"複数のデータ集合を入力する入力手段と、複数のデータ集合における各データ集合内のデータが、予め定められた潜在ベクトル集合内の1つの潜在ベクトル、および対応する変換行列に依存して、予め定められた確率で生成されるとしたモデルが、前記入力手段によって入力された複数のデータ集合に対して最も適合するように、前記各データ集合内のデータに対応する前記確率の集合である確率集合、前記潜在ベクトル集合、および前記各データ集合のそれぞれに対応する複数の前記変換行列の集合である変換行列集合の3種類のパラメータを推定するパラメータ推定手段と、前記パラメータ推定手段によって推定されたパラメータを記憶する記憶手段と、を備えたモデル学習装置。前記モデルは、i番目のデータ集合のn番目のデータをxinとし、前記潜在ベクトル集合をZとし、i番目の変換行列をWiとし、j番目の潜在ベクトルzjが選択される確率をpjとし、平均μおよび共分散行列Σの正規分布をpx|μ,Σとして、前記データxinが次の式で与えられる確率で生成されるというモデルである請求項1記載のモデル学習装置。請求項1または請求項2記載のモデル学習装置によって前記記憶手段に記憶されたパラメータを読み込む読込手段と、前記読込手段によって読み込まれたパラメータを用いて、前記複数のデータ集合における各データの潜在ベクトルを推定する潜在ベクトル推定手段と、前記潜在ベクトル推定手段によって推定された潜在ベクトルに基づいて、当該潜在ベクトルの類似度が高いほど関連が高いものとして、前記各データに関連するデータを他のデータ集合から抽出する抽出手段と、を備えた関連情報抽出装置。請求項1または請求項2記載のモデル学習装置によって前記記憶手段に記憶されたパラメータを読み込む読込手段と、前記読込手段によって読み込まれたパラメータを用いて、前記複数のデータ集合における各データの潜在ベクトルを推定する潜在ベクトル推定手段と、前記潜在ベクトル推定手段によって推定された潜在ベクトルおよび前記パラメータの変換行列集合における対応する変換行列に基づいて、前記各データの他のデータ集合の空間における値を予測する予測手段と、を備えた関連情報予測装置。複数のデータ集合を入力する入力ステップと、複数のデータ集合における各データ集合内のデータが、予め定められた潜在ベクトル集合内の1つの潜在ベクトル、および対応する変換行列に依存して、予め定められた確率で生成されるとしたモデルが、前記入力ステップによって入力された複数のデータ集合に対して最も適合するように、前記各データ集合内のデータに対応する前記確率の集合である確率集合、前記潜在ベクトル集合、および前記各データ集合のそれぞれに対応する複数の前記変換行列の集合である変換行列集合の3種類のパラメータを推定するパラメータ推定ステップと、前記パラメータ推定ステップによって推定されたパラメータを記憶する記憶ステップと、を含むモデル学習方法。前記モデルは、i番目のデータ集合のn番目のデータをxinとし、前記潜在ベクトル集合をZとし、i番目の変換行列をWiとし、j番目の潜在ベクトルzjが選択される確率をpjとし、平均μおよび共分散行列Σの正規分布をpx|μ,Σとして、前記データxinが次の式で与えられる確率で生成されるというモデルである請求項5記載のモデル学習方法。請求項5または請求項6記載のモデル学習方法によって記憶されたパラメータを読み込む読込ステップと、前記読込ステップによって読み込まれたパラメータを用いて、前記複数のデータ集合における各データの潜在ベクトルを推定する潜在ベクトル推定ステップと、前記潜在ベクトル推定ステップによって推定された潜在ベクトルに基づいて、当該潜在ベクトルの類似度が高いほど関連が高いものとして、前記各データに関連するデータを他のデータ集合から抽出する抽出ステップと、を含む関連情報抽出方法。請求項5または請求項6記載のモデル学習方法によって記憶されたパラメータを読み込む読込ステップと、前記読込ステップによって読み込まれたパラメータを用いて、前記複数のデータ集合における各データの潜在ベクトルを推定する潜在ベクトル推定ステップと、前記潜在ベクトル推定ステップによって推定された潜在ベクトルおよび前記パラメータの変換行列集合における対応する変換行列に基づいて、前記各データの他のデータ集合の空間における値を予測する予測ステップと、を含む関連情報予測方法。コンピュータを、請求項1または請求項2記載のモデル学習装置、または請求項3記載の関連情報抽出装置、または請求項4記載の関連情報予測装置の各手段として機能させるためのプログラム。しかしながら、上記非特許文献1および非特許文献2に開示されている技術では、2つのデータ集合の大きさデータ数が同一である必要がある、という問題点や、3つ以上のデータ集合には対応できない、という問題点があった。これらの文献に開示されている技術では、例えば、画像の集合、説明文の集合、および音の集合から、画像Aに対応する説明文Xと音αとを抽出するといったことができない。本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、大きさデータ数が異なる複数のデータ集合のそれぞれから、関連するデータを得ることのできるモデル学習装置、関連情報抽出装置、関連情報予測装置、モデル学習方法、関連情報抽出方法、関連情報予測方法およびプログラムを提供することを目的とする。上記目的を達成するために、請求項1に記載のモデル学習装置は、複数のデータ集合を入力する入力手段と、複数のデータ集合における各データ集合内のデータが、予め定められた潜在ベクトル集合内の1つの潜在ベクトル、および対応する変換行列に依存して、予め定められた確率で生成されるとしたモデルが、前記入力手段によって入力された複数のデータ集合に対して最も適合するように、前記各データ集合内のデータに対応する前記確率の集合である確率集合、前記潜在ベクトル集合、および前記各データ集合のそれぞれに対応する複数の前記変換行列の集合である変換行列集合の3種類のパラメータを推定するパラメータ推定手段と、前記パラメータ推定手段によって推定されたパラメータを記憶する記憶手段と、を備えている。請求項1に記載のモデル学習装置によれば、入力手段により、複数のデータ集合が入力される。なお、上記入力手段による入力には、キーボード等の入力装置を介した入力の他、各種通信回線を介した他の装置からの入力が含まれる。ここで、本発明では、パラメータ推定手段により、複数のデータ集合における各データ集合内のデータが、予め定められた潜在ベクトル集合内の1つの潜在ベクトル、および対応する変換行列に依存して、予め定められた確率で生成されるとしたモデルが、前記入力手段によって入力された複数のデータ集合に対して最も適合するように、前記各データ集合内のデータに対応する前記確率の集合である確率集合、前記潜在ベクトル集合、および前記各データ集合のそれぞれに対応する複数の前記変換行列の集合である変換行列集合の3種類のパラメータが推定される。そして、本発明では、前記パラメータ推定手段によって推定されたパラメータが記憶手段によって記憶される。このように、請求項1に記載のモデル学習装置によれば、複数のデータ集合における各データ集合内のデータが、予め定められた潜在ベクトル集合内の1つの潜在ベクトル、および対応する変換行列に依存して、予め定められた確率で生成されるとしたモデルが、入力された複数のデータ集合に対して最も適合するように、前記各データ集合内のデータに対応する前記確率の集合である確率集合、前記潜在ベクトル集合、および前記各データ集合のそれぞれに対応する複数の前記変換行列の集合である変換行列集合の3種類のパラメータを推定しているので、推定した各パラメータを用いることにより、大きさデータ数が異なる複数のデータ集合のそれぞれから、関連するデータを得ることができる。なお、本発明は、請求項2に記載の発明のように、前記モデルが、i番目のデータ集合のn番目のデータをxinとし、前記潜在ベクトル集合をZとし、i番目の変換行列をWiとし、j番目の潜在ベクトルzjが選択される確率をpjとし、平均μおよび共分散行列Σの正規分布をpx|μ,Σとして、前記データxinが後述する6式で与えられる確率で生成されるというモデルであるものとしてもよい。一方、上記目的を達成するために、請求項3に記載の関連情報抽出装置は、請求項1または請求項2記載のモデル学習装置によって前記記憶手段に記憶されたパラメータを読み込む読込手段と、前記読込手段によって読み込まれたパラメータを用いて、前記複数のデータ集合における各データの潜在ベクトルを推定する潜在ベクトル推定手段と、前記潜在ベクトル推定手段によって推定された潜在ベクトルに基づいて、当該潜在ベクトルの類似度が高いほど関連が高いものとして、前記各データに関連するデータを他のデータ集合から抽出する抽出手段と、を備えている。請求項3に記載の関連情報抽出装置によれば、読込手段により、請求項1または請求項2記載のモデル学習装置によって前記記憶手段に記憶されたパラメータが読み込まれる。ここで、本発明では、潜在ベクトル推定手段により、前記読込手段によって読み込まれたパラメータを用いて、前記複数のデータ集合における各データの潜在ベクトルが推定され、抽出手段により、前記潜在ベクトル推定手段によって推定された潜在ベクトルに基づいて、当該潜在ベクトルの類似度が高いほど関連が高いものとして、前記各データに関連するデータが他のデータ集合から抽出される。このように、請求項3に記載の関連情報抽出装置によれば、本発明のモデル学習装置によって得られたパラメータを用いて関連情報を抽出しているので、本発明のモデル学習装置と同様に、大きさデータ数が異なる複数のデータ集合のそれぞれから、関連するデータを得ることができる。一方、上記目的を達成するために、請求項4に記載の関連情報予測装置は、請求項1または請求項2記載のモデル学習装置によって前記記憶手段に記憶されたパラメータを読み込む読込手段と、前記読込手段によって読み込まれたパラメータを用いて、前記複数のデータ集合における各データの潜在ベクトルを推定する潜在ベクトル推定手段と、前記潜在ベクトル推定手段によって推定された潜在ベクトルおよび前記パラメータの変換行列集合における対応する変換行列に基づいて、前記各データの他のデータ集合の空間における値を予測する予測手段と、を備えている。請求項4に記載の関連情報予測装置によれば、読込手段により、請求項1または請求項2記載のモデル学習装置によって前記記憶手段に記憶されたパラメータが読み込まれる。ここで、本発明では、潜在ベクトル推定手段により、前記読込手段によって読み込まれたパラメータを用いて、前記複数のデータ集合における各データの潜在ベクトルが推定され、予測手段により、前記潜在ベクトル推定手段によって推定された潜在ベクトルおよび前記パラメータの変換行列集合における対応する変換行列に基づいて、前記各データの他のデータ集合の空間における値が予測される。このように、請求項4に記載の関連情報予測装置によれば、本発明のモデル学習装置によって得られたパラメータを用いて関連情報を予測しているので、本発明のモデル学習装置と同様に、大きさデータ数が異なる複数のデータ集合のそれぞれから、関連するデータを得ることができる。一方、上記目的を達成するために、請求項5に記載のモデル学習方法は、複数のデータ集合を入力する入力ステップと、複数のデータ集合における各データ集合内のデータが、予め定められた潜在ベクトル集合内の1つの潜在ベクトル、および対応する変換行列に依存して、予め定められた確率で生成されるとしたモデルが、前記入力ステップによって入力された複数のデータ集合に対して最も適合するように、前記各データ集合内のデータに対応する前記確率の集合である確率集合、前記潜在ベクトル集合、および前記各データ集合のそれぞれに対応する複数の前記変換行列の集合である変換行列集合の3種類のパラメータを推定するパラメータ推定ステップと、前記パラメータ推定ステップによって推定されたパラメータを記憶する記憶ステップと、を含んでいる。従って、請求項5に記載のモデル学習方法によれば、請求項1に記載の発明と同様に作用するので、請求項1に記載の発明と同様に、大きさデータ数が異なる複数のデータ集合のそれぞれから、関連するデータを得ることができる。なお、本発明は、請求項6に記載の発明のように、前記モデルが、i番目のデータ集合のn番目のデータをxinとし、前記潜在ベクトル集合をZとし、i番目の変換行列をWiとし、j番目の潜在ベクトルzjが選択される確率をpjとし、平均μおよび共分散行列Σの正規分布をpx|μ,Σとして、前記データxinが後述する6式で与えられる確率で生成されるというモデルであるものとしてもよい。一方、上記目的を達成するために、請求項7に記載の関連情報抽出方法は、請求項5または請求項6記載のモデル学習方法によって記憶されたパラメータを読み込む読込ステップと、前記読込ステップによって読み込まれたパラメータを用いて、前記複数のデータ集合における各データの潜在ベクトルを推定する潜在ベクトル推定ステップと、前記潜在ベクトル推定ステップによって推定された潜在ベクトルに基づいて、当該潜在ベクトルの類似度が高いほど関連が高いものとして、前記各データに関連するデータを他のデータ集合から抽出する抽出ステップと、を含んでいる。従って、請求項7に記載の関連情報抽出方法によれば、請求項3に記載の発明と同様に作用するので、請求項3に記載の発明と同様に、大きさデータ数が異なる複数のデータ集合のそれぞれから、関連するデータを得ることができる。一方、上記目的を達成するために、請求項8に記載の関連情報予測方法は、請求項5または請求項6記載のモデル学習方法によって記憶されたパラメータを読み込む読込ステップと、前記読込ステップによって読み込まれたパラメータを用いて、前記複数のデータ集合における各データの潜在ベクトルを推定する潜在ベクトル推定ステップと、前記潜在ベクトル推定ステップによって推定された潜在ベクトルおよび前記パラメータの変換行列集合における対応する変換行列に基づいて、前記各データの他のデータ集合の空間における値を予測する予測ステップと、を含んでいる。従って、請求項8に記載の関連情報予測方法によれば、請求項4に記載の発明と同様に作用するので、請求項4に記載の発明と同様に、大きさデータ数が異なる複数のデータ集合のそれぞれから、関連するデータを得ることができる。さらに、上記目的を達成するために、請求項9に記載のプログラムは、コンピュータを、請求項1または請求項2記載のモデル学習装置、または請求項3記載の関連情報抽出装置、または請求項4記載の関連情報予測装置の各手段として機能させるためのものである。従って、請求項9に記載のプログラムによれば、コンピュータを本発明のモデル学習装置、関連情報抽出装置、関連情報予測装置と同様に作用させることができるので、これらの装置と同様に、大きさデータ数が異なる複数のデータ集合のそれぞれから、関連するデータを得ることができる。以上説明したように、本発明のモデル学習装置、関連情報抽出装置、関連情報予測装置、モデル学習方法、関連情報抽出方法、関連情報予測方法およびプログラムによれば、複数のデータ集合における各データ集合内のデータが、予め定められた潜在ベクトル集合内の1つの潜在ベクトル、および対応する変換行列に依存して、予め定められた確率で生成されるとしたモデルが、入力された複数のデータ集合に対して最も適合するように、前記各データ集合内のデータに対応する前記確率の集合である確率集合、前記潜在ベクトル集合、および前記各データ集合のそれぞれに対応する複数の前記変換行列の集合である変換行列集合の3種類のパラメータを推定しているので、大きさデータ数が異なる複数のデータ集合のそれぞれから、関連するデータを得ることができる、という効果が得られる。以下、図面を参照して、本発明を実施するための形態について詳細に説明する。なお、ここでは、本発明を、入力された複数のデータ集合のそれぞれから関連する情報を抽出したり、予測したりする機能以下、関連性抽出機能という。を有する、単体構成とされた関連性抽出装置に適用した場合について説明する。まず、本実施の形態に係る関連性抽出機能により実行される関連性抽出処理について説明する。なお、以降の各数式で用いられる各パラメータの表記を表1にまとめて示す。与えられた複数のデータ集合Xを次の1式で表す。ここで、下記2式で表されるXiはi番目のデータ集合を表し、各データxinは下記3式で表される多次元の縦ベクトルとする。また、潜在ベクトル集合Zを次の4式で表す。ここで、各潜在ベクトルzjは、次の5式で表される多次元の縦ベクトルであり、各値は未知である。i番目のデータ集合Xi内のデータは、潜在ベクトル集合Z内のある1つの潜在ベクトルzjと変換行列Wiに依存して生成されるというモデルを仮定する。ここで、変換行列Wiは、Mi行K列の行列であり、そのm,k要素をwimkとする。例えば、i番目のデータ集合Xi内のデータxinは、次の6式で表される確率で生成されるというモデルを仮定する。ここで、pj=θjはj番目の潜在ベクトルzjが選択される確率を表し、px|μ,Σは、平均μ、共分散行列Σの正規分布を表す。与えられた複数のデータ集合Xに上記モデルが最も適合するように、下記7式で表される事前確率集合θ、潜在ベクトル集合Z、および下記8式で表される変換行列集合Wを推定する。例えば、次の9式で表される対数尤度Lを最大化するように推定する。ここで、尤度ではなく、事後確率を最大化することでモデルを学習することもできる。精度行列Φiは同様に推定してもよいし、事前に設定してもよい。例えば、単位行列Φi=Iと設定する。以下では、Φi=Iとする。欠損データがある場合は、対数尤度から欠損データに対応する値を取り除くことにより、欠損データにも対応することができる。この方法の他にも、ベイズ推定により、これらのパラメータ集合Θ={θ,Z,W}を求めることもできる。この際、RuslanSalakhutdinovAndriyMnihBayesianProbabilisticMatrixFactorizationusingMarkovChainMonteCarloInternationalConferenceonMachineLearning2008で開示されているマルコフ連鎖モンテカルロ法や、変分ベイズ法等を用いることができる。データが非負であることが分かっている場合、非負行列分解法と同じように、パラメータに非負制約を入れて、推定することもできる。データが連続値ではなく、離散値の場合、正規分布ではなく、一例としてDavidBleiAndrewNgMichaelJordanJohnLaffertyLatentDirichletallocationDavidMBleiAndrewYNgMichaelIJordan399310222003で開示されている技術のように、多項分布からの生成を仮定した確率モデルでの、最尤推定、もしくは事後確率最大化推定、ベイズ推定等により推定することもできる。以上では、データが潜在ベクトルの線形変換で近似できることを仮定しているが、次の10式で示されるような任意の関数で近似できると仮定し、これらの近似を満たすようにパラメータを推定してもよい。ここで、Wiは非線形関数のパラメータを表す。ガウス過程等を用いることにより、非線形関数をモデル化することができる。次に、図1を参照して、本実施の形態に係る関連性抽出装置10の構成について説明する。図1に示すように、本実施の形態に係る関連性抽出装置10は、学習部20および抽出部30を備えている。本実施の形態に係る関連性抽出装置10は、図2に示すように、まず、学習部20により、複数のデータ集合を読み込み、パラメータ集合Θを推定することによってモデルを学習した後、抽出部30により、各データ集合間の関連性を抽出する。図1に示すように、本実施の形態に係る学習部20は、読み込み部22と、初期化部24と、パラメータ推定部26と、書き込み部28と、を備えている。読み込み部22は、処理対象とする複数のデータ集合Xを予め定められた記憶装置から読み込むものであり、初期化部24は、パラメータ集合Θをランダムに初期化するものである。また、パラメータ推定部26は、読み込んだ複数のデータ集合Xにモデルが最も適合するように、各パラメータを推定するものであり、書き込み部28は、パラメータ推定部26によって推定されたパラメータ集合Θを予め定められた記憶装置に書き込むものである。一方、本実施の形態に係る抽出部30は、潜在ベクトル推定部32と、関連抽出部34と、予測部36と、書き込み部38と、を備えている。潜在ベクトル推定部32は、次の11式により、各データxinの潜在ベクトルzinを推定するものである。なお、11式におけるpj|i,nは、後述する14式で得られる、各データ集合i=1,,Iの各データn=1,,Niの帰属確率である。また、関連抽出部34は、各データxinに関連するデータを、他のデータ集合毎に順序付けして抽出するものであり、潜在ベクトルの類似度が高いほど関連性が高いものとする。例えば、次の12式により示される潜在ベクトルのユークリッド距離が小さいデータから並べることにより、関連が高いと推定されるものから並べることができる。また、予測部36は、各データxinの、i’番目のデータ集合の空間における値を、学習した変換行列と、潜在ベクトルと、を用いて、一例として次の13式により予測するものである。そして、書き込み部38は、関連抽出部34による抽出結果、および予測部36による予測結果を予め定められた記憶装置に書き込むものである。図3には、本実施の形態に係る関連性抽出装置10の電気系の要部構成が示されている。同図に示すように、本実施の形態に係る関連性抽出装置10は、装置全体の動作を司るCPU中央処理装置42と、各種データを一時的に記憶するRAMRandomAccessMemory44と、制御プログラムや各種パラメータ等が予め記憶されたROMReadOnlyMemory46と、を備えている。また、本実施の形態に係る関連性抽出装置10は、各種情報を記憶して保持するHDDHardDiscDrive48と、各種情報が入力される際に操作されるキーボード50およびマウス52と、各種情報を表示するディスプレイ54と、を備えている。CPU42、RAM44、ROM46、HDD48、キーボード50、マウス52、およびディスプレイ54は、システムバスBUSを介して相互に接続されている。従って、CPU42は、RAM44、ROM46、およびHDD48へのアクセス、キーボード50およびマウス52を介した各種情報の入力、およびディスプレイ54による各種情報の表示を行うことができる。図4には、関連性抽出装置10に備えられたHDD48の主な記憶内容が模式的に示されている。同図に示すように、HDD48には、各種データベースを記憶するためのデータベース領域DBと、アプリケーションプログラム等を記憶するためのプログラム領域PGと、が設けられている。なお、本実施の形態に係る関連性抽出装置10においてデータベース領域DBに記憶されるデータベースには、データ集合データベースDB1およびパラメータ集合データベースDB2が含まれる。このように、本実施の形態に係る関連性抽出装置10では、データ集合Xおよびパラメータ集合Θをデータベースとして保持しているが、これに限るものではない。以上のように構成された関連性抽出装置10による関連性抽出機能等を実現するための各種処理は、プログラムを実行することにより、コンピュータを利用してソフトウェア構成により実現してもよい。ただし、ソフトウェア構成による実現に限られるものではなく、ハードウェア構成や、ハードウェア構成とソフトウェア構成の組み合わせによって実現してもよいことは言うまでもない。以下では、本実施の形態に係る関連性抽出装置10が、上記プログラムを実行することにより各種処理を実現するものとされている場合について説明する。この場合、当該プログラムを関連性抽出装置10のHDD48等の記憶手段に予めインストールしておく形態や、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納された状態で提供される形態、有線または無線による通信手段を介して配信される形態等を適用してもよい。次に、図5および図6を参照して、関連性抽出機能を実行する際の本実施の形態に係る関連性抽出装置10の作用を説明する。まず、図5を参照して、学習部20と同様の処理によりモデルの学習を行うモデル学習処理を実行する際の関連性抽出装置10の作用を説明する。なお、図5は、予め定められたタイミング本実施の形態では、キーボード50、マウス52等を介して実行する旨の指示入力が行われたタイミングで関連性抽出装置10のCPU42によって実行されるモデル学習処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートであり、当該プログラムはHDD48のプログラム領域PGに予め記憶されている。また、ここでは、錯綜を回避するために、データ集合データベースDB1が予め構築されている場合について説明する。同図のステップ100では、複数のデータ集合Xをデータ集合データベースDB1から読み込み、次のステップ102では、パラメータ集合Θをランダムに初期化する。次のステップ104~ステップ110では、読み込んだ複数のデータ集合Xに、モデルが最も適合するように、事前確率集合θ、潜在ベクトル集合Z、変換行列集合Wの各パラメータを推定する。ここで、CPU42は、例えば、9式で示される対数尤度Lを最大化することで上記各パラメータを推定する。この際の対数尤度Lの最大化は、一例として、期待値最大化EMアルゴリズムを用いることにより行うことができる。EMアルゴリズムでは、以下に示すEステップおよびMステップを、予め定められた終了条件が満たされるまで繰り返す。なお、この際の終了条件として、対数尤度Lの収束、EステップおよびMステップの繰り返し回数、計算時間等を用いることができる。まず、Eステップステップ104に相当では、各データ集合i=1,,Iの各データn=1,,Niについて、以下の14式により帰属確率を計算する。そして、Mステップステップ106、ステップ108に相当では、次の15式により示される、対数尤度Lの下限であるQ関数を最大化することで、パラメータ集合Θを推定する。ここで、Q関数を最大化する事前確率集合θjは次の16式のように閉形式で得ることができる。Q関数を最大化する変換行列集合W、潜在ベクトル集合Zは、閉形式で得られないため、準ニュートン法、勾配法等の方法を用いる。そのときに必要となる各パラメータに対する勾配は、以下の17式および18式により得られる。ここで、次の19式により示されるwimは縦ベクトルである。そして、上記終了条件が満たされるまでQ関数の最大化を繰り返すステップ110ことにより、変換行列集合W、潜在ベクトル集合Zを推定する。ステップ112では、以上の処理によって得られたパラメータ集合ΘをHDD48のデータベース領域DBにパラメータ集合データベースDB2として書き込み、その後に本モデル学習処理プログラムを終了する。次に、図6を参照して、抽出部30と同様の処理により関連情報の抽出および予測を行う関連性抽出処理を実行する際の関連性抽出装置10の作用を説明する。なお、図6は、予め定められたタイミング本実施の形態では、キーボード50、マウス52等を介して実行する旨の指示入力が行われたタイミングで関連性抽出装置10のCPU42によって実行される関連性抽出処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートであり、当該プログラムはHDD48のプログラム領域PGに予め記憶されている。また、ここでは、錯綜を回避するために、パラメータ集合データベースDB2が予め構築されている場合について説明する。同図のステップ200では、上記11式により、各データxinの潜在ベクトルzinを推定し、次のステップ202では、各データxinに関連するデータを、他のデータ集合毎に順序付けして抽出する。この際、前述したように、上記12式で示されるユークリッド距離が小さいデータから並べることにより、関連が高いと推定されるものから並べることができる。次のステップ204では、各データxinの、i’番目のデータ集合の空間における値を、学習した変換行列と、潜在ベクトルと、を用いて、上記13式により予測し、次のステップ206にて、上記ステップ202の処理によって得られた抽出結果、および上記ステップ204の処理によって得られた予測結果をHDD48の所定領域に書き込み、その後に本関連性抽出処理プログラムを終了する。なお、上記ステップ206の処理による抽出結果の書き込みは、各データxin毎の、所定順位までに関連する他のデータ集合におけるデータを特定することができる情報を書き込むこと等によって行われる。また、上記ステップ206の処理による予測結果の書き込みは、各データxin毎の、他のデータ集合の空間における、当該データに関連する数値そのものを書き込むこと等によって行われる。[実施例]本実施の形態に係る関連性抽出処理を評価するため、人工のデータを用いた実験を行った。ここで、人工のデータは、次の手順で作成した。wimk,i=1,,I,m=1,,Mi,k=1,,Kを平均0、標準偏差1の正規分布からサンプリングする。また、znk,n=1,,N,k=1,,Kを平均0、標準偏差1の正規分布からサンプリングする。そして、xinを平均Wizn、標準偏差0.1からサンプリングする。ここで、I=2,K=3,N=100,M1=100,M2=100とした。正解値xi’nと予測値Wi’zinの平均二乗誤差を評価指標とする。また、ベースライン手法として、次の20式により示される、出力の各要素のデータの平均を抽出値とする手法を用いた。平均二乗誤差を次の表2に示す。同表に示すように、ベースラインよりも誤差が小さく、本実施の形態に係る関連性抽出処理の有効性を示している。以上詳細に説明したように、本実施の形態では、複数のデータ集合における各データ集合内のデータが、予め定められた潜在ベクトル集合内の1つの潜在ベクトル、および対応する変換行列に依存して、予め定められた確率で生成されるとしたモデル本実施の形態では、6式で示されるモデルが、入力された複数のデータ集合に対して最も適合するように、前記各データ集合内のデータに対応する前記確率の集合である確率集合、前記潜在ベクトル集合、および前記各データ集合のそれぞれに対応する複数の前記変換行列の集合である変換行列集合の3種類のパラメータを推定しているので、推定した各パラメータを用いることにより、大きさデータ数が異なる複数のデータ集合のそれぞれから、関連するデータを得ることができる。また、本実施の形態では、上記パラメータを用いて関連情報を抽出ないし予測しているので、大きさが異なる複数のデータ集合のそれぞれから、関連するデータを得ることができる。以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。発明の要旨を逸脱しない範囲で上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることができ、当該変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。また、上記の実施の形態は、クレーム請求項にかかる発明を限定するものではなく、また実施の形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。前述した実施の形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件の組み合わせにより種々の発明が抽出される。実施の形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、効果が得られる限りにおいて、この幾つかの構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。例えば、上記実施の形態では、本発明を、コンピュータを利用してソフトウェア構成により実現した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、ハードウェア構成や、ハードウェア構成とソフトウェア構成の組み合わせによって本発明を実現してもよい。本発明を、ハードウェア構成を含んで実現する場合の形態としては、図1に示される各構成部位のうち、所望の部位を半導体ICや電気回路等のハードウェアにより構成して適用する形態を例示することができる。また、上記実施の形態では、データ集合データベースDB1からデータ集合Xを読み込む場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、キーボード50、マウス52等の入力装置を介してデータ集合Xを入力する形態としてもよく、インターネット、ローカルエリアネットワーク等の通信回線を介してデータ集合Xを入力する形態等としてもよい。また、上記実施の形態では、本発明のモデル学習装置、関連情報抽出装置、および関連情報予測装置を、関連性抽出装置10の単体構成で実現する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、本発明のモデル学習装置と、関連情報抽出装置および関連情報予測装置と、を各々個別の装置として構成する形態としてもよく、さらに、本発明の関連情報抽出装置と、関連情報予測装置と、を各々個別の装置として構成する形態としてもよい。さらに、上記実施の形態で適用した各演算式1式~20式は一例であり、これらの演算式も適宜変更して用いることができることは言うまでもない。"