(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文に記述された行動イベントに起因して、将来的に生ずるであろう結果イベントを予測するように、装置に搭載されたコンピュータを機能させる予測プログラムであって、
記述された行動文及び記述時刻を蓄積している行動文集合蓄積手段と、
前記行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなる「イベント」の集合を抽出するイベント集合抽出手段と、
所定期間内に複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する習慣イベント抽出手段と、
前記所定期間を所定単位時間に区分し、該所定単位時間毎における前記習慣イベントの発生頻度を検出する習慣分布分析手段と、
前記所定単位時間毎に、各習慣イベントにおける基準となる発生頻度を蓄積した基準習慣分布蓄積手段と、
前記習慣分布分析手段から出力された習慣イベントの所定単位時間毎の発生頻度と、前記基準習慣分布蓄積手段に蓄積された当該習慣イベントの所定単位時間毎の発生頻度とを比較して、相関度を算出する相関度算出手段と、
前記相関度が所定閾値以下に低い場合、それら習慣イベントの群を、不規則習慣イベントとして出力する不規則習慣判定手段と、
多数のイベント表現を要素とした「特徴ベクトルの要素」が予め設定されており、前記不規則習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した「特徴ベクトル」を生成する特徴ベクトル生成手段と、
学習用の多数の行動文に基づく特徴ベクトルから、結果イベント毎に学習された特徴ベクトル群を予め蓄積した予測モデル蓄積手段と、
前記特徴ベクトル生成手段から出力された前記特徴ベクトルが、前記予測モデル蓄積手段に蓄積された結果イベント毎の特徴ベクトル群のいずれに属するか否かを判定する予測判定手段と
を有し、前記予測判定手段によって判定された結果イベントが将来生ずるであろうと予測するようにコンピュータを機能させることを特徴とする予測プログラム。
【請求項２】
前記基準習慣分布蓄積手段は、前記所定期間毎に、前記習慣分布分析手段から出力された前記習慣イベントの前記所定単位時間毎の発生頻度を更新するようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１に記載の予測プログラム。
【請求項３】
学習用の行動文及び記述時刻を蓄積している学習行動文集合蓄積手段と、
結果イベント表現を予め蓄積した結果イベント表現蓄積手段と、
前記学習行動文の中で、前記結果イベント表現蓄積手段に蓄積された結果イベント表現を検出する結果イベント検出手段と、
前記学習行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなる「イベント」の集合を抽出する学習イベント集合抽出手段と、
検出された結果イベント表現の記述時刻から過去の所定期間内に、複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する学習習慣イベント抽出手段と、
所定単位時間毎における前記習慣イベントの発生頻度を検出する学習習慣分布分析手段と
を更に有し、
前記基準習慣分布蓄積手段は、各学習習慣イベントにおける基準となる前記所定単位時間毎の発生頻度を蓄積する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１に記載の予測プログラム。
【請求項４】
学習用の行動文及び記述時刻を蓄積している学習行動文集合蓄積手段と、
結果イベント表現を予め蓄積した結果イベント表現蓄積手段と、
前記学習行動文の中で、前記結果イベント表現蓄積手段に蓄積された結果イベント表現を検出する結果イベント検出手段と、
前記学習行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなる「イベント」の集合を抽出する学習イベント集合抽出手段と、
検出された結果イベント表現の記述時刻から過去の所定期間内に、複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する学習習慣イベント抽出手段と、
所定単位時間毎における前記習慣イベントの発生頻度を検出する学習習慣分布分析手段とを有し、
前記基準習慣分布蓄積手段は、
前記所定期間毎に、前記習慣分布分析手段から出力された前記習慣イベントの前記所定単位時間毎の発生頻度を蓄積する第１の基準習慣分布蓄積手段と、
各学習習慣イベントにおける基準となる前記所定単位時間毎の発生頻度を蓄積する第２の基準習慣分布蓄積手段とを有し、
前記相関度算出手段は、第１の基準習慣分布蓄積手段を用いて算出した第１の相関度と、第２の基準習慣分布蓄積手段を用いて算出した第２の相関度との両方に基づいて、１つの前記相関度を算出する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１に記載の予測プログラム。
【請求項５】
前記習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した学習特徴ベクトルを生成する学習特徴ベクトル生成手段を更に有し、
前記予測モデル蓄積手段に、前記学習特徴ベクトルを、前記結果イベント毎に蓄積させるようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項３又は４に記載の予測プログラム。
【請求項６】
前記予測判定手段は、前記予測モデル蓄積手段と一体的に構成された、サポートベクタマシン(Support Vector Machine)の２値分類方式、又は、ＣＲＦ(Conditional Random Fields、条件付き確率場)の系列ラベリング方式に基づくエンジンであるようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の予測プログラム。
【請求項７】
前記習慣イベント抽出手段について、前記行動文に記述された表現を、行動イベントとそのカテゴリ情報が記載された辞書を用いて抽象化し、抽象化された上位概念表現について、所定期間内に複数の同一のイベント表現の出現している場合、それらイベントを習慣イベント群として抽出するようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の予測プログラム。
【請求項８】
ブログ(Weblog)サーバ又はミニブログサーバから、前記行動文を取得するコメント文収集手段を更に有するようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の予測プログラム。
【請求項９】
文に記述された行動イベントに起因して、将来的に生ずるであろう結果イベントを予測する予測装置であって、
記述された行動文及び記述時刻を蓄積している行動文集合蓄積手段と、
前記行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなる「イベント」の集合を抽出するイベント集合抽出手段と、
所定期間内に複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する習慣イベント抽出手段と、
前記所定期間を所定単位時間に区分し、該所定単位時間毎における前記習慣イベントの発生頻度を検出する習慣分布分析手段と、
前記所定単位時間毎に、各習慣イベントにおける基準となる発生頻度を蓄積した基準習慣分布蓄積手段と、
前記習慣分布分析手段から出力された習慣イベントの所定単位時間毎の発生頻度と、前記基準習慣分布蓄積手段に蓄積された当該習慣イベントの所定単位時間毎の発生頻度とを比較して、相関度を算出する相関度算出手段と、
前記相関度が所定閾値以下に低い場合、それら習慣イベントの群を、不規則習慣イベントとして出力する不規則習慣判定手段と、
多数のイベント表現を要素とした「特徴ベクトルの要素」が予め設定されており、前記不規則習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した「特徴ベクトル」を生成する特徴ベクトル生成手段と、
学習用の多数の行動文に基づく特徴ベクトルから、結果イベント毎に学習された特徴ベクトル群を予め蓄積した予測モデル蓄積手段と、
前記特徴ベクトル生成手段から出力された前記特徴ベクトルが、前記予測モデル蓄積手段に蓄積された結果イベント毎の特徴ベクトル群のいずれに属するか否かを判定する予測判定手段と
を有し、前記予測判定手段によって判定された結果イベントが将来生ずるであろうと予測することを特徴とする予測装置。
【請求項１０】
記述された行動文及び記述時刻を蓄積している行動文集合蓄積部と、
所定単位時間毎に、各習慣イベントにおける基準となる発生頻度を蓄積した基準習慣分布蓄積部とを有し、文に記述された行動イベントに起因して、将来的に生ずるであろう結果イベントを予測する予測装置の動作方法であって、
前記予測装置が、
前記行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなる「イベント」の集合を抽出する第１のステップと、
所定期間内に複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する第２のステップと、
前記所定期間を所定単位時間に区分し、該所定単位時間毎における前記習慣イベントの発生頻度を検出する第３のステップと、
第３のステップによって出力された習慣イベントの所定単位時間毎の発生頻度と、前記基準習慣分布蓄積部に蓄積された当該習慣イベントの所定単位時間毎の発生頻度とを比較して、相関度を算出する第４のステップと、
前記相関度が所定閾値以下に低い場合、それら習慣イベントの群を、不規則習慣イベントとして出力する第５のステップと、
多数のイベント表現を要素とした「特徴ベクトルの要素」が予め設定されており、前記不規則習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した「特徴ベクトル」を生成する第６のステップと、
学習用の多数の行動文に基づく特徴ベクトルから、結果イベント毎に学習された特徴ベクトル群を予め蓄積する第７のステップと、
前記第６のステップで出力された前記特徴ベクトルが、前記第７のステップで蓄積された結果イベント毎の特徴ベクトル群のいずれに属するか否かを判定する第８のステップと
を実行し、判定された結果イベントが将来生ずるであろうと予測することを特徴とする予測装置の動作方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然言語処理技術を用いて、ユーザによって記述された文（テキスト）から、様々な結果（例えばトラブル）を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、トラブル情報データベースから検索されたトラブルの発生原因の数に基づいて、トラブル回避の難易度を算出する技術がある（例えば特許文献１参照）。この技術によれば、トラブル情報データベースは、種別、発生状況、発生原因、対策等を含むトラブル情報を格納する。これは、トラブルの発生原因等が多様であれば、回避しにくいトラブルであろうという仮定をおく。これによって、トラブルを回避することの困難性を明示する。
【０００３】
また、複数の機器を組み合わせたシステムにおけるトラブルを予測する技術がある（例えば特許文献２参照）。この技術によれば、機器又は部品毎に、トラブル情報が予めデータベースに格納されており、その機器構成システム内で用いられている機器又は部品から、対応するトラブルが発生するであろうと推定することができる。
【０００４】
しかしながら、特許文献１及び２に記載された技術によれば、トラブル情報を登録したデータベースを予め備える必要がある。データベースの構築には、個人の習慣に起因するトラブルを予測するために、その個人の行動分析が必要となる。しかし、個人の習慣には、無自覚な行動も存在する。そのため、人手によるデータベースの構築作業が必要となり、高コストとならざるを得ない。また、トラブルの原因となる習慣を検出し、それによってトラブルを予測することは困難である。更に、予測結果は「トラブル」、即ち悪い結果イベントに限られており、良い結果イベントを予測結果とすることについては対象としていない。いずれの技術も、プロジェクトやシステム構成を、トラブルの予測対象としたものである。
【０００５】
また、文から、特定の表現パターンを自然言語処理によって検出し、当該表現パターンに基づいたトラブル発生確率を予測する技術がある（例えば特許文献２参照）。テキストは、例えば業務上のプロジェクトの状況を示す報告書であってもよい。この報告書の中から、プロジェクトの状況を顕著に表す表現パターン（例えば単語及び係り受け関係）を検出する。表現パターン毎にトラブル発生確率が予め記憶されており、検出された表現パターンから、そのプロジェクトに関するトラブル発生確率を算出する。
【０００６】
しかしながら、特許文献２に記載された技術によれば、トラブルの発生時の状況を示すプロジェクトの報告文を必要としており、対象となる文が特定されている。また、表現パターンから得られた単語毎に、トラブル時にのみ顕著に記述されるであろう出現可能性の重みを付与する。更に、単語毎に重みを付与するために、単語の表現の揺れ（違い）までは、吸収することができない。
【０００７】
これらの技術に対し、文に記述されたユーザの日常的な行動イベントに起因して、当該ユーザの習慣に起因する将来的に生ずるであろう結果イベントを予測する技術がある（例えば本願と同一発明者に基づく非特許文献６参照）。この技術によれば、同種の行動イベントの集合を検出することによって、結果イベントを予測しやすい習慣性の有無を検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００７−１９９８０９号公報
【特許文献２】特開２０１０−２１１６０２号公報
【特許文献３】特開２００９−２３０３５１号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】「Twitter API Documentation」、[online]、［平成２４年２月３日検索］、インターネット＜URL:https://dev.twitter.com/docs＞
【非特許文献２】「Twitter API 仕様書」、[online]、［平成２４年２月３日検索］、インターネット＜URL:http://watcher.moe-nifty.com/memo/docs/twitterAPI50.txt＞
【非特許文献３】乾健太郎、「自然言語処理と言い換え」、奈良先端科学技術大学院大学、[online]、［平成２４年２月３日検索］、インターネット＜URL:http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/~inui/papers/0711Nihongogaku.pdf＞
【非特許文献４】浅原正幸、「PrefixSpan-rel -- 系列パターンマイニングツール」、奈良先端科学技術大学院大学、[online]、［平成２４年２月３日検索］、インターネット＜URL:http://prefixspan-rel.sourceforge.jp/＞
【非特許文献５】岡崎直観、辻井潤一、「Conditional Random Fieldsを用いた略語抽出」、東京大学大学院情報理工学系研究科、独立行政法人 科学技術振興機構、[online]、［平成２４年２月３日検索］、インターネット＜URL:http://yans.anlp.jp/symposium/2007/paper/okazaki.pdf＞
【非特許文献６】隅田飛鳥、服部元、小野智弘、「Twitterからの個人の行動に起因するトラブル予測システムの試作」、言語処理学会第17回年次大会発表論文集, pp.456-459(2011)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、非特許文献６に記載された技術によれば、イベントの直前になって習慣性が変化し、不規則な行動をとるようになった場合、その不規則さから予測できる結果イベントを取り逃しやすい。特に、「食べる」や「睡眠」などの行動が減衰したり、急増したりするなどの不規則な生活を検知することによって、病気などのネガティブな結果イベントを予測することができる。
【００１１】
そこで、本発明は、文に記述されたユーザの日常的な行動イベントに対する不規則な行動イベントに起因して、当該ユーザの習慣に起因する将来的に生ずるであろう結果イベントを予測する予測プログラム、予測装置及び方法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】
【００１２】
本発明によれば、文に記述された行動イベントに起因して、将来的に生ずるであろう結果イベントを予測するように、装置に搭載されたコンピュータを機能させる予測プログラムであって、
記述された行動文及び記述時刻を蓄積している行動文集合蓄積手段と、
行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなる「イベント」の集合を抽出するイベント集合抽出手段と、
所定期間内に複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する習慣イベント抽出手段と、
所定期間を所定単位時間に区分し、該所定単位時間毎における習慣イベントの発生頻度を検出する習慣分布分析手段と、
所定単位時間毎に、各習慣イベントにおける基準となる発生頻度を蓄積した基準習慣分布蓄積手段と、
習慣分布分析手段から出力された習慣イベントの所定単位時間毎の発生頻度と、基準習慣分布蓄積手段に蓄積された当該習慣イベントの所定単位時間毎の発生頻度とを比較して、相関度を算出する相関度算出手段と、
相関度が所定閾値以下に低い場合、それら習慣イベントの群を、不規則習慣イベントとして出力する不規則習慣判定手段と、
多数のイベント表現を要素とした「特徴ベクトルの要素」が予め設定されており、不規則習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した「特徴ベクトル」を生成する特徴ベクトル生成手段と、
学習用の多数の行動文に基づく特徴ベクトルから、結果イベント毎に学習された特徴ベクトル群を予め蓄積した予測モデル蓄積手段と、
特徴ベクトル生成手段から出力された特徴ベクトルが、予測モデル蓄積手段に蓄積された結果イベント毎の特徴ベクトル群のいずれに属するか否かを判定する予測判定手段と
を有し、予測判定手段によって判定された結果イベントが将来生ずるであろうと予測するようにコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００１３】
本発明の予測プログラムにおける他の実施形態によれば、
基準習慣分布蓄積手段（第１の基準習慣分布蓄積部）は、所定期間毎に、習慣分布分析手段から出力された習慣イベントの所定単位時間毎の発生頻度を更新するようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１４】
本発明の予測プログラムにおける他の実施形態によれば、
学習用の行動文及び記述時刻を蓄積している学習行動文集合蓄積手段と、
結果イベント表現を予め蓄積した結果イベント表現蓄積手段と、
学習行動文の中で、結果イベント表現蓄積手段に蓄積された結果イベント表現を検出する結果イベント検出手段と、
学習行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなる「イベント」の集合を抽出する学習イベント集合抽出手段と、
検出された結果イベント表現の記述時刻から過去の所定期間内に、複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する学習習慣イベント抽出手段と、
所定単位時間毎における習慣イベントの発生頻度を検出する学習習慣分布分析手段と
を更に有し、
基準習慣分布蓄積手段（第２の基準習慣分布蓄積部）は、各学習習慣イベントにおける基準となる所定単位時間毎の発生頻度を蓄積する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１５】
本発明の予測プログラムにおける他の実施形態によれば、
学習用の行動文及び記述時刻を蓄積している学習行動文集合蓄積手段と、
結果イベント表現を予め蓄積した結果イベント表現蓄積手段と、
学習行動文の中で、結果イベント表現蓄積手段に蓄積された結果イベント表現を検出する結果イベント検出手段と、
学習行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなる「イベント」の集合を抽出する学習イベント集合抽出手段と、
検出された結果イベント表現の記述時刻から過去の所定期間内に、複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する学習習慣イベント抽出手段と、
所定単位時間毎における習慣イベントの発生頻度を検出する学習習慣分布分析手段とを有し、
基準習慣分布蓄積手段は、
所定期間毎に、習慣分布分析手段から出力された習慣イベントの所定単位時間毎の発生頻度を蓄積する第１の基準習慣分布蓄積手段と、
各学習習慣イベントにおける基準となる所定単位時間毎の発生頻度を蓄積する第２の基準習慣分布蓄積手段とを有し、
相関度算出手段は、第１の基準習慣分布蓄積手段を用いて算出した第１の相関度と、第２の基準習慣分布蓄積手段を用いて算出した第２の相関度との両方に基づいて、１つの相関度を算出する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１６】
本発明の予測プログラムにおける他の実施形態によれば、
習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した学習特徴ベクトルを生成する学習特徴ベクトル生成手段を更に有し、
予測モデル蓄積手段に、学習特徴ベクトルを、結果イベント毎に蓄積させるようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１７】
本発明の予測プログラムにおける他の実施形態によれば、
予測判定手段は、予測モデル蓄積手段と一体的に構成された、サポートベクタマシン(Support Vector Machine)の２値分類方式、又は、ＣＲＦ(Conditional Random Fields、条件付き確率場)の系列ラベリング方式に基づくエンジンであるようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１８】
本発明の予測プログラムにおける他の実施形態によれば、
習慣イベント抽出手段について、行動文に記述された表現を、行動イベントとそのカテゴリ情報が記載された辞書を用いて抽象化し、抽象化された上位概念表現について、所定期間内に複数の同一のイベント表現の出現している場合、それらイベントを習慣イベント群として抽出するようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１９】
本発明の予測プログラムにおける他の実施形態によれば、
ブログ(Weblog)サーバ又はミニブログサーバから、行動文を取得するコメント文収集手段を更に有するようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００２０】
本発明によれば、文に記述された行動イベントに起因して、将来的に生ずるであろう結果イベントを予測する予測装置であって、
記述された行動文及び記述時刻を蓄積している行動文集合蓄積手段と、
行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなる「イベント」の集合を抽出するイベント集合抽出手段と、
所定期間内に複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する習慣イベント抽出手段と、
所定期間を所定単位時間に区分し、該所定単位時間毎における習慣イベントの発生頻度を検出する習慣分布分析手段と、
所定単位時間毎に、各習慣イベントにおける基準となる発生頻度を蓄積した基準習慣分布蓄積手段と、
習慣分布分析手段から出力された習慣イベントの所定単位時間毎の発生頻度と、基準習慣分布蓄積手段に蓄積された当該習慣イベントの所定単位時間毎の発生頻度とを比較して、相関度を算出する相関度算出手段と、
相関度が所定閾値以下に低い場合、それら習慣イベントの群を、不規則習慣イベントとして出力する不規則習慣判定手段と、
多数のイベント表現を要素とした「特徴ベクトルの要素」が予め設定されており、不規則習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した「特徴ベクトル」を生成する特徴ベクトル生成手段と、
学習用の多数の行動文に基づく特徴ベクトルから、結果イベント毎に学習された特徴ベクトル群を予め蓄積した予測モデル蓄積手段と、
特徴ベクトル生成手段から出力された特徴ベクトルが、予測モデル蓄積手段に蓄積された結果イベント毎の特徴ベクトル群のいずれに属するか否かを判定する予測判定手段と
を有し、予測判定手段によって判定された結果イベントが将来生ずるであろうと予測することを特徴とする。
【００２１】
記述された行動文及び記述時刻を蓄積している行動文集合蓄積部と、
所定単位時間毎に、各習慣イベントにおける基準となる発生頻度を蓄積した基準習慣分布蓄積部とを有し、文に記述された行動イベントに起因して、将来的に生ずるであろう結果イベントを予測する予測装置の動作方法であって、
予測装置が、
行動文集合蓄積手段に蓄積された行動文の中から、イベント表現を抽出し、該イベント表現とその記述時刻との組からなる「イベント」の集合を抽出する第１のステップと、
所定期間内に複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する第２のステップと、
所定期間を所定単位時間に区分し、該所定単位時間毎における習慣イベントの発生頻度を検出する第３のステップと、
第３のステップによって出力された習慣イベントの所定単位時間毎の発生頻度と、基準習慣分布蓄積部に蓄積された当該習慣イベントの所定単位時間毎の発生頻度とを比較して、相関度を算出する第４のステップと、
相関度が所定閾値以下に低い場合、それら習慣イベントの群を、不規則習慣イベントとして出力する第５のステップと、
多数のイベント表現を要素とした「特徴ベクトルの要素」が予め設定されており、不規則習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した「特徴ベクトル」を生成する第６のステップと、
学習用の多数の行動文に基づく特徴ベクトルから、結果イベント毎に学習された特徴ベクトル群を予め蓄積する第７のステップと、
第６のステップで出力された特徴ベクトルが、第７のステップで蓄積された結果イベント毎の特徴ベクトル群のいずれに属するか否かを判定する第８のステップと
を実行し、判定された結果イベントが将来生ずるであろうと予測することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の予測プログラム、予測装置及び方法によれば、文に記述されたユーザの日常的な行動イベントに対する不規則な行動イベントに起因して、当該ユーザの習慣に起因する将来的に生ずるであろう結果イベントを予測する予測プログラム、予測装置及び方法を提供することを目的とする。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】行動イベントに対して予測された結果イベントの例を表す説明図である。
【図２】本発明における予測プログラムの機能構成図である。
【図３】行動文集合蓄積部に蓄積された行動文を表す説明図である。
【図４】図３の行動文から抽出されたイベント表現を表す説明図である。
【図５】本発明における習慣イベントの抽出を表す第１の説明図である。
【図６】本発明における習慣イベントの抽出を表す第２の説明図である。
【図７】ユーザ習慣イベントと基準習慣イベントとの相関度を表す説明図である。
【図８】本発明における特徴ベクトルの生成を表す説明図である。
【図９】本発明における結果イベントの検出を表す説明図である。
【図１０】本発明における学習特徴ベクトルの生成を表す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２５】
図１は、行動イベントに対して予測された結果イベントの例を表す説明図である。
【００２６】
本発明の予測プログラムによれば、個人ユーザの「行動イベント」から、その個人ユーザの習慣に起因する「結果イベント」を予測する。行動イベントが記述された行動文は、例えば、インターネットに接続されたブログやミニブログ（例えばtwitter（登録商標））のようなサイトから収集することができる。このような文には、日記のように、個人ユーザにおける日常的な行動が記述されている。
【００２７】
例えば、以下のような、個人ユーザの行動イベントの習慣から、結果イベントが予測できる。
行動「カレーや牛丼を毎日食べる」−＞結果「高血圧」
（塩分や脂質が多い食生活習慣）
行動「毎日煙草を吸う」          −＞結果「高血圧」
行動「夜更かし」                −＞結果「遅刻」
行動「勉強不足」                −＞結果「追試・落第」
【００２８】
ここで、本発明によって予測される結果イベントは、例えば「高血圧」のように、あくまで、個人の行動の習慣に起因する結果に限定する。一方、「地震」「洪水」のような偶発的なイベントや、「戦争」「難民」のような社会的なイベントは、本発明では対象としない。
【００２９】
また、本発明については、習慣的（定期的）な行動イベントを習慣イベントとして検出する。また、類似した習慣イベントは、上位概念的に同一の習慣イベントとして検出される。例えば「お昼にラーメンを駅前で食べる」と「牛丼をお昼に食べる」とは、「塩分・脂質の多い食生活」としては同一の行動イベントと見ることが好ましい。
【００３０】
図２は、本発明における予測プログラムの機能構成図である。
【００３１】
図２の予測プログラムによれば、ユーザ行動文に対する処理として、コメント文収集部１００と、行動文集合蓄積部１０１と、イベント集合抽出部１０２と、習慣イベント抽出部１０３と、習慣分布分析部１０４と、第１の基準習慣分布蓄積部１０５ａと、相関度算出部１０６と、不規則習慣判定部１０７と、特徴ベクトル生成部１０８と、予測判定部１０９と、予測モデル蓄積部１１０とを有する。また、学習行動文にする処理として、学習行動文集合蓄積部１１１と、学習イベント集合抽出部１１２と、学習習慣イベント抽出部１１３と、学習習慣分布分析部１１４と、第２の基準習慣分布蓄積部１０５ｂと、学習特徴ベクトル生成部１１６と、結果イベント表現蓄積部１２１と、結果イベント表現蓄積部１２１と、結果イベント検出部１２２とを有する。これら機能構成部は、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現できる。また、これら機能構成部の処理の流れは、装置における予測方法としても理解される。
【００３２】
［コメント文収集部１００］
コメント文収集部１００は、ブログサーバ又はミニブログサーバから、ユーザによって記述された日常的な行動のコメント文を取得する。取得されたコメント文は、行動文情報蓄積部１０１に出力される。例えばtwitterサイトサーバよれば、指定したユーザ名に基づくコメント文（tweet）を検索することができる。また、日付を指定することによって、最大１週間分のtweetを検索することもできる。これらＡＰＩ仕様については、例えば非特許文献１及び２に記載されている。
【００３３】
［行動文集合蓄積部１０１］
行動文集合蓄積部１０１は、コメント文収集部１００によって収集された、当該ユーザの行動文（コメント文）及び記述時刻を蓄積している。
【００３４】
図３は、行動文集合蓄積部に蓄積された行動文を表す説明図である。
【００３５】
図３によれば、行動文集合蓄積部１０１は、特定の個人ユーザＡによって記述された行動文及び記述時刻を蓄積している。
【００３６】
［イベント集合抽出部１０２］
イベント集合抽出部１０２は、行動文集合蓄積部１０１に蓄積された行動文の中から、「イベント表現」を抽出する。
【００３７】
図４は、図３の行動文から抽出されたイベント表現を表す説明図である。
【００３８】
図４によれば、イベント集合抽出部１０２によって抽出されたイベント表現が、記述時刻に対応付けられている。抽出されたイベント表現は、記述時刻の時系列順にソートされる。
【００３９】
文は、複数の「語」からなる。「語」とは、言語の構成単位であり、１以上の形態素からなる。形態素とは、ある言語について意味を持つ最小の単位をいい、それ以上分解したら意味をなさなくなる単位まで分解された音素の集合の１つ１つを指す。語には、１つの形態素からなる単純語（例えば「山」）と、複数の形態素からなる複合語（例えば「山登り」）とがある。ここで、「語」というときは、単純語及び複合語のいずれも対象とする。
【００４０】
語が集まることにより、句、節、文及び文章が構成される。これは、構文解析器を用いて、係り受け関係にある名詞と動詞又は形容詞との対を「イベント表現」として抽出する。例えば、「弁当を注文」という文は、「弁当」「を」「注文」の３語から構成される。また、語は、文法的な役割を持つ機能語（「を」）と、それ以外の一般的な意味を持つ内容語（「弁当」「注文」）とに大別できる。ここで、「イベント表現」とは、少なくとも名詞と動詞等とからなる内容語を含む文をいう。尚、動詞又は形容詞が無い場合には、名詞が連続している表現を、イベント表現として抽出する。イベント表現は、特定のイベントを表す表現であって、その記述には特に制限はない。
【００４１】
ここで、図４によれば、記述時刻の修正が表されている。イベント表現（例えば「１０年前」「今年」）又は機能語（例えば「だった」）を用いて、記述時刻を、「イベント発生時刻(t')」に修正する。
【００４２】
例えば、「３日前は、完徹した」の記述時刻は、「２０１０年１０月５日  １：００」である。ここで、「３日前」に基づき、記述時刻は３日分戻され、イベント発生時刻「２０１０年１０月６日  ９：００」に修正される。
【００４３】
そして、イベント集合抽出部１０２は、イベント表現と記述時刻との組からなる「イベント」の集合を、習慣イベント抽出部１０３へ出力する。
【００４４】
［習慣イベント抽出部１０３］
習慣イベント抽出部１０３は、当該ユーザにおけるイベント表現の集合を入力し、所定期間内に複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを「習慣イベント」として抽出する。抽出された習慣イベントは、特徴ベクトル生成部１０８へ出力される。
【００４５】
図５は、本発明における習慣イベントの抽出を表す第１の説明図である。
【００４６】
図５によれば、習慣イベント抽出部１０３は、イベント表現ｓ毎に、その記述時刻ｔから過去の所定期間内に、同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントは、学習習慣イベントＥ’として抽出される。ここで、「所定期間」とは、例えば２４時間や３日間のような、習慣性を有する程度の期間である。過去に他のイベント表現と全く一致しなかった場合、１つのイベントＥ’とみなす。
【００４７】
例えば、「牛丼＠駅前」「２０１０年１０月２日  １２：００」から見て、過去２４時間以内に、「ラーメン＠駅前」「２０１０年１０月１日  １９：００」のイベントがある。これらは、習慣イベントＥ’として抽出される。
【００４８】
また、例えば、「３日前は貫徹した」「２０１０年１０月５日  １：００」から見て、過去３日以内に、「夜更かしをする」「２０１０年１０月２日  ０：３０」のイベントがある。これらは、習慣イベントＥ’として抽出される。
【００４９】
図６は、本発明における習慣イベントの抽出を表す第２の説明図である。
【００５０】
図６によれば、習慣イベント抽出部１０３は、行動文に記述された表現を、行動イベントとそのカテゴリ情報が記載された辞書を用いて抽象化している。そして、抽象化された上位概念表現について、所定期間内に複数の同一のイベント表現の出現している場合、それらイベントを習慣イベント群として抽出する。抽象化したイベント表現同士を比較することによって、学習習慣イベントＥ’が抽出される。これによって、行動イベントの表現の揺れを解消することができる。
【００５１】
抽象化には、上位下位関係や含意関係などを含む「オントロジ(Ontology)」を用いることも好ましい。「オントロジ」とは、人工知能技術分野について「概念化の明示的な仕様」と定義されるものである。従来、テキスト検索技術によれば、単語単位の一致又は類似によってのみ検索することができた。これに対し、オントロジとは、当該文の内容を説明する意味情報（メタデータ）を記述する用語を定義する構造をいう。この意味情報は、当該文に付加される。この意味情報を検索対象として文を検索することができる。オントロジを導入することによって、検索対象となる文が単なる単語の集まりとしてではなく、文全体で大きな意味を持ったデータとして扱われる。本発明によれば、行動文のイベント表現を、オントロジを用いて抽象化（意味情報化）することによって、上位概念表現として習慣性を検出することができる。また、オントロジではなく、自然言語処理に対する言い換え技術を用いることもできる（例えば非特許文献３参照）。
【００５２】
また、抽象化されたイベント表現について、パターン検出技術を用いて、イベント集合の中で特徴的に表れるイベントの列を自動的に識別し、得られたイベントの列を学習習慣イベントＥ’として抽出してもよい。パターン検出技術には、例えば、系列パターンマイニングアルゴリズムであるPrefixSpanがある（例えば非特許文献４参照）。
【００５３】
［習慣分布分析部１０４］
所定期間を所定単位時間に区分し、その所定単位時間毎における習慣イベントの発生頻度を検出する。例えば、以下のように時間範囲を設定したとする。
「所定期間」    ：１週間
「所定単位時間」：１時間
これによって、１週間における１日の１時間単位で、当該習慣イベントの発生頻度を検出する。尚、発生頻度を正規化することも好ましい。
ｆui＝ｆi／ｄ
ｆui：１時間単位iにおける当該習慣イベントの発生頻度の正規化値
ｆi ：１時間単位iにおける当該習慣イベントの発生頻度
ｄ  ：１日単位における当該習慣イベントの発生頻度
【００５４】
例えば、行動イベント「食べる」が、以下の日時に発生していたとする。
１月１５日  １５：００
１月１８日  １５：３０
この場合、１５：００〜１６：００の１時間に、２回、習慣イベントが発生しているとみなす（ｆ15＝２）。
【００５５】
習慣分布分析部１０４は、相関度算出部１０６及び第１の基準習慣分布蓄積部１０５ａへ、当該ユーザにおける習慣イベントの発生頻度を、所定期間毎に出力する。
【００５６】
［学習習慣分布分析部１１４］
学習習慣分布分析部１１４は、後述する学習習慣イベント抽出部１１３から出力された習慣イベントを入力する。そして、習慣分布分析部１０４と同様の処理を実行する。具体的には、所定期間を所定単位時間に区分し、所定単位時間毎における基準となる習慣イベントの発生頻度を検出する。以下のように、例えば１日の１時間単位で、当該学習イベントの発生頻度を検出する。
ｆai＝ｆi／Ｄ
ｆai：１時間単位iにおける当該学習習慣イベントの発生頻度の正規化値
ｆi ：１時間単位iにおける当該学習習慣イベントの発生頻度
Ｄ  ：１日単位における当該学習習慣イベントの発生頻度
図２によれば、算出された学習習慣イベントの発生頻度は、第２の基準習慣分布蓄積部１０５ｂへ出力される。
【００５７】
［基準習慣分布蓄積部１０５］
基準習慣分布蓄積部１０５は、所定単位時間毎に、各習慣イベントにおける基準となる発生頻度を蓄積する。
ここで、第１の基準習慣分布蓄積部１０５ａは、当該ユーザの過去の習慣イベントの発生頻度を蓄積する。
ｆuui：１時間単位iにおける当該習慣イベントの発生頻度の正規化値
また、第２の基準習慣分布蓄積部１０５ｂは、学習習慣イベントの発生頻度を蓄積する。
ｆai：１時間単位iにおける当該学習習慣イベントの発生頻度の正規化値
【００５８】
［相関度算出部１０６］
相関度算出部１０６は、ユーザ習慣イベントｆuiと、第１の基準習慣イベントｆuui又は第２の基準の学習習慣イベントｆaiとを比較して、その相関度（類似度）を算出する。
【００５９】
第１の基準習慣分布蓄積部１０５ａを用いた場合、例えば以下のように相関度を算出する。
Ｃ１＝Σi((ｆuuｉ−ｆuu￣)(ｆui−ｆu￣))／(Σ(ｆuui−ｆuu￣)Σ(ｆui−ｆu￣))
ｆu￣ ：ｆuの平均値
ｆuu￣：ｆuuの平均値
第２の基準習慣分布蓄積部１０５ｂを用いた場合、例えば以下のように相関度を算出する。
Ｃ２＝Σi((ｆaｉ−ｆa￣)(ｆui−ｆu￣))／(Σ(ｆai−ｆa￣)Σ(ｆui−ｆu￣))
ｆa￣ ：ｆaの平均値
尚、相関度は、この式のような相関度に限られず、相関性が高いほど高い値を出力する関数を用いることも好ましい。例えばピーク比較法であってもよいし、最小２乗法を用いるものであってもよい。
【００６０】
相関度算出部１０６は、第１の基準習慣イベントに対する相関度Ｃ１と、第２の基準習慣イベントＣ２とのいずれか一方を、相関度Ｃとして、不規則習慣判定部１０７へ出力する。
【００６１】
ここで、Ｃ１及びＣ２の両方を用いて、例えば以下のような相関度Ｃを、不規則習慣判定部１０７へ出力するものであってもよい。
相関度Ｃ＝（１−((Ｃ１＋１)／２)・（１−((Ｃ２＋１)／２)）
【００６２】
［不規則習慣判定部１０７］
不規則習慣判定部１０７は、相関度Ｃが所定閾値以下に低い場合、それら習慣イベントの群を、不規則習慣イベントとして出力する。即ち、相関度が低いということは、ユーザ習慣イベントが、基準習慣イベントと比較して、不規則であることを意味する。
【００６３】
図７は、ユーザ習慣イベントと基準習慣イベントとの相関度を表す説明図である。
【００６４】
図７によれば、１日の時間軸に対して、上段にユーザ習慣イベントが表され、下段に基準習慣イベントが表されている。例えば習慣イベント「睡眠不足」については、ユーザ習慣イベントも基準習慣イベントもほぼ同一時刻にあり、相関度が高いといえる。即ち、０：００頃における習慣イベント「睡眠不足」は、正常であるといえる。
【００６５】
一方で、例えば習慣イベント「食べ物を買う」については、基準習慣イベントとしては９：００頃にあるのに対し、ユーザ習慣イベントとしては６：３０頃にあり、相関度が低いといえる。即ち、６：３０頃における習慣イベント「食べ物を買う」は、異常であって、不規則な生活をしているといえる。
【００６６】
また、例えば習慣イベント「食べ物を食べる」については、基準習慣イベントとしては１９：００頃にあるのに対し、ユーザ習慣イベントとしては１０：００頃にあり、相関度が低いといえる。即ち、１０：００頃における習慣イベント「食べ物を食べる」は、異常であって、不規則な生活をしているといえる。
【００６７】
このような場合、不規則習慣判定部１０７は、ユーザ習慣イベント「食べ物を買う」「食べ物を食べる」のみを特徴ベクトル生成部１０８へ出力し、ユーザ習慣イベント「睡眠不足」については出力しない。
【００６８】
本発明によれば、一般的に習慣的な行動イベントが発生する時刻を比較し，どの程度不規則な行動になっているかを定量化（相関度）する。その相関度が所定閾値以上低い、即ち不規則な行動となっている習慣イベントのみを抽出し、その習慣イベントのみから結果イベントを予測する。これによって、結果イベントの検出漏れを減少させることができる。
【００６９】
［特徴ベクトル生成部１０８］
特徴ベクトル生成部１０８は、不規則習慣イベントのみを入力し、不規則習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した「特徴ベクトル」を生成する。ここで、多数のイベント表現を要素とした「特徴ベクトルの要素」が予め設定されている。そして、特徴ベクトル生成部１０８は、生成した特徴ベクトルを、予測判定部１０９へ出力する。
【００７０】
図８は、本発明における特徴ベクトルの生成を表す説明図である。
【００７１】
図８によれば、習慣イベントＥ’の集合毎に、特徴ベクトルを生成する。「特徴ベクトル」とは、予め規定されたイベント表現を要素として、各要素（次元）にその有無を割り当てたものである。特徴ベクトルの各要素の初期値は、０である。習慣イベントＥ’毎に、イベント表現に相当する各要素を１に設定する。この特徴ベクトルの各要素は、システムとして予め規定されたものである。
【００７２】
図８によれば、例えば「ラーメン＠駅前」及び「牛丼＠駅前」の習慣イベントＥ’では、イベント表現「４．ラーメン駅前」及びイベント表現「９．牛丼＠駅前」の要素が「１」となる。
【００７３】
［予測モデル蓄積部１１０］
予測モデル蓄積部１１０は、学習用の多数の行動文に基づく特徴ベクトルから、結果イベント毎に学習された特徴ベクトル群を予め蓄積している。また、予測モデル蓄積部１１０は、学習特徴ベクトルを、結果イベント毎に蓄積しているものであってもよい。予測モデル蓄積部１１０に蓄積されている学習特徴ベクトルの構築については、後述する。
【００７４】
予測判定部１０９は、特徴ベクトル生成部１０８から入力した特徴ベクトルが、予測モデル蓄積部１１０に蓄積された結果イベント毎の特徴ベクトル群のいずれに属するか否かを判定する。予測判定部１０９は、結果イベントを、当該ユーザに将来生ずるであろうイベントであるイベントとして出力する。
【００７５】
［予測判定部１０９］
予測判定部１０９は、予測モデル蓄積部１１０と一体的に構成された、サポートベクタマシン(Support Vector Machine)の２値分類方式、又は、ＣＲＦ(Conditional Random Fields、条件付き確率場)の系列ラベリング方式に基づくエンジンであってもよい。
【００７６】
「サポートベクタマシン」とは、線形２値分類器であり、クラスが２つある場合に用いられる。２つのクラスは、それぞれ正クラス及び負クラスと呼ばれ、通常は、分析対象のクラスを正クラスとし、正クラスに属する事例は正例、負クラスに属する事例は負例と呼ばれる。ここでは、特徴ベクトルが正例、学習特徴ベクトルが負例となる。また、「ＣＲＦ」とは、確率的な分類器である対数線形モデルを、系列ラベリングに適用した方式である（例えば非特許文献５参照）。
【００７７】
次に、予測モデル蓄積部１１０に蓄積された学習特徴ベクトルの生成について説明する。学習段階では、結果イベントを予測するため、結果イベントの発生より前に出現した学習行動イベントから特徴ベクトルを抽出する。そして、結果イベントの原因となりやすい学習習慣イベントを統計的に算出する。
【００７８】
［学習行動文集合蓄積部１１１］
学習行動文集合蓄積部１１１は、多数のユーザによって記述された、学習用の行動文及び記述時刻を蓄積している。行動文集合蓄積部１０１は、予測対象となるユーザの行動文集合を蓄積しているのに対し、学習行動文集合蓄積部１１１は、多数のユーザの行動文集合を蓄積している。それ以外は、行動文集合蓄積部１０１と全く同様である。
学習行動文集合：ＤＴ
ＤＴ＝｛ｄｕ１，ｄｕ２，・・・，ｄｕｎ｝
（ｄｕｉ：ユーザｉの行動文、ｎ：ユーザの人数)
【００７９】
［学習イベント集合抽出部１１２］
学習イベント集合抽出部１１２は、学習行動文集合蓄積部１１１に蓄積された学習行動文の中から、イベント表現を抽出し、抽出されたイベント表現とその記述時刻との組からなる「イベント」の集合を抽出する。イベント集合抽出部１０２は、予測対象となるユーザのイベント文集合を抽出しているのに対し、学習イベント集合抽出部１１２は、多数のユーザについてユーザ毎のイベント文集合を抽出している。それ以外は、イベント集合抽出部１０２と全く同様である。
【００８０】
［結果イベント表現蓄積部１２１］
結果イベント表現蓄積部１２１は、結果イベント表現を予め蓄積している。結果イベント表現とは、例えば「高血圧」「息切れ」「追試」のように否定的なトラブルの用語であってもよいし、「血圧低下」「体調改善」「進級」のように肯定的な用語であってもよい。
【００８１】
結果イベント検出部１２２は、学習行動文集合蓄積部１１１に蓄積された学習行動文の中で、結果イベント表現蓄積部１２１に蓄積された結果イベント表現を検出する。検出された結果イベント表現は、学習習慣イベント抽出部１１３へ出力される。
【００８２】
図９は、本発明における結果イベントの検出を表す説明図である。
【００８３】
図９によれば、学習イベント集合Ｅについて、結果イベントの「発生」又は「未発生」に分類される。尚、結果イベント表現の周辺の単語及びその品詞等に基づいて、サポートベクタマシンの２値分類方式、又は、ＣＲＦの系列ラベリング方式に基づくエンジン用いて、結果イベントを検出するものであってもよい。
【００８４】
［学習習慣イベント抽出部１１３］
学習習慣イベント抽出部１１３は、イベントの集合と、結果イベント表現とを入力する。学習習慣イベント抽出部１１３は、検出された結果イベント表現の記述時刻から過去の所定期間内に、複数の同一のイベント表現が出現している場合、そのイベントを習慣イベントとして抽出する。尚、学習習慣イベント抽出部１１３は、習慣イベント抽出部１０３と同様に、上位下位関係や含意関係などを含むオントロジを用いて抽象化するものであってもよい（図５及び図６参照）。学習習慣イベント抽出部１１３は、習慣イベント抽出部１０３の処理内容と同様である。抽出された習慣イベントは、学習特徴ベクトル生成部１１６へ出力される。
【００８５】
［学習特徴ベクトル生成部１１６］
学習特徴ベクトル生成部１１６は、習慣イベント毎に、該当する要素の有無を指定した学習特徴ベクトルを生成する。学習特徴ベクトル生成部１１６は、特徴ベクトル生成部１０８の処理内容と同様である（図８参照）。学習特徴ベクトル生成部１１６は、学習特徴ベクトルを、予測モデル蓄積部１１０へ出力する。予測モデル蓄積部１１０は、学習特徴ベクトルを、結果イベント毎に蓄積している。
【００８６】
図１０は、本発明における学習特徴ベクトルの生成を表す説明図である。
【００８７】
結果イベント表現から過去に習慣的に発生する学習習慣イベントＥ’は、結果イベントに起因している可能性があると考えられる。学習習慣イベント中で、結果イベントの発生時刻よりも閾値時間前の学習習慣イベントについて、要素（次元）のベクトルの値を１、それ以外を０とする。
【００８８】
尚、生成された学習特徴ベクトルに対して、ベクトル毎に重み付けてもよい。重み付けにも、サポートベクタマシンの２値分類方式、又は、ＣＲＦの系列ラベリング方式に基づくエンジンを用いることもできる。例えば、結果イベントの重要度に応じて、その結果イベントが発生した閾値時間前の学習習慣イベントに対しては、高い重み付けをすることもできる。
【００８９】
単語ごとに重み付けをするのではなく、習慣イベントごとに重み付けすることによって、単語の表現の揺れを吸収することができる。
【００９０】
サポートベクタマシンを用いる場合、結果イベントよりも閾値時間前に発生した学習習慣イベントに対する特徴ベクトルを結合し、それを入力とするものであってもよい。また、ＣＲＦの系列ラベリング方式を用いる場合、特徴ベクトルとラベルの対の集合とを入力し、前後の習慣イベントに関する特徴ベクトルに基づいて、各特徴ベクトルに対する重みを計算した結果を出力するものであってもよい。
【００９１】
以上、詳細に説明したように、本発明の予測プログラム、予測装置及び方法によれば、文に記述されたユーザの日常的な行動イベントに起因して、当該ユーザの習慣に起因する将来的に生ずるであろう結果イベントを予測することができる。
【００９２】
本発明は、健康管理システムや受験支援システムに適用可能であって、個人の習慣に起因する結果（失敗又は成功）を予測することにより、ユーザの生活習慣を改善させることができる。
【００９３】
本発明によれば、専用のデータベースを構築することなく、個人が日常的に記述している日記やブログなどのコメント文に基づいて、結果イベント（例えばトラブル）を予測できる。即ち、結果イベントが発生した状況が明確に記述された文を必要としない。
【００９４】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【００９５】
１００  コメント文収集部
１０１  行動文集合蓄積部
１０２  イベント集合抽出部
１０３  習慣イベント抽出部
１０４  習慣分布分析部
１０５ａ  第１の基準習慣分布蓄積部
１０５ｂ  第２の基準習慣分布蓄積部
１０６  相関度算出部
１０７  不規則習慣判定部
１０８  特徴ベクトル生成部
１０９  予測判定部
１１０  予測モデル蓄積部
１１１  学習行動文集合蓄積部
１１２  学習イベント集合抽出部
１１３  学習習慣イベント抽出部
１１４  学習習慣分布分析部
１１６  学習特徴ベクトル生成部
１２１  結果イベント表現蓄積部
１２２  結果イベント検出部
２  ミニブログサーバ
【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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