JP6991124B2 - Providing equipment, providing method and providing program - Google Patents
Providing equipment, providing method and providing program Download PDFInfo
- Publication number
- JP6991124B2 JP6991124B2 JP2018248065A JP2018248065A JP6991124B2 JP 6991124 B2 JP6991124 B2 JP 6991124B2 JP 2018248065 A JP2018248065 A JP 2018248065A JP 2018248065 A JP2018248065 A JP 2018248065A JP 6991124 B2 JP6991124 B2 JP 6991124B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- graph
- node
- link
- relationship
- providing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 63
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 80
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 44
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 26
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 15
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 14
- 238000002716 delivery method Methods 0.000 claims 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 28
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 230000006870 function Effects 0.000 description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 11
- 238000011161 development Methods 0.000 description 11
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 3
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 3
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
本発明は、提供装置、提供方法および提供プログラムに関する。 The present invention relates to a providing device, a providing method and a providing program.
従来、技術文献の情報の解析結果に基づいて、技術の発展過程を確率的に予測する技術が知られている。 Conventionally, a technique for probabilistically predicting the development process of a technique based on the analysis result of information in a technical document is known.
しかし、上述の技術では、実際の技術戦略を立案する上で、どの技術に着目すれば、イノベーションの導出につながるかどうかの具体的な技術抽出の部分までは実現できていない。 However, with the above-mentioned technologies, it has not been possible to realize the specific technology extraction part of which technology should be focused on in formulating an actual technology strategy, which will lead to the derivation of innovation.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、イノベーションの導出に役立つテーマを抽出するものである。 This application has been made in view of the above, and extracts themes useful for deriving innovation.
本願に係る提供装置は、所定の分野に属する技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示す静的グラフを取得する取得部と、前記取得部により取得された静的グラフから、前記要素間の関係性同士の関係を動的に示す動的グラフを生成する生成部と、前記生成部により生成された動的グラフに基づいて、前記所定の分野における変化の傾向を示す情報を提供する提供部とを有することを特徴とする。 The providing device according to the present application has a technical element belonging to a predetermined field as a node, an acquisition unit that acquires a static graph showing the relationship between each element as a link between the nodes, and a static acquisition unit acquired by the acquisition unit. Based on the generation unit that generates a dynamic graph that dynamically shows the relationship between the relationships between the elements and the dynamic graph generated by the generation unit, the tendency of change in the predetermined field is determined from the graph. It is characterized by having a providing unit that provides the information to be shown.
実施形態の一態様によれば、技術戦略立案やブレスト時のテーマ選定において、イノベーションの導出に役立つテーマを抽出することができる。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to extract a theme useful for deriving innovation in technology strategy planning and theme selection at the time of brainstorming.
以下に、本願に係る提供装置、提供方法および提供プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する。）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る提供装置、提供方法および提供プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, the provision device, the provision method, and the embodiment for implementing the provision program (hereinafter referred to as “the embodiment”) according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. It should be noted that this embodiment does not limit the providing device, the providing method, and the providing program according to the present application. Further, in each of the following embodiments, the same parts are designated by the same reference numerals, and duplicate explanations are omitted.
［実施形態］
〔１－１．提供装置の一例〕
まず、図１を用いて、提供装置が実行する処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る提供装置が実行する処理の一例を示す図である。図１では、提供装置１０は、以下に説明する提供処理を実行する情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。
[Embodiment]
[1-1. Example of provided equipment]
First, an example of the process executed by the providing device will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram showing an example of processing executed by the providing device according to the embodiment. In FIG. 1, the providing
例えば、提供装置１０は、インターネット等の所定のネットワークＮを介して、入出力装置１００（例えば、図５を参照）といった任意の装置と通信が可能である。ここで、入出力装置１００は、マイクなどの音声を取得する音声取得装置を用いて、利用者の発言を取得する。そして、入出力装置１００は、任意の音声認識技術を用いて、発言をテキストデータに変換し、変換後のテキストデータを提供装置１０へと送信する。また、入出力装置１００は、スピーカ等の音声を出力する装置を用いて、提供装置１０から受信したテキストデータの読み上げを行う。なお、入出力装置１００は、提供装置１０から受信したテキストデータを所定の表示装置に表示してもよい。
For example, the providing
なお、入出力装置１００は、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイス、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等、サーバ装置等の情報処理装置により実現される。なお、入出力装置１００は、例えば、同一の情報処理装置によって実現されてもよく、例えば、ロボット等の装置によって実現されてもよい。 The input / output device 100 is realized by an information processing device such as a smart device such as a smartphone or tablet, a desktop PC (Personal Computer), a notebook PC, or a server device. The input / output device 100 may be realized by, for example, the same information processing device, or may be realized by, for example, a device such as a robot.
〔１－２．提供装置の処理について〕
ここで、技術文献に含まれる文章を分散表現に変換し、他の発言や情報の分散表現との比較結果に基づいて、利用者の発言に対する応答や、利用者間の対話を補助する発言を生成するといった処理が考えられる。しかしながら、このような技術では、利用者間の対話そのものを補助しているに過ぎない。すなわち、従来の技術では、利用者間の対話を局所的にとらえた情報を提供しているに過ぎず、例えば、利用者にどのような主題で対話を行えばよいかといった提案、すなわち、大局的な利用者間の対話の補助を実現することができない。例えば、従来の技術では、今後成長する技術や新たなアイデアにより発展する見込みのある（イノベーションが起こりやすい）分野を特定することができない。
[1-2. About the processing of the providing equipment]
Here, the sentences included in the technical literature are converted into distributed expressions, and based on the comparison results with other statements and distributed expressions of information, responses to user statements and statements that assist dialogue between users are made. Processing such as generation is conceivable. However, such technology only assists the dialogue itself between users. That is, the conventional technology merely provides information that locally captures the dialogue between users. For example, a proposal as to what subject the dialogue should be conducted with the user, that is, the big picture. It is not possible to realize assistance in dialogue between users. For example, conventional technology cannot identify areas that are likely to develop (innovation is likely to occur) due to technologies that will grow in the future or new ideas.
ここで、将来発展するであろう技術分野を予測し、予測した技術分野を利用者間の対話の主題として提案した場合には、ブレスト等といった利用者間の対話を効率化することができると予測される。しかしながら、単に話題となっている技術分野を提案しただけでは、必ずしも利用者の対話を効率化できているとは言えない。例えば、話題となっている技術分野であっても、新たな技術が生じ難い場合等、発展性が乏しい場合には、対話により新たな技術が生じる可能性が低く、対話の主題として適切であるとは言えない場合がある。すなわち、発展性が乏しい分野を提案した場合、利用者間の対話においてイノベーションとなる新たな技術を生み出すことができなくなる恐れがある。 Here, if a technical field that will develop in the future is predicted and the predicted technical field is proposed as the subject of dialogue between users, it is possible to improve the efficiency of dialogue between users such as Brest. is expected. However, simply proposing a technical field that has become a hot topic does not necessarily mean that user dialogue can be streamlined. For example, even in the technical field that has become a hot topic, if there is little development potential, such as when it is difficult for new technology to occur, it is unlikely that new technology will occur through dialogue, and it is appropriate as the subject of dialogue. It may not be possible to say. In other words, if we propose a field with poor development potential, we may not be able to create new technologies that will be innovations in dialogue between users.
このようなイノベーションが発生しやすい分野、すなわち、発展性が豊かな分野においては、既存技術から新たな技術が生じやすい分野であると考えられる。このような技術の生じやすさを分野ごとに推定した場合、利用者に対してイノベーションを起こしやすい分野を対話の主題として提案することができると考えられる。このようなある分野における新たな技術の生じやすさは、その分野に属する既存技術から新たな技術がどのように生じるかを特定することで判断できると考えられるものの、このような技術の発展を精度良く連続的にとらえるには、多くの情報が必要になると考えられる。また、利用者の対話に要する場合以外にも、イノベーションを起こしやすい分野を特定することができるのであれば、技術開発等の用途に用いることも可能である。 In fields where such innovations are likely to occur, that is, fields with abundant development potential, it is considered that new technologies are likely to occur from existing technologies. When the likelihood of such technology being generated is estimated for each field, it is considered possible to propose a field in which innovation is likely to occur to the user as the subject of dialogue. Although it is thought that the susceptibility of new technology to occur in such a field can be determined by identifying how the new technology will arise from the existing technology belonging to that field, the development of such technology can be determined. It is thought that a lot of information is needed to capture accurately and continuously. In addition to the cases required for user dialogue, it can also be used for applications such as technological development as long as it can identify fields in which innovation is likely to occur.
〔１－２－１．グラフ情報を用いた情報提供の一例について〕
このようなイノベーションを生じさせるため、技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ情報を用いた処理が考えられる。例えば、提供装置１０は、技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ情報を生成するとともに、生成したグラフ情報の成長速度を推定する。そして、提供装置１０は、推定された成長速度に応じて、補助情報を提供する。
[1-2-1. About an example of information provision using graph information]
In order to bring about such innovation, it is conceivable to process using graph information in which the technical elements are nodes and the relationships between the elements are shown as links between the nodes. For example, the providing
例えば、提供装置１０は、技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示すグラフ情報を生成する。このようなグラフ情報は、対話の対象となった技術要素が、どのような技術要素から生じたものであるかを示す情報である。例えば、第１技術要素が、第２技術要素と第３技術要素との組合せである場合や、第２技術要素と第３技術要素とから発展した技術である場合、第１技術要素と対応するノードは、リンクを介して、第２技術要素と対応するノードおよび第３技術要素と対応するノードと接続される。
For example, the providing
ここで、提供装置１０は、ある分野に属する技術を示す情報であれば、任意の情報を技術要素としてよい。例えば、提供装置１０は、ある分野に属する特許発明や特許出願の言語処理を行い、単語頻度などに基づく重要語を技術要素を表すノードとし、各技術要素同士の関係性を単語の共起性などに基づき関連分析を実施し、関連度が一定以上のものをリンクとした技術グラフに落とし込んでもよい。また、提供装置１０は、１つの論文を言語解析し、単語頻度などに基づく最重要語を技術要素を表すノードと見做し、その論文の引用文献欄から引用文献を抽出し、引用関係がある論文同士をリンクにより接続することで、技術グラフを生成してもよい。また、提供装置１０は、共通性を有する複数の論文を１つの技術要素と見做してもよい。また、会議やブレストにおけるファシリテートに利用する場合は、過去の会議やブレストのファシリテート情報から技術要素を抽出してもよい。
Here, the providing
このような技術グラフにおいて、ノードの数の増加傾向は、その分野に属する技術要素の増加傾向、すなわち、新たな技術要素の増加傾向を示す。このような新たな技術要素の増加傾向は、その分野におけるイノベーションの生じやすさの指標と見做すことができる。また、このような技術グラフにおいて、リンクの数の増加傾向は、その分野においてある技術から他の技術がどれくらい生じやすいかを示すと考えられる。すなわち、リンクの数の増加傾向は、その分野において新たな技術が生じた際に、その技術に基づいて新たな技術がどれくらい生じやすいか、潜在的な技術発展の可能性の指標となりえる情報である。 In such a technical graph, the increasing tendency of the number of nodes indicates the increasing tendency of the technical elements belonging to the field, that is, the increasing tendency of the new technical elements. The increasing trend of such new technological elements can be regarded as an indicator of the likelihood of innovation in the field. Further, in such a technology graph, the increasing tendency of the number of links is considered to indicate how likely it is that another technology is generated from one technology in the field. In other words, the increasing trend in the number of links is information that can be an indicator of the potential for technological development, how likely it is that a new technology will emerge based on that technology when a new technology emerges in that field. be.
このため、ある分野に属する技術と対応するグラフ情報を生成し、生成したグラフ情報の発展態様を推定するといった態様が考えられる。より具体的には、提供装置１０は、ノードの数の増加傾向を推定する。また、提供装置１０は、推定したノードの数の増加傾向に基づいて、グラフ情報と対応する技術分野の技術発展の傾向を推定し、推定結果を示す情報（以下、「補助情報」と記載する。）を利用者に対して提供する。
Therefore, it is conceivable to generate graph information corresponding to the technology belonging to a certain field and estimate the development mode of the generated graph information. More specifically, the providing
例えば、グラフ情報の成長速度が所定の閾値を下回るような場合は、グラフ情報と対応する分野に属する技術分野の発展滞っていると推定される。そこで、提供装置１０は、その技術分野の発展が滞っている旨の情報を出力してもよい。
For example, if the growth rate of the graph information falls below a predetermined threshold value, it is presumed that the development of the technical field belonging to the field corresponding to the graph information is stagnant. Therefore, the providing
すなわち、提供装置１０は、グラフ情報の成長速度を推定し、推定したグラフ情報の成長速度が減速したら、技術革新が停滞していると判断し、より成長速度が速いグラフ情報と対応する分野の情報を利用者に提供することで、効率的なイノベーションの発生を図ることができる。
That is, the providing
〔１－２－２．提供処理について〕
一方で、上述したグラフ情報の成長速度に基づいた処理は、対応する分野における情報の静的なあり方に基づいた処理であると考えられる。例えば、上述したグラフ情報は、技術情報同士の関係性を示すネットワーク、すなわち、情報がどのように流れているのかを静的に示すネットワークであると考えられる。このため、上述した処理を実行した場合、提供装置１０は、情報そのものの発展性に基づいて、イノベーションを生じさせうる情報を提供することとなる。ここで、動的グラフとは、ノードの働きの関係性をグラフ化したもので、静的グラフは情報の流れをグラフ化したものと見做すことができる。
[1-2-2. About provision processing]
On the other hand, the above-mentioned processing based on the growth rate of graph information is considered to be processing based on the static way of information in the corresponding field. For example, the graph information described above is considered to be a network showing the relationship between technical information, that is, a network that statically shows how the information is flowing. Therefore, when the above-mentioned processing is executed, the providing
一方で、イノベーションが発生した際に情報間の関連性が変化しうる点を考慮すると、関連性の変化が著しい情報や、重要な関連性に付随する情報は、イノベーションを生じさせうる情報であると考えられる。しかしながら、上述したグラフ情報の成長態様に基づいた処理では、このような関連性の変化に基づいた処理を実現することが困難となる。 On the other hand, considering that the relationships between information can change when innovation occurs, information with significant changes in relationships and information associated with important relationships are information that can cause innovation. it is conceivable that. However, in the processing based on the growth mode of the graph information described above, it becomes difficult to realize the processing based on such a change in the relationship.
そこで、提供装置１０は、以下の提供装置を実行する。まず、提供装置１０は、所定の分野に属する技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示す静的グラフを取得する。続いて、提供装置１０は、取得された静的グラフから、要素間の関係性同士の関係を動的に示す動的グラフを生成する。そして、提供装置１０は、動的グラフに基づいて、所定の分野における変化の傾向を示す情報を提供する。例えば、提供装置１０は、動的グラフに基づいて、所定の分野における変化の傾向を示す情報を補助情報として生成し、生成した補助情報を提供する。
Therefore, the providing
例えば、提供装置１０は、静的グラフに含まれるリンクをノードに変換した動的グラフを生成する。より具体的には、提供装置１０は、圏論における米田の埋め込みの技術を用いて、静的グラフに含まれるノードごとに、そのノードへと向かうリンクを抽出する。そして、提供装置１０は、抽出したリンクをノードとし、抽出したリンクと対応する関係性同士の関係を示すリンクを含む動的グラフを生成する。例えば、提供装置１０は、Ｋａｎ拡張の技術を用いて、静的グラフから抽出したリンクをノードとし、抽出したリンクと対応する関係性同士の関係を示すリンクを含む動的グラフを生成する。
For example, the providing
ここで、静的グラフや動的グラフに含まれるノードやリンクを圏論における圏と見做し、ノードやリンクの変換を考慮すると、動的グラフと静的グラフとは、関手により相互に変換可能なグラフ、すなわち、随伴関係や双対関係を有するグラフであると考えられる。このため、提供装置１０は、静的グラフと対応する関手の左随伴となる関手と対応する動的グラフを生成することとなる。
Here, considering the nodes and links included in static graphs and dynamic graphs as categories in category theory, and considering the transformation of nodes and links, the dynamic graphs and static graphs are mutually exclusive by the functors. It is considered to be a convertible graph, that is, a graph having an adjoint relationship or a dual relationship. Therefore, the providing
このようにして生成された動的グラフは、ある分野に属する技術要素間の関係性の関係を示すグラフとなる。そこで、提供装置１０は、生成した動的グラフから、重要性が所定の閾値を超える関係を特定する。例えば、提供装置１０は、動的グラフのノードのうち重要性が所定の閾値を超えるノードを特定する。例えば、提供装置１０は、動的グラフのノードごとに、各ノード間の最短経路に含まれる頻度を算出し、算出した頻度が所定の閾値を超えるノードを特定する。そして、提供装置１０は、静的グラフのうち、動的グラフから特定したノードと対応する関係と対応する関係性が示される要素を特定し、特定した要素を示す情報に基づいて、提供する補助情報を生成する。その後、提供装置１０は、補助情報を利用者に対して提供する。
The dynamic graph generated in this way is a graph showing the relationship between the technical elements belonging to a certain field. Therefore, the providing
すなわち、提供装置１０は、動的グラフを用いて、ある分野に属する技術要素の関連性の重要度を推定し、推定した重要度が高い関連性と対応する情報を利用者に提供する。このような処理の結果、提供装置１０は、イノベーションを生じさせうる情報を提供することができる。
That is, the providing
〔１－３．提供処理の一例について〕
以下、図１を用いて、提供装置１０が実行する提供処理の一例について説明する。まず提供装置１０は、ある分野に属する技術要素をノードとし、技術要素間の関係性をリンクとする技術グラフを生成する。このような場合、提供装置１０は、技術分野に属する技術要素をノードとし、技術要素間の関係性をリンクとする静的グラフから、米田の埋め込みを用いて、各リンク間の関係性を抽出する（ステップＳ１）。
[1-3. About an example of the provision process]
Hereinafter, an example of the providing process executed by the providing
例えば、提供装置１０は、各技術分野ごとに、技術分野に属する各種の論文等の技術要素をノードとし、各技術要素間の関係性を示すリンクで各ノードを接続したグラフ、すなわち有向グラフを静的グラフとして取得する。なお、提供装置１０は、このような静的グラフを技術分野ごとにあらかじめ生成してもよい。
For example, the providing
例えば、図１に示す例において、ある技術分野に、「技術要素＃１」および「技術要素＃２」が存在し、「技術要素＃１」および「技術要素＃２」との間に「関係＃１－２」が存在するものとする。より具体的には、「技術要素＃２」が「技術要素＃１」の元となった旨を示す「関係＃１－２」が存在するものとする。このような場合、提供装置１０は、図１に示すように、「技術要素＃２」に対応するノードから、「技術要素＃１」に対応するノードへの向きを有し、各ノード間を接続するリンク、すなわち、「関係＃１－２」を示すリンクを含む静的グラフＳＧを取得する。
For example, in the example shown in FIG. 1, "
続いて、提供装置１０は、静的グラフＳＧに含まれるリンクＳＧＬを抽出する。そして、提供装置１０は、抽出したリンクＳＧＬと、静的グラフＳＧとに基づいて、リンクＳＧＬ間の関係ＣＯＬを抽出する。例えば、提供装置１０は、圏論における米田の埋め込みの技術を用いて、リンクＳＧＬと関係ＣＯＬとの抽出を行う。
Subsequently, the providing
例えば、グラフを圏論により分析する場合、グラフのノードを圏論の対象とし、グラフのリンクを圏論の射に当てはめ分析を行う。静的グラフＳＧに含まれるリンク（圏論の対象）は、あるノードを他のノードへと変換するための変換関数（すなわち、圏論における射）と見做すことができる。一方で、動的グラフが、静的グラフにおいてリンクにより表現される関係性同士の関係を示すグラフであることを考慮すると、静的グラフＳＧから抽出されたリンクをノードとする動的グラフは、複数の関数により構成された関数空間と見做すことができる。そこで、提供装置１０は、静的グラフＳＧからリンクＳＧＬを抽出することで、動的グラフを構成する材料となるグラフのノード、すなわち、動的グラフにより表現される関数空間を構成する関数を抽出する。そして、提供装置１０は、非特許文献１に開示されているように、米田の埋め込みの技術を用いることで、関数により示される関係性の間の関係、すなわち、関数同士の関係性を、動的グラフを構成する材料となるノードから構成される部品（関係性）の集まりとして抽出する。
For example, when analyzing a graph by category theory, the node of the graph is the target of category theory, and the link of the graph is applied to the morphism of category theory for analysis. The link (object of category theory) contained in the static graph SG can be regarded as a transformation function (that is, morphism in category theory) for transforming one node into another node. On the other hand, considering that the dynamic graph is a graph showing the relationships between the relationships represented by the links in the static graph, the dynamic graph having the link extracted from the static graph SG as a node is It can be regarded as a function space composed of multiple functions. Therefore, the providing
例えば、提供装置１０は、静的グラフＳＧに含まれるノードのうちいずれかのノードを固定し、固定したノードへと向かっているリンクの元となるノードを特定する。そして、提供装置１０は、特定したノードから出ているリンクを抜き出す。また、提供装置１０は、抜き出したリンクと、特定したノードから出ている他のリンクとの間の関係を抽出する。すなわち、提供装置１０は、特定したノードから出ている射の間の関係性を抽出する。このような処理を各ノードおよびリンクごとに繰り返し実行することで、提供装置１０は、静的グラフＳＧが示す技術要素間の関係性と、関係性同士の関係とを特定することができる。なお、このような処理は、静的グラフＳＧを圏論における前層へと変換する処理に対応する。
For example, the providing
続いて、提供装置１０は、Ｋａｎ拡張を用いて、各リンクをノードとし、各ノードに対する関係性の関係を示すリンクを含む動的グラフを生成する（ステップＳ２）。例えば、提供装置１０は、抽出したリンクＳＧＬをノードとし、関係ＣＯＬをノード間を接続するリンクとする動的グラフＤＧを生成する。例えば、図１においては、関係ＣＯＬとして、点線矢印で示したリンクＳＧＬ間の関係性を示す実線矢印を記載した。このような場合、提供装置１０は、点線矢印をノードとし、実線矢印をリンクとする動的グラフＤＧを生成する。
Subsequently, the providing
ここで、提供装置１０は、静的グラフから抽出したリンクと、リンク間の関係との組合せの極限を特定することで、動的グラフＤＧの生成を行う。例えば、提供装置１０は、非特許文献１に示されるように、米田の埋め込みに沿ったＫａｎ拡張により、動的グラフの生成を行う。例えば、Ｃ、Ｄ、Ｕを圏とし、圏Ｃを圏Ｕに変換する関手ｙ、および圏Ｃを圏Ｄに変換する関手Ｍを考慮する。ここで、圏Ｕを圏Ｄへと変換する関手は、関手ｙに沿った関手ＭのＫａｎ拡張に対応する。ここで、圏論における余極限を考慮すると、関手ｙに沿った関手ＭのＫａｎ拡張により圏Ｕを圏Ｄへと変換した場合、圏Ｕに含まれる対象および射の極限は、圏Ｄへと一意に集まることとなる。
Here, the providing
ここで、静的グラフや動的グラフに含まれるノードとリンクを圏論の対象と射と見做すと、静的グラフや動的グラフは圏と見做すことができる。ここで、静的グラフから抽出したリンクを対象とし、リンク間の関係を射と見做すと、米田の埋め込みを用いて静的グラフから抽出したリンクや関係の集合（以下、「抽出集合」と記載する。）は、静的グラフを対応する圏を所定の関手により変換した他の圏と見做すことができる。ここで、上述したＫａｎ拡張を考慮すると、静的グラフと対応する圏を所定の関手により抽出集合と対応する圏に変換し、抽出集合と対応する圏を所定の関手に沿ったＫａｎ拡張により変換することで、動的グラフと対応する圏へと変換することができる。 Here, if the nodes and links included in the static graph and the dynamic graph are regarded as the object of category theory and the morphism, the static graph and the dynamic graph can be regarded as the category. Here, if the links extracted from the static graph are targeted and the relationships between the links are regarded as morphism, a set of links and relationships extracted from the static graph using Yoneda's embedding (hereinafter, "extracted set"). ) Can be regarded as another sphere obtained by converting the corresponding sphere by a predetermined stakeholder in the static graph. Here, considering the Kan extension described above, the category corresponding to the static graph is converted into the category corresponding to the extraction set by a predetermined functor, and the category corresponding to the extraction set is Kan extension along the predetermined functor. By converting with, it is possible to convert to the category corresponding to the dynamic graph.
続いて、提供装置１０は、動的グラフに含まれるノードのうち、重要性が高いノードを特定し、特定したノードと対応する情報を特定する（ステップＳ３）。例えば、提供装置１０は、非特許文献１のように、動的グラフに含まれるノードのうち、重要性が高いノードを特定する。例えば、提供装置１０は、各ノード間の最短経路において各ノードがどれだけ寄与しているかに基づいて、重要性が高いノードを特定する。
Subsequently, the providing
例えば、提供装置１０は、非特許文献１に開示されたＬＢＣ（Lateral Betweenness centrality）の値や、ＤＢＣ（Directed Betweenness centrality）の値に基づいて、各ノードの重要性を示す値を算出し、算出した値が所定の閾値を超えるノードを特定する。なお、提供装置１０は、非特許文献２のように、グラフ情報の中心性を推定する任意の手法を用いて、各ノードの重要性を推定し、推定した重要性が所定の閾値を超えるノードを特定してよい。
For example, the providing
例えば、提供装置１０は、動的グラフＤＧに含まれるノードのうち重要性が最も高いノードを特定する。そして、提供装置１０は、特定したノードと対応する関係性として、例えば、「関係＃１－２」を特定する。このような場合、提供装置１０は、静的グラフＳＧを参照し、特定した「関係＃１－２」と対応するリンクにより接続されたノードを特定する。そして、提供装置１０は、特定したノードと対応する情報、すなわち「技術要素＃１」および「技術要素＃２」を特定する。
For example, the providing
そして、提供装置１０は、特定した情報に基づいた補助情報を利用者に提供する（ステップＳ４）。例えば、提供装置１０は、「技術要素＃１」および「技術要素＃２」を示すとともに、これらの技術要素間の関係を示す「関係＃１－２」を示す情報を補助情報として利用者に提供する。なお、例えば、提供装置１０は、利用者の会話を取得し、取得した会話の解析結果から、利用者が会話している分野を推定し、推定した分野と対応する技術ノードから特定した情報に基づいた補助情報の提供を行ってもよい。
Then, the providing
〔１－４．グラフを変換する処理の概念について〕
続いて、図２を用いて、提供装置１０が静的グラフから動的グラフを生成する処理の流れの概念を説明する。図２は、実施形態に係る提供装置が静的グラフから動的グラフを生成する処理の流れの概念を説明するための図である。例えば、提供装置１０は、静的グラフに含まれるリンクを抽出することで、静的グラフと対応するノードの空間、すなわち、オブジェクト空間の前層となる関数空間を作成する。続いて、提供装置１０は、米田の埋め込みを用いて、各関数間の関係性の集合を抽出する。そして、提供装置１０は、米田の埋め込みに沿ったＫａｎ拡張により、関数の関係性空間の中にオブジェクトを埋め込んだ代数態様体を生成することにより動的グラフを生成する。
[1-4. About the concept of processing to convert graphs]
Subsequently, with reference to FIG. 2, the concept of the process flow in which the providing
このようにして生成された動的グラフは、静的グラフと随伴関係および双対関係を有する。より具体的には、提供装置１０は、静的グラフの左随伴となる動的グラフを生成することとなる。
The dynamic graph thus generated has contingent and dual relationships with the static graph. More specifically, the providing
〔１－５．圏論によるグラフの構成について〕
次に、図３を用いて、圏論によるグラフの構成の一例について説明する。図３は、実施形態に係る提供装置が圏論を用いて構成するグラフの一例を示す図である。例えば、ノード「０」とノード「１」とを有し、ノード「０」からノード「１」へと２つのリンクが設定されているグラフは、圏論において、以下の式（１）で表すことができる。ここで、式（１）のｍは射を示し、ｉｄは、自己に対する射、すなわち、対象を示す。
[1-5. About the composition of the graph by category theory]
Next, an example of the composition of the graph by category theory will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram showing an example of a graph in which the providing device according to the embodiment is configured by using category theory. For example, a graph having a node "0" and a node "1" and having two links set from the node "0" to the node "1" is represented by the following equation (1) in category theory. be able to. Here, m in the equation (1) indicates a morphism, and id indicates a morphism against the self, that is, an object.
ここで、式（１）に示す圏Ｆの前層Ｆは、対象ｘ、対象ｚ、対象ｙ、対象ｘから対象ｚへの射、および対象ｙから対象ｚへの射により表すことができる。このような式（１）に示す圏Ｆと前層Ｆとのペアは、図３に示すグラフＧ１で示すことができる。ここで、グラフＧ１における対象（Ｃ、ｘ）をＣに変換する射を取ると、グラフＧ１の射は、グラフＧ２で示すことができる。ここで、グラフＧ１をグラフＧ２に変換する操作は、グラフＧ１をグラフＧ２に変換する関手πＦで表すことができる。 Here, the front layer F of the category F shown in the equation (1) can be represented by a target x, a target z, a target y, a morphism from the target x to the target z, and a shot from the target y to the target z. Such a pair of the category F and the front layer F shown in the equation (1) can be shown by the graph G1 shown in FIG. Here, if we take a morphism that transforms the object (C, x) in the graph G1 into C, the morphism in the graph G1 can be shown in the graph G2. Here, the operation of converting the graph G1 into the graph G2 can be represented by the functor π F that converts the graph G1 into the graph G2.
ここで、グラフＧ２は、対象間の射を示す接続行列と、対象の並びを示す隣接行列とで表現することができる。例えば、接続行列は、各行がグラフＧ２における対象と対応し、各列がグラフＧ２における射と対応する。そして、行に対応する対象と列に対応する射とが接続されている場合は「１」、接続されていない場合には「－１」が格納される。また、隣接行列は、各行および各列が各対象と対応しており、行に対応する対象と列に対応する対象とが隣接する場合、すなわち、射により接続される場合には「１」、接続されない場合には「０」が格納される。 Here, the graph G2 can be represented by a connection matrix showing morphisms between objects and an adjacency matrix showing an arrangement of objects. For example, in the connection matrix, each row corresponds to the object in the graph G2, and each column corresponds to the morphism in the graph G2. Then, "1" is stored when the target corresponding to the row and the morphism corresponding to the column are connected, and "-1" is stored when the target is not connected. In the adjacency matrix, each row and each column corresponds to each object, and when the object corresponding to the row and the object corresponding to the column are adjacent to each other, that is, when they are connected by morphism, "1". If it is not connected, "0" is stored.
ここで、米田の埋め込みによりグラフＧ２を変換すると、グラフＧ３を得ることができる。ここで、グラフＧ３に示すＹ↑↑は、射からなる圏↑↑の米田の埋め込みを示す。このようなグラフＧ３も同様に、図３に示すように、接続行列と隣接行列との組合せにより表現することができる。 Here, if the graph G2 is converted by embedding Yoneda, the graph G3 can be obtained. Here, Y ↑↑ shown in the graph G3 indicates the embedding of Yoneda in the category ↑↑ consisting of morphism. Similarly, such a graph G3 can be represented by a combination of a connection matrix and an adjacency matrix, as shown in FIG.
このようなグラフＧ３に対し、Ｋａｎ拡張を適用した場合、図３に示すグラフＧ３のうち、左端と右端とにおいて隣接するｉｄ０、Ｙ↑↑（ｍ０）、およびｍ０の貼りあわせとなる２つのノードと、隣接するｍ１、Ｙ↑↑（ｍ1）、ｉｄ０、Ｙ↑↑（ｍ1）およびｍ１の貼りあわせとなる１つのノードと、ｉｄ１に対応し、各ノードを接続するリンクとからなるグラフＧ４を得ることができる。 When the Kan extension is applied to such a graph G3, id 0 , Y ↑↑ (m 0 ), and m 0 adjacent to each other at the left end and the right end of the graph G3 shown in FIG. 3 are bonded together. Two nodes, one node that is a combination of m 1 , Y ↑↑ (m 1 ), id 0 , Y ↑↑ (m 1 ) and m 1 that are adjacent to each other, and each node corresponding to id 1 . A graph G4 consisting of a link to be connected can be obtained.
なお、上述したように、グラフを圏と見做し、圏論に基づく処理を行う場合、例えば、Haskellを用いたプログラムにより処理を実現することができる。 As described above, when the graph is regarded as a category and the processing is performed based on the category theory, the processing can be realized by a program using Haskell, for example.
〔１－６．数式の一例について〕
続いて、提供装置１０が実行する提供処理において静的グラフを動的グラフへと変換する際の処理の一例を数式を用いて説明する。例えば、式（１）で示される圏↑↑の前層とは、Ｃａ
ＯＰをＳｅｔｓへと変換する関手Ｆであり、前層の圏とは、関手圏ＳｅｔｓＣａ
ＯＰのことで、ハットを付したＣａで表される。このような場合、関手圏ＳｅｔｓＣａ
ＯＰは、以下の式（２）で示すことができる。
[1-6. About an example of a formula]
Subsequently, an example of the processing for converting the static graph into the dynamic graph in the providing processing executed by the providing
ここで、圏↑↑を関手圏（以下の数式においては、ある圏の関手圏を、圏の記号にハットを付して表示する。）へと変換する米田の埋め込みは、以下の式（３）で示すことができる。 Here, Yoneda's embedding that converts a category ↑↑ into a functor category (in the following formula, the functor category of a certain category is displayed with a hat attached to the symbol of the category) is expressed by the following formula. It can be shown in (3).
ここで、１つの対象を１つの前層へと変換する操作は、以下の式（４）で示すことができる。 Here, the operation of converting one object into one front layer can be expressed by the following equation (4).
また、以下の射ｆが以下の式（５）に示す変換を行うとすると、１つの射を前層から前層への関手に変換する操作は、以下の式（６）で示すことができる。 Further, assuming that the following morphism f performs the conversion shown in the following equation (5), the operation of converting one morphism into a functor from the front layer to the front layer can be expressed by the following equation (6). can.
ここで、頂点集合が対象の場合、Ｙ↑↑（０）の米田の埋め込みは、以下の式（７）で示される頂点集合からの射と、以下の式（８）で示される矢印集合からの射で表すことができる。また、矢印集合が対象の場合、Ｙ↑↑（１）の米田の埋め込みは、以下の式（９）で示される頂点集合からの射と、以下の式（１０）で示される矢印集合からの射で表すことができる。 Here, when the vertex set is the target, the embedding of Yoneda in Y ↑↑ (0) is from the morphism from the vertex set shown by the following equation (7) and the arrow set shown by the following equation (8). Can be represented by the morphism of. In addition, when the arrow set is the target, the embedding of Yoneda in Y ↑↑ (1) is from the morphism from the vertex set shown by the following equation (9) and the arrow set shown by the following equation (10). It can be represented by morphism.
ここで、式（１１）に示すように、圏Ｃａを圏Ｄａへと変換する関手Ｍ、および、式（１２）に示すように、圏Ｃａを圏Ｃａの関手圏へと変換する米田の埋め込みをＹｃａとする。このような場合、関手Ｍに対する米田の埋め込みＹｃａに沿ったＫａｎ拡張は、以下の式（１３）で示すことができる。 Here, as shown in the equation (11), the functor category M that converts the category C a into the category Da, and as shown in the equation (12), the category C a becomes the functor category of the category C a . Let Y ca be the embedding of Yoneda to be converted to. In such a case, the Kan extension along the Yoneda's embedded Y ca for the functor M can be expressed by the following equation (13).
ここで圏Ｃａの関手圏の射をｔとし、有向グラフをＦすると、射ｔは、以下の式（１４）で示すことができる。このため、射ｔに対する米田の埋め込みに沿ったＫａｎ拡張は、以下の式（１５）で示されることとなる。 Here, if the morphism of the functor category of category C a is t and the directed graph is F, the morphism t can be expressed by the following equation (14). Therefore, the Kan extension along the embedding of Yoneda for the morphism t is expressed by the following equation (15).
このため、動的グラフと静的グラフとは、以下の式（１６）を満たすこととなる。すなわち、動的グラフは、静的グラフの左随伴関手となり、静的グラフは、動的グラフの右随伴関手となる。 Therefore, the dynamic graph and the static graph satisfy the following equation (16). That is, the dynamic graph becomes the left adjoint functors of the static graph, and the static graph becomes the right adjoint functors of the dynamic graph.
ここで、図４は、実施形態に係るＫａｎ拡張を用いた処理の概念を示す図である。例えば、図４の左側に示すように、４つのノードを３つのリンクが接続するネットワークＧを、米田の埋め込みに沿ったＫａｎ拡張により変換した場合、変換後のネットワークＬａｎＹ↑↑Ｍ０（Ｇ）においては、ネットワークＧの各リンクが１つのノードに変換され、ネットワークＧの各ノードが、１つのノードに集まるリンクに変換されることとなる。 Here, FIG. 4 is a diagram showing the concept of processing using the Kan extension according to the embodiment. For example, as shown on the left side of FIG. 4, when the network G in which the four nodes are connected by the three links is converted by the Kan expansion along the embedding of Yoneda, the converted network Lan Y ↑↑ M 0 (G). In), each link of the network G is converted into one node, and each node of the network G is converted into a link gathered in one node.
ここで、ネットワークＧをネットワークＬａｎＹ↑↑Ｍ０（Ｇ）へと変換する変換関数をφＭ０と記載すると、φＭ０は、以下の式（１７）を満たすこととなる。
Here, if the conversion function for converting the network G to the network Lan Y ↑↑ M 0 (G) is described as
なお、上述した式により静的グラフを動的グラフへと変換した後、提供装置１０は、動的グラフにおけるノードのうち重要性が高いノードを選択する。この際、例えば、提供装置１０は、以下の式（１８）に示す式により算出されるＬＢＣや式（１９）に示す式により算出されるＤＢＣの値に基づいて、重要性が高いノードを選択する。なお、式（１８）および式（１９）の詳細については、非特許文献１に開示された技術と同様の物であるとし、詳細な説明を省略する。
After converting the static graph into the dynamic graph by the above equation, the providing
〔１－７．グラフの畳み込みについて〕
なお、提供装置１０は、グラフ畳み込みの技術を用いることで、対象分野における中核技術、すなわち、対象分野における主だった技術や重要な技術を抽出し、抽出した中核技術のイノベーションの起こりやすさを推定してもよい。例えば、提供装置１０は、グラフコンボリューション等といったグラフの畳み込みを行う技術を用いて、動的グラフの畳み込み解析を行った場合、動的グラフと対応する分野における主要なノード、すなわち、対象分野における中核技術と対応するノードのグラフ構造を得ることができる。そこで、提供装置１０は、動的グラフの畳み込み解析を行うことで、対象分野における主要なノードを特定し、特定したノードと対応する情報の提供を行ってもよい。
[1-7. About graph convolution]
The providing
〔１－８．適用分野について〕
上述した例では、提供装置１０は、対話においてイノベーションを生じさせるような情報を提供する処理を実行した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、提供装置１０は、利用者から技術分野の指定を受付けると、指定された技術分野に属する技術要素の静的グラフから動的グラフを生成し、生成した動的グラフにおいて重要性が高いと推定されるノードと対応する関係性や技術要素の情報を提供してもよい。また、提供装置１０は、動的グラフにおいて重要性が高いと推定されるノードに基づく情報であって、技術分野における変化の傾向を示す情報であれば、任意の態様の情報を提供して良い。
[1-8. Applicable fields]
In the example described above, the providing
ここで、動的グラフにおけるノードは、静的グラフにおいて技術要素間の関係性に対応するが、このような技術要素間の関係性のうち重要性が高い関係性は、静的グラフと対応する分野における変化の中核となりえる関係性を示すと考えられる。換言すると、技術要素間の関係性のうち重要性が高い関係性は、所定の分野における変化の傾向を示す情報であると言える。そこで、提供装置１０は、動的グラフにおいて重要性が高いノードと対応する関係性を利用者に提供することで、所定の分野における変化の傾向を示す情報を提供することができる。
Here, the node in the dynamic graph corresponds to the relationship between the technical elements in the static graph, and the most important relationship among the relationships between the technical elements corresponds to the static graph. It is thought to show a relationship that can be the core of change in the field. In other words, it can be said that the most important relationship among the relationships between technological elements is information indicating the tendency of change in a predetermined field. Therefore, the providing
〔２．提供装置の構成〕
以下、上記した提供処理を実現する提供装置１０が有する機能構成の一例について説明する。図５は、実施形態に係る提供装置の構成例を示す図である。図５に示すように、提供装置１０は、通信部２０、記憶部３０、および制御部４０を有する。
[2. Configuration of provided equipment]
Hereinafter, an example of the functional configuration of the providing
通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部２０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、入出力装置１００との間で情報の送受信を行う。
The
記憶部３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。また、記憶部３０は、技術グラフデータベース３１を記憶する。 The storage unit 30 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory (Flash Memory), or a storage device such as a hard disk or an optical disk. Further, the storage unit 30 stores the technical graph database 31.
技術グラフデータベース３１には、静的グラフである技術グラフが登録されている。例えば、図６は、実施形態に係る技術グラフデータベースに登録される情報の一例を示す図である。図６に示す例では、技術グラフデータベース３１には、「カテゴリ」、「パラメータ」、「リンクＩＤ（Identifier）」、「第１ノードＩＤ」、および「第２ノードＩＤ」等といった項目を有する情報が、技術グラフごとに登録される。 A technical graph, which is a static graph, is registered in the technical graph database 31. For example, FIG. 6 is a diagram showing an example of information registered in the technical graph database according to the embodiment. In the example shown in FIG. 6, the technical graph database 31 has information having items such as "category", "parameter", "link ID (Identifier)", "first node ID", and "second node ID". Is registered for each technology graph.
ここで、「カテゴリ」とは、技術グラフと対応する対応カテゴリを示す情報である。また、「パラメータ」とは、対応する技術グラフにおいてノードやリンクの数がどのように増加していくかを示すパラメータである。また、「リンクＩＤ」とは、技術グラフに含まれるリンクを識別するための情報である。また、「第１ノードＩＤ」および「第２ノードＩＤ」とは、対応付けられた「リンクＩＤ」が示すリンクによって接続されたノード、すなわち、関連性を有する２つの技術要素を示すノードを識別する情報である。 Here, the "category" is information indicating a corresponding category corresponding to the technical graph. Further, the "parameter" is a parameter indicating how the number of nodes and links increases in the corresponding technical graph. Further, the "link ID" is information for identifying a link included in the technical graph. Further, the "first node ID" and the "second node ID" identify a node connected by a link indicated by the associated "link ID", that is, a node indicating two related technical elements. Information to do.
例えば、図６に示す例では、「技術グラフ＃１」が示す技術グラフの情報として、カテゴリ「カテゴリ＃１」、パラメータ「パラメータ＃１」、リンクＩＤ「リンク＃１」、第１ノードＩＤ「ノード＃１」、および第２ノードＩＤ「ノード＃２」が対応付けて登録されている。このような情報は、「技術グラフ＃１」が示す技術グラフが、「カテゴリ＃１」と対応する技術グラフであり、パラメータ「パラメータ＃１」が設定され、リンクＩＤ「リンク＃１」が示すリンクにより、第１ノードＩＤ「ノード＃１」が示すノードと、第２ノードＩＤ「ノード＃２」が示すノードとが接続されている旨を示す。
For example, in the example shown in FIG. 6, as the information of the technical graph shown by the "
なお、図６に示す例では、「カテゴリ＃１」、「リンク＃１」、「ノード＃１」等といった概念的な値について記載したが、実際には、カテゴリを示す文字列や数値、リンクやノードを示す文字列や数値等が登録されることとなる。また、図６に示す情報は、あくまで一例であり、技術グラフデータベース３１には、グラフ構造を有するデータであれば、任意の形式のデータが登録されていてよい。
In the example shown in FIG. 6, conceptual values such as "
図２に戻り、説明を続ける。制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、提供装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部４０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。
Returning to FIG. 2, the explanation will be continued. The control unit 40 is a controller, and for example, various programs stored in a storage device inside the providing
図５に示すように、制御部４０は、取得部４１、生成部４２、および提供部４３を有する。取得部４１は、所定の分野に属する技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示す静的グラフを取得する。 As shown in FIG. 5, the control unit 40 includes an acquisition unit 41, a generation unit 42, and a provision unit 43. The acquisition unit 41 acquires a static graph showing the technical elements belonging to a predetermined field as nodes and the relationships between the elements as links between the nodes.
例えば、取得部４１は、各技術分野に属する各種の文献を収集し、同一の技術分野（カテゴリ）に属する論文や特許発明等を技術要素とするとともに、技術要素間の関係性を特定する。例えば、取得部４１は、形態素解析や文章解析の各種公知技術を用いて、論文や特許発明の明細書に含まれる単語群を抽出し、抽出した単語群が示す技術要素と、技術要素同義の関係性とを特定する。このような特定は、例えば、各種意図解析の技術を用いて、イノベーションの単位となる技術を特定することにより実現されてもよい。 For example, the acquisition unit 41 collects various documents belonging to each technical field, sets papers, patented inventions, etc. belonging to the same technical field (category) as technical elements, and specifies the relationship between the technical elements. For example, the acquisition unit 41 extracts a word group included in a paper or a specification of a patented invention by using various known techniques of morphological analysis and sentence analysis, and the technical element indicated by the extracted word group is synonymous with the technical element. Identify the relationship. Such identification may be realized, for example, by specifying a technique that is a unit of innovation by using various intention analysis techniques.
また、取得部４１は、推定した技術同士の関係性を単語群の共起姓に基づいて、技術要素間の関係性を特定してもよい。すなわち、取得部４１は、各種の意図解析技術を用いて、技術要素を特定し、単語群の類似性や共起性に基づいて単語群が示す意味同士の関係性を推定する推定技術を用いて、技術要素間の関係性を特定するのであれば、任意の意図解析技術や推定技術を採用してよい。そして、取得部４１は、特定した技術要素をノードとし、技術要素間の関係性をリンクとした技術グラフを生成し、生成した技術グラフを技術グラフデータベース３１に登録する。 Further, the acquisition unit 41 may specify the relationship between the estimated technology elements based on the co-occurrence surname of the word group. That is, the acquisition unit 41 uses various intention analysis techniques to identify technical elements and uses an estimation technique for estimating the relationship between the meanings of the word groups based on the similarity and co-occurrence of the word groups. Therefore, if the relationship between the technical elements is specified, any intention analysis technique or estimation technique may be adopted. Then, the acquisition unit 41 generates a technical graph in which the specified technical element is a node and the relationship between the technical elements is linked, and registers the generated technical graph in the technical graph database 31.
生成部４２は、静的グラフから、要素間の関係性同士の関係を動的に示す動的グラフを生成する。より具体的には、生成部４２は、静的グラフに含まれるリンクをノードに変換した動的グラフを生成する。例えば、生成部４２は、米田の埋め込みの技術を用いて、静的グラフに含まれるノードごとに、そのノードへと向かうリンクを抽出し、抽出したリンクをノードとし、抽出したリンクと対応する関係性同士の関係を示すリンクを含む動的グラフを生成する。例えば、生成部４２は、Ｋａｎ拡張の技術を用いて、静的グラフから抽出したリンクをノードとし、抽出したリンクと対応する関係性同士の関係を示すリンクを含む動的グラフを生成する。 The generation unit 42 dynamically generates a dynamic graph that dynamically shows the relationship between the relationships between the elements from the static graph. More specifically, the generation unit 42 generates a dynamic graph in which the links included in the static graph are converted into nodes. For example, the generation unit 42 uses Yoneda's embedding technology to extract a link to that node for each node included in the static graph, use the extracted link as a node, and have a relationship corresponding to the extracted link. Generate a dynamic graph with links showing the relationships between genders. For example, the generation unit 42 uses the Kan extension technique to generate a dynamic graph including a link showing the relationship between the extracted link and the corresponding relationship, using the link extracted from the static graph as a node.
例えば、生成部４２は、静的グラフに含まれる各リンクを抽出し、米田の埋め込みの技術を用いて、各リンクと各リンク間の関係性とを抽出する。そして、生成部４２は、米田の埋め込みに沿ったＫａｎ拡張の技術を用いて、各リンクをノードとし、リンク間の関係性を示すリンクを設定した動的グラフを生成する。すなわち、生成部４２は、技術要素間の関係性をノードとし、関係性同士の関係を示すリンクを含む動的グラフを生成する。 For example, the generation unit 42 extracts each link included in the static graph, and uses Yoneda's embedding technique to extract each link and the relationship between each link. Then, the generation unit 42 uses the Kan extension technology along with Yoneda's embedding to generate a dynamic graph in which each link is used as a node and links indicating the relationships between the links are set. That is, the generation unit 42 uses the relationship between the technical elements as a node, and generates a dynamic graph including a link showing the relationship between the relationships.
なお、生成部４２は、式（１）～式（１７）を用いて上述した変換により、静的グラフを動的グラフへと変換する。このため、生成部４２は、静的グラフの左随伴となる動的グラフを生成することとなる。なお、生成部４２は、例えば、非特許文献１に示す技術と同様に、あるグラフを、そのグラフのリンクが示す関係性をノードで表し、関係性同士の関係をリンクで表すグラフへと変換すればよい。
The generation unit 42 converts the static graph into a dynamic graph by the above-mentioned conversion using the equations (1) to (17). Therefore, the generation unit 42 generates a dynamic graph that accompanies the left side of the static graph. In addition, for example, the generation unit 42 converts a graph into a graph in which the relationship indicated by the link of the graph is represented by a node and the relationship between the relationships is represented by the link, as in the technique shown in
提供部４３は、動的グラフに基づいて、所定の分野における変化の傾向を示す情報を提供する。例えば、提供部４３は、動的グラフのノードのうち重要性が所定の閾値を超えるノードを特定し、特定したノードと対応する情報を補助情報として提供する。例えば、提供部４３は、動的グラフのノードごとに、各ノード間の最短経路に含まれる頻度を算出し、算出した頻度が所定の閾値を超えるノードを特定する。例えば、提供部４３は、非特許文献１と同様に、式（１８）や式（１９）を用いて、各ノードの重要性を示すスコアを算出し、算出したスコアが所定の閾値を超えるノードを特定する。なお、提供部４３は、非特許文献２に開示された各種の技術を用いて、重要性が高いノードを特定してもよい。
The providing unit 43 provides information indicating a tendency of change in a predetermined field based on a dynamic graph. For example, the providing unit 43 identifies a node whose importance exceeds a predetermined threshold among the nodes of the dynamic graph, and provides information corresponding to the specified node as auxiliary information. For example, the providing unit 43 calculates the frequency included in the shortest path between each node for each node of the dynamic graph, and identifies the node whose calculated frequency exceeds a predetermined threshold value. For example, the providing unit 43 calculates a score indicating the importance of each node using the equation (18) and the equation (19) as in
そして、提供部４３は、静的グラフのうち、動的グラフから特定したノードと対応する関係性により関係性が示される要素を特定し、特定した要素を示す情報を補助情報として提供する。例えば、提供部４３は、動的グラフから特定したノードと対応する関係性、すなわち、静的グラフにおけるリンクを特定し、特定したリンクにより接続されるノードを特定する。そして、提供部４３は、特定したノードと対応する技術要素や、特定したリンクが示す関係性を表す情報を補助情報として生成し、入出力装置１００を介して、生成した情報を利用者に対して提供する。 Then, the providing unit 43 identifies an element of the static graph whose relationship is shown by the corresponding relationship with the node specified from the dynamic graph, and provides information indicating the specified element as auxiliary information. For example, the providing unit 43 identifies the relationship corresponding to the node specified from the dynamic graph, that is, the link in the static graph, and identifies the node connected by the specified link. Then, the providing unit 43 generates information representing the technical element corresponding to the specified node and the relationship indicated by the specified link as auxiliary information, and the generated information is sent to the user via the input / output device 100. And provide.
〔３．提供装置が実行する処理の流れの一例〕
次に、図７を用いて、提供装置１０が実行する提供処理の流れの一例について説明する。図７は、実施形態に係る提供処理の流れの一例を説明するフローチャートである。まず、提供装置１０は、技術グラフを静的グラフについて取得し（ステップＳ１０１）、技術グラフから要素間の関係性をノードとし、要素間の関係性同士の関係をリンクとした動的グラフを生成する（ステップＳ１０２）。続いて、提供装置１０は、動的グラフに含まれるノードのうち、重要性が高いノードを特定し（ステップＳ１０３）、特定したノードと対応する要素間の関係性に基づいて、補助情報を生成する（ステップＳ１０４）。そして、提供装置１０は、生成した補助情報を利用者に提供し（ステップＳ１０５）、処理を終了する。
[3. An example of the flow of processing executed by the provider]
Next, an example of the flow of the providing process executed by the providing
〔４．変形例〕
上記では、提供装置１０による提供処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、提供装置１０が実行する提供処理のバリエーションについて説明する。
[4. Modification example]
In the above, an example of the providing process by the providing
〔４－１．装置構成〕
上述した例では、提供装置１０は、提供装置１０内で提供処理を実行した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、提供装置１０は、他の外部サーバが生成した技術グラフを取得してもよい。また、提供装置１０は、技術グラフデータベース３１を外部のストレージサーバに記憶させてもよい。
[4-1. Device configuration〕
In the above-mentioned example, the providing
〔４－２．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文章中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[4-2. others〕
Further, among the processes described in the above-described embodiment, all or a part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being manually performed can be performed. All or part of it can be done automatically by a known method. In addition, the processing procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above text and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each figure is not limited to the information shown in the figure.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Further, each component of each of the illustrated devices is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them may be functionally or physically distributed / physically in any unit according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上記してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 In addition, the above-described embodiments can be appropriately combined as long as the processing contents do not contradict each other.
〔５．プログラム〕
また、上述してきた実施形態に係る提供装置１０は、例えば図８に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図８は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
[5. program〕
Further, the providing
演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。
The arithmetic unit 1030 operates based on a program stored in the
出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。
The output IF 1060 is an interface for transmitting information to be output to an
なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。
The
ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。 The network IF 1080 receives data from another device via the network N and sends it to the arithmetic unit 1030, and also transmits the data generated by the arithmetic unit 1030 to the other device via the network N.
演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
The arithmetic unit 1030 controls the
例えば、コンピュータ１０００が提供装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部４０の機能を実現する。
For example, when the
〔６．効果〕
上述したように、提供装置１０は、所定の分野に属する技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示す静的グラフを取得する。また、提供装置１０は、静的グラフから、要素間の関係性同士の関係を動的に示す動的グラフを生成する。そして、提供装置１０は、動的グラフに基づいて、前記所定の分野における変化の傾向を示す情報を提供する。
[6. effect〕
As described above, the providing
例えば、提供装置１０は、静的グラフに含まれるリンクをノードに変換した動的グラフを生成する。より具体的には、提供装置１０は、米田の埋め込みの技術を用いて、静的グラフに含まれるノードごとにそのノードへと向かうリンクを抽出し、抽出したリンクをノードとし、抽出したリンクと対応する関係性同士の関係を示すリンクを含む動的グラフを生成する。また、提供装置１０は、Ｋａｎ拡張の技術を用いて、静的グラフから抽出したリンクをノードとし、抽出したリンクと対応する関係性同士の関係を示すリンクを含む動的グラフを生成する。すなわち、提供装置１０は、静的グラフの左随伴となる動的グラフを生成する。
For example, the providing
また、提供装置１０は、動的グラフのノードのうち重要性が所定の閾値を超えるノードを特定し、特定したノードと対応する情報を提供する。例えば、提供装置１０は、動的グラフのノードごとに、各ノード間の最短経路に含まれる頻度を算出し、算出した頻度が所定の閾値を超えるノードを特定する。例えば、提供装置１０は、静的グラフのうち、動的グラフから特定したノードと対応する関係性により関係性が示される要素を特定し、特定した要素を示す情報を提供する。
Further, the providing
上述した処理の結果、提供装置１０は、ある分野に属する技術要素間の関係性の関係を示す動的グラフを用いて、重要性が高い関係性に基づいた情報を提供することができる。ここで、イノベーションが生じた場合、技術要素間の関係性が変化するため、重要度が高い関係性は、イノベーションが生じやすい技術要素と対応していると考えられる。このため、提供装置１０は、動的グラフに含まれる各ノードのうち重要性が高いノードに基づいた情報を提供することで、イノベーションを生じさせうる情報を提供し、ひいては、利用者間の対話の効率化を図ることができる。
As a result of the above-mentioned processing, the providing
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 Although some of the embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings, these are examples, and various modifications are made based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure column of the invention. It is possible to carry out the present invention in other modified forms.
また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、生成部は、生成手段や生成回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the generation unit can be read as a generation means or a generation circuit.
１０ 提供装置
２０ 通信部
３０ 記憶部
３１ 技術グラフデータベース
４０ 制御部
４１ 取得部
４２ 生成部
４３ 提供部
１００ 入出力装置
10 Providing
Claims (8)
前記取得部により取得された静的グラフから、前記要素間の関係性同士の関係を動的に示す動的グラフを生成する生成部と、
前記生成部により生成された動的グラフに基づいて、前記所定の分野における変化の傾向を示す情報を提供する提供部と
を有し、
前記生成部は、米田の埋め込みの技術を用いて、前記静的グラフに含まれるノードごとに当該ノードへと向かうリンクを抽出し、抽出したリンクをノードとし、抽出したリンクと対応する関係性同士の関係を示すリンクを含む動的グラフを生成する
ことを特徴とする提供装置。 An acquisition unit that acquires a static graph that shows the relationship between each element as a link between the nodes, with the technical elements belonging to a predetermined field as nodes.
A generation unit that dynamically generates a dynamic graph that dynamically shows the relationships between the elements from the static graph acquired by the acquisition unit.
It has a providing unit that provides information indicating a tendency of change in the predetermined field based on the dynamic graph generated by the generating unit.
Using Yoneda's embedding technology, the generator extracts a link to the node for each node included in the static graph, uses the extracted link as a node, and has a relationship with the extracted link. Generate a dynamic graph with links showing the relationships between
A providing device characterized by that.
ことを特徴とする請求項１に記載の提供装置。 The generator is characterized by using Kan extension technology to generate a dynamic graph including a link showing the relationship between the extracted link and the corresponding relationship, using the link extracted from the static graph as a node. The providing device according to claim 1 .
ことを特徴とする請求項１または２に記載の提供装置。 The providing apparatus according to claim 1 or 2 , wherein the generation unit generates a dynamic graph that accompanies the left side of the static graph.
ことを特徴とする請求項１～３のうちいずれか１つに記載の提供装置。 One of claims 1 to 3 , wherein the providing unit identifies a node whose importance exceeds a predetermined threshold value among the nodes of the dynamic graph, and provides information corresponding to the specified node. The providing device according to one.
ことを特徴とする請求項４に記載の提供装置。 The fourth aspect of the present invention is characterized in that the providing unit calculates the frequency included in the shortest path between each node for each node of the dynamic graph, and identifies the node whose calculated frequency exceeds a predetermined threshold value. The provided device described.
ことを特徴とする請求項４または５に記載の提供装置。 The providing unit is characterized in that, among the static graphs, an element whose relationship is shown by a relationship corresponding to a node specified from the dynamic graph is specified, and information indicating the specified element is provided. The providing device according to claim 4 or 5 .
所定の分野に属する技術要素をノードとし、各要素間の関係性をノード間のリンクとして示す静的グラフを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された静的グラフから、前記要素間の関係性同士の関係を動的に示す動的グラフを生成する生成工程と、
前記生成工程により生成された動的グラフに基づいて、前記所定の分野における変化の傾向を示す情報を提供する提供工程と
を含み、
前記生成工程は、米田の埋め込みの技術を用いて、前記静的グラフに含まれるノードごとに当該ノードへと向かうリンクを抽出し、抽出したリンクをノードとし、抽出したリンクと対応する関係性同士の関係を示すリンクを含む動的グラフを生成する
ことを特徴とする提供方法。 It is a delivery method executed by the delivery device.
The acquisition process of acquiring a static graph showing the relationship between each element as a link between the nodes, with the technical elements belonging to a predetermined field as nodes.
A generation process that dynamically generates a dynamic graph that dynamically shows the relationships between the elements from the static graph acquired by the acquisition process.
Including a providing step that provides information indicating a trend of change in the predetermined field based on the dynamic graph generated by the generating step.
In the generation process, using Yoneda's embedding technology, a link to the node is extracted for each node included in the static graph, the extracted link is used as a node, and the relationship between the extracted link and the corresponding relationship is reached. Generate a dynamic graph with links showing the relationships between
The provision method characterized by that.
前記取得手順により取得された静的グラフから、前記要素間の関係性同士の関係を動的に示す動的グラフを生成する生成手順と、
前記生成手順により生成された動的グラフに基づいて、前記所定の分野における変化の傾向を示す情報を提供する提供手順と
をコンピュータに実行させるための提供プログラムであって、
前記生成手順は、米田の埋め込みの技術を用いて、前記静的グラフに含まれるノードごとに当該ノードへと向かうリンクを抽出し、抽出したリンクをノードとし、抽出したリンクと対応する関係性同士の関係を示すリンクを含む動的グラフを生成する
ことを特徴とする提供プログラム。 The acquisition procedure to acquire a static graph showing the relationship between each element as a link between the nodes, with the technical elements belonging to a predetermined field as nodes, and the acquisition procedure.
A generation procedure for generating a dynamic graph that dynamically shows the relationship between the elements from the static graph acquired by the acquisition procedure, and a generation procedure.
A providing program for causing a computer to execute a providing procedure that provides information indicating a tendency of change in the predetermined field based on the dynamic graph generated by the generation procedure .
In the generation procedure, using Yoneda's embedding technology, a link to the node is extracted for each node included in the static graph, the extracted link is used as a node, and the relationship between the extracted link and the corresponding relationship is reached. Generate a dynamic graph with links showing the relationships between
Offering program featuring that .
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018248065A JP6991124B2 (en) | 2018-12-28 | 2018-12-28 | Providing equipment, providing method and providing program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018248065A JP6991124B2 (en) | 2018-12-28 | 2018-12-28 | Providing equipment, providing method and providing program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2020107249A JP2020107249A (en) | 2020-07-09 |
| JP6991124B2 true JP6991124B2 (en) | 2022-01-12 |
Family
ID=71449238
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2018248065A Active JP6991124B2 (en) | 2018-12-28 | 2018-12-28 | Providing equipment, providing method and providing program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6991124B2 (en) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004178270A (en) | 2002-11-27 | 2004-06-24 | Fujitsu Ltd | Method, device and program for analyzing directed graph |
| US20120173212A1 (en) | 2010-12-30 | 2012-07-05 | Dassault Systemes | Modeled object updating |
| JP2017173866A (en) | 2016-03-18 | 2017-09-28 | ヤフー株式会社 | Extraction device and extraction method |
-
2018
- 2018-12-28 JP JP2018248065A patent/JP6991124B2/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004178270A (en) | 2002-11-27 | 2004-06-24 | Fujitsu Ltd | Method, device and program for analyzing directed graph |
| US20120173212A1 (en) | 2010-12-30 | 2012-07-05 | Dassault Systemes | Modeled object updating |
| JP2017173866A (en) | 2016-03-18 | 2017-09-28 | ヤフー株式会社 | Extraction device and extraction method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2020107249A (en) | 2020-07-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6381768B1 (en) | Learning device, learning method, learning program and operation program | |
| JP6370961B2 (en) | Analysis method, analysis program and analysis system using graph theory | |
| JP2001266060A (en) | Analysis system questionnaire answer | |
| US20190354533A1 (en) | Information processing device, information processing method, and non-transitory computer-readable recording medium | |
| JP6975752B2 (en) | Training data generation methods, training data generators, electronics and computer readable media to generate training data for VQA systems | |
| WO2014141976A1 (en) | Method for user categorization in social media, computer program, and computer | |
| JP6991124B2 (en) | Providing equipment, providing method and providing program | |
| JP2020154668A (en) | Synonym determination method, synonym determination program and synonym determination device | |
| JP2019079088A (en) | Learning device, program parameter and learning method | |
| JP6282714B1 (en) | Calculation device, calculation method, and calculation program | |
| JP2017041112A (en) | Information providing device, information providing method, and information providing program | |
| JP6963988B2 (en) | Providing equipment, providing method and providing program | |
| JP7071213B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods, and information processing programs | |
| JP2017059077A (en) | Information provision device, information provision method, and information provision program | |
| JP6910873B2 (en) | Specific device and specific method | |
| JP6370281B2 (en) | Information providing apparatus, information providing method, and information providing program | |
| JP2018045656A (en) | Learning device, program parameter, and learning method | |
| JP2020013395A (en) | Disclosure apparatus, disclosure method, and disclosure program | |
| Tuchowski et al. | OBCAS-An Ontology-Based Cluster Analysis System | |
| JP6680656B2 (en) | Judgment device and judgment method | |
| JP6869849B2 (en) | Information providing equipment, information providing method, and information providing program | |
| JP6942028B2 (en) | Comparison device, comparison method and comparison program | |
| JP2020027549A (en) | Argument analyzer and program | |
| JP6040138B2 (en) | Document classification apparatus, document classification method, and document classification program | |
| JP7113661B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20191101 |
|
| RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20191108 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200917 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20210714 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210921 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211119 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20211130 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20211207 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6991124 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |