【手続補正書】
【提出日】平成29年12月20日(2017.12.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習対象を記録する学習対象記憶部と、学習結果を記録する学習結果記憶部と、入力部に接続された制御部とを備えた情報予測システムであって、
前記制御部が、
前記学習対象記憶部に記録された学習対象毎に、予測元情報の特徴ベクトル及び予測先情報の特徴ベクトルを算出し、
前記予測元情報の特徴ベクトルと前記予測先情報の特徴ベクトルとを結合することにより結合ベクトルを生成し、
すべての学習対象の前記結合ベクトルを用いて、機械学習を行なうことにより、結合基底ベクトルを生成して前記学習結果記憶部に記録する学習処理と、
前記入力部により指定された処理対象を予測元情報とする特徴ベクトル及び、前記予測元情報の特徴ベクトルの結合係数を算出し、この結合係数と、前記学習結果記憶部に記録された前記結合ベクトルを用いて、前記処理対象の予測先情報の特徴ベクトルを算出する予測処理とを実行することを特徴とする情報予測システム。
【請求項２】
前記予測元情報を第１の基底ベクトルで表現した第１の係数を、前記予測元情報のばらつきを表わす指標で除算した予測元情報の特徴ベクトルを生成するとともに、前記予測先情報を第２の基底ベクトルで表現した第２の係数を、前記予測先情報のばらつきを表わす指標で除算した予測先情報の特徴ベクトルを生成することを特徴とする請求項１に記載の情報予測システム。
【請求項３】
前記予測元情報、予測先情報の特徴ベクトルのばらつきを表わす指標として、それぞれ前記予測元情報、予測先情報の特徴ベクトルの結合係数の標準偏差を用いることを特徴とする請求項２に記載の情報予測システム。
【請求項４】
算出した予測先情報の特徴ベクトルを圧縮して、前記処理対象との差分を比較し、
前記差分が基準値より大きい場合には、前記差分を拡大して、前記予測先情報の特徴ベクトルから差し引くポスト処理を実行することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報予測システム。
【請求項５】
学習対象を記録する学習対象記憶部と、学習結果を記録する学習結果記憶部と、入力部
に接続された制御部とを備えた情報予測システムを用いて、情報予測を行なう方法であって、
前記制御部が、
前記学習対象記憶部に記録された学習対象毎に、予測元情報の特徴ベクトル及び予測先情報の特徴ベクトルを算出し、
前記予測元情報の特徴ベクトルと前記予測先情報の特徴ベクトルとを結合することにより結合ベクトルを生成し、
すべての学習対象の前記結合ベクトルを用いて、機械学習を行なうことにより、結合基底ベクトルを生成して前記学習結果記憶部に記録する学習処理と、
前記入力部により指定された処理対象を予測元情報とする特徴ベクトル及び、前記予測元情報の特徴ベクトルの結合係数を算出し、この結合係数と、前記学習結果記憶部に記録された前記結合ベクトルを用いて、前記処理対象の予測先情報の特徴ベクトルを算出する予測処理とを実行することを特徴とする情報予測方法。
【請求項６】
学習対象を記録する学習対象記憶部と、学習結果を記録する学習結果記憶部と、入力部に接続された制御部とを備えた情報予測システムを用いて、情報予測を行なうプログラムであって、
前記制御部を、
前記学習対象記憶部に記録された学習対象毎に、予測元情報の特徴ベクトル及び予測先情報の特徴ベクトルを算出し、
前記予測元情報の特徴ベクトルと前記予測先情報の特徴ベクトルとを結合することにより結合ベクトルを生成し、
すべての学習対象の前記結合ベクトルを用いて、機械学習を行なうことにより、結合基底ベクトルを生成して前記学習結果記憶部に記録する学習処理と、
前記入力部により指定された処理対象を予測元情報とする特徴ベクトル及び、前記予測元情報の特徴ベクトルの結合係数を算出し、この結合係数と、前記学習結果記憶部に記録された前記結合ベクトルを用いて、前記処理対象の予測先情報の特徴ベクトルを算出する予測処理とを実行する手段として機能させることを特徴とする情報予測プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、予測元情報に基づいて、予測先情報を予測するための情報予測システム、情報予測方法及び情報予測プログラムに関する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
・上記課題を解決する情報予測システムは、学習対象を記録する学習対象記憶部と、学習結果を記録する学習結果記憶部と、入力部に接続された制御部とを備える。そして、前記制御部が、前記学習対象記憶部に記録された学習対象毎に、予測元情報の特徴ベクトル及び予測先情報の特徴ベクトルを算出し、前記予測元情報の特徴ベクトルと前記予測先情報の特徴ベクトルとを結合することにより結合ベクトルを生成し、すべての学習対象の前記結合ベクトルを用いて、機械学習を行なうことにより、結合基底ベクトルを生成して前記学習結果記憶部に記録する学習処理と、前記入力部により指定された処理対象を予測元情報とする特徴ベクトル及び、前記予測元情報の特徴ベクトルの結合係数を算出し、この
結合係数と、前記学習結果記憶部に記録された前記結合ベクトルを用いて、前記処理対象の予測先情報の特徴ベクトルを算出する予測処理とを実行する。これにより、効率的かつ的確に予測することができる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
本発明によれば、予測元情報に基づいて、予測先情報を効率的に予測することができる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６２】
・上記実施形態では、スケーリングファクターＳinには、ｉ番目の低解像パッチベクトルのｎ番目の主成分係数Ｃijnの標準偏差を用いる。ここで、スケーリングファクターＳinは標準偏差に限定されるものではなく、主成分係数Ｃijnの分散を表わす統計的変数を用いることが可能である。
次に、上記実施形態及び別例から把握できる技術的思想について、それらの効果とともに以下に追記する。
（１）上記課題を解決する情報予測システムは、学習対象を記録する学習対象記憶部と、学習結果を記録する学習結果記憶部と、入力部に接続された制御部とを備える。そして、情報予測システム、情報予測方法及び情報予測プログラムにおいては、前記制御部が、前記学習対象記憶部に記録された学習対象毎に、第１の特徴ベクトル及び第２の特徴ベクトルを算出し、前記第１の特徴ベクトルから、前記第１の特徴ベクトルの平均値を減算して生成された値を、前記第１の特徴ベクトルのばらつきを表わす指標で除算した第１の行ベクトルを生成するとともに、前記第２の特徴ベクトルから前記第２の特徴ベクトルの平均値を減算して生成された値を、前記第２の特徴ベクトルのばらつきを表わす指標で除算した第２の行ベクトルとを生成し、前記第１の行ベクトルと前記第２の行ベクトルとを結合することにより結合行ベクトルを生成し、すべての学習対象の前記結合行ベクトルを用いて、主成分分析を行なうことにより、結合主成分基底ベクトルを生成し、前記結合行ベクトルの平均ベクトルとともに前記学習結果記憶部に記録する学習処理と、前記入力部により指定された処理対象の第１の特徴ベクトルを算出し、前記第１の特徴ベクトの主成分係数を算出し、該主成分係数と、前記学習結果記憶部に記録された前記結合行ベクトルの平均ベクトル及び前記結合主成分基底ベクトルを用いて、処理対象の第２の特徴ベクトル
を算出する予測処理とを実行する。これにより、効率的かつ的確に第２の特徴ベクトルを予測することができる。
（２）上記情報予測システム、情報予測方法及び情報予測プログラムにおいては、前記結合主成分基底ベクトルと前記第１の特徴ベクトルの成分とを直交化して、前記学習結果記憶部に記録することが好ましい。これにより、直交化を利用して、計算の高速化を行なうことができる。
（３）上記情報予測システム、情報予測方法及び情報予測プログラムにおいては、算出した第２の特徴ベクトルを圧縮して、前記処理対象との差分を比較し、前記差分が基準値より大きい場合には、前記差分を拡大して、前記第２の特徴ベクトルから差し引くポスト処理を実行することが好ましい。これにより、予測時に生じた誤差を是正することができる。
（４）上記情報予測システム、情報予測方法及び情報予測プログラムにおいては、前記第１、第２の特徴ベクトルのばらつきを表わす指標として、それぞれ前記第１、第２の特徴ベクトルの主成分係数の標準偏差を用いることが好ましい。これにより、各係数のスケールが同等になり、主成分分析のメリットを活かすことができる。