JP3244005B2 - 情報フィルタ装置及び情報フィルタリング方法 - Google Patents

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】この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ベクトル生成部
と、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スコ
ア計算部と、前記スコアから必要性と信頼性を計算する
必要性計算部と、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部と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もちいる行列
を修正する学習ユニットとを含む構成を有している。

【０００８】

【発明の実施の形態】この構成によって、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】本発明の請求項１に記載の発明は、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装置で
あって、前記情報は情報データと一つ以上のキーワード
（文字列）を含むものであり、前記情報データを提示す
る情報提示手段と、前記提示された情報データが必要か
不要かを入力する入力手段と、前記提示された情報デー
タに対しユーザが必要と入力した頻度（全肯定回数信
号）と不要と入力した頻度（全否定回数信号）と、前記
キーワードが付けられた情報に含まれる情報データに対
してユーザが必要と答えた頻度（肯定回数）と不要と答
えた頻度（否定回数）とから前記提示された情報データ
につけられたキーワードへのユーザの必要性を予測する
肯定的な値と否定的な値を計算し、キーワードへの割り
振りを行う学習手段と、前記履歴を学習により得られた
キーワードとそのキーワードに割り振られたユーザの必
要性を予測する肯定的な値と否定的な値として記憶する
記憶手段と、前記必要性を予測する肯定的な値と否定的
な値を用いて情報の必要性の評価値を求める必要性評価
手段とを有し、前記評価値に応じ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と
したものであり、ユーザからの必要か不要かの評価を示
す入力を用いて情報の並べ変えを行い、必要とした頻度
と不要とした頻度の両方を用いることにより精度の高い
予測値を割り振ることができ、情報をユーザに必要性の
高い順に提示するという作用を有する。

【００１０】

【００１１】本発明の請求項２に記載の発明は、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装置で
あって、前記情報は情報データと一つ以上のキーワード
（文字列）を含むものであり、前記情報データを提示す
る情報提示手段と、前記提示された情報データが必要か
不要かを入力する入力手段と、前記情報に付けられた一
つ以上のキーワード信号からなるキーワード群信号をベ
クトル信号に変換するベクトル変換手段と、情報データ
が必要か不要かという入力と前記ベクトル信号との関係
を表すメトリック信号に前記キーワードへのユーザの必
要性を予測する値を割り振るメトリック学習手段と、少
なくとも一つの前記メトリック信号と前記ベクトル信号
とを用いてスコア信号を計算するスコア計算手段とを有
し、前記スコア信号を利用して情報の提示の仕方を決め
ることを特徴とする情報フィルタ装置としたもので、情
報の順序づけを情報に付けられた複数のキーワードをベ
クトルに変換し、そのベクトルとメトリックとからスコ
アを計算し、そのスコアで情報をユーザに必要な順に精
度高く並べ変えるという作用を持つものである。

【００１２】

【００１３】本発明の請求項３記載の発明は、メトリッ
ク信号は、提示した情報データに対し入力手段から入力
される必要か不要かを示す信号とキーワード群信号から
変換されたベクトル信号とから計算される信号であり、
前記入力手段から入力される信号が必要である場合の情
報から構成される肯定メトリック信号と、前記入力手段
から入力される信号が不要である場合の情報から構成さ
れる否定メトリック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としたものであり、メトリッ
クをユーザが必要とした情報から計算されるものと、不
要とした情報から計算されるものの２つを用いることに
より、精度の高いスコアを計算でき、情報をユーザに必
要な順に精度高く並べ変えるという作用を有する。

【００１４】本発明の請求項４に記載の発明は、肯定メ
トリック信号は、入力手段から入力される信号が必要な
場合のベクトル信号の自己相関行列であり、否定メトリ
ック信号は、入力手段から入力される信号が不要である
場合のベクトル信号の自己相関行列であることを特徴と
する請求項３記載の情報フィルタ装置としたものであ
り、これによって簡単な計算でメトリックが計算でき、
情報をユーザに必要な順に精度高く並べ変えるという作
用を有する。

【００１５】本発明の請求項５に記載の発明は、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、ｉ番目のキーワード信
号と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、前記ｉ番目のキーワード信号と前記
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３
記載の情報フィルタ装置としたものであり、精度高くス
コア計算ができ、情報をユーザに必要な順に精度高く並
べ変えるという作用を持つ。

【００１６】本発明の請求項６に記載の発明は、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、ｉ番目のキーワード信号と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５記載の情報フィルタ装置と
したものであり、確率分布の違いを評価することによ
り、精度高くスコア計算ができ、情報をユーザに必要な
順に精度高く並べ変えるという作用を持つ。

【００１７】本発明の請求項７に記載の発明は、情報の
提示の順序づけのために、、複数のキーワード信号をベ
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スコア計算部と、
前記肯定スコア信号及び前記否定スコア信号からなる二
次元平面の点の分布を必要な情報及び不要な情報に分離
する直線の係数である判定パラメータ信号、前記肯定ス
コア信号並びに前記否定スコア信号から必要性信号及び
信頼性信号を計算する必要性計算部とを有し、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
特徴とする請求項２及至６のいずれか記載の情報フィル
タ装置としたものであり、２つのスコア信号を最適に組
み合わせることで精度の高い必要性信号を計算でき、情
報をユーザに必要な順に精度高く並べ変えるという作用
を持つ。

【００１８】本発明の請求項８に記載の発明は、判定パ
ラメータ信号は、過去の情報と前記情報データが必要か
不要かという入力との履歴から計算されることを特徴と
する請求項７記載の情報フィルタ装置としたもので、２
つのスコア信号を最適に組み合わせることで精度の高い
必要性信号を計算でき、情報をユーザに必要な順に精度
高く並べ変えるという作用を持つ。

【００１９】本発明の請求項９に記載の発明は、ベクト
ル変換手段は、前記入力手段からの入力を用いてキーワ
ードとして有効であるか否かを判断するためのキーワー
ドコスト信号を計算し、前記キーワードコスト信号が上
位の一定個数のキーワードを記憶する辞書記憶部を有
し、前記情報に付けられた一つ以上のキーワード信号か
らなるキーワード群信号を前記辞書記憶部に記憶された
キーワードを用いてベクトル信号に変換することを特徴
とする請求項２及至８のいずれか記載の情報フィルタ装
置としたもので、ユーザの必要とする情報を取り出すた
めに有効な辞書が適応的に構成され、情報をユーザに必
要な順に精度高く並べ変えるという作用を持つ。

【００２０】

【００２１】

【００２２】

【００２３】

【００２４】

【００２５】本発明の請求項１０に記載の発明は、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方法
であって、前記情報は情報データと一つ以上のキーワー
ド（文字列）を含むものであり、前記情報データを提示
する情報提示ステップと、前記提示された情報データが
必要か不要かを入力する入力ステップと、前記提示され
た情報データに対しユーザが必要と入力した頻度（全肯
定回数信号）と不要と入力した頻度（全否定回数信号）
と、前記キーワードが付けられた情報に含まれる情報デ
ータに対してユーザが必要と答えた頻度（肯定回数）と
不要と答えた頻度（否定回数）とから前記提示された情
報データにつけられたキーワードへのユーザの必要性を
予測する肯定的な値と否定的な値を計算し、キーワード
への割り振りを行う学習ステップと、前記履歴を学習に
より得られたキーワードとそのキーワードに割り振られ
たユーザの必要性を予測する肯定的な値と否定的な値と
して記憶する記憶ステップと、前記必要性を予測する肯
定的な値と否定的な値を用いて情報の必要性の評価値を
求める必要性評価ステップとを有し、前記評価値に応じ
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
る情報フィルタリング方法であり、必要とした頻度と不
要とした頻度の両方を用いることにより精度の高い予測
値を割り振ることができ、情報をユーザに必要な順に精
度高く並べ変えるという作用を持つ。

【００２６】

【００２７】

【００２８】本発明の請求項１１に記載の発明は、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方法
であって、前記情報は情報データと一つ以上のキーワー
ド（文字列）を含むものであり、前記情報データを提示
する情報提示ステップと、前記提示された情報データが
必要か不要かを入力する入力ステップと、前記情報に付
けられた一つ以上のキーワード信号からなるキーワード
群信号をベクトル信号に変換するベクトル変換ステップ
と、情報データが必要か不要かという入力と前記ベクト
ル信号との関係を表すメトリック信号に前記キーワード
へのユーザの必要性を予測する値を割り振るメトリック
学習ステップと、少なくとも一つの前記メトリック信号
と前記ベクトル信号とを用いてスコア信号を計算するス
コア計算ステップとを有し、前記スコア信号を利用して
情報の提示の仕方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、情報をユーザに必要な順に精度高
く並べ変えるという作用を持つ。

【００２９】本発明の請求項１２に記載の発明は、メト
リック信号は、入力ステップで入力される信号が必要な
場合の情報から構成される肯定メトリック信号と、入力
ステップで入力される信号が不要である場合の情報から
構成される否定メトリック信号であることを請求項１１
記載の情報フィルタリング方法であり、情報をユーザに
必要な順に精度高く並べ変えるという作用を持つ。

【００３０】本発明の請求項１３に記載の発明は、肯定
メトリック信号は、入力ステップで入力される情報が必
要な場合のベクトル信号の自己相関行列であり、否定メ
トリック信号は、入力ステップで入力される情報が不要
である場合のベクトル信号の自己相関行列であることを
特徴とする請求項１２記載の情報フィルタリング方法で
あり、情報をユーザに必要な順に精度高く並べ変えると
いう作用を持つ。

【００３１】本発明の請求項１４に記載の発明は、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、ｉ番目のキーワード
信号と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、前記ｉ番目のキーワード信号と前
記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
１２記載の情報フィルタリング方法であり、情報をユー
ザに必要な順に精度高く並べ変えるという作用を持つ。

【００３２】本発明の請求項１５に記載の発明は、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、ｉ番目のキーワード信号と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１４記載の情報フィルタリ
ング方法であり、情報をユーザに必要な順に精度高く並
べ変えるという作用を持つ。

【００３３】本発明の請求項２１に記載の発明は、情報
は情報データと一つ以上のキーワード（文字列）を含む
ものであり、前記情報データを提示する情報提示手段
と、前記提示された情報データが必要か不要かを入力す
る入力手段と、前記入力手段からの入力を用いて前記提
示された情報データにつけられたキーワードへのユーザ
の必要性を予測する値の割り振りを行う学習手段と、前
記予測値を用いて有効なキーワードを優先的に登録する
辞書更新手段とを備えた適応辞書装置を有することを特
徴とする請求項１及至１１のいずれか記載の情報フィル
タ装置であり、ユーザーの必要とする情報を取り出すた
めに有効な辞書が適応的に構成され、情報をユーザーに
必要な順に精度高く並べ変えるという作用を持つ。

【００３４】

【００３５】

【００３６】

【００３７】本発明の請求項２２に記載の発明は、デー
タベースを再構築するデータベース再構築装置であって
請求項１及至１３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であ
り、ユーザーに必要な情報が取り出し易いという作用を
持つ。

【００３８】本発明の請求項２３に記載の発明は、デー
タベースを再構築するデータベース再構築方法であって
請求項１４及至２０のいずれかに記載の情報フィルタリ
ング方法を用いたことを特徴とするデータベース再構築
方法であり、ユーザーに必要な情報が取り出し易いとい
う作用を持つ。

【００３９】

【００４０】

【００４１】

【００４２】

【００４３】

【００４４】

【００４５】

【００４６】

【００４７】

【００４８】

【００４９】

【００５０】

【００５１】

【００５２】

【００５３】以下、本発明の実施の形態について、図１
から図１９を用いて説明する。 （実施の形態１）以下、本発明の第一の実施の形態につ
いて、図面を参照しながら説明する。図１は本発明の実
施の形態１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。

【００５４】まず、図２を用いて、本発明の基本概念を
説明する。本発明の基本概念の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５０と、その情報フィルタリングユニット５
０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。

【００５５】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。

【００５６】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。

【００５７】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。

【００５８】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。

【００５９】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５２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。

【００６０】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。

【００６１】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。

【００６２】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。

【００６３】さて、本発明において重要な点は、いかに
必要性信号（或「情報」が必要であったとの教師信号）
を計算するかである。

【００６４】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。

【００６５】上述べた如く、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。

【００６６】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。

【００６７】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。

【００６８】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。

【００６９】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。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。

【００７０】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 と計算する。

【００７１】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。

【００７２】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。

【００７３】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。

【００７４】図１を用いて、図２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と、図２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
単位毎に説明しておく。

【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１に即して説明する。

【００７７】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、「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

【００７８】

【数１】

【００７９】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
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。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Ｋ
ｓ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、１０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

【００８０】

【数２】

【００８１】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

【００８２】

【数３】

【００８３】を記憶する教師データ記憶部である。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。

【００８４】図１において、１１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Ｕ
ＲＤ［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あ
る。

【００８５】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によって制御される。

【００８６】図１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、学習ユニット５０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２
０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。

【００８７】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。図１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Ｐ
ＬＣ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。

【００８８】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。

【００８９】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。

【００９０】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。

【００９１】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（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））。

【００９２】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３
ステップ（ホ）〜（ト）の処理を繰り返す（同図ステッ
プ（ト））。

【００９３】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））。

【００９４】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。

【００９５】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

【００９６】

【数４】

【００９７】と計算する。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

【００９８】

【数５】

【００９９】と計算する。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１０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。

【０１００】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。

【０１０１】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。

【０１０２】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４
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））。

【０１０３】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］ ＝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
（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。

【０１０４】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。

【０１０５】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（イ））。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（ロ））、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としてデータ表示端子１０４に出力
し、待機する（同図ステップ（ハ）、（ニ））。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
（ホ））。

【０１０６】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（ヘ））。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（ト））、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，・・・，ｎｏｆＴＤ と置き換え（同図ステップ（ル））、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（ル）、（ヲ））、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（ワ）、（カ））、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（ヨ）、（タ）、（レ））。

【０１０７】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。

【０１０８】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。

【０１０９】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（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））。

【０１１０】次に、図７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。

【０１１１】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を
用いて説明する。

【０１１２】図７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７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。

【０１１３】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））。

【０１１４】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。

【０１１５】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））。

【０１１６】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））。

【０１１７】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。

【０１１８】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。

【０１１９】次に、判定面学習部２１について、図８を
用いて詳しく説明する。判定面学習部２１は、図１０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。 この目的の
ために、図８に示したフローチャートに従って詳しく説
明する。

【０１２０】まず、前記判定面学習制御信号ＰＬＣを受
けて（図８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。

【０１２１】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））。

【０１２２】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。

【０１２３】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９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１０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。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。

【０１２４】図１０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。

【０１２５】なお、判定パラメータＣの計算方法とし
て、ここでは、山登り法を採用したが、判定面と学習用
必要性信号ＬＮと学習用信頼性信号ＬＲとの距離に基づ
いて構成されるコスト関数

【０１２６】

【数６】

【０１２７】を最大にする判定面パラメータＣをニュー
トン法、挟み撃ち法などで求める方法であってもよい。

【０１２８】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）さらに、文献「情報処理学会
技術報告、自然言語処理１０１−８（１９９４．５．２
７）」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。

【０１２９】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。

【０１３０】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、よい結果をえることができる。

【０１３１】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。

【０１３２】本発明の情報フィルタの根幹は、図７のフ
ローチャートのト、チ、リに示したように、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。

【０１３３】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。

【０１３４】（実施の形態２）以下、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。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。

【０１３５】図１１に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を示すが、前述した本発明の
実施の形態１の情報フィルタ装置のブロック結線図と異
なる構成について詳細に説明する。

【０１３６】図１１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

【０１３７】

【数７】

【０１３８】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、２７は否定メトリック更新用の１次否定メトリッ
ク信号ＭＮ１を記憶する１次否定メトリック記憶部、２
８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。

【０１３９】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。ただし、動作
が実施の形態１と同様の個所は説明を省略する。

【０１４０】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、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ＦＤＣＫ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。

【０１４１】まず、情報フィルタリングユニット５０の
動作を説明する。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５
０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Ks、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。

【０１４２】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。

【０１４３】学習ユニット５２の動作は、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
る。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。更に、辞書学習信号ＤＬＣを辞書学習部２３に送
る。

【０１４４】以下、図１２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１２ステップ（イ））、
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（ロ））。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（ハ））、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（ニ））、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（ホ））。

【０１４５】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（ヘ））、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（ト））。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（チ））、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（リ））。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（ヌ））。

【０１４６】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（ル））、全肯定信号ＮＹに１を加え
（同図ステップ（ヲ））、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（ワ））。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
（カ））、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（ヨ））。

【０１４７】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（タ））。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
（レ））。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。

【０１４８】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（ソ））。

【０１４９】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
（ツ））、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（ネ））。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（ナ））、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
み出し同様の処理を行う。

【０１５０】以上の処理が、全ての教師データＴＤに対
して行われる。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、キーワードコスト信
号ＫＤ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。

【０１５１】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。

【０１５２】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

【０１５３】

【数８】

【０１５４】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

【０１５５】

【数９】

【０１５６】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。

【０１５７】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（ラ））。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（ム））。

【０１５８】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。

【０１５９】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（ウ））。

【０１６０】最後に、辞書学習信号ＤＣＬを学習制御部
１４に戻して（同図ステップ（ヒ））、処理を終了す
る。

【０１６１】次に、前記学習制御部１４は、スイッチ１
６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。前記学習制御部１４は、ＫＤメトリック学習部２
８にメトリック学習制御信号ＭＬＣを送る。

【０１６２】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ＭＮ１をそれぞれ読み出す。

【０１６３】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。

【０１６４】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。

【０１６５】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。

【０１６６】こうして計算される肯定メトリック信号Ｍ
Ｙ、否定メトリック信号ＭＮ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

【０１６７】

【数１０】

【０１６８】と計算し、否定メトリック信号ＭＮを

【０１６９】

【数１１】

【０１７０】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。

【０１７１】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。

【０１７２】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２
１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。

【０１７３】判定面学習部２１の動作は、実施の形態１
と全く同じであるので、説明は繰り返さない。

【０１７４】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。

【０１７５】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。

【０１７６】なお、判定パラメータＣの計算方法とし
て、ここでは、山登り法を採用したが、実施の形態１と
同様、判定面と学習用必要性信号ＬＮと学習用信頼性信
号ＬＲとの距離に基づいて構成されるコスト関数を最大
にする判定面パラメータＣをニュートン法、挟み撃ち法
などで求める方法であってもよい。さらに、簡便な方法
として、 Ｃ＝tanθi ここで、 θi＝0.5・π（i/90） i＝１，・・・,９０ の中から、Ｔ［ｃ］＝１である情報とＴ［ｃ］＝０であ
る情報をもっともよく分離できるＣを選ぶと言う方法も
考えることができる。

【０１７７】また、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。

【０１７８】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。

【０１７９】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。

【０１８０】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、よい結果をえることができる。

【０１８１】また、本実施の形態では、未読データＵＲ
Ｄ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ＵＲ
Ｄ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。

【０１８２】以上、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。

【０１８３】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。

【０１８４】（実施の形態３）以下、本発明の第３の実
施の形態について、図面を参照しながら説明する。実施
の形態３は、本発明の実施の形態１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。

【０１８５】図１３に本発明の実施の形態３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。

【０１８６】図１３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に書き込む適応データベース書き
込み部、２００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。

【０１８７】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 ＣＤＢ＝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ＣＤＢ（＝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６０は、データベース記憶部６０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no
fD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ＲＤＮとし
て、データベース読み出し部６１に送る。

【０１８８】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。

【０１８９】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。

【０１９０】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ＲＤ
Ｎをデータベース読み出し制御部６１に送り、新たにＬ
Ｎ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。

【０１９１】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。

【０１９２】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。

【０１９３】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。

【０１９４】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。

【０１９５】以上のようにデータベース再構築装置を構
成することにより、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。

【０１９６】なお、本実施の形態では、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。

【０１９７】（実施の形態４）以下、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。実施
の形態４は、実施の形態２の情報フィルタ装置の構成に
キーワード検索式生成部、キーワード評価信号ソート部
及びキーワード評価部等を加えることにより、ユーザー
に提示された「情報」について、必要／不要を解答する
だけで、必要な情報を検索する検索式を自動的に生成す
ることができるキーワード検索式生成装置を提供するも
のである。

【０１９８】図１４にそのキーワード検索式生成装置の
ブロック結線図を示し、以下に説明する。

【０１９９】図１４において、１１１はキーワード検索
式生成開始信号入力端子、１１２はキーワード検索式方
法切り替え信号入力端子、１１３はキーワード検索式信
号出力端子であり、３０はメトリックの(i,j)成分の重
要性を評価するキーワード評価信号ＫＷＫＤ(i,j)を計
算するキーワード評価部、３１は前記キーワード評価信
号を小さい順に並べ変えるキーワード評価信号ソート
部、３２は並べ変えられたキーワード評価信号により適
応辞書信号を用いてキーワード検索式信号Ｅｑに変換す
るキーワード検索式生成部である。その他のブロック
は、実施の形態２の情報フィルタ装置と同一構成である
ので説明を省略する。

【０２００】以上のように構成されたキーワード検索式
生成装置の動作の前半のフローチャートを図１５に、後
半の動作のフローチャートを３つの方法に対応して図１
６、１７、１８それぞれに示す。以下、これらの図を参
照しながら説明する。

【０２０１】動作の前半について、図１５を参照しなが
ら説明する。まず、キーワード検索式の生成を開始させ
るキーワード検索式生成開始信号ＥｑＧＯがキーワード
生成開始信号入力端子１１１から入力される。

【０２０２】キーワード検索式生成開始信号ＥｑＧＯを
受けたキーワード評価部３０は、まず、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（図１５ステッ
プ（イ））。

【０２０３】次に、キーワード評価部３０は、今までに
情報フィルタ装置が提示した情報についてユーザーが必
要／不要の応答をしたかどうかを確認するために、全肯
定信号ＮＹと全否定信号ＮＮの和（ＮＹ＋ＮＮ）を計算
し、さらに積ＮＹ・ＮＮ・（ＮＹ＋ＮＮ）を計算する
（同図ステップ（ロ））。前記積が０であることは、情
報フィルタ装置はユーザーからどんな情報が必要であ
り、かつどんな情報が不要であるかを教えられていない
ことに対応するから、この場合、ユーザーの求めている
キーワード検索式を推定することはできない。そこで、
キーワード評価部３０はキーワード検索式出力信号Ｅｑ
を Ｅｑ＝（キーワード検索式不明） としてキーワード検索式信号出力端子１１３から出力し
処理を終了する（同図ステップ（ハ））。前記積ＮＹ・
ＮＮ・（ＮＹ＋ＮＮ）が０でない場合には、キーワード
評価部３０は、ユーザーが必要とした情報の割合と不要
とした割合を示す情報出現割合（Ｑyes、Ｑno）を Ｑyes＝ＮＹ／（ＮＹ＋ＮＮ） Ｑno ＝ＮＮ／（ＮＹ＋ＮＮ） と計算する（同図ステップ（ニ））。

【０２０４】確率的に考えて、ユーザーが必要とした情
報に付いていた割合が前記Ｑyesより高いキーワード
は、ユーザーの必要とする情報を取り出す上で有効であ
ると推定できる。実施の形態２で説明したように、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には、対角成分にキーワード、非対角成分
に２つのキーワードの共起についてのユーザーが必要／
不要とした情報についての出現回数が記録されている
（以下、キーワードと２つのキーワードの共起をまとめ
てキーワードと表現する）。したがって、各成分につい
てＱyes、Ｑnoと同様の割合の計算を行う。

【０２０５】このために、まずカウンタｉを０にセット
する（同図ステップ（ホ））。次にカウンタｊを０にセ
ットする（同図ステップ（ヘ））。

【０２０６】前記１次肯定メトリック信号ＭＹ（ｉ，
ｊ）と前記１次否定メトリック信号ＭＮ１（ｉ，ｊ）の
和（ＭＹ１（ｉ，ｊ）＋ＭＮ１（ｉ，ｊ））を計算す
る。この和（ＭＹ１（ｉ，ｊ）＋ＭＮ１（ｉ，ｊ））
は、そのキーワードが過去何回生じているかを示す値で
ある。この値が非常に小さい場合には、確率的にはあま
り意味がないと考えられる。ここではこの和（ＭＹ１
（ｉ，ｊ）＋ＭＮ１（ｉ，ｊ））が３以上であれば、評
価に採用するものとする（同図ステップ（ト））。この
値（打ち切り値）は、３でなくとも別に構わないが、我
々の実験では３から４程度が実用上便利であることが分
かっている。

【０２０７】さて、この和（ＭＹ１（ｉ，ｊ）＋ＭＮ１
（ｉ，ｊ））が３以上であれば、キーワード出現割合
（Ｐyes、Ｐno）を Ｐyes＝（ＭＹ（ｉ，ｊ）＋ε）／（ＭＹ（ｉ，ｊ）＋
ＭＮ（ｉ，ｊ）＋２ε） Ｐno ＝（ＭＮ（ｉ，ｊ）＋ε）／（ＭＹ（ｉ，ｊ）＋
ＭＮ（ｉ，ｊ）＋２ε） 計算する（同図ステップ（チ））。ここで、εはＰyes
とＰnoが０にならないようにするための０に近い正の定
数である。

【０２０８】前記キーワード出現割合（Ｐyes、Ｐno）
と前記情報出現割合（Ｑyes、Ｑno）の違いを表す量と
して、肯定偏差信号ＶＹ（ｉ，ｊ）と否定偏差信号ＶＮ
（ｉ，ｊ）を ＶＹ（ｉ，ｊ）＝Ｑyes・log（Ｑyes／Ｐyes）・ζ ＶＮ（ｉ，ｊ）＝Ｑno ・log（Ｑno ／Ｐno ）・ζ ここで、 ζ＝tanh［（ＭＹ（ｉ，ｊ）＋ＭＮ（ｉ，ｊ））／３］ である（同図ステップ（リ））。この係数ζは、出現頻
度の多いものを比較的重要視するための工夫である。値
３は、ここでは上で述べた打ち切り値と同じとした。必
要に応じて、打ち切りより大きくとってもよい。こうし
て計算される肯定（否定）偏差信号は必要（不要）な情
報に片寄って出現するキーワードについては、片寄りが
大きいほど負の小さな値になるという性質を持ってい
る。

【０２０９】和（ＭＹ１（ｉ，ｊ）＋ＭＮ１（ｉ，
ｊ））が２以下であれば、前記肯定偏差信号ＶＹ（ｉ，
ｊ）と否定偏差信号ＶＮ（ｉ，ｊ）を ＶＹ（ｉ，ｊ）＝ ０ ＶＮ（ｉ，ｊ）＝ ０ とする（同図ステップ（ヌ））。

【０２１０】以上の処理が終わると、カウンタｊの値を
１だけ増やす（同図ステップ（ル）））。カウンタｊの
値が１次肯定／否定メトリック信号の行の数未満である
と同様の処理を行い（同図ステップ（ヲ））、カウンタ
ｊの値が１次肯定・否定メトリック信号の行の数以上と
なると、カウンタｉを一つだけ増やす（同図ステップ
（ワ））。カウンタｉの値が１次肯定／否定メトリック
信号の行の数未満であると（同図ステップ（カ））、カ
ウンタｊの値を０にリセットし（同図ステップ
（ヘ））、同様の処理を行い、カウンタｉの値が１次肯
定・否定メトリック信号の行の数以上となる処理を終了
する。

【０２１１】こうして得られた肯定偏差信号ＶＹ（ｉ，
ｊ）と否定偏差信号ＶＮ（ｉ，ｊ）とを、５つの値から
なるキーワード評価信号 ＫＷＫＤ(nofDiC*i+j)＝（ＶＹ（ｉ，ｊ）＋ＶＮ（ｉ，
ｊ），ＶＹ（ｉ，ｊ），ＶＮ（ｉ，ｊ）、ｉ，ｊ） として出力する。最後の２つは、もともとの１次肯定／
否定メトリックの成分がなんであるかを示すものであ
り、後にキーワードとの対応つけをするために必要なも
のである。

【０２１２】キーワード評価信号ソート部３１は、キー
ワード検索式生成方法切り替え信号入力端子からのキー
ワード検索式生成方法切り替え信号ＭＣＫＷに応じて、
３つの方法でキーワード評価信号の並べ変えを行う（同
図ステップ（ヨ））。

【０２１３】第１の方法（ＭＣＫＷ＝１）は、必要な情
報によく付けられるキーワードだけを取り出す方法であ
り、そのフローチャートを図１６に示す。第２の方法
（ＭＣＫＷ＝２）は、不要な情報によく付けられるキー
ワードだけを取り出す方法であり、そのフローチャート
を図１７に示す。第３の方法（ＭＣＫＷ＝３）は、両者
を組み合わせた方法であり、そのフローチャートを図１
８に示す。以上、３つの方法を順番に説明する。

【０２１４】図１６に示した第１の方法は、キーワード
検索式生成方法切り替え信号ＭＣＫＷが１の場合に選択
されるものであり、キーワード評価信号ＫＷＫＤを、そ
の第２成分ＶＹ（ｉ，ｊ）について、小さい方から順に
並べ変える（図１６ステップ（イ））。このように並べ
変えられたキーワード評価信号の第４、第５成分は、必
要な情報に限って大きな値をとるキーワードを指し示す
値である。そこで、キーワード信号ソート部は、この並
べ変えられたキーワード評価信号ＳＫＷＫＤをキーワー
ド検索式生成部３２へと送る。

【０２１５】キーワード検索式生成方法切り替え信号Ｍ
ＣＫＷが１の場合には、キーワード検索式生成部３２
は、適応符号辞書信号記憶部２４から、ひとつの単位が
文字列（キーワード）Ｗとそれに対応する符号Ｃと肯定
回数ＰＹと否定回数ＰＮの４つからなる適応辞書信号Ｆ
ＤＣＫをＦＤＣＫ［１］からＦＤＣＫ［nofFDCK］まで
読みだす（同図ステップ（ロ））。

【０２１６】キーワード検索式の項の数を設定する方法
には、手動による方法、自動で行う方法いずれも考える
ことができる。ここでは手動で行う方法を説明する。こ
の場合、項数信号入力端子１１４から項数信号ＴＮが入
力される（同図ステップ（ハ））。

【０２１７】次に、キーワード検索式信号ＫＷを０セッ
トする（同図ステップ（ニ））。項数カウンタｃｏｕｎ
ｔを１セットする（同図ステップ（ホ））。

【０２１８】並べ変えられたキーワード評価信号ＳＫＷ
ＫＤ(ｃｏｕｎｔ)の第４成分ｉを読みだし、第ｉ番目の
適応符号辞書信号ＦＤＣＫ［ｉ］の文字列を第１キーワ
ードＫＷ１へと変換、並べ変えられたキーワード評価信
号ＳＫＷＫＤ(ｃｏｕｎｔ)の第５成分ｊを読みだし、適
応符号辞書信号の第ｊ番目の適応符号辞書信号ＦＤＣＫ
［ｊ］の文字列を第２キーワードＫＷ２へと変換する
（同図ステップ（ヘ）、（ト））。そして、キーワード
検索式信号を ＫＷ←（ＫＷ）or（ＫＷ１ and ＫＷ２） と置き換える（同図ステップ（チ））。

【０２１９】項数カウンタを１だけ増やす（同図ステッ
プ（リ））。以下、同様の操作を、並べ変えられたキー
ワード評価信号ＳＫＷＫＤ(２)、ＳＫＷＫＤ(3)・・・
・ＳＫＷＫＤ（ＴＮ）まで繰り返す（同図ステップ
（ヌ））。並べ変えられたキーワード評価信号ＳＫＷＫ
Ｄ（ＴＮ）まで上の処理を行いキーワード検索式信号Ｋ
Ｗを出力する。

【０２２０】なお、項数打ち切りを自動で行う方法の一
つは、並べ変えに用いたキーワード評価信号が予め定め
られた値まで大きくなった時点で処理を打ち切る方法で
ある。自動で行うもう一つの方法は、学習に用いた情報
から必要な情報の全て（必要に応じて、９０％、８０％
などに設定してもよい）を取り出せるようになるまで、
処理を繰り返すという方法である。

【０２２１】図１７に示した第２の方法は、キーワード
検索式生成方法切り替え信号ＭＣＫＷが２の場合に選択
されるものであり、キーワード評価信号ＫＷＫＤを、そ
の第３成分ＶＮ（ｉ，ｊ）について、小さい方から順に
並べ変えるものである。以下、前述した第１の方法と同
様の処理を行い、orで結ばれたキーワード検索式ＫＷを
得る。しかし、ＭＣＫＷ＝２の場合は不要な情報を取り
出す検索式となっているから、最後にキーワード検索式
信号をその否定 ＫＷ ← ！ＫＷ として処理を終わる（図１７ステップ（ル））。

【０２２２】図１８に示した第３の方法は、キーワード
検索式生成方法切り替え信号ＭＣＫＷが３の場合に選択
されるものであり、キーワード評価信号ＫＷＫＤを、そ
の第１成分（ＶＹ（ｉ，ｊ）＋ＶＮ（ｉ，ｊ））につい
て、小さい方から順に並べ変えるものである。この方法
は、肯定キーワード検索式信号ＹＫＷと否定キーワード
検索式信号ＮＫＹとを中間表現として用いる方法であ
る。

【０２２３】処理は、第１キーワード信号ＫＷ１と第２
キーワード信号ＫＷ２を得るところまでは（図１８ステ
ップ（ト））、第１の方法と同様の処理であるが、以下
の肯定偏差信号ＶＹ（ｉ，ｊ）の正負で切り替わる処理
の部分から以降の異なる部分から説明する。

【０２２４】並べ変えられたキーワード評価信号ＳＫＷ
ＫＤ（１）の肯定偏差信号ＶＹ（ｉ，ｊ）が負である場
合は、肯定キーワード検索式信号ＹＫＷを ＹＫＷ←（ＹＫＷ）or（ＫＷ１ and ＫＷ２） と置き換える（同図ステップ（ヌ））。肯定偏差信号Ｖ
Ｙ（ｉ，ｊ）が正である場合は、否定キーワード検索式
信号ＮＫＷを ＮＫＷ←（ＮＫＷ）or（ＫＷ１ and ＫＷ２） と置き換える（同図ステップ（リ））。この処理を、手
動打ち切りの場合には、ＳＫＷＫＤ（ＴＮ）まで行う
（同図ステップ（ヲ））。

【０２２５】次に、キーワード検索式信号ＫＷを ＫＷ ← （ＹＫＷ） and ！（ＮＫＷ） と出力し（同図ステップ（ワ））、処理を終了する。

【０２２６】以上のようにして、本発明のキーワード検
索式生成装置は、ユーザーが提示された情報について、
必要／不要を解答するだけで、必要な情報を検索する検
索式を自動的に生成することができる。

【０２２７】本発明の実施の形態４のキーワード検索式
生成装置の実験による効果を図１９に示し説明する。

【０２２８】図１９に示した実験結果は、ユーザーによ
って必要／不要のラベル付けがなされた７６０件の情報
を用いた実験結果である。情報フィルタ装置に２００件
のデータを学習させ、残りの５６０件のデータを第１の
方法を用いた本発明のキーワード検索式生成装置が生成
したキーワード検索式によって検索を行ったときの検索
効率を示している。横軸は、キーワード検索式の項の
数、縦軸は検索された情報の割合を示している。実線
は、ユーザーが必要とする情報の内何％が取り出された
かを、破線は全体の情報の内何％が取り出されたかを、
点線は取り出された情報の何％がユーザーが必要とする
情報かを示している。

【０２２９】以上、本発明によれば、項の数が約１０程
度で、必要な情報の約９０％を取り出すことができ、そ
の時取り出された情報のなかに含まれる必要な情報は約
６０％に昇っており、本発明が有効であることがはっき
り分かる。

【０２３０】

【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ベクトル
生成部と、前記ベクトルと使用者からの教師信号を用い
てスコアを計算するスコア計算部と、前記スコアから必
要性と信頼性を計算する必要性計算部と、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
計算するメトリック学習部とを設け、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】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置の概
略を示すブロック結線図

【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フローチャート

【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フローチャー
ト

【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フローチャート

【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フローチャート

【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フローチャート

【図８】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フローチャート

【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図

【図１０】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図

【図１１】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１２】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フローチャート

【図１３】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

【図１４】本発明の実施の形態４のキーワード検索式生
成装置のブロック結線図

【図１５】本発明の実施の形態４のキーワード検索式生
成装置のキーワード検索式生成の前半の動作を説明する
フローチャート

【図１６】本発明の実施の形態４のキーワード検索式生
成装置の第１の方法を用いた場合のキーワード検索式生
成の後半の動作を説明するフローチャート

【図１７】本発明の実施の形態４のキーワード検索式生
成装置の第２の方法を用いた場合のキーワード検索式生
成の後半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４のキーワード検索式生
成装置の第３の方法を用いた場合のキーワード検索式生
成の後半の動作を説明するフローチャート

【図１９】本発明の実施の形態４のキーワード検索式生
成装置のキーワード検索式生成の効果を説明する図

【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 スイッチ １７ スイッチ 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 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 ３０ キーワード評価部 ３１ キーワード評価信号ソート部 ３２ キーワード検索式生成部 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 １１１ キーワード検索式生成開始信号入力端子 １１２ キーワード検索式方法切り替え信号入力端子 １１３ キーワード検索式信号出力端子 １１４ 項数信号入力端子 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 ２２１ 学習用肯定信号計算部 ２２２ 学習用否定信号計算部

フロントページの続き (56)参考文献 特開 平２−125363（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−94375（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−54564（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−151271（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−204975（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−4584（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−75999（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−168281（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−243173（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−110818（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−152771（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−94388（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−233707（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−195388（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−56929（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−192002（ＪＰ，Ａ) 渡部勇、「緩い協調：協調情報フィル タリングシステム」，情報処理学会研究 報告Ｖｏｌ．91，Ｎｏ．18（91−ＨＩ− 35）（平成３年３月８日），ｐｐ．179 −186 Ｂ．Ｓｈｅｔｈ ａｎｄ Ｐ．Ｍａｅ ｓ，”Ｅｖｏｌｖｉｎｇ Ａｇｅｎｔｓ Ｆｏｒ Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｆｉｌｔｅｒ ｉｎｇ，”Ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ ｓ ｏｆ ｔｈｅ ９ｔｈ Ｃｏｎｆｅ ｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｒｔｉｆｉｃｉａ ｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｆｏｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ＩＥＥＥ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｏｃｉｅｔｙ Ｐｒｅｓｓ，1993年，ｐ．345−352 (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06F 17/30

Claims (15)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 情報記憶媒体又は情報通信網から所定の
   情報を取り出す装置であって、前記情報は情報データと
   一つ以上のキーワード（文字列）を含むものであり、前
   記情報データを提示する情報提示手段と、前記提示され
   た情報データが必要か不要かを入力する入力手段と、前
   記提示された情報データに対しユーザが必要と入力した
   頻度（全肯定回数信号）と不要と入力した頻度（全否定
   回数信号）と、前記キーワードが付けられた情報に含ま
   れる情報データに対してユーザが必要と答えた頻度（肯
   定回数）と不要と答えた頻度（否定回数）とから前記提
   示された情報データにつけられたキーワードへのユーザ
   の必要性を予測する肯定的な値と否定的な値を計算し、
   キーワードへの割り振りを行う学習手段と、前記予め学
   習により得られたキーワードとそのキーワードに割り振
   られたユーザの必要性を予測する肯定的な値と否定的な
   値をメトリック信号として記憶するメトリック記憶手段
   と、情報の必要性の評価値を求める必要性評価手段とを
   有し、前記評価値に応じ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。
2. 【請求項２】 情報記憶媒体又は情報通信網から所定の
   情報を取り出す装置であって、前記情報は情報データと
   一つ以上のキーワード（文字列）を含むものであり、前
   記情報データを提示する情報提示手段と、前記提示され
   た情報データが必要か不要かを入力する入力手段と、前
   記情報に付けられた一つ以上のキーワード信号からなる
   キーワード群信号をベクトル信号に変換するベクトル変
   換手段と、情報データが必要か不要かという入力と前記
   ベクトル信号との関係を表すメトリック信号に前記キー
   ワードへのユーザの必要性を予測する値を割り振るメト
   リック学習手段と、少なくとも一つの前記メトリック信
   号と前記ベクトル信号とを用いてスコア信号を計算する
   スコア計算手段とを有し、前記スコア信号を利用して情
   報の提示の仕方を決めることを特徴とする情報フィルタ
   装置。
3. 【請求項３】 メトリック信号は、提示した情報データ
   に対し入力手段から入力される必要か不要かを示す信号
   とキーワード群信号から変換されたベクトル信号とから
   計算される信号であり、前記入力手段から入力される信
   号が必要である場合の情報から構成される肯定メトリッ
   ク信号と、前記入力手段から入力される信号が不要であ
   る場合の情報から構成される否定メトリック信号である
   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】 肯定メトリック信号は、入力手段から入
   力される信号が必要な場合のベクトル信号の自己相関行
   列であり、否定メトリック信号は、入力手段から入力さ
   れる信号が不要である場合のベクトル信号の自己相関行
   列であることを特徴とする請求項３記載の情報フィルタ
   装置。
5. 【請求項５】 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、
   ｉ番目のキーワード信号と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、前記ｉ番目の
   キーワード信号と前記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３記載の情報フィルタ装置。
6. 【請求項６】 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、ｉ番目のキーワード信
   号と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５記載
   の情報フィルタ装置。
7. 【請求項７】 情報の提示の順序づけのために、複数の
   キーワード信号を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
   るスコア計算部と、前記肯定スコア信号及び前記否定ス
   コア信号からなる二次元平面の点の分布を必要な情報及
   び不要な情報に分離する直線の係数である判定パラメー
   タ信号、前記肯定スコア信号並びに前記否定スコア信号
   から必要性信号及び信頼性信号を計算する必要性計算部
   とを有し、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請求項２及至６のいずれ
   か記載の情報フィルタ装置。
8. 【請求項８】 判定パラメータ信号は、過去の情報と前
   記情報データが必要か不要かという入力との履歴から計
   算されることを特徴とする請求項７記載の情報フィルタ
   装置。
9. 【請求項９】 ベクトル変換手段は、前記入力手段から
   の入力を用いてキーワ ードとして有効であるか否かを判
   断するためのキーワードコスト信号を計算し、前記キー
   ワードコスト信号が上位の一定個数のキーワードを記憶
   する辞書記憶部を有し、前記情報に付けられた一つ以上
   のキーワード信号からなるキーワード群信号を前記辞書
   記憶部に記憶されたキーワードを用いてベクトル信号に
   変換することを特徴とする請求項２及至８のいずれか記
   載の情報フィルタ装置。
10. 【請求項１０】 情報記憶媒体又は情報通信網から所定
    の情報を取り出す方法であって、前記情報は情報データ
    と一つ以上のキーワード（文字列）を含むものであり、
    前記情報データを提示する情報提示ステップと、前記提
    示された情報データが必要か不要かを入力する入力ステ
    ップと、前記提示された情報データに対しユーザが必要
    と入力した頻度（全肯定回数信号）と不要と入力した頻
    度（全否定回数信号）と、前記キーワードが付けられた
    情報に含まれる情報データに対してユーザが必要と答え
    た頻度（肯定回数）と不要と答えた頻度（否定回数）と
    から前記提示された情報データにつけられたキーワード
    へのユーザの必要性を予測する肯定的な値と否定的な値
    を計算し、キーワードへの割り振りを行う学習ステップ
    と、前記履歴を学習により得られたキーワードとそのキ
    ーワードに割り振られたユーザの必要性を予測する肯定
    的な値と否定的な値として記憶する記憶ステップと、前
    記必要性を予測する肯定的な値と否定的な値を用いて情
    報の必要性の評価値を求める必要性評価ステップとを有
    し、前記評価値に応じ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リング方法。
11. 【請求項１１】 情報記憶媒体又は情報通信網から所定
    の情報を取り出す方法であって、前記情報は情報データ
    と一つ以上のキーワード（文字列）を含むものであり、
    前記情報データを提示する情報提示ステップと、前記提
    示された情報データが必要か不要かを入力する入力ステ
    ップと、前記情報に付けられた一つ以上のキーワード信
    号からなるキーワード群信号をベクトル信号に変換する
    ベクトル変換ステップと、情報データが必要か不要かと
    いう入力と前記ベクトル信号との関係を表すメトリック
    信号に前記キーワードへのユーザの必要性を予測する値
    を割り振るメトリック学習ステップと、少なくとも一つ
    の前記メトリック信号と前記ベクトル信号とを用いてス
    コア信号を計算するスコア計算ステップとを有し、前記
    スコア信号を利用して情報の提示の仕方を決めることを
    特徴とする情報フィルタリング方法。
12. 【請求項１２】 メトリック信号は、入力ステップで入
    力される信号が必要な場合の情報から構成される肯定メ
    トリック信号と、入力ステップで入力される信号が不要
    である場合の情報から構成される否定メトリック信号で
    あることを特徴とする請求項１１記載の情報フィルタリ
    ング方法。
13. 【請求項１３】 肯定メトリック信号は、入力ステップ
    で入力される情報が必要な場合のベクトル信号の自己相
    関行列であり、否定メトリック信号は、入力ステップで
    入力される情報が不要である場合のベクトル信号の自己
    相関行列であることを特徴とする請求項１２記載の情報
    フィルタリング方法。
14. 【請求項１４】 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、ｉ番目のキーワード信号と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、前記ｉ番
    目のキーワード信号と前記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１２記載の情報フィルタリング
    方法。
15. 【請求項１５】 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、ｉ番目のキーワード
    信号と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１４
    記載の情報フィルタリング方法。