JP2001337986A - 情報フィルタ装置及び情報フィルタリング方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 情報をユーザーの必要度にしたがって並べ、
ユーザーに対して必要性の高い情報から順に提供できる
情報フィルタ装置とその方法を提供するものである。 【解決手段】 ベクトル生成部１により情報に割り振ら
れた複数のキーワードをベクトルに変換し、スコア計算
部３により前記ベクトルと使用者からの教師信号を用い
てスコアを計算し、必要性計算部７により前記スコアか
ら必要性と信頼性を計算し、メトリック学習部１９によ
りスコア計算部３がスコアを計算する際に用いるメトリ
ックを使用者から与えられる情報の必要／不要という単
純な評価をもとに計算する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、電子または光等を
媒体とする記憶装置や情報通信網から必要な情報を取り
出し易くする情報フィルタ装置及び情報フィルタリング
方法に関するものであり、本願出願人が先に出願した特
願平０８−２３００１２号の情報フィルタ装置を、より
簡単な構成とし、より計算を簡略化し、より好ましい初
期設定方法を実現するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、情報フィルタ装置は、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、その実現が強く望
まれている。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。このために、大量の情報の
中に必要と思う情報が埋没することが、しばしば起こ
る。

【０００３】情報フィルタ装置に関連する従来技術とし
ては、特許検索などに用いられるキーワード論理式をあ
げることができる。すなわち、数十万から数百万件に及
ぶ特許情報をキーワード論理式によりフィルターリング
するものである。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、キーワ
ード論理式を用いる従来の検索においては、使用者がキ
ーワードについての論理式を精度良く設定する必要があ
るので、使用者がファイリングされているデータ群の癖
（例えば、どのような条件の基に、当該データのキーワ
ードが決定されているのか等）やシステムの構造（例え
ば、キーワードがシソーラス体系のあるシステムである
か否か等）を十分に知り得ていなければ良い検索ができ
ない。このため、初心者には精度の高い情報フィルタリ
ングを行うことができないという課題があった。

【０００５】また、情報フィルタリングした結果もキー
ワードについての論理式に適合するという評価があるだ
けであり、たまたまキーワードでは合致しているが、内
容は求めているものとは異なるケースであったり、ある
いは多くの検索結果から使用者にとって必要度の高い情
報をその結果から順に取り出すことは容易ではない。

【０００６】本発明は、上記従来の課題を解決するもの
であり、初心者にも精度の高い情報フィルタリングがで
き、かつ使用者にとって必要性の高い情報を取り出し易
い情報フィルタ装置及び情報フィルタリング方法を提供
することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の情報フィルタ装置は、情報に割り振られた
複数のキーワードをベクトルに変換する手段、前記ベク
トルと使用者がどんな情報を必要とし不要としたかを表
現した行列を用いてスコアを計算する手段、前記スコア
から必要性と信頼性を計算する手段、及び前記必要性の
大きい順に情報を並べ変える未読データ書き込み制御手
段からなる情報フィルタリングユニットと、必要性の大
きい順に情報を提示し、提示した情報が必要か不要かと
いうユーザーの評価を入力できるインタフェースユニッ
トと、ユーザーの評価と前記複数のキーワードとからス
コア計算に用いる行列を修正する学習ユニットとを含む
構成を有している。

【０００８】このような構成によって、複数のキーワー
ドは、距離の定義ができない記号から、使用者の必要度
を反映したメトリックを用いて距離を定義できるベクト
ル表現へと変換され、使用者の必要度を定量化すること
ができ、使用者は必要性の高い情報から順に情報を得る
ことができるようになる。

【０００９】

【発明の実施の形態】本発明は、電子又は光を媒体とす
る情報記憶媒体又は情報通信網から所定の情報を取り出
すために、少なくとも入力端子からの入力を用いて情報
の提示の順序付けの仕方を変えることを特徴とする情報
フィルタ装置であって、情報の提示の順序付けのため
に、複数のキーワード信号を辞書を用いてベクトル信号
に変換する手段と、必要な情報から構成される肯定メト
リック信号、不要な情報から構成される否定メトリック
信号及び前記ベクトル信号を用いて肯定スコア信号及び
否定スコア信号を計算する手段と、前記肯定スコア信号
と前記否定スコア信号との差を必要性信号として計算す
る手段とを備え、前記必要性信号の大きさにより情報の
提示の順序を決めることを特徴とする情報フィルタ装置
であり、必要性の高い順に情報をユーザーに提示できる
という作用を持つ。

【００１０】本発明はまた、肯定メトリック信号と否定
メトリック信号はそれぞれ行列であり、前記行列の（ｉ
ｊ）成分は、必要とされた情報の頻度と不要とされた情
報の頻度と、辞書のｉ番目のキーワード信号と辞書のｊ
番目のキーワード信号が同時に含まれた情報が必要とさ
れた頻度と、辞書のｉ番目のキーワード信号と辞書のｊ
番目のキーワード信号が同時に含まれた情報が不要とさ
れた頻度とから計算されることを特徴とする情報フィル
タ装置であり、必要性の高い順に情報をユーザーに提示
できるという作用を持つ。

【００１１】本発明はまた、行列の（ｉｊ）成分は、情
報が必要であるか不要であるかを示す確率分布と、辞書
のｉ番目のキーワード信号と辞書のｊ番目のキーワード
信号が同時に含まれた情報が必要であるか不要であるか
を示す確率分布との違いを定量的に評価する信号である
ことを特徴とする情報フィルタ装置であり、必要性の高
い順に情報をユーザーに提示できるという作用を持つ。

【００１２】本発明はまた、電子又は光を媒体とする情
報記憶媒体又は情報通信網から所定の情報を取り出すた
めに、少なくとも入力端子からの入力を用いて情報の提
示の順序付けの仕方を変えることを特徴とする情報フィ
ルタ装置であって、情報の提示の順序付けのために、複
数のキーワード信号を辞書を用いてベクトル信号に変換
する手段を有し、前記ベクトル信号と情報が必要か否か
という入力から計算されたベクトルで表現されるメトリ
ック信号とからスコア信号を計算し、そのスコア信号を
利用して情報の提示順序を決める情報フィルタ装置であ
り、必要性の高い順に情報をユーザーに提示できるとい
う作用を持つ。

【００１３】本発明はまた、メトリック信号は、肯定メ
トリック信号と否定メトリック信号はそれぞれベクトル
であり、前記行列のｉ成分は、必要とされた情報の頻度
と不要とされた情報の頻度と、辞書のｉ番目のキーワー
ド信号が含まれた情報が必要とされた頻度と、辞書のｉ
番目のキーワード信号が含まれた情報が不要とされた頻
度とから計算されることを特徴とする情報フィルタ装置
であり、必要性の高い順に情報をユーザーに提示できる
という作用を持つ。

【００１４】本発明はまた、ベクトルのｉ成分は、情報
が必要であるか不要であるかを示す確率分布と、辞書の
ｉ番目のキーワード信号が含まれた情報が必要であるか
不要であるかを示す確率分布との違いを定量的に評価す
る信号であることを特徴とする情報フィルタ装置であ
り、必要性の高い順に情報をユーザーに提示できるとい
う作用を持つ。

【００１５】本発明はまた、未読の情報を記憶する未読
データ記憶部と、前記未読の情報を必要性信号の大きさ
の順に並べて前記未読データ記憶部に書き込む未読デー
タ書き込み制御部と、前記未読データを順に提示する未
読データ出力制御部とを有する情報フィルタ装置であ
り、電子ニュース等のように次々と流入してくる情報か
ら必要とする情報を優先的に提示できるので、必要性の
高い順に情報をユーザーに提示できるという作用を持
つ。

【００１６】本発明はまた、情報の必要性を評価するた
めの辞書装置であって、情報が必要か否かを示す信号と
前記情報に付けられたひとつまたは複数のキーワード信
号とを用いて、情報の必要性を評価するために適するよ
うに辞書の内容を変更することを特徴とする適応辞書装
置を有することを特徴とする情報フィルタ装置であり、
必要性の高い順に情報をユーザーに提示できるという作
用を持つ。

【００１７】本発明はまた、辞書の内容の変更は、必要
とされた情報の頻度と、不要とされた情報の頻度と、そ
れぞれのキーワード信号について、前記キーワード信号
を含む情報が必要とされた頻度と、前記キーワード信号
を含む情報が不要とされた頻度とから計算されるキーワ
ードコスト信号を用いて行われることを特徴とする適応
辞書装置を有することを特徴とする情報フィルタ装置で
あり、必要性の高い順に情報をユーザーに提示できると
いう作用を持つ。

【００１８】本発明はまた、それぞれのキーワード信号
のキーワードコスト信号は、情報が必要であるか不要で
あるかを示す確率分布と、前記キーワード信号を含む情
報が必要であるか不要であるかを示す確率分布との違い
を定量的に評価する信号であることを特徴とする適応辞
書装置を有することを特徴とする情報フィルタ装置であ
り、必要性の高い順に情報をユーザーに提示できるとい
う作用を持つ。

【００１９】本発明はまた、それぞれのキーワード信号
のキーワードコスト信号は、情報が必要であるか不要で
あるかを示す確率分布と、前記キーワード信号が含まれ
た情報が必要であるか不要であるかを示す確率分布との
違いが大きいほど大きな値の信号であり、前記キーワー
ドコスト信号が大きなキーワード信号を残し、小さいキ
ーワード信号を破棄することを特徴とする適応辞書装置
を有することを特徴とする情報フィルタ装置であり、必
要性の高い順に情報をユーザーに提示できるという作用
を持つ。

【００２０】本発明はまた、入力端子からの入力が、提
示された情報を必要とした回数を示す全肯定回数及び前
記情報を不要とした回数を示す全否定回数を記憶する回
数記憶部と、キーワード信号を示す文字列を数字に変換
する対応表、前記文字列がキーワード信号として含まれ
た情報を必要とした回数を示す肯定回数及び前記文字列
がキーワード信号として含まれた情報を不要とした回数
を示す否定回数を記憶した適応辞書記憶部と、提示され
た情報が必要か否かという入力端子からの入力、前記情
報に含まれたキーワード信号、前記全肯定回数、前記全
否定回数及び前記適応辞書記憶部に記憶された信号から
前記全肯定回数、前記全否定回数及び前記適応辞書記憶
部に記憶された信号を更新する辞書学習部とを有するこ
とを特徴とする適応辞書装置を有することを特徴とする
情報フィルタ装置であり、必要性の高い順に情報をユー
ザーに提示できるという作用を持つ。

【００２１】本発明はまた、キーワード信号は、分類コ
ードを含むことを特徴とする情報フィルタ装置であり、
必要性の高い順に情報をユーザーに提示できるという作
用を持つ。

【００２２】本発明はまた、情報に対する評価のユーザ
ー入力が必要だけである場合に、情報がユーザーにとっ
て必要である確率を、０と１以外の値とすることを特徴
とする情報フィルタ装置であり、必要性の高い順に情報
をユーザーに提示できるという作用を持つ。

【００２３】本発明はまた、情報に対する評価のユーザ
ー入力が不要だけである場合に、情報がユーザーにとっ
て不要である確率を、０と１以外の値とすることを特徴
とする情報フィルタ装置であり、必要性の高い順に情報
をユーザーに提示できるという作用を持つ。

【００２４】本発明はまた、データベースを再構築する
装置であって、上記本発明により実現された情報フィル
タ装置を用いたことを特徴とするデータベース再構築装
置であり、必要性の高いデータにアクセスしやすいデー
タベースを再構築できるという作用を持つ。

【００２５】本発明はまた、電子又は光を媒体とする情
報記憶媒体又は情報通信網から所定の情報を取り出すた
めに、少なくとも入力端子からの入力を用いて情報の提
示の順序付けの仕方を変えることを特徴とする情報フィ
ルタ方法であって、情報の提示の順序付けのために、複
数のキーワード信号を辞書を用いてベクトル信号に変換
し、必要な情報から構成される肯定メトリック信号、不
要な情報から構成される否定メトリック信号及び前記ベ
クトル信号を用いて肯定スコア信号及び否定スコア信号
を計算し、前記肯定スコア信号と前記否定スコア信号と
の差を必要性信号とし、前記必要性信号の大きさにより
情報の提示の順序を決めることを特徴とする情報フィル
タリング方法であり、必要性の高い順に情報をユーザー
に提示できるという作用を持つ。

【００２６】以下、本発明の実施の形態について、図１
から図１２を用いて説明する。 （実施の形態１）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。図１は本発明の第
１の実施の形態の情報フィルタ装置の構成を示すブロッ
ク図であり、図２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。

【００２７】まず最初に、図２を用いて本発明の基本概
念を説明する。本発明の情報フィルタ装置における基本
概念は、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５０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インタフ
ェースユニット５１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とからなる。

【００２８】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。

【００２９】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。

【００３０】次に、その評価された新たな「情報」は、
未読データ記憶部１０に、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。

【００３１】そして、ユーザーが望めば、インタフェー
スユニット５１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、ディスプレーに表示）する。その際
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インタフェースユニッ
ト５１を介して入力することにより、インタフェースユ
ニット５１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。次に学習ユニット５
２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の履歴内容を書き換える。

【００３２】以上、本発明の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」をインタフェースユニット５１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」を優先的に提
示することができる。

【００３３】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、インタフェースユニット５
１でユーザーに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。

【００３４】さて、本発明において重要な点は、いかに
必要性信号（ある「情報」が必要であったとの教師信
号）を計算するかである。以下に述べる好ましい実施の
形態では、必要性信号は概念的に次のような量として計
算される。上述した如く、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。

【００３５】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。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。

【００３６】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。このようにして、前記
数値を用いてユーザーの必要性を予測することができ
る。

【００３７】本発明では、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。そのために、実施の形態１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を以下の式のように計算する。

【００３８】

【数１】 ・・・（１） なお、以下の説明では、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」と呼こ、長さＳＹを肯定信号と呼ぶ。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。

【００３９】本発明は、以下に図１を用いて詳細説明す
るように、さらに工夫を重ねて、精度の高い必要性信号
の計算を実現している。図２に示した情報フィルタリン
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。

【００４０】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１に即して説明する。図
１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辞書記憶部である。こ
の辞書記憶部２に記憶された符号辞書信号は、「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 ＤＣＫ〔１〕＝（Ｗ〔１〕，Ｃ〔１〕） ・ ・ ・ ＤＣＫ〔nofDCK〕＝（Ｗ〔nofDCK〕，Ｃ〔nofDCK〕） ・・・（２） であり、ベクトル生成部１は、キーワード数信号nofKs
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Ｓ
Ｎ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。
７は前記肯定信号ＳＹと前記否定信号ＳＮを受け必要性
信号Ｎと信頼性信号Ｒを計算する必要性計算部である。
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に書き込む味読データ書き込み制御部、１
０は前記「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 ＵＲＤ[1] ＝（Ｎ[1] ，Ｒ[1] ，nofKs[1]，Ｋｓ[1] ，Ｄ[1] ） ・ ・ ・ ＵＲＤ[nofURD]＝（Ｎ[nofURD]，Ｒ[nofURD]，nofKs[nofURD] ，Ｋｓ[nofURD] ，Ｄ[nofURD]） ・・・（３） を記憶する未読データ記憶部、１３は最大nofTD 個の教
師データ信号 ＴＤ[1] ＝（Ｔ[1] ，ＴnofKs[1]，ＴＫｓ[1] ） ・ ・ ・ ＴＤ[nofTD] ＝（Ｔ[nofTD] ，ＴnofKs[nofTD]，ＴＫｓ[nofTD] ） ・・・（４） を記憶する教師データ記憶部である。

【００４１】次に、図２で示したインタフェースユニッ
ト５１のブロックの構成を説明する。図１において、１
１は制御信号ＤＯを受け未読データ記憶部１０から未読
データ信号ＵＲＤ［１］を読み出し、表示信号ＤＤを出
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に書き込む未読デ
ータ出力制御部である。

【００４２】次に、図２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１４によって制御される。

【００４３】図１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、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。１４は学習開始信号ＬＳ
を受けてメトリック学習部１９を制御する学習制御部で
ある。

【００４４】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。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ＭＮ
とを（nofDCK×nofDCK）零行列と、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。

【００４５】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１
０１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［nofK
s ］）が入力される。このベクトル生成部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。

【００４６】次に、ベクトル生成部１の動作を図３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３ステップＳ１）、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Ｓ２、Ｓ３）。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Ｓ４）。

【００４７】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Ｓ５）。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Ｓ６）。両者が一致
するか、または辞書カウンタ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
３ステップＳ５〜Ｓ７の処理を繰り返す（同図ステップ
Ｓ７）。

【００４８】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Ｓ８）、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Ｓ９）。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no
fKs より大きくなるまで実行する（同図ステップ（Ｓ１
０）。

【００４９】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。

【００５０】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を次の式のように計算する。

【００５１】

【数２】 ・・・（５）

【００５２】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を次の式のように計
算する。

【００５３】

【数３】 ・・・（６）

【００５４】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。本発明では、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９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ＳＮ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８に示したように適切な係数Ｃを１
に設定することにより、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。

【００５５】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。

【００５６】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、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−ＳＮ と計算し、信頼性信号Ｒを Ｒ＝ＳＹ＋ＳＮ と計算する。

【００５７】次に、未読データ書き込み制御部９の動作
を、図４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Ｋ
ｓ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４ステップＳ１１）。次に、ｉ＝１とし（同図ステ
ップＳ１２）、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Ｓ１３）、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Ｓ１４、Ｓ１５）。そして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Ｓ１６〜Ｓ１９）、その後、
ｉ１番目の未読データＵＲＤ［ｉ１］を Ｎ［ｉ１］ ＝Ｎ Ｒ［ｉ１］ ＝Ｒ nofKs ［ｉ１］＝nofKs Ｋｓ［ｉ１］ ＝Ｋｓ Ｄ［ｉ１］ ＝Ｄ と前記必要性信号Ｎ等で置き換える（同図ステップＳ２
０）。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Ｓ２０Ａ）、処理を終了する。

【００５８】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をつくるインターフェースユニット５１について説明
する。インターフェースユニット５１の動作を図５に示
したフローチャートを参照しながら説明する。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５ステップＳ２１）。未読
データ出力制御部１１は、前記未読データ記憶部１０か
ら１番目の未読データＵＲＤ［１］を読み出し（同図ス
テップＳ２２））、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Ｕ
ＲＤ［１］の情報信号Ｄ［１］を表示情報信号ＤＤ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Ｓ２３、Ｓ２４）。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Ｓ２５）。

【００５９】ユーザー（図示せず）は、データ表示装置
（図示せず）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Ｓ２６）。教師信号Ｔ＝−１の場合は
処理を終了し、教師信号Ｔ≠−１の場合には（同図ステ
ップＳ２７）、未読データ出力制御部１１は、教師デー
タ記憶部１３の式（４）で表わされる教師データを ＴＤ［ｉ］＝ＴＤ［ｉ−１］， ｉ＝２，・・・，nofT
D と置き換え（同図ステップＳ２８、Ｓ２９）、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］ ＝Ｔ ＴnofKs ［１］＝nofKs ［１］ ＴＫｓ［１］ ＝Ｋｓ［１］ と置き換え（同図ステップＳ３０、Ｓ３１、Ｓ３２）、
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，・・・，（nofY
RD−１）とし（同図ステップＳ３３、Ｓ３４）、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Ｓ３５、Ｓ３６、Ｓ３７）。

【００６０】次に、学習ユニット５２の動作について図
６〜図８に示したフローチャートを参照しながら説明す
る。図６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。図６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６ステ
ップＳ４１）、処理中を示す。次に、図７のステップＳ
５３に対応するメトリック学習部１９を動作し（同図ス
テップＳ４２）、ＬＩを０として（同図ステップＳ４
３）、処理を終了する。

【００６１】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７の
フローチャートを用いて説明する。図７において、メト
リック学習部１９は、前記学習制御部１４からメトリッ
ク学習制御信号ＭＬＣを受けると（図７ステップＳ５
１）、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をそれぞれ読み出し、教師データカウンタｃの値
を１にする（同図ステップＳ５２）。

【００６２】次に、メトリック学習部１９は、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Ｓ５３）、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Ｓ５４）、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Ｓ５５）。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ＬＶ
を出力する（同図ステップＳ５６）。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Ｓ５７）、肯定メトリック信号Ｍ
Ｙ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Ｓ５８）。

【００６３】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。

【００６４】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Ｓ５９）。次に、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Ｓ６０）。

【００６５】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（同図ステップＳ６１）。Ｔ［ｃ］＝−１またはｃ
＝nofTD となると（同図ステップＳ６２）、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。学習制御部１４は、前記メトリ
ック学習信号ＭＬＣ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。

【００６６】図９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、上記ように必要性信号をＮ
＝ＳＹ−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。

【００６７】また、肯定メトリック信号ＭＹと否定メト
リック信号ＭＮの学習を忘却の効果を入れた ＭＹ［ｉ］［ｊ］＝α・ＭＹ［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］
・ＬＶ［ｊ］ ＭＮ［ｉ］［ｊ］＝β・ＭＮ［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］
・ＬＶ［ｊ］ を用いてもよい結果が得られる（ここで、αとβとは、
１より小さい正の数）。

【００６８】さらに、文献「情報処理学会技術報告、自
然言語処理１０１−８（１９９４．５．２７）」などに
記載された文書からキーワード群信号とキーワード数信
号を生成するキーワード生成部を付加する構成をとれ
ば、キーワードが与えられていない情報に対しても適用
できる情報フィルタ装置を構成することができる。

【００６９】タイトルがつけられた情報については、タ
イトルを構成する単語をもってキーワードとし、キーワ
ード数信号とキーワード群信号を生成してもよい。加え
て、キーワード信号は、国際特許分類番号など分類記号
を含むようにもしても、本発明の構成を変更する必要は
なく、よい結果を得ることができる。

【００７０】また、本発明の実施の形態１では、未読デ
ータＵＲＤを１つずつ提示する場合について示したが、
表示装置（図示せず）の大きさによっては、複数の未読
データＵＲＤを同時に表示し、使用者が複数表示された
どの未読データに対して応答したのかが正しく情報フィ
ルタ装置に伝えられるような構成を取ることは容易であ
る。

【００７１】本発明の情報フィルタの根幹は、図７のフ
ローチャートのステップＳ５７、Ｓ５８、Ｓ５９に示し
たように、ユーザーの応答とキーワードとの関係をキー
ワードの同時出現に注目した肯定メトリック信号ＭＹ、
否定メトリック信号に反映させ、この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とに変換することで、キーワードという記号情報
を距離の定義された空間に射影したものである。これに
よって、キーワード群の遠近を距離というアナログ尺度
で評価することができるようになる。これを利用するこ
とにより、従来の技術では必要か不要かの二者択一的な
判定しかできなかった必要性の評価が、ユーザーの必要
性の順番に並べるといったことが可能になる。

【００７２】以上のように、本発明の実施の形態１の情
報フィルタ装置によれば、ユーザーからの教師信号に基
づいた学習によって、ユーザーの必要とする情報に対し
ては必要性信号が大きな値を取るようになり、その結
果、表示装置等のインターフェースユニットには、ユー
ザーにとって必要性が高い情報が優先的に表示されるよ
うになる。

【００７３】（実施の形態２）次に、本発明の第２の実
施の形態について、図面を参照しながら説明する。本実
施の形態２は、実施の形態１の構成に辞書学習部を付加
し、辞書記憶部２に記憶された符号辞書信号ＤＣＫが使
用者に適応するように更新し、かつ肯定メトリック信号
ＭＹと否定メトリック信号ＭＮを単純な頻度分布に対応
するキーワードの自己相関行列から、情報が必要／不要
の出現するキーワードの確率分布を考慮したものへと改
良したものである。

【００７４】図１０に本実施の形態２の情報フィルタ装
置のブロック結線図を示すが、以下の説明では、実施の
形態１の情報フィルタ装置のブロック結線図と異なる構
成についてのみ詳細に説明する。図１０において、２３
は学習制御部１４からの辞書学習信号ＤＬＣを受け、辞
書記憶部２の符号辞書信号ＤＣＫを更新する辞書学習
部、２４は文字列Ｗと数字Ｃがキーワード群信号Ｋｓに
含まれていたときに使用者が情報データＤを必要と解答
した回数を示す肯定回数ＰＹと、文字列Ｗがキーワード
群信号Ｋｓに含まれていたときに使用者が情報データＤ
が不要と解答した回数を示す否定回数ＰＮとからなる表
をnofFDCK個有する適応符号辞書信号

【００７５】 ＦＤＣＫ[1] ＝（Ｗ[1] ，Ｃ[1] ，ＰＹ[1] ，ＰＮ[1] ） ・ ・ ・ ＦＤＣＫ[nofFDCK] ＝（Ｗ[nofFDCK] ，Ｃ[nofFDCK] ，ＰＹ[nofFDCK] ，ＰＮ [nofFDCK] ） ・・・（７） を記憶した適応符号辞書信号記憶部、２５は使用者が必
要と答えた回数を示す全肯定回数信号ＮＹと、不要と答
えた回数を示す全否定回数信号ＮＮとを記憶する回数記
憶部、２６は肯定メトリック更新用の１次肯定メトリッ
ク信号ＭＹ１を記憶する１次肯定メトリック記憶部、２
７は否定メトリック更新用の１次否定メトリック信号Ｍ
Ｎ１を記憶する１次否定メトリック記憶部、２８は前記
肯定回数信号と前記否定回数信号と前記１次肯定メトリ
ック信号ＭＹ１と前記１次否定メトリック信号ＭＮ１と
から改良された肯定メトリック信号ＭＹと否定メトリッ
ク信号ＭＮを計算してそれぞれを肯定メトリック記憶部
５と否定メトリック記憶部６に書き込むＫＤメトリック
学習部である。

【００７６】以上のように構成された情報フィルタ装置
について、図面を用いて動作を説明する。なお、動作が
実施の形態１と同様の個所は説明を省略する。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ＭＮとを（nofDCK×nofD
CK）零行列、未読データ記憶部１０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、適応符号辞書信
号の文字列Ｗを全てブランク、数字Ｃを符号辞書信号Ｆ
ＤＣＫの上から順に１、２、・・・・、nofFDCK 、肯定
回数ＰＹと否定回数ＰＮを０、適応符号辞書に対応し
て、符号辞書の文字列も全てブランクとした状態であ
る。

【００７７】まず、情報フィルタリングユニット５０
は、上述の初期状態の場合、実施の形態１に記載した通
りの動作を情報フィルタリングユニット５０は行い、入
力されたキーワード数信号nofKs、キーワード群信号K
s、情報データＤから必要性信号Ｎ、信頼性信号Ｒをと
もに０と計算し、未読データ記憶部１０に格納する。次
にインタフェースユニット５１は、実施の形態１と同じ
動作を行い、使用者の応答が付いた教師データＴＤを教
師データ記憶部１３に送る。そして学習ユニット５２
は、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１４は、前記学習開始信号
ＬＳを受けて、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、
処理中を示す。そして辞書学習信号ＤＬＣを辞書学習部
２３に送る。

【００７８】以下、図１１に示したフローチャートを参
照しながら辞書学習部２３の動作を説明する。まず、辞
書学習信号ＤＬＣを受けて（図１１ステップＳ７１）、
適応符号辞書記憶部２４から適応符号辞書ＦＤＣＫを最
大nofFDCKtmp個の適応符号信号を記憶できる適応符号信
号バッファに読み込み、回数記憶部２５から全肯定回数
信号ＮＹと全否定回数信号ＮＮとを、１次肯定メトリッ
ク記憶部２６から１次肯定メトリック信号ＭＹ１を、１
次否定メトリック信号記憶部２７から１次否定メトリッ
ク信号ＭＮ１を読み出す（同図ステップＳ７２）。次に
内部の教師データカウンタｃの値を１にし（同図ステッ
プＳ７３）、教師信号記憶部１３から教師データＴＤ
［ｃ］を読み出し（同図ステップＳ７４）、その教師信
号Ｔ［ｃ］が−１であるか否かを判定する（同図ステッ
プＳ７５）。

【００７９】Ｔ［ｃ］≠−１の場合、以下の処理を行
う。まず、内部のキーワード数カウンタｉの値を１にセ
ットし（同図ステップＳ７６）、適応符号辞書カウンタ
ｊの値を１にセットする（同図ステップＳ７７）。次
に、前記文字列Ｗ［ｊ］がブランクであるかないかを判
定し（同図ステップＳ７８）、ブランクである場合に
は、前記文字列Ｗ［ｊ］を前記キーワード信号ＴＫ
［ｉ］で置き換える（同図ステップＳ７９）。ブランク
でない場合には、教師データＴＤ［ｃ］のｉ番目のキー
ワード信号ＴＫ［ｉ］とｊ番目の適応符号辞書信号ＦＤ
ＣＫ［ｊ］の文字列Ｗ［ｊ］とを比較する（同図ステッ
プＳ８０）。

【００８０】前記文字列Ｗ［ｊ］がブランクの場合、ま
たは、ブランクでなくかつ前記キーワード信号ＴＫ
［ｉ］と前記文字列Ｗ［ｊ］が一致した場合、Ｔ［ｃ］
の値に応じて以下の処理を行う。Ｔ［ｃ］＝１の場合
（同図ステップＳ８１）、全肯定信号ＮＹに１を加え
（同図ステップＳ８２）、適応符号辞書信号ＦＤＣＫ
［ｊ］の肯定回数ＰＹ［ｊ］に１を加える（同図ステッ
プＳ８３）。Ｔ［ｃ］≠１、これはＴ［ｃ］＝０の場合
であるが、全否定信号ＮＮに１を加え（同図ステップＳ
８４））、適応符号辞書信号ＦＤＣＫ［ｊ］の否定回数
ＰＮ［ｊ］に１を加える（同図ステップＳ８５）。

【００８１】前記Ｗ［ｊ］がブランクでなくかつ前記キ
ーワード信号ＴＫ［ｉ］と前記文字列Ｗ［ｊ］が一致し
ない場合、適応符号辞書カウンタｊの値を１増やす（同
図ステップＳ８６）。適応符号辞書カウンタｊの値が適
応符号辞書信号バッファに記憶できる適応符号信号の数
に１を加えた値nofFDCKtmp+1と比較する（同図ステップ
Ｓ８７）。適応符号辞書カウンタｊの値が、nofFDCKtmp
+1以下の場合、文字列Ｗ［ｊ］がブランクかどうかの判
定に戻る。それ以外の場合は、前記キーワードカウンタ
ｉの値を１だけ増やす（同図ステップＳ８８）。

【００８２】前記キーワードカウンタｉの値が、前記教
師データＴＤ［ｃ］のキーワード数信号TnofKSに１を加
えた値TnofKs+1と比較して小さい場合（同図ステップＳ
８９）、辞書カウンタｊを１にセットし、同様の処理を
行う。それ以外の場合、教師データカウンタｃの値を１
だけ増やす（同図ステップＳ９０）。教師データカウン
タｃの値と、教師データ数nofTD に１を加えた値nofTD+
1 とを比較し（同図ステップＳ９１）、教師データカウ
ンタｃの値が小さい場合、次の教師データＴＤ［ｃ］を
読み出して同様の処理を行う。以上の処理が、全ての教
師データＴＤに対して行われる。

【００８３】次に辞書学習部２３は、各々の適応符号辞
書信号ＦＤＣＫ［ｊ］に対してキーワードコスト信号Ｋ
Ｄを計算する。このキーワードコスト信号は、文字列Ｗ
〔ｊ］がキーワードとして有効であるか否かを判断する
ために用いられる量である。

【００８４】ところで、使用者の不要な情報データＤが
出現する確率 ＮＮ／（ＮＹ＋ＮＮ） と比較して、文字列Ｗ［ｊ］が付いている情報データＤ
が使用者にとって不要である場合の確率 ＰＮ［ｊ］／（ＰＹ［ｊ］＋ＰＮ［ｊ］） が大きく異なる場合に、大きくなるようものであれば、
文字列Ｗ［ｊ］は、情報データＤが使用者にとって不要
と判定する上で有効である。同様に、使用者の必要な情
報データＤが出現する確率 ＮＹ／（ＮＹ＋ＮＮ） と比較して、文字列Ｗ［ｊ］が付いている情報データＤ
が使用者にとって必要である場合の確率 ＰＹ［ｊ］／（ＰＹ［ｊ］＋ＰＮ［ｊ］） が大きく異なる場合に、大きくなるようものであれば、
文字列Ｗ［ｊ］は、情報データＤが使用者にとって必要
と判定する上で有効である。

【００８５】キーワードコスト信号ＫＤは、この性質を
反映している量で有ればなんでもよいが、好ましい例の
一つとして、カルバックダイバージェンスと呼ばれる ＮＹ／（ＮＹ＋ＮＮ）・log(（ＰＹ〔ｊ〕／ＰＹ〔ｊ〕＋ＰＮ〔ｊ〕） ＋ＮＮ／（ＮＹ＋ＮＮ）・log(（ＰＮ〔ｊ〕／ＰＹ〔ｊ〕＋ＰＮ〔ｊ〕） ・・・（８） が考えられる。しかし、これは、そのままでは、本情報
フィルタ装置の初期状態など、全肯定回数信号ＮＹ、全
否定回数信号ＮＮ、肯定回数ＰＹ［ｊ］、否定回数ＰＮ
［ｊ］が０のときには、log( ）の計算ができない、 ＰＹ［ｊ］＋ＰＮ［ｊ］≒１ を満たす適応符号辞書信号ＦＤＣＫ［ｊ］のキーワード
コスト信号を過大評価する等不適切な場合がある。これ
を回避する好ましい実施の形態の一つは、キーワードコ
スト信号を ＫＤ〔ｊ〕＝tanh（（ＰＹ〔ｊ〕＋ＰＮ〔ｊ〕／ＰＣ）・tanh｛ＮＹ／（Ｎ Ｙ＋ＮＮ）・log(（ＰＹ〔ｊ〕＋ε）／（ＰＹ〔ｊ〕＋ＰＮ〔ｊ〕＋２ε）＋ ＮＮ／（ＮＹ＋ＮＮ）・log ( （ＰＮ〔ｊ〕＋ ε）／ＰＹ〔ｊ〕＋ＰＮ〔ｊ〕 ＋２ε）｝ ・・・（９） とするものである。ここで、εは０でのわり算、log0を
避けるための小さな正の値を持つパラメータである。パ
ラメータＰＣは、３程度の値とするとよい。

【００８６】次に、適応符号辞書信号ＦＤＣＫ［ｊ］の
文字列Ｗ［ｊ］と肯定回数ＰＹ［ｊ］と否定回数ＰＮ
［ｊ］とをキーワードコスト信号ＫＤの大きい順に並べ
替える（同図ステップＳ９２）。このとき、適応符号辞
書ＦＤＣＫ［ｊ］の数字Ｃ［ｊ］には、最初の並び順が
残っている。これを利用して、１次肯定メトリック信号
ＭＹ１とＣ［ｊ］から、Ｃ［ｉ］、Ｃ［ｊ］の値がとも
に符号辞書ＤＣＫの数nofDCKより小さい場合、 Ｍ［ｉ］［ｊ］＝ＭＹ１［Ｃ［ｉ］］［Ｃ［ｊ］］，
ｉ，ｊ＝１、・・nofDCK その他の場合は、ｉ＝ｊの場合は、 Ｍ［ｉ］［ｉ］＝ＰＹ［Ｃ［ｉ］］， ｉ，＝１、・・
nofDCK ｉ≠ｊの場合は、 Ｍ［ｉ］［ｊ］＝０， ｉ，ｊ＝１、・・nofDCK とした上で、 ＭＹ１［ｉ］［ｊ］＝Ｍ［ｉ］［ｊ］、ｉ，ｊ＝１、・
・nofDCK と１次肯定メトリック信号ＭＹ１の置き換えを行う。１
次否定メトリック信号ＭＮ１に対しても、同様の置き換
えを行う（同図ステップＳ９３）。そして、適応符号辞
書信号バッファ内の適応符号辞書ＦＤＣＫ［ｊ］の数字
Ｃ［ｊ］を Ｃ［ｊ］＝ｊ、ｊ＝１、・・・、nofFCKtmp と置き換える。

【００８７】以上の処理を終えると、辞書学習部２３
は、適応符号辞書バッファ内の適応符号辞書ＦＤＣＫの
上位nofDCK個の文字列Ｗ［ｊ］と数字Ｃ［ｊ］を辞書記
憶部２に書き込み、適応符号辞書バッファ内の適応符号
辞書信号ＦＤＣＫ［ｊ］の上位nofFDCK 個を適応符号辞
書記憶部２４に書き込み、全肯定回数信号ＮＹと全否定
回数信号ＮＮを回数記憶部２５に書き込み、１次肯定メ
トリック信号ＭＹ１を１次肯定メトリック信号記憶部２
６に１次否定メトリック信号ＭＮ１を１次否定メトリッ
ク信号記憶部２７に書き込む（同図ステップＳ９４）。
最後に、辞書学習信号ＤＣＬを学習制御部１４に戻し
（同図ステップＳ９５）、処理を終了する。

【００８８】次に、前記学習制御部１４は、ＫＤメトリ
ック学習部２８にメトリック学習制御信号ＭＬＣを送
る。前記メトリック学習制御信号ＭＬＣを受けたＫＤメ
トリック学習部２８は、まず、１次肯定メトリック記憶
部２６から１次肯定メトリック信号ＭＹ１を、１次否定
メトリック記憶部２７から１次否定メトリック信号ＭＮ
１をそれぞれ読み出す。

【００８９】次に、ＫＤメトリック学習部２８は、教師
データカウンタｃの値を１にする。教師データ記憶部１
３からｃ番目の教師データ信号ＴＤ［ｃ］を読み出し、
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、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。
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、前述した実施の形態１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ＬＶを出力する。ＫＤメ
トリック学習部２８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、１次肯定メトリック信号ＭＹ１
を ＭＹ１［ｉ］［ｊ］＝ＭＹ１［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］
・ＬＶ［ｊ］ （ここで、ｉ，ｊ＝１〜nofDiC）と修正する。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、１次否定メトリック信号ＭＮ１を ＭＮ１［ｉ］［ｊ］＝ＭＮ１［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］
・ＬＶ［ｊ］ （ここで、ｉ，ｊ＝１〜nofDiC）と修正する。教師デー
タカウンタの値を ｃ＝ｃ＋１ と１だけ増やす。

【００９０】以下、ＫＤメトリック学習部２８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、１
次肯定メトリック信号ＭＹ１と１次否定メトリック信号
ＭＮ１の学習を終える。

【００９１】次に、回数記憶部２５から全肯定回数信号
ＮＹと全否定回数信号ＮＮを読み出し、１次肯定メトリ
ック信号ＭＹ１と１次否定メトリック信号ＭＮ１とを用
いて肯定メトリック信号ＭＹを計算する。こうして計算
される肯定メトリック信号ＭＹ、否定メトリック信号Ｍ
Ｎは、キーワードコスト信号ＫＤと同様、計算される肯
定信号ＳＹと否定信号ＳＮが、使用者の不要な情報デー
タＤが出現する確率 ＮＮ／（ＮＹ＋ＮＮ） と比較して、文字列Ｗ［ｊ］が付いている情報データＤ
が使用者にとって不要である場合の確率 ＰＮ［ｊ］／（ＰＹ［ｊ］＋ＰＮ［ｊ］） が大きく異なる場合に、大きくなるようなものであり、
使用者の必要な情報データＤが出現する確率 ＮＹ／（ＮＹ＋ＮＮ） と比較して、文字列Ｗ［ｊ］が付いている情報データＤ
が使用者にとって必要である場合の確率 ＰＹ［ｊ］／（ＰＹ［ｊ］＋ＰＮ［ｊ］） が大きく異なる場合に、大きくなるようなものであると
いった性質を持っていれば、なんでもよい。これを満た
す好ましいのは、肯定メトリック信号ＭＹを ＭＹ〔ｉ〕〔ｊ〕＝ＮＹ／（ＮＹ＋ＮＮ）・log(（ＭＹ１〔ｉ〕〔ｊ〕 ＋ε）・（ＮＹ＋ＮＮ）／（ＮＹ・（ＭＹ１〔ｉ〕 〔ｊ〕＋ＭＮ１〔ｉ〕〔ｊ〕＋２ε）｝ ・・・（１０） と計算し、否定メトリック信号ＭＮを ＭＮ〔ｉ〕〔ｊ〕＝ＮＮ／（ＮＹ＋ＮＮ）・log(（ＭＮ１〔ｉ〕〔ｊ〕 ＋ε）・（ＮＹ＋ＮＮ）／（ＮＮ・（ＭＹ１〔ｉ〕 〔ｊ〕＋ＭＮ１〔ｉ〕〔ｊ〕＋２ε）｝ ・・・（１１） と計算する。ここで、εは０でのわり算、log0を避ける
ための小さな正の値を持つパラメータである。

【００９２】そして、更新された１次肯定メトリック信
号ＭＹ１を１次肯定メトリック信号記憶部２６に、更新
された１次否定メトリック信号ＭＮ１を１次否定メトリ
ック信号記憶部２７に、新たに計算れた肯定メトリック
信号ＭＹを肯定メトリック記憶部５へ、新たに計算され
た否定メトリック信号ＭＮを否定メトリック記憶部６へ
書き込む。以上で、ＫＤメトリック学習部２８は、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Ｍ
ＬＣを学習制御部１４に送る。学習制御部１４は、ＫＤ
メトリック学習部２８からのメトリック学習制御信号Ｍ
ＬＣを受けて、学習制御部指示信号ＬＩを１から０に変
え、処理を終了する。

【００９３】一度、以上の処理が行われると、辞書記憶
部２の符号辞書が空でなくなるので、情報フィルタリン
グユニット５０から出力される必要性信号Ｎ、信頼性信
号Ｒは、０でなくなり、使用者の必要性の高い情報デー
タが、未読データ記憶部１０の上位に書き込まれるよう
になる。

【００９４】以後、上記処理を繰り返すことにより、使
用者が必要とする情報か否かを判定するために有効なキ
ーワードが優先的に辞書記憶部２に記憶されるようにな
り、小規模な辞書であっても、精度の高い情報フィルタ
リングが可能となる。

【００９５】なお、１次肯定メトリック信号ＭＹ１と１
次否定メトリック信号ＭＮ１の学習を忘却の効果を入れ
た ＭＹ１［ｉ］［ｊ］＝α・ＭＹ１［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ
［ｉ］・ＬＶ［ｊ］ ＭＮ１［ｉ］［ｊ］＝α・ＭＮ１［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ
［ｉ］・ＬＶ［ｊ］ を用いてもよい結果が得られる。（ここで、αは、１よ
り小さい正の数）もしくは、ＭＹ１［ｉ］［ｊ］または
ＭＮ１［ｉ］［ｊ］のいずれかが一定値をこれた場合
に、 ＭＹ１［ｉ］［ｊ］＝ＭＹ１［ｉ］［ｊ］／２ ＭＮ１［ｉ］［ｊ］＝ＭＮ１［ｉ］［ｊ］／２ として、信号のオーバーフローを防ぐように構成するこ
とは、実施上好ましい。これは、適応符号辞書信号ＦＤ
ＣＫ［ｊ］の肯定回数ＰＹ［ｊ］と否定回数ＰＮ
［ｊ］、および全肯定回数信号ＮＹと全否定回数ＮＮに
ついても同様である。

【００９６】さらに、文献「情報処理学会技術報告、自
然言語処理１０１−８（１９９４．５．２７）」などに
記載された文書からキーワード群信号とキーワード数信
号を生成するキーワード生成部を付加する構成をとれ
ば、キーワードが与えられていない情報に対しても適用
できる情報フィルタ装置を構成することができる。

【００９７】また、タイトルがつけられた情報について
は、タイトルを構成する単語をもってキーワードとし、
キーワード数信号とキーワード群信号を生成してもよ
い。加えて、キーワード信号は、国際特許分類番号など
分類記号を含むようにもしても本発明の構成を変更する
必要はなく、よい結果を得ることができる。

【００９８】さらに、本実施の形態では、未読データＵ
ＲＤを一つづつ提示する場合について示したが、表示装
置（図示せず）の大きさによっては複数の未読データＵ
ＲＤを同時に表示し、使用者がどの未読データＵＲＤに
ついて応答したのかを正しく情報フィルタ装置に伝える
構成をとることは容易である。

【００９９】本発明の実施の形態２の情報フィルタの根
幹は、キーワードの同時出現に注目したメトリックを導
入することにより、キーワードという記号情報を距離の
定義された空間に射影したことにある。これによって、
キーワード群の遠近を距離というアナログ尺度で評価す
ることができるようになり、これを利用することによ
り、従来の技術では必要か不要かの二者択一的な判定し
かできなかった必要性の評価が、ユーザーの必要性の順
番に並べるといったことが可能になる。

【０１００】加えて、本実施の形態２のように、ユーザ
ーが必要とする情報の出現確率を用いて情報の必要性信
号Ｎを計算する情報フィルタ装置において課題となって
いた問題、すなわち、情報検索になれていないユーザー
は、自分にとって必要な情報のみ「必要」と回答し、不
要な情報については無視するために、ユーザーが必要と
する情報の出現確率が１となってしまうという問題は、
ユーザーが「必要」もしくは「不要」だけしか入力しな
い状態では、ユーザーが必要とする情報の出現確率ＮＹ
／（ＮＹ＋ＮＮ）を０もしくは１でない値、例えば０．
５とすることにより解決することができる。

【０１０１】以上のように、本実施の形態による情報フ
ィルタによれば、ユーザーからの教師信号に基づいた学
習によって、ユーザーの必要とする情報に対しては、必
要性信号が大きな値を取るようになり、その結果、表示
装置等には、ユーザーにとって必要性が高い情報が優先
的に表示されるようになる。

【０１０２】（実施の形態３）次に、本発明の第３の実
施の形態について説明する。本実施の形態３は、実施の
形態１または実施の形態２の構成における計算量および
メモリ量を、各メトリック信号を２次元の行列から１次
元のベクトルとすることで、削減するものである。以
下、本実施の形態３の動作を実施の形態１を参照して説
明する。

【０１０３】本実施の形態では、肯定スコア信号ＳＹ
は、

【０１０４】

【数４】 ・・・（１２） となり、否定スコア信号ＳＮは、

【０１０５】

【数５】 ・・・（１３） となる。また、教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ
［ｃ］がＴ＝１である場合には肯定メトリック信号ＭＹ
の更新式は、 ＭＹ１［ｉ］＝ＭＹ１［ｉ］＋ＬＶ［ｉ］ （ここで、ｉ＝１〜nofDiC）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ＭＮは、 ＭＮ１［ｉ］＝ＭＮ１［ｉ］＋ＬＶ［ｉ］ （ここで、ｉ，ｊ＝１〜nofDiC）と更新される。その他
は、実施の形態１と同様である。

【０１０６】なお、本実施の形態を採用する場合、辞書
にキーワードの積（ＡＮＤ）などキーワード検索式含む
ように構成することにより、キーワードの共起をベクト
ル信号Ｖに反映させることは、非常に好ましい。また、
この方法は、実施の形態２についても同様の方法で変更
できる。

【０１０７】（実施の形態４）次に、本発明の第４の実
施の形態について図面を参照しながら説明する。本実施
の形態４は、実施の形態１または実施の形態２または実
施の形態３の情報フィルタ装置の構成にデータベース再
構築制御部、データベース読み出し部及び適応データベ
ース書き込み部等を付加し、情報フィルタ装置データベ
ース再構築装置としたもので、実施の形態１のインタフ
ェースユニット５１、学習ユニット５２及び情報フィル
タリングユニットの機能を用いて使用者にとって必要な
順にデータが並んだ使いやすい適応データベースを提供
するものである。

【０１０８】図１２に本実施の形態４のデータベース再
構築装置ブロック結線図を示し、以下に説明する。図１
２において、６０はデータベース記憶部、６１はデータ
ベース記憶部６０からデータを読み出し情報フィルタ装
置に適した形にデータを整形して出力するデータベース
読み出し部、６２はデータベースの再構築を制御するデ
ータベース再構築制御部、６３はスイッチ、６５は適応
データベース記憶部、６４は情報フィルタリングユニッ
トからの信号を一時的に保持し最終結果を適応データ記
憶部６５に書き込む適応データベース書き込み部、２０
０はデータベース再構築制御部６２を制御する制御信号
入力端子、２０１は学習データ数信号を入力する学習数
信号入力端子である。その他のものは、実施の形態１に
記載した情報フィルタ装置と同一の構成であるので省略
する。

【０１０９】以上のように構成されたデータベース再構
築装置の動作について説明する。まず、制御信号入力端
子２００からデータベース再構築開始を示す制御信号Ｃ
ＤＢ＝１が入力され、学習数信号入力端子２０１から情
報フィルタ装置の学習回数を示す学習数信号ＬＮが入力
される。データベース再構築制御部６２は、データベー
ス再構築制御指示信号出力端子２１０から出力されるデ
ータベース再構築制御指示信号ＩＲＤを０から１に変
え、処理中であることを示す。データベース再構築制御
部６２は、スイッチ６３を情報フィルタリングユニット
５０と未読データ記憶部１０とを接続するように切り替
える。データベース再構築制御部６２は、制御信号ＣＤ
Ｂ（＝１）を受けて、データベース読み出し部６１にデ
ータベース記憶部６０に記憶されたデータの数を聞く。
データベース読み出し部６１は、データベース記憶部６
０に記憶されたデータの数を数えその結果をデータ数信
号nofDとして、データベース再構築制御部６２に送る。
データベース再構築制御部６２は、適応データベース書
き込み制御部６４内の未読データ数nofURDの内容をデー
タ数信号nofDで置き換える。次にデータベース再構築制
御部６２は、学習数信号ＬＮを読み出しデータ数信号Ｒ
ＤＮとして、データベース読み出し部６１に送る。

【０１１０】データベース読み出し部６１は、学習数信
号ＬＮを受けて、データベース記憶部６０からＬＮ個の
データを順次読み出し、必要な整形をして、情報フィル
タリングユニット５０に送る。情報フィルタリングユニ
ット５０は、実施の形態１に記載した動作を行い、未読
データ記憶部１０に格納する。

【０１１１】使用者は、インターフェースユニット５１
を起動し、未読データ記憶部１０に格納されたＬＮ個の
未読データURD を順次読み出し、要不要を示す教師信号
Ｔを入力する。ＬＮ個の未読データについての入力が終
わると、使用者は学習開始信号入力端子１０６から学習
開始信号ＬＳを入力し、情報フィルタ装置の学習を行
う。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が学習の終了を示すように１か
ら０になると、データベース再構築制御部６２は新たに
ＬＮ個のデータを読み出すように読み出しデータ数信号
ＲＤＮをデータベース読み出し制御部６１に送り、新た
にＬＮ個のデータを情報フィルタリングユニット５０を
通し並べ変える。

【０１１２】使用者は、再び、インタフェースユニット
５１を起動し、ＬＮ個の未読データURD を必要か不要か
を判断しながら、必要な情報が上位に来ているか否かを
確認し、情報フィルタ装置にさらに学習させるか否かを
決める。情報フィルタ装置の性能が不十分で、さらに学
習させる場合には、使用者は、再び学習開始信号入力端
子１０６から学習開始信号ＬＳが入力し、情報フィルタ
装置の学習を行う。

【０１１３】情報フィルタ装置の性能が十分に上がり学
習が必要でなくなると、制御信号入力端子２００からデ
ータベース再構築実行を示す制御信号ＣＤＢ＝２を入力
する。データベース再構築制御部６２は、まずスイッチ
６３を情報フィルタリングユニット５０と適応データベ
ース書き込み部６４とが接続するように切り替える。次
に、データベース再構築制御部６２は、データベース記
憶部６０に記憶されたデータ数nofD個のデータを読みだ
すように読み出しデータ数信号ＲＤＮをデータベース読
み出し部６１に送る。データベース読み出し部６１は、
nofD個のデータを順次読み出し、情報フィルタリングユ
ニット５０に送る。情報フィルタリングユニット５０
は、適応データベース書き込み部６４の中のバッファに
データを必要性に基づいて並べ替える。

【０１１４】適応データベース書き込み部６４は、書き
込まれたデータの数がnofDになると、バッファの内容を
適応データベース記憶部６５に書き込み、書き込み終了
信号ＥＷをデータベース再構築制御部６２に送る。書き
込み終了信号ＥＷを受けたデータベース再構築制御部６
２は、データベース再構築制御指示信号出力端子２１０
から出力されるデータベース再構築制御指示信号ＩＲＤ
を１から０に変え、処理を終了する。

【０１１５】以上のように、本実施の形態４のデータベ
ース再構築装置によれば、使用者にとって必要な順にデ
ータが並んだ使いやすい適応データベースを作ることが
できる。

【０１１６】なお、本実施の形態４では、適応データベ
ースは全体として元のデータベースと同じデータを持つ
ようにしたが、記憶装置のメモリ領域を節約するため
に、適応データベースの内容をデータ間のリンク情報だ
けとしても、同じ効果が得られる。

【０１１７】

【発明の効果】以上のように、本発明は、情報に割り振
られた複数のキーワードをベクトルに変換する手段と、
このベクトルと使用者からの教師信号を用いてスコアを
計算する手段と、このスコアから必要性と信頼性を計算
する手段とを備え、スコア計算部がスコアを計算する際
に用いるメトリックを使用者から与えられる情報の必要
／不要という単純な評価をもとに計算し、情報をユーザ
ーの必要度にしたがって並べ、ユーザーに対して必要性
の高い情報から順に提供することにより、初心者にも精
度の高い情報を得ることができ、更に使用者にとって必
要性の高い情報の取り出し易い情報フィルタ装置とデー
タベース再構築装置及び情報フィルタ方法と初期化方法
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の情報フィルタ装置のブ
ロック結線図

【図２】本発明の基本概念を説明するためのブロック結
線図

【図３】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置のベ
クトル生成部の動作を説明するためのフロー図

【図４】本発明の実施の形態１の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ためのフロー
図

【図５】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置の未
読データ出力制御部の動作を説明するためのフロー図

【図６】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置の学
習制御部の動作を説明するためのフロー図

【図７】本発明の実施の形態１の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ためのフロー図

【図８】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置の動
作を説明するための模式図

【図９】本発明の実施の形態１の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模式図

【図１０】本発明の実施の形態２の情報フィルタ装置の
ブロック結線図

【図１１】本発明の実施の形態２の情報フィルタ装置の
辞書学習部の動作を説明するためのフロー図

【図１２】本発明の実施の形態３のデータベース再構築
装置の概略を示すブロック結線図

【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 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 １９ メトリック学習部 ２０ 学習用ベクトル生成部 ２３ 辞書学習部 ２４ 適応符号辞書記憶部 ２５ 回数記憶部 ２６ １次肯定メトリック記憶部 ２７ １次否定メトリック記憶部 ２８ ＫＤメトリック学習部 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 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 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 １０４ データ表示端子 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 １１０ 未読データ部指示端子 ２００ 制御信号入力端子 ２０１ 学習数信号入力端子 ２１０ データベース再構築制御指示信号出力端子

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 渡辺 泰助 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 Ｆターム(参考） 5B075 PR04 PR08

Claims (17)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 電子又は光を媒体とする情報記憶媒体又
   は情報通信網から所定の情報を取り出すために、少なく
   とも入力端子からの入力を用いて情報の提示の順序付け
   の仕方を変えることを特徴とする情報フィルタ装置であ
   って、情報の提示の順序付けのために、複数のキーワー
   ド信号を辞書を用いてベクトル信号に変換する手段と、
   必要な情報から構成される一つの肯定メトリック信号、
   不要な情報から構成される一つの否定メトリック信号及
   び前記ベクトル信号を用いて肯定スコア信号及び否定ス
   コア信号を計算する手段と、前記肯定スコア信号と前記
   否定スコア信号との差を必要性信号として計算する手段
   とを備え、前記必要性信号の大きさにより情報の提示の
   仕方を変えることを特徴とする情報フィルタ装置。
2. 【請求項２】 肯定メトリック信号と否定メトリック信
   号はそれぞれ行列であり、前記行列の（ｉｊ）成分は、
   必要とされた情報の頻度と不要とされた情報の頻度と、
   辞書のｉ番目のキーワード信号と辞書のｊ番目のキーワ
   ード信号が同時に含まれた情報が必要とされた頻度と、
   辞書のｉ番目のキーワード信号と辞書のｊ番目のキーワ
   ード信号が同時に含まれた情報が不要とされた頻度とか
   ら計算されることを特徴とする請求項１記載の情報フィ
   ルタ装置。
3. 【請求項３】 行列の（ｉｊ）成分は、情報が必要であ
   るか不要であるかを示す確率分布と、辞書のｉ番目のキ
   ーワード信号と辞書のｊ番目のキーワード信号が同時に
   含まれた情報が必要であるか不要であるかを示す確率分
   布との違いを定量的に評価する信号であることを特徴と
   する請求項２記載の情報フィルタ装置。
4. 【請求項４】 電子又は光を媒体とする情報記憶媒体又
   は情報通信網から所定の情報を取り出すために、少なく
   とも入力端子からの入力を用いて情報の提示の順序付け
   の仕方を変えることを特徴とする情報フィルタ装置であ
   って、情報の提示の順序付けのために、複数のキーワー
   ド信号を辞書を用いてベクトル信号に変換する手段を有
   し、前記ベクトル信号と情報が必要か否かという入力か
   ら計算されたベクトルで表現されるメトリック信号とか
   らスコア信号を計算し、そのスコア信号を利用して情報
   の提示順序を決める情報フィルタ装置。
5. 【請求項５】 メトリック信号は、肯定メトリック信号
   と否定メトリック信号はそれぞれベクトルであり、前記
   ベクトルのｉ成分は、必要とされた情報の頻度と不要と
   された情報の頻度と、辞書のｉ番目のキーワード信号が
   含まれた情報が必要とされた頻度と、辞書のｉ番目のキ
   ーワード信号が含まれた情報が不要とされた頻度とから
   計算されることを特徴とする請求項４記載の情報フィル
   タ装置。
6. 【請求項６】 ベクトルのｉ成分は、情報が必要である
   か不要であるかを示す確率分布と、辞書のｉ番目のキー
   ワード信号が含まれた情報が必要であるか不要であるか
   を示す確率分布との違いを定量的に評価する信号である
   ことを特徴とする請求項５記載の情報フィルタ装置。
7. 【請求項７】 未読の情報を記憶する未読データ記憶部
   と、前記未読の情報を必要性信号の大きさの順に並べて
   前記未読データ記憶部に書き込む未読データ書き込み制
   御部と、前記未読データを順に提示する未読データ出力
   制御部とを有する請求項１から６のいずれかに記載の情
   報フィルタ装置。
8. 【請求項８】 情報の必要性を評価するための辞書装置
   であって、情報が必要か否かを示す信号と前記情報に付
   けられたひとつまたは複数のキーワード信号とを用い
   て、情報の必要性を評価するために適するように辞書の
   内容を変更することを特徴とする適応辞書装置を有する
   ことを特徴とする請求項１から７のいずれかに記載の情
   報フィルタ装置。
9. 【請求項９】 辞書の内容の変更は、必要とされた情報
   の頻度と、不要とされた情報の頻度と、それぞれのキー
   ワード信号について、前記キーワード信号を含む情報が
   必要とされた頻度と、前記キーワード信号を含む情報が
   不要とされた頻度とから計算されるキーワードコスト信
   号を用いて行われることを特徴とする適応辞書装置を有
   することを特徴とする請求項８載の情報フィルタ装置。
10. 【請求項１０】 それぞれのキーワード信号のキーワー
    ドコスト信号は、情報が必要であるか不要であるかを示
    す確率分布と、前記キーワード信号を含む情報が必要で
    あるか不要であるかを示す確率分布との違いを定量的に
    評価する信号であることを特徴とする適応辞書装置を有
    することを特徴とする請求項１から９のいずれかに記載
    の情報フィルタ装置。
11. 【請求項１１】 それぞれのキーワード信号のキーワー
    ドコスト信号は、情報が必要であるか不要であるかを示
    す確率分布と、前記キーワード信号が含まれた情報が必
    要であるか不要であるかを示す確率分布との違いが大き
    いほど大きな値の信号であり、前記キーワードコスト信
    号が大きなキーワード信号を残し、小さいキーワード信
    号を破棄することを特徴とする適応辞書装置を有するこ
    とを特徴とする請求項１から１０のいずれかに記載の情
    報フィルタ装置。
12. 【請求項１２】 入力端子からの入力が、提示された情
    報を必要とした回数を示す全肯定回数及び前記情報を不
    要とした回数を示す全否定回数を記憶する回数記憶部
    と、キーワード信号を示す文字列を数字に変換する対応
    表、前記文字列がキーワード信号として含まれた情報を
    必要とした回数を示す肯定回数及び前記文字列がキーワ
    ード信号として含まれた情報を不要とした回数を示す否
    定回数を記憶した適応辞書記憶部と、提示された情報が
    必要か否かという入力端子からの入力、前記情報に含ま
    れたキーワード信号、前記全肯定回数、前記全否定回数
    及び前記適応辞書記憶部に記憶された信号から前記全肯
    定回数、前記全否定回数及び前記適応辞書記憶部に記憶
    された信号を更新する辞書学習部とを有することを特徴
    とする適応辞書装置を有することを特徴とする請求項１
    から１１のいずれかに記載の情報フィルタ装置。
13. 【請求項１３】 キーワード信号は、分類コードを含む
    ことを特徴とする請求項１から１２のいずれかに記載の
    情報フィルタ装置。
14. 【請求項１４】 情報に対する評価のユーザー入力が必
    要だけである場合に、情報がユーザーにとって必要であ
    る確率を、０と１以外の値とすることを特徴とする請求
    項３、請求項６、請求項７から１３のいずれかに記載の
    情報フィルタ装置。
15. 【請求項１５】 情報に対する評価のユーザー入力が不
    要だけである場合に、情報がユーザーにとって不要であ
    る確率を、０と１以外の値とすることを特徴とする請求
    項３、請求項６、請求項７から１３のいずれかに記載の
    情報フィルタ装置。
16. 【請求項１６】 データベースを再構築する装置であっ
    て、請求項１から１５のいずれかに記載の情報フィルタ
    装置を用いたことを特徴とするデータベース再構築装
    置。
17. 【請求項１７】 電子又は光を媒体とする情報記憶媒体
    又は情報通信網から所定の情報を取り出すために、少な
    くとも入力端子からの入力を用いて情報の提示の順序付
    けの仕方を変えることを特徴とする情報フィルタ方法で
    あって、情報の提示の順序付けのために、複数のキーワ
    ード信号を辞書を用いてベクトル信号に変換し、必要な
    情報から構成される肯定メトリック信号、不要な情報か
    ら構成される否定メトリック信号及び前記ベクトル信号
    を用いて肯定スコア信号及び否定スコア信号を計算し、
    前記肯定スコア信号と前記否定スコア信号との差を必要
    性信号とし、前記必要性信号の大きさにより情報の提示
    の順序を決めることを特徴とする情報フィルタリング方
    法。