信息处理装置的制作方法

1.本发明的实施方式涉及信息处理装置。


背景技术：

2.近年来，伴随着cps(cyber physical system，信息物理系统)、iot(internet of things，物联网)系统的普及，生成了大量的传感器数据、控制数据之类的数据。另外，在多个系统间对这类数据进行交换和利用的情况也频繁的在发生。
3.但是，要在不同的系统中处理相同的数据，需要能够在各系统中识别数据的具体含义。数据属性赋予了数据具体含义。但数据属性的定义具有多样性和多种格式，导致可能有多种数据含义的理解。例如，在某数据中记载电压值为50v，系统可以判断该电压为最大电压，或者为额定电压。
4.因此，为了能够没有模糊地、机械性地对数据含义进行解释，各种数据模型的定义进行了更新。例如，工业4.0所采用的opc－ua公开了新的规范，能够对opc－ua的数据的含义进行解释。另外，作为cps的标准框架的aas意欲将对数据模型的参照方法进行国际标准化。
5.但是，在使用不支持数据模型的现有数据的情况下，需要通过人工来对数据表示的含义进行解释、并将其映射(mapping)到在数据模型中定义的类别、属性这样的定义项目，负担较大。另外，也存在很多如下情况：由于在现有数据中不包含用于决定映射目标的信息，因此无法准确地进行映射。
6.现有技术文献
7.专利文献1：美国专利申请公开第2015/0019710号说明书


技术实现要素：

8.发明要解决的技术问题
9.本发明的一个实施方式提供从标准数据模型所包含的定义项目中决定与输入数据或者所述输入数据所包含的记载对应的映射候选的信息处理装置。
10.用于解决问题的技术方案
11.作为本发明的一个实施方式的信息处理装置具备映射部，该映射部从标准数据模型所包含的被进行了分级结构化的类别或者属性中决定与输入数据所包含的记载对应的映射候选。所述映射部对于所述输入数据所包含的模式及其内容，从所述标准数据模型的类别分级结构和类别所定义的属性的集合中，检测与所述内容完全一致或者部分一致的类别或者属性，基于所检测到的类别或者属性来决定第1映射候选。
附图说明
12.图1是表示本发明的一个实施方式涉及的信息处理装置的一个例子的框图。
13.图2是对标准数据模型进行说明的图。
14.图3是表示对与属性有关的定义项目进行表示的表的一个例子的图。
15.图4是表示所使用的输入数据的一个例子的图。
16.图5是表示本发明的实施方式涉及的信息处理装置1的整体处理的概略流程图。
17.图6是表示映射结果的例子的图。
18.图7是表示本发明的一个实施方式中的硬件结构的一个例子的框图。
19.标号说明
20.1信息处理装置、11模型存储部、12结果存储部、13 ui部(输入输出部)、14提取部、15映射部、16距离算出部、2计算机装置、21处理器、22主存储装置、23辅助存储装置、24网络接口、25设备接口、26总线、3通信网络、4a和4b外部装置
具体实施方式
21.以下，参照附图对本发明的实施方式进行说明。
22.(第1实施方式)
23.图1是表示本发明的一个实施方式涉及的信息处理装置的一个例子的框图。关于本实施方式的信息处理装置1具备模型存储部11、结果存储部12、ui部(输入输出部)13、提取部14、映射部15以及距离算出部16。
24.此外，图1所示的信息处理装置1的各构成要素既可以被细分，也可以被汇总。另外，信息处理装置1也可以具有图1中未示出的构成要素。例如，模型存储部11和结果存储部12也可以作为一个存储部来构成，ui部13也可以被分为输入部和输出部。另外，例如一部分构成要素也可以包含于与信息处理装置1不同的装置。即，信息处理装置1也可以由多个装置构成。在信息处理系统中，由于处理负荷的分散、可用性的维持等，分为专门进行各处理的装置是常见的。即，信息处理装置1既可以是以单体进行工作的装置，也可以是与云端等这样的通信网络上的服务器协作的服务器客户端型的装置。
25.本实施方式的信息处理装置1使用标准数据模型和输入数据，用类别、属性这样的由标准数据模型定义的项目(定义项目)表示该输入数据表示什么。此外，既可以对与输入数据整体对应的定义项目进行映射，也可以对输入数据的一部分、也即是输入数据内的记载(换言之为内容)映射所对应的定义项目。
26.图2是对标准数据模型进行说明的图。标准数据模型包含有类别和类别具有的(直接定义的)属性。另外，在图2的例子中，标准数据模型被系统性地进行了表示，换言之被进行了分级结构化，由椭圆形的对象表示的各类别的继承关系被表示为树状的图解输入数据。例如，在“开关”这一类别的下方存在“保护开闭器”这一类别，这表示“开关”为“保护开闭器”的上位类别概念。另外，在椭圆形的对象之下具有用记号{}包围的术语，这些表示类别所定义(直接定义)的属性。
27.下位概念的类别对与上位概念的类别直接定义的属性进行继承。因此，例如“断路器”具有作为直接定义的属性的“启动时间”、作为与上位类别的“保护开闭器”相关联的属性的“切断容量”、作为与更上位类别(祖先类别)的“开关”定义的属性的“额定电流”以及“开闭次数”。
28.此外，作为类别和属性而设定的内容并不被特别地限定。另外，标准数据模型既可以使用由国际标准确定的模型，也可以是信息处理装置1的用户独自作为标准数据模型所
确定的模型。另外，可能也存在标准数据模型中不存在这样的类别的上下关系的情况。换言之，可能也存在仅包含扁平关系的类别的标准数据模型。
29.此外，在本实施方式中，设想了使用预先确定的标准数据模型，但也可以是信息处理装置1基于来自用户的输入来进行标准数据模型的编辑。
30.另外，在标准数据模型中存在对于类别或者属性的更详细定义项目。图3是表示对与属性有关的定义项目进行表示的表的一个例子的图。在图3的例子中示出了图2中所示的属性的定义项目。在图3的表的第1列示出了表示唯一的标识符的“码”。另外，在表的第3列示出了整数(integer)、浮点小数(double)这样的表示对属性设定的值的类型的数据类型。另外，在表的第4列和第5列示出了对属性设定的值可取的单位。此外，可以这样设定一个以上的单位。表的第7列示出了输入数据是否必须包含该属性，例如示出存在“必须”这一记载的“启动时间”的属性是在与“断路器”这一类别有关的输入数据中必须包含的。表示这样的属性特征的定义项目也可能被用于映射。
31.图4是表示所使用的输入数据的一个例子的图。在图4的例子中，采取使用了＜＞和＜/＞这一记号的构造(模式)。将＜＞或者＜/＞中所包含的名称记载为“模式名”。另外，将在＜＞和＜/＞之间所示出的值记载为“模式值”。也即是，向信息处理装置1的输入数据包含“＜模式名＞”或者“＜模式名＞模式值＜/模式名＞”这样的记载。
32.根据模式名或者模式值来识别输入数据表示什么。例如，对于图4的输入数据，能够在最开始的行和最后的行中识别到该输入数据是与“设备1”有关的输入数据。另外，在第2行中，能够识别到是与“设备1”所包含的“开闭器”有关的输入数据。另外，在第3行中能够识别到“开闭器”的“最大容量”为“30a”。
33.但是，在输入数据不遵循标准数据模型、未利用标准数据模型的定义项目的名称的情况下，对遵循了标准数据模型的数据进行处理的系统无法理解该输入数据表示的内容。例如，图4中示出的输入数据为与“开闭器”有关的数据，但在图2的标准数据模型中虽然存在“保护开闭器”这一类别，但“开闭器”这一类别和属性都不存在。另外，“最大容量”这一名称的类别和属性也都不存在。即，图4中示出的输入数据并未遵循图2的标准数据模型。并且，在遵循了标准数据模型的系统中，难以对图4中示出的输入数据进行处理。但是，若本实施方式的信息处理装置1能推定图4的输入数据的“开闭器”属于图3的标准数据模型的定义项目中的哪个，则可能在遵循了标准数据模型的系统中对图4中示出的输入数据进行处理。
34.此外，信息处理装置1既可以如前述的那样决定与输入数据整体对应的类别或者属性，也可以对输入数据的一部分决定所对应的类别或者属性。例如，信息处理装置1既可以决定为图4的输入数据与标准数据模型的“保护开闭器”这一类别对应，也可以决定为图4的输入数据的“开闭器”这一记载与标准数据模型的“保护开闭器”这一类别对应、图4的输入数据的“最大容量”这一记载与标准数据模型的“切断容量”这一属性对应。
35.此外，将由信息处理装置1决定的、与输入数据或者输入数据的记载对应的类别或者属性记载为“映射候选”。这是由于在本实施方式中设想为输出一个以上的映射候选、由用户选择(认可)其中的一个，将由用户选择(认可)了的映射候选区别地记载为“映射目标”。此外，理所当然也可以是信息处理装置1基于预定条件从一个以上的映射候选中决定映射目标。另外，在信息处理装置1输出了一个映射候选的情况下，也可以说是信息处理装置1决定了映射目标。也即是，也可以将映射候选表达替换为映射目标。
36.接着，对信息处理装置1的内部结构进行说明。
37.模型存储部11存储标准数据模型。结果存储部12存储映射的结果、也即是在映射中所使用的输入数据和该输入数据的映射目标。
38.此外，在本说明中，考虑到说明的易于理解，分为模型存储部11和结果存储部12，但如前述的那样，两个存储部也可以作为一个存储部来构成。另外，该两个存储部也可以存储其他数据。例如，在映射部15进行了映射候选的筛选的情况下，该筛选过程中的结果也可以被存储于结果存储部12。
39.另外，该两个存储部既可以由如关系型输入数据库、xml数据库那样的输入数据库来构建，也可以是保存csv、xml、json这样形式的文件的存储器(memory)或者储存器(storage)。
40.ui部13(输入输出部)102受理在信息处理装置1的处理中使用的输入信息，输出信息处理装置1的处理结果。例如，在映射中使用的输入数据包含于输入信息。另外，在模型存储部11存储有多个标准数据模型的情况下，包含有能够识别使用哪个标准数据模型的信息。该信息例如既可以为要使用的标准数据模型的名称，也可以为预先与标准数据模型相关联的信息等。标准数据模型一般是按领域准备的，例如按电力领域、计测设备领域、电气电子领域、材料领域这样的领域来准备。因此，也可以作为输入信息来受理领域的指定。
41.另外，ui部13也取得对于处理结果输出的响应、例如对于所被输出了的映射候选的应允、从所被输出了的多个映射候选中的选择等。在这样决定了映射目标的情况下，ui部13为了使映射目标存储于结果存储部12，向结果存储部12发送映射目标。
42.另外，ui部13也可以输出对用户要求向输入数据输入追加信息的画面等的表现形式(form)，受理追加信息。例如，也可以在映射候选未被筛选到预定数量的情况下，显示未包含于输入数据的属性等的信息，受理所显示的属性的值的输入。
43.ui部13也可以由gui(graphical user interface，图形用户界面)实现。或者，也可以是如收发命令、文件等那样的通信部。也即是，ui部13的输入输出形式并不被特别地限定。另外，从键盘、鼠标、触摸面板等这样的输入装置或者通过网络连接的通信装置发送输入信息，ui部13也可以被动地接收该信息。或者，也可以是表示输入数据的位置的路径被设定于信息处理装置1，ui部13主动地读出位于该路径的输入数据。
44.提取部14从存储于模型存储部11的标准数据模型中提取在映射中所使用的标准数据模型。例如，在作为输入信息而指定了领域的情况下，提取部14提取与所指定的领域有关的标准数据模型。在该情况下，设为存储于模型存储部11的标准数据模型被以使得知道所对应的领域的方式预先存储于存储部。
45.映射部15从标准数据模型的定义项目中，针对输入数据或者输入数据所包含的记载，决定一个以上的映射候选。关于映射候选的决定方法，将在后面进行描述。
46.另外，在决定了多个映射候选的情况下，映射部15也可以对映射候选设定优先顺序。例如，也可以通过将输入数据的模式名或者模式值和各映射候选输入到距离算出部16，按映射候选取得语义距离，基于各语义距离来决定优先顺序。例如，也可以按语义距离从近到远的顺序提高优先顺序。另外，例如也可能存在如下状况：在也使用类别或者属性的定义项目决定了映射候选的情况下，在映射候选中包含有基于定义项目的映射候选和不基于定义项目的映射候选。在那样的情况下，映射部15也可以对基于定义项目的映射候选设定比
不基于定义项目的映射候选高的优先顺序。
47.通过与优先顺序一起输出映射候选，在输出了多个映射候选的情况下，能够使得用户从多个映射候选中决定一个映射候选变得容易，在输出了一个映射候选的情况下，用户能够容易地进行是否可以认可所输出的映射候选的判断。
48.另外，映射部15也可以在未将映射候选筛选到预定数量等情况下，为了让用户输入追加信息，从标准数据模型中检测被筛选后的映射候选的类别所具有的属性且未包含于输入数据的属性，并经由ui部13对用户进行输出。通过用户追加输入未包含于输入数据的属性的信息，能够进一步对映射候选进行筛选。
49.此外，映射部15也可以在参照存储于结果存储部12的过去的映射结果而新的输入数据与过去的映射结果的输入数据相同的情况下，挪用过去的映射结果来决定映射候选。
50.另外，映射部15也可以当即使在映射结果中包含有与新的输入数据类似的过去的输入数据的情况下，也挪用过去的映射结果。例如，映射部15也可以通过算出新的输入数据与过去的各输入数据的不同点，将该不同点输入到距离算出部16，从而取得语义距离，若语义距离为预定阈值以内，则判定为类似。
51.另外，映射部15也可以当在映射结果中包含有与新的输入数据类似的过去的输入数据的情况下，利用对于两个输入数据的映射候选的差异等，经由ui部13向用户输出两个输入数据的差异(不一致点)。由此，用户能够识别新的输入数据的记载不足、错误等。
52.此外，在映射部15决定映射目标的情况下，映射部15向结果存储部12发送映射结果并使之进行存储。
53.距离算出部16算出输入数据和映射目标数据的数据间的语义距离。如前述的那样，通过映射部15进行输入。对于语义距离，已知能够通过wordnet的同义词词库、word2vec的自然语言处理方法对输入数据所包含的各模式的内容算出输入数据与映射目标数据间的距离。也可以使用这样的公知方法来实现距离算出部16。
54.接着，对映射部15的映射候选的决定进行说明。此外，下述说明的决定方法也可以适当地组合来使用。另外，在即使执行了某决定方法也未能决定映射候选的情况下，也可以执行其他决定方法。另外，也可以进行如下那样的处理：通过第1决定方法决定映射候选，通过第2决定方法决定映射候选，将两方的决定方法中重复的映射候选留下来。这样，也可以进行映射候选的筛选。
55.此外，可以将与在下述中被设为了映射候选的类别或者属性的关联性深的类别或者属性也作为映射候选。例如，也可以将被设为了映射候选的类别的上位类别、兄弟类别作为映射候选。对于关联性深的类别的判定方法、例如在映射候选中包含到何种亲近程度的类，可以根据信息处理装置1的规格等适当地进行确定。
56.映射部15也可以从标准数据模型的定义项目中，检测与输入数据的模式名完全一致或者部分一致的定义项目作为映射候选。例如，在使用了图4的输入数据的情况下，在输入数来据中包含有“设备1”、“名称”以及“最大容量”这三个模式名，但可以在存在与它们中的任一个完全一致或者部分一致的标准数据模型的定义项目时决定映射候选。
57.另外，映射部15也可以从标准数据模型的定义项目中检测与输入数据的模式值完全一致或者部分一致的定义项目来作为映射候选。例如，在使用了图4的输入数据的情况下，在输入数据中包含有“开闭器”和“30a”这样的模式值，但可以在存在与它们中的任一个
完全一致或者部分一致的标准数据模型的定义项目时决定映射候选。
58.另外，映射部15也可以从标准数据模型的定义项目中检测与名称不一致但可能关联的类别或者属性来作为映射候选。
59.例如也可以从标准数据模型的定义项目中检测模式名或者模式值和名称类似的定义项目来作为映射候选。例如，也可以是距离算出部16算出模式名或者模式值与标准数据模型的定义项目的语义距离，映射部15将语义距离为预定值以内的标准数据模型的定义项目作为映射候选。例如，在使用了图4的输入数据的情况下，也可能存在如下状况：作为与“最大容量”这一模式名类似，检测到“切断容量”。另外，也可能存在如下状况：作为与“开闭器”这一模式值类似，检测到“开关”、“保护开闭器”。
60.另外，例如映射部15也可以基于类别或者属性的定义项目，将可取输入数据所包含的单位的类别或者属性视为映射候选。例如，在图4的输入数据中包含有“＜最大容量＞30a＜/最大容量＞”这一记载，该“a”意味着安培。也可以在这样输入数据包含有单位的情况下，检测可取相同单位的属性。例如在图3的例子中示出了“额定电流”、“切断电流”以及“切断容量”可取安培的单位，因此，被检测出来。此外，示出了“切断容量”可取“ka(千安培)”来作为第2单位，ka虽然大小不同，但是安培的一种，因此，也可以检测出“切断容量”。
61.此外，如图3的第1单位和第2单位等那样在类别或者属性的定义项目设定了多个单位的情况下，平等地处理各单位，既可以将模式名以及模式值与多个单位的全部进行比较，也可以与一部分的单位(例如第1单位)进行比较，在没有一致的情况下，与其他一部分的单位(例如第2单位)进行比较。
62.另外，例如映射部15也可以基于类别或者属性的定义项目，将可取输入数据所包含的数据类型的类别或者属性视为映射候选。例如，图4的输入数据的“30a”的“30”为整数值(integer)，因此，数据类型为integer的属性也可以被决定为映射候选。在图3的例子中，“开闭次数”的数据类型为integer，因此，“开闭次数”也可以被设为映射候选。
63.另外，例如映射部15也可以基于类别和属性的定义项目，决定从映射候选中排除的标准数据模型的定义项目。例如，在图3的例子中示出了“断路器”这一类别将“启动时间”这一属性作为必须。因此，也可以在“启动时间”未包含于输入数据的情况下，从映射候选中排除“断路器”。
64.此外，也可以在属性被设为了映射候选时，将具有所检测到的属性的类别也决定为映射候选。例如，也可能会存在如下情况：数据内的各记载的映射候选根据类别和属性来决定，但数据整体的映射候选根据类别来决定。例如，在将“切断容量”这一属性作为了映射候选的情况下，在图2的例子中，具有“切断容量”这一属性的类别的“保护开闭器”、“电流切断器”、“断路器”被检测为映射候选。此外，“断路器”从上位类别的“保护开闭器”继承属性，因此，具有“切断容量”这一属性。
65.通过这样的筛选方法，对标准数据模型的定义项目进行筛选，决定被认为与输入数据的模式名和/或模式值对应的映射候选。
66.作为一个例子，在下述中表示使用上述的方法决定对于图4的输入数据整体的映射候选的类别的例子。此外，并不限于该例子的决定方法所使用的顺序、用法(是追加还是删除映射候选)。首先，作为第1决定方法，对与模式名完全一致的类别或者属性进行检索，作为第2决定方法，对与模式值完全一致的类别或者属性进行检索。但是，不存在与“开闭
器”、“最大容量”以及“30a”这样的名称完全一致的类别以及属性，因此，在第1决定方法和第2决定方法中未能决定映射候选。此外，在也可以是部分一致的情况下，与“开闭器”部分一致的“保护开闭器”也可以被设为映射候选。接着，作为第3决定方法，对与模式名类似的类别或者属性进行检索，作为第4决定方法，对与模式值类似的类别或者属性进行检索。在此设为“开闭器”与“保护开闭器”类似。因而，“保护开闭器”被包含于映射候选。另外，设为也包含映射候选的下位类别。因而，“保护开闭器”和作为其下位类别的“断路器”、“切断器”、“电流切断器”以及“电压切断器”也包含于映射候选。接着，为了对这些映射候选进行筛选，作为第5决定方法，对不具有能够将输入数据所包含的单位“a(安培)”作为单位的属性的类别进行确认，将其从映射候选中排除。在图3的例子中，“额定电流”、“切断容量”、“切断电流”以及“切断容量”能够取单位“a(安培)”，因此，从映射候选中排除不具有这些属性的类别。但是，当前的全部映射候选都具有这些中的某个属性，因此未被排除。接着，作为第6决定方法，对不具有能够取作为输入数据的数据类型的“integer”的属性的类别进行确认，将其从映射候选中排除。但是，当前的全部对象候选都具有能够取“integer”的“额定电流”，因此，并没有被从映射候选中排除的。接着，作为第7决定方法，对是否具有对象候选的必须属性进行确认，将必须属性不包含于输入数据的对象候选排除。图4的输入数据不包含“启动时间”，因此，从映射候选中排除将“启动时间”作为必须的“断路器”。也可以进行输出这样剩下的“保护开闭器”、“切断器”、“电流切断器”以及“电压切断器”来作为映射候选的动作。
67.接着，对构成要素的各处理的流程进行说明。图5是本发明的实施方式涉及的信息处理装置1的整体处理的概略流程图。此外，本说明中的流程图为一个例子，并不限定于所说明的例子。也可以根据实施方式要求的规格、变更等进行步骤的排序、追加以及省略。此外，设为标准数据模型预先存储于模型存储部11。
68.ui部13取得输入信息(s101)。如前述的那样，在输入信息中包含有输入数据、用于唯一地决定标准数据模型的指定领域等的为了进行映射所需要的信息。提取部14从存储于模型存储部11的标准数据模型中，提取指定领域的标准数据模型(s102)。
69.映射部15按照预先确定的决定方法，决定映射候选(s103)。那时，在模式名等类似的判定、设置优先顺序等情况下，根据需要，映射部15也可以对于距离算出部16，将表示输入数据的模式名或者模式值的文本和表示标准数据模型的类别或者属性的名称的文本发送至距离算出部16，距离算出部16算出所被输入的两个文本的语义距离。
70.ui部13输出映射候选等这样的来自映射部15的处理结果(s104)。用户基于该输出来选择映射候选，ui部13取得用户的选择(s105)。记录部将映射对象和选择结果相关联地进行记录(s106)。这样，映射的流程结束。
71.图6是表示映射结果的例子的图。图6是对于“＜模式名＞模式值＜/模式名＞”这一记载决定并记录所对应的映射目标的例子。图6的(a)表示将映射结果作为aas(asset administration shell，资产管理壳)来进行记录的例子。用semantic id表示映射目标的类别或者属性的标识符(例如码)，以使得知道图4的输入数据的“开闭器”和“30a”符合映射目标的标准数据模型(例如iec61987)所定义的类别和属性中的哪个。这样，也可以不是用名称而是用由标准数据模型定义的标识符等来表示映射目标。图6的(b)是对于映射结果使用了opc－ua定义的di(device model，设备模型)的情况。此外，也可以在对di的参照中使
用hasdictionaryentity。在opc－ua中，如图6的(b)的＜displayname＞开闭器＜/displayname＞，以使得也知道记载于输入数据的模式值的方式进行了记载。
72.在针对输入数据存在与所关联的映射目标的不一致性的情况下，也可以经由ui部13显示不一致的定义。在图6的(a)的例子中，相对于输入的＜最大容量＞30a＜最大容量＞，映射目标的标准数据模型p003为切断容量，定义w或者ka的单位。因此，输入数据和映射对象具有名称和单位的定义不一致，在输入输出部显示关联定义内容。
73.如上所述，本实施方式的信息处理装置1能够自动地向标准数据模型的定义项目映射未遵循标准数据模型的输入数据及其一部分记载。特别是，能够从单位、数据类型等这样的类别或者属性的特征的组合中，对可能与输入数据或者其一部分记载关联的对象候选进行筛选。另外，通过提示优先顺序，能够减轻用户从数量多的映射候选中选择映射目标的负担。另外，通过映射目标的标准数据模型定义，能获得输入数据的不完备及定义的改善等使输入数据的质量提高的效果。
74.此外，上述的实施方式的至少一部分也可以由安装了处理器、存储器等的ic(integrated circuit：集成电路)等的专用电子电路(即硬件)来实现。另外，上述的实施方式的至少一部分也可以通过执行软件(程序)来实现。例如，通过使用通用的计算机装置来作为基本硬件，使搭载于计算机装置的cpu等的处理器执行程序，能够实现上述的实施方式的处理。即，图1所示的各部可以作为流程(process)来实现。
75.例如，通过计算机读出存储于计算机能够读取的存储介质的专用软件，能够将计算机作为上述的实施方式的装置。存储介质的种类并不被特别地限定。另外，通过计算机安装经由通信网络下载的专用软件，能够将计算机作为上述的实施方式的装置。这样，可使用硬件资源来具体实现基于软件的信息处理。
76.图7是表示本发明的一个实施方式中的硬件结构的一个例子的框图。信息处理装置1具备处理器21、主存储装置22、辅助存储装置23、网络接口24以及设备接口25，能够作为经由总线26连接了它们的计算机装置2来实现。信息处理装置1的存储部能够由主存储装置22或者辅助存储装置23来实现，ui部13等的除存储部之外的构成要素能够由处理器21来实现。
77.此外，图7的计算机装置2具备一个各构成要素，但也可以具有多个相同的构成要素。另外，图7示出了1台计算机装置2，但也可以是软件被安装于多个计算机装置，该多个计算机装置分别执行软件的不同的一部分处理。
78.处理器21是包括计算机的控制装置和运算装置的电子电路。处理器21基于从计算机装置2的内部结构的各装置等输入的数据、程序来进行运算处理，向各装置等输出运算结果、控制信号。具体而言，处理器21执行计算机装置2的os、软件等，对构成计算机装置2的各装置进行控制。处理器21只要能够进行上述的处理，则并不被特别地限定。
79.主存储装置22是存储处理器21执行的命令和各种数据等的存储装置，存储于主存储装置22的信息由处理器21直接读出。辅助存储装置23是主存储装置22以外的存储装置。此外，这些存储装置意思是能够保存电子信息的任意的电子部件，既可以是存储器，也可以是储存器。另外，存储器具有易失性存储器和非易失性存储器，但也可以是任何存储器。
80.网络接口24是用于通过无线或者有线连接于通信网络3的接口。网络接口24使用符合现存的通信标准的网络接口即可。也可以通过网络接口24与经由通信网络3进行了通
信连接的外部装置4a进行信息的交换。
81.设备接口25是与外部装置4b直接连接的usb等的接口。外部装置4b既可以为外部存储介质，也可以为数据库等的储存装置。
82.外部装置4a和4b也可以是输出装置。输出装置例如既可以是用于显示图像的显示装置，也可以是输出语音等的装置等。例如，具有lcd(liquid crystal display，液晶显示器)、crt(cathode ray tube，阴极射线管)、pdp(plasma display panel，等离子显示面板)、扬声器等，但并不限于这些。
83.此外，外部装置4a和4b也可以是输入装置。输入装置具备键盘、鼠标、触摸面板等的设备，将通过这些设备输入的信息提供至计算机装置2。来自输入装置的信号被输出至处理器21。
84.此外，可以将上述的实施方式总结为以下的技术方案。
85.技术方案1
86.一种信息处理装置，
87.具备映射部，该映射部从标准数据模型所包含的被进行了分级结构化的类别或者属性中决定与输入数据所包含的记载对应的映射候选，
88.所述映射部对于所述输入数据所包含的模式及其内容，从所述标准数据模型的类别分级结构和类别所定义的属性的集合中，检测与所述内容完全一致或者部分一致的类别或者属性，基于所检测到的类别或者属性来决定第1映射候选。
89.技术方案2
90.根据技术方案1所述的信息处理装置，
91.所述映射部基于与所述标准数据模型所包含的属性有关的定义项目来决定第2映射候选。
92.技术方案3
93.根据技术方案2所述的信息处理装置，
94.在所述定义项目中包含有所述标准数据模型所包含的属性可取的单位，
95.所述映射部将可取所述输入数据所包含的单位的属性决定为第3映射候选。
96.技术方案4
97.根据技术方案3所述的信息处理装置，
98.在所述定义项目中包含有所述标准数据模型所包含的属性可取的数据类型，
99.所述映射部将可取所述输入数据所包含的数据类型的属性决定为第4映射候选。
100.技术方案5
101.根据技术方案4所述的信息处理装置，
102.使用所述第1映射候选～所述第4映射候选中的至少两个来作为所述映射候选。
103.技术方案6
104.根据技术方案2～5中任一项所述的信息处理装置，
105.在所述定义项目中包含有将所述标准数据模型所包含的类别作为必须的属性，
106.所述映射部从所述映射候选中排除掉将未包含于所述输入数据的属性作为必须的类别。
107.技术方案7
108.根据技术方案1～6中任一项所述的信息处理装置，
109.还具备算出所输入的两个数据的语义距离的距离算出部，
110.所述距离算出部使用所述标准数据模型所包含的类别或者属性的各个定义项目，算出与所述输入数据所包含的模式或其内容的语义距离，
111.所述映射部基于所算出的语义距离，决定所述映射候选。
112.技术方案8
113.根据技术方案1～6中任一项所述的信息处理装置，
114.还具备算出所输入的两个数据的语义距离的距离算出部，
115.所述距离算出部算出所述输入数据所包含的模式及其内容与所述映射候选的语义距离，
116.所述映射部基于所算出的语义距离，对所述映射候选设定优先顺序。
117.技术方案9
118.根据技术方案1～8中任一项所述的信息处理装置，
119.还具备输出所述映射候选的输出部。
120.技术方案10
121.根据技术方案1～9中任一项所述的信息处理装置，
122.还具备存储部，所述存储部将所述输入数据和被决定为与所述输入数据对应的映射候选相关联地进行存储。
123.技术方案11
124.根据从属于技术方案9的技术方案10所述的信息处理装置，
125.还具备输入部，所述输入部在从所述输出部输出了多个类别的情况下，受理从所述多个类别中选择的类别的输入，
126.所述存储部将所述输入数据与所述选择的类别相关联地进行存储。
127.技术方案12
128.根据技术方案10或者11所述的信息处理装置，
129.所述映射部在取得了新的输入数据的情况下，对在所述存储部中是否存储有与所述新的输入数据相同或者类似的输入数据进行检索，在检测到与所述新的输入数据相同或者类似的输入数据时，将与所检测到的输入数据所包含的模式或者其内容对应的映射候选决定为与所述新的输入数据所包含的模式或者其内容对应的映射候选。
130.技术方案13
131.根据技术方案9所述的信息处理装置，
132.所述映射部使用与所存储的输入数据相关联的映射候选，对所存储的所述输入数据与所述相关联的映射候选的定义的不一致点进行检测，
133.所述输出部输出所述定义的不一致点。
134.技术方案14
135.一种信息处理方法，包括：
136.从标准数据模型所包含的被进行了分级结构化的类别或者属性中决定与输入数据所包含的记载对应的映射候选的步骤，
137.在所述步骤中，对于所述输入数据所包含的模式及其内容，从所述标准数据模型
的类别分级结构和类别所定义的属性的集合中，检测与所述内容完全一致或者部分一致的类别或者属性，基于所检测到的类别或者属性来决定所述映射候选。
138.技术方案15
139.一种程序，由计算机执行，包括：
140.从标准数据模型所包含的被进行了分级结构化的类别或者属性中决定与输入数据所包含的记载对应的映射候选的步骤，
141.在所述步骤中，对于所述输入数据所包含的模式及其内容，从所述标准数据模型的类别分级结构和类别所定义的属性的集合中，检测与所述内容完全一致或者部分一致的类别或者属性，基于所检测到的类别或者属性来决定所述映射候选。
142.上述中对本发明的一个实施方式进行了说明，但这些实施方式是作为例子提示的，并不意在限定发明的范围。这些新的实施方式能够以其他各种各样的方式来实施，能够在不脱离发明宗旨的范围内进行各种省略、置换、变更。这些实施方式及其变形包含在发明的范围、宗旨内，并且包含在权利要求书记载的发明及其等同的范围内。