JP7487797B2 - 類似度判定プログラム、類似度判定装置、及び、類似度判定方法 - Google Patents
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Description
〔1-1〕比較例
上述したように、文書全体を文書ベクトル化して文書間の類似度を判定すると、部分的に類似した文書間であっても類似度が低いと判定される可能性がある。そこで、比較例として、文書中の固有表現に基づく類似度を判定することで文書間の類似度を判定する場合を説明する。比較例では、文書中の固有表現は、化合物名であるものとし、化合物名を含む化学分野の文書間の類似度を判定する場合を想定する。
そこで、第1実施形態に係る類似度判定システム1は、文書に含まれる複数の固有表現のそれぞれを分類して複数のグループを生成し、文書間で、グループどうしの比較を行なうことにより、クエリ文書と比較対象文書との類似度を判定する。
図3の処理P2において、類似度判定システム1は、固有表現リストに基づき、固有表現リストに含まれる固有表現間の類似度スコアSを、固有表現のペア(組)ごとに算出してよい。例えば、類似度判定システム1は、固有表現のペアについて、固有表現のそれぞれの位置と、固有表現間の類似度とに基づき類似度スコアSを算出する。
・化合物x1及びx2が同一文に出現し、且つ、並列関係にある場合:“1.0”
・化合物x1及びx2が同一文に出現する場合: “0.8”
・化合物x1及びx2が同一段落に出現する場合: “0.5”
・上記以外の場合: “0.1”
・化合物リストCX1及びCY1:
「正極活物質」の要素(特性)を有するクラスタ。
・化合物リストCX2及びCY2:
「負極活物質」の要素(特性)を有するクラスタ。
・化合物リストCX3及びCY3:
「バインダー」の要素(特性)を有するクラスタ。
・化合物リストCX4及びCY4:
「電解液溶媒」の要素(特性)を有するクラスタ。
図3の処理P3において、例えば、類似度判定システム1は、クエリ文書11aから生成した第1クラスタ群内の第1の複数のクラスタと、比較対象文書12aから生成した第2クラスタ群内の第2の複数のクラスタとをそれぞれ比較してよい。そして、類似度判定システム1は、第1の複数のクラスタと第2の複数のクラスタとの間の全てのクラスタのペアについて、下記式(4)の演算により、化合物類似度、一例としてコサイン類似度を算出してよい。
例えば、類似度判定システム1は、ランキング処理において、クエリ文書11aと複数の比較対象文書12aの各々との間の文書類似度を取得し、文書類似度に基づき、クエリ文書11aとの類似度に応じた複数の比較対象文書12aのランキングを出力する。
図6は、第1実施形態に係る類似度判定システム1におけるサーバ2の機能構成例を示すブロック図であり、図7は、サーバ2による画面出力例を示す図である。
図8は、サーバ2の動作例を説明するフローチャートである。図8に示すように、サーバ2は、クエリ文書11aに対する処理と、比較対象文書12aに対する処理とを互いに異なるタイミングで実施してもよい。
サーバ2は、仮想サーバ(VM;Virtual Machine)であってもよいし、物理サーバであってもよい。また、サーバ2の機能は、1台のコンピュータにより実現されてもよいし、2台以上のコンピュータにより実現されてもよい。さらに、サーバ2の機能のうちの少なくとも一部は、クラウド環境により提供されるHW(Hardware)リソース及びNW(Network)リソースを用いて実現されてもよい。
〔2-1〕第2実施形態の説明
次に、第2実施形態について説明する。第2実施形態では、第1実施形態に係る固有表現に基づく類似度に加えて、単語の意味ベクトルに基づく類似度を用いて、文書間の類似度を判定する手法を説明する。
図11は、第2実施形態に係る類似度判定システム1Aにおけるサーバ3の機能構成例を示すブロック図であり、図12は、サーバ3による画面出力例を示す図である。
図11に示すように、文書DB部31は、例示的に、文書蓄積部311、化合物名抽出部312、クラスタリング部313、化合物クラスタ蓄積部314、文書ベクトル算出部315、及び、文書ベクトル蓄積部316を備えてよい。
図11に示すように、文書検索部32は、例示的に、検索クエリ指定部321、文書類似度算出部322、検索結果生成部323、及び、検索結果出力部324を備えてよい。
図13は、サーバ3の文書DB構築処理の動作例を説明するフローチャートであり、図14は、サーバ3の文書検索処理の動作例を説明するフローチャートである。
図13に例示するように、文書蓄積部311は、未選択の文書を選択し(ステップS21)、文書DBに文書を登録する(ステップS22)。
図14に例示するように、検索クエリ指定部321は、検索クエリ指定画面330からのクエリ文書11aの指定を受け付ける(ステップS31)。
次に、第2実施形態の第1変形例について説明する。
図15は、第2実施形態の第1変形例及び後述する第2変形例に係る類似度判定システム1Bにおけるサーバ4の機能構成例を示すブロック図であり、図16及び図17は、サーバ4による画面出力例を示す図である。
図18は、サーバ4の文書検索処理の動作例を説明するフローチャートである。以下、サーバ4の文書検索処理のうちの図14に示す動作例とは異なる処理を説明する。
次に、第2実施形態の第2変形例について説明する。
〔3-1〕第3実施形態の説明
次に、第3実施形態について説明する。第3実施形態では、第2実施形態に係るテキスト類似度の算出処理において、固有表現類似度の算出の過程で得られるクラスタリング結果を利用する手法を説明する。
類似度判定システム1Cは、処理P10において、文書ごとに、文書を分割することによって複数の部分文書(部分テキスト)を取得する。部分文書、換言すれば、文書の分割単位としては、例えば、文、段落、章又は節等が挙げられる。以下、部分文書が段落であるものとする。
・部分文書クラスタPX1及びPY1:
「負極活物質」について記載された段落。
・部分文書クラスタPX2及びPY2:
「正極活物質」について記載された段落。
・部分文書クラスタPX3及びPY3:
「バインダー」について記載された段落。
・部分文書クラスタPX4及びPY4:
「電解液溶媒」について記載された段落。
類似度判定システム1Cは、処理P11において、クエリ文書11aの部分文書ベクトルと、比較対象文書12aの各々の部分文書ベクトルとの間の類似度、換言すれば、単語の意味ベクトルに基づく、部分文書クラスタ間のテキスト類似度を算出する。クエリ文書11aの部分文書ベクトルは、第1の複数のベクトルの一例であり、比較対象文書12aの部分文書ベクトルは、第2の複数のベクトルの一例である。
そして、類似度判定システム1Cは、テキスト類似度及び固有表現類似度に基づき、クエリ文書11aとの類似度に応じて複数の比較対象文書12aの各々をランキング付けするランキング処理を行ない(処理P12)、結果14を出力する。
図23は、第3実施形態に係る類似度判定システム1Cにおけるサーバ5の機能構成例を示すブロック図である。サーバ5は、特に言及しない場合、図11に示すサーバ3、又は、図15に示すサーバ4と同様であってよい。
例えば、文書クラスタベクトル算出部515は、クラスタリング部313からの化合物クラスタの情報に基づき、部分文書クラスタごとの文書ベクトルを算出してよい。文書クラスタベクトル算出部515の処理は、図20に示す処理P10の処理の一例である。
文書類似度算出部522は、クエリ文書11aの部分文書ベクトルと、比較対象文書12aの各々の部分文書ベクトルとの間の文書類似度Sim(X,Y)を算出し、文書類似度Sim(X,Y)から結果14を生成してよい。文書類似度算出部522の処理は、図20の処理P3、処理P11、及び、処理P12の一例である。
図24は、サーバ5の文書DB構築処理の動作例を説明するフローチャートであり、図25は、サーバ5の文書検索処理の動作例を説明するフローチャートである。
図24は、図13に示すステップS23及びS24を削除し、ステップS27とS28との間にステップS51~S54を追加したものである。
図25は、図14に示すステップS32、S35、S37を、それぞれステップS61、S62、ステップS63に置き換えたものである。
上述した第1~第3実施形態、並びに、第2実施形態の第1及び第2変形例に係る技術は、以下のように変形、変更して実施することができる。
10 コンピュータ
11 クエリ
11a クエリ文書
12 文書集合
12a 比較対象文書
13、14 結果
2~5 サーバ
21 メモリ部
22 文書入力部
23 類似度算出部
24 類似度出力部
231、312 化合物名抽出部
232、313 クラスタリング部
233 文書類似度算出部
31、51 文書DB部
311 文書蓄積部
314 化合物クラスタ蓄積部
315 文書ベクトル算出部
316 文書ベクトル蓄積部
32、42、52 文書検索部
321、421 検索クエリ指定部
322、422、522 文書類似度算出部
323、423 検索結果生成部
324、424 検索結果出力部
425 化合物クラスタ取得部
426 クラスタ提示部
427 クラスタ指定部
515 文書クラスタベクトル算出部
516 文書クラスタベクトル蓄積部
Claims (10)
- 第1の文書に含まれる第1の複数の固有表現のそれぞれの位置と前記第1の複数の固有表現のそれぞれの類似度とに基づいて前記第1の複数の固有表現を分類することによって生成された第1の複数のグループを取得し、
第2の文書に含まれる第2の複数の固有表現のそれぞれの位置と前記第2の複数の固有表現のそれぞれの類似度とに基づいて前記第2の複数の固有表現を分類することによって生成された第2の複数のグループを取得し、
前記第1の複数のグループと前記第2の複数のグループとの比較に基づいて、前記第1の文書と前記第2の文書との類似度を判定する、
処理をコンピュータに実行させる、類似度判定プログラム。 - 前記第1の複数のグループを取得する処理は、前記第1の複数の固有表現の各々の前記第1の文書内の出現位置の近さを数値化した値と、前記第1の複数の固有表現の各々の類似度とを用いたクラスタリング処理を含み、
前記第2の複数のグループを取得する処理は、前記第2の複数の固有表現の各々の前記第2の文書内の出現位置の近さを数値化した値と、前記第2の複数の固有表現の各々の類似度とを用いたクラスタリング処理を含む、
請求項1に記載の類似度判定プログラム。 - 前記類似度を判定する処理は、前記第1の複数のグループの各々と前記第2の複数のグループの各々との組み合わせの中で、グループの類似度が最大となる組み合わせの前記グループの類似度を、前記第1の文書と前記第2の文書との類似度と判定する処理を含む、
請求項1又は請求項2に記載の類似度判定プログラム。 - 前記第2の複数のグループのうちの前記グループの類似度が最大となるグループに属する固有表現のリストを含む画面情報を出力する、
処理を前記コンピュータに実行させる、
請求項3に記載の類似度判定プログラム。 - 前記第1の文書に含まれる単語に基づいて、前記第1の文書に対応する第1のベクトルを算出し、
前記第2の文書に含まれる単語に基づいて、前記第2の文書に対応する第2のベクトルを算出する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記類似度を判定する処理は、前記第1の複数のグループと前記第2の複数のグループとの比較と、前記第1のベクトルと前記第2のベクトルとの比較とに基づいて、前記第1の文書と前記第2の文書との前記類似度を判定する処理を含む、
請求項1~請求項4のいずれか1項に記載の類似度判定プログラム。 - 前記第1のベクトルを算出する処理は、前記第1の文書を分割することによって得られた第1の複数の部分文書を前記第1の複数のグループに基づいて分類することによって得られた第1の複数の部分文書グループについて、前記第1の複数の部分文書グループのそれぞれに含まれる単語に基づいて、前記第1の複数の部分文書グループのそれぞれに対応する第1の複数のベクトルを算出する処理を含み、
前記第2のベクトルを算出する処理は、前記第2の文書を分割することによって得られた第2の複数の部分文書を前記第2の複数のグループに基づいて分類することによって得られた第2の複数の部分文書グループについて、前記第2の複数の部分文書グループのそれぞれに含まれる単語に基づいて、前記第2の複数の部分文書グループのそれぞれに対応する第2の複数のベクトルを算出する処理を含む、
請求項5に記載の類似度判定プログラム。 - 前記第1の複数のグループの各々の情報を含む画面情報を出力する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記類似度を判定する処理は、前記画面情報に応じて選択されたグループと、前記第2の複数のグループとの比較に基づいて、前記第1の文書と前記第2の文書との前記類似度を判定する処理を含む、
請求項1~請求項6のいずれか1項に記載の類似度判定プログラム。 - 前記類似度を判定する処理は、前記第1の複数のグループのうちの指定されたキーワードを含むグループと、前記第2の複数のグループとの比較に基づいて、前記第1の文書と前記第2の文書との前記類似度を判定する処理を含む、
請求項1~請求項7のいずれか1項に記載の類似度判定プログラム。 - 第1の文書に含まれる第1の複数の固有表現のそれぞれの位置と前記第1の複数の固有表現のそれぞれの類似度とに基づいて前記第1の複数の固有表現を分類することによって生成された第1の複数のグループを取得し、
第2の文書に含まれる第2の複数の固有表現のそれぞれの位置と前記第2の複数の固有表現のそれぞれの類似度とに基づいて前記第2の複数の固有表現を分類することによって生成された第2の複数のグループを取得し、
前記第1の複数のグループと前記第2の複数のグループとの比較に基づいて、前記第1の文書と前記第2の文書との類似度を判定する、制御部を備える、
類似度判定装置。 - 第1の文書に含まれる第1の複数の固有表現のそれぞれの位置と前記第1の複数の固有表現のそれぞれの類似度とに基づいて前記第1の複数の固有表現を分類することによって生成された第1の複数のグループを取得し、
第2の文書に含まれる第2の複数の固有表現のそれぞれの位置と前記第2の複数の固有表現のそれぞれの類似度とに基づいて前記第2の複数の固有表現を分類することによって生成された第2の複数のグループを取得し、
前記第1の複数のグループと前記第2の複数のグループとの比較に基づいて、前記第1の文書と前記第2の文書との類似度を判定する、
処理をコンピュータが実行する、類似度判定方法。
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