(57)【要約】【課題】解析対象に係る特徴ベクトルの成分の分布の特性が変化しても、その特性に対し適応的に該グループの代表ベクトルを決定することができる情報解析装置を提供する。【解決手段】複数グループのいずれかに分類された特徴ベクトルを取得し、その特徴ベクトルの所定の成分値閾値以上の値を有する成分の分布に関する評価に基づいて、複数種類の代表ベクトル決定方法のうち１つを選択し、選択された代表ベクトル決定方法により、各グループの代表ベクトルを決定する。特徴ベクトルは複数種類の特徴のそれぞれを該解析対象が有する程度を示す値をその成分としている。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数グループのいずれかに分類された複数の解析対象のそれぞれについて、複数種類の特徴のそれぞれを該解析対象が有する程度を示す値をその成分とする特徴ベクトルを取得する取得手段と、
前記複数の解析対象のうち全部又は一部について前記取得手段により取得される特徴ベクトルの所定の成分値閾値以上の値を有する成分の分布に関する評価に基づいて、複数種類の代表ベクトル決定方法のうち１つを選択する選択手段と、
前記選択手段により選択される代表ベクトル決定方法により、前記各グループに分類された解析対象について前記取得手段により取得される特徴ベクトルに基づいて、該グループの代表ベクトルを決定する決定手段と、
を含むことを特徴とする情報解析装置。
【請求項２】
前記複数種類の代表ベクトル決定方法は、前記各グループに係る特徴ベクトルの情報のうち該グループの代表ベクトルの決定に用いる情報の量が制限された制限代表ベクトル決定方法を少なくとも１つ含み、
前記選択手段は、前記取得手段により取得される特徴ベクトルの前記所定の成分値閾値以上の値を有する成分の数を示す値が所定の成分数閾値より多い場合に、前記制限代表ベクトル決定方法のうち１つを選択する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報解析装置。
【請求項３】
前記複数種類の代表ベクトル決定方法は、各グループの特徴ベクトルの重心ベクトルを決定する基準代表ベクトル決定方法と、所定の成分値閾値以上の値を有する成分が異なるグループの代表ベクトル間で重複する程度を前記基準代表ベクトル決定方法よりも低くする低重複代表ベクトル決定方法と、所定の成分値閾値以上の値を有する成分が異なるグループの代表ベクトル間で重複する程度を前記基準代表ベクトル決定方法よりも高くする高重複代表ベクトル決定方法と、を含み、
前記選択手段は、前記所定の成分値閾値以上の値を有する成分が異なるグループに係る特徴ベクトル間で重複する程度を評価し、該重複する程度が所定程度以上である場合に、前記低重複代表ベクトル決定方法を選択し、該重複する程度が所定程度より小さい場合に、前記高重複代表ベクトル決定方法を選択する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報解析装置。
【請求項４】
前記選択手段は、異なるグループに係る特徴ベクトル間の近さの程度を算出し、該近さの程度により前記重複する程度を評価する、
ことを特徴とする請求項３に記載の情報解析装置。
【請求項５】
前記低重複代表ベクトル決定方法は、前記各グループに分類された解析対象について前記取得手段により取得される特徴ベクトルのうち、前記基準代表ベクトル決定方法により決定される該グループの代表ベクトルに基づいて選択される一部のみを用いて該グループの代表ベクトルを決定する方法である、
ことを特徴とする請求項３又は４に記載の情報解析装置。
【請求項６】
前記決定手段により決定された前記各グループの代表ベクトルをマップが生成される空間と同じ座標系に射影した座標情報を生成する座標情報生成手段、
をさらに含むことを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の情報解析装置。
【請求項７】
複数グループのいずれかに分類された複数の解析対象のそれぞれについて、複数種類の特徴のそれぞれを該解析対象が有する程度を示す値をその成分とする特徴ベクトルを取得する取得手段、
前記複数の解析対象のうち全部又は一部について前記取得手段により取得される特徴ベクトルの所定の成分値閾値以上の値を有する成分の分布に関する評価に基づいて、複数種類の代表ベクトル決定方法のうち１つを選択する選択手段、
前記選択手段により選択される代表ベクトル決定方法により、前記各グループに分類された解析対象について前記取得手段により取得される特徴ベクトルに基づいて、該グループの代表ベクトルを決定する決定手段、
としてコンピュータを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】
本発明は情報解析装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年情報化社会の進展に伴い、電子化された膨大な情報がコンピュータ内に蓄積されるようになってきている。このために、蓄積された大量の情報の中から価値のある情報を見つけることや、情報の全体的な構造を理解することは、従来に比べますます困難になっている。これらの困難に対応するため、これらの情報を系統別に分類し、利用者に提示することが求められている。
【０００３】
これらの情報を提示する方法として、分類された情報を２次元あるいは３次元空間内のグラフやマップ等に可視化する事が考えられている。これは分類された情報の関係を直観的に理解できる点で有効である。上述の可視化方法の一つとして、情報の一つ一つを解析対象として多次元の特徴ベクトルで表現し、その特徴ベクトルを分析し解析対象の分布をマップに表す手法が従来から存在している。
【０００４】
例えば大量の文献を解析対象とする場合の情報解析および可視化手法として、非特許文献１に以下のような方法が開示されている。はじめに文献ごとにその文献に含まれるキーワードを成分とする特徴ベクトルを作成し、その特徴ベクトルをクラスタリングする事によって解析対象をグループに分類する。次に、分類された各グループの重心を各グループの代表ベクトルとして算出し、その代表ベクトルを主成分分析により２次元空間にマッピングする。さらに各文献に対応する特徴ベクトルは既にマッピングされた全てのグループの代表ベクトルとの距離を保存するように多次元尺度構成法によりマッピングする。２段階でマッピングを行うこの方法により、各解析対象は所属するグループに近い位置にプロットされるため、グループに分類された解析対象の関係が可視化される。
【非特許文献１】ジェームス・Ａ・ワイズ（James A.Wise）、「ジ・エコロジカル・アプローチ・トゥ・テキスト・ビジュアライゼイション（The EcologicalApproach to Text Visualization）」、ジャーナル・オブ・ジ・アメリカン・ソサエティ・フォー・インフォメーション・サイエンス（JOURNALOF THE AMERICAN SOCIETY FOR INFORMATION SCIENCE）、（米国）、１９９９年１１月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の手法では、解析対象となる特徴ベクトルの成分の分布の特性の変化によって、上述の代表ベクトル間の相互関係を解析することが困難な場合があった。
【０００６】
例えば、代表ベクトルを各グループの特徴ベクトルの重心によって決定すると、グループ間の特徴ベクトルの成分どうしの重複が多い場合にはグループの特徴が目立たなくなっていた。
【０００７】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、解析対象に係る特徴ベクトルの成分の分布の特性が変化しても、その特性に応じて適応的に代表ベクトルを決定することができる情報解析装置及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１の発明は情報解析装置であって、複数グループのいずれかに分類された複数の解析対象のそれぞれについて、複数種類の特徴のそれぞれを該解析対象が有する程度を示す値をその成分とする特徴ベクトルを取得する取得手段と、前記複数の解析対象のうち全部又は一部について前記取得手段により取得される特徴ベクトルの所定の成分値閾値以上の値を有する成分の分布に関する評価に基づいて、複数種類の代表ベクトル決定方法のうち１つを選択する選択手段と、前記選択手段により選択される代表ベクトル決定方法により、前記各グループに分類された解析対象について前記取得手段により取得される特徴ベクトルに基づいて、該グループの代表ベクトルを決定する決定手段と、を含むことを特徴とする。
【０００９】
請求項２の発明は請求項１の発明において、前記複数種類の代表ベクトル決定方法は、前記各グループに係る特徴ベクトルの情報のうち該グループの代表ベクトルの決定に用いる情報の量が制限された制限代表ベクトル決定方法を少なくとも１つ含み、前記選択手段は、前記取得手段により取得される特徴ベクトルの前記所定の成分値閾値以上の値を有する成分の数を示す値が所定の成分数閾値より多い場合に、前記制限代表ベクトル決定方法のうち１つを選択する、ことを特徴とする。
【００１０】
請求項３の発明は請求項１又は２の発明において、前記複数種類の代表ベクトル決定方法は、各グループの特徴ベクトルの重心ベクトルを決定する基準代表ベクトル決定方法と、所定の成分値閾値以上の値を有する成分が異なるグループの代表ベクトル間で重複する程度を前記基準代表ベクトル決定方法よりも低くする低重複代表ベクトル決定方法と、所定の成分値閾値以上の値を有する成分が異なるグループの代表ベクトル間で重複する程度を前記基準代表ベクトル決定方法よりも高くする高重複代表ベクトル決定方法と、を含み、前記選択手段は、前記所定の成分値閾値以上の値を有する成分が異なるグループに係る特徴ベクトル間で重複する程度を評価し、該重複する程度が所定程度以上である場合に、前記低重複代表ベクトル決定方法を選択し、該重複する程度が所定程度より小さい場合に、前記高重複代表ベクトル決定方法を選択する、ことを特徴とする。
【００１１】
請求項４の発明は請求項３の発明において、前記選択手段は、異なるグループに係る特徴ベクトル間の近さの程度を算出し、該近さの程度により前記重複する程度を評価する、ことを特徴とする。
【００１２】
請求項５の発明は請求項３又は４の発明において、前記低重複代表ベクトル決定方法は、前記各グループに分類された解析対象について前記取得手段により取得される特徴ベクトルのうち、前記基準代表ベクトル決定方法により決定される該グループの代表ベクトルに基づいて選択される一部のみを用いて該グループの代表ベクトルを決定する方法である、ことを特徴とする。
【００１３】
請求項６の発明は請求項１から５のいずれかの発明において、前記決定手段により決定された前記各グループの代表ベクトルをマップが生成される空間と同じ座標系に射影した座標情報を生成する座標情報生成手段、をさらに含むことを特徴とする。
【００１４】
請求項７の発明は、複数グループのいずれかに分類された複数の解析対象のそれぞれについて、複数種類の特徴のそれぞれを該解析対象が有する程度を示す値をその成分とする特徴ベクトルを取得する取得手段、前記複数の解析対象のうち全部又は一部について前記取得手段により取得される特徴ベクトルの所定の成分値閾値以上の値を有する成分の分布に関する評価に基づいて、複数種類の代表ベクトル決定方法のうち１つを選択する選択手段、前記選択手段により選択される代表ベクトル決定方法により、前記各グループに分類された解析対象について前記取得手段により取得される特徴ベクトルに基づいて、該グループの代表ベクトルを決定する決定手段、としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１，７の発明によれば、解析対象に係る特徴ベクトルの成分の分布の特性が変化しても、適応的に代表ベクトルを決定することができる。
【００１６】
請求項２の発明によれば、解析対象に係る特徴ベクトルの所定の成分値閾値以上の値を有する成分の数を示す値が所定の成分数閾値より多い場合に、関係がより適切に解析できる代表ベクトルを決定することができる。各成分が示す特徴が特徴ベクトルを代表する情報である蓋然性が低いからである。
【００１７】
請求項３の発明によれば、所定の成分値閾値以上の値を有する成分が異なるグループに係る特徴ベクトル間で重複する程度が所定程度以上である場合に、代表ベクトル間の重複を少なくし、上記重複する程度が所定程度より小さい場合に代表ベクトル間の重複を多くすることで、関係がより適切に解析できる代表ベクトルを決定することができる。
【００１８】
請求項４の発明によれば、異なるグループに係る特徴ベクトル間の重複の程度を評価する指標として、異なるグループに係る特徴ベクトル間の近さの程度を用いることができる。
【００１９】
請求項５の発明によれば、代表ベクトル間の重複を少なくする代表ベクトル決定方法として、基準代表ベクトル決定方法により決定されるベクトルに基づいて選択される一部のみを用いて各グループの代表ベクトルを決定する方法を用いることができる。
【００２０】
請求項６の発明によれば、解析対象に係る特徴ベクトルの成分の分布の特性が変化しても、マップの元情報となる代表ベクトルの座標情報を適応的に生成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の実施形態に係る情報解析装置１の構成図の一例である。同図に示すように、情報解析装置１は、ＣＰＵ１１、メモリ１２、入力部１３、および出力部１４を含んでいる。
【００２２】
ＣＰＵ１１は、メモリ１２に格納されているプログラムに従って動作する。なお、上記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の情報記録媒体に格納されて提供されるものであってもよいし、インターネット等のネットワークを介して提供されるものであってもよい。
【００２３】
メモリ１２は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリ素子やハードディスク等の記録装置によって構成されている。メモリ１２は、上記プログラムを格納する。また、メモリ１２は、各部から入力される情報や演算結果を格納する。
【００２４】
入力部１３は、外部のコンピュータとの通信手段、リムーバブルメディア等の外部記録装置や利用者からの指示を受け入れるキーボードやマウス等で構成されている。入力部１３は、ＣＰＵ１１の制御に基づいて、外部から入力された情報をＣＰＵ１１やメモリ１２に出力する。
【００２５】
出力部１４は、外部のコンピュータとの通信手段や利用者への表示出力手段である。出力部１４は、ＣＰＵ１１の制御に基づいて、ＣＰＵ１１の処理結果を外部に出力する。
【００２６】
図２は、情報解析装置１が実現する機能を示す機能ブロック図である。情報解析装置１は、機能的に特徴ベクトル取得部２１と、決定方法選択部２２と、代表ベクトル決定部２３と、座標情報生成部２４と、描画部２５と、を含む。これらの機能はＣＰＵ１１がメモリ１２に格納されたプログラムを実行し、入力部１３および出力部１４を制御することによって実現される。
【００２７】
特徴ベクトル取得部２１は、ＣＰＵ１１、メモリ１２および入力部１３を中心として実現される。特徴ベクトル取得部２１は、入力部１３より予め複数のグループに分類された複数の特徴ベクトルの情報を入力し、その情報をメモリ１２に格納する。
【００２８】
ここで、入力データに係る解析対象と特徴ベクトルについて説明する。本実施形態においては、解析対象は特許文献などの電子文書としている。一つの特徴ベクトルは一つの解析対象と対応し、その特徴ベクトルの成分は解析対象がもつ複数種類の特徴のそれぞれを有する程度をあらわす。本実施形態においては解析対象がもつ複数種類の特徴は、例えば文章を形態素解析によって抽出したキーワードや、特許文献におけるＦタームなど書誌的事項から抽出したキーワードであり、その特徴の程度は各キーワードの出現頻度である。なお、この場合は特徴ベクトルの成分の値は電子文書より抽出したキーワードの出現頻度となる。
【００２９】
図３は解析対象から特徴ベクトルを生成する方法の一例を示す図である。図３（ａ），（ｂ），（ｃ）は解析対象が文章である場合の特徴ベクトル生成について、図３（ｄ），（ｅ），（ｆ）は解析対象が書誌的事項である場合の特徴ベクトル生成についてあらわしている。
【００３０】
図３（ａ）は、解析対象１および２の文章を表している。この例の文章は少数の文からなる短い文章であるが、複数の章によって構成されるような長い文章でもよい。これらの文章に対し形態素解析および助詞などの意味を持たないキーワードの除去と、出現頻度の計算を行う。図３（ｂ）がその結果の出現頻度の例である。これを用いて各解析対象のキーワード（特徴）の出現頻度を基に成分の値を決めた特徴ベクトルが生成される。図３（ｃ）がその結果の特徴ベクトルの例である。図３（ｃ）では、キーワード（特徴）と成分の値の対応の把握を容易にするため、特徴ベクトルを表で表現している。この表では、例えば解析対象１の特徴ベクトルが（１，１，１，１，１，２，１，１，１，１，０，０，０，０，０）であることを示している。これ以降もベクトルについて同様な表現を行う。図３（ｄ）は解析対象３および４が有する書誌的事項キーワードをあらわしている。ここでは書誌的事項キーワードの例として特許文献におけるＦターム分類を用いている。書誌的事項キーワードに対しては、文書構造を基にした直接的なキーワード（特徴）抽出と、出現頻度の計算がされ（結果となる出現頻度の例が図３（ｅ）である）、特徴ベクトルが生成される（結果となる特徴ベクトルの例が図３（ｆ）である）。なお、図３に示される特徴ベクトルは理解の容易のため長さが１となるような正規化はされていないが、正規化がされていてもよい。なお、解析対象の数が多くても同じ方法で特徴ベクトルを生成することができる。
【００３１】
さらに特徴ベクトルは、予め複数のグループに分類されている。分類の方法は特に問わず、Ｋ−ｍｅａｎｓ法などの公知のクラスタリング手法によって分類を行ってもよいし、人為的に分類を行ってもよい。
【００３２】
なお特徴ベクトル取得部２１は、入力部１３を介して外部から情報を入力するだけではなく、事前に他のプログラムなどによってメモリ１２上に記録された上記特徴ベクトルの情報を内部的に取得してもよい。
【００３３】
決定方法選択部２２は、ＣＰＵ１１を中心として実現される。決定方法選択部２２は、メモリ１２に格納された複数の特徴ベクトルの所定の成分値閾値以上の値を有する成分の分布に関する評価によって、複数種類ある代表ベクトルの決定方法のうち一つを選択する。本実施形態における決定方法選択部２２の処理フローを図４に示す。
【００３４】
Ｓ３１は、特徴ベクトルの所定の成分値閾値以上の値を有する成分の数を、上述の成分の分布として評価するステップである。具体的には以下の手順で処理を行う。
【００３５】
決定方法選択部２２は、取得した各特徴ベクトルの成分の値が０より大きい成分の数をカウントする。さらに取得した全特徴ベクトルについてその成分の数の平均値をとり、それが所定の成分数閾値以上か否かを判断する。
【００３６】
例えば所定の成分数閾値を５と設定した場合について図３を用いて説明する。図３（ｆ）の書誌的事項の場合は解析対象３および４の特徴ベクトルの成分の値が０より大きい成分の数はそれぞれ３個および４個である。成分の数の平均値は３．５となり、所定の成分数閾値よりも小さいと判断される。一方、図３（ｃ）の文章の場合は解析対象１および２の特徴ベクトルで上記条件を満たす成分の数はそれぞれ１０個および６個である。成分の数の平均値は８となり、所定の成分数閾値より大きいと判断される。
【００３７】
ここで、成分の値が０以上である成分がカウント対象となっているのは、本実施形態では、キーワードが出現するか否かを判断基準としているからである。なお、この場合は所定の成分値閾値は０である。
【００３８】
上述の成分の数の平均値が所定の成分数閾値以下であれば、各グループの代表ベクトルの決定方法として、各グループの特徴ベクトルが持つ情報を全て利用するような方法を選定する。この場合は一つ一つの成分が特徴ベクトルを代表している可能性が高いと考えられるからである。このような情報の例としては、図３（ｄ）の書誌的事項などのように人為的に索引付けされた情報がある。本実施形態において選定される代表ベクトルの決定方法は各グループに分類されている特徴ベクトルの重心を計算する方法である（Ｓ３２）。
【００３９】
一方、上述の成分の数の平均値が所定の成分数閾値より大きければ、さらに分類間の距離について判断を行う（Ｓ３３）。この場合は一つ一つの成分が特徴ベクトルを代表していない可能性が高く、不要な特徴が混じる可能性が高いと考えられるからである。Ｓ３３では他の種類の成分の分布を評価し、不要な特徴を減らすような代表ベクトル生成方法（制限代表ベクトル決定方法）が選定される（Ｓ３４，Ｓ３５）。詳しくはＳ３３の説明で後述する。
【００４０】
所定の成分数閾値は、予め定められた固定値でもよいし、特徴ベクトル取得部２１で取得した特徴ベクトルを用いて、（特徴ベクトルの次元数÷３）などの計算により決められた値でもよい。なお、本実施形態においては特徴ベクトルの成分の数の平均値を判断条件に利用しているが、特徴ベクトルの成分の数を代表していればよく、例えば中央値や最小値を利用してもよい。
【００４１】
Ｓ３３は、異なるグループにある特徴ベクトル間で所定の成分値閾値以上の値を有する成分が重複する程度を、特徴ベクトル内の成分の分布として評価するステップである。具体的には以下の手順で処理を行う。
【００４２】
はじめに、各グループの基準代表ベクトルを計算し、基準代表ベクトル間でのユークリッド距離を求める。ここでは、基準代表ベクトルとして、各グループの特徴ベクトルの重心を用いている。全ての組み合わせに対する基準代表ベクトル間の距離の平均が重複の程度を示す。
【００４３】
ここで、ユークリッド距離が重複の程度を示すのは、例えば以下の理由である。本実施形態においては特徴ベクトルの各成分はキーワードの出現頻度であり、基準代表ベクトルの各成分の値が０以上であるから、重複成分が多い場合は、重複している成分の値の差が小さくなり、その二乗和の平方によってあらわされるユークリッド距離も近くなる傾向がある。なお、ベクトル間のユークリッド距離が最大になるのはそれぞれの成分どうしが直交する場合であり、この場合はベクトル間の内積が０、つまり全成分が重複しない。ここで、距離はユークリッド距離に限られず、余弦距離等の公知の距離計算方法で計算された距離でもよい。また、グループ間の距離の計算は、必ずしも基準代表ベクトルを用いなくてもよく、他方のグループに最も近い特徴ベクトルをそれぞれのグループから選び、その間の距離を計算するといった方法でもよい。
【００４４】
距離の平均が所定の距離以上であれば、異なるグループにある特徴ベクトル間で所定の成分値閾値以上の値を有する成分が重複する程度が所定の程度以上であると判断し、代表ベクトル間の所定の成分値閾値以上の成分間で重複する程度が小さくなる代表ベクトル決定方法（低重複ベクトル決定方法）を選定する。本実施形態において選定される方法は、各グループの重心に最も近い特徴ベクトルを代表ベクトルとする方法である（Ｓ３４）。
【００４５】
図５はグループの重心に最も近い特徴ベクトルが代表ベクトルとして決定される例を示す図である。この図でグループ１にはＶ１１，Ｖ１２，Ｖ１３，Ｖ１４の４つの特徴ベクトルが分類され、グループ２にはＶ２１，Ｖ２２，Ｖ２３，Ｖ２４の４つの特徴ベクトルが分類されている。代表ベクトルはグループ重心に一番近い特徴ベクトルＶ１４およびＶ２２である。グループ重心よりも代表ベクトルの方が、０でない成分の数が少なく、特徴がより明確化されるのがわかる。さらに、重心に最も近い特徴ベクトルを代表ベクトルとして選ぶことで、グループ１とグループ２とで、重心ベクトルどうしの重複する程度より代表ベクトルどうしで重複する程度を小さくする（例えば距離を遠くする）ことができる。なお、代表ベクトル決定方法は必ずしも各グループの重心に最も近い特徴ベクトルを選定する方法に限られるわけではなく、各グループの重心に近い数個のベクトルを選び、さらにその重心を代表ベクトルとして決定してもよい。
【００４６】
上述のような代表ベクトル決定方法を用いることで、複数グループ間で共通して所定の成分値閾値以上の値を有する（特徴を示す）成分の影響を除き、グループ内でのみ特徴を示す成分の割合を増やすことができ、各グループの代表ベクトル間の差異を明確化し、より解析しやすい代表ベクトルを決定できる。
【００４７】
一方、距離の平均が所定の距離以上であれば、異なるグループにある特徴ベクトル間で所定の成分値閾値以上の値を有する成分が重複する程度が所定の程度より小さいと判断し、代表ベクトル間の所定の成分値閾値以上の成分間で重複する程度が大きくなる代表ベクトル決定方法（高重複代表ベクトル決定方法）を選定する。本実施形態において選定される代表ベクトル決定方法は、各グループ内で頻出上位Ｎ個（Ｎは１以上の整数）の成分を抽出して残し、それ以外の成分を０とする代表ベクトルを作成する方法である（Ｓ３５）。
【００４８】
図６はグループの特徴ベクトルから頻出成分を抽出して代表ベクトルを決定する例を示す図である。本図の例ではＮは３として代表ベクトルを作成している。グループ１にはＶ１１，Ｖ１２，Ｖ１３，Ｖ１４の４つの特徴ベクトルが分類され、グループ２にはＶ２１，Ｖ２２，Ｖ２３，Ｖ２４の４つの特徴ベクトルが分類されている。各グループの重心ベクトルどうしで重複する成分の数は４つで、一方頻出上位３個をとって生成したベクトルどうしで重複する成分の数は３つであり、重複する成分の数は少なくなる。しかし、正規化した代表ベクトルでは他の代表ベクトルと重複している成分の値が大きくなるため、重複する程度を大きくする（例えば距離を近くする）ことができる。なお、省略している成分は、複数のグループに共通して出現しない（重複しない）成分としている。この図の例ではＮは３としているが、５や１０など特徴ベクトルの次元数より小さい他の数としてもよい。
【００４９】
このように、頻出成分を抽出することで、各グループ内でのみ所定の成分値閾値以上の値を有し（特徴を示し）、他のグループでは特徴を示さない成分の影響を除き、複数グループ間で共通して特徴を示す成分、つまり重複する成分の割合を増やし、より解析しやすい代表ベクトルを決定できる。
【００５０】
なお、本実施形態においては所定の成分値閾値以上の値を有する成分が異なるグループに係る特徴ベクトル間で重複する程度を評価するために、各グループの基準代表ベクトル間の距離を利用しているが、他の指標を用いてもよい。例えば決定方法選択部２２は、上記重複する程度を判断する２つのグループについて、ある成分の値が所定の成分値閾値以上の値であるという条件を満たす特徴ベクトルが双方のグループに存在するか成分ごとに確認する。その確認の結果双方のグループにその条件を満たす特徴ベクトルが存在すると確認された成分の数をカウントし、そのカウントされた値をその２つのグループ間の重複する程度の判断に用いてもよい。
【００５１】
本実施形態においては、決定方法選択部２２はＳ３１およびＳ３３の２つの判断を行っているが、どちらか一方の判断のみを行うようにしてもよい。さらにＳ３３のみの判断を行う場合は、上述の重複の程度が所定の程度以上か所定の程度未満かによって２つの代表ベクトル決定方法のうちの一つを選択する代わりに、重複の程度の大きさに応じてさらに多くの種類の代表ベクトル決定方法のうちの一つを選択するようにしてもよい。例えば、上述の重複の程度が大きくなるのに応じて、低重複代表ベクトル決定方法、基準代表ベクトルを代表ベクトルとして決定する方法、高重複代表ベクトル決定方法の順に、いずれかの代表ベクトル決定方法を選択するようにしてもよい。
【００５２】
決定方法選択部２２は、上述の実施形態ではメモリ１２に格納された複数の特徴ベクトルに基づいて代表ベクトル決定方法を選択しているが、代わりに、情報解析装置を操作する者から入力部１３を介して指示を受け、その指示を受けた代表ベクトル決定方法を選択するようにしてもよい。
【００５３】
代表ベクトル決定部２３は、ＣＰＵ１１を中心として実現される。代表ベクトル決定部２３は、決定方法選択部２２で選択された代表ベクトル決定方法を用いて、メモリ１２に格納された複数の特徴ベクトルに対してグループごとに代表ベクトルを決定し、決定した代表ベクトルをメモリ１２に格納する。代表ベクトルの決定方法は決定方法選択部２２の説明で記述したとおりである。
【００５４】
座標情報生成部２４は、各グループの代表ベクトルと、各グループに分類された特徴ベクトルから、マップ生成を行う空間の座標系に座標を変換する。代表ベクトルと特徴ベクトルはキーワード（特徴）の種類の次元を持つ高次元ベクトルであり、マップの生成対象となる、より低次元（２次元、３次元など）の座標系（以下、マップ座標系という）へ射影することが必要となる。
【００５５】
座標情報生成部２４は、はじめに代表ベクトルをマップ座標系に射影し、その後、特徴ベクトルを代表ベクトルとの距離を保存するようにマップ座標系に射影するという２段階の処理を行う。これにより、各グループの代表ベクトル間だけでなく、各グループの解析対象も関係を保存してマッピングされる。以下では２段階マッピングについてマップ座標系を２次元の空間とした場合を例として説明する。
【００５６】
１段階目のマッピングである代表ベクトルの射影の一例は以下のとおりである。図７は、多次元空間上に存在する各グループの特徴ベクトルの分布イメージの一例を示す図である。本図は多次元データを３次元で模式的にあらわしている。特徴ベクトルはＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄの４グループに分類されており、二点鎖線内の領域は特徴ベクトルが存在する領域を、丸は代表ベクトルの多次元空間上の座標をあらわしている。図８は、図７に示される各グループの代表ベクトルをマップ座標系に射影したイメージの一例を示す図である。この射影は、例えば主座標分析や主成分分析などの公知の手法で行うことができる。以下、マッピングされた空間をマップ対象空間と呼ぶ。
【００５７】
次に、２段階目のマッピングである各特徴ベクトルの射影の一例は以下のとおりである。座標情報生成部２４は、各グループに対して以下のマッピング処理を行う。はじめに、マッピング処理を行うグループ（以下「対象グループ」という）の代表ベクトルとは別の代表ベクトルを２つ選択する。その２つの代表ベクトルの選択の基準は、例えば対象グループの代表ベクトルとの距離が近い順などであってよい。例えば図８におけるグループＡが対象グループであれば、グループＢおよびグループＤの代表ベクトルを選択する。そして、対象グループに分類されている特徴ベクトルＭ個、そのグループの代表ベクトル、他の選択された２つの代表ベクトルの計（Ｍ＋３）個について、主座標分析などを用いてマップ座標系と同じ２次元空間に射影する。ここで射影した情報を仮マップ情報と呼ぶ。次に、各グループについて作成された仮マップ情報に含まれる各特徴ベクトルの座標情報をアフィン変換し、それを特徴ベクトルに対応したマップ対象空間上の座標とする。各仮マップをアフィン変換する際には、各仮マップ情報に含まれる３つの代表ベクトルのそれぞれについて、アフィン変換された座標と１段階目のマッピングで射影された座標とが一致するようにする。また、これまで説明した２段階目のマッピングの方法に代えて、非特許文献１に記載された公知の方法である、各特徴ベクトルと既にマッピングされた全てのグループの代表ベクトルとの距離を保存するように多次元尺度構成法によりマッピングする方法を用いてもよい。
【００５８】
描画部２５は、座標情報生成部２４が生成した代表ベクトルと特徴ベクトルに対応するマップ対象空間上の座標から、利用者が認識できるように描画した画像を生成し出力部１４を介して出力する。ただし、出力部１４に出力するのではなく、ＪＰＥＧなどの所定の画像データフォーマットに変換して、メモリ１２に格納し、利用者に提供してもよい。
【００５９】
図９は描画部２５が各グループの特徴ベクトルをマップ座標系に射影したイメージの一例を示す図である。図９は、特徴ベクトルに対応する座標そのものはプロットされておらず、ある範囲内に解析対象が存在する密度が濃淡で表されている。
【００６０】
なお、これまでに説明した実施形態では、対象となる解析対象として主に特許文献について説明したが、複数種類の特徴を有するものであれば解析対象はそれだけには限られない。例えば、Ｗｅｂ上に存在するＨＴＭＬ文書やＸＭＬ文書、電子媒体に記録された音声情報などでもよい。
【００６１】
他にも、特徴ベクトルの成分として、解析対象にあらわれるキーワード（特徴）の出現頻度をそのまま使っているが、例えば出現頻度０なら成分の値を−１とし、多ければ＋１と表現してもよい。この場合は所定の成分値閾値を−１とすればよい。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明の実施形態に係る情報解析装置の構成例を示す構成ブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る情報解析装置の機能ブロックを示す図である。
【図３】解析対象から特徴ベクトルを生成する方法の一例を示す図である。
【図４】決定方法選択部の処理フローの一例を示す図である。
【図５】グループの重心に最も近い特徴ベクトルが代表ベクトルとして決定される例を示す図である。
【図６】グループの特徴ベクトルから頻出成分を抽出して代表ベクトルを決定する例を示す図である。
【図７】多次元空間上に存在する各グループの特徴ベクトルの分布イメージの一例を示す図である。
【図８】各グループの代表ベクトルをマップ座標系に射影したイメージの一例を示す図である。
【図９】各グループの特徴ベクトルをマップ座標系に射影したイメージの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００６３】
１  情報解析装置、１１  ＣＰＵ、１２  メモリ、１３  入力部、１４  出力部、２１  特徴ベクトル取得部、２２  決定方法選択部、２３  代表ベクトル決定部、２４  座標情報生成部、２５  描画部。
【図１】
2009230323.tif 000003
【図２】
2009230323.tif 000004
【図３】
2009230323.tif 000005
【図４】
2009230323.tif 000006
【図５】
2009230323.tif 000007
【図６】
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【図７】
2009230323.tif 000009
【図８】
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【図９】
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