DE112021007611T5

DE112021007611T5 - Informationsverarbeitungsvorrichtung, informationsverarbeitungsverfahren und informationsverarbeitungsprogramm

Info

Publication number: DE112021007611T5
Application number: DE112021007611.6T
Authority: DE
Inventors: Kotaro Otomura
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2021-07-08
Filing date: 2021-07-08
Publication date: 2024-02-29
Also published as: US20240134870A1; WO2023281691A1; CN117581222A; JP7333891B2; JPWO2023281691A1

Abstract

Eine Informationsverarbeitungsvorrichtung (100) enthält eine Erwerbungssteuereinheit (120), die einen Eingabewert als einen numerischen Wert und ein Merkmalswort als ein Wort, das sich auf den Eingabewert bezieht, erwirbt, Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen als Informationen bezüglich der Wahrscheinlichkeitsverteilung und entsprechend dem Merkmalswort erwirbt, und eine Vielzahl von numerischen Zielwerten als eine Vielzahl von numerischen Werten entsprechend dem Merkmalswort erwirbt, und eine Berechnungseinheit (130), die eine Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus berechnet, von denen jedes ein Grad von Ähnlichkeit zwischen dem Eingabewert und jedem der Vielzahl von numerischen Zielwerten ist, basierend auf dem Eingabewert, den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen und der Vielzahl von numerischen Zielwerten.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Die vorliegende Offenbarung bezieht sich auf eine Informationsverarbeitungsvorrichtung, ein Informationsverarbeitungsverfahren und ein Informationsverarbeitungsprogramm.
STAND DER TECHNIK
Es gibt eine bekannte Technologie zum Durchsuchen einer Datenbank nach Informationen, die ein eingegebenes Schlüsselwort oder dem Schlüsselwort ähnliche Informationen enthalten. Diese Technologie ist nützlich. Deshalb wird die Technologie zum Beispiel für die Internetsuche eingesetzt. Bei dieser Technologie wird die Suche hauptsächlich auf der Grundlage einer natürlichen Sprache durchgeführt. Wenn bei der Suche ein numerischer Wert als Schlüsselwort eingegeben wird, wird die Suche auf der Grundlage des numerischen Wertes ausgeführt, und so werden Informationen, die den numerischen Wert enthalten, durch die Suche gefunden.
Es gibt Fälle, in denen es wünschenswert ist, Informationen zu erwerben, die einen numerischen Wert enthalten, der dem eingegebenen numerischen Wert ähnlich ist. In solchen Fällen des Erwerbens von Informationen, die einen ähnlichen numerischen Wert beinhalten, ist es möglich, ein Verfahren in Betracht zu ziehen, das einen numerischen Bereich verwendet, der den eingegebenen numerischen Wert beinhaltet. Hier wurde eine Technologie für den numerischen Bereich vorgeschlagen (siehe Patentschrift 1).
REFERENZEN ZUM STAND DER TECHNIK
PATENTREFERENZ
Patentreferenz 1: Japanische Patentanmeldung, Veröffentlichungsnummer 2020-80087
KURZFASSUNG DER ERFINDUNG
DURCH DIE ERFINDUNG ZU LÖSENDES PROBLEM
Es gibt im Übrigen Fälle, in denen es wünschenswert ist, relevante Informationen zu erwerben, die sich auf eine Zeichenkette mit einem numerischen Wert beziehen. Es ist zum Beispiel möglich, ein Verfahren zum Erwerben der relevanten Informationen in Betracht zu ziehen, bei der ein numerischer Bereich einschließlich des numerischen Wertes verwendet wird. Ein Problem besteht jedoch darin, dass unklar ist, welche der Vielzahl von Informationen, die durch das Verfahren erworben wurden, die relevanten Informationen sind, die tatsächlich für die Zeichenkette relevant sind.
Ein Ziel der vorliegenden Offenbarung ist es, die relevanten Informationen zu identifizieren.
MITTEL ZUR LÖSUNG DES PROBLEMS
Eine Informationsverarbeitungsvorrichtung gemäß einem Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird bereitgestellt. Die Informationsverarbeitungsvorrichtung enthält eine Erwerbungssteuereinheit, die einen Eingabewert als numerischen Wert und ein Merkmalswort als ein mit dem Eingabewert in Beziehung stehendes Wort erwirbt, Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen als Informationen bezüglich der Wahrscheinlichkeitsverteilung und entsprechend dem Merkmalswort erwirbt und eine Vielzahl von numerischen Zielwerten als eine Vielzahl von numerischen Werten entsprechend dem Merkmalswort erwirbt, und eine Berechnungseinheit, die eine Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus berechnet, wobei jedes ein Ähnlichkeitsniveau zwischen dem Eingabewert und jedem der Vielzahl von numerischen Zielwerten auf der Grundlage des Eingabewerts, der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen und der Vielzahl von numerischen Zielwerten ist.
WIRKUNG DER ERFINDUNG
Gemäß der vorliegenden Offenbarung können die relevanten Informationen ermittelt werden.
KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN

1 ist eine Darstellung, die die Hardware einer Informationsverarbeitungsvorrichtung in einer ersten Ausführungsform zeigt.
2 ist ein Blockdiagramm, das die Funktionen der Informationsverarbeitungseinrichtung in der ersten Ausführungsform zeigt.
3 ist eine Darstellung, die ein konkretes Beispiel für einen Prozess der Extraktion eines Eingabewerts und eines Merkmalsworts in der ersten Ausführungsform zeigt.
4 ist eine Darstellung, die ein Beispiel für eine Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle in der ersten Ausführungsform zeigt.
5 ist eine Darstellung, die ein Beispiel für einen Erwerbungsprozess von Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen in der ersten Ausführungsform zeigt.
6(A) und 6(B) sind Darstellungen, die Beispiele für eine Zahlenwerttabelle in der ersten Ausführungsform zeigen.
7 ist eine Darstellung, die ein konkretes Beispiel für einen Prozess zeigt, der von der Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 in der ersten Ausführungsform ausgeführt wird.
8 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel für den Prozess zeigt, der durch die Informationsverarbeitungsvorrichtung in der ersten Ausführungsform ausgeführt wird.
9 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel für einen Erwerbungsprozess der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen in der ersten Ausführungsform zeigt.
10 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel für einen Berechnungsprozess eines Ähnlichkeitsniveaus in der ersten Ausführungsform zeigt.
11 ist eine Blockdarstellung, die Funktionen einer Informationsverarbeitungseinrichtung in einer zweiten Ausführungsform zeigt.
12 ist eine Darstellung, die ein Beispiel für eine Satztabelle in der zweiten Ausführungsform zeigt.
13 ist eine Darstellung, die ein Beispiel für einen Erwerbungsprozess in der zweiten Ausführungsform zeigt.
14 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel für einen Prozess zeigt, der durch die Informationsverarbeitungseinrichtung in der zweiten Ausführungsform ausgeführt wird.
15 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel für einen Prozess unter Verwendung der Satztabelle in der zweiten Ausführungsform zeigt.

ART UND WEISE ZUR AUSFÜHRUNG DER ERFINDUNG
Ausführungsformen werden nachstehend unter Bezugnahme auf die Zeichnungen beschrieben. Die folgenden Ausführungsformen sind lediglich Beispiele und eine Vielzahl von Modifikationen sind im Rahmen der vorliegenden Offenbarung möglich.
Zunächst werden die Merkmalswörter, die in der folgenden Beschreibung verwendet werden, näher erläutert. Das Merkmalswort kann eine Information sein, die angibt, worum es sich bei einem numerischen Wert in einem Satz handelt. Außerdem kann das Merkmalswort eine Information sein, die eine Eigenschaft oder ein Attribut des numerischen Wertes angibt. Außerdem kann das Merkmalswort eine Information sein, die eine Einheit oder eine Skala des numerischen Wertes angibt. Wie oben ist das Merkmalswort ein Wort, das sich auf den numerischen Wert bezieht. Die Merkmalswörter, die einem Satz „Körpergröße 175 cm von Person Z“ entsprechen, sind „Person Z“, „Körpergröße“ und „cm“. „Person Z“ als Merkmalswort kann im Übrigen auch „Person“ sein. Außerdem wird der numerische Wert (z. B. „175“) auch als Eingabewert bezeichnet.
Erste Ausführungsform
1 ist eine Darstellung, die die Hardware einer Informationsverarbeitungsvorrichtung in einer ersten Ausführungsform zeigt. Die Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 ist eine Vorrichtung, die ein Informationsverarbeitungsverfahren ausführt. Die Informationsverarbeitungseinrichtung 100 ist zum Beispiel eine Client-Einrichtung, die von einem Benutzer verwendet wird, oder ein Cloud-Server.
Die Informationsverarbeitungseinrichtung 100 umfasst einen Prozessor 101, eine flüchtige Speichereinrichtung 102 und eine nicht-flüchtige Speichereinrichtung 103.
Der Prozessor 101 steuert die Informationsverarbeitungseinrichtung 100 als Ganzes. Der Prozessor 101 ist zum Beispiel eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU), ein feldprogrammierbares Gate-Array (FPGA) oder dergleichen. Der Prozessor 101 kann auch ein Multiprozessor sein. Außerdem kann die Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 ein Verarbeitungsschaltkreis enthalten. Bei dem Verarbeitungsschaltkreis kann es sich entweder um eine einzelne Schaltung oder um eine kombinierte Schaltung handeln.
Die flüchtige Speichereinrichtung 102 ist ein Hauptspeicher der Informationsverarbeitungseinrichtung 100. Die flüchtige Speichereinrichtung 102 ist beispielsweise ein Direktzugriffsspeicher (Random Access Memory, RAM). Die nicht-flüchtige Speichereinrichtung 103 ist ein Hilfsspeicher der Informationsverarbeitungseinrichtung 100. Das nichtflüchtige Speichereinrichtung 103 ist zum Beispiel ein Festplattenlaufwerk (HDD) oder ein Solid State Drive (SSD).
Im Folgenden werden die Funktionen der Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 beschrieben.
2 ist ein Blockdiagramm, das die Funktionen der Informationsverarbeitungseinrichtung in der ersten Ausführungsform zeigt. Die Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 umfasst eine Speichereinheit 110, eine Erwerbungssteuereinheit 120, eine Berechnungseinheit 130 und eine Ausgabeeinheit 140.
Die Speichereinheit 110 kann als ein in der flüchtigen Speichereinrichtung 102 oder in der nicht-flüchtigen Speichereinrichtung 103 reservierter Speicherbereich implementiert werden.
Die Erwerbungssteuereinheit 120, die Berechnungseinheit 130 und die Ausgabeeinheit 140 können ganz oder teilweise durch einen Verarbeitungsschaltkreis implementiert werden. Außerdem können die Erwerbungssteuereinheit 120, die Berechnungseinheit 130 und die Ausgabeeinheit 140 ganz oder teilweise als Module eines vom Prozessor 101 ausgeführten Programms implementiert werden. Das vom Prozessor 101 ausgeführte Programm wird beispielsweise auch als Informationsverarbeitungsprogramm bezeichnet. Das Informationsverarbeitungsprogramm wurde beispielsweise in einem Aufzeichnungsmedium aufgezeichnet.
In der Speichereinheit 110 können eine Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111 und eine Zahlenwerttabelle 112 gespeichert werden. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111 und die Zahlenwerttabelle 112 werden später beschrieben.
Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt die Eingabedaten. Bei den Eingabedaten handelt es sich zum Beispiel um einen Satz mit einem numerischen Wert und Merkmalswörtern.
Wenn die Eingabedaten ein Satz sind, extrahiert die Erwerbungssteuereinheit 120 den Eingabewert als numerischen Wert und die Merkmalswörter aus dem Satz. Zum Beispiel extrahiert die Erwerbungssteuereinheit 120 den Eingabewert und die Merkmalswörter aus dem Satz mit Hilfe von Textmining. Im Folgenden wird ein Beispiel für einen Prozess zur Extraktion des Eingabewerts und der Merkmalswörter beschrieben.
3 ist eine Darstellung, die ein konkretes Beispiel für den Prozess der Extraktion des Eingabewerts und der Merkmalswörter in der ersten Ausführungsform zeigt. Die Eingabedaten sind „Körpergröße 175 cm von Person Z“. Die Erwerbungssteuereinheit 120 extrahiert den Eingabewert und die Merkmalswörter aus den Eingabedaten. Entsprechend werden die Eingabewerte „175“ und „Person“, „Körpergröße“ und „cm“ als Merkmalswörter extrahiert. Der Eingabewert und die Merkmalswörter können auch in JavaScript (eingetragene Marke) Object Notation (JSON) ausgedrückt werden.
Es ist auch möglich, dass die Erwerbungssteuereinheit 120 einen Eingabewert und Merkmalswörter erwirbt. Beispielsweise kann die Erwerbungssteuereinheit 120 einen Eingabewert und Merkmalswörter in JSON erwerben. In solchen Fällen, in denen ein Eingabewert und Merkmalswörter erworben werden, führt die Erwerbungssteuereinheit 120 den oben beschriebenen Extraktionsprozess nicht aus.
Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen, die den Merkmalswörtern entsprechen. Zum Beispiel erwirbt die Erwerbungssteuereinheit 120 die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen, die den Merkmalswörtern entsprechen, von einer externen Vorrichtung (z. B. einem Cloud-Server). Insbesondere ist die Erwerbungssteuereinheit 120 in der Lage, die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen von der externen Vorrichtung zu erwerben, indem sie einen Übertragungsbefehl bezüglich der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen, die den Merkmalswörtern entsprechen, an die externe Vorrichtung sendet. Alternativ erwirbt die Erwerbungssteuereinheit 120 beispielsweise die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen zu den Merkmalswörtern aus der Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111. Der Fall, dass die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen aus der Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111 erworben werden, wird im Folgenden beschrieben. Im Folgenden wird zunächst ein Beispiel für die Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111 gezeigt.
4 ist eine Darstellung, die ein Beispiel für eine Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle der ersten Ausführungsform zeigt. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111 kann in der Speichereinheit 110 gespeichert werden. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111 enthält Angaben zu Identifikator (ID), Sache, Eigenschaft, Einheit und Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen können auch als Parameter bezeichnet werden.
Bei den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen handelt es sich um Informationen bezüglich der Wahrscheinlichkeitsverteilung. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen können z. B. auf der Grundlage der Zahlenwerttabelle 112 mit Hilfe einer statistischen Methode wie der Maximum-Likelihood-Schätzung erstellt werden. Darüber hinaus können die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen beispielsweise auf der Grundlage von Informationen erzeugt werden, die nicht in der Zahlenwerttabelle 112 gespeichert sind. Darüber hinaus können die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen zum Beispiel auf der Grundlage eines mathematischen Modells erstellt werden.
Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt die den Merkmalswörtern entsprechenden Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen aus der Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111. Im Folgenden wird ein Beispiel für den Erwerbungsprozess von Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen beschrieben.
5 ist eine Darstellung, die ein Beispiel für den Erwerbungsprozess der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen in der ersten Ausführungsform zeigt. 5 zeigt drei Beispiele, in denen jeweils der Eingabewert und die Merkmalswörter angegeben sind. Die Fälle, in denen Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen erworben werden, werden im Folgenden anhand von drei Beispielen beschrieben.
Wenn die Merkmalswörter des Beispiels 1 erworben wurden, führt die Erwerbungssteuereinheit 120 den folgenden Prozess durch. Die Erwerbungssteuereinheit 120 identifiziert in der Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111 einen Datensatz, der den Merkmalswörtern „Person“, „Körpergröße“ und „cm“ im Beispiel 1 entspricht. Der identifizierte Datensatz ist ein Datensatz mit der ID „2“. Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen in dem Datensatz mit der ID „2“. Wie oben beschrieben, identifiziert die Erwerbungssteuereinheit 120 einen Datensatz, der vollständig mit den Merkmalswörtern übereinstimmt, und erwirbt die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen aus dem identifizierten Datensatz. Im Folgenden werden die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen im Datensatz mit der ID „2“ erläutert. Das in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen angegebene „normal“ steht für die Normalverteilung. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen „µ = 160, σ = 40“ stehen für eine Normalverteilung mit einem Mittelwert von 160 und einer Standardabweichung von 40. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen geben wie oben Informationen bezüglich der Wahrscheinlichkeitsverteilung an.
Wenn die Merkmalswörter des Beispiels 2 erworben wurden, führt die Erwerbungssteuereinheit 120 den folgenden Prozess durch. Die Merkmalswörter in Beispiel 2 sind „Elefant“, „Körpergewicht“ und „t“. Die Erwerbungssteuereinheit 120 stellt fest, dass es keinen Datensatz gibt, der vollständig mit den Merkmalswörtern im Beispiel 2 übereinstimmt. Die Erwerbungssteuereinheit 120 sucht nach einem Datensatz, der als identisch mit den Merkmalswörtern im Beispiel 2 angesehen werden kann. Die Erwerbungssteuereinheit 120 identifiziert einen Datensatz mit der ID „3“, der ein Datensatz ist, bei dem die Eigenschaft übereinstimmt und „kg“ ähnlich wie „t“ ist. Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen aus dem identifizierten Datensatz. Wenn es keinen Datensatz gibt, der vollständig mit den Merkmalswörtern übereinstimmt, wird wie oben beschrieben nach einem Datensatz gesucht, der als identisch mit den Merkmalswörtern angesehen werden kann. Wenn es keinen Datensatz gibt, der vollständig mit den Merkmalswörtern übereinstimmt, kann die Erwerbungssteuereinheit 120 außerdem ein Ähnlichkeitsniveau zwischen jedem Wort in den Merkmalswörtern und jedem Wort in einem Datensatz berechnen. Für die Berechnung des Ähnlichkeitsniveaus werden beispielsweise n-Gramme oder verteilte Repräsentationen von Wörtern verwendet. Die Erwerbungssteuereinheit 120 kann einen Datensatz identifizieren, der ein Wort enthält, das einem Ähnlichkeitsniveau entspricht, das größer oder gleich einem Schwellenwert ist. Ferner kann die Erwerbungssteuereinheit 120 einen Datensatz, der den Merkmalswörtern entspricht, anhand von Synonymen identifizieren. Darüber hinaus kann die Erwerbungssteuereinheit 120 einen Datensatz identifizieren, der den Merkmalswörtern entspricht, indem sie eine Ontologie verwendet, die übergeordnete Konzepte und untergeordnete Konzepte angibt.
Wenn die Merkmalswörter im Beispiel 3 erworben wurden, führt die Erwerbungssteuereinheit 120 den folgenden Prozess aus. Die Merkmalswörter in Beispiel 3 sind „Verkaufszahl“ und „Yen“. Die Erwerbungssteuereinheit 120 stellt fest, dass es keinen Datensatz gibt, der vollständig mit den Merkmalswörtern im Beispiel 3 übereinstimmt. Außerdem stellt die Erwerbungssteuereinheit 120 fest, dass es keinen Datensatz gibt, der als mit den Merkmalswörtern identisch angesehen werden kann. Wenn es keinen Datensatz gibt, der als identisch mit den Merkmalswörtern angesehen werden kann (d. h. wenn Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen, die den Merkmalswörtern entsprechen, nicht erworben werden können), identifiziert die Erwerbungssteuereinheit 120 einen Datensatz mit der ID „0“ in der Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111. Der Datensatz mit der ID „0“ ist ein Datensatz, der als Standard festgelegt wurde. Im Folgenden werden die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen im Datensatz mit der ID „0“ erläutert. Das in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen angegebene „normal“ steht für die Normalverteilung. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen „µ = q“ zeigen an, dass der Eingabewert „400.000.000“ als Mittelwert verwendet wird. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen im Datensatz mit der ID „0“ werden im Übrigen auch als Standard-Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen bezeichnet. Bei den Standard-Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen handelt es sich um vorgegebene Informationen bezüglich der Wahrscheinlichkeitsverteilung.
Ferner gibt es Fälle, in denen die Erwerbungssteuereinheit 120 den Sendebefehl bezüglich der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen, die den Merkmalswörtern entsprechen, an die externe Vorrichtung sendet und Informationen empfängt, die anzeigen, dass es keine Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen, die den Merkmalswörtern entsprechen, von der externen Vorrichtung gibt. Mit anderen Worten handelt es sich um Fälle, in denen die Erwerbungssteuereinheit 120 die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen, die den Merkmalswörtern entsprechen, nicht erwirbt. In solchen Fällen kann die Erwerbungssteuereinheit 120 die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen in dem Datensatz mit der ID „0“ aus der Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111 erwerben.
Wenn die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen, die den Merkmalswörtern entsprechen, nicht erworben werden können, erwirbt die Erwerbungssteuereinheit 120 die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen im Datensatz mit der Kennung „0“, wie oben beschrieben. Durch dieses Verfahren ist die Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 in der Lage, die Ähnlichkeitsniveaus auch dann zu berechnen, wenn die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen, die den Merkmalswörtern entsprechen, nicht erworben werden können, wie später noch beschrieben wird.
Im Folgenden werden die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen im Datensatz mit der ID „3“ erläutert. Das in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen angegebene „Gamma“ steht für die Gamma-Verteilung. Die Angaben „k = 2, θ = 2“ sind Parameter, die Merkmale der Gamma-Verteilung angeben.
Wie oben erwähnt, erwirbt die Erwerbungssteuereinheit 120 die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen, die den Merkmalswörtern entsprechen, aus der Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111.
Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt eine Vielzahl von numerischen Werten (im Folgenden als eine Vielzahl von numerischen Zielwerten bezeichnet), die den Merkmalswörtern entsprechen. Beispielsweise erwirbt die Erwerbungssteuereinheit 120 die Vielzahl der numerischen Zielwerte, die den Merkmalswörtern entsprechen, von einer externen Vorrichtung. Alternativ erwirbt die Erwerbungssteuereinheit 120 beispielsweise die Vielzahl der numerischen Zielwerte, die den Merkmalswörtern entsprechen, aus der Zahlenwerttabelle 112. Der Fall, in dem die Vielzahl numerischer Zielwerte aus der Zahlenwerttabelle 112 erworben wird, wird im Folgenden beschrieben. Im Folgenden werden zunächst Beispiele für die Zahlenwerttabelle 112 gezeigt.
6(A) und 6(B) sind Darstellungen, die Beispiele für die Zahlenwerttabelle der ersten Ausführungsform zeigen. 6(A) und 6(B) zeigen Beispiele für die Zahlenwerttabelle 112.
Die Zahlenwerttabellen 112 in den 6(A) und 6(B) enthalten Elemente der ID und Merkmalswörter. In der Zahlenwerttabelle 112 in 6(A) sind die Körpergröße und das Körpergewicht als Merkmalswörter aufgeführt. In der Zahlenwerttabelle 112 in 6(B) sind die Positionen Umsatz und Betriebsergebnis als Merkmalswörter aufgeführt.
Wenn beispielsweise „Körpergröße“ in den Merkmalswörtern enthalten ist, erwirbt die Erwerbungssteuereinheit 120 eine Vielzahl von numerischen Werten, die in der Spalte „Körpergröße“ der Zahlenwerttabelle 112 in 6(A) vorhanden sind, als die Vielzahl von numerischen Zielwerten. Ferner erwirbt die Erwerbungssteuereinheit 120 die Einheit, die der Vielzahl numerischer Zielwerte entspricht. Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt zum Beispiel die Einheit „cm“. Wenn die Einheit, die der Vielzahl von numerischen Zielwerten entspricht, und die in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen enthaltene Einheit voneinander abweichen, wandelt die Erwerbungssteuereinheit 120 die Vielzahl von numerischen Zielwerten um, um die Einheit, die der Vielzahl von numerischen Zielwerten entspricht, an die in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen enthaltene Einheit anzugleichen. Bei der Umrechnung kann die Erwerbungssteuereinheit 120 die Umrechnung unter Verwendung einer Einheitenumrechnungstabelle vornehmen. Im Übrigen wurde die Figur der Umrechnungstabelle für die Einheiten weggelassen.
Wenn die in den Merkmalswörtern enthaltene Einheit und die in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen enthaltene Einheit voneinander abweichen, wandelt die Erwerbungssteuereinheit 120 den Eingabewert um, um die in den Merkmalswörtern enthaltene Einheit an die in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen enthaltene Einheit anzugleichen.
Wie oben beschrieben, ist die Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 in der Lage, Zustände mit unterschiedlichen Einheiten zu vermeiden, indem sie die Umwandlung vornimmt.
Es gibt im Übrigen Fälle, in denen der Eingabewert oder ein numerischer Zielwert einen Bereich angibt. In solchen Fällen, in denen der Eingabewert oder ein numerischer Zielwert einen Bereich angibt, kann das folgende Verfahren durchgeführt werden. Der Eingabewert wird beispielsweise mit „165 - 175“ angenommen. Ferner wird angenommen, dass die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen „normal, µ = 170, σ = 10, Einheit = cm“ sind. Die Wahrscheinlichkeitsverteilung P(x), die „normal“ ist, wird durch den Ausdruck (1) dargestellt.
$P (x) = \frac{1}{\sqrt{2 π 10^{2}}} exp (- \frac{{(x - 170)}^{2}}{2 \cdot 10^{2}})$
Ein repräsentativer Punkt M des Bereichs wird durch Ausdruck (2) dargestellt.
$M = \int_{165}^{175} xP (x) dx = 170$
Wenn der repräsentative Punkt M wie oben beschrieben berechnet wird, wird der repräsentative Punkt M als Eingabewert oder numerischer Zielwert behandelt. In dem oben beschriebenen Beispiel wird 170 als repräsentativer Punkt M von „165 - 175“ als Eingabewert behandelt. Mit anderen Worten: Der Eingabewert „165 - 175“ wird im Prozess der Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 wie der Eingabewert „170“ behandelt. Das Verfahren zur Bestimmung des repräsentativen Punktes M ist nicht auf das oben beschriebene Verfahren beschränkt. Der repräsentative Punkt M kann z. B. ein Minimalwert oder ein Maximalwert des Bereichs sein.
Nachfolgend wird die Berechnungseinheit 130 beschrieben (siehe 2).
Auf der Grundlage des Eingabewerts, der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen und der Vielzahl numerischer Zielwerte berechnet die Berechnungseinheit 130 eine Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus, die jeweils den Grad der Ähnlichkeit zwischen dem Eingabewert und jedem der Vielzahl numerischer Zielwerte darstellen. Insbesondere berechnet die Berechnungseinheit 130 die Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus in Bezug auf den Eingabewert auf der Grundlage des Eingabewertes, der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen und der Vielzahl von numerischen Zielwerten. Das Verfahren zur Berechnung der Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus wird im Folgenden detailliert beschrieben.
Zunächst wird angenommen, dass es eine Wahrscheinlichkeitsverteilung der Wahrscheinlichkeit gibt, dass eine stochastische Variable X, die eine reelle Zahl ist, die Bedingung „X = x“ erfüllt. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion wird im Übrigen auch als Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion oder Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion bezeichnet. Bei der Berechnung des Ähnlichkeitsniveaus wird die Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion P(X = x) verwendet, indem die Wahrscheinlichkeitsverteilung genutzt wird. Ferner wird als Ähnlichkeitsniveau der Grad der Ähnlichkeit zwischen einer reellen Zahl q und einer reellen Zahl t berechnet.
Eine Fläche A(q, t) zwischen der reellen Zahl q und der reellen Zahl t wird durch Ausdruck (3) dargestellt, indem eine kumulative Verteilungsfunktion F(y) bezüglich der Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion P(X = x) verwendet wird.
$A (q, t) = [F (q) - F (t)]$
Die Fläche A(q, t) kann als ein Wert angesehen werden, der durch Gewichtung des Abstands zwischen der realen Zahl q und der realen Zahl t mit der Wahrscheinlichkeit berechnet wird. Der berechnete Wert kann dann als Grad der Ähnlichkeit angesehen werden.
Die reelle Zahl q und die reelle Zahl t können als einander ähnlicher angesehen werden, je kleiner die Fläche A(q, t) ist. Daher wird das Ähnlichkeitsniveau S(q, t) als Grad der Ähnlichkeit zwischen der reellen Zahl q und der reellen Zahl t durch Ausdruck (4) dargestellt, indem die Fläche A(q, t) verwendet wird.
$S (q, t) = 1 - A (q, t)$
Die Berechnung des Ähnlichkeitsniveaus wird im Folgenden näher erläutert.
Die Berechnungseinheit 130 bestimmt F(q) und F(t) auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen werden zum Beispiel als „normal, µ = 160, σ = 40, Einheit = cm“ angenommen. Die Wahrscheinlichkeitsverteilung P(x), die „normal“ ist, wird durch den Ausdruck (5) dargestellt.
$P (x) = \frac{1}{\sqrt{2 π 40^{2}}} exp (- \frac{{(x - 160)}^{2}}{2 \cdot 40^{2}})$
Die Berechnungseinheit 130 bestimmt F(q) und F(t) auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitsverteilung P(x), dargestellt durch den Ausdruck (5), und der kumulativen Verteilungsfunktion F(y). Dann berechnet die Berechnungseinheit 130 das Ähnlichkeitsniveau als den Grad der Ähnlichkeit zwischen dem Eingabewert und dem numerischen Zielwert unter Verwendung von Ausdruck (3) und Ausdruck (4). Bei der Berechnung des Ähnlichkeitsniveaus wird im Übrigen die reelle Zahl q auf den Eingabewert gesetzt. Die reelle Zahl t wird auf den numerischen Zielwert gesetzt.
Die Berechnungseinheit 130 berechnet das Ähnlichkeitsniveau in Bezug auf jeden numerischen Zielwert, indem sie das oben beschriebene Verfahren ausführt. Im Fall von 7 beispielsweise berechnet die Berechnungseinheit 130 das Ähnlichkeitsniveau als den Grad der Ähnlichkeit zwischen dem Eingabewert „175“ und dem numerischen Zielwert „168“ unter Verwendung des Ausdrucks (3) und des Ausdrucks (4). Anschließend berechnet die Berechnungseinheit 130 das Ähnlichkeitsniveau als den Grad der Ähnlichkeit zwischen dem Eingabewert „175“ und dem numerischen Zielwert „175“ unter Verwendung des Ausdrucks (3) und des Ausdrucks (4). Wie oben beschrieben, berechnet die Berechnungseinheit 130 das Ähnlichkeitsniveau in Bezug auf jeden numerischen Zielwert, indem sie das oben beschriebene Verfahren ausführt. Dementsprechend wird die Vielzahl der Ähnlichkeitsniveaus berechnet.
Hier kann Ausdruck (6) anstelle von Ausdruck (3) verwendet werden. Im Übrigen wird t in Ausdruck (6) auf den numerischen Zielwert gesetzt. Im Übrigen wird q im Ausdruck (6) auf den Eingabewert gesetzt.
$A (q, t) = | \int_{q}^{t} - logP (x) |$
Wenn der Ausdruck (6) verwendet wird, kann statt des Ausdrucks (4) auch der Ausdruck (7) verwendet werden.
$S (q, t) = 1 - {(A (q, t))}^{2}$
Wie oben beschrieben, kann die Berechnungseinheit 130 die Vielzahl der Ähnlichkeitsniveaus unter Verwendung des Ausdrucks (6) und des Ausdrucks (7) berechnen.
Die Berechnungseinheit 130 sortiert die Vielzahl der Ähnlichkeitsniveaus in absteigender Reihenfolge.
Die Ausgabeeinheit 140 gibt Informationen aus, die eine Korrespondenzbeziehung zwischen dem Merkmalswort, der Vielzahl von numerischen Zielwerten und der Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus anzeigen. Die Ausgabeeinheit 140 gibt die Informationen zum Beispiel an ein Display aus. Alternativ gibt die Ausgabeeinheit 140 die Informationen beispielsweise an eine andere Vorrichtung aus. Die Informationen werden hier als Ähnlichkeitsniveauliste bezeichnet.
Im Folgenden wird ein konkretes Beispiel für einen von der Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 ausgeführten Prozess beschrieben.
7 ist eine Darstellung, die ein konkretes Beispiel für den Prozess zeigt, der von der Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 in der ersten Ausführungsform ausgeführt wird.
Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt den Eingabewert „175“ und die Merkmalswörter „Person“, „Körpergröße“ und „cm“. Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt die den Merkmalswörtern entsprechenden Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen aus der Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111. Die erworbene Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformation lautet „normal, µ = 160, σ = 40, Einheit = cm“.
Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt die Vielzahl der numerischen Zielwerte, die dem Merkmalswort „Körpergröße“ entsprechen, aus der Zahlenwerttabelle 112. Kurz gesagt, die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt die Vielzahl der numerischen Werte, die in der Spalte „Körperhöhe“ der Zahlenwerttabelle 112 vorhanden sind, als die Vielzahl der numerischen Zielwerte.
Da die Einheit „cm“ der Vielzahl numerischer Zielwerte und die in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen enthaltene Einheit „cm“ identisch sind, wird die Umrechnung im Übrigen nicht vorgenommen. Da die in den Merkmalswörtern enthaltene Einheit „cm“ und die in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen enthaltene Einheit „cm“ identisch sind, wird die Umrechnung nicht vorgenommen.
Die Berechnungseinheit 130 berechnet die Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus, von denen jedes das Ähnlichkeitsniveau zwischen dem Eingabewert und jedem der Vielzahl von numerischen Zielwerten ist, auf der Grundlage des Eingabewerts, der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen und der Vielzahl von numerischen Zielwerten. Die Berechnungseinheit 130 sortiert die Vielzahl der Ähnlichkeitsniveaus in absteigender Reihenfolge. Auf diese Weise wird eine Ähnlichkeitsniveau-Liste 200 erstellt. Die Ähnlichkeitsniveauliste 200 gibt die Korrespondenzbeziehung zwischen dem Merkmalswort „Körpergröße“, der Vielzahl numerischer Zielwerte und der Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus an. Die Ausgabeeinheit 140 gibt die Ähnlichkeitsniveau-Liste 200 aus.
Im Folgenden wird der von der Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 ausgeführte Prozess anhand eines Flussdiagramms beschrieben.
8 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel für den Prozess zeigt, der durch die Informationsverarbeitungsvorrichtung in der ersten Ausführungsform ausgeführt wird.
(Schritt S11) Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt den Eingabewert und die Merkmalswörter.
(Schritt S12) Die Erwerbungssteuereinheit 120 führt den Erwerbungsprozess von Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen aus.
(Schritt S13) Die Berechnungseinheit 130 führt einen Prozess zur Berechnung des Ähnlichkeitsniveaus durch.
(Schritt S14) Die Berechnungseinheit 130 sortiert die Vielzahl der Ähnlichkeitsniveaus.
(Schritt S15) Die Ausgabeeinheit 140 gibt die Ähnlichkeitsniveau-Liste 200 aus.
9 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel für einen Erwerbungsprozess der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen in der ersten Ausführungsform zeigt. Das Verfahren von 9 entspricht dem Schritt S12.
(Schritt S21) Die Erwerbungssteuereinheit 120 beurteilt, ob es einen Datensatz gibt, der als identisch mit den Merkmalswörtern in der Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111 angesehen werden kann oder nicht. Wenn es einen Datensatz gibt, der als identisch mit den Merkmalswörtern angesehen werden kann, wird mit Schritt S22 fortgefahren. Wenn es keinen Datensatz gibt, der als identisch mit den Merkmalswörtern angesehen werden kann, wird mit Schritt S23 fortgefahren.
(Schritt S22) Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen aus dem Datensatz, die als mit den Merkmalswörtern identisch angesehen werden können.
(Schritt S23) Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen aus dem Datensatz mit der ID „0“. Werden Standard-Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen erwirbt, werden die Standard-Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen bei der Berechnung des Ähnlichkeitsniveaus verwendet.
10 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel für einen Berechnungsprozess des Ähnlichkeitsniveaus in der ersten Ausführungsform zeigt. Das Verfahren von 10 entspricht dem Schritt S13.
(Schritt S31) Die Erwerbungssteuereinheit 120 beurteilt, ob die in den Merkmalswörtern enthaltene Einheit und die in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen enthaltene Einheit übereinstimmen oder nicht. Wenn sich die Einheiten voneinander unterscheiden, wird mit Schritt S32 fortgefahren. Wenn die Einheiten identisch sind, wird mit Schritt S33 fortgefahren.
(Schritt S32) Die Erwerbungssteuereinheit 120 wandelt den Eingabewert um, um die in den Merkmalswörtern enthaltene Einheit an die in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen enthaltene Einheit anzugleichen.
(Schritt S33) Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt die Vielzahl der numerischen Zielwerte, die dem Merkmalswort entsprechen. Ferner erwirbt die Erwerbungssteuereinheit 120 die Einheit, die der Vielzahl numerischer Zielwerte entspricht.
(Schritt S34) Die Erwerbungssteuereinheit 120 beurteilt, ob die in Schritt S33 erworbene Einheit und die in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen enthaltene Einheit übereinstimmen oder nicht. Weichen die Einheiten voneinander ab, wird mit Schritt S35 fortgefahren. Wenn die Einheiten identisch sind, wird mit Schritt S36 fortgefahren.
(Schritt S35) Die Erwerbungssteuereinheit 120 wandelt die Vielzahl der numerischen Zielwerte um, um die in Schritt S33 erworbene Einheit an die in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen enthaltene Einheit anzugleichen.
(Schritt S36) Die Berechnungseinheit 130 berechnet die Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus, die jeweils das Ähnlichkeitsniveau zwischen dem Eingabewert und jedem der Vielzahl von numerischen Zielwerten darstellen, auf der Grundlage des Eingabewerts, der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen und der Vielzahl von numerischen Zielwerten.
Im Übrigen können die Schritte S31 und S32 sowie die Schritte S33 bis S35 auch parallel ausgeführt werden.
Es gibt im Übrigen Fälle, in denen es wünschenswert ist, relevante Informationen zu einer Zeichenkette (z. B. einem Satz) einschließlich eines numerischen Wertes zu erwerben. Es ist zum Beispiel möglich, ein Verfahren zum Erwerben der relevanten Informationen in Betracht zu ziehen, bei der ein numerischer Bereich einschließlich des numerischen Wertes verwendet wird. Ein Problem besteht jedoch darin, dass unklar ist, welche der Vielzahl von Informationen, die durch die Methode erworben wurden, die relevanten Informationen sind, die tatsächlich für die Zeichenkette relevant sind.
Gemäß der ersten Ausführungsform berechnet die Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 die Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus, die jeweils das Ähnlichkeitsniveau zwischen dem Eingabewert und jedem der Vielzahl von numerischen Zielwerten darstellen. Die Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 ist in der Lage, die für den Eingabewert und das Merkmalswort relevanten Informationen auf der Grundlage der Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus zu identifizieren. Wenn die Ähnlichkeitsniveauliste 200 beispielsweise wie in 7 gezeigt erstellt wurde, identifiziert die Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 Informationen, die Ähnlichkeitsniveaus entsprechen, die höher oder gleich einem vorbestimmten Schwellenwert (z. B. 0,9) unter der Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus sind, als die relevanten Informationen. Durch dieses Verfahren ist die Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 in der Lage, die relevanten Informationen (z.B. die Datensätze mit den IDs A1 bis A3) zu identifizieren, die für den Eingabewert „175“ und das Merkmalswort „Körpergröße“ relevant sind.
Ferner gibt die Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 die Ähnlichkeitsniveauliste 200 z. B. auf dem Display aus. Dementsprechend kann der Benutzer die für den Eingabewert und das Merkmalswort relevanten Informationen durch Betrachten des Displays erkennen.
Die Merkmalswörter wurden im Übrigen als „Ding“, „Eigenschaft“ und „Einheit“ bezeichnet. Die Merkmalswörter sind jedoch nicht auf diese Wörter beschränkt. So kann zum Beispiel eines der Wörter „Ding“, „Eigenschaft“ und „Einheit“ aus den Merkmalswörtern gestrichen werden. Außerdem kann beispielsweise ein neues Wort zu den Merkmalswörtern hinzugefügt werden.
Der Fall, in dem die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen in der Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111 enthalten sind, wurde unter Bezugnahme auf 4 beschrieben. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen können aber auch bei der Ausführung eines Prozesses eines Programms abgerufen werden. Ein Ausdruck (Formel) der Wahrscheinlichkeitsverteilung, die durch die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen angegeben wird, kann in einem Programm beschrieben werden. Darüber hinaus können die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen in der Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111 auch Informationen sein, die durch Anpassung mittels multipler Regressionsanalyse oder ähnlichem gewonnen werden.
Darüber hinaus wurde beschrieben, dass die Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111 einen Datensatz enthält, der als Standard festgelegt wurde. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen im Datensatz können vom Benutzer geändert werden.
Zweite Ausführungsform
Im Folgenden wird eine zweite Ausführungsform beschrieben. In der zweiten Ausführungsform werden vor allem die Merkmale beschrieben, die sich von denen der ersten Ausführungsform unterscheiden. Bei der zweiten Ausführungsform entfällt die Beschreibung von Merkmalen, die mit der ersten Ausführungsform übereinstimmen.
11 ist eine Blockdarstellung, die Funktionen einer Informationsverarbeitungseinrichtung in der zweiten Ausführungsform zeigt. Jedem Bauteil in 11, das mit einem in 2 dargestellten Bauteil übereinstimmt, wird dasselbe Bezugszeichen wie in 2 zugewiesen. Die Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 umfasst außerdem eine Analyseeinheit 150.
Ein Teil oder die gesamte Analyseeinheit 150 kann durch einen Verarbeitungsschaltkreis implementiert werden. Ein Teil oder die gesamte Analyseeinheit 150 kann als Module eines vom Prozessor 101 ausgeführten Programms implementiert werden. Die Funktion der Analyseeinheit 150 wird später beschrieben.
Die Speichereinheit 110 speichert eine Satztabelle 113. Ein Beispiel für die Satztabelle 113 wird im Folgenden gezeigt.
12 ist eine Darstellung, die ein Beispiel für die Satztabelle in der zweiten Ausführungsform zeigt. Die Satztabelle 113 wird auch als Satzinformation bezeichnet. Die Satztabelle 113 enthält ID-, Satz- und numerische Informationen. Das Element „Satz“ bezeichnet einen Satz. Das Element der numerischen Information gibt einen numerischen Wert und Merkmalswörter an, die in dem Satz enthalten sind. Hier wird eine Vielzahl von Sätzen, die im Satzteil registriert sind, auch als eine Vielzahl von Zielsätzen bezeichnet.
Wie oben zeigt die Satztabelle 113 Korrespondenzbeziehungen zwischen einer Vielzahl von Zielsätzen und einer Vielzahl von numerischen Werten an.
Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt einen Satz (d.h. Eingabedaten) mit einem numerischen Wert (d.h. Eingabewert) und Merkmalswörtern und numerischen Informationen, die dem Satz entsprechen. Im Folgenden wird ein Beispiel für den Erwerbungsprozess gezeigt.
13 ist eine Darstellung, die ein Beispiel für den Erwerbungsprozess in der zweiten Ausführungsform zeigt. Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt als Eingabedaten einen Satz „ein Mann mit einer Körpergröße von 175 cm“ und die numerischen Informationen. Die Analyseeinheit 150 führt eine morphologische Analyse des Satzes durch. Durch die Analyse ergibt sich „männlich, mit, Körpergröße, von, 175, cm“.
Außerdem gibt es Fälle, in denen die Erwerbungssteuereinheit 120 nur die Eingabedaten erwirbt. In solchen Fällen führt die Analyseeinheit 150 die morphologische Analyse des Satzes durch, der die Eingabedaten sind. Die Analyseeinheit 150 extrahiert die numerischen Informationen auf der Grundlage der durch die morphologische Analyse gewonnenen Informationen.
Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen, die den Merkmalswörtern entsprechen. Zum Beispiel erwirbt die Erwerbungssteuereinheit 120 die Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen, die den Merkmalswörtern entsprechen, aus der Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111.
Die Berechnungseinheit 130 berechnet eine Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus, die jeweils das Ähnlichkeitsniveau zwischen dem Satz, der die Eingabedaten darstellt, und jedem der Vielzahl von Zielsätzen, die in der Satztabelle 113 enthalten sind, darstellen. Die Berechnungseinheit 130 ist in der Lage, die Vielzahl der Ähnlichkeitsniveaus mit Hilfe einer allgemein bekannten Technik zu berechnen. Die Berechnungseinheit 130 ist beispielsweise in der Lage, die Vielzahl der Ähnlichkeitsniveaus unter Verwendung der durch die morphologische Analyse gewonnenen Informationen zu berechnen. Außerdem kann die Berechnungseinheit 130 die Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus berechnen, indem sie Ähnlichkeitsniveaus zwischen Wörtern auf der Grundlage verteilter Darstellungen von Wörtern verwendet.
Auf diese Weise wird die Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus, die der Vielzahl von Zielsätzen entsprechen, berechnet. Die Vielzahl der Ähnlichkeitsniveaus wird auch als Vielzahl der ersten Ähnlichkeitsniveaus bezeichnet.
Die Berechnungseinheit 130 ergänzt jeden Teil, der in den numerischen Informationen der Satztabelle 113 „unbekannt“ ist, mit numerischen Informationen, die von der Erwerbungssteuereinheit 120 erworben wurden. In dem Datensatz mit der ID „C1“ wurden beispielsweise „DING“ und „EIGENSCHAFT“ als „unbekannt“ angegeben. Die Berechnungseinheit 130 ergänzt „DING“ mit „männlich“. Die Berechnungseinheit 130 ergänzt „EIGENSCHAFT“ mit „Körpergröße“. Durch diese Ergänzung verschwindet „unbekannt“ aus den numerischen Informationen in der Satztabelle 113.
Auf der Grundlage der erworbenen Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen, des Eingabewerts und der Vielzahl von numerischen Werten, die in der Satztabelle 113 enthalten sind (d.h. der Vielzahl von numerischen Werten, die in der Spalte der numerischen Informationen vorhanden sind), berechnet die Berechnungseinheit 130 eine Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus, wobei jedes das Ähnlichkeitsniveau zwischen dem Eingabewert und jedem der Vielzahl von numerischen Werten darstellt. Beispielsweise berechnet die Berechnungseinheit 130 die Vielzahl der Ähnlichkeitsniveaus unter Verwendung des Ausdrucks (3) und des Ausdrucks (4).
Auf diese Weise wird die Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus, die einer Vielzahl von numerischen Informationen entsprechen (insbesondere die Vielzahl von numerischen Werten in der Vielzahl von numerischen Informationen), berechnet. Die Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus wird im Übrigen auch als eine Vielzahl von zweiten Ähnlichkeitsniveaus bezeichnet.
Die Berechnungseinheit 130 summiert die Ähnlichkeitsniveaus in Bezug auf jede Kombination aus einem Zielsatz und numerischen Informationen, die in der Satztabelle 113 enthalten sind, auf der Grundlage der Vielzahl der ersten Ähnlichkeitsniveaus und der Vielzahl der zweiten Ähnlichkeitsniveaus. Mit anderen Worten: Die Berechnungseinheit 130 summiert die Ähnlichkeitsniveaus in Bezug auf jeden Datensatz. So summiert die Berechnungseinheit 130 beispielsweise das Ähnlichkeitsniveau, das dem Satz (genauer gesagt, dem Zielsatz) mit der ID „C1“ entspricht, und das Ähnlichkeitsniveau, das der numerischen Information (genauer gesagt, dem numerischen Wert) mit der ID „C1“ entspricht. In ähnlicher Weise summiert die Berechnungseinheit 130 die Ähnlichkeitsniveaus in Bezug auf jeden Datensatz auf.
Die Ausgabeeinheit 140 gibt Informationen aus, die die Korrespondenzbeziehung zwischen den Kombinationen aus einem Zielsatz und numerischen Informationen und den Summen angeben. Es ist auch möglich, dass die Ausgabeeinheit 140 Informationen ausgibt, die die Korrespondenzbeziehung zwischen den Kombinationen aus einem Zielsatz und einem numerischen Wert und den Summen angeben.
Nachfolgend wird ein Prozess, der von der Informationsverarbeitungseinrichtung 100 ausgeführt wird, anhand eines Flussdiagramms beschrieben.
14 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel für den Prozess zeigt, der durch die Informationsverarbeitungseinrichtung in der zweiten Ausführungsform ausgeführt wird.
(Schritt S41) Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt einen Satz (d.h. Eingabedaten) mit einem numerischen Wert und Merkmalswörtern und numerischen Informationen, die dem Satz entsprechen.
(Schritt S42) Die Analyseeinheit 150 führt eine morphologische Analyse des Satzes durch.
(Schritt S43) Die Berechnungseinheit 130 berechnet die Vielzahl erster Ähnlichkeitsniveaus, die jeweils das Ähnlichkeitsniveau zwischen dem Satz, der die Eingabedaten darstellt, und jedem der Vielzahl von Zielsätzen, die in der Satztabelle 113 registriert sind, darstellen.
(Schritt S44) Die Erwerbungssteuereinheit 120 erwirbt die den Merkmalswörtern entsprechenden Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen aus der Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle 111.
(Schritt S45) Die Berechnungseinheit 130 führt einen Prozess unter Verwendung der Satztabelle 113 aus.
(Schritt S46) Die Berechnungseinheit 130 summiert die Ähnlichkeitsniveaus in Bezug auf jeden Datensatz auf.
(Schritt S47) Die Berechnungseinheit 130 sortiert die Summen in absteigender Reihenfolge.
(Schritt S48) Die Ausgabeeinheit 140 gibt die Summe in Bezug auf jeden Datensatz aus.
Im Übrigen können der Schritt S43 und die Schritte S44 und S45 auch parallel ausgeführt werden.
15 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel für den Prozess unter Verwendung der Satztabelle in der zweiten Ausführungsform zeigt. Das Verfahren von 15 entspricht dem Schritt S45.
(Schritt S51) Die Erwerbungssteuereinheit 120 beurteilt, ob die in den Merkmalswörtern enthaltene Einheit und die in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen enthaltene Einheit übereinstimmen oder nicht. Wenn sich die Einheiten voneinander unterscheiden, wird mit Schritt S52 fortgefahren. Wenn die Einheiten identisch sind, wird mit Schritt S53 fortgefahren.
(Schritt S52) Die Erwerbungssteuereinheit 120 wandelt den Eingabewert um, um die in den Merkmalswörtern enthaltene Einheit an die in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen enthaltene Einheit anzugleichen.
(Schritt S53) Die Berechnungseinheit 130 ergänzt jeden Teil, der in den numerischen Informationen in der Satztabelle 113 „unbekannt“ ist, mit numerischen Informationen, die von der Erwerbungssteuereinheit 120 erworben wurden.
(Schritt S54) Die Berechnungseinheit 130 beurteilt, ob die in den numerischen Informationen enthaltene Einheit und die in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen enthaltene Einheit übereinstimmen oder nicht. Weichen die Einheiten voneinander ab, wird mit Schritt S55 fortgefahren. Wenn die Einheiten identisch sind, wird mit Schritt S56 fortgefahren.
(Schritt S55) Die Berechnungseinheit 130 konvertiert den numerischen Wert, der in den numerischen Informationen enthalten ist, um die in den numerischen Informationen enthaltene Einheit an die in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen enthaltene Einheit anzugleichen.
Die Berechnungseinheit 130 nimmt im Übrigen keine Umrechnung vor, wenn der Typ der in den numerischen Informationen enthaltenen Einheit und der Typ der in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen enthaltenen Einheit voneinander abweichen. So nimmt die Berechnungseinheit 130 beispielsweise keine Umrechnung vor, wenn die in den numerischen Informationen enthaltene Einheit eine Gewichtseinheit (z. B. „t“) und die in den Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen enthaltene Einheit eine Längeneinheit (z. B. „cm“) ist.
(Schritt S56) Die Berechnungseinheit 130 berechnet die Vielzahl von zweiten Ähnlichkeitsniveaus, die jeweils das Ähnlichkeitsniveau zwischen dem Eingabewert und jedem der Vielzahl von numerischen Werten darstellen, auf der Grundlage der erworbenen Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen, des Eingabewertes und der Vielzahl von numerischen Werten, die in der Spalte der numerischen Informationen vorhanden sind.
Gemäß der zweiten Ausführungsform berechnet die Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 die Vielzahl der ersten Ähnlichkeitsniveaus. Ferner berechnet die Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 die Vielzahl der zweiten Ähnlichkeitsniveaus. Die Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 führt die Summierung der Ähnlichkeitsniveaus auf der Grundlage der Vielzahl der ersten Ähnlichkeitsniveaus und der Vielzahl der zweiten Ähnlichkeitsniveaus durch. Dementsprechend ist die Informationsverarbeitungsvorrichtung 100 in der Lage, die für den Satz relevanten Informationen, einschließlich des Eingabewerts und der Merkmalswörter, auf der Grundlage einer Vielzahl von Summen zu identifizieren.
Merkmale in den vorstehend beschriebenen Ausführungsformen können in geeigneter Weise miteinander kombiniert werden.
BEZUGSZEICHENLISTE
100: Informationsverarbeitungseinrichtung, 101: Prozessor, 102: flüchtige Speichereinrichtung, 103: nichtflüchtige Speichereinrichtung, 110: Speichereinheit, 111: Wahrscheinlichkeitsverteilungstabelle, 112: Zahlenwerttabelle, 113: Satztabelle, 120: Erwerbungssteuereinheit, 130: Berechnungseinheit, 140: Ausgabeeinheit, 150: Analyseeinheit, 200: Ähnlichkeitsniveauliste
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

JP 202080087 [0004]

Claims

Informationsverarbeitungseinrichtung, umfassend: eine Erwerbungssteuereinheit, die einen Eingabewert als einen numerischen Wert und ein Merkmalswort als ein auf den Eingabewert bezogenes Wort erwirbt, Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen als Informationen bezüglich der Wahrscheinlichkeitsverteilung und entsprechend dem Merkmalswort erwirbt und eine Vielzahl von numerischen Zielwerten als eine Vielzahl von numerischen Werten entsprechend dem Merkmalswort erwirbt; und eine Berechnungseinheit, die eine Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus berechnet, die jeweils einen Grad von Ähnlichkeit zwischen dem Eingabewert und jedem der Vielzahl von numerischen Zielwerten auf der Grundlage des Eingabewerts, der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen und der Vielzahl von numerischen Zielwerten darstellen.
Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 1, ferner umfassend eine Ausgabeeinheit, die Informationen ausgibt, die die Korrespondenzbeziehung zwischen dem Merkmalswort, der Vielzahl von numerischen Zielwerten und der Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus angeben.
Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Erwerbungssteuereinheit den Eingabewert umwandelt, um eine in dem Merkmalswort enthaltene Einheit an eine in der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformation enthaltene Einheit anzugleichen, wenn die in dem Merkmalswort enthaltene Einheit und die in der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformation enthaltene Einheit voneinander abweichen, eine Einheit erwirbt, die der Vielzahl von numerischen Zielwerten entspricht, und die Vielzahl von numerischen Zielwerten umwandelt, um die Einheit, die der Vielzahl von numerischen Zielwerten entspricht, an die in der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformation enthaltenen Einheit anzugleichen, wenn die Einheit, die der Vielzahl von numerischen Zielwerten entspricht, und die in der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformation enthaltene Einheit voneinander abweichen.
Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, ferner umfassend eine Speichereinheit, die Standard-Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen speichert, bei denen es sich um vorgegebene Informationen und um Informationen bezüglich der Wahrscheinlichkeitsverteilung handelt, wobei die Erwerbungssteuereinheit die Standard-Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformation erwirbt, wenn die dem Merkmalswort entsprechende Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformation nicht erfasst werden kann, und die Berechnungseinheit berechnet die Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus auf der Grundlage des Eingabewerts, der Standard-Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen und der Vielzahl von numerischen Zielwerten.
Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 1, ferner umfassend eine Speichereinheit, die Satzinformation speichert, welche eine Korrespondenzbeziehung zwischen einer Vielzahl von Zielsätzen, die eine Vielzahl von Sätzen sind und eine Vielzahl von numerischen Werten sind, anzeigen, wobei die Erwerbungssteuereinheit erwirbt Eingabedaten als einen Satz, der den Eingabewert und das Merkmalswort enthält, und die Berechnungseinheit eine Vielzahl von ersten Ähnlichkeitsniveaus berechnet, die jeweils einen Grad von Ähnlichkeit zwischen dem Satz als die Eingabedaten und jedem der Vielzahl von Zielsätzen darstellen, eine Vielzahl von zweiten Ähnlichkeitsniveaus berechnet, die jeweils einen Grad von Ähnlichkeit zwischen dem Eingabewert und jedem der Vielzahl von numerischen Werten darstellen, die in der Satzinformation enthalten sind, basierend auf der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformation, dem Eingabewert und der Vielzahl von numerischen Werten, die in der Satzinformation enthalten sind, und die Ähnlichkeitsniveaus in Bezug auf jede Kombination eines Zielsatzes und eines in der Satzinformation enthaltenen numerischen Wertes auf der Grundlage der Vielzahl von ersten Ähnlichkeitsniveaus und der Vielzahl von zweiten Ähnlichkeitsniveaus summiert.
Informationsverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 5, ferner umfassend eine Ausgabeeinheit, die Informationen ausgibt, die die Korrespondenzbeziehung zwischen den Kombinationen aus einem Zielsatz und einem numerischen Wert und den durch die Summierung erhaltenen Summen angeben.
Informationsverarbeitungsverfahren, das von einer Informationsverarbeitungsvorrichtung durchgeführt wird, wobei das Informationsverarbeitungsverfahren umfasst: Erwerben eines Eingabewerts als einen numerischen Wert und eines Merkmalsworts als ein auf den Eingabewert bezogenes Wort; Erwerben von Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen als Informationen bezüglich der Wahrscheinlichkeitsverteilung und entsprechend dem Merkmalswort, und Erwerben einer Vielzahl von numerischen Zielwerten als eine Vielzahl von numerischen Werten entsprechend dem Merkmalswort; und Berechnen einer Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus, die jeweils einen Grad von Ähnlichkeit zwischen dem Eingabewert und jedem der Vielzahl von numerischen Zielwerten auf der Grundlage des Eingabewerts, der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen und der Vielzahl von numerischen Zielwerten darstellen.
Informationsverarbeitungsprogramm, das eine Informationsverarbeitungsvorrichtung zur Ausführung eines Prozesses des: Erwerbens eines Eingabewerts als einen numerischen Wert und eines Merkmalsworts als ein auf den Eingabewert bezogenes Wort; Erwerbens von Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen als Informationen bezüglich der Wahrscheinlichkeitsverteilung und entsprechend dem Merkmalswort, und Erwerbens einer Vielzahl von numerischen Zielwerten als eine Vielzahl von numerischen Werten entsprechend dem Merkmalswort; und Berechnens einer Vielzahl von Ähnlichkeitsniveaus, die jeweils einen Grad von Ähnlichkeit zwischen dem Eingabewert und jedem der Vielzahl von numerischen Zielwerten auf der Grundlage des Eingabewerts, der Wahrscheinlichkeitsverteilungsinformationen und der Vielzahl von numerischen Zielwerten darstellen.