(57)【要約】【課題】参照されている情報並びに情報の特徴を表すキーワードおよび情報自体から各情報間において類似度を計算し、算出された類似度に基づいて情報を分類することによって、より分類精度の高い情報分類を実行すること。【解決手段】情報群３０２から情報３０１が参照する参照情報が読み出され、参照ツリー３０３が参照ツリーモジュールによって生成される。次に、類似度の計算が実行され、類似度の計算が参照情報出現解析モジュール２１２および参照ツリー比較モジュール２１３によって各々行われる。続いて、分類決定モジュール２１４は、類似度ベクトル３０４に基づいて情報の分類を実行する。分類した結果は、分類結果３０５として記憶装置２３０に保存し、最後に分類結果３１１を出力する。【選択図】        図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される類似度に基づいて該分類対象情報を分類する情報分類方法において、
前記分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報について、該複数の分類対象情報によって参照される情報である１つまたは複数の参照情報をそれぞれ取得し、当該参照情報の取得をそれぞれさらに所定の回数繰り返すことにより前記複数の分類対象情報についての参照情報群を生成するステップと、
前記複数の分類対象情報についてのそれぞれの参照情報群の間で相互に前記類似度を算出する算出ステップと
を備えたことを特徴とする情報分類方法。
【請求項２】
前記算出ステップは、１つまたは複数の追加参照情報についての参照情報群と前記複数の分類対象情報についてのそれぞれの参照情報群との間でさらに前記類似度を算出することを特徴とする請求項１記載の情報分類方法。
【請求項３】
前記１つまたは複数の追加参照情報は、前記複数の分類対象情報の少なくとも１つに対する非類似度が所定の値よりも低いことを特徴とする請求項２記載の情報分類方法。
【請求項４】
前記複数の分類対象情報の少なくとも１つに対する非類似度は、予め定められた１つまたは複数の単語が情報の内容に出現する頻度の比較に基づいて算出されることを特徴とする請求項３記載の情報分類方法。
【請求項５】
前記分類対象情報群に含まれる情報の少なくとも１つをルートセルとし、前記参照情報群に含まれる各情報をセルとして階層的にツリー上に構成される参照ツリーを所定の規則にしたがって生成するツリー生成ステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の情報分類方法。
【請求項６】
前記算出ステップは、前記参照ツリー内に同一の情報が出現する回数と出現する階層の階層値とに基づいて前記類似度を算出することを特徴とする請求項５記載の情報分類方法。
【請求項７】
前記算出ステップは、前記分類対象情報群に含まれる分類対象情報の少なくとも１つをルートセルとする参照ツリーと当該分類対象情報によって参照される１または複数の参照情報の各々をルートセルとする参照ツリーとの比較に基づいて前記類似度を算出することを特徴とする請求項５記載の情報分類方法。
【請求項８】
分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される類似度に基づいて該分類対象情報を分類するステップを実行するプログラムであって、
前記分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報について、該複数の分類対象情報によって参照される情報である１つまたは複数の参照情報をそれぞれ取得し、当該参照情報の取得をそれぞれさらに所定の回数繰り返すことにより前記複数の分類対象情報についての参照情報群を生成するステップと、
前記複数の分類対象情報についてのそれぞれの参照情報群の間で相互に前記類似度を算出する算出ステップと
を実行することを特徴とするプログラム。
【請求項９】
前記算出ステップは、１つまたは複数の追加参照情報についての参照情報群と前記複数の分類対象情報についてのそれぞれの参照情報群との間でさらに前記類似度を算出することを特徴とする請求項８記載のプログラム。
【請求項１０】
前記１つまたは複数の追加参照情報は、前記複数の分類対象情報の少なくとも１つに対する非類似度が所定の値よりも低いことを特徴とする請求項９記載のプログラム。
【請求項１１】
前記複数の分類対象情報の少なくとも１つに対する非類似度は、予め定められた１つまたは複数の単語が情報の内容に出現する頻度の比較に基づいて算出されることを特徴とする請求項１０記載のプログラム。
【請求項１２】
前記分類対象情報群に含まれる情報の少なくとも１つをルートセルとし、前記参照情報群に含まれる各情報をセルとして階層的にツリー上に構成される参照ツリーを所定の規則にしたがって生成するツリー生成ステップをさらに実行することを特徴とする請求項８ないし１１のいずれかに記載のプログラム。
【請求項１３】
前記算出ステップは、前記参照ツリー内に同一の情報が出現する回数と出現する階層の階層値とに基づいて前記類似度を算出することを特徴とする請求項１２記載のプログラム。
【請求項１４】
前記算出ステップは、前記分類対象情報群に含まれる分類対象情報の少なくとも１つをルートセルとする参照ツリーと当該分類対象情報によって参照される１または複数の参照情報の各々をルートセルとする参照ツリーとの比較に基づいて前記類似度を算出することを特徴とする請求項１２記載のプログラム。
【請求項１５】
請求項８ないし１４に記載の各プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１６】
分類対象情報群と該分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報について、該複数の分類対象情報によって参照される情報である１つまたは複数の参照情報をそれぞれ取得し、当該参照情報の取得をそれぞれさらに所定の回数繰り返すことにより前記複数の分類対象情報について生成された参照情報群とを格納する記憶部と、
前記記憶部から前記参照情報群を読み出し、前記複数の分類対象情報についてのそれぞれの参照情報群の間で相互に前記類似度を算出して、当該算出された類似度に基づいて情報を分類し、当該分類された結果を前記記憶部に格納するプロセッサと
を備えたことを特徴とする情報分類装置。
【請求項１７】
前記プロセッサは、１つまたは複数の追加参照情報についての参照情報群と前記複数の分類対象情報についてのそれぞれの参照情報群との間でさらに前記類似度を算出することを特徴とする請求項１６記載の情報分類装置。
【請求項１８】
前記１つまたは複数の追加参照情報は、前記複数の分類対象情報の少なくとも１つに対する非類似度が所定の値よりも低いことを特徴とする請求項１７記載の情報分類装置。
【請求項１９】
前記複数の分類対象情報の少なくとも１つに対する非類似度は、予め定められた１つまたは複数の単語が情報の内容に出現する頻度の比較に基づいて算出されることを特徴とする請求項１８記載の情報分類装置。
【請求項２０】
前記プロセッサは、前記分類対象情報群および前記参照情報群を前記記憶部から読み出して、前記分類対象情報群に含まれる情報の少なくとも１つをルートセルとし、前記参照情報群に含まれる各情報をセルとして階層的にツリー上に構成される参照ツリーを所定の規則にしたがって生成して前記記憶部に格納することを特徴とする請求項１６ないし１９のいずれかに記載の情報分類装置。
【請求項２１】
前記プロセッサは、前記記憶部から前記参照ツリーを読み出して、前記参照ツリー内に同一の情報が出現する回数と出現する階層の階層値とに基づいて前記類似度を算出することを特徴とする請求項２０記載の情報分類装置。
【請求項２２】
前記プロセッサは、前記記憶部から前記参照ツリーを読み出して、前記分類対象情報群に含まれる分類対象情報の少なくとも１つをルートセルとする参照ツリーと当該分類対象情報によって参照される１または複数の参照情報の各々をルートセルとする参照ツリーとの比較に基づいて前記類似度を算出することを特徴とする請求項２０記載の情報分類装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報を分類する情報分類方法及び装置に関し、より詳細には、分類対象情報群に含まれる各情報間の類似度に基づいて情報を分類する情報分類方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、情報を分類する技術分野、例えば文書情報を分類する場合においては、文書中の語や情報に付加されたキーワードを用いて文書間の類似度を計算することが行われてきた。
【０００３】
一方、学術論文などにおいては分類の対象となる文書には参照論文などの情報が含まれていることから、この参照情報を利用して類似度を計算する手法が提案されおり、分類対象の情報とその情報が参照する情報から単語を抽出し、抽出した単語を既存の階層型知識体系に対応付けすることによって効率的な分類を実現する（例えば、特許文献１参照）。また、分類対象の論文群に含まれる２つの論文が同一の論文を共に参照している場合、その参照の理由が一致する論文の数を数えて、条件に合う参照論文の数に基づき分類を行うことによって、より精度の高い類似度の計算を実現する方法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】
特開平１１−２５００７２号公報
【０００５】
【非特許文献１】
「論文間の参照情報を考慮した関連論文の組織化」（情報処理学会論文誌Ｖｏｌ．４２、  Ｎｏ．１１、  Ｎｏｖ．２００１、ｐ．２６４０−２６４９）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の情報分類方法は次のような問題点を持っている。
【０００７】
参照情報を利用して類似度を計算する手法では、階層型知識体系に対応付けすることによって処理の高速化を図っているが、逆に分類精度が、採用する階層型知識体系に依存するため、使用可能な階層型知識体系によって分類精度が異なることとなり分類対象情報群によらずに汎用的に扱うのが困難である。
【０００８】
また、「論文間の参照情報を考慮した関連論文の組織化」による分類方法においては、文書内の参照のみを類似度の計算に用いているため、未だ参照されたことがないような新しい情報（論文）と関連付けすることが困難である。
【０００９】
そこで本発明は、上記の従来の課題に鑑みてなされたものであり、参照されている情報並びに情報の特徴を表すキーワードおよび情報自体から各情報間において類似度を計算し、算出された類似度に基づいて情報を分類することによって、より分類精度の高い情報分類方法および装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される類似度に基づいて分類対象情報を分類する情報分類方法において、分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報について、複数の分類対象情報によって参照される情報である１つまたは複数の参照情報をそれぞれ取得し、参照情報の取得をそれぞれさらに所定の回数繰り返すことにより複数の分類対象情報についての参照情報群を生成するステップと、複数の分類対象情報についてのそれぞれの参照情報群の間で相互に前記類似度を算出する算出ステップとを備えたことを特徴とする。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、請求項１記載の情報分類方法において、算出ステップは、１つまたは複数の追加参照情報についての参照情報群と複数の分類対象情報についてのそれぞれの参照情報群との間でさらに類似度を算出することを特徴とする。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、請求項２記載の情報分類方法において、１つまたは複数の追加参照情報は、前記複数の分類対象情報の少なくとも１つに対する非類似度が所定の値よりも低いことを特徴とする。
【００１３】
請求項４に記載の発明は、請求項３記載の情報分類方法において、複数の分類対象情報の少なくとも１つに対する非類似度は、予め定められた１つまたは複数の単語が情報の内容に出現する頻度の比較に基づいて算出されることを特徴とする。
【００１４】
請求項５に記載の発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載の情報分類方法において、分類対象情報群に含まれる情報の少なくとも１つをルートセルとし、参照情報群に含まれる各情報をセルとして階層的にツリー上に構成される参照ツリーを所定の規則にしたがって生成するツリー生成ステップをさらに備えたことを特徴とする。
【００１５】
請求項６に記載の発明は、請求項５記載の情報分類方法において、算出ステップは、前記参照ツリー内に同一の情報が出現する回数と出現する階層の階層値とに基づいて類似度を算出することを特徴とする。
【００１６】
請求項７に記載の発明は、請求項５記載の情報分類方法において、算出ステップは、分類対象情報群に含まれる分類対象情報の少なくとも１つをルートセルとする参照ツリーと分類対象情報によって参照される１または複数の参照情報の各々をルートセルとする参照ツリーとの比較に基づいて類似度を算出することを特徴とする。
【００１７】
請求項８に記載の発明は、分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される類似度に基づいて分類対象情報を分類するステップを実行するプログラムであって、分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報について、複数の分類対象情報によって参照される情報である１つまたは複数の参照情報をそれぞれ取得し、参照情報の取得をそれぞれさらに所定の回数繰り返すことにより複数の分類対象情報についての参照情報群を生成するステップと複数の分類対象情報についてのそれぞれの参照情報群の間で相互に類似度を算出する算出ステップとを実行することを特徴とする。
【００１８】
請求項９に記載の発明は、請求項８記載のプログラムにおいて、算出ステップは、１つまたは複数の追加参照情報についての参照情報群と前記複数の分類対象情報についてのそれぞれの参照情報群との間でさらに前記類似度を算出することを特徴とする。
【００１９】
請求項１０に記載の発明は、請求項９記載のプログラムにおいて、１つまたは複数の追加参照情報は、複数の分類対象情報の少なくとも１つに対する非類似度が所定の値よりも低いことを特徴とする。
【００２０】
請求項１１に記載の発明は、請求項１０記載のプログラムにおいて、複数の分類対象情報の少なくとも１つに対する非類似度は、予め定められた１つまたは複数の単語が情報の内容に出現する頻度の比較に基づいて算出されることを特徴とする。
【００２１】
請求項１２に記載の発明は、請求項８ないし１１のいずれかに記載のプログラムにおいて、分類対象情報群に含まれる情報の少なくとも１つをルートセルとし、参照情報群に含まれる各情報をセルとして階層的にツリー上に構成される参照ツリーを所定の規則にしたがって生成するツリー生成ステップをさらに実行することを特徴とする。
【００２２】
請求項１３に記載の発明は、請求項１２記載のプログラムにおいて、算出ステップは、参照ツリー内に同一の情報が出現する回数と出現する階層の階層値とに基づいて類似度を算出することを特徴とする。
【００２３】
請求項１４に記載の発明は、請求項１２記載のプログラムにおいて、算出ステップは、分類対象情報群に含まれる分類対象情報の少なくとも１つをルートセルとする参照ツリーと分類対象情報によって参照される１または複数の参照情報の各々をルートセルとする参照ツリーとの比較に基づいて類似度を算出することを特徴とする。
【００２４】
請求項１５に記載の発明は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、請求項８ないし１４に記載の各プログラムを記録したことを特徴とする。
【００２５】
請求項１６に記載の発明は、情報分類装置において、分類対象情報群と分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報について、複数の分類対象情報によって参照される情報である１つまたは複数の参照情報をそれぞれ取得し、参照情報の取得をそれぞれさらに所定の回数繰り返すことにより複数の分類対象情報について生成された参照情報群とを格納する記憶部と、記憶部から参照情報群を読み出し、複数の分類対象情報についてのそれぞれの参照情報群の間で相互に類似度を算出して、算出された類似度に基づいて情報を分類し、分類された結果を記憶部に格納するプロセッサとを備えたことを特徴とする。
【００２６】
請求項１７に記載の発明は、請求項１６記載の情報分類装置において、プロセッサは、１つまたは複数の追加参照情報についての参照情報群と複数の分類対象情報についてのそれぞれの参照情報群との間でさらに類似度を算出することを特徴とする。
【００２７】
請求項１８に記載の発明は、請求項１７記載の情報分類装置において、１つまたは複数の追加参照情報は、複数の分類対象情報の少なくとも１つに対する非類似度が所定の値よりも低いことを特徴とする。
【００２８】
請求項１９に記載の発明は、請求項１８記載の情報分類装置において、複数の分類対象情報の少なくとも１つに対する非類似度は、予め定められた１つまたは複数の単語が情報の内容に出現する頻度の比較に基づいて算出されることを特徴とする。
【００２９】
請求項２０に記載の発明は、請求項１６ないし１９のいずれかに記載の情報分類装置において、プロセッサは、分類対象情報群および参照情報群を記憶部から読み出して、分類対象情報群に含まれる情報の少なくとも１つをルートセルとし、参照情報群に含まれる各情報をセルとして階層的にツリー上に構成される参照ツリーを所定の規則にしたがって生成して記憶部に格納することを特徴とする。
【００３０】
請求項２１に記載の発明は、請求項２０記載の情報分類装置において、プロセッサは、記憶部から参照ツリーを読み出して、参照ツリー内に同一の情報が出現する回数と出現する階層の階層値とに基づいて類似度を算出することを特徴とする。
【００３１】
請求項２２に記載の発明は、請求項２０記載の情報分類装置において、プロセッサは、記憶部から参照ツリーを読み出して、分類対象情報群に含まれる分類対象情報の少なくとも１つをルートセルとする参照ツリーと分類対象情報によって参照される１または複数の参照情報の各々をルートセルとする参照ツリーとの比較に基づいて類似度を算出することを特徴とする。
【００３２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態において分類の対象となる情報群およびそれに含まれる情報である情報Ａを示す図である。図１において情報Ａを定める情報１０１は、情報名部１０２、参照情報部１０３、キーワード部１０４及び内容部１０５を含む。
【００３３】
情報名部１０２は、情報１０１を特定するための所定の名称を含み、参照情報部１０３は、情報１０１内で参照されている参照情報の情報名を示している。また、キーワード部１０４は、情報１０１の内容の特徴を表すキーワードが含まれ、内容部１０５は、情報１０１の実際の内容を含む。
【００３４】
また、分類の対象となる情報群１０６には、情報１０１を含む分類の対象となる情報及びそれらの情報が参照している情報が含まれる。
【００３５】
図２は、本実施形態の情報分類装置の構成を示す図である。情報分類装置２０１は、プログラムモジュール２１０、ＣＰＵ２２０および記憶装置２３０を備える。記憶装置２３０には、分類対象となる情報および情報が参照している情報を合わせた情報群並びに処理結果として分類を実行する際に生成される種々のデータが保存される。新たな情報の分類を実行する場合、情報群を記憶装置２３０に保存してから処理が実行される。
【００３６】
与えられた情報群の分類は、プログラムモジュール２１０に含まれる各モジュールをＣＰＵ２２０上で実行することによって行われる。プログラムモジュール２１０には、参照ツリー作成モジュール２１１、参照情報出現解析モジュール２１２、参照ツリー比較モジュール２１３および分類決定モジュール２１４を含み、これらのモジュールが適時に実行されることにより情報が分類される。その処理の詳細は後述するが、記憶装置２３０から入力された分類対象情報は、処理結果を保存されながら分類処理が実行されて最終的に分類決定モジュール２１４が分類結果を出力する。
【００３７】
図３は、本実施形態の情報分類処理の具体的な流れを示す図である。図３において、記憶装置２３０には情報群３０２並びに処理結果として参照ツリー３０３、類似度ベクトル３０４および分類結果３０５が含まれる。
【００３８】
まず、分類の対象となる情報３０１を記憶装置の情報群に格納された分類対象となる情報群３０２から読み出される。さらに、情報群３０２から情報３０１が参照する参照情報が読み出され、参照ツリー３０３が参照ツリーモジュールによって生成されて記憶装置に処理結果として保存される。本処理の具体的な説明は後述する。
【００３９】
次に、記憶装置に格納された参照ツリー３０３が読み出されて類似度の計算が実行される。類似度の計算は、参照情報出現解析モジュール２１２および参照ツリー比較モジュール２１３によって各々行われる。類似度ベクトル３０４として算出された類似度は、記憶装置２３０に保存される。参照情報出現解析モジュール２１２は参照ツリー３０３を解析することによって、また参照ツリー比較モジュール２１３は参照ツリー３０３の比較によって類似度を算出する。以上の処理の具体的な説明は後述する。
【００４０】
続いて、分類決定モジュール２１４は、記憶装置２３０に格納された類似度ベクトル３０４を読み出して情報の分類を実行する。分類した結果は、分類結果３０５として記憶装置２３０に保存し、最後に分類結果３１１を出力する。
【００４１】
図４は、本実施形態の参照ツリーの一例を示す図である。分類対象となる情報ＡはセルＡ、およびその参照情報Ｂ〜Ｋは、セルＢ〜Ｋで示され、セルＡがルートセルとなる。セルＡ４０１が分類の中心となる情報Ａである。情報Ｂ、ＣおよびＤは情報Ａが参照している情報、すなわち情報Ａの参照情報である。
【００４２】
まず、セルＡから各参照情報に対応するセルＢ４０２、セルＣ４０３およびセルＤ４０４へリンクを張る。次にセルＢ４０２から情報Ｂが参照している情報に対応するセルＣ４０５、セルＥ４０６およびセルＦ４０７へリンクを張る。ここで、各セルからセルへのリンクを参照ツリーの枝と呼ぶ。以上のように参照ツリーを生成した結果、所定の終了条件が満たされると参照ツリーの生成を終了する。
【００４３】
本実施形態において用いられる終了条件は、図５に示すように以下の５つの終了条件である。
終了条件▲１▼：参照ツリーに一度出現している情報が参照されたとき
終了条件▲２▼：所定の範囲外の日付日時を持つ情報が参照されたとき
終了条件▲３▼：参照ツリーが所定の階層値を越えたとき
終了条件▲４▼：参照ツリーに含まれるセルの数が所定の数を超えたとき
終了条件▲５▼：参照情報が情報群に存在しないとき
【００４４】
これらの５つの条件をすべてのセルで満たしたとき、参照ツリーの作成は終了する。例えば、情報Ｃは、セルＣ４０３で一度出現しているので、終了条件▲１▼により終了する。本実施形態において、情報Ｈは所定の範囲外の日付日時を持つ情報であるとすると、情報Ｅが参照する情報Ｈは終了条件▲２▼を満たすので、セルＥ４０６からリンクを張られたセルＨ４０８はさらにリンクを張ることなくツリーの生成を終了する。
【００４５】
また、本実施形態の終了条件▲３▼に示される所定の階層値を４とすると、図４において階層４１１は階層値１、階層４１２は階層値２、階層４１３は階層値３および階層４１４は階層値４となるから、情報Ｉが参照する情報Ｋに対応するセルＫ４１０は、終了条件▲３▼を満たすためツリーの生成は終了する。
【００４６】
なお、終了条件は上記に限られるものではなく、情報の特性に応じて追加修正等することができる。
【００４７】
また、本実施形態において、参照ツリーの作成は、参照ツリーの階層毎に行う。従って、特定の参照情報についてだけ参照ツリーが深くなっていくことはなく、参照ツリーに情報が再出現するときは、情報が最初に出現した階層よりも決して浅い（階層値が小さい）位置にはならない。
【００４８】
図５は、参照ツリーへ新しいセルを追加する方法を説明するための参照ツリーを示す図である。図４を参照して上記で説明した参照ツリー生成方法は、情報Ａの参照情報をツリー上に展開する手法を用いるため、そもそも情報Ａによって参照されていない情報は参照ツリーには組み込まれない。したがって、情報Ａよりも新しい情報は追加されないため、他の方法で組み込む、すなわち参照ツリーへの新しい情報に対応するセルの追加を行う必要がある。このような情報を本明細書では追加参照情報とする。
【００４９】
図５に示す参照ツリーも図４に示す参照ツリーと同様に、情報Ａを分類の中心（セルＡ５０１をルートセル）として参照ツリーを作成する。情報Ａは情報Ｂを参照しているため、セルＡ５０１からセルＢ５０２へリンクが張られる。この時、情報Ｂとの間で高い類似度を有する情報を検索し、（後述する）所定のセル追加条件を満たす場合にセルの追加を実行する。ここで、類似度の算出は後述する。図５では、情報Ｂと同じ階層５１０に、追加参照情報である新しい情報Ｌに対応するセルＬ５０３を追加する。
【００５０】
情報Ｌについても上述の参照ツリー生成と同様の方法でツリーを生成する。情報Ｌは情報Ａと情報Ｍとを参照しているが、情報Ａは既に出現しているので、終了条件▲１▼により参照ツリーの生成を終了する。さらに、情報Ｍは情報Ｃ、情報Ｎおよび情報Ｆを参照している。情報Ｃに対応するセルＣ５０６は終了条件▲１▼を満たすためここでツリーの生成が終了し、情報Ｎは情報Ｏを参照していて情報Ｏに対応するセルＯ５０８は終了条件▲３▼を満たしてツリーの生成が終了し、および情報Ｆに対応するセルＦ５０９は終了条件▲１▼を満たしツリーの生成が終了する。
【００５１】
本実施形態では、参照ツリーへセルを追加する条件として以下のような３つの条件を定める。
追加条件▲１▼：１セルに対して追加するセル数が所定の値以下である
追加条件▲２▼：セルを追加する参照ツリーの階層値が値以下である
追加条件▲３▼：追加する情報の非類似度が所定の値よりも低い
【００５２】
追加条件▲１▼は、参照ツリーの各セルに対して追加することができるセル数を規定する。追加条件▲２▼は、参照ツリーのいずれの階層にセルを追加することができるかを規定する。例えば、参照ツリーの１セルに対して追加することができるセル数を１、追加できる参照ツリーの階層値を１とすると、図４に示す参照ツリーではセルＢ４０２、Ｃ４０３およびセルＤ４０４に対してのみ、それぞれ１個ずつセルを追加することが可能である。
【００５３】
追加条件▲３▼は、参照ツリーに既に出現している情報と追加するセルとの類似度の高さが一定以上必要であることを規定している。すなわち、条件▲１▼と▲２▼が満たされる場合であっても、あまりに類似しない情報は参照ツリーに追加する意味がないということである。
【００５４】
なお、追加条件は上記に限られるものではなく、情報の特性に応じて追加修正等することができる。また、本実施形態において参照ツリーへのセルの追加は、参照ツリーの作成時、各階層においてセルが作成された時点で行う。
【００５５】
次にセルを追加する際の情報の非類似度の算出について説明する。セルを追加するときは、追加する情報および計算の対象となる参照ツリーに既に存在する情報が各々有するキーワードまたは情報に含まれる内容に基づいて算出する。キーワードを用いて非類似度を算出する場合は、双方の情報が持つキーワードを比較して一致するかまたは意味の類似するキーワードが多い情報ほど非類似度が低い情報とする。
【００５６】
また、キーワードを用いずに情報に含まれる内容から算出することもできる。図６は、情報に含まれる内容を用いて非類似度を算出する方法の一例を示す図である。まず、情報の意味を表現する特定のまたはあらゆる単語を予め登録しておく。次に、すべての情報群の各情報Ａ、Ｂ、Ｌ〜Ｒに対して登録単語１〜１０により全文検索を行って、登録単語１〜１０が各情報に含まれる単語数を集計し、全単語数について正規化を行う。図６の表６０１は、集計された単語数を正規化したものである。
【００５７】
次に、正規化された単語数を元として情報をベクトル表現６０２で表して、差分の絶対値和または２乗和によりベクトル同士の演算から情報Ｂと各情報Ｌ〜Ｒとの間で非類似度６０３を算出し、これを情報の類似性を図る目安とする。最後に非類似度が設定した閾値以下であれば参照ツリーのセルとして追加する。ここで、図６においては特定の単語として１０個の単語を用いているが、実際はこれよりも多くの単語を用いて非類似度を表現する。
【００５８】
この参照ツリーへのセルの追加により、情報Ａよりも新しい日時の情報を参照ツリーに反映することができる。また、参照ツリーにセルを追加するため非類似度を計算する際は、非類似度に重み付けをして計算し、特定のキーワードや情報の名称などに関する類似性を重視して算出することもできる。
【００５９】
なお、参照ツリーの作成に用いる情報は、図３のように記憶装置の情報群から読み出し、作成された参照ツリーは図４や図５の構造を表現できる形式で記憶装置に保存する。
【００６０】
図７は、参照ツリーの解析による類似度の算出方法を説明するための図である。本実施形態では、参照ツリー７０１に基づいて、類似度ベクトルの算出を行うが、参照ツリー７０１は、図４に示す参照ツリーに図５で示すように情報Ｌに対応するセルＬ５０３を追加したものである。
【００６１】
本発明の参照ツリーの解析による類似度ベクトルは、参照情報または情報に含まれるキーワードもしくは内容に基づいて参照ツリーの解析を行い、類似性を示すパラメータを計算して算出される。本実施形態では、パラメータとして出現頻度α、平均階層値β、再出現頻度γ、重み１δおよび重み２（１／ε）を使用する。
【００６２】
まず、参照ツリー７０１に含まれる各情報に対して、出現頻度などの解析を実行して、上記の各パラメータを算出する。各情報の再出現頻度γは、例えば情報が出現する階層に、階層値０では点数５、階層値１では点数４として階層値が１増えるごとにその点数が１減じるような点数を付与するものとすると、次のように計算することができる。
情報が最初に出現した階層の点数  ÷  その情報が再出現する階層の階層値
【００６３】
例として情報Ｃについて考えると、情報Ｂは階層値２の階層で出現する情報Ｃを参照しており、また情報Ａも階層値１の階層で情報Ｃを参照している。従って、情報Ｃが最初に出現した階層は階層値１であり、その点数は４である。次に再出現の階層は階層値２および階層値３であり、階層値３の階層には２回出現していることから、再出現頻度γは（４／２＋４／３＋４／３）となる。
【００６４】
また、図７に示す本実施形態の例では、重み１（δ）は、情報に含まれるキーワードが一致した場合をカウントした数値であり、重み２（１／ε）としては、情報Ａに対する図６で示された非類似度と同様の数値を使用する。
【００６５】
次にこれらの解析値を元として、各情報をベクトル表現して類似度ベクトル７０３とする。ここで、ベクトルの元は必要に応じて正規化したりパラメータをかけたりすることができる。
【００６６】
なお、解析を行う項目はこれに限られるものではなく、情報の特性に応じて追加修正等することができる。
【００６７】
図８は、参照ツリーの比較による類似度の算出方法を説明するための図である。本算出方法は、情報が類似している場合は同じ情報を参照するという原理を用いた算出方法である。
【００６８】
本発明の参照ツリーの比較による類似度ベクトルは、分類対象情報に対して参照ツリーの解析によって得られた各情報の解析値を所定の計算式にかけ、算出された値を類似度ベクトルとすることによって生成される。図８に示す本実施形態の一例では計算式８０１を用いる。参照ツリー解析による解析値としては、図７に示す解析値を正規化した数値の和を用いる。図８に示す表８０２は、各情報について算出された値をベクトル表現したものである。
【００６９】
なお、参照ツリーの解析による類似度の計算と参照ツリーの比較による類似度の計算に用いる参照ツリーは、図３のように記憶装置の処理結果から読み出され、算出された類似度ベクトルは記憶装置に保存される。
【００７０】
最後に、上述した処理によって得られた参照ツリーの解析による類似度ベクトルおよび参照ツリーの比較による類似度ベクトルのいずれかを用い、Ｋ−ｍｅａｎ法やＩＳＯＤＡＴＡ法などの従来の分類アルゴリズムにより分類して分類結果を出力する。ここで、２種類の類似度ベクトルのうちのいずれを用いるかは、分類対象の情報の特性により決せられる。また、参照ツリーの比較による類似度ベクトルは、各情報間の相対的な関係を示すため、特定の情報を中心とした分類を行うためには、分類アルゴリズムを適用する際、特定の情報が中心となるように分類しなければならない。
【００７１】
なお、情報の分類に用いる類似度ベクトルは、図３のように記憶装置の処理結果から読み出され、分類結果は記憶装置に保存される。
【００７２】
以上、本実施形態においては、情報分類処理はコンピュータおよび固定された記憶装置で行われるような構成で示したが、これに限らずネットワークを介した分散コンピューティング環境でも実行することができる。また、情報分類処理を実行する各種プログラムは本実施形態で示された記憶装置に格納しておくこともでき、あるいはネットワークを介して提供されるような構成とすることもできる。
【００７３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、情報の種類によらず分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報について、複数の分類対象情報によって参照される情報である１つまたは複数の参照情報をそれぞれ取得し、参照情報の取得をそれぞれさらに所定の回数繰り返すことにより分類対象情報についての参照情報群を生成し、複数の分類対象情報についてのそれぞれの参照情報群の間で相互に前記類似度を算出することによって得られた類似度に基づいて情報の分類を行うため、精度の高い情報分類を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態において分類の対象となる情報群およびそれに含まれる情報である情報Ａを示す図である。
【図２】本実施形態の情報分類装置の構成を示す図である。
【図３】本実施形態の情報分類処理の具体的な流れを示す図である。
【図４】本実施形態の参照ツリーの一例を示す図である。
【図５】参照ツリーへ新しいセルを追加する方法を説明するための参照ツリーを示す図である。
【図６】情報に含まれる内容を用いて類似度を算出する方法の一例を示す図である。
【図７】参照ツリーの解析による類似度の算出方法を説明するための図である。
【図８】参照ツリーの比較による類似度の算出方法を説明するための図である。
【符号の説明】
１０１  情報
１０２  情報名部
１０３  参照情報部
１０４  キーワード部
１０５  内容部
１０６  情報群
２０１  情報分類装置
２１０  プログラムモジュール
２１１  参照ツリー作成モジュール
２１２  参照情報出現解析モジュール
２１３  参照ツリー比較モジュール
２１４  分類決定モジュール
２２０  ＣＰＵ
２３０  記憶装置
３０１  分類の対象となる情報
３０２  情報群
３０３  参照ツリー
３０４  類似度ベクトル
３０５  分類結果
３１１  分類結果出力
４０１〜４１０、５０１〜５０９  セル
４１１〜４１４  階層
６０１  単語数の表
６０２  単語数のベクトル表現
６０３  非類似度
７０１  参照ツリー
７０２  解析結果の表
７０３  類似度ベクトル
８０１  類似度計算式
８０２  類似度ベクトルの表
【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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