(57)【要約】【課題】ドメインごとに、分類ラベルセットが異なる場合でも、他ドメインの学習データを転用することで精度向上を実現するモデルを学習することができる。【解決手段】モデル学習部２０が、元ドメイン学習データ２１の文字列の各々について元ドメインの分類ラベル毎に得られた、共通ドメインのラベル依存素性と、文字列の各々について得られたラベル非依存素性と、文字列に付与された分類ラベルと、目的ドメイン学習データ２３の文字列の各々について目的ドメインの分類ラベル毎に得られた、共通ドメインのラベル依存素性と、文字列の各々について得られた前記ラベル非依存素性と、文字列に付与された分類ラベルと、に基づいて、共通ドメインのラベル依存素性に対するパラメータが、分類ラベルの各々に対して同一となるように、目的ドメイン分類ラベルセット２４に含まれる分類ラベルを付与するためのモデルを学習する。【選択図】図２
2018092326.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを、入力された文字列に付与するためのモデル学習装置であって、
元ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルが付与された、文字列の集合からなる元ドメイン学習データに基づいて、前記文字列の各々について、前記元ドメインの分類ラベル毎に、前記文字列と前記分類ラベルとのペアに関する素性を、前記元ドメインのラベル依存素性として抽出する共に、前記元ドメインのラベル依存素性を、共通ドメインのラベル依存素性として複製し、
前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルが付与された、前記文字列の集合からなる目的ドメイン学習データに基づいて、前記文字列の各々について、前記目的ドメインの分類ラベル毎に、前記文字列と前記分類ラベルとのペアに関する素性を、前記目的ドメインのラベル依存素性として抽出する共に、前記目的ドメインのラベル依存素性を、共通ドメインのラベル依存素性として複製するラベル依存素性素性化部と、
前記元ドメイン学習データに基づいて、前記文字列の各々について、前記文字列に関する素性を、ラベル非依存素性として抽出し、
前記目的ドメイン学習データに基づいて、前記文字列の各々について、前記文字列に関する素性を、ラベル非依存素性として抽出するラベル非依存素性素性化部と、
前記文字列の各々について前記元ドメインの分類ラベル毎に得られた、前記共通ドメインのラベル依存素性と、前記文字列の各々について得られた前記ラベル非依存素性と、前記文字列に付与された分類ラベルと、前記文字列の各々について前記目的ドメインの分類ラベル毎に得られた、前記共通ドメインのラベル依存素性と、前記文字列の各々について得られた前記ラベル非依存素性と、前記文字列に付与された分類ラベルと、に基づいて、文字列に、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを付与するためのモデルを学習するモデル学習部と、
を含み、
前記モデル学習部は、前記モデルにおける、前記文字列について前記元ドメインの分類ラベル毎に得られた前記共通ドメインのラベル依存素性に対するパラメータが、前記分類ラベルの各々に対して同一となり、かつ、前記文字列について前記目的ドメインの分類ラベル毎に得られた前記共通ドメインのラベル依存素性に対するパラメータが、前記分類ラベルの各々に対して同一となるように、前記モデルを学習する
モデル学習装置。
【請求項２】
目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを、入力された文字列に付与するためのラベル付与装置であって、
予め用意された前記目的ドメインの分類ラベルの集合に基づいて、前記入力された文字列の各々について、前記目的ドメインの分類ラベル毎に、前記文字列と前記分類ラベルとのペアに関する素性を、前記目的ドメインのラベル依存素性として抽出する共に、前記目的ドメインのラベル依存素性を、共通ドメインのラベル依存素性として複製するラベル依存素性素性化部と、
前記入力された文字列の各々について、前記文字列に関する素性を、ラベル非依存素性として抽出するラベル非依存素性素性化部と、
請求項１記載のモデル学習装置によって学習された前記モデルと、前記入力された前記文字列の各々について前記目的ドメインの分類ラベル毎に得られた、前記共通ドメインのラベル依存素性と、前記文字列の各々について得られた前記ラベル非依存素性とに基づいて、前記文字列に、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを付与するモデル適用部と、
を含むラベル付与装置。
【請求項３】
前記モデル適用部は、前記モデルと、前記入力された前記文字列の各々について前記目的ドメインの分類ラベル毎に得られた、前記共通ドメインのラベル依存素性と、前記文字列の各々について得られた前記共通ドメインのラベル非依存素性とに基づいて、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベル毎に、前記文字列に前記分類ラベルが付与される確率を求め、
前記目的ドメインについて得られた前記ラベル非依存素性に基づいて、前記文字列に、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを付与するための予め学習された通常学習済みモデルと、前記入力された前記文字列の各々について得られた前記ラベル非依存素性とに基づいて、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベル毎に、前記文字列に前記分類ラベルが付与される確率を求め、
前記求められた確率の重み付き和に基づいて、前記文字列に、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを付与する請求項２記載のラベル付与装置。
【請求項４】
目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを、入力された文字列に付与するためのモデル学習装置におけるモデル学習方法であって、
ラベル依存素性素性化部が、元ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルが付与された、前記文字列の集合からなる元ドメイン学習データに基づいて、前記文字列の各々について、前記元ドメインの分類ラベル毎に、前記文字列と前記分類ラベルとのペアに関する素性を、前記元ドメインのラベル依存素性として抽出する共に、前記元ドメインのラベル依存素性を、共通ドメインのラベル依存素性として複製し、
前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルが付与された、前記文字列の集合からなる目的ドメイン学習データに基づいて、前記文字列の各々について、前記目的ドメインの分類ラベル毎に、前記文字列と前記分類ラベルとのペアに関する素性を、前記目的ドメインのラベル依存素性として抽出する共に、前記目的ドメインのラベル依存素性を、共通ドメインのラベル依存素性として複製し、
ラベル非依存素性素性化部が、前記元ドメイン学習データに基づいて、前記文字列の各々について、前記文字列に関する素性を、ラベル非依存素性として抽出し、
前記目的ドメイン学習データに基づいて、前記文字列の各々について、前記文字列に関する素性を、ラベル非依存素性として抽出し、
モデル学習部が、前記文字列の各々について前記元ドメインの分類ラベル毎に得られた、前記共通ドメインのラベル依存素性と、前記文字列の各々について得られた前記ラベル非依存素性と、前記文字列に付与された分類ラベルと、前記文字列の各々について前記目的ドメインの分類ラベル毎に得られた、前記共通ドメインのラベル依存素性と、前記文字列の各々について得られた前記ラベル非依存素性と、前記文字列に付与された分類ラベルと、に基づいて、文字列に、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを付与するためのモデルを学習する
ことを含み、
前記モデル学習部が学習することでは、前記モデルにおける、前記文字列について前記元ドメインの分類ラベル毎に得られた前記共通ドメインのラベル依存素性に対するパラメータが、前記分類ラベルの各々に対して同一となり、かつ、前記文字列について前記目的ドメインの分類ラベル毎に得られた前記共通ドメインのラベル依存素性に対するパラメータが、前記分類ラベルの各々に対して同一となるように、前記モデルを学習する
モデル学習方法。
【請求項５】
目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを、入力された文字列に付与するためのラベル付与装置におけるラベル付与方法であって、
ラベル依存素性素性化部が、予め用意された前記目的ドメインの分類ラベルの集合に基づいて、前記入力された文字列の各々について、前記目的ドメインの分類ラベル毎に、前記文字列と前記分類ラベルとのペアに関する素性を、前記目的ドメインのラベル依存素性として抽出する共に、前記目的ドメインのラベル依存素性を、共通ドメインのラベル依存素性として複製し、
ラベル非依存素性素性化部が、前記入力された文字列の各々について、前記文字列に関する素性を、ラベル非依存素性として抽出し、
モデル適用部が、請求項４記載のモデル学習方法によって学習された前記モデルと、前記入力された前記文字列の各々について前記目的ドメインの分類ラベル毎に得られた、前記共通ドメインのラベル依存素性と、前記文字列の各々について得られた前記ラベル非依存素性とに基づいて、前記文字列に、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを付与する
ラベル付与方法。
【請求項６】
前記モデル適用部が付与することでは、前記モデルと、前記入力された前記文字列の各々について前記目的ドメインの分類ラベル毎に得られた、前記共通ドメインのラベル依存素性と、前記文字列の各々について得られた前記共通ドメインのラベル非依存素性とに基づいて、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベル毎に、前記文字列に前記分類ラベルが付与される確率を求め、
前記目的ドメインについて得られた前記ラベル非依存素性に基づいて、前記文字列に、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを付与するための予め学習された通常学習済みモデルと、前記入力された前記文字列の各々について得られた前記ラベル非依存素性とに基づいて、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベル毎に、前記文字列に前記分類ラベルが付与される確率を求め、
前記求められた確率の重み付き和に基づいて、前記文字列に、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを付与する請求項５記載のラベル付与方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１に記載のモデル学習装置、又は請求項２若しくは３に記載のラベル付与装置の各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モデル学習装置、ラベル付与装置、方法、及びプログラムに係り、特に、入力された文字列に、分類ラベルを付与するためのモデル学習装置、ラベル付与装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、分類問題において、目的ドメインの学習データが少量しか存在しない場合でも、分類ラベルセットを同一とする他ドメインの学習データを転用することで、低コストでも高い精度を実現する方法が知られている（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Hal Daume III and Daniel Marcu. 2006. Domain adaptation for statistical classifiers. Journal of Artificial Intelligence Research, pages 101-126
【非特許文献２】Mikolov, Tomas, et al. "Efficient estimation of word representations in vector space." arXiv preprint arXiv:1301.3781 (2013).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記非特許文献１に記載の方法では、分類ラベルセットがドメイン毎に異なる場合、そのまま適用することができない。
【０００５】
本発明は、上記事情を鑑みて成されたものであり、ドメインごとに、分類ラベルセットが異なる場合でも、他ドメインの学習データを転用することで精度向上を実現するモデルを学習することができるモデル学習装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【０００６】
また、入力された文字列に、分類ラベルを精度よく付与することできるラベル付与装置、方法、及びプログラム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】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明に係るモデル学習装置は、目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを、入力された文字列に付与するためのモデル学習装置であって、元ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルが付与された、前記文字列の集合からなる元ドメイン学習データに基づいて、前記文字列の各々について、前記元ドメインの分類ラベル毎に、前記文字列と前記分類ラベルとのペアに関する素性を、前記元ドメインのラベル依存素性として抽出する共に、前記元ドメインのラベル依存素性を、共通ドメインのラベル依存素性として複製し、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルが付与された、前記文字列の集合からなる目的ドメイン学習データに基づいて、前記文字列の各々について、前記目的ドメインの分類ラベル毎に、前記文字列と前記分類ラベルとのペアに関する素性を、前記目的ドメインのラベル依存素性として抽出する共に、前記目的ドメインのラベル依存素性を、共通ドメインのラベル依存素性として複製するラベル依存素性素性化部と、前記元ドメイン学習データに基づいて、前記文字列の各々について、前記文字列に関する素性を、ラベル非依存素性として抽出し、前記目的ドメイン学習データに基づいて、前記文字列の各々について、前記文字列に関する素性を、ラベル非依存素性として抽出するラベル非依存素性素性化部と、前記文字列の各々について前記元ドメインの分類ラベル毎に得られた、前記共通ドメインのラベル依存素性と、前記文字列の各々について得られた前記ラベル非依存素性と、前記文字列に付与された分類ラベルと、前記文字列の各々について前記目的ドメインの分類ラベル毎に得られた、前記共通ドメインのラベル依存素性と、前記文字列の各々について得られた前記ラベル非依存素性と、前記文字列に付与された分類ラベルと、に基づいて、前記文字列に、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを付与するためのモデルを学習するモデル学習部と、を含み、前記モデル学習部は、前記モデルにおける、前記文字列について前記元ドメインの分類ラベル毎に得られた前記共通ドメインのラベル依存素性に対するパラメータが、前記分類ラベルの各々に対して同一となり、かつ、前記文字列について前記目的ドメインの分類ラベル毎に得られた前記共通ドメインのラベル依存素性に対するパラメータが、前記分類ラベルの各々に対して同一となるように、前記モデルを学習する。
【０００８】
本発明に係るモデル学習方法は、目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを、入力された文字列に付与するためのモデル学習装置におけるモデル学習方法であって、ラベル依存素性素性化部が、元ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルが付与された、前記文字列の集合からなる元ドメイン学習データに基づいて、前記文字列の各々について、前記元ドメインの分類ラベル毎に、前記文字列と前記分類ラベルとのペアに関する素性を、前記元ドメインのラベル依存素性として抽出する共に、前記元ドメインのラベル依存素性を、共通ドメインのラベル依存素性として複製し、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルが付与された、前記文字列の集合からなる目的ドメイン学習データに基づいて、前記文字列の各々について、前記目的ドメインの分類ラベル毎に、前記文字列と前記分類ラベルとのペアに関する素性を、前記目的ドメインのラベル依存素性として抽出する共に、前記目的ドメインのラベル依存素性を、共通ドメインのラベル依存素性として複製し、ラベル非依存素性素性化部が、前記元ドメイン学習データに基づいて、前記文字列の各々について、前記文字列に関する素性を、ラベル非依存素性として抽出し、前記目的ドメイン学習データに基づいて、前記文字列の各々について、前記文字列に関する素性を、ラベル非依存素性として抽出し、モデル学習部が、前記文字列の各々について前記元ドメインの分類ラベル毎に得られた、前記共通ドメインのラベル依存素性と、前記文字列の各々について得られた前記ラベル非依存素性と、前記文字列に付与された分類ラベルと、前記文字列の各々について前記目的ドメインの分類ラベル毎に得られた、前記共通ドメインのラベル依存素性と、前記文字列の各々について得られた前記ラベル非依存素性と、前記文字列に付与された分類ラベルと、に基づいて、文字列に、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを付与するためのモデルを学習することを含み、前記モデル学習部が学習することでは、前記モデルにおける、前記文字列について前記元ドメインの分類ラベル毎に得られた前記共通ドメインのラベル依存素性に対するパラメータが、前記分類ラベルの各々に対して同一となり、かつ、前記文字列について前記目的ドメインの分類ラベル毎に得られた前記共通ドメインのラベル依存素性に対するパラメータが、前記分類ラベルの各々に対して同一となるように、前記モデルを学習する。
【０００９】
本発明に係るラベル付与装置は、目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを、入力された文字列に付与するためのラベル付与装置であって、予め用意された前記目的ドメインの分類ラベルの集合に基づいて、前記入力された文字列の各々について、前記目的ドメインの分類ラベル毎に、前記文字列と前記分類ラベルとのペアに関する素性を、前記目的ドメインのラベル依存素性として抽出する共に、前記目的ドメインのラベル依存素性を、共通ドメインのラベル依存素性として複製するラベル依存素性素性化部と、前記入力された文字列の各々について、前記文字列に関する素性を、ラベル非依存素性として抽出するラベル非依存素性素性化部と、上記のモデル学習装置によって学習された前記モデルと、前記入力された前記文字列の各々について前記目的ドメインの分類ラベル毎に得られた、前記共通ドメインのラベル依存素性と、前記文字列の各々について得られた前記ラベル非依存素性とに基づいて、前記文字列に、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを付与するモデル適用部とを含んで構成されている。
【００１０】
本発明に係るラベル付与方法は、目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを、入力された文字列に付与するためのラベル付与装置におけるラベル付与方法であって、ラベル依存素性素性化部が、予め用意された前記目的ドメインの分類ラベルの集合に基づいて、前記入力された文字列の各々について、前記目的ドメインの分類ラベル毎に、前記文字列と前記分類ラベルとのペアに関する素性を、前記目的ドメインのラベル依存素性として抽出する共に、前記目的ドメインのラベル依存素性を、共通ドメインのラベル依存素性として複製し、ラベル非依存素性素性化部が、前記入力された文字列の各々について、前記文字列に関する素性を、ラベル非依存素性として抽出し、モデル適用部が、請求項４記載のモデル学習方法によって学習された前記モデルと、前記入力された前記文字列の各々について前記目的ドメインの分類ラベル毎に得られた、前記共通ドメインのラベル依存素性と、前記文字列の各々について得られた前記ラベル非依存素性とに基づいて、前記文字列に、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを付与する。
【００１１】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記のモデル学習装置又はラベル付与装置の各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明のモデル学習装置、方法、及びプログラムによれば、前記文字列について前記元ドメインの分類ラベル毎に得られた前記共通ドメインのラベル依存素性に対するパラメータが、前記分類ラベルの各々に対して同一となり、かつ、前記文字列について前記目的ドメインの分類ラベル毎に得られた前記共通ドメインのラベル依存素性に対するパラメータが、前記分類ラベルの各々に対して同一となるように、文字列に、前記目的ドメインの分類ラベルの集合に含まれる分類ラベルを付与するためのモデルを学習することにより、ドメインごとに、分類ラベルセットが異なる場合でも、他ドメインの学習データを転用することで精度向上を実現するモデルを学習することができる、という効果が得られる。
【００１３】
本発明のラベル付与装置、方法、及びプログラムによれば、入力された文字列に、分類ラベルを精度よく付与することできる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】元ドメインと、目的ドメインとのデータベースにおけるエントリと文字列との対応関係を説明するための図である。
【図２】本発明の実施の形態に係るモデル学習装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係るラベル付与装置の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態に係るモデル学習装置におけるモデル学習処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態に係るラベル付与装置におけるラベル付与処理ルーチンを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１６】
＜本発明の実施の形態に係る概要＞
まず、本発明の実施の形態における概要を説明する。
【００１７】
本発明の実施の形態は、機械学習における分類問題一般に適用可能な技術である。例えば、自然言語による文字列を入力とする場合、学習データに従い、任意の分類ラベルセットのうち、どのラベルを付与するか決める問題である。
【００１８】
本発明の実施の形態では、具体例として、自然言語文中の文字列に対し、データベース中の各要素をラベルと見なしてラベルの付与を行うことを考える。
【００１９】
例えば、図１に示すように、学習時において、学習対象の元ドメインがおもちゃドメインとし、適用時において、目的ドメインが家電ドメインとする。元ドメインの学習時入力文「本はいくら？」と、元ドメインのデータベースから得られる、学習時入力文のアノテート結果（例えば「本⇒subject-絵本」、「いくら⇒predicate-価格」）と、目的ドメインの学習時入力文「掃除機はいくら？」と、目的ドメインのデータベースから得られる、学習時入力文のアノテート結果（例えば「掃除機⇒subject-掃除機」、「いくら⇒predicate-値段」）と、に基づいて、目的ドメインのラベルを付与するためのモデルを学習する。
【００２０】
そして、学習したモデルを、入力文に適用し、入力文の文字列に、目的ドメインである家電ドメインの分類ラベルを付与することにより、入力文の文字列と、家電ドメインのデータベース内のエントリとの対応を得る。
【００２１】
本発明の実施の形態では、上記の問題について、分類のための手がかりとして用いる素性情報のうち、対象ラベルによって素性の値が変化する素性と、一定である素性に着目する。
【００２２】
また、学習量が多い場合には、転移学習をさせない単独モデルの方が高性能である場合がある。そのため、学習量に応じて転移学習を行う学習済モデルと行わない通常学習済モデルを線形に結合する。これにより、両モデルの利点を活かすことが可能となる。また、分類ラベルセットが異なる他ドメインの学習データを用いることで、目的ドメインにおける分類ラベルの付与精度を向上させる。
【００２３】
＜本発明の実施の形態に係るモデル学習装置の構成＞
次に、本発明の実施の形態に係るモデル学習装置の構成について説明する。図２に示すように、本発明の実施の形態に係るモデル学習装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するモデル学習処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。このモデル学習装置１００は、機能的には図２に示すように入力部１０と、演算部２０とを備えている。
【００２４】
入力部１０は、元ドメイン学習データ２１、元ドメイン分類ラベルセット２２、目的ドメイン学習データ２３、及び目的ドメイン分類ラベルセット２４を受け付ける。元ドメイン学習データ２１及び目的ドメイン学習データ２３は、例えば、「<subj=絵本>本</subj>は<pred=販売店>どこ/で/買える</pred>の？」というような自然言語文に対して、形態素境界を示すスラッシュ、及びエントリの対応付けが付与された自然言語文の集合である。また、元ドメイン分類ラベルセット２２は、元ドメインの分類ラベルの集合であり、例えば、元ドメインのデータベースのエントリを表す分類ラベルの集合である。目的ドメイン分類ラベルセット２４は、目的ドメインの分類ラベルの集合であり、例えば、目的ドメインのデータベースのエントリを表す分類ラベルの集合である。ここで、ドメインとは、「おもちゃ」、「家電」、「野球」などのトピックのようなものを表し、元ドメインは例えばおもちゃドメインであり、目的ドメインは家電ドメインである。
【００２５】
演算部２０は、元ドメイン学習データ２１と、元ドメイン分類ラベルセット２２と、目的ドメイン学習データ２３と、目的ドメイン分類ラベルセット２４と、ラベル依存素性素性化部２６と、ラベル非依存素性素性化部２８と、モデル学習部３０と、学習済モデル３２とを含んで構成されている。
【００２６】
ラベル依存素性素性化部２６は、元ドメイン学習データ２１と、元ドメイン分類ラベルセット２２とに基づいて、元ドメイン学習データ２１に含まれる自然言語文の文字列の各々について、元ドメインの分類ラベル毎に、当該文字列と当該分類ラベルとのペアに関する素性を、元ドメインのラベル依存素性として抽出する共に、元ドメインのラベル依存素性を、共通ドメインのラベル依存素性として複製する。
【００２７】
また、ラベル依存素性素性化部２６は、目的ドメイン学習データ２３と、目的ドメイン分類ラベルセット２４とに基づいて、目的ドメイン学習データ２３に含まれる自然言語文の文字列の各々について、目的ドメインの分類ラベル毎に、当該文字列と当該分類ラベルとのペアに関する素性を、目的ドメインのラベル依存素性として抽出する共に、目的ドメインのラベル依存素性を、共通ドメインのラベル依存素性として複製する。
【００２８】
具体的には、対象文字列と分類ラベルのペアに関する素性として、表層類似度及び意味類似度を抽出する。
【００２９】
表層類似度は、対象文字列と各ラベルとの編集距離等を類似度として素性化したものであり、例えば、「どこで買える⇔pred:絵本  編集距離=1,文字重複率=0.5,単語一致率=0」というような対象文字列とエントリとの間の編集距離などを算出して、表層類似度を得る。
【００３０】
また、意味類似度は、対象文字列と各ラベルとの意味空間上でのコサイン距離等を類似度とみなし、素性として用いたものである（上記の非特許文献２参照）。例えば、「本⇔subj:絵本  意味類似度=0.5」というような対象文字列とエントリとの間の意味類似度を算出する。なお、意味空間としては、上記非特許文献２に記載の既存のモデル化手法を用いた意味ベクトルモデルを用いればよい。
【００３１】
また、上記の非特許文献１の素性拡張を用いる。具体的には、元ドメインデータ由来のラベル依存素性を、元ドメインのラベル依存素性とすると共に、共通ドメインのラベル依存素性としてコピーして保持する。例えば、元ドメインデータ由来のラベル依存素性が 「subj:絵本に対する意味類似度=0.5」を意味する素性の場合、元ドメインのラベル依存素性として、「source: subj:絵本に対する意味類似度=0.5 」という素性に変換すると共に、共通ドメインのラベル依存素性としてコピーし、「common: subj:絵本に対する意味類似度=0.5 」という素性に変換する。
【００３２】
また、目的ドメインデータ由来のラベル依存素性を、目的ドメインのラベル依存素性とすると共に、共通ドメインのラベル依存素性としてコピーして保持する。例えば、目的ドメインデータ由来の素性が「subj:掃除機に対する意味類似度=0.5」を意味する素性の場合、目的ドメインのラベル依存素性として、「target: subj:掃除機に対する意味類似度=0.5 」という素性に変換すると共に、共通ドメインのラベル依存素性としてコピーし、「common subj:掃除機に対する意味類似度=0.5 」という素性に変換する。
【００３３】
上記のように、元ドメインの素性に、元ドメインを表すヘッダ（例えば、”source:”）を付与し、目的ドメインを表すヘッダ（例えば、”target:”）を付与し、共通ドメインの素性に、共通ドメインを表すヘッダ（例えば、“common:”）を付与する。
【００３４】
ラベル非依存素性素性化部２８は、元ドメイン学習データ２１に基づいて、元ドメイン学習データ２１に含まれる自然言語文の文字列の各々について、当該文字列に関する素性を、元ドメインのラベル非依存素性として抽出すると共に、共通ドメインのラベル非依存素性として複製する。
【００３５】
また、ラベル非依存素性素性化部２８は、目的ドメイン学習データ２３に基づいて、目的ドメイン学習データ２３に含まれる自然言語文の文字列の各々について、当該文字列に関する素性を、目的ドメインのラベル非依存素性として抽出すると共に、共通ドメインのラベル非依存素性として複製する。
【００３６】
具体的には、対象文字列に関する素性として、文字列中の単語や品詞等の形態素情報を抽出する。例えば、文字列「どこで買える」から、「どこ」「で」「買え」「る」を、素性として抽出する。
【００３７】
また、上記の非特許文献１の素性拡張を用いる。具体的には、元ドメインデータ由来のラベル非依存素性を、元ドメインのラベル非依存素性とすると共に、共通ドメインのラベル非依存素性としてコピーして保持する。例えば、元ドメインデータ由来のラベル非依存素性が 「どこ」という単語が出現したことを意味する素性の場合、元ドメインのラベル非依存素性として、「source:どこ」という素性に変換すると共に、共通ドメインのラベル非依存素性としてコピーし、「common:どこ」という素性に変換する。
【００３８】
また、目的ドメインデータ由来のラベル非依存素性を、目的ドメインのラベル非依存素性とすると共に、共通ドメインのラベル非依存素性としてコピーして保持する。例えば、目的ドメインデータ由来のラベル非依存素性が「どこ」という単語が出現したことを意味する素性の場合、目的ドメインのラベル非依存素性として、「target:どこ」という素性に変換すると共に、共通ドメインのラベル非依存素性としてコピーし、「common:どこ」という素性に変換する。
【００３９】
モデル学習部３０は、元ドメイン学習データ２１の文字列の各々について元ドメインの分類ラベル毎に得られた、共通ドメインのラベル依存素性と、元ドメイン学習データ２１の文字列の各々について得られた、共通ドメインのラベル非依存素性と、元ドメイン学習データ２１の文字列に付与された分類ラベルと、目的ドメイン学習データ２３の文字列の各々について目的ドメインの分類ラベル毎に得られた、共通ドメインのラベル依存素性と、目的ドメイン学習データ２３の文字列の各々について得られた共通ドメインのラベル非依存素性と、目的ドメイン学習データ２３の文字列に付与された分類ラベルと、に基づいて、文字列に、目的ドメイン分類ラベルセット２４に含まれる分類ラベルを付与するためのモデルを学習する。このとき、モデル学習部３０は、モデルにおける、元ドメインの分類ラベル毎に得られる共通ドメインのラベル依存素性に対するパラメータが、分類ラベルの各々に対して同一となり、かつ、目的ドメインの分類ラベル毎に得られる共通ドメインのラベル依存素性に対するパラメータが、分類ラベルの各々に対して同一となるように、モデルを学習する。
【００４０】
以下に、本発明の実施の形態におけるモデル学習の原理について説明する。
【００４１】
本実施の形態では、得られた素性を元に、ロジスティック回帰に基づく分類学習を行う。ただし、共通ドメインのラベル依存素性については、各素性タイプ(表層類似度や意味類似度)毎に、各ラベルに対して同一の重みパラメータとなるようにモデルを学習する。これにより分類ラベルが異なるドメインであっても、一部の情報を転移させることが可能となる。
【００４２】
通常のロジスティック回帰の尤度関数は以下の式で表わされる。
【００４３】
【数１】
2018092326.tif 000003
・・・（１）
【００４４】
ただし、ｌは、分類ラベルを表し、全部で|L|ラベル存在する。φは各素性を表し、φ_fは「私」という単語が現れたか否か、というラベル非依存素性で、|F|個存在する。
【００４５】
θはパラメータを表し、θ_flは素性φ_fのラベルlにおける重みパラメータを表し、全部で|F|*|L|個存在する。
【００４６】
本実施の形態では、ラベル依存素性のパラメータを、各ラベルに対して共通のパラメータとするため、以下の推定確率を尤度関数に追加する。
【００４７】
【数２】
2018092326.tif 000004
【００４８】
ただし、φ_f(l)は、ラベル依存素性を表し、θ_fは、ラベル依存素性φ_f(l)に関する共通パラメータで、ラベルlに関わりなく同じ重みが付与されている。
【００４９】
また、モデルの学習において、ラベル依存素性の共通パラメータは、以下の式を用いて、更新される。
【００５０】
【数３】
2018092326.tif 000005
【００５１】
Δθ_fは、素性関数φ_fについての重みθ_fを更新するための差分であり、p(l’|θ)はラベルl’の事後分布である。
【００５２】
具体的には、以下の式のようにloss functionを設定して微分し、これをパラメータの更新値とする。
【００５３】
【数４】
2018092326.tif 000006
【００５４】
ただし、t_lは、正解ラベルのみ１、他は0となる値である。
【００５５】
また、素性φ_fのラベルlにおける重みパラメータθ_flも、共通パラメータと同様に、上記（１）式に対応するloss functionを設定して微分し、更新値とすることにより、学習される。
【００５６】
なお、ラベル非依存素性と合わせた全体の尤度関数は以下となる。
【００５７】
【数５】
2018092326.tif 000007
・・・（２）
【００５８】
ただし、Ｚは正規化項である。上記の尤度関数は一例であり、尤度関数に、ラベル依存素性φ_f(l)と、ラベル依存素性φ_f(l)の重みパラメータθ_flとを掛けて足し合わせた項を更に含めてもよい。
【００５９】
以上説明したように、モデル学習部３０は、ラベル依存素性φ_f(l)に関する共通パラメータθ_f、及びラベル非依存素性φ_fの各分類ラベルlにおける重みパラメータθ_flを学習し、学習済モデル３２とする。
【００６０】
＜本発明の実施の形態に係るラベル付与装置の構成＞
次に、本発明の実施の形態に係るラベル付与装置の構成について説明する。図３に示すように、本発明の実施の形態に係るラベル付与装置２００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するラベル付与処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。このラベル付与装置２００は、機能的には図３に示すように入力部２１０と、演算部２２０と、出力部２５０とを備えている。
【００６１】
入力部２１０は、テストデータである自然言語文と、目的ドメイン分類ラベルセット２４とを受け付ける。
【００６２】
演算部２２０は、目的ドメイン分類ラベルセット２４と、ラベル依存素性素性化部２２６と、ラベル非依存素性素性化部２２８と、モデル適用部２３０と、学習済モデル３２と、通常学習済モデル２３４とを含んで構成されている。
【００６３】
ラベル依存素性素性化部２２６は、目的ドメイン分類ラベルセット２４に基づいて、テキストデータである自然言語文の文字列の各々について、目的ドメインの分類ラベル毎に、当該文字列と分類ラベルとのペアに関する素性を、目的ドメインのラベル依存素性として抽出する共に、目的ドメインのラベル依存素性を、共通ドメインのラベル依存素性として複製する。
【００６４】
具体的には、対象文字列と分類ラベルのペアに関する素性として、ラベル依存素性素性化部２６と同様に、表層類似度及び意味類似度を抽出する。
【００６５】
ラベル非依存素性素性化部２２８は、テストデータである自然言語文の文字列の各々について、当該文字列に関する素性を、目的ドメインのラベル非依存素性として抽出すると共に、共通ドメインのラベル非依存素性として複製する。
【００６６】
具体的には、対象文字列に関する素性として、ラベル非依存素性素性化部２８と同様に、文字列中の単語や品詞等の形態素情報を抽出する。
【００６７】
通常学習済モデル２３４は、学習データの文字列について得られたラベル非依存素性と、文字列に付与された分類ラベルとに基づいて、従来手法の教師あり学習を行って得られた、文字列に、目的ドメイン分類ラベルセット２４に含まれる分類ラベルを付与すためのモデルであり、例えば、目的ドメインのラベル非依存素性φ_fの各分類ラベルlにおける重みパラメータθ_flである。
【００６８】
モデル適用部２３０は、学習済モデル３２と、通常学習済モデル２３４と、入力されたテストデータに含まれる文字列の各々について目的ドメインの分類ラベル毎に得られた、共通ドメインのラベル依存素性と、テストデータの文字列の各々について得られた共通ドメインのラベル非依存素性とに基づいて、テストデータに含まれる文字列に、目的ドメイン分類ラベルセット２４に含まれる分類ラベルを付与する。
【００６９】
本実施の形態では、モデル適用部２３０は、学習済モデル３２と、入力されたテストデータに含まれる文字列の各々について目的ドメインの分類ラベル毎に得られた、共通ドメインのラベル依存素性と、テストデータの文字列の各々について得られた共通ドメインのラベル非依存素性とに基づいて、テストデータに含まれる文字列の各々に対し、目的ドメイン分類ラベルセット２４に含まれる分類ラベルの各々について、上記（２）式に示す尤度関数に従って、当該文字列に当該分類ラベルが付与される確率を求める。また、モデル適用部２３０は、通常学習済モデル２３４と、入力されたテストデータに含まれる文字列の各々について得られたラベル非依存素性とに基づいて、テストデータに含まれる文字列の各々に対し、目的ドメイン分類ラベルセット２４に含まれる分類ラベルの各々について、上記（１）式に示す尤度関数に従って、当該文字列に当該分類ラベルが付与される確率を求める。
【００７０】
そして、モデル適用部２３０は、テストデータに含まれる文字列の各々に対し、目的ドメイン分類ラベルセット２４に含まれる分類ラベルの各々について、上記（２）式に示す尤度関数に従って求められた確率と、上記（１）式に示す尤度関数に従って求められた確率との重み付き和を算出し、当該文字列に、重み付き和が最大となる分類ラベルを付与する。重みは、学習済モデル３２の学習量と通常学習済モデル２３４の学習量とに合わせて予め任意に指定される。学習済モデル側の重みを１、通常学習済モデルの重みを０とすれば、学習済モデルのみを使った場合に等しく、逆に学習済モデル側の重みを０、通常学習済モデルの重みを１とすれば従来手法と等しい。
【００７１】
＜本発明の実施の形態に係るモデル学習装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係るモデル学習装置１００の作用について説明する。入力部１０において、元ドメイン学習データ２１、元ドメイン分類ラベルセット２２、目的ドメイン学習データ２３、及び目的ドメイン分類ラベルセット２４を受け付けると、モデル学習装置１００は、図４に示すモデル学習処理ルーチンを実行する。
【００７２】
ステップＳ１００では、元ドメイン学習データ２１と、元ドメイン分類ラベルセット２２とに基づいて、元ドメイン学習データ２１に含まれる自然言語文の文字列の各々について、元ドメインの分類ラベル毎に、文字列と分類ラベルとのペアに関する素性を、元ドメインのラベル依存素性として抽出する共に、元ドメインのラベル依存素性を、共通ドメインのラベル依存素性として複製する。
【００７３】
ステップＳ１０２では、目的ドメイン学習データ２３と、目的ドメイン分類ラベルセット２４とに基づいて、目的ドメイン学習データ２３に含まれる自然言語文の文字列の各々について、目的ドメインの分類ラベル毎に、文字列と分類ラベルとのペアに関する素性を、目的ドメインのラベル依存素性として抽出する共に、目的ドメインのラベル依存素性を、共通ドメインのラベル依存素性として複製する。
【００７４】
ステップＳ１０４では、元ドメイン学習データ２１に基づいて、元ドメイン学習データ２１に含まれる自然言語文の文字列の各々について、当該文字列に関する素性を、元ドメインのラベル非依存素性として抽出すると共に、共通ドメインのラベル非依存素性として複製する。
【００７５】
ステップＳ１０６では、目的ドメイン学習データ２３に基づいて、目的ドメイン学習データ２３に含まれる自然言語文の文字列の各々について、当該文字列に関する素性を、目的ドメインのラベル非依存素性として抽出すると共に、共通ドメインのラベル非依存素性として複製する。
【００７６】
そして、ステップＳ１０８において、元ドメイン学習データ２１の文字列の各々について元ドメインの分類ラベル毎に得られた、共通ドメインのラベル依存素性と、元ドメイン学習データ２１の文字列の各々について得られた、共通ドメインのラベル非依存素性と、元ドメイン学習データ２１の文字列に付与された分類ラベルと、目的ドメイン学習データ２３の文字列の各々について目的ドメインの分類ラベル毎に得られた、共通ドメインのラベル依存素性と、目的ドメイン学習データ２３の文字列の各々について得られた共通ドメインのラベル非依存素性と、目的ドメイン学習データ２３の文字列に付与された分類ラベルと、に基づいて、文字列に、目的ドメイン分類ラベルセット２４に含まれる分類ラベルを付与するためのモデルを、学習済モデル３２として学習し、モデル学習処理ルーチンを終了する。
【００７７】
＜本発明の実施の形態に係るラベル付与装置の作用＞
次に、本発明の実施の形態に係るラベル付与装置２００の作用について説明する。入力部２１０において目的ドメインのテストデータである自然言語文と、目的ドメイン分類ラベルセット２４を受け付けると、ラベル付与装置２００は、図５に示すラベル付与処理ルーチンを実行する。
【００７８】
まず、ステップＳ２００では、目的ドメイン分類ラベルセット２４に基づいて、テキストデータである自然言語文の文字列の各々について、目的ドメインの分類ラベル毎に、当該文字列と分類ラベルとのペアに関する素性を、目的ドメインのラベル依存素性として抽出する共に、目的ドメインのラベル依存素性を、共通ドメインのラベル依存素性として複製する。
【００７９】
次に、ステップＳ２０２では、テストデータである自然言語文の文字列の各々について、当該文字列に関する素性を、目的ドメインのラベル非依存素性として抽出すると共に、共通ドメインのラベル非依存素性として複製する。
【００８０】
ステップＳ２０４では、学習済モデル３２と、通常学習済モデル２３４と、入力された目的ドメインのテストデータに含まれる文字列の各々について目的ドメインの分類ラベル毎に得られた、共通ドメインのラベル依存素性と、文字列の各々について得られた共通ドメインのラベル非依存素性とに基づいて、目的ドメインのテストデータに含まれる文字列に、目的ドメイン分類ラベルセット２４に含まれる分類ラベルを付与し、出力部２５０に出力し処理を終了する。
【００８１】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係るモデル学習装置によれば、元ドメイン学習データの文字列について元ドメインの分類ラベル毎に得られた共通ドメインのラベル依存素性に対するパラメータが、分類ラベルの各々に対して同一となり、かつ、目的ドメイン学習データの文字列について目的ドメインの分類ラベル毎に得られた共通ドメインのラベル依存素性に対するパラメータが、分類ラベルの各々に対して同一となるように、目的ドメインの分類ラベルセットに含まれる分類ラベルを付与するためのモデルを学習することにより、ドメインごとに、分類ラベルセットが異なる場合でも、他ドメインの学習データを転用することで精度向上を実現するモデルを学習することができる。
【００８２】
また、本発明の実施の形態に係るラベル付与装置によれば、モデル学習装置により学習された学習済モデルを用いて、入力された文字列に、分類ラベルを精度よく付与することできる。また、学習済モデルと通常学習済モデルとを用いて計算される確率の重み付き和に基づいて、入力された文字列に、分類ラベルを精度よく付与することできる。
【００８３】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００８４】
例えば、学習済モデル３２と、通常学習済モデル２３４とを用いて、分類ラベルを付与する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、通常学習済モデル２３４を用いずに、学習済モデル３２を用いて、分類ラベルを付与するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００８５】
１０、２１０  入力部
２０、２２０  演算部
２１   元ドメイン学習データ
２２   元ドメイン分類ラベルセット
２３   目的ドメイン学習データ
２４   目的ドメイン分類ラベルセット
２６   ラベル依存素性素性化部
２８   ラベル非依存素性素性化部
３０   モデル学習部
３２   学習済モデル
１００ モデル学習装置
２００ ラベル付与装置
２２６ ラベル依存素性素性化部
２２８ ラベル非依存素性素性化部
２３０ モデル適用部
２３４ 通常学習済モデル
２５０ 出力部
【図１】
2018092326.tif 000008
【図２】
2018092326.tif 000009
【図３】
2018092326.tif 000010
【図４】
2018092326.tif 000011
【図５】
2018092326.tif 000012