(57)【要約】【課題】  幅広い用途に利用できるデータ分析装置を提供する。【解決手段】  複数のデータ要素の各々について定義され、オン又はオフのいずれかのステートに設定されるスイッチ情報を記憶するとともに、データ要素間の関係重みづけ情報を記憶し、データ要素の一つを注目データとしてランダムに選択し、当該注目データと他のデータ要素との関係重みづけ情報と、他のデータ要素のスイッチ情報とに基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算し、この演算された入力刺激値と注目データのスイッチ情報の現在のステートとに基づいて、注目データのスイッチ情報を設定するデータ分析装置である。【選択図】        図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のデータ要素と、前記データ要素の各々について定義され、オン又はオフのいずれかのステートに設定されるスイッチ情報と、を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報を記憶する記憶手段と、
前記データ要素の一つを注目データとしてランダムに選択し、当該注目データと他のデータ要素との関係重みづけ情報と、他のデータ要素のスイッチ情報とに基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する手段と、
前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのスイッチ情報を更新する手段であって、当該注目データに関連するスイッチ情報の現在のステートに応じて定められ、ステートごとに異なるしきい値と、前記入力刺激値とを比較して、ステートを変化させるか否かを決定し、当該決定の結果に基づいてスイッチ情報を更新する手段と、
を含み、
所定の条件が満足されるまで、前記入力刺激値の演算と、スイッチ情報の更新とを繰り返して実行した後の、前記データ要素の少なくとも一つについての前記スイッチ情報のステートが、所定の処理に供されることを特徴とするデータ分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ分析装置において、
前記入力刺激値を演算する手段は、
スイッチ情報のステートがオンの場合に「１」、オフの場合に「０」と設定されるスイッチ値を用い、
前記他のデータ要素ごとに、当該他のデータ要素と注目データとの間の関係重みづけ情報によって特定される重み値と、スイッチ値との積で規定される要素入力値を演算し、
前記他のデータ要素のすべてについての前記要素入力値の総和を演算し、
前記総和に基づいて入力刺激値を定める
ことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のデータ分析装置において、
前記スイッチ情報を更新する手段は、
現在のステートがオンであり、オフのステートに変化させるときの第１しきい値θ１と、
現在のステートがオフであり、オンのステートに変化させるときの第２しきい値θ２と、
を記憶しており、
現在のステートがオンであるときに、前記演算された入力刺激値Ｉが、
Ｉ＜θ１であるときに、スイッチ情報をオフに更新し、そうでないときには、スイッチ情報をオンのままとし、
現在のステートがオフであるときに、前記演算された入力刺激値Ｉが、
Ｉ＞θ２であるときに、スイッチ情報をオンに更新し、そうでないときには、スイッチ情報をオフのままとする
ことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一項に記載のデータ分析装置であって、
前記入力刺激値の演算と、スイッチ情報の更新とを繰り返すか否かを定める前記所定の条件は、
前記スイッチ情報の更新後において、各データ要素に関係するスイッチ情報が変化しないとの条件である
ことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか一項に記載のデータ分析装置であって、
分析の対象となった複数の対象データのそれぞれから複数のデータ要素を抽出し、前記抽出したデータ要素に基づいて、スイッチ情報を初期化する手段と、
前記対象データの各々について順次、所定の条件が満足されるまで、前記入力刺激値の演算と、スイッチ情報の更新とを繰り返して実行した後の前記スイッチ情報のステートを取得して、出力する手段と、
を含むことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項６】
コンピュータを用い、
複数のデータ要素と、前記データ要素の各々について定義され、オン又はオフのいずれかのステートに設定されるスイッチ情報と、を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報を記憶手段に記憶させ、
（１）前記データ要素の一つを注目データとしてランダムに選択し、当該注目データと他のデータ要素との関係重みづけ情報と、他のデータ要素のスイッチ情報とに基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算し、
（２）前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのスイッチ情報を更新する手段であって、当該注目データに関連するスイッチ情報の現在のステートに応じて定められ、ステートごとに異なるしきい値と、前記入力刺激値とを比較して、ステートを変化させるか否かを決定し、当該決定の結果に基づいてスイッチ情報を更新し、
前記（１）、（２）の工程を、前記スイッチ情報の更新後において、いずれかのデータ要素に関係するスイッチ情報が変化している間に亘って繰り返し実行し、
当該繰り返し実行後の、前記データ要素の少なくとも一つについての前記スイッチ情報のステートのセットを、所定の処理に供することを特徴とするデータ分析方法。
【請求項７】
複数のデータ要素と、前記データ要素の各々について定義され、オン又はオフのいずれかのステートに設定されるスイッチ情報と、を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報を記憶する記憶手段にアクセス可能なコンピュータに、
（１）前記データ要素の一つを注目データとしてランダムに選択し、当該注目データと他のデータ要素との関係重みづけ情報と、他のデータ要素のスイッチ情報とに基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する手順と、
（２）前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのスイッチ情報を更新する手段であって、当該注目データに関連するスイッチ情報の現在のステートに応じて定められ、ステートごとに異なるしきい値と、前記入力刺激値とを比較して、ステートを変化させるか否かを決定し、当該決定の結果に基づいてスイッチ情報を更新する手順と、
前記（１）、（２）の工程を、前記スイッチ情報の更新後において、いずれかのデータ要素に関係するスイッチ情報が変化している間に亘って繰り返し実行する手順と、
を実行させることを特徴とするデータ分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば多数のデータ要素のうち、所定特徴を備えたデータ要素群を抽出する際などに用いられるデータ分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ニューラルネットワークを用いたデータ分析手法は、従来からいくつかの方法が知られている。このうち、ホップフィールド（J.J.Hopfield）が提案したものは、複数のノードについて、その相互間の結合強度が定義され、このノードを含んで構成されるパタンが、予め定められているパタン群のうちどれに最も近いかを判定するものである。
【０００３】
ここでノード間の結合強度は、ノードｉからノードｊへの結合強度と、ノードｊからノードｉへの結合強度が等しい、いわゆる対称結合となるよう設定されている。こうしたノードからなるネットワーク（対称結合ネットワーク）における活性伝播の結果は、特定の安定状態（活性伝播によって定められる力学系のアトラクタである不動点）に落ち着くことが知られている。すなわちホップフィールドの提案した方法は、ネットワークが最終的に、どの安定状態（不動点）に落ち着くかに応じてネットワークの初期パタンがどの不動点パタン（予め定められているパタン）に最も近いかを演算するものである（非特許文献１）。
【非特許文献１】Hopfield, J. J. (1982), Proc.Natl. Acad. Sci. USA, 79, 2554
【非特許文献２】Koulakov, A. A., Raghavachari,S., Kepecs, A. & Lisman, J. E. (2002), Nat. Neurosci. 8, 775
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来のホップフィールドの方法では、ネットワークの分析結果は、事前に定められた不動点パタンのいずれかである。これら不動点パタンは、解空間内に離散的に存在し、初期パタンの変化に対して連続的に変化する解が得られないという問題点がある。
【０００５】
そこで、ヒステリシスユニット（値の変化にヒステリシス特性を有するユニット）によってネットワークを構成し、連続的アトラクタを持つ力学系を実現する試みがなされている（非特許文献２）。しかし、このクーラロフの方法では、結局パタンの連続性は実現されず、ネットワーク全体から定義されるスカラ量（活動度と呼ばれる）に関する連続性が実現されたに留まる。
【０００６】
すなわち、分析の対象となるデータ要素群を用いて構成したネットワークについて、その初期パタンの状態に対して連続性を有する解を与える方法は見いだされていなかった。このため、上記従来の方法は、いずれも限られた用途でのデータ分析を行うことができるに留まっていた。
【０００７】
本発明は上記実情に鑑みて為されたもので、分析の対象となるデータ要素群を用いて構成したネットワークについて、その初期パタンの状態に対して連続性を有する解を与え、幅広い用途に利用できるデータ分析装置を提供することを、その目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記従来例の問題点を解決するための本発明は、データ分析装置であって、複数のデータ要素と、前記データ要素の各々について定義され、オン又はオフのいずれかのステートに設定されるスイッチ情報と、を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報を記憶する記憶手段と、前記データ要素の一つを注目データとしてランダムに選択し、当該注目データと他のデータ要素との関係重みづけ情報と、他のデータ要素のスイッチ情報とに基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する手段と、前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのスイッチ情報を更新する手段であって、当該注目データに関連するスイッチ情報の現在のステートに応じて定められ、ステートごとに異なるしきい値と、前記入力刺激値とを比較して、ステートを変化させるか否かを決定し、当該決定の結果に基づいてスイッチ情報を更新する手段と、を含み、所定の条件が満足されるまで、前記入力刺激値の演算と、スイッチ情報の更新とを繰り返して実行した後の、前記データ要素の少なくとも一つについての前記スイッチ情報のステートが、所定の処理に供されることを特徴としている。
【０００９】
ここで前記入力刺激値を演算する手段は、スイッチ情報のステートがオンの場合に「１」、オフの場合に「０」と設定されるスイッチ値を用い、前記他のデータ要素ごとに、当該他のデータ要素と注目データとの間の関係重みづけ情報によって特定される重み値と、スイッチ値との積で規定される要素入力値を演算し、前記他のデータ要素のすべてについての前記要素入力値の総和を演算し、前記総和に基づいて入力刺激値を定めることを特徴としている。
【００１０】
さらに、ここで前記スイッチ情報を更新する手段は、現在のステートがオンであり、オフのステートに変化させるときの第１しきい値θ１と、現在のステートがオフであり、オンのステートに変化させるときの第２しきい値θ２と、を記憶しており、現在のステートがオンであるときに、前記演算された入力刺激値Ｉが、Ｉ＜θ１であるときに、スイッチ情報をオフに更新し、現在のステートがオフであるときに、前記演算された入力刺激値Ｉが、Ｉ＞θ２であるときに、スイッチ情報をオンに更新する。
【００１１】
さらに、前記入力刺激値の演算と、スイッチ情報の更新とを繰り返すか否かを定める前記所定の条件は、前記スイッチ情報の更新後において、各データ要素に関係するスイッチ情報が変化しないとの条件であることとしてもよい。
【００１２】
また、このデータ分析装置は、分析の対象となった複数の対象データのそれぞれから複数のデータ要素を抽出し、前記抽出したデータ要素に基づいて、スイッチ情報を初期化する手段と、前記対象データの各々について順次、所定の条件が満足されるまで、前記入力刺激値の演算と、スイッチ情報の更新とを繰り返して実行した後の前記スイッチ情報のステートを取得して、出力する手段と、をさらに含んでもよい。
【００１３】
また、上記従来例の問題点を解決するための本発明は、コンピュータを用いたデータ分析方法であって、複数のデータ要素と、前記データ要素の各々について定義され、オン又はオフのいずれかのステートに設定されるスイッチ情報と、を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報を記憶手段に記憶させ、（１）前記データ要素の一つを注目データとしてランダムに選択し、当該注目データと他のデータ要素との関係重みづけ情報と、他のデータ要素のスイッチ情報とに基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算し、（２）前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのスイッチ情報を更新する手段であって、当該注目データに関連するスイッチ情報の現在のステートに応じて定められ、ステートごとに異なるしきい値と、前記入力刺激値とを比較して、ステートを変化させるか否かを決定し、当該決定の結果に基づいてスイッチ情報を更新し、前記（１）、（２）の工程を、前記スイッチ情報の更新後において、いずれかのデータ要素に関係するスイッチ情報が変化している間に亘って繰り返し実行し、当該繰り返し実行後の、前記データ要素の少なくとも一つについての前記スイッチ情報のステートのセットを、所定の処理に供することを特徴としている。
【００１４】
さらに本発明の一態様に係るデータ分析プログラムは、複数のデータ要素と、前記データ要素の各々について定義され、オン又はオフのいずれかのステートに設定されるスイッチ情報と、を関連づけて記憶するとともに、前記データ要素間の関係重みづけ情報を記憶する記憶手段にアクセス可能なコンピュータに、（１）前記データ要素の一つを注目データとしてランダムに選択し、当該注目データと他のデータ要素との関係重みづけ情報と、他のデータ要素のスイッチ情報とに基づいて、当該注目データに関係する入力刺激値を演算する手順と、（２）前記演算された入力刺激値に基づいて、注目データのスイッチ情報を更新する手段であって、当該注目データに関連するスイッチ情報の現在のステートに応じて定められ、ステートごとに異なるしきい値と、前記入力刺激値とを比較して、ステートを変化させるか否かを決定し、当該決定の結果に基づいてスイッチ情報を更新する手順と、前記（１）、（２）の工程を、前記スイッチ情報の更新後において、いずれかのデータ要素に関係するスイッチ情報が変化している間に亘って繰り返し実行する手順と、を実行させることを特徴としている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について説明する。本発明の実施の形態に係るデータ分析装置は、図１に示すように、制御部１１と記憶部１２とデータ入力部１３と結果出力部１４とを含んで構成されている。
【００１６】
制御部１１は、記憶部１２に格納されているプログラムに従って、データ分析処理を実行する。制御部１１によるこの処理の具体的な内容については、後に詳しく述べる。記憶部１２は、制御部１１によって実行されるプログラムを格納している。また、この記憶部１２は、制御部１１のデータ分析処理において利用される種々のデータを保持するメモリとしても動作する。
【００１７】
データ入力部１３及び結果出力部１４は、例えば分析の対象となるデータを格納するデータストレージからデータを取得し、また、当該データストレージに分析結果を出力する入出力インタフェースである。
【００１８】
次に、本実施の形態の制御部１１によるデータ分析処理について説明する。本実施の形態では、相互結合ネットワーク型データ構造を規定し、そのノードの各々にヒステリシス入出力特性を有するＯＮ／ＯＦＦユニット（以下、ヒステリシス・スイッチ・ユニットと呼ぶ）を対応させる。こうして得られるヒステリシス・スイッチ・ユニットからなるネットワークでは、その活性伝播によって得られるアトラクタ（不動点状態）が、初期状態に連続的に依存する。
【００１９】
すなわち制御部１１によって処理されるデータは、複数のデータ要素を含む。具体的に分析対象のデータが文章であるとすると、データ要素は、個々の単語として定義できる。制御部１１は各データ要素について、図２に示すように、当該データ要素の値（例えば単語の文字列）と、スイッチ情報とを関連づけたスイッチデータベースを生成し、記憶部１２に格納する。また制御部１１は、図３に示すように、データ要素のペア（対）ごとに関係重みの値を設定した関係重みづけデータベースを生成して、記憶部１２に格納する。ここでスイッチ情報は、オン、またはオフのいずれかのステートに設定される情報である。また、図３の例では、下三角部分は上三角部分を対角線で折返した値に設定される（つまりＴij＝Tji）であるので、下三角部分を省略している。
【００２０】
また記憶部１２にはヒステリシス入出力特性を表す、スイッチ情報の更新条件を定める２つのしきい値が予め格納されている。これらのしきい値は、スイッチ情報の更新のための入力刺激値Ｉに対するものであり、具体的にはスイッチ情報の現在の状態に応じて、現在オフの状態にあるスイッチ情報をオンとするしきい値θ２と、現在オンの状態にあるスイッチ情報をオフとするしきい値θ１とからなる。ここでθ１＜θ２と設定され、その概要は、図４に示すようなものとなる。すなわち制御部１１は、スイッチ情報が現在オフであるときには、スイッチ情報を更新するための入力刺激値Ｉが、Ｉ＜θ２である間は、オフの状態を維持する（θ１＜Ｉ＜θ２であってもオフとなっている）。またスイッチ情報が現在オンであるときには、入力刺激値Ｉが、θ１≦Ｉである間は、オンの状態を維持する（θ１≦Ｉ＜θ２であってもオン）。
【００２１】
制御部１１は、これら記憶部１２に格納されている情報に基づきデータ分析処理を行う。本実施の形態では、相互結合ネットワークにおける各ノードにこのようなヒステリシスユニットを対応させ、以下のステップで定められる「力学系」により活性伝播を行う。
【００２２】
具体的に制御部１１は、図５に示すように、処理対象となっているデータに含まれる複数（Ｎ個）のデータ要素のうち、一つのデータ要素をランダムに注目データとして選択する（Ｓ１）。ここでは、ｉ番目のデータ要素が選択されたものとする。そしてこの注目データに関連付けられたスイッチ情報を更新するための入力刺激値を次の（１）式で演算する（Ｓ２）。
【００２３】
【数１】
2005216187.tif 000003
【００２４】
ここで、Ｔijは、ｉ番目のデータ要素とｊ番目のデータ要素との間の関係重みづけの値であり、関係重みづけデータベースから読出されて利用される。また、Ｏjは、ｊ番目のデータ要素に関連づけられてスイッチデータベースに格納されているスイッチ情報の値であり、それがオンのときに１、オフのときに０となるように設定される。
【００２５】
次に、注目データであるｉ番目のデータ要素に関連付けられたスイッチ情報を次のように決定し（Ｓ３）、スイッチデータベースを更新する。
【００２６】
【数２】
2005216187.tif 000004
【００２７】
次に、各データ要素に関するスイッチ情報の値のセットで規定されるベクトル
【数３】
2005216187.tif 000005
を生成する（Ｓ４）。そして記憶部１２に前回生成したベクトルが格納されているときには、当該前回生成したベクトルと当該ベクトルとの差を算出し、当該算出された差のベクトルがゼロベクトル（その要素がすべて「０」となっているベクトル）か否か、つまり、
【数４】
2005216187.tif 000006
となっているか否かを調べ（Ｓ５）、ゼロベクトルでない場合（Ｎｏの場合）は、処理Ｓ１に戻って処理を繰返す。ここではスイッチ情報の更新後において、各データ要素に関係するスイッチ情報が変化しないか否かを調べ、変化している間は処理Ｓ１に戻るようにしているのである。
【００２８】
また、処理Ｓ５において、算出した差のベクトルがゼロベクトルとなっている場合（Ｙｅｓの場合）は、処理を終了する。この時点でスイッチデータベースに格納されているデータ要素とスイッチ情報とのセットが、分析結果として後の所定処理に供されることになる。なお、このスイッチデータベースに格納されている状態は個々のデータ要素における入出力が均衡した状態（いわば力学系のアトラクタ）を表す。この状態は「不動点」と呼ばれる状態に相当する。
【００２９】
なお、一般に不動点の状態は無矛盾であり、初期パタンで表されるデータ要素群のネットワークから、有意な情報を読み出すことができると期待される。ここで無矛盾とは、ユニットｉ（ｉ番目のデータ要素とそれに関連するスイッチ情報とのセット）について、それに対する入力刺激値Ｉiが、Ｉi＜θ1ならば、スイッチ情報がオフ（Ｏi＝０）、Ｉi＞θ2ならば、スイッチ情報がオン（Ｏi＝１）であることをいう。つまり、他のユニットから大きな入力があるにも関わらずオフとなっているようなユニットも、小さな入力しか受けていないのに、オンとなっているようなユニットも存在しないことをいう。
【００３０】
ここで、本実施の形態における上記データ分析処理によって、分析の対象となるデータ要素群を用いて構成したネットワークについて、その初期パタンの状態に対して連続性を有する解が与えられることを示す。ここでは具体的に簡単な例として、仮想的なＮ個の事象の生起確率をデータ要素とした場合の例を用いて説明する。
【００３１】
各事象に対応するＮ個のヒステリシス・スイッチ・ユニットを含むネットワークを考える。ｉ番目のユニットとｊ番目のユニットとの間の関係重みづけ値をＴijとする。またＮ次元ベクトル
【数５】
2005216187.tif 000007
を生成する。このＮ次元ベクトルの各要素ξ1，…ξNは、初期的には所定の確率ｐで「１」、確率１−ｐで「０」に設定する。ここでＮ次元ベクトルξ   の要素のうち「１」に設定された要素ξを別の所定の確率ｑで「０」に、「０」に設定された要素ξを確率ｑ×ｐ／（１−ｐ）で「１」に変更して得られるベクトルξ(t+1)を生成する処理をＰ回繰返して行い、Ｐ個のＮ次元ベクトルを生成する。
【００３２】
こうして一連のＮ次元ベクトルξ(1)，ξ(2)，…ξ(P)を生成し、このＰ個のＮ次元ベクトルのパタンから、関係重みづけＴijを次の（２）式で設定する。
【００３３】
【数６】
2005216187.tif 000008
【００３４】
この関係重みづけの値を記憶部１２に格納する。なお、ξi(p)は、ｐ番目に生成されたＮ次元ベクトルのうちｉ番目の要素を意味する。
【００３５】
そして初期パタンとして上記Ｐ個のうち、いずれかのＮ次元ベクトルξ(p)自身を種パタンとし、ここから微小変更後のＮ次元ベクトルを第１初期パタンとし、さらに第１初期パタンに微小変更を施して第２初期パタンを生成し…、というようにしてＬ個の初期パタンを生成する。
【００３６】
そしてＬ個の初期パタンの各々をスイッチ情報のパタンとしてＬ個のスイッチデータベースを生成し、上述の（図５に示した）処理を行う。
【００３７】
その結果得られた不動点の状態と、予め用意された１０００個のネットワークパタン（スイッチ情報の状態のベクトルＯ）の各々との重なり度ｍｐを、（３）式で定義すると、
【数７】
2005216187.tif 000009
【００３８】
その実験結果は、図６に示すようなものとなる。図６では、線種の異なる各折線が各微小変更して得た初期パタンに対応する不動点に対応しており、各不動点が連続的に変化している状態が看取される。なお、種パタンをパタン番号「５００」として、ここに含めている。
【００３９】
次に、本実施の形態のデータ分析装置の具体的動作について、Ｎ個のドキュメント群から、処理対象データであるドキュメント（ここではｐ番目のドキュメントであるとする。以下、注目ドキュメントという）を選択し、当該注目ドキュメントに出現するＭ個の単語ｗ１p，ｗ２p，…ｗMpをデータ要素とし、これらの単語のうち、特徴的な単語を抽出する例について述べる。こうした技術は、例えばドキュメントの要約処理などで用いられる。
【００４０】
なお、この例では、サンプルとなるＮ個のドキュメントのセットのうち、上記Ｍ個の単語の各々について、当該単語を含むドキュメントの数ｄｆi（ｉ＝１，２，…Ｍ）を予め演算して記憶部１２に格納しておく。
【００４１】
制御部１１は、注目ドキュメントから単語を抽出し、抽出した単語の各々について、その初期特徴値を
【数８】
2005216187.tif 000010
と定める。ここで、Ｗipは、ｐ番目のドキュメントから抽出されたｉ番目の単語ｗiの特徴値であり、ｔｆipは注目ドキュメント内での単語ｗipの出現頻度であり、ｄｆiは、ｉ番目の単語ｗiを含むサンプルドキュメントの数である。なお、この特徴値は、いわゆるＴＦＩＤＦ（Term Frequency Inverse Document Frequency）法として広く知られているものである。
【００４２】
次に、制御部１１は、単語間の関係重みづけ値を設定する。ここでは共変学習則（co-variant learning rule）を用いる。つまり、ドキュメントのベクトルを、
【数９】
2005216187.tif 000011
で定義する（ここで肩のＴは、転置を表す）とき、ｉ番目の単語とｊ番目の単語との関連重みづけ値は、
【数１０】
2005216187.tif 000012
と定めることができる。
【００４３】
すなわち、単語・ドキュメント行列
【数１１】
2005216187.tif 000013
と、
【数１２】
2005216187.tif 000014
を配列して得た行列
【数１３】
2005216187.tif 000015
と、を用い、
【数１４】
2005216187.tif 000016
として関係重みづけ値を定義したものである。制御部１１は、こうして定めた関係重みづけ値を記憶部１２に格納する。
【００４４】
次に制御部１１は、単語ごとのスイッチ情報を生成する。ここでは、上記ＴＦＩＤＦを用いて算出した特徴値が所定のしきい値より大きい場合に、当該単語のスイッチ情報をオンのステートとし、そうでないときは当該単語のスイッチ情報をオフのステートと設定して初期化し、スイッチデータベースとして記憶部１２に格納する。
【００４５】
ここで制御部１１は、図５に示した処理を実行し、当該処理実行後のスイッチデータベースを参照し、オンとなっているスイッチ情報に関連する単語群を、注目ドキュメントを特徴づける単語群の情報として出力する。
【００４６】
このように本実施の形態のデータ分析装置では、データ要素間の関係重みづけ値と、初期的なスイッチ情報とを定義し、図５に示した処理を行うことで、データ要素の一部を抽出することができる。
【００４７】
例えば別の例としては、複数のドキュメント群から、所定のドキュメントに類似するドキュメントを抽出することができる。この場合、注目ドキュメント（ｉ番目のドキュメント）と、ｊ番目のドキュメントとの関係重みづけ値を、内部に出現する単語に基づいて、（４）から（７）式と同様に定義しておく。また、注目ドキュメントと、他のドキュメントとの内積、つまりドキュメントごとに
【数９】
2005216187.tif 000017
で定義されるベクトルの内積を算出し、それが所定のしきい値を上回るか否かによって初期のスイッチ情報の状態を定めればよい。
【００４８】
このとき、当該複数のドキュメントを各々分析対象データとして、各ドキュメントについて順次、当該ドキュメントを特徴づける単語群の情報を取得して出力してもよい。
【００４９】
このように本実施の形態によると、分析の対象となるデータ要素群を用いて構成したネットワークについて、その初期パタンの状態に対して連続性を有する解を与えることができ、幅広い用途に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の実施の形態に係るデータ分析装置の構成ブロック図である。
【図２】スイッチ情報データベースの例を表す説明図である。
【図３】関係重みづけデータベースの例を表す説明図である。
【図４】ヒステリシス・スイッチの動作例を表す説明図である。
【図５】本発明の実施の形態に係るデータ分析装置の動作例を表すフローチャート図である。
【図６】本発明の実施の形態に係るデータ分析装置の動作例を表す説明図である。
【符号の説明】
【００５１】
１１  制御部、１２  記憶部、１３  データ入力部、１４  結果出力部。
【図１】
2005216187.tif 000018
【図２】
2005216187.tif 000019
【図３】
2005216187.tif 000020
【図４】
2005216187.tif 000021
【図５】
2005216187.tif 000022
【図６】
2005216187.tif 000023