(57)【要約】【課題】プロフィール推定モデルを高速に学習することができるようにする。【解決手段】学習用単語表記素性作成部２２が、複数の学習用ユーザによって作成された学習用文書の各々について、単語表記素性を作成する。学習部２３が、教師データと、作成された単語表記素性とに基づいて、複数の学習モデルを学習する。プロフィール間共起確率算出部２４が、教師データに基づいて、複数のプロフィール属性の組み合わせ毎に、共起確率を算出する。スコア補正部２５が、算出された共起確率の各々を、複数の学習モデルに含まれる単語表記とプロフィール属性の属性値との関係性を示す値の大小関係及び前記値の範囲と対応するように補正する。モデル結合部２７が、学習された複数の学習モデルと、補正された共起確率の各々とに基づいて、プロフィール推定モデルを生成する。【選択図】図１
2015225413.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用単語表記素性作成部、学習部、プロフィール間共起確率算出部、スコア補正部、及びモデル結合部を含むプロフィール推定モデル学習装置におけるプロフィール推定モデル学習方法であって、
学習用単語表記素性作成部が、複数の学習用ユーザによって作成された学習用文書の各々について、前記学習用文書に含まれる単語に基づいて、単語表記の特徴を示す単語表記素性を作成するステップと、
前記学習部が、前記複数の学習用ユーザの各々に対して予め与えられた複数のプロフィール属性の各々についての属性値である教師データと、前記学習用単語表記素性作成部によって前記学習用文書の各々について作成された前記単語表記素性とに基づいて、前記単語表記素性から推定対象のユーザの前記複数のプロフィール属性の各々についての属性値を推定するための複数の学習モデルであって、かつ前記複数のプロフィール属性の各々について、前記単語表記と前記プロフィール属性の属性値との関係性を示す値を含む複数の学習モデルを学習するステップと、
前記プロフィール間共起確率算出部が、前記教師データに基づいて、前記複数のプロフィール属性の組み合わせ毎に、前記組み合わせのプロフィール属性の属性値のペアの各々について共起確率を算出するステップと、
前記スコア補正部が、前記プロフィール間共起確率算出部によって算出された前記共起確率の各々を、前記複数の学習モデルに含まれる前記単語表記と前記プロフィール属性の属性値との関係性を示す値の大小関係及び前記値の範囲と対応するように補正するステップと、
前記モデル結合部が、前記学習部によって学習された前記複数の学習モデルと、前記スコア補正部によって補正された前記共起確率の各々とに基づいて、前記単語表記素性から推定対象のユーザの前記複数のプロフィール属性の各々についての属性値を推定するためのプロフィール推定モデルを生成するステップと、
を含むプロフィール推定モデル学習方法。
【請求項２】
前記モデル結合部によるステップは、前記スコア補正部によって補正された共起確率の各々を、マルコフ論理ネットワーク（ＭＬＮ：Markov Logic Network）における、前記プロフィール属性間の各々の関係が記述された各論理式の重みとし、前記学習部によって学習された前記複数の学習モデルに含まれる、前記複数のプロフィール属性の各々について前記単語表記と前記プロフィール属性の属性値との関係性を示す値の各々を、前記単語表記素性と前記プロフィール属性の属性値との間各々の関係が記述された各論理式の重みとしたマルコフ論理ネットワークを、前記プロフィール推定モデルとして生成する
請求項１記載のプロフィール推定モデル学習方法。
【請求項３】
単語表記素性作成部、及び推定部を含むプロフィール推定装置におけるプロフィール推定方法であって、
前記単語表記素性作成部が、推定対象のユーザによって作成された文書に含まれる単語に基づいて、単語表記の特徴を示す単語表記素性を作成するステップと、
前記推定部が、請求項１又は請求項２記載のプロフィール推定モデル学習方法によって学習されたプロフィール推定モデルに基づいて、前記単語表記素性作成部によって作成された単語表記素性に対して尤もらしい、前記推定対象のユーザの前記複数のプロフィール属性の各々についての属性値を推定するステップと、
を含むプロフィール推定方法。
【請求項４】
複数の学習用ユーザによって作成された学習用文書の各々について、前記学習用文書に含まれる単語に基づいて、単語表記の特徴を示す単語表記素性を作成する学習用単語表記素性作成部と、
前記複数の学習用ユーザの各々に対して予め与えられた複数のプロフィール属性の各々についての属性値である教師データと、前記学習用単語表記素性作成部によって前記学習用文書の各々について作成された前記単語表記素性とに基づいて、前記単語表記素性から推定対象のユーザの前記複数のプロフィール属性の各々についての属性値を推定するための複数の学習モデルであって、かつ前記複数のプロフィール属性の各々について、前記単語表記と前記プロフィール属性の属性値との関係性を示す値を含む複数の学習モデルを学習する学習部と、
前記教師データに基づいて、前記複数のプロフィール属性の組み合わせ毎に、前記組み合わせのプロフィール属性の属性値のペアの各々について共起確率を算出するプロフィール間共起確率算出部と、
前記プロフィール間共起確率算出部によって算出された前記共起確率の各々を、前記複数の学習モデルに含まれる前記単語表記と前記プロフィール属性の属性値との関係性を示す値の大小関係及び前記値の範囲と対応するように補正するスコア補正部と、
前記学習部によって学習された前記複数の学習モデルと、前記スコア補正部によって補正された前記共起確率の各々とに基づいて、前記単語表記素性から推定対象のユーザの前記複数のプロフィール属性の各々についての属性値を推定するためのプロフィール推定モデルを生成するモデル結合部と、
を含むプロフィール推定モデル学習装置。
【請求項５】
推定対象のユーザによって作成された文書に含まれる単語に基づいて、単語表記の特徴を示す単語表記素性を作成する単語表記素性作成部と、
請求項４記載のプロフィール推定モデル学習装置によって学習されたプロフィール推定モデルに基づいて、前記単語表記素性作成部によって作成された単語表記素性に対して尤もらしい、前記推定対象のユーザの前記複数のプロフィール属性の各々についての属性値を推定する推定部と、
を含むプロフィール推定装置。
【請求項６】
請求項１又は請求項２記載のプロフィール推定モデル学習方法、あるいは請求項３記載のプロフィール推定方法の各ステップをコンピュータに実行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、ユーザのプロフィールを推定するためのプロフィール推定モデル学習方法、プロフィール推定方法、装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザが書いたテキスト（文書）から、そのユーザのプロフィールを推定する技術が知られている。この技術は、テキスト中の単語表記を手がかりに機械学習で構築した分類モデルを用いて各ユーザのプロフィールを推定するというシステムである（例えば、非特許文献１、２参照）。さらに、図５に示すように、推定する複数のプロフィール間の整合性を考慮することで、高精度にプロフィールを推定するシステムもある（例えば、非特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】池田和史、他４名、「マーケット分析のためのＴｗｉｔｔｅｒ投稿者プロフィール推定」、情報処理学会論文誌、２０１２年３月、ｐ．８２−９３
【非特許文献２】大倉務、他２名、「スケーラブルで汎用的なブログ著者推定手法」、社団法人情報処理学会研究報告、２００７年９月
【非特許文献３】平野徹、牧野俊朗、松尾義博、「Markov Logicを用いたテキストからのユーザ属性推定」、The 27th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence、２０１３年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来のプロフィール間の整合性を考慮する手法は、プロフィールを高精度に推定できるものの、テキスト中の単語表記とプロフィールの関係性、プロフィールとプロフィールとの間の関係性を同時に学習するため、学習に要するメモリや時間などのコストが大きく、例えば形態素解析で用いる辞書のＵＰＤＡＴＥ等の変更に対応するために学習する際、１か月以上の時間がかかるという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、プロフィール属性の属性値間において整合性のとれたプロフィール属性の属性値を推定するためのプロフィール推定モデルを高速に学習することができるプロフィール推定モデル学習方法、装置、及びプログラムを提供することを目的とする。
また、プロフィール属性の属性値間において整合性のとれたプロフィール属性の属性値を推定することができるプロフィール推定装置、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】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明のプロフィール推定モデル学習方法は、学習用単語表記素性作成部、学習部、プロフィール間共起確率算出部、スコア補正部、及びモデル結合部を含むプロフィール推定モデル学習装置におけるプロフィール推定モデル学習方法であって、学習用単語表記素性作成部が、複数の学習用ユーザによって作成された学習用文書の各々について、前記学習用文書に含まれる単語に基づいて、単語表記の特徴を示す単語表記素性を作成するステップと、前記学習部が、前記複数の学習用ユーザの各々に対して予め与えられた複数のプロフィール属性の各々についての属性値である教師データと、前記学習用単語表記素性作成部によって前記学習用文書の各々について作成された前記単語表記素性とに基づいて、前記単語表記素性から推定対象のユーザの前記複数のプロフィール属性の各々についての属性値を推定するための複数の学習モデルであって、かつ前記複数のプロフィール属性の各々について、前記単語表記と前記プロフィール属性の属性値との関係性を示す値を含む複数の学習モデルを学習するステップと、前記プロフィール間共起確率算出部が、前記教師データに基づいて、前記複数のプロフィール属性の組み合わせ毎に、前記組み合わせのプロフィール属性の属性値のペアの各々について共起確率を算出するステップと、前記スコア補正部が、前記プロフィール間共起確率算出部によって算出された前記共起確率の各々を、前記複数の学習モデルに含まれる前記単語表記と前記プロフィール属性の属性値との関係性を示す値の大小関係及び前記値の範囲と対応するように補正するステップと、前記モデル結合部が、前記学習部によって学習された前記複数の学習モデルと、前記スコア補正部によって補正された前記共起確率の各々とに基づいて、前記単語表記素性から推定対象のユーザの前記複数のプロフィール属性の各々についての属性値を推定するためのプロフィール推定モデルを生成するステップと、を備えている。
【０００７】
本発明のプロフィール推定モデル学習装置は、複数の学習用ユーザによって作成された学習用文書の各々について、前記学習用文書に含まれる単語に基づいて、単語表記の特徴を示す単語表記素性を作成する学習用単語表記素性作成部と、前記複数の学習用ユーザの各々に対して予め与えられた複数のプロフィール属性の各々についての属性値である教師データと、前記学習用単語表記素性作成部によって前記学習用文書の各々について作成された前記単語表記素性とに基づいて、前記単語表記素性から推定対象のユーザの前記複数のプロフィール属性の各々についての属性値を推定するための複数の学習モデルであって、かつ前記複数のプロフィール属性の各々について、前記単語表記と前記プロフィール属性の属性値との関係性を示す値を含む複数の学習モデルを学習する学習部と、前記教師データに基づいて、前記複数のプロフィール属性の組み合わせ毎に、前記組み合わせのプロフィール属性の属性値のペアの各々について共起確率を算出するプロフィール間共起確率算出部と、前記プロフィール間共起確率算出部によって算出された前記共起確率の各々を、前記複数の学習モデルに含まれる前記単語表記と前記プロフィール属性の属性値との関係性を示す値の大小関係及び前記値の範囲と対応するように補正するスコア補正部と、前記学習部によって学習された前記複数の学習モデルと、前記スコア補正部によって補正された前記共起確率の各々とに基づいて、前記単語表記素性から推定対象のユーザの前記複数のプロフィール属性の各々についての属性値を推定するためのプロフィール推定モデルを生成するモデル結合部と、を備えている。
【０００８】
本発明のプロフィール推定モデル学習方法及びプロフィール推定モデル学習装置の前記モデル結合部は、前記スコア補正部によって補正された共起確率の各々を、マルコフ論理ネットワーク（ＭＬＮ：Markov Logic Network）における、前記プロフィール属性間の各々の関係が記述された各論理式の重みとし、前記学習部によって学習された前記複数の学習モデルに含まれる、前記複数のプロフィール属性の各々について前記単語表記と前記プロフィール属性の属性値との関係性を示す値の各々を、前記単語表記素性と前記プロフィール属性の属性値との間各々の関係が記述された各論理式の重みとしたマルコフ論理ネットワークを、前記プロフィール推定モデルとして生成するようにすることができる。
【０００９】
本発明のプロフィール推定方法は、単語表記素性作成部、及び推定部を含むプロフィール推定装置におけるプロフィール推定方法であって、前記単語表記素性作成部が、推定対象のユーザによって作成された文書に含まれる単語に基づいて、単語表記の特徴を示す単語表記素性を作成するステップと、前記推定部が、請求項１又は請求項２記載のプロフィール推定モデル学習方法によって学習されたプロフィール推定モデルに基づいて、前記単語表記素性作成部によって作成された単語表記素性に対して尤もらしい、前記推定対象のユーザの前記複数のプロフィール属性の各々についての属性値を推定するステップと、を備えている。
【００１０】
本発明のプロフィール推定装置は、推定対象のユーザによって作成された文書に含まれる単語に基づいて、単語表記の特徴を示す単語表記素性を作成する単語表記素性作成部と、請求項４記載のプロフィール推定モデル学習装置によって学習されたプロフィール推定モデルに基づいて、前記単語表記素性作成部によって作成された単語表記素性に対して尤もらしい、前記推定対象のユーザの前記複数のプロフィール属性の各々についての属性値を推定する推定部と、を備えている。
【００１１】
本発明に係るプログラムは、本発明のプロフィール推定モデル学習方法、あるいは本発明のプロフィール推定方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
以上説明したように、本発明のプロフィール推定モデル学習方法、装置、及びプログラムによれば、複数のプロフィール属性の組み合わせ毎に、当該組み合わせのプロフィール属性の属性値のペアの各々について共起確率を算出し、算出された共起確率の各々を、複数の学習モデルに含まれる単語表記とプロフィール属性の属性値との関係性を示す値の大小関係及び当該値の範囲と対応するように補正し、学習された複数の学習モデルと、補正された共起確率の各々とに基づいて、単語表記素性から推定対象のユーザの複数のプロフィール属性の各々についての属性値を推定するためのプロフィール推定モデルを生成することにより、プロフィール属性の属性値間において整合性のとれたプロフィール属性の属性値を推定するためのプロフィール推定モデルを高速に学習することができる、という効果が得られる。
【００１３】
また、本発明のプロフィール推定方法、装置、及びプログラムによれば、プロフィール属性の属性値間において整合性のとれたプロフィール属性の属性値を推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施の形態に係るプロフィール推定モデル学習装置の構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態に係るプロフィール推定装置の構成の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態に係るプロフィール推定モデル学習処理ルーチンのフローチャートの一例である。
【図４】本発明の実施の形態に係るプロフィール推定処理ルーチンのフローチャートの一例である。
【図５】従来技術を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
＜概要＞
まず、本発明の実施の形態の概要について説明する。
【００１６】
本発明の実施の形態では、ユーザが書いた１つ以上の文書（テキスト）から、そのユーザの性別、年齢、居住地、職業、既婚・未婚などのプロフィールを推定する技術に関するものである。例えば、Ａさんが投稿したブログやツイートデータ中に「旦那」「娘」などの単語があれば、Ａさんは「女性」「既婚」であることが推定される。
【００１７】
従来技術においては、プロフィールを推定するためのモデルは、ユーザが書いたテキスト集合に人手でユーザのプロフィールを判断したもの、又はアンケートなどで当該ユーザのプロフィールを取得したものを教師データとして用いて、形態素解析部〜単語表記素性作成部での処理を行い、その結果得られる情報と教師データ、及び指定した関係性を学習するプロフィールの組情報（職業と年齢など）を用いて、周知の技術である統計的関係学習手法によって作成されていた。
【００１８】
なお、統計的関係学習手法としてマルコフ論理ネットワークを用いる場合には、重みの学習には条件付確率尤度の計算が必要であるため、パーセプトロンをはじめとするオンライン学習を利用した重みの推定が実用的であり、他にも、オンラインのマージン最大化学習アルゴリズムであるＭＩＲＡ（参考文献１（Koby Crammer and Yoram Singer、「Ultraconservative online algorithms for multiclass problems」、Journal of Machine Learning Research.Vol.3、2003、p951−991）を参照）等を利用して重みの推定が行われる。
【００１９】
一方、本発明の実施の形態では、２つの関係性を考慮し、複数のプロフィール間での整合性を考慮した高精度なプロフィール推定のモデル学習時間を短縮することを目的とする。
【００２０】
具体的には、以下の２つの関係性を個別に算出し、補正した上で結合する。
【００２１】
関係性１．文書中の単語表記とプロフィールとの関係性の算出
関係性２．プロフィールとプロフィールとの関係性の算出
【００２２】
関係性１は単語表記とプロフィールとの関係性であり、上記非特許文献１，２と同じく、ＳＶＭ等の機械学習手法を用いて学習すればよい。ただし、関係性１は関係性２と組み合わせて利用するため、機械学習の出力情報として、識別関数値が出力できるものでなくてはならない。
【００２３】
なお、関係性１を実現するモデルの値の範囲や数字の大小の持つ意味が、関係性１と関係性２との結合において、重要な意味を持つ。ここでは、関係性１を実現するモデルの値は、−∞〜＋∞までとし、数値が大きければ、そのプロフィールである可能性が高い（自信を持って）という意味を持つとする（例えば、Soft Confidence WeightsやＳＶＭ等）。
【００２４】
また、関係性２はプロフィールとプロフィールとの関係性であり、関係性２を算出するために、プロフィール属性の属性値の共起確率を計算する。例えば、既婚と主婦の関係性については、Ｐ（主婦｜既婚）、Ｐ（既婚｜主婦）の二つを算出する。各式はＰ（主婦｜既婚）＝Ｃ（主婦＆既婚）／Ｃ（既婚）とする。なおＣは頻度であり、Ｐは確率を示す。同様に、未婚と主婦等の関係性についても算出する。なお、共起確率を計算する際、学習コーパス中のゼロ頻度問題に対応するため、周知のスムージングを実施すると良い。
【００２５】
上記関係性２についての計算の結果、Ｐ（既婚｜主婦）＝０．９、Ｐ（未婚｜主婦）＝０．１のように確率が算出される。なおこの数値は確率なので、０〜１の範囲を取り、数値が大きければ、そのプロフィールである可能性が高いという意味を持つ。
【００２６】
また、関係性１と関係性２との結合においては、関係性１と関係性２との値の範囲と大小の意味を合わせる必要がある。なお、一般的な機械学習器を用いると、関係性１の値は、−∞〜＋∞であり、数値が大きければ、そのプロフィールである可能性が高いという意味を持つことが多い。
【００２７】
本発明の実施の形態では、関係性１が上記のような値を持つ場合に、関係性２の値の範囲を関係性１の値の範囲に合わせる補正を実施する。なお、補正の詳細については後述する。
【００２８】
また、＋−が反転する機械学習器の場合は、＋−を入れ替えることで、本発明の実施の形態が利用できる。一方、ロジスティック回帰のように、０〜１の確率で関係性１の値が出力される場合には、本発明の実施の形態は不要である。
【００２９】
補正後の関係性２の値は、−∞〜＋∞となり（厳密にいうと、−Ｃ〜＋Ｃ：Ｃは定数となり）、関係性１と同じ範囲になる。
【００３０】
そして、関係性１と補正後の関係性２とを結合したものをプロフィール推定モデルとして、従来のプロフィール間の関係性を考慮したプロフィール推定システムで利用する。
【００３１】
＜プロフィール推定モデル学習装置のシステム構成＞
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。図１は、本実施の形態に係るプロフィール推定モデル学習装置の構成の一例を示す図である。
【００３２】
本実施の形態に係るプロフィール推定モデル学習装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するプロフィール推定モデル学習処理ルーチンを実行するためのプログラム及び各種データを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成されている。また、記憶手段としてＨＤＤを設けてもよい。
【００３３】
このコンピュータは、機能的には、図１に示すように、学習用入力部１、学習用演算部２、及び推定モデル記憶部３を含んだ構成で表わすことができる。
【００３４】
学習用入力部１は、複数の学習用ユーザによって作成された学習用文書からなる学習用文書集合の入力を受け付ける。各学習用文書には、当該学習用文書の学習用ユーザについて人手でプロフィールを判断した情報が教師データとして付与されている。ここで、教師データは、学習用ユーザに対して予め与えられた複数のプロフィール属性の各々についての属性値である。例えば、プロフィール属性「性別」に対して、「男性」がプロフィール属性の属性値に該当する。また、学習用入力部１に入力される文書は、例えば、ｂｌｏｇ（ｍｉｃｒｏｂｌｏｇを含む)、レビュー記事などである。
【００３５】
なお、入力される文書集合の各文書は形態素解析済みであってもよく、この場合には、後述する学習用形態素解析部２１を省略することができる。
【００３６】
学習用演算部２は、学習用文書データベース２０と、学習用形態素解析部２１と、学習用単語表記素性作成部２２と、学習部２３と、プロフィール間共起確率算出部２４と、スコア補正部２５と、プロフィール間モデル記憶部２６と、モデル結合部２７とを備えている。
【００３７】
学習用文書データベース２０には、学習用入力部１により入力を受け付けた学習用文書集合が格納される。
【００３８】
学習用形態素解析部２１は、周知の形態素解析技術によって、学習用文書データベース２０に格納された文書集合の各文書を単語に区切り、各単語を出力する。例えば、学習用入力部１により入力された文書が「旦那と娘と買い物中」の場合、単語「旦那」、「と」、「娘」、「と」、「買い物」、「中」が出力される。
【００３９】
学習用単語表記素性作成部２２は、学習用文書データベース２０に格納された学習用文書の各々について、学習用形態素解析部２１により出力された当該学習用文書の各単語に基づいて、単語表記の特徴を示す素性である単語表記素性を作成する。具体的には、学習用形態素解析部２１によって出力された各単語に基づいて、単語表記の出現数をカウントし、単語表記素性として出力する。例えば、学習用文書について「旦那」「と」「娘」「と」「買い物」「中」が学習用形態素解析部２１で出力された場合、単語表記の出現数「旦那：１」「と:２」「娘:１」「買い物:１」「中:１」が単語表記素性として出力される。
【００４０】
学習部２３は、学習用文書データベース２０に格納された複数の学習用文書の教師データと、学習用単語表記素性作成部２２によって学習用文書の各々について作成された単語表記素性とに基づいて、既知の技術である機械学習によって、複数の学習モデルを学習する。複数の学習モデルは、単語表記素性から推定対象のユーザの複数のプロフィール属性の各々についての属性値を推定するための複数の学習モデルであって、かつ複数のプロフィール属性の各々について、単語表記とプロフィール属性の属性値との関係性を示す値を含む複数の学習モデルである。
【００４１】
本発明の実施の形態では、複数の学習モデルとして、性別を推定するための性別モデルと、年齢を推定するための年齢モデルと、居住域を推定するための居住域モデルと、職業を推定するための職業モデルとを用いる場合を例に説明する。
【００４２】
学習部２３は、性別モデル学習部２３０と、年齢モデル学習部２３１と、居住域モデル学習部２３２と、職業モデル学習部２３３と、性別モデル記憶部２３４と、年齢モデル記憶部２３５と、居住域モデル記憶部２３６と、職業モデル記憶部２３７とを備えている。
【００４３】
性別モデル学習部２３０は、教師データとして学習用ユーザに対して予め与えられた性別についての属性値と、学習用単語表記素性作成部２２によって作成された単語表記素性とに基づいて、推定対象ユーザの性別を推定するための性別モデルであって、かつ、単語表記と性別の属性値との関係性を示す値を含む性別モデルを学習する。
年齢モデル学習部２３１は、教師データとして学習用ユーザに対して予め与えられた年齢についての属性値と、学習用単語表記素性作成部２２によって作成された単語表記素性とに基づいて、推定対象ユーザの年齢を推定するための年齢モデルであって、かつ、単語表記と年齢の属性値との関係性を示す値を含む年齢モデルを学習する。
居住域モデル学習部２３２は、教師データとして学習用ユーザに対して予め与えられた居住域についての属性値と、学習用単語表記素性作成部２２によって作成された単語表記素性とに基づいて、推定対象ユーザの居住域を推定するための居住域モデルであって、かつ、単語表記と居住域の属性値との関係性を示す値を含む居住域モデルを学習する。
職業モデル学習部２３３は、教師データとして学習用ユーザに対して予め与えられた職業についての属性値と、学習用単語表記素性作成部２２によって作成された単語表記素性とに基づいて、推定対象ユーザの職業を推定するための職業モデルであって、かつ、単語表記と職業の属性値との関係性を示す値を含む職業モデルを学習する。
【００４４】
性別モデル記憶部２３４には、性別モデル学習部２３０によって学習された性別モデルが格納される。
年齢モデル記憶部２３５には、年齢モデル学習部２３１によって学習された年齢モデルが格納される。
居住域モデル記憶部２３６には、居住域モデル学習部２３２によって学習された居住域モデルが格納される。
職業モデル記憶部２３７には、職業モデル学習部２３３によって学習された職業モデルが格納される。
【００４５】
プロフィール間共起確率算出部２４は、学習用文書データベース２０に格納された複数の学習用文書の教師データに基づいて、複数のプロフィール属性の組み合わせ毎に、当該組み合わせのプロフィール属性の属性値のペアの各々について共起確率を算出する。
【００４６】
具体的には、プロフィール間共起確率算出部２４は、教師データを用いて、１ユーザに付与されている「女性」「３０代」「関東」等の複数の正解ラベルを入力とし、共起確率を計算する。
【００４７】
例えば、「既婚」と「主婦」の共起確率は、Ｐ（主婦｜既婚）、Ｐ（既婚｜主婦）の二つを算出する。各式はＰ（主婦｜既婚）＝Ｃ（主婦＆既婚）／Ｃ（既婚）とする。なおＣは頻度であり、Ｐは確率を示す。プロフィール間共起確率算出部２４は、同様に、「未婚」と「主婦」等の組み合わせについても算出する。
【００４８】
なお、共起確率を計算する際、学習コーパス中のゼロ頻度問題に対応するため、周知のスムージング技術（例えば、加算スムージング等）を実施すると良い。
【００４９】
プロフィール間共起確率算出部２４からの出力例としては、Ｐ（既婚｜主婦）＝０．９、Ｐ（未婚｜主婦）＝０．１のように確率が算出される。なおこの数値は確率なので、０〜１の範囲を取り、数値が大きければ、そのプロフィールである可能性が高いという意味を持つ。
【００５０】
スコア補正部２５は、プロフィール間共起確率算出部２４によって算出された共起確率の各々を、複数の学習モデルに含まれる単語表記とプロフィール属性の属性値との関係性を示す値の大小関係及び値の範囲と対応するように補正する。
【００５１】
具体的には、スコア補正部２５は、プロフィール間共起確率算出部２４で算出された共起確率を入力として受け取り、学習部２３で学習される学習モデルの特性に合わせて、補正処理をする。ここでは、学習部２３で学習される学習モデルの特性として、学習モデルに含まれる値は、−∞〜＋∞までとし、数値が大きければ、そのプロフィールである可能性が高いという意味を持つとする。なお、＋−の意味が反転する機械学習の場合は、＋−を入れ替える処理を実施する。
【００５２】
スコア補正部２５における補正処理では、以下の（１）〜（３）の処理を行う。
（１）推定するプロフィール属性（性別、年代、職業等）ごとに、属性値のカテゴリ数に応じた平均確率を求める。例えば、性別の場合は、カテゴリとして、男性と女性の２つであるため、２分の１＝０．５を平均確率とする。同様に、年代では、１０代、２０代、・・・、５０代、６０代以上の６つであるため、６分の１＝０．１６６を平均確率とする。
【００５３】
（２）入力された各共起確率Ｐ（Ｘ｜Ｙ）において、以下の式に従って、Ｘ側のプロフィールの平均確率の値を、 入力されたＰ（Ｘ｜Ｙ）から引算した値を計算する。
【００５４】
Ｐ（Ｘ｜Ｙ）＝Ｐ（Ｘ｜Ｙ）−平均確率（Ｘ）
【００５５】
またプロフィール属性ごとに、以下の式に従って、最大確率１のときと、最低確率０のときとが、上記の式の引算によっていくつになるか計算する。
【００５６】
ＭＡＸ＝１−平均確率（Ｘ）、ＭＩＮ＝０−平均確率（Ｘ）
ＭＡＸ＞０、ＭＩＮ＜０である。
【００５７】
（３）学習部２３での数値の範囲に合わせるため、ＭＡＸの値を定数Ｃとするために乗算するαと、ＭＩＮの値を定数−Ｃにするために乗算するβとを求め、以下の式に従って、α、βを、Ｐ（Ｘ｜Ｙ）に乗算し、補正後の共起確率とする。
【００５８】
Ｐ（Ｘ｜Ｙ）＝Ｐ（Ｘ｜Ｙ）×α  ｉｆ （Ｐ（Ｘ｜Ｙ）＞０）
Ｐ（Ｘ｜Ｙ）＝Ｐ（Ｘ｜Ｙ）×β  ｉｆ （Ｐ（Ｘ｜Ｙ）＜０）
【００５９】
なお、Ｃの値は、後述するモデル結合部２７の結果、作成されるプロフィール推定モデルを用いて、分類処理を実施して、適切な値を実験的に決定すればよい。
【００６０】
補正後の共起確率の値は、−∞〜＋∞となり（厳密にいうと、−Ｃ〜＋Ｃとなる）、学習部２３で学習される学習モデルの値と同じ範囲になる。
【００６１】
プロフィール間モデル記憶部２６には、スコア補正部２５によって補正された共起確率の各々が、プロフィール間モデルとして格納される。
【００６２】
モデル結合部２７は、学習部２３によって学習された複数の学習モデルと、プロフィール間モデル記憶部２６に格納されたプロフィール間モデルの共起確率の各々とに基づいて、単語表記素性から推定対象のユーザの複数のプロフィール属性の各々についての属性値を推定するためのプロフィール推定モデルを生成する。
具体的には、モデル結合部２７は、学習部２３が出力した複数の学習モデルと、スコア補正部２５が出力したプロフィール間モデルとを入力として受け取り、後述するプロフィール推定装置における分類器が扱える形に結合する。
【００６３】
本実施の形態では、プロフィール推定装置における分類器が、周知の技術である統計的関係学習手法によって学習を行う統計的関係学習器によって生成される場合を例に説明する。
【００６４】
統計的関係学習手法は、統計的な変量の間にある全体的（大域的）な相互関係を協調しながら学習するものであれば何でもよい。例として、マルコフ論理ネットワーク（参考文献２（Matthew Richardson and Pedro Domingos、「Markov logic networks」、Machine Learning,Vol.62,No. 1-2、2006、p107−136）と参考文献３（吉川克正、浅原正幸、松本裕治、「Markov Logic による日本語述語項構造解析」、情報学会研究報告、2010）とを参照）が存在する。本実施の形態では、マルコフ論理ネットワーク（ＭＬＮ：Markov Logic Network）を用いて、プロフィール推定モデルを作成する。
【００６５】
従って、モデル結合部２７は、統計的関係学習器にマルコフ論理ネットワークを用いた場合と同様のファイルを作成する。
【００６６】
モデル結合部２７は、プロフィール間モデル記憶部２６に格納されたプロフィール間モデルの共起確率の各々を、マルコフ論理ネットワークにおけるプロフィール属性間の各々の関係が記述された各論理式を用いて構築される各論理式の重みとし、学習部２３によって学習された複数の学習モデルに含まれる、複数のプロフィール属性の各々について単語表記とプロフィール属性の属性値との関係性を示す値の各々を、単語表記素性とプロフィール属性の属性値との間各々の関係が記述された各論理式の重みとしたマルコフ論理ネットワークを、プロフィール推定モデルとして生成する。
【００６７】
単語表記とプロフィールとの関係は、例えば、論理式
【００６８】
Ｗｏｒｄ（Ｘ）→Ｇｅｎｄｅｒ（Ｉ）：Ｓｃｏｒｅ（重み）
【００６９】
で表現され、プロフィール間の関係は、論理式
【００７０】
Ａｇｅ（Ｉ）→Ｇｅｎｄｅｒ（Ｉ）：Ｓｃｏｒｅ（重み）
【００７１】
で表現される。なお、Ｘは単語表記の変数を表し、Ｉはプロフィール属性の属性値の変数を表す。また、Ｓｃｏｒｅは、各々の関係性を示す値であり、マルコフ論理ネットワークの論理式の重みに対応する。
【００７２】
なお、学習部２３によって出力された複数の学習モデルは、単語表記とプロフィール属性の属性値との関係性を示すので上側の表現で書き、プロフィール間モデル記憶部２６に格納されたプロフィール間モデルは、プロフィール間の関係を示すので、下側の表現で書いたものを、最終的なプロフィール推定モデルとして出力する。
【００７３】
推定モデル記憶部３には、モデル結合部２７によって結合されたプロフィール推定モデルが記憶される。
【００７４】
＜プロフィール推定装置のシステム構成＞
図２は、本発明の実施の形態に係るプロフィール推定装置１００を示すブロック図である。このプロフィール推定装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するプロフィール推定処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
【００７５】
本実施の形態に係るプロフィール推定装置１００は、図２に示すように、入力部４と、推定モデル記憶部５と、演算部６と、出力部７とを備えている。
【００７６】
入力部４は、プロフィール推定対象のユーザによって作成された文書の入力を受け付ける。ここで、入力部４に入力される文書は、ｂｌｏｇ（ｍｉｃｒｏｂｌｏｇを含む)、レビュー記事などである。また、入力部４は、プロフィール推定対象のユーザが作成した複数の文書の入力を受け付けてもよい。
【００７７】
なお、入力される文書は形態素解析済みであってもよく、この場合には、後述する形態素解析部６０を省略することができる。
【００７８】
推定モデル記憶部５には、上記プロフィール推定モデル学習装置１０の推定モデル記憶部３に記憶されているプロフィール推定モデルと同じプロフィール推定モデルが記憶される。
【００７９】
形態素解析部６０は、周知の形態素解析技術によって、入力部４により入力された文書を単語に区切り、各単語を出力する。例えば、入力部４により入力された文書が「旦那と娘と買い物中」の場合、単語「旦那」、「と」、「娘」、「と」、「買い物」、「中」が出力される。
【００８０】
単語表記素性作成部６１は、形態素解析部６０で出力された単語に基づいて、学習用単語表記素性作成部２２と同様に、入力された文書についての単語表記の特徴を示す素性である単語表記素性を作成する。
【００８１】
推定部６２は、推定モデル記憶部５に記憶されている予め学習されたプロフィール推定モデルに基づいて、単語表記素性作成部６１によって作成された単語表記素性に対して尤もらしい、推定対象のユーザのプロフィール属性の属性値を推定することにより、各プロフィール属性の属性値を推定する。例えば、学習されたプロフィール推定モデルを利用したマルコフ論理ネットワークによる推定により、複数のプロフィール属性の属性値の関係性（整合性）に合うように、各プロフィール属性の属性値が推定される。
【００８２】
例えば、統計的関係学習器にマルコフ論理ネットワークを用いた場合、推定は最大事後確率(ＭＡＰ) 推定問題となる。述語の集合について算出されるスコアｐ（Ｘ）に基づいて、ＭＡＰ推定を用いて、スコアが最大となるときの述語の集合を推定し、潜在述語を推定する。このＭＡＰ推定を正確かつ効率的に行うために、Cutting Plane Inferenceを利用してもよい。ＣＰＩはまず、base solverを用意しておき、考慮すべき一部の論理式の集合に対して、そのbase solverを適用してＭＡＰ推定問題を解く。その上で、まだ考慮していない論理式のうち、考慮すべき論理式を選択的に追加しながらＭＡＰ推定を繰り返すことで、効率よく全体最適解を得る推論アルゴリズムである。Base solverとしては、整数線形計画法（ＩＬＰ）がある。
【００８３】
出力部７は、推定部６２により推定された推定対象のユーザのプロフィール属性の属性値の各々を、推定結果として出力する。
【００８４】
＜プロフィール推定モデル学習装置１０の動作＞
次に、本実施の形態に係るプロフィール推定モデル学習装置１０の作用について説明する。まず、学習用文書としての複数のユーザによって作成された複数の文書である学習用文書集合、及び当該複数のユーザについて教師データとして予め与えられた各プロフィール属性の属性値が、プロフィール推定モデル学習装置１０に入力されると、プロフィール推定モデル学習装置１０によって、入力された学習用文書集合及び教師データが、学習用文書データベース２０へ格納される。そして、プロフィール推定モデル学習装置１０によって、図３に示すプロフィール推定モデル学習処理ルーチンが実行される。
【００８５】
まず、ステップＳ１００において、学習用文書データベース２０から１つの学習用文書を取り出す。
【００８６】
そして、ステップＳ１０２において、学習用形態素解析部２１によって、上記ステップＳ１００において取り出された学習用文書に対して形態素解析処理を行い、学習用文書を単語に区切り、各単語を出力する。
【００８７】
ステップＳ１０４において、学習用単語表記素性作成部２２によって、上記ステップＳ１０２で出力された各単語に基づいて、単語表記素性を作成する。具体的には、各単語表記の出現数をカウントし、各単語表記の出現数を単語表記素性とし、学習データとしてメモリ（図示省略）に記憶する。
【００８８】
ステップＳ１０６において、学習用文書データベース２０に格納されている全ての学習用文書について、上記ステップＳ１００〜Ｓ１０４の処理を実行したか否かを判定する。そして、上記ステップＳ１００〜Ｓ１０４の処理を実行していない学習用文書が存在する場合には、上記ステップＳ１００へ戻り、当該学習用文書を取り出す。一方、全ての学習用文書について、上記ステップＳ１００〜Ｓ１０４の処理を実行した場合には、ステップＳ１０８へ進む。
【００８９】
ステップＳ１０８において、学習部２３によって、上記ステップＳ１００において取り出された学習用文書の各々についての、上記ステップＳ１０４で作成された単語表記素性と、当該学習用文書を作成したユーザについての教師データとして与えられた各プロフィール属性の属性値とに基づいて、既知の技術である機械学習によって、推定対象のユーザの各プロフィール属性を推定するための複数の学習モデルを学習する。具体的には、性別モデル学習部２３０によって性別モデルを学習し、年齢モデル学習部２３１によって年齢モデルを学習し、居住域モデル学習部２３２によって居住域モデルを学習し、職業モデル学習部２３３によって職業モデルを学習する。
【００９０】
そして、ステップＳ１１０において、上記ステップＳ１０８で学習された複数の学習モデルを、性別モデル記憶部２３４、年齢モデル記憶部２３５、居住域モデル記憶部２３６、及び職業モデル記憶部２３７に格納する。
【００９１】
ステップＳ１１２において、プロフィール間共起確率算出部２４によって、学習用文書データベース２０に格納された複数の学習用文書の教師データに基づいて、複数のプロフィール属性の組み合わせ毎に、当該組み合わせのプロフィール属性の属性値のペアの各々について共起確率を算出する。
【００９２】
ステップＳ１１４において、スコア補正部２５によって、上記ステップＳ１１２で算出された共起確率の各々を、上記ステップＳ１１０で複数の学習モデルに含まれる単語表記とプロフィール属性の属性値との関係性を示す値の大小関係及び値の範囲と対応するように補正する。
【００９３】
ステップＳ１１６において、スコア補正部２５によって、補正された共起確率の各々をプロフィール間モデルとして、プロフィール間モデル記憶部２６に記憶する。
【００９４】
ステップＳ１１８において、モデル結合部２７によって、上記ステップＳ１１０で格納された複数の学習モデルと、上記ステップＳ１１６でプロフィール間モデル記憶部２６に格納されたプロフィール間モデルの共起確率の各々とに基づいて、プロフィール推定モデルを生成し、推定モデル記憶部３に記憶して、プロフィール推定モデル学習処理ルーチンを終了する。
【００９５】
＜プロフィール推定装置１００の動作＞
次に、本実施の形態に係るプロフィール推定装置１００の作用について説明する。まず、プロフィール推定モデル学習装置１０の推定モデル記憶部３に記憶されているプロフィール推定モデルが、プロフィール推定装置１００に入力されると、推定モデル記憶部５にプロフィール推定モデルが格納される。そして、プロフィール推定対象のユーザによって作成された文書がプロフィール推定装置１００に入力されると、プロフィール推定装置１００によって、図４に示すプロフィール推定処理ルーチンが実行される。
【００９６】
まず、ステップＳ２００において、入力部４によって、プロフィール推定対象のユーザによって作成された文書の入力を受け付ける。
【００９７】
ステップＳ２０２において、形態素解析部６０によって、上記ステップＳ２００で入力を受け付けた文書に対して形態素解析処理を行い、当該文書を単語に区切り、各単語を出力する。
【００９８】
ステップＳ２０４において、単語表記素性作成部６１によって、上記ステップＳ２０２で出力された単語に基づいて、上記ステップＳ２００で入力を受け付けた文書についての単語表記素性を作成する。
【００９９】
ステップＳ２０６において、推定部６２によって、推定モデル記憶部５に記憶されているプロフィール推定モデルに基づいて、上記ステップＳ２０４で作成された単語表記素性に対して尤もらしい、推定対象のユーザの各プロフィール属性の属性値を推定することにより、各プロフィール属性の属性値を推定する。
【０１００】
ステップＳ２０８において、出力部７によって、上記ステップＳ２０６で推定された推定対象のユーザのプロフィール属性の属性値の各々を推定結果として出力して、プロフィール推定処理ルーチンを終了する。
【０１０１】
＜検証結果＞
本発明の実施の形態の効果を検証するために、学習時間の計測を行った。本発明の実施の形態において、関係性１の学習にオンライン学習器のＳＣＷ（Soft Confidence Weights）を利用した場合、１０００件の事例での学習時間は４秒となった。また関係性２の算出には１秒かかり、合計５秒で完了した。同じマシンで従来のように、関係性１と関係性２とを同時に学習した場合は、４５日かかった。本発明の実施の形態におけるプロフィール推定精度に関しては、プロフィール属性毎に凸凹（変動）はあるものの、最大でも１．５ポイントの正解率の低下でとどまった。
【０１０２】
以上説明したように、本実施の形態に係るプロフィール推定モデル学習装置によれば、複数のプロフィール属性の組み合わせ毎に、当該組み合わせのプロフィール属性の属性値のペアの各々について共起確率を算出し、算出された共起確率の各々を、複数の学習モデルに含まれる単語表記とプロフィール属性の属性値との関係性を示す値の大小関係及び当該値の範囲と対応するように補正し、学習された複数の学習モデルと、補正された共起確率の各々とに基づいて、単語表記素性から推定対象のユーザの複数のプロフィール属性の各々についての属性値を推定するためのプロフィール推定モデルを生成することにより、プロフィール属性の属性値間において整合性のとれたプロフィール属性の属性値を推定するためのプロフィール推定モデルを高速に学習することができる。
【０１０３】
また、本実施の形態に係るプロフィール推定装置によれば、プロフィール推定モデル学習装置によって学習されたプロフィール推定モデルに基づいて、作成された単語表記素性に対して尤もらしい、推定対象のユーザの複数のプロフィール属性の各々についての属性値を推定することにより、プロフィール属性の属性値間において整合性のとれたプロフィール属性の属性値を推定することができる。
【０１０４】
また、Ｗｅｂ上の評判分析サービスなどにおいて、クチコミ投稿者のセグメント（属性）を区別した分析サービスが可能となる。例えば、これまでは「ある商品に対する評判は・・・」という分析しかできなかったが、クチコミ投稿者についてのプロフィール推定結果を用いて、「ある商品に対する２０代女性の評判は・・・」という分析が可能となる。
【０１０５】
また、クチコミ投稿者のセグメント（属性）を区別した分析をするためには、従来、セグメント（属性）を限定して少数のモニタを募ってアンケートを実施し、その結果を分析する方法がとられていたが、上記の実施の形態によれば、クチコミ投稿者についてのプロフィール推定結果を用いることにより、Ｗｅｂ上の多数のユーザの声を分析することが可能となる。
【０１０６】
また、複数のプロフィール間での整合性を考慮した高精度なプロフィール推定のモデル学習時間が短縮でき、例えば形態素解析で用いる辞書のＵＰＤＡＴＥ等の変更に対応等でも短期間でモデル学習が実現可能となる。
【０１０７】
なお、本発明は、上述した実施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。
【０１０８】
例えば、学習用単語表記素性作成部２２及び単語表記素性作成部６１において単語から作成する単語表記素性については、単語表記の出現数をカウントし、単語表記素性として出力する場合を例に説明したが、特定の品詞についての単語表記の出現数をカウントしても良い。この場合には、学習用形態素解析部２１又は形態素解析部６０は、周知の形態素解析技術によって、学習用入力部１又は入力部４により入力された文書を単語に区切るとともに当該単語に品詞を付与する。
【０１０９】
また、学習用単語表記素性作成部２２及び単語表記素性作成部６１において単語から作成する単語表記素性については、単語表記の出現数をカウントし、単語表記素性として出力する場合を例に説明したが、事前に準備した単語表記のリストと一致するものに限定し、リストに記載されている単語表記の出現数をカウントしても良い。
【０１１０】
また、学習用単語表記素性作成部２２及び単語表記素性作成部６１において単語から作成する単語表記素性については、出現数をカウントするのではなく、存在するか否かだけを値としても良い。この場合は、全ての単語に対して「１回」という値が付くのと同じとなる。例えば、「旦那」「と」「娘」「と」「買い物」「中」が入力の場合、「旦那：１」「と：１」「娘：１」「買い物：１」「中：１」となる。
【０１１１】
また、本実施の形態では、統計的関係学習手法としてマルコフ論理ネットワークを用い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、他の統計的関係学習手法を用いてもよい。
【０１１２】
また、複数の学習モデルは、性別を推定するための性別モデルと、年齢を推定するための年齢モデルと、居住域を推定するための居住域モデルと、職業を推定するための職業モデルとを用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、複数の学習モデルは、他のプロフィール属性の属性値を推定するための複数の学習モデルであってもよい。
【０１１３】
また、推定部６２においては、プロフィール推定をする際に、推定対象のユーザのプロフィール属性の属性値をプロフィールとして出力したが、当該プロフィールと共に、その度合いを示す値も出力してもよい。
【０１１４】
また、学習用文書データベース２０に格納される学習用文書集合の各学習用文書には、当該学習用文書の学習用ユーザについて人手でプロフィールを判断した情報が教師データとして付与されてい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、アンケートなどで当該学習用ユーザのプロフィールを取得した情報が教師データとして付与されていてもよい。
【０１１５】
また、上述のプロフィール推定モデル学習装置は、学習用文書データベース２０、性別モデル記憶部２３４、年齢モデル記憶部２３５、居住域モデル記憶部２３６、職業モデル記憶部２３７、プロフィール間モデル記憶部２６及び推定モデル記憶部３を備えている場合について説明したが、例えば学習用文書データベース２０、性別モデル記憶部２３４、年齢モデル記憶部２３５、居住域モデル記憶部２３６、職業モデル記憶部２３７、プロフィール間モデル記憶部２６及び推定モデル記憶部３の少なくとも１つがプロフィール推定モデル学習装置の外部装置に設けられ、プロフィール推定モデル学習装置は、外部装置と通信手段を用いて通信することにより、学習用文書データベース２０、性別モデル記憶部２３４、年齢モデル記憶部２３５、居住域モデル記憶部２３６、職業モデル記憶部２３７、プロフィール間モデル記憶部２６及び推定モデル記憶部３を参照するようにしてもよい。
【０１１６】
また、上述のプロフィール推定装置は、推定モデル記憶部５を備えている場合について説明したが、例えば推定モデル記憶部５がプロフィール推定装置の外部装置に設けられ、プロフィール推定装置は、外部装置と通信手段を用いて通信することにより、推定モデル記憶部５を参照するようにしてもよい。
【０１１７】
また、上記実施の形態では、プロフィール推定モデル学習装置とプロフィール推定装置とを別々の装置として構成する場合を例に説明したが、プロフィール推定モデル学習装置とプロフィール推定装置とを１つの装置として構成してもよい。
【０１１８】
また、上述のプロフィール推定モデル学習装置及びプロフィール推定装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、コンピュータシステムは、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【０１１９】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１２０】
１     学習用入力部
２     学習用演算部
３，５ 推定モデル記憶部
４     入力部
６     演算部
７     出力部
１０   プロフィール推定モデル学習装置
２０   学習用文書データベース
２１   学習用形態素解析部
２２   学習用単語表記素性作成部
２３   学習部
２４   プロフィール間共起確率算出部
２５   スコア補正部
２６   プロフィール間モデル記憶部
２７   モデル結合部
６０   形態素解析部
６１   単語表記素性作成部
６２   推定部
１００ プロフィール推定装置
２３０ 性別モデル学習部
２３１ 年齢モデル学習部
２３２ 居住域モデル学習部
２３３ 職業モデル学習部
２３４ 性別モデル記憶部
２３５ 年齢モデル記憶部
２３６ 居住域モデル記憶部
２３７ 職業モデル記憶部
【図１】
2015225413.tif 000003
【図２】
2015225413.tif 000004
【図３】
2015225413.tif 000005
【図４】
2015225413.tif 000006
【図５】
2015225413.tif 000007