(57)【要約】      （修正有）【課題】特徴が異なる二種類のデータ間の対応付けを精度よく求めるためのパラメータを推定する。【解決手段】初期化部３０が、潜在ベクトル集合Ｘ、及び潜在ベクトル集合Ｙを初期化し、推定部３２が、一方の種類のデータｄｉｓと他方の種類のデータｄｉｔとのペアの集合と、潜在ベクトル集合Ｘと、潜在ベクトル集合Ｙとに基づいて、対応付けられた潜在ベクトル集合Ｘｉと潜在ベクトル集合Ｙｉとの間の距離が小さく、かつ、対応付けられていない潜在ベクトル集合Ｘｉと潜在ベクトル集合Ｙｊとの間の距離が大きくなるように予め定められた目的関数を最適化するように、潜在ベクトル集合Ｘと、潜在ベクトル集合Ｙとを推定することを、繰り返し判定部３６が、繰り返し終了条件を満たすまで繰り返す。【選択図】図１
2016212684.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
初期化部と、推定部と、繰り返し判定部とを含む、特徴が異なる二種類のデータ間の対応付けを求めるためのパラメータ推定装置におけるパラメータ推定方法であって、
前記初期化部が、特徴が異なる二種類のデータの一方の種類のデータｄｓの各特徴からなる特徴集合の各特徴に割り当てる潜在ベクトルからなる潜在ベクトル集合Ｘ、及び他方の種類のデータｄｔの各特徴からなる特徴集合の各特徴に割り当てる潜在ベクトルからなる潜在ベクトル集合Ｙを初期化するステップと、
前記推定部が、入力された、対応付けられた前記一方の種類のデータｄｉｓと前記他方の種類のデータｄｉｔとのペアの集合と、前記潜在ベクトル集合Ｘと、前記潜在ベクトル集合Ｙとに基づいて、対応付けられた前記一方の種類のデータｄｉｔの各特徴に割り当てられる潜在ベクトルからなる潜在ベクトル集合Ｘｉと前記他方の種類のデータｄｉＳの各特徴に割り当てられる潜在ベクトルからなる潜在ベクトル集合Ｙｉとの間の距離が小さく、かつ、対応付けられていない前記一方の種類のデータｄｉｓの潜在ベクトル集合Ｘｉと前記他方の種類のデータｄｊｔの潜在ベクトル集合Ｙｊとの間の距離が大きくなるように予め定められた目的関数を最適化するように、前記潜在ベクトル集合Ｘと、前記潜在ベクトル集合Ｙとを推定するステップと、
前記繰り返し判定部が、予め定めた繰り返し終了条件を満たすまで、前記推定部による推定を繰り返すステップと、
を含むパラメータ推定方法。
【請求項２】
前記目的関数は、二種類のデータ間の類似度を制御するための類似度パラメータを用いて表され、
前記初期化部が初期化するステップは、前記潜在ベクトル集合Ｘ、前記潜在ベクトル集合Ｙ、及び前記類似度パラメータを初期化し、
前記推定部は、潜在ベクトル推定部及び類似度パラメータ推定部を含み、
前記推定部が推定するステップは、
前記潜在ベクトル推定部が、前記ペアの集合と、前記潜在ベクトル集合Ｘと、前記潜在ベクトル集合Ｙと、前記類似度パラメータとに基づいて、前記目的関数を最適化するように、前記潜在ベクトル集合Ｘと、前記潜在ベクトル集合Ｙとを推定するステップと、
前記類似度パラメータ推定部が、前記ペアの集合と、前記潜在ベクトル推定部によって推定された前記潜在ベクトル集合Ｘ及び前記潜在ベクトル集合Ｙとに基づいて、前記目的関数を最適化するように、前記類似度パラメータを推定するステップとを含む請求項１に記載のパラメータ推定方法。
【請求項３】
入力部と、マッチング部とを含む対応割当装置における対応割当方法であって、
前記入力部が、入力された、特徴が異なる二種類のデータの一方の種類のデータｄｉｓの集合と他方の種類のデータｄｊｔの集合とを受け付けるステップと、
前記マッチング部が、請求項１又は２に記載のパラメータ推定方法によって推定された、前記潜在ベクトル集合Ｘ及び前記潜在ベクトル集合Ｙに基づいて、前記入力部で受け付けた、一方の種類のデータｄｉｓの集合の各データｄｉｓに対して、前記データｄｉｓの潜在ベクトル集合Ｘｉと、前記他方の種類のデータｄｊｔの潜在ベクトル集合Ｙｊとのマッチングスコアが上位Ｒ個となるデータｄｊｔを抽出し、前記データｄｉｓと対応付けるステップと、
を含む対応割当方法。
【請求項４】
特徴が異なる二種類のデータ間の対応付けを求めるためのパラメータ推定装置であって、
特徴が異なる二種類のデータの一方の種類のデータｄｓの各特徴からなる特徴集合の各特徴に割り当てる潜在ベクトルからなる潜在ベクトル集合Ｘ、及び他方の種類のデータｄｔの各特徴からなる特徴集合の各特徴に割り当てる潜在ベクトルからなる潜在ベクトル集合Ｙを初期化する初期化部と、
入力された、対応付けられた前記一方の種類のデータｄｉｓと前記他方の種類のデータｄｉｔとのペアの集合と、前記潜在ベクトル集合Ｘと、前記潜在ベクトル集合Ｙとに基づいて、対応付けられた前記一方の種類のデータｄｉｔの各特徴に割り当てられる潜在ベクトルからなる潜在ベクトル集合Ｘｉと前記他方の種類のデータｄｉＳの各特徴に割り当てられる潜在ベクトルからなる潜在ベクトル集合Ｙｉとの間の距離が小さく、かつ、対応付けられていない前記一方の種類のデータｄｉｓの潜在ベクトル集合Ｘｉと前記他方の種類のデータｄｊｔの潜在ベクトル集合Ｙｊとの間の距離が大きくなるように予め定められた目的関数を最適化するように、前記潜在ベクトル集合Ｘと、前記潜在ベクトル集合Ｙとを推定する推定部と、
予め定めた繰り返し終了条件を満たすまで、前記推定部による推定を繰り返す繰り返し判定部と、
を含むパラメータ推定装置。
【請求項５】
コンピュータを、請求項４に記載のパラメータ推定装置の各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、パラメータ推定方法、対応割当方法、装置、及びプログラムに係り、特に、特徴が異なる二種類のデータ間の対応付けを求めるためのパラメータ推定方法、対応割当方法、装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、様々な種類のデータが大量に蓄積されている。例えば、テキストや画像、ユーザ情報などがこれにあたる。テキストは単語やキーワードの集合、画像は色、テクスチャ、局所特徴量の集合、ユーザ情報はそのユーザの好きな物事の集合で表現されていたりする。異なる種類のデータ間での対応付けをすることにより、例えば、テキストデータと画像データから画像の意味を表現するテキストを発見したり、ユーザデータと商品データからユーザが好む商品を推薦したり、日本語テキストデータと英語テキストデータから日本語テキストに対応する英語テキストを発見できたりする。
【０００３】
データ間での対応付けは、類似度が最も大きいデータの組を発見することで行える。
【０００４】
しかし、特徴が異なる二種類のデータ間では、データを表す特徴量が異なるため、直接的に類似度を測ることができない。この問題に対して、これまでの手法は、一つの共有空間で全てのデータを表現し直すことによって、異なる種類のデータ間の類似度を測れるようにし、対応付けを行う（例えば非特許文献１）。非特許文献１の手法は、共有空間への写像を行うために、同じ種類のデータ間の類似度を利用する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Vinokourov, A., Shawe-Taylor, J., and Cristianini, N. ‘Inferring a Semantic Representation of Text via Cross-Language Correlation Analysis,' In Advances in Neural Information Processing Systems, 2003.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし非特許文献１の方法では、性質は似ているが、形式上異なる特徴（例えば、テキストデータの場合は、「テスト」と「試験」は意味的に似ているが、字面は異なる特徴）を類似度計算で反映できないため、データの共有空間への理想的な写像が出来ない場合がある。
【０００７】
本発明は、上記問題点を解決するために成されたものであり、特徴が異なる二種類のデータ間の対応付けを精度よく求めるためのパラメータを推定することができるパラメータ推定方法、装置、及びプログラムを提供することを目的とする。
【０００８】
また、本発明は、特徴が異なる二種類のデータ間の対応付けを精度よく求めるためのパラメータを推定することができる対応割当方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】
【０００９】
上記目的を達成するために、第１の発明に係るパラメータ推定方法は、初期化部と、推定部と、繰り返し判定部とを含む、特徴が異なる二種類のデータ間の対応付けを求めるためのパラメータ推定装置におけるパラメータ推定方法であって、前記初期化部が、特徴が異なる二種類のデータの一方の種類のデータｄｓの各特徴からなる特徴集合の各特徴に割り当てる潜在ベクトルからなる潜在ベクトル集合Ｘ、及び他方の種類のデータｄｔの各特徴からなる特徴集合の各特徴に割り当てる潜在ベクトルからなる潜在ベクトル集合Ｙを初期化するステップと、前記推定部が、入力された、対応付けられた前記一方の種類のデータｄｉｓと前記他方の種類のデータｄｉｔとのペアの集合と、前記潜在ベクトル集合Ｘと、前記潜在ベクトル集合Ｙとに基づいて、対応付けられた前記一方の種類のデータｄｉｔの各特徴に割り当てられる潜在ベクトルからなる潜在ベクトル集合Ｘｉと前記他方の種類のデータｄｉＳの各特徴に割り当てられる潜在ベクトルからなる潜在ベクトル集合Ｙｉとの間の距離が小さく、かつ、対応付けられていない前記一方の種類のデータｄｉｓの潜在ベクトル集合Ｘｉと前記他方の種類のデータｄｊｔの潜在ベクトル集合Ｙｊとの間の距離が大きくなるように予め定められた目的関数を最適化するように、前記潜在ベクトル集合Ｘと、前記潜在ベクトル集合Ｙとを推定するステップと、前記繰り返し判定部が、予め定めた繰り返し終了条件を満たすまで、前記推定部による推定を繰り返すステップと、を含んで実行することを特徴とする。
【００１０】
また、第１の発明に係るパラメータ推定方法において、前記目的関数は、二種類のデータ間の類似度を制御するための類似度パラメータを用いて表され、前記初期化部が初期化するステップは、前記潜在ベクトル集合Ｘ、前記潜在ベクトル集合Ｙ、及び前記類似度パラメータを初期化し、前記推定部は、潜在ベクトル推定部及び類似度パラメータ推定部を含み、前記推定部が推定するステップは、前記潜在ベクトル推定部が、前記ペアの集合と、前記潜在ベクトル集合Ｘと、前記潜在ベクトル集合Ｙと、前記類似度パラメータとに基づいて、前記目的関数を最適化するように、前記潜在ベクトル集合Ｘと、前記潜在ベクトル集合Ｙとを推定するステップと、前記類似度パラメータ推定部が、前記ペアの集合と、前記潜在ベクトル推定部によって推定された前記潜在ベクトル集合Ｘ及び前記潜在ベクトル集合Ｙとに基づいて、前記目的関数を最適化するように、前記類似度パラメータを推定するステップとを含むようにしてもよい。
【００１１】
第２の発明に係る対応割当方法は、入力部と、マッチング部とを含む対応割当装置における対応割当方法であって、前記入力部が、入力された、特徴が異なる二種類のデータの一方の種類のデータｄｉｓの集合と他方の種類のデータｄｊｔの集合とを受け付けるステップと、前記マッチング部が、請求項１又は２に記載のパラメータ推定方法によって推定された、前記潜在ベクトル集合Ｘ及び前記潜在ベクトル集合Ｙに基づいて、前記入力部で受け付けた、一方の種類のデータｄｉｓの集合の各データｄｉｓに対して、前記データｄｉｓの潜在ベクトル集合Ｘｉと、前記他方の種類のデータｄｊｔの潜在ベクトル集合Ｙｊとのマッチングスコアが上位Ｒ個となるデータｄｊｔを抽出し、前記データｄｉｓと対応付けるステップと、を含んで実行することを特徴とする。
【００１２】
第３の発明に係るパラメータ推定装置は、特徴が異なる二種類のデータ間の対応付けを求めるためのパラメータ推定装置であって、
【００１３】
特徴が異なる二種類のデータの一方の種類のデータｄｓの各特徴からなる特徴集合の各特徴に割り当てる潜在ベクトルからなる潜在ベクトル集合Ｘ、及び他方の種類のデータｄｔの各特徴からなる特徴集合の各特徴に割り当てる潜在ベクトルからなる潜在ベクトル集合Ｙを初期化する初期化部と、入力された、対応付けられた前記一方の種類のデータｄｉｓと前記他方の種類のデータｄｉｔとのペアの集合と、前記潜在ベクトル集合Ｘと、前記潜在ベクトル集合Ｙとに基づいて、対応付けられた前記一方の種類のデータｄｉｔの各特徴に割り当てられる潜在ベクトルからなる潜在ベクトル集合Ｘｉと前記他方の種類のデータｄｉＳの各特徴に割り当てられる潜在ベクトルからなる潜在ベクトル集合Ｙｉとの間の距離が小さく、かつ、対応付けられていない前記一方の種類のデータｄｉｓの潜在ベクトル集合Ｘｉと前記他方の種類のデータｄｊｔの潜在ベクトル集合Ｙｊとの間の距離が大きくなるように予め定められた目的関数を最適化するように、前記潜在ベクトル集合Ｘと、前記潜在ベクトル集合Ｙとを推定する推定部と、予め定めた繰り返し終了条件を満たすまで、前記推定部による推定を繰り返す繰り返し判定部と、を含んで構成されている。
【００１４】
第４の発明に係るプログラムは、コンピュータを、第３の発明に係るパラメータ推定装置の各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明のパラメータ推定方法、装置、及びプログラムによれば、潜在ベクトル集合Ｘ、及び潜在ベクトル集合Ｙを初期化し、一方の種類のデータｄｉｓと他方の種類のデータｄｉｔとのペアの集合と、潜在ベクトル集合Ｘと、潜在ベクトル集合Ｙとに基づいて、対応付けられた潜在ベクトル集合Ｘｉと潜在ベクトル集合Ｙｉとの間の距離が小さく、かつ、対応付けられていない潜在ベクトル集合Ｘｉと潜在ベクトル集合Ｙｊとの間の距離が大きくなるように予め定められた目的関数を最適化するように、潜在ベクトル集合Ｘと、潜在ベクトル集合Ｙとを推定することを、繰り返し終了条件を満たすまで繰り返すことにより、特徴が異なる二種類のデータ間の対応付けを精度よく求めるためのパラメータを推定することができる、という効果が得られる。
【００１６】
また、本発明の対応割当方法によれば、一方の種類のデータｄｉｓの集合の各データｄｉｓに対して、データｄｉｓの潜在ベクトル集合Ｘｉと、他方の種類のデータｄｉｔの潜在ベクトル集合Ｙｊとのマッチングスコアが上位Ｒ個となるデータｄｊｔを抽出し、前記データｄｉｓと対応付けることにより、特徴が異なる二種類のデータ間の対応付けを精度よく求めることができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態に係るパラメータ推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る対応割当装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係るパラメータ推定装置におけるパラメータ推定処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態に係る対応割当装置における対応割当処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図５】本実施の形態に係る手法の実験結果を示す図である。
【図６】本実施の形態に係る手法の実験結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１９】
＜本発明の実施の形態に係る概要＞
【００２０】
まず、本発明の実施の形態における概要を説明する。本実施の形態に係るパラメータ推定装置は、特徴が異なる二種類のデータ間の対応付けを求めるための潜在ベクトルを推定するものである。また、本実施の形態に係る対応割当装置は、パラメータ推定装置によって推定された潜在ベクトルを用いて、二種類のデータ間の対応付けを求めるものである。
【００２１】
＜本発明の実施の形態に係るパラメータ推定装置の構成＞
【００２２】
次に、本発明の実施の形態に係るパラメータ推定装置の構成について説明する。図１に示すように、本発明の実施の形態に係るパラメータ推定装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するパラメータ推定処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。このパラメータ推定装置１００は、機能的には図１に示すように入力部１０と、演算部２０とを備えている。
【００２３】
入力部１０は、対応付けられた二種類のデータからなるＮｔｒ個のペアの集合
【００２４】
【数１】
2016212684.tif 000003
【００２５】
を受け付ける。
【００２６】
ここで、対応付けられた二種類のデータは、ｄｉｓは第一種類（例えば日本語）のデータ集合のｉ番目のデータ、及びｄｉｔは第二種類（例えば英語）のデータ集合のｉ番目のデータにより表される。対応付けられた第一種類のデータ集合のｉ番目のデータ及び第二種類のデータ集合のｉ番目のデータはそれぞれ、第一種類のデータの特徴集合Ｆｓと第二種類のデータの特徴集合Ｆｔの部分集合である。例えば、第一種類データが日本語テキストの場合は、Ｆｓは日本語の語彙集合、第二種類のデータが英語テキストの場合は、Ｆｔは英語の語彙集合などを用いることができる。
【００２７】
演算部２０は、初期化部３０と、推定部３２と、繰り返し判定部３８と、パラメータ集合記憶部４０とを含んで構成されている。
【００２８】
初期化部３０は、第一種類のデータｄｓの各特徴ｆからなる特徴集合Ｆｓの各特徴ｆに割り当てる潜在ベクトルｘｆからなる潜在ベクトル集合Ｘ、第二種類のデータｄｔの各特徴ｆからなる特徴集合Ｆｔの各特徴ｆに割り当てる潜在ベクトルｙｆからなる潜在ベクトル集合Ｙ、及び二種類のデータ間の類似度を制御するための類似度パラメータθを初期化する。初期化は、第一種類の各特徴ｆの潜在ベクトルｘ∈Ｘ、第二種類の各特徴ｆの潜在ベクトルｙ∈Ｙ、及び類似度パラメータθの各々をランダムに初期化すればよい。なお、
【００２９】
【数２】
2016212684.tif 000004
【００３０】
は第一種類データｄｓの特徴の潜在ベクトル集合、
【００３１】
【数３】
2016212684.tif 000005
【００３２】
は第二種類データｄｔの特徴の潜在ベクトル集合を表す。
【００３３】
推定部３２は、入力部１０において受け付けた、対応付けられた第一種類のデータｄｉｓと第二種類のデータｄｉｔとのペアの集合Ｏｔｒと、潜在ベクトル集合Ｘと、潜在ベクトル集合Ｙと、類似度パラメータとに基づいて、対応付けられた第一種類のデータｄｉｔの各特徴ｆに割り当てられる潜在ベクトルｘｆからなる潜在ベクトル集合Ｘｉと第二種類のデータｄｉＳの各特徴ｆに割り当てられる潜在ベクトルｙｆからなる潜在ベクトル集合Ｙｉとの間の距離が小さく、かつ、対応付けられていない第一種類のデータｄｉｓの潜在ベクトル集合Ｘｉと第二種類のデータｄｊｔの潜在ベクトル集合Ｙｊとの間の距離が大きいきときに値が大きくなるように予め定められた目的関数を最適化するように、潜在ベクトル集合Ｘと、潜在ベクトル集合Ｙと、類似度パラメータθとを推定する。
【００３４】
推定部３２は、潜在ベクトル推定部３４と、類似度パラメータ推定部３６とを含んで構成されており、それぞれ以下の処理を行う。
【００３５】
潜在ベクトル推定部３４は、入力部１０において受け付けた、対応付けられた第一種類のデータｄｉｓと第二種類のデータｄｉｔとのペアの集合Ｏｔｒと、初期化部３０により初期化され、又は前回推定された潜在ベクトル集合Ｘ、潜在ベクトル集合Ｙ、及び類似度パラメータθとに基づいて、類似度パラメータθを固定して、以下（１）式の目的関数を最適化するように、潜在ベクトル集合Ｘと、潜在ベクトル集合Ｙとを推定する。
【００３６】
【数４】
2016212684.tif 000006
【００３７】
ここで、上記（１）式の目的関数について詳細に説明する。上記（１）式の目的関数におけるｐ（Ｘ｜ρ）及びｐ（Ｙ｜ρ）は、事前分布パラメータρによって定義される、潜在ベクトル集合Ｘ及び潜在ベクトル集合Ｙに対する事前分布である。当該事前分布は、例えば、以下（２）式により表すことができる。
【００３８】
【数５】
2016212684.tif 000007
【００３９】
また、ｐ（ｄｉｓ、ｄｊｔ｜Ｘ、Ｙ、θ）は、潜在ベクトル集合Ｘ、潜在ベクトル集合Ｙ、及び類似度パラメータθが与えられたときの第一種類のデータｄｉｓと第二種類のデータｄｊｔの間に対応がある確率である。当該確率は、例えば以下（３）式のように定式化できる。
【００４０】
【数６】
2016212684.tif 000008
【００４１】
ここで、Ｄ（Ｘｉ、Ｙｊ）は、ｉ番目の第一種類のデータｄｉｓの潜在ベクトル集合
【００４２】
【数７】
2016212684.tif 000009
【００４３】
とｊ番目の第二種類のデータｄｊｔの潜在ベクトル集合
【００４４】
【数８】
2016212684.tif 000010
【００４５】
の間の距離を表す。距離を表す距離関数Ｄとしては、例えば以下（４）式のような関数を用いることができる。
【００４６】
【数９】
2016212684.tif 000011
【００４７】
ここで、カーネル関数ｋ（・，・）は二つのベクトル間の類似度を測るための関数である。このカーネル関数として、例えば以下（５）式の関数を用いることができる。
【００４８】
【数１０】
2016212684.tif 000012
【００４９】
上記（５）式のカーネル関数以外にも、線形カーネルや多項式カーネルなどの半正定値性を持つカーネル関数を用いることが可能である。
【００５０】
また、上記（１）式以外の目的関数も考えられる。例えば、（１）式の事前分布の部分を除いた以下（６）式の目的関数や、対応が付いているデータの距離が小さく、対応が付いていないデータの距離が大きいとき値が大きくなるような確率的でない目的関数が考えられる。
【００５１】
【数１１】
2016212684.tif 000013
【００５２】
潜在ベクトル推定部３４では、以上説明した目的関数において、潜在ベクトル集合Ｘと、潜在ベクトル集合Ｙと、類似度パラメータθが与えられた時、ペアの集合Ｏｔｒに含まれる全てのデータの組（ｄｉｓ，ｄｉｔ）∈Ｏｔｒを正しく発見できるときに、目的関数の値が最も大きくなる潜在ベクトルｘ∈Ｘ、及び潜在ベクトルｙ∈Ｙを推定する。推定は、上記（３）式により類似度パラメータθを用いて得られる類似度に応じて、対応付けられた第一種類のデータｄｉｓの潜在ベクトル集合Ｘｉと第二種類のデータｄｉｔの潜在ベクトル集合Ｙｉとの間の距離が小さくなり、対応のない第一種類のデータｄｉｓの潜在ベクトル集合Ｘｉと第二種類のデータｄｊｔの潜在ベクトル集合Ｙｊとの間の距離が大きくなるように潜在ベクトル集合Ｘ及び潜在ベクトル集合Ｙを更新することによって行う。当該更新は、類似度パラメータθを現在の推定値（初期化部３０によって初期化された値、又は後述する類似度パラメータ推定部３６によって推定された値）で固定した上で、上記（１）式を最大化する潜在ベクトル集合Ｘ及び潜在ベクトル集合Ｙを見つけることによって可能である。潜在ベクトル集合Ｘ及び潜在ベクトル集合Ｙを発見するための手法としては、例えば、最急降下法や準ニュートン法などの最適化手法を用いることができる。
【００５３】
類似度パラメータ推定部３６は、入力部１０において受け付けた、対応付けられた第一種類のデータｄｉｓと第二種類のデータｄｉｔとのペアの集合Ｏｔｒと、潜在ベクトル推定部３４によって推定された潜在ベクトル集合Ｘ及び潜在ベクトル集合Ｙとに基づいて、潜在ベクトル集合Ｘ及び潜在ベクトル集合Ｙを固定して、上記（１）式の目的関数を最適化するように、類似度パラメータθを推定する。
【００５４】
類似度パラメータ推定部３６は、具体的には、潜在ベクトル推定部３４による推定と同様に、上記（３）式により類似度パラメータθを用いて得られる類似度に応じて、対応付けられた第一種類のデータｄｉｓの潜在ベクトル集合Ｘｉと第二種類のデータｄｉｔの潜在ベクトル集合Ｙｉとの間の距離が小さくなり、対応のない第一種類データｄｉｓの潜在ベクトル集合Ｘｉと第二種類のデータｄｊｔの潜在ベクトル集合Ｙｊとの間の距離が大きくなるように類似度パラメータθを更新することによって行う。当該更新は、潜在ベクトル集合Ｘ、Ｙを現在の推定値で固定した上で、上記（１）式を最大化する類似度パラメータθを見つけることによって可能である。更新には、例えば、最急降下法や準ニュートン法などの最適化手法を用いることができる。
【００５５】
繰り返し判定部３８は、予め定めた繰り返し終了条件を満たすまで、推定部３２による推定を繰り返す。具体的な繰り返し終了条件としては、繰り返しの回数、又は目的関数の変化の大きさなどを用いることができ、目的関数の値が収束するまで更新を繰り返す。そして、目的関数が収束したと判定されれば、推定部３２で推定された潜在ベクトル集合Ｘ、潜在ベクトル集合Ｙ、及び類似度パラメータθをパラメータ集合記憶部４０に記憶する。
【００５６】
＜本発明の実施の形態に係る対応割当装置の構成＞
【００５７】
次に、本発明の実施の形態に係るパラメータ推定装置の構成について説明する。図２に示すように、本発明の実施の形態に係るパラメータ推定装置３００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する対応割当処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この対応割当装置２００は、機能的には図２に示すように入力部２１０と、演算部２２０と、出力部２５０とを備えている。
【００５８】
入力部２１０は、対応付けを行いたい二種類のデータのデータ集合として、Ｎｔｅｓ個の第一種類のデータｄｉｓの集合
【００５９】
【数１２】
2016212684.tif 000014
【００６０】
と、Ｎｔｅｔ個の第二種類のデータｄｉｔの集合
【００６１】
【数１３】
2016212684.tif 000015
【００６２】
とを受け付ける。
【００６３】
演算部２２０は、読込部２３０と、マッチング部２３２と、パラメータ集合記憶部２４０とを含んで構成されている。
【００６４】
パラメータ集合記憶部２４０には、上記パラメータ推定装置１００で推定されたパラメータ集合記憶部４０と同じ潜在ベクトル集合Ｘ、潜在ベクトル集合Ｙ、及び類似度パラメータθが記憶されている。
【００６５】
読込部２３０は、パラメータ集合記憶部２４０に記憶されている潜在ベクトル集合Ｘ、潜在ベクトル集合Ｙ、及び類似度パラメータθを読み込む。また、第一種類のデータｄｉｓの集合Ｏｔｅｓと、第二種類のデータｄｊｔの集合Ｏｔｅｔとを読み込む。
【００６６】
マッチング部２３２は、読込部２３０で読み込んだ潜在ベクトル集合Ｘ及び潜在ベクトル集合Ｙと、類似度パラメータθとに基づいて、以下（７）式に従って、入力部２１０で受け付けた、第一種類のデータｄｉｓの集合Ｏｔｅｓの各データｄｉｓに対して、データｄｉｓの潜在ベクトル集合Ｘｉと、第二種類のデータｄｊｔの潜在ベクトル集合Ｙｊとのマッチングスコアが上位Ｒ個となるデータｄｊｔを抽出し、データｄｉｓと対応付ける。
【００６７】
【数１４】
2016212684.tif 000016
【００６８】
ここで、関数Ｄ（・，・）は、上記（４）式で定義された距離関数である。そして、マッチング部２３２は、データｄｉｓに対応付けたＲ個のデータｄｊｔとの対応集合
【００６９】
【数１５】
2016212684.tif 000017
【００７０】
を、二種類のデータの集合の対応割当結果Ｍとして出力する。
【００７１】
＜本発明の実施の形態に係るパラメータ推定装置の作用＞
【００７２】
次に、本発明の実施の形態に係るパラメータ推定装置１００の作用について説明する。入力部１０において、対応付けられた第一種類のデータｄｉｓと第二種類のデータｄｉｔとのペアの集合Ｏｔｒを受け付けると、パラメータ推定装置１００は、図３に示すパラメータ推定処理ルーチンを実行する。
【００７３】
まず、ステップＳ１００では、入力部１０において受け付けた、対応付けられた第一種類のデータｄｉｓと第二種類のデータｄｉｔとのペアの集合Ｏｔｒを取得する。
【００７４】
次に、ステップＳ１０２では、第一種類のデータｄｓの各特徴ｆに割り当てる潜在ベクトルｘｆからなる潜在ベクトル集合Ｘ、第二種類のデータｄｔの各特徴ｆに割り当てる潜在ベクトルｙｆからなる潜在ベクトル集合Ｙ、及び類似度パラメータθを初期化する。
【００７５】
ステップＳ１０４では、ステップＳ１００で取得した、対応付けられた第一種類のデータｄｉｓと第二種類のデータｄｉｔとのペアの集合Ｏｔｒと、ステップＳ１０２により初期化され、又は前回本ステップにより推定された潜在ベクトル集合Ｘと、潜在ベクトル集合Ｙと、類似度パラメータθとに基づいて、上記（１）式の目的関数を最適化するように、潜在ベクトル集合Ｘと、潜在ベクトル集合Ｙを推定する。
【００７６】
ステップＳ１０６では、ステップＳ１００で取得した、対応付けられた第一種類のデータｄｉｓと第二種類のデータｄｉｔとのペアの集合Ｏｔｒと、ステップＳ１０４によって推定された潜在ベクトル集合Ｘ及び潜在ベクトル集合Ｙとに基づいて、上記（１）式の目的関数を最適化するように、類似度パラメータθを推定する。
【００７７】
ステップＳ１０８では、目的関数が収束したかを判定し、収束していないと判定された場合は、ステップＳ１０４からステップＳ１０６の処理を繰り返し、収束していると判定された場合は、ステップＳ１１０へ移行する。
【００７８】
ステップＳ１１０では、ステップＳ１０４で推定された潜在ベクトル集合Ｘ及び潜在ベクトル集合Ｙ、並びにステップＳ１０６で推定された類似度パラメータθをパラメータ集合記憶部４０に記憶し、処理を終了する。
【００７９】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係るパラメータ推定装置によれば、潜在ベクトル集合Ｘ、及び潜在ベクトル集合Ｙを初期化し、第一種類のデータｄｉｓと第二種類のデータｄｉｔとのペアの集合と、潜在ベクトル集合Ｘと、潜在ベクトル集合Ｙとに基づいて、対応付けられた潜在ベクトル集合Ｘｉと潜在ベクトル集合Ｙｉとの間の距離が小さく、かつ、対応付けられていない潜在ベクトル集合Ｘｉと潜在ベクトル集合Ｙｊとの間の距離が大きいときに値が大きくなるように予め定められた目的関数を最適化するように、潜在ベクトル集合Ｘと、潜在ベクトル集合Ｙとを推定することを、繰り返し終了条件を満たすまで繰り返すことにより、特徴が異なる二種類のデータ間の対応付けを精度よく求めるためのパラメータを推定することができる。
【００８０】
＜本発明の実施の形態に係る対応割当装置の作用＞
【００８１】
次に、本発明の実施の形態に係る対応割当装置２００の作用について説明する。入力部２１０において第一種類のデータｄｉｓの集合Ｏｔｅｓと、第二種類のデータｄｊｔの集合Ｏｔｅｔとを受け付けると、対応割当装置２００は、図４に示す対応割当処理ルーチンを実行する。
【００８２】
まず、ステップＳ２００では、入力部２１０において受け付けた第一種類のデータｄｉｓの集合Ｏｔｅｓと、第二種類のデータｄｊｔの集合Ｏｔｅｔとを取得する。
【００８３】
次にステップＳ２０２では、パラメータ集合記憶部２４０に記憶されている、潜在ベクトル集合Ｘ、潜在ベクトル集合Ｙ、及び類似度パラメータθ、並びにステップＳ２００で取得した、第一種類のデータｄｉｓの集合Ｏｔｅｓ、及び第二種類のデータｄｊｔの集合Ｏｔｅｔを読み込む。
【００８４】
ステップＳ２０４では、ステップＳ２０４で読み込んだ、潜在ベクトル集合Ｘ及び潜在ベクトル集合Ｙと、類似度パラメータθとに基づいて、上記（７）式に従って、ステップＳ２０４で読み込んだ、第一種類のデータｄｉｓの集合Ｏｔｅｓの各データｄｉｓに対して、データｄｉｓの潜在ベクトル集合Ｘｉと、第二種類のデータｄｉｔの潜在ベクトル集合Ｙｊとのマッチングスコアが上位Ｒ個となるデータｄｊｔを抽出し、データｄｉｓと対応付ける。
【００８５】
そして、ステップＳ２０６では、ステップＳ２０４により対応付けられた二種類のデータの集合の対応割当結果Ｍを出力し、処理を終了する。
【００８６】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る対応割当装置によれば、第一種類のデータｄｉｓの集合の各データｄｉｓに対して、データｄｉｓの潜在ベクトル集合Ｘｉと、第二種類のデータｄｉｔの潜在ベクトル集合Ｙｊとのマッチングスコアが上位Ｒ個となるデータｄｊｔを抽出し、前記データｄｉｓと対応付けることにより、特徴が異なる二種類のデータ間の対応付けを精度よく求めることができる。
【００８７】
＜実験結果＞
【００８８】
本発明の実施の形態に係る手法を評価するため、五ヶ国語（日本語, フィンランド語, フランス語, イタリア語, ドイツ語）で書かれたWikipedia（Ｒ）のテキストをデータセットとして用いて実験を行った。 比較手法として、上記非特許文献１に記載のKCCA(Kernel Canonical Correlation Analysis)、非特許文献２に記載のCCA (Canonical Correlation Analysis)、非特許文献３に記載のBILDA(BIlingual Latent Dirichlet Allocation)を用いた。
【００８９】
[非特許文献２]：Hotelling, H., “Relations Between Two Sets of Variants,” Biometrika, Vol.28,pp.321−377, 1936.
【００９０】
[非特許文献３]：Zhang, T., Liu, K., and Zhao, J., “Cross Lingual Entity Linking with BilingualTopic Model,” In Proceedings of the Twenty-Third International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp.2218−2224, 2013.
【００９１】
図５及び図６に、各データセットにおいて、Ｒ個の対応先データｄｊｔの候補中に正解の対応データが含まれる確率を示す。全てのデータセットにおいて、本発明の実施の形態に係る手法(Proposed) が最も高い確率を達成しており、高精度で異種データの対応付けが可能であることを示唆している。なお、本実験例では、二種類の言語を一対一の対応で評価したが、一種の言語を軸として、他の四か国の言語との関係を一体多の対応で評価することも可能である。
【００９２】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００９３】
例えば、上述した実施の形態では、パラメータ推定装置において、特徴が異なる二種類のデータを対応付けるための潜在ベクトルを推定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、特徴が異なる複数種類のデータを対応付けるための潜在ベクトルを推定することもできる。この場合には、一種類のデータを軸として、他の種類のデータと対応付けるための潜在ベクトル集合を推定するようにすればよい。
【００９４】
また、上述した実施の形態では、初期化部３０で、類似度パラメータθを初期化し、類似度パラメータ推定部３６による推定で類似度パラメータθを推定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、類似度パラメータθの設定値を予め定めておいてもよい。その場合には、初期化部３０、及び類似度パラメータ推定部３６において行う類似度パラメータθに関する処理を省略することができる。
【符号の説明】
【００９５】
１０、２１０  入力部
２０、２１０  演算部
３０   初期化部
３２   推定部
３４   潜在ベクトル推定部
３６   類似度パラメータ推定部
３８   繰り返し判定部
４０、２４０  パラメータ集合記憶部
１００ パラメータ推定装置
２００ 対応割当装置
２３０ 読込部
２３２ マッチング部
【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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