(57)【要約】【課題】時間距離が大きく開いたデータを選択した際に、モデルが実現する分類精度が低下する。【解決手段】情報変換装置１０は、レコード・周辺情報ＤＢ１３からレコード対を抽出し、所定のモデルの超平面に対して、抽出したレコード対の確定度を算出する。また、情報変換装置１０は、レコード対の時間情報の差に基づいて、レコード対が有する時間関係を示す時間距離を算出する。その後、情報変換装置１０は、確定度と、時間距離とを用いて、レコード対が同一の実体に係るレコード対であるか否かを判定するモデルを再学習するための訓練用データに抽出したレコード対を含めるか否かを示す尺度情報を算出する。その後、情報変換装置１０は、尺度情報を用いて、訓練用データに含めるデータ対を抽出し、抽出したデータ対が同一の実体に係るレコード対であるか否かを示すラベルとともに、訓練用データに含める。【選択図】図１
2013246478.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
任意の情報と、当該情報がいつの情報であるかを示す時間情報とを有する複数のデータを記憶する記憶部と、
前記記憶部が記憶する複数のデータから２つのデータを組み合わせたデータ対を抽出する抽出部と、
前記抽出部が抽出したデータ対の前記情報を用いて、前記データ対が同一の実体に係るデータ対であるか否かを判定するモデルの超平面と、前記データ対の特徴量との距離に基づく確定度を算出する確定度算出部と、
前記抽出部が抽出したデータ対の時間情報の差に基づいて、データ対が有する時間関係を示す時間距離を算出する時間距離算出部と、
前記確定度算出部が算出した確定度と、前記時間距離算出部が算出した時間距離とを用いて、前記モデルを再学習するための訓練用データに、前記抽出部が抽出したデータ対を含めるか否かを示す尺度情報を算出する尺度情報算出部と、
前記尺度情報算出部が算出した尺度情報を用いて、前記訓練用データに含めるデータ対を選択する選択部と、
前記選択部が選択したデータ対に含まれるデータが同一の実体に係るデータであるか否かを利用者に判定させ、当該利用者の判定結果と前記選択部が選択したデータ対とを前記訓練用データに含めるユーザ判定部と
を有することを特徴とする判定装置。
【請求項２】
前記抽出部は、前記記憶部が記憶するデータから全ての組み合わせのデータ対を抽出し、
前記選択部は、前記抽出部が抽出した全てのデータ対のうち、前記尺度情報算出部が算出した尺度情報の値が最も低いデータ対を選択することを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記時間距離算出部は、前記抽出部が抽出したデータ対に含まれるデータの時間情報の差と所定の値との積を前記時間距離とすることを特徴とする請求項１または２に記載の判定装置。
【請求項４】
前記確定度算出部は、前記抽出部が抽出したデータ対の共起関係やデータ対に含まれるデータの意味に基づいて特徴量ベクトルを算出し、当該算出した特徴量ベクトルと前記超平面との距離を前記確定度とすることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の判定装置。
【請求項５】
前記訓練用データを用いて、前記モデルを再学習する学習部と、
前記記憶部が記憶するデータからデータ対を抽出し、前記学習部が再学習したモデルを用いて、前記抽出したデータ対が同一の実体に係るデータ対であるか否かを判定する変遷情報判定部と
を有することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の判定装置。
【請求項６】
前記確定度算出部が、前記学習部が再学習したモデルを用いて前記確定度を算出する処理と、前記選択部が、前記尺度情報算出部が算出した尺度情報を用いて、前記訓練用データに含めるデータ対を新たに選択する処理と、前記学習部が、前記選択部が新たに選択したデータ対が追加された訓練用データを用いて、前記モデルを再学習する処理とを所定の条件が満たされるまで繰り返し実行することを特徴とする請求項５に記載の判定装置。
【請求項７】
２つのデータを組み合わせたデータ対が同一の実体に係るデータ対であるか否かを判定するモデルを学習する学習装置が
任意の情報と、当該情報がいつの情報であるかを示す時間情報とを有する複数のデータを記憶する記憶装置からデータ対を抽出し、
前記抽出したデータ対の前記情報を用いて、所定のモデルの超平面と、前記データ対の特徴量との距離に基づく確定度を算出し、
前記抽出したデータ対の時間情報の差に基づいて、データ対が有する時間関係を示す時間距離を算出し、
前記算出した確定度と、前記時間距離算出部が算出した時間距離とを用いて、前記モデルを再学習するための訓練用データに、前記抽出したデータ対を含めるか否かを示す尺度情報を算出し、
前記算出した尺度情報を用いて、前記訓練用データに含めるデータ対を選択し、
前記選択したデータ対に含まれるデータが同一の実体に係るデータであるか否かを利用者に判定させ、当該利用者の判定結果と前記選択したデータ対とを前記訓練用データに含める
処理を実行することを特徴とする学習方法。
【請求項８】
２つのデータを組み合わせたデータ対が同一の実体に係るデータ対であるか否かを判定するモデルを学習するコンピュータに、
任意の情報と、当該情報がいつの情報であるかを示す時間情報とを有する複数のデータを記憶する記憶装置からデータ対を抽出し、
前記抽出したデータ対の前記情報を用いて、所定のモデルの超平面と、前記データ対の特徴量との距離に基づく確定度を算出し、
前記抽出したデータ対の時間情報の差に基づいて、データ対が有する時間関係を示す時間距離を算出し、
前記算出した確定度と、前記時間距離算出部が算出した時間距離とを用いて、前記モデルを再学習するための訓練用データに、前記抽出したデータ対を含めるか否かを示す尺度情報を算出し、
前記算出した尺度情報を用いて、前記訓練用データに含めるデータ対を選択し、
前記選択したデータ対に含まれるデータが同一の実体に係るデータであるか否かを利用者に判定させ、当該利用者の判定結果と前記選択したデータ対とを前記訓練用データに含める
処理を実行させることを特徴とする学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定装置、学習方法および学習プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、企業内外の様々なデータソースからの情報を統合して分析することによって、企業経営や、社内情報の素早い検索に役立てるＢＩ（Business  Intelligence）が注目を集めている。ＢＩは、業務システムなどから蓄積される膨大なデータを、蓄積、分析、加工することで、ビジネスにおける意思決定の高度化や迅速化を可能にする。
【０００３】
ここで、企業内外のデータには、ある実体のある時点における情報を記録するため、時間情報を伴うデータが多く含まれる。例えば、論文データベースには、著者の名称や所属先等、論文執筆時における著者の状態とともに、論文執筆時の時間情報を有するデータが含まれる。しかし、このような時間情報を有するデータには、同一の著者に係る他のデータ等、同一の実体に係るデータとの関連付けが与えられていないため、情報分析を有効に行えない場合がある。
【０００４】
このような情報分析を有効に行うため、同じ実体を指しているであろうデータをまとめるモデルを作成し、作成したモデルを用いて、データの統合を行う技術が知られている。例えば、データを統合するモデルを人手や機械学習を用いて作成し、作成したモデルに基づいてデータの統合を行う技術が知られているが、統合対象となるデータが大規模な場合は、主に機械学習を用いてデータを統合するモデルが作成されている。
【０００５】
ここで、機械学習を用いてデータを統合するモデルを作成する場合は、人手によってラベル付けされた訓練データが必要となるが、このような人手によるラベル付けの負荷を削減しつつ、データ統合の可否に関する分類精度を高く保つため、訓練データをシステム側が能動的に選択してモデルを生成する能動学習の技術が知られている。
【０００６】
以下、一般的な能動学習によるモデルの学習手法の一例について説明する。例えば、このような能動学習を実行するデータ分類装置は、いくつかのデータからデータ対を訓練データとして選択し、選択した訓練データに対するラベル付けを利用者に要求する。そして、データ分類装置は、利用者がラベル付けを行った訓練データから、教師有り学習を用いてモデルを学習する。
【０００７】
また、データ分類装置は、学習したモデルをラベル付けがされていないデータ対に対して適用し、確信度が低いデータ対、すなわち情報量が高いデータ対を訓練データとして選択する。そして、データ分類装置は、選択した訓練データに対するラベル付けを利用者に要求し、ラベル付けされた訓練データから再度モデルを学習する。このように、データ分類装置は、情報量が高いデータ対のみを訓練データとして選択するので、訓練データを効率的に選択する結果、ラベル付けの負荷を低くすることができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】S.  A.  Mirroshandel,  G.  Ghassem-Sani,  and  A.  Nasr  "Active  Learning  Strategies  for  Support  Vector  Machines,  Application  to  Temporal  Relation  Classification."In  Proceedings  of  the  5th  International  Joint  Conference  on  Natural  Language  Processing,  pp.  56-64,  2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、データの実体は時間の経過とともに変化するので、同一の実体に係るデータ対であっても、時間の開きが大きい場合には、データ対に含まれるデータ間の共通性が小さくなり、異なる実体に係るデータ対に類似した特徴を有する場合がある。このため、上述した能動学習の技術では、時間距離が大きく開いたデータ対が人間のラベル付け用として選択された際に、同一の実体に係るデータ対であるにもかかわらず、異なる実体に係るデータ対の特徴に類似したデータ対が教師データ群に含まれるので、学習するモデルが実現するデータ統合の可否に関する分類精度が低下するという問題がある。
【００１０】
開示する１つの実施形態では、時間情報を有するデータの同一性を判定するモデルの分類精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
１つの実施形態では、任意の情報と、当該情報がいつの情報であるかを示す時間情報とを有する複数のデータを記憶する判定装置である。また、判定装置は、記憶部が記憶する複数のデータから２つのデータを組み合わせたデータ対を抽出する。また、判定装置は、抽出したデータ対の情報を用いて、データ対が同一の実体に係るデータ対であるか否かを判定するモデルの超平面と、データ対の特徴量との距離に基づく確定度を算出する。また、判定装置は、抽出したデータ対の時間情報の差に基づいて、データ対が有する時間関係を示す時間距離を算出する。そして、判定装置は、算出した確定度と、算出した時間距離とを用いて、モデルを再学習するための訓練用データに、抽出したデータ対を含めるか否かを示す尺度情報を算出する。その後、判定装置は、算出した尺度情報を用いて、訓練用データに含めるデータ対を選択し、選択したデータ対に含まれるデータが同一の実体に係るデータであるか否かを利用者に判定させ、判定結果とデータ対とを訓練用データに含める。
【発明の効果】
【００１２】
１つの実施形態では、時間情報を有するデータの同一性を判定するモデルの分類精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、実施例１に係る情報変換装置を説明するための図である。
【図２】図２は、レコード・周辺情報ＤＢが記憶するデータの形式を説明するための図である。
【図３】図３は、レコード・周辺情報ＤＢが記憶するレコードの一例を説明するための図である。
【図４】図４は、従来の能動学習におけるモデルの作成例を説明するための図である。
【図５】図５は、モデルの精度が変化する現象を説明するための図である。
【図６】図６は、特徴量変換部が実行する処理の一例を説明するための図である。
【図７】図７は、問合せの一例を説明するための第１の図である。
【図８】図８は、問合せの一例を説明するための第２の図である。
【図９】図９は、情報変換装置が実行する処理の流れを説明するための第１の図である。
【図１０】図１０は、情報変換装置が実行する処理の流れを説明するための第２の図である。
【図１１】図１１は、レコード対選択部が実行する処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図１２】図１２は、判定プログラムを実行するコンピュータの一例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照して判定装置、学習方法および学習プログラムについて説明する。
【００１５】
（第１の実施形態）
以下の実施例１では、図１を用いて、データの統合を行うデータ変換システムの一例を説明する。図１は、実施例１に係る情報変換装置を説明するための図である。図１に示す例では、データ変換システム１は、利用者端末２と情報変換装置１０とを有する。情報変換装置１０は、変遷情報登録部１１と、情報変換部１２とを有する。
【００１６】
また、変遷情報登録部１１は、レコード・周辺情報ＤＢ（Database）１３、訓練用レコード対ＤＢ１４、特徴量変換部１５、レコード対選択部１６、初期訓練レコード対抽出部１７、レコード対ユーザ判定部１８を有する。また、レコード対選択部１６は、時間距離計算部１９、確定度計算部２０、尺度統合部２１を有する。また、情報変換部１２は、変遷情報統合モデル学習部２２、レコード変遷情報判定部２３、終了条件判定部２４、変遷情報メタデータＤＢ２５を有する。
【００１７】
まず、変遷情報登録部１１が有する各部１３〜２１について説明する。レコード・周辺情報ＤＢ１３は、任意の実体についての情報と、各情報が登録された時間を示す時間情報とを有する複数のレコードを記憶する。ここで、レコード・周辺情報ＤＢ１３が記憶するデータには、同一の実体について異なる時間に登録されたデータが含まれており、変遷情報登録部１１は、レコード・周辺情報ＤＢ１３から抽出したレコード対の時間距離、すなわち、レコード対に含まれるレコードの時間間隔を考慮して、同一の実体に係るレコードをまとめる変遷情報統合モデルを学習するための訓練用レコードに、抽出したレコード対を含めるか否かを利用者に判定させる。そして、変遷情報登録部１１は、訓練用レコード対ＤＢ１４に利用者による判定結果をラベルとして付したレコード対を登録する。
【００１８】
そして、情報変換部１２は、変遷情報登録部１１が訓練用レコード対ＤＢ１４に登録したレコード対を用いて、変遷情報統合モデルを学習し、学習したモデルを用いて、ラベル付けがされていない未知のレコード対の統合可能性を判定する。なお、以下の説明では、情報変換部１２がモデルの一例としてＳＶＭ（Support  Vector  Machine）の超平面を学習する例について説明する。
【００１９】
以下、図２を用いて、レコード・周辺情報ＤＢ１３が記憶するレコードの形式について説明する。図２は、レコード・周辺情報ＤＢが記憶するデータの形式を説明するための図である。なお、以下の説明では、レコード・周辺情報ＤＢ１３が記憶するレコードの形式として、図２中（Ａ）に示すようなラベル付き有向グラフデータ、および図２中（Ｂ）に示すようなＲＤＢ（Relational  Database）のスプレッドシートについて説明する。
【００２０】
まず、図２中（Ａ）に示すようなラベル付き有向グラフデータについて説明する。図２中（Ａ）に示すラベル付き有向グラフデータは、レコードの実体を示すノード、レコードの属性を示すノード、メタデータを示すノードが含まれる。詳細には、図２中（Ａ）の空白の点線で示すノードがレコードを示し、このレコードとｒｄｆ（resource  description  framework）：ｔｙｐｅで結ばれたノードが、レコードの属性を示すノードであり、一点破線で囲んだ範囲のノードがメタデータを示すノードである。なお、以下の説明では、ＲＤＦの仕様に基づき、各ノードをリソース、クラス、リテラルと記載する。
【００２１】
ここで、リテラルには、レコードの時間情報、すなわちレコードに含まれるメタデータの関係がいつの時点のものであるかを示す時間情報が含まれる。例えば、図２中（Ａ）に示す例では、属性が「社員」であり、ＩＤが「１０２」、Ｎａｍｅが「鈴木二郎」、Ｐｈｏｎｅが「８０９」となるレコードが、年度「２００３」のものであることを示す。また、図２中（Ａ）に示す例では、属性が「組織」であり、ＩＤが「７０１」、Ｎａｍｅが「組織Ｄ」となるレコードが、年度「２００３」のものであることを示す。なお、上述した２つのデータは、メタデータであるＯｒｇ、およびＬｅａｄｅｒで関連付けられている。
【００２２】
次に、図２中（Ｂ）に示すようなＲＤＢのスプレッドシートについて説明する。図２中（Ｂ）に示すように、レコード・周辺情報ＤＢ１３は、それぞれ異なる属性が付与された複数のテーブルを記憶する。また、各テーブルの各行はそれぞれレコードとしてみなされ、各レコードに含まれるデータはレコードの特定に関するメタデータとみなされる。また、メタデータには、図２中（Ａ）に示す例と同様に、レコードの時間情報が含まれる。
【００２３】
例えば、図２中（Ｂ）に示す例では、属性が「社員」であり、ＩＤが「１０１」、Ｎａｍｅが「山田一郎」、Ｐｈｏｎｅが「７０４」、Ｏｒｇが「７０１」となるレコードの時間情報として、年度「２００３」がレコードに含まれる。また、図２中（Ｂ）に示す例では、属性が「組織」であり、ＩＤが「７０１」、Ｎａｍｅが「組織Ｄ」、Ｌｅａｄｅｒが「１０２」となるレコードが年度「２００３」のものであることを示す。
【００２４】
なお、レコード・周辺情報ＤＢ１３は、図２に示す例だけではなく、データの実体を示すレコード、データの種類やクラスを表す属性、レコードの属性を示すメタデータ、レコード間の関係を示すメタデータを任意の形式で記憶することができる。また、レコード・周辺情報ＤＢ１３は、時間情報として、年度だけではなく、月、日、時間、分、秒など、記憶するデータの内容に応じて、任意の粒度を有する時間情報を記憶することができる。
【００２５】
ここで、レコード・周辺情報ＤＢ１３には、同一の実体に係る複数のレコードが存在するが、同一の実体に係る複数のレコードであっても、レコードの時間情報の差が広がるに応じて、共通性が少なくなる。例えば、実社会においては、ある人物の所属する組織が変わるなどする。このため、レコード・周辺情報ＤＢ１３は、同一の人物に係るレコードであっても、異なる組織を示すメタデータが登録された複数のレコードを記憶することとなる。
【００２６】
一般的に、同一の実体に係る変化は、時間と共に大きくなるため、同一の実体に係る複数のデータであっても、レコードの時間情報が離れれば離れるほど、レコードの共通性は低くなってしまう。このため、モデルを学習するための訓練用レコードとして、時間情報を考慮せずにレコード対を選択すると、レコード対に含まれるレコードが同一の実体を示すレコード対であっても、異なる実体に係るレコード対と特徴が類似するため、学習する変遷情報統合モデルの分類精度が低下してしまう。
【００２７】
以下、図３〜図５を用いて、時間情報を考慮せずにレコード対を選択すると、モデルの分類精度が低下してしまう点について説明する。まず、図３を用いて、レコード・周辺情報ＤＢ１３が記憶するレコードの一例について説明し、その後、図４および図５を用いて、時間情報を考慮せずにレコード対を選択すると、モデルの分類精度が低下してしまう点と、時間情報を考慮することで、モデルの分類精度を向上させる点について説明する。
【００２８】
図３は、レコード・周辺情報ＤＢが記憶するレコードの一例を説明するための図である。なお、図３には、論文に関する情報を記憶する例について記載した。具体的には、図３に示す例では、レコード・周辺情報ＤＢ１３は、論文ＩＤ（Identification）、氏名、所属、共著者、年をメタデータとして含む複数のレコードをＲＤＢのスプレッドシート形式で記憶する。
【００２９】
ここで、論文ＩＤとは、各論文に対して一意に付与されるＩＤ番号である。また、氏名とは、論文執筆者の氏名である。また、所属とは、論文執筆者が所属する大学や企業の名称である。また、共著者とは、論文の共同執筆者である。また、年とは、論文が発表された西暦である。すなわち、各レコードには、氏名、所属、共著者といった実体を示すメタデータと、レコードがいつのものであるかを示す時間情報とが含まれる。
【００３０】
例えば、図３に示す例では、論文ＩＤが「ｒ１」の論文を、「ＡＡＡ  Ｕｎｉｖ．」に所属する「Ｈｉｒｏｙｕｋｉ  Ｓａｔｏ」が、共著者「Ａｇｕｉｒｅｅ」および「Ｔａｎａｋａ」と執筆し、「２００９」年に発表した旨を示す。また、論文ＩＤが「ｒ２」の論文を、「ＢＢＢ  Ｕｎｉｖ．」に所属する「Ｈｉｒｏｙｕｋｉ  Ｓａｔｏ」が、共著者「Ａｇｕｉｒｒｅ」および「Ｔａｎａｋａ」と執筆し、「２０１０」年に発表した旨を示す。また、図３に示す例では、氏名が「Ｈｉｒｏｙｕｋｉ  Ｓａｔｏ」となる論文ＩＤが「ｒ３」から「ｒ７」までの他のレコードについても記載した。
【００３１】
また、論文ＩＤ「ｒ１」から「ｒ４」までの論文と、論文ＩＤ「ｒ５」および「ｒ６」の論文と、論文ＩＤ「ｒ７」の論文は、それぞれ異なる「Ｈｉｒｏｙｕｋｉ  Ｓａｔｏ」によって執筆された論文である。すなわち、図３中（Ｃ）に示すレコードの論文と、図３中（Ｄ）に示すレコードの論文と、図３中（Ｅ）に示すレコードの論文とは、それぞれ同姓同名の異なる人物によって執筆された論文である。
【００３２】
このようなデータを解析する場合には、同一人物によって執筆された論文のレコードを統合することで、情報分析を有効に行う事が望ましい。しかしながら、図３中（Ｃ）に示すように、同一人物によって執筆された論文であっても、論文や発表した年によって所属や共著者は異なる。また、このようなレコードの差異は、時間が離れるほど大きくなると考えられる。
【００３３】
図４は、従来の能動学習を行う情報処理装置が選択するデータ対を説明するための図である。なお、図４に示す例では、レコード対に含まれるレコードが同一の実体に係るレコードであるか否かを判定する超平面を学習するためのデータ対を選択する例について説明する。
【００３４】
例えば、ＳＶＭの手法を用いて超平面を学習する情報処理装置は、教師あり学習を用いて、図４中（Ｆ）に示す超平面、すなわちデータ対のデータが同一の実体に係るデータであるか否かを判定する超平面を学習する。次に、情報処理装置は、選択候補となるデータ対から特徴量を抽出し、抽出した特徴量と超平面とのユークリッド距離などで算出される距離等に基づいて、超平面を学習するためのデータ対として選択するか否かを判定する。
【００３５】
ここで、情報処理装置は、図４中（Ｇ）に示すように、特徴量が正の領域に含まれるレコード対については、同一の実体に係るレコード対であると判定する。また、情報処理装置は、図４中（Ｈ）に示すように、特徴量が負の領域に含まれるレコード対については、異なる実体に係るレコード対であると判定する。
【００３６】
ここで、図４中（Ｉ）に示すレコード対ように、異なる実態に係るレコード対であると判定されるものの、図４中（Ｆ）に示す超平面が少しずれただけで同一の実体に係るレコード対であると判定されるような微妙なレコード対については、繰り返し学習によりモデルを洗練させる上で情報量が高いレコード対であると考えられる。このため、情報処理装置は、図４中（Ｉ）に示すレコード対を、モデルを学習するためのレコード対として選択し、選択したレコード対を用いて、モデルを繰り返し学習する。
【００３７】
しかしながら、レコードが時間情報を含む場合は、時間距離が広がるにつれて同一の実体に係るレコード同士の共通性が乏しくなるので、同一の実体に係るレコード同士のレコード対であっても、レコード同士の時間距離が長い場合は、異なる実体に係るレコードのレコード対に特徴量が類似する場合がある。この結果、時間距離が長いレコード対を用いてモデルを学習した場合は、モデルの判別精度が悪化してしまう。
【００３８】
図５は、モデルの精度が変化する現象を説明するための図である。なお、図５中の丸印で囲んだ「＋」は、同一の実体に係るレコード対であると判断されたレコード対であり、丸印で囲んだ「−」は、異なる実体に係るレコード対であると判断されたレコード対である。また、図５中の白丸は、同一の実体に係るレコード対であると判断されるべきレコード対である。
【００３９】
また、図５中の黒丸は、異なる実体に係るレコード対であると判断されるべきレコード対である。また、情報処理装置は、超平面よりも上側の範囲に含まれるレコード対を同一の実体に係るレコード対であると判断し、超平面よりも下側の範囲に含まれるレコード対を異なる実体に係るレコード対であると判断する。
【００４０】
例えば、図５中（Ｊ）の左側に示す例では、図５中（Ｋ）に示すレコード対と図５中（Ｌ）に示すレコード対は、同一の実体に係るレコード対である。ここで、図５中（Ｋ）に示すレコード対は、レコード同士の時間距離があまり開いていないため、同一の実体に係るレコード対であると判断されたレコード対と特徴量が類似する。一方、図５中（Ｌ）に示すレコード対は、レコード同士の時間距離が開いているので、異なる実体に係るレコード対と特徴量が類似する。
【００４１】
このため、従来の情報処理装置は、図５中（Ｌ）に示すレコードを訓練データに含め、新たな超平面を学習した場合には、図５中（Ｊ）の右側に示すように、異なる実体に係るレコード対を同一の実体に係るレコード対であると判断する超平面を学習してしまう。
【００４２】
一方、情報変換装置１０は、各レコード対の時間距離を考慮して、データ対の選択を行う。以下、図５中（Ｍ）に示す図を用いて、情報変換装置１０が各レコード対の時間距離を考慮してデータ対の選択を行う例について説明する。ここで、図５中（Ｏ）に示すレコード対は、同一の実体に係るレコード対であり、図５中（Ｐ）に示すレコード対は、異なる実態に係るレコード対である。なお、図５中（Ｏ）に示すレコード対は、同一の実体に係るレコード対であるものの、時間距離が大きいため、異なる実態に係るレコード対と特徴量が類似している。
【００４３】
このような場合には、情報変換装置１０は、図５中（Ｏ）に示すレコード対ではなく、図５中（Ｐ）に示すレコード対を変遷情報統合モデルを学習するための訓練データとして選択する。詳細には、情報変換装置１０は、同一の実体に係るレコード対であるか否かを判定していないレコード対について、時間距離と確定度と算出し、算出した時間距離と確定度に所定の重み付けを考慮した和を取る等して、尺度情報を算出する。
【００４４】
すると、情報変換装置１０は、図５中（Ｐ）に示すレコード対よりも図５中（Ｏ）に示すレコード対の方が確定度が小さいものの、時間距離を考慮した尺度情報の値については、図５中（Ｐ）に示すレコード対の方が小さいと判別する。この結果、情報変換装置１０は、図５中（Ｏ）に示すレコード対ではなく、図５中（Ｐ）に示すレコード対を変遷情報統合モデルを学習するための訓練データとして選択し、選択したレコード対のラベル付けを利用者に要求する。
【００４５】
このような場合には、図５中（Ｐ）に示すレコード対については、利用者により、異なるレコードに係るレコード対である旨を示すラベルが付与される。その後、情報変換装置１０は、利用者がラベル付けしたレコード対、すなわち、図５中（Ｐ）に示すレコード対を追加した訓練データを用いて、変遷情報統合モデルを学習し、図５中（Ｍ）の右側に示すように、より汎用性の高い超平面を求めることができる。
【００４６】
図１に戻って、訓練用レコード対ＤＢ１４は、情報変換部１２が変遷情報を統合するためのモデルを作成するためのレコード対を記憶する。具体的には、訓練用レコード対ＤＢ１４は、２つのレコードを対応付けたレコード対と、対応付けられた２つのレコードが同一の実体であるか否かを示す情報とを記憶する。すなわち、訓練用レコード対ＤＢ１４には、同一の実体に係るレコード対と、異なる実体に係るレコード対を記憶する。なお、初期状態においては、訓練用レコード対ＤＢ１４にデータ対は登録されておらず、空のデータベースである。
【００４７】
特徴量変換部１５は、レコード・周辺情報ＤＢ１３や訓練用レコード対ＤＢ１４に登録されたレコード対をベクトル値、あるいはスカラー値となる特徴量に変換する。具体的には、特徴量変換部１５は、レコード対選択部１６の求めに応じて、レコード・周辺情報ＤＢ１３が記憶するレコードから抽出可能な全てのレコード対を取得し、取得したレコード対のメタデータから特徴量を算出し、算出した特徴量とレコード対とをレコード対選択部１６に出力する。
【００４８】
また、特徴量変換部１５は、変遷情報統合モデル学習部２２からの求めに応じて、訓練用レコード対ＤＢ１４から抽出した全てのレコード対のメタデータから、レコード対の類似度を示す特徴量を算出し、算出した特徴量を変遷情報統合モデル学習部２２に出力する。また、特徴量変換部１５は、レコード変遷情報判定部２３からの求めに応じて、レコード・周辺情報ＤＢ１３から抽出可能なレコード対のうち、同一の実体に係るレコード対であるか否かが未知のレコード対の特徴量を算出し、算出した特徴量をレコード変遷情報判定部２３に出力する。
【００４９】
なお、特徴量変換部１５が特徴量を算出する方式については、任意の方法を用いることができる。例えば、特徴量変換部１５は、レコードに含まれる文字列の共起関係に基づいて特徴量を算出する方式や、意味論に基づく方式等、任意の基準を用いて特徴量を算出することができる。
【００５０】
ここで、図６は、特徴量変換部が実行する処理の一例を説明するための図である。例えば、特徴量変換部１５は、図３に例示したレコードのうち、論文ＩＤ「ｒ１」の著者のレコードと論文ＩＤ「ｒ２」の著者のレコードとをレコード対として取得する。そして、特徴量変換部１５は、取得したレコードが含む各メタデータについて、文字列の共起関係に基づく７次元のベクトル「０，０，２，０，６，０，２」を特徴量として出力する。すなわち、特徴量変換部１５は、レコード対に応じた特徴量を出力する。
【００５１】
図１に戻って、レコード対選択部１６は、レコード・周辺情報ＤＢ１３に登録されたレコードから、訓練用レコード対ＤＢ１４に登録すべきレコード対を選択する。具体的には、レコード対選択部１６は、レコード・周辺情報ＤＢ１３から抽出可能な全ての組み合わせのレコード対のうち、訓練用レコード対ＤＢ１４に登録されているレコード対を除いたレコード対を抽出する。
【００５２】
そして、レコード対選択部１６は、抽出した全てのレコード対について、レコード対の特徴量ベクトルと変遷情報統合モデルの超平面との距離に応じた確定度を算出する。また、レコード対選択部１６は、レコード対に含まれるレコードの時間距離を算出する。そして、レコード対選択部１６は、確定度と時間距離とに基づいて、レコード対を訓練用レコード対ＤＢ１４に登録するか否かを示す尺度情報を算出する。その後、レコード対選択部１６は、尺度情報に基づいて、情報量の多いレコード対をレコード対ユーザ判定部１８に出力する。
【００５３】
このように、レコード対選択部１６は、レコード対の確定度と、レコード対に含まれるレコード同士の時間距離を考慮して、変遷情報判定モデルを学習するためのレコード対を選択した場合は、利用者がレコード対にラベル付けをする回数を可能な限り少なくしつつ、レコード対が同一の実体に係るレコード対であるか否かを分類する精度を向上させることができる。
【００５４】
すなわち、従来の能動学習方式では、変遷情報統合モデルを学習する場合は、モデルの更新に対して最も情報量の大きいレコード対、すなわち、特徴量が更新前の超平面に近いため、確定度の小さいデータ対を選択する手法を採用する。しかしながら、レコード対の特徴量は、同一の実体を示すレコード対であっても、レコード間の時間距離が大きいと、共通性が小さくなり、異なる実体を示すレコード対に類似した特徴量となる。このため、同一の実体に係るレコード対であっても、レコード間の時間距離が大きいレコード対は、変遷情報統合モデルの学習に対してノイズとなりうる。
【００５５】
そこで、レコード対選択部１６は、確定度と、時間距離の近さに基づいた基準とを用いて、モデルの学習に用いる訓練用レコードを選択する。その後、レコード対選択部１６は、選択したレコード対をレコード対ユーザ判定部１８に送信する。
【００５６】
なお、レコード対選択部１６は、レコード・周辺情報ＤＢ１３が記憶する複数のレコードから、２つのレコードを組み合わせたレコード対を全ての組み合わせについて抽出することとしたが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、レコード対選択部１６は、複数のレコードから２以上の任意の数のレコードを組み合わせたレコード対を抽出してもよい。また、レコード対選択部１６は、複数のレコードからランダムに２つのレコードを組み合わせたレコード対を所定の数だけ抽出してもよい。
【００５７】
続いて、レコード対選択部１６が有する時間距離計算部１９、確定度計算部２０、尺度統合部２１が実行する処理について説明する。時間距離計算部１９は、レコード対に含まれるレコードの時間関係を示す時間距離を算出する。具体的には、時間距離計算部１９は、レコード対に含まれるレコードｘ、ｙから時間距離を算出する時間関数ｔ（ｘ、ｙ）を用いて、レコード対に含まれるレコードの時間距離を算出する。
【００５８】
例えば、時間距離計算部１９は、レコード対に含まれるレコードが含む時間情報の差をΔｔとすると、ｔ（ｘ、ｙ）＝０．１Δｔとして時間距離を算出する。なお、時間距離計算部１９は、任意の時間関数ｔ（ｘ、ｙ）を設定することができる。例えば、時間距離計算部１９は、Δｔに対する多項式、対数、指数関数等や、これらを任意に組み合わせた時間関数ｔ（ｘ、ｙ）を用いて時間距離を算出することができる。
【００５９】
確定度計算部２０は、変遷情報統合モデルの超平面に対するレコード対の確定度を算出する。具体的には、確定度計算部２０は、レコードｘ、ｙを含むレコード対について特徴量変換部１５が算出した特徴量から確定度を算出する関数ｓ（ｘ、ｙ）を用いて、確定度を算出する。
【００６０】
例えば、確定度計算部２０は、レコードｘ、ｙを含むレコード対について特徴量変換部１５が算出した特徴量と変遷情報統合モデルの超平面とのユークリッド距離に基づいて、レコード対の確定度を算出する関数ｓ（ｘ、ｙ）を用いることができる。なお、確定度計算部２０は、その他任意の手法を用いて確定度を算出してもよい。例えば、確定度計算部２０は、代表値性や多様性といった尺度を導入してもよい。
【００６１】
なお、確定度計算部２０は、終了条件判定部２４から通知される変遷情報統合モデルの超平面を用いて、確定度を算出する。すなわち、後述する説明によって明らかとなるように、情報変換装置１０は、所定の終了条件を満たすまで、変遷情報統合モデルの学習を繰り返し実行する。この過程において、確定度計算部２０は、変遷情報統合モデルが更新されるたびに、新たな変遷情報統合モデルを用いて、確定度を計算する。
【００６２】
尺度統合部２１は、時間距離と確定度とを用いて、レコード対を訓練用レコードに含めるか否かを示す尺度情報を算出する。例えば、尺度統合部２１は、時間距離の重要度をα（０≦α≦１）とし、レコードｘ、ｙを含むレコード対についての尺度情報をｄ（ｘ、ｙ）とすると、ｄ（ｘ、ｙ）＝（１−α）ｓ（ｘ、ｙ）＋αｔ（ｘ、ｙ）といった関数を用いて、尺度情報を算出する。なお、尺度統合部２１は、時間距離を考慮した尺度情報を算出するのであれば、任意の式を用いて尺度情報を算出することができる。
【００６３】
なお、レコード対選択部１６は、尺度統合部２１によって算出された尺度情報を用いて、任意の基準で１つまたは複数のレコード対を選択し、選択したレコード対をレコード対ユーザ判定部１８に送信する。すなわち、レコード対選択部１６は、尺度情報を用いて、レコード対を訓練用レコード対ＤＢ１４に登録するか否かを判定する。
【００６４】
例えば、レコード対選択部１６は、尺度統合部２１によって算出された尺度情報が小さい順に、レコード対を複数個抽出し、抽出したレコード対のうち訓練用レコード対ＤＢ１４に登録されていないレコード対を選択する。そして、レコード対選択部１６は、選択したレコード対をレコード対ユーザ判定部１８へ出力する。
【００６５】
初期訓練レコード対抽出部１７は、初期状態において訓練用レコード対ＤＢ１４に登録する１つまたは複数のレコード対を抽出する。初期状態においては、訓練用レコード対ＤＢ１４が記憶するレコード対の数が０であるため、変遷情報統合モデルの作成ができない。そこで、初期訓練レコード対抽出部１７は、初期状態において訓練用レコード対ＤＢ１４に登録する１つ又は複数のレコード対を任意の手法を用いて抽出する。
【００６６】
例えば、初期訓練レコード対抽出部１７は、事前に設定されたリストを用いてレコード対を抽出してもよい。また、初期訓練レコード対抽出部１７は、時間距離計算部１９と同様の関数ｔ（ｘ、ｙ）を用いて時間距離を算出し、算出した時間距離が所定の閾値よりも小さいレコード対からランダムにレコード対を抽出してもよい。また、初期訓練レコード対抽出部１７は、特徴量変換部１５と同様の手法を用いてレコードの特徴量ベクトルを算出し、算出した特徴量ベクトルの差分が大きいレコードを含むレコード対を抽出してもよい。
【００６７】
レコード対ユーザ判定部１８は、レコード対選択部１６が選択したレコード対、または初期訓練レコード対抽出部１７が抽出したレコード対が同一の実体に係るレコードであるか否かを利用者に判定させる。具体的には、レコード対ユーザ判定部１８は、初期訓練レコード対抽出部１７から通知されたレコード対が同一の実体に係るレコード対であるか否かを利用者端末２に問合せる。そして、レコード対ユーザ判定部１８は、利用者端末２から問合せ結果を受信し、受信した問合せ結果をラベルとしてレコード対に付与し、レコード対を訓練用レコード対ＤＢ１４に登録する。
【００６８】
また、レコード対ユーザ判定部１８は、レコード対選択部１６が尺度情報に基づいて練用レコード対ＤＢ１４に登録すると判別したレコード対について、同一の実体に係るレコード対であるか否かを問合せ、問合せ結果をラベルとしてレコード対に付与する。そして、レコード対ユーザ判定部１８は、ラベルを付与したレコード対を訓練用レコード対ＤＢ１４に登録する。
【００６９】
ここで、図７および図８を用いて、レコード対ユーザ判定部１８が利用者端末２に問合せを行う処理の一例について説明する。図７は、問合せの一例を説明するための第１の図である。また、図８は、問合せの一例を説明するための第２の図である。例えば、レコード対ユーザ判定部１８は、レコード対に含まれるレコードの内容と共に、図７に示す問合せ画面を利用者端末２に表示させる。
【００７０】
そして、レコード対ユーザ判定部１８は、マウスやキーボードなどのユーザインタフェースを通して、利用者端末２の利用者が「Ｙｅｓ」を選択した場合は、レコード対が同一の実体に係るレコード対である旨を示すラベルを付与し、訓練用レコード対ＤＢ１４に登録する。一方、レコード対ユーザ判定部１８は、利用者が「Ｎｏ」を選択した場合は、レコード対が異なる実体に係るレコード対である旨を示すラベルを付与し、訓練用レコード対ＤＢ１４に登録する。
【００７１】
なお、レコード対ユーザ判定部１８は、レコード対に付与されるラベルの推測を行い、図８に示すように、推測結果を問合せとともに表示させてもよい。また、レコード対ユーザ判定部１８は、任意の手法を用いてレコード対に対する周辺情報や関連資料などを取得し、取得した周辺情報や関連資料などを問合せとともに表示させてもよい。
【００７２】
このように、変遷情報登録部１１は、レコード・周辺情報ＤＢ１３からレコード対を抽出し、抽出したレコード対の時間距離と確定度とを用いて尺度情報を算出する。そして、変遷情報登録部１１は、算出した尺度情報を用いて、訓練用レコード対ＤＢ１４に登録するレコード対を選択し、選択したレコード対が同一の実体に係るレコード対であるか否かを利用者に問い合わせる。その後、変遷情報登録部１１は、問合せ結果とともに、選択したレコード対を訓練用レコード対ＤＢ１４に登録する。このため、変遷情報登録部１１は、情報変換部１２が学習する変遷情報統合モデルの分類精度を向上させることができる。
【００７３】
次に、情報変換部１２が有する変遷情報統合モデル学習部２２、レコード変遷情報判定部２３、終了条件判定部２４、変遷情報メタデータＤＢ２５について説明する。変遷情報統合モデル学習部２２は、訓練用レコード対ＤＢ１４に登録された訓練用レコード、すなわち、ラベル付きのデータ対を用いて教師有り学習を実行し、変遷情報統合モデルを機械学習する。そして、変遷情報統合モデル学習部２２は、学習した変遷情報統合モデルをレコード変遷情報判定部２３に出力する。
【００７４】
ここで、変遷情報統合モデル学習部２２は、ＳＶＭや決定木などの任意の学習方法を用いて変遷情報統合モデルを学習することとしてもよい。例えば、変遷情報統合モデル学習部２２は、訓練用レコード対ＤＢ１４に登録されたレコード対の特徴量ベクトルを特徴量変換部１５から取得する。また、変遷情報統合モデル学習部２２は、レコード対に付与されたラベル、すなわち、レコード対が同一の実体に係るレコード対であるか、異なる実体に係るレコード対であるかを示すラベルを取得する。
【００７５】
そして、変遷情報統合モデル学習部２２は、取得したレコード対の特徴量ベクトルと、レコード対に付与されたラベルとを用いて、教師有り学習を行い、レコード対が同一の実体に係るレコード対であるか否かを判定する変遷情報統合モデルを学習する。その後、変遷情報統合モデル学習部２２は、学習した変遷情報統合モデルをレコード変遷情報判定部２３に出力する。
【００７６】
レコード変遷情報判定部２３は、変遷情報統合モデル学習部２２から変遷情報統合モデルを取得する。また、特徴量変換部１５から、レコード・周辺情報ＤＢ１３から得られるレコード対の特徴量ベクトルを取得する。そして、レコード変遷情報判定部２３は、特徴量変換部１５から取得した特徴量ベクトルに対して、変遷情報統合モデル学習部２２から取得した変遷情報統合モデルを適用し、レコード対が同一のレコードに係るレコード対であるか、異なるレコードに係るレコード対であるかを判定する。
【００７７】
その後、レコード変遷情報判定部２３は、判定結果を変遷情報メタデータとして終了条件判定部２４に送信する。また、レコード変遷情報判定部２３は、変遷情報統合モデルを終了条件判定部２４に送信する。
【００７８】
終了条件判定部２４は、変遷情報統合モデルの学習の終了を所定の条件に基づいて判定する。例えば、終了条件判定部２４は、レコード変遷情報判定部２３から同一の変遷情報統合モデルを所定の回数連続して受信した場合には、変遷情報統合モデルの学習を終了すると判定してもよい。また、例えば、終了条件判定部２４は、レコード変遷情報判定部２３から受信したレコード対のうち、特定のレコード対についての判定結果が所定の回数だけ連続して一致する場合には、変遷情報統合モデルの学習を終了すると判定してもよい。
【００７９】
また、例えば、終了条件判定部２４は、レコード変遷情報判定部２３から変遷情報統合モデルを所定の回数だけ通知された場合、すなわち、変遷情報統合モデルの学習を所定の回数行った場合には、変遷情報統合モデルの学習を終了すると判定してもよい。また、終了条件判定部２４は、複数の終了条件を組み合わせて、変遷情報統合モデルの学習の終了を判定してもよい。
【００８０】
そして、終了条件判定部２４は、変遷情報統合モデルの学習を終了すると判定した場合は、レコード変遷情報判定部２３から受信したレコード変遷情報判定部２３による判定結果を変遷情報メタデータＤＢ２５に登録する。一方、終了条件判定部２４は、変遷情報統合モデルの学習を終了すると判定しなかった場合は、レコード変遷情報判定部２３から受信した変遷情報統合モデルをレコード対選択部１６に送信する。
【００８１】
このような場合には、レコード対選択部１６は、終了条件判定部２４から受信した変遷情報統合モデルを用いて、尺度情報の算出を再度実行し、算出された尺度情報が小さい順に１つ又は複数のレコード対をレコード対ユーザ判定部１８に出力する。また、レコード対ユーザ判定部１８は、新たに受信したレコード対について、利用者への問合せを行い、問合せ結果をラベルとして付与したレコード対を訓練用レコード対ＤＢ１４に追加する。
【００８２】
その後、変遷情報統合モデル学習部２２は、訓練用レコード対ＤＢ１４が記憶する訓練用レコード対、すなわち、新たな訓練用レコードが追加された訓練用レコード対を用いて、変遷情報統合モデルの学習を再度実行する。このような処理を繰り返し実行することで、情報変換装置１０は、より分類精度が高い変遷情報統合モデルを作成することができる。
【００８３】
変遷情報メタデータＤＢ２５は、レコード・周辺情報ＤＢ１３が記憶するレコードから抽出される各レコード対について、同一の実体に係るレコードであるか否かを示す変遷情報メタデータを記憶するデータベースである。
【００８４】
［情報変換装置１０が実行する処理の流れ］
次に、図９、図１０を用いて、情報変換装置１０が実行する処理の流れについて説明する。図９は、情報変換装置が実行する処理の流れを説明するための第１の図である。また、図１０は、情報変換装置が実行する処理の流れを説明するための第２の図である。例えば、初期訓練レコード対抽出部１７は、レコード・周辺情報ＤＢ１３からｋ個のレコード対を抽出する（ステップＳ１０１）。
【００８５】
次に、レコード対ユーザ判定部１８は、初期訓練レコード対抽出部１７が抽出したレコード対が変遷情報であるか否かを利用者に質問する（ステップＳ１０２）。このような場合には、利用者端末２の利用者は、Ｙｅｓ／Ｎｏによる回答を入力する（ステップＳ１０３）。すると、レコード対ユーザ判定部１８は、利用者が入力した回答をラベルとして、レコード対とともに訓練用レコード対ＤＢ１４に登録する（ステップＳ１０４）。
【００８６】
次に、特徴量変換部１５は、訓練用レコード対ＤＢ１４に登録されているレコード対全てを特徴量に変換する（ステップＳ１０５）。そして、変遷情報統合モデル学習部２２は、特徴量を用いて、変遷情報統合モデルを学習する（ステップＳ１０６）。以下に続く処理を、図１０を用いて説明する。
【００８７】
ステップＳ１０６における処理を変遷情報統合モデル学習部２２が実行すると（図９中Ａ、図１０中Ａ）、レコード変遷情報判定部２３は、レコード・周辺情報ＤＢ１３からレコード対を抽出する（ステップＳ１０７）。すると、特徴量変換部１５は、レコード対を特徴量に変換する（ステップＳ１０８）。次に、レコード変遷情報判定部２３は、変遷情報統合モデルを用いて、各レコード対が変遷情報であるか否かを判定する（ステップＳ１０９）。
【００８８】
すなわち、レコード変遷情報判定部２３は、各レコード対が同一の実体に係るデータ対であるか否かを判別する。次に、終了条件判定部２４は、終了条件を満たすか否かを判定し（ステップＳ１１０）、満たすと判定した場合は（ステップＳ１１０肯定）、レコード変遷情報判定部２３の判定結果を変遷情報メタデータＤＢ２５に格納し（ステップＳ１１１）、処理を終了する。
【００８９】
一方、終了条件判定部２４が終了条件を満たさないと判定した場合は（ステップＳ１１０否定）、レコード対選択部１６は、図９中のステップＳ１０６にて変遷情報統合モデル学習部２２が学習した変遷情報統合モデルを用いて、確定度と時間距離を算出し、確定度と時間距離から尺度情報を算出し、算出した尺度情報に基づいて、利用者に問い合わせるレコード対を１つ抽出する（ステップＳ１１２）。その後、図１０中Ｂおよび図９中Ｂに示すように、レコード対ユーザ判定部１８が、ステップＳ１０２の処理を実行する。
【００９０】
［レコード対選択部１６が実行する処理の流れ］
次に、図１１を用いて、図１０中のステップＳ１１２にてレコード対選択部１６が実行する処理の流れについて説明する。図１１は、レコード対選択部が実行する処理の流れを説明するためのフローチャートである。まず、レコード対選択部１６は、変遷情報統合モデルを終了条件判定部２４から受信する（ステップＳ２０１）。次に、レコード対選択部１６は、特徴量変換部１５から、レコード・周辺情報ＤＢ１３から抽出される全てのレコード対と特徴量とを取得する（ステップＳ２０２）。次に、レコード対選択部１６は、レコード対を時間距離計算部１９に渡す（ステップＳ２０３）。
【００９１】
すると、時間距離計算部１９は、レコード対の時間距離を計算する（ステップＳ２０４）。また、レコード対選択部１６は、特徴量を確定度計算部に渡す（ステップＳ２０５）。すると、確定度計算部２０は、特徴量を用いて、レコード対の確定度を計算する（ステップＳ２０６）。なお、確定度計算部２０は、ステップＳ２０１にて終了条件判定部２４から受信した変遷情報統合モデルを用いて、レコード対の確定度を計算する。
【００９２】
次に、尺度統合部２１は、ステップＳ２０４にて算出した時間距離と、ステップＳ２０６にて算出した確定度とを用いて、尺度情報を算出する（ステップＳ２０７）。その後、レコード対選択部１６は、尺度情報に基づいてレコード対を抽出し、選択したレコード対をレコード対ユーザ判定部１８に送信し（ステップＳ２０８）、処理を終了する。なお、レコード対選択部１６がレコード対を選択する方法としては、例えば、尺度情報が最も少ないレコード対や、尺度情報が少ないものから順に所定の数のレコード対を選択する等、尺度情報を用いた任意の方法を採用することができる。
【００９３】
［実施例１の効果］
上述したように、情報変換装置１０は、レコード・周辺情報ＤＢ１３からレコード対を抽出し、抽出したレコード対の確定度と、時間距離とを算出する。そして、情報変換装置１０は、算出した確定度と時間距離とを用いて尺度情報を算出し、算出した尺度情報に基づいて、訓練用レコード対ＤＢ１４に登録するレコード対を選択する。その後、情報変換装置１０は、選択したレコード対が同一の実体に係るレコード対であるか否かを利用者に判定させ、判定結果とともに、レコード対を訓練用レコード対ＤＢ１４に登録する。このため情報変換装置１０は、変遷情報統合モデルを学習するための訓練用レコードを選択する際に、レコード対の時間距離を考慮した選択を行うので、情報変換部１２が学習する変遷情報統合モデルが実現する分類精度を向上させることができる。
【００９４】
また、情報変換装置１０は、レコード対に含まれるレコードの時間情報の差に基づいて、時間情報を算出する。このため、情報変換装置１０は、レコード対に含まれるレコード同士の時間距離を考慮して、訓練用レコードを選択することができる。この結果、変遷情報登録部１１は、変遷情報統合モデルが実現する分類精度を向上させることができる。
【００９５】
また、情報変換装置１０は、レコード・周辺情報ＤＢ１３から全てのデータ対を抽出する。そして、情報変換装置１０は、全てのデータ対のうち、尺度情報の値が最も低いデータ対、すなわち、情報量が高いレコード対について利用者に、同一の実体に係るレコード対であるか否かの問合せを行う。その後、レコード対選択部１６は、問合せ結果をラベルとして付与したレコード対を訓練用レコード対ＤＢ１４に登録する。このため、情報変換装置１０は、訓練用レコードに情報量が高いレコード対を含めるので、変遷情報統合モデルが実現する分類精度を向上させることができる。
【００９６】
また、情報変換装置１０は、訓練用レコード対ＤＢ１４に登録されたレコード対を用いて、変遷情報統合モデルを学習する。そして、情報変換装置１０は、学習した変遷情報統合モデルを用いて、レコード・周辺情報ＤＢ１４が記憶するレコードから、同一の実体に係るレコード対を判別する。このため、情報変換装置１０は、高い分類精度を有する変遷情報統合モデルを用いて、レコード対が同一の実体に係るレコード対であるか否かを判別することができる。
【００９７】
また、情報変換装置１０は、学習した変遷情報統合モデルを用いて確定度を新たに算出し、新たに算出した確定度を用いて尺度情報を算出し、算出した尺度情報に基づいて、訓練用レコード対ＤＢ１４に登録するレコード対を選択し、レコード対が同一の実体に係るレコード対であるか否かを利用者に問合せ、問合せ結果とともにレコード対を訓練用レコード対ＤＢ１４に追加し、レコード対を追加した訓練用レコード対ＤＢ１４に登録されたレコード対を用いて、変遷情報統合モデルを学習する処理を、所定の条件が満たされるまで繰り返し実行する。このため、情報変換装置１０は、少ない人手による作業量で、変遷情報統合モデルの分類精度をさらに向上させることができる。
【００９８】
（他の実施形態）
これまで第１の実施形態について説明したが、開示する発明は上述した実施形態以外にも様々な異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では他の実施形態について説明する。
【００９９】
（１）情報変換装置について
上述した情報変換装置１０は、レコード・周辺情報ＤＢ１３から変遷情報統合モデルの学習に用いる訓練用レコード対を選択する変遷情報登録部１１と、訓練用レコード対を用いて変遷情報統合モデルを学習する情報変換部１２とを有していた。しかし、実施形態は、これに限定されるものではない。すなわち、変遷情報登録部１１と情報変換部１２とは、任意の手法で接続された異なる装置であってもよい。
【０１００】
（２）レコード・周辺情報ＤＢが記憶するレコードについて
上述した第１の実施形態では、レコード・周辺情報ＤＢ１３が記憶するレコードの例として、図２に示すような企業内の所属組織を示すレコードや、図３に示すような論文データベースのレコードを説明した。しかし、実施形態はこれに限定されるものではなく、レコード・周辺情報ＤＢ１３は、時間情報を含むのであれば、任意の実体に係るレコードであって、任意の形式のレコードを記憶してよい。
【０１０１】
（３）時間距離計算部、確定度計算部、レコード対選択部が実行する処理について
上述した時間距離計算部１９は、レコード対の時間情報の差分から、時間距離を算出した。しかし、実施形態はこれに限定されるものではなく、レコード対に含まれるレコードが変遷情報であるか否かを判別するため、任意の手法を用いて時間距離を算出してよい。また、レコード対に含まれるレコードの数が２以上である場合にも、各レコードが変遷情報であるか否かを判定するための時間距離を算出できるのであれば、任意の手法を用いて時間距離を算出してよい。
【０１０２】
また、確定度計算部２０は、任意の手法を用いて確定度を算出してよい。また、確定度計算部２０は、レコード対に含まれるレコードの数が２以上である場合にも、各レコードの関係性を示すことができるのであれば、任意の手法を用いて確定度を算出してよい。
【０１０３】
また、レコード対選択部１６は、複数のレコード対のうち、尺度情報が最も小さいレコード対を訓練用レコードとして選択することとしたが、実施例はこれに限定されるものではない。例えば、レコード対選択部１６は、任意のレコード対を１つまたは複数選択し、選択したレコード対についての尺度情報が所定の閾値よりも小さい場合には、訓練用レコードとして選択し、選択したレコード対をレコード対ユーザ判定部１８に出力してもよい。
【０１０４】
（４）プログラム
ところで、第１の実施形態では、ハードウェアを利用して各種の処理を実現する場合を説明した。しかし、実施形態はこれに限定されるものではなく、あらかじめ用意されたプログラムを情報変換装置として動作するコンピュータが実行することによって実現するようにしてもよい。そこで、以下では、図１２を用いて、第１の実施形態に示した変遷情報登録部１１と同様の機能を有する判定プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。
【０１０５】
図１２は、判定プログラムを実行するコンピュータの一例を説明するための図である。図１２に例示するように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１００１と、ＣＰＵ１００２と、ハードディスクドライブインタフェース１００３と、ディスクドライブインタフェース１００４と、シリアルポートインタフェース１００５と、ビデオアダプタ１００６と、ネットワークインタフェース１００７とを有し、これらの各部はバス１００８によって接続される。
【０１０６】
メモリ１００１は、図１２に例示するように、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１００１ａ及びＲＡＭ（Random  Access  Memory）１００１ｂを含む。ＲＯＭ１００１ａは、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１００３は、図１２に例示するように、ハードディスクドライブ１００９に接続される。
【０１０７】
ディスクドライブインタフェース１００４は、図１２に例示するように、ディスクドライブ１０１０に接続される。例えば、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１０１０に挿入される。シリアルポートインタフェース１００５は、図１２に例示するように、例えばマウス１０１１、キーボード１０１２に接続される。ビデオアダプタ１００６は、図１２に例示するように、例えばディスプレイ１０１３に接続される。
【０１０８】
ここで、図１２に例示するように、ハードディスクドライブ１００９は、例えば、ＯＳ１００９ａ、アプリケーションプログラム１００９ｂ、プログラムモジュール１００９ｃ、プログラムデータ１００９ｄを記憶する。すなわち、判定プログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュール１００９ｃとして、例えばハードディスクドライブ１００９に記憶される。
【０１０９】
具体的には、コンピュータ１０００に対して、第１の実施形態で説明した変遷情報登録部１１と同様の処理を実行させるプログラムモジュール１００９ｃが、ハードディスクドライブ１００９に記憶される。また、レコード・周辺情報ＤＢ１３が記憶するレコードと同様のレコードが、プログラムデータ１００９ｄとして、例えば、ハードディスクドライブ１００９や、ＲＡＭ１００１ｂに記憶される。
【０１１０】
なお、プログラムモジュール１００９ｃやプログラムデータ１００９ｄは、ハードディスクドライブ１００９に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ１０１０等を介してＣＰＵ１００２によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール１００９ｃやプログラムデータ１００９ｄは、ネットワーク（ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１００７を介してＣＰＵ１００２によって読み出されてもよい。
【符号の説明】
【０１１１】
１  データ変換システム
２  利用者端末
１０  情報変換装置
１１  変遷情報登録部
１２  情報変換部
１３  レコード・周辺情報ＤＢ
１４  訓練用レコード対ＤＢ
１５  特徴量変換部
１６  レコード対選択部
１７  初期訓練レコード対抽出部
１８  レコード対ユーザ判定部
１９  時間距離計算部
２０  確定度計算部
２１  尺度統合部
２２  変遷情報統合モデル学習部
２３  レコード変遷情報判定部
２４  終了条件判定部
２５  変遷情報メタデータＤＢ
【図１】
2013246478.tif 000003
【図２】
2013246478.tif 000004
【図３】
2013246478.tif 000005
【図４】
2013246478.tif 000006
【図５】
2013246478.tif 000007
【図６】
2013246478.tif 000008
【図７】
2013246478.tif 000009
【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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