(57)【要約】【課題】文書の内容と所定のテーマとの類似性の程度について、文書中に出現する単語の集合との関係を評価する。【解決手段】文字データにより構成される文書データと所定のテーマとの関連性の程度を判断する。情報処理装置は、所定のテーマに関連する複数の文書データである第１の文書データ群に出現し且つ所定のテーマに関連しない複数の文書データである第２の文書データ群には出現しない傾向のある用語を特徴語として抽出する特徴語抽出部と、第１の文書データ群に含まれる複数の文書データの組合せに共通して出現する特徴語の集合に対し、当該特徴語の集合が共通して出現した文書データの組合せの数に基づいて定められる重みを対応付けて計数する重み算出部と、所定のテーマに関連するか否かが未知の文書データを読み出し、特徴語の集合に対応付けられた重みを用いて、所定のテーマとの関連性の程度を示すスコアを算出する特徴値算出部とを有する。【選択図】図６
2018026039.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字データにより構成される文書データと、所定のテーマとの関連性の程度を判断する情報処理装置であって、
前記所定のテーマに関連する複数の文書データである第１の文書データ群に出現し、且つ前記所定のテーマに関連しない複数の文書データである第２の文書データ群には出現しない傾向のある用語を特徴語として抽出する特徴語抽出部と、
前記第１の文書データ群に含まれる複数の文書データの組合せに共通して出現する前記特徴語の集合に対し、当該特徴語の集合が共通して出現した前記文書データの組合せの数に基づいて定められる重みを対応付けて計数する重み算出部と、
前記所定のテーマに関連するか否かが未知の文書データを読み出し、前記特徴語の集合に対応付けられた重みを用いて、前記所定のテーマとの関連性の程度を示すスコアを算出する特徴値算出部と、
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記重みは、前記集合に含まれる前記特徴語を連結する第１の演算子と、前記集合と当該集合に対応付けられた重みとを連結する第２の演算子とを用いて表される
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記スコアの値の範囲毎に計数された、前記第１の文書データ群及び前記第２の文書データ群に含まれる文書データの数に対する前記第１の文書データ群に含まれる文書データの数の割合に基づいて、前記所定のテーマに関連するか否かが未知の文書データについて前記所定のテーマとの関連性の程度を示す割合を求める類似度判定部を更に有する
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１の文書データ群又は前記第２の文書データ群に含まれる文書データについて、前記スコア又は前記類似度を算出し、前記第１の文書データ群に含まれる文書データであって算出されたスコア又は類似度が所定の閾値を下回るもの、又は前記第１の文書データ群に含まれる文書データであって算出されたスコア又は類似度が所定の閾値を下回るものを抽出するフィードバック制御部をさらに有する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記特徴語は、前記第１の文書データ群において所定の頻度以上出現し、且つ前記第２の文書データ群において所定の頻度以上出現しない用語である
請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
文字データにより構成される文書データと、所定のテーマとの関連性の程度を判断する情報処理方法であって、
前記所定のテーマに関連する複数の文書データである第１の文書データ群に出現し、且つ前記所定のテーマに関連しない複数の文書データである第２の文書データ群には出現しない傾向のある用語を特徴語として抽出する特徴語抽出ステップと、
前記第１の文書データ群に含まれる複数の文書データの組合せに共通して出現する前記特徴語の集合に対し、当該特徴語の集合が共通して出現した前記文書データの組合せの数に基づいて定められる重みを対応付けて計数する重み算出ステップと、
前記所定のテーマに関連するか否かが未知の文書データを読み出し、前記特徴語の集合に対応付けられた重みを用いて、前記所定のテーマとの関連性の程度を示すスコアを算出する特徴値算出ステップと、
をコンピュータが実行する情報処理方法。
【請求項７】
文字データにより構成される文書データと、所定のテーマとの関連性の程度を判断する
処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記所定のテーマに関連する複数の文書データである第１の文書データ群に出現し、且つ前記所定のテーマに関連しない複数の文書データである第２の文書データ群には出現しない傾向のある用語を特徴語として抽出する特徴語抽出ステップと、
前記第１の文書データ群に含まれる複数の文書データの組合せに共通して出現する前記特徴語の集合に対し、当該特徴語の集合が共通して出現した前記文書データの組合せの数に基づいて定められる重みを対応付けて計数する重み算出ステップと、
前記所定のテーマに関連するか否かが未知の文書データを読み出し、前記特徴語の集合に対応付けられた重みを用いて、前記所定のテーマとの関連性の程度を示すスコアを算出する特徴値算出ステップと、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、文書情報から所定数の文書を含むデータセットである文書群を抽出する抽出部と、抽出された文書群に対して、ユーザが訴訟との関連性に基づいて付与した分別符号を受け付ける分別符号受付部と、分別符号に基づいて、抽出された文書群を分別符号ごとに分別し、該分別された文書群において、共通して出現するキーワードを解析し選定する選定部と、選定したキーワードを文書情報から探索する探索部と、探索部の探索結果と選定部の解析結果を用いて、分別符号と文書との関連性を示すスコアを算出するスコア算出部と、スコアの結果に基づいて、文書情報に自動で分別符号を付与する自動分別部と、スコア算出部の算出結果及び／又は自動分別部の分別結果を画面に表示するよう制御する表示制御部を備える文書分別システムが提案されている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
また、従来、コンピュータが取り扱うデータ構造としては、例えば、リレーショナルデータベースの表形式の構造、オブジェクト指向データベースのオブジェクト、知識データベースのフレームあるいはルール等が知られている。
【０００４】
しかし、従来、提案されていたデータベースは、定義済みのデータ構造に、新たな構造を追加することができないという、変更に対する柔軟性の点で問題があった。例えば、リレーショナルデータベースの運用を開始後、１つの表に新たな属性を追加する場合には、既存のデータ構造と、データ構造を処理するアプリケーションプログラムの改造とが伴い、改造の工数は、コンピュータの利用者、管理者、あるいはアプリケーションプログラムの開発者には負担であった。また、従来のリレーショナルデータベースでは、情報を階層的に記述すること、例えば、１つの表の１つの属性中に、さらに表を定義することはできなかった。一方、オブジェクト指向のデータベース、あるいは、フレームでは、オブジェクト間の関係、あるいはフレーム間の関係にいわゆる親子関係を定義できるが、逆に、属性と属性値との関係を単純に処理したいという要請には不向きである場合があった。
【０００５】
そこで、本出願人は、利用者が取り扱う事物、組織、人などに関する情報、あるいは利用者が取り扱う概念などを情報処理装置が取り扱うために、情報を記述する新たなデータ構造と、そのデータ構造で記憶された情報を処理する手順とを提案した（例えば、特許文献２〜５）。この提案では、情報を式表現、例えば、識別子と識別子の和、識別子と識別子の積、識別子と識別子の積の和などで表現する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１５−３２０３０号公報
【特許文献２】特許第５１１３７７９号公報
【特許文献３】特許第５３５７２８６号公報
【特許文献４】特許第５３５７３１３号公報
【特許文献５】特許第５７６４２２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、何らかのグループに分別された複数の文書に共通して出現回数の多いキーワードを選定するような場合、個々の語句の出現回数は少なくてもグループ分けの判断にお
いて決め手となるような語句群の出現の規則性を評価できないことがある。そこで、本発明は、文書の内容と所定のテーマとの類似性の程度について、文書中に出現する単語の集合との関係を評価するための技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る情報処理装置は、文字データにより構成される文書データと、所定のテーマとの関連性の程度を判断する。具体的には、情報処理装置は、所定のテーマに関連する複数の文書データである第１の文書データ群に出現し、且つ所定のテーマに関連しない複数の文書データである第２の文書データ群には出現しない傾向のある用語を特徴語として抽出する特徴語抽出部と、第１の文書データ群に含まれる複数の文書データの組合せに共通して出現する特徴語の集合に対し、当該特徴語の集合が共通して出現した文書データの組合せの数に基づいて定められる重みを対応付けて計数する重み算出部と、所定のテーマに関連するか否かが未知の文書データを読み出し、特徴語の集合に対応付けられた重みを用いて、所定のテーマとの関連性の程度を示すスコアを算出する特徴値算出部とを有する。
【０００９】
このようにすれば、特徴語の集合に対して、当該特徴語の集合が共通して出現した文書データの組合せの数に基づいて定められる重みを設定し、文書データと所定のテーマとの関連性の程度をスコアとして算出することができるようになる。
【００１０】
また、重みは、集合に含まれる特徴語を連結する第１の演算子と、集合と当該集合に対応付けられた重みとを連結する第２の演算子とを用いて表されるものであってもよい。このようにすれば、例えば総数が未知の要素を第１の演算子で接続して集合を生成したり、要素の数が様々である集合に対応付けて重みを保持させたりすることが容易になる。
【００１１】
また、スコアの値の範囲毎に係数された、第１の文書データ群及び第２の文書データ群に含まれる文書データの数に対する第１の文書データ群に含まれる文書データの数の割合に基づいて、所定のテーマに関連するか否かが未知の文書データについて所定のテーマとの関連性の程度を示す割合を求める類似度判定部を更に有するようにしてもよい。このようにすれば、ユーザが直感的に理解し易い割合によって関連性の程度を表現することができるようになる。
【００１２】
また、特徴語は、第１の文書データ群において所定の頻度以上出現し、第２の文書データ群において所定の頻度以上出現しない用語であってもよい。具体的にはこのような条件に基づいて、所定のテーマに関連する複数の文書データである第１の文書データ群に出現し、且つ所定のテーマに関連しない複数の文書データである第２の文書データ群には出現しない傾向のある用語を抽出することができる。
【００１３】
上記課題を解決するための手段の内容は、本発明の課題や技術的思想を逸脱しない範囲で可能な限り組み合わせることができる。また、上記手段を情報処理装置が実行する方法や、コンピュータに実行させるプログラムを提供するようにしてもよい。また、プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録して提供するようにしてもよい。コンピュータが読み取り可能な記録媒体とは、情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、又は化学的作用によって蓄積し、コンピュータによって読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうち、コンピュータから取り外し可能なものとしては、例えば光ディスク、光磁気ディスク、フレキシブルディスク、磁気テープ、メモリカード等がある。また、コンピュータに固定された記録媒体としてＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳ
Ｄ（Solid State Drive）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等がある。
【発明の効果】
【００１４】
文書の内容と所定のテーマとの類似性の程度について、文書中に出現する単語の集合との関係を評価するための技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】式表現を説明するための図である。
【図２】セル空間情報の第一のデータ構造例を示す図である。
【図３】セル空間情報の第二のデータ構造例を示す図である。
【図４】第三のデータ構造例を示す図である。
【図５】情報処理装置の装置構成を例示するブロック図である。
【図６】類似度判定装置の機能ブロック図の一例である。
【図７】特徴語の抽出を説明するための図である。
【図８】モデル生成処理の一例を示す処理フロー図である。
【図９】特徴語抽出部が抽出した特徴語の一例を示す図である。
【図１０】重み設定部が計数した特徴語の集合ごとの頻度の一例を示す図である。
【図１１】パクリタキセルに関連する文献に含まれる形態素、及びスコアの算出式の一例を示す。
【図１２】パクリタキセルに関連する文献とその他の文献とについて、スコアの区間ごとの文献数及び類似度を算出した結果の一例である。
【図１３】類似度判定装置が行う類似度算出処理の一例を示す処理フロー図である。
【図１４】学習データについて算出された類似度の値を、パクリタキセルに関連する文献と、その他の文献とに分けて記載した表の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明を実施するための形態（「実施形態」とも呼ぶ）に係る情報処理装置について説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本発明は実施形態の構成には限定されない。
【００１７】
本実施形態では、事物、組織、人などに関する情報を情報処理装置が取り扱う。これらの情報を本実施形態に係る情報処理装置が処理可能な形式で表現したものを、「対象情報」と呼ぶ。以下、対象情報を記述するためのデータ構造、及び当該データ構造で記述された対象情報を処理する手順を示す。
【００１８】
（データ構造）
データ構造とは、対象情報を記述するための構造をいう。なお、対象情報は、プロセッサと記憶装置とを備える情報処理装置によって、生成、記憶、読み出し、更新（「演算」とも呼ぶ）、削除等される。
【００１９】
（１）対象情報の構成要素
情報処理装置は、対象情報を式の形式（「式表現」とも呼ぶ）で保持する。本実施形態に係る式を用いた表現方法は、出願人が従来提案した式表現の定義を拡張するものであり、当該表現方法を、「拡張式表現」とも呼ぶ。図１は、式の一例を示す図である。式は、構成要素の最小単位である識別子（基本要素とも呼ぶ）を１つ以上含む。本実施形態に係る識別子は、データを一意に特定できる情報とは限らない。さらに、式は、所定の記号を用いて記述される。所定の記号には、演算子と区切記号とが用いられる。具体的には、和演算子（「第１の演算子」とも呼ぶ）“＋”、積演算子（「第２の演算子」とも呼ぶ）“×（図１のように省略してもよい）”、第１の括弧（丸括弧）“（”及び“）”、第２の括弧（波括弧）“｛”及び“｝”、並びに第３の括弧（角括弧，ブラケット）“［”及び“］”が用いられる。なお、便宜上、演算子や約物（例えば括弧）を用いているが、他の記号を用いてもよい。例えば、和演算子“＋”の代わりに“，”（カンマ）を、積演算子“×”の代わりに“＿”（アンダースコア）を用いるようにしてもよい。上述した演算子
や約物は、他の識別子と区別できる所定の記号であればよく、例えばエスケープシーケンスや、マークアップ言語におけるタグ等であってもよい。
【００２０】
また、識別子は、対象情報を構成する最小単位であり、記号によって表現される。記号とは、英数字等の文字列及び特殊文字（ただし、和演算子“＋”、積演算子“×”、第１の括弧“（”及び“）”、第２の括弧“｛”及び“｝”、並びに第３の括弧“［”及び“］”を除く）をいうものとする。
【００２１】
本実施形態では、特殊文字として、“Φ（φ）”および“ε”を用いる。Φは、値ゼロ、和演算子において演算結果を変化させない値、または空集合を示す識別子である。本実施形態では、Φを「零元」とも呼ぶ。また、εは、値１、または積演算子において演算結果を変化させない値である。本実施形態では、εを「単位元」と呼ぶ。なお、Φを和演算の単位元と呼ぶ場合もあるが、本実施形態では、Φを零元と呼ぶことにする。
【００２２】
また、図１に示すように、識別子及び所定の記号によって記述される部分（全体であってもよい）を「因子」と呼ぶ。そして、因子の積によって記述される部分を「項」と呼ぶ。さらに、項の和によって記述される部分が式である。換言すれば、式は和演算子で接続された１以上の項を含む。また、項は、積演算子で接続された１以上の因子を含む。さらに、因子は、入れ子状に式として記述されることもある。なお、図１の「ａ」、「ｂ1」
、「ｃ1」等が識別子であり、対象情報を構成する最小単位にあたる。
【００２３】
本実施形態では、以下の規則（ａ）〜（ｄ）に基づいて、対象情報を表現する式が生成される。
（ａ）識別子、単位元及び零元はいずれも式（式表現）である。
（ｂ）ｒとｓとが共に式である場合、ｒ＋ｓも式である。
（ｃ）ｒとｓとが共に式である場合、ｒ×ｓも式である。このとき、演算の結合の強さは、一般的な代数と同様に、ｒ×ｓの方が、ｒ＋ｓよりも強い。
（ｄ）ｒが式である場合、（ｒ）、｛ｒ｝、［ｒ］も式である。
なお、第３の括弧“［”及び“］”で括られた内容は、例外的に式として解釈せず、ひとつの識別子として扱う。すなわち、第３の括弧内に和演算子や積演算子で結合された識別子等が存在しても、一体の記号として扱う。第３の括弧“［”及び“］”は、式を非構造化するともいうものとする。従来の式表現に、第３の括弧に係る定義を追加した表現方法を、本実施形態では、便宜上「拡張式表現」と呼ぶ。
【００２４】
（２）拡張式表現の代数的構造
本実施形態において、式ｒ、ｓ、ｔは、次の代数の性質（ａ）〜（ｆ）を有する。
（ａ）  結合律
ｒ＋（ｓ＋ｔ）＝（ｒ＋ｓ）＋ｔ；
ｒ×（ｓ×ｔ）＝（ｒ×ｓ）×ｔ；
（ｂ）  可換律
ｒ＋ｓ＝ｓ＋ｒ；
なお、拡張式表現において、積演算子の可換律は成立しない。したがって、積演算子で複数の因子が結合されている場合に、個々の因子位置が情報（あるいは意味）を持つ。すなわち、因子は、いわゆる位置を指定してされた位置パラメータとしての機能を有する。「積演算子の可換律は成立しない」ことは、本発明の積演算子が「順序を持つ因子の列として複数の識別子を結合する」ことに相当する。
（ｃ）  積演算の単位元
ｒ×ε＝ε×ｒ＝ｒ；
（ｄ）積演算、和演算の零元
ｒ×Φ＝Φ×ｒ＝Φ；
ｒ＋Φ＝ｒ；
（ｅ）  分配率
ｒ×（ｓ＋ｔ）＝ｒ×ｓ＋ｒ×ｔ；
（ｒ＋ｓ）×ｔ＝ｒ×ｔ＋ｓ×ｔ；
（ｆ）  ｛ｒ＋ｓ｝×｛ｔ＋ｕ｝＝｛ｒ×ｔ＋ｓ×ｕ｝；
【００２５】
また、式で表現された対象情報は、抽象度の異なる複数のレベルで表現することができる。例えばプロセッサが本発明に係る所定のプログラムを実行することにより、対象情報の表現のレベルを変更することができる。複数のレベルは、例えば、対象情報の抽象度が最も高く表現される集合レベルと、集合レベルよりも対象情報の抽象度が低く、対象情報が部分集合を要素として表現されるトポロジー空間レベルと、トポロジー空間レベルよりも対象情報の抽象度が低く、トポロジー空間レベルにおける対象情報同士が接着される接着空間レベルと、接着空間レベルよりも対象情報の抽象度が低く、トポロジー空間における対象情報が所定の属性をもって表現されるセル空間レベルとを含む。
【００２６】
（３）集合情報
集合情報は、項の組み合わせ、又は項の和として定義される。ここで、それぞれの項は集合ＩＤとなる識別子と値となる識別子の積、すなわち、集合ＩＤ×値として定義される。ただし、値は、複数の識別子の積であってもよい。集合の情報の式は、典型的には次のようになる。
（例）
集合ＩＤ×値１＋集合ＩＤ×値２＋・・・
【００２７】
上述のように、本実施形態のデータ構造では、和演算子に可換律が成立することから、集合情報は、順序のない項の組み合わせということができる。一方、項を構成する因子間の位置関係は維持されることになる。図１に示した例では、例えば、項１及び項２に含まれる因子１が集合ＩＤに相当する。
【００２８】
このような因子間の位置関係の維持機能は、コンピュータ上で事物、あるいは概念を表現する場合に、極めて大きな効果を発揮する。一般的に、事物、あるいは概念を記述する修飾関係には、可換律が成立しない。例えば、「児玉の机」は、「机の児玉」と意味が異なる。本実施形態の因子と積演算子によれば、このような修飾関係を単純化して、記述することができる。さらに、そのような修飾関係で記述された項を和演算子によって組み合わせることで、事物の集合、あるいは概念の集合を記述し、単純な形式のデータベースを構築できる。さらに、管理対象の事物あるいは概念を項の集合として管理する場合に、項における因子の位置関係に意味を付与することもできる。
【００２９】
また、項を構成する因子は、それぞれ、いわゆる位置パラメータとしての意義を有するということもできる。例えば、下記のような集合情報を考える。
（例）
果物×任意形状×任意色×バナナ＋果物×任意形状×任意色×りんご＋果物×細長×黄色×バナナ＋果物×丸×赤×リンゴ
この場合、各項の第１因子は、集合ＩＤである果物であり、第２因子は形状を示し、第３因子は色を示し、第４因子は名称を示す。このように、それぞれの因子の位置に意味上の制限を加えて使用することで、属性と属性値との関係を集合レベルでも処理できる。集合情報は、このような順序が維持された因子によって事物の属性を自在に定義することができる。
【００３０】
また、そのような因子を含む項の組み合わせによって、事物、人の集合など、あらゆる情報がコンピュータ上に表現される。
（例）
Ａ×ａ１＋Ａ×ａ２＋Ａ×ａ３、ｂ１×Ｂ＋ｂ２×Ｂ×Ｂ、果物×リンゴ＋果物×バナナ＋果物×ミカン、野菜×キャベツ＋野菜×キュウリ＋野菜×ゴボウ、社員×Ａ＋社員×Ｂ＋社員×Ｃ
すなわち、集合情報は、集合ＩＤで識別される集合に所属する項の組み合わせを記述する。上述の例において、社員Ｃが退職した場合、「社員×Ｃ」が和演算子とともに削除される。さらに、社員Ｄ及び社員Ｅが入社した場合には、「社員×Ｄ＋社員×Ｅ」がさらに和演算子で接続される。
【００３１】
（４）トポロジー空間情報
トポロジー空間情報は、トポロジーＩＤとなる識別子と部分集合の和との積によって記述される。すなわち、トポロジーＩＤ×（部分集合の和）である。ここで、部分集合は、部分集合を識別する部分集合ＩＤと、その部分集合に含まれる項の和との積で表現される。すなわち、部分集合ＩＤ×（項の和）である。ただし、項には、さらに項の和を第１の括弧“（）”、若しくは第２の括弧“｛｝”で組み合わせたもの、又はこれらの積が含まれてもよい。図１の例では、例えば、項２の因子２がトポロジーＩＤに相当する。また、項２の因子３に含まれる因子「１」、因子「２」が部分集合ＩＤに相当する。
【００３２】
トポロジー空間情報の例を以下に示す（下記の例で、読点“、”は、式の構成要素ではなく、例の区切りである）。
（例）
Ｔ×（ＡＢＣ×（ａｂ１＋ａｃ２＋ｂｃ３）＋Ａ×（ａｂ１＋ａｃ２）＋Ｂ×（ａｂ１＋ｂｃ３）＋Ｃ（ａｃ２＋ｂｃ３））、
果物×（全種×（リンゴ＋バナナ＋ミカン）＋赤×リンゴ＋黄×（バナナ＋ミカン））、果物×（全種×（リンゴ＋バナナ＋ミカン）＋丸×（リンゴ＋ミカン）＋細長×バナナ）、
野菜×（全種×（大根＋キュウリ＋ゴボウ）＋太×大根＋細×（キュウリ＋ゴボウ））、会社×（社員×（社員１＋社員２＋社員３＋社員４）＋営業×（社員１＋社員２）＋経理×（社員３＋社員４））、
この場合に、最後（５番目）の例について、例えば、総務が新設され、社員５が採用され、且つ総務に配属された場合には、次のように更新される。
（例）
会社×（社員×（社員１＋社員２＋社員３＋社員４＋社員５）＋営業×（社員１＋社員２）＋経理×（社員３＋社員４）＋総務×社員５）
【００３３】
（５）接着空間情報
接着空間情報は、トポロジー空間情報に含まれる２つの部分集合Ｘと部分集合Ｙに対して、それぞれの部分に含まれる部分集合を関係付けることで構成される。本実施形態では、この関係付けによって発生する関係を同値関係という。
【００３４】
ここで、トポロジー空間情報Ｔ（トポロジーＩＤは、Ｔｉｄ）およびトポロジー空間情報Ｕ（トポロジーＩＤは、Ｕｉｄ）が、トポロジー空間情報Ｔｉｄ×（Ｔに属する部分集合の和）＋トポロジー空間情報Ｕｉｄ×（Ｕに属する部分集合の和）として記憶されているとする。また、Ｔに属する部分集合の和＝部分集合Ｔ０＋部分集合Ｔ−Ｔ０と２つの部分集合に分離できるとする。
【００３５】
この場合、トポロジー空間情報Ｔとトポロジー空間情報Ｕとを関連づけるトポロジー空間情報Ｔの因子ｐと、トポロジー空間情報Ｕの因子ｑが指定される。そして、トポロジー空間情報Ｔが、因子ｐを含む部分集合Ｔ０と、因子ｐを含まない部分集合Ｔ−Ｔ０に分離される。ここで、Ｔ−Ｔ０は、集合Ｔから集合Ｔ０を削除した差集合である。また、トポ
ロジー空間情報Ｕが、因子ｑを含む部分集合Ｕ０と、因子ｑを含まない部分集合Ｕ−Ｕ０に分離される。ここで、Ｕ−Ｕ０は、集合Ｕから集合Ｕ０を削除した差集合である。
【００３６】
上記２つのトポロジー空間情報ＴとＵの和は次のように表現される。
（例）
トポロジー空間情報Ｔｉｄ×（部分集合Ｔ０）＋トポロジー空間情報Ｔｉｄ×（部分集合Ｔ−Ｔ０）＋トポロジー空間情報Ｕｉｄ×（部分集合Ｕ０）＋トポロジー空間情報Ｕｉｄ×（部分集合Ｕ−Ｕ０）
このように、集合から特定の因子ｐを含む部分集合を取り出した場合に、これを商と呼ぶ。また、その商を除く部分集合を剰余と呼ぶ。
【００３７】
さらに、部分集合Ｔ０＝Ｔ０ｉｄ×（Ｔ０の項の和）、部分集合Ｕ０＝Ｕ０ｉｄ×（Ｕ０の項の和）と記述されているとする。この場合に、部分集合Ｔ０と部分集合Ｕ０とを関係付けることによって、以下の接着空間情報を構成できる。すなわち、この場合の接着空間情報は、｛部分集合Ｔ０におけるｐの左因子＋部分集合Ｕ０におけるqの左因子｝｛p+q｝｛部分集合Ｔ０におけるｐの右因子＋部分集合Ｕ０におけるqの右因子｝＋トポロジー
空間情報Ｔｉｄ×（部分集合Ｔ−Ｔ０）＋トポロジー空間情報Ｕｉｄ×（部分集合Ｕ−Ｕ０）、である。
【００３８】
なお、ここでは、トポロジー空間レベルの情報を接着する場合を説明したが、トポロジー空間レベルの情報に、属性と属性値が定義されて構成されるセル空間レベルの情報、および、項の組み合わせである集合レベルの集合情報に対しても、接着空間情報が定義できる。また、トポロジー空間、セル空間、集合空間のうち、一のレベルの情報と、他のレベルの情報とについて接着空間情報を定義できる。
【００３９】
ここで、以下のような果物のトポロジー空間情報と、野菜のトポロジー空間情報の和が記憶されているものとする。
（例）
果物×（全種×（リンゴ＋バナナ＋ミカン）＋丸×（リンゴ＋ミカン）＋細長×バナナ）＋野菜×（全種×（大根＋キュウリ＋ゴボウ）＋太×大根＋細×（キュウリ＋ゴボウ））
【００４０】
ここで、果物のトポロジー空間情報の因子である細長と、野菜のトポロジー空間情報の部分集合である因子細との関連づけが指定され、同値関係にあるとする。この場合に、２つのトポロジー空間情報は、それぞれ次のように商と剰余とに分離される。すなわち、それぞれの集合情報が商と剰余に分離されたトポロジー空間情報は、果物×細長×バナナ＋果物×（全種×（リンゴ＋バナナ＋ミカン）＋丸×（リンゴ＋ミカン））＋野菜×細×（キュウリ＋ゴボウ）＋野菜×（全種×（大根＋キュウリ＋ゴボウ）＋太×大根）となる。
【００４１】
そして、同値関係が指定された細長と、野菜のトポロジー空間情報の部分集合である細とによって、接着空間情報が｛果物＋野菜｝×｛細長＋細｝｛バナナ＋（キュウリ＋ゴボウ）｝＋果物×（全種×（リンゴ＋バナナ＋ミカン）＋丸×（リンゴ＋ミカン））＋野菜×（全種×（大根＋キュウリ＋ゴボウ）＋太×大根）、のように構成される。
【００４２】
このようにして、接着空間情報は、２つのトポロジー空間情報の構造を維持した状態で、関係付けが指定された同値関係にある因子を基に結合されている。接着空間情報より、“細”と“細長”に同値関係が認められれば、右の因子“バナナ”と“（キュウリ＋ゴボウ）”を｛バナナ＋（キュウリ＋ゴボウ）｝として関連づけて出力できる。
【００４３】
また、 伝票ＩＤ１枚目（Ａ｛ε＋Ｂ＋Ｃ｛Ｃ１＋Ｃ２｝＋Ｄ＋Ｅ｛Ｅ１＋Ｅ２｝｝（
ａ｛ε＋ｂ＋ｃ｛ｃ１＋ｃ２｝＋ｄ＋ｅ｛ｅ１＋ｅ２｝｝＋位置（右上＋右下）））＋伝
票ＩＤ２枚目（Ａ｛ε＋Ｂ＋Ｃ｛Ｃ１＋Ｃ２｝＋Ｄ＋Ｅ｛Ｅ１＋Ｅ２｝｝（ａ｛ε＋ｂ＋ｃ｛ｃ１＋ｃ２｝＋ｄ＋ｅ｛ｅ１＋ｅ２｝｝））＋MEMO（１（あいう）＋２（ABC））＋
・・・という伝票の束、およびメモＭＥＭＯを記述する情報が記憶されていた場合を考える。ここで、ＭＥＭＯを１枚目の伝票の右上に、位置を指定して張り付ける例を示す。
【００４４】
この例で、MEMOの１を１枚目の伝票の右上に張り付けるには、まず、ＭＥＭＯ情報の因子“１”、伝票１枚目の情報の因子“右上”でそれぞれ商空間が作成される。伝票ＩＤ１枚目（Ａ｛ε＋Ｂ＋Ｃ｛Ｃ１＋Ｃ２｝＋Ｄ＋Ｅ｛Ｅ１＋Ｅ２｝｝（ａ｛ε＋ｂ＋ｃ｛ｃ１＋ｃ２｝＋ｄ＋ｅ｛ｅ１＋ｅ２｝｝＋位置（右下）））＋伝票ＩＤ１枚目×位置（右上）＋伝票ＩＤ２枚目（Ａ｛ε＋Ｂ＋Ｃ｛Ｃ１＋Ｃ２｝＋Ｄ＋Ｅ｛Ｅ１＋Ｅ２｝｝（ａ｛ε＋ｂ＋ｃ｛ｃ１＋ｃ２｝＋ｄ＋ｅ｛ｅ１＋ｅ２｝｝））＋MEMO（２（ABC））＋MEMO（１（
あいう））＋・・・
ここで、“１”と“右上”の関係付けを指定し接着すると、接着情報は、｛伝票ＩＤ１枚目×位置＋MEMO｝｛右上＋１｝｛ε＋（あいう）｝＋剰余の部分集合を含む情報、として構成される。このように、接着情報は、相互に構造上の共通性がない２つの対象情報について、それぞれの接着前の構造を維持した状態で、２つの対象情報結合し、記憶することができる。
【００４５】
（６）セル空間情報
セル空間情報は、事物、組織、人などに関する属性、あるいは人が取り扱う概念の属性と、その属性に対応する属性値とを有する情報である。属性は、キー属性とその他の属性とに分かれる。キー属性は属性値によって情報が識別できる属性であり、データベースの検索においてキーとして使用できる値に対応する。セル空間情報では、属性値（または複数の属性値を結合した列）をインスタンスと呼ぶ。インスタンスは、従来のデータベースのテーブルに格納されるレコードに相当する。それぞれのインスタンスは、インスタンスＩＤと呼ぶ識別情報を有する。また、キー属性、あるいは、その他の属性が複数個ある場合には、キー属性、あるいは、その他の属性は、第２の括弧“｛”と“｝”とによって順序が維持された因子の形式で記述される。すなわち、いわゆるベクトル形式にて属性とその対応する属性値が記述される。なお、第１の括弧“（”及び“）”によって括られた因子は、必ずしも順序を維持しない形式である。
【００４６】
セル空間情報は、セル空間ＩＤと、キー属性の因子と、単位元およびキー属性以外の属性を有する因子と、インスタンスの集合を有する因子とを含む。セル空間情報は、セル空間ＩＤ×（キー属性×｛ε＋（その他の属性の和）｝×（（インスタンスＩＤ×｛ε＋（値の和）｝）の和））で構成される。
【００４７】
このキー属性の因子と単位元およびキー属性以外の属性を有する因子とが、本発明の属性因子に相当する。また、｛ε＋（その他の属性の和）｝の中のいずれかの属性が複数の識別子の積からなる場合に、そのような識別子の積からなる属性が、本発明の属性の順序列に相当する。また、そのような属性が、第２の括弧“｛｝”で括られた因子である場合に、その第２の括弧で括られた属性が、本発明の属性の順序因子に相当する。
【００４８】
また、そのような属性に対応して、インスタンスの｛ε＋（値の和）｝中の値が、識別子の積からなるときに、その値が、本発明の値列に相当する。また、値が、第２の括弧“｛｝”で括られた因子である場合に、その第２の括弧で括られた値が、本発明の値の順序因子に相当する。
【００４９】
セル空間情報の例は、以下のように示すことができる。
（例）
果物ｉｄ×（名前｛ε＋形＋色｝（リンゴ｛ε＋丸＋赤｝＋ミカン｛ε＋丸＋黄｝＋バナ
ナ｛ε＋細長＋黄｝））＋野菜ｉｄ×（名前｛ε＋形状＋色｝（大根｛ε＋太＋白｝＋キュウリ｛ε＋細＋緑｝＋ゴボウ｛ε＋細＋茶｝））
この例では、従来のリレーショナルモデルで、果物テーブル、野菜テーブルとして記述されていたような情報を、式で記述する。なお、この例は、２つのセル空間情報（果物と野菜）を含むことから、統合セル空間情報とも呼ばれる。
【００５０】
この統合セル空間情報の処理例を示す。まず、果物のインスタンスのうち、属性“形”が“細長”の値を持つインスタンスとの部分集合（商という）と、その他のインスタンスの部分集合（剰余という）とを作成する。また、まず、野菜のインスタンスのうち、属性“形状”が“細”の値を持つインスタンス（商という）と、その他のインスタンス（剰余という）とに分離する。この場合、結合セル空間情報は、次のようになる。
果物ｉｄ×バナナ×形×細長＋野菜ｉｄ×形状×（キュウリ＋ゴボウ）細＋果物ｉｄ×（名前｛ε＋形＋色｝（リンゴ｛ε＋丸＋赤｝＋ミカン｛ε＋丸＋黄｝＋バナナ｛ε＋黄｝））＋野菜ｉｄ×（名前｛ε＋形状＋色｝（大根｛ε＋太＋白｝＋キュウリ｛ε＋緑｝＋ゴボウ｛ε＋茶｝））
次に、果物のうちの属性“形”が値“細長”を有する部分集合と、野菜のうちの属性“形状”が値“細”を有する部分集合との関係付けを指定し、同値関係を設定する。そして、この同値関係によって接着空間情報を作成すると、次のようになる。
｛果物ｉｄ×形×バナナ＋野菜ｉｄ×形状×（キュウリ＋ゴボウ）｝｛細長＋細｝｛ε＋ε｝＋果物ｉｄ×（名前｛ε＋形＋色｝（リンゴ｛ε＋丸＋赤｝＋ミカン｛ε＋丸＋黄｝＋バナナ｛ε＋黄｝））＋野菜ｉｄ×（名前｛ε＋形状＋色｝（大根｛ε＋太＋白｝＋キュウリ｛ε＋緑｝＋ゴボウ｛ε＋茶｝））
【００５１】
（記述例）以下、従来のデータ構造である表およびツリー構造が、本実施形態のデータ構造でどのように記述できるかを示す。
【００５２】
図２は、第１の実施形態に係るセル空間情報の第一のデータ構造例を示す。同図に示すように、第１の実施形態では、従来正規化表構造として表形式で表現される対象情報は、表現形式１の状態で記憶装置に格納することができる。表現形式１で、Ａは、キー属性（例えば社員番号等）、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ等は、その他の属性（例えば、氏名、性別、入社年、所属部署等）である。
【００５３】
図３は、第１の実施形態に係るセル空間情報の第二のデータ構造例を示す。同図に示すように、第１の実施形態では、従来ツリー構造として表現される対象情報は、表現形式２または３で記憶装置に格納することができる。そして、同図に示すように有向グラフの一部としてのツリー構造について対応可能である。表現形式２で、ａは、例えば、動物、ｂはほ乳類、ｃは魚類、ｄは人、ｅは鯨、ｆはマグロ、ｇは鯉等である。この場合、ｂ（ほ乳類）およびｃ（魚類）は、ａ（動物）の属性、例えば、食する、呼吸する等を継承する。ｂ（ほ乳類）およびｃ（魚類）の共通の属性は、ａ（動物）に定義される。
【００５４】
したがって、式によって、フレーム等の知識ベース、あるいは、オブジェクト指向データベース等を記述し、記憶装置に格納できる。本実施形態に係る情報処理装置は、これらに対応する事物に関する情報の入力を受け、対応する情報を生成して記憶装置に格納し、さらにその一部又は全部を読み出して出力できる。
【００５５】
また、逆ツリー構造で表現される対象情報についても、表現形式３のように記憶装置に格納することができる。逆ツリー情報は、基本的な情報からより複雑な情報を構成する場合に適用できる。表現形式３では、例えば、ａはＣＰＵであり、ｂはインターフェースであり、ｃは外部記憶装置の駆動部であり、ｄはＣＰＵボードであり、ｅは外部記憶装置であり、ｆはパーソナルコンピュータである。
【００５６】
このように逆ツリー構造は、製品の設計書、事業の工程管理図等、基本情報からより複雑な情報を組み上げて管理することができる。したがって、式によって、製品の設計情報、事業の工程等を記述することができる。
【００５７】
図４は、第１の実施形態に係る第三のデータ構造例を示す。同図に示すように、非正規化表構造と属性のない対象情報についても表現形式４の状態で保持することができる。ここで、非正規化表構造と属性のない対象情報とは、図４に示すように伝票を示す対象情報と、その対象情報に追加される付箋メモに相当する対象情報とが例示できる。接着空間を作成することで、コンピュータ上で伝票に付箋メモの内容を添付することと同等の処理が実現される。
【００５８】
なお、形式が同一の伝票ごとにテーブルに格納する場合には、リレーショナルモデルによって従来のデータベースで情報を管理できる。しかしながら、伝票の種類数が変動する場合、既存の伝票の構成が変更された場合には、リレーショナルモデルでは、対応できない。
【００５９】
ここで、拡張式表現について、より詳細に上記表現形式４に基づいて説明する。ＩＤまたはｉｄ（identification）は、格納される対象情報を識別するものである。そしてこの対象情報は、識別子Ａ〜Ｅ２、ａ〜ｅ２と、演算時の結合強さが異なる第一の括弧（）および第二の括弧｛｝と、これらにより表現される因子｛Ｃ１＋Ｃ２｝、｛Ｅ１＋Ｅ２｝等と、これら因子の積によって表現される項Ｅ×｛Ｅ１＋Ｅ２｝等と、前記項の和によって表現される式と、により構成される。なお、本実施形態では、項を要素ともいう。また、すでに述べたように、単位元εは、所定の処理を実行した場合に１として処理される記号である。上記以外の特別な記号として、所定の処理を実行した場合に０として処理される零元Φが存在する。このような前提のもと、格納された対象情報は、所定のプログラムを実行することによって、入力された伝票データにしたがって生成され、記憶装置に格納され、部分集合に分離され、他の部分集合と接着され、あるいは検索されることになる。
【００６０】
図４の例では、インスタンスとして、伝票ＩＤ１で示される１枚目の伝票、伝票ＩＤ２で示される２枚目の伝票、およびＭＥＭＯで示されるメモが例示されている。また、この場合に、１枚目の伝票と２枚目以降の伝票で、項目の構成が異なっても構わない。本発明に係る情報処理装置によれば、対象情報を構成する識別子、あるいは項に、個々に属性を付与できるので、異なる属性の並びを有する異なる識別子、あるいは項を自在に記憶し、検索し、変更できる。また、｛｝内に、＋識別子の形式で追加するとともに、属性に対応する値を追加すれば、データベースとして運用中においても、自在に属性と属性値とを追加、変更、削除できる。したがって、本実施形態によれば、厳密、詳細なファイル設計を行うことなく、取り扱うデータの構造を柔軟に変更できるようになる。
【００６１】
（７）数値計算処理
数値を明示的に示す式では、数値以外の識別子による因子と、数値識別子による因子の間は、拡張式表現の代数的構造で示した可換律が適用される。例えば、ａ×‘ｎ'＝‘ｎ'×ａである。
（７−１）明示的な数値表現
ｎを数値とし、ａを数値以外の記号あるいは記号列とする。例えば、ｎは、整数を示す記号または記号の列である。また、ａは、文字等を示す記号または記号の列である。式において、数値ｎと数値以外の記号ａとが、ｎａと記述された場合、ｎａは、整数などの数値を示す記号と数値以外の記号とを組み合わせた識別子ということができる。
【００６２】
本実施形態では、情報処理装置は、このような数値を示す記号（列）と数値以外の記号
（列）とを含む識別子“ｎａ”について、識別子ａがｎ個あるものとして取り扱う。ただし、このような記述に代えて、識別子”ａｎ”について、識別子ａがｎ個あるものとして取り扱う、と定義してもよい。なお、ｎは、負の数値も含む。また、数値を示す記号は、小数等の実数を示すものでもよい。例えば、識別子”ａｎ．ｍ”、例えば、a1.005、b12345678.9については、情報処理装置は、ａの量が1.005、ｂの量が12345678.9であるとして取り扱う。
【００６３】
さらに、ａがｎ個あることを明示的に示す式として、ａ×‘ｎ'と記述することにする
。さらにまた、ｎが負数である場合、例えば、−ｍ（ｍは正数）の場合は、ａ×‘−ｍ’のように例示される。なお、×は積演算子である。ここで、ｎを挟む‘'は、数値ｎを明
示的に示す演算子であり、数値演算子と呼ぶ。また、数値演算子によって数値であることが明示された識別子'ｎ'を数値識別子と呼ぶ。積演算子が数値演算子によって数値として明示された識別子に適用された場合、積演算子は乗算を示す。
【００６４】
ただし、数値を明示的に示す数値演算子は、‘'に限定されない。情報処理装置上で使
用可能な記号から、他の演算子等と重複のないものを数値演算子として定義すればよい。例えば、数値をｎ！のように明示してもよい。また、数値を＄ｎのように明示してもよい。
【００６５】
また、数値を示す記号等を含まない識別子ａだけを含む式についは、ａが１個あることを明示的に示す式として、ａ×‘１’と記述するものとする。同様に、式（ａ＋ａ＋ａ）は、数値を明示的に示す式として、（ａ×‘1’＋ａ×‘1’＋ａ×‘1’）と記述する。
同様に、式｛ａ＋ａ＋ａ｝は、数値を明示的に示す式として、｛ａ×‘1’＋ａ×‘1’＋ａ×‘1’｝と記述する。
【００６６】
さらに、例えば、式２ａ（３ｂ＋ｃ（２ｄ＋３ｅ＋４ｆ＋ｅ））は、数値を明示的に示す式として、ａ×‘２’×（ｂ×‘３’＋ｃ×‘１’×（ｄ×‘２’＋ｅ×‘３’＋ｆ×‘４’＋ｅ×‘１’））のように記述される。ただし、×‘1’は、省略してもよい。つ
まり、識別子ａは、明示的にａが１個あるものとして０取り扱うことができる。
【００６７】
数値を明示的に示す式では、数値以外の識別子による因子と、数値識別子による因子の間は、拡張式表現の代数的構造で示した可換律が適用される。例えば、ａ×‘ｎ’＝‘ｎ’×ａである。
【００６８】
数値を明示的に示す式において、四則演算、べき乗等の演算は、以下のように処理される。以下、数値を明示的に示す式を代数演算式と呼ぶ。
【００６９】
（７−２）乗算
積演算子で結合される複数の因子中の２以上の因子が数値演算子によって数値として明示されている式を考える。このような式については、本情報処理装置は、数値演算子によって数値として明示されている因子間の乗算を実行する。例えば、ａ×'１'×ｂ×'ｍ'＝ａ×ｂ×'１×ｍ'となる。ここで、'１×ｍ'は、数１と数ｍを乗算した積である。具体的には、ａ×'２'×ｂ×'４'＝ａ×ｂ×'８'である。また、例えば、ａ×'０'＝φである。
【００７０】
（７−３）べき乗と除算
以下にべき乗と除算を例示する。べき乗は、同一の数を複数回掛ける演算、あるいは、その演算結果をいう。本情報処理装置では、べき乗は、”底を示す識別子Ｍ×＾指数を示す識別子ｎ”という形式で記述する。例えば、ａ×ａ×ａ＝ａ×＾'３'である。識別子ａのｎ乗は、ａ×＾'ｎ'で表す。つまり、この場合には、”×＾”がべき乗を示す予約語となる。ただし、べき乗が、このような記述形式に限定されるわけではない。この例では、
”×＾”が指数演算子に相当する。なお、べき乗の底（上記識別子Ｍ）および指数部分（上記識別子ｎ）の一方または両方が、小数等の実数であってもよい。
【００７１】
例えば、識別子ａのｎ乗をａ＊＊'ｎ'のように表してもよい。この場合には、”＊＊”がべき乗を示す予約語となる。また、識別子ａのｎ乗をａ×Ｅ'ｎ'のように表してもよい。この場合には、”×Ｅ”がべき乗を示す予約語となる。以下、べき乗の記述例、およびべき乗を含む除算を例示する。
ａ×＾'０'＝'１'
（ａ×ｂ）×＾'０'＝'１'
／（ａ×ａ×ａ）＝ａ×＾'−３'
同様に、ａのマイナスｎ乗は、ａ×＾'−ｎ'で表す。一方、／'０'はエラーである。さらに、除算記号で、分母分子として関係付けられる２つの式中で、互いに共通の因子（識別子）は削除可能である。この場合の共通の因子（識別子）については、いわゆる約分が実行される。識別子の削除は、例えば、ａ×ｃ／ａ＝ｃのように示される。
【００７２】
（７−４）加算
和演算子で構成される項の組み合わせ中に、数値演算子で数値として明示されている因子以外の因子が共通する複数の項については、本情報処理装置は、数値演算子で数値として明示されている因子を加算する。以下に、演算結果を例示する。
（ａ×'１'＋ａ×'ｍ'）＝ａ×'（１＋ｍ）'
（ａ×'２'＋ａ×'４'）＝ａ×'６'
（ａ×'１'＋ｂ×'ｍ'）は、これ以上加算できない。
（ａ＋ａ＋ｃ）＝（ａ×'１'＋ａ×'１'＋ｃ×'１'）＝（ａ×'２'＋ｃ×'１'）
なお、第２の括弧”｛｝”内の複数の式同士は、加算できない。例えば、｛ａ＋ａ＋ｃ｝の｛｝内のａとａの加算はできない。ただし、第２の括弧”｛｝”を和演算子で組み合わせた式において、｛｝内の位置が同一位置の式同士の加算は可能である。例えば、｛ａ＋ａ＋ｃ｝＋｛ａ＋ｂ＋ｃ｝＝｛（ａ＋ａ）＋（ａ＋ｂ）＋（ｃ＋ｃ）｝＝｛（ａ×'１'＋ａ×'１'）＋（ａ×'１'＋ｂ×'１'）＋（ｃ×'１'＋ｃ×'１'）｝＝｛ａ×'２'＋（ａ×'１'＋ｂ×'１'）＋ｃ×'２'｝
さらに、減算は、数値に負数を用いることで、加算を用いて、実現できる。以下に負の数値の加算を例示する。
（ａ×'１'＋ａ×'−ｍ'）＝ａ×'（１−ｍ）'
（ａ×'２'＋ａ×'−４'）＝ａ×'−２'
（ａ＋ａ×−１＋ｃ）＝（ａ×'１'＋ａ×'−１'＋ｃ×'１'）＝ｃ×'１'
【００７３】
（装置構成）
図５は、本発明に係る情報処理装置１の装置構成を例示するブロック図である。同図に示すように、第１の実施形態に係る情報処理装置１は、対象情報を入力するキーボード、ポインティングデバイス等の入力部１１と、入力された対象情報を格納するメモリ１２（本発明の記憶部に相当）と、対象情報を所定のプログラムに基づいて処理するＣＰＵ１３と、入力された対象情報や処理後の対象情報を出力するディスプレイ等の出力部１４と、ＣＰＵ１３と入力部１１との間を接続するインターフェース（Ｉ／Ｆ）１５と、ＣＰＵ１３と出力部１４との間を接続するインターフェース（Ｉ／Ｆ）１６とを備える。
【００７４】
インターフェース１５は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等のシリアルインターフェースである。また、インターフェース１６は、例えば、ＲＧＢ（赤、緑、青）の画像信号および同期クロックの出力インターフェースである。
【００７５】
ただし、図５において点線で例示されているように、情報処理装置１は、インターフェースを介して、外部記憶装置、着脱可能な記憶媒体の駆動装置、通信部等と接続されるよ
うにしてもよい。ここで、外部記憶装置は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳ
Ｄ（Solid State Drive）等である。また、着脱可能な記憶媒体は、例えば、光ディスク
、フラッシュメモリカード等である。また、通信部は、ネットワークにアクセスし他の情報処理装置と通信する装置であり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等である。
【００７６】
情報処理装置１は、典型的には、パーソナルコンピュータ、サーバ等のコンピュータである。ただし、情報処理装置１は、そのようなコンピュータに限定されるものではなく、例えば、携帯情報端末、携帯電話、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）、スマートウォッチやスマートグラス等のウェアラブル装置、デジタルテレビ、デジタルテレビのチューナあるいはセットトップボックス、ハードディスクを含むテレビジョンの録画装置、車載用の端末等として実現できる。また、メモリ１２は、揮発性のＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、不揮発性のＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory）、
フラッシュメモリ等を含む。
【００７７】
情報処理装置１の機能は、ＣＰＵ１３がプログラムを実行することで実現される。このプログラムは、メモリ１２あるいは不図示の外部記憶装置にインストールされる。プログラムは、通信インターフェースを通じてネットワークから、あるいは、着脱可能な記憶媒体からインストールされる。したがって、このプログラムは、ネットワークあるいは着脱可能な記憶媒体等を通じて流通される。
【００７８】
また、メモリ１２あるいは不図示の外部記憶装置に格納された対象情報は、ＣＰＵ１３が所定のプログラムを実行することによって各レベルを移行する。なお、各レベルとは、前記対象情報の抽象度が最も高く表現される集合レベル１２２と、前記集合レベル１２２よりも前記対象情報の抽象度が低く表現され、該対象情報が部分集合を要素として表現されるトポロジー空間レベル１２３と、前記トポロジー空間レベルよりも前記対象情報の抽象度が低く表現され、該トポロジー空間レベルにおける前記対象情報同士が接着される接着空間レベル１２４と、前記トポロジー空間における前記対象情報が所定の属性をもって表現されるセル空間レベル１２５とによって例示される。
【００７９】
（実施例）
次に、文字列によって構成される文書データを対象情報として、その内容が所定のテーマに関するものであることの確からしさの程度（所定のテーマに関連する文献との「類似度」とも呼ぶ）を判断する例を示す。具体的には、文書データ（「文献」とも呼ぶ）として、医薬に関する論文の抄録を対象とし、所定のテーマとして、特定の医薬品である抗がん剤の一種、「パクリタキセル」を対象とする。本実施例では、パクリタキセルに関する内容であることが予めわかっている文書データ群（「第１の文書データ群」とも呼ぶ）と、パクリタキセルに関する内容でないことが予めわかっている文書データ群（「第２の文書データ群」とも呼ぶ）とを用いて、パクリタキセルに関する文書データの特徴を抽出する。具体的には、文書データに出現する複数の用語を集合として扱うことにより、文書データにおける用語群の出現に関する頻度に基づいて特徴を数値化する。このとき、上述の式表現を用いることで、要素の数が未知の集合を生成したり、集合に対応付けて類似度の評価に影響する重みを保持した数式を定義したりすることが容易になる。また、パクリタキセルに関連する内容であるか否かが未知の文書データについて、抽出された特徴を用いて所定の類似度を算出する。なお、パクリタキセルに関する内容であることが予めわかっている文書データには、一般名称である「パクリタキセル」という用語が用いられたもの、同一の成分を含む特定の製品名が用いられたもの、用途、効能、製法、その他の記述から同一の物質に関するものであることが判断できるもの等が存在すると共に、その他の文書データには類似名称の医薬も出現するため、単に出現する用語に基づいて内容を判別す
るのは容易ではない。なお、本実施例では、第１の演算子を“，（カンマ）”で表し、第２の演算子を“＿（アンダースコア）”で表すものとする。
【００８０】
（機能構成）
図６は、本実施例に係る類似度判定装置の機能ブロック図である。類似度判定装置１００は、図５に示した情報処理装置１によって形成され、上述した式表現を用いて、所定のテーマに関連する文書データの特徴を抽出し、ある文書データの内容が所定のテーマに関連するものであることの蓋然性を示すスコアを算出する。図６に示すように、類似度判定装置１００は、記憶部１０１と、形態素解析部１０２と、特徴語抽出部１０３と、重み設定部１０４と、類似度設定部１０５と、類似度判定部１０６と、フィードバック処理部１０７とを有する。
【００８１】
記憶部１０１は、図５に示した装置構成図のメモリ１２や外部記憶装置、記憶媒体等によって実現される。また、記憶部１０１には、所定のテーマに関する内容であることが予めわかっている複数の文書データ、その他の文書データ（所定のテーマに関する内容でないことが予めわかっている複数の文書データ）、所定のテーマに関連する内容であるか否かが未知の文書データ、本実施例に係る処理で最終的に又は中間的に求められるデータ等が保持される。なお、所定のテーマに関する内容であることが予めわかっている文書データ、及び所定のテーマに関する内容でないことが予めわかっている文書データを、本実施例では「学習データ」とも呼ぶ。
【００８２】
形態素解析部１０２は、図５に示した装置構成図のＣＰＵ１３が本実施例に係るプログラムに基づいて動作することにより実現される。形態素解析部１０２は、既存の形態素解析技術を利用し、文書データを構成する文字列を品詞分解する。形態素解析については、既存のＡＰＩ（Application Programming Interface）等を利用してもよい。
【００８３】
特徴語抽出部１０３も、図５に示した装置構成図のＣＰＵ１３が本実施例に係るプログラムに基づいて動作することにより実現される。特徴語抽出部１０３は、所定のテーマに関連する文献に出現し、所定のテーマに関連しない文献には出現しない傾向のある用語（「特徴語」とも呼ぶ）を抽出する。
【００８４】
図７は、特徴語の抽出を説明するための図である。図７のベン図において、集合７０１は、パクリタキセルに関する文献に所定の頻度（閾値）以上出現する形態素の集合を表し、集合７０３は、その他の文献に所定の頻度以上出現する形態素の集合を表す。また、共通集合７０２は、いずれの文献にも所定の頻度以上出現する形態素の集合を表す。本実施例では、特徴語抽出部１０３は、集合７０１に属する形態素から、共通集合７０２に属する形態素を除外し、特徴語として抽出する。換言すれば、特徴語とは、第１の文書データ群において所定の頻度以上出現し、第２の文書データ群において所定の頻度以上出現しない用語といえる。すなわち、いずれの文献にも所定の頻度で出現する一般的な語句を除外し、パクリタキセルに関する文献に出現する特徴語を抽出する。なお、集合７０１〜７０３の各々に属するか否かを判断する基準となる閾値は、それぞれ異なる値であってもよい。
【００８５】
また、重み設定部１０４も、図５に示した装置構成図のＣＰＵ１３が本実施例に係るプログラムに基づいて動作することにより実現される。重み設定部１０４は、パクリタキセルに関する２つの文献の組合せのすべてについて、共起する特徴語の集合を抽出し、当該集合が抽出された回数を計数する。本実施例では、特徴語の集合が共通して出現する文献の組合せの数を、当該集合に対応する重みとして記憶部１０１に記憶させる。
【００８６】
また、類似度設定部１０５も、図５に示した装置構成図のＣＰＵ１３が本実施例に係る
プログラムに基づいて動作することにより実現される。まず、類似度設定部１０５は、上述の重みを用いた所定の数式に基づいて、学習データの各々について特徴値を算出する。例えば、学習データの文献に含まれる、上述した共起する特徴語の集合について、当該集合に対応する重みの総和を求め、特徴値とする。さらに、類似度設定部１０５は、所定のテーマに関連する文献と所定のテーマに関連しない文献との各々について、特徴値の区間ごとに文献の数を計数したヒストグラムを生成する。そして、特徴値の区間ごとに、文献の総数に対する所定のテーマに関連する文献の数の割合を、当該特徴値に対する類似度として記憶部１０１に記憶させる。
【００８７】
また、類似度判定部１０６も、図５に示した装置構成図のＣＰＵ１３が本実施例に係るプログラムに基づいて動作することにより実現される。類似度判定部１０６は、所定の文書データを読み出し、上述した特徴値を算出すると共に、算出された特徴値に応じた類似度を読み出し、処理対象の文献が所定のテーマに関するものであることの確からしさを示す情報を出力させる。類似度判定部１０６は、主として所定のテーマに関するものであるか否かが明らかでない文書データを読み出し、所定のテーマに関連する内容であることの蓋然性を示すデータを出力する。
【００８８】
また、フィードバック処理部１０７も、図５に示した装置構成図のＣＰＵ１３が本実施例に係るプログラムに基づいて動作することにより実現される。フィードバック処理部１０７は、学習データの文献について類似度を求め、所定のテーマに関する文献であって類似度が所定の閾値を下回るもの、又は所定のテーマに関連しない文献であって類似度が所定の閾値を上回るものを抽出する。また、フィードバック処理部１０７は、抽出された文献を示す情報を出力する。フィードバック処理部１０７によって抽出される文献は、特徴語抽出部１０３が抽出した特徴語や重み設定部１０４が設定した重みを用いたモデルでは正確に評価することができない文献である。このような文献を抽出することで、例えばユーザは問題点を特定し、利用する特徴語や重みを修正したり、文書データにおけるＯＣＲ（Optical Character Recognition）の誤りを修正したりすることができる。
【００８９】
（モデル生成処理）
図８は、学習データを用いて、類似度を算出するためのモデルを生成するモデル生成処理の一例を示す処理フロー図である。類似度判定装置１００の形態素解析部１０２は、所定のテーマに関連する複数の文献と、その他の文献とをそれぞれ読み出し、形態素解析する（図８：Ｓ１）。本実施例では、パクリタキセルに関連する医薬文献（第１の文書データ群）と、その他に関する医薬文献（第２の文書データ群）とを読み出し、それぞれ形態素に分解する。なお、第１の文書データ群に含まれる文書データは１００６件、第２の文書データ群に含まれる文書データは９６５件（ともに図示せず）とした。そして、第１の文書データ群から重複を除いて抽出した形態素の集合と、第２の文書データ群から重複を除いて抽出した形態素の集合とを記憶部１０１に保持させる。なお、予め形態素に分解されたデータを利用できる場合には、本ステップを行わないようにしてもよい。また、形態素解析においては、専門用語の辞書を適宜用いて分解の制度を向上させることができる。
【００９０】
また、類似度判定装置１００の特徴語抽出部１０３は、所定のテーマに関連する文献に出現し、他の文献に出現しない傾向のある用語（形態素）を抽出する（図８：Ｓ２）。図７を用いて説明したように、特徴語抽出部１０３は、パクリタキセルに関連する文書データに所定の頻度以上出現する形態素の集合から、その他の文書データに所定の頻度以上出現する形態素を差し引くことで、所定のテーマに関連する文献に出現し、他の文献に出現しない傾向のある用語（特徴語）を抽出する。なお、所定数を示す閾値は予め記憶部１０１に記憶されているものとする。また、閾値は、例えば学習データの全数に応じて適宜設定することができる。
【００９１】
図９は、特徴語抽出部１０３が抽出した特徴語の一例を示す図である。図９の例では、複数の特徴語がカンマ区切りで接続されている。図８のＳ２では、例えば図９のような複数の特徴語が抽出される。なお、カンマは、式表現における和演算子（第１の演算子）に相当する。
【００９２】
その後、重み設定部１０４は、所定のテーマに関する複数の文献の組合せに共通して出現する（すなわち、共起する）特徴語の集合ごとに、頻度を計数する（図８：Ｓ３）。本ステップでは、パクリタキセルに関連する２つの文献のすべての組合せについて、処理を行う。仮にパクリタキセルに関連する学習データが１００６件存在する場合、1006Ｃ2＝
５０５５１５通りの組合せについて処理を行う。具体的には、まず、パクリタキセルに関連する２つの文献、又は当該文献を形態素に分解したデータを読み出す。そして、Ｓ２で抽出した特徴語のうち、２つの文献に共通して出現する特徴語が存在するか判断する。２つの文献に共通して出現する特徴語が存在する場合、共通して出現する１以上の特徴語の集合と対応付けて、当該集合の出現頻度を計数する。
【００９３】
本ステップでは、共通して見つかった１以上の特徴語を１つの集合として扱い、当該集合に対して頻度の値をインクリメントする。例えば、ある２つの文献の組合せに共通して「ＨＥＲ」及び「乳癌」が出現する場合、｛ＨＥＲ＿乳癌｝という集合に対して頻度に１加算する一方、集合に属する要素の一部である個々の特徴語「ＨＥＲ」、「乳癌」の各々に対しては、頻度に加算しない。一方、ある２つの文献の組合せに共通して、特徴語のうち「ＨＥＲ」のみが出現する場合、｛ＨＥＲ｝という集合に対して頻度に１加算する。
【００９４】
また、類似度設定部１０５は、共起する特徴語の集合に対応付けて計数した頻度の値に基づいて、共起する特徴語の集合に対応する重みを設定する（Ｓ４）。本実施例では、頻度の値をそのまま重みの値として設定するものとする。
【００９５】
図１０は、重み設定部１０４が計数した特徴語の集合ごとの頻度の一例を示す図である。図１０の例では、特徴語の集合（例えば「ＰＴＸ」）が第２の括弧（波括弧）で括られている。また、特徴語の集合に複数の特徴語が含まれる場合（例えば「ＨＥＲ」及び「乳癌」）、各特徴語は第２の演算子（アンダースコア）で連結されている。そして、特徴語の集合に対応付けて計数された重みの値（例えば「３０３９５」）が、特徴語の集合（例えば「ＰＴＸ」）と第２の演算子で連結されている。さらに、特徴語の集合及びこれに対応付けられた重みの値が、第１の演算子（カンマ）で連結されて複数含まれている。図８のＳ３では、例えば図１０のように、重みが特徴語の集合ごとに計数される。
【００９６】
その後、類似度設定部１０５は、設定された重みを用いて、学習データの各々について所定のスコア（「特徴値」とも呼ぶ）を算出し、スコアの範囲ごとに文献の数を計数する（図８：Ｓ５）。本ステップでは、パクリタキセルに関連する文献及びその他の文献（すなわち、学習データ）の各々について、重みを用いて所定のスコアを算出する。スコアは、図１０に示した特徴語の集合が学習データの中に出現する場合、当該集合に対応付けられた重みの値を加算し、出現する特徴語の集合についての総和とする。なお、本実施例では、集合に含まれる特徴語の少なくとも１つが見つかれば、当該集合に対応付けられた重みの値を加算するものとする。
【００９７】
図１１は、パクリタキセルに関連する、識別情報が「G1500002」の文献に含まれる形態素、及びスコアの算出式の一例を示す。図１１の例も式表現で表されており、文献を一意に特定することができる識別情報「G1500002」と、当該文献に含まれる形態素の集合とが、アンダースコアで連結されている。また、形態素の集合は第１の括弧で括られ、各形態素がカンマで連結されている。当該文献において、図１０に示した特徴語の集合を探索すると、たとえば図１１に下線を付して示すように図１０の集合｛乳癌｝が含まれるため、
図１０において乳癌に対応付けられた重み「７５２３」が加算される。同様に、｛paclitaxel｝に対応付けられた重み「５３４０」、｛ＨＥＲ＿乳癌｝に対応付けられた重み「２６９３」、｛ＨＥＲ｝に対応付けられた重み「２３２８」等が加算される。また、図１１に「ＰｇＲ」は存在しないが、本実施形態では集合｛ＨＥＲ＿ＰｇＲ＿乳癌｝の一部の要素である「ＨＥＲ」及び「乳癌」が存在するため、集合｛ＨＥＲ＿ＰｇＲ＿乳癌｝に対応付けられた重み「８０９」を加算する。このようにして、例えば、スコア「４３００９」が算出される。
【００９８】
また、類似度設定部１０５は、スコアの区間ごとに、当該区間に含まれる文献の総数に対する所定のテーマに関連する文献の数の割合に基づいて、類似度を設定する（図８：Ｓ６）。本実施例では、類似度設定部１０５は、上述のスコアの範囲を１０００ごとに区切り、スコアが各区間に属する文献の数を、パクリタキセルに関連する文献とその他の文献とに分けて計数する。また、各区間に属する文献の総数に対する、パクリタキセルに関連する文献の数の割合を、類似度として記憶部１０１に記憶させる。すなわち、類似度とは、ある文献の内容が所定のテーマ（例えば、パクリタキセル）に関連することの確からしさを表す度合いといえる。
【００９９】
また、図１２は、パクリタキセルに関連する文献と、その他の文献とについて、スコアの区間ごとの文献数、及び各区間における学習データ全体の文献数に対するパクリタキセルに関連する文献の数の割合（「類似度」とも呼ぶ）を算出した結果の一例である。類似度設定部１０５は、図１１を用いて説明したようなスコアの算出を各文献について行い、スコアの範囲ごとの文献数を計数する。そして、各区間における学習データ全体の文献数に対するパクリタキセルに関連する文献の数の割合を類似度として記憶部１０１に保持させる。なお、類似度の値は、百分率等で表すようにしてもよい。
【０１００】
（類似度算出処理）
図１３は、類似度判定装置１００が行う類似度算出処理の一例を示す処理フロー図である。類似度判定装置１００は、例えばユーザの操作に応じて、主として所定のテーマに関連する内容であるか否かが未知の文献について類似度を求める。
【０１０１】
まず、類似度判定部１０６は、処理対象の文献を読み出し、形態素解析を行う（図１３：Ｓ１１）。本ステップの処理は図８のＳ１とほぼ同様であるが、主として所定のテーマに関連する内容であるか否かが未知の文献について、形態素に分解する。
【０１０２】
また、類似度判定部１０６は、図１０に示したような重みのデータを用いて、処理対象の文献について上述のスコアを算出する（図１３：Ｓ１２）。本ステップでは、図８のＳ５で算出したスコアと同様に、図１０に示した特徴語の集合のうち、処理対象の文献に出現する特徴語を含む集合に対応付けられた重みの総和を求める。
【０１０３】
また、類似度判定部１０６は、図８のＳ６においてスコアの区間に対応付けて記憶させた類似度を読み出し、Ｓ１２で算出されたスコアが属する区間に対応付けて保持されている類似度の値を取得し、図５に示した出力部１４を介してユーザに出力する。（図１３：Ｓ１３）。本ステップでは、図１２に示したようなスコアの区間と類似度とを対応付けて保持する情報に基づいて、処理対象の文献から求めたスコアに対応する類似度の値を求める。取得された類似度の大きさにより、処理対象の文献の内容が所定のテーマに関するものであることの蓋然性の程度がわかる。
【０１０４】
（フィードバック処理）
フィードバック処理部１０７は、次のようなフィードバック処理（図示せず）を行い、選択された特徴語や、設定された重みの値等の妥当性についてユーザによる検証を支援す
るようにしてもよい。例えば、フィードバック処理部１０７は、モデル生成処理において用いた学習データの各々について、当該モデル生成処理において生成された重みを用いて類似度を求める。そして、フィードバック処理部１０７は、所定のテーマに関する文献であって上述の類似度若しくはスコアが所定の閾値を下回るもの、又は所定のテーマに関連しない文献であって上述の類似度若しくはスコアが所定の閾値を上回るものを抽出する。また、フィードバック処理部１０７は、抽出された文献を示す情報を出力する。
【０１０５】
図１４は、学習データに係る文献及びその文献について算出された類似度の値を、パクリタキセルに関連する文献と、その他の文献とに分けて記載した表の一例である。図１４の例では、類似度を百分率で表している。また、閾値を５０％とし、パクリタキセルに関する文献については類似度が５０％を下回るものに下線を付している。同様に、その他の文献については類似度が５０％を超えるものに下線を付している。なお、パクリタキセルに関連する文献と、その他の文献とについて、同一の５０％ではなく、それぞれ異なる閾値を設定するようにしてもよい。
【０１０６】
このようにしてフィードバック処理部１０７が抽出する文献は、特徴語抽出部１０３が抽出した特徴語や重み設定部１０４が設定した重みを用いたモデルでは適切に所定のテーマとの関連性を評価することができない文献といえる。このような文献をユーザに提示することで、例えばユーザは一般的な用語が特徴語として抽出されていることを発見して当該用語を削除したり、ＯＣＲの誤りを発見して当該文字列を修正したりすることができるようになる。すなわち、フィードバック処理部１０７によれば、ユーザが類似度の精度を向上させるための支援を行うことができる。
【０１０７】
（効果）
本実施例によれば、共起する複数の用語を要素とする集合に基づいて所定のスコアを算出し、ある文献の内容が所定のテーマに関連することの確からしさを評価することができる。また、本実施例では重みの値やスコア等、中間的に生成されるデータを式表現で表す。特に、重みもスコアもすべて式表現で表すことができる。式表現を統計解析に応用することで、例えば総数が未知の要素を第１の演算子で接続して集合を生成したり、要素の数が様々である集合に対応付けて重みを保持させたりすることが容易になる。また、式表現によってスコアの算出式内に重みを保持させておくことにより、例えばある文献のスコアの大きさに影響する特徴語の集合を重みが大きい順に抽出し、その内容を検証するような作業も容易になる。
【０１０８】
（変形例）
上述の実施例では、所定のテーマとしてパクリタキセルを例示したが、本発明はこのような例に限らず、文書データについて様々な内容との関連性を判断する処理に応用することができる。
【０１０９】
上述の実施例では類似度という指標を算出したが、類似度を求めないようにしてもよい。すなわち、単にスコア（特徴値）の大小関係に基づいて、ある文献の内容と所定のテーマとの類似度を評価するようにしてもよい。
【０１１０】
また、上述の実施例においてスコアの算出は、ある文献の中に、集合に属する特徴語の一部が存在すれば集合に対応づけられた重みを加算しているが、集合に属する特徴語がすべて存在する場合に、当該集合に対応づけられた重みを加算するようにしてもよい。また、集合の一部の特徴語が出現する場合には、出現する要素の割合に応じて加算する重みの大きさを調整するようにしてもよい。
【０１１１】
また、図８のＳ３において計数する頻度は、例えば複数の特徴語の集合が複数の文献に
共通して出現する場合、出現する特徴語全体の集合に対応付けて頻度を加算するだけでなく、出現する特徴語のすべての組合せによって生成される集合についてそれぞれ頻度を加算するようにしてもよい。例えば、図１０の重み（頻度）の算出において、パクリタキセルに関連する２つの文献に共通して特徴語「ＨＥＲ」、「ＰｇＲ」及び「乳癌」が見つかった場合、集合｛ＨＥＲ＿ＰｇＲ＿乳癌｝、｛ＨＥＲ＿ＰｇＲ｝、｛ＰｇＲ＿乳癌｝、｛ＨＥＲ＿乳癌｝、｛ＨＥＲ｝、｛ＰｇＲ｝及び｛乳癌｝の各々について頻度の値をインクリメントするようにしてもよい。
【０１１２】
また、上述の例では、パクリタキセルという１つのテーマに関連するか否かの評価を行ったが、複数のテーマに関する重みを式表現で表すようにしてもよい。例えば、図１０に示したような重みのデータの全体を第１の括弧で括り、例えばパクリタキセルを示すテーマの識別情報とアンダースコアで連結する。このようにして生成されたあるテーマについての重みのデータを、複数カンマで連結し、複数のテーマに関する重みのデータを生成するようにしてもよい。また、類似度算出処理において、複数のテーマに関する重みのデータを用いることで、ある文献の内容について、最も類似度の高いテーマを抽出して出力することもできるようになる。
【０１１３】
また、式表現を用いることで、特徴語の複雑な組み合わせに対応付けて重みを設定することもできる。例えば上述の実施例では、特徴語ａ及びｂが２つの文献に共通して存在する頻度（重み）が１００であることを、｛ａ＿ｂ｝＿１００と表した。例えば、図８のＳ３において、特徴語ａ及びｂが存在するか、特徴語ｃ及びｄが存在する頻度を計数し、頻度が２００である場合に[(ａ＿ｂ)，(ｃ＿ｄ)]＿２００と表すようにしてもよい。すなわち、上述した特徴語の集合について、択一的な関係にある特徴語の集合同士をカンマで連結し、さらに全体を第２の括弧で括ると共に、頻度の値とアンダースコアで連結するようにしてもよい。換言すれば、式表現の和演算子を、論理和を表す演算子として用い、式表現の積演算子を、論理積を表す演算子として用いてもよい。
【０１１４】
同様に、特徴語ａ及びｂが存在する頻度が１００であり、加えて特徴語ｃが存在する頻度が２０であることを、｛(｛ａ＿ｂ｝＿１００）＿ｃ｝＿２０と表すようにしてもよい
。すなわち、特徴語の集合と頻度の値との組み合わせに対し、さらに含む特徴語をアンダースコアで連結すると共に全体を第２の括弧で括り、その内部に含まれる特徴語の集合に対応する頻度の値をさらにアンダースコアで連結するようにしてもよい。換言すれば、式表現の積演算子を、論理積を表す演算子として用いて、特徴語の集合を入れ子状に連結するようにしてもよい。
【０１１５】
以上のように、式表現によって、特徴語の複雑な組み合わせに対して重みを設定するようにしてもよい。なお、このような特徴語の複雑な組み合わせは、例えば予めユーザが条件を指定し、図８のＳ３において計数することができる。また、このような場合、類似度設定部１０５や類似度判定部１０６は、例えばある文献に特徴語の集合が存在し、式表現によって表された論理式を満たすとき、対応付けられた重みを加算する。このようにすれば、文献に出現する特徴語の集合を用いた複雑な条件に基づいて、文書の内容と所定のテーマとの類似性の程度を評価することができるようになる。また、拡張式表現を用いて、特徴語の組み合わせを表現するようにしてもよい。
【０１１６】
また、本発明は、日本語以外の言語で記述された文献に応用することもできる。英語等のようにラテン文字を使う言語の場合、スペースを用いて単語間を分かち書きするため、形態素解析を行うことなく単語に分解することができ、上述の実施例と同様に特徴語の組み合わせに対して重みを設定できる。したがって、例えば図６の形態素解析部１０２や図８の形態素解析を行うステップＳ１が不要になる。なお、例えば活用の異なる動詞のように語形変化した単語や、時制の異なる語句について、例えば同一の単語として扱う等、適
切に出現回数を計数するための辞書を備えるようにしてもよい。
【０１１７】
上述の実施例及び変形例に示した構成は、可能な限り組み合わせて実施することもできる。
【０１１８】
（その他）
本発明は上述の処理を実行するコンピュータプログラム、及び当該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を含む。当該プログラムが記録された記録媒体は、当該記録媒体のプログラムをコンピュータに読み込ませて実行させることにより、上述の処理が可能となる。
【０１１９】
ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータから読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータから取り外し可能なものとしては、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、光ディスク、磁気テープ、メモリカード等がある。また、コンピュータに固定された記録媒体としては、ハードディスクドライブやＲＯＭ等がある。
【符号の説明】
【０１２０】
１      情報処理装置
１１    入力部
１２    メモリ
１３    ＣＰＵ
１４    出力部
１５、１６    インターフェース
１００    類似度判定装置
１０１    記憶部
１０２    形態素解析部
１０３    特徴語抽出部
１０４    重み設定部
１０５    類似度設定部
１０６    類似度判定部
１０７    フィードバック処理部
【図１】
2018026039.tif 000003
【図２】
2018026039.tif 000004
【図３】
2018026039.tif 000005
【図４】
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【図５】
2018026039.tif 000007
【図６】
2018026039.tif 000008
【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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