(57)【要約】      （修正有）【課題】情報アイテムの相互の類似性に基づき、類似する情報アイテムがノードのアレー内の同様な位置にマッピングされ、情報アイテム内における情報特徴のそれぞれの一致の出現頻度と、アレー内のノード間にマッピング関係があるとき、情報アイテムと各ノードのマッピングで、マップ端部ノードの重み係数が中心に比べてより極端になる。【解決手段】処理する情報アイテムに関して、ノードのアレー内において、マッピング関係が、処理する情報アイテムと最も近い一致を示す最も近いノードを検出するステップと、アレーにおいて、最も近いノードに近いノードのグループを選択するステップと、最も近いノード及びノードのグループが、一様に、処理する情報アイテムにより近づくように、マッピング関係を変更するステップとを有し、ノードのグループを選択するために、アレーの周縁の端部がアレーの反対側の周縁の端部に隣接するように、アレーを丸める。【選択図】図１８
2006127484.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報アイテムの相互の類似性に基づき、類似する情報アイテムがノードのアレー内の同様な位置にマッピングされ、情報アイテム内における情報特徴のそれぞれの一致の出現頻度と、該ノードのアレー内のノードとの間にマッピング関係があり、該情報アイテムを該ノードのアレー内の各ノードにマッピングする情報処理方法において、
処理する情報アイテムに関して、
上記ノードのアレー内において、上記マッピング関係が、上記処理する情報アイテムと最も近い一致を示す最も近いノードを検出するステップと、
上記アレーにおいて、上記最も近いノードに近いノードのグループを選択するステップと、
上記最も近いノード及び上記ノードのグループが、一様に、上記処理する情報アイテムにより近づくように、上記マッピング関係を変更するステップとを有し、
上記ノードのグループを選択するために、上記アレーの周縁の端部が該アレーの反対側の周縁の端部に隣接するように、該アレーを丸めることを特徴とする情報処理方法。
【請求項２】
上記最も近いノードから閾値距離内のノードは、変更のために選択されることを特徴とする請求項１記載の情報処理方法。
【請求項３】
上記処理する情報アイテムから、その情報アイテム内において、上記情報特徴のそれぞれの一致の一組の出現頻度を表す、情報アイテムの特徴ベクトルを導出するステップと、
上記特徴ベクトルを上記ノードのアレー内のノードにマッピングするステップとを更に有する請求項１記載の情報処理方法。
【請求項４】
上記情報アイテムは、文字情報を含み、上記情報特徴は、単語を含むことを特徴とする請求項１記載の情報処理方法。
【請求項５】
上記情報特徴は、複数の可能な言語形式を有する単語の言語学的語幹を含むことを特徴とする請求項４記載の情報処理方法。
【請求項６】
上記情報特徴は、所定の単語の組を除外することを特徴とする請求項４記載の情報処理方法。
【請求項７】
少なくとも幾つかの上記ノードの表現を表すグラフィカルユーザインタフェースを、表示点の二次元表示アレーとして、表示画面上の表示領域内に表示するステップを更に有する請求項１記載の情報処理方法。
【請求項８】
上記ノードを表示するために、上記アレーの周縁の端部が該アレーの反対側の周縁の端部に隣接するように、上記アレーを丸めることを特徴とする請求項７記載の情報処理方法。
【請求項９】
請求項１記載の情報処理方法を実行するプログラムコードを有するコンピュータソフトウェア。
【請求項１０】
請求項９記載のプログラムコードを提供する提供媒体。
【請求項１１】
当該提供媒体は、記録媒体であることを特徴とする請求項１０記載の提供媒体。
【請求項１２】
当該提供媒体は、伝送媒体であることを特徴とする請求項１０記載の提供媒体。
【請求項１３】
情報アイテムの相互の類似性に基づき、類似する情報アイテムがノードのアレー内の同様な位置にマッピングされ、情報アイテム内における情報特徴のそれぞれの一致の出現頻度と、上記ノードのアレー内のノードとの間にマッピング関係があり、該情報アイテムを該ノードのアレー内の各ノードにマッピングする情報処理装置において、
処理する情報アイテムに関して、上記ノードのアレー内において、上記マッピング関係が、上記処理する情報アイテムと最も近い一致を示す最も近いノードを検出する検出器と、
上記アレーにおいて、上記最も近いノードに近いノードのグループを選択する選択器と、
上記最も近いノード及び上記ノードのグループが、一様に、上記処理する情報アイテムにより近づくように、上記マッピング関係を変更するロジックとを備え、
上記ノードのグループを選択するために、上記アレーの周縁の端部が該アレーの反対側の周縁の端部に隣接するように、該アレーを丸めることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１４】
請求項１３記載の情報処理装置を含む携帯型データ処理装置。
【請求項１５】
請求項１３記載の情報処理装置を含むビデオ取得及び／又は処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
キーワードによって情報（例えば文書、画像、電子メール、特許情報、例えばオーディオ／ビデオコンテンツ等のインターネットコンテンツ又はメディアコンテンツ等）を検索する方式が数多く確立されている。これらの検索の具体例としては、「グーグル（Google）：商標」、「ヤフー（Yahoo）：商標」等から提供されているインターネット検索「エンジン」があり、これらにおいては、キーワードによる検索が実行され、検索エンジンによって適合度の順にランク付けされた検索結果のリストが得られる。
【０００３】
しかしながら、大量のコンテンツを含むシステム、多くの場合は大規模コンテンツ集合（massive content collection）と呼ばれるシステムにおいては、比較的短い「ヒット」した結果のリストが得られる効果的な検索質問を定式化することは困難となることがある。例えば、本出願を準備している時点で、グーグルにおいて、キーワード「massive document collection」を用いた検索を行ったときは、ヒット数は２４３０００件であった。インターネット全体に保存されているコンテンツの量は、通常、時間と共に増加するので、後で同じ検索を行った場合には、このヒット数は更に増加すると予想される。このようなヒットリストに目を通す（Reviewing）ことは、ひどく時間がかかることである。
【０００４】
大規模コンテンツ集合を活用することが困難である理由は、一般的には、以下のようなものである。
・ユーザが、関連したコンテンツがあることを知らない。
・ユーザが、関連したコンテンツがあることを知っているが、そのコンテンツがどこにあるかを知らない。
・ユーザが、コンテンツがあることを知っているが、そのコンテンツが関連したコンテンツであることを知らない。
・ユーザが、関連したコンテンツがあり、そのコンテンツを見つける方法も知っているが、コンテンツを見つけ出すのに時間がかかる。
【０００５】
「大量文書集合の自己組織化（Self Organisation of a Massive Document Collection）」、コホネン（Kohonen）他、ニューラルネットワークに関するＩＥＥＥ研究論文（IEEE Transactions on Neural Networks）、Ｖｏｌ１１、Ｎｏ．３、２０００年５月、５７４〜５８５頁には、所謂「自己組織化マップ（self-organising maps：以下、ＳＯＭという。）」を用いた技術が開示されている。ＳＯＭは、各文書の属性を表す「特徴ベクトル（feature vector）」をＳＯＭのノードにマッピングする、所謂教師なき自己学習ニューラルネットワークアルゴリズム（unsupervised self-learning neural network algorithm）を利用している。
【０００６】
コホネン他の論文に開示されている手法では、まず、文書テキストを前処理し、前処理された各文書から特徴ベクトルが導かれる。この特徴ベクトルは、大きな単語の辞書における各単語の出現頻度を示すヒストグラムの形式で表すことができる。ヒストグラム内の各データ値（すなわち、辞書中のそれぞれの単語の各出現頻度）は、辞書内の候補となる単語の総数（この論文に記述されている具体例では、４３２２２個）をｎとして、ｎ値のベクトルにおける値となる。例えば、ある単語の適合度を増加させ又は特異性を強調するために、ｎ個のベクトル値に重み付けを適用してもよい。
【０００７】
そして、ｎ値のベクトルは、次元がより小さいベクトル（すなわちｎに比べてかなり小さな値の数ｍ（論文内の具体例では５００）の値を有するベクトル）にマッピングされる。これは、乱数の配列により構成されるｎ×ｍの「射影行列（projection matrix）」をベクトルに乗算することによって実現される。この手法により、次元が小さくされたどの２つのベクトルをとっても、それぞれ対応する２つの入力ベクトルと略同じ内積を有する、次元がより小さいベクトルが生成される。このベクトルマッピング処理は、論文「ランダムマッピングによる次元縮退：クラスタ化のための高速類似性演算（Dimensionality Reduction by Random Mapping; Fast Similarity Computation for Clustering）」、カスキ（Kaski）、ＰｒｏｃＩＪＣＮＮ、４１３〜４１８頁、１９９８年に記載されている。
【０００８】
そして、次元が縮退されたベクトルは、各ベクトルに「モデル（他のベクトル）」を乗算する処理によって、ＳＯＭ上のノード（ニューロンともいう）にマッピングされる。これらのモデルは、学習プロセスによって生成される。この学習プロセスでは、モデルを相互の類似性に基づいて自動的にＳＯＭ上に順序付けする。ＳＯＭは、通常、ノードの２次元グリッドとして表される。これは、膨大な演算を必要とする処理であり、コホネン他は、この処理のために、７００万の文書に満たない文書データベースに対して、８００ＭＢのメモリを有する６プロセッサのコンピュータで６週間を費やしている。最終的には、ＳＯＭを構成するノードのグリッドが表示され、ユーザはマップの領域をズームしてノードを選択することができ、これにより、ユーザインタフェースは、そのノードにリンクされた文書が含まれるインターネットページへのリンクを提供する。
【０００９】
上述した構成は、実験的試行において、有用なマップを提供できることができるが、このマップは、様々な短所を有することが確認されている。特に、分類することが困難であると考えられる情報アイテムは、トレーニング処理によって、マップの端部に配置される傾向がある。したがって、マップの端部のノード用の重み係数は、マップの中心により近いノードに関する重み係数に比べて、より極端な値を表す傾向がある。この理由から、マップの端部のノードは、情報アイテムを代表するということについては、その有効性はより低くなりやすい。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る情報処理方法は、情報アイテムの相互の類似性に基づき、類似する情報アイテムがノードのアレー内の同様な位置にマッピングされ、情報アイテム内における情報特徴のそれぞれの一致（concordance）の出現頻度と、ノードのアレー内のノードとの間にマッピング関係があり、情報アイテムをノードのアレー内の各ノードにマッピングする情報処理方法において、処理する情報アイテムに関して、ノードのアレー内において、マッピング関係が、処理する情報アイテムと最も近い一致を示す最も近いノードを検出するステップと、アレーにおいて、最も近いノードに近いノードのグループを選択するステップと、最も近いノード及びノードのグループが、一様に、処理する情報アイテムにより近づくように、マッピング関係を変更するステップとを有し、ノードのグループを選択するために、アレーの周縁の端部がアレーの反対側の周縁の端部に隣接するように、アレーを丸める（wrap around）。
【００１１】
本発明の更なる側面及び特徴は、添付の特許請求の範囲において定義されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
図１は、情報蓄積及び検索システム（information storage and retrieval system）の構成を示すブロック図であり、この情報蓄積及び検索システムは、汎用コンピュータ１０によって実現されており、汎用コンピュータ１０は、プログラム及びデータを格納するディスク記憶装置３０を含むプロセッサユニット２０と、イーサネット（登録商標）（Ethernet network）又はインターネット等のネットワーク５０に接続されたネットワークインタフェースカード４０と、例えば陰極線管等の表示装置６０と、キーボード７０及びマウス８０等のユーザ入力装置とを備える。この情報蓄積及び検索システムは、プログラム制御の下に動作し、このプログラムは、ディスク記憶装置３０に格納され、及び、例えばネットワーク５０又はリムーバブルディスク（図示せず）から、若しくはディスク記憶装置３０にプリインストールされて提供される。
【００１３】
情報蓄積及び検索システムは、２つの一般的な動作モードで動作する。第１の動作モードでは、情報アイテム（例えば、テキスト情報アイテム）の集合がディスク記憶装置３０に又はネットワーク５０によって接続されたネットワークディスクドライブに集められ、検索動作のために予めソートされるとともに、インデックスが付けられる。第２の動作モードでは、ソートされ、インデックスが付されたデータに対して実際の検索が行われる。
【００１４】
この具体例は、多くの種類の情報アイテムに適用することができる。適した情報の種類としては、以下に限定されるものではないが、例えば、特許情報、ビデオマテリアル、電子メール、プレゼンテーション、インターネットコンテンツ、放送コンテンツ、営業報告書、オーディオマテリアル、グラフィクス及びクリップアート、写真、これらの組合せ又は混合された情報等がある。ここでは、テキスト情報アイテム、又は少なくともテキストコンテンツを含む又は関連した情報について説明する。例えば、オーディオ及び／又はビデオマテリアルのような放送コンテンツは、そのマテリアルをテキスト用語（textual terms）で定義する「メタデータ」に関連付けることができる。
【００１５】
情報アイテムは、従来の方法でディスク記憶装置３０にロードされる。好ましくは、情報アイテムは、アイテムに索引を付けてより容易に検索できるようにデータベース構造の一部として格納されるが、このことは必ずしも必要なわけではない。情報及びアイテムが一旦格納されると、検索のために格納された情報を整理する、図２に示す処理が行われる。
【００１６】
なお、インデックスが付されたデータは、必ずしもローカルのディスクドライブであるディスク記憶装置３０に格納する必要はない。このデータはネットワーク５０を介して汎用コンピュータ１０に接続されたリモートのドライブに格納することもできる。あるいは、情報は、分散方式で、例えばインターネット全域の様々なサイトに格納することもできる。情報が異なるインターネットサイト又はネットワークサイトに格納されている場合、リモートの情報への「リンク（例えば、ユニバーサルリソースロケータ：Universal Resource Locator：ＵＲＬ）」を、例えば関連した要約（summary）、概要（abstract）、又はこのリンクに関するメタデータと共にローカルに格納する第２のレベルの情報格納を用いることもできる。したがって、リモートに格納された情報は、ユーザが（例えば、後述する結果リスト２６０から）関連するリンクを選択しない限り、アクセスされないが、以下の技術的な説明においては、リモートに格納された情報、又は要約、概要、メタデータ、若しくはリンク／ＵＲＬも「情報アイテム」とみなすことができる。
【００１７】
換言すると、「情報アイテム」は、（後述するように）特徴ベクトルを導出及び処理して、自己組織化マップ（ＳＯＭ）へのマッピングを行うことができるアイテムと形式的に定義することができる。後述する結果リスト２６０内のデータは、（情報アイテムがローカルに格納され、容易に表示できる程に十分短い場合）情報アイテム自体であってもよく、あるいは、例えば１つ以上のメタデータ、ＵＲＬ、概要、キーワードのセット、代表的なキースタンプ画像等の情報アイテムを表現及び／又は指示するデータであってもよい。これは、必ずではないが、多くの場合、１組のアイテムを表すデータを一覧化する「リスト」動作に特有なものである。
【００１８】
更なる具体例においては、情報アイテムは、例えば研究チームや法律事務所等のネットワーク化されたワークグループ全体に格納してもよい。また、ハイブリッド形式では、情報アイテムは、ローカルに格納された情報アイテム及び／又はローカル領域ネットワーク全体に格納された情報アイテム及び／又はワイド領域ネットワーク全体に格納された情報アイテムを含んでいてもよい。この場合、情報蓄積及び検索システムは、他人による類似した業績を検索するのに有効であり、例えば、複数の国に亘る大規模な研究開発組織において、類似した研究業績をＳＯＭにおける類似した出力ノードにマッピングすることができる（後述する）。あるいは、新たなテレビジョン番組を企画する場合、本発明に基づく技術を用いて、類似するコンテンツを有する以前の番組を検索することにより、企画中の番組の独創性を調査することもできる。
【００１９】
図１に示す汎用コンピュータ１０は、インデックスが付された情報アイテムを用いる可能なシステムの一例に過ぎない。初期の（インデックス付与）段階は、相当の演算能力を有するコンピュータ、可能性としては携帯型ではないコンピュータによって実行されるが、後の段階では、例えば、携帯情報端末（personal digital assistant：ＰＤＡ、表示画面とユーザ入力装置とを備え、通常片手で持てる程度の寸法のデータ処理装置）、ラップトップコンピュータ等の携帯型コンピュータによって、更には携帯電話、ビデオ編集装置、ビデオカメラ等の機器で、情報のアクセスを実行してもよい。包括的に言えば、情報にアクセスする動作段階では、表示画面を有するあらゆる機器を用いることができる。
【００２０】
この処理は、情報アイテムの特定の数に限定されるものではない。
【００２１】
情報アイテムの自己組織化マップ（ＳＯＭ）表現を生成する処理について、図２〜図６を用いて説明する。図２は、ＳＯＭマッピング処理の前に行われる、所謂「特徴抽出（feature extraction）」を説明するフローチャートである。
【００２２】
特徴抽出は、生のデータ（raw data）を抽象的表現（abstract representation）に変換する処理である。そして、この抽象的表現は、パターン分類、クラスタ化、認識等の処理に用いることができる。この処理により、所謂「特徴ベクトル」が生成される。特徴ベクトルは、文書内で使用されている用語の頻度の抽象的表現である。
【００２３】
特徴ベクトルを生成することによる視覚化（visualisation）の処理は、以下のステップを含む。
【００２４】
・用語の「文書データベース辞書（document database dictionary）」の生成
・「文書データベース辞書」に基づく、個々の文書の「用語頻度ヒストグラム（term frequency histogram）」の作成
・ランダムマッピングを用いた、「用語頻度ヒストグラム」の次元縮退
・情報空間の２次元の視覚化
以下、これらのステップをより詳細に説明する。各文書（情報アイテム）１００は、順番に開かれる。ステップ１１０において、文書から全ての「ストップワード（stop word）」を取り除く。ストップワードとは、例えば「a」、「the」、「however」、「about」、「and」等、予め準備されたリストに挙げられている極めてありふれた単語である。これらの単語は、極めてありふれており、平均的に、十分な長さを有するあらゆる文書において、同様の頻度で出現する可能性が高い。この理由により、これらの単語は、特定の文書のコンテンツを特徴付ける目的には殆ど役に立たず、したがって、これらのストップワードを削除する。
【００２５】
ストップワードを削除した後、ステップ１２０において、残っている単語の語幹を調べる。これは、単語の活用形に対する共通の原形を見出す処理を含む。例えば「thrower」、「throws」、「throwing」は、共通の語幹又は原形「throw」を有している。
【００２６】
文書内に出現する（ストップワードを除く）単語の語幹又は原形の辞書は、保守される。すなわち、新たな単語が出現すると、この単語は辞書に追加され、文書集合（情報アイテムの集合）全体の中でその単語が出現した回数も記録される。
【００２７】
この結果、その集合内の全ての文書内で使用された用語が、その出現頻度とともに登録されたリストが生成される。出現頻度が高すぎる又は低すぎる単語は無視（discount）され、すなわち、これらの単語は辞書から削除され、後の分析には使用しない。出現頻度が低すぎる単語は、綴り間違いのある単語や、造語（made up）、又はその文書集合によって表されている分野に関係がない単語である可能性がある。一方、出現頻度が高すぎる単語は、その集合内の文書を区別するために用いるには不適切である。例えば、「News」という単語が試験的な放送関連の文書集合全体の内で、３分の１の文書において使用されており、一方、「football」という単語がこの試験的な文書集合全体の内で、約２％しか使用されていないとする。この場合、「football」は、「News」よりも、文書のコンテンツを特徴付けるために適切な用語であると考えることができる。一方、「fottball（footballの綴り間違い）」が文書集合全体の内で、１回しか出現していないとすると、この単語は、出現頻度が低すぎるとして破棄される。これらの単語は、平均出現頻度に対して２標準偏差小さい出現頻度を有する単語、又は平均出現頻度に対して２標準偏差大きな出現頻度を有する単語と定義してもよい。
【００２８】
そして、ステップ１３０において、特徴ベクトルを生成する。
【００２９】
特徴ベクトルを生成するために、集合内の各文書に対して用語頻度ヒストグラムを作成する。用語頻度ヒストグラムは、辞書（文書集合に関連付けられている）内に存在する単語が、個々の文書内で出現する頻度を計数することによって作成される。辞書内の大半の用語は、単一の文書内には存在せず、したがって、これらの用語の出現頻度は０である。図３（ａ）及び（ｂ）は、２つの異なる文書についての用語頻度ヒストグラムの具体例を示している。
【００３０】
この具体例から、用語頻度ヒストグラムが、どのようにして文書のコンテンツを特徴付けているかがわかる。この具体例の場合、文書１は、文書２に比べて、「MPEG」、「Video」という用語の出現頻度が高く、一方、文書２は、文書１に比べて、「MetaData」という用語の出現頻度が高い。用語頻度ヒストグラム内の多くのアイテム（entry）は、対応する単語がその文書内に存在しないため、値が０となっている。
【００３１】
実際の具体例では、実際の用語頻度ヒストグラムは、この具体例に示す用語頻度ヒストグラムよりも遙かに多くの用語を含んでいる。多くの場合、用語頻度ヒストグラムは、５００００個以上の異なる用語の頻度を示し、したがって、用語頻度ヒストグラムの次元は、５００００以上となる。この用語頻度ヒストグラムの次元は、ＳＯＭ情報空間を構築するために使用するには、かなり減らす必要がある。
【００３２】
用語頻度ヒストグラム内の各エントリは、その文書を表現する特徴ベクトルにおける対応する値として使用される。この処理の結果、文書集合内の各文書について、辞書によって特定された全ての用語の頻度を含む（５００００×１）ベクトルが生成される。この特徴ベクトルでは、殆どの値が０であり、更にこの他の値の大半が１程度の非常に低い値を取るため、この特徴ベクトルは、「疎（sparse）」ベクトルと呼ばれる。
【００３３】
ステップ１４０において、特徴ベクトルのサイズ、すなわち用語頻度ヒストグラムの次元を小さくする。用語頻度ヒストグラムの次元を小さくする手法としては、例えば以下のような２つの手法がある。
１）ランダムマッピング法：用語頻度ヒストグラムに乱数の行列を乗算する手法。これは、計算機的には安い処理である。
２）潜在的意味抽出法（Latent Semantic Indexing）：文書内で同時に出現する可能性が高い用語のグループを調べることによって、用語頻度ヒストグラムの次元を小さくする手法。これにより得られたグループの単語は、単一のパラメータにすることができる。これは、計算機的には高価な処理である。
【００３４】
ここで説明する具体例においては、用語頻度ヒストグラムの次元を削減するために、上述したカスキ（Kaski）の論文に開示されているランダムマッピング法を用いる。ランダムマッピング法では、用語頻度ヒストグラムに乱数の行列を乗算することによって、用語頻度ヒストグラムの次元を縮退する。
【００３５】
上述のように、「生の」特徴ベクトル（図４（ａ）に示す）は、５００００個もの値を有する疎ベクトルである。この特徴ベクトルは、約２００個の値を有するサイズ（図４（ｂ）に示す）にまで縮退されるが、それでもなお、特徴ベクトルの相対的特徴を保持しており、すなわち、同じように処理した他の特徴ベクトルに対する相対角（ベクトル内積）等の関係を保っている。これは、特定の次元の直交ベクトルの数は限られているが、略直交するベクトルの数は非常に多いので、有効である。
【００３６】
実際、ベクトルの次元が増加すると、ランダムに発生されたベクトルのあらゆる所定の集合は、互いに略直交するようになる。このような性質は、ベクトルの相対的な方向は、そのベクトルに乱数の行列を乗算しても保たれることを意味する。この性質は、ランダムマッピングの前後のベクトルの内積の類似性を示すことによって、証明することができる。
【００３７】
疎ベクトルの数を５００００個から２００個に削減しても、これらのベクトルの相対的な類似性が保たれることが経験的に確認されている。このマッピングは、完全ではないが、文書のコンテンツを簡潔に特徴付ける目的としては十分である。
【００３８】
文書集合に対して、特徴ベクトルを一旦生成し、したがって、文書集合の情報空間を定義した後、ステップ１５０において、意味論的なマップを生成するために、特徴ベクトルを２次元ＳＯＭに射影する。以下、図５を参照して、コホネン（Kohonen）の自己組織化マップを用い、特徴ベクトルをクラスタ化することによって、２次元にマッピングする処理を説明する。
【００３９】
コホネンの自己組織化マップは、各文書に対して生成された特徴ベクトルをクラスタ化し、組織化するために使用される。
【００４０】
自己組織化マップは、入力ノード１７０と、２次元平面１８５として示されるノードの２次元アレー又はグリッド内の出力ノード１８０とを含む。自己組織化マップをトレーニングするために使用される特徴ベクトルの数と同じ数の入力ノード１７０が存在する。自己組織化マップ上の各出力ノード１８０は、重み付けされたコネクション（weighted connection）１９０（１つのコネクションにつき１つの重み）によって入力ノード１７０に関連付けられている。
【００４１】
最初は、これらの重みのそれぞれは、ランダムな値に設定され、繰返し処理によって、「トレーニング」される。自己組織化マップは、このマップの入力ノード１７０に各特徴ベクトルを入力することによってトレーニングされる。入力ベクトルと各出力ノードの重みとの間のユークリッド距離を算出することにより、「最も近い」出力ノードが算出される。
【００４２】
最も近い出力ノードは、「勝者（winner）」と呼ばれ、このノードの重みは、このノードが入力ベクトルにより近づくように重みの値を僅かに変更することによって、トレーニングされる。勝者のノードに加えて、勝者のノードの近くのノードもトレーニングされ、入力ベクトルに若干近づけられる。この処理については、後に、図１２〜図１９を用いて更に説明する。
【００４３】
単一のノードを重み付けするだけではなく、マップ上のノードの領域を重み付けするこの処理によって、マップを一旦トレーニングすると、入力空間のトポロジの大部分をノードの２次元マップ内に保存することができる。
【００４４】
マップを一旦トレーニングすると、各文書をマップに表示し、どの出力ノードが、その文書の入力特徴ベクトルに最も近いかを見ることができる。重みが特徴ベクトルと等しいことは希であり、特徴ベクトルとこの特徴ベクトルに最も近いノードとの間のユークリッド距離は、「量子化誤差」として知られる。
【００４５】
各文書の特徴ベクトルをマップに表示することにより、この特徴ベクトルがどこに存在し、各文書に対する（ｘ，ｙ）座標で表されるマップ上の位置を見ることができる。これらの（ｘ，ｙ）座標で表されるマップ上の位置は、文書ＩＤとともにルックアップテーブルに入れておくことにより、文書間の関係を視覚化するために使用することができる。
【００４６】
更に、ステップ１６０において、ディザ成分（dither component）を加算する。ディザ成分については、図６を用いて後に説明する。
【００４７】
上述の手法では、２つの同一の又は実質的に同一の情報アイテムが、ＳＯＭのノードアレー内の同じノードにマッピングされてしまうことがある。これは、データを取り扱う上では問題にならないが、表示画面（後に説明する）上にデータを視覚化して表示する際には問題となる。特に、データを表示画面上に視覚化して表示する場合、複数の非常に似ているアイテムを特定のノードにおいて単一のアイテム上で区別できることが、有用であると認められた。したがって、各情報アイテムがマッピングされるノード位置にディザ成分を加算する。ディザ成分は、ノード間隔の最大±１／２をランダムに加算するものである。例えば、図６に示すように、マッピング処理により出力ノード２００を選択する情報アイテムには、ディザ成分が加算され、この情報アイテムは、実際には、図６に点線枠で示す領域２１０内の任意のノード位置にマッピングされる。
【００４８】
したがって、情報アイテムは、図６の面上において、ＳＯＭ処理の「出力ノード」とは異なるノード位置にマッピングされると考えることもできる。
【００４９】
変形例として、上述したＳＯＭマッピング処理において、遙かに高密度な「出力ノード」を用いてもよい。この場合、絶対的に同一の情報アイテムは区別されないが、殆ど同じだが完全に同一ではないような情報アイテムを、近接して配置されているが異なる出力ノードにマッピングすることができる。
【００５０】
図７は、ＳＯＭにソートされたデータを、検索操作において使用するためにグラフィカルに表示した表示装置６０の画面を示している。この画面には、検索文字列入力枠２５０と、結果リスト２６０と、ＳＯＭ表示領域２７０とが表示されている。
【００５１】
実際の操作では、ユーザは、検索文字列入力枠２５０にキーワード検索文字列を入力する。次にユーザは、キーボード７０のエンターボタンを押圧操作し、又はマウス８０を用いて画面上の検索開始ボタンを選択することにより検索を開始する。検索文字列入力枠２５０に入力されたキーワードは、標準的なキーワード検索技術を用いて、データベース内の情報アイテムと比較される。この検索の結果は、結果リスト２６０内の各エントリ２８０として表示される。また、それぞれの結果は、ＳＯＭ表示領域２７０のノード上に、点として表示される。
【００５２】
ＳＯＭ表現を作成するために用いたソート処理により、互いに類似する情報アイテムがＳＯＭ内でグループ化されているため、文字列の検索結果は、例えばクラスタ２９０のように、クラスタ内に集中する傾向がある。ここで、ＳＯＭ表示領域２７０内の各点は、結果リスト２６０内の１つの結果に関連したＳＯＭの各エントリに対応しており、ＳＯＭ表示領域２７０内の各点が表示されている位置は、ノードアレー内におけるこれらのノードのアレー位置に対応している。
【００５３】
「ヒット」（結果リスト内の結果）の数を少なくする手法を図８を用いて説明する。ユーザは、マウス８０を用いて、興味があるノードに対応した一組の表示点の周囲を選択枠３００によって囲む。結果リスト２６０内には、選択枠３００内の点に対応する結果のみが表示される。これらの結果が、ユーザの求めるものと違うことが判明した場合、ユーザは、新たな選択枠で他の表示点の集合を囲む。
【００５４】
なお、結果リスト２６０は、検索文字列入力枠２５０に入力されたキーワードによる検索条件を満たし、且つ、表示点が選択枠３００内にある結果に対応したエントリを表示している。選択枠３００は、ノードアレー内に配置されたノードに対応する他の表示点を囲むこともできるが、これらのノードが検索条件を満たしていない場合、これらのノードは表示されず、したがって、結果リスト２６０内の結果にも含まれない。
【００５５】
図９は、結果リスト２６０内のエントリのノード位置を検出する手法を示している。グラフィカルユーザインタフェースの分野、特に、所謂「ウィンドウズ：Windows（商標）」オペレーティングシステムを用いるコンピュータにおいて標準的な手法を用いて、ユーザは、結果リスト内の１つ以上のエントリを「選択」することができる。この具体例では、この選択は、該当する結果に関連した「チェックボックス」３１０をマウスでクリックすることによって行われる。なお、この選択は、クリックによって全部の結果を強調表示させ、又は該当する結果をダブルクリックする等、他の手法により実行してもよい。結果を選択すると、ノードアレー内の各ノードを表す対応した表示点は、外観が異なる形式で表示される。これは、結果領域２６０内において選択された結果３３０に対応した２つの表示点３２０として示されている。
【００５６】
外観の変更は、表示点のサイズを大きくし、同じ色を濃くし、色を変更し、又はこれらの異なる属性を組み合わせることによっても実現することができる。
【００５７】
如何なる時点においても、ＳＯＭに新たな情報アイテムを追加することができる。この処理は、上述したステップ（すなわちステップ１１０〜ステップ１４０）を実行し、これにより得られた縮退された特徴ベクトルを「前にトレーニングされている」ＳＯＭモデル、すなわちマップの自己組織化処理によって得られたＳＯＭモデルの組に適用することによって行われる。したがって、新たに追加された情報アイテムに対しては、マップは、通常、「再トレーニング」されない。これに代えて、変更されていない全てのＳＯＭモデルによって、ステップ１５０及びステップ１６０を実行する。新たな情報アイテムが追加される毎にＳＯＭを再トレーニングすると、演算コストが高くなり、また、ユーザは、マップ内においてよくアクセスする情報アイテムの相対的位置に慣れてくるので、再トレーニングは、ユーザを困惑させる場合もある。
【００５８】
しかしながら、再トレーニング処理を行う方が望ましい場合もある。例えば、最初にＳＯＭが生成された後に、新たな用語（例えば、ニュース又は新しい技術分野における新たな用語）が辞書に追加されたとすると、これらの新たな用語は、出力ノードの既存の集合には、うまくマッピングできない場合がある。これは、新たに入力された情報アイテムの既存のＳＯＭへのマッピングの際に検出される所謂「量子化誤差」の増加として検出される。この具体例では、量子化誤差を誤差量の閾値と比較する。量子化誤差が閾値を超えている場合、（ａ）ＳＯＭに元から含まれる情報アイテム及びＳＯＭの生成後に加えられたあらゆる情報アイテムを用いて、ＳＯＭを自動的に再トレーニングし、又は（ｂ）適切なときに再トレーニング処理を開始するようにユーザを促す。再トレーニング処理は、関連する全ての情報アイテムの特徴ベクトルを用いて、ステップ１５０及びステップ１６０を再び実行することによって行われる。
【００５９】
図１０は、ビデオ取得及び／又は処理装置（video acquisition and/or processing apparatus）の具体例として、ビデオカメラ５００の構成を示す図である。ビデオカメラ５００は、撮像装置５１０と、撮像装置５１０に取り付けられたレンズ５２０と、データ／信号プロセッサ５３０と、テープ状記録媒体５４０と、ディスク状又はランダムアクセス記録媒体５５０と、ユーザ操作子５６０と、表示装置５７０と、表示装置５７０に取り付けられた接眼レンズ５８０とを備える。周知のビデオカメラ又は他の代替物におけるこの他の特徴（例えば、異なる記録媒体又は異なる表示画面構成）は、当業者にとって明らかである。実際の使用時には、捕捉されたビデオマテリアルに関連するメタデータがディスク状又はランダムアクセス記録媒体５５０に保存され、この保存されたデータに関連するＳＯＭが表示装置５７０に表示され、ユーザ操作子５６０を用いて、上述のように制御される。
【００６０】
図１１は、携帯可能なデータ表示装置の具体例として、携帯情報端末（personal digital assistant：以下、ＰＤＡという。）６００の構成を示す図である。ＰＤＡ６００は、表示領域６２０及びユーザ操作子として機能するタッチセンサ領域６３０を有する表示画面６１０と、データ処理部及びデータ記録部（図示せず）とを備える。ここでも、当業者は、変形例を容易に想到することができる。ＰＤＡ６００は、図１を用いて説明した情報蓄積及び検索システムと同様に使用することができる。
【００６１】
以下、図１２〜図１９を用いて、上述したノードトレーニング処理をより詳細に説明する。
【００６２】
上述のように、ＳＯＭトレーニング処理の間、特定の特徴ベクトルについて「最も近い」ノードが見つかると、そのノードに適用できるノード重みを変更する。この変更は、最も近いノードが、変更の後の最も近いノードになる可能性が僅かにより高くなるように行われる。また、近くのノードの重みは、調整後のノードが現在の情報アイテムの特徴ベクトルに僅かに近づくように調整される。
【００６３】
この処理を図１２に示す。この具体例では、最も近いノード７００が特定されている。そして、このノード７００に関する重みを調整する。この調整の後、ノード７００は、最も近いノードのままであるとともに、実際に、現在の特徴ベクトルに僅かに近づいている。
【００６４】
更に、最も近いノード７００の重みに対するこの調整に加えて、最も近いノード７００を囲む領域７１０内の近くの他のノードについても調整を行う。図１２に示す単純化された具体例では、ノードは、長方形のグリッド内に配置されており、最も近いノード７００から±１の位置にある全てのノードの重みも同様に調整する。
【００６５】
自己組織化マップのノードの他の概念的表示として、ノードを、オフセット内、すなわち図１３に示すグリッドのような六角形に詰め込んで配列してもよい。このような構成には、特定の如何なるノードについても、隣接するノードが、あらゆる方向において、そのノードから等距離に存在するという利点がある。これにより、変更するノードを選択するために、簡単な極距離ベースの関数（polar distance-based function）を用いることができる。
【００６６】
図１３では、最も近いノード７２０が特定されている。一具体例においては、領域７３０内のノードに関する重みが変更される。領域７３０は、最も近いノード７２０からの距離によって定義され、最も近いノード７２０に隣接した全てのノードを含んでいる。なお、変更するノードとして、異なる距離ベースの関数を用いて、例えば領域７４０を定義することもできる。
【００６７】
図１４は、所謂「バブル」トレーニングプロファイル（"bubble" training profile）を示している。この用語は、図１３に示すノード７２０からの所定の距離内の全てのノードの重みに、等しい変更（例えば、等しい乗数又は等しい加数）を適用するノードのトレーニング取決のために作り出されたものである。この閾値距離の外では、如何なる変更も適用されない。
【００６８】
図１５は、「ガウス」トレーニングプロファイル（"Gaussian" training profile）と呼ばれる他の方式を示している。この場合、ノードに適用される変更の量は、ノード７２０からの距離に依存し、すなわち、距離が長くなるに従って変更の量が少なくなる。
【００６９】
上述した具体例を、ここで整理すると、最も近いノード（７００又は７２０）は、ＳＯＭの端部から十分離れる。図１６は、最も近いノードがＳＯＭの端部の直近にある場合に何が起こるかを示している。なお、図１６においては、図の説明を明瞭にするために、より多くのノードを示している。
【００７０】
図１６に示すように、最も近いノードとしてノード７５０が特定され、略半円形の領域７６０が重み変更のために選択されている。ここに描かれているマップにおいては、最も近いノード７５０の左側には、ノードがないため、最も近いノード７５０の左側のノードは変更されない。
【００７１】
実験的試行において、図１６の構成は、有用なマップを提供することができるが、このマップは、様々な短所を有することが確認されている。特に、分類することが困難であると考えられる情報アイテムは、トレーニング処理によって、マップの端部に配置される傾向がある。したがって、マップの端部のノード用の重み係数は、マップの中心により近いノードに関する重み係数に比べて、より極端な値を表す傾向がある。この理由から、マップの端部のノードは、情報アイテムを代表するということについては、その有用性はより低くなりやすい。
【００７２】
この問題を解決する手法を図１７を用いて説明する。図１７もＳＯＭを示している。この単純で簡単な構成では、マップは、各端部で丸め込まれている（wrap around）ものとみなす。したがって、ノード７７０は、ノード７８０にもノード７９０にも隣接しているとものとみなすすなわち、ノード７７０とノード７８０は、（図面の）横方向で隣接しているものとみなし、ノード７７０とノード７９０は、縦方向で隣接しているものとみなす。更に、ノード７７０は、マップの対角線上で、ノード８００にも隣接しているとものとみなす。このような構成を実現する手法は、図１９を用いて後に説明するが、まず、図１８を参照して、この手法の効果について説明する。
【００７３】
図１８では、最も近いノード８１０が特定されている。変更のために選択される領域内のノードは、４つのサブ領域８２０、８３０、８４０、８５０内のノードからなる。同様に、ＳＯＭの一方の端部におけるノード８６０に対しては、２つのサブ領域８７０、８８０内のノードが変更のために選択される。
【００７４】
図１９は、改善されたマッピングを得ることができる簡単な手法を示している。特定のノード（例えば、最も近いノード）が、マップの端部からの閾値距離内にあることが判明した場合、マップは、以下のように変形される。
【００７５】
最も近いノードがアレーの端部から閾値距離内にあることが検出された場合（閾値距離は、必要に応じて、例えばマップの幅又はマップの高さの半分とすることができる。）、マップを事実上分割し、２つの反対側の端部が互いに隣接するようにマップを再構成した後に、トレーニングのために変更するノードのグループを選択する。この処理は、縦方向及び横方向の両方向に行うことができ、必要に応じて、縦方向だけ又は横方向だけ行うこともできる。もちろんノードを実際に移動させる必要はなく、再構成は、トレーニング処理の間に、ノードのアドレッシングを単に一時的に変更することによって実行することができる。図１８及び図１９は、このように再構成された具体的な領域８９０と、領域８２０〜８５０上の再構成の結果を示している。
【００７６】
マップ内の分割（及び再構成）する位置は、変えることができる。ここに示す具体例では、マップは、縦方向及び横方向の両方の略半分の位置で分割されている。なお、これとは違う位置でマップを分割することもできる。各方向において「最も近いノード」を含む部分を分割し、（その最も近いノードを処理するために）概念的に、この部分をマップの反対側に再構成することができる。この部分は、理想的には、少なくとも、そのトレーニング処理で変更されるノードのグループの範囲が同じ広さであり、また、マップの残りの部分も、同じ制約条件を満たす。この結果、再構成されたマップにおいては、変更するノードのグループは、マップの領域間に亘って分離されない。
【００７７】
このように端部を丸めてマップを処理する他の手法としては、トレーニング処理中に、調整するノードを、その位置における（ノードの）マップの水平方向の幅をｎとするとともに、その位置における（ノードの）マップの垂直方向の高さをｍとした場合における、水平方向法ｎ（horizontal direction modulus n）でのマップアドレスと、垂直方向法ｍでのマップアドレスとを用いて決定するマップの処理手法である。
【００７８】
なお、「縦」方向、「横」方向、及び例えば「幅」等の用語は、単に説明を明瞭にするために用いているに過ぎない。これらは、ノードのアレーの物理的な属性を表すものではない。
【００７９】
そして、マップを表示する際にも、同様な手法を適用することができる。すなわち、マップの最も遠いノードが、反対側の端部のノードに隣接して表示されるように、マップを丸めた形状で表示することができる。これにより、ユーザには、マップが如何なる方向にも無限に繋がっているように見える。
【００８０】
図面を参照して本発明を詳細に説明したが、本発明は上述の実施の形態の詳細に限定されるものではなく、当業者は、添付の請求の範囲に定義された本発明の思想及び範囲から逸脱することなく、上述の実施の形態を様々に変更及び修正することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】情報保存及び検索システムの構成を示す図である。
【図２】自己組織化マップ（ＳＯＭ）の作成の手順を説明するフローチャートである。
【図３】ａ及びｂは、用語頻度ヒストグラムを示す図である。
【図４】ａは、生の特徴ベクトルを示し、ｂは、縮退された特徴ベクトルを示す図である。
【図５】ＳＯＭの構造を示す図である。
【図６】ディザ処理を説明する図である。
【図７】ＳＯＭによって表現された情報にアクセスするためのユーザインタフェースを提供する表示画面を示す図である。
【図８】ＳＯＭによって表現された情報にアクセスするためのユーザインタフェースを提供する表示画面を示す図である。
【図９】ＳＯＭによって表現された情報にアクセスするためのユーザインタフェースを提供する表示画面を示す図である。
【図１０】ビデオ取得及び／又は処理装置の具体例として、ビデオカメラの構成を示す図である。
【図１１】携帯型データ処理装置の具体例として、携帯情報端末の構成を示す図である。
【図１２】トレーニング処理を説明する図である。
【図１３】トレーニング処理を説明する図である。
【図１４】バブルトレーニングプロファイルを示す図である。
【図１５】ガウストレーニングプロファイルを示す図である。
【図１６】ＳＯＭの端部のノードに適用される、既に提案されているトレーニング処理を説明する図である。
【図１７】ＳＯＭを示す図である。
【図１８】ＳＯＭの端部のノードに適用されるトレーニング処理を説明する図である。
【図１９】ＳＯＭの端部のノードに適用されるトレーニング処理を説明する図である。
【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１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【外国語明細書】
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