JP2000200290A

JP2000200290A - キ―ワ―ドの可視化方法及びその装置

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Publication number: JP2000200290A
Application number: JP11303663A
Authority: JP
Inventors: Makoto Hirahara; 誠平原; Toshiki Kanemichi; 敏樹金道; Natsuki Oka; 夏樹岡; Hideyuki Yoshida; 秀行吉田; Takehiko Shida; 武彦志田
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1998-11-06
Filing date: 1999-10-26
Publication date: 2000-07-18
Anticipated expiration: 2019-10-26
Also published as: JP3799905B2

Abstract

(57)【要約】【課題】ユーザの興味の反映度合いを持ったキーワー
ドを、ディスプレイ上に理解し易く表示できるキーワー
ドの可視化方法を提供することを目的とする。【解決手段】情報が必要か否かのユーザ入力によりユ
ーザの興味を獲得する情報フィルタ装置で得られたキー
ワード（イ、ロ）と、枝切り肯定メトリック信号（ハ）
および枝切り否定メトリック信号（ニ）の少なくとも一
方を受け、前記キーワードの各々に対し、ユーザの興味
を反映した形状および大きさおよび色を持ったキーワー
ド体を設定（ホ、ヘ、ト、チ、リ、ヌ、ル、）し、前記
キーワード体を配置（ヲ）して、ディスプレイ上に前記
キーワード体と前記キーワードを表示するようにしたも
のである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、情報が必要か否か
のユーザ入力によりユーザの興味を獲得する情報フィル
タ装置で得られた情報をもとに、関係のあるキーワード
をユーザに理解し易く配置し、表示することができるキ
ーワードの可視化方法及びその装置に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】近年の情報通信の社会基盤の進展に伴
い、情報通信網の大規模化と通信量の著しい増大に対応
する技術として、情報フィルタ装置（特開平9-288683号
公報）の開発が進められている。この背景には、今日、
個人が処理可能な情報量に対して、個人がアクセスでき
る情報量が上回るようになっていることがある。このた
め、大量の情報の中から、ユーザが必要に思う情報を適
切に検索できる情報フィルタ装置が脚光を浴びている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】例えば、特開平9-2886
83号公報の情報フィルタ装置は、ユーザの興味を反映し
たキーワードを自動獲得し、それに基づいて情報に前記
ユーザの興味を反映したスコアを計算し、スコアの大き
い順で情報を提示するものである。

【０００４】しかしながら、自動獲得された前記ユーザ
の興味を反映したキーワードを、前記ユーザ自身が確認
することができないという課題があった。

【０００５】本発明は上記従来の課題を解決するもので
あり、少なくとも、ユーザの興味の反映度合いを持った
キーワードを入力として受け、前記キーワードの各々に
対し、形状および大きさおよび色を持ったキーワード体
を設定し、前記キーワード体を配置して、ディスプレイ
上に前記キーワード体と前記キーワードを表示すること
を特徴とするキーワードの可視化方法であって、前記ユ
ーザの興味のあるキーワードを、情報の分野毎にまとめ
て配置し、提示するキーワードの可視化装置を提供する
ことを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に本発明のキーワードの可視化方法は、情報が必要か否
かのユーザ入力によりユーザの興味を獲得する情報フィ
ルタ装置で得られたキーワードと、枝切り肯定メトリッ
ク信号および／または枝切り否定メトリック信号を受
け、前記キーワードの各々に対し、ユーザの興味を反映
した形状および大きさおよび色を持ったキーワード体を
設定し、前記キーワード体を配置して、ディスプレイ上
に前記キーワード体と前記キーワードを表示するように
したものである。

【０００７】この発明によれば、前記キーワードのキー
ワード体の形状および／または大きさおよび／または色
を、ユーザの興味の反映度合いを用いて決定することが
できる上、前記キーワード間の関係を利用して、関係の
あるキーワードのキーワード体を情報の分野毎にまとめ
て配置でき、さらに、ディスプレイ上に前記キーワード
体と前記キーワードを理解し易く表示することができ
る。

【０００８】

【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の発明
は、少なくとも、キーワードを入力として受け、前記キ
ーワードの各々に対し、形状、大きさ及び色を持ったキ
ーワード体を設定し、前記キーワード体を配置して、デ
ィスプレイ上に前記キーワード体と前記キーワードを表
示することを特徴とするキーワードの可視化方法とした
ものであり、キーワードを理解し易く表示できるという
作用を有する。

【０００９】請求項２に記載の発明は、請求項１に記載
のキーワードの可視化方法において、前記キーワード体
を配置する際に、２次元空間上に配置することを特徴と
したものであり、キーワードを２次元空間上に理解し易
く表示できるという作用を有する。

【００１０】請求項３に記載の発明は、請求項１に記載
のキーワードの可視化方法において、前記キーワード体
を配置する際に、３次元空間上に配置することを特徴と
したものであり、キーワードを３次元空間上に理解し易
く表示できるという作用を有する。

【００１１】請求項４に記載の発明は、請求項１及至３
のいずれかに記載のキーワードの可視化方法において、
前記キーワードは、ユーザの興味の反映度合いを持った
キーワードであることを特徴としたものであり、前記ユ
ーザの興味を反映したキーワードを理解し易く表示でき
るという作用を有する。

【００１２】請求項５に記載の発明は、請求項４に記載
のキーワードの可視化方法において、前記キーワード
は、情報が必要か否かのユーザ入力によりユーザの興味
を獲得する情報フィルタ装置で得られたキーワードであ
ることを特徴としたものであり、前記ユーザの興味を反
映したキーワードを理解し易く表示できるという作用を
有する。

【００１３】請求項６に記載の発明は、請求項４または
５記載のキーワードの可視化方法において、前記キーワ
ードのキーワード体の形状および／または大きさおよび
／または色は、少なくとも対応するキーワードに対して
のユーザの興味の反映度合いを用いて決定することを特
徴としたものであり、前記ユーザの興味を反映したキー
ワードを理解し易く表示できるという作用を有する。

【００１４】請求項７に記載の発明は、請求項４及至６
のいずれかに記載のキーワードの可視化方法において、
前記キーワードのキーワード体が、少なくとも対応する
キーワードおよび／または前記キーワードに対してのユ
ーザの興味の反映度合いを用いて決定された音を有し、
前記キーワード体内にカーソルが入ったときに、前記音
を出力することを特徴としたものであり、前記ユーザの
興味を反映したキーワードを音からも識別できるという
作用を有する。

【００１５】請求項８に記載の発明は、請求項１及至７
のいずれかに記載のキーワードの可視化方法において、
キーワード間の関係情報をも受けることを特徴としたも
のであり、前記ユーザの興味を反映したキーワードを、
前記キーワードの分野毎にまとめて理解し易く表示でき
るという作用を有する。

【００１６】請求項９に記載の発明は、請求項８に記載
のキーワードの可視化方法において、前記キーワード間
の関係情報は、少なくとも、情報が必要か否かのユーザ
入力によりユーザの興味を獲得する情報フィルタ装置で
得られた枝切り肯定メトリック信号を含むことを特徴と
したものであり、前記ユーザの興味を反映したキーワー
ドを、前記キーワードの分野毎にまとめて理解し易く表
示できるという作用を有する。

【００１７】請求項１０に記載の発明は、請求項８また
は９記載のキーワードの可視化方法において、前記キー
ワード間の関係情報は、少なくとも、情報が必要か否か
のユーザ入力によりユーザの興味を獲得する情報フィル
タ装置で得られた枝切り否定メトリック信号を含むこと
を特徴としたものであり、前記ユーザの興味を反映した
キーワードを、前記キーワードの分野毎にまとめて理解
し易く表示できるという作用を有する。

【００１８】請求項１１に記載の発明は、請求項８及至
１０のいずれかに記載のキーワードの可視化方法におい
て、前記キーワード間の関係情報は、少なくとも、情報
が必要か否かのユーザ入力によりユーザの興味を獲得す
る情報フィルタ装置で得られた分類ラベルベクトルを含
むことを特徴としたものであり、前記ユーザの興味を反
映したキーワードを、前記キーワードの分野毎にまとめ
て理解し易く表示できるという作用を有する。

【００１９】請求項１２に記載の発明は、請求項１及至
１１のいずれかに記載のキーワードの可視化方法におい
て、前記キーワード体を配置する際に、初期配置を生成
し、前記キーワード体またはキーワード体群の配置位置
の修正を通じて前記配置の更新を繰り返し行なうことを
特徴としたものであり、前記ユーザの興味を反映したキ
ーワードを、精度良く、前記キーワードの分野毎にまと
めて理解し易く表示できるという作用を有する。

【００２０】請求項１３に記載の発明は、請求項１２に
記載のキーワードの可視化方法において、前記配置の更
新を繰り返し行なう際に、情報が必要か否かのユーザ入
力によりユーザの興味を獲得する情報フィルタ装置で得
られた枝切り肯定メトリック信号を少なくとも用いたコ
スト関数を利用することを特徴としたものであり、前記
ユーザの興味を反映したキーワードを、精度良く、前記
キーワードの分野毎にまとめて理解し易く表示できると
いう作用を有する。

【００２１】請求項１４に記載の発明は、請求項１２ま
たは１３記載のキーワードの可視化方法において、前記
配置の更新を繰り返し行なう際に、情報が必要か否かの
ユーザ入力によりユーザの興味を獲得する情報フィルタ
装置で得られた枝切り否定メトリック信号を少なくとも
用いたコスト関数を利用することを特徴としたものであ
り、前記ユーザの興味を反映したキーワードを、精度良
く、前記キーワードの分野毎にまとめて理解し易く表示
できるという作用を有する。

【００２２】請求項１５に記載の発明は、請求項１２及
至１４のいずれかに記載のキーワードの可視化方法にお
いて、前記キーワード体群の決定は、情報が必要か否か
のユーザ入力によりユーザの興味を獲得する情報フィル
タ装置で得られた分類ラベルベクトルを少なくとも利用
することを特徴としたものであり、前記ユーザの興味を
反映したキーワードを、高速に、精度良く、前記キーワ
ードの分野毎にまとめて理解し易く表示できるという作
用を有する。

【００２３】請求項１６に記載の発明は、請求項１２及
至１５のいずれかに記載のキーワードの可視化方法にお
いて、前記キーワード体群の決定は、配置における前記
キーワード体間の距離を少なくとも利用することを特徴
としたものであり、前記ユーザの興味を反映したキーワ
ードを、高速に、精度良く、前記キーワードの分野毎に
まとめて理解し易く表示できるという作用を有する。

【００２４】請求項１７に記載の発明は、少なくとも、
キーワードを入力として受ける入力部と、前記キーワー
ドの各々に対し、形状、大きさ及び色を持ったキーワー
ド体を設定する初期化部と、前記キーワード体を配置す
る配置部と、ディスプレイ上に前記キーワード体と前記
キーワードを表示する表示部とを具備することを特徴と
するキーワードの可視化装置としたものであり、キーワ
ードを理解し易く表示できるという作用を有する。

【００２５】請求項１８に記載の発明は、請求項１７に
記載のキーワードの可視化装置において、前記配置部
は、２次元空間上に配置することを特徴としたものであ
り、キーワードを２次元空間上に理解し易く表示できる
という作用を有する。

【００２６】請求項１９に記載の発明は、請求項１７に
記載のキーワードの可視化装置において、前記配置部
は、３次元空間上に配置することを特徴としたものであ
り、キーワードを３次元空間上に理解し易く表示できる
という作用を有する。

【００２７】請求項２０に記載の発明は、請求項１７及
至１９のいずれかに記載のキーワードの可視化装置にお
いて、前記キーワードは、ユーザの興味の反映度合いを
持ったキーワードであることを特徴としたものであり、
前記ユーザの興味を反映したキーワードを理解し易く表
示できるという作用を有する。

【００２８】請求項２１に記載の発明は、請求項２０に
記載のキーワードの可視化装置において、前記キーワー
ドは、情報が必要か否かのユーザ入力によりユーザの興
味を獲得する情報フィルタ装置で得られたキーワードで
あることを特徴としたものであり、前記ユーザの興味を
反映したキーワードを理解し易く表示できるという作用
を有する。

【００２９】請求項２２に記載の発明は、請求項２０ま
たは２１記載のキーワードの可視化装置において、前記
キーワードのキーワード体の形状および／または大きさ
および／または色は、少なくとも対応するキーワードに
対してのユーザの興味の反映度合いを用いて決定するこ
とを特徴としたものであり、前記ユーザの興味を反映し
たキーワードを理解し易く表示できるという作用を有す
る。

【００３０】請求項２３における発明は、請求項２０及
至２２のいずれかに記載のキーワードの可視化装置にお
いて、前記キーワードのキーワード体が、少なくとも対
応するキーワードおよび／または前記キーワードに対し
てのユーザの興味の反映度合いを用いて決定された音を
有し、前記キーワード体内にカーソルが入ったときに、
前記音を出力することを特徴としたものであり、前記ユ
ーザの興味を反映したキーワードを音からも識別できる
という作用を有する。

【００３１】請求項２４に記載の発明は、請求項１７及
至２３のいずれかに記載のキーワードの可視化装置にお
いて、キーワード間の関係情報をも受けることを特徴と
したものであり、前記ユーザの興味を反映したキーワー
ドを、前記キーワードの分野毎にまとめて理解し易く表
示できるという作用を有する。

【００３２】請求項２５に記載の発明は、請求項２４に
記載のキーワードの可視化装置において、前記キーワー
ド間の関係情報は、少なくとも、情報が必要か否かのユ
ーザ入力によりユーザの興味を獲得する情報フィルタ装
置で得られた枝切り肯定メトリック信号を含むことを特
徴としたものであり、前記ユーザの興味を反映したキー
ワードを、前記キーワードの分野毎にまとめて理解し易
く表示できるという作用を有する。

【００３３】請求項２６に記載の発明は、請求項２４ま
たは２５記載のキーワードの可視化装置において、前記
キーワード間の関係情報は、少なくとも、情報が必要か
否かのユーザ入力によりユーザの興味を獲得する情報フ
ィルタ装置で得られた枝切り否定メトリック信号を含む
ことを特徴としたものであり、前記ユーザの興味を反映
したキーワードを、前記キーワードの分野毎にまとめて
理解し易く表示できるという作用を有する。

【００３４】請求項２７に記載の発明は、請求項２４及
至２６のいずれかに記載のキーワードの可視化装置にお
いて、前記キーワード間の関係情報は、少なくとも、情
報が必要か否かのユーザ入力によりユーザの興味を獲得
する情報フィルタ装置で得られた分類ラベルベクトルを
含むことを特徴としたものであり、前記ユーザの興味を
反映したキーワードを、前記キーワードの分野毎にまと
めて理解し易く表示できるという作用を有する。

【００３５】請求項２８に記載の発明は、請求項１７及
至２７のいずれかに記載のキーワードの可視化装置にお
いて、前記配置部は、初期配置を生成する初期化手段
と、前記キーワード体またはキーワード体群の配置位置
の修正を通じて前記配置の更新を繰り返し行なう配置修
正手段とを具備することを特徴としたものであり、前記
ユーザの興味を反映したキーワードを、精度良く、前記
キーワードの分野毎にまとめて理解し易く表示できると
いう作用を有する。

【００３６】請求項２９に記載の発明は、請求項２８に
記載のキーワードの可視化装置において、前記配置修正
手段は、情報が必要か否かのユーザ入力によりユーザの
興味を獲得する情報フィルタ装置で得られた枝切り肯定
メトリック信号を少なくとも用いたコスト関数を利用す
ることを特徴としたものであり、前記ユーザの興味を反
映したキーワードを、精度良く、前記キーワードの分野
毎にまとめて理解し易く表示できるという作用を有す
る。

【００３７】請求項３０に記載の発明は、請求項２８ま
たは２９記載のキーワードの可視化装置において、前記
配置の更新を繰り返し行なう際に、情報が必要か否かの
ユーザ入力によりユーザの興味を獲得する情報フィルタ
装置で得られた枝切り否定メトリック信号を少なくとも
用いたコスト関数を利用することを特徴としたものであ
り、前記ユーザの興味を反映したキーワードを、精度良
く、前記キーワードの分野毎にまとめて理解し易く表示
できるという作用を有する。

【００３８】請求項３１に記載の発明は、請求項２８及
至３０のいずれかに記載のキーワードの可視化装置にお
いて、前記キーワード体群の決定は、情報が必要か否か
のユーザ入力によりユーザの興味を獲得する情報フィル
タ装置で得られた分類ラベルベクトルを少なくとも利用
することを特徴としたものであり、前記ユーザの興味を
反映したキーワードを、高速に、精度良く、前記キーワ
ードの分野毎にまとめて理解し易く表示できるという作
用を有する。

【００３９】請求項３２に記載の発明は、請求項２８及
至３１のいずれかに記載のキーワードの可視化装置にお
いて、前記キーワード体群の決定は、配置における前記
キーワード体間の距離を少なくとも利用することを特徴
としたものであり、前記ユーザの興味を反映したキーワ
ードを、高速に、精度良く、前記キーワードの分野毎に
まとめて理解し易く表示できるという作用を有する。

【００４０】請求項３３に記載の発明は、コンピュータ
によってキーワードを可視化するプログラムを記録した
記憶媒体であって、少なくとも、キーワードを入力とし
て受け、前記キーワードの各々に対し、形状、大きさ及
び色を持ったキーワード体を設定し、前記キーワード体
を配置して、ディスプレイ上に前記キーワード体と前記
キーワードを表示することを特徴とする可視化プログラ
ムを記録した記憶媒体であり、コンピュータに読み取り
実行することにより、キーワードを理解し易く表示でき
るという作用を有する。

【００４１】請求項３４に記載の発明は、請求項３３記
載の可視化プログラムを記録した記録媒体において、前
記キーワードは、ユーザの興味の反映度合いを持ったキ
ーワードであることを特徴としたものであり、コンピュ
ータに読み取り実行するもので、前記ユーザの興味を反
映したキーワードを理解し易く表示できるという作用を
有する。

【００４２】請求項３５に記載の発明は、請求項３４に
記載の可視化プログラムを記録した記録媒体において、
前記キーワードは、情報が必要か否かのユーザ入力によ
りユーザの興味を獲得する情報フィルタ装置で得られた
キーワードであることを特徴としたものであり、コンピ
ュータに読み取り実行するもので、前記ユーザの興味を
反映したキーワードを理解し易く表示できるという作用
を有する。

【００４３】請求項３６に記載の発明は、請求項１乃至
１６のいずれかに記載のキーワードの可視化方法におい
て、キーワード体に加えてキーワードを表示することを
特徴としたものであり、キーワードを理解し易く表示で
きるという作用を有する。

【００４４】請求項３７に記載の発明は、請求項１７乃
至３２のいずれかに記載の可視化装置において、キーワ
ード体に加えてキーワードを表示することを特徴とした
ものであり、キーワードを理解し易く表示できるという
作用を有する。

【００４５】請求項３８に記載の発明は、請求項３３乃
至３５のいずれかに記載の可視化プログラムを記録した
記憶媒体において、キーワード体に加えてキーワードを
表示したことを特徴としたものであり、キーワードを理
解し易く表示できるという作用を有する。

【００４６】請求項３９記載の発明は、請求項１乃至１
６および請求項３６のいずれかに記載のキーワードの可
視化方法において、可視化されたキーワードをユーザか
らの編集入力によって編集できることを特徴としたもの
で、可視化された分類結果をユーザの手で編集できるキ
ーワードの可視化方法を実現できる。

【００４７】請求項４０記載の発明は、請求項１７乃至
３２および請求項３７のいずれかに記載のキーワードの
可視化装置において、可視化されたキーワードをユーザ
からの編集入力によって編集できることを特徴としたも
ので、可視化された分類結果をユーザの手で編集できる
キーワードの可視化装置を実現できる。

【００４８】請求項４１記載の発明は、請求項３３乃至
３５および請求項３８のいずれかに記載の可視化プログ
ラムを記録した記憶媒体において、可視化されたキーワ
ードをユーザからの編集入力によって編集できることを
特徴としたもので、可視化された分類結果をユーザの手
で編集できる可視化プログラムを記録した記憶媒体を実
現できる。

【００４９】以下、本発明の実施の形態について、図１
から図２５を用いて説明する。

【００５０】（実施の形態１）図１は、本発明の実施の
形態１のキーワード可視化システムのブロック図を示
す。図１において、１０００はユーザの興味を反映した
キーワードを理解し易く配置し、表示する可視化装置、
１００１はメモリ、１００２はＣＰＵ、１００３はディ
スプレイ／キーボード、１００４はキーワードを自動配
置したデータを記録した配置データ記憶部、１００５は
プログラム等を読み込むためのＦＤ（フロッピーディス
ク）ユニット、１００６はＩ／Ｆユニット、１００７は
ユーザの興味を反映した情報を生成する情報フィルタ装
置、２は符号辞書記憶部、５３２は枝切り肯定メトリッ
ク記憶部、５３３は枝切り否定メトリック記憶部、５３
８は分類ラベル記憶部、１００８はＩ／Ｆユニット、１
００９は可視化装置が情報フィルタ装置１００７からの
情報を受けるためのネットワークで構成されている。

【００５１】ここで、ユーザの興味を反映した情報と
は、ユーザの興味を反映したキーワード、後述の枝切り
肯定メトリック信号、後述の枝切り否定メトリック信
号、後述の分類ラベルベクトルであり、それぞれ符号辞
書記憶部２（図２参照）、枝切り肯定メトリック記憶部
５３２（図１３参照）、枝切り否定メトリック記憶部５
３３（図１３参照）、分類ラベル記憶部５３８（図１３
参照）に記憶されるものとする。

【００５２】以下、本発明の第１の実施の形態につい
て、図面を参照しながら説明する。まず、本発明の根幹
であるキーワードの可視化方法およびその装置の説明に
先立って、本発明への入力となるユーザの興味を反映し
たキーワード、枝切り肯定メトリック信号、枝切り否定
メトリック信号、分類ラベルベクトルを生成する情報フ
ィルタ装置について説明する。

【００５３】図２は前記情報フィルタ装置の構成を示す
ブロック図であり、図３はその構成と動作を分かりやす
くするために機能単位にまとめたブロック図である。

【００５４】まず、図３を用いて、前記情報フィルタ装
置の基本概念を説明する。

【００５５】前記情報フィルタ装置は、ユーザーがどん
な「情報」を過去に必要としたかという履歴に関する記
録を記憶した複数の記憶部２、５、６、８と、「情報」
のフィルタリングを行う情報フィルタリングユニット５
０と、その情報フィルタリングユニット５０により実際
にフィルタリングされた未読の「情報」（ユーザーがま
だ読んでいない情報）を蓄積しておく未読データ記憶部
１０と、ユーザーが当該未読「情報」を可視できるよう
にしたディスプレー等の分類インタフェースユニット７
０と、ユーザーがどんな「情報」を必要としたかという
履歴に関する学習を行う学習ユニット５２と、ユーザー
がどんな「情報」を過去に必要としたかという履歴に関
する記録を記憶した複数の記憶部５、６に格納された記
録を複数の記録に分割するメトリック分割ユニット５３
と、分割された記録を用いて「情報」のフィルタリング
を行う複数（図面には2個の場合を記載）の分類情報フ
ィルタリングユニット５５−１、５５−２と、分類未読
データ記憶部５６−１、５６−２とからなる。

【００５６】以下、上記構成の動作について説明する。
なお、以下の説明では既にユーザーがどんな「情報」を
過去に必要としたかという履歴は学習済みのこととして
説明する。また、以下に単に「情報」と称するものに
は、当該「情報」に対応する１つ以上のキーワードが付
されているものとする。そのキーワードとは、当該「情
報」を構成する各単語の一部あるいは全体であっても良
いし、当該「情報」を代表するために特別に付したもの
であっても良い。

【００５７】まず、情報フィルタリングユニット５０に
新たな「情報」が入力されると、情報フィルタリングユ
ニット５０は、記憶部２、５、６、８からユーザーがど
のような「情報」を過去に必要としたかという記録を読
みだし、前記新たな「情報」の必要性を必要性信号とし
て定量的に評価する。

【００５８】同様に、分類情報フィルタリングユニット
５５も前記新たな「情報」の必要性を必要性信号として
定量的に評価する。

【００５９】次に、その評価された新たな「情報」は、
未読データ記憶部１０および分類未読データ記憶部５６
に、情報フィルタリングユニット５０並びに各分類情報
フィルタリングユニット５５−１、５５−２によって計
算された各必要性信号が大きい順に過去からの未読「情
報」を含めて並ぶように前記入力された「情報」を当該
順番に書き込む。そして、ユーザーが望めば、分類イン
タフェースユニット７０では、ユーザーに必要性信号の
大きい順に前記新たな「情報」を含めた未読「情報」を
１つひとつ提示（例えば、データ表示装置３４に表示）
する。

【００６０】この際に、ユーザーに提示された前記新た
な「情報」を含めた未読「情報」の１つひとつがユーザ
ーにとって必要か不要かを示す教師信号をユーザーが分
類インタフェースユニット７０の教師信号入力端子１０
５を介して入力することにより、分類インタフェースユ
ニット７０では、当該教師信号を受け取り、当該「情
報」とその教師信号を学習ユニット５２に送る。なお、
このユーザーによる教師信号の入力は、学習ユニット５
２の学習能力をより高めるために実施するものであり、
学習ユニット５２の学習能力（ユーザーがどんな「情
報」を過去に必要としたかという履歴の学習能力）が既
に十分に高ければ行う必要はない。

【００６１】次に、学習ユニット５２では、前記提示し
た「情報」とその教師信号を用いて記憶部２、５、６、
８の履歴内容を書き換える。

【００６２】以上により、前記情報フィルタ装置は、よ
り高い学習を通じてユーザーに適応し、ユーザーの求め
る「情報」を分類し、優先的に提示することができる。
また、当然のことながら、学習を行っていない初期状態
では、ユーザーがどんな「情報」を必要としているのか
学習ユニット５２では分からないので、全ての入力され
る新たな「情報」を分類インタフェースユニット７０で
ユーザーが提示を受ける毎に上述したユーザーによる教
師信号の入力は必要であるが、随時実施する学習を通じ
てやがてユーザーに適応し、ユーザーの求める「情報」
を分類しかつ優先的に提示することができる。

【００６３】なお、ユーザーの求める「情報」を優先的
に提示するとは、より具体的な使用例で述べれば、ある
「情報」データベースの母集団Ａを特定のキーワードで
検索して「情報」の検索集合Ｂを得たとしても、当該検
索集合Ｂの「情報」の全てがユーザーにとっては必要で
あるとは限らないし、またユーザーにとっては「情報」
の全てが必要であってもその必要順位は当然存在するこ
とを前提としている。よって、必要から順に不要、ある
いはその必要順位に従って、分類インタフェースユニッ
ト７０のデータ表示装置３４でユーザーの必要順に提示
することを、ユーザーの求める「情報」を優先的に提示
することを意味する。

【００６４】上で述べた如く、入力された「情報」にキ
ーワードが添付されている場合を考える。一人のユーザ
ーを考えると、そのユーザーが必要としている「情報」
に高い頻度または確率で付いているキーワード集合Ａ
と、不要としている「情報」に高い頻度または確率で付
いているキーワード集合Ｂと、さらにはいずれにもよく
付く、または付かないキーワード集合Ｃとを考えること
ができる。

【００６５】したがって、前記キーワード集合Ａに属す
るキーワードには正の数値を、前記キーワード集合Ｂに
属するキーワードには負の値を、前記キーワード集合Ｃ
に属するキーワードには値０をそれぞれ割り振る。

【００６６】そして、新たに入力された「情報」につい
ている１つ以上のキーワードについてそれぞれが前記キ
ーワード集合Ａ、Ｂ、Ｃのどのキーワードグループに属
するかを判定し、前記割り振られた値を積算するように
構成する。

【００６７】このように構成すれば、前記新たに入力さ
れた「情報」に付いていた複数のキーワードを、キーワ
ード集合Ａに属するキーワードが数多く含まれた「情
報」（ユーザーが必要とする可能性の高い情報）に対し
ては大きな正の値を示し、キーワード集合Ｂに属するキ
ーワードが数多く付いている「情報」（ユーザーが不要
とする可能性の高い情報）に対しては大きな負の値を示
す数値に変換することができる。

【００６８】こうして、前記数値を用いてユーザーの必
要性に予測することができる。このように、前記情報フ
ィルタ装置は、提示した「情報」とその「情報」に関す
るユーザーの必要／不要の評価とからキーワード（キー
ワード共起を含む）への値の割り振りを自動的に行い精
度の高い必要性信号の計算を実現し、精度高く必要性の
高い順に「情報」を並べ変えることを実現している。

【００６９】そのために、ここでは、「情報」に付けら
れた複数のキーワードを一つのベクトルに変換し、ユー
ザーが必要とした場合と不要とした場合について、別々
に前記ベクトルの自己相関行列を計算している。ユーザ
ーが必要と答えた「情報」についていたキーワードから
作られた自己相関行列ＭＹを用いて、ベクトルＶの長さ
ＳＹをと計算する。

【００７０】なお、以下、必要と答えた「情報」につい
ていたキーワードから作られた自己相関行列ＭＹを「肯
定メトリック信号」、不要と答えた情報についていたキ
ーワードから作られた自己相関行列ＭＮを「否定メトリ
ック信号」と呼び、長さＳＹを肯定信号と呼ぶ。

【００７１】この長さＳＹは、ベクトルＶの元となった
複数のキーワードの中に、ユーザーが必要とする「情
報」によく含まれているキーワードが数多く含まれてい
れば、長さＳＹは大きな正の値をとり、そうでない場合
には０に近い値をとるから、必要性信号を計算する上で
有効である。

【００７２】メトリック分割部５３は、こうして生成さ
れた肯定メトリック信号ＭＹと否定メトリック信号ＭＮ
とを複数（図３の場合は２つ）に分割し、分類情報フィ
ルタリングユニット５５−１、５５−２に書き込む。

【００７３】分類情報フィルタリングユニット５５は、
分割された肯定メトリック信号と否定メトリック信号と
を用いて、前記情報フィルタリングユニット５０と同様
の動作を行い、ユーザーに分類され、かつ必要性の高い
順に「情報」を並べて提示する。

【００７４】つぎに、図２を用いて図３に示した情報フ
ィルタリングユニット５０に相当するブロックを、図４
を用いて図３に示した学習ユニット５２に相当するブロ
ックについて、機能単位毎に説明する。

【００７５】まず、情報フィルタリングユニット５０に
相当するブロックの構成を説明する。

【００７６】情報フィルタリングユニット５０は、個々
の「情報」につけられた複数のキーワード（正確には、
分類コードを含む文字列）をベクトルに変換する部分
と、ユーザーがどんな「情報」を必要／不要としたとい
う履歴を表現した肯定メトリック信号及び否定メトリッ
ク信号を用いてある種のスコアを表す肯定信号と否定信
号を計算する部分と、この肯定信号と否定信号とから
「情報」の必要性をよく反映する必要性信号を計算する
部分と、この必要性信号の大きい順に情報を並べ変える
部分からなる。以下、情報フィルタリングユニット５０
に相当するブロックの構成を、図２に即して説明する。

【００７７】図２において、１は「情報」に付けられた
キーワードなどの複数の文字列をベクトルに変換するベ
クトル生成部、２はキーワードなどの複数の文字列をベ
クトルに変換するための符号辞書信号を記憶した符号辞
書記憶部である。この符号辞書記憶部２に記憶された符
号辞書信号は、（数１）に示すような「情報」について
いるキーワードなどの文字列Ｗを数字Ｃに変換する対応
表をnofDCK個有するコードブックである。

【００７８】

【数１】

【００７９】ベクトル生成部１はキーワード数信号nofK
sとnofKs個のキーワード信号からなるキーワード群信号
Ks＝（Ｋ［１］，・・・，Ｋ［nofKs］）とを受けキー
ワード群信号Ksと前記符号辞書信号DCKを用いてベクト
ル信号Ｖに変換する。３はスコア計算部で、ユーザーに
提示された「情報」を必要／不要と評価した結果から計
算された肯定メトリック信号ＭＹ、否定メトリック信号
ＭＮを用いて、ベクトル生成部１で変換された２つのベ
クトル信号Ｖの長さ、肯定信号ＳＹと否定信号ＳＮに変
換する。５は（nofDCK×nofDCK)行列である前記肯定メ
トリック信号ＭＹを記憶する肯定メトリック記憶部、６
は（nofDCK×nofDCK)行列である前記否定メトリック信
号ＭＮを記憶する否定メトリック記憶部である。８は判
定パラメータ信号Ｃを記憶する判定パラメータ記憶部、
７は前記肯定信号ＳＹと前記否定信号ＳＮを受け前記判
別パラメータ記憶部８から判定パラメータ信号Ｃを読み
出し必要性信号Ｎと信頼性信号Ｒを計算する必要性計算
部である。

【００８０】９は「情報」の本文である情報データＤと
キーワード数信号nofKsとキーワード群信号Ｋｓと必要
性信号Ｎと信頼性信号Ｒとを所定の手続きに従って後述
する未読データ記憶部１０に書き込む未読データ書き込
み制御部、１０は（数２）に示す未読データ、すなわ
ち、前記「情報」の本文である情報データＤと前記キー
ワード数信号nofKsと前記キーワード群信号Ｋｓと前記
必要性信号Ｎと前記信頼性信号Ｒとからなる最大nofURD
個の未読データを記憶する未読データ記憶部である。

【００８１】

【数２】

【００８２】１３は（数３）に示す最大nofTD個の教師
データ信号を記憶する教師データ記憶部である。

【００８３】

【数３】

【００８４】を記憶する教師データ記憶部である。

【００８５】次に、図３で示した分類インタフェースユ
ニット７０のブロックの構成を説明する。

【００８６】図３において、７０はデータ読み出し開始
信号入力端子１０３から制御信号ＤＯを受け、未読デー
タ記憶部１０または分類未読データ記憶部５６−１およ
び５６−２の中から使用者によって選択されたいずれか
の記憶部から未読データ信号ＵＲＤ［１］を読み出し、
表示信号ＤＤをデータ表示装置３４に出力し、その表示
信号ＤＤがユーザーにとって必要か否かを示す教師信号
Ｔを教師信号入力端子１０５よりユーザーから受け、前
記教師信号Ｔと前記未読データ信号ＵＲＤ［１］のキー
ワード数信号nofKs［１］とキーワード群信号Ｋｓ
［１］とを所定の手続きに従って教師データ記憶部１３
に書き込む分類インタフェースユニットである。

【００８７】次に、図３で示した学習ユニット５２に相
当するブロックの構成を説明する。学習ユニット５２
は、ユーザーから入力された教師信号Ｔを用いて肯定／
否定メトリック信号を修正するメトリック学習を行う部
分と、肯定／否定信号から必要性信号を計算するための
パラメータ、判定パラメータ信号を修正する部分からな
り、各部分は学習制御部によって制御される。

【００８８】図４に示したメトリック学習を行う部分の
構成は次のようである。図４において、１９は肯定メト
リック記憶部５に記憶された肯定メトリック信号ＭＹと
前記否定メトリック記憶部６に記憶された否定メトリッ
ク信号ＭＮとを修正するメトリック学習部である。この
メトリック学習部１９は、教師データ記憶部１３から前
記教師データＴＤを読み出し、情報フィルタユニット５
０のベクトル生成部１と同じ機能である学習用ベクトル
生成部２０で複数のキーワードをベクトルに変換し、自
己相関行列を計算することで、肯定／否定メトリック信
号を修正する。

【００８９】判定パラメータ信号の学習を行う部分の構
成は次のようである。

【００９０】図４において、２２は学習用肯定信号計算
部２２１と学習用否定信号計算部２２２とからなる学習
用スコア計算部である。この学習用スコア計算部におい
て、２２１は学習用ベクトル生成部２０からの学習用ベ
クトル信号を受け学習用肯定信号ＬＳＹを計算する学習
用肯定信号計算部、２２２は学習用ベクトル生成部２０
からの学習用ベクトル信号を受け学習用否定信号ＬＳＮ
を計算する学習用否定信号計算部である。２１は学習制
御部１４からの判定パラメータ学習制御信号ＰＬＣを受
けて所定の方法で判定パラメータ記憶部８の判定パラメ
ータ信号を書き換える判定面学習部、１４は学習開始信
号ＬＳを受けてスイッチ１６、１７、１８とメトリック
学習部１９と学習用ベクトル生成部２０と学習用スコア
計算部２２と学習用否定信号計算部２３と判定面学習部
２１とを制御する学習制御部である。

【００９１】以上のように構成された情報フィルタ装置
について、各ユニットごとに図面を用いてその動作を説
明する。

【００９２】情報フィルタ装置の好ましい初期状態の一
例は、肯定メトリック信号ＭＹと否定メトリック信号Ｍ
Ｎとを（nofDCK×nofDCK）零行列、未読データ記憶部１
０の未読データＵＲＤ［ｉ］の全ての必要性信号Ｎ
［ｉ］（ｉ＝１,・・・,ｎｏｆＵＲＤ）を使用するハー
ドウエアが表現可能な最小の値Ｖｍｉｎ、教師データ記
憶部１３の教師データＴＤ［ｊ］の教師信号Ｔ［ｊ］を
全て−１とした状態である。

【００９３】最初に、情報フィルタリングユニット５０
の動作を説明する。まず、情報データ入力端子１００か
ら情報データＤが入力され、キーワード数信号入力端子
１０１から情報データに付けられたキーワードの個数を
表すキーワード数信号nofKsが入力され、キーワード信
号入力端子１０２から複数のキーワードであるキーワー
ド群信号Ｋｓ＝（Ｋ［１］，Ｋ［２］，・・・，Ｋ［no
fKs］）が入力される。

【００９４】ベクトル生成部１によってキーワード群信
号Ｋｓは、文字列の集まりからベクトル信号Ｖへと変換
される。この変換によって、キーワード群信号の類似性
をベクトルの距離として計算できるようになる。ベクト
ル生成部１の動作を図５に示すフローチャートを参照し
ながら説明する。まず、キーワード数信号nofKsとキー
ワード群信号Ｋｓを受けると（図５ステップ（イ））、
内部のベクトル信号Ｖ＝（Ｖ［１］，Ｖ［２］，・・
・，Ｖ［nofDic］）を（０，０，・・・，０）に、キー
ワードカウンタ信号ｉを１にセットする（同図ステップ
（ロ）、（ハ））。次に、辞書カウンタ信号ｊを０セッ
トした後辞書カウンタ信号ｊを１だけ増やす（同図ステ
ップ（ニ））。

【００９５】次に、内部にnofDCK個の符号辞書信号ＤＣ
Ｋを有する辞書記憶部２から辞書カウンタｊが指定する
キーワードと数字からなる符号辞書信号ＤＣＫ［ｊ］を
読み出し、符号辞書信号ＤＣＫの文字列部分Ｗ［ｊ］と
ｉ番目のキーワード信号Ｋ［ｉ］とを比較する（同図ス
テップ（ホ））。両者が等しくない場合には、辞書カウ
ンタｊを１だけ増やす（同図ステップ（ヘ））。両者が
一致するか、辞書カウンタｊの値が辞書記憶部２に格納
された符号辞書信号の個数nofDiCと等しくなるまで図４
ステップ（ホ）〜（ト）の処理を繰り返す（同図ステッ
プ（ト））。

【００９６】キーワード信号Ｋ［ｉ］と等しいＷ［ｊ］
が見つかると、ベクトル信号のｊ番目の成分Ｖ［ｊ］を
１にし（同図ステップ（チ））、キーワードカウンタ信
号ｉを１だけ増やす（同図ステップ（リ））。以下、同
様の処理をキーワードカウンタ信号ｉがキーワード数信
号nofKsより大きくなるまで実行する（同図ステップ
（ヌ））。

【００９７】こうして、ベクトル生成部１において、文
字列信号からなるキーワード信号の集合体であるキーワ
ード群信号Ｋｓは、０と１でコード化されたnofDCK個の
成分を持ったベクトル信号Ｖに変換される。

【００９８】次に、肯定信号計算部３１は、キーワード
群信号Ｋｓに過去にユーザーの必要とした情報に含まれ
ていたキーワードが数多く含まれる場合に、大きな値と
なる肯定信号ＳＹを計算する。この目的のために、肯定
信号計算部３１は、前記ベクトル信号Ｖを受けて、肯定
メトリック記憶部５から肯定メトリック信号ＭＹを読み
出し、肯定信号ＳＹを（数４）により計算する。

【００９９】

【数４】

【０１００】否定信号計算部３２は、キーワード群信号
Ksに過去にユーザーの不要とした情報に含まれていたキ
ーワードが数多く含まれる場合に、大きな値となる否定
信号ＳＮを計算する。この目的のために、否定信号計算
部３２は、否定メトリック記憶部６から否定メトリック
信号ＭＮを読み出し、否定信号ＳＮを（数５）により計
算する。

【０１０１】

【数５】

【０１０２】肯定メトリック信号ＭＹと否定メトリック
信号ＭＮは、後述するようにキーワード群信号Ｋｓとユ
ーザーの応答に基づいて決められる。このように計算さ
れた肯定信号ＳＹと否定信号ＳＮを用いて、図１１に示
したように縦軸に肯定信号ＳＹをとり横軸に否定信号Ｓ
Ｎをとった２次元空間上の１点に、情報データＤを対応
させることができる。この２次元空間における情報デー
タＤの分布は、ユーザーが必要とするもの（○で表示）
は主に左上部に分布し、ユーザーが不要とするもの（×
で表示）は主に右下部に分布するようになる。したがっ
て、図１２に示したように適切な係数Ｃを定めることに
より、ユーザーが必要とる情報データＤと不要な情報デ
ータＤとを分離できる。

【０１０３】さらに、以下に述べるこの係数Ｃを用いて
計算される必要性信号Ｎは、上述の２次元空間で左上に
ある程、すなわち、必要性の高いと予測される情報デー
タＤほど大きな値となる。したがって、必要性信号Ｎの
大きい順に情報データＤを並べて提示すれば、ユーザー
は必要な情報を効率よく手に入れることができる。必要
性信号Ｎと直交する方向の信頼性信号Ｒは、大まかには
キーワード群信号Ｋｓに含まれていたキーワードのうち
どのくらいのキーワード信号が辞書に含まれていたかを
示す信号である。したがって、この信頼性信号Ｒの大き
さは、情報フィルタが計算した必要性信号Ｎがどれだけ
信頼できるのかを示す。

【０１０４】次に、必要性計算部７は、前記肯定信号計
算部３１から出力される前記肯定信号ＳＹと前記否定信
号計算部３２から出力される前記否定信号ＳＮとを受
け、判定パラメータ記憶部８から判定パラメータ信号Ｃ
を読み出し、過去必要であった情報についていたキーワ
ードが多数あり、不要であった情報についていたキーワ
ードがほとんどない時に大きな値となる必要性信号ＮをＮ＝ＳＹ−Ｃ・ＳＮと計算し、信頼性信号ＲをＲ＝Ｃ・ＳＹ＋ＳＮと計算する。

【０１０５】未読データ書き込み制御部９の動作を、図
６に示したフローチャートを参照しながら説明する。ま
ず、それぞれの入力端子から前記情報データＤと前記キ
ーワード数信号nofKsと前記キーワード群信号Ｋｓと受
け、必要性計算部７から前記必要性信号Ｎと前記信頼性
信号Ｒとを受け、未読データ部指示端子１１０から出力
する未読データ処理信号ＷＩを０から１に変える（図６
ステップ（イ））。次に、ｉ＝１とし（同図ステップ
（ロ））、未読データ記憶部１０に記憶された未読デー
タＵＲＤ［ｉ］の必要性信号Ｎ［ｉ］（ｉ＝１，・・
・，ｎｏｆＵＲＤ）を順次読み出し、前記必要性信号Ｎ
と比較し（同図ステップ（ハ））、前記必要性信号Ｎが
未読データＵＲＤ［ｉ］の必要性信号Ｎ［ｉ］より大き
くなる（Ｎ≧Ｎ［ｉ］）最初の未読データの番号ｉ１を
検出する（同図ステップ（ニ）（ホ））。

【０１０６】ｉ１番目以降の未読データをＵＲＤ［ｉ＋１］＝ＵＲＤ［ｉ］ｉ＝ｉ１，・・・，
ｎｏｆＵＲＤと置き換え（同図ステップ（ヘ）〜（リ））、その後、
ｉ１番目の未読データＵＲＤ［ｉ１］をＮ［ｉ１］＝ＮＲ［ｉ１］＝Ｒ nofKs［ｉ１］＝nofKs Ｋｓ［ｉ１］＝ＫｓＤ［ｉ１］＝Ｄと前記必要性信号Ｎ等で置き換える（同図ステップ
（ヌ））。この置き換えが終了すると、未読データ部指
示端子１１０から出力する未読データ部指示信号ＷＩを
０に戻し（同図ステップ（ル））、処理を終了する。

【０１０７】次に、未読データＵＤＲを読みだし、ユー
ザーの応答（教師信号Ｔ）を付加して教師データ信号Ｔ
Ｄをつくる分類インタフェースユニット７０について説
明する。分類インタフェースユニット７０の動作を図７
に示したフローチャートを参照しながら説明する。

【０１０８】以下、好ましい実施形態では、未読データ
記憶部１０は、分類ラベル信号Ｃａｔが０である分類未
読データ記憶部として取り扱われる。以下では、分類イ
ンタフェースユニットの動作の説明の際には、未読デー
タ記憶部１０は分類ラベル信号Ｃａｔが０である分類未
読データ記憶部として取り扱う。

【０１０９】データ読み出し開始信号入力端子１０３か
ら、データ読み出し開始信号ＤＯが入力される（図７ス
テップ（イ））。分類インタフェースユニット７０は、
アクセスするべき未読データ記憶部１０または分類未読
データ記憶部カテゴリ５６を指定する分類ラベル信号Ｃ
ａｔを受け取るべく予め定められた時間待機する（同図
ステップ（ロ））。前記時間内に分類ラベル信号Ｃａｔ
が入力されなかった場合、分類インタフェースユニット
は、分類ラベル信号Ｃａｔに標準値（好ましい実施の形
態では、Ｃａｔ＝０）を設定する（同図ステップ
（ニ））。前記時間内に分類ラベル信号Ｃａｔに値が入
力されるか、または標準値が設定されると、分類ラベル
信号Ｃａｔで指定される分類未読データ記憶部５６−Ｃ
ａｔから、１番目の未読データＵＲＤ［１］を読み出し
（同図ステップ（ホ））、未読データの必要性信号Ｎ
［１］が最小値Ｖｍｉｎより大きい場合には、未読デー
タ信号ＵＲＤ［１］の情報信号Ｄ［１］を表示情報信号
ＤＤとしてデータ表示装置３４に出力し、待機する（同
図ステップ（へ）、（ト））。未読データの必要性信号
Ｎ［１］が最小値Ｖｍｉｎに等しい場合には、表示情報
信号ＤＤを「データなし」としてデータ表示端子１０４
に出力し、待機する（同図ステップ（チ））。

【０１１０】ユーザー（図示せず）は、データ表示装置
３４に表示された表示情報信号ＤＤを見て、それが必要
な情報である場合には教師信号Ｔ＝１、必要でない場合
には教師信号Ｔ＝０、処理を終了する場合には教師信号
Ｔ＝−１として、教師信号入力端子１０５に返す（同図
ステップ（リ））。教師信号Ｔ＝−１の場合、処理を終
了し、教師信号Ｔ≠−１の場合には（同図ステップ
（ル））、未読データ出力制御部１１は、教師データ記
憶部１３の（数２）で表わされる教師データをＴＤ［ｉ］＝ＴＤ［ｉ−１］，ｉ＝２，・・・，ｎｏ
ｆＴＤと置き換え（同図ステップ（ヲ））、１番目の教師デー
タＴＤ［１］を前記教師信号Ｔと前記未読データのキー
ワード数信号nofKs［１］とキーワード群信号Ｋｓ
［１］とを用いてＴ［１］＝ＴＴnofKs［１］＝nofKs［１］ＴＫｓ［１］＝Ｋｓ［１］と置き換え（同図ステップ（ワ）、（ヨ））、前記未読
データ記憶部１０の未読データＵＲＤをＵＲＤ［ｉ］＝ＵＲＤ［ｉ＋１］，ｉ＝１，・・・，
（ｎｏｆＵＲＤ−１）とし（同図ステップ（タ）、（レ））、nofURD番目の未
読データの必要性信号をＮ［nofURD］＝（最小値Ｖｍｉｎ）とする（同図ステップ（ツ）、（ネ）、（ナ））。

【０１１１】次に、学習ユニット５２の動作について図
８〜図２０に示したフローチャートを参照しながら説明
する。

【０１１２】図８に学習制御部１４の動作の概略を示す
フローチャート示し、詳しく説明する。

【０１１３】図８において、まず、学習開始信号入力端
子１０６から学習開始信号ＬＳが入力され、学習制御部
指示信号出力端子１０７から出力される学習制御部指示
信号ＬＩを０から１に変え（図８ステップ（イ））、処
理中を示す。次に、スイッチ１６とスイッチ１７とスイ
ッチ１８とをメトリック学習部１９と学習用ベクトル生
成部２０が接続する様に切り替える（同図ステップ
（ロ））。

【０１１４】次に、図８のステップ（ハ）に対応するメ
トリック学習部１９を動作し（同図ステップ（ハ）、判
定面学習部２１を動作させた後（同図ステップ
（ニ））、ＬＩを０として（同図ステップ（ホ））、処
理を終了する。

【０１１５】次に、メトリック学習部１９がユーザーの
応答（教師信号Ｔ）とキーワード群信号Ｋｓとを用い
て、肯定／否定メトリック信号を修正する動作を図９を
用いて説明する。

【０１１６】図９は、メトリック学習部１９の動作のフ
ローチャートであり、同図において、前記学習制御部１
４からメトリック学習制御信号ＭＬＣを受けた（図９ス
テップ（イ））メトリック学習部１９は、肯定メトリッ
ク記憶部５から肯定メトリック信号ＭＹを、否定メトリ
ック記憶部６から否定メトリック信号ＭＮをそれぞれ読
み出す。

【０１１７】次に、メトリック学習部１９は、教師デー
タカウンタｃの値を１にする（同図ステップ（ロ））。
次に教師データ記憶部１３からｃ番目の教師データ信号
ＴＤ［ｃ］を読み出し（同図ステップ（ハ））、教師デ
ータＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］を調べる。前記教師
信号Ｔ［ｃ］が−１でない場合（Ｔ≠−１）には（同図
ステップ（ニ））、教師データＴＤ［ｃ］のキーワード
数信号ＴnofKs［ｃ］とキーワード群信号ＴＫｓ［ｃ］
とを出力する（同図ステップ（ホ））。前記教師データ
ＴＤ［ｃ］のキーワード数信号ＴnofKs［ｃ］とキーワ
ード群ＴＫｓ［ｃ］とを受けた学習用ベクトル生成部２
０は、前述の情報フィルタリングユニット５０のベクト
ル生成部１と同様の動作を行い、学習用ベクトル信号Ｌ
Ｖを出力する（同図ステップ（ヘ））。メトリック学習
部１９は、前記学習用ベクトル信号ＬＶを受け、前記教
師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ＝１である
場合には（同図ステップ（ト））、肯定メトリック信号
ＭＹをＭＹ［ｉ］［ｊ］＝ＭＹ［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］・Ｌ
Ｖ［ｊ］（ここで、ｉ，ｊ＝１〜ｎｏｆＤｉＣ）と修正する（同図ステップ（チ））。

【０１１８】この処理により、肯定メトリック信号ＭＹ
は、ユーザーが必要とした情報データＤについていたキ
ーワード信号（複数）に対して大きな値を持つようにな
る。その結果、前述の肯定信号ＳＹが、ユーザーが必要
とする情報データＤに対して大きくなるようになる。否
定メトリック信号ＭＮも以下のように同様の処理がなさ
れる。

【０１１９】前記教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ
［ｃ］がＴ＝０である場合には、否定メトリック信号Ｍ
ＮをＭＮ［ｉ］［ｊ］＝ＭＮ［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］・Ｌ
Ｖ［ｊ］（ここで、ｉ，ｊ＝１〜ｎｏｆＤｉＣ）と修正する（同図ステップ（リ））。ついで、教師デー
タカウンタの値をｃ＝ｃ＋１と１だけ増やす（同図ステップ（ヌ））。

【０１２０】以下、メトリック学習部１９は、同様の動
作を、教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ
［ｃ］＝−１になるかまたはｃ＝ｎｏｆＴＤとなるまで
繰り返す。Ｔ［ｃ］＝−１またはｃ＝ｎｏｆＴＤとなる
と（同図ステップ（ヲ））、メトリック学習の処理を終
了し、メトリック学習制御信号ＭＬＣを学習制御部１４
に送る。

【０１２１】学習制御部１４は、メトリック学習部１９
からのメトリック学習制御信号ＭＬＣを受けて、スイッ
チ１６を学習用ベクトル生成部２０とスコア計算部２２
とが接続するように切り替え、スイッチ１７とスイッチ
１８を学習用ベクトル生成部２０と判定面学習部２１と
が接続するように切り替える。学習制御部１４は、判定
面学習制御信号ＰＬＣを判定面学習部２１に送る。

【０１２２】次に、判定面学習部２１について、図１０
を用いて詳しく説明する。判定面学習部２１は、図１２
に示したように、肯定信号ＳＹと否定信号ＳＮを用いて
２次元空間上に表現されたユーザーが必要とする情報デ
ータＤとユーザーが不要とする情報データＤとをもっと
もよく分離する係数Ｃを求めるものである。

【０１２３】この目的のために、図１０に示したフロー
チャートに従って詳しく説明する。

【０１２４】まず、前記判定面学習制御信号ＰＬＣを受
けて（図１０ステップ（イ））、教師データカウンタｃ
の値を１にする（同図ステップ（ロ））。教師データ記
憶部１３からｃ番目の教師データ信号ＴＤ［ｃ］を読み
出し（同図ステップ（ハ））、教師データＴＤ［ｃ］の
教師信号Ｔ［ｃ］を調べる（同図ステップ（ニ））。前
記教師信号Ｔ［ｃ］が−１でない場合（Ｔ≠−１）に
は、教師データＴＤ［ｃ］のキーワード数信号ＴnofKs
［ｃ］とキーワード群信号ＴＫｓ［ｃ］とを出力する
（同図ステップ（ホ））。前記教師データＴＤ［ｃ］の
キーワード数信号ＴnofKs［ｃ］とキーワード群ＴＫｓ
［ｃ］とを受けた学習用ベクトル生成部２０は、前述
した情報フィルタリングユニット５０のベクトル生成部
１と同様の動作を行い、学習用ベクトル信号ＬＶを出力
する。

【０１２５】学習用スコア計算部２２は、前述した情報
フィルタリングユニット５０のスコア計算部３と同様の
動作を行い、学習用肯定信号ＬＳＹ［ｃ］と学習用否定
信号ＬＳＮ［ｃ］とを出力し、判定面学習部２１がそれ
を受ける（同図ステップ（ヘ））。前記学習用肯定信号
ＬＳＹ［ｃ］と前記学習用否定信号ＬＳＮ［ｃ］と教師
データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］と判定面学習用信
号ＴＣ［ｃ］＝（Ｔ［ｃ］，ＬＳＮ［ｃ］，ＬＳＹ
［ｃ］）を内部の記憶素子に記憶する（同図ステップ
（ト））。そして、教師データカウンタの値をｃ＝ｃ＋１と１だけ増やす（同図ステップ（チ））。

【０１２６】以下、判定面学習部２１は、同様の動作
を、教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ
［ｃ］＝−１になるかまたはｃ＝ｎｏｆＴＤ＋１となる
まで繰り返す（同図ステップ（リ））。Ｔ［ｃ］＝−１
またはｃ＝ｎｏｆＴＤとなると、学習用肯定信号ＬＳＹ
［ｃ］計算等の処理を終了する。

【０１２７】次に、判定面学習部２１は、内部の記憶素
子に記憶された判定面学習用信号ＴＣ［ｃ］（ｃ＝１、
・・・）は、横軸をＬＳＮ［ｃ］、縦軸をＬＳＹ［ｃ］
とし、Ｔ［ｃ］＝１を○、Ｔ［ｃ］＝０を×で示すと、
図１１に示すような分布となる。これらのうち、教師信
号Ｔ［ｃ］＝１であるものと前記教師信号Ｔ［ｃ］＝０
であるものとが、図１１に示したように最もよく分離で
きる判定パラメータＣを、山登り法によって計算する
（同図ステップ（ヌ））。次に前記判定パラメータＣを
判定パラメータ記憶部８に書き込み、学習制御部１４に
判定面学習制御信号ＰＬＣを送り（同図ステップ
（ル））、処理を終了する。

【０１２８】学習制御部１４は、判定面学習部２１から
判定面学習制御信号ＰＬＣを受け、学習制御部指示信号
を待機中を示す値にし、処理を終了する。

【０１２９】図１１に示したように、上述の２つのメト
リック信号を用いてキーワード群信号を肯定信号ＳＹと
否定信号ＳＮとで表される２次元空間上で、ユーザーが
必要とする情報は主に左上に、不要な情報は右下に分布
するようになる。したがって、上記ように適切な係数Ｃ
を用いて必要性信号をＮ＝ＳＹ−Ｃ・ＳＮとすれば、必
要性信号は、ユーザーが必要とする情報に対して大きな
値をとるようになる。

【０１３０】以上のような動作により、肯定メトリック
記憶部５と否定メトリック記憶部６には、使用者の興味
を反映した行列（肯定メトリック信号ＭＹと否定メトリ
ック信号ＭＮ）が生成される。

【０１３１】こうして生成された前記行列を適切に分割
することにより、使用者ごとに適した興味の分類を実現
することができる。具体的には、メトリック分割ユニッ
ト５３は、前記肯定メトリック信号ＭＹと前記否定メト
リック信号ＭＮとを読み出し、これを処理、分割した分
類肯定メトリック信号ＣｌａｓｓＭＹと分類否定メトリ
ック信号ＣｌａｓｓＭＮを生成し、分類情報フィルタユ
ニット５５−１、５５−２内の分類肯定メトリック記憶
部５５５と分類否定メトリック記憶部５５６に書き込
む。

【０１３２】図１３は、メトリック分割ユニット５３の
構成を示すブロック図である。図１３において、５４は
分類にかかるパラメータを記憶する分類パラメータ記憶
部であり、その記憶内容は分類パラメータ入力端子３０
１からの入力によって書き換えることができる。

【０１３３】同図において、５３１は分類パラメータ記
憶部５４から枝切閾値を読み出し肯定メトリック信号Ｍ
Ｙおよび否定メトリック信号ＭＮのうち分類時にノイズ
となりやすい成分を除く枝切り処理部である。５３２は
枝切り処理をされた肯定メトリック信号である枝切り肯
定メトリック信号ＣＭＹを記憶する枝切り肯定メトリッ
ク記憶部であり、５３３は枝切り処理をされた否定メト
リック信号である枝切り否定メトリック信号ＣＭＮを記
憶する枝切り否定メトリック記憶部である。５３４は前
記枝切り肯定メトリック信号ＣＭＹと前記枝切り否定メ
トリック信号ＣＭＮとから枝切りメトリック信号ＣＭを
計算する枝切りメトリック合成部である。

【０１３４】５３５は前記枝切りメトリック信号ＣＭを
用いて行う行列演算を制御する行列演算制御部であり、
５３６は前記行列演算制御部５３５によって制御される
行列演算部であり、５３７は前記行列演算部５３６への
入力を記憶している行列演算入力記憶部である。５３８
は前記行列演算の結果に基づき分類ラベルを成分とする
ベクトルを記憶する分類ラベル記憶部であり、５３９は
前記分類ラベル記憶部５３８に記憶されたベクトルの成
分と前記枝切り肯定メトリック信号ＣＭＹ、前記枝切り
否定メトリック信号ＣＭＮと分類パラメータ記憶部５４
から最大分類数を読み出し前記分類情報フィルタリング
ユニット５５の分類肯定メトリック信号ＣｌａｓｓＭＹ
と分類否定メトリック信号ＣｌａｓｓＭＮとを設定する
分類メトリック書き出し部である。

【０１３５】以上の構成をとるメトリック分割ユニット
５３の動作について、図１３から図１７を参照しながら
詳細に説明する。

【０１３６】メトリック分割ユニット５３は、学習開始
信号入力端子１０６から学習開始信号ＬＳが入力される
と待機状態に入り、その後、学習制御部指示信号出力端
子１０７に出力される学習制御部指示信号ＬＩの値が１
から０に変わり、学習ユニット５２の動作が終了したこ
とを示されると、図１４から図１７のフローチャートに
示された以下の処理を開始する。

【０１３７】図１４は、枝切り処理部５３１の処理を示
したフローチャートである。この処理は、肯定メトリッ
ク信号ＭＹおよび否定メトリック信号ＭＮの各成分のう
ち、あまり値の大きくないものを枝切りする処理であ
る。これによって、行列で表現できる２つのメトリック
信号は、互いに独立な部分行列の和として書けやすくな
る。

【０１３８】枝切り処理部５３１は、分類開始信号入力
端子１０８から分類開始信号ＣＳｔを受け取ると、分類
パラメータ記憶部５４から枝切閾値Ｎｌｏｗを読み出す
（ステップ（イ））。なお、図２ならびに図３のように
学習制御部指示信号ＬＩを分類開始信号として用いるこ
とも好ましい。

【０１３９】次に、行カウンタｉと列カウンタｊを０に
設定する（ステップ（ロ）、ステップ（ハ））。そし
て、肯定メトリック記憶部５から肯定メトリック信号Ｍ
Ｙの（ｉｊ）成分ＭＹ［ｉ］［ｊ］と否定メトリック記
憶部６から否定メトリック信号ＭＮの（ｉｊ）成分ＭＮ
［ｉ］［ｊ］とを読み出す（ステップ（ニ））。

【０１４０】前記肯定メトリック信号ＭＹの（ｉｊ）成
分ＭＹ［ｉ］［ｊ］と前記否定メトリック信号ＭＮの
（ｉｊ）成分ＭＮ［ｉ］［ｊ］との和が前記枝切閾値Ｎ
ｌｏｗとを比較する（ステップ（ホ））。前記和が、前
記枝切閾値Ｎｌｏｗより大きければ、前記肯定メトリッ
ク信号ＭＹの（ｉｊ）成分ＭＹ［ｉ］［ｊ］を枝切り肯
定メトリック信号ＣＭＹの（ｉｊ）成分ＣＭＹ［ｉ］
［ｊ］に、前記否定メトリック信号ＭＮの（ｉｊ）成分
ＭＮ［ｉ］［ｊ］を枝切り肯定メトリック信号ＣＭＮの
（ｉｊ）成分ＣＭＮ［ｉ］［ｊ］に代入する（ステップ
（へ））。

【０１４１】前記和が、前記枝切閾値Ｎｌｏｗより小さ
ければ、枝切り肯定メトリック信号ＣＭＹの（ｉｊ）成
分ＣＭＹ［ｉ］［ｊ］および枝切り肯定メトリック信号
ＣＭＮの（ｉｊ）成分ＣＭＮ［ｉ］［ｊ］に０を代入す
る（ステップ（へ））。そして、列カウンタｊを一つ増
やす（ステップ（チ））。

【０１４２】以下、同様の処理を、全ての成分に対して
行う（ステップ（リ）〜（ル））。

【０１４３】以上の枝切り処理が終了すると、枝切り処
理部５３１は、枝切りメトリック合成部５３４にメトリ
ック合成開始信号を送る。

【０１４４】枝切りメトリック合成部５３４は、図１５
に記載したフローチャートにしたがって、枝切り肯定メ
トリック信号ＣＭＹと枝切り否定メトリック信号ＣＭＮ
を読み出し（ハ）、その和を計算し分類行列信号Ｃｌａ
ｓｓを生成し（二）、行列演算部５３６に代入する。

【０１４５】そして、その処理が終了すると、行列演算
制御部５３５に行列演算開始信号を送る。

【０１４６】行列演算制御部５３５は、前記行列演算開
始信号を受けると、前記分類行列信号Ｃｌａｓｓによっ
て独立に変換されるベクトルを検出する処理を行う。処
理の詳細について、図１６に示したフローチャートを参
照しながら説明する。この一連の処理の目的は、分類行
列によって互いに変換され得る入力ベクトルの成分を特
定することにある。その意味は、互いに変換され得る入
力ベクトルの成分には対応するキーワードが相互に関係
あるとみなすことができる。したがって、互いに変換さ
れ得る入力ベクトルの成分をいくつかのグループに分割
することは、使用者の興味をいくつかに分類することに
対応すると見なすことができる。

【０１４７】まず、行列演算制御部５３５は、分類ラベ
ル記憶部５３８に記憶された分類ラベルベクトルＣａｔ
Ｖを０ベクトルに初期化する（ステップ（イ））。次
に、カテゴリ信号Ｃａｔに最初のカテゴリであることを
示す値１を代入する（ステップ（ロ））。入力ベクトル
を決定するに先立ち行列演算記憶部５３７に記憶された
入力ベクトルＣＶを０ベクトルに初期化する（ステップ
（ハ））。そして、成分カウンタｉを０に設定する（ス
テップ（ニ））。

【０１４８】成分カウンタｉによって指定される分類ラ
ベルベクトルＣａｔＶの第ｉ成分ＣａｔＶ［ｉ］が０に
等しいか否かを判定する（ステップ（ホ））。等しい場
合には、入力ベクトルＣＶの第ｉ成分ＣＶ［ｉ］に１を
代入する（ステップ（へ））。これによって、ただ一つ
の成分が１であり、他の成分はすべて０という初期入力
ベクトルが得られる。この入力ベクトルに分類行列信号
Ｃｌａｓｓを掛け、変換ベクトルＣＶｔｍｐを得る（ス
テップ（ト））。変換ベクトルＣｔｍｐの全ての成分に
対し、Ｃｔｍｐ［ｉ］＝ Θ（Ｃｔｍｐ［ｉ］）という変換を行う（ステップ（チ）から（ル））。ここ
で、関数Θは、という関数である。

【０１４９】この成分が１または０である変換ベクトル
ＣＶｔｍｐと入力ベクトルＣＶと比較する（ステップ
（ヲ））。変換ベクトルＣＶｔｍｐと入力ベクトルＣＶ
が異なる場合は、変換ベクトルＣＶｔｍｐを入力ベクト
ルＣＶに代入し、ステップ（ト）に戻る（ステップ
（ワ）。変換ベクトルＣＶｔｍｐと入力ベクトルＣＶ
が等しい場合は、分類ラベルベクトルＣａｔＶをＣａｔＶ＝ＣａｔＶ＋Ｃａｔ・ＣＶと変更する（ステップ（カ））。そして、カテゴリ信号
Ｃａｔを１だけ増やし、ステップ（ハ）に戻る（ステッ
プ（ヨ））。

【０１５０】そして、分類ラベルベクトルのすべての成
分の値が０でなくなると、処理の流れがステップ（ホ）
から終了へ分岐する。

【０１５１】以上の処理により、分類ラベルベクトルＣ
ａｔＶは、枝切り肯定メトリック信号ＣＭＹと枝切り否
定メトリック信号ＣＭＮとから作られた分類行列信号Ｃ
ｌａｓｓが４つの独立な行列からなる場合、例えば、初期状態ＣａｔＶ＝(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0) Cat＝1 ＣａｔＶ＝(1,0,1,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0) Cat＝2 ＣａｔＶ＝(1,2,1,0,2,0,2,0,1,0,1,2,2,0,0) Cat＝3 ＣａｔＶ＝(1,2,1,3,2,3,2,0,1,3,1,2,2,0,3) Cat＝4 ＣａｔＶ＝(1,2,1,3,2,3,2,4,1,3,1,2,2,4,3) というように変化する。

【０１５２】こうして、互いに変換され得る入力ベクト
ルの成分をいくつかのグループに分割することにより、
使用者の興味をいくつかに分類することができる。次の
処理として、この結果を用いて、分類情報フィルタリン
グユニット５５を設定する。

【０１５３】上のように分類ラベルベクトルＣａｔＶが
得られると、行列演算制御部５３５は、分類メトリック
書き出し部５３９に書き出し開始信号を送る。

【０１５４】分類メトリック書き出し部５３９は、前記
書き出し開始信号を受けて、図１７のフローチャートに
示された処理を開始する。この一連の処理の目的は、枝
切り肯定メトリック信号ＣＭＹと枝切り否定メトリック
信号ＣＭＮを、分類ラベルベクトルに基づいて、最大分
類数ＮＣｍａｘ以下の数に分割し、それぞれを分類情報
フィルタリングユニット５５の分類肯定メトリック記憶
部５５５と分類否定メトリック記憶部５５６に書き込む
ことにある。

【０１５５】まず、分類ラベルベクトルを読み出す（ス
テップ（イ））。次に、分類パラメータ記憶部５４から
最大分類数ＮＣmaxを読み出す（ステップ（ロ））。図
２に示した構成の場合、分類情報フィルタリングユニッ
トが２個であるので、最大分類数ＮＣmaxは２とするこ
とが望ましい。次に、ＮＣｍａｘ個の分類情報フィルタ
リングユニット５５−１〜ＮＣｍａｘの分類肯定メトリ
ック信号ＣｌａｓｓＭＹ，分類否定メトリック信号Ｃｌ
ａｓｓＭＮすべてを零行列に初期化する（ステップ
（ハ））。

【０１５６】行カウンタｉを０にする（ステップ
（ニ））。列カウンタｊを０にする（ステップ
（ホ））。そして、分類ラベルベクトルの第ｉ成分Ｃａ
ｔＶ［ｉ］が最大分類数ＮＣｍａｘ以下であるか否かを
判断する（ステップ（ヘ））。以下であれば、ステップ
（ト）に進み、より大きければ、ステップ（ヲ）に進
む。ステップ（ト）では、分類ラベルベクトルの第ｉ成
分ＣａｔＶ［ｉ］と第ｊ成分ＣａｔＶ［ｊ］とを比較す
る。

【０１５７】ステップ（ト）で、分類ラベルベクトルの
第ｉ成分ＣａｔＶ［ｉ］と第ｊ成分ＣａｔＶ［ｊ］とが
等しかった場合、これは２つの成分は、分類行列Ｃｌａ
ｓｓによって互いに変換される、つまり独立していない
ことを意味するから、枝切り肯定メトリック信号ＣＭＹ
の（ｉｊ）成分ＣＭＹ［ｉ］［ｊ］と枝切り否定メトリ
ック信号ＣＭＮの（ｉｊ）成分ＣＭＮ［ｉ］［ｊ］とを
読み出す（ステップ（チ））。そして、分類番号Ｃａｔ
Ｖ［ｉ］の分類情報フィルタリングユニット５５−Ｃａ
ｔＶ［ｉ］の分類肯定メトリック信号ＣｌａｓｓＭＹの
（ｉｊ）成分に前記枝切り肯定メトリック信号の（ｉ
ｊ）成分を代入し、分類否定メトリック信号Ｃｌａｓｓ
ＭＮの（ｉｊ）成分に前記枝切り否定メトリック信号の
（ｉｊ）成分を代入する（ステップ（リ））。

【０１５８】一方、ステップ（ト）において、２つの成
分が等しくない場合、２つの成分、分類行列Ｃｌａｓｓ
によって互いに変換されない、つまり２つの成分は独立
していることを意味する。ステップ（チ）からステップ
（リ）に処理を省略する。

【０１５９】そして、列カウンタｊを一つ増やし（ステ
ップ（ヌ））、列カウンタｊの値が分類ラベルベクトル
の次元NofDCKと比較する（ステップ（ル））。列カウン
タｊの値が、分類ラベルベクトルの次元より小さければ
ステップ（ト）に戻る。列カウンタｊの値が、分類ラベ
ルベクトルの次元以上であれば、ステップ（ヲ）に進
む。

【０１６０】ステップ（ヲ）では、行カウンタｉの値を
１だけ増やす。行カウンタｉの値が分類ラベルベクトル
の次元NofDCKと比較する（ステップ（ワ））。行カウン
タｉの値が、分類ラベルベクトルの次元より小さければ
ステップ（ホ）に戻る。行カウンタｉの値が、分類ラベ
ルベクトルの次元以上であれば、処理を終了する。

【０１６１】以上の処理により、分類情報フィルタリン
グユニット５５はすべて適切に設定（分類肯定メトリッ
ク信号と分類否定メトリック信号がともに零行列ある場
合を含む）される。

【０１６２】各々の分類情報フィルタリングユニット５
５の動作は、情報フィルタリングユニット５１の動作と
同様であるので、説明を省略する。

【０１６３】以上、本発明の説明に先立って、本発明へ
の入力となるユーザの興味を反映したキーワード、枝切
り肯定メトリック信号、枝切り否定メトリック信号、分
類ラベルベクトルを生成する情報フィルタ装置について
説明した。

【０１６４】本発明のキーワードの可視化方法およびそ
の装置は、こうした情報フィルタ装置で生成されたユー
ザの興味を反映したキーワード、枝切り肯定メトリック
信号、枝切り否定メトリック信号、分類ラベルベクトル
などを読み込み、ユーザに理解し易いかたちでキーワー
ドを表示することにある。

【０１６５】ここで、キーワードそのものは文字の並び
であって、形状、大きさ、色などを本来は有していない
ことに注意されたい。このため、本発明では、キーワー
ド毎に、形状および大きさおよび色を持ったキーワード
体を与える。つまり、キーワードに代わるキーワード体
の配置位置を決定し、そのキーワード体の配置位置を利
用して、キーワードを表示することになる。

【０１６６】以下では、図１のように構成された可視化
システムにおける可視化装置１０００の動作を、図１８
のフローチャートを用いて説明する。ここで、全キーワ
ード体の配置座標をひとまとめにした集合を配置Ｓと呼
び、２次元空間に配置する場合、キーワード体ｉ（＝
１，．．．，nofDCK）の配置座標（中心座標）を（ｓｘ
（ｉ）、ｓｙ（ｉ））で表すと、配置Ｓ＝｛ｓｘ
（ｉ）、ｓｙ（ｉ）｜ｉ＝１、．．．、nofDCK｝と書く
ことができる。なお、以下では、２次元空間に配置する
場合を説明するが、３次元空間に配置する場合にも容易
に拡張できる。

【０１６７】まず、情報フィルタ装置１００７内の符号
辞書記憶部２に記憶されているユーザの興味を反映した
キーワードｉ（＝１，．．．，nofDCK）をネットワーク
１００９を介して読み込む（イ）。ここで、以下の説明
を簡単にするため、キーワードは、ユーザーの興味の反
映度合いが強い順に並んでいるものとする。これは、例
えば、特開平９−２８８６８３号公報に開示されている
キーワードｉのキーワードコスト信号ＫＤ（ｉ）の値
（ユーザーの興味の反映度合いが強いキーワードほど大
きな値をとる）を利用すれば容易に実現できるため、一
般性を失わない。

【０１６８】次に、情報フィルタ装置１００７内の分類
ラベル記憶部５３８から分類ラベルベクトルＣａｔＶを
ネットワーク１００９を介して読み込む（ロ）。キーワ
ードｉには、分類ラベルベクトルＣａｔＶの第ｉ成分で
ある分類ラベルＣａｔＶ（ｉ）が設定される。

【０１６９】次に、情報フィルタ装置１００７内の枝切
り肯定メトリック記憶部５３２から枝切り肯定メトリッ
ク信号ＣＭＹをネットワーク１００９を介して読み込む
（ハ）。キーワードｉとｊとのペアには、枝切り肯定メ
トリック信号の第（ｉ、ｊ）成分である枝切り肯定メト
リック要素信号ＣＭＹ（ｉ，ｊ）が設定される。

【０１７０】次に、情報フィルタ装置１００７内の枝切
り否定メトリック記憶部５３２から枝切り否定メトリッ
ク信号ＣＭＮをネットワーク１００９を介して読み込む
（ニ）。キーワードｉとｊとのペアには、枝切り否定メ
トリック信号の第（ｉ，ｊ）成分である枝切り否定メト
リック要素信号ＣＭＮ（ｉ，ｊ）が設定される。

【０１７１】次に、配置領域（この配置領域内にキーワ
ード体を配置する）、配置Ｓ、温度Ｔ、キーワード体な
どの初期設定を行なう（ホ）。配置Ｓの初期化に関して
は、例えば、全キーワード体の配置座標を配置領域内で
ランダムに設定した初期配置や、分類ラベルが同じキー
ワードのキーワード体の配置座標を配置領域内で近くに
設定した初期配置を初期の配置Ｓとすればよい。また、
温度Ｔの初期化に関しては、０より大きな適当な値を与
えればよい。この他、後述のコスト関数Ｆ（Ｓ）のパラ
メータや、後述の温度更新係数βなどの初期化も行な
う。

【０１７２】また、キーワード体の初期設定としては、
形状、大きさ、色を決定する。上述のとおり、キーワー
ドは、ユーザーの興味の反映度合いが強い順に並んでい
るものとしているため、例えば、キーワード体ｉの形状
は正（i+2）角形などとすれば、キーワードが重要でな
くなればなくなるほど、そのキーワードのキーワード体
は円形に近づくことになり、ユーザはキーワードの重要
性を一目で理解できることになる。

【０１７３】また、たとえ、キーワード体の形状を一定
にしても、大きさを変化させることで、ユーザはキーワ
ードの重要性を一目で理解できることになる。たとえ
ば、キーワード体iの大きさを、（キーワード体（i−
１）の大きさ）＞（キーワード体iの大きさ）＞（キー
ワード体（i＋１）の大きさ）の関係を満たすように設
定すれば、理解のしやすさが高まることになる。さら
に、たとえ、キーワード体の形状や大きさを一定にして
も、色を変化させることで、ユーザはキーワードの重要
性を一目で理解できることになる。もちろん、分類ラベ
ルが同じキーワードのキーワード体を同一色にすること
なども考えられ、この場合のユーザの利点は、同じ分野
のキーワードが一目で理解できることにある。以上のよ
うに、キーワード体の形状および／または大きさおよび
／または色を、ユーザの興味の反映度合いを用いて決定
することは、ユーザの理解を助けるためにきわめて重要
である。

【０１７４】次に、カウンタｃｏｕｎｔを０セットし
（ヘ）、配置Ｓを更新する（ト）。配置Ｓの更新には、
まず、キーワード体またはキーワード体群を選択し、次
に、選択されたキーワード体またはキーワード体群の配
置座標を配置領域内で変更することで配置候補Ｓ’を生
成し、最後に、配置Ｓのコストと配置候補Ｓ’のコスト
との比較を通じて配置候補Ｓ’を次の時刻の配置Ｓとす
るかどうかを決定すればよい。

【０１７５】配置Ｓを評価するコスト関数Ｆ（Ｓ）とし
ては、最も簡単には、例えば、（数６）とすればよい。

【０１７６】

【数６】

【０１７７】ここで、Ａ、Ｂは正の定数である。また、
ｄ（ｉ，ｊ，Ｓ）は配置Ｓにおけるキーワード体ｉとｊ
との間の距離である。さらに、ｏ（ｉ，ｊ，Ｓ）は、配
置Ｓにおいて、キーワード体ｉとｊとの間に重なりがあ
る場合に１の値を、そうでない場合に０の値をとる関数
である。こうしたコスト関数Ｆ（Ｓ）を利用して、例え
ば、（数７）に示すように以下の確率で配置候補Ｓ’を
次の時刻の配置Ｓとすればよい。

【０１７８】

【数７】

【０１７９】ここで、Ｔは上記のとおり温度パラメータ
である。

【０１８０】キーワード体群の決定については、たとえ
ば、分類ラベルが同じキーワードのキーワード体を一つ
のキーワード体群とすることが考えられる。

【０１８１】さらには、キーワード体ｉとｊとの間の距
離ｄ（ｉ，ｊ，Ｓ）を利用して、キーワード体群の決定
を行なうこともできる。例えば、（ＣＭＹ（ｉ，ｊ）＋
ＣＭＮ（ｉ，ｊ））が０より大きなキーワード体ｉとｊ
に対し、ｄ（ｉ，ｊ，Ｓ）の時間変化Ｈ（ｉ，ｊ）が小
さい場合、つまり、キーワード体ｉとｊの配置位置が安
定している場合、それらをキーワード体群とすればよ
い。ここで、ｄ（ｉ，ｊ，Ｓ）の時間変化Ｈ（ｉ，ｊ）
としては、例えば、（数８）で計算できる。

【０１８２】

【数８】

【０１８３】ここで、εは正の定数である。また、Ｓは
現在の配置を、Ｓ’は次の時刻の配置（（数７）で受理
された配置候補）を示す。

【０１８４】このＨ（ｉ，ｊ）がある閾値以下である場
合に、キーワード体ｉとｊとで一つのキーワード体群を
構成する。また、これらキーワード体群のいくつかをひ
とまとめにした新たなキーワード体群も構成できる。具
体的には、２つのキーワード体群に共通のキーワード体
が含まれる場合、それら２つのキーワード体群をひとま
とめにして新たなキーワード体群を構成し、これを繰り
返すことで実現される。

【０１８５】以上のように構成されたキーワード体群を
単位として配置座標を変更する場合には、そのキーワー
ド体群に含まれるキーワード体間の相対的な配置座標を
保存することとする。これにより、高速に配置修正が行
なわれ、短時間で良好な配置結果を得ることができる。

【０１８６】なお、配置Ｓがどのように変化しているか
を確認するためには、更新後の配置Ｓをディスプレイ１
００３に表示すればよい。

【０１８７】ステップ（ト）での配置Ｓの更新に引き続
き、ステップ（チ）では、カウンタｃｏｕｎｔに１を加
える。

【０１８８】次に、ステップ（リ）では、ｃｏｕｎｔ＜
nofDIKであれば（Ｙ）、ステップ（ト）に戻り、そうで
なければ（Ｎ）、ステップ（ヌ）に進む。

【０１８９】ステップ（ヌ）では、終了条件を満たして
いるかどうかを判断する。例えば、配置ＳのコストＦ
（Ｓ）の変化が小さくなった場合に終了すればよい。

【０１９０】また、上記カウンタｃｏｕｎｔのような、
カウンターを設けておき、繰り返しの最大回数をあらか
じめ設定し、カウンターがその最大回数を超えた時点で
終了してもよい。

【０１９１】ステップ（ヌ）で終了条件を満たしていな
い場合は（Ｎ）、ステップ（ル）に進み、温度Ｔを更新
する。例えば、温度更新定数βを０＜β＜１の範囲で設
定し、（数９）と更新することなどが考えられる。

【０１９２】

【数９】

【０１９３】ステップ（ヌ）で終了条件を満たした場合
には（Ｙ）、ステップ（ヲ）に進み、配置Ｓを配置デー
タ記憶部１００４に記憶し、必要ならばＦＤ１００５に
も記憶して終了する。なお、配置Ｓがどのようになった
かを確認するためには、つまり、配置結果を確認するた
めには、配置Ｓをディスプレイ１００３に表示すればよ
い。

【０１９４】以上のキーワードの可視化方法を、ユーザ
ーの興味を反映したキーワードを含む例題に適用した。
図１９は初期配置（簡単のため、ランダム配置とした）
を示し、図２０は配置結果を示す。図中の正方形はキー
ワード体であり、キーワード体上の単語がキーワードで
ある。簡単のため、ここでは、キーワード体の形状を正
方形とし、大きさは一定とした。

【０１９５】また、図中のキーワード体を結ぶ直線は、
キーワード間の関係を示している。配置結果である図２
０から、関係あるキーワード体がクラスタを形成するよ
うに配置されていることがわかる。（実施の形態２）以下では、本発明の実施の形態２にお
けるキーワード可視化システムの一例を、図２１のブロ
ック図を用いて説明する。なお、実施の形態１での説明
と同様に、２次元空間に配置する場合を説明するが、３
次元空間に配置する場合にも容易に拡張できる。また、
図２１においては、図1と共通で説明上特に記す必要の
ないブロック（例えばＣＰＵ１００２など）ならびにバ
ス線は、図面が煩雑にならないようにと、省略してあ
る。

【０１９６】図２１において、２１００はユーザの興味
を反映した情報（前記ユーザの興味を反映したキーワー
ド、前記分類ラベルベクトル、前記枝切り肯定メトリッ
ク信号、前記枝切り否定メトリック信号）を生成する情
報フィルタ装置で、前記ユーザの興味を反映したキーワ
ードを記憶する符号辞書記憶部２、前記分類ラベルベク
トルを記憶する分類ラベル記憶部５３８、前記枝切り肯
定メトリック信号を記憶する枝切り肯定メトリック記憶
部５３２、前記枝切り否定メトリック信号を記憶する枝
切り否定メトリック記憶部５３３より構成される。

【０１９７】２１０１は前記ユーザの興味を反映したキ
ーワードをディスプレイ上に見やすく配置するための可
視化装置である。２１０２は後記の初期設定部２１０３
で設定されるパラメータ値（デフォルト値）をユーザが
変更できるようにするための設定入力部、２１０３は配
置領域（この領域内にキーワード体を配置する）の属性
（大きさ、形状、色）、コスト関数の係数、初期温度や
温度変更係数など、可視化装置２１０１の動作に必要と
なる種々のパラメータ値をデフォルト値または設定入力
部２１０２から入力された値に設定するための初期設定
部、２１０４は符号辞書記憶部２からのユーザーの興味
を反映したキーワード、分類ラベル記憶部５３８からの
分類ラベルベクトルを受け、キーワード体を生成するキ
ーワード体生成部である。

【０１９８】２１０５はキーワード体生成部２１０４か
らのキーワード体、初期設定部２１０３からの配置領域
を受け、キーワード体の初期配置を生成し、かつ、後記
コスト計算部２１０７で計算される前記初期配置のコス
トを保持する初期配置生成部、２１０６は枝切り肯定メ
トリック記憶部５３２からの枝切り肯定メトリック信号
と枝切り否定メトリック記憶部５３３からの枝切り否定
メトリック信号とを受け、枝切りメトリック信号を生成
する枝切りメトリック信号生成部、２１０７は初期設定
部２１０３からのコスト関数の係数、枝切りメトリック
信号生成部２１０６からの枝切りメトリック信号、初期
配置生成部２１０５や後記配置候補生成部２１０９から
の配置Ｓを受け、そのコストを計算するコスト計算部、
２１０８は現時点での配置とそのコストを保持する配置
保持部、２１０９は配置保持部２１０８で保持されてい
る配置を変更して配置候補を生成し、かつ、コスト計算
部２１０７で計算される前記配置候補のコストを保持す
る配置候補生成部である。

【０１９９】２１１０は配置保持部２１０８からの現時
点での配置とそのコストおよび配置候補生成部２１０９
からの配置候補とそのコストとを受け、さらに、後記温
度更新部２１１１で保持される温度を受け、次の時刻の
配置を決定し、その配置とコストとを配置保持部２１０
８に送る配置更新決定部であり、２１１１は初期設定部
２１０３からの初期温度や温度変更係数、配置更新決定
部２１１０での配置更新回数などを受け、温度を更新・
保持する温度更新部、２１１２は配置保持部で保持され
る配置を配置データ記憶部１００４に出力する配置出力
部である。

【０２００】以下では、各部の詳細を説明していくが、
情報フィルタ装置２１００内の符号辞書記憶部２、分類
ラベル記憶部５３８、枝切り肯定メトリック記憶部５３
２、枝切り否定メトリック記憶部５３３については、実
施の形態１と同様であるため、ここでは省略することと
する。

【０２０１】設定入力部２１０２は、初期設定２１０３
で設定されるパラメータ値（デフォルト値）をユーザが
変更できるようにするためのもので、キーボード、マウ
ス、音声マイクなどが利用できる。

【０２０２】初期設定部２１０３は、可視化装置２１０
１の動作に必要となる種々のパラメータの値を設定す
る。各パラメータの値には、設定入力部２１０２でユー
ザーが設定したパラメータ値を用いる。ユーザーによる
設定がなされていないパラメータには、デフォルト値が
設定される。初期設定部２１０３で設定されるパラメー
タとしては、初期配置生成部２１０５や配置候補生成部
２１０９で必要となる配置領域（この領域内にキーワー
ド体を配置する）の属性（大きさ、形状、色）、コスト
計算部２１０７で必要となるコスト関数の係数、温度更
新部２１１１で必要となる初期温度や温度変更係数など
がある。

【０２０３】キーワード体生成部２１０４は、符号辞書
記憶部２からのユーザーの興味を反映したキーワード、
分類ラベル記憶部５３８からの分類ラベルベクトルCatV
を受け、キーワード体を生成する。符号辞書記憶部２か
ら読み込んだ各キーワードi（i=1,...,nofDCK）毎に１
つのキーワード体iが生成されることになる。例えば、
キーワード体の形状を円形とする場合には、各キーワー
ド体iの形状を、キーワードiの重要性（キーワードの重
要性を評価するには、例えば、特開平９−２８８６８３
号公報に開示されているキーワードｉのキーワードコス
ト信号ＫＤ（ｉ）の値（ユーザーの興味の反映度合いが
強いキーワードほど大きな値をとる）を利用できる）を
反映した半径を持つ円形にすればよい。さらには、キー
ワード体iの分類ラベルCatV(i)（分類ラベルベクトルCa
tVの第i要素）を利用して、分類ラベルが同じキーワー
ド体群毎に色を割り当てることもできる。

【０２０４】初期配置生成部２１０５は、初期設定部２
１０３で設定された配置領域と、キーワード体生成部２
１０４で生成したnofDCK個のキーワード体i（i=1,...,n
ofDCK）を受け、配置Ｓを初期化する。なお、キーワー
ド体ｉ（＝１，．．．，nofDCK）の配置座標（中心座
標）を（ｓｘ（ｉ）、ｓｙ（ｉ））で表すと、配置Ｓは
Ｓ＝｛ｓｘ（ｉ）、ｓｙ（ｉ）｜ｉ＝１、．．．、nofD
CK｝と書くことができる。ここで、ｓｘ（ｉ）とｓｙ
（ｉ）はそれぞれキーワード体iのＸ座標値とＹ座標値
である。具体的な配置Ｓの初期化方法としては、キーワ
ード体iが配置領域内に収まるようにｓｘ（ｉ）とｓｙ
（ｉ）をランダムに設定するなどが考えられる。また、
分類ラベルが同じキーワード体群がまとまるように配置
Ｓを初期設定してもよい。このようにして生成された初
期配置Ｓはコスト計算部２１０７に送られ、そのコスト
Ｆ（Ｓ）が計算される。初期配置生成部２１０５では、
初期配置Ｓに加え、そのコストＦ（Ｓ）も保持すること
とする。

【０２０５】枝切りメトリック信号生成部２１０６は、
枝切り肯定メトリック記憶部５３２からの枝切り肯定メ
トリック信号CMY(i,j)（i,j=1,...,nofDCK）と枝切り否
定メトリック記憶部５３３からの枝切り否定メトリック
信号CMN(i,j)（i,j=1,...,nofDCK）とを受け、枝切りメ
トリック信号CM(i,j)（i,j=1,...,nofDCK）を生成す
る。具体的には、枝切りメトリック信号CM(i,j)を枝切
り肯定メトリック信号CMY(i,j)と枝切り否定メトリック
信号CMN(i,j)との要素毎の和などとすればよい。

【０２０６】コスト計算部２１０７は、初期設定部２１
０３からのコスト関数の係数、枝切りメトリック信号生
成部２１０６からの枝切りメトリック信号CM(i,j)（i,j
=1,...,nofDCK）を受け、コスト関数Ｆ（Ｓ）を生成す
る。CM(i,j) =CMY(i,j)+CMN(i,j)である場合には、コス
ト関数Ｆ（Ｓ）を（数６）のように生成すればよい。
（数６）のコスト関数Ｆ（Ｓ）における係数Ａ，Ｂの値
は初期設定部２１０３で設定された値を用いることとす
る。コスト計算部２１０７は、このように生成されたコ
スト関数Ｆ（Ｓ）を用いて、初期配置生成部２１０５や
後記配置候補生成部２１０９から入力される配置Ｓのコ
ストＦ（Ｓ）を計算し、出力する機能も持っている。

【０２０７】配置保持部２１０８は現時点での配置Ｓと
そのコストＦ（Ｓ）を保持する機能を持つ。したがっ
て、配置保持部２１０８は、まず最初（時刻０）に初期
配置生成部２１０８で生成された初期配置Ｓとそのコス
トＦ（Ｓ）を保持し、以降は後述の配置更新決定部２１
１０から出力される配置ＳとそのコストＦ（Ｓ）を保持
することになる。

【０２０８】配置候補生成部２１０９は、配置保持部２
１０８で保持されている配置Ｓを受け、それを変更して
配置候補Ｓ’を生成する。配置Ｓの変更の仕方として
は、例えば、あるキーワード体iを選択し、そのｓｘ
（ｉ）やｓｙ（ｉ）に乱数を加えるなどで実現できる。
また、複数のキーワード体（キーワード体群）を選択
し、同様の操作を行なうことも考えられる。配置候補生
成部２１０９は、こうして生成された配置候補Ｓ’と、
そのＳ’をコスト計算部２１０７に送ることで得られる
コストＦ（Ｓ’）を保持する機能を持つ。

【０２０９】配置更新決定部２１１０は、配置保持部２
１０８で保持されている配置ＳとそのコストＦ（Ｓ）、
配置候補生成部２１０９で保持されている配置Ｓ’とそ
のコストＦ（Ｓ’）、さらには、後述の温度更新部で保
持される温度Ｔを受け、次の時刻の配置Ｓを決定する。
具体的には、例えば、(数７)の確率で、配置候補Ｓ’を
次の時刻の配置Ｓとし、残りの確率で、現在の配置Ｓを
次の時刻の配置Ｓとすればよい。

【０２１０】配置更新決定部２１１０で決定された次の
時刻の配置ＳとそのコストＦ（Ｓ）は、配置保持部２１
０８で現在の時刻の配置ＳとそのコストＦ（Ｓ）として
保持される。つまり、配置更新決定部２１１０から配置
保持部２１０８へのフィードバックによりループが形成
され、配置Ｓが時々刻々と変化することになる。

【０２１１】温度更新部２１１１は初期設定部２１０３
からの初期温度Ｔや温度変更係数βを受け、現在の温度
Ｔを更新・保持する。例えば、配置更新決定部２１１０
での配置更新回数をカウントし、カウント数があらかじ
め決められた閾値以上になったとき、(数９)にしたがっ
て温度Ｔを更新すればよい。

【０２１２】配置出力部２１１２は配置保持部２１０８
で保持される配置Ｓをディスプレイやハードディスクな
どに出力するために配置データ記憶部１００４へと配置
データを書き込む。

【０２１３】以上の構成により、ユーザーの興味を反映
したキーワードについて、関係のあるキーワードのキー
ワード体を情報の分野毎にまとめて配置、表示すること
ができる。

【０２１４】（実施の形態３）以下では、本発明の実施
の形態３における情報可視化編集システムについて、以
下に説明する。情報を可視化してその結果をユーザの求
めに応じて編集することができる情報可視化編集システ
ムの一例を、図２２のブロック図と配置表示の好ましい
例を示した図２３とを用いて説明する。なお、実施の形
態１、実施の形態２での説明と同様に、２次元空間に配
置する場合を説明するが、３次元空間に配置する場合に
も容易に拡張できる。また、図２２においても、図２１
と同様に図１と共通で説明上特に記す必要のないブロッ
ク（例えばＣＰＵ１００２など）ならびにバス線は、図
面が煩雑にならないようにと、省略してある。

【０２１５】図２２において、２２０１は配置Ｓに含ま
れるキーワード体（ならびにその集合体）を切断する切
断線ＤＬを入力する切断線入力部であり、２２０２は、
前期切断線ＤＬと配置データ記憶部１００４から配置Ｓ
とを受け配置Ｓをいくつかの部分に切断した切断配置Ｄ
Ｓを計算する配置データ切断部であり、２２０３は配置
Ｓに含まれるキーワード体（ならびにその集合体）を接
続する接合線ＣＬを入力する接合線入力部であり、２２
０４は前記接合線ＣＬを受け、前記キーワード体（なら
びにその集合体）を接続した配置Ｓを計算する配置接合
部であり、その他のブロックは、実施の形態１ならびに
実施の形態２に記載したものと同じである。さらに、キ
ーワード体とキーワード体とを結ぶ直線をここでは接続
線と呼ぶ。

【０２１６】なお、キーワード体（ならびにその集合
体）を編集するための編集入力は、前記切断線ＤＬと前
記接合線ＣＬに限るものではない。切断個所、接合個所
を示すものは一定の領域を設定する図形であっても構わ
ない。

【０２１７】以下、以上のような構成をとった可視化装
置２１０１の動作について説明する。

【０２１８】実施の形態２で説明にしたがって、配置デ
ータ記憶部１００４に配置Ｓが書き込まれる。配置Ｓは
モニタ１００３に、図２３に示したような形式で出力さ
れる。ユーザは、モニタ１００３の出力を見ながら、切
断線入力部２２０１を操作して図２４に示したような配
置Ｓを切断する切断線ＤＬを入力する。コンピュータの
マウスは、前記切断線入力部２２０１ならびに前記接合
線入力部２２０３の好ましい例の一つである。前記切断
線ＤＬを受けた配置データ切断部２２０２は、前記配置
Ｓの接続線の内、前記切断線ＤＬと交差する接続線ＣＬ
（ｉｄ，ｊｄ）を検出し、枝切り肯定メトリック記憶部
５３２に記憶された枝切り肯定メトリック信号ＣＭＹの
（ｉｄ，ｊｄ）成分ＣＭＹ（ｉｄ，ｊｄ）と（ｊｄ，ｉ
ｄ）成分ＣＭＹ（ｊｄ，ｉｄ）とを０に設定する。この
処理をすべての交差する接続線に対して行う。これによ
って、図２５の上部に示したように、図２３では一塊で
あったキーワード体の集団が２つに分割された配置Ｓ
１、Ｓ２を得ることができる。これは、一つのカテゴリ
を２つのカテゴリに分割することに対応しており、実施
の形態１に記載したメトリック合成処理以下の処理を行
うことにより、分割された配置Ｓ１、Ｓ２に対応する新
たな分類ラベルベクトルを得られる。

【０２１９】また、ユーザは、モニタ１００３の出力を
見ながら、接合線入力部２２０３を操作して図２４に示
したような配置Ｓの部分を接続する接合線ＣＬを入力す
る。前記接合線ＣＬを受けた配置データ接合部２２０４
は、前記配置Ｓのキーワード体の内、前記接合線ＣＬに
よって結ばれたキーワード体ｉｃとキーワード体ｊｃを
検出し、枝切り肯定メトリック記憶部５３２に記憶され
た枝切り肯定メトリック信号ＣＭＹの（ｉｃ，ｊｃ）成
分ＣＭＹ（ｉｃ，ｊｃ）と（ｊｃ，ｉｃ）成分ＣＭＹ
（ｊｄ，ｉｄ）とを１に設定する。

【０２２０】この処理をすべての接続されたキーワード
体に対して行う。これによって、図２５左下に示したよ
うに、図２３では２つであったキーワード体の集団が１
つに接合された配置Ｓ３を得ることができる。これは、
１つのカテゴリを２つのカテゴリに分割することに対応
しており、実施の形態１に記載したメトリック合成処理
以下の処理を行うことにより、接合された配置Ｓ３に対
応する新たな分類ラベルベクトルを得られる。

【０２２１】以上のように、配置Ｓに含まれるキーワー
ド体（ならびにその集合体）を切断する切断線ＤＬを入
力する切断線入力部と、前記切断線ＤＬと配置データ記
憶部から配置Ｓとを受け配置Ｓをいくつかの部分に切断
した切断配置ＤＳを計算する配置データ切断部と、配置
Ｓに含まれるキーワード体（ならびにその集合体）を接
続する接合線ＣＬを入力する接合線入力部と、前記接合
線ＣＬを受け、前記キーワード体（ならびにその集合
体）を接続した配置Ｓを計算する配置接合部を設けるこ
とにより、可視化された分類結果をユーザの手で編集で
きる情報可視化分類装置を実現できる。

【０２２２】

【発明の効果】以上のように本発明は、情報が必要か否
かのユーザ入力によりユーザの興味を獲得する情報フィ
ルタ装置で得られたキーワードと、枝切り肯定メトリッ
ク信号および枝切り否定メトリック信号の少なくとも一
方を受け、前記キーワードの各々に対し、ユーザの興味
を反映した形状および大きさおよび色を持ったキーワー
ド体を設定し、前記キーワード体を配置して、ディスプ
レイ上に前記キーワード体と前記キーワードを表示する
ようにしたことで、前記キーワードのキーワード体の形
状、大きさおよび色の少なくとも１つを、ユーザの興味
の反映度合いを用いて決定することができる上、前記枝
切り肯定メトリック信号および枝切り否定メトリック信
号の少なくとも一方を利用して、関係のあるキーワード
のキーワード体を情報の分野毎にまとめて配置でき、さ
らに、ディスプレイ上に前記キーワード体と前記キーワ
ードを理解し易く表示することができるキーワードの可
視化方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１のキーワード可視化シス
テムのブロック図

【図２】本発明の実施の形態１のキーワード可視化シス
テムで用いる情報フィルタ装置のブロック図

【図３】本発明の実施の形態１のキーワード可視化シス
テムで用いる情報フィルタ装置の概略を示すブロック図

【図４】同情報フィルタ装置におけるメトリック学習を
行なう部分の構成を示すブロック図

【図５】同情報フィルタ装置のベクトル生成部の動作を
説明するフローチャート

【図６】同情報フィルタ装置の未読データ書き込み制御
部の動作を説明するフローチャート

【図７】同情報フィルタ装置の分類インタフェースユニ
ットの動作を説明するフローチャート

【図８】同情報フィルタ装置の学習制御部の動作を説明
するフローチャート

【図９】同情報フィルタ装置のメトリック学習部の動作
を説明するフローチャート

【図１０】同情報フィルタ装置の判定面学習部の動作を
説明するフローチャート

【図１１】同情報フィルタ装置の判定面学習部の動作を
説明するための図

【図１２】同情報フィルタ装置の判定面学習部の動作を
説明するための図

【図１３】同情報フィルタ装置のメトリック分割ユニッ
トのブロック結線図

【図１４】同情報フィルタ装置のメトリック分割ユニッ
トの枝切り処理部の動作を説明するフローチャート

【図１５】同情報フィルタ装置のメトリック分割ユニッ
トの枝切りメトリック合成部の動作を説明するフローチ
ャート

【図１６】同情報フィルタ装置のメトリック分割ユニッ
トの行列演算制御部の動作を説明するフローチャート

【図１７】同情報フィルタ装置のメトリック分割ユニッ
トの分類メトリック書き出し部の動作を説明するフロー
チャート

【図１８】本発明の実施の形態１のキーワード可視化シ
ステムの動作を説明するフローチャート

【図１９】本発明のキーワード可視化システムの初期配
置例を示す図

【図２０】本発明のキーワード可視化システムによる配
置結果例を示す図

【図２１】本発明の実施の形態２のキーワード可視化シ
ステムの構成を示すブロック図

【図２２】本発明の実施の形態３の情報可視化編集シス
テムの構成を示すブロック図

【図２３】本発明の実施の形態３によって可視化された
キーワード配置の例を示す図

【図２４】本発明の実施の形態３によって可視化された
キーワード配置ならびに切断線と接合線の入力例を示す
図

【図２５】本発明の実施の形態３によって編集されたキ
ーワード配置の例を示す図

【符号の説明】

１ベクトル生成部２辞書記憶部３スコア計算部５肯定メトリック記憶部６否定メトリック記憶部７必要性計算部８判定パラメータ記憶部９未読データ書き込み制御部１０未読データ記憶部１１未読データ出力制御部１２教師データ制御部１３教師データ記憶部１４学習制御部１６、１７、１８スイッチ１９メトリック学習部２０学習用ベクトル生成部２１判定面学習部２２スコア計算部３４データ表示装置５０情報フィルタリングユニット５１インタフェースユニット５２学習ユニット５３メトリック分割ユニット５４分類パラメータ記憶部５５分類情報フィルタリングユニット５６分類未読データ記憶部６０データベース記憶部６１データベース読み出し部６２データベース再構築制御部６３スイッチ６４適応データベース書き込み部６５適応データベース記憶部７０分類インタフェースユニット１００情報入力端子１０１キーワード数信号入力端子１０２キーワード信号入力端子１０３データ読み出し開始信号入力端子１０５教師信号入力端子１０６学習開始信号入力端子１０７学習制御部指示信号出力端子１０８分類開始信号入力端子１１０未読データ部指示端子５３２枝切り肯定メトリック記憶部５３３枝切り否定メトリック記憶部５３８分類ラベル記憶部１０００可視化装置１００１メモリ１００２ＣＰＵ１００３ディスプレイ／キーボード１００４配置データ１００５ＦＤ１００６Ｉ／Ｆ１００７情報フィルタ装置１００８Ｉ／Ｆ１００９ネットワーク２１００情報フィルタ装置２１０１可視化装置２１０２設定入力部２１０３初期設定部２１０４キーワード体生成部２１０５初期配置生成部２１０６枝切りメトリック信号生成部２１０７コスト計算部２１０８配置保持部２１０９配置候補生成部２１１０配置更新決定部２１１１温度更新部２１１２配置出力部２２０１切断線入力部２２０２配置データ切断部２２０３接合線入力部２２０４配置データ接合部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者岡夏樹神奈川県川崎市多摩区東三田３丁目10番１号松下技研株式会社内 (72)発明者吉田秀行神奈川県川崎市多摩区東三田３丁目10番１号松下技研株式会社内 (72)発明者志田武彦神奈川県川崎市多摩区東三田３丁目10番１号松下技研株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】少なくとも、キーワードを入力として受
け、前記キーワードの各々に対し、形状、大きさ及び色
を持ったキーワード体を設定し、前記キーワード体を配
置して、ディスプレイ上に前記キーワード体を表示する
ことを特徴とするキーワードの可視化方法。
【請求項２】キーワード体を配置する際に、２次元空
間上に配置することを特徴とする請求項１に記載のキー
ワードの可視化方法。
【請求項３】キーワード体を配置する際に、３次元空
間上に配置することを特徴とする請求項１に記載のキー
ワードの可視化方法。
【請求項４】キーワードは、ユーザの興味の反映度合
いを持ったキーワードであることを特徴とする請求項１
及至３のいずれかに記載のキーワードの可視化方法。
【請求項５】キーワードは、情報が必要か否かのユー
ザ入力によりユーザの興味を獲得する情報フィルタ装置
で得られたキーワードであることを特徴とする請求項４
に記載のキーワードの可視化方法。
【請求項６】キーワードのキーワード体の少なくとも
形状、大きさ、色の１つは、対応するキーワードに対し
てのユーザの興味の反映度合いを用いて決定することを
特徴とする請求項４または５記載のキーワードの可視化
方法。
【請求項７】キーワードのキーワード体が、少なくと
も対応するキーワードおよび／または前記キーワードに
対してのユーザの興味の反映度合いを用いて決定された
音を有し、前記キーワード体内にカーソルが入ったとき
に、前記音を出力することを特徴とする請求項４及至６
のいずれかに記載のキーワードの可視化方法。
【請求項８】キーワード間の関係情報をも受けること
を特徴とする請求項１及至７のいずれかに記載のキーワ
ードの可視化方法。
【請求項９】キーワード間の関係情報は、少なくと
も、情報が必要か否かのユーザ入力によりユーザの興味
を獲得する情報フィルタ装置で得られた枝切り肯定メト
リック信号を含むことを特徴とする請求項８に記載のキ
ーワードの可視化方法。
【請求項１０】キーワード間の関係情報は、少なくと
も、情報が必要か否かのユーザ入力によりユーザの興味
を獲得する情報フィルタ装置で得られた枝切り否定メト
リック信号を含むことを特徴とする請求項８または９記
載のキーワードの可視化方法。
【請求項１１】キーワード間の関係情報は、少なくと
も、情報が必要か否かのユーザ入力によりユーザの興味
を獲得する情報フィルタ装置で得られた分類ラベルベク
トルを含むことを特徴とする請求項８及至１０のいずれ
かに記載のキーワードの可視化方法。
【請求項１２】前記キーワード体を配置する際に、初
期配置を生成し、前記キーワード体またはキーワード体
群の配置位置の修正を通じて前記配置の更新を繰り返し
行なうことを特徴とする請求項１及至１１のいずれかに
記載のキーワードの可視化方法。
【請求項１３】前記配置の更新を繰り返し行なう際
に、情報が必要か否かのユーザ入力によりユーザの興味
を獲得する情報フィルタ装置で得られた枝切り肯定メト
リック信号を少なくとも用いたコスト関数を利用するこ
とを特徴とする請求項１２に記載のキーワードの可視化
方法。
【請求項１４】前記配置の更新を繰り返し行なう際
に、情報が必要か否かのユーザ入力によりユーザの興味
を獲得する情報フィルタ装置で得られた枝切り否定メト
リック信号を少なくとも用いたコスト関数を利用するこ
とを特徴とする請求項１２または１３記載のキーワード
の可視化方法。
【請求項１５】前記キーワード体群の決定は、情報が
必要か否かのユーザ入力によりユーザの興味を獲得する
情報フィルタ装置で得られた分類ラベルベクトルを少な
くとも利用することを特徴とする請求項１２及至１４の
いずれかに記載のキーワードの可視化方法。
【請求項１６】前記キーワード体群の決定は、配置に
おける前記キーワード体間の距離を少なくとも利用する
ことを特徴とする請求項１２及至１５のいずれかに記載
のキーワードの可視化方法。
【請求項１７】少なくとも、キーワードを入力として
受ける入力部と、前記キーワードの各々に対し、形状、
大きさ及び色を持ったキーワード体を設定する初期化部
と、前記キーワード体を配置する配置部と、ディスプレ
イ上に前記キーワード体を表示する表示部とを具備する
ことを特徴とするキーワードの可視化装置。
【請求項１８】前記配置部は、２次元空間上に配置す
ることを特徴とする請求項１７に記載のキーワードの可
視化装置。
【請求項１９】前記配置部は、３次元空間上に配置す
ることを特徴とする請求項１７に記載のキーワードの可
視化装置。
【請求項２０】前記キーワードは、ユーザの興味の反
映度合いを持ったキーワードであることを特徴とする請
求項１７及至１９のいずれかに記載のキーワードの可視
化装置。
【請求項２１】前記キーワードは、情報が必要か否か
のユーザ入力によりユーザの興味を獲得する情報フィル
タ装置で得られたキーワードであることを特徴とする請
求項２０に記載のキーワードの可視化装置。
【請求項２２】前記キーワードのキーワード体の少な
くとも形状、大きさ、色の１つは、少なくとも対応する
キーワードに対してのユーザの興味の反映度合いを用い
て決定することを特徴とする請求項２０または２１記載
のキーワードの可視化装置。
【請求項２３】前記キーワードのキーワード体が、少
なくとも対応するキーワードおよび／または前記キーワ
ードに対してのユーザの興味の反映度合いを用いて決定
された音を有し、前記キーワード体内にカーソルが入っ
たときに、前記音を出力することを特徴とする請求項２
０及至２２のいずれかに記載のキーワードの可視化装
置。
【請求項２４】キーワード間の関係情報をも受けるこ
とを特徴とする請求項１７及至２３のいずれかに記載の
キーワードの可視化装置。
【請求項２５】前記キーワード間の関係情報は、少な
くとも、情報が必要か否かのユーザ入力によりユーザの
興味を獲得する情報フィルタ装置で得られた枝切り肯定
メトリック信号を含むことを特徴とする請求項２４に記
載のキーワードの可視化装置。
【請求項２６】前記キーワード間の関係情報は、少な
くとも、情報が必要か否かのユーザ入力によりユーザの
興味を獲得する情報フィルタ装置で得られた枝切り否定
メトリック信号を含むことを特徴とする請求項２４また
は２５記載のキーワードの可視化装置。
【請求項２７】前記キーワード間の関係情報は、少な
くとも、情報が必要か否かのユーザ入力によりユーザの
興味を獲得する情報フィルタ装置で得られた分類ラベル
ベクトルを含むことを特徴とする請求項２４及至２６の
いずれかに記載のキーワードの可視化装置。
【請求項２８】前記配置部は、初期配置を生成する初
期化手段と、前記キーワード体またはキーワード体群の
配置位置の修正を通じて前記配置の更新を繰り返し行な
う配置修正手段とを具備することを特徴とする請求項１
７及至２７のいずれかに記載のキーワードの可視化装
置。
【請求項２９】前記配置修正手段は、情報が必要か否
かのユーザ入力によりユーザの興味を獲得する情報フィ
ルタ装置で得られた枝切り肯定メトリック信号を少なく
とも用いたコスト関数を利用することを特徴とする請求
項２８に記載のキーワードの可視化装置。
【請求項３０】前記配置の更新を繰り返し行なう際
に、情報が必要か否かのユーザ入力によりユーザの興味
を獲得する情報フィルタ装置で得られた枝切り否定メト
リック信号を少なくとも用いたコスト関数を利用するこ
とを特徴とする請求項２８または２９記載のキーワード
の可視化装置。
【請求項３１】前記キーワード体群の決定は、情報が
必要か否かのユーザ入力によりユーザの興味を獲得する
情報フィルタ装置で得られた分類ラベルベクトルを少な
くとも利用することを特徴とする請求項２８及至３０の
いずれかに記載のキーワードの可視化装置。
【請求項３２】前記キーワード体群の決定は、配置に
おける前記キーワード体間の距離を少なくとも利用する
ことを特徴とする請求項２８及至３１のいずれかに記載
のキーワードの可視化装置。
【請求項３３】コンピュータによってキーワードを可
視化するプログラムを記録した記憶媒体であって、少な
くとも、キーワードを入力として受け、前記キーワード
の各々に対し、形状、大きさ及び色を持ったキーワード
体を設定し、前記キーワード体を配置して、ディスプレ
イ上に前記キーワード体を表示することを特徴とする可
視化プログラムを記録した記憶媒体。
【請求項３４】キーワードは、ユーザの興味の反映度
合いを持ったキーワードであることを特徴とする請求項
３３記載の可視化プログラムを記録した記憶媒体。
【請求項３５】キーワードは、情報が必要か否かのユ
ーザ入力によりユーザの興味を獲得する情報フィルタ装
置で得られたキーワードであることを特徴とする請求項
３３に記載の可視化プログラムを記録した記憶媒体。
【請求項３６】ディスプレイ上にキーワードを可視化
する方法であって、キーワード体に加えてキーワードを
表示することを特徴とする請求項１乃至１６のいずれか
に記載のキーワードの可視化方法。
【請求項３７】ディスプレイ上にキーワードを可視化
する装置であって、キーワード体に加えてキーワードを
表示することを特徴とする請求項１７乃至３２のいずれ
かに記載の可視化装置。
【請求項３８】ディスプレイ上にキーワードを可視化
することを特徴とする可視化プログラムを記録した記憶
媒体であって、キーワード体に加えてキーワードを表示
することを特徴とする請求項３３乃至３５のいずれかに
記載の可視化プログラムを記録した記憶媒体。
【請求項３９】可視化されたキーワードをユーザから
の編集入力によって編集できることを特徴とする請求項
１乃至１６および請求項３６のいずれかに記載のキーワ
ードの可視化方法。
【請求項４０】可視化されたキーワードをユーザから
の編集入力によって編集できることを特徴とする請求項
１７乃至３２および請求項３７のいずれかに記載のキー
ワードの可視化装置。
【請求項４１】可視化されたキーワードをユーザから
の編集入力によって編集できることを特徴とする請求項
３３乃至３５および請求項３８のいずれかに記載の可視
化プログラムを記録した記憶媒体。