[go: up one dir, main page]

JPH07262018A - Structuralized knowledge data base preparing method - Google Patents

Structuralized knowledge data base preparing method

Info

Publication number
JPH07262018A
JPH07262018A JP6055976A JP5597694A JPH07262018A JP H07262018 A JPH07262018 A JP H07262018A JP 6055976 A JP6055976 A JP 6055976A JP 5597694 A JP5597694 A JP 5597694A JP H07262018 A JPH07262018 A JP H07262018A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
database
structured
knowledge database
structured knowledge
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP6055976A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Kazuhiko Koyama
山 一 彦 小
Toyohiro Umeki
木 豊 宏 梅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP6055976A priority Critical patent/JPH07262018A/en
Publication of JPH07262018A publication Critical patent/JPH07262018A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

PURPOSE:To provide a general-purpose method for preparing a structuralized knowledge data base from a data base in a table format with a ruled transformatmon procedure by giving irreducibly minimum definition for transformation. CONSTITUTION:A data structuralizing definition statement defining the structure of the structuralized knowledge data base and the items of data required for preparing the structuralized knowledge data base is prepared, the required data are extracted from the table format data base of a transformation source according to the defined contents of the data structuralizing definition statement, and the hierarchy information of the structuralized knowledge data base to be prepared is prepared from the data extracted from the transformation source table format data base. Then, inter-hierarchy data are connected according to the hierarchy information, and the data extracted from the transformation source table format data base are structuralized.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は表形式のデータベースか
ら構造化型知識データベースを作成する方法に係り、特
に作成しようとする構造化型知識データベースの構造と
その構造化型知識データベースを作成するのに必要なデ
ータ項目を定義したデータ構造化定義書を作成し、その
データ構造化定義書の定義内容に従って変換元表形式デ
ータベースから機械的に構造化型知識データベースを作
成する方法に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method of creating a structured knowledge database from a tabular database, and more particularly, to the structure of a structured knowledge database to be created and the structured knowledge database. The present invention relates to a method for creating a data structured definition document that defines necessary data items and mechanically creating a structured knowledge database from a conversion source table format database according to the definition content of the data structured definition document.

【0002】[0002]

【従来技術】知識工学応用システムにおいて、従前の表
形式のデータベースの形で蓄積された情報を活用するた
めに、表形式データベースからオブジェクト指向データ
ベースに代表される構造化型知識データベースを構築す
ることがしばしばあった。
2. Description of the Related Art In a knowledge engineering application system, in order to utilize information accumulated in the form of a conventional tabular database, a structured knowledge database represented by an object-oriented database can be constructed from the tabular database. Was often there.

【0003】従来、上記構造化型知識データベースの作
成作業は、変換元の表形式データベースごとに、その内
容を解析し、変換手順を定め、その変換手順に応じて専
用の変換プログラムあるいは変換装置を作成することに
よって、個別に行っていた。
Conventionally, in the work of creating the structured knowledge database, the contents are analyzed for each conversion source table format database, a conversion procedure is determined, and a dedicated conversion program or conversion device is set in accordance with the conversion procedure. It was done individually by creating.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の構造化型知識データベースの作成方法は、変換元の
表形式データベースごとに内容の解析と変換プログラム
の作成をしなければならなかったのできわめて効率が悪
かった。このため、従前の蓄積された情報の活用が困難
であり、このことが構造化型知識データベースの利用の
障害になっていた。
However, the above-mentioned conventional structured knowledge database creation method is extremely efficient because the contents must be analyzed and a conversion program created for each conversion source tabular database. Was bad. Therefore, it is difficult to utilize the previously accumulated information, which has been an obstacle to the use of the structured knowledge database.

【0005】そこで、本発明の目的は、必要な最小限の
変換用の定義を与え、規則化された変換手順によって表
形式のデータベースから構造化型知識データベースを作
成する汎用的な方法を提供することにある。
Therefore, an object of the present invention is to provide a general method for creating a structured knowledge database from a tabular database by providing a minimum required definition for conversion and a regularized conversion procedure. Especially.

【0006】[0006]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明による構造化型知識データベース作成方法
は、構造化型知識データベースの構造と、前記構造化型
知識データベースを作成するのに必要なデータの項目と
を定義したデータ構造化定義書を作成し、前記データ構
造化定義書の定義内容に従って、変換元の表形式データ
ベースから必要なデータを抽出し、前記変換元表形式デ
ータベースから抽出したデータから作成しようとする構
造化型知識データベースの階層情報を作成し、前記階層
情報に従って階層間のデータの接続を行い、前記変換元
表形式データベースから抽出したデータを構造化するこ
とを特徴とするものである。
In order to achieve the above object, the structured knowledge database creating method according to the present invention is necessary for creating the structure of the structured knowledge database and the structured knowledge database. Create a data structured definition document that defines items of various data, extract necessary data from the conversion source table format database according to the definition content of the data structured definition document, and extract from the conversion source table format database Creating hierarchical information of a structured knowledge database to be created from the created data, connecting data between the layers according to the hierarchical information, and structuring the data extracted from the conversion source table format database. To do.

【0007】[0007]

【作用】本発明の構造化型知識データベース作成方法で
作成するデータ構造化定義書は、作成しようとする構造
化型知識データベースの構造とその知識データベースを
作成するのに必要なデータ項目とを定義しており、この
知識データベースの構造と抽出すべきデータ項目は、表
形式データベースから構造化型知識データベースを作成
するための共通の必要最小限の情報である。
The data structured definition document created by the structured knowledge database creating method of the present invention defines the structure of the structured knowledge database to be created and the data items necessary to create the knowledge database. Therefore, the structure of this knowledge database and the data items to be extracted are common minimum necessary information for creating a structured knowledge database from a tabular database.

【0008】一方、本発明の構造化型知識データベース
作成方法で行うデータの抽出、階層情報の作成、および
データ構造化の一連の処理は、種々の表形式データベー
スを構造化型知識データベースに変換するときの共通の
変換手順である。
On the other hand, a series of processes of data extraction, hierarchical information creation, and data structuring performed by the structured knowledge database creation method of the present invention converts various tabular databases into structured knowledge databases. This is a common conversion procedure.

【0009】本発明の構造化型知識データベース作成方
法は、表形式データベースを構造化型知識データベース
に変換するときに必ず必要となる情報をデータ構造化定
義書から得て、これに基づいて規則化された共通の変換
手順によって構造化型知識データベースを作成するもの
である。
In the structured knowledge database creating method of the present invention, the information necessary for converting the tabular database into the structured knowledge database is obtained from the data structured definition document, and regularized based on this. The structured knowledge database is created by the common conversion procedure.

【0010】このことにより、本発明の構造化型データ
ベース作成方法によれば、構造化定義書の所定項目を定
義することのみによって規則化された変換手順によって
構造化型知識データベースを作成することができる。単
一の変換装置に上記データ構造化定義書を複数記憶さ
せ、データ構造化定義書を選択して適用することによ
り、単一の変換装置によって多数の表形式データベース
から所望の構造化型知識データベースを作成することが
できる。
Therefore, according to the structured database creating method of the present invention, the structured knowledge database can be created by the conversion procedure which is regularized only by defining the predetermined items of the structured definition document. it can. By storing a plurality of the above-mentioned data structured definition documents in a single conversion device and selecting and applying the data structured definition documents, a desired structured knowledge database from a number of tabular databases by a single conversion device. Can be created.

【0011】[0011]

【実施例】以下、添付の図面を用いて本発明の構造化型
知識データベース作成方法について説明する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS A structured knowledge database creating method of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.

【0012】図1は、本発明による構造化型知識データ
ベース作成方法を実行する変換装置とその処理の流れを
概略示したものである。図1において、変換装置1は、
複数のデータ構造化定義書を記憶したデータ構造化定義
書記憶部2と、変換処理部3と、変換元の表形式データ
ベースを格納する表形式データベース記憶装置4と、作
成した構造化型知識データベースを格納する構造化型知
識データベース記憶装置5とを有している。
FIG. 1 schematically shows a conversion device for executing the structured knowledge database creating method according to the present invention and the flow of the processing thereof. In FIG. 1, the conversion device 1 is
A data structured definition document storage unit 2 storing a plurality of data structured definition documents, a conversion processing unit 3, a table format database storage device 4 storing a conversion source table format database, and a created structured knowledge database. And a structured knowledge database storage device 5 for storing

【0013】上記変換装置1では、構造化型知識データ
ベースを作成するときに、変換処理部3がデータ構造化
定義書記憶部2と表形式データ記憶装置4からそれぞれ
所定のデータ構造化定義書と変換元表形式データベース
とを読み出し、所定の変換処理を施し、作成された構造
化型知識データベースを構造化型知識データベース記憶
装置5に出力する。
In the conversion device 1 described above, when the structured knowledge database is created, the conversion processing unit 3 uses the data structured definition document storage unit 2 and the tabular data storage device 4 to generate a predetermined data structured definition document, respectively. The conversion source table format database is read, a predetermined conversion process is performed, and the created structured knowledge database is output to the structured knowledge database storage device 5.

【0014】この変換処理部での変換処理は大きく分け
て、データの抽出、階層情報の作成、階層間のデータを
接続するデータ構造化の諸処理からなる。以下、この変
換処理について説明する。
The conversion processing in the conversion processing unit is roughly divided into various processes such as data extraction, layer information creation, and data structuring for connecting data between layers. Hereinafter, this conversion process will be described.

【0015】図2は作成される構造化型知識データベー
スの例を示している。この様な形式のデータベースは、
一般にオブジェクト指向データベース(OODB:Obje
ct Oriented Data Base )と呼ばれ、CADデータなど
の複雑な構造のデータベースやデータ形式の異なるもの
をデータベース化するのに適しているといわれている。
OODBとは、データの各要素を実体として持つ物(オ
ブジェクト)をその名前で管理し、その物(オブジェク
ト)を包含するデータ要素をオブジェクトの上位階層と
し、各階層はその上位階層で定義した属性を継承すると
いう特徴を持っている。
FIG. 2 shows an example of the structured knowledge database created. A database of this type is
Generally object-oriented database (OODB: Obje)
ct Oriented Data Base) and is said to be suitable for creating a database with a complex structure such as CAD data or a database with a different data format.
An OODB is an object (object) having each element of data as an entity managed by its name, and a data element including the object (object) is an upper layer of the object, and each layer is an attribute defined in the upper layer. It has the characteristic of inheriting.

【0016】図2の例では、PART−A−P 6 と
いう部品の名前でデータの要素(インスタンス)を管理
する。このインスタンスには上位階層の要素名(この場
合、PART−NAME−PRAT−A 7 )が定義
される。この上位階層のPART−NAME−PART
−A 7 では、その階層固有の属性を定義する。PA
RT−A−P 6 では、PART−NAME−PRA
T−A 7 属性が継承され、上位階層に属する属性の
定義は不要となり、ここで定義する属性はインスタンス
の固有の情報のみとなる。
In the example of FIG. 2, an element (instance) of data is managed by the name of the part PART-A-P6. The element name of the upper hierarchy (in this case, PART-NAME-PRAT-A 7) is defined in this instance. This upper layer PART-NAME-PART
-A7 defines attributes specific to the hierarchy. PA
For RT-A-P 6, PART-NAME-PRA
Since the T-A7 attribute is inherited, it is not necessary to define the attribute belonging to the upper layer, and the attribute defined here is only the unique information of the instance.

【0017】この様なオブジェクト指向形式のデータベ
ースは、知識工学応用システムで使用する場合非常に相
性が良く、データの検索などに専門的な知識を付加した
検索方法を取ることが非常に簡単に行える。
Such an object-oriented database is very compatible when used in a knowledge engineering application system, and it is very easy to adopt a search method in which specialized knowledge is added to data search. .

【0018】図3は、変換元となる表形式のデータベー
スの例を示している。図3の表形式データベースにおい
て、横方向の各行はデータの要素(レコード)である。
縦方向の各例はデータの項目であり、データの各項目
は、その桁数によって区別される。図3のデータベース
のデータ項目は表の左側から、プラント名、システム
名、部品名、サイズ、圧力、データ、種別の順に配列さ
れている。
FIG. 3 shows an example of a tabular database which is a conversion source. In the tabular database of FIG. 3, each row in the horizontal direction is a data element (record).
Each example in the vertical direction is an item of data, and each item of data is distinguished by the number of digits. The data items of the database in FIG. 3 are arranged from the left side of the table in the order of plant name, system name, component name, size, pressure, data, and type.

【0019】この表形式データベースは、図3から明ら
かなように、各レコードの検索キーとなるデータ項目の
内容は全て定義する必要がある。たとえば、データ項目
「SYSTEM−1」は、これを含む第一番目から第四
番目までの各レコードで重複して定義する必要があり、
データ項目「PART−B」はこれを含む第二番目と第
三番目のレコードで重複して定義する必要がある。
In this tabular database, as is apparent from FIG. 3, it is necessary to define all the contents of the data items which are the search keys of each record. For example, the data item "SYSTEM-1" must be defined redundantly in each of the first to fourth records containing it,
The data item "PART-B" must be defined redundantly in the second and third records containing it.

【0020】本発明の構造化型知識データベース作成方
法によれば、上記図3の表形式データベースから図2の
構造化型知識データベースを作成するのに、図4に示す
ように各変換ケースに特有な情報をデータ構造化定義書
で予め定義する。
According to the structured knowledge database creating method of the present invention, the structured knowledge database shown in FIG. 2 is created from the tabular database shown in FIG. 3 and is unique to each conversion case as shown in FIG. This information is defined in advance in the data structured definition document.

【0021】図4は、上記データ構造化定義書の具体的
な内容を示しており、このデータ構造化定義書は、表形
式データベースのデータを抽出するための情報と抽出し
た構造化型知識データベースの構造に関する情報とを有
している。
FIG. 4 shows the specific contents of the above data structured definition document. This data structured definition document includes information for extracting data in the tabular database and the extracted structured knowledge database. And information about the structure of the.

【0022】上記データを抽出するための情報には、デ
ータの変数名8、データ種別9、データサイズ10、お
よび抽出するデータの項目数11が含まれている。
The information for extracting the data includes the variable name 8 of the data, the data type 9, the data size 10, and the number of items 11 of the data to be extracted.

【0023】一方、上記構造化型知識データベースの構
造に関する情報には、構造化の階層数12、階層を構成
するデータ項目の番号13、オブジェクトを構成するデ
ータ項目の数14、および前記オブジェクトを構成する
データ項目の番号15が含まれている。
On the other hand, in the information on the structure of the structured knowledge database, the number of structured hierarchies is 12, the number 13 of data items forming the hierarchy, the number 14 of data items forming the object, and the object forming the object. The data item number 15 to be executed is included.

【0024】この他、データ構造化定義書には、作成す
るデータベース名やタイトルや継承元等の各データ構造
化定義書に固有な情報16が含まれている。
In addition, the data structured definition document includes information 16 such as a database name to be created, a title, and an inheritance source, which is unique to each data structured definition document.

【0025】本発明では、データベース自体から構造化
に必要な情報を抽出する。つまり、あるデータ項目を構
造化のデータ抽出の対象(物の名前となるべきデータ)
とした場合、その項目に関してデータベース全体のデー
タの並べ変えや不必要部分の除去などを行い、その階層
に作られる要素名を抽出し、その階層の構造化に必要な
情報を得る。
In the present invention, the information necessary for structuring is extracted from the database itself. In other words, a certain data item is the target of structured data extraction (data that should be the name of an object)
In that case, the data of the entire database is rearranged and unnecessary parts are removed for the item, the element name created in the hierarchy is extracted, and the information necessary for structuring the hierarchy is obtained.

【0026】この実施例では、図4のデータ構造化定義
書と図3の表形式データベースから図2の構造化型知識
データベースを作成する場合について説明する。この場
合、図4のデータ構造化定義書の定義内容により作成さ
れる構造化型知識データベースは、上位の階層(クラ
ス)をプラント名、システム名、部品名の各データで構
成し、インスタンスのIDは部品名と種別で合成したも
のとなっている。
In this embodiment, a case will be described in which the structured knowledge database shown in FIG. 2 is created from the data structured definition document shown in FIG. 4 and the tabular database shown in FIG. In this case, the structured knowledge database created based on the definition contents of the data structured definition document in FIG. 4 is configured such that the upper hierarchy (class) is composed of each data of the plant name, the system name, and the part name, and the instance ID Is a composite name and type.

【0027】図5は上記構造化型知識データベースの作
成処理の流れを示している。図5の処理に先立って、図
4のデータ構造化定義書は予め作成しておくものとす
る。図5の処理では、処理が開始されると、最初に所定
の変換元表形式データベースとデータ構造化定義書のフ
ァイルを開く(ステップ100)。次に、開かれたデー
タ構造化定義書のタイトル名から、そのタイトル名を付
した構造化型知識データベース(出力ファイル)を開く
(ステップ110,120)。次にデータ構造化定義書
から抽出すべきデータ項目数11とそれら各データ項目
の番号を読み込み(ステップ130)、続いて各データ
項目のデータ変換名8と、データ種別9と、データサイ
ズ10の桁数を読み込む(ステップ140)。次に、表
形式データベースから一レコード(表の一行)のデータ
を読み込み、桁数によって各変数を割り当てる(ステッ
プ150)。ここで、図3の表形式データベースを読み
込んだ場合、一番目のデータレコードは図6に示すよう
な形になる。
FIG. 5 shows a flow of processing for creating the structured knowledge database. Prior to the processing of FIG. 5, the data structured definition document of FIG. 4 is created in advance. In the process of FIG. 5, when the process is started, first, a predetermined conversion source table format database and a data structured definition file are opened (step 100). Next, from the title name of the opened data structured definition document, the structured knowledge database (output file) with the title name is opened (steps 110 and 120). Next, the number 11 of data items to be extracted from the data structured definition and the number of each of these data items are read (step 130). Then, the data conversion name 8 of each data item, the data type 9 and the data size 10 are read. The number of digits is read (step 140). Next, the data of one record (one line of the table) is read from the tabular database, and each variable is assigned according to the number of digits (step 150). Here, when the tabular database of FIG. 3 is read, the first data record has a form as shown in FIG.

【0028】このとき、データ構造化定義書で指定され
た階層を構成する項目番号13は、1,2,3なので、
構造化に使用するデータは、プラント名、システム名、
部品名となり、図7に示す中間ファイルを出力する(ス
テップ160)。この中間ファイルが、クラスを作成す
るために使用するデータ、すなわち階層情報となる。
At this time, since the item numbers 13 constituting the hierarchy specified in the data structure definition document are 1, 2 and 3,
Data used for structuring are plant name, system name,
It becomes a component name and the intermediate file shown in FIG. 7 is output (step 160). This intermediate file becomes the data used to create the class, that is, the hierarchical information.

【0029】次に、オブジェクトを構成するデータ項目
の番号(インスタンスのID項目番号)15は、3(P
ART−NAME)と7(TYPE)であるので、イン
スタンスのID(インスタンス名)は「PART−A−
P」と合成される(ステップ170)。
Next, the data item number (instance ID item number) 15 forming the object is 3 (P
Since it is ART-NAME) and 7 (TYPE), the instance ID (instance name) is "PART-A-
P ”(step 170).

【0030】次にインスタンス、つまりオブジェクトの
実体的部分は、図8の最初の部分のように所定形式で出
力される(ステップ180)。この例のインスタンスの
出力形式は、一般にS式と呼ばれており、最初にインス
タンスID、次にクラスID、この場合はPART−N
AME−PART−A、SAMPLE−DATAという
上位階層、次にデータの実体部分が記載される。すなわ
ち、このインスタンスの出力には、インスタンスの実体
とともに、階層間の接続情報が含まれている。
Next, the instance, that is, the substantial part of the object, is output in a predetermined format like the first part of FIG. 8 (step 180). The output format of the instance in this example is commonly called an S-expression, and first the instance ID, then the class ID, in this case PART-N.
The upper layer of AME-PART-A and SAMPLE-DATA is described, and then the substance part of the data is described. That is, the output of this instance includes connection information between layers as well as the substance of the instance.

【0031】上記ステップ150ないしステップ180
の処理を変換元の表形式データベースの各データレコー
ドについて行い、各レコードの処理後に変換元の表形式
データベースのファイルが終了したか否かを判断し(ス
テップ190)、終了したと判断した時にクラス部分の
作成に移行する。
Steps 150 to 180 described above
Process is performed for each data record of the conversion source tabular database, it is determined whether the file of the conversion source tabular database is finished after processing each record (step 190), and when it is determined that the class is finished, Move to creating parts.

【0032】クラス部分を作成するには、上記のインス
タンスを作成するときに出力した図7の中間ファイルを
読み込み、その中間ファイルのデータを読み込む(ステ
ップ200)。このデータは部品名が最下位のクラスと
なっており、インスタンスに直接接続している。ここで
は、最下位の部分からクラスを作成していく(ステップ
210)。クラスを作成する際に、すでにその要素が存
在していたら、上位のクラス作成処理に移る。そのクラ
スが存在していなかったら、クラスのIDをデータから
作成し、クラスの出力を行う(ステップ220)。
To create the class portion, the intermediate file of FIG. 7 output when creating the above instance is read, and the data of the intermediate file is read (step 200). In this data, the component name is the lowest class and is directly connected to the instance. Here, a class is created from the lowest part (step 210). When creating a class, if the element already exists, move to higher class creation processing. If the class does not exist, a class ID is created from the data and the class is output (step 220).

【0033】以上を最上位のクラスまで繰り返し、上位
のクラスデータが無くなった時点で次のデータを入力
し、同様の操作を中間ファイルが終了するまで繰り返す
(ステップ240)。作成されたクラス部分は、具体的
には図8の二番目以降の部分のようになる。
The above process is repeated up to the highest class, the next data is input when there is no higher class data, and the same operation is repeated until the intermediate file is completed (step 240). Specifically, the created class part becomes like the second and subsequent parts in FIG.

【0034】図8のデータの集合は、図示すると図2の
ようになる。すなわち、上記処理を各オブジェクトにつ
いて行うことにより、クラス要素とインスタンス部分と
が作成され、それぞれの要素には上位のクラスとなるI
D情報が入った図2の構造化型知識データベースが出来
上がるのである。
The set of data in FIG. 8 is shown in FIG. 2 when illustrated. That is, by performing the above processing for each object, a class element and an instance part are created, and each element is an upper class I.
The structured knowledge database of FIG. 2 containing D information is completed.

【0035】以上示す処理は、種々のデータ構造化定義
書を定義すれば同一の処理方法、同一の処理装置によっ
て種々の表形式データベースを構造化型知識データベー
スに変換することができる。これによって、従来構造化
型知識データベースを作成する度に変換用プログラムや
装置を作成していた作業の効率の悪さを解消することが
できる。
In the processing shown above, various tabular databases can be converted into structured knowledge databases by the same processing method and the same processing device if various data structured definitions are defined. As a result, it is possible to eliminate the inefficiency of the work of creating the conversion program or device each time the structured knowledge database is created.

【0036】次に、互いに関係付けられた複数・表形式
データベースからなるリレーショナルデータベース(関
係モデル)についての本発明の適用方法について説明す
る。リレーショナルデータベースにおいては、データの
集合体であるタプル(組)の集まりで表形式データベー
スのファイルを表現する。
Next, a method of applying the present invention to a relational database (relational model) consisting of a plurality of tabular databases related to each other will be described. In a relational database, a tabular database file is represented by a set of tuples (sets) that is a set of data.

【0037】上記のようなデータベースを対象とし構造
化型知識データベースを作成する場合、主となるデータ
ベースファイル(以下 Master Fileとする)とデータ構
造化定義書を読み込むことにより、関連付けられるべき
データベースファイル(以下Slave File とする)の
数、関係ファイル名及び共通属性を得る。次に、SlaveF
ile に対するデータ構造化定義書を読み込む。各々の
データ構造化定義書により共通属性、必要となるデータ
項目数、各属性の変数名、変数タイプ、文字数等を得
る。また、データ項目数、各属性の変数タイプ、文字数
より1レコードの大きさを求める。
When a structured knowledge database is created for the above-mentioned database, the main database file (hereinafter referred to as Master File) and the data structured definition document are read so that the associated database file ( (Slave File), the related file name and common attributes. Next, SlaveF
Read the data structured definition for ile. The common attribute, the number of required data items, the variable name of each attribute, the variable type, the number of characters, etc. are obtained from each data structured definition document. In addition, the size of one record is obtained from the number of data items, the variable type of each attribute, and the number of characters.

【0038】図9に、上記リレーショナルデータベース
のデータ構造化定義書の例を示す。図4と同一部分に同
一符号を付して説明を省略する図9のデータ構造化定義
書には、関係するデータベースを読み込むための情報と
して、関係ファイルの数17、関係ファイル名18、共
通属性19が追加される。
FIG. 9 shows an example of the data structured definition document of the relational database. In the data structured definition document in FIG. 9 in which the same parts as those in FIG. 4 are denoted by the same reference numerals and the description thereof is omitted, as the information for reading the related database, the number of related files 17, the relationship file name 18, the common attribute 19 is added.

【0039】上記のような関係付けられたリレーショナ
ルデータベースから構造化型知識データベースを作成す
る場合、最初にデータベース間の結合処理を行う。図1
0に二つのデータベースファイルを結合する処理の流れ
を示す。
When a structured knowledge database is created from the relational databases associated with each other as described above, first, a database connection process is performed. Figure 1
0 shows the flow of processing to combine two database files.

【0040】図10において、結合すべきデータベース
ファイルのうちの一つをマスターファイル(Master Fil
e )、他方のデータベースファイルをスレーブファイル
(Slave File)と定めて、Master File のデータ構造化
定義書を開く(ステップ300)。次に上記 Master Fi
le のデータ構造化定義書から共通属性情報を読み込む
(ステップ310)、同様にSlave Fileのデータ構造化
定義書を開く(ステップ320)。
In FIG. 10, one of the database files to be combined is a master file (Master File).
e), the other database file is defined as a slave file, and the data structured definition of the Master File is opened (step 300). Next, above Master Fi
The common attribute information is read from the data structured definition of le (step 310), and similarly the data structured definition of Slave File is opened (step 320).

【0041】次に、共通属性を基に2つのデータベース
間で共通属性が存在するかいなかをチェックして(ステ
ップ330)、共通属性がない場合はエラーと見なす
(ステップ340)。共通属性が存在するのであれば、
各データベースを開く(ステップ350)。続いてMast
er File の各レコードに対して共通の属性値で照合しな
がらSlave Fileの各レコードを読み込み(ステップ36
0ないしステップ400)、Master File の属性根とSl
ave Fileの属性根を列挙された形で結合する(ステップ
410)。上記処理はMaster File の各データレコード
に対してSlave Fileの全データレコードについて行ない
(ステップ420)、Master File の全データレコード
について繰り返す(ステップ430)。結合された結果
にはまったく同じ内容の属性が重複して存在するので、
この重複する属性の一方を削除し、情報の関連付けがな
されたデータを用いて、インスタンス作成へ処理が移
る。インスタンスの作成では結合されたデータベースフ
ァイルは、あたかも一つのデータベースファイルの形に
なっているので、図5で説明した方法と同一の方法で構
造化型知識データベースを作成することかできる。
Next, it is checked whether or not a common attribute exists between the two databases based on the common attribute (step 330), and if there is no common attribute, it is considered as an error (step 340). If there are common attributes,
Open each database (step 350). Then Mast
Read each record of Slave File while collating each record of er File with common attribute value (Step 36
0 to step 400), attribute root of Master File and Sl
The attribute roots of the ave File are combined in the enumerated form (step 410). The above process is performed for each data record of the Master File for all data records of the Slave File (step 420), and is repeated for all data records of the Master File (step 430). Since the combined result has duplicate attributes with exactly the same contents,
One of the duplicate attributes is deleted, and the process moves to instance creation using the data associated with the information. Since the combined database files are in the form of one database file in the instance creation, the structured knowledge database can be created by the same method as described in FIG.

【0042】[0042]

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
の構造化型知識データベース作成方法によれば、変換す
る表形式データベースや作成すべき構造化型知識データ
ベースによって異なる各変換ケースに特有の情報をデー
タ構造化定義書に定義し、このデータ構造化定義書に基
づいて全ての変換ケースに共通のデータ抽出、階層情報
作成、データ構造化の処理によって構造化型知識データ
ベースを作成するので、知識工学応用システムなどで、
既存の外部データを使用する場合などに、データ変換処
理に伴うデータ解析や、変換手順の策定など、多大な労
力を軽減することが可能となり、非常に効率的にデータ
を取り込むことが可能となる。
As is apparent from the above description, according to the structured knowledge database creating method of the present invention, there is a peculiarity to each conversion case which differs depending on the tabular database to be converted and the structured knowledge database to be created. Information is defined in the data structured definition document, and based on this data structured definition document, a structured knowledge database is created by data extraction common to all conversion cases, hierarchical information creation, and data structuring processing. In knowledge engineering application systems,
When using existing external data, it is possible to save a great deal of work such as data analysis involved in data conversion processing and formulation of conversion procedures, making it possible to import data very efficiently. .

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の構造化型知識データベース作成方法を
実行する変換装置およびその概略の処理の流れを説明し
た図。
FIG. 1 is a diagram for explaining a conversion device that executes a structured knowledge database creation method of the present invention and a schematic process flow thereof.

【図2】本発明の構造化型知識データベース作成方法に
よって作成された構造化型知識データベースを例示した
図。
FIG. 2 is a diagram exemplifying a structured knowledge database created by a structured knowledge database creation method of the present invention.

【図3】変換元の表形式のデータベースを例示した図。FIG. 3 is a diagram showing an example of a conversion source table database.

【図4】構造化定義書の内容を具体的に示した図。FIG. 4 is a diagram specifically showing the contents of a structured definition document.

【図5】本発明による構造化型知識データベース作成方
法の処理の流れを示したフローチャート。
FIG. 5 is a flowchart showing a processing flow of a structured knowledge database creation method according to the present invention.

【図6】抽出された一レコードの内容を具体的に示した
図。
FIG. 6 is a diagram specifically showing the contents of one extracted record.

【図7】階層情報の内容を具体的に示した図。FIG. 7 is a diagram specifically showing the contents of hierarchical information.

【図8】構造化されたデータの内容を具体的に示した
図。
FIG. 8 is a diagram specifically showing the contents of structured data.

【図9】共通の属性を有する複数のリレーショナルデー
タベースの構造化定義書の内容を具体的に示した図。
FIG. 9 is a diagram specifically showing the contents of a structured definition document of a plurality of relational databases having common attributes.

【図10】共通の属性を有する複数のリレーショナルデ
ータベースから構造化型知識データベースを作成する処
理の流れを示したフローチャート。
FIG. 10 is a flowchart showing a flow of processing for creating a structured knowledge database from a plurality of relational databases having common attributes.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 変換装置 2 データ構造化定義書記憶部 3 変換処理部 4 表形式データベース記憶装置 5 構造化型知識データベース記憶装置 8 データ変数名 9 データ種別 10 データサイズ 11 抽出するデータ項目数 12 階層数 13 階層を構成するデータ項目番号 14 オブジェクト数を構成するデータ項目数 15 オブジェクト数を構成するデータ項目番号 16 データ構造化定義書の固有情報 1 conversion device 2 data structured definition document storage unit 3 conversion processing unit 4 tabular database storage device 5 structured knowledge database storage device 8 data variable name 9 data type 10 data size 11 number of data items to be extracted 12 number of layers 13 layers Data item number that composes 14 Number of data items that compose the number of objects 15 Data item number that composes the number of objects 16 Unique information of data structured definition document

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】構造化型知識データベースの構造と、前記
構造化型知識データベースを作成するのに必要なデータ
の項目とを定義したデータ構造化定義書を作成し、 前記データ構造化定義書の定義内容に従って、変換元の
表形式データベースから必要なデータを抽出し、 前記変換元表形式データベースから抽出したデータから
作成しようとする構造化型知識データベースの階層情報
を作成し、 前記階層情報に従って階層間のデータの接続を行い、前
記変換元表形式データベースから抽出したデータを構造
化することを特徴とする構造化型知識データベース作成
方法。
1. A data structured definition document that defines the structure of a structured knowledge database and the items of data required to create the structured knowledge database, According to the definition contents, necessary data is extracted from the conversion source tabular database, the hierarchical information of the structured knowledge database to be created from the data extracted from the conversion source tabular database is created, and the hierarchy information is created according to the hierarchy information. A method of creating a structured knowledge database, characterized in that the data extracted from the conversion source table format database is structured by connecting data between them.
【請求項2】前記変換元表形式データベースは、共通の
属性を有する複数のリレーショナルデータベースからな
り、 前記データ構造化定義書は、前記共通の属性に関する情
報を含み、 前記変換元表形式データベースからのデータ抽出、階層
情報の作成、および構造化の処理は、前記共通属性を有
するリレーショナルデータベースのデータ集合体を関連
づけて行うことを特徴とする請求項1に記載の構造化型
知識データベース作成方法。
2. The conversion source table format database is composed of a plurality of relational databases having common attributes, the data structured definition document includes information about the common attributes, 2. The structured knowledge database creation method according to claim 1, wherein the data extraction, the creation of hierarchical information, and the structuring process are performed by associating a data aggregate of a relational database having the common attribute.
【請求項3】前記変換元表形式データベースからのデー
タの抽出は、変換元表形式データベースの全てのデータ
項目を逐次読み込み、読み込まれた各データ項目を作成
しようとする構造化型知識データベースの階層とするこ
とを特徴とする請求項1または請求項2に記載の構造化
型知識データベース作成方法。
3. A hierarchy of a structured knowledge database in which data is extracted from the conversion source table format database by sequentially reading all data items of the conversion source table format database and creating each read data item. The structured knowledge database creation method according to claim 1 or 2, wherein
JP6055976A 1994-03-25 1994-03-25 Structuralized knowledge data base preparing method Pending JPH07262018A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP6055976A JPH07262018A (en) 1994-03-25 1994-03-25 Structuralized knowledge data base preparing method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP6055976A JPH07262018A (en) 1994-03-25 1994-03-25 Structuralized knowledge data base preparing method

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH07262018A true JPH07262018A (en) 1995-10-13

Family

ID=13014112

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP6055976A Pending JPH07262018A (en) 1994-03-25 1994-03-25 Structuralized knowledge data base preparing method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH07262018A (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007310845A (en) * 2006-05-22 2007-11-29 Nomura Research Institute Ltd Data processing system
JP2007310592A (en) * 2006-05-17 2007-11-29 Nomura Research Institute Ltd Data processing system
JP2007310842A (en) * 2006-05-22 2007-11-29 Nomura Research Institute Ltd Data processing system
KR101656357B1 (en) * 2015-11-04 2016-09-09 국방과학연구소 Method for generating database using look up table

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007310592A (en) * 2006-05-17 2007-11-29 Nomura Research Institute Ltd Data processing system
JP2007310845A (en) * 2006-05-22 2007-11-29 Nomura Research Institute Ltd Data processing system
JP2007310842A (en) * 2006-05-22 2007-11-29 Nomura Research Institute Ltd Data processing system
KR101656357B1 (en) * 2015-11-04 2016-09-09 국방과학연구소 Method for generating database using look up table
US10289644B2 (en) 2015-11-04 2019-05-14 Agency For Defense Development Method for generating database using lookup table

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9009099B1 (en) Method and system for reconstruction of object model data in a relational database
JP5241738B2 (en) Method and apparatus for building tree structure data from tables
CN107622103B (en) Managing data queries
EP1247165A1 (en) System and method for transforming a relational database to a hierarchical database
CN110222110A (en) A kind of resource description framework data conversion storage integral method based on ETL tool
JP4562749B2 (en) Document compression storage method and apparatus
Elamparithi et al. A review on database migration strategies, techniques and tools
EP2000927A1 (en) Apparatus and method for abstracting data processing logic in a report
JPH07262018A (en) Structuralized knowledge data base preparing method
JP5196924B2 (en) Database processing apparatus, method and program
Ricketts et al. Data reengineering for application systems
US7860903B2 (en) Techniques for generic data extraction
CN108710677A (en) Pass through the multigroup solution for knitting multiple view of NoSQL database realizing BOM datas
JPH0327441A (en) System for utilizing data base in knowledge information processing system
JP2000113007A (en) System and method for linking cad/pdm and computer- readable recording medium recording cad/pdm linking program
JP4444326B2 (en) Database management system, database management method, and database management program
JP4398664B2 (en) XML data search method and search apparatus, program, and recording medium recording the program
JP4681338B2 (en) Database migration method
US20020169565A1 (en) System and method for data deposition and annotation
Xingjian A database design method for finite element analysis
JP2000267906A (en) Database model converting method
JP2003157249A (en) Document compression storage method
EP4369212A1 (en) Scopes in process mining
CA2283050C (en) Exporting and importing of data in object-relational databases
CN101504645A (en) Field concept and knowledge modeling method based on self-defining metadata