(57)【要約】オブジェクトの分類のための顕著な特徴（３０８）を自動的に判定する方法および装置が提供される。一実施例によると、１または複数の固有の特徴を、オブジェクトの第１コンテンツグループから抽出して、第１特徴リストを形成し、１または複数の固有の特徴を、オブジェクトの第２アンチコンテンツグループから抽出して、第２特徴リストを形成する。次に、第１特徴リストの固有の特徴と第２特徴リストの固有の特徴との間に統計的弁別を適用することにより、特徴のランク付けされたリストを作成する。顕著な特徴のセット（３０８）を、結果として生じた特徴のランク付けされたリストから識別する。
2006501545.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データオブジェクトの第１コンテンツグループから１または複数の固有の特徴を抽出して第１特徴リストを形成すること、
データオブジェクト文書の第２アンチコンテンツグループから１または複数の固有の特徴を抽出して第２特徴リストを形成すること、
前記第１特徴リストの固有の特徴と前記第２特徴リストの固有の特徴との間に統計的弁別を適用することにより、特徴のランク付けされたリストを作成すること、および、
前記特徴のランク付けされたリストから顕著な特徴のセットを識別すること
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記データオブジェクトの第１コンテンツグループおよび前記データオブジェクトの第２アンチコンテンツグループの各々は、１または複数の電子文書を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記データオブジェクトの第１コンテンツグループを含む第１データオブジェクト総数を判定すること、および、
前記データオブジェクトの第２アンチコンテンツグループを含む第２データオブジェクト総数を判定すること
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第１特徴リストを形成する前記１または複数の固有の特徴毎に、前記データオブジェクトの第１コンテンツグループの第１データオブジェクトの数を判定することであって、前記データオブジェクトの第１コンテンツグループは、前記第１特徴リストの前記１または複数の固有の特徴のそれぞれに少なくとも１つのインスタンスを含むこと、および、
前記第２特徴リストを形成する前記１または複数の固有の特徴毎に、前記データオブジェクトの第２アンチコンテンツグループの第２データオブジェクトの数を判定することであって、前記データオブジェクトの前記第２アンチコンテンツグループは、前記第２特徴リストの前記１または複数の固有の特徴それぞれに少なくとも１つのインスタンスを含むこと
をさらに備えたことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ランク付けされたリストを作成することは、
前記第２特徴リストに存在しない、前記第１特徴リストの固有の特徴を排他的特徴として識別すること、
前記第２特徴リストにも存在する、前記第１特徴リストの固有の特徴を共通特徴として識別すること、および、
前記ランク付けされたリストを順序付け、前記排他的特徴が前記ランク付けされたリストの中で前記共通特徴に比較して高いランクにすること
を備えたことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記共通特徴の各々に確率関数を適用し、結果ベクトルを獲得することであって、前記確率関数は、前記第１データオブジェクトの数を前記第１データオブジェクト総数で除する商と、前記第２データオブジェクトの数を前記第２データオブジェクト総数で除する商との比を含むこと、および、
前記共通特徴を前記ランク付けされたリストの中で少なくとも一部は前記確率関数の結果ベクトルに基づいて順序付けること
をさらに備えたことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記排他的特徴は、前記第１データオブジェクトの数に基づいて、さらにランク付けされることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記特徴のランク付けされたリストから前記顕著な特徴のセットを識別することは、前記特徴のランク付けされたリストから最初のＮ個の隣接する特徴を選択することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記特徴のランク付けされたリストから前記顕著な特徴のセットを識別することは、前記特徴のランク付けされたリストから最後のＭ個の隣接する特徴を選択することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記固有の特徴の各々は、１または複数の英数字文字群を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
新規データオブジェクトを、少なくとも一部は前記顕著な特徴のセットに基づいて、前記データオブジェクトの第１コンテンツグループおよび前記データオブジェクトの第２アンチコンテンツグループのうちの１つに最も関連しているとして、分類することをさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記データオブジェクトの第１コンテンツグループは、複数のノードと選択されたノードの何らかの関連サブノードとを有する主題階層の選択されたノードに相当するデータオブジェクトを含み、
前記データオブジェクトの第２アンチコンテンツグループは、選択されたノードの何らかの関連兄弟ノードと、該兄弟ノードの何らかの関連サブノードとに相当するデータオブジェクトを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
顕著な特徴を識別する方法であって、
第１データクラスのメンバである１または複数の固有の特徴を識別すること、
第２データクラスを検査して、前記第２データクラスのメンバでもある前記１または複数の固有の特徴と、前記第２データクラスのメンバでない前記１または複数の固有の特徴とを識別すること、
前記第２データクラスの中で、前記１または複数の固有の特徴の各々のメンバシップに基づく順序を有する固有の特徴のランク付けされたリストを生成すること、および、
前記固有の特徴のランク付けされたリストの１または複数を顕著であるとして識別すること
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項１４】
前記固有の特徴のランク付けされたリストの各々について、それぞれの固有の特徴を含む前記第１データクラスの中のオブジェクトの数を判定することをさらに備えたことを特徴とする請求項１３に記載の含む方法。
【請求項１５】
ランク付けされたリストを生成することは、前記第２データクラスのメンバでない前記固有の特徴を、前記第２データクラスのメンバである前記固有の特徴より、前記ランク付けされたリストの中で高くランク付けすることを含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
ランク付けされたリストを生成することは、前記第１データクラスの数の多いオブジェクトに属する前記固有の特徴を、前記第１データクラスの数の少ないオブジェクトに属する前記固有の特徴より、前記ランク付けされたリストの中で高くランク付けすることを含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
顕著であるとして識別することは、前記固有の特徴のランク付けされたリストから最初のＮ個の連続する固有の特徴のセットを選択することを含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
顕著であるとして識別することは、前記固有の特徴のランク付けされたリストから最後のＭ個の連続する固有の特徴を選択することを含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１９】
データオブジェクトにカテゴリ名を与えるためのカテゴリ指定サービスに関する複数の機能を実行するよう設計された複数のプログラム命令を内部に記憶する記憶媒体であって、
データオブジェクトの第１コンテンツグループから１または複数の固有の特徴を抽出して第１特徴リストを形成し、
データオブジェクトの第２アンチコンテンツグループから１または複数の固有の特徴を抽出して第２特徴リストを形成し、
前記第１特徴リストの固有の特徴と前記第２特徴リストの固有の特徴との間に統計的弁別を適用することにより、特徴のランク付けされたリストを作成し、
前記特徴のランク付けされたリストから顕著な特徴のセットを識別する１または複数の機能を含む記憶媒体と、
プログラム命令を実行するように前記記憶媒体に結合されたプロセッサと
を備えたことを特徴とする装置。
【請求項２０】
前記データオブジェクトの第１コンテンツグループおよび前記データオブジェクトの第２アンチコンテンツグループの各々は、１または複数のデータオブジェクトを含むことを特徴とする請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記複数の命令は、
前記データオブジェクトの前記第１コンテンツグループを含む第１データオブジェクト総数を判定し、
前記データオブジェクトの前記第２アンチコンテンツグループを含む第２データオブジェクト総数を判定する命令をさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載の装置。
【請求項２２】
前記複数の命令は、
前記第１特徴リストを形成する前記１または複数の固有の特徴毎に、前記データオブジェクトの第１コンテンツグループの第１データオブジェクトの数を判定することであって、前記データオブジェクトの第１コンテンツグループは、前記第１特徴リストの前記１または複数の固有の特徴のそれぞれに少なくとも１つのインスタンスを含むこと、および、
前記第２特徴リストを形成する前記１または複数の固有の特徴毎に、前記データオブジェクトの第２アンチコンテンツグループの第２データオブジェクトの数を判定することであって、前記データオブジェクトの前記第２アンチコンテンツグループは、前記第２特徴リストの前記１または複数の固有の特徴それぞれに少なくとも１つのインスタンスを含むことという命令をさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載の装置。
【請求項２３】
前記ランク付けされたリストを作成する前記複数の命令は、
前記第２特徴リストに存在しない、前記第１特徴リストの固有の特徴を排他的特徴として識別し、
前記第２特徴リストにも存在する、前記第１特徴リストの固有の特徴を共通特徴として識別し、
前記ランク付けされたリストを順序付け、前記排他的特徴が前記ランク付けされたリストの中で前記共通特徴に比較して高いランクにする命令を含むことを特徴とする請求項２０に記載の装置。
【請求項２４】
前記複数の命令は、
前記共通特徴の各々に確率関数を適用し、結果ベクトルを獲得することであって、前記確率関数は、前記第１データオブジェクトの数を前記第１データオブジェクト総数で除する商と、前記第２文書数を前記第２データオブジェクト総数で除する商との比を含むこと、および、
前記共通特徴を前記ランク付けされたリストの中で少なくとも一部は前記確率関数の結果ベクトルに基づいて順序付けることという命令をさらに含むことを特徴とする請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
前記排他的特徴は、前記第１データオブジェクトの数に基づいて、さらにランク付けされることを特徴とする請求項２３に記載の装置。
【請求項２６】
前記特徴のランク付けされたリストから前記顕著な特徴のセットを識別する前記複数の命令は、前記特徴のランク付けされたリストから最初のＮ個の隣接する特徴を選択する命令をさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載の装置。
【請求項２７】
前記特徴のランク付けされたリストから前記顕著な特徴のセットを識別する前記複数の命令は、前記特徴のランク付けされたリストから最後のＭ個の隣接する特徴を選択する命令をさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載の装置。
【請求項２８】
前記固有の特徴の各々は、１または複数の英数字文字群を含むことを特徴とする請求項１９に記載の装置。
【請求項２９】
前記複数の命令は、
新規データオブジェクトを、少なくとも一部は前記顕著な特徴のセットに基づいて、前記データオブジェクトの第１コンテンツグループおよび前記データオブジェクトの第２アンチコンテンツグループとのうちの１つに最も関連しているとして、分類する命令をさらに含むことを特徴とする請求項１９に記載の装置。
【請求項３０】
前記データオブジェクトの第１コンテンツグループは、複数のノードと選択されたノードの何らかの関連サブノードとを有する主題階層の選択されたノードに相当するデータオブジェクトを含み、
データオブジェクトの前記第２アンチコンテンツグループは、選択されたノードの何らかの関連兄弟ノードと、該兄弟ノードの何らかの関連サブノードとに相当するデータオブジェクトを含むことを特徴とする請求項１９に記載の装置。
【請求項３１】
複数の機能を実行するよう設計された複数のプログラム命令を内部に記憶する記憶媒体であって、
第１データクラスのメンバである１または複数の固有の特徴を識別し、
第２データクラスを検査して、前記第２データクラスのメンバでもある前記１または複数の固有の特徴と、前記第２データクラスのメンバでない前記１または複数の固有の特徴とを識別し、
前記第２データクラスの中で、前記１または複数の固有の特徴の各々のメンバシップに基づく順序を有する固有の特徴のランク付けされたリストを生成し、
前記固有の特徴のランク付けされたリストの１または複数を顕著であるとして識別する１または複数の機能を含む記憶媒体と、
プログラム命令を実行するように前記記憶媒体に結合されたプロセッサと
を備えたことを特徴とする装置。
【請求項３２】
前記複数の命令は、
前記固有の特徴のランク付けされたリストの各々について、それぞれの固有の特徴を含む前記第１データクラスの中のオブジェクトの数を判定する命令を含むことを特徴とする請求項３１に記載の装置。
【請求項３３】
ランク付けされたリストを生成する前記複数の命令は、前記第２データクラスのメンバでない前記固有の特徴を、前記第２データクラスのメンバである前記固有の特徴より、前記ランク付けされたリストの中で高くランク付けする命令を含むことを特徴とする請求項３２に記載の装置。
【請求項３４】
ランク付けされたリストを生成する前記複数の命令は、前記第１データクラスの数の多いオブジェクトに属する前記固有の特徴を、前記第１データクラスの数の少ないオブジェクトに属する前記固有の特徴より、前記ランク付けされたリストの中で高くランク付けする命令を含むことを特徴とする請求項３３に記載の装置。
【請求項３５】
顕著であるとして識別する前記複数の命令は、前記固有の特徴のランク付けされたリストからＮ個の連続する固有の特徴の最初のセットを選択する命令を含むことを特徴とする請求項３１に記載の装置。
【請求項３６】
顕著であるとして識別する前記複数の命令は、前記固有の特徴のランク付けされたリストからＭ個の連続する固有の特徴の最後のセットを選択する命令を含むことを特徴とする請求項３１に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ処理の分野に関する。さらに詳細には、本発明は、オブジェクトをグループに分類するのに使用するためのオブジェクトの特徴を自動的に選択することに関する。
【背景技術】
【０００２】
ワールドワイドウェブは、オンラインでの閲覧およびダウンロードに利用可能な莫大な数のページが推定される情報を有する重要な情報源を提供する。しかし、このような情報を有効に活用するためには、この莫大に広がるデータをナビゲートするための実用的な方法が必要である。
【０００３】
インターネットサーフィンの初期に、ウェブ検索に役立つ２つの基本的な方法が開発された。第１の手法では、新しいページおよび一意のページを探してウェブの中を「クロール（crawl）」する自動化された検索エンジンによって収集されたウェブページのコンテンツに基づき、インデックス化されたデータベースを作成する。このデータベースを、様々なクエリ技術を使用して検索することができ、クエリの形式との類似性に基づいてランク付けすることが多い。第２の手法では、ウェブページは、典型的にはツリー形式で示されるカテゴリ階層にグループ化される。次に、ユーザは、決定ポイントの下にあるサブツリー間で顕著な相違を示す各レベルで２以上の選択肢がある階層を降下し、最後にテキストおよび／またはマルチメディアコンテンツのページを含むリーフノードに達する間に一連の選択をする。
【０００４】
例えば、図１に、典型的な先行技術の主題階層１０２を示す。ここでは、複数の決定ノード（以下「ノード」と言う）１３０−１３６が、複数の親及び／又は子ノードに階層的に配置されており、それらノードの各々が、独自の主題カテゴリと関連付けられている。例えば、ノード１３０は、ノード１３１と１３２に対する親ノードであり、ノード１３１と１３２は、ノード１３０に対する子ノードである。ノード１３１と１３２は、両方とも同じ親ノード（例えばノード１３０）に対する子ノードなので、ノード１３１と１３２は、互いに兄弟であると言える。主題階層１０２に付加される兄弟の組は、ノード１３３と１３４ならびにノード１３５と１３６を含む。図１から、ノード１３０が、主題階層１０２の第１レベル１３７を形成し、ノード１３１−１３２が主題階層１０２の第２レベル１３８を形成し、ノード１３３−１３６が主題階層１０２の第３レベル１３９を形成することが分かる。加えてノード１３０は、他のいずれのノードに関しても子ではないので、主題階層１０２の根ノードと呼ばれる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ウェブページに関する階層組織を作成する過程は、多数の課題を提示する。まず、階層の性質が定義されなければならない。これは、典型的には、特定の主題領域の専門家の手により、図書館のデューイ十進方式においてカテゴリを作成するのに類似した方法でなされる。これらのカテゴリに説明ラベルが与えられ、ユーザ及びカテゴリ分け担当者が、階層をナビゲートしながら適切に決定できるようにする。例えば、個々の電子文書といった形式のコンテンツは、手動検索により階層を通じてカテゴリに配置される。
【０００６】
近年では、この過程の各種段階を自動化する方向に関心が向けられている。文書のコーパスから文書を自動的に分類するためのシステムが存在する。例えば、あるシステムは、文書に関連したキーワードを利用して類似した文書を自動的にクラスタ化またはグループ化する。このようなクラスタを、スーパークラスタへと繰り返しグループ化することができ、階層構造を作成する。しかしながら、これらのシステムは、キーワードを手動で挿入する必要があるので、体系的構造のない階層を作成する。そのような階層が手動検索に使われるのであれば、サブノード又はリーフ文書を手動で調べて共通の特徴を特定することにより、その階層のノードにラベルを付さなくてはならない。
【０００７】
多くの分類システムは、文書を分類するために見出し単語のリストを利用する。典型的には、主要な単語は、あらかじめ定義されるか、処理される文書から選択され、その文書をより正確に特徴付ける。普通、これら主要な単語リストは、１セットの文書の各々に使われた全単語の出現頻度を計数することにより作成される。次に、１または複数の判断基準により、単語を単語リストから削除する。多くの場合、文書のコーパスにたまにしか出現しない単語は削除される。このような単語は、カテゴリ内で正確に特徴を示すことが非常にまれなためである。一方、あまりに頻繁に出現する単語も削除される。このような単語は、カテゴリをまたいで全ての文書によく出現すると推測されるからである。
【０００８】
更に、「ストップワード」及び語幹も、顕著な特徴の判定を円滑にするため特徴リストから削除されることが多い。ストップワードには、意味のある内容を含まないと受け止められる「ａ」、「ｔｈｅ」、「ｈｉｓ」、「ａｎｄ」など、言語に共通の単語が含まれる。ここで、語幹は「−ｉｎｇ」、「−ｅｎｄ」、「−ｉｓ」、「−ａｂｌｅ」などの接尾辞をあらわす。残念ながら、ストップワードと語幹のリストの生成は、言語特有の問題で、時代により異なることのある構文、文法、用法に関する専門知識を必要とする。そのため、顕著な特徴を判定するのにより柔軟性のある方法が望まれている。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本発明は、添付図面に示す典型的な実施例を用いて記述されるが、それに限定されるものではない。図面では類似参照番号は類似要素を意味する。
【００１０】
以下の記述において、本発明の各種態様が記述される。しかし当業者には、本発明はその一部のみまたは全部の態様を用いて実施され得ることが明らかであろう。説明の目的で、具体的な数字、材料および構成が本発明の完全な理解を提供するために示されるが、当業者には本発明はそのような具体的な詳細がなくても実施され得ることが明らかであろう。他の事例において、本発明をわかりにくくしないために、公知の特性は省略又は簡略化されている。
【００１１】
以下の記述の一部は、データ、記憶、選択、判定、計算などの用語を使用してプロセッサベースの装置によって行われる操作に関して示され、当業者が自己の仕事の要旨を他の当業者に伝えるために普通に採用する方法と一致する。当業者には良く理解されているように、量は、プロセッサベースのデバイスの機械的及び電気的構成部品を通じて記憶、伝送、結合及びその他の操作をすることの出来る電気、磁気、又は光信号の形を取る。また、プロセッサという用語は、独立型、補助型又は埋込型のマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ等を含む。
【００１２】
各種の操作は、複数の離散ステップとして順に、本発明の理解に最も役立つ方法で記述されるが、この記述の順序は、これらの演算が必然的に順序に依存することを意味すると見なされるものではない。詳細には、これらの演算は、提示された順序で行われる必要はない。さらに、以下の記述では「一実施例」の文言が繰り返し使用されるが、これは、同一実施例を指すこともあるが、通常は同一実施例を指すものではない。
【００１３】
本発明の一実施例において、１または複数の固有の特徴を、オブジェクトの第１グループから抽出して、第１の特徴セットを形成し、１または複数の固有の特徴を、オブジェクトの第２グループから抽出して、第２特徴セットを形成する。次に、第１の特徴セットの固有の特徴と第２の特徴セットの固有の特徴との間に統計的弁別を適用して、特徴のランク付けされたリストを作成する。そして、顕著な特徴セットを、結果として生じた特徴のランク付けされたリストから識別する。
【００１４】
一実施例において、顕著な特徴を判定して、データオブジェクトの効率のよい分類とカテゴリ化を容易にする。データオブジェクトのカテゴリ化は、これに限定されないが、非常に大規模な階層的分類ツリー内および単層ファイルのように非階層的なデータ構造内の独自フォーマットおよび汎用フォーマットの双方を含むテキストファイル、画像ファイル、音声およびビデオシーケンスを含む。例えば、テキストファイルでは、特徴は、単語の形式を取り得る。ここで「単語」という用語は、普通には、ある言語において、何らかの意味論的に意味を有する文字のグループを示すことが理解される。より一般的には、特徴は、Ｎ−トークングラムとなることが出来る。ここでトークンとは、例えば、英語ではＮ−文字グラムとＮ−単語グラムを、アジアの言語ではＮ−表意文字グラムを含むある言語の１つの原子である。例えば、音声シーケンスにおいて、音符、抑揚、テンポ、持続時間、音程、音量等は、特徴としてその音声を分類するのに用いられ得る。一方、ビデオシーケンス及び静止画像において、クロミナンス、輝度のレベルなどの各種ピクセル属性を特徴として用いることができる。本発明の一実施例では、例えば、１つの特徴グループが、電子文書などといったあるグループから識別されると、これらの特徴のサブセットは、与えられたデータオブジェクトのグループを分類するために顕著であると判定される。「電子文書」という用語は、１または複数の構造的名特徴を含む、上述したような一群のデータオブジェクトを記述するために本明細書中で広く使用される。電子文書は、テキストを含むことができ、テキストに代わり、またはテキストに加え、音声および／またはビデオコンテンツを同様に含むことができる。
【００１５】
特徴選択基準が判定される（すなわち、各種のテキスト／音声／ビデオ属性がデータオブジェクトのセット内で判定用の特徴として利用される）と、本発明による顕著な特徴を判定する過程が行われる。顕著な特徴を判定する過程を開始するために、データオブジェクトは、２つのグループに分割される。「適合性のオッズ」を示す式を、データオブジェクトのこれら２つのグループに適用される（例えば式１を参照）。式中、Ｏ（ｄ）は、与えられたあるデータオブジェクトが第１グループのデータオブジェクトのメンバであるオッズを表し、Ｐ（Ｒ｜ｄ）は、そのデータオブジェクトがその第１グループのメンバである確率を表し、Ｐ（Ｒ’｜ｄ）は、そのデータオブジェクトが第２グループのメンバである確率を表す。
【００１６】
【数１】
2006501545.tif 000003
【００１７】
データオブジェクトの手動によるグループ化では、適合性のオッズを計算するための所望の確率が与えられないので、式（１）は、この値を概算するため最大化することが出来る。したがって、ベイズの公式を併用した対数関数を、式（１）の両辺に適用することができ、式（２）が導き出される。
【００１８】
【数２】
2006501545.tif 000004
【００１９】
あるデータオブジェクトが、１セットの特徴｛Ｆｉ｝からなると仮定され、かつ任意の特徴ｆｉが、データオブジェクトに存在する場合にＸｉが１であり、ｆｉが存在しない場合はＸｉは０であるならば、
【００２０】
【数３】
2006501545.tif 000005
【００２１】
となる。ｌｏｇＰ（Ｒ）とｌｏｇＰ（Ｒ’）は定数であり、上記データオブジェクトの中で顕著なものとして選択された特徴とは無関係なので、新しい量ｇ（ｄ）が次のように定義される。
【００２２】
【数４】
2006501545.tif 000006
【００２３】
ｐｉ＝Ｐ（Ｘｉ＝１｜Ｒ）は、任意の特徴（ｆｉ）がデータオブジェクトの第１グループにあるデータオブジェクトに生じる確率を示すと仮定し、ｑｉ＝Ｐ（Ｘｉ＝１｜Ｒ’）は、任意の特徴（ｆｉ）がデータオブジェクトの第２グループにあるデータオブジェクトに生じる確率を示すと仮定すると、代入し、式を簡単にすることによって式（５）が導き出される。
【００２４】
【数５】
2006501545.tif 000007
【００２５】
２番目の積算は、データオブジェクト中の特徴発生に依存しないので、これを消去でき、結果として式（６）が得られる。
【００２６】
【数６】
2006501545.tif 000008
【００２７】
ｌｏｇ関数は単調関数なので、
【００２８】
【数７】
2006501545.tif 000009
【００２９】
の比を最大にすることが、対応するｌｏｇ値を最大にする十分条件である。本発明の一実施例によると、顕著な特徴の識別を容易にするため、式（７）を、データオブジェクトの２つのグループ用に結合された特徴リストの中の各特徴に適用される。そのようにするため、Ｐｉは、特徴ｆｉを少なくとも１回は含むデータオブジェクトの第１グループにあるデータオブジェクトの数を示すと推定され、データオブジェクト文書の第１グループにあるデータオブジェクトの総数によって除される。同様に、ｑｉは、特徴ｆｉを少なくとも１回は含む第結果ベクトルを獲得する２グループのデータオブジェクトの数を示すと推定され、データオブジェクトの第２グループにあるデータオブジェクトの総数によって除される。
【００３０】
図２Ａ−Ｃに、本発明の一実施例にかかる顕著な特徴の判定機能の操作フローを示す。最初に、データオブジェクトの第１のセットが検査され、少なくともデータオブジェクトの第１のセットからの１または複数のデータオブジェクト内に示された固有の特徴からなる特徴リストを作成する（ブロック２１０）。識別された各固有の特徴ごとに、式（７）が適用され、ランク付けされた特徴リストを生成する（ブロック２２０）。そして、ランク付けされた特徴リストの少なくとも１つのサブセットが顕著な特徴として選ばれる（ブロック２３０）。この顕著な特徴リストは、ランク付けされた特徴リストから選択された要素の１または複数の連続または非連続グループを含むことができる。一実施例において、特徴のランク付けされたリストの最初のＮ個の要素は、顕著なものとして選ばれる。ここでＮはシステムの要件に従って変動し得る。代替実施例において、特徴のランク付けされたリストの最後のＭ個の要素は、顕著なものとして選ばれる。ここでＭもまたシステムの要件に従って変動し得る。
【００３１】
本発明の一実施例によると、ブロック２１０で特徴リストを作成する間に、データオブジェクトの各グループ内に含まれるデータオブジェクトの総数が判定され（ブロック２１２）、少なくともデータオブジェクトの第１グループの中に識別される固有の特徴毎に、その固有の特徴を含むデータオブジェクトの総数もまた判定される（ブロック２１４）。さらに、固有の特徴のリストは、所望の通りに各種判断基準に基づいてフィルタされ得る（ブロック２１６）。例えば、固有の特徴のそのリストは切り詰められてもよく、少なくともある程度の最小数のデータオブジェクト中に見出されない特徴、ある程度確定した最短の長さより短い特徴および／または割当量より少ない回数しか生じない特徴は削除される。
【００３２】
本発明の一実施例によると、図２Ａのブロック２２０に記述するように、統計的弁別を適用して特徴のランク付けされたリストを獲得することは、さらに図２Ｃに示す過程を含む。換言すれば、統計的弁別の適用において（即ち、式（７）により示されるように）、データオブジェクトの第１のセット内で識別された固有の特徴が、データオブジェクトの第２のセット内にも存在するかについて判定がなされ（ブロック２２１）、ならびにデータオブジェクトの第１のセット内で識別された固有の特徴が、文書の第２のセット内には存在しないかについても判定がなされる（ブロック２２２）。例示した実施例によると、データオブジェクトの１つのセットの中に存在するが、別のセットには存在しないと判定される特徴には、特徴のランク付けされたリストの中で高い相対順位を割当て（ブロック２２３）、データオブジェクトの両方のセットの中に存在すると判定される特徴には、特徴のランク付けされたリストの中で、統計的弁別（即ち、式（７））を通じて判定されるような、低い相対順位を割当てる（ブロック２２４）。状況に応じ、このような特徴は、各個別の特徴を含むデータオブジェクトの総数に基づき、ランク付けされた特徴リスト内でさらにランク付けされてもよい。
【００３３】
適用例 
ここで図３を参照すると、ここには、本発明の一実施例にかかる顕著な特徴を判定する手段の適用例が示されている。図に示すように、クラシファイア３００を設けて、電子文書などのデータオブジェクトを、効率良く分類しカテゴリ化する。電子文書は、これに限定されないが、極めて大規模な階層分類ツリー及びフラットファイルフォーマットを含む各種データ構造内での、独自フォーマット及び汎用フォーマットのテキストファイル、画像ファイル、音声及びビデオシーケンスを含む。クラシファイア３００は、クラシファイアトレーニングサービス３０５を含み、クラシファイア３００をトレーニングして、予めカテゴリ化されたデータ階層から抽出される分類規則に基づいて、新規データオブジェクトをカテゴリ化する。同様に、クラシファイアカテゴリ化サービス３１５を含み、クラシファイア３００に入力された新規データオブジェクトをカテゴリ化する。
【００３４】
クラシファイアトレーニングサービス３０５は、集約機能３０６、本発明の顕著な特徴の判定機能３０８、及びノード特徴付け機能３０９を含む。図示の実施例に従うと、予めカテゴリ化されたデータ階層からのコンテンツを、階層内の各ノードに集め、例えば集約機能３０６などを介して、データのコンテンツとアンチコンテンツ両方のグループを形成する。次に、これらデータのグループの各々からの特徴を抽出し、顕著な特徴の判定機能３０８を用いて、これら特徴のサブセットが顕著であることを判定する。ノード特徴付け機能３０９を使用して、予めカテゴリ化されたデータ階層の各ノードを、顕著な特徴に基づいて特徴付けし、このような階層の特徴付けを、例えばデータストア３１０に記憶し、さらにクラシファイアカテゴリ化サービス３１５で使用する。
【００３５】
クラシファイアトレーニングサービス３０５及びクラシファイアカテゴリ化サービス３１５を含むクラシファイア３００に関する追加情報は、これと同時出願であって本願代理人が同じく担当する米国特許出願第５１０２６．Ｐ００４号、名称「Very-Large-Scale Automatic Categorizer For Web Content」に記述されており、その開示をここに参照によって組み込む。
【００３６】
クラシファイアトレーニングサービス 
図４は、本発明の一実施例にかかる図３のクラシファイアトレーニングサービス３０５の機能的ブロック図を示す。図４に示すように、予めカテゴリ化されたデータ階層４０２は、クラシファイア３００のクラシファイアトレーニングサービス３０５の入力として与えられる。予めカテゴリ化されたデータ階層４０２は、予め（一般的には個人による手入力により）主題階層に分類およびカテゴリ化されている、オーディオ、ビデオ及び／又はテキストオブジェクトなどのデータオブジェクトのセットを表わす。予めカテゴリ化されたデータ階層４０２は、ウェブポータル又は検索エンジンなどにより予めカテゴリ化された電子文書の１または複数のセットを表してもよい。
【００３７】
図示の例によると、集約機能４０６は、予めカテゴリ化されたデータ階層４０２からのコンテンツを、データのコンテンツグループとアンチコンテンツグループに集約して、階層の各レベルにおける兄弟ノードの間の弁別が増加させる。顕著な特徴の判定機能４０８は、データのコンテンツグループとアンチコンテンツグループから特徴を抽出して、抽出された特徴（４０９）のうち顕著と見なすべきもの（４０９’）を判定するように動作する。
【００３８】
加えて、図示の例によると、図３のノード特徴付け機能３０９は、データのコンテンツグループとアンチコンテンツグループを特徴付けるように動作する。一実施例において、データのコンテンツグループとアンチコンテンツグループは、判定される顕著な特徴に基づいて特徴付けされる。一実施例においては、特徴付けをデータストア３１０に記憶する。データストア３１０は、データベース、ディレクトリ構造、又は簡易ルックアップテーブルなど任意の数のデータ構造の形で実現される。本発明の一実施例においては、各ノードのクラシファイアに関するパラメータは、予めカテゴリ化されたデータ階層を模倣するファイル構造を有する階層カテゴリ化ツリーに記憶される。
【００３９】
コンピュータシステムの例 
図５は、本発明の一実施例にかかる顕著な特徴の判定に使用するのに適するコンピュータシステムの一例を示す。図示するように、コンピュータシステム５００は、１または複数のプロセッサ５０２とシステムメモリ５０４を含む。加えて、コンピュータシステム５００は、大容量記憶装置５０６（ディスケット、ハードドライブ、ＣＤＲＯＭなど）、入出力装置５０８（キーボード、カーソル制御など）及び通信インタフェース５１０（ネットワークインタフェースカード、モデムなど）を含む。各要素は、１または複数のバスをあらわすシステムバス５１２を介して互いに結合される。システムバス５１２が多数のバスをあらわす場合、それらは１または複数のバスブリッジ（図示せず）を用いてブリッジされる。
【００４０】
これらの要素の各々は、公知の従来の機能を実行する。詳細には、システムメモリ５０４と大容量記憶装置５０６を用いて、本発明のカテゴリ化システムを実行するプログラム命令の作業用コピーと永久コピーを記憶する。プログラム命令の永久コピーは、工場又は現場で、前述のように、配布媒体（図示せず）を介して、又は（配布サーバ（図示せず）から）通信インタフェース５１０を介して、大容量記憶装置５０６にロードされる。これら要素５０２−５１２の構造は公知なので、これ以上は記述しない。
【００４１】
このようにして上の記述から、オブジェクト分類のため顕著な特徴を自動的に判定するための新規の方法と装置を記述したことが分かる。上に示す実施例を用いて本発明を記述したけれども、当業者は、本発明が記述の実施例に限定されるものでないことを認識するであろう。本発明は、添付の特許請求の範囲の精神と範囲の中で修正と変更をおこなって実施することが出来る。したがって、本記述は本発明に関する限定ではなく解説と見なされるものである。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】複数の決定ノードを含む典型的な先行技術の主題階層を示す図である。
【図２Ａ】本発明の一実施例にかかる顕著な特徴判定機能の操作の流れを示すフローチャートである。
【図２Ｂ】本発明の一実施例にかかる顕著な特徴の判定機能の操作フローを示すフローチャートである。
【図２Ｃ】本発明の一実施例にかかる顕著な特徴の判定機能の操作フローを示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施例にかかる顕著な特徴を判定する手段を示す図である。
【図４】本発明の一実施例にかかる図３のクラシファイアトレーニングサービスを示す機能的ブロック図である。
【図５】本発明の一実施例にかかる顕著な特徴の判定に使用するのに適したコンピュータシステム示す図である。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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