(57)【要約】【課題】未判定の文書群の中からＰＯＩの名称を特定する探索装置を提供する。【解決手段】ＰＯＩの有無に関する文脈を学習したＰＯＩ有無学習モデルと、ＰＯＩの状態に関する文脈を学習したＰＯＩ状態学習モデルと、ＰＯＩの名称に関する特徴を学習したＰＯＩ名称学習モデルと、を記憶する記憶部と、判定対象の第１文書群を受け付ける受付部と、第１文書群の文書各々を、ＰＯＩ有無学習モデルを用いて、ＰＯＩに関する情報の有無を判定する第１判定部と、第１文書群のうち、第１判定部がＰＯＩが有ると判定した第２文書群の文書各々を、ＰＯＩ状態学習モデルを用いて、ＰＯＩの状態に関する情報を判定する第２判定部と、第２文書群のうち、第２判定部がＰＯＩの状態に関する情報を判定した第３文書群の文書各々から、ＰＯＩ名称学習モデルを用いて、ＰＯＩの名称を特定する特定部と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＰＯＩの有無に関する文脈を学習したＰＯＩ有無学習モデルと、前記ＰＯＩの状態に関する文脈を学習したＰＯＩ状態学習モデルと、ＰＯＩの名称に関する特徴を学習したＰＯＩ名称学習モデルと、を記憶する記憶部と、
判定対象の第１文書群を受け付ける受付部と、
前記第１文書群の文書各々を、前記ＰＯＩ有無学習モデルを用いて、ＰＯＩに関する情報の有無を判定する第１判定部と、
前記第１文書群のうち、前記第１判定部がＰＯＩが有ると判定した第２文書群の文書各々を、前記ＰＯＩ状態学習モデルを用いて、ＰＯＩの状態に関する情報を判定する第２判定部と、
前記第２文書群のうち、前記第２判定部がＰＯＩの状態に関する情報を判定した第３文書群の文書各々から、前記ＰＯＩ名称学習モデルを用いて、ＰＯＩの名称を特定する特定部と、を備える探索装置。
【請求項２】
前記ＰＯＩ有無学習モデルは、単語の特徴を学習するための文書から作成された単語特徴ベクトルモデルと、ＰＯＩの有無が判定された複数の文書群とに基づいて、作成される
ことを特徴とする請求項１に記載の探索装置。
【請求項３】
前記ＰＯＩ有無学習モデルは、前記ＰＯＩの有無が判定された複数の文書群から抽出された文書の特徴ベクトルと、前記単語特徴ベクトルモデルで示される特徴ベクトルとに基づいて、所定のアルゴリズムに従って、ＰＯＩの有無判定を学習したモデルである
ことを特徴とする請求項２に記載の探索装置。
【請求項４】
前記ＰＯＩ状態学習モデルは、前記単語特徴ベクトルモデルと、ＰＯＩの状態に関する情報が判定された複数の文書群とに基づいて、作成される
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の探索装置。
【請求項５】
前記ＰＯＩ状態学習モデルは、前記ＰＯＩの状態に関する情報が判定された複数の文書群から抽出された文書の特徴ベクトルと、前記単語特徴ベクトルモデルで示される特徴ベクトルとに基づいて、所定のアルゴリズムに従って、ＰＯＩの状態に関する情報の判定を学習したモデルである
ことを特徴とする請求項４に記載の探索装置。
【請求項６】
前記ＰＯＩ名称学習モデルは、前記単語特徴ベクトルモデルと、ＰＯＩの名称を特定した複数の文書群とに基づいて、作成される
ことを特徴とする請求項２〜５のいずれか一項に記載の探索装置。
【請求項７】
前記ＰＯＩ名称学習モデルは、前記ＰＯＩの名称を特定した複数の文書群から抽出された文書の特徴ベクトルと、前記単語特徴ベクトルモデルで示される特徴ベクトルとに基づいて、所定のアルゴリズムに従って、ＰＯＩの名称の特定を学習したモデルである
ことを特徴とする請求項６に記載の探索装置。
【請求項８】
ＰＯＩの有無に関する文脈を学習したＰＯＩ有無学習モデルと、前記ＰＯＩの状態に関する文脈を学習したＰＯＩ状態学習モデルと、ＰＯＩの名称に関する特徴を学習したＰＯＩ名称学習モデルと、を記憶する記憶部にアクセス可能なコンピュータが、
判定対象の第１文書群を受け付ける受付ステップと、
前記第１文書群の文書各々を、前記ＰＯＩ有無学習モデルを用いて、ＰＯＩに関する情報の有無を判定する第１判定ステップと、
前記第１文書群のうち、前記第１判定ステップがＰＯＩが有ると判定した第２文書群の文書各々を、前記ＰＯＩ状態学習モデルを用いて、ＰＯＩの状態に関する情報を判定する第２判定ステップと、
前記第２文書群のうち、前記第２判定ステップがＰＯＩの状態に関する情報を判定した第３文書群の文書各々から、前記ＰＯＩ名称学習モデルを用いて、ＰＯＩの名称を特定する特定ステップと、を実行する探索方法。
【請求項９】
前記ＰＯＩ有無学習モデルは、単語の特徴を学習するための文書から作成された単語特徴ベクトルモデルと、ＰＯＩの有無が判定された複数の文書群とに基づいて、作成される
ことを特徴とする請求項８に記載の探索方法。
【請求項１０】
前記ＰＯＩ有無学習モデルは、前記ＰＯＩの有無が判定された複数の文書群から抽出された文書の特徴ベクトルと、前記単語特徴ベクトルモデルで示される特徴ベクトルとに基づいて、所定のアルゴリズムに従って、ＰＯＩの有無判定を学習したモデルである
ことを特徴とする請求項９に記載の探索方法。
【請求項１１】
前記ＰＯＩ状態学習モデルは、前記単語特徴ベクトルモデルと、ＰＯＩの状態に関する情報が判定された複数の文書群とに基づいて、作成される
ことを特徴とする請求項９又は１０に記載の探索方法。
【請求項１２】
前記ＰＯＩ状態学習モデルは、前記ＰＯＩの状態に関する情報が判定された複数の文書群から抽出された文書の特徴ベクトルと、前記単語特徴ベクトルモデルで示される特徴ベクトルとに基づいて、所定のアルゴリズムに従って、ＰＯＩの状態に関する情報の判定を学習したモデルである
ことを特徴とする請求項１１に記載の探索方法。
【請求項１３】
前記ＰＯＩ名称学習モデルは、前記単語特徴ベクトルモデルと、ＰＯＩの名称を特定した複数の文書群とに基づいて、作成される
ことを特徴とする請求項９〜１２のいずれか一項に記載の探索方法。
【請求項１４】
前記ＰＯＩ名称学習モデルは、前記ＰＯＩの名称を特定した複数の文書群から抽出された文書の特徴ベクトルと、前記単語特徴ベクトルモデルで示される特徴ベクトルとに基づいて、所定のアルゴリズムに従って、ＰＯＩの名称の特定を学習したモデルである
ことを特徴とする請求項１３に記載の探索方法。
【請求項１５】
ＰＯＩの有無に関する文脈を学習したＰＯＩ有無学習モデルと、前記ＰＯＩの状態に関する文脈を学習したＰＯＩ状態学習モデルと、ＰＯＩの名称に関する特徴を学習したＰＯＩ名称学習モデルと、を記憶する記憶機能にアクセス可能なコンピュータに、
判定対象の第１文書群を受け付ける受付機能と、
前記第１文書群の文書各々を、前記ＰＯＩ有無学習モデルを用いて、ＰＯＩに関する情報の有無を判定する第１判定機能と、
前記第１文書群のうち、前記第１判定機能がＰＯＩが有ると判定した第２文書群の文書各々を、前記ＰＯＩ状態学習モデルを用いて、ＰＯＩの状態に関する情報を判定する第２判定機能と、
前記第２文書群のうち、前記第２判定機能がＰＯＩの状態に関する情報を判定した第３文書群の文書各々から、前記ＰＯＩ名称学習モデルを用いて、ＰＯＩの名称を特定する特定機能と、を実現させる探索プログラム。
【請求項１６】
前記ＰＯＩ有無学習モデルは、単語の特徴を学習するための文書から作成された単語特徴ベクトルモデルと、ＰＯＩの有無が判定された複数の文書群とに基づいて、作成される
ことを特徴とする請求項１５に記載の探索プログラム。
【請求項１７】
前記ＰＯＩ有無学習モデルは、前記ＰＯＩの有無が判定された複数の文書群から抽出された文書の特徴ベクトルと、前記単語特徴ベクトルモデルで示される特徴ベクトルとに基づいて、所定のアルゴリズムに従って、ＰＯＩの有無判定を学習したモデルである
ことを特徴とする請求項１６に記載の探索プログラム。
【請求項１８】
前記ＰＯＩ状態学習モデルは、前記単語特徴ベクトルモデルと、ＰＯＩの状態に関する情報が判定された複数の文書群とに基づいて、作成される
ことを特徴とする請求項１６又は１７に記載の探索プログラム。
【請求項１９】
前記ＰＯＩ状態学習モデルは、前記ＰＯＩの状態に関する情報が判定された複数の文書群から抽出された文書の特徴ベクトルと、前記単語特徴ベクトルモデルで示される特徴ベクトルとに基づいて、所定のアルゴリズムに従って、ＰＯＩの状態に関する情報の判定を学習したモデルである
ことを特徴とする請求項１８に記載の探索プログラム。
【請求項２０】
前記ＰＯＩ名称学習モデルは、前記単語特徴ベクトルモデルと、ＰＯＩの名称を特定した複数の文書群とに基づいて、作成される
ことを特徴とする請求項１６〜１９のいずれか一項に記載の探索プログラム。
【請求項２１】
前記ＰＯＩ名称学習モデルは、前記ＰＯＩの名称を特定した複数の文書群から抽出された文書の特徴ベクトルと、前記単語特徴ベクトルモデルで示される特徴ベクトルとに基づいて、所定のアルゴリズムに従って、ＰＯＩの名称の特定を学習したモデルである
ことを特徴とする請求項２０に記載の探索プログラム。
【請求項２２】
請求項１５〜請求項２１のいずれか一項に記載の探索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、様々な情報からＰＯＩに関する名称を取得できる探索装置、探索方法、探索プログラム、および当該プログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両のナビゲーションを行うためのナビゲーションシステムに利用する地図には、様々なＰＯＩの情報が掲載されている。そのようなＰＯＩの情報は、基本的には、ナビゲーションシステムを作成するオペレータによる入力を行うのが一般的である。しかしながら、その作業は煩雑なものがある。そのため、特許文献１には、ソーシャルネットワーキングサービスに投稿された投稿データが予め記憶されている複数の施設とは異なる施設であった場合には、その投稿データを用いて施設データを新規に登録する技術が開示されている。また、特許文献２には、各ユーザにより投稿されたマイクロブログから、施設などの場所の特徴を示す特徴語を選択する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−０９７７５８号公報
【特許文献２】特開２０１７−０９１４３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記特許文献１や特許文献２に記載の技術では、ＰＯＩの名称の特定にあっては、いまだ特定の精度が不十分であるという問題があった。また、自然言語テキストから、特定分野の固有表現を自動抽出するにあたって、固有表現は各種の分野において日々変化するため、各種の分野に特化した辞書を作成した上での情報抽出は現実的ではない。
【０００５】
そこで、本発明は、上述のような問題を解決するために、従来よりも精度よく目的とする情報を探索できる探索装置、探索方法および探索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】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明の一態様に係る探索装置は、ＰＯＩの有無に関する文脈を学習したＰＯＩ有無学習モデルと、ＰＯＩの状態に関する文脈を学習したＰＯＩ状態学習モデルと、ＰＯＩの名称に関する特徴を学習したＰＯＩ名称学習モデルと、を記憶する記憶部と、判定対象の第１文書群を受け付ける受付部と、第１文書群の文書各々を、ＰＯＩ有無学習モデルを用いて、ＰＯＩに関する情報の有無を判定する第１判定部と、第１文書群のうち、第１判定部がＰＯＩが有ると判定した第２文書群の文書各々を、ＰＯＩ状態学習モデルを用いて、ＰＯＩの状態に関する情報を判定する第２判定部と、第２文書群のうち、第２判定部がＰＯＩの状態に関する情報を判定した第３文書群の文書各々から、ＰＯＩ名称学習モデルを用いて、ＰＯＩの名称を特定する特定部と、を備える。
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明の一態様に係る探索方法は、ＰＯＩの有無に関する文脈を学習したＰＯＩ有無学習モデルと、ＰＯＩの状態に関する文脈を学習したＰＯＩ状態学習モデルと、ＰＯＩの名称に関する特徴を学習したＰＯＩ名称学習モデルと、を記憶する記憶部にアクセス可能なコンピュータが、判定対象の第１文書群を受け付ける受付ステップと、第１文書群の文書各々を、ＰＯＩ有無学習モデルを用いて、ＰＯＩに関する情報の有無を判定する第１判定ステップと、第１文書群のうち、第１判定ステップがＰＯＩが有ると判定した第２文書群の文書各々を、ＰＯＩ状態学習モデルを用いて、ＰＯＩの状態に関する情報を判定する第２判定ステップと、第２文書群のうち、第２判定ステップがＰＯＩの状態に関する情報を判定した第３文書群の文書各々から、ＰＯＩ名称学習モデルを用いて、ＰＯＩの名称を特定する特定ステップと、を実行する。
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の一態様に係る探索プログラムは、ＰＯＩの有無に関する文脈を学習したＰＯＩ有無学習モデルと、ＰＯＩの状態に関する文脈を学習したＰＯＩ状態学習モデルと、ＰＯＩの名称に関する特徴を学習したＰＯＩ名称学習モデルと、を記憶する記憶機能にアクセス可能なコンピュータに、判定対象の第１文書群を受け付ける受付機能と、第１文書群の文書各々を、ＰＯＩ有無学習モデルを用いて、ＰＯＩに関する情報の有無を判定する第１判定機能と、第１文書群のうち、第１判定機能がＰＯＩが有ると判定した第２文書群の文書各々を、ＰＯＩ状態学習モデルを用いて、ＰＯＩの状態に関する情報を判定する第２判定機能と、第２文書群のうち、第２判定機能がＰＯＩの状態に関する情報を判定した第３文書群の文書各々から、ＰＯＩ名称学習モデルを用いて、ＰＯＩの名称を特定する特定機能と、を実現させる。
【０００９】
上記探索装置において、ＰＯＩ有無学習モデルは、単語の特徴を学習するための文書から作成された単語特徴ベクトルモデルと、ＰＯＩの有無が判定された複数の文書群とに基づいて、作成されることとしてもよい。
【００１０】
上記探索装置において、ＰＯＩ有無学習モデルは、ＰＯＩの有無が判定された複数の文書群から抽出された文書の特徴ベクトルと、単語特徴ベクトルモデルで示される特徴ベクトルとに基づいて、所定のアルゴリズムに従って、ＰＯＩの有無判定を学習したモデルであることとしてもよい。
【００１１】
上記探索装置において、ＰＯＩ状態学習モデルは、単語特徴ベクトルモデルと、ＰＯＩの状態に関する情報が判定された複数の文書群とに基づいて、作成されることとしてもよい。
【００１２】
上記探索装置において、ＰＯＩ状態学習モデルは、ＰＯＩの状態に関する情報が判定された複数の文書群から抽出された文書の特徴ベクトルと、単語特徴ベクトルモデルで示される特徴ベクトルとに基づいて、所定のアルゴリズムに従って、ＰＯＩの状態に関する情報の判定を学習したモデルであることとしてもよい。
【００１３】
上記探索装置において、ＰＯＩ名称学習モデルは、単語特徴ベクトルモデルと、ＰＯＩの名称を特定した複数の文書群とに基づいて、作成されることとしてもよい。
【００１４】
上記探索装置において、ＰＯＩ名称学習モデルは、ＰＯＩの名称を特定した複数の文書群から抽出された文書の特徴ベクトルと、単語特徴ベクトルモデルで示される特徴ベクトルとに基づいて、所定のアルゴリズムに従って、ＰＯＩの名称の特定を学習したモデルであることとしてもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の一態様に係る探索装置は、従来よりも精度よくＰＯＩの名称を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】探索装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図２】探索装置による探索、並びに学習の処理を示すイメージ図である。
【図３】単語特徴ベクトルモデルの作成処理を示すフローチャートである。
【図４】ＰＯＩ有無学習モデルの作成処理を示すフローチャートである。
【図５】ＰＯＩ状態学習モデルの作成処理を示すフローチャートである。
【図６】ＰＯＩ名称学習モデルの作成処理を示すフローチャートである。
【図７】ＰＯＩの名称判定処理を示すフローチャートである。
【図８】探索装置の他の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の一実施態様に係る探索装置について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１８】
＜実施の形態＞
＜探索装置の構成＞
本発明の一態様に係る探索装置は、ＰＯＩの有無に関する文脈を学習したＰＯＩ有無学習モデル（図１の１４１参照）と、ＰＯＩの状態に関する文脈を学習したＰＯＩ状態学習モデル（図１の１４２参照）と、ＰＯＩの名称に関する特徴を学習したＰＯＩ名称学習モデル（図１の１４３参照）と、を記憶する記憶部（図１の１０４参照）と、判定対象の第１文書群を受け付ける受付部（図１の１０１、１０２参照）と、第１文書群の文書各々を、ＰＯＩ有無学習モデルを用いて、ＰＯＩに関する情報の有無を判定する第１判定部（図１の１０５参照）と、第１文書群のうち、第１判定部がＰＯＩが有ると判定した第２文書群の文書各々を、ＰＯＩ状態学習モデルを用いて、ＰＯＩの状態に関する情報を判定する第２判定部（図１の１０５参照）と、第２文書群のうち、第２判定部がＰＯＩの状態に関する情報を判定した第３文書群の文書各々から、ＰＯＩ名称学習モデルを用いて、ＰＯＩの名称を特定する特定部（図１の１０５参照）と、を備える。
【００１９】
ここで、ＰＯＩ（Points Of Interest）とは、ユーザが興味を覚えると思われる場所や施設などのことをいう。
【００２０】
図１は、探索装置１００の機能構成例を示すブロック図である。図１に示すように、探索装置１００は、受付部１０１と、受信部１０２と、出力部１０３と、記憶部１０４と、ＣＰＵ１０５とを備える。
【００２１】
探索装置１００は、一例として、ナビゲーションシステムが利用する地図に含まれる各種のＰＯＩについて、その名称に関する情報を、様々な文書情報から取得する。探索装置１００が、ＰＯＩの名称を取得することで、地図情報に登録すべきＰＯＩについて、その探索をオペレータが行わずに済むので、オペレータの処理を軽減する。以下、探索装置１００の各機能部について詳細に説明する。
【００２２】
受付部１０１は、探索装置１００のユーザからの入力を受け付けて、ＣＰＵ１０５に伝達する機能を有する。受付部１０１は、例えば、探索装置１００に備えられたハードウェアキーや、タッチキーなどのソフトキーなどにより実現することができる。受付部１０１は、例えば、オペレータから、ＰＯＩを含むかどうかを判定する対象となる文書情報の入力を受け付ける。受付部１０１は、受け付けた入力内容を示す文書情報をＣＰＵ１０５に伝達する。なお、受付部１０１に対する入力は音声による入力であってもよい。音声による入力の場合は、一例として、ＰＯＩの情報を含む文書をオペレータが読み上げる態様で入力するものであってもよい。
【００２３】
受信部１０２は、他の装置から通信により情報を受信する機能を有する通信インターフェースである。受信部１０２は、外部の装置から、各種の文書を受信する。受信部１０２は、受信した各種の情報を、ＣＰＵ１０５に伝達する。受信部１０２が受信する各種の情報として、単語の特徴ベクトルを学習するための文書、ＰＯＩの有無が判定された文書、ＰＯＩの状態が判定された文書、ＰＯＩの名称が判定された文書、ＰＯＩの名称を判定する対象となる文書などの文書データがありえる。
【００２４】
受付部１０１および受信部１０２は、判定対象の文書群（第１文書群）の入力を受け付ける受付部として機能する。
【００２５】
単語の特徴ベクトルを学習するための文書とは、各種の単語の特徴をベクトル化するにあたって、その元となる情報のことであり、例えば、ウィキペディアや各種の電子辞書に含まれる文書のことであってよい。
【００２６】
ＰＯＩの有無が判定された文書とは、文書を人（例えば、オペレータ）が読んで、ＰＯＩがあるか否かが判定された文書のことであり、文書の内容と、ＰＯＩが有るか否かを示す情報（ラベル、フラグなどと呼称されてもよい）とを含む情報のことである。ＰＯＩの有無が判定された文書は、ＰＯＩに関する記載があると判定された文書と、ＰＯＩに関する記載がないと判定された文書との双方を含む。一例として、「東京に、○○店が新装開店」というような文書はＰＯＩを含む文書となり、「日本柔道の○○選手が金メダル獲得！」というような文書はＰＯＩを含まない文書となる。
【００２７】
ＰＯＩの状態が判定された文書とは、文書を人（例えば、オペレータ）が読んで、ＰＯＩの状態に関する記述があるか否か、また、ある場合にその状態がどのような状態であるかが判定された文書のことであり、文書の内容と、ＰＯＩの状態が判定されたことを示す情報（ラベル、フラグなどと呼称されてもよく、状態に関する記述の有無とその状態が何であるかを示す情報）とを含む情報のことである。ＰＯＩの状態が判定された文書には、ＰＯＩの状態に関する記載がないと判定された文書を含んでもよい。また、ＰＯＩの状態とは、そのＰＯＩについての何らかの状態を示すものであり、例えば、新規に開店した、営業中、新装開店、移転、閉店というような内容のことをいう。上述の「東京に、○○店が新装開店」という文書の場合であれば、「開店」という状態が含まれた文書として判定され、「開店」という情報がラベリングされることになる。
【００２８】
ＰＯＩの名称が判定された文書とは、文書を人（例えば、オペレータ）が読んで、ＰＯＩの名称があるか否か、また、ある場合にその名称が何であるかが判定された文書のことであり、文書の内容と、ＰＯＩの名称が判定されたことを示す情報（ラベル、フラグなどと呼称されてもよく、名称に関する記述の有無とその名称が何であるかを示す情報）とを含む情報のことである。ＰＯＩの名称が判定された文書には、ＰＯＩの名称に関する記載がないと判定された文書を含んでもよい。上述の「東京に、○○店が新装開店」という文書の場合であれば、「○○店」がＰＯＩの名称として判定される。
【００２９】
出力部１０３は、ＣＰＵ１０５からの指示に従って、指示されたデータを出力する機能を有する。出力部１０３は、外部の装置に対して、ＣＰＵ１０５から指定された情報を出力する通信インターフェースとして機能する。出力部１０３は、例えば、モニターやスピーカ等の外部装置にデータを出力することができる。出力部１０３は、例えば、ＣＰＵ１０５が文書から発見したＰＯＩの名称を示す情報を出力する。
【００３０】
記憶部１０４は、探索装置１００が動作するうえで必要とする各種のプログラムおよび地図情報を含む各種のデータを記憶する記録媒体である。記憶部１０４は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等により実現される。記憶部１０４は、ＰＯＩ有無学習モデル１４１と、ＰＯＩ状態学習モデル１４２と、ＰＯＩ名称学習モデル１４３と、単語特徴ベクトルモデル１４４と、を記憶している。これらのモデルは、予め記憶部１０４に記憶されていてもよいし、探索装置１００が学習の結果得たモデルを記憶したものであってもよい。
【００３１】
ＰＯＩ有無学習モデル１４１は、文書にＰＯＩの情報が含まれているか否かを学習（機械学習、深層学習）したモデルであって、ＰＯＩが含まれているか否かが判定されていない文書データの入力を受け付けて、文書にＰＯＩが含まれているか否かを判定するためのモデルである。ＰＯＩ有無学習モデル１４１は、ＰＯＩの有無に関する文脈の特徴が数値化された情報であるともいえる。
【００３２】
ＰＯＩ状態学習モデル１４２は、文書にＰＯＩの状態が含まれているか否か、そして、その状態がどのような状態であるかを学習（機械学習、深層学習）したモデルであって、ＰＯＩの状態が判定されていない文書データの入力を受け付けて、文書にＰＯＩの状態を示す情報があるか否か、ある場合にその状態が何であるかを判定するためのモデルである。ＰＯＩ状態学習モデル１４２は、ＰＯＩの状態に関する文脈の特徴が数値化された情報であるともいえる。
【００３３】
ＰＯＩ名称学習モデル１４３は、文書にＰＯＩの名称が含まれているか否か、そして、その名称が何であるかを学習（機械学習、深層学習）したモデルであって、ＰＯＩの名称が判定されていない文書データの入力を受け付けて、文書にＰＯＩの名称が含まれているか否か、含まれている場合にその名称が何であるかを判定するためのモデルである。ＰＯＩ名称学習モデル１４３は、ＰＯＩ名称に関する特徴が単語の単位で数値化された情報であるともいえる。
【００３４】
単語特徴ベクトルモデル１４４は、各種の単語がどのような特徴を有するかを示す情報である。単語特徴ベクトルモデル１４４は、単語の使われ方が数値化された情報である。
【００３５】
ＣＰＵ１０５は、記憶部１０４に記憶されている各種のプログラムおよび各種のデータを利用して、探索装置１００が実行すべき処理を実行するプロセッサである。
【００３６】
ＣＰＵ１０５は、受付部１０１または受信部１０２が受け付けた判定対象となる文書（第１文書群）を入力として、ＰＯＩ有無学習モデル１４１を用いて、ＰＯＩに関する情報の有無を判定する第１判定部として機能する。
【００３７】
また、ＣＰＵ１０５は、第１文書群のうち、ＰＯＩに関する情報が含まれているとされた第２文書群を入力として、ＰＯＩ状態学習モデル１４２を用いて、ＰＯＩの状態に関する情報を判定する第２判定部として機能する。
【００３８】
そして、ＣＰＵ１０５は、第２文書群のうち、ＰＯＩの状態に関する情報を判定した第３文書群を入力として、ＰＯＩ名称学習モデル１４３を用いて、ＰＯＩの名称を特定する特定部として機能する。
【００３９】
更に、ＣＰＵ１０５は、各種の学習モデルを作成するための学習部として機能してもよい。
【００４０】
ＣＰＵ１０５は、ＰＯＩの有無が既に判定された文書データ群を入力として、ＰＯＩの有無に関する文脈の特徴が数値化されたＰＯＩ有無学習モデル１４１を、学習して、生成することができる。ＣＰＵ１０５は、学習したＰＯＩ有無学習モデル１４１を記憶部１０４に記憶する。
【００４１】
ＣＰＵ１０５は、ＰＯＩの状態が既に判定された文書データ群を入力として、ＰＯＩの状態に関する文脈の特徴が数値化されたＰＯＩ状態学習モデル１４２を、学習して、生成することができる。ＣＰＵ１０５は、学習したＰＯＩ有無学習モデル１４１を記憶部１０４に記憶する。
【００４２】
ＣＰＵ１０５は、ＰＯＩの名称が既に判定された文書データ群を入力として、ＰＯＩの名称に関する特徴が数値化されたＰＯＩ名称学習モデル１４３を、学習して、生成することができる。ＣＰＵ１０５は、学習したＰＯＩ名称学習モデル１４３を記憶部１０４に記憶する。
【００４３】
ＣＰＵ１０５は、単語の特徴ベクトル学習のための文書データ群を入力として、各単語について、文書内での単語の使われ方を数値化した単語特徴ベクトルモデル１４４を学習して、生成することができる。ＣＰＵ１０５は、学習した単語特徴ベクトルモデル１４４を記憶部１０４に記憶する。単語の特徴ベクトル学習のための文書データとしては、一例として、ウィキペディアや電子辞書等の記載を利用することができる。
【００４４】
以上が探索装置１００の構成例である。
【００４５】
＜探索装置による学習と判定のイメージ＞
図２は、探索装置１００による学習と、学習の結果を利用した判定の流れ、学習したモデルの利用のされ方を示すイメージ図である。図２においては、一点鎖線で囲んでいる範囲内の処理が学習処理に該当し、鎖線で囲った領域内の処理が判定処理に該当する。なお、点線で囲った領域内の処理は、学習処理における前処理に該当する。
【００４６】
図２に示すように単語の特徴ベクトル学習のための文書の入力に対して、形態素解析を行い、単語の特徴ベクトルを学習することで、単語特徴ベクトルモデル１４４を生成することができる。図２に示すように、単語特徴ベクトルモデル１４４は、ＰＯＩの有無の学習、ＰＯＩの状態の学習、ＰＯＩの名称の学習のいずれの段階においても利用される。なお、単語の特徴ベクトル学習のための文書とは、一例として、電子辞書やネットワーク上のウィキペディア等の情報を用いることができる。
【００４７】
また、探索装置１００は、ＰＯＩの有無が判定済みの教師データに対して、形態素解析、文書正規化、文書の特徴ベクトル生成といった前処理を行った上で、ＰＯＩの有無を学習することにより、ＰＯＩ有無学習モデル１４１を生成することができる。図２に示すように、ＰＯＩ有無学習モデル１４１は、ＰＯＩ有無判定処理を行う際に用いられる。なお、ＰＯＩの有無が判定済みの教師データとは、その文書にＰＯＩに関する情報が含まれているか否かが、既に人の手で判定された情報のことである。
【００４８】
また、探索装置１００は、ＰＯＩの状態が判定済みの教師データに対して、形態素解析、文書正規化、文書の特徴ベクトル生成といった前処理を行った上で、ＰＯＩの状態を学習することにより、ＰＯＩ状態学習モデル１４２を生成することができる。図２に示すように、ＰＯＩ状態学習モデル１４２は、ＰＯＩ状態判定処理を行う際に用いられる。なお、ＰＯＩの状態が判定済みの教師データとは、その文書にＰＯＩの状態に関する情報が含まれているか否かが、既に人の手で判定された情報のことであり、状態を示す情報がラベリングされている情報のことである。また、ＰＯＩの状態とは、そのＰＯＩの状態を特定可能なステータス情報（タグ情報と呼称されることもある）のことであり、例えば、「開店」、「移転」、「休業」、「閉店」、「閉鎖」、「リニューアル」、といった情報が該当し、これらの情報がラベリングされている。
【００４９】
さらには、探索装置１００は、ＰＯＩの名称が判定済みの教師データに対して、形態素解析、文書正規化、文書の特徴ベクトル生成といた前処理を行った上で、ＰＯＩの名称を学習することにより、ＰＯＩ名称学習モデル１４３を生成することができる。図２に示すように、ＰＯＩ名称学習モデル１４３は、ＰＯＩ名称判定処理を行う際に用いられる。なお、ＰＯＩの名称が判定済みの教師データとは、その文書についてＰＯＩの名称が既に特定されている情報のことであり、その文書と、特定されたＰＯＩの名称が何であるかが示されている情報のことである。
【００５０】
そして、ＰＯＩの名称を特定するにあたっては、図２に示すように探索装置１００は、判定対象の文書（第１文書群）の入力を受け付けて、まず先に、その第１文書群の各文書について、ＰＯＩに関連するか否かをＰＯＩ有無学習モデル１４１を用いて判定する。そして、判定の結果ＰＯＩ有無判定ラベル付文書を得る。
【００５１】
その次に、探索装置１００は、判定対象の文書（第１文書群）のうち、ＰＯＩの有無において、ＰＯＩが有るとされた文書群（第２文書群）に対して、ＰＯＩの状態を、ＰＯＩ状態学習モデル１４２を用いて判定する。ＰＯＩの状態を判定し、その状態をラベルとした付与したＰＯＩ状態判定ラベル付文書（第３文書群）とする。
【００５２】
そして、２段階のふるいをかけた上で、探索装置１００は、目的とするＰＯＩの名称を特定するための処理を行う。図２に示すように、探索装置１００は、ＰＯＩ状態判定ラベル付文書（第３文書群）から、ＰＯＩ名称学習モデル１４３を用いて、ＰＯＩの名称を判定する。そして、判定の結果得られるＰＯＩの名称をＰＯＩ名称特定データとして記憶部１０４に格納する。
【００５３】
これにより、探索装置１００のオペレータは、自身で全ての判定対象の文書第１文書群）を読まずとも、ＰＯＩの名称を特定することができるので、あとは、その特定されたＰＯＩの名称について、地図情報に登録するか否かを判断するだけでよくなる。なお、もちろん、探索装置１００が自身で地図情報に、ＰＯＩ名称特定データで示されるＰＯＩを登録してもよい。その際には、判定された状態についての情報も併せてタグ情報として、対応付けて登録してもよい。
【００５４】
以下、各処理について更に詳細に説明する。
【００５５】
＜探索装置の動作＞
図３は、探索装置１００による単語特徴ベクトルモデル１４４を作成する処理の流れを示すフローチャートである。
【００５６】
図３に示すように、探索装置１００の受信部１０２は、単語の特徴ベクトルを学習するための文書データ（例えば、ウィキペディアや電子辞書のデータ）を受信、即ち、文書データの入力を受け付ける（ステップＳ３０１）。受信部１０２は受け付けた文書データを、ＣＰＵ１０５に伝達する。
【００５７】
ＣＰＵ１０５は、伝達された文書各々に対して形態素解析を行って、形態素（要素）に分解する（ステップＳ３０２）。
【００５８】
ＣＰＵ１０５は、形態素解析により得られた単語各々について単語の特徴ベクトルを学習する（ステップＳ３０３）。この学習にあたっては、一例として、fasttextを利用することができる。fasttextは、単語のベクトル化とテキスト分類をサポートする機械学習のためのライブラリ（ニューラルネットワーク）である。なお、fasttextはあくまで一例であり、その他の手法を用いて学習を行ってもよい。
【００５９】
そして、ＣＰＵ１０５は、学習により得られた単語の使われ方が数値化された状態になっている単語特徴ベクトルモデル１４４を生成し、記憶部１０４に記憶する（ステップＳ３０４）。
【００６０】
以上が、単語特徴ベクトルモデル１４４の学習（生成）の処理に係る説明である。
【００６１】
図４は、探索装置１００によるＰＯＩ有無学習モデル１４１を作成する処理の流れを示すフローチャートである。
【００６２】
探索装置１００の受信部１０２は、ＰＯＩの有無が判定された文書を受信、即ち、ＰＯＩの有無が判定された教師データの入力を受け付ける（ステップＳ４０１）。受信部１０２は、受け付けた文書を、ＣＰＵ１０５に伝達する。
【００６３】
ＣＰＵ１０５は、ＰＯＩの有無が判定された文書について、形態素解析および文書の正規化を実行する（ステップＳ４０２）。形態素解析は、文書を解析して、形態素（要素）に分解することであり、文書の正規化とは、文書内での単語の用いられかた（表現の揺らぎ）を是正（若しくは、揺らぎのある単語を同一の単語であると認識）したり、文書の特徴ベクトル生成に適した形式に整形することをいう。
【００６４】
ＣＰＵ１０５は、形態素解析と、文書の正規化により得られる単語と、単語特徴ベクトルモデル１４４とから、ＰＯＩの有無が判定された各文書の特徴ベクトルを生成する（ステップＳ４０３）。ＣＰＵ１０５は、fasttextを利用して、ＰＯＩの有無が判定された文書各々の特徴ベクトルを生成することができる。
【００６５】
そして、生成した特徴ベクトルからＰＯＩの有無判定を学習する（ステップＳ４０４）。ＰＯＩの有無の判定は、例えば、ランダムフォレストを利用して判定することができる。
【００６６】
ランダムフォレストは、機械学習のアルゴリズムの一種であり、ランダムサンプリングされた教師データの組み合わせから予め定められた個数（例えば千種類）の判定用のモデルを作成する。そして、ランダムフォレストは、判定の際には、作成された全ての判定用のモデルを用いた判定結果の多数決で、最終の判定結果を得る学習モデルである。したがって、ランダムフォレストは、各学習（判定）モデルから、文書についての判定結果を、確率で出力することもできる。例えば、ＰＯＩの情報が含まれると判定したモデルが１０００個中、８８０個あった場合には、ＰＯＩの情報が含まれると判定してもよいし、ＰＯＩの情報が含まれる可能性（含まれてる尤度）が８８％であると判定してもよい。
【００６７】
したがって、ステップＳ４０４の場合では、ステップＳ４０３において生成した特徴ベクトルの中から所定数の特徴ベクトルをランダムに選出し、モデルを生成する。そして、そのモデルを所定数（例えば、１０００）作成したものを学習モデル（ＰＯＩ有無学習モデル１４１）とする。
【００６８】
ＣＰＵ１０５は、学習して得られたＰＯＩ有無学習モデル１４１を記憶部１０４に記憶する（ステップＳ４０５）。
【００６９】
以上が、ＰＯＩ有無学習モデル１４１の処理に係る説明である。
【００７０】
図５は、探索装置１００によるＰＯＩ状態学習モデル１４２を作成する処理の流れを示すフローチャートである。
【００７１】
探索装置１００の受信部１０２は、ＰＯＩの状態が判定された文書を受信、即ち、ＰＯＩの状態が判定された教師データの入力を受け付ける（ステップＳ５０１）。受信部１０２は、受け付けた文書をＣＰＵ１０５に伝達する。
【００７２】
ＣＰＵ１０５は、伝達された文書に対して形態素解析および文書の正規化を実行する（ステップＳ５０２）。
【００７３】
ＣＰＵ１０５は、形態素解析と文書の正規化により得られる単語と、単語特徴ベクトルモデル１４４とから、ＰＯＩの状態が判定された各文書の特徴ベクトルを生成する（ステップＳ５０３）。ＣＰＵ１０５は、例えば、fasttextを利用して、ＰＯＩの状態が判定された文書各々の特徴ベクトルを生成することができる。
【００７４】
ＣＰＵ１０５は、生成した特徴ベクトルからＰＯＩの状態の判定を学習する（ステップＳ５０４）。ＰＯＩの状態の判定の学習は、例えば、ランダムフォレストを利用して学習することができる。
【００７５】
ＣＰＵ１０５は、学習して得られたＰＯＩ状態学習モデル１４２を、記憶部１０４に記憶して（ステップＳ５０５）、処理を終了する。
【００７６】
図６は、探索装置１００によるＰＯＩ名称学習モデル１４３を作成する処理の流れを示すフローチャートである。
【００７７】
探索装置１００の受信部１０２は、ＰＯＩの名称が判定された文書を受信、即ち、ＰＯＩの名称が判定された教師データの入力を受け付ける（ステップＳ６０１）。受信部１０２は、受け付けた文書をＣＰＵ１０５に伝達する。
【００７８】
ＣＰＵ１０５は、伝達された文書に対して形態素解析および文書の正規化を実行する（ステップＳ６０２）。
【００７９】
ＣＰＵ１０５は、形態素解析と文書の正規化により得られる単語と、単語特徴ベクトルモデル１４４とから、ＰＯＩの名称が判定された各文書の特徴ベクトルを生成する（ステップＳ６０３）。ＣＰＵ１０５は、例えば、fasttextを利用して、ＰＯＩの状態が判定された文書各々の特徴ベクトルを生成することができる。
【００８０】
ＣＰＵ１０５は、生成した特徴ベクトルからＰＯＩの名称の判定を学習する（ステップＳ６０４）。ＰＯＩの名称の判定の学習は、例えば、ランダムフォレストを利用して学習することができる。
【００８１】
ＣＰＵ１０５は、学習して得られたＰＯＩ名称学習モデル１４３を、記憶部１０４に記憶して（ステップＳ６０５）、処理を終了する。
【００８２】
以上、図３〜図６に示すフローチャートにより、各種の学習モデルを生成することができる。なお、ＰＯＩ有無学習モデル１４１、ＰＯＩ状態学習モデル１４２、ＰＯＩ名称学習モデル１４３は、その作成にランダムフォレストを利用しているため、複数のモデルの集合であると言える。
【００８３】
図７は、ＰＯＩの名称が未判定の文書を判定する処理の流れを示すフローチャートである。即ち、図７は、探索装置１００が収集する各種の情報の中にＰＯＩの名称が含まれているのか、含まれている場合にその名称は何であるかを特定する処理になる。
【００８４】
図７に示すように、探索装置１００の受信部１０２は、判定対象の文書群（第１文書群）を受信する。即ち、受信部１０２は、ＰＯＩの名称が未判定の文書を判定対象の文書として入力を受け付ける（ステップＳ７０１）。受信部１０２は、受信した判定対象の文書群を、ＣＰＵ１０５に伝達する。ここで、受信部１０２が受信する判定対象の文書群は、例えば、ツイッター（登録商標）、ブログ、ネットニュースなど、様々なＰＯＩの名称に関する記載を含んでいる可能性があるデータであれば、どのような媒体からの文書群（データ）であってもよい。また、そのために探索装置１００は、ネットワーク上で公開されているデータをランダムに収集して、判定対象の文書群として入力する取得部を備えてもよい。
【００８５】
ＣＰＵ１０５は、受信部１０２から伝達された判定対象の文書群（第１文書群）に含まれる文書各々に対して、形態素解析および文書の正規化を実行する（ステップＳ７０２）。
【００８６】
その後に、ＣＰＵ１０５は、各文書について、fasttextを利用して、その文書の特徴ベクトルを生成する（ステップＳ７０３）。
【００８７】
そして、生成した特徴ベクトルと、ＰＯＩ有無学習モデル１４１とを、用いて、ランダムフォレストを利用して、各文書について、ＰＯＩに関する情報の有無を判定する（ステップＳ７０４）。即ち、第１文書群の各文書について、その文書に対して生成した特徴ベクトルを入力として、ＰＯＩ有無学習モデル１４１を構成する各モデルによる判定を行って、ＰＯＩの有無を判定する。ＰＯＩがあると判定した文書に対してＰＯＩがあることを示すラベルを付与したＰＯＩ有無判定ラベル付文書（第２文書群）として、記憶部１０４に記憶する。一方、ＰＯＩがないと判定した文書については、ＰＯＩがないことを示すラベルを付与したＰＯＩ有無判定ラベル付文書として、記憶部１０４に記憶してもよい。
【００８８】
ＰＯＩの有無を判定した後に、ＣＰＵ１０５は、それらのＰＯＩ有無判定ラベル付文書（第２文書群）に対して、その特徴ベクトルと、ＰＯＩ状態学習モデル１４２とを用いて、ＰＯＩの状態を判定する（ステップＳ７０５）。即ち、第２文書群の各文書について、その文書に対して生成した特徴ベクトルを入力として、ＰＯＩ状態学習モデル１４２を構成する各モデルによる判定を行って、ＰＯＩの状態を判定する。ＰＯＩの状態を判定した文書に対して、ＰＯＩの状態の内容を示すラベルを付与したＰＯＩ状態判定ラベル付文書（第３文書群）として、記憶部１０４に記憶する。ＰＯＩの状態についての情報がないと判定された文書は、ＰＯＩの状態についての情報がないことを示すラベルを付与したＰＯＩ状態判定ラベル付文書として、記憶部１０４に記憶してもよい。なお、ＰＯＩの状態に関するラベルを付与するとは、例えば、「開店」、「移転」、「閉店」といった内容の情報を付与することを意味する。
【００８９】
そして、ＣＰＵ１０５は、ＰＯＩ状態判定ラベル付文書（第３文書群）に対して、その特徴ベクトルと、ＰＯＩ名称学習モデル１４３とを用いて、ＰＯＩの名称を特定する（ステップＳ７０６）。ＣＰＵ１０５は、判定の結果得られたＰＯＩの名称を、地図情報に登録して（ステップＳ７０７）、処理を終了する。
【００９０】
なお、ここでは、特定したＰＯＩの名称を地図情報に登録することとしているが、これは、記憶部１０４に記憶するだけに留めたり、あるいは、出力部１０３を介してＰＯＩの情報を外部の装置、例えば、ディスプレイ等に出力したりして、オペレータに確認させるようにしてもよい。また、地図情報へのＰＯＩ名称の登録にとどめず、その特定したＰＯＩについての状態などＰＯＩに関する情報も併せて登録するようにしてもよい。
【００９１】
＜まとめ＞
本実施の形態に係る探索装置１００によれば、まず、事前に、ＰＯＩの名称を特定するにあたって、判定対象の文書群の文書各々にそもそもＰＯＩの情報が含まれているかを判定する。ＰＯＩの情報が含まれていないと判定された文書は、除外する。そして、その上で、更に、ＰＯＩの状態に関する情報が含まれているかを判定する。ＰＯＩの状態に関する情報が含まれていない文書は、除外する。そして、そのようにして２段階で判定対象の文書をふるいにかけた後、即ち、ＰＯＩに関する情報が含まれると判定され、さらにＰＯＩの状態についての情報が含まれると判定された文書について、ＰＯＩの名称を特定する。予めＰＯＩに関する事項で２度ふるいにかけることにより、ＰＯＩの名称が判定対象の文書に含まれている確度を上げてから、ＰＯＩの名称を特定する判定を行うので、従来よりも精度よくＰＯＩの名称を特定することができる。また、状態に関するラベルが付与されていることにより、ＰＯＩとして、地図情報に登録すべきなのか、地図情報から削除するべきなのかの判断材料を、オペレータに提供することができる。
【００９２】
＜補足＞
上記実施の形態に係る探索装置は、上記実施の形態に限定されるものではなく、他の手法により実現されてもよいことは言うまでもない。以下、各種変形例について説明する。
【００９３】
（１）上記実施の形態においては、ＰＯＩの名称を特定するための方法として説明したが、上記実施の形態に示した探索装置が探索可能なものはＰＯＩの名称に限るものではない。探索装置１００は、最終的に特定したい情報（上記実施の形態では、ＰＯＩの名称）はどのような情報であってもよく、例えば、人物名、組織名、観光地名などであってよく、大量のデータの中から、特定の情報を探索（抽出）する処理を行うものであればよい。
【００９４】
例えば、人物名であれば、ＰＯＩ有無学習モデルの代わりに、人物名の有無を学習したモデルを生成し、ＰＯＩ状態学習モデルの代わりに、人物の状態（例えば、人物を特徴づける外観、行動、嗜好など）を学習したモデルを生成し、そして、人物名を学習したモデルを生成する。そして、判定対象の文書群（第１文書群）に対して、まず、人物名の有無を学習したモデルで、人物名が含まれている文書（第２文書群）を特定し、さらに、そこに人物の状態を学習したモデルで、人物の状態を判定する。そして、最終的に、人物の状態が判定できた文書（第３文書群）から、人物名を学習したモデルで、人物名を特定する。
【００９５】
また、例えば、組織名であれば、ＰＯＩ有無学習モデルの代わりに、組織名の有無を学習したモデルを生成し、ＰＯＩ状態学習モデルの代わりに、組織の状態（例えば、組織を特徴づける風評、組織が取り組んでいる事業など）を学習したモデルを生成し、そして、組織名を学習したモデルを生成する。そして、判定対象の文書群（第１文書群）に対して、まず、組織名の有無を学習したモデルで、組織名が含まれている文書（第２文書群）を特定し、さらに、そこに組織の状態を学習したモデルで、組織の状態を判定する。そして、最終的に、組織の状態が判定できた文書（第３文書群）から、組織名を学習したモデルで、組織名を特定する。
【００９６】
このように、探索装置１００は、特定の情報を抽出するにあたって、先に、その特定の情報に関連する他の事項で、２段階でふるい分けをすることによって、特定の情報の抽出精度を向上させることができる。また、探索装置１００は、事前にオペレータが専用の辞書を用意する必要もないので、オペレータの手間を軽減することができる。
【００９７】
（２）上記実施の形態においては、探索装置における文書からＰＯＩの名称を探索する手法として、探索装置のプロセッサが探索プログラム等を実行することにより、探索することとしているが、これは装置に集積回路（ＩＣ（Integrated Circuit）チップ、ＬＳＩ（Large Scale Integration））等に形成された論理回路（ハードウェア）や専用回路によって実現してもよい。また、これらの回路は、１または複数の集積回路により実現されてよく、上記実施の形態に示した複数の機能部の機能は１つの集積回路により実現されることとしてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＶＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩなどと呼称されることもある。すなわち、図８に示すように、探索装置１００は、受付回路１０１ａ、受信回路１０２ａ、出力回路１０３ａ、記憶回路１０４ａ、制御回路１０５ａ、とから構成されてよく、それぞれ、受付部１０１、受信部１０２、出力部１０３、記憶部１０４、ＣＰＵ１０５、に相当する。
【００９８】
また、上記探索プログラムは、プロセッサが読み取り可能な記録媒体に記録されていてよく、記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記探索プログラムは、当該探索プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記プロセッサに供給されてもよい。つまり、例えば、スマートフォン等の情報処理機器を利用して、ネットワーク上から探索プログラムをダウンロードして実行する構成としてもよい。本発明は、上記探索プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【００９９】
なお、上記探索プログラムは、例えば、ActionScript、JavaScript（登録商標）などのスクリプト言語、Objective-C、Java（登録商標）、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、HTML5などのマークアップ言語などを用いて実装できる。
【０１００】
（３）上記実施の形態に示した各種の実施例や、＜補足＞に示した各種の例は適宜組み合わせることとしてもよい。また、各フローチャートに示した各動作は、結果として矛盾がなければその実行順序を入れ替えたり、並列に実行したりすることとしてもよい。
【符号の説明】
【０１０１】
１００  探索装置
１０１  受付部
１０２  受信部
１０３  出力部
１０４  記憶部
１０５  ＣＰＵ（第１判定部、第２判定部、特定部、学習部）
【図１】
2020071839.tif 000003
【図２】
2020071839.tif 000004
【図３】
2020071839.tif 000005
【図４】
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【図５】
2020071839.tif 000007
【図６】
2020071839.tif 000008
【図７】
2020071839.tif 000009
【図８】
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