【手続補正書】
【提出日】平成16年12月6日(2004.12.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の特徴を備え、それらの特徴の少なくとも一部が複数の分類に共通であるデータが属する分類を識別する装置を制御するためのデータ処理方法であって、
データの特徴を順次エレメントとして抽出し、データが属する分類が識別されるまで順次エレメントとエレメント群とを順次に入力する入力工程と、
エレメントまたはエレメント群を各分類のエレメントまたはエレメント群の所定の確率値と比較して、エレメントまたはエレメント群がある分類に属する確率を判定する比較工程と、
前記確率を累算して、各分類毎に累算確率を構成する累算工程と
前記累算確率からデータが属する分類を識別する識別工程とを備えることを特徴とするデータ処理方法。
【請求項２】
前記識別工程で識別された分類を出力する出力工程を含むことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理方法。
【請求項３】
前記出力工程は、前記識別工程で識別された分類毎に累算確率を出力することを特徴とする請求項２に記載のデータ処理方法。
【請求項４】
前記識別された分類の出力は、データを更に処理するために利用されることを特徴とする請求項２または３に記載のデータ処理方法。
【請求項５】
異なる分類に属するデータを別個に処理することを必要とし、前記識別された分類の出力が該データに対して実行される処理を選択するのに用いられることを特徴とする請求項４に記載のデータ処理方法。
【請求項６】
前記識別工程では、前記累算確率が所定の確率しきい値に達した場合に、その分類を前記データが属する分類として識別することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載のデータ処理方法。
【請求項７】
前記識別工程では、前記分類の累算確率が前記所定の確率しきい値に達し、かつその分類の累算確率が他の各々の分類の累算確率よりも所定量だけ大きい場合に、その分類を当該入力されたデータの属する分類として識別することを特徴とする請求項６に記載のデータ処理方法。
【請求項８】
前記識別工程では、前記分類の累算確率が所定の確率しきい値に達しない場合は、最高の累算確率を有する分類の幾つかをデータの属する可能性がある分類として識別することを特徴とする請求項６に記載のデータ処理方法。
【請求項９】
前記識別工程では、確率と累算確率の各々が、所定の信頼範囲内において取り得る最低確率値、所定の信頼範囲内において取り得る最高確率値、および最も公算が高い確率値である基本値を備え、分類の累算確率の前記基本値が前記所定の確率しきい値に達した場合に、当該分類を入力されたデータがそれに属する分類として識別することを特徴とする請求項６に記載のデータ処理方法。
【請求項１０】
前記識別工程では、確率と累算確率の各々が、所定の信頼範囲内で取り得る最低確率値、所定の信頼範囲内で取り得る最高確率値、および最も公算が高い確率値である基本値とを備え、分類の累算確率の前記基本値が前記所定の確率しきい値に達し、かつ該分類の累積確率の最低確率値が他の各分類の最高確率値以上である場合は、該分類を入力されたデータが属する分類として識別することを特徴とする請求項６に記載のデータ処理方法。
【請求項１１】
前記識別工程では、前記分類の累算確率の基本値が前記所定の確率しきい値に達しない場合は、累算確率の最高の基本値を有する分類の幾つかをデータが属する可能性がある分類として識別することを特徴とする請求項９または１０に記載のデータ処理方法。
【請求項１２】
前記識別工程では、最高の基本値を有する分類の累積確率の最低値が他の各分類の累算確率値の最大値以上とならない場合は、該最高の基本値を有する分類の最低確率値以上の値の最高確率値を有する分類をデータが属する可能性がある分類として識別することを特徴とする請求項９に記載のデータ処理方法。
【請求項１３】
前記識別工程では、ある分類の累算確率が他の各分類の累算確率よりも所定量だけ高い場合は、その分類をデータが属する分類であるものとして識別することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載のデータ処理方法。
【請求項１４】
前記識別工程では、最高の累算確率が他の各累算確率よりも前記所定量だけ低い場合は、最高の累算確率を有する分類の幾つかをデータが属する可能性がある分類として識別することを特徴とする請求項１３に記載のデータ処理方法。
【請求項１５】
前記識別工程では、確率と累算確率の各々が、所定の信頼範囲内において取り得るであろう最低確率値、所定の信頼範囲内で取り得るであろう最高確率値、および最も公算が高い確率値である基本値を備え、分類の累算確率の基本値が他の各分類の累算確率の基本値以上である場合は、その分類を入力されたデータが属する分類として識別することを特徴とする請求項１３に記載のデータ処理方法。
【請求項１６】
可能性がある複数の分類からユーザに手動的に分類を選択させる選択工程を更に有することを特徴とする請求項８、１１、１２及び１４のいずれかに記載のデータ処理方法。
【請求項１７】
前記最低確率値と前記最高確率値の各々を累算確率の基本値からの２つ以上の標準偏差として計算することを特徴とする請求項９、１０、１１、１２及び１５のいずれかに記載のデータ処理方法。
【請求項１８】
前記順次エレメントを順次エレメント群として入力することを特徴とする請求項１乃至１７のいずれかに記載のデータ処理方法。
【請求項１９】
前記入力工程において、前記特徴を抽出するために、データの特徴を順次エレメントまたはエレメント群としてコード化する工程を備えることを特徴とする前記各請求項１乃至１８のいずれかに記載のデータ処理方法。
【請求項２０】
前記コード化する工程が、データ中の多数の異なる特徴と比較された、より少数の異なるエレメントを生成するためにコード化する工程を備えることを特徴とする請求項１９に記載のデータ処理方法。
【請求項２１】
前記入力工程において、前記特徴を抽出するために、特徴をなすデータ中の各エレメントを識別することを特徴とする請求項１乃至１８のいずれかに記載のデータ処理方法。
【請求項２２】
前記所定の確率値を判定するために、
ａ）分類が既知のトレーニング・データの特徴を順次エレメントまたはエレメント群として抽出し、この順次エレメントまたはエレメント群を順次入力する工程と、
ｂ）前記順次エレメントまたはエレメント群の確率値を計算する工程と、
ｃ）前記計算された確率値を記憶し、各分類毎にａ）からｃ）の工程を反復する工程とを備える予備工程を含むことを特徴とする請求項１乃至２１のいずれかに記載のデータ処理方法。
【請求項２３】
順次エレメントまたはエレメント群の確率値を計算する工程が、各エレメントまたは順次エレメント群の出現頻度を判定する工程を含むことを特徴とする請求項２２に記載のデータ処理方法。
【請求項２４】
確率値はベイズの法則を用いて確率値が、
ｐ（ｌ｜ｔ）＝｛ｐ（ｌ｜ｔ）・ｐ（ｌ）｝／ｐ（ｔ）
によって算出され、ここで、
ｐ（ｌ｜ｔ）は所定のエレメントまたはエレメント群の分類の確率であり、
ｐ（ｔ｜ｌ）は所定の分類のエレメントまたはエレメント群の確率であり、
ｐ（１）は分類の確率であり、
ｐ（ｔ）はエレメントまたはエレメント群の確率であることを特徴とする請求項２２または請求項２３に記載のデータ処理方法。
【請求項２５】
前記順次エレメントまたはエレメント群の所定の確率値を計算する工程が、全ての分類についてデータ入力内でのエレメントまたはエレメント群の出現確率を計算する工程と、当該分類の出現確率をプリセットされたレベルに設定する工程と、ある分類に出現するエレメントまたはエレメント群の確率を計算する工程とを含むことを特徴とする請求項２２または請求項２３に記載のデータ処理方法。
【請求項２６】
ある分類が占有されている確率は全ての分類について同一であり、従って計算では無視されることを特徴とする請求項２５に記載のデータ処理方法。
【請求項２７】
前記所定の確率値が、取り得る最低確率値、取り得る最高確率値、および最も取り得る公算が高い確率値である基本値を備え、前記最低確率値と前記最高確率値は前記基本値の所定の信頼範囲内にある確率値として計算されることを特徴とする請求項２２乃至２６のいずれかに記載のデータ処理方法。
【請求項２８】
前記確率値を計算する工程が、トレーニング・データ内には出現しないエレメントまたはエレメント群の各分類の確率値を計算する工程を含むことを特徴とする請求項２２から２７のいずれか１項に記載のデータ処理方法。
【請求項２９】
請求項１乃至２８のいずれかに記載のデータ処理方法によってデータが属する分類を識別する工程と、
識別された分類に従ってデータを選別する工程とを備えることを特徴とするデータ選別方法。
【請求項３０】
請求項１から２８のいずれかに記載のデータ処理方法に従ってデータが属する分類を識別する工程と、
識別された分類に従ってデータを処理する工程とを備えることを特徴とするデータ処理方法。
【請求項３１】
少なくとも幾つかが複数の分類に共通である複数の特徴を備えたデータが属する分類を識別するデータ処理装置であって、
データの特徴を順次エレメントとして抽出し、データが属する分類が識別されるまで順次エレメントとエレメント群とを順次に入力する入力手段と、
各分類のエレメントまたはエレメント群の所定の確率値を記憶するための記憶手段と、
各エレメントまたはエレメント群を各分類の前記所定の確率値と順次比較して、エレメントまたはエレメント群がある分類に属する確率を判定するための比較手段と、
前記確率を累算して各分類毎に累算確率を算出するための累算手段と、
前記累算確率からデータが属する分類を識別する識別手段とを備えることを特徴とするデータ処理装置。
【請求項３２】
データ処理装置内のプロセッサが、少なくとも幾つかが複数の分類に共通である複数の特徴を備えたデータの属する分類を定義する信号を処理するための、コンピュータ読出し可能な命令を有するコンピュータ可読媒体において、前記命令が、前記プロセッサを、
ａ）データの特徴を順次エレメントとして抽出し、かつデータが属する分類が識別されるまで順次エレメントを順次に入力するようにさせ、
ｂ）各エレメントまたはエレメント群を各分類のエレメントまたはエレメント群の所定の確率値と比較して、エレメントまたはエレメント群が分類に属する確率を判定するようにさせ、
ｃ）前記確率を累算して各分類の累算確率を算出するようにさせ、
ｄ）前記累算確率からデータが属する分類を識別するようにさせることを特徴とするコンピュータ使用媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の一態様によれば、複数の特徴を備え、それら特徴の少なくとも一部が複数の分類に共通であるデータが属する分類を識別する装置を制御するためのデータ処理方法であって、
データの特徴を順次エレメントとして抽出し、データが属する分類が識別されるまで順次エレメントとエレメント群とを順次に入力する入力工程と、
エレメントまたはエレメント群を各分類のエレメントまたはエレメント群の所定の確率値と比較して、エレメントまたはエレメント群がある分類に属する確率を判定する比較工程と、
確前記率を累算して、各分類毎に累算確率を算出する累算工程と、
前記累算確率からデータが属する分類を識別する識別工程とを備える方法が提供される。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明の第２の態様によれば、少なくとも幾つかが複数の分類に共通である複数の特徴を備えたデータが属する分類を識別するデータ処理装置であって、
データの特徴を順次エレメントとして抽出し、データが属する分類が識別されるまで順次エレメントとエレメント群とを順次に入力する入力手段と、
各分類のエレメントまたはエレメント群の所定の確率値を記憶するための記憶手段と、
各エレメントまたはエレメント群を各分類の前記所定の確率値と順次比較して、エレメントまたはエレメント群がある分類に属する確率を判定するための比較手段と、
前記確率を累算して各分類毎に累算確率を算出するための累算手段と、
前記累算確率からデータが属する分類を識別する識別手段とを備えるデータ処理装置が提供される。