(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力情報を受付ける受付部と、
入力情報から業種および特定構文とその特定構文に埋め込まれた単語群を抽出するパターン特定部と、
前記業種とは異なる業種の情報から抽出された単語の分散表現と、前記特定した前記パターンにふくまれる、前記単語群の分散表現を用いて、類似度を算出する類似度算出部と、
前記異なる業種の情報から抽出された単語のうち、前記類似度算出部が算出した類似度が所定の条件を満たす単語を、前記入力情報のアナロジーとなる情報として出力する出力部と
を有することを特徴とする情報提供装置。  
【請求項２】
前記パターン特定部はｃε辞典法を用いることを特徴とする
請求項１に記載の情報提供装置。      
【請求項３】
前記出力部は、等価変換理論に基づいて、前記単語群と同様のアナロジーを有し、当該単語群と異なる分野に属する単語を出力する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報提供装置。      
【請求項４】
前記出力部は、単語群の分散表現の和と類似する分散表現に対する単語を出力する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の情報提供装置。      
【請求項５】
前記出力部は、単語群の分散表現の和との類似度が、所定の範囲内に収まる分散表現に対応する単語を出力する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の情報提供装置。      
【請求項６】
情報提供装置が実行する情報提供方法であって、
入力情報を受付ける受付工程と、
入力情報から業種および特定構文とその特定構文に埋め込まれた単語群を抽出するパターン特定工程と、
前記業種とは異なる業種の情報から抽出された単語の分散表現と、前記特定した前記パターンにふくまれる、前記単語群の分散表現を用いて、類似度を算出する類似度算出工程と、
前記異なる業種の情報から抽出された単語のうち、前記類似度算出工程で算出した類似度が所定の条件を満たす単語を、前記入力情報のアナロジーとなる情報として出力する出力工程と
を含むことを特徴とする情報提供方法。      
【請求項７】
入力情報を受付ける受付手順と、
入力情報から業種および特定構文とその特定構文に埋め込まれた単語群を抽出するパターン特定手順と、
前記業種とは異なる業種の情報から抽出された単語の分散表現と、前記特定した前記パターンにふくまれる、前記単語群の分散表現を用いて、類似度を算出する類似度算出手順と、
前記異なる業種の情報から抽出された単語のうち、前記類似度算出手順で算出した類似度が所定の条件を満たす単語を、前記入力情報のアナロジーとなる情報として出力する出力手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報提供プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、入力された情報の解析結果に基づいて、入力された情報と関連する情報を検索もしくは生成し、検索もしくは生成した情報を応答として出力する技術が知られている。このような技術の一例として、入力されたテキストに含まれる単語、文章、文脈を多次元ベクトルに変換して解析し、解析結果に基づいて、入力されたテキストと類似するテキストや、入力されたテキストに続くテキストを類推し、類推結果を出力する自然言語処理の技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１２７０７７号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】“word2vecによる自然言語処理”，西尾泰和，2014年05月発行，ISBN978-4-87311-683-9
【非特許文献２】“創造的設計のための仮説的知識生成支援の研究”，日本機械学会，No03-27，第１３回設計工学・システム部門講演会講演論文集
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の従来技術では、利用者の創作を援助する情報を出力することができない場合がある。例えば、上記の従来技術では、入力されたテキストと類似するテキストや、入力されたテキストに続くテキスト等、利用者が予測しうる情報を出力しているに過ぎず、入力されたテキストと関連するが利用者が予測しえない情報を出力することが困難である。このため、上記の従来技術では、利用者にひらめきを与えるような情報を提供することができない。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者の創作を援助する情報を出力することができる情報提供装置、情報提供方法および情報提供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】
本願にかかる情報提供装置は、入力情報を受付ける受付部と、入力情報から特定構文とその特定構文に埋め込まれた単語群を抽出するパターン特定部と、特定した前記パターンにふくまれる、前記特定した単語群の分散表現を用いて、類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度算出部が算出した類似度に基づいて抽出した情報を出力する出力部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、利用者の創作を援助する情報を出力することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態にかかる情報提供装置の一例を示す図である。
【図２】図２は、発明発掘手法の１つである等価変換理論を示す図である。
【図３】図３は、実施形態にかかる情報提供装置の入力と出力のバリエーションの第１の例を説明する図である。
【図４】図４は、実施形態にかかる情報提供装置の入力と出力のバリエーションの第２の例を説明する図である。
【図５】図５は、実施形態にかかる情報提供装置の入力と出力のバリエーションの第３の例を説明する図である。
【図６】図６は、実施形態にかかる情報提供装置の入力と出力のバリエーションの第４の例を説明する図である。
【図７】図７は、実施形態にかかる情報提供装置が有する機能構成の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態にかかる情報提供装置が抽出する単語の一例を説明するための図である。
【図９】図９は、実施形態にかかる情報提供装置が抽出する単語組の一例を説明する図である。
【図１０】図１０は、実施形態にかかる情報提供装置が実行する分散表現空間を拡張する処理の一例を説明するための図である。
【図１１】図１１は、実施形態にかかる情報提供装置が実行する分散表現空間の限定と拡張とを説明するための図である。
【図１２】図１２は、実施形態にかかる情報提供装置が類似する単語を抽出する処理の一例を説明する図である。
【図１３】図１３は、単語のベクトル同士の関係性の一例を説明するための図である。
【図１４】図１４は、情報提供装置が提案する単語が有する概念の一例を説明するための図である。
【図１５】図１５は、実施形態にかかる情報提供装置が実行する抽出処理の流れを説明するフローチャートである。
【図１６】図１６は、実施形態にかかる情報提供装置が実行する抽出処理の具体的な処理の流れを説明するフローチャートである。
【図１７】図１７は、実施形態にかかる情報提供装置がセレンディピティを起こしやすい単語組を選択する処理の具体的な処理の流れを説明するフローチャートである。
【図１８】図１８は、入力分野の情報と異分野の情報とに関係のある情報を出力する処理の一例を説明する図である。
【図１９】図１９は、抽出処理を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願にかかる情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報提供装置、情報提供方法および情報提供プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１１】
〔１．情報提供装置の一例〕
まず、図１を用いて、情報提供装置１０が実行する処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる情報提供装置の一例を示す図である。例えば、図１に示す例では、情報提供装置１０は、複数の利用者がブレインストーミング等の会議を行っている際に、利用者の発言を入力情報として取得し、取得した入力情報に基づいて、通常の思考では浮かばないような発言を生成し、生成した発言を音声に変換してロボット等に出力させることで、利用者の思考を支援する処理の一例について記載した。
【００１２】
図１に示した情報提供装置１０は、サーバ装置等の情報処理装置により実現される。なお、情報提供装置１０は、単一の情報処理装置に実現されてもよく、例えば、クラウドネットワーク上に存在する複数の情報処理装置が協調して実現されてもよい。このような、情報提供装置１０は、利用者の発言をテキストデータに変換し、テキストデータを自然言語処理により解析する。そして、情報提供装置１０は、解析結果に基づいて、会議や利用者の思考を支援する発言を生成し、生成した発言を出力する。
【００１３】
ここで、従来技術では、入力されたテキストを構成する複数次元の単語ベクトルで示す分散表現を用いて、入力されたテキストと類似するテキストや、入力されたテキストに続くテキストを類推する。しかしながら、従来技術では、入力されたテキストと分散表現が類似するテキスト、すなわち、利用者が予測しうるテキストを出力するに過ぎない。このため、従来技術では、利用者が思いもしなかった情報や、利用者に新規なひらめきを与えるような情報、すなわち、利用者のセレンディピティ（ひらめき、気づき、驚き）を起こし得る情報を提供することができなかった。また、例えば、単純に入力されたテキストとは分散表現が類似しないテキストを出力した場合には、利用者の思考とは関係がないテキストを出力することとなり、利用者の思考を阻害する場合がある。
【００１４】
そこで、情報提供装置１０は、以下の処理を実行する。まず、情報処理装置１０は、利用者の発言等を入力情報として受付ける。そして、情報処理装置１０は、入力情報を受付けると、入力情報から特定構文を特定し、特定した特定構文に埋め込まれた単語群を抽出する。また、情報処理装置１０は、特定構文に含まれる単語群の分散表現を用いて、他の単語の分散表現との類似度を算出する。そして、情報提供装置１０は、算出した類似度に基づいて抽出した情報を出力する。
【００１５】
具体的には、情報提供装置１０は、入力情報が属する分野を特定する。また、情報提供装置１０は、特定した分野に属する情報から所定の関係性を有する複数の情報を特定する。そして、情報提供装置１０は、特定した複数の情報により生じる概念と同様の概念を有する情報を、特定した分野とは異なる分野に属する情報から抽出する。
【００１６】
ここで、情報提供装置１０は、所定の関連性を有する複数の情報の分散表現を用いて、複数の情報により生じる属性との類似度が所定の条件を満たす属性を有する情報を、入力情報が属する分野との類似度が所定の閾値以下となる分野に属する情報から抽出する。例えば、情報提供装置１０は、入力情報が属する分野の文献から、所定の関係性を有する複数の単語を特定し、特定した複数の単語により生じる属性と同様の属性を有する単語を、特定した分野との類似度が所定の閾値以下となる分野に属する文献から抽出する。そして、情報提供装置１０は、抽出した情報を出力する。
【００１７】
ここで、複数の情報により生じる概念とは、例えば、各情報が持つ属性である。より具体的な例を説明すると、情報として単語を採用する場合、各単語が何語であるか、各単語にどのような意味があるか等といった属性の組を、複数の単語が持つ属性、すなわち単語の組の概念とする。以下の説明では、情報提供装置１０は、情報として取り扱われる単語、生体情報、コンテンツ等が有する属性を、その情報が有する「概念」と記載し、複数の単語、複数の生体情報、複数のコンテンツ等が有する属性を、その複数の情報が有する「概念」と記載する。
【００１８】
すなわち、情報提供装置１０は、入力情報が属するカテゴリにおいて所定の関係性を有する情報によって形成される概念を特定し、入力情報とは異なるカテゴリに属する情報から、共通する概念を形成しうる情報を抽出する。かかる処理の結果、情報提供装置１０は、入力情報と暗黙的なつながりを保持しつつ、明示的には不連続な関係性を有する情報、すなわち、カテゴリが異なる結果、一見すると関係が無さそうに見える情報を提供することができる。
【００１９】
ここで入力情報と暗黙的なつながりを保持しつつ、明示的には不連続な関係性を有する情報、すなわち、カテゴリが異なる結果、一見すると関係が無さそうに見える情報は、利用者が思いもしなかった情報や、利用者に新規なひらめきを与えるような情報となりえる。
【００２０】
例えば、情報提供装置１０は、入力情報が属する分野の情報から、その分野における発明や発想のポイントを示す複数の情報を特定し、特定した情報が示す概念、すなわち、発明や発想のポイントを示す概念を特定する。そして、情報提供装置１０は、特定した概念と類似する情報を他分野の情報から抽出する。このような処理によって抽出された情報は、入力情報が属する分野とは異なる分野において、発明や発想のポイントを示す概念を満たす情報、すなわち、他分野における発明や発想のポイントを利用者に示唆し、利用者のセレンディピティを起こし得る情報になりえる。この結果、情報提供装置１０は、利用者の創作を援助することができる。
【００２１】
例えば、図２は、発明発掘手法の１つである等価変換理論を示す図である。例えば、図２中（Ａ）に示すように、元となる具体的事象（例えば、元となる発明）であるＡｏは、図２中（Ｂ）に示すように、開発目的に合った観点ｖｉにより成り立っている。また、Ａｏには、図２中（Ｃ）に示すように、Ａｏが属する技術的な属性など、Ａｏが有する特殊な条件Σａが含まれている。このため、図２中（Ｄ）に示すように、ＡｏからΣａを除いた概念ｃεは、Ａｏの核心をなす概念となりうる。そして、図２中（Ｅ）に示すように、概念ｃεに、Σａとは異なる特殊な条件Σｂを考慮した場合には、図２中（Ｆ）に示すように、概念上、新たな発明Ｂτを導出できると考えられる。
【００２２】
そこで、情報提供装置１０は、後述する抽出処理により、入力情報が属する分野におけるアイデアの概念、すなわちＡｏからＡｏの核心をなす概念ｃεを抽出し、抽出した概念ｃεを他分野の条件Σｂにあてはめることで、新たなアイデアＢτを導出できるような情報を利用者に提供する。
【００２３】
以下、図１の例を用いて、情報提供装置１０が実行する具体的な抽出処理の一例を説明する。まず、情報提供装置１０は、会議における利用者の発言Ａや発言Ｂを入力として受付ける（ステップＳ１）。例えば、情報提供装置１０は、利用者が発声した発言Ａをテキストデータに変換し、変換後のテキストデータを入力情報として取得する。
【００２４】
かかる場合、情報提供装置１０は、入力情報が属する分野とは異なる分野に属する単語であって、入力情報が属する分野において所定の関係性を有する複数の単語が形成する概念と同様の概念を示す単語を抽出する抽出処理を実行する（ステップＳ２）。以下、情報提供装置１０が実行する生成処理の流れをステップＳ３〜ステップＳ８に分けて説明する。
【００２５】
まず、情報提供装置１０は、入力情報が属する分野を特定する（ステップＳ３）。例えば、情報提供装置１０は、利用者の発言のテキストデータを解析し、テキストデータに含まれる単語がどのような分野において使用されている単語であるかを特定する。例えば、情報提供装置１０は、例えば、「眼鏡型」、「腕時計型」、「表示」、「スマートデバイス」等といった単語が含まれる場合は、入力情報が属する分野を「ウェアラブルデバイス」とする。なお、情報提供装置１０は、例えば、入力情報に含まれるであろう単語と、その単語が含まれる入力情報が属する分野とを予め対応付けて記憶し、入力情報に含まれる単語と対応付けられた分野を、入力情報が属する分野として特定してもよく、例えば、ウェブ上の検索サービス等を用いて、入力情報に含まれる単語と関連する分野を検索し、検索結果として得られる分野を入力情報が属する分野としてもよい。
【００２６】
続いて、情報提供装置１０は、特定した分野における文献データから、所定の関係性を有する複数の単語を含む単語組を抽出する（ステップＳ４）。例えば、情報提供装置１０は、公開特許公報や特許公報等、各種の技術について記載された文献データベースから、特定した分野の文献データを取得する。続いて、情報提供装置１０は、取得した文献データを形態素解析を行い、文献データ内から所定の順序で出現する複数の単語組を抽出する。より具体的には、情報提供装置１０は、発想や発明の特徴を説明する際に用いられる構造を有する文章を特定し、特定した文章中に含まれる単語組を抽出する。
【００２７】
具体例を説明すると、例えば、発想や発明の特徴、すなわちアイデアの特徴を説明しているであろう文章は、処理の対象を示す名詞、名詞が示す対象の状態を示す状態表現語若しくは副詞句、および処理の内容を示す動詞とを含むと予測される。また、このような文章は、助詞などの単語間に存在しうる品詞を中括弧で囲むと、「（名詞）｛を｝（状態表現語、副詞句）｛で、によって、にして｝（動詞）｛する、できる｝」といった構造を有すると予測される。以下、このような構文の構造をｃε辞典法と記載する場合がある。
【００２８】
そこで、情報提供装置１０は、特定した分野の文献データから上述した構造を有する文章を抽出し、抽出した文章に含まれる３つの単語、すなわち、名詞、状態表現語若しくは副詞句、および動詞を、発想を示す単語組として抽出する。このように、情報提供装置１０は、入力情報から特定構文を抽出し、抽出した特定構文に埋め込まれた単語群を抽出する。ここで、特定構文とは、所定のパターン、すなわち、ｃε辞典法の構造を有する構文である。このようにして抽出された単語組は、所定の格助詞を追加するのみで、発明や発想などのアイデアを示す文章を再現することができるため、単語組の抽出元となる文章が示す概念、すなわち、発明や発想等のアイデアの概念を示すことができる。
【００２９】
ここで、ある分野に属する文献データには、その分野において当たり前に用いられている概念を示す単語組が多く含まれていると予測される。例えば、プログラム分野の文献データには、「プログラム」を「作成する」ことにより任意のアイデアを「実現」するといった概念の文章が多く含まれると予測される。このため、プログラム分野の文献データから抽出された単語組のうち、「プログラム、作成、実現」等といった単語を含む単語組には、利用者のセレンディピティを起こし得る概念が含まれているとは言えない。
【００３０】
そこで、情報提供装置１０は、抽出した単語組からセレンディピティを起こし得る単語組を選択する（ステップＳ５）。すなわち、情報提供装置１０は、単語組の中から、利用者がより発想しづらい概念であって、提示された際に理解しやすい概念を示す単語組を選択する。具体的には、情報提供装置１０は、他に抽出された単語組のうち、同様の概念を示す単語組の数や単語組に含まれる単語間の関係性に基づいて、セレンディピティを起こし得る単語組を選択する。
【００３１】
例えば、情報提供装置１０は、利用者がより発想しづらい概念を示す単語組を選択するため、同様の概念を示す単語組の数が所定の数以下である単語組を選択する。また、情報提供装置１０は、提示された際に理解しやすい概念を示す単語組を選択するため、選択した単語組の中から、単語組に含まれる単語同士が関連語である単語組や、単語組に含まれる単語から関連語を辿った場合に、同じ単語組に含まれる他の単語にたどり着くまで辿った関連語の数が所定の閾値以下となる単語組を選択する。
【００３２】
ここで、セレンディピティを起こし得る単語組であっても、複数の文献において横断的に使用されている単語組は、利用者が予測しやすい単語組であるため、セレンディピティを起こす確率が低い。そこで、情報提供装置１０は、選択した単語組のうち、横断的に用いられている単語組を除去する（ステップＳ６）。
【００３３】
例えば、情報提供装置１０は、選択した単語組が各文献に含まれる頻度である文章頻度（ＤＦ：Document  Frequency）を算出する。より具体的な例を説明すると、情報提供装置１０は、単語組ごとに、単語組が出現する文献の数を全文献の数で除算した値を算出する。そして、情報提供装置１０は、算出した値が所定の閾値以下となる単語組を選択する。なお、文章頻度を算出する際に用いる文献は、ステップＳ３にて特定した分野の文献に限定してもよく、限定しなくともよい。
【００３４】
ここで、文章頻度が所定の閾値よりも低い値にした場合には、選択された単語組の数が少なくなる。そこで、情報提供装置１０は、名詞が示す物体に対して行われる各種の操作を示す動詞（以下、操作的動詞と記載する。）を用いて、選択された単語組を拡張する（ステップＳ７）。すなわち、情報提供装置１０は、所定の関連性を有する複数の情報を含む組に対し、所定の操作を示す複数の情報を組み合わせた新たな組を生成することで、所定の関連性を有する複数の情報を含む組が有する概念を拡張する。
【００３５】
例えば、情報提供装置１０は、コバーク＆バクナールの操作的動詞を予め記憶する。ここで、コバーク＆バクナールの操作的動詞とは、例えば、「増やす」、「分割する」、「除去する」、「和らげる」、「逆にする」、「切り離す」、「入れ換える」、「一体化する」、「ねじ曲げる」、「回転させる」、「平らに伸ばす」、「絞る」、「補足する」、「水に沈める」、「凍結させる」、「柔らかくする」、「ふくらませる」、「回り道をする」、「付け加える」、「控除する」、「軽くする」、「繰り返す」、「厚くする」、「一杯に伸ばす」、「押し出す」、「はねのける」、「防衛する」、「引き離す」、「統合する」、「象徴する」、「抽象する」、「切断する」といった動詞である。
【００３６】
続いて、情報提供装置１０は、選択された単語組に含まれる動詞を、上述した操作的動詞のそれぞれに置き換えた単語組を新たに生成する。例えば、情報提供装置１０は、「眼鏡、着用、視聴」といった単語組から、「眼鏡、着用、増やす」、「眼鏡、着用、分割する」等といった単語組を新たに生成する。この結果、情報提供装置１０は、利用者に対してセレンディピティを起こす可能性が高い概念のバリエーションを生成することができる。
【００３７】
続いて、情報提供装置１０は、単語組のそれぞれについて、様々な分野の単語をベクトルで示した空間上、すなわち、分散表現された単語を含む分散表現空間上に単語組を示すベクトルをマッピングする。そして、情報提供装置１０は、単語組が属する分野とは異なる分野に属する単語であって、単語組が示す概念と同様の概念を示す単語を分散表現空間上から抽出する（ステップＳ８）。
【００３８】
例えば、情報提供装置１０は、Ｗ２Ｖ（word2vec）を用いて、様々な分野に属する単語の分散表現を含む分散表現空間を予め記憶する。かかる分散表現空間においては、ステップＳ３にて特定した分野に属する文献に含まれる単語の分散表現も含まれる。続いて、情報提供装置１０は、Ｗ２Ｖを用いて、単語組に含まれる各単語を分散表現に変換し、各単語の分散表現の和を算出する。すなわち、情報提供装置１０は、単語組に含まれる各単語を示すベクトルの和を算出する。
【００３９】
ここで、分散表現空間上において、単語組に含まれる各単語を示すベクトルの和（以下、単語組のベクトルと記載する。）が示す向きは、単語組が示す概念を示唆していると考えられる。このため、単語組のベクトルと向きが類似するベクトルが示す単語は、単語組が示す概念と類似する概念を有すると考えられる。しかしながら、単語組が示す概念と類似する概念を有する単語であっても、単語組が属する分野と同じ分野の単語は、利用者が予測しうる単語であり、セレンディピティを起こす可能性が低い。
【００４０】
そこで、情報提供装置１０は、単語組が示す概念と類似する概念を有する単語であって、単語組が属する分野とは異なる分野の文献に含まれる単語を抽出する。より具体的には、情報提供装置１０は、単語組のベクトルと向きが類似するベクトルであって、分散表現空間上において単語組のベクトルとは距離が離れたベクトルが示す単語、すなわち、単語組が示す概念と類似する概念を示す単語であって、単語組とは異なる分野に属する単語を抽出する。
【００４１】
例えば、２つのベクトルの向きがそろうにつれて、かかる２つのベクトルのコサイン距離の値は大きくなる。また、ある合成ベクトルと他のベクトルとのコサイン距離が離れるにつれて、合成ベクトルを構成する各単語ベクトルと、他のベクトルとのコサイン距離の値は小さくなる。そこで、情報提供装置１０は、単語組のベクトルと、分散表現空間上の各ベクトルとのコサイン距離をそれぞれ算出する。また、情報提供装置１０は、単語組に含まれる各単語のベクトルと、分散表現空間上の各ベクトルとのコサイン距離をそれぞれ算出する。
【００４２】
そして、情報提供装置１０は、単語組のベクトルとのコサイン距離の値が所定の閾値よりも大きく、かつ、単語組に含まれる各単語のベクトルとのコサイン距離の和が所定の閾値よりも小さいベクトルを抽出し、抽出したベクトルが示す単語を特定する。すなわち、情報提供装置１０は、単語組が示す概念と類似する概念を有する単語であって、単語組が属する分野とは異なる分野の単語を抽出する。換言すると、情報提供装置１０は、等価変換理論に基づいて、特定構文から抽出した単語群と同様のアナロジーを有し、抽出した単語群と異なる分野に属する単語を抽出する。
【００４３】
そして、情報提供装置１０は、抽出した単語を提案として出力する（ステップＳ９）。例えば、情報提供装置１０は、単語組「グラフ、一括、付け加える」について、ステップＳ８に示す処理により、単語「回転」を抽出していた場合、「回転させてはどう？」等というように、抽出した単語を含み、かつ、抽出した単語が示す概念を提案するような文章を生成し、生成した文章を発言Ｃとしてロボット等に読み出させることで、利用者に提案を行う。
【００４４】
このような提案が行われた場合、利用者は、提案された単語の概念に基づいて、あらたなひらめきを生じさせる可能性が高い。このため、情報提供装置１０は、利用者のセレンディピティを起こさせることができる。
【００４５】
〔２．情報提供装置が提供する概念のバリエーション〕
ここで、図１に示す例では、利用者の発言に含まれる単語から、利用者にセレンディピティを生じさせるような概念を示す単語を提案する処理について記載した。例えば、図３は、実施形態にかかる情報提供装置の入力と出力のバリエーションの第１の例を説明する図である。例えば、図３中（Ａ）に示すように、情報提供装置１０は、文献として、公開公報等の特許明細書に含まれる単語をＷ２Ｖにより分散表現空間にマッピングすることで、古い技術や異分野技術の共通アナロジーを含む分散表現空間を生成する。
【００４６】
続いて、情報提供装置１０は、図３中（Ｂ）に示すように、入力情報から、サービスや技術分野を特定する。そして、情報提供装置１０は、図３中（Ｃ）に示すように上述した抽出処理を実行することで、特定した分野とは異なる分野のアナロジーのうち、特定した分野におけるアナロジーが有する概念と近い概念を有するアナロジーを抽出する。この結果、情報提供装置１０は、図３中（Ｄ）に示すように、新たなアイデアのヒントを出力できる。
【００４７】
このように出力されたヒントは、入力情報が属する分野におけるアイデアが有する概念と類似する概念であって、異なる分野における概念を利用者に想起させることができると予測される。このため、情報提供装置１０は、図３中（Ｅ）に示すように、古い技術の発想を新しい環境に展開したアイデアや、図３中（Ｆ）に示すように、異分野の技術を活用した新たな技術の創出を助けることができる。
【００４８】
しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報提供装置１０は、単語に代えて、ビジネスモデルやビジネスの分野を入力とし、様々な業種におけるビジネスモデルの内容や契約書の内容を分散表現に置き換えた分散表現空間を用いることで、新たなビジネスモデルを創出するためのセレンディピティを利用者に起こさせるようなヒントとなる情報を出力してもよい。
【００４９】
例えば、図４は、実施形態にかかる情報提供装置の入力と出力のバリエーションの第２の例を説明する図である。例えば、図４中（Ａ）に示すように、情報提供装置１０は、文献として、過去のビジネスが有する特徴をＷ２Ｖにより分散表現空間にマッピングすることで、古いビジネスや異分野技術の共通アナロジーを含む分散表現空間を生成する。
【００５０】
続いて、情報提供装置１０は、図４中（Ｂ）に示すように、入力情報から、サービスやビジネスが属する業種を特定する。そして、情報提供装置１０は、特定した分野のサービスやビジネスが有する特徴を抽出し、抽出した複数の特徴を分散表現に変換する。また、情報提供装置１０は、分散表現に変換した特徴の和と類似する特徴を有するビジネスの特徴を他分野のビジネスから抽出することで、図４中（Ｃ）に示すように、特定した業種とは異なる業種のアナロジーのうち、特定した業種におけるアナロジーが有する概念と近い概念を有するアナロジーを抽出する。この結果、情報提供装置１０は、図４中（Ｄ）に示すように、新たなビジネスのヒントを出力できる。
【００５１】
このように出力されたヒントは、入力情報が属する業種におけるビジネスの概念と類似する概念であって、異なる業種における概念を利用者に想起させることができると予測される。このため、情報提供装置１０は、図４中（Ｅ）に示すように、古いビジネスの発想を新しい環境に展開したビジネスや、図４中（Ｆ）に示すように、異業種のビジネスモデルを活用した新たなビジネスモデルの創出を助けることができる。
【００５２】
また、例えば、情報提供装置１０は、単語に代えて、音楽、画像、広告等の任意のコンテンツを入力とし、コンテンツの分散表現空間を用いることで、新たなコンテンツを創出するためのセレンディピティを利用者に起こさせるようなコンテンツを出力してもよい。
【００５３】
例えば、図５は、実施形態にかかる情報提供装置の入力と出力のバリエーションの第３の例を説明する図である。例えば、図５中（Ａ）に示すように、情報提供装置１０は、文献に代えて、過去のコンテンツが有する特徴を分散表現空間にマッピングすることで、古いコンテンツや異分野のコンテンツの共通アナロジーを含む分散表現空間を生成する。
【００５４】
続いて、情報提供装置１０は、図５中（Ｂ）に示すように、音声や画像等のコンテンツを入力情報として受付けると、コンテンツが属する分野を特定する。また、情報提供装置１０は、特定した分野のコンテンツが有する複数の特徴を抽出し、抽出した複数の特徴を分散表現に変換する。また、情報提供装置１０は、分散表現に変換した特徴の和と類似するコンテンツを他分野のコンテンツから抽出することで、図５中（Ｃ）に示すように、特定した分野とは異なる分野のコンテンツが有するアナロジーのうち、特定した分野におけるコンテンツのアナロジーが有する概念と近い概念を有するアナロジーを抽出する。この結果、情報提供装置１０は、図５中（Ｄ）に示すように、新たなコンテンツのヒントを出力できる。
【００５５】
このように出力されたヒントは、入力情報が属する分野のコンテンツが有する概念と類似する概念であって、異なる分野のコンテンツの概念を利用者に想起させることができると予測される。このため、情報提供装置１０は、図５中（Ｅ）に示すように、古いコンテンツの発想を新しい環境に展開したコンテンツや、図５中（Ｆ）に示すように、異分野のコンテンツを活用した新たなコンテンツの創出を助けることができる。また、情報提供装置１０は、図５中（Ｇ）に示すように、例えば、出力が音であった場合は、例えば、作曲の元となるフレーズの作成を助けることができる。
【００５６】
また、例えば、情報提供装置１０は、単語に代えて、利用者から取得した五感などの生体情報を入力とし、各種生体情報を分散表現した分散表現空間を用いることで、セレンディピティを利用者に起こさせるようなヒントとなる情報を出力してもよい。
【００５７】
例えば、図６は、実施形態にかかる情報提供装置の入力と出力のバリエーションの第４の例を説明する図である。例えば、図６中（Ａ）に示すように、情報提供装置１０は、文献にかえて、過去に取得された生体情報が有する特徴を分散表現空間にマッピングすることで、古い生体情報や異種別の生体情報が有する共通アナロジー（例えば、パターン）を含む分散表現空間を生成する。
【００５８】
続いて、情報提供装置１０は、図６中（Ｂ）に示すように、入力情報から、利用者の生体情報の種別を特定する。また、情報提供装置１０は、特定した種別の複数の生体情報が有する特徴を抽出し、抽出した複数の特徴を分散表現に変換する。また、情報提供装置１０は、分散表現に変換した特徴の和と類似する特徴を有する生体情報を他種別の生体情報から抽出することで、図６中（Ｃ）に示すように、特定した種別とは異なる種別の生体情報が有するアナロジーのうち、特定した種別の生体情報のアナロジーが有する概念と近い概念を有するアナロジーを抽出する。この結果、情報提供装置１０は、図６中（Ｄ）に示すように、新たな生体情報を惹起させるためのヒントを出力できる。
【００５９】
このように出力されたヒントは、図６中（Ｆ）に示すように、例えば、生体情報の元となる利用者にとって心地よい感覚の特定に用いることができる。例えば、情報提供装置１０は、利用者から取得した生体情報が好む味覚であった場合に、利用者が好む色彩や音程等を出力することができる。
【００６０】
なお、上述した処理を実行するためには、単語以外のコンテンツを分散表現空間上にマッピングする必要がある。そこで、情報提供装置１０は、例えば、ニューラルネットワークやディープラーニング等の手法を用いて、契約書やビジネス書籍、各種のコンテンツ、生体情報が有する特徴を抽出し、抽出した特徴を示すベクトルを分散表現空間上にマッピングすればよい。すなわち、情報提供装置１０は、特徴を分散表現空間上にマッピングすることができる情報であって、複数の種別に分類することができる情報であれば、任意の情報について上述した抽出処理を適用することができる。
【００６１】
〔３．情報提供装置の構成〕
次に、図７を用いて、図１に示した抽出処理を実行する情報提供装置１０の構成について説明する。なお、以下の説明では、複数の文献に含まれる単語を分散表現空間上にマッピングし、利用者の発言が属する技術の分野とは異なる分野の単語であって、利用者の発言が属する分野におけるアイデアの概念と類似する概念を有する単語をヒントとして出力する情報提供装置１０の一例について説明する。
【００６２】
図７は、実施形態にかかる情報提供装置が有する機能構成の一例を示す図である。図７に示すように、情報提供装置１０は、入力装置３０および出力装置３１と接続されている。また、情報提供装置１０は、通信部１１、記憶部１２、および制御部１６を有する。
【００６３】
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１は、マイクやキーボード等の入力装置３０と、モニタやプリンタ、音声を発声することができるロボット等の出力装置３１と接続され、各種情報の送受信を行う。
【００６４】
記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。また、記憶部１２は、文献データベース１３、分散表現空間データベース１４、拡張単語データベース１５を有する。
【００６５】
文献データベース１３には、各種分野に属する文献が登録されている。例えば、文献データベース１３には、公開特許公報、公表特許公報、特許公報、論文等、過去になされたアイデアの概念を含む文献が登録されている。
【００６６】
分散表現空間データベース１４には、各種分野に属する単語の分散表現が登録されている。例えば、分散表現空間データベース１４には、文献データベース１３に登録された文献に含まれる単語を示すベクトルが登録されている。なお、各単語の分散表現は、各単語同士の関係性に基づいて生成されるため、各単語同士の向きや距離は、各単語同士が有する概念や共起性の類似度に対応することとなる。
【００６７】
拡張単語データベース１５は、単語組を拡張する際に用いる操作的動詞が登録されている。例えば、拡張単語データベース１５には、コバーク＆バクナールの操作的動詞を含む操作的動詞リストが予め登録されている。
【００６８】
制御部１６は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、情報提供装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１６は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００６９】
図７に示すように、制御部１６は、受付部１７、分野特定部１８、パターン抽出部１９、関連単語抽出部２０、単語空間限定部２１、単語空間拡張部２２、提案単語抽出部２３、出力部２４、学習部２５を有する。
【００７０】
受付部１７は、利用者の発言を入力情報として受付ける。例えば、受付部１７は、マイクやキーボード等により実現される入力装置３０から利用者の発言を取得する。かかる場合、受付部１７は、受付けた利用者の発言をテキストデータに変換する。そして、受付部１７は、変換後のテキストデータを分野特定部１８に出力する。
【００７１】
分野特定部１８は、入力情報が属する分野を特定する。例えば、分野特定部１８は、受付部１７から受付けたテキストデータの形態素解析を行い、テキストデータに含まれる単語がどのような分野において使用されている単語であるかを特定する。そして、分野特定部１８は、特定した分野をパターン抽出部１９に通知する。
【００７２】
パターン抽出部１９は、特定した分野において所定の関係性を有する複数の単語を含む単語組を抽出する。例えば、パターン抽出部１９は、分野特定部１８から分野の通知を受付けると、通知された分野に属する文献を文献データベース１３から抽出する。そして、パターン抽出部１９は、抽出した文献から所定の構造を有する文章を特定し、特定した文章中に所定の順序で含まれる複数の単語を抽出し、抽出した複数の単語を含む単語組を関連単語抽出部２０に出力する。
【００７３】
例えば、図８は、実施形態にかかる情報提供装置が抽出する単語の一例を説明するための図である。図８中（Ａ）に示すように、アイデアの特徴を示す文章は、「（名詞）｛を｝（状態表現語、副詞句）｛で、によって、にして｝（動詞）｛する、できる｝」という構造を有すると予測される。そこで、パターン抽出部１９は、通知された分野に属する文献を文献データベース１３から抽出し、形態素解析等の技術を用いて、「（名詞）｛を｝（状態表現語、副詞句）｛で、によって、にして｝（動詞）｛する、できる｝」という構造の文章を抽出する。そして、パターン抽出部１９は、図８中（Ｂ）に示すように、抽出した文章に含まれる名詞を単語＃１とし、状態表現語又は副詞句を単語＃２とし、動詞を単語＃３として抽出し、抽出した各単語＃１〜＃３を含む単語組を生成する。このようにして生成された単語組は、図８中（Ｃ）に示すように、抽出した文章が示すアイデアの特徴、すなわち概念ｃεを含むこととなる。
【００７４】
図７に戻り、説明を続ける。関連単語抽出部２０は、パターン抽出部１９が抽出した単語組の中から利用者がより発想しづらい概念であって、提示された際に理解しやすい概念を示す単語組を選択する。例えば、図９は、実施形態にかかる情報提供装置が抽出する単語組の一例を説明する図である。なお、図９に示す例では、複数の公開特許公報を形態素解析し、所定の構造を有する文章から抽出した単語組、すなわち、所定の関係性を有する複数の単語を含む単語組を、各文献の出現順に記載した。
【００７５】
例えば、図９中（Ａ）に示すように、「プログラム  作成  実現」、「トレリス構造  縮退  計算」等といった単語組が文献に多く含まれている。しかしながら、このような単語組は、特定した分野において良く使用されている単語組や安定感がある単語組であるため、このような単語組が有するアイデアの概念は、その分野において当たり前に用いられている概念である。この結果、出現頻度が高い単語組は、セレンディピティが低い。
【００７６】
一方、図９中（Ｂ）に示すように、「眼鏡  着用  視聴」といった単語組は、特定した分野においての使用頻度があまり高くないため、特定した分野において当たり前ではない概念を示す単語組、すなわち、セレンディピティを起こさせる可能性が高い単語組であると予測される。また、図９中（Ｃ）に示すように、出現頻度があまりにも低い単語組、すなわち、出現頻度が所定の閾値よりも低い単語組は、概念が理解しづらいため、利用者にセレンディピティを起こさせる可能性が低くなってしまう。
【００７７】
そこで、関連単語抽出部２０は、パターン抽出部１９が抽出した単語組のうち、特定した分野に属する文献内に、同様の概念を示す単語組の数が第１の閾値以下、第２の閾値以上である単語組を抽出する。この結果、関連単語抽出部２０は、特定した分野、すなわち、利用者の発言が属する分野においてセレンディピティを起こしやすい概念を含む単語組を抽出することができる。
【００７８】
なお、関連単語抽出部２０は、単語同士の関連関係を示す関連語辞書を用いて、単語組に含まれるいずれかの単語から同一の単語組に含まれる他の単語までの間に存在する関連語の数を計数する。そして、関連単語抽出部２０は、計数した関連語の数が所定の範囲内に収まるような単語組を抽出することで、セレンディピティを起こしやすい概念を含む単語組を抽出してもよい。
【００７９】
図７に戻り、説明を続ける。単語空間限定部２１は、関連単語抽出部２０が抽出した単語組に含まれる各単語によって形成される分散表現空間をさらに限定する。具体的には、単語空間限定部２１は、文献データベース１３に格納された全ての文献のうち、関連単語抽出部２０が抽出した単語組が含まれる文章を含む文献の数を計数する。そして、単語空間限定部２１は、計数した値を文献の数で除算した値、すなわち、単語組のＤＦを算出し、算出したＤＦの値が所定の閾値以下となる単語組を抽出する。この結果、情報提供装置１０は、全ての分野を基準としてよりセレンディピティを起こされる可能性が高い概念を含む単語組を抽出することができる。
【００８０】
単語空間拡張部２２は、単語組に含まれる動詞を所定の操作的動詞に置き換えた複数の単語組を生成する。この結果、単語空間拡張部２２は、単語組に含まれる概念を大きく変更することなく、単語空間限定部２１によって限定された分散表現空間を拡張する。
【００８１】
例えば、図１０は、実施形態にかかる情報提供装置が実行する分散表現空間を拡張する処理の一例を説明するための図である。例えば、単語空間拡張部２２は、単語空間限定部２１により抽出された単語組として、「アイコン  クリック  表示」といった単語組を取得する。かかる場合、単語空間拡張部２２は、図１０中（Ａ）に示すように、単語組に含まれる動詞「表示」を、図１０中（Ｂ）に示すように、拡張単語データベース１５に登録された操作的動詞リストの各単語に置き換えた単語組を生成する。
【００８２】
この結果、例えば、単語空間拡張部２２は、図１０中（Ｃ）に示すように、「アイコン  クリック  増やす」、「アイコン  クリック  分割する」「アイコン  クリック  除去する」といった単語組を新たに生成する。なお、単語空間拡張部２２は、元となる単語組「アイコン  クリック  表示」についても、新たに生成した単語組として提案単語抽出部２３に出力する。
【００８３】
このように、単語空間限定部２１と単語空間拡張部２２とは、関連単語抽出部２０により抽出された単語組が含まれる文章の数を、全ての分野の文章の数で除算した値を算出し、算出した値が所定の閾値よりも小さい単語組と操作的動詞とを組み合わせることで、新たな単語組の生成を行う。このようにして新たに生成された単語組は、元の単語組の動詞を変換した単語組であるため、分散表現空間上にマッピングした場合、元の単語組と類似する方向を示すベクトルになると予測されるが、このようなベクトルは、類似する概念を示していると予測される。この結果、情報提供装置１０は、抽出された単語組の数が少ない場合にも、単語空間限定部２１によって抽出された単語組と類似する概念を含む単語組、すなわち、セレンディピティを生じさせやすい概念を含む単語組を生成することができる。
【００８４】
また、単語空間拡張部２２は、情報提供装置１０が単語以外の情報を処理対象とする場合には、所定の関連性を有する情報の組に対し、操作的動詞と同様に所定の操作を示す情報を組み合わせることで、複数の新たな情報の組を生成してもよい。また、単語空間拡張部２２は、例えば、所定の関連性を有する情報の組に含まれる情報のうち、所定の種別の情報を、所定の操作を示す情報に変更した組を生成すればよい。
【００８５】
図７に戻り、説明を続ける。提案単語抽出部２３は、特定した分野とは異なる分野に属する単語のうち、抽出された単語組により生じる概念と同様の概念を有する単語を抽出する。例えば、提案単語抽出部２３は、単語空間拡張部２２が生成した単語組に含まれる各単語をＷ２Ｖに入力し、各単語の分散表現を取得する。続いて、提案単語抽出部２３は取得した分散表現の和、すなわち、単語組の分散表現を算出する。そして、提案単語抽出部２３は、分散表現空間データベース１４に格納された分散表現のうち、単語組の分散表現と類似する向きの分散表現であって、単語組の分散表現との距離が離れている分散表現を特定する。すなわち、提案単語抽出部２３は、単語組に含まれる単語の分散表現を用いて、単語組により生じる概念との類似度が所定の条件を満たす概念を有する単語を、入力情報が属する分野とは異なる分野に属する単語から抽出する。より具体的には、提案単語抽出部２３は、単語組の分散表現との類似度が所定の閾値以下となる分散表現に対応する単語を抽出する。
【００８６】
例えば、図１１は、実施形態にかかる情報提供装置が実行する分散表現空間の限定と拡張とを説明するための図である。例えば、図１１中（Ａ）に示すように、関連単語抽出部２０は、セレンディピティを起こしやすい概念を含む単語組として、単語組＃１〜＃Ｎを抽出する。かかる場合、図１１中（Ｂ）に示すように、単語空間限定部２１は、文献データベース１３に格納された全ての文献について、各単語組＃１〜＃ＮのＤＦの値を算出し、算出したＤＦの値で単語組のフィルタリングを行う。この結果、単語空間限定部２１は、図１１中（Ｃ）に示すように、ＤＦの値が所定の閾値以下である単語組として、例えば、単語組＃１、＃３、＃Ｎ等を抽出する。
【００８７】
また、単語空間拡張部２２は、図１１中（Ｄ）に示すように、コバーク＆バクナールチェックリストを用いて単語組を拡張する。例えば、単語空間拡張部２２は、単語組＃１に含まれる動詞を、コバーク＆バクナールチェックリストに含まれる操作的動詞に置き換えた単語組＃１−１〜＃１−ｍを生成する。同様に、単語空間拡張部２２は、単語組＃３に含まれる動詞を操作的動詞に置き換えた単語組＃３−１〜＃３−ｍを生成し、単語組＃Ｎに含まれる動詞を操作的動詞に置き換えた単語組＃Ｎ−１〜＃Ｎ−ｍを生成する。
【００８８】
続いて、提案単語抽出部２３は、図１１中（Ｅ）に示すように、各単語組＃１−１〜＃１−ｍ、＃３−１〜＃３−ｍ、＃Ｎ−１〜＃Ｎ−ｍごとに、以下の処理を実行する。すなわち、提案単語抽出部２３は、単語組に含まれる単語をＷ２Ｖに入力してベクトルを取得し、取得したベクトルの和と類似する単語であって、利用者の発言が属する分野、すなわち、特定した分野とは異なる分野の単語を分散表現空間から取得する。
【００８９】
以下、提案単語抽出部２３が、単語組のベクトルの和と類似する単語であって、特定した分野とは異なる分野の単語を分散表現空間から取得する処理の一例について図面を用いて説明する。例えば、図１２は、実施形態にかかる情報提供装置が類似する単語を抽出する処理の一例を説明する図である。例えば、提案単語抽出部２３は、図１２中（Ａ）に示すように、単語組「眼鏡  着用  視聴」を取得する。かかる場合、提案単語抽出部２３は、図１２中（Ｂ）に示すように、単語組に含まれる各単語、すなわち、「眼鏡」、「着用」、「視聴」をそれぞれＷ２Ｖに入力することで、各単語の分散表現、すなわちベクトルを算出する。
【００９０】
続いて、提案単語抽出部２３は、図１２中（Ｃ）に示すように、単語組のそれぞれの単語のベクトルの和と類似するベクトルを分散表現空間データベース１４から抽出し、抽出したベクトルが示す単語を取得する。例えば、提案単語抽出部２３は、図１２中（Ｄ）に示すように、単語組のベクトルとのコサイン距離の値が大きいベクトルが示す単語を取得する。
【００９１】
例えば、図１２中（Ｄ）に示す例では、コサイン距離の値が大きい順に「高齢」、「配偶」、「出演」、「演技」、「検眼」、「司会」、「不動産＿所有」等といった単語が取得される。ここで「不動産＿所有」とは、単語「不動産」と単語「所有」とが連続することで１つの熟語として用いられている場合に、形態素解析により１単語として抽出された単語である。
【００９２】
ここで、コサイン距離の値が大きい単語は、単語組が示す概念と類似する概念を有する単語であると言える。しかしながら、単純にコサイン距離の値が大きい単語は、利用者が予測していなかった概念を提供するものではないため、セレンディピティが低いと予測される。一方、コサイン距離の値が小さい単語には、単語組が示す概念とは異なる概念を有する単語が含まれるものの、一見して利用者が思いつかないような概念を提供する単語、すなわち、セレンディピティが高い単語も含まれると予測される。
【００９３】
例えば、図１３は、単語のベクトル同士の関係性の一例を説明するための図である。図１３に示す例では、単語「ＭＡＮ」、「ＷＯＭＡＮ」、「ＵＮＣＬＥ」、「ＡＵＮＴ」、「ＫＩＮＧ」、「ＱＵＥＥＮ」がマッピングされた分散表現空間の一例を記載した。ここで、図１３中（Ａ）に示すように、単語「ＭＡＮ」から単語「ＷＯＭＡＮ」までのベクトル、単語「ＵＮＣＬＥ」から単語「ＡＵＮＴ」までのベクトル、単語「ＫＩＮＧ」から単語「ＱＵＥＥＮ」までのベクトルは、それぞれ「単語から男性の概念を除いて女性の概念を加算する」といった同一の概念を示すと考えられる。このため、図１３中（Ｂ）に示すように、このようなベクトルの矢印が向く方向は一致する。
【００９４】
一方、単語「ＫＩＮＧ」と単語「ＵＮＣＬＥ」との距離が離れている場合、単語「ＫＩＮＧ」から単語「ＵＮＣＬＥ」を容易に想起できるとは限らないため、図１３中（Ｃ）に示すように、単語「ＫＩＮＧ」が示す概念と単語「ＵＮＣＬＥ」が示す概念との共起性は小さいと考えられる。しかしながら、このように共起性が小さい概念であっても、ベクトルの方向が向いている場合には、同様の概念を示し得るため、図１３中（Ｄ）に示すように、セレンディピティを起こす可能性が高いと考えられる。
【００９５】
このため、情報提供装置１０は、利用者にセレンディピティを起こす可能性が高い単語として、利用者の発言に含まれる単語との共起性が高いアイデアが有する概念と類似する概念を有する単語であって、利用者の発言に含まれる単語からは共起性が低い単語を提供すればよい。ここで、共起性が低い単語とは、ベクトル同士の距離が離れている単語であり、例えば、異なる分野に属する単語等が該当すると予測される。
【００９６】
そこで、提案単語抽出部２３は、単語組のベクトルと他の単語を示すベクトルとの距離を算出し、算出した距離が所定の閾値よりも離れているベクトルを特定する。このようにして特定された単語は、利用者の発言と共起性が高いアイデアの概念と類似する概念を含む単語であって、利用者の発言との共起性が低い単語であると予測される。
【００９７】
例えば、図１４は、情報提供装置が提案する単語が有する概念の一例を説明するための図である。図１４に示すように、分野＃１に属する単語組＃１を構成する単語＃１〜＃３は、それぞれ概念＃１〜＃３を有する。ここで、概念＃１は、概念を形成する複数の要素である要素群＃１により形成され、概念＃２は、概念を形成する複数の要素である要素群＃２により形成され、概念＃３は、概念を形成する複数の要素である要素群＃３により形成される。このため、単語組＃１の概念は、概念＃１〜＃３の和、すなわち、要素群＃１〜＃３の和であると考えられる。
【００９８】
ここで、図１４中（Ａ）に示すように、ベクトルの距離が遠いほどセレンディピティを生じさせる可能性が高い。しかしながら、単純に距離が離れてしまうと、単語組＃１が有する概念と離れすぎてしまうため、セレンディピティが生じにくくなる。そこで、提案単語抽出部２３は、図１４中（Ｂ）に示すように、セレンディピティを生じさせる程度に意味があることを保証することができる程度に、単語組＃１と共通する部分がある単語を抽出する。より具体的には、提案単語抽出部２３は、単語組＃１が有する概念、すなわち、要素群＃１〜＃３の和と類似する要素群＃４によって形成される概念＃４を有する単語であって、分野＃１との類似性が十分に離れた分野＃２に属する単語＃４を抽出する。
【００９９】
例えば、提案単語抽出部２３は、単語組のベクトルとのコサイン距離が所定の閾値よりも大きい（若しくは、所定の範囲内に収まる）ベクトルを抽出し、抽出したベクトルと、単語組に含まれる各単語のベクトルのコサイン距離をそれぞれ算出する。そして、提案単語抽出部２３は、算出したコサイン距離の和が所定の閾値よりも小さいベクトルを特定し、特定したベクトルが示す単語を提案する単語とする。すなわち、提案単語抽出部２３は、単語組の分散表現の和とのコサイン距離が所定の閾値よりも大きく、かつ、各単語の分散表現とのコサイン距離の和が所定の閾値よりも小さい分散表現に対応する単語を抽出する。
【０１００】
このように、提案単語抽出部２３は、単語組に含まれる各単語の分散表現の和を算出し、算出した分散表現の和との類似度が所定の条件を満たす分散表現に対応する単語を抽出する。例えば、提案単語抽出部２３は、単語組に含まれる単語の分散表現の和（すなわち、単語組のベクトル）と同様の向きを有する分散表現であって、単語組に含まれる単語の分散表現の和との距離が所定の閾値以上となる分散表現に対応する単語を抽出する。
【０１０１】
例えば、提案単語抽出部２３は、「グラフ  一括  付け加える」といった単語組を受信した場合、単語「グラフ」のベクトルと、単語「一括」のベクトルと、単語「付け加える」のベクトルとの和を算出する。次に、提案単語抽出部２３は、算出したベクトルの和とのコサイン距離が所定の閾値よりも大きいベクトルとして、単語「回転」のベクトルを特定する。かかる場合、提案単語抽出部２３は、単語「回転」のベクトルと単語「グラフ」のベクトルとのコサイン距離、単語「回転」のベクトルと単語「一括」のベクトルとのコサイン距離、単語「回転」のベクトルと単語「付け加える」のベクトルとのコサイン距離をそれぞれ算出し、算出したコサイン距離の和が所定の閾値よりも小さいか否かを判定する。
【０１０２】
すなわち、提案単語抽出部２３は、単語組のベクトルを構成する各単語ベクトルとの距離が所定の閾値よりも小さいか否かを判定する。そして、提案単語抽出部２３は、単語「回転」のベクトルについて、単語組のベクトルを構成する各単語ベクトルとの距離が所定の閾値よりも小さいと判定した場合は、単語「回転」を提案する単語とする。
【０１０３】
図７に戻り、説明を続ける。出力部２４は、提案単語抽出部２３が抽出した単語を提案として出力する。例えば、出力部２４は、提案単語抽出部２３が単語「回転」を抽出した場合に、「回転させるのはどう？」等といった提案を行う文章を生成し、生成した文章を出力装置３１に送信する。この結果、出力装置３１は、情報提供装置１０が抽出した単語、すなわち、利用者にセレンディピティを生じさせるような単語を出力することができる。
【０１０４】
学習部２５は、分散表現空間データベース１４が記憶する分散表現空間の学習を行う。例えば、学習部２５は、文献データベース１３に含まれる各文献の形態素解析を行い、Ｗ２Ｖの技術を用いて、各文献に含まれる単語同士の関係性に基づく分散表現を学習する。そして、学習部２５は、学習結果を分散表現空間データベース１４に登録する。
【０１０５】
〔４．情報提供装置１０が実行する処理の流れ〕
次に、図１５〜図１７を用いて、情報提供装置１０が実行する処理の流れについて説明する。まず、図１５を用いて、情報提供装置１０が実行する抽出処理の流れについて説明する。図１５は、実施形態にかかる情報提供装置が実行する抽出処理の流れを説明するフローチャートである。
【０１０６】
図１５に示すように、情報提供装置１０は、入力情報を取得すると（ステップＳ１０１）、取得した入力情報が属する分野を特定する（ステップＳ１０２）。続いて、情報提供装置１０は、特定した分野に属する文献データから、所定の関係性を満たす単語組を抽出する（ステップＳ１０３）。すなわち、情報提供装置１０は、ｃε辞典法の構造を有する特定構文から、単語組を抽出する。そして、情報提供装置１０は、抽出した単語組からセレンディピティを起こし得る単語組を選択し（ステップＳ１０４）、単語組の分散表現を用いて、単語組により生じる概念と類似度が所定の条件を満たす単語を抽出する（ステップＳ１０５）。すなわち、情報提供装置１０は、単語組が属する分野以外の分野に属する単語であって、単語組が有する概念と類似する概念を有する単語を抽出する。そして、情報提供装置１０は、抽出した単語をヒントとして出力し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。
【０１０７】
次に、図１６を用いて、単語組が属する分野以外の分野に属する単語であって、単語組が有する概念と類似する概念を有する単語を抽出するための各種処理の流れをより具体的に説明する。図１６は、実施形態にかかる情報提供装置が実行する抽出処理の具体的な処理の流れを説明するフローチャートである。なお、図１６に示すステップＳ２０１〜Ｓ２０６は、図１５に示すステップＳ１０３〜Ｓ１０５の処理をより具体的にしたものである。
【０１０８】
例えば、情報提供装置１０は、入力情報が属する分野に属する文献データの形態素解析を行い（ステップＳ２０１）、所定のパターンに合致する文字列を特定する（ステップＳ２０２）。そして、情報提供装置１０は、特定した文字列に含まれる単語から単語組を生成する（ステップＳ２０３）。
【０１０９】
また、情報提供装置１０は、生成した単語組からセレンディピティを起こしやすい単語組を選択し（ステップＳ２０４）、選択した単語組から操作的動詞を用いて単語組のバリエーションを生成する（ステップＳ２０５）。そして、情報提供装置１０は、選択した単語組をＷ２Ｖに入力し、方向を含めた類似度、すなわち、単語組のベクトルとのコサイン距離が所定の範囲内であって、方向を含めない類似度、すなわち、単語組に含まれる各単語のベクトルとのコサイン距離の和が所定の閾値以下となる単語を抽出する（ステップＳ２０６）。
【０１１０】
次に、図１７を用いて、単語組の中からセレンディピティを起こしやすい単語組を選択し、選択した単語組から単語組のバリエーションを生成する処理の流れをより具体的に説明する。図１７は、実施形態にかかる情報提供装置がセレンディピティを起こしやすい単語組を選択する処理の具体的な処理の流れを説明するフローチャートである。なお、図１７に示すステップＳ３０１〜Ｓ３０３は、図１６に示すステップＳ２０４、Ｓ２０５の処理をより具体的にしたものである。
【０１１１】
例えば、情報提供装置１０は、生成した単語組のＤＦをそれぞれ算出する（ステップＳ３０１）。また、情報提供装置１０は、生成した単語組のＤＦの値が所定の閾値以下となる単語組を選択する（ステップＳ３０２）。そして、情報提供装置１０は、操作的動詞リストを用いて、選択した単語組のバリエーションを生成する（ステップＳ３０３）。
【０１１２】
〔５．変形例〕
上記では、図１に例示した態様を用いながら、情報提供装置１０が実行する抽出処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、情報提供装置１０が実行する抽出処理のバリエーションについて説明する。
【０１１３】
〔５−１．各種のパラメータについて〕
上述した情報提供装置１０は、セレンディピティを起こし得る単語を抽出するため、例えば、抽出した単語組のうち、ＤＦの値が所定の閾値（以下、第１閾値と記載する。）以下の単語組を抽出した。また、情報提供装置１０は、単語組のベクトルとのコサイン距離が所定の範囲（以下、第１範囲と記載する。）内となるベクトルであって、単語組に含まれる各単語のベクトルとのコサイン距離の和が所定の閾値（以下、第２閾値と記載する。）以下となるベクトルを抽出した。ここで、情報提供装置１０が採用する各種の閾値は、任意の閾値が採用可能である。
【０１１４】
例えば、情報提供装置１０は、一見した際にはわかりづらいものの、熟考した際にセレンディピティが生じやすい単語を出力する場合は、第１閾値の値をより低くしてもよく、第２閾値の値をより小さくしてもよい。また、情報提供装置１０は、第１範囲をより狭く設定してもよい。
【０１１５】
〔５−２．セレンディピティを生じさせやすい単語組について〕
上述した例では、情報提供装置１０は、セレンディピティを起こさせる可能性を高めるため、抽出した単語組からセレンディピティを起こさせる可能性が高い単語を選択した。例えば、関連単語抽出部２０は、各単語組の出現頻度や単語同士の関係性等に基づいて、単語組の選択を行った。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。
【０１１６】
例えば、情報提供装置１０は、分野ごとに、セレンディピティを起こし得る単語組を予め選択しておいてもよい。また、かかる選択処理は、人の手によって予め行われていてもよい。例えば、情報提供装置１０は、所定の関係性を有する複数の単語を含む単語組を文献データから抽出し、抽出した単語組をオペレータに提示する。そして、情報提供装置１０は、オペレータが選択した単語組を、セレンディピティを起こし得る単語組として予め選択しておいてもよい。
【０１１７】
〔５−３．情報提供装置が実行する処理〕
上述した説明では、情報提供装置１０は、入力情報が属する分野の情報から所定の関係性を有する複数の情報を特定し、特定した複数の情報により生じる概念と同様の概念を有する情報を、特定した分野とは異なる分野に属する情報から抽出した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。すなわち、情報提供装置１０は、入力情報が属する分野と異なる分野の情報の中から、入力情報と暗黙的なつながりを保持しつつ、明示的には不連続な関係性を有する情報を出力できるのであれば、異なる処理により、出力する情報を抽出してもよい。
【０１１８】
例えば、図１８は、入力分野の情報と異分野の情報とに関係のある情報を出力する処理の一例を説明する図である。なお、図１８に示す例では、情報提供装置１０が実行する処理のバリエーションとして、入力情報が属する分野の情報と、入力情報が属する分野とは異なる分野の情報との双方を分析し、双方の情報に関連性のある情報を出力する処理の一例について記載した。
【０１１９】
例えば、図１８に示すように、利用者が新たなアイデアを思案する場合、参考になるであろう情報が属する分野は、教育業、電力供給業、銀行業等、多岐に渡る。このため、利用者は、図１８中（Ａ）に示すように、これら全ての分野の情報を考慮して、新たなアイデアを思索するのが困難である。
【０１２０】
そこで、情報提供装置１０は、以下の処理を実行する。まず、情報提供装置１０は、利用者から入力情報を受付ける。このような場合、情報提供装置１０は、入力情報が属する分野を特定する。また、情報提供装置１０は、特定した分野とは異なる分野（異分野）を抽出する。そして、情報提供装置１０は、入力情報が属する分野に属する情報と、かかる分野とは異なる分野に属する情報との双方を分析し、双方の情報に関連性のある情報を特定する。そして、情報提供装置１０は、特定した情報を出力する。
【０１２１】
例えば、利用者は、図１８中（Ｂ）に示すように、情報提供装置１０に対して、思いついた単語等の任意の情報を入力情報として入力する。このような場合、情報提供装置１０は、図１８中（Ｃ）に示すように、入力情報が属する分野を特定する。例えば、情報提供装置１０は、入力情報が「プロパンガス」等といった情報であれば、「ガス供給業」を入力情報が属する分野として特定する。
【０１２２】
続いて、情報提供装置１０は、特定した分野とは異なる分野を抽出する。例えば、情報提供装置１０は、特定した分野「ガス供給業」とは異なる分野として「広告業」を抽出する。なお、情報提供装置１０は、入力情報が属する分野とは異なる分野を、複数選択してもよい。また、情報提供装置１０は、上述した各種の処理を用いて、入力情報が属する分野とは、意味が離れている分野（例えば、分散表現空間上における距離が遠い分野）を選択してもよい。
【０１２３】
そして、情報提供装置１０は、入力情報が属する分野と抽出した分野との双方の情報を分析し、双方の情報に関係のある情報を特定する。例えば、情報提供装置１０は、各分野に属する単語の属性、概念、意味等を分散表現空間上における単語間の距離や向きを用いて比較し、双方の分野に関係のある情報を特定する。また、例えば、情報提供装置１０は、分散表現空間上における単語の向きが近く、距離が遠い単語同士を抽出する。そして、情報提供装置１０は、図１８中（Ｆ）に示すように、抽出した単語を出力する。
【０１２４】
このような処理を実行した結果、情報提供装置１０は、通常の思考では浮かばない単語の組み合わせを出力することができるので、利用者にセレンディピティを生じさせることができる。なお、上述した処理以外にも、情報提供装置１０は、入力情報が属する分野と、異分野との双方に関係のある情報を出力するのであれば、任意の分析手法を採用することができる。
【０１２５】
なお、上述した情報提供装置１０は、入力情報として任意の情報を採用することができる。例えば、情報提供装置１０は、入力情報として、テキスト、ビジネスの特徴、音や画像等のコンテンツ、生体情報等を採用し、入力情報が属する分野と、異分野との双方の情報に関係のある情報として、テキスト、ビジネスの特徴、コンテンツ、生体情報等を出力すればよい。また、情報提供装置１０は、上述した実施形態において説明した書く処理のうち、任意の処理を矛盾させない範囲で利用可能である。
【０１２６】
〔５−４．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１２７】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図７に示した単語空間限定部２１と単語空間拡張部２２とは統合されてもよい。
【０１２８】
また、上記してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１２９】
〔５−５．プログラム〕
また、上記してきた実施形態にかかる情報提供装置１０は、例えば、図１９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１９は、抽出処理を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１３０】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１３１】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。
【０１３２】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０１３３】
メディアインターフェイス１７００は、非一時的にコンピュータが読み取り可能な記憶媒体の一例である記録媒体１８００に格納された情報提供プログラム等のプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１３４】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる情報提供装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１６の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２内のデータ、すなわち文献データベース１３、分散表現空間データベース１４、拡張単語データベース１５が格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１３５】
〔６．効果〕
上述したように、情報提供装置１０は、入力情報を受付けると、入力情報から特定構文を特定し、特定した特定構文に埋め込まれた単語群を抽出する。また、情報提供装置１０は、特定構文に含まれる単語群の分散表現を用いて、他の単語の分散表現との類似度を算出する。そして、情報提供装置１０は、算出した類似度に基づいて抽出した情報を出力する。このため、情報提供装置１０は、利用者が思い浮かばない情報を提供することができるので、利用者にセレンディピティを生じさせることができるような情報を出力することができる。
【０１３６】
また、情報提供装置１０は、ｃε辞典法を用いて、特定構文を特定する。このため、情報提供装置１０は、ある分野においてセレンディピティを生じさせる可能性を有するパターンを有する文章に含まれる単語群から、かかる単語群が有する特徴と類似する特徴を有する単語を出力することができるので、利用者にセレンディピティを生じさせる可能性を担保しつつ、利用者より思い浮かびづらい情報を提供することができる。
【０１３７】
また、情報提供装置１０は、等価変換理論に基づいて、単語群と同様のアナロジーを有し、かかる単語群と異なる分野に属する単語を出力する。単語群により生じる概念を保ちつつ、利用者がより思い浮かびづらい情報を提供することができるので、利用者にセレンディピティを生じさせることができるような情報を出力することができる。
【０１３８】
また、情報提供装置１０は、単語群の分散表現の和と類似する分散表現に対応する単語や、単具群の分散表現の和との類似度が所定の範囲内に収まる分散表現に対応する情報を抽出する。このため、情報提供装置１０は、利用者にセレンディピティを生じさせることができるような情報を出力することができる。
【０１３９】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１４０】
また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、制御部は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１４１】
１０  情報提供装置
１１  通信部
１２  記憶部
１３  文献データベース
１４  分散表現データベース
１５  拡張単語データベース
１６  制御部
１７  受付部
１８  分野特定部
１９  パターン抽出部
２０  関連単語抽出部
２１  単語空間限定部
２２  単語空間拡張部
２３  提案単語抽出部
２４  出力部
２５  学習部
３０  入力装置
３１  出力装置
【図１】
0006552353.tif 000002
【図２】
0006552353.tif 000003
【図３】
0006552353.tif 000004
【図４】
0006552353.tif 000005
【図５】
0006552353.tif 000006
【図６】
0006552353.tif 000007
【図７】
0006552353.tif 000008
【図８】
0006552353.tif 000009
【図９】
0006552353.tif 000010
【図１０】
0006552353.tif 000011
【図１１】
0006552353.tif 000012
【図１２】
0006552353.tif 000013
【図１３】
0006552353.tif 000014
【図１４】
0006552353.tif 000015
【図１５】
0006552353.tif 000016
【図１６】
0006552353.tif 000017
【図１７】
0006552353.tif 000018
【図１８】
0006552353.tif 000019
【図１９】
0006552353.tif 000020