(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストを、所定のカテゴリ集合の内のいずれかのカテゴリに分類するためのカテゴリ関連度算出装置であって、
単語Ｖと単語Ｙとの単語間関連度Ｅ（Ｖ，Ｙ）を格納した単語間関連度データベースと、
カテゴリＣに属するテキストＫに含まれる単語Ｘを用い、前記単語間関連度データベースに格納された単語間関連度Ｅ（Ｘ，Ｙ）に基づいて、テキストＫと単語Ｙとの関連度Ｅ（Ｋ，Ｙ）を算出し、カテゴリＣに属するそれぞれのテキストＫと単語Ｙとの関連度Ｅ（Ｋ，Ｙ）からカテゴリＣと単語Ｙとの関連度Ｅ（Ｃ，Ｙ）を算出し、カテゴリ・単語間関連度記憶手段に格納するカテゴリ・単語間関連度算出手段と、
カテゴリＣｑに対し、当該カテゴリＣｑとは異なるカテゴリをＣｒとし、前記カテゴリ・単語間関連度記憶手段を参照して、｛Ｅ（Ｃｑ，Ｙ）−（Ｅ（Ｃｒ，Ｙ）の最大値）｝が最も大きくなる単語Ｙを求め、求めた単語ＹをカテゴリＣｑの代表単語と認定し、代表単語記憶手段に格納する代表単語認定手段と、
入力されたテキストＬに含まれる単語Ｗを用い、前記代表単語記憶手段から取得したカテゴリＣの代表単語Ｙとの間の前記単語間関連度データベース中の単語間関連度Ｅ（Ｗ，Ｙ）に基づいて、テキストＬとカテゴリＣとのテキスト・カテゴリ間関連度Ｅ（Ｌ，Ｃ）を算出し、テキスト・カテゴリ間関連度記憶手段に格納するテキスト・カテゴリ間関連度算出手段と、
を有することを特徴とするカテゴリ関連度算出装置。
【請求項２】
いくつかのカテゴリＣの集合となる大カテゴリがあり、
前記カテゴリＣｒは、前記カテゴリＣｑが属する大カテゴリとは異なる大カテゴリのカテゴリとする
請求項１記載のカテゴリ関連度算出装置。
【請求項３】
テキストを、所定のカテゴリ集合の内のいずれかのカテゴリに分類するためのカテゴリ関連度算出方法であって、
カテゴリ・単語間関連度算出手段が、カテゴリＣに属するテキストＫに含まれる単語Ｘを用い、単語Ｖと単語Ｙとの単語間関連度Ｅ（Ｖ，Ｙ）を格納した単語間関連度データベースに格納された単語間関連度Ｅ（Ｘ，Ｙ）に基づいて、テキストＫと単語Ｙとの関連度Ｅ（Ｋ，Ｙ）を算出し、カテゴリＣに属するそれぞれのテキストＫと単語Ｙとの関連度Ｅ（Ｋ，Ｙ）からカテゴリＣと単語Ｙとの関連度Ｅ（Ｃ，Ｙ）を算出し、カテゴリ・単語間関連度記憶手段に格納するカテゴリ・単語間関連度算出ステップと、
代表単語認定手段が、カテゴリＣｑに対し、当該カテゴリＣｑとは異なるカテゴリをＣｒとし、前記カテゴリ・単語間関連度記憶手段を参照して、｛Ｅ（Ｃｑ，Ｙ）−（Ｅ（Ｃｒ，Ｙ）の最大値）｝が最も大きくなる単語Ｙを求め、求めた単語ＹをカテゴリＣｑの代表単語と認定し、代表単語記憶手段に格納する代表単語認定ステップと、
テキスト・カテゴリ間関連度算出手段が、入力されたテキストＬに含まれる単語Ｗを用い、前記代表単語記憶手段から取得したカテゴリＣの代表単語Ｙとの間の前記単語間関連度データベース中の単語間関連度Ｅ（Ｗ，Ｙ）に基づいて、テキストＬとカテゴリＣとのテキスト・カテゴリ間関連度Ｅ（Ｌ，Ｃ）を算出し、テキスト・カテゴリ間関連度記憶手段に格納するテキスト・カテゴリ間関連度算出ステップと、
を行うことを特徴とするカテゴリ関連度算出方法。
【請求項４】
いくつかのカテゴリＣの集合となる大カテゴリがあり、
前記カテゴリＣｒは、前記カテゴリＣｑが属する大カテゴリとは異なる大カテゴリのカテゴリとする
請求項３記載のカテゴリ関連度算出方法。
【請求項５】
請求項１または２のいずれか１項に記載のカテゴリ関連度算出装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのカテゴリ関連度算出プログラム。
【請求項６】
請求項５記載のカテゴリ関連度算出プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カテゴリ関連度算出装置及び方法及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に係り、特に、テキストを所定のカテゴリ集合の内のいずれかのカテゴリに分類するためのカテゴリ関連度算出装置及び方法及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
テキストを所定のカテゴリ集合の内のいずれかのカテゴリに分類するテキスト分類の技術として、以下のような方法がある。
【０００３】
まず、単語間の関連度を算出する。当該単語間関連度算出は以下のようにして行う。
【０００４】
単語に意味属性が付随した辞書を用いて、コーパス中の単語・意味属性間の共起頻度を算出し、単語・意味属性間共起行列を作成する。該行列の各行ベクトルは、対応する単語の、意味属性と共起するパターンを表している。意味の似た単語は、共通の意味属性と共起する傾向があるので、対応するパターンも似る傾向がある。
【０００５】
単語間関連度を、対応するベクトル間のコサインに基づき算出する。単語・意味属性間共起行列を、特異値分解により列数の縮退した行列に変換し、単語間関連度を、変換後の対応するベクトルの間のコサインに基づき算出してもよい。
【０００６】
単語間関連度算出の別の方法として、単語・意味属性間共起行列の各行ベクトルに対し、各成分値を、全成分値の和に対する相対値に変換する。単語Ｂに対し、任意の単語Ｃとのカルバック・ライブラ距離を算出し、該距離の昇順に単語Ｃをランキングし、該ランキングにおける順位により、単語Ｂと単語Ｃとの関連度を算出する。
【０００７】
単語間関連度を、上述のコサインに基づく関連度と、カルバック・ライブラ距離に基づく関連度との線形結合として算出してもよい。
【０００８】
算出した単語間関連度をもとに、以下のようにテキスト分類を行う。
【０００９】
各カテゴリに対し、「テレビ番組  OR  ラジオ番組」のような、そのカテゴリを表す文字列のOR結合を対応付けておく。次に、任意の単語と、OR結合された一文字列との関連度を、該単語と、該文字列中の単語との関連度をもとに算出しておく。
【００１０】
被分類テキストが入力されると、当該テキストと一カテゴリとの関連度を以下のようにして算出する。該テキストと、該カテゴリのOR結合された一文字列との関連度を、該テキスト中の単語と、該文字列との関連度をもとに算出する。該テキストと、該カテゴリのOR結合された一文字列との関連度の最大値を、該テキストと該カテゴリとの関連度として算出する。関連度の高い順にカテゴリをランキングし、上位にランクされたカテゴリを分類結果とする（例えば、非特許文献1参照）。
【非特許文献１】別所克人、内山俊郎、片岡良治：単語間の階層関係に基づくテキスト分類方式、信学技報、Vol. PRMU2007-15, pp. 79-84, May. 2007.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上記従来技術においては、各カテゴリに対し、該カテゴリを表す文字列のOR結合を人手で作成している。
【００１２】
このため、この文字列のOR結合が、該カテゴリの内容の全てをカバーしていない場合がある。この場合、この文字列のOR結合がカバーしていない該カテゴリの内容のテキストに対し、該カテゴリとの関連度が別のカテゴリとの関連度より低くなり、別カテゴリが分類結果となる問題がある。
【００１３】
また、この文字列のOR結合が、別カテゴリの内容も表している場合がある。この場合、該別カテゴリの内容のテキストに対し、該カテゴリとの関連度が、該別カテゴリとの関連度より高くなり、該カテゴリが分類結果となる問題がある。
【００１４】
このように、人手で作成した文字列のOR結合が、対応するカテゴリの内容を適確に表し、かつ、他のカテゴリと差異化できるようなものになっていないため、分類精度に問題がある。
【００１５】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、テキストを所定のカテゴリ集合の内のいずれかのカテゴリに分類するタスクの精度を向上させるためのカテゴリ関連度算出装置及び方法及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体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】
【００１６】
図１は、本発明の原理構成図である。
【００１７】
本発明（請求項１）は、テキストを、所定のカテゴリ集合の内のいずれかのカテゴリに分類するためのカテゴリ関連度算出装置であって、
単語Ｖと単語Ｙとの単語間関連度Ｅ（Ｖ，Ｙ）を格納した単語間関連度データベース４０と、
カテゴリＣに属するテキストＫに含まれる単語Ｘを用い、単語間関連度データベース４０に格納された単語間関連度Ｅ（Ｘ，Ｙ）に基づいて、テキストＫと単語Ｙとの関連度Ｅ（Ｋ，Ｙ）を算出し、カテゴリＣに属するそれぞれのテキストＫと単語Ｙとの関連度Ｅ（Ｋ，Ｙ）からカテゴリＣと単語Ｙとの関連度Ｅ（Ｃ，Ｙ）を算出し、カテゴリ・単語間関連度記憶手段５０に格納するカテゴリ・単語間関連度算出手段１０と、
カテゴリＣｑに対し、当該カテゴリＣｑとは異なるカテゴリをＣｒとし、カテゴリ・単語間関連度記憶手段５０を参照して、｛Ｅ（Ｃｑ，Ｙ）−（Ｅ（Ｃｒ，Ｙ）の最大値）｝が最も大きくなる単語Ｙを求め、求めた単語ＹをカテゴリＣｑの代表単語と認定し、代表単語記憶手段６０に格納する代表単語認定手段２０と、
入力されたテキストＬに含まれる単語Ｗを用い、代表単語記憶手段６０から取得したカテゴリＣの代表単語Ｙとの間の単語間関連度データベース４０中の単語間関連度Ｅ（Ｗ，Ｙ）に基づいて、テキストＬとカテゴリＣとのテキスト・カテゴリ間関連度Ｅ（Ｌ，Ｃ）を算出し、テキスト・カテゴリ間関連度記憶手段７０に格納するテキスト・カテゴリ間関連度算出手段３０と、を有する。
【００１８】
また、本発明（請求項２）は、いくつかのカテゴリＣの集合となる大カテゴリがあり、
カテゴリＣｒは、カテゴリＣｑが属する大カテゴリとは異なる大カテゴリのカテゴリとする。
【００１９】
図２は、本発明の原理を説明するための図である。
【００２０】
本発明（請求項３）は、テキストを、所定のカテゴリ集合の内のいずれかのカテゴリに分類するためのカテゴリ関連度算出方法であって、
カテゴリ・単語間関連度算出手段が、カテゴリＣに属するテキストＫに含まれる単語Ｘを用い、単語Ｖと単語Ｙとの単語間関連度Ｅ（Ｖ，Ｙ）を格納した単語間関連度データベースに格納された単語間関連度Ｅ（Ｘ，Ｙ）に基づいて、テキストＫと単語Ｙとの関連度Ｅ（Ｋ，Ｙ）を算出し、カテゴリＣに属するそれぞれのテキストＫと単語Ｙとの関連度Ｅ（Ｋ，Ｙ）からカテゴリＣと単語Ｙとの関連度Ｅ（Ｃ，Ｙ）を算出し、カテゴリ・単語間関連度記憶手段に格納するカテゴリ・単語間関連度算出ステップ（ステップ１〜３）と、
代表単語認定手段が、カテゴリＣｑに対し、当該カテゴリＣｑとは異なるカテゴリをＣｒとし、カテゴリ・単語間関連度記憶手段を参照して、｛Ｅ（Ｃｑ，Ｙ）−（Ｅ（Ｃｒ，Ｙ）の最大値）｝が最も大きくなる単語Ｙを求め、求めた単語ＹをカテゴリＣｑの代表単語と認定し、代表単語記憶手段に格納する代表単語認定ステップ（ステップ４）と、
テキスト・カテゴリ間関連度算出手段が、入力されたテキストＬに含まれる単語Ｗを用い、代表単語記憶手段から取得したカテゴリＣの代表単語Ｙとの間の単語間関連度データベース中の単語間関連度Ｅ（Ｗ，Ｙ）に基づいて、テキストＬとカテゴリＣとのテキスト・カテゴリ間関連度Ｅ（Ｌ，Ｃ）を算出し、テキスト・カテゴリ間関連度記憶手段に格納するテキスト・カテゴリ間関連度算出ステップと、を行う。
【００２１】
また、本発明（請求項４）は、いくつかのカテゴリＣの集合となる大カテゴリがあり、
カテゴリＣｒは、カテゴリＣｑが属する大カテゴリとは異なる大カテゴリのカテゴリとする。
【００２２】
本発明（請求項５）は、請求項１または２のいずれか１項に記載のカテゴリ関連度算出装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのカテゴリ関連度算出プログラムである。
【００２３】
本発明（請求項６）は、請求項５記載のカテゴリ関連度算出プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２４】
請求項１記載の装置の入力となるカテゴリ集合の各カテゴリに対応付けられたテキスト集合の各テキストを、該カテゴリの正例テキストと呼ぶ。
【００２５】
各カテゴリに対し、カテゴリ・単語間関連度算出手段と代表単語認定手段とで認定された代表単語は、該カテゴリの正例テキストに対し関連度が高く、別カテゴリの正例テキストに対し関連度が低い。
【００２６】
そこで、任意のカテゴリに対し、該カテゴリに該当するテキストが、テキスト・カテゴリ間関連度算出手段に入力されたとき、該カテゴリの代表単語との関連度は高くなり、別カテゴリの代表単語との関連度は低くなるため、該カテゴリが分類結果となる。
【００２７】
このように、各カテゴリに対し、該カテゴリの内容を的確に表し、かつ、他のカテゴリと差異化できる最適な代表単語が選択されているため、分類精度が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００２９】
［第１の実施の形態］
図３は、本発明の第１の実施の形態におけるカテゴリ関連度算出装置の構成を示す。
【００３０】
同図に示すカテゴリ関連度算出装置は、カテゴリ・単語間関連度算出部１０、代表単語認定部２０、テキスト・カテゴリ間関連度算出部３０、単語間関連度データベース４０、カテゴリ・単語間関連度記憶部５０、代表単語記憶部６０、テキスト・カテゴリ間関連度記憶部７０から構成される。
【００３１】
図４は、本発明の第１の実施の形態における単語間関連度データベース４０の例を示す。同図に示す単語間関連度データベース４０内の｛Ｖ１，…，Ｖｍ｝，｛Ｙ１，…，Ｙｎ｝は、それぞれ、名詞、動詞、形容詞等の、本発明の処理に必要な必要語の異なりの集合である。用言は終止形とする。｛Ｙ１，…，Ｙｎ｝は、高頻度語の集合に限定してあってもよい。任意の単語Ｖｄ，Ｙｉ間の成分に、Ｖｄ，Ｙｉ間の関連度Ｅ（Ｖｄ，Ｙｉ）が格納されている。この単語間関連度は、例えば、背景技術で述べたような手順により生成される。
【００３２】
次に、上記の構成における動作を説明する。
【００３３】
＜カテゴリ・単語間関連度算出部１０＞
まず、カテゴリ・単語間関連度算出部１０の処理について説明する。
【００３４】
図５は、本発明の第１の実施の形態におけるカテゴリ・単語間関連度算出部１０の処理のフローチャートである。
【００３５】
Ｃｐ（１≦ｐ≦ｈ）を、入力となるカテゴリの集合とする。各Ｃｐに対応付けられたテキスト集合をＫｐｕ（１≦ｕ≦ｓｐ）とし、各Ｋｐｕを、Ｃｐの正例テキストと呼ぶ。
【００３６】
ステップ５０１）  カテゴリ・単語間関連度算出部１０は、各Ｃｐの正例テキストＫｐｕを形態素解析し、Ｋｐｕを以下のような必要語の終止形の異なりＸpugと、ＸpugのＫｐｕ内での出現頻度ＴＦpugの組の集合で表す。
【００３７】
Kpu；Ｘpug：ＴＦpug（1≦ｇ≦ｔpu）
上記で、ＴＦpugの代わりに、以下の式で表されるＸpugのＴＦＩＤＦpugを用いて、以降の処理を行ってもよい。
【００３８】
【数１】
0004918067.tif 000002
ここで、ＤＮは、あるコーパスにおける文書数であり、ONpugは、Ｘpugの該コーパスにおける出現文書数である。TFIDFpugが存在しない場合は、ＴＦＩＤＦpug＝０とする。
【００３９】
ステップ５０２）  次に、単語間関連度データベース４０中の各列に対応する単語の集合の中から、処理対象の単語Ｙｉを決定する。処理対象の単語Ｙiがあれば、ステップ５０３に移行し、なければ、図５のフローチャートの処理を終了する。
【００４０】
ステップ５０３）  処理対象のカテゴリＣｐを決定する。処理対象のカテゴリＣｐがあれば、ステップ５０４に移行し、なければ、ステップ５０２に移行する。
【００４１】
ステップ５０４）  Ｃｐの正例テキストの中から、処理対象のテキストＫpuを決定する。処理対象のテキストＫpuがあれば、ステップ５０５に移行し、なければステップ５０６に移行する。
【００４２】
ステップ５０５）  KpuとＹｉの関連度Ｅ（Ｋpu，Ｙｉ）を以下の式により算出する。以下の式で、Ｅ（Ｘpug，Ｙｉ）は、単語間関連度データベース４０から取得したものである。
【００４３】
【数２】
0004918067.tif 000003
また、Ｅ（Ｋpu，Ｙｉ）を以下の式により算出してもよい。
【００４４】
【数３】
0004918067.tif 000004
ステップ５０６）  CｐとＹｉの関連度Ｅ（Ｃｐ，Ｙｉ）を、以下の式により算出する。ここで、ｓｐは、Ｃｐの正例テキストの個数である。このように、Ｅ（Ｃｐ，Ｙｉ）は、Ｅ（Ｋpu，Ｙｉ）の平均として算出する。
【００４５】
【数４】
0004918067.tif 000005
ステップ５０６の処理が終了した後、ステップ５０３に移行する。
【００４６】
図５のフローチャートの処理が終了した後、任意のＹｉに対し、各ＣｐとＥ（Ｃｐ，Ｙｉ）の組の集合を出力結果として、カテゴリ・単語間関連度記憶部５０に出力する。
【００４７】
＜代表単語認定部２０＞
次に、代表単語認定部２０の処理について説明する。
【００４８】
図６は、本発明の第１の実施の形態における代表単語認定部２０の処理のフローチャートである。
【００４９】
ステップ６０１）  単語間関連度データベース４０中の各列に対応する単語の集合の中から、処理対象の単語Ｙｉを決定する。処理対象の単語Ｙｉがあれば、ステップ６０２に移行し、なければ、当該図６のフローチャートの処理を終了する。
【００５０】
ステップ６０２）  カテゴリ・単語間関連度記憶部５０から各ＣｐとＥ（Ｃｐ，Ｙｉ）の組の集合を読み込み、Ｅ（Ｃｐ，Ｙｉ）の降順にソートし、その結果、
【００５１】
【数５】
0004918067.tif 000006
となったとする。
【００５２】
ステップ６０２に初めて入った場合は、任意のカテゴリＣｑに対し、Ｃｑの代表単語候補
【００５３】
【数６】
0004918067.tif 000007
としてＹｉをとり、他のカテゴリとの関連度の差の最小値Ｈｑとして、Ｅ（Ｃｑ，Ｙｉ）から、Ｃｑ以外のカテゴリとＹｉとの関連度の最大値Ｅ（Ｃｒ，Ｙｉ）を引いた値Ｅ（Ｃｑ，Ｙｉ）−Ｅ（Ｃｒ，Ｙｉ）をとる。
【００５４】
当該ステップ６０２に２番目以降に入った場合は、任意のカテゴリＣｑに対し、
【００５５】
【数７】
0004918067.tif 000008
があり、Ｅ（Ｃｑ，Ｙｉ）から、Ｃｑ以外のカテゴリとＹｉとの関連度の最大値Ｅ（Ｃｒ，Ｙｉ）を引いた値Ｅ（Ｃｑ，Ｙｉ）−Ｅ（Ｃｒ，Ｙｉ）について、Ｅ（Ｃｑ，Ｙｉ）−Ｅ（Ｃｒ，Ｙｉ）＞Ｈｑならば、
【００５６】
【数８】
0004918067.tif 000009
を（Ｙｉ，Ｅ（Ｃｑ，Ｙｉ）−Ｅ（Ｃｒ，Ｙｉ））で置き換える。
【００５７】
ここで、ｑ＝ｆ１ならばｒ＝ｆ２であり、Ｅ（Ｅｑ，Ｙｉ）−Ｅ（Ｃｒ，Ｙｉ）≧０となる。ｑ≠ｆ１ならばｒ＝ｆ１であり、Ｅ（Ｅｑ，Ｙｉ）−Ｅ（Ｃｒ，Ｙｉ）≦０となる。
【００５８】
当該ステップ６０２の処理が終了した後、ステップ６０１に移行する。
【００５９】
上記の図６のフローチャートの処理が終了した時点で、各カテゴリＣｑに対し、Ｈｑが最も大きくなる
【００６０】
【数９】
0004918067.tif 000010
が定まる。
【００６１】
【数１０】
0004918067.tif 000011
は、Ｃｑ以外のカテゴリと最も差異化できる単語である。
【００６２】
【数１１】
0004918067.tif 000012
をＣｑの代表単語とし、代表単語記憶部６０に格納する。
【００６３】
また、本実施の形態の別の方法として、上記のカテゴリ・単語間関連度算出部１０と代表単語認定部２０の処理を図７のフローチャートに示す処理で実現してもよい。
【００６４】
図７のステップ７０１〜７０６は、それぞれ、図５に示すステップ５０１〜ステップ５０６と同一の処理である。また、ステップ７０７は、図６に示すステップ６０２と同一の処理である。ステップ７０１〜７０６は、カテゴリ・単語間関連度算出部１０の処理に該当し、また、ステップ７０２，７０７は、代表単語認定部２０の処理に該当する。
【００６５】
＜テキスト・カテゴリ間関連度算出部３０＞
次に、テキスト・カテゴリ間関連度算出部３０の処理について説明する。
【００６６】
図８は、本発明の第１の実施の形態におけるテキスト・カテゴリ間関連度算出部３０の処理のフローチャートである。
【００６７】
ステップ８０１）  テキストＬが入力されると、当該テキストＬを形態素解析し、Ｌを以下のような必要語の終止形の異なり
【００６８】
【数１２】
0004918067.tif 000013
と、
【００６９】
【数１３】
0004918067.tif 000014
のＬ内での出現頻度
【００７０】
【数１４】
0004918067.tif 000015
の組の集合で表す。
【００７１】
【数１５】
0004918067.tif 000016
上記で、
【００７２】
【数１６】
0004918067.tif 000017
の代わりに、以下の式で表される
【００７３】
【数１７】
0004918067.tif 000018
の
【００７４】
【数１８】
0004918067.tif 000019
を用いて、以降の処理を行ってもよい。
【００７５】
【数１９】
0004918067.tif 000020
ここで、ＤＮは、あるコーパスにおける文書数であり、
【００７６】
【数２０】
0004918067.tif 000021
は、
【００７７】
【数２１】
0004918067.tif 000022
の該コーパスにおける出現文書数である。
【００７８】
【数２２】
0004918067.tif 000023
が存在しない場合は、
【００７９】
【数２３】
0004918067.tif 000024
とする。
【００８０】
ステップ８０２）  代表単語記憶部６０から代表単語を読み込む。Ｌと各カテゴリＣｑとの関連度Ｅ（Ｌ，Ｃｑ）を、以下の式のように、ＬとＣｑの代表単語
【００８１】
【数２４】
0004918067.tif 000025
との関連度
【００８２】
【数２５】
0004918067.tif 000026
として算出する。以下の式で、
【００８３】
【数２６】
0004918067.tif 000027
は、単語間関連度データベース４０から取得したものである。
【００８４】
【数２７】
0004918067.tif 000028
また、Ｅ（Ｌ，Ｃq）を以下の式により算出してもよい。
【００８５】
【数２８】
0004918067.tif 000029
カテゴリＣｐの代表単語を
【００８６】
【数２９】
0004918067.tif 000030
としたとき、
【００８７】
【数３０】
0004918067.tif 000031
は大きく、従って、Ｃｐの正例テキストＫpuに対する
【００８８】
【数３１】
0004918067.tif 000032
も大きい。一方、別カテゴリＣｐ'（ｐ'≠ｐ）の代表単語を
【００８９】
【数３２】
0004918067.tif 000033
としたとき、
【００９０】
【数３３】
0004918067.tif 000034
は小さく、従って、Ｃｐの正例テキストＫpuに対する
【００９１】
【数３４】
0004918067.tif 000035
も小さい。
【００９２】
そこで、入力テキストＬがカテゴリＣｐに該当するならば、Ｃｐとの関連度
【００９３】
【数３５】
0004918067.tif 000036
は大きくなり、別カテゴリＣｐ'（ｐ'≠ｐ）との関連度
【００９４】
【数３６】
0004918067.tif 000037
は小さくなる。
【００９５】
カテゴリＣｑを（Ｌ，Ｃｑ）の大きい順にランキングし、上位にランクされたカテゴリを分類結果とし、テキスト・カテゴリ間関連度記憶部７０に格納する。このようにして、入力テキストＬがカテゴリＣｐに該当するならば、Ｃｐが分類結果となる。
【００９６】
［第２の実施の形態］
上記の第１の実施の形態以外に、以下のように構成することも可能である。
【００９７】
図９は、本発明の第２の実施の形態におけるカテゴリ関連度算出装置の構成を示す。
【００９８】
本実施の形態では、大カテゴリの集合Ｄｂ（１≦ｂ≦ｅ）が入力される。一つの大カテゴリＤｂはいくつかのカテゴリＣｐの集合とする。カテゴリＣｐには、正例テキスト集合Ｋpu（１≦ｕ≦ｓｐ）が対応付けられているものとする。
【００９９】
このような大カテゴリ及びカテゴリの構成を、全て人手で作成する場合もある。また、各大カテゴリにその正例テキスト集合が対応付けられており、各大カテゴリ毎に、その正例テキスト集合をクラスタリングし、得られた各クラスタを、該大カテゴリに属するカテゴリとする場合もある。このクラスタリングの方法の一つとして、背景技術で述べた単語ベクトル（共起行列またはその特異値分解後の行列における、行ベクトルのこと）を用い、各正例テキストのベクトルを、該テキスト中の単語のベクトルの重心として算出し、正例テキストのベクトルの集合をクラスタリングするという方法があげられる。
【０１００】
入力テキストをこのような大カテゴリ集合の内のいずれかの大カテゴリに分類するためのカテゴリ関連度算出装置を以下のように構成する。
【０１０１】
各大カテゴリに属するカテゴリの集合の和集合を｛Ｃｐ；≦ｐ≦ｈ｝として、前述の第１の実施の形態における図５及び図６、または、図７の処理を行う。但し、ステップ６０２、ステップ７０７の処理を以下のようにすることもできる。
【０１０２】
ステップ６０２（または、ステップ７０７）において、各ＣｐとＥ（Ｃｐ，Ｙｉ）の組の集合を、Ｅ（Ｃｐ，Ｙｉ）の降順にソートし、その結果、
【０１０３】
【数３７】
0004918067.tif 000038
となったとする。
【０１０４】
ステップ６０２（またはステップ７０７）の処理に初めて入った場合は、任意のカテゴリＣｑに対し、Ｃｑの代表単語候補
【０１０５】
【数３８】
0004918067.tif 000039
としてＹｉをとり、他のカテゴリとの関連度の差の最小値Ｈｑとして、Ｅ（Ｃｑ，Ｙｉ）から、Ｃｑの属する大カテゴリ以外の大カテゴリに属するカテゴリとＹｉとの関連度の最大値Ｅ（Ｃｒ，Ｙｉ）を引いた値Ｅ（Ｃｑ，Ｙｉ）−Ｅ（Ｃｒ，Ｙｉ）をとる。
【０１０６】
ステップ６０２（またはステップ７０７）の処理に２番目以降に入った場合は、任意のカテゴリＣｑに対し、
【０１０７】
【数３９】
0004918067.tif 000040
があり、Ｅ（Ｃｑ，Ｙｉ）から、Ｃｑの属する大カテゴリ以外の大カテゴリに属するカテゴリとＹｉとの関連度の最大値Ｅ（Ｃｒ，Ｙｉ）を引いた値Ｅ（Ｃｑ，Ｙｉ）−Ｅ（Ｃｒ，Ｙｉ）について、Ｅ（Ｃｑ，Ｙｉ）−Ｅ（Ｃｒ，Ｙｉ）＞Ｈｑならば、
【０１０８】
【数４０】
0004918067.tif 000041
を、（Ｙｉ，Ｅ（Ｃｑ，Ｙｉ）−Ｅ（Ｃｒ，Ｙｉ））で置き換える。
【０１０９】
これは、同じ大カテゴリに属しているカテゴリとの差異を考慮しないやり方である。考慮するやり方では、同じ大カテゴリに属している二つのカテゴリの内容が近くても、互いに差異化を図ることにより、内容に即した共通の単語が代表単語から排除され、内容から遠い単語が代表単語とされてしまう状況が生じる。考慮しないやり方により、こうした状況が回避され、内容に則した単語が代表単語として認定される。
【０１１０】
図６または図７のフローチャートの処理が終了した時点で、各カテゴリＣｑに対し、Ｈｑが最も大きくなる
【０１１１】
【数４１】
0004918067.tif 000042
が定まる。
【０１１２】
【数４２】
0004918067.tif 000043
をＣｑの代表単語とする。大カテゴリＤｂに対し、Ｄｂに属するＣｑの代表単語
【０１１３】
【数４３】
0004918067.tif 000044
の異なりの集合
【０１１４】
【数４４】
0004918067.tif 000045
をとり、Ｄｂの代表単語集合とする。Ｄｂをその代表単語のOR結合
【０１１５】
【数４５】
0004918067.tif 000046
として表す。
【０１１６】
テキスト・カテゴリ間関連度算出部３０における処理は、以下のように行う。
【０１１７】
図１０は、本発明の第２の実施の形態におけるテキスト・カテゴリ間関連度算出部３０の処理のフローチャートである。
【０１１８】
ステップ１００１）  図８におけるステップ８０１と同一の処理である。
【０１１９】
ステップ１００２）  入力テキストＬと各大カテゴリＤｂとの関連度Ｅ（Ｌ，Ｄｂ）を、以下の式のように、ＬとＤｂの各代表単語
【０１２０】
【数４６】
0004918067.tif 000047
との関連度
【０１２１】
【数４７】
0004918067.tif 000048
の最大値として算出する。以下の式で、
【０１２２】
【数４８】
0004918067.tif 000049
は、単語間関連度データベース４０から取得したものである。
【０１２３】
【数４９】
0004918067.tif 000050
また、Ｅ（Ｌ，Ｄｂ）を、以下の式により算出してもよい。
【０１２４】
【数５０】
0004918067.tif 000051
大カテゴリＤｏに属するカテゴリＣｐの代表単語を
【０１２５】
【数５１】
0004918067.tif 000052
としたとき、
【０１２６】
【数５２】
0004918067.tif 000053
は大きく、従って、Ｃｐの正例テキストＫｐｕに対する
【０１２７】
【数５３】
0004918067.tif 000054
も大きい。一方、別大カテゴリに属するカテゴリＣｐ'（ｐ'≠ｐ）の代表単語を
【０１２８】
【数５４】
0004918067.tif 000055
としたとき、
【０１２９】
【数５５】
0004918067.tif 000056
は小さく、従って、Ｃｐの正例テキストKｐｕに対する
【０１３０】
【数５６】
0004918067.tif 000057
も小さい。
【０１３１】
そこで、入力テキストLがカテゴリＣｐに該当するならば、
【０１３２】
【数５７】
0004918067.tif 000058
は大きくなり、Dｏとの関連度E（Ｌ，Ｄｏ）も大きくなる。別大カテゴリに属する任意のカテゴリＣｐ'（ｐ'≠ｐ）に対し、
【０１３３】
【数５８】
0004918067.tif 000059
は小さくなり、該別大カテゴリとの関連度も小さくなる。
【０１３４】
大カテゴリＤｂをＥ（Ｌ，Ｄｂ）の大きい順にランキングし、上位にランクされた大カテゴリを分類結果とし、テキスト・カテゴリ間関連度記憶部７０に格納する。
【０１３５】
このようにして入力テキストＬがカテゴリＣｐに該当するならば、Ｄｏが分類結果となる。
【０１３６】
なお、上記の図３、図９に示すカテゴリ関連度算出装置の構成要素の動作をプログラムとして構築し、カテゴリ関連度算出装置として利用されるコンピュータにインストールする、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【０１３７】
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【０１３８】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１３９】
本発明は、言語処理技術に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１４０】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】本発明の原理を説明するための図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態におけるカテゴリ関連度算出装置の構成図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態における単語間関連度データベースの例である。
【図５】本発明の第１の実施の形態におけるカテゴリ・単語間関連度算出部の処理のフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施の形態における代表単語認定部の処理のフローチャートである。
【図７】本発明の第１の実施の形態におけるカテゴリ・単語間関連度算出部と代表単語認定部の処理のフローチャートである。
【図８】本発明の第１の実施の形態におけるテキスト・カテゴリ間関連度算出部の処理のフローチャートである。
【図９】本発明の第２の実施の形態におけるカテゴリ関連度算出装置の構成図である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態におけるテキスト・カテゴリ間関連度算出部の処理のフローチャートである。
【符号の説明】
【０１４１】
１０  カテゴリ・単語間関連度算出手段、カテゴリ・単語間関連度算出部
２０  代表単語認定手段、代表単語認定部
３０  テキスト・カテゴリ間関連度算出手段、テキスト・カテゴリ間関連度算出部
４０  単語間関連度データベース
５０  カテゴリ・単語間関連度記憶手段、カテゴリ・単語間関連度記憶部
６０  代表単語記憶手段、代表単語記憶部
７０  テキスト・カテゴリ間関連度記憶手段、テキスト・カテゴリ間関連度記憶部
【図１】
0004918067.tif 000060
【図２】
0004918067.tif 000061
【図３】
0004918067.tif 000062
【図４】
0004918067.tif 000063
【図５】
0004918067.tif 000064
【図６】
0004918067.tif 000065
【図７】
0004918067.tif 000066
【図８】
0004918067.tif 000067
【図９】
0004918067.tif 000068
【図１０】
0004918067.tif 000069