(57)【要約】【課題】他の特徴ベクトルと大幅に異なる少数の特徴ベクトルが他の大多数の特徴ベクトルと同様に処理されて、必ず分類され表示されてしまうこと。【解決手段】学習部は、特徴ベクトルを用いて自己組織化マップの学習を行うと共に、学習中に更新した出力層のユニットの参照ベクトルの更新回数を各ユニット毎にカウントする。修正部は、学習後の自己組織化マップのユニットのうち、対応するカウント値が第１の閾値以下のユニットを無効にする。位置決定部１５Ｄは、複数の特徴ベクトル毎に、修正後の自己組織化マップの無効になっていないユニットのうち、参照ベクトルとの距離が第２の閾値以下で且つ最短となるユニットを、当該特徴ベクトルの帰属するユニットの位置として決定する。表示部は、修正後の自己組織化マップにおける各特徴ベクトルの帰属するユニットの位置に基づいて、各特徴ベクトルの一覧表示領域内における表示位置を決定する。【選択図】図１
2013003618.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の特徴ベクトルを記憶する記憶部と、
前記複数の特徴ベクトルを用いて自己組織化マップの学習を行うと共に、当該学習中に更新した前記自己組織化マップのユニットの参照ベクトルの更新回数を各ユニット毎にカウントする学習部と、
学習後の前記自己組織化マップのユニットのうち、対応するカウント値が第１の閾値以下のユニットを無効にする修正部と、
前記複数の特徴ベクトルのそれぞれについて、前記修正後の自己組織化マップの無効になっていない前記ユニットのうち、参照ベクトルとの距離が第２の閾値以下で且つ最短となるユニットを、当該特徴ベクトルの帰属するユニットの位置として決定する位置決定部と、
前記修正後の自己組織化マップにおける各特徴ベクトルの帰属するユニットの位置に基づいて、各特徴ベクトルの一覧表示領域内における表示位置を決定する表示部と
を有することを特徴とする情報分類表示装置。
【請求項２】
前記表示部は、前記決定した表示位置に前記特徴ベクトルに対応する表示シンボルを表示し、前記表示シンボルが利用者によって選択されたときに、選択された表示シンボルに対応する前記特徴ベクトルの詳細を詳細表示領域に表示することを特徴とする請求項１に記載の情報分類表示装置。
【請求項３】
前記特徴ベクトルは、或る商品あるいはサービスに関する複数の評価項目の評価値から構成される評価情報であることを特徴とする請求項１または２に記載の情報分類表示装置。
【請求項４】
複数の特徴ベクトルを記憶する記憶部と、学習部と、修正部と、位置決定部と、表示部とを有する情報分類表示装置が実行する情報分類表示方法であって、
前記学習部が、前記複数の特徴ベクトルを用いて自己組織化マップの学習を行うと共に、当該学習中に更新した前記自己組織化マップのユニットの参照ベクトルの更新回数を各ユニット毎にカウントし、
前記修正部が、学習後の前記自己組織化マップのユニットのうち、対応するカウント値が第１の閾値以下のユニットを無効にし、
前記位置決定部が、前記複数の特徴ベクトルのそれぞれについて、前記修正後の自己組織化マップの無効になっていない前記ユニットのうち、参照ベクトルとの距離が第２の閾値以下で且つ最短となるユニットを、当該特徴ベクトルの帰属するユニットの位置として決定し、
前記表示部が、前記修正後の自己組織化マップにおける各特徴ベクトルの帰属するユニットの位置に基づいて、各特徴ベクトルの一覧表示領域内における表示位置を決定する
ことを特徴とする情報分類表示方法。
【請求項５】
複数の特徴ベクトルを記憶する記憶部を有するコンピュータを、
前記複数の特徴ベクトルを用いて自己組織化マップの学習を行うと共に、当該学習中に更新した前記自己組織化マップのユニットの参照ベクトルの更新回数を各ユニット毎にカウントする学習部と、
学習後の前記自己組織化マップのユニットのうち、対応するカウント値が第１の閾値以下のユニットを無効にする修正部と、
前記複数の特徴ベクトルのそれぞれについて、前記修正後の自己組織化マップの無効になっていない前記ユニットのうち、参照ベクトルとの距離が第２の閾値以下で且つ最短となるユニットを、当該特徴ベクトルの帰属するユニットの位置として決定する位置決定部と、
前記修正後の自己組織化マップにおける各特徴ベクトルの帰属するユニットの位置に基づいて、各特徴ベクトルの一覧表示領域内における表示位置を決定する表示部と
して機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の情報をその類似度により分類して表示する情報分類表示装置に関し、特に自己組織化マップを使用する情報分類表示装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
テキストや画像などの情報を多次元ベクトルである特徴ベクトルとして扱い、複数の特徴ベクトルをその類似度により分類して表示する手法として、自己組織化マップ（SOM:Self-Organization Map）を使用する手法がある。この手法では、複数の特徴ベクトルを用いて自己組織化マップの学習を行い、学習後の自己組織化マップにおける各特徴ベクトルの帰属するユニットの位置を決定し、この決定した位置に基づいて、各特徴ベクトルの一覧表示領域内における表示位置を決定する。
【０００３】
例えば、特許文献１では、各文書の特性を表す特徴ベクトルを自己組織化マップを用いて分類し、一覧表示領域に各文書をシンボル化して表示している。
【０００４】
また特許文献２では、複数の画像から生成された特徴ベクトルを自己組織化マップを用いて分類し、各画像のサムネイル画像を一覧表示領域に表示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−１７８６０５号公報
【特許文献２】特許第４５６５１８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、他の特徴ベクトルと大幅に異なる少数の特徴ベクトルはノイズとして扱って分類および表示の対象から除外したいことがある。しかしながら、上述した特許文献１、２による技術では、複数の特徴ベクトルの中に上述のような少数の特徴ベクトルが含まれていても、他の特徴ベクトルと同様に分類され、表示されてしまうことになる。
【０００７】
本発明の目的は、他の特徴ベクトルと大幅に異なる少数の特徴ベクトルが他の特徴ベクトルと同様に分類され表示されてしまう、という課題を解決する情報分類表示装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一形態にかかる情報分類表示装置は、
複数の特徴ベクトルを記憶する記憶部と、
前記複数の特徴ベクトルを用いて自己組織化マップの学習を行うと共に、当該学習中に更新した前記自己組織化マップのユニットの参照ベクトルの更新回数を各ユニット毎にカウントする学習部と、
学習後の前記自己組織化マップのユニットのうち、対応するカウント値が第１の閾値以下のユニットを無効にする修正部と、
前記複数の特徴ベクトルのそれぞれについて、前記修正後の自己組織化マップの無効になっていない前記ユニットのうち、参照ベクトルとの距離が第２の閾値以下で且つ最短となるユニットを、当該特徴ベクトルの帰属するユニットの位置として決定する位置決定部と、
前記修正後の自己組織化マップにおける各特徴ベクトルの帰属するユニットの位置に基づいて、各特徴ベクトルの一覧表示領域内における表示位置を決定する表示部と
を有する、といった構成を採る。
【発明の効果】
【０００９】
本発明は上述したような構成を有するため、他の特徴ベクトルと大幅に異なる少数の特徴ベクトルが他の特徴ベクトルと同様に分類され表示されてしまうことを、防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の第１の実施形態のブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態における特徴ベクトルの構成例を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施形態における自己組織化マップの説明図である。
【図４】本発明の第１の実施形態における自己組織化マップの出力層のユニットに１対１に対応するカウント値の構成例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施形態における決定位置の構成例を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施形態の全体の動作を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第１の実施形態における学習部の処理の詳細を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第１の実施形態における修正部の処理の詳細を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第１の実施形態における位置決定部の処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第１の実施形態における表示部の処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の第１の実施形態における表示部の表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
[第１の実施形態]
図１を参照すると、本発明の第１の実施形態にかかる情報分類表示装置１は、複数の特徴ベクトルをその類似度により分類して表示する機能を有している。
【００１２】
この情報分類表示装置１は、主な機能部として、通信インターフェース部（以下、通信Ｉ／Ｆ部という）１１、操作入力部１２、画面表示部１３、記憶部１４、およびプロセッサ１５を有する。
【００１３】
通信Ｉ／Ｆ部１１は、専用のデータ通信回路からなり、通信回線（図示せず）を介して接続された図示しない各種装置との間でデータ通信を行う機能を有している。
【００１４】
操作入力部１２は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出してプロセッサ１５に出力する機能を有している。
【００１５】
画面表示部１３は、ＬＣＤやＰＤＰなどの画面表示装置からなり、プロセッサ１５からの指示に応じて、操作メニューや分類結果などの各種情報を画面表示する機能を有している。
【００１６】
記憶部１４は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、プロセッサ１５での各種処理に必要な処理情報やプログラム１４Ｐを記憶する機能を有している。プログラム１４Ｐは、プロセッサ１５に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現するプログラムであり、通信Ｉ／Ｆ部１１などのデータ入出力機能を介して外部装置（図示せず）やコンピュータ読取可能な記憶媒体（図示せず）から予め読み込まれて記憶部１４に保存される。記憶部１４で記憶される主な処理情報として、複数の処理対象情報１４Ａと、学習済自己組織化マップ１４Ｂと、カウント値１４Ｃと、第１の閾値１４Ｄと、修正済自己組織化マップ１４Ｅと、第２の閾値１４Ｆと、決定位置１４Ｇとがある。
【００１７】
複数の処理対象情報１４Ａのそれぞれは、分類および表示の対象となる多次元ベクトルデータである特徴ベクトルをそれぞれ１組有する。複数の処理対象情報１４Ａが有する特徴ベクトルの構成例を図２に示す。この例では、或る処理対象情報が有する１組の特徴ベクトル１４Ａｉ（ｉ＝１〜ｍ）は、特徴ベクトルを一意に識別する識別子（ＩＤ）と、合計ｎ個の要素Ｅｉｊ（ｊ＝１〜ｎ）から構成される。各々の要素Ｅｉｊは、例えば数値である。また複数の処理対象情報１４Ａは、特徴ベクトル以外の任意の情報が付加されていてもよい。例えば、製品Ｘに対する利用者の評価コメントを処理対象情報１４Ａとする場合、予め定められた評価項目に対する評価値の集合を特徴ベクトルとし、利用者の感想などを記載したテキストを付加情報とすることができる。
【００１８】
学習済自己組織化マップ１４Ｂは、後述する学習が行われた後の自己組織化マップである。修正済自己組織化マップ１４Ｅは、後述する修正が行われた後の自己組織化マップである。自己組織化マップは、図３に示すように、入力層１６と出力層１７とから構成される。入力層１６は、入力となる特徴ベクトルの次元数と同じ数のユニット１６−１〜１６−ｎから構成される。入力層１６は、入力されたベクトルを出力層１７に伝達する働きをする。出力層１７は、ａ×ｂ＝ｋ個のユニット１７−１１〜１７−ａｂから構成される２次元のマップである。出力層１７を構成する各ユニット１７−１１〜１７−ａｂは、それぞれ参照ベクトル１８−１１〜１８−ａｂを持つ。参照ベクトル１８−１１〜１８−ａｂは入力ベクトルと同じ次元を持つ。学習済自己組織化マップ１４Ｂは、図３に示されるような自己組織化マップについて後述する学習を行った後のマップのことである。また修正済自己組織化マップ１４Ｅは、学習済自己組織化マップ１４Ｂに対して後述する修正処理を行った後のマップのことである。さらに、出力層１７を構成する各ユニット１７−１１〜１７−ａｂは、それぞれ当該ユニットが有効か否かを示す有効フラグ１９−１１〜１９−ａｂを持つ。有効フラグ１９−１１〜１９−ａｂは、例えば論理値１で有効、論理値０で無効を示す。
【００１９】
カウント値１４Ｃは、学習済自己組織化マップ１４Ｂの出力層の各ユニットに１対１に対応するカウント値から構成される。図４はカウント値１４Ｃの構成例である。この例のカウント値１４Ｃは、ａ×ｂ＝ｋ個のユニット１７−１１〜１７−ａｂに１対１に対応するｋ個のカウント値Ｃ１１〜Ｃａｂから構成される。
【００２０】
第１の閾値１４Ｄは、学習済の自己組織化マップ１４の出力層の各ユニットを有効にするか、無効にするかを判定するための閾値である。
【００２１】
第２の閾値１４Ｆは、後述する位置決定処理によって修正済の自己組織化マップ１４Ｅにおける各特徴ベクトルの帰属するユニットの位置を求める際に使用する閾値である。
【００２２】
決定位置１４Ｇは、後述する位置決定処理によって求められた、修正済の自己組織化マップ１４Ｅにおける各特徴ベクトルの帰属するユニット（出力層の何れかのユニット）の位置の情報である。決定位置１４Ｇの構成例を図５に示す。この例では、決定位置１４Ｇは、それぞれの特徴ベクトル１４Ａ１〜１４Ａｍに１対１に対応する位置データ１４Ｇ１〜１４Ｇｍから構成される。各々の位置データ１４Ｇｉ（ｉ＝１〜ｍ）は、特徴ベクトル１４Ａ１〜１４Ａｍを一意に識別する識別子（ＩＤ）と、帰属ユニットＥＰｉ（ｊ＝１〜ｍ）と、有効フラグＦｉ（ｊ＝１〜ｍ）とから構成される。帰属ユニットＥＰｉは、特徴ベクトルの帰属するユニットを一意に特定するデータである。有効フラグＦｉは、帰属ユニットＥＰｉの有効性を示すフラグであり、例えば有効ならば論理値１、無効ならば論理値０となる。
【００２３】
プロセッサ１５は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部１４からプログラム１４Ｐを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム１４Ｐとを協働させて各種処理部を実現する機能を有している。プロセッサ１５で実現される主な処理部として、入力部１５Ａ、学習部１５Ｂ、修正部１５Ｃ、位置決定部１５Ｄ、および表示部１５Ｅがある。
【００２４】
入力部１５Ａは、通信Ｉ／Ｆ部１１または操作入力部１２から、複数の処理対象情報１４Ａ、第１の閾値１４Ｄ、第２の閾値１４Ｆを入力して、記憶部１４に格納する機能を有する。
【００２５】
学習部１５Ｂは、記憶部１４から複数の特徴ベクトル１４Ａ１〜１４Ａｍを読み込み、予め設定された自己組織化マップアルゴリズムに従って、複数の特徴ベクトル１４Ａ１〜１４Ａｍを用いて自己組織化マップの学習を行い、学習後の自己組織化マップを学習済自己組織化マップ１４Ｂとして記憶部１４Ｃに出力する機能と、学習中に更新した自己組織化マップの出力層におけるユニットの参照ベクトルの更新回数を各ユニット毎にカウントし、カウント結果をカウント値１４Ｃとして記憶部１４に出力する機能とを有する。
【００２６】
修正部１５Ｃは、記憶部１４から学習済自己組織化マップ１４Ｂとカウント値１４Ｃと第１の閾値１４Ｄとを読み込み、学習済自己組織化マップ１４Ｂの出力層のユニット１７−１１〜１７−ａｂのうち、対応するカウント値が第１の閾値１４Ｄ以下のユニットを無効にする修正を行い、この修正後の自己組織化マップを修正済自己組織化マップ１４Ｅとして記憶部１４Ｃに出力する機能を有する。ここで、ユニット１７−１１〜１７−ａｂを無効にするとは、そのユニット１７−１１〜１７−ａｂの有効フラグ１９−１１〜１９−ａｂの値を０にすることを意味する。
【００２７】
位置決定部１５Ｄは、記憶部１４から複数の特徴ベクトル１４Ａ１〜１４Ａｍと修正済自己組織化マップ１４Ｅと第２の閾値１４Ｆとを読み込み、特徴ベクトル１４Ａ１〜１４Ａｍについて、修正済自己組織化マップ１４Ｅの出力層の有効なユニット１７−１１〜１７−ａｂのうち、参照ベクトルとの距離が第２の閾値１４Ｆ以下で且つ最短となるユニットを、当該特徴ベクトルの帰属するユニットの位置として決定し、この決定した位置を決定位置１４Ｇとして記憶部１４に出力する機能を有する。
【００２８】
表示部１５Ｅは、記憶部１４から複数の特徴ベクトル１４Ａ１〜１４Ａｍと決定位置１４Ｇとを読み込み、決定位置１４Ｇで示される修正済自己組織化マップ１４Ｅにおける各特徴ベクトルの帰属するユニットの位置に基づいて、各特徴ベクトルの一覧表示領域内における表示位置を決定する機能を有する。ここで、一覧表示領域内における出力層の各ユニットのＸＹ座標は事前に定められており、或る特徴ベクトルが或るユニットに帰属する場合、そのユニットのＸＹ座標が当該特徴ベクトルの表示位置として決定される。なお、同一のユニットに複数の特徴ベクトルが帰属する場合、その複数の特徴ベクトルのうちの一つを当該帰属ユニットのＸＹ座標に表示し、残りの特徴ベクトルはそのＸＹ座標のそれぞれ異なる近傍位置を表示位置とする。
【００２９】
また表示部１５Ｅは、決定した表示位置に特徴ベクトルに対応する表示シンボルを表示する機能を有する。さらに表示部１５Ｅは、表示シンボルが利用者によって選択されたときに、選択された表示シンボルに対応する特徴ベクトルを含む処理対象情報の詳細を詳細表示領域に表示する機能を有する。
【００３０】
次に、図６を参照して、本実施形態にかかる情報分類表示装置１の動作について説明する。
【００３１】
まず入力部１５Ａは、それぞれ特徴ベクトル１４Ａ１〜１４Ａｍを有する複数の処理対象情報１４Ａ、第１の閾値１４Ｄ、第２の閾値１４Ｆを、通信Ｉ／Ｆ部１１または操作入力部１２から入力し、記憶部１４に格納する（ステップＳ１）。
【００３２】
次に学習部１５Ｂは、予め設定された自己組織化マップアルゴリズムに従って、各処理対象情報中の特徴ベクトル１４Ａ１〜１４Ａｍを用いて自己組織化マップの学習を行い、学習後の自己組織化マップを学習済自己組織化マップ１４Ｂとして記憶部１４Ｃに出力するとともに、学習中に更新した自己組織化マップの出力層におけるユニットの参照ベクトルの更新回数を各ユニット毎にカウントし、カウント結果をカウント値１４Ｃとして記憶部１４に出力する（ステップＳ２）。
【００３３】
次に修正部１５Ｃは、学習済自己組織化マップ１４Ｂの出力層のユニットのうち、カウント値１４Ｃ中の対応するカウント値が第１の閾値１４Ｄ以下のユニットを無効にする修正を行い、この修正後の自己組織化マップを修正済自己組織化マップ１４Ｅとして記憶部１４Ｃに出力する（ステップＳ３）。
【００３４】
次に位置決定部１５Ｄは、複数の特徴ベクトル１４Ａ１〜１４Ａｍのそれぞれについて、修正済自己組織化マップ１４Ｅの出力層の無効になっていない有効なユニットのうち、参照ベクトルとの距離が第２の閾値１４Ｆ以下で且つ最短となるユニットを、当該特徴ベクトルの帰属するユニットの位置として決定し、この決定した位置を決定位置１４Ｇとして記憶部１４に出力する（ステップＳ４）。
【００３５】
次に表示部１５Ｅは、決定位置１４Ｇで示される修正済自己組織化マップ１４Ｅにおける各特徴ベクトルの帰属するユニットの位置に基づいて、各特徴ベクトルの一覧表示領域内における表示位置を決定し、決定した表示位置に特徴ベクトルに対応する表示シンボルを表示する（ステップＳ５）。また表示部１５Ｅは、表示シンボルが利用者によって選択されたときに、選択された表示シンボルに対応する特徴ベクトルを含む処理対象情報の詳細を詳細表示領域に表示する（ステップＳ５）。
【００３６】
次に、図７を参照して、学習ステップＳ２の詳細を説明する。
【００３７】
まず、学習部１５Ｂは、自己組織化マップの出力層の全てのユニット１７−１１〜１７−ａｂの参照ベクトルに任意のランダムな値を与え、またカウント値１４Ｃをすべて０に設定する初期化を行う（ステップＳ１１）。
【００３８】
次に学習部１５Ｂは、繰り返し回数を示す変数ｔを初期値１に設定し（ステップＳ１２）、入力ベクトルとする特徴ベクトルの選択回数を示す変数ｉを初期値１に設定する（ステップＳ１３）。以降、学習部１５Ｂは、ステップＳ１４からステップＳ１７までの処理を繰り返し回数Ｔ、特徴ベクトルの数ｍだけ繰り返す（ステップＳ１８〜Ｓ２１）。
【００３９】
ステップＳ１４では、学習部１５Ｂは、ランダムに選択した情報ベクトル１４Ａｉを入力ベクトルとして自己組織化マップの入力層に入力し、特徴ベクトル１４Ａｉに最も近い参照ベクトルを持つ出力層のユニット１７−ｉｊを勝利ユニットとして探索する。具体的には、入力ベクトルと各ユニットの参照ベクトル１８−１１〜１８−ａｂとのユークリッド距離を算出し、その距離が最も小さい参照ベクトルを有するユニットを勝利ユニットとする。
【００４０】
ステップＳ１５では、学習部１５Ｂは、勝利ユニットとその近傍のユニットとから構成される近傍集合を形成する。通常、この近傍集合は、更新回数ｔの増加に応じて小さくなるように形成される。
【００４１】
ステップＳ１６では、学習部１５Ｂは、上記の近傍集合に属するユニットの参照ベクトルを入力ベクトルに近づけるように更新する。具体的には、入力ベクトルから参照ベクトルを減算した値に正の学習パラメータを乗じた値を元の参照ベクトルに加算した値で、元の参照ベクトルを更新する。通常、学習パラメータは、更新回数ｔの増加および勝利ユニットからの距離に応じて小さくなる。
【００４２】
ステップＳ１７では、学習部１５Ｂは、上記の近傍集合に属するユニットに対応するカウント値をインクリメントする。１回当たりのインクリメント量は、近傍集合に属するユニット間で同じにしても良いし、勝利ユニットからの距離に応じて小さくなるようにしても良い。
【００４３】
次に、図８を参照して、修正ステップＳ３の詳細を説明する。
【００４４】
まず、修正部１５Ｃは、自己組織化マップの修正対象とする出力層のユニット１７−ｉｊを選択する変数ｉ、ｊを共に初期値１に設定する（ステップＳ３１、Ｓ３２）。以降、修正部１５Ｃは、ステップＳ３３からステップＳ３６までの処理を出力層のユニット１７−ｉｊ毎に繰り返す（ステップＳ３６〜Ｓ４０）。
【００４５】
ステップＳ３３では、修正部１５Ｃは、学習済自己組織化マップ１４Ｂの出力層のユニット１７−ｉｊに対応するカウント値Ｃｉｊと第１の閾値１４Ｄとを比較する。
【００４６】
ステップＳ３４〜Ｓ３６では、修正部１５Ｃは、ユニット１７−ｉｊのカウント値Ｃｉｊが第１の閾値１４Ｄ以下であれば、ユニット１７−ｉｊを無効化にすべくその有効フラグ１９−ｉｊを論理値０とし、ユニット１７−ｉｊのカウント値Ｃｉｊが第１の閾値１４Ｄを超えていれば、ユニット１７−ｉｊを有効にすべくその有効フラグ１９−ｉｊを論理値１とする。
【００４７】
次に、図９を参照して、位置決定ステップＳ４の詳細を説明する。
【００４８】
まず、位置決定部１５Ｄは、処理の対象とする特徴ベクトルを選択する変数ｉを初期値１に設定する（ステップＳ４１）。以降、位置決定部１５Ｄは、ステップＳ４２からステップＳ４６までの処理を特徴ベクトルの数ｍだけ繰り返す（ステップＳ４７、Ｓ４８）。
【００４９】
ステップＳ４２では、位置決定部１５Ｄは、修正済自己組織化マップ１４Ｅ中の無効化されていない有効な出力ユニットの中から、特徴ベクトル１４Ａｉに最も近い参照ベクトルを持つユニット１７−ｉｊを探索する。
【００５０】
ステップＳ４３では、位置決定部１５Ｄは、上記探索したユニット１７−ｉｊと特徴ベクトル１４Ａｉとの距離を第２の閾値１４Ｆと比較し、当該距離が第２の閾値１４Ｆ以下ならばステップＳ４４およびＳ４５へ進み、そうでなければステップＳ４６へ進む。
【００５１】
ステップＳ４４およびＳ４５では、位置決定部１５Ｄは、上記探索したユニット１７−ｉｊを特徴ベクトル１４Ａｉの帰属するユニットとして、特徴ベクトル１４Ａｉに対応する位置データ１４Ｇｉの帰属ユニットＥＰｉに設定し、有効フラグＦｉを論理値１に設定する。
【００５２】
ステップＳ４６では、位置決定部１５Ｄは、特徴ベクトル１４Ａｉに対応する位置データ１４Ｇｉの有効フラグＦｉを論理値０に設定する。
【００５３】
次に、図１０を参照して、表示ステップＳ５の詳細を説明する。
【００５４】
まず、表示部１５Ｅは、処理の対象とする特徴ベクトルを選択する変数ｉを初期値１に、また評価数をカウントする変数ｊを初期値０にそれぞれ設定する（ステップＳ５１、Ｓ５２）。以降、表示部１５Ｅは、ステップＳ５３、Ｓ５４の処理を特徴ベクトルの数ｍだけ繰り返し（ステップＳ５５〜Ｓ５７）、その後、ステップＳ５８の処理を実行する。
【００５５】
ステップＳ５３では、表示部１５Ｅは、決定位置１４Ｇ中の処理の対象とする特徴ベクトルに対応する位置データ１４Ｇｉの有効フラグＦｉが論理値１か否か、すなわち有効か否かを判定し、有効であればステップＳ５４およびＳ５５を実行した後にステップＳ５６に進み、無効であればステップＳ５４およびＳ５５を省略してステップＳ５６に進む。
【００５６】
ステップＳ５４およびＳ５５では、表示部１５Ｅは、位置データ１４Ｇｉの帰属ユニットＥＰｉの位置に応じた一覧表示領域内の位置に、特徴ベクトル１４ｉの表示シンボルを表示し、変数ｊを１だけインクリメントする。
【００５７】
ステップＳ５８では、表示部１５Ｅは、変数ｊによってカウントされた特徴ベクトルの件数を含むテキストを一覧表示領域に隣接する表示領域に表示する。
【００５８】
図１１（Ａ）は、表示部１５Ｅが画面表示部１３に表示する一覧表示領域１３Ａおよびそれに隣接するテキスト表示領域１３Ｂの表示例を示す。この例では、特徴ベクトルは１ドットにシンボル化され、一覧表示領域１３Ａに表示されている。各ドットの表示位置は、対応する特徴ベクトルの帰属ユニットの位置に従って決定されているため、類似する特徴ベクトルは近接する位置に表示されることになる。テキスト表示領域１３Ｂには、一覧表示領域１３Ａに表示されている特徴ベクトルの件数などが表示されている。
【００５９】
また一覧表示部１３Ａには、利用者が任意の表示シンボルを選択するためのカーソル１３Ｃが表示されている。カーソル１３Ｃによって何れかの表示シンボルを選択した状態で操作入力部１２上で所定の操作を利用者が行うと、表示部１５Ｅは、選択された表示シンボルに対応する特徴ベクトルを有する処理対象情報１４Ａの詳細を表示する。
【００６０】
図１１（Ｂ）は、表示部１５Ｅが画面表示部１３に表示する詳細表示領域１３Ｄの表示例を示す。この例では、上段、中断、下段の３段に分かれており、上段に、この特徴ベクトルを有する処理対象情報が或る携帯電話機Ｘに対するユーザＡさんの評価コメントであることが評価日時と共に表示されている。また中段には、特徴ベクトルの基礎となる各評価項目毎の評価値が数値および星印の数によって表示されている。さらに下段には、ユーザＡさんによる感想がテキスト文書で表示されている。
【００６１】
このように本実施形態によれば、他の特徴ベクトルと大幅に異なる少数の特徴ベクトルが他の特徴ベクトルと同様に分類され表示されてしまうことを、防止することができる。ユーザによる評価コメントを処理対象情報とするとき、他のユーザとあまりにも大幅に異なる評価を下している少数のユーザの評価コメントは、正当な評価を下しているとは到底考えられないケースが多い。そのような場合に本実施形態では、そのような不当な評価コメントを分類、表示の対象から極力除外することが可能となる。
【００６２】
上述の効果が得られる理由は以下の通りである。
【００６３】
説明を簡単にするために、処理の対象となる特徴ベクトルがＶ１〜Ｖ１０の１０個あり、そのうち９個の特徴ベクトルＶ１〜Ｖ９は全て同じか極めて類似し、残り１個の特徴ベクトルＶ１０が他の特徴ベクトルＶ１〜Ｖ９と大幅に相違するものとする。自己組織化マップの学習において、特徴ベクトルＶ１〜Ｖ９が入力ベクトルとして入力されると、出力層における幾つかのユニットの集合が近傍集合Ｃ１として更新対象となるが、近傍集合Ｃ１に含まれる複数のユニットは、特徴ベクトルＶ１〜Ｖ９間で大きくは相違しない。他方、自己組織化マップの学習において、特徴ベクトルＶ１０が入力ベクトルとして入力されると、出力層における幾つかのユニットの集合が近傍集合Ｃ２として更新対象となるが、特徴ベクトルＶ１０は特徴ベクトルＶ１〜Ｖ９と大幅に異なるため、近傍集合Ｃ２に含まれるユニットが上記の近傍集合Ｃ１にも含まれる確率は小さくなる。このため、自己組織化マップの出力層のユニットのうち、近傍集合Ｃ１として選ばれる幾つかのユニットの更新回数を表すカウント値は徐々に大きな値になるのに対し、近傍集合Ｃ２として選ばれる幾つかのユニットの更新回数はそれほどには大きくならない。この結果、第１の閾値１４Ｄ以下のカウント値を持つユニットを無効化すると、近傍集合Ｃ２として選ばれたユニットが無効化される確率が高くなる。このように修正後の自己組織化マップにおける出力層のユニットのうち、特徴ベクトルＶ１０に近いユニットが無効化されるので、特徴ベクトルＶ１０に最も近いユニットを探索した際のそのユニットと特徴ベクトルＶ１０との距離は第２の閾値１４Ｆより大きくなる確率が高くなる。これにより、特徴ベクトルＶ１０が帰属するユニットが実質的に存在しない状態となり、特徴ベクトルＶ１０は分類、表示の対象から除外される確率が高くなる。
【００６４】
本実施形態では、処理対象情報としてユーザによる或る製品（またはサービス）に対する評価コメントを例示したが、本発明は評価コメントのような情報に限定されず、広く適用することが可能である。例えば特許文献１に記載されるように各文書の特性を表す特徴ベクトルを自己組織化マップを用いて分類して一覧表示領域に各文書をシンボル化して表示する場合や、特許文献２に記載されるように複数の画像から生成された特徴ベクトルを自己組織化マップを用いて分類して各画像のサムネイル画像を一覧表示領域に表示する場合にも適用可能である。その他、本発明は以下のような各種の付加変更が可能である。
【００６５】
第１の閾値１４Ｄは、固定値としたが、可変値としてもよい。この場合、修正部１５Ｃは、複数の閾値の候補から第１の閾値１４Ｄとして使用する閾値を選択する機能を有していてよい。
【００６６】
第２の閾値１４Ｆは、固定値としたが、可変値としてもよい。この場合、位置決定部１５Ｄは、複数の閾値の候補から第２の閾値１４Ｆとして使用する閾値を選択する機能を有していてよい。
【符号の説明】
【００６７】
１…情報分類表示装置
１１…通信Ｉ／Ｆ部
１２…操作入力部
１３…画面表示部
１４…記憶部
１５…プロセッサ
【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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