(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
思考の対象となるテキストを入力テキストとして取得する入力処理手段と、
テキストを頂点としテキスト間の関連性を有向辺とする有向グラフである第１の関連テキストグラフに関する情報、もしくは該第１の関連テキストグラフを生成できる情報を記憶する第１の情報記憶手段と、
前記第１の情報記憶手段に記憶されている情報と、有向グラフであるインデックスグラフから前記第１の関連テキストグラフへのグラフ準同型に関する情報とを用いて、前記入力テキストと関連性を有するテキストである関連テキストを選択提示する出力処理手段と、を備えることを特徴とする思考支援システム。
【請求項２】
前記出力処理手段は、前記インデックスグラフから前記第１の関連テキストグラフへのグラフ準同型を頂点とし該頂点間の有向辺を前記第１の関連テキストグラフにおける有向辺の情報を用いて生成した有向グラフである第２の派生関連テキストグラフに関する情報とを用いて、前記入力テキストと関連性を有するテキストである関連テキストを選択提示することを特徴とする請求項１に記載の思考支援システム。
【請求項３】
前記出力処理手段は、前記第２の派生関連テキストグラフに関する情報に代えて、前記第２の派生関連テキストグラフを生成する変換を複数回繰り返して生成した第３の派生関連テキストグラフに関する情報を用いることを特徴とする請求項２に記載の思考支援システム。
【請求項４】
前記出力処理手段は、前記第２の派生関連テキストグラフの有向辺の向きを逆にしたリバースグラフである第４の派生関連テキストグラフの情報も用いて、前記入力テキストと関連性を有するテキストである関連テキストを選択提示することを特徴とする請求項２に記載の思考支援システム。
【請求項５】
前記入力処理手段は、前記出力処理手段における関連テキストを選択提示する方法についても関連テキスト選択モードとして取得する入力処理手段であり、
前記出力処理手段は、前記関連テキスト選択モードの情報に基づき、前記入力テキストとの複数の関連性に関する情報を用いて、該関連テキスト選択モードに対応する前記入力テキストとの関連性を有するテキストである関連テキストを選択提示することを特徴とする請求項１〜４に記載の思考支援システム。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１〜５のいずれか１つに記載の思考支援システムを構成する各手段として機能させるための思考支援プログラム。
【請求項７】
請求項６に記載の思考支援プログラムを記憶したコンピュータ読み込み可能な思考支援プログラム記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然言語処理技術に関し、特に思考の対象と関連を有するテキストを提示する思考支援技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
思考や発想を支援するために、思考の対象と関連を有するヒント（本発明においてはテキスト形式で提供するため、以降テキストと表すこともある）を提示する支援システムとして様々なものがある（特許文献１、特許文献２など参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第６５０１４３９号公報
【特許文献２】特許第６５５２３５３号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】”Category theory (Second Edition)”, Steve Awodey, Oxford University Press
【非特許文献２】「圏論の基礎」、S.マックレーン著、シュプリンガー・ジャパン株式会社
【非特許文献３】”HANDBOOK OF PRODUCT GRAPHS (SECOND EDITION)”, Richard Hammack, Wilfried Imrich and Sandi Klavzar, CRC Press
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
これらの支援システムでは、当たり前のヒントではなく、通常では見い出せない「驚きのある」ヒントを提示しようとする様々な工夫がなされている。そのような「驚きのある」ヒントを提示しようとすると、関連性のそれほど高くないヒントまでを候補として扱う必要が生じる。そのため、「驚きのある」ヒントを提示しようとした場合のヒント候補数は、関連性の高い（ある意味当たり前の）ヒントを提示しようとした場合よりも著しく多くなる傾向にある。
また、思考や発想を行う利用者の特性（知識、スキル、思考の癖など）やそのときどきの状況（検討をはじめたばかり／検討をし尽くしている、期限に余裕がある／切迫している）などによって、その利用者にとっての有用なヒントは異なると考えられる。そして、そのような利用者の特性やそのときどきの状況などまでを考慮した有用なヒントの提示は、一般に困難であると言える。したがって、利用者が「驚きのある」ヒントをその利用者の特性やそのときどきの状況に応じて得ようとするならば、一般に、相当数のヒント候補の検討を求められることとなる。
【０００６】
特許文献１に示される方法（小規模なデータセット）を用いた場合を例として用い、さらに詳しく説明する。図２は、特許文献１に示される方法を用いて、「新たなアイデアを生み出す」という課題に対する関連テキスト上位２０組を選択提示した例である。
【０００７】
これらのヒントテキスト候補（関連テキスト）の中には、「大切なコミュニケーションを高める」のようなある意味「驚きがあり」「本質的である」ものも含まれるが、あまり「本質的ではなく」「驚きも多くはない」ものも含まれていると言える。
【０００８】
このことは、特許文献１に示される方法では、「驚きがあり」「本質的な」ヒントテキスト候補を生成することは出来ているが、その中から、有用なヒントテキスト候補を絞り込み、選択提示することが十分には出来ていないことを意味している。
【０００９】
一般に、「驚きがあり」「本質的である」可能性のある多数のヒントテキスト候補の中より、有用なヒントテキスト候補を絞り込み、選択提示することは難しく、特に、利用者の特性やそのときどきの状況に応じたヒントテキスト候補の選択提示は非常に困難であるという課題があった。
【００１０】
本発明は、思考の対象となる課題に対応する課題テキストと関連し、その課題解決に有用なヒントテキスト候補（関連テキスト）を、課題テキストとヒントテキスト候補とのつながり（以下、「縦のつながり」という）に関する情報のみではなく、従来、あまり活用されていなかった複数のヒントテキスト候補間のつながり（以下、「横のつながり」という）に関する情報も用いることにより、「縦のつながり」からのみでは得られなかった多様な特徴を有する複数の関連性についての指標をつくり、それらを組み合わせることにより、従来の思考支援技術では得られなかった、より「驚きがあり」、より「本質的な」ヒントテキスト候補の選択提示を可能とするとともに、利用者の特性やそのときどきの状況に応じた特徴を有するヒントテキスト候補の提示も可能とする思考支援技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
このような目的を達成するために、本発明にかかる思考支援システムは、テキスト間のつながりに関する情報を有向グラフである関連テキストグラフとして備え、該情報を用いて、思考の対象となるテキストである入力テキストに対応するテキストからのつながりである「縦のつながり」を有するテキストを抽出し、それらテキスト間のつながりである「横のつながり」に関する情報も用いることにより、入力テキストに関連するテキストを得られるように構成されている。
【００１２】
また、本発明にかかる思考支援システムは、テキスト間のつながりに関する情報を有向グラフである関連テキストグラフとして備え、有向グラフであるインデックスグラフから該関連テキストグラフへのグラフ準同型に関する情報も用いることにより、入力テキストに関連するテキストを得られるように構成されている。
【００１３】
また、本発明にかかる思考支援システムは、テキスト間のつながりに関する情報を有向グラフである関連テキストグラフとして備え、有向グラフであるインデックスグラフから該関連テキストグラフへのグラフ準同型を頂点とし、それらの頂点間の有向辺を該関連テキストグラフの有向辺に関する情報より生成される有向グラフである派生関連テキストグラフの情報も用いることにより、入力テキストに関連するテキストを得られるように構成されている。
【００１４】
また、本発明にかかる思考支援システムの前記出力処理手段は、前記前記第２の派生関連テキストグラフに関する情報に代えて、前記第２の派生関連テキストグラフを生成する変換を複数回繰り返して生成した第３の派生関連テキストグラフに関する情報を用いるように構成されている。
【００１５】
また、本発明にかかる思考支援システムは、前述の派生関連テキストグラフの有向辺の向きを逆にしたリバースグラフである派生関連テキストグラフの情報も用いることにより、入力テキストに関連するテキストを得られるように構成されている。
【００１６】
また、本発明にかかる思考支援システムは、関連テキストを選択提示する方法を選択することができ、その選択された関連テキスト選択モードに対応する関連性を有する入力テキストに関連するテキストが得られるように構成されている。
【００１７】
また、本発明にかかる思考支援プログラムは、コンピュータを、前述した思考支援システムを構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【００１８】
また、本発明にかかる思考支援プログラム記憶媒体は、前記思考支援プログラムを記憶したコンピュータ読み込み可能な情報記憶媒体である。
【００１９】
また、本発明にかかる階層型グラフデータ記憶媒体は、前述の派生関連テキストグラフの頂点の情報は派生元の有向グラフの頂点と対応づけて保持するという特徴を有する階層型グラフデータ構造に派生関連テキストグラフの情報を記憶したコンピュータ読み込み可能な情報記憶媒体である。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、利用者の特性やそのときどきの状況に応じたヒント（関連テキスト）に対する要求も加味した、より「驚きがあり」、かつ、より「本質的な」ヒントテキスト候補（関連テキスト）の選択提示を比較的容易に実現できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】思考支援システムの構成を示すブロック図である。
【図２】「新たなアイデアを生み出す」という課題に対する関連テキスト上位２０組の選択提示例である。
【図３】有向グラフと圏論における関手との関係を示す図式である。
【図４】グラフ準同型と関手圏との関係を示す図式である。
【図５】様々なインデックスグラフの例を示す図式である。
【図６】インデックスグラフJ3から関連テキストグラフJTへのグラフ準同型を示す図式である。
【図７】HomGraph(J3,JT)の一部（１点指定）を抽出する引き戻し(pullback)を示す図式である。
【図８】HomGraph(J3,JT)の一部（２点指定）を抽出する引き戻し(pullback)を示す図式である。
【図９】HomGraph(J3,JT)を用いた各頂点の入次数・出次数分析を示す図式である。
【図１０】「新たなアイデアを生み出す」という課題に対する関連テキスト（次数の値の小さい順）上位２０組の選択提示例である。
【図１１】「新たなアイデアを生み出す」という課題に対する関連テキスト（次数の値の大きい順）上位２０組の選択提示例である。
【図１２】「新たなアイデアを生み出す」という課題に対する関連テキスト（出次数−入次数の値の大きい順）上位２０組の選択提示例である。
【図１３】インデックスグラフJSからのグラフ準同型を用いた場合におけるヒントテキスト候補の一例である。
【図１４】インデックスグラフJ2から関連テキストグラフJTへのグラフ準同型を示す図式である。
【図１５】インデックスグラフJ2と関連テキストグラフJTとからの派生関連テキストグラフG(J2, JT)を示す図式である。
【図１６】派生関連テキストグラフG(J2,JT)の一部（１点指定）を抽出する引き戻し(pullback)を示す図式である。
【図１７】派生関連テキストグラフG(J2,JT)の一部（１点指定）を抽出した派生関連テキストグラフを示す図式である。
【図１８】「新たなアイデアを生み出す」という課題に対する関連テキスト（Reverse Page Rank／Page Rankの値の大きい順）上位２０組の選択提示例である。
【図１９】インデックスグラフJ2と関連テキストグラフJCとからの派生関連テキストグラフG(J2, JC)を示す図式である。
【図２０】インデックスグラフJ2と関連テキストグラフG(J2,JC)とからの派生関連テキストグラフG(J2,G(J2,JC))を示す図式である。
【図２１】インデックスグラフJSと関連テキストグラフJCとからの派生関連テキストグラフG(JS, JC)を示す図式である。
【図２２】インデックスグラフJ2と関連テキストグラフJ4とからの派生関連テキストグラフG(J2, J4)を示す図式である。
【図２３】インデックスグラフJ2と関連テキストグラフG(J2,J4)とからの派生関連テキストグラフG(J2,G(J2,J4))を示す図式である。
【図２４】インデックスグラフJSと関連テキストグラフJ4とからの派生関連テキストグラフG(JS, J4)を示す図式である。
【図２５】２つのインデックスグラフJ2からインデックスグラフJ3bの合成を示す図式である。
【図２６】２つのインデックスグラフJ2からインデックスグラフJ3bを合成する押し出し(pushout)を示す図式である。
【図２７】図２６の押し出し(pushout)の図式に反変関手GO(−,J3)を作用させた引き戻し(pullback)を示す図式である。
【図２８】インデックスグラフJ3bと関連テキストグラフJ3とからの派生関連テキストグラフG(J3b, J3)を示す図式である。
【図２９】図２７の引き戻し(pullback)の説明図である。
【図３０】図２７の引き戻し(pullback)を用いてG(J3b,J3)を生成する説明図である。
【図３１】商グラフを圏論の図式で表した説明図である。
【図３２】課題テキストからの距離が１および２であるヒントテキスト候補を用いる方法に関する説明図である。
【図３３】思考支援システムの入力画面表示例である。
【図３４】思考支援システムの出力画面表示例である。
【図３５】思考支援システムの出力画面表示例である。
【図３６】思考支援システムの処理を示すフローチャートである。
【図３７】思考支援システムの入力画面表示例である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
［発明の原理］
本発明は、利用者の特性やそのときどきの状況に応じたヒント（関連テキスト）に対する要求も加味した、より「驚きがあり」、かつ、より「本質的な」ヒントテキスト候補（関連テキスト）の選択提示を行うために、課題テキストとヒントテキスト候補間の「縦のつながり」に関する情報に加えてヒントテキスト候補間の「横のつながり」に関する情報も用いることにより、課題解決に有用なヒントテキスト候補を選択提示しようとするものである。
【００２３】
また、本発明では、この「縦のつながり」と「横のつながり」の情報を総合的に処理するために、有向グラフというデータ構造、その間のグラフ準同型という変換、そのグラフ準同型を用いた派生有向グラフの生成、その派生有向グラフの特徴を分析するための各種中心性やPage Rankなどのグラフ特徴量、などを用いている。
【００２４】
以下、順序立てて、本発明の原理を説明する。
はじめに、有向グラフとその間のグラフ準同型について図３および図４を参照して説明する。
（有向グラフ）
グラフ理論におけるグラフとは、頂点とその間の辺により構成された図形のことである。また、同一頂点間の辺をループという。すべての頂点にループをもつグラフをreflexive graphという。本発明においては、辺に向きを有するグラフである有向グラフ(digraph)およびすべての頂点にループを有する有向グラフであるreflexive digraphのみを取り扱う。
【００２５】
圏論(category theory)を用いて、有向グラフについて説明する（圏論については、多くの説明を必要とするので、ここでは、省略する。詳細は、非特許文献１、非特許文献２などを参照）。図３は有向グラフと圏論における関手との関係を表す図式である。図３に示すような、２つの対象C0,C1と（恒等射を除く）その間の２つの射からなる圏Cから圏Set（集合と関数の圏）への関手G,H : C → Setを考える。このとき、関手G,Hは有向グラフG,Hと同一視することができる。
【００２６】
具体的には、有向グラフGは頂点の集合VGと有向辺の集合EGとその間の関数σG,τG : EG→VG（関数σGは有向辺の始点（source）に関する関数に対応し、関数τGは有向辺の終点（target）に関する関数に対応する）からなる４つ組（VG, EG, σG, τG）であると言える。この４つ組（VG, EG, σG, τG）は、圏Ｃからの関手Gの像であるので、関手Gと同一視することもできる。また、このことは、有向グラフGが関手圏SetCにおける対象Gであると考えることと同じである。
【００２７】
次に、グラフ準同型について説明する。
（グラフ準同型）
有向グラフGから有向グラフHへのグラフ準同型f : G → Hとは、有向グラフGの頂点を有向グラフHの頂点に移し、対応する頂点間の有向辺も有向グラフGから有向グラフHに移す写像fである。
【００２８】
図４は、グラフ準同型と関手圏との関係を示す図式である。写像fがグラフ準同型であることは、図４に示す圏Setの中のσ、τそれぞれについての二重の四角形が可換であることと同値である。また、このことは、グラフ準同型fが関手Gから関手Hへの自然変換であることと同値であり、また、関手圏SetCの対象Gから対象Hへの射であることとも同値である。
【００２９】
次に、課題テキストとヒントテキスト候補の「縦のつながり」とヒントテキスト候補同士の「横のつながり」を総合的に捉える方法の１つである「グラフ準同型の集合を用いる方法」について図５〜１３を参照して説明する。
（グラフ準同型の集合を用いる方法）
図５は小さな単純有向グラフ（多重辺を持たない有向グラフ）である様々なインデックスグラフの例を示す図式である（各インデックスグラフの名称は便宜上割り当てたものである）。インデックスグラフJ3から関連テキストグラフへのグラフ準同型を用いるシンプルな方法について説明する。説明を簡単にするために、関連テキストグラフ（単純有向グラフ）として図５に示す単純有向グラフJTを用いることとする。
【００３０】
図６はインデックスグラフJ3から関連テキストグラフJTへのグラフ準同型を示す図式である。図６に示すように、インデックスグラフJ3から関連テキストグラフJTへのグラフ準同型は、インデックスグラフJ3の各頂点a,b,cが、関連テキストグラフJTのどの頂点に移されるかによって定めることができる。インデックスグラフJ3の各頂点a,b,cが、関連テキストグラフJTの頂点1,2,3にそれぞれ移される場合のグラフ準同型をf123と表すこととする。この場合、グラフ準同型はf123、f124、f134、f234の全部で４種類となる。
【００３１】
ここで、関連テキストグラフJTの頂点１が課題テキストに対応する場合について考えることとする。この場合、グラフ準同型をfとすると、f(a) = 1となるグラフ準同型のみが検討の対象となる。したがって、グラフ準同型の中より該当するグラフ準同型を抽出する必要がある。（実際のシステムではすべてのグラフ準同型を求めてから該当するものを抽出するのではなく、該当するもののみを求めればよい。）
【００３２】
図７は、HomSGph(J3,JT)の一部（1点f(a)=1を指定）を抽出する引き戻し(pullback)を示す図式である。図７で用いられているHomSGph(J3,JT)は、単純有向グラフとグラフ準同型の圏である圏SGphにおけるJ3からJTへの射であるグラフ準同型を元とする集合であり、Hom集合と呼ばれるものである。また、射εは、評価射と呼ばれる射であり、HomSGph(J3,JT)の元、すなわちグラフ準同型に引数としてグラフJ3の頂点集合V(J3)を与えたときの評価値を返す射である。
【００３３】
このようにf(a)=1のグラフ準同型を抽出することにより、課題テキスト１に関連するヒントテキスト候補に関するグラフ準同型のみを抽出することができる。この場合には、f123、f124、f134の３つが抽出されることとなる。
【００３４】
次に、この中からf(b)=2となるグラフ準同型を抽出すると、このグラフ準同型は頂点２から出ている有向辺と同一視することができる。すなわち、頂点２のテキストを課題テキストとした場合にヒントとなるヒントテキスト候補を表している。
【００３５】
このように、f(a)=xとなるようなグラフ準同型を抽出した後に、f(b)=yとなるようなグラフ準同型を抽出すると、その頂点yから出ている有向辺の数を把握することができるようになる。同様に、f(c)=zとなるようなグラフ準同型を抽出すると、その頂点zに入る有向辺の数を把握することができる。ここで、注意したいのは、これらの有向辺は、f(a)=xを満たす、すなわち、頂点xに関するヒントテキスト候補である頂点間の有向辺に限られることである。
【００３６】
図８は、HomSGph(J3,JT)の一部（２点f(a)=1, f(b)=2を指定）を抽出する引き戻し(pullback)を示す図式である（図では、圏の名称SGphは省略してある）。このように、HomSGph(J3,JT)の部分集合の条件として、f(a)=1, f(b)=2を指定することにより、頂点２は頂点１（課題テキスト）との縦のつながりを有するという条件を満たしながら、他のヒント候補（頂点１と縦のつながりを有する頂点）との横のつながり（f(b)=2を指定したので、頂点２に入る有向辺）に関する情報を得ることが可能となる。
【００３７】
このように、インデックスグラフからの関連テキストグラフへのグラフ準同型を用いることにより、課題テキストとヒントテキスト候補の「縦のつながり」を捉えると同時に、ヒントテキスト候補同士の「横のつながり」も捉えることが可能となる。
【００３８】
このことについて、図９〜１３を参照して、さらに詳しく説明する。図９はHomSGph(J3,JT)を用いた各頂点の入次数・出次数分析を示す図式である。グラフ準同型の集合HomSGph(J3,JT)を用いて、頂点１のヒントテキスト候補である３つの頂点２、３、および４について、入次数（その頂点に入ってくる有向辺の数）と出次数（その頂点から出ていく有向辺の数）について分析すると図９のようになる（次数が０の場合は、図示せず）。
【００３９】
グラフ準同型の集合HomSGph(J3,JT)から、f(a)=1, f(b)=2という条件で抽出すると、頂点２の出次数を得ることができる。この場合、f123、f124の２つであり、頂点２の出次数は２ということとなる。頂点２の入次数は０であるので、次数（入次数と出次数の合計）も２となる。同様に頂点３の入次数は１、出次数も１で、次数は２となり、頂点４では、入次数は２、出次数は０、次数は２となる。
【００４０】
図１０は、「新たなアイデアを生み出す」という課題に対する関連テキストを次数の値の小さい順に上位２０組を選択提示した例である。図１０に示される２０組の関連テキストは、関連性はあるかもしれないが、信頼できそうなヒントは多くはないと言える。
【００４１】
図１１は、「新たなアイデアを生み出す」という課題に対する関連テキストを次数の値の大きい順に上位２０組を選択提示した例である。この場合では、関連性はあると言えるが、あまり「驚きのある」ヒントは多くないとみることも出来る。
【００４２】
図９に示すモデルにおいて、課題テキストである頂点１に対するヒントテキスト候補である頂点２、３、４の次数はどれも２で等しいこととなる。図１０および図１１に示す次数を指標とした並び換えでは差がつかないと言える。
【００４３】
もう少し、詳しく見てみると、頂点４のヒントテキスト候補は他の頂点のヒントテキスト候補となっている。すなわち、他のヒントテキスト候補すべてのヒントテキスト候補となっていると言える。このようなヒントテキスト候補は課題テキストである頂点１に特徴的なヒントであるとは言いにくく、より一般的なヒントであるとみることができる。その一方で、頂点２のヒントテキスト候補は、他のヒントテキスト候補のヒントテキスト候補にはなっていないが、それらの課題テキストであるという位置づけにあり、かつ、課題テキストである頂点１のヒントテキスト候補となっている。この状況は、課題テキスト１に特徴的なヒントであるということができる。
【００４４】
以上のことをまとめると、頂点の出次数が多く、入次数が少ないヒントテキスト候補の方が、より「驚きがあり」、より「本質的な」ヒントテキスト候補である可能性が高いと言える。したがって、例えば、シンプルな指標として、出次数−入次数（出次数と入次数の差）、出次数／入次数（出次数と入次数の比。ただし、入次数が０とならないような工夫が必要）などを指標として用いることが出来る。
【００４５】
図１２は、「新たなアイデアを生み出す」という課題に対する関連テキストを出次数−入次数（出次数と入次数の差）の値の大きい順に上位２０組を選択提示した例である。図１１に示すヒント候補よりも、より「驚きがあり」、より「本質的な」ヒント候補になっていると捉えることができる。
【００４６】
また、特許文献１に示す方法では、思考支援方法としてアナロジー的な考え方を採用している。そのため、語句の分散表現空間において平行四辺形に近い形状にヒントテキスト候補（頂点）を構成する語句が位置するほうが、よりよいヒントである可能性が高いと言える。したがって、図５のインデックスグラフJSからのグラフ準同型のうち、語句の分散表現空間における各頂点がある程度平行四辺形に近いものを抽出するなどの方法も採ることができる。このように、インデックスグラフは、関連テキストグラフを生成している手法との適合性なども考慮して、よりよいインデックスグラフを選ぶことも可能である。
【００４７】
図１３は、前述のインデックスグラフJSからのグラフ準同型を用いた場合において上位に選択されたヒントテキスト候補の一例である。「新たなアイデアを生み出す」という課題テキストに対して、複数の関連するヒントテキスト候補をそれぞれの相互関係も含め提示してくれている。そのため、ヒントテキスト候補として「様々な発想を生かす」や「本来の中身を残す」などが単なるヒントテキスト候補リストとして提示されるよりも、より豊かな思考支援を実現することが出来る。
【００４８】
次に、グラフ準同型の単純な数を把握するだけではなく、グラフ準同型間のつながりも用いる方法について図１４〜図２４を参照して説明する。
（グラフ準同型を用いて派生関連テキストグラフを生成する方法）
ここでも、説明を簡単にするために、インデックスグラフとして図５に示す単純有向グラフJ2を用い、関連テキストグラフとして単純有向グラフJTを用いることとする。図１４は、インデックスグラフJ2から関連テキストグラフJTへのグラフ準同型を示す図式である。図１４に示すように全部で６個のグラフ準同型が存在する。
【００４９】インデックスグラフJと関連テキストグラフHとからグラフ準同型を用いて派生的に生成される単純有向グラフである派生関連テキストグラフG(J,H)を以下のように定義する。【数１】
0006782037.tif 000002
このように定義した単純有向グラフの対（J,H）から単純有向グラフG(J,H)への変換を用いることにより、「縦のつながり」に関する情報と「横のつながり」に関する情報とをともに得ることが出来る。
【００５０】
図１５は、インデックスグラフJ2と関連テキストグラフJTとからの派生関連テキストグラフG(J2, JT)を示す図式である。図１５に示すように、インデックスグラフJ2と関連テキストグラフJTとにこの変換G(−,−)を適用すると、インデックスグラフJ2から関連テキストグラフJTへのグラフ準同型f12,f13,f14,f23,f24,f34間の「横のつながり」を派生関連テキストグラフG(J2, JT)の有向辺として得ることが出来る。
【００５１】
次に、この派生関連テキストグラフG(J2,JT)より、課題テキストが頂点１の場合に関連するグラフ準同型を、図７に示す方法と同様に抽出する場合について説明する。図７に示す例では、抽出元がグラフ準同型の集合HomSGph(J3,JT)であったので、圏論的な積（categorical product）”×”を用いて引き戻し（pullback）の図式として抽出を表すことが出来た。
【００５２】しかしながら、抽出元が有向グラフの場合には、可換図式の下側のラインを圏論的な積（categorical product）を用いて表すことが出来ず、以下のように定義されるグラフの別の積を用いることが必要となる。この積を”□”を用いて表し、ボックス積と呼ぶこととする（非特許文献３では、”Cartesian product”と呼ばれているものであるが、圏論における積でも用いられるため、ボックス積とした）。さらに、右下の関連テキストグラフJTにはすべての頂点にループがないと評価射εの存在が保証されない。したがって、有向グラフJTのすべての頂点にループを加えたreflexive digraph JT°を用いる必要がある。ここで、変換(−)°は、すべての頂点にループを加える変換を表すものとする。【数２】
0006782037.tif 000003
【００５３】
図１６は、派生関連テキストグラフG(J2,JT)の一部（1点f(a)=1を指定）を抽出する引き戻し(pullback)を示す図式である。ここでJ1は頂点が１つのみでループもない有向グラフである。前述のように、図７とは異なり、可換図式の下のラインには圏論的な積×ではなくボックス積□が用いられている。
【００５４】図１７は、派生関連テキストグラフG(J2,JT)の一部（1点f(a)=1を指定）を抽出した派生関連テキストグラフ【数３】
0006782037.tif 000004
を示す図式である。グラフ準同型の集合を用いる方法では、グラフ準同型の間のつながりを得ることは出来なかったが、変換G(−,−)を用いることで、図１７に示すように、課題テキストを頂点１とした場合のグラフ準同型間の「横のつながり」も得ることが可能となる。
【００５５】
図１７に示す抽出した派生関連テキストグラフ［数３］の頂点f12,f13,f14は、それぞれ元の関連テキストグラフJTの頂点2,3,4に対応しているとみることができる。前述のグラフ準同型の集合HomSGph(J3,JT)を用いた分析結果と同様に、各頂点の次数はすべて２であり、頂点２の入次数は０、出次数は２などの情報を得ることができている。
【００５６】
この派生関連テキストグラフ［数３］を用いる方法では、各頂点の入次数と出次数の情報の他に、それぞれの有向辺がどのようにつながっているかの情報も同時に得ることができている。このことにより、有向グラフに対して利用可能な様々な分析手法を用いることが可能となる。
【００５７】
例えば、先に示したグラフ準同型の集合HomSGph(J3,JT) による頂点の次数を用いた分析手法は、派生関連テキストグラフ［数３］の特徴量の一つである次数中心性で表すことができる。同様に、入次数や出次数は、それぞれ入次数中心性、出次数中心性で表すことができる。
【００５８】
その他にも有向グラフの頂点の特徴量を表す指標としては、近接中心性、媒介中心性、Page Rankなど様々なものがある。これらは、いずれも頂点の入次数と出次数の情報のみでは算出することはできないものである。このように、派生関連テキストグラフG(J,H)を用いることにより、有向グラフに対する既存の様々なグラフ特徴量や分析手法を組み合わせて用いることが可能となる。
【００５９】
頂点の入次数に換えてPage Rankを用いることにより、各頂点に入る有向辺を持った頂点の特徴量を加味して各頂点の特徴量を求めることができる。また、出次数に対するものとしては、派生関連テキストグラフの有向辺の向きを逆にした単純有向グラフに対するPage Rank (Reverse Page Rank)を用いることができる。この考え方は、他の特徴量を算出する様々な手法にも適用できる。
【００６０】
前述の出次数と入次数の解釈と同様に、それらに対応するReverse Page Rank とPage Rank はそれぞれ「本質的である」ことと「驚きがある」ことを表していると解釈できる。具体的には、頂点のReverse Page Rankの値が大きいほど「本質的であり」、Page Rankの値が小さいほど「驚きがある」ヒントであると解釈することができる。
【００６１】
たとえば、通常のPage RankとReverse Page Rankの２つの特徴量の比(Reverse Page Rank / Page Rank)用いると、この指標の値が大きいほど、より「驚きがあり」、より「本質的である」ヒント候補を抽出することができる。これは特に比の形を採る必要はなく、例えば、差(Reverse Page Rank − Page Rank)や、Reverse Page Rankの値が大きいほど大きな値を返し、Page Rankの値が小さいほど小さい値を返す様々な関数f (Reverse Page Rank, Page Rank)などを用いることができる。
【００６２】
図１８は、「新たなアイデアを生み出す」という課題に対する関連テキスト（Reverse Page Rank／Page Rankの値の大きい順）上位２０組の選択提示例である。このようにして、得られた図１８に示すヒントテキスト候補は、一般に、より「驚きがあり」、より「本質的である」という特徴をもっていると言える。そのため、まずはじめに、このようなヒントテキスト候補の中より有用と感じられるヒントを探していくことが、一般には、より効率的であり、より効果的であると言いうことができる。
【００６３】
しかしながら、利用者の知識や経験がそれほど豊かでない場合には、図１８に示すようなヒント候補を検討する前に、図１１（次数の大きい順）に示すヒント候補から検討し始めたほうが、より効率的であり、より効果的である場合も考えられる。
【００６４】
また、別の状況として、利用者として知識や経験が豊富であり、かつ、様々なヒントテキスト候補を検討し終えた後の場合などでは、敢えて、図１０（次数の小さい順）に示すヒントテキスト候補を検討することにより、より「驚きがあり」、より「本質的な」ヒントと出逢える可能性もあると言える。
【００６５】
このように、利用者の特性やそのときどきの状況に応じた、様々な特徴を有するヒントテキスト候補の選択提示が重要であり、それを利用者が容易に選択できるようにすることが大切であると言える。そして、グラフ準同型を用いた派生関連テキストグラフG(J,H)などを用いることによって、前述のように、様々な特徴を持ったヒントテキスト候補を容易に選択提示することが可能となる。
【００６６】
また、このグラフ準同型により派生関連テキストグラフG(J,H)を生成する方法では、G(J,H)が有向グラフであるので、さらにこの派生関連テキストグラフG(J,H)を関連テキストグラフとみなして、さらに高次の派生関連テキストグラフG(J,G(J’,H))を求めることもできる。
【００６７】
（高次の派生関連テキストグラフを用いる方法）
次に、さらに高次の派生関連テキストグラフG(J,G(J’,H))、G(J,G(J’,G(J’’,…)))などを用いる方法について図１９〜２４を参照して説明をする。シンプルな例として、関連テキストグラフとして図５に示す単純有向グラフJCを用いてG(J2,G(J2,JC))とG(JS, JC)の関係について説明する。
【００６８】
図１９は、インデックスグラフJ2と関連テキストグラフJCとからの派生関連テキストグラフG(J2, JC)を示す図式である。また、図２０は、インデックスグラフJ2と関連テキストグラフG(J2,JC)とからの派生関連テキストグラフG(J2,G(J2,JC))を示す図式である。そして、図２１は、インデックスグラフJSと関連テキストグラフJCとからの派生関連テキストグラフG(JS, JC)を示す図式である。図２０と図２１より、派生関連テキストグラフG(J2,G(J2,JC))とG(JS, JC)はグラフ同型となっていることが分かる。
【００６９】
上記の例のように、派生関連テキストグラフG(J2,G(J2,JC))とG(JS, JC)はグラフ同型となったが、一般に、G(J2,G(J2,H))とG(JS, H)はグラフ同型とはならない。グラフ同型とならない場合の例として、派生関連テキストグラフG(J2,G(J2,J4))を用いて説明する。
【００７０】
図２２は、インデックスグラフJ2と関連テキストグラフJ4とからの派生関連テキストグラフG(J2, J4)を示す図式である。また、図２３は、インデックスグラフJ2と関連テキストグラフG(J2,J4)とからの派生関連テキストグラフG(J2,G(J2,J4))を示す図式である。そして、図２４は、インデックスグラフJSと関連テキストグラフJ4とからの派生関連テキストグラフG(JS, J4)を示す図式である。
【００７１】
図２３と図２４を比べると、G(JS,J4)には頂点が４つしかないのに対して、G(J2,G(J2,J4))にはG(JS,J4)の頂点も含む形で全部で頂点を８個有しており、その頂点間に有向辺も備えており、グラフ同型でないことが分かる。このような状況は、G(J2,G(J2,J4))はG(JS,J4)を含んでいる、もしくは、G(JS,J4)はG(J2,G(J2,J4))の部分グラフである、もしくは、G(JS,J4)からG(J2,G(J2,J4))へのグラフ準同型が存在する、などと表現することができる。G(J2,G(J2,J4))からG(JS,J4)を取り出すためには、G(J2,G(J2,J4))の２つの頂点の添え字が２番目と３番目組以外ではすべて異なる頂点から構成されているものを抽出すれば、G(JS,J4)とグラフ同型となることは容易に確認できる。
【００７２】
このように、一般には、G(J2,G(J2,H)) とG(JS,H)はグラフ同型とはならないが、G(J2,G(J2,H))が必ずG(JS,H)を含んでおり、すなわち、G(JS,H)からG(J2,G(J2,H))へのグラフ準同型が必ず存在すると言える。また、G(J2,G(J2,H))からG(JS,H)を抽出するためには、前述のように、G(J2,G(J2,H))の添え字を構成する頂点が２番目と３番目以外の組み合わせではすべて異なるものを抽出すればよいこととなる。（なお、支援システムで求める場合には、添え字に同じ頂点を含むものは予め除くようにすればよい。）
【００７３】
さらには、変換G(J2,−)を３回以上用いることも可能であり、３回用いた場合の簡単な例としては、G(J2,G(J2,G(J2,JC))を考えることができる。図２０のG(J2,G(J2,JC))に変換G(J2,−)をもう一度適用したものであり、図２０の４８個の有向辺が４８個の頂点（有向辺はない）に変換された有向グラフとなる（図示せず）。これは、G(JC,JC)とグラフ同型となる。
【００７４】
以上のように、より単純なインデックスグラフ(J2、J3など)からの変換G(−,−)を複数回用いることで、より複雑なインデックスグラフ(JS、JCなど)からの派生関連テキストグラフに関する情報を得ることができる。この際に、余分な頂点については、変換の際の頂点の重複の有無によって容易に取り除くことができる。この方法により、より複雑なインデックスグラフからの派生関連テキストグラフは、より単純なインデックスグラフからの派生関連テキストグラフの情報を用いることでも生成できると言える。
【００７５】以上のように、複雑なインデックスグラフJからのグラフ準同型を用いた変換G(J,−)は、複数回のより単純なインデックスグラフからの変換の合成に分解できた。しかしながら、これはすべての複雑なインデックスグラフにおいて可能ではない。分解できるための十分条件は、複雑なインデックスグラフJがより単純なインデックスグラフのボックス積に分解できることである。インデックスグラフJSはJ2 □ J2とボックス積に分解でき、JCはJ2 □ J2 □ J2とCartesian productに分解できる。このようにボックス積に分解できるインデックスグラフはすべて複数回の変換の合成により求めることができる。このことを一般化すると、以下のように表すことができる。【数４】
0006782037.tif 000005
【００７６】
次に、インデックスグラフの合成を用いて派生関連テキストグラフを生成する方法について図２５〜３０を参照して説明する。
（インデックスグラフの合成を用いて派生関連テキストグラフを生成する方法）
これまでの説明では、思考の対象となる課題に対応する課題テキスト（頂点）は１つの場合を例として取り上げてきた。しかしながら、実際には、複数の課題テキストに対するヒントテキスト候補を得たい場合も生じると言える。このような場合について、以下に説明する。
【００７７】
説明を簡単にするために、課題テキストが２つの場合について考える。この場合には、例えば、図５の単純有向グラフJ3bからのグラフ準同型を用いた変換を考えることができる。ここでインデックスグラフJ3bを２つのインデックスグラフJ2から合成することを考えることとする。
【００７８】
図２５は、２つのインデックスグラフJ2からインデックスグラフJ3bの合成を示す図式である。図２５に示すように２つのインデックスグラフJ2の有向辺の終点を一致させることにより、インデックスグラフJ3bを合成することが出来る。
【００７９】図２６は、２つのインデックスグラフJ2からインデックスグラフJ3bを合成する押し出し(pushout)を示す図式である。図２６は２つのインデックスグラフJ2を単純に足し合わせた余積（coproduct）J2＋J2の終点bとb’を重ねたものを表している。したがって、【数５】
0006782037.tif 000006
である。
【００８０】図２６に示す押し出し（pushout）の可換図式に、変換G(−,−)を作用させ、圏の構造を保てれば（すなわち、変換G(−,−)が関手であり、かつ、余極限を極限に移すならば）、引き戻し(pullback)の図式に変換できる。しかしながら、変換G(−,−)は、関手（圏の構造を保つ変換）とはなっていない。そこで、変換G(−,−)が関手となるように変換後にすべての頂点にループを加える操作を行う変換GO(−,−)を以下のように定義することとする。この変換GO(−,−)は双関手GO(−,−)：SGphOP×SGph→RGphとなっている。また、反変関手GO(−,H)：SGphOP→RGphは、余極限を極限に移す性質を有している。ここで、圏RGphは対象がreflexive digraphで射がグラフ準同型である圏である。【数６】
0006782037.tif 000007
【００８１】
ここで、関連テキストグラフをJ3としたときの反変関手GO(−,J3)を図２６の押し出しの可換図式に作用させることを考えることとする。図２７は、図２６の押し出し(pushout)の図式に反変関手GO(−,J3)を作用させた引き戻し(pullback)を示す図式である。このとき、反変関手GO(−,J3)により、図２６の押し出し(pushuout)の射はすべて逆向きになる。また、この反変関手は余極限を極限に移すため、押し出し(pushout)は引き戻し(pullback)に変わる。
【００８２】図２８は、インデックスグラフJ3bと関連テキストグラフJ3とからの派生関連テキストグラフG(J3b, J3)を示す図式である。これは図２７の引き戻し【数７】
0006782037.tif 000008
からループを取り除いたものに等しい。このようにして、複雑なインデックスグラフJ3bをより単純なインデックスグラフJ2から構成される引き戻しとして求めることが可能となる。ループを取り除く変換を変換(−)×とすると、
【数８】
0006782037.tif 000009
と表すことができる。
【００８３】
次に、図２７の可換図式を用いて、G(J3b,J3)を求める具体的な手順について説明する。
数７は、グラフの圏論的な積GO(J2,J3)×GO(J2,J3)の部分有向グラフであり、具体的には、f(b)=f(b’)となっているグラフ準同型を頂点とするものである。図２９は、図２７の引き戻し(pullback)の説明図である（すべての頂点にループがあるので省略している）。また、図３０は、図２７の引き戻し(pullback)を用いてG(J3b,J3)を生成する説明図である。
【００８４】
図２９の左上の有向グラフは、グラフの圏論的な積GO(J2,J3)×GO(J2,J3)を表している。図２９の左下の有向グラフは、f(b)=f(b’)となる部分グラフに該当する部分をグレーの領域で表している。なお、この左下の有向グラフの左側と上側にある有向グラフは、GO(J2,J3)を表しており、f(b)もしくはf(b’)による同値関係〜f(b)もしくは〜f(b’)で割った商グラフGO(J2,J3)／〜f(b)、GO(J2,J3)／〜f(b’)をグレーの領域で表している。また、右下の有向グラフは、グラフの圏論的な積GO(J2,J3)×GO(J2,J3)のf(b)=f(b’)となる部分有向グラフを抽出したものである。
【００８５】派生関連テキストグラフG(J,H)を同値関係〜f(j)で割った商グラフG(J,H)/〜f(j)は、以下のように定義される。【数９】
0006782037.tif 000010
【００８６】
図３１は、商グラフを圏論の図式で表した説明図である。商グラフGO(J2,J3)/〜f(b)を圏論の図式で表すと、図３１の上の図式のように表すことができる。また、このことを一般化すると、図３１の下の図式のように表すことができる。圏RGphにおける射GO(bOP,J3)は、f(b)=x∈V(J3)を満たすようなグラフ準同型となっており、商グラフGO(J2,J3)/〜f(b)と同一視することができる。
【００８７】
図２９の右下の有向グラフにはすべての頂点にループがあるが、図示されていない。これを図３０の左上の有向グラフではループも図示している。また、このループを取り除く変換(−)×によってループを取り除いた有向グラフ［数８］を図３０の右側に示している。
【００８８】
以上のように、より単純なインデックスグラフJからの変換G(J,−)を用いることで、より複雑なインデックスグラフKからの変換G(K,−)をより効率的に求めることができる。J3bからのグラフ準同型を用いた変換では、商グラフの積の対角成分の頂点のみを抽出すればよいので、グラフの圏論的な積GO(J2,J3)×GO(J2,J3)のすべての頂点をチェックするより効率的である。以上のように、より単純なインデックスグラフから変換GO(J2,J3)の商グラフGO(J2,J3)／〜f(b)、GO(J2,J3)／〜f(b’)などの情報（これらの情報は実際には同一のものとなる）も用いることにより、より複雑なインデックスグラフKからの変換G(K,−)をより効率的に行うことが可能となる。
【００８９】
次に、グラフ準同型を直接的には用いない「縦のつながり」と「横のつながり」を総合的に捉える方法について図３２を参照して説明する。
（グラフ準同型を直接的に用いない方法）
図３２は課題テキストからの距離が１および２であるヒントテキスト候補を用いる方法に関する説明図である。課題テキストからの距離が１および２であるヒントテキスト候補を用いる場合を例にとり、グラフ準同型を直接的に用いない方法について説明する。図３２に示すように、関連テキストグラフからの「縦のつながり」を有し、かつ、課題テキストからの距離が１または２のヒントテキスト候補（頂点）の集合をそれぞれヒント集合１およびヒント集合２と呼ぶこととする。ヒント集合１およびヒント集合２の和集合を頂点集合とし、その間の有向辺を関連テキストグラフの有向辺とする派生関連テキストグラフを考えることとする。このような派生関連テキストグラフに対しても、前述のような様々な特徴を有する関連性に基づきヒントテキスト候補を選択提示することが出来る。
【００９０】
ここで、ヒント集合１に属するヒントテキスト候補の方が、ヒント集合２に属するヒントテキスト候補より、課題テキストとの「縦のつながり」が強いということが出来る。したがって、より課題テキストとの「縦のつながり」が強いヒントテキスト候補をより重要と考え選択提示したい場合には、ヒント集合１に属するヒントテキスト候補の関連性指標の値を、例えば、適当な実数α(>1)倍とすることにより、このような選択提示を実現することができる。その逆に、より「縦のつながり」が弱い、すなわち、より「驚きがある」ヒントテキスト候補を選択提示したい場合には、ヒント集合２に属するヒントテキスト候補の関連性指標の値を適当な実数α(>1)倍することで、そのような選択提示を実現することができる。
【００９１】
上記の例では、距離が１および２である場合を例に採り説明したが、選択提示したいヒント候補の特徴に応じて、様々な頂点の抽出方法や重み付け方法を用いることができる。例えば、距離１〜３の頂点集合を対象としてもよいし、距離３のみの頂点集合を対象としてもよい。
【００９２】
また、課題テキストが１つではなく複数存在する場合でも、例えば、複数の課題テキストからの距離の平均を用いることにより、複数の課題テキストからの「縦のつながり」の強さを捉えることができる。この値と選択提示したいヒントテキスト候補の特徴に応じて、前述のように関連性指標の値を適宜変換し、所望の特徴を有したヒントテキスト候補を選択提示することが出来る。
【００９３】
以上、述べてきたように、本発明は、課題テキストとヒントテキスト候補間の「縦のつながり」に関する情報の他にヒントテキスト候補間の「横のつながり」に関する情報も用い、それらの情報を総合的に処理するために、有向グラフというデータ構造、その間のグラフ準同型という変換、そのグラフ準同型を用いた派生有向グラフの生成、その派生グラフの特徴を分析するための各種中心性やPage Rankなどのグラフ特徴量などを用いることで、利用者の特性やそのときどきの状況などによるヒント（関連テキスト）に対する要求も加味した、より「驚きがあり」、かつ、より「本質的な」ヒントテキスト候補（関連テキスト）の選択提示を可能としている。
【００９４】
次に、本発明の複数の実施形態について図面を参照して説明する。
［思考支援システム（１）］
まず、図１、３３〜３７を参照して、本実施にかかる思考支援システムについて説明する。図１は思考支援システムの構成を示すブロック図である。この思考支援システム１０は、全体としてコンピュータにより自然言語を用いた情報処理を行う情報処理システムであり、入力された思考の対象となるテキストの一部もしくは全部と対応関係、または、類似関係を有する語句より形成される課題テキストについて、関連テキストグラフにおける該課題テキストとの「縦のつながり」を有するヒントテキスト候補の情報と該ヒントテキスト候補間の「横のつながり」の情報も用いて、利用者の特性やそのときどきの状況に応じた特徴の関連性を有するヒントテキスト候補を選択提示することにより、思考を支援する機能を有している。
【００９５】
本実施の形態にかかる思考支援システム１０には、主な機能部として、操作入力部１１ 、画面表示部１２ 、通信Ｉ／Ｆ部１３ 、記憶部１４ 、演算処理部１５ 、データベース部１６が設けられている。
【００９６】
操作入力部１１は、キーボード、タッチパネルや音声認識装置などの操作入力装置からな
り、ユーザの操作を検出して演算処理部１５へ出力する機能を有している。画面表示部１２ は、ＬＣＤなどの画面表示装置からなり、演算処理部１５からの指示に応じて各種情報を画面表示する機能を有している。また、画面表示装置の他に音声合成装置などの出力装置を備えることも可能である。通信Ｉ／Ｆ部１３は、データ通信用の専用回路からなり、ＬＡＮ回線や無線回線などを介してデータ通信を行う機能を有している。
【００９７】
記憶部１４は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、演算処理部１５での各種処理に用いる処理情報１４Ａやプログラム１４Ｐを記憶する機能を有している。プログラム１４Ｐは、演算処理部１５で実行されることにより、演算処理部１５と協働して各種の処理部を実現するプログラムであり、外部装置や記憶媒体(ともに図示せず)から予め読み込まれて記憶部１４に格納される。
【００９８】
データベース部１６は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、演算処理部１５での各種処理に用いるデータベースを記憶する機能を有している。データベース部１６で記憶する主なデータベースとして、テキスト間のつながりに関する情報を記憶する関連テキストグラフ情報データベースがある。［発明の原理］において説明したさまざまな種類の派生関連テキストグラフに関する情報もデータベース部１６に格納される。
【００９９】
［発明の原理］において説明したように、複雑なインデックスグラフからのグラフ準同型を用いた派生関連テキストグラフは、よりシンプルなインデックスグラフからのグラフ準同型を用いた派生関連テキストグラフ、例えば、G(J2,H)などを用いても求めることが出来た。したがって、関連テキストグラフHの情報に加えて、派生関連テキストグラフG(J2,H)の情報を予めデータベース部１６に格納しておくことは計算速度を速める上で有向である。
【０１００】
しかしながら、関連テキストグラフHの情報量に比べ、一般に派生関連テキストグラフG(J2,H)の情報量は著しく大きくなる。したがって、すべてを予め計算して保持しておくことは、場合によっては難しいことも想定される。そのような場合には、使用頻度が高いと予想される関連テキストがインデックスグラフJ2の像の始点や終点になるものに限定して予め計算して保持しておくことも可能である。また、支援システムを運用していく中で、新たに計算した派生関連テキストグラフに関する情報を適宜追加保存していくことも可能である。
【０１０１】
また、派生関連テキストグラフG(J2,H)の頂点情報は、その派生元である関連テキストグラフHの各頂点に同値関係〜f(a)や同値関係〜f(b)（ここで、aおよびbは、それぞれインデックスグラフJ2の始点および終点である）に基づき対応付けておくことも可能である。このようにすることにより、複雑なインデックスグラフからの派生関連テキストグラフをより単純なインデックスグラフの合成として求めるときに、計算を効率的に行うことが可能となる。
【０１０２】
また、関連テキストグラフを生成する手法によっては、その手法にマッチしたインデックスグラフがある場合がある。例えば、［発明の原理］において説明したように、特許文献１の手法においては、インデックスグラフJSを用いる場合が、それに該当する。この場合には、派生関連テキストグラフG(JS,H)が派生関連テキストグラフG(J2, G(J2,H))の部分グラフとなっているので、派生関連テキストグラフG(J2,H)を関連テキストグラフと見立てて、先ほどと同様の方法で、派生関連テキストグラフG(JS,H)の情報を派生関連テキストグラフG(J2,H)に対応付けて保持することにより、計算の効率化を図ることができる。
【０１０３】
図３３は思考支援システムの入力画面表示例であり、図３４および図３５は思考支援システムの出力画面表示例である。また、図３６は思考支援システムの処理を示すフローチャートである。以下、図３６のフローチャートの各ステップに沿って説明する。
【０１０４】
はじめに、図３６のフローチャートのステップＳ１０「思考対象となるテキストを入力テキストとして取得」について説明する。図３３は思考支援システム１０の画面表示部１２ に表示された思考の対象となるテキスト（課題テキスト）の入力ウィンドウを表している。この入力ウィンドウには、操作入力部１１のキーボードなどにより入力された思考の対象となるテキストである「新たなアイデアを生み出す」という文が表示されている。この画面の関連テキスト表示ボタンを操作入力部１１のマウスなどを用いてクリック等を行うことにより選択すると、演算処理部１５の入力処理部１５Ａにより「新たなアイデアを生み出す」という入力テキストを受け取り記憶部１４に記憶する。このとき、同時に、図３３に示されている「本質性」「意外性」（「驚きのある」）「信頼性」「具体性」に関するスライダーの位置情報も取得し、記憶部１４に記憶する。
【０１０５】
次に、図３６のフローチャートのステップＳ１１「入力テキストの形態素解析・構造解析を実施」およびステップＳ１２「入力テキスト構成語句組を取得」について説明する。ステップＳ１０ののち、構造解析部１５Ｂにより、思考の対象となる入力テキストを形態素解析、構造解析などの自然言語処理技術を利用することにより、＜新たな＞−＜アイデア＞−＜を＞−＜生み出す＞という語句のつながりを抽出し、ヲ格名詞句として＜アイデア＞ を、ヲ格の連体修飾部として＜新たな＞を、そして、ヲ格の動詞句として＜生み出す＞の語句組を、それぞれ特定し、記憶部１４に記憶する。
【０１０６】
次に、図３６のフローチャートのステップＳ１３「入力テキストに類似する関連テキストの抽出」およびステップＳ１４「入力テキストに対応する課題テキストを決定」について説明する。派生関連テキストグラフ処理部１５Ｃは、まず、入力テキストに対応する関連テキストを決定する処理を行う。一般に、自由形式でテキストを入力した際には、関連テキストグラフ情報データベース１６Ａの頂点に対応する関連テキストと入力テキストが一致しない。一致する関連テキストがある場合には、その関連テキストを課題テキストとして、記憶部１４に記憶する。一致しない場合には、データベース部１６に記憶されている語句間の類似性を表すWord2Vecなどの語句の分散表現データや共起情報などの局所表現データなど類似性を評価できるデータを用いて、入力テキストの語句組と類似性の高い関連テキストを抽出し、画面表示部１２に表示し、利用者の選択結果を入力処理部１５Ａを介して記憶部１４に記憶する。
【０１０７】
次に、図３６のフローチャートのステップＳ１５「課題テキストに関連する関連テキストを選択表示」について説明する。派生関連テキストグラフ処理部１５Ｃは、先に記憶した「本質性」「意外性」「信頼性」「具体性」のスライダーの位置情報に基づき、関連性の評価指標を決定する。
【０１０８】
例えば、図３３に示すスライダーの位置情報は、「本質性」＋（正の最大値）、「意外性」＋（正の最大値）、「信頼性」０、「具体性」０となっている。位置情報０は、その評価軸の影響を加味しないことを意味しており、例えば、「信頼性」について言えば、「信頼性」の低いものを優先的に選択提示するようには働かない。「具体性」についても同様である。
【０１０９】
「本質性」、「意外性」、および「信頼性」については、今まで述べてきたような様々なグラフ特徴量などを用いることができる。「具体性」についても、様々な指標を用いることができる。例えば、テキストを構成している語句単位に「具体性」を表す値（例えば、値が大きいほど「具体的である」など）を付与し、テキストを構成している語句の「具体性」関する指標の値の平均値をそのテキストの「具体性」の指標の値とすることができる。語句が名詞句の場合には、オントロジーなどの上位概念／下位概念の関係を表す情報を用いることにより、指標の値を定めることができる。
【０１１０】
以上のように、「本質性」、「意外性」、「信頼性」、および「具体性」について、各指標の値x1、x2、x3、およびx4を求めることができ、それらを各スライダーの位置情報α1、α2、α3、およびα4に基づき組み合わせる（例えば、(α1x1)／(α2x2)+α3x3+α4x4など）ことにより、各関連テキストに総合的な指標の値を与えることができ、その順序情報をもとに、ヒント候補テキスト（関連テキスト）を選択提示することができる。
【０１１１】
図３４は、課題テキストとして「新たなアイデアを生み出す」を入力した際のスライダーの位置情報に基づく関連性により上位より選択提示された関連テキストリストの出力例である。具体的には、派生関連テキストグラフとしてG(J2,H)を用い、指標としてReverse Page Rank／Page Rankを用いた例を示している。
【０１１２】
図３４の右下にある「次を表示」ボタンをマウス等で選択することにより、次に関連性の指標の値が高い関連テキストリストを表示することができる。さらに、関連テキストの左側にあるチェックボックスをチェックし、「チェックを保存」ボタンを選択することにより、チェックを入れた関連テキストを保存することもできる。保存された関連テキストは課題テキストとの関連性を有向グラフの頂点と有向辺の関係として保持しており、図３５に示すように、必要に応じて保存関連テキストグラフとして表示することもできる。さらには、検索エンジンと連携させて、保存された関連テキストグラフの一部もしくは全部を用いた１つ以上の関連テキストによる検索を行うことも可能である。
【０１１３】
以上の例では、派生関連テキストグラフとしてG(J2,H)を用い、指標としてReverse Page Rank／Page Rankを用いた場合について説明した。しかしながら、[発明の原理]で説明したように、J2以外のインデックスグラフからの派生関連テキストグラフを用いることも可能であり、指標としてもReverse Page Rank／Page Rank以外のものを用いることも可能である。さらには、派生関連テキストグラフを用いずに、グラフ準同型の集合の情報を用いることも可能であり、グラフ準同型を用いずに「縦のつながり」と「横のつながり」から生成した派生関連テキストグラフを用いることも可能であり、本実施形態に限定されるものではない。
【０１１４】
また、本実施形態では、計算速度を向上させるために、関連テキストグラフのある頂点（関連テキスト）から有向辺で結ばれている別の頂点（関連テキスト）を、事前に「縦のつながり」の関係性指標の値により、各ヲ格名詞句に対して関連性指標の値が最も高いもの１つを選択したデータセットを用いている。しかしながら、さらに「驚きのある」ヒントテキスト候補を得ようとする場合には、この絞り込みを各ヲ格名詞句に対して上位n個を選択するように、絞り込みを緩めてもよい。また、本実施形態では、ヒントテキスト候補を出力する際にヒントテキスト候補間の類似性による絞り込みを行ってはいないが、例えば、ヲ格を修飾する連体修飾部は同一のものを含まないように選択提示してもよい。このように、関連テキストグラフの関連テキストの類似性に関連する前処理や後処理を適宜加えることも可能であり、関連テキストの選択提示のための処理手順についても、本実施形態に限定されるものではない。
【０１１５】
［ 思考支援システム（２）］
次に、図３７を参照して、本実施にかかる思考支援システムについて説明する。図３７は、思考支援システムの入力画面表示例である。実施例［思考支援システム（１）］においては、図３３に示すように思考対象テキストを文の形式で入力することができた。しかしながら、思考支援システムの使用に慣れていない利用者にとっては、思考対象テキストを自由に入力できることが、逆に思考対象テキストをつくり難くしている場合も想定される。その課題を解決する方法として、例えば、図３７に示されるような入力画面を思考支援システムに持たせることにより、入力テキストの前処理をより簡便にするとともに、思考支援システムの使用に慣れていない利用者に対して思考対象テキストの作成を行い易くすることもできる。入力テキストの前処理が簡便になったこと以外、実施例［思考支援システム（１）］とほぼ同様である。
【０１１６】
［実施の形態の拡張］
以上、さまざまな実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【０１１７】
１０ … 思考支援システム
１１ … 操作入力部
１２ … 画面表示部
１３ … 通信Ｉ／Ｆ部
１４ … 記憶部
１５ … 演算処理部
１６ … データベース部
【要約】
【課題】思考対象テキストと関連し、より「驚きがあり」、より「本質的である」ヒントテキスト候補、特に、利用者の特性やそのときどきの状況に応じたヒントテキスト候補を選択提示する思考支援技術を提供する。
【解決手段】課題テキストとヒントテキスト候補間の「縦のつながり」に関する情報の他にヒントテキスト候補間の「横のつながり」に関する情報も用い、それらの情報を総合的に処理するために、単純有向グラフというデータ構造、その間のグラフ準同型という変換、そのグラフ準同型を用いた派生有向グラフの生成、その派生グラフの特徴を分析するための各種中心性やPage Rankなどのグラフ特徴量などを用いることにより、利用者の特性やそのときどきの状況などによるヒント（関連テキスト）に対する要求も加味した、より「驚きがあり」、かつ、より「本質的な」ヒントテキスト候補（関連テキスト）を選択提示する。
【選択図】図１【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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