(57)【要約】      （修正有）【課題】異なる関係データ間でオブジェクト同士を対応付ける解析装置、方法及びシステムを提供する。【解決手段】解析装置の潜在ベクトル推定部において、初期化部１１１は、潜在ベクトルを初期化する。勾配計算部１１２は、目的関数の潜在ベクトルに関する勾配を計算する。潜在ベクトル更新部１１３は、勾配計算部１１２により計算された勾配を用いて、目的関数の値が小さくなるように潜在ベクトルを更新する。条件判定部１１４は、潜在ベクトル更新部１１３により潜在ベクトルが更新されると、所定の終了条件を満たすか否かを判定する。そして、潜在ベクトル推定部１０２は、条件判定部１１４により所定の終了条件を満たすと判定されるまで、勾配計算部１１２による勾配の計算と、潜在ベクトル更新部１１３による潜在ベクトルの更新とを繰り返し実行する。【選択図】図２
2020021343.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のオブジェクトと、前記オブジェクト間の関係とが含まれる関係データが複数入力されると、前記関係データ毎に、該関係データに含まれるオブジェクトと、前記関係データに含まれる関係とを用いて、前記関係データの構造を特徴付ける潜在ベクトルを推定するベクトル推定手段と、
入力された複数の前記関係データのうちの互いに異なる第１の関係データ及び第２の関係データ毎に、前記第１の関係データに含まれる第１のオブジェクトに対応する第１の潜在ベクトルと、前記第２の関係データに含まれる第２のオブジェクトに対応する第２の潜在ベクトルとを用いて、前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとを対応付ける対応付け手段と、
を有し、
前記ベクトル推定手段は、
前記関係により複数のオブジェクトが互いに近傍関係となる場合、前記複数のオブジェクトにそれぞれ対応する潜在ベクトルも互いに近傍関係となるように、前記オブジェクトに対応する潜在ベクトルを推定する、ことを特徴とする解析装置。
【請求項２】
前記関係データ毎に、入力された複数の前記関係データの間で前記潜在ベクトルの分布が近くなるように該潜在ベクトルを変換する変換行列を推定する変換行列推定手段と、
前記関係データ毎に、該関係データに含まれるオブジェクトに対応する潜在ベクトルを、前記関係データに対応する変換行列により変換後潜在ベクトルに変換する変換手段と、を有し、
前記対応付け手段は、
入力された複数の前記関係データのうちの互いに異なる第１の関係データ及び第２の関係データ毎に、前記第１のオブジェクトに対応する第１の変換後潜在ベクトルと、前記第２のオブジェクトに対応する第２の変換後潜在ベクトルとを用いて、前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとを対応付ける、ことを特徴とする請求項１に記載の解析装置。
【請求項３】
前記ベクトル推定手段は、
前記関係により複数のオブジェクトが互いに近傍関係となる場合、前記複数のオブジェクトにそれぞれ対応する潜在ベクトルも互いに近傍関係となり、かつ、入力された複数の前記関係データの間で前記潜在ベクトルの分布が近くなるように、前記オブジェクトに対応する潜在ベクトルを推定する、ことを特徴とする請求項１に記載の解析装置。
【請求項４】
前記ベクトル推定手段は、
予め学習済みのニューラルネットワークにより前記潜在ベクトルを推定する、ことを特徴する請求項１乃至３の何れか一項に記載の解析装置。
【請求項５】
複数のオブジェクトと、前記オブジェクト間の関係とが含まれる関係データが複数入力されると、前記関係データ毎に、該関係データに含まれるオブジェクトと、前記関係データに含まれる関係とを用いて、前記関係データの構造を特徴付ける潜在ベクトルを推定するベクトル推定手順と、
入力された複数の前記関係データのうちの互いに異なる第１の関係データ及び第２の関係データ毎に、前記第１の関係データに含まれる第１のオブジェクトに対応する第１の潜在ベクトルと、前記第２の関係データに含まれる第２のオブジェクトに対応する第２の潜在ベクトルとを用いて、前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとを対応付ける対応付け手順と、
をコンピュータが実行し、
前記ベクトル推定手順は、
前記関係により複数のオブジェクトが互いに近傍関係となる場合、前記複数のオブジェクトにそれぞれ対応する潜在ベクトルも互いに近傍関係となるように、前記オブジェクトに対応する潜在ベクトルを推定する、ことを特徴とする解析方法。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１乃至４の何れか一項に記載の解析装置における各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、解析装置、解析方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複数のデータセットが与えられた場合に、異なるデータセットの各々に含まれるオブジェクト同士の対応を見つけるタスクは、オブジェクト対応付けと呼ばれる。例えば、或る言語で表現された単語の集合をデータセットとして、異なる言語のデータセット間で同じ意味を持つ単語同士を対応付けるタスクは、オブジェクト対応付けの応用の１つである。また、例えば、人の属性等の情報が格納されたデータベースをデータセットとして、異なるデータベース間で同一人の情報同士を対応付けるタスクは、オブジェクト対応付けの応用の１つである。
【０００３】
オブジェクト対応付けの手法として、教師ありのオブジェクト対応付け手法が提案されている（例えば、非特許文献１）。また、教師なしのオブジェクト対応付け手法も提案されている（例えば、非特許文献２）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Y. Yoshikawa, T. Iwata, H. Sawada, T. Yamada. Cross-domain matching for bag-of-words data via kernel embeddings of latent distributions. In Advances in Neural Information Processing Systems, pages 1405-1413, 2015
【非特許文献２】T. Iwata, T. Hirao, N. Ueda. Unsupervised Cluster Matching via Probabilistic Latent Variable Models, AAAI, 2013
【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、例えば非特許文献１で提案されている手法では、異なるデータセット間でオブジェクト同士の距離が定義されているか、又は、異なるデータセット間で一部のオブジェクト同士の対応が既知である必要があった。このため、異なるデータセット間でオブジェクト同士の距離が定義されておらず、かつ、異なるデータセット間でオブジェクト同士の対応が全く与えられていない場合には、異なるデータセット間でオブジェクト同士の対応付けを行うことができなかった。
【０００６】
これに対して、例えば非特許文献２で提案されている手法では、異なるデータセット間でオブジェクト同士の対応が全く与えられていない場合であっても、これらのデータセット間でオブジェクト同士の対応付けを行うことができるものの、関係データを扱うことができなかった。ここで、関係データとは、当該関係データに含まれるオブジェクト間の関係が与えられているデータのことである。例えば、ソーシャルネットワークにおけるユーザ同士の関係、ウェブページのリンク、科学技術論文の引用・被引用、文書と単語との関係等は、関係データとして表される。
【０００７】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、異なる関係データ間でオブジェクト同士を対応付けることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明の実施の形態は、複数のオブジェクトと、前記オブジェクト間の関係とが含まれる関係データが複数入力されると、前記関係データ毎に、該関係データに含まれるオブジェクトと、前記関係データに含まれる関係とを用いて、前記関係データの構造を特徴付ける潜在ベクトルを推定するベクトル推定手段と、入力された複数の前記関係データのうちの互いに異なる第１の関係データ及び第２の関係データ毎に、前記第１の関係データに含まれる第１のオブジェクトに対応する第１の潜在ベクトルと、前記第２の関係データに含まれる第２のオブジェクトに対応する第２の潜在ベクトルとを用いて、前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとを対応付ける対応付け手段と、を有し、前記ベクトル推定手段は、前記関係により複数のオブジェクトが互いに近傍関係となる場合、前記複数のオブジェクトにそれぞれ対応する潜在ベクトルも互いに近傍関係となるように、前記オブジェクトに対応する潜在ベクトルを推定する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
異なる関係データ間でオブジェクト同士を対応付けることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態における解析装置の機能構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における潜在ベクトル推定部の詳細な機能構成の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態における変換行列推定部の詳細な機能構成の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態における対応付け部の詳細な機能構成の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態における解析装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態における潜在ベクトルの推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態における変換行列の推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図８】従来技術との比較例を示す図である。
【図９】変形例１における解析装置の機能構成の一例を示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態における解析装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。本発明の実施の形態では、複数の関係データが与えられた場合に、異なる関係データの各々に含まれるオブジェクト同士を対応付けること可能な解析装置１０について説明する。本発明の実施の形態における解析装置１０を用いることで、複数の関係データが与えられた場合に、異なる関係データ間でオブジェクト同士を対応付けることができるようになる。しかも、例えば、異なる関係データ間でオブジェクト同士の距離が定義されていなかったり、異なる関係データ間でオブジェクト同士の対応が全く与えられていなかったりする場合であっても、オブジェクト同士を対応付けることができるようになる。
【００１２】
本発明の実施の形態における解析装置１０は、複数の関係データが与えられた場合に、関係データ毎に、当該関係データに含まれる各オブジェクトを潜在ベクトルに変換した上で、潜在ベクトル間の距離に基づいて、異なる関係データ間でオブジェクト同士の対応付けを行う。このとき、本発明の実施の形態における解析装置１０は、以下の（条件１）及び（条件２）を満たすように、関係データに含まれるオブジェクトを潜在ベクトルに変換する。
【００１３】
（条件１）当該関係データに含まれる任意の２つオブジェクトについて、これら２つのオブジェクトに関係がある（又は近い関係がある）場合の方が、関係がない（又は遠い関係にある）場合よりも、潜在ベクトル同士の空間的な位置が近くなるように変換する。
【００１４】
（条件２）各関係データの潜在ベクトルの分布ができるだけ同じになるように変換する。
【００１５】
なお、潜在ベクトルとは、関係データの構造を特徴付けるベクトルのことである。
【００１６】
以降では、Ｄ（≧２）個の関係データ
【００１７】
【数１】
2020021343.tif 000003
が解析装置１０に与えられるものとする。ここで、Ｇｄ＝（Ｖｄ，Ｅｄ）はｄ番目の関係データであり、
【００１８】
【数２】
2020021343.tif 000004
はｄ番目の関係データのオブジェクト集合、Ｎｄはｄ番目の関係データに含まれるオブジェクト数、Ｅｄはｄ番目の関係データの関係集合を表す。
【００１９】
なお、関係集合は、関係データに含まれるオブジェクト同士の関係を表す集合である。関係集合は、例えば、ｍ番目のオブジェクトとｎ番目のオブジェクトとの間に関係がある場合にｘｍｎ＝１，ｍ番目のオブジェクトとｎ番目のオブジェクトとの間に関係がない場合にｘｍｎ＝０としたＮｄ×Ｎｄの行列Ｘ＝（ｘｍｎ）で表すことができる。
【００２０】
ただし、関係集合は、関係データに含まれるオブジェクト同士に関係ある又は関係がないのいずれかを表す場合に限られず、例えば、関係に重みがある場合であっても良い。関係に重みがある場合とは、例えば、上記の行列Ｘの要素ｘｍｎが０と１以外にも任意の値を取り得る場合等である。
【００２１】
また、関係データに含まれるオブジェクトは、１種類のオブジェクトであっても良いし、複数の種類のオブジェクトが混在していても良い。更に、関係データは、もともとは関係データではない任意のデータを、当該データに含まれるオブジェクトの類似度等に基づいて関係データに変換したものであっても良い。
【００２２】
このように、本発明の実施の形態における解析装置１０には、Ｄ個の任意の関係データを与えることができる。
【００２３】
＜解析装置１０の機能構成＞
まず、本発明の実施の形態における解析装置１０の機能構成について、図１を参照しながら説明する。図１は、本発明の実施の形態における解析装置１０の機能構成の一例を示す図である。
【００２４】
図１に示すように、本発明の実施の形態における解析装置１０は、入力部１０１と、潜在ベクトル推定部１０２と、変換行列推定部１０３と、変換部１０４と、対応付け部１０５と、出力部１０６とを有する。
【００２５】
入力部１０１は、Ｄ個の関係データＧ１，・・・，ＧＤを入力する。入力部１０１は、例えば、補助記憶装置等に記憶されている関係データを読み込むことで入力しても良いし、通信ネットワークを介して接続されるサーバ装置等から関係データを取得（ダウンロード）することで入力しても良い。
【００２６】
潜在ベクトル推定部１０２は、入力部１０１により入力された関係データＧｄ毎に、当該関係データＧｄに含まれる各オブジェクトｖｄｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎｄ）の潜在ベクトルを推定する。なお、潜在ベクトル推定部１０２の詳細な機能構成については後述する。
【００２７】
本発明の実施の形態では、一例として、各オブジェクトｖｄｎに対して、２種類の潜在ベクトルｕｄｎ∈ＲＫ，ｈｄｎ∈ＲＫを推定するものとする。ここで、Ｒは実数体、Ｋは潜在ベクトル空間の次元数である。
【００２８】
すると、これら２つの潜在ベクトルにより特徴付けられる関係データの構造の特徴としては、例えば、２種類の潜在ベクトル同士の近傍関係を用いることができる。オブジェクトｖｄｍが別のオブジェクトｖｄｎの近傍である確率ｐ（ｖｄｍ｜ｖｄｎ）は、例えば、以下の式（１）に示すように、潜在ベクトルの内積でモデル化することができる。
【００２９】
【数３】
2020021343.tif 000005
ここで、Ｔはベクトルの転置を表す。
【００３０】
なお、本発明の実施の形態では、一例として、２種類の潜在ベクトルｕｄｎ及びｈｄｎを用いるが、これに限られず、１種類の潜在ベクトルのみを用いても良い。この場合、関係データの構造の特徴も、１種類の潜在ベクトル同士の近傍関係によりモデル化しても良い。
【００３１】
このとき、潜在ベクトル推定部１０２は、潜在ベクトル同士の近傍関係と、入力部１０１により入力された関係データに含まれるオブジェクト同士の近傍関係とができるだけ同じになるように潜在ベクトルを推定する。例えば、潜在ベクトル推定部１０２は、ｄ番目の関係データＧｄに含まれる全ての潜在ベクトルを
【００３２】
【数４】
2020021343.tif 000006
として、以下の式（２）に示す目的関数（近傍の負の対数尤度）を最小化するように潜在ベクトルを推定する。
【００３３】
【数５】
2020021343.tif 000007
ここで、Ｎ（ｖｄｎ）⊆Ｖｄは、オブジェクトｖｄｎの近傍集合を表す。
【００３４】
関係データＧｄに含まれるオブジェクト同士の近傍関係は、当該関係データＧｄに含まれる関係集合Ｅｄによって与えられる。例えば、関係集合Ｅｄ上をランダムウォークすることによって得られる系列の中で、或る範囲内に出現するオブジェクトを近傍関係にあるオブジェクトと定義すれば良い。より具体的には、例えば、関係集合Ｅｄが上記のＮｄ×Ｎｄの行列Ｘ＝（ｘｍｎ）で表される場合、或るｎに対して、ｘｎｍ＝１となるｍをランダムに抽出する。次に、ｘｍｍ'＝１となるｍ'をランダムに抽出する。さらに、ｘｍ'ｍ''＝１となるｍ''をランダムに抽出する。同様に、１つ前に抽出された点（オブジェクトのインデックス）と関係のある点（オブジェクトのインデックス）を１つランダムに抽出する操作を所定の回数繰り返すことで、ｎについて関係集合Ｅｄ上をランダムウォークすることで得られる系列ｍ，ｍ'，ｍ''，・・・を得る。これを各ｎに対して所定の個数得て、そこに含まれるオブジェクトｖｄｍの集合をＮ（ｖｄｎ）とすれば良い。そして、この近傍関係にあるオブジェクト間の潜在ベクトルの内積（上記の式（１））の値が大きくなるように、潜在ベクトルが推定されれば良い。
【００３５】
なお、近傍関係にあるオブジェクトの定義方法は、上述した方法に限られない。例えば、関係があるオブジェクト同士を近傍関係にあるオブジェクトと定義しても良い。
【００３６】
変換行列推定部１０３は、潜在ベクトル推定部１０２により推定された潜在ベクトルｕｄｎ及びｈｄｎを共通の空間に埋め込むための変換行列を推定する。なお、変換行列推定部１０３の詳細な機能構成については後述する。
【００３７】
変換行列推定部１０３は、各潜在ベクトルが表す関係データの構造の特徴を保存しながら、各関係データの潜在ベクトルの分布ができるだけ同じになるように変換行列を推定する。ここで、ｄ番目の関係データＧｄの変換行列をＷｄ∈ＲＫ×Ｋとした場合に、潜在ベクトルｕｄｎ及びｈｄｎを変換行列Ｗｄで変換した潜在ベクトルは、それぞれ
【００３８】
【数６】
2020021343.tif 000008
となる。以降では、潜在ベクトルｕｄｎを変換行列Ｗｄで変換した潜在ベクトルを「〜ｕｄｎ」、潜在ベクトルｈｄｎを変換行列Ｗｄで変換した潜在ベクトルを「〜ｈｄｎ」とも表記する。
【００３９】
ここで、例えば、上記の式（１）に示すモデルは内積のみによって表現されているため、変換行列がなるべく直交行列になるようにすることで、関係データの構造の特徴を保存しつつ潜在ベクトルを共通の空間に埋め込むような変換行列を求めることができる。
【００４０】
また、各関係データの潜在ベクトルの分布ができるだけ同じになるようにする方法としては、例えば、分布間の距離であるＭＭＤ（maximum mean discrepancy）を小さくする方法が挙げられる。
【００４１】
したがって、変換行列推定部１０３は、例えば、以下の式（３）に示す目的関数を最小化するように変換行列Ｗｄを推定する。
【００４２】
【数７】
2020021343.tif 000009
ここで、ＭＭＤ２はＭＭＤのべき乗を表し、λはハイパーパラメータである。また、
【００４３】
【数８】
2020021343.tif 000010
である。
【００４４】
上記の式（３）の第一項はＷｄをできるだけ直交行列にする効果を持ち、第二項は潜在ベクトルの分布をできるだけ同じにする効果を持つ。
【００４５】
なお、潜在ベクトルの分布をできるだけ同じにする方法としては、ＭＭＤを用いる方法以外にも、例えば、敵対的学習を用いる方法、平均や分散を同じにする方法、正規分布等を仮定してカルバックライブラーダイバージェンスを最小にする方法等が用いられても良い。また、例えば、入力部１０１により入力された関係データのうちの一部の関係データ間で対応が得られている場合には、変換行列推定部１０３は、これらの対応が保存されるように変換行列を推定しても良い。
【００４６】
変換部１０４は、関係データＧｄ毎に、潜在ベクトルｕｄｎ及びｈｄｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎｄ）を変換行列Ｗｄでそれぞれ変換する。これにより、潜在ベクトルｕｄｎ及びｈｄｎ（ｎ＝１，・・・Ｎｄ）が変換後潜在ベクトル〜ｕｄｎ及び〜ｈｄｎ（ｎ＝１，・・・Ｎｄ）に変換される。
【００４７】
対応付け部１０５は、変換後潜在ベクトル〜ｕｄｎ及び〜ｈｄｎ（ｎ＝１，・・・Ｎｄ，ｄ＝１，・・・，Ｄ）を用いて、関係データの組毎に、これらの関係データ間でオブジェクト同士を対応付ける。なお、対応付け部１０５の詳細な機能構成については後述する。
【００４８】
対応付け部１０５は、例えば、変換後潜在ベクトル間の距離を計算し、その距離が近い潜在ベクトル（より具体的には、距離が所定の閾値以下の潜在ベクトル）に対応するオブジェクト同士を対応付ける。また、オブジェクト同士を１対１で対応付けたい場合には、対応付け部１０５は、例えば、ハンガリアン法等を用いて、互いに対応するオブジェクト同士の距離の和が最小となる対応を見つければ良い。
【００４９】
出力部１０６は、対応付け部１０５による関係データ間のオブジェクト同士の対応を示す情報を出力する。この情報には、例えば、関係データの組と、これらの関係データの各々に含まれるオブジェクト同士の対応とが含まれる。なお、出力部１０６による出力先は、任意の出力先とすることができる。このような出力としては、例えば、補助記憶装置、ディスプレイ等の表示装置、通信ネットワークを介して接続される他の装置等が挙げられる。
【００５０】
＜潜在ベクトル推定部１０２の詳細な機能構成＞
次に、本発明の実施の形態における潜在ベクトル推定部１０２の詳細な機能構成について、図２を参照しながら説明する。図２は、本発明の実施の形態における潜在ベクトル推定部１０２の詳細な機能構成の一例を示す図である。
【００５１】
図２に示すように、本発明の実施の形態における潜在ベクトル推定部１０２には、初期化部１１１と、勾配計算部１１２と、潜在ベクトル更新部１１３と、条件判定部１１４とが含まれる。
【００５２】
初期化部１１１は、潜在ベクトルを初期化する。勾配計算部１１２は、目的関数の潜在ベクトルに関する勾配を計算する。
【００５３】
ここで、目的関数は、例えば、上記の式（２）に示す対数尤度である。また、目的関数の潜在ベクトルに関する勾配とは、上記の式（２）に示す目的関数の潜在ベクトルｕｄｎに関する偏微分値と、当該目的関数の潜在ベクトルｈｄｎに関する偏微分値とのことである。
【００５４】
潜在ベクトル更新部１１３は、勾配計算部１１２により計算された勾配を用いて、上記の式（２）に示す目的関数の値が小さくなるように潜在ベクトルを更新する。ここで、目的関数の値を小さくするためには、例えば、最急降下法や確率的勾配法、ニュートン法等の任意の最適化手法を用いれば良い。
【００５５】
条件判定部１１４は、潜在ベクトル更新部１１３により潜在ベクトルが更新されると、所定の終了条件を満たすか否かを判定する。そして、潜在ベクトル推定部１０２は、条件判定部１１４により所定の終了条件を満たすと判定されるまで、勾配計算部１１２による勾配の計算と、潜在ベクトル更新部１１３による潜在ベクトルの更新とを繰り返し実行する。一方で、潜在ベクトル推定部１０２は、条件判定部１１４により所定の終了条件を満たすと判定された場合、現在の潜在ベクトルを、潜在ベクトルの推定結果とする。
【００５６】
ここで、所定の終了条件としては、例えば、所定の回数の繰り返し回数に達したこと、潜在ベクトル更新部１１３による更新前後での潜在ベクトルの変化量が所定の閾値以下となったこと、目的関数の値の絶対値が所定の閾値以下となったこと、目的関数の値の変化量が所定の閾値以下となったこと等を用いることができる。
【００５７】
＜変換行列推定部１０３の詳細な機能構成＞
次に、本発明の実施の形態における変換行列推定部１０３の詳細な機能構成について、図３を参照しながら説明する。図３は、本発明の実施の形態における変換行列推定部１０３の詳細な機能構成の一例を示す図である。
【００５８】
図３に示すように、本発明の実施の形態における変換行列推定部１０３には、初期化部１２１と、勾配計算部１２２と、変換行列更新部１２３と、条件判定部１２４とが含まれる。
【００５９】
初期化部１２１は、変換行列を初期化する。勾配計算部１２２は、目的関数の変換行列に関する勾配を計算する。
【００６０】
ここで、目的関数は、例えば、上記の式（３）である。また、目的関数の変換行列に関する勾配とは、上記の式（３）に示す目的関数の変換行列Ｗｄに関する偏微分値のことである。
【００６１】
変換行列更新部１２３は、勾配計算部１２２により計算された勾配を用いて、上記の式（３）に示す目的関数の値が小さくなるように変換行列を更新する。ここで、目的関数の値を小さくするためには、例えば、最急降下法や確率的勾配法、ニュートン法等の任意の最適化手法を用いれば良い。
【００６２】
条件判定部１２４は、変換行列更新部１２３により変換行列が更新されると、所定の終了条件を満たすか否かを判定する。そして、変換行列推定部１０３は、条件判定部１２４により所定の終了条件を満たすと判定されるまで、勾配計算部１２２による勾配の計算と、変換行列更新部１２３による変換行列の更新とを繰り返し実行する。一方で、変換行列推定部１０３は、条件判定部１２４により所定の終了条件を満たすと判定された場合、現在の変換行列を、変換行列の推定結果とする。
【００６３】
ここで、所定の終了条件としては、例えば、所定の回数の繰り返し回数に達したこと、変換行列更新部１２３による更新前後での変換行列の変化量が所定の閾値以下となったこと、目的関数の値の絶対値が所定の閾値以下となったこと、目的関数の値の変化量が所定の閾値以下となったこと等を用いることができる。
【００６４】
＜対応付け部１０５の詳細な機能構成＞
次に、本発明の実施の形態における対応付け部１０５の詳細な機能構成について、図４を参照しながら説明する。図４は、本発明の実施の形態における対応付け部１０５の詳細な機能構成の一例を示す図である。
【００６５】
図４に示すように、本発明の実施の形態における対応付け部１０５には、関連度計算部１３１と、対応付け決定部１３２とが含まれる。
【００６６】
関連度計算部１３１は、関係データの組毎に、変換後潜在ベクトルを用いて、これらの関係データの各々に含まれるオブジェクト間の関連度を計算する。関連度とは、オブジェクト間の関連性の強さ（近さ）を表すものであり、例えば、各オブジェクトに対応する潜在ベクトル同士の距離で表される。なお、距離としては、例えば、ユークリッド距離やコサインに基づく距離等の任意の距離を用いることができる。
【００６７】
ここで、本発明の実施の形態では、各オブジェクトに対して、２種類の変換後潜在ベクトル〜ｕｄｎ及び〜ｈｄｎがある。このため、オブジェクト間の関連度の計算には、２種類の変換後潜在ベクトル〜ｕｄｎ及び〜ｈｄｎのうちのいずれか一方の変換後潜在ベクトルのみを用いても良いし、両方の変換後潜在ベクトルを用いても良い。
【００６８】
具体的には、例えば、第１のオブジェクトｖｄｍの変換後潜在ベクトルを〜ｕｄｍ及び〜ｈｄｍ、第２のオブジェクトｖｄｎの変換後潜在ベクトルを〜ｕｄｎ及び〜ｈｄｎとして、以下の（Ａ）〜（Ｂ）のいずれかを第１のオブジェクトｖｄｍと第２のオブジェクトｖｄｎとの間の関連度として用いることができる。
【００６９】
（Ａ）〜ｕｄｍと〜ｕｄｎとの距離
（Ｂ）〜ｈｄｍと〜ｈｄｎとの距離
（Ｃ）上記の（Ａ）と（Ｂ）との和
なお、第１のオブジェクトｖｄｍの変換後潜在ベクトルと、第２のオブジェクトｖｄｎの変換後潜在ベクトルとの空間における位置関係が近い程、第１のオブジェクトｖｄｍと第２のオブジェクトｖｄｎとの関連度が高くなるように計算される尺度であれば、上記の（Ａ）〜（Ｃ）以外の方法で計算された尺度が用いられても良い。
【００７０】
対応付け決定部１３２は、関連度計算部１３１により計算された関連度に基づいて、第１の関係データＧｄに含まれるオブジェクトｖｄｎと、第２の関係データＧｄ´に含まれるオブジェクトｖｄ´ｍとを対応付ける。すなわち、第１の関係データＧｄと第２の関係データＧｄ´との間で、関連度が高いオブジェクト同士を対応付ける。
【００７１】
ここで、対応付け決定部１３２は、例えば、第１の関係データＧｄに含まれるオブジェクトｖｄｎ毎に、第２の関係データＧｄ´に含まれるオブジェクトｖｄ´ｍのうち、当該オブジェクトｖｄｎとの関連度が所定の基準を満たすオブジェクトｖｄ´ｍを当該オブジェクトｖｄｎと対応付ければ良い。このとき、対応付け決定部１３２は、例えば、当該オブジェクトｖｄｎとの関連度が所定の基準を満たすもののうち、最も関連度が高いオブジェクトｖｄ´ｍ（すなわち、変換後潜在ベクトル同士の距離が最も小さい）を当該オブジェクトｖｄｎと対応付けても良いし、当該オブジェクトｖｄｎとの関連度が所定の基準を満たすものを、関連度が高い順に（すなわち、変換後潜在ベクトル同士の距離が小さい順に）ランキング形式で当該オブジェクトｖｄｎと対応付けても良い。なお、所定の基準としては、例えば、関連度が所定の閾値以上であること等が挙げられる。
【００７２】
＜解析装置１０が実行する処理の流れ＞
次に、本発明の実施の形態における解析装置１０が実行する処理の流れについて、図５を参照しながら説明する。図５は、本発明の実施の形態における解析装置１０が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００７３】
ステップＳ１０１：まず、入力部１０１は、Ｄ個の関係データＧ１，・・・，ＧＤを入力する。
【００７４】
ステップＳ１０２：次に、潜在ベクトル推定部１０２は、入力部１０１により入力された関係データＧｄ毎に、当該関係データＧｄに含まれる各オブジェクトｖｄｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎｄ）の潜在ベクトルｕｄｎ及びｈｄｎを推定する。
【００７５】
ここで、或る１つの関係データＧｄに含まれる各オブジェクトｖｄｎの潜在ベクトルｕｄｎ及びｈｄｎを推定する場合について、図６を参照しながら説明する。図６は、本発明の実施の形態における潜在ベクトルの推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００７６】
ステップＳ２０１：初期化部１１１は、潜在ベクトルｕｄｎ及びｈｄｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎｄ）を初期化する。なお、初期化部１１１は、潜在ベクトルｕｄｎ及びｈｄｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎｄ）を任意の値を要素とするベクトルに初期化すれば良い。
【００７７】
ステップＳ２０２：次に、勾配計算部１１２は、上記の式（２）に示す目的関数の潜在ベクトルｕｄｎ及びｈｄｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎｄ）に関する勾配を計算する。
【００７８】
ステップＳ２０３：次に、潜在ベクトル更新部１１３は、勾配計算部１１２により計算された勾配を用いて、上記の式（２）に示す目的関数の値が小さくなるように潜在ベクトルｕｄｎ及びｈｄｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎｄ）を更新する。
【００７９】
ステップＳ２０４：次に、条件判定部１１４は、所定の終了条件を満たすか否かを判定する。
【００８０】
そして、潜在ベクトル推定部１０２は、条件判定部１１４により所定の終了条件を満たすと判定されなかった場合、ステップＳ２０２に戻る。一方で、潜在ベクトル推定部１０２は、条件判定部１１４により所定の終了条件を満たすと判定された場合、潜在ベクトルの推定処理を終了する。これにより、当該関係データＧｄに含まれる各オブジェクトｖｄｎの潜在ベクトルｕｄｎ及びｈｄｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎｄ）が推定される。
【００８１】
図５に戻る。ステップＳ１０３：次に、変換行列推定部１０３は、関係データＧｄ毎に、変換行列Ｗｄ（ｄ＝１，・・・，Ｄ）を推定する。
【００８２】
ここで、或る１つの関係データＧｄに対応する変換行列Ｗｄを推定する場合について、図７を参照しながら説明する。図７は、本発明の実施の形態における変換行列の推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００８３】
ステップＳ３０１：初期化部１２１は、変換行列Ｗｄを初期化する。なお、初期化部１２１は、変換行列Ｗｄを任意の値を要素とする行列に初期化すれば良い。
【００８４】
ステップＳ３０２：次に、勾配計算部１２２は、上記の式（３）に示す目的関数の変換行列Ｗｄに関する勾配を計算する。
【００８５】
ステップＳ３０３：次に、変換行列更新部１２３は、勾配計算部１２２により計算された勾配を用いて、上記の式（３）に示す目的関数の値が小さくなるように変換行列Ｗｄを更新する。
【００８６】
ステップＳ３０４：条件判定部１２４は、所定の終了条件を満たすか否かを判定する。
【００８７】
そして、変換行列推定部１０３は、条件判定部１２４により所定の終了条件を満たすと判定されなかった場合、ステップＳ３０２に戻る。一方で、変換行列推定部１０３は、条件判定部１２４により所定の条件を満たすと判定された場合、変換行列の推定処理を終了する。これにより、当該関係データＧｄに対応する変換行列Ｗｄが推定される。
【００８８】
図５に戻る。ステップＳ１０４：変換部１０４は、関係データＧｄ毎に、潜在ベクトルｕｄｎ及びｈｄｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎｄ）を変換行列Ｗｄでそれぞれ変換する。これにより、潜在ベクトルｕｄｎ及びｈｄｎ（ｎ＝１，・・・Ｎｄ）が変換後潜在ベクトル〜ｕｄｎ及び〜ｈｄｎ（ｎ＝１，・・・Ｎｄ）に変換される。
【００８９】
ステップＳ１０５：次に、対応付け部１０５は、変換後潜在ベクトル〜ｕｄｎ及び〜ｈｄｎ（ｎ＝１，・・・Ｎｄ，ｄ＝１，・・・，Ｄ）を用いて、関係データの組（Ｇｄ，Ｇｄ´）毎に、これらの関係データＧｄ及びＧｄ´間でオブジェクト同士を対応付ける。
【００９０】
すなわち、対応付け部１０５は、関連度計算部１３１により、第１の関係データＧｄの変換後潜在ベクトル〜ｕｄｎ及び〜ｈｄｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎｄ）と、第２の関係データＧｄ´の変換後潜在ベクトル〜ｕｄ´ｍ及び〜ｈｄ´ｍ（ｍ＝１，・・・，Ｎｄ´）とを用いて、第１の関係データＧｄに含まれるオブジェクトｖｄｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎｄ）と、第２の関係データＧｄ´に含まれるオブジェクトｖｄ´ｍ（ｍ＝１，・・・，Ｎｄ´）との間の関連度をそれぞれ計算する。これにより、例えば、オブジェクトｖｄｎとオブジェクトｖｄ´ｍとの間の関連度をＬｍｎとすれば、Ｎｄ×Ｎｄ´個の関連度Ｌｍｎが計算される。
【００９１】
次に、対応付け部１０５は、対応付け決定部１３２により、関連度Ｌｍｎに基づいて、第１の関係データＧｄに含まれるオブジェクトｖｄｎと、第２の関係データＧｄ´に含まれるオブジェクトｖｄ´ｍとを対応付ける。これにより、関係データＧｄ及びＧｄ´間でオブジェクト同士が対応付けられる。
【００９２】
ステップＳ１０６：出力部１０６は、対応付け部１０５によるオブジェクト同士の対応を示す情報を出力する。これにより、例えば、関係データの組（Ｇｄ，Ｇｄ´）毎に、これらの関係データＧｄ及びＧｄ´間でのオブジェクト同士の対応を示す情報が出力される。
【００９３】
＜従来技術との比較例＞
次に、本発明の実施の形態における解析装置１０により複数の関係データのオブジェクト同士を対応付けた場合と、従来技術により複数の関係データのオブジェクト同士を対応付けた場合との比較例について、図８を参照しながら説明する。図８は、従来技術との比較例を示す図である。図８では、従来技術として、ＣＫＳ（Convex Kernelized Sorting）、ＲｅＭａｔｃｈ、Ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ、Ｄｅｇｒｅｅ及びＤｅｅｐＷａｌｋを用いた。
【００９４】
ここで、Ｄｅｇｒｅｅとは、異なる関係データ間で次数（関係（リンク）の数）が近いオブジェクト同士を対応付ける手法である。ＣＫＳ、ＲｅＭａｔｃｈ、Ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ及びＤｅｅｐＷａｌｋについては、それぞれ以下の参考文献１〜４を参照されたい。
【００９５】
［参考文献１］
N. Djuric, M. Grbovic, and S. Vucetic. Convex Kernelized Sorting. In Proceedings of the 26th AAAI Conference on Articial Intelligence, pp. 893-899, 2012.
［参考文献２］
T. Iwata, J. R. Lloyd, and Z. Ghahramani, Unsupervised many-to-many object matching for relational data, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 38, no. 3, pp. 607-617, 2016.
［参考文献３］
G. Lample, A. Conneau, L. Denoyer, and M. Ranzato. Unsupervised machine translation using monolingual corpora only. In International Conference on Learning Representations (ICLR).
［参考文献４］
B. Perozzi, R. Al-Rfou, and S. Skiena. Deepwalk:Online learning of social representations. In Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, pages 701-710. ACM, 2014.
また、本発明の実施の形態と従来技術とを比較するための評価指標としては、トップＲ正答率を用いた。トップＲ正答率は、異なる関係データ間で対応するオブジェクトを所定の基準でランキングした場合に、上位Ｒ個の中に正解が含まれている割合を表す。
【００９６】
図８（ａ）〜（ｆ）は関係データとして文書単語関係データを用いた場合における従来技術との比較例を示し、図８（ｇ）〜（ｈ）は関係データとして映画評点データを用いた場合における従来技術との比較例を示す。ここで、縦軸はトップ正答率、横軸はＲを表す。また、エラーバーは標準誤差を表す。
【００９７】
文書単語関係データでは、複数の文書の各々と複数の単語の各々とがオブジェクトであり、或る単語が或る文書に含まれている場合に、当該単語と当該文書とに関係があるものとした。１つの文書単語関係データは、或る言語（英語、ドイツ語、イタリア語及び日本語のいずれかの言語）に対する文書と単語との関係を表す。
【００９８】
図８（ａ）〜（ｆ）では、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａにおいて同じ内容について書かれた異なる言語の文書同士を対応するオブジェクトとした。
【００９９】
図８（ａ）は、英語の文書単語関係データと、ドイツ語の文書関係データとの間で文書（オブジェクト）同士を対応付けた場合の結果である。図８（ｂ）は、英語の文書単語関係データと、イタリア語の文書関係データとの間で文書（オブジェクト）同士を対応付けた場合の結果である。図８（ｃ）は、英語の文書単語関係データと、日本語の文書関係データとの間で文書（オブジェクト）同士を対応付けた場合の結果である。図８（ｄ）は、ドイツ語の文書単語関係データと、イタリア語の文書関係データとの間で文書（オブジェクト）同士を対応付けた場合の結果である。図８（ｅ）は、ドイツ語の文書単語関係データと、日本語の文書関係データとの間で文書（オブジェクト）同士を対応付けた場合の結果である。図８（ｆ）は、イタリア語の文書単語関係データと、日本語の文書関係データとの間で文書（オブジェクト）同士を対応付けた場合の結果である。
【０１００】
図８（ａ）〜図８（ｆ）に示されるように、従来手法と比較して、本発明の実施の形態による手法では、高い正答率が得られていることがわかる。
【０１０１】
また、映画評点データでは、複数のユーザの各々と複数の映画の各々とがオブジェクトであり、或るユーザが或る映画に対して評点を付けていれば関係があるものとした。映画のオブジェクト全体を表す映画集合をランダムに２つに分割し、第１の映画集合と第２の映画集合とを作成した上で、ユーザのオブジェクト全体を表すユーザ集合と、第１の映画集合と、第２の映画集合とを使って、２つの関係データを作成した。すなわち、ユーザ集合と第１の映画集合とが含まれる第１の関係データと、ユーザ集合と第２の映画集合とが含まれる第２の関係データとを作成した。
【０１０２】
そして、第１の関係データと第２の関係データとの間で同じユーザを対応すべきオブジェクトとした。この対応付けの結果が図８（ｇ）である。
【０１０３】
同様に、ユーザ集合をランダムに２つに分割し、第１のユーザ集合と第２のユーザ集合とを作成した上で、映画集合と、第１のユーザ集合と、第２のユーザ集合とを使って、２つの関係データを作成した。すなわち、映画集合と第１のユーザ集合とが含まれる第３の関係データと、映画集合と第２のユーザ集合とが含まれる第４の関係データとを作成した。
【０１０４】
そして、第３の関係データと第４の関係データとの間で同じ映画を対応すべきオブジェクトとした。この対応付けの結果が図８（ｈ）である。
【０１０５】
図８（ｇ）〜図８（ｈ）に示されるように、従来手法と比較して、本発明の実施の形態による手法では、高い正答率が得られていることがわかる。
【０１０６】
以上のように、本発明の実施の形態における解析装置１０によれば、従来手法と比較して、異なる関係データ間でより適切なオブジェクト同士を対応付けることができるようになる。
【０１０７】
＜変形例１＞
次に、変形例１として、変換行列Ｗｄを推定せずに、潜在ベクトル推定部１０２が、上述した（条件１）及び（条件２）を満たす潜在ベクトルを推定する場合について説明する。
【０１０８】
変形例１における解析装置１０の機能構成を図９に示す。図９は、変形例１における解析装置１０の機能構成の一例を示す図である。
【０１０９】
図９に示すように、変形例１における解析装置１０は、変換行列推定部１０３を有しない。また、変形例１における潜在ベクトル推定部１０２は、上記の式（２）の代わりに、以下の式（４）に示す目的関数を最小化するように潜在ベクトル〜ｕｄｎ及び〜ｈｄｎを推定する。
【０１１０】
【数９】
2020021343.tif 000011
上記の式（４）は、上記の式（３）の第一項を上記の式（２）に置き換えたものに相当する。これにより、変形例１における潜在ベクトル推定部１０２は、上記の（条件１）及び（条件２）を満たす潜在ベクトル〜ｕｄｎ及び〜ｈｄｎを推定することができる。言い換えれば、変形例１における潜在ベクトル推定部１０２は、上述した実施の形態における変換後潜在ベクトル〜ｕｄｎ及び〜ｈｄｎに相当するベクトルとして、潜在ベクトル〜ｕｄｎ及び〜ｈｄｎを推定することができる。
【０１１１】
このように、変形例１における解析装置１０は、潜在ベクトルを推定する際の目的関数として上記の式（４）に示す目的関数を用いることで、変換行列を推定することなく、上記の（条件１）及び（条件２）を満たす潜在ベクトルを推定することができる。
【０１１２】
＜変形例２＞
次に、変形例２として、ニューラルネットワークにより潜在ベクトルｕｄｎ及びｈｄｎを推定する場合について説明する。この場合、上述した実施の形態における潜在ベクトル推定部１０２は、学習済みのニューラルネットワークによって実現される。
【０１１３】
上述した実施の形態における潜在ベクトル推定部１０２が学習済みのニューラルネットワークにより実現される場合、この学習済みのニューラルネットワークに対して関係データを入力することで、出力として潜在ベクトルｕｄｎ及びｈｄｎが得られる。
【０１１４】
このような学習済みのニューラルネットワークを得るためには、関係データＧｄと、この関係データＧｄに対応する潜在ベクトルｕｄｎ及びｈｄｎとの組を学習データとして予め準備した上で、既知の教師あり学習の手法により、この学習データを用いて、ニューラルネットワークのパラメータを学習させれば良い。すなわち、所定の損失関数の値が最適化（例えば、最小化）されるようにニューラルネットワークのパラメータを学習させる。これにより、ニューラルネットワークのパラメータが更新された「学習済みのニューラルネットワーク」が得られる。
【０１１５】
同様に、変形例１における潜在ベクトル推定部１０２を学習済みのニューラルネットワークにより実現することもできる。この場合、この学習済みのニューラルネットワークに対して関係データを入力することで、出力として潜在ベクトル〜ｕｄｎ及び〜ｈｄｎが得られる。
【０１１６】
このような学習済みのニューラルネットワークを得るためには、関係データＧｄと、この関係データＧｄに対応する潜在ベクトル〜ｕｄｎ及び〜ｈｄｎとの組を学習データとして予め準備した上で、既知の教師あり学習の手法により、この学習データを用いて、ニューラルネットワークのパラメータを学習させれば良い。ここで、変形例１における潜在ベクトル推定部１０２を学習済みのニューラルネットワークにより実現する場合には、ニューラルネットワークのパラメータの学習に用いられる損失関数として、ニューラルネットワークによって推定された潜在ベクトルと、学習データに含まれる潜在ベクトル〜ｕｄｎ及び〜ｈｄｎとの近さ（距離）だけでなく、分布間の距離であるＭＭＤも考慮した損失関数を用いる。これにより、ニューラルネットワークのパラメータが更新された「学習済みのニューラルネットワーク」が得られる。
【０１１７】
以上のように、変形例２における解析装置１０は、学習済みのニューラルネットワークにより実現される潜在ベクトル推定部１０２によって潜在ベクトルを推定することができる。
【０１１８】
＜解析装置１０のハードウェア構成＞
最後に、本発明の実施の形態における解析装置１０のハードウェア構成について、図１０を参照しながら説明する。図１０は、本発明の実施の形態における解析装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。
【０１１９】
図１０に示すように、本発明の実施の形態における解析装置１０は、入力装置２０１と、表示装置２０２と、外部Ｉ／Ｆ２０３と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０４と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０５と、プロセッサ２０６と、通信Ｉ／Ｆ２０７と、補助記憶装置２０８とを有する。これら各ハードウェアは、それぞれがバス２０９を介して通信可能に接続されている。
【０１２０】
入力装置２０１は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル等であり、ユーザが各種操作を入力するのに用いられる。表示装置２０２は、例えばディスプレイ等であり、解析装置１０の処理結果を表示する。なお、解析装置１０は、入力装置２０１及び表示装置２０２のうちの少なくとも一方を有していなくても良い。
【０１２１】
外部Ｉ／Ｆ２０３は、外部装置とのインタフェースである。外部装置には、記録媒体２０３ａ等がある。解析装置１０は、外部Ｉ／Ｆ２０３を介して、記録媒体２０３ａ等の読み取りや書き込みを行うことができる。記録媒体２０３ａには、解析装置１０が有する各機能部（例えば、入力部１０１、潜在ベクトル推定部１０２、変換行列推定部１０３、変換部１０４、対応付け部１０５及び出力部１０６）を実現する１以上のプログラム等が記録されていても良い。
【０１２２】
記録媒体２０３ａとしては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（Secure Digital memory card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリカード等が挙げられる。
【０１２３】
ＲＡＭ２０４は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ２０５は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ２０５には、例えば、ＯＳ（Operating System）に関する設定情報や通信ネットワークに関する設定情報等が格納されている。
【０１２４】
プロセッサ２０６は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等であり、ＲＯＭ２０５や補助記憶装置２０８等からプログラムやデータをＲＡＭ２０４上に読み出して処理を実行する演算装置である。解析装置１０が有する各機能部は、例えば補助記憶装置２０８に格納されている１以上のプログラムがプロセッサ２０６に実行させる処理により実現される。なお、解析装置１０は、プロセッサ２０６として、ＣＰＵとＧＰＵとの両方を有していても良いし、ＣＰＵ又はＧＰＵのいずれか一方のみを有していても良い。
【０１２５】
通信Ｉ／Ｆ２０７は、解析装置１０を通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。解析装置１０が有する各機能部を実現する１以上のプログラムは、通信Ｉ／Ｆ２０７を介して、所定のサーバ等から取得（ダウンロード）されても良い。
【０１２６】
補助記憶装置２０８は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等であり、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置である。補助記憶装置２０８に格納されているプログラムやデータには、例えば、ＯＳ、アプリケーションプログラム、解析装置１０が有する各機能部を実現する１以上のプログラム等が挙げられる。
【０１２７】
本発明の実施の形態における解析装置１０は、図１０に示すハードウェア構成を有することにより、上述した各種処理を実現することができる。なお、図１０では、解析装置１０が１台のコンピュータで実現される場合のハードウェア構成例を示したが、これに限られず、解析装置１０は複数台のコンピュータで実現されていても良い。
【０１２８】
本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
【符号の説明】
【０１２９】
１０        解析装置
１０１      入力部
１０２      潜在ベクトル推定部
１０３      変換行列推定部
１０４      変換部
１０５      対応付け部
１０６      出力部
１１１      初期化部
１１２      勾配計算部
１１３      潜在ベクトル更新部
１１４      条件判定部
１２１      初期化部
１２２      勾配計算部
１２３      変換行列更新部
１２４      条件判定部
１３１      関連度計算部
１３２      対応付け決定部
【図１】
2020021343.tif 000012
【図２】
2020021343.tif 000013
【図３】
2020021343.tif 000014
【図４】
2020021343.tif 000015
【図５】
2020021343.tif 000016
【図６】
2020021343.tif 000017
【図７】
2020021343.tif 000018
【図８】
2020021343.tif 000019
【図９】
2020021343.tif 000020
【図１０】
2020021343.tif 000021