(57)【要約】【課題】共同作業を行っているグループ全体としての情報の必要度を定量化することができ、使用者はグループのメンバーとして必要な情報を効率的に得ることを目的とする【解決手段】情報の必要性を評価して使用者に情報を提示する情報フィルタ装置であって、前記使用者の興味だけに基づいて情報を提示する個人情報フィルタ手段と、前記複数の使用者からなるグループ全体の興味に基づいて情報を提示するグループ情報フィルタ手段とを有し、前記個人情報フィルタ手段または前記グループ情報フィルタ手段のどちらかを選択する構成を有し、任意に切り替えて使うことにより、必要な情報を効率的に得ることができるようになる。【選択図】図１
2004005751.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報の必要性を評価して使用者に情報を提示する情報フィルタ装置であって、前記使用者の興味だけに基づいて情報を提示する個人情報フィルタ手段と、前記複数の使用者からなるグループ全体の興味に基づいて情報を提示するグループ情報フィルタ手段とを有し、前記個人情報フィルタ手段または前記グループ情報フィルタ手段のどちらかを選択することを特徴とする情報フィルタ装置。
【請求項２】
情報の必要性を評価して使用者に情報を提示する情報フィルタ装置であって、配信された情報を所定の時間単位に一つの単位にまとめて蓄積するアドレス情報信号記憶手段と、前記使用者の興味だけに基づいて情報を提示する個人情報フィルタ手段と、前記複数の使用者からなるグループ全体の興味に基づいて情報を提示するグループ情報フィルタ手段とを有し、前記個人情報フィルタ手段または前記グループ情報フィルタ手段のどちらかを選択することを特徴とする情報フィルタ装置。
【請求項３】
前記個人情報フィルタ手段と前記グループ情報フィルタ手段の選択は、前記個人情報フィルタ手段と前記グループ情報フィルタ手段に設けたボタンによって選択することを特徴とする請求項１または２記載の情報フィルタ装置。
【請求項４】
前記個人情報フィルタ手段または前記グループ情報フィルタ手段のいずれが動作しているかを表示することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の情報フィルタ装置。
【請求項５】
表示している情報が配信された配信日、前記情報の必要性の順位の少なくともいずれか一方を前記情報と同時に表示することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の情報フィルタ装置。
【請求項６】
前記個人情報フィルタ手段およびグループ情報フィルタ手段は、配信された情報を一つの単位にまとめたものを指定する複数のボタンを有することを特徴とする請求項２記載の情報フィルタ装置。
【請求項７】
読み出す情報について指定のない場合は、前記個人情報フィルタ手段またはグループ情報フィルタ手段が最新の情報を読み出すことを特徴とする請求項２または６記載の情報フィルタ装置。
【請求項８】
情報の必要性を評価して使用者に情報を提示する情報フィルタリング方法であって、前記使用者の興味だけに基づいて情報を提示する個人情報フィルタ処理ステップと、前記複数の使用者からなるグループ全体の興味に基づいて情報を提示するグループ情報フィルタ処理ステップとを有し、前記個人情報フィルタ処理と前記グループ情報フィルタ処理はボタンによって切り替えることを特徴とする情報フィルタリング方法。
【請求項９】
情報の必要性を評価して使用者に情報を提示する情報フィルタリング方法であって、配信された情報を所定の時間単位に一つの単位にまとめて蓄積するステップと、前記使用者の興味だけに基づいて情報を提示する個人情報フィルタ処理ステップと、前記複数の使用者からなるグループ全体の興味に基づいて情報を提示するグループ情報フィルタ処理ステップとを有し、前記個人情報フィルタ処理と前記グループ情報フィルタ処理はボタンによって切り替えることを特徴とする情報フィルタリング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　本発明は、電子または光等を媒体とする記憶装置や情報通信網から必要な情報を取り出し易くする情報フィルタ装置及びその方法に関するものであり、複数人が共同して情報検索をすることを支援する装置および方法を実現するものである。
【背景技術】
【０００２】
　近年、情報フィルタ装置は、情報通信の社会基盤の進展に伴い、情報通信網の大規模化と通信量の著しい増大に対応する技術として、その実現が強く望まれている。この背景には、今日、個人やグループ（複数の人の集団）が処理可能な情報量に対して、個人やグループがアクセスできる情報量が上回るようになっていることがある。このために、大量の情報の中に必要と思う情報が埋没することが、しばしば起こる。
【０００３】
　情報フィルタ装置に関連する従来技術としては、特許検索などに用いられるキーワード論理式をあげることができる。すなわち、数十万から数百万件に及ぶ特許情報をキーワード論理式によりフィルタリングするものである。
【０００４】
　しかしながら、キーワード論理式を用いる従来の検索においては、使用者がキーワードについての論理式を精度良く設定する必要があるので、使用者がファイリングされているデータ群の癖（例えば、どのような条件の基に、当該データのキーワードが決定されているのか等）やシステムの構造（例えば、キーワードがシソーラス体系のあるシステムであるか否か等）を十分に知り得ていなければ良い検索ができない。このため、初心者には精度の高い情報フィルタリングを行うことができないという課題があった。
【０００５】
　また、情報フィルタリングした結果もキーワードについての論理式に適合するという評価があるだけであり、たまたまキーワードでは合致しているが、内容は求めているものとは異なるケースであったり、あるいは多くの検索結果から使用者にとって必要度の高い情報をその結果から順に取り出すことは容易ではない。
【０００６】
　情報の必要性の定量的な評価が実現され、上記の課題の一部（初心者にも精度の高い情報フィルタリングができ、かつ使用者にとって必要性の高い情報を取り出し易い情報フィルタ装置を提供すること）が、解決された（例えば、引用文献１、２参照）。
【特許文献１】特開平０９−２８８６８３号公報
【特許文献２】特開平１０−２４０７６２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
　しかしながら、上記発明は、使用者を一人だけに限ったものであり、グループで共同して情報検索を行う上では、必ずしも十分な情報検索支援を実現できないという課題があった。以下、この課題について具体例を挙げて説明する。
【０００８】
　グループで情報検索を行う具体的な例としては、大学など研究機関の一つの研究室で論文検索、企業における課もしくはプロジェクトにおける特許検索がある。大学の研究室を例に取れば、一つの研究室では大きくみると同じ分野での研究が行われ、しかし個々の研究者（教授、助教授、助手、ポスドクなど）は微妙に異なる研究テーマを持っている。一方、研究者が読む必要がある論文とは、自分個人の研究テーマに直接関係した論文（例えば、ニューラルネットワークの中で連想記憶モデルに関する論文）と、自分の研究テーマに近い重要な論文（例えば、ニューラルネットワークの中でリカレントネットワークの論
文だけど研究室メンバーの多くがよい論文と感じる論文）とである。前者は、自分の研究テーマに直接関係した論文であるから、自分自身の手でその論文を見つけることは、研究者にとって簡単とは言えないまでも可能である。しかし、後者の論文については自分の研究テーマと異なっているために、その論文を見つけることや論文の重要性に気づくことは、研究者にとっても容易ではない。
【０００９】
　この例に即して言えば、上記発明の課題は、前者の論文を見つけることを支援できるが、後者の論文を見つけることはできないという課題である。
【００１０】
　本発明は、上記従来の情報フィルタ装置および情報フィルタリング方法の課題を解決するものであり、複数の人が共同して情報検索を行う上でも有効な情報フィルタ装置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】
【００１１】
　上記目的を達成するために、本発明の情報フィルタ装置は、情報の必要性を評価して使用者に情報を提示する情報フィルタ装置であって、前記使用者の興味だけに基づいて情報を提示する個人情報フィルタ手段と、前記複数の使用者からなるグループ全体の興味に基づいて情報を提示するグループ情報フィルタ手段とを有し、前記個人情報フィルタ手段または前記グループ情報フィルタ手段のどちらかを選択することを特徴とする構成を有している。
【００１２】
　このような構成によって、使用者の興味だけに基づいて情報を提示する個人情報フィルタと、複数の使用者からなるグループ全体の興味に基づいて情報を提示するグループ情報フィルタとを任意に切り替えて使うことにより、必要な情報を効率的に得ることができるようになる。
【発明の効果】
【００１３】
　以上のように、本発明は、使用者の興味だけに基づいて情報を提示する個人情報フィルタと、複数の使用者からなるグループ全体の興味に基づいて情報を提示するグループ情報フィルタとを任意に切り替えることにより、ユーザに対して必要性の高い情報から順に提供することにより、初心者にも精度の高い情報を得ることができる。
【００１４】
　更に、複数のユーザからなるグループ単位で利用できるようにすることで、個々のユーザの情報の見落としを防ぎ、使用者にとって必要性の高く情報の取り出し易い情報フィルタ装置を提供することができる。
【００１５】
　個人情報フィルタとグループ情報フィルタを切り替える構成をとることで、その切り替えによって情報フィルタ装置が提示する情報の並びが一瞬で変わるようにできる。このため、個人情報フィルタを使用しているだけ、またはグループ情報フィルタだけを利用しているだけでは見落とす情報が上位に現れたり消えたりするので、見落とす情報に簡単に気づくことができるという特異な効果をもつ情報フィルタ装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
　本発明の第１の態様にかかる情報フィルタ装置は、情報の必要性を評価して使用者に情報を提示する情報フィルタ装置であって、前記使用者の興味だけに基づいて情報を提示する個人情報フィルタ手段と、前記複数の使用者からなるグループ全体の興味に基づいて情報を提示するグループ情報フィルタ手段とを有し、前記個人情報フィルタ手段または前記グループ情報フィルタ手段のどちらかを選択する構成を採るもので、使用者の興味だけに基づいて情報を提示する個人情報フィルタと、複数の使用者からなるグループ全体の興味に基づいて情報を提示するグループ情報フィルタとを任意に切り替えることにより、必要
な情報を効率的に得ることができる。
【００１７】
　本発明の第２の態様にかかる情報フィルタ装置は、情報の必要性を評価して使用者に情報を提示する情報フィルタ装置であって、配信された情報を所定の時間単位に一つの単位にまとめて蓄積するアドレス情報信号記憶手段と、前記使用者の興味だけに基づいて情報を提示する個人情報フィルタ手段と、前記複数の使用者からなるグループ全体の興味に基づいて情報を提示するグループ情報フィルタ手段とを有し、前記個人情報フィルタ手段または前記グループ情報フィルタ手段のどちらかを選択する構成を採るもので、使用者の興味だけに基づいて情報を提示する個人情報フィルタと、複数の使用者からなるグループ全体の興味に基づいて情報を提示するグループ情報フィルタとを任意に切り替えると共に、配信された情報を所定の時間単位に一つの単位にまとめることにより、必要な情報を効率的に得ることができる。
【００１８】
　本発明の第３の態様は、第１の態様または第２の態様にかかる情報フィルタ装置において、前記個人情報フィルタ手段と前記グループ情報フィルタ手段の選択は、前記個人情報フィルタ手段と前記グループ情報フィルタ手段に設けたボタンによって選択する構成を採るもので、２つのフィルタ手段をボタンにより容易に選択することにより、必要な情報を効率的に得ることができる。
【００１９】
　本発明の第４の態様は、第１の態様から第３の態様にかかる情報フィルタ装置において、前記個人情報フィルタ手段または前記グループ情報フィルタ手段のいずれが動作しているかを表示する構成を採るもので、表示することによりどちらのフィルタ手段が動作しているかを確認しながら作業をすることにより、必要な情報を効率的に得ることができる。
【００２０】
　本発明の第５の態様は、第１の態様から第３の態様にかかる情報フィルタ装置において、表示している情報が配信された配信日、前記情報の必要性の順位の少なくともいずれか一方を前記情報と同時に表示する構成を採るもので、配信日と情報の必要性の順位とを同時に表示することにより、必要な情報を効率的に得ることができる。
【００２１】
　本発明の第６の態様は、第２の態様にかかる情報フィルタ装置において、前記個人情報フィルタ手段およびグループ情報フィルタ手段は、配信された情報を一つの単位にまとめたものを指定する複数のボタンを有する構成を採るもので、配信された情報を一つの単位にまとめたものを選択することにより、より容易に必要な情報を効率的に得ることができる。
【００２２】
　本発明の第７の態様は、第２の態様または第６の態様にかかる情報フィルタ装置において、読み出す情報について指定のない場合は、前記個人情報フィルタ手段またはグループ情報フィルタ手段が最新の情報を読み出す構成を採るもので、指定することなく最新日の情報を読み出すことにより、より簡単な操作で必要な情報を効率的に得ることができる。
【００２３】
　本発明の第８の態様にかかる情報フィルタリング方法は、情報の必要性を評価して使用者に情報を提示する情報フィルタリング方法であって、前記使用者の興味だけに基づいて情報を提示する個人情報フィルタ処理ステップと、前記複数の使用者からなるグループ全体の興味に基づいて情報を提示するグループ情報フィルタ処理ステップとを有し、前記個人情報フィルタ処理と前記グループ情報フィルタ処理はボタンによって切り替える構成を採るもので、使用者の興味だけに基づいて情報を提示する個人情報フィルタと、複数の使用者からなるグループ全体の興味に基づいて情報を提示するグループ情報フィルタとを任意に切り替えることにより、必要な情報を効率的に得ることができる。
【００２４】
　本発明の第９の態様にかかる情報フィルタリング方法は、情報の必要性を評価して使用
者に情報を提示する情報フィルタリング方法であって、配信された情報を所定の時間単位に一つの単位にまとめて蓄積するステップと、前記使用者の興味だけに基づいて情報を提示する個人情報フィルタ処理ステップと、前記複数の使用者からなるグループ全体の興味に基づいて情報を提示するグループ情報フィルタ処理ステップとを有し、前記個人情報フィルタ処理と前記グループ情報フィルタ処理はボタンによって切り替える構成を採るもので、使用者の興味だけに基づいて情報を提示する個人情報フィルタと、複数の使用者からなるグループ全体の興味に基づいて情報を提示するグループ情報フィルタとを任意に切り替えると共に、配信された情報を所定の時間単位に一つの単位にまとめることにより、必要な情報を効率的に得ることができる。
【００２５】
　以下、本発明の実施の形態について、図１から図１３を用いて説明する。
【００２６】
　（実施の形態１）
　以下、本発明の実施の形態１について、図面を参照しながら説明する。図１はその構成と動作を分かりやすくするために機能単位にまとめたブロック図である。
【００２７】
　まず、最初に、図１を用いて本発明の基本概念を説明する。本発明の情報フィルタ装置における基本概念は、ユーザがどんな「情報」を過去に必要としたかという履歴に関する記録を記憶した複数の記憶部２、５、６と、「情報」がユーザにどれほど必要とされているかを必要性信号と信頼性信号によって評価する情報評価ユニット５４と、ユーザがどんな「情報」を必要としたかという履歴である教師データ信号を記憶する教師信号記憶部１３と、前記情報評価ユニット54と前記教師信号記憶部１３へのユーザのアクセスを制御するユーザ認証部４４と、前記教師データ信号を用いてユーザの関する学習を行う学習ユニット５２とからなる適応型グループ情報フィルタユニット５６〜５９と、少なくともユーザが提示された情報について自分の興味のある／なしを入力することができる入力端子１０６を備えたインタフェースユニットであってユーザが前記評価済情報をユーザ個人の必要性信号の順に並べられた評価済情報またはユーザの属する共同作業グループ全体の必要性信号の順に並べられた評価済情報を可視できるようにしたディスプレイ等の出力端子１０７を有するグループインタフェースユニット５５と、外部から配信される「情報」を情報記憶部４１に書き込むとともに「情報」が書き込まれたアドレスと「情報」の特徴をあらわすキーワードなどからなるアドレス情報信号をアドレス情報信号記憶部42に書き込む情報書き込み部４０とからなる。
【００２８】
　以下、上記構成の動作について、まず、本発明の全体的な構成と基本的な動作を説明し、次に構成と動作が少し複雑な情報評価ユニット５４と学習ユニット５２の説明を行う。なお、以下に単に「情報」と称するものには、当該「情報」に対応する１つ以上のキーワードが付されているものとする。そのキーワードとは、当該「情報」を構成する各単語の一部あるいは全体であっても良いし、当該「情報」を代表するために特別に付したものであっても良い。
【００２９】
　また、以下の説明では、適応型グループ情報フィルタユニット５６〜５９の利用者登録者（ユーザ認証部４４のユーザ認証番号の設定）は、すでに終わっているものとする。このユーザ登録は、システム管理者による作業または登録部を設け利用希望者に自ら登録させる等の方法を採ることができる。
【００３０】
　以下、「情報」は、情報の本体である記事信号Dとキーワードなど前記記事信号Dを特徴づける信号である記事プロファイルDPとからなるものとする。好ましい記事プロファイルは、「情報」の表題TTLと、キーワード数nofKsと、キーワード（複数）K[1]、・・・、K[nofKs]を含む。なお、ここでいうキーワードは、IPCのような分類コード、複数のキーワードの論理式であってもよい。
【００３１】
　まず、「情報」が情報書き込み部４０に入力されると、情報書き込み部４０は前記「情報」を情報記憶部４１に書き込み、前記「情報」が書き込まれたアドレスAと前記「情報」の記事プロファイルDPとからなるアドレス記事プロファイル信号ADP＝（A,DP）をアドレス情報信号記憶部42に書き込む。情報記憶部４１およびアドレス情報信号記憶部42への「情報」の書き込みの方法としては、配信された「情報」を1日分ごと（数時間分ごと、数日分ごとであってもよい）を一つの単位（例えば、一つのファイル）にまとめて記憶することは、好ましい。以下、アドレス記事プロファイル信号ADPをまとめたファイルをアドレスファイルと呼ぶ。
【００３２】
　適応型グループ情報フィルタユニット５６を利用するユーザは、グループインタフェースユニット５５を起動する。起動された前記グループインタフェースユニット５６は、ユーザにユーザ名UIDとパスワードPWDの入力を、ユーザに要求する。ユーザからユーザ名UIDとパスワードPWDが入力されると、グループインタフェースユニット５５は、ネットワーク６１を通じて前記ユーザ名UIDと前記パスワードPWDとからなる認証信号UIDPWD＝（UID,PWD）を、複数の適応型グループ情報フィルタユニット５６〜５９へ送信する。
【００３３】
　前記認証信号UIDPWDを受けた各々適応型グループ情報フィルタユニット５６〜５９は、適応型情報フィルタユニットを指定するユニット識別信号IFID、前記ユーザに情報評価ユニット５４へのアクセスの許可状況を示す情報評価ユニットアクセス認否信号PA５４と教師信号記憶部１３へのアクセスの許可状況を示す教師信号記憶部のアクセス認否信号PA１３とからなるアクセス認否信号
　　　PA＝（IFID、PA５４、PA１３）
を前記グループインタフェースユニット５５へ返信する。
【００３４】
　今、４人のユーザ、甲、乙、丙、丁がおり、それぞれ適応型グループ情報フィルタユニットIF1、IF2、IF3、IF4を所有しており、さらに甲と乙とが第1のグループG1をつくり、丙と丁が第2のグループG2をつくっている場合を例にとり、前記アクセス認否信号PAの好ましい設定について説明をする。
今、ユーザ甲がグループインタフェースユニット５５を通じて、認証信号UIDPWDを送信した場合、４つ適応型グループ情報フィルタユニット（以下、適応型情報フィルタユニット５６−IF1、５７−IF2、５８−IF3、５９−IF4と書いて区別する）は、それぞれ以下のアクセス認否信号PA
　　　（IF1、許可、許可）
　　　（IF2、禁止、許可）
　　　（IF3、禁止、禁止）
　　　（IF4、禁止、禁止）
を返信する。これらのアクセス認否信号は以下の意味を持つ。
【００３５】
　適応型グループ情報フィルタユニット５６−IF1は、ユーザ甲の所有であるから、情報評価ユニット５４と教師信号記憶１３とのいずれにもアクセスを許可する。これによりユーザ甲は、適応型グループ情報フィルタユニット５６−IF1の情報評価ユニット５４の利用と適応型グループ情報フィルタユニット５６−IF1の特性を変更することが可能になる。
適応型グループ情報フィルタユニット５７−IF2は、同一のグループであるユーザ乙の所有であるから、情報評価ユニット５４へのアクセスを許可する。これによりユーザ甲は、適応型グループ情報フィルタユニット５７−IF2の情報評価ユニット５４の利用はできるが、適応型グループ情報フィルタユニット５７−IF2の特性を変更することはできない。
【００３６】
　適応型グループ情報フィルタユニット５８−IF3、５９−IF4は、グループも異なるユー
ザ丙、丁の所有であるから、情報評価ユニット５４と教師信号記憶１３とのいずれにもアクセスを禁止する。これによりユーザ甲は、適応型グループ情報フィルタユニット５８−IF3、５９−IF4の情報評価ユニット５４の利用も、適応型グループ情報フィルタユニット５８−IF3、５９−IF4の特性を変更することもできない。
【００３７】
　以上の例のように、前記アクセス認否信号ＰＡを受けた他前記グループインタフェースユニット５５は、PA５４＝許可である適応型グループ情報フィルタユニット５６−IF1、５７−IF2との間に通信回線を開き、それぞれの情報評価ユニット５４を起動し、情報評価ユニット５４を通して、ユーザ甲によって指定されたアドレスファイルもしくはデフォルト値として設定されているアドレスファイルを読み出す。好ましいデフォルト値の一例は、最新日に配信された情報をまとめたアドレスファイルである。
【００３８】
　情報評価ユニット５４は、ネットワーク６０を介してアドレス情報信号記憶部４２からアドレス記事プロファイル信号ＡＤＰをまとめたアドレスファイルを読み出す。情報評価ユニット５４は、記憶部２、５、６からユーザがどのような記事プロファイルＤＰがつけられた「情報」を過去に必要としたかという記録（以下、個人プロファイルと呼び、その詳細は後述する）を読みだし、前記アドレス記事プロファイル信号ＡＤＰに対応する前記情報記憶部４１に書き込まれた「情報」の必要性を表わす必要性信号Ｎと、情報評価ユニット５４の計算した必要性信号の信頼性を表わす信頼性信号Ｒとを定量的に評価する（この必要性信号Ｎ、信頼性信号Ｒの計算方法は後述する）。
【００３９】
　以下、前記アドレス記事プロファイル信号ＡＤＰと前記必要性信号Ｎと前記信頼性信号Ｒとをまとめた信号を評価済情報信号NRADP＝（N,R,A,DP）と呼ぶ。
【００４０】
　グループインタフェースユニット５５は、必要性信号Ｎの大きい順に評価済情報信号NRADPを並べて、ディスプレイに表示する。図２に、好ましいディスプレイ表示の一例を示す。図２においては、上から、使用するフィルタを切り替えるボタン（図２では、個人用のフィルタがＯＮの状態）アクセスしているアドレスファイルのグループ名、配信日などの属性、ファイルへのアクセスを実行するボタン、学習ボタン、終了ボタン、アクセスしているアドレスファイルの内容が表示されている。
【００４１】
　図２に表示された状態（個人用のフィルタがＯＮの場合）で、ユーザ甲が９７年１０月６日に今日分の評価済情報信号を集めたアドレスファイルにアクセスした場合を、以下に説明する。
グループインタフェースユニット５５は、適応型グループ情報フィルタユニット５６−IF1の情報評価ユニット５４から９７年１０月６日に配信された「情報」に対応する評価済情報信号NRADP（複数）を要求し、情報評価ユニット５４は同信号を返す。
【００４２】
　図２では、９７年１０月６日に配信されている９件の「情報」に対応する評価済情報信号をIF1-NRADP-971006-001、IF1-NRADP-971006-002、・・・、 IF1-NRADP-971006-009とする。そして、最後の３桁の数字を記事番号とここでは呼ぶ。
グループインタフェースユニット５５は、評価済情報信号IF1-NRADP-971006-001からIF1-NRADP-971006-009を、その中に含まれる必要性信号Nの大きい順に並べて表示する。その際に、評価済情報信号に含まれる記事プロファイルDPに対応する「情報」の表題TTLが含まれている場合には、図２に示したように日付とともに、表題を表示することは好ましい。さらに、必要性の順位、記事番号を同時に表字することは非常に好ましい（学習ボタンについては、後述する）。なお、図２においては、適応型グループ情報フィルタユニット５６-IF1はまだ使用者の興味を学習していないので、すべて「情報」の必要性信号Nは0となっている。
この好ましい実施例では、図２に示された順位１番（記事番号001）のタイトルをクリッ
クすると、グループインタフェースユニット５５は、評価済情報信号IF1-NRADP-971006−001に含まれる前記情報記憶部４１に記憶された97年10月６日に配信された記事番号001の「情報」のアドレスA−971006−001から「情報」を読み出し、画面に表示する。
【００４３】
　ユーザは、表示された「情報」を読み、その「情報」に興味があれば興味ありボタン（３つあるラジオボタン[Button]の一番左側のボタン）を押し、興味がなければ興味なしボタン（３つあるラジオボタン[Button]の一番右側のボタン）を押す。以下、このユーザの応答を教師信号Ｔと呼ぶ。この教師信号Ｔを、ユーザが興味ありのボタンを押した場合はＴ＝１、ユーザが興味なしのボタンを押した場合はＴ＝０、その他の場合（例えば、データがない場合）はＴ＝−１と設定することは、好ましい。以下、教師信号記憶部１３に前記教師信号Ｔと記事プロファイルＤＰとの組を、教師データ信号ＴＤ＝（Ｔ，ＤＰ）と呼ぶ。
【００４４】
　グループインタフェースユニット５５は、前記教師データ信号TDを、教師信号記憶部のアクセス認否信号AP13=許可を与えられている適応型グループ情報フィルタユニット５６−IF1に送信する。適応型グループ情報フィルタユニット５６−IF1のユーザ認証部４４は、教師信号記憶部のアクセス認否信号AP13=許可を与えているグループインタフェースユニット５５から受信した前記教師データ信号TDを、教師信号記憶部１３に書き込む。
【００４５】
　以上の操作を何度か繰り返すと、教師データ信号ＴＤが蓄積される。
【００４６】
　次に、図２において、記事番号001の「情報」に興味なし、記事番号002の「情報」に興味ありを入力し、学習ボタンを押した場合の説明をする。
グループインタフェースユニット５５は、適応型グループ情報フィルタユニット５６−IF1のユーザ認証部４４にアクセス認否信号PAと学習開始信号LSを送る。ユーザ甲には適応型グループ情報フィルタユニット５６−IF1の教師信号記憶部１３へのアクセスは許可されているので、学習ユニット５２に学習開始信号LSを送る。学習ユニット５２は、あらかじめ定められた学習アルゴリズム（後述する）にしたがって、適応型グループ情報フィルタユニット５６-IF1の個人プロファイルを書き換える。個人プロファイルの修正を検出した情報評価ユニット５４は、アドレス記事プロファイル記憶部４９から現在アクセスしている９７年10月６日に配信された記事を読み出し、修正された個人プロファイルを用いて各記事の必要性信号を計算し、図３のように評価済情報信号IF1-NRADP-971006-001からIF1-NRADP-971006-009を、グループインタフェースユニット５５に再送する。グループインタフェースユニット５５は、再送された評価済情報信号を、その中に含まれる必要性信号Ｎの大きい順に並べて表示する。図３においては、ユーザ甲が興味ありと答えた「情報」は最上位に、興味なしと答えたものは、最下位に表示されている。また、その他の論文の並びも変化している。
【００４７】
　この状態で、２日前（１０月４日分）のファイルを開いた結果が、図４である。ユーザ甲が興味を持った論文にあるChiral対称性に関係すると思われる論文が最上位にあげられている。このようにして、ユーザの興味のある／なしを学習した適応型グループ情報フィルタ装置は、ユーザの求める情報をリストの最上位に置くことにより、ユーザが欲しい情報を手に入れやすくすることができる。
一方、ユーザ乙、丙、丁も、同様に情報フィルタ装置を利用し、ユーザ甲とは異なる個人プロファイルを適応型グループ情報フィルタユニット５６の中に作成する。
【００４８】
　次に、図５に表示された状態（グループ用のフィルタがＯＮの場合）で、２日前（１０月４日分）の評価済情報信号を集めたファイルにアクセスするボタンを押した場合を、以下に説明する。
グループインタフェースユニット５５は、ユーザ甲の興味を反映した適応型グループ情報
フィルタユニット５６−IF1とユーザ乙の興味を反映した適応型グループ情報フィルタユニット５７−IF２とに、９７年１０月４日に配信された１３件「情報」に対応する評価済情報信号IF1-NRADP−971004−001からIF1-NRADP-971004-013までと、評価済情報信号IF2-NRADP−971004−001からIF2-NRADP-971004-013までを要求し、同信号を受け取る。グループインタフェースユニット５５は、記事番号がｘである「情報」に対応する2つの評価済情報信号IF1-NRADP-971004-ｘに含まれる必要性信号IF1-N-971004-xと評価済情報信号IF2-NRADP-971004-ｘに含まれる必要性信号IF2-N-971004-ｘとの和を、ユーザ甲、乙とからなるグループG1に対する記事番号ｘの「情報」のグループ必要性信号IFG1−N−970903−xとする。グループインタフェースユニット５５は、この計算をすべての記事番号ｘについて行う。
【００４９】
　そして、図５に示したように、グループインタフェースユニット５５は、「情報」をグループ必要性信号IFG1−Nの大きい順に並べて表示する。図５に示した場合、ユーザ甲が興味あるとした論文以上にグループとして興味を持つ必要がある論文が３つあることが示されている。
【００５０】
　以上のように、グループ用情報フィルタを利用することにより、ユーザ甲は、自分の属するグループとして必要な「情報」をもっとも優先的に（リストの最上位に表示すること）手に入れることができる。また、グループとしては大切な「情報」であるにも関わらずユーザ甲が見落とした「情報」であっても、ユーザ乙が気づいてさえいれば、グループ用情報フィルタを用いるとその見落とした「情報」はリストの上位に表示される。したがって、ユーザ甲は、グループ用情報フィルタを用いることで、「情報」の見落としを防ぐことができる。
以下のグループインタフェースユニット５５の動作は、個人用フィルタを用いた場合と同様であるので省略する。
【００５１】
　以上のようにして、適応型グループ情報フィルタユニット５６−IF1の中の教師信号記憶部１３には、個人用フィルタ、グループ用フィルタを有するグループインタフェースユニット５５を通じて、教師データ信号TDが蓄積される。
グループインタフェースユニット５５の学習ボタン（図２参照）を押すと、学習開始信号LSが、ユーザ認証部４４を通じて、学習ユニット５２に送信される。前記学習信号を受信した学習ユニット５２は、前記教師信号記憶部１３に記憶された教師データ信号TDを用いて、後述する学習方法によって、記憶部２、５、６の履歴内容（個人プロファイル）を書き換える。
【００５２】
　なお、このユーザによる教師信号の入力は、学習ユニット５２の学習能力をより高めるために実施するものであり、学習ユニット５２の学習能力（ユーザがどんな「情報」を過去に必要としたかという履歴の学習能力）が既に十分に高ければ行う必要はない。
【００５３】
　以上、本発明の情報フィルタ装置は、学習を通じてユーザに適応し、ユーザの求める「情報」を優先的に提示することができるだけでなく、さらに、同一のグループに属するユーザの知識を利用し、グループ全体で必要な「情報」をも効率よく手に入れることができるという効果を有する。これによって、グループで情報検索を行う場合（具体的な例としては、大学など研究機関の一つの研究室で論文検索、会社における課もしくはプロジェクトにおける特許検索）に、自分個人の研究テーマに直接関係した論文（例えば、ニューラルネットワークの中で連想記憶モデルに関する論文）だけではなく、自分の研究テーマに近い重要な論文（例えば、ニューラルネットワークの中でリカレントネットワークの論文だけど研究室メンバーの多くがよい論文と感じる論文）をも容易に見つけることができるようになるという効果がある。このように、本発明は、従来の情報フィルタ装置および情報フィルタリング方法の課題を解決し、複数の人が共同して情報検索を行う上でも有効な
情報フィルタリング装置および情報フィルタリング方法を提供するものである。
【００５４】
　特に、新たにグループに加入したユーザは、従来の情報フィルタ装置では、学習を行っていない初期状態からしか、情報フィルタ装置を利用できなかったが、本発明の情報フィルタ装置では、同一のグループの他のユーザの知識を利用できるので、最初から必要な情報を手に入れやすいという効果もある。
【００５５】
　次に、情報評価ユニット５４の構成と動作について説明を行う。
【００５６】
　さて、いかに必要性信号（ある「情報」が必要であったとの教師信号）を計算するかを述べる。以下に述べる好ましい実施の形態では、必要性信号は概念的に次のような量として計算される。上述した如く、入力された「情報」にキーワードが添付されている場合を考える。一人のユーザを考えると、そのユーザが必要としている「情報」に高い頻度または確率で付いているキーワード集合Ａと、不要としている「情報」に高い頻度または確率で付いているキーワード集合Ｂと、さらにはいずれにもよく付く、または付かないキーワード集合Ｃとを考えることができる。
【００５７】
　したがって、前記キーワード集合Ａに属するキーワードには正の数値を、前記キーワード集合Ｂに属するキーワードには負の値を、前記キーワード集合Ｃに属するキーワードには値０をそれぞれ割り振る。そして、新たに入力された「情報」についている１つ以上のキーワードについてそれぞれが、前記キーワード集合Ａ、Ｂ、Ｃのどのキーワードグループに属するかを判定し、前記割り振られた値を積算するように構成する。
【００５８】
　このように構成すれば、前記新たに入力された「情報」に付いていた複数のキーワードを、キーワード集合Ａに属するキーワードが数多く含まれた「情報」（ユーザが必要とする可能性の高い情報）に対しては大きな正の値を示し、キーワード集合Ｂに属するキーワードが数多く付いている「情報」（ユーザが不要とする可能性の高い情報）に対しては大きな負の値を示す数値に変換することができる。このようにして、前記数値を用いてユーザの必要性を予測することができる。
【００５９】
　本発明では、提示した「情報」とその「情報」に関するユーザの必要／不要の評価とからキーワード（キーワード共起を含む）への値の割り振りを自動的に行い精度の高い必要性信号の計算を実現し、精度高く必要性の高い順に「情報」を並べ変えることを実現するものである。実施の形態１では、「情報」に付けられた複数のキーワードを一つのベクトルに変換し、ユーザが必要とした場合と不要とした場合について、別々に前記ベクトルの自己相関行列を計算している。ユーザが必要と答えた「情報」についていたキーワードから作られた自己相関行列ＭＹを用いて、ベクトルＶの長さＳＹを以下の式のように計算する。
【００６０】
【数１】
2004005751.tif 000003
【００６１】
　なお、以下の説明では、必要と答えた「情報」についていたキーワードから作られた自己相関行列ＭＹを「肯定メトリック信号」、不要と答えた情報についていたキーワードから作られた自己相関行列ＭＮを「否定メトリック信号」と呼び、長さＳＹを肯定信号と呼ぶ。この長さＳＹは、ベクトルＶの元となった複数のキーワードの中に、ユーザが必要とする「情報」によく含まれているキーワードが数多く含まれていれば、長さＳＹは大きな正の値をとり、そうでない場合には０に近い値をとるから、必要性信号を計算する上で有
効である。
【００６２】
　次に、図６に情報評価ユニット５４の詳細ブロック図を示し、詳細説明する。情報評価ユニット５４は、個々の「情報」につけられた複数のキーワード（正確には、分類コードを含む文字列）をベクトルに変換する部分と、ユーザがどんな「情報」を必要／不要としたという履歴を表現した肯定メトリック信号及び否定メトリック信号を用いてある種のスコアを表す肯定信号と否定信号を計算する部分と、この肯定信号と否定信号とから「情報」の必要性をよく反映する必要性信号を計算する部分とからなる。
【００６３】
　以下、情報評価ユニット５４に相当するブロックの構成を、図６に即して説明する。図６において、４３はアドレス情報信号記憶部４２からネットワーク６０を介してアドレス情報信号ADPを読み出すアドレス情報信号読み出し部であり、１は「情報」に付けられたキーワードなどの複数の文字列をベクトルに変換するベクトル生成部、２はキーワードなどの複数の文字列をベクトルに変換するための符号辞書信号を記憶した辞書記憶部である。
この辞書記憶部２に記憶された符号辞書信号は、「情報」についているキーワードなどの文字列Ｗを数字Ｃに変換する対応表をnofDCK個有するコードブック
【００６４】
【数２】
2004005751.tif 000004
【００６５】
であり、ベクトル生成部１は、キーワード数信号nofKs とnofKs 個のキーワード信号からなるキーワード群信号Ｋｓ＝（Ｋ［１］，・・・，Ｋ［nofKs ］）とを受けキーワード群信号Ｋｓと符号辞書信号ＤＣＫを用いてベクトル信号Ｖに変換する。３はスコア計算部で、ユーザに提示された「情報」を必要／不要と評価した結果から計算された肯定メトリック信号ＭＹ、否定メトリック信号ＭＮを用いて、ベクトル生成部１で変換された２つのベクトル信号Ｖを、肯定信号ＳＹと否定信号ＳＮに変換する。５は（nofDCK×nofDCK) 行列である前記肯定メトリック信号ＭＹを記憶する肯定メトリック記憶部、６は（nofDCK×nofDCK) 行列である前記否定メトリック信号ＭＮを記憶する否定メトリック記憶部である。７は前記肯定信号ＳＹと前記否定信号ＳＮを受け必要性信号Ｎと信頼性信号Ｒを計算する必要性計算部である。４５は、アドレス情報信号読み出し部４３からのアドレス情報信号ADPと必要性計算部７からの必要性信号Nと信頼性信号Ｒを受けて、評価済アドレス情報信号NRADPを出力する評価済アドレス情報信号出力部である。
【００６６】
　以上のように構成された情報評価ユニット５４の動作を以下に説明する。
まず、グループインタフェースユニット５５がユーザによって起動されると、グループインタフェースユニット５５はネットワーク６１を介してデフォルト値に設定されたアドレス情報読み出し開始信号ＲＳをアドレス情報信号読み出し部４３に送る。前記デフォルト値に設定されたアドレス情報読み出し開始信号ＲＳを、ユーザ認証部４４を通じて、受け取ったアドレス情報読み出し部４３は、複数のアドレス記事プロファイル信号ＡＤＰからなる最も新しく作成されたファイルを読み出し、ベクトル生成部１と評価済アドレス情報信号出力部４５へ送る。本実施例では、前記アドレス記事プロファイル信号ＡＤＰには、「情報」が書き込まれたアドレスを示すアドレス信号Ａ、「情報」のタイトルを示すタイトル信号TTL、キーワードの個数を表すキーワード数信号nofKs と、複数のキーワードであるキーワード群信号Ｋｓ＝（Ｋ［１］，Ｋ［２］，・・・，Ｋ［nofKs ］）からなる場
合を示す。
【００６７】
　読み出されたファイルには、複数のアドレス記事プロファイル信号ADPが含まれるが、各々のアドレス記事プロファイル信号ADPは、順次以下の処理を受ける。アドレス記事プロファイル信号ADPのキーワード数信号nofKsとキーワード群信号Ksの２つがベクトル生成部１に入力される。このベクトル生成部１は、キーワード群信号Ｋｓを、文字列の集まりからベクトル信号Ｖへと変換する。この変換によって、キーワード群信号の類似性をベクトルの距離として計算できるようになる。
【００６８】
　次に、ベクトル生成部１の動作を図７に示すフローチャートを参照しながら説明する。まず、キーワード数信号nofKsとキーワード群信号Ｋｓを受けると（図７ステップＳ１）、内部のベクトル信号Ｖ＝（Ｖ［１］，Ｖ［２］，・・・，Ｖ［nofDic］）を（０，０，・・・，０）に、キーワードカウンタ信号ｉを１にセットする（同図ステップＳ２、Ｓ３）。次に、辞書カウンタ信号ｊを０セットした後辞書カウンタ信号ｊを１だけ増やす（同図ステップＳ４）。
【００６９】
　次に、内部にnofDCK個の符号辞書信号ＤＣＫを有する辞書記憶部２から辞書カウンタｊが指定するキーワードと数字からなる符号辞書信号ＤＣＫ［ｊ］を読み出し、符号辞書信号ＤＣＫの文字列部分Ｗ［ｊ］とｉ番目のキーワード信号Ｋ〔ｉ］とを比較する（同図ステップＳ５）。両者が等しくない場合には、辞書カウンタｊを１だけ増やす（同図ステップＳ６）。両者が一致するか、または辞書カウンタｊの値が辞書記憶部２に格納された符号辞書信号の個数nofDiCと等しくなるまで図７ステップＳ５〜Ｓ７の処理を繰り返す（同図ステップＳ７）。
【００７０】
　キーワード信号Ｋ［ｉ］と等しいＷ［ｊ］が見つかると、ベクトル信号のｊ番目の成分Ｖ［ｊ］を１にし（同図ステップＳ８）、キーワードカウンタ信号ｉを１だけ増やす（同図ステップＳ９）。以下、同様の処理をキーワードカウンタ信号ｉがキーワード数信号nofKs より大きくなるまで実行する（同図ステップ（Ｓ１０）。
【００７１】
　こうして、ベクトル生成部１において、文字列信号からなるキーワード信号の集合体であるキーワード群信号Ｋｓは、０と１でコード化されたnofDCK個の成分を持ったベクトル信号Ｖに変換される。
【００７２】
　次に、肯定信号計算部３１は、ベクトル生成部１からのキーワード群信号Ｋｓに過去にユーザの必要とした情報に含まれていたキーワードが数多く含まれる場合に、大きな値となる肯定信号ＳＹを計算する。この目的のために、肯定信号計算部３１は、前記ベクトル信号Ｖを受けて、肯定メトリック記憶部５から肯定メトリック信号ＭＹを読み出し、肯定信号ＳＹを次の式のように計算する。
【００７３】
【数３】
2004005751.tif 000005
【００７４】
　否定信号計算部３２は、ベクトル生成部１からのキーワード群信号Ｋｓに過去にユーザの不要とした情報に含まれていたキーワードが数多く含まれる場合に、大きな値となる否定信号ＳＮを計算する。この目的のために、否定信号計算部３２は、否定メトリック記憶部６から否定メトリック信号ＭＮを読み出し、否定信号ＳＮを次の式のように計算する。
【００７５】
【数４】
2004005751.tif 000006
【００７６】
　肯定メトリック信号ＭＹと否定メトリック信号ＭＮは、後述するようにキーワード群信号Ｋｓとユーザの応答に基づいて決められる。本発明では、各々のアドレス記事プロファイル信号（もしくは、各々の「情報」）に、前記の肯定信号ＳＹと否定信号ＳＮとを対応させる。この肯定信号ＳＹと否定信号ＳＮを用いて、縦軸に肯定信号ＳＹをとり横軸に否定信号ＳＮをとった２次元空間上の１点を定めることができる。つまり、各々のアドレス記事プロファイル信号（もしくは、各々の「情報」）を、この２次元の１点に対応させることができるのである。アドレス記事プロファイル信号（もしくは、各々の「情報」）に対応する点（複数個）、この２次元空間にプロットすると、その時の分布（アドレス記事プロファイル信号（もしくは、「情報」）の分布）は、図８に示したものになる。すなわち、ユーザが必要とするもの（○で表示）は主に左上部に分布し、ユーザが不要とするもの（×で表示）は主に右下部に分布するようになる。したがって、図８に示したように適切な係数Ｃを１に設定することにより、ユーザが必要とする記事信号Ｄと不要な記事信号Ｄとを分離できる。したがって、上記ように必要性信号をＮ＝ＳＹ−ＳＮとすれば、必要性信号は、ユーザが必要とする情報に対して大きな値をとるようになる。
【００７７】
　本実施の形態では、傾きを１としたが、これは○と×を良く分離できるものであれば他の値であっても構わない。
【００７８】
　さらに、以下に述べる必要性信号Ｎは、上述の２次元空間で左上にある程、すなわち、必要性の高いと予測される記事信号Ｄほど大きな値となる。したがって、必要性信号Ｎの大きい順に記事信号Ｄを並べて提示すれば、ユーザは必要な情報を効率よく手に入れることができる。必要性信号Ｎと直交する方向の信頼性信号Ｒは、大まかにはキーワード群信号Ｋｓに含まれていたキーワードのうちどのくらいのキーワード信号が辞書に含まれていたかを示す信号である。したがって、この信頼性信号Ｒの大きさは、情報フィルタが計算した必要性信号Ｎがどれだけ信頼できるのかを示す。
【００７９】
　次に、必要性計算部７は、前記肯定信号計算部３１から出力される前記肯定信号ＳＹと前記否定信号計算部３２から出力される前記否定信号ＳＮとを受け、過去必要であった情報についていたキーワードが多数あり、不要であった情報についていたキーワードがほとんどない時に大きな値となる必要性信号Ｎを
　　　Ｎ＝ＳＹ−ＳＮ
と計算し、信頼性信号Ｒを
　　　Ｒ＝ＳＹ＋ＳＮ
と計算し、評価済アドレス情報信号出力部４５へ送る。
評価済アドレス情報信号出力部４５は、アドレス情報信号読み出し部４３からのアドレス情報信号ADPと必要性信号計算部７からの必要性信号Nと信頼性信号Rとを受けて、評価済情報信号NRADPを出力する。
このようにして、情報評価ユニット５４は、アドレス記事プロファイル信号ADPを読み込み、評価済情報信号NRADPを出力する。
【００８０】
　以上が情報評価ユニット５４の動作である。
【００８１】
　次に、図９に学習ユニット５２のブロック構成図を示し説明する。学習ユニット５２は、ユーザから入力された教師信号Ｔを用いて肯定／否定メトリック信号を修正するメトリ
ック学習を行う部分と、肯定／否定信号から必要性信号を計算するためのパラメータ、判定パラメータ信号、を修正する部分からなり、各部分は学習制御部１４によって制御される。
【００８２】
　図９において、１９は肯定メトリック記憶部５に記憶された肯定メトリック信号ＭＹと否定メトリック記憶部６に記憶された否定メトリック信号ＭＮとを修正するメトリック学習部である。このメトリック学習部１９は、教師信号記憶部１３から教師データＴＤを読み出し、ベクトル生成部１と同じ機能である学習用ベクトル生成部２０で複数のキーワードをベクトルに変換し、自己相関行列を計算することで、肯定／否定メトリック信号を修正する。１４は学習開始信号ＬＳを受けてメトリック学習部１９を制御する学習制御部である。
【００８３】
　次に、上記のように構成された学習ユニット５２の動作について図１０と図１１に示したフローチャートと本発明の動作を説明するための概念図とを参照しながら説明する。図１０に学習制御部１４の動作についてフローチャートを用いて、詳しく説明する。図１０において、まず、グループインタフェースユニット５５からネットワーク６１を介して学習制御部１４に学習開始信号ＬＳが入力されると、学習制御部１４は指示信号ＬＩの待機状態を示す値０から処理中を示す値１に変え（図１０ステップＳ４１）、グループインタフェースユニット５５に返す。次に、図１１のステップＳ５３に対応するメトリック学習部１９を動作し（同図ステップＳ４２）、学習処理が終わると学習制御部１４の指示信号ＬＩの値を再び待機中を示す値０にして、グループインタフェースユニット４４に送り（同図ステップＳ４３）、処理を終了する。
【００８４】
　次に、メトリック学習部１９がユーザの応答（教師信号Ｔ）とキーワード群信号Ｋｓとを用いて、肯定／否定メトリック信号を修正する動作を図１１のフローチャートを用いて説明する。図１１において、メトリック学習部１９は、学習制御部１４からメトリック学習制御信号ＭＬＣを受けると（図１１ステップＳ５１）、肯定メトリック記憶部５から肯定メトリック信号ＭＹを、否定メトリック記憶部６から否定メトリック信号ＭＮをそれぞれ読み出し、教師データカウンタｃの値を１にする（同図ステップＳ５２）。
【００８５】
　次に、メトリック学習部１９は、次に教師データ記憶部１３からｃ番目の教師データ信号ＴＤ［ｃ］（=（T[c],DP[c]）=（T[c],TTL[c],nofKs[c],Ks[c]））を読み出し（同図ステップＳ５３）、教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］を調べる。前記教師信号Ｔ［ｃ］が−１でない場合（Ｔ≠−１）には（同図ステップＳ５４）、教師データＴＤ［ｃ］のキーワード数信号nofKs ［ｃ］とキーワード群信号Ｋｓ［ｃ］とを出力する（同図ステップＳ５５）。前記教師データＴＤ［ｃ］のキーワード数信号nofKs ［ｃ］とキーワード群Ｋｓ［ｃ］とを受けた学習用ベクトル生成部２０は、前述の情報評価ユニット５４のベクトル生成部１と同様の動作を行い、学習用ベクトル信号ＬＶを出力する（同図ステップＳ５６）。メトリック学習部１９は、前記学習用ベクトル信号ＬＶを受け、前記教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ＝１である場合（つまり、ユーザが当該情報に興味があると答えた場合）には（同図ステップＳ５７）、肯定メトリック信号ＭＹを
【００８６】
【数５】
2004005751.tif 000007
【００８７】
と修正する（同図ステップＳ５８）。
【００８８】
　この処理により、肯定メトリック信号ＭＹは、ユーザが必要としたアドレス記事プロフ
ァイル信号ＡＤＰについていたキーワード信号（複数）に対して大きな値を持つようになる。
その結果、前述の肯定信号ＳＹが、ユーザが必要とする記事信号Ｄに対して大きくなるようになる。否定メトリック信号ＭＮも以下のように同様の処理がなされる。
【００８９】
　前記教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ＝０である場合つまり、ユーザが当該情報に興味がないと答えた場合）には、否定メトリック信号ＭＮを
　ＭＮ［ｉ］［ｊ］＝ＭＮ［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］・ＬＶ［ｊ］
　　　　　（ここで、ｉ，ｊ＝１〜nofDiC）
と修正する（同図ステップＳ５９）。教師信号Ｔ［ｃ］を、Ｔ［ｃ］＝−１とリセットする（同図ステップＳ６０）。次に、教師データカウンタの値を
　　ｃ＝ｃ＋１
と１だけ増やす（同図ステップＳ６１）。カウンタ値ｃと教師信号記憶部１３に記憶できる教師データ信号数の最大値nofTDとを比較し（同図ステップＳ６２）、ｃ>nofTDの場合には同図ステップＳ６３へ、その他の場合には同図ステップＳ５３へ進む。
【００９０】
　以下、メトリック学習部１９は、同様の動作を、教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ［ｃ］＝−１になるとなるまで繰り返す。Ｔ［ｃ］＝−１となると、メトリック学習の処理を終了し、メトリック学習制御信号ＭＬＣを学習制御部１４に送る。学習制御部１４は、前記メトリック学習信号ＭＬＣを受け、学習制御部指示信号に待機中を示す値にし、処理を終了する。
【００９１】
　なお、本実施の形態では、ネットワークを介した構成としたが、これを一つの装置の中にまとめることも可能である。
【００９２】
　また、肯定メトリック信号ＭＹと否定メトリック信号ＭＮの学習を忘却の効果
を入れた
　　ＭＹ［ｉ］［ｊ］＝α・ＭＹ［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］・ＬＶ［ｊ］
　　ＭＮ［ｉ］［ｊ］＝β・ＭＮ［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］・ＬＶ［ｊ］
を用いてもよい結果が得られる（ここで、αとβとは、１より小さい正の数）。
【００９３】
　さらに、文献「情報処理学会技術報告、自然言語処理１０１−８（１９９４．５．２７）」などに記載された文書からキーワード群信号とキーワード数信号を生成するキーワード生成部を付加する構成をとれば、キーワードが与えられていない情報に対しても適用できる情報フィルタ装置を構成することができる。
【００９４】
　タイトルがつけられた情報については、タイトルを構成する単語をもってキーワードとし、キーワード数信号とキーワード群信号を生成してもよい。加えて、キーワード信号は、国際特許分類番号など分類記号を含むようにもしても、本発明の構成を変更する必要はなく、よい結果を得ることができる。
【００９５】
　本発明の情報フィルタの根幹は、同一のグループに属して情報を収集するメンバーの間で、個人の興味を反映した個人プロファイルの共同利用を実現した点にある。これを利用することにより、グループ内での情報の見落としが減り、なおかつ、従来の技術では、まったくの空の個人プロファイルから開始することしかできなかった情報フィルタ装置が、グループのメンバーの個人プロファイルを初期の個人プロファイルとして利用できることが可能となる。
【００９６】
　以上のように、本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置によれば、ユーザからの教師信号に基づいた学習によって、ユーザの求める「情報」を優先的に提示することができる
だけでなく、さらに、同一のグループに属するユーザの知識を利用し、グループ全体で必要な「情報」をも効率よく手に入れることができる。これによって、グループで情報検索を行う場合（具体的な例としては、大学など研究機関の一つの研究室で論文検索、会社における課もしくはプロジェクトにおける特許検索）に、自分個人の研究テーマに直接関係した論文（例えば、ニューラルネットワークの中で連想記憶モデルに関する論文）だけではなく、自分の研究テーマに近い重要な論文（例えば、ニューラルネットワークの中でリカレントネットワークの論文だけど研究室メンバーの多くがよい論文と感じる論文）をも容易に見つけることができるようになる。このように、本発明は、従来の情報フィルタ装置および情報フィルタリング方法の課題を解決するものであり、複数の人が共同して情報検索を行う上で、グループ内での情報の見落としが少なくなるという優れたグループウエアとしての情報フィルタ装置が実現される。
【００９７】
　（実施の形態２）
　次に、本発明の実施の形態２について、図面を参照しながら説明する。本発明の実施の形態２は、実施の形態１の構成の学習ユニット５２を図１２に示す構成に置き換えたものであり、他の部分は、実施の形態１と同じであるので説明および図示を省略する。
【００９８】
　この学習ユニット５２の置き換えにより、辞書学習部２３が辞書記憶部２に記憶された符号辞書信号ＤＣＫが使用者に適応するように更新するものへ、また肯定メトリック信号ＭＹと否定メトリック信号ＭＮを単純な頻度分布に対応するキーワードの自己相関行列から、情報が必要／不要の出現するキーワードの確率分布を考慮したものへと情報フィルタ装置は改良される。
【００９９】
　図１２に本実施の形態２の情報フィルタ装置のブロック結線図を示すが、以下の説明では、実施の形態１の情報フィルタ装置のブロック結線図と異なる構成についてのみ詳細に説明する。図１２において、２３は学習制御部１４からの辞書学習信号ＤＬＣを受け、辞書記憶部２の符号辞書信号ＤＣＫを更新する辞書学習部、２４は文字列Ｗと数字Ｃがキーワード群信号Ｋｓに含まれていたときに使用者が記事信号Ｄを必要と解答した回数を示す肯定回数ＰＹと、文字列Ｗがキーワード群信号Ｋｓに含まれていたときに使用者が記事信号Ｄを不要と解答した回数を示す否定回数ＰＮとからなる表をnofFDCK個有する適応符号辞書信号
【０１００】
【数６】
2004005751.tif 000008
【０１０１】
を記憶した適応符号辞書信号記憶部、２５は使用者が必要と答えた回数を示す全肯定回数信号ＮＹと、不要と答えた回数を示す全否定回数信号ＮＮとを記憶する回数記憶部、２６は肯定メトリック更新用の１次肯定メトリック信号ＭＹ１を記憶する１次肯定メトリック記憶部、２７は否定メトリック更新用の１次否定メトリック信号ＭＮ１を記憶する１次否定メトリック記憶部、２８は前記肯定回数信号と前記否定回数信号と前記１次肯定メトリック信号ＭＹ１と前記１次否定メトリック信号ＭＮ１とから改良された肯定メトリック信号ＭＹと否定メトリック信号ＭＮを計算してそれぞれを肯定メトリック記憶部５と否定メトリック記憶部６に書き込むＫＤメトリック学習部である。
【０１０２】
　以上のように構成された情報フィルタ装置の動作について説明する。なお、動作が実施の形態１と同様の個所は説明を省略する。情報フィルタ装置の好ましい初期状態の一例は、肯定メトリック信号ＭＹと否定メトリック信号ＭＮとを（nofDCK×nofDCK）零行列、未読データ記憶部１０の未読データＵＲＤ［ｉ］の全ての必要性信号Ｎ［ｉ］（ｉ＝１，・・・，nofURD）を使用するハードウエアが表現可能な最小の値Ｖｍｉｎ、教師データ記憶部１３の教師データＴＤ［ｊ］の教師信号Ｔ［ｊ］を全て−１、適応符号辞書信号の文字列Ｗを全てブランク、数字Ｃを符号辞書信号ＦＤＣＫの上から順に１、２、・・・・、nofFDCK 、肯定回数ＰＹと否定回数ＰＮを０、適応符号辞書に対応して、符号辞書の文字列も全てブランクとした状態である。
【０１０３】
　まず、情報評価ユニット５４、評価済情報書き込み部４２、評価済情報記憶部４３、ユーザ認証部４４、グループインタフェースユニット５５は、実施の形態１と同じ動作を行い、使用者の応答が付いた教師データＴＤを教師データ記憶部１３に送る。そして、グループインタフェースユニット５５から学習開始信号LSが学習開始信号入力端子１０６を通じて入力されると、学習ユニット５２は、以下に述べるような学習を開始する。学習制御部１４は、前記学習開始信号ＬＳを受けて、学習制御部指示信号出力端子１０７から出力される学習制御部指示信号ＬＩを０から１に変え、処理中を示す。そして辞書学習信号ＤＬＣを辞書学習部２３に送る。
【０１０４】
　以下、図１３に示したフローチャートを参照しながら辞書学習部２３の動作を説明する。まず、学習制御部１４から辞書学習信号ＤＬＣを受けて（図１３ステップＳ７１）、適応符号辞書記憶部２４から適応符号辞書ＦＤＣＫを最大nofFDCKtmp個の適応符号信号を記憶できる適応符号信号バッファに読み込み、回数記憶部２５から全肯定回数信号ＮＹと全否定回数信号ＮＮとを、１次肯定メトリック記憶部２６から１次肯定メトリック信号ＭＹ１を、１次否定メトリック信号記憶部２７から１次否定メトリック信号ＭＮ１を読み出す（同図ステップＳ７２）。次に内部の教師データカウンタｃの値を１にし（同図ステップＳ７３）、教師信号記憶部１３から教師データＴＤ［ｃ］を読み出し（同図ステップＳ７４）、その教師信号Ｔ［ｃ］
が−１であるか否かを判定する（同図ステップＳ７５）。
【０１０５】
　Ｔ［ｃ］≠−１の場合、以下の処理を行う。まず、内部のキーワード数カウンタｉの値を１にセットし（同図ステップＳ７６）、適応符号辞書カウンタｊの値を１にセットする（同図ステップＳ７７）。次に、前記文字列Ｗ［ｊ］がブランクであるかないかを判定し（同図ステップＳ７８）、ブランクである場合には、前記文字列Ｗ［ｊ］を前記キーワード信号ＴＫ［ｉ］で置き換える（同図ステップＳ７９）。ブランクでない場合には、教師データＴＤ［ｃ］のｉ番目のキーワード信号ＴＫ［ｉ］とｊ番目の適応符号辞書信号ＦＤＣＫ［ｊ］の文字列Ｗ［ｊ］とを比較する（同図ステップＳ８０）。
【０１０６】
　前記文字列Ｗ［ｊ］がブランクの場合、または、ブランクでなくかつ前記キーワード信号ＴＫ［ｉ］と前記文字列Ｗ［ｊ］が一致した場合、Ｔ［ｃ］の値に応じて以下の処理を行う。Ｔ［ｃ］＝１の場合（同図ステップＳ８１）、全肯定信号ＮＹに１を加え（同図ステップＳ８２）、適応符号辞書信号ＦＤＣＫ［ｊ］の肯定回数ＰＹ［ｊ］に１を加える（同図ステップＳ８３）。Ｔ［ｃ］≠１、これはＴ［ｃ］＝０の場合であるが、全否定信号ＮＮに１を加え（同図ステップＳ８４））、適応符号辞書信号ＦＤＣＫ［ｊ］の否定回数ＰＮ［ｊ］に１を加える（図ステップＳ８５）。
【０１０７】
　前記Ｗ［ｊ］がブランクでなくかつ前記キーワード信号ＴＫ［ｉ］と前記文字列Ｗ［ｊ］が一致しない場合、適応符号辞書カウンタｊの値を１増やす（同図ステップＳ８６）。適応符号辞書カウンタｊの値が適応符号辞書信号バッファに記憶できる適応符号信号の数に１を加えた値nofFDCKtmp+1と比較する（同図ステップＳ８７）。適応符号辞書カウンタ
ｊの値が、nofFDCKtmp+1以下の場合、文字列Ｗ［ｊ］がブランクかどうかの判定に戻る。それ以外の場合は、前記キーワードカウンタｉの値を１だけ増やす（同図ステップＳ８８）。
【０１０８】
　前記キーワードカウンタｉの値が、前記教師データＴＤ［ｃ］のキーワード数信号TnofKSに１を加えた値TnofKs+1と比較して小さい場合（同図ステップＳ８９）、辞書カウンタｊを１にセットし、同様の処理を行う。それ以外の場合、教師データカウンタｃの値を１だけ増やす（同図ステップＳ９０）。教師データカウンタｃの値と、教師データ数の最大値nofTD に１を加えた値nofTD+1 とを比較し（同図ステップＳ９１）、教師データカウンタｃの値が小さい場合、次の教師データＴＤ［ｃ］を読み出して同様の処理を行う。以上の処理が、全ての教師データＴＤに対して行われる。
【０１０９】
　次に辞書学習部２３は、各々の適応符号辞書信号ＦＤＣＫ［ｊ］に対してキーワードコスト信号ＫＤを計算する。このキーワードコスト信号は、文字列Ｗ〔ｊ］がキーワードとして有効であるか否かを判断するために用いられる量である。ところで、使用者の不要な記事信号Ｄが出現する確率
　　　ＮＮ／（ＮＹ＋ＮＮ）
と比較して、文字列Ｗ［ｊ］が付いている記事信号Dが使用者にとって不要である場合の確率
　　　ＰＮ［ｊ］／（ＰＹ［ｊ］＋ＰＮ［ｊ］）
が大きく異なる場合に、大きくなるようなものであれば、文字列Ｗ［ｊ］は、情報データＤが使用者にとって不要と判定する上で有効である。同様に、使用者の必要な記事信号Ｄが出現する確率
　　　ＮＹ／（ＮＹ＋ＮＮ）
と比較して、文字列Ｗ［ｊ］が付いている記事信号Ｄが使用者にとって必要である場合の確率
　　　ＰＹ［ｊ］／（ＰＹ［ｊ］＋ＰＮ［ｊ］）
が大きく異なる場合に、大きくなるようなものであれば、文字列Ｗ［ｊ］は、情報データＤが使用者にとって必要と判定する上で有効である。
【０１１０】
　キーワードコスト信号ＫＤは、この性質を反映している量で有ればなんでもよいが、好ましい例の一つとして、カルバックダイバージェンスと呼ばれる
【０１１１】
【数７】
2004005751.tif 000009
【０１１２】
が考えられる。しかし、これは、そのままでは、本情報フィルタ装置の初期状態など、全肯定回数信号ＮＹ、全否定回数信号ＮＮ、肯定回数ＰＹ［ｊ］、否定回数ＰＮ［ｊ］が０のときには、log(　）の計算ができない、
　　　ＰＹ［ｊ］＋ＰＮ［ｊ］≒１
を満たす適応符号辞書信号ＦＤＣＫ［ｊ］のキーワードコスト信号を過大評価する等不適切な場合がある。これを回避する好ましい実施の形態の一つは、キーワードコスト信号を
【０１１３】
【数８】
2004005751.tif 000010
【０１１４】
とするものである。ここで、εは０でのわり算、log0を避けるための小さな正の値を持つパラメータである。パラメータＰＣは、３から１０程度の値とするとよい。
【０１１５】
　次に、適応符号辞書信号ＦＤＣＫ［ｊ］の文字列Ｗ［ｊ］と肯定回数ＰＹ［ｊ］と否定回数ＰＮ［ｊ］とをキーワードコスト信号ＫＤの大きい順に並べ替える（同図ステップＳ９２）。このとき、適応符号辞書ＦＤＣＫ［ｊ］の数字Ｃ［ｊ］には、最初の並び順が残っている。これを利用して、１次肯定メトリック信号ＭＹ１とＣ［ｊ］から、Ｃ［ｉ］、Ｃ［ｊ］の値がともに符号辞書ＤＣＫの数nofDCKより小さい場合、
　　　Ｍ［ｉ］［ｊ］＝ＭＹ１［Ｃ［ｉ］］［Ｃ［ｊ］］，
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　  ｉ，ｊ＝１、・・nofDCK
その他の場合は、ｉ＝ｊの場合は、
　　　Ｍ［ｉ］［ｉ］＝ＰＹ［Ｃ［ｉ］］，  ｉ，＝１、・・nofDCK
ｉ≠ｊの場合は、
　　　Ｍ［ｉ］［ｊ］＝０，  ｉ，ｊ＝１、・・nofDCK
とした上で、
　　　ＭＹ１［ｉ］［ｊ］＝Ｍ［ｉ］［ｊ］、ｉ，ｊ＝１、・・nofDCK
と１次肯定メトリック信号ＭＹ１の置き換えを行う。１次否定メトリック信号ＭＮ１に対しても、同様の置き換えを行う（同図ステップＳ９３）。そして、適応符号辞書信号バッファ内の適応符号辞書ＦＤＣＫ［ｊ］の数字Ｃ［ｊ］を
　　　Ｃ［ｊ］＝ｊ、ｊ＝１、・・・、nofFCKtmp 
と置き換える。
【０１１６】
　以上の処理を終えると、辞書学習部２３は、適応符号辞書バッファ内の適応符号辞書ＦＤＣＫの上位nofDCK個の文字列Ｗ［ｊ］と数字Ｃ［ｊ］を辞書記憶部２に書き込み、適応符号辞書バッファ内の適応符号辞書信号ＦＤＣＫ［ｊ］の上位nofFDCK 個を適応符号辞書記憶部２４に書き込み、全肯定回数信号ＮＹと全否定回数信号ＮＮを回数記憶部２５に書き込み、１次肯定メトリック信号ＭＹ１を１次肯定メトリック信号記憶部２６に１次否定メトリック信号ＭＮ１を１次否定メトリック信号記憶部２７に書き込む（同図ステップＳ９４）。最後に、辞書学習信号ＤＣＬを学習制御部１４に戻し（同図ステップＳ９５）、処理を終了する。
【０１１７】
　次に、前記学習制御部１４は、ＫＤメトリック学習部２８にメトリック学習制御信号ＭＬＣを送る。前記メトリック学習制御信号ＭＬＣを受けたＫＤメトリック学習部２８は、まず、１次肯定メトリック記憶部２６から１次肯定メトリック信号ＭＹ１を、１次否定メトリック記憶部２７から１次否定メトリック信号ＭＮ１をそれぞれ読み出す。
【０１１８】
　次に、ＫＤメトリック学習部２８は、教師データカウンタｃの値を１にする。教師データ記憶部１３からｃ番目の教師データ信号ＴＤ［ｃ］を読み出し、教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］を調べる。前記教師信号Ｔ［ｃ］が−１でない場合（Ｔ≠−１）には、教師データＴＤ［ｃ］のキーワード数信号nofKs［ｃ］とキーワード群信号Ｋｓ［ｃ］とを出力する。前記教師データＴＤ［ｃ］のキーワード数信号nofKs ［ｃ］とキーワード群Ｋｓ［ｃ］とを受けた学習用ベクトル生成部２０は、前述した実施の形態１の情報評価
ユニット５４のベクトル生成部１と同様の動作を行い、学習用ベクトル信号ＬＶを出力する。ＫＤメトリック学習部２８は、前記学習用ベクトル信号ＬＶを受け、前記教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ＝１である場合には、１次肯定メトリック信号ＭＹ１を
　　　ＭＹ１［ｉ］［ｊ］＝ＭＹ１［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］・ＬＶ［ｊ］
　　　　　　　（ここで、ｉ，ｊ＝１〜nofDiC）
と修正する。前記教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ＝０である場合には、１次否定メトリック信号ＭＮ１を
　　　ＭＮ１［ｉ］［ｊ］＝ＭＮ１［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］・ＬＶ［ｊ］
　　　　　　　（ここで、ｉ，ｊ＝１〜nofDiC）
と修正する。教師データカウンタの値を
　　　ｃ＝ｃ＋１
と１だけ増やす。
【０１１９】
　以下、ＫＤメトリック学習部２８は、同様の動作を、教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ［ｃ］＝−１になるかまたはｃ＝nofTD となるまで繰り返す。Ｔ［ｃ］＝−１またはｃ＝nofTD となると、１次肯定メトリック信号ＭＹ１と１次否定メトリック信号ＭＮ１の学習を終える。
【０１２０】
　次に、回数記憶部２５から全肯定回数信号ＮＹと全否定回数信号ＮＮを読み出し、１次肯定メトリック信号ＭＹ１と１次否定メトリック信号ＭＮ１とを用いて肯定メトリック信号ＭＹを計算する。こうして計算される肯定メトリック信号ＭＹ、否定メトリック信号ＭＮは、キーワードコスト信号ＫＤと同様、計算される肯定信号ＳＹと否定信号ＳＮが、使用者の不要な記事信号Dが出現する確率
　　　ＮＮ／（ＮＹ＋ＮＮ）
と比較して、文字列Ｗ［ｊ］が付いている記事信号Dが使用者にとって不要で
ある場合の確率
　　　ＰＮ［ｊ］／（ＰＹ［ｊ］＋ＰＮ［ｊ］）
が大きく異なる場合に、大きくなるようなものであり、使用者の必要な情報データＤが出現する確率
　　　ＮＹ／（ＮＹ＋ＮＮ）
と比較して、文字列Ｗ［ｊ］が付いている記事信号Dが使用者にとって必要である場合の確率
　　　ＰＹ［ｊ］／（ＰＹ［ｊ］＋ＰＮ［ｊ］）
が大きく異なる場合に、大きくなるようなものであるといった性質を持っていれば、他のものでもよい。これを満たす好ましいのは、肯定メトリック信号ＭＹを
【０１２１】
【数９】
2004005751.tif 000011
【０１２２】
と計算し、否定メトリック信号ＭＮを
【０１２３】
【数１０】
2004005751.tif 000012
【０１２４】
と計算する。ここで、εは０でのわり算、log0を避けるための小さな正の値を持つパラメータである。
【０１２５】
　そして、更新された１次肯定メトリック信号ＭＹ１を１次肯定メトリック信号記憶部２６に、更新された１次否定メトリック信号ＭＮ１を１次否定メトリック信号記憶部２７に、新たに計算された肯定メトリック信号ＭＹを肯定メトリック記憶部５へ、新たに計算された否定メトリック信号ＭＮを否定メトリック記憶部６へ書き込む。
【０１２６】
　以上で、ＫＤメトリック学習部２８は、メトリック学習の処理を終了し、メトリック学習制御信号ＭＬＣを学習制御部１４に送る。学習制御部１４は、ＫＤメトリック学習部２８からのメトリック学習制御信号ＭＬＣを受けて、学習制御部指示信号ＬＩを１から０に変え、処理を終了する。
【０１２７】
　一度、以上の処理が行われると、辞書記憶部２の符号辞書が空でなくなるので、情報評価ユニット５４から出力される必要性信号Ｎ、信頼性信号Ｒは、０でなくなり、使用者の必要性の高い情報データが、グループインタフェースユニット５５の表示するリストの上位に現れるようになる。
【０１２８】
　以後、上記処理を繰り返すことにより、使用者が必要とする情報か否かを判定するために有効なキーワードが優先的に辞書記憶部２に記憶されるようになり、小規模な辞書であっても、精度の高い情報フィルタリングが可能となる。
【０１２９】
　なお、１次肯定メトリック信号ＭＹ１と１次否定メトリック信号ＭＮ１の学習を忘却の効果を入れた
　　　ＭＹ１［ｉ］［ｊ］＝α・ＭＹ１［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］・ＬＶ［ｊ］
　　　ＭＮ１［ｉ］［ｊ］＝α・ＭＮ１［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］・ＬＶ［ｊ］
を用いてもよい結果が得られる。（ここで、αは、１より小さい正の数）もしくは、ＭＹ１［ｉ］［ｊ］またはＭＮ１［ｉ］［ｊ］のいずれかが一定値をこえた場合に、
　　　ＭＹ１［ｉ］［ｊ］＝ＭＹ１［ｉ］［ｊ］／２
　　　ＭＮ１［ｉ］［ｊ］＝ＭＮ１［ｉ］［ｊ］／２
として、信号のオーバーフローを防ぐように構成することは、実施上好ましい。これは、適応符号辞書信号ＦＤＣＫ［ｊ］の肯定回数ＰＹ［ｊ］と否定回数ＰＮ［ｊ］、および全肯定回数信号ＮＹと全否定回数ＮＮについても同様である。
【０１３０】
　さらに、文献「情報処理学会技術報告、自然言語処理１０１−８（１９９４．５．２７）」などに記載された文書からキーワード群信号とキーワード数信号を生成するキーワード生成部を付加する構成をとれば、キーワードが与えられていない情報に対しても適用できる情報フィルタ装置を構成することができる。
【０１３１】
　また、タイトルがつけられた情報については、タイトルを構成する単語をもってキーワードとし、キーワード数信号とキーワード群信号を生成してもよい。加えて、キーワード信号は、国際特許分類番号など分類記号を含むようにもしても本発明の構成を変更する必
要はなく、よい結果を得ることができる。
【０１３２】
　本実施の形態２のように、ユーザが必要とする情報の出現確率を用いて情報の必要性信号Ｎを計算する情報フィルタ装置において課題となっていた問題、すなわち、情報検索になれていないユーザは、自分にとって必要な情報のみ「必要」と回答し、不要な情報については無視するために、ユーザが必要とする情報の出現確率が１となってしまうという問題は、ユーザが「必要」もしくは「不要」だけしか入力しない状態では、ユーザが必要とする情報の出現確率ＮＹ／（ＮＹ＋ＮＮ）を０もしくは１でない値、例えば０．５とすることにより解決することができる。
【０１３３】
　以上のように、本実施の形態による情報フィルタによれば、ユーザからの教師信号に基づいた学習によって、ユーザの必要とする情報に対しては、必要性信号が大きな値を取るようになり、その結果、表示装置等には、ユーザにとって必要性が高い情報が優先的に表示されるようになる。
【０１３４】
　（実施の形態３）
　次に、本発明の実施の形態３について説明する。本実施の形態３は、実施の形態１または実施の形態２の構成における計算量およびメモリ量を、各メトリック信号を２次元の行列から１次元のベクトルとすることで、削減するものである。以下、本実施の形態３の動作を実施の形態１を参照して説明する。
【０１３５】
　本実施の形態では、肯定スコア信号ＳＹは、
【０１３６】
【数１１】
2004005751.tif 000013
【０１３７】
となり、否定スコア信号ＳＮは、
【０１３８】
【数１２】
2004005751.tif 000014
【０１３９】
となる。また、教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ＝１である場合には肯定メトリック信号ＭＹの更新式は、
　　　ＭＹ１［ｉ］＝ＭＹ１［ｉ］＋ＬＶ［ｉ］
　　　　      （ここで、ｉ＝１〜nofDiC）
前記教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ＝０である場合には、否定メトリック信号ＭＮは、
　　　ＭＮ１［ｉ］＝ＭＮ１［ｉ］＋ＬＶ［ｉ］
　　　　            （ここで、ｉ，ｊ＝１〜nofDiC）
と更新される。
その他は、実施の形態１と同様である。
【０１４０】
　なお、本実施の形態を採用する場合、辞書にキーワードの積（ＡＮＤ）などキーワード検索式含むように構成することにより、キーワードの共起をベクトル信号Ｖに反映させる
ことは、非常に好ましい。また、この方法は、実施の形態２についても同様の方法で変更できる。
【産業上の利用可能性】
【０１４１】
　本発明に係る情報フィルタ装置は、使用者の興味だけに基づいて情報を提示する個人情報フィルタと、複数の使用者からなるグループ全体の興味に基づいて情報を提示するグループ情報フィルタとを任意に切り替えることにより、必要な情報を効率的に得ることができ、情報フィルタや情報検索等に適用でき、その利用範囲は広い。
【図面の簡単な説明】
【０１４２】
【図１】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置のブロック結線図
【図２】グループインタフェースの表示画面（初期状態）の一例を示す図
【図３】グループインタフェースの表示画面（学習処理後）の一例を示す図
【図４】グループインタフェースの表示画面（学習処理後）の一例を示す図
【図５】グループインタフェースの表示画面（学習処理後）の一例を示す図
【図６】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置の情報評価ユニットのブロック結線図
【図７】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置のベクトル生成部の動作のフロー図
【図８】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置の判定面学習部の動作の模式図
【図９】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置の学習ユニットのブロック結線図
【図１０】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置の学習制御部の動作のフロー図
【図１１】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置のメトリック学習部の動作のフロー図
【図１２】本発明の実施の形態２の情報フィルタ装置の学習ユニットのブロック結線図
【図１３】本発明の実施の形態２の情報フィルタ装置の辞書学習部の動作のフロー図
【符号の説明】
【０１４３】
　１　ベクトル生成部
　２　辞書記憶部
　３　スコア計算部
　５　肯定メトリック記憶部
　６　否定メトリック記憶部
　７　必要性信号計算部
　１３　教師データ記憶部
　１４　学習制御部
　１９　メトリック学習部
　２０　学習用ベクトル生成部
　２３　辞書学習部
　２４　適応符号辞書記憶部
　２５　回数記憶部
　２６　１次肯定メトリック記憶部
　２７　１次否定メトリック記憶部
　２８　ＫＤメトリック学習部
　３１　肯定信号計算部
　３２　否定信号計算部
　４０　情報書き込み部
　４１　情報記憶部
　４２　アドレス情報信号記憶部
　４３　アドレス情報信号読み出し部
　４４　ユーザ認証部
　４５　評価済みアドレス情報信号出力部
　５０　情報フィルタリングユニット
　５２　学習ユニット
　５４　情報評価ユニット
　５５　グループインタフェースユニット
　５６〜５９　適応型グループ情報フィルタユニット
　６０、６１　ネットワーク
　１０６　入力端子
　１０７　出力端子
【図１】
2004005751.tif 000015
【図２】
2004005751.tif 000016
【図３】
2004005751.tif 000017
【図４】
2004005751.tif 000018
【図５】
2004005751.tif 000019
【図６】
2004005751.tif 000020
【図７】
2004005751.tif 000021
【図８】
2004005751.tif 000022
【図９】
2004005751.tif 000023
【図１０】
2004005751.tif 000024
【図１１】
2004005751.tif 000025
【図１２】
2004005751.tif 000026
【図１３】
2004005751.tif 000027