(57)【要約】【課題】一の言語の文書中の単語の語義に基づいて生成された学習モデルを用いて他の言語の文書を分類推定する多言語文書分類プログラム及び情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置１は、各テキストから当該テキストに含まれる単語に基づいて予め定めた語義情報に該当する語義を抽出する語義抽出手段１０２と、抽出した語義を各テキストの教師信号に設定する語義教師信号設定手段１０３と、設定した教師信号を用いてテキスト情報に対し教師ありトピックモデリングを実行し、トピックモデルを作成する教師ありトピックモデリング手段１０４と、トピックモデルを用いて、テキスト情報の各テキストのトピックを推定するトピック推定手段１０５と、推定したトピックを素性とし、言語１分野Ａテキスト情報１１２の教師信号を分類として教師あり機械学習を実行し、学習モデルを生成する教師あり機械学習手段１０６とを有する。【選択図】図１
2015170241.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを、
第１の言語の教師ありテキストを複数含む第１の文書情報について、各テキストから当該テキストに含まれる単語に基づいて予め定めた語義情報に該当する語義を抽出する語義抽出手段と、
前記語義抽出手段が抽出した語義を前記第１の文書情報の各テキストの教師信号に設定する設定手段と、
前記設定手段が設定した前記教師信号を用いて前記第１の文書情報に対し教師ありトピックモデリングを実行し、第１のトピックモデルを作成するトピックモデリング手段と、
前記トピックモデリング手段が作成した前記第１のトピックモデルを用いて、前記第１の文書情報の各テキストのトピックを推定する推定手段と、
前記推定手段が推定したトピックを素性とし、前記第１の文書情報の教師信号を分類として教師あり機械学習を実行し、学習モデルを生成する機械学習手段として機能させ、
前記語義抽出手段は、前記第１の文書情報と同一分野であって、第２の言語のテキストを複数含む第２の文書情報について、各テキストから当該テキストに含まれる単語に基づいて前記予め定めた語義情報に該当する語義を抽出し、
前記設定手段は、前記語義抽出手段が抽出した語義を前記第２の文書情報の各テキストの教師信号に設定し、
前記トピックモデリング手段は、前記設定手段が設定した前記教師信号を用いて前記第２の文書情報に対し教師ありトピックモデリングを実行し、第２のトピックモデルを作成し、
前記推定手段は、前記トピックモデリング手段が作成した前記第２のトピックモデルを用いて、前記第２の文書情報の各テキストのトピックを推定して、
前記推定手段が推定したトピックを素性とし、前記機械学習手段が生成した前記学習モデルを用いて前記第２の文書情報の各テキストの分類を推定する分類推定手段としてさらに機能させるための多言語文書分類プログラム。
【請求項２】
前記語義抽出手段により前記第２の言語のテキストから抽出される語義が複数ある場合、当該テキストの他の単語の共起する確率に基づき当該複数の語義から一の語義を決定して語義選択の曖昧性を解消する曖昧性解消手段としてさらに機能させる請求項１に記載の多言語文書分類プログラム。
【請求項３】
第１の言語の教師ありテキストを複数含む第１の文書情報について、各テキストから当該テキストに含まれる単語に基づいて予め定めた語義情報に該当する語義を抽出する語義抽出手段と、
前記語義抽出手段が抽出した語義を前記第１の文書情報の各テキストの教師信号に設定する設定手段と、
前記設定手段が設定した前記教師信号を用いて前記第１の文書情報に対し教師ありトピックモデリングを実行し、第１のトピックモデルを作成するトピックモデリング手段と、
前記トピックモデリング手段が作成した前記第１のトピックモデルを用いて、前記第１の文書情報の各テキストのトピックを推定する推定手段と、
前記推定手段が推定したトピックを素性とし、前記第１の文書情報の教師信号を分類として教師あり機械学習を実行し、学習モデルを生成する機械学習手段とを有し、
前記語義抽出手段は、前記第１の文書情報と同一分野であって、第２の言語のテキストを複数含む第２の文書情報について、各テキストから当該テキストに含まれる単語に基づいて前記予め定めた語義情報に該当する語義を抽出し、
前記設定手段は、前記語義抽出手段が抽出した語義を前記第２の文書情報の各テキストの教師信号に設定し、
前記トピックモデリング手段は、前記設定手段が設定した前記教師信号を用いて前記第２の文書情報に対し教師ありトピックモデリングを実行し、第２のトピックモデルを作成し、
前記推定手段は、前記トピックモデリング手段が作成した前記第２のトピックモデルを用いて、前記第２の文書情報の各テキストのトピックを推定して、
前記推定手段が推定したトピックを素性とし、前記機械学習手段が生成した前記学習モデルを用いて前記第２の文書情報の各テキストの分類を推定する分類推定手段をさらに有する情報処理装置。
【請求項４】
コンピュータを、
第１の言語の教師ありテキストを複数含む第１の文書情報について、各テキストから当該テキストに含まれる単語に基づいて予め定めた語義情報に該当する語義を抽出する語義抽出手段と、
前記語義抽出手段が抽出した語義を前記第１の文書情報の各テキストの教師信号に設定する設定手段と、
前記設定手段が設定した前記教師信号を用いて前記第１の文書情報に対し教師ありトピックモデリングを実行し、第１のトピックモデルを作成するトピックモデリング手段と、
前記トピックモデリング手段が作成した前記第１のトピックモデルを用いて、前記第１の文書情報の各テキストのトピックを推定する推定手段と、
前記推定手段が推定したトピックを素性とし、前記第１の文書情報の教師信号を分類として教師あり機械学習を実行し、学習モデルを生成する機械学習手段として機能させるための多言語文書分類プログラム。
【請求項５】
コンピュータを、
第１の文書情報と同一分野であって、第２の言語のテキストを複数含む第２の文書情報について、各テキストから当該テキストに含まれる単語に基づいて前記予め定めた語義情報に該当する語義を抽出する前記語義抽出手段と、
前記語義抽出手段が抽出した語義を前記第２の文書情報の各テキストの教師信号に設定する設定手段と、
前記設定手段が設定した前記教師信号を用いて前記第２の文書情報に対し教師ありトピックモデリングを実行し、第２のトピックモデルを作成するトピックモデリング手段と、
前記トピックモデリング手段が作成した前記第２のトピックモデルを用いて、前記第２の文書情報の各テキストのトピックを推定する推定手段と、
前記推定手段が推定したトピックを素性とし、前記教師ありの第１の文書情報に基づいて生成した学習モデルを用いて前記第２の文書情報の各テキストの分類を推定する分類推定手段として機能させるための多言語文書分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多言語文書分類プログラム及び情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の技術として、多言語を対象として文書を分類する情報処理装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１に開示された情報処理装置は、分類されている複数の言語の文書中の単語を語義に変換して、語義を素性として分類ラベルについて機械学習し、語義についての学習知識と、分類されていない複数の言語の文書中の単語の関連情報とから単語を素性として分類ラベルについて機械学習をし、語義についての学習知識と単語についての学習知識とに基づいて分類されていない文書に分類ラベルの付与を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−１０７７０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、一の言語の文書中の単語の語義に基づいて生成された学習モデルを用いて他の言語の文書を分類推定する多言語文書分類プログラム及び情報処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、上記目的を達成するため、以下の多言語文書分類プログラム及び情報処理装置を提供する。
【０００７】
［１］コンピュータを、
第１の言語の教師ありテキストを複数含む第１の文書情報について、各テキストから当該テキストに含まれる単語に基づいて予め定めた語義情報に該当する語義を抽出する語義抽出手段と、
前記語義抽出手段が抽出した語義を前記第１の文書情報の各テキストの教師信号に設定する設定手段と、
前記設定手段が設定した前記教師信号を用いて前記第１の文書情報に対し教師ありトピックモデリングを実行し、第１のトピックモデルを作成するトピックモデリング手段と、
前記トピックモデリング手段が作成した前記第１のトピックモデルを用いて、前記第１の文書情報の各テキストのトピックを推定する推定手段と、
前記推定手段が推定したトピックを素性とし、前記第１の文書情報の教師信号を分類として教師あり機械学習を実行し、学習モデルを生成する機械学習手段として機能させ、
前記語義抽出手段は、前記第１の文書情報と同一分野であって、第２の言語のテキストを複数含む第２の文書情報について、各テキストから当該テキストに含まれる単語に基づいて前記予め定めた語義情報に該当する語義を抽出し、
前記設定手段は、前記語義抽出手段が抽出した語義を前記第２の文書情報の各テキストの教師信号に設定し、
前記トピックモデリング手段は、前記設定手段が設定した前記教師信号を用いて前記第２の文書情報に対し教師ありトピックモデリングを実行し、第２のトピックモデルを作成し、
前記推定手段は、前記トピックモデリング手段が作成した前記第２のトピックモデルを用いて、前記第２の文書情報の各テキストのトピックを推定して、
前記推定手段が推定したトピックを素性とし、前記機械学習手段が生成した前記学習モデルを用いて前記第２の文書情報の各テキストの分類を推定する分類推定手段としてさらに機能させるための多言語文書分類プログラム。
【０００８】
［２］前記語義抽出手段により前記第２の言語のテキストから抽出される語義が複数ある場合、当該テキストの他の単語の共起する確率に基づき当該複数の語義から一の語義を決定して語義選択の曖昧性を解消する曖昧性解消手段としてさらに機能させる前記［１］に記載の多言語文書分類プログラム。
【０００９】
［３］第１の言語の教師ありテキストを複数含む第１の文書情報について、各テキストから当該テキストに含まれる単語に基づいて予め定めた語義情報に該当する語義を抽出する語義抽出手段と、
前記語義抽出手段が抽出した語義を前記第１の文書情報の各テキストの教師信号に設定する設定手段と、
前記設定手段が設定した前記教師信号を用いて前記第１の文書情報に対し教師ありトピックモデリングを実行し、第１のトピックモデルを作成するトピックモデリング手段と、
前記トピックモデリング手段が作成した前記第１のトピックモデルを用いて、前記第１の文書情報の各テキストのトピックを推定する推定手段と、
前記推定手段が推定したトピックを素性とし、前記第１の文書情報の教師信号を分類として教師あり機械学習を実行し、学習モデルを生成する機械学習手段とを有し、
前記語義抽出手段は、前記第１の文書情報と同一分野であって、第２の言語のテキストを複数含む第２の文書情報について、各テキストから当該テキストに含まれる単語に基づいて前記予め定めた語義情報に該当する語義を抽出し、
前記設定手段は、前記語義抽出手段が抽出した語義を前記第２の文書情報の各テキストの教師信号に設定し、
前記トピックモデリング手段は、前記設定手段が設定した前記教師信号を用いて前記第２の文書情報に対し教師ありトピックモデリングを実行し、第２のトピックモデルを作成し、
前記推定手段は、前記トピックモデリング手段が作成した前記第２のトピックモデルを用いて、前記第２の文書情報の各テキストのトピックを推定して、
前記推定手段が推定したトピックを素性とし、前記機械学習手段が生成した前記学習モデルを用いて前記第２の文書情報の各テキストの分類を推定する分類推定手段をさらに有する情報処理装置。
【００１０】
［４］コンピュータを、
第１の言語の教師ありテキストを複数含む第１の文書情報について、各テキストから当該テキストに含まれる単語に基づいて予め定めた語義情報に該当する語義を抽出する語義抽出手段と、
前記語義抽出手段が抽出した語義を前記第１の文書情報の各テキストの教師信号に設定する設定手段と、
前記設定手段が設定した前記教師信号を用いて前記第１の文書情報に対し教師ありトピックモデリングを実行し、第１のトピックモデルを作成するトピックモデリング手段と、
前記トピックモデリング手段が作成した前記第１のトピックモデルを用いて、前記第１の文書情報の各テキストのトピックを推定する推定手段と、
前記推定手段が推定したトピックを素性とし、前記第１の文書情報の教師信号を分類として教師あり機械学習を実行し、学習モデルを生成する機械学習手段として機能させるための多言語文書分類プログラム。
【００１１】
［５］コンピュータを、
第１の文書情報と同一分野であって、第２の言語のテキストを複数含む第２の文書情報について、各テキストから当該テキストに含まれる単語に基づいて前記予め定めた語義情報に該当する語義を抽出する前記語義抽出手段と、
前記語義抽出手段が抽出した語義を前記第２の文書情報の各テキストの教師信号に設定する設定手段と、
前記設定手段が設定した前記教師信号を用いて前記第２の文書情報に対し教師ありトピックモデリングを実行し、第２のトピックモデルを作成するトピックモデリング手段と、
前記トピックモデリング手段が作成した前記第２のトピックモデルを用いて、前記第２の文書情報の各テキストのトピックを推定する推定手段と、
前記推定手段が推定したトピックを素性とし、前記教師ありの第１の文書情報に基づいて生成した学習モデルを用いて前記第２の文書情報の各テキストの分類を推定する分類推定手段として機能させるための多言語文書分類プログラム。
【発明の効果】
【００１２】
請求項１、３又は５に係る発明によれば、一の言語の文書中の単語の語義に基づいて生成された学習モデルを用いて他の言語の文書を分類推定することができる。
【００１３】
請求項２に係る発明によれば、第２の言語のテキストから抽出される語義が複数ある場合、当該複数の語義から一の語義を決定して語義選択の曖昧性を解消することができる。
【００１４】
請求項４に係る発明よれば、一の言語の文書中の単語の語義に基づいて学習モデルを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、実施の形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図２は、言語１分野Ａテキスト情報の構成の一例を示す概略図である。
【図３】図３は、言語１−言語２語義情報の構成の一例を示す概略図である。
【図４】図４は、教師信号付きの言語１分野Ａテキスト情報の構成の一例を示す概略図である。
【図５】図５は、言語１トピックモデルの構成の一例を示す概略図である。
【図６】図６は、学習用情報の構成の一例を示す概略図である。
【図７】図７は、情報処理装置の言語１学習動作の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、言語２分野Ａテキスト情報の構成の一例を示す概略図である。
【図９】図９は、言語２トピックモデルの構成の一例を示す概略図である。
【図１０】図１０は、分類結果情報の構成の一例を示す概略図である。
【図１１】図１１は、情報処理装置の言語２分類動作の一例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】
【００１６】
［実施の形態］
（情報処理装置の構成）
図１は、実施の形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【００１７】
情報処理装置１は、共通の分野であるが、異なる言語の文書情報を分類するものである。分類とは、文書情報の内容に基づいてラベルを付与することであり、ラベルの例としては「ポジティブ」又は「ネガティブ」といった二値のものでもよいし、多値のものでもよい。
【００１８】
以降に説明する例では、情報処理装置１は、第１の言語として「英語」を、第２の言語として「日本語」を扱い、分野として「映画」の分野のテキストを分類する。第１の言語及び第２の言語は同一分野に属し、第１の言語は第２の言語に比べて分類されたテキストが多く存在するものとする。つまり、第１の言語を教師あり機械学習の対象とし、第２の言語を分類の対象とする。
【００１９】
また、言語の種類と分野は上記以外に適宜変更できるものとする。例えば、分野は「映画」、「サッカー」のようなものを用いてもよいし、これらを上位概念化した「文化」、「スポーツ」のようなものを用いてもよい。分野は、テキストのメタデータ等から自動で設定できるようにしてもよいし、人手で設定するとしても容易に設定可能なものとする。
【００２０】
情報処理装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等から構成され、各部を制御するとともに、各種のプログラムを実行する制御部１０と、フラッシュメモリ等の記憶媒体から構成され情報を記憶する記憶部１１と、ネットワークを介して外部と通信する通信部１２とを備える。
【００２１】
制御部１０は、後述する多言語文書分類プログラム１１１を実行することで、テキスト取得手段１００、単語抽出手段１０１、語義抽出手段１０２、語義教師信号設定手段１０３、教師ありトピックモデリング手段１０４、トピック推定手段１０５、教師あり機械学習手段１０６、モデル出力手段１０７、モデル入力手段１０８、分類推定手段１０９及び分類結果出力手段１１０等として機能する。
【００２２】
テキスト取得手段１００は、記憶部１１から言語１分野Ａテキスト情報１１２（第１の文書情報）又は言語２分野Ａテキスト情報１１３（第２の文書情報）から処理対象とするテキストを取得する。取得するテキストは、テキストの単位ごとに取得してもよいし、全てのテキストを取得してもよい。
【００２３】
単語抽出手段１０１は、テキスト取得手段１００が取得したテキストから単語を抽出する。単語の抽出には英語であればＰａｒｔ  ｏｆ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｔａｇｇｅｒ、日本語であれば形態素解析器を用いる。
【００２４】
語義抽出手段１０２は、単語抽出手段１０１が抽出した単語と対応する語義を抽出する。単語と語義の対応は、英語であれば単語のｌｅｍｍａ、日本語であれば単語の原形に変形し、言語１−言語２語義情報１１４を参照して、見出し語と一致する語義を取得する。言語１−言語２語義情報１１４の語義が品詞情報も含む場合は、品詞の一致も語義の取得条件に含めてもよい。また、一致を取る際に、アルファベットの大文字小文字や半角全角の正規化処理を行ってもよい。
【００２５】
なお、ここで「語義」とは、単語の意味をあらわす辞書の項目であり、言語非依存の要素を意味し、対訳辞書の項目、概念辞書（ＥＤＲ電子化辞書の概念辞書、ＷｏｒｄＮｅｔ）の項目を広く含むものとする。別名としては、概念（ｃｏｎｃｅｐｔ）、同義語集合（ｓｙｎｓｅｔ）等の名称を用いてもよい。
【００２６】
語義教師信号設定手段１０３は、語義抽出手段１０２が抽出した語義をテキストの教師信号に設定する。なお、ここで、「教師信号」とは、データに対する何らかの基準に基づく正解を意味する。
【００２７】
教師ありトピックモデリング手段１０４は、設定された教師信号を用いてテキストに対し教師ありトピックモデリングを実行し、トピックモデルを作成する。作成されるトピックモデルは、言語１であれば言語１トピックモデル１１５であり、言語２であれば言語２トピックモデル１１６である。
【００２８】
なお、ここで、「トピック」とは、ＬＤＡ、Ｌａｂｅｌｅｄ  ＬＤＡ等のトピックモデリング手法が出力する単語の多項分布を意味する。トピックでは関連性が強い単語ほど高い確率値（スコア）を持つ。別名としては、クラスタ、潜在クラス（ｌａｔｅｎｔ  ｃｌａｓｓ）等の名称を用いてもよい。
【００２９】
トピック推定手段１０５は、作成されたトピックモデルを用いて、テキスト毎に各トピックのスコアを推定する。
【００３０】
教師あり機械学習手段１０６は、言語１について、トピック推定手段１０５が推定したスコア付きのトピックを素性とし、教師信号付きの言語１分野Ａテキスト情報１１２Ｔの教師信号をラベルとして学習用情報１１７とし、学習用情報１１７について教師あり機械学習を実行する。なお、機械学習手法は、Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ、Ｎａｉｖｅ  Ｂａｙｅｓ等の素性と教師信号の対応を直接学習する手法を用いる。また、素性として語義抽出手段１０２で抽出した語義を合わせて用いてもよい。
【００３１】
モデル出力手段１０７は、教師あり機械学習手段１０６の機械学習の結果として学習モデル１１８を出力する。
【００３２】
モデル入力手段１０８は、言語２の分類に用いる学習モデル１１８を読み込む。
【００３３】
分類推定手段１０９は、言語２について、トピック推定手段１０５が推定したスコア付きのトピックを素性とし、学習モデル１１８を用いてテキストの分類を推定する。
【００３４】
分類結果出力手段１１０は、言語２について、分類推定手段１０９の推定した分類とテキストとを対応付けた情報を分類結果情報１１９として出力する。
【００３５】
記憶部１１は、制御部１０を上述した各手段１０１−１１０として動作させる多言語文書分類プログラム１１１、言語１分野Ａテキスト情報１１２、言語２分野Ａテキスト情報１１３、言語１−言語２語義情報１１４、言語１トピックモデル１１５、言語２トピックモデル１１６、学習用情報１１７、学習モデル１１８及び分類結果情報１１９等を記憶する。
【００３６】
図２は、言語１分野Ａテキスト情報１１２の構成の一例を示す概略図である。また、図８は、言語２分野Ａテキスト情報１１３の構成の一例を示す概略図である。
【００３７】
言語１分野Ａテキスト情報１１２は、言語１として「英語」のテキストを複数有するものである。また、言語２分野Ａテキスト情報１１３は、言語２として「日本語」のテキストを複数有するものである。いずれも分野Ａとして「映画」の内容を有するテキストであるものとする。
【００３８】
図３は、言語１−言語２語義情報１１４の構成の一例を示す概略図である。
【００３９】
言語１−言語２語義情報１１４は、言語１−言語２のそれぞれについての語義を示す情報であり、語義を識別するためのＳＩＤと、言語の種類を示す言語と、各言語の単語を示す見出し語と、当該見出し語の品詞と、当該見出し語の意味を示す語釈とを有する。
【００４０】
（情報処理装置の動作）
次に、本実施の形態の作用を、（１）言語１学習動作、（２）言語２分類動作に分けて説明する。
【００４１】
（１）言語１学習動作
図７は、情報処理装置１の言語１学習動作の一例を示すフローチャートである。図４は、教師信号付きの言語１分野Ａテキスト情報１１２の構成の一例を示す概略図である。
【００４２】
まず、テキスト取得手段１００は、記憶部１１の言語１分野Ａテキスト情報１１２から教師信号付きのテキストを取得する（Ｓ１）。一例として、図４に示す教師信号付きの言語１分野Ａテキスト情報１１２Ｔからテキストを取得するものとし、「Ｉ  ｌｏｖｅ  ａｎ  ｅｘａｍｐｌｅ．ｏｒｇ  ｍｏｖｉｅ  http://example.org/1」を取得した場合について以下説明する。なお、教師信号は「ポジティブ」又は「ネガティブ」の二値のものを示しているが、多値のものを用いてもよい。
【００４３】
次に、単語抽出手段１０１は、テキスト取得手段１００が取得したテキストから単語を抽出する。上記した例からは「Ｉ」、「ｌｏｖｅ」、「ｅｘａｍｐｌｅ．ｏｒｇ」、「ｍｏｖｉｅ」、「http://example.org/1」を抽出する（Ｓ２）。
【００４４】
次に、語義抽出手段１０２は、単語抽出手段１０１が抽出した単語と対応する語義を抽出する（Ｓ３）。上記した単語からからは図３の言語１−言語２語義情報１１４を参照して「ＳＩＤ＝２」、「ＳＩＤ＝４」が抽出される。
【００４５】
次に、語義教師信号設定手段１０３は、語義抽出手段１０２が抽出した語義「ＳＩＤ＝１」、「ＳＩＤ＝４」をテキストの教師信号に設定する（Ｓ４）。
【００４６】
次に、教師ありトピックモデリング手段１０４は、教師信号が設定されたテキストを複数取得し、設定された教師信号を用いてテキストに対し教師ありトピックモデリングを実行し、以下の図５に示す言語１トピックモデル１１５（第１のトピックモデル）を作成する（Ｓ５）。
【００４７】
図５は、言語１トピックモデル１１５の構成の一例を示す概略図である。
【００４８】
言語１トピックモデル１１５は、各教師信号としてのＳＩＤと、各ＳＩＤに対するトピック構成語とを有する。トピック構成語の括弧内はスコアであって、スコアが大きいほどＳＩＤに対する関連度が大きくなるものであり、スコアが上位のものから順に記載している。例えば、「好き、愛する」を示す「ＳＩＤ＝１」の語義においては「ｌｏｖｅ」が用いられることが多いことを示している。
【００４９】
次に、トピック推定手段１０５は、作成された言語１トピックモデル１１５を用いて、テキスト毎に各トピックのスコアを推定する（Ｓ６）。例えば、テキスト「Ｉ  ｌｏｖｅ  ａｎ  ｅｘａｍｐｌｅ．ｏｒｇ  ｍｏｖｉｅ  http://example.org/1」においては、「ＳＩＤ＝１（０．１）」、「ＳＩＤ＝２（０．３）」、「ＳＩＤ＝３（０．０２）」、「ＳＩＤ＝４（０．２）」、…（括弧内はスコアを示す）のように推定される。つまり、上記したテキストの内容から「ＳＩＤ＝２」、「ＳＩＤ＝４」、「ＳＩＤ＝１」が上位の語義となることがわかり、「好き、愛する」より「好き、好む」の意味が強く、「映画」についてのテキストであることが推定される。
【００５０】
次に、教師あり機械学習手段１０６は、トピック推定手段１０５が推定したスコア付きのトピックを素性とし、教師信号付きの言語１分野Ａテキスト情報１１２Ｔの教師信号をラベルとして以下の図６に示す学習用情報１１７とし、学習用情報１１７について教師あり機械学習を実行する（Ｓ７）。
【００５１】
図６は、学習用情報１１７の構成の一例を示す概略図である。
【００５２】
学習用情報１１７は、テキストを識別するためのＴＩＤと、当該テキストに予め付された分類である教師信号と、トピック推定手段１０５が推定したトピックのうち一例として上位２つのＳＩＤを示すトピックとを有する。
【００５３】
モデル出力手段１０７は、教師あり機械学習手段１０６の機械学習の結果として学習モデル１１８を出力し、記憶部１１に格納する（Ｓ８）。
（２）言語２分類動作
【００５４】
図１１は、情報処理装置１の言語２分類動作の一例を示すフローチャートである。
【００５５】
モデル入力手段１０８は、言語２の分類に用いる学習モデル１１８を読み込む（Ｓ１１）。学習モデル１１８は分野毎に生成され、「（２）言語２分類動作」の例では、「（１）言語１学習動作」と同様に分野Ａを対象としているため、上記ステップＳ８で記憶部１１に格納された学習モデル１１８を読み込む。
【００５６】
次に、テキスト取得手段１００は、記憶部１１から言語２分野Ａテキスト情報１１３から分類の処理対象とするテキストを取得する（Ｓ１２）。一例として、図８に示す言語２分野Ａテキスト情報１１３からテキストを取得するものとし、「Ｆさんは結構好みの役者だなー」を取得した場合について以下説明する。
【００５７】
次に、単語抽出手段１０１は、テキスト取得手段１００が取得したテキストから単語を抽出する。上記した例からは「Ｆさん」、「結構」、「好み」、「役者」を抽出する（Ｓ１３）。
【００５８】
次に、語義抽出手段１０２は、単語抽出手段１０１が抽出した単語と対応する語義を抽出する（Ｓ１４）。上記した単語からからは図３の言語１−言語２語義情報１１４を参照して「ＳＩＤ＝２」が抽出される。
【００５９】
次に、語義教師信号設定手段１０３は、語義抽出手段１０２が抽出した語義「ＳＩＤ＝２」をテキストの教師信号に設定する（Ｓ１５）。
【００６０】
次に、教師ありトピックモデリング手段１０４は、教師信号が設定されたテキストを複数取得し、設定された教師信号を用いてテキストに対し教師ありトピックモデリングを実行し、以下の図９に示す言語２トピックモデル１１６（第２のトピックモデル）を作成する（Ｓ１６）。
【００６１】
図９は、言語２トピックモデル１１６の構成の一例を示す概略図である。
【００６２】
言語２トピックモデル１１６は、各教師信号としてのＳＩＤと、各ＳＩＤに対するトピック構成語とを有する。
【００６３】
次に、トピック推定手段１０５は、作成された言語２トピックモデル１１６を用いて、テキスト毎に各トピックのスコアを推定する（Ｓ１７）。例えば、テキスト「Ｆさんは結構好みの役者だなー」においては、「ＳＩＤ＝１（０．０８）」、「ＳＩＤ＝２（０．３）」、「ＳＩＤ＝３（０．０２）」、「ＳＩＤ＝４（０．２）」、…（括弧内はスコアを示す）のように推定される。つまり、上記したテキストの内容から「ＳＩＤ＝２」、「ＳＩＤ＝４」、が上位の語義となることがわかり、「好き、好む」、「映画」についてのテキストであることが推定される。
【００６４】
次に、分類推定手段１０９は、言語２について、トピック推定手段１０５が推定したスコア付きのトピックを素性とし、学習モデル１１８を用いて言語２分野Ａテキスト情報１１３の各テキストの分類を推定する（Ｓ１８）。
【００６５】
分類結果出力手段１１０は、言語２について、分類推定手段１０９の推定した分類とテキストとを対応付けた情報を以下の図１０に示すような分類結果情報１１９として出力する（Ｓ１９）。
【００６６】
図１０は、分類結果情報１１９の構成の一例を示す概略図である。
【００６７】
分類結果情報１１９は、分類結果を示す分類と、テキストとを有する。分類は、図４に示した教師信号付き言語１分野Ａテキスト情報１１２Ｔの教師信号と同様の値が用いられ、本実施の形態では二値であるが、教師信号が多値の場合は多値で分類される。
【００６８】
（実施の形態の効果）
上記した実施の形態によると、言語１について、単語ではなく語義に基づきトピックモデリングを実行し、各テキストのトピックを推定し、当該推定されたトピックを素性として教師あり機械学習をするとともに、言語２について各テキストのトピックを推定して、当該トピックに基づき分類を行ったため、言語１のテキスト中の単語の語義に基づいて生成された学習モデルを用いて言語２のテキストを分類推定できる。
【００６９】
また、言語１と言語２とでテキストの分野を共通のものとしたため、単語と語義との変換における曖昧性を低減することができる。
【００７０】
また、教師あり機械学習のリソースが教師信号付き言語１分野Ａテキスト情報１１２のみであり、多言語文書分類の性能向上に有効なパラレルコーパスが不要で、言語１から言語２への翻訳も行う必要がない。
【００７１】
［変形例］
上記した構成に教師なし語義曖昧性解消手段をさらに設け、図７のステップＳ３においてテキストから語義を抽出した後に、ステップＳ４−Ｓ６の処理と平行して、語義の曖昧性を解消する動作を実行してもよい。具体的な手法としては、テキスト中に共起する他の単語に基づいて各語義のスコアを得ることで行う。つまり、当該手段を使用しない場合は「Ｉ  ｗｅｎｔ  ｔｏ  ａ  ｂａｎｋ  ｗｉｔｈ  ｍｙ  ｄｏｇ」のような例文において、「ｂａｎｋ」の語義が「銀行」を示すものか「土手」を示すものかを判別することはできないが、当該手段を使用することで「ｄｏｇ」が共起する場合は「土手」のスコアが高くなるため、曖昧性を解消することができる。
【００７２】
［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。
【００７３】
上記実施の形態では制御部１０の各手段１００〜１１０の機能をプログラムで実現したが、各手段の全て又は一部をＡＳＩＣ等のハードウエアによって実現してもよい。また、上記実施の形態で用いたプログラムをＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記憶して提供することもできる。また、上記実施の形態で説明した上記ステップの入れ替え、削除、追加等は本発明の要旨を変更しない範囲内で可能である。
【符号の説明】
【００７４】
１     情報処理装置
１０   制御部
１１   記憶部
１２   通信部
１００ テキスト取得手段
１０１ 単語抽出手段
１０２ 語義抽出手段
１０３ 語義教師信号設定手段
１０４ 教師ありトピックモデリング手段
１０５ トピック推定手段
１０６ 教師あり機械学習手段
１０７ モデル出力手段
１０８ モデル入力手段
１０９ 分類推定手段
１１０ 分類結果出力手段
１１１ 多言語文書分類プログラム
１１２ 言語１分野Ａテキスト情報
１１２Ｔ      教師付き言語１分野Ａテキスト情報
１１３ 言語２分野Ａテキスト情報
１１４ 言語１−言語２語義情報
１１５ 言語１トピックモデル
１１６ 言語２トピックモデル
１１７ 学習用情報
１１８ 学習モデル
１１９ 分類結果情報
【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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