(57)【要約】【課題】  例えば、全体的には似ていないが部分的に似た化合物を精度よく抽出することができる類似度計算処理システム、その処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】  類似度計算処理システムは、入力された訓練データを記憶しておくための訓練データ記憶装置１０１と、予測するためのデータを記憶するための予測データ記憶装置１０２と、前記入力された訓練データおよび予測データの記述子の一部を抽出するための少なくとも一つの記述子選択装置１０３と、前記記述子選択装置１０３にそれぞれ対応して設けられ前記訓練データと前記予測データの類似度を計算する類似度計算装置１０４と、前記類似度計算装置１０４が計算した結果を前記予測データ記憶装置に記憶されたデータごとに類似度を算出する計算結果集計装置１０５とを備えている。【選択図】  図１
2008100918.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された訓練データを記憶することと、予測するためのデータを記憶することと、前記入力された訓練データおよび予測データの記述子の一部を抽出することと、前記訓練データと前記予測データの類似度を計算することと、前記類似度の計算結果を前記記憶された予測データごとに類似度を算出することとを備えたことを特徴とする類似度計算処理方法。
【請求項２】
請求項1に記載の類似度計算処理方法において、前記類似度計算には、Ｔａｎｉｍｏｔｏ係数を使った類似度計算を行うことを特徴とする類似度計算処理方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の類似度計算処理方法において、前記類似度計算では、計算された類似度の中から最大の値を出力することを特徴とする類似度計算処理方法。
【請求項４】
請求項１乃至３の内のいずれか一つに記載の類似度計算処理方法において、前記類似度の算出は、前記記憶された予測データに対応する値の集計で平均値と分散を計算し、その２つの値の関数を使って最終的な数値を出力することを特徴とする類似度計算処理方法。
【請求項５】
請求項１乃至４の内のいずれか一つに記載の類似度計算処理方法において、前記記述子の抽出は、複数回なされ、前記複数回の抽出操作間で同数の乱数を発生させることを特徴とする類似度計算処理方法。
【請求項６】
請求項１乃至５の内のいずれか一つに記載の類似度計算処理方法において、前記類似度の算出は、予め定められた平面からの距離の関数を使うことで最終的な数値を出力することを特徴とする類似度計算処理方法。
【請求項７】
入力された訓練データを記憶しておくための訓練データ記憶装置と、予測するためのデータを記憶するための予測データ記憶装置と、前記入力された訓練データおよび予測データの記述子の一部を抽出するための少なくとも一つの記述子選択装置と、前記記述子選択装置にそれぞれ対応して設けられ前記訓練データと前記予測データの類似度を計算する類似度計算装置と、前記類似度計算装置が計算した結果を前記予測データ記憶装置に記憶されたデータごとに類似度を算出する計算結果集計装置とを備えたことを特徴とする類似度計算処理システム。
【請求項８】
請求項７に記載の類似度計算処理システムにおいて、前記類似度計算装置は、Ｔａｎｉｍｏｔｏ係数を使った類似度計算を行うことを特徴とする類似度計算処理システム。
【請求項９】
請求項７又は８に記載の類似度計算処理システムにおいて、前記類似度計算装置は、計算された類似度の中から最大の値を出力することを特徴とする類似度計算処理システム。
【請求項１０】
請求項７乃至９の内のいずれか一つに記載の類似度計算処理システムにおいて、前記計算結果集計装置は、予測データ記憶装置に記憶されたデータに対応する値の集計で平均値と分散を計算し、その２つの値の関数を使って最終的な数値を出力することを特徴とする類似度計算処理システム。
【請求項１１】
請求項７乃至１０の内のいずれか一つに記載の類似度計算処理システムにおいて、前記記述子選択装置の各々は、当該記述子選択装置間で同数の乱数を発生させることを特徴とする類似度計算処理システム。
【請求項１２】
請求項７乃至１１の内のいずれか一つに記載の類似度計算処理システムにおいて、前記計算結果集計装置は、予め定められた平面からの距離の関数を使うことで最終的な数値を出力することを特徴とする類似度計算処理システム。
【請求項１３】
入力された訓練データを記憶しておくための訓練データ記憶手段と、予測するためのデータを記憶するための予測データ記憶手段と、前記入力された訓練データおよび予測データの記述子の一部を抽出するための少なくとも一つの記述子選択手段と、前記記述子選択装置にそれぞれ対応して設けられ前記訓練データと前記予測データの類似度を計算する類似度計算手段と、前記類似度計算装置が計算した結果を前記予測データ記憶装置に記憶されたデータごとに類似度を算出する計算結果集計手段とを備えたことを特徴とする類似度計算処理プログラム。
【請求項１４】
請求項1３に記載の類似度計算処理プログラムにおいて、前記類似度計算手段は、Ｔａｎｉｍｏｔｏ係数を使った類似度計算を行うことを特徴とする類似度計算処理プログラム。
【請求項１５】
請求項１３又は１４に記載の類似度計算処理プログラムにおいて、前記類似度計算手段は、計算された類似度の中から最大の値を出力することを特徴とする類似度計算処理プログラム。
【請求項１６】
請求項１３乃至１５の内のいずれか一つに記載の類似度計算処理プログラムにおいて、前記計算結果集計手段は、予測データ記憶装置に記憶されたデータに対応する値の集計で平均値と分散を計算し、その２つの値の関数を使って最終的な数値を出力することを特徴とする類似度計算処理プログラム。
【請求項１７】
請求項１３乃至１６の内のいずれか一つに記載の類似度計算処理プログラムにおいて、前記記述子選択手段の各々は、当該記述子選択手段間で同数の乱数を発生させることを特徴とする類似度計算処理プログラム。
【請求項１８】
請求項１３乃至１７の内のいずれか一つに記載の類似度計算処理プログラムにおいて、前記計算結果集計装置は、予め定められた平面からの距離の関数を使うことで最終的な数値を出力することを特徴とする類似度計算処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、類似した化合物の類似度計算処理システム、その処理方法及びプログラムに関し、詳しくは、創薬の現場において類似した化合物を探すときに有効な類似度計算処理システム、その処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
類似計算手法は、類似しているデータを探すための手法として幅広く知られており、さまざまな場面で使われている。
【０００３】
例えば、特許文献1に示される化合物推定方法では、未知細胞の薬理活性や毒性を有する化合物を推定するために、未知細胞の遺伝子情報に類似する既知細胞の遺伝子情報から推定する方法である。
【０００４】
また、特許文献２に示される化合物アライメント方法では、立体構造情報から化合物間のアライメントの類似度を求めて算出して化合物のアライメントを決定する方法である。
【０００５】
また、特許文献３に示される共通構造抽出装置は、2つの異なる立体構造において、対応する共通点を見つけ出し、それによって、全体構造の類似度を算出する方法である。
【０００６】
ここで、たとえば化合物の類似度を測る尺度として、Ｔａｎｉｍｏｔｏ係数は良く知られた類似度計算方法である。ある構造の有無を示す０，１のビットを使い、そのような記述子を複数準備することによって、化合物は０，１のビット列によって表現することができる。そのような０，１のビット列に対するＴａｎｉｍｏｔｏ係数は以下のように定義され、その値が１であるほどそれらの化合物は類似しており、０に近いほどそれらの化合物は類似していない化合物として判断される。
【０００７】
２つの化合物の表現が、下記数１式に示されるものであると定義されているとする。
【０００８】
【数１】
2008100918.tif 000003
【０００９】
上記数１式と定義されているとすると、Ｔａｎｉｍｏｔｏ係数は、次の数２式のように定義される。
【００１０】
【数２】
2008100918.tif 000004
【００１１】
上記数２式において、「ａｎｄ」，「ｏｒ」はそれぞれビット演算を表しており以下の数３式のように定義される。
【００１２】
【数３】
2008100918.tif 000005
【００１３】
創薬開発の現場などでは、数十万から数百万個の化合物が含まれる化合物ライブラリの中からターゲットに対する活性を有する化合物を探索する必要がある。そのような場合、たとえば特許などの文献情報に記載されている活性化合物の情報をもととして類似度を計算し、類似度の高い化合物についてのみアッセイ実験を実施するということが行われる。そのようにすることで、化合物ライブラリに含まれるすべての化合物を実験することなく、高確率で活性化合物を見出すことが可能になるためで、ｉｎ  ｓｉｌｉｃｏスクリーニング技術の一つとなっている。
【００１４】
従来の類似度計算手法としては、なんらかの距離関数（ユークリッド、バイナリーなど）を使うか、距離の公理を満たしていなくとも、上記のようなＴａｎｉｍｏｔｏ係数などの手法を使う方法が使われてきた。距離関数を使う場合、距離が短いものを類似度が高いデータとして、Ｔａｎｉｍｏｔｏ係数を使う場合には１に近いほど類似度が高いデータとして考える。
【００１５】
【特許文献１】特開２００６−１０７３９５号公報
【特許文献２】特開２００６−１３４２５２号公報
【特許文献３】特開平７−２８７７１７号公報
【非特許文献１】Ｂｙｕｎｇ−Ｊｅ  Ｓｕｎｇ  ｅｔ  ａｌ：Ｎａｔｕｒｅ、ｖｏｌ４２５，ｐｐ．  ９８−１０２，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ（２００３）．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
従来の類似度計算手法および装置は、特許文献１，２及び３に示されるように、ように全体的な特徴を捕らえて類似度を計算する手法であった。
【００１７】
化合物のスクリーニングを行う場合、化合物全体的な特徴が似ていれば化合物の性質も似ているといえるのであるが、必ずしも全体の特徴が似ている必要はなく、タンパクと薬とが鍵と鍵穴にたとえられるように化合物がある特定の特徴を持っていれば、タンパクに作用することも存在し、その場合、全体的に見ると必ずしも類似している必要はない。そのような場合に上記のような類似度計算手法を使うと、全体的には似ていないが部分的に似た活性化合物を拾い出すことができないことがある。
【００１８】
そこで、本発明の技術的課題は、例えば、全体的には似ていないが部分的に似た化合物を精度よく抽出することができる類似度計算処理システム、その処理方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明によれば、入力された訓練データを記憶することと、予測するためのデータを記憶することと、前記入力された訓練データおよび予測データの記述子の一部を抽出することと、前記訓練データと前記予測データの類似度を計算することと、前記類似度の計算結果を前記記憶された予測データごとに類似度を算出することとを備えたことを特徴とする類似度計算処理方法が得られる。
【００２０】
また、本発明によれば、前記類似度計算処理方法において、前記類似度計算には、Ｔａｎｉｍｏｔｏ係数を使った類似度計算を行うことを特徴とする類似度計算処理方法が得られる。
【００２１】
また、本発明によれば、前記いずれかの類似度計算処理方法において、前記類似度計算は、計算された類似度の中から最大の値を出力することを特徴とする類似度計算処理方法が得られる。
【００２２】
また、本発明によれば、前記いずれか一つの類似度計算処理方法において、前記類似度の算出では、前記記憶された予測データに対応する値の集計で平均値と分散を計算し、その２つの値の関数を使って最終的な数値を出力することを特徴とする類似度計算処理方法が得られる。
【００２３】
また、本発明によれば、前記いずれか一つの類似度計算処理方法において、前記記述子の抽出は、複数回なされ、前記複数回の抽出操作間で同数の乱数を発生させることを特徴とする類似度計算処理方法が得られる。
【００２４】
また、本発明によれば、前記いずれか一つの類似度計算処理方法において、前記類似度の算出は、予め定められた平面からの距離の関数を使うことで最終的な数値を出力することを特徴とする類似度計算処理方法が得られる。
【００２５】
また、本発明によれば、入力された訓練データを記憶しておくための訓練データ記憶装置と、予測するためのデータを記憶するための予測データ記憶装置と、前記入力された訓練データおよび予測データの記述子の一部を抽出するための少なくとも一つの記述子選択装置と、前記記述子選択装置にそれぞれ対応して設けられ前記訓練データと前記予測データの類似度を計算する類似度計算装置と、前記類似度計算装置が計算した結果を前記予測データ記憶装置に記憶されたデータごとに類似度を算出する計算結果集計装置とを備えたことを特徴とする類似度計算処理システムが得られる。
【００２６】
また、本発明によれば、前記類似度計算処理システムにおいて、前記類似度計算装置は、Ｔａｎｉｍｏｔｏ係数を使った類似度計算を行うことを特徴とする類似度計算処理システムが得られる。
【００２７】
また、本発明によれば、前記いずれかの類似度計算処理システムにおいて、前記類似度計算装置は、計算された類似度の中から最大の値を出力することを特徴とする類似度計算処理システムが得られる。
【００２８】
また、本発明によれば、前記いずれか一つの類似度計算処理システムにおいて、前記計算結果集計装置は、予測データ記憶装置に記憶されたデータに対応する値の集計で平均値と分散を計算し、その２つの値の関数を使って最終的な数値を出力することを特徴とする類似度計算処理システムが得られる。
【００２９】
また、本発明によれば、前記いずれか一つの類似度計算処理システムにおいて、前記記述子選択装置の各々は、当該記述子選択装置間で同数の乱数を発生させることを特徴とする類似度計算処理システムが得られる。
【００３０】
また、本発明によれば、前記いずれか一つの類似度計算処理システムにおいて、前記計算結果集計装置は、予め定められた平面からの距離の関数を使うことで最終的な数値を出力することを特徴とする類似度計算処理システムが得られる。
【００３１】
また、本発明によれば、入力された訓練データを記憶しておくための訓練データ記憶手段と、予測するためのデータを記憶するための予測データ記憶手段と、前記入力された訓練データおよび予測データの記述子の一部を抽出するための少なくとも一つの記述子選択手段と、前記記述子選択装置にそれぞれ対応して設けられ前記訓練データと前記予測データの類似度を計算する類似度計算手段と、前記類似度計算装置が計算した結果を前記予測データ記憶装置に記憶されたデータごとに類似度を算出する計算結果集計手段とを備えたことを特徴とする類似度計算処理プログラムが得られる。
【００３２】
また、本発明によれば、前記類似度計算処理プログラムにおいて、前記類似度計算手段は、Ｔａｎｉｍｏｔｏ係数を使った類似度計算を行うことを特徴とする類似度計算処理プログラムが得られる。
【００３３】
また、本発明によれば、前記いずれかの類似度計算処理プログラムにおいて、前記類似度計算手段は、計算された類似度の中から最大の値を出力することを特徴とする類似度計算処理プログラムが得られる。
【００３４】
また、本発明によれば、前記いずれか一つの類似度計算処理プログラムにおいて、前記計算結果集計手段は、予測データ記憶装置に記憶されたデータに対応する値の集計で平均値と分散を計算し、その２つの値の関数を使って最終的な数値を出力することを特徴とする類似度計算処理プログラムが得られる。
【００３５】
また、本発明によれば、前記いずれか一つの類似度計算処理プログラムにおいて、前記記述子選択手段の各々は、当該記述子選択手段間で同数の乱数を発生させることを特徴とする類似度計算処理プログラムが得られる。
【００３６】
また、本発明によれば、前記いずれか一つの類似度計算処理プログラムにおいて、前記計算結果集計装置は、予め定められた平面からの距離の関数を使うことで最終的な数値を出力することを特徴とする類似度計算処理プログラムが得られる。
【発明の効果】
【００３７】
本発明においては、例えば、全体的には似ていないが部分的に似た化合物を精度よく抽出することができる類似度計算処理システム、その処理方法及びプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
【００３９】
図１は、本発明の実施の形態による類似度計算処理装置の概略構成を示す図である。図1を参照すると、類似度計算処理装置１００は、入力された訓練データを記憶しておくための訓練データ記憶装置１０１と、予測するためのデータを記憶するための予測データ記憶装置１０２と、入力された訓練データおよび予測データの記述子の一部を抽出するための記述選択装置１０３と、訓練データと予測データの類似度を計算しもっとも類似度が高い数値を出力する類似度計算装置１０４と、各類似度計算装置１０４が計算した結果を予測データ記憶装置１０２に記憶されたデータごとに平均や分散などを計算し、それらから類似度を算出する計算結果集計装置１０５とを備えて構成されている。
【００４０】
図１では、記述子選択装置１０３ａ、ｂ・・・（以下、まとめて１０３で示す）が各類似度計算装置１０４ａ，ｂ，・・・（以下、まとめて１０４で示す）に付属しており、それぞれが独立に動作をするように表現されている。
【００４１】
独立に動作をするという意味では、類似度計算装置１０４および記述子選択装置１０３は複数設置する必要は必ずしもなく、１つの記述子選択装置１０３および類似度計算装置１０４を設置しておき、それらが逐次的に同様の処理を繰り返し行うような形態であってもよい。
【００４２】
各類似度計算装置１０４が計算した類似度を計算結果集計装置１０５で受け取り、その内部で平均や分散を計算し、それらの指標から類似度を算出する。
【００４３】
図２は、記述子選択装置１０３の具体的構成を示す図である。図２を参照すると、入力された訓練データ、予測データから選び出すための記述子に対応する番号をランダムに算出する記述子抽出装置２０１と、算出された番号に対応する記述子を入力された訓練データ、予測データから選び出しデータの変換を行うデータ変換装置２０２とを備えて構成される。
【００４４】
次に、図１の類似度計算処理装置１００の動作について図３を参照しながら説明する。図３は図１の類似度計算処理装置１００の動作説明に供せられる図である。
【００４５】
図３を参照すると、訓練データと予測データが記述子選択装置に入力される（ステップ３０１）。
【００４６】
入力された訓練データは、訓練データ記憶装置１０１に記憶され、入力された予測データは予測データ記憶装置１０２に記憶される（ステップ３０２）。
【００４７】
入力する訓練データと予測データの間では同じ記述子を使ってそれらが同じ順序で記述されている必要がある。またこの説明においてはひとつのデータがひとつの行に対応して説明しているが必ずしもそのようなデータ形式になっている必要はなく、ひとつのデータがひとつの列に対応していても良い。
【００４８】
１つのデータが列に対応している場合には、以下の説明において「行」と記述されているものは「列」に、「列」と記述されているものは「行」と読み替える必要がある。
【００４９】
訓練データ記憶装置１０１及び予測データ記憶装置１０２に記憶された訓練データおよび予測データはそれぞれ記述子選択装置１０３に送られる。
【００５０】
ここで記述子選択装置１０３の内部の動作について図２を再び参照しながら説明を行う。図２を参照すると、たとえば、下記数４式で示されるデータが訓練データ記憶装置１０１及び予測データ記憶装置１０２から送られてきたとする。
【００５１】
【数４】
2008100918.tif 000006
【００５２】
訓練データおよび予測データの表現形式は同じであるため、上記例においてはそのうちの一方を示している。実際には同時に入力された訓練データおよび予測データに対して同じ処理が行われる。この例では簡単のためその一方の処理だけを示す。
【００５３】
記述子選択装置１０３に入力されたデータに対して記述子抽出装置１０３において、下記数５式で示されるような乱数を作成したとする（ステップ３０３）。
【００５４】
【数５】
2008100918.tif 000007
【００５５】
上記乱数の値はデータ変換装置２０２に送られる。記述子選択装置１０３に入力されたデータもデータ変換装置２０２に送られる。データ変換装置２０２においては、記述子抽出装置２０１において選択された類似度に対応して入力されたデータのうち１列目、３列目、５列目が取り出され以下の数６式で示されるデータを出力する（ステップ３０４）。
【００５６】
【数６】
2008100918.tif 000008
【００５７】
上記データを各類似度計算装置１０４に出力する。この例では理解度を優先して記述子抽出装置１０３が出力した値と同じ列の出力を行っているが、必ずもこのように対応する必要はなく、例えばｉという数値に対して（（ｉ＋５）を列数で割ったあまり＋１）列を選択しても良い。また、１つの値に対して１列を対応させる必要はなく、複数の列を取り出すような処理を行っていても良い。つまり、この対応は１対１であってもいいし、１対多、多対１、多対多でもよい。
【００５８】
記述子選択装置１０３から訓練データおよび予測データに対応したデータがそれぞれ出力され類似度計算装置１０４に送られる。簡単のため、それらの出力データをそれぞれ訓練データＡ、予測データＡと呼ぶことにする。類似度計算装置１０４では入力された予測データＡの一つ一つのデータに対し、訓練データＡからの類似度をそれぞれ計算する（ステップ３０５）。つまり、予測データＡの１つのデータに対して、訓練データＡに含まれる個数分の類似度が計算されることになる。それら複数の値の中で最も類似度の高いデータを出力する。予測データＡに含まれるひとつのデータに対し１つの類似度が出力されるため、累計するとデータの個数分だけ予測値が出力されることになる。それらの処理は設置された類似度計算装置１０４においてそれぞれ独立に行われる。独立に行われるという意味では必ずしも複数設置する必要はなく、ひとつの類似度計算処理装置を設置して、それが逐次的に処理するようなものであっても良い。
【００５９】
次に、類似度計算装置１０４から出力された入力された予測データに対応する類似度は計算結果集計装置１０５に送られる。計算結果集計装置１０５では計算された複数の類似度から、予測データごとに集計を行う（ステップ３０５）。ここで、集計は平均値と分散を計算する。この説明では簡単のため平均値、分散、記述したが、必ずしも平均値でなくても良く、平均値の定数倍などその関数ならどんなものであっても良い。また、分散についても同様である。分散の場合にはさらに置き換えが可能で、最大値と最小値を探しその差を使うことや、その差の関数を使うようなものであっても良い。トータルでは予測データに対し類似度の平均と分散が計算される。次にそれらの指標からあるひとつの値に対応するような関数を使って一つの値に対応させ出力を行う。その関数として例えば横軸に平均値、縦軸に分散をとり、ある１点からある直線への距離を関数として使うことができる。仮に直線として縦軸に平行な十分に遠方のものをとるなら、類似度の平均値が最終的な結果として出力される。また、同様にその直線として十分に離れた、軸とは平行でない直線をとれば、平均と分散を使った関数となり、その関数を使った値を出力することになる。
【００６０】
次に、図４を参照しながら、本発明の実施の形態による類似度計算処理装置の作用効果について、具体的に説明する。
【００６１】
本発明の効果は従来の類似度計算手法では見つけ出すことの難しかった部分的に似たデータが見つけ出しやすくなることである。
【００６２】
訓練データとしては、非特許文献１に記載されている３化合物の構造をビット列に置き換えたものを、評価データとしては市販されている約１６０００化合物の構造をビット列に置き換えたもの入力した。
【００６３】
記述子抽出装置２０１においては（１〜列数の個数）の値を取る乱数を生成するようにした。
【００６４】
また各記述子選択装置間１０３では同じ個数の乱数を生成するようにした。
【００６５】
データ変換装置２０２においては出力された乱数に対応するような列を取り出すようにした。
【００６６】
類似度計算装置１０４ではＴａｎｉｍｏｔｏ係数を使った類似度計算するようにし、計算結果集計装置１０５では平均と分散を計算するようにし、関数として以下数７式に示すもの使った。
【００６７】
【数７】
2008100918.tif 000009
【００６８】
上記数７式は、ｘ＋１０＊ｙ−１０という平面への距離を示している。そのときに計算した結果は、図４に示されている。
【００６９】
図４の横軸は本装置が出力した数値を示しており０に値が近づくほど順位が高く、１に近づくほど順位が低いことを示している。縦軸はそこまでの順位に含まれる活性化合物の個数を示している。
【００７０】
図４にある２本の線は上側にあるほうが本発明による指標の結果、下側にあるほうがＴａｎｉｍｏｔｏ係数によって順位付けをおこなった従来の手法の結果を示している。
【００７１】
本発明の方法は、従来の方法に比べ順位の高い部分に活性化合物がより多く含まれていることがわかる。仮に市販されている化合物の一部を、このような順位付けを使って選び出す場合、本発明を使うことによって活性化合物がより上位に位置しており、より多くの活性化合物を選び出すことができることを示している。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
以上の説明の通り、本発明は、創薬の現場において類似した化合物を探すときに有効であり、製薬等の分野に適用される。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】本発明の実施の形態による類似度計算処理装置の概略構成を示す図である。
【図２】図１の記述子選択装置の具体的構成を示す図である。
【図３】図１の類似度計算処理装置１００の動作説明に供せられる図である。
【図４】本発明の実施の形態による類似度計算処理装置の作用効果について、具体的に説明する。
【符号の説明】
【００７４】
１００    類似度計算処理装置
１０１    訓練データ記憶装置
１０２    予測データ記憶装置
１０３    記述子選択装置
１０４    類似度計算装置
１０５    計算結果集計装置
２０１    記述子抽出装置
２０２    データ変換装置
【図１】
2008100918.tif 000010
【図２】
2008100918.tif 000011
【図３】
2008100918.tif 000012
【図４】
2008100918.tif 000013