(57)【要約】【課題】学習データの傾向に変化が生じた際に、その変化に対応するよう容易にモデルを修正することができる、ベイジアンネットワークのモデルを実装した計算装置を提供する。【解決手段】計算装置は、確率変数を示すノード２２と、ノード間の依存関係を示す条件付確率とを含むベイジアンネットワーク２０、及び、そのベイジアンネットワーク２０のうちの少なくとも１つのノードについて該ノードが示す確率変数の値に前記ベイジアンネットワーク２０に入力される学習データの値が対応付けられた少なくとも１つの学習データ表３０を記憶し、前記学習データ表３０を更新し、前記ベイジアンネットワーク２０に入力される学習データを取得し、前記取得手段により取得された学習データの値に対応する前記確率変数の値に少なくとも基づいて、該確率変数を示すノードと依存関係があるノードが示す確信度を計算する。【選択図】図３
2008226091.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
確率変数を示すノードと、ノード間の依存関係を示す条件付確率とを含むベイジアンネットワーク、及び、そのベイジアンネットワークのうちの少なくとも１つのノードについて該ノードが示す確率変数の値に前記ベイジアンネットワークに入力される学習データの値が対応付けられた少なくとも１つの学習データ表を記憶する記憶手段と、
前記ベイジアンネットワークに入力される学習データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された学習データの値に対応付けられた前記確率変数の値に少なくとも基づいて、該確率変数を示すノードと依存関係があるノードが示す確率変数の値の確信度を計算する確信度計算手段と、
を含むことを特徴とする計算装置。
【請求項２】
請求項１に記載の計算装置において、
さらに、前記学習データ表における前記確率変数のとり得る値と前記学習データのとり得る値との対応付けを更新する学習データ表更新手段、
を含むことを特徴とする計算装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の計算装置において、
前記記憶手段に記憶される学習データ表は、前記ベイジアンネットワークのうちの少なくとも１つのノードについて該ノードが示す確率変数のとり得る値に、前記ベイジアンネットワークに入力される学習データのとり得る値の組合せが対応付けられている、
ことを特徴とする計算装置。
【請求項４】
確率変数を示すノードと、ノード間の依存関係を示す条件付確率とを含むベイジアンネットワーク、及び、そのベイジアンネットワークのうちの少なくとも１つのノードについて該ノードが示す確率変数の値に前記ベイジアンネットワークに入力される学習データの値が対応付けられた少なくとも１つの学習データ表を記憶する記憶手段、
前記ベイジアンネットワークに入力される学習データを取得する取得手段、
前記取得手段により取得された学習データの値に対応付けられた前記確率変数の値に少なくとも基づいて、該確率変数を示すノードと依存関係があるノードが示す確率変数の値の確信度を計算する確信度計算手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計算装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ベイジアンネットワークのモデルを実装した計算装置では、一般的に、ベイジアンネットワークに入力された学習データを学習するに従って、ベイジアンネットワークに含まれる条件付確率などが更新され、ベイジアンネットワークのモデルの精度が向上していく。そして、一般的には、それまで蓄積されたすべての学習データに基づいて、ベイジアンネットワークに含まれる条件付確率などが更新されるため、学習データが蓄積されるに従って、新たに学習した学習データがモデルに与える影響は相対的に小さくなる。そのため、学習データのとる値の傾向に変化が生じた際には、変化後の状況にモデルが適合することが困難になる状況が考えられる。
【０００３】
学習データのとる値の傾向に変化が生じた際に、ベイジアンネットワークに含まれる条件付確率などがその変化に対応するよう修正される仕組みを備えたものとして、例えば、忘却機能を有するベイジアンネットワークや、動的ベイジアンネットワークが挙げられる（非特許文献１などを参照）。
【非特許文献１】エフ・ブイ・ジェンセン（F.V.Jensen）著、「ベイジアン・ネットワークス・アンド・ディシジョン・グラフス（BayesianNetworks and Decision Graphs）」、（米国）、スプリンガー・ヴァーラグ・ニューヨーク・インク（Springer-Verlag,New York, Inc.）、2001年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
忘却機能を有するベイジアンネットワークのモデルが、学習データの傾向の変化に適切に対応するためには、適切な忘却パラメタを設定する必要がある。しかしながら、適切な忘却パラメタを設定することは一般的に困難である。また変数の特性によって様々な忘却パラメタの設定が必要になることもありこの場合には設計に大変な手間がかかる。
【０００５】
動的ベイジアンネットワークは、学習データの傾向の時間変化をベイジアンネットワークのモデルで表現することが可能である。この手法を適用した場合時間変化の原因となるようなノードを適切に設定しなければならず、またその関係を学習しなければならない。しかしこうした時間変化の原因となる事象間の確率的関係を学習することは統計的に十分な学習データの取得が難しいなどの問題がある。また動的ベイジアンネットワークの場合には特にノードが多くなりネットワークが複雑になれば確率推論の計算も複雑になるという事情があるので、動的ベイジアンネットワークのモデルを構築することが困難な場合がある。
【０００６】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、学習データの傾向に変化が生じた際に、その変化に対応するよう容易にモデルを修正することができる、ベイジアンネットワークのモデルを実装した計算装置を提供することをその目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明に係る計算装置は、確率変数を示すノードと、ノード間の依存関係を示す条件付確率とを含むベイジアンネットワーク、及び、そのベイジアンネットワークのうちの少なくとも１つのノードについて該ノードが示す確率変数の値に前記ベイジアンネットワークに入力される学習データの値が対応付けられた少なくとも１つの学習データ表を記憶する記憶手段と、前記ベイジアンネットワークに入力される学習データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された学習データの値に対応付けられた前記確率変数の値に少なくとも基づいて、該確率変数を示すノードと依存関係があるノードが示す確率変数の値の確信度を計算する確信度計算手段と、を含むことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係るプログラムは、確率変数を示すノードと、ノード間の依存関係を示す条件付確率とを含むベイジアンネットワーク、及び、そのベイジアンネットワークのうちの少なくとも１つのノードについて該ノードが示す確率変数の値に前記ベイジアンネットワークに入力される学習データの値が対応付けられた少なくとも１つの学習データ表を記憶する記憶手段、前記ベイジアンネットワークに入力される学習データを取得する取得手段、前記取得手段により取得された学習データの値に対応付けられた前記確率変数の値に少なくとも基づいて、該確率変数を示すノードと依存関係があるノードが示す確率変数の値の確信度を計算する確信度計算手段、としてコンピュータを機能させるための命令を含んでいる。
【０００９】
本発明によれば、学習データの傾向に変化が生じた際に、その変化に対応するよう、計算装置に実装されているベイジアンネットワークのモデルを容易に修正することができる。
【００１０】
ここで、前記計算装置は、さらに、前記学習データ表における前記確率変数のとり得る値と前記学習データのとり得る値との対応付けを更新できてもよい。
【００１１】
また、前記記憶手段に記憶される学習データ表は、前記ベイジアンネットワークのうちの少なくとも１つのノードについて該ノードが示す確率変数のとり得る値に、前記ベイジアンネットワークに入力される学習データのとり得る値の組合せが対応付けられていてもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明の実施形態に係る計算装置は、例えば、ＣＰＵ等の制御装置、ＲＡＭやハードディスク等の記憶装置、ディスプレイ等の出力装置、キーボード等の入力装置、ネットワークボード等の通信装置を備えた公知のパーソナルコンピュータにより構成されている。
【００１３】
図１は、本計算装置１０で実現される、各機能の関係を示す機能ブロック図である。同図に示すように、計算装置１０は、機能的にはデータ入力部１２と、データ取得部１４と、計算部１６と、記憶部１８を備えている。
【００１４】
データ入力部１２はキーボード等の入力装置により実現されている。データ取得部１４、計算部１６は計算装置１０にインストールされた計算プログラムを、計算装置１０に含まれるＣＰＵ等の制御装置で実行することにより実現されている。なお、この計算プログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の情報伝達媒体を介して、あるいは、あるいは、インターネット等の通信ネットワークを介して計算装置１０に供給される。記憶部１８はＲＡＭやハードディスク等の記憶装置により実現されている。
【００１５】
記憶部１８には、ベイジアンネットワークが記憶されている。ベイジアンネットワークは不確実な事象を示す確率変数を示すノード、そのノード間の定性的な依存関係を示すリンク、及び、それぞれのノード間の定量的な関係を示す条件付確率を含んでいる。
【００１６】
図２は、ベイジアンネットワーク２０の一例を示す概念図である。図２に示すベイジアンネットワーク２０は、５つのノード２２を含んでおり、ノード２２は有向リンク２４によりつながれている。
【００１７】
本実施形態では、ベイジアンネットワーク２０のうち、図３に示す原因ノード２２ａ（確率変数Ｘ１を示す）と、結果ノード２２ｂ（確率変数Ｘ２を示す）に着目し、メールの重要度の計算例を示すこととする。
【００１８】
原因ノード２２ａは、送信者が自分と関係が深い人であるという事象を示す確率変数Ｘ１を示している。この確率変数Ｘ１は、０、１、２の３つの値をとり得る確率変数であり、例えば、かなり自分と関係が深い人（ランク１）を示す値は２であり、自分と関係がある人（ランク２）を示す値は１であり、自分と関係がない人（ランク３）を示す値は０である。結果ノード２２ｂは、メールが重要であるという事象を示す確率変数Ｘ２を示している。Ｘ２は０、１の２つの値をとり得る確率変数であり、メールが重要であることを示す値は１であり、メールが重要でないことを示す値は０である。
【００１９】
原因ノード２２ａから結果ノード２２ｂへの向きへ有向リンク２４がつながれている。なお、確率変数Ｘ１が示す事象と、確率変数Ｘ２が示す事象とには、定性的な依存関係があれば足り、因果関係がある必要はない。
【００２０】
そして、図３に示すベイジアンネットワーク２０の原因ノード２２ａには学習データ表３０が対応付けられている。この学習データ表３０は、原因ノード２２ａが示す確率変数Ｘ１がとり得る値それぞれに対して学習データのとり得る値（個別データ）を対応付けている。図３に示すベイジアンネットワーク２０の例では、送信者のランクのそれぞれに、メールの送信者となりうる人（Ａ氏〜Ｅ氏、及び、その他の人）の個別データが対応付けられている。図３に示す学習データ表３０は記憶部１８に記憶される。
【００２１】
図３に示すベイジアンネットワーク２０は、図４に示す条件付確率表４０によって、それぞれのノード２２間の定量的な関係を表現することができる。条件付確率表４０は記憶部１８に記憶される。
【００２２】
ここで、図４に示す条件付確率表４０を図３の具体例にあてはめ、確率変数Ｘ２の値の確信度の計算の一例を示す。なお、確信度とは、その判断の確からしさを示す数値であり、０以上１以下の実数で表現される。
【００２３】
例えば、メール送信者がＡ氏であるとすると、図３に示す学習データ表３０から、この送信者はランク１であることがわかり、確率変数Ｘ１の値は２となる。この場合、図４に示す条件付確率表４０（ｂ）から、確率変数Ｘ２の値が１になる確信度、すなわち、メールが重要である確信度は０．８と計算される。また、確率変数Ｘ２の値が０になる確信度、すなわち、メールが重要でない確信度は０．２と計算される。
【００２４】
一方、例えば、メール送信者がＡ氏〜Ｅ氏のいずれでもない他の人であるとすると、図３に示す学習データ表３０から、この送信者はランク３であることがわかり、確率変数Ｘ１の値は０となる。この場合、図４に示す条件付確率表４０（ｂ）から、確率変数Ｘ２の値が１になる確信度、すなわち、メールが重要である確信度は０．１と計算される。また、確率変数Ｘ２の値が０になる確信度、すなわち、メールが重要でない確信度は０．９と計算される。
【００２５】
ここで、図５に示すように、学習データ表３０において、Ａ氏を示す個別データがランク１からランク２に更新されたとする。学習データ表３０の更新後に届いたメールの送信者がＡ氏であるとすると、確率変数Ｘ１の値は１となる。この場合、図４に示す条件付確率表４０（ｂ）から、確率変数Ｘ２の値が１になる確信度、すなわち、メールが重要である確信度は０．６と計算される。また、確率変数Ｘ２の値が０になる確信度、すなわち、メールが重要でない確信度は０．４と計算される。
【００２６】
次に、本実施形態に係る計算装置１０で行われる処理を図１に示した機能ブロック図と図６に示したフローチャートとに基づいて説明する。
【００２７】
記憶部１８には図４（ａ）、（ｂ）に示す条件付確率表４０があらかじめ記憶されている。また、図３に示す学習データ表３０も記憶部１８に記憶されている。
【００２８】
ここで、データ取得部１４がデータ入力部１２を介して学習データを取得する（Ｓ１０１）。本実施形態では学習データにはメール送信者の名前が含まれている。そして、計算部１６にて学習データに含まれるメール送信者の名前に対応する個別データを学習データ表３０のなかから検索する（Ｓ１０２）。そして、その検索された個別データに対応する確率変数Ｘ１の値を学習データ表３０に基づいて計算部１６にて求める（Ｓ１０３）。そして、必要に応じて、学習データを計算部１６にて学習する（Ｓ１０４）。具体的には、記憶部１８に記憶されている条件付確率表４０の値を更新する。この一連の処理を、学習データがなくなるまで繰り返す（Ｓ１０５）。
【００２９】
こうすれば、学習データの傾向に変化が生じた際に、学習データ表３０に含まれる個別データを更新することで、その変化に応じてモデルを容易に修正することができる。例えば、図５に挙げた例では、人事異動が発生し、Ａ氏とのやりとりがそれほど重要ではなくなるような状況の変化があったとしても、Ａ氏からのメールの重要度を容易に下げることができる。
【００３０】
なお、学習データの傾向の変化は不確実な事象から生じたものである必要はなく、例えば、人事異動といった、確率によって表現することが難しい、確定的な事象から生じたものであってもよい。
【００３１】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。
【００３２】
例えば、図７に示すように、学術論文が重要であるという事象を示す結果ノード２２ｂ（確率変数Ｘ２を示す）と、著者が自分の研究分野と関連があるという事象を示す原因ノード２２ａ（確率変数Ｘ１を示す）と、それらのノード２２をつなぐ有向リンク２４を含むベイジアンネットワーク２０において、原因ノード２２ａに学習データ表３０を対応付け、自分の研究分野との関連度を示すランクに著者となりうる人を対応付ける応用例が考えられる。
【００３３】
また、図８に示すように、重要文書であるという事象を示す結果ノード２２ｂ（確率変数Ｘ２を示す）と、重要キーワードが文書に含まれているという事象を示す原因ノード２２ａ（確率変数Ｘ１を示す）と、それらのノード２２をつなぐ有向リンク２４を含むベイジアンネットワーク２０において、原因ノード２２ａに第１学習データ表３０−１を対応付けている。第１学習データ表３０−１は、原因ノード２２ａが示す確率変数がとり得る値それぞれに対して、キーワードランクを対応付けている。さらに、キーワードランクは第２学習データ表３０−２と対応付けられている。そして、キーワードの共起関係毎にキーワードランクが割り振られている。
【００３４】
１つのノードでキーワードの共起関係を表現しようとすると、そのノードが示す確率変数のとり得る値が膨大となってしまう。また、キーワード毎にノードを作成しキーワードの共起関係を表現しようとすると、ノード数が膨大となってしまう。この例によれば、キーワードの組合せが、前記確率変数がとり得る値に対応付けられており、ノード数やノードが示す確率変数のとり得る値を増やすことなく、キーワードの共起関係をベイジアンネットワークのモデルで表現することができるので、計算の効率化も期待できる。
【００３５】
なお、図３などに示す学習データ表３０は、必ずしもランクを示すものである必要はない。
【００３６】
また、図３などに示す学習データ表３０は、１つのベイジアンネットワーク２０に複数あってもよい。
【００３７】
また、データ取得部１４がデータ入力部１２を介して学習データを取得する代わりに、記憶部１８に記憶されている学習データを取得してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の実施形態に係る計算装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係るベイジアンネットワークの概念図の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係るベイジアンネットワークの概念図の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係るベイジアンネットワークを表現した条件付確率表の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係るベイジアンネットワークの具体的な一例を示す図である。
【図６】制御装置による処理を示すフロー図である。
【図７】本発明の実施形態に係るベイジアンネットワークの具体的な一例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態に係るベイジアンネットワークの具体的な一例を示す図である。
【符号の説明】
【００３９】
１０  計算装置、１２  データ入力部、１４  データ取得部、１６  計算部、１８  記憶部、２０  ベイジアンネットワーク、２２  ノード、２２ａ  原因ノード、２２ｂ  結果ノード、２４  有向リンク、３０  学習データ表、３０−１  第１学習データ表、３０−２  第２学習データ表、４０  条件付確率表。
【図１】
2008226091.tif 000003
【図２】
2008226091.tif 000004
【図３】
2008226091.tif 000005
【図４】
2008226091.tif 000006
【図５】
2008226091.tif 000007
【図６】
2008226091.tif 000008
【図７】
2008226091.tif 000009
【図８】
2008226091.tif 000010