(57)【要約】【課題】高精度な識別器を生成するための良好な教師データを作成する。【解決手段】データ読み込み部１３０はデータを読み込み、教師データ作成部１１２及びＧＵＩ制御部１１６を介して出力装置１５０に出力する。ユーザはクラス設定部１２０を用いて、データに対する第１のクラスを入力する。推薦クラス生成部１１４は、第１のクラスに対して、類似／共起／関連データベースとユーザデータベースとに基づいて第２のクラスを生成する。第２のクラスは、ＧＵＩ制御部１１６を介して出力装置１５０に出力される。ユーザは、入力装置１６０から第２のクラスに対する評価を入力する。ユーザデータベース更新部１１８は、この評価を取得し、それに基づいてユーザデータベース１４４を更新する。教師データ作成部１１２は、この評価を考慮した第２のクラスと、第１のクラスとを読み込んだデータと関連付けて、教師データを作成する。【選択図】図１
2013025745.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識システムの学習に用いる教師データの作成方法であって、
基礎データに対して出力されるべきであるとユーザが指定する第１のクラスを受け取る第１のステップと、
前記第１のクラスに類似、共起又は関連するクラスとして少なくとも１つの第２のクラスを、該第１のクラスと該第２のクラスとの類似度、共起度又は関連度についての情報を記録した第１のデータベースと、該第２のクラスに対する重み係数を含む第２のデータベースとに基づいて生成する第２のステップと、
前記第２のクラスを前記ユーザに提示する第３のステップと、
前記第２のクラスに対する前記ユーザの評価を受け取る第４のステップと、
前記基礎データと、前記第１のクラスと、前記第２のクラスと、前記評価とに基づいて教師データを作成する第５のステップと、
前記評価に基づいて、前記重み係数を更新する第６のステップと、
を含むことを特徴とする教師データの作成方法。
【請求項２】
前記第２のステップにおいて、各々が推薦度を有する複数の前記第２のクラスを生成し、
前記第３のステップにおいて、複数の前記第２のクラスを前記推薦度順に並べて提示し、
前記第４のステップにおいて、前記推薦度順に並べられた前記第２のクラスを前記ユーザが並べ替える操作を検出することで前記ユーザの評価を受け取る、
ことを特徴とする請求項１に記載の教師データの作成方法。
【請求項３】
前記第１のステップにおいて、複数の前記第１のクラスを受け取り、
前記第１のデータベースは、複数の前記第１のクラスの組み合わせに対する前記第２のクラスの類似度、共起度又は関連度を記録しており、
前記第２のステップにおいて、前記第１のデータベースに基づいて、複数の前記第１のクラスの組み合わせに応じた前記第２のクラスを生成する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の教師データの作成方法。
【請求項４】
前記第１のステップにおいて、複数の前記第１のクラスを受け取り、
前記第１のデータベースは、複数の前記第１のクラスのそれぞれに対する前記第２のクラスの類似度、共起度又は関連度を記録したデータを有しており、
前記第２のステップは、
前記第１のデータベースに基づいて、複数の前記第１のクラスの組み合わせに応じた類似度、共起度又は関連度を算出することと、
前記算出した複数の前記第１のクラスの組み合わせに応じた類似度、共起度又は関連度に基づいて前記第２のクラスを生成することと、
を含む、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の教師データの作成方法。
【請求項５】
前記第１のデータベースは、協調フィルタリングを用いて作成されることを特徴とする請求項１乃至４のうち何れか１項に記載の教師データの作成方法。
【請求項６】
複数の前記第１のクラスは、それぞれ異なるカテゴリに属するクラスであることを特徴とする請求項４に記載の教師データの作成方法。
【請求項７】
前記重み係数は、前記第１のクラスと前記第２のクラスとの組み合わせ毎に設定されており、
前記重み係数は、前記第１のクラスと前記第２のクラスとの組み合わせ毎に前記評価に基づいて更新される、
ことを特徴とする請求項１乃至６のうち何れか１項に記載の教師データの作成方法。
【請求項８】
認識システムの学習に用いる教師データの作成のためのプログラムであって、
基礎データに対して出力されるべきであるとユーザが指定する第１のクラスを受け取る第１のステップと、
前記第１のクラスに類似、共起又は関連するクラスとして少なくとも１つの第２のクラスを、該第１のクラスと該第２のクラスとの類似度、共起度又は関連度についての情報を記録した第１のデータベースと、該第２のクラスに対する重み係数を含む第２のデータベースとに基づいて生成する第２のステップと、
前記第２のクラスを前記ユーザに提示する第３のステップと、
前記第２のクラスに対する前記ユーザの評価を受け取る第４のステップと、
前記基礎データと、前記第１のクラスと、前記第２のクラスと、前記評価とに基づいて教師データを作成する第５のステップと、
前記評価に基づいて、前記重み係数を更新する第６のステップと、
をコンピュータに発揮させることを特徴とする教師データの作成のためのプログラム。
【請求項９】
認識システムの学習に用いる教師データを作成するための教師データ作成装置であって、
基礎データに対して出力されるべきであるとユーザが指定する第１のクラスを受け取るクラス設定部と、
前記第１のクラスと第２のクラスとの類似度、共起度又は関連度についての情報を記録した第１のデータベースと、
前記第２のクラスに対する重み係数を含む第２のデータベースと、
前記第１のデータベースと前記第２のデータベースとに基づいて、前記第１のクラスに類似、共起又は関連するクラスとして少なくとも１つの前記第２のクラスを生成する推薦クラス生成部と、
前記第２のクラスを前記ユーザに提示する出力部と、
前記第２のクラスに対する前記ユーザの評価を受け取る入力部と、
前記評価に基づいて、前記重み係数を更新するデータベース更新部と、
前記評価に基づいて変更した前記第２のクラスと、前記基礎データと、前記第１のクラスとに基づいて教師データを作成する教師データ作成部と、
を具備することを特徴とする教師データ作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、教師データの作成方法、教師データの作成のためのプログラム、及び教師データ作成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、統計的機械学習によるパターン認識技術に関する提案が多数なされている。このパターン認識技術では、大量の教師データに基づいて学習を実施し、認識処理を行う識別器を構成する。良好な識別器を構成するためには、学習に用いる良好な教師データが必要である。教師データは、例えば、画像等のデータとそのデータに対して認識結果として出力されるべきであるクラスとを組み合わせたものである。一般に、このような教師データは、ユーザがデータに対して適すると考えられるクラスを設定することにより生成する。しかしながら、大量の教師データを作成する際に、ユーザが各データに対するクラスを適切に設定することには多大な労力を伴う。
【０００３】
そこで、例えば特許文献１には、認識システムのための教師データを作成する方法の一例が開示されている。特許文献１には、教師データに適合するクラスを追加し、その教師データの精度を向上させる技術について開示されている。特許文献１に係る技術では、まず、教師データベースから教師データを取得し、次に、取得した教師データとともに出現する用語の組合せを取得する。取得した用語の組合せにおいて、教師データの出現部分に任意の置き換え可能な用語が入るとみなした場合に得られるパターンを抽出する。抽出したパターンの置き換え可能な部分に入る用語であるパターン対応用語を、コーパスの中から取得する。その後、取得したパターン対応用語が固有の表現に適合するか否かを判定し、適合すると判定されたパターン対応用語を取得する。この適合するパターン対応用語を教師データベースに追加することで、教師データの精度を向上させる。
【０００４】
また、特許文献２には、画像処理装置において、画像に関連するキーワードを選択し、そのキーワードに基づいて、文章を作成する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−１９８１８９号公報
【特許文献２】特開２００９−０３２１５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に係る技術では、教師データに対して追加されたクラスに対応するパターン対応用語を、コーパスの中から取得する。そして、そのパターン対応用語に対する判定に基づいて選択されたパターン対応用語を、教師データに追加する。したがって、このパターン対応用語の追加方法では、システムによって画一的に選択された用語の追加しか行うことができない。その結果、それら教師データを用いた学習では、識別器の性能の向上に限界がある。また、特許文献２に係る技術では、認識結果に関連する文章を提示するのみであり、それを教師データとして用いることはない。したがって、その文章によって識別器の性能が向上することを期待できない。
【０００７】
そこで本発明は、高精度な識別器を生成するための良好な教師データを作成できる教師データの作成方法、教師データの作成のためのプログラム、及び教師データ作成装置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】
【０００８】
前記目的を果たすため、本発明の教師データの作成方法の一態様は、認識システムの学習に用いる教師データの作成方法であって、基礎データに対して出力されるべきであるとユーザが指定する第１のクラスを受け取る第１のステップと、前記第１のクラスに類似、共起又は関連するクラスとして少なくとも１つの第２のクラスを、該第１のクラスと該第２のクラスとの類似度、共起度又は関連度についての情報を記録した第１のデータベースと、該第２のクラスに対する重み係数を含む第２のデータベースとに基づいて生成する第２のステップと、前記第２のクラスを前記ユーザに提示する第３のステップと、前記第２のクラスに対する前記ユーザの評価を受け取る第４のステップと、前記基礎データと、前記第１のクラスと、前記第２のクラスと、前記評価とに基づいて教師データを作成する第５のステップと、前記評価に基づいて、前記重み係数を更新する第６のステップと、を含むことを特徴とする。
【０００９】
前記目的を果たすため、本発明の教師データの作成のためのプログラムの一態様は、認識システムの学習に用いる教師データの作成のためのプログラムであって、基礎データに対して出力されるべきであるとユーザが指定する第１のクラスを受け取る第１のステップと、前記第１のクラスに類似、共起又は関連するクラスとして少なくとも１つの第２のクラスを、該第１のクラスと該第２のクラスとの類似度、共起度又は関連度についての情報を記録した第１のデータベースと、該第２のクラスに対する重み係数を含む第２のデータベースとに基づいて生成する第２のステップと、前記第２のクラスを前記ユーザに提示する第３のステップと、前記第２のクラスに対する前記ユーザの評価を受け取る第４のステップと、前記基礎データと、前記第１のクラスと、前記第２のクラスと、前記評価とに基づいて教師データを作成する第５のステップと、前記評価に基づいて、前記重み係数を更新する第６のステップと、をコンピュータに発揮させることを特徴とする。
【００１０】
前記目的を果たすため、本発明の教師データ作成装置の一態様は、認識システムの学習に用いる教師データを作成するための教師データ作成装置であって、基礎データに対して出力されるべきであるとユーザが指定する第１のクラスを受け取るクラス設定部と、前記第１のクラスと第２のクラスとの類似度、共起度又は関連度についての情報を記録した第１のデータベースと、前記第２のクラスに対する重み係数を含む第２のデータベースと、前記第１のデータベースと前記第２のデータベースとに基づいて、前記第１のクラスに類似、共起又は関連するクラスとして少なくとも１つの前記第２のクラスを生成する推薦クラス生成部と、前記第２のクラスを前記ユーザに提示する出力部と、前記第２のクラスに対する前記ユーザの評価を受け取る入力部と、前記評価に基づいて、前記重み係数を更新するデータベース更新部と、前記評価に基づいて変更した前記第２のクラスと、前記基礎データと、前記第１のクラスとに基づいて教師データを作成する教師データ作成部と、を具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、第１のクラスに類似、共起又は関連し、ユーザによる評価を受けた第２のクラスと、第１のクラスとに基づいて教師データが作成されるので、高精度な識別器を生成するための良好な教師データを作成できる教師データの作成方法、教師データの作成のためのプログラム、及び教師データ作成装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施形態に係る教師データ作成装置の構成の一例を示すブロック図。
【図２】第１の実施形態に係る教師データ作成装置による処理の一例を示すフローチャート。
【図３】第１の実施形態に係る教師データの作成の例を説明するための図。
【図４】第１の実施形態に係る類似／共起／関連データベースに含まれる類似度表の一例を示す図。
【図５】第１の実施形態に係るユーザデータベースに含まれる重み付け表の一例を示す図。
【図６】第１の実施形態に係る作成されるユーザ類似度表の一例を示す図。
【図７】第１の実施形態に係るグラフィカル・ユーザ・インタフェースの一例を示す図。
【図８】第１の実施形態に係る更新されたユーザデータベースに含まれる重み付け表の一例を示す図。
【図９】第１の実施形態の第１の変形例に係るユーザデータベースに含まれる重み付け表の一例を示す図。
【図１０】第１の実施形態の第１の変形例に係る作成されるユーザ類似度表の一例を示す図。
【図１１】第１の実施形態の第１の変形例に係る更新されたユーザデータベースに含まれる重み付け表の一例を示す図。
【図１２】第１の実施形態の第２の変形例に係るグラフィカル・ユーザ・インタフェースの一例を示す図。
【図１３】第１の実施形態の第３の変形例に係るグラフィカル・ユーザ・インタフェースの一例を示す図。
【図１４】第１の実施形態の第４の変形例に係るグラフィカル・ユーザ・インタフェースの一例を示す図。
【図１５】第１の実施形態の第４の変形例に係るグラフィカル・ユーザ・インタフェースの一例を示す図。
【図１６】第１の実施形態の第４の変形例に係るグラフィカル・ユーザ・インタフェースの一例を示す図。
【図１７】第１の実施形態の第５の変形例に係る教師データの作成の例を説明するための図。
【図１８】第１の実施形態の第６の変形例に係る教師データの作成の例を説明するための図。
【図１９】第３の実施形態に係る作成されるユーザ類似度表の一例を示す図。
【図２０】第４の実施形態に係る類似／共起／関連データベースに含まれる類似度表の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
［第１の実施形態］
本発明の第１の実施形態について図面を参照して説明する。図１に本実施形態に係る教師データ作成装置１００の構成を示す。教師データ作成装置１００は、例えば画像認識等を行う識別器の学習のための教師データを作成する装置である。
【００１４】
教師データ作成装置１００は、演算装置１１０と、クラス設定部１２０と、データ読み込み部１３０と、記憶装置１４０と、出力装置１５０と、入力装置１６０とを備える。演算装置１１０は、教師データ作成部１１２と、推薦クラス生成部１１４と、ＧＵＩ制御部１１６と、ユーザデータベース更新部１１８とを有する。演算装置１１０は、例えプログラムを実行するコンピュータであり、パーソナルコンピュータ等でもよいし、専用の計算機でもよいし、ネットワークに接続された計算機でもよい。記憶装置１４０は、類似／共起／関連データベース１４２と、ユーザデータベース１４４とを記憶している。データ読み込み部１３０には、データ入力部１３２とデータベース記憶装置１３４とが接続されている。
【００１５】
データ読み込み部１３０は、データ入力部１３２又はデータベース記憶装置１３４から基礎データを読み込む。この基礎データは、画像データ、動画データ、音声データ、文字データ等種々のデータのうち何れでもよい。本実施形態の説明では、画像データを例として説明する。データ読み込み部１３０は、読み込んだ基礎データを教師データ作成部１１２に出力する。ここで、データ入力部１３２は、基礎データを記憶する手段である。例えば基礎データが画像データであれば、データ入力部１３２は、例えば画像を記憶した記憶媒体やデジタルカメラ等である。また、データベース記憶装置１３４は、例えば画像等のデータベースを記憶した記憶媒体であり、これは例えばネットワークサーバであってもよい。
【００１６】
出力装置１５０は、例えばディスプレイである。出力装置１５０は、ユーザに情報を伝達するために各種情報を表示する。クラス設定部１２０は、例えばキーボードやタッチパネルである。クラス設定部１２０は、ユーザが設定するキーワードや意味等である第１のクラスを受け取る。ここで、ユーザは、後述するようにデータ読み込み部１３０によって読み込まれて教師データ作成部１１２及びＧＵＩ制御部１１６を介して出力装置１５０に表示された基礎データを確認する。ユーザは、その基礎データにふさわしい第１のクラスを、クラス設定部１２０を用いて入力する。基礎データが画像データである場合、ユーザは出力装置１５０に表示された画像を確認し、その画像と関連するキーワード等である第１のクラスを入力する。クラス設定部１２０は、入力された第１のクラスを推薦クラス生成部１１４に出力する。
【００１７】
記憶装置１４０は、ハードディスク、スラッシュメディア、ネットワークサーバ等である。記憶装置１４０は、先述のとおり、類似／共起／関連データベース１４２と、ユーザデータベース１４４とを記憶する。類似／共起／関連データベース１４２は、例えば第１のクラスに対して類似、共起又は関連する関連語である第２のクラスを記録したテーブル等を含む。ユーザデータベース１４４は、類似／共起／関連データベース１４２に記録されている第２のクラスに対するユーザの評価を記憶するテーブル等を含む。
【００１８】
入力装置１６０は、キーボード、タッチパネル、マウス、ボタンスイッチ、スライダ等である。入力装置１６０は、第２のクラスに対するユーザの評価の入力を受け付ける。ここで、ユーザは、後述するように推薦クラス生成部１１４が生成し、ＧＵＩ制御部１１６を介して出力装置１５０に表示された第２のクラスを確認する。ユーザは、その第２のクラスに対する評価を、入力装置１６０を用いて入力する。入力装置１６０は、受け取ったユーザの評価を、ＧＵＩ制御部１１６に出力する。このユーザの評価は、ユーザデータベース更新部１１８に伝達される。なお、同一のタッチパネル等が、クラス設定部１２０と入力装置１６０とを兼ねてもよい。
【００１９】
推薦クラス生成部１１４は、クラス設定部１２０から入力された第１のクラスに対して、類似、共起、または関連するキーワードや意味等を推薦クラス（第２のクラス）として生成する。ここで、キーワードや意味を生成するにあたり、推薦クラス生成部１１４は、類似／共起／関連データベース１４２を参照し、第１のクラスとの類似度、共起度又は関連度等に基づいて第２のクラスを生成したり、第１のクラスに対する協調フィルタリング処理を行って第２のクラスを生成したりする。第２のクラスの生成では、推薦クラス生成部１１４は、ユーザデータベース１４４に記憶されたユーザの評価も考慮する。推薦クラス生成部１１４は、生成した第２のクラスを第１のクラスと共にＧＵＩ制御部１１６に出力する。また、推薦クラス生成部１１４は、第１のクラスと第２のクラスとをユーザデータベース更新部１１８に出力する。また、後述のとおり、推薦クラス生成部１１４は、第１のクラス及び第２のクラスと、ユーザデータベース更新部１１８から入力された第１のクラス及び第２のクラスに対するユーザの評価とを教師データ作成部１１２に出力する。
【００２０】
ＧＵＩ制御部１１６は、出力装置１５０への出力を制御する。また、ＧＵＩ制御部１１６は、入力装置１６０からの入力を受け取る。例えば出力装置１５０はディスプレイであり、ＧＵＩ制御部１１６は出力装置１５０に表示する画像を制御する。また、例えば入力装置１６０は、マウスやタッチパネル等であり、出力装置１５０に表示させた画像との対応関係に基づいて、ユーザの指示を取得する。ＧＵＩ制御部１１６は、取得したユーザの指示をユーザデータベース更新部１１８に出力する。
【００２１】
ユーザデータベース更新部１１８は、ＧＵＩ制御部１１６から入力された第２のクラスに対するユーザの評価に基づいて、記憶装置１４０に記憶されたユーザデータベース１４４を更新する。また、ユーザデータベース更新部１１８は、ユーザの評価を推薦クラス生成部１１４にも伝達する。
【００２２】
教師データ作成部１１２は、データ読み込み部１３０から入力された基礎データと、推薦クラス生成部１１４から入力された第１のクラス及び第２のクラスと、第２のクラスに対するユーザの評価とに基づいて、教師データを作成する。すなわち、基礎データと、第１のクラスと、ユーザの評価を反映させた第２のクラスとを関連付けた教師データを作成する。教師データ作成部１１２は、作成した教師データを外部装置へ出力する。この外部装置は、例えば教師データに基づいて学習を行う識別器であったり、教師データを蓄積する記憶装置であったりする。例えば基礎データが画像である場合、教師データは、画像とその画像に対してユーザが関連すると考えるキーワード等の組み合わせを表すデータとなる。
【００２３】
このように、例えばクラス設定部１２０は、基礎データに対して出力されるべきであるとユーザが指定する第１のクラスを受け取るクラス設定部として機能し、例えば類似／共起／関連データベースは、第１のクラスと第２のクラスとの類似度、共起度又は関連度についての情報を記録した第１のデータベースとして機能し、ユーザデータベース１４４は、第２のクラスに対する重み係数を含む第２のデータベースとして機能し、例えば推薦クラス生成部１１４は、第１のクラスに類似、共起又は関連するクラスとして少なくとも１つの第２のクラスを生成する推薦クラス生成部として機能し、例えばＧＵＩ制御部１１６及び出力装置１５０は、第２のクラスをユーザに提示する出力部として機能し、例えばＧＵＩ制御部１１６及び入力装置１６０は、第２のクラスに対するユーザの評価を受け取る入力部として機能し、例えばユーザデータベース更新部１１８は、ユーザの評価に基づいて、重み係数を更新するデータベース更新部として機能し、例えば教師データ作成部１１２は、ユーザの評価に基づいて変更した第２のクラスと、基礎データと、第１のクラスとに基づいて教師データを作成する教師データ作成部として機能する。
【００２４】
次に本実施形態に係る教師データ作成装置１００の動作を説明する。教師データ作成装置１００における演算装置１１０で行われる処理のフローチャートを図２に示す。例えばコンピュータである演算装置１１０は、プログラムを実行することで図２に示す処理を実行できる。また、この処理の模式図を図３に示す。図２に示すように、この処理において演算装置１１０は、教師データ追加ループを開始する。
【００２５】
ステップＳ１０１において演算装置１１０の教師データ作成部１１２は、データ読み込み部１３０を介して例えばデータ入力部１３２から教師データの基礎となる基礎データを読み込む。この基礎データは、例えば図３に示すように画像３０１を表すデータである。教師データ作成部１１２は、読み込んだ基礎データをＧＵＩ制御部１１６に出力する。ＧＵＩ制御部１１６は、出力装置１５０を制御して基礎データをユーザに提示させる。例えばＧＵＩ制御部１１６は、ディスプレイである出力装置１５０に基礎データである画像３０１を表示させる。
【００２６】
ステップＳ１０２において演算装置１１０の推薦クラス生成部１１４は、出力装置１５０に提示された基礎データに対してユーザが設定した第１のクラスを、クラス設定部１２０から取得する。例えば、図３に示すように、ユーザは、出力装置１５０に表示された画像３０１を見て、その画像３０１に対応する言葉である例えば「山」を第１のクラス３０２としてクラス設定部１２０に入力する。クラス設定部１２０は、ユーザから入力された第１のクラスを推薦クラス生成部１１４に出力する。
【００２７】
ステップＳ１０３において演算装置１１０の推薦クラス生成部１１４は、推薦クラスとしての第２のクラスを生成する。ここで、推薦クラス生成部１１４は、類似／共起／関連データベース１４２とユーザデータベース１４４とを参照する。第２のクラスの生成には、例えば図４に示すような言葉の類似度表１４２１が用いられる。この類似度表１４２１は、類似／共起／関連データベース１４２の一部として記憶装置１４０に記憶されている。類似度表１４２１は、シソーラスのような、言葉の間の関連性を示すものであれば任意の表を用いることができる。また、第２のクラスの生成には、例えば図５に示すようなユーザによる重み付け表１４４１が用いられる。この重み付け表１４４１は、ユーザデータベース１４４の一部として、記憶装置１４０に記憶されている。
【００２８】
推薦クラス生成部１１４は、例えば、このような類似度表１４２１のそれぞれの値に、対応する重み付け表１４４１のそれぞれの値を掛け合わせて図６に示すような内容のユーザ類似度表１４６１を作成する。このようなユーザ類似度表１４６１に基づいて、推薦クラス生成部１１４は、第１のクラスとしてのキーワードと類似度が高い方から順に一定数だけ第２のクラスとしてのキーワードを選択する。
【００２９】
ここでは簡単のため、図４に示すような言葉の類似度表１４２１、図５に示すようなユーザによる重み付け表１４４１、図６に示すような内容のユーザ類似度表１４６１を示したが、これらはもちろん一例であり、形式や内容はこれらに限らない。ユーザ類似度表１４６１の作成も、類似度表１４２１と重み付け表１４４１とに基づいていれば種々の演算を組み合わせて行うことができる。
【００３０】
第１のクラスの生成にあたっては、各種キーワードに対して情報推薦システムで行われているような手法、例えば、コンテンツに基づくフィルタリングや、集合知に基づく協調フィルタリングといった、関連キーワードや推薦キーワードを出力する手法を用いることもできる。例えば協調フィルタリングに基づくと、類似するという観点ではなく、同一の画像に同時に写っている確率が高いような第２のクラスが選定される。したがって、推薦クラス生成部１１４は、類似する第２のクラスのみならず、より多様な関連語を生成できる。この際も、ユーザデータベース１４４に記憶されているユーザによる重み付け表１４４１を考慮して第２のクラスの選定を行う。また、前記したコンテンツに基づくフィルタリングや、集合知に基づく協調フィルタリングといった手法により予め第２のクラスを生成しておき、それらを類似／共起／関連データベース１４２として、記憶装置１４０に記憶させておくこともできる。
【００３１】
このようにして例えば図３に示すように、推薦クラス生成部１１４は、第１のクラス「山」に類似、共起又は関連する「木」という第２のクラス３０３と「花」という第２のクラス３０４を生成する。
【００３２】
ステップＳ１０４において演算装置１１０の推薦クラス生成部１１４は、第２のクラスをＧＵＩ制御部１１６に出力する。ＧＵＩ制御部１１６は、出力装置１５０を用いて第２のクラスをユーザに提示する。例えば図３に示すように、推薦クラス生成部１１４は、ディスプレイである出力装置１５０に、グラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）に係る画像を出力する。このＧＵＩに係る画像には、「木」という第２のクラス３０３と、その適切度に関する評価をユーザが入力する際に用いるチェックボックスとを含む画像３０５が含まれる。また、このＧＵＩに係る画像には、「花」という第２のクラス３０４と、チェックボックスとを含む画像３０６が含まれる。
【００３３】
ステップＳ１０５において演算装置１１０のＧＵＩ制御部１１６は、入力装置１６０から第２のクラスに対するユーザの評価を取得する。ＧＵＩ制御部１１６は、取得したユーザの評価をユーザデータベース更新部１１８に出力する。ステップＳ１０４及びステップＳ１０５においてＧＵＩ制御部１１６が出力装置１５０に表示させるＧＵＩの例を図７に示す。図７に示す例では、第１のクラス及び第２のクラスと、ユーザが第２のクラスが適切であるか否かを選択するためのチェックボックスとが表示される。この例では、ユーザは、入力装置１６０である例えばマウスを使って、チェックボックスにチェックを入れたりチェックを外したりし、最後に決定ボタンを押す。
【００３４】
このチェックボックスにより、ユーザは、第２のクラスに対する評価を入力することができる。より具体的には、ユーザは、画像３０５及び画像３０６を確認しながら、「木」という第２のクラス３０３、及び「花」という第２のクラス３０４のそれぞれについて、チェックボックスを使い、○又は×の２者択一による評価結果の入力を行うことができる。ステップＳ１０５においてＧＵＩ制御部１１６は、入力装置１６０によるユーザの操作を取得して、その操作に応じた画像を出力装置１５０に表示させながら、ユーザの第２のクラスに対する評価を取得する。例えば図７に示すように、ユーザによって第２のクラス「木」が○であり第２のクラス「花」が×であると評価されたとしたら、ＧＵＩ制御部１１６はその評価を取得する。ＧＵＩ制御部１１６は、取得した評価をユーザデータベース更新部１１８に出力する。
【００３５】
ステップＳ１０６において演算装置１１０のユーザデータベース更新部１１８は、取得したユーザの評価に基づいて、ユーザデータベース１４４を更新する。例えば、ユーザデータベース更新部１１８は、図６に示したユーザによる重み付け表１４４１を、図８に示すように更新する。また、ユーザデータベース更新部１１８は、取得したユーザの評価を推薦クラス生成部１１４に出力する。
【００３６】
ステップＳ１０７において演算装置１１０の教師データ作成部１１２は、データ読み込み部を介して取得した基礎データと、推薦クラス生成部１１４から入力された第１のクラス及び第２のクラス並びにそれらに対するユーザの評価とに基づいて、教師データを作成する。教師データ作成部１１２は、作成した教師データを外部装置に出力する。例えば、教師データ作成部１１２は、画像３０１に対してユーザが設定した第１のクラスである「山」と、ユーザがよいと評価した第２のクラスである「木」とを関連付けた教師データを作成する。演算装置１１０は、以上の処理を教師データ追加ループとし、ステップＳ１０１乃至ステップＳ１０７の処理を繰り返す。なお、ステップＳ１０６とステップＳ１０７とは、処理順序を入れ替えることも可能である。
【００３７】
本実施形態によれば、推薦クラスとしての第２のクラスに対するユーザによる評価に基づいて、ユーザデータベースが更新される。このため、推薦クラス生成部１１４は、評価を行うユーザの意図に従って良好なクラスの生成を行うことができるようになる。その結果、本実施形態に係る教師データ作成装置１００は、ユーザの意図に従った良好な教師データを作成できる。このような良好な教師データを用いて学習を行うと、良好な識別器が構成される。なお、教師データの作成を、複数のユーザで行うような場合には、各ユーザの平均的な意図がユーザデータベースに反映されるため、汎用的に良好なクラスの生成を行うことも可能となる。また、複数のユーザの各々に対するユーザデータベースを用意することで、ユーザ毎に異なる意思を反映した教師データを作成することができるようになる。
【００３８】
以上の説明では、画像に対する教師データの作成を想定して説明を行ったが、本発明は、特に画像に限定されることなく、一般的なマルチメディアデータ、例えば、動画データや音楽データ等に対する教師データの作成にも適用できる。
【００３９】
［第１の実施形態の第１の変形例］
第１の実施形態の第１の変形例について、第１の実施形態との相違点について説明する。第１の実施形態と同一の部分については同一の符号を付して説明を省略する。ある第２のクラスに対して、ユーザの評価が低い場合であっても、その第２のクラスの重みが常に低いとは限らない。ユーザの評価が低く入力された場合であっても、それは例えばユーザが設定した第１のクラスとの組み合わせにおいて評価が低く、他の第１のクラスとの組み合わせにおいては評価が高い場合もある。そこで本変形例では、ユーザデータベース１４４に、第１のクラスに対する第２のクラスの組み合わせに応じたユーザの重み付けを記憶しておく。
【００４０】
ユーザデータベース１４４の一部である重み付け表１４４２の一例を図９に示す。重み付け表１４４２は、第１のクラスと第２のクラスとの関係に対するユーザの重み付けを表す。本変形例では、ステップＳ１０３において推薦クラス生成部１１４は、図４に示したような類似度表１４２１と、図９に示したような重み付け表１４４２とを掛け合わせて、例えば図１０のような内容のユーザ類似度表１４６２を作成する。作成したこのようなユーザ類似度表１４６２に基づいて、推薦クラス生成部１１４は、第２のクラスとしてのキーワードを、第１のクラスとしてのキーワードと類似度が高い方から順に一定数だけ選択する。
【００４１】
ステップＳ１０５において第２のクラスに対する評価を得たら、その評価に基づいて、ユーザデータベース更新部１１８は、ユーザデータベース１４４の重み付け表１４４２を更新する。例えば第１の実施形態の場合と同様に、第１のクラスが「山」であり、それに対して推薦クラス生成部１１４が「木」と「花」という第２のクラスを提示したとする。このとき、ユーザが「木」に対しては○、「花」に対しては×と評価したとする。このとき、ユーザデータベース更新部１１８は、図９に示したような重み付け表１４４２を、図１１に示すように更新する。
【００４２】
本変形例によれば、ユーザによって設定された第１のクラスと、それに対する各第２のクラスに応じて、異なる重み付けが与えられる。したがって、ある第１のクラスをユーザが設定した場合にその第１のクラスに対して評価が低かった第２のクラスであっても、他の第１のクラスに対して、高い評価が得られる第２のクラスとして推薦され得る。複数のユーザを対象とする場合、ユーザ毎にユーザデータベース１４４を設けることもできる。
【００４３】
［第１の実施形態の第２の変形例］
第１の実施形態の第２の変形例について、第１の実施形態との相違点について説明する。第１の実施形態と同一の部分については同一の符号を付して説明を省略する。本変形例では、ステップＳ１０４において推薦クラス生成部１１４が出力装置１５０に表示させるグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）が第１の実施形態と異なる。
【００４４】
本変形例におけるＧＵＩの例を図１２に示す。この例では、第１のクラス及び第２のクラスと、ユーザがそれらの適切さを入力するためのスライダとを表示する。この例においてユーザは、表示されたスライダを操作することにより、各第２のクラスの適切さを評価結果として入力する。すなわち、本変形例では、ユーザによる評価が、図７に例を示した第１の実施形態のように○又は×による２値の評価ではなく、実数による評価値として入力される。例えば、「木」という第２のクラス３０３に対する評価値が０．７であり、「花」という第２のクラス３０４に対する評価値が０．２であるといったように、それぞれの評価値が入力され得る。
【００４５】
本変形例では、ステップＳ１０５及びステップＳ１０６において、ユーザデータベース更新部１１８は、評価値を重みとして、この重みを考慮してユーザによる例えば重み付け表１４４２等のユーザデータベース１４４を更新する。このように、重みを考慮してユーザデータベース１４４を更新すると、○又は×による２値の評価を用いて更新する場合と比較して、効率的にユーザデータベース１４４を更新でき、より早くユーザの意図に合致した第２のクラスを推薦できるようになる。
【００４６】
［第１の実施形態の第３の変形例］
第１の実施形態の第３の変形例について、第１の実施形態との相違点について説明する。第１の実施形態と同一の部分については同一の符号を付して説明を省略する。本変形例では、ステップＳ１０４において推薦クラス生成部１１４が出力装置１５０に表示させるＧＵＩを、図１３に示すように２次元グラフ状の表示とする。
【００４７】
この例では、表示領域４０１に２次元グラフ４０２が表示される。２次元グラフ４０２において、縦軸は「木」という第２のクラスの適切さを示し、横軸は「花」という第２のクラスの適切さを示す。ステップＳ１０４において推薦クラス生成部１１４は、ステップＳ１０１において教師データ作成部１１２が読み込んだ画像４０３を、２次元グラフ４０２上に配置して表示させる。初期状態では、画像４０３は、例えばグラフの中央に表示される。ユーザは、縦軸に設定された「木」という第２のクラスの適切さと、横軸に設定された「花」という第２のクラスの適切さとを評価する。ユーザは、その評価結果を表すようなグラフ上の位置に、画像を移動させるように、当該ＧＵＩを用いて操作する。例えば、「木」という第２のクラスの適切さを上昇させ、「花」という第２のクラスの適切さを減少させる場合、図１３に示すように画像４０３の位置から画像４０４の位置へ画像を移動させる。
【００４８】
このようにしてユーザは、第２のクラスの適切さの評価結果を入力することができる。ユーザデータベース更新部１１８は、ステップＳ１０５において、ユーザによって画像が移動された先の位置を検出することでユーザの評価を取得する。ユーザデータベース更新部１１８は、取得した評価に基づいて、ステップＳ１０６においてユーザデータベース１４４の更新を行う。第１の変形例と同様に、実数の評価値を得ることができるので、評価値を重みとして、この重みを考慮して効率的にユーザデータベース１４４を更新することができる。
【００４９】
［第１の実施形態の第４の変形例］
第１の実施形態の第４の変形例について、第１の実施形態との相違点について説明する。第１の実施形態と同一の部分については同一の符号を付して説明を省略する。本変形例では、ユーザが設定した第１のクラスをユーザが再評価できる。このため、例えば図７又は図１２に示すような画像において、第１のクラスに対しても、第２のクラスに対するものと同様のチェックボックスやスライダを設ける。また、図１４に示すように、２次元グラフにおいて、縦軸が「山」という第１のクラスの適切さを示し、横軸が「木」という第２のクラスの適切さを示すようなグラフを設定する。また、図１５に示すように、２次元グラフにおいて、縦軸が「山」という第１のクラスの適切さを示し、横軸が「花」という第２のクラスの適切さを示すようにグラフを設定する。
【００５０】
推薦クラス生成部１１４から複数の第２のクラスが出力される場合、例えば、図１４に示すようなＧＵＩと図１５に示すようなＧＵＩとを、出力装置１５０に順次表示し、ユーザの評価結果を、順次入力できるようにすることができる。このように、第２のクラスの数だけこのような２次元グラフの表示を繰り返せばよい。また、例えば、図１４に示すようなＧＵＩと図１５に示すようなＧＵＩとを、ディスプレイに並べて同時に表示することで、ユーザの評価結果を入力できるように構成することができる。
【００５１】
また、図１６に示すように、表示領域４０１に、３次元座標系４１２を設定し、１つの軸を第１のクラスの適切さを示す軸とし、他の２軸を第２のクラスの適切さを示す軸とすることができる。ユーザは、読み込んだ画像４１３の表示された位置を、評価結果を表すような３次元グラフ上の画像４１４の位置に、ＧＵＩにより移動させることができる。このようにしてユーザは、クラスの適切さの評価結果を入力することができる。
【００５２】
［第１の実施形態の第５の変形例］
第１の実施形態の第５の変形例について、第１の実施形態との相違点について説明する。第１の実施形態と同一の部分については同一の符号を付して説明を省略する。本変形例では、推薦クラス生成部１１４が、ユーザが設定した第１のクラスに対して信頼度を付与した第２のクラスを生成する。
【００５３】
本変形例を図１７に示す模式図を参照して説明する。この例では、ステップＳ１０１において、教師データ作成部１１２が画像３０１を取得したとする。教師データ作成部１１２は、取得した画像３０１を出力装置１５０に表示させ、画像３０１をユーザに提示する。ユーザは、出力装置１５０に表示された画像３０１を確認し、その画像３０１に対応する言葉である「山」を、第１のクラス３０２として入力装置１６０に入力する。推薦クラス生成部１１４は、ステップＳ１０２において、ユーザが設定した「山」という第１のクラスを入力装置１６０から取得する。
【００５４】
推薦クラス生成部１１４は、ステップＳ１０３において、類似／共起／関連データベース１４２とユーザデータベース１４４とを参照して、第１のクラス「山」に類似、共起又は関連する第２のクラスとして、「木」という第２のクラス３０３と「花」という第２のクラス３０４とを生成する。さらに、推薦クラス生成部１１４は、「木」という第２のクラス３０３の信頼度を例えば０．８と算出し、その信頼度の情報３０７もユーザデータベース更新部１１８に出力する。同様に、関連語生成部１１３は、「花」という第２のクラス３０４の信頼度を例えば０．７と算出し、その信頼度の情報３０８もユーザデータベース更新部１１８に出力する。
【００５５】
推薦クラス生成部１１４は、ステップＳ１０４において、出力装置１５０に、「木」という第２のクラス３０３について、○及び×並びにそれらに対応するチェックボックスを含む画像３０５と、「花」という第２のクラス３０４について、○及び×並びにそれらに対応するチェックボックスを含む画像３０６とを表示させる。この場合、ユーザは、画像３０５及び画像３０６を確認しながら、チェックボックスと入力装置１６０を用いて、「木」という第２のクラス３０３と「花」という第２のクラス３０４とのそれぞれについて、○又は×の２者択一によって評価結果の入力を行うことができる。ステップＳ１０６においてユーザデータベース更新部１１８は、ユーザの評価結果とそれぞれの第２のクラスに対する信頼度に基づいて、ユーザデータベース１４４を更新する。このように信頼度に基づく重みを考慮してユーザデータベース１４４を更新すると、より早く精度のよいユーザデータベースが作成される。
【００５６】
なお、ユーザによる評価は、○又は×の２者択一によらずとも、図１２乃至１６を参照して説明した第２乃至第４の変形例のように、実数値による評価でもよい。この場合、例えば、ユーザの評価と、関連語生成部１１３が算出した信頼度との和や積を重みとして、ユーザデータベース更新部１１８がユーザデータベース１４４を更新してもよい。
【００５７】
［第１の実施形態の第６の変形例］
第１の実施形態の第６の変形例について、第１の実施形態との相違点について説明する。第１の実施形態と同一の部分については同一の符号を付して説明を省略する。本変形例では、ＧＵＩにおいて、例えばディスプレイである出力装置１５０に表示された複数の第２のクラスの位置を、ユーザが入れ替えることで第２のクラスの重要度を入力する。
【００５８】
本変形例を図１８を参照して説明する。この例では、ステップＳ１０１において、教師データ作成部１１２が画像３０１を取得したとする。教師データ作成部１１２は、取得した画像３０１を出力装置１５０に表示させ、画像３０１をユーザに提示する。ユーザは、出力装置１５０に表示された画像３０１を見て、その画像３０１に対応する言葉である「山」を第１のクラスとして入力装置１６０に入力する。推薦クラス生成部１１４は、ステップＳ１０２において、ユーザが設定した「山」という第１のクラスを取得する。
【００５９】
推薦クラス生成部１１４は、ステップＳ１０３において、第１のクラス「山」に類似、共起又は関連する第２のクラスとして、類似／共起／関連データベース１４２とユーザデータベース１４４に基づいて算出される推薦度が高いものから順に、第１候補「木」３１１と、第２候補「花」３１２と、第３候補「川」３１３とを生成する。推薦クラス生成部１１４は、ステップＳ１０４において、出力装置１５０にＧＵＩとして、例えば第１候補「木」３１１と、第２候補「花」３１２と、第３候補「川」３１３とを、上から順に表示させる。
【００６０】
ユーザは、自己の評価結果に基づいて、このＧＵＩにおいて候補の順序を入れ換える。例えばより重要度が高いものを上に表示するように、ユーザは各候補の位置を入れ替える。ユーザデータベース更新部１１８は、ステップＳ１０５において、この入れ換えを取得し、ステップＳ１０６において、その入れ換え結果に基づいてユーザデータベース１４４を更新する。本変形例によれば、ユーザは、第２のクラスに対する自己の評価をより直感的に入力することができる。  
なお、本変形例の説明では、推薦度が高いものから順に３つの第２のクラスをユーザに提示する例を示したが、ユーザに提示する第２のクラスはいくつでもよいことはもちろんである。
【００６１】
［第２の実施形態］
本発明の第２の実施形態について説明する。ここでは、第１の実施形態との相違点について説明し、同一の部分については、同一の符号を付してその説明を省略する。本実施形態は、ユーザが複数の第１のクラスを入力する例である。
【００６２】
例えば、ある画像に対してユーザが「山」と「川」という２つのキーワードを第１のクラスとしてクラス設定部１２０から入力したとする。このとき、推薦クラス生成部１１４は、「山」という第１のクラスと「川」という第１のクラスとに対して統計処理を施す。ここで、統計処理として例えば協調フィルタリングを用いることができる。なお、推薦クラス生成部１１４は、この統計処理においてユーザデータベース１４４を用いる。その結果、推薦クラス生成部１１４は、「山」という第１のクラスと「川」という第１のクラスとに基づいて、「空」という第２のクラスを生成する。本実施形態では、出力装置１５０によって、「空」という第２のクラスがユーザに提示され、この第２のクラスに対する評価が入力される。教師データ作成部１１２は、画像と、「山」及び「川」という第１のクラスと、「空」という第２のクラス及びそれに対するユーザの評価とに基づいて、教師データを作成する。また、ユーザデータベース更新部１１８は、ユーザの評価に基づいて、ユーザデータベース１４４を更新する。
【００６３】
本実施形態によれば、推薦クラス生成部１１４は、クラス設定部１２０から出力された複数の第１のクラスに互いに関連、類似又は共起する第２のクラスを選定するので、各第１のクラスに類似、共起又は関連する第２のクラスのみを選定する場合とは異なる新たな第２のクラスを選定することができる。その結果、教師データ作成装置１００は、より多様なクラスを出力できるようになる。
【００６４】
［第２の実施形態の変形例］
第２の実施形態の変形例について、第２の実施形態との相違点について説明する。本変形例では、ユーザが入力した「山」及び「川」という第１のクラスと、「山」及び「川」という第１のクラスに基づいて作成した「空」という第２のクラスに加えて、第１の実施形態の場合と同様に、図４を参照して説明したような類似表１４２１を用いて、第１の実施形態と同様に第２のクラスを生成する。すなわち、推薦クラス生成部１１４は、「山」という第１のクラスに対する「木」という第２のクラスを生成し、「川」という第１のクラスに対する「海」という第２のクラスを生成する。以上によって、推薦クラス生成部１１４は、「木」、「海」、「空」という第２のクラスをユーザに提示する。
【００６５】
本変形例において教師データ作成部１１２は、ユーザによる評価を考慮した「木」、「海」、「空」という第２のクラスと、「山」及び「川」という第１のクラスとを用いて教師データを作成する。
【００６６】
本変形例によっても第２の実施形態と同様に、各第１のクラスに類似、共起又は関連する第２のクラスのみを選定する場合とは異なる、新たな第２のクラスを選定することができる。その結果、教師データ作成装置１００は、より多様なクラスを出力できるようになる。
【００６７】
［第３の実施形態］
本発明の第３の実施形態について説明する。ここでは、第１の実施形態との相違点について説明し、同一の部分については、同一の符号を付してその説明を省略する。本実施形態も、ユーザが複数の第１のクラスを入力する例である。本実施形態では、類似／共起／関連データベース１４２に基づいて、ユーザが入力した複数の第１のクラスに対する類似度表を作成し、作成した類似度表に基づいて第２のクラスを生成する。
【００６８】
例えば、ある画像に対してユーザが「山」と「川」という２つのキーワードを第１のクラスとしてクラス設定部１２０から入力したとする。このとき、推薦クラス生成部１１４は、図４にその一部の例を示したような類似／共起／関連データベース１４２を参照して、例えば「山」に対する関連度と「川」に対する関連度との和を算出し、例えば図１９のようなユーザ類似度表１４６３を作成する。推薦クラス生成部１１４は、このユーザ類似度表１４６３と、ユーザデータベース１４４とに基づいて、例えば「木」という第２のクラスを生成する。その他の動作は第１の実施形態と同様である。本実施形態によれば、複数の第１のクラスに応じた第２のクラスを生成することができる。
【００６９】
［第４の実施形態］
本発明の第４の実施形態について説明する。ここでは、第１の実施形態との相違点について説明し、同一の部分については同一の符号を付して、その説明は省略する。本実施形態では、クラス設定部１２０から入力する第１のクラスを複数のカテゴリに分類したときに、推薦クラス生成部１１４は、複数のカテゴリ間の関連性に基づいて関連語の選定を行う。
【００７０】
図４に示す表には、画像内に存在する物体に関する言葉とその関連性が示されている。このような物体に関する複数の言葉を１つのカテゴリと考える。このようなカテゴリの他にも、例えば図２０に示すようなカテゴリを考えることもできる。図２０には、画像内の状態に関する言葉とその関連性が示されている。このように、言葉はいくつかのカテゴリに分類され得る。本実施形態では、推薦クラス生成部１１４は、同一のカテゴリから第２のクラスを選定するのみならず、異なるカテゴリ間での言葉の関連性に基づいて、クラス設定部１２０から入力したキーワードが属するカテゴリ以外のカテゴリに属する関連語を選定する。
【００７１】
例えばクラス設定部１２０からユーザが図４に示すような物体的なカテゴリから「山」という第１のクラスを入力し、それとともに図１９に示すような状態的なカテゴリから「暖かい」という第１のクラスを入力する場合を考える。このとき、「山」と「暖かい」という第１のクラスから、推薦クラス生成部１１４は、類似／共起／関連データベース１４２及びユーザデータベース１４４に基づいて、前記物体的なカテゴリとも前記状態的なカテゴリとも異なる季節というカテゴリに属する「春」という第２のクラスを選定する。
【００７２】
このようなカテゴリの異なる関連語を生成する場合に、カテゴリについての優先度の評価を行うことも可能である。推薦クラス生成部１１４は、カテゴリの優先度を考慮の上、各カテゴリに含まれる言葉から、異なるカテゴリ間の関係に基づいて、関連語を選定することができる。すなわち、推薦クラス生成部１１４は、カテゴリの優先度も考慮した関連語の選定を行うことができる。
【００７３】
本実施形態によれば、選定された第２のクラスに対するユーザの評価に基づいて、ユーザデータベース更新部１１８がユーザデータベース１４４の更新を行うことで、推薦クラス生成部１１４は、より多様でユーザの嗜好にマッチした第２のクラスを生成することが可能となる。
【００７４】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除しても、発明が解決しようとする課題の欄で述べられた課題が解決でき、かつ、発明の効果が得られる場合には、この構成要素が削除された構成も発明として抽出され得る。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００７５】
１００…教師データ作成装置、１１０…演算装置、１１２…教師データ作成部、１１３…関連語生成部、１１４…推薦クラス生成部、１１６…ＧＵＩ制御部、１１８…ユーザデータベース更新部、１２０…クラス設定部、１３０…データ読み込み部、１３２…データ入力部、１３４…データベース記憶装置、１４０…記憶装置、１４２…類似／共起／関連データベース、１４２１…類似度表、１４４…ユーザデータベース、１４４１，１４４２…重み付け表、１４６１，１４６２，１４６３…ユーザ類似度表、１５０…出力装置、１６０…入力装置。
【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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