(57)【要約】【課題】広範囲かつ膨大な量の文書情報を所望の基準により序列化できる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供すること。【解決手段】本発明にかかる文書情報序列化装置は、概念を共有する文書情報の集合である文書情報集合を取得し、取得された文書情報集合に含まれる文書情報に対応する文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成し、作成された文書ベクトル情報に基づいて、文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出し、算出された固有値情報から、概念空間を生成し、生成された概念空間の各々の軸に対応する固有ベクトル情報に基づいて、予め取得した文書情報の概念空間の各々の軸に関する軸類似度情報を算出し、算出された軸類似度情報に基づいて、予め取得した文書情報を概念空間の各々の軸に対して序列する。【選択図】        図１
2005275685.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
概念を共有する文書情報の集合である文書情報集合を取得する文書情報集合取得手段と、
上記文書情報集合取得手段により取得された上記文書情報集合に含まれる上記文書情報をベクトルで表現した情報である文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成する文書ベクトル情報作成手段と、
上記文書ベクトル情報作成手段により作成された上記文書ベクトル情報に基づいて、上記文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出する固有値情報算出手段と、
上記固有値情報算出手段により算出された上記固有値情報に対応する固有ベクトル情報に基づいて、上記固有ベクトル情報を基底とする空間である概念空間を生成する概念空間生成手段と、
上記概念空間生成手段により生成された上記概念空間の各々の軸に対応する上記固有ベクトル情報に基づいて、予め取得した文書情報の上記概念空間の各々の上記軸に関する軸類似度情報を算出する軸類似度情報算出手段と、
上記軸類似度情報算出手段により算出された上記軸類似度情報に基づいて、上記予め取得した文書情報を上記概念空間の各々の上記軸に対して序列する文書情報序列手段と、
を備えたことを特徴とする文書情報序列化装置。
【請求項２】
上記文書ベクトル情報作成手段は、
上記文書ベクトル情報を、上記単語情報集合に含まれる各々の上記単語情報の上記出現頻度情報および上記重み情報の積に基づいて作成すること、
を特徴とする請求項１に記載の文書情報序列化装置。
【請求項３】
上記重み情報は、
語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する上記単語情報に関する重みである、数式１から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であること、
【数１】
2005275685.tif 000083
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
を特徴とする請求項１または２に記載の文書情報序列化装置。
【請求項４】
正規直交変換に用いる学習文書情報の集合である学習文書情報集合を取得する学習文書情報集合取得手段と、
上記学習文書情報集合取得手段により取得された上記学習文書情報集合に含まれる上記学習文書情報をベクトルで表現した情報である学習文書ベクトル情報を、予め定めた上記単語情報集合に含まれる各々の上記単語情報の上記出現頻度情報および上記重み情報に基づいて作成する学習文書ベクトル情報作成手段と、
上記学習文書ベクトル情報作成手段により作成された上記学習文書ベクトル情報を用いて、上記正規直交変換を行うための変換行列を取得する変換行列取得手段と、
上記変換行列取得手段により取得された上記変換行列に基づいて上記文書ベクトル情報の上記正規直交変換を行うことにより、上記文書ベクトル情報を次元圧縮した情報である次元圧縮文書ベクトル情報に変換する正規直交変換手段と、
をさらに備え、
上記固有値情報算出手段は、上記正規直交変換手段により変換された上記次元圧縮文書ベクトル情報に関する上記自己相関行列の上記ＫＬ展開から上記固有値情報を算出すること、
を特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載の文書情報序列化装置。
【請求項５】
上記学習文書ベクトル情報作成手段は、
上記学習文書ベクトル情報を、上記単語情報集合に含まれる各々の上記単語情報の上記出現頻度情報および上記重み情報の積に基づいて作成すること、
を特徴とする請求項４に記載の文書情報序列化装置。
【請求項６】
上記重み情報は、
語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する上記単語情報に関する重みである、数式２から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であること、
【数２】
2005275685.tif 000084
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
を特徴とする請求項４または５に記載の文書情報序列化装置。
【請求項７】
上記変換行列取得手段は、
上記学習文書ベクトル情報作成手段により作成された上記学習文書ベクトル情報を用いて、数式３で定義される上記固有値情報の累積寄与率を基準に、上記正規直交変換を行うための上記変換行列を取得すること、
【数３】
2005275685.tif 000085
（ここで、「Ｎ」は次元圧縮する前の学習文書ベクトル情報の次元数であり、「Ｎ'」は次元圧縮した後の学習文書ベクトル情報の次元数（但し、「Ｎ'≪Ｎ」）であり、「ｕk」は第「ｋ」主成分に対応する固有値情報である。但し、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｎ」を満たす整数である。）
を特徴とする請求項４から６のいずれか一つに記載の文書情報序列化装置。
【請求項８】
上記固有値情報算出手段は、
上記文書ベクトル情報に基づいて、数式４に示す上記文書ベクトル情報に関する上記自己相関行列の上記ＫＬ展開から上記固有値情報を算出すること、
【数４】
2005275685.tif 000086
（ここで、「Ｒw」は概念「ｗ」を共有する文書ベクトル情報「ｕw(m)」に関する自己相関行列である。なお、「ｍ」は１からＭの値をとる整数であり、「Ｍ」は１以上の整数であって文書ベクトル情報「ｕw(m)」の総数を表す。また、「ｕw(m)」は文書ベクトル情報識別番号「ｍ」に対応する文書ベクトル情報であり、当該文書ベクトル情報は「（ｕ1，ｕ2，・・・，ｕk，・・・，ｕN）」で表現され、当該文書ベクトル情報のベクトル成分「ｕk」は「ＴＦ（ｕ，ｋ）×ＩＤＦ（ｋ）」であり、「ＴＦ（ｕ，ｋ）」は単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報の文書情報ｕにおける出現頻度である。）
を特徴とする請求項１から７のいずれか一つに記載の文書情報序列化装置。
【請求項９】
上記概念空間生成手段は、
上記固有ベクトル情報に基づいて、数式５で定められた上記軸の数から成る上記概念空間を生成すること、
【数５】
2005275685.tif 000087
（ここで、「ｎ」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎ」は不等式「１≦ｎ≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λjw」は、概念「ｗ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
を特徴とする請求項１から８のいずれか一つに記載の文書情報序列化装置。
【請求項１０】
上記軸類似度情報算出手段は、
上記概念空間の各々の上記軸に対応する上記固有ベクトル情報に基づいて、数式６で定義された上記軸類似度情報を算出すること、
【数６】
2005275685.tif 000088
（ここで、「Ｌkw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に関する軸類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
を特徴とする請求項１から９のいずれか一つに記載の文書情報序列化装置。
【請求項１１】
上記軸類似度情報算出手段により算出された上記軸類似度情報の総和を、上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する空間類似度情報として算出する空間類似度情報算出手段、
をさらに備え、
上記文書情報序列手段は、
上記軸類似度情報および上記空間類似度情報算出手段により算出された上記空間類似度情報に基づいて、上記予め取得した文書情報を上記概念空間の各々の上記軸および上記概念空間に対して序列すること、
を特徴とする請求項１から１０のいずれか一つに記載の文書情報序列化装置。
【請求項１２】
上記空間類似度情報算出手段は、
数式７で定義された上記空間類似度情報を算出すること、
【数７】
2005275685.tif 000089
（ここで、「Ｌw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間に関する空間類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
を特徴とする請求項１１に記載の文書情報序列化装置。
【請求項１３】
上記空間類似度情報算出手段により算出された上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する上記空間類似度情報と当該文書情報の他の概念空間に関する上記空間類似度情報とに基づいて、当該文書情報を類別する文書情報類別手段、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１１または１２に記載の文書情報序列化装置。
【請求項１４】
上記文書情報類別手段は、
数式８の左辺に示された上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する上記空間類似度情報が、数式８の右辺に示された当該文書情報の他の概念空間に関する上記空間類似度情報より大きい場合、当該文書情報を上記概念空間に類別すること、
【数８】
2005275685.tif 000090
【数９】
2005275685.tif 000091
（ここで、数式８の左辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｉ」の概念空間に関する空間類似度情報であり、右辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｋ」の概念空間に関する空間類似度情報である。数式８において、「ｎi」および「ｎk」はそれぞれ概念空間識別番号「ｉ」、「ｋ」の概念空間の軸の数であり、数式９に基づいて定められる数である。数式８において、「φji」は概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報であり、「φjk」は概念空間識別番号「ｋ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報である。数式８において、「ｊ」は不等式「１≦ｊ≦ｎi」、「１≦ｊ≦ｎk」のうち少なくとも１つを満たす整数であり、「ｉ」は不等式「１≦ｉ≦Ｋ」および「ｉ≠ｋ」を満たす整数であり、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｋ」および「ｋ≠ｉ」を満たす整数であり、「Ｋ」は１以上の整数であって概念空間の総数を表す。数式９において、「ｎi」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎi」は不等式「１≦ｎi≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λji」は、概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。数式９において、「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
を特徴とする請求項１３に記載の文書情報序列化装置。
【請求項１５】
概念を共有する文書情報の集合である文書情報集合を取得する文書情報集合取得ステップと、
上記文書情報集合取得ステップにより取得された上記文書情報集合に含まれる上記文書情報をベクトルで表現した情報である文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成する文書ベクトル情報作成ステップと、
上記文書ベクトル情報作成ステップにより作成された上記文書ベクトル情報に基づいて、上記文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出する固有値情報算出ステップと、
上記固有値情報算出ステップにより算出された上記固有値情報に対応する固有ベクトル情報に基づいて、上記固有ベクトル情報を基底とする空間である概念空間を生成する概念空間生成ステップと、
上記概念空間生成ステップにより生成された上記概念空間の各々の軸に対応する上記固有ベクトル情報に基づいて、予め取得した文書情報の上記概念空間の各々の上記軸に関する軸類似度情報を算出する軸類似度情報算出ステップと、
上記軸類似度情報算出ステップにより算出された上記軸類似度情報に基づいて、上記予め取得した文書情報を上記概念空間の各々の上記軸に対して序列する文書情報序列ステップと、
を含むことを特徴とする文書情報序列化方法。
【請求項１６】
上記文書ベクトル情報作成ステップは、
上記文書ベクトル情報を、上記単語情報集合に含まれる各々の上記単語情報の上記出現頻度情報および上記重み情報の積に基づいて作成すること、
を特徴とする請求項１５に記載の文書情報序列化方法。
【請求項１７】
上記重み情報は、
語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する上記単語情報に関する重みである、数式１から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であること、
【数１０】
2005275685.tif 000092
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
を特徴とする請求項１５または１６に記載の文書情報序列化方法。
【請求項１８】
正規直交変換に用いる学習文書情報の集合である学習文書情報集合を取得する学習文書情報集合取得ステップと、
上記学習文書情報集合取得ステップにより取得された上記学習文書情報集合に含まれる上記学習文書情報をベクトルで表現した情報である学習文書ベクトル情報を、予め定めた上記単語情報集合に含まれる各々の上記単語情報の上記出現頻度情報および上記重み情報に基づいて作成する学習文書ベクトル情報作成ステップと、
上記学習文書ベクトル情報作成ステップにより作成された上記学習文書ベクトル情報を用いて、上記正規直交変換を行うための変換行列を取得する変換行列取得ステップと、
上記変換行列取得ステップにより取得された上記変換行列に基づいて上記文書ベクトル情報の上記正規直交変換を行うことにより、上記文書ベクトル情報を次元圧縮した情報である次元圧縮文書ベクトル情報に変換する正規直交変換ステップと、
をさらに含み、
上記固有値情報算出ステップは、上記正規直交変換ステップにより変換された上記次元圧縮文書ベクトル情報に関する上記自己相関行列の上記ＫＬ展開から上記固有値情報を算出すること、
を特徴とする請求項１５から１７のいずれか一つに記載の文書情報序列化方法。
【請求項１９】
上記学習文書ベクトル情報作成ステップは、
上記学習文書ベクトル情報を、上記単語情報集合に含まれる各々の上記単語情報の上記出現頻度情報および上記重み情報の積に基づいて作成すること、
を特徴とする請求項１８に記載の文書情報序列化方法。
【請求項２０】
上記重み情報は、
語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する上記単語情報に関する重みである、数式２から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であること、
【数１１】
2005275685.tif 000093
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
を特徴とする請求項１８または１９に記載の文書情報序列化方法。
【請求項２１】
上記変換行列取得ステップは、
上記学習文書ベクトル情報作成ステップにより作成された上記学習文書ベクトル情報を用いて、数式３で定義される上記固有値情報の累積寄与率を基準に、上記正規直交変換を行うための上記変換行列を取得すること、
【数１２】
2005275685.tif 000094
（ここで、「Ｎ」は次元圧縮する前の学習文書ベクトル情報の次元数であり、「Ｎ'」は次元圧縮した後の学習文書ベクトル情報の次元数（但し、「Ｎ'≪Ｎ」）であり、「ｕk」は第「ｋ」主成分に対応する固有値情報である。但し、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｎ」を満たす整数である。）
を特徴とする請求項１８から２０のいずれか一つに記載の文書情報序列化方法。
【請求項２２】
上記固有値情報算出ステップは、
上記文書ベクトル情報に基づいて、数式４に示す上記文書ベクトル情報に関する上記自己相関行列の上記ＫＬ展開から上記固有値情報を算出すること、
【数１３】
2005275685.tif 000095
（ここで、「Ｒw」は概念「ｗ」を共有する文書ベクトル情報「ｕw(m)」に関する自己相関行列である。なお、「ｍ」は１からＭの値をとる整数であり、「Ｍ」は１以上の整数であって文書ベクトル情報「ｕw(m)」の総数を表す。また、「ｕw(m)」は文書ベクトル情報識別番号「ｍ」に対応する文書ベクトル情報であり、当該文書ベクトル情報は「（ｕ1，ｕ2，・・・，ｕk，・・・，ｕN）」で表現され、当該文書ベクトル情報のベクトル成分「ｕk」は「ＴＦ（ｕ，ｋ）×ＩＤＦ（ｋ）」であり、「ＴＦ（ｕ，ｋ）」は単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報の文書情報ｕにおける出現頻度である。）
を特徴とする請求項１５から２１のいずれか一つに記載の文書情報序列化方法。
【請求項２３】
上記概念空間生成ステップは、
上記固有ベクトル情報に基づいて、数式５で定められた上記軸の数から成る上記概念空間を生成すること、
【数１４】
2005275685.tif 000096
（ここで、「ｎ」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎ」は不等式「１≦ｎ≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λjw」は、概念「ｗ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
を特徴とする請求項１５から２２のいずれか一つに記載の文書情報序列化方法。
【請求項２４】
上記軸類似度情報算出ステップは、
上記概念空間の各々の上記軸に対応する上記固有ベクトル情報に基づいて、数式６で定義された上記軸類似度情報を算出すること、
【数１５】
2005275685.tif 000097
（ここで、「Ｌkw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に関する軸類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
を特徴とする請求項１５から２３のいずれか一つに記載の文書情報序列化方法。
【請求項２５】
上記軸類似度情報算出ステップにより算出された上記軸類似度情報の総和を、上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する空間類似度情報として算出する空間類似度情報算出ステップ、
をさらに含み、
上記文書情報序列ステップは、
上記軸類似度情報および上記空間類似度情報算出ステップにより算出された上記空間類似度情報に基づいて、上記予め取得した文書情報を上記概念空間の各々の上記軸および上記概念空間に対して序列すること、
を特徴とする請求項１５から２４のいずれか一つに記載の文書情報序列化方法。
【請求項２６】
上記空間類似度情報算出ステップは、
数式７で定義された上記空間類似度情報を算出すること、
【数１６】
2005275685.tif 000098
（ここで、「Ｌw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間に関する空間類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
を特徴とする請求項２５に記載の文書情報序列化方法。
【請求項２７】
上記空間類似度情報算出ステップにより算出された上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する上記空間類似度情報と当該文書情報の他の概念空間に関する上記空間類似度情報とに基づいて、当該文書情報を類別する文書情報類別ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項２５または２６に記載の文書情報序列化方法。
【請求項２８】
上記文書情報類別ステップは、
数式８の左辺に示された上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する上記空間類似度情報が、数式８の右辺に示された当該文書情報の他の概念空間に関する上記空間類似度情報より大きい場合、当該文書情報を上記概念空間に類別すること、
【数１７】
2005275685.tif 000099
【数１８】
2005275685.tif 000100
（ここで、数式８の左辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｉ」の概念空間に関する空間類似度情報であり、右辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｋ」の概念空間に関する空間類似度情報である。数式８において、「ｎi」および「ｎk」はそれぞれ概念空間識別番号「ｉ」、「ｋ」の概念空間の軸の数であり、数式９に基づいて定められる数である。数式８において、「φji」は概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報であり、「φjk」は概念空間識別番号「ｋ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報である。数式８において、「ｊ」は不等式「１≦ｊ≦ｎi」、「１≦ｊ≦ｎk」のうち少なくとも１つを満たす整数であり、「ｉ」は不等式「１≦ｉ≦Ｋ」および「ｉ≠ｋ」を満たす整数であり、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｋ」および「ｋ≠ｉ」を満たす整数であり、「Ｋ」は１以上の整数であって概念空間の総数を表す。数式９において、「ｎi」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎi」は不等式「１≦ｎi≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λji」は、概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。数式９において、「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
を特徴とする請求項２７に記載の文書情報序列化方法。
【請求項２９】
概念を共有する文書情報の集合である文書情報集合を取得する文書情報集合取得ステップと、
上記文書情報集合取得ステップにより取得された上記文書情報集合に含まれる上記文書情報をベクトルで表現した情報である文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成する文書ベクトル情報作成ステップと、
上記文書ベクトル情報作成ステップにより作成された上記文書ベクトル情報に基づいて、上記文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出する固有値情報算出ステップと、
上記固有値情報算出ステップにより算出された上記固有値情報に対応する固有ベクトル情報に基づいて、上記固有ベクトル情報を基底とする空間である概念空間を生成する概念空間生成ステップと、
上記概念空間生成ステップにより生成された上記概念空間の各々の軸に対応する上記固有ベクトル情報に基づいて、予め取得した文書情報の上記概念空間の各々の上記軸に関する軸類似度情報を算出する軸類似度情報算出ステップと、
上記軸類似度情報算出ステップにより算出された上記軸類似度情報に基づいて、上記予め取得した文書情報を上記概念空間の各々の上記軸に対して序列する文書情報序列ステップと、
を含む文書情報序列化方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項３０】
上記文書ベクトル情報作成ステップは、
上記文書ベクトル情報を、上記単語情報集合に含まれる各々の上記単語情報の上記出現頻度情報および上記重み情報の積に基づいて作成すること、
を特徴とする請求項２９に記載のプログラム。
【請求項３１】
上記重み情報は、
語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する上記単語情報に関する重みである、数式１から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であること、
【数１９】
2005275685.tif 000101
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
を特徴とする請求項２９または３０に記載のプログラム。
【請求項３２】
正規直交変換に用いる学習文書情報の集合である学習文書情報集合を取得する学習文書情報集合取得ステップと、
上記学習文書情報集合取得ステップにより取得された上記学習文書情報集合に含まれる上記学習文書情報をベクトルで表現した情報である学習文書ベクトル情報を、予め定めた上記単語情報集合に含まれる各々の上記単語情報の上記出現頻度情報および上記重み情報に基づいて作成する学習文書ベクトル情報作成ステップと、
上記学習文書ベクトル情報作成ステップにより作成された上記学習文書ベクトル情報を用いて、上記正規直交変換を行うための変換行列を取得する変換行列取得ステップと、
上記変換行列取得ステップにより取得された上記変換行列に基づいて上記文書ベクトル情報の上記正規直交変換を行うことにより、上記文書ベクトル情報を次元圧縮した情報である次元圧縮文書ベクトル情報に変換する正規直交変換ステップと、
をさらに含み、
上記固有値情報算出ステップは、上記正規直交変換ステップにより変換された上記次元圧縮文書ベクトル情報に関する上記自己相関行列の上記ＫＬ展開から上記固有値情報を算出すること、
を特徴とする請求項２９から３１のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項３３】
上記学習文書ベクトル情報作成ステップは、
上記学習文書ベクトル情報を、上記単語情報集合に含まれる各々の上記単語情報の上記出現頻度情報および上記重み情報の積に基づいて作成すること、
を特徴とする請求項３２に記載のプログラム。
【請求項３４】
上記重み情報は、
語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する上記単語情報に関する重みである、数式２から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であること、
【数２０】
2005275685.tif 000102
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
を特徴とする請求項３２または３３に記載のプログラム。
【請求項３５】
上記変換行列取得ステップは、
上記学習文書ベクトル情報作成ステップにより作成された上記学習文書ベクトル情報を用いて、数式３で定義される上記固有値情報の累積寄与率を基準に、上記正規直交変換を行うための上記変換行列を取得すること、
【数２１】
2005275685.tif 000103
（ここで、「Ｎ」は次元圧縮する前の学習文書ベクトル情報の次元数であり、「Ｎ'」は次元圧縮した後の学習文書ベクトル情報の次元数（但し、「Ｎ'≪Ｎ」）であり、「ｕk」は第「ｋ」主成分に対応する固有値情報である。但し、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｎ」を満たす整数である。）
を特徴とする請求項３２から３４のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項３６】
上記固有値情報算出ステップは、
上記文書ベクトル情報に基づいて、数式４に示す上記文書ベクトル情報に関する上記自己相関行列の上記ＫＬ展開から上記固有値情報を算出すること、
【数２２】
2005275685.tif 000104
（ここで、「Ｒw」は概念「ｗ」を共有する文書ベクトル情報「ｕw(m)」に関する自己相関行列である。なお、「ｍ」は１からＭの値をとる整数であり、「Ｍ」は１以上の整数であって文書ベクトル情報「ｕw(m)」の総数を表す。また、「ｕw(m)」は文書ベクトル情報識別番号「ｍ」に対応する文書ベクトル情報であり、当該文書ベクトル情報は「（ｕ1，ｕ2，・・・，ｕk，・・・，ｕN）」で表現され、当該文書ベクトル情報のベクトル成分「ｕk」は「ＴＦ（ｕ，ｋ）×ＩＤＦ（ｋ）」であり、「ＴＦ（ｕ，ｋ）」は単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報の文書情報ｕにおける出現頻度である。）
を特徴とする請求項２９から３５のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項３７】
上記概念空間生成ステップは、
上記固有ベクトル情報に基づいて、数式５で定められた上記軸の数から成る上記概念空間を生成すること、
【数２３】
2005275685.tif 000105
（ここで、「ｎ」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎ」は不等式「１≦ｎ≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λjw」は、概念「ｗ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
を特徴とする請求項２９から３６のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項３８】
上記軸類似度情報算出ステップは、
上記概念空間の各々の上記軸に対応する上記固有ベクトル情報に基づいて、数式６で定義された上記軸類似度情報を算出すること、
【数２４】
2005275685.tif 000106
（ここで、「Ｌkw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に関する軸類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
を特徴とする請求項２９から３７のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項３９】
上記軸類似度情報算出ステップにより算出された上記軸類似度情報の総和を、上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する空間類似度情報として算出する空間類似度情報算出ステップ、
をさらに含み、
上記文書情報序列ステップは、
上記軸類似度情報および上記空間類似度情報算出ステップにより算出された上記空間類似度情報に基づいて、上記予め取得した文書情報を上記概念空間の各々の上記軸および上記概念空間に対して序列すること、
を特徴とする請求項２９から３８のいずれか一つに記載のプログラム。
【請求項４０】
上記空間類似度情報算出ステップは、
数式７で定義された上記空間類似度情報を算出すること、
【数２５】
2005275685.tif 000107
（ここで、「Ｌw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間に関する空間類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
を特徴とする請求項３９に記載のプログラム。
【請求項４１】
上記空間類似度情報算出ステップにより算出された上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する上記空間類似度情報と当該文書情報の他の概念空間に関する上記空間類似度情報とに基づいて、当該文書情報を類別する文書情報類別ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項３９または４０に記載のプログラム。
【請求項４２】
上記文書情報類別ステップは、
数式８の左辺に示された上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する上記空間類似度情報が、数式８の右辺に示された当該文書情報の他の概念空間に関する上記空間類似度情報より大きい場合、当該文書情報を上記概念空間に類別すること、
【数２６】
2005275685.tif 000108
【数２７】
2005275685.tif 000109
（ここで、数式８の左辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｉ」の概念空間に関する空間類似度情報であり、右辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｋ」の概念空間に関する空間類似度情報である。数式８において、「ｎi」および「ｎk」はそれぞれ概念空間識別番号「ｉ」、「ｋ」の概念空間の軸の数であり、数式９に基づいて定められる数である。数式８において、「φji」は概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報であり、「φjk」は概念空間識別番号「ｋ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報である。数式８において、「ｊ」は不等式「１≦ｊ≦ｎi」、「１≦ｊ≦ｎk」のうち少なくとも１つを満たす整数であり、「ｉ」は不等式「１≦ｉ≦Ｋ」および「ｉ≠ｋ」を満たす整数であり、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｋ」および「ｋ≠ｉ」を満たす整数であり、「Ｋ」は１以上の整数であって概念空間の総数を表す。数式９において、「ｎi」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎi」は不等式「１≦ｎi≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λji」は、概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。数式９において、「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
を特徴とする請求項４１に記載のプログラム。
【請求項４３】
上記請求項２９から４２のいずれか１つに記載されたプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体に関し、特に、広範囲かつ膨大な量の文書情報を所望の基準（例えば、文脈に応じた複数の基準）により序列化することができる、文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
昨今の電子化の流れに伴って、情報量は増加し、情報の選択の幅が拡大する一方で、情報を効果的に活用するための情報の自動選別に対する期待が顕在化してきている（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００３】
ここで、情報が広範囲かつ膨大な量であるために人手で取り扱いきれない状況であるため、所望の基準により情報を序列化する計算機処理、特に、文脈に応じた複数の基準による文書情報の序列化の自動処理が求められている。
【０００４】
具体的には、疾患や遺伝子に関する情報は論文をはじめとする文書の形で個別に記述された段階にとどまっており、これらの情報を有機的に活用した推論から創薬ターゲット候補選定に関する工数削減などが期待されている。
【０００５】
一方、これまでは注目する遺伝子のみを対象に設計された生物実験のために断片的で、それらの結果が必ずしも相互に関係付けられていない状況にあるといえる。具体的には、疾患関連遺伝子探索の計算機処理にあたっては、マウスなどのモデル生物との塩基配列の比較が一般的に行われるが、４種の塩基の文字列に関する相同性に基づくために断片的把握となる問題があった。
【０００６】
この状況の下で、ライフサイエンス分野（例えば、非特許文献２や非特許文献３、非特許文献４など参照。）において、疾患関連遺伝子の探索は、薬剤開発をはじめとする産業化への展開性から、中心的な課題に位置付けられている（例えば、非特許文献５参照。）。
【０００７】
また、ここ数年のゲノム解読を経て遺伝子群としての総体がみえるようになり、疾患関連遺伝子の網羅的な探索とその機能分類が求められている。例えば、疾患が癌とすると、癌抑制遺伝子や癌遺伝子、転移関連遺伝子のような作用機序を代表例に、疾患の文脈に応じて機能分類された遺伝子の序列化が重要な研究テーマ（例えば、非特許文献６や非特許文献７など参照。）となっている。
【０００８】
また、遺伝子機能は生成される酵素などに伴って制御されたネットワークの下の文脈に基づく（例えば、非特許文献７参照。）とされ、発症メカニズム解明と治療への応用に向けて各遺伝子の機能につながる文脈理解は重要である。
【０００９】
一般的に、文書情報を対象にした自動処理に関する従来手法は、ワードマッチに基づくブーリアン検索の考え方によるものが一般的である（例えば、非特許文献８参照）。また、特異値分解による語と文書間の関係が記述されたインデクスを用いる手法もよく知られている（例えば、非特許文献９参照。）。
【００１０】
また、例えば、従来技術である非特許文献１０には、論文データベースの「ＰｕｂＭｅｄ（例えば、非特許文献１１参照。）」を用いて、論文中の単語共起に基づいて、医学生物学的知見を遺伝子、化合物、疾患の３つの間の関係から求めて、疾患関連遺伝子を探索する技術が記載されている。
【００１１】
【非特許文献１】西尾  章治郎，  田中  克己，  上原  邦昭，  有木  康雄，  加藤  俊一，  河野  浩之，  “情報の構造化と検索”，  岩波書店，  ２０００
【非特許文献２】“２１世紀の医療・福祉を支える科学技術特集／５．ゲノム情報とその利用”，  信学誌，  Ｖｏｌ．８４，  Ｎｏ．５，  ｐｐ．３４１−３６７，  ２００１
【非特許文献３】森下  真一，  久光  徹，  高木  利久，  “特集  ゲノム情報科学”，  情報処理，  Ｖｏｌ．４３，  Ｎｏ．１，  ｐｐ．１−４１，  ２００２
【非特許文献４】阿久津  達也，  麻生川  稔，  小長谷  明彦，  “特集  「分子生物情報学の新展開」”，  人工知能学会誌，  Ｖｏｌ．１５，  Ｎｏ．１，  ｐｐ．２−５５，  ２０００
【非特許文献５】村松  正実，  “解読されたゲノム情報をどう活かすか”,  東京化学同人，  １２．遺伝子カスケードと新しい創薬プラン，  ｐｐ．１０３−１１１，  ２００１
【非特許文献６】中村  祐輔，  “概論‐個の遺伝子研究からゲノムワイドの遺伝子研究へ”,  実験医学，  Ｖｏｌ．１８，  Ｎｏ．１２，  ｐｐ．１８−２０，  ２０００
【非特許文献７】Ｓ．Ｈｕａｎｇ，  “Ｔｈｅ  ｐｒａｃｔｉｃａｌ  ｐｒｏｂｌｅｍｓ  ｏｆ  ｐｏｓｔ−ｇｅｎｏｍｅ  ｂｉｏｌｏｇｙ”，  Ｎａｔ．  Ｂｉｏｔｅｃｈ．，  ｖｏｌ．１８，  ｐｐ４７１−４７２，  ２０００
【非特許文献８】徳永  健伸，  “情報検索と言語処理”，  東京大学出版会，  １９９９
【非特許文献９】Ｓ．Ｄｅｅｒｗｅｓｔｅｒ，  Ｓ．Ｔ．Ｄｕｍａｉｓ，  Ｔ．  ．Ｌａｎｄａｕｅｒ，  Ｇ．Ｗ．Ｆｕｒｎａｓ  ａｎｄ  Ｒ．Ｈａｒｓｈｍａｎ，  “Ｉｎｄｅｘｉｎｇ  ｂｙ  Ｌａｔｅｎｔ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”，  Ｊ．  Ａｍ．  Ｓｏｃ．  Ｉｎｆ．  Ｓｃｉ．，  Ｖｏｌ．４１，  Ｎｏ．６，  ｐｐ．３９１−４０７，  １９９０
【非特許文献１０】株式会社ワールドフュージョンが開発したテキストマイニングシステム「構ｋｏｚｏ造  ｖｅｒ１」のホームページ「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗ−ｆｕｓｉｏｎ．ｃｏ．ｊｐ／ｗｆ／ｋｏｚｏ．ｈｔｍｌ」
【非特許文献１１】論文データベースＰｕｂＭｅｄのホームページ「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｅｎｔｒｅｚ／ｑｕｅｒｙ．ｆｃｇｉ？ｄｂ＝ＰｕｂＭｅｄ」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、文書情報を対象にした自動処理に関する従来手法である、非特許文献８に記載の手法や非特許文献９に記載の手法は、いずれも文脈に応じた複数の基準による序列化に対処していない、という問題点があった。
【００１３】
また、非特許文献１０に記載の従来技術では、例えば、疾患が癌とすると、癌抑制遺伝子や癌遺伝子、転移関連遺伝子のような作用機序を代表例に、疾患の文脈に応じて機能分類された網羅的な疾患関連遺伝子の抽出（序列化）が果たされない、という問題点があった。
【００１４】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたもので、広範囲かつ膨大な量の文書情報を所望の基準（例えば、文脈に応じた複数の基準）により序列化することができる、文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体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】
【００１５】
本発明では、語の共起パターンの統計的学習による文書情報の序列化を提案する。
【００１６】
ここで、文書情報を対象にした検索や分類において、構成する語の出現頻度を用いることは一般的に行われ、実用性の高い手段となっているが、語には一般に多義性があるため、他の語との共起関係により文脈が定められるとみることができる。つまり、文脈により語義が決まるとされている（例えば、「高村  大也，  山田  寛康，  工藤  拓，  山本  薫，  松本  裕治，  “素性空間再構成による  Ｗｏｒｄ−Ｓｅｎｓｅ  Ｄｉｓａｍｂｉｇｕａｔｉｏｎ”,  情報処理学会研究報告，  ＮＬ１４４−１２，  ｐｐ．８３−９０，  ２００１」参照。）。
【００１７】
すなわち、ある共通の概念が文書中に記述されているとき、それらの文書を構成する複数の語における結束構造が文脈をもたらし、それに応じた共起パターンが存在するということができる。
【００１８】
そこで、本発明では複数の語における結束構造による文脈（例えば、「堀  浩一，  石崎  俊，  “文脈理解とＡＩ”，  人工知能学会誌，  Ｖｏｌ．３，  Ｎｏ．３，  ｐｐ．３１２−３１８，  １９８８」参照。）を通して概念が形成されることに着目した。
【００１９】
本発明は、語の間の関連性を語の共起パターンから統計的に学習し、パターンのマッチングを通して序列化を図るものである。まず、本発明の基本原理を以下に説明する。
【００２０】
あらかじめ用意されたＮ個の単語セットに対して各要素が割り当てられた、下記の数式（１）で定義されるベクトル成分ｕk（ｋ＝１，２，・・・，Ｎ）
ｕk＝ＴＦ（ｕ，ｋ）×ＩＤＦ（ｋ）                            ・・・（１）
により、各文書は下記の数式（２）で定義されるベクトルｕ
ｕ＝（ｕ1，ｕ2，・・・，ｕk，・・・，ｕN）                  ・・・（２）
で表現される。
【００２１】
なお、ＴＦ（ｕ，ｋ）は文書ｕにおけるｋの語の頻度であり、ＩＤＦ（ｋ）はｋの語に関する重みであって語の意味合いの深さを表す量で下記の数式（３）から算出される（例えば、「西尾  章治郎，  田中  克己，  上原  邦昭，  有木  康雄，  加藤  俊一，  河野  浩之，  “情報の構造化と検索”，  岩波書店，  ２０００」参照。）。
【数１】
2005275685.tif 000003
【００２２】
そして、情報検索時の入力に代表されるような或る要素概念ｗを共有するＭ個の文書ベクトル集合ｕw(m)（ｍ＝１，２，・・・，Ｍ）において、下記の数式（４）の自己相関行列Ｒw
【数２】
2005275685.tif 000004
のＫＬ展開から得られる固有値をμkw（μ1≧μ2≧・・・≧０）とするとき、対応する固有ベクトルψkw（ｋ＝１，２，・・・，Ｎ）を基底とする空間が得られる。この固有ベクトルからなる空間を通して単語の共起パターンの学習が行われ、概念空間と呼ぶことにする。
【００２３】
ここで、上記Ｎ個の単語セットの冗長性を除いて処理量を削減するねらいから、学習文書集合を用いた正規直交変換を施し、固有値の累積寄与率を基準にＮ'（≪Ｎ）個の主成分で張られる次元圧縮した空間に変換する。変換後のベクトル成分をｖkw（ｋ＝１，２，・・・，Ｎ'）、対応する固有値および固有ベクトルをλkwおよびφkwと記す。但し、ＮおよびＮ'は対象とする文書集合により実験的に定められる。
【００２４】
なお、正規直交変換における固有値μk（１≦ｋ≦Ｎ）に対する第Ｎ'主成分までの累積寄与率は、下記の数式（５）で定義される。
【数３】
2005275685.tif 000005
【００２５】
つぎに、入力文書ｘの概念ｗに関する距離尺度として、類似度Ｌw（ｘ）が下記の数式（６）より定義される。
【数４】
2005275685.tif 000006
【００２６】
但し、ｎは概念空間の軸の数であり、下記の数式（７）のパラメータκ（０＜κ≦１）を通して実験的に定められる。
【数５】
2005275685.tif 000007
【００２７】
この数式（７）から得られるｎは、単語間における結束構造に基づいて抽出された文脈の数に相当し、パターン分布に反映される概念の広がりに対応している。
【００２８】
また、概念空間の第ｋ軸に相当する文脈に関する類似度Ｌkw（ｘ）が下記の数式（８）により得られる。
【数６】
2005275685.tif 000008
【００２９】
これにより、本発明によれば、概念空間に射影して得られる類似度という距離尺度で概念ｗに関して入力ｘとの関連を定量化、特に上記の数式（８）により文脈に応じたｎ個の定量化が可能となる。そして、このマッチングから得られる類似度を降順に並べることで情報が序列化される。
【００３０】
つまり、本発明によれば、語の共起パターンの統計的学習から得られる概念空間とのマッチングを通して、文脈に伴う複数の基準による文書の序列化が実現される。
【００３１】
したがって、上述した目的を達成するために、請求項１に記載の文書情報序列化装置は、概念を共有する文書情報の集合である文書情報集合を取得する文書情報集合取得手段と、上記文書情報集合取得手段により取得された上記文書情報集合に含まれる上記文書情報をベクトルで表現した情報である文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成する文書ベクトル情報作成手段と、上記文書ベクトル情報作成手段により作成された上記文書ベクトル情報に基づいて、上記文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出する固有値情報算出手段と、上記固有値情報算出手段により算出された上記固有値情報に対応する固有ベクトル情報に基づいて、上記固有ベクトル情報を基底とする空間である概念空間を生成する概念空間生成手段と、上記概念空間生成手段により生成された上記概念空間の各々の軸に対応する上記固有ベクトル情報に基づいて、予め取得した文書情報の上記概念空間の各々の上記軸に関する軸類似度情報を算出する軸類似度情報算出手段と、上記軸類似度情報算出手段により算出された上記軸類似度情報に基づいて、上記予め取得した文書情報を上記概念空間の各々の上記軸に対して序列する文書情報序列手段とを備えたことを特徴とする。
【００３２】
この装置によれば、概念を共有する文書情報の集合である文書情報集合を取得し、取得された文書情報集合に含まれる文書情報をベクトルで表現した情報である文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成し、作成された文書ベクトル情報に基づいて、文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出し、算出された固有値情報に対応する固有ベクトル情報に基づいて、固有ベクトル情報を基底とする空間である概念空間を生成し、生成された概念空間の各々の軸に対応する固有ベクトル情報に基づいて、予め取得した文書情報の概念空間の各々の軸に関する軸類似度情報を算出し、算出された軸類似度情報に基づいて、予め取得した文書情報を概念空間の各々の軸に対して序列するので、広範囲かつ膨大な量の文書情報を、所望の基準（例えば、文脈に応じた複数の基準）により、自動的に序列化することができる。具体的には、この装置によれば、単語情報間の関連性を単語情報の共起パターンから統計的に学習し、パターンのマッチングを通して文書情報を自動的に序列化することができる。すなわち、この装置によれば、単語情報の共起パターンを学習して得られる概念空間とのマッチングから、文脈に伴う複数の基準による文書情報の序列化を自動的に行うことができる。
【００３３】
また、この装置によれば、例えば、疾患関連遺伝子の網羅的な探索とその機能分類を行うことができ、新しい薬剤や治療法の開発でのコストを削減することにつなげることができる。具体的には、この装置によれば、遺伝子の機能クラスに応じた序列化を通して疾患関連遺伝子の網羅的探索が可能になる。また、この装置によれば、例えば疾患が癌とすると、癌抑制遺伝子や癌遺伝子、転移関連遺伝子のような作用機序を代表例に、疾患の文脈に応じて機能分類された網羅的な疾患関連遺伝子の抽出（序列化）が可能になる。また、この装置によれば、例えば、高血圧や糖尿病などの疾患、インスリンのようなホルモン、そして癌転移のような事象を概念とした関連遺伝子の網羅的探索を行うことができる。
【００３４】
また、この装置によれば、論文をはじめとする文書の形で個別に記述された疾患や遺伝子に関する情報を有機的に活用した推論から、創薬ターゲット候補選定に関する工数を削減することができる。
【００３５】
また、この装置によれば、例えば各遺伝子の機能につながる文脈を理解することが可能になり、疾患の発症メカニズム解明や治療などへ応用することができる。具体的には、この装置によれば、両者の間に相関は認められるが複雑な関係のために解釈困難であった高血圧と糖尿病との結びつきを、各々の文脈から導かれる多面的解釈を通して見出すことが可能となる。
【００３６】
また、請求項２に記載の文書情報序列化装置は、請求項１に記載の文書情報序列化装置において、上記文書ベクトル情報作成手段は、上記文書ベクトル情報を、上記単語情報集合に含まれる各々の上記単語情報の上記出現頻度情報および上記重み情報の積に基づいて作成することを特徴とする。
【００３７】
これは文書ベクトル情報作成手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、文書ベクトル情報作成手段は、文書ベクトル情報を、単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報の積に基づいて作成するので、簡単に文書ベクトル情報を作成することができる。
【００３８】
また、請求項３に記載の文書情報序列化装置は、請求項１または２に記載の文書情報序列化装置において、上記重み情報は、語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する上記単語情報に関する重みである、数式１から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であることを特徴とする。
【数７】
2005275685.tif 000009
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
【００３９】
これは重み情報の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、重み情報は、語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報に関する重みである、数式１から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であるので、語の意味合いの深さを文書ベクトル情報に反映させることができる。
【数８】
2005275685.tif 000010
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
【００４０】
また、請求項４に記載の文書情報序列化装置は、請求項１から３のいずれか一つに記載の文書情報序列化装置において、正規直交変換に用いる学習文書情報の集合である学習文書情報集合を取得する学習文書情報集合取得手段と、上記学習文書情報集合取得手段により取得された上記学習文書情報集合に含まれる上記学習文書情報をベクトルで表現した情報である学習文書ベクトル情報を、予め定めた上記単語情報集合に含まれる各々の上記単語情報の上記出現頻度情報および上記重み情報に基づいて作成する学習文書ベクトル情報作成手段と、上記学習文書ベクトル情報作成手段により作成された上記学習文書ベクトル情報を用いて、上記正規直交変換を行うための変換行列を取得する変換行列取得手段と、上記変換行列取得手段により取得された上記変換行列に基づいて上記文書ベクトル情報の上記正規直交変換を行うことにより、上記文書ベクトル情報を次元圧縮した情報である次元圧縮文書ベクトル情報に変換する正規直交変換手段とをさらに備え、上記固有値情報算出手段は、上記正規直交変換手段により変換された上記次元圧縮文書ベクトル情報に関する上記自己相関行列の上記ＫＬ展開から上記固有値情報を算出することを特徴とする。
【００４１】
この装置によれば、正規直交変換に用いる学習文書情報の集合である学習文書情報集合を取得し、取得された学習文書情報集合に含まれる学習文書情報をベクトルで表現した情報である学習文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成し、作成された学習文書ベクトル情報を用いて、正規直交変換を行うための変換行列を取得し、取得された変換行列に基づいて文書ベクトル情報の正規直交変換を行うことにより、文書ベクトル情報を次元圧縮した情報である次元圧縮文書ベクトル情報に変換し、変換された次元圧縮文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出するので、単語情報集合の冗長性を除いて処理量を効果的に削減することができる。
【００４２】
また、請求項５に記載の文書情報序列化装置は、請求項４に記載の文書情報序列化装置において、上記学習文書ベクトル情報作成手段は、上記学習文書ベクトル情報を、上記単語情報集合に含まれる各々の上記単語情報の上記出現頻度情報および上記重み情報の積に基づいて作成することを特徴とする。
【００４３】
これは学習文書ベクトル情報作成手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、学習文書ベクトル情報作成手段は、学習文書ベクトル情報を、単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報の積に基づいて作成するので、簡単に学習文書ベクトル情報を作成することができる。
【００４４】
また、請求項６に記載の文書情報序列化装置は、請求項４または５に記載の文書情報序列化装置において、上記重み情報は、語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する上記単語情報に関する重みである、数式２から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であることを特徴とする。
【数９】
2005275685.tif 000011
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
【００４５】
これは重み情報の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、重み情報は、語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報に関する重みである、数式２から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であるので、語の意味合いの深さを学習文書ベクトル情報に反映させることができる。
【数１０】
2005275685.tif 000012
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
【００４６】
また、請求項７に記載の文書情報序列化装置は、請求項４から６のいずれか一つに記載の文書情報序列化装置において、上記変換行列取得手段は、上記学習文書ベクトル情報作成手段により作成された上記学習文書ベクトル情報を用いて、数式３で定義される上記固有値情報の累積寄与率を基準に、上記正規直交変換を行うための上記変換行列を取得することを特徴とする。
【数１１】
2005275685.tif 000013
（ここで、「Ｎ」は次元圧縮する前の学習文書ベクトル情報の次元数であり、「Ｎ'」は次元圧縮した後の学習文書ベクトル情報の次元数（但し、「Ｎ'≪Ｎ」）であり、「ｕk」は第「ｋ」主成分に対応する固有値情報である。但し、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｎ」を満たす整数である。）
【００４７】
これは変換行列取得手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、変換行列取得手段は、作成された学習文書ベクトル情報を用いて、数式３で定義される固有値情報の累積寄与率を基準に、正規直交変換を行うための変換行列を取得するので、次元圧縮するための変換行列を簡単に取得することができる。
【数１２】
2005275685.tif 000014
（ここで、「Ｎ」は次元圧縮する前の学習文書ベクトル情報の次元数であり、「Ｎ'」は次元圧縮した後の学習文書ベクトル情報の次元数（但し、「Ｎ'≪Ｎ」）であり、「ｕk」は第「ｋ」主成分に対応する固有値情報である。但し、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｎ」を満たす整数である。）
【００４８】
また、請求項８に記載の文書情報序列化装置は、請求項１から７のいずれか一つに記載の文書情報序列化装置において、上記固有値情報算出手段は、上記文書ベクトル情報に基づいて、数式４に示す上記文書ベクトル情報に関する上記自己相関行列の上記ＫＬ展開から上記固有値情報を算出することを特徴とする。
【数１３】
2005275685.tif 000015
（ここで、「Ｒw」は概念「ｗ」を共有する文書ベクトル情報「ｕw(m)」に関する自己相関行列である。なお、「ｍ」は１からＭの値をとる整数であり、「Ｍ」は１以上の整数であって文書ベクトル情報「ｕw(m)」の総数を表す。また、「ｕw(m)」は文書ベクトル情報識別番号「ｍ」に対応する文書ベクトル情報であり、当該文書ベクトル情報は「（ｕ1，ｕ2，・・・，ｕk，・・・，ｕN）」で表現され、当該文書ベクトル情報のベクトル成分「ｕk」は「ＴＦ（ｕ，ｋ）×ＩＤＦ（ｋ）」であり、「ＴＦ（ｕ，ｋ）」は単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報の文書情報ｕにおける出現頻度である。）
【００４９】
これは固有値情報算出手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、固有値情報算出手段は、文書ベクトル情報に基づいて、数式４に示す文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出するので、固有値情報を既知の数学的手法により簡単に算出することができる。
【数１４】
2005275685.tif 000016
（ここで、「Ｒw」は概念「ｗ」を共有する文書ベクトル情報「ｕw(m)」に関する自己相関行列である。なお、「ｍ」は１からＭの値をとる整数であり、「Ｍ」は１以上の整数であって文書ベクトル情報「ｕw(m)」の総数を表す。また、「ｕw(m)」は文書ベクトル情報識別番号「ｍ」に対応する文書ベクトル情報であり、当該文書ベクトル情報は「（ｕ1，ｕ2，・・・，ｕk，・・・，ｕN）」で表現され、当該文書ベクトル情報のベクトル成分「ｕk」は「ＴＦ（ｕ，ｋ）×ＩＤＦ（ｋ）」であり、「ＴＦ（ｕ，ｋ）」は単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報の文書情報ｕにおける出現頻度である。）
【００５０】
また、請求項９に記載の文書情報序列化装置は、請求項１から８のいずれか一つに記載の文書情報序列化装置において、上記概念空間生成手段は、上記固有ベクトル情報に基づいて、数式５で定められた上記軸の数から成る上記概念空間を生成することを特徴とする。
【数１５】
2005275685.tif 000017
（ここで、「ｎ」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎ」は不等式「１≦ｎ≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λjw」は、概念「ｗ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
【００５１】
これは概念空間生成手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、概念空間生成手段は、固有値情報から、数式５に基づいて定められた軸の数から成る概念空間を生成するので、概念空間の次元数がパターン分布に反映される概念の広がりに対応するように、概念空間を生成することができる。
【数１６】
2005275685.tif 000018
（ここで、「ｎ」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎ」は不等式「１≦ｎ≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λjw」は、概念「ｗ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
【００５２】
また、請求項１０に記載の文書情報序列化装置は、請求項１から９のいずれか一つに記載の文書情報序列化装置において、上記軸類似度情報算出手段は、上記概念空間の各々の上記軸に対応する上記固有ベクトル情報に基づいて、数式６で定義された上記軸類似度情報を算出することを特徴とする。
【数１７】
2005275685.tif 000019
（ここで、「Ｌkw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に関する軸類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
【００５３】
これは軸類似度情報算出手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、軸類似度情報算出手段は、概念空間の各々の軸に対応する固有ベクトル情報に基づいて、数式６で定義された軸類似度情報を算出するので、概念空間の各々の軸に相当する文脈に関する類似度を定量化することができる。
【数１８】
2005275685.tif 000020
（ここで、「Ｌkw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に関する軸類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
【００５４】
また、請求項１１に記載の文書情報序列化装置は、請求項１から１０のいずれか一つに記載の文書情報序列化装置において、上記軸類似度情報算出手段により算出された上記軸類似度情報の総和を、上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する空間類似度情報として算出する空間類似度情報算出手段をさらに備え、上記文書情報序列手段は、上記軸類似度情報および上記空間類似度情報算出手段により算出された上記空間類似度情報に基づいて、上記予め取得した文書情報を上記概念空間の各々の上記軸および上記概念空間に対して序列することを特徴とする。
【００５５】
この装置によれば、算出された上記軸類似度情報の総和を、上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する空間類似度情報として算出し、文書情報序列手段は、軸類似度情報および算出された空間類似度情報に基づいて、予め取得した文書情報を概念空間の各々の軸および概念空間に対して序列するので、概念空間の各々の軸に相当する文脈に関する類似度だけでなく、概念空間に関する類似度も定量化することができ、得られた類似度を例えば降順に並べることで文書情報の序列化を行うことができる。
【００５６】
また、請求項１２に記載の文書情報序列化装置は、請求項１１に記載の文書情報序列化装置において、上記空間類似度情報算出手段は、数式７で定義された上記空間類似度情報を算出することを特徴とする。
【数１９】
2005275685.tif 000021
（ここで、「Ｌw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間に関する空間類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
【００５７】
これは空間類似度情報算出手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、空間類似度情報算出手段は、数式７で定義された空間類似度情報を算出するので、概念空間に射影して得られる類似度という距離尺度で、概念に関して文書情報との関連を定量化することができる。
【数２０】
2005275685.tif 000022
（ここで、「Ｌw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間に関する空間類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
【００５８】
また、請求項１３に記載の文書情報序列化装置は、請求項１１または１２に記載の文書情報序列化装置において、上記空間類似度情報算出手段により算出された上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する上記空間類似度情報と当該文書情報の他の概念空間に関する上記空間類似度情報とに基づいて、当該文書情報を類別する文書情報類別手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００５９】
この装置によれば、算出された予め取得した文書情報の概念空間に関する空間類似度情報と当該文書情報の他の概念空間に関する空間類似度情報とに基づいて、当該文書情報を類別するので、事前にカテゴリが定義さている場合において統計的パターン認識の部分空間類別法に基づいて、文書情報を、空間類似度情報により、当該文書情報が属するカテゴリに分類することができる。
【００６０】
また、請求項１４に記載の文書情報序列化装置は、請求項１３に記載の文書情報序列化装置において、上記文書情報類別手段は、数式８の左辺に示された上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する上記空間類似度情報が、数式８の右辺に示された当該文書情報の他の概念空間に関する上記空間類似度情報より大きい場合、当該文書情報を上記概念空間に類別することを特徴とする。
【数２１】
2005275685.tif 000023
【数２２】
2005275685.tif 000024
（ここで、数式８の左辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｉ」の概念空間に関する空間類似度情報であり、右辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｋ」の概念空間に関する空間類似度情報である。数式８において、「ｎi」および「ｎk」はそれぞれ概念空間識別番号「ｉ」、「ｋ」の概念空間の軸の数であり、数式９に基づいて定められる数である。数式８において、「φji」は概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報であり、「φjk」は概念空間識別番号「ｋ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報である。数式８において、「ｊ」は不等式「１≦ｊ≦ｎi」、「１≦ｊ≦ｎk」のうち少なくとも１つを満たす整数であり、「ｉ」は不等式「１≦ｉ≦Ｋ」および「ｉ≠ｋ」を満たす整数であり、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｋ」および「ｋ≠ｉ」を満たす整数であり、「Ｋ」は１以上の整数であって概念空間の総数を表す。数式９において、「ｎi」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎi」は不等式「１≦ｎi≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λji」は、概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。数式９において、「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
【００６１】
これは文書情報類別手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、文書情報類別手段は、数式８の左辺に示された予め取得した文書情報の概念空間に関する空間類似度情報が、数式８の右辺に示された当該文書情報の他の概念空間に関する空間類似度情報より大きい場合、当該文書情報を概念空間に類別するので、空間類似度情報の大小に基づいて簡単に文書情報を類別することができる。
【数２３】
2005275685.tif 000025
【数２４】
2005275685.tif 000026
（ここで、数式８の左辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｉ」の概念空間に関する空間類似度情報であり、右辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｋ」の概念空間に関する空間類似度情報である。数式８において、「ｎi」および「ｎk」はそれぞれ概念空間識別番号「ｉ」、「ｋ」の概念空間の軸の数であり、数式９に基づいて定められる数である。数式８において、「φji」は概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報であり、「φjk」は概念空間識別番号「ｋ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報である。数式８において、「ｊ」は不等式「１≦ｊ≦ｎi」、「１≦ｊ≦ｎk」のうち少なくとも１つを満たす整数であり、「ｉ」は不等式「１≦ｉ≦Ｋ」および「ｉ≠ｋ」を満たす整数であり、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｋ」および「ｋ≠ｉ」を満たす整数であり、「Ｋ」は１以上の整数であって概念空間の総数を表す。数式９において、「ｎi」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎi」は不等式「１≦ｎi≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λji」は、概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。数式９において、「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
【００６２】
また、本発明は文書情報序列化方法に関するものであり、請求項１５に記載の文書情報序列化方法は、概念を共有する文書情報の集合である文書情報集合を取得する文書情報集合取得ステップと、上記文書情報集合取得ステップにより取得された上記文書情報集合に含まれる上記文書情報をベクトルで表現した情報である文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成する文書ベクトル情報作成ステップと、上記文書ベクトル情報作成ステップにより作成された上記文書ベクトル情報に基づいて、上記文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出する固有値情報算出ステップと、上記固有値情報算出ステップにより算出された上記固有値情報に対応する固有ベクトル情報に基づいて、上記固有ベクトル情報を基底とする空間である概念空間を生成する概念空間生成ステップと、上記概念空間生成ステップにより生成された上記概念空間の各々の軸に対応する上記固有ベクトル情報に基づいて、予め取得した文書情報の上記概念空間の各々の上記軸に関する軸類似度情報を算出する軸類似度情報算出ステップと、上記軸類似度情報算出ステップにより算出された上記軸類似度情報に基づいて、上記予め取得した文書情報を上記概念空間の各々の上記軸に対して序列する文書情報序列ステップとを含むことを特徴とする。
【００６３】
この方法によれば、概念を共有する文書情報の集合である文書情報集合を取得し、取得された文書情報集合に含まれる文書情報をベクトルで表現した情報である文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成し、作成された文書ベクトル情報に基づいて、文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出し、算出された固有値情報に対応する固有ベクトル情報に基づいて、固有ベクトル情報を基底とする空間である概念空間を生成し、生成された概念空間の各々の軸に対応する固有ベクトル情報に基づいて、予め取得した文書情報の概念空間の各々の軸に関する軸類似度情報を算出し、算出された軸類似度情報に基づいて、予め取得した文書情報を概念空間の各々の軸に対して序列するので、広範囲かつ膨大な量の文書情報を、所望の基準（例えば、文脈に応じた複数の基準）により、自動的に序列化することができる。具体的には、この方法によれば、単語情報間の関連性を単語情報の共起パターンから統計的に学習し、パターンのマッチングを通して文書情報を自動的に序列化することができる。すなわち、この方法によれば、単語情報の共起パターンを学習して得られる概念空間とのマッチングから、文脈に伴う複数の基準による文書情報の序列化を自動的に行うことができる。
【００６４】
また、この方法によれば、例えば、疾患関連遺伝子の網羅的な探索とその機能分類を行うことができ、新しい薬剤や治療法の開発でのコストを削減することにつなげることができる。具体的には、この方法によれば、遺伝子の機能クラスに応じた序列化を通して疾患関連遺伝子の網羅的探索が可能になる。また、この方法によれば、例えば疾患が癌とすると、癌抑制遺伝子や癌遺伝子、転移関連遺伝子のような作用機序を代表例に、疾患の文脈に応じて機能分類された網羅的な疾患関連遺伝子の抽出（序列化）が可能になる。また、この方法によれば、例えば、高血圧や糖尿病などの疾患、インスリンのようなホルモン、そして癌転移のような事象を概念とした関連遺伝子の網羅的探索を行うことができる。
【００６５】
また、この方法によれば、論文をはじめとする文書の形で個別に記述された疾患や遺伝子に関する情報を有機的に活用した推論から、創薬ターゲット候補選定に関する工数を削減することができる。
【００６６】
また、この方法によれば、例えば各遺伝子の機能につながる文脈を理解することが可能になり、疾患の発症メカニズム解明や治療などへ応用することができる。具体的には、この方法によれば、両者の間に相関は認められるが複雑な関係のために解釈困難であった高血圧と糖尿病との結びつきを、各々の文脈から導かれる多面的解釈を通して見出すことが可能となる。
【００６７】
また、請求項１６に記載の文書情報序列化方法は、請求項１５に記載の文書情報序列化方法において、上記文書ベクトル情報作成ステップは、上記文書ベクトル情報を、上記単語情報集合に含まれる各々の上記単語情報の上記出現頻度情報および上記重み情報の積に基づいて作成することを特徴とする。
【００６８】
これは文書ベクトル情報作成ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、文書ベクトル情報作成ステップは、文書ベクトル情報を、単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報の積に基づいて作成するので、簡単に文書ベクトル情報を作成することができる。
【００６９】
また、請求項１７に記載の文書情報序列化方法は、請求項１５または１６に記載の文書情報序列化方法において、上記重み情報は、語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する上記単語情報に関する重みである、数式１から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であることを特徴とする。
【数２５】
2005275685.tif 000027
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
【００７０】
これは重み情報の一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、重み情報は、語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報に関する重みである、数式１から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であるので、語の意味合いの深さを文書ベクトル情報に反映させることができる。
【数２６】
2005275685.tif 000028
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
【００７１】
また、請求項１８に記載の文書情報序列化方法は、請求項１５から１７のいずれか一つに記載の文書情報序列化方法において、正規直交変換に用いる学習文書情報の集合である学習文書情報集合を取得する学習文書情報集合取得ステップと、上記学習文書情報集合取得ステップにより取得された上記学習文書情報集合に含まれる上記学習文書情報をベクトルで表現した情報である学習文書ベクトル情報を、予め定めた上記単語情報集合に含まれる各々の上記単語情報の上記出現頻度情報および上記重み情報に基づいて作成する学習文書ベクトル情報作成ステップと、上記学習文書ベクトル情報作成ステップにより作成された上記学習文書ベクトル情報を用いて、上記正規直交変換を行うための変換行列を取得する変換行列取得ステップと、上記変換行列取得ステップにより取得された上記変換行列に基づいて上記文書ベクトル情報の上記正規直交変換を行うことにより、上記文書ベクトル情報を次元圧縮した情報である次元圧縮文書ベクトル情報に変換する正規直交変換ステップとをさらに含み、上記固有値情報算出ステップは、上記正規直交変換ステップにより変換された上記次元圧縮文書ベクトル情報に関する上記自己相関行列の上記ＫＬ展開から上記固有値情報を算出することを特徴とする。
【００７２】
この方法によれば、正規直交変換に用いる学習文書情報の集合である学習文書情報集合を取得し、取得された学習文書情報集合に含まれる学習文書情報をベクトルで表現した情報である学習文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成し、作成された学習文書ベクトル情報を用いて、正規直交変換を行うための変換行列を取得し、取得された変換行列に基づいて文書ベクトル情報の正規直交変換を行うことにより、文書ベクトル情報を次元圧縮した情報である次元圧縮文書ベクトル情報に変換し、変換された次元圧縮文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出するので、単語情報集合の冗長性を除いて処理量を効果的に削減することができる。
【００７３】
また、請求項１９に記載の文書情報序列化方法は、請求項１８に記載の文書情報序列化方法において、上記学習文書ベクトル情報作成ステップは、上記学習文書ベクトル情報を、上記単語情報集合に含まれる各々の上記単語情報の上記出現頻度情報および上記重み情報の積に基づいて作成することを特徴とする。
【００７４】
これは学習文書ベクトル情報作成ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、学習文書ベクトル情報作成ステップは、学習文書ベクトル情報を、単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報の積に基づいて作成するので、簡単に学習文書ベクトル情報を作成することができる。
【００７５】
また、請求項２０に記載の文書情報序列化方法は、請求項１８または１９に記載の文書情報序列化方法において、上記重み情報は、語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する上記単語情報に関する重みである、数式２から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であることを特徴とする。
【数２７】
2005275685.tif 000029
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
【００７６】
これは重み情報の一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、重み情報は、語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報に関する重みである、数式２から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であるので、語の意味合いの深さを学習文書ベクトル情報に反映させることができる。
【数２８】
2005275685.tif 000030
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
【００７７】
また、請求項２１に記載の文書情報序列化方法は、請求項１８から２０のいずれか一つに記載の文書情報序列化方法において、上記変換行列取得ステップは、上記学習文書ベクトル情報作成ステップにより作成された上記学習文書ベクトル情報を用いて、数式３で定義される上記固有値情報の累積寄与率を基準に、上記正規直交変換を行うための上記変換行列を取得することを特徴とする。
【数２９】
2005275685.tif 000031
（ここで、「Ｎ」は次元圧縮する前の学習文書ベクトル情報の次元数であり、「Ｎ'」は次元圧縮した後の学習文書ベクトル情報の次元数（但し、「Ｎ'≪Ｎ」）であり、「ｕk」は第「ｋ」主成分に対応する固有値情報である。但し、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｎ」を満たす整数である。）
【００７８】
これは変換行列取得ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、変換行列取得ステップは、作成された学習文書ベクトル情報を用いて、数式３で定義される固有値情報の累積寄与率を基準に、正規直交変換を行うための変換行列を取得するので、次元圧縮するための変換行列を簡単に取得することができる。
【数３０】
2005275685.tif 000032
（ここで、「Ｎ」は次元圧縮する前の学習文書ベクトル情報の次元数であり、「Ｎ'」は次元圧縮した後の学習文書ベクトル情報の次元数（但し、「Ｎ'≪Ｎ」）であり、「ｕk」は第「ｋ」主成分に対応する固有値情報である。但し、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｎ」を満たす整数である。）
【００７９】
また、請求項２２に記載の文書情報序列化方法は、請求項１５から２１のいずれか一つに記載の文書情報序列化方法において、上記固有値情報算出ステップは、上記文書ベクトル情報に基づいて、数式４に示す上記文書ベクトル情報に関する上記自己相関行列の上記ＫＬ展開から上記固有値情報を算出することを特徴とする。
【数３１】
2005275685.tif 000033
（ここで、「Ｒw」は概念「ｗ」を共有する文書ベクトル情報「ｕw(m)」に関する自己相関行列である。なお、「ｍ」は１からＭの値をとる整数であり、「Ｍ」は１以上の整数であって文書ベクトル情報「ｕw(m)」の総数を表す。また、「ｕw(m)」は文書ベクトル情報識別番号「ｍ」に対応する文書ベクトル情報であり、当該文書ベクトル情報は「（ｕ1，ｕ2，・・・，ｕk，・・・，ｕN）」で表現され、当該文書ベクトル情報のベクトル成分「ｕk」は「ＴＦ（ｕ，ｋ）×ＩＤＦ（ｋ）」であり、「ＴＦ（ｕ，ｋ）」は単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報の文書情報ｕにおける出現頻度である。）
【００８０】
これは固有値情報算出ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、固有値情報算出ステップは、文書ベクトル情報に基づいて、数式４に示す文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出するので、固有値情報を既知の数学的手法により簡単に算出することができる。
【数３２】
2005275685.tif 000034
（ここで、「Ｒw」は概念「ｗ」を共有する文書ベクトル情報「ｕw(m)」に関する自己相関行列である。なお、「ｍ」は１からＭの値をとる整数であり、「Ｍ」は１以上の整数であって文書ベクトル情報「ｕw(m)」の総数を表す。また、「ｕw(m)」は文書ベクトル情報識別番号「ｍ」に対応する文書ベクトル情報であり、当該文書ベクトル情報は「（ｕ1，ｕ2，・・・，ｕk，・・・，ｕN）」で表現され、当該文書ベクトル情報のベクトル成分「ｕk」は「ＴＦ（ｕ，ｋ）×ＩＤＦ（ｋ）」であり、「ＴＦ（ｕ，ｋ）」は単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報の文書情報ｕにおける出現頻度である。）
【００８１】
また、請求項２３に記載の文書情報序列化方法は、請求項１５から２２のいずれか一つに記載の文書情報序列化方法において、上記概念空間生成ステップは、上記固有ベクトル情報に基づいて、数式５で定められた上記軸の数から成る上記概念空間を生成することを特徴とする。
【数３３】
2005275685.tif 000035
（ここで、「ｎ」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎ」は不等式「１≦ｎ≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λjw」は、概念「ｗ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
【００８２】
これは概念空間生成ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、概念空間生成ステップは、固有値情報から、数式５に基づいて定められた軸の数から成る概念空間を生成するので、概念空間の次元数がパターン分布に反映される概念の広がりに対応するように、概念空間を生成することができる。
【数３４】
2005275685.tif 000036
（ここで、「ｎ」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎ」は不等式「１≦ｎ≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λjw」は、概念「ｗ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
【００８３】
また、請求項２４に記載の文書情報序列化方法は、請求項１５から２３のいずれか一つに記載の文書情報序列化方法において、上記軸類似度情報算出ステップは、上記概念空間の各々の上記軸に対応する上記固有ベクトル情報に基づいて、数式６で定義された上記軸類似度情報を算出することを特徴とする。
【数３５】
2005275685.tif 000037
（ここで、「Ｌkw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に関する軸類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
【００８４】
これは軸類似度情報算出ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、軸類似度情報算出ステップは、概念空間の各々の軸に対応する固有ベクトル情報に基づいて、数式６で定義された軸類似度情報を算出するので、概念空間の各々の軸に相当する文脈に関する類似度を定量化することができる。
【数３６】
2005275685.tif 000038
（ここで、「Ｌkw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に関する軸類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
【００８５】
また、請求項２５に記載の文書情報序列化方法は、請求項１５から２４のいずれか一つに記載の文書情報序列化方法において、上記軸類似度情報算出ステップにより算出された上記軸類似度情報の総和を、上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する空間類似度情報として算出する空間類似度情報算出ステップをさらに含み、上記文書情報序列ステップは、上記軸類似度情報および上記空間類似度情報算出ステップにより算出された上記空間類似度情報に基づいて、上記予め取得した文書情報を上記概念空間の各々の上記軸および上記概念空間に対して序列することを特徴とする。
【００８６】
この方法によれば、算出された上記軸類似度情報の総和を、上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する空間類似度情報として算出し、文書情報序列ステップは、軸類似度情報および算出された空間類似度情報に基づいて、予め取得した文書情報を概念空間の各々の軸および概念空間に対して序列するので、概念空間の各々の軸に相当する文脈に関する類似度だけでなく、概念空間に関する類似度も定量化することができ、得られた類似度を例えば降順に並べることで文書情報の序列化を行うことができる。
【００８７】
また、請求項２６に記載の文書情報序列化方法は、請求項２５に記載の文書情報序列化方法において、上記空間類似度情報算出ステップは、数式７で定義された上記空間類似度情報を算出することを特徴とする。
【数３７】
2005275685.tif 000039
（ここで、「Ｌw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間に関する空間類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
【００８８】
これは空間類似度情報算出ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、空間類似度情報算出ステップは、数式７で定義された空間類似度情報を算出するので、概念空間に射影して得られる類似度という距離尺度で、概念に関して文書情報との関連を定量化することができる。
【数３８】
2005275685.tif 000040
（ここで、「Ｌw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間に関する空間類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
【００８９】
また、請求項２７に記載の文書情報序列化方法は、請求項２５または２６に記載の文書情報序列化方法において、上記空間類似度情報算出ステップにより算出された上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する上記空間類似度情報と当該文書情報の他の概念空間に関する上記空間類似度情報とに基づいて、当該文書情報を類別する文書情報類別ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００９０】
この方法によれば、算出された予め取得した文書情報の概念空間に関する空間類似度情報と当該文書情報の他の概念空間に関する空間類似度情報とに基づいて、当該文書情報を類別するので、事前にカテゴリが定義さている場合において統計的パターン認識の部分空間類別法に基づいて、文書情報を、空間類似度情報により、当該文書情報が属するカテゴリに分類することができる。
【００９１】
また、請求項２８に記載の文書情報序列化方法は、請求項２７に記載の文書情報序列化方法において、上記文書情報類別ステップは、数式８の左辺に示された上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する上記空間類似度情報が、数式８の右辺に示された当該文書情報の他の概念空間に関する上記空間類似度情報より大きい場合、当該文書情報を上記概念空間に類別することを特徴とする。
【数３９】
2005275685.tif 000041
【数４０】
2005275685.tif 000042
（ここで、数式８の左辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｉ」の概念空間に関する空間類似度情報であり、右辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｋ」の概念空間に関する空間類似度情報である。数式８において、「ｎi」および「ｎk」はそれぞれ概念空間識別番号「ｉ」、「ｋ」の概念空間の軸の数であり、数式９に基づいて定められる数である。数式８において、「φji」は概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報であり、「φjk」は概念空間識別番号「ｋ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報である。数式８において、「ｊ」は不等式「１≦ｊ≦ｎi」、「１≦ｊ≦ｎk」のうち少なくとも１つを満たす整数であり、「ｉ」は不等式「１≦ｉ≦Ｋ」および「ｉ≠ｋ」を満たす整数であり、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｋ」および「ｋ≠ｉ」を満たす整数であり、「Ｋ」は１以上の整数であって概念空間の総数を表す。数式９において、「ｎi」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎi」は不等式「１≦ｎi≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λji」は、概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。数式９において、「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
【００９２】
これは文書情報類別ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、文書情報類別ステップは、数式８の左辺に示された予め取得した文書情報の概念空間に関する空間類似度情報が、数式８の右辺に示された当該文書情報の他の概念空間に関する空間類似度情報より大きい場合、当該文書情報を概念空間に類別するので、空間類似度情報の大小に基づいて簡単に文書情報を類別することができる。
【数４１】
2005275685.tif 000043
【数４２】
2005275685.tif 000044
（ここで、数式８の左辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｉ」の概念空間に関する空間類似度情報であり、右辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｋ」の概念空間に関する空間類似度情報である。数式８において、「ｎi」および「ｎk」はそれぞれ概念空間識別番号「ｉ」、「ｋ」の概念空間の軸の数であり、数式９に基づいて定められる数である。数式８において、「φji」は概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報であり、「φjk」は概念空間識別番号「ｋ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報である。数式８において、「ｊ」は不等式「１≦ｊ≦ｎi」、「１≦ｊ≦ｎk」のうち少なくとも１つを満たす整数であり、「ｉ」は不等式「１≦ｉ≦Ｋ」および「ｉ≠ｋ」を満たす整数であり、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｋ」および「ｋ≠ｉ」を満たす整数であり、「Ｋ」は１以上の整数であって概念空間の総数を表す。数式９において、「ｎi」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎi」は不等式「１≦ｎi≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λji」は、概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。数式９において、「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
【００９３】
また、本発明はプログラムに関するものであり、請求項２９に記載の文書情報序列化方法をコンピュータに実行させるためのプログラムは、概念を共有する文書情報の集合である文書情報集合を取得する文書情報集合取得ステップと、上記文書情報集合取得ステップにより取得された上記文書情報集合に含まれる上記文書情報をベクトルで表現した情報である文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成する文書ベクトル情報作成ステップと、上記文書ベクトル情報作成ステップにより作成された上記文書ベクトル情報に基づいて、上記文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出する固有値情報算出ステップと、上記固有値情報算出ステップにより算出された上記固有値情報に対応する固有ベクトル情報に基づいて、上記固有ベクトル情報を基底とする空間である概念空間を生成する概念空間生成ステップと、上記概念空間生成ステップにより生成された上記概念空間の各々の軸に対応する上記固有ベクトル情報に基づいて、予め取得した文書情報の上記概念空間の各々の上記軸に関する軸類似度情報を算出する軸類似度情報算出ステップと、上記軸類似度情報算出ステップにより算出された上記軸類似度情報に基づいて、上記予め取得した文書情報を上記概念空間の各々の上記軸に対して序列する文書情報序列ステップとを含むことを特徴とする。
【００９４】
このプログラムによれば、概念を共有する文書情報の集合である文書情報集合を取得し、取得された文書情報集合に含まれる文書情報をベクトルで表現した情報である文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成し、作成された文書ベクトル情報に基づいて、文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出し、算出された固有値情報に対応する固有ベクトル情報に基づいて、固有ベクトル情報を基底とする空間である概念空間を生成し、生成された概念空間の各々の軸に対応する固有ベクトル情報に基づいて、予め取得した文書情報の概念空間の各々の軸に関する軸類似度情報を算出し、算出された軸類似度情報に基づいて、予め取得した文書情報を概念空間の各々の軸に対して序列するので、広範囲かつ膨大な量の文書情報を、所望の基準（例えば、文脈に応じた複数の基準）により、自動的に序列化することができる。具体的には、このプログラムによれば、単語情報間の関連性を単語情報の共起パターンから統計的に学習し、パターンのマッチングを通して文書情報を自動的に序列化することができる。すなわち、このプログラムによれば、単語情報の共起パターンを学習して得られる概念空間とのマッチングから、文脈に伴う複数の基準による文書情報の序列化を自動的に行うことができる。
【００９５】
また、このプログラムによれば、例えば、疾患関連遺伝子の網羅的な探索とその機能分類を行うことができ、新しい薬剤や治療法の開発でのコストを削減することにつなげることができる。具体的には、このプログラムによれば、遺伝子の機能クラスに応じた序列化を通して疾患関連遺伝子の網羅的探索が可能になる。また、このプログラムによれば、例えば疾患が癌とすると、癌抑制遺伝子や癌遺伝子、転移関連遺伝子のような作用機序を代表例に、疾患の文脈に応じて機能分類された網羅的な疾患関連遺伝子の抽出（序列化）が可能になる。また、このプログラムによれば、例えば、高血圧や糖尿病などの疾患、インスリンのようなホルモン、そして癌転移のような事象を概念とした関連遺伝子の網羅的探索を行うことができる。
【００９６】
また、このプログラムによれば、論文をはじめとする文書の形で個別に記述された疾患や遺伝子に関する情報を有機的に活用した推論から、創薬ターゲット候補選定に関する工数を削減することができる。
【００９７】
また、このプログラムによれば、例えば各遺伝子の機能につながる文脈を理解することが可能になり、疾患の発症メカニズム解明や治療などへ応用することができる。具体的には、このプログラムによれば、両者の間に相関は認められるが複雑な関係のために解釈困難であった高血圧と糖尿病との結びつきを、各々の文脈から導かれる多面的解釈を通して見出すことが可能となる。
【００９８】
また、請求項３０に記載のプログラムは、請求項２９に記載のプログラムにおいて、上記文書ベクトル情報作成ステップは、上記文書ベクトル情報を、上記単語情報集合に含まれる各々の上記単語情報の上記出現頻度情報および上記重み情報の積に基づいて作成することを特徴とする。
【００９９】
これは文書ベクトル情報作成ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、文書ベクトル情報作成ステップは、文書ベクトル情報を、単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報の積に基づいて作成するので、簡単に文書ベクトル情報を作成することができる。
【０１００】
また、請求項３１に記載のプログラムは、請求項２９または３０に記載のプログラムにおいて、上記重み情報は、語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する上記単語情報に関する重みである、数式１から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であることを特徴とする。
【数４３】
2005275685.tif 000045
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
【０１０１】
これは重み情報の一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、重み情報は、語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報に関する重みである、数式１から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であるので、語の意味合いの深さを文書ベクトル情報に反映させることができる。
【数４４】
2005275685.tif 000046
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
【０１０２】
また、請求項３２に記載のプログラムは、請求項２９から３１のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、正規直交変換に用いる学習文書情報の集合である学習文書情報集合を取得する学習文書情報集合取得ステップと、上記学習文書情報集合取得ステップにより取得された上記学習文書情報集合に含まれる上記学習文書情報をベクトルで表現した情報である学習文書ベクトル情報を、予め定めた上記単語情報集合に含まれる各々の上記単語情報の上記出現頻度情報および上記重み情報に基づいて作成する学習文書ベクトル情報作成ステップと、上記学習文書ベクトル情報作成ステップにより作成された上記学習文書ベクトル情報を用いて、上記正規直交変換を行うための変換行列を取得する変換行列取得ステップと、上記変換行列取得ステップにより取得された上記変換行列に基づいて上記文書ベクトル情報の上記正規直交変換を行うことにより、上記文書ベクトル情報を次元圧縮した情報である次元圧縮文書ベクトル情報に変換する正規直交変換ステップとをさらに含み、上記固有値情報算出ステップは、上記正規直交変換ステップにより変換された上記次元圧縮文書ベクトル情報に関する上記自己相関行列の上記ＫＬ展開から上記固有値情報を算出することを特徴とする。
【０１０３】
このプログラムによれば、正規直交変換に用いる学習文書情報の集合である学習文書情報集合を取得し、取得された学習文書情報集合に含まれる学習文書情報をベクトルで表現した情報である学習文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成し、作成された学習文書ベクトル情報を用いて、正規直交変換を行うための変換行列を取得し、取得された変換行列に基づいて文書ベクトル情報の正規直交変換を行うことにより、文書ベクトル情報を次元圧縮した情報である次元圧縮文書ベクトル情報に変換し、変換された次元圧縮文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出するので、単語情報集合の冗長性を除いて処理量を効果的に削減することができる。
【０１０４】
また、請求項３３に記載のプログラムは、請求項３２に記載のプログラムにおいて、上記学習文書ベクトル情報作成ステップは、上記学習文書ベクトル情報を、上記単語情報集合に含まれる各々の上記単語情報の上記出現頻度情報および上記重み情報の積に基づいて作成することを特徴とする。
【０１０５】
これは学習文書ベクトル情報作成ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、学習文書ベクトル情報作成ステップは、学習文書ベクトル情報を、単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報の積に基づいて作成するので、簡単に学習文書ベクトル情報を作成することができる。
【０１０６】
また、請求項３４に記載のプログラムは、請求項３２または３３に記載のプログラムにおいて、上記重み情報は、語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する上記単語情報に関する重みである、数式２から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であることを特徴とする。
【数４５】
2005275685.tif 000047
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
【０１０７】
これは重み情報の一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、重み情報は、語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報に関する重みである、数式２から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であるので、語の意味合いの深さを学習文書ベクトル情報に反映させることができる。
【数４６】
2005275685.tif 000048
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
【０１０８】
また、請求項３５に記載のプログラムは、請求項３２から３４のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記変換行列取得ステップは、上記学習文書ベクトル情報作成ステップにより作成された上記学習文書ベクトル情報を用いて、数式３で定義される上記固有値情報の累積寄与率を基準に、上記正規直交変換を行うための上記変換行列を取得することを特徴とする。
【数４７】
2005275685.tif 000049
（ここで、「Ｎ」は次元圧縮する前の学習文書ベクトル情報の次元数であり、「Ｎ'」は次元圧縮した後の学習文書ベクトル情報の次元数（但し、「Ｎ'≪Ｎ」）であり、「ｕk」は第「ｋ」主成分に対応する固有値情報である。但し、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｎ」を満たす整数である。）
【０１０９】
これは変換行列取得ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、変換行列取得ステップは、作成された学習文書ベクトル情報を用いて、数式３で定義される固有値情報の累積寄与率を基準に、正規直交変換を行うための変換行列を取得するので、次元圧縮するための変換行列を簡単に取得することができる。
【数４８】
2005275685.tif 000050
（ここで、「Ｎ」は次元圧縮する前の学習文書ベクトル情報の次元数であり、「Ｎ'」は次元圧縮した後の学習文書ベクトル情報の次元数（但し、「Ｎ'≪Ｎ」）であり、「ｕk」は第「ｋ」主成分に対応する固有値情報である。但し、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｎ」を満たす整数である。）
【０１１０】
また、請求項３６に記載のプログラムは、請求項２９から３５のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記固有値情報算出ステップは、上記文書ベクトル情報に基づいて、数式４に示す上記文書ベクトル情報に関する上記自己相関行列の上記ＫＬ展開から上記固有値情報を算出することを特徴とする。
【数４９】
2005275685.tif 000051
（ここで、「Ｒw」は概念「ｗ」を共有する文書ベクトル情報「ｕw(m)」に関する自己相関行列である。なお、「ｍ」は１からＭの値をとる整数であり、「Ｍ」は１以上の整数であって文書ベクトル情報「ｕw(m)」の総数を表す。また、「ｕw(m)」は文書ベクトル情報識別番号「ｍ」に対応する文書ベクトル情報であり、当該文書ベクトル情報は「（ｕ1，ｕ2，・・・，ｕk，・・・，ｕN）」で表現され、当該文書ベクトル情報のベクトル成分「ｕk」は「ＴＦ（ｕ，ｋ）×ＩＤＦ（ｋ）」であり、「ＴＦ（ｕ，ｋ）」は単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報の文書情報ｕにおける出現頻度である。）
【０１１１】
これは固有値情報算出ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、固有値情報算出ステップは、文書ベクトル情報に基づいて、数式４に示す文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出するので、固有値情報を既知の数学的手法により簡単に算出することができる。
【数５０】
2005275685.tif 000052
（ここで、「Ｒw」は概念「ｗ」を共有する文書ベクトル情報「ｕw(m)」に関する自己相関行列である。なお、「ｍ」は１からＭの値をとる整数であり、「Ｍ」は１以上の整数であって文書ベクトル情報「ｕw(m)」の総数を表す。また、「ｕw(m)」は文書ベクトル情報識別番号「ｍ」に対応する文書ベクトル情報であり、当該文書ベクトル情報は「（ｕ1，ｕ2，・・・，ｕk，・・・，ｕN）」で表現され、当該文書ベクトル情報のベクトル成分「ｕk」は「ＴＦ（ｕ，ｋ）×ＩＤＦ（ｋ）」であり、「ＴＦ（ｕ，ｋ）」は単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報の文書情報ｕにおける出現頻度である。）
【０１１２】
また、請求項３７に記載のプログラムは、請求項２９から３６のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記概念空間生成ステップは、上記固有ベクトル情報に基づいて、数式５で定められた上記軸の数から成る上記概念空間を生成することを特徴とする。
【数５１】
2005275685.tif 000053
（ここで、「ｎ」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎ」は不等式「１≦ｎ≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λjw」は、概念「ｗ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
【０１１３】
これは概念空間生成ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、概念空間生成ステップは、固有値情報から、数式５に基づいて定められた軸の数から成る概念空間を生成するので、概念空間の次元数がパターン分布に反映される概念の広がりに対応するように、概念空間を生成することができる。
【数５２】
2005275685.tif 000054
（ここで、「ｎ」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎ」は不等式「１≦ｎ≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λjw」は、概念「ｗ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
【０１１４】
また、請求項３８に記載のプログラムは、請求項２９から３７のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記軸類似度情報算出ステップは、上記概念空間の各々の上記軸に対応する上記固有ベクトル情報に基づいて、数式６で定義された上記軸類似度情報を算出することを特徴とする。
【数５３】
2005275685.tif 000055
（ここで、「Ｌkw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に関する軸類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
【０１１５】
これは軸類似度情報算出ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、軸類似度情報算出ステップは、概念空間の各々の軸に対応する固有ベクトル情報に基づいて、数式６で定義された軸類似度情報を算出するので、概念空間の各々の軸に相当する文脈に関する類似度を定量化することができる。
【数５４】
2005275685.tif 000056
（ここで、「Ｌkw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に関する軸類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
【０１１６】
また、請求項３９に記載のプログラムは、請求項２９から３８のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記軸類似度情報算出ステップにより算出された上記軸類似度情報の総和を、上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する空間類似度情報として算出する空間類似度情報算出ステップをさらに含み、上記文書情報序列ステップは、上記軸類似度情報および上記空間類似度情報算出ステップにより算出された上記空間類似度情報に基づいて、上記予め取得した文書情報を上記概念空間の各々の上記軸および上記概念空間に対して序列することを特徴とする。
【０１１７】
このプログラムによれば、算出された上記軸類似度情報の総和を、上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する空間類似度情報として算出し、文書情報序列ステップは、軸類似度情報および算出された空間類似度情報に基づいて、予め取得した文書情報を概念空間の各々の軸および概念空間に対して序列するので、概念空間の各々の軸に相当する文脈に関する類似度だけでなく、概念空間に関する類似度も定量化することができ、得られた類似度を例えば降順に並べることで文書情報の序列化を行うことができる。
【０１１８】
また、請求項４０に記載のプログラムは、請求項３９に記載のプログラムにおいて、上記空間類似度情報算出ステップは、数式７で定義された上記空間類似度情報を算出することを特徴とする。
【数５５】
2005275685.tif 000057
（ここで、「Ｌw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間に関する空間類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
【０１１９】
これは空間類似度情報算出ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、空間類似度情報算出ステップは、数式７で定義された空間類似度情報を算出するので、概念空間に射影して得られる類似度という距離尺度で、概念に関して文書情報との関連を定量化することができる。
【数５６】
2005275685.tif 000058
（ここで、「Ｌw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間に関する空間類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
【０１２０】
また、請求項４１に記載のプログラムは、請求項３９または４０に記載のプログラムにおいて、上記空間類似度情報算出ステップにより算出された上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する上記空間類似度情報と当該文書情報の他の概念空間に関する上記空間類似度情報とに基づいて、当該文書情報を類別する文書情報類別ステップをさらに含むことを特徴とする。
【０１２１】
このプログラムによれば、算出された予め取得した文書情報の概念空間に関する空間類似度情報と当該文書情報の他の概念空間に関する空間類似度情報とに基づいて、当該文書情報を類別するので、事前にカテゴリが定義さている場合において統計的パターン認識の部分空間類別法に基づいて、文書情報を、空間類似度情報により、当該文書情報が属するカテゴリに分類することができる。
【０１２２】
また、請求項４２に記載のプログラムは、請求項４１に記載のプログラムにおいて、上記文書情報類別ステップは、数式８の左辺に示された上記予め取得した文書情報の上記概念空間に関する上記空間類似度情報が、数式８の右辺に示された当該文書情報の他の概念空間に関する上記空間類似度情報より大きい場合、当該文書情報を上記概念空間に類別することを特徴とする。
【数５７】
2005275685.tif 000059
【数５８】
2005275685.tif 000060
（ここで、数式８の左辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｉ」の概念空間に関する空間類似度情報であり、右辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｋ」の概念空間に関する空間類似度情報である。数式８において、「ｎi」および「ｎk」はそれぞれ概念空間識別番号「ｉ」、「ｋ」の概念空間の軸の数であり、数式９に基づいて定められる数である。数式８において、「φji」は概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報であり、「φjk」は概念空間識別番号「ｋ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報である。数式８において、「ｊ」は不等式「１≦ｊ≦ｎi」、「１≦ｊ≦ｎk」のうち少なくとも１つを満たす整数であり、「ｉ」は不等式「１≦ｉ≦Ｋ」および「ｉ≠ｋ」を満たす整数であり、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｋ」および「ｋ≠ｉ」を満たす整数であり、「Ｋ」は１以上の整数であって概念空間の総数を表す。数式９において、「ｎi」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎi」は不等式「１≦ｎi≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λji」は、概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。数式９において、「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
【０１２３】
これは文書情報類別ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、文書情報類別ステップは、数式８の左辺に示された予め取得した文書情報の概念空間に関する空間類似度情報が、数式８の右辺に示された当該文書情報の他の概念空間に関する空間類似度情報より大きい場合、当該文書情報を概念空間に類別するので、空間類似度情報の大小に基づいて簡単に文書情報を類別することができる。
【数５９】
2005275685.tif 000061
【数６０】
2005275685.tif 000062
（ここで、数式８の左辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｉ」の概念空間に関する空間類似度情報であり、右辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｋ」の概念空間に関する空間類似度情報である。数式８において、「ｎi」および「ｎk」はそれぞれ概念空間識別番号「ｉ」、「ｋ」の概念空間の軸の数であり、数式９に基づいて定められる数である。数式８において、「φji」は概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報であり、「φjk」は概念空間識別番号「ｋ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報である。数式８において、「ｊ」は不等式「１≦ｊ≦ｎi」、「１≦ｊ≦ｎk」のうち少なくとも１つを満たす整数であり、「ｉ」は不等式「１≦ｉ≦Ｋ」および「ｉ≠ｋ」を満たす整数であり、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｋ」および「ｋ≠ｉ」を満たす整数であり、「Ｋ」は１以上の整数であって概念空間の総数を表す。数式９において、「ｎi」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎi」は不等式「１≦ｎi≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λji」は、概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。数式９において、「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
【０１２４】
また、本発明は記録媒体に関するものであり、請求項４３に記載の記録媒体は、上記請求項２９から４２のいずれか一つに記載されたプログラムを記録したことを特徴とする。
【０１２５】
この記録媒体によれば、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み取らせて実行することによって、請求項２９から４２のいずれか一つに記載されたプログラムを、コンピュータを利用して実現することができ、これら各プログラムと同様の効果を得ることができる。
【発明の効果】
【０１２６】
本発明によれば、概念を共有する文書情報の集合である文書情報集合を取得し、取得された文書情報集合に含まれる文書情報をベクトルで表現した情報である文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成し、作成された文書ベクトル情報に基づいて、文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出し、算出された固有値情報に対応する固有ベクトル情報に基づいて、固有ベクトル情報を基底とする空間である概念空間を生成し、生成された概念空間の各々の軸に対応する固有ベクトル情報に基づいて、予め取得した文書情報の概念空間の各々の軸に関する軸類似度情報を算出し、算出された軸類似度情報に基づいて、予め取得した文書情報を概念空間の各々の軸に対して序列するので、広範囲かつ膨大な量の文書情報を、所望の基準（例えば、文脈に応じた複数の基準）により、自動的に序列化することができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１２７】
具体的には、本発明によれば、単語情報間の関連性を単語情報の共起パターンから統計的に学習し、パターンのマッチングを通して文書情報を自動的に序列化することができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１２８】
すなわち、本発明によれば、単語情報の共起パターンを学習して得られる概念空間とのマッチングから、文脈に伴う複数の基準による文書情報の序列化を自動的に行うことができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１２９】
また、本発明によれば、例えば、疾患関連遺伝子の網羅的な探索とその機能分類を行うことができ、新しい薬剤や治療法の開発でのコストを削減することにつなげることができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１３０】
具体的には、本発明によれば、遺伝子の機能クラスに応じた序列化を通して疾患関連遺伝子の網羅的探索が可能になる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１３１】
また、本発明によれば、例えば疾患が癌とすると、癌抑制遺伝子や癌遺伝子、転移関連遺伝子のような作用機序を代表例に、疾患の文脈に応じて機能分類された網羅的な疾患関連遺伝子の抽出（序列化）が可能になる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１３２】
また、本発明によれば、例えば、高血圧や糖尿病などの疾患、インスリンのようなホルモン、そして癌転移のような事象を概念とした関連遺伝子の網羅的探索を行うことができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１３３】
また、本発明によれば、論文をはじめとする文書の形で個別に記述された疾患や遺伝子に関する情報を有機的に活用した推論から、創薬ターゲット候補選定に関する工数を削減することができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１３４】
また、本発明によれば、例えば各遺伝子の機能につながる文脈を理解することが可能になり、疾患の発症メカニズム解明や治療などへ応用することができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１３５】
具体的には、本発明によれば、両者の間に相関は認められるが複雑な関係のために解釈困難であった高血圧と糖尿病との結びつきを、各々の文脈から導かれる多面的解釈を通して見出すことが可能となる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１３６】
また、本発明によれば、簡単に文書ベクトル情報を作成することができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１３７】
また、本発明によれば、語の意味合いの深さを文書ベクトル情報に反映させることができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１３８】
また、本発明によれば、単語情報集合の冗長性を除いて処理量を効果的に削減することができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１３９】
また、本発明によれば、簡単に学習文書ベクトル情報を作成することができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１４０】
また、本発明によれば、語の意味合いの深さを学習文書ベクトル情報に反映させることができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１４１】
また、本発明によれば、次元圧縮するための変換行列を簡単に取得することができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１４２】
また、本発明によれば、固有値情報を既知の数学的手法により簡単に算出することができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１４３】
また、本発明によれば、概念空間の次元数がパターン分布に反映される概念の広がりに対応するように、概念空間を生成することができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１４４】
また、本発明によれば、概念空間の各々の軸に相当する文脈に関する類似度を定量化することができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１４５】
また、本発明によれば、概念空間の各々の軸に相当する文脈に関する類似度だけでなく、概念空間に関する類似度も定量化することができ、得られた類似度を例えば降順に並べることで文書情報の序列化を行うことができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１４６】
また、本発明によれば、概念空間に射影して得られる類似度という距離尺度で、概念に関して文書情報との関連を定量化することができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１４７】
また、本発明によれば、事前にカテゴリが定義さている場合において統計的パターン認識の部分空間類別法に基づいて、文書情報を、空間類似度情報により、当該文書情報が属するカテゴリに分類することができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【０１４８】
さらに、本発明によれば、空間類似度情報の大小に基づいて簡単に文書情報を類別することができる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０１４９】
以下に、本発明にかかる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【０１５０】
そして、後述する実施例では、書籍を用いた実験結果を通して本発明の有効性を検証する。また、本発明が、疾患関連遺伝子探索へ適用可能なことを、高血圧を一例にした実験結果から述べる。
【０１５１】
［本発明の概要］
以下、本発明の概要について説明し、その後、本発明の構成および処理等について詳細に説明する。
図１は、本発明の基本原理を示す原理構成図である。
【０１５２】
本発明は、概略的に、以下の基本的特徴を有する。すなわち、本発明は、まず、概念を共有する文書情報の集合である文書情報集合を取得し、文書情報集合ファイルの所定の記憶領域に格納する（ステップＳ−１）。
【０１５３】
ついで、ステップＳ−１にて取得された文書情報集合に含まれる文書情報をベクトルで表現した情報である文書ベクトル情報を、予め単語情報集合ファイルに格納された単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成し、文書ベクトル情報ファイルの所定の記憶領域に格納する（ステップＳ−２）。
【０１５４】
ここで、ステップＳ−２において、文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報の積に基づいて作成してもよい。
【０１５５】
また、重み情報は、語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報に関する重みである、数式１から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であってもよい（例えば、「西尾  章治郎，  田中  克己，  上原  邦昭，  有木  康雄，  加藤  俊一，  河野  浩之，  “情報の構造化と検索”，  岩波書店，  ２０００」参照。）。
【数６１】
2005275685.tif 000063
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
【０１５６】
ここで、単語情報集合の冗長性を除いて処理量を削減する目的から学習文書情報集合を用いた正規直交変換を施し、固有値情報の累積寄与率を基準に次元圧縮した空間に変換してもよい。つまり、学習文書情報集合を利用して単語情報集合に含まれる単語情報間の相関を排除することにより、文書ベクトル情報の次元数を削減してもよい。
【０１５７】
具体的には、例えば、正規直交変換に用いる学習文書情報の集合である学習文書情報集合を取得し、取得された学習文書情報集合に含まれる学習文書情報をベクトルで表現した情報である学習文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成し、作成された学習文書ベクトル情報を用いて、正規直交変換を行うための変換行列を取得し、取得された変換行列に基づいて文書ベクトル情報の正規直交変換を行うことにより、文書ベクトル情報を次元圧縮した情報である次元圧縮文書ベクトル情報に変換してもよい。ここで、文書ベクトル情報の次元圧縮は、ステップＳ−２（文書ベクトル情報作成）に包含される位置付けにあり、単純に文書ベクトル情報の次元を削減するテクニック（少記憶容量、高速化につながるもの）である。
【０１５８】
なお、学習文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報の積に基づいて作成してもよい。
【０１５９】
また、重み情報は、語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報に関する重みである、数式２から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であってもよい（例えば、「西尾  章治郎，  田中  克己，  上原  邦昭，  有木  康雄，  加藤  俊一，  河野  浩之，  “情報の構造化と検索”，  岩波書店，  ２０００」参照。）。
【数６２】
2005275685.tif 000064
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
【０１６０】
また、学習文書ベクトル情報を用いて、数式３で定義される固有値情報の累積寄与率を基準に、正規直交変換を行うための変換行列を取得してもよい。
【数６３】
2005275685.tif 000065
（ここで、「Ｎ」および「Ｎ'」は、対象とする学習文書情報集合により実験的に定められる。「Ｎ」は次元圧縮する前の学習文書ベクトル情報の次元数であり、「Ｎ'」は次元圧縮した後の学習文書ベクトル情報の次元数（但し、「Ｎ'≪Ｎ」）であり、「ｕk」は第「ｋ」主成分に対応する固有値情報である。但し、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｎ」を満たす整数である。）
【０１６１】
ついで、ステップＳ−２にて作成された文書ベクトル情報に基づいて、文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出し、固有値情報ファイルの所定の記憶領域に格納する（ステップＳ−３）。
【０１６２】
ここで、ステップＳ−３において、ステップＳ−２にて作成された文書ベクトル情報に基づいて、数式４に示す文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出してもよい。
【数６４】
2005275685.tif 000066
（ここで、「Ｒw」は概念「ｗ」を共有する文書ベクトル情報「ｕw(m)」に関する自己相関行列である。なお、「ｍ」は１からＭの値をとる整数であり、「Ｍ」は１以上の整数であって文書ベクトル情報「ｕw(m)」の総数を表す。また、「ｕw(m)」は文書ベクトル情報識別番号「ｍ」に対応する文書ベクトル情報であり、当該文書ベクトル情報は「（ｕ1，ｕ2，・・・，ｕk，・・・，ｕN）」で表現され、当該文書ベクトル情報のベクトル成分「ｕk」は「ＴＦ（ｕ，ｋ）×ＩＤＦ（ｋ）」であり、「ＴＦ（ｕ，ｋ）」は単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報の文書情報ｕにおける出現頻度である。）
【０１６３】
ついで、ステップＳ−３にて算出された固有値情報に対応する固有ベクトル情報に基づいて、固有ベクトル情報を基底とする空間である概念空間を生成し、概念空間ファイルの所定の記憶領域に格納する（ステップＳ−４）。なお、固有ベクトル情報からなる概念空間を通して単語情報の共起パターンの学習がおこなわれる。
【０１６４】
ここで、ステップＳ−４において、ステップＳ−３にて算出された固有ベクトル情報に基づいて、数式５で定められた軸の数から成る概念空間を生成してもよい。
【数６５】
2005275685.tif 000067
（ここで、「ｎ」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎ」は不等式「１≦ｎ≦Ｎ−１」を満たす整数であって単語情報間における結束構造に基づいて抽出された文脈の数（概念空間の軸の数）に相当し、パターン分布に反映される概念の広がりに対応しており、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λjw」は、概念「ｗ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
【０１６５】
ついで、ステップＳ−４にて生成された概念空間の各々の軸に対応する固有ベクトル情報に基づいて、予め取得した文書情報の概念空間の各々の軸に相当する文脈に関する軸類似度情報を算出し、軸類似度情報ファイルの所定の記憶領域に格納する（ステップＳ−５）。具体的には、予め取得した文書情報から当該文書情報をベクトルで表現した文書ベクトル情報を作成し（ステップＳ−２参照。）、ステップＳ−４にて生成された概念空間の各々の軸に対応する固有ベクトル情報に基づいて、当該文書ベクトル情報に対応する軸類似度情報を算出する。
【０１６６】
ここで、ステップＳ−５において、ステップＳ−４にて生成された概念空間の各々の軸に対応する固有ベクトル情報に基づいて、数式６で定義された軸類似度情報を算出してもよい。
【数６６】
2005275685.tif 000068
（ここで、「Ｌkw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に相当する文脈に関する軸類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数（文脈の総数）を表す。）
【０１６７】
ついで、ステップＳ−５にて算出された軸類似度情報に基づいて、予め取得した文書情報を概念空間の各々の軸に対して序列し、序列結果を序列結果ファイルの所定の記憶領域に格納する（ステップＳ−６）。
【０１６８】
ここで、ステップＳ−５にて算出された軸類似度情報の総和を、予め取得した文書情報の概念空間に関する空間類似度情報として算出し、ステップＳ−６において、軸類似度情報および算出された空間類似度情報に基づいて、予め取得した文書情報を概念空間の各々の軸および概念空間に対して序列してもよい。
【０１６９】
具体的には、例えば、数式７で定義された空間類似度情報を算出し、ステップＳ−６において、軸類似度情報および算出された空間類似度情報に基づいて、予め取得した文書情報を概念空間の各々の軸および概念空間に対して序列してもよい。
【数６７】
2005275685.tif 000069
（ここで、「Ｌw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間に関する距離尺度である空間類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
【０１７０】
また、事前にカテゴリが定義されている場合には、統計的パターン認識の部分空間類別法（例えば、「エルッキ・オヤ，  “パターン認識と部分空間法”，  産業図書，  １９８６」や「松永  務，  “部分空間類別法を適用した文書のフィルタリング手法の検討”，  信学論，  Ｖｏｌ．Ｊ８１−Ｄ−ＩＩ，  Ｎｏ．１，  ｐｐ．５４−６３，  １９９８」など参照。）に相当し、類似度によるカテゴリ分類を行ってもよい。
【０１７１】
すなわち、予め取得した文書情報の概念空間に関する空間類似度情報と当該文書情報の他の概念空間に関する空間類似度情報とに基づいて、当該文書情報を類別してもよい。
【０１７２】
具体的には、例えば、数式８の左辺に示された予め取得した文書情報の概念空間に関する空間類似度情報が、数式８の右辺に示された当該文書情報の他の概念空間に関する空間類似度情報より大きい場合、当該文書情報を概念空間に類別してもよい。
【数６８】
2005275685.tif 000070
【数６９】
2005275685.tif 000071
（ここで、数式８の左辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｉ」の概念空間に関する空間類似度情報であり、右辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｋ」の概念空間に関する空間類似度情報である。数式８において、「ｎi」および「ｎk」はそれぞれ概念空間識別番号「ｉ」、「ｋ」の概念空間の軸の数であり、数式９に基づいて定められる数である。数式８において、「φji」は概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報であり、「φjk」は概念空間識別番号「ｋ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報である。数式８において、「ｊ」は不等式「１≦ｊ≦ｎi」、「１≦ｊ≦ｎk」のうち少なくとも１つを満たす整数であり、「ｉ」は不等式「１≦ｉ≦Ｋ」および「ｉ≠ｋ」を満たす整数であり、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｋ」および「ｋ≠ｉ」を満たす整数であり、「Ｋ」は１以上の整数であって概念空間の総数を表す。数式９において、「ｎi」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎi」は不等式「１≦ｎi≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λji」は、概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。数式９において、「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
【０１７３】
以上、本発明の概要について説明したが、本発明は、概念空間設計（文書情報学習）と概念空間利用（文書情報序列化）とに大別することができる。そして、概念空間設計（文書情報学習）時は、上述したステップＳ−１（文書情報集合取得）、ステップＳ−２（文書ベクトル情報作成）、ステップＳ−３（固有値情報算出）およびステップＳ−４（概念空間生成）を行い、概念空間利用（文書情報序列化）時は、予め取得した文書情報に対して、上述したステップＳ−２（文書ベクトル情報作成）、ステップＳ−５（軸類似度情報算出）およびステップＳ−６（文書情報序列）を行う。
【０１７４】
［システム構成］
次に、本システムの構成について説明する。
図２は、本発明が適用される本システムの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【０１７５】
図２において、ネットワーク３００は、文書情報序列化装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネット等である。
【０１７６】
図２において、外部システム２００は、ネットワーク３００を介して、文書情報序列化装置１００と相互に接続され、利用者に対して文書情報等に関する外部データベースや各種の外部プログラムを実行するウェブサイトを提供する機能を有する。
【０１７７】
ここで、外部システム２００は、ＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成してもよく、そのハードウェア構成は、一般に市販されるワークステーション、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置により構成してもよい。また、外部システム２００の各機能は、外部システム２００のハードウェア構成中のＣＰＵ、ディスク装置、メモリ装置、入力装置、出力装置、通信制御装置等およびそれらを制御するプログラム等により実現される。
【０１７８】
図２において、文書情報序列化装置１００は、概略的に、文書情報序列化装置１００の全体を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部１０２、通信回線等に接続されるルータ等の通信装置（図示せず）に接続される通信制御インターフェース部１０４、各種のデータベースやファイルなどを格納する記憶部１０６、および、入力装置１１２や出力装置１１４に接続される入出力制御インターフェース部１０８を備えて構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。さらに、この文書情報序列化装置１００は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、ネットワーク３００に通信可能に接続されている。
【０１７９】
図２の記憶部１０６に格納される各種のデータベースやテーブルやファイル（文書情報集合ファイル１０６ａ〜類別結果ファイル１０６ｎ）は、固定ディスク装置等のストレージ手段であり、各種処理に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【０１８０】
これら記憶部１０６の各構成要素のうち、文書情報集合ファイル１０６ａは、後述する文書情報集合取得部１０２ａにより取得された、文書情報の集合である文書情報集合を格納する文書情報集合格納手段である。この文書情報集合ファイル１０６ａに格納される情報は、文書情報で構成されている。
【０１８１】
また、単語情報集合ファイル１０６ｂは、予め定めた単語情報集合を格納する単語情報集合格納手段である。この単語情報集合ファイル１０６ｂに格納される情報は、単語情報で構成されている。
【０１８２】
また、文書ベクトル情報ファイル１０６ｃは、後述する文書ベクトル情報作成部１０２ｂにより、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成された、文書情報集合に含まれる文書情報をベクトルで表現した情報である文書ベクトル情報を格納する文書ベクトル情報格納手段である。この文書ベクトル情報ファイル１０６ｃに格納される情報は、文書ベクトル情報で構成されている。
【０１８３】
また、学習文書集合ファイル１０６ｄは、後述する学習文書集合取得部１０２ｃにより取得された、正規直交変換に用いる学習文書情報の集合である学習文書情報集合を格納する学習文書集合格納手段である。この学習文書集合ファイル１０６ｄに格納される情報は、学習文書情報で構成されている。
【０１８４】
また、学習文書ベクトル情報ファイル１０６ｅは、後述する学習文書ベクトル情報作成部１０２ｄにより、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成された、学習文書情報集合に含まれる学習文書情報をベクトルで表現した情報である学習文書ベクトル情報を格納する学習文書ベクトル情報格納手段である。この学習文書ベクトル情報ファイル１０６ｅに格納される情報は、学習文書ベクトル情報で構成されている。
【０１８５】
また、変換行列ファイル１０６ｆは、後述する変換行列取得部１０２ｅにより、学習文書ベクトル情報を用いて取得された、正規直交変換を行うための変換行列を格納する変換行列格納手段である。この変換行列ファイル１０６ｆに格納される情報は、変換行列で構成されている。
【０１８６】
また、次元圧縮文書ベクトル情報ファイル１０６ｇは、後述する正規直交変換部１０２ｆにより、変換行列に基づいて上記文書ベクトル情報の上記正規直交変換を行うことにより変換された、上記文書ベクトル情報を次元圧縮した情報である次元圧縮文書ベクトル情報を格納する次元圧縮文書ベクトル情報格納手段である。この次元圧縮文書ベクトル情報ファイル１０６ｇに格納される情報は、次元圧縮文書ベクトル情報で構成されている。
【０１８７】
また、固有値情報ファイル１０６ｈは、後述する固有値情報算出部１０２ｇにより、文書ベクトル情報に基づいて、文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から算出された固有値情報および対応する固有ベクトル情報を格納する固有値情報格納手段である。この固有値情報ファイル１０６ｈに格納される情報は、固有値情報および対応する固有ベクトル情報を相互に関連づけて構成されている。
【０１８８】
また、概念空間ファイル１０６ｉは、後述する概念空間生成部１０２ｈにより、固有値情報に対応する固有ベクトル情報に基づいて生成された、固有ベクトル情報を基底とする空間である概念空間を格納する概念空間格納手段である。この概念空間ファイル１０６ｉに格納される情報は、概念空間の各々の軸に対応する固有値情報および固有ベクトル情報、概念空間の軸数、対象とする文書情報集合により実験的に定められたパラメータ「κ」を相互に関連づけて構成されている。
【０１８９】
また、軸類似度情報ファイル１０６ｊは、後述する軸類似度情報算出部１０２ｉにより、概念空間の各々の軸に対応する固有ベクトル情報に基づいて算出された、予め取得した文書情報の概念空間の各々の軸に関する軸類似度情報を格納する軸類似度情報格納手段である。この軸類似度情報ファイル１０６ｊに格納される情報は、軸類似度情報の算出対象である概念空間の識別情報、当該概念空間の軸の識別情報、軸類似度情報を相互に関連づけて構成されている。
【０１９０】
また、序列結果ファイル１０６ｋは、後述する文書情報序列部１０２ｊにより、軸類似度情報に基づいて、予め取得した文書情報を概念空間の各々の軸および概念空間に対して序列した結果である序列結果を格納する序列結果格納手段である。この序列結果ファイル１０６ｋに格納される情報は、予め取得した文書情報を概念空間の各々の軸および概念空間に対して序列した結果である序列結果で構成されている。
【０１９１】
また、空間類似度情報ファイル１０６ｍは、後述する空間類似度情報算出部１０２ｋにより、軸類似度情報の総和として算出された、予め取得した文書情報の概念空間に関する空間類似度情報を格納する空間類似度情報格納手段である。この空間類似度情報ファイル１０６ｍに格納される情報は、空間類似度情報の算出対象である概念空間の識別情報、空間類似度情報を相互に関連づけて構成されている。
【０１９２】
また、類別結果フィル１０６ｎは、後述する文書情報類別部１０２ｍにより、予め取得した文書情報の概念空間に関する空間類似度情報と当該文書情報の他の概念空間に関する空間類似度情報とに基づいて当該文書情報を類別した結果である類別結果を格納する類別結果格納手段である。この類別結果フィル１０６ｎに格納される情報は、文書情報の識別情報、当該文書情報が属する概念空間の識別情報を相互に関連づけて構成されている。
【０１９３】
また、図２において、通信制御インターフェース部１０４は、文書情報序列化装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信制御を行う。すなわち、通信制御インターフェース部１０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。
【０１９４】
また、図２において、入出力制御インターフェース部１０８は、入力装置１１２や出力装置１１４の制御を行う。ここで、出力装置１１４としては、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカ等を用いることができる（なお、以下においては出力装置１１４をモニタとして記載する場合がある）。また、入力装置１１２としては、キーボード、マウス、および、マイク等を用いることができる。また、モニタも、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現する。
【０１９５】
また、図２において、制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラム、および所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部１０２は、機能概念的に、文書情報集合取得部１０２ａ、文書ベクトル情報作成部１０２ｂ、学習文書集合取得部１０２ｃ、学習文書ベクトル情報作成部１０２ｄ、変換行列取得部１０２ｅ、正規直交変換部１０２ｆ、固有値情報算出部１０２ｇ、概念空間生成部１０２ｈ、軸類似度情報算出部１０２ｉ、文書情報序列部１０２ｊ、空間類似度情報算出部１０２ｋおよび文書情報類別部１０２ｍを含んで構成されている。
【０１９６】
このうち、文書情報集合取得部１０２ａは、概念を共有する文書情報の集合である文書情報集合を取得する文書情報集合取得手段である。
【０１９７】
また、文書ベクトル情報作成部１０２ｂは、文書情報集合に含まれる文書情報をベクトルで表現した情報である文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成する文書ベクトル情報作成手段である。
【０１９８】
また、学習文書集合取得部１０２ｃは、正規直交変換に用いる学習文書情報の集合である学習文書情報集合を取得する学習文書情報集合取得手段である。
【０１９９】
また、学習文書ベクトル情報作成部１０２ｄは、学習文書情報集合に含まれる学習文書情報をベクトルで表現した情報である学習文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成する学習文書ベクトル情報作成手段である。
【０２００】
また、変換行列取得部１０２ｅは、学習文書ベクトル情報を用いて、正規直交変換を行うための変換行列を取得する変換行列取得手段である。
【０２０１】
また、正規直交変換部１０２ｆは、変換行列に基づいて文書ベクトル情報の正規直交変換を行うことにより、文書ベクトル情報を次元圧縮した情報である次元圧縮文書ベクトル情報に変換する正規直交変換手段である。
【０２０２】
また、固有値情報算出部１０２ｇは、文書ベクトル情報に基づいて、文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出する固有値情報算出手段である。
【０２０３】
また、概念空間生成部１０２ｈは、固有値情報に対応する固有ベクトル情報に基づいて、固有ベクトル情報を基底とする空間である概念空間を生成する概念空間生成手段である。
【０２０４】
また、軸類似度情報算出部１０２ｉは、概念空間の各々の軸に対応する固有ベクトル情報に基づいて、予め取得した文書情報の概念空間の各々の軸に関する軸類似度情報を算出する軸類似度情報算出手段である。
【０２０５】
また、文書情報序列部１０２ｊは、軸類似度情報および空間類似度情報に基づいて、予め取得した文書情報を概念空間の各々の軸および概念空間に対して序列する文書情報序列手段である。
【０２０６】
また、空間類似度情報算出部１０２ｋは、軸類似度情報の総和を、予め取得した文書情報の概念空間に関する空間類似度情報として算出する空間類似度情報算出手段である。
【０２０７】
また、文書情報類別部１０２ｍは、予め取得した文書情報の概念空間に関する空間類似度情報と当該文書情報の他の概念空間に関する空間類似度情報とに基づいて、当該文書情報を類別する文書情報類別手段である。
【０２０８】
なお、これら各部によって行われる処理の詳細については、後述する。
【０２０９】
［システムの処理］
次に、このように構成された本実施の形態における本システムの処理の一例について、以下に図３や図４等を参照して詳細に説明する。
【０２１０】
（メイン処理）
ここでは、文書情報序列化装置１００にて行われるメイン処理について、図３等を参照して詳細に説明する。
図３は、本実施形態における本システムのメイン処理の一例を示すフローチャートである。
【０２１１】
まず、文書情報序列化装置１００は、文書情報集合取得部１０２ａの処理により、概念を共有する文書情報の集合である文書情報集合を取得し、文書情報集合ファイル１０６ａの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−１）。
【０２１２】
ついで、文書情報序列化装置１００は、文書ベクトル情報作成部１０２ｂの処理により、ステップＳＡ−１にて取得された文書情報集合に含まれる文書情報をベクトルで表現した情報である文書ベクトル情報を、予め単語情報集合ファイル１０６ｂに格納された単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成し、文書ベクトル情報ファイル１０６ｃの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−２）。
【０２１３】
ここで、ステップＳＡ−２において、文書情報序列化装置１００は、文書ベクトル情報作成部１０２ｂの処理により、文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報の積に基づいて作成してもよい。
【０２１４】
また、重み情報は、語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報に関する重みである、数式１から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であってもよい（例えば、「西尾  章治郎，  田中  克己，  上原  邦昭，  有木  康雄，  加藤  俊一，  河野  浩之，  “情報の構造化と検索”，  岩波書店，  ２０００」参照。）。
【数７０】
2005275685.tif 000072
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
【０２１５】
ここで、単語情報集合の冗長性を除いて処理量を削減する目的から学習文書情報集合を用いた正規直交変換を施し、固有値情報の累積寄与率を基準に次元圧縮した空間に変換してもよい。つまり、学習文書情報集合を利用して単語情報集合に含まれる単語情報間の相関を排除することにより、文書ベクトル情報の次元数を削減してもよい。
【０２１６】
具体的には、例えば、正規直交変換に用いる学習文書情報の集合である学習文書情報集合を取得し、取得された学習文書情報集合に含まれる学習文書情報をベクトルで表現した情報である学習文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成し、作成された学習文書ベクトル情報を用いて、正規直交変換を行うための変換行列を取得し、取得された変換行列に基づいて文書ベクトル情報の正規直交変換を行うことにより、上記文書ベクトル情報を次元圧縮した情報である次元圧縮文書ベクトル情報に変換してもよい（次元圧縮処理）。
【０２１７】
（次元圧縮処理）
ここで、学習文書情報集合取得部１０２ｃから正規直交変換部１０２ｆにて行われる次元圧縮処理について、図４を参照して詳細に説明する。なお、本次元圧縮処理は、ステップＳＡ−２（文書ベクトル情報作成）に包含される位置付けにあり、単純に文書ベクトル情報の次元を削減するテクニック（少記憶容量、高速化につながるもの）である。
【０２１８】
図４は、本実施形態における本システムの次元圧縮処理の一例を示すフローチャートである。
【０２１９】
まず、文書情報序列化装置１００は、学習文書情報取得部１０２ｃの処理により、正規直交変換に用いる学習文書情報の集合である学習文書情報集合を取得し、学習文書情報集合ファイル１０６ｄの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−１）。
【０２２０】
ついで、文書情報序列化装置１００は、学習文書ベクトル情報作成部１０２ｄの処理により、ステップＳＢ−１にて取得された学習文書情報集合に含まれる学習文書情報をベクトルで表現した情報である学習文書ベクトル情報を、予め単語情報集合ファイル１０６ｂに格納された単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報に基づいて作成し、学習文書ベクトル情報ファイル１０６ｅの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−２）。
【０２２１】
ここで、ステップＳＢ−２において、文書情報序列化装置１００は、学習文書ベクトル情報作成部１０２ｄの処理により、学習文書ベクトル情報を、予め定めた単語情報集合に含まれる各々の単語情報の出現頻度情報および重み情報の積に基づいて作成してもよい。
【０２２２】
また、重み情報は、語の意味合いの深さを表す量であり、単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報に関する重みである、数式２から算出される「ＩＤＦ（ｋ）」であってもよい（例えば、「西尾  章治郎，  田中  克己，  上原  邦昭，  有木  康雄，  加藤  俊一，  河野  浩之，  “情報の構造化と検索”，  岩波書店，  ２０００」参照。）。
【数７１】
2005275685.tif 000073
（ここで、「ｋ」は１からＮの値をとる整数である。但し、「Ｎ」は１以上の整数であって単語情報集合に含まれる単語情報の総数を表す。）
【０２２３】
ついで、文書情報序列化装置１００は、変換行列取得部１０２ｅの処理により、ステップＳＢ−２にて作成された学習文書ベクトル情報を用いて、正規直交変換を行うための変換行列を取得し、変換行列ファイル１０６ｆの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−３）。
【０２２４】
ここで、ステップＳＢ−３において、文書情報序列化装置１００は、変換行列取得部１０２ｅの処理により、学習文書ベクトル情報を用いて、数式３で定義される固有値情報の累積寄与率を基準に、正規直交変換を行うための変換行列を取得してもよい。
【数７２】
2005275685.tif 000074
（ここで、「Ｎ」は次元圧縮する前の学習文書ベクトル情報の次元数であり、「Ｎ'」は次元圧縮した後の学習文書ベクトル情報の次元数（但し、「Ｎ'≪Ｎ」）であり、「ｕk」は第「ｋ」主成分に対応する固有値情報である。但し、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｎ」を満たす整数である。）
【０２２５】
ついで、文書情報序列化装置１００は、正規直交変換部１０２ｆの処理により、ステップＳＢ−３にて取得された変換行列に基づいて文書ベクトル情報の正規直交変換を行うことにより、文書ベクトル情報を次元圧縮した情報である次元圧縮文書ベクトル情報に変換し、次元圧縮文書ベクトル情報ファイル１０６ｇの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−４）。
【０２２６】
これにて、次元圧縮処理が終了する。
【０２２７】
再び図３に戻り、文書情報序列化装置１００は、固有値情報算出部１０２ｇの処理により、ステップＳＡ−２にて作成された文書ベクトル情報に基づいて、文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出し、固有値情報ファイル１０６ｈの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−３）。
【０２２８】
ここで、ステップＳＡ−３において、文書情報序列化装置１００は、固有値情報算出部１０２ｇの処理により、ステップＳＡ−２にて作成された文書ベクトル情報に基づいて、数式４に示す文書ベクトル情報に関する自己相関行列のＫＬ展開から固有値情報を算出してもよい。
【数７３】
2005275685.tif 000075
（ここで、「Ｒw」は概念「ｗ」を共有する文書ベクトル情報「ｕw(m)」に関する自己相関行列である。なお、「ｍ」は１からＭの値をとる整数であり、「Ｍ」は１以上の整数であって文書ベクトル情報「ｕw(m)」の総数を表す。また、「ｕw(m)」は文書ベクトル情報識別番号「ｍ」に対応する文書ベクトル情報であり、当該文書ベクトル情報は「（ｕ1，ｕ2，・・・，ｕk，・・・，ｕN）」で表現され、当該文書ベクトル情報のベクトル成分「ｕk」は「ＴＦ（ｕ，ｋ）×ＩＤＦ（ｋ）」であり、「ＴＦ（ｕ，ｋ）」は単語情報識別番号「ｋ」に対応する単語情報の文書情報ｕにおける出現頻度である。）
【０２２９】
ついで、文書情報序列化装置１００は、概念空間生成部１０２ｈの処理により、ステップＳＡ−３にて算出された固有値情報に対応する固有ベクトル情報に基づいて、固有ベクトル情報を基底とする空間である概念空間を生成し、概念空間ファイル１０６ｉの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−４）。
【０２３０】
ここで、ステップＳＡ−４において、文書情報序列化装置１００は、概念空間生成部１０２ｈの処理により、ステップＳＡ−３にて算出された固有ベクトル情報に基づいて、数式５で定められた軸の数から成る概念空間を生成してもよい。
【数７４】
2005275685.tif 000076
（ここで、「ｎ」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎ」は不等式「１≦ｎ≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λjw」は、概念「ｗ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
【０２３１】
ついで、文書情報序列化装置１００は、軸類似度情報算出部１０２ｉの処理により、ステップＳＡ−４にて生成された概念空間の各々の軸に対応する固有ベクトル情報に基づいて、予め取得した文書情報の概念空間の各々の軸に関する軸類似度情報を算出し、軸類似度情報ファイル１０６ｊの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−５）。具体的には、文書情報序列化装置１００は、文書ベクトル情報作成部１０２ｂの処理により、予め取得した文書情報から当該文書情報をベクトルで表現した文書ベクトル情報を作成し（ステップＳＡ−２参照。）、軸類似度情報算出部１０２ｉの処理により、ステップＳＡ−４にて生成された概念空間の各々の軸に対応する固有ベクトル情報に基づいて、当該文書ベクトル情報に対応する軸類似度情報を算出する。
【０２３２】
ここで、ステップＳＡ−５において、文書情報序列化装置１００は、軸類似度情報算出部１０２ｉの処理により、ステップＳＡ−４にて生成された概念空間の各々の軸に対応する固有ベクトル情報に基づいて、数式６で定義された軸類似度情報を算出してもよい。
【数７５】
2005275685.tif 000077
（ここで、「Ｌkw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に関する軸類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
【０２３３】
ついで、文書情報序列化装置１００は、文書情報序列部１０２ｊの処理により、ステップＳＡ−５にて算出された軸類似度情報に基づいて、予め取得した文書情報を概念空間の各々の軸に対して序列し、序列結果を序列結果ファイル１０６ｋの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ−６）。
【０２３４】
ここで、文書情報序列化装置１００は、空間類似度情報算出部１０２ｋの処理により、ステップＳＡ−５にて算出された軸類似度情報の総和を、予め取得した文書情報の概念空間に関する空間類似度情報として算出し、空間類似度情報ファイル１０６ｍの所定の記憶領域に格納し、ステップＳＡ−６において、文書情報序列化装置１００は、文書情報序列部１０２ｊの処理により、軸類似度情報および算出された空間類似度情報に基づいて、予め取得した文書情報を概念空間の各々の軸および概念空間に対して序列してもよい。
【０２３５】
具体的には、例えば、文書情報序列化装置１００は、空間類似度情報算出部１０２ｋの処理により、数式７で定義された空間類似度情報を算出し、ステップＳＡ−６において、文書情報序列化装置１００は、文書情報序列部１０２ｊの処理により、軸類似度情報および算出された空間類似度情報に基づいて、予め取得した文書情報を概念空間の各々の軸および概念空間に対して序列してもよい。
【数７６】
2005275685.tif 000078
（ここで、「Ｌw（ｘ）」は文書ベクトル情報「ｘ」の概念「ｗ」が表す概念空間に関する空間類似度情報であり、「φkw」は概念「ｗ」が表す概念空間の第「ｋ」軸に対応する固有ベクトル情報である。ただし、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦ｎ」を満たす整数であり、「ｎ」は１以上の整数であって概念空間の軸の総数を表す。）
【０２３６】
また、事前にカテゴリが定義されている場合には、統計的パターン認識の部分空間類別法（例えば、「エルッキ・オヤ，  “パターン認識と部分空間法”，  産業図書，  １９８６」や「松永  務，  “部分空間類別法を適用した文書のフィルタリング手法の検討”，  信学論，  Ｖｏｌ．Ｊ８１−Ｄ−ＩＩ，  Ｎｏ．１，  ｐｐ．５４−６３，  １９９８」など参照。）に相当し、類似度によるカテゴリ分類を行ってもよい。
【０２３７】
すなわち、文書情報序列化装置１００は、文書情報類別部１０２ｍの処理により、予め取得した文書情報の概念空間に関する空間類似度情報と当該文書情報の他の概念空間に関する空間類似度情報とに基づいて、当該文書情報を類別し、類別結果を類別結果ファイル１０６ｎの所定の記憶領域に格納してもよい。
【０２３８】
具体的には、例えば、文書情報序列化装置１００は、文書情報類別部１０２ｍの処理により、数式８の左辺に示された予め取得した文書情報の概念空間に関する空間類似度情報が、数式８の右辺に示された当該文書情報の他の概念空間に関する空間類似度情報より大きい場合、当該文書情報を概念空間に類別してもよい。
【数７７】
2005275685.tif 000079
【数７８】
2005275685.tif 000080
（ここで、数式８の左辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｉ」の概念空間に関する空間類似度情報であり、右辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｋ」の概念空間に関する空間類似度情報である。数式８において、「ｎi」および「ｎk」はそれぞれ概念空間識別番号「ｉ」、「ｋ」の概念空間の軸の数であり、数式９に基づいて定められる数である。数式８において、「φji」は概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報であり、「φjk」は概念空間識別番号「ｋ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報である。数式８において、「ｊ」は不等式「１≦ｊ≦ｎi」、「１≦ｊ≦ｎk」のうち少なくとも１つを満たす整数であり、「ｉ」は不等式「１≦ｉ≦Ｋ」および「ｉ≠ｋ」を満たす整数であり、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｋ」および「ｋ≠ｉ」を満たす整数であり、「Ｋ」は１以上の整数であって概念空間の総数を表す。数式９において、「ｎi」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎi」は不等式「１≦ｎi≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λji」は、概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。数式９において、「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
【０２３９】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本実施形態は、概念空間設計（文書情報学習）と概念空間利用（文書情報序列化）とに大別することができる。そして、概念空間設計（文書情報学習）時は、上述したステップＳＡ−１（文書情報集合取得）、ステップＳＡ−２（文書ベクトル情報作成）、ステップＳＡ−３（固有値情報算出）およびステップＳＡ−４（概念空間生成）の処理を行い、概念空間利用（文書情報序列化）時は、予め取得した文書情報に対して、上述したステップＳＡ−２（文書ベクトル情報作成）、ステップＳＡ−５（軸類似度情報算出）およびステップＳＡ−６（文書情報序列）の処理を行う。
【０２４０】
以上、メイン処理が終了する。
【０２４１】
（他の実施の形態）
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
【０２４２】
例えば、文書情報序列化装置１００は、文書情報序列化装置１００とは別筐体で構成されるクライアント端末からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するように構成してもよい。
【０２４３】
また、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【０２４４】
この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０２４５】
また、文書情報序列化装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
【０２４６】
例えば、文書情報序列化装置１００の各部または各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行なわれる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現することができ、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現することも可能である。なお、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じて文書情報序列化装置１００に機械的に読み取られる。
【０２４７】
すなわち、ＲＯＭまたはＨＤなどの記憶部１０６などには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭ等にロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部１０２を構成する。また、このコンピュータプログラムは、文書情報序列化装置１００に対して任意のネットワーク３００を介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記録されてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【０２４８】
また、本発明にかかるプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等の任意の「可搬用の物理媒体」や、各種コンピュータシステムに内蔵されるＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤ等の任意の「固定用の物理媒体」、あるいは、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットに代表されるネットワークを介してプログラムを送信する場合の通信回線や搬送波のように、短期にプログラムを保持する「通信媒体」を含むものとする。
【０２４９】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【０２５０】
記憶部１０６に格納される各種のファイル等（文書情報集合ファイル１０６ａ〜類別結果ファイル１０６ｎ）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【０２５１】
また、文書情報序列化装置１００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理端末等の情報処理装置にプリンタやモニタやイメージスキャナ等の周辺装置を接続し、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【０２５２】
さらに、文書情報序列化装置１００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷等に応じた任意の単位で、機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、各データベースを独立したデータベース装置として独立に構成してもよく、また、処理の一部をＣＧＩ（Ｃｏｍｍｏｎ  Ｇａｔｅｗａｙ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いて実現してもよい。
【０２５３】
また、ネットワーク３００は、文書情報序列化装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネットや、イントラネットや、ＬＡＮ（有線／無線の双方を含む）や、ＶＡＮや、パソコン通信網や、公衆電話網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、専用回線網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、ＣＡＴＶ網や、ＩＭＴ２０００方式、ＧＳＭ方式またはＰＤＣ／ＰＤＣ−Ｐ方式等の携帯回線交換網／携帯パケット交換網や、無線呼出網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等の局所無線網や、ＰＨＳ網や、ＣＳ、ＢＳまたはＩＳＤＢ等の衛星通信網等のうちいずれかを含んでもよい。すなわち、本システムは、有線・無線を問わず任意のネットワークを介して、各種データを送受信することができる。
【実施例】
【０２５４】
次に、本発明の実施例について、図５から図１８等を参照して詳細に説明する。
【０２５５】
本実施例においては、遺伝子毎に文書情報で記述された遺伝病データベースＯＭＩＭ（例えば、「Ａ．Ｈａｍｏｓｈ  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｏｎｌｉｎｅ  Ｍｅｎｄｅｌｉａｎ  Ｉｎｈｅｒｉｔａｎｃｅ  ｉｎ  Ｍａｎ  （ＯＭＩＭ）”，  Ｈｕｍ．  Ｍｕｔａｔ．，  ｖｏｌ．１５，  Ｎｏ．１，  ｐｐ５７−６１，  ２０００」参照。）や論文データベースＰｕｂＭｅｄ（例えば、ＰｕｂＭｅｄのホームページ「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｅｎｔｒｅｚ／ｑｕｅｒｙ．ｆｃｇｉ？ｄｂ＝ＰｕｂＭｅｄ」参照。）を用い、疾患関連遺伝子の探索をその文書情報の検索と捉えた応用について述べる。
【０２５６】
本実施例は、科学的根拠を通して医療を進めるＥＢＭ（Ｅｖｉｄｅｎｃｅ  Ｂａｓｅｄ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）の考え方に基づいている。本実施例では、本発明による文脈に応じた序列化を通して疾患関連遺伝子の網羅的探索の実現を図る。
【０２５７】
本実施例のねらいは、統計的機械学習による方法を通して、遺伝子数１万規模を対象に文脈に伴う複数の基準による序列化が自動処理可能となる点を示すことにある。
【０２５８】
（１．書籍を用いた実験）
（１−１．実験データ）
書籍を、頁を単位とした文書（本実施形態における文書情報に対応）とみると、見出し語（本実施形態における単語情報に対応）の数を次元数とする、本実施形態における文書ベクトル情報を頁毎に得ることができる。
【０２５９】
なお、書籍の索引から、見出し語と現れる頁が得られる（例えば、「松原  謙一，  “ゲノム機能〜発現プロファイルとトランスクリプトーム〜”，  中山書店，  第３章２  医学知識を機械に伝える−ＢＯＢプロジェクト，  ｐｐ．１３４−１４３，  ２０００」参照。）。また、各頁は独立して記述されているとみなすことに相当し、前の区切りが１つの頁内にある場合などはノイズとなる近似が含まれている。
【０２６０】
本実験では、細胞生物学の分野で著名な洋書であり、高いニーズがある書籍「Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  ｏｆ  Ｔｈｅ  Ｃｅｌｌ」（Ｂ．Ａｌｂｅｒｔｓ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｇａｒｌａｎｄ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，  １９９４）を用いる。なお、当該書籍は、図５に示すように、２４の章からなる。図５は、本実験に用いる書籍「Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  ｏｆ  Ｔｈｅ  Ｃｅｌｌ」の各章の内容を示す図である。
【０２６１】
本実験では、頁の偶数および奇数で２つに分け、それぞれ、学習に用いる訓練集合および評価の為のテスト集合とした。本実験に用いる書籍に関するデータを図６に示す。図６は、本実験に用いる書籍「Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  ｏｆ  Ｔｈｅ  Ｃｅｌｌ」の頁数および語の数を、全集合、訓練集合、テスト集合ごとに示す図である。
【０２６２】
図６に示すように、当該書籍の頁（本実施形態における文書情報に対応）数は１２０６であり、そのうち、偶数頁（訓練集合）は５９６であり、奇数頁（テスト集合）は６１０である。また、図６に示すように、当該書籍に含まれる語（本実施形態における単語情報に対応）の数は２８５７であり、そのうち、偶数頁に含まれる語の数は２２９９であり、奇数頁に含まれる語の数は２２８７である。
【０２６３】
（１−２．予備実験）
ここでは、図５に示した各章をカテゴリ（本実施形態における概念に対応）とする部分空間類別法による分類（本実施形態における文書情報類別部１０２ｍの処理に対応）の実験結果について述べ、本発明による語の共起パターンによる表現の妥当性を確認することが目的である。なお、本実験は、各章は固有の概念から成っており、各頁は属する章の概念下にあることを前提にしたものである。
【０２６４】
ここで、事前にカテゴリが定義されている場合には、統計的パターン認識の部分空間識別法（例えば、「エルッキ・オヤ，  “パターン認識と部分空間法”，  産業図書，  １９８６」や「松永  務，  “部分空間類別法を適用した文書のフィルタリング手法の検討”，  信学論，  Ｖｏｌ．Ｊ８１−Ｄ−ＩＩ，  Ｎｏ．１，  ｐｐ．５４−６３，  １９９８」など参照。）に相当し、類似度（本実施形態における空間類似度情報に対応）によるカテゴリ分類基準は以下のようにして与えられる。
【０２６５】
カテゴリ「ｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｋ）」（本実施形態における概念に対応）に属するパターン（本実施形態における文書ベクトル情報に対応）の自己相関行列Ｒ(i)のＫＬ展開から得られる固有値をλj(i)（λ1(i)≧λ2(i)≧λ3(i)≧・・・≧λN(i)≧０）（本実施形態における固有値情報に対応）、対応する固有ベクトルφj(i)（本実施形態における固有ベクトル情報に対応）を部分空間（本実施形態における概念空間に対応）の基底とし、すべてのｋ（≠ｉ）に対して、下記の数式８を満たすならば、文書ベクトル情報「Ｘ」をカテゴリ「ｉ」に類別する。
【数７９】
2005275685.tif 000081
【数８０】
2005275685.tif 000082
（ここで、数式８の左辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｉ」の概念空間に関する空間類似度情報であり、右辺は文書ベクトル情報「ｘ」の概念空間識別番号「ｋ」の概念空間に関する空間類似度情報である。数式８において、「ｎi」および「ｎk」はそれぞれ概念空間識別番号「ｉ」、「ｋ」の概念空間の軸の数であり、数式９に基づいて定められる数である。数式８において、「φj(i)」は概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報であり、「φj(k)」は概念空間識別番号「ｋ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有ベクトル情報である。数式８において、「ｊ」は不等式「１≦ｊ≦ｎi」、「１≦ｊ≦ｎk」のうち少なくとも１つを満たす整数であり、「ｉ」は不等式「１≦ｉ≦Ｋ」および「ｉ≠ｋ」を満たす整数であり、「ｋ」は不等式「１≦ｋ≦Ｋ」および「ｋ≠ｉ」を満たす整数であり、「Ｋ」は１以上の整数であって概念空間の総数を表す。数式９において、「ｎi」および「κ」は対象とする文書情報集合により実験的に定められるパラメータであり、「ｎi」は不等式「１≦ｎi≦Ｎ−１」を満たす整数であって概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の軸の数を表し、「κ」は不等式「０＜κ≦１」を満たす実数である。「λj(i)」は、概念空間識別番号「ｉ」の概念空間の第「ｊ」軸に対応する固有値情報であり、「ｊ」は１からＮの値をとる整数である。数式９において、「Ｎ」は２以上の整数であって固有値情報の総数を表す。）
【０２６６】
図７に、固有値の累積寄与率に伴う圧縮後の次元数に応じた章の誤分類率の変動を示す。なお、圧縮前の文書ベクトル情報の次元数は訓練集合の語の数の２２９９とし、パラメータ「κ」は０．９７とした。ただし、訓練集合とテスト集合の両方に含まれる語の数は１７３３であり、すなわち、テスト集合の２２８７個の語のうちの５５４個については学習対象に含まれていない。
【０２６７】
図７に示すように、訓練集合では次元数を増すにつれて誤分類率が減少して適切に学習されており、また、テスト集合においても高いレベルの分類精度が得られていることがわかる。
【０２６８】
そして、図８に示すように、各頁は、それが属する章に、特に大きな偏りなく分類されていることがわかる。例えば、図８には、第１章は２０頁からなり、その２０頁うち３頁が誤分類され、誤分類先の章は第６章、第１３章、第２２章である、ことが示されている。図８は、テスト集合で最も分類精度の高い累積寄与率８０％、次元数２０１における章分類の候補を示す図である。
【０２６９】
以上の結果から、本発明の共起パターンの表現は概念の学習に妥当であることが確認された。
【０２７０】
（１−３．複数の基準による序列化）
ここでは、オンコジーン（Ｏｎｃｏｇｅｎｅ：癌遺伝子）（本実施形態における概念に対応）を例に概念空間を生成し（本実施形態における概念空間生成部１０２ｈの処理に対応）、頁（本実施形態における文書情報に対応）に対する類似度を通して、本発明の有効性を示す。
【０２７１】
ここで、癌遺伝子について簡単に説明する。アミノ酸置換や欠失などの変異が生じると正常な遺伝子が癌遺伝子となる。癌遺伝子へ変化することにより増殖因子や転写因子などが活性化され、癌細胞の異常な増殖に寄与する。ただし、少量の変異では細胞癌化は起こらないとされている（例えば、「“医学大辞典”，  南山堂，  １９９８」参照。）。
【０２７２】
図９は、索引において用語「Ｏｎｃｏｇｅｎｅ」の挙げられている頁の一覧を示す図である。なお、概念空間は、図９に示されている頁が共通の概念を有しているとして、図９に示す訓練集合を用いて生成した。
【０２７３】
各頁（本実施形態における文書情報に対応）は上述した（１−２．予備実験）で設定した上位２０１の主成分により記述し、パラメータ「κ」は０．９７である。
【０２７４】
図９の訓練集合の類似度（本実施形態における軸類似度情報に対応）の軸に関する変動を図１０に示す。図１０は、訓練集合で「Ｏｎｃｏｇｅｎｅ」の見出し語のある頁の類似度を示す図である。「Ｏｎｃｏｇｅｎｅ」の概念空間は６軸からなり、図１０では各頁の軸に関する類似度が線で結ばれている。図１０に示すように、第１５章（頁番号７６８）は明確に類似度の違いがあらわれていないものの、第１７章（頁番号９００）には第５軸のもつ文脈が対応していることが顕著に示されている。また、１２８８頁の第３軸または１２７４頁や１２８０頁の第４軸に大きな類似度の値が得られていることから、第２４章は幾つかの文脈があるとみることができる。なお、第２４章はＣａｎｃｅｒ（癌）の疾患の章であり，生物学的分類による他の章とは異なっている（図５参照。）。
【０２７５】
つぎに、図１１は、テスト集合における類似度（本実施形態における空間類似度情報に対応）上位１０の頁を示した図であり、６つの軸の類似度（本実施形態における軸類似度情報に対応）に関してもあわせて示した。なお、図１１において、「全体」の欄の括弧内の数字は、当該頁における用語「Ｏｎｃｏｇｅｎｅ」の索引に基づく頻度である。
【０２７６】
図１１に示すように、図９で示されているテスト集合に含まれる９つの頁が第１軸において全て挙げられており、適切に学習されていると判断される。また、第６軸は、第１位の２８３頁により、第６章と対応していることがわかる。ここで、図９に示す通り、訓練集合には第６章に頁がなく、第６章に相当する文脈が見出されて第６軸が創り出されたとみることができ、特筆すべき点である。なお、全体の第３位の１２８９頁については、索引に基づいて、頻度ゼロとなっているが、実際には語が含まれており（恐らく、索引は単なる語の有無ではなく、編集上の意図が反映されていると考えられる。）、抽出されているのは妥当であるといえる。
【０２７７】
これらの結果から、本発明が提案する、学習を通して文脈に応じた複数の基準による文書の序列化が実現されることがわかる。
【０２７８】
（２．疾患関連遺伝子探索への応用）
ここでは、高血圧を疾患の例に、本発明による疾患関連遺伝子探索の実験結果を述べる。なお、高血圧は、代表的な生活習慣病であり、複数の遺伝子が発症に対して複雑に関与する多遺伝子性疾患として知られている（例えば、「三木  哲郎，  “高血圧遺伝子解析プロジェクト”，  遺伝子医学，  Ｖｏｌ．５，  Ｎｏ．４，  ｐｐ．１２６−１３０，  ２００１」や「佐々木  博巳，  “バイオ研究イラストマップ”，  羊土社，  ２００１」、「堀内  正嗣，  福田  恵一，  森下  竜一，  “生活習慣と遺伝子疾患”，  メディカルレビュー社，
２００２」など参照。）。
【０２７９】
ヒトの遺伝病に関するデータベースとしてよく知られる「ＯＭＩＭ（例えば、「Ａ．Ｈａｍｏｓｈ  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｏｎｌｉｎｅ  Ｍｅｎｄｅｌｉａｎ  Ｉｎｈｅｒｉｔａｎｃｅ  ｉｎ  Ｍａｎ  （ＯＭＩＭ）”，  Ｈｕｍ．  Ｍｕｔａｔ．，  ｖｏｌ．１５，  Ｎｏ．１，  ｐｐ５７−６１，  ２０００」参照。）」は、番号の付与された遺伝子単位の文書の頁からなり、各頁から情報ソースとして文献データベース「ＰｕｂＭｅｄ（例えば、ＰｕｂＭｅｄのホームページ「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｅｎｔｒｅｚ／ｑｕｅｒｙ．ｆｃｇｉ？ｄｂ＝ＰｕｂＭｅｄ」参照。）」へ引用としてリンクが張られている。なお、「ＰｕｂＭｅｄ」では、ライフサイエンス分野の論文を対象に、タイトルやアブストラクトが電子化されている。
【０２８０】
本実験では、各遺伝子の頁を文書とみて、本実施形態における文書ベクトル情報で表現し、学習文書集合（本実施形態における学習文書情報集合ファイル１０６ｄに格納される学習文書情報に対応）には「ＰｕｂＭｅｄ」の論文を用いることとする。なお、本実験には、「ＯＭＩＭ」と「ＰｕｂＭｅｄ」の両者の語の出現特性は同等との近似が含まれている。
【０２８１】
また、本実験では、文書のベクトル表現のための単語情報集合（本実施形態における単語情報集合ファイル１０６ｂに格納される単語情報に対応）にはライフサイエンス分野でよく用いられる４７９６語を用いた。なお、当該４７９６語は、分子生物学や病理学、生化学、遺伝学などの分野を対象に収集した。
【０２８２】
ここで、図１２に、「ＰｕｂＭｅｄ」の論文の全７７６３８件における頻度上位２０を示す。図１２は、頻度上位２０による本実験に用いる語の例を示す図である。なお、各語の頻度は、論文のタイトル部では１０、アブストラクト部では５の重みで計算されている。
【０２８３】
図１２には、最大７７６３８件のうちの各語の出現件数（本実施形態における出現頻度情報に対応）およびこれにより算出されるＩＤＦ値（本実施形態における重み情報に対応）もあわせて示す。
【０２８４】
本実験では、「ＰｕｂＭｅｄ」の論文を学習文書集合にして得た累積寄与率８０％のときの圧縮次元数７６８を用いる（本実施形態における次元圧縮処理に対応）。
【０２８５】
また、本実験において、高血圧の概念空間は、「Ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ」の検索語により１９９９年１月から２００１年１２月までの３年間を対象にして得た、「ＰｕｂＭｅｄ」の論文１３８５７件（本実施形態における文書情報集合ファイル１０６ａに格納される文書情報に対応）から生成した（概念空間生成部１０２ｈの処理に対応）。なお、概念空間の生成において、語を含む文書集合を通して広く疾患について概念化することが考慮されている。
【０２８６】
一方の遺伝子は、「ＯＭＩＭ」の番号が付与されている１３７２２件（２００１年１２月時点。）のうち、遺伝子名が得られる１０００１件（本実施形態における予め取得した文書情報に対応）を対象とした。
【０２８７】
図１３は、番号が２０７７６５（ＡＭＥ２遺伝子）の場合の「ＯＭＩＭ」の頁からの語の抽出結果を示す図である。なお、語の抽出においては、文書中でテキストとなっている部分を語の抽出範囲の対象とした。
【０２８８】
図１３に示すように、例えば「ａｍｉｎｏ  ａｃｉｄ」のように複数単語による語が抽出される他、大文字／小文字や単数／複数の語形変化が考慮されたものとなっている。
【０２８９】
つぎに、図１４および図１５は、それぞれ、「ＧｅｎｅＣａｒｄｓ（例えば、「Ｍ．Ｒｅｂｈａｎ  ｅｔ  ａｌ．，  “ＧｅｎｅＣａｒｄｓ：  ａ  ｎｏｖｅｌ  ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  ｇｅｎｏｍｉｃｓ  ｃｏｍｐｅｎｄｉｕｍ  ｗｉｔｈ  ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ｄａｔａ  ｍｉｎｉｎｇ  ａｎｄ  ｑｕｅｒｙ  ｒｅｆｏｒｍｕｌａｔｉｏｎ  ｓｕｐｐｏｒｔ”，  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，  １４，  ｐｐ６５６−６６４，  １９９８」参照。）」および「高血圧候補遺伝子リスト（例えば、「ＭＫ．Ｈａｌｕｓｈｋａ  ｅｔ  ａｌ．，  “ＧＩＳＴ：  Ａ  ｗｅｂ  ｔｏｏｌ  ｆｏｒ  ｃｏｌｌｅｃｔｉｎｇ  ｇｅｎｅ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ”，  Ｐｈｙｓｉｏｌ．Ｇｅｎｏｍｉｃｓ，  ｖｏｌ．１，  Ｎｏ．２，  ｐｐ７５−８１，  １９９９」参照。）」による関連遺伝子に関する再現率、適合率の変動を示す図であり、１０００１遺伝子からの抽出精度を示している。なお、「ＧｅｎｅＣａｒｄｓ」は、遺伝子情報ポータルとしてよく知られている。
【０２９０】
ここで、「ｈｙｐｅｒｔｅｎｔｉｏｎ」の検索語で得られる５２件（２００１年１２月時点。）のうち、「ＯＭＩＭ」の番号のあるものは３９件あり、関連遺伝子とした。
【０２９１】
また、「高血圧候補遺伝子リスト」の方は挙げられている１５０件のうちの「ＯＭＩＭ」の番号のある１４７件を関連遺伝子としている。なお、両者に重複する遺伝子に１６件が含まれている。
【０２９２】
また、再現率（ｒｅｃａｌｌ）および適合率（ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）は情報検索でよく用いられる評価尺度で、次式でそれぞれ定義されている（例えば、「長尾  真，  “自然言語処理”，  岩波書店，  １９９６．」参照。）。
【０２９３】
具体的には、「再現率Ｒ＝抽出された文書中の該当文書の数／全文書中の該当文書の数」、「適合率Ｐ＝抽出された文書中の該当文書の数／抽出された文書の数」で定義される。
【０２９４】
図１４および図１５では、文献（例えば、「Ｓ．Ｄｅｅｒｗｅｓｔｅｒ，  Ｓ．Ｔ．Ｄｕｍａｉｓ，  Ｔ．Ｋ．Ｌａｎｄａｕｅｒ，  Ｇ．Ｗ．Ｆｕｒｎａｓ  ａｎｄ  Ｒ．Ｈａｒｓｈｍａｎ，  “Ｉｎｄｅｘｉｎｇ  ｂｙ  Ｌａｔｅｎｔ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”，  Ｊ．  Ａｍ．  Ｓｏｃ．  Ｉｎｆ．  Ｓｃｉ．，  Ｖｏｌ．４１，  Ｎｏ．６，  ｐｐ．３９１−４０７，  １９９０」参照。）の従来手法を用いた、「Ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ」の検索語による結果と、本発明による結果とをあわせて示している。なお、従来手法による検索においては、予備実験により、４７９６×１０００１の単語・文書行列の特異値分解による次元数を累積寄与率９５％の２７３とした。また、本発明において、パラメータ「κ」は０．３３で、軸数は４である。
【０２９５】
従来手法の抽出精度と本発明の抽出精度とを比べると、図１４では抽出遺伝子数が少ないときに比較的劣っている一方で、図１５では抽出遺伝子数の多い場合に優れた結果を示しており、ほぼ同等であるとみられる。ここで、いずれの手法においても再現率の向上の余地があることには、「ＯＭＩＭ」の頁の記述が必ずしも十分ではないことが一因に考えられる。
【０２９６】
図１６は、本発明による上位２５の抽出遺伝子を示す図である。図１６には各遺伝子の「ＯＭＩＭ」本文の頁における「Ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ」の語の頻度が示されており、さらに、「ＧｅｎｅＣａｒｄｓ」および「高血圧候補遺伝子リスト」で高血圧に関連するとされる遺伝子がそれぞれ、「Ｈ」および「ｈ」の印によりあわせて示されている。
【０２９７】
図１６をみると、図１４および図１５で示した「Ｈ」および「ｈ」の印の関連の他に、「Ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ」の語の言及により関連が認められるものが含まれ、抽出結果の妥当性が確認できる。
【０２９８】
ここで、例えば図１６における第１０位のＥＤＮ２遺伝子は、図１６の頻度の欄に示す通り、「ＯＭＩＭ」の文書には「Ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ」の語がないものの、「Ｈ」および「ｈ」の印からわかるように妥当であり、語の有無に直接的に依存しない有用な結果が得られるといえる。なお、オントロジー（例えば、「Ｍ．Ａｓｈｂｕｒｎｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｇｅｎｅ  ｏｎｔｏｌｏｇｙ：ｔｏｏｌ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｕｎｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｂｉｏｌｏｇｙ”，  Ｎａｔ．  Ｇｅｎｅｔ．，  ｖｏｌ．２５，  Ｎｏ．１，  ｐｐ２５−２９，  ２０００」参照。）によれば、「ｂｌｏｏｄ  ｐｒｅｓｓｕｒｅ  ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ」の属性が与えられている。
【０２９９】
図１７は、「高血圧候補遺伝子リスト（例えば、「ＭＫ．Ｈａｌｕｓｈｋａ  ｅｔ  ａｌ．，  “ＧＩＳＴ：  Ａ  ｗｅｂ  ｔｏｏｌ  ｆｏｒ  ｃｏｌｌｅｃｔｉｎｇ  ｇｅｎｅ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ”，  Ｐｈｙｓｉｏｌ．  Ｇｅｎｏｍｉｃｓ，  ｖｏｌ．１，  Ｎｏ．２，  ｐｐ７５−８１，  １９９９」参照。）」に記された遺伝子の機能クラス、各機能クラスに属する遺伝子数および本発明による第１軸から第４軸の抽出遺伝子１００における該当数を順に４つ並べて示した図である。なお、高血圧候補遺伝子リストでは、１６の機能クラスのいずれかが各遺伝子に付与されている。
【０３００】
図１７において、第１軸は「Ｒｅｎｉｎ−Ａｎｇｉｏｔｅｎｓｉｎ−Ａｌｄｏｓｔｅｒｏｎｅ  ｐａｔｈｗａｙ」（レニン−アンジオテンシン−アルドステロンパスウェイ）、第３軸は「Ｃｈａｎｎｅｌｓ  ａｎｄ  Ｔｒａｎｓｐｏｒｔｅｒｓ」（チャネル及びトランスポータ）と「Ｓｔｅｒｏｉｄ」（ステロイド）、第４軸は「Ｉｎｔｅｒｃｅｌｌｕｌａｒ  Ｍｅｓｓｅｎｇｅｒｓ」（細胞内メッセンジャー）で、該当数の割合が相対的に大きく、高血圧のもつ文脈に応じた序列が得られていることが示されている。
【０３０１】
ここで、レニン−アンジオテンシン系と呼ばれる血圧調節機構の関連遺伝子が高血圧関連遺伝子として最も重要とされており（例えば、「檜垣  實男，  勝谷  友宏，  荻原  俊男，  “遺伝疫学：高血圧”  循環器科，  ４８，  ｐｐ．１５８−１６２，  ２０００」参照。）、相当する文脈が第１軸にあることは有効な結果であると考えられる。
【０３０２】
図１８は、全４軸のうち、第３および第４軸に関する上位２５の高血圧の抽出遺伝子を示す図である。なお、図１８では、図１７の各遺伝子の機能クラスも示している。
【０３０３】
図１８に示すように、ＡＭＥ２遺伝子の１つを除いて、両者に重複は見られず、図１６には含まれない関連遺伝子がそれぞれの上位に上げられていることが「Ｈ」および「ｈ」の印で示されている。
【０３０４】
また、図１８からは、第３軸で「Ｎａｔｒｉｕｒｅｔｉｃ  Ｐｅｐｔｉｄｅｓ」（ナトリウム利尿ペプチド）の全６個のうちの５つが上位１８までで挙げられていることから対応をみることができる。
【０３０５】
さらに、第４軸と「Ｉｎｔｅｒｃｅｌｌｕｌａｒ  Ｍｅｓｓｅｎｇｅｒｓ」（細胞内メッセンジャー）との対応も、図１８の上位２５によれば、独占的な傾向で認められる。
【０３０６】
以上の結果から、本発明は疾患関連遺伝子探索に適用可能で、遺伝子の機能クラスと対応付けられた序列が得られることがわかる。
【０３０７】
なお、本発明によれば、高血圧を例にした疾患に限定されず、インスリンのようなホルモンや癌転移のような事象の概念についても、上述と同様に関連遺伝子の探索が可能であり、本発明の特徴に挙げられる。
【０３０８】
このように、本発明では複数の語における結束構造に着目して、語の共起パターンから語の間の関連性を統計的に学習し、文書情報の複数の基準による序列化を提案した。
【０３０９】
本発明を疾患関連遺伝子探索に適用し高血圧を疾患の例にした上述の実験結果から、高血圧に関する文脈に応じた複数の基準により遺伝子が序列化できることを示した。
【０３１０】
生命現象は遺伝子の発現により生成されるタンパク質が相互に複雑に作用するネットワークの下で成り立っており、遺伝子カスケード（例えば、「村松  正実，  “解読されたゲノム情報をどう活かすか”，  東京化学同人，  １２．  遺伝子カスケードと新しい創薬プラン，  ｐｐ．１０３−１１１，  ２００１」参照。）構築を通した疾患につながる作用機序の理解が治療に向けて目指すものとされている。
【０３１１】
本発明による遺伝子機能と対応付けられた序列は、その構築の検証への応用も可能である。
【０３１２】
ここで、役割や作用により活用語彙を階層的に分類することを通して対象世界の知識構造化を図るオントロジー（例えば、「溝口  理一郎，  “オントロジー研究の基礎と応用”，  人工知能学会誌，  Ｖｏｌ．１４，  Ｎｏ．６，  ｐｐ．９７７−９８８，  １９９９」参照。）の研究がある。
【０３１３】
ライフサイエンス分野でも、生物学や医学をはじめとした分野横断的な知識ベースの構築が進められている（例えば、「Ｍ．Ａｓｈｂｕｒｎｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，  “Ｇｅｎｅ  ｏｎｔｏｌｏｇｙ：ｔｏｏｌ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｕｎｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｂｉｏｌｏｇｙ”，  Ｎａｔ．  Ｇｅｎｅｔ．，  ｖｏｌ．２５，  Ｎｏ．１，  ｐｐ２５−２９，  ２０００」参照。）が、専門家の手作業に基づくために規模が大きくなるにつれて実現困難となる問題点がある。
【０３１４】
本発明の計算機を用いた自動処理による網羅性とは相補的な関係にあり、明示的に記述する上述のオントロジー構築と本発明との融合は可能である。
【０３１５】
さらに、本発明の遺伝子探索以外の利用においては、例えば、経営状況が記された有価証券報告書と呼ばれるドキュメントを用いて、倒産リスクの高い企業をリストアップする例が考えられる。具体的には、倒産した企業の有価証券報告書を用いて、「倒産企業」の概念空間を生成し、対象とする有価証券報告書を入力して類似度の降順の序列から倒産リスク情報を取得することが考えられる。つまり、倒産に至るのに幾つかのパターンがあるとみられ、そのパターンを文脈（コンテクスト）として把握することが、対処する上で有用であるといえる。
【産業上の利用可能性】
【０３１６】
以上のように、本発明にかかる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体は、広範囲かつ膨大な量の文書情報を所望の基準（例えば、文脈に応じた複数の基準）により序列化することができる。
【０３１７】
また、本発明にかかる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体は、疾患関連遺伝子探索や創薬ターゲット候補選定などを行うバイオインフォマティクス分野において極めて有用である。
【０３１８】
さらに、本発明にかかる文書情報序列化装置、文書情報序列化方法、プログラムおよび記録媒体は、産業上の多くの分野、特に医薬品や医療、ライフサイエンス等の分野で広く実施することができ、極めて有用である。
【図面の簡単な説明】
【０３１９】
【図１】本発明の基本原理を示す原理構成図である。
【図２】本発明が適用される本システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図３】本実施形態における本システムのメイン処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】本実施形態における本システムの次元圧縮処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】本実験に用いる書籍「Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  ｏｆ  Ｔｈｅ  Ｃｅｌｌ」の各章の内容を示す図である。
【図６】本実験に用いる書籍「Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  ｏｆ  Ｔｈｅ  Ｃｅｌｌ」の頁数および語の数を、全集合、訓練集合、テスト集合ごとに示す図である。
【図７】固有値の累積寄与率に伴う圧縮後の次元数に応じた章の誤分類率の変動を示す図である。
【図８】テスト集合で最も分類精度の高い累積寄与率８０％、次元数２０１におけ          る章分類の候補を示す図である。
【図９】索引において用語「Ｏｎｃｏｇｅｎｅ」の挙げられている頁の一覧を示す図である。
【図１０】訓練集合で「Ｏｎｃｏｇｅｎｅ」の見出し語のある頁の類似度を示す図である。
【図１１】テスト集合における類似度（本実施形態における空間類似度情報に対応）上位１０の頁を示した図である。
【図１２】頻度上位２０による本実験に用いる語の例を示す図である。
【図１３】番号が２０７７６５（ＡＭＥ２遺伝子）の場合の「ＯＭＩＭ」の頁からの語の抽出結果を示す図である。
【図１４】「ＧｅｎｅＣａｒｄｓ」による関連遺伝子に関する再現率、適合率の変動を示す図である。
【図１５】「高血圧候補遺伝子リスト」による関連遺伝子に関する再現率、適合率の変動を示す図である。
【図１６】本発明による上位２５の抽出遺伝子を示す図である。
【図１７】「高血圧候補遺伝子リスト」に記された遺伝子の機能クラス、各機能クラスに属する遺伝子数および本発明による第１軸から第４軸の抽出遺伝子１００における該当数を順に４つ並べて示した図である。
【図１８】全４軸のうち、第３および第４軸に関する上位２５の高血圧の抽出遺伝子を示す図である。
【符号の説明】
【０３２０】
１００  文書情報序列化装置
１０２  制御部
１０２ａ  文書情報集合取得部
１０２ｂ  文書ベクトル情報作成部
１０２ｃ  学習文書情報集合取得部
１０２ｄ  学習文書ベクトル情報作成部
１０２ｅ  変換行列取得部
１０２ｆ  正規直交変換部
１０２ｇ  固有値情報算出部
１０２ｈ  概念空間生成部
１０２ｉ  軸類似度情報算出部
１０２ｊ  文書情報序列部
１０２ｋ  空間類似度情報算出部
１０２ｍ  文書情報類別部
１０４  通信制御インターフェース部
１０６  記憶部
１０６ａ  文書情報集合ファイル
１０６ｂ  単語情報集合ファイル
１０６ｃ  文書ベクトル情報ファイル
１０６ｄ  学習文書集合ファイル
１０６ｅ  学習文書ベクトル情報ファイル
１０６ｆ  変換行列ファイル
１０６ｇ  次元圧縮文書ベクトル情報ファイル
１０６ｈ  固有値情報ファイル
１０６ｉ  概念空間ファイル
１０６ｊ  軸類似度情報ファイル
１０６ｋ  序列結果ファイル
１０６ｍ  空間類似度情報ファイル
１０６ｎ  類別結果ファイル
１０８  入出力制御インターフェース部
１１２  入力装置
１１４  出力装置
２００  外部システム
３００  ネットワーク
【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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