(57)【要約】【課題】  自己組織化マップアルゴリズムを適用しながら、良好な処理効率でデータ分類用特徴データを生成する。【解決手段】  文書データ等の場合、自己組織化マップでの各分類にあたる個々のセルについて、実際に大きな値を持つ成分（出現単語に対応する）は、一部だけになる可能性が高い。従来では、学習されていない状態における全ての成分に乱数を割り当てていたが、本発明では、学習していない成分の値を記憶しないで、必要とする都度、乱数で生成することにした。そして、学習されて値が決まった成分に対して、値が決まっておらず乱数を発生させる成分は、どれぐらいの大きさの値を作ればいいのか、乱数で決められている成分が一部あるのに、その特徴ベクトル全体の正規化をどうやるのか、という工夫のため、未学習成分強度記億部やその記憶内容の処理部を設けている。【選択図】      図１
2007109163.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習される特徴の単位である、各々のセルの特徴ベクトルを記憶するセル特徴ベクトル記憶部と、上記セル特徴ベクトル記憶部を初期化する初期化部と、任意の学習データの特徴ベクトルと最も一致する最適セルを決定する最適セル決定部と、少なくとも最適セルについて、学習データの特徴ベクトルに基づき、上記セル特徴ベクトル記憶部に記憶された特徴ベクトルを修正するセル強化学習部と、上記最適セル決定部及び上記セル強化学習部の処理を全学習データについて実行し、さらにそれを予め定められた条件に達するまで繰り返す実行させる繰り返し制御部とを有するデータ分類用特徴データ生成装置において、
各セルごとに、上記特徴ベクトル記憶部に値が記憶されていない特徴ベクトルの成分の張るベクトルの大きさを記憶する未学習成分強度記憶部を有すると共に、
上記特徴ベクトル記憶部は、各セルごとに、上記セル強化学習部によって記憶された特徴ベクトルの一部の成分についてのみその値を記憶し、
上記初期化部は、上記未学習成分強度記憶部の初期化も行い、
上記最適セル決定部は、任意の学習データの特徴ベクトルにおいて、値を持つ成分について、各々のセルの特徴ベクトルとの照合を行うとき、上記セル特徴ベクトル記憶部に成分と値が記憶されている場合はその値と、記憶されていない場合は上記未学習成分強度記憶部に記憶された値と乱数から予め定められた手順で得られる擬似値との照合を行うことで、各セルとの距離を算出し、最も距離が近いセルを最適セルに決定し、
上記セル強化学習部は、学習データの特徴ベクトルに近づくように対象となる各々のセルの特徴ベクトルの修正を行うときに機能する、
該学習データの特徴ベクトルの成分及び該セルについて上記セル特徴ベクトル記憶部に値が記憶されている成分のうち、該学習データ及び上記セル特徴ベクトル記憶部の双方で値を持つ成分についてはそれらの値を用いて該学習データの値に近づけ、該学習データにのみ値を持つ成分については予め定められた一定値から該学習データに近づけた値を算出し、上記セル特徴ベクトル記憶部でのみ値を持つ成分についてはそれを予め定められた一定値に近づけ、得られた成分と値を上記該セル特徴ベクトル記憶部に上書きするセル特徴修正処理部と、
上記未学習成分強度記憶部に記憶された値を一定値に近づける未学習成分強度修正処理部とを有する
ことを特徴とするデータ分類用特徴データ生成装置。
【請求項２】
上記初期化部は、上記セル特徴ベクトル記憶部をいずれの成分も値も記憶されていないように初期化し、上記未学習成分強度記憶部の値を全成分からなるベクトル全体が張るべき大きさに設定することを特徴とする請求項１に記載のデータ分類用特徴データ生成装置。
【請求項３】
上記初期化部は、各セルについて上記未学習成分強度記憶部の値を予め定められ値若しくは割合だけ増加し、各セルについて上記セル特徴ベクトル記憶部に記憶された成分の値と上記未学習成分強度記憶部の値が張るベクトルの大きさが予め定められた値となるように正規化することを特徴とする請求項１に記載のデータ分類用特徴データ生成装置。
【請求項４】
上記セル強化学習部は、処理対象のセルについて、上記セル特徴ベクトル記憶部に記憶された各成分のうち、その値が特徴ベクトルの要素として不十分な値になった場合に、その成分と値を上記セル特徴ベクトル記憶部より削除する微小成分削除処理部を有することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載のデータ分類用特徴データ生成装置。
【請求項５】
上記セル強化学習部は、処理対象のセルについて、上記セル特徴ベクトル記憶部に記憶された成分の値と上記未学習成分強度記憶部の値が張るベクトルの大きさが予め定められた値となるように正規化する正規化処理部を有することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載のデータ分類用特徴データ生成装置。
【請求項６】
上記学習データは文書データであって、該学習データの特徴ベクトルは、文書データから一定の法則で切り出した文字列を成分とし、その値は、少なくとも文書データ中での該文字列の出現頻度から算出されていることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載のデータ分類用特徴データ生成装置。
【請求項７】
学習される特徴の単位である、各々のセルの特徴ベクトルを記憶するセル特徴ベクトル記憶部を有すると共に、情報処理装置が実行する、上記セル特徴ベクトル記憶部を初期化する初期化工程と、任意の学習データの特徴ベクトルと最も一致する最適セルを決定する最適セル決定工程と、少なくとも最適セルについて、学習データの特徴ベクトルに基づき、上記セル特徴ベクトル記憶部に記憶された特徴ベクトルを修正するセル強化学習工程と、上記最適セル決定工程及び上記セル強化学習工程の処理を全学習データについて実行し、さらにそれを予め定められた条件に達するまで繰り返す実行させる繰り返し制御工程とを含むデータ分類用特徴データ生成方法において、
各セルごとに、上記特徴ベクトル記憶部に値が記憶されていない特徴ベクトルの成分の張るベクトルの大きさを記憶する未学習成分強度記憶部を有し、
上記特徴ベクトル記憶部は、各セルごとに、上記セル強化学習工程によって記憶された特徴ベクトルの一部の成分についてのみその値を記憶し、
上記初期化工程は、上記未学習成分強度記憶部の初期化も行い、
上記最適セル決定工程は、任意の学習データの特徴ベクトルにおいて、値を持つ成分について、各々のセルの特徴ベクトルとの照合を行うとき、上記セル特徴ベクトル記憶部に成分と値が記憶されている場合はその値と、記憶されていない場合は上記未学習成分強度記憶部に記憶された値と乱数から予め定められた手順で得られる擬似値との照合を行うことで、各セルとの距離を算出し、最も距離が近いセルを最適セルに決定し、
上記セル強化学習工程は、学習データの特徴ベクトルに近づくように対象となる各々のセルの特徴ベクトルの修正を行うときに動作する、
該学習データの特徴ベクトルの成分及び該セルについて上記セル特徴ベクトル記憶部に値が記憶されている成分のうち、該学習データ及び上記セル特徴ベクトル記憶部の双方で値を持つ成分についてはそれらの値を用いて該学習データの値に近づけ、該学習データにのみ値を持つ成分については予め定められた一定値から該学習データに近づけた値を算出し、上記セル特徴ベクトル記憶部でのみ値を持つ成分についてはそれを予め定められた一定値に近づけ、得られた成分と値を上記該セル特徴ベクトル記憶部に上書きするセル特徴修正サブ工程と、
上記未学習成分強度記憶部に記憶された値を一定値に近づける未学習成分強度修正サブ工程とを含む
ことを特徴とするデータ分類用特徴データ生成方法。
【請求項８】
上記初期化工程は、上記セル特徴ベクトル記憶部をいずれの成分も値も記憶されていないように初期化し、上記未学習成分強度記憶部の値を全成分からなるベクトル全体が張るべき大きさに設定することを特徴とする請求項７に記載のデータ分類用特徴データ生成方法。
【請求項９】
上記初期化工程は、各セルについて上記未学習成分強度記憶部の値を予め定められ値若しくは割合だけ増加し、各セルについて上記セル特徴ベクトル記憶部に記憶された成分の値と上記未学習成分強度記憶部の値が張るベクトルの大きさが予め定められた値となるように正規化することを特徴とする請求項７に記載のデータ分類用特徴データ生成方法。
【請求項１０】
上記セル強化学習工程は、処理対象のセルについて、上記セル特徴ベクトル記憶部に記憶された各成分のうち、その値が特徴ベクトルの要素として不十分な値になった場合に、その成分と値を上記セル特徴ベクトル記憶部より削除する微小成分削除サブ工程を含むことを特徴とする請求項７〜９のいずれかに記載のデータ分類用特徴データ生成方法。
【請求項１１】
上記セル強化学習工程は、処理対象のセルについて、上記セル特徴ベクトル記憶部に記憶された成分の値と上記未学習成分強度記憶部の値が張るベクトルの大きさが予め定められた値となるように正規化する正規化サブ工程を含むことを特徴とする請求項７〜１０のいずれかに記載のデータ分類用特徴データ生成方法。
【請求項１２】
上記学習データは文書データであって、該学習データの特徴ベクトルは、文書データから一定の法則で切り出した文字列を成分とし、その値は、少なくとも文書データ中での該文字列の出現頻度から算出されていることを特徴とする請求項７〜１１のいずれかに記載のデータ分類用特徴データ生成方法。
【請求項１３】
請求項７〜１２のいずれかに記載のデータ分類用特徴データ生成方法の工程及び用意しておくデータをコンピュータが処理し得るコードで記述したことを特徴とするデータ分類用特徴データ生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はデータ分類用特徴データ生成装置、方法及びプログラムに関し、特に、データの自動分類に利用される、分類するための各分類の特徴を、学習データから自己組織化マップアルゴリズムを適用して自動的に獲得する場合の改良に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
データを分類するとき、その各分類自体も事前に用意するのではなく、データから自動的に学習する場合、特許文献１のように、自己組織化マップ（自己組織化マップアルゴリズム）が有効な手法の一つとして知られている。
【０００３】
自己組織化マップでは、まず、分類の特徴ベクトルを持つ単位であるセルごとに、特徴ベクトルをランダムに決定することで初期化する。自己組織化マップを、全データについて繰り返し行うことで、類似したデータについては、同じあるいは互いに近いセルが適合するように各セルの特徴ベクトルの学習が行われ、これが自動分類として機能する。
【特許文献１】特開平８−２６３５１４号公報
【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、従来の自己組織化マップによって、データの自動分類を行って特徴ベクトルを生成する場合、分類の特徴ベクトルを持つ単位であるセルごとに、特徴ベクトルの全成分の値を、値が収束して繰り返し処理が終了するまで保持し続ける必要がある。
【０００５】
例えば、特許文献１の段落「００２０」によれば、文書集合に含まれる語句リストから重要と思われる語句（以下、単語とする）を選んでベクトルの成分とし、段落「００２１」では、そのベクトルに対応する、２次元に配置されたセルの値を乱数で初期化している。
【０００６】
しかしながら、単語の種類は名詞だけで１０万を超え、対象とする文書に出現するものに限っても相当に多い。また、重要な単語を選ぶといっても出現頻度が極端に高くも低くもないものを選ぶだけなので、やはりその数は多い。また、初期化では、全てのセルの全ての成分の値が有効な値（例えば０以外）を持ってしまう。
【０００７】
そのため、セルの数とその単語数（特徴ベクトルの成分数）をかけただけの値を格納した場合は大きなメモリを必要とする。また、処理もその全ての成分（単語）に対して収束するまで繰り返し行う必要があるので、長い処理時間を必要とする。例えば、入力されたデータの特徴ベクトルと各セルの特徴ベクトルとの距離を算出する必要があるが、全てのセルの全ての成分の値が有効な値を持ってしまうため、長い処理時間を必要とする（記憶していない成分は０である、という手段を使えない）。さらに、距離の算出でも、その効率を上げるために行われる特徴ベクトルの正規化処理に、次元数に比例した処理時間を要する。
【０００８】
このように、特徴ベクトルの次元が極端に大きい場合、処理効率が非常に悪いという問題があった。
【０００９】
そのため、自己組織化マップアルゴリズムを適用しながら、処理効率が良好なデータ分類用特徴データ生成装置、方法及びプログラムが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
第１の本発明は、学習される特徴の単位である、各々のセルの特徴ベクトルを記憶するセル特徴ベクトル記憶部と、上記セル特徴ベクトル記憶部を初期化する初期化部と、任意の学習データの特徴ベクトルと最も一致する最適セルを決定する最適セル決定部と、少なくとも最適セルについて、学習データの特徴ベクトルに基づき、上記セル特徴ベクトル記憶部に記憶された特徴ベクトルを修正するセル強化学習部と、上記最適セル決定部及び上記セル強化学習部の処理を全学習データについて実行し、さらにそれを予め定められた条件に達するまで繰り返す実行させる繰り返し制御部とを有するデータ分類用特徴データ生成装置を、以下のようにしたことを特徴とする。
【００１１】
すなわち、各セルごとに、上記特徴ベクトル記憶部に値が記憶されていない特徴ベクトルの成分の張るベクトルの大きさを記憶する未学習成分強度記憶部を有すると共に、上記特徴ベクトル記憶部は、各セルごとに、上記セル強化学習部によって記憶された特徴ベクトルの一部の成分についてのみその値を記憶し、上記初期化部は、上記未学習成分強度記憶部の初期化も行い、上記最適セル決定部は、任意の学習データの特徴ベクトルにおいて、値を持つ成分について、各々のセルの特徴ベクトルとの照合を行うとき、上記セル特徴ベクトル記憶部に成分と値が記憶されている場合はその値と、記憶されていない場合は上記未学習成分強度記憶部に記憶された値と乱数から予め定められた手順で得られる擬似値との照合を行うことで、各セルとの距離を算出し、最も距離が近いセルを最適セルに決定し、上記セル強化学習部は、学習データの特徴ベクトルに近づくように対象となる各々のセルの特徴ベクトルの修正を行うときに機能する、該学習データの特徴ベクトルの成分及び該セルについて上記セル特徴ベクトル記憶部に値が記憶されている成分のうち、該学習データ及び上記セル特徴ベクトル記憶部の双方で値を持つ成分についてはそれらの値を用いて該学習データの値に近づけ、該学習データにのみ値を持つ成分については予め定められた一定値から該学習データに近づけた値を算出し、上記セル特徴ベクトル記憶部でのみ値を持つ成分についてはそれを予め定められた一定値に近づけ、得られた成分と値を上記該セル特徴ベクトル記憶部に上書きするセル特徴修正処理部と、上記未学習成分強度記憶部に記憶された値を一定値に近づける未学習成分強度修正処理部とを有することを特徴とする。
【００１２】
また、第２の本発明は、学習される特徴の単位である、各々のセルの特徴ベクトルを記憶するセル特徴ベクトル記憶部を有すると共に、情報処理装置が実行する、上記セル特徴ベクトル記憶部を初期化する初期化工程と、任意の学習データの特徴ベクトルと最も一致する最適セルを決定する最適セル決定工程と、少なくとも最適セルについて、学習データの特徴ベクトルに基づき、上記セル特徴ベクトル記憶部に記憶された特徴ベクトルを修正するセル強化学習工程と、上記最適セル決定工程及び上記セル強化学習工程の処理を全学習データについて実行し、さらにそれを予め定められた条件に達するまで繰り返す実行させる繰り返し制御工程とを含むデータ分類用特徴データ生成方法を、以下のようにしたことを特徴とする。
【００１３】
すなわち、各セルごとに、上記特徴ベクトル記憶部に値が記憶されていない特徴ベクトルの成分の張るベクトルの大きさを記憶する未学習成分強度記憶部を有し、上記特徴ベクトル記憶部は、各セルごとに、上記セル強化学習工程によって記憶された特徴ベクトルの一部の成分についてのみその値を記憶し、上記初期化工程は、上記未学習成分強度記憶部の初期化も行い、上記最適セル決定工程は、任意の学習データの特徴ベクトルにおいて、値を持つ成分について、各々のセルの特徴ベクトルとの照合を行うとき、上記セル特徴ベクトル記憶部に成分と値が記憶されている場合はその値と、記憶されていない場合は上記未学習成分強度記憶部に記憶された値と乱数から予め定められた手順で得られる擬似値との照合を行うことで、各セルとの距離を算出し、最も距離が近いセルを最適セルに決定し、上記セル強化学習工程は、学習データの特徴ベクトルに近づくように対象となる各々のセルの特徴ベクトルの修正を行うときに動作する、該学習データの特徴ベクトルの成分及び該セルについて上記セル特徴ベクトル記憶部に値が記憶されている成分のうち、該学習データ及び上記セル特徴ベクトル記憶部の双方で値を持つ成分についてはそれらの値を用いて該学習データの値に近づけ、該学習データにのみ値を持つ成分については予め定められた一定値から該学習データに近づけた値を算出し、上記セル特徴ベクトル記憶部でのみ値を持つ成分についてはそれを予め定められた一定値に近づけ、得られた成分と値を上記該セル特徴ベクトル記憶部に上書きするセル特徴修正サブ工程と、上記未学習成分強度記憶部に記憶された値を一定値に近づける未学習成分強度修正サブ工程とを含むことを特徴とする。
【００１４】
第３の本発明のデータ分類用特徴データ生成プログラムは、第２の本発明のデータ分類用特徴データ生成方法の工程及び用意しておくデータをコンピュータが処理し得るコードで記述したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、各セルについて、特徴ベクトル記憶部に有効な値が記憶されている成分数を、特徴ベクトルの次数より少なくするようにしたので、自己組織化マップアルゴリズムを適用しながら、処理効率が良好なデータ分類用特徴データ生成装置、方法及びプログラムを実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
（Ａ）実施形態
以下、本発明によるデータ分類用特徴データ生成装置、方法及びプログラムの一実施形態を、図面を参照しながら詳述する。実施形態のデータ分類装置、方法及びプログラムは、自己組織化マップアルゴリズムを適用してデータ（例えば文書データ）分類用の特徴データを生成するものである。
【００１７】
（Ａ−０）実施形態に至った考え方
分類に供するデータは文書データに限定されないが、当初意図していたデータは文書データであるので、文書データの特質との関係で実施形態に至った考え方を説明する。
【００１８】
多くの文書を考慮した場合、セルの特徴ベクトルの成分数を数千から万のオーダーにしなければならないが、個々の文書に使われている単語の種類は数十であり、すなわち、特徴ベクトル成分のごく一部となる。このことは、自己組織化マップでの各分類にあたる個々のセルについても、実際に大きな値を持つ成分は、一部だけになる可能性が高いことを意味する（同じ分類の文書には、同じような単語が繰り返し使われるので）。
【００１９】
自己組織化マップアルゴリズムでは、学習されていない状態における成分の値は０ではなくて乱数であり、「単純に学習していない成分（単語）を記憶しないで値を０とみなす」という手法を適用できない。
【００２０】
そのため、従来は学習されていない成分（単語）については初期化時点で設定された乱数が学習の過程での正規化で弱められていくわけで、上述したように、その値が常に記憶されているが、この実施形態では、学習されていない成分の値が必要になるごとに、その値を乱数で発生させてしまうということにした。これは、従来において、初期化でセルごとに全成分に乱数を振って記憶させているのだから、その後、学習で値を変えてないなら、実施形態のように、学習の途中で、乱数で値が変わっても同じことじゃないか、という発想による。すなわち、「学習していない成分の値を記憶しないでおき、必要とする都度、乱数で生成する」ということにした。
【００２１】
但し、それの実現のためには、学習されて値が決まった成分に対して、値が決まっていないから乱数で発生させる成分は、どれぐらいの大きさの値を作ればいいのか、乱数で決められている成分が一部あるのに、その特徴ベクトル全体の正規化をどうやるのか、という工夫が必要になり、そのため、実施形態における未学習成分強度記億部やその記憶内容の処理部を設けている。
【００２２】
（Ａ−１）実施形態の構成
図２は、実施形態のデータ分類用特徴データ生成装置の機能的構成を示すブロック図である（なお、図２は、実施形態のデータ分類用特徴データ生成方法を示すフローチャートとしてみることもできる）。例えば、実施形態のデータ分類用特徴データ生成装置は、パソコン等の情報処理装置に対し、ＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスク等の記録媒体に記録されている実施形態のデータ分類用特徴データ生成プログラム（データファイルや、データを格納するテーブル等を含む）をインストールしたり、データ分類用特徴データ生成プログラムをネットワークからダウンロードしたりすることで実現されるが、機能的には、図１で表すことができる。なお、実施形態のデータ分類用特徴データ生成装置は、例えば、ＡＳＩＣ等、専用的なハードウェアとして実現しても良い。
【００２３】
図１において、実施形態のデータ分類用特徴データ生成装置１０００は、機能的には、初期化部１１００、最適セル決定部１２００、セル強化学習部１３００、セル特徴ベクトル記憶部１４００及び未学習成分強度記憶部１５００を有する。その他、第１のループ処理Ｌ１１（Ｌ１１Ｓ及びＬ１１Ｅ）の制御部、及び、第２のループ処理Ｌ１２（Ｌ１２Ｓ及びＬ１２Ｅ）の制御部を有する。
【００２４】
初期化部１１００は、全てのセルのセル特徴ベクトル記憶部１４００を、特徴ベクトルの何れの成分も値も記憶されていない状態にすると共に、未学習成分強度記憶部１５００を学習が行われていない状態を示すように初期化するものである。因みに、一般的な自己組織化マップでは、初期化は、全てのセルについて、全ての特徴量成分にランダムな初期値を与えるものである。
【００２５】
ここで、セルとは、自己組織化マップによる分類の自動学習における各分類に対応し、学習により自動的に各セルの特徴ベクトルが得られる。分類したいデータを入力した場合に、最も適合するセルに該データを分類することになる。
【００２６】
最適セル決定部１２００及びセル強化学習部１３００の処理は、学習に用いられる全学習データについて繰り返し実行され、さらに学習が一定の収束条件を満たすまで繰り返し実行される。
【００２７】
第１のループ処理Ｌ１１（Ｌ１１Ｓ及びＬ１１Ｅ）の制御部は、全学習データについて、最適セル決定部１２００及びセル強化学習部１３００の処理が繰り返し実行されたかを管理、制御するものである。
【００２８】
第２のループ処理Ｌ１２（Ｌ１２Ｓ及びＬ１２Ｅ）の制御部は、学習が一定の収束条件を満たすまで最適セル決定部１２００及びセル強化学習部１３００の処理を繰り返し実行させるものである。例えば、第１のループ処理Ｌ１１が終了したときのセル特徴ベクトル記憶部１４００の格納内容と、今回の第１のループ処理Ｌ１１が開始される直前のセル特徴ベクトル記憶部１４００の格納内容との変化が収束したと判断されるときに、第２のループ処理Ｌ１２の繰り返しを終了させても良く、予め、繰り返し回数や処理時間の上限値を定めておき、それを超えたときに、第２のループ処理Ｌ１２の繰り返しを終了させても良い。
【００２９】
学習データの入力方法は、電子文書などのデータを読込む既存の入力方法のいずれを適用しても良い。例えば、ＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスク等の記録媒体から電子文書を読み込むものであっても良く、ＯＣＲなどによって電子文書を取り込むものであっても良く、ネットワークから電子文書を取り込むものであっても良い。また例えば、オペレータが電子文書をキー入力し、それを取り込むものであっても良い。
【００３０】
最適セル決定部１２００は、学習データが最も適合する最適セルを決定するものである。最適セル決定部１２００の詳細については、図１を用いて後に詳細に述べる。
【００３１】
セル強化学習部１３００は、最適セル及びその近傍のセルのセル特徴ベクトルについて、学習データの特徴ベクトルに近づける学習を行うものである。セル強化学習部１３００の詳細については、図３を用いて後述する。
【００３２】
セル特徴ベクトル記憶部１４００は、それぞれのセルについて、学習に用いられたことがあることを表す情報、若しくは、セル特徴ベクトルにおける値が大きい一部の成分とその値とを記憶する。初期化された段階では、セル特徴ベクトル記憶部１４００には、いずれの成分も値も記憶されない。
【００３３】
未学習成分強度記憶部１５００は、セル特徴ベクトル記憶部１４００に記憶されていない特徴量全体で、どの程度の部分ベクトルの大きさとなるかを、それぞれのセルについて記憶するものである。初期化された段階では、全特徴量がセル特徴ベクトル記憶部１４００に登録されていないため、未学習成分強度記憶部１５００に記憶されている部分ベクトルの大きさは全ベクトルの大きさとなる。例えば、特徴ベクトルの大きさが１に正規化されるのであれば、全セルについての未学習成分強度記憶部１５００の初期値は１である。
【００３４】
なお、セル特徴ベクトル記憶部１４００や未学習成分強度記憶部１５００は、例えば、ＲＡＭなどの半導体メモリ上に構成されていても良く、また、大規模記憶装置（例えばハードディスク）上に構成されていても良い。
【００３５】
図１は、上述した実施形態の最適セル決定部１２００の詳細構成例を示す機能ブロック図であり、見方を変えれば、最適セル決定部１２００の処理フローチャートとして見ることができるものである。
【００３６】
因みに、一般的な自己組織化マップアルゴリズムを適用した場合であれば、各セルの特徴ベクトルの全成分と値からなるベクトルを用いて、学習データの特徴ベクトルとの距離が最も近いセルを最適セルとして決定するものであるが、実施形態の最適セル決定部１２００による最適セルの決定方法は一般的な自己組織化マップアルゴリズムを適用した場合と異なっている。
【００３７】
最適セル決定部１２００は、初期化処理部１２０１、ベクトル成分検索処理部１２０２、  非登録成分判定処理部１２０３、乱数発生処理部１２０４、擬似ベクトル発生処理部１２０５、距離算出処理部１２０６、最短距離判定処理部１２０７、最短距離更新処理部１２０８及び最短セル記憶処理部１２０９を有する。その他、第３のループ処理Ｌ１３（Ｌ１３Ｓ及びＬ１３Ｅ）の制御部を有する。
【００３８】
初期化処理部１２０１は、今回の第１の処理ループＬ１１の学習データと最も特徴ベクトルが近いセルとの距離を示す変数ｄに、最も距離が遠いことを示す値を設定する。設定値は、距離の定義方法に応じて、最も距離が遠いことを示す値を設定すれば良く、必ずしも大きな値を設定するとは限らない。学習データとセルの特徴ベクトル間の距離を内積で測る場合は、値が大きいほど距離が近いので、距離が最も遠いことを示す値として最小値を設定することになる。
【００３９】
ベクトル成分検索処理部１２０２〜最短セル記憶処理部１２０９による一連の処理は、全セルに対して、それぞれ繰り返し実行される。
【００４０】
ベクトル成分検索処理部１２０２は、今回の学習データの特徴ベクトルのうち値を持つ各成分について、ループ処理Ｌ１３での今回の処理対象となっているセルにおけるその値をセル特徴ベクトル記憶部１４００から取得するものである。
【００４１】
非登録成分判定処理部１２０３は、ベクトル成分検索処理部１２０２の処理で値が得られなかった成分があるか否かを判定するものであり、値が得られなかった成分について、乱数発生処理部１２０４、擬似ベクトル発生処理部１２０５の処理を実行させるものである。
【００４２】
乱数発生処理部１２０４は、非登録成分判定処理部１２０３によって値が得られていないと判定された学習データの各成分について乱数を発生するものである。
【００４３】
擬似ベクトル発生処理部１２０５は、処理中のセルについて、未学習成分強度記憶部１５００に記憶された値が、セル特徴ベクトル記憶部１４００に記憶されていない成分からなる部分ベクトルの大きさとなるように、乱数発生処理部１２０４によって得られた乱数を正規化するものである。例えば、未学習成分強度記憶部１５００に記憶された値を、特徴ベクトルの全成分数で割った値の平方根が期待値になるように正規化することで近似する方法などを挙げることができる。これを、セル特徴ベクトル記憶部１４００から値が得られなかった成分のセルでの値とする。擬似ベクトル発生処理部１２０５は、上記の例に限定されず、より正確に、特徴ベクトルの次元（成分数）の球面をランダムに示すベクトルを生成するように構成しても良い。
【００４４】
距離算出処理部１２０６は、今回の学習データの特徴ベクトルと、その各成分についてセルでの特徴ベクトルとしてベクトル成分検索処理部１２０２で得られた値、及び、そこで値が得られなかった成分について擬似ベクトル発生処理部１２０５によって得られた値によるベクトルとの距離を算出する。
【００４５】
なお、乱数発生処理部１２０４、擬似ベクトル発生処理部１２０５及び距離算出処理部１２０６による処理は一例であり、距離の算出方法によっては、各成分ごとに乱数で値を発生する必要はない。例えば、内積で距離を測る場合は、乱数発生処理部１２０４で乱数を発生するとした全成分の学習データでの値の和と、一つの乱数と対象となる成分の数からなる関数（対象となる全成分の学習データでの値の和と、正規化された乱数の積など）で近似するなどが考えられる。このように、複数の乱数計算が発生するものは、統計的に同じ結果が得られるような一般的な統合方法を適用することができる。
【００４６】
最短距離判定処理部１２０７は、距離算出処理部１２０６によって算出された距離がそのときの変数ｄより近いか否かを判別し、近い場合には、最短距離更新処理部１２０８及び最短セル記憶処理部１２０９による処理を実行させるものである。
【００４７】
最短距離更新処理部１２０８は、変数ｄを、算出された新たな最短距離に更新するものである。
【００４８】
最短セル記憶処理部１２０９は、今回のループ処理の対象のセルを最短の距離のセルとして記憶するものである。
【００４９】
以上のような各処理部１２０２〜１２０９の処理を、各セルについて繰り返し、繰り返し処理の終了時に（全てのセルについて各処理部１２０２〜１２０９の処理が終了したときに）、最短の距離のセルとして、記憶されているセルが、そのときの学習データに対する最適セル決定部１２００の結果となる。
【００５０】
図３は、上述した実施形態のセル強化学習部１３００の詳細構成例を示す機能ブロック図であり、見方を変えれば、セル強化学習部１３００の処理フローチャートとして見ることができるものである。
【００５１】
因みに、一般的な自己組織化マップアルゴリズムでは、各セルの特徴ベクトルの全成分の値を学習データに近づけることを行っているが、この実施形態の場合には、セル強化学習部１３００は、上述したように、最適セル及びその近傍セルのセル特徴ベクトルについて、学習データの特徴ベクトルに近づける学習を行うものである。
【００５２】
セル強化学習部１３００は、ベクトル成分検索処理部１３０１、セル特徴修正処理部１３０２、未学習成分強度修正処理部１３０３、微小成分削除処理部１３０５及び正規化処理部１３０６を有する。
【００５３】
ベクトル成分検索処理部１３０１は、セル特徴ベクトル記憶部１４００から学習対象となるセルについて記憶されている特徴ベクトルの成分及び値を得るものである。
【００５４】
セル特徴修正処理部１３０２は、ループ処理Ｌ１１における今回の学習データの各成分の値に、ベクトル成分検索処理部１３０１で得られたセルでの値を、ある割合αだけ近づけてセル特徴ベクトル記憶部１４００に記憶するものである。このとき、セル特徴ベクトル記憶部１４００になかった成分について、学習データの成分が値を持っていた場合には、その成分については、予め定められた一定値に対して、学習データの値にαだけ近づけセル特徴ベクトル記憶部１４００に記憶する。これは、成分の値が予め定められた一定値であるとしての学習に相当するが、図１の処理部１２０３〜１２０５と同等の処理で擬似的にベクトル成分を作り、それに対して学習するようにしても良い。また、学習データになく、セル特徴ベクトル記憶部１４００に値のある成分については、０に近づける。なお、学習データに近づける割合αは、一般的な自己組織化マップの手法で良く、図２のループ処理Ｌ１２の回数に伴って減少し、また、最適セルからの距離が遠いセルでの学習であるほど小さくなる値が用いられることが多い。
【００５５】
未学習成分強度修正処理部１３０３は、上記学習で学習データに近づける割合αに基づき、未学習成分強度記憶部１５００に記憶されている値を０に近づける。これは、セル特徴ベクトル記憶部１４００にそのセルについて記憶されていない成分の値を、学習により０に近づけることに相当する。セル特徴ベクトル記憶部１４００に記憶されていない成分については、元々適合しなかった成分で値が小さかった可能性が高いので、これはα以上に０に近づけるようにしても良い。これにより、学習データとして入力されていない成分の値について、セル特徴ベクトル記憶部１４００に記憶することなく学習を行うことができる。このため、記憶容量を削減でき、この後の正規化処理部１３０６の処理が速くなることが、この実施形態の特徴である。
【００５６】
微小成分削除処理部１３０５は、学習対象であるセルについて、セル特徴ベクトル記憶部１４００に記憶されている各成分のうち、充分小さい値を持つ成分とその値をセル特徴ベクトル記憶部１４００から削除するものである。これは、学習されていない成分程度まで値が小さくなった成分について、学習されていない成分と同じ扱いをするための処理である。なお、微小成分削除処理部１３０５を必ずしも実装しなくても良い。
【００５７】
微小成分削除処理部１３０５は、例えば、セル特徴ベクトル記憶部１４００の上位一定個数以下の成分や、あるいは最上位の成分の値の一定割合以下の値の成分などを、充分小さい値を持つ削除対象の成分として判定することができる。また、この実施形態の構成では、未学習成分強度記憶部１５００から、擬似ベクトル発生処理部１２０５の処理と同様に、学習されていない成分の値の期待値を算出し、その期待値と比較して一定割合以下の場合に削除することも可能である。この処理により、さらに、セル特徴ベクトル記憶部１４００に記憶する必要がある成分と値が減り、記憶容量を削減でき、この後の正規化処理部１３０６の処理を速くできる。
【００５８】
正規化処理部１３０６は、学習対象となっているセルについて、セル特徴ベクトル記憶部１４００に記憶されている成分と値を正規化するものである。例えば、内積を距離の指標としている場合、ベクトル長が１になるように正規化することが望ましい。このとき、まず、セル特徴ベクトル記憶部１４００に記憶されている成分については記憶されている値を、それ以外の成分についてはそれら成分全てで張る部分ベクトルが未学習成分強度記憶部１５００に記憶されている値の大きさを持つものとしてセルの特徴ベクトルの大きさを算出する。学習対象のセルについて、セル特徴ベクトル記憶部１４００に記憶されている値及び未学習成分強度記憶部１３００の値をそのベクトルの大きさで除算することにより正規化を行う。
【００５９】
以上の構成の説明では、初期化部１１００が、完全に初めから学習を行う場合について説明したが、ある程度学習が進んだ状態から学習を継続することもできる。この場合は、未学習成分強度記憶部１５００の値を一定量だけ増やして、全セルについて正規化処理部１３０６の処理を行うことで、現在の学習の傾向の、今後の学習への影響を減らすような初期化を行うこともできる。
【００６０】
（Ａ−２）実施形態の動作
次に、実施形態のデータ分類用特徴データ装置の動作（実施形態のデータ分類方法）を、具体例を用いて説明する。なお、分類対象のデータは、文書データに限定されるものではないが、以下の動作の具体的説明では、学習データが文書であるものとして説明する。
【００６１】
ここで、文書の特徴ベクトルは、一般的に出現する名詞などの自立語をベクトルの成分とし、その成分の値は、文書中でのその語の出現数（ｔｆ）、その語の出現文書数から算出する語固有の重み（ｉｄｆ）から決定される。但し、以下の説明では、簡単のために、語の出現数ｔｆを値とすることにする。
【００６２】
また、成分の数、すなわち、特徴ベクトルの次元は、自立語の種類の数となるため、学習データとする文書群の規模によって数千から１０万以上にもなるが、以下の説明では６０００であったとする。
【００６３】
また、図２のループ処理Ｌ１１の初回のループでの最適セルとして得られたセルの学習における、図３のセル特徴修正処理部１３０２及び未学習成分強度修正処理部１３０３の処理において学習に近づける割合αは０．４であるものとする。このαの決定方法は一般的な自己組織化マップの手法を用いることができる。
【００６４】
初期化部１１００は、全セルについて、セル特徴ベクトル記憶部１４００に何も記憶されていない状態にする。また、全セルについて、未学習成分強度記憶部１５００の値を１とする。
【００６５】
このような状態において、ループＬ処理１１により、最初に使われる学習データＤ１１が「防水機能のあるデジタルカメラが発売された」という文書であったとする。
【００６６】
学習データＤ１１の場合、自立語は、「防水機能」、「デジタルカメラ」及び「発売」であり、成分「防水機能」のｔｆが１、成分「デジタルカメラ」のｔｆが１、成分「発売」のｔｆが１である。これをベクトル長が１になるように正規化し、この学習データＤ１１の特徴ベクトルを、成分「防水機能」の値を０．５８（≒√（１＾２＋１＾２＋１＾２）／３）、成分「デジタルカメラ」の値を０．５８、成分「発売」の値を０．５８とする（なお、「＾２」は２乗を表している）。
【００６７】
この実施形態の場合は、全単語が６０００種類、６０００次元であるが、上記３つの成分以外は０である。この実施形態では、この０となる成分をデータとして持つ必要はない。
【００６８】
上述では、特徴ベクトルの算出が終了した状態の学習データが入力されたイメージで説明したが、学習データが「防水機能のあるデジタルカメラが発売された」のような文章の場合には、学習データから、その特徴ベクトルを作成するデータ特徴ベクトル作成部も、データ分類用特徴データ生成装置の構成要素として必要となる。
【００６９】
次に、この学習データＤ１１が入力された、最適セル決定部１２００の動作を説明する。
【００７０】
この実施形態では、距離は内積で測るものとする。また、学習データ及びセルの特徴ベクトルは大きさ１に正規化されており、また、各成分の値は単語の出現数によるもので正である。そのため、内積は、距離が最短のとき１であり、最遠のときに０となる。
【００７１】
そのため、初期化処理部１２０１では、距離を示す変数ｄに０を代入する。
【００７２】
次に、ループ処理Ｌ１３における最初の処理対象セルについての処理について説明する。
【００７３】
ベクトル成分検索処理部１２０２では、学習データＤ１１の成分「防水機能」、「デジタルカメラ」、「発売」について、現在の処理対象セルについて、セル特徴ベクトル記憶部１４００から値を得ようとする。しかしながら、初期の段階でセル特徴ベクトル記憶部１４００には、何も記憶されていないので、何も得られない。
【００７４】
そのため、非登録成分判定処理部１２０３は、学習データＤ１１の全成分について、処理部１２０４及び１２０５の処理を実行すると判定する。
【００７５】
乱数発生処理部１２０４では、学習データＤ１１の各成分ごとに、０〜１の範囲内の乱数を発生する。ここでは、仮に、「防水機能」に０．５、「デジタルカメラ」に０．９、「発売」に０．７が得られたものとする。
【００７６】
擬似ベクトル発生処理部１２０５では、この時点で、この処理対象セルについて、未学習成分強度記憶部１５００に記憶されている値が１で、特徴ベクトルの次元（成分数）が６０００であるので、１成分の値の期待値を√（１＾２／６０００）＝０．０１３とする。そのため、上記乱数を２倍し（ここで２倍は、値の分布が平坦であると仮定した場合の値の平均値が算出した期待値となるようにするために、乱数の平均値が１となるように正規化することを意味している）、それに０．０１３をかけた値を各成分の値として扱う。
【００７７】
これにより、「防水機能」では０．５×２×０．０１３＝０．０１３、「デジタルカメラ」では０．９×２×０．０１３＝０．０２３４、「発売」では０．７×２×０．０１３＝０．０１８２が値とされる。
【００７８】
距離算出処理部１２０６では、このようにして得られたセルについての特徴ベクトルのうち、学習データＤ１１で値を持つ成分の値と、学習データＤ１１の内積として、０．０１３×０．５８＋０．０２３４×０．５８＋０．０１８２×０．５８＝０．０３２を得る。
【００７９】
最短距離判定処理部１２０７では、現在の距離変数ｄの値０と、得られた内積の値０．０３２を比較し、得られた内積の値が大きい、すなわち距離が近いため、処理部１２０８及び１２０９の処理を実行すると判定する。
【００８０】
最短距離更新処理部１２０８は、距離変数ｄの値を０．０３２とし、最短セル記憶処理部１２０９は、現在の処理対象セルを最短セルとして記憶する。
【００８１】
以上のような処理部１２０２〜１２０８の処理を、ループ処理Ｌ１３によって、全セルについて繰り返す。
【００８２】
全セルに対する処理が終了した段階では、距離算出処理部１２０６で最も距離が小さく（内積が大きく）なったセルが最短セル記憶処理部１２０９で最後に記憶され、最適セル決定部１２００の結果となる。
【００８３】
以上の説明で分かるように、初期状態では、セル特徴ベクトル記憶部１４００には何も記憶されておらず、距離は乱数だけで決まるため、ランダムなセルが最適セルとして得られる。
【００８４】
このようにして得られたセルＳ１１と、そのセルＳ１１の近傍のセルについて、セル強化学習部１３００により、セル特徴ベクトルの学習が行われる。以下、最適セル決定部１２００で得られたセルＳ１１の学習データＤ１１による学習について説明する。
【００８５】
ベクトル成分検索処理部１３０１は、学習データＤ１１の成分「防水機能」、「デジタルカメラ」、「発売」について、セルＳ１１についてセル特徴ベクトル記憶部１４００から値を得ようとする。しかしながら、初期の段階でセル特徴ベクトル記憶部１４００には何も記憶されていないので、何も得られない。
【００８６】
そのため、セル特徴修正処理部１３０２は、学習データＤ１１で値がある特徴ベクトルの成分について、予め定められた値（ここでは０とする）から学習データの値にα（＝０．４）だけ近づける。成分「防水機能」の学習データＤ１１の値は０．５８なので、０＋（０．５８−０）×α＝０．２３２を、セルＳ１１の成分「防水機能」の値として、セルＳ１１についてのセル特徴ベクトル記憶部１４００に記憶する。「デジタルカメラ」、「発売」についても同様に、値０．２３２がセル特徴ベクトル記憶部１４００に記憶される。
【００８７】
次に、未学習成分強度修正処理部１３０３が、セルＳ１１について未学習成分強度記憶部１５００に記憶されている値１を０にα（＝０．４）だけ近づけ、１＋（０−１）×α＝０．６とする。
【００８８】
次に、微小成分削除処理部１３０５は、未学習成分強度記憶部１５００に記憶されている値０．６と、次元数６０００から、セル特徴ベクトル記憶部１４００に値が記憶されていない成分の値の期待値は√（０．６＾２／６０００）＝０．００７７とし、これと、セル特徴ベクトル記憶部１４００の値を比較する。例えば、これの３倍以下の値の成分をセルＳ１１についてのセル特徴ベクトル記憶部１４００から削除しようとするが、そのような値の成分はないため、何も行われない。
【００８９】
正規化処理部１３０６では、セルＳ１１について、セル特徴ベクトル記憶部１４００の全成分と値、すなわち「防水機能」の０．２３２、「デジタルカメラ」の０．２３２、「発売」の０．２３２と、未学習成分強度記憶部１５００に記憶された値０．６からなるベクトルの大きさが１になるように正規化を行う。現在のこのベクトルの大きさは√（０．２３２＾２＋０．２３２＾２＋０．２３２＾２＋０．６＾２）＝０．７２２であるので、全値を０．７２２で除算する。これにより、セル特徴ベクトル記憶部１４００の「防水機能」、「デジタルカメラ」、「発売」の各成分の値は０．２３２／０．７２２＝０．３２１、未学習成分強度記憶部１５００の値は０．６／０．７２２＝０．８３１となる。
【００９０】
以上の操作を、最適セルの近傍のセルについても適当なαの値を適用して実行し、学習データＤ１１による学習が終了する。ここで、最適セルの近傍のセルとは、例えば、最適セルとの距離がかなり近いセルを言い、距離の指標として内積を適用している場合には、内積が所定の閾値より大きいものを近傍のセルとする。
【００９１】
次に、ループ処理Ｌ１１により、学習データＤ１２「５倍ズームのデジタルカメラを発売」による学習が行われるとする。このデータＤ１２の特徴ベクトルの値を持った成分とその値は、「５倍ズーム」が０．５８、「デジタルカメラ」が０．５８、「発売」が０．５８である。
【００９２】
以下では、最適セル決定部１２００における図１のループ処理Ｌ１３で、先に学習データＤ１１での学習について説明したセルＳ１１について処理を行う場合を説明する。
【００９３】
ベクトル成分検索処理部１２０２が、処理対象セルＳ１１について、セル特徴ベクトル記憶部１４００を検索すると、成分「デジタルカメラ」、「発売」については、それぞれ値０．３２１が得られるが、「５倍ズーム」については得られない。
【００９４】
このため、非登録成分判定処理部１２０３は「５倍ズーム」についてのみ処理部１２０４及び１２０５の処理を実行させる。
【００９５】
乱数発生処理部１２０４によって０．３が得られたとする。
【００９６】
擬似ベクトル発生処理部１２０５は、セルＳ１１についての未学習成分強度記憶部１５００の現在の値０．８３１から、６０００次元での１成分当たりの値の期待値を√（０．８３１＾２／６０００）＝０．０１１とし、これと乱数発生処理部１２０４の結果から、０．１１×２×０．３＝０．０６６をセルＳ１１の特徴ベクトルの成分「５倍ズーム」の値とする。
【００９７】
そして、距離算出処理部１２９６で、このようにして得られたセルＳ１１の特徴ベクトルと学習データＤ１２の内積を取り、０．０６６×０．５８＋０．３２１×０．５８＋０．３２１×０．５８＝０．４１を得る。
【００９８】
この後の最適セル決定部１２００の一連の処理で、今回もセルＳ１１が最適セルとして決定されたとして、セルＳ１１に対する学習データＤ１２によるセル強化学習部１３００の動作を説明する。
【００９９】
ベクトル成分検索処理部１３０１では学習データＤ１２の成分「５倍ズーム」、「デジタルカメラ」、「発売」について、セルＳ１１について、セル特徴ベクトル記憶部１４００から値を得ようとし、成分「デジタルカメラ」、「発売」については、それぞれ値０．３２１が得られる。「５倍ズーム」については得られない。
【０１００】
そのため、セル特徴修正処理部１３０２は、「５倍ズーム」については予め定められた値（ここでは０とする）からαだけ、学習データＤ１２で値がある特徴ベクトルの成分について、値を学習データに近づける。成分「５倍ズーム」の学習データの値は０．５８なので、０＋（０．５８−０）×α＝０．２３２を、セルＳ１１の成分「５倍ズーム」の値として、セルＳ１１についてのセル特徴ベクトル記憶部１４００に記憶する。
【０１０１】
また、「デジタルカメラ」については０．３２１から学習データＤ１２の値０．５８にαだけ近づけるため、０．３２１＋（０．５８−０．３２１）×α＝０．４２５をセルＳ１１についての成分「デジタルカメラ」の値としてセル特徴ベクトル記憶部１４００に記憶する。「発売」についても同様に、０．４２５となる。
【０１０２】
この他、学習データＤ１１による先の学習によりセル特徴ベクトル記憶部１４００には成分「防水機能」の値が０．３２１と記憶されているが、この成分は今回の学習データＤ１２にはないため、これを０に近づける。すなわち、セルＳ１１についてのセル特徴ベクトル記憶部１４００の成分「防水機能」の値を０．３２１＋（０−０．３２１）×α＝０．１９３とする。
【０１０３】
次に、未学習成分強度修正処理部１３０３が、セルＳ１１について未学習成分強度記憶部１５００に記憶されている値０．８３１を０にα（＝０．４）だけ近づけ、０．８３１＋（０−０．８３１）×α＝０．４９９とする。
【０１０４】
次に、微小成分削除処理部１３０５は、未学習成分強度記憶部１５００に記憶されている値０．４９９と、次元数６０００から、セル特徴ベクトル記憶部１４００に値が記憶されていない成分の値の期待値√（０．４９９＾２／６０００）＝０．００６４を求め、これと、処理対象セルＳ１１についてのセル特徴ベクトル記憶部１４００の各成分値を比較する。例えば、これの３倍以下の値の成分をセルＳ１１についてのセル特徴ベクトル記憶部１４００から削除しようとするが、そのような値の成分はないため、何も行われない。
【０１０５】
正規化処理部１３０６では、セルＳ１１についてセル特徴ベクトル記憶部１４００の全成分と値、すなわち「防水機能」の０．１９３、「デジタルカメラ」の０．４２５、「発売」の０．４２５、「５倍ズーム」の０．２３２と、未学習成分強度記憶部１５００に記憶された値０．４９９からなるベクトルの大きさが１になるように正規化を行う。現在のこのベクトルの大きさは√（０．１９３＾２＋０．４２５＾２＋０．４２５＾２＋０．２３２＾２＋０．４９９＾２）＝０．８３７であるので、全値を０．８３７で除算する。これにより、セル特徴ベクトル記憶部１４００の「防水機能」の値は０．１９３／０．８３７＝０．２３１、「デジタルカメラ」は０．４２５／０．８３７＝０．５０８、「発売」は０．４２５／０．８３７＝０．５０８、「５倍ズーム」は０．２３２／０．８３７＝０．２７７、セルＳ１１の未学習成分強度記憶部１５００の値は０．４９９／０．８３７＝０．５９６となる。
【０１０６】
以下、同様にして、学習データの全てに対して最適セル決定部１２００及びセル強化学習部１３００の処理を繰り返す。
【０１０７】
学習データの全てに対する最適セル決定部１２００及びセル強化学習部１３００の処理が終了すると、セル特徴ベクトル記憶部１４００に記憶されている全てのセル特徴ベクトルが収束したか否かを判別する。収束していなければ、学習データの全てに対する最適セル決定部１２００及びセル強化学習部１３００の処理を繰り返す。セル特徴ベクトル記憶部１４００に記憶されている全てのセル特徴ベクトルが収束した状態になると、最適セル決定部１２００及びセル強化学習部１３００の処理を終了する。
【０１０８】
このような収束状態のセル特徴ベクトルの組が、分類装置に引き渡され（セル特徴ベクトル記憶部１４００をそのまま用いるものであっても良い）、分類しようとするデータの分類に用いられる。収束状態のセル特徴ベクトルの組の出力方法は任意である。表示出力や印刷出力だけでなく、記憶媒体などへの記憶でも良く、ネットワークを介した他の装置への転送でも良い。
【０１０９】
分類装置の構成は省略するが、分類しようとするデータの特徴ベクトルとの距離が最も近い（又は最も近い側から所定個数の）セル特徴ベクトルを持つセル（分類）を探索し、分類結果として出力する。なお、オペレータなどがセル特徴ベクトルを見つつ、各セルに分類名やＩＤなどを付与しておき、分類結果を分類名で出力させるようにしても良い。
【０１１０】
（Ａ−３）実施形態の効果
以上説明したように、上記実施形態によれば、各セルについて成分と値を記憶しているセル特徴ベクトル記憶部１４００は、そのセルについてセル強化学習が行われたときの学習データに現れた成分についてのみ記憶している。未学習成分強度記憶部１５００に記憶された値と乱数を用いることで、このように一部だけのデータを記憶するだけで学習ができる処理を実現している。
【０１１１】
従来の自己組織化マップではベクトルの全成分の値を記憶しており、例えば、６０００次元であれば、各セルごとに６０００成分分の記憶容量を必要とした。上記実施形態によれば、高次元ではあるが個々の学習データでは限られた成分しか値をもたないような場合にこの記憶容量を大幅に削減することができる。例えば、動作説明で用いた範囲内では、「防水機能」、「デジタルカメラ」、「発売」、「５倍ズーム」の４成分しかセル特徴ベクトル記憶部１４００に記憶されておらず、６０００成分全てについて記憶した場合と比較して、必要な記憶容量は非常に小さい。
【０１１２】
また、従来の自己組織化マップでは各セルの特徴ベクトルを一定の大きさに正規化するために、全成分の自乗和を取るなどの処理が必要であった。例えば、６０００次元であれば、６０００回の自乗の計算が各セルの各学習ごとに行われていた。
【０１１３】
しかし、上記実施形態によれば、最大でも各々のセルごとに学習データに出現した成分だけがセル特徴ベクトル記億部１４００に値が記憶され、それの自乗和と、未学習成分強度記憶部１５００の値の自乗の計算のみで良い。
【０１１４】
すなわち、高次元ではあるが個々の学習データはそのごく一部の成分でしか値を持たない場合に、正規化の処理を大幅に高速化することができる。
【０１１５】
（Ｂ）他の実施形態
上記実施形態においては、セル強化学習部１３００が最適セル及びその近傍のセルの特徴ベクトルを修正するものを示したが、少なくとも最適セルの特徴ベクトルを修正するものであれば良い。
【０１１６】
また、上記実施形態においては、各学習データがどのセルに最も距離が近いかの情報を記憶していないが、この情報をも記憶し、繰り返し処理の終了時に、各学習データに対する分類結果を得られるようにしておいても良い。
【０１１７】
さらに、上記実施形態の説明においては、１台の情報処理装置によって、分類用特徴データの生成処理が実行されるように説明したが、複数台の情報処理装置の分散処理によって、分類用特徴データの生成処理を実行摺るようにしても良く、また、複数台の情報処理装置もかなり距離だけ離れているものであっても良い。
【０１１８】
本発明は、文書データの分類用特徴データの生成を意図してなされたものであるが、文書データ以外のデータの分類用特徴データの生成に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１９】
【図１】実施形態のデータ分類装置における最適セル決定部の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態のデータ分類装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】実施形態のデータ分類装置におけるセル強化学習部の機能的構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１２０】
１０００…データ分類装置、１１００…初期化部、１２００…最適セル決定部、１２０１…初期化処理部、１２０２…ベクトル成分検索処理部、１２０３…非登録成分判定処理部、１２０４…乱数発生処理部、１２０５…擬似ベクトル発生処理部、１２０６…距離算出処理部、１２０７…最短距離判定処理部、１２０８…最短距離更新処理部、１２０９…最短セル記憶処理部、１３００…セル強化学習部、１３０１…ベクトル成分検索処理部、１３０２…セル特徴修正処理部、１３０３…未学習成分強度修正処理部、１３０５…微小成分削除処理部、１３０６…正規化処理部、１４００…セル特徴ベクトル記憶部、１５００…未学習成分強度記憶部。
【図１】
2007109163.tif 000003
【図２】
2007109163.tif 000004
【図３】
2007109163.tif 000005