(57)【要約】【課題】  複数の構成要素を有するコンテンツを、複数のカテゴリのいずれかに分類すること。【解決手段】  自動分類装置１が、コンテンツを各構成要素に分離して記憶手段に格納する構成要素分離手順と、訓練サンプルの構成要素を入力として構成要素ごとにカテゴリに対する帰属度を見積るモデルを構成し、それらのモデルを最適に結合して識別関数を生成する識別関数生成手順と、帰属するカテゴリが未知のコンテンツの構成要素と生成された識別関数を入力として、コンテンツの各構成要素のカテゴリに対する帰属度および帰属度間の結合パラメータをもとに、コンテンツが各カテゴリに属する確率を求め、その確率が最大となる最適なカテゴリを複数のカテゴリ候補の中から選択する自動分類手順と、を実行することを特徴とする。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
タイトル、本文、引用文、リンク情報、画像を含む構成要素の群から選択される２つ以上の構成要素から形成されているコンテンツを分類する自動分類方法であって、コンピュータが、
帰属するカテゴリが既知のコンテンツを訓練サンプルとする訓練データ集合と、帰属するカテゴリが未知のコンテンツとを入力とし、それらのコンテンツを各構成要素に分離して記憶手段に格納する構成要素分離手順と、
前記訓練サンプルの構成要素を入力として構成要素ごとにカテゴリに対する帰属度を見積るモデルを構成し、それらのモデルを最適に結合して識別関数を生成する識別関数生成手順と、
帰属するカテゴリが未知のコンテンツの構成要素と生成された識別関数を入力として、前記コンテンツの各構成要素の前記カテゴリに対する帰属度および前記帰属度間の結合パラメータをもとに、記憶手段から読み出したコンテンツが各カテゴリに属する確率を求め、その確率が最大となる最適なカテゴリを複数のカテゴリ候補の中から選択する自動分類手順と、
を実行することを特徴とする自動分類方法。
【請求項２】
前記識別関数生成手順は、前記帰属度を見積るモデルを構成するときに、前記訓練データ集合から１つの訓練サンプルを除外して推定されるモデルパラメータから見積られる除外された訓練サンプルの対数尤度の総和を最大化する基準に適合するように、構成要素ごとにカテゴリに対する帰属度を見積もるためのモデルパラメータを算出することを特徴とする請求項１に記載の自動分類方法。
【請求項３】
前記識別関数生成手順は、前記識別関数を生成するときに、コンテンツの各構成要素におけるカテゴリの帰属度と、各カテゴリの分類の不均衡を調整する定数項とを含む前記識別関数を構成し、前記構成要素間の結合と前記定数項とを併せて最適化することを特徴とする請求項１に記載の自動分類方法。
【請求項４】
前記識別関数生成手順は、前記識別関数を生成するときに、構成要素のモデルパラメータから訓練データ集合の各構成要素において見積られるカテゴリに対する帰属度を用いて、最大エントロピー原理に基づく結合の最適化を行うことを特徴とする請求項１に記載の自動分類方法。
【請求項５】
前記識別関数生成手順は、前記訓練データ集合から１つの訓練サンプルを除外して構成要素のモデルパラメータを推定し、除外した訓練サンプルの各構成要素においてそのパラメータから見積もられるカテゴリに対する帰属度をもとに、前記最大エントロピー原理に基づく結合の最適化を行うことを特徴とする請求項４に記載の自動分類方法。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の自動分類方法をコンピュータに実行させるための自動分類プログラム。
【請求項７】
請求項６に記載の自動分類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。
【請求項８】
タイトル、本文、引用文、リンク情報、画像を含む構成要素の群から選択される２つ以上の構成要素から形成されているコンテンツを分類する自動分類装置であって、
帰属するカテゴリが既知のコンテンツを訓練サンプルとする訓練データ集合と、帰属するカテゴリが未知のコンテンツとを入力とし、それらのコンテンツを各構成要素に分離して記憶手段に格納する構成要素分離部と、
前記訓練サンプルの構成要素を入力として構成要素ごとにカテゴリに対する帰属度を見積るモデルを構成し、それらのモデルを最適に結合して識別関数を生成する識別関数生成部と、
帰属するカテゴリが未知のコンテンツの構成要素と生成された識別関数を入力として、前記コンテンツの各構成要素の前記カテゴリに対する帰属度および前記帰属度間の結合パラメータをもとに、コンテンツが各カテゴリに属する確率を求め、その確率が最大となる最適なカテゴリを複数のカテゴリ候補の中から選択する自動分類部と、
を備えることを特徴とする自動分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動分類方法、自動分類プログラム、記録媒体、および、自動分類装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
入力されたコンテンツに対して、複数のカテゴリのいずれかに分類するような、自動分類の技術が提案されている。これらの自動分類によって分類された情報は、検索がしやすく、利便性がよい。しかし、自動分類の精度が悪いと、入力されたコンテンツが誤ったカテゴリに分類されてしまい、利便性を損なってしまう。
【０００３】
なお、自動分類においては、対象となるコンテンツから特徴量を抽出し、分類したいコンテンツの特徴量と、分類済みのコンテンツの特徴量とを比較して、分類を行う。例えば、コンテンツを複数のカテゴリに分類する自動分類器は、コンテンツ全体に含まれる単語の出現頻度を特徴ベクトル（特徴量）とし、属するカテゴリが判明している少数のコンテンツを訓練サンプルとして用いて、各カテゴリに属するサンプルに特徴的に出現する単語を学習することで識別関数を獲得することを基本的な特徴とする（非特許文献１，非特許文献２など）。これらの自動分類器では、コンテンツに含まれる単語の特徴ベクトルを獲得された識別関数の入力として与えるときに最も高い出力値を返すカテゴリをコンテンツが属するカテゴリとみなすことで、自動分類が実現される。
【０００４】
また、自動分類の対象となるコンテンツは、タイトル、本文などの構成要素を複数有していることもある。そこで、コンテンツの構成要素ごとにモデルを生成し、それらを組み合わせることで識別関数を構成し、適合・不適合の２値分類を行うことを基本的な特徴とする（非特許文献３など）。この自動分類器では、コンテンツに含まれる各構成要素を独立に扱うことで、コンテンツ全体の特徴ベクトルを用いる場合に無視される傾向にあった少数の単語のみが出現する構成要素を考慮した分類が可能となる。
【非特許文献１】K.Nigam,A.McCallum,S.Thrun  and  T.Mitchell著、“Text  classification  from labeled  and  unlabeled  documents  using  EM”、Machine Learning,39,103-134(2000).
【非特許文献２】K.Nigam,J.Lafferty  and  A.McCallum著、“Using  maximum  entropy  for  text classification”、In IJCAI-99 Workshop on Machine Learning for Information filtering,61-67(1999).
【非特許文献３】R.Raina,Y.Shen,Y.Ng  and  A.McCallum著、“Classification  with  hybrid  generative/discriminative  models”、In NIPS 16,(2003)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の自動分類では、複数の構成要素を有するコンテンツを、複数のカテゴリのいずれかに分類する用途には、不向きであった。その用途は、例えば、ポータルサイトへのコンテンツの追加である。つまり、Ｗｅｂページのポータルサイトは、複数のコンテンツをカテゴリごとに整理して、閲覧させるようになっているが、これらのポータルサイトのカテゴリに対して、新たなコンテンツを追加しようとするときには、その新たなコンテンツをいずれかのカテゴリに分類する必要がある。
【０００６】
しかし、非特許文献１，２の技術では、複数の構成要素を有するコンテンツは、分類の対象外であった。具体的には、コンテンツ全体に含まれる単語の出現頻度に基づく特徴ベクトルから、識別関数の訓練ならびにカテゴリヘの分類が行われる。しかし、コンテンツは、タイトル、本文、引用情報、リンク情報などの特性の異なる構成要素から成り、各構成要素の識別に与える影響が同一とは限らない。また、構成要素の単語数に偏りが見られる場合、単語出現数の小さい構成要素が無視される傾向がある。例えば、本文はタイトルと比べて単語の出現数が圧倒的に多く、コンテンツ全体を表現する特徴ベクトルはタイトルの情報をほとんど反映しない。このため、これら技術では、各構成要素の識別に与える影響を考慮せず、単語の出現頻度のみで構成要素の識別関数への比重が決定されてしまう弊害がある。
【０００７】
一方、非特許文献３の技術では、多数の候補の中からカテゴリを択一的に選択するような一般的な分類問題には、適用ができなかった。具体的には、コンテンツの各構成要素にモデルを構成し、そのモデルに対して、ロジスティック回帰を用いて最適に結合することで、識別関数を生成する。この技術により、構成要素ごとにカテゴリに対する帰属度を独立に獲得し、かつ各構成要素の識別に与える影響を反映した分類を行うことが期待できる。しかし、この技術は２つのカテゴリヘの分類問題しか扱えない。
【０００８】
そこで、本発明は、前記した問題を解決し、複数の構成要素を有するコンテンツを、複数のカテゴリのいずれかに分類することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記課題を解決するため、本発明は、タイトル、本文、引用文、リンク情報、画像を含む構成要素の群から選択される２つ以上の構成要素から形成されているコンテンツを分類する自動分類方法であって、コンピュータが、帰属するカテゴリが既知のコンテンツを訓練サンプルとする訓練データ集合と、帰属するカテゴリが未知のコンテンツとを入力とし、それらのコンテンツを各構成要素に分離して記憶手段に格納する構成要素分離手順と、前記訓練サンプルの構成要素を入力として構成要素ごとにカテゴリに対する帰属度を見積るモデルを構成し、それらのモデルを最適に結合して識別関数を生成する識別関数生成手順と、帰属するカテゴリが未知のコンテンツの構成要素と生成された識別関数を入力として、前記コンテンツの各構成要素の前記カテゴリに対する帰属度および前記帰属度間の結合パラメータをもとに、記憶手段から読み出したコンテンツが各カテゴリに属する確率を求め、その確率が最大となる最適なカテゴリを複数のカテゴリ候補の中から選択する自動分類手順と、を実行することを特徴とする。
【００１０】
これにより、複数の構成要素を有するコンテンツを、複数のカテゴリのいずれかに分類することが可能となる。
【００１１】
本発明は、前記識別関数生成手順が、前記帰属度を見積るモデルを構成するときに、前記訓練データ集合から１つの訓練サンプルを除外して推定されるモデルパラメータから見積られる除外された訓練サンプルの対数尤度の総和を最大化する基準に適合するように、構成要素ごとにカテゴリに対する帰属度を見積もるためのモデルパラメータを算出することを特徴とする。
【００１２】
これにより、１つの訓練サンプルを除外することによって、その除外した訓練サンプルにとって最適なモデルパラメータを作成することで、モデルパラメータの汎化能力を向上させることが可能となる。
【００１３】
本発明は、前記識別関数生成手順が、前記識別関数を生成するときに、コンテンツの各構成要素におけるカテゴリの帰属度と、各カテゴリの分類の不均衡を調整する定数項とを含む前記識別関数を構成し、前記構成要素間の結合と前記定数項とを併せて最適化することを特徴とする。
【００１４】
これにより、カテゴリに対する不均衡を抑制することが可能となる。
【００１５】
本発明は、前記識別関数生成手順が、前記識別関数を生成するときに、構成要素のモデルパラメータから訓練データ集合の各構成要素において見積られるカテゴリに対する帰属度を用いて、最大エントロピー原理に基づく結合の最適化を行うことを特徴とする。
【００１６】
これにより、最大エントロピー原理を用いてコンテンツの各構成要素に対応するモデルを最適に結合することで、多数の候補の中からコンテンツの属するカテゴリを選択する分類問題において、コンテンツの各構成要素が分類に与える影響を考慮し、かつ分類に最適な結合を決定することで、分類精度が向上する。
【００１７】
本発明は、前記識別関数生成手順が、前記訓練データ集合から１つの訓練サンプルを除外して構成要素のモデルパラメータを推定し、除外した訓練サンプルの各構成要素においてそのパラメータから見積もられるカテゴリに対する帰属度をもとに、前記最大エントロピー原理に基づく結合の最適化を行うことを特徴とする。
【００１８】
これにより、１つの訓練サンプルを除外することによって、その除外した訓練サンプルにとって最適な識別関数を作成することで、識別関数の汎化能力を向上させることが可能となる。
【００１９】
本発明は、前記の自動分類方法をコンピュータに実行させるための自動分類プログラムである。
【００２０】
これにより、複数の構成要素を有するコンテンツを、複数のカテゴリのいずれかに分類することが可能となる。
【００２１】
本発明は、前記の自動分類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る。
【００２２】
これにより、複数の構成要素を有するコンテンツを、複数のカテゴリのいずれかに分類することが可能となる。
【００２３】
本発明は、タイトル、本文、引用文、リンク情報、画像を含む構成要素の群から選択される２つ以上の構成要素から形成されているコンテンツを分類する自動分類装置であって、帰属するカテゴリが既知のコンテンツを訓練サンプルとする訓練データ集合と、帰属するカテゴリが未知のコンテンツとを入力とし、それらのコンテンツを各構成要素に分離して記憶手段に格納する構成要素分離部と、前記訓練サンプルの構成要素を入力として構成要素ごとにカテゴリに対する帰属度を見積るモデルを構成し、それらのモデルを最適に結合して識別関数を生成する識別関数生成部と、帰属するカテゴリが未知のコンテンツの構成要素と生成された識別関数を入力として、前記コンテンツの各構成要素の前記カテゴリに対する帰属度および前記帰属度間の結合パラメータをもとに、コンテンツが各カテゴリに属する確率を求め、その確率が最大となる最適なカテゴリを複数のカテゴリ候補の中から選択する自動分類部と、を備えることを特徴とする。
【００２４】
これにより、複数の構成要素を有するコンテンツを、複数のカテゴリのいずれかに分類することが可能となる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明は、カテゴリに対する帰属度および前記帰属度間の結合パラメータをもとに、カテゴリに分類することを特徴とする。これにより、複数の構成要素を有するコンテンツを、複数のカテゴリのいずれかに分類することが可能になった。つまり、コンテンツの各構成要素にモデルを構成し、そのモデルを最適に結合することで識別関数を生成するモデルにおいて、多数の候補から最適なカテゴリを選択することでコンテンツの自動分類を実現する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本実施形態を添付した図面を参照して詳しく説明する。はじめに、図１は本実施の形態の自動分類装置１の構成を示す機能ブロック図の例である。自動分類装置１は、文書ファイルやＷｅｂページファイル、電子メールファイル、画像ファイル、Ｎｅｗｓデータファイルなどの様々なコンテンツを分類する機能を有する。
【００２７】
なお、自動分類装置１は、演算処理を行う際に用いられる記憶手段としてのメモリと、前記演算処理を行う演算処理装置とを少なくとも備えるコンピュータとして構成される。なお、メモリは、ＲＡＭ（Random Access Memory）などにより構成される。演算処理は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によって構成される演算処理装置が、メモリ上のプログラムを実行することで、実現される。
【００２８】
自動分類装置１は、コンテンツ本体とコンテンツが属するカテゴリＩＤの対より構成される訓練データ集合を記憶する訓練データＤＢ２と、利用者が分類を要求するコンテンツを入力する際のインターフェースとなる入力部６と、自動分類結果の画面表示やコンテンツファイルを分類して保存する際のインターフェースとなる出力部７と、を含めて構成される。
【００２９】
自動分類装置１は、さらに、分類するために入力されたコンテンツや訓練データを各構成要素に分離して出力する構成要素分離部３と、コンテンツの各構成要素の特徴ベクトルからコンテンツが属するカテゴリを推定するための識別関数を出力する識別関数生成部４と、この識別関数を用いてコンテンツが属するカテゴリを推定する自動分類部５と、を含めて構成される。
【００３０】
つぎに、図２に示した、自動分類装置１の識別関数生成部４における情報処理の手順を示すフローチャートを参照して、自動分類装置１における分類処理の手順を詳しく説明する。
【００３１】
はじめに、識別関数生成部４は、訓練データＤＢ２に保存されている訓練データ集合に含まれるカテゴリ情報を有するコンテンツのサンプル（以下、訓練サンプル）を入力とし構成要素分離部３から出力される訓練サンプルの各構成要素を取得し、訓練サンプルの各構成要素における特徴ベクトルを生成する（Ｓ１０１）。つぎに、識別関数生成部４は、訓練サンプルの特徴ベクトルを用いて各構成要素のモデルごとに最適な平滑化パラメータを最尤推定により学習する（Ｓ１０２）。
【００３２】
つぎに、識別関数生成部４は、訓練データ集合から任意の１つの訓練サンプルを除外し、１点除外訓練データ集合を生成する（Ｓ１０３）。そして、識別関数生成部４は、１点除外訓練データ集合を用いて、各構成要素モデルのパラメータを算出する（Ｓ１０４）。さらに、識別関数生成部４は、除外した訓練サンプルを用いて、訓練サンプルパラメータ対を生成する（Ｓ１０５）。つぎに、識別関数生成部４は、全ての訓練サンプルを除外した場合の、訓練サンプルパラメータ対の生成が終了したかどうかを判定する（Ｓ１０６）。
【００３３】
もし、識別関数生成部４は、訓練サンプルパラメータ対の生成が終了していない（Ｓ１０６、ＮＯ）なら、訓練データ集合からＳ１０３とは別の任意の１つの訓練サンプルを除外して、この訓練サンプルに対応する訓練サンプルパラメータ対を生成する処理（Ｓ１０３〜Ｓ１０５）を、訓練データ集合に含まれる全ての訓練サンプルを除外した場合について繰り返し行う。
【００３４】
一方、識別関数生成部４は、訓練サンプルパラメータ対の生成が終了した（Ｓ１０６、ＹＥＳ）なら、Ｓ１０５で作成された訓練サンプルパラメータ対を利用して、各構成要素の特徴ベクトルから推定される各カテゴリヘの帰属度を表す特徴量を、訓練サンプルの構成要素ごとに算出する（Ｓ１０７）。そして、識別関数生成部４は、訓練サンプルの特徴量を用いて、最大エントロピー原理に基づいて構成要素のモデルの最適な結合を学習する（Ｓ１０８）。
【００３５】
また、識別関数生成部４は、Ｓ１０１からＳ１０２で生成された各構成要素における訓練サンプルの特徴ベクトルから成る訓練データ集合と、モデルの最適な平滑化パラメータを用いて、各構成要素のモデルの最適なパラメータを算出する（Ｓ１０９）。
【００３６】
そして、識別関数生成部４は、Ｓ１０８で得られた構成要素モデルの最適な結合と、Ｓ１０９で得られた各構成要素モデルの最適なパラメータを用いて、識別関数を生成し、自動分類部５へ受け渡す（Ｓ１１０）。さらに、自動分類部５は、利用者が入力部６を介して入力したコンテンツを、構成要素分離部３を通して得られる各構成要素の特徴ベクトルを入力として、識別関数生成部４が生成した識別関数から得られる識別値をもとに最適なカテゴリを選択した結果を出力部７へ受け渡す（Ｓ１１１）。そして、出力部７は、分類結果を利用者に提示し、必要に応じてコンテンツファイルを分類結果に応じて適切な箇所に保存する（Ｓ１１２）。
【００３７】
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【００３８】
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【００３９】
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【００４０】
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【００４１】
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【００４２】
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【００４３】
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【００４４】
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【００４５】
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【００４６】
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【００４７】
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【００４８】
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【００４９】
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【００５０】
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【００５１】
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【００５２】
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【００５３】
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【００５４】
ここで、本実施形態の自動分類装置１１が行うテキスト自動分類の顕著な効果を示すために、本実施形態の自動分類装置１１と、従来の技術での分類手段とを比較した実験結果を示す。なお、この実験結果は、自動分類装置１１を、１つの構成要素から構成されるコンテンツを、複数のカテゴリのいずれか１つに分類する実験に関するものである。
【００５５】
図５、図６は、テキスト自動分類の性能検査用に用いられるデータベース２０Ｎｅｗｓ、ＷｅｂＫＢ（非特許文献２参照）に、前記した実施形態例の自動分類装置１１を適用した場合の結果を示す。
【００５６】
この性能検査に際し、データベースに含まれるコンテンツのうち半分を利用者が分類を望むコンテンツとして、分類精度の評価に用い、残りの半分のコンテンツから任意数のコンテンツを訓練サンプルとして選択した。
【００５７】
また、これらのデータベースには、カテゴリ情報が付与されている。自動分類装置１の訓練に際し、訓練サンプルのカテゴリ情報を用いて識別関数を学習する。そして、コンテンツが属するカテゴリを学習された識別関数を用いて推定し、その推定結果とカテゴリ情報との一致度（以下、分類精度）をもとに性能検査を行なった。
【００５８】
図５は、２０Ｎｅｗｓのデータベースに対して、コンテンツをタイトルおよび本文、引用文の３つの構成要素に分割してモデルを構成し、訓練サンプルの個数を変えて自動分類装置１１に適用した場合の結果（方法１）を表す。このデータベースは２０個のカテゴリを有する。比較対象として、構成要素に分割せずにコンテンツ全体の特徴ベクトルを用いてＮＢモデルを適用する方法（方法２）と、非特許文献２に基づいてコンテンツ全体の特徴ベクトルに最大エントロピーモデルを適用する方法（方法３）の結果を合わせて示す。図５に示すように、訓練サンプルの個数によらず、構成要素モデルを構築する方法１が、コンテンツ全体の特徴ベクトルを用いる方法２、方法３より分類精度が高いことがわかる。
【００５９】
図６は、ＷｅｂＫＢのデータベースに対して、コンテンツをタイトルおよび本文、図へのリンク情報、他のＷｅｂページのリンク情報の４つの構成要素のモデルを構成して方法１を適用した場合と、方法２、３を適用した場合の結果を表す。このデータベースは４個のカテゴリを有する。図６に示すように、２０Ｎｅｗｓのデータベースの場合と同様に、方法１が方法２、方法３より分類精度が高いことがわかる。これらにより、本実施形態の分類精度が、従来技術の自動分類技術に比べ、優位性を有していることがわかる。これは、Ｓ１０８で示したように、本実施形態が最大エントロピー原理に基づいて構成要素のモデルの最適な結合を学習するためである。
【００６０】
以上説明した本発明は、以下のようにその趣旨を逸脱しない範囲で広く変形実施することができる。
【００６１】
例えば、本実施形態は、データベースに含まれる文書やオープンドメインに存在するＷｅｂページ、Ｎｅｗｓデータ、電子メールなど、テキスト情報を含むコンテンツを、単語やアドレス情報などから構成される特徴ベクトルをもとに、複数のカテゴリに分類する際に、カテゴリが判明している少数のコンテンツを用いて、コンテンツの特徴ベクトルを入力、カテゴリの推定値を出力とする分類器を学習し、その分類器を用いてコンテンツを自動分類する方法、分類装置、自動分類プログラムならびにそのプログラムが記録された、コンピュータ読み取り可能な記録媒体（ＣＤ−ＲＯＭなど）として、実現される。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明の一実施形態に関する自動分類装置を示す構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に関する分類処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態に関するモデルパラメータの学習アルゴリズムを示すフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態に関する未知コンテンツのカテゴリ推定アルゴリズムを示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態に関する２０Ｎｅｗｓのデータベースを用いた実験結果を示すグラフ図である。
【図６】本発明の一実施形態に関するＷｅｂＫＢのデータベースを用いた実験結果を示すグラフ図である。
【符号の説明】
【００６３】
１      自動分類装置
２      訓練データＤＢ
３      構成要素分離部
４      識別関数生成部
５      自動分類部
６      入力部
７      出力部
【図１】
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【図２】
2006107354.tif 000023
【図３】
2006107354.tif 000024
【図４】
2006107354.tif 000025
【図５】
2006107354.tif 000026
【図６】
2006107354.tif 000027