(57)【要約】【課題】概念間の関係性を、複数のカテゴリー間の関係を考慮した上で類似概念を導出する。【解決手段】複数のカテゴリーに属する概念を、概念をノード、概念間の関係性をエッジとするグラフで表示し、カテゴリー間のクロスエッジを低減することにより、カテゴリー間の概念の関係性を考慮して、多面的な観点から類似概念を導出する。【選択図】図９
2007213151.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の層に関してそれぞれの層に属する概念についての情報を受け付ける第１の入力部と、隣接する層間で使用するデータベースに関する情報を受け付ける第２の入力部とを備え、前記第１の入力部及び第２の入力部で受け付けた情報に基づいて、各層に属する概念の情報及び隣接する層に属する概念間の関係性に関する情報を取得するデータ入力処理部と、
前記データ入力処理部によって取得した概念をノード、概念間の関係性をエッジとし、隣接する層に属するノード同士をエッジで結んだグラフを生成するグラフ生成処理部と、
前記グラフのクロスエッジを低減するように各層におけるノードの配列を変更するクロスエッジ低減処理部と、
前記グラフを表示する表示装置と
を有することを特徴とする類似概念抽出システム。
【請求項２】
請求項１記載の類似概念抽出システムにおいて、前記データ入力処理部の第１の入力部は指定された層に属する概念としての用語を受け付けることを特徴とする類似概念抽出システム。
【請求項３】
請求項１記載の類似概念抽出システムにおいて、前記データ入力処理部の第１の入力部は指定された層の概念が属するカテゴリーについての情報を受け付け、前記第２の入力部で受け付けた当該層で使用するデータベースから前記カテゴリーに属する概念を抽出し、前記抽出した概念を当該層に属する概念とすることを特徴とする類似概念抽出システム。
【請求項４】
請求項１記載の類似概念抽出システムにおいて、前記データ入力処理部は、隣接する層に属する概念間の関係性に関する情報を、前記第２の入力部で当該隣接する層間で使用するデータベースとして受け付けたデータベースから取得することを特徴とする類似概念抽出システム。
【請求項５】
請求項１記載の類似概念抽出システムにおいて、前記グラフのクロスエッジを低減させる際の条件を受け付ける描画条件入力処理部を有することを特徴とする類似概念抽出システム。
【請求項６】
請求項５記載の類似概念抽出システムにおいて、前記描画条件入力処理部はエッジの重み付けに関する条件を受け付け、前記クロスエッジ低減処理部はエッジの重みを考慮してクロスエッジの重み和が最小となるように各層におけるノードの配列を変更することを特徴とする類似概念抽出システム。
【請求項７】
請求項５記載の類似概念抽出システムにおいて、前記描画条件入力処理部は指定された層に属する概念の配列中で特定の概念の位置を固定する固定情報を受け付け、前記クロスエッジ低減処理部は前記受け付けた概念に対応するノードの位置を固定した状態で前記グラフのクロスエッジが低減されるように各層におけるノードの配列を変更することを特徴とする類似概念抽出システム。
【請求項８】
請求項５記載の類似概念抽出システムにおいて、前記描画条件入力処理部は、ノードを強調表示する条件として、他の層のノードを共有する度合いに関する情報を受け付けることを特徴とする類似概念抽出システム。
【請求項９】
請求項５記載の類似概念抽出システムにおいて、前記描画条件入力処理部は、エッジクロスを低減する条件として、エッジの種類を受け付け、クロスするエッジの種類により、クロス除去の優先順位をつけることを特徴とする類似概念抽出システム。
【請求項１０】
請求項１記載の類似概念抽出システムにおいて、概念と、概念間の関係性に関する情報を格納したデータベースを備えることを特徴とする類似概念抽出システム。
【請求項１１】
請求項１記載の類似概念抽出システムにおいて、文書及び／又は各種データベースから概念間の関係性に関する情報を抽出する前処理部を有することを特徴とする類似概念抽出システム。
【請求項１２】
請求項１記載の類似概念抽出システムにおいて、前記概念は生物学用語であることを特徴とする類似概念抽出システム。
【請求項１３】
概念の集合を層とし、１つの層に属する概念をノードとして１次元に配列し、概念間の関係性をエッジとして、隣接する層に属するノード同士をエッジで結んだグラフを生成する工程と、
前記グラフのクロスエッジが最小になるように各層のノードの配列を変更する工程と、
前記クロスエッジが最小になったグラフを表示する工程と
を有することを特徴とする類似概念抽出方法。
【請求項１４】
請求項１３記載の類似概念抽出方法において、指定された層内でのノードの位置を固定した状態で前記グラフのクロスエッジが最小になるように各層のノードの配列を変更することを特徴とする類似概念抽出方法。
【請求項１５】
請求項１３記載の類似概念抽出方法において、前記エッジに重み、種類、もしくは優先順位をつけ、それを考慮に入れて前記グラフのクロスエッジが最小になるように各層のノードの配列を変更することを特徴とする類似概念抽出方法。
【請求項１６】
請求項１３記載の類似概念抽出方法において、他の層のノードを共有する度合いが指定された条件を満たすノードを強調して表示することを特徴とする類似概念抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概念及び概念間の関係をグラフで表示し、グラフ構造をある条件下で最適化することにより、類似の概念や更にはそれらの関係性を抽出するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
概念間の類似性を推定する方法として、概念の特徴を数値或いは他の概念をベースとする要素を持つベクトルで表記し、その内積の大きい順に類似性が高いと定義する方法がある。
【非特許文献１】D'andrade,R. 1978年, "U-Statistic Hierarchical Clustering" Psychometrika, 4:58-67.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来の手法では、概念の特徴を示す要素間の類似性が考慮されることは殆どなく、また、たとえ要素間の類似性を定義した上で、着目する概念間の類似性を推定したとしても、要素間の類似性は予めフィックスされたものとなり、着目した概念以外の関係を相対的にした状態で類似性を定義することができない。
【０００４】
様々な学問領域において、今後の研究の進展に伴い、概念の関係性というものが新規に明らかになっていくと考えられる。いま、仮に医学的な概念を、いくつかの遺伝子、承認薬、疾患といった意味カテゴリーに分割した場合、例えば、インシュリンが遺伝子産物でありながら、承認薬でもあるように、概念は多くの場合、複数の意味カテゴリーに属している。概念は意味カテゴリーごとに独立して振舞うわけではないので、着目する概念のカテゴリーのみで独立に考えるだけでなく、着目する概念に関連する概念の類似性を考慮しつつ概念の類似性を推定する必要性が増す。例えば、遺伝子変異型の網羅的な解析や化合物投与実験の解析により、多様な生理学現象、多様な表現型、多様な化合物部分構造、多様な遺伝子−化合物の相互作用が表れたとき、これらの生理学現象の類似性、表現型の類似性、遺伝子機能の類似性を推定するときに、各々独立にではなく、何らかの表現型に関連する生理現象、何らかの生理現象に関与する遺伝子機能、などの相対的な関係性を考慮しつつ、決定することが必要である。何故ならば、概念は多面的な側面を持ち、生理学的には、遺伝子AとBは類似であっても、関連疾患の観点からは、類似でない可能性は高い。また、生理学的機能や疾患のカテゴリーに属する概念においても、概念間の類似性が自明ではないので、これらの関係を固定した形で、関連する遺伝子の類似性を計る尺度とすることは不十分である。
【０００５】
本発明は、他のカテゴリーに属する概念間の相対的な関係を考慮した上で、概念間の類似性を推定する手法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】
【０００６】
上記課題を解決するためには、概念の属性、もしくは関連性の深い概念と、それらの属性／概念に関係する概念を取り出し、その類似性や関連性を加味することにより、より多面的な類似性を算出することが必要である。本発明では、概念間の関係を、概念の属性及び関連の深い概念と共にグラフ構造で表示し、グラフ上のクロスエッジを低減することにより、類似の概念を抽出する。クロスエッジ低減の結果、類似の概念は互いに空間的に近い位置に配置され、視覚的に認識することができるようになる。このとき、同時に、カテゴリー間の類似概念の関係性も視覚化される。本手法では、主目的となる概念の類似性だけでなく、概念と関係のある属性／概念同士の類似性も同時に抽出することができる。
【０００７】
本発明によると、概念間の関係をグラフ構造で表した後に、エッジのクロスを低減することにより類似概念を抽出することができる。
【０００８】
本発明によれば、DNAマイクロアレイや、Protein マイクロアレイなどの遺伝子発現が変化した遺伝子群において、それらの生物学的機能、それらの分子機能などの複数の関係性をグラフ化しておくことにおり、遺伝子間の類似度を、多面的に得ることができる。また、例えば、遺伝子、生理学的機能、生物学的機能、分子的機能、などの様々なカテゴリーに属する概念をグラフ構造で表すことにより、遺伝子の類似性を多面的な観点から抽出できるだけでなく、生理学的概念などの他のカテゴリーに属する類似性も同時に抽出することができる。また、本発明を化合物の部分構造、化合物、遺伝子、副作用、症状、などのカテゴリーに属する概念とグラフ構造で表し、エッジのクロスを低減することにより、副作用を起こし易い化合物の部分構造や、副作用の類似性を多面的な観点から抽出することができる。更に、生物・医学の分野だけでなく、会社名、会社の業種、販売品、取引関係、などの関係性をグラフ化しておくことにより、会社の類似度、関連度を多面的に得ることができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によると、多様なカテゴリーに属する概念の類似性を、互いの関係を考慮しながら抽出することができる。例えば、類似な性質を持つ蛋白質や化合物、類似な性質を持つ蛋白質や化合物の類似構造、関係性の深い生理現象、関係性の深い薬物相互作用など多様なカテゴリーに属する概念／性質の類似性を、同時に互いの関係を考慮した上で推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。ここでは、生物・医学的な用語の処理に本発明を適用した例について説明するが、本発明は、以下の実施例に限定されるものではない。
【００１１】
図１は、本発明による類似概念抽出システムの一例を示すシステム構成図である。このシステムは、ノードを示す概念、概念が属するカテゴリー、及びエッジに相当するノード間の関係性を予め計算する前処理部１１、これらのデータを入力するデータ入力処理部１２、グラフ上で固定すべきノードもしくはエッジの条件指定、クロスエッジ低減の際のエッジの重み付けやクロスを外すべきエッジの種類の優先順位の条件指定、更には類似概念を強調表示するか否かを指定する描画条件入力処理部１３、入力されたデータを用いて指定された条件でクロスエッジを低減させたグラフを計算するクロスエッジ低減処理部１４、グラフを生成し表示するための処理を行うグラフ生成処理部１５、マウスやキーボード等の入力部１６及びＣＲＴ等の表示装置１７を有する。また、概念間の関係性についてのデータを格納したデータベース１８及び概念やカテゴリーをＩＤ変換する辞書１９を備える。
【００１２】
ノードの概念、もしくは、ノードの概念のカテゴリーとして、化合物、疾患名、疾患症状、蛋白質／遺伝子名、生理学用語、化合物や蛋白質を構成する部分構造や特性を表す記述子、食品名、人名、団体名、事業名、などが考えられるが、ユーザが興味を持っている概念であればいずれのものも使用可能である。エッジは概念間の関係性を示し、関連性強度のみ、又は、活性化、抑制、もしくは、is-a、component-of などの関連性の種類のみ、もしくは、関連性の強度かつ種類などが考えられるが、これに限定されない。
【００１３】
前処理部１１は、予めローカルにある文書データベース２０中の文献やネットワーク２１を介して得られるWeb上にある文書データベース２２中のテキストデータから、人手又は構文解析や統計解析を使用して自動抽出した蛋白質や化合物相互作用情報や機能情報、蛋白質と疾患の関係、症状と疾患の関係、生理学現象と疾患の関連性など、様々な概念間の関係を２項関係として蓄積しておく。その他のローカルなデータベースやWeb上のデータベースから取り出した遺伝子と生物学機能情報の関係などの概念間の関係性を蓄積しておく。これらの関係性は対象が小さい場合は、予め計算しておくことなく、もしくは用語にインデックスをつけた状態のみを前処理段階として、入力データの必要に応じて動的に生成してもよい。
【００１４】
エッジの関係性としては、統計処理をして関連性の強さを持ったもの、機械学習をして関連性の強さを推測したもの、構文解析をして関係性の種類と強さ（出現頻度）を持ったもの、人が読んで２項関係にしたもの、及び、各種データベースに記述されている２項関係などが考えられるが、これに限定されない。化合物を部分構造に分解して、部分構造をノードとし、化合物と部分構造を繋ぐエッジをcomponent-of の関係としてもよい。同様に、蛋白質、及び、蛋白質を構成するドメインとモチーフをノードとし、蛋白質とこれらをcomponent-ofの関係のエッジで表したり、更に、これらと、その他の蛋白質の性質を同時にノードとエッジの関係で示してもよい。対象文献は、MEDLINEのアブストラクト、PUBMED-centralのfull paperだけにとどまらず、FDAの医薬品情報や、医薬品添付文書、などの生物医学文献や、特許、その他、各種科学文献、業界紙、新聞など、ユーザが興味ある文書ならば、これらに限定されない。
【００１５】
概念は、同義語や同音異義語等の問題を解決するために、予め、遺伝子／蛋白質名、化合物名、OMIMの疾患名、UMLS (Unified Medical Language System)、SNOMED (International: The Systematized Nomenclature of Medicine)、MeSH(Medical Subject Headings)など、人手でコントロールしてある用語集／辞書、もしくはそれらを組み合わせ、スペル上の用語の多様性を考慮しつつ用語／概念を認識することが望ましいが、文中に現れるすべての名詞句等を用語／概念として使用しても構わない。また、文中に現れる全ての名詞句のうち、新聞等など他のコーパス中に現れる名詞句の使用頻度よりも着目するコーパス中で高い使用頻度の名詞句のみを使用する用語／概念の対象にしてもよい。或いは、近隣の語基との相互情報量やχ二乗検定を利用したり、C-valueやNC-value等によって自動的に用語セットを対象となる文献から抽出してもよい。また、自動的に用語／概念を切り出した場合は、必要に応じてカテゴリー（意味カテゴリー）を付与する必要がある。概念のカテゴリーの例として、遺伝子／蛋白質、化合物、疾患、症状、生理学用語、分子機能、生物学的機能、化合物部分構造などがある。これらのカテゴリーに新規概念を付与するためには、既に用語と意味カテゴリーを定義しているようなシソーラスを用い、それをベースとしたタグ付きコーパスをつくり、最大エントロピー法やサポートベクターマシーンなどの機械学習などによって、用語／概念の局所文脈とカテゴリーの関係を自動的に学習してもよい。更に、新たにカテゴリーを作りたいときには、同様に正解となるタグをつけたコーパスを作成し、機械学習や機械学習+boot strappingの手法を用いて、自動的に用語／概念の局所文脈とカテゴリーの関係を自動的に学習してもよい。
【００１６】
構文解析による概念間の関係性の解析には、一例として、shallow parserやfull parserを用いて、述語項構造を取り出して関連性のあるものを取り出す方法がある。また、統計解析による概念間の関係性抽出法には、ダイス係数、相互情報量や、特異値分解の利用などの方法がある。概念間の統計的関係性は、予め計算してテーブルにしておいてもよいが、動的に計算してもよい。
【００１７】
図２に、前処理部１１によって抽出した関係性の例を示す。関係性には、関係性の強さや抑制、活性化などの種類がある。このときに、概念の属するカテゴリー（意味的カテゴリーなど）がある場合は同時に入れる。既に、概念及び概念間の関係が抽出されている場合は、前処理部１１による処理は必要ない。図２に示した例は、例えば、「遺伝子／蛋白質」の意味カテゴリーに属する概念ID1と「遺伝子機能」の意味カテゴリーに属する概念ID2の間には、関係性として”inhibit”があり、その関係性の強度は２．５であることを示している。概念IDと用語は、図２に示すように対応付けられており、入力が用語の場合は、このテーブルによって概念IDに変換される。
【００１８】
図３は、データ入力処理部１２によって表示装置１７に表示される入力画面の例を示す図である。概念入力部３１は、各層で利用する用語、ID、もしくは、カテゴリー群を指定する入力部である。この際、入力種別選択部３２により、概念入力部３１に用語を入力するのか、IDで入力するのか、カテゴリーを入力するのかを指定する。各層で利用するエッジ、ノード情報を蓄積したデータベースはデータベース指定部３３で指定する。従って、データベース指定部３３で指定されたデータベースに登録されていない用語、ID、カテゴリーを概念入力部３１で指定すると、ネットワークとしては何も表示されないことになる。
【００１９】
ここで、入力種別選択部３２において「用語」あるいは「ID」を指定した場合には、概念入力部３１に、その層に割り当てられる実際の用語、あるいはIDを入力する。また、入力種別選択部３２に「カテゴリー」を指定した場合には、システムはデータベース指定部３３で指定されたデータベースを検索して、そのカテゴリーに属する用語を抽出し、その層に属する用語とする。例えば、３層のグラフ構造の場合、第１層目の入力種別選択部でカテゴリーを指定すると、システムは、第１〜第２層で使用するデータベースとして指定されたデータベースを検索して、そのカテゴリーに属する用語を抽出する。また、第２層目の入力種別選択部でカテゴリーを指定すると、システムは、第１〜第２層で使用するデータベースとして指定されたデータベース及び第２〜第３層で使用するデータベースとして指定されたデータベースに同時に含まれる用語を対象として、そのカテゴリーに属する用語を検索し、抽出する。
【００２０】
描画条件入力処理部１３は、概念のカテゴリー（層）ごとに単数もしくは複数のカテゴリーを固定して、他のカテゴリーに属する概念を移動可能にするか、もしくは、カテゴリーごとではなく、着目する概念を固定して、その他の概念を移動可能にするか、などの描画条件を指定する。描画条件入力処理部１３において、単数もしくは複数の特定のカテゴリー（層）に属する概念のグラフ上での位置を固定し、他のカテゴリーの属する概念を、クロスエッジを低減するように位置を移動させることができる。この方法により、ある観点からの、他のカテゴリーに属する概念の類似性を知ることが可能となる。
【００２１】
また、必要に応じて類似概念を一定の条件で認識して強調させる表示を行うことを指定できる。強調表示においては、クリーク部分だけでなく、一定の条件を満たすセミクリークを条件に探索することができる。また、同じ群／層に属する概念間については、実際にエッジが存在しなくとも、計算上存在するものとして取り扱っても構わない。セミクリークの抽出条件として、”部分グラフのエッジ数／クリークになるためのエッジ数”や、”部分グラフの最小の次数／クリークでの次数”、”（部分グラフ上同一のカテゴリーの）ノード間の共通ノード数／隣接ノード数”に閾値を設ける方法が考えられるが、これに限定されない。
【００２２】
図４は、描画条件入力処理部１３によって表示装置１７に表示される入力画面の例を示す図である。固定情報入力部４１では、グラフ上で固定すべき用語もしくはIDとその順番（位置関係）を指定する。固定情報入力部４１に入力された用語もしくはIDは、そこに入力されたままの順番でグラフ上に固定して表示される。あるいは、ID1-1, ID2-2, ID3-3 のように、用語もしくはIDにグラフ上での位置を表す記号を付加して入力してもよい。固定情報入力部４１での入力が、用語の入力かIDの入力かは、入力種別選択部４２で指定する。入力種別選択部４２で用語を指定して固定情報入力部４１に用語を入力すると、システムは、概念、カテゴリーをID変換する辞書１９を使って入力された用語を内部でID変換する。後の処理はＩＤを用いて行う。入力種別選択部４２でIDを指定した場合は、システムは、ID変換の処理を行わない。
【００２３】
チェックボックス４８をチェックすることにより、ここで入力した固定情報が利用される。チェックボックス４８をチェックしなければ、固定情報入力部４１に入力された情報は使用されない。チェックボックス４９は、クロスエッジ低減にあたってエッジのウェイトを考慮する場合にチェックする。ウェイトは、ウェイト入力部４３で指定する。チェックボックス５０は、エッジクロスの低減にあたって、エッジの種類を考慮する場合にチェックする。類似概念を強調表示する場合にはチェックボックス４４にチェックを入れ、強調表示をする場合の閾値を入力ボックス４５で指定する。色別類似性表示を行う場合には、チェックボックス４６にチェックを入れ、入力ボックス４７で色の指定を行う。
【００２４】
グラフ生成処理部１５においてグラフの適当な初期構造を構築し、クロスエッジ低減処理部１４でクロスエッジを低減する方法には様々な手法が考えられる。例えば、バブルソートの手法を、スタート層からエンド層までに層ごとに順々に適用し、クロスエッジを減らし、更に、エンド層からスタート層まで同様に適用することにより、グラフ全体のクロスエッジを低減させる方法や、DM（Dulmage-Mendelsohn）分解などのグラフ理論を用いたグラフのクロスエッジを低減させる方法や、クロスエッジがある状態をエネルギ状態が高いとして、グラフ全体のエネルギを最小化させるモンテカルロなどの統計熱力学的な手法が挙げられるが、これらに制限されない。また関係性の強さや関係性の種類によっても、クロスエッジを外す優先度を異なるようにしてもよい。
【００２５】
クロスエッジ低減処理部１４は、指定された条件でクロスエッジの数を低減させる処理を行う。クロスエッジの低減に当たっては、エッジのweightや活性化、抑制などの種類により、weightが高いものほど優先的にクロスエッジを外す、異なる種類のエッジのクロスエッジを優先的に外すなどの優先順位をつけることができ、これらの条件は、描画条件入力処理部１３において指定する。更に、クロスエッジではないが、同一のノードから出るエッジに関しては、異なる種類のエッジの隣接を低減することができる。
【００２６】
例えば、化合物の部分構造、化合物の副作用、生理学的作用などをノードとし、ノード間の関係性をグラフ化し、クロスエッジを低減させれば、副作用の類似性、それらの副作用を及ぼす化合物の部分構造の類似性、また、それらの部分構造に共通な生理学的作用などを同時に得ることができる。化合物を予め、部分構造もしくは要素に分解する手法としては、COMPASS アルゴリズムやFINGER PRINT法のような手法があるが、これに限定されない。
【００２７】
図５は、本発明のシステムによる処理の手順を示すフローチャートである。最初に、ステップ１において、前処理部１１において文献や各種データベースから人手又は自動的に概念及び概念間の関係性を抽出する。次に、ステップ２において、マウスやキーボード等の入力部１６からデータ入力処理部１２に概念及び概念間の関係を入力する。ステップ３では、描画条件入力処理部１３において描画条件を指定する。即ち、どの概念を固定するか、もしくは、類似概念を強調表示するか否か、強調表示をする場合にはその閾値などを指定する。ステップ４では、グラフ生成処理部１５において初期構造を発生させる。続くステップ５において、クロスエッジ低減処理部１４でクロスエッジを低減させる。次に、ステップ６において、グラフ生成処理部１５でグラフを生成し、生成したグラフを表示装置１７に描画し、その結果から類似概念を導出する。クロスエッジを低減したグラフを表示装置１７に表示させた後、ステップ３に戻って描画条件入力処理部１３によって描画条件を変更し、描画しなおしてもよい。
【００２８】
次に、具体例を用いて本発明のシステムを用いた類似概念抽出処理の例について説明する。
【００２９】
本実施例では、データ入力処理部１２の入力画面において、図６のように３つの層の概念をそれぞれ入力した。すなわち、第１層の概念としては、入力種別選択部３２において「用語」を指定し、概念入力部３１に具体的な用語を入力した。第２層の概念としては、入力種別選択部３２において「カテゴリー」を指定し、概念入力部３１にカテゴリーとして「分子機能」「生理学用語」「生物学機能」「実験手法」を入力した。第３層の概念としては、入力種別選択部３２において「カテゴリー」を指定し、概念入力部３１にカテゴリーとして「疾患」と入力した。第１〜２層で使用するデータベース及び第２〜３層で使用するデータベースとしては、共に”MEDLINE subset 1”を指定した。
【００３０】
この状態で”submit”ボタン３４を押すと、データ入力処理部１２は、”MEDLINE subset 1”中からカテゴリーが「分子機能」「生理学用語」「生物学機能」「実験手法」に属する用語を抽出する。その結果、例えば、図７に示す用語が抽出され、それが第２層の用語となる。同様に、データ入力処理部は、”MEDLINE subset 1”中からカテゴリーが「疾患」に属する用語を抽出し、それを第３層の用語とする。こうして、第３層の用語として、例えば、図８の右側に示す用語が割り当てられる。また、データ入力処理部１２は、”MEDLINE subset 1”から、第１層の各用語と第２層の各用語の間の関係性及び関係性の強度を抽出し、同様に、”MEDLINE subset 1”から、第２層の各用語と第３層の各用語の関係性及び関係性の強度を抽出してエッジ情報として保持する。
【００３１】
図４に示した描画条件入力処理部１３の入力画面では、何も入力しなかったとする。グラフ生成処理部１５では、初期状態として各層の用語の初期配置をランダムに設定して、エッジを含むグラフを生成し、こうして生成されたクロスエッジを低減させる前のグラフ構造を表示装置１７に表示する。図８は、こうして表示された概念間の関係を表すグラフの例である。概念間の関連性は医学文献上での共起関係のうち、一定の関連度の閾値を越えたものが使用されている。一番左の層（第１層）は化合物の概念から構成され、中間の層（第２層）は分子機能、生理学用語、生物学機能、実験手法の概念から、一番右の層（第３層）は疾患の概念から構成されている。なお、第２層の用語は、図８にそのまま表示するとグラフが見にくくなるため、図８には便宜的に番号で用語を表示した。番号と用語の対応関係は図７に示した。
【００３２】
図８に示したグラフに対して、クロスエッジ低減処理部１４では、各層の用語の配置を変更してクロスエッジが最小になる配置を探索する。クロスエッジを低減することにより、図９に示すように、類似の機能を持つ化合物、類似の生理学概念が隣接したグラフが得られる。ここで、クロスエッジが低減するとは、与えられた条件のもとでエッジの交差が減少することを意味する。例えば、エッジに重みがつけられている場合には、重みの大きなエッジの交差をはずすと、重みの小さなエッジの交差をはずすよりもクロスエッジが低減することになる。
【００３３】
次に、図１０に示すように、描画条件入力処理部１３の入力画面で強調表示の設定をした。本例では、強調表示のチェックボックス４４にチェックを入れ、閾値を入力ボックス１０２に「２，１／４」と入力した。これは、２つ以上の相手ノードを共有するノード同士で、かつ、共有しているノード数が自分が持っているエッジ数の１／４以上であるノードを強調表示することを示している。
【００３４】
グラフ生成処理部１５は、描画条件入力処理部１３から強調表示の条件を受け取り、その条件に合致するノードを強調して、表示装置に表示する。その結果、表示装置１７には図１１に示すようなグラフが表示される。強調表示を図１１では、ノードを線で囲むことによって行っているが、ノードの表示色を変えるような方法で強調表示してもよい。このように、強調表示機能を用いることにより、類似の概念や類似の機能と思われる用語を明示化することができる。
【００３５】
次に、第１層と組み合わせて用いる層のカテゴリーを変えることで、概念間の類似性が異なって評価される例について説明する。
【００３６】
図１２は、本例において用いたデータ入力処理部１２の入力画面を示す図である。第１層には化合物の概念として具体的な用語を入力し、第２層にはカテゴリーとして「遺伝子」を指定し、第３層にはカテゴリーとして「生物学機能」を指定した。第１層として入力した化合物の用語は、図８の一番左の第１層の化合物と同じである。また、第１〜２層で使用するデータベース及び第２〜３層で使用するデータベースは共に”MEDLINE subset 1”である。描画条件入力処理部１３の入力画面では、図１０と同様に強調表示の設定をし、入力ボックス４５に閾値を「２，１／４」と入力した。
【００３７】
図１３は、この条件で本発明のクロスエッジ低減処理を実行した後に表示装置に表示された概念間の関係を表すグラフである。第２層として”MEDLINE subset 1”から抽出されたカテゴリー「遺伝子」に属する用語は、図１３にそのまま表示するとグラフが見にくくなるため、図１３には便宜的に番号で表示し、番号と用語の対応は図１４に示した。
【００３８】
図１１と図１３では、中間層（第２層）及び右の層（第３層）の概念の意味カテゴリーが異なることから、結果として、左の化合物（第１層）の類似性が異なって表示されているのが分かる。例えば、図１１に示されるように、分子機能、生理学用語、生物学機能、実験手法、疾患との関連性からはThalidomide, phthalimide, eicosapentanoic acid, Prostaglandin E3の間には類似性は見出せないが、図１３に示されているように、遺伝子の概念と生物学機能の概念との関連性からは、類似性が見出せる。即ち、類似性は様々な観点から定義可能であり、図１１と図１３は、観点が異なるとその答えも異なることを示す例である。医学生物学的な機能の観点から物質を調べたいときもあれば、生体に投与したときの観点から調べたいときもあり、このような多様な類似性の提示は重要である。
【００３９】
本発明では、２層、３層、４層など、複数の層を利用することが可能であり、層の数を増やして新しい概念の観点を導入することにより、類似性の評価が異なってくることもある。図１５を用いて、層の追加により類似性の評価が変化する例について説明する。
【００４０】
図１５（ａ）は３層のグラフ、図１５（ｂ）は４層のグラフである。図１５（ｂ）は図１５（ａ）に第４層として一層追加したものである。第１層から第３層の用語は２つのグラフで共通である。このように、層数を増やすと、新たに追加した概念の観点が導入されるので、左側の概念の並びが変更されることがある。この図では、Ａ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２，Ｃ１，Ｃ２の順が、図１５（ａ）と図１５（ｂ）で異なる。これは、４層目の概念を利用すると、Ｃ１，Ｃ３の距離が近いという情報が反映されるからである。
【００４１】
図１６及び図１７を用いて、一番右の第３層が一用語である実施例について説明する。データ入力処理部１２による入力画面では、図１６に示すように、第１層目には用語を入力し、第２層目はカテゴリーとして生理学用語と分子機能を指定し、第３層目には用語として「thrombasthenia」を入力した。描画条件入力処理部１３による入力画面では、何も指定していない。
【００４２】
図１７は、この条件で、本発明によってクロスエッジを低減した後の概念間の関係性のグラフであり、一番左の層（第１層）が化合物の概念、中間の層（第２層）が生理学、分子機能の概念、一番右の層（第３層）が疾患の概念である。図１７において、一番右の第３層は指定されていることになる。一番右の第３層に「thrombasthenia」が指定されていることにより、「thrombasthenia」に関連のない、生理学、分子機能の概念は中間層に表示されないことになる。
【００４３】
一番左側の第１層が遺伝子発現データの場合、変異の大きい、もしくは、p-valueの大きいものから順に並べて、固定してクロスエッジを低減することにより、発現が上昇した遺伝子と、下降した遺伝子に関連する分子機能などの違いを見ることもできる。
【００４４】
図１８〜図２０を用いて、第１層を固定し、かつ、第１層-２層の関係に重みをおく実施例について説明する。データ入力処理部１２による入力画面では、図１８に示すように、第１層目には用語を入力し、第２層目はカテゴリーとして化合物を指定し、第３層目にはカテゴリーとして生理学用語と生物学機能を指定した。第１〜２層で使用するデータベースとしては”MEDLINE subset 2”を、第２〜３層で使用するデータベースとしては”MEDLINE subset 1”を指定した。描画条件入力処理部１３による入力画面では、図１９に示すように、第１層の固定情報入力部４１にFragment A、Fragment B、Fragment C、Fragment Dをこの順序で入力した。また、ウェイト入力部４３において、第１層のノードと第２層のノードを結ぶエッジの重みを１０．０に、第２層のノードと第３層のノードを結ぶエッジの重みを１．０に設定し、チェックボックス４９をチェックした。チェックボックス４８にもチェックした。
【００４５】
図２０は、本発明によってクロスエッジを低減した後の概念間の関係性を示すグラフの図である。図２０の一番左の第１層は化合物の部分構造、中間の第２層は化合物名、一番右の第３層は生理学用語、生物学機能の概念である。第１層の化合物の部分構造を表すノードはフィックスしている。共通部分構造と、化合物の関係を理解しやすくするため、左側のエッジ（部分構造と化合物の概念を結ぶ）の重みを右側のエッジ（化合物と、生理学概念・生物学機能概念を結ぶ）の重みの１０倍高く設定しているため、左側のクロスエッジは存在していない。これにより、どのような部分構造が、どのような生理学、生物学機能に結びつくか明らかとなる。
【００４６】
次に、エッジの種類を利用する実施例について説明する。データ入力処理部１２による入力画面では、図２１に示すように、第１層目及び第２層目に用語を入力し、第１〜第２層で使用するデータベースとして”MEDLINE subset 1”を指定した。は描画条件入力処理部１３による入力画面では、図２２に示すように、エッジの種類を利用するチェックボックス５０にチェックした。
【００４７】
図２３は、本発明によるクロスエッジ低減後の、左の第１層が化合物から構成され、右の第２層が生理学的な作用の概念から構成される概念の関係図である。図２３においては、上昇・活性化が実線で、下降・抑制が破線で表示されている。本図においては、クロスエッジを低減させる過程において、同一のノードに端を持つエッジに関しては、隣接するエッジが異なるエッジの種類となる：つまり実線と破線となることも低減した結果である。この結果、Blood pressureをあげるもの（Efedorin, Phenylpherine, Naphazoline Hydrochloride）と下げるもの(Prostaglandin A, B, and C)で、分離され、より、詳細な類似概念を見分けることができるようになる。図２２でチェックボックス５０をチェックしない場合は、Naphazoline Hydrochloride, Prostaglandin A, B,  and Cが順不同となり、Blood pressureをあげる化合物と下げる化合物が自動的に分離されることはない。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明による類似概念抽出システムの一例を示すシステム構成図。
【図２】前処理部によって抽出した関係性の例を示す図。
【図３】データ入力処理部による入力画面の例を示す図。
【図４】描画条件入力処理部による入力画面の例を示す図。
【図５】本発明のシステムによる処理の手順を示すフローチャート。
【図６】データ入力処理部へのデータ入力の例を示す図。
【図７】カテゴリー指定によってデータベースから抽出された用語の例を示す図。
【図８】クロスエッジを低減する前のグラフの例を示す図。
【図９】クロスエッジの低減後のグラフの例を示す図。
【図１０】描画条件入力処理部へのデータ入力の例を示す図。
【図１１】クロスエッジを低減し、類似概念に強調マークをつけたグラフの例を示す図。
【図１２】データ入力処理部へのデータ入力の例を示す図。
【図１３】クロスエッジを低減し、類似概念に強調マークをつけたグラフの例を示す図。
【図１４】カテゴリー指定によってデータベースから抽出された用語の例を示す図。
【図１５】クロスエッジを低減した後のグラフの例を示す図。
【図１６】データ入力処理部へのデータ入力の例を示す図。
【図１７】クロスエッジを低減した後のグラフの例を示す図。
【図１８】データ入力処理部へのデータ入力の例を示す図。
【図１９】描画条件入力処理部へのデータ入力の例を示す図。
【図２０】クロスエッジを低減した後のグラフの例を示す図。
【図２１】データ入力処理部へのデータ入力の例を示す図。
【図２２】描画条件入力処理部へのデータ入力の例を示す図。
【図２３】クロスエッジを低減した後のグラフの例を示す図。
【符号の説明】
【００４９】
１１…前処理部、１２…データ入力処理部、１３…描画条件入力処理部、１４…クロスエッジ低減処理部、１５…グラフ生成処理部、１６…入力部、１７…表示装置、１８…概念間の関係性データベース、２０…文書データベース、３１…概念入力部、３２…入力種別選択部、３３…データベース指定部、４１…固定情報入力部、４２…入力種別選択部、４３…ウェイト入力部
【図１】
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【図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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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