JP6540268B2 - オブジェクト分類装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、オブジェクト分類装置及びプログラムに関する。

文書群から抽出された複数のキーワードを２次元マップに可視化する技術がある。特許文献１は、トピックが分散している場合であってもキーワード間の関連度を適切に表現する方法について開示している。

特開２０１０−２２４６２５号公報

しかし、特許文献１に開示されるような２次元マップにおいて隣接するキーワードに概念的な繋がりは考慮されていない。そこで、隣接するキーワードに概念的な繋がりがあれば、連続するキーワードの分布に意味を持たせることができる。

本発明の目的の一つは、概念的に繋がりのあるキーワードに従ってオブジェクトを分類するオブジェクト分類装置を提供することにある。

請求項１に記載の発明は、オブジェクト分類装置であって、１または複数のオブジェクトに対するキーワードを決定するキーワード決定手段と、複数の前記決定されたキーワードを、語句の概念を階層的に示す構造である概念階層構造に基づいて順序付けるキーワード順序付け手段と、前記順序付けられた前記キーワードに関連付けて前記オブジェクトを分類する分類手段と、を含み、前記キーワード順序付け手段は、複数の前記語句が配置される前記概念階層構造における最上位階層から順に各階層において、語句毎に当該語句の下位概念として関連付けられる一群の語句が、当該一群の語句の上の階層に配置される語句との関連性に基づいて並び替えられた前記概念階層構造に基づいて前記キーワードを順序付ける、ことを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のオブジェクト分類装置であって、前記キーワード順序付け手段は、複数の前記語句が配置される前記概念階層構造における最上位階層から順に各階層において、語句毎に当該語句の下位概念として関連付けられる一群の語句を、当該一群の語句の１つ上位の階層に配置される複数の語句との関連性に基づいて並び替えられた前記概念階層構造に基づいて前記キーワードを順序付ける、ことを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載のオブジェクト分類装置であって、前記キーワード順序付け手段は、並び替えられた前記概念階層構造における前記複数のキーワードの並び順に対応させて、当該複数のキーワードを順序づける、ことを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１から３のいずれか一項に記載のオブジェクト分類装置であって、前記キーワード決定手段は、前記１または複数のオブジェクトに対するキーワードの候補である複数の候補キーワードのうち、最も出現頻度が高い前記候補キーワードを前記キーワードとして決定する、ことを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項２に記載のオブジェクト分類装置であって、前記キーワード決定手段は、前記１または複数のオブジェクトに対するキーワードの候補である複数の候補キーワードのうち、前記複数の候補キーワードの並び替えられた前記概念階層構造における位置と各候補キーワードの出現頻度とに基づく並び替えられた前記概念階層構造における平均位置に最も近い前記候補キーワードを前記キーワードとして決定する、ことを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、請求項２に記載のオブジェクト分類装置であって、前記キーワード決定手段は、前記１または複数のオブジェクトに対するキーワードの候補である複数の候補キーワードのうち、並び替えられた前記概念階層構造において前記複数の候補キーワードに共通する上位概念を示す語句を前記キーワードとして決定する、ことを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、請求項１から６のいずれか一項に記載のオブジェクト分類装置であって、行列の一方に前記順序付けられた前記キーワードを配列し、前記キーワードに関連付けられて分類された前記オブジェクトを要素に配置した２次元表を表示部に表示させる表示手段と、をさらに含む、ことを特徴とする。

請求項８に記載の発明は、請求項７に記載のオブジェクト分類装置であって、利用者の操作に応じて前記２次元表から１以上のオブジェクトを含む範囲を指定する範囲指定部、をさらに含み、前記分類手段は、前記範囲に含まれるオブジェクトと類似するオブジェクトを前記キーワードのいずれかに分類し、前記表示手段は、前記範囲に含まれるオブジェクトと、当該範囲に含まれるオブジェクトに類似する類似オブジェクトと、を要素に配置した前記２次元表を表示部に表示させる、ことを特徴とする。

請求項９に記載の発明は、請求項８に記載のオブジェクト分類装置であって、前記分類手段は、前記類似オブジェクトが分類される前記キーワードが、前記範囲より所定の閾値以上離れている場合に当該類似オブジェクトを分類しない、ことを特徴とする。

請求項１０に記載の発明は、請求項７から９のいずれか一項に記載のオブジェクト分類装置であって、前記２次元表は、前記行列の他方に前記オブジェクトのコンテクストが並び替えられた前記概念階層構造に基づく順序で配列される、ことを特徴とする。

請求項１１に記載の発明は、プログラムであって、１または複数のオブジェクトに対するキーワードを決定するキーワード決定手段、複数の前記決定されたキーワードを、概念を階層的に示す構造である概念階層構造に基づいて順序付けるキーワード順序付け手段、
前記順序付けられた前記キーワードに関連付けて前記オブジェクトを分類する分類手段、
としてコンピュータを機能させ、前記キーワード順序付け手段は、複数の前記語句が配置される前記概念階層構造における最上位階層から順に各階層において、語句毎に当該語句の下位概念として関連付けられる一群の語句が、当該一群の語句の上の階層に配置される語句との関連性に基づいて並び替えられた前記概念階層構造に基づいて前記キーワードを順序付ける、ことを特徴とする。

請求項１及び１１に記載の発明によれば、概念的に繋がりのあるキーワードに従ってオブジェクトを分類することができる。

請求項２及び３に記載の発明によれば、横方向に概念的な繋がりのある概念階層構造に基づいて、概念的な連続性を有するキーワードの順序付けができる。

請求項４に記載の発明によれば、オブジェクトを代表するキーワードに基づいてオブジェクトを分類することができる。

請求項５に記載の発明によれば、オブジェクトを代表するキーワードを、複数の候補からそれらの概念を加味して選択することができる。

請求項６に記載の発明によれば、オブジェクトを代表するキーワードとして、複数の候補の概念を含むキーワードを選択することができる。

請求項７に記載の発明によれば、概念的に繋がりのあるキーワードに従って分類されたオブジェクトを可視化することができる。

請求項８に記載の発明によれば、概念的に繋がりのあるキーワードに従って分類されたオブジェクトを可視化した２次元表における指定された範囲に基づいて、類似オブジェクトを再検索することができる。

請求項９に記載の発明によれば、概念的に繋がりのあるキーワードに従って分類されたオブジェクトを可視化した２次元表における指定された範囲の周辺の類似オブジェクトを再検索することができる。

請求項１０に記載の発明によれば、概念的に繋がりのあるキーワードと、概念的に繋がりのあるコンテクストと、が行列に配列された２次元表を表示することができる。

本実施形態に係るオブジェクト分類装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 本実施形態に係るオブジェクト分類装置が実現する機能の一例を示す機能ブロック図である。 一般的な概念階層構造の一例を示す図である。 一般的な概念階層構造を模式的に示す図である。 本実施形態に係る横方向に概念的な順序付けがなされた概念階層構造の一例である。 本実施形態に係るオブジェクト分類表の一例を示す図である。 本実施形態に係るオブジェクト分類装置が実行するオブジェクト分類処理の流れの一例を示すフロー図である。 本実施形態に係るオブジェクト分類装置が実行するオブジェクトの再検索処理の流れの一例を示すフロー図である。 本実施形態に係る再検索処理時のオブジェクト分類表の一例を示す図である。 本実施形態に係る再検索処理後のオブジェクト分類表の一例を示す図である。

以下、本発明の一実施形態について、図面を参照しながら説明する。

［ハードウェア構成］
本実施形態に係るオブジェクト分類装置１０は、例えばパーソナルコンピュータ等の情報処理装置として実現でき、図１に、本実施形態に係るオブジェクト分類装置１０のハードウェア構成の一例を示す。図１に示すように、本実施形態に係るオブジェクト分類装置は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、表示部１４、及び操作部１５を含んで構成される。

制御部１１は、ＣＰＵ等のプログラム制御デバイスを含み、記憶部１２に記憶されたプログラムに従って各種の情報処理を実行する。

記憶部１２は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリ素子、ハードディスク等を含み、制御部１１が実行するプログラム等を記憶する。また、記憶部１２は制御部１１のワークメモリとしても機能する。

通信部１３は、ＬＡＮカード等のネットワークインタフェースであって、ＬＡＮや無線通信網などの通信手段を介して、他の情報処理装置との間で情報の送受信を行う。

表示部１４は、液晶ディスプレイ等の表示デバイスであって、制御部１１から入力される指示に従って情報を表示する。

操作部１５は、マウス、キーボード、タッチパネル等であって、ユーザの操作を受け付けて操作信号を制御部１１に出力する。

［機能ブロック図］
図２は、本実施形態に係るオブジェクト分類装置１０が実現する機能の一例を示す機能ブロック図である。図２に示すように、本実施形態に係るオブジェクト分類装置１０は、オブジェクト取得部２１、キーワード決定部２２、キーワード順序付け部２３、オブジェクト分類部２４、及びグラフ表示部２５を含んで構成される。これらの機能は、記憶部１２に記憶されたプログラムを制御部１１が実行することで実現される。このプログラムは、例えば光ディスク等のコンピュータ読み取り可能な各種の情報記憶媒体に格納されて提供されてもよいし、インターネット等の通信ネットワークを介してオブジェクト分類装置１０に提供されてもよい。

オブジェクト取得部２１は、オブジェクトデータが格納されたハードディスク等の記憶装置からオブジェクトを取得する。ここで取得されるオブジェクトは、電子文書、図、表等であってよい。なお、オブジェクト取得部２１は、ネットワークを介してオブジェクトをダウンロードして取得してもよいし、スキャナにより得られたオブジェクト画像をＯＣＲ処理してオブジェクトを取得することとしてもよい。

本実施形態においてオブジェクト取得部２１が取得するオブジェクトには、特定の条件により検索されるオブジェクト（検索オブジェクトとする）と、検索オブジェクトと類似するオブジェクト（類似オブジェクトとする）と、が含まれることとする。検索オブジェクトは、例えば、ユーザが入力した検索条件に基づいて検索されるオブジェクトであり、本実施形態においてオブジェクト取得部２１は、ユーザが入力した検索条件に属する１以上のオブジェクトを検索オブジェクトとして取得する。類似オブジェクトは、検索オブジェクトと類似するオブジェクトであり、本実施形態においてオブジェクト取得部２１は、検索オブジェクト毎に当該検索オブジェクトと類似する１以上のオブジェクトを類似オブジェクトとして取得する。例えば、オブジェクト取得部２１は、検索オブジェクトに含まれる語句等の要素に基づいて、検索オブジェクトと他のオブジェクトとの類似度を算出し、算出した類似度が所定の類似度レベルを超えるオブジェクトを類似オブジェクトとして取得する。ここで、類似度レベルは設定変更可能であり、類似度レベルが高く設定されれば、検索オブジェクトとより類似している限定された類似オブジェクトが取得され、類似度レベルが低く設定されれば、検索オブジェクトとある程度類似している幅広い類似オブジェクトが取得される。本実施形態では、オブジェクト取得部２１が取得した、１以上の検索オブジェクトと１以上の類似オブジェクトと、が複数のオブジェクト群に分割されることとする。例えば、１つの検索オブジェクトと、当該検索オブジェクトと類似する１以上の類似オブジェクトと、の集合を１つのオブジェクト群と記すこととする。

キーワード決定部２２は、オブジェクト取得部２１により取得されたオブジェクト群を代表する１つのキーワードを決定する。ここで、キーワード決定部２２は、複数のオブジェクト群それぞれについて、オブジェクト群を代表する１つのキーワードを決定することとする。具体的には、キーワード決定部２２は、取得されたオブジェクト群に含まれるオブジェクトにおいて出現頻度が高い語句を抽出してキーワードとして決定してもよいし、オブジェクトの構造や構文上の重要度をさらに加味してキーワードを決定することとしてもよい。

また、キーワード決定部２２が上述の手法によりキーワードを決定する際、オブジェクト群に含まれるオブジェクトにおいて出現頻度が高い複数の語句が抽出される場合もある。このようなキーワードの候補となる複数の語句（候補キーワードとする）が抽出される場合は、キーワード決定部２２は、概念階層構造と複数の候補キーワードとに基づいてオブジェクト群を代表する１つのキーワードを決定することとする。キーワード決定部２２によるオブジェクト群を代表するキーワードの決定処理については後述する。

まず、概念階層構造は、語句の概念を階層的に示す構造である。図３は、一般的な概念階層構造の一例を示す図である。図３に示すように、一般的な概念階層構造は、例えば、最も上位概念の語句が配置される第１階層に「自然物」が配置されるとする。すると、第２階層には、「自然物」の下位概念として、例えば「地形」及び「動物」が関連付けられる。そして、第３階層には、「地形」の下位概念として、例えば「川」、「谷」及び「山」が関連付けられ、「動物」の下位概念として、例えば「人間」及び「家畜」が関連付けられる。このように一般的な概念階層構造は、第１階層に最も上位概念の語句が配置され、下層に行くほど下位概念の語句が配置されることとなる。なお、概念階層構造は、汎用の辞書を用いて生成されてもよいし、例えば記憶装置に記憶されているオブジェクトに含まれる語句から概念階層構造が生成されることとしてもよい。

図３に示す一般的な概念階層構造において、階層間の語句の関連付けは上位下位概念の繋がりを意味しているが、同一の語句の下位概念として関連付けられる一群の語句についてその階層内の並び順に概念的な繋がりは考慮されていない。例えば、図３に示す概念階層構造の第４階層に配置される「犬」、「馬」、「牛」及び「豚」は、上位概念の語句「家畜」に関連付けられる一群の語句である。しかし、これら一群の語句の第４階層内での並び順、つまりは横方向の並び順に概念的な繋がりは考慮されていない。

そこで、本実施形態では、概念階層構造における同一階層の語句について概念的な順序付けを行うことで、概念階層構造における横方向の並び順に概念的な連続性を持たせることとする。

概念階層構造における語句の横方向の順序付けについて、図４に示す一般的な概念階層構造を模式的に示した図を用いて説明する。図４に示す概念階層構造は、複数の語句が配置される一般的な概念階層構造であり、最上位階層（ここでは、第ｋ−３階層とする）に最も上位概念の語句（ここでは、語句（Ｗ−３）とする）が配置され、下層に行くほど下位概念の語句が配置される。なお図４に示す概念階層構造は第ｋ階層までを示しているが、第ｋ＋１階層以降が存在していてもよい。ここでは、第ｋ階層の一群の語句Ｗ_ｎ＝｛Ｗ_８、Ｗ_９、Ｗ_１０、Ｗ_１１｝について順序付けを行う場合について説明する。具体的には、語句Ｗ_ｎが配置される階層より１つ上位の階層（ここでは、第ｋ−１階層）に配置される語句（Ｗ−１）_ｍ＝｛（Ｗ−１）_３、（Ｗ−１）_４、（Ｗ−１）_５、（Ｗ−１）_６｝の各語句と、語句Ｗ_ｎ＝｛Ｗ_８、Ｗ_９、Ｗ_１０、Ｗ_１１｝の各語句と、の関連性を評価し、関連性が高い語句同士がより近くに位置するように横方向の順序付けを行う。つまり、語句（Ｗ−１）_３との関連性が高い語句は、語句（Ｗ−１）_３に近い左方向に配置され、語句（Ｗ−１）_５や語句（Ｗ−１）_６と関連性が高い語句は、語句（Ｗ−１）_５や語句（Ｗ−１）_６とに近い右方向に配置されるよう各語句が並び替えられる。なお、語句Ｗ_ｎの上位概念として関連付けられている語句（Ｗ−１）_ｐ（ここでは、語句（Ｗ−１）_４）については関連性の評価の対象から除くこととする。

語句（Ｗ−１）_ｍと、語句Ｗ_ｎとの関連性の評価方法としては、例えば、記憶装置に記憶されているオブジェクトのうち語句Ｗ_ｎを含むオブジェクト群と、記憶装置に記憶されているオブジェクトのうち語句（Ｗ−１）_ｍの下位概念として関連付けられる一群の語句を含むオブジェクト群と、の類似度を算出することで関連性を評価することができる。この場合、語句Ｗ_ｎを含むオブジェクト群の特徴ベクトルをｄ_ｎとし、語句（Ｗ−１）_ｍの下位概念として関連付けられる一群の語句を含むオブジェクト群の特徴ベクトルをｄ_ｍとし、特徴ベクトルｄ_ｎと特徴ベクトルｄ_ｍとの内積を類似度として算出する。つまり、語句Ｗ_ｎと語句（Ｗ−１）_ｍとの関連性は、類似度Ｓ（ｎ、ｍ）＝ｄ_ｎ・ｄ_ｍにより評価され、類似度Ｓ（ｎ、ｍ）が高いほど関連性が高く、類似度Ｓ（ｎ、ｍ）が低いほど関連性が低いと評価される。なお、特徴ベクトルｄ_ｎ、特徴ベクトルｄ_ｎは、それぞれオブジェクト群に含まれる各オブジェクトの特徴ベクトルの和であってよい。ここで、オブジェクトの特徴ベクトルは、例えばオブジェクト数Ｎのオブジェクト群から要素数ｔからなるキーワードＫｉ（ｉ＝１，２，．．．．，ｔ）が抽出されたとすると、オブジェクト群に含まれる各オブジェクトＥｊ（ｊ＝１，２，３，．．．．，Ｎ）について、Ｋｉが含まれている場合「１」と、含まれていない場合「０」とすることにより、ｔ次元のベクトル（０，１，１．．．．．，０）^ｔとして表現されることとする。

このようにして算出された類似度Ｓ（ｎ、ｍ）と、概念階層構造における位置と、に応じて語句Ｗ_ｎとの関連性が高いと評価された語句（Ｗ−１）_ｍの近くに語句Ｗ_ｎが位置するように語句Ｗ_ｎ＝{Ｗ_８、Ｗ_９、Ｗ_１０、Ｗ_１１｝の各語句を並び替えて順序付けを行う。このような手法により、最上位階層から順に各階層において語句の並び替えにより順序付けを行うことで、横方向の並び順に概念的な連続性を有する概念階層構造を構築することができる。図５に、本実施形態に係る横方向に概念的な順序付けがなされた概念階層構造の一例を示す。図５においては、図４に示した一般的な概念階層構造における第ｋ階層の一群の語句Ｗ_ｎ＝｛Ｗ_８、Ｗ_９、Ｗ_１０、Ｗ_１１｝の各語句が概念的な順序付けに従って並び替えられたことを示している。そして、図５に示すその他の語句についても、最上位階層から順に各階層において語句が並び替えられたことにより概念的な順序付けに従って横方向に並んでいることとする。また、横方向の概念的な連続性を距離として示すことで概念階層構造の各語句を座標平面上に表すこともできる。これにより、語句の概念的な順序付けだけでなく、その語句同士の概念的な近さも表現することができる。

また、類似度Ｓ（ｎ、ｍ）の算出方法として、語句Ｗ_ｎの上位概念として関連付けられている語句（Ｗ−１）_ｐと語句（Ｗ−１）_ｍとの関連性を加味して類似度を算出することとしてもよい。例えば、類似度Ｓ（ｎ、ｍ）は、語句（Ｗ−１）_ｐと語句（Ｗ−１）_ｍとの関連性をＲｍとすると、類似度Ｓ（ｎ、ｍ）＝Ｒｍ・ｄ_ｎ・ｄ_ｍとして算出されることとする。ここで、関連性Ｒｍは、語句（Ｗ−１）_ｐと語句（Ｗ−１）_ｍとの概念的な関連性を数値化したものとすればよい。例えば、関連性Ｒｍを、語句（Ｗ−１）_ｐから語句（Ｗ−１）_ｍまでの概念階層構造における横方向のステップ数としてもよい。つまり、図４においては、語句（Ｗ−１）_ｐから、語句（Ｗ−１）_３及び語句（Ｗ−１）_５までを１ステップとし、語句（Ｗ−１）_ｐから語句（Ｗ−１）_６までを２ステップとして、語句（Ｗ−１）_ｐと語句（Ｗ−１）_ｍとの概念的な関連性を数値化する。ここでは、上位階層から順に語句の順序付けを行っているので、第ｋ−１階層においては既に概念的な順序付けに従って横方向に語句が並んでいる。したがって、第ｋ−１階層においては横方向の位置が近いほど関連性が高く、横方向の位置が遠いほど関連性が低いといえる。これを利用することで、語句（Ｗ−１）_ｐと語句（Ｗ−１）_ｍとの概念的な関連性を、語句（Ｗ−１）_ｐから語句（Ｗ−１）_ｍまでのステップ数として簡易的に示すことができる。また、横方向の概念的な連続性を距離として示したものを利用すれば、語句（Ｗ−１）_ｐと語句（Ｗ−１）_ｍとの概念的な関連性Ｒｍをその距離を用いて数値化することもできる。このような語句（Ｗ−１）_ｐと語句（Ｗ−１）_ｍとの概念的な関連性を距離で示すことで、語句同士の関連性をより詳細に示すことができる。

そして、キーワード決定部２２が、横方向に概念的な順序付けがなされた概念階層構造に基づいてオブジェクト群を代表する１つのキーワードを決定する手法の一例について説明する。例えば、図５に示す横方向に概念的な順序付けがなされた概念階層構造において、複数の候補キーワードがそれぞれ「Ｗ_１」、「Ｗ_６」、「Ｗ_７」、「Ｗ_１０」に位置しているとする。図５に示す概念階層構造は概念的な順序付けに従って横方向に語句が並んでいるので、複数の候補キーワード（ここでは、「Ｗ_１」、「Ｗ_６」、「Ｗ_７」、「Ｗ_１０」）の横方向の位置と、各候補キーワードの出現頻度と、により候補キーワードの概念的な分布傾向が示される。つまり、オブジェクト群を代表するキーワードは、概念階層構造における候補キーワードの分布の代表値とすることができる。そこで、キーワード決定部２２は、各候補キーワードの出現頻度を重みとする概念階層構造における位置の加重平均を算出する。そして、キーワード決定部２２は、算出された加重平均位置に最も近い候補キーワードを、オブジェクト群を代表するキーワードとして決定する。

また、キーワード決定部２２が、横方向に概念的な順序付けがなされた概念階層構造に基づいてオブジェクト群を代表する１つのキーワードを決定する他の手法について説明する。例えば、図５に示す横方向に概念的な順序付けがなされた概念階層構造において、複数の候補キーワードがそれぞれ「Ｗ_８」、「Ｗ_１１」、「Ｗ_１２」に位置しているとする。このとき、キーワード決定部２２は、複数の候補キーワード「Ｗ_８」、「Ｗ_１１」、「Ｗ_１２」に共通する上位概念の語句である「（Ｗ−２）_２」に位置する語句を、オブジェクト群を代表するキーワードとして決定する。なお、この手法を用いる場合は、複数のオブジェクト群において、各オブジェクト群を代表するキーワードが同一のものとなる可能性があるため、概念階層構造の階層が十分深く構築されていることが条件となる。

キーワード順序付け部２３は、キーワード決定部２２が複数のオブジェクト群それぞれにおいて決定したキーワードを、概念階層構造に基づいて順序付けする。具体的には、キーワード順序付け部２３は、各オブジェクト群を代表するキーワードを、上述した横方向に概念的な順序付けがなされた概念階層構造における位置に基づいて順序付けする。キーワード順序付け部２３は、概念的な順序付けに従って横方向に語句が並んでいる概念階層構造における各キーワードの位置を取得しその横方向の並び順に対応させて順序付けすることで、各キーワードを、概念的に連続性を有する順に順序付けすることができる。

オブジェクト分類部２４は、オブジェクト取得部２１が取得するオブジェクトを、キーワード決定部２２が決定したいずれかのキーワードに関連付けて分類する。

グラフ表示部２５は、キーワード順序付け部２３により順序付けされたキーワードをその順序で行列の一方に配列し、各キーワードに関連付けられて分類されたオブジェクトを要素に配置した２次元表を表示部１４に表示させる。本実施形態では、グラフ表示部２５は、表示部１４に２次元表を表示させることとするが、この例に限定されず、例えば、座標平面、３次元表等を表示させてもよい。

図６は、本実施形態に係るオブジェクト分類表の一例を示す図である。図６に示すように、本実施形態に係るオブジェクト分類表は、行方向にキーワード（ここでは、Ｗ_３、Ｗ_６、Ｗ_１１、Ｗ_１２、Ｗ_１４とする）が配列され、列方向にコンテクスト（ここでは、Ｃ_１、Ｃ_２、Ｃ_３、Ｃ_４、Ｃ_５）が配列される２次元表であり、オブジェクト分類表の各要素に対応するオブジェクトが配置される。行方向のキーワードがキーワード順序付け部２３により順序付けされた順に配列されることで、オブジェクト分類表の行方向の並び順に概念的な連続性が表現される。これにより、連続する複数行に含まれる要素の集合は、概念的に繋がりのある集合と見ることができる。また、列方向に配列されるコンテクストは、キーワードとは異なる、オブジェクトを分類する情報であり、例えばオブジェクトの作成者、作成日時、といったオブジェクトの背景を示す情報である。なお、列方向のコンテクストについてもキーワードと同様に概念的な順序付けがなされてもよい。これにより、連続する複数列に含まれる要素の集合も、概念的な繋がりのある集合と見ることができる。そして、行列の両方について概念的な順序付けがなされていれば、複数行、複数列からなる範囲に含まれる要素の集合は概念的な繋がりのある集合と見ることができる。

［オブジェクト分類処理］
ここで、本実施形態に係るオブジェクト分類装置が実行するオブジェクト分類処理の流れの一例を図７に示すフロー図を参照して説明する。

まず、利用者が検索条件を入力することで、オブジェクト取得部２１が、入力された検索条件に基づいて検索される検索オブジェクトを取得する（Ｓ１０１）。ここで、オブジェクト取得部２１は、入力された検索条件に基づいて検索される複数の検索オブジェクトを取得することとする。

そして、オブジェクト取得部２１は、処理Ｓ１０１にて取得された複数の検索オブジェクトそれぞれについて、当該検索オブジェクトと類似する類似オブジェクトを取得する（Ｓ１０２）。ここで、オブジェクト取得部２１は、検索オブジェクト毎に、所定の類似度レベルに応じて１以上の類似オブジェクトを取得することとする。そして、１つの検索オブジェクトと当該検索オブジェクトに類似する類似オブジェクトとの集合を１つのオブジェクト群とする。

キーワード決定部２２は、オブジェクト群毎に、当該オブジェクト群のオブジェクト（検索オブジェクト及び類似オブジェクト）に含まれる語句に基づいて、当該オブジェクト群を代表するキーワードを決定する（Ｓ１０３）。

キーワード順序付け部２３は、キーワード決定部２２がオブジェクト群毎に決定したキーワードを概念階層構造に基づいて順序付けする（Ｓ１０４）。

オブジェクト分類部２４は、オブジェクト取得部２１が取得したオブジェクト群に含まれる各オブジェクトを、いずれかのキーワードに関連付けて分類する（Ｓ１０５）。

グラフ表示部２５は、キーワード順序付け部２３により順序付けされたキーワードがその順序で行列の一方に配列され、各要素にオブジェクト分類部２４が分類したオブジェクトが配置されるオブジェクト分類表を表示部１４に表示させ（Ｓ１０６）、オブジェクト分類処理が終了する。

［オブジェクト分類表による再検索処理］
オブジェクト分類表を用いて実行されるオブジェクトの再検索処理について説明する。図６に示すオブジェクト分類表において、オブジェクト分類表のある範囲に含まれるオブジェクト群は概念的な繋がりのある１つの集合と捉えることができることを上述した。このように、オブジェクト分類表のある範囲を１つの集合と捉えた場合に、当該集合に関連する他のオブジェクトを再検索することが可能となる。例えば、オブジェクト分類表に分類された１以上のオブジェクトを含む範囲を指定して、当該範囲に含まれるオブジェクトに類似する他のオブジェクトを再検索したり、オブジェクト分類表に示されたキーワードのいずれかを指定して、当該キーワードに関連する他のオブジェクトを再検索したりすることが可能となる。ここで、再検索されるオブジェクトは、指定した範囲に含まれるオブジェクトと類似するオブジェクトであるため、指定した範囲の周辺に分類されやすい。つまり、利用者は、オブジェクト分類表の所望の範囲を指定することで当該範囲の周辺に位置するオブジェクトを取得することができる。

ここで、本実施形態に係るオブジェクト分類装置が実行するオブジェクトの再検索処理の流れの一例を図８に示すフロー図を参照して説明する。

まず、利用者のマウス操作等に応じてオブジェクト分類表から１以上のオブジェクトを含む範囲が指定される（Ｓ２０１）。ここで、利用者がオブジェクト分類表の所望の範囲を選択することで範囲が指定されてもよいし、利用者がキーワードを選択することで選択したキーワードの行が範囲として指定されてもよい。図９は、本実施形態に係る再検索処理時のオブジェクト分類表の一例を示す図である。図９は、図６に示したオブジェクト分類表を用いて利用者がオブジェクトＥ_２，２及びオブジェクトＥ_３，２を含む範囲Ｒを指定したことを示している。

そして、オブジェクト取得部２１が、処理Ｓ２０１で指定された範囲に含まれるオブジェクト毎に当該オブジェクトに類似する類似オブジェクトを取得する（Ｓ２０２）。具体的には、オブジェクト取得部２１は、図９において指定された範囲Ｒに含まれるオブジェクトＥ_２，２に類似する類似オブジェクトを取得する。そして、オブジェクト取得部２１は、範囲Ｒに含まれるオブジェクトＥ_３，２に類似する類似オブジェクトを取得する。ここで、オブジェクト取得部２１が類似オブジェクトを取得するための類似度レベルとしては、オブジェクト分類処理における処理Ｓ１０２において類似オブジェクトを取得するための所定の類似度レベルとは異なる類似度レベルが設定されることとする。具体的には、再検索処理における類似度レベルは、オブジェクト分類処理における所定の類似度レベルより低いレベルに設定される。ここで類似度レベルを下げることにより、オブジェクト分類処理時より多くの類似オブジェクトを範囲Ｒの周辺に取得することができる。つまりは、図９のオブジェクト分類表における範囲Ｒ周辺の空要素にオブジェクトが分類されやすくなる。

そして、オブジェクト分類部２４は、処理Ｓ２０２で取得された類似オブジェクトをオブジェクト分類表に示されるキーワードのいずれかに関連付けて分類する（Ｓ２０３）。

そして、グラフ表示部２５は、処理Ｓ１０１で指定された範囲に含まれるオブジェクトと、処理Ｓ２０２で取得された類似オブジェクトと、が配置されたオブジェクト分類表を表示部１４に表示させる（Ｓ２０４）。

図１０は、本実施形態に係る再検索処理後のオブジェクト分類表の一例を示す図である。図１０に示すように、再検索されたオブジェクト（ここでは、Ｅ_１，２、Ｅ_２，３、Ｅ_２，５、Ｅ_３，３、Ｅ_３，４、Ｅ_３，５、Ｅ_４，２とする）が対応する要素に表示され、特に範囲Ｒの周辺に集中的に分類されて表示される。これにより、利用者は指定した範囲Ｒが示す概念に近いオブジェクトを取得することができる。

ここで、処理Ｓ２０２にてオブジェクト取得部２１が類似度レベルを下げて類似オブジェクトを取得すると、範囲Ｒから離れた位置に分類され得る類似オブジェクトが取得される可能性がある。例えば、範囲Ｒに含まれるオブジェクトとは類似するが、範囲Ｒに対応するキーワードには関連付けられないオブジェクトが取得される場合がある。その場合、取得されたオブジェクトは、例えばキーワードＷ_１４等といった範囲Ｒから離れたキーワードに関連付けられて分類されてしまう。本来、範囲Ｒの周辺のオブジェクトを検索したい利用者にとって、範囲Ｒから離れた位置に分類されるオブジェクトが取得されるのは望ましくない。そこで、オブジェクト分類部２４は、指定された範囲から所定の閾値以上離れたキーワードに関連付けられる類似オブジェクトを分類しないこととする。ここで、所定の閾値は、キーワードの概念的な連続性に応じた距離に応じて定められることとすればよい。なお、グラフ表示部２５が、指定された範囲から所定の閾値以上離れた位置のキーワードに分類されているオブジェクトを表示しないこととしてもよい。これにより、再検索により利用者が所望するオブジェクトをオブジェクト分類表に表示することができる。

１０ オブジェクト分類装置、１１ 制御部、１２ 記憶部、１３ 通信部、１４ 表示部、１５ 操作部、２１ オブジェクト取得部、２２ キーワード決定部、２３ キーワード順序付け部、２４ オブジェクト分類部、２５ グラフ表示部。

Claims (11)

1. １または複数のオブジェクトに対するキーワードを決定するキーワード決定手段と、
   複数の前記決定されたキーワードを、語句の概念を階層的に示す構造である概念階層構造に基づいて順序付けるキーワード順序付け手段と、
   前記順序付けられた前記キーワードに関連付けて前記オブジェクトを分類する分類手段と、
   を含み、
   前記キーワード順序付け手段は、複数の前記語句が配置される前記概念階層構造における最上位階層から順に各階層において、語句毎に当該語句の下位概念として関連付けられる一群の語句が、当該一群の語句の上位の階層に配置される語句との関連性に基づいて並び替えられた前記概念階層構造に基づいて前記キーワードを順序付ける、
   オブジェクト分類装置。
2. 前記キーワード順序付け手段は、複数の前記語句が配置される前記概念階層構造における最上位階層から順に各階層において、語句毎に当該語句の下位概念として関連付けられる一群の語句が、当該一群の語句の１つ上位の階層に配置される複数の語句との関連性に基づいて並び替えられた前記概念階層構造に基づいて前記キーワードを順序付ける、
   ことを特徴とする請求項１に記載のオブジェクト分類装置。
3. 前記キーワード順序付け手段は、
   並び替えられた前記概念階層構造における前記複数のキーワードの並び順に対応させて、当該複数のキーワードを順序付ける、
   ことを特徴とする請求項２に記載のオブジェクト分類装置。
4. 前記キーワード決定手段は、前記１または複数のオブジェクトに対するキーワードの候補である複数の候補キーワードのうち、最も出現頻度が高い前記候補キーワードを前記キーワードとして決定する、
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載のオブジェクト分類装置。
5. 前記キーワード決定手段は、前記１または複数のオブジェクトに対するキーワードの候補である複数の候補キーワードのうち、前記複数の候補キーワードの並び替えられた前記概念階層構造における位置と各候補キーワードの出現頻度とに基づく並び替えられた前記概念階層構造における平均位置に最も近い前記候補キーワードを前記キーワードとして決定する、
   ことを特徴とする請求項２に記載のオブジェクト分類装置。
6. 前記キーワード決定手段は、前記１または複数のオブジェクトに対するキーワードの候補である複数の候補キーワードのうち、並び替えられた前記概念階層構造において前記複数の候補キーワードに共通する上位概念を示す語句を前記キーワードとして決定する、
   ことを特徴とする請求項２に記載のオブジェクト分類装置。
7. 行列の一方に前記順序付けられた前記キーワードを配列し、前記キーワードに関連付けられて分類された前記オブジェクトを要素に配置した２次元表を表示部に表示させる表示手段と、をさらに含む、
   ことを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載のオブジェクト分類装置。
8. 利用者の操作に応じて前記２次元表から１以上のオブジェクトを含む範囲を指定する範囲指定部、をさらに含み、
   前記分類手段は、前記範囲に含まれるオブジェクトと類似するオブジェクトを前記キーワードのいずれかに分類し、
   前記表示手段は、前記範囲に含まれるオブジェクトと、当該範囲に含まれるオブジェクトに類似する類似オブジェクトと、を要素に配置した前記２次元表を表示部に表示させる、
   ことを特徴とする請求項７に記載のオブジェクト分類装置。
9. 前記分類手段は、前記類似オブジェクトが分類される前記キーワードが、前記範囲より所定の閾値以上離れている場合に当該類似オブジェクトを分類しない、
   ことを特徴とする請求項８に記載のオブジェクト分類装置。
10. 前記２次元表は、前記行列の他方に前記オブジェクトのコンテクストが並び替えられた前記概念階層構造に基づく順序で配列される、
    ことを特徴とする請求項７から９のいずれか一項に記載のオブジェクト分類装置。
11. １または複数のオブジェクトに対するキーワードを決定するキーワード決定手段、
    複数の前記決定されたキーワードを、概念を階層的に示す構造である概念階層構造に基づいて順序付けるキーワード順序付け手段、
    前記順序付けられた前記キーワードに関連付けて前記オブジェクトを分類する分類手段、
    としてコンピュータを機能させるプログラムであって、
    前記キーワード順序付け手段は、複数の前記語句が配置される前記概念階層構造における最上位階層から順に各階層において、語句毎に当該語句の下位概念として関連付けられる一群の語句が、当該一群の語句の上の階層に配置される語句との関連性に基づいて並び替えられた前記概念階層構造に基づいて前記キーワードを順序付ける、プログラム。

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