(57)【要約】【課題】  時間の経過に伴って継続的あるいは断続的に投入されるデータについて、自動的に学習された分類に従いつつ、より速く分類したデータを所定用途で利用できるようにする。【解決手段】  本発明では、学習部が、間欠的又は継続的に入力される複数の投入データより分類ごとの特徴を自動的に学習し、分類部が、学習で得た分類ごとの特徴と各投入データの特徴とを照合することで、各投入データを分類する。そして、分類部は、投入データが分類された情報が参照されることが想定されるより前の、予め定められた分類データ入力期間に入力された投入データを分類し、学習部は、分類データ入力期間の開始時間より、さらに学習に要する時間として、予測あるいは予め定められた時間だけ前の時間を学習開始時間とし、この学習開始時間よりも前の学習データ入力期間に入力された投入データを用いて学習する。【選択図】      図１
2007109164.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
間欠的又は継続的に入力される複数の投入データより分類ごとの特徴を自動的に学習する学習部と、この学習部が学習で得た分類ごとの特徴と各投入データの特徴とを照合することで、各投入データを分類する分類部を有するデータ分類装置において、
上記分類部は、投入データが分類された情報が参照されることが想定されるより前の、予め定められた分類データ入力期間に入力された投入データを分類して分類データとするものであり、
上記学習部は、上記分類部において分類される分類データ入力期間の開始時間より、さらに学習に要する時間として、予測あるいは予め定められた時間だけ前の時間を学習開始時間とし、この学習開始時間よりも前の学習データ入力期間に入力された投入データを用いて学習するものである
ことを特徴とするデータ分類装置。
【請求項２】
上記学習部による学習、及び、上記分類部による分類をそれぞれ、分類データ入力期間及び分類データ入力期間のそれぞれについて、期間をずらして繰り返し実行することを特徴とする請求項１に記載のデータ分類装置。
【請求項３】
上記学習部によって得られる分類ごとの特徴を記憶する学習結果分類特徴記憶部と、
分類データ入力期間の投入データの分類処理をする時点で、上記学習部による学習データ入力期間の投入データを用いた分類の学習が終了している場合は、この学習された分類の特徴を上記学習結果分類特徴記憶部に記憶する分類特徴複写部とを有し、
上記分類部は、上記学習結果分類特徴記憶部に記憶された分類ごとの特徴と分類データ入力期間に入力された投入データの特徴とを照合して投入データの分類を決定する
ことを特徴とする請求項２に記載のデータ分類装置。
【請求項４】
上記学習部が、任意の回における学習データ入力期間の投入データによる分類の学習を開始する時点で、その前回以前の学習データ入力期間の投入データによる分類の学習が終了していない場合には、今回の学習を行なわず、前回以前の学習を継続させる学習制御部を有することを特徴とする請求項３に記載のデータ分類装置。
【請求項５】
上記分類部によって分類された後の分類データを記憶する分類データ記憶部を有することを特徴とする請求項３又は４に記載のデータ分類装置。
【請求項６】
上記学習結果分類特徴記憶部の記憶内容が複写される、外部からのアクセス用の第２の学習結果分類特徴記憶部と、
上記分類データ記憶部の記憶内容が複写される、外部からのアクセス用の第２の分類データ記憶部と、
上記第２の学習結果分類特徴記憶部及び上記第２の分類データ記憶部への複写を実行させる分類複写部と
を有することを特徴とする請求項５に記載のデータ分類装置。
【請求項７】
入力された投入データから、日時に関する特徴を取り除いて上記学習部に与える時刻依存特徴除去部を有することを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載のデータ分類装置。
【請求項８】
入力された投入データから、日時に関する特徴を取り除いて上記分類部に与える時刻依存特徴除去部を有することを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載のデータ分類装置。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれかに記載のデータ分類装置と、
入力された検索キーの特徴と分類の特徴を照合することで検索キーと対応する分類を決定し、その分類に当てはまる分類データを取得するデータ検索装置と
を有することを特徴とするデータ分類検索システム。
【請求項１０】
入力された検索キーから、日時に関する特徴を取り除く時刻依存特徴除去部を有し、日時に関する特徴が取り除かれた検索キーの特徴と分類の特徴とを照合することを特徴とする請求項９に記載のデータ分類検索システム。
【請求項１１】
間欠的又は継続的に入力される複数の投入データより分類ごとの特徴を自動的に学習する学習工程と、この学習工程が学習で得た分類ごとの特徴と各投入データの特徴とを照合することで、各投入データを分類する分類工程を含むデータ分類方法において、
上記分類工程は、投入データが分類された情報が参照されることが想定されるより前の、予め定められた分類データ入力期間に入力された投入データを分類して分類データとし、
上記学習工程は、上記分類工程において分類される分類データ入力期間の開始時間より、さらに学習に要する時間として、予測あるいは予め定められた時間だけ前の時間を学習開始時間とし、この学習開始時間よりも前の学習データ入力期間に入力された投入データを用いて学習する
ことを特徴とするデータ分類方法。
【請求項１２】
上記学習工程、及び、上記分類工程をそれぞれ、分類データ入力期間及び分類データ入力期間のそれぞれについて、期間をずらして繰り返し実行することを特徴とする請求項１１に記載のデータ分類方法。
【請求項１３】
上記学習工程によって得られる分類ごとの特徴を記憶する学習結果分類特徴記憶部と、
分類データ入力期間の投入データの分類処理をする時点で、上記学習工程による学習データ入力期間の投入データを用いた分類の学習が終了している場合は、この学習された分類の特徴を上記学習結果分類特徴記憶部に記憶する分類特徴複写工程とを有し、
上記分類工程は、上記学習結果分類特徴記憶部に記憶された分類ごとの特徴と分類データ入力期間に入力された投入データの特徴とを照合して投入データの分類を決定する
ことを特徴とする請求項１２に記載のデータ分類方法。
【請求項１４】
上記学習工程が、任意の回における学習データ入力期間の投入データによる分類の学習を開始する時点で、その前回以前の学習データ入力期間の投入データによる分類の学習が終了していない場合には、今回の学習を行なわず、前回以前の学習を継続させる学習制御工程を有することを特徴とする請求項１３に記載のデータ分類方法。
【請求項１５】
上記分類工程によって分類された後の分類データを記憶する分類データ記憶部を有することを特徴とする請求項１３又は１４に記載のデータ分類方法。
【請求項１６】
上記学習結果分類特徴記憶部の記憶内容が複写される、外部からのアクセス用の第２の学習結果分類特徴記憶部と、
上記分類データ記憶部の記憶内容が複写される、外部からのアクセス用の第２の分類データ記憶部とを備えると共に、
上記第２の学習結果分類特徴記憶部及び上記第２の分類データ記憶部への複写を実行する分類複写工程を有する
ことを特徴とする請求項１５に記載のデータ分類方法。
【請求項１７】
入力された投入データから、日時に関する特徴を取り除いて上記学習工程に与える時刻依存特徴除去工程を有することを特徴とする請求項１１〜１６のいずれかに記載のデータ分類方法。
【請求項１８】
入力された投入データから、日時に関する特徴を取り除いて上記分類工程に与える時刻依存特徴除去部を有することを特徴とする請求項１１〜１７のいずれかに記載のデータ分類方法。
【請求項１９】
請求項１１〜１８のいずれかに記載のデータ分類方法と、
入力された検索キーの特徴と分類の特徴を照合することで検索キーと対応する分類を決定し、その分類に当てはまる分類データを取得するデータ検索方法と
を有することを特徴とするデータ分類検索方法。
【請求項２０】
入力された検索キーから、日時に関する特徴を取り除く時刻依存特徴除去工程を有し、日時に関する特徴が取り除かれた検索キーの特徴と分類の特徴とを照合することを特徴とする請求項１９に記載のデータ分類検索方法。
【請求項２１】
請求項１１〜１８のいずれかに記載のデータ分類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プログラム。
【請求項２２】
請求項１９又は２０に記載のデータ分類検索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検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ分類装置、方法及びプログラム、並びに、データ分類検索システム、方法及びプログラムに関し、例えば、データの検索に利用される被検索データを類似データごとに自動的に分類し、分類された被検索データの中から検索を実行しようとする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
類似文書や類似画像の検索など、類似したデータの検索は、一般には、データ相互の特徴ベクトル間の類似度を算出し、その上位のデータを提示することで行われる。
【０００３】
このため、原理的には、特許文献１の段落「０００４」に書かれているように、この類似度の算出のために、検索対象の文書の数に比例した処理時間がかかる。
【０００４】
これを解決するため、例えば、特許文献１では、事前に被検索データを自己組織化マップという手法で自動分類を行う。そして、検索時に、入力された検索キーであるデータが適合する分類及びその類似分類をまず検索する。それらの分類に含まれる被検索データだけを検索対象とすることにより、類似度を算出する被検索データの総数を削減し、高速化を図っている。
【特許文献１】特開２００４−４６６１２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、自己組織化マップによる分類（セル）の作成や、その他の自動分類技術は大きな処理時間を必要とする。すなわち、被検索データが投入され、被検索データから分類が学習され、学習された自動分類を検索に用いられるようになるまでに、長い時間を待つ必要がある。
【０００６】
これにより、新しいデータについて、迅速に検索を行うことを目的とする場合、特許文献１による手法では、処理の高速化ができないため、適用することができない。
【０００７】
例えば、近年、Ｗｅｂページの更新情報を、ＲＳＳ（ＲＤＦ  ｓｉｔｅ  ｓｕｍｍａｒｙ）で、迅速に配信するなどのサービスが拡大しているが、このような鮮度の高い大量な情報を、新鮮なうちに高速な検索可能とすることを考えた場合、特許文献１に記載の従来手法での自己組織化マップの作成など自動分類にかかる時間は大きな問題点となる。
【０００８】
本発明は、以上の問題を解決するためになされたものであり、時間の経過に伴って継続的あるいは断続的に投入されるデータについて、自動的に学習された分類に従いつつ、より速く分類したデータを所定用途で利用できるようにすることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
第１の本発明は、間欠的又は継続的に入力される複数の投入データより分類ごとの特徴を自動的に学習する学習部と、この学習部が学習で得た分類ごとの特徴と各投入データの特徴とを照合することで、各投入データを分類する分類部を有するデータ分類装置において、上記分類部は、投入データが分類された情報が参照されることが想定されるより前の、予め定められた分類データ入力期間に入力された投入データを分類して分類データとするものであり、上記学習部は、上記分類部において分類される分類データ入力期間の開始時間より、さらに学習に要する時間として、予測あるいは予め定められた時間だけ前の時間を学習開始時間とし、この学習開始時間よりも前の学習データ入力期間に入力された投入データを用いて学習するものであることを特徴とする。
【００１０】
第２の本発明のデータ分類検索システムは、第１の本発明のデータ分類装置と、入力された検索キーの特徴と分類の特徴を照合することで検索キーと対応する分類を決定し、その分類に当てはまる分類データを取得するデータ検索装置とを有することを特徴とする。
【００１１】
第３の本発明は、間欠的又は継続的に入力される複数の投入データより分類ごとの特徴を自動的に学習する学習工程と、この学習工程が学習で得た分類ごとの特徴と各投入データの特徴とを照合することで、各投入データを分類する分類工程を含むデータ分類方法において、上記分類工程は、投入データが分類された情報が参照されることが想定されるより前の、予め定められた分類データ入力期間に入力された投入データを分類して分類データとし、上記学習工程は、上記分類工程において分類される分類データ入力期間の開始時間より、さらに学習に要する時間として、予測あるいは予め定められた時間だけ前の時間を学習開始時間とし、この学習開始時間よりも前の学習データ入力期間に入力された投入データを用いて学習することを特徴とする。
【００１２】
第４の本発明のデータ分類検索方法は、第３の本発明のデータ分類方法と、入力された検索キーの特徴と分類の特徴を照合することで検索キーと対応する分類を決定し、その分類に当てはまる分類データを取得するデータ検索方法とを有することを特徴とする。
【００１３】
第５の本発明のデータ分類プログラムは、第３の本発明のデータ分類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。
【００１４】
第６の本発明のデータ分類検索プログラムは、第４の本発明のデータ分類検索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、学習に供する投入データの入力期間と、分類に供する投入データの入力期間とを変えるようにしたので、時間の経過に伴って継続的あるいは断続的に投入されるデータについて、自動的に学習された分類に従いつつ、より速く分類したデータを所定用途で利用することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
（Ａ）第１の実施形態
以下、本発明によるデータ分類装置、方法及びプログラム、並びに、データ分類検索システム、方法及びプログラムの第１の実施形態を、図面を参照しながら説明する。
【００１７】
第１の実施形態は、一定以上過去のデータで分類学習（例えば、自己組織化マップによる学習）を行い、最近のデータは、過去のデータによる学習結果を用いて分類するという考え方によっているものである。
【００１８】
（Ａ−１）第１の実施形態の構成
図１は、第１の実施形態のデータ分類装置とデータ検索装置とが融合したデータ分類検索システムの機能的構成を示すブロック図である（なお、図１は、第１の実施形態のデータ分類検索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、第１の実施形態のデータ分類検索システムは、パソコンやプロバイダサーバ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第１の実施形態のデータ分類検索プログラム（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、データ分類検索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、第１の実施形態のデータ分類検索システムは、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。
【００１９】
図１において、第１の実施形態のデータ分類検索システム１０００は、機能的には、特徴量抽出部（被検索データ特徴量抽出部）１１００、学習部１２００、学習制御部１２５０、分類特徴記憶部１２９０、分類部１３００、分類特徴複写部１４００、分類特徴履歴記憶部１５１０、分類データ記憶部１５２０、特徴量抽出部（検索キー特徴量抽出部）１６００、分類検索部１８００及び出力部１９００を有する。
【００２０】
ここで、特徴量抽出部（被検索データ特徴量抽出部）１１００、学習部１２００、学習制御部１２５０、分類特徴記憶部１２９０、分類部１３００、分類特徴複写部１４００、分類特徴履歴記憶部１５１０及び分類データ記憶部１５２０が、データ分類装置としての構成要素であり、分類データ記憶部１５２０、特徴量抽出部（検索キー特徴量抽出部）１６００、分類検索部１８００及び出力部１９００が、データ検索装置としての構成要素である。
【００２１】
特徴量抽出部１１００は、入力された被検索データの特徴量を所定の方法で抽出するものである。例えば、対象データが文章であれば、名詞とその出現個数を抽出するなど、一般的な手法を用いることができる。被検索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。
【００２２】
学習部１２００は、特徴量抽出部１１００から与えられた各被検索データの特徴量を用いて、自動的に分類の学習を行うものである。例えば、自己組織化マップなどを適用でき、事前の教師データなしで、自動分類を実現できる。このとき、どの時間帯に得られた被検索データで、どのタイミングで、学習を開始するかは、学習制御部１２５０からの指定に基づき動作する。そのため、学習部１２００は、特徴量抽出部１１００から与えられた各被検索データの特徴量を保持しておく、保持部を内蔵している。
【００２３】
学習制御部１２５０は、現時点より予め定められた前に学習が終わり、学習に充分な量で、かつ、適切な期間の被検索データで学習部１２００による学習が行われるように、学習部１２００で学習に用いられる被検索データ及び学習の開始の制御を行うものである。また、学習制御部１２５０は、学習部１２００による学習が収束し、かつ、新たな分類を始めるタイミングで、分類特徴複写部１４００が動作するように制御する。さらに、学習制御部１２５０は、予め定められた時点で学習が終了していない場合には、分類特徴複写部１４００において分類データ１５２０の初期化のみを行うように制御する。
【００２４】
図２は、学習制御部１２５０の機能的な詳細構成を示すブロック図である（なお、図２は、学習制御部１２５０の処理を示すフローチャートとしてみることもできる）。
【００２５】
学習制御部１２５０は、学習終了時間決定部１２５１、学習開始時間決定部１２５２、使用データ期間決定部１２５３、学習開始時間判定部１２５４、学習終了予定時間判定部１２５５、学習終了判定部１２５６及び学習終了時間再決定部１２５７を有する。
【００２６】
学習終了時間決定部１２５１は、分類部１３００が分類をするために分類学習履歴記憶部１５１０の分類学習履歴を必要とする時刻より前に、学習部１２００による自動分類の学習が終了するように、その終了時間を決定する。
【００２７】
学習開始時間決定部１２５２は、学習に必要とする時間（学習所要時間）と、学習終了時間決定部１２５１により決定された学習終了時間から、学習を開始すべき時間を決定する。学習開始時間は、少なくとも、学習を終了する時間よりも、学習所要時間以上前の時間となる。学習所要時間は、適当な余裕を見て予め定められた固定値でも良い。学習所要時間以上に学習にかかってしまった場合には、後述する学習終了判定部１２５６によって処理される。
【００２８】
使用データ期間決定部１２５３は、学習開始時間決定部１２５２によって決められた学習開始時間以上前の期間から、学習の対象となる被検索データが投入された期間（使用データ期間）を決定する。使用データ期間は、一定期間でも良く、また、予め定められたデータ量になるように、学習開始時間より前のデータ量を測って期間を決めても良い。使用データ期間は、特徴量抽出部１１００の処理等に余裕を持たせるために、必ずしも学習開始時間ちょうどが終端である必要はない。学習部１２００は、ここで定められた使用データ期間に投入された被検索データについての特徴量を用いて学習を行う。
【００２９】
学習開始時間判定部１２５４は、学習開始時間決定部１２５２によって決定された学習開始時間までに、学習部１２００に処理を開始させる。必要な学習時間を確保して学習を開始すれば良いため、学習開始時間より前に学習を開始しても良い。学習開始時間判定部１２５４は、例えば、使用データ期間決定部１２５３で決められた使用データ期間のデータが全て学習に使用できる状態になれば、直ちに学習を開始させるようにしても良い。
【００３０】
学習終了予定時間判定部１２５５は、学習終了時間決定部１２５１又は学習終了時間再決定部１２５７で直前に決められた学習終了時間になったか否かを判定し、終了時間であれば、学習終了判定部１２５６の処理を起動する。
【００３１】
学習終了判定部１２５６は、学習終了予定時間に学習部１２００による学習が終了しているか否かを判定する。これは、入力されるデータによっては想定以上に処理時間がかかり、予定通り終了していない可能性があるからである。学習終了判定部１２５６は、学習が終了していた場合には、後述するように、分類特徴複写部１４００に、分類特徴記憶部１２９０に記憶されている学習結果の分類特徴履歴記憶部１５１０への複写と、分類データ記憶部（分類データ）１５２０の初期化をさせ、また、学習終了時間決定部１２５１を起動して次回の学習制御の処理に入る。学習終了判定部１２５６は、学習終了予定時間に学習が終了していなかった場合、分類特徴複写部１４００に分類データ記憶部（分類データ）１５２０の初期化のみをさせ、学習終了時間再決定部１２５７を起動する。この時点で分類部１３００を実行することができる。
【００３２】
学習終了時間再決定部１２５７は、学習終了時間決定部１２５１と同様である。但し、学習終了時間再決定部１２５７は、次回の学習を終了すべき時間を決定し、学習終了予定時間判定部１２５５の処理に進む。すなわち、学習終了時間再決定部１２５７は、学習が終了しなかった場合には、そのまま次の学習が終了すべき時間まで学習部１２００による学習を継続させるようにさせる。
【００３３】
図１に戻り、分類特徴記憶部１２９０は、学習部１２００により学習されている過程及び結果の各分類の特徴を記憶する。分類特徴記憶部１２９０は、例えば、分類に自己組織化マップを適用している場合であれば、分類の特徴ベクトルを持つ単位であるセルごとの特徴ベクトルを記憶する。
【００３４】
分類特徴記憶部１２９０、後述する分類特徴履歴記憶部１５１０及び分類データ記憶部１５２０は、例えば、ファイルとして、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】
分類特徴複写部１４００は、学習制御部１２５０からの制御により、分類データ記憶部（分類データ）１５２０を初期化したり、分類特徴記憶部１２９０の内容を分類特徴履歴記憶部１５１０に複写したりする。
【００３６】
分類特徴履歴記憶部１５１０は、分類特徴複写部１４００によって、学習が終了したときの分類特徴が記憶されるものである。
【００３７】
分類部１３００は、各被検索データについて、検索に必要となる時点より前に、特徴量抽出部１１００で得られた特徴と分類特徴履歴記憶部１５１０に記憶されている各分類の特徴を照合することで、被検索データの分類先を決定し、被検索データを分類して分類データ記憶部１５２０に記憶するものである。この分類部１３００の処理内容（照合）は、検索時に、検索キーとなるデータが適合する分類を検索する処理と同じものであり、適合した分類に被検索データを分類することになる。なお、分類部１３００は、分類特徴履歴記憶部１５１０に入力された被検索データを学習に用いた分類特徴が記憶される前に、過去の分類特徴を利用して、入力された被検索データの分類先を決定して分類データ記憶部１５２０にその被検索データを記憶するようにしても良い。
【００３８】
分類データ記憶部１５２０は、各被検索データを、分類して記憶するものである。
【００３９】
以上の構成要素が、時系列で投入される被検索データを処理するデータ分類装置としての構成要素である。次に、データ検索装置としての構成要素を説明する。
【００４０】
特徴量抽出部１６００は、検索キーとしてデータが与えられた場台に、その特徴を抽出するものであり、上述した被検索データの特徴を抽出する特徴量抽出部１１００と同様なものである。検索キーは、例えば、１又は複数の文章である。なお、キーワードと出現頻度（重み）の組を検索キーとして入力するようにしても良く、この場合には、特徴量抽出部１６００は省略される。検索キーの入力方法も、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の読み込みであっても良く、ＯＣＲなどからの取り込みものであっても良く、ネットワークを介した入力であっても良く、キーボードなどからの入力であっても良い。
【００４１】
分類検索部１８００は、検索キーの特徴と、分類特徴履歴記憶部１５１０に記憶されている各分類の特徴とを照合して検索キーが適合する分類を決定し、分類データ記憶部１５２０に記憶されている被検索データの中から、該当分類の被検索データを取得するものである。
【００４２】
出力部１９００は、検索によって得られた被検索データを出力する。出力部１９００は、必要であれば、この被検索データと検索キーであるデータを照合して、特定の被検索データを選択したり順位付けをしたりする。検索結果の出力方法は、既存の出力方法のいずれであっても良い。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。
【００４３】
（Ａ−２）第１の実施形態の動作
次に、第１の実施形態のデータ分類検索システム１０００の特徴動作を、具体例を用いて説明する。ここで、分類及び検索したい被検索データは当日のデータであり、その学習には１日を要し、学習に必要なデータは１日分であったものとする。学習所要時間（１日）は、例えば、外部から学習制御部１２５０に入力され、又は、学習制御部１２５０に当初から設定される。
【００４４】
説明を始める時点の状態では、過去１日の間に、２日前〜１日前に入力された被検索データにより、学習部１２００による分類の学習が行われ、その分類の特徴について分類特徴履歴記憶部１５１０に分類特徴Ｍ１Ａとして記憶されているものとする。なお、現時点を「０日目」として、前後の日付を記載している。
【００４５】
例えば、２日目に行うデータ検索に利用するデータ分類のための学習処理を考える。例えば、学習制御部１２５０には、新しい分類結果を利用開始する時間や、新しい分類結果を利用する期間が、外部から入力され、又は、予め設定されており、周期的に図２に示す処理を繰り返す。例えば、日付が代わる毎に新しい分類結果を利用するように切り替わると設定されているとする。
【００４６】
学習終了時間決定部１２５１では、２日目のデータの分類に学習結果を用いるために２日目の０時には学習が終了していなくてはいけないと判定する。
【００４７】
学習開始時間決定部１２５２は、上記のように２日目０時に学習が終了する必要があると判定されていることと、学習の所要時間が１日であることかから、２日目０時の１日前である１日目の０時には学習を開始するものと決定する。
【００４８】
使用データ期間決定部１２５３は、学習に必要なデータが１日分であることから、学習開始時間である１日目の０時より前の１日分の、０日目０時から１日目０時までに投入される被検索データが学習の対象となることに決定する。ここでは、０日目０時から１日目０時までに投入される被検索データ群をデータ群Ｄ１Ａとする。
【００４９】
特徴量抽出部１１００により、データ群Ｄ１Ａに含まれる各被検索データが文書であれば、そこから名詞とその出現個数が特徴として抽出される。ここでは出現個数としたが、単語ごとに固有の重みを与えても良く、他の値を用いても良い。
【００５０】
また、検索の対象が当日中の被検索データであるので（一般には検索対象は最新の所定期間のデータ）、投入された被検索データは、その時点で、分類部１３００により、現時点での分類特徴履歴記憶部１５１０の内容である分類特徴Ｍ１Ａと照合されて分類先が決定され、分類データ記憶部１５２０に記憶され、検索可能となる。
【００５１】
学習開始時間判定部１２５４が学習開始時間である１日目の０時になったことを検知すると、学習部１２００に指示を出し、データ群Ｄ１Ａを用いた学習を開始する。分類方法として、自己組織化マップの手法を適用する場合であれば、まず、分類特徴記憶部１２９０の各分類（セル）の特徴（特徴ベクトルの各成分）を乱数で初期化する。そして、データ群Ｄ１Ａの各データの特徴と分類特徴記憶部１２９０の各分類の特徴とを照合し、最も適合する分類及びその周辺の分類の特徴を処理対象データの特徴に近づける。これを所定回数あるいは分類の特徴が収束するまで続けることで、自動的に分類の学習が行われる。
【００５２】
学習終了予定時間判定部１２５４が、学習終了時間決定部１２５１によって決定された学習終了時間である２日目の０時であることを検知すると、学習終了判定部１２５６により、学習部１２００による学習が終了しているかチェックされる。
【００５３】
ここで、学習が終了していた場合には、分類特徴複写部１４００により、今回の学習で得られ分類特徴記憶部１２９０に記憶されている新たな分類特徴Ｍ１Ｂが、分類特徴履歴記憶部１５１０に複写される。これに並行して、分類特徴複写部１４００により、分類データ記憶部１５２０が初期化される。
【００５４】
これにより、２日目０時以後入力される被検索データについては、今回学習した分類特徴Ｍ１Ｂに基づいて分類部１３００による分類が行われる。
【００５５】
学習終了予定時間判定部１２５４の判定時において、学習が終了していなかった場合には、学習終了時間再決定部１２５７は、次の学習処理の時間、すなわち３日目の分類に必要な学習処理の終了時間を決定する。この場合、３日目の０時となる。そして、学習終了予定時間判定部１２５５の処理に移行する。すなわち、さらに次の回まで、データＤ１Ａによる学習が継続される。
【００５６】
また、学習が終了していなかった場合には、分類特徴複写部１４００は、分類特徴記憶部１２９０の分類特徴履歴記憶部１５１０への複写は行わず、分類データ記憶部１５２０の初期化のみを行う。すなわち、分類特徴履歴記憶部１５１０の内容は分類特徴Ｍ１Ａのままとなる。
【００５７】
これにより、学習が予定通り終わらなかった場合には、２日目の被検索データの分類は予定より１回前の分類特徴Ｍ１Ａに基づき、また、３日目の被検索データの分類は理想的なフローより１回前の、この説明での学習処理の結果により行われることになる。
【００５８】
検索動作は、一般的な分類の検索と同様であるので、その詳細説明は省略する。
【００５９】
なお、被検索データの分類は当日のものが即座に行われるとして説明したが、過去１日分を蓄積して分類するなど、任意の時点のデータを分類するようにしても良い。
【００６０】
（Ａ−３）第１の実施形態の効果
第１の実施形態によれば、一定以上過去のデータで分類学習（例えば、自己組織化マップによる学習）を行い、最近のデータは、過去のデータによる学習結果を用いて分類するようにしたので、時間の経過に伴って継続的あるいは断続的に投入される被検索データについて、自動的に学習された分類に従いつつ、より速く分類した被検索データを検索に利用できるようにすることができる。
【００６１】
上述したように、０日目の０時〜１日目の０時までに投入された被検索データ群Ｄ１Ａの被検索データについて、実際に分類の学習が終わるのは２日目の０時頃である。しかしながら、被検索データ群Ｄ１Ａの被検索データについて、より以前のデータに基づく学習結果により、２日目の０時を待たずに、そのデータが投入された時点で分類を行うことができる。
【００６２】
学習しながら分類を行う処理にかかる時間は、自己組織化マップであれば、一般的には、データ数×分類数×反復回数×（分類照合時間＋学習時間）程度かかる。これに対して、第１の実施形態のように、学習で得られた分類特徴を用いたデータの分類にかかる時間は、データ数×分類照合時間である。反復回数が１００〜１００００程度が一般的であることを考えると、分類にかかる時間に比べて学習にかかる時間は非常に大きいといえる。また、互いのデータの距離を見て近い物をまとめるような手続き的手法の場合には、データ相互の照合を行うため、データ数の自乗で学習に時間がかかるので、やはり学習の時間は大きくなる。
【００６３】
すなわち、学習時間程度の期間（例えば１日）でのデータの分類の傾向の変化が小さい場合には、第１の実施形態による過去のデータによる事前の学習を行うことにより、分類しようとするデータの学習を待つことなく、データの分類を行うことが可能となる。
【００６４】
また、データの内容によっては、分類照合時間や学習時間は変動し、時間によってデータ数も変わる可能性がある。すなわち、事前に予想していた時間内に学習が終わらない可能性が常にある。しかし、動作の項で説明したように、第１の実施形態によれば、その場合でもさらに前の学習結果で分類が行えるように制御するため、学習が終わらなかった場合の問題を回避することができる。
【００６５】
（Ｂ）第２の実施形態
次に、本発明によるデータ分類装置、方法及びプログラム、並びに、データ分類検索システム、方法及びプログラムの第２の実施形態を、図面を参照しながら説明する。
【００６６】
上述した第１の実施形態では、一度に分類すべき被検索データ数が少ないなど分類が充分速い場合、若しくは、分類するデータを受け付ける期間に現在（検索を行うとき）が含まれている場合には、検索までに受け取った被検索データの分類を待っても検索サービスの提供に大きなタイムラグは生じない。
【００６７】
しかしながら、検索対象としたい期間によっては、大量の被検索データの分類を一度にする必要があり、検索可能となるまでにかなりの時間が必要になることがある。
【００６８】
例えば、「昨日１日分」のデータの分類、検索が必要であると仮定する。この場合、第１の実施形態においては、本日０時までには「一昨日１日分」のデータを分類し、検索に供することが可能な状態にしておかなければならず、そのため、分類特徴履歴記憶部１５１０と分類データ記憶部１５２０について「一昨日１日分」の該当データを保持する必要がある。従って、「昨日１日分」の分類処理は本日０時より行うことになるが、そのデータ量が多い場合、分類に大きな時間を要する場合がある。
【００６９】
この場合、その分類処理が終わるまで、本日０時から行いたい「昨日１日分」データの分類による検索をしばらく中断されてしまう。
【００７０】
第２の実施形態は、このような点を考慮してなされたものであり、被検索データの分類先付与の分類特徴に用いる過去の被検索データにおける「過去」をできるだけ最新の過去にしようとしたものである。
【００７１】
（Ｂ−１）第２の実施形態の構成
図３は、第２の実施形態のデータ分類検索システム１０００Ａの機能的構成を示すブロック図であり、第１の実施形態に係る図１との同一、対応部分には同一、対応符号を付して示している。
【００７２】
図３及び図１の比較から明らかなように、第２の実施形態のデータ分類検索システム１０００Ａは、第１の実施形態の構成に加えて、分類複写部１５３０、第２の分類特徴履歴記憶部１５４０及び第２の分類データ記憶部１５５０を有し、また、第１の実施形態のものとは機能が多少異なる分類特徴複写部２４００が設けられている。
【００７３】
特徴量抽出部１１００、学習部１２００、学習制御部１２５０、分類特徴記憶部１２９０、分類特徴履歴記憶部１５１０、分類データ記憶部１５２０、分類部１３００、特徴量抽出部１６００、分類検索部１８００及び出力部１９００は、第１の実施形態のものと同様である。なお、分類検索部１８００は、第２の分類特徴履歴記憶部１５４０及び第２の分類データ記憶部１５５０の記憶内容を利用して処理を行うものである。
【００７４】
分類複写部１５３０は、新たな分類結果が検索に必要になった時点以後で、かつ、分類部１３００による分類が終了してから、分類特徴履歴記憶部１５１０に記憶されている分類の特徴を第２の分類特徴履歴記憶部１５４０へ複写し、分類データ記憶部１５２０中の被検索データの分類結果を第２の分類データ記憶部１５５０へ複写するものである。
【００７５】
分類特徴複写部２４００は、第１の実施形態の分類特徴複写部１４００とほぼ同様なものであるが、分類複写部１５３０による処理により、検索に必要なデータが、分類特徴履歴記憶部１５１０及び分類データ記憶部１５２０から、第２の分類特徴履歴記憶部１５４０及び第２の分類データ記憶部１５５０に複写されてから処理を行う点が第１の実施形態のものと異なっている。このようなタイミングは、分類データの中身を変更しないようにするためのものである。
【００７６】
（Ｂ−２）第２の実施形態の動作
次に、第２の実施形態のデータ分類検索システム１０００Ａの特徴動作を、図４をも参照しながら説明する。
【００７７】
図４は、学習部１２００により学習された分類特徴が、どの時点でどこに記憶され、どのように使われているか（分類特徴及び分類データの構成要素間の遷移）を例示する説明図である。
【００７８】
図４において、０日目に分類の検索を行うときの検索対象となる被検索データは、−１日目の被検索データＤ２Ｃであるとする。また、被検索データを用いた分類の学習には１日の時間がかかるものとする。
【００７９】
０日目に入力される検索キーＫ２Ｄとする。検索キーＫ２Ｄが適合する分類を照合するために、分類検索部１８００が、第２の分類特徴履歴記憶部１５４０を参照した時点で、第２の分類特徴履歴記憶部１５４０に保存されている分類特徴Ｍ２Ａと、その分類に対応して第２の分類データ記億部１５５０から得られる被検索データ群である分類データＭ２ｃの由来である、被検索データについて説明する。
【００８０】
分類特徴Ｍ２Ａは、検索キーＫ２Ｄによる検索対象となる１日前の被検索データＤ２Ｃの分類のため、該被検索データＤ２Ｃが入力される−１日〜０日目には、分類特徴履歴記憶部１５１０にある必要がある。すなわち、学習終了時間決定部１２５１によって、−１日目には学習が終了しているように決定される。また、学習には１日の時間がかかるものとすると、学習開始時間決定部１２５２はさらに１日前の−２日目の時点で学習を開始するように決定する。すなわち、使用データ期間決定部１２５３は−２日目以前の被検索データＤ２Ａ（図４）を学習に用いるデータとする。
【００８１】
この被検索データＤ２Ａを用いて−２日目から−１日目の間に分類の自動学習が行われ、分類特徴Ｍ２Ａが作られる。これが−１日目に入った時点で分類特徴複写部２４００により分類特徴履歴記憶部１５１０に複写される。
【００８２】
この分類特徴履歴記憶部１５１０に−１日目から０日目の間に記憶されている分類特徴Ｍ２Ａを用い、−１日目から０日目に入力された被検索データＤ２Ｃの分類先が分類部１３００により決定され、分類データＭ２ｃとなる。−１日目から０日目の間の分類特徴Ｍ２Ａを分類に使えるため、被検索データＤ２Ｃの分類処理は一度にやる必要がなく、入力された都度行うことができる。
【００８３】
０日目に入る時点で、分類複写部１５３０が、被検索データＤ２Ａから作られ分類特徴履歴記憶部１５１０にこの時点では記憶されている分類特徴Ｍ２Ａと、分類部１３００により被検索データＤ２Ｃが分類された分類データＭ２ｃを、第２の分類特徴履歴記憶部１５４０及び第２の分類データ記憶部１５５０へと複写する。
【００８４】
これにより、０日目から１日目の間、分類検索部１８００は第２の分類履歴記憶部１５４０の記憶内容と検索キーＫ２Ｄとを照合することで分類を決定し、第２の分類データ記憶部１５５０にその分類と対応して記憶された被検索データＤ２Ｃを得ることができる。
【００８５】
（Ｂ−３）第２の実施形態の効果
第２の実施形態によっても、第１の実施形態と同様な効果を奏することができ、さらに、以下のような効果を奏することができる。
【００８６】
第２の実施形態によれば、分類特徴と分類データが検索に必要な期間、及び、分類に必要な期間に応じて、それに間に合う期間の被検索データから分類特徴と分類データが作成され、分類特徴履歴記憶部及び分類データ記憶部、あるいは、第２の分類特徴履歴記憶部及び第２の分類データ記憶部に、必要な期間だけ記憶される。これにより、例えば、検索キーＫ２Ｄによる検索が必要になる０日目の時点で、−１日目から０日目の１日間の被検索データの分類はすでに行われており、すぐに検索が実行できるようになる。
【００８７】
（Ｃ）第３の実施形態
次に、本発明によるデータ分類装置、方法及びプログラム、並びに、データ分類検索システム、方法及びプログラムの第３の実施形態を、図面を参照しながら説明する。
【００８８】
第１及び第２の実施形態において（この第３の実施形態も同様）、１回の学習に用いられる被検索データは一定の期間内のデータである。そのため、データの種類によっては、その期間に関わる特徴が含まれやすくなる傾向にある。その期間に関わる特徴を持つデータの割合が適当な割合であると、自動分類においてその特徴を基にした分類ができてしまう場合がある。
【００８９】
例えば、ニュースリリース記事などで「５倍ズームのデジカメを発売した。（７月１８日）」、「防水性能のあるデジカメを発売した。」、「７月１８日に梅雨明けが発表されました。」といった文書があった場合、本来前側の２文から「デジカメ」、「発売」などの語を特徴とした分類が作られることが望ましい。しかしながら、最初と最後の文から「７月１８日」を特徴とした分類が作られる可能性がある。
【００９０】
しかしながら、第１、第２の実施形態の構成では、学習に用いたデータと、学習された分類の特徴に従って分類されるデータ、また、検索キーとして入力されたデータは、それぞれ、別の時間に取得されたものである。すなわち、分類されるデータや検索キーのデータは、学習の基となったデータが投入された時間帯とは関係ない。そのため、学習したデータの時間に基づく特徴をもった分類が学習結果として存在しても、その分類は意味をなさない。結果的に、不都合な分類が存在する恐れがある。
【００９１】
第３の実施形態は、このような点を考慮してなされたものであり、被検索データ等に期間特有の特徴を含んでいても、分類精度や検索精度を劣化させることを防止しようとしたものである。
【００９２】
（Ｃ−１）第３の実施形態の構成
図５は、第３の実施形態のデータ分類検索システム１０００Ｂの機能的構成を示すブロック図であり、第１の実施形態に係る図１との同一、対応部分には同一、対応符号を付して示している。
【００９３】
図５及び図１の比較から明らかなように、第３の実施形態のデータ分類検索システム１０００Ｂは、第１の実施形態の構成に加えて、時刻依存特徴除去部（分類側）３１５０及び時刻依存特徴除去部（検索側）３６５０を有するものであり、この追加構成以外は、第１の実施形態と同様なものである。
【００９４】
時刻依存特徴除去部（分類側）３１５０及び時刻依存特徴除去部（検索側）３６５０はそれぞれ、対応する特徴量抽出部１１００、１６００の後段に設けられている。各時刻依存特徴除去部３１５０、３６５０はそれぞれ、被検索データ又は検索キーが入力された、あるいは、生成された日時と関連のある可能性がある特徴を除去するものである。例えば、時刻依存特徴除去部３１５０、３６５０は、入力されるデータが文章であれば、日時を表す文字列のうち現在時刻と一定時間内で近い単語を除去するようにしても良く、また、日時に関わる特徴（日時を表す文字列）を全て除去するようにしても良い。
【００９５】
（Ｃ−２）第３の実施形態の動作
次に、第３の実施形態のデータ分類検索システム１０００Ｂの特徴動作を具体的な例を挙げて説明する。
【００９６】
７月１８日に入力された被検索データに、データＤ３Ａ「５倍ズームのデジカメを発売した。（７月１８日）」、データＤ３Ｂ「防水のデジカメを発売した。」、データＤ３Ｃ「７月１８日に梅雨明けが発表されました。」が含まれていたものとする。７月１８日に入力されたデータであるので、例えば、入力がメールマガジンやＷｅｂページの新着情報などの場合、このように７月１８日に関わる文字列が入る文書が含まれる可能性が高い。
【００９７】
データＤ３Ａについては、特徴抽出部１１００により、「５倍」、「ズーム」、「デジカメ」、「発売」、「７月１８日」それぞれが１回ずつ現れるという特徴が抽出される。
【００９８】
時刻依存特徴除去部３１５０は、入力された日が７月１８日であるので、例えば、７月１７日〜７月１９日の日付を表す文字列を除去する。この場合、「７月１８日」がデータＤ３Ａの特徴から除去される。
【００９９】
従って、学習部１２００及び分類部１３００で用いられるデータＤ３Ａについての特徴は、「５倍」、「ズーム」、「デジカメ」、「発売」それぞれが１回ずつ出現するというものとなる。
【０１００】
また、データＤ３Ｂについては、特徴抽出部１１００により、「防水」、「デジカメ」、「発売」それぞれが１回ずつという特徴が抽出される。時刻依存特徴除去部３１５０は、時刻に関係した特徴がないため、これらをそのまま学習部１２００及び分類部１３００に出力する。
【０１０１】
さらに、データＤ３Ｃについては、特徴抽出部１１００により、「７月１８日」、「梅雨明け」、「発表」が抽出されるが、そのうち、時刻依存特徴除去部３１５０によって「７月１８日」が除去される。これにより、学習部１２００と分類部１３００では、データＤ３Ｃについては「梅雨明け」と「発表」が１回ずつ出現するという特徴が用いられる。
【０１０２】
この後は、これらの特徴を用いて、第１の実施形態と同様に、学習、分類が行われる。学習に供している特徴の中には、「７月１８日」という単語がないため、「７月１８日」を特徴とした分類が作られることはない。例えば、複数回出現する「デジカメ」、「発売」の単語を基とした分類が作られ易い。
【０１０３】
また同様に、検索側における特徴量抽出部１６００の後に設けられた時刻依存特徴除去部３６５０により、検索に用いられない特徴が除去される。なお、時刻依存特徴除去部３６５０を省略するようにしても良い。
【０１０４】
（Ｃ−３）第３の実施形態の効果
第３の実施形態によっても、第１の実施形態と同様な効果を奏することができ、さらに、被検索データ等に期間特有の特徴を含んでいても、分類精度や検索精度を劣化させることを防止することがという効果を奏することができる。
【０１０５】
第３の実施形態の冒頭で説明したように、第１の実施形態のように学習に使われる被検索データが一定期間に入力されるものの場合、データＤ３ＡやＤ３Ｃのように「７月１８日」といった一定の時間、時刻についての情報が入ったデータがある程度の割合入ることが多い。このまま分類の学習に使った場合、この日付を元に「７月１８日」に関する分類が学習される場合もあるが、第３の実施形態によれば、このような入力した時間、時刻に関係した特徴量を学習、分類に用いないため、このような問題が発生しない。すなわち、データＤ３Ａ、Ｄ３Ｂに共通した「デジカメ」、「発売」といった単語を特徴とした分類が学習されるなど、望ましい学習結果を得ることができる。
【０１０６】
（Ｄ）他の実施形態
上記各実施形態では、学習された分類特徴を被検索データの分類に利用されなくなっても分類特徴履歴記憶部１５１０に記憶しておくものを示したが、新たな分類特徴が形成されたときには、それだけを記憶部に記憶するようにしても良い。
【０１０７】
また、上記各実施形態では、被検索データの全てを分類の学習に用いるものを示したが、被検索データの一部（例えば、最新側の所定数）を分類の学習に用いるようにしても良い。
【０１０８】
さらに、上記各実施形態では、各被検索データが、１回の分類の学習にしか利用されないものを示したが、同一の被検索データを、複数回の分類学習に利用するようにしても良い。例えば、１０月１日及び２日に投入された被検索データを１０月３日に学習で利用し、１０月２日及び３日に投入された被検索データを１０月４日に学習で利用するようにしても良い。
【０１０９】
さらにまた、上記各実施形態においては、１台の情報処理装置によって、データ分類検索システムが構築されているように説明したが、複数台の情報処理装置によってデータ分類検索システムが構築されていても良く、また、複数台の情報処理装置もかなりの距離だけ離れているものであっても良い。
【０１１０】
ここで、データ分類装置とデータ検索装置とが別個の情報処理装置上に構築されていても良く、１台のデータ分類装置に対して、複数台のデータ検索装置が、ネットワークを介して接続する形態で装置（システム）が構築されていても良い。
【０１１１】
このような場合において、分類特徴履歴記憶部（又は第２の分類特徴履歴記憶部）及び分類データ記憶部（又は第２の分類データ記憶部）を、データ分類装置とデータ検索装置とが別個に備え、データ分類装置の分類特徴履歴記憶部（又は第２の分類特徴履歴記憶部）及び分類データ記憶部（又は第２の分類データ記憶部）から、データ検索装置の分類特徴履歴記憶部（又は第２の分類特徴履歴記憶部）及び分類データ記憶部（又は第２の分類データ記憶部）へ、データを転送させるようにしても良い。
【０１１２】
また、データ分類装置及びデータ検索装置に共通に分類特徴履歴記憶部（又は第２の分類特徴履歴記憶部）及び分類データ記憶部（又は第２の分類データ記憶部）を設ける場合においても、データ分類装置側に設けても良く、データ検索装置側に設けても良い。特許請求の範囲における「データ分類装置」の用語は、データ検索装置側に設けている分類特徴履歴記憶部（又は第２の分類特徴履歴記憶部）及び分類データ記憶部（又は第２の分類データ記憶部）が構成要素としている場合をも含むものとする。
【０１１３】
さらに、上記第３の実施形態においては、時刻依存特徴除去部３１５０の出力を学習部１２００及び分類部１３００に与えるものを示したが、時刻依存特徴除去部３１５０の出力を学習部１２００だけに与え、分類部１３００には特徴量抽出部１１００の出力をそのまま与えるようにしても良い。この場合には、検索装置側の時刻依存特徴除去部３６５０も省略する。
【０１１４】
上記各実施形態は、継続的、断続的に投入される被検索データのうち最新期間に投入された被検索データを検索に供する装置（システム）に広く適用できるものであり、特に、自動分類による検索の効率化が必要で、かつ、投入された被検索データの分類を検索に使うまでの間に学習に充分な時間がないような装置（システム）に好適なものである。なお、被検索データは、文書データに限定されないことは勿論である。
【０１１５】
また、上記各実施形態においては、データ分類装置の処理結果を検索に利用する場合を示したが、データ分類装置の処理結果の用途は、検索に限定されるものではない。そのため、特許請求の範囲においては、実施形態における被検索データに相当するデータを「投入データ」と表現している。
【図面の簡単な説明】
【０１１６】
【図１】第１の実施形態のデータ分類検索システムの機能的構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態のデータ分類検索システムにおける学習制御部の機能的な詳細構成を示すブロック図である
【図３】第２の実施形態のデータ分類検索システムの機能的構成を示すブロック図である。
【図４】第２の実施形態のデータ分類検索システムにおける分類特徴及び分類データの場所的な遷移例を示す説明図である。
【図５】第３の実施形態のデータ分類検索システムの機能的構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１１７】
１０００、１０００Ａ、１０００Ｂ…データ分類検索システム、１１００…特徴量抽出部（分類側）、１２００…学習部、１２５０…学習制御部、１２５１…学習終了時間決定部、１２５２…学習開始時間決定部、１２５３…使用データ期間決定部、１２５４…学習開始時間判定部、１２５５…学習終了予定時間判定部、１２５６…学習終了判定部、１２５７…学習終了時間再決定部、１２９０…分類特徴記憶部、１３００…分類部、１４００、２４００…分類特徴複写部、１５１０…分類特徴履歴記憶部、１５２０…分類データ記憶部、１５３０…分類複写部、１５４０…第２の分類特徴履歴記憶部、１５５０…第２の分類データ記憶部、１６００…特徴量抽出部（検索側）、１８００…分類検索部、１９００…出力部、３１５０…時刻依存特徴除去部（分類側）、３６５０…時刻依存特徴除去部（検索側）。
【図１】
2007109164.tif 000003
【図２】
2007109164.tif 000004
【図３】
2007109164.tif 000005
【図４】
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【図５】
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