(57)【要約】  グラフ構造解析装置１０は、グラフ構造を解析するための装置である。グラフ構造解析装置１０は、グラフ構造における解析対象範囲とその比較対象となる比較対象範囲とを選択する、範囲選択部１１と、解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、当該範囲に関連するデータから、特徴表現を抽出する、特徴表現抽出部１２とを備えている。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
グラフ構造を解析するための装置であって、
前記グラフ構造における解析対象範囲とその比較対象となる比較対象範囲とを選択する、範囲選択手段と、
前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、当該範囲に関連するデータから、特徴表現を抽出する、特徴表現抽出手段と、
を備えている、ことを特徴とするグラフ構造解析装置。
【請求項２】
前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現を表示する、表示手段を、更に備えている、
請求項１に記載のグラフ構造解析装置。
【請求項３】
前記特徴表現抽出手段が、前記関連するデータに対してクラスタリングを行なって複数のクラスタを生成し、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、生成した前記クラスタから前記特徴表現を抽出する、
前記表示手段が、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現に加えて、前記複数のクラスタを表示する、
請求項２に記載のグラフ構造解析装置。
【請求項４】
前記特徴表現抽出手段が、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、前記関連するデータに対して、含意クラスタリングを行なう、
請求項３に記載のグラフ構造解析装置。
【請求項５】
前記特徴表現抽出手段が、前記解析対象範囲について抽出された特徴表現と、前記比較対象範囲について抽出された特徴表現との差分を求め、
前記表示手段が、前記差分を表示する、
請求項２〜４のいずれかに記載のグラフ構造解析装置。
【請求項６】
前記グラフ構造が学習データを用いた機械学習によって構築されており、
前記特徴表現抽出手段が、前記学習データ、又は前記学習データ以外のデータを、前記関連するデータとして用いて、前記特徴表現を抽出する、
請求項１〜５のいずれかに記載のグラフ構造解析装置。
【請求項７】
前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との関係に応じて、前記特徴表現に対して、優先度を設定する、優先度設定手段を更に備えている、
請求項６に記載のグラフ構造解析装置。
【請求項８】
前記優先度設定手段が、前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との前記グラフ構造における階層に応じて、前記特徴表現に対して、前記優先度を設定する、
請求項７に記載のグラフ構造解析装置。
【請求項９】
抽出された前記特徴表現を、前記機械学習で利用される属性として、出力する、属性出力手段を更に備えている、
請求項６に記載のグラフ構造解析装置。
【請求項１０】
抽出された前記特徴表現を、外部の論理推論器で用いられる知識データとして、出力する、知識データ出力手段を更に備えている、
請求項１〜９のいずれかに記載のグラフ構造解析装置。
【請求項１１】
グラフ構造を解析するための方法であって、
（ａ）前記グラフ構造における解析対象範囲とその比較対象となる比較対象範囲とを選択する、ステップと、
（ｂ）前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、当該範囲に関連するデータから、特徴表現を抽出する、ステップと、
を有する、ことを特徴とするグラフ構造解析方法。
【請求項１２】
（ｃ）前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現を表示する、ステップを、更に有する、
請求項１１に記載のグラフ構造解析方法。
【請求項１３】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記関連するデータに対してクラスタリングを行なって複数のクラスタを生成し、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、生成した前記クラスタから前記特徴表現を抽出する、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現に加えて、前記複数のクラスタを表示する、
請求項１２に記載のグラフ構造解析方法。
【請求項１４】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、前記関連するデータに対して、含意クラスタリングを行なう、
請求項１３に記載のグラフ構造解析方法。
【請求項１５】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記解析対象範囲について抽出された特徴表現と、前記比較対象範囲について抽出された特徴表現との差分を求め、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記差分を表示する、
請求項１２〜１４のいずれかに記載のグラフ構造解析方法。
【請求項１６】
前記グラフ構造が学習データを用いた機械学習によって構築されており、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記学習データ、又は前記学習データ以外のデータを、前記関連するデータとして用いて、前記特徴表現を抽出する、
請求項１１〜１５のいずれかに記載のグラフ構造解析方法。
【請求項１７】
（ｄ）前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との関係に応じて、前記特徴表現に対して、優先度を設定する、ステップを更に有する、
請求項１６に記載のグラフ構造解析方法。
【請求項１８】
前記（ｄ）のステップにおいて、前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との前記グラフ構造における階層に応じて、前記特徴表現に対して、前記優先度を設定する、
請求項１７に記載のグラフ構造解析方法。
【請求項１９】
（ｅ）抽出された前記特徴表現を、前記機械学習で利用される属性として、出力する、ステップを更に有する、
請求項１６に記載のグラフ構造解析方法。
【請求項２０】
（ｆ）抽出された前記特徴表現を、外部の論理推論器で用いられる知識データとして、出力する、ステップを更に有する、
請求項１１〜１９のいずれかに記載のグラフ構造解析方法。
【請求項２１】
コンピュータによって、グラフ構造を解析するための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であって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記グラフ構造における解析対象範囲とその比較対象となる比較対象範囲とを選択する、ステップと、
（ｂ）前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、当該範囲に関連するデータから、特徴表現を抽出する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２２】
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｃ）前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現を表示する、ステップを、実行させる命令を更に含む、
請求項２１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２３】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記関連するデータに対してクラスタリングを行なって複数のクラスタを生成し、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、生成した前記クラスタから前記特徴表現を抽出する、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現に加えて、前記複数のクラスタを表示する、
請求項２２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２４】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、前記関連するデータに対して、含意クラスタリングを行なう、
請求項２３に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２５】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記解析対象範囲について抽出された特徴表現と、前記比較対象範囲について抽出された特徴表現との差分を求め、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記差分を表示する、
請求項２２〜２４のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２６】
前記グラフ構造が学習データを用いた機械学習によって構築されており、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記学習データ、又は前記学習データ以外のデータを、前記関連するデータとして用いて、前記特徴表現を抽出する、
請求項２１〜２５のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２７】
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｄ）前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との関係に応じて、前記特徴表現に対して、優先度を設定する、ステップを実行させる命令を更に含む、
請求項２６に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２８】
前記（ｄ）のステップにおいて、前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との前記グラフ構造における階層に応じて、前記特徴表現に対して、前記優先度を設定する、
請求項２７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２９】
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｅ）抽出された前記特徴表現を、前記機械学習で利用される属性として、出力する、ステップを実行させる命令を更に含む、
請求項２６に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項３０】
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｆ）抽出された前記特徴表現を、外部の論理推論器で用いられる知識データとして、出力する、ステップを実行させる命令を更に含む、
請求項２１〜２９のいずれかに記載の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、機械学習によって得られたグラフ構造を解析するための、グラフ構造解析装置、及びグラフ構造解析方法に関し、更には、これらを実現するための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に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、機械学習は、解析器を用いて、判別、回帰分析等を行なうための学習モデルを構築することによって行なわれている。また、このような解析器としては、異種混合学習、ニューラルネットワーク（NN：Neural Network）等が知られている。【０００３】
このうち、異種混合学習は、学習モデルとして、木構造の決定木を構築する（例えば、非特許文献１及び２参照）。また、異種混合学習によって構築された決定木において、末端ノードより上位にあるノードの分岐には、判断基準が設定され、末端ノードからは判別式又は回帰式が出力される。また、異種混合学習では、この判断基準が、全体の学習モデルを説明しており、判断基準を明確にすることで、学習モデルの解釈性が向上される。【０００４】
また、ニューラルネットワーク（例えば、非特許文献３参照）は、ディープラーニング等によって、実用性が一気に高まった解析器である。ニューラルネットワークでは、大量のデータからモデルを学習することによって、多層からなるネットワーク構造が構築される。そして、ネットワーク構造の最下端において、判別が行なわれる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ryohei Fujimaki, Satoshi Morinaga, “Factorized Asymptotic Bayesian Inference for Mixture Modeling”, JMLR W&CP 22,p.400-408, 2012
【非特許文献２】Riki Eto, etal, “Fully-Automatic Bayesian Piecewise Sparse Linear Models”, AISTATS 2014
【非特許文献３】Rosenblatt F, “The Perceptron: A probabilistic model for information storage andorganization in the brain”, Psychological Review, 65,p.386-408, 1958
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、異種混合学習で構築された決定木を利用するユーザに対しては、判別式又は回帰式とともに、分岐点において事前に設定された特徴量から選択された判断基準がユーザに明示される。しかし、通常、その分岐点により振り分けられるデータを解析して、事前に設定されていない特徴量を含む範囲からの更なる特徴量の抽出は行なわれていない。【０００７】
また、ニューラルネットワークにおいても、入出力の間の隠れ層と呼ばれる中間層で、どのような判別が行なわれているのかは、ユーザに明示されず、中間層での判別処理はブラックボックスとなっている。【０００８】
これらの点から、機械学習を利用するユーザにおいては、学習モデルの内容を評価したいという要望がある。【０００９】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、機械学習で得られた学習モデルの評価を可能にし得る、グラフ構造解析装置、グラフ構造解析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるグラフ構造解析装置は、グラフ構造を解析するための装置であって、
前記グラフ構造における解析対象範囲とその比較対象となる比較対象範囲とを選択する、範囲選択部と、
前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、当該範囲に関連するデータから、特徴表現を抽出する、特徴表現抽出部と、
を備えている、ことを特徴とする。【００１１】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるグラフ構造解析方法は、グラフ構造を解析するための方法であって、
（ａ）前記グラフ構造における解析対象範囲とその比較対象となる比較対象範囲とを選択する、ステップと、
（ｂ）前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、当該範囲に関連するデータから、特徴表現を抽出する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする。【００１２】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータによって、グラフ構造を解析するための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であって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記グラフ構造における解析対象範囲とその比較対象となる比較対象範囲とを選択する、ステップと、
（ｂ）前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、当該範囲に関連するデータから、特徴表現を抽出する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録していることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
以上のように本発明によれば、機械学習で得られた学習モデルの評価が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、本発明の実施の形態１におけるグラフ構造解析装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態１におけるグラフ構造解析装置の具体的構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態において解析の対象となるグラフ構造の一例を示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態において解析対象範囲から抽出された特徴表現の一例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態において比較対象範囲から抽出された特徴表現の一例を示す図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態１におけるグラフ構造解析装置の動作を示すフロー図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態における変形例１における解析対象範囲と比較対象範囲とを示す図であり、図７（ａ）及び（ｂ）はそれぞれ異なる例を示している。
【図８】図８は、本発明の実施の形態２におけるグラフ構造解析装置の構成を示すブロック図である。
【図９】図９は、本発明の実施の形態２におけるグラフ構造解析装置の動作を示すフロー図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態３におけるグラフ構造解析装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】図１１は、本発明の実施の形態３におけるグラフ構造解析装置の動作を示すフロー図である。
【図１２】図１２は、本発明の実施の形態４におけるグラフ構造解析装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】図１３は、本発明の実施の形態４におけるグラフ構造解析装置の動作を示すフロー図である。
【図１４】図１４は、本発明の実施の形態４におけるグラフ構造解析装置の変形例ａの構成を示すブロック図である。
【図１５】図１５は、本発明の実施の形態４におけるグラフ構造解析装置の変形例ｂの構成を示すブロック図である。
【図１６】図１６は、本発明の実施の形態１〜４におけるグラフ構造解析装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態１における、グラフ構造解析装置、グラフ構造解析方法、及びプログラムについて、図１〜図７を参照しながら説明する。
【００１６】
［装置構成］
最初に、本実施の形態１におけるグラフ構造解析装置の概略構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態１におけるグラフ構造解析装置の概略構成を示すブロック図である。
【００１７】
図１に示す本実施の形態におけるグラフ構造解析装置１０は、グラフ構造を解析するための装置である。図１に示すように、グラフ構造解析装置１０は、範囲選択部１１と、特徴表現抽出部１２とを備えている。
【００１８】
範囲選択部１１は、グラフ構造における解析対象範囲とその比較対象となる比較対象範囲とを選択する。特徴表現抽出部１２は、解析対象範囲及び比較対象範囲それぞれ毎に、関連するデータから、特徴表現を抽出する。
【００１９】
このように、本実施の形態では、グラフ構造解析装置１０は、学習モデルを構成しているグラフ構造における特定の範囲と比較対象となる範囲とを対象として特徴表現を抽出する。このため、グラフ構造解析装置１０によれば、抽出された特徴表現を提示することができるので、機械学習で得られた学習モデルの評価が可能となる。
【００２０】
続いて、図２〜図５を用いて、グラフ構造解析装置１０の具体的構成について説明する。図２は、本発明の実施の形態１におけるグラフ構造解析装置の具体的構成を示すブロック図である。図３は、本発明の実施の形態において解析の対象となるグラフ構造の一例を示す図である。図４は、本発明の実施の形態において解析対象範囲から抽出された特徴表現の一例を示す図である。図５は、本発明の実施の形態において比較対象範囲から抽出された特徴表現の一例を示す図である。
【００２１】
図２に示すように、本実施の形態１においては、グラフ構造解析装置１０は、学習データ用データベース１と、解析器２と、グラフ構造用データベース３とに接続されている。
【００２２】
学習データ用データベース１は、機械学習で用いられる学習データを格納している。また、格納されている学習データは、過去又は現在において機械学習で用いられたデータである。なお、学習データは、時系列データに限定されるものではない。
【００２３】
解析器２は、学習データ用データベース１に格納されている学習データを用いた機械学習を実行して、数値データを解析し、判別又は回帰等の解を導出するとともに、決定木及びネットワーク構造といったグラフ構造（図３参照）を学習モデルとして生成する。なお、機械学習は、サーポートベクトルマシンを用いて行なわれていても良いし、ニューラルネットワークを用いて行なわれていても良い。
【００２４】
解析器２は、更に、生成したグラフ構造を、グラフ構造用データベース３に格納する。図３の例では、解析器２は、建物における過去の電力消費量と環境情報（気温、湿度、曜日、入室人数等）とから、建物の電力需要を予測するためのグラフ構造を生成している。また、図３の例では、グラフ構造の末端のノードには、電力需要を予測するための予測式が保管されている。
【００２５】
また、グラフ構造解析装置１０は、本実施の形態では、上述した範囲選択部１１及び特徴表現抽出部１２に加えて、表示部１３を備えている。
【００２６】
範囲選択部１１は、本実施の形態では、グラフ構造用データベース３から、グラフ構造を取得し、グラフ構造を構成しているノードの中から、解析対象範囲におけるノード又はノード集合と、比較対象範囲におけるノード又はノード集合とを選択する。また、本実施の形態では、解析対象範囲と比較対象範囲とのペアは、分岐ごとに生成できる。更に、後述する変形例にあるように、一つの分岐から、複数のパタンでペアが設定されていても良い。
【００２７】
特徴表現抽出部１２は、本実施の形態では、グラフ構造が学習データを用いた機械学習によって構築されているため、解析対象範囲及び比較対象範囲に関連するデータとして、学習データ用データベース１に格納されている学習データを用いて、特徴表現を抽出する。
【００２８】
具体的には、特徴表現抽出部１２は、図４に示すように、χ二乗検定を用いて、解析対象範囲を経由する学習データから、解析対象範囲の特徴表現を抽出し、抽出した特徴表現には、解析対象範囲との関連性を示すスコアを付与する。また、特徴表現抽出部１２は、図５に示すように、χ二乗検定を用いて、比較対象範囲を経由する学習データから、比較対象範囲の特徴表現を抽出し、抽出した特徴表現には、比較対象範囲との関連性を示すスコアを付与する。
【００２９】
また、このとき、特徴表現抽出部１２は、解析対象範囲及び比較対象範囲それぞれ毎に、スコアが高い上位Ｎ個の特徴表現を特定し、特定したＮ個の特徴表現のみを抽出しても良い。なお、Ｎは任意の自然数である。加えて、特徴表現抽出部１２は、特定した特徴表現を組み合せることで、知識を獲得することもできる。
【００３０】
また、本実施の形態では、特徴表現抽出部１２は、学習データ以外のデータを用いて、特徴表現を抽出することもできる。学習データ以外のデータとしては、例えば、ブログ、マイクロブログ等として、インターネット上で公開されているテキストデータが挙げられる。更に、特徴表現抽出部１２は、解析対象範囲について抽出された特徴表現と、比較対象範囲について抽出された特徴表現との差分を求めることもできる。
【００３１】
表示部１３は、解析対象範囲及び比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された特徴表現を表示する。具体的には、表示部１３は、グラフ構造解析装置１０に接続された表示装置の画面上、又はグラフ構造解析装置１０とネットワークを介して接続されている端末装置の画面上に、抽出された特徴表現を表示する。また、表示部１３は、特徴表現抽出部１２によって特徴表現の差分が求められている場合は、差分も表示する。
【００３２】
［装置動作］
次に、本実施の形態１におけるグラフ構造解析装置１０の動作について図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施の形態１におけるグラフ構造解析装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１〜図３を参酌する。また、本実施の形態１では、グラフ構造解析装置を動作させることによって、グラフ構造解析方法が実施される。よって、本実施の形態１におけるグラフ構造解析方法の説明は、以下のグラフ構造解析装置１０の動作説明に代える。
【００３３】
まず、前提として、解析器２が、学習データ用データベース１から学習データを取得し、取得した学習データを用いて、学習モデルとしてグラフ構造を生成し、生成したグラフ構造をグラフ構造用データベース３に格納する。なお、解析器２の種類によっては、グラフ構造は、中間表現として出力される場合もある。
【００３４】
図４に示すように、最初に、範囲選択部１１は、グラフ構造用データベース３から、グラフ構造を取得する（ステップＡ１）。
【００３５】
次に、範囲選択部１１は、グラフ構造における解析対象範囲とその比較対象となる比較対象範囲とを選択する（ステップＡ２）。なお、ステップＡ２における範囲の選択は、外部からの指示に応じて行なわれても良いし、予め設定されたルールに従って自動的に行なわれても良い。
【００３６】
次に、特徴表現抽出部１２は、解析対象範囲及び比較対象範囲毎に、それらに関連するデータを用いて、特徴表現を抽出する（ステップＡ３）。具体的には、特徴表現抽出部１２は、χ二乗検定を用いて、解析対象範囲を経由する学習データから、解析対象範囲の特徴表現を抽出し、比較対象範囲を経由する学習データから、比較対象範囲の特徴表現を抽出する。
【００３７】
次に、表示部１３は、解析対象範囲及び比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された特徴表現を表示装置の画面、又は端末装置の画面に表示する（ステップＡ４）。ステップＡ４の実行後、グラフ構造解析装置の処理は一旦終了する。
【００３８】
［プログラム］
本実施の形態１におけるプログラムは、コンピュータに、図６に示すステップＡ１〜Ａ４を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態におけるグラフ構造解析装置１０とグラフ構造解析方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、範囲選択部１１、特徴表現抽出部１２、及び表示部１３として機能し、処理を行なう。
【００３９】
また、本実施の形態１におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、範囲選択部１１、特徴表現抽出部１２、及び表示部１３のいずれかとして機能しても良い。
【００４０】
［具体例］
続いて、図３に示したグラフ構造を用いた場合におけるグラフ構造解析装置１０の処理の具体例について説明する。まず、学習データ用データベース１には、学習データとして、過去の外気温、曜日、入室人数等の環境情報と、空調等の電力消費量の時系列データとが格納されているとする。
【００４１】
また、解析器２は、これらの学習データを用いて、空調機器のＯＮ／ＯＦＦを判別する決定木を作成し、回帰式を用いて電力需要を予測する式を導出する。つまり、解析器２は、学習データから、木構造の決定木によって区分された回帰式（予測式）を設定する。具体的には、解析器２は、既存の機械学習エンジンに、学習データとして、外気温、曜日、入室人数などの属性情報と、特定の建物における電力消費量の時系列データとを入力して、図３に示すように、末端（葉又はリーフ）に回帰式が保管されたグラフ構造を出力する。グラフ構造は、グラフ構造用データベース３に格納される。
【００４２】
範囲選択部１１は、図３に示したグラフ構造において、解析対象範囲と比較対象となる比較対象範囲とを選択する。例えば、範囲選択部１１は、２段目の右の分岐「予測外気温度１２．５度以上」が着目点となっている場合は、「Ａ∧Ｂ」を解析対象範囲として選択し、「Ａ∧¬Ｂ」を比較対象範囲として選択する。なお、Ａ及びＢは以下のように設定される。
Ａ：７日前の使用量が５４．３ｋＷ以上
Ｂ：予測外気温度が１２．５度以上
【００４３】
また、本実施の形態では、図３にも示すように、Ａ及びＢは、以下のように設定されていても良い。範囲選択部１１は、他の分岐に対しても同様に、解析対象範囲と比較対象範囲とを選択する。
Ａ：７日前の使用量が５４．３ｋＷ以上、且つ、予測外気温度が１２．５度以上
Ｂ：予測対象日が休業日
【００４４】
特徴表現抽出部１２は、範囲選択部１１から、解析対象範囲と比較対象範囲とを取得し、学習データ用データベース１から学習データを取得する。比較対象には弱く対象範囲独自に強く存在する特徴量を抽出する。そして、特徴表現抽出部１２は、χ二乗検定を用いて、解析対象範囲を経由する学習データから、解析対象範囲の特徴表現（図４参照）を抽出し、比較対象範囲を経由する学習データから、比較対象範囲の特徴表現（図５参照）を抽出する。
【００４５】
また、特徴表現抽出部１２は、解析対象範囲と比較対象範囲とを比較し、それぞれの範囲毎に、その範囲にのみ強く存在する特徴表現、例えばスコアが閾値以上となる特徴表現を特定する。更に、特徴表現抽出部１２は、特定した特徴表現に基づいて、以下のような知識（１）〜（４）を獲得することができる。但し、ここで得られた下記の知識は、互いに相関があるが、必ずしも因果を示しているわけではない。
（１）前週の使用量が多く（Ａ）、外気温が高い（Ｂ）時は、西日が影響している。
（２）外気温が高い（Ｂ）時は、西日が影響している。
（３）前週の使用量が多く（Ａ）、外気温が低い（¬Ｂ）時は、風が影響している。
（４）外気温が低い（¬Ｂ）時は、風が影響している。
【００４６】
上記の例では、知識として、「西日」と「風」との２つのみが抽出されているが、これらの知識を他の言葉に適用して、知識の候補とすることもできる。また、上記の例では、スコアが１以上の特徴表現が全て採用されている。このように、本具体例では、グラフ構造解析装置１０は、グラフ構造を解析すると共に、今までになかった知識の候補を各することもできる。
【００４７】
また、本具体例においては、特徴表現抽出部１２は、解析器２が用いた学習データとは異なるデータを用いることができる。例えば、特徴表現抽出部１２は、解析器２が用いた外気温、曜日、入室人数などの環境情報とは異なるデータ、例えば、twitter（登録商標）のようなインターネット上のテキストデータを用いて、特徴表現を抽出することもできる。但し、この場合、データは、取得日時毎に、外気温、曜日、入室人数の違いに応じて、分類された状態で得られているとする。
【００４８】
［実施の形態１における効果］
本実施の形態１による第１の効果は、グラフ構造解析装置１０によれば、解析器２が事前に保持していなかった特徴量又は知識が得られる点である。また、このような効果が得られる理由は次の通りである。つまり、グラフ構造解析装置１０では、解析器２が出力するグラフ構造の末端ノードに対してではなく、分岐点において枝分かれしたデータに対して再度学習が行なわれる。そして、グラフ構造解析装置１０では、再度の学習によって、分岐点で分けられる２つの範囲の特徴表現が抽出され、分岐点で行なわれている特徴量の分類についての情報が、分岐点の情報以外のところからも取得されるからである。
【００４９】
本実施の形態１による第２の効果は、グラフ構造解析装置１０によれば、より有益なより多くの特徴量を取得することができる点である。また、このような効果が得られる理由は次の通りである。つまり、学習データそのものと異なり、グラフ構造の分岐点は、解析器２によって有益性が高いと判断されて選ばれている。従って、分岐点に関連しているデータを再度学習すれば、分岐の条件以外の情報を含めて取得することができるからである。また、本実施の形態１では、グラフ構造のノードの末端（リーフ：葉）だけでなく、中間層の分岐に対しても適用できるので、より広く特徴表現の抽出が可能となる。
【００５０】
本実施の形態１による第３の効果は、グラフ構造解析装置１０によれば、解析器２による推論で用いられる論理的なルールを自動的に取得できる点である。このような効果が得られる理由は次の通りである。つまり、グラフ構造解析装置１０では、再度の学習によって、分岐点で分けられる２つの範囲の特徴表現が抽出される。そして、グラフ構造解析装置１０では、グラフ構造におけるノード間の関係、即ち、各ノードに設定されている重み、ノード間に設定されている論理的なｉｆ−ｔｈｅｎルールに、抽出された特徴表現を適用できるので、論理的なルールを構築することができる。
【００５１】
続いて、以下に、本実施の形態１における変形例１〜変形例５について説明する。
【００５２】
［変形例１］
図７は、本発明の実施の形態における変形例１における解析対象範囲と比較対象範囲とを示す図であり、図７（ａ）及び（ｂ）はそれぞれ異なる例を示している。図７（ａ）及び（ｂ）に示されたグラフ構造は、図３に示したグラフ構造と同様である。
【００５３】
本変形例１では、図７（ａ）に示すように、図３に示された例と異なり、解析対象範囲が（Ａ∧Ｂ）となり、比較対象範囲が¬（Ａ∧Ｂ）となっても良い。また、図７（ｂ）に示すように、解析対象範囲がＢとなり、比較対象範囲が¬Ｂとなっておも良い。なお、図７（ａ）においてＡ及びＢは、上述の具体例と同様であるが、図７（ｂ）においてＢは「休業日であること」である。
【００５４】
このように、本実施の形態１では、解析対象範囲と比較対象範囲との選択は特に限定されるものではない。また、選択される解析対象範囲と比較対象範囲との組は、１つであっても良いし、２つ以上であっても良い。
【００５５】
［変形例２］
本変形例２では、特徴表現抽出部１２は、関連するデータ（学習データ又は学習データ以外のデータ）に対してクラスタリングを行なって複数のクラスタを生成する。そして、特徴表現抽出部１２は、解析対象範囲及び比較対象範囲それぞれ毎に、生成したクラスタから特徴表現を抽出する。
【００５６】
具体的には、特徴表現抽出部１２は、まず前処理として、対象範囲（Ａ∧Ｂ）と比較対象範囲（Ａ∧¬Ｂ）との共通部分であるＡを通過するデータに対して、クラスタリングを行う。クラスタリングの方法としては、ここでは、k-means法が挙げられる。次に、特徴表現抽出部１２は、クラスタリングにより得られた各クラスタの個々のデータを対象にして、特徴表現を抽出する。このときの特徴表現の抽出方法としては、例えば、χ二乗検定が挙げられる。また、各表現に出現頻度に合わせてスコアを付与し、スコアが一定以上のもののみを特徴表現として抽出しても良い。その後、特徴表現抽出部１２は、抽出された特徴表現を、Ｂに帰属する特徴表現と、¬Ｂに帰属する特徴表現とに分類する。
【００５７】
本変形例２によれば、共通部分から抽出された特徴表現が、解析対象範囲又は比較対象範囲に分類されるので、どちらに範囲に帰属するかが曖昧な特徴表現を明確に分類することが可能となる。また、本変形例２では、表示部１３は、クラスタリングによって得られたクラスタも特徴表現と共に表示することができる。
【００５８】
［変形例３］
本変形例３では、特徴表現抽出部１２は、解析対象範囲及び比較対象範囲それぞれ毎に、関連するデータ（解析対象範囲を通過するデータ又は比較対象範囲を追加するデータ）に対して、クラスタリングを行う。次に、特徴表現抽出部１２は、解得られた各クラスタから特徴表現を抽出をする。その後、特徴表現抽出部１２は、各クラスタを、それぞれが帰属する範囲毎にマージして、各クラスタから抽出された特徴表現を範囲毎に分類する。なお、特徴表現の抽出方法は、上記変形例２と同様である。本変形例３でも、表示部１３は、クラスタリングによって得られたクラスタも特徴表現と共に表示することができる。
【００５９】
［変形例４］
本変形例４では、特徴表現抽出部１２は、解析対象範囲及び比較対象範囲それぞれ毎に、関連するデータ（解析対象範囲を通過するデータ又は比較対象範囲を追加するデータ）に対して、含意クラスタリングを行う。含意クラスタリングを行なった場合は、得られた各クラスタからは、そのクラスタのデータが含む意味を表す代表文（代表特徴表現）が抽出される。従って、特徴表現抽出部１２は、各クラスタを、それぞれが帰属する範囲毎にマージして、各クラスタから抽出される代表文を範囲毎に分類し、分類された代表文を各範囲の特徴表現とする。本変形例４でも、表示部１３は、クラスタリングによって得られたクラスタも特徴表現と共に表示することができる。
【００６０】
［変形例５］
本変形例５では、特徴表現抽出部１２は、解析対象範囲について抽出された特徴表現と、比較対象範囲について抽出された特徴表現との差分を求める。また、表示部１３は、求められた差分を画面に表示する。
【００６１】
具体的には、特徴表現抽出部１２は、解析対象範囲及び比較対象範囲それぞれ毎に特徴表現を抽出した後、解析対象範囲と比較対象範囲との双方に共通して現れる特徴表現を特定する。そして、特徴表現抽出部１２は、解析対象範囲で抽出された特徴表現のスコアと、比較対象範囲で抽出された同じ特徴表現のスコアとをマージして、両者の差分を算出し、算出した差分のみをスコアとして残す。
【００６２】
本変形例５によれば、双方で共通に出てくる特徴表現においては、スコアが薄められ、差分のみがスコアとなる。なお、上述したχ二乗検定によって特徴表現を抽出する場合は、双方の範囲から共通の特徴表現が抽出されることはないが、他の手法によって特徴表現が抽出される際はその可能性がある。また、変形例１に示したように、解析対象範囲と比較対象範囲との設定の仕方によっては、双方の範囲から共通の特徴表現が抽出されることがある。更に、上述の変形例２〜変形例４のようにクラスタリングが行なわれる場合も、双方の範囲から共通の特徴表現が抽出されることがある。更に、後述する実施の形態４においても、双方の範囲から共通の特徴表現が抽出されることがある。
【００６３】
（実施の形態２）
次に、本発明の実施の形態２における、グラフ構造解析装置、グラフ構造解析方法、及びプログラムについて、図８及び図９を参照しながら説明する。
【００６４】
［装置構成］
最初に、本実施の形態２におけるグラフ構造解析装置の概略構成について説明する。図８は、本発明の実施の形態２におけるグラフ構造解析装置の構成を示すブロック図である。
【００６５】
図８に示すように、本実施の形態２におけるグラフ構造解析装置２０は、図２に示した実施の形態１におけるグラフ構造解析装置１０と異なり、属性出力部２１を備えている。属性出力部２１は、特徴表現抽出部１２によって抽出された特徴表現を、機械学習で利用される属性として、解析器２に出力する。なお、これ以外の点については、グラフ構造解析装置２０は、実施の形態１におけるグラフ構造解析装置１０と同様に構成されている。
【００６６】
［装置動作］
次に、本実施の形態２におけるグラフ構造解析装置２０の動作について図９を用いて説明する。図９は、本発明の実施の形態２におけるグラフ構造解析装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図８を参酌する。また、本実施の形態２では、グラフ構造解析装置を動作させることによって、グラフ構造解析方法が実施される。よって、本実施の形態２におけるグラフ構造解析方法の説明は、以下のグラフ構造解析装置２０の動作説明に代える。
【００６７】
まず、本実施の形態２においても、前提として、解析器２が、学習データ用データベース１から学習データを取得し、取得した学習データを用いて、学習モデルとしてグラフ構造を生成し、生成したグラフ構造をグラフ構造用データベース３に格納する。なお、解析器２の種類によっては、グラフ構造は、中間表現として出力される場合もある。
【００６８】
図９に示すように、最初に、範囲選択部１１がステップＢ１及びＢ２を実行し、次に、特徴表現抽出部１２がステップＢ３を実行し、次に、表示部１３が、ステップＢ４を実行する。ステップＢ１〜Ｂ４は、それぞれ、図６に示したステップＡ１〜Ａ４と同様のステップである。
【００６９】
次に、属性出力部２１は、ステップＢ３によって抽出された特徴表現を、機械学習で利用される属性として、解析器２に出力する。
【００７０】
このように、本実施の形態２では、抽出された特徴表現は、解析器２が機械学習で用いる属性として追加される。このため、本実施の形態２においては、解析器２が、同じ学習データに対して再学習を行なった場合、グラフ構造の完成度が向上することになる。
【００７１】
上述した異種混合学習に代表される既存の機械学習では、グラフ構造の分岐点が新たに生み出されることはない。機械学習では、事前に備えられた情報、人が検討して人手で設定した大量の分岐候補から、適切な分岐点を選択することだけが行なわれており、機械学習において、選択肢として用意されていないものが採用されることはない。従って、既存の機械学習においては、本実施の形態２とは異なり、新たに設定すべき属性（分岐候補）が獲得されることはなく、論理推論の知識に学習結果をフィードバックする効果も限定的となる。
【００７２】
［プログラム］
本実施の形態２におけるプログラムは、コンピュータに、図６に示すステップＢ１〜Ｂ５を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態におけるグラフ構造解析装置１０とグラフ構造解析方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、範囲選択部１１、特徴表現抽出部１２、表示部１３、及び属性出力部２１として機能し、処理を行なう。
【００７３】
また、本実施の形態２におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、範囲選択部１１、特徴表現抽出部１２、表示部１３、及び属性出力部２１のいずれかとして機能しても良い。
【００７４】
（実施の形態３）
次に、本発明の実施の形態３における、グラフ構造解析装置、グラフ構造解析方法、及びプログラムについて、図１０及び図１１を参照しながら説明する。
【００７５】
［装置構成］
最初に、本実施の形態３におけるグラフ構造解析装置の概略構成について説明する。図１０は、本発明の実施の形態３におけるグラフ構造解析装置の構成を示すブロック図である。
【００７６】
図１０に示すように、本実施の形態３におけるグラフ構造解析装置３０は、論理推論を実行する論理推論器４に接続されている。また、本実施の形態３においては、グラフ構造解析装置３０は、図２に示した実施の形態１におけるグラフ構造解析装置１０と異なり、知識データ出力部３１を備えている。知識データ出力部３１は、特徴表現抽出部１２によって抽出された特徴表現を、外部の論理推論器４で用いられる知識データとして、論理推論器４に出力する。なお、これら以外の点については、グラフ構造解析装置３０は、実施の形態１におけるグラフ構造解析装置１０と同様に構成されている。
【００７７】
［装置動作］
次に、本実施の形態３におけるグラフ構造解析装置３０の動作について図１１を用いて説明する。図１１は、本発明の実施の形態３におけるグラフ構造解析装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１０を参酌する。また、本実施の形態３では、グラフ構造解析装置を動作させることによって、グラフ構造解析方法が実施される。よって、本実施の形態３におけるグラフ構造解析方法の説明は、以下のグラフ構造解析装置３０の動作説明に代える。
【００７８】
まず、本実施の形態３においても、前提として、解析器２が、学習データ用データベース１から学習データを取得し、取得した学習データを用いて、学習モデルとしてグラフ構造を生成し、生成したグラフ構造をグラフ構造用データベース３に格納する。なお、解析器２の種類によっては、グラフ構造は、中間表現として出力される場合もある。
【００７９】
図１１に示すように、最初に、範囲選択部１１がステップＣ１及びＣ２を実行し、次に、特徴表現抽出部１２がステップＣ３を実行し、次に、表示部１３が、ステップＣ４を実行する。ステップＣ１〜Ｃ４は、それぞれ、図６に示したステップＡ１〜Ａ４と同様のステップである。
【００８０】
次に、知識データ出力部３１は、特徴表現抽出部１２によって抽出された特徴表現を、外部の論理推論器４で用いられる知識データとして、論理推論器５に出力する（ステップＣ５）。
【００８１】
従来においては、論理推論における知識は非常に重要な要素となるにも関わらず、その獲得は、人手によって、経験的に積み重ねられたノウハウ等から行なわれている。つまり、有用な知識を手間及びコストをかけないで獲得することは非常に困難となっている。これに対して、本実施の形態３では、論理推論で用いられる知識を自動的に生成することができる。
【００８２】
（実施の形態４）
次に、本発明の実施の形態４における、グラフ構造解析装置、グラフ構造解析方法、及びプログラムについて、図１２及び図１３を参照しながら説明する。
【００８３】
［装置構成］
最初に、本実施の形態４におけるグラフ構造解析装置の概略構成について説明する。図１２は、本発明の実施の形態４におけるグラフ構造解析装置の構成を示すブロック図である。
【００８４】
図１２に示すように、本実施の形態４におけるグラフ構造解析装置４０は、図２に示した実施の形態１におけるグラフ構造解析装置１０と異なり、優先度設定部４１を備えている。優先度設定部４１は、解析対象範囲と比較対象範囲との関係に応じて、特徴表現に対して、優先度を設定する。なお、これ以外の点については、グラフ構造解析装置４０は、実施の形態１におけるグラフ構造解析装置１０と同様に構成されている。
【００８５】
具体的には、例えば、解析対象範囲（Ａ∧Ｂ）と比較対象範囲（Ａ∧¬Ｂ）とから抽出され特徴表現が抽出され、更に、解析対象範囲（Ａ’∧Ｂ’）と比較対象範囲（Ａ’∧¬Ｂ’）とからも特徴表現が抽出されているとする。また、特徴表現抽出部１２は、実施の形態１と同様に、抽出した各特徴表現にスコアを付与しているとする。
【００８６】
この場合において、優先度設定部４１は、グラフ構造における階層に応じて、例えば、抽出元となった範囲の出発点となるノードからの距離に応じて、スコアを修正することによって、各特徴表現に優先度を設定する。例えば、グラフ構造において、Ａが１段目にあり、Ａ’が２段目にあるとすると、優先度設定部４１は、１段目から抽出された特徴表現のスコアについては１／１倍とし、２段目から抽出された特徴表現のスコアについては１／２倍とする。この結果、１段目から抽出された特徴表現の優先度が、２段目から抽出された特徴表現の優先度よりも高くなる。
【００８７】
［装置動作］
次に、本実施の形態４におけるグラフ構造解析装置４０の動作について図１３を用いて説明する。図１３は、本発明の実施の形態４におけるグラフ構造解析装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１３を参酌する。また、本実施の形態４では、グラフ構造解析装置を動作させることによって、グラフ構造解析方法が実施される。よって、本実施の形態４におけるグラフ構造解析方法の説明は、以下のグラフ構造解析装置４０の動作説明に代える。
【００８８】
まず、本実施の形態４においても、前提として、解析器２が、学習データ用データベース１から学習データを取得し、取得した学習データを用いて、学習モデルとしてグラフ構造を生成し、生成したグラフ構造をグラフ構造用データベース３に格納する。なお、解析器２の種類によっては、グラフ構造は、中間表現として出力される場合もある。
【００８９】
図１３に示すように、最初に、範囲選択部１１がステップＤ１及びＤ２を実行し、次に、特徴表現抽出部１２がステップＤ３を実行し、次に、表示部１３が、ステップＤ４を実行する。ステップＤ１〜Ｄ４は、それぞれ、図６に示したステップＡ１〜Ａ４と同様のステップである。
【００９０】
次に、優先度設定部４１は、解析対象範囲と比較対象範囲との関係に応じて、具体的には、グラフ構造における階層に応じて、ステップＤ３によって抽出された特徴表現に対して優先度を設定する（ステップＤ５）。
【００９１】
このように、本実施の形態４においては、抽出された特徴表現に対して優先度を設定することができるため、特徴表現を機械学習での属性として利用する場合、特徴表現を論理推論での知識データとして利用する場合等において、特徴表現の有効に活用できる。
【００９２】
［変形例ａ］
続いて、図１４を用いて、本実施の形態４における変形例ａについて説明する。図１４は、本発明の実施の形態４におけるグラフ構造解析装置の変形例ａの構成を示すブロック図である。
【００９３】
図１４に示すように、本変形例ａでは、図１２に示した例と異なり、属性出力部４２を備えている。属性出力部４２は、特徴表現抽出部１２によって抽出された特徴表現のうち、スコアが一定値以上の特徴表現のみを、機械学習で利用される属性として、解析器２に出力する。つまり、本変形例ａでは、優先度設定部４１によって優先度が高められた特徴表現のみが、解析器２に出力される。このため、本変形例ａによれば、実施の形態２の場合よりも一層グラフ構造の完成度を向上させることができる。
【００９４】
［変形例ｂ］
続いて、図１５を用いて、本実施の形態４における変形例ｂについて説明する。図１５は、本発明の実施の形態４におけるグラフ構造解析装置の変形例ｂの構成を示すブロック図である。
【００９５】
図１５に示すように、本変形例ｂでは、図１２に示した例と異なり、知識データ出力部４３を備えている。知識データ出力部４３は、特徴表現抽出部１２によって抽出された特徴表現のうち、スコアが一定値以上の特徴表現のみを、外部の論理推論器４で用いられる知識データとして、論理推論器４に出力する。つまり、本変形例ｂでは、優先度設定部４１によって優先度が高められた特徴表現のみが、論理推論器４に出力される。このため、本変形例ｂによれば、実施の形態３よりも、より適切な知識を生成することができる。
【００９６】
［変形例ｃ］
本変形例ｃでは、優先度設定部４１は、グラフ構造における階層ではなく、解析対象範囲と比較対象範囲との選択の仕方に応じて、特徴表現に対して優先度を設定することができる。
【００９７】
優先度設定部４１は、例えば、解析対象範囲が（Ａ∧Ｂ）であり、比較対象範囲が（Ａ∧¬Ｂ）である場合は、比較対象範囲から抽出された特徴表現のスコアを、解析対象範囲から抽出された特徴表現のスコアの１倍とする。また、優先度設定部４１は、解析対象範囲が（Ａ∧Ｂ）であり、比較対象範囲が¬（Ａ∧Ｂ）である場合は、比較対象範囲から抽出された特徴表現のスコアを、解析対象範囲から抽出された特徴表現のスコアの２倍となる。更に、優先度設定部４１は、解析対象範囲が（Ｂ）であり、比較対象範囲が（¬Ｂ）である場合は、比較対象範囲から抽出された特徴表現のスコアを、解析対象範囲から抽出された特徴表現のスコアの１／２倍とする。
【００９８】
（物理構成）
ここで、実施の形態１〜４におけるプログラムを実行することによって、グラフ構造解析装置を実現するコンピュータについて図１６を用いて説明する。図１６は、本発明の実施の形態１〜４におけるグラフ構造解析装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【００９９】
図１６に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていても良い。
【０１００】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
【０１０１】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【０１０２】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【０１０３】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。
【０１０４】
なお、本実施の形態１〜４におけるグラフ構造解析装置１０は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、グラフ構造解析装置１０は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
【０１０５】
上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記３０）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【０１０６】
（付記１）
グラフ構造を解析するための装置であって、
前記グラフ構造における解析対象範囲とその比較対象となる比較対象範囲とを選択する、範囲選択部と、
前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、当該範囲に関連するデータから、特徴表現を抽出する、特徴表現抽出部と、
を備えている、ことを特徴とするグラフ構造解析装置。
【０１０７】
（付記２）
前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現を表示する、表示部を、更に備えている、
付記１に記載のグラフ構造解析装置。
【０１０８】
（付記３）
前記特徴表現抽出部が、前記関連するデータに対してクラスタリングを行なって複数のクラスタを生成し、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、生成した前記クラスタから前記特徴表現を抽出する、
前記表示部が、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現に加えて、前記複数のクラスタを表示する、
付記２に記載のグラフ構造解析装置。
【０１０９】
（付記４）
前記特徴表現抽出部が、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、前記関連するデータに対して、含意クラスタリングを行なう、
付記３に記載のグラフ構造解析装置。
【０１１０】
（付記５）
前記特徴表現抽出部が、前記解析対象範囲について抽出された特徴表現と、前記比較対象範囲について抽出された特徴表現との差分を求め、
前記表示部が、前記差分を表示する、
付記２〜４のいずれかに記載のグラフ構造解析装置。
【０１１１】
（付記６）
前記グラフ構造が学習データを用いた機械学習によって構築されており、
前記特徴表現抽出部が、前記学習データ、又は前記学習データ以外のデータを、前記関連するデータとして用いて、前記特徴表現を抽出する、
付記１〜５のいずれかに記載のグラフ構造解析装置。
【０１１２】
（付記７）
前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との関係に応じて、前記特徴表現に対して、優先度を設定する、優先度設定部を更に備えている、
付記６に記載のグラフ構造解析装置。
【０１１３】
（付記８）
前記優先度設定部が、前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との前記グラフ構造における階層に応じて、前記特徴表現に対して、前記優先度を設定する、
付記７に記載のグラフ構造解析装置。
【０１１４】
（付記９）
抽出された前記特徴表現を、前記機械学習で利用される属性として、出力する、属性出力部を更に備えている、
付記６のいずれかに記載のグラフ構造解析装置。
【０１１５】
（付記１０）
抽出された前記特徴表現を、外部の論理推論器で用いられる知識データとして、出力する、知識データ出力部を更に備えている、
付記１〜９のいずれかに記載のグラフ構造解析装置。
【０１１６】
（付記１１）
グラフ構造を解析するための方法であって、
（ａ）前記グラフ構造における解析対象範囲とその比較対象となる比較対象範囲とを選択する、ステップと、
（ｂ）前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、当該範囲に関連するデータから、特徴表現を抽出する、ステップと、
を有する、ことを特徴とするグラフ構造解析方法。
【０１１７】
（付記１２）
（ｃ）前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現を表示する、ステップを、更に有する、
付記１１に記載のグラフ構造解析方法。
【０１１８】
（付記１３）
前記（ｂ）のステップにおいて、前記関連するデータに対してクラスタリングを行なって複数のクラスタを生成し、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、生成した前記クラスタから前記特徴表現を抽出する、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現に加えて、前記複数のクラスタを表示する、
付記１２に記載のグラフ構造解析方法。
【０１１９】
（付記１４）
前記（ｂ）のステップにおいて、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、前記関連するデータに対して、含意クラスタリングを行なう、
付記１３に記載のグラフ構造解析方法。
【０１２０】
（付記１５）
前記（ｂ）のステップにおいて、前記解析対象範囲について抽出された特徴表現と、前記比較対象範囲について抽出された特徴表現との差分を求め、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記差分を表示する、
付記１２〜１４のいずれかに記載のグラフ構造解析方法。
【０１２１】
（付記１６）
前記グラフ構造が学習データを用いた機械学習によって構築されており、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記学習データ、又は前記学習データ以外のデータを、前記関連するデータとして用いて、前記特徴表現を抽出する、
付記１１〜１５のいずれかに記載のグラフ構造解析方法。
【０１２２】
（付記１７）
（ｄ）前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との関係に応じて、前記特徴表現に対して、優先度を設定する、ステップを更に有する、
付記１６に記載のグラフ構造解析方法。
【０１２３】
（付記１８）
前記（ｄ）のステップにおいて、前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との前記グラフ構造における階層に応じて、前記特徴表現に対して、前記優先度を設定する、
付記１７に記載のグラフ構造解析方法。
【０１２４】
（付記１９）
（ｅ）抽出された前記特徴表現を、前記機械学習で利用される属性として、出力する、ステップを更に有する、
付記１６に記載のグラフ構造解析方法。
【０１２５】
（付記２０）
（ｆ）抽出された前記特徴表現を、外部の論理推論器で用いられる知識データとして、出力する、ステップを更に有する、
付記１１〜１９のいずれかに記載のグラフ構造解析方法。
【０１２６】
（付記２１）
コンピュータによって、グラフ構造を解析するための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であって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記グラフ構造における解析対象範囲とその比較対象となる比較対象範囲とを選択する、ステップと、
（ｂ）前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、当該範囲に関連するデータから、特徴表現を抽出する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１２７】
（付記２２）
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｃ）前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現を表示する、ステップを、実行させる命令を更に含む、
付記２１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１２８】
（付記２３）
前記（ｂ）のステップにおいて、前記関連するデータに対してクラスタリングを行なって複数のクラスタを生成し、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、生成した前記クラスタから前記特徴表現を抽出する、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現に加えて、前記複数のクラスタを表示する、
付記２２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１２９】
（付記２４）
前記（ｂ）のステップにおいて、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、前記関連するデータに対して、含意クラスタリングを行なう、
付記２３に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１３０】
（付記２５）
前記（ｂ）のステップにおいて、前記解析対象範囲について抽出された特徴表現と、前記比較対象範囲について抽出された特徴表現との差分を求め、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記差分を表示する、
付記２２〜２４のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１３１】
（付記２６）
前記グラフ構造が学習データを用いた機械学習によって構築されており、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記学習データ、又は前記学習データ以外のデータを、前記関連するデータとして用いて、前記特徴表現を抽出する、
付記２１〜２５のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１３２】
（付記２７）
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｄ）前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との関係に応じて、前記特徴表現に対して、優先度を設定する、ステップを実行させる命令を更に含む、
付記２６に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１３３】
（付記２８）
前記（ｄ）のステップにおいて、前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との前記グラフ構造における階層に応じて、前記特徴表現に対して、前記優先度を設定する、
付記２７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１３４】
（付記２９）
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｅ）抽出された前記特徴表現を、前記機械学習で利用される属性として、出力する、ステップを実行させる命令を更に含む、
付記２６に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１３５】
（付記３０）
前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｆ）抽出された前記特徴表現を、外部の論理推論器で用いられる知識データとして、出力する、ステップを実行させる命令を更に含む、
付記２１〜２９のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１３６】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１３７】
この出願は、２０１７年６月２０日に出願された日本出願特願２０１７−１２０８３５を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１３８】
以上のように、本発明によれば、機械学習で得られた学習モデルの評価を行なうことができる。よって、本発明は、例えば、既存の解析器が用いられる多様な分析案件で、解析器が選んだ分岐をもとに特徴表現抽出を行うことにより、Scalabilityが必要な大規模案件を含む理由付けを追加する場合に有用である。更に、本発明は、既存の解析器が用いられる多様な分析ソリューションの精度を高めるための属性候補の追加に有用である。加えて、本発明は、論理推論器で用いられる多様な分析ソリューション、意志決定ソリューションが使用する知識の自動的／半自動的な追加に有用である。
【符号の説明】
【０１３９】
１  学習データ用データベース
２  解析器
３  グラフ構造用データベース
４  論理推論器
１０  グラフ構造解析装置（実施の形態１）
１１  範囲選択部
１２  特徴表現抽出部
１３  表示部
２０  グラフ構造解析装置（実施の形態２）
２１  属性出力部
３０  グラフ構造解析装置（実施の形態３）
３１  知識データ出力部
４０  グラフ構造解析装置（実施の形態４）
４１  優先度設定部
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
【図１】
2018235841.tif 000003
【図２】
2018235841.tif 000004
【図３】
2018235841.tif 000005
【図４】
2018235841.tif 000006
【図５】
2018235841.tif 000007
【図６】
2018235841.tif 000008
【図７】
2018235841.tif 000009
【図８】
2018235841.tif 000010
【図９】
2018235841.tif 000011
【図１０】
2018235841.tif 000012
【図１１】
2018235841.tif 000013
【図１２】
2018235841.tif 000014
【図１３】
2018235841.tif 000015
【図１４】
2018235841.tif 000016
【図１５】
2018235841.tif 000017
【図１６】
2018235841.tif 000018
【手続補正書】
【提出日】令和1年12月9日(2019.12.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
グラフ構造を解析するための装置であって、
前記グラフ構造における解析対象範囲とその比較対象となる比較対象範囲とを選択する、範囲選択手段と、
前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、当該範囲に関連するデータから、特徴表現を抽出する、特徴表現抽出手段と、
を備えている、ことを特徴とするグラフ構造解析装置。
【請求項２】
前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現を表示する、表示手段を、更に備えている、
請求項１に記載のグラフ構造解析装置。
【請求項３】
前記特徴表現抽出手段が、前記関連するデータに対してクラスタリングを行なって複数のクラスタを生成し、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、生成した前記クラスタから前記特徴表現を抽出する、
前記表示手段が、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現に加えて、前記複数のクラスタを表示する、
請求項２に記載のグラフ構造解析装置。
【請求項４】
前記特徴表現抽出手段が、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、前記関連するデータに対して、含意クラスタリングを行なう、
請求項３に記載のグラフ構造解析装置。
【請求項５】
前記特徴表現抽出手段が、前記解析対象範囲について抽出された特徴表現と、前記比較対象範囲について抽出された特徴表現との差分を求め、
前記表示手段が、前記差分を表示する、
請求項２〜４のいずれかに記載のグラフ構造解析装置。
【請求項６】
前記グラフ構造が学習データを用いた機械学習によって構築されており、
前記特徴表現抽出手段が、前記学習データ、又は前記学習データ以外のデータを、前記関連するデータとして用いて、前記特徴表現を抽出する、
請求項１〜５のいずれかに記載のグラフ構造解析装置。
【請求項７】
前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との関係に応じて、前記特徴表現に対して、優先度を設定する、優先度設定手段を更に備えている、
請求項６に記載のグラフ構造解析装置。
【請求項８】
前記優先度設定手段が、前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との前記グラフ構造における階層に応じて、前記特徴表現に対して、前記優先度を設定する、
請求項７に記載のグラフ構造解析装置。
【請求項９】
抽出された前記特徴表現を、前記機械学習で利用される属性として、出力する、属性出力手段を更に備えている、
請求項６に記載のグラフ構造解析装置。
【請求項１０】
抽出された前記特徴表現を、外部の論理推論器で用いられる知識データとして、出力する、知識データ出力手段を更に備えている、
請求項１〜９のいずれかに記載のグラフ構造解析装置。
【請求項１１】
グラフ構造を解析するための方法であって、
（ａ）前記グラフ構造における解析対象範囲とその比較対象となる比較対象範囲とを選択する、ステップと、
（ｂ）前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、当該範囲に関連するデータから、特徴表現を抽出する、ステップと、
を有する、ことを特徴とするグラフ構造解析方法。
【請求項１２】
（ｃ）前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現を表示する、ステップを、更に有する、
請求項１１に記載のグラフ構造解析方法。
【請求項１３】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記関連するデータに対してクラスタリングを行なって複数のクラスタを生成し、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、生成した前記クラスタから前記特徴表現を抽出する、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現に加えて、前記複数のクラスタを表示する、
請求項１２に記載のグラフ構造解析方法。
【請求項１４】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、前記関連するデータに対して、含意クラスタリングを行なう、
請求項１３に記載のグラフ構造解析方法。
【請求項１５】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記解析対象範囲について抽出された特徴表現と、前記比較対象範囲について抽出された特徴表現との差分を求め、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記差分を表示する、
請求項１２〜１４のいずれかに記載のグラフ構造解析方法。
【請求項１６】
前記グラフ構造が学習データを用いた機械学習によって構築されており、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記学習データ、又は前記学習データ以外のデータを、前記関連するデータとして用いて、前記特徴表現を抽出する、
請求項１１〜１５のいずれかに記載のグラフ構造解析方法。
【請求項１７】
（ｄ）前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との関係に応じて、前記特徴表現に対して、優先度を設定する、ステップを更に有する、
請求項１６に記載のグラフ構造解析方法。
【請求項１８】
前記（ｄ）のステップにおいて、前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との前記グラフ構造における階層に応じて、前記特徴表現に対して、前記優先度を設定する、
請求項１７に記載のグラフ構造解析方法。
【請求項１９】
（ｅ）抽出された前記特徴表現を、前記機械学習で利用される属性として、出力する、ステップを更に有する、
請求項１６に記載のグラフ構造解析方法。
【請求項２０】
（ｆ）抽出された前記特徴表現を、外部の論理推論器で用いられる知識データとして、出力する、ステップを更に有する、
請求項１１〜１９のいずれかに記載のグラフ構造解析方法。
【請求項２１】
コンピュータによって、グラフ構造を解析するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記グラフ構造における解析対象範囲とその比較対象となる比較対象範囲とを選択する、ステップと、
（ｂ）前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、当該範囲に関連するデータから、特徴表現を抽出する、ステップと、
を実行させる、プログラム。
【請求項２２】
前記コンピュータに、
（ｃ）前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現を表示する、ステップを、更に実行させる、
請求項２１に記載のプログラム。
【請求項２３】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記関連するデータに対してクラスタリングを行なって複数のクラスタを生成し、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、生成した前記クラスタから前記特徴表現を抽出する、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現に加えて、前記複数のクラスタを表示する、
請求項２２に記載のプログラム。
【請求項２４】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、前記関連するデータに対して、含意クラスタリングを行なう、
請求項２３に記載のプログラム。
【請求項２５】
前記（ｂ）のステップにおいて、前記解析対象範囲について抽出された特徴表現と、前記比較対象範囲について抽出された特徴表現との差分を求め、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記差分を表示する、
請求項２２〜２４のいずれかに記載のプログラム。
【請求項２６】
前記グラフ構造が学習データを用いた機械学習によって構築されており、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記学習データ、又は前記学習データ以外のデータを、前記関連するデータとして用いて、前記特徴表現を抽出する、
請求項２１〜２５のいずれかに記載のプログラム。
【請求項２７】
前記コンピュータに、
（ｄ）前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との関係に応じて、前記特徴表現に対して、優先度を設定する、ステップを、更に実行させる、
請求項２６に記載のプログラム。
【請求項２８】
前記（ｄ）のステップにおいて、前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との前記グラフ構造における階層に応じて、前記特徴表現に対して、前記優先度を設定する、
請求項２７に記載のプログラム。
【請求項２９】
前記コンピュータに、
（ｅ）抽出された前記特徴表現を、前記機械学習で利用される属性として、出力する、ステップを、更に実行させる、
請求項２６に記載のプログラム。
【請求項３０】
前記コンピュータに、
（ｆ）抽出された前記特徴表現を、外部の論理推論器で用いられる知識データとして、出力する、ステップを、更に実行させる、
請求項２１〜２９のいずれかに記載のプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、機械学習によって得られたグラフ構造を解析するための、グラフ構造解析装置、及びグラフ構造解析方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
【手続補正４】
【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】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、機械学習で得られた学習モデルの評価を可能にし得る、グラフ構造解析装置、グラフ構造解析方法、及びプログラムを提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、コンピュータによって、グラフ構造を解析するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記グラフ構造における解析対象範囲とその比較対象となる比較対象範囲とを選択する、ステップと、
（ｂ）前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、当該範囲に関連するデータから、特徴表現を抽出する、ステップと、
を実行させる、ことを特徴とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２６】
（付記２１）
コンピュータによって、グラフ構造を解析するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記グラフ構造における解析対象範囲とその比較対象となる比較対象範囲とを選択する、ステップと、
（ｂ）前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、当該範囲に関連するデータから、特徴表現を抽出する、ステップと、
を実行させる、プログラム。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２７】
（付記２２）
前記コンピュータに、
（ｃ）前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現を表示する、ステップを、更に実行させる、
付記２１に記載のプログラム。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２８】
（付記２３）
前記（ｂ）のステップにおいて、前記関連するデータに対してクラスタリングを行なって複数のクラスタを生成し、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、生成した前記クラスタから前記特徴表現を抽出する、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、抽出された前記特徴表現に加えて、前記複数のクラスタを表示する、
付記２２に記載のプログラム。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２９】
（付記２４）
前記（ｂ）のステップにおいて、前記解析対象範囲及び前記比較対象範囲それぞれ毎に、前記関連するデータに対して、含意クラスタリングを行なう、
付記２３に記載のプログラム。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３０】
（付記２５）
前記（ｂ）のステップにおいて、前記解析対象範囲について抽出された特徴表現と、前記比較対象範囲について抽出された特徴表現との差分を求め、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記差分を表示する、
付記２２〜２４のいずれかに記載のプログラム。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３１】
（付記２６）
前記グラフ構造が学習データを用いた機械学習によって構築されており、
前記（ｂ）のステップにおいて、前記学習データ、又は前記学習データ以外のデータを、前記関連するデータとして用いて、前記特徴表現を抽出する、
付記２１〜２５のいずれかに記載のプログラム。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３２】
（付記２７）
前記コンピュータに、
（ｄ）前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との関係に応じて、前記特徴表現に対して、優先度を設定する、ステップを、更に実行させる、
付記２６に記載のプログラム。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３３】
（付記２８）
前記（ｄ）のステップにおいて、前記解析対象範囲と前記比較対象範囲との前記グラフ構造における階層に応じて、前記特徴表現に対して、前記優先度を設定する、
付記２７に記載のプログラム。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３４】
（付記２９）
前記コンピュータに、
（ｅ）抽出された前記特徴表現を、前記機械学習で利用される属性として、出力する、ステップを、更に実行させる、
付記２６に記載のプログラム。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３５】
（付記３０）
前記コンピュータに、
（ｆ）抽出された前記特徴表現を、外部の論理推論器で用いられる知識データとして、出力する、ステップを、更に実行させる、
付記２１〜２９のいずれかに記載のプログラム。
【国際調査報告】
2018235841.tif 000019
2018235841.tif 000020