(57)【要約】より小さいコーパスを使用して、単語の組み合わせが意外かどうかをより適切に判定する。  単語が属するカテゴリを特定するカテゴリ特定手段と、２つのカテゴリの間のカテゴリ共起頻度を特定するカテゴリ共起頻度特定手段と、２つの単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算する意外性指標計算手段とを備え、カテゴリ特定手段が、入力された第１の単語が属する第１のカテゴリと、入力された第２の単語が属する第２のカテゴリを特定し、カテゴリ共起頻度特定手段が、第１のカテゴリと、第１のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度を特定し、意外性指標計算手段が、カテゴリ共起頻度特定手段が特定したカテゴリ共起頻度に基づいて、第１の単語と第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算する。
2012096388.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語が属するカテゴリを特定するカテゴリ特定手段と、
２つのカテゴリの間のカテゴリ共起頻度を特定するカテゴリ共起頻度特定手段と、
２つの単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算する意外性指標計算手段とを備え、
前記カテゴリ特定手段が、入力された第１の単語が属する第１のカテゴリと、入力された第２の単語が属する第２のカテゴリを特定し、
前記カテゴリ共起頻度特定手段が、前記第１のカテゴリと、前記第１のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度を特定し、
前記意外性指標計算手段が、前記カテゴリ共起頻度特定手段が特定した前記カテゴリ共起頻度に基づいて、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算する意外性判定システム。
【請求項２】
前記意外性指標計算手段が計算する前記指標は、前記第１のカテゴリと前記第２のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度が、前記第１のカテゴリと前記第１のカテゴリおよび前記第２のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度より小さいほど、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きくなる請求項１に記載の意外性判定システム。
【請求項３】
単語の出現頻度に基づいて、当該単語が未知であるか既知であるかを判定する単語既知未知判定手段と、
２つの単語の間の共起頻度に基づいて、当該単語の組に関係があるか無いかを判定する関係性判定手段と、
前記意外性指標計算手段が計算する前記指標と、前記単語既知未知判定手段の判定と、前記関係性判定手段の判定とに基づいて前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算する総合意外性指標計算手段とをさらに備え、
前記単語既知未知判定手段が前記第１の単語と前記第１の単語とを既知であると判定し、前記関係性判定手段が前記第１の単語と前記第２の単語との組に関係があると判定し、かつ、前記意外性指標計算手段が計算する前記指標が前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きいことを表す場合に、前記総合意外性指標計算手段が計算する前記指標が、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外であることを表す値になる請求項１または２に記載の意外性判定システム。
【請求項４】
２つの単語が属する上位の共通カテゴリまでの距離を計算するカテゴリ距離計算手段と、
前記意外性指標計算手段が計算する前記指標と、前記カテゴリ距離計算手段が計算する前記距離とに基づいて前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算する第２の意外性指標計算手段とをさらに備え、
前記第２の意外性指標計算手段が計算する前記指標は、前記意外性指標計算手段が計算する前記指標と前記カテゴリ距離計算手段が計算する前記距離が大きいほど、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きくなる請求項１乃至３のいずれかに記載の意外性判定システム。
【請求項５】
入力された第１の単語が属する第１のカテゴリと、入力された第２の単語が属する第２のカテゴリを特定し、
前記第１のカテゴリと、前記第１のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度を特定し、
前記カテゴリ共起頻度に基づいて前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算し、当該計算による指標は、前記第１のカテゴリと前記第２のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度が、前記第１のカテゴリと前記第１のカテゴリおよび前記第２のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度より小さいほど、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きくなる意外性判定方法。
【請求項６】
前記第１の単語と前記第２の単語の出現頻度に基づいて、当該それぞれの単語が未知であるか既知であるかを判定し、
前記第１の単語と前記第２の単語との間の共起頻度に基づいて、当該単語の組に関係があるか無いかを判定し、
前記指標と、前記２つの判定とに基づいて前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す総合指標を計算し、当該計算による当該総合指標は、前記第１の単語と前記第１の単語とが既知であると判定され、前記第１の単語と前記第２の単語との組に関係があると判定され、かつ、前記指標が前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きいことを表す場合に、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外であることを表す値になる請求項５に記載の意外性判定方法。
【請求項７】
前記第１の単語と前記第２の単語が属する上位の共通カテゴリまでの距離を計算し、
前記指標と前記距離とに基づいて前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す第２の指標を計算し、当該計算による当該第２の指標は、前記指標と前記距離が大きいほど、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きくなる請求項５または６に記載の意外性判定方法。
【請求項８】
コンピュータに、
入力された第１の単語が属する第１のカテゴリと、入力された第２の単語が属する第２のカテゴリを特定する機能と、
前記第１のカテゴリと、前記第１のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度を特定する機能と、
前記カテゴリ共起頻度に基づいて前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算する機能を実現させ、当該計算による指標は、前記第１のカテゴリと前記第２のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度が、前記第１のカテゴリと前記第１のカテゴリおよび前記第２のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度より小さいほど、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きくなるプログラム。
【請求項９】
コンピュータに、
前記第１の単語と前記第２の単語の出現頻度に基づいて、当該それぞれの単語が未知であるか既知であるかを判定する機能と、
前記第１の単語と前記第２の単語との間の共起頻度に基づいて、当該単語の組に関係があるか無いかを判定する機能と、
前記指標と、前記２つの判定とに基づいて前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す総合指標を計算する機能をさらに実現させ、当該計算による当該総合指標は、前記第１の単語と前記第１の単語とが既知であると判定され、前記第１の単語と前記第２の単語との組に関係があると判定され、かつ、前記指標が前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きいことを表す場合に、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外であることを表す値になる請求項８に記載のプログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
前記第１の単語と前記第２の単語が属する上位の共通カテゴリまでの距離を計算する機能と、
前記指標と前記距離とに基づいて前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す第２の指標を計算する機能をさらに実現させ、当該計算による当該第２の指標は、前記指標と前記距離が大きいほど、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きくなる請求項８または９に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は意外性判定システム、意外性判定方法およびプログラムに関し、特に、意外な単語の組み合わせを判定できる意外性判定システム、意外性判定方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、発想支援システムや、ユーザが興味を持ちそうな話題の推薦システムなどにおいては、当たり前の関係ではなく、意外な組合せの関係にある単語を提示することが行われている。
意外な組み合わせの関係にある単語を提示する、意外性判定システムの一例が特許文献１に記載されている。
特許文献１に記載されている関連語抽出装置は、関連度算出部１３ａという構成要素を持っている。関連度算出部１３ａは、テーマと呼ぶ単語に対し、意外な単語を抽出する。
特許文献１では、意外性のある関連語を、ユーザの知らない関連語として定義している。
関連度算出部１３ａへの入力は、テーマと呼ばれる単語と、他の単語である。
関連度算出部１３ａは、テーマに対応付けられている単語の集合を記憶する記憶装置と、人物ごとの検索履歴を記憶する記憶装置を参照する。そして、関連度算出部１３ａは、テーマに対応する単語集合中の単語と、評価したい単語の人物ごとの検索履歴中での共起頻度を調べ、共起頻度が小さければ、テーマに対する単語の意外度を大きく算出する。
【特許文献１】特開２００４−３１０４０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１に記載の関連語抽出装置は、単語の組み合わせについて、特定のコーパスでの共起頻度が小さければ、意外な単語の組み合わせであると判定する。
上述の関連語抽出装置が有する第１の問題点は、コーパスが小さければ、意外な単語の組み合わせであっても、意外でない単語の組み合わせであっても共起頻度が小さくなり、「意外である」と判定してしまうことである。
上述の関連語抽出装置が有する第２の問題点は、新しく世の中に出てきた対象に対しては、その対象について書かれた文書が少ないため、どんな単語に対しても「意外である」と判定してしまうことである。例えば、新規開店直後の洋菓子店の名称（例：「○○洋菓子店」）と、洋菓子の名称（例：「ショートケーキ」）の関係は意外ではないのに、上述の関連語抽出装置はこれらの単語の組み合わせを「意外である」と判定してしまう。
本発明の主たる目的は、上述した課題を解決する意外性判定システム、意外性判定方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明に係る意外性判定システムは、
単語が属するカテゴリを特定するカテゴリ特定手段と、
２つのカテゴリの間のカテゴリ共起頻度を特定するカテゴリ共起頻度特定手段と、
２つの単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算する意外性指標計算手段とを備え、
カテゴリ特定手段が、入力された第１の単語が属する第１のカテゴリと、入力された第２の単語が属する第２のカテゴリを特定し、
カテゴリ共起頻度特定手段が、第１のカテゴリと、第１のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度を特定し、
意外性指標計算手段が、カテゴリ共起頻度特定手段が特定したカテゴリ共起頻度に基づいて、第１の単語と第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算する。
本発明に係る意外性判定方法は、
入力された第１の単語が属する第１のカテゴリと、入力された第２の単語が属する第２のカテゴリを特定し、
第１のカテゴリと、第１のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度を特定し、
カテゴリ共起頻度に基づいて第１の単語と第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算し、当該計算による指標は、第１のカテゴリと第２のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度が、第１のカテゴリと第１のカテゴリおよび第２のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度より小さいほど、第１の単語と第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きくなる。
本発明に係るプログラムは、
コンピュータに、
入力された第１の単語が属する第１のカテゴリと、入力された第２の単語が属する第２のカテゴリを特定する機能と、
第１のカテゴリと、第１のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度を特定する機能と、
カテゴリ共起頻度に基づいて第１の単語と第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算する機能を実現させ、当該計算による指標は、第１のカテゴリと第２のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度が、第１のカテゴリと第１のカテゴリおよび第２のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度より小さいほど、第１の単語と第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きくなる。
【発明の効果】
【０００５】
本発明に係る意外性判定システム、意外性判定方法およびプログラムは、より小さいコーパスを使用して、単語の組み合わせが意外かどうかをより適切に判定することを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る意外性判定システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る意外性判定システムの処理動作を表すフローチャートである。
【図３】単語頻度記憶部３６が持つデータの一例を表す図である。
【図４】単語共起頻度記憶部３５が持つデータの一例を表す図である。
【図５】カテゴリ記憶部３１が持つデータの一例を表す図である。
【図６】カテゴリ共起頻度記憶部３２が持つデータの一例を表す図である。
【図７】カテゴリ頻度記憶部３３が持つデータの一例を表す図である。
【図８】上位カテゴリ記憶部３４が持つデータの一例を表す図である。
【図９】本発明の第２の実施形態に係る意外性判定システムの構成を示すブロック図である。
【図１０】コンピュータを構成する要素の例を表すブロック構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
［第１の実施形態］
以降の説明において用いる用語の定義を以下の通りに行う。
「カテゴリ」とは、ある共通する意味，性質あるいは分類などを有する単語の集まりを表す概念である。例えば、「三笠山」，「富士山」といった単語に対応するカテゴリは「山」であり、「富士山」，「伊豆」（日本の地名）という単語に対応するカテゴリは「静岡県」（日本の県名）である。カテゴリに属する単語とは、そのカテゴリに分類される単語を表す。上記の例においては、カテゴリ「山」に属する単語は「三笠山」と「富士山」である。また、カテゴリがさらに別のカテゴリに属していてもよい。例えば、カテゴリ「静岡県」がカテゴリ「都道府県名」に属していてもよい。
「コーパス」とは、例えば新聞記事やブログ記事など、生活のなかで使われる文より集められたデータである。コーパスは、２つの単語が一般的に同時に言及されやすいかを判断するためのデータとして使用されることがある。本発明の実施形態においては、コーパスは、以下で述べる「単語頻度」，「共起頻度」を計算するためのデータとして使用される。
「単語頻度」とは、ある単語がコーパス中に出てくる回数のことである。
「共起頻度」とは、ある２つの単語において、コーパス中で、その２つの単語が１文の中に同時に出てくる回数のことである。あるいは、共起頻度は、これらの単語が１文の中に同時に出てくる回数でなく、１文書の中に同時に出てくる回数でもよい。
「カテゴリ頻度」とは、あるカテゴリにおいて、コーパス中にそのカテゴリに属する単語が出てくる回数の総数のことである。
「カテゴリ共起頻度」とは、ある２つのカテゴリＡ，Ｂにおいて、カテゴリＡに属する単語とカテゴリＢに属する単語の共起頻度の総数のことである。すなわち、カテゴリ共起頻度は、コーパス中で、カテゴリＡに属する単語とカテゴリＢに属する単語が１文の中に同時に出てくる回数の総数のことである。あるいは、カテゴリ共起頻度は、これらの単語が１文の中に同時に出てくる回数でなく、１文書の中に同時に出てくる回数でもよい。
コーパスは、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ（登録商標）の記事において、リンク関係にある単語対を集めたものでもよい。例えば、「若草山」の記事のページから、「どら焼き」（和菓子），「前方後円墳」（日本の古墳の一種），「奈良」（日本の地名）の記事のページにリンクがある場合、単語対「若草山，どら焼き」，「若草山，前方後円墳」，「若草山，奈良」がコーパスとして記録される。
共起頻度は、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａの記事において、２つの単語を説明する記事の間のリンクの本数でもよい。例えば、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａの「若草山」という記事のページと「どら焼き」という記事のページにおいて、一方から他方の記事のページへのリンクが合計５つ出現する場合、単語「若草山」と「どら焼き」の共起頻度は５である。
図１は、本発明の第１の実施形態に係る意外性判定システムの構成を示すブロック図である。図１の意外性判定システムＳは、キーボードなどの入力装置１と、プログラム制御により動作するデータ処理装置２と、情報を記憶する記憶装置３と、ディスプレイ装置などの出力装置４とを備えている。
入力装置１は、キーボードなどの、ユーザがデータを入力する装置でもよいし、データを通信したり、コピーしたり、変換したりすることにより他の装置からデータを入力する装置でもよい。
記憶装置３は、カテゴリ記憶部３１と、カテゴリ共起頻度記憶部３２と、カテゴリ頻度記憶部３３と、上位カテゴリ記憶部３４と、単語共起頻度記憶部３５と、単語頻度記憶部３６とを備えている。記憶装置３は、ハードディスクドライブなどの磁気ディスク装置でもよいし、フラッシュメモリなどのメモリ装置でもよい。
カテゴリ記憶部３１は、単語と、その単語が属するカテゴリを対応付けて記憶する。カテゴリは、１つの単語に複数付与されても良い。カテゴリ記憶部３１に記憶されるカテゴリのデータは、例えばＷｉｋｉｐｅｄｉａの各記事が説明する単語の属するカテゴリのデータを用いることで作成可能である。
カテゴリ共起頻度記憶部３２は、２つのカテゴリの組と、あるコーパス内でのそのカテゴリの組のカテゴリ共起頻度を対応付けて記憶する。カテゴリ共起頻度記憶部３２に記憶されるカテゴリの共起頻度のデータは、コーパスの中で、カテゴリ記憶部３１で記憶されているカテゴリに属する単語の共起頻度を数え上げることで作成可能である。
カテゴリ頻度記憶部３３は、カテゴリと、あるコーパス内でのそのカテゴリのカテゴリ頻度を対応付けて記憶する。カテゴリ頻度記憶部３３に記憶されるカテゴリ頻度のデータは、上記カテゴリ共起頻度と同様、コーパスの中で、カテゴリ記憶部３１で記憶されているカテゴリに属する単語を数え上げることで作成可能である。
単語共起頻度記憶部３５は、単語対と、その単語対の共起頻度を対応付けて記憶する。
上位カテゴリ記憶部３４は、カテゴリと、そのカテゴリが属する他のカテゴリ（以降「上位カテゴリ」と称する）を対応付けて記憶する。カテゴリは、複数の上位カテゴリに属していてもよい。上位カテゴリ記憶部３４に記憶される上位カテゴリのデータは、例えばＷｉｋｉｐｅｄｉａのカテゴリが属する他のカテゴリのデータを用いることで作成可能である。
単語頻度記憶部３６は、単語に対し、その単語のあるコーパスでの単語頻度を記憶する。単語頻度記憶部３６に記憶される単語頻度のデータは、単語がコーパスの中で出現する頻度を数え上げることで作成可能である。
データ処理装置２は、ユーザ予想判定部２１と、関係性判定部２２と、単語既知未知判定部２３と、総合意外性指標計算部２４を備える。
ユーザ予想判定部２１は、カテゴリ特定部２１１と、カテゴリ共起頻度特定部２１２と、意外性指標計算部２１３と、カテゴリ距離計算部２１４と、第２の意外性指標計算部２１５を備える。
次に、本発明の第１の実施形態に係る意外性判定システムの動作について、図１を参照して詳細に説明する。
まず、入力装置１に２つの単語が入力される。これら２つの入力単語は、ユーザ予想判定部２１と、関係性判定部２２と、単語既知未知判定部２３にそれぞれ入力される。
単語既知未知判定部２３は、入力された２つの単語それぞれに対し単語頻度記憶部３６を参照し、単語頻度を得る。単語既知未知判定部２３は、得られた単語頻度がある決められた閾値より小さければ、入力された単語が未知であることを表すコードを、総合意外性指標計算部２４に入力する。そうでなければ、単語既知未知判定部２３は、単語頻度が大きいほど大きな値となるような値、例えば単語頻度の対数を、入力された単語の単語既知度として総合意外性指標計算部２４に入力する。
関係性判定部２２は、入力された２つの単語の組み合わせについて、単語共起頻度記憶部３５を参照し、単語共起頻度が０でないかどうかを判定する。単語共起頻度が０である場合には、関係性判定部２２は、入力された２つの単語は関係がない単語であると判定する。そして、関係性判定部２２は、関係がない単語であることを表すコードを総合意外性指標計算部２４に入力する。単語共起頻度が０でない場合には、関係性判定部２２は、入力された２つの単語は関係がある単語であると判定する。そして、関係性判定部２２は、入力単語の対は関係があることを表すコードを総合意外性指標計算部２４に入力する。
ユーザ予想判定部２１に入力された２つの単語は、カテゴリ特定部２１１およびカテゴリ距離計算部２１４に入力される。カテゴリ特定部２１１は、入力された２つの単語について、それぞれの単語が属するカテゴリをカテゴリ記憶部３１より検索する。そして、一方の単語で検索されたカテゴリともう一方の単語で検索されたカテゴリの組み合わせすべてを、カテゴリ共起頻度特定部２１２に入力する。
カテゴリ共起頻度特定部２１２は、カテゴリ特定部２１１から入力されたカテゴリの組み合わせそれぞれについて次の処理を行う。カテゴリ共起頻度特定部２１２は、それぞれのカテゴリをキーとし、キーとなるカテゴリと他の全カテゴリそれぞれとのカテゴリ共起頻度をカテゴリ共起頻度記憶部３２より検索する。そして、入力されたカテゴリの組み合わせと、検索されたカテゴリ共起頻度情報を意外性指標計算部２１３に入力する。
ここでは、カテゴリ共起頻度特定部２１２は、データベースなどに予め登録しておいたカテゴリ共起頻度を検索するという手段をとったが、問い合わせごとにカテゴリの共起頻度を数えてもよい。
以降、カテゴリＡに属する単語の総頻度を“Ｎ＿Ａ”と表すこととし、カテゴリＡとカテゴリＢのカテゴリ共起頻度を“Ｃ＿ＡＢ”と表すこととする。また、カテゴリ全ての集合を“Ｃａｔｅｇｏｒｙ”と表すこととする。
なお、以降の説明において“Ｎ＿Ａ”のように“＿”を挟んで左右に英字を記載した文字列は、［数１］から［数８］の、“＿”の右側の英字を“＿”の左側の英字の右下に記載した文字列に該当する。例えば、“Ｃ＿ＡＸ”は、［数１］の等号“＝”の左辺の括弧に挟まれた文字列、すなわち“Ｃ”の右下に“ＡＸ”を記載した文字列に該当する。また、“ｐ＾Ａ＿ＡＢ”のように“＾”および“＿”を含む文字列は、［数１］から［数８］の、“＾”の右側の英字を“＾”の左側の英字の右上に、“＿”の右側の英字を“＾”の左側の英字の右下に記載した文字列に該当する。例えば、“ｐ＾Ａ＿ＡＢ”は、［数３］の等号“＝”の左辺の文字列、すなわち“ｐ”の右上に“Ａ”、“ｐ”の右下に“ＡＢ”を記載した文字列に該当する。
カテゴリ共起頻度特定部２１２から入力された、評価したいカテゴリ対がカテゴリＡとカテゴリＢである場合、意外性指標計算部２１３は、カテゴリＡとカテゴリＢのカテゴリ共起頻度について意外性を表すスコアを２種類計算する。なお、以降の説明において、２つの単語やカテゴリの組み合わせが意外である度合いを表す指標を単に「スコア」と称する。いずれのスコアも、
（１）カテゴリＡとカテゴリＢのカテゴリ共起頻度の分布を予測する
（２）共起頻度の分布が決まったら、その分布の元で、実際のカテゴリＡとカテゴリＢのカテゴリ共起頻度が、どれだけ珍しいことかを計算する（ｐ値）
という手続きに従って計算する。（１）で考える分布が２種類あるために、意外性指標計算部２１３は２種類のスコアを計算する。以降それぞれのスコアを、「カテゴリＡを基準としたスコア」と「カテゴリＢを基準としたスコア」と呼ぶ。
以下、「カテゴリＡを基準としたスコア」の計算方法を説明する。「カテゴリＡを基準としたスコア」とは以下のものである。
（１）カテゴリＡとカテゴリＢのカテゴリ共起頻度の分布を予測する
意外性指標計算部２１３は、カテゴリＡとカテゴリＢのカテゴリ共起頻度の予測として、カテゴリ共起頻度の分布の予測を行う。意外性指標計算部２１３は、まず、分布の予測のために、カテゴリＡと他のカテゴリの共起頻度を求める。任意のカテゴリＸについて、カテゴリＡとカテゴリＸのカテゴリ共起頻度Ｃ＿ＡＸは、サンプルサイズＮ＿Ａ×Ｎ＿Ｘ，Ｘによらないパラメータｐの二項分布に従うと仮定する。つまり、カテゴリＡとカテゴリＸのカテゴリ共起頻度がＣ＿ＡＸになる確率Ｐｒｏｂ（Ｃ＿ＡＸ）が、以下の［数１］となると仮定する。なお、［数１］の等号の右隣の括弧は、括弧の上段の数から下段の数を選ぶ組み合わせの数を表す。
【数１】
2012096388.tif 000003
上記の仮定の下で最尤推定によりパラメータｐを推定すると、推定結果は以下の［数２］となる。
【数２】
2012096388.tif 000004
意外性指標計算部２１３は、Ｎ＿Ａ，Ｎ＿Ｂを、カテゴリ頻度記憶部３３より検索する。
ここでは、意外性指標計算部２１３は、データベースなどに予め登録しておいたカテゴリ頻度を検索するという手段をとったが、問い合わせごとにコーパスを検索し、カテゴリ頻度を数えてもよい。
（２）共起頻度の分布が決まったら、その分布の元で、実際のカテゴリＡとカテゴリＢの共起頻度が、どれだけ珍しいことかを計算する（ｐ値）
意外性指標計算部２１３は、推定したパラメータの二項分布で、実際の共起頻度がどれだけ珍しいことか決定するために、ｐ値を用いる。つまり、意外性指標計算部２１３は、推定した分布の元で、共起頻度が実現値Ｃ＿ＡＢより小さくなる確率ｐ＾Ａ＿ＡＢを求める。ｐ＾Ａ＿ＡＢは、以下の［数３］で表される。
【数３】
2012096388.tif 000005
この確率が小さいということは、カテゴリＡとカテゴリＢの共起頻度が他と比べて小さいことを意味する。そこで、意外性指標計算部２１３は、スコアとして、１−ｐ＾Ａ＿ＡＢを計算する。
「カテゴリＢを基準としたスコア」の計算は、上の手続きにおいて、カテゴリＡとカテゴリＢを入れ替えればよい。最終的なカテゴリ対のスコアは、例えば、「カテゴリＡを基準としたスコア」と「カテゴリＢを基準としたスコア」の平均を取ることによって求められてもよい。また、カテゴリ対が複数ある場合、最終的なカテゴリ対のスコアは、例えば、これらカテゴリ対のスコアの平均を取ることによって求められてもよい。
あるいは、一方のカテゴリを基準としたスコアのみを計算し、これを最終的なカテゴリ対のスコアとしてもよい。例えば、「カテゴリＡを基準としたスコア」のみを計算し、これを最終的なカテゴリ対のスコアとしてもよい。
以上の計算方法は、他の全てのカテゴリとの共起頻度から分布を考えている。しかし、以上の計算方法において、注目する共起頻度が限定されてもよい。例えば、ユーザが、「山」と「建物」のような、場所間の関係には興味がない場合には、場所に関する単語と、場所以外に関する単語の関係だけを考えたいことがある。この場合、カテゴリを場所に関するカテゴリ群と場所以外に関するカテゴリ群というように２つに分けて、場所のカテゴリと場所以外のカテゴリの共起だけに注目する。この場合の計算は、上記の方法において、「他のカテゴリ」を他の全てのカテゴリとするのではなく、カテゴリＡが場所に関するカテゴリの場合は、「場所以外に関するカテゴリ」とすればよい。
意外性指標計算部２１３は、カテゴリ共起頻度特定部２１２から入力されたカテゴリ対と、カテゴリ共起頻度特定部２１２から入力された共起頻度情報、カテゴリ頻度記憶部３３より検索したカテゴリ頻度情報にもとづき、スコアを、上で述べたように計算する。そして、意外性指標計算部２１３は、計算したスコアを、第２の意外性指標計算部２１５に入力する。
カテゴリ距離計算部２１４は、入力装置１に入力された２つの単語が属する上位の共通カテゴリまでの距離を、次に述べるように計算する。最初に、カテゴリ距離計算部２１４は、入力装置１に入力された２つの単語それぞれについて、カテゴリ記憶部３１および上位カテゴリ記憶部３４よりそれぞれの単語が属するカテゴリを検索する。次に、カテゴリ距離計算部２１４は、それぞれの単語が属するカテゴリの上位のカテゴリを順に辿り、両方の単語の上位のカテゴリで共通のもののうち最も近いカテゴリを求める。最も近いカテゴリとは、辿ったカテゴリ数が最も少ないカテゴリを指す。そして、カテゴリ距離計算部２１４は、２つの単語のそれぞれから最も近い上位の共通カテゴリまで辿ったそれぞれのカテゴリ数のうち、小さい方の数を２つの単語の距離として第２の意外性指標計算部２１５に入力する。なお、以降の説明において、上記の計算によって求められる距離を「カテゴリ距離」と称する。
第２の意外性指標計算部２１５は、意外性指標計算部２１３から入力されたスコアとカテゴリ距離計算部２１４から入力されたカテゴリ距離に基づいて意外性の指標を計算し、総合意外性指標計算部２４に入力する。詳しくは、第２の意外性指標計算部２１５は、スコアが大きく、カテゴリ距離が大きいほど大きな値を総合意外性指標計算部２４に入力する。例えば、第２の意外性指標計算部２１５は、スコアとカテゴリ距離の積を計算し、総合意外性指標計算部２４に入力する。
総合意外性指標計算部２４は、関係性判定部２２から入力されたコードが、関係がない単語であることを表していれば、最終的なスコアとして０を出力装置４に出力する。また、単語既知未知判定部２３から入力されたコードが、単語が未知であることを表していれば、最終的なスコアとして０を出力装置４に出力する。
一方で、関係性判定部２２から入力されたコードが関係がある単語であることを表していて、かつ、単語既知未知判定部２３から入力されたコードが単語が未知であることを表すものではなかった場合、次の処理を行う。総合意外性指標計算部２４は、まず、ユーザ予想判定部２１から入力されたスコアと、単語既知未知判定部２３から入力された単語既知度が大きいほど大きくなる値を最終的なスコアとして計算する。この計算は、例えばユーザ予想判定部２１から入力されたスコアと単語既知未知判定部２３から入力された単語既知度の積を求めるものでもよい。積を求める代わりに、総合意外性指標計算部２４は、ユーザ予想判定部２１から入力されたスコアをそのまま最終的なスコアとしてもよい。そして、総合意外性指標計算部２４は、最終的なスコアを出力装置４に出力する。
出力装置４は、入力されたスコアを出力する。
次に、図２を用いて、本発明の第１の実施形態に係る意外性判定システムの処理動作を説明する。図２は、本発明の第１の実施形態に係る意外性判定システムの処理動作を表すフローチャートである。
まず、入力装置１に単語の組み合わせが入力される。入力装置１は、その単語の組み合わせを、ユーザ予想判定部２１と、関係性判定部２２と、単語既知未知判定部２３にそれぞれ入力する。ユーザ予想判定部２１に入力された単語の組み合わせは、さらにカテゴリ特定部２１１とカテゴリ距離計算部２１４に入力される（ステップＡ１）。
次に、ステップＡ１で入力された２つの単語それぞれについて、単語既知未知判定部２３は単語既知度、または単語が未知であることを表すコードを総合意外性指標計算部２４に入力する。（ステップＡ２）。
次に、総合意外性指標計算部２４に入力されたものが、単語が未知であることを表すコード（ステップＡ３のＮＯ）ならば、処理はステップＡ１１に進みエラーコードが出力される。そうでない（ステップＡ３のＹＥＳ）ならば、処理はステップＡ４に進む（ステップＡ３）。
次に、関係性判定部２２は、ステップＡ１で入力された単語の組み合わせに関係があるかどうかを判定する。そして、関係性判定部２２は、関係がない単語であることを表すコード、または関係がある単語であることを表すコードを総合意外性指標計算部２４に入力する（ステップＡ４）。
次に、ステップＡ４で総合意外性指標計算部２４に入力されたものが関係がある単語であることを表すコード（ステップＡ５のＹＥＳ）ならば、処理はステップＡ６に進む。総合意外性指標計算部２４に入力されたものが関係がない単語であることを表すコード（ステップＡ５のＮＯ）ならば、処理はステップＡ１１に進み、出力装置４より関係性がないことを示すエラーコードが出力される（ステップＡ５）。
カテゴリ特定部２１１は、ステップＡ１で入力された単語の組み合わせについて、それぞれが属するカテゴリを検索し、カテゴリ共起頻度特定部２１２に入力する（ステップＡ６）。
次に、カテゴリ共起頻度特定部２１２は、入力されたカテゴリの組み合わせの共起頻度と、それぞれのカテゴリと他のカテゴリの共起頻度を検索する。そして、カテゴリ共起頻度特定部２１２は、入力されたカテゴリの組み合わせと、検索した共起頻度の結果全てを意外性指標計算部２１３に入力する（ステップＡ７）。
次に、意外性指標計算部２１３は、入力されたカテゴリの組み合わせおよびこのカテゴリの組み合わせに関する共起頻度をもとに、スコアを計算し、第２の意外性指標計算部２１５に出力する（ステップＡ８）。
カテゴリ距離計算部２１４は、ステップＡ１で入力された単語の組み合わせの上位の共通カテゴリまでのカテゴリ距離を計算し、第２の意外性指標計算部２１５に出力する（ステップＡ９）。
次に、第２の意外性指標計算部２１５は、ステップＡ８で入力されたスコアとステップＡ９で入力された共通カテゴリまでのカテゴリ距離をもとにスコアを計算し、総合意外性指標計算部２４に入力する（ステップＡ１０）。
最後に、総合意外性指標計算部２４は、ステップＡ３で単語が未知であることを表すコードが入力されていればそのコードを、ステップＡ５で関係がない単語であることを表すコードが入力されていればそのコードを出力する。そのいずれでもない場合、総合意外性指標計算部２４は、ステップＡ２で入力された単語既知度と、ステップＡ８またはステップＡ１０で計算されたスコアに基づいて最終的なスコアを計算し、出力装置４に出力する。そして、出力装置４は入力された最終的なスコアを出力する（ステップＡ１１）。
次に、具体的なデータの例を用いて本発明の第１の実施形態に係る意外性判定システムの処理動作を説明する。
カテゴリとして、「山」，「菓子店」，「菓子」，「植物」が存在しているとする。
ステップＡ１において、２つの単語として、「どら焼き」と「若草山」が入力装置１から入力されたとする。これらの２つの単語は、ユーザ予想判定部２１と、関係性判定部２２と、単語既知未知判定部２３に入力される。ユーザ予想判定部２１に入力されたこれらの２つの単語は、さらにカテゴリ特定部２１１とカテゴリ距離計算部２１４に入力される。
図３は単語頻度記憶部３６が持つデータの一例を表す。ステップＡ２，Ａ３において、単語既知未知判定部２３は、「どら焼き」と「若草山」をキーとして単語頻度記憶部３６を検索し、単語頻度１００，５００を得る。ここで、頻度が５０以下であれば未知の単語であるとするというルールを設けていたとする。このルールにより、この２つの入力単語は既知の単語であると判定されるため、単語既知未知判定部２３は、単語既知度ｌｏｇ（１００）と、ｌｏｇ（５００）を総合意外性指標計算部２４に入力する。そして、処理はステップＡ４に進む。
図４は単語共起頻度記憶部３５が持つデータの一例を表す。ステップＡ４，Ａ５において、関係性判定部２２は、「どら焼き」と「若草山」をキーとして単語共起頻度記憶部３５を検索する。この単語の組み合わせが存在するため、関係性判定部２２は、総合意外性指標計算部２４に関係がある単語であることを表すコードを入力する。そして、処理はステップＡ６に進む。
図５はカテゴリ記憶部３１が持つデータの一例を表す。ステップＡ６において、カテゴリ特定部２１１は「どら焼き」をキーとしてカテゴリ記憶部３１を検索し、「菓子」というカテゴリを取得する。また、カテゴリ特定部２１１は「若草山」をキーとしてカテゴリ記憶部３１を検索し、「山」というカテゴリを取得する。そして、カテゴリ特定部２１１は「菓子」と「山」のカテゴリの組み合わせを、カテゴリ共起頻度特定部２１２に入力する。
図６はカテゴリ共起頻度記憶部３２が持つデータの一例を表す。ステップＡ７において、カテゴリ共起頻度特定部２１２は、カテゴリ共起頻度記憶部３２を参照し、「菓子」と、「山」，「菓子店」，「植物」それぞれのカテゴリとの共起頻度を検索する。同じように、カテゴリ共起頻度特定部２１２は、「山」と、「菓子」，「菓子店」，「植物」それぞれのカテゴリとの共起頻度を検索する。そして、カテゴリ共起頻度特定部２１２は、「菓子」と「山」のカテゴリの組み合わせと、検索した共起頻度全てを意外性指標計算部２１３に入力する。
図７はカテゴリ頻度記憶部３３が持つデータの一例を表す。ステップＡ８において、意外性指標計算部２１３は、「菓子」を基準としたスコアを、以下のように計算する。
まず、パラメータｐは、［数２］により
【数４】
2012096388.tif 000006
と計算される。そして、サンプルサイズ１０００×２０００＝２００００００，パラメータｐの二項分布で５００以下になる確率は、［数１］，［数３］，［数４］を用いて以下のように計算される。
【数５】
2012096388.tif 000007
上記のように、ｐ＾Ａ＿ＡＢがほぼ０と評価されるため、スコアとして１−ｐ＾Ａ＿ＡＢを計算することにより、計算結果として１を得る。
意外性指標計算部２１３は、「山」を基準としたスコアも同様に、以下のように計算する。すなわち、まず、パラメータｐは、［数２］により
【数６】
2012096388.tif 000008
と計算される。そして、サンプルサイズ１０００×２０００＝２００００００，パラメータｐの二項分布で５００以下になる確率は、［数１］，［数３］，［数６］を用いて以下のように計算される。
【数７】
2012096388.tif 000009
上記のように、ｐ＾Ａ＿ＡＢがほぼ０と評価されるため、スコアとして１−ｐ＾Ａ＿ＡＢを計算することにより、計算結果として１を得る。
「菓子」を基準としたスコアおよび「山」を基準としたスコアの平均をとり、意外性指標計算部２１３は、スコアを１と計算する。
図８は上位カテゴリ記憶部３４が持つデータの一例を表す。ステップＡ９において、カテゴリ距離計算部２１４は、カテゴリ記憶部３１を検索し、「どら焼き」が属するカテゴリである「菓子」と、「若草山」が属するカテゴリである「山」を得る。そして、カテゴリ距離計算部２１４は、上位カテゴリ記憶部３４を検索し、「菓子」の上位カテゴリと、「山」の上位カテゴリを順に辿り、「菓子」と「山」の上位の共通カテゴリである「自然」カテゴリを得る。「どら焼き」から「自然」までのカテゴリ距離は４、「若草山」から「自然」までのカテゴリ距離は３であるので、カテゴリ距離計算部２１４は、カテゴリ距離を３と計算する。そして、カテゴリ距離計算部２１４は、計算したカテゴリ距離３を第２の意外性指標計算部２１５に入力する。
ステップＡ１０において、第２の意外性指標計算部２１５は、意外性指標計算部２１３からの入力１と、カテゴリ距離計算部２１４からの入力３に基づいてスコアを計算する。ここでは、これらの積１×３＝３を計算する。そして、第２の意外性指標計算部２１５は、計算したスコアを総合意外性指標計算部２４に入力する。
ステップＡ１１において総合意外性指標計算部２４は、ステップＡ２で入力された単語既知度ｌｏｇ（１００）およびｌｏｇ（５００）と、ステップＡ１０で入力されたスコア３に基づいて最終的なスコアを計算する。ここでは、３×ｌｏｇ（１００）×ｌｏｇ（５００）＝１６．１９３８２…を計算する。なお、対数の底は１０とする。そして、総合意外性指標計算部２４は計算した最終的なスコアを出力装置４に入力し、出力装置４は入力された最終的なスコア１６．１９３８２…を出力する。
次に、他の単語の組み合わせが入力された場合の、本発明の第１の実施形態に係る意外性判定システムの処理動作を説明する。
最初に、意外でない単語の組み合わせの例として、「どら焼き」と、和菓子店の名称である「うさぎや」が入力装置１から入力された場合について説明する。この場合、上記のステップＡ１からＡ８と同様に計算すると、意外性指標計算部２１３はｐ＾Ａ＿ＡＢを［数８］のように計算する。
【数８】
2012096388.tif 000010
上記のように、ｐ＾Ａ＿ＡＢがほぼ１と評価されるため、スコアとして１−ｐ＾Ａ＿ＡＢを計算することにより、０を得る。
一方、上記のステップＡ９において、カテゴリ距離計算部２１４は、カテゴリ距離を１と計算する。
以上により、最終的なスコアは０となる。これにより、「どら焼き」と「うさぎや」の組よりも、「どら焼き」と「若草山」の組の方がスコアが高い、すなわち、より意外な組み合わせであると判定できる。
次に、知名度の低い単語が入力に含まれる例として、「どら焼き」と「村岡優輔」が入力装置１から与えられた場合について説明する。この場合、「村岡優輔」の単語頻度が１と、５０より小さいため、単語既知未知判定部２３は、単語が未知であることを表すエラーコードを総合意外性指標計算部２４に入力する。この結果、「どら焼き」と「村岡優輔」の組の意外性を表すスコアは０と出力される。
最後に、関係がない単語の組み合わせの例として、「どら焼き」と「ＮＡＳＡ」が入力装置１から入力された場合について説明する。この場合、「どら焼き」と「ＮＡＳＡ」の単語共起頻度が登録されていない（単語共起頻度が０である）ため、関係性判定部２２は、関係がない単語であることを表すエラーコードを総合意外性指標計算部２４に入力する。この結果、「どら焼き」と「ＮＡＳＡ」の組の意外性を表すスコアは０と出力される。
このように、本発明の第１の実施形態に係る意外性判定システムＳは、コーパスが小さくても、単語の組み合わせが意外かどうかを判定できる。なぜならば、意外性指標計算部２１３が、組み合わせの種類の数が単語の組み合わせより小さい、カテゴリの組み合わせの共起頻度を用いて意外性を判定するからである。また、このことにより、新たに知られるようになったばかりの単語のように、コーパスにほとんど出現しない単語であっても、単語が属するカテゴリさえ登録されていれば、意外性が適切に判定できるという利点が存在する。
また、本発明の第１の実施形態に係る意外性判定システムＳは、判定しようとする単語のコーパスにおける出現頻度に、結果が左右されにくいという利点を有する。なぜならば、意外性指標計算部２１３が、判定しようとする単語が属するカテゴリとその他のカテゴリ全ての共起頻度を用いて意外性を判定するからである。
さらには、本発明の第１の実施形態に係る意外性判定システムＳは、意外性が高い、ユーザの関心を惹く単語の組み合わせを判定できる。なぜならば、関係性判定部２２と、単語既知未知判定部２３と、総合意外性指標計算部２４が、一見無関係と思われる単語の組み合わせにおいて、単語の組み合わせの関係性を判定できるからである。また、カテゴリ距離計算部２１４と、第２の意外性指標計算部２１５が、カテゴリの距離を計算することで、意味が遠いために関係があると思いづらい、単語の組み合わせの意外性を判定できるからである。
［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施の形態を説明する。
図９は、本発明の第２の実施形態に係る意外性判定システムの構成を示すブロック図である。図９の意外性判定システムＳＳは、カテゴリ特定部２１１と、カテゴリ共起頻度特定部２１２と、意外性指標計算部２１３とを備えている。
カテゴリ特定部２１１は、単語が属するカテゴリを特定する。
カテゴリ共起頻度特定部２１２は、２つのカテゴリの間のカテゴリ共起頻度を特定する。
意外性指標計算部２１３は、２つの単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算する。
第１の単語と第２の単語の２つが入力された場合、本発明の第２の実施形態に係る意外性判定システムは、下記のように処理を行う。
まず、カテゴリ特定部２１１が、第１の単語が属する第１のカテゴリと、第２の単語が属する第２のカテゴリを特定する。
次に、カテゴリ共起頻度特定部２１２が、第１のカテゴリと、第１のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度を特定する。
そして、意外性指標計算部２１３が、カテゴリ共起頻度特定部２１２が特定したカテゴリ共起頻度に基づいて、すなわち第１の単語と第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算する。
このように、本発明の第２の実施形態に係る意外性判定システムＳＳは、コーパスが小さくても、単語の組み合わせが意外かどうかを判定できる。なぜならば、意外性指標計算部２１３が、組み合わせの種類の数が単語の組み合わせより小さい、カテゴリの組み合わせの共起頻度を用いて意外性を判定するからである。
上記の第１，第２の実施形態における意外性判定システムは、専用のハードウェアによって実現されてもよいし、コンピュータにおいてソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。
図１０は、コンピュータを構成する要素の例を表すブロック構成図である。図１０のコンピュータ９００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）９１０と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９２０と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９３０と、ストレージ媒体９４０と、通信インタフェース９５０を備えている。前述した意外性判定システムＳ，ＳＳの構成要素は、プログラムがコンピュータ９００のＣＰＵ９１０において実行されることにより実現されてもよい。具体的には、前述した図１（，図２）および図９に記載の意外性判定システムＳ，ＳＳの構成要素は、ＣＰＵ９１０がＲＯＭ９３０あるいはストレージ媒体９４０からプログラムを読み込んで実行することにより実現されてもよい。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータ・プログラムのコードあるいはそのコンピュータ・プログラムのコードが格納された記憶媒体（例えばストレージ媒体９４０や、不図示の着脱可能なメモリカードなど）によって構成される。
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２０１１年１月１２日に出願された日本特許出願特願２０１１−００３７５５を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てを盛り込む。
【産業上の利用可能性】
【０００８】
本発明は、２つの単語の組み合わせに対して、その組み合わせの意外性の度合いを判定するシステムに適用することができる。
また、本発明は、入力されたキーワードに関連する、意外なキーワードを検索して提示するシステムに適用することができる。
また、本発明は、ユーザが現在見ているウェブページなどに含まれるキーワードから、意外な情報を検索して推薦するシステムに適用することができる。
【符号の説明】
【０００９】
Ｓ，ＳＳ  意外性判定システム
１  入力装置
２  データ処理装置
２１  ユーザ予想判定部
２１１  カテゴリ特定部
２１２  カテゴリ共起頻度特定部
２１３  意外性指標計算部
２１４  カテゴリ距離計算部
２１５  第２の意外性指標計算部
２２  関係性判定部
２３  単語既知未知判定部
２４  総合意外性指標計算部
３  記憶装置
３１  カテゴリ記憶部
３２  カテゴリ共起頻度記憶部
３３  カテゴリ頻度記憶部
３４  上位カテゴリ記憶部
３５  単語共起頻度記憶部
３６  単語頻度記憶部
４  出力装置
９００  コンピュータ
９１０  ＣＰＵ
９２０  ＲＡＭ
９３０  ＲＯＭ
９４０  ストレージ媒体
９５０  通信インタフェース
【図１】
2012096388.tif 000011
【図２】
2012096388.tif 000012
【図３】
2012096388.tif 000013
【図４】
2012096388.tif 000014
【図５】
2012096388.tif 000015
【図６】
2012096388.tif 000016
【図７】
2012096388.tif 000017
【図８】
2012096388.tif 000018
【図９】
2012096388.tif 000019
【図１０】
2012096388.tif 000020
【手続補正書】
【提出日】平成25年7月10日(2013.7.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語が属するカテゴリを特定するカテゴリ特定手段と、
２つのカテゴリの間のカテゴリ共起頻度を特定するカテゴリ共起頻度特定手段と、
２つの単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算する意外性指標計算手段とを備え、
前記カテゴリ特定手段が、入力された第１の単語が属する第１のカテゴリと、入力された第２の単語が属する第２のカテゴリを特定し、
前記カテゴリ共起頻度特定手段が、前記第１のカテゴリと、前記第１のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度を特定し、
前記意外性指標計算手段が、前記カテゴリ共起頻度特定手段が特定した前記カテゴリ共起頻度に基づいて、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算する意外性判定システム。
【請求項２】
前記意外性指標計算手段が計算する前記指標は、前記第１のカテゴリと前記第２のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度が、前記第１のカテゴリと前記第１のカテゴリおよび前記第２のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度より小さいほど、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きくなる請求項１に記載の意外性判定システム。
【請求項３】
単語の出現頻度に基づいて、当該単語が未知であるか既知であるかを判定する単語既知未知判定手段と、
２つの単語の間の共起頻度に基づいて、当該単語の組に関係があるか無いかを判定する関係性判定手段と、
前記意外性指標計算手段が計算する前記指標と、前記単語既知未知判定手段の判定と、前記関係性判定手段の判定とに基づいて前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算する総合意外性指標計算手段とをさらに備え、
前記単語既知未知判定手段が前記第１の単語と前記第２の単語とを既知であると判定し、前記関係性判定手段が前記第１の単語と前記第２の単語との組に関係があると判定し、かつ、前記意外性指標計算手段が計算する前記指標が前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きいことを表す場合に、前記総合意外性指標計算手段が計算する前記指標が、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外であることを表す値になる請求項１または２に記載の意外性判定システム。
【請求項４】
２つの単語が属する上位の共通カテゴリまでの距離を計算するカテゴリ距離計算手段と、
前記意外性指標計算手段が計算する前記指標と、前記カテゴリ距離計算手段が計算する前記距離とに基づいて前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算する第２の意外性指標計算手段とをさらに備え、
前記第２の意外性指標計算手段が計算する前記指標は、前記意外性指標計算手段が計算する前記指標と前記カテゴリ距離計算手段が計算する前記距離が大きいほど、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きくなる請求項１乃至３のいずれかに記載の意外性判定システム。
【請求項５】
入力された第１の単語が属する第１のカテゴリと、入力された第２の単語が属する第２のカテゴリを特定し、
前記第１のカテゴリと、前記第１のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度を特定し、
前記カテゴリ共起頻度に基づいて前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算し、当該計算による指標は、前記第１のカテゴリと前記第２のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度が、前記第１のカテゴリと前記第１のカテゴリおよび前記第２のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度より小さいほど、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きくなる意外性判定方法。
【請求項６】
前記第１の単語と前記第２の単語の出現頻度に基づいて、当該それぞれの単語が未知であるか既知であるかを判定し、
前記第１の単語と前記第２の単語との間の共起頻度に基づいて、当該単語の組に関係があるか無いかを判定し、
前記指標と、前記２つの判定とに基づいて前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す総合指標を計算し、当該計算による当該総合指標は、前記第１の単語と前記第２の単語とが既知であると判定され、前記第１の単語と前記第２の単語との組に関係があると判定され、かつ、前記指標が前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きいことを表す場合に、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外であることを表す値になる請求項５に記載の意外性判定方法。
【請求項７】
前記第１の単語と前記第２の単語が属する上位の共通カテゴリまでの距離を計算し、
前記指標と前記距離とに基づいて前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す第２の指標を計算し、当該計算による当該第２の指標は、前記指標と前記距離が大きいほど、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きくなる請求項５または６に記載の意外性判定方法。
【請求項８】
コンピュータに、
入力された第１の単語が属する第１のカテゴリと、入力された第２の単語が属する第２のカテゴリを特定する機能と、
前記第１のカテゴリと、前記第１のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度を特定する機能と、
前記カテゴリ共起頻度に基づいて前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す指標を計算する機能を実現させ、当該計算による指標は、前記第１のカテゴリと前記第２のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度が、前記第１のカテゴリと前記第１のカテゴリおよび前記第２のカテゴリを除いた他のカテゴリとの間のカテゴリ共起頻度より小さいほど、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きくなるプログラム。
【請求項９】
コンピュータに、
前記第１の単語と前記第２の単語の出現頻度に基づいて、当該それぞれの単語が未知であるか既知であるかを判定する機能と、
前記第１の単語と前記第２の単語との間の共起頻度に基づいて、当該単語の組に関係があるか無いかを判定する機能と、
前記指標と、前記２つの判定とに基づいて前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す総合指標を計算する機能をさらに実現させ、当該計算による当該総合指標は、前記第１の単語と前記第２の単語とが既知であると判定され、前記第１の単語と前記第２の単語との組に関係があると判定され、かつ、前記指標が前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きいことを表す場合に、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外であることを表す値になる請求項８に記載のプログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
前記第１の単語と前記第２の単語が属する上位の共通カテゴリまでの距離を計算する機能と、
前記指標と前記距離とに基づいて前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いを表す第２の指標を計算する機能をさらに実現させ、当該計算による当該第２の指標は、前記指標と前記距離が大きいほど、前記第１の単語と前記第２の単語の組み合わせが意外である度合いが大きくなる請求項８または９に記載のプログラム。
【国際調査報告】
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