JP3244084B2 - キーワード検索式生成装置及びキーワード検索式生成方法 - 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、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のキーワード
検索式生成装置及びキーワード検索式生成方法に関する
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ない。

【０００６】本発明は上記従来の課題を解決するもので
あり、情報記憶媒体又は情報通信網から所定の情報を取
り出すためのキーワード検索式生成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
に本発明のキーワード検索式生成装置は、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ためのキーワ
ード検索式生成装置であって、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、前記予測値の高いキ
ーワードを選択することによりキーワード検索式を生成
する検索式生成手段とからなる構成を有している。

【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ための
キーワード検索式生成装置であって、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ーの必要性
を予測する肯定的な値と否定的な値の割り振りを行う学
習手段と、前記必要性を予測する肯定的な値と否定的な
値の高いキーワードを選択することによりキーワード検
索式を生成する検索式生成手段とを有することを特徴と
するキーワード検索式生成装置であり、ユーザーは情報
の必要／不要を入力することにより必要な情報を検索す
るキーワード検索式を得ることができるという作用を有
する。

【００１０】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ための
キーワード検索式生成装置であって、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から前記キーワードへのユーザー
の必要性を予測する値をメトリック信号に割り振るメト
リック学習手段と、前記メトリック信号を利用してキー
ワード検索式を生成する検索式生成手段とを有すること
を特徴とするキーワード検索式生成装置であり、ユーザ
ーは情報の必要／不要を入力することにより必要な情報
を検索するキーワード検索式を得ることができるという
作用を有する。

【００１１】本発明の請求項３に記載の発明は、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記載のキーワード検索式生成装置であり、ユーザ
ーは情報の必要／不要を入力することにより必要な情報
を検索するキーワード検索式を得ることができるという
作用を有する。

【００１２】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、前記入力手段から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、前記入力手段から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３記載のキーワード検索式生成装置
であり、ユーザーは情報の必要／不要を入力することに
より必要な情報を検索するキーワード検索式を得ること
ができるという作用を有する。

【００１３】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を同時に含む情報が必要と
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
のキーワード検索式生成装置であり、ユーザーは情報の
必要／不要を入力することにより必要な情報を検索する
キーワード検索式を得ることができるという作用を有す
る。

【００１４】本発明の請求項６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を同時に含む情報が必要と
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
のキーワード検索式生成装置であり、ユーザーは情報の
必要／不要を入力することにより必要な情報を検索する
キーワード検索式を得ることができるという作用を有す
る。

【００１５】本発明の請求項７に記載の発明は、前記ベ
クトル変換手段は、キーワードをベクトルに変換するた
めの辞書記憶部を有し、前記辞書記憶部の更新は、提示
された情報データが必要か不要か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辞書記憶部に記憶する辞書
学習手段によって行われることを特徴とする請求項２記
載のキーワード検索式生成装置であり、ユーザーは情報
の必要／不要を入力することにより必要な情報を検索す
るキーワード検索式を得ることができるという作用を有
する。

【００１６】本発明の請求項８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ための
キーワード検索式生成方法であって、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、前記入力ステップ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
ザーの必要性を予測する肯定的な値と否定的な値の割り
振りを行う学習ステップと、前記必要性を予測する肯定
的な値と否定的な値の高いキーワードを選択することに
よりキーワード検索式を生成する検索式生成ステップと
を有することを特徴とするキーワード検索式生成方法で
あり、ユーザーは情報の必要／不要を入力することによ
り必要な情報を検索するキーワード検索式を得ることが
できるという作用を有する。

【００１７】本発明の請求項９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ための
キーワード検索式生成方法であって、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から前記キーワード
へのユーザーの必要性を予測する値をメトリック信号に
割り振るメトリック学習ステップと、前記メトリック信
号を利用してキーワード検索式を生成する検索式生成ス
テップとを有することを特徴とするキーワード検索式生
成方法であり、ユーザーは情報の必要／不要を入力する
ことにより必要な情報を検索するキーワード検索式を得
ることができるという作用を有する。

【００１８】本発明の請求項１０に記載の発明は、メト
リック信号は、前記入力手段から入力される情報が必要
な場合の情報から構成される肯定メトリック信号と、前
記入力手段から入力される情報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９記載のキーワード検索式生成方法であり、
ユーザーは情報の必要／不要を入力することにより必要
な情報を検索するキーワード検索式を得ることができる
という作用を有する。

【００１９】本発明の請求項１１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１０記載のキーワード検索式生成方法で
は、ユーザーは情報の必要／不要を入力することにより
必要な情報を検索するキーワード検索式を得ることがで
きるという作用を有する。

【００２０】本発明の請求項１２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を同時に含む情報が必要
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を同時に含む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１０記載
のキーワード検索式生成方法であり、ユーザーは情報の
必要／不要を入力することにより必要な情報を検索する
キーワード検索式を得ることができるという作用を有す
る。

【００２１】本発明の請求項１３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
ード信号を同時に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
ことを特徴とする請求項１２記載のキーワード検索式生
成方法であり、ユーザーは情報の必要／不要を入力する
ことにより必要な情報を検索するキーワード検索式を得
ることができるという作用を有する。

【００２２】本発明の請求項１４に記載の発明は、前記
ベクトル変換ステップは、キーワードをベクトルに変換
するための辞書記憶部を有し、前記辞書記憶部の更新
は、提示された情報データが必要か不要かの入力を用い
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辞書記憶部に記憶
する辞書学習ステップによって行われることを特徴とす
る請求項９記載のキーワード検索式生成方法であり、ユ
ーザーは情報の必要／不要を入力することにより必要な
情報を検索するキーワード検索式を得ることができると
いう作用を有する。

【００２３】以下、本発明の実施の形態について、図１
から図１８を用いて説明する。

【００２４】（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。

【００２５】まず、図２を用いて、本発明の基本概念を
説明する。

【００２６】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
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。

【００２７】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。

【００２８】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。

【００２９】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。

【００３０】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。

【００３１】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。

【００３２】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。

【００３３】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。

【００３４】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。

【００３５】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。

【００３６】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。

【００３７】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。

【００３８】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。

【００３９】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。

【００４０】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。

【００４１】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。

【００４２】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。

【００４３】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。

【００４４】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。

【００４５】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。

【００４６】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
単位を説明しておく。

【００４７】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。

【００４８】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。

【００４９】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

【００５０】

【数１】

【００５１】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

【００５２】

【数２】

【００５３】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

【００５４】

【数３】

【００５５】を記憶する教師データ記憶部である。

【００５６】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。

【００５７】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不要かを示す教師信号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あ
る。

【００５８】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。

【００５９】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。

【００６０】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。

【００６１】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。

【００６２】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。

【００６３】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２
０からの学習用ベクトル信号を受け、学習用否定信号Ｌ
ＳＮ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。

【００６４】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。

【００６５】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。

【００６６】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。

【００６７】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））。

【００６８】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））。

【００６９】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））。

【００７０】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。

【００７１】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

【００７２】

【数４】

【００７３】と計算する。

【００７４】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

【００７５】

【数５】

【００７６】と計算する。

【００７７】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。

【００７８】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。

【００７９】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。

【００８０】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））。

【００８１】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。

【００８２】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。

【００８３】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））。

【００８４】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，・・・，ｎｏ
ｆＴＤ 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Ｖｍｉ
ｎ） とする（同図ステップ（ヨ）、（タ）、（レ））。

【００８５】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。

【００８６】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。

【００８７】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））。

【００８８】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。

【００８９】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について
図７を用いて説明する。

【００９０】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。

【００９１】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））。

【００９２】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。

【００９３】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））。

【００９４】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））。

【００９５】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。

【００９６】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。

【００９７】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。

【００９８】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。

【００９９】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。

【０１００】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））。

【０１０１】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。

【０１０２】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
信号は待機中を示す値にし、処理を終了する。

【０１０３】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。

【０１０４】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

【０１０５】

【数６】

【０１０６】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。

【０１０７】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。

【０１０８】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。

【０１０９】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。

【０１１０】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。

【０１１１】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。

【０１１２】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。

【０１１３】（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。

【０１１４】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。

【０１１５】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を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

【０１１６】

【数７】

【０１１７】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。

【０１１８】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。

【０１１９】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。

【０１２０】まず、情報フィルタリングユニット５０の
動作を説明する。

【０１２１】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。

【０１２２】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。

【０１２３】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。

【０１２４】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））。

【０１２５】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））。

【０１２６】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））。

【０１２７】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。

【０１２８】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））。

【０１２９】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。

【０１３０】以上の処理が、全ての教師データＴＤに対
して行われる。

【０１３１】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。

【０１３２】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。

【０１３３】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

【０１３４】

【数８】

【０１３５】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

【０１３６】

【数９】

【０１３７】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。

【０１３８】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））。

【０１３９】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。

【０１４０】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））。

【０１４１】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。

【０１４２】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。

【０１４３】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。

【０１４４】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。

【０１４５】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、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２
８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。

【０１４６】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。

【０１４７】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。

【０１４８】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

【０１４９】

【数１０】

【０１５０】と計算し、否定メトリック信号ＭＮを

【０１５１】

【数１１】

【０１５２】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。

【０１５３】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。

【０１５４】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。

【０１５５】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。

【０１５６】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。

【０１５７】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不要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。

【０１５８】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。

【０１５９】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越えた場合
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。

【０１６０】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。

【０１６１】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。

【０１６２】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。

【０１６３】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。

【０１６４】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。

【０１６５】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。

【０１６６】（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、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。

【０１６７】図１３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。

【０１６８】図１３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。

【０１６９】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１４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
５、１６、１７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。

【０１７０】動作の前半について、図１４を参照しなが
ら説明する。

【０１７１】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。

【０１７２】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１４ステッ
プ（イ））。

【０１７３】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））。

【０１７４】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。

【０１７５】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））。

【０１７６】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。

【０１７７】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。

【０１７８】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。

【０１７９】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））。

【０１８０】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。

【０１８１】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。

【０１８２】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））。

【０１８３】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１５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１６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
７に示す。以上、３つの方法を順番に説明する。

【０１８４】図１５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１５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。

【０１８５】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））。

【０１８６】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））。

【０１８７】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））。

【０１８８】項数カウンタｃｏｕｎｔを１セットする
（同図ステップ（ホ））。

【０１８９】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））。

【０１９０】項数カウンタを１だけ増やす（同図ステッ
プ（リ））。

【０１９１】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。

【０１９２】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。

【０１９３】図１６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１６ステップ（ル））。

【０１９４】図１７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。

【０１９５】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１７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。

【０１９６】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））。

【０１９７】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。

【０１９８】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。

【０１９９】本発明の実施の形態３のキーワード検索式
生成装置の実験による効果を図１８に示し説明する。

【０２００】図１８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％をユーザーが必要とする
情報かを示している。

【０２０１】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。

【０２０２】

【発明の効果】以上のように、本発明は、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
予測する肯定的な値と否定的な値の割り振りを行う学習
手段と、前記必要性を予測する肯定的な値と否定的な値
の高いキーワードを選択することによりキーワード検索
式を生成する検索式生成手段を設け、ユーザーは情報の
必要／不要を入力することにより必要な情報を検索する
キーワード検索式を得ることができる。

【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のキーワード検索式生
成装置のブロック結線図

【図１４】本発明の実施の形態３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１５】本発明の実施の形態３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１６】本発明の実施の形態３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１７】本発明の実施の形態３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１８】本発明の実施の形態３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 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) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06F 17/30

Claims (14)

(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
   情報を取り出すためのキーワード検索式生成装置であっ
   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
   へのユーザーの必要性を予測する肯定的な値と否定的な
   値の割り振りを行う学習手段と、前記必要性を予測する
   肯定的な値と否定的な値の高いキーワードを選択するこ
   とによりキーワード検索式を生成する検索式生成手段と
   を有することを特徴とするキーワード検索式生成装置。
2. 【請求項２】 情報記憶媒体又は情報通信網から所定の
   情報を取り出すためのキーワード検索式生成装置であっ
   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から前記キ
   ーワードへのユーザーの必要性を予測する値をメトリッ
   ク信号に割り振るメトリック学習手段と、前記メトリッ
   ク信号を利用してキーワード検索式を生成する検索式生
   成手段とを有することを特徴とするキーワード検索式生
   成装置。
3. 【請求項３】 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記載のキーワード検索式生
   成装置。
4. 【請求項４】 肯定メトリック信号は、前記入力手段か
   ら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、前記入力手段か
   ら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３記載のキー
   ワード検索式生成装置。
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を同
   時に含む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記載のキーワード検索式生成装置。
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を同時に含む情報が必要で
   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請求項５記載のキ
   ーワード検索式生成装置。
7. 【請求項７】 前記ベクトル変換手段は、キーワードを
   ベクトルに変換するための辞書記憶部を有し、前記辞書
   記憶部の更新は、提示された情報データが必要か不要か
   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辞書
   記憶部に記憶する辞書学習手段によって行われることを
   特徴とする請求項２記載のキーワード検索式生成装置。
8. 【請求項８】 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のキーワード検索式生成方法であっ
   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、前記入力ステップか
   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ーの必要性を予測する肯定的な
   値と否定的な値の割り振りを行う学習ステップと、前記
   必要性を予測する肯定的な値と否定的な値の高いキーワ
   ードを選択することによりキーワード検索式を生成する
   検索式生成ステップとを有することを特徴とするキーワ
   ード検索式生成方法。
9. 【請求項９】 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のキーワード検索式生成方法であっ
   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
   とから前記キーワードへのユーザーの必要性を予測する
   値をメトリック信号に割り振るメトリック学習ステップ
   と、前記メトリック信号を利用してキーワード検索式を
   生成する検索式生成ステップとを有することを特徴とす
   るキーワード検索式生成方法。
10. 【請求項１０】 メトリック信号は、前記入力手段から
    入力される情報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、前記入力手段から入力される情報が
    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９記載のキーワード検
    索式生成方法。
11. 【請求項１１】 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１０記載のキーワー
    ド検索式生成方法。
12. 【請求項１２】 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
    を同時に含む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を同時に
    含む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１０記載のキーワード検索式生成方法。
13. 【請求項１３】 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を同時に含む情報が必要
    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請求項１２記載
    のキーワード検索式生成方法。
14. 【請求項１４】 前記ベクトル変換ステップは、キーワ
    ードをベクトルに変換するための辞書記憶部を有し、前
    記辞書記憶部の更新は、提示された情報データが必要か
    不要か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
    を辞書記憶部に記憶する辞書学習ステップによって行わ
    れることを特徴とする請求項９記載のキーワード検索式
    生成方法。