(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定分野の文書において選択対象となるべき単語からなる選択対象単語セットと選択対象となるべきでない単語からなる非選択対象単語セットとが登録されたデータベースと、
与えられる単語に対して、該単語に関わる文脈に従って、選択対象単語及び非選択対象単語の少なくともいずれかを示すラベルを推定するための機械学習が施された学習済み単語選択モデルと、
表示対象文書を受け付ける文書受付部と、
前記受け付けた表示対象文書から複数の単語をそれぞれ切り出すテキスト前処理部と、
前記データベースに基づいて、前記受け付けた表示対象文書における複数の単語のそれぞれを、選択対象単語、非選択対象単語及び不確定単語の少なくともいずれかに分類する単語分類部と、
前記表示対象文書における前記分類された選択対象単語に所定の文字属性情報を付与することにより、出力データを生成するテキスト後処理部と、
前記出力データを出力する出力部と、を備え、
前記学習済み単語選択モデルは、前記分類された不確定単語について、前記選択対象単語を示すラベルが推定される場合に、該不確定単語を選択対象単語に分類する、
文書表示支援システム。
【請求項２】
前記単語分類部は、前記複数の単語のそれぞれについて、前記データベースに基づいて、前記選択対象単語及び前記非選択対象単語のいずれにも分類されなかった単語を前記不確定単語に分類する、
請求項１記載の文書表示支援システム。
【請求項３】
複数の文書が登録されたデータベースと、
与えられる単語に対して、該単語に関わる文脈に従って、選択対象単語及び非選択対象単語の少なくともいずれかを示すラベルを推定するための機械学習が施された学習済み単語選択モデルと、
表示対象文書の入力を受け付ける文書受付部と、
前記受け付けた表示対象文書から複数の単語をそれぞれ切り出すテキスト前処理部と、
前記切り出された複数の単語のそれぞれを、前記データベースに登録された前記複数の文書において出現する該単語の数又は該単語が出現する文書の数に応じて算出されるスコアに従って、選択対象単語、非選択対象単語及び不確定単語の少なくともいずれかに分類する単語分類部と、
前記表示対象文書における前記分類された選択対象単語に所定の文字属性情報を付与することにより、出力データを生成するテキスト後処理部と、
前記出力データを出力する出力部と、を備え、
前記学習済み単語選択モデルは、前記分類された不確定単語について、前記選択対象単語を示すラベルが推定される場合に、該不確定単語を選択対象単語に分類する、
文書表示支援システム。
【請求項４】
前記データベースは、特定分野に関連性がある事例として定義された正例文書からなる正例文書コーパスを含み、
前記単語分類部は、前記正例文書コーパスの前記正例文書において前記単語が出現する文書の数に応じて算出される第１のスコアが第１のしきい値を超える場合に、前記単語を前記選択対象単語に分類する、
請求項３に記載の文書表示支援システム。
【請求項５】
前記データベースは、前記特定分野に関連性がない事例として定義された負例文書からなる負例文書コーパスを更に含み、
前記単語分類部は、前記単語が前記正例文書コーパスの正例文書全体において出現する文書の数に対する、前記単語が前記正例文書コーパスの正例文書全体及び前記負例文書コーパスの負例文書全体において出現する文書の総数に基づいて、前記第１のスコアを算出する、
請求項４に記載の文書表示支援システム。
【請求項６】
前記単語分類部は、前記正例文書コーパスの前記正例文書全体及び前記負例文書コーパスの前記負例文書全体に対して、前記単語が出現する文書の頻度に応じて算出される第２のスコアに基づいて、前記単語を前記非選択対象単語に分類する、
請求項５に記載の文書表示支援システム。
【請求項７】
前記単語分類部は、前記正例文書コーパスの正例文書全体及び前記負例文書コーパスの負例文書全体に基づいて、所定の逆文書頻度に応じた第２のスコアが第２のしきい値を超えない場合に、前記単語を前記非選択対象単語に分類し、又は、所定の文書頻度に応じた第２のスコアが第２のしきい値を超える場合に、前記単語を前記非選択対象単語に分類する、
請求項６に記載の文書表示支援システム。
【請求項８】
前記特定分野に関連する特定分野文書コーパスにおける第１の文書群と、前記特定分野よりも広い分野の一般分野文書コーパスにおける第２の文書群とを学習データとして、各文書における単語の出現頻度に応じた該文書の特徴ベクトルから文書の正解度を算出し、受け付けた文書の正解度に従って、該受け付けた文書を前記正例文書又は前記負例文書に分類することにより、前記データベースを構築するための機械学習が施された学習済み文書分類モデルを更に備える、
請求項５乃至７のいずれか一項に記載の文書表示支援システム。
【請求項９】
前記一般分野文書コーパスから、前記第１の文書群の文書数と実質的に同数となるように、前記第２の文書群をランダムに抽出する文書抽出部を更に備える、
請求項８に記載の文書表示支援システム。
【請求項１０】
前記学習済み文書分類モデルは、分類対象文書を受け付けて、前記受け付けた分類対象文書の正解度を算出することにより、所定のしきい値を基準に、該文書を前記正例文書又は前記負例文書に分類する、
請求項８又は９に記載の文書表示支援システム。
【請求項１１】
前記テキスト後処理部は、前記所定の文字属性情報が付与された前記分類された選択対象単語が視覚的に区別されて表示されるように構成された前記出力データを生成する、
請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の文書表示支援システム。
【請求項１２】
表示対象文書における所定の単語が視覚的に区別されるように表示を行う文書表示支援方法であって、
特定分野の文書において選択対象となるべき単語からなる選択対象単語セットと選択対象となるべきでない単語からなる非選択対象単語セットとをデータベースに登録することと、
与えられる単語に対して、該単語に関わる文脈に従って、選択対象単語及び非選択対象単語の少なくともいずれかを示すラベルを推定するための機械学習が施された学習済み単語選択モデルを構築することと、
受け付けた前記表示対象文書から複数の単語をそれぞれ切り出すことと、
前記データベースに基づいて、前記受け付けた表示対象文書における複数の単語のそれぞれを、選択対象単語、非選択対象単語及び不確定単語の少なくともいずれかに分類することと、
前記表示対象文書における前記分類された選択対象単語に所定の文字属性情報を付与することにより、出力データを生成することと、
前記出力データを出力することと、を含み、
前記学習済み単語選択モデルは、前記分類された不確定単語について、前記選択対象単語を示すラベルが推定される場合に、該不確定単語を選択対象単語に分類することを含む、
文書表示支援方法。
【請求項１３】
表示対象文書における所定の単語が視覚的に区別されるように表示を行う文書表示支援方法であって、
与えられる単語に対して、該単語に関わる文脈に従って、選択対象単語及び非選択対象単語の少なくともいずれかを示すラベルを推定するための機械学習が施された学習済み単語選択モデルを構築することと、
受け付けた前記表示対象文書から複数の単語をそれぞれ切り出すことと、
前記切り出された複数の単語のそれぞれを、データベースに登録された複数の文書において出現する該単語の数又は該単語が出現する文書の数に応じて算出されるスコアに従って、選択対象単語、非選択対象単語及び不確定単語の少なくともいずれかに分類することと、
前記表示対象文書における前記分類された選択対象単語に所定の文字属性情報を付与することにより、出力データを生成することと、
前記出力データを出力することと、を含み、
前記学習済み単語選択モデルは、前記分類された不確定単語について、前記選択対象単語を示すラベルが推定される場合に、該不確定単語を選択対象単語に分類することを含む、
文書表示支援方法。
【請求項１４】
特定分野に関連する特定分野文書コーパスにおける第１の文書群と、前記特定分野よりも広い分野の一般分野文書コーパスにおける第２の文書群とを学習データとして、各文書における単語の出現頻度に応じた該文書の特徴ベクトルから文書の正解度を算出し、受け付けた文書の正解度に従って、該受け付けた文書を、前記特定分野に関連性がある事例として定義された正例文書又は前記特定分野に関連性がない事例として定義された負例文書に分類することにより、前記データベースを構築するための機械学習が施された前記学習済み文書分類モデルを構築することを更に含む、
請求項１３に記載の文書表示支援方法。
【請求項１５】
請求項１２乃至１４のいずれか一項に記載された前記文書表示支援方法を、コンピューティングデバイスに、該コンピューティングデバイスのプロセッサの制御の下、実現させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書表示支援技術に関し、特に、特定分野における文書中の特定の単語を視覚的に区別して表示するための文書表示支援システム及び文書表示支援方法並びに該方法を実行するためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、世界中のデータベースには膨大な数の文書が蓄積されている。通常、ユーザは、ある文書が特定の分野に関連して、それが重要であるか否かを判断するためには、該文書を読み込んでその内容を理解する必要がある。例えば、がんゲノム医療の分野において、医師や研究者等の医療従事者は、情報解析により得られた遺伝子変異について、例えばレポートを作成するために、遺伝子変異や薬剤、治験の情報等を蓄積した知識データベースや統合データベースを参照しながら、アノテーション（注釈付け）を行っている。このうち、遺伝子変異及び臨床的有意性に関連する情報は、論文という形で公開されることがほとんどであり、医療従事者は、難解な論文の文章を読み込み、それを正しく理解することが要求される。
【０００３】
しかしながら、参照しなければならない論文の数は膨大であり、個々の論文の内容も難解で、また、その量も非常に多い。したがって、着目している論文が、がんゲノム医療において有用であるのか、論文のどの部分に重要な情報が記述されているのかを素早く判断することは難しいのが実情である。このため、ユーザが参照しようとする文書について、その表示を工夫する技術がいくつか提案されている。
【０００４】
例えば、下記特許文献１は、長文の特許情報データに対してチェックしたい文だけを確認するための技術を開示している。具体的には、特許文献１は、処理手段が、内容判別文字検索部と、ハイライト表示処理部と、文章区切り判別部と、表示判断部と、非表示設定部とを有し、該表示手段が、該案件データ別に、該ハイライト付与文字が含まれていると該表示判断部で判断した段落記号で区分けされた文を表示するとともに、該ハイライト表示処理部で着色を付与された該ハイライト付与文字を表示する情報処理装置が開示されている。
【０００５】
また、下記特許文献２は、検査目的欄、所見欄、診断欄を含む過去の医用レポートの文章の中から関連症例レポートを自動検索するための症例に関する発生頻度及び重要度により重み付けされた単語又は単語列をキーワードとして、過去の医用レポートから関連性の高い医用レポートを自動検索する技術を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１６−２０７０７１号公報
【特許文献２】特開２０１２−１４１７９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記特許文献１に開示された技術では、ユーザは、ハイライト表示させたい内容判別文字を逐一考えながら、入力手段から入力する必要があり、手間がかかり煩雑であるという問題がある。また、ハイライト表示された文字は、ユーザの主観的なものであり、そのようなハイライト表示された文字が特定分野において重要ないしは関連が深いといった点を必ずしも正確に示すものではなかった。
【０００８】
また、上記特許文献２に開示された技術においても、発生頻度及び重要度により重み付けされた単語又は単語列を検索キーワードとするために、あらかじめ、医師等が、表示されたレポート中で重要と思う単語又は単語列を選択し、重要度キーワードリストに追加する必要があった。したがって、上記と同様に、該単語又は単語列が特定分野において重要ないしは関連が深いといった点を必ずしも正確に示すものではなかった。
【０００９】
そこで、本発明は、ユーザが参照しようとする特定分野の文書について、該特定分野において重要ないしは関連が深いと思われる単語を推定し、該推定した単語を視覚的に区別して表示することができる文書表示支援技術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】
【００１０】
上記課題を解決するための本発明は、以下に示す発明特定事項乃至は技術的特徴を含んで構成される。
【００１１】
ある観点に従う本発明は、特定分野の文書において選択対象となるべき単語からなる選択対象単語セットと選択対象となるべきでない単語からなる非選択対象単語セットとが登録されたデータベースと、与えられる単語に対して、該単語に関わる文脈に従って、選択対象単語及び非選択対象単語の少なくともいずれかを示すラベルを推定するための機械学習が施された学習済み単語選択モデルと、表示対象文書を受け付ける文書受付部と、前記受け付けた表示対象文書から複数の単語をそれぞれ切り出すテキスト前処理部と、前記データベースに基づいて、前記受け付けた表示対象文書における複数の単語のそれぞれを、選択対象単語、非選択対象単語及び不確定単語の少なくともいずれかに分類する単語分類部と、前記表示対象文書における所定の単語に所定の文字属性情報を付与することにより、出力データを生成するテキスト後処理部と、前記出力データを出力する出力部と、を備え得る文書表示支援システムである。前記学習済み単語選択モデルは、前記分類された不確定単語について、前記選択対象単語を示すラベルが推定される場合に、該不確定単語を選択対象単語に分類し得る。また、前記テキスト後処理部は、前記分類された選択対象単語に前記所定の文字属性情報を付与し得る。
【００１２】
前記単語分類部は、前記複数の単語のそれぞれについて、前記データベースに基づいて、前記選択対象単語及び前記非選択対象単語のいずれにも分類されなかった単語を前記不確定単語に分類し得る。
【００１３】
また、別の観点に従う本発明は、複数の文書が登録されたデータベースと、与えられる単語に対して、該単語に関わる文脈に従って、選択対象単語及び非選択対象単語の少なくともいずれかを示すラベルを推定するための機械学習が施された学習済み単語選択モデルと、表示対象文書の入力を受け付ける文書受付部と、前記受け付けた表示対象文書から複数の単語をそれぞれについて、切り出すテキスト前処理部と、前記データベースに基づいて、前記切り出された複数の単語のそれぞれについて、所定のスコアを算出し、前記算出した所定のスコアに従って、該切り出された単語を選択対象単語、非選択対象単語及び不確定単語の少なくともいずれかに分類する単語分類部と、前記表示対象文書における所定の単語に所定の文字属性情報を付与することにより、出力データを生成するテキスト後処理部と、前記出力データを出力する出力部とを備え得る文書表示支援システムである。前記学習済み単語選択モデルは、前記分類された不確定単語について、前記選択対象単語を示すラベルが推定される場合に、該不確定単語を選択対象単語に分類する。また、前記テキスト後処理部は、前記分類された選択対象単語に前記所定の文字属性情報を付与する。
【００１４】
前記データベースは、正解事例として定義された正例文書コーパスを含み得る。前記単語分類部は、前記単語について、前記正例文書コーパスを用いて算出される第１のスコアが第１のしきい値を超える場合に、前記単語を前記選択対象単語に分類し得る。
【００１５】
前記データベースは、不正解事例として定義された負例文書コーパスを更に含み得る。前記単語分類部は、前記単語が前記正例文書コーパスの正例文書全体において出現する文書の数に対する、前記単語が前記正例文書コーパスの正例文書全体及び前記負例文書コーパスの負例文書全体において出現する文書の総数に基づいて、前記第１のスコアを算出し得る。
【００１６】
前記単語分類部は、前記正例文書コーパスの正例文書全体及び前記負例文書コーパスの負例文書全体に対して、前記単語が出現する文書の頻度に応じた第２のスコアに基づいて、前記単語を前記非選択対象単語に分類し得る。例えば、前記単語分類部は、前記正例文書コーパスの正例文書全体及び前記負例文書コーパスの負例文書全体に基づいて、所定の逆文書頻度に応じた第２のスコアが第２のしきい値を超えない場合に、前記単語を前記非選択対象単語に分類し得る。或いは、前記単語分類部は、所定の文書頻度に応じた第２のスコアが第２のしきい値を超える場合に、前記単語を前記非選択対象単語に分類し得る。
【００１７】
また、文書表示支援システムは、前記特定分野に関連する特定分野文書コーパスにおける第１の文書群と、前記特定分野よりも広い分野の一般分野文書コーパスにおける第２の文書群とを学習データとして、前記特定分野における単語の出現頻度に応じた文書の正解度を算出するための機械学習が施された学習済み文書分類モデルを更に備え得る。
【００１８】
また、文書表示支援システムは、前記一般分野文書コーパスから、前記第１の文書群の文書数と実質的に同数となるように、前記第２の文書群をランダムに抽出する文書抽出部を更に備え得る。
【００１９】
前記学習済み文書分類モデルは、分類対象文書を受け付けて、前記受け付けた分類対象文書の正解度を算出することにより、所定のしきい値を基準に、該文書が正解文書であるか不正解文書であるかを推定し得る。
【００２０】
なお、上述した前記テキスト後処理部は、前記所定の文字属性情報が付与された前記所定の単語が視覚的に区別されて表示されるように構成された前記出力データを生成し得る。
【００２１】
また、別の観点に従う本発明は、表示対象文書における所定の単語が視覚的に区別されるように表示を行う文書表示支援方法であり得る。前記方法は、特定分野の文書において選択対象となるべき単語からなる選択対象単語セットと選択対象となるべきでない単語からなる非選択対象単語セットとをデータベースに登録することと、与えられる単語に対して、該単語に関わる文脈に従って、選択対象単語及び非選択対象単語の少なくともいずれかを示すラベルを推定するための機械学習が施された学習済み単語選択モデルを構築することと、受け付けた前記表示対象文書から複数の単語をそれぞれ切り出すことと、前記データベースに基づいて、前記受け付けた表示対象文書における複数の単語のそれぞれを、選択対象単語、非選択対象単語及び不確定単語の少なくともいずれかに分類することと、前記表示対象文書における所定の単語に所定の文字属性情報を付与することにより、出力データを生成することと、前記出力データを出力することとを含み得る。前記学習済み単語選択モデルは、前記分類された不確定単語について、前記選択対象単語を示すラベルが推定される場合に、該不確定単語を選択対象単語に分類し得る。また、出力データを生成することは、前記分類された選択対象単語に前記所定の文字属性情報を付与することを含み得る。
【００２２】
また、別の観点に従う本発明は、表示対象文書における所定の単語が視覚的に区別されるように表示を行う文書表示支援方法であり得る。前記方法は、与えられる単語に対して、該単語に関わる文脈に従って、選択対象単語及び非選択対象単語の少なくともいずれかを示すラベルを推定するための機械学習が施された学習済み単語選択モデルを構築することと、受け付けた前記表示対象文書から複数の単語をそれぞれについて、切り出すことと、複数の文書が登録されたデータベースに基づいて、前記切り出された複数の単語のそれぞれについて、所定のスコアを算出し、前記算出した所定のスコアに従って、該切り出された単語を選択対象単語、非選択対象単語及び不確定単語の少なくともいずれかに分類することと、前記表示対象文書における所定の単語に所定の文字属性情報を付与することにより、出力データを生成することと、前記出力データを出力することとを含み得る。前記学習済み単語選択モデルは、前記分類された不確定単語について、前記選択対象単語を示すラベルが推定される場合に、該不確定単語を選択対象単語に分類し得る。また、前記出力データを生成することは、前記分類された選択対象単語に前記所定の文字属性情報を付与することを含み得る。
【００２３】
また、前記方法は、特定分野に関連する特定分野文書コーパスにおける第１の文書群と、前記特定分野よりも広い分野の一般分野文書コーパスにおける第２の文書群とを学習データとして、前記特定分野における単語の出現頻度に応じた文書の正解度を算出するための機械学習が施された前記学習済み文書分類モデルを構築することを更に含み得る。
【００２４】
また、本発明は、コンピューティングデバイスにより、前記の方法を実現するコンピュータプログラム及びこれを非一時的に記録した記録媒体を含む製品としても把握し得る。
【００２５】
なお、本開示において、「手段」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その手段が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの手段が有する機能が２つ以上の物理的手段により実現されても、２つ以上の手段の機能が１つの物理的手段により実現されてもよい。
【００２６】
また、本開示において、「システム」とは、複数の装置（又は特定の機能を実現する機能モジュール）が論理的に集合した物を含み、各装置や機能モジュールが物理的に単一の物として構成されるか又は別体の物として構成されるかは問わない。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、ユーザが参照しようとする特定分野の文書について、単語選択モデルを用いて、該特定分野において重要ないしは関連が深いと思われる単語を選択対象単語として推定し、該推定した選択対象単語を視覚的に区別して表示することができるようになる。
【００２８】
本発明の他の技術的特徴、目的、及び作用効果乃至は利点は、添付した図面を参照して説明される以下の実施形態により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の一実施形態に係る文書表示支援システムの概略的構成の一例を示すブロックダイアグラムである。
【図２】本発明の一実施形態に係る文書表示支援システムの機能的構成を説明するためのブロックダイアグラムである。
【図３Ａ】本発明の一実施形態に係る文書表示支援システムにおける単語選択モデルの機械学習を説明するための図である。
【図３Ｂ】本発明の一実施形態に係る文書表示支援システムにおける学習済み単語選択モデルによる推定を説明するための図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る文書表示支援システムにおけるブラウザ画面に表示された文書の一例を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る文書表示支援システムの機能的構成を説明するためのブロックダイアグラムである。
【図６】本発明の一実施形態に係る文書表示支援システムにおける文書データベースの構成の一例を説明するための図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る文書表示支援システムの概略構成の一例を示すブロックダイアグラムである。
【図８】本発明の一実施形態に係る文書表示支援システムにおける文書データベースの構築処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】本発明の一実施形態に係る文書表示支援システムにおける単語選択モデルの学習処理を説明するためのフローチャートである。
【図１０】本発明の一実施形態に係る文書表示支援システムにおける単語選択モデルの学習処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】本発明の一実施形態に係る文書表示支援システムのハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形（例えば各実施形態を組み合わせる等）して実施することができる。また、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付して表している。図面は模式的なものであり、必ずしも実際の寸法や比率等とは一致しない。図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることがある。
【００３１】
本開示では、特定分野の多数の文書の中からフィルタリング処理によって選別された関連度の高い文書を用いて、表示対象となる文書について、選択処理によって、該文書の内容を特徴的に示す単語を選択し、該選択した単語が視覚的に区別されるように、該文書を表示するための文書表示支援システム及び文書表示支援方法が説明される。後述するように、フィルタリング処理では、ニューラルネットワーク等の既知の機械学習アルゴリズムを用いた機械学習が施された文書分類モデルが用いられる。また、単語の選択処理では、機械学習が施された単語選択モデルが用いられる。なお、本開示において、「単語」とは、用語や術語に限定されるものでなく、広く意味的に一まとまりを表し、文法上の働きを有するものをいい、１語に限定されるものでなく、複数の語の組み合わせ又はフレーズを含むものとする。
【００３２】
［第１の実施形態］
本実施形態は、特定分野に関連する単語が登録された単語データベースを用いて、ある文書のテキスト本文における単語のそれぞれを、選択対象単語、非選択対象単語、及び不確定単語のいずれかに分類し、更に、該分類された不確定単語について、所定の機械学習アルゴリズムを用いて機械学習が施された学習済み単語選択モデルを用いて、選択対象単語又は非選択対象単語のいずれかであるかを推定し、そのように分類ないしは推定された選択対象単語が視覚的に区別された文書を表示する文書表示支援システム及び文書表示支援方法に向けられている。
【００３３】
図１は、本発明の一実施形態に係る文書表示支援システムの概略的な構成の一例を示すブロックダイアグラムである。同図に示すように、文書表示支援システム１００は、例えば、クラウドコンピュータ１１０と、クライアントコンピュータ１２０とを含み構成される。ここでは、文書表示支援システム１００は、クラウド型システムとして構成されているが、これに限られず、クライアント／サーバシステムや、或いはスタンドアロンシステムとして構成されても良い。
【００３４】
クラウドコンピュータ１１０は、例えば、クライアントコンピュータ１２０によって指定された文書を解析する機能を有するコンピューティングデバイスである。クラウドコンピュータ１１０のハードウェア構成は、例えば図１１に示されるが、そのような構成は既知であるため、その詳細は省略する。クラウドコンピュータ１１０は、その解析結果をクライアントコンピュータ１２０に送り返す。クラウドコンピュータ１１０は、図２を参照して説明されるように、単語データベース２１０と、あらかじめ機械学習が施された学習済みの単語選択モデル２３６とを含み構成され得る。クラウドコンピュータ１１０は、１又は複数のコンピューティングデバイスによって構成され得る。
【００３５】
クライアントコンピュータ１２０は、文書表示支援システム１００のユーザが操作するコンピューティングデバイスである。クライアントコンピュータ１２０は、例えば、Ｗｅｂブラウザを実装し、Ｗｅｂブラウザを介して、クラウドコンピュータ１１０にアクセスし得る。或いは、Ｗｅｂブラウザに代えて、文書表示支援システム１００に適応された専用のブラウザ又はアプリケーションが実装されても良い。一例として、クライアントコンピュータ１２０は、ユーザが特定分野に関連性があるか否かを判別したい文書（例えば、該文書データそのもの又は該文書データのＵＲＬ）をクラウドコンピュータ１１０に送信する。これに応答して、クラウドコンピュータ１１０は、文書の解析結果をクライアントコンピュータ１２０に送り返し、クライアントコンピュータ１２０は、該解析結果をユーザインターフェース上に表示する。
【００３６】
以下、文書表示支援システム１００を更に詳細に説明する。図２は、本発明の一実施形態に係る文書表示支援システムの機能的構成を説明するためのブロックダイアグラムである。同図では、文書表示支援システム１００は、例えば、単語データベース２１０と、文書受付部２２０と、学習済み単語選択モデル２３６を備えた文書解析部２３０と、テキスト後処理部２４０と、文書表示部２５０とを含み構成されている。上述したようなクラウド型の文書表示支援システム１００であれば、例えば、単語データベース２１０、文書受付部２２０、文書解析部２３０、及びテキスト後処理部２４０は、クラウドコンピュータ１１０の機能として実現され、文書表示部２５０は、クライアントコンピュータ１２０の機能として実現されるが、これに限られない。例えば、テキスト後処理部２４０の全部又は一部がクライアントコンピュータ１２０の機能として実現されても良い。なお、文書受付部２２０、文書解析部２３０、及びテキスト後処理部２４０は、文書処理部２６０を形成している。
【００３７】
単語データベース２１０は、特定分野の文書に関して、単語クラス分類に従って分類された、選択対象となるべき単語セット（以下「選択対象単語セット」という。）と選択対象となるべきでない単語セット（以下「非選択対象単語セット」という。）とが登録されたデータベースシステムである。単語データベース２１０は、辞書データベースの一形態である。単語クラス分類とは、例えば、あらかじめ正解事例として定義された文書（以下「正例文書」という。）コーパスとあらかじめ不正解事例として定義された文書（以下「負例文書」という。）コーパスとを用いて、所定の統計モデルにより単語ごとにスコアリング（例えば−１００〜１００スケール）を行い、所定のしきい値を基準にして、付与されたスコアに応じて、単語をクラス分けすることをいう。正解事例とは、ある文書が、特定分野に関連性がある事例をいい、不正解事例とは、特定分野に関連性がない事例をいう。つまり、選択対象単語セットは、文書表示支援システム１００が、ある表示対象文書において確実に選択したい単語のセットであり、非選択対象単語セットは、確実に選択したくない単語のセットである。なお、単語クラス分類の結果、例えば、スコアが低くもなく高くもない（例えばスコアが０及びその前後）単語のセットは、不確定単語セットである。
【００３８】
文書受付部２２０は、特定分野に関連性があるか否かを視覚的に判別したい文書を表示対象文書として受け付けるためのインターフェースとして機能する。文書受付部２２０により受け付けられた文書は、後述する文書表示部２５０により、特定分野への関連性が視覚的に表現されて表示される。一例として、文書受付部２２０は、インターネット上の文献データベースから取得された文書を受け付ける。或いは、文書受付部２２０は、ローカルコンピュータ上から取得された文書を受け付けても良い。他の例として、文書受付部２２０は、Ｗｅｂブラウザを介してユーザによって指定された文書を受け付け得る。文書受付部２２０は、受け付けた文書を文書解析部２３０に引き渡すと共に、テキスト後処理部２４０に引き渡す。
【００３９】
文書解析部２３０は、受け付けた文書を解析し、該文書中に特定分野において重要とされる単語を特定する。特定された単語は、視覚的に区別されて（例えばハイライト）表示される。上述したように、本例では、文書解析部２３０は、テキスト前処理部２３２と、単語分類部２３４と、単語選択モデル２３６とを含み構成される。
【００４０】
テキスト前処理部２３２は、受け付けた文書におけるテキスト本文から複数の単語をそれぞれ切り出す。当業者に自明な文章の形態素解析を行う形態素解析部は、テキスト前処理部２３２の一形態である。テキスト前処理部２３２は、切り出した単語のそれぞれを単語分類部２３４に引き渡す。
【００４１】
単語分類部２３４は、受け付けた文書に含まれる単語のそれぞれについて、単語データベース２１０を参照して、選択対象単語であるか、非選択対象単語であるか、又は不確定単語であるかを識別し、分類する。すなわち、単語分類部２３４は、テキスト前処理部２３２により切り出された単語について、単語データベース２１０を参照して、該単語が選択対象単語セットに存在していれば、これに対して選択対象単語を示す学習ラベル（例えば「１」）を付与ないしは関連付けする一方、非選択対象単語セットに存在していれば、これに非選択対象単語を示す学習ラベル（例えば「−１」）を付与ないしは関連付けする。また、単語分類部２３４は、該切り出された単語が、選択対象単語セット及び非選択対象単語セットのいずれにも存在していなければ、これを不確定単語に分類する。本例では、不確定単語については、学習ラベルが付与されない。単語分類部２３４は、選択対象単語、非選択対象単語、及び不確定語に分類された各単語（単語列）を単語選択モデル２３６に引き渡すとともに、テキスト後処理部２４０に引き渡す。変形例として、単語分類部２３４は、不確定単語に分類された単語を単語選択モデル２３６に引き渡すとともに、選択対象単語、及び非選択対象単語に分類された単語をテキスト後処理部２４０に引き渡すようにしても良い。
【００４２】
本実施形態の単語選択モデル２３６は、ある文書のテキスト文から切り出された各単語に対して、該単語に関わる文脈や語義を考慮しながら、該単語のラベル（例えば、選択対象単語であるか非選択対象語であるか）を推定するための機械学習が施された学習済みモデルである。文脈とは、文における個々の単語の間及び／又は個々の文や文節の間の論理的な関係や続き具合をいい、例えば、ある単語が同じ意味で用いられる場合は同じ文脈であり、異なる意味で用いられる場合は異なる文脈である。文脈は、該単語の前後の単語列（文や文節であっても良い。）に依存する。なお、本開示において、学習前又は学習中の単語選択モデル２３６もまた、単に「単語選択モデル２３６」と称することもあるが、学習済みであることを明示するために、「学習済み単語選択モデル２３６」と称することもある。単語選択モデル２３６には、例えば、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：hidden Markov model）や長短期記憶（ＬＳＴＭ：Long short-term memory）等の系列ラベリングモデルが適用され得るが、これに限られない。機械学習にあたり、例えば、形態素解析処理によって切り出された単語のそれぞれは、単語埋め込みベクトル（Word Embedding）に変換される。単語埋め込みベクトルとは、単語彙の特徴を表現するベクトル空間に、個々の単語の特徴量を表すベクトルを埋め込むことで単語彙を表現したものである。本開示では、単語埋め込みベクトルが用いられるものとするが、これに限られず、他の特徴ベクトルが用いられても良い。後述するように、単語選択モデル２３６には、不確定単語セットに分類された不確定単語が入力され、該不確定単語に対するラベルが推定される。
【００４３】
例えば、がんゲノム医療の分野における文書のテキスト文“... the c-Myc-Skp2-Miz1 complex that activates RhoA and the c-MycpTEFB complex ...”を学習データとする単語選択モデル２３６を機械学習する場合を考える。図３Ａに示すように、該テキスト文は、複数の単語に切り出され、切り出された各単語は、単語埋め込みベクトルに変換される。単語埋め込みベクトルに変換された各単語は、単語選択モデル２３６に入力され、これにより、単語選択モデル２３６は、選択対象単語及び非選択対象単語に対応する単語について、あらかじめ与えられた学習ラベルと同じ出力が得られるように、機械学習を行う。同図Ａに示す例では、単語"activates"及び"RhoA"は、不確定単語であるため、学習ラベルが与えられていない。
【００４４】
図２に戻り、単語選択モデル２３６は、上述のような機械学習後、入力された単語に対して、文脈（例えば前後の単語列）を考慮しながら、ラベルを推定する。すなわち、単語選択モデル２３６は、入力された単語に、選択対象単語又は非選択対象単語のいずれかのラベルを付与し、該単語とラベルの組を推定結果として出力する。一例として、単語選択モデル２３６に入力される単語は、不確定単語に加えて、文脈の情報として、不確定単語以外の単語（例えば、選択対象語及び／又は非選択対象）を含む。これにより、学習済みモデルの汎化能力を利用して推定を行うことができる。他の例として、入力されるべき単語は、例えば、単語分類部２３４によって不確定単語として分類された単語であり得る。
【００４５】
すなわち、上述したテキスト文“... the c-Myc-Skp2-Miz1 complex that activates RhoA and the c-MycpTEFB complex ...”を含む文書について、単語分類部２３４が、単語"activates"及び"RhoA"を不確定単語に分類したとする。この場合、学習済み単語選択モデル２３６は、図３Ｂに示すように、これら不確定単語に分類された単語"activates"及び"RhoA"について、該単語とその周辺の文脈に従って、ラベルの推定を行う。同図Ｂでは、単語"activates"については、その文脈から、非選択対象語として、ラベル「−１」が推定され、単語"RhoA"については、その文脈から、選択対象単語として、ラベル「＋１」が推定されたことが示されている。
【００４６】
テキスト後処理部２４０は、単語選択モデル２３６により出力される推定結果に基づいて、受け付けた文書において選択対象単語が視覚的に区別されて表示されるように、該文書のテキスト文の修飾処理を行う。すなわち、テキスト後処理部２４０は、文書受付部２２０から引き渡された文書について、単語分類部２３４から引き渡された選択対象単語及び非選択対象単語と、単語選択モデル２３６により推定され引き渡された選択対象単語とに基づいて、該文書のテキスト文において選択対象単語が視覚的に区別された態様で表示されるように構成された出力データを生成する。視覚的に区別された態様とは、典型的には、ハイライト表示であり、例えば、下線、色付け、イタリック、ボールド、拡大、枠囲み、及び／又はマーカー等といった態様を含むが、これらに限られない。出力データは、例えば、このような態様を示す文字属性情報を文書中のテキスト文における選択対象単語に関連付けて保持する。テキスト後処理部２４０は、生成した出力データを文書表示部２５０に引き渡す。
【００４７】
文書表示部２５０は、テキスト後処理部２４０から引き渡された出力データに基づいて、修飾処理された文書を表示する。上述したように、文書表示部２５０は、例えば、クライアントコンピュータ１２０の機能の一部として実現される。例えば、文書表示部２５０は、テキスト後処理部２４０から引き渡された出力データを解釈し、その中の文字属性情報に従って、図４に示すように、該文書のテキスト文において選択対象単語が視覚的に区別された態様でユーザインターフェース上に表示する。すなわち、同図は、ブラウザ画面４００の一例を示しており、より具体的には、ブラウザ画面に表示された表示対象文書において、選択対象単語として識別された単語が、ハイライトされている様子を示している（図中、枠み文字として表現されている。）。また、本例では、ブラウザ画面４００の右側に、文書のスコアや関連するキーワード等が追加的に示されている。
【００４８】
以上のように、本実施形態によれば、文書表示支援システム１００は、特定分野に関連性があるか否かを判別したい文書について、特定分野に関連する単語を視覚的に区別された態様で表示するので、ユーザは、視覚的に区別された態様で表示された単語を容易に目で素早く追っていくことができ、該文書が特定分野に関連するか否かを直ちに判別することができるようになる。
【００４９】
とりわけ、本実施形態によれば、文書表示支援システム１００は、登録された選択対象単語セットと非選択対象単語セットとを用いて、特定分野の文書における所定の単語に対する文脈の類似度を算出するための機械学習を施した単語選択モデル２３６に、単語分類部２３４によって不確定単語として分類された単語を入力することにより、従来はいずれであるか判別し得なかった単語を、特定分野に関連した選択対象単語セットであるか否かをより精確に推定することが可能になる。
【００５０】
また、本実施形態によれば、特定分野に関連した選択対象単語をあらかじめ手動で設定ないしは登録する必要がなく、ユーザは、その煩わしさから解放される。
【００５１】
［第２の実施形態］
本実施形態は、上記第１の実施形態の変形であり、正例文書コーパスと負例文書コーパスとを含み構成された文書データベースを用いた文書表示支援システム及び文書表示支援方法に向けられている。
【００５２】
図５は、本発明の一実施形態に係る文書表示支援システムの機能的構成を説明するためのブロックダイアグラムである。同図中、上記実施形態における構成要素と同じものは、同一の符号が付されており、したがって、以下では、適宜、その説明を省略する。すなわち、同図に示すように、本実施形態の文書表示支援システム１００は、上記第１の実施形態における単語データベース２１０に代えて、文書データベース５１０を採用した点で、第１の実施形態と異なっている。言い換えれば、文書データベース５１０は、図１に示したデータベース２１０の一態様である。また、これに伴い、単語分類部２３４は、文書データベース５１０に適合して動作するように構成されている。
【００５３】
文書データベース５１０は、例えば、正例文書コーパス５１２と負例文書コーパス５１４とを含み構成される。上述したように、正例文書コーパス５１２は、あらかじめ正解事例として定義された文書（正例文書）が登録されたデータベースである。また、負例文書コーパス５１４は、あらかじめ不正解事例として定義された文書が登録されたデータベースである。
【００５４】
このような文書データベース５１０は、他の実施形態で説明されるように、小規模ドメインながら選択対象単語の出現頻度が高い特定分野の文書コーパスと、該特定分野の文書コーパスのドメインよりも広いドメインである一般分野の文書コーパスとを用いてあらかじめ機械学習が施された学習済み文書分類モデルに多数の文書を入力し、入力された文書のそれぞれを正例文書又は負例文書のいずれかに分類することにより構築される。文書データベース５１０は、例えば、ジャーナルや学術論文等に関する文書コーパスから収集され、分類された文書を蓄積し得る。
【００５５】
ジャーナルや学術論文等の文書は、世界中に膨大な数が存在し、オープンアクセスのデータベースから無料で入手し得るものもあるが、有料データベースから購入しなければならない場合も多い。このような文書は、一般的には、書誌事項、アブストラクト、及び本文を含み構成されているところ、一部のデータベース（例えばPubMed Central等）では、本文が無料又は廉価で開放されている。したがって、本開示では、そのような無料又は廉価で入手し得る文書の本文を文書データベース５１０に正例文書及び負例文書として蓄積することを想定しているが、これに限定する趣旨ではない。
【００５６】
単語分類部２３４は、受け付けた文書に含まれる単語のそれぞれについて、文書データベース５１０を参照して、選択対象単語であるか、非選択対象単語であるか、又は不確定単語であるかを識別し、分類する。すなわち、単語分類部２３４は、正例文書コーパス５１２と負例文書コーパス５１４とを用いて、所定の統計モデルに従って単語ごとにスコアリング（例えば０〜１００スケール）を行い、所定のしきい値を基準にして、付与されたスコアに応じて、該単語を、選択対象単語、非選択対象単語、又は不確定単語の何れかに分類する。単語分類部２３４は、例えば、文脈に依存して選択対象単語になり得たり、なり得なかったり変化する単語や、算出されたスコアが中立スコア（例えば、０近傍等）である単語を不確定単語として分類して、選択対象単語であるか否かの分類を留保する。上述したように、不確定単語は、学習済み単語選択モデル２３６により、選択対象単語であるか又は非選択対象単語であるかが推定される。
【００５７】
本例において、単語分類部２３４によるスコアリングに従った選択対象単語の分類は、以下のようにして行われる。すなわち、単語分類部２３４は、例えば以下の式で示されるスコアリング関数を用いて、切り出された単語のスコア（正解度）を算出する。
0006884436.tif 000002
…式１
ここで、ｔは単語、ｄは一文書、Ｄは文書データベース５１０における文書全体、Ｄ＋は、正例文書コーパス５１２における正例文書全体である。また、μは以下の式で示される平滑化関数であり、αは出現回数の低い単語に高いスコアが与えられないようにするための所定の係数である。平滑化関数μは、αを０とすることにより省略しても良い。或いは、平滑化関数を用いずに、出現回数の低い単語のスコアを一律で０にする等の他の方法を用いても良い。
0006884436.tif 000003
…式２
【００５８】
つまり、上記式１は、ある単語が正例文書コーパス５１２の正例文書Ｄ＋において出現する文書の数Ｎ＋に対する、文書全体Ｄ（すなわち、正例文書コーパス５１２及び負例文書コーパス５１４）において該単語が出現する文書の数Ｎ（例えば、ある文書中に１回でも該単語が出現（存在）すれば＋１カウントする。）の割合を示している。
【００５９】
例えば、ある特定分野の文書中に含まれる単語ｔ１「ＥＧＦＲ」（Epidermal Growth Factor Receptor（上皮成長因子受容体））及び単語ｔ２「ｔｈｅ」のスコアを考える。なお、説明を簡単にするため、α＝０としている。
【００６０】
文書データベース５１０は、例えば図６に示すように、正例文書全体Ｄ＋と負例文書全体Ｄ−とからなる文書全体Ｄが登録されている。正例文書全体Ｄ＋及び負例文書全体Ｄ−における文書ｄには、「ＥＧＦＲ」及び「ｔｈｅ」が含まれている。
【００６１】
式１から、単語ｔを含む正例文書の数Ｎ＋は、
Ｎ＋＝｜ｄ∈Ｄ＋：ｔ∈ｄ｜
であり、文書全体Ｄにおいて単語ｔを含む文書の数Ｎは、
Ｎ＝｜ｄ∈Ｄ：ｔ∈ｄ｜
であるから、単語ｔ１「ＥＧＦＲ」のスコアは、
0006884436.tif 000004
…式３
となる。
【００６２】
同様に、単語ｔ２「ｔｈｅ」のスコアは、
0006884436.tif 000005
…式４
となる。
【００６３】
単語分類部２３４は、上記のようにして、切り出された単語のそれぞれについて、スコアを算出し、算出したスコアが第１のしきい値を超える単語（上記の例では、単語ｔ１「ＥＧＦＲ」）を選択対象単語として識別し、分類（ラベル付け）する。
【００６４】
例えば、がんゲノム医療の分野のある文書に対して、単語分類部２３４は、以下のような単語群を選択対象語として識別し、分類し得る：
Ｌ８５８Ｒ／Ｅ５４５Ｋ／Ｈ１０４７Ｒ／Ｔ７９０Ｍ／ＥＧＦＲ−ＴＫＩｓ／ＥＧＦＲ−ＴＫＩ／Ｇ１２Ｃ／Ｇ１３Ｄ／ＭｕＴｅｃｔ／ＧＩＳＴＩＣ／Ｅ５４２Ｋ／ＡＳＸＬ１／ＦＬＴ３−ＩＴＤ／Ｖ６００Ｅ／ＮＲＡＳ／Ｇ１２Ｖ／…
【００６５】
一方、単語分類部２３４による非選択対象単語の分類は、以下のようにして行われる。すなわち、単語分類部２３４は、例えば以下の式で示される逆文書頻度関数（ｉｄｆ：Inverse Document Frequency）を用いて、切り出された単語のスコア（不正解度）を算出する。
0006884436.tif 000006
…式５
つまり、逆文書頻度関数は、文書全体に対して、ある単語が出現する文書の頻度が高ければ、低いスコアを出力する。典型的には、前置詞や接続詞等のような、どの文書にも用いられる単語のスコアは相対的に低くなる。単語分類部２３４は、上記のようにして、切り出された単語のそれぞれについて、逆文書頻度関数を用いてスコアを算出し、算出したスコアが第２のしきい値を超えない単語を非選択対象単語として識別し、分類する。
【００６６】
同様に、図６に示した正例文書全体Ｄ＋と負例文書全体Ｄ−とについて、逆文書頻度関数によるスコアを考える。
【００６７】
すなわち、式５から、単語ｔ１「ＥＧＦＲ」の逆文書頻度関数によるスコアは、
0006884436.tif 000007
…式６
となる。
同様に、単語ｔ２「ｔｈｅ」の逆文書頻度関数によるスコアは、
0006884436.tif 000008
…式７
となる。
【００６８】
なお、本例では、逆文書頻度関数ｉｄｆを用いて説明したが、文書頻度関数ｄｆを用いても良い。この場合には、算出されたスコアが所定のしきい値を超える単語について、非選択対象語として識別され、分類されることになる。
【００６９】
このようにして、単語分類部２３４は、所定の統計モデルに従って単語ごとにスコアリングを行い、所定のしきい値を基準にして、付与されたスコアに応じて、該単語を、選択対象単語、非選択対象単語、及び不確定単語の何れかに分類する。そして、単語分類部２３４は、上述したように、選択対象単語及び非選択対象単語に分類された単語をテキスト後処理部２４０に引き渡すと共に、選択対象単語、非選択対象単語、及び不確定単語のいずれかに分類された各単語を単語選択モデル２３６に引き渡す。これにより、上述したように、単語選択モデル２３６は、入力された不確定単語に対して、その文脈を考慮しながら、該単語のラベル（すなわち、該単語が選択対象単語であるか否か）を推定する。
【００７０】
以上のように、本実施形態によれば、第１の実施形態と同様の利点を奏すると共に、無料又は廉価で入手し得る文書の本文を正例文書及び負例文書として利用することで、低コストで効率よく、文書表示支援システム１００を構築することができるようになる。
【００７１】
［第３の実施形態］
本実施形態は、上記第２の実施形態の変形であり、正例文書コーパスと負例文書コーパスとを含み構成された文書データベースの構築方法に向けられている。
【００７２】
図７は、本発明の一実施形態に係る文書表示支援システムの概略構成の一例を示すブロックダイアグラムである。同図中、上記実施形態における構成要素と同じものは、同一の符号が付されており、したがって、以下では、適宜、その説明を省略する。すなわち、同図に示すように、本実施形態の文書表示支援システム１００は、上記第２の実施形態に示した構成に対して、文書選別部７１０が追加されている点で異なっている。また、同図では、図２等で示された文書受付部２２０、文書解析部２３０、及びテキスト後処理部２４０が、文書処理部２６０として簡略的に示されている。文書選別部７１０は、同図に示すように、文書抽出部７１２と、文書分類モデル７１４とを含み構成され得る。
【００７３】
特定分野文書コーパス７２０は、特定分野ないしは特定ドメインの文書において選択対象となるべき単語の出現頻度が高い文書のコーパスである。一例として、がんゲノム分野に関連する単語が選択されるように正例文書コーパス５１２を構築する場合は、がんゲノム分野関連の知識データベースである「ＯｎｃｏＫＢ」や「ＣＯＳＭＩＣ」から参照される論文が選択され得る。本開示では、特定分野文書コーパス７２０に登録される文書は、例えば、ジャーナルや学術論文等の文書におけるアブストラクトであり、本文は含まれなくても良い。特定分野文書コーパス７２０は、後述する一般分野文書コーパス７３０に比較して、登録されている文書（すなわち、アブストラクト）の数は少ない（例えば、約１万５千件）。
【００７４】
一般分野文書コーパス７３０は、特定分野文書コーパス７２０のドメインよりも広いドメインである一般分野の文書コーパスである。一例として、一般分野文書コーパス７３０は、がんゲノム分野を含む生命科学や生物医学分野に関する無料検索エンジン「ＰｕｂＭｅｄ」によって提供される論文のアブストラクトを対象としている。一般分野文書コーパス７３０は、その文書数が膨大であるため（例えば約４０００万件）、文書抽出部７１２によって、所定数の文書がランダムに抽出され得る。
【００７５】
文書抽出部７１２は、一般分野文書コーパス７３０を参照して、所定数（例えば特定分野文書コーパス７２０に登録された文書数と実質的に同じ数）の文書（すなわち、アブストラクト）をランダムに抽出する。一般分野文書コーパス７３０からの文書の数を特定分野文書コーパス７２０に登録された文書数と実質的に同数にすることにより、学習済みモデルの偏りを防止することができる。文書抽出部７１２は、抽出した文書を学習データとして文書分類モデル７１４に入力する。なお、「実質的に同数」とは、両者が完全に一致する数ではなく、当業者にとって自明な範囲で、学習結果に影響をもたらすほどでない数の差をいう。
【００７６】
文書分類モデル７１４は、特定分野文書コーパス７２０に登録された文書群と、一般分野文書コーパス７３０から文書抽出部７１２を介して抽出された文書群とを用いて、特定分野における単語の出現頻度に応じた文書の正解度を算出するための機械学習が施された学習済みモデルである。本開示では、文書分類モデル７１４は、「Ｂａｇ  ｏｆ  Ｗｏｒｄｓ」を用いて、文書のテキスト文に含まれる単語を特徴ベクトル化し、既知の機械学習アルゴリズムを用いて機械学習を行う。Ｂａｇ  ｏｆ  Ｗｏｒｄｓは、自然言語処理において自然言語で記述されたデータ、つまりテキスト文をベクトルで表現する手法として知られている。つまり、文書分類モデル７１４は、特定分野文書コーパス７２０に登録された各文書に出現する各単語の出現頻度を算出する一方、文書抽出部７１２によって抽出された各一般文書に出現する各単語の出現頻度を算出し、該算出した出現頻度に従って、単語の特徴ベクトル化を行うことにより、学習済みモデルとして形成される。なお、Ｂａｇ  ｏｆ  Ｗｏｒｄｓに代えて、上述した単語埋め込みベクトル等の他の特徴ベクトルが用いられても良い。
【００７７】
文書分類モデル７１４は、上述のような機械学習後、入力された文書群に基づいて、該文書の正解度を算出することにより、該文書が正例文書であるか負例文書であるかを推定する。すなわち、文書分類モデル７１４は、算出された正解度と所定のしきい値と比較して、算出された正解度が所定のしきい値を超える場合には、該文書を正例文書に分類し、正例文書コーパス５１２に登録する。一方、文書分類モデル７１４は、算出された正解度が所定のしきい値を超えない場合には、該文書を負例文書に分類し、負例文書コーパス５１４に登録する。本開示において、学習済み文書分類モデル７１４に入力される文書は、例えば文書のテキスト本文であり、書誌事項やアブストラクトが含まれていなくて良い。より具体的には、該文書は、例えば、ＰｕｂＭｅｄ  Ｃｅｎｔｒａｌ（ＰＭＣ）から参照される文書の本文であり得る。また、学習済み文書分類モデル７１４に入力される文書（テキスト本文）の数は、機械学習のために入力した文書（アブストラクト）の数に比較して非常に多く、一例として、１００万件又はそれ以上であり得る。
【００７８】
このようにして、文書選別部７１０は、学習済み文書分類モデル７１４により、非常に多くの文書群を正例文書又は負例文書のいずれかに分類し、これにより、正例文書コーパス５１２及び負例文書コーパスを含む文書データベース５１０を構築することができる。
【００７９】
以上のように、本実施形態によれば、上記実施形態と同様の利点を奏する。とりわけ、本実施形態によれば、限られた数の文書かつその一部（アブストラクト等）を学習データとして用いているので、文書分類モデル７１４を効率的に機械学習させることができるようになる。とりわけ、学習データとしての文書は、特定ドメインに関連して選択対象となるべき単語の出現頻度が高い文書コーパス及び該特定ドメインよりも広いドメインである一般分野の文書コーパスのそれぞれから抽出された文書であるので、文書分類モデル７１４は、正例文書であるか負例文書であるかを効率的に学習することができる。
【００８０】
また、本実施形態によれば、機械学習が施された文書分類モデル７１４は、入力された文書について、特定分野における単語の出現頻度に応じた文書の正解度を算出し得るので、所定のしきい値を基準に、該入力された文書を正例文書であるか負例文書であるかを判別することができるようになる。
【００８１】
また、本実施形態によれば、従前の辞書データベースに登録されていないが、本来、特定分野の文書における選択対象単語として判別されなければならない単語についても、正しく選択対象単語として推定することができるようになる。例えば、がんゲノム医療の分野において、「変異」を表す単語(例えば「Ｌ７４７Ｓ」と表記される。)は、該分野の文書において極めて多くのパターンで記述されている。したがって、このような単語については、もはや従前の辞書データベースでは、事実上、対応不可能であるが、本実施形態によれば、選択対象単語として推定することができるようになる。
【００８２】
次に、上記各実施形態で示された文書表示支援システム１００における一連の処理の流れについて、図８〜図１０を用いて説明する。
【００８３】
図８は、本発明の一実施形態に係る文書表示支援システム１００における文書データベースの構築処理を説明するためのフローチャートである。かかる処理は、例えば、クラウドコンピュータ１１０が、プロセッサの制御の下、所定のプログラムを実行することにより実現される。
【００８４】
同図に示すように、文書表示支援システム１００において、文書選別部７１０は、特定分野文書コーパス７２０から所定数の文書群を取得すると共に（Ｓ８０１）、一般分野文書コーパス７３０から実質的に同数の文書群を取得する（Ｓ８０２）。上述したように、ここで取得される文書群は、文書の一部、例えばアブストラクトであって良い。このように、特定分野文書コーパス７２０から取得する文書の数と一般分野文書コーパス７３０から取得する文書の数とを実質的に同数にすることにより、学習済みモデルの偏りを防止することができる。
【００８５】
次に、学習前の文書分類モデル７１４は、取得したそれぞれの文書群に基づいて、特定分野における単語の出現頻度に応じた文書の正解度を算出するための機械学習を行う（Ｓ８０３）。機械学習では、例えば、Ｂａｇ  ｏｆ  Ｗｏｒｄｓを用いて、テキスト文の単語の出現頻度が算出されて、ベクトル化される。
【００８６】
学習済みモデルの構築後、文書分類モデル７１４は、分類対象となる文書の入力を受け付けて、該文書の正解度を算出する（Ｓ８０４）。ここで入力される文書は、該文書の一部、例えば本文である。文書分類モデル７１４は、該算出した文書の正解度と所定のしきい値とを比較して、該文書の正解度が所定のしきい値を超えているか否かを判断する（Ｓ８０５）。
【００８７】
文書分類モデル７１４は、該文書の正解度が所定のしきい値を超えていると判断する場合（Ｓ８０５のＹｅｓ）、該文書を正解文書として正例文書コーパス５１２に登録する（Ｓ８０６）。一方、文書分類モデル７１４は、該文書の正解度が所定のしきい値を超えていないと判断する場合（Ｓ８０５のＮｏ）、該文書を不正解文書として負例文書コーパス５１４に登録する（Ｓ８０７）。
【００８８】
そして、文書選別部７１０は、分類対象となっている文書を全て分類したか否かを判断し（Ｓ８０８）、未分類の文書があると判断する場合には（Ｓ８０８のＮｏ）、Ｓ８０４の処理の戻り、分類対象となっている全ての文書を分類するまで繰り返す。一方、文書選別部７１０は、分類対象となっている文書を全て分類したと判断する場合には（Ｓ８０８のＹｅｓ）、文書データベース構築処理を終了する。
【００８９】
図９は、本発明の一実施形態に係る文書表示支援システム１００における単語選択モデルの学習処理を説明するためのフローチャートである。かかる処理は、例えば、クラウドコンピュータ１１０が、プロセッサの制御の下、所定のプログラムを実行することにより実現される。
【００９０】
同図に示すように、単語選択モデル２３６は、上述の処理に従って構築された文書データベース５１０の正例文書コーパス５１２の正例文書及び負例文書コーパス５１４の負例文書をそれぞれ学習データとして受け付ける（Ｓ９０１）。続いて、単語選択モデル２３６は、正例文書及び負例文書における各単語に対して、その文脈を考慮しながら、該単語のラベルを推定可能にするための機械学習を行う（Ｓ９０２）。このように機械学習が施された単語選択モデル２３６は、所定の単語の入力に対して、ラベルを推定し、出力することができるようになる。
【００９１】
図１０は、本発明の一実施形態に係る文書表示支援システム１００における文書表示支援処理を説明するためのフローチャートである。かかる処理は、例えば、クラウドコンピュータ１１０が、プロセッサの制御の下、所定のプログラムを実行することにより実現される。
【００９２】
すなわち、同図に示すように、文書受付部２２０は、特定分野に関連性があるか否かを視覚的に判別したい文書を表示対象文書として受け付ける（Ｓ１００１）。続いて、テキスト前処理部２３２は、受け付けた文書におけるテキスト本文から、例えば形態素解析処理等を用いて、複数の単語をそれぞれ切り出す（Ｓ１００２）。
【００９３】
次に、単語分類部２３４は、切り出された単語について、文書データベース５１０を参照して、所定のスコアリング関数に基づいてスコアを算出する（Ｓ１００３）。例えば、算出されるスコアは、正解度（例えば０〜１００の値）及び不正解度（−１００〜０の値)である。単語分類部２３４は、算出したスコアと所定のしきい値とを比較して（Ｓ１００４）、該単語を分類する。すなわち、単語分類部２３４は、該単語について、算出したスコア（ただし、正の値）が第１のしきい値を超える場合、選択対象単語に分類する（Ｓ１００５）。一方、単語分類部２３４は、該単語について、算出したスコア（ただし、負の値）が第２のしきい値を超えない場合、非選択対象単語に分類する（Ｓ１００６）。また、単語分類部２３４は、該単語について、上記以外の場合、つまり、算出したスコアが第１のしきい値を超えず、かつ、第２のしきい値を超える場合、不確定単語に分類する（Ｓ１００７）。
【００９４】
続いて、単語選択モデル２３６は、入力された単語（例えば、選択対象語、非選択対象単語、及び不確定単語）に基づいて、該不確定語に対して、その周辺の文脈に従って、選択対象単語であるか否かを推定する（Ｓ１００８）。単語選択モデル２３６は、このような推定結果として、例えば、入力された単語に、選択対象単語又は非選択対象単語のいずれかのラベルを付与する。
【００９５】
単語選択モデル２３６の推定後、テキスト後処理部２４０は、単語選択モデル２３６により出力される推定結果に基づいて、受け付けた文書において選択対象単語が視覚的に区別されて表示されるように、該文書のテキスト文の修飾処理を行う（Ｓ１００９）。一例として、テキスト後処理部２４０は、選択対象単語がハイライト表示されるように文字属性情報を該文書に追加した出力データを生成する。そして、文書表示部２５０は、テキスト後処理部２４０により生成された出力データに基づいて、ユーザのインターフェース上に修飾処理された文書を表示する。
【００９６】
以上のように、上述した実施形態によれば、文書表示支援システム１００は、ユーザが参照しようとする特定分野の文書について、単語選択モデル２３６を用いて、該特定分野において重要ないしは関連が深いと思われる単語を選択対象単語として推定し、該推定した選択対象単語を視覚的に区別して表示することができるようになる。
【００９７】
上記各実施形態は、本発明を説明するための例示であり、本発明をこれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、その要旨を逸脱しない限り、さまざまな形態で実施することができる。
【００９８】
例えば、本開示では、特定分野として、がんゲノム分野を例にして説明したが、これに限られない。また、文書は、論文のみならず、レポートや表、電子カルテ等といったものも含み得る。
【００９９】
また、上記の文書表示支援システム１は、文書における選択対象単語を視覚的に区別して表示するように構成されたが、これに限られず、例えば、該選択対象単語を更に利用するように構成されて良い。すなわち、文書表示支援システム１が表示対象文書において選択対象単語として分類し、ハイライトした単語は、該文書において意味的に重要な単語であることを示している。したがって、該選択対象単語は、該文書のメタ情報（タグ）やキーワードとして利用されても良い。
【０１００】
一例として、文書表示支援システム１は、ある文書について、単語選択モデル２３６により選択対象単語として分類された単語をタグ及び／又はキーワードとして該文書に関連付けてデータベースに登録する。ユーザが該文書を参照する際、文書表示支援システム１は、このように関連付けされた単語のプレビューをユーザに提供し、これにより、ユーザは、該文書の内容を素早く把握することができる。
【０１０１】
他の例として、文書表示支援システム１は、文書に関連付けられて登録された選択対象単語に基づいて検索クエリをサジェストする機能や、検索結果の重み付けをする機能を有しても良い。
【０１０２】
更に他の例として、文書表示支援システム１は、文書において、選択対象単語が多数出現する文や段落、章といった部分を特定し、該特定した部分を中心に自然言語処理により該文書の要約を生成する機能を有しても良い。
【０１０３】
更に他の例として、文書表示支援システム１は、文書における選択対象単語を視覚的に区別して表示する構成に加えて、又はこれに代えて、選択対象単語を音声等で読み上げる構成であっても良い。
【０１０４】
また、本明細書に開示された方法においては、その結果に矛盾が生じない限り、ステップ、動作又は機能を並行して又は異なる順に実施しても良い。説明されたステップ、動作及び機能は、単なる例として提供されており、ステップ、動作及び機能のうちのいくつかは、発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略でき、また、互いに結合させることで一つのものとしてもよく、また、他のステップ、動作又は機能を追加してもよい。
【０１０５】
また、本明細書では、さまざまな実施形態が開示されているが、一の実施形態における特定のフィーチャ（技術的事項）を、適宜改良しながら、他の実施形態に追加し、又は該他の実施形態における特定のフィーチャと置換することができ、そのような形態も本発明の要旨に含まれる。
【符号の説明】
【０１０６】
１００…文書表示支援システム
１１０…クラウドコンピュータ
１２０…クライアントコンピュータ
２１０…単語データベース
２２０…文書受付部
２３０…文書解析部
２３２…テキスト前処理部
２３４…単語分類部
２３６…単語選択モデル
２４０…テキスト後処理部
２５０…文書表示部
２６０…文書処理部
５１０…文書データベース
５１２…正例文書コーパス
５２４…負例文書コーパス
７１０…文書選別部
７１２…文書抽出部
７１４…文書分類モデル
７２０…特定分野文書コーパス
７３０…一般分野文書コーパス
【要約】      （修正有）【課題】特定分野の文書について重要な単語を推定しハイライト表示する文書表示支援システムを提供する。【解決手段】文書表示支援システムは、選択対象単語と非選択対象単語が登録されたデータベースと、ある単語が選択対象単語であるか否かを推定するための機械学習が施された学習済み単語選択モデルと、受け付けた表示対象文書から各単語を切り出すテキスト前処理部と、データベースに基づいて、各単語を、選択対象単語、非選択対象単語及び不確定単語の何れかに分類する単語分類部と、表示対象文書における所定の単語に所定の属性を付与して出力データを生成するテキスト後処理部と、出力データを出力する出力部と、を備える。単語選択モデルは、該単語分類部により分類された不確定単語が選択対象単語であることを示すラベルが推定される場合に、不確定単語を選択対象単語に分類する。テキスト後処理部は、分類された選択対象単語に所定の属性を付与する。【選択図】図２【図１】
0006884436.tif 000009
【図２】
0006884436.tif 000010
【図３Ａ】
0006884436.tif 000011
【図３Ｂ】
0006884436.tif 000012
【図４】
0006884436.tif 000013
【図５】
0006884436.tif 000014
【図６】
0006884436.tif 000015
【図７】
0006884436.tif 000016
【図８】
0006884436.tif 000017
【図９】
0006884436.tif 000018
【図１０】
0006884436.tif 000019
【図１１】
0006884436.tif 000020