(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
時空間上の複数の物体の座標を示す時空間情報と前記複数の物体の各々の名称とを含む物体時空間情報を取得し、前記物体時空間情報に含まれる前記複数の物体の各々の名称を１つ以上の単語に分解する処理である形態素解析を行うことによって、形態素解析済み物体時空間情報を生成する形態素解析部と、
前記形態素解析済み物体時空間情報から、前記時空間上において前記複数の物体の各々の周辺に存在する物体である周辺物体の形態素解析済み名称を取得する周辺物体情報取得部と、
前記形態素解析済み名称から、前記複数の物体の各々の前記周辺物体の名称に含まれる単語である周辺物体名称単語の分布を計算する周辺物体名称単語分布計算部と、
前記周辺物体名称単語の分布を単語についての時空間情報考慮済み分散表現に変換する時空間情報考慮済み分散表現変換部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記物体時空間情報を格納する物体時空間情報データベース部をさらに備え、
前記形態素解析部は、前記物体時空間情報データベース部から取得された前記物体時空間情報の前記形態素解析を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記時空間情報考慮済み分散表現を格納する時空間情報考慮済み分散表現データベース部をさらに備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
文書データを取得し、前記文書データから、前記文書データに含まれる単語を数値化することによって得られた単語数値表現を獲得する単語数値表現獲得部と、
前記単語数値表現と前記時空間情報考慮済み分散表現とを統合することによって統合済み分散表現を生成する分散表現統合部と、
前記統合済み分散表現を用いて、入力された１対の単語の互いの意味関係の判別を行うことによって前記判別の結果を生成する単語意味関係判別部と
を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記単語数値表現獲得部によって獲得された前記単語数値表現を格納する単語数値表現データベース部をさらに備え、
前記分散表現統合部は、前記単語数値表現データベース部から取得された前記単語数値表現と前記時空間情報考慮済み分散表現とを統合することによって前記統合済み分散表現を生成する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記時空間情報考慮済み分散表現を格納する時空間情報考慮済み分散表現データベース部と、
前記単語数値表現獲得部によって獲得された前記単語数値表現を格納する単語数値表現データベース部と
をさらに備え、
前記分散表現統合部は、前記単語数値表現データベース部から取得された前記単語数値表現と前記時空間情報考慮済み分散表現データベース部から取得された前記時空間情報考慮済み分散表現とを統合することによって前記統合済み分散表現を生成する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記時空間情報考慮済み分散表現変換部は、単語についての前記時空間情報考慮済み分散表現から複数の単語を含む文についての分散表現である時空間情報考慮済み文分散表現に変換する機能を備えた時空間情報考慮済み文分散表現変換部である
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記時空間情報考慮済み文分散表現を格納する時空間情報考慮済み文分散表現データベース部をさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
文書データを取得し、前記文書データから、前記文書データに含まれる文を数値化することによって得られた文数値表現を獲得する文数値表現獲得部と、
前記文数値表現と前記時空間情報考慮済み文分散表現とを統合することによって統合済み文分散表現を生成する分散表現統合部と、
前記統合済み文分散表現を用いて、入力された１対の文の互いの意味関係の判別を行うことによって前記判別の結果を生成する文意味関係判別部と
を備えることを特徴とする請求項７又は８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記文数値表現獲得部によって獲得された前記文数値表現を格納する文数値表現データベース部をさらに備え、
前記分散表現統合部は、前記文数値表現データベース部から取得された前記文数値表現と前記時空間情報考慮済み文分散表現とを統合することによって前記統合済み文分散表現を生成する
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記時空間情報考慮済み文分散表現を格納する時空間情報考慮済み文分散表現データベース部と、
前記文数値表現獲得部によって獲得された前記文数値表現を格納する文数値表現データベース部と
をさらに備え、
前記分散表現統合部は、前記文数値表現データベース部から取得された前記文数値表現と前記時空間情報考慮済み文分散表現データベース部から取得された時空間情報考慮済み文分散表現とを統合することによって前記統合済み分散表現を生成する
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
前記コンピュータが、時空間上の複数の物体の座標を示す時空間情報と前記複数の物体の各々の名称とを含む物体時空間情報を取得し、前記物体時空間情報に含まれる前記複数の物体の各々の名称を１つ以上の単語に分解する処理である形態素解析を行うことによって、形態素解析済み物体時空間情報を生成するステップと、
前記コンピュータが、前記形態素解析済み物体時空間情報から、前記時空間上において前記複数の物体の各々の周辺に存在する物体である周辺物体の形態素解析済み名称を取得するステップと、
前記コンピュータが、前記形態素解析済み名称から、前記複数の物体の各々の前記周辺物体の名称に含まれる単語である周辺物体名称単語の分布を計算するステップと、
前記コンピュータが、前記周辺物体名称単語の分布を単語についての時空間情報考慮済み分散表現に変換するステップと
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１３】
時空間上の複数の物体の座標を示す時空間情報と前記複数の物体の各々の名称とを含む物体時空間情報を取得し、前記物体時空間情報に含まれる前記複数の物体の各々の名称を１つ以上の単語に分解する処理である形態素解析を行うことによって、形態素解析済み物体時空間情報を生成する処理と、
前記形態素解析済み物体時空間情報から、前記時空間上において前記複数の物体の各々の周辺に存在する物体である周辺物体の形態素解析済み名称を取得する処理と、
前記形態素解析済み名称から、前記複数の物体の各々の前記周辺物体の名称に含まれる単語である周辺物体名称単語の分布を計算するステップと、
前記周辺物体名称単語の分布を単語についての時空間情報考慮済み分散表現に変換する処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
パソコン及びインターネットの普及によって、ユーザがアクセス可能な電子化文書（すなわち、文書データ）の量が増大している。このため、大規模な電子化文書の中から、所望の文書を効率的に発見するための技術が求められている。文書検索技術に代表される、自然言語を扱う技術では、単語の意味を計算機で処理するために、分散表現（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ）（すなわち、数値ベクトル）を利用することが多い。【０００３】
従来、分散表現の獲得は、互いに類似した意味の単語に関しては、各単語を含む文において、単語の周辺に出現する単語（すなわち、周辺単語）の分布も互いに類似するという仮説（すなわち、分布仮説）に基づいて行われている。例えば、非特許文献１は、分布仮説に基づく単語の意味の獲得手法を提案している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｔｏｍａｓ  Ｍｉｋｏｌｏｖ、外３名、  “Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｗｏｒｄ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｓｐａｃｅ”、  ＩＣＬＲ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ）  ２０１３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記手法では、時空間情報が考慮されていないので、周辺単語の分布が類似する単語は、異なる物体を示す単語であっても、互いに類似する分散表現を持つと判定される。このため、上記手法によって同じ意味の単語（すなわち、同義語）を獲得しようと試みた場合、周辺単語の分布が類似する単語であれば、異なる物体を示す単語であっても、同じ意味を持つ単語であると判定される。つまり、互いに所望の意味関係を持つ単語（例えば、同義語）を、正確に獲得することができない場合があるという問題がある。【０００６】
例えば、上記手法によって、対象の単語（「着目単語」とも言う。）である「東大」の同義語の獲得を試みた場合、着目単語「東大」の周辺単語の分布に類似する周辺単語の分布を持つ単語である「京大」及び「早大」が、着目単語「東大」の同義語として獲得されることが知られている。つまり、着目単語の同義語ではない単語が、同義語として獲得される。ここで、「東大」（日本語発音で「Ｔｏｄａｉ」）は、「東京大学」（日本語発音は「Ｔｏｋｙｏ  Ｄａｉｇａｋｕ」、意味は「Ｔｏｋｙｏ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ」）の略称である。また、「京大」（日本語発音で「Ｋｙｏｄａｉ」）は、「京都大学」（日本語発音は「Ｋｙｏｔｏ  Ｄａｉｇａｋｕ」、意味は「Ｋｙｏｔｏ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ」）の略称である。「早大」（日本語発音で「Ｓｏｄａｉ」）は、「早稲田大学」（日本語発音は「Ｗａｓｅｄａ  Ｄａｉｇａｋｕ」、意味は「Ｗａｓｅｄａ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ」）の略称である。【０００７】
本発明は、上記従来の課題を解決するためになされたものであり、互いに所望の意味関係を持つ単語又は文を正確に獲得することを可能にする情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム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】
本発明の一態様に係る情報処理装置は、時空間上の複数の物体の座標を示す時空間情報と前記複数の物体の各々の名称とを含む物体時空間情報を取得し、前記物体時空間情報に含まれる前記複数の物体の各々の名称を１つ以上の単語に分解する処理である形態素解析を行うことによって、形態素解析済み物体時空間情報を生成する形態素解析部と、前記形態素解析済み物体時空間情報から、前記時空間上において前記複数の物体の各々の周辺に存在する物体である周辺物体の形態素解析済み名称を取得する周辺物体情報取得部と、前記形態素解析済み名称から、前記複数の物体の各々の前記周辺物体の名称に含まれる単語である周辺物体名称単語の分布を計算する周辺物体名称単語分布計算部と、前記周辺物体名称単語の分布を単語についての時空間情報考慮済み分散表現に変換する時空間情報考慮済み分散表現変換部とを備えることを特徴とする。【０００９】
本発明の一態様に係る情報処理方法は、コンピュータが実行する情報処理方法であって、前記コンピュータが、時空間上の複数の物体の座標を示す時空間情報と前記複数の物体の各々の名称とを含む物体時空間情報を取得し、前記物体時空間情報に含まれる前記複数の物体の各々の名称を１つ以上の単語に分解する処理である形態素解析を行うことによって、形態素解析済み物体時空間情報を生成するステップと、前記コンピュータが、前記形態素解析済み物体時空間情報から、前記時空間上において前記複数の物体の各々の周辺に存在する物体である周辺物体の形態素解析済み名称を取得するステップと、前記コンピュータが、前記形態素解析済み名称から、前記複数の物体の各々の前記周辺物体の名称に含まれる単語である周辺物体名称単語の分布を計算するステップと、前記コンピュータが、前記周辺物体名称単語の分布を単語についての時空間情報考慮済み分散表現に変換するステップとを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、物体時空間情報を考慮に入れた分散表現である時空間情報考慮済み分散表現を獲得することができる。また、時空間情報考慮済み分散表現を用いれば、１対の単語の互いの意味関係又は１対の文の互いの意味関係を正確に判別することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態１に係る情報処理装置の構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】（ａ）は、実施の形態１における物体時空間情報データベースの例を表形式で示す図であり、（ｂ）及び（ｃ）は、実施の形態１における物体時空間情報データベースの例を時空間座標上に示す図である。
【図３】実施の形態１に係る情報処理装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【図４】実施の形態１における周辺物体情報取得部が行う処理を示すフローチャートである。
【図５】実施の形態１における周辺物体名称単語分布計算部が行う処理を示すフローチャートである。
【図６】実施の形態１における時空間情報考慮済み分散表現変換部が行う処理を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態２に係る情報処理装置の構成を概略的に示すブロック図である。
【図８】実施の形態２における単語数値表現獲得部が行う処理を示すフローチャートである。
【図９】実施の形態２における分散表現統合部が行う処理を示すフローチャートである。
【図１０】実施の形態２における単語意味関係判別部が行う処理を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態３に係る情報処理装置の構成を概略的に示すブロック図である。
【図１２】実施の形態３における時空間情報考慮済み文分散表現変換部が行う処理を示すフローチャートである。
【図１３】実施の形態３における文数値表現獲得部が行う処理を示すフローチャートである。
【図１４】実施の形態３における文分散表現統合部が行う処理を示すフローチャートである。
【図１５】実施の形態３における文意味関係判別部が行う処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本発明の実施の形態に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを、図面を参照しながら説明する。実施の形態１に係る情報処理装置は、時空間情報考慮済み分散表現を取得する装置である。実施の形態２に係る情報処理装置は、単語数値表現と時空間情報考慮済み分散表現とを用いて１対の単語（「単語ペア」ともいう。）の互いの意味関係を判別する意味関係判別装置である。実施の形態３に係る情報処理装置は、文数値表現と時空間情報考慮済み文分散表現とを用いて１対の文（「文ペア」ともいう。）の互いの意味関係を判別する意味関係判別装置である。以下の実施の形態は、例にすぎず、本発明の範囲内で種々の変更が可能である。
【００１３】
また、本出願において、「時空間情報」は、空間座標と時間座標とで表現される情報であるが、必ずしも空間座標と時間座標の両方の情報を含む必要はない。「時空間情報」は、空間座標のみからなる情報をも含む。
【００１４】
《１》実施の形態１
《１−１》情報処理装置１の構成
図１は、本発明の実施の形態１に係る情報処理装置１の構成を概略的に示すブロック図である。情報処理装置１は、実施の形態１に係る情報処理方法を実施することができる装置である。
【００１５】
図１に示されるように、情報処理装置１は、形態素解析部１２と、周辺物体情報取得部１３と、周辺物体名称単語分布計算部１４と、時空間情報考慮済み分散表現変換部１５とを備えている。情報処理装置１は、物体時空間情報データベース部（「物体時空間情報ＤＢ部」とも言う。）１１と、時空間情報考慮済み分散表現データベース部（「時空間情報考慮済み分散表現ＤＢ部」とも言う。）１６とを備えてもよい。
【００１６】
物体時空間情報ＤＢ部１１は、物体時空間情報Ａ１を含む物体時空間情報データベース（「物体時空間情報ＤＢ」とも言う。）を格納している記憶装置である。物体時空間情報Ａ１は、時空間上の複数の物体の座標を示す時空間情報と、前記複数の物体の各々の名称とを含む。
【００１７】
図２（ａ）は、実施の形態１における物体時空間情報ＤＢの例を表形式で示す図である。図２（ａ）に示されるように、物体時空間情報ＤＢ部１１は、時空間上の複数の物体の名称と、複数の名称に対応する複数の物体の時空間上の座標を示す時空間情報とを含む。図２（ａ）に示される物体時空間情報ＤＢは、物体の名称である「Ｔ京大学」（Ｔ−ｋｙｏ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）及びこの名称を持つ物体の時空間上の座標と、物体の名称である「Ｗ田大学」（Ｗ−ｔａ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）及びこの名称を持つ物体の時空間上の座標と、物体の名称である「Ｗ大正門」（Ｗ  Ｕｎｉｖ．  Ｍａｉｎ  Ｇａｔｅ）及びこの名称を持つ物体の時空間上の座標と、物体の名称である「Ｔ京大学医学部付属病院」（Ｔ−ｋｙｏ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｓｃｈｏｏｌ  ｏｆ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  Ａｔｔａｃｈｅｄ  Ｈｏｓｐｉｔａｌ）及びこの名称を持つ物体の時空間上の座標とが示されている。言い換えれば、物体時空間情報ＤＢは、時空間上の複数の物体の名称と、複数の名称の各々に紐付く任意の次元のベクトルとを含んでいる。
【００１８】
図２（ｂ）及び（ｃ）は、実施の形態１における物体時空間情報ＤＢの例を時空間座標上に示す図である。図２（ｂ）及び（ｃ）において、縦線と横線は、時空間座標の座標軸方向に延びる線である。また、黒点マークは、時空間上における物体の座標を示す。図２（ｂ）は、着目物体（例えば、「Ｗ田大学」）と周辺物体（例えば、「Ｓ龍」、「居酒屋ＷＡしょい」、「Ｗ大正門」、「居酒屋ＴＯやす」）の例を示している。図２（ｃ）は、着目物体（例えば、「Ｔ京大学」）と周辺物体（例えば、「本郷Ｔ大前」、「Ｋ林書店」、「Ｍ井書店」、「Ｔ京大学医学部付属病院」）の例を示している。
【００１９】
形態素解析部１２は、物体時空間情報Ａ１を取得し、物体時空間情報Ａ１に含まれる複数の物体の各々の名称を形態素解析することで、形態素解析済み物体時空間情報Ａ２を生成する。形態素解析では、複数の物体の各々の名称が、１つ以上の単語に分解される。形態素解析部１２は、例えば、「Ｔ京大学医学部付属病院」を、「Ｔ京大学」、「医学部」、「付属」、及び「病院」に分割する。或いは、形態素解析部１２は、例えば、「Ｍ井書店」を、「Ｍ井」及び「書店」に分割する。
【００２０】
周辺物体情報取得部１３は、形態素解析済み物体時空間情報Ａ２を取得し、形態素解析済み物体時空間情報Ａ２から周辺物体の形態素解析済み名称Ａ３を取得する。周辺物体は、時空間上において、複数の物体の各々の周辺に存在する物体である。着目物体に関し、いずれの物体が周辺物体であるかの判断は、例えば、時空間上の物体間のユークリッド距離、コサイン距離（すなわち、コサイン類似度）、レーベンシュタイン距離、などの距離に基づいてなされることができる。周辺物体情報取得部１３は、着目物体と周辺物体候補との距離が、予め決められた値以下であれば、その周辺物体候補を周辺物体と判断することができる。
【００２１】
周辺物体名称単語分布計算部１４は、周辺物体の形態素解析済み名称Ａ３を取得し、形態素解析済み名称Ａ３から周辺物体名称単語の分布Ａ４を計算する。周辺物体名称単語は、複数の物体の各々の周辺物体の名称に含まれる単語である。
【００２２】
周辺物体名称単語分布計算部１４は、周辺物体名称単語の分布Ａ４を、以下のように計算することができる。例えば、図２（ｃ）において、「Ｔ京大学」の周辺物体が「Ｔ京大学医学部付属病院」と「Ｍ井書店」である場合、「Ｔ京大学」の周辺物体名称単語は、「Ｔ京大学」、「医学部」、「付属」、「病院」、「Ｍ井」、及び「書店」である。周辺物体名称単語分布計算部１４は、周辺物体名称単語の分布Ａ４を、周辺物体名称単語「Ｔ京大学」、「医学部」、「付属」、「病院」、「Ｍ井」、及び「書店」と、前記周辺物体名称単語の各々の出現回数と、に基づいて計算することができる。
【００２３】
また、図２（ｂ）及び（ｃ）では、物体の名称に紐付く任意の次元のベクトルとして、空間の次元の座標である（ｘ，ｙ）座標を用いている。しかし、図２（ｂ）及び（ｃ）に示される物体の名称に紐付く任意の次元のベクトルとして、（ｘ，ｙ）座標に、時間の次元を示す座標であるｔ座標が追加されてもよい。この場合には、時間的な変化も考慮に入れた分散表現を獲得することが可能になる。
【００２４】
時空間情報考慮済み分散表現変換部１５は、周辺物体名称単語の分布Ａ４を取得し、周辺物体名称単語の分布Ａ４を時空間情報考慮済み分散表現Ａ５に変換する。
【００２５】
時空間情報考慮済み分散表現データベース部１６は、時空間情報考慮済み分散表現Ａ５を含む時空間情報考慮済み分散表現データベース（「時空間情報考慮済み分散表現ＤＢ」とも言う。）を格納する記憶装置である。
【００２６】
図３は、実施の形態１に係る情報処理装置１のハードウェア構成の例を示す図である。情報処理装置１は、例えば、ソフトウェアとしてのプログラム、すなわち、実施の形態１に係る情報処理プログラムを格納する記憶装置としてのメモリ１０２と、メモリ１０２に格納されたプログラムを実行する情報処理部としてのプロセッサ１０１と備える。情報処理装置１は、例えば、コンピュータである。実施の形態１に係る情報処理プログラムは、情報を記憶する記憶媒体から読取装置（図示せず）を介して又はインターネットなどに接続可能な通信インタフェース（図示せず）を介してメモリ１０に格納される。また、情報処理装置１は、マウス１０３及びキーボード１０４などのようなユーザ操作部である入力装置と、画像を表示する表示装置１０５及び音声を出力する音声出力部（図示せず）などのような出力装置とを有してもよい。また、情報処理装置１は、データベースなどの各種情報を格納する補助記憶装置１０６を有してもよい。補助記憶装置１０６は、通信インタフェース（図示せず）を介して接続可能なクラウド上に存在する記憶装置であってもよい。
【００２７】
図１に示される形態素解析部１２、周辺物体情報取得部１３、周辺物体名称単語分布計算部１４、及び時空間情報考慮済み分散表現変換部１５は、メモリ１０２に格納されているプログラムを実行するプロセッサ１０１によって実現されることができる。また、図１に示される物体時空間情報ＤＢ部１１及び時空間情報考慮済み分散表現ＤＢ部１６は、補助記憶装置１０６の一部であってもよい。
【００２８】
《１−２》情報処理装置１の動作
まず、形態素解析部１２は、物体時空間情報ＤＢ部１１は、物体時空間情報Ａ１を取得し、物体時空間情報Ａ１に含まれる複数の物体の各々の名称を形態素解析することで、形態素解析済み物体時空間情報Ａ２を生成し、これを出力する。
【００２９】
図４は、実施の形態１における周辺物体情報取得部１３が行う処理を示すフローチャートである。図４に示されるように、周辺物体情報取得部１３は、形態素解析済み物体時空間情報Ａ２を取得し（ステップＳ１３１）、形態素解析済み物体時空間情報Ａ２から各物体の周辺物体情報を取得し（ステップＳ１３２）、各物体の周辺物体情報から各物体の周辺物体の形態素解析済み名称Ａ３を取得し（ステップＳ１３３）、それを出力する（ステップＳ１３４）。
【００３０】
図５は、実施の形態１における周辺物体名称単語分布計算部１４が行う処理を示すフローチャートである。図５に示されるように、周辺物体名称単語分布計算部１４は、周辺物体の形態素解析済み名称Ａ３を取得し（ステップＳ１４１）、形態素解析済み名称Ａ３から周辺物体名称単語の分布Ａ４を計算し（ステップＳ１４２）、それを出力する（ステップＳ１４３）。周辺物体名称単語は、複数の物体の各々の周辺物体の名称に含まれる単語である。
【００３１】
図６は、実施の形態１における時空間情報考慮済み分散表現変換部１５が行う処理を示すフローチャートである。図６に示されるように、時空間情報考慮済み分散表現変換部１５は、周辺物体名称単語の分布Ａ４を取得し（ステップＳ１５１）、周辺物体名称単語の分布Ａ４を時空間情報考慮済み分散表現Ａ５に変換し（ステップＳ１５２）、それを出力する（ステップＳ１５３）。
【００３２】
《１−３》周辺物体名称単語分布計算部１４の変形例
周辺物体名称単語分布計算部１４は、図６のステップＳ１５２に示される周辺物体名称単語の分布Ａ４から時空間情報考慮済み分散表現Ａ５への変換を、以下のように行ってもよい。例えば、「Ｔ京大学医学部付属病院」の周辺物体名称単語が、「Ｔ京大学」、「Ｍ井」、及び「書店」である場合、「Ｔ京大学」、「医学部」、「付属」、及び「病院」の各々の周辺物体名称単語は「Ｔ京大学」、「Ｍ井」、及び「書店」である。周辺物体名称単語の分布Ａ４は、周辺物体名称単語「Ｔ京大学」、「Ｍ井」、及び「書店」と、周辺物体名称単語の出現確率とによって計算される。
【００３３】
周辺物体名称単語分布計算部１４は、「Ｔ京大学」、「医学部」、「付属」、及び「病院」の各々が、周辺物体名称単語「Ｔ京大学」、「Ｍ井」、及び「書店」を出現させる周辺物体名称単語の出現確率
【数１】
0006833134.tif 000002
（以下「ｐ」とも表記する。）の尤度を最大とするような、分散表現を獲得する。
【００３４】
尤度は、以下の式（１）により求めることができる。
【数２】
0006833134.tif 000003
【００３５】
式（１）及び（２）において、
【数３】
0006833134.tif 000004
（以下「ｉ」とも表記する。）は、各物体に割り当てられた固有のＩＤ（識別子）である。
【００３６】
【数４】
0006833134.tif 000005
（以下「ｋ」とも表記する。）は、前記各物体からｋ番目に近い物体を示す整数である。
【００３７】
【数５】
0006833134.tif 000006
（以下「ｕ」とも表記する。）は、前記各物体の形態素解析済み名称における単語の位置を表す。
【００３８】
例えば、
【数６】
0006833134.tif 000007
個の単語から構成される各物体の形態素解析済み名称は、以下のように表記することができる。
【００３９】
【数７】
0006833134.tif 000008
【００４０】
【数８】
0006833134.tif 000009
は、前記各物体の中でＩＤがｉである物体の形態素解析済み名称における
【数９】
0006833134.tif 000010
（以下「ｔ」とも表記する。）番目の単語を表す。
【００４１】
【数１０】
0006833134.tif 000011
は、前記各物体の中でＩＤがｉである物体からｋ番目に近い物体の形態素解析済み名称におけるｔ番目の単語を表す。
【００４２】
【数１１】
0006833134.tif 000012
は、単語
【数１２】
0006833134.tif 000013
の分散表現を表す。
【００４３】
【数１３】
0006833134.tif 000014
は、
【数１４】
0006833134.tif 000015
が、
【数１５】
0006833134.tif 000016
を周辺物体名称単語として出現させる確率を表す。
【００４４】
【数１６】
0006833134.tif 000017
は、尤度目的関数であり、周辺物体名称単語分布計算部１４は、これを最大とするような、分散表現を獲得する。
【００４５】
また、例えば、非特許文献２に記載の技術などのような他の技術により、周辺物体名称単語の出現確率ｐの尤度を最大とするような、分散表現を獲得してもよい。
【００４６】
【非特許文献２】Ｄｅｅｒｗｅｓｔｅｒ  Ｓ．、外４名、“Ｉｎｄｅｘｉｎｇ  ｂｙ  Ｌａｔｅｎｔ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”、  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｆｏｒ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｃｉｅｎｃｅ、  ４１（６）、  １９９０年
【００４７】
《１−４》情報処理装置１の効果
以上に説明したように、実施の形態１に係る情報処理装置１を用いれば、物体時空間情報を考慮に入れた分散表現である時空間情報考慮済み分散表現を獲得することができる。また、時空間情報考慮済み分散表現を用いれば、１対の単語の互いの意味関係又は１対の文の互いの意味関係を正確に判別することが可能になる。
【００４８】
《２》実施の形態２
《２−１》情報処理装置２の構成
上記実施の形態１に係る情報処理装置１は、時空間情報を考慮に入れた分散表現を獲得している。しかし、実施の形態１に係る情報処理装置１は、分散表現の獲得に際し、「互いに類似した意味の単語に関しては、周辺単語の分布も互いに類似するという分布仮説」の特性を利用していない。このため、実施の形態１に係る情報処理装置１は、時空間上の分布が似ている物体を、名称が異なる単語で表現される物体であっても、類似する分散表現で示す。例えば、組み合わせて使用される傾向が高い物体である「ネジ」と「ナット」は、物体としては互いに異なる名称であるが、時空間上の分布が類似している。このため、実施の形態１に係る情報処理装置１は、これらを類似する分散表現で示す。
【００４９】
実施の形態２に係る情報処理装置２は、実施の形態１で説明された方法で獲得した時空間情報考慮済み分散表現Ａ５と、非特許文献１に記載されている分布仮説に基づく単語の意味獲得手法で獲得した、単語の数値表現（「単語数値表現」とも言う。）と、を組み合わせて、１対の単語の互いの意味関係の判別に利用している。実施の形態２に係る情報処理装置２は、１対の単語の互いの意味関係を判別する単語意味関係判別装置である。
【００５０】
図７は、実施の形態２に係る情報処理装置２の構成を概略的に示すブロック図である。情報処理装置２は、実施の形態２に係る情報処理方法を実施することができる装置である。図７において、図１に示される構成要素と同一又は対応する構成要素には、図１に示される符号と同じ符号が付される。
【００５１】
図７に示されるように、実施の形態２に係る情報処理装置２は、大規模文書データベースを格納する文書データベース部（「文書ＤＢ部」とも言う。）２１と、単語数値表現獲得部２２と、単語数値表現データベース部（「単語数値表現ＤＢ部」とも言う。）２３と、分散表現統合部２４と、入力装置２５と、単語意味関係判別部２６と、出力装置２７とを備えている。入力装置２５は、例えば、キーボードなどのユーザ操作部である。出力装置２７は、画像表示装置、音声出力装置などのような、ユーザに対する情報提供装置である。
【００５２】
単語数値表現獲得部２２は、文書ＤＢ部２１から文書データＢ１を取得し、文書データＢ１から、文書データＢ１に含まれる単語を数値化することによって得られた単語数値表現Ｂ２を獲得する。単語数値表現ＤＢ部２３は、単語数値表現Ｂ２を格納する。単語数値表現の獲得の技術は、公知であり、この技術として、例えば、非特許文献１に示される技術を使用することができる。
【００５３】
分散表現統合部２４は、時空間情報考慮済み分散表現ＤＢ部１６から取得した時空間情報考慮済み分散表現Ａ６と、単語数値表現ＤＢ部２３から取得した単語数値表現Ｂ３とを統合し、統合済み分散表現Ｂ４を生成する。統合済み分散表現Ｂ４は、単語意味関係判別部２６へ出力される。ここで、時空間情報考慮済み分散表現Ａ６は、時空間情報考慮済み分散表現ＤＢ部１６に格納されている時空間情報考慮済み分散表現Ａ５の中から選択されたものである。また、単語数値表現Ｂ３は、単語数値表現ＤＢ部２３に格納されている単語数値表現ＤＢの中から選択されたものである。
【００５４】
単語意味関係判別部２６は、統合済み分散表現Ｂ４を用いて、入力装置２５から入力された１対の単語Ｂ５の互いの意味関係の判別を行う。単語意味関係判別部２６は、単語の意味関係の判別の結果Ｂ６を生成する。出力装置２７は、判別の結果Ｂ６を出力する。
【００５５】
実施の形態２に係る情報処理装置２は、図３に示されるものと同様のハードウェア構成によって実現可能である。図７に示される形態素解析部１２、周辺物体情報取得部１３、周辺物体名称単語分布計算部１４、時空間情報考慮済み分散表現変換部１５、単語数値表現獲得部２２、分散表現統合部２４、及び単語意味関係判別部２６は、メモリ１０２に格納されている情報処理プログラムを実行するプロセッサ１０１によって実現されることができる。また、図７に示される物体時空間情報ＤＢ部１１、時空間情報考慮済み分散表現ＤＢ部１６、単語数値表現ＤＢ部２３は、補助記憶装置１０６の一部であってもよい。
【００５６】
《２−２》情報処理装置２の動作
図７に示される形態素解析部１２、周辺物体情報取得部１３、周辺物体名称単語分布計算部１４、及び時空間情報考慮済み分散表現変換部１５の動作は、実施の形態１のものと同じである。
【００５７】
図８は、実施の形態２における単語数値表現獲得部２２が行う処理を示すフローチャートである。図８に示されるように、単語数値表現獲得部２２は、大規模な文書ＤＢ部２１から文書データＢ１を取得し（ステップＳ２２１）、文書データＢ１から、文書データＢ１に含まれる単語を数値化することによって得られた単語数値表現Ｂ２を獲得し（ステップＳ２２２）、それを出力する（ステップＳ２２３）。
【００５８】
図９は、実施の形態２における分散表現統合部２４が行う処理を示すフローチャートである。図９に示されるように、分散表現統合部２４は、単語数値表現ＤＢ部２３から取得した単語数値表現Ｂ３と時空間情報考慮済み分散表現ＤＢ部１６から取得した時空間情報考慮済み分散表現Ａ６とを統合することによって統合済み分散表現Ｂ４を生成する。
【００５９】
分散表現統合部２４は、時空間情報考慮済み分散表現Ａ６と単語数値表現Ｂ３とを統合する方法としては、例えば、以下の方法を使用することができる。
【００６０】
時空間情報考慮済み分散表現Ａ６を
【数１７】
0006833134.tif 000018
と表記し、単語数値表現Ｂ３を
【数１８】
0006833134.tif 000019
と表記する。
【００６１】
また、統合済み分散表現Ｂ４を
【数１９】
0006833134.tif 000020
と表記すると、これは、
【数２０】
0006833134.tif 000021
と
【数２１】
0006833134.tif 000022
とを、統合（例えば、結合、加算、減算など）したものである。
【００６２】
例えば、分散表現統合部２４は、単語数値表現Ｂ３を、以下式（３）〜（５）のいずれかによって取得することができる。式（３）は、結合によって得られた統合済み分散表現Ｂ４を示す。式（４）は、加算によって得られた統合済み分散表現Ｂ４を示す。式（５）は、減算によって得られた統合済み分散表現Ｂ４を示す。
【００６３】
【数２２】
0006833134.tif 000023
又は、
【数２３】
0006833134.tif 000024
又は、
【数２４】
0006833134.tif 000025
【００６４】
図１０は、実施の形態２における単語意味関係判別部２６が行う処理を示すフローチャートである。図１０に示されるように、単語意味関係判別部２６は、統合済み分散表現Ｂ４を取得し（ステップＳ２６１）、入力装置２５から１対の単語Ｂ５を取得し（ステップＳ２６２）、１対の単語に関する統合済み分散表現Ｂ４から１対の単語Ｂ５の互いの意味関係の判別を行い（ステップＳ２６３）、それを出力装置２７に出力する（ステップＳ２６４）。
【００６５】
単語の意味関係には、例えば、同義関係、反意関係、上位関係、下位関係、などがある。
【００６６】
また、入力装置２５から入力された１対の単語Ｂ５について、統合済み分散表現Ｂ４から、１対の単語Ｂ５の互いの意味関係を取得するときには、例えば、コサイン距離又はユークリッド距離などの距離を利用してもよい。
【００６７】
《２−３》情報処理装置２の効果
以上に説明したように、実施の形態２に係る情報処理装置２を用いれば、物体時空間情報を考慮に入れた分散表現である時空間情報考慮済み分散表現と、文書データの単語数値表現と、の両方を考慮に入れて、１対の単語の互いの意味関係を判別することができるので、判別の精度を向上させることができる。
【００６８】
《３》実施の形態３
《３−１》情報処理装置３の構成
実施の形態３に係る情報処理装置３は、１対の文の互いの意味関係（例えば、文と文との類似度）を判別する文意味関係判別装置である。
【００６９】
図１１は、実施の形態３に係る情報処理装置３の構成を概略的に示すブロック図である。情報処理装置３は、実施の形態３に係る情報処理方法を実施することができる装置である。図１１において、図１に示される構成要素と同一又は対応する構成要素には、図１に示される符号と同じ符号が付される。
【００７０】
図１１に示されるように、実施の形態３に係る情報処理装置３は、大規模文書データを格納する文書データベース部（「文書ＤＢ部」とも言う。）３１と、文数値表現獲得部３２と、文数値表現データベース部（「文数値表現ＤＢ部」とも言う。）３３と、文分散表現統合部３４と、入力装置３５と、文意味関係判別部３６と、出力装置３７とを備えている。入力装置３５は、例えば、キーボードなどのユーザ操作部である。出力装置３７は、画像表示装置、音声出力装置などのような、ユーザに対する情報提供装置である。
【００７１】
また、図１１に示されるように、実施の形態３に係る情報処理装置３は、図１に示される時空間情報考慮済み分散表現変換部１５として、時空間情報考慮済み文分散表現変換部３８を備えており、図１に示される時空間情報考慮済み分散表現ＤＢ部１６として、時空間情報考慮済み文分散表現ＤＢ部３９を備えている。
【００７２】
時空間情報考慮済み文分散表現変換部３８は、周辺物体名称単語分布計算部１４から、周辺物体名称単語の分布Ａ４を取得し、周辺物体名称単語の分布Ａ４を、時空間情報考慮済み文分散表現Ｃ７に変換し、時空間情報考慮済み文分散表現Ｃ７を、時空間情報考慮済み文分散表現ＤＢ部３９へ出力する。時空間情報考慮済み文分散表現ＤＢ部３９は、時空間情報考慮済み文分散表現Ｃ７を格納する。
【００７３】
時空間情報考慮済み文分散表現変換部３８は、周辺物体名称単語の分布Ａ４から時空間情報考慮済み文分散表現Ｃ７への変換を、以下のように実施することができる。
【００７４】
時空間情報考慮済み文分散表現変換部３８は、例えば、時空間情報考慮済み分散表現変換部１５と同様の方法で、文に含まれる単語の時空間情報考慮済み分散表現を獲得した後、文に含まれる単語の分散表現の値を加算することで、時空間情報考慮済み文分散表現Ｃ７を取得することができる。
【００７５】
また、時空間情報考慮済み文分散表現変換部３８は、例えば、時空間情報考慮済み分散表現変換部１５と同様の方法で、文に含まれる単語の時空間情報考慮済み分散表現を獲得した後、ニューラルネットワークを使用したアルゴリズムであるオートエンコーダを用いて時空間情報考慮済み文分散表現Ｃ７を取得することができる。オートエンコーダは、公知の技術であり、例えば、非特許文献３に記載の技術を使用することができる。
【００７６】
【非特許文献３】Ｈｉｎｔｏｎ，Ｇ．Ｅ．、外１名、  “Ｒｅｄｕｃｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｄａｔａ  ｗｉｔｈ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ”、  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ＶＯＬ３１３、  ｐｐ．５０４−５０７、  ２８  ＪＵＬＹ  ２００６
【００７７】
文数値表現獲得部３２は、大規模文書ＤＢを格納する文書ＤＢ部３１から文書データＣ１を取得し、文書データＣ１から、文書データＣ１に含まれる文を数値化することによって得られた文数値表現Ｃ２を獲得する。文数値表現ＤＢ部３３は、文数値表現Ｃ２を格納する。文数値表現の獲得の技術は、公知であり、例えば、非特許文献４に記載の技術を使用することができる。
【００７８】
【非特許文献４】城光英彰、外３名、「マルチタスク転移学習による小規模教師データを用いた意図理解」、人工知能学会  インタラクティブ  情報アクセスと可視化マインニング研究会（第１９回）、２０１８年
【００７９】
文分散表現統合部３４は、時空間情報考慮済み文分散表現ＤＢ部３９から取得した時空間情報考慮済み文分散表現Ｃ８と、文数値表現ＤＢ部３３から取得した文数値表現Ｃ３とを統合し、統合済み文分散表現Ｃ４を生成する。統合済み文分散表現Ｃ４は、文意味関係判別部３６へ出力される。ここで、時空間情報考慮済み文分散表現Ｃ８は、時空間情報考慮済み文分散表現ＤＢ部３９に格納されている時空間情報考慮済み文分散表現Ｃ７の中から選択されたものである。また、文数値表現Ｃ３は、文数値表現ＤＢ部３３に格納されている文数値表現ＤＢの中から選択されたものである。
【００８０】
文分散表現統合部３４は、時空間情報考慮済み文分散表現Ｃ８と文数値表現Ｃ３とを統合して統合済み文分散表現Ｃ４を生成する方法として、図７に示される分散表現統合部２４と同様の方法を使用することができる。
【００８１】
文意味関係判別部３６は、統合済み文分散表現Ｃ４を用いて、入力装置３５から入力された１対の文Ｃ５の互いの意味関係の判別を行う。文意味関係判別部３６は、文の意味関係の判別の結果Ｃ６を生成する。出力装置３７は、判別の結果Ｃ６を出力する。
【００８２】
実施の形態３に係る情報処理装置３は、図３に示されるものと同様のハードウェア構成によって実現可能である。図１１に示される形態素解析部１２、周辺物体情報取得部１３、周辺物体名称単語分布計算部１４、時空間情報考慮済み文分散表現変換部３８、文数値表現獲得部３２、文分散表現統合部３４、及び文意味関係判別部３６は、メモリ１０２に格納されている情報処理プログラムを実行するプロセッサ１０１によって実現されることができる。また、図１１に示される物体時空間情報ＤＢ部１１、時空間情報考慮済み文分散表現ＤＢ部３９、及び文数値表現ＤＢ部３３は、補助記憶装置１０６の一部であってもよい。
【００８３】
《３−２》情報処理装置３の動作
図１２は、実施の形態３における時空間情報考慮済み文分散表現変換部３８が行う処理を示すフローチャートである。図１２に示されるように、時空間情報考慮済み文分散表現変換部３８は、周辺物体名称単語分布計算部１４から、周辺物体名称単語の分布Ａ４を取得し（ステップＳ３１１）、周辺物体名称単語の分布Ａ４を、時空間情報考慮済み文分散表現Ｃ７に変換し（ステップＳ３１２）、時空間情報考慮済み文分散表現Ｃ７を、時空間情報考慮済み文分散表現ＤＢ部３９へ出力する（ステップＳ３１３）。
【００８４】
図１３は、実施の形態３における文数値表現獲得部３２が行う処理を示すフローチャートである。図１３に示されるように、文数値表現獲得部３２は、文書ＤＢ部３１から文書データＣ１を取得し（ステップＳ３２１）、文書データＣ１から、文書データＣ１に含まれる文を数値化することによって得られた文数値表現Ｃ２を獲得し（ステップＳ３２２）、それを出力する（ステップＳ３２３）。
【００８５】
図１４は、実施の形態３における文分散表現統合部３４が行う処理を示すフローチャートである。図１４に示されるように、文分散表現統合部３４は、時空間情報考慮済み文分散表現ＤＢ部３９から時空間情報考慮済み文分散表現Ｃ８を取得し（ステップＳ３４１）、文数値表現ＤＢ部３３から文数値表現Ｃ３を取得し（ステップＳ３４２）、時空間情報考慮済み文分散表現ＤＢ部３９から取得した時空間情報考慮済み文分散表現Ｃ８と、文数値表現ＤＢ部３３から取得した文数値表現Ｃ３とを統合し、統合済み文分散表現Ｃ４を生成し（ステップＳ３４３）、それを出力する（ステップＳ３４４）。
【００８６】
図１５は、実施の形態３における文意味関係判別部３６が行う処理を示すフローチャートである。図１５に示されるように、文意味関係判別部３６は、統合済み文分散表現Ｃ４を取得し（ステップＳ３６１）、入力装置３５から入力された１対の文Ｃ５を取得し（ステップＳ３６２）、入力された１対の文Ｃ５の互いの意味関係の判別を行って、文の意味関係の判別の結果Ｃ６を生成し（ステップＳ３６３）、それを出力する（ステップＳ３６４）。
【００８７】
《３−３》情報処理装置３の効果
以上に説明したように、実施の形態３に係る情報処理装置３を用いれば、物体時空間情報を考慮に入れた分散表現である時空間情報考慮済み文分散表現と、文書データの文数値表現と、の両方を考慮に入れて、１対の文の互いの意味関係を判別することができるので、判別の精度を向上させることができる。
【符号の説明】
【００８８】
１〜３  情報処理装置、  １１  物体時空間情報ＤＢ部、  １２  形態素解析部、  １３  周辺物体情報取得部、  １４  周辺物体名称単語分布計算部、  １５  時空間情報考慮済み分散表現変換部、  １６  時空間情報考慮済み分散表現ＤＢ部、  ２１，３１  文書ＤＢ部、  ２２  単語数値表現獲得部、  ２３  単語数値表現ＤＢ部、  ２４  分散表現統合部、  ２５，３５  入力装置、  ２６  単語意味関係判別部、  ２７，３７  出力装置、  ３２  文数値表現獲得部、  ３３  文数値表現ＤＢ部、  ３４  文分散表現統合部、  ３６  文意味関係判別部、  ３８  時空間情報考慮済み文分散表現変換部、  ３９  時空間情報考慮済み文分散表現ＤＢ部。
【図１】
0006833134.tif 000026
【図２】
0006833134.tif 000027
【図３】
0006833134.tif 000028
【図４】
0006833134.tif 000029
【図５】
0006833134.tif 000030
【図６】
0006833134.tif 000031
【図７】
0006833134.tif 000032
【図８】
0006833134.tif 000033
【図９】
0006833134.tif 000034
【図１０】
0006833134.tif 000035
【図１１】
0006833134.tif 000036
【図１２】
0006833134.tif 000037
【図１３】
0006833134.tif 000038
【図１４】
0006833134.tif 000039
【図１５】
0006833134.tif 000040