. Hereinafter, “FIG. 8” is omitted).
また、パステーブルPT(図4参照)におけるパスが「/book/chapter/text/text()」のレコード(「pathid」が「09」のレコード)から、「L」は「2379」であり、「N」は「13」であることがわかる(ステップS802)。
さらに、ノードテーブル001NT(図4(a1)参照)における「pathid」が「09」のレコードから、その部分文書の出現位置が(001,14,15)であり、lk(部分文書kの長さ)が「319」であることがわかる(ステップS803)。
Further, from the record in which the path in the path table PT (see FIG. 4) is “/ book / chapter / text / text ()” (the record whose “pathid” is “09”), “L” is “2379”, It can be seen that “N” is “13” (step S802).
Furthermore, from the record whose “pathid” is “09” in the node table 001NT (see FIG. 4 (a1)), the appearance position of the partial document is (001, 14, 15), and lk (length of the partial document k) ) Is “319” (step S803).
また、転置表IT(図5参照)における「term」が「地球」のレコードから、単語「地球」の出現する全ての位置が、(001,14,15)および(001,19,20)であるとわかる(ステップS804)。
しかし、部分文書(001,19,20)は、ステップS803で取り出した部分文書(001,14,15)に含まれないため、部分文書(001,14,15)だけが該当する部分文書として絞り込まれる(ステップS805)。つまり、部分文書(001,19,20)は、使用者によって検索クエリで指定されたパスに対応する部分文書に含まれないため、検索の対象外となる。
Also, from the record in which “term” is “Earth” in the transposition table IT (see FIG. 5), all the positions where the word “Earth” appears are (001, 14, 15) and (001, 19, 20). It can be seen that there is (step S804).
However, since the partial documents (001, 19, 20) are not included in the partial documents (001, 14, 15) extracted in step S803, only the partial documents (001, 14, 15) are narrowed down as corresponding partial documents. (Step S805). That is, the partial document (001, 19, 20) is not included in the search because it is not included in the partial document corresponding to the path specified by the search query by the user.
また、この部分文書(001,14,15)に関して、tfki(部分文書k中の単語iの出現回数)は「1」であり、ni(該当する単語iを含む部分文書数)も「1」であると算出できる(ステップS805)。 Further, regarding this partial document (001, 14, 15), tf ki (number of occurrences of word i in partial document k) is “1”, and n i (number of partial documents including the corresponding word i) is also “ 1 ”can be calculated (step S805).
以上の7つの値を前記した式(1)に代入してスコアを算出した式を、次の式(2)に示す。
なお、ステップS802において、検索クエリのパスの内容によっては、「L」と「N」の値が複数存在する場合もありえる。その場合の「L」と「N」の値の扱いについて、図10を参照しながら説明する。図10は、「L」と「N」の値が複数存在する場合における「L」と「N」の値の算出の説明図であり、(a)が図4(b)と同様のパステーブルPTなど、(b)が「L」と「N」の値の算出式、をそれぞれ表している。 In step S802, there may be a plurality of “L” and “N” values depending on the contents of the path of the search query. The handling of the values “L” and “N” in that case will be described with reference to FIG. FIG. 10 is an explanatory diagram for calculating the values of “L” and “N” when there are a plurality of values of “L” and “N”. FIG. 10A is a path table similar to FIG. (B) represents the calculation formulas for the values of “L” and “N”, such as PT.
たとえば、検索クエリのパスが「任意の位置にあるtitle(//title)」である場合、図10(a)に示すように、複数のパスが該当する(パスID(pathid)が「02」と「07」のパス)。この場合、たとえば、図10(b)の算出式に示すように、「N」の値は複数の「N(N1,N2,・・・)」の値を足したもの、「L」の値は複数の「L(L1,L2,・・・)」のそれぞれに関して、対応する「N」の値による加重平均をとったもの、として計算すればよい。具体的な算出例は、図10(a)の下半分に示した通りである。
このようにして、「L」と「N」の値が複数存在する場合でも、支障なく適合度の算出やランキングを行うことができる。
For example, when the path of the search query is “title (// title) at an arbitrary position”, as shown in FIG. 10A, a plurality of paths are applicable (path ID (pathid) is “02”). And "07" path). In this case, for example, as shown in the calculation formula of FIG. 10B, the value of “N” is a value obtained by adding a plurality of values of “N (N 1 , N 2 ,...)”, “L”. May be calculated as a weighted average of the corresponding values of “N” for each of a plurality of “L (L 1 , L 2 ,...)”. A specific calculation example is as shown in the lower half of FIG.
In this way, even when there are a plurality of values of “L” and “N”, it is possible to calculate the fitness level and perform ranking without any trouble.
(第2実施形態)
次に、図11A〜図20を参照しながら、本発明の第2実施形態について説明する。図11Aは、第2実施形態の情報処理装置の構成図である。なお、図1の情報処理装置1と同様の構成については同じ符号を付し、説明を適宜省略する。図11Aの情報処理装置1aは、図1の情報処理装置1と比べて、記憶部5aと処理部6aの構成が変更されている。
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 11A to 20. FIG. 11A is a configuration diagram of an information processing apparatus according to the second embodiment. In addition, the same code | symbol is attached | subjected about the structure similar to the
図11Aに示すように、情報処理装置1aの処理部6aは、図1の範囲ラベル部63の代わりにタグインデックス部66(ノード管理部)を備えている。タグインデックス部66は、ノードテーブルNTaにおいてノードIDを使用して各ノードに関する情報を管理する。
また、記憶部5aにおいて、ノードテーブルNTaと転置表ITaは、図1の情報処理装置1において相当するそれぞれの構成と比べて、構成要素が一部変更されている(詳細は図12と図14で後記)。さらに、記憶部5aは、図1の記憶部5と比べて、新たにテキストテーブルTT(テキスト情報)を有している(詳細は図13で後記)。
As illustrated in FIG. 11A, the processing unit 6a of the information processing device 1a includes a tag index unit 66 (node management unit) instead of the
Further, in the storage unit 5a, the node table NTa and the transposition table ITa are partially changed in constituent elements as compared with the corresponding configurations in the
ここで、図11Bを参照しながら、XML文書にノードIDを付与した状態について説明する。図11Bは、(a)が図2(a)のXML文書001に対してノードIDを付与した状態を示す図であり、(b)が図2(b)のXML文書002に対してノードIDを付与した状態を示す図である。
図11B(a)に示すように、XML文書001において、ノードn1(book)はノードIDが「001」で、ノードIDが「002」のノードn11の親である。同様に、全てのノードに識別子として異なるノードIDを付与する。図11B(b)についても同様である。
Here, a state in which a node ID is assigned to an XML document will be described with reference to FIG. 11B. FIG. 11B is a diagram showing a state in which (a) assigns a node ID to the
As shown in FIG. 11B (a), in the
次に、図12を参照しながら、ノードテーブルNTaについて説明する。図12(a)は、(a1)がXML文書001に関するノードテーブル001NTaであり、(a2)がXML文書002に関するノードテーブル002NTaを示す図である。いずれのノードテーブルNTaも、左から順に、ノードID(nodeid)、直近の親ノードのノードIDを表す親ノードID(parent)、各ノードに与えられているタグ(tag)、パスの識別子を表すパスID(pathid)、そのノードがパス指定されたときの部分文書の長さを表すlk、および、そのノードがパス指定されたときの部分文書に含まれるテキストデータの識別子であるテキストID(textid)(関係情報。ノード位置情報)のカラムから構成されている。
図12(b)のパステーブルPTは、図4(b)のものと同様である。
Next, the node table NTa will be described with reference to FIG. FIG. 12A shows the node table 001NTa related to the
The path table PT in FIG. 12B is the same as that in FIG.
続いて、図13を参照しながら、テキストテーブルについて説明する。図13は、(a)が図12(a)と同様のノードテーブルNTaであり、(b)がテキストテーブルTTの構成図である。
図13(b)に示すように、テキストテーブルTTには、各テキストノードのテキストデータ(text)がテキストID(textid)と関連付けられて格納されている。
Next, the text table will be described with reference to FIG. 13A is a node table NTa similar to FIG. 12A, and FIG. 13B is a configuration diagram of a text table TT.
As shown in FIG. 13B, text data (text) of each text node is stored in the text table TT in association with the text ID (textid).
次に、図14を参照しながら、転置表ITaについて説明する。図14は、転置表ITaの構成図である。
図14に示すように、転置表ITaは、単語(term)とテキストID(textid)のカラムから構成されている。テキストID(textid)は、図13(b)のテキストテーブルTTにおけるテキストID(textid)と対応している。
Next, the transposition table ITa will be described with reference to FIG. FIG. 14 is a configuration diagram of the transposition table ITa.
As shown in FIG. 14, the transposition table ITa is composed of columns of a word (term) and a text ID (textid). The text ID (textid) corresponds to the text ID (textid) in the text table TT in FIG.
続いて、図15を参照しながら、構造インデックス(パステーブルPTおよびノードテーブルNTa)の構築処理について説明する。図15は、構造インデックスの構築処理の概要を示すフローチャートである。
まず、使用者が、入力部2を介して、新たに蓄積したいXML文書を情報処理装置1に投入する。そうすると、処理部6のデータ格納部61が記憶部5のXML文書群51にそのXML文書を格納する。それとき、投入された全てのXML文書に関して(ステップS1503でYesが選択されるまで)、パスインデックス部62がパスインデックスの構築(パステーブルPTの更新)を行い(ステップS1501。詳細は図16)、タグインデックス部66がタグインデックスの構築(ノードテーブルNTaとテキストテーブルTTの更新)を行うことにより(ステップS1502。詳細は図17)、構造インデックスを構築する。
Next, the construction process of the structure index (path table PT and node table NTa) will be described with reference to FIG. FIG. 15 is a flowchart showing an overview of the structure index construction process.
First, a user inputs an XML document to be newly accumulated into the
図16は、パスインデックス部62によるパスインデックスの構築処理のフローチャートであるが、ステップS1601〜S1605の処理は、図6のステップS601〜S605の処理と同様であるので、説明を省略する。
FIG. 16 is a flowchart of the path index construction process performed by the
図17は、タグインデックス(ノードテーブルNTaとテキストテーブルTT)の構築処理のフローチャートであり、図16のフローチャートの処理の後に行われる。
まず、投入されたXML文書から、タグインデックス部66は、1つのノードを取り出す(ステップS1701)。
次に、タグインデックス部66は、パステーブルPTを参照し、そのノードに対応するパスIDを取り出す(ステップS1702)。
タグインデックス部66は、そのノードがテキストノード(テキストデータを有するノード)である場合は、テキストデータをテキストテーブルTTに格納し(ステップS1703)、テキストテーブルTTから該当するテキストID(textid)の値を取り出す(ステップS1704)。そのノードがテキストノードでない場合、タグインデックス部66はステップS1703とステップS1704の処理を行わずにスルーする。
FIG. 17 is a flowchart of the process of building the tag index (node table NTa and text table TT), which is performed after the process of the flowchart of FIG.
First, the
Next, the
If the node is a text node (a node having text data), the
続いて、タグインデックス部66は、そのノードがルートノード(最上位のノード)か否かを判断し(ステップS1705)、ルートノードの場合(Yes)、ノードテーブルNTaのそのノードの「parent」に「0」を格納し(ステップS1710)、ステップS1711に進む。
そのノードがルートノードでない場合(ステップS1705でNo)、タグインデックス部66は、ノードテーブルNTaのそのノードの「parent」に直近の親ノードのノードIDを格納する(親ノードのノードIDをparent値とする)(ステップS1706)。
Subsequently, the
If the node is not the root node (No in step S1705), the
ステップS1706の後、タグインデックス部66は、ルートノードに移動するまで(レコードのparent値が0になるまで。すなわち、ステップS1709でYesになるまで)、parent値をたどって1つ上の親ノードのノードテーブルNTaの行(レコード)に移動し(ステップS1707)、そのレコードのテキストID(textid)に、ステップS1704で取り出したテキストIDの値を加える(ステップS1708)。
After step S1706, the
つまり、ステップS1707〜S1709の処理により、ノードテーブルNTaにおいて、それぞれのノードにその配下のテキストデータのテキストID(textid)が全て集まることになる。たとえば、図12(a1)において、ルートノード(ノードID(nodeid)が「001」のノード)には、XML文書001のすべてのテキストデータのテキストID(textid)が集まる。
なお、ステップS1701で取り出したノードがテキストノードでない場合、タグインデックス部66は、ステップS1706〜S1709の処理を行わずにスルーする。
That is, by the processing in steps S1707 to S1709, all the text IDs (textid) of the text data under the node are collected in each node in the node table NTa. For example, in FIG. 12A1, text IDs (textid) of all text data of the
If the node extracted in step S1701 is not a text node, the
次に、タグインデックス部66は、ノードテーブルNTaの末尾に、そのノード自身のレコードを加える(ステップS1711)。このとき、タグインデックス部66は、ノードテーブルNTに、「lk」を含む各値(カラムの情報)を格納する。
タグインデックス部66は、全てのノード分の処理を終了したか否かを判断し(ステップS1712)、終了していなければ(No)ステップS1701に戻って処理を繰り返し、終了していれば(Yes)処理を終了する。
Next, the
The
このようにして、図17のフローチャートの処理により、図6のステップS606〜S610の場合と同様、ノードテーブルNTaを更新するときに、「部分文書ごとの統計量」(ノードテーブルNTaの「lk」)を算出および格納することができる。そして、これにより、検索(適合度の算出)時に「部分文書ごとの統計量」を算出する必要がなくなり、検索処理を高速化することができる。 As described above, when the node table NTa is updated by the processing of the flowchart of FIG. 17 as in the case of steps S606 to S610 of FIG. 6, “statistics for each partial document” (“lk” of the node table NTa). ) Can be calculated and stored. Thus, it is not necessary to calculate “statistics for each partial document” at the time of search (calculation of fitness), and the search process can be speeded up.
続いて、図18を参照しながら、テキストインデックス(転置表ITa)の構築処理について説明する。図18は、テキストインデックスの構築処理を示すフローチャートである。
図15〜図17に示したフローチャートの処理によって、投入されたXML文書に関して、パステーブルPTとノードテーブルNTaが更新された後、テキストインデックス部64は、ノードテーブルNTaから1レコードを取り出す(ステップS1801)。
Next, the text index (transposition table ITa) construction process will be described with reference to FIG. FIG. 18 is a flowchart showing text index construction processing.
After the path table PT and the node table NTa are updated for the input XML document by the processing of the flowcharts shown in FIGS. 15 to 17, the
続いて、テキストインデックス部64は、取り出したレコードにおける記述内容(図13(a)のノードテーブルNTaの「textid」に対応する図13(b)のテキストテーブルTTにおける「text」のカラムのデータ)に関して、形態素解析の手法を用いて単語に分ける(ステップS1802)。
Subsequently, the
その後、テキストインデックス部64は、分けられたうちの1つの単語が転置表ITaに含まれているか否かを判断する(ステップS1803)。
その単語が転置表ITaに含まれていなかった場合(ステップS1803でNo)、テキストインデックス部64は、その単語を新たに転置表ITaに登録する(ステップS1804)。
Thereafter, the
If the word is not included in the transposition table ITa (No in step S1803), the
ステップS1803でYesの場合、およびステップS1804に続き、ステップS1805において、テキストインデックス部64は、その単語の「textid」を転置表ITaに格納する。たとえば、単語「宇宙」がXML文書001のノードn111に存在していれば(図11B(a)参照)、ノードn111のテキストデータに該当する「textid」である「01」(図13(b)参照)を、転置表ITa(図14参照)の「宇宙」に対応する「textid」のカラムに格納する。
In the case of Yes in step S1803 and following step S1804, in step S1805, the
その後、テキストインデックス部64は、そのレコードに関する全ての単語分の処理を終了したか否かを判断し(ステップS1806)、終了していなければ(No)ステップS1803に戻って処理を繰り返し、終了していれば(Yes)ステップS1807に進む。
また、テキストインデックス部64は、そのXML文書に関する全てのレコード分の処理を終了したか否かを判断し(ステップS1807)、終了していなければ(No)ステップS1801に戻って処理を繰り返し、終了していれば(Yes)処理を終了する。
Thereafter, the
In addition, the
このようにして、図18に示したフローチャートの処理により、検索に必要な3つの統計量(「部分文書集合全体の統計量」、「部分文書ごとの統計量」および「検索単語に対する統計量」)のうち、「検索単語に対する統計量」(転置表ITaの情報)をXML文書の投入直後(検索クエリの入力前)に算出および格納することができるので、検索(適合度の算出)時に「検索単語に対する統計量」を算出する必要がなくなり、検索処理を高速化することができる。 In this way, three statistics required for the search (“statistics for the entire partial document set”, “statistics for each partial document”, and “statistics for the search word” are obtained by the processing of the flowchart shown in FIG. ) Can be calculated and stored immediately after the input of the XML document (before the input of the search query), and therefore, when searching (calculation of fitness) It is not necessary to calculate the “statistics for the search word”, and the search process can be speeded up.
次に、図19を参照しながら、ランキング処理について説明する。図19は、ランキング処理を示すフローチャートである。
記憶部5aのXML文書群51に蓄積された複数のXML文書に関して、検索によるランキングを行う場合、まず、使用者が入力部2を用いて検索クエリ(パスと検索文字列)を入力する。
Next, the ranking process will be described with reference to FIG. FIG. 19 is a flowchart showing the ranking process.
When ranking by search is performed on a plurality of XML documents stored in the
そうすると、処理部6のランキング部65は、検索クエリからパス、検索単語(検索文字列から抽出)、lq(検索文字列qの長さ)、および、tfqi(検索文字列q中の検索単語iの出現回数)を取り出す(算出する)(ステップS1901)。
続いて、ランキング部65は、パステーブルPTを参照し、検索クエリ中のパスに対応するレコードにおける「L」、「N」およびパスID(pathid)の値を取り出す(ステップS1902)。
Then, the ranking
Subsequently, the ranking
ランキング部65は、ノードテーブルNTaを参照し、ステップS1902で取り出したパスID(pathid)に対応するレコードにおけるテキストID(textid)と「lk」の値を取り出す(ステップS1903)。
ランキング部65は、転置表ITaから、検索単語の出現位置(textid)の値を取り出す(ステップS1904)。
The ranking
The ranking
続いて、ランキング部65は、転置表ITaから取り出したテキストID(textid)の値を用いて検索単語の出現する部分文書を絞り、tfki(部分文書k中の単語iの出現回数)とni(該当する単語iを含む部分文書数)を算出する(ステップS1905)。ここで、ステップS1905の具体例について、図20を参照しながら説明する。
Subsequently, the ranking
図20は、ステップS1905の具体例、すなわち、部分文書の選別と単語の統計量の算出の例を示した図である。なお、この図20における例は、図2〜図5などの具体例とは関係ない独立した例である。
図20(a)に示した部分文書群と図20(b)に示した単語出現文書群に基づき、たとえば、まず、部分文書群(a)における最上位に記載された部分文書(ノードID「004」、テキストID「02,03,04,05,06,07」)におけるテキストIDが単語出現文書群(b)に存在するか探す。ここでは、(b)の単語出現文書群において、テキストIDの「03」と「07」が該当する。
FIG. 20 is a diagram showing a specific example of step S1905, that is, an example of selection of partial documents and calculation of word statistics. The example in FIG. 20 is an independent example that is not related to the specific examples of FIGS.
Based on the partial document group shown in FIG. 20A and the word appearance document group shown in FIG. 20B, for example, first, the partial document (node ID “ 004 ”, text ID“ 02, 03, 04, 05, 06, 07 ”) is searched for whether the text ID exists in the word appearance document group (b). Here, in the word appearance document group of (b), the text IDs “03” and “07” correspond.
以下、同様にして、図20(c)に示すように、部分文書が3つに絞られ、統計量のtfki(部分文書k中の単語iの出現回数)は上から「2」、「1」および「1」であり、そして、ni(該当する単語iを含む部分文書数)は「3」であると算出することができる。 Similarly, as shown in FIG. 20C, the partial documents are narrowed down to three, and the statistic tf ki (number of occurrences of the word i in the partial document k) is “2”, “ It can be calculated that “1” and “1”, and n i (number of partial documents including the corresponding word i) is “3”.
図19に戻って、ランキング部65は、各統計量と前記した式(1)を用いて、該当する部分文書のスコアを算出する(ステップS1906)。
そして、ランキング部65は、ステップS1906で算出したスコアの高い順に部分文書をソートすることで、ランキングを行う(ステップS1907)。
なお、ステップS1906とステップS1907の処理は、図8のステップS806とステップS807の処理と同様であるので、詳細な説明を省略する。
Returning to FIG. 19, the ranking
Then, the ranking
Note that the processing in step S1906 and step S1907 is the same as the processing in step S806 and step S807 in FIG.
このように、情報処理装置1aは、予め算出および格納してある3つの統計量(「部分文書集合全体の統計量」、「部分文書ごとの統計量」および「検索単語に対する統計量」)を用いて検索(適合度の算出、ランキング)を行うことにより、検索を高速に処理することができる。 As described above, the information processing apparatus 1a uses the three statistics ("statistics for the entire partial document set", "statistics for each partial document", and "statistics for the search word") that are calculated and stored in advance. By using this to perform a search (calculation of suitability, ranking), the search can be processed at high speed.
また、各実施形態のXML文書の適合度の算出方法は、前記した各フローチャートを実行するプログラムを作成することで、コンピュータ(装置)において実現することができる。さらに、それらのプログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、CD−ROM(Compact Disk Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disk)などの記録媒体に保存することが可能である。 In addition, the calculation method of the conformity of the XML document of each embodiment can be realized in a computer (apparatus) by creating a program for executing each flowchart described above. Furthermore, these programs can be stored in a recording medium such as a hard disk, a flash memory, a CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory), or a DVD (Digital Versatile Disk).
以上で実施形態の説明を終えるが、本発明の態様はこれらに限定されるものではない。
たとえば、本実施形態では、文字列から単語を抽出する手法として、形態素解析を用いたが、N-gramなどの別の手法を用いてもよい。
その他、具体的な構成について、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
This is the end of the description of the embodiments, but the aspects of the present invention are not limited to these.
For example, in this embodiment, morphological analysis is used as a method for extracting a word from a character string, but another method such as N-gram may be used.
In addition, the specific configuration can be changed as appropriate without departing from the spirit of the present invention.
1,1a 情報処理装置
2 入力部
3 出力部
4 メモリ
5,5a 記憶部
6,6a 処理部
51 XML文書群
61 データ格納部
62 パスインデックス部
63 範囲ラベル部
64 テキストインデックス部
65 ランキング部
66 タグインデックス部
IT,ITa 転置表
NT,NTa ノードテーブル
PT,PTa パステーブル
TT テキストテーブル
DESCRIPTION OF
Claims (10)
前記複数のXML文書に関してパス単位の情報を前記パス情報に格納するパスインデックス部と、
それぞれの前記XML文書におけるノード間の親子関係を含む関係を分析しその関係情報を前記ノード情報に格納するノード管理部と、
前記複数のXML文書のいずれかで使用されている単語を、その単語が使用されているXML文書の文書ID(IDentification)を含む出現位置情報と関連付けて前記単語情報に格納するテキストインデックス部と、
パスと検索単語が入力されたときに、前記複数のXML文書に関して、その入力されたパスの配下の文書である部分文書における当該検索単語の適合度を算出するランキング部と、
を備える情報処理装置が、構造化データであるXML文書を複数蓄積し、その複数のXML文書に関して、前記入力されたパスの配下の部分文書における前記検索単語の適合度を算出する、XML文書の適合度の算出方法であって、
前記パス情報は、パス単位の情報として、それぞれのパスの配下の部分文書の集合に関する統計情報であるパス統計情報を記憶しており、
前記パスインデックス部は、前記パスと検索単語が入力される前に、蓄積された前記複数のXML文書に関して、前記パス統計情報を含むパス情報を更新し、
前記ランキング部は、前記パスと検索単語が入力された後に、前記パス統計情報を含むパス情報、前記ノード情報、および、前記単語情報を参照し、当該パスと検索単語に基づいて、前記複数のXML文書に関する適合度の算出を行う
ことを特徴とするXML文書の適合度の算出方法。 Path information for storing information in units of paths for a plurality of XML documents, node information for storing relation information between nodes in each XML document for each XML document, and each word used in the plurality of XML documents A storage unit for storing word information for storing appearance position information;
A path index unit for storing path unit information in the path information for the plurality of XML documents;
A node management unit that analyzes a relationship including a parent-child relationship between nodes in each XML document and stores the relationship information in the node information;
A text index part for storing a word used in any of the plurality of XML documents in the word information in association with appearance position information including a document ID (IDentification) of the XML document in which the word is used;
When a path and a search word are input, with respect to the plurality of XML documents, a ranking unit that calculates a degree of matching of the search word in a partial document that is a document under the input path;
An information processing apparatus that stores a plurality of XML documents that are structured data, and calculates, for each of the plurality of XML documents, a matching degree of the search word in a partial document under the input path. A method of calculating the fitness,
The path information stores path statistical information that is statistical information on a set of partial documents under each path as information on a path basis.
The path index unit updates path information including the path statistical information with respect to the plurality of stored XML documents before the path and a search word are input.
The ranking unit refers to the path information including the path statistical information, the node information, and the word information after the path and the search word are input, and based on the path and the search word, A method for calculating the degree of conformity of an XML document, comprising: calculating the degree of conformity relating to an XML document.
前記複数のXML文書に関してパス単位の情報を前記パス情報に格納するパスインデックス部と、
それぞれの前記XML文書におけるノード間の親子関係を含む関係を分析しその関係情報を前記ノード情報に格納するノード管理部と、
前記複数のXML文書のいずれかで使用されている単語を、その単語が使用されているXML文書の文書ID(IDentification)を含む出現位置情報と関連付けて前記単語情報に格納するテキストインデックス部と、
パスと検索単語が入力されたときに、前記複数のXML文書に関して、その入力されたパスの配下の文書である部分文書における当該検索単語の適合度を算出するランキング部と、
を備える情報処理装置が、構造化データであるXML文書を複数蓄積し、その複数のXML文書に関して、前記入力されたパスの配下の部分文書における前記検索単語の適合度を算出する、XML文書の適合度の算出方法であって、
前記ノード情報は、各ノードごとの情報として、それぞれのノードの配下の部分文書に関する統計情報であるノード統計情報を記憶しており、
前記ノード管理部は、前記パスと検索単語が入力される前に、前記ノード統計情報を含む前記ノード情報を更新し、
前記ランキング部は、前記パスと検索単語が入力された後に、前記パス情報、前記ノード統計情報を含むノード情報、および、前記単語情報を参照し、当該パスと検索単語に基づいて、前記複数のXML文書に関する適合度の算出を行う
ことを特徴とするXML文書の適合度の算出方法。 Path information for storing information in units of paths for a plurality of XML documents, node information for storing relation information between nodes in each XML document for each XML document, and each word used in the plurality of XML documents A storage unit for storing word information for storing appearance position information;
A path index unit for storing path unit information in the path information for the plurality of XML documents;
A node management unit that analyzes a relationship including a parent-child relationship between nodes in each XML document and stores the relationship information in the node information;
A text index part for storing a word used in any of the plurality of XML documents in the word information in association with appearance position information including a document ID (IDentification) of the XML document in which the word is used;
When a path and a search word are input, with respect to the plurality of XML documents, a ranking unit that calculates a degree of matching of the search word in a partial document that is a document under the input path;
An information processing apparatus that stores a plurality of XML documents that are structured data, and calculates, for each of the plurality of XML documents, a matching degree of the search word in a partial document under the input path. A method of calculating the fitness,
The node information stores, as information for each node, node statistical information that is statistical information regarding partial documents under each node,
The node management unit updates the node information including the node statistical information before the path and the search word are input,
The ranking unit refers to the path information, node information including the node statistical information, and the word information after the path and the search word are input, and based on the path and the search word, A method for calculating the degree of conformity of an XML document, comprising: calculating the degree of conformity relating to an XML document.
前記複数のXML文書に関してパス単位の情報を前記パス情報に格納するパスインデックス部と、
それぞれの前記XML文書におけるノード間の親子関係を含む関係を分析しその関係情報を前記ノード情報に格納するノード管理部と、
前記複数のXML文書のいずれかで使用されている単語を、その単語が使用されているXML文書の文書ID(IDentification)を含む出現位置情報と関連付けて前記単語情報に格納するテキストインデックス部と、
パスと検索単語が入力されたときに、前記複数のXML文書に関して、その入力されたパスの配下の文書である部分文書における当該検索単語の適合度を算出するランキング部と、
を備える情報処理装置が、構造化データであるXML文書を複数蓄積し、その複数のXML文書に関して、前記入力されたパスの配下の部分文書における前記検索単語の適合度を算出する、XML文書の適合度の算出方法であって、
前記単語情報は、前記出現位置情報として、前記XML文書の文書IDとともに、その単語が出現するノード位置情報を記憶しており、
前記テキストインデックス部は、前記パスと検索単語が入力される前に、前記ノード位置情報を含む前記単語情報を更新し、
前記ランキング部は、前記パスと検索単語が入力された後に、前記パス情報、前記ノード情報、および、前記ノード位置情報を含む単語情報を参照し、当該パスと検索単語に基づいて、前記複数のXML文書に関する適合度の算出を行う
ことを特徴とするXML文書の適合度の算出方法。 Path information for storing information in units of paths for a plurality of XML documents, node information for storing relation information between nodes in each XML document for each XML document, and each word used in the plurality of XML documents A storage unit for storing word information for storing appearance position information;
A path index unit for storing path unit information in the path information for the plurality of XML documents;
A node management unit that analyzes a relationship including a parent-child relationship between nodes in each XML document and stores the relationship information in the node information;
A text index part for storing a word used in any of the plurality of XML documents in the word information in association with appearance position information including a document ID (IDentification) of the XML document in which the word is used;
When a path and a search word are input, with respect to the plurality of XML documents, a ranking unit that calculates a degree of matching of the search word in a partial document that is a document under the input path;
An information processing apparatus that stores a plurality of XML documents that are structured data, and calculates, for each of the plurality of XML documents, a matching degree of the search word in a partial document under the input path. A method of calculating the fitness,
The word information stores, as the appearance position information, node position information where the word appears together with the document ID of the XML document,
The text index unit updates the word information including the node position information before the path and search word are input,
The ranking unit refers to word information including the path information, the node information, and the node position information after the path and the search word are input, and based on the path and the search word, A method for calculating the conformity of an XML document, comprising: calculating the conformity of an XML document.
前記テキストインデックス部は、各単語情報のノード位置情報として、前記ノード情報における開始ラベル値と終了ラベル値を付与し、
前記ランキング部は、前記パスと検索単語が入力されたときに、前記ノード情報における各ノードの開始ラベル値と終了ラベル値に基づいてそのパスに対応する部分文書の範囲を決定し、その部分文書に関して当該検索単語の適合度を算出する
ことを特徴とする請求項3に記載のXML文書の適合度の算出方法。 As the relationship information between the nodes, the node management unit sets a start label value and an end label value for each node, a start label value of the parent node is smaller than a start label value of the child node, and an end label value of the parent node is It is given to satisfy the relationship that it is larger than the end label value of the child node, and stored in the node information,
The text index unit assigns a start label value and an end label value in the node information as node position information of each word information,
The ranking unit determines a range of partial documents corresponding to the path based on a start label value and an end label value of each node in the node information when the path and a search word are input, and the partial document The method of calculating the fitness of an XML document according to claim 3, wherein the fitness of the search word is calculated with respect to.
前記ノード管理部は、前記ノード情報において、ノードごとに、その配下のテキストデータの識別情報を関連付け、
前記ランキング部は、前記パスと検索単語が入力されたときに、前記ノード情報におけるテキストデータの識別情報に基づいてそのパスに対応する部分文書の範囲を決定し、その部分文書に関して当該検索単語の適合度を算出する
ことを特徴とする請求項3に記載のXML文書の適合度の算出方法。 The storage unit further stores text information for storing text data of a node having text data in the XML document in association with identification information of the text data,
The node management unit associates identification information of text data under each node in the node information,
When the path and the search word are input, the ranking unit determines a range of the partial document corresponding to the path based on the identification information of the text data in the node information, and the search word of the search word is related to the partial document. The method for calculating the conformity of an XML document according to claim 3, wherein the conformance is calculated.
前記複数のXML文書に関してパス単位の情報を前記パス情報に格納するパスインデックス部と、
それぞれの前記XML文書におけるノード間の親子関係を含む関係を分析しその関係情報を前記ノード情報に格納するノード管理部と、
前記複数のXML文書のいずれかで使用されている単語を、その単語が使用されているXML文書の文書ID(IDentification)を含む出現位置情報と関連付けて前記単語情報に格納するテキストインデックス部と、
パスと検索単語が入力されたときに、前記複数のXML文書に関して、その入力されたパスの配下の文書である部分文書における当該検索単語の適合度を算出するランキング部と、
を備え、構造化データであるXML文書を複数蓄積し、その複数のXML文書に関して、前記入力されたパスの配下の部分文書における前記検索単語の適合度を算出する情報処理装置であって、
前記パス情報は、パス単位の情報として、それぞれのパスの配下の部分文書の集合に関する統計情報であるパス統計情報を記憶しており、
前記パスインデックス部は、前記パスと検索単語が入力される前に、蓄積された前記複数のXML文書に関して、前記パス統計情報を含むパス情報を更新し、
前記ランキング部は、前記パスと検索単語が入力された後に、前記パス統計情報を含むパス情報、前記ノード情報、および、前記単語情報を参照し、当該パスと検索単語に基づいて、前記複数のXML文書に関する適合度の算出を行う
ことを特徴とする情報処理装置。 Path information for storing information in units of paths for a plurality of XML documents, node information for storing relation information between nodes in each XML document for each XML document, and each word used in the plurality of XML documents A storage unit for storing word information for storing appearance position information;
A path index unit for storing path unit information in the path information for the plurality of XML documents;
A node management unit that analyzes a relationship including a parent-child relationship between nodes in each XML document and stores the relationship information in the node information;
A text index part for storing a word used in any of the plurality of XML documents in the word information in association with appearance position information including a document ID (IDentification) of the XML document in which the word is used;
When a path and a search word are input, with respect to the plurality of XML documents, a ranking unit that calculates a degree of matching of the search word in a partial document that is a document under the input path;
A plurality of XML documents that are structured data, and for the plurality of XML documents, an information processing apparatus that calculates a degree of matching of the search word in a partial document under the input path,
The path information stores path statistical information that is statistical information on a set of partial documents under each path as information on a path basis.
The path index unit updates path information including the path statistical information with respect to the plurality of stored XML documents before the path and a search word are input.
The ranking unit refers to the path information including the path statistical information, the node information, and the word information after the path and the search word are input, and based on the path and the search word, An information processing apparatus that calculates a degree of conformity with respect to an XML document.
前記複数のXML文書に関してパス単位の情報を前記パス情報に格納するパスインデックス部と、
それぞれの前記XML文書におけるノード間の親子関係を含む関係を分析しその関係情報を前記ノード情報に格納するノード管理部と、
前記複数のXML文書のいずれかで使用されている単語を、その単語が使用されているXML文書の文書ID(IDentification)を含む出現位置情報と関連付けて前記単語情報に格納するテキストインデックス部と、
パスと検索単語が入力されたときに、前記複数のXML文書に関して、その入力されたパスの配下の文書である部分文書における当該検索単語の適合度を算出するランキング部と、
を備え、構造化データであるXML文書を複数蓄積し、その複数のXML文書に関して、前記入力されたパスの配下の部分文書における前記検索単語の適合度を算出する情報処理装置であって、
前記ノード情報は、各ノードごとの情報として、それぞれのノードの配下の部分文書に関する統計情報であるノード統計情報を記憶しており、
前記ノード管理部は、前記パスと検索単語が入力される前に、前記ノード統計情報を含む前記ノード情報を更新し、
前記ランキング部は、前記パスと検索単語が入力された後に、前記パス情報、前記ノード統計情報を含むノード情報、および、前記単語情報を参照し、当該パスと検索単語に基づいて、前記複数のXML文書に関する適合度の算出を行う
ことを特徴とする情報処理装置。 Path information for storing information in units of paths for a plurality of XML documents, node information for storing relation information between nodes in each XML document for each XML document, and each word used in the plurality of XML documents A storage unit for storing word information for storing appearance position information;
A path index unit for storing path unit information in the path information for the plurality of XML documents;
A node management unit that analyzes a relationship including a parent-child relationship between nodes in each XML document and stores the relationship information in the node information;
A text index part for storing a word used in any of the plurality of XML documents in the word information in association with appearance position information including a document ID (IDentification) of the XML document in which the word is used;
When a path and a search word are input, with respect to the plurality of XML documents, a ranking unit that calculates a degree of matching of the search word in a partial document that is a document under the input path;
A plurality of XML documents that are structured data, and for the plurality of XML documents, an information processing apparatus that calculates a degree of matching of the search word in a partial document under the input path,
The node information stores, as information for each node, node statistical information that is statistical information regarding partial documents under each node,
The node management unit updates the node information including the node statistical information before the path and the search word are input,
The ranking unit refers to the path information, node information including the node statistical information, and the word information after the path and the search word are input, and based on the path and the search word, An information processing apparatus that calculates a degree of conformity with respect to an XML document.
前記複数のXML文書に関してパス単位の情報を前記パス情報に格納するパスインデックス部と、
それぞれの前記XML文書におけるノード間の親子関係を含む関係を分析しその関係情報を前記ノード情報に格納するノード管理部と、
前記複数のXML文書のいずれかで使用されている単語を、その単語が使用されているXML文書の文書ID(IDentification)を含む出現位置情報と関連付けて前記単語情報に格納するテキストインデックス部と、
パスと検索単語が入力されたときに、前記複数のXML文書に関して、その入力されたパスの配下の文書である部分文書における当該検索単語の適合度を算出するランキング部と、
を備え、構造化データであるXML文書を複数蓄積し、その複数のXML文書に関して、前記入力されたパスの配下の部分文書における前記検索単語の適合度を算出する情報処理装置であって、
前記単語情報は、前記出現位置情報として、前記XML文書の文書IDとともに、その単語が出現するノード位置情報を記憶しており、
前記テキストインデックス部は、前記パスと検索単語が入力される前に、前記ノード位置情報を含む前記単語情報を更新し、
前記ランキング部は、前記パスと検索単語が入力された後に、前記パス情報、前記ノード情報、および、前記ノード位置情報を含む単語情報を参照し、当該パスと検索単語に基づいて、前記複数のXML文書に関する適合度の算出を行う
ことを特徴とする情報処理装置。 Path information for storing information in units of paths for a plurality of XML documents, node information for storing relation information between nodes in each XML document for each XML document, and each word used in the plurality of XML documents A storage unit for storing word information for storing appearance position information;
A path index unit for storing path unit information in the path information for the plurality of XML documents;
A node management unit that analyzes a relationship including a parent-child relationship between nodes in each XML document and stores the relationship information in the node information;
A text index part for storing a word used in any of the plurality of XML documents in the word information in association with appearance position information including a document ID (IDentification) of the XML document in which the word is used;
When a path and a search word are input, with respect to the plurality of XML documents, a ranking unit that calculates a degree of matching of the search word in a partial document that is a document under the input path;
A plurality of XML documents that are structured data, and for the plurality of XML documents, an information processing apparatus that calculates a degree of matching of the search word in a partial document under the input path,
The word information stores, as the appearance position information, node position information where the word appears together with the document ID of the XML document,
The text index unit updates the word information including the node position information before the path and search word are input,
The ranking unit refers to word information including the path information, the node information, and the node position information after the path and the search word are input, and based on the path and the search word, An information processing apparatus that calculates a degree of conformity with respect to an XML document.
前記テキストインデックス部は、各単語情報のノード位置情報として、前記ノード情報における開始ラベル値と終了ラベル値を付与し、
前記ランキング部は、前記パスと検索単語が入力されたときに、前記ノード情報における各ノードの開始ラベル値と終了ラベル値に基づいてそのパスに対応する部分文書の範囲を決定し、その部分文書に関して当該検索単語の適合度を算出する
ことを特徴とする請求項8に記載の情報処理装置。 As the relationship information between the nodes, the node management unit sets a start label value and an end label value for each node, a start label value of the parent node is smaller than a start label value of the child node, and an end label value of the parent node is It is given to satisfy the relationship that it is larger than the end label value of the child node, and stored in the node information,
The text index unit assigns a start label value and an end label value in the node information as node position information of each word information,
The ranking unit determines a range of partial documents corresponding to the path based on a start label value and an end label value of each node in the node information when the path and a search word are input, and the partial document The information processing apparatus according to claim 8, wherein the matching degree of the search word is calculated with respect to.
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