(57)【要約】【課題】  方向性のある部分構造データ間類似度を利用して、重要部分構造データを生成する。【解決手段】  部分構造データ生成手段２１は、各テキストデータから部分構造データを生成する。部分構造データ間類似度生成手段２２は、部分構造データ間の類似度を生成する。類似度行列生成手段２３は、部分構造データ間類似度生成手段で生成した部分構造データ間類似度に基づいて要素値が当該部分構造データ間類似度である行列を生成する。最大固有ベクトル算出手段２４は、この生成した行列の最大固有値に対応する固有ベクトルを算出する。重要部分構造データ生成手段２５は、最大固有ベクトルに基づいて各部分構造データの重要度を示す重要部分構造データを生成する。【選択図】    図２
2006215884.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各テキストデータから部分構造データを生成する部分構造データ生成手段と、
この生成した部分構造データ間の類似度を生成する部分構造データ間類似度生成手段と、
この生成した類似度に基づいて前記各部分構造データの重要度を示す重要部分構造データを生成する重要部分構造データ生成手段と、
を備えていることを特徴とする重要テキスト要素生成装置。
【請求項２】
前記部分構造データ間類似度生成手段で生成した前記部分構造データ間類似度に基づいて要素値が当該部分構造データ間類似度である行列を生成する類似度行列生成手段と、
この生成した行列の最大固有値に対応する固有ベクトルを算出する最大固有ベクトル算出手段と、
をさらに備え、
前記重要部分構造データ生成手段は、前記最大固有ベクトルに基づいて前記重要部分構造データを生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の重要テキスト要素生成装置。
【請求項３】
前記類似度行列生成手段は、前記行列の各要素について所定の閾値以下の類似度は規定定数に置き換える、ことを特徴とする請求項２に記載の重要テキスト要素生成装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかの一項に記載の重要テキスト要素生成装置と、
前記重要部分構造データ生成手段で生成した前記部分構造データを分類する部分構造データ分類手段と、
この分類結果から前記各部分構造データに分類情報を付置する分類情報付置手段と、
前記各テキストデータに所属する前記部分構造データの前記分類情報に基づいて前記各テキストデータを分類するテキストデータ分類手段と、
を備えていることを特徴とするテキスト分類装置。
【請求項５】
各テキストデータから部分構造データを生成する部分構造データ生成手段と、
この生成した部分構造データ間の類似度を生成する部分構造データ間類似度生成手段と、
この生成した類似度に基づいて前記各部分構造データの重要度を示す重要部分構造データを生成する重要部分構造データ生成手段と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータに読み取り可能なプログラム。
【請求項６】
前記部分構造データ間類似度生成手段で生成した前記部分構造データ間類似度に基づいて要素値が当該部分構造データ間類似度である行列を生成する類似度行列生成手段と、
この生成した行列の最大固有値に対応する固有ベクトルを算出する最大固有ベクトル算出手段と、
をさらにコンピュータに実行させ、
前記重要部分構造データ生成手段は、前記最大固有ベクトルに基づいて前記重要部分構造データを生成する、
ことを特徴とする請求項５に記載のプログラム。
【請求項７】
前記類似度行列生成手段は、前記行列の各要素について所定の閾値以下の類似度は規定定数に置き換える、ことを特徴とする請求項６に記載のプログラム。
【請求項８】
前記重要部分構造データ生成手段で生成した前記部分構造データを分類する部分構造データ分類手段と、
この分類結果から前記各部分構造データに分類情報を付置する分類情報付置手段と、
前記各テキストデータに所属する前記部分構造データの前記分類情報に基づいて前記各テキストデータを分類するテキストデータ分類手段と、
をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項５〜７のいずれかの一項に記載のプログラム。
【請求項９】
請求項５〜８のいずれかの一項に記載のプログラムを記憶していることを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキストデータから重要部分構造データを生成する重要テキスト要素生成装置、重要部分構造データに基づいてテキストを分類するテキスト分類装置、これらの装置を実現するプログラム、及びこのプログラムを記憶している記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、World Wide Webなどのインターネット技術の発達に伴い、容易に大量のテキストデータにアクセスすることが可能である。この大量のテキストデータの中からユーザの興味のあるテキストデータのみを探し出す技術として様々なテキスト検索技術が、また収集したテキストデータ自体の構造を把握するための技術としてテキスト自動分類技術が提案されている。
【０００３】
これらテキスト検索技術やテキスト自動分類技術の性能は、テキストの特徴量をどのように定式化するか、また、その特徴量を用いてテキスト間の類似度をどのように定式化するかに大きく依存する（ここで、「テキスト」とは、任意の単語列であり、例えば、文節、句、文、段落、あるいは文書等もすべてテキストと総称する）。
例えば、テキストの特徴量としてテキストに含まれる単語を要素とするテキスベクトルを採用し、テキスト間の類似度をベクトル間の内積や余弦として定式化する方法が広く知られているが、この定式化には、単語に直交性を仮定する問題が内在するため、生成される類似度の精度の低さが指摘されており、よりテキスト間の意味的な類似性を含めた様々な関係性を測ることのできる特徴量表現と類似度の定式化が数多く提案されている。
【０００４】
ところで、現在最も高性能とされるＷＷＷ検索システムであるgoogle（非特許文献１を参照）では、非特許文献２に開示されているPageRank法というウェブ文書の重要度生成技術が用いられており、これが検索精度を大きく向上させている一因となっている。PageRank法は、“多くの良質なページからリンクされているページは、やはり良質なページである”という仮説をもとにして、ウェブ文書間のリンク関係から生成される推移確率行列の時間無限大での漸近挙動を求めることで、ウェブページの重要度を生成するものである。
【０００５】
このPageRank法において、ウェブ文書を部分構造データ、ウェブ文書間のリンク関係を部分構造データ間類似度と置き換えると、PageRank法を利用すれば部分構造データの重要度を生成することができ、この結果から重要部分構造データを抽出することができる。
さらに、抽出される重要部分構造データをもとに構成される部分構造データ集合の情報を特徴量としてテキストデータを表現することで、部分構造データを利用してテキストデータを自動分類することも可能になるはずである。
【０００６】
【非特許文献１】ｇｏｏｇｌｅ（ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏ．ｊｐ）
【非特許文献２】“Googleの秘密-PageRank徹底解説”（ＵＲＬ：http://www.kusastro.kyoto-u.ac.jp/~baba/wais/pagerank.html）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記した、テキスト間の意味的な類似性を含めた様々な関係性を測ることのできる特徴量表現と類似度の定式化に関する手法のひとつに、特願２００４−２０７５７２号（本願出願時において未出願公開）に開示の発明があり、テキストに内在するトピック/話題を抽出に適した特徴量表現として、適切な文法的制約に基づく部分構造データを提案している。また、特願２００４−３３０９３９号（本願出願時において未出願公開）に開示の発明では、部分構造データの類似度の生成方法を提案している。
【０００８】
前述の発明では、部分構造データの生成方法や類似度生成方法には言及しているものの、生成される部分構造データの重要度に関する記述はみあたらない。
【０００９】
しかしながら、テキストデータ間、またテキストデータ内でも重要なテキストデータ、重要な段落、重要な文というものが存在するように、生成される部分構造データも重要度が存在するはずであり、また、重要な部分構造データが抽出されれば、部分構造データを用いた、テキストの自動要約、検索、および自動分類などの応用処理も効率的かつ高精度になることが期待できる。
【００１０】
そこで、本発明の目的は、方向性のある部分構造データ間類似度を利用して重要部分構造データを生成することである。
本発明の別の目的は、この重要部分構造データを利用してテキストデータの自動分類をおこなうことである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
請求項１に係る発明は、各テキストデータから部分構造データを生成する部分構造データ生成手段と、この生成した部分構造データ間の類似度を生成する部分構造データ間類似度生成手段と、この生成した類似度に基づいて前記各部分構造データの重要度を示す重要部分構造データを生成する重要部分構造データ生成手段と、を備えていることを特徴とする重要テキスト要素生成装置である。
また、請求項２に係る発明は、前記部分構造データ間類似度生成手段で生成した前記部分構造データ間類似度に基づいて要素値が当該部分構造データ間類似度である行列を生成する類似度行列生成手段と、この生成した行列の最大固有値に対応する固有ベクトルを算出する最大固有ベクトル算出手段と、をさらに備え、前記重要部分構造データ生成手段は、前記最大固有ベクトルに基づいて前記重要部分構造データを生成する、ことを特徴とする請求項１に記載の重要テキスト要素生成装置である。
また、請求項３に係る発明は、前記類似度行列生成手段が、前記行列の各要素について所定の閾値以下の類似度は規定定数に置き換える、ことを特徴とする請求項２に記載の重要テキスト要素生成装置である。
【００１２】
また、請求項４に係る発明は、請求項１〜３のいずれかの一項に記載の重要テキスト要素生成装置と、前記重要部分構造データ生成手段で生成した前記部分構造データを分類する部分構造データ分類手段と、この分類結果から前記各部分構造データに分類情報を付置する分類情報付置手段と、前記各テキストデータに所属する前記部分構造データの前記分類情報に基づいて前記各テキストデータを分類するテキストデータ分類手段と、を備えていることを特徴とするテキスト分類装置である。
【００１３】
また、請求項５に係る発明は、各テキストデータから部分構造データを生成する部分構造データ生成手段と、この生成した部分構造データ間の類似度を生成する部分構造データ間類似度生成手段と、この生成した類似度に基づいて前記各部分構造データの重要度を示す重要部分構造データを生成する重要部分構造データ生成手段と、をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータに読み取り可能なプログラムである。
また、請求項６に係る発明は、前記部分構造データ間類似度生成手段で生成した前記部分構造データ間類似度に基づいて要素値が当該部分構造データ間類似度である行列を生成する類似度行列生成手段と、この生成した行列の最大固有値に対応する固有ベクトルを算出する最大固有ベクトル算出手段と、をさらにコンピュータに実行させ、前記重要部分構造データ生成手段は、前記最大固有ベクトルに基づいて前記重要部分構造データを生成する、ことを特徴とする請求項５に記載のプログラムである。
また、請求項７に係る発明は、前記類似度行列生成手段が、前記行列の各要素について所定の閾値以下の類似度は規定定数に置き換える、ことを特徴とする請求項６に記載のプログラムである。
また、請求項８に係る発明は、前記重要部分構造データ生成手段で生成した前記部分構造データを分類する部分構造データ分類手段と、この分類結果から前記各部分構造データに分類情報を付置する分類情報付置手段と、前記各テキストデータに所属する前記部分構造データの前記分類情報に基づいて前記各テキストデータを分類するテキストデータ分類手段と、をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項５〜７のいずれかの一項に記載のプログラムである。
【００１４】
さらに、請求項９に係る発明は、請求項５〜８のいずれかの一項に記載のプログラムを記憶していることを特徴とする記憶媒体である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、部分構造データ間の類似度に基づいて各部分構造データの重要度を示す重要部分構造データを生成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明を実施するための最良の一形態について説明する。
図１は、本実施形態の重要テキスト要素生成装置、テキスト分類装置の電気的な接続のブロック図である。
【００１７】
図１に示すように、テキスト分類装置１は、ＰＣ、ワークステーションなどのコンピュータであり、各種演算を行ない、各部を集中的に制御するＣＰＵ１１と、各種のＲＯＭ，ＲＡＭからなるメモリ１２とが、バス１３で接続されている。
また、バス１３には、磁気記憶装置１４と、キーボード、マウスなどの入力装置１５と、ＬＣＤなどの表示装置１６と、光ディスク、光磁気ディスクなどの記憶媒体１７を読取る光ディスク装置、光磁気ディスク装置などの読取装置１８と、インターネットなどのネットワーク１９と通信を行う通信制御装置２０とが接続されている。
関連文字列生成装置１は、記憶媒体１７から読取装置１８で読取り、あるいは、ネットワーク１９からダウンロードしたプログラムを磁気記憶装置１４にインストールすることにより動作可能な状態となる。
【００１８】
テキスト分類装置１０１のハードウエア構成も、図１と同様である。
以下では、このプログラムに基づいて重要テキスト要素生成装置１、テキスト分類装置１０１が実行する処理について説明する。
図２は、重要テキスト要素生成装置１が実行する処理の機能ブロック図である。
すなわち、重要テキスト要素生成装置１は、部分構造データ生成手段１１で、テキストデータから部分構造データを生成する。そして、部分構造データ間類似度生成手段１２により、この生成した部分構造データ間の類似度を生成し、類似度行列生成手段１３により、この生成した部分構造データ間類似度と指定される類似度しきい値から類似度行列を生成する。そして、最大固有ベクトル選出手段１４により、生成した類似度行列の最大固有ベクトルを算出し、重要部分構造データ生成手段１５により、算出した最大固有ベクトルから重要部分構造データを生成する。
【００１９】
図３は、テキスト分類装置１０１が実行する処理の機能ブロック図である。
テキスト分類装置１０１は、重要テキスト要素生成装置１の各手段の他に、部分構造データ分類手段３１により、生成した重要部分構造データに基づいて部分構造データを分類し、分類情報付置手段３２により、部分構造データの分類結果から各部分構造データに分類情報を付置し、テキストデータ分類手段３３により、各テキストデータを構成する部分構造データの分類情報に基づいてテキストデータを分類する。
【００２０】
図２、図３において、部分構造データの生成手段１１は、テキストデータから部分構造データを生成する。
部分構造データを生成するには、例えば、文書から自立語の係り受け関係を取得し、この文書から取得された一の自立語と、他の自立語との係り受け関係の強さを表す深さ情報を取得し、この取得した各自立語の深さ情報に基づき、一の自立語の、所定の値以上の深さ情報を有する自立語から成る部分構造データを生成することが考えられる（詳細については、特願２００４−２０７５７２号の明細書を参照）。
【００２１】
部分構造データ間類似度生成手段１２は、部分構造データの生成手段１１で生成した部分構造データ間の類似度を生成する。
類似度行列生成手段１３は、部分構造データ間類似度生成手段１２で求めた部分構造データ間の類似度の行列（類似度行列）を生成する。
【００２２】
部分構造データ間の類似度行列を生成するには、一例として、まず、複数のテキストデータから単語を抽出し、各単語間の係り受け情報を解析して、抽出された単語の数に基づき各単語の重み因子を算出して、テキストデータの各単語と各単語の係り受け情報に基づき、該テキストデータの構造データを生成する。
【００２３】
そして、テキストデータの一から前述のように生成された第１の構造データの各単語と、他のテキストデータの一から生成された第２の構造データの各単語との類似度を算出し、この算出された類似度及び重み因子に基づき第１の構造データと第２の構造データとの類似度を算出する（詳細については、特願２００４−３３０９３９号の明細書を参照）。
【００２４】
以下では、５つのテキストデータ（テキストデータＴｉ（ｉ＝１，…，５））からそれぞれ４つの部分構造データ（部分構造データｂｉｊ（ｉ＝１，…，５，ｊ＝１，…，４））が生成される場合、それぞれ部分構造データ類似度が図４に示す行列で求められているとして説明する。なお、図４において、各要素は列に対応する部分構造データからみた行に対応する部分構造データの類似度（類似度行列）を示す。例えば、（ｂ１２，ｂ５４）要素は、ｂ５４からみたｂ１２との類似度を示す。
【００２５】
ここで、生成した類似度行列が必要とする記憶容量は、部分構造データ数の２乗オーダーに比例する。例えば、１０万個の部分構造データがある場合、類似度を４バイトの実数で扱うことにすると、４０ギガバイトの記憶容量が必要となり、部分構造データ数が増加するほどコンピュータ上で処理することは難しくなる。したがって、類似度行列の各要素について所定の閾値以下の類似度は規定定数に置き換えることにより、類似度行列を所謂、疎形式に変換することで記憶容量を削減する。
【００２６】
なお、行列の疎形式については、”SVDPACKC （Version 1.0） User's Guide”（Michael Berry, Theresa Do, Gavin O'Brien, Vijay Krishna, and Sowmini Varadhan, April 1993）に詳細が記載されている。
【００２７】
行列の疎形式は、行列の各列について非零要素値とその行インデックス番号を記憶するものであるが（記憶されない要素値を隠れ要素値と呼ぶ）、本例では行列の各列について指定定数以外の要素値（第一要素値）とその行インデックス番号（第二要素値）からなる２値要素変数を要素とするリストコンテナ（配列）とし、各列に対応するリストコンテナを要素値とするリストコンテナとして行列データを保持することにし、類似度行列を疎形式行列に変換する擬似コードを下記に＜疎形式変換の擬似コード＞として示す。また、この擬似コードに従い、所定しきい値を０．５とした場合の、図４に示す類似度行列の疎形式行列を、＜疎形式類似度行列＞として下記に示す。＜疎形式類似度行列＞において、Ｘｓは２値コンテナを要素とするリストコンテナを要素とする空リストコンテナ、Ｘｉ（ｉ＝１，…，２０）は２値コンテナを要素とするリストコンテナである。なお、類似度行列の対角成分、すなわち、同じ部分構造データ間の類似度は常に１であるため、疎形式行列データには含めない。
【００２８】
＜疎形式変換の擬似コード＞
“ｏｐ：類似度行列：Ｘを取得する
ｏｐ：類似度閾値：ｔｓを取得する
ｏｐ：２値コンテナを要素とするリストコンテナを要素とする空リストコンテナ：Ｘｓを生成する
ｏｐ：変数：ｉに１を代入する
ｏｐ：ｉがＸの列数以下ならば繰り返す｛
ｏｐ：２値コンテナを要素とするリストコンテナ：ｘｉを生成する
ｏｐ：変数：jに1を代入する
ｏｐ：ｉがＸの行数以下ならば繰り返す｛
ｏｐ：Ｘの（ｉ，ｊ）要素値がｔｓ以上ならば｛
ｏｐ：第一要素値をＸの（ｉ，ｊ）要素値、第二要素値をjとする２値コンテナを生成し、
ｘｉの要素として追加する
｝
ｏｐ：jに1を加える
｝
ｏｐ：ｘｉをＸの要素として追加する
ｏｐ：ｉに1を加える
｝”
【００２９】
＜疎形式類似度行列＞
“Ｘｓ＝（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘ５，ｘ６，ｘ７，ｘ８，ｘ９，ｘ１０，ｘ１１，ｘ１２，ｘ１３，ｘ１４，ｘ１５，ｘ１６，ｘ１７，ｘ１８，ｘ１９，ｘ２０）
ここで、
ｘ１＝（（０．６，６），（０．５，９），（０．５，１６），（０．７，２０））
ｘ２＝（（０．５，３），（０．６，１６））
ｘ３＝（（０．５，２），（０．６，６），（０．５，９），（０．５，１０），（０．８，１１），（０．８，１２），（０．５，１８））
ｘ４＝（（０．５，２），（０．５，３），（０．６，７），（０．８，８），（０．６，１３），（０．５，１７），（０．６，１８））
ｘ５＝（（０．６，１））
ｘ６＝（（０．５，１１），（０．７，１２），（０．７，１６），（０．５，１９），（０．６，２０））
ｘ７＝（（０．５，９），（０．８，１８））
ｘ８＝（（０．８，４），（０．５，１０），（０．６，１３），（０．５，１８））
ｘ９＝（（０．６，４），（０．８，８），（０．５，１２），（０．６，１３））
ｘ１０＝（（０．７，１），（０．６，８），（０．５，９））
ｘ１１＝（（０．７，１），（０．５，４），（０．５，１０），（０．８，１２），（０．７，１９））
ｘ１２＝（（０．６，６），（０．６，１９））
ｘ１３＝（（０．８，１），（０．５，５），（０．５，１０），（０．６，１１），（０．７，２０））
ｘ１４＝（（０．５，７），（０．５，１２），（０．７，１７））
ｘ１５＝（（０．７，１），（０．５，７），（０．５，３），（０．６，１４），（０．６，１７））
ｘ１６＝（（０．５，３），（０．５，８），（０．７，１２），（０．５，１９））
ｘ１７＝（（０．５，１３））
ｘ１８＝（（０．６，２），（０．６，６），（０．６，２０））
ｘ１９＝（（０．５，１），（０．７，１１），（０．６，１３））
ｘ２０＝（（０．５，４），（０．６，１１），（０．６，１８））”
【００３０】
図４の類似度行列は、部分構造データが２０個なので要素値変数を４バイトとすると、必要な記憶容量は１６００（＝２０×２０×４）バイトである。一方、＜疎形式類似度行列＞では全２値要素数は７３個であるので、行インデックスを４バイトとすると、必要な記憶容量は５８４（＝７３×（４＋４））バイトとなる。すなわち、閾値処理を施して疎形式行列に変換することにより、記憶容量は約３７％程度になる。
【００３１】
次に、最大固有ベクトル算出手段１４は、部分構造データの重要度を算出するために類似度行列の最大固有ベクトルを算出する。
行列の固有値は、例えば、GNU Octave（ＵＲＬ：http://www.octave.org）等のオープンソースソフトウェアを用いることで簡便に算出することができる。なお、行列の固有値・固有ベクトルの算出方法の詳細は、“行列の固有値”（F.シャトラン,シェプリンガー・フェアラーク東京）に開示されている。また、前述の非特許文献２に開示されているように、類似度行列が規約であることを保証するために、類似度行列の各要素が０以上となる処理を施す必要がある。前述のように、類似度行列として前述の＜疎形式類似度行列＞に示す疎形式行列を用いる場合、疎形式の隠れ要素値を０ではなく、正の定数値とすることで対応が可能である。
【００３２】
前述のGNU Octaveを用いて、＜疎形式類似度行列＞に示す疎形式行列で、隠れ要素値を０．１として、最大固有ベクトルｖｍａｘを算出した結果を下記に示す。なお、ｖｍａｘの要素はそれぞれ類似度行列の行／列の部分構造データに対応し、の第一要素はｂ１１の重要度であり、またベクトルは要素値の総和が１０００になるように正規化している。
ｖｍａｘ＝（７８，４１，３８，５６，２９，６２，３３，５７，４２，５３，７０，７７，６５，２２，１９，４８，３４，５８，６０，５８）
重要部分構造データ生成手段１５は、最大固有ベクトルｖｍａｘから重要部分構造データを算出する。
前述の最大固有ベクトルｖｍａｘの結果から、部分構造データの重要度は、ｂ１１，ｂ３４，ｂ３３，ｂ４１，ｂ２２，ｂ５３，ｂ５２，ｂ５４，ｂ２４，ｂ１４，ｂ３２，ｂ４４，ｂ３１，ｂ１２，ｂ１３，ｂ５１，ｂ２３，ｂ２１，ｂ４２，ｂ４３の順であることがわかる。
【００３３】
図３において、部分構造データ分類手段３１は、前述の部分構造データの重要度と部分構造間データの類似度をもとに部分構造データの分類を行う。
本例では、重要度の低い部分構造データから、部分構造データの重要度と部分構造間類似度を変数とする評価関数をもとに帰属する部分構造データを求めることで部分構造データの分類を行う。なお、分類手法の詳細に関しては、“多変量解析入門I，II”（河口至商、森北出版）に開示されている。
本例では、評価関数として、部分構造データの重要度と部分構造データ間類似度の積を用い、最大の値をもつ部分構造データを帰属する部分構造データとするが、より複雑な評価関数を用いてもよい。
【００３４】
上記評価関数を用い、部分構造データの帰属部分構造データを算出する擬似コードを＜部分構造データの帰属部分構造データを算出する擬似コード＞として下記に示す。
【００３５】
＜部分構造データの帰属部分構造データを算出する擬似コード＞
“ｏｐ：類似度行列：Ｘｓを取得する
ｏｐ：最大固有ベクトル：ｖｍａｘを取得する
ｏｐ：要素数がｖｍａｘと同じ評価値ベクトル：ｅを生成する
ｏｐ：要素数が所属インデックスベクトル：bindexを生成する
ｏｐ：変数：ｉに１を代入する
ｏｐ：ｉがＸｓの行数以下ならば繰り返す｛
ｏｐ：Ｘｓの第ｉ行ベクトルとｖｍａｘの同一インデックス毎の要素積をｅの対応するインデックスに代入する
ｏｐ：ｅの最大要素のインデックス番号をbの第ｉ要素に代入する
ｏｐ：ｉに１を加える
｝”
【００３６】
前述の＜疎形式類似度行列＞と最大固有ベクトル：ｖｍａｘとに基づいて、＜部分構造データの帰属部分構造データを算出する擬似コード＞により求めた各部分構造データの帰属部分構造データインデックスリスト：bindexを下記に示す。
bindex＝（１９，１８，４，８，１，１，４，４，１，１１，１９，６，８，１９，１，６，４，２０，１５，１）
【００３７】
このbindexから作成した類似遷移図を図５に示す。この類似遷移図において所望の分類数になるまで、重要度の高い部分構造データから遷移関係を削除することで、部分構造データの分類を行うことができる。
例えば、部分構造データを４つの集合に分類する場合、ｂ１１，ｂ３３の遷移関係を削除することで、図６に示すような分類（線でくくって３つのグループに分けている）を得ることができる。
分類情報付置手段３２は、部分構造データの分類結果から各部分構造データに分類情報を付置する。
すなわち、図５における３つのグループのそれぞれに帰属する部分構造データに、それぞれ分類情報としてラベル“ａ”,“ｂ”,及び“ｃ”を割り当てると、テキストデータＴｉ（ｉ＝１，…，５）は、次の＜分類ラベルによるテキストデータの特徴量＞のように表現することができる。
【００３８】
＜分類ラベルによるテキストデータの特徴量＞
Ｔ１＝（ａ，ａ，ｃ，ｃ）
Ｔ２＝（ａ，ａ，ａ，ｃ）
Ｔ３＝（ａ，ｂ，ｂ，ａ）
Ｔ４＝（ｃ，ａ，ａ，ａ）
Ｔ５＝（ｃ，ａ，ｂ，ａ）
【００３９】
次に、テキストデータ分類手段３３は、各テキストデータを構成する部分構造データの分類情報に基づいてテキストデータを分類する。
すなわち、前述の＜分類ラベルによるテキストデータの特徴量＞においてラベルを単語と見なせば、通常のテキストデータ表現と同一であるため、既存のテキストデータ分類手法を利用して、テキストデータの分類を行うことができる。
例えば、＜分類ラベルによるテキストデータの特徴量＞の各ラベルを単語と見なすと、図７に示すテキストデータ-ラベル頻度行列を生成できる。
このテキストデータ-ラベル頻度行列のウォード法により生成したデンドログラムを図８に示す。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の一実施の形態である重要テキスト要素生成装置、テキスト分類装置の電気的な接続のブロック図である。
【図２】重要テキスト要素生成装置の機能ブロック図である。
【図３】テキスト分類装置の機能ブロック図である。
【図４】部分構造データ類似度を示す行列の説明図である。
【図５】各部分構造データの帰属部分構造データインデックスリストから作成した類似遷移図である。
【図６】図５の類似遷移図を分類分けした例の説明図である。
【図７】テキストデータ-ラベル頻度行列の説明図である。
【図８】テキストデータ-ラベル頻度行列のウォード法により生成したデンドログラムである。
【符号の説明】
【００４１】
１  重要テキスト要素生成装置
１７  記憶媒体
１０１  テキスト分類装置
【図１】
2006215884.tif 000003
【図２】
2006215884.tif 000004
【図３】
2006215884.tif 000005
【図４】
2006215884.tif 000006
【図５】
2006215884.tif 000007
【図６】
2006215884.tif 000008
【図７】
2006215884.tif 000009
【図８】
2006215884.tif 000010