【手続補正書】
【提出日】平成19年10月16日(2007.10.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力文書を、クラス毎の訓練文書集合に基づいて作成されたクラスモデルと照合して、前記入力文書の分類を行う文書分類装置において、さらに、以下の（ａ）及び（ｂ）の手段を用いて、陳腐化を起こしたクラスモデルを検出することを含む文書分類装置、
（ａ）全てのクラスの組合せに対して、それぞれのクラスに対応する前記訓練文書集合との間の、第１の類似度を求める手段、及び
（ｂ）前記第１の類似度が、第１の閾値より大きいクラスの組合せを検出し、これらのクラスのクラスモデルを、陳腐化を起こしているクラスモデルとして出力する手段。
【請求項２】
前記類似度を求める手段は、さらに、以下の（ａ）から（ｄ）の手段を含む請求項１に記載の文書分類装置、
（ａ）前記クラス対の検出に用いる用語を各訓練文書から検出して選択する手段と、
（ｂ）前記各訓練文書を文書セグメントに分解する手段と、
（ｃ）前記各訓練文書に対して前記文書セグメントに出現する用語の出現頻度に関連した値を対応する成分の値とする文書セグメントベクトルを生成する手段と、
（ｄ）前記各訓練文書の前記文書セグメントベクトルを基に、全てのクラス対に対して訓練文書集合間の類似度を求める手段。
【請求項３】
入力文書を、クラス毎の訓練文書集合に基づいて作成されたのクラスモデルと照合して、前記入力文書の分類を行う文書分類装置において、さらに、以下の（ａ）ないし（ｄ）の手段を用いて、陳腐化を起こしたクラスモデルを検出することを含む文書分類装置、
（ａ）分類すべきクラスが未知の文書集合の入力を受ける手段と、
（ｂ）前記文書集合を、前記クラスモデルと照合して分類を行ない、クラス毎にそのクラスに分類された文書の集合を、実文書集合として作成する手段と、
（ｃ）クラス毎に、そのクラスの前記訓練文書集合と、同じクラスの前記実文書集合との間の、第２の類似度を求める手段、及び、
（ｄ）前記第２の類似度が第２の閾値より小さいクラスを検出し、そのクラスモデルを、陳腐化を起こしたクラスモデルとして出力する手段。
【請求項４】
入力文書を、クラス毎の訓練文書集合に基づいて作成されたクラスモデルと照合して、前記入力文書の分類を行う文書分類装置において、さらに、以下の（ａ）ないし（ｄ）の手段を用いて、陳腐化を起こしたクラスモデルを検出することを含む文書分類装置、
（ａ）分類すべきクラスが未知の文書集合の入力を受ける手段と、
（ｂ）前記文書集合を、前記クラスモデルと照合して分類を行ない、クラス毎にそのクラスに分類された文書の集合を、実文書集合として作成する手段と、
（c）クラス毎に、そのクラスの前記訓練文書集合と、他の全てのクラスの前記実文書集合との間の、第３の類似度を求める手段、及び、
（ｄ）前記第３の類似度が第３の閾値より大きいクラスの組合せを検出し、前記訓練文書集合に対応するクラスのクラスモデル、及び、前記実文書集合に対応するクラスのクラスモデルを、陳腐化を起こしたクラスモデルとして検出する手段。
【請求項５】
前記類似度を求める手段は、さらに、以下の（ａ）から（ｄ）の手段を含む請求項３及び請求項４に記載の文書分類装置、
（ａ）前記クラスまたはクラス対の検出に用いる用語を前記各訓練文書と前記各実文書から検出して選択する手段と、
（ｂ）前記各訓練文書と前記各実文書を文書セグメントに分解する手段と、
（ｃ）前記各訓練文書と前記各実文書に対して前記文書セグメントに出現する用語の出現頻度に関連した値を対応する成分の値とする文書セグメントベクトルを生成する手段と、
（ｄ）前記各訓練文書と前記実文書の前記文書セグメントベクトルを基に、前記第２の類似度、若しくは前記第３の類似度を求める手段。
【請求項６】
前記出現する用語の種類数がMで与えられ、Y個の文書セグメントを有し、y番目の文書セグメントベクトルをdy=(dy1,.., dyM)Tとし（Tはベクトルの転置を表す）、文書の共起行列S を、
【数１】
2005158010.tif 000001
とするとき、全文書の共起行列の総和行列を文書集合毎に求めたうえで、２つの前記総和行列の対応する成分同士の積和をもとに前記第１、第２、若しくは第３の類似度を求める手段を有する請求項１から請求項５に記載の文書分類装置。
【請求項７】
コンピュータを制御して、入力文書を、クラス毎の訓練文書集合に基づいて作成されたクラスモデルと照合して、前記入力文書の分類を行う文書分類プログラムにおいて、さらに、コンピュータを、以下の（ａ）及び（ｂ）の手段として機能させ、陳腐化を起こしたクラスモデルを検出することを含む文書分類プログラム、
（ａ）全てのクラスの組合せに対して、それぞれのクラスに対応する前記訓練文書集合との間の、第１の類似度を求める手段、及び
（ｂ）前記第１の類似度が、第１の閾値より大きいクラスの組合せを検出し、これらのクラスのクラスモデルを、陳腐化を起こしているクラスモデルとして出力する手段。
【請求項８】
前記類似度を求める手段は、さらに、以下の（ａ）から（ｄ）の手段を含む請求項７に記載の文書分類プログラム、
（ａ）前記クラス対の検出に用いる用語を各訓練文書から検出して選択する手段と、
（ｂ）前記各訓練文書を文書セグメントに分解する手段と、
（ｃ）前記各訓練文書に対して前記文書セグメントに出現する用語の出現頻度に関連した値を対応する成分の値とする文書セグメントベクトルを生成する手段と、
（ｄ）前記各訓練文書の前記文書セグメントベクトルを基に、全てのクラス対に対して訓練文書集合間の類似度を求める手段。
【請求項９】
コンピュータを制御して、入力文書を、クラス毎の訓練文書集合に基づいて作成されたのクラスモデルと照合して、前記入力文書の分類を行う文書分類プログラムにおいて、さらに、コンピュータを、以下の（ａ）ないし（ｄ）の手段として機能させ、陳腐化を起こしたクラスモデルを検出することを含む文書分類プログラム、
（ａ）分類すべきクラスが未知の文書集合の入力を受ける手段と、
（ｂ）前記文書集合を、前記クラスモデルと照合して分類を行ない、クラス毎にそのクラスに分類された文書の集合を、実文書集合として作成する手段と、
（ｃ）クラス毎に、そのクラスの前記訓練文書集合と、同じクラスの前記実文書集合との間の、第２の類似度を求める手段、及び、
（ｄ）前記第２の類似度が第２の閾値より小さいクラスを検出し、そのクラスモデルを、陳腐化を起こしたクラスモデルとして出力する手段。
【請求項１０】
コンピュータを制御して、入力文書を、クラス毎の訓練文書集合に基づいて作成されたクラスモデルと照合して、前記入力文書の分類を行う文書分類プログラムにおいて、さらに、コンピュータを、以下の（ａ）ないし（ｄ）の手段として機能させ、陳腐化を起こしたクラスモデルを検出することを含む文書分類プログラム、
（ａ）分類すべきクラスが未知の文書集合の入力を受ける手段と、
（ｂ）前記文書集合を、前記クラスモデルと照合して分類を行ない、クラス毎にそのクラスに分類された文書の集合を、実文書集合として作成する手段と、
（c）クラス毎に、そのクラスの前記訓練文書集合と、他の全てのクラスの前記実文書集合との間の、第３の類似度を求める手段、及び、
（ｄ）前記第３の類似度が第３の閾値より大きいクラスの組合せを検出し、前記訓練文書集合に対応するクラスのクラスモデル、及び、前記実文書集合に対応するクラスのクラスモデルを、陳腐化を起こしたクラスモデルとして検出する手段。
【請求項１１】
前記類似度を求める手段は、さらに、以下の（ａ）から（ｄ）の手段を含む請求項９及び請求項１０に記載の文書分類プログラム、
（ａ）前記クラスまたはクラス対の検出に用いる用語を前記各訓練文書と前記各実文書から検出して選択する手段と、
（ｂ）前記各訓練文書と前記各実文書を文書セグメントに分解する手段と、
（ｃ）前記各訓練文書と前記各実文書に対して前記文書セグメントに出現する用語の出現頻度に関連した値を対応する成分の値とする文書セグメントベクトルを生成する手段と、
（ｄ）前記各訓練文書と前記実文書の前記文書セグメントベクトルを基に、前記第２の類似度、若しくは前記第３の類似度を求める手段。
【請求項１２】
前記出現する用語の種類数がMで与えられ、Y個の文書セグメントを有し、y番目の文書セグメントベクトルをdy=(dy1,.., dyM)Tとし（ここでTはベクトルの転置を表す）、文書の共起行列S を、
【数２】
2005158010.tif 000002
とするとき、全文書の共起行列の総和行列を文書集合毎に求めたうえで、２つの前記総和行列の対応する成分同士の積和をもとに前記第１、第２、若しくは第３の類似度を求める手段を動作させる請求項７から請求項１１に記載の文書分類プログラム。
【請求項１３】
入力文書を、クラス毎の訓練文書集合に基づいて作成されたクラスモデルと照合して、前記入力文書の分類を行う文書分類装置において、さらに、前記装置が、以下の（ａ）及び（ｂ）のステップにより、陳腐化を起こしたクラスモデルを検出することを含む文書分類方法、
（ａ）全てのクラスの組合せに対して、それぞれのクラスに対応する前記訓練文書集合との間の、第１の類似度を求めるステップ、及び
（ｂ）前記第１の類似度が、第１の閾値より大きいクラスの組合せを検出し、これらのクラスのクラスモデルを、陳腐化を起こしているクラスモデルとして出力するステップ。
【請求項１４】
前記類似度を求めるステップは、さらに、以下の（ａ）から（ｄ）のステップを含む請求項１３に記載の文書分類方法、
（ａ）前記クラス対の検出に用いる用語を各訓練文書から検出して選択するステップと、
（ｂ）前記各訓練文書を文書セグメントに分解するステップと、
（ｃ）前記各訓練文書に対して前記文書セグメントに出現する用語の出現頻度に関連した値を対応する成分の値とする文書セグメントベクトルを生成するステップと、
（ｄ）前記各訓練文書の前記文書セグメントベクトルを基に、全てのクラス対に対して訓練文書集合間の類似度を求めるステップ。
【請求項１５】
入力文書を、クラス毎の訓練文書集合に基づいて作成されたクラスモデルと照合して、前記入力文書の分類を行う文書分類装置において、さらに、前記装置が、以下の（ａ）ないし（ｄ）のステップにより、陳腐化を起こしたクラスモデルを検出することを含む文書分類方法、
（ａ）分類すべきクラスが未知の文書集合の入力を受けるステップと、
（ｂ）前記文書集合を、前記クラスモデルと照合して分類を行ない、クラス毎にそのクラスに分類された文書の集合を、実文書集合として作成するステップと、
（ｃ）クラス毎に、そのクラスの前記訓練文書集合と、同じクラスの前記実文書集合との間の、第２の類似度を求めるステップ、及び、
（ｄ）前記第２の類似度が第２の閾値より小さいクラスを検出し、そのクラスモデルを、陳腐化を起こしたクラスモデルとして出力するステップ。
【請求項１６】
入力文書を、クラス毎の訓練文書集合に基づいて作成されたクラスモデルと照合して、前記入力文書の分類を行う文書分類装置において、さらに、前記装置が、以下の（ａ）ないし（ｄ）のステップにより、陳腐化を起こしたクラスモデルを検出することを含む文書分類方法、
（ａ）分類すべきクラスが未知の文書集合の入力を受けるステップと、
（ｂ）前記文書集合を、前記クラスモデルと照合して分類を行ない、クラス毎にそのクラスに分類された文書の集合を、実文書集合として作成するステップと、
（ｃ）クラス毎に、そのクラスの前記訓練文書集合と、他の全てのクラスの前記実文書集合との間の、第３の類似度を求めるステップ、及び、
（ｄ）前記第３の類似度が第３の閾値より大きいクラスの組合せを検出し、前記訓練文書集合に対応するクラスのクラスモデル、及び、前記実文書集合に対応するクラスのクラスモデルを、陳腐化を起こしたクラスモデルとして検出するステップ。
【請求項１７】
前記類似度を求めるステップは、さらに、以下の（ａ）から（ｄ）のステップを含む請求項１５及び請求項１６に記載の文書分類方法、
（ａ）前記クラスまたはクラス対の検出に用いる用語を前記各訓練文書と前記各実文書から検出して選択するステップと、
（ｂ）前記各訓練文書と前記各実文書を文書セグメントに分解するステップと、
（ｃ）前記各訓練文書と前記各実文書に対して前記文書セグメントに出現する用語の出現頻度に関連した値を対応する成分の値とする文書セグメントベクトルを生成するステップと、
（ｄ）前記各訓練文書と前記実文書の前記文書セグメントベクトルを基に、前記第２の類似度、若しくは前記第３の類似度を求めるステップ。
【請求項１８】
前記出現する用語の種類数がMで与えられ、Y個の文書セグメントを有し、y番目の文書セグメントベクトルをdy=(dy1,.., dyM)Tとし（ここでTはベクトルの転置を表す）、文書の共起行列S を、
【数３】
2005158010.tif 000003
とするとき、全文書の共起行列の総和行列を文書集合毎に求めたうえで、２つの前記総和行列の対応する成分同士の積和をもとに前記第１、第２、若しくは第３の類似度を求めるステップを有する請求項１３から請求項１７に記載の文書分類方法。
【請求項１９】
コンピュータを制御して、入力パターンを、クラス毎の訓練パターン集合に基づいて作成されたクラスモデルと照合して、前記入力パターンの分類を行うパターン分類プログラムにおいて、さらに、コンピュータを、以下の（ａ）及び（ｂ）の手段として機能させ、陳腐化を起こしたクラスモデルを検出することを含むパターン分類プログラム、
（ａ）全てのクラスの組合せに対して、それぞれのクラスに対応する前記訓練パターン集合との間の、第１の類似度を求める手段、及び
（ｂ）前記第１の類似度が、第１の閾値より大きいクラスの組合せを検出し、これらのクラスのクラスモデルを、陳腐化を起こしているクラスモデルとして出力する手段。
【請求項２０】
前記類似度を求める手段は、さらに、以下の（ａ）から（ｄ）の手段を含む請求項１９に記載のパターン分類プログラム、
（ａ）前記クラス対の検出に用いる構成要素を各訓練パターンから検出して選択する手段と、
（ｂ）前記各訓練パターンをパターンセグメントに分解する手段と、
（ｃ）前記各訓練パターンに対して前記パターンセグメントに出現する構成要素の出現頻度に関連した値を対応する成分の値とするパターンセグメントベクトルを生成する手段と、
（ｄ）前記各訓練パターンの前記パターンセグメントベクトルを基に、全てのクラス対に対して訓練パターン集合間の類似度を求める手段。
【請求項２１】
コンピュータを制御して、入力パターンを、クラス毎の訓練パターン集合に基づいて作成されたのクラスモデルと照合して、前記入力パターンの分類を行うパターン分類プログラムにおいて、さらに、コンピュータを、以下の（ａ）ないし（ｄ）の手段として機能させ、陳腐化を起こしたクラスモデルを検出することを含むパターン分類プログラム、
（ａ）分類すべきクラスが未知のパターン集合の入力を受ける手段と、
（ｂ）前記パターン集合を、前記クラスモデルと照合して分類を行ない、クラス毎にそのクラスに分類されたパターンの集合を、実パターン集合として作成する手段と、
（ｃ）クラス毎に、そのクラスの前記訓練パターン集合と、同じクラスの前記実パターン集合との間の、第２の類似度を求める手段、及び、
（ｄ）前記第２の類似度が第２の閾値より小さいクラスを検出し、そのクラスモデルを、陳腐化を起こしたクラスモデルとして出力する手段。
【請求項２２】
コンピューターを制御して、入力パターンを、クラス毎の訓練パターン集合に基づいて作成されたクラスモデルと照合して、前記入力パターンの分類を行うパターン分類プログラムにおいて、さらに、コンピュータを、以下の（ａ）ないし（ｄ）の手段として機能させ、陳腐化を起こしたクラスモデルを検出することを含むパターン分類プログラム、
（ａ）分類すべきクラスが未知のパターン集合の入力を受ける手段と、
（ｂ）前記パターン集合を、前記クラスモデルと照合して分類を行ない、クラス毎にそのクラスに分類されたパターンの集合を、実パターン集合として作成する手段と、
（c）クラス毎に、そのクラスの前記訓練パターン集合と、他の全てのクラスの前記実パターン集合との間の、第３の類似度を求める手段、及び、
（ｄ）前記第３の類似度が第３の閾値より大きいクラスの組合せを検出し、前記訓練パターン集合に対応するクラスのクラスモデル、及び、前記実パターン集合に対応するクラスのクラスモデルを、陳腐化を起こしたクラスモデルとして検出する手段。
【請求項２３】
前記類似度を求める手段は、さらに、以下の（ａ）から（ｄ）の手段を含む請求項２１及び請求項２２に記載のパターン分類プログラム、
（ａ）前記クラスまたはクラス対の検出に用いる構成要素を前記各訓練パターンと前記各実パターンから検出して選択する手段と、
（ｂ）前記各訓練パターンと前記各実パターンをパターンセグメントに分解する手段と、
（ｃ）前記各訓練パターンと前記各実パターンに対して前記パターンセグメントに出現する構成要素の出現頻度に関連した値を対応する成分の値とするパターンセグメントベクトルを生成する手段と、
（ｄ）前記各訓練パターンと前記実パターンの前記パターンセグメントベクトルを基に、前記第２の類似度、若しくは前記第３の類似度を求める手段。