(57)【要約】【課題】  従来技術において、特定分野において相互に関連性を有する語彙相互の関係を調べその測定結果に基づいて語彙空間を構成する場合、多次元尺度法(MDS)に代表される様々なモデルが提案されているが、必ずしも語彙空間の構成に適していない。また、語彙空間構成において、所定の仮定に従った語彙空間を構成したい場合にも有効に語彙空間を求めることは想定されていない。【解決手段】  本願発明によれば、所定の初期条件を任意に決めることにより、一定の条件下で語彙の発生頻度及び共起関係を求めそれらの値と、任意に定めた初期布置の値との差分を最小化することにより、安定かつ精度の高い語彙空間上の位置を求めることが出来る。【選択図】図２
2008053910.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
以下の（ａ）及び(ｅ)の手段を有し、任意の分野において相互に関連性を有する語彙の２次空間における相対位置を求める装置、
（ａ）前記任意の分野に関するｎ個の文書Ｂ(i)、前記任意の分野で使用される語彙のｍ個の近傍語彙Ｗ(i)、ｋ個の特定語彙Ａ(i)、及び、前記ｋ個の特定語彙Ａ(i)の２次元空間における位置情報Ｐを受入れる手段、
（ｂ）前記任意の分野に関するｎ個の文書Ｂ(i)、及び、ｍ個の近傍語彙Ｗ(i)を用いて、ｎ行ｍ列の発生頻度行列Ｖ(i,j）を求める手段、
（ｃ）前記ｎ行ｍ列の発生頻度行列Ｖ(i,j）用いて、ｍ行ｍ列の測定距離行列Ｍ(i,j）を計算する手段、
（ｄ）前記特定語彙の２次元空間における位置情報Ｐ、及び、任意に決めた前記特定語彙以外の語彙の２次元空間における初期位置から、ｍ行ｍ列の語彙位置行列Ｄ(i,j）を求める手段
（ｅ）前記ｍ行ｍ列の語彙位置行列Ｄ(i,j）、及び、前記ｍ行ｍ列の語彙位置行列Ｍ(i,j）に基づいてストレス関数Ｓを求め、前記ストレス関数Ｓを最小にするｍ行ｍ列の語彙位置行列Ｄ(i,j）を求める手段。
【請求項２】
前記ｍ行ｍ列の測定距離行列Ｍ(i,j）を計算する手段は、
（ａ）（数式１）によりｍ行ｍ列の共起行列Ｃ(i,j）を求める手段、
（数式１）  Ｃ(i,j）＝ＶＴＶ
但し、Ｔは行列の転置を意味する、
（ｂ）前記ｍ行ｍ列の共起行列Ｃ(i,j）から、（数式２）により前記ｍ行ｍ列の測定距離行列Ｍ(i,j）を求める手段、
（数式２）Ｍ(i,j)＝-2×Ｃ(i,j)／｛tf(i)×tf(j)｝  C(ｉ,j)≠0の場合
{tf(i)×tf(j)}／（2×β）      C(ｉ,j)＝0の場合
ここで、Ｃ(i,j)はそれぞれの語彙対の共起行列の値、tf(j)はその語彙の全文書における発生頻度、及び，βはtf(i)（ｉ＝１〜ｍ）の最大値とする、
をさらに有する請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記特定語彙、及び、前記特定語彙の２次元空間における位置を受入れる手段は、
少なくとも３つの特定語彙、及び、前記特定語彙の２次元空間における位置を受け入れる
請求項１または２に記載の装置。
【請求項４】
（ａ）素人語彙の指定を受け入れる手段と、
（ｂ）語彙変換行列から前記素人語彙に対応する行データを選択する手段と、
（ｃ）前記選択された行データに対応する専門家語彙、及び、それに対応する列データを選択する手段と、
（ｄ）前記選択された列データに対応する素人語彙を選択して前記近傍語彙Ｗ(i)を求める手段と、
をさらに有する請求項１〜３のいずれかに記載の装置。
【請求項５】
コンピュータを、以下の（ａ）から（ｅ）の手段として機能させ、任意の分野において相互に関連性を有する語彙の２次空間における相対位置を求めるプログラム、
（ａ）前記任意の分野に関するｎ個の文書Ｂ(i)、前記任意の分野で使用される語彙のｍ個の近傍語彙Ｗ(i)、ｋ個の特定語彙Ａ(i)、及び、前記ｋ個の特定語彙Ａ(i)の２次元空間における位置情報Ｐを受入れる手段、
（ｂ）前記任意の分野に関するｎ個の文書Ｂ(i)、及び、ｍ個の近傍語彙Ｗ(i)を用いて、ｎ行ｍ列の発生頻度行列Ｖ(i,j）を求める手段、
（ｃ）前記ｎ行ｍ列の発生頻度行列Ｖ(i,j）用いて、ｍ行ｍ列の測定距離行列Ｍ(i,j）を計算する手段、
（ｄ）前記特定語彙の２次元空間における位置情報Ｐ、及び、任意に決めた前記特定語彙以外の語彙の２次元空間における初期位置から、ｍ行ｍ列の語彙位置行列Ｄ(i,j）を求める手段
（ｅ）前記ｍ行ｍ列の語彙位置行列Ｄ(i,j）、及び、前記ｍ行ｍ列の語彙位置行列Ｍ(i,j）に基づいてストレス関数Ｓを求め、前記ストレス関数Ｓを最小にするｍ行ｍ列の語彙位置行列Ｄ(i,j）を求める手段。
【請求項６】
コンピュータを制御して、以下の（ａ）及び(ｅ)のステップにより、任意の分野において相互に関連性を有する語彙の２次空間における相対位置を求める方法、
（ａ）前記任意の分野に関するｎ個の文書Ｂ(i)、前記任意の分野で使用される語彙のｍ個の近傍語彙Ｗ(i)、ｋ個の特定語彙Ａ(i)、及び、前記ｋ個の特定語彙Ａ(i)の２次元空間における位置情報Ｐを受入れるステップ、
（ｂ）前記任意の分野に関するｎ個の文書Ｂ(i)、及び、ｍ個の近傍語彙Ｗ(i)を用いて、ｎ行ｍ列の発生頻度行列Ｖ(i,j）を求めるステップ、
（ｃ）前記ｎ行ｍ列の発生頻度行列Ｖ(i,j）用いて、ｍ行ｍ列の測定距離行列Ｍ(i,j）を計算するステップ、
（ｄ）前記特定語彙の２次元空間における位置情報Ｐ、及び、任意に決めた前記特定語彙以外の語彙の２次元空間における初期位置から、ｍ行ｍ列の語彙位置行列Ｄ(i,j）を求めるステップ
（ｅ）前記ｍ行ｍ列の語彙位置行列Ｄ(i,j）、及び、前記ｍ行ｍ列の語彙位置行列Ｍ(i,j）に基づいてストレス関数Ｓを求め、前記ストレス関数Ｓを最小にするｍ行ｍ列の語彙位置行列Ｄ(i,j）を求めるステップ。
【請求項７】
前記ｍ行ｍ列の測定距離行列Ｍ(i,j）を計算するステップは、
（ａ）（数式１）によりｍ行ｍ列の共起行列Ｃ(i,j）を求めるステップ、
（数式１）  Ｃ(i,j）＝ＶＴＶ
但し、Ｔは行列の転置を意味する、
（ｂ）前記ｍ行ｍ列の共起行列Ｃ(i,j）から、（数式２）により前記ｍ行ｍ列の測定距離行列Ｍ(i,j）を求めるステップ、
（数式２）Ｍ(i,j)＝-2×Ｃ(i,j)／｛tf(i)×tf(j)｝  C(ｉ,j)≠0の場合
{tf(i)×tf(j)}／（2×β）      C(ｉ,j)＝0の場合
ここで、Ｃ(i,j)はそれぞれの語彙対の共起行列の値、tf(j)はその語彙の全文書における発生頻度、及び，βはtf(i)（ｉ＝１〜ｍ）の最大値とする、
をさらに有する請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記特定語彙、及び、前記特定語彙の２次元空間における位置を受入れるステップは、
少なくとも３つの特定語彙、及び、前記特定語彙の２次元空間における位置を受け入れる
請求項６または７に記載の方法。
【請求項９】
（ａ）素人語彙の指定を受け入れるステップと、
（ｂ）語彙変換行列から前記素人語彙に対応する行データを選択するステップと、
（ｃ）前記選択された行データに対応する専門家語彙、及び、それに対応する列データを選択するステップと、
（ｄ）前記選択された列データに対応する素人語彙を選択して前記近傍語彙Ｗ(i)を求めるステップと、
をさらに有する請求項６〜８のいずれかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、任意の分野において相互に関連性を有する語彙の語彙空間における相対位置を求めることに関する。
【背景技術】
【０００２】
特定の分野において相互に関連性を有する語彙相互の関係を調べ、その測定結果を反映する語彙空間を構成するという問題を考える。
特に人の知覚に基づいてその意味関係等を容易に理解できるように２次元、３次元空間上に配置することにより語彙空間の視覚化を行うことは、有用であり、また注目する語彙とその周辺に位置する語彙の関係を把握することを容易にする。
その応用例として、オンラインコミュニティで使用される語彙の特徴の分析を始めとする対象分野の語彙的特性の解析、ユーザの嗜好や病気の症状等の一般に記述の困難な事象について、適切な語彙の選択を求める際のインターフェースなど種々の応用が期待される。
従来、語彙空間の構成は多次元尺度法などを応用したものが行われているが、本願発明では、一定の条件下で、意味的に近い語彙近傍について安定した語彙空間を計算する装置・プログラム・方法を開示する。
【特許文献１】特開平２００５−３０９８５３（専門的記述と非専門的記述間の語彙変換方法・プログラム・システム）
【非特許文献１】Takane, Y. 2005. Applications of multidimensional scaling in psychometrics. In C. R. Rao and S. Sinharay (Eds.), Handbook of Statistics (Vol. 27): Pyschometrics. Amsterdam: Elsevier.
【非特許文献２】Honkela, T. 1997.  Self-Organizing Maps in Natural Language Processing, Ph.D. theseis, Helsinki University of Technology
【非特許文献３】T. Kohonen, 1995. Self-Organizing Maps, Springer
【非特許文献４】Holger Theisel and Matthias Kreuseler, 1999, An Enhanced Spring Model for Information Visualizatio, EUROGRAPHICS '98,Vol. 1, No.3
【非特許文献５】W.K.Church and P. Hanks, 1990.Word association norms, mutual information, and lexicography, Computational Linguistics, Vol.16, No.1, 22-29.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来、多くの語彙を多次元空間に配置するという課題について、最も典型的に用いられる方法は、多次元尺度法(MDS)と呼ばれ、いろいろなモデルが提案されているが、この手法は本来実験心理学で測定された測定値から未知の多次元空間を構成するものであって、必ずしも語彙空間の構成に適していない。
語彙空間構成にあたっては、既に言語学的研究等によって語彙空間の構造に一定の仮説／仮定が存在する場合が多く、その仮定に従った語彙空間を構成したいという要求がある。【０００４】
多次元尺度法においては、一般に特異値分解と呼ばれる数学的手法が用いられる。
しかし、特異値分解等のデータのばらつきを最も良く説明する軸を発見するという原理を用いる方法では、仮定／仮説などを前もって指定し、それに合わせた語彙空間を求めるということは想定されておらず、手法として特異値分解を用いる方法ではそのような指定はできないと思われる。
測定距離に基づいてネットワークやグラフを計算する方法としては、他にも自己組織化マップ及びバネモデル等の力学モデルを用いた方法などが提案されている。
これらの方法では仮定／仮説などを前もって指定することは不可能ではないと思われるが、いずれも語彙空間を想定した方法ではなく、語彙空間の構成に有効な手法は提案されていない。
さらに、問題にしている語彙ペアの双方が一般的に使用頻度の高い高頻度語であっても当該文書データにおいては共起しなかった場合がある。
この場合には、従来の方法では共起頻度がゼロである全ての２語間は距離が定義されないことになるが、語彙間の距離の計算の上では最大の距離が定義された語のペアが数多く存在する事となり、語彙空間に不安定性をもたらす原因となる。【０００５】
本願発明では、上記の様な問題を解決するために、以下の条件の基で、語彙空間についての仮説設定を許し従来の手法では得られない精度での布置の安定化を達成する手法を提案する。
（ａ）語彙空間を語彙近傍に絞る。
（ｂ）２次元空間へ直接語彙を配置する。
（ｃ）語彙空間についての仮定に基づいて少数の語をあらかじめ配置しておく。
さらに、問題にしている語彙ペアの双方が一般的に使用頻度の高い高頻度語であって当該文書データにおいては共起しなかった場合には、語彙ペアの双方の距離が大きくなるような力が働いていると考え、共起頻度がゼロである語彙間であっても所定の距離を定義することを開示する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
[請求項１]
請求項１では、以下の（ａ）及び(ｅ)の手段を有し、任意の分野において相互に関連性を有する語彙の２次空間における相対位置を求める装置を開示している。
（ａ）前記任意の分野に関するｎ個の文書Ｂ(i)、前記任意の分野で使用される語彙のｍ個の近傍語彙Ｗ(i)、ｋ個の特定語彙Ａ(i)、及び、前記ｋ個の特定語彙Ａ(i)の２次元空間における位置情報Ｐを受入れる手段、
（ｂ）前記任意の分野に関するｎ個の文書Ｂ(i)、及び、ｍ個の近傍語彙Ｗ(i)を用いて、ｎ行ｍ列の発生頻度行列Ｖ(i,j)を求める手段、
（ｃ）前記ｎ行ｍ列の発生頻度行列Ｖ(i,j)を用いて、ｍ行ｍ列の測定距離行列Ｍ(i,j）を計算する手段、
（ｄ）前記特定語彙の２次元空間における位置情報Ｐ、及び、任意に決めた前記特定語彙以外の語彙の２次元空間における初期位置から、ｍ行ｍ列の語彙位置行列Ｄ(i,j）を求める手段
（ｅ）前記ｍ行ｍ列の語彙位置行列Ｄ(i,j）、及び、前記ｍ行ｍ列の語彙位置行列Ｍ(i,j）に基づいてストレス関数Ｓを求め、前記ストレス関数Ｓを最小にするｍ行ｍ列の語彙位置行列Ｄ(i,j）を求める手段。【０００７】
[請求項２]
さらに、請求項２では、請求項１における測定距離行列Ｍを計算する手段はさらに、
（ａ）数式１によりｍ行ｍ列の共起行列Ｃ(i,j）を求める手段、及び、
（数式１）  Ｃ(i,j）＝ＶＴＶ
但し、Ｔは行列の転置を意味する、
（ｂ）前記ｍ行ｍ列の共起行列Ｃ(i,j）から、（数式２）により前記ｍ行ｍ列の測定距離行列Ｍ(i,j)を求める手段、
（数式２）Ｍ(i,j)＝ -2×Ｃ(i,j)／｛tf(i)×tf(j)｝  C(ｉ,j)≠0の場合
{tf(i)×tf(j)}／（2×β）      C(ｉ,j)＝0の場合
ここで、Ｃ(i,j)はそれぞれの語彙対の共起行列の値、tf(j)はその語彙の全文書における発生頻度、及び，βはtf(i)（ｉ＝１〜ｍ）の最大値とする、
を有する装置を開示している。【０００８】
[請求項３]
請求項３では、請求項１、又は、請求項２の何れかにおいて、
前記特定語彙、及び、前記特定語彙の２次元空間における位置を受入れる手段において、
少なくとも３つの特定語彙、及び、前記特定語彙の２次元空間における位置を入力する装置を開示している。
[請求項７]
請求項４では、請求項１から３のいずれかの請求項において、
（ａ）素人語彙の指定を受け入れる手段と、
（ｂ）語彙変換行列から前記素人語彙に対応する行データを選択する手段と、
（ｃ）前記選択された行データに対応する専門家語彙、及び、それに対応する列データを選択する手段と、
（ｄ）前記選択された列データに対応する素人語彙を選択して前記近傍語彙Ｗ(i)を求める手段とを有する装置を開示している。
[請求項５]
請求項５では、請求項１の装置をコンピュータを使って動作させるコンピュータプログラムを開示している。
[請求項６]
請求項６では、請求項１の装置で用いられている方法を開示している。
[請求項７]
請求項７では、請求項２の装置で用いられている方法を開示している。
[請求項８]
請求項８では、請求項３の装置で用いられている方法を開示している。
[請求項９]
請求項９では、請求項４の装置で用いられている方法を開示している。
【発明の効果】
【０００９】
本発明では、従来技術では得られない精度で、かつ、安定した語彙の布置を求めることが出来る。
これにより、語彙空間における所定の特定分野における語彙の相互関係を明確にし、かつ、視覚的に表示することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明を実施する装置を示す図である。
【図２】本発明の好適実施例を示すブロック図である。
【図３】本発明の好適実施例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の語彙発生頻度行列を示す図である。
【図５】特定語彙の２次元空間における位置の例を示す図である。
【図６】他の語彙をランダムに配置し初期布置とした例を示す図である。
【図７】本願発明の実施後の結果の例を示す図である。
【図８】語彙変換行列の例を示す図である。
【図９】語彙変換行列から近傍語彙を求めるためのフローチャートである。
【図１０ａ】本願発明の初期布置の例を示す図である。
【図１０ｂ】本願発明の実施後の結果の例を示す図である。
【図１１ａ】本願発明の初期布置の例を示す図である。
【図１１ｂ】本願発明の実施後の結果の例を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
[装置の概要]
図１は、本願発明を実施する装置を示している。
筐体１００の中には、記憶部１１０、メインメモリー１２０、出力部１３０、中央制御部（ＣＰＵ）１４０、操作部１５０、入力部１６０が含まれている。
使用者が操作部１５０から必要な情報を入力する。
中央制御部１４０は記憶部１１０に記憶されている情報を読み出し入力された情報をに基づいて、入力部１６０から入力される情報に基づきデータ処理を行い、出力部１３０に結果を出力する。【００１２】
[機能ブロック図]
図２は、本願発明の機能ブロック図を示している。
２１０はデータ入力部、２２０は語彙発生頻度行列Ｖ計算部、２３０は共起行列Ｃ、２４０は布置距離関数Ｄ計算部、２５０は測定距離行列Ｍ計算作成部、２６０はストレス関数Ｓ計算部、２７０は最適位置Ｄ算出部、２８０は出力部を示している。【００１３】
[アルゴリズム]
図３は本願発明をコンピュータで実施する場合のフローチャートを示す。
１０：データ入力：
２０：語彙発生頻度行列Ｖの計算：
３０：共起行列Ｃの計算：
４０：測定距離行列Ｍの計算：
５０：布置距離関数Ｄの計算：
６０：ストレス関数Ｓの最適値の計算：
７０：最適位置Ｄの表示：
以下に本アルゴリズムについて詳細を示す。
本願発明で開示する語彙空間の構築は次のステップで実現される。【００１４】
[アルゴリズムの詳細]
（１）データ入力
本願実施例１を実施するためには、以下のデータを入力する。
（ａ）任意の分野に関するｎ個の文書Ｂ(i)(ｉ＝１〜ｎ）、
（ｂ）任意の分野で使用される語彙のｍ個の近傍語彙Ｗ(i)(ｉ＝１〜ｍ）、
（ｃ）ｋ個の特定語彙Ａ(i)(ｉ＝１〜ｋ)、及び、
（ｄ）特定語彙Ａ(i)(ｉ＝１〜ｋ)２次元空間における位置情報Ｐ
以下にこれらの詳細について説明する。【００１５】
（ａ）任意の分野に関するｎ個の文書Ｂ(i)(ｉ＝１〜ｎ)
本願発明の目的は、任意の分野において相互に関連性を有する語彙の２次空間における相対位置を求めるものであり、該当する分野に関連する一つ以上の文書を入力する。
（ｂ）任意の分野で使用される語彙のｍ個の近傍語彙Ｗ(i)(ｉ＝１〜ｍ）
当該分野における語彙であって、２次元空間における布置を求めたい語彙を入力する。
語彙近傍集合Ｗは、任意の分野で使用される任意の語彙を選択しても良いが、好適には、多くの文書をデータ処理することにより求められた語彙を用いる。
語彙近傍を単に出現データに基づく関連度の高い語彙の集合であると考えれば、語彙近傍を計算する方法として利用できる方法はいくつか知られている。
例えば、単に共起頻度による方法、t-scoreを用いる方法、Church & Hanks (1990)の相互情報量(mutual information)を用いる方法等がよく知られている。
しかしながら、これらの方法はいずれも２つの語の共起関係に基づいており、必ずしも意味的に近い語の集合が求まるとは限らない。
これらの方法では例えば熟語のような連語関係にあるような語が多く収集されてしまうことがある。
従って単純に以上の方法を適用し関連度の値の高いものを収集したというだけでは、本発明で定義する「語彙近傍集合」には適さない場合もある。
本願発明では、特開平2005-309853（専門的記述と非専門的記述間の語彙変換方法・プログラム・システム）に記載されている方法を用いて得られたデータを基に「近傍語彙集合」を求めている。【００１６】
以下に「近傍語彙集合」の求め方について説明する。
図８に特開平2005-309853で開示された語彙変換方法に従って生成された「専門的記述と非専門的記述間の語彙変換行列」（以下本願明細書ではこれを語彙変換行列と呼ぶ）を示す。
これは、用語のリストとして日本酒の銘柄を指定し、日本国のインターネットサイトをアクセスして収集したデータを前述の語彙変換方法で処理して得られたものである。
図８では、最左列には素人語彙として、気品、口当り、爽やか、上品、果実、淡麗、いい、滑らか、メロン、味わい、口当りなどが示されている。
最上段行には専門家語彙として、「古都千年」、「花の舞」、「会津吟の蔵」などの銘柄が示されている。【００１７】
図９に示すように以下の手順に従って「近傍語彙」を求める。
（１）素人語の指定：
（２）素人語彙に対応する行データから大きいものを選択：
（３）選択された行データに対応する専門家語彙及びそれに対応する列データの選択：
（４）列データに対応する素人語彙の選択：
（５）素人語彙の中から重複するものを削除：【００１８】
以下に具体例を示しながら説明する。
（１）素人語の指定
所望の語を素人語としてを選択する。
ここでは「爽やか」を選択している。【００１９】
（２）素人語彙に対応する行データから大きいものを選択：
当該語彙に対応する行のデータから値の大きいものを所定数選択する。
ここでは、「爽やか」に対応するデータとして、Ａ１、Ｂ１０、Ｃ７で示される数値が行のデータの中では上位３個であるとする。【００２０】
（３）選択された行データに対応する専門家語彙及びそれに対応する列データの選択
選択されたデータに対応する専門家語彙を特定しその専門語彙に対応する列データから値の大きいものを所定数選択する。
ここでは、Ａ１に対応するのが「古都千年」であり、「古都千年」の列の中から
Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４などが選択される。
同様に、Ｂ１０に対応するのが「花の舞い」であり、「花の舞い」の列の中からＢ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｂ１０などが選択される。
また、Ｃ７に対応するのが「会津吟の蔵」であり、「会津吟の蔵」の列の中からＣ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ７などが選択される。【００２１】
（４）列データに対応する素人語彙の選択：
所定数選択された列データに対応する行の素人語彙を選択する。
ここでは、「古都千年」に対応する語彙として、爽やか、上品、口当り、淡麗、が選択される。
さらに、図８には示されていないが、後味、おいしい、香、辛口、味わい、香り、が選択された。
「花の舞」に対応する語彙として、爽やか、口当り、上品、淡麗、が選択される。
さらに、図８には示されていないが、青臭い、厚い、旨い、いい、好き、果実、が選択された。
「会津吟の蔵」に対応する語彙として、爽やか、気品、滑らか、メロンが選択される。
さらに、図８には示されていないが、余韻、レモン、なめらか、果実、軽快、心地よい、が選択された。【００２２】
（５）素人語彙の中から重複するものを削除  選択された素人語彙の中から重複するものを除き近傍語彙とする。
本実施例では、語彙Ｗ(i)(ｉ＝１〜2５)として以下の語彙が選択された。
[語彙の例]
爽やか  上品  果実  淡麗  いい  おいしい  なめらか  メロン  レモン  滑らか  気品  軽快  後味  厚い  口当たり  好き  香  口当り  香り  旨い  心地よい  辛口  青臭い  味わい  余韻
選択された語彙に「なめらか」と「滑らか」のように表記の違いだけでぼぼ同一の意味を持つ語彙であると考えられるものが含まれていることから、本手法によって抽出される近傍語彙が意味的に近い語彙郡となっていることが推認される。【００２３】
（ｃ）ｋ個の特定語彙Ａ(i)(ｉ＝１〜ｋ)  近傍語彙の中から選択される少なくとも３個の語彙を入力する。
これを本願明細書では「特定語彙」と呼ぶ。
特定語彙を任意に選ぶことによってこれらの語彙と他の語彙との関連性を求めることが出来る。
本実施例では、特定語彙として以下の語彙を選択した。
[特定語彙の例]
上品、爽やか、果実【００２４】
（ｄ）ｋ個の特定語彙Ａ(i)(ｉ＝１〜ｋ)２次元空間における位置情報Ｐ：
入力された少なくとも３個の特定語彙の２次元空間の位置を入力することにより、他の語彙との関連性を視覚的に求めることが出来る。
図５に示すように、特定語彙の２次元空間における位置として、「上品」を左下部に、「爽やか」を中央下部に、「果実」を右下部に配置した。【００２５】
（２）語彙発生頻度行列Ｖ（ｎ行ｍ列）の計算：
近傍語彙集合Ｗ(i)  （i＝１〜ｍ）について、ｎ個の文書Ｂ(i)(i＝1〜ｎ)における発生頻度に基づく語彙発生頻度行列Ｖ(i,j）（i＝1〜ｎ,ｊ＝1〜ｍ）を求める。
図２のブロック２２０参照。
ここで、文書は関連する分野における文書を任意に選択することが出来る。
さらに、ある特定分野における文書でも、目的に応じてその分野における専門家のみの文書、あるいは、素人の文書のみを選択することも出来る。
図４に発生頻度を示すｎ行ｍ列の発生頻度行列Ｖ(i,j） (i＝１〜ｎ,ｊ＝１〜ｍ)の例を示す。
図３の縦軸は任意の文書を示すＢ(1)からＢ(n)の文書が対応する。
横軸には近傍語彙集合Ｗの各語彙Ｗ(i)  (i＝１〜ｍ)が対応する。
Ｖの各構成要素Ｖ(i,j）は、文書Ｂ(i)における語彙Ｗ(j)の発生頻度を示している。【００２６】
（３）共起行列Ｃ（ｍ行ｍ列）の計算：
Ｖの各構成要素Ｖ(i,j）は、各文書における各語彙の発生頻度を示しているだけである。そこで、各語彙の共起に関する情報を考慮するために、先ず（式１）に従ってｍ行ｍ列の共起行列Ｃ(i,j）(ｉ,ｊ＝１〜ｍ）を計算する。
図２のブロック２３０参照。
（式１）  Ｃ＝ＶＴＶ
ここで、Ｔは転置行列を表す。【００２７】
（４）測定距離行列Ｍ（ｍ行ｍ列）の計算：
共起した語彙同士は当然結びつきが強くなるべきであるが、非常に多く発生する語彙は他の多くの単語とも共起することとなり、語彙変換の候補としては重要度を割り引く必要がある。
また、一つの文書が長いために多くの語彙が含まれる場合には、その中に生じた一個の語彙もその重要度を割り引かなくてはならない。【００２８】
ところで、今問題にしている語彙ペアの双方が一般的に使用頻度の高い高頻度語であるが、当該文書データにおいては共起しなかったという場合について検討する。
従来技術では共起データの値がゼロであれば、どのような計算をしてもこの語彙ペアを構成する２語の間の関係は定義されないことになる。
しかしながら、一般的には高頻度で出現する語彙同士が共起しないという事実には、この２語は反撥し合う関係を持っていると考えることが可能である。
すなわち、２語の間の距離が大きくなるような力が働いていると言う事ができる。
このような考え方に従えば、大量の文書をデータとして用いて語彙間の距離を計算する場合には共起頻度がゼロである語彙間であっても何らかの距離を定義する事が可能となる。【００２９】
これは、語彙空間に多くの語を配置する場合には非常に有効である。
なぜなら、従来の方法では共起頻度がゼロである全ての２語間は距離が定義されないことになるが、語彙間の距離の計算の上では最大の距離が定義された語のペアが数多く存在する事となり、語彙空間に不安定性をもたらす原因となる。
反撥関係を考慮に入れる事によりこのような不安定な状態を少なくする事ができる。
また、引き合う関係にある語彙ペアに置いても、文書データ全体において生起頻度が高く、かつ他の文書で多く用いられている語については、共起している文書に集中的に出現する語に比べ、距離が遠くなるように設定されるべきである。【００３０】
そこで、ｍ行ｍ列の共起行列Ｃ(i,j)(ｉ,ｊ＝１〜ｍ）から、語彙間の反撥し合う力と引き合う力とを考慮に入れ、（数式２）に示すｍ行ｍ列の測定距離行列Ｍ(i,j)(ｉ,ｊ＝１〜ｍ)を作成する（図２のブロック２５０参照）。
（数式２）Ｍ(i,j)＝ -2×Ｃ(i,j)／｛tf(i)×tf(j)｝  C(ｉ,j)≠0の場合
{tf(i)×tf(j)}／（2×β）      C(ｉ,j)＝0の場合
但し、Ｃ(i,j)はそれぞれの語彙対の共起行列の値、tf(j)はその語彙の全文書における発生頻度、及び，βはtf(i)（ｉ＝１〜ｍ）の最大値とする，なお、頻度の値は数値を滑らかにするため対数化され、全ての語彙ペアについて計算したところで、行列Mの各要素の値は、最も近い距離、即ち自分自身との距離を０とし、最大値が１となるように正規化を行う。【００３１】
（５）布置距離関数Ｄ（ｍ行ｍ列）の計算：
以下の（ａ）から（ｃ）の手順に従って布置距離関数Ｄ（ｍ行ｍ列）を求める（図２のブロック２３０参照）。
（ａ）特定語彙の２次元空間での初期布置：
３個以上の特定語彙、及び、それらの２次元空間における布置情報が前述の（１）の（ｃ）及び（ｄ）によって入力される。
図５に示すように、特定語彙の２次元空間における位置として、「上品」を左側上部に、「爽やか」を中央部に、「果実」を右側中央部に配置した。
（ｂ）他の語彙の２次元空間での初期布置の決定：
残りの語彙をランダムに配置し初期布置とする。
ここで、各語彙の位置のｘ座標、及び、ｙ座標を、それぞれ、dｘ(i)、dｙ(i)  (ｉ＝１〜ｍ)とする。
図６には、残りの語彙をランダムに配置し初期布置とした例を示す。
（ｃ）２次元空間での語彙ペアの布置距離Ｄ(ij)の計算：
２次元空間に置ける語彙ペアの布置距離Ｄ(i,j)(ｉ,ｊ＝１〜ｍ)を計算する。
ここで、２次元空間における距離は様々な距離が考えられるが、本願明細書では（式３）に示すユークリッド距離関数を用いている。
（式３）  Ｄ(i,j）＝√{(dｘ(i) - dｘ(j))２＋(dｙ(i) - dｙ(j))２}
但し、ｉ,ｊ＝１〜ｍ。【００３２】
（６）ストレス関数Ｓの最適値の計算：
語彙ペア間の２次元配置に置ける布置距離Ｄ(i,j)と測定値Ｍ(i,j)との誤差の総和Ｓをストレスとして（式４）で定義する。
図２のブロック２５０参照。
（式４）  Ｓ＝ΣiΣj（(Ｄ(i,j) - Ｍ(i,j))2  但し、ｉ,ｊ＝１〜ｍ。
ランダムに初期化された語彙の位置Ｄ(i,j)を変化させることにより、ストレスＳを最少とするような語彙の位置Ｄ(i,j)を求める。
最適化手法は様々な方法が知られているが、本願発明では大域的収束性に優れた方法として最近研究が進んでいる信頼領域法を用いて最適値を求めており、安定した語彙空間を得る。
図２のブロック２７０参照。【００３３】
（７）最適位置Ｄ(i,j）の出力：
最適位置Ｄ(i,j）を、２次元空間に布置することにより、３つ以上の語彙及びそれらの布置を初期値として与えた場合における、最適な２次元語彙空間の布置が表示される。
図２のブロック２８０参照。
図７に本願発明の実施後の結果を示す。【００３４】
［本願発明の有効性の検証］
本願発明の目的は、選択された語彙の発生頻度に基づいて作られた語彙空間が、語彙相互間の意味空間を反映し、また少なくとも言語使用者の言語直感のレベルにおいて語彙の意味と対応関係を求めることである。
それによって、本願発明を語彙間の関係の分析や直感的インターフェースの確認等の応用分野において有効に利用することが出来る。
そこで、頻度データに基づいて作られた語彙空間が意味的対応を持つという検証を以下のような方法で行った。【００３５】
１．高使用頻度語であるが、共起しなかった場合：
問題にしている語彙ペアの双方が一般的に使用頻度の高い高頻度語であるが、当該文書データにおいては共起しなかった場合に、これらの語彙ペアがお互いに反発する場合について検討する。
今、説明のために、次のように４個の語彙t1からt4が３個の文書d1、d2、d3に出現する場合について検討する。
ここで以下の様な仮定を設ける。
（１）t1とt2は、d1において共起する。
（２）t3とt4は、d2において共起する。
（３）t3とt1及びt2は、d1からd3において共起しない。
（４）t4とt1及びt2は、d1からd3において共起しない。
（５）t4は、d3においてのみ多く用いられている高発生頻度語である。
この関係をｎ行ｍ列の発生頻度行列Ｖ(i,j）(i＝１〜３,ｊ＝１〜４)で示すと次のように現すことが出来る。【００３６】
［数１］
t1  t2  t3  t4
d1  10  10  00  00
Ｖ＝  d2  00  00  10  10
d3  00  00  00  90【００３７】
なお、tf(1)＝10、tf(２)＝10、tf(３)＝10、tf(４)＝10＋90＝100である。
この発生頻度行列Ｖ(i,j)(i＝１〜３,ｊ＝１〜４)から（数式１）に従って共起行列Ｃ(i,j)(ｉ,ｊ＝１〜４）を求め、さらに、（数式２）に従って、測定距離行列を求めると次のようになる。【００３８】
前記ＯＲゲート（３４、３８）それぞれは、前記シフトセル（３３、４０、４２、２０５、２０６、３０５、３０６）それぞれに対応して設けられ、前記ＯＲゲートの出力は、対応する前記シフトセル（３３、４０、４２、２０５、２０６、３０５、３０６）のシフト制御ポート（３５）に接続され、前記ＯＲゲート（３４、３８）の１つ以上の入力は、対応する前記シフトセル（３３、４０、４２、２０５、２０６、３０５、３０６）におけるシフトパターンをプログラムする前記位相線（４１、４４、４５）の１つ以上に接続され、【００３９】
［数２］
t1      t2        t3        t4
t1  0    0.0004    0.8456    1.0000
Ｍ＝  t2            0    0.8456    1.0000
t3                      0    0.2686
t4                                0【００４０】
ここで、自分自身との距離はゼロで最大の距離は１となるように正規化されている。
結果を見ると、t1とt2の距離は「0.0004」であり非常に近いが、発生頻度の高いt4とt3の距離「0.2686」はそれよりも大きくなっている。
さらに、共起頻度がゼロである場合について見ると、t3とt1の距離「0.8456」、及び、t3とt2の距離「0.8456」よりも、全体の発生頻度の高いt4とt1との距離「1.0000」、及び、t4とt2との距離「1.0000」の方がより大きくなっていることが分かり本願発明の妥当性が推認できる。【００４１】
２．最終布置の検討：
図１０ａは、本願発明において、初期布置として、「いい」を左側中央（0.2，0.5）に、「甘い」を下部中央部(0.5，0.2)に、及び、「悪い」を右側中央部（0.8，0.5）に固定し、配置したものである。
これらの３つの語が固定され、次の一語として「辛い」という語を配置することを考える。
左側中央部には「いい」が配置され、それに対応する「悪い」が右側中央部に配置され、「甘い」は下側中央部に配置されているので、それに対応する「辛い」は意味的に上側中央部に布置されることが期待される。
本図（図１０ａ）は、４番目の語「辛い」についてコンピュータがランダムな値を計算し、左上部を初期布置として選んだ場合を示す。
そこで、図１０ａを初期状態として、本願発明を実施すると、頻度データに基づく最適化の結果、図１０ｂが得られる。
ここでは「辛い」は「甘い」の対角に布置が決定されており、意味的に「甘い」の反対軸にあることが示されている。
同様に、図１１ａには「辛い」について、右側上部を初期布置として選んだ場合を示す。
図１１ａを初期状態として、本願発明を実施すると、図１０ｂと同様に図１１ｂが得られる。
この検証は異なった複数の分野の文書データを用いて得られた語彙を用いても同様の結果が得られる。以上により本願発明の有効性が推認される。【００４２】
［符号の説明］
１００：筐体
１１０：記憶部
１２０：メインメモリー
１３０：表示部
１４０：中央制御部（ＣＰＵ）
１５０：操作部
１６０：入力部
【産業上の利用可能性】
【００４３】
本発明は、任意の分野において相互に関連性を有する語彙の語彙空間における相対位置を求めるための情報処理に利用可能である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０ａ】
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【図１０ｂ】
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【図１１ａ】
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【図１１ｂ】
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【国際調査報告】
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