(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ベース状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース状況部分組合せデータを生成するベース状況部分組合せ生成部と、
ベース結果データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース結果部分組合せデータを生成するベース結果部分組合せ生成部と、
前記ベース状況部分組合せデータのうち１つと前記ベース結果部分組合せデータのうち１つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記ベース状況部分組合せデータが示す単語と前記ベース結果部分組合せデータが示す単語とを関係付ける単語である関連付け単語を、記事記憶装置に記憶されている記事データから抽出する関係集合生成部と、
ターゲット状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるターゲット状況部分組合せデータを生成するターゲット状況部分組合せ生成部と、
前記ターゲット状況部分組合せデータのうち１つと前記関連付け単語のうち１つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記関連付け単語によって前記ターゲット状況部分組合せデータが示す単語と関係付けられる単語を、前記記事記憶装置に記憶されている記事データから類推結果として抽出する類推結果生成部と、
を備えることを特徴とする類推装置。
【請求項２】
前記関係集合生成部が抽出した前記関連付け単語それぞれについて、前記記事記憶装置に記憶されている前記記事データから得られる当該関連付け単語と前記ベース状況部分組合せデータ及び前記ベース結果部分組合せデータの共起との関連の強さ、当該関連付け単語と前記ベース状況部分組合せデータとの関連の強さ、及び、当該関連付け単語と前記ベース結果部分組合せデータとの関連の強さに基づき、状況と結果の関係付けを行なう単語としての妥当性を定量的に表す関係妥当性スコアを算出する関係妥当性スコア算出部と、
前記類推結果生成部が類推結果として抽出した前記単語のそれぞれについて、前記記事記憶装置に記憶されている前記記事データから得られる当該単語と前記ターゲット状況部分組合せデータ及び前記関連付け単語の共起との関連の強さ、当該単語と前記ターゲット状況部分組合せデータとの関連の強さ、及び、当該単語と前記関連付け単語との関連の強さ、ならびに、前記関連付け単語について算出された前記関係妥当性スコアに基づき、類推結果としての妥当性を定量的に表す類推結果妥当性スコアを算出する類推結果妥当性スコア算出部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の類推装置。
【請求項３】
ベース状況データ及びベース結果データからなる複数の事例データ毎に、前記ベース状況部分組合せ生成部に、前記事例データを構成する前記ベース状況データからベース状況部分組合せデータを生成させ、前記ベース結果部分組合せ生成部に、前記事例データを構成する前記ベース結果データから前記ベース結果部分組合せデータを生成させ、前記関係集合生成部に、前記ベース状況データから生成された前記ベース状況部分組合せデータのうち１つと、前記ベース結果データから生成された前記ベース結果部分組合せデータのうち１つとからなる異なる組合せそれぞれについて関連付け単語を記事データから抽出させ、前記関係妥当性スコア算出部に、前記関連付け単語それぞれについて関係妥当性スコアを算出させ、前記類推結果生成部に、前記ターゲット状況部分組合せデータのうち１つと前記関連付け単語のうち１つとからなる異なる組合せそれぞれについて記事データから類推結果の単語を抽出させ、前記類推結果妥当性スコア算出部に、類推結果として抽出された前記単語のそれぞれについて類推結果妥当性スコアを算出させる類推処理制御部と、
前記事例データ毎に得られた前記類推結果の単語に含まれる同一の単語を統合するとともに、統合した前記同一の単語について算出された前記類推結果妥当性スコアを積算する類推結果積算部とをさらに備える、
ことを特徴とする請求項２に記載の類推装置。
【請求項４】
前記関係集合生成部は、前記ベース状況部分組合せデータが示す単語が主語の名詞かつ前記ベース結果部分組合せデータが示す単語が述部の名詞である前記記事データの文から、述部の動詞を前記関連付け単語として抽出し、
前記類推結果生成部は、前記ターゲット状況部分組合せデータが示す複数の単語が主語の名詞かつ前記関連付け単語が述部の動詞である前記記事データの文から、述部の名詞を類推結果として抽出する、
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の類推装置。
【請求項５】
前記記事記憶装置は、さらに、所定の分野に関する単語を含む辞書データを記憶し、
前記関係集合生成部は、前記ベース状況部分組合せデータにより示される単語及び前記ベース結果部分組合せデータにより示される単語が共起する前記記事データの文から、前記辞書データに含まれる単語を前記関連付け単語として抽出し、
前記類推結果生成部は、前記ターゲット状況部分組合せデータにより示される単語及び前記関連付け単語が共起する前記記事データの文から、前記辞書データに含まれる単語を類推結果として抽出する、
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の類推装置。
【請求項６】
類推装置が実行する類推方法であって、
ベース状況部分組合せ生成部が、ベース状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース状況部分組合せデータを生成するベース状況部分組合せ生成過程と、
ベース結果部分組合せ生成部が、ベース結果データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース結果部分組合せデータを生成するベース結果部分組合せ生成過程と、
関係集合生成部が、前記ベース状況部分組合せデータのうち１つと前記ベース結果部分組合せデータのうち１つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記ベース状況部分組合せデータが示す単語と前記ベース結果部分組合せデータが示す単語とを関係付ける単語である関連付け単語を、記事記憶装置に記憶されている記事データから抽出する関係集合生成過程と、
ターゲット状況部分組合せ生成部が、ターゲット状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるターゲット状況部分組合せデータを生成するターゲット状況部分組合せ生成過程と、
類推結果生成部が、前記ターゲット状況部分組合せデータのうち１つと前記関連付け単語のうち１つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記関連付け単語によって前記ターゲット状況部分組合せデータが示す単語と関係付けられる単語を、前記記事記憶装置に記憶されている記事データから類推結果として抽出する類推結果生成過程と、
を有することを特徴とする類推方法。
【請求項７】
類推装置として用いられるコンピュータを、
ベース状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース状況部分組合せデータを生成するベース状況部分組合せ生成部、
ベース結果データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース結果部分組合せデータを生成するベース結果部分組合せ生成部、
前記ベース状況部分組合せデータのうち１つと前記ベース結果部分組合せデータのうち１つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記ベース状況部分組合せデータが示す単語と前記ベース結果部分組合せデータが示す単語とを関係付ける単語である関連付け単語を、記事記憶装置に記憶されている記事データから抽出する関係集合生成部、
ターゲット状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるターゲット状況部分組合せデータを生成するターゲット状況部分組合せ生成部、
前記ターゲット状況部分組合せデータのうち１つと前記関連付け単語のうち１つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記関連付け単語によって前記ターゲット状況部分組合せデータが示す単語と関係付けられる単語を、前記記事記憶装置に記憶されている記事データから類推結果として抽出する類推結果生成部、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、事例に基づいて類推を行なう類推装置、類推方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
基本的な類推手法の一つとして、四項類推が知られている。四項類推は、一般に以下の式（１）のように表示する。
【０００３】
Ａ：Ｂ＝Ｃ：Ｘ？        …（１）
【０００４】
上記は、「ＡならばＢ、Ｃならば何であるか？」を意味しており、Ｘは類推結果を表している。つまり、Ａ、Ｂ、ＣからＸ？を求めるのが四項類推である。四項類推では、基本構成要素として、規定領域（ベース）と目標領域（ターゲット）をおく。ベースとは類推する際に用いる既存の知識のことであり、ターゲットとは解決をしなければならない未知の問題のことである。つまり、上記の四項類推の例では、Ａ及びＢはベースに属し、Ｃ及びＸはターゲットに属する。非特許文献１では、この四項類推のアルゴリズムを実現するシステムが提案されている。図１３は、そのアルゴリズムの概要を示す図である。
【０００５】
図１３に示すアルゴリズムでは、まず、ベースにおけるＡとＢの間の関係集合Ｒを求める関係抽出（Relation extraction）処理を行なう。続いて、関係抽出処理において求めた関係集合Ｒをターゲットに移し、Ｃにその関係集合Ｒを適用してＸを求める関係マッピング（Relation Mapping）処理を行なう。以後、ベースのＡを状況、結果Ｂをその状況での結果、このＡとＢの組を１つの事例と呼ぶ。
【０００６】
非特許文献１では、関係抽出処理において得られる関係集合Ｒを、類似な関係を表す単語ｒｉの集合として以下の式（２）のように定義している。
【０００７】
Ｒ＝｛ｒｉ｝  （ｉは１以上の整数）        …（２）
【０００８】
関係マッピング処理においては、関係集合Ｒに含まれる各単語ｒｉを用いてＣから複数の類推結果の候補となる単語ｘｊを求め、さらに、求めた単語ｘｊそれぞれについて、尤もらしさを定量的に示す値であるｓｃｏｒｅ（ｘｊ）を算出する。つまり、類推結果は、単語ｘｊと、それに付与されたｓｃｏｒｅ（ｘｊ）とからなる集合であり、以下の式（３）により表される。
【０００９】
Ｘ＝｛ｘｊ｝  （ｊは１以上の整数）        …（３）
【００１０】
一方、非特許文献２では、次のように類推を行っている。まず、ＤＶＤタイトルに対応した説明文から抽出された各単語にＴＦ−ＩＤＦ値のスコアを付与しておき、ユーザの選択操作に従って当該スコアを修正する。そして、その修正したスコアが上位の単語からなるＤＶＤデータと、入力された単語とに基づいて推薦するＤＶＤデータを選択している。
また、非特許文献３では、次のように類推を行なっている。まず、過去の１週間の記事データからＴＦ−ＩＤＦ値が上位の単語からなるワードベクトルを生成し、生成したワードベクトルに基づいてその１週間の翌日の記事データから候補語を抽出する。このワードベクトルと、候補語の組合せを記事データの時期をずらしながら複数生成しておく。そして、予想する日にちより前の１週間の記事データから同様にワードベクトルを生成して過去の記事データから生成したワードベクトルとのマッチングを行い、マッチするワードベクトルに対応した候補語を予測結果としている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】岡田  一宏、外４名、「構造写像理論に基づく類推手法」、第３５回ファジィ・ワークショップ講演論文集、２０１０年３月、ｐ．２５−３０
【非特許文献２】伊達  寅彦、外７名、「ＣＦＳを用いたＤＶＤ推薦システムの提案」、第３５回ファジィ・ワークショップ講演論文集、日本知能情報ファジィ学会、２０１０年３月、ｐ．３３−３６
【非特許文献３】伊藤  慎一郎、外１名、「言語による経済動向の予測」、第３５回ファジィ・ワークショップ講演論文集、２０１０年３月、ｐ．３７−４０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
一般に四項類推では、ベースの状況であるＡ、ターゲットの状況であるＣとも、１つの単語で構成されるいわば１次元の表現であり、これは、非特許文献１においても同様である。一方、非特許文献２及び非特許文献３では、複数の単語で表される状況を事例として類推を行うことができるが、ターゲットもベースも同じ概念に属していなければならない。例えば、非特許文献１では、「魚ならばうろこ、鳥ならば何であるか？」というように、ターゲットが魚に関する概念に属し、ベースが鳥に関する概念に属していても類推を行うことができる。しかし、非特許文献２では、ターゲットもベースもＤＶＤの概念に属し、非特許文献３では、ターゲットもベースも経済の概念に属する。
【００１３】
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、その目的は、ベースにおける状況及び結果とからなる事例と、ベースが属する概念とは異なる概念に属するターゲットにおける状況が与えられたときに、ベース及びターゲットの状況がそれぞれ複数の単語で構成される場合においても、ターゲットにおける類推結果を求めることができる類推装置、類推方法、及び、プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
この発明は、上記の課題を解決すべくなされたもので、ベース状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース状況部分組合せデータを生成するベース状況部分組合せ生成部と、ベース結果データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース結果部分組合せデータを生成するベース結果部分組合せ生成部と、前記ベース状況部分組合せデータのうち１つと前記ベース結果部分組合せデータのうち１つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記ベース状況部分組合せデータが示す単語と前記ベース結果部分組合せデータが示す単語とを関係付ける単語である関連付け単語を、記事記憶装置に記憶されている記事データから抽出する関係集合生成部と、ターゲット状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるターゲット状況部分組合せデータを生成するターゲット状況部分組合せ生成部と、前記ターゲット状況部分組合せデータのうち１つと前記関連付け単語のうち１つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記関連付け単語によって前記ターゲット状況部分組合せデータが示す単語と関係付けられる単語を、前記記事記憶装置に記憶されている記事データから類推結果として抽出する類推結果生成部と、を備えることを特徴とする類推装置である。
【００１５】
また本発明は、上述した類推装置であって、前記関係集合生成部が抽出した前記関連付け単語それぞれについて、前記記事記憶装置に記憶されている前記記事データから得られる当該関連付け単語と前記ベース状況部分組合せデータ及び前記ベース結果部分組合せデータの共起との関連の強さ、当該関連付け単語と前記ベース状況部分組合せデータとの関連の強さ、及び、当該関連付け単語と前記ベース結果部分組合せデータとの関連の強さに基づき、状況と結果の関係付けを行なう単語としての妥当性を定量的に表す関係妥当性スコアを算出する関係妥当性スコア算出部と、前記類推結果生成部が類推結果として抽出した前記単語のそれぞれについて、前記記事記憶装置に記憶されている前記記事データから得られる当該単語と前記ターゲット状況部分組合せデータ及び前記関連付け単語の共起との関連の強さ、当該単語と前記ターゲット状況部分組合せデータとの関連の強さ、及び、当該単語と前記関連付け単語との関連の強さ、ならびに、前記関連付け単語について算出された前記関係妥当性スコアに基づき、類推結果としての妥当性を定量的に表す類推結果妥当性スコアを算出する類推結果妥当性スコア算出部と、をさらに備えることを特徴とする。
【００１６】
また本発明は、上述した類推装置であって、ベース状況データ及びベース結果データからなる複数の事例データ毎に、前記ベース状況部分組合せ生成部に、前記事例データを構成する前記ベース状況データからベース状況部分組合せデータを生成させ、前記ベース結果部分組合せ生成部に、前記事例データを構成する前記ベース結果データから前記ベース結果部分組合せデータを生成させ、前記関係集合生成部に、前記ベース状況データから生成された前記ベース状況部分組合せデータのうち１つと、前記ベース結果データから生成された前記ベース結果部分組合せデータのうち１つとからなる異なる組合せそれぞれについて関連付け単語を記事データから抽出させ、前記関係妥当性スコア算出部に、前記関連付け単語それぞれについて関係妥当性スコアを算出させ、前記類推結果生成部に、前記ターゲット状況部分組合せデータのうち１つと前記関連付け単語のうち１つとからなる異なる組合せそれぞれについて記事データから類推結果の単語を抽出させ、前記類推結果妥当性スコア算出部に、類推結果として抽出された前記単語のそれぞれについて類推結果妥当性スコアを算出させる類推処理制御部と、前記事例データ毎に得られた前記類推結果の単語に含まれる同一の単語を統合するとともに、統合した前記同一の単語について算出された前記類推結果妥当性スコアを積算する類推結果積算部とをさらに備える、ことを特徴とする。
【００１７】
また本発明は、上述した類推装置であって、前記関係集合生成部は、前記ベース状況部分組合せデータが示す単語が主語の名詞かつ前記ベース結果部分組合せデータが示す単語が述部の名詞である前記記事データの文から、述部の動詞を前記関連付け単語として抽出し、前記類推結果生成部は、前記ターゲット状況部分組合せデータが示す複数の単語が主語の名詞かつ前記関連付け単語が述部の動詞である前記記事データの文から、述部の名詞を類推結果として抽出する、ことを特徴とする。
【００１８】
また本発明は、上述した類推装置であって、前記記事記憶装置は、さらに、所定の分野に関する単語を含む辞書データを記憶し、前記関係集合生成部は、前記ベース状況部分組合せデータにより示される単語及び前記ベース結果部分組合せデータにより示される単語が共起する前記記事データの文から、前記辞書データに含まれる単語を前記関連付け単語として抽出し、前記類推結果生成部は、前記ターゲット状況部分組合せデータにより示される単語及び前記関連付け単語が共起する前記記事データの文から、前記辞書データに含まれる単語を類推結果として抽出する、ことを特徴とする。
【００１９】
また本発明は、類推装置が実行する類推方法であって、ベース状況部分組合せ生成部が、ベース状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース状況部分組合せデータを生成するベース状況部分組合せ生成過程と、ベース結果部分組合せ生成部が、ベース結果データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース結果部分組合せデータを生成するベース結果部分組合せ生成過程と、関係集合生成部が、前記ベース状況部分組合せデータのうち１つと前記ベース結果部分組合せデータのうち１つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記ベース状況部分組合せデータが示す単語と前記ベース結果部分組合せデータが示す単語とを関係付ける単語である関連付け単語を、記事記憶装置に記憶されている記事データから抽出する関係集合生成過程と、ターゲット状況部分組合せ生成部が、ターゲット状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるターゲット状況部分組合せデータを生成するターゲット状況部分組合せ生成過程と、類推結果生成部が、前記ターゲット状況部分組合せデータのうち１つと前記関連付け単語のうち１つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記関連付け単語によって前記ターゲット状況部分組合せデータが示す単語と関係付けられる単語を、前記記事記憶装置に記憶されている記事データから類推結果として抽出する類推結果生成過程と、を有することを特徴とする類推方法である。
【００２０】
また本発明は、類推装置として用いられるコンピュータを、ベース状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース状況部分組合せデータを生成するベース状況部分組合せ生成部、ベース結果データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース結果部分組合せデータを生成するベース結果部分組合せ生成部、前記ベース状況部分組合せデータのうち１つと前記ベース結果部分組合せデータのうち１つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記ベース状況部分組合せデータが示す単語と前記ベース結果部分組合せデータが示す単語とを関係付ける単語である関連付け単語を、記事記憶装置に記憶されている記事データから抽出する関係集合生成部、ターゲット状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるターゲット状況部分組合せデータを生成するターゲット状況部分組合せ生成部、前記ターゲット状況部分組合せデータのうち１つと前記関連付け単語のうち１つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記関連付け単語によって前記ターゲット状況部分組合せデータが示す単語と関係付けられる単語を、前記記事記憶装置に記憶されている記事データから類推結果として抽出する類推結果生成部、として機能させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００２１】
本実施形態によれば、ベースにおける状況及び結果とからなる事例と、ベースが属する概念とは異なる概念に属するターゲットにおける状況が与えられたときに、ベース及びターゲットの状況がそれぞれ複数の単語で構成される場合においても、ターゲットにおける類推結果を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の第１の実施形態による類推装置の関係抽出処理の概要を示す図である。
【図２】同実施形態による類推装置の関係マッピング処理の概要を示す図である。
【図３】同実施形態による類推装置の構成を示すブロック図である。
【図４】同実施形態による類推装置の類推処理フローを示す図である。
【図５】同実施形態による類推装置の類推処理フローを示す図である。
【図６】同実施形態による単語ｒの抽出処理を説明するための図である。
【図７】同実施形態による単語ｘの抽出処理を説明するための図である。
【図８】同実施形態による単語ｒ及び単語ｘの抽出処理を説明するための図である。
【図９】本発明の第２の実施形態による類推装置の処理概要を示す図である。
【図１０】同実施形態による類推装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】同実施形態による類推装置の処理フローを示す図である。
【図１２】同実施形態による類推装置の処理フローを示す図である。
【図１３】従来技術の類推アルゴリズムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
【００２４】
[第１の実施形態]
一般に、四項類推における規定領域（ベース）の状況Ａと目標領域（ターゲット）の状況Ｃは、１つの単語で構成されるいわば１次元の表現である。本実施形態では、この状況Ａ及び状況Ｃを、複数の単語で構成される多次元の構成に拡張する。これを、式（１）で示したmodus ponensと同様の表現方法で記述すると、以下の式（４）のようになる。
【００２５】
【数１】
0005569908.tif 000002
【００２６】
上記のように、状況Ａは、単語ｔａ１，ｔａ２，…，ｔａｍで構成され、状況Ｃは、単語ｔｃ１，ｔｃ２，…，ｔｃｍで構成される。つまり、状況Ａ及び状況Ｃは、ｍ個の単語を要素とするｍ次元ワードベクトルである。一方、ベースの状況Ａでの結果Ｂは、単語ｗｂ１，ｗｂ２，…，ｗｂｇで構成され、ターゲットの状況Ｃでの結果Ｘは、単語ｗｘ１，ｗｘ２，…，ｗｘｇで構成される。つまり、結果Ｂ及び結果Ｘは、ｇ個の単語を要素とするｇ次元ワードベクトルである。
本実施形態の類推装置は、式（４）に示すような多次元ベクトルであるベースの状況Ａ、ベースの状況Ａでの結果Ｂ、及び、ターゲットの状況Ｃから、ターゲットの状況Ｃでの結果Ｘを求める処理を行なう。
【００２７】
図１及び２を用いて、本実施形態の類推装置の処理概要を説明する。
図１は、本実施形態の類推装置における関係抽出処理の概要を示す図である。類推装置は、状況Ａを表すｍ個（ｍは２以上の整数）の単語の列であるｍ次元のワードベクトルからｎ個（ｎは１以上ｍ以下の整数）の単語を選択したときの全ての組合せを生成する。さらに、類推装置は、結果Ｂを表すｇ個（ｇは２以上の整数）の単語の列であるｇ次元のワードベクトルの中からｈ（ｈは１以上ｇ以下の整数）個の単語を選択したときの全ての組合せを生成する。類推装置は、状況Ａから生成した組合せを構成するｎ個の単語と、結果Ｂから生成した組合せを構成するｈ個の単語とが共起する記事を検索する。記事には複数の単語が含まれており、それら複数の単語からなるワードベクトルとみなすことができる。このワードベクトルを構成する単語の中には、他の単語同士を関連付ける単語も含まれる。類推装置は、状況Ａから生成した組合せを構成するｎ個の単語と、結果Ｂから生成した組合せを構成するｈ個の単語とを関係付ける単語ｒを記事から抽出する。抽出された単語ｒをそれぞれｒ１、ｒ２、…とすると、関係集合Ｒ＝｛ｒｉ｝と表すことができる（ｉは１以上の整数）。
【００２８】
図２は、関係マッピング処理の概要を示す図である。類推装置は、状況Ｃを構成するｍ個の単語の列であるｍ次元のワードベクトルからｎ個の単語を選択したときの全ての組合せを生成する。類推装置は、関係集合Ｒを構成する各単語ｒｉによって、状況Ｃから生成した組合せと関連付けられる単語を記事から抽出し、抽出した単語群を類推結果Ｘとする。
【００２９】
図３は、本発明の第一の実施形態による類推装置１の構成を示すブロック図である。類推装置１は、例えば、１台または複数台のコンピュータ装置で実現することができ、記事データを記憶する記事記憶装置５とネットワークを介して接続される。記事データは、例えば、ニュースのテキストデータ、雑誌のテキストデータ、知識データベースの内容などである。記事データは、複数の単語からなるが、その中には、他の単語間を関係付ける単語が含まれる。例えば、自然言語の文の場合、主語の名詞（単語）と、述部にある名詞（単語）とを、述部の動詞（単語）が関連付けている。
【００３０】
同図に示すように、類推装置１は、事例記憶部１１、入力部１２、関係抽出部１３、処理結果記憶部１４、関係マッピング部１５及び出力部１６を備えて構成される。
事例記憶部１１は、状況Ａのワードベクトルを示す状況Ａデータ（ベース状況データ）と、結果Ｂのワードベクトルを示す結果Ｂデータ（ベース結果データ）を記憶する。状況Ａデータは、ｍ個の単語を要素とするｍ次元ワードベクトルを示し、結果Ｂデータは、ｇ個の単語を要素とするｇ次元ワードベクトルを示す。入力部１２は、キーボードなどによって、状況Ｃのワードベクトルを示す状況Ｃデータ（ターゲット状況データ）の入力を受ける。状況Ｃデータは、ｍ個の単語を要素とするｍ次元ワードベクトルである。なお、入力部１２は、ネットワークを介して接続される他のコンピュータ装置から状況Ｃデータを受信したり、コンピュータ読み取り可能な記録媒体から状況Ｃデータを読み出したりしてもよい。処理結果記憶部１４は、関係抽出部１３及び関係マッピング部１５の各部による処理結果を記憶する。
【００３１】
関係抽出部１３は、ベース状況部分組合せ生成部２１、ベース結果部分組合せ生成部２２、ベース共起記事検索部２３、関係集合生成部２４及び関係妥当性スコア算出部２５を備える。
ベース状況部分組合せ生成部２１は、事例記憶部１１から読み出した状況Ａデータが示すｍ個の単語からｎ個の単語を選択したときの全ての組合せ（ｎ＝１の場合も説明の便宜上、組合せと記載する。）を生成し、これらの組合せそれぞれを示すデータである部分組合せＡｌ（ベース状況部分組合せデータ）を生成する（１≦ｌ≦ｍＣｎ、ｌは整数）。つまり、部分組合せＡｌは、ｎ個の単語を要素とするｎ次元のワードベクトルを示す。
【００３２】
ベース結果部分組合せ生成部２２は、事例記憶部１１から読み出した結果Ｂデータが示すｇ個の単語からｈ個の単語を選択したときの全ての組合せ（ｈ＝１の場合も説明の便宜上、組合せと記載する。）を生成し、これらの組合せそれぞれを示すデータである部分組合せＢｋ（ベース結果部分組合せデータ）を生成する（１≦ｋ≦ｇＣｈ、ｋは整数）。つまり、部分組合せＢｋは、ｈ個の単語を要素とするｈ次元のワードベクトルを示す。
【００３３】
ベース共起記事検索部２３は、１つの部分組合せＡｌと、１つの部分組合せＢｋとからなる全ての組合せそれぞれについて記事記憶装置５に記憶されている記事データを検索し、部分組合せＡｌ及び部分組合せＢｋが示す全ての単語が共起する記事を示す記事データを特定する。ベース共起記事検索部２３は、特定した記事データの集合からなるデータである記事集合Ｄを生成する。関係集合生成部２４は、１つの部分組合せＡｌと１つの部分組合せＢｋとからなる全ての組合せそれぞれについて、部分組合せＡｌが示すｎ個の単語と、部分組合せＢｋが示すｈ個の単語とを関係付ける単語ｒ（関連付け単語）を記事集合Ｄに含まれる各記事データから抽出し、抽出した単語ｒの集合を示すデータである関係集合Ｒを生成する。抽出された各単語ｒを、ｒ１、ｒ２、…とする。関係妥当性スコア算出部２５は、関係集合生成部２４が生成した関係集合Ｒに含まれる各単語ｒｉ（ｉは１以上の整数）の関係妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｒｉ）を算出する。関係妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｒｉ）は、単語ｒｉが、部分組合せＡｌと部分組合せＢｋとを関連付ける単語として妥当であるかの尤もらしさを定量的に表す値である。
【００３４】
関係マッピング部１５は、ターゲット状況部分組合せ生成部２６、ターゲット共起記事検索部２７、類推結果生成部２８及び類推結果妥当性スコア算出部２９を備える。
ターゲット状況部分組合せ生成部２６は、入力部１２により入力された状況Ｃデータが示すｍ個の単語からｎ個の単語を選択したときの全ての組合せを生成し、これらの組合せそれぞれを示すデータである部分組合せＣｆ（ターゲット状況部分組合せデータ）を生成する（１≦ｆ≦ｍＣｎ、ｆは整数）。つまり、部分組合せＣｆは、ｎ個の単語を要素とするｎ次元のワードベクトルを示す。
【００３５】
ターゲット共起記事検索部２７は、１つの部分組合せＣｆと、関係集合Ｒに含まれる１つの単語ｒｉとからなる全ての組合せそれぞれについて記事記憶装置５を検索し、部分組合せＣｆが示す全ての単語と、単語ｒｉとが共起する記事を示す記事データを特定する。ターゲット共起記事検索部２７は、特定した記事データの集合からなるデータである記事集合Ｅを生成する。類推結果生成部２８は、単語ｒｉによって部分組合せＣｆが示すｎ個の単語と関係付けられる単語ｘを記事集合Ｅに含まれる各記事データから抽出し、抽出された単語ｘの集合を示すデータである類推結果集合Ｘを生成する。抽出された各単語ｘを、ｘ１、ｘ２、…とする。類推結果妥当性スコア算出部２９は、類推結果生成部２８により生成された類推結果集合Ｘに含まれる各単語ｘｊ（ｊは１以上の整数）の類推結果妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｘｊ）を算出する。類推結果妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｘｊ）は、単語ｘｊが、類推結果として妥当であるかを定量的に表す値である。
【００３６】
出力部１６は、類推結果生成部２８により生成された類推結果集合Ｘが示す各単語ｘｊと、類推結果妥当性スコア算出部２９により算出された当該単語ｘｊの類推結果妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｘｊ）とからなる類推結果データをディスプレイに表示させる。あるいは、出力部１６は、類推結果データをプリンタなどにより印刷してもよく、情報記録媒体へ書き込んでもよく、ネットワークを介して接続されるコンピュータ装置へ送信してもよい。この類推結果データは、結果Ｘを表すｇ次元ワードベクトルの要素である単語ｗｘ１，ｗｘ２，…，ｗｘｇのいずれかであると類推される単語とその類推結果妥当性スコアの集合である。つまり、類推結果は、単語ｘｊからなるファジィ集合によって表現される。
【００３７】
図４及び図５は、図３に示す類推装置１の類推処理フローを示す図である。
我々が日常使用している言語では３万語程度であるが、ここから各記事の特徴を表す重要語を抽出し、この抽出した重要語を用いて生成した状況Ａデータ及び結果Ｂデータを類推装置１の事例記憶部１１に記憶させておく。一般的に、状況Ａのワードベクトルの次元数ｍや結果Ｂのワードベクトルの次元数ｇとして２０〜５０を用いるが、それ以外の次元数でもよい。また、処理結果記憶部１４は、初期値ＮＵＬＬの記事集合Ｄ、記事集合Ｅ、関係集合Ｒ及び類推結果集合Ｘを記憶する。
【００３８】
図４において、類推装置１の入力部１２は、状況Ｃデータの入力を受ける（ステップＳ１００）。続いて、ベース状況部分組合せ生成部２１は、事例記憶部１１から状況Ａデータを読み出し、状況Ａデータが示すワードベクトルの要素であるｍ個の単語から（ｍは２以上の整数）、ｎ個（ｎは１以上ｍ以下の整数）の単語を選択したときの組合せを全て生成する。組合せの数は、ｍＣｎとなる。ベース状況部分組合せ生成部２１は、生成した単語の組合せを要素とするｎ次元ワードベクトルを示す部分組合せＡｌ（１≦ｌ≦ｍＣｎ、ｌは整数）を生成し、処理結果記憶部１４に書き込む（ステップＳ１０５）。抽出単語数ｎは、２〜５程度を用いるが、これ以外の値でもよい。
【００３９】
続いて、ベース結果部分組合せ生成部２２は、事例記憶部１１から結果Ｂデータを読み出し、結果Ｂデータが示すワードベクトルの要素であるｇ個の単語から、ｈ個（ｈは１以上ｇ以下の整数）の単語を選択したときの全ての組合せを生成する。組合せの数は、ｇＣｈとなる。ベース結果部分組合せ生成部２２は、生成した単語の組合せを要素とするｈ次元ワードベクトルを示す部分組合せＢｋ（１≦ｋ≦ｇＣｈ、ｋは整数）を生成し、処理結果記憶部１４に書き込む（ステップＳ１１０）。抽出単語数ｈは、２〜５程度を用いるが、これ以外の値でもよい。
【００４０】
ベース共起記事検索部２３は、ステップＳ１０５において処理結果記憶部１４に書き込まれた部分組合せＡｌの１つと、ステップＳ１１０において処理結果記憶部１４に書き込まれた部分組合せＢｋの１つとからなる全ての組合せを生成する（ステップＳ１１５）。つまり、生成される組合せはＡ１−Ｂ１、Ａ１−Ｂ２、…、Ａ１−Ｂ(ｇＣｈ)、Ａ２−Ｂ１、Ａ２−Ｂ２、…、Ａ(ｍＣｎ−１)−Ｂ(ｇＣｈ)、Ａ(ｍＣｎ)−Ｂ１、Ａ(ｍＣｎ)−Ｂ２、…、Ａ(ｍＣｎ)−Ｂ(ｇＣｈ)である。ベース共起記事検索部２３は、ステップＳ１１５において生成した組合せのうち、まだステップＳ１２５の処理対象としていない組合せＡｌ−Ｂｋを選択する（ステップＳ１２０）。
【００４１】
ベース共起記事検索部２３は、ステップＳ１２０において選択した組合せＡｌ−Ｂｋを構成する部分組合せＡｌ及び部分組合せＢｋを処理結果記憶部１４から読み出す。ベース共起記事検索部２３は、記事記憶装置５が記憶する記事データを検索し、読み出した部分組合せＡｌが示すｎ個の単語と、読み出した部分組合せＢｋが示すｈ個の単語とが全て含まれる記事を示す記事データを特定する。ベース共起記事検索部２３は、特定した記事データを記事記憶装置５から読み出し、読み出した記事データを処理結果記憶部１４に記憶されている記事集合Ｄに追加する（ステップＳ１２５）。ただし、ベース共起記事検索部２３は、抽出した記事データがすでに記事集合Ｄに含まれている場合は追加しない。関係集合Ｄに含まれる記事データをそれぞれ記事データｄ１、ｄ２、…とする。
【００４２】
ベース共起記事検索部２３は、ステップＳ１１５において生成した全ての組合せをステップＳ１２５の処理対象としたかを判断する(ステップＳ１３０）。まだステップＳ１２５の処理対象としていない組合せがあると判断した場合（ステップＳ１３０：ＮＯ）、ベース共起記事検索部２３は、ステップＳ１２０からの処理を繰り返す。ベース共起記事検索部２３が全ての組合せを処理対象としたと判断した場合（ステップＳ１３０：ＹＥＳ）、関係集合生成部２４は、ステップＳ１４０の処理を実行する。
【００４３】
関係集合生成部２４は、ステップＳ１１５と同様に、部分組合せＡｌの１つと部分組合せＢｋの１つとからなる全ての組合せを生成する（ステップＳ１３５）。関係集合生成部２４は、ステップＳ１３５において生成した組合せのうち、まだステップＳ１４５の処理対象としていない組合せＡｌ−Ｂｋを選択する（ステップＳ１４０）。
【００４４】
関係集合生成部２４は、ベース共起記事検索部２３により処理結果記憶部１４に書き込まれた記事集合Ｄに含まれる記事データｄ１、ｄ２、…が示す記事それぞれから、選択した組合せＡｌ−Ｂｋの部分組合せＡｌが示すｎ個の単語と、部分組合せＢｋが示すｈ個の単語とを関係付ける単語ｒを抽出する（ステップＳ１４５）。関係集合生成部２４は、抽出した単語を処理結果記憶部１４に記憶されている関係集合Ｒに追加する。ただし、関係集合生成部２４は、抽出した単語ｒがすでに関係集合Ｒに含まれている場合は追加しない。関係集合Ｒに含まれる単語ｒをそれぞれ単語ｒ１、ｒ２、…とする。次元数ｍ、ｇが２０〜５０であり、抽出単語数ｎ，ｈが２〜５個である場合、関係集合Ｒに含まれる単語数は、２０〜５０語程度となる。
【００４５】
関係集合生成部２４は、ステップＳ１３５において生成した全ての組合せをステップＳ１４５の処理対象としたかを判断する(ステップＳ１５０）。まだステップＳ１４５の処理対象としていない組合せがあると判断した場合（ステップＳ１５０：ＮＯ）、関係集合生成部２４は、ステップＳ１４０からの処理を繰り返す。関係集合生成部２４が全ての組合せをステップＳ１４５の処理対象としたと判断した場合（ステップＳ１５０：ＹＥＳ）、関係妥当性スコア算出部２５は、ステップＳ１５５の処理を実行する。
【００４６】
関係妥当性スコア算出部２５は、関係集合生成部２４により処理結果記憶部１４に書き込まれた関係集合Ｒに含まれる各単語ｒｉ（ｉは１以上の整数）について、以下の式（５）により関係妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｒｉ）を算出し、処理結果記憶部１４に書き込む（ステップＳ１５５）。但し、ＭＩ（Ａｌ，ｒｉ）は、部分組合せＡｌと単語ｒｉとの相互情報量、ＭＩ（Ｂｋ，ｒｉ）は、部分組合せＢｋと単語ｒｉとの相互情報量、ＭＩ（ＡｌＢｋ，ｒｉ）は、部分組合せＡｌ及び部分組合せＢｋの共起と単語ｒｉとの相互情報量である。相互情報量とは、２つの確率変数が相互に依存する尺度を表す量である。
【００４７】
ｓｃｏｒｅ(ｒｉ)＝ΣｌΣｋ ＭＩ(Ａｌ，ｒｉ）＊ＭＩ(Ｂｋ，ｒｉ）＊ＭＩ(ＡｌＢｋ，ｒｉ）    …（５）
【００４８】
上記のように、式（５）は、相互情報量ＭＩ（Ａｌ，ｒｉ）、相互情報量ＭＩ（Ｂｋ，ｒｉ）、及び、相互情報量ＭＩ（ＡｌＢｋ，ｒｉ）を乗算した値を、全ての部分組合せＡｌ、全ての部分組合せＢｋについて累積加算した値である。従って、相互情報量ＭＩ（Ａｌ，ｒｉ）、相互情報量ＭＩ（Ｂｋ，ｒｉ）、相互情報量ＭＩ（ＡｌＢｋ，ｒｉ）が大きいほど、つまり、部分組合せＡｌと単語ｒｉの結びつきが強いほど、部分組合せＢｋと単語ｒｉの結びつきが強いほど、また、部分組合せＡｌ及び部分組合せＢｋの共起と単語ｒｉの結びつきが強いほど、関係妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｒｉ）も大きくなる。
【００４９】
なお、関係妥当性スコア算出部２５は、相互情報量ＭＩ（Ａｌ，ｒｉ）、相互情報量ＭＩ（Ｂｋ，ｒｉ）、及び、相互情報量ＭＩ（ＡｌＢｋ，ｒｉ）をそれぞれ、式（６）〜式（８）により算出する。
【００５０】
【数２】
0005569908.tif 000003
【００５１】
但し、ｐ（ｘ）は、ｘが記事記憶装置５に記憶されている記事データに出現する確率であり、ｐ（ｘ，ｙ）は、ｘとｙが同時に記事記憶装置５に記憶されている記事データに出現する確率である。つまり、ｐ（Ａｌ）は、部分組合せＡｌが示す全ての単語が出現する記事データの確率、ｐ（Ｂｋ）は、部分組合せＢｋが示す全ての単語が出現する記事データの確率、ｐ（ｒｉ）は、単語ｒｉが出現する記事データの確率である。また、ｐ（ＡｌＢｋ）は、部分組合せＡｌが示す全ての単語と部分組合せＢｋが示す全ての単語とが出現する記事データの確率、ｐ（Ａｌ，ｒｉ）は、部分組合せＡｌが示す全ての単語と単語ｒｉとが出現する記事データの確率、ｐ（Ｂｋ，ｒｉ）は、部分組合せＢｋが示す全ての単語と単語ｒｉとが出現する記事データの確率、ｐ（ＡｌＢｋ，ｒｉ）は、部分組合せＡｌが示す全ての単語及び部分組合せＢｋが示す全ての単語と単語ｒｉとが出現する記事データの確率である。
【００５２】
関係妥当性スコア算出部２５は、各確率を以下のように算出する。関係妥当性スコア算出部２５は、記事記憶装置５に記憶されている記事データの数である合計記事数をカウントする。続いて、関係妥当性スコア算出部２５は、記事記憶装置５に記憶されている記事データのうち、部分組合せＡｌが示す全ての単語が出現する記事データの数、部分組合せＢｋが示す全ての単語が出現する記事データの数、単語ｒｉが出現する記事データの数をカウントし、これらのカウント数をそれぞれ合計記事数で除算することによりｐ（Ａｌ）、ｐ（Ｂｋ）、ｐ（ｒｉ）を算出する。
【００５３】
さらに、関係妥当性スコア算出部２５は、記事記憶部５に記憶されている記事データのうち部分組合せＡｌが示す全ての単語と部分組合せＢｋが示す全ての単語とが出現する記事データの数、部分組合せＡｌが示す全ての単語と単語ｒｉとが出現する記事データの数、部分組合せＢｋが示す全ての単語と単語ｒｉとが出現する記事データの数、部分組合せＡｌが示す全ての単語及び部分組合せＢｋが示す全ての単語と単語ｒｉとが出現する記事データの数をカウントし、これらのカウント数をそれぞれ合計記事数で除算することにより、ｐ（ＡｌＢｋ）、ｐ（Ａｌ，ｒｉ）、ｐ（Ｂｋ，ｒｉ）、ｐ（ＡｌＢｋ，ｒｉ）を算出する。
【００５４】
なお、式（６）〜式（８）に用いられるｐ（Ａｌ）、ｐ（Ｂｋ）、ｐ（ｒｉ）、ｐ（ＡｌＢｋ）、ｐ（Ａｌ，ｒｉ）、ｐ（Ｂｋ，ｒｉ）、ｐ（ＡｌＢｋ，ｒｉ）を、記事記憶装置５に記憶される記事データに基づいて算出した確率としているが、記事集合Ｄに含まれる記事データに出現する確率としてもよい。この場合、関係妥当性スコア算出部２５は、記事記憶部５に記憶されている記事データに代えて、記事集合Ｄに含まれる記事データを用い、上記と同様にｐ（Ａｌ）、ｐ（Ｂｋ）、ｐ（ｒｉ）、ｐ（ＡｌＢｋ）、ｐ（Ａｌ，ｒｉ）、ｐ（Ｂｋ，ｒｉ）、ｐ（ＡｌＢｋ，ｒｉ）を算出する。
【００５５】
図５において、ターゲット状況部分組合せ生成部２６は、図４のステップＳ１００において入力された状況Ｃデータが示すワードベクトルの要素であるｍ個の単語からｎ個の単語を選択したときの全ての組合せを生成する。組合せの数は、ｍＣｎとなる。ターゲット状況部分組合せ生成部２６は、生成した単語の組合せを要素とするｎ次元ワードベクトルを示す部分組合せＣｆ（１≦ｆ≦ｍＣｎ、ｆは整数）を生成し、処理結果記憶部１４に書き込む（ステップＳ２００）。
【００５６】
ターゲット共起記事検索部２７は、処理結果記憶部１４に書き込まれた部分組合せＣｆの１つと、関係集合Ｒに含まれる単語ｒｉの１つとからなる全ての組合せを生成する（ステップＳ２０５）。つまり、生成される組合せはＣ１−ｒ１、Ｃ１−ｒ２、…、Ｃ２−ｒ１、Ｃ２−ｒ２、…、ＣｍＣｎ−ｒ１、ＣｍＣｎ−ｒ２、…である。なお、ターゲット共起記事検索部２７は、関係妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｒｉ）が閾値以上の単語ｒｉのみ、あるいは、関係妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｒｉ）が高いものから所定数の単語ｒｉのみを組合せを生成する対象としてもよい。ターゲット共起記事検索部２７は、ステップＳ２０５において生成した全ての組合せのうち、まだステップＳ２１５の処理対象としていない組合せＣｆ−ｒｉを選択する（ステップＳ２１０）。
【００５７】
ターゲット共起記事検索部２７は、ステップＳ２１０において選択した組合せＣｆ−ｒｉを構成する部分組合せＣｆ及び単語ｒｉを処理結果記憶部１４から読み出す。ターゲット共起記事検索部２７は、記事記憶装置５が記憶する記事データを検索し、読み出した部分組合せＣｆが示すｎ個の単語と、単語ｒｉとが全て含まれる記事を示す記事データを特定する。ターゲット共起記事検索部２７は、特定した記事データを記事記憶装置５から読み出し、読み出した記事データを処理結果記憶部１４に記憶されている記事集合Ｅに書き込む（ステップＳ２１５）。ただし、ターゲット共起記事検索部２７は、抽出した記事データがすでに記事集合Ｅに含まれている場合は追加しない。関係集合Ｅに含まれる記事データをそれぞれ記事データｅ１、ｅ２、…とする。
【００５８】
ターゲット共起記事検索部２７は、ステップＳ２０５において生成した全ての組合せをステップＳ２１５の処理対象としたかを判断する(ステップＳ２２０）。まだステップＳ２１５の処理対象としていない組合せがあると判断した場合（ステップＳ２２０：ＮＯ）、ターゲット共起記事検索部２７は、ステップＳ２１０からの処理を繰り返す。ターゲット共起記事検索部２７が全ての組合せを処理対象としたと判断した場合（ステップＳ２２０：ＹＥＳ）、類推結果生成部２８は、ステップＳ２２５の処理を実行する。
【００５９】
類推結果生成部２８は、ステップＳ２０５と同様に、部分組合せＣｆの１つと関係集合Ｒに含まれる単語ｒｉの１つとからなる全ての組合せを生成する（ステップＳ２２５）。類推結果生成部２８は、ステップＳ２２５において生成した組合せのうち、まだステップＳ２３５の処理対象としていない組合せＣｆ−ｒｉを選択する（ステップＳ２３０）。
【００６０】
類推結果生成部２８は、ターゲット共起記事検索部２７が処理結果記憶部１４に書き込んだ記事集合Ｅに含まれる各記事データｅ１、ｅ２、…が示す記事それぞれから、選択した組合せの単語ｒｉによって部分組合せＣｆが示すｎ個の単語と関係付けられる単語ｘを抽出する（ステップＳ２３５）。この時、ターゲットにおけるＣｆ−ｒｉ−ｘの構造が、ベースで単語ｒｉが抽出されたときのＡｌ−ｒｉ−Ｂｋの構造と同じになるようにｘを選択する。類推結果生成部２８は、抽出した単語ｘを処理結果記憶部１４に記憶されている類推結果集合Ｘに追加する。ただし、類推結果生成部２８は、抽出した単語ｘがすでに類推結果集合Ｘに含まれている場合は追加しない。類推結果集合Ｘに含まれる単語ｘをそれぞれ、ｘ１、ｘ２、…とする。
【００６１】
類推結果生成部２８は、ステップＳ２２５において生成した全ての組合せをステップＳ２３５の処理対象としたかを判断する(ステップＳ２４０）。類推結果生成部２８は、まだ処理対象としていない組合せがあると判断した場合（ステップＳ２４０：ＮＯ）、ステップＳ２３０からの処理を繰り返す。類推結果生成部２８が全ての組合せをステップＳ２３５の処理対象としたと判断した場合（ステップＳ２４０：ＹＥＳ）、類推結果妥当性スコア算出部２９は、ステップＳ２４５の処理を実行する。
【００６２】
類推結果妥当性スコア算出部２９は、処理結果記憶部１４に記憶されている類推結果集合Ｘで示される単語ｘｊ（ｊ＝１、２、…）について、以下の式（９）により類推結果妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｘｊ）を算出し、処理結果記憶部１４に書き込む（ステップＳ２４５）。但し、ＭＩ（Ｃｆ，ｘｊ）は、部分組合せＣｆと単語ｘｊとの相互情報量、ＭＩ（ｒｉ，ｘｊ）は、単語ｒｉと単語ｘｊとの相互情報量、ＭＩ（Ｃｆｒｉ，ｘｊ）は、部分組合せＣｆ及び単語ｒｉの共起と単語ｘｊとの相互情報量である。また、類推結果妥当性スコア算出部２９は、関係妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｒｉ）を処理結果記憶部１４から読み出す。
【００６３】
ｓｃｏｒｅ（ｘｊ）＝ΣｆΣｉ ＭＩ(Ｃｆ，ｘｊ）＊ＭＩ(ｒｉ，ｘｊ）＊ＭＩ(Ｃｆｒｉ，ｘｊ）    …（９）
【００６４】
上記のように、式（９）は、相互情報量ＭＩ（Ｃｆ，ｘｊ）、相互情報量ＭＩ（ｒｉ，ｘｊ）、相互情報量ＭＩ（Ｃｆｒｉ，ｘｊ）及び関係妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｒｉ）を乗算した値を、全ての部分組合せＣｆ、全ての単語ｒｉについて累積加算した値である。従って、相互情報量ＭＩ（Ｃｆ，ｘｊ）、相互情報量ＭＩ（ｒｉ，ｘｊ）、相互情報量ＭＩ（Ｃｆｒｉ，ｘｊ）が大きいほど、つまり、部分組合せＣｆと単語ｘｊの結びつきが強いほど、単語ｒｉと単語ｘｊの結びつきが強いほど、部分組合せＣｆ及び単語ｒｉの共起と単語ｘｊの結びつきが強いほど、また、関係妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｒｉ）が大きいほど、類推結果妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｘｊ）も大きくなる。
【００６５】
なお、類推結果妥当性スコア算出部２９は、相互情報量ＭＩ（Ｃｆ，ｘｊ）、相互情報量ＭＩ（ｒｉ，ｘｊ）、及び、相互情報量ＭＩ（Ｃｆｒｉ，ｘｊ）をそれぞれ、式（１０）〜式（１２）により算出する。
【００６６】
【数３】
0005569908.tif 000004
【００６７】
但し、ｐ（Ｃｆ）は、部分組合せＣｆで示される全ての単語が出現する記事データの確率、ｐ（ｘｊ）は、単語ｘｊが出現する記事データの確率である。また、ｐ（Ｃｆ，ｘｊ）は、部分組合せＣｆが示す全ての単語と単語ｘｊとが出現する記事データの確率、ｐ（ｒｉ，ｘｊ）は、単語ｒｉと単語ｘｊが出現する記事データの確率、ｐ（Ｃｆ，ｒｉ）は、部分組合せＣｆが示す全ての単語と単語ｒｉとが出現する記事データの確率、ｐ（Ｃｆｒｉ，ｘｊ）は、部分組合せＣｆが示す全ての単語及び単語ｒｉと単語ｘｊとが出現する記事データの確率である。
【００６８】
類推結果妥当性スコア算出部２９は、各確率を以下のように算出する。類推結果妥当性スコア算出部２９は、記事記憶装置５に記憶されている記事データの数である合計記事数をカウントする。続いて、類推結果妥当性スコア算出部２９は、記事記憶装置５に記憶されている記事データのうち、部分組合せＣｆが示す全ての単語が出現する記事データの数、単語ｘｊが出現する記事データの数、単語ｒｉが出現する記事データの数をカウントし、これらのカウント数をそれぞれ合計記事数で除算することによりｐ（Ｃｆ）、ｐ（ｘｊ）、ｐ（ｒｉ）を算出する。
【００６９】
さらに、類推結果妥当性スコア算出部２９は、記事記憶部５に記憶されている記事データのうち部分組合せＣｆが示す全ての単語と単語ｘｊとが出現する記事データの数、単語ｒｉと単語ｘｊとが出現する記事データの数、部分組合せＣｆが示す全ての単語と単語ｒｉとが出現する記事データの数、部分組合せＣｆが示す全ての単語及び単語ｒｉと単語ｘｊとが出現する記事データの数をカウントし、これらのカウント数をそれぞれ合計記事数で除算することにより、ｐ（Ｃｆ，ｘｊ）、ｐ（ｒｉ，ｘｊ）、ｐ（Ｃｆ，ｒｉ）、ｐ（Ｃｆｒｉ，ｘｊ）を算出する。
【００７０】
なお、式（１０）〜式（１２）に用いられるｐ（Ｃｆ）、ｐ（ｘｊ）、ｐ（ｒｉ）、ｐ（Ｃｆ，ｘｊ）、ｐ（ｒｉ，ｘｊ）、ｐ（Ｃｆ，ｒｉ）、ｐ（Ｃｆｒｉ，ｘｊ）を、記事記憶装置５に記憶される記事データに基づいて算出した確率としているが、記事集合Ｅに含まれる記事データに出現する確率としてもよい。この場合、類推結果妥当性スコア算出部２９は、記事記憶部５に記憶されている記事データに代えて、記事集合Ｅに含まれる記事データを用い、上記と同様にｐ（Ｃｆ）、ｐ（ｘｊ）、ｐ（ｒｉ）、ｐ（Ｃｆ，ｘｊ）、ｐ（ｒｉ，ｘｊ）、ｐ（Ｃｆ，ｒｉ）、ｐ（Ｃｆｒｉ，ｘｊ）を算出する。
【００７１】
出力部１６は、類推結果生成部２８が処理結果記憶部１４に書き込んだ類推結果集合Ｘが示す各単語ｘｊと、類推結果妥当性スコア算出部２９が書き込んだ当該単語ｘｊの類推結果妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｘｊ）とからなる類推結果データをディスプレイに表示させるなどして出力する（ステップＳ２４５）。このとき、出力部１６は、類推結果妥当性スコアが閾値以上の単語ｘｊとその類推結果妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｘｊ）のみを出力するようにしてもよく、類推結果妥当性スコアが高い順に所定数の単語ｘｊとその類推結果妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｘｊ）のみを出力してもよい。
【００７２】
続いて、図４に示すステップＳ１４５における単語ｒの抽出処理、図５に示すステップＳ２３５における単語ｘの抽出処理の詳細な処理手順を説明する。以下では、２つの抽出処理について示しているが、事例や類推の対象に応じていずれを用いてもよい。ここでは、簡単のため、状況Ａ、結果Ｂ、状況Ｃとも３次元のワードベクトルであり、抽出単語数ｎ、ｈが２である場合を例にして説明する。
【００７３】
この場合、図４のステップＳ１０５において、状況Ａのワードベクトル（ｔａ１，ｔａ２，ｔａ３）から部分組合せＡ１（ｔａ１，ｔａ２）、Ａ２（ｔａ１，ｔａ３）、Ａ３（ｔａ２，ｔａ３）が生成され、ステップＳ１１０において、結果Ｂのワードベクトルから部分組合せＢ１（ｗｂ１，ｗｂ２）、Ｂ２（ｗｂ１，ｗｂ３）、Ｂ３（ｗｂ２，ｗｂ３）が生成される。従って、ステップＳ１３５においては、組合せＡ１−Ｂ１，Ａ１−Ｂ２，Ａ１−Ｂ３、Ａ２−Ｂ１，Ａ２−Ｂ２，Ａ２−Ｂ３、Ａ３−Ｂ１，Ａ３−Ｂ２，Ａ３−Ｂ３が生成される。
【００７４】
（抽出処理１）：記事データは、自然言語で記述された文書のテキストデータである。ステップＳ１４５において、関係集合生成部２４は、記事集合Ｄに含まれる記事データｄ１、ｄ２、…が示す文書の形態素解析を行う。関係集合生成部２４は、形態素解析の結果を参照し、部分組合せＡｌが示すｎ個の単語が主語に含まれ、かつ、部分組合せＢｋが示すｈ個の単語が述部にある名詞として含まれている文から、部分組合せＡｌが示すｎ個の単語と部分組合せＢｋが示すｈ個の単語を関係づける述部の動詞を単語ｒとして抽出する。
また、ステップＳ２３５において、類推結果生成部２８は、記事集合Ｅに含まれる記事データｅ１、ｅ２、…が示す文書の形態素解析を行う。類推結果生成部２８は、形態素解析の結果を参照し、部分組合せＣｆが示すｎ個の単語が主語に含まれ、かつ、単語ｒｉが述部の動詞として含まれている文から、述部にある名詞を単語ｘとして抽出する。
【００７５】
図６は、ステップＳ１４０における単語ｒの抽出処理を説明するための図である。同図においては、ステップＳ１３５において部分組合せＡ１（サメ，マグロ）及び部分組合せＢ１（ひれ，尾）の組合せが選択されている例を示している。関係集合生成部２４は、記事データｄ１が示す文「サメやマグロのような魚類は，ひれや尾を使って高速に泳ぐことができる。」の主語は部分組合せＡ１が示す単語「サメ」及び「マグロ」であり、述部にある名詞は部分組合せＢ１が示す単語「ひれ」及び「尾」であるため、当該文の述部の動詞「泳ぐ」を単語r１として抽出する。また、関係集合生成部２４は、記事データｄ２が示す文「サメやマグロのような魚類は，ひれや尾を使って広範囲を移動することができる。」の主語は部分組合せＡ１が示す単語「サメ」及び「マグロ」であり、述部にある名詞は部分組合せＢ１が示す単語「ひれ」及び「尾」であるため、当該文の述部の動詞「移動する」を単語r２として抽出する。
【００７６】
このように、２以上の単語からなる部分組合せを利用することによって、１つの単語を用いる場合よりも、目的とする関係を高精度に抽出することができる。部分組合せに含まれる単語数が多いほどより正確な関係を示す単語を抽出することが可能となるが、関係の抽出対象となる文は減少する。
【００７７】
図７は、ステップＳ２３５における単語ｘの抽出処理を説明するための図である。同図は、ステップＳ２３０において組合せの一方として部分組合せＣ１（ライオン，オオカミ）が選択された場合について示している。類推結果生成部２８は、記事集合Ｅに含まれるいずれの記事データからも、部分組合せＣ１が示す単語「ライオン」及び「オオカミ」が主語に含まれ、かつ、単語ｒ１「泳ぐ」が述部の動詞である文を含む文は検出されなかったとする。一方、類推結果生成部２８は、記事集合Ｅに含まれる記事データｅ１が示す文「ライオンやオオカミなどは足を使って広範囲を移動する必要があり…」の主語は部分組合せＣ１が示す単語「ライオン」及び「オオカミ」であり、述部の動詞は単語ｒ２「移動する」であるため、当該文の述部にある名詞「足」を単語ｘ１として抽出する。
【００７８】
（抽出処理２）：記事データは、自然言語で記述された文書のテキストデータであり、記事記憶装置５は、分野別の辞書データ（コーパス）をさらに記憶している。また、状況Ａ、結果Ｂ、関係集合Ｒは、特定の分野の用語とする。さらに、図４のステップＳ１００において、類推装置１の入力部１２は、さらに、分野を示す情報の入力を受ける。
【００７９】
図４のステップＳ１４５において、関係集合生成部２４は、入力された分野の情報に対応した辞書データを特定し、部分組合せＡｌが示すｎ個の単語と、部分組合せＢｋが示すｈ個の単語が含まれる文から、特定された辞書データに登録されている単語を単語ｒの候補ｒ’として抽出する。抽出された候補ｒ’をそれぞれ、候補ｒ１’、ｒ２’…とする。関係集合生成部２４は、抽出した候補ｒｙ’（ｙ＝１、２、…）と、部分組合せＡｌ、部分組合せＢｋそれぞれとの関連の強さに基づいて関係を表す単語としての妥当性を示す値を以下の式（１３）により算出する。但し、ＭＩ（Ａｌ,ｒｙ’）は、部分組合せＡｌと候補ｒｙ’との相互情報量、ＭＩ（Ｂｋ,ｒｙ’）は、部分組合せＢｋと候補ｒｙ’との相互情報量である。なお、相互情報量ＭＩ（Ａｌ,ｒｙ’）、相互情報量ＭＩ（Ｂｋ,ｒｙ’）は、単語ｒｉの代わりに候補ｒｙ’を用いることにより、式（６）、式（７）と同様に算出される。
【００８０】
スコア（ｒｙ’）＝ＭＩ（Ａｌ，ｒｙ’）＋ＭＩ（Ｂｋ，ｒｙ’）      …（１３）
【００８１】
関係集合生成部２４は、算出した値が、関連が強いと判断する所定の条件以上である候補ｒ’を、単語ｒとして選択する。
また、ステップＳ２３０において、類推結果生成部２８は、部分組合せＣｆが示すｎ個の単語と、単語ｒｉが含まれる文から、入力された分野の情報に対応した辞書データに登録されている単語を単語ｘとして抽出する。
【００８２】
図８は、単語ｒ及び単語ｘの抽出処理を説明するための図である。同図においては、分野の情報がコンピュータであり、ステップＳ１４０において部分組合せＡ１（画像，写真）及び部分組合せＢ１（ＧＩＦ，ＪＰＥＧ）の組合せが選択されている場合の例について示している。記事データｄ１が示す文「画像や写真の圧縮には、ＧＩＦ、ＪＰＥＧなどのファイル形式が使えます。」には、部分組合せＡ１が示す単語「画像」及び「写真」と、部分組合せＢ１が示す単語「ＧＩＦ」及び単語「ＪＰＥＧ」が含まれている。関係集合生成部２４は、分野の情報からコンピュータ辞書データを特定し、この文に含まれる単語のうち、コンピュータ辞書データに登録されている「圧縮」、「ファイル形式」を候補ｒ１’、ｒ２’として抽出する。関係集合生成部２４は、これらの抽出した候補ｒ１’、ｒ２’について、上記の式（１３）によりスコアを算出した結果、候補ｒ１’「圧縮」は単語ｒとして選択せず、候補ｒ２’「ファイル形式」を単語ｒ１として選択する。
【００８３】
類推結果生成部２８は、ステップＳ２３０において部分組合せＣ１（音楽，会話）と単語ｒ１「ファイル形式」の組合せが選択されている場合、部分組合せＣ１が示す単語「音楽」及び「会話」、ならびに、単語ｒ１「ファイル形式」が含まれる文から、記事記憶装置５が記憶しているコンピュータ辞書データに登録されている「ＭＰ３」を単語ｘ１として抽出する。
【００８４】
[第２の実施形態]
続いて、本発明の他の実施形態を説明する。
第１の実施形態では、式（４）に示したように、ベースとなる事例である「Ａ：Ｂ」は一対のみ存在し、この事例によりターゲットの状況Ｃから結果Ｘを求めていた。つまり、第１の実施形態において、類推装置１は、多次元一事例における四項類推の処理をおこなっていた。一方、本実施形態では、「Ａ：Ｂ」で示されるベースの事例が複数存在する場合にターゲットの状況Ｃから結果Ｘを求める、多次元多事例の四項類推の処理を考える。これを、式（４）で示したmodus ponensと同じ表現方法で記述すると、以下の式（１４）のようになる。
【００８５】
【数４】
0005569908.tif 000005
【００８６】
上記のように、本実施形態では、事例がＮ個（Ｎは２以上の整数）あり、各事例を事例（Ｉ）とする（Ｉは２以上Ｎ以下の整数）。事例（Ｉ）は、ベースの状況Ａ（Ｉ）と、ベースの状況Ａ（Ｉ）での結果Ｂ（Ｉ）とからなる。本実施形態の類推装置は、Ａ（Ｉ）：Ｂ（Ｉ）を用いて、状況Ｃに対応する結果Ｘを求める。
【００８７】
なお、状況Ａ（Ｉ）は、ｍ個（ｍは２以上の整数）の単語ｔａＩ１，ｔａＩ２，…，ｔａＩｍを要素とするｍ次元ワードベクトルであり、ターゲットの状況Ｃも、第１の実施形態と同様のｍ次元ワードベクトルである。また、結果Ｂ（Ｉ）は、ｇ個（ｇは２以上の整数）の単語ｗｂＩ１，ｗｂＩ２，…，ｗｂＩｇを要素とするｇ次元ワードベクトルであり、ターゲットの結果Ｘも、第１の実施形態と同様のｇ次元ワードベクトルである。
【００８８】
図９は、本実施形態による類推装置の動作概要を示す図である。
本実施形態では、事例が多事例であるため、以下の式（１５）のように表わすことができる。
【００８９】
Ａ（Ｉ）：Ｂ（Ｉ）＝Ｃ：Ｘ（Ｉ）？  （Ｉは２以上Ｎ以下の整数）  ・・・（１５）
【００９０】
同図に示すように、本実施形態の類推装置は、各事例（Ｉ）について第１の実施形態の類推装置１と同様の関係抽出処理を行なうことによって、状況Ａ（Ｉ）の部分組合せと結果Ｂ（Ｉ）の部分組合せとの関係を示す単語の集合である関係集合Ｒ（Ｉ）を生成する。本実施形態の類推装置は、各関係集合Ｒ（Ｉ）について第１の実施形態の類推装置１と同様に関係マッピング処理を行なうことによって、類推結果集合Ｘ（Ｉ）を生成し、類推結果妥当性スコアを算出する。本実施形態の類推装置は、類推結果集合Ｘ（１）〜Ｘ（Ｎ）を統合し、重複する単語ｘがある場合は、重複を削除する。重複削除後の類推結果妥当性スコアは、重複する単語ｘについての類推結果妥当性スコアを合計した値である。
【００９１】
図１０は、本発明の第２の実施形態による類推装置１ａの構成を示すブロック図である。同図において、図３に示す第１の実施形態による類推装置１と同一の部分には同一の符号を付し、その説明を省略する。図１０に示す類推装置１ａが、図３に示す第１の実施形態の類推装置１と異なる点は、事例記憶部１１に代えて事例記憶部１１ａを備える点、類推処理制御部１７及び類推結果積算部１８を備える点である。
【００９２】
事例記憶部１１ａは、状況Ａ（Ｉ）のワードベクトルを示す状況Ａ（Ｉ）データ（ベース状況データ）と、結果Ｂ（Ｉ）のワードベクトルを示す結果Ｂ（Ｉ）データ（ベース結果データ）とからなる事例（Ｉ）を記憶する。類推処理制御部１７は、第１の実施形態と同様の処理を事例記憶部１１ａに記憶されている事例（１）〜事例（Ｎ）について処理を行なうよう関係抽出部１３及び関係マッピング部１５に指示する。類推結果積算部１８は、各事例（Ｉ）について得られた類推結果の単語ｘの集合を示すデータである類推結果Ｘ（Ｉ）を統合する。
【００９３】
図１１及び図１２は、図１０に示す類推装置１ａの処理フローを示す図である。
類推装置１ａの事例記憶部１１ａは、状況Ａ（Ｉ）データと結果Ｂ（Ｉ）データとからなる事例（Ｉ）を記憶している（Ｉは２以上Ｎ以下の整数）。状況Ａ（Ｉ）データは、ｍ個（ｍは２以上の整数）の単語ｔａＩ１，ｔａＩ２，…，ｔａＩｍを要素とするｍ次元ワードベクトルを示す（ｍは２以上の整数）。結果Ｂ（Ｉ）データは、ｇ個（ｇは２以上の整数）の単語ｗｂＩ１，ｗｂＩ２，…，ｗｂＩｇを要素とするｇ次元ワードベクトルを示す。また、処理結果記憶部１４は、初期値ＮＵＬＬの記事集合Ｄ、記事集合Ｅ、関係集合Ｒ（Ｉ）、類推結果集合Ｘ（Ｉ）を記憶する。
【００９４】
図１１において、類推装置１ａの入力部１２は、図４に示す第１の実施形態のステップＳ１００と同様に、状況Ｃデータの入力を受ける（ステップＳ３００）。類推処理制御部１７は、事例記憶部１１ａに記憶されている事例（Ｉ）のうち、まだ処理対象としていない事例（Ｉ）を選択する（ステップＳ３０５）。類推処理制御部１７は、選択した事例（Ｉ）についての処理を実行するよう、関係抽出部１３に指示する。これにより、関係抽出部１３は、類推処理制御部１７により選択された事例（Ｉ）の状況Ａ（Ｉ）データ、結果Ｂ（Ｉ）データを事例記憶部１１から読み出し、第１の実施形態における状況Ａデータ、結果Ｂデータの代わりに用いて、図４に示す第１の実施形態におけるステップＳ１０５〜Ｓ１５５と同様の処理を実行する（ステップＳ３１０〜Ｓ３６０）。これにより、事例（Ｉ）についての関係集合Ｒと、関係集合Ｒに含まれる各単語ｒｉの関係妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｒｉ）が得られる。事例（Ｉ）を用いて得られた関係集合Ｒを関係集合Ｒ（Ｉ）とし、関係集合Ｒに含まれる単語ｒ１、ｒ２、…をそれぞれ単語ｒＩ１、ｒＩ２、…とし、単語ｒｉについて算出された関係妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｒｉ）を、関係妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｒＩｉ）とする。これらのデータは、事例（Ｉ）の識別情報と対応づけて処理結果記憶部１４に書き込まれる。
【００９５】
類推処理制御部１７は、事例記憶部１１ａに記憶されている事例（Ｉ）に、まだ処理対象としていない事例（Ｉ）があるかを判断する。まだ処理対象としていない事例（Ｉ）があると判断した場合（ステップＳ３６５：ＮＯ）、類推処理制御部１７は、ステップＳ３０５からの処理を繰り返す。類推処理制御部１７が全ての事例（Ｉ）を処理対象としたと判断した場合（ステップＳ３６５：ＹＥＳ）、関係マッピング部１５を起動する。
【００９６】
図１２において、ターゲット状況部分組合せ生成部２６は、図５に示す第１の実施形態のステップＳ２００と同様に、状況Ｃデータが示すワードベクトルから部分組合せＣｆ（１≦ｆ≦ｍＣｎ、ｆは整数）を生成し、処理結果記憶部１４に書き込む（ステップＳ３００）。
【００９７】
類推処理制御部１７は、まだ関係マッピング部１５における処理対象としていない事例（Ｉ）を特定する（ステップＳ３０５）。類推処理制御部１７は、特定した事例（Ｉ）についての処理を実行するよう、関係マッピング部１５に指示する。これにより、関係マッピング部１５は、類推処理制御部１７により選択された事例（Ｉ）の識別情報と対応付けて処理結果記憶部１４に記憶されている関係集合Ｒ（Ｉ）及び関係妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｒＩｉ）を読み出し、第１の実施形態における関係集合Ｒ、関係妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｒｉ）の代わりに用いて、図５に示す第１の実施形態におけるステップＳ２１０〜Ｓ２４５の処理を実行する（ステップＳ４１５〜Ｓ４４０）。これにより類推結果集合Ｘと、類推結果集合Ｘに含まれる各単語ｘｊの類推結果妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｘｊ）が得られる。事例（Ｉ）に対応した関係集合Ｒ（Ｉ）及び関係妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｒＩｊ）を用いて得られたこの類推結果集合Ｘを類推結果集合Ｘ（Ｉ）とし、類推結果集合Ｘに含まれる単語ｘ１、ｘ２、…をそれぞれ単語ｘＩ１、ｘＩ２、…とし、単語ｘｊについて算出された類推結果妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｘｊ）を、関係妥当性スコアｓｃｏｒｅＩ（ｘＩｊ）とする。これらのデータは、事例（Ｉ）の識別情報と対応づけて処理結果記憶部１４に書き込まれる。
【００９８】
類推処理制御部１７は、まだ関係マッピング部１５における処理対象としていない事例（Ｉ）があるかを判断する。まだ処理対象としていない事例（Ｉ）があると判断した場合（ステップＳ４５５：ＮＯ）、類推処理制御部１７は、ステップＳ４０５からの処理を繰り返す。類推処理制御部１７が全ての事例（Ｉ）を処理対象としたと判断した場合（ステップＳ４５５：ＹＥＳ）、類推結果積算部１８を起動する。
【００９９】
類推結果積算部１８は、以下に示す式（１６）のように、処理結果記憶部１４から読み出した類推結果集合Ｘ（１）〜（Ｎ）を統合したデータである統合類推結果集合Ｘを生成する。
【０１００】
Ｘ＝ΣＩ Ｘ（Ｉ）      （Ｉ＝１〜Ｎ）    …（１６）
【０１０１】
類推結果積算部１８は、類推結果集合Ｘ（１）〜（Ｎ）に含まれる単語ｘＩｊに重複があれば一つの単語のみを残して重複をなくし、重複をなくした単語ｘＩｊの集合を示すデータである統合類推結果集合Ｘを生成する。統合類推結果集合Ｘに含まれる単語をｘ１、ｘ２、…とする。
【０１０２】
続いて、類推結果積算部１８は、以下の式（１７）により、統合類推結果集合Ｘに含まれる各単語ｘｊの類推結果妥当性スコアを算出する。ただし、ｓｃｏｒｅＩ（ｘｊ）は、事例（Ｉ）について得られた単語ｘｊの類推結果妥当性スコアである。
【０１０３】
ｓｃｏｒｅ（ｘｊ）＝ΣＩ ｓｃｏｒｅＩ（ｘｊ）    …（１７）
【０１０４】
つまり、統合類推結果集合Ｘに含まれる単語ｘｊの類推結果妥当性スコアは、当該単語ｘｊに統合された単語ｘＩｊの類推結果妥当性スコアｓｃｏｒｅＩ（ｘＩｊ）を積算した値である。類推結果積算部１８は、統合類推結果集合Ｘに含まれる単語ｘｊ及び当該単語ｘｊの類推結果妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｘｊ）を処理結果記憶部１４に書き込む（ステップＳ４６０）。
【０１０５】
出力部１６は、ステップＳ４４５において類推結果積算部１８が処理結果記憶部１４に書き込んだ統合類推結果集合Ｘが示す各単語ｘｊ及び当該単語ｘｊの類推結果妥当性スコアｓｃｏｒｅ（ｘｊ）とからなる類推結果データをディスプレイに表示させるなどして出力する（ステップＳ４６５）。このとき、出力部１６は、類推結果妥当性スコアが閾値以上の単語ｘｊのみを出力するようにしてもよく、類推結果妥当性スコアが高い順に所定数の単語ｘｊのみを出力してもよい。
【０１０６】
上述した実施形態では、記事記憶装置５を第１の実施形態の類推装置１、第２の実施形態の類推装置１ａとネットワークを介して接続される外部の装置としているが、類推装置１、類推装置１ａが記事記憶装置５を内部に備える構成としてもよい。
また、上述した実施形態では、記事集合Ｄ、Ｅを、記事データの集合としているが、記事データが記憶されているＵＲＬ（Universal Resource Locator）や記事データのデータ名など、記事データの識別情報を示すデータでもよい。この場合、類推装置１及び類推装置１ａは、記事集合Ｄ、Ｅに含まれる記事データの識別情報で特定される記事記憶装置５内の記事データを参照し、上述した処理を実行する。
また、上述した実施形態では、状況Ａ、状況Ａ（１）〜状況Ａ（Ｎ）と状況Ｃのワードベクトルの次元数が同じ場合について説明したが、状況Ａ、状況Ａ（１）〜状況Ａ（Ｎ）の次元数と状況Ｃのワードベクトルの次元数とが異なっていてもよい。また、状況Ａ（１）〜状況Ａ（Ｎ）のワードベクトルの次元数は全て同一でなくともよい。また、結果Ｂ（１）〜結果Ｂ（Ｎ）のワードベクトルの次元数は全て同一でなくともよい。
【０１０７】
上述した類推装置１及び類推装置１ａは、内部にコンピュータシステムを有している。そして、類推装置１の関係抽出部１３、関係マッピング部１５及び出力部１６、ならびに、類推装置１ａの関係抽出部１３、関係マッピング部１５、出力部１６、類推処理制御部１７及び類推結果積算部１８の動作の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータシステムが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＣＰＵ及び各種メモリやＯＳ、周辺機器等のハードウェアを含むものである。
【０１０８】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるものであっても良い。
【符号の説明】
【０１０９】
１、１ａ…類推装置
１１、１１ａ…事例記憶部
１２…入力部
１３…関係抽出部
１４…処理結果記憶部
１５…関係マッピング部
１６…出力部
１７…類推処理制御部
１８…類推結果積算部
２１…ベース状況部分組合せ生成部
２２…ベース結果部分組合せ生成部
２３…ベース共起記事検索部
２４…関係集合生成部
２５…妥当性スコア算出部
２６…ターゲット状況部分組合せ生成部
２７…ターゲット共起記事検索部
２８…類推結果生成部
２９…類推結果妥当性スコア算出部
５…記事記憶装置
【図１】
0005569908.tif 000006
【図２】
0005569908.tif 000007
【図３】
0005569908.tif 000008
【図４】
0005569908.tif 000009
【図５】
0005569908.tif 000010
【図６】
0005569908.tif 000011
【図７】
0005569908.tif 000012
【図８】
0005569908.tif 000013
【図９】
0005569908.tif 000014
【図１０】
0005569908.tif 000015
【図１１】
0005569908.tif 000016
【図１２】
0005569908.tif 000017
【図１３】
0005569908.tif 000018