(57)【要約】【課題】パラメータの調整により文を適切に分類可能な文分類装置、文分類方法及び文分類プログラムを提供する。【解決手段】効果を評価した値である効果値に対応付けられる複数の事例文を取得する事例文取得部と、異なる値のパラメータ毎に前記事例文を数値化した事例値を生成する事例値生成部と、前記事例値と前記効果値との相関係数を前記パラメータの値毎に算出する相関係数算出部と、前記相関係数に基づいて異なる値のパラメータの中からパラメータを選択するパラメータ選択部と、を備えることを特徴とする。【選択図】図８
2020154512.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文を分類する文分類装置であって、
効果を評価した値である効果値に対応付けられる複数の事例文を取得する事例文取得部と、
異なる値のパラメータ毎に前記事例文を数値化した事例値を生成する事例値生成部と、
前記事例値と前記効果値との相関係数を前記パラメータの値毎に算出する相関係数算出部と、
前記相関係数に基づいて異なる値のパラメータの中からパラメータを選択するパラメータ選択部と、を備えることを特徴とする文分類装置。
【請求項２】
請求項１に記載の文分類装置であって、
前記パラメータ選択部によって選択されたパラメータを用いて、複数の事例文が分類された結果を表示する分類結果表示部をさらに備えることを特徴とする文分類装置。
【請求項３】
請求項２に記載の文分類装置であって、
前記分類結果表示部は、各分類を代表する文である代表文を表示することを特徴とする文分類装置。
【請求項４】
請求項３に記載の文分類装置であって、
前記分類結果表示部は、各分類を選択する選択部を含み、前記選択部で選択された分類に含まれる事例文を表示することを特徴とする文分類装置。
【請求項５】
請求項１に記載の文分類装置であって、
前記事例文取得部は、前記パラメータを選択するための条件が設定される条件設定画面で設定された条件に合う事例文を取得することを特徴とする文分類装置。
【請求項６】
請求項１に記載の文分類装置であって、
前記パラメータ選択部は、前記相関係数の絶対値が最大となるパラメータを選択することを特徴とする文分類装置。
【請求項７】
請求項１に記載の文分類装置であって、
前記事例値生成部は、事例文をクラスタリングし、
前記相関係数算出部はクラスタ毎に相関係数を算出し、
前記パラメータ選択部はクラスタ毎の相関係数に基づいて前記パラメータを選択することを特徴とする文分類装置。
【請求項８】
請求項１に記載の文分類装置であって、
前記事例文は、事例の条件を示す条件文と、事例の結果を示す結果文とを含み、
前記事例値生成部は前記条件文が数値化された条件値と前記結果文が数値化された結果値とを生成することを特徴とする文分類装置。
【請求項９】
請求項８に記載の文分類装置であって、
前記事例値生成部は、条件文と結果文とをそれぞれクラスタリングするとともに、結果文のクラスタに紐づく条件文のクラスタを抽出し、
前記相関係数算出部は抽出された条件文のクラスタ毎に前記相関係数を算出し、
前記パラメータ選択部は結果文のクラスタに紐づく効果値と条件文のクラスタとの相関係数が最大化するように前記パラメータを選択することを特徴とする文分類装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の文分類装置であって、
前記事例値生成部は、前記事例文取得部によって取得された事例文に基づいて、語と語ベクトルが対応付けられる語ベクトルデータベースを異なる値のパラメータ毎に作成し、前記語ベクトルデータベースを用いて前記事例値を生成することを特徴とする文分類装置。
【請求項１１】
文を分類する文分類方法であって、
効果を評価した値である効果値に対応付けられる複数の事例文を取得する事例文取得ステップと、
異なる値のパラメータ毎に前記事例文を数値化した事例値を生成する事例値生成ステップと、
前記事例値と前記効果値との相関係数を前記パラメータの値毎に算出する相関係数算出ステップと、
前記相関係数に基づいて異なる値のパラメータの中からパラメータを選択するパラメータ選択ステップと、を備えることを特徴とする文分類方法。
【請求項１２】
コンピュータに文を分類させる文分類プログラムであって、
効果を評価した値である効果値に対応付けられる複数の事例文を取得する事例文取得ステップと、
異なる値のパラメータ毎に前記事例文を数値化した事例値を生成する事例値生成ステップと、
前記事例値と前記効果値との相関係数を前記パラメータの値毎に算出する相関係数算出ステップと、
前記相関係数に基づいて異なる値のパラメータの中からパラメータを選択するパラメータ選択ステップと、を備えることを特徴とする文分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は文の自動分類に関し、特に文に対応付けられる結果評価値に基づいて文を分類する文分類装置、文分類方法及び文分類プログラムに係る。
【背景技術】
【０００２】
機器やソフトウェアの様々な状態や条件がフリーテキストで記述される場面が現実社会には多々ある。例えば、新薬の治療効果や安全性を調査する試験である臨床試験における参加者の条件等や、機器の不具合への対処方法等がフリーテキストで記述される。そして効果的な臨床試験や対処方法を見出すためには、臨床試験への参加者の条件や不具合への対処方法等が適切に分類されることが望まれる。すなわち記述されたフリーテキストが適切に分類されれば、効果的な臨床試験や対処方法が見出せるので多数の恩恵を得ることができる。
【０００３】
例えば特許文献１には、同一の広告対象についての広告文をユーザに合わせて配信可能にするために、複数の広告文を広告対象に基づいてクラスタリングすることが開示されている。具体的には、複数の広告文をベクトル化するとともに広告対象に基づいてクラスタリングし、各クラスタの中心ベクトルのうち、ユーザが利用したテキストから生成されたユーザベクトルに類似するものを選択し、選択された中心ベクトルに対応する広告文を配信する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−１１１４７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら特許文献１では、文をベクトル化するときに用いられるパラメータの影響に対する配慮がなされていない。文をベクトル化する過程では、例えば文のベクトルの成分数を表す次元数や、文中の対象単語に対して利用される前後の単語数を表すウィンドウサイズ等のパラメータが用いられ、このようなパラメータの変化はベクトル化の結果に多大な影響をもたらす。すなわちパラメータが未調整のまま文をベクトル化すると、文が適切に分類されない場合がある。
【０００６】
そこで本発明は、パラメータの調整により文を適切に分類可能な文分類装置、文分類方法及び文分類プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために本発明は、文を分類する文分類装置であって、効果を評価した値である効果値に対応付けられる複数の事例文を取得する事例文取得部と、異なる値のパラメータ毎に前記事例文を数値化した事例値を生成する事例値生成部と、前記事例値と前記効果値との相関係数を前記パラメータの値毎に算出する相関係数算出部と、前記相関係数に基づいて異なる値のパラメータの中からパラメータを選択するパラメータ選択部と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
また本発明は、文を分類する文分類方法であって、効果を評価した値である効果値に対応付けられる複数の事例文を取得する事例文取得ステップと、異なる値のパラメータ毎に前記事例文を数値化した事例値を生成する事例値生成ステップと、前記事例値と前記効果値との相関係数を前記パラメータの値毎に算出する相関係数算出ステップと、前記相関係数に基づいて異なる値のパラメータの中からパラメータを選択するパラメータ選択ステップと、を備えることを特徴とする。
【０００９】
また本発明は、コンピュータに文を分類させる文分類プログラムであって、効果を評価した値である効果値に対応付けられる複数の事例文を取得する事例文取得ステップと、異なる値のパラメータ毎に前記事例文を数値化した事例値を生成する事例値生成ステップと、前記事例値と前記効果値との相関係数を前記パラメータの値毎に算出する相関係数算出ステップと、前記相関係数に基づいて異なる値のパラメータの中からパラメータを選択するパラメータ選択ステップと、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、パラメータの調整により文を適切に分類可能な文分類装置、文分類方法及び文分類プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施例１の文分類装置のハードウェア構成図である。
【図２】実施例１の機能ブロック図である。
【図３】実施例１の処理の流れの一例を示す図である。
【図４】事例文のデータ構造の一例を示す図である。
【図５】結果文と効果値との対応を表すデータ構造の一例を示す図である。
【図６】パラメータ選択の条件設定画面の一例を示す図である。
【図７】事例値を生成する処理の流れの一例を示す図である。
【図８】パラメータ毎に算出される効果値と事例値との相関係数を説明する図である。
【図９】パラメータと相関係数との対応を表すデータ構造の一例を示す図である。
【図１０】分類結果の表示画面の一例を示す図である。
【図１１】実施例２の処理の流れの一例を示す図である。
【図１２】事例文のクラスタリング結果のデータ構造の一例を示す図である。
【図１３】相関係数を算出するためのデータ構造の一例を示す図である。
【図１４】パラメータとクラスタ毎の相関係数との対応を表すデータ構造の一例を示す図である。
【図１５】パラメータ選択のためのデータ構造の一例を示す図である。
【図１６】実施例３の処理の流れの一例を示す図である。
【図１７】語ベクトルの学習の流れの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面に従って本発明に係る文分類装置、文分類方法及び文分類プログラムの好ましい実施例について説明する。なお、以下の説明及び添付図面において、同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【実施例１】
【００１３】
図１を用いて本実施例の文分類装置１００のハードウェア構成について説明する。文分類装置１００は、いわゆるコンピュータであり、具体的には、データ入出力部１０１、制御部１０２、メモリ１０３、記憶部１０４を備え、事例文データベース１０５や入力部１０６、表示部１０７に接続される。以下、各部について説明する。
【００１４】
データ入出力部１０１は、事例文データベース１０５や入力部１０６、表示部１０７との間で様々なデータを送受信するインターフェースである。表示部１０７は、プログラムの実行結果等が表示される装置であり、具体的には液晶ディスプレイ等である。入力部１０６は、操作者が文分類装置１００に対して操作指示を行う操作デバイスであり、具体的にはキーボードやマウス等である。マウスはトラックパッドやトラックボールなどの他のポインティングデバイスであっても良い。また表示部１０７がタッチパネルである場合には、タッチパネルが入力部１０６としても機能する。事例文データベース１０５には、様々な事例文のデータが保管される。事例文のデータ構造の例については図４を用いて後述する。
【００１５】
制御部１０２は、各構成要素の動作を制御する装置であり、具体的にはＣＰＵ（Central Processing Unit）等である。制御部１０２は、記憶部１０４に格納されるプログラムやプログラムが必要とするデータをメモリ１０３にロードして実行する。メモリ１０３には、制御部１０２が実行するプログラムや演算処理の途中経過等が記憶される。記憶部１０４は制御部１０２が実行するプログラムやプログラムの実行に必要なデータを格納する装置であり、具体的にはＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置や、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に読み書きする装置である。
【００１６】
図２を用いて本実施例の機能ブロック図について説明する。なおこれらの機能は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等を用いた専用のハードウェアで構成されても良いし、制御部１０２上で動作するソフトウェアで構成されても良い。以降の説明では各機能がソフトウェアで構成された場合について説明する。本実施例は、事例文取得部２０１と事例値生成部２０２と相関係数算出部２０３とパラメータ選択部２０４を備える。以下、各部について説明する。
【００１７】
事例文取得部２０１は、データ入出力部１０１を介して、効果を評価した値である効果値に対応付けられる複数の事例文を事例文データベース１０５から取得する。事例文は、事例の条件を示す条件文と、事例の結果を示す結果文とを含む。条件文は、例えば新薬の臨床試験への参加者の状態や条件等をフリーテキストで記述した文である。結果文は、例えば新薬の臨床試験への参加者の状態変化等をフリーテキストで記述した文である。条件文と結果文とには効果値が予め対応付けられる。
【００１８】
事例値生成部２０２は、異なる値のパラメータ毎に事例文を数値化した事例値を生成する。事例文は、例えば、事例文の分解による語の列の作成、語のベクトル化による語ベクトルの作成、語ベクトルに基づく文ベクトルの作成、文ベクトルに基づく事例値の算出、といった過程によって数値化される。事例値が生成される過程の例については図７を用いて後述する。
【００１９】
語ベクトルの作成には、例えば語と語ベクトルとが対応付けられて格納される語ベクトルデータベース２０５が用いられる。語ベクトルとは、語を複数の成分でベクトル表現したものであり、二つの語の意味が類似するほど語ベクトル間の内積が大きくなるように各成分の値が与えられる。例えば、語ベクトルが３つの実数成分を有し、diseaseが(0.44, 0.89, 0.02)、diabetesが(0.58, 0.80, 0.07)、insulinが(0.89, 0.43, 0.10)で表現されるとする。この場合、”disease”と”diabetes”の内積0.97は、”disease”と”insulin”の内積0.87よりも大きいので、”disease”の意味は”insulin”より”diabetes”に類似する。語ベクトルデータベース２０５は、語の間の類似度が適切に定義されるように、例えばＬＳＩ（Latent Semantic Indexing）やｔｆｉｄｆ、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ等が用いられて予め準備される。
【００２０】
パラメータは、例えば文のベクトルの成分数を表す次元数や、文中の対象単語に対して利用される前後の単語数を表すウィンドウサイズであり、語ベクトルや文ベクトルを作成する際に用いられる。同じ事例文であっても、パラメータが異なる値であれば、事例値は変化する。なお、事例文に含まれる条件文を数値化したものを条件値、結果文を数値化したものを結果値と呼ぶ。
【００２１】
相関係数算出部２０３は、事例値と効果値との相関係数をパラメータの値毎に算出する。相関係数の算出には、例えばピアソンの積率相関やスピアマンの順位相関、非線形相関ＭＩＣ（Maximum Information Coefficient）等が用いられる。
【００２２】
パラメータ選択部２０４は、相関係数に基づいて異なる値のパラメータの中からパラメータを選択する。例えば、相関係数の絶対値が最大となるパラメータが選択される。
【００２３】
図３を用いて、本実施例の処理の流れの一例について説明する。
【００２４】
（Ｓ３０１）
事例文取得部２０１が事例文データベース１０５から事例文データを取得する。取得される事例文データは、事例文データベース１０５に格納される全てのデータでも良いし、設定された条件に応じて事例文データベース１０５から抽出されたデータであっても良い。
【００２５】
図４を用いて、事例文データベース１０５に格納される事例文のデータ構造の一例について説明する。図４に示されるデータ構造には、事例文ＩＤ４０１、事例ＩＤ４０２、カテゴリ４０３、入力日４０４、データソース４０５、事例文４０６の項目が含まれる。以下、各項目について説明する。
【００２６】
事例文ＩＤ４０１は、各事例文を特定するための識別子であり、事例文毎に個別のＩＤが付与される。本ステップにおいて、全てのデータが取得される場合は、全ての事例文ＩＤが事例文取得部２０１によって読み取られる。
【００２７】
事例ＩＤ４０２は各事例を特定するための識別子であり、事例毎に個別のＩＤが付与され、一つの事例ＩＤに対して複数の事例文ＩＤが対応付けられる場合がある。例えば図４では、事例ＩＤ４０２の中のＣ００２に事例文ＩＤ４０１の中のＳ０００４が対応付けられるのに対し、Ｃ００１にＳ０００１〜Ｓ０００３、Ｓ０００７、Ｓ０００９が対応付けられている。
【００２８】
カテゴリ４０３は事例文の種類を示し、例えば事例文が条件文であれば“Condition”が付与され、事例文が結果文であれば“Outcome”が付与される。入力日４０４は事例が入力された日を示す。データソース４０５は事例の元となったデータソースを示す。これらの項目は、操作者によって設定された条件に応じた事例文が抽出されるときに利用されても良い。事例文を抽出するときの条件を設定するための条件設定画面の例については図６を用いて後述する。
【００２９】
事例文４０６は事例文そのものが付与される。なお事例文は、例えばＳ０００６の“HbA1c greater than 13%”のような語の列であればよく、主語と動詞を含むといった文法上の要件を満たさなくても良い。
【００３０】
図５を用いて、事例文に含まれる結果文と効果値との対応を表すデータ構造の一例について説明する。図５に示されるデータ構造には、事例ＩＤ４０２、事例文ＩＤ４０１、事例文４０６、効果値５００の項目が含まれる。事例ＩＤ４０２、事例文ＩＤ４０１、事例文４０６は図４を用いて説明した通りである。
【００３１】
効果値５００は各事例で得られる効果を評価した値である効果値が付与される。効果値は事例毎に付与されるので、図５では同じ事例ＩＤであるＳ０００７とＳ０００９またはＳ０００８とＳ００１０には同じ効果値が付与されている。また効果値は、事例ＩＤを介して条件文とも対応付けられる。
【００３２】
図６を用いて、パラメータ選択のための条件を設定する画面の一例について説明する。図６に示される条件設定画面６００は、対象事例設定エリア６０１、条件指定エリア６０２、結果指定エリア６０３、解析指定エリア６０６、パラメータ範囲指定エリア６０７、分析実行ボタン６０８を有する。
【００３３】
対象事例設定エリア６０１では、事例文データベース１０５から事例文を抽出する条件として、各事例が入力された期間や各事例の元となったデータソースが設定される。さらに条件指定エリア６０２と結果指定エリア６０３において、事例文を抽出する条件として条件文や結果文が指定されても良い。例えば、結果指定エリア６０３の結果文指定部６０４では結果文の種類が、効果値指定部６０５では効果値の種類がプルダウンメニューから指定される。
【００３４】
解析指定エリア６０６では、相関係数算出部２０３が相関係数を算出するときの手法が指定される。パラメータ範囲指定エリア６０７では、相関係数算出部２０３が相関係数を算出するときに用いられるパラメータの種類とパラメータの探索範囲が指定される。
【００３５】
（Ｓ３０２）
本ステップからＳ３０５までの処理が、異なる値のパラメータの組み合わせに応じて繰り返される。すなわち本ステップにおいてパラメータがある値に設定され、Ｓ３０５までの処理が終わると本ステップに戻ってパラメータの値が更新される。パラメータの組み合わせは、例えば図６のパラメータ範囲指定エリア６０７で指定されたパラメータの種類と探索範囲に基づいて設定される。図６では、ウィンドウサイズが５から１５までの範囲を５刻みで、次元数が５０から３００までの範囲を５０刻みでそれぞれ設定されているので、３×６＝１８通りの組み合わせがある。Ｓ３０２からＳ３０５までの処理は、組み合わせの全通り分が繰り返されても良いし、ランダムサーチやベイズ最適化、遺伝的アルゴリズム等が用いられても良い。
【００３６】
（Ｓ３０３）
事例値生成部２０２は、Ｓ３０２で設定されたパラメータの値に基づいて事例値を算出する。すなわち、Ｓ３０１で取得された事例文をそれぞれ数値化して事例値を生成する。以下、本ステップについてより詳細に説明する。
【００３７】
図７を用いて、事例値を生成する処理の流れの一例について説明する。
【００３８】
（Ｓ７０１）
本ステップからＳ７０５までの処理が、Ｓ３０１で取得された事例文データから一つの事例文が読み込まれる毎に繰り返される。すなわち本ステップにおいてある事例文、例えば“Age 12-17 years at study entry”が読み込まれ、Ｓ７０５までの処理が終わると本ステップに戻って別の事例文が読み込まれる。
【００３９】
（Ｓ７０２）
事例値生成部２０２は事例文を分解する。すなわち、Ｓ７０１で読み込まれた事例文が、空白の検出や形態素解析によって語に分解され、語の列、例えば[“age”,”12”,”-”,”17”,”at”,”study”,”entry”]が生成される。
【００４０】
（Ｓ７０３）
事例値生成部２０２はパラメータに基づいて事例文をベクトル化する。すなわち、Ｓ７０２で生成された語の列の各語が語ベクトルデータベース２０５に基づいて語ベクトルに変換され、変換された複数の語ベクトルの各成分が平均されることにより文ベクトル、例えば(0.47, 0.38, 0.63, 0.47)が生成される。(0.47, 0.38, 0.63, 0.47)はＳ７０１で読み込まれた事例文 “Age 12-17 years at study entry”を文ベクトルとした例である。
【００４１】
（Ｓ７０４）
事例値生成部２０２は、文ベクトルに基づいて事例値を算出する。例えば、予め定められた基準となる文ベクトルである基準ベクトルとＳ７０３で生成された文ベクトルとの内積が事例値として算出される。
【００４２】
（Ｓ７０５）
Ｓ７０１にて読み込まれる事例文がなくなるまではＳ７０１へ処理が戻される。Ｓ７０１にて読み込まれる事例文がなくなると事例値を生成する処理の流れが終了し、図３のＳ３０４へ処理が進められる。
【００４３】
（Ｓ３０４）
相関係数算出部２０３は、事例値と効果値との相関係数を算出する。すなわち、Ｓ３０３で算出される複数の事例値と、各事例値の元となる事例文に対応する複数の効果値との間の相関係数が算出される。相関係数はパラメータのループが繰り返される毎に算出されるので、パラメータの値毎に相関係数が求められる。
【００４４】
図８を用いて、パラメータ毎に算出される効果値と事例値との相関係数について説明する。効果値に対応付けられる事例文である条件文や結果文は、ベクトル化等の処理により数値化されて条件値や結果値といった事例値に変換されるので、効果値と事例値から図８に示すような散布図が作成される。なおパラメータの値に応じて事例値が変わるので、散布図はパラメータ毎に作成され、各散布図においてパラメータの値毎の相関係数が算出される。
【００４５】
図８には、３つのパラメータに応じて算出された各事例値が〇、▲、×で示されており、相関係数が〇では０．９、▲では０．２、×では−０．８として算出されている。すなわち、▲に対応するパラメータにより生成された事例値と効果値との間にはほとんど相関がみられないのに対して、〇や×では高い相関が認められる。事例値と効果値との間の高い相関は、同様の効果値が得られる事例文の類似度が高くなること、つまり事例文が適切に分類されていることを示す。すなわち、事例値と効果値との相関係数の絶対値が大きくなるように事例文を数値化するパラメータの値は、事例文の適切な分類を可能にする。
【００４６】
（Ｓ３０５）
Ｓ３０２にて設定された繰り返し回数に達するまではＳ３０２へ処理が戻され、パラメータの値が更新される。設定された繰り返し回数に達するとＳ３０６へ処理が進められる。
【００４７】
（Ｓ３０６）
パラメータ選択部２０４は、パラメータの値毎に算出された相関係数に基づいてパラメータを選択する。例えば、相関係数の絶対値が最大となるパラメータが選択される。
【００４８】
図９を用いて、パラメータと相関係数との対応を表すデータ構造の一例について説明する。図９に示されるデータ構造には、パラメータＩＤ９０１、ウィンドウサイズ９０２、次元数９０３、相関係数９０４の項目が含まれる。パラメータＩＤ９０１は、パラメータの組み合わせを特定するための識別子であり、パラメータの組み合わせ毎に個別のＩＤが付与される。ウィンドウサイズ９０２はパラメータの一つであるウィンドウサイズの値を示す。次元数９０３はパラメータの一つである次元数の値を示す。相関係数９０４は各パラメータの組み合わせに基づいてＳ３０４にて算出された相関係数が付与される。
【００４９】
本ステップでは図９に示されるようなデータ構造を参照することにより、相関係数に基づいてパラメータＩＤが抽出され、抽出されたパラメータＩＤに対応するパラメータの値が選択される。図９において相関係数の絶対値が最大となるパラメータが選択される場合は、パラメータＩＤとして００４が抽出され、パラメータの値としてウィンドウサイズ５と次元数７５が選択される。
【００５０】
以上説明した処理の流れにより、事例文を適切に分類可能になるようにパラメータが調整される。文分類装置１００は調整されたパラメータを用いて事例文を分類し、分類結果を表示部１０７に表示する。
【００５１】
図１０を用いて、分類結果を表示する画面の一例について説明する。図１０に示される分類結果表示画面１０００は、結果表示エリア１００１と詳細データ表示エリア１００２を有する。
【００５２】
結果表示エリア１００１には、分類結果の一覧として、分類毎に代表となる事例文である代表文が、各代表文を選択するためのラジオボタンとともに表示される。分類毎の代表文が表示されることにより、操作者は代表文の一覧から分類結果の概要を確認することができる。代表文は各分類に含まれる複数の事例文の中から選出される。例えば、各分類に含まれる複数の事例文の中心ベクトルに最も近い事例文が代表文として選出される。なお中心ベクトルとは、複数の文ベクトルの各成分が平均されることにより生成される文ベクトルである。
【００５３】
詳細データ表示エリア１００２には、結果表示エリア１００１のラジオボタンにより選択された代表文の分類に含まれる事例文の一覧が表示される。各分類に含まれる事例文の一覧が表示されることにより、操作者は分類結果の詳細を確認することができる。
【００５４】
本実施例によれば、事例文の数値化に用いられるパラメータが、同様の効果値が得られる事例文の類似度が高くなるように調整されるので、事例文を適切に分類できるようになる。
【実施例２】
【００５５】
実施例１では、事例文を一律に扱いながら、効果値と事例値との相関係数を算出することについて説明した。事例文がいくつかのクラスタに分類される場合、クラスタ毎に相関係数を算出してパラメータ調整したほうが精度向上を図れることがある。本実施例では、事例文をクラスタリングし、クラスタ毎の相関係数に基づいてパラメータ調整することについて説明する。なお、本実施例の全体構成は実施例１と同じであるので説明を省略する。
【００５６】
図１１を用いて、本実施例の処理の流れの一例について説明する。なおＳ３０１〜Ｓ３０３、Ｓ３０５は実施例１と同じ処理であるので説明を省略し、Ｓ３０３とＳ３０５の間に追加されるＳ１１０１〜Ｓ１１０７と、Ｓ３０５の後に追加されるＳ１１０８について説明する。
【００５７】
（Ｓ１１０１）
事例値生成部２０２は事例文をクラスタリングする。すなわち、Ｓ３０３にて事例値が算出される過程で生成される文ベクトルの類似度に基づいて、各事例文がいくつかのクラスタに分類される。クラスタリングは、条件文と結果文とのそれぞれについて実施されることが望ましい。なおクラスタリングすることにより、条件文から得られるクラスタを条件クラスタ、結果文から得られるクラスタを結果クラスタと呼ぶ。
【００５８】
図１２を用いてクラスタリング結果のデータ構造の一例について説明する。図１２に示されるデータ構造には、事例文ＩＤ４０１、事例ＩＤ４０２、カテゴリ４０３、パラメータＩＤ９０１、クラスタＩＤ１２０１、事例文４０６の項目が含まれる。事例文ＩＤ４０１、事例ＩＤ４０２、カテゴリ４０３、事例文４０６は図４を用いて、パラメータＩＤ９０１は図９を用いて説明した通りである。
【００５９】
クラスタＩＤ１２０１は、各クラスタを特定するための識別子であり、条件文または結果文毎に個別のＩＤが付与される。例えば、条件クラスタの識別子としてＣＣ００１等が付与され、結果クラスタの識別子としてＯＣ００１等が付与される。図１３では、異なる事例ＩＤではあるものの、“HbA1c”に係る条件文であるＳ０００２とＳ０００６が同じ条件クラスタＣＣ００２に分類され、“FPG”に係る結果文であるＳ０００７とＳ０００８とＳ００１１が同じ結果クラスタＯＣ００４に分類されている。
【００６０】
（Ｓ１１０２）
本ステップからＳ１１０７までの処理が、Ｓ１１０１で分類された結果クラスタに応じて繰り返される。すなわち本ステップにおいてある結果クラスタＩＤが設定され、Ｓ１１０７までの処理が終わると本ステップに戻って別の結果クラスタＩＤが設定される。
【００６１】
（Ｓ１１０３）
事例値生成部２０２は結果クラスタに紐づく条件クラスタを抽出する。すなわち、Ｓ１１０２で設定された結果クラスタＩＤに対応する事例ＩＤに紐づく条件クラスタＩＤが抽出される。
【００６２】
図１３を用いて抽出結果のデータ構造の一例について説明する。図１３に示されるデータ構造には、事例ＩＤ４０２、結果クラスタＩＤ１３０１、効果値５００、パラメータＩＤ９０１、条件クラスタＩＤ１３０２の項目が含まれる。事例ＩＤ４０２、効果値５００、パラメータＩＤ９０１は、図４、図５、図９を用いてそれぞれ説明した通りである。結果クラスタＩＤ１３０１は、クラスタＩＤの中からＳ１１０２で設定された結果クラスタＩＤが付与される。
【００６３】
条件クラスタＩＤ１３０２には、全ての条件クラスタＩＤが並べられ、結果クラスタに紐づく条件クラスタの有無が事例ＩＤ毎に示される。すなわち、結果クラスタに紐づく条件クラスタがある場合は当該条件クラスタＩＤの欄に１が、ない場合は０が事例ＩＤ毎に入力される。結果クラスタに紐づく条件クラスタの有無は、図１２に示されるようなクラスタリング結果に基づいて入力される。図１３では、ＯＣ００４に紐づく条件クラスタＩＤとして、Ｃ００１に対してＣＣ００１とＣＣ００２が、Ｃ００３に対してＣＣ００１とＣＣ００２とＣＣＮがあることが示されている。図１３のように条件クラスタＩＤ１３０２を構成することにより、各条件クラスタＩＤと事例ＩＤ毎の効果値との関係が行列として表記され、当該行列と効果値の列とに基づいて、クラスタ毎の相関係数を算出することができる。
【００６４】
なお条件クラスタＩＤ１３０２に入力される値は、条件文に含まれる数値であっても良い。例えばＳ０００１の条件文“Men and women hypertensive patients, ages 55 and above”から、年齢の下限値５５が抽出されても良い。なお条件文から抽出される数値は、条件文を扱う指標に基づいて決定される。例えば、Ｓ０００１の条件文においてageを指標とした場合は、文の係り受けを解析した結果から５５がageに対応づく数値として抽出される。条件クラスタＩＤの欄に、指標に基づいて抽出される数値が入力されることにより、事例ＩＤ毎の効果値と条件文との関係をより詳細に扱うことができる。
【００６５】
（Ｓ１１０４）
本ステップからＳ１１０６までの処理が、Ｓ１１０３で抽出された条件クラスタに応じて繰り返される。すなわち本ステップにおいてある条件クラスタＩＤが設定され、Ｓ１１０６までの処理が終わると本ステップに戻って別の条件クラスタＩＤが設定される。
【００６６】
（Ｓ１１０５）
相関係数算出部２０３は、事例値と効果値との相関係数を算出する。すなわち、Ｓ１１０３で抽出された結果クラスタに紐づく条件クラスタに基づいて、クラスタ毎の相関係数が算出される。相関係数はパラメータのループとクラスタのループとが繰り返される毎に算出されるので、パラメータの値毎にクラスタ毎の相関係数が求められる。
【００６７】
図１４を用いて相関係数の算出結果のデータ構造の一例について説明する。図１４に示されるデータ構造には、パラメータＩＤ９０１、ウィンドウサイズ９０２、次元数９０３、結果クラスタＩＤ１３０１、条件クラスタＩＤ１３０２、相関係数９０４の項目が含まれる。各項目は、図９、図１３を用いてそれぞれ説明した通りである。なお図１４に示される相関係数は、結果クラスタと条件クラスタとの組み合わせであるクラスタ毎に算出されたものである。すなわち、結果クラスタと条件クラスタとの組み合わせを事例値として、事例値と効果値との相関係数が算出されたことになる。
【００６８】
（Ｓ１１０６）
Ｓ１１０３で抽出された条件クラスタが全て設定されつくすまではＳ１１０４へ処理が戻されて別の条件クラスタＩＤが設定される。抽出された条件クラスタが全て設定されつくすとＳ１１０７へ処理が進められる。
【００６９】
（Ｓ１１０７）
Ｓ１１０１で分類された結果クラスタが全て設定されつくすまではＳ１１０２へ処理が戻され、別の結果クラスタＩＤが設定される。分類された結果クラスタが全て設定されつくすとＳ３０５へ処理が進められる。
【００７０】
（Ｓ１１０８）
パラメータ選択部２０４は、クラスタ毎に算出された相関係数に基づいてパラメータを選択する。例えば、ある閾値を超過する相関係数の数をパラメータＩＤ毎にカウントし、カウント結果に基づいてパラメータが選択される。またはパラメータＩＤ毎に相関係数の平均値を算出し、相関係数の平均値に基づいてパラメータが選択されても良い。
【００７１】
図１５を用いてパラメータ選択に用いられるデータ構造の一例について説明する。図１５に示されるデータ構造には、パラメータＩＤ９０１、ウィンドウサイズ９０２、次元数９０３、閾値超過数１５０１の項目が含まれる。パラメータＩＤ９０１、ウィンドウサイズ９０２、次元数９０３は、図９を用いて説明した通りである。
【００７２】
閾値超過数１５０１は、Ｓ１１０５でクラスタ毎に算出された相関係数が閾値を超過した数がパラメータＩＤ毎に付与される。図１５では、図１４に示される相関係数が閾値である０．５を超過した数をパラメータＩＤ毎にカウントした結果が示されている。例えば、図１４においてパラメータＩＤが００１の場合、ＯＣ００４−ＣＣ００１とＯＣ００４−ＣＣ００２とＯＣ００５−ＣＣ００２の相関係数が閾値０．５を超過するので、図１５ではパラメータＩＤが００１において閾値超過数３となる。
【００７３】
本ステップでは図１５に示されるようなデータ構造を参照することにより、パラメータＩＤ毎の相関係数が閾値を超過する数である閾値超過数に基づいてパラメータＩＤが抽出され、抽出されたパラメータＩＤに対応するパラメータの値が選択される。図１５において閾値超過数が最大となるパラメータが選択される場合は、パラメータＩＤとして００１が抽出され、パラメータの値としてウィンドウサイズ５と次元数５０が選択される。
【００７４】
以上説明した処理の流れにより、事例文をクラスタリングし、クラスタ毎の相関係数に基づいてパラメータが調整されるので、パラメータ調整の精度向上を図ることができる。その結果、事例文をより適切に分類できるようになる。
【実施例３】
【００７５】
実施例１では、予め準備された語ベクトルデータベース２０５を用いながら、事例文から事例値を生成することについて説明した。適切な事例値を生成するには、数値化される事例文に合った語ベクトルデータベース２０５が参照されることが望ましい。本実施例では、事例文を学習して語ベクトルデータベース２０５を作成することにより、事例文に合った語ベクトルデータベース２０５を用いて事例値を生成することについて説明する。なお、本実施例の全体構成は実施例１と同じであるので説明を省略する。
【００７６】
図１６を用いて、本実施例の処理の流れの一例について説明する。なおＳ３０１〜Ｓ３０６は実施例１と同じ処理であるので説明を省略し、Ｓ３０２とＳ３０３の間に追加されるＳ１６０１について説明する。
【００７７】
（Ｓ１６０１）
事例値生成部２０２はパラメータに基づいて語ベクトルを学習する。すなわち、Ｓ３０２で設定されたパラメータに基づいて、Ｓ３０１で取得された事例文に含まれる語をベクトル化した語ベクトルが学習される。以下、本ステップについてより詳細に説明する。
【００７８】
図１７を用いて、語ベクトルを学習する処理の流れの一例について説明する。
【００７９】
（Ｓ１７０１）
本ステップからＳ１７０４までの処理が、Ｓ３０１で取得された事例文データから一つの事例文が読み込まれる毎に繰り返される。すなわち本ステップにおいてある事例文、例えば“Age 12-17 years at study entry”が読み込まれ、Ｓ１７０４までの処理が終わると本ステップに戻って別の事例文が読み込まれる。
【００８０】
（Ｓ１７０２）
事例値生成部２０２は事例文の分解により語を作成する。すなわち、Ｓ１７０１で読み込まれた事例文が、空白の検出や形態素解析によって語に分解され、語の列、例えば[“age”,”12”,”-”,”17”,”at”,”study”,”entry”]が生成される。
【００８１】
（Ｓ１７０３）
事例値生成部２０２はパラメータに基づいて語をベクトル化する。すなわち、Ｓ１７０２で生成された語の列の各語が、図１６のＳ３０２で設定されたパラメータの値に基づいて語ベクトルに変換され、例えば語“age”に語ベクトル(0.2, 0.5, 0.7, 0.2)が、語”12”に (0.8, 0.2, 0.7, 0.5)がそれぞれ対応付けられる。本ステップの処理結果は語ベクトルデータベース２０５に蓄積される。
【００８２】
（Ｓ１７０４）
Ｓ１７０１にて読み込まれる事例文がなくなるまではＳ１７０１へ処理が戻される。Ｓ１７０１にて読み込まれる事例文がなくなると語ベクトルを学習する処理の流れが終了し、図１６のＳ３０３へ処理が進められる。
【００８３】
以上説明した処理の流れにより、事例文を学習して作成された語ベクトルデータベース２０５を用いて事例値が生成されるので、パラメータ調整の精度向上を図ることができる。その結果、事例文をより適切に分類できるようになる。
【００８４】
以上、本発明の複数の実施例について説明した。本発明はこれらの実施例に限定されるものではなく、さまざまな変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明をわかりやすく説明するために詳細に説明したのであり、説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能である。さらに、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。例えば、実施例２と実施例３とを組み合わせても良い。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【００８５】
１００：文分類装置、１０１：データ入出力部、１０２：制御部、１０３：メモリ、１０４：記憶部、１０５：事例文データベース、１０６：入力部、１０７：表示部、２０１：事例文取得部、２０２：事例値生成部、２０３：相関係数算出部、２０４：パラメータ選択部、２０５：語ベクトルデータベース、２０６：パラメータ、４０１：事例文ＩＤ、４０２：事例ＩＤ、４０３：カテゴリ、４０４：入力日、４０５：データソース、４０６：事例文、５００：効果値、６００：条件設定画面、６０１：対象事例設定エリア、６０２：条件指定エリア、６０３：結果指定エリア、６０４：結果文指定部、６０５：効果値指定部、６０６：解析指定エリア、６０７：パラメータ範囲指定エリア、６０８：分析実行ボタン、９０１：パラメータＩＤ、９０２：ウィンドウサイズ、９０３：次元数、９０４：相関係数、１０００：分類結果表示画面、１００１：結果表示エリア、１００２：詳細データ表示エリア、１２０１：クラスタＩＤ、１３０１：結果クラスタＩＤ、１３０２：条件クラスタＩＤ、１５０１：閾値超過数
【図１】
2020154512.tif 000003
【図２】
2020154512.tif 000004
【図３】
2020154512.tif 000005
【図４】
2020154512.tif 000006
【図５】
2020154512.tif 000007
【図６】
2020154512.tif 000008
【図７】
2020154512.tif 000009
【図８】
2020154512.tif 000010
【図９】
2020154512.tif 000011
【図１０】
2020154512.tif 000012
【図１１】
2020154512.tif 000013
【図１２】
2020154512.tif 000014
【図１３】
2020154512.tif 000015
【図１４】
2020154512.tif 000016
【図１５】
2020154512.tif 000017
【図１６】
2020154512.tif 000018
【図１７】
2020154512.tif 000019