JPH07152771A - 利用者情報管理装置、情報フィルタ、情報分類装置、情報再生装置、情報検索装置及び仮名漢字変換装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 利用者情報を統一的に管理し、情報の収集、
収集した情報の分類／再生、他のデータベースの検索、
文書作成の全ての段階において、共通の利用者情報を提
供することができ、また、新たな利用者情報を獲得する
ことができる利用者情報管理装置を提供する。 【構成】 利用者情報管理装置には、外部の情報処理装
置と通信するための通信部と、該通信の内容を適切な入
力部分に切り替える通信部バッファと、前記情報処理装
置からの連想の起点となるキーワード群を入力するキー
ワード入力手段と、これらのキーワードについて活性の
伝搬を行う活性伝搬手段と、キーワード連想ネットワー
ク上の全ノードの得点を求める得点計算手段と、該ノー
ドを得点の高い順に並び替える並べ替え手段と、評価値
を入力する手段と、利用者情報の獲得・修正等を行う学
習装置が備えられている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、利用者の利用形態を観
察することにより利用者に関する情報を獲得し、獲得し
た利用者情報をもとにその挙動を変化させる各種の情報
処理装置に対して、利用者情報を一元管理するための利
用者情報管理装置と、該装置を利用した情報フィルタ、
情報分類装置、情報再生装置、情報検索装置及び仮名漢
字変換装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、利用者の利用形態を観察する
ことによって獲得された利用者情報を用いて、利用者の
好みに応じてその挙動を変化させる文書検索装置やファ
イリング装置が知られている。また、前記利用者情報を
用いて、利用者が興味を持つと思われる情報のみを利用
者に提示する情報フィルタも知られている。さらに、ワ
ープロで仮名漢字変換に用いられる変換辞書も、利用者
情報の一種とみなすことができる。

【０００３】しかしながら、従来は、これらの利用者情
報を統一して管理する手段が存在しなかったために、こ
れらの利用者情報はそれぞれ別々に獲得、利用されてい
た。その結果、同類の情報であるにもかかわらず、利用
者情報の獲得が重複して行われるといった無駄が生じて
いた。また、利用者の要望や嗜好の変化等を逐一把握す
るためには、新たに獲得された利用者情報をシステムに
フィードバックする必要があるが、各システム毎に利用
者情報をフィードバックしていた従来の方法では利用者
に大きな負担を負わせることになり、これらシステムの
展開を阻害してきた。さらに、これらの利用者情報はシ
ステム毎に保持されていたため、あるシステムで他のシ
ステムの利用者情報を利用する場合には、そのシステム
の利用者情報を占有することとなり、両システムを同時
に起動することができないといった不都合があった。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上述した様に、従来の
利用者情報の管理は各システム毎に独立して行われてい
たため、利用者情報の獲得が重複して行われていた。ま
た、新たに獲得された利用者情報をシステムにフィード
バックする場合も、各システム毎に行わなければなら
ず、重複した労力が払われていた。さらに、同一の利用
者情報を利用する場合でも、同時に複数のシステムを起
動することができるような手段の開発が切望されてい
た。

【０００５】本発明の第１の目的は、上記の問題点を解
決するために、利用者情報を統一的に管理し、情報の収
集、収集した情報の分類／再生、他のデータベースの検
索、文書作成の全ての段階において、共通の利用者情報
を提供することができ、また、新たな利用者情報を獲得
することができる利用者情報管理装置を提供することに
ある。

【０００６】また、本発明の第２の目的は、利用者情報
管理装置の記憶データに基づいて、新規の情報の重要度
を判定し、その結果を再び利用者情報管理装置に送るこ
とにより、信頼性の高い利用者情報の収集を可能とした
情報フィルタを提供することにある。

【０００７】本発明の第３の目的は、利用者情報管理装
置の記憶データに基づいて、与えられた情報を所定の分
類に格納し、利用者から分類先の変更の指示があった場
合には分類の変更を行い、その結果を再び利用者情報管
理装置に送ることにより、信頼性の高い文書情報の分類
を可能とした情報分類装置を提供することにある。

【０００８】本発明の第４の目的は、利用者情報管理装
置の記憶データに基づいて、再生順位を決定し、利用者
から再生順の指示があった場合には変更を行い、その結
果を再び利用者情報管理装置に送ることにより、信頼性
の高い文書情報の再生を可能とした情報再生装置を提供
することにある。

【０００９】本発明の第５の目的は、利用者情報管理装
置の記憶データに基づいて検索を行い、利用者から検索
結果に対して評価値の入力があった場合には、その値を
再び利用者情報管理装置に送ることにより、信頼性の高
い文書情報の検索を可能とした情報検索装置を提供する
ことにある。

【００１０】本発明の第６の目的は、利用者情報管理装
置の記憶データに基づいて変換候補を提示し、利用者が
該変換候補を受け入れた場合には、その結果を再び利用
者情報管理装置に送ることにより、信頼性の高い仮名漢
字変換を可能とした仮名漢字変換置を提供することにあ
る。

【００１１】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明
は、上記第１の目的を達成するためのもので、個々のキ
ーワードに対応し、大きさに関する情報及び重みに関す
る情報を持つノードと、このノード間を接続するリンク
とからなるキーワード連想ネットワークを用いて利用者
情報を管理する利用者情報管理装置において、前記キー
ワード連想ネットワークを記憶する手段と、前記キーワ
ード連想ネットワーク上の全ノードの活性値を初期状態
に設定する手段と、外部のアプリケーションと通信する
ための通信部と、前記通信部による通信と内部処理の時
間差を埋め、通信の内容を適切な入力部分に切り替える
通信部バッファと、前記通信部を介して前記アプリケー
ションから連想の起点となるキーワード群を入力するた
めのキーワード入力手段と、この手段により入力された
キーワードが前記キーワード連想ネットワーク上にノー
ドとして存在するか否かを判断する手段と、この手段に
より前記入力されたキーワードがノードとして存在する
と判断した場合に、前記大きさに関する情報に基づいて
前記入力されたキーワードに対応するノードの活性値を
算出する手段と、この手段により算出されたノードの活
性値を前記キーワード連想ネットワーク上に伝搬させ
て、前記キーワード連想ネットワーク上のノードの活性
値を更新する手段と、前記キーワード連想ネットワーク
上の全ノードの活性値と該ノードの重みに関する情報と
に基づいて、全ノードの得点を求める手段と、該ノード
を得点の高い順に並び替える手段とを備えたことを特徴
とするものである。

【００１２】請求項２に記載の発明は、上記第１の目的
を達成するためのもので、請求項１に記載の利用者情報
管理装置において、前記キーワード群とその評価値を通
信により入力するための入力手段と、この入力手段によ
り入力されたキーワード群に対応するノードが、キーワ
ード連想ネットワーク上に存在するか否かを判断して、
前記キーワード連想ネットワーク上に存在しないノード
を新たに生成する手段と、キーワード群の各キーワード
に対応する全ノードにつながりを持たせる手段と、前記
評価値に基づきキーワードに対応するノードの大きさに
関する情報を更新する手段を備えたことを特徴とするも
のである。

【００１３】請求項３に記載の情報フィルタは、上記第
２の目的を達成するためのもので、対象としているテキ
ストから所定のキーワードを抽出するキーワード抽出手
段と、請求項１又は請求項２に記載の利用者情報管理装
置と、該利用者情報管理装置と通信するための通信部
と、該利用者情報管理装置により算出されたノードの得
点に基づきテキストの得点を算出する手段と、この手段
により算出されたテキストの得点が所定の閾値以上の場
合に、該テキストを利用者に提示する手段と、提示され
た文書の評価値を入力する手段と、前記通信部を用いて
キーワードと評価値を利用者情報管理装置に送る手段と
を備えたことを特徴とするものである。

【００１４】請求項４に記載の情報分類装置は、上記第
３の目的を達成するためのもので、対象としているテキ
ストから所定のキーワードを抽出するキーワード抽出手
段と、請求項１又は請求項２に記載の利用者情報管理装
置と、該利用者情報管理装置と通信するための通信部
と、該利用者情報管理装置により算出されたノードの得
点に基づき、テキストの分類先候補を作成する手段と、
分類先候補に対する利用者の判定を入力する手段と、決
定した分類先にテキストを格納する手段と、前記通信部
を用いて決定した格納先に対応するキーワードと評価値
を利用者情報管理装置に送る手段とを備えたことを特徴
とするものである。

【００１５】請求項５に記載の情報再生装置は、上記第
４の目的を達成するためのもので、再生要求を入力する
手段と、再生要求からキーワードを抽出するキーワード
抽出手段と、請求項１又は請求項２に記載の利用者情報
管理装置と、該利用者情報管理装置と通信するための通
信部と該利用者情報管理装置により算出されたノードの
得点に基づき再生先候補を作成する手段と、再生先の候
補を表示する手段と、再生先の候補に対して利用者の判
定を入力する入力手段と、決定した再生先を読み込む手
段と、再生するテキストを表示する表示手段と、前記通
信部を用いて決定した再生先に対応するキーワードと評
価値を利用者情報管理装置に送る手段とを備えたことを
特徴とするものである。

【００１６】請求項６に記載の情報検索装置は、上記第
５の目的を達成するためのもので、検索要求を入力する
手段と、検索要求から検索項目を順次取り出す手段と、
請求項１又は請求項２に記載の利用者情報管理装置と、
該利用者情報管理装置と通信するための通信部と、該利
用者情報管理装置により求められたキーワード連想ネッ
トワークの活性部分から完全グラフを抽出する完全グラ
フ抽出手段と、抽出された完全グラフを元に項目を拡張
する項目拡張手段と、拡張された項目を統合して拡張検
索式を生成する手段と、拡張検索式を用いて検索を行う
検索手段と、検索した検索結果を表示する表示手段と、
検索結果に対して利用者が評価値を入力する手段と、検
索結果からキーワードを抽出するキーワード抽出手段
と、前記通信部を用いて該抽出されたキーワードと入力
された評価値を利用者情報管理装置に送る手段とを備え
たことを特徴とするものである。

【００１７】請求項７に記載の仮名漢字変換装置は、上
記第６の目的を達成するためのもので、入力中のテキス
トを記憶しておく記憶装置と、仮名を入力する入力手段
と、該入力された仮名から漢字候補を作成する漢字候補
作成手段と、テキストの入力中の前後から予め定められ
た領域を取り出してくるテキスト抽出手段と、抽出され
たテキストからキーワードを抽出するキーワード抽出手
段と、請求項１又は請求項２に記載の利用者情報管理装
置と、該利用者情報管理装置と通信するための通信部
と、該利用者情報管理装置により算出されたノードの得
点に基づき漢字候補から候補を決定する決定部と、漢字
変換を選定する手段と、前記通信部を用いて、前記キー
ワード抽出装置により抽出されたキーワードと漢字確定
結果と予め定められている評価値を利用者情報管理装置
に送る手段とを備えたことを特徴とするものである。

【００１８】

【作用】請求項１に記載の利用者情報管理装置において
は、通信部より受け取られた情報に基づいて活性伝搬手
段が起動され、この活性伝搬手段に入力されたキーワー
ドについて、キーワード連想ネットワーク記憶装置に記
憶されているリンク情報に基づいて活性の伝搬が行わ
れ、これにより、前記記憶装置に記憶されているキーワ
ード連想ネットワーク上の各ノードの活性値が求められ
る。そして、得点計算手段により、各ノードの得点が求
められ、さらに、並べ替え手段により、各ノードが得点
の大きい順に並べ替えられる。

【００１９】請求項２に記載の利用者情報管理装置は、
上記請求項１に記載の利用者情報管理装置に学習装置を
付加したものであり、その作用は、学習装置に入力され
たキーワード群の中に、キーワード連想ネットワークに
登録されていないキーワードが存在する場合には、表示
装置にその登録されていないキーワードが表示され、利
用者が重み入力装置を用いてその重みを入力すると、重
要なキーワードがキーワード連想ネットワークに登録さ
れる。

【００２０】また、請求項３に記載の情報フィルタは、
新規に到着した情報からキーワードを抽出し、抽出され
たキーワードを通信部を介して利用者情報管理装置に送
り、連想されるキーワードの一覧を結果として通信部が
受け取る。そして、作成された関連キーワード一覧から
各情報の得点を計算し、その得点が予め設定された閾値
以上であれば重要情報とみなして利用者に提示し、利用
者からのフィードバックがあった場合には、再度通信部
を介して利用者情報管理装置にその情報を送り、利用者
情報管理装置の学習を促す。

【００２１】次に、請求項４に記載の情報分類装置は、
与えられた情報（例えば情報フィルタが提示した情報
で、利用者が保存する必要があると指示したもの）か
ら、キーワードを抽出し、抽出されたキーワードを通信
部を介して利用者情報管理装置に送り、連想されるキー
ワードの一覧を結果として通信部が受け取る。そして、
作成された関連キーワード一覧から、定められた閾値以
上の得点を持つキーワードの下にその情報を分類する。
また、利用者から分類変更の指示があった場合には、分
類を変更すると共に、キーワード連想ネットワーク記憶
装置の連想ネッワークの変更も行う。

【００２２】また、請求項５に記載の情報再生装置は、
利用者の再生要求からキーワードを抽出し、抽出された
キーワードを通信部を介して利用者情報管理装置に送
り、連想されるキーワードの一覧を結果として通信部が
受け取る。そして、連想されるキーワードの一覧を作成
し、格納されているファイルをブラウズする際に表示す
る順位を決定する。また、利用者から目的のファイルの
指定があった場合には、予め定められている評価値と再
生要求から抽出されたキーワード群を通信部を介して利
用者情報管理装置に情報を送り、利用者情報管理装置の
学習を促す。

【００２３】さらに、請求項６に記載の情報検索装置
は、利用者の検索要求文からキーワードを抽出し、抽出
されたキーワードを通信部を介して利用者情報管理装置
に送り、連想されるキーワードの一覧を結果として通信
部が受け取る。そして、連想されるキーワード一覧を利
用して検索式を拡張し、該拡張検索式を用いてデータベ
ースの検索を行う。また、利用者から検索結果に対して
評価値の入力があった場合には、検索結果からキーワー
ド抽出装置を用いてキーワード群を抽出し、通信部を介
して利用者情報管理装置に情報を送り、利用者情報管理
装置の学習を促す。

【００２４】請求項７に記載の仮名漢字変換装置は、変
換命令を受けた際に、変換候補が複数ある場合には、利
用者が入力中の文章からキーワードを抽出し、抽出され
たキーワードを通信部を介して利用者情報管理装置に送
り、連想されるキーワードの一覧を結果として通信部が
受けとる。そして、キーワード一覧を連想の度合いの強
い順に並べる。キーワード一覧の中に変換候補が存在す
る場合には、これを第一の変換候補とする。提示した変
換候補が利用者に受け入れられない場合には、次に連想
の度合いの強いものを候補とする。利用者が変換候補を
受け入れた場合には、キーワード連想ネットワーク記憶
装置の連想ネットワークの変更を行う。

【００２５】この様にすることにより、各情報処理装置
で共通の利用者情報を獲得／利用することが可能とな
る。例えば、ワープロの利用で獲得した利用者情報を、
情報フィルタで利用することが可能となり、効率的な学
習が行える。また、利用者情報管理装置とのやり取りは
通信により行われるために、必要最小限の時間しか利用
者情報管理装置を占有しない。従って、複数の情報処理
装置により、同一の利用者情報管理装置を利用すること
が可能となる。

【００２６】

【実施例】以下、図面を参照しながら、本発明の実施例
について説明する。

【００２７】（利用者情報管理装置）図１は、本発明の
利用者情報管理装置の一実施例の構成を示す図である。
同図において、通信部１１は、外部のアプリケーション
からの情報を受けとるためのものである。この通信部１
１によって受け取られた情報は、通信部バッファ１２に
よって一時的に蓄えられ、それぞれの出力先に振り分け
られる。この場合、それぞれの出力先が占有されている
ときは、出力先が空くまで待つように構成されている。
また、通信部１１より入力された情報がキーワード群だ
けの場合には、キーワード入力手段１３にそれらのキー
ワード群を出力すると共に、活性伝搬手段１４を起動す
る。一方、入力された情報に評価値が付加されている場
合には、キーワード入力手段１３にキーワード群を出力
すると共に、評価値入力手段１５に評価値を出力するよ
うに構成されている。

【００２８】なお、前記活性伝搬手段１４は、キーワー
ド入力手段１３より入力されたキーワードがキーワード
連想ネットワーク上にノードとして存在するか否かを判
断する手段と、前記キーワードがノードとして存在する
と判断した場合に、大きさに関する情報に基づいて前記
キーワードに対応するノードの活性値を算出する手段
と、算出されたノードの活性値を前記キーワード連想ネ
ットワーク上に伝搬させて、キーワード連想ネットワー
ク上のノードの活性値を更新する手段とを備えている。

【００２９】また、前記キーワード入力手段１３によっ
て、図２に示した様な連想の元となるキーワード群が、
活性伝搬手段１４に入力される。活性伝搬手段１４に入
力されたキーワードは、キーワード連想ネットワーク記
憶装置（以下、「ネットワーク記憶装置」という）１６
に記憶されているリンク情報に基づいて、活性伝搬手段
１４によって活性の伝搬が行われ、これにより、ネット
ワーク記憶装置１６に記憶されているキーワード連想ネ
ットワーク上の各ノードの活性値が求められる（図３参
照）。

【００３０】ここで、図３は、キーワード連想ネットワ
ーク上のノード情報が、ネットワーク記憶装置１６に記
憶されている状態の一例を示した図である。ノードの属
性には、「ノード名」、「大きさ」、「重み」、「活性
値」及び「得点」がある。なお、本実施例では、活性値
は初期状態において、すべて０である。

【００３１】続いて、前記ノードの活性値の大きさと重
要度からノードの得点を求める得点計算手段１７によ
り、各ノードの得点が求められる。さらに、ノードを活
性値の大きい順に並べ替える並べ替え手段１８により、
各ノードは得点の大きい順に並べ替えられる。

【００３２】一方、学習装置１９にも前記キーワード入
力手段１３よって、図２に示した様なキーワード群が入
力される。なお、前記学習装置１９は、キーワード入力
手段１３により入力されたキーワード群に対応するノー
ドがキーワード連想ネットワーク上に存在するか否かを
判断して、前記キーワード連想ネットワーク上に存在し
ないノードを新たに生成する手段と、キーワード群の各
キーワードに対応する全ノードにつながりを持たせる手
段と、評価値入力手段１５より入力された評価値に基づ
きキーワードに対応するノードの大きさに関する情報を
更新する手段とを備えている。

【００３３】ここで、学習装置１９に入力されたキーワ
ード群の中に、キーワード連想ネットワークに登録され
ていないキーワードが存在する場合には、表示装置１１
０にその登録されていないキーワードが表示され、その
キーワードが重要であるか否かを利用者に確認すべく、
利用者が重み入力装置１１１を用いてその重みを入力
し、入力された重みがキーワード連想ネットワークに登
録されるように構成されている。この様にして、学習装
置１９に入力されたキーワード群の全てのキーワードに
ついて、上記の処理が終えた後、評価値入力手段１５よ
りキーワード群に対する評価値を読み込み、キーワード
群のそれぞれのキーワードに対応するキーワード連想ネ
ットワーク上の各ノードの大きさにこの評価値を加え
る。

【００３４】また、キーワード連想ネットワークでの各
ノードのリンクの有無は、図４に示した様な行列によ
り、ネットワーク記憶装置１６に記憶されている。な
お、図４は、キーワード連想ネットワーク上のノード間
のリンク情報が、ネットワーク記憶装置１６に記憶され
ている状態の一例を示した図である。ここで、行列のイ
ンデックス（ｉ／ｊ）は、図３におけるノード番号に対
応している。そして、ノードｉからノードｊにリンクが
存在する場合には、行列の対応する要素を１で表し、リ
ンクが存在しない場合には０で表している。

【００３５】さらに、各ノードのリンクは、キーワード
群の全てのキーワードが完全グラフ（各ノードが他の全
てのノードとリンクを持つ様な図形）となるように更新
される。さらに、ネットワーク記憶装置１６に記憶され
ているキーワード連想ネットワークの各ノード間のリン
クの強さも同様に行列で表される。即ち、ノードｉから
ノードｊへのリンクの強さは、（ノードｊの大きさ／ノ
ードｉにリンクを持つ全てのノードの大きさの和）で求
められる。

【００３６】次に、前記活性伝搬手段１４と得点計算手
段１７の作用を説明する。

【００３７】即ち、図３に示した様なネットワーク記憶
装置１６に記憶されているキーワード連想ネットワーク
の「活性値」の項には、キーワード連想ネットワーク上
の全てのノードの活性の値が保存されている。なお、前
述した様に、本実施例においては、初期状態の活性値は
０である。ここで、前記活性伝搬手段１４は、キーワー
ド入力手段１３によりキーワード群を読み出し、各キー
ワードに対応するノードがキーワード連想ネットワーク
上に存在する場合には、そのノードの活性値をそのノー
ドの大きさと同じ値に設定する。そして、全てのキーワ
ードについて処理が終了すると、活性の伝搬を求める。
あるノードの活性は、減衰率ρで定められる値により減
衰した値が、リンクを持つ隣のノードにリンクの太さに
応じて分配される。

【００３８】この活性伝搬手段１４と得点計算手段１７
の機能を、図５に示した流れ図に基づいて説明する。即
ち、活性伝搬手段１４においては、まず、インデックス
ｉをキーワードリストの先頭である１に設定する（ステ
ップ５１）。なお、このインデックスｉは、キーワード
入力手段１３から入力された図２に示す様なキーワード
リストを参照するためのものである。次に、キーワード
リストにｉ番目のキーワードが存在するか否か、即ち、
キーワードリストにまだ読み込まれていないキーワード
が存在するか否かを検索し（ステップ５２）、ｉ番目の
キーワードが存在する場合には、当該キーワードを読み
込む（ステップ５３）。読み込まれたキーワードが、図
３に示した様なノード情報に記憶されている場合（ステ
ップ５４）には、対応するノードの活性値を該ノードの
大きさと同じ値に設定する（ステップ５５）。そして、
インデックスｉを１つ進め（ステップ５６）、これら一
連の処理をキーワードリストの全てのキーワードについ
て行う。キーワードリストの全てのキーワードについて
処理し終えると（ステップ５２）、活性の伝搬を求める
（ステップ５７）。なお、この“活性の伝搬”について
は、後述する。

【００３９】活性の伝搬を求めた後、キーワード連想ネ
ットワークの学習に伴うノードの肥大化による活性値の
オーバーフロー（インフレ化）を避けるために、活性値
を正規化する。具体的には、全てのノードの活性の合計
を求め、各ノードの活性の値をこれで割り、図３の「活
性値」の項に再び記憶する（ステップ５８）。次に、得
点計算手段１４は、各ノードの活性値と重みとを考慮し
た関数により、各ノードの得点を求める。ここでは活性
値と重みとの積により求めるものとする。求められたノ
ードの得点は、図３の「得点」の項に記憶される（ステ
ップ５９）。そして、テキストの得点は、すべてのノー
ドの得点を合計することにより求められる。

【００４０】ここで、前記“活性の伝搬”について説明
する。

【００４１】即ち、本発明においては、キーワード連想
ネットワーク上で活性を伝搬させる方法として、Ａｎｄ
ｅｒｓｏｎ氏の提唱するＡＣＴ^* 理論を用いている。こ
のＡＣＴ^* 理論は、人間の一般的な認知活動をモデル化
した認知モデルであるが、これを利用者情報管理装置に
応用する。これによると、人間の持つ概念を意味ネット
ワーク上の１つのノードとして表し、このネットワーク
上を活性を伝搬させ、活性が高いものが現在思い出して
いる概念であるとすることにより、人間の連想記憶能力
を表現するものである。

【００４２】なお、本実施例では、Ａｎｄｅｒｓｏｎ氏
の意味ネットワークをそのまま用いるのではなく、文書
評価に特化したキーワード連想ネットワークとして階層
構造のないネットワークを用い、１つのノードは１つの
キーワードに対応するものとする。また、活性の伝搬の
方式は、Ａｎｄｅｒｓｏｎ氏の用いたものと同じものを
利用する。

【００４３】ノードｉにおける時間ｔの活性の変化量
は、

【数１】 により表される。ここで、（式１）の右辺の第１項はノ
ードｉの時間ｔにおいて獲得する活性の総量を表し、第
２項はノードｉの時間ｔにおいて失われる活性の総量を
表している。従って、両者の差によって変化量を求める
ことができる。

【００４４】また、ノードｉの時間ｔにおける活性の総
流入量は、

【数２】 により表される。ここで、（式２）における右辺の第１
項はノードｉの時間ｔにおけるシステムから直接供給さ
れる活性の量を表し、第２項はノードｉの時間ｔにおけ
る他のノードへの活性の流出と流入量を表す。即ち、活
性の流れは、この２種類しかないため、両者の和によ
り、ノードｉの時間ｔにおける活性の総流入量ｎ
_i （ｔ）となる。

【００４５】ところで、（式１）は各ノードに関する式
であったが、全てのノードの活性値のベクトルＡと全て
のノードの総流入活性のベクトルＮで、活性の変化量を
表現すると、以下の様になる。

【００４６】

【数３】 同様に、ノード間のリンクの強さを表す行列Ｒと全ての
活性供給量を表す行列Ｃを導入すると、（式２）は以下
のようになる。

【００４７】

【数４】 なお、上記の（式３）は活性の変化量を求める式であっ
たが、我々が所望するのは定常状態におけるネットワー
クの活性の分布を知ることである。定常状態における活
性値の変化量は０であるため、（式３）の左辺は０とみ
なすことができる。純粋に数学的意味においての定常状
態になるには、限りなく長い時間がかかるが、我々の必
要とする値はそれほど厳密な値ではないため、ここでは
０と近似することで足りる。

【００４８】従って、（式３）と（式４）から、次の
（式５）が得られる。

【００４９】

【数５】 この（式５）を変形することにより、最終的に次の（式
６）を得る。

【００５０】

【数６】 なお、Ａｎｄｅｒｓｏｎ氏によれば、人間の連想記憶の
特性を表すのに妥当な値としては、ρ^* ＝１、Ｂ＝０．
８であるとしている。

【００５１】これにより、キーワード連想ネットワーク
上の各ノード活性の最終的な値は、

【数７】 により近似することができる。ここで、Ｒは先に示した
リンクの強さを表す行列であり、Ｃは文書から抽出した
キーワードに対応するノードがシステムにより活性化さ
れた結果、ネットワークに供給される活性の量を表し、
これは、既に（ステップ５５）において、図３の「活性
値」の項に代入してある。従って、（式７）によりキー
ワード連想ネットワークの活性の伝搬を求め、図３の
「活性値」の項に順次記憶すれば、キーワード連想ネッ
トワークの活性の伝搬を求めることができる（ステップ
５７）。なお、（式７）中、（Ｉ−０．８Ｒ）^-1を求め
る連立一次方程式を解く効率的な方法としては、ＳＯＲ
（Ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ Ｏｖｅｒ−Ｒｅｌａｘａｔｉ
ｏｎ）法を挙げることができる。

【００５２】次に、図６，図７，図８を用いて、学習装
置１９の機能について説明する。

【００５３】まず、図６に示した流れ図では、キーワー
ド連想ネットワークに未登録なキーワードの登録と、キ
ーワードに対応するノードの大きさの変更を行ってい
る。即ち、キーワードリストを参照するためのインデッ
クスｉをキーワードリストの先頭である１に設定する
（ステップ６１）。次に、キーワードリストにｉ番目の
キーワードが存在するか否かを確認し（ステップ６
２）、存在する場合にはキーワードリストのｉ番目のキ
ーワードを読み込む（ステップ６３）。一方、キーワー
ドリストにｉ番目のキーワードが存在しない場合には、
図７に示した流れ図に従って処理される。

【００５４】（ステップ６３）において読み込まれたキ
ーワードが、図３に示した様なノード情報に記憶されて
いるか否かを確認し（ステップ６４）、記憶されていな
い場合には、対応するノードをノード情報に追加し、
「ノード名」の項には該キーワードを登録し、「大き
さ」、「重み」、「活性値」及びノードの「得点」の項
にはそれぞれ０を代入し（ステップ６５）、さらに、該
キーワードを表示装置１１０に表示する（ステップ６
６）。そして、利用者は、表示装置１１０に表示された
該キーワードの重みを５段階で評価し、重み入力手段１
１１を用いてその評価値を入力する（ステップ６７）。
なお、この評価値は、０から４の数値により表され、数
値が大きい程、利用者にとって重要であるものとする。

【００５５】次に、対応するノード情報の「重み」の項
に、重み入力手段１１１から読み込まれた値を代入する
（ステップ６８）。また、この評価値を、対応するノー
ドの「大きさ」の項に加え（ステップ６９）、キーワー
ドのインデックスｉを次に進める（ステップ６１０）。
そして、キーワードリストの全てのキーワードについ
て、これら一連の処理を終えると（ステップ６２）、次
の図７に示される処理に進む。

【００５６】図７に示した流れ図では、キーワード入力
手段１３より入力されたすべてのキーワード間にリンク
を持たせる。即ち、キーワードリストを参照するための
インデックスｉをキーワードリストの先頭である１に設
定する（ステップ７１）。次に、キーワードリストにｉ
番目のキーワードが存在するか否かを確認し、存在する
場合にはキーワードリストのｉ番目のキーワードを読み
込み（ステップ７２）、読み込まれたキーワードのノー
ド番号を、図３に示した様なノード情報より引き出し、
変数ａに代入する（ステップ７３）。次に、リンクを張
る相手先のキーワードのインデックスをｊとし、このイ
ンデックスｊがインデックスｉの次を指し示すようにし
て（ステップ７４）、キーワードリストにｊ番目のキー
ワードが存在するか確認し、存在する場合にはキーワー
ドリストのｊ番目のキーワードを読み込む（ステップ７
５）。読み込まれたキーワードのノード番号を、図３に
示した様なノード情報より引き出し、変数ｂに代入する
（ステップ７６）。

【００５７】次に、図４に示した様な行列で表わされる
ノード間のリンク情報の（ａ，ｂ）及び（ｂ，ａ）の要
素をそれぞれ１に設定し（ステップ７７）、キーワード
リストのインデックスｊを次に進める（ステップ７
８）。キーワードリストの全てのキーワードをｊに関し
て処理し終えると（ステップ７５）、キーワードのイン
デックスｉを次に進める（ステップ７９）。キーワード
リストの全てのキーワードをｉに関して処理し終えると
（ステップ７２）、次の図８に示される処理に進む。
図８に示した流れ図では、ノード間のリンク及びノード
の大きさの変更に伴い、リンク間の強さを表している行
列の変更を行う。即ち、ノード情報を参照するためのイ
ンデックスｉをノード情報の先頭である１に設定する
（ステップ８１）。次に、ノード情報にｉ番目のノード
が存在するか否かを確認する（ステップ８２）。リンク
の強さは、その方向によりそれぞれ異なるため、ここで
いうノードｉはリンクの出発地点を表す。次に、ノード
情報を参照するためのインデックスｊをノード情報の先
頭である１に設定し、ノードの大きさの合計を求める変
数“合計”を０に初期設定する（ステップ８３）。次
に、ノード情報にｊ番目のノードが存在するか否かを確
認する（ステップ８４）。なお、ここでいうノードｊは
リンクの目的地点を表す。図４に示した様なリンクの有
無を表す行列の各要素を“リンク［ｉ，ｊ］”で表すも
のとし、リンク［ｉ，ｊ］×大きさ［ｊ］を変数“合
計”に書き加えることにより、リンクが存在する場合に
は接続されているノードの大きさを書き加えることがで
きる（ステップ８５）。

【００５８】さらに、ノード情報のインデックスｊを次
に進める（ステップ８６）。インデックスｊに関して全
てのノードを処理し終えたら（ステップ８４）、インデ
ックスｊを再びノード情報の先頭である１に戻す（ステ
ップ８７）。この時点で、ノードｉに接続されている全
てのノードの大きさの合計が求まることになる。次に、
ノード情報にｊ番目のノードが存在するか否かを確認す
る（ステップ８８）。ノードが存在する場合には、ノー
ド間の強さの行列の要素“強さ［ｉ，ｊ］”に大きさ
［ｊ］の値を“合計”で割った値を代入する。ただし、
リンク［ｉ，ｊ］を掛けることにより、リンクが存在し
ない場合には強さが０になるようにする（ステップ８
９）。次に、ノード情報のインデックスｊを次に進める
（ステップ８１０）。ノード情報の全てのノードをｊに
関して処理し終えると（ステップ８８）、ノード情報の
インデックスｉを次に進める（ステップ８１１）。ノー
ド情報の全てのノードをｉに関して処理し終えると（ス
テップ８２）、処理は終了する。

【００５９】上記の構成を有する利用者情報管理装置
を、各種の情報処理装置との間で利用し、利用者情報を
一元管理できるようにするために、各情報処理装置に要
求される構成について以下に説明する。なお、本発明に
係る利用者情報管理装置を用いてモデルシミュレーショ
ンを行うため、各情報処理装置と接続された利用者情報
管理装置を、以下「利用者モデル」と記す。

【００６０】（情報フィルタ）図９に示した様に、情報
フィルタでは、文書入力手段９１によって、新規に到着
した文書（情報）が入力され、キーワード抽出手段９２
によって入力された文書からキーワード群が抽出され
る。抽出されたキーワードは、通信部９３を介して、上
記利用者モデル９４に渡される。一方、利用者モデル９
４からは、各ノードの得点が通信部９３を介して結果と
して戻り、得点計算手段９５で全ノードの得点の合計を
求め、これが文書の得点となる。次に、判定部９６で
は、該文書の得点が予め定められた閾値を越えている場
合には重要情報とみなし、利用者からのフィードバック
を得るべく、表示装置９７を用いて利用者に文書を提示
する。一方、閾値を越えていない場合には、文書の提示
はなされない。そして、提示された文書に対して、利用
者は、文書評価値入力手段９８を用いて、文書の評価値
を入力する。この様に、利用者からのフィードバックが
あった場合には、通信部９３は該評価値と前記キーワー
ド抽出手段により抽出されたキーワード群を利用者モデ
ル９４に渡し、学習を促す。

【００６１】図１０に示した流れ図は、情報フィルタに
おける処理の流れを示したものである。即ち、新規に到
着した文書（情報）を読み込み（ステップ１０１）、そ
の文書からキーワードを抽出する（ステップ１０２）。
利用者モデルを起動し、抽出したキーワードをキーワー
ド入力手段に入力する（ステップ１０３）。利用者モデ
ルからは各ノードの得点が結果として戻り、これに基づ
いて全ノードの得点の総和を求める（ステップ１０
４）。この得点の総和を予め定められた閾値と比較し
（ステップ１０５）、得点の総和が予め定められた閾値
よりも小さい場合には終了し、大きい場合には先に読み
込んだ文書を表示装置９７を用いて利用者に提示する
（ステップ１０６）。利用者は、提示された文書を評価
し、その評価値を入力する（ステップ１０７）。そし
て、ステップ１０２において抽出されたキーワードと、
ステップ１０７において入力された評価値を用いて、利
用者モデルの学習を行う（ステップ１０８）。

【００６２】（情報分類装置）図１１に示した様に、情
報分類装置では、与えられた情報（例えば、上記情報フ
ィルタが提示した情報で、利用者が保存する必要がある
と指示したもの）が、文書入力手段１１１によって入力
され、キーワード抽出手段１１２によってキーワード群
が抽出される。抽出されたキーワード群は、通信部１１
３を介して利用者モデル１１４に渡され、そこで活性値
の伝搬を行う。一方、利用者モデル１１４からは、通信
部１１３を介して、各ノードの得点が結果として戻る。
また、分類先判定手段１１５は、最も得点の高いノード
を分類先候補とし、その分類先を表示装置１１６を用い
て利用者に提示する。利用者が、入力装置１１７を介し
て、その分類先候補を了承した場合には、その分類先に
分類する。一方、利用者が了承しない場合には、次に得
点の高いノードを分類先の候補として表示装置１１６を
用いて利用者に提示し、利用者が了承するまでこの操作
を繰り返す。

【００６３】この様にして分類先が決定したら、格納手
段１１８は、決定した分類先に対応するディレクトリの
中に、文書をファイルとして記憶装置１１９に格納す
る。一方、対応するディレクトリが存在しない場合に
は、記憶装置１１９に新たにディレクトリを作成した後
に、文書をファイルとして格納する。さらに、前記分類
先判定手段１１５は、決定した分類先に対応するキーワ
ードと、予め定められた評価値を通信部１１３に渡す。
通信部１１３は、これにキーワード抽出手段１１２から
先に入力されているキーワード群を付加して、利用者モ
デル１１４に渡すことにより、利用者モデル１１４の学
習を促す。

【００６４】次に、情報分類装置における処理の流れ
を、図１２に示した流れ図を用いて説明する。即ち、情
報フィルタなどより与えられた文書（情報）を読み込み
（ステップ１２１）、その文書からキーワードを抽出す
る（ステップ１２２）。利用者モデルを起動し、抽出し
たキーワードをキーワード入力手段に入力する（ステッ
プ１２３）。利用者モデルからは、各ノードが得点の高
い順に並んだリストが戻る。このリストを参照するため
のインデックスｉを０に初期化する（ステップ１２
４）。次に、インデックスｉを一つ進めて、得点の高い
順に並んだリストの先頭のノードを指示するようにする
（ステップ１２５）。そして、このｉ番目のノードを利
用者に表示する（ステップ１２６）。利用者はこの分類
先を受け入れるか否かを、入力装置１１７より入力す
る。

【００６５】表示された分類先が利用者により了承され
なかった場合には、インデックスｉを一つ進め（ステッ
プ１２５）、利用者が了承するまで順次リストの項目を
表示する。一方、了承された場合には（ステップ１２
７）、ノードに対応するディレクトリが記憶装置に存在
するか否かを確認し（ステップ１２８）、存在しない場
合には、対応するディレクトリを作成した後に（ステッ
プ１２９）、文書を記憶装置に格納する（ステップ１２
１０）。ノードに対応するディレクトリが記憶装置に存
在する場合には（ステップ１２９）、文書を記憶装置に
格納する（ステップ１２１０）。

【００６６】さらに、利用者モデルの学習は、以下の様
にして行われる。即ち、ステップ１２２において抽出さ
れたキーワードと、ステップ１２８で利用したノードに
対応するキーワードとを組み合わせたキーワード群を、
利用者モデルのキーワード入力手段１３に入力し、ま
た、予め設定した評価値（例えば、１２３）を、利用者
モデルの評価値入力手段１５に渡すことにより行われ
る。

【００６７】（情報再生装置）図１３に示した様に、情
報再生装置では、利用者の再生要求が再生条件入力手段
１３１より入力され、キーワード抽出手段１３２によ
り、この再生要求からキーワード群が抽出される。抽出
されたキーワードは、通信部１３３を介して利用者モデ
ル１３４に渡され、そこで活性値の伝搬を行う。利用者
モデル１３４からは、通信部１３３を介して各ノードの
得点が結果として戻る。再生先判定手段１３５は、得点
の高いノードから順に、格納手段１３６を介して対応す
る記憶装置１３７内のディレクトリとファイルの内容を
表示装置１３８に表示する。利用者は目的の文書が見つ
かったら、入力装置１３９を用いてそれを指示する。ま
た、目的の文書が見つかった場合には、通信部１３３
は、キーワード抽出手段１３２により抽出されたキーワ
ード群に予め定められている評価値を付加して利用者モ
デル１３４に送ることにより、利用者モデル１３４の学
習を促す。

【００６８】次に、情報再生装置における処理の流れ
を、図１４に示した流れ図を用いて説明する。即ち、再
生条件を読み込み（ステップ１４１）、再生条件からキ
ーワードを抽出する（ステップ１４２）。利用者モデル
を起動し、抽出したキーワードをキーワード入力手段に
入力する（ステップ１４３）。利用者モデルからは各ノ
ードが得点の高い順に並んだリストが戻る。このリスト
を参照するためのインデックスｉを０に初期化する（ス
テップ１４４）。次に、インデックスｉを一つ進めて、
得点の高い順に並んだリストの先頭のノードを指示する
ようにする（ステップ１４５）。そして、ｉ番目のノー
ドに対応するディレクトリが存在するか否かを確認する
（ステップ１４６）。ｉ番目のノードに対応するディレ
クトリが存在する場合には、そのディレクトリの内容を
利用者に表示する（ステップ１４７）。一方、ｉ番目の
ノードに対応するディレクトリが存在しない場合には、
ステップ１４５に戻り、インデックスｉを一つ進めて次
のノードに関して処理を続行する。

【００６９】表示されたディレクトリの内容から利用者
が目的のファイルを見つけ、これを指定した場合には
（ステップ１４８）、指定された文書の内容を表示装置
に表示し（ステップ１４９）、処理を終了する。一方、
表示されたディレクトリの内容からは、利用者が目的の
ファイルが得られなかった場合には（ステップ１４
８）、ステップ１４５に戻り、インデックスをさらに進
めて、リストの続きの処理を行う。

【００７０】さらに、利用者モデルの学習は、以下の様
にして行われる。即ち、ステップ１４２において抽出さ
れたキーワードと、ステップ１４８で利用した文書から
抽出したキーワードとを組み合わせたキーワード群を、
利用者モデルのキーワード入力手段１３に入力し、ま
た、予め設定した評価値（例えば、３）を、利用者モデ
ルの評価値入力手段１５に入力することにより行われ
る。

【００７１】（情報検索装置）図１５に示した様に、情
報検索装置では、利用者の検索要求文に示された検索条
件が、検索条件入力手段１５１より入力される。入力さ
れた検索条件は、検索条件分割手段１５２によってキー
ワード別に分割され、キーワード群が抽出される。抽出
されたキーワードは、通信部１５３を介して利用者モデ
ル１５４に渡され、そこで活性値の伝搬を行う。また、
検索項目拡張手段１５５は、利用者モデルのキーワード
連想ネットワークのノードの内、伝搬の結果、活性値が
０でなかったもので構成される完全ネットワークを完全
グラフ探索手段１５６を用いて探す。

【００７２】利用者モデル内で完全ネットワークとなる
ノードは、同一の背景で使われているキーワードである
ことを意味しているために、完全ネットワークを構成す
る全ノードをＡＮＤ式で結ぶ。また、それ以外のリンク
は互いに関連はあるが、同一の背景では使われていない
ことを意味しているために、ＯＲ式で結ぶことによりキ
ーワードを展開し、検索式記憶手段１５７に記憶する。
この様にして検索式の全ての項目に関して展開が終了し
たら、展開の結果できた検索式を用いて、フリーキーワ
ード検索を検索手段１５８を用いて行う。

【００７３】さらに、これらの検索結果を表示手段１５
９を用いて順次表示し、利用者は、順次評価値を評価値
入力手段１５１０から入力する。また、検索の結果得ら
れた文書から、キーワード抽出装置１５１１によりキー
ワード群を抽出する。そして、抽出されたキーワード群
とそれに対応する評価値は、通信部１５３を介して利用
者モデル１５４に渡され、学習が行われる。

【００７４】次に、情報検索装置における処理の流れ
を、図１６に示した流れ図を用いて説明する。即ち、検
索条件を読み込み（ステップ１６１）、検索条件の項目
がまだある場合には（ステップ１６２）、次の項目を一
つ取り出す（ステップ１６３）。取り出した項目をキー
ワードとして利用者モデルを起動し、キーワード入力手
段１３に取り出した項目を入力する（ステップ１６
４）。次に、検索項目拡張手段１５５により項目を拡張
し（ステップ１６５）、拡張された項目を拡張検索式記
憶手段１５７に加える（ステップ１６６）。そして、ス
テップ１６２に戻り、次の項目に関して処理を続ける。
検索条件の項目がまったくない場合には（ステップ１６
２）、検索項目の拡張を終了し、拡張検索式で検索を行
う（ステップ１６７）。

【００７５】また、検索を行って得た検索結果の内、利
用者に表示してないものがあれば（ステップ１６８）、
表示を行う（ステップ１６９）。表示された検索結果に
対して、利用者は評価値を入力する（ステップ１６１
０）。また、キーワード抽出手段１５１１により、現在
表示している検索結果からキーワードを抽出する（ステ
ップ１６１１）。抽出されたキーワード群を利用者モデ
ルのキーワード入力手段から入力し、また、予め設定し
た評価値を、利用者モデルの評価値入力手段１５に入力
することにより、利用者モデルの学習が行われる。 さ
らに、前記検索項目拡張手段１５５の機能を、図１７に
示した流れ図を用いて説明する。即ち、利用者モデルか
ら得たノードの得点の情報と、利用者モデルのノードの
リンクの情報を利用して、完全グラフ探索手段１５６は
完全グラフを探す（ステップ１７１）。処理を行ってい
ない完全グラフが存在する場合には（ステップ１７
２）、完全グラフを構成する全てのノードをＡＮＤ式で
くくり、さらにこれをＯＲ式で拡張項目につなげる（ス
テップ１７３）。そして、ステップ１７２に戻り、まだ
処理を行なっていない完全グラフの処理を行う。全ての
完全グラフに関して処理を終えたら（ステップ１７
２）、完全グラフには現れなかったが、得点を有するノ
ードを全てＯＲ式で拡張項目につなげて（ステップ１７
４）、終了する。

【００７６】次に、検索の実行例を説明する。検索条件
として、検索式：ＡａｎｄＢが入力されたとする。Ａが
第一の項目として取り出され、利用者モデルにて活性の
伝搬が行われる。ここで、図１８の様なネットワークが
活性化されたとする。この場合、ａ１，ａ２，ａ３は完
全ネットワークを構成するために、拡張項目（ａ１ａｎ
ｄ ａ２ ａｎｄ ａ３）が生成される。同様に、Ａと
ａ３，Ａとａ４も完全グラフをなすために、それぞれ
（Ａ ａｎｄ ａ３），（Ａ ａｎｄ ａ４）が生成さ
れる。次に、これらをｏｒでくくり、（ａ１ ａｎｄ
ａ２ ａｎｄａ３）ｏｒ（Ａ ａｎｄ ａ３）ｏｒ（Ａ
ａｎｄ ａ４）という、拡張された項目ができあが
る。Ｂに関しても同様に拡張を行い、（ｂ１ ａｎｄ
ｂ２ ａｎｄ ｂ３）ｏｒ（Ｂ ａｎｄ ｂ３）ｏｒ
（Ｂ ａｎｄ ｂ４）を得たとする。その結果、これら
の拡張された項目を用いて、検索式｛（ａ１ ａｎｄ
ａ２ａｎｄ ａ３）ｏｒ（Ａ ａｎｄ ａ３）ｏｒ（Ａ
ａｎｄ ａ４）｝ａｎｄ｛（ｂ１ ａｎｄ ｂ２ ａ
ｎｄ ｂ３）ｏｒ（Ｂ ａｎｄ ｂ３）ｏｒ（Ｂａｎｄ
ｂ４）｝が得られる。

【００７７】（仮名漢字変換装置）図１９に示した様
に、仮名漢字変換装置では、文字入力装置１９１により
入力された変換前の文字列は、漢字候補作成手段１９２
により、通常の仮名漢字変換と同様に、文節切り分けと
変換候補の一覧の作成が行われる。この変換候補が複数
存在する場合には、作成中の文書は文書記憶装置１９３
に記憶されており、現在作成中の文書の近辺を文書抽出
装置１９４により抽出し、抽出された文字列からキーワ
ード抽出装置１９５によりキーワードが抽出される。抽
出されたキーワードは、通信部１９６を介して利用者モ
デル１９７に渡される。利用者モデル１９７からは、連
想記憶のノードが得点の高い順に並んだ一覧が通信部１
９６を介して戻される。

【００７８】漢字確定手段１９８は、この一覧を先頭か
ら順に探し、変換候補と合致するものが存在すれば、こ
れを第一の候補として表示装置１９９に表示する。表示
された候補が利用者に採用され、変換選択入力装置１９
１０より「確定」を入力された場合には、通信部１９６
は、前記キーワード抽出装置１９５より得たキーワード
群と、確定に用いられた変換候補とを合わせたキーワー
ド群を作成し、これに予め定められた評価値を付加し
て、利用者モデル１９７に送り、学習を促す。一方、表
示した候補が利用者に採用されず、変換選択入力装置１
９１０より「変換」を入力された場合には、連想記憶の
ノードが活性値の高い順に並んだ一覧の続きから、変換
候補と合致するものを探す作業を繰り返す。

【００７９】次に、仮名漢字変換装置における処理の流
れを、図２０に示した流れ図を用いて説明する。即ち、
漢字変換前の仮名文字列を入力する（ステップ２０
１）。配列（変換候補一覧）に漢字候補作成手段１９２
が作成した変換候補一覧を読み込む（ステップ２０
２）。一方、文書抽出装置１９４により、作成中の文書
の現在入力中の位置を示すカーソルの前後を抽出する
（ステップ２０３）。カーソルの前後とは、例えば、前
後一段落や前後１００文字などのように予め定められた
範囲とする。この抽出された文書からキーワードを抽出
する（ステップ２０４）。抽出されたキーワード群を利
用者モデルのキーワード入力手段１３に入力する（ステ
ップ２０５）。利用者モデルからは各ノードが得点の高
い順に並んだリストが戻る。このリストを参照するため
のインデックスｉを０に初期化する（ステップ２０
６）。次に、インデックスｉを一つ進めて、得点の高い
順に並んだリストの先頭のノードを指示するようにする
（ステップ２０７）。ｉ番目のノードに対応するキーワ
ードが配列（変換候補一覧）に存在する場合には（ステ
ップ２０８）、ｉ番目のノードに対応するキーワード
を、漢字候補として表示する（ステップ２０９）。一
方、ｉ番目のノードに対応するキーワードが配列（変換
候補一覧）に存在しない場合には（ステップ２０８）、
ステップ２０７に戻り、リストの残りを処理する。表示
された漢字候補に対して利用者が確定を入力した場合に
は（ステップ２０１０）、変換の確定を行う（ステップ
２０１１）。表示された漢字候補に対して利用者が確定
を入力しなかった場合には（ステップ２０１０）、ステ
ップ２０７に戻り、リストの残りを処理する。

【００８０】次に、学習装置により利用者モデルの学習
を行う。即ち、ステップ２０１１で確定された漢字変換
結果とステップ２０４においてキーワード抽出手段によ
り抽出されたキーワード群とを、利用者モデルのキーワ
ード入力手段１３に入力し、また、予め定められた評価
値（例えば、３）を利用者モデルの評価値入力手段１５
にそれぞれ渡すことにより、利用者モデルの学習が行わ
れる。

【００８１】

【発明の効果】以上述べた様に、本発明によれば、各情
報処理装置で共通の利用者情報を獲得／利用することが
可能となる。例えば、ワープロの利用で獲得した利用者
情報を、情報フィルタで利用することが可能となる。ま
た、利用者情報の獲得・修正等を一つの利用者情報管理
装置で行えるので、効率的な利用者情報の学習を行うこ
とができる。さらに、利用者モデルとのやり取りは通信
により行われるために、利用者モデルの占有は必要最小
限の時間で済み、複数の情報処理装置により、同一の利
用者モデルを利用することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の利用者情報管理装置の一実施例を示す
ブロック図

【図２】キーワード入力手段により入力されるキーワー
ド群の一例を示す図

【図３】ネットワーク記憶装置に記憶されているノード
情報の一例を示す図

【図４】ネットワーク記憶装置に記憶されているノード
間のリンク情報の一例を示す図

【図５】活性伝搬手段と得点計算手段の機能を説明する
ための流れ図

【図６】学習装置の機能を説明するための流れ図

【図７】学習装置の機能を説明するための流れ図

【図８】学習装置の機能を説明するための流れ図

【図９】本発明の情報フィルタの一実施例を示すブロッ
ク図

【図１０】情報フィルタの機能を説明するための流れ図

【図１１】本発明の情報分類装置の一実施例を示すブロ
ック図

【図１２】情報分類装置の機能を説明するための流れ図

【図１３】本発明の情報再生装置の一実施例を示すブロ
ック図

【図１４】情報再生装置の機能を説明するための流れ図

【図１５】本発明の情報検索装置の一実施例を示すブロ
ック図

【図１６】情報検索装置の機能を説明するための流れ図

【図１７】検索項目拡張手段の機能を説明するための流
れ図

【図１８】活性伝搬の一例を示す図

【図１９】本発明の仮名漢字変換装置の一実施例を示す
ブロック図

【図２０】仮名漢字変換装置の機能を説明するための流
れ図

【符号の説明】

１１…通信部 １２…通信部バッファ １３…キーワード入力手段 １４…活性伝搬手段 １５…評価値入力手段 １６…ネットワーク記憶装置 １７…得点計算手段 １８…並べ替え手段 １９…学習装置 １１０…表示装置 １１１…重み入力手段

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 個々のキーワードに対応し、大きさに関
   する情報及び重みに関する情報を持つノードと、このノ
   ード間を接続するリンクとからなるキーワード連想ネッ
   トワークを用いて、利用者情報を管理する利用者情報管
   理装置において、 前記キーワード連想ネットワークを記憶する手段と、 前記キーワード連想ネットワーク上の全ノードの活性値
   を初期状態に設定する手段と、 外部のアプリケーションと通信するための通信部と、 前記通信部による通信と内部処理の時間差を埋め、通信
   の内容を適切な入力部分に切り替える通信部バッファ
   と、 前記通信部を介して前記アプリケーションから連想の起
   点となるキーワード群を入力するためのキーワード入力
   手段と、 この手段により入力されたキーワードが前記キーワード
   連想ネットワーク上にノードとして存在するか否かを判
   断する手段と、 この手段により前記入力されたキーワードがノードとし
   て存在すると判断した場合に、前記大きさに関する情報
   に基づいて前記入力されたキーワードに対応するノード
   の活性値を算出する手段と、 この手段により算出されたノードの活性値を前記キーワ
   ード連想ネットワーク上に伝搬させて、前記キーワード
   連想ネットワーク上のノードの活性値を更新する手段
   と、 前記キーワード連想ネットワーク上の全ノードの活性値
   と該ノードの重みに関する情報とに基づいて、全ノード
   の得点を求める手段と、 該ノードを得点の高い順に並び替える手段とを備えたこ
   とを特徴とする利用者情報管理装置。
2. 【請求項２】 前記キーワード群とその評価値を通信に
   より入力するための入力手段と、 この入力手段により入力されたキーワード群に対応する
   ノードが、キーワード連想ネットワーク上に存在するか
   否かを判断して、前記キーワード連想ネットワーク上に
   存在しないノードを新たに生成する手段と、 キーワード群の各キーワードに対応する全ノードにつな
   がりを持たせる手段と、 前記評価値に基づきキーワー
   ドに対応するノードの大きさに関する情報を更新する手
   段を備えたことを特徴とする請求項１記載の利用者情報
   管理装置。
3. 【請求項３】 利用者が所望しているテキストの選定を
   行う情報フィルタにおいて、 対象としているテキストから所定のキーワードを抽出す
   るキーワード抽出手段と、請求項１又は請求項２に記載
   の利用者情報管理装置と、該利用者情報管理装置と通信
   するための通信部と、該利用者情報管理装置により算出
   されたノードの得点に基づきテキストの得点を算出する
   手段と、この手段により算出されたテキストの得点が所
   定の閾値以上の場合に、該テキストを利用者に提示する
   手段と、提示された文書の評価値を入力する手段と、前
   記通信部を用いてキーワードと評価値を利用者情報管理
   装置に送る手段とを備えたことを特徴とする情報フィル
   タ。
4. 【請求項４】 テキスト情報を利用者が所望している場
   所に格納する情報分類装置において、 対象としているテキストから所定のキーワードを抽出す
   るキーワード抽出手段と、請求項１又は請求項２に記載
   の利用者情報管理装置と、該利用者情報管理装置と通信
   するための通信部と、該利用者情報管理装置により算出
   されたノードの得点に基づき、テキストの分類先候補を
   作成する手段と、分類先候補に対する利用者の判定を入
   力する手段と、決定した分類先にテキストを格納する手
   段と、前記通信部を用いて決定した格納先に対応するキ
   ーワードと評価値を利用者情報管理装置に送る手段とを
   備えたことを特徴とする情報分類装置。
5. 【請求項５】 分類されているテキスト情報から利用者
   が所望する文書を取り出す情報再生装置において、 再生要求を入力する手段と、再生要求からキーワードを
   抽出するキーワード抽出手段と、請求項１又は請求項２
   に記載の利用者情報管理装置と、該利用者情報管理装置
   と通信するための通信部と該利用者情報管理装置により
   算出されたノードの得点に基づき再生先候補を作成する
   手段と、再生先の候補を表示する手段と、再生先の候補
   に対して利用者の判定を入力する入力手段と、決定した
   再生先を読み込む手段と、再生するテキストを表示する
   表示手段と、前記通信部を用いて決定した再生先に対応
   するキーワードと評価値を利用者情報管理装置に送る手
   段とを備えたことを特徴とする情報再生装置。
6. 【請求項６】 検索式を拡張し、利用者の意図した検索
   を行う情報検索装置において、 検索要求を入力する手段と、検索要求から検索項目を順
   次取り出す手段と、請求項１又は請求項２に記載の利用
   者情報管理装置と、該利用者情報管理装置と通信するた
   めの通信部と、該利用者情報管理装置により求められた
   キーワード連想ネットワークの活性部分から完全グラフ
   を抽出する完全グラフ抽出手段と、抽出された完全グラ
   フを元に項目を拡張する項目拡張手段と、拡張された項
   目を統合して拡張検索式を生成する手段と、拡張検索式
   を用いて検索を行う検索手段と、検索した検索結果を表
   示する表示手段と、検索結果に対して利用者が評価値を
   入力する手段と、検索結果からキーワードを抽出するキ
   ーワード抽出手段と、前記通信部を用いて該抽出された
   キーワードと入力された評価値を利用者情報管理装置に
   送る手段とを備えたことを特徴とする情報検索装置。
7. 【請求項７】 利用者が作成中の文を観察することによ
   り、利用者が所望する漢字変換を行う仮名漢字変換装置
   において、 入力中のテキストを記憶しておく記憶装置と、仮名を入
   力する入力手段と、該入力された仮名から漢字候補を作
   成する漢字候補作成手段と、テキストの入力中の前後か
   ら予め定められた領域を取り出してくるテキスト抽出手
   段と、抽出されたテキストからキーワードを抽出するキ
   ーワード抽出手段と、請求項１又は請求項２に記載の利
   用者情報管理装置と、該利用者情報管理装置と通信する
   ための通信部と、該利用者情報管理装置により算出され
   たノードの得点に基づき漢字候補から候補を決定する決
   定部と、漢字変換を選定する手段と、前記通信部を用い
   て、前記キーワード抽出装置により抽出されたキーワー
   ドと漢字確定結果と予め定められている評価値を利用者
   情報管理装置に送る手段とを備えたことを特徴とする仮
   名漢字変換装置。