(57)【要約】【課題】少量のデータでもフィルタリングの精度を高めることができ、広く種々の分野で情報フィルタリングを行うことができ、ユーザの判断に近い適切なラベルを付与することができるラベル付与システムを提供する。【解決手段】単語とこの単語に対する重みがテーブルとして蓄積されている単語データベース３００と、ラベルとこのラベルに対応する単語のスコアがテーブルとして蓄積されているラベリングデータベース５００と、入力ファイル１１０の構造に基づいて単語データベース３００から入力ファイルの特徴を表す単語を選択しこの単語の重みを得る単語選択手段２００，６００と、選択された単語のうちの重みの大きな単語に基づいて、ラベリングデータベース５００からラベルとこのラベルに対応する単語のスコア積算値を得るラベル選択手段４００，６１０と、スコア積算値の最も大きいラベルを入力ファイル１１０に付与するラベル付与手段６２０とを有する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語と該単語に対する重みがテーブルとして蓄積されている単語データベースと、
ラベルと該ラベルに関連付けられた前記単語および該単語のスコアがテーブルとして蓄積されているラベリングデータベースと、
入力ファイルの構造に基づいて前記単語データベースから前記入力ファイルの特徴を表す単語を選択し該選択された単語の重みを得る単語選択手段と、
所定の大きさの重みを有する前記選択された単語に基づいて、前記ラベリングデータベースから前記選択された単語に関連付けされたラベルと該単語のスコア積算値を得るラベル選択手段と、
前記スコア積算値の最も大きい前記ラベルを選択して前記入力ファイルに付与するラベル付与手段と
を有することを特徴とするラベル付与システム。
【請求項２】
前記単語データベースには、既に処理された複数のファイルから抽出された単語が、所定の規則に基づいて重み付けられて蓄積されているとともに、
前記ラベリングデータベースには、既に処理された複数のファイルから抽出されたラベルが、所定の規則に基づいてスコア付けされた単語と関連付けされて蓄積されている
ことを特徴とする請求項１に記載のラベル付与システム。
【請求項３】
前記単語選択手段は、前記入力ファイルの文章を分解して得られた単語から前記入力ファイルの特徴を表す単語を選択する
ことを特徴とする請求項１または２に記載のラベル付与システム。
【請求項４】
前記単語データベースの前記重みの計算、および前記ラベリングデータベースの前記スコアの計算の少なくともいずれかの計算にＭＡＰ法が用いられている
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のラベル付与システム。
【請求項５】
前記ラベル選択手段は、複数の計算モデルの中から選択された所定の計算モデルにそって前記ラベルに関連付けられた前記単語のスコア積算値を算出する
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のラベル付与システム。
【請求項６】
前記単語データベースおよび前記ラベリングデータベースの少なくともいずれか一方が他のラベル付与システムと共有されている
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載のラベル付与システム。
【請求項７】
単語と該単語に対する重みがテーブルとして蓄積されている単語データベースと、ラベルと該ラベルに関連付けられた前記単語および該単語スコアがテーブルとして蓄積されているラベリングデータベースとを予め構築しておくデータベース構築工程と、
入力された入力ファイルの構造に基づいて前記単語データベースから前記入力ファイルの特徴を表す単語を選択して、該選択した単語の重みを得る単語選択工程と、
所定の大きさの重みを有する前記選択した単語に基づいて、前記ラベリングデータベースから前記選択した単語に関連づけられたラベルと該単語のスコア積算値を算出するラベル選択工程と、
前記スコア積算値の最も大きい前記ラベルを選択して前記入力ファイルに付与するラベル付与工程と
を有することを特徴とするラベル付与方法。
【請求項８】
前記データベース構築工程においては、既に処理された複数のファイルから抽出された単語を、所定の規則に基づいて重み付けして前記単語データベースに蓄積するとともに、  既に処理された複数のファイルから抽出されたラベルを、所定の規則に基づいてスコア付けされた単語と関連付けして前記ラベリングデータベースに蓄積する
ことを特徴とする請求項７に記載のラベル付与方法。
【請求項９】
前記データベース構築工程においては、前記単語データベースの前記重みの計算、および前記ラベリングデータベースの前記スコアの計算の少なくともいずれか一方にＭＡＰ法が用いられている
ことを特徴とする請求項７または８に記載のラベル付与方法。
【請求項１０】
前記データベース構築工程においては、前記単語データベースおよび前記ラベリングデータベースの少なくともいずれか一方を他のユーザと共有する
ことを特徴とする請求項７から９のいずれか１項に記載のラベル付与方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、既に処理済みのファイルとこのファイルのラベルを基にして、ラベルの付いてないファイルに自動的にラベルを付与するラベル付与システムおよびこの方法に関し、特に自動的に付与するラベルがユーザの判断に近くなるラベル付与システムおよびこの方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
情報フィルタリングとは、データベース、パソコン通信、ＷＷＷ（Ｗorld Ｗide Ｗeb）等情報システムが提供する大量の情報や多数のサービスの中から利用者の興味や嗜好に適うものを選択的に抽出するフィルタリング技術である。
【０００３】
従来より、ユーザの情報に対する評価値を他のユーザの情報に対する評価値から予測する協調フィルタリング（「Collaborative Filtering」または「SocialFiltering」とも呼ばれる）としては、Proceedings of CSCW（1994)）掲載の「GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews」やProceedings of CHI(1995)掲載の「Social Information Filtering: Algorithms and Automating "Word of Mouth"」に記載されているように、ユーザ間の相関係数を重みとして既に評価済の他のユーザの評価値の重み付き平均により予測値を計算する方法が用いられている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−３２８２７５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述の特許文献１に記載の情報フィルタリングにおいては、ユーザ間の相関係数を重みとして既に評価済の他のユーザの評価値の重み付き平均により予測値を計算する方法を用いているが、この方法では、大量のデータがないと情報フィルタリングの精度に欠ける。また、所定の範囲に適用分野が限定され種々の分野の情報フィルタリングに適用することは難しい。
【０００６】
本発明は上述のような従来技術の問題点に鑑みてなされたもので、少量のデータでもフィルタリングの精度を高めることができ、また、広く種々の分野で情報フィルタリングを行うことができ、これにより、ユーザの判断に近い適切なラベルを付与することができるラベル付与システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、この発明に係る請求項１に記載のラベル付与システムは、単語とこの単語に対する重みがテーブルとして蓄積されている単語データベースと、ラベルとこのラベルに関連付けられた単語およびこの単語のスコアがテーブルとして蓄積されているラベリングデータベースと、入力ファイルの構造に基づいて単語データベースから入力ファイルの特徴を表す単語を選択しこの選択された単語の重みを得る単語選択手段と、所定の大きさの重みを有する選択された単語に基づいて、ラベリングデータベースから選択された単語に関連付けされたラベルとこの単語のスコア積算値を得るラベル選択手段と、スコア積算値の最も大きいラベルを選択して入力ファイルに付与するラベル付与手段とを有することを特徴とする。
【０００８】
また、この発明に係る請求項２に記載のラベル付与システムは、請求項１に記載のラベル付与システムにおいて、単語データベースには、既に処理された複数のファイルから抽出された単語が、所定の規則に基づいて重み付けられて蓄積されているとともに、ラベリングデータベースには、既に処理された複数のファイルから抽出されたラベルが、所定の規則に基づいてスコア付けされた単語と関連付けされて蓄積されていることを特徴とする。
【０００９】
また、この発明に係る請求項３に記載のラベル付与システムは、請求項１または２に記載のラベル付与システムにおいて、単語選択手段は、入力ファイルの文章を分解して得られた単語から入力ファイルの特徴を表す単語を選択することを特徴とする。
【００１０】
また、この発明に係る請求項４に記載のラベル付与システムは、請求項１から３のいずれか１項に記載のラベル付与システムにおいて、単語データベースの重みの計算、およびラベリングデータベースのスコアの計算の少なくともいずれかの計算にＭＡＰ法が用いられていることを特徴とする。
【００１１】
また、この発明に係る請求項５に記載のラベル付与システムは、請求項１から４のいずれか１項に記載のラベル付与システムにおいて、ラベル選択手段は、複数の計算モデルの中から選択された所定の計算モデルにそってラベルに関連付けられた単語のスコア積算値を算出することを特徴とする。
【００１２】
また、この発明に係る請求項６に記載のラベル付与システムは、請求項１から５のいずれか１項に記載のラベル付与システムにおいて、単語データベースおよびラベリングデータベースの少なくともいずれか一方が他のラベル付与システムと共有されていることを特徴とする。
【００１３】
また、この発明に係る請求項７に記載のラベル付与方法は、単語とこの単語に対する重みがテーブルとして蓄積されている単語データベースと、ラベルとこのラベルに関連付けられた単語およびこの単語スコアがテーブルとして蓄積されているラベリングデータベースとを予め構築しておくデータベース構築工程と、入力された入力ファイルの構造に基づいて単語データベースから入力ファイルの特徴を表す単語を選択して、この選択した単語の重みを得る単語選択工程と、所定の大きさの重みを有する選択した単語に基づいて、ラベリングデータベースから選択した単語に関連づけられたラベルとこの単語のスコア積算値を得るラベル選択工程と、スコア積算値の最も大きいラベルを選択して入力ファイルに付与するラベル付与工程とを有することを特徴とする。
【００１４】
また、この発明に係る請求項８に記載のラベル付与方法は、請求項７に記載のラベル付与方法において、データベース構築工程においては、既に処理された複数のファイルから抽出された単語を、所定の規則に基づいて重み付けして単語データベースに蓄積するとともに、既に処理された複数のファイルから抽出されたラベルを、所定の規則に基づいてスコア付けされた単語と関連付けしてラベリングデータベースに蓄積することを特徴とする。
【００１５】
また、この発明に係る請求項９に記載のラベル付与システムは、請求項７または８に記載のラベル付与方法において、データベース構築工程においては、単語データベースの重みの計算、およびラベリングデータベースのスコアの計算の少なくともいずれか一方にＭＡＰ法が用いられていることを特徴とする。
【００１６】
さらに、この発明に係る請求項１０に記載のラベル付与システムは、請求項７から９のいずれか１項に記載のラベル付与方法において、データベース構築工程においては、単語データベースおよびラベリングデータベースの少なくともいずれか一方を他のユーザと共有することを特徴とする。
【００１７】
ここで、ラベルとは、ファアイルやデータセット管理や処理を円滑に行うために、ファイルなどの始めや終わりに付けられた特殊な名前のことであり、ユーザが自由に名づけることができるものである。
【発明の効果】
【００１８】
この発明に係る請求項１または７に記載の発明によれば、単語データベースやラベリングデータベースに重み付けして蓄積されている既に処理済みのファイルから抽出されたデータや、入力ファイルの構造に基づいて付与するラベルを決定するので、少量のデータでもフィルタリングの精度を高めることができ、ユーザの判断に近い適切なラベルを付与する。また、適用分野が限定されるような特殊な仕組みを持たないので、広く種々の分野に適用させることができる。
【００１９】
また、この発明に係る請求項２または８に記載の発明によれば、既に処理された複数のファイルから抽出されたデータが蓄えられているデータベースを用いてファイルの処理が行われ、ファイル処理したファイルからデータが抽出されてさらにデータベースに蓄積されるので、所謂学習効果が働き、処理を行えば行うほど精度のよいフィルタリングを行えるようになる。
【００２０】
また、この発明に係る請求項３に記載の発明によれば、入力ファイルの文章を分解して得られた単語から入力ファイルの特徴を表す単語を選択するので、ファイルからの特徴の抽出を確実に行うことができ、これに基づいてラベルの付与を行うので、より適格なラベルを選択してこれを付与することができる。
【００２１】
また、この発明に係る請求項４または９に記載の発明によれば、単語データベースの重みの計算、或いはラベリングデータベースのスコアの計算にＭＡＰ法を用いるので、大規模な学習データを必要とすることなく、容易にしかも正確に重み或いはスコアを計算することができる。
【００２２】
また、この発明に係る請求項５に記載の発明によれば、ラベルに関連付けられた単語のスコア積算値を算出する際、複数の計算モデルの中から選択された所定の計算モデルを用いて計算するので、複数のシステムに適用した場合に、各システム毎により適合した計算式にてスコア積算値を算出することができ、システムに合ったより高い精度を得ることができる。
【００２３】
さらに、この発明に係る請求項６または１０に記載の発明によれば、複数のユーザ間でデータを共有するので、ユーザ間で統一した仕様によりラベルの付与をすることができるとともに、各ユーザのシステムの大きさを小さくすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明に係るラベル付与システムおよびラベル付与方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例】
【００２５】
図１は本実施例のラベル付与システムの構成を示すブロック図である。図１において、ラベル付与システムは、単語データベース３００と、ラベリングデータベース５００と、形態素解析部６００と、特徴選択部２００と、スコアリング部４００と、モデル選択部６１０と、ラベル決定部６２０と、重み・スコア計算部７００とを有している。
【００２６】
このうち、形態素解析部６００と特徴選択部２００とは、単語選択手段を構成している。この単語選択手段は、入力ファイル１１０の構造に基づいて、単語データベース３００から入力ファイル１１０の特徴を表す単語を選択してこの単語の重みを得る動作をする。また、スコアリング部４００とモデル選択部６１０とは、ラベル選択手段を構成している。このラベル選択手段は、単語選択手段によって選択された単語のうちの重みの大きな単語に基づいてラベリングデータベース５００からラベルと当該ラベルに対応する単語のスコア積算値を得る動作をする。さらに、ラベル決定部６２０は、ラベル付与手段を構成している。このラベル付与手段は、スコア積算値の最も大きいラベルを、入力ファイル１１０に付与する動作をする。
【００２７】
形態素解析部６００は、ユーザ１００が入力した入力ファイル１１０に対して、文章を形態素解析する。つまり、形態素解析部６００は、入力ファイル１１０の構造とその文章（テキスト）を得て、さらにこの文章を単語に分解する。ここで、ファイルの構造とは、種々のファイルが有する特有の形態のことであり、例えば、電子メールであれば、送信元、送信先、主題および本文というように独特な形態の構造を持っているが、その形態のことをいう。また、ここで言う文章（テキスト）とは、例えば電子メールに関して言えば、本文だけでなく、主題、送信元および送信先等の部分も含む文章（テキスト）であり、つまり、ファイルの本文（本体）だけでなく、広く、本文（本体）に付帯する情報や属性の部分も含むものである。
【００２８】
特徴選択部２００は、単語データベース３００にアクセスして、入力ファイル１１０の構造及びその文章から抽出した単語に対して重みを振り当てる。そして、例えば所定の大きさまでの重みの単語を選択する等して、入力ファイル１１０から選択した単語の集合体を生成する。例えば電子メールという構造を持つファイルで有れば、例えば、送信先の宛名や本文文頭の挨拶といった電子メールならではの特徴ある単語が抜き出される。このとき、入力ファイル１１０からファイルの特徴を示す単語として抜きだされる単語の数は、入力ファイル１１０の構造に基づいて決められるか、または、全体の単語の数或いはファイル内の単語の比率のいずれかから決められる。また、本実施例の特徴選択部２００においては、ユーザが損失関数を定義可能とされている。
【００２９】
スコアリング部４００は、ラベリングデータベース５００を用いて、入力ファイル１１０から選択した単語に対して単語のスコアを割り当てる。そしてさらに、スコアリング部４００は、モデル選択部６１０にて選択されたモデルを用いて、ラベル毎の単語のスコアの積算値を求める。ラベル決定部６２０は、最も高いスコアを持つラベルを入力ファイル１１０のラベルと決定して、これをファイル１１０に付与する。なお、モデル選択部６１０において、計算に用いるモデルの選択及びパラメータは、ユーザが適宜設定することができるようにされている。
【００３０】
重み・スコア計算部７００は、ユーザの保有する既に本システムにより処理された複数のファイルから単語データベース３００とラベリングデータベース５００を構築する。このとき、重み・スコア計算部７００は、ユーザの保有するラベル付きのファイルだけでなく、ラベル無しのファイルも読み込んで処理する。なお、重み・スコア計算部７００において、利用するファイルの選択方法及び計算方法は、ユーザが適宜設定できるようにされている。
【００３１】
図２−１は単語データベース３００のテーブル構成を示す図である。単語データベース３００のテーブル構成において、ユーザの保有するファイルから抽出された各単語は幾つかの重みを持っている。この重みは、例えば、出現頻度、出現ファイル数、及びそれらから算出される値等に基づいて決められている。ここで、重み・スコア計算部７００が、各単語の重みを計算する際、既にラベルの付与の処理が終わったファイルから抽出した単語の出現回数を推定するときに、図３に示すＭＡＰ（maximum a posteriori）法を用いるようにしてもよい。重み・スコア計算部７００は、各文書における単語の出現頻度をこのＭＡＰ法の数式に入力し、ＥＭアルゴリズムにて解いて出現回数を推定する。このＭＡＰ法を使うことにより、大規模な学習データを必要とすることなく、容易にしかも正確に出現回数を推定することができるので、容易に適切で正確な重みを計算することができる。そして、その結果は、単語データベース３００に格納される。なお、ＭＡＰのパラメータαは、ディフォルトで１．５とするが、この数値はユーザが適宜変更してよい。
【００３２】
図２−２はラベリングデータベース５００のテーブル構成を示す図である。ラベリングデータベース５００の構成において、ユーザの保有するファイルから抽出された各ラベルは複数の単語に関連付けられており、各単語はそれぞれスコアを持っている。このスコアは確率値やそれを補正したものから求められている。ラベリングデータベース５００のラベルに関連付けられた単語のスコアの計算にも上述のＭＡＰ法が用いられてもよい。重み・スコア計算部７００は、各文書における単語の出現頻度をこの式に入力し、ＥＭアルゴリズムにて求める。そしてその結果は、ラベリングデータベース５００に格納される。
【００３３】
図４は本実施例のファイル付与システムの動作の概略を示すフローチャートである。図４において、単語データベース３００とラベリングデータベース５００とは、予め構築されているものとする（データベース構築工程）。
【００３４】
まず、ファイル入力工程において、入力ファイル１１０がこの実施例のファイル付与システムに入力される（ステップＳ１）。続く形態素解析の工程では、形態素解析部６００により、入力ファイル１１０に含まれる文章が単語に分解される（ステップＳ２）、次の工程に移行し、特徴選択の工程においては、特徴選択部２００により、ファイル１１０の構造に基づいて、ファイル１１０から特徴を表している単語が抜き出され、この抜き出された単語に対して、単語データベース３００が参照されて各単語の重みが取得される（ステップＳ３）。ここで、ステップＳ２の形態素解析とステップＳ３の特徴選択は単語選択工程を構成している。
【００３５】
次の続くスコアリングの工程にて、スコアリング部４００によって、ラベリングデータベース５００が参照されて、複数のラベルに関連付けられた各単語のスコアが取得される（ステップＳ４）。次のモデル選択の工程においては、モデル選択部６００にて、予め登録されている複数の計算モデルから選択された所定の計算モデルの選択信号が入力されて、この選択された計算モデルに基づき各ラベルの積算値が算出される（ステップＳ５）。ここで、ステップＳ４のスコアリングとステップＳ４のモデル選択はラベル選択工程を構成している。最後にラベル付与工程にて、ラベル決定部６２０により、スコア積算値の最も大きいラベルが選択されて入力ファイル１１０に付与される（ステップＳ６）。ラベル決定部６２０はラベル付与工程を構成している。
【００３６】
図５は本実施例のファイル付与システムの動作を各構成要素間のデータの動きで説明する模式図である。図５により、動作を説明する。ここでは、入力ファイルが電子メールの場合で説明する。なお、単語とこの単語に対する重みがテーブルとして蓄積されている単語データベース３００と、ラベルとこのラベルに関連付けられた単語およびこの単語スコアがテーブルとして蓄積されているラベリングデータベース５００とは、予め構築されているものとする（データベース構築）。なお、図中ユーザ１００から延びる点線は、各構成要素に対して変更可能なパラメータが有ることを示す。
【００３７】
［形態素解析］
図５において、ユーザ１００によって入力ファイル１１０がファイル付与システムに入力されると、形態素解析部６００は、まず、入力ファイルの構造（形態）を得て、その後、入力ファイル１１０に含まれる文章を単語に分解する。つまり、形態素解析部６００は、入力ファイルの構造として、“電子メール”という形態を認識して、さらに文章を“tom@jones”、“Hello”、“Song”、“best”、“regard”、・・・、のような単語に分解したとする。なおここで、文章とは、上述のように例えば電子メールで言えば、本文だけでなく、主題、送信元および送信先等部分も含むように、本文に付帯する情報や属性の部分も含む。
【００３８】
［特徴選択］
次に、特徴選択部２００は、“電子メール”というファイルの構造に基づいて、特徴を表している単語を抜き出し、この抜き出した各単語に対して、単語データベース３００を参照して各単語の重みを得る。ここでは、図２−１に示される「重み１」の列の重みが使用されて、下記のように各単語の重みが得られたとする。
“（tom@jones,0.92）”、“（Hello,0.28）”、“（Song,0.86）”、“（best,0.01）”
この中で、“tom@jones”と“Song”の重みが大きい。なお、「重み１」から「重みＮ」のＮ個の重みのうち、どの列の重みを使用するかユーザ１００により選択可能とされている。
【００３９】
［スコアリング］
次に、スコアリング手段４００は、この重みが大きい“tom@jones”と“Song”に関して、ラベリングデータベース５００を参照して、複数のラベルについて各単語のスコアを得る。ここでは、図２−２に示される「スコア１」の列のスコアが使用されて、下記のようにスコアが得られたとする。
“｛Label1,（tom@jones,0.52）、（Song,0.26）、・・・｝”
“｛Label2,（tom@jones,0.38）、（Song,0.01）、・・・｝”
なお、「スコア１」から「スコアＮ」のＮ個のスコアのうち、どの列のスコアを使用するかユーザ１００により選択可能とされている。
【００４０】
［モデル選択］
次に、この得られた各単語のスコアに基づいて、スコアリング手段４００は、モデル選択部６１０において予め選択されている計算モデルに沿って、ラベル毎のスコアの積算をする。この様子を図６に示す。図６において、本実施例の計算モデルには、「ナイーブベイズモデル」が用いられたとする。なお、この計算モデルは、図示しない複数の計算モデルの中からユーザ１００により選択されたものである。計算モデルとして「ナイーブベイズモデル」が用いられることにより、所定量のデータから確率値（確率密度関数）、つまり各単語のスコアを求めることができる。このようにして、各ラベル毎に各単語に定められているスコアが積算されて各ラベルの積算値が算出される。ここでは、下記のように算出されたとする。
“｛Label1:0.13,2,Label2:0.63,Label3:0.24｝”
【００４１】
［ラベル付与］
図４に戻り、ラベル決定部６２０は、このうち最も高いスコアを持つラベルを入力ファイルに付与するラベルと決定する。ここでは、“Label2”の０．６３が最も高いスコアなので、入力ファイルに“Label2”が付与される。
【００４２】
このような構成のラベル付与システムによっては、ユーザの保有する複数のファイルから単語データベース３００とラベリングデータベース５００が構築され、入力ファイル１１０からファイルの特徴を示す単語が抜きだされ、ファイルの構造に基づいて、両データベース３００，５００からラベルが選択されるので、結果的に、既に１つ以上のファイルに定義されている文字列・単語が、新規に入力されるファイルにラベルとして付与されることとなり、所謂学習機能が発揮されるとともに、ユーザの判断に近い適切なラベルを付与することができる。
【００４３】
また、入力ファイル１１０からファイルの特徴を示す単語を抜きだす際に、構造に基づいて選択する単語の数を、単語の数或いはファイル内の単語の比率のいずれかを選択できるようにされていたり、ファイルの構造の重みをユーザにより設定可能とされていたりするので、適用させる対象ファイルに対してシステムを適切に変化させることができるとともに、広く種々の分野のファイルに適用させることができる。
【００４４】
さらに、入力ファイル１１０からファイルの特徴を示す単語を抜きだし、ラベリングデータベース５００を参照して、入力ファイルの単語の有無と、その単語のスコアを用いて、入力ファイルのラベル毎のスコア積算値を計算して、このスコア積算値の最も高いスコアのラベルを付与するので、精度の高いラベル付与をすることができる。
【００４５】
なお、本実施例のモデル選択部６１０においては、図５に示されるように「ナイーブベイズモデル」が用いられているが、他のモデルとして、Latent Naive Bayes Model等が用いられてもよい。
【００４６】
本実施例にあっては、単語データベース３００およびラベリングデータベース５００は、システム内で閉じたデータベースである。しかしながら、単語データベース３００およびラベリングデータベース５００は、データベース構築時に、複数のユーザ間にて共有できるようにして構築してもよい。また、単語データベース３００およびラベリングデータベース５００だけでなく、これらのデータベースを構築するためのラベル付きファイルやラベル無しのファイル、モデル選択部６１０、および重み・スコア計算部７００等もユーザ間にて共有できるようにしてもよい。このような構成とすることで、ユーザ間で統一した仕様（流儀）によりラベルの付与をすることができるとともに、各ユーザのシステムの大きさを縮小することができる。
【００４７】
以上のように、本実施例のファイル付与システムにおいては、より少量のデータにおいても情報フィルタリングの精度を高め、また情報フィルタリングの適用分野を広げることができる。
【産業上の利用可能性】
【００４８】
この発明に係るラベル付与システムは、例えばファイルのグループ分けをする際に、分類する「フォルダ名」をラベルとして自動的にファイルに付与するシステム等に最適なものである。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本実施例のラベル付与システムの構成を示すブロック図である。
【図２−１】単語データベースのテーブル構成を示す図である。
【図２−２】ラベリングデータベースのテーブル構成を示す図である。
【図３】ファイルから抽出した単語の出現回数を推定するときに用いるＭＡＰの数式を示す図である。
【図４】本実施例のファイル付与システムの動作の概略を示すフローチャートである。
【図５】本実施例のファイル付与システムの動作を各構成要素間のデータの動きで説明する模式図である。
【図６】選択されているモデルに沿ってラベル毎のスコアの積算をする様子を説明する図である。
【符号の説明】
【００５０】
２００  特徴選択部（単語選択手段）
３００  単語データベース
４００  スコアリング部（ラベル選択手段）
５００  ラベリングデータベース
６００  形態素解析部（単語選択手段）
６１０  モデル選択部（ラベル選択手段）
６２０  ラベル決定部（ラベル付与手段）
７００  重み・スコア計算部
【図１】
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【図２−１】
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【図２−２】
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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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