(57)【要約】【課題】少ない計算量で情報間の類似度を計算する。【解決手段】類似度計算装置１０は、第１の情報から抽出される第１のキーワード群と、第２の情報から抽出される第２のキーワード群とを取得するキーワード取得部１１と、上記第１のキーワード群に含まれるキーワードの数Ｎ１と、上記第２のキーワード群に含まれるキーワードの数Ｎ２とを計数するキーワード計数部１２と、上記２つのキーワード群の両方に存在するキーワードである共通キーワードの数ＩＳを計数する共通キーワード計数部１３と、上記計数されたキーワードの数Ｎ１，Ｎ２および共通キーワードの数ＩＳに基づき、上記２つの情報の間の類似度を計算する類似度計算部１４とを有する。【選択図】図１
2008204324.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の情報から抽出される第１のキーワード群と、第２の情報から抽出される第２のキーワード群とを取得するキーワード取得手段と、
前記第１のキーワード群に含まれるキーワードの数Ｎ１と、前記第２のキーワード群に含まれるキーワードの数Ｎ２とを計数するキーワード計数手段と、
前記２つのキーワード群の両方に存在するキーワードである共通キーワードの数ＩＳを計数する共通キーワード計数手段と、
前記計数されたキーワードの数Ｎ１，Ｎ２および共通キーワードの数ＩＳに基づき、前記２つの情報の間の類似度を計算する類似度計算手段と、
を有することを特徴とする類似度計算装置。
【請求項２】
請求項１に記載の類似度計算装置であって、
前記類似度計算手段は、下記式（１）により前記２つの情報の間の類似度Ｓを計算することを特徴とする類似度計算装置。
【数１】
2008204324.tif 000007
【請求項３】
コンピュータに、
第１の情報から抽出される第１のキーワード群と、第２の情報から抽出される第２のキーワード群とを取得する手順と、
前記第１のキーワード群に含まれるキーワードの数Ｎ１と、前記第２のキーワード群に含まれるキーワードの数Ｎ２とを計数する手順と、
前記２つのキーワード群の両方に存在するキーワードである共通キーワードの数ＩＳを計数する手順と、
前記計数されたキーワードの数Ｎ１，Ｎ２および共通キーワードの数ＩＳに基づき、前記２つの情報の間の類似度を計算する手順と、
を実行させることを特徴とする類似度計算プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、類似度計算装置および類似度計算プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、情報検索等の分野における文書間の類似度を決定する方法としては、例えば、非特許文献１に記載されているように、文書における単語の出現頻度をもとに文書間の距離を類似度として計算する方法が知られている。この方法では、各文書における単語の頻度ベクトルを求め、各々のベクトルにＴＦ・ＩＤＦ((Term Frequency-Inverted Document Frequency)等の手法を用いて重み付けを行い、得られた２つの重み付け単語ベクトルのなす角度のコサイン値すなわち２つの重み付け単語ベクトルの内積を文書間の類似度とする。このため、２つの重み付け単語ベクトルについて、積和演算処理が必要である。例えば、文書数がＮであり、重み付け単語ベクトルの要素数がＫであり、Ｋ≒Ｎである場合、全ての文書間の類似度計算には積和演算がＮ３／２回程度必要とされる。
【０００３】
なお、特許文献１にも、文書の特徴ベクトル間のなす角を文書間の類似度とするものが開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−０９２８４１号公報
【非特許文献１】ジー・サルトン(G. Salton)、エム・マックギル(M. McGill)著、イントロダクション・トゥ・モダン・インフォメーション・リトリーバル(Introduction to Modern Information Retrieval)、米国、マグローヒル(McGraw-Hill)、１９８３年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
少ない計算量で情報間の類似度を計算することが可能な類似度計算装置および類似度計算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】
本発明に係る類似度計算装置は、第１の情報から抽出される第１のキーワード群と、第２の情報から抽出される第２のキーワード群とを取得するキーワード取得手段と、前記第１のキーワード群に含まれるキーワードの数Ｎ１と、前記第２のキーワード群に含まれるキーワードの数Ｎ２とを計数するキーワード計数手段と、前記２つのキーワード群の両方に存在するキーワードである共通キーワードの数ＩＳを計数する共通キーワード計数手段と、前記計数されたキーワードの数Ｎ１，Ｎ２および共通キーワードの数ＩＳに基づき、前記２つの情報の間の類似度を計算する類似度計算手段と、を有することを特徴とする。
【０００７】
本発明の一態様では、前記類似度計算手段は、下記式（１）により前記２つの情報の間の類似度Ｓを計算する。
【０００８】
【数１】
2008204324.tif 000003
【０００９】
本発明に係る類似度計算プログラムは、コンピュータに、第１の情報から抽出される第１のキーワード群と、第２の情報から抽出される第２のキーワード群とを取得する手順と、前記第１のキーワード群に含まれるキーワードの数Ｎ１と、前記第２のキーワード群に含まれるキーワードの数Ｎ２とを計数する手順と、前記２つのキーワード群の両方に存在するキーワードである共通キーワードの数ＩＳを計数する手順と、前記計数されたキーワードの数Ｎ１，Ｎ２および共通キーワードの数ＩＳに基づき、前記２つの情報の間の類似度を計算する手順と、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
請求項１に記載の発明によれば、少ない計算量で情報間の類似度を計算することが可能となる。
【００１１】
請求項２に記載の発明によれば、少ない計算量で情報間の類似度を計算することが可能となる。
【００１２】
請求項３に記載の発明によれば、少ない計算量で情報間の類似度を計算することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態を図面に従って説明する。
【００１４】
図１は、本実施の形態に係る類似度計算装置１０の構成を示すブロック図である。この類似度計算装置１０は、情報間の類似度を計算するものである。上記情報としては、例えば、特許文献（公開特許公報や特許掲載公報等）、論文、Ｗｅｂページなどの文書が挙げられる。
【００１５】
本実施の形態では、類似度計算装置１０は、コンピュータであり、当該装置１０の処理は、ＲＯＭ(Read Only Memory)やハードディスク装置等の記録媒体に記録された類似度計算プログラムがメインメモリに読み出されてＣＰＵ(Central Processing Unit)により実行されることによって実現される。上記の類似度計算プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録されて提供されることも可能であるし、データ信号として通信により提供されることも可能である。
【００１６】
ただし、類似度計算装置１０の物理的な構成は、特に限定されない。例えば、類似度計算装置１０の機能は、ハードウェアのみにより実現されてもよい。また、類似度計算装置１０は、物理的に１つの装置により実現されてもよいし、複数の装置により実現されてもよい。
【００１７】
図１において、類似度計算装置１０は、キーワード取得部１１、キーワード計数部１２、共通キーワード計数部１３、および類似度計算部１４を有する。
【００１８】
以下の説明においては、類似度計算の対象となる２つの情報を、第１の情報および第２の情報と称する。
【００１９】
キーワード取得部１１は、第１の情報から抽出される第１のキーワード群と、第２の情報から抽出される第２のキーワード群とを取得する。ここで、第１および第２のキーワード群は、それぞれ１つ以上のキーワードを含む。キーワード取得部１１は、第１および第２の情報からそれぞれ第１および第２のキーワード群を抽出してもよいし、予め抽出されたキーワード群を受け取ってもよい。取得されるキーワードは、例えば、各情報の特徴を表す特徴語である。
【００２０】
キーワード計数部１２は、キーワード取得部１１により取得された第１のキーワード群に含まれるキーワードの数Ｎ１と、キーワード取得部１１により取得された第２のキーワード群に含まれるキーワードの数Ｎ２とを計数する。なお、上記キーワードの数Ｎ１およびＮ２は、いずれも１以上の整数である。
【００２１】
共通キーワード計数部１３は、キーワード取得部１１により取得された２つのキーワード群の両方に存在するキーワードである共通キーワードの数ＩＳを計数する。なお、上記共通キーワードの数ＩＳは、０以上の整数である。
【００２２】
類似度計算部１４は、キーワード計数部１２により計数されたキーワードの数Ｎ１，Ｎ２と、共通キーワード計数部１３により計数された共通キーワードの数ＩＳとに基づき、第１の情報と第２の情報との間の類似度を計算する。本実施の形態では、類似度計算部１４は、下記式（１）により上記２つの情報の間の類似度Ｓを計算する。
【００２３】
【数２】
2008204324.tif 000004
【００２４】
ただし、上記キーワードの数Ｎ１，Ｎ２と、上記共通キーワードの数ＩＳとに基づき、第１の情報と第２の情報との間の類似度を示す値を計算することができれば、上記式（１）以外の計算式が用いられてもよい。また、類似度計算部１４による計算には、（Ｎ１，Ｎ２，ＩＳ）の組と類似度Ｓとの対応関係を示す予め用意されたテーブルに基づいて類似度Ｓを求めることが含まれる。
【００２５】
図２は、本実施の形態に係る類似度計算装置１０の処理手順の一例を示すフローチャートである。以下、図２を参照して、類似度計算処理の一例を説明する。
【００２６】
類似度計算装置１０は、第１の情報から抽出される第１のキーワード群と、第２の情報から抽出される第２のキーワード群とを取得する（Ｓ１１）。
【００２７】
ついで、類似度計算装置１０は、上記取得された第１のキーワード群に含まれるキーワードの数Ｎ１と、上記取得された第２のキーワード群に含まれるキーワードの数Ｎ２とを計数する（Ｓ１２）。
【００２８】
また、類似度計算装置１０は、上記取得された２つのキーワード群の両方に存在するキーワードである共通キーワードの数ＩＳを計数する（Ｓ１３）。
【００２９】
そして、類似度計算装置１０は、上記ステップＳ１２で計数されたキーワードの数Ｎ１，Ｎ２と、上記ステップＳ１３で計数された共通キーワードの数ＩＳとに基づき、第１の情報と第２の情報との間の類似度を計算する（Ｓ１４）。このステップＳ１４の計算では、例えば上記式（１）が用いられる。
【００３０】
なお、本実施の形態において、類似度計算装置１０は、関連語辞書（シソーラス）を用いて、互いに同義である２つのキーワード、互いに類義である２つのキーワード、または互いに関連する２つのキーワードを、互いに同一のキーワードとみなして上記の類似度計算処理を行ってもよい。
【００３１】
図３は、本実施の形態に係る類似度計算装置１０の具体的な構成の一例を示すブロック図である。以下、図３を参照して、類似度計算装置１０の具体的な構成の一例を説明する。
【００３２】
以下の説明においては、類似度計算の対象となる情報は、ｎ個（ｎは２以上の整数）の文献Ｄ１〜Ｄｎである。文献Ｄ１〜Ｄｎは、文献記憶部３１に記憶されている。文献記憶部３１は、例えばハードディスク装置等の記憶装置により実現される。
【００３３】
図３において、類似度計算装置１０は、キーワード抽出部２１、リスト作成部２２、キーワード計数部２３、共通キーワード計数部２４、および類似度計算部２５を有する。
【００３４】
キーワード抽出部２１は、文献記憶部３１に記憶されている文献Ｄ１〜Ｄｎの各々からキーワードを抽出し、抽出されたキーワードを順次にリスト作成部２２に送る。
【００３５】
リスト作成部２２は、キーワード抽出部２１から送られてくるキーワードに基づき、キーワード−識別番号リストおよび文献−識別番号リストを作成する。キーワード−識別番号リストは、キーワード−識別番号リスト記憶部３２に記憶され、文献−識別番号リストは、文献−識別番号リスト記憶部３３に記憶される。上記記憶部３２，３３は、例えばメインメモリ等の記憶装置により実現される。
【００３６】
図４は、キーワード−識別番号リストの一例を示す図である。図４に示されるように、キーワード−識別番号リストは、キーワードと当該キーワードを識別する識別情報である識別番号とが関連付けられてなる情報である。
【００３７】
図５は、文献−識別番号リストの一例を示す図である。図５に示されるように、文献−識別番号リストは、文献（具体的には文献の識別番号）と、当該文献から抽出されたキーワードの識別番号とが関連付けられてなる情報である。
【００３８】
リスト作成部２２は、キーワード抽出部２１から受け取ったキーワードがキーワード−識別番号リストにおいて識別番号と関連付けられていなければ、当該キーワードに識別番号を割り当て、当該識別番号を当該キーワードと関連付けてキーワード−識別番号リストに登録する。また、リスト作成部２２は、当該キーワードの識別番号を当該キーワードが抽出された文献と関連付けて文献−識別番号リストに登録する。
【００３９】
リスト作成部２２は、キーワード抽出部２１から受け取ったキーワードがキーワード−識別番号リストにおいて既に識別番号と関連付けられていれば、当該キーワードに既に関連付けられている識別番号を当該キーワードが抽出された文献と関連付けて文献−識別番号リストに登録する。
【００４０】
キーワード計数部２３は、文献Ｄ１〜Ｄｎの各々について、文献−識別番号リストにおいて当該文献と関連付けられている識別番号の個数を計数し、計数された個数の平方根（以下、「係数」と称する）を当該文献と関連付けて文献−係数リストに登録する。文献−係数リストは、文献−係数リスト記憶部３４に記憶される。当該文献−係数リスト記憶部３４は、例えばメインメモリ等の記憶装置により実現される。なお、図６には、文献−係数リストの一例が示されている。
【００４１】
共通キーワード計数部２４は、文献−識別番号リストに基づき、２つの文献Ｄｉ（１≦ｉ≦ｎ）および文献Ｄｊ（１≦ｊ≦ｎ、ｊ≠ｉ）の両方に関連付けられている識別番号の個数ＩＳ（ｉ，ｊ）を計数する。図５の例では、文献Ｄ１，Ｄ２については、識別番号２，３，８，９，１０が両方の文献に関連付けられているので、個数ＩＳ（１，２）＝５となる。上記の個数ＩＳ（ｉ，ｊ）は、文献Ｄｉ，Ｄｊで共通に出現する共通キーワードの数を表す。共通キーワード計数部２４は、全ての文献の組み合わせについて上記の計数を行う。すなわち、共通キーワード計数部２４は、（ｉ，ｊ）の全ての組み合わせについて、個数ＩＳ（ｉ，ｊ）を求める。
【００４２】
類似度計算部２５は、共通キーワード計数部２４により計数された個数ＩＳ（ｉ，ｊ）と、文献−係数リストに保持されている係数とに基づき、下記式（２）により、２つの文献Ｄｉ（１≦ｉ≦ｎ）および文献Ｄｊ（１≦ｊ≦ｎ、ｊ≠ｉ）の間の類似度Ｓ（ｉ，ｊ）を計算する。
【００４３】
【数３】
2008204324.tif 000005
【００４４】
ここで、Ｎｕ（ｉ），Ｎｕ（ｊ）は、それぞれ文献−係数リストにおいて文献Ｄｉ，Ｄｊに関連付けられている係数を示す。
【００４５】
類似度計算部２５は、全ての文献の組み合わせについて上記の計算を行う。すなわち、類似度計算部２５は、（ｉ，ｊ）の全ての組み合わせについて、類似度Ｓ（ｉ，ｊ）を求める。
【００４６】
類似度計算部２５は、例えば、計算結果である類似度Ｓ（ｉ，ｊ）を類似度テーブルに保存する。
【００４７】
図７は、本実施の形態に係る類似度計算装置１０の具体的な処理手順の一例を示すフローチャートである。以下、図７を参照して、類似度計算処理の具体的な一例を説明する。
【００４８】
類似度計算装置１０は、キーワード抽出対象の文献からキーワードを抽出する（Ｓ２１）。
【００４９】
ついで、類似度計算装置１０は、上記抽出されたキーワードがキーワード−識別番号リストに既に登録されているか否かを判断する（Ｓ２２）。
【００５０】
そして、既に登録されていると判断された場合（Ｓ２２：ＹＥＳ）、すなわち上記抽出されたキーワードが処理済みの文献において既出であった場合、類似度計算装置１０は、当該キーワードに割り当てられている識別番号を、キーワード抽出対象の文献に関連付けて、文献−識別番号リストに登録し（Ｓ２３）、処理をステップＳ２７に進める。
【００５１】
一方、上記抽出されたキーワードが登録されていないと判断された場合（Ｓ２２：ＮＯ）、すなわち上記抽出されたキーワードが新規であった場合、類似度計算装置１０は、当該キーワードに識別番号を割り当て（Ｓ２４）、当該識別番号と当該キーワードとを関連付けてキーワード−識別番号リストに登録する（Ｓ２５）。そして、類似度計算装置１０は、当該キーワードの識別番号を、キーワード抽出対象の文献と関連付けて、文献−識別番号リストに登録し（Ｓ２６）、処理をステップＳ２７に進める。
【００５２】
ステップＳ２７では、類似度計算装置１０は、全ての文献Ｄ１〜Ｄｎについてキーワードの抽出が終了したか否かを判断する。そして、抽出が終了していないと判断された場合には（Ｓ２７：ＮＯ）、処理はステップＳ２１に戻り、抽出が終了したと判断された場合には（Ｓ２７：ＹＥＳ）、処理はステップＳ２８に進む。
【００５３】
ステップＳ２８では、類似度計算装置１０は、係数算出対象の文献について、文献−識別番号リストにおいて当該文献と関連付けられている識別番号の個数をカウントし、得られたカウント値の平方根（係数）を当該文献と関連付けて文献−係数リストに登録する。
【００５４】
ついで、ステップＳ２９では、類似度計算装置１０は、全ての文献Ｄ１〜Ｄｎについて上記ステップＳ２８の処理が終了したか否かを判断する。そして、処理が終了していないと判断された場合には（Ｓ２９：ＮＯ）、処理はステップＳ２８に戻り、処理が終了したと判断された場合には（Ｓ２９：ＹＥＳ）、処理はステップＳ３０に進む。
【００５５】
ステップＳ３０では、類似度計算装置１０は、文献−識別番号リストに基づき、類似度計算対象の２つの文献Ｄｉ（１≦ｉ≦ｎ）および文献Ｄｊ（１≦ｊ≦ｎ、ｊ≠ｉ）の両方に関連付けられている識別番号の個数ＩＳ（ｉ，ｊ）をカウントする。
【００５６】
ついで、ステップＳ３１では、類似度計算装置１０は、ステップＳ３０で得られた個数ＩＳ（ｉ，ｊ）と、文献−係数リストに保持されている係数とに基づき、上記式（２）により、文献Ｄｉ，Ｄｊ間の類似度Ｓ（ｉ，ｊ）を計算する。
【００５７】
ついで、ステップＳ３２では、類似度計算装置１０は、全ての文献の組み合わせについて上記ステップＳ３０，Ｓ３１の処理が終了したか否かを判断する。そして、処理が終了していないと判断された場合には（Ｓ３２：ＮＯ）、処理はステップＳ３０に戻り、処理が終了したと判断された場合には（Ｓ３２：ＹＥＳ）、処理は終了する。
【００５８】
なお、上記式（２）により計算される類似度Ｓ（ｉ，ｊ）は、下記式（３）により定義される文献Ｄｉ，Ｄｊ間の類似度Ｓ’（ｉ，ｊ）と一致する。
【００５９】
【数４】
2008204324.tif 000006
【００６０】
ここで、ｘ（ｉ，ｍ）は、文献Ｄｉから得られる単語ベクトルＸｉのｍ番目の要素を示し、ｘ（ｊ，ｍ）は、文献Ｄｊから得られる単語ベクトルＸｊのｍ番目の要素を示す。単語ベクトルＸｉ，Ｘｊは、それぞれ正規化されており、それぞれのノルムは１である。
このようにして得られた文献間の類似度に基づいて文献間の評価を行い、ある文献と他の文献との類似度を表示したり、所定値以上の類似度を有する文献を抽出して提示したりする等、文書解析あるいは文書検索といった従来の類似度の利用手法と同様の利用をすることができる。
【００６１】
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々変更することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】実施の形態に係る類似度計算装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態に係る類似度計算装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３】実施の形態に係る類似度計算装置の具体的な構成の一例を示すブロック図である。
【図４】キーワード−識別番号リストの一例を示す図である。
【図５】文献−識別番号リストの一例を示す図である。
【図６】文献−係数リストの一例を示す図である。
【図７】実施の形態に係る類似度計算装置の具体的な処理手順の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６３】
１０  類似度計算装置、１１  キーワード取得部、１２  キーワード計数部、１３  共通キーワード計数部、１４  類似度計算部。
【図１】
2008204324.tif 000008
【図２】
2008204324.tif 000009
【図３】
2008204324.tif 000010
【図４】
2008204324.tif 000011
【図５】
2008204324.tif 000012
【図６】
2008204324.tif 000013
【図７】
2008204324.tif 000014