(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
特徴量の判定条件と分岐先のノードとを関連付けられた内部ノードと、所属クラスを関連付けられた葉ノードとを有する決定木を取得する決定木取得部と、
特徴量に関連付けて、所定の言語により当該特徴量を表す説明語を記憶する説明記憶部と、
前記ノードの判定条件に用いられる特徴量に関連付けられた前記説明語に基づいて、前記決定木の説明文を生成する説明文生成部と
を備える説明文生成装置。
【請求項２】
前記判定条件は、前記特徴量と所定の閾値との比較に係るものであって、
前記説明記憶部が、閾値に関連付けて当該閾値によって定義される範囲を表す述語を記憶し、
前記説明文生成部が、前記ノードの判定条件に用いられる特徴量に関連付けられた前記説明語と、当該判定条件が用いる閾値に関連付けられた前記述語とに基づいて、前記決定木の説明文を生成する
請求項１に記載の説明文生成装置。
【請求項３】
説明文に表すべきノードの量の入力を受け付けるノード量入力部をさらに備え、
前記説明文生成部が、前記ノード量入力部に入力された量のノードに係る説明文を生成する
請求項１または請求項２に記載の説明文生成装置。
【請求項４】
前記説明文生成部が、前記決定木のノードのうち深さが小さいものから順に、前記ノード量入力部に入力された量のノードに係る説明文を生成する
請求項３に記載の説明文生成装置。
【請求項５】
前記説明記憶部が、前記説明語に関連付けて、当該説明語のわかりやすさを示す値を記憶し、
前記説明文生成部が、前記決定木のノードのうち判定条件に用いられる特徴量のわかりやすさが高いものから順に、前記ノード量入力部に入力された量のノードに係る説明文を生成する
請求項３に記載の説明文生成装置。
【請求項６】
前記決定木による分類の対象となる対象データの入力を受け付ける対象データ入力部と、
前記決定木に基づいて前記対象データの所属クラスを分類する分類部と
をさらに備え、
前記説明文生成部が、前記決定木のうち前記分類部が分類の過程で辿った経路に係る説明文を生成する
請求項１から請求項５の何れか１項に記載の説明文生成装置。
【請求項７】
前記説明文生成部が、一の所属クラスを示す葉ノードのうち、前記決定木の学習に用いた学習データの到達数が最も多いものへ到達する経路に属するノードに係る説明文を生成する
請求項１から請求項５の何れか１項に記載の説明文生成装置。
【請求項８】
前記説明記憶部が、複数の特徴量の組み合わせに関連付けて当該組み合わせを表す説明語を記憶し、
前記説明文生成部が、前記決定木の経路に属するノードの中に前記特徴量の組み合わせに対応するノードの組み合わせが含まれる場合に、前記特徴量の組み合わせに関連付けられた説明語に基づいて前記決定木の説明文を生成する
請求項１から請求項７の何れか１項に記載の説明文生成装置。
【請求項９】
前記決定木が、前記決定木による分類の対象となる対象データの所属クラスを決定する主決定木と、前記主決定木の前記判定条件に係る前記特徴量の範囲を決定する副決定木とを含む
請求項１から請求項８の何れか１項に記載の説明文生成装置。
【請求項１０】
前記説明文生成部が、前記主決定木の説明文を生成し、前記主決定木の経路に属するノードの中に前記副決定木によって前記特徴量の範囲が決定されるものが含まれる場合に、さらに当該副決定木の説明文を生成する
請求項９に記載の説明文生成装置。
【請求項１１】
説明文生成装置が、特徴量の判定条件と分岐先のノードとを関連付けられた内部ノードと、所属クラスを関連付けられた葉ノードとを有する決定木を取得するステップと、
前記説明文生成装置が、特徴量に関連付けて、所定の言語により当該特徴量を表す説明語を記憶する説明記憶部が前記ノードの判定条件に用いられる特徴量に関連付けて記憶する前記説明語に基づいて、前記決定木の説明文を生成するステップと、
前記説明文を含む文書を作成するステップと
を備える説明文書作成方法。
【請求項１２】
コンピュータを、
特徴量の判定条件と分岐先のノードとを関連付けられた内部ノードと、所属クラスを関連付けられた葉ノードとを有する決定木を取得する決定木取得部、
特徴量に関連付けて、所定の言語により当該特徴量を表す説明語を記憶する説明記憶部、
前記ノードの判定条件に用いられる特徴量に関連付けられた前記説明語に基づいて、前記決定木の説明文を生成する説明文生成部
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、説明文生成装置、説明文書作成方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータによる機械学習技術に基づく判断プロセスが、実生活で利用される機会が増えている。当該判断プロセスは、コンピュータによって最適化されたものであり、人間が当該判断プロセスを理解することは困難であることが多い。
【０００３】
人間による理解が比較的容易な判断プロセスとして、決定木および決定ネットワーク（例えば、特許文献１を参照）が知られている。決定木とは、特徴量の判定条件と分岐先のノードとを関連付けられた内部ノードと、所属クラスを関連付けられた葉ノードと、各ノードを接続するリンクとからなる木構造の分類モデルである。決定ネットワークは、複数のデータの入力を可能とするグラフ構造の分類モデルである。なお、決定ネットワークは、分類の対象となる対象データの所属クラスを決定する主決定木と、主決定木の判定条件を決定する副決定木とを組み合わせたものであり、決定木の一種といえる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−７３７５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、決定木は、比較的理解しやすい判断プロセスであるとはいえ、情報工学に明るくない利用者にとっては、依然として理解することが困難である。
本発明の目的は、決定木による判断プロセスを人間に理解させるための説明文を生成する説明文生成装置、説明文書作成方法およ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】
【０００６】
本発明の第１の態様によれば、説明文生成装置は、特徴量の判定条件と分岐先のノードとを関連付けられた内部ノードと、所属クラスを関連付けられた葉ノードとを有する決定木を取得する決定木取得部と、特徴量に関連付けて、所定の言語により当該特徴量を表す説明語を記憶する説明記憶部と、前記ノードの判定条件に用いられる特徴量に関連付けられた前記説明語に基づいて、前記決定木の説明文を生成する説明文生成部とを備える。
【０００７】
本発明の第２の態様によれば、第１の態様に係る説明文生成装置は、前記判定条件は、前記特徴量と所定の閾値との比較に係るものであって、前記説明記憶部が、閾値に関連付けて当該閾値によって定義される範囲を表す述語を記憶し、前記説明文生成部が、前記ノードの判定条件に用いられる特徴量に関連付けられた前記説明語と、当該判定条件が用いる閾値に関連付けられた前記述語とに基づいて、前記決定木の説明文を生成する。
【０００８】
本発明の第３の態様によれば、第１または第２の態様に係る説明文生成装置は、説明文に表すべきノードの量の入力を受け付けるノード量入力部をさらに備え、前記説明文生成部が、前記ノード量入力部に入力された量のノードに係る説明文を生成する。
【０００９】
本発明の第４の態様によれば、第３の態様に係る説明文生成装置は、前記説明文生成部が、前記決定木のノードのうち深さが小さいものから順に、前記ノード量入力部に入力された量のノードに係る説明文を生成する。
【００１０】
本発明の第５の態様によれば、第３の態様に係る説明文生成装置は、前記説明記憶部が、前記説明語に関連付けて、当該説明語のわかりやすさを示す値を記憶し、前記説明文生成部が、前記決定木のノードのうち判定条件に用いられる特徴量のわかりやすさが高いものから順に、前記ノード量入力部に入力された量のノードに係る説明文を生成する。
【００１１】
本発明の第６の態様によれば、第１から第５の何れかの態様に係る説明文生成装置は、前記決定木による分類の対象となる対象データの入力を受け付ける対象データ入力部と、前記決定木に基づいて前記対象データの所属クラスを分類する分類部とをさらに備え、前記説明文生成部が、前記決定木のうち前記分類部が分類の過程で辿った経路に係る説明文を生成する。
【００１２】
本発明の第７の態様によれば、第１から第５の何れかの態様に係る説明文生成装置は、前記説明文生成部が、一の所属クラスを示す葉ノードのうち、前記決定木の学習に用いた学習データの到達数が最も多いものへ到達する経路に属するノードに係る説明文を生成する。
【００１３】
本発明の第８の態様によれば、第１から第７の何れかの態様に係る説明文生成装置は、前記説明記憶部が、複数の特徴量の組み合わせに関連付けて当該組み合わせを表す説明語を記憶し、前記説明文生成部が、前記決定木の経路に属するノードの中に前記特徴量の組み合わせに対応するノードの組み合わせが含まれる場合に、前記特徴量の組み合わせに関連付けられた説明語に基づいて前記決定木の説明文を生成する。
【００１４】
本発明の第９の態様によれば、第１から第８の何れかの態様に係る説明文生成装置は、前記決定木が、前記決定木による分類の対象となる対象データの所属クラスを決定する主決定木と、前記主決定木の前記判定条件に係る前記特徴量の範囲を決定する副決定木とを含む。
【００１５】
本発明の第１０の態様によれば、第９の態様に係る説明文生成装置は、前記説明文生成部が、前記主決定木の説明文を生成し、前記主決定木の経路に属するノードの中に前記副決定木によって前記特徴量の範囲が決定されるものが含まれる場合に、さらに当該副決定木の説明文を生成する。
【００１６】
本発明の第１１の態様によれば、説明文書作成方法は、説明文生成装置が、特徴量の判定条件と分岐先のノードとを関連付けられた内部ノードと、所属クラスを関連付けられた葉ノードとを有する決定木を取得するステップと、前記説明文生成装置が、特徴量に関連付けて、所定の言語により当該特徴量を表す説明語を記憶する説明記憶部が前記ノードの判定条件に用いられる特徴量に関連付けて記憶する前記説明語に基づいて、前記決定木の説明文を生成するステップと、前記説明文を含む文書を作成するステップとを備える。
【００１７】
本発明の第１２の態様によれば、プログラムは、コンピュータを、特徴量の判定条件と分岐先のノードとを関連付けられた内部ノードと、所属クラスを関連付けられた葉ノードとを有する決定木を取得する決定木取得部、特徴量に関連付けて、所定の言語により当該特徴量を表す説明語を記憶する説明記憶部、前記ノードの判定条件に用いられる特徴量に関連付けられた前記説明語に基づいて、前記決定木の説明文を生成する説明文生成部として機能させる。
【発明の効果】
【００１８】
上記態様のうち少なくとも１つの態様によれば、説明文生成装置は、決定木のノードの判定条件を所定の言語で表した説明文を生成する。これにより、説明文生成装置は、当該言語を理解することができる利用者に、決定木による判断プロセスを理解させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】第１の実施形態に係る説明文生成装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図２】説明語テーブルの例を示す図である。
【図３】述語テーブルの例を示す図である。
【図４】第１の実施形態に係る説明文生成装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】決定木の一例を示す図である。
【図６】第２の実施形態に係る説明文生成装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図７】第２の実施形態に係る説明文生成装置の動作を示すフローチャートである。
【図８】第３の実施形態に係る説明語テーブルの例を示す図である。
【図９】決定ネットワークの一例を示す図である。
【図１０】少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
《第１の実施形態》
以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。
図１は、第１の実施形態に係る説明文生成装置の構成を示す概略ブロック図である。
説明文生成装置１００は、決定木の入力を受け付け、当該決定木による判断プロセスの説明文を生成する。具体的には、説明文生成装置１００は、決定木によって分類される複数の所属クラスそれぞれについて、当該所属クラスに属すると判断する判断プロセスの説明文を生成する。なお、決定木とは、入力データを複数の所属クラスの１つに分類する分類モデルである。具体的には、決定木は、特徴量の判定条件と分岐先のノードとを関連付けられた内部ノードと、所属クラスを関連付けられた葉ノードと、各ノードを接続するリンクとからなる木構造の分類モデルである。
説明文生成装置１００は、決定木取得部１０１、説明記憶部１０２、条件入力部１０３、説明文生成部１０４、出力部１０５を備える。
【００２１】
決定木取得部１０１は、説明対象となる決定木および当該決定木の学習時に生成されるメタデータを取得する。メタデータには、決定木の各ノードについての学習データの通過率または通過数が含まれる。
説明記憶部１０２は、説明語テーブルと述語テーブルとを記憶する。説明語テーブルには、決定木による判断対象となる特徴量と当該特徴量を表す日本語の説明語とが関連付けて格納される。
【００２２】
図２は、説明語テーブルの例を示す図である。
図２に示す例によれば、説明語テーブルには、「黄色周辺の色相（色相３０度以上９０度未満）の画素数を全画素数で除算した値」という特徴量に関連付けて、「黄色っぽい部分が」という説明語が格納される。また、説明語テーブルには、「緑色周辺の色相（色相９０度以上１５０度未満）の画素数を全画素数で除算した値」という特徴量に関連付けて、「緑色っぽい部分が」という説明語が格納される。また、説明語テーブルには、「水色周辺の色相（色相１５０度以上２１０度未満）の画素数を全画素数で除算した値」という特徴量に関連付けて、「水色っぽい部分が」という説明語が格納される。また、説明語テーブルには、「青色周辺の色相（色相２１０度以上２７０度未満）の画素数を全画素数で除算した値」という特徴量に関連付けて、「青色っぽい部分が」という説明語が格納される。また、説明語テーブルには、「紫色周辺の色相（色相２７０度以上３３０度未満）の画素数を全画素数で除算した値」という特徴量に関連付けて、「紫色っぽい部分が」という説明語が格納される。また、説明語テーブルには、「赤色周辺の色相（色相３３０度以上３６０度未満および色相０度以上３０度未満）の画素数を全画素数で除算した値」という特徴量に関連付けて、「赤色っぽい部分が」という説明語が格納される。また、説明語テーブルには、「色相の分散」という特徴量に関連付けて、「色数が」という説明語が格納される。また、説明語テーブルには、「彩度の平均値」という特徴量に関連付けて、「鮮やかさが」という説明語が格納される。また、説明語テーブルには、「明度の平均値」という特徴量に関連付けて、「明るさが」という説明語が格納される。また、説明語テーブルには、「垂直線±２０度のエッジをもつ画素数を全画素数で除算した値」という特徴量に関連付けて、「縦線が」という説明語が格納される。また、説明語テーブルには、「水平線±２０度のエッジをもつ画素数を全画素数で除算した値」という特徴量に関連付けて、「横線が」という説明語が格納される。また、説明語テーブルには、「縦線・横線以外のエッジをもつ画素数を全画素数で除算した値」という特徴量に関連付けて、「斜線が」という説明語が格納される。
【００２３】
述語テーブルには、１以下の値に正規化された特徴量の閾値に関連付けて、当該閾値によって定義される範囲を表す日本語の述語が格納される。
図３は、述語テーブルの例を示す図である。
図３に示す例によれば、述語テーブルには、「０．０以上０．２未満」の閾値に関連付けて、当該閾値未満の範囲を表す述語として「あまりない」という述語が格納され、当該閾値以上の範囲を表す述語として「あまりないわけではない」という述語が格納される。また、述語テーブルには、「０．２以上０．４未満」の閾値に関連付けて、当該閾値未満の範囲を表す述語として「少ない」という述語が格納され、当該閾値以上の範囲を表す述語として「少ないわけではない」という述語が格納される。また、述語テーブルには、「０．４以上０．６未満」の閾値に関連付けて、当該閾値未満の範囲を表す述語として「ある程度多いわけではない」という述語が格納され、当該閾値以上の範囲を表す述語として「ある程度多い」という述語が格納される。また、述語テーブルには、「０．６以上０．８未満」の閾値に関連付けて、当該閾値未満の範囲を表す述語として「多いわけではない」という述語が格納され、当該閾値以上の範囲を表す述語として「多い」という述語が格納される。また、述語テーブルには、「０．８以上１．０以下」の閾値に関連付けて、当該閾値未満の範囲を表す述語として「とても多いわけではない」という述語が格納され、当該閾値以上の範囲を表す述語として「とても多い」という述語が格納される。
【００２４】
条件入力部１０３は、利用者から、生成すべき説明文の詳細度および所属クラス１つあたりの説明文の文章数の入力を受け付ける。説明文の詳細度とは、決定木による判断プロセスの説明の詳細さを示す値である。具体的には、詳細度は、説明文に含まれる説明語と述語の数の多さを表す。つまり、詳細度は、説明対象となる所属クラスに関連付けられた葉ノードに到達する経路に含まれるノードのうち、説明文に表すべきノードの割合を示す。説明文に含まれる説明語と述語の数は、詳細度が高いほど多くなる。したがって、詳細度が高いほど、説明文の正確さが向上する一方、説明文のわかりやすさは低下する。
【００２５】
説明文生成部１０４は、条件入力部１０３に入力された詳細度および文章数と、説明記憶部１０２が記憶する情報とに基づいて、決定木取得部１０１が取得した決定木によって分類される所属クラスごとの説明文を生成する。具体的には、説明文生成部１０４は、分類儀のノードの判定条件に用いられる特徴量に関連付けられた説明語と、当該判定条件が示す範囲に関連付けられた述語とを組み合わせることで、決定木の説明文を生成する。
出力部１０５は、説明文生成部１０４が生成した説明文を含むデータを出力する。本実施形態に係る出力部１０５は、説明文を含む文書データをプリンタに出力することで、説明文を含む文書を作成する。なお、他の実施形態に係る出力部１０５は、説明文を含むデータを、外部の記録媒体、ディスプレイ、またはその他の装置に出力しても良い。
【００２６】
次に、本実施形態に係る説明文生成装置１００による説明文書作成方法について説明する。
図４は、第１の実施形態に係る説明文生成装置の動作を示すフローチャートである。
まず決定木取得部１０１は、説明文の生成対象となる決定木および当該決定木のメタデータを取得する（ステップＳ１）。次に、条件入力部１０３は、利用者から説明文の詳細度および所属クラス１つあたりの説明文の文章数の入力を受け付ける（ステップＳ２）。
【００２７】
次に、説明文生成部１０４は、決定木取得部１０１が取得した決定木の葉ノードを参照し、当該決定木により分類される所属クラスを特定する（ステップＳ３）。次に、説明文生成部１０４は、特定した所属クラスを１つずつ選択し、選択した各所属クラスについて、以下に示すステップＳ５〜ステップＳ１６の処理を実行する（ステップＳ４）。
【００２８】
説明文生成部１０４は、決定木取得部１０１が取得した決定木のメタデータを参照し、選択した所属クラスに関連付けられた葉ノードのうち、学習データの到達率または到達数が最も高い葉ノードを特定する（ステップＳ５）。なお、既に当該所属クラスの説明文を１つ以上生成している場合、説明文生成部１０４は、説明文の生成に用いられていない葉ノードのうち、学習データの到達率または到達数が最も高い葉ノードを特定する。
【００２９】
次に、説明文生成部１０４は、根ノードから特定した葉ノードに到達する経路を特定する（ステップＳ６）。次に、説明文生成部１０４は、特定した経路に含まれる内部ノードの数と、入力された説明文の詳細度とに基づいて、説明文の生成に用いる内部ノードの数を特定する（ステップＳ７）。具体的には、説明文生成部１０４は、経路に含まれる内部ノードの数に詳細度を表す割合を乗算し、得られた値の小数点以下を切り上げることで、説明文の生成に用いる内部ノードの数を特定する。
次に、説明文生成部１０４は、ステップＳ６で特定した経路に含まれる内部ノードのうち、ステップＳ７で特定した数の内部ノードを、深さが小さいものから順に選択し、選択した各ノードについて、以下に示すステップＳ９〜ステップＳ１３の処理を実行する（ステップＳ８）。
【００３０】
説明文生成部１０４は、選択された内部ノードに関連付けられた判断条件に用いられる特徴量を特定する（ステップＳ９）。説明文生成部１０４は、説明記憶部１０２が記憶する説明語テーブルから特定した特徴量に関連付けられた説明語を読み出す（ステップＳ１０）。次に、説明文生成部１０４は、選択された内部ノードに関連付けられた判断条件に用いられる閾値を特定する（ステップＳ１１）。説明文生成部１０４は、説明記憶部１０２が記憶する述語テーブルから特定した閾値とステップＳ６で特定した経路に属する範囲（閾値以上か否か）に関連付けられた述語を読み出す（ステップＳ１２）。次に、説明文生成部１０４は、読み出した説明語および述語を接続することで、ステップＳ８で選択された内部ノードの説明文を生成する（ステップＳ１３）。
【００３１】
説明文生成部１０４は、ステップＳ７で特定した数の内部ノードのそれぞれの説明文を生成すると、生成した説明文を組み合わせることで、ステップＳ５で特定した葉ノードの説明文を生成する（ステップＳ１４）。
説明文生成部１０４は、ステップＳ１４で生成した葉ノードの説明文の数がステップＳ４で入力された文章数に達したか否かを判定する（ステップＳ１５）。説明文の数が入力された文章数に達していない場合（ステップＳ１５：ＮＯ）、ステップＳ５に戻り、学習データの到達率または到達数が次に高い葉ノードの説明文を生成する。説明文の数が入力された文章数に達した場合（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、ステップＳ１４で生成された葉ノードの説明文を組み合わせることで、ステップＳ４で選択した所属クラスの説明文を生成する（ステップＳ１６）。このとき、説明文生成部１０４は、決定木取得部１０１が取得した決定木のメタデータを参照し、ステップＳ５で特定した各葉ノードの学習データの到達率の和を、説明文が示す説明の網羅率として、当該説明文に追加しても良い。当該説明文の文章数は入力された文章数に等しく、当該説明文に含まれる説明語および述語の数は、入力された詳細度に応じたものとなる。
【００３２】
説明文生成部１０４が、決定木により分類され得る全ての所属クラスの説明文を生成すると、出力部１０５は、当該説明文を含む文書データを生成し、当該文書データをプリンタに出力する（ステップＳ１７）。これにより、説明文生成装置１００は、決定木の説明文を含む文書を作成することができる。
【００３３】
以下、第１の実施形態に係る説明文の生成方法の具体例を説明する。
図５は、決定木の一例を示す図である。図５に示す決定木は、入力された画像データがハスが写った画像データであるか、ひまわりが写った画像データであるかを判断するものである。当該決定木は、ハスが写った画像５０枚とひまわりが写った画像５０枚とを学習データとして学習されたものである。
図５（Ａ）は、決定木のノードの接続関係を示す図である。図５（Ｂ）は、各内部ノードに関連付けられた判断条件の特徴量および閾値を示す図である。図５（Ｃ）は、各葉ノードに関連付けられた所属クラスおよび当該葉ノードへの学習データの到達数を示す図である。
【００３４】
決定木取得部１０１は、ステップＳ１で、図５に示す決定木およびメタデータを取得する。次に条件入力部１０３は、ステップＳ２で、詳細度および文章数の入力を受け付ける。本例においては、詳細度５０％、文章数２が入力されたものとする。次に説明文生成部１０４は、ステップＳ３で、決定木が分類しうる所属クラスとして、ハスクラスとひまわりクラスとを特定する。
【００３５】
説明文生成部１０４は、ステップＳ４において、まずハスクラスを選択する。説明文生成部１０４は、ステップＳ５において、ハスクラスの葉ノードＬ１、Ｌ２、Ｌ５、Ｌ６、Ｌ７のうち最も到達数が多い葉ノードＬ１（到達数２５）を特定する。次に、説明文生成部１０４は、ステップＳ６において、葉ノードＬ１に到達する経路を特定する。葉ノードＬ１に到達する経路に属する内部ノードは、内部ノードＭ１（根ノード）のみである。したがって、説明文生成部１０４は、ステップＳ７で説明文の生成に用いる内部ノードの数が１であることを特定する。
【００３６】
説明文生成部１０４は、内部ノードＭ１の判断条件に係る特徴量「黄色周辺の色相（色相３０度以上９０度未満）の画素数を全画素数で除算した値」に関連付けられた説明語を、説明記憶部１０２から読み出す。図２を参照すると、特徴量「黄色周辺の色相（色相３０度以上９０度未満）の画素数を全画素数で除算した値」に関連付けられた説明語は、「黄色っぽい部分が」である。説明文生成部１０４は、内部ノードＭ１の判断条件に係る閾値０．２３３未満の範囲に関連付けられた述語を、説明記憶部１０２から読み出す。図３を参照すると、閾値０．２３３未満の範囲に関連付けられた述語は、「少ない」である。これにより、説明文生成部１０４は、葉ノードＬ１の説明文として「黄色っぽい部分が少ない」を生成する。
【００３７】
次に、説明文生成部１０４は、ステップＳ５に戻り、ハスクラスの葉ノードＬ１、Ｌ２、Ｌ５、Ｌ６、Ｌ７のうち葉ノードＬ１の次に到達数が多い葉ノードＬ５（到達数１０）を特定する。次に、説明文生成部１０４は、ステップＳ６において、葉ノードＬ５に到達する経路を特定する。葉ノードＬ５に到達する経路に属する内部ノードは、内部ノードＭ１、Ｍ２、Ｍ４、Ｍ５である。次に、説明文生成部１０４は、ステップＳ７で、経路に属する内部ノードの数４に、詳細度５０％を乗算することで、説明文の生成に用いる内部ノードの数を２に特定する。
説明文生成部１０４は、葉ノードＬ５に到達する経路に属する最も深さが小さい２つの内部ノードＭ１、Ｍ２の説明文を生成する。これにより、説明文生成部１０４は、ステップＳ１４で、葉ノードＬ５の説明文として「黄色っぽい部分が少ないわけではなく、鮮やかさがある程度多いわけではない」を生成する。
【００３８】
これにより、説明文生成部１０４は、ステップＳ１６で、詳細度５０％、文章数２のハスクラスの説明文として、「黄色っぽい部分が少ないものや、黄色っぽい部分が少ないわけではなく、鮮やかさがある程度多いわけではないものをハスクラスとみなします」という説明文を生成する。このとき、決定木取得部１０１が取得した決定木のメタデータを参照し、ステップＳ５で特定した各葉ノードの学習データの到達率の和を、ハスクラスの説明文が示す説明の網羅率として、当該説明文に追加しても良い。ハスクラスに分類される学習ノード数が５０であるのに対し、葉ノードＬ１の到達数が２５であることから、葉ノードＬ１の到達率は５０％である。また葉ノードＬ５の到達数が１０であることから、葉ノードＬ５の到達率は２０％である。したがって、説明文生成部１０４は、これらの到達率を加算することで、当該説明文の網羅率７０％を算出することができる。
同様の手順により、説明文生成部１０４は、ステップＳ１６で、詳細度５０％、文章数２のひまわりクラスの説明文として、「黄色っぽい部分が少ないわけではなく、鮮やかさがある程度多いものや、黄色っぽい部分が少ないわけではなく、鮮やかさがある程度多いわけではなく、水色っぽい部分があまりないものをひまわりクラスとみなします」という説明文を生成する。
【００３９】
このように、本実施形態によれば、説明文生成装置１００は、決定木により分類され得る各所属クラスの判定条件を所定の言語で表した説明文を生成する。これにより、説明文生成装置１００は、当該言語を理解することができる利用者に、決定木による判断プロセスを理解させることができる。
【００４０】
なお、本実施形態に係る説明文生成装置１００は、全ての所属クラスに係る説明文を生成するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る説明文生成装置１００は、利用者から説明文を生成すべき所属クラスの入力を受け付け、当該所属クラスについての説明文を生成しても良い。
【００４１】
《第２の実施形態》
第２の実施形態について詳しく説明する。
図６は、第２の実施形態に係る説明文生成装置の構成を示す概略ブロック図である。
第２の実施形態に係る説明文生成装置１００は、利用者から分類の対象となる対象データの入力を受け付け、決定木によって当該対象データがある所属クラスに分類されるまでの判断プロセスの説明文を生成する。
第２の実施形態に係る説明文生成装置１００は、第１の実施形態の構成に加え、さらに対象データ入力部１０６と分類部１０７とを備える。第２の実施形態に係る説明文生成装置１００は、第１の実施形態と説明文生成部１０４の動作が異なる。
【００４２】
対象データ入力部１０６は、決定木取得部１０１が取得した決定木による分類の対象となる対象データの入力を受け付ける。
分類部１０７は、決定木取得部１０１が取得した決定木に基づいて、入力された対象データの所属クラスを分類する。
説明文生成部１０４は、決定木取得部１０１が取得した決定木のうち、分類部１０７が分類の過程で辿った経路に係る説明文を生成する。
【００４３】
次に、本実施形態に係る説明文生成装置１００による説明文書作成方法について説明する。
図７は、第２の実施形態に係る説明文生成装置の動作を示すフローチャートである。
まず決定木取得部１０１は、説明文の生成対象となる決定木および当該決定木のメタデータを取得する（ステップＳ１０１）。次に、対象データ入力部１０６は、利用者から対象データの入力を受け付ける（ステップＳ１０２）。次に、分類部１０７は、入力された対象データの所属クラスを、決定木取得部が取得した決定木に基づいて分類する（ステップＳ１０３）。分類部１０７は分類の過程で辿った根ノードから葉ノードまでの経路を特定する（ステップＳ１０４）。次に、条件入力部１０３は、利用者から説明文の詳細度の入力を受け付ける（ステップＳ１０５）。なお、対象データの分類の過程で辿る経路の数は１なので、文書数の入力は不要である。
【００４４】
次に、説明文生成部１０４は、ステップＳ１０３で特定した経路に含まれる内部ノードの数と、入力された説明文の詳細度とに基づいて、説明文の生成に用いる内部ノードの数を特定する（ステップＳ１０６）。具体的には、説明文生成部１０４は、経路に含まれる内部ノードの数に詳細度を表す割合を乗算し、得られた値の小数点以下を切り上げることで、説明文の生成に用いる内部ノードの数を特定する。
次に、説明文生成部１０４は、ステップＳ１０３で特定した経路に含まれる内部ノードのうち、ステップＳ１０６で特定した数の内部ノードを、深さが小さいものから順に選択し、選択した各ノードについて、以下に示すステップＳ１０８〜ステップＳ１１２の処理を実行する（ステップＳ１０７）。
【００４５】
説明文生成部１０４は、選択された内部ノードに関連付けられた判断条件に用いられる特徴量を特定する（ステップＳ１０８）。説明文生成部１０４は、説明記憶部１０２が記憶する説明語テーブルから特定した特徴量に関連付けられた説明語を読み出す（ステップＳ１０９）。次に、説明文生成部１０４は、選択された内部ノードに関連付けられた判断条件に用いられる閾値を特定する（ステップＳ１１０）。説明文生成部１０４は、説明記憶部１０２が記憶する述語テーブルから特定した閾値とステップＳ１０４で特定した経路に属する範囲に関連付けられた述語を読み出す（ステップＳ１１１）。次に、説明文生成部１０４は、読み出した説明語および述語を接続することで、ステップＳ８で選択された内部ノードの説明文を生成する（ステップＳ１１２）。
【００４６】
説明文生成部１０４は、ステップＳ１０６で特定した数の内部ノードのそれぞれの説明文を生成すると、生成した説明文を組み合わせることで、ステップＳ１０４で特定した経路の説明文を生成する（ステップＳ１１３）。そして出力部１０５は、当該説明文を含む文書データを生成し、当該文書データをプリンタに出力する（ステップＳ１１４）。これにより、説明文生成装置１００は、対象データの分類に係る決定木の説明文を含む文書を作成することができる。
【００４７】
このように、本実施形態によれば、説明文生成装置１００は、入力された対象データが分類結果に示される所属クラスに分類された理由を表した説明文を生成する。これにより、説明文生成装置１００は、当該言語を理解することができる利用者に、決定木による対象データの分類に係る判断プロセスを理解させることができる。
【００４８】
《第３の実施形態》
決定木の判断対象となる特徴量の中には、所定の言語による説明が容易なものも存在すれば、所定の言語による説明が困難なものも存在する。例えば、図２に例示した色相の分散、彩度の平均値、明度の平均値などの特徴量は、日本語での説明が比較的容易である。他方、例えば、色相の平均値、ＨＯＧ特徴量、ＳＩＦＴ特徴量などの特徴量は、日本語での説明が困難である。
第３の実施形態に係る説明文生成装置１００は、人間にとって理解しにくい表現を抑えた説明文を生成する。
【００４９】
第３の実施形態に係る説明文生成装置１００は、第１の実施形態と説明記憶部１０２が記憶する説明語テーブルの構成が異なる。また第３の実施形態に係る説明文生成装置１００は、第１の実施形態と説明文生成部１０４の動作が異なる。
【００５０】
説明記憶部１０２が記憶する説明語テーブルは、特徴量に関連付けて、当該特徴量を表す説明語と、当該説明語のわかりやすさを示す説明適性値とを格納する。説明適性値は、値が高いほど説明語が分かりやすい表現であることを示す。例えば、説明適性値は、特徴量と説明語とを関連付けた管理者によって設定される。
図８は、第３の実施形態に係る説明語テーブルの例を示す図である。
図２に示す例によれば、説明語テーブルには、「色相の分散」という特徴量に関連付けて、「色数が」という説明語および説明適性値「０．７」が格納される。また、説明語テーブルには、「彩度の平均値」という特徴量に関連付けて、「鮮やかさが」という説明語および説明適性値「０．９」が格納される。また、説明語テーブルには、「明度の平均値」という特徴量に関連付けて、「明るさが」という説明語および説明適性値「０．９」が格納される。また、説明語テーブルには、「色相の平均値」という特徴量に関連付けて、「色相の平均値が」という説明語および説明適性値「０．１」が格納される。また、説明語テーブルには、「縦軸の空間周波数の平均値」という特徴量に関連付けて、「縦方向の明るさの変化の頻度が」という説明語および説明適性値「０．３」が格納される。また、説明語テーブルには、「横軸の空間周波数の平均値」という特徴量に関連付けて、「縦方向の明るさの変化の頻度が」という説明語および説明適性値「０．３」が格納される。
このように、「鮮やかさが」、「明るさが」などの人間にとって理解しやすい説明語には、高い説明適性値が関連付けられ、「色相の平均値が」、「縦方向の明るさの変化の頻度が」などの人間にとって理解しにくい説明語には、低い説明適性値が関連付けられる。
【００５１】
説明文生成部１０４は、決定木のノードのうち判定条件に用いられる特徴量の説明適性値が大きいものから順に、条件入力部１０３に入力された詳細度に応じたノード数のノードに係る説明文を生成する。
これにより、説明文生成装置１００は、人間にとって理解しにくい表現を抑えた説明文を生成することができる。
【００５２】
《第４の実施形態》
決定木の判断対象となる特徴量の中には、複数の特徴量の組み合わせを１つの説明語で説明可能なものも存在する。例えば、ＲＧＢ値のＲ値は「赤成分が」、Ｇ値は「緑成分が」という説明語で説明することができ、さらにＲ値とＧ値の組み合わせは、「黄色成分が」という説明語で説明することもできる。
第４の実施形態に係る説明文生成装置１００は、複数の特徴量の組み合わせを１つの説明語で説明する説明文を生成する。
【００５３】
第４の実施形態に係る説明文生成装置１００は、第１の実施形態と説明記憶部１０２が記憶する説明語テーブルの構成が異なる。また第４の実施形態に係る説明文生成装置１００は、第１の実施形態と説明記憶部１０２の動作が異なる。
説明記憶部１０２が記憶する説明語テーブルは、特徴量および特徴量の組み合わせに関連付けて、当該特徴量または当該特徴量の組み合わせを表す説明語を格納する。
説明文生成部１０４は、決定木の経路に属するノードの中に特徴量の組み合わせに対応するノードの組み合わせが含まれる場合に、当該特徴量の組み合わせに関連付けられた説明語に基づいて決定木の説明文を生成する。具体的には、図４に示すステップＳ９で特定した特徴量を含む組み合わせが説明語テーブルに格納されており、かつ当該組み合わせに係る他の特徴量に係る中間ノードがステップＳ６で特定した経路上に存在する場合に、説明文生成部１０４は、ステップＳ１０で当該組み合わせに関連付けられた説明語を読み出す。
このように、説明文生成装置１００は、複数の特徴量の組み合わせをまとめて１つの説明語で説明する説明する説明文を生成することで、説明文の長さを変えることなく説明文の詳細度を高めることができる。
【００５４】
《第５の実施形態》
第５の実施形態に係る説明文生成装置１００は、特許文献１に係る決定ネットワークの説明文を生成する。決定ネットワークは、複数のデータの入力を可能とするＤＡＧ（Directed acyclic graph）の分類モデルである。なお、決定ネットワークは、分類の対象となる対象データの所属クラスを決定する主決定木と、主決定木の判定条件を決定する副決定木とを組み合わせたものであり、決定木の一種といえる。なお、主決定木と副決定木とは、一部のノードを共通にする。
【００５５】
図９は、決定ネットワークの一例を示す図である。
図９に示す決定ネットワークは、入力された画像データが、傷がついた革製品が写った画像データであるか、傷がない革製品が写った画像データであるかを判断するものである。
図９（Ａ）は、決定ネットワークのノードの接続関係を示す図である。図９（Ｂ）は、各内部ノードに関連付けられた判断条件の特徴量および閾値を示す図である。図９（Ｃ）は、各葉ノードに関連付けられた所属クラスおよび当該葉ノードへの学習データの到達数を示す図である。
【００５６】
図９（Ａ）によれば、中間ノードＭ１１には、中間ノードＭ１２に向くリンクと葉ノードＬ１２に向くリンクとが接続される。中間ノードＭ１２には、葉ノードＭ１１に向くリンクと葉ノードＬ１２に向くリンクとが接続される。中間ノードＭ１３には、中間ノードＭ１１に向くリンクと葉ノードＬ１２に向くリンクとが接続される。中間ノードＭ１１には、分類の対象となる画像データである対象データが入力され、中間ノードＭ１３には、対象データの近傍の画像データである参照データが入力される。当該決定ネットワークは、対象データが入力される中間ノードＭ１１を根ノードとする、中間ノードＭ１１およびＭ１２ならびに葉ノードＬ１１およびＬ１２からなる主決定木と、中間ノードＭ１３を根ノードとする、中間ノードＭ１１、Ｍ１２およびＭ１３ならびに葉ノードＬ１１およびＬ１２からなる副決定木とを内包する。つまり対象データについては、主決定木により判断がなされる。また参照データについては、副決定木により判断がなされる。
なお、主決定木と副決定木とは、中間ノードＭ１１およびＭ１２を共通して備える。主決定木の中間ノードが示す特徴量の範囲は、参照データの判定の経路が当該中間ノードを含むか否かによって異なる。具体的には、参照データの判定の経路に中間ノードＭ１１が含まれない場合、主決定木の中間ノードＭ１１が示す中央値の範囲の閾値は、０．５４７となる。他方、参照データの判定の経路に中間ノードＭ１１が含まれる場合、主決定木の中間ノードＭ１１が示す中央値の範囲の閾値は、０．５０８（図９（Ｂ）の括弧内の数値）となる。
【００５７】
第５の実施形態に係る説明文生成装置１００は、第２の実施形態と説明文生成部１０４の動作が異なる。説明文生成部１０４は、第２の実施形態と同様に、分類部１０７によって特定される主決定木の経路に基づいて、主決定木の説明文を生成する。説明文生成装置１００は、分類部１０７によって特定される主決定木の経路と副決定木の経路とに、共通の中間ノードが含まれる場合に、さらに当該副決定木の説明文を生成する。なお、当該副決定木の説明文は、最大でも根ノードから上記共通の中間ノードまでの経路についての説明文である。
つまり、説明文生成部１０４は、主決定木の経路に属するノードの中に副決定木によって特徴量の範囲が決定されるものが含まれる場合に、さらに当該副決定木の説明文を生成する。
これにより、説明文生成装置１００は、複数の決定木を内包する決定ネットワークの説明文を適切に作成することができる。
【００５８】
以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。
例えば、上述した実施形態では、説明文生成装置１００が一般的な決定木および決定ネットワークの説明文を作成する場合について説明したが、これに限られない。例えば、他の実施形態では、説明文生成装置１００がファジイ決定木の説明文を生成しても良い。
【００５９】
また、上述した実施形態では、説明文生成装置１００が日本語の説明文を生成する場合について説明したが、これに限られない。例えば、他の実施形態では、説明文生成装置１００が英語、中国語、ロシア語、またはその他の言語の説明文を生成しても良い。
【００６０】
また、上述した実施形態では、説明文生成装置１００が詳細度および文章数の入力を受け付ける場合について説明したが、これに限られない。例えば、他の実施形態では、説明文生成装置１００は、予め定められた詳細度および文章数の説明文を作成しても良い。また他の実施形態では、説明文生成装置１００は、詳細度に代えて説明対象のノード数の入力を受け付けても良い。また他の実施形態では、説明文生成装置１００は、文章数に代えて必要な網羅率の入力を受け付けても良い。この場合、説明文生成装置１００は、入力された網羅率を満たすまで、ステップＳ８〜ステップＳ１３のループを繰り返し実行する。
【００６１】
図１０は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
コンピュータ９０１は、ＣＰＵ９０２、主記憶装置９０３、補助記憶装置９０４、インタフェース９０５を備える。
上述の説明文生成装置１００は、コンピュータ９０１に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置９０４に記憶されている。ＣＰＵ９０２は、プログラムを補助記憶装置９０４から読み出して主記憶装置９０３に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ９０２は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置９０３に確保する。
【００６２】
なお、少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置９０４は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース９０５を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９０１に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９０１が当該プログラムを主記憶装置９０３に展開し、上記処理を実行しても良い。
【００６３】
また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置９０４に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【００６４】
１００  説明文生成装置
１０１  決定木取得部
１０２  説明記憶部
１０３  条件入力部
１０４  説明文生成部
１０５  出力部
１０６  対象データ入力部
１０７  分類部
【図１】
0006439211.tif 000002
【図２】
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【図３】
0006439211.tif 000004
【図４】
0006439211.tif 000005
【図５】
0006439211.tif 000006
【図６】
0006439211.tif 000007
【図７】
0006439211.tif 000008
【図８】
0006439211.tif 000009
【図９】
0006439211.tif 000010
【図１０】
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