(57)【要約】【課題】  単語の相対的な重要度を直観的に設定可能なユーザインタフェースを通して設定し、高い分類精度で大量の文書を分類する。【解決手段】  入力された文書は（Ｓ１）単語に分割され（Ｓ２）、各単語は単語との対としてデータベース（ＤＢ）に格納されている特徴ベクトルに割り当てられる（Ｓ３）。文書ベクトルは文書を構成する単語の各特徴ベクトルの総和を正規化して求める（Ｓ４）。カテゴリが入力され（Ｓ５）、カテゴリを単語に分割する（Ｓ６）。データベースから各単語の特徴ベクトルを抽出し（Ｓ７）、カテゴリベクトルを計算する（Ｓ９）。カテゴリベクトルの計算においては単語ごとの重みを入力する（Ｓ８）。各単語の重要度に応じた重みを乗じた上で総和され、各単語が重みとともに格納される（Ｓ１０）。文書ベクトルと各カテゴリベクトルとの距離を計算し（Ｓ１１）、文書が属するカテゴリを分類する（Ｓ１２）。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
大量の情報を複数のカテゴリに分類する情報分類方法であって、
自然言語で記述された文書を受け入れるステップと、
受け入れた文書を単語に分割するステップと、
分割された各単語の特徴ベクトルをデータベースから抽出するステップと、
抽出された各単語の特徴ベクトルから文書ベクトルを計算するステップと、
自然言語で記述されたカテゴリを受け入れるステップと、
受け入れたカテゴリを単語に分割するステップと、
分割された各単語の特徴ベクトルをデータベースから抽出するステップと、
分割された各単語の重みを指定するステップと、
抽出された特徴ベクトルおよび指定された重みからカテゴリベクトルを計算するステップと、
分割した各単語と指定した重みと計算したカテゴリベクトルとを記憶するステップと、
計算した文書ベクトルと記憶した各カテゴリベクトルとの距離を計算するステップと、
計算した距離があらかじめ指定した値以下となったカテゴリへ受け入れた文書を分類するステップと、
を有することを特徴とする情報分類方法。
【請求項２】
計算した文書ベクトルと記憶した各カテゴリベクトルとの距離を計算するステップにおいて、
カテゴリの必須単語を含まない文書の文書ベクトルと該カテゴリのカテゴリベクトルとの距離を無限大とすること
を特徴とする請求項１に記載の情報分類方法。
【請求項３】
大量の情報を複数のカテゴリに分類する情報分類プログラムであって、
自然言語で記述された文書を受け入れるステップと、
受け入れた文書を単語に分割するステップと、
分割された各単語の特徴ベクトルをデータベースから抽出するステップと、
抽出された各単語の特徴ベクトルから文書ベクトルを計算するステップと、
自然言語で記述されたカテゴリを受け入れるステップと、
受け入れたカテゴリを単語に分割するステップと、
分割された各単語の特徴ベクトルをデータベースから抽出するステップと、
分割された各単語の重みを指定するステップと、
抽出された特徴ベクトルおよび指定された重みからカテゴリベクトルを計算するステップと、
分割した各単語と指定した重みと計算したカテゴリベクトルとを記憶するステップと、
計算した文書ベクトルと記憶した各カテゴリベクトルとの距離を計算するステップと、
計算した距離があらかじめ指定した値以下となったカテゴリへ受け入れた文書を分類するステップと、
を有することを特徴とする情報分類プログラム。
【請求項４】
計算した文書ベクトルと記憶した各カテゴリベクトルとの距離を計算するステップにおいて、
カテゴリの必須単語を含まない文書の文書ベクトルと該カテゴリのカテゴリベクトルとの距離を無限大とすること
を特徴とする請求項３に記載の情報分類プログラム。
【請求項５】
大量の情報を複数のカテゴリに分類する情報分類装置であって、
自然言語で記述された文書を入力する文書入力部と、
カテゴリを自然言語で入力するカテゴリ入力部と、
文書入力部およびカテゴリ入力部で入力された自然言語を単語に分割する単語分割部と、
単語ごとにベクトルとして表現された特徴量を記憶する特徴ベクトル記憶部と、
単語分割部で分割された各単語の特徴ベクトルを特徴ベクトル記憶部から抽出する特徴ベクトル抽出部と、
各単語の重みを指定する単語重み入力部と、
単語ベクトルと重みから、入力された文書またはカテゴリのベクトルを計算するベクトル計算部と、
カテゴリの場合は各単語とその重みおよび計算されたベクトルを記憶するカテゴリベクトル記憶部と、
文書ベクトルと各カテゴリベクトルとの距離を計算する距離計算部と、
計算された距離から文書が属するカテゴリを判定するカテゴリ判定部と、
を有することを特徴とする情報分類装置。
【請求項６】
前記単語重み入力部は、
各単語に割り当てられたスライドバー表示の操作によって重みの指定が可能なこと
を特徴とする請求項５に記載の情報分類装置。
【請求項７】
前記スライドバー表示は、
その操作によって最大値が指定された場合において、該文書が該単語を明示的に含むことを該カテゴリとして判定されるための必要条件とすること
を特徴とする請求項６に記載の情報分類装置。
【請求項８】
大量の情報を複数のカテゴリに分類する情報分類プログラムを記録した記録媒体であって、
自然言語で記述された文書を受け入れるステップと、
受け入れた文書を単語に分割するステップと、
分割された各単語の特徴ベクトルをデータベースから抽出するステップと、
抽出された各単語の特徴ベクトルから文書ベクトルを計算するステップと、
自然言語で記述されたカテゴリを受け入れるステップと、
受け入れたカテゴリを単語に分割するステップと、
分割された各単語の特徴ベクトルをデータベースから抽出するステップと、
分割された各単語の重みを指定するステップと、
抽出された特徴ベクトルおよび指定された重みからカテゴリベクトルを計算するステップと、
分割した各単語と指定した重みと計算したカテゴリベクトルとを記憶するステップと、
計算した文書ベクトルと記憶した各カテゴリベクトルとの距離を計算するステップと、
計算した距離があらかじめ指定した値以下となったカテゴリへ受け入れた文書を分類するステップと、
を有することを特徴とする情報分類プログラムを記録した記録媒体。
【請求項９】
計算した文書ベクトルと記憶した各カテゴリベクトルとの距離を計算するステップにおいて、
カテゴリの必須単語を含まない文書の文書ベクトルと該カテゴリのカテゴリベクトルとの距離を無限大とすること
を特徴とする請求項８に記載の情報分類プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書データ等の大量の情報を複数のカテゴリに分類する情報分類方法およびプログラム、装置および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットなどのコンピュータネットワークを通じて、大量の電子化された文書をやり取りできるようになっている。そのため、個人が必要とする情報を検索できるようなサービスがネットワーク上で実現されている。しかし、そのために自分が獲得した情報が大量になってしまい、個々の情報の持つ特徴を抽出することが困難となる。そこで、獲得した情報を整理する技術が必要となる。
【０００３】
従来から、文書情報を自動的に分類する手法の研究が行われている。代表的な手法としては、図書館のように分類するための区切り（カテゴリと呼ぶ）が既知で、新規の情報に対しそれぞれ適切と思われるカテゴリに分類する手法（非特許文献１参照）や、分類するカテゴリが未知で、文書集合の中から類似する文書を集めて分類カテゴリを作成し割り当てるという方法（非特許文献２参照）などがある。これらの技術により、大量の文書の分類整理を行う。
【０００４】
本発明が対象としている分類手法は、予め分類するためのカテゴリが既知の場合の手法である。予め分類するためのカテゴリと、そこに入るべきサンプルの文書または単語をシステムに対して与えると、システムはそれらの情報から単語の重要度を計算し、カテゴリの特徴として単語とそのカテゴリに対する重要度が対のベクトルを生成する。分類する文書に対しても同様に、単語と文書に対する重要度を計算し、ベクトルを生成する（非特許文献３）。同様に分類対象となる文書に対しても特徴ベクトルを生成する。
【０００５】
分類は、カテゴリの持つ特徴ベクトルと文書の持つ特徴ベクトルとの距離を定義し、その値を利用して各文書を類似するカテゴリに割り当てる。また、距離が非常に離れている、すなわち、どのカテゴリとも類似しないと判断した場合は、どのカテゴリにも割り当てない。
【０００６】
特徴ベクトルの生成法としては、文書または単語から、各単語に付与された特徴ベクトルの総和として特徴ベクトルを生成することもできる（特許文献１、特許文献２参照）。
【０００７】
この手法では、意味的に似通った単語は、近接する特徴ベクトルに対応するため、分類対象となる文書にカテゴリのサンプルとして利用した単語そのものが含まれていない場合でも、類似した単語を含んでいれば適切に分類することが可能とされている。
【０００８】
この手法では、単語の重要度は、サンプルまたは文書中の出現頻度に相当する。
【非特許文献１】“分類体系相互の関係を利用したテキストの分類”山本、増山（豊橋技術大学）、内藤（ＮＴＴ）、１９９５
【非特許文献２】“競合学習ニューラルネットワークによる自動分割”菊地、松岡ら（宇都宮大  他）、１９９５
【非特許文献３】“Automatic Text Processing”Gerard Salton,1989
【特許文献１】「類似性判別装置」特開平６−１０３３１５号公報
【特許文献２】「類似性判別用データ精錬方法およびこの方法を実施する装置」特開平７−３０２２６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述した従来の手法では、単語の重要度はシステムによって自動的に算出されるため、分類の精度は利用するカテゴリのサンプルに大きく依存し、高い精度を実現するためには、注意深くサンプルを選択しなければならないという問題がある。
【００１０】
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、単語の相対的な重要度を直観的に設定可能なユーザインタフェースを通して設定することができ、もって高い分類精度で大量の文書を分類することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するため、請求項１記載の本発明は、大量の情報を複数のカテゴリに分類する情報分類方法であって、自然言語で記述された文書を受け入れるステップと、受け入れた文書を単語に分割するステップと、分割された各単語の特徴ベクトルをデータベースから抽出するステップと、抽出された各単語の特徴ベクトルから文書ベクトルを計算するステップと、自然言語で記述されたカテゴリを受け入れるステップと、受け入れたカテゴリを単語に分割するステップと、分割された各単語の特徴ベクトルをデータベースから抽出するステップと、分割された各単語の重みを指定するステップと、抽出された特徴ベクトルおよび指定された重みからカテゴリベクトルを計算するステップと、分割した各単語と指定した重みと計算したカテゴリベクトルとを記憶するステップと、計算した文書ベクトルと記憶した各カテゴリベクトルとの距離を計算するステップと、計算した距離があらかじめ指定した値以下となったカテゴリへ受け入れた文書を分類するステップと、を有する。
【００１２】
請求項１に記載の本発明にあっては、各単語の重要度を指定するために、カテゴリを記述する各単語ごとに重みを設定して計算されるカテゴリベクトルと、文書ベクトルとの距離に基づいて文書のカテゴリが決定されるので、文書を高い精度で分類することができる。
【００１３】
また、請求項２に記載の本発明は、請求項１において、計算した文書ベクトルと記憶した各カテゴリベクトルとの距離を計算するステップにおいて、カテゴリの必須単語を含まない文書の文書ベクトルと該カテゴリのカテゴリベクトルとの距離を無限大とする。
【００１４】
請求項２に記載の本発明にあっては、あるカテゴリに属するために文書に必ず含まれなければならない単語の設定を可能としている。
【００１５】
また、請求項３に記載の本発明は、大量の情報を複数のカテゴリに分類する情報分類プログラムであって、自然言語で記述された文書を受け入れるステップと、受け入れた文書を単語に分割するステップと、分割された各単語の特徴ベクトルをデータベースから抽出するステップと、抽出された各単語の特徴ベクトルから文書ベクトルを計算するステップと、自然言語で記述されたカテゴリを受け入れるステップと、受け入れたカテゴリを単語に分割するステップと、分割された各単語の特徴ベクトルをデータベースから抽出するステップと、分割された各単語の重みを指定するステップと、抽出された特徴ベクトルおよび指定された重みからカテゴリベクトルを計算するステップと、分割した各単語と指定した重みと計算したカテゴリベクトルとを記憶するステップと、計算した文書ベクトルと記憶した各カテゴリベクトルとの距離を計算するステップと、計算した距離があらかじめ指定した値以下となったカテゴリへ受け入れた文書を分類するステップと、を有する。
【００１６】
請求項３に記載の本発明にあっては、各単語の重要度を指定するために、カテゴリを記述する各単語ごとに重みを設定して計算されるカテゴリベクトルと、文書ベクトルとの距離に基づいて文書のカテゴリが決定されるので、文書を高い精度で分類することができる。
【００１７】
また、請求項４に記載の本発明は、請求項３において、計算した文書ベクトルと記憶した各カテゴリベクトルとの距離を計算するステップにおいて、カテゴリの必須単語を含まない文書の文書ベクトルと該カテゴリのカテゴリベクトルとの距離を無限大とする。
【００１８】
請求項４に記載の本発明にあっては、あるカテゴリに属するために文書に必ず含まれなければならない単語の設定を可能としている。
【００１９】
また、請求項５に記載の本発明は、大量の情報を複数のカテゴリに分類する情報分類装置であって、自然言語で記述された文書を入力する文書入力部と、カテゴリを自然言語で入力するカテゴリ入力部と、文書入力部およびカテゴリ入力部で入力された自然言語を単語に分割する単語分割部と、単語ごとにベクトルとして表現された特徴量を記憶する特徴ベクトル記憶部と、単語分割部で分割された各単語の特徴ベクトルを特徴ベクトル記憶部から抽出する特徴ベクトル抽出部と、各単語の重みを指定する単語重み入力部と、単語ベクトルと重みから、入力された文書またはカテゴリのベクトルを計算するベクトル計算部と、カテゴリの場合は各単語とその重みおよび計算されたベクトルを記憶するカテゴリベクトル記憶部と、文書ベクトルと各カテゴリベクトルとの距離を計算する距離計算部と、計算された距離から文書が属するカテゴリを判定するカテゴリ判定部と、を有する。
【００２０】
請求項５に記載の本発明にあっては、各単語の重要度を指定するために、カテゴリを記述する各単語ごとに重みを設定して計算されるカテゴリベクトルと、文書ベクトルとの距離に基づいて文書のカテゴリが決定されるので、文書を高い精度で分類することができる。
【００２１】
また、請求項６に記載の本発明は、請求項５において、前記単語重み入力部は、各単語に割り当てられたスライドバー表示の操作によって重みの指定が可能である。
【００２２】
請求項６に記載の本発明にあっては、操作者は各単語の重みの相互関係を視覚的に確認しながら、各重みを適切な値に設定することができるようになっている。
【００２３】
また、請求項７に記載の本発明は、請求項６において、前記スライドバー表示は、その操作によって最大値が指定された場合において、該文書が該単語を明示的に含むことを該カテゴリとして判定されるための必要条件とする。
【００２４】
請求項７に記載の本発明にあっては、各単語の重みの相互関係を視覚的に確認しながら、必須単語を容易に特定できるようになっている。
【００２５】
また、請求項８に記載の本発明は、大量の情報を複数のカテゴリに分類する情報分類プログラムを記録した記録媒体であって、自然言語で記述された文書を受け入れるステップと、受け入れた文書を単語に分割するステップと、分割された各単語の特徴ベクトルをデータベースから抽出するステップと、抽出された各単語の特徴ベクトルから文書ベクトルを計算するステップと、自然言語で記述されたカテゴリを受け入れるステップと、受け入れたカテゴリを単語に分割するステップと、分割された各単語の特徴ベクトルをデータベースから抽出するステップと、分割された各単語の重みを指定するステップと、抽出された特徴ベクトルおよび指定された重みからカテゴリベクトルを計算するステップと、分割した各単語と指定した重みと計算したカテゴリベクトルとを記憶するステップと、計算した文書ベクトルと記憶した各カテゴリベクトルとの距離を計算するステップと、計算した距離があらかじめ指定した値以下となったカテゴリへ受け入れた文書を分類するステップと、を有することを特徴とする情報分類プログラムを記録する。
【００２６】
請求項８に記載の本発明にあっては、各単語の重要度を指定するために、カテゴリを記述する各単語ごとに重みを設定して計算されるカテゴリベクトルと、文書ベクトルとの距離に基づいて文書のカテゴリが決定される大量情報分類プログラムを記録媒体に記憶しているため、該記録媒体を用いて、その流通性を高めるこができる。
【００２７】
また、請求項９に記載の本発明は、請求項８において、計算した文書ベクトルと記憶した各カテゴリベクトルとの距離を計算するステップにおいて、カテゴリの必須単語を含まない文書の文書ベクトルと該カテゴリのカテゴリベクトルとの距離を無限大とすることを特徴とする情報分類プログラムを記録する。
【００２８】
請求項９に記載の本発明にあっては、あるカテゴリに属するために文書に必ず含まなければならない単語の設定を可能としている大量情報分類プログラムを記録媒体に記録しているため、該記録媒体を用いて、その流通性を高めることができる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、単語の相対的な重要度を直観的に設定可能なユーザインタフェースを通して設定することができ、もって高い分類精度で大量の文書を分類することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
図１は、情報分類方法の実施の形態における処理を説明するためのフローチャートを示している。
【００３１】
まず、自然言語で入力された文書は（Ｓ１）、単語に分割され（Ｓ２）、各単語は単語との対としてあらかじめデータベース（ＤＢ）に格納されている特徴ベクトルに割り当てられる（Ｓ３）。文書ベクトルは、文書を構成する全ての単語の各特徴ベクトルの総和を正規化して求められる（Ｓ４）。
【００３２】
一方、カテゴリベクトルも文書ベクトルと同様にして求められる。
【００３３】
まず、カテゴリが自然言語で入力され（Ｓ５）、こうして受け入れたカテゴリを単語に分割する（Ｓ６）。データベースから各単語の特徴ベクトルを抽出し（Ｓ７）、カテゴリベクトルを計算する（Ｓ９）。なお、このカテゴリベクトルの計算においては単語ごとの重みを入力する（Ｓ８）。
【００３４】
次に、外部から与えられる各単語の重要度に応じた重みを乗じた上で総和され、各単語とそれぞれの重みとともに格納される（Ｓ１０）。このようにして生成された文書ベクトルと各カテゴリベクトルとの距離を計算し（Ｓ１１）、この距離に基づいて文書が属するカテゴリを判定してカテゴリごとに分類する（Ｓ１２）。
【００３５】
次の図２は、情報分類装置の実施の形態の構成を説明するためのブロック図を示している。
【００３６】
この図２に示す情報分類装置は、自然言語で記述された文書を入力する文書入力部１と、前記文書を分類するためのカテゴリを自然言語で入力するカテゴリ入力部２と、、該文書入力部１および該カテゴリ入力部２で入力された自然言語を単語に分割する単語分割部３と、単語ごとの特徴ベクトルが格納されている特徴ベクトル記憶部４と、該単語分割部３によって生成された各単語ごとに特徴ベクトルを該特徴ベクトル記憶部４から抽出する特徴ベクトル抽出部５と、該単語分割部３によって生成されたカテゴリの各単語ごとの重みを設定する単語重み入力部６と、該特徴ベクトル抽出部５によって抽出されたカテゴリの特徴ベクトルおよび該単語重み入力部６によって入力された重みからカテゴリベクトルを、また該特徴ベクトル抽出部５によって抽出された文書の特徴ベクトルから文書ベクトルをそれぞれ計算するベクトル計算部７と、該ベクトル計算部７によって計算されたカテゴリベクトルを分割された単語およびそれぞれの重みとともに格納するカテゴリベクトル記憶部８と、該ベクトル計算部７によって計算された文書ベクトルおよび該カテゴリベクトル記憶部８に格納された各カテゴリベクトルの距離を計算する距離計算部９と、該距離計算部９によって計算された距離があらかじめ指定した値以下となるカテゴリを文書が属するカテゴリと判定するカテゴリ判定部１０と、から構成されている。
【００３７】
次に、図２に示した情報分類装置を、図３に示すオンライン配信される１ヶ月分の新聞記事に適用し、「インターネットビジネス」のカテゴリに属する記事を抽出した一つの例について詳細に説明する。
【００３８】
情報分類装置には、あらかじめ辞書に相当する大量の単語の特徴ベクトルが特徴ベクトル記憶部４に格納されている。特徴ベクトルを求めるための計算手法は従来より一般的に用いられている計算手法を用いることができる。
【００３９】
次に、以下の処理手順でカテゴリベクトルを生成して格納が実行される。
【００４０】
まず、カテゴリのサンプルとなる文書情報やキーワードをカテゴリ入力部２に入力する。例えば、スポーツのサッカーに関する情報を集めるのであれば、「サッカー」に関するカテゴリと新聞記事やインターネット上から収集したサッカーに関する文書やキーワードを入力する。
【００４１】
この入力は、例えば図４に示すように「インターネットビジネス」に関するカテゴリ設定として入力される。図４において、カテゴリ名は「インターネットビジネス」であり、カテゴリとしては「ネット広告・音楽配信・ＡＳＰなど様々なインターネットを利用したビジネスに関する情報」である。
【００４２】
このカテゴリについて単語分割が実行され、単語分割の結果として「ネット」「広告」「音楽配信」「ＡＳＰ」「様々」「インターネット」「利用」「ビジネス」「情報」が抽出される。そして、単語ベクトルはそれぞれ「ネット」＝（ａ１１、ａ１２、ａ１３、・・・・・、ａ１Ｎ）、「広告」＝（ａ２１、ａ２２、ａ２３、・・・・・、ａ２Ｎ）、・・・・（以下、図４を参照）となる。入力されたカテゴリは、単語分割部３によって単語に分割される。図４は「インターネットビジネス」に関するカテゴリ設定が単語分割された例であるので、単語分割は従来の形態素解析技術を用いることができる。
【００４３】
次に、特徴ベクトル抽出部５によって、特徴ベクトル記憶部４から、分割された単語ごとに特徴ベクトルが抽出される。
【００４４】
さらに、単語重み入力部６によって、各単語の重要度を入力する。この入力は、例えば図５に示すようなスライダインタフェース１１によって実行される。なお、スライダインタフェース１１とは、コンピュータなどのモニタ上に表示されるスライダを模した表示であり、マウスやキーボードなどの操作により左右にスライダを移動操作させることができる。
【００４５】
このスライダインタフェース１１において、まず、初期値はずべて各単語すべて同じ値（図５では０．５）である。そして各単語の重要度に応じて、スライダを左右に移動する。たとえば図５では、「様々」「利用」「情報」の各単語は「インターネットビジネス」との関連は低いため、スライダを左端に移動することで、これらの単語の重要度を落として設定する。
【００４６】
一方、「音楽配信」「ビジネス」を「インターネットビジネス」のカテゴリに属する文書に必ず含まれなければならない単語として指示するために、スライダを右端に移動する。重みは、左端を０、右端を１として、スライダの位置に応じて０から１までの範囲で各単語ごとに設定される。
【００４７】
図６に示す単語（特徴）ベクトルと重みに基づいて、カテゴリの特徴を表現するカテゴリベクトルは、ベクトル計算部７により計算される。計算式についても図６に示す通り「Ｃｊ＝（Σｉｗｉ×ａｉｊ）／［｛Σｊ（Σｉｗｉ×ａｉｊ）２｝１／２］」であり、長さが１に正規化されたベクトルとなる。
【００４８】
計算されたカテゴリベクトルは、分割された各単語とそれぞれの重みとともにカテゴリベクトル記憶部８に格納される。
【００４９】
以上が、文書を分類するためにあらかじめ必要な準備である。
【００５０】
分類の対象となる文書は文書入力部１から入力される。このような分類処理の対象となる文書としては、コンピュータに入力した文書すべてが含まれる。例えば、新聞記事やインターネット上のＨＴＭＬファイルやネットニュース、文字放送やＦＭ多重放送やテレビでの放送原稿等がある。
【００５１】
文書の特徴を表現する文書ベクトルは、カテゴリベクトルと同様に、単語分割部３、特徴ベクトル記憶部４、特徴ベクトル抽出部５、ベクトル計算部７によって計算される。文書ベクトルの計算においてカテゴリベクトルの場合と異なるのは、単語重みは、分割された各単語についてすべて同じ値（例えば０．５）を用いて計算される点である。文書ベクトルはカテゴリベクトルと同様に長さが１に正規化されているため、この値（例えば０．５）は結果に影響を及ぼさない。
【００５２】
文書ベクトルは、距離計算部９において、あらかじめ計算されたカテゴリベクトル記憶部８に格納されている各カテゴリベクトルと逐次比較され距離が計算される。この際、カテゴリベクトル記憶部８に一緒に格納されている重みが最大値１に設定されている単語については、文書がこれを明示的に含まない場合には距離を無限大とし、判定対象のカテゴリから除外する。
【００５３】
以上の結果、文書は、距離が最も小さいカテゴリ、あるいはあらかじめ設定したしきい値を超えないカテゴリに属するものとして判定される。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】実施の形態における処理を説明するためのフローチャートを示す。
【図２】実施の形態における情報分類装置の構成を説明するためのブロック図を示す。
【図３】オンライン配信される１ヶ月分の新聞記事について「インターネットビジネス」のカテゴリに属する記事を抽出した例を示す。
【図４】実施の形態に係るインターネットビジネスに関するカテゴリ設定が単語分割された例を示す。
【図５】実施の形態に係るスライダインタフェースの表示の一例を示す。
【図６】実施の形態に係るカテゴリベクトルを求めるための計算式を示す。
【符号の説明】
【００５５】
１  文書入力部
２  カテゴリ入力部
３  単語分割部
４  特徴ベクトル記憶部
５  特徴ベクトル抽出部
６  単語重み入力部
７  ベクトル計算部
８  カテゴリベクトル記憶部
９  距離計算部
１０  カテゴリ判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
2007041721.tif 000006
【図５】
2007041721.tif 000007
【図６】
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