JPH09288683A - Information filtering device and information filtering method - Google Patents

Information filtering device and information filtering method

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JPH09288683A
JPH09288683A JP8230012A JP23001296A JPH09288683A JP H09288683 A JPH09288683 A JP H09288683A JP 8230012 A JP8230012 A JP 8230012A JP 23001296 A JP23001296 A JP 23001296A JP H09288683 A JPH09288683 A JP H09288683A
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JP
Japan
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signal
information
keyword
metric
unnecessary
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JP8230012A
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Toshiki Kanemichi
敏樹 金道
Hideyuki Yoshida
秀行 吉田
Taisuke Watanabe
泰助 渡辺
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Panasonic Holdings Corp
Original Assignee
Matsushita Electric Industrial Co Ltd
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an information filtering device capable of arranging information correspondingly the necessity degree of a user and providing it to the user in an order from the information of high necessity. SOLUTION: This information filtering device converts plural key words allocated to the information to a vector by a vector generation part 1, calculates a score by using the vector and teacher signals from the user by a score calculation part 3, calculates the necessity and reliability from the score by a necessity calculation part 7 and calculates metric used when the score calculation part 3 calculates the score based on the simple evaluation of the necessity/unnecessity of the information supplied from the user by a metric learning part 19.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、電子または光等を
媒体とする記憶装置や情報通信網から必要な情報を取り
出し易くする情報フィルタ装置及び情報フィルタリング
方法に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an information filter device and an information filtering method for facilitating the extraction of necessary information from a storage device or an information communication network that uses electronic or optical media.

【0002】[0002]

【従来の技術】近年、情報フィルタ装置は、情報通信の
社会基盤の進展に伴い、情報通信網の大規模化と通信量
の著しい増大に対応する技術として、その実現が強く望
まれている。この背景には、今日、個人が処理可能な情
報量に対して、個人がアクセスできる情報量が上回るよ
うになっていることがある。このために、大量の情報の
中に必要と思う情報が埋没することが、しばしば起こ
る。
2. Description of the Related Art In recent years, the realization of an information filter device has been strongly desired as a technology to cope with an increase in the scale of an information communication network and a remarkable increase in the amount of communication with the progress of the social infrastructure of information communication. Behind this is the fact that the amount of information that individuals can access today exceeds the amount of information that individuals can process. For this reason, it often happens that necessary information is buried in a large amount of information.

【0003】情報フィルタ装置に関連する従来技術とし
ては、特許検索などに用いられるキーワード論理式をあ
げることができる。すなわち、数十万から数百万件に及
ぶ特許情報をキーワード論理式によりフィルターリング
するものである。
[0003] As a conventional technique related to the information filter device, there is a keyword logical expression used for patent search and the like. In other words, hundreds of thousands to millions of patent information are filtered by a keyword logical expression.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、キーワ
ード論理式を用いる従来の検索においては、使用者がキ
ーワードについての論理式を精度良く設定する必要があ
るので、使用者がファイリングされているデータ群の癖
(例えば、どのような条件の基に、当該データのキーワ
ードが決定されているのか等)やシステムの構造(例え
ば、キーワードがシソーラス体系のあるシステムである
か否か等)を十分に知り得ていなければ良い検索ができ
ない。このため、初心者には精度の高い情報フィルタリ
ングを行うことができないという課題があった。
However, in the conventional search using the keyword logical expression, since the user needs to set the logical expression for the keyword with high precision, the user is required to set the data group to be filed. It is possible to sufficiently know the habit (for example, under what condition the keyword of the data is determined) and the structure of the system (for example, whether or not the keyword is a system with a thesaurus system). If you don't, you can't do a good search. For this reason, there is a problem that a beginner cannot perform highly accurate information filtering.

【0005】また、情報フィルタリングした結果もキー
ワードについての論理式に適合するという評価があるだ
けであり、たまたまキーワードでは合致しているが、内
容は求めているものとは異なるケースであったり、ある
いは多くの検索結果から使用者にとって必要度の高い情
報をその結果から順に取り出すことは容易ではない。
[0005] Further, there is only an evaluation that the result of the information filtering is suitable for the logical expression of the keyword, and the result coincides with the keyword but the content is different from the desired one. It is not easy for a user to retrieve information that is more necessary for a user in order from many search results.

【0006】本発明は上記従来の課題を解決するもので
あり、初心者にも精度の高い情報フィルタリングがで
き、かつ使用者にとって必要性の高い情報を取り出し易
い情報フィルタ装置を提供することを目的とする。
The present invention solves the above-mentioned conventional problems, and an object of the present invention is to provide an information filter device capable of performing highly accurate information filtering even for beginners and easily taking out information highly needed by the user. To do.

【0007】[0007]

【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に本発明の情報フィルタ装置は、情報に割り振られた複
数のキーワードをベクトルに変換するベクトル生成部
と、前記ベクトルと使用者がどんな情報を必要とし不要
としたかを表現した行列を用いてスコアを計算するスコ
ア計算部と、前記スコアから必要性と信頼性を計算する
必要性計算部と、前記必要性の大きい順に情報を並べ変
える未読データ書き込み制御部とからなる情報フィルタ
リングユニットと、必要性の大きい順に情報を提示し、
提示した情報が必要か不要かというユーザーの評価を入
力できるインタフェースユニットと、ユーザーの評価と
前記複数のキーワードとからスコア計算にもちいる行列
を修正する学習ユニットとを含む構成を有している。
In order to achieve this object, an information filter device of the present invention comprises a vector generation unit for converting a plurality of keywords assigned to information into a vector, and what information the vector and the user have. A score calculation unit that calculates a score using a matrix that expresses whether or not is needed, a necessity calculation unit that calculates necessity and reliability from the score, and rearranges information in descending order of necessity. An information filtering unit consisting of an unread data writing control unit and information is presented in descending order of necessity,
It has a configuration including an interface unit capable of inputting a user's evaluation as to whether the presented information is necessary or unnecessary, and a learning unit for correcting a matrix used for score calculation from the user's evaluation and the plurality of keywords.

【0008】[0008]

【発明の実施の形態】この構成によって、複数のキーワ
ードは、距離の定義ができない記号から、使用者の必要
度を反映したメトリックを用いて距離を定義できるベク
トル表現へと変換され、使用者の必要度を定量化するこ
とができ、使用者は必要性の高い情報から順に情報を得
ることができるようになる。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION With this configuration, a plurality of keywords are converted from a symbol whose distance cannot be defined into a vector expression in which the distance can be defined by using a metric that reflects the user's need, and the keyword of the user is converted. The degree of necessity can be quantified, and the user can obtain information in descending order of necessity.

【0009】本発明の請求項1に記載の発明は、電子又
は光を媒体とする情報記憶媒体又は情報通信網から所定
の情報を取り出すものであって、情報を提示する手段
と、前記情報が必要か否かを入力する入力端子を有し、
少なくとも前記入力端子からの入力を用いて情報の提示
の順序付けの仕方を変えることを特徴とする情報フィル
タ装置としたものであり、ユーザーからの必要か否かの
評価を示す入力を用いて情報の並べ変えを行い情報をユ
ーザーに必要性の高い順に提示するという作用を有す
る。
The invention according to claim 1 of the present invention is to extract predetermined information from an information storage medium or an information communication network using an electron or an optical medium as a medium, and means for presenting the information and the information. It has an input terminal to input whether it is necessary or not,
The information filter device is characterized by changing the ordering method of presenting information by using at least the input from the input terminal. It has the effect of rearranging and presenting information to the user in descending order of necessity.

【0010】本発明の請求項2に記載の発明は、情報の
提示の順序づけは、辞書を用いて複数のキーワード信号
からなるキーワード群信号を変換したベクトル信号と、
情報が必要か否かという入力とから計算された少なくと
も一つのメトリック信号とからスコア信号を計算し、そ
のスコア信号を利用して情報の提示の順序を決める請求
項1記載の情報フィルタ装置としたものであり、情報の
順序づけを情報に付けられた複数のキーワードをベクト
ルに変換し、そのベクトルとメトリックとからスコアを
計算し、そのスコアで情報をユーザーに必要な順に精度
高く並べ変えるという作用を持つものである。
According to the second aspect of the present invention, the order of presenting information is a vector signal obtained by converting a keyword group signal composed of a plurality of keyword signals using a dictionary,
The information filter device according to claim 1, wherein a score signal is calculated from at least one metric signal calculated from an input as to whether information is necessary or not, and the order of presenting information is determined by using the score signal. The function of converting the ordering of information into a vector of multiple keywords attached to information, calculating a score from the vector and the metric, and rearranging the information with high accuracy in the order required by the user. To have.

【0011】本発明の請求項3に記載の発明は、メトリ
ック信号は、提示した情報と入力端子から入力される必
要か不要かを示す信号とから計算される信号であり、前
記入力端子から入力される信号が必要である場合の情報
から構成される肯定メトリック信号と、前記入力端子か
ら入力される信号が不要である場合の情報から構成され
る否定メトリック信号であることを特徴とする請求項2
記載の情報フィルタ装置としたものであり、メトリック
をユーザーが必要とした情報から計算されるものと、不
要とした情報から計算されるものの2つを用いることに
より、精度の高いスコアを計算でき、情報をユーザーに
必要な順に精度高く並べ変えるという作用をもつもので
ある。
According to a third aspect of the present invention, the metric signal is a signal calculated from the presented information and a signal indicating whether it is necessary or unnecessary to be input from the input terminal, and the metric signal is input from the input terminal. And a negative metric signal composed of information when the signal input from the input terminal is unnecessary. Two
The information filter device described above is used, and a highly accurate score can be calculated by using two of a metric calculated from information required by the user and a metric calculated from unnecessary information. It has the effect of rearranging information in the order that the user needs it with high precision.

【0012】本発明の請求項4に記載の発明は、肯定メ
トリック信号は、入力端子から入力される信号が必要な
場合のベクトル信号の自己相関行列であり、否定メトリ
ック信号は、入力端子から入力される信号が不要である
場合のベクトル信号の自己相関行列であることを特徴と
する請求項3記載の情報フィルタ装置としたものであ
り、これによって簡単な計算でメトリックが計算でき、
情報をユーザーに必要な順に精度高く並べ変えるという
作用を持つ。
According to a fourth aspect of the present invention, the positive metric signal is an autocorrelation matrix of the vector signal when the signal input from the input terminal is required, and the negative metric signal is input from the input terminal. The information filter device according to claim 3, characterized in that it is an autocorrelation matrix of a vector signal when the signal to be generated is unnecessary, whereby a metric can be calculated by a simple calculation,
It has the effect of rearranging information in the order in which it is needed by the user with high precision.

【0013】本発明の請求項5に記載の発明は、肯定メ
トリック信号と否定メトリック信号はそれぞれ行列であ
り、前記行列の(ij)成分は、必要とされた情報の頻度
と、不要とされた情報の頻度と、i番目のキーワード信
号とj番目のキーワード信号が同時に含まれた情報が必
要とされた頻度と、前記i番目のキーワード信号と前記
j番目のキーワード信号が同時に含まれた情報が不要と
された頻度とから計算されることを特徴とする請求項3
記載の情報フィルタ装置としたものであり、精度高くス
コア計算ができ、情報をユーザーに必要な順に精度高く
並べ変えるという作用を有する。
According to a fifth aspect of the present invention, the positive metric signal and the negative metric signal are matrices, and the (ij) component of the matrix is the frequency of required information and unnecessary. The frequency of information, the frequency at which information including the i-th keyword signal and the j-th keyword signal is required, and the information including the i-th keyword signal and the j-th keyword signal at the same time. 4. The calculation according to the unnecessary frequency.
The information filter device described above has an effect that the score can be calculated with high accuracy and the information can be rearranged with high accuracy in the order required by the user.

【0014】本発明の請求項6に記載の発明は、行列の
(ij)成分は、情報が必要であるか不要であるかを示す確
率分布と、i番目のキーワード信号とj番目のキーワー
ド信号が同時に含まれた情報が必要であるか不要である
かを示す確率分布との違いを定量的に評価する信号であ
ることを特徴とする請求項5記載の情報フィルタ装置と
したものであり、確率分布の違いを評価することによ
り、精度高くスコア計算ができ、情報をユーザーに必要
な順に精度高く並べ変えるという作用を有する。
According to a sixth aspect of the present invention, the matrix
The (ij) component indicates a probability distribution indicating whether information is necessary or unnecessary, and whether information including the i-th keyword signal and the j-th keyword signal at the same time is necessary or unnecessary. The information filter device according to claim 5, wherein the signal is a signal for quantitatively evaluating the difference from the probability distribution, and the score can be calculated with high accuracy by evaluating the difference in the probability distribution. It has the effect of arranging information in the order required by the user with high precision.

【0015】本発明の請求項7に記載の発明は、情報の
提示の順序づけために、複数のキーワード信号をベクト
ル信号に変換する手段と、必要な情報から構成される肯
定メトリック信号、不要な情報から構成される否定メト
リック信号及び前記ベクトル信号を用いて肯定スコア信
号及び否定スコア信号を計算するスコア計算部と、前記
肯定スコア信号及び前記否定スコア信号からなる二次元
平面の点の分布を必要な情報及び不要な情報に分離する
直線の係数である判定パラメータ信号、前記肯定スコア
信号並びに前記否定スコア信号から必要性信号及び信頼
性信号を計算する必要性計算部を有し、前記必要性信号
の大きさにより情報の提示の順序を決めることを特徴と
する請求項1及至6のいずれか記載の情報フィルタ装置
としたものであり、2つのスコア信号を最適に組み合わ
せることで精度の高い必要性信号を計算でき、情報をユ
ーザーに必要な順に精度高く並べ変えるという作用を持
つ。
The invention according to claim 7 of the present invention, for ordering the presentation of information, means for converting a plurality of keyword signals into vector signals, an affirmative metric signal composed of necessary information, and unnecessary information. A score calculation unit for calculating a positive score signal and a negative score signal using the negative metric signal and the vector signal, and a distribution of points on a two-dimensional plane composed of the positive score signal and the negative score signal. A determination parameter signal which is a coefficient of a straight line for separating information and unnecessary information, has a necessity calculator for calculating a need signal and a reliability signal from the positive score signal and the negative score signal, and the need signal The information filter device according to any one of claims 1 to 6, characterized in that the order of presenting information is determined according to the size. Two can calculate the necessity signal high accuracy by combining the scores signals optimally, with the effect that rearranged higher accuracy information in the desired order to the user.

【0016】本発明の請求項8に記載の発明は、判定パ
ラメータ信号は、過去の情報と前記情報が必要か否かと
いう入力との履歴から計算されることを特徴とする請求
項7記載の情報フィルタ装置2つのスコア信号を最適に
組み合わせることで精度の高い必要性信号を計算でき、
情報をユーザーに必要な順に精度高く並べ変えるという
作用を持つ。
The invention according to claim 8 of the present invention is characterized in that the decision parameter signal is calculated from a history of past information and an input as to whether or not the information is necessary. Information filter device By combining the two score signals optimally, a highly accurate need signal can be calculated,
It has the effect of rearranging information in the order in which it is needed by the user with high precision.

【0017】本発明の請求項9に記載の発明は、電子ニ
ュース等のように次々と流入してくる情報から必要とす
る情報を優先的に提示するように、未読の情報を記憶す
る未読データ記憶部と、前記未読の情報を必要性信号の
大きさの順に並べて前記未読データ記憶部に書き込む未
読データ書き込み制御部と、前記未読データを順に提示
する未読データ出力制御部とを有する請求項1及至8の
いずれか記載の情報フィルタ装置であり、ユーザーに必
要な情報から優先的に提示するという作用を持つ。
The invention according to claim 9 of the present invention stores unread data in which unread information is stored so that necessary information is preferentially presented from information that flows in one after another such as electronic news. 2. A storage unit, an unread data write control unit for arranging the unread information in the order of magnitude of a need signal and writing the unread data in the unread data storage unit, and an unread data output control unit for sequentially presenting the unread data. The information filter device according to any one of items 1 to 8, which has an action of preferentially presenting necessary information to the user.

【0018】本発明の請求項10に記載の発明は、情報
の必要性を評価するための辞書装置であって、情報が必
要か否かを示す信号と前記情報に付けられたひとつまた
は複数のキーワード信号とを用いて、情報の必要性を評
価するために適するように辞書の内容を更新することを
特徴とする適応辞書装置であり、ユーザーの必要とする
情報を取り出すために有効な辞書が適応的に構成される
という作用を持つ。
The invention according to claim 10 of the present invention is a dictionary device for evaluating the necessity of information, comprising a signal indicating whether information is necessary and one or a plurality of information attached to the information. It is an adaptive dictionary device characterized by updating the contents of the dictionary so as to be suitable for evaluating the necessity of information by using a keyword signal, and an effective dictionary for extracting the information required by the user. It has the effect of being adaptively configured.

【0019】本発明の請求項11に記載の発明は、辞書
の内容の更新は、必要とされた情報の頻度と、不要とさ
れた情報の頻度と、それぞれのキーワード信号につい
て、前記キーワード信号を含む情報が必要とされた頻度
と、前記キーワード信号を含む情報が不要とされた頻度
とから計算されるキーワードコスト信号を用いて行われ
ることを特徴とする請求項10記載の適応辞書装置であ
り、ユーザーの必要とする情報を取り出すために有効な
辞書が適応的に構成されるという作用を持つ。
According to the eleventh aspect of the present invention, the contents of the dictionary are updated by updating the frequency of required information, the frequency of unnecessary information, and the keyword signal for each keyword signal. 11. The adaptive dictionary apparatus according to claim 10, wherein the adaptive dictionary device is performed by using a keyword cost signal calculated from a frequency at which the information including the keyword is required and a frequency at which the information including the keyword signal is unnecessary. , It has the effect that an effective dictionary is adaptively constructed to retrieve the information required by the user.

【0020】本発明の請求項12に記載の発明は、それ
ぞれのキーワード信号のキーワードコスト信号は、情報
が必要であるか不要であるかを示す確率分布と、前記キ
ーワード信号を含む情報が必要であるか不要であるかを
示す確率分布との違いを定量的に評価する信号であるこ
とを特徴とする請求項11記載の適応辞書装置であり、
ユーザーの必要とする情報を取り出すために有効な辞書
が適応的に構成されるという作用を持つ。
According to the twelfth aspect of the present invention, the keyword cost signal of each keyword signal requires a probability distribution indicating whether information is necessary or unnecessary and information including the keyword signal. The adaptive dictionary device according to claim 11, wherein the adaptive dictionary device is a signal that quantitatively evaluates a difference from a probability distribution indicating whether there is or is unnecessary.
It has the effect that an effective dictionary is adaptively constructed to retrieve the information required by the user.

【0021】本発明の請求項13に記載の発明は、それ
ぞれのキーワード信号のキーワードコスト信号は、情報
が必要であるか不要であるかを示す確率分布と、前記キ
ーワード信号が含まれた情報が必要であるか不要である
かを示す確率分布との違いが大きいほど大きな値の信号
であり、前記キーワードコスト信号が大きなキーワード
信号を残し、小さいキーワード信号を破棄することを特
徴とする請求項12記載の適応辞書装置であり、ユーザ
ーの必要とする情報を取り出すために有効な辞書が適応
的に構成されるという作用を持つ。
According to a thirteenth aspect of the present invention, the keyword cost signal of each keyword signal includes a probability distribution indicating whether information is necessary or unnecessary and information including the keyword signal. 13. The signal having a larger value has a larger difference from the probability distribution indicating whether it is necessary or not, and the keyword cost signal leaves a large keyword signal and discards a small keyword signal. The adaptive dictionary device described above has an effect of adaptively constructing an effective dictionary for extracting information required by the user.

【0022】本発明の請求項14に記載の発明は、入力
端子からの入力が、提示された情報を必要とした回数を
示す全肯定回数及び前記情報を不要とした回数を示す全
否定回数を記憶する回数記憶部と、キーワード信号を示
す文字列を数字に変換する対応表、前記文字列がキーワ
ード信号として含まれた情報を必要とした回数を示す肯
定回数及び前記文字列がキーワード信号として含まれた
情報を不要とした回数を示す否定回数を記憶した適応辞
書記憶部と、提示された情報が必要か否かという入力端
子からの入力、前記情報に含まれたキーワード信号、前
記全肯定回数、前記全否定回数及び前記適応辞書記憶部
に記憶された信号から前記全肯定回数、前記全否定回数
及び前記適応辞書記憶部に記憶された信号を更新する辞
書学習部とを有することを特徴とする請求項10及至1
3のいずれか記載の適応辞書装置。
According to a fourteenth aspect of the present invention, the total number of positives indicating the number of times the input from the input terminal requires the presented information and the total number of negatives indicating the number of times the information is no longer required. A number-of-times storing unit for storing, a correspondence table for converting a character string indicating a keyword signal into a number, an affirmative number indicating the number of times the character string required information included as a keyword signal, and the character string included as a keyword signal. Input from the input terminal as to whether or not the presented information is necessary, the keyword signal included in the information, the total number of positives A dictionary learning unit that updates the signals stored in the adaptive dictionary storage unit from the signals stored in the adaptive dictionary storage unit and the total negation count. 10. 及至 1, characterized in that
3. The adaptive dictionary device according to any one of 3 above.

【0023】本発明の請求項15に記載の発明は、請求
項10及至14のいずれかに記載された適応辞書装置を
有することを特徴とする請求項2及至9のいずれか記載
の情報フィルタ装置であり、ユーザーの必要とする情報
を取り出すために有効な辞書が適応的に構成され、情報
をユーザーに必要な順に精度高く並べ変えるという作用
を持つ。
The invention according to claim 15 of the present invention has the adaptive dictionary device according to any one of claims 10 to 14, and the information filter device according to any one of claims 2 to 9. In addition, an effective dictionary is adaptively configured to retrieve the information required by the user, and the information is sorted in the order required by the user with high precision.

【0024】本発明の請求項16に記載の発明は、キー
ワード信号は、分類コードを含むことを特徴とする請求
項2及至9のいずれか、又は15記載の記載の情報フィ
ルタ装置であり、情報をユーザーに必要な順に精度高く
並べ変えるという作用を持つ。
The invention according to claim 16 of the present invention is the information filter device according to any one of claims 2 to 9 or 15, characterized in that the keyword signal includes a classification code. It has the effect of rearranging the sequences in the order required by the user with high precision.

【0025】本発明の請求項17に記載の発明は、キー
ワード信号は、分類コードを含むことを特徴とする請求
項10及至14のいずれか記載の記載の適応辞書装置で
あり、ユーザーの必要とする情報を取り出すために有効
な辞書が適応的に構成されるという作用を持つ。
The invention according to claim 17 of the present invention is the adaptive dictionary device according to any one of claims 10 to 14, characterized in that the keyword signal includes a classification code. This has the effect that an effective dictionary is adaptively constructed in order to retrieve the required information.

【0026】本発明の請求項18に記載の発明は、請求
項17に記載された適応辞書装置を有することを特徴と
する請求項16記載の情報フィルタ装置であり、ユーザ
ーの必要とする情報を取り出すために有効な辞書が適応
的に構成され、情報をユーザーに必要な順に精度高く並
べ変えるという作用を持つ。
The invention according to claim 18 of the present invention is the information filter device according to claim 16 characterized in that it has the adaptive dictionary device according to claim 17, and provides the information required by the user. An effective dictionary is constructed adaptively to retrieve information, and it has the effect of rearranging information in the order required by the user with high precision.

【0027】本発明の請求項19に記載の発明は、電子
又は光を媒体とする情報記憶媒体又は情報通信網から所
定の情報を取り出す方法であって、情報を提示する行程
と、前記情報が必要か否かを入力する入力行程を有し、
前記入力行程における入力から情報の提示の順序付けの
仕方を変えることを特徴とする情報フィルタリング方法
であり、情報をユーザーに必要な順に精度高く並べ変え
るという作用を持つ。
The invention according to claim 19 of the present invention is a method for retrieving predetermined information from an information storage medium or an information communication network using an electron or an optical medium as a medium. It has an input process to input whether it is necessary or not,
This is an information filtering method characterized by changing the ordering method of presenting information from the input in the input step, and has an effect of arranging information with high accuracy in the order required by the user.

【0028】本発明の請求項20に記載の発明は、情報
の提示の順序づけは、辞書を用いて複数のキーワード信
号からなるキーワード群信号を変換したベクトル信号
と、情報が必要か否かという入力から計算された少なく
とも一つのメトリック信号とからスコア信号を計算し、
そのスコア信号を利用して情報の提示の順序付けの仕方
を変える請求項19記載の情報フィルタリング方法であ
り、情報をユーザーに必要な順に精度高く並べ変えると
いう作用を持つ。
According to the twentieth aspect of the present invention, the order of presentation of information is such that a vector signal obtained by converting a keyword group signal composed of a plurality of keyword signals using a dictionary and an input as to whether information is necessary or not. Calculate a score signal from at least one metric signal calculated from
The information filtering method according to claim 19, wherein the order of presentation of information is changed by using the score signal, which has an effect of accurately rearranging the information in the order required by the user.

【0029】本発明の請求項21に記載の発明は、メト
リック信号は、入力端子から入力される信号が必要な場
合の情報から構成される肯定メトリック信号と、入力端
子から入力される信号が不要である場合の情報から構成
される否定メトリック信号であることを特徴とする請求
項20記載の情報フィルタリング方法であり、情報をユ
ーザーに必要な順に精度高く並べ変えるという作用を持
つ。
According to the twenty-first aspect of the present invention, the metric signal does not require a positive metric signal composed of information when a signal input from the input terminal is necessary and a signal input from the input terminal. 21. The information filtering method according to claim 20, wherein the information filtering method is a negative metric signal composed of information in the case of ???

【0030】本発明の請求項22に記載の発明は、肯定
メトリック信号は、入力端子から入力される信号が情報
が必要な場合のベクトル信号の自己相関行列であり、否
定メトリック信号は、入力端子から入力される信号が情
報が不要である場合のベクトル信号の自己相関行列であ
ることを特徴とする請求項21記載の情報フィルタリン
グ方法であり、情報をユーザーに必要な順に精度高く並
べ変えるという作用を持つ。
According to a twenty-second aspect of the present invention, the positive metric signal is an autocorrelation matrix of vector signals when the signal input from the input terminal requires information, and the negative metric signal is the input terminal. 22. The information filtering method according to claim 21, wherein the signal input from the above is an autocorrelation matrix of a vector signal when information is unnecessary, and an operation of rearranging the information with high accuracy in the order required by the user. have.

【0031】本発明の請求項23に記載の発明は、肯定
メトリック信号と否定メトリック信号はそれぞれ行列で
あり、前記行列の(ij)成分は、必要とされた情報の頻
度と、不要とされた情報の頻度と、i番目のキーワード
信号とj番目のキーワード信号が同時に含まれた情報が
必要とされた頻度と、前記i番目のキーワード信号と前
記j番目のキーワード信号が同時に含まれた情報が不要
とされた頻度とから計算されることを特徴とする請求項
21記載の情報フィルタリング方法であり、情報をユー
ザーに必要な順に精度高く並べ変えるという作用を持
つ。
According to the twenty-third aspect of the present invention, the positive metric signal and the negative metric signal are matrices, and the (ij) component of the matrix is the frequency of required information and unnecessary. The frequency of information, the frequency at which information including the i-th keyword signal and the j-th keyword signal is required, and the information including the i-th keyword signal and the j-th keyword signal at the same time. 22. The information filtering method according to claim 21, wherein the information is calculated from unnecessary frequencies, and has an effect of rearranging the information with high accuracy in the order required by the user.

【0032】本発明の請求項24に記載の発明は、行列
の(ij)成分は、情報が必要であるか不要であるかを示す
確率分布と、i番目のキーワード信号とj番目のキーワ
ード信号が同時に含まれた情報が必要であるか不要であ
るかを示す確率分布との違いを定量的に評価する信号で
あることを特徴とする請求項23記載の情報フィルタリ
ング方法であり、情報をユーザーに必要な順に精度高く
並べ変えるという作用を持つ。
According to a twenty-fourth aspect of the present invention, the (ij) component of the matrix has a probability distribution indicating whether information is necessary or unnecessary, and the i-th keyword signal and the j-th keyword signal. 24. The information filtering method according to claim 23, wherein is a signal for quantitatively evaluating a difference from a probability distribution indicating whether information included at the same time is necessary or unnecessary. It has the effect of rearranging with high accuracy in the order required.

【0033】本発明の請求項25に記載の発明は、情報
の必要性を評価するための辞書を構築する方法であっ
て、情報が必要か否かを示す信号と前記情報に付けられ
たひとつまたは複数のキーワード信号とを用いて、情報
の必要性を評価するために適するように辞書の内容を更
新することを特徴とする辞書適応方法であり、ユーザー
の必要とする情報を取り出すために有効な辞書が適応的
に構成されるという作用を持つ。
The invention according to claim 25 of the present invention is a method for constructing a dictionary for evaluating the necessity of information, comprising a signal indicating whether information is necessary and one of the information. Or it is a dictionary adaptation method characterized by updating the contents of the dictionary so as to be suitable for evaluating the need for information by using a plurality of keyword signals, and is effective for extracting the information required by the user. Has the effect of adaptively constructing different dictionaries.

【0034】本発明の請求項26に記載の発明は、辞書
の内容の更新は、必要とされた情報の頻度と、不要とさ
れた情報の頻度と、それぞれのキーワード信号につい
て、前記キーワード信号を含む情報が必要とされた頻度
と、前記キーワード信号を含む情報が不要とされた頻度
とから計算されるキーワードコスト信号を用いて行われ
ることを特徴とする請求項25記載の辞書適応方法であ
り、ユーザーの必要とする情報を取り出すために有効な
辞書が適応的に構成されるという作用を持つ。
According to a twenty-sixth aspect of the present invention, the content of the dictionary is updated by updating the frequency of required information, the frequency of unnecessary information, and the keyword signal for each keyword signal. 26. The dictionary adaptation method according to claim 25, wherein the method is performed by using a keyword cost signal calculated from a frequency at which the information including the keyword is required and a frequency at which the information including the keyword signal is unnecessary. , It has the effect that an effective dictionary is adaptively constructed to retrieve the information required by the user.

【0035】本発明の請求項27に記載の発明は、それ
ぞれのキーワード信号のキーワードコスト信号は、情報
が必要であるか不要であるかを示す確率分布と、前記キ
ーワード信号を含む情報が必要であるか不要であるかを
示す確率分布との違いを定量的に評価する信号であるこ
とを特徴とする請求項26記載の辞書適応方法であり、
ユーザーの必要とする情報を取り出すために有効な辞書
が適応的に構成されるという作用を持つ。
According to the twenty-seventh aspect of the present invention, the keyword cost signal of each keyword signal needs a probability distribution indicating whether information is necessary or not, and information including the keyword signal. 27. The dictionary adaptation method according to claim 26, wherein the signal is a signal for quantitatively evaluating a difference from a probability distribution indicating whether it is present or unnecessary.
It has the effect that an effective dictionary is adaptively constructed to retrieve the information required by the user.

【0036】本発明の請求項28に記載の発明は、それ
ぞれのキーワード信号のキーワードコスト信号は、情報
が必要であるか不要であるかを示す確率分布と、前記キ
ーワード信号を含む情報が必要であるか不要であるかを
示す確率分布との違いが大きいほど大きな値を信号であ
り、前記キーワードコスト信号が大きなキーワード信号
を残し、小さいキーワード信号を破棄することを特徴と
する請求項27記載の辞書適応方法であり、ユーザーの
必要とする情報を取り出すために有効な辞書が適応的に
構成されるという作用を持つ。
According to the twenty-eighth aspect of the present invention, the keyword cost signal of each keyword signal needs a probability distribution indicating whether information is necessary or not, and information including the keyword signal. 28. The larger the difference from the probability distribution indicating whether it is or unnecessary is, the larger the signal is, and the keyword cost signal leaves a large keyword signal and discards a small keyword signal. It is a dictionary adaptation method, and has the effect that an effective dictionary is adaptively constructed to retrieve the information required by the user.

【0037】本発明の請求項29に記載の発明は、デー
タベースを再構築するデータベース再構築装置であって
請求項1及至9、15、16又は18に記載の情報フィ
ルタ装置を用いたことを特徴とするデータベース再構築
装置であり、ユーザーに必要な情報が取り出し易いとい
う作用を持つ。
An invention according to claim 29 of the present invention is a database reconstructing device for reconstructing a database, wherein the information filter device according to claim 1 to 9, 15, 16 or 18 is used. This is a database reconstructing device that has the function of making it easy for the user to retrieve the necessary information.

【0038】本発明の請求項30に記載の発明は、デー
タベースを再構築するデータベース再構築方法であって
請求項19及至24に記載の情報フィルタリング方法を
用いたことを特徴とするデータベース再構築方法であ
り、ユーザーに必要な情報が取り出し易いという作用を
持つ。
The invention according to claim 30 of the present invention is a database rebuilding method for rebuilding a database, wherein the information filtering method according to claims 19 to 24 is used. This has the effect of making it easy for the user to retrieve the necessary information.

【0039】本発明の請求項31に記載の発明は、電子
又は光を媒体とする情報記憶媒体又は情報通信網から所
定の情報を取り出すものであって、情報を提示する手段
と、前記情報が必要か否かを入力する入力端子を有し、
前記入力端子からの入力に基づいてキーワード検索式を
生成することを特徴とするキーワード検索式生成装置で
あり、ユーザーは情報の要不要を入力することにより必
要な情報を検索するキーワード検索式を得ることができ
るという作用を有する。
According to a thirty-first aspect of the present invention, predetermined information is taken out from an information storage medium or an information communication network using electrons or light as a medium, and means for presenting the information and the information are provided. It has an input terminal to input whether it is necessary or not,
A keyword search formula generating device characterized by generating a keyword search formula based on an input from the input terminal, wherein a user obtains a keyword search formula for searching necessary information by inputting necessity of information. It has the effect of being able to.

【0040】本発明の請求項32に記載の発明は、情報
の提示の順序づけは、辞書を用いて複数のキーワード信
号からなるキーワード群信号を変換したベクトル信号
と、情報が必要か否かという入力とから少なくとも一つ
のメトリック信号を計算し、そのメトリック信号を利用
してキーワード検索式を生成する請求項31記載のキー
ワード検索式生成装置であり、ユーザーは情報の要不要
を入力することにより必要な情報を検索するキーワード
検索式を得ることができるという作用を有する。
According to the thirty-second aspect of the present invention, in order to present information, a vector signal obtained by converting a keyword group signal composed of a plurality of keyword signals using a dictionary and an input as to whether information is necessary or not are input. 32. The keyword search expression generating device according to claim 31, wherein at least one metric signal is calculated from and the keyword search expression is generated by using the metric signal. It has an effect of being able to obtain a keyword search expression for searching information.

【0041】本発明の請求項33に記載の発明は、メト
リック信号は、入力端子から入力される信号が必要な場
合の情報から構成される肯定メトリック信号と、入力端
子から入力される信号が不要である場合の情報から構成
される否定メトリック信号であることを特徴とする請求
項32記載のキーワード検索式生成装置であり、ユーザ
ーは情報の要不要を入力することにより必要な情報を検
索するキーワード検索式を得ることができるという作用
を有する。
According to a thirty-third aspect of the present invention, the metric signal does not require a positive metric signal composed of information when a signal input from the input terminal is required and a signal input from the input terminal is unnecessary. 33. The keyword search expression generating device according to claim 32, wherein the keyword search expression generating device is a negative metric signal composed of information in the case of It has an effect that a search expression can be obtained.

【0042】本発明の請求項34に記載の発明は、肯定
メトリック信号は、入力端子から入力される信号が情報
が必要な場合のベクトル信号の自己相関行列であり、否
定メトリック信号は、入力端子から入力される信号が不
要である場合のベクトル信号の自己相関行列であること
を特徴とする請求項33記載のキーワード検索式生成装
置であり、ユーザーは情報の要不要を入力することによ
り必要な情報を検索するキーワード検索式を得ることが
できるという作用を有する。
According to a thirty-fourth aspect of the present invention, the positive metric signal is an autocorrelation matrix of vector signals when the signal input from the input terminal requires information, and the negative metric signal is the input terminal. 34. The keyword search expression generation device according to claim 33, wherein the keyword search expression generation device is an autocorrelation matrix of a vector signal when a signal input from is unnecessary. It has an effect of being able to obtain a keyword search expression for searching information.

【0043】本発明の請求項35に記載の発明は、肯定
メトリック信号と否定メトリック信号はそれぞれ行列で
あり、前記行列の(ij)成分は、必要とされた情報の頻
度と、不要とされた情報の頻度と、i番目のキーワード
信号とj番目のキーワード信号を同時に含む情報が必要
とされた頻度と、前記i番目のキーワード信号と前記j
番目のキーワード信号が同時に含まれた情報が不要とさ
れた頻度とから計算されることを特徴とする請求項33
記載のキーワード検索式生成装置であり、ユーザーは情
報の要不要を入力することにより必要な情報を検索する
キーワード検索式を得ることができるという作用を有す
る。
According to a thirty-fifth aspect of the present invention, the positive metric signal and the negative metric signal are matrices, and the (ij) component of the matrix is the frequency of required information and unnecessary. The frequency of information, the frequency at which information including the i-th keyword signal and the j-th keyword signal is required, the i-th keyword signal and the j
34. The thirty-third keyword signal is calculated from the frequency at which the information simultaneously included therein is made unnecessary.
The keyword search expression generating device described above has an effect that a user can obtain a keyword search expression for searching necessary information by inputting necessity of information.

【0044】本発明の請求項36に記載の発明は、行列
の(ij)成分は、情報が必要であるか不要であるかを示す
確率分布と、i番目のキーワード信号とj番目のキーワ
ード信号を同時に含む情報が必要であるか不要であるか
を示す確率分布との違いを定量的に評価する信号である
ことを特徴とする請求項35記載のキーワード検索式生
成装置であり、ユーザーは情報の要不要を入力すること
により必要な情報を検索するキーワード検索式を得るこ
とができるという作用を有する。
According to a thirty-sixth aspect of the present invention, the (ij) component of the matrix has a probability distribution indicating whether information is necessary or unnecessary, and the i-th keyword signal and the j-th keyword signal. 36. The keyword search expression generating device according to claim 35, wherein the signal is a signal for quantitatively evaluating a difference from a probability distribution indicating whether information including at the same time is necessary or unnecessary. By inputting "necessity", it is possible to obtain a keyword search formula for searching necessary information.

【0045】本発明の請求項37に記載の発明は、辞書
は、請求項10及至15、または請求項17記載の適応
辞書装置によって作成されることを特徴とする請求項3
1から36いずれかに記載のキーワード検索式生成装置
であり、ユーザーは情報の要不要を入力することにより
必要な情報を検索するキーワード検索式を得ることがで
きるという作用を有する。
According to a thirty-seventh aspect of the present invention, the dictionary is created by the adaptive dictionary device according to the tenth to fifteenth or the seventeenth aspect.
The keyword search expression generating device according to any one of 1 to 36, and has an effect that a user can obtain a keyword search expression to search for necessary information by inputting necessity of information.

【0046】本発明の請求項38に記載の発明は、電子
又は光を媒体とする情報記憶媒体又は情報通信網から所
定の情報を取り出すものであって、情報を提示する手段
と、前記情報が必要か否かを入力する入力端子を有し、
前記入力端子からの入力に基づいてキーワード検索式を
生成することを特徴とするキーワード検索式生成方法で
あり、ユーザーは情報の要不要を入力することにより必
要な情報を検索するキーワード検索式を得ることができ
るという作用を有する。
According to a thirty-eighth aspect of the present invention, predetermined information is taken out from an information storage medium or an information communication network using an electron or light as a medium, and means for presenting the information and the information are provided. It has an input terminal to input whether it is necessary or not,
A keyword search expression generating method characterized by generating a keyword search expression based on an input from the input terminal, wherein a user obtains a keyword search expression for searching necessary information by inputting necessity of information. It has the effect of being able to.

【0047】本発明の請求項39に記載の発明は、情報
の提示の順序づけは、辞書を用いて複数のキーワード信
号からなるキーワード群信号を変換したベクトル信号
と、情報が必要か否かという入力とから少なくとも一つ
のメトリック信号を計算し、そのメトリック信号を利用
してキーワード検索式を生成する請求項38記載のキー
ワード検索式生成方法であり、ユーザーは情報の要不要
を入力することにより必要な情報を検索するキーワード
検索式を得ることができるという作用を有する。
According to a thirty-ninth aspect of the present invention, in order to present information, a vector signal obtained by converting a keyword group signal composed of a plurality of keyword signals using a dictionary and an input as to whether information is necessary or not are input. 39. The keyword search expression generating method according to claim 38, wherein at least one metric signal is calculated from the above, and the keyword search expression is generated using the metric signal, wherein the user inputs the necessity of information by inputting necessity of information. It has an effect of being able to obtain a keyword search expression for searching information.

【0048】本発明の請求項40に記載の発明は、メト
リック信号は、入力端子から入力される信号が情報が必
要な場合の情報から構成される肯定メトリック信号と、
入力端子から入力される信号が不要である場合の情報か
ら構成される否定メトリック信号であることを特徴とす
る請求項39記載のキーワード検索式生成方法であり、
ユーザーは情報の要不要を入力することにより必要な情
報を検索するキーワード検索式を得ることができるとい
う作用を有する。
In the invention according to claim 40 of the present invention, the metric signal is an affirmative metric signal composed of information when the signal input from the input terminal requires information.
40. The keyword search expression generating method according to claim 39, which is a negative metric signal composed of information when a signal input from an input terminal is unnecessary.
The user has the effect of being able to obtain a keyword search formula for searching the necessary information by inputting the necessity of the information.

【0049】本発明の請求項41に記載の発明は、肯定
メトリック信号は、入力端子から入力される信号が必要
な場合のベクトル信号の自己相関行列であり、否定メト
リック信号は、入力端子から入力される信号が不要であ
る場合のベクトル信号の自己相関行列であることを特徴
とする請求項40記載のキーワード検索式生成方法。
According to a forty-first aspect of the present invention, the positive metric signal is an autocorrelation matrix of the vector signal when the signal input from the input terminal is required, and the negative metric signal is input from the input terminal. The method for generating a keyword search expression according to claim 40, wherein the generated signal is an autocorrelation matrix of a vector signal when the signal to be generated is unnecessary.

【0050】本発明の請求項42に記載の発明は、肯定
メトリック信号と否定メトリック信号はそれぞれ行列で
あり、前記行列の(ij)成分は、必要とされた情報の頻
度と、不要とされた情報の頻度と、i番目のキーワード
信号とj番目のキーワード信号を同時に含む情報が必要
とされた頻度と、前記i番目のキーワード信号と前記j
番目のキーワード信号を同時に含む情報が不要とされた
頻度とから計算されることを特徴とする請求項40記載
のキーワード検索式生成方法であり、ユーザーは情報の
要不要を入力することにより必要な情報を検索するキー
ワード検索式を得ることができるという作用を有する。
According to a forty-second aspect of the present invention, the positive metric signal and the negative metric signal are matrices, and the (ij) component of the matrix is the required frequency of information and unnecessary. The frequency of information, the frequency at which information including the i-th keyword signal and the j-th keyword signal is required, the i-th keyword signal and the j
41. The keyword search expression generating method according to claim 40, wherein the keyword search expression is calculated from the frequency at which the information including the th keyword signal at the same time is determined to be unnecessary. It has an effect of being able to obtain a keyword search expression for searching information.

【0051】本発明の請求項43に記載の発明は、行列
の(ij)成分は、情報が必要であるか不要であるかを示す
確率分布と、i番目のキーワード信号とj番目のキーワ
ード信号を同時に含む情報が必要であるか不要であるか
を示す確率分布との違いを定量的に評価する信号である
ことを特徴とする請求項42記載のキーワード検索式生
成方法であり、ユーザーは情報の要不要を入力すること
により必要な情報を検索するキーワード検索式を得るこ
とができるという作用を有する。
According to a forty-third aspect of the present invention, the (ij) component of the matrix has a probability distribution indicating whether information is necessary or unnecessary, and the i-th keyword signal and the j-th keyword signal. 43. The keyword search expression generation method according to claim 42, wherein the signal is a signal for quantitatively evaluating a difference from a probability distribution indicating whether information including at the same time is necessary or unnecessary. By inputting "necessity", it is possible to obtain a keyword search formula for searching necessary information.

【0052】本発明の請求項44に記載の発明は、辞書
は、請求項25及至28のいずれかに記載の辞書適応方
法によって作成されるものであることを特徴とする請求
項31及至36いずれかに記載のキーワード検索式生成
方法であり、ユーザーは情報の要不要を入力することに
より必要な情報を検索するキーワード検索式を得ること
ができるという作用を有する。
The invention according to claim 44 of the present invention is characterized in that the dictionary is created by the dictionary adaptation method according to any one of claims 25 to 28. The method for generating a keyword search expression described in (1) has an effect that a user can obtain a keyword search expression for searching necessary information by inputting necessity of information.

【0053】以下、本発明の実施の形態について、図1
から図19を用いて説明する。 (実施の形態1)以下、本発明の第一の実施の形態につ
いて、図面を参照しながら説明する。図1は本発明の実
施の形態1の情報フィルタ装置の構成を示すブロック図
であり、図2はその構成と動作を分かりやすくするため
に機能単位にまとめたブロック図である。
FIG. 1 shows the embodiment of the present invention.
From FIG. 19 onward will be described. (Embodiment 1) Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an information filter device according to a first embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a block diagram in which the configuration and operation are grouped into functional units for easy understanding.

【0054】まず、図2を用いて、本発明の基本概念を
説明する。本発明の基本概念の情報フィルタ装置は、ユ
ーザーがどんな「情報」を過去に必要としたかという履
歴に関する記録を記憶した複数の記憶部2、5、6、8
と、「情報」のフィルタリングを行う情報フィルタリン
グユニット50と、その情報フィルタリングユニット5
0により実際にフィルタリングされた未読の「情報」
(ユーザーがまだ読んでいない情報)を蓄積しておく未
読データ記憶部10と、ユーザーが当該未読「情報」を
可視できるようにしたディスプレー等のインタフェース
ユニット51と、ユーザーがどんな「情報」を必要とし
たかという履歴に関する学習を行う学習ユニット52と
からなる。
First, the basic concept of the present invention will be described with reference to FIG. The information filter device according to the basic concept of the present invention includes a plurality of storage units 2, 5, 6, 8 which store records regarding history of what "information" a user has needed in the past.
And an information filtering unit 50 for filtering “information”, and the information filtering unit 5
Unread "information" actually filtered by 0
Unread data storage unit 10 for accumulating (information that the user has not read), interface unit 51 such as a display that allows the user to see the unread "information", and what "information" the user needs And a learning unit 52 that performs learning related to the history.

【0055】以下、上記構成の動作について説明する。
なお、以下の説明では既にユーザーがどんな「情報」を
過去に必要としたかという履歴は学習済みのこととして
説明する。また、以下に単に「情報」と称するものに
は、当該「情報」に対応する1つ以上のキーワードが付
されているものとする。そのキーワードとは、当該「情
報」を構成する各単語の一部あるいは全体であっても良
いし、当該「情報」を代表するために特別に付したもの
であっても良い。
The operation of the above configuration will be described below.
In the following description, it is assumed that the history of what “information” the user has required in the past has already been learned. In addition, it is assumed that one or more keywords corresponding to the “information” are attached to what is simply referred to as “information” below. The keyword may be a part or all of each word constituting the “information”, or may be a keyword specially added to represent the “information”.

【0056】まず、情報フィルタリングユニット50に
新たな「情報」が入力されると、情報フィルタリングユ
ニット50は、記憶部2、5、6、8からユーザーがど
のような「情報」を過去に必要としたかという記録を読
みだし、前記新たな「情報」の必要性を必要性信号とし
て定量的に評価する。
First, when new "information" is input to the information filtering unit 50, the information filtering unit 50 requires the user to obtain what "information" from the storage units 2, 5, 6, 8 in the past. The record as to whether or not it is done is read out, and the necessity of the new "information" is quantitatively evaluated as a necessity signal.

【0057】次に、その評価された新たな「情報」は、
未読データ記憶部10に、必要性信号が大きい順に過去
からの未読「情報」を含めて並ぶように前記入力された
「情報」を当該順番に書き込む。
Next, the evaluated new "information" is
The input “information” is written in the unread data storage unit 10 in that order so that the necessary signals are arranged in descending order, including unread “information” from the past.

【0058】そして、ユーザーが望めば、インタフェー
スユニット51では、ユーザーに必要性信号の大きい順
に前記新たな「情報」を含めた未読「情報」を1つひと
つ提示(例えば、ディスプレーに表示)する。
Then, if desired by the user, the interface unit 51 presents the unread "information" including the new "information" to the user one by one in descending order of necessity signal (for example, displayed on the display).

【0059】この際に、ユーザーに提示された前記新た
な「情報」を含めた未読「情報」の1つひとつがユーザ
ーにとって必要か不要かを示す教師信号をユーザーがイ
ンタフェースユニット51を介して入力することによ
り、インタフェースユニット51では、当該教師信号を
受け取り、当該「情報」とその教師信号を学習ユニット
52に送る。なお、このユーザーによる教師信号の入力
は、学習ユニット52の学習能力をより高めるために実
施するものであり、学習ユニット52の学習能力(ユー
ザーがどんな「情報」を過去に必要としたかという履歴
の学習能力)が既に十分に高ければ行う必要はない。
At this time, the user inputs, through the interface unit 51, a teacher signal indicating whether or not each of the unread “information” including the new “information” presented to the user is necessary or unnecessary for the user. By doing so, the interface unit 51 receives the teacher signal and sends the “information” and the teacher signal to the learning unit 52. The input of the teacher signal by the user is performed in order to further improve the learning ability of the learning unit 52, and the learning ability of the learning unit 52 (the history of what "information" the user needed in the past) If your learning ability is already high enough, you don't need to do it.

【0060】次に、学習ユニット52では、前記提示し
た「情報」とその教師信号を用いて記憶部2、5、6、
8の履歴内容を書き換える。
Next, the learning unit 52 uses the presented “information” and its teacher signal to store the memory units 2, 5, 6 ,.
8 is rewritten.

【0061】以上、本発明の情報フィルタ装置は、より
高い学習を通じてユーザーに適応し、ユーザーの求める
「情報」を優先的に提示することができる。また、当然
のことながら、学習を行っていない初期状態では、ユー
ザーがどんな「情報」を必要としているのか学習ユニッ
ト52では分からないので、全ての入力される新たな
「情報」をインタフェースユニット51でユーザーが提
示を受ける毎に上述したユーザーによる教師信号の入力
は必要であるが、随時実施する学習を通じてやがてユー
ザーに適応し、ユーザーの求める「情報」を優先的に提
示することができる。
As described above, the information filter device of the present invention can be adapted to the user through higher learning and can preferentially present the "information" desired by the user. Naturally, in the initial state in which learning is not performed, the learning unit 52 does not know what “information” the user needs. Each time the user receives the presentation, the above-described input of the teacher signal by the user is necessary. However, the user can adapt to the user through learning that is performed as needed, and can preferentially present the “information” requested by the user.

【0062】なお、ユーザーの求める「情報」を優先的
に提示するとは、より具体的な使用例で述べれば、ある
「情報」データベースの母集団Aを特定のキーワードで
検索して「情報」の検索集合Bを得たとしても、当該検
索集合Bの「情報」の全てがユーザーにとっては必要で
あるとは限らないし、またユーザーにとっては「情報」
の全てが必要であってもその必要順位は当然存在するこ
とを前提としている。よって、必要から順に不要、ある
いはその必要順位に従って、インタフェースユニット5
1でユーザーに順に提示することを、ユーザーの求める
「情報」を優先的に提示することを意味する。
It should be noted that, as a more specific example of use, the "information" desired by the user is preferentially presented, and the population A of a certain "information" database is searched for with a specific keyword to search for "information". Even if the search set B is obtained, not all of the “information” of the search set B is necessary for the user, and the “information” for the user.
It is assumed that even if all are required, the required order naturally exists. Therefore, the interface unit 5 is unnecessary in order from the necessity, or according to the necessity order.
Presenting to the user in order by 1 means to preferentially present "information" requested by the user.

【0063】さて、本発明において重要な点は、いかに
必要性信号(或「情報」が必要であったとの教師信号)
を計算するかである。
Now, the important point in the present invention is how much a need signal (or a teacher signal that "information" was needed).
Is to calculate.

【0064】好ましい実施の形態では、必要性信号は概
念的に次のような量として計算される。
In the preferred embodiment, the need signal is conceptually calculated as the following quantity:

【0065】上述べた如く、入力された「情報」にキー
ワードが添付されている場合を考える。一人のユーザー
を考えると、そのユーザーが必要としている「情報」に
高い頻度または確率で付いているキーワード集合Aと、
不要としている「情報」に高い頻度または確率で付いて
いるキーワード集合Bと、さらにはいずれにもよく付
く、または付かないキーワード集合Cとを考えることが
できる。
As described above, consider a case where a keyword is attached to the input "information". Considering one user, the keyword set A that is attached to the "information" that the user needs with high frequency or probability,
It is possible to consider a keyword set B that is attached to unnecessary "information" with high frequency or probability, and a keyword set C that is often attached or not attached to any of them.

【0066】したがって、前記キーワード集合Aに属す
るキーワードには正の数値を、前記キーワード集合Bに
属するキーワードには負の値を、前記キーワード集合C
に属するキーワードには値0をそれぞれ割り振る。
Therefore, the keywords belonging to the keyword set A have a positive numerical value, the keywords belonging to the keyword set B have a negative value, and the keyword set C has a negative value.
The value 0 is assigned to the keywords belonging to.

【0067】そして、新たに入力された「情報」につい
ている1つ以上のキーワードについてそれぞれが前記キ
ーワード集合A、B、Cのどのキーワードグループに属
するかを判定し、前記割り振られた値を積算するように
構成する。
Then, it is determined which one of the keyword sets A, B, and C belongs to each of the one or more keywords included in the newly input "information", and the assigned values are integrated. To configure.

【0068】このように構成すれば、前記新たに入力さ
れた「情報」に付いていた複数のキーワードを、キーワ
ード集合Aに属するキーワードが数多く含まれた「情
報」(ユーザーが必要とする可能性の高い情報)に対し
ては大きな正の値を示し、キーワード集合Bに属するキ
ーワードが数多く付いている「情報」(ユーザーが不要
とする可能性の高い情報)に対しては大きな負の値を示
す数値に変換することができる。
According to this structure, the plurality of keywords attached to the newly input "information" are included in the "information" (the possibility that the user may need it) including many keywords belonging to the keyword set A. High information) and a large negative value for "information" (information that is likely to be unnecessary by the user) with many keywords belonging to the keyword set B. It can be converted into the numerical value shown.

【0069】こうして、前記数値を用いてユーザーの必
要性に予測することができる。本発明では、提示した
「情報」とその「情報」に関するユーザーの必要/不要
の評価とからキーワード(キーワード共起を含む)への
値の割り振りを自動的に行い精度の高い必要性信号の計
算を実現し、精度高く必要性の高い順に「情報」を並べ
変えることを実現している。
In this way, it is possible to predict the necessity of the user by using the numerical value. In the present invention, values are automatically assigned to keywords (including keyword co-occurrence) based on the presented “information” and the user's necessity / unnecessity evaluation regarding the “information”, and a highly accurate necessity signal is calculated. Has been realized, and "information" has been rearranged in the order of high accuracy and high necessity.

【0070】そのために、実施の形態1では、「情報」
に付けられた複数のキーワードを一つのベクトルに変換
し、ユーザーが必要とした場合と不要とした場合につい
て、別々に前記ベクトルの自己相関行列を計算してい
る。ユーザーが必要と答えた「情報」についていたキー
ワードから作られた自己相関行列MYを用いて、ベクト
ルVの長さSYを と計算する。
Therefore, in the first embodiment, "information"
A plurality of keywords attached to is converted into one vector, and the autocorrelation matrix of the vector is calculated separately for the case where the user needs it and the case where it is not needed. The length SY of the vector V is calculated using the autocorrelation matrix MY created from the keywords attached to the "information" to which the user has answered. Is calculated.

【0071】なお、以下、必要と答えた「情報」につい
ていたキーワードから作られた自己相関行列MYを「肯
定メトリック信号」、不要と答えた情報についていたキ
ーワードから作られた自己相関行列MNを「否定メトリ
ック信号」と呼び、長さSYを肯定信号と呼ぶ。
In the following description, the autocorrelation matrix MY made from the keywords associated with the "information" that is required is "affirmative metric signal", and the autocorrelation matrix MN made from the keywords associated with the information that is not required is "positive. It is called a "negative metric signal" and the length SY is called a positive signal.

【0072】この長さSYは、ベクトルVの元となった
複数のキーワードの中に、ユーザーが必要とする「情
報」によく含まれているキーワードが数多く含まれてい
れば、長さSYは大きな正の値をとり、そうでない場合
には0に近い値をとるから、必要性信号を計算する上で
有効である。
The length SY is the length SY if a large number of keywords that are often included in the "information" required by the user are included in the plurality of keywords that are the source of the vector V. It takes a large positive value, and otherwise takes a value close to 0, which is effective in calculating the need signal.

【0073】本発明は、以下に図1を用いて詳細説明す
るように、さらに工夫を重ねて、精度の高い必要性信号
の計算を実現している。
As will be described in detail below with reference to FIG. 1, the present invention has been further devised to realize highly accurate calculation of the necessity signal.

【0074】図1を用いて、図2に示した情報フィルタ
リングユニット50に相当するブロックと、図2に示し
た学習ユニット52に相当するブロックについて、機能
単位を説明しておく。
The functional units of the block corresponding to the information filtering unit 50 shown in FIG. 2 and the block corresponding to the learning unit 52 shown in FIG. 2 will be described with reference to FIG.

【0075】まず、情報フィルタリングユニット50に
相当するブロックの構成を説明する。
First, the structure of a block corresponding to the information filtering unit 50 will be described.

【0076】情報フィルタリングユニット50は、個々
の「情報」につけられた複数のキーワード(正確には、
分類コードを含む文字列)をベクトルに変換する部分
と、ユーザーがどんな「情報」を必要/不要としたとい
う履歴を表現した肯定メトリック信号及び否定メトリッ
ク信号を用いてある種のスコアを表す肯定信号と否定信
号を計算する部分と、この肯定信号と否定信号とから
「情報」の必要性をよく反映する必要性信号を計算する
部分と、この必要性信号の大きい順に情報を並べ変える
部分からなる。以下、情報フィルタリングユニット50
に相当するブロックの構成を、図1に即して説明する。
The information filtering unit 50 has a plurality of keywords (to be exact,
A part that converts a character string containing a classification code) into a vector, and an affirmative signal that represents a certain score by using a positive metric signal and a negative metric signal that represent the history of what "information" the user needed / needed And a negative signal, a part that calculates a need signal that well reflects the need for "information" from this positive signal and a negative signal, and a part that rearranges information in descending order of this need signal. . Hereinafter, the information filtering unit 50
The configuration of the block corresponding to will be described with reference to FIG.

【0077】図1において、1は「情報」に付けられた
キーワードなどの複数の文字列をベクトルに変換するベ
クトル生成部、2はキーワードなどの複数の文字列をベ
クトルに変換するための符号辞書信号を記憶した符号辞
書記憶部である。この符号辞書記憶部2に記憶された符
号辞書信号は、「情報」についているキーワードなどの
文字列Wを数字Cに変換する対応表をnofDCK個有するコ
ードブック
In FIG. 1, 1 is a vector generation unit for converting a plurality of character strings such as keywords attached to "information" into a vector, and 2 is a code dictionary for converting a plurality of character strings such as keywords into a vector. It is a code dictionary storage unit that stores signals. The code dictionary signal stored in the code dictionary storage unit 2 is a codebook having nofDCK correspondence tables for converting a character string W such as a keyword in “information” into a numeral C.

【0078】[0078]

【数1】 [Equation 1]

【0079】であり、ベクトル生成部1はキーワード数
信号nofKsとnofKs個のキーワード信号からなるキーワー
ド群信号Ks=(K[1],・・・,K[nofKs])とを
受けキーワード群信号Ksと前記符号辞書信号DCKを用い
てベクトル信号Vに変換する。3はスコア計算部で、ユ
ーザーに提示された「情報」を必要/不要と評価した結
果から計算された肯定メトリック信号MY、否定メトリ
ック信号MNを用いて、ベクトル生成部1で変換された
2つのベクトル信号Vの長さ、肯定信号SYと否定信号
SNに変換する。5は(nofDCK×nofDCK)行列である前
記肯定メトリック信号MYを記憶する肯定メトリック記
憶部、6は(nofDCK×nofDCK)行列である前記否定メト
リック信号MNを記憶する否定メトリック記憶部であ
る。8は判定パラメータ信号Cを記憶する判定パラメー
タ記憶部、7は前記肯定信号SYと前記否定信号SNを
受け前記判別パラメータ記憶部8から判定パラメータ信
号Cを読み出し必要性信号Nと信頼性信号Rを計算する
必要性計算部である。9は「情報」の本文である情報デ
ータDとキーワード数信号nofKsとキーワード群信号K
sと必要性信号Nと信頼性信号Rとを所定の手続きに従
って後述する未読データ記憶部10に書き込む味読デー
タ書き込み制御部、10は前記「情報」の本文である情
報データDと前記キーワード数信号nofKsと前記キーワ
ード群信号Ksと前記必要性信号Nと前記信頼性信号R
とからなる最大nofURD個の未読データ
The vector generating section 1 receives the keyword number signal nofKs and the keyword group signal Ks = (K [1], ..., K [nofKs]) consisting of nofKs keyword signals and the keyword group signal Ks. And the code dictionary signal DCK is used to convert into a vector signal V. Reference numeral 3 denotes a score calculation unit, which uses the positive metric signal MY and the negative metric signal MN calculated from the result of evaluating the "information" presented to the user as necessary / unnecessary, and converts the two values converted by the vector generation unit 1. The length of the vector signal V is converted into a positive signal SY and a negative signal SN. Reference numeral 5 is a positive metric storage unit that stores the positive metric signal MY that is a (nofDCK × nofDCK) matrix, and 6 is a negative metric storage unit that stores the negative metric signal MN that is a (nofDCK × nofDCK) matrix. Reference numeral 8 denotes a determination parameter storage unit that stores the determination parameter signal C, and 7 receives the positive signal SY and the negative signal SN, reads the determination parameter signal C from the determination parameter storage unit 8, and outputs the necessity signal N and the reliability signal R. This is the necessity calculation section for calculation. Reference numeral 9 is the text of "information", information data D, keyword number signal nofKs, and keyword group signal K
s, necessity signal N, and reliability signal R are written in an unread data storage unit 10 described later according to a predetermined procedure, and a tasting data writing control unit 10 is information data D which is the text of the "information" and the keyword number signal. nofKs, the keyword group signal Ks, the necessity signal N, and the reliability signal R
Up to nofURD unread data consisting of

【0080】[0080]

【数2】 [Equation 2]

【0081】を記憶する未読データ記憶部、13は最大
nofTD個の教師データ信号
Unread data storage unit for storing, 13 is maximum
nofTD teacher data signals

【0082】[0082]

【数3】 (Equation 3)

【0083】を記憶する教師データ記憶部である。次
に、図2で示したインタフェースユニット51のブロッ
クの構成を説明する。
This is a teacher data storage unit for storing. Next, the block configuration of the interface unit 51 shown in FIG. 2 will be described.

【0084】図1において、11は制御信号DOを受け
未読データ記憶部10から未読データ信号URD[1]
を読み出し、表示信号DDを出力し、その表示信号DD
がユーザーにとって必要か否かを示す教師信号Tをユー
ザーから受け、前記教師信号Tと前記未読データ信号U
RD[1]のキーワード数信号nofKs[1]とキーワー
ド群信号Ks[1]とを所定の手続きに従って教師デー
タ記憶部13に書き込む未読データ出力制御部でああ
る。
In FIG. 1, reference numeral 11 denotes the unread data signal URD [1] from the unread data storage unit 10 which receives the control signal DO.
Read out, output the display signal DD, and output the display signal DD
A teacher signal T indicating whether or not is necessary for the user, and the teacher signal T and the unread data signal U are received.
The unread data output control unit writes the keyword number signal nofKs [1] of RD [1] and the keyword group signal Ks [1] into the teacher data storage unit 13 according to a predetermined procedure.

【0085】次に、図2で示した学習ユニット52に相
当するブロックの構成を説明する。学習ユニット52
は、ユーザーから入力された教師信号Tを用いて肯定/
否定メトリック信号を修正するメトリック学習を行う部
分と、肯定/否定信号から必要性信号を計算するための
パラメータ、判定パラメータ信号、を修正する部分から
なり、各部分は学習制御部によって制御される。
Next, the structure of a block corresponding to the learning unit 52 shown in FIG. 2 will be described. Learning unit 52
Is affirmative using the teacher signal T input by the user.
The learning control unit controls the learning control unit. The learning control unit controls the negative metric signal by performing metric learning, and the positive / negative signal by which a parameter for calculating a necessity signal and a determination parameter signal are corrected.

【0086】図1に示したメトリック学習を行う部分の
構成は次のようである。図1において、19は肯定メト
リック記憶部5に記憶された肯定メトリック信号MYと
前記否定メトリック記憶部6に記憶された否定メトリッ
ク信号MNとを修正するメトリック学習部である。この
メトリック学習部19は、教師データ記憶部13から前
記教師データTDを読み出し、学習ユニット50のベク
トル生成部1と同じ機能である学習用ベクトル生成部2
0で複数のキーワードをベクトルに変換し、自己相関行
列を計算することで、肯定/否定メトリック信号を修正
する。
The configuration of the portion for performing metric learning shown in FIG. 1 is as follows. In FIG. 1, 19 is a metric learning unit that corrects the positive metric signal MY stored in the positive metric storage unit 5 and the negative metric signal MN stored in the negative metric storage unit 6. The metric learning unit 19 reads the teacher data TD from the teacher data storage unit 13 and has a learning vector generation unit 2 having the same function as the vector generation unit 1 of the learning unit 50.
A positive / negative metric signal is modified by converting multiple keywords into a vector at 0 and calculating the autocorrelation matrix.

【0087】判定パラメータ信号の学習を行う部分の構
成は次のようである。図1において、22は学習用肯定
信号計算部221と学習用否定信号計算部222とから
なる学習用スコア計算部である。この学習用スコア計算
部において、221は学習用ベクトル生成部20からの
学習用ベクトル信号を受け学習用肯定信号LSYを計算
する学習用肯定信号計算部、222は学習用ベクトル生
成部20からの学習用ベクトル信号を受け学習用否定信
号LSNを計算する学習用否定信号計算部である。21
は学習制御部14からの判定パラメータ学習制御信号P
LCを受けて所定の方法で判定パラメータ記憶部8の判
定パラメータ信号を書き換える判定面学習部、14は学
習開始信号LSを受けてスイッチ16、17、18とメ
トリック学習部19と学習用ベクトル生成部20と学習
用スコア計算部22と学習用否定信号計算部23と判定
面学習部21とを制御する学習制御部である。
The structure of the part for learning the judgment parameter signal is as follows. In FIG. 1, reference numeral 22 is a learning score calculation unit including a learning positive signal calculation unit 221 and a learning negative signal calculation unit 222. In this learning score calculation unit, reference numeral 221 denotes a learning positive signal calculation unit that receives the learning vector signal from the learning vector generation unit 20 and calculates a learning positive signal LSY, and 222 denotes learning from the learning vector generation unit 20. Is a learning negation signal calculation unit that receives the learning vector signal and calculates a learning negation signal LSN. 21
Is a determination parameter learning control signal P from the learning control unit 14.
A decision surface learning unit that receives the LC and rewrites the decision parameter signal of the decision parameter storage unit 8 by a predetermined method, 14 receives the learning start signal LS, and switches 16, 17, and 18, a metric learning unit 19, and a learning vector generation unit. 20 is a learning control unit that controls the learning score calculation unit 22, the learning negative signal calculation unit 23, and the determination surface learning unit 21.

【0088】以上のように構成された情報フィルタ装置
について、各ユニットごとに図面を用いてその動作を説
明する。
The operation of the information filter device configured as described above will be described for each unit with reference to the drawings.

【0089】情報フィルタ装置の好ましい初期状態の一
例は、肯定メトリック信号MYと否定メトリック信号M
Nとを(nofDCK×nofDCK)零行列、未読データ記憶部1
0の未読データURD[i]の全ての必要性信号N
[i](i=1,・・・,nofURD)を使用するハー
ドウエアが表現可能な最小の値Vmin、教師データ記
憶部13の教師データTD[j]の教師信号T[j]を
全て−1とした状態である。
An example of a preferable initial state of the information filter device is a positive metric signal MY and a negative metric signal M.
N and (nofDCK × nofDCK) zero matrix, unread data storage unit 1
All necessary signals N of unread data URD [i] of 0
The minimum value Vmin that can be represented by hardware using [i] (i = 1, ..., NofURD) and the teacher signal T [j] of the teacher data TD [j] in the teacher data storage unit 13 are all- It is in the state of 1.

【0090】最初に、情報フィルタリングユニット50
の動作を説明する。まず、情報データ入力端子100か
ら情報データDが入力され、キーワード数信号入力端子
101から情報データに付けられたキーワードの個数を
表すキーワード数信号nofKsが入力され、キーワード信
号入力端子102から複数のキーワードであるキーワー
ド群信号Ks=(K[1],K[2],・・・,K[no
fKs])が入力される。
First, the information filtering unit 50
Will be described. First, the information data D is input from the information data input terminal 100, the keyword number signal nofKs indicating the number of keywords attached to the information data is input from the keyword number signal input terminal 101, and a plurality of keywords are input from the keyword signal input terminal 102. Keyword group signal Ks = (K [1], K [2], ..., K [no
fKs]) is input.

【0091】ベクトル生成部1によってキーワード群信
号Ksは、文字列の集まりからベクトル信号Vへと変換
される。この変換によって、キーワード群信号の類似性
をベクトルの距離として計算できるようになる。ベクト
ル生成部1の動作を図3に示すフローチャートを参照し
ながら説明する。まず、キーワード数信号nofKsとキー
ワード群信号Ksを受けると(図3ステップ(イ))、
内部のベクトル信号V=(V[1],V[2],・・
・,V[nofDic])を(0,0,・・・,0)に、キー
ワードカウンタ信号iを1にセットする(同図ステップ
(ロ)、(ハ))。次に、辞書カウンタ信号jを0セッ
トした後辞書カウンタ信号jを1だけ増やす(同図ステ
ップ(ニ))。
The keyword group signal Ks is converted by the vector generation unit 1 into a vector signal V from a collection of character strings. By this conversion, the similarity of the keyword group signals can be calculated as the distance between the vectors. The operation of the vector generator 1 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. First, when the keyword number signal nofKs and the keyword group signal Ks are received (step (a) in FIG. 3),
Internal vector signal V = (V [1], V [2], ...
, V [nofDic]) is set to (0, 0, ..., 0), and the keyword counter signal i is set to 1 (steps (b) and (c) in the figure). Next, after the dictionary counter signal j is set to 0, the dictionary counter signal j is increased by 1 (step (d) in the figure).

【0092】次に、内部にnofDCK個の符号辞書信号DC
Kを有する辞書記憶部2から辞書カウンタjが指定する
キーワードと数字からなる符号辞書信号DCK[j]を
読み出し、符号辞書信号DCKの文字列部分W[j]と
i番目のキーワード信号K[i]とを比較する(同図ス
テップ(ホ))。両者が等しくない場合には、辞書カウ
ンタjを1だけ増やす(同図ステップ(ヘ))。両者が
一致するか、辞書カウンタjの値が辞書記憶部2に格納
された符号辞書信号の個数nofDiCと等しくなるまで図3
ステップ(ホ)〜(ト)の処理を繰り返す(同図ステッ
プ(ト))。
Next, there are nofDCK code dictionary signals DC internally.
The code dictionary signal DCK [j] consisting of the keyword and the number designated by the dictionary counter j is read from the dictionary storage unit 2 having K, and the character string portion W [j] of the code dictionary signal DCK and the i-th keyword signal K [i] are read. ] Are compared (step (e) in the figure). If they are not equal, the dictionary counter j is incremented by 1 (step (f) in the figure). Until both match or the value of the dictionary counter j becomes equal to the number of code dictionary signals stored in the dictionary storage unit nofDiC, FIG.
The processing of steps (e) to (g) is repeated (step (g) in the figure).

【0093】キーワード信号K[i]と等しいW[j]
が見つかると、ベクトル信号のj番目の成分V[j]を
1にし(同図ステップ(チ))、キーワードカウンタ信
号iを1だけ増やす(同図ステップ(リ))。以下、同
様の処理をキーワードカウンタ信号iがキーワード数信
号nofKsより大きくなるまで実行する(同図ステップ
(ヌ))。
W [j] equal to the keyword signal K [i]
Is found, the j-th component V [j] of the vector signal is set to 1 (step (h) in the figure), and the keyword counter signal i is increased by 1 (step (r) in the figure). Thereafter, similar processing is executed until the keyword counter signal i becomes larger than the keyword number signal nofKs (step (n) in the figure).

【0094】こうして、ベクトル生成部1において、文
字列信号からなるキーワード信号の集合体であるキーワ
ード群信号Ksは、0と1でコード化されたnofDCK個の
成分を持ったベクトル信号Vに変換される。
In this way, in the vector generating unit 1, the keyword group signal Ks, which is a set of keyword signals made up of character string signals, is converted into a vector signal V having nofDCK coded components of 0 and 1. It

【0095】次に、肯定信号計算部31は、キーワード
群信号Ksに過去にユーザーの必要とした情報に含まれ
ていたキーワードが数多く含まれる場合に、大きな値と
なる肯定信号SYを計算する。この目的のために、肯定
信号計算部31は、前記ベクトル信号Vを受けて、肯定
メトリック記憶部5から肯定メトリック信号MYを読み
出し、肯定信号SYを
Next, the affirmative signal calculating section 31 calculates an affirmative signal SY having a large value when the keyword group signal Ks includes a large number of keywords included in the information required by the user in the past. For this purpose, the affirmative signal calculator 31 receives the vector signal V, reads the affirmative metric signal MY from the affirmative metric memory 5, and outputs the affirmative signal SY.

【0096】[0096]

【数4】 (Equation 4)

【0097】と計算する。否定信号計算部32は、キー
ワード群信号Ksに過去にユーザーの不要とした情報に含
まれていたキーワードが数多く含まれる場合に、大きな
値となる否定信号SNを計算する。この目的のために、
否定信号計算部32は、否定メトリック記憶部6から否
定メトリック信号MNを読み出し、否定信号SNを
It is calculated as follows. The negative signal calculation unit 32 calculates the negative signal SN having a large value when the keyword group signal Ks includes a large number of keywords that were previously included in the information unnecessary by the user. For this purpose,
The negative signal calculation unit 32 reads the negative metric signal MN from the negative metric storage unit 6 and outputs the negative signal SN.

【0098】[0098]

【数5】 (Equation 5)

【0099】と計算する。肯定メトリック信号MYと否
定メトリック信号MNは、後述するようにキーワード群
信号Ksとユーザーの応答に基づいて決められる。本発
明では、このように計算された肯定信号SYと否定信号
SNを用いて、図9に示したように縦軸に肯定信号SY
をとり横軸に否定信号SNをとった2次元空間上の1点
に、情報データDを対応させることができる。この2次
元空間における情報データDの分布は、ユーザーが必要
とするもの(○で表示)は主に左上部に分布し、ユーザ
ーが不要とするもの(×で表示)は主に右下部に分布す
るようになる。したがって、図10に示したように適切
な係数Cを定めることにより、ユーザーが必要とる情報
データDと不要な情報データDとを分離できる。
It is calculated as follows. The positive metric signal MY and the negative metric signal MN are determined based on the keyword group signal Ks and the user's response as described later. In the present invention, the positive signal SY and the negative signal SN calculated in this way are used, and the positive signal SY is plotted on the vertical axis as shown in FIG.
The information data D can be associated with one point in the two-dimensional space where the horizontal axis is the negative signal SN. The distribution of the information data D in the two-dimensional space is mainly distributed in the upper left part when the user requires it (indicated by a circle), and mainly distributed in the lower right part when the user does not need it (indicated by a cross). I will be. Therefore, by defining an appropriate coefficient C as shown in FIG. 10, the information data D required by the user and the unnecessary information data D can be separated.

【0100】さらに、以下に述べるこの係数Cを用いて
計算される必要性信号Nは、上述の2次元空間で左上に
ある程、すなわち、必要性の高いと予測される情報デー
タDほど大きな値となる。したがって、必要性信号Nの
大きい順に情報データDを並べて提示すれば、ユーザー
は必要な情報を効率よく手に入れることができる。必要
性信号Nと直交する方向の信頼性信号Rは、大まかには
キーワード群信号Ksに含まれていたキーワードのうち
どのくらいのキーワード信号が辞書に含まれていたかを
示す信号である。したがって、この信頼性信号Rの大き
さは、情報フィルタが計算した必要性信号Nがどれだけ
信頼できるのかを示す。
Further, the necessity signal N calculated using the coefficient C described below has a larger value as it is at the upper left of the two-dimensional space, that is, the information data D predicted to be highly necessary. Becomes Therefore, if the information data D is arranged and presented in descending order of the necessity signal N, the user can obtain necessary information efficiently. The reliability signal R in the direction orthogonal to the necessity signal N is a signal indicating roughly how many keyword signals among the keywords included in the keyword group signal Ks are included in the dictionary. Therefore, the magnitude of the reliability signal R indicates how reliable the required signal N calculated by the information filter is.

【0101】次に、必要性計算部7は、前記肯定信号計
算部31から出力される前記肯定信号SYと前記否定信
号計算部32から出力される前記否定信号SNとを受
け、判定パラメータ記憶部8から判定パラメータ信号C
を読み出し、過去必要であった情報についていたキーワ
ードが多数あり、不要であった情報についていたキーワ
ードがほとんどない時に大きな値となる必要性信号Nを N=SY−C・SN と計算し、信頼性信号Rを R=C・SY+SN と計算する。
Next, the necessity calculation section 7 receives the positive signal SY output from the positive signal calculation section 31 and the negative signal SN output from the negative signal calculation section 32, and determines the decision parameter storage section. 8 to judgment parameter signal C
, And when there are many keywords with information needed in the past and there are few keywords with unnecessary information, the necessary signal N which becomes a large value is calculated as N = SY−C · SN, and the reliability is calculated. Calculate the signal R as R = C = SY + SN.

【0102】未読データ書き込み制御部9の動作を、図
4に示したフローチャートを参照しながら説明する。ま
ず、それぞれの入力端子から前記情報データDと前記キ
ーワード数信号nofKsと前記キーワード群信号Ksと受
け、必要性計算部7から前記必要性信号Nと前記信頼性
信号Rとを受け、未読データ部指示端子110から出力
する未読データ処理信号WIを0から1に変える(図4
ステップ(イ))。次に、i=1とし(同図ステップ
(ロ))、未読データ記憶部10に記憶された未読デー
タURD[i]の必要性信号N[i](i=1,・・
・,nofURD)を順次読み出し、前記必要性信号N
と比較し(同図ステップ(ハ))、前記必要性信号Nが
未読データURD[i]の必要性信号N[i]より大き
くなる(N≧N[i])最初の未読データの番号i1を
検出する(同図ステップ(ニ)(ホ))。
The operation of the unread data write control unit 9 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. First, the information data D, the keyword number signal nofKs, and the keyword group signal Ks are received from the respective input terminals, the necessity signal N and the reliability signal R are received from the necessity calculation section 7, and the unread data section is received. The unread data processing signal WI output from the instruction terminal 110 is changed from 0 to 1 (see FIG. 4).
Step (a)). Next, i = 1 is set (step (b) in the figure), and the necessity signal N [i] (i = 1, ...) Of the unread data URD [i] stored in the unread data storage unit 10 is set.
., NofURD) are sequentially read out, and the necessity signal N
(Step (c) in the figure), the necessity signal N becomes larger than the necessity signal N [i] of the unread data URD [i] (N ≧ N [i]). Is detected (step (d) (e) in the figure).

【0103】i1番目以降の未読データを URD[i+1]=URD[i] i=i1,・・・,nofURD と置き換え(同図ステップ(ヘ)〜(リ))、その後、
i1番目の未読データURD[i1]を N[i1] =N R[i1] =R nofKs[i1] =nofKs Ks[i1] =Ks D[i1] =D と前記必要性信号N等で置き換える(同図ステップ
(ヌ))。この置き換えが終了すると、未読データ部指
示端子110から出力する未読データ部指示信号WIを
0に戻し(同図ステップ(ル))、処理を終了する。
The i1 th and subsequent unread data are replaced with URD [i + 1] = URD [i] i = i1, ..., NofURD (steps (f) to (ri) in the figure), and then
The i1th unread data URD [i1] is replaced with N [i1] = NR [i1] = R nofKs [i1] = nofKs Ks [i1] = KsD [i1] = D and the necessity signal N and the like ( Step (nu) in the figure). When the replacement is completed, the unread data section instruction signal WI output from the unread data section instruction terminal 110 is returned to 0 (step (l) in the figure), and the process ends.

【0104】次に、未読データUDRを読みだし、ユー
ザーの応答(教師信号T)を付加して教師データ信号T
Dをつくるインターフェースユニット51について説明
する。インターフェースユニット51の動作を図5に示
したフローチャートを参照しながら説明する。
Next, the unread data UDR is read out, the response of the user (teacher signal T) is added, and the teacher data signal TDR is added.
The interface unit 51 that creates D will be described. The operation of the interface unit 51 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.

【0105】データ読み出し開始信号入力端子103か
ら、データ読み出し開始信号DOが入力される(図5ス
テップ(イ))。未読データ出力制御部11は、前記未
読データ記憶部10から1番目の未読データURD
[1]を読み出し(同図ステップ(ロ))、未読データ
の必要性信号N[1]が最小値Vminより大きい場合
には、未読データ信号URD[1]の情報信号D[1]
を表示情報信号DDとしてデータ表示端子104に出力
し、待機する(同図ステップ(ハ)、(ニ))。未読デ
ータの必要性信号N[1]が最小値Vminに等しい場
合には、表示情報信号DDを「データなし」としてデー
タ表示端子104に出力し、待機する(同図ステップ
(ホ))。
The data read start signal DO is input from the data read start signal input terminal 103 (step (a) in FIG. 5). The unread data output control unit 11 stores the first unread data URD from the unread data storage unit 10.
[1] is read (step (b) in the figure), and if the unread data need signal N [1] is larger than the minimum value Vmin, the information signal D [1] of the unread data signal URD [1] is read.
Is output to the data display terminal 104 as a display information signal DD and stands by (steps (c) and (d) in the figure). When the necessity signal N [1] of unread data is equal to the minimum value Vmin, the display information signal DD is output to the data display terminal 104 as "no data" and stands by (step (e) in the figure).

【0106】ユーザー(図示せず)は、データ表示装置
(図示せず)に表示された表示情報信号DDを見て、そ
れが必要な情報である場合には教師信号T=1、必要で
ない場合には教師信号T=0、処理を終了する場合には
教師信号T=−1として、教師信号入力端子105に返
す(同図ステップ(ヘ))。教師信号T=−1の場合、
処理を終了し、教師信号T≠−1の場合には(同図ステ
ップ(ト))、未読データ出力制御部11は、教師デー
タ記憶部13の(数2)で表わされる教師データを TD[i]=TD[i−1], i=2,・・・,nofTD と置き換え(同図ステップ(ル))、1番目の教師デー
タTD[1]を前記教師信号Tと前記未読データのキー
ワード数信号nofKs[1]とキーワード群信号Ks
[1]とを用いて T[1] =T TnofKs[1] =nofKs[1] TKs[1] =Ks[1] と置き換え(同図ステップ(ル)、(ヲ))、前記未読
データ記憶部10の未読データURDを URD[i]=URD[i+1], i=1,・・・,(nofURD−1) とし(同図ステップ(ワ)、(カ))、nofURD番目の未
読データの必要性信号を N[nofURD]=(最小値Vmin) とする(同図ステップ(ヨ)、(タ)、(レ))。
The user (not shown) sees the display information signal DD displayed on the data display device (not shown), and if it is the necessary information, the teacher signal T = 1, and if it is not necessary. Is returned to the teacher signal input terminal 105 with the teacher signal T = 0 and the teacher signal T = −1 when the processing is completed (step (f) in the figure). When the teacher signal T = −1,
When the processing is completed and the teacher signal T ≠ −1 (step (g) in the figure), the unread data output control unit 11 sets the teacher data represented by (Equation 2) in the teacher data storage unit 13 to TD [ i] = TD [i−1], i = 2, ..., NofTD (step (L) in the figure), and the first teacher data TD [1] is the keyword of the teacher signal T and the unread data. Number signal nofKs [1] and keyword group signal Ks
Using [1] and T [1] = T TnofKs [1] = nofKs [1] TKs [1] = Ks [1] (steps (l) and (wo) in the figure), storing the unread data The unread data URD of the part 10 is set to URD [i] = URD [i + 1], i = 1, ..., (NofURD-1) (steps (wa) and (f) in the figure), and the nofURD-th unread data The necessity signal is set to N [nofURD] = (minimum value Vmin) (steps (Yo), (ta), (re)).

【0107】次に、学習ユニット52の動作について図
6〜図8に示したフローチャートを参照しながら説明す
る。
Next, the operation of the learning unit 52 will be described with reference to the flow charts shown in FIGS.

【0108】図6に学習制御部14の動作の概略を示す
フローチャート示し、詳しく説明する。
FIG. 6 is a flow chart showing an outline of the operation of the learning control section 14, which will be described in detail.

【0109】図6において、まず、学習開始信号入力端
子106から学習開始信号LSが入力され、学習制御部
指示信号出力端子107から出力される学習制御部指示
信号LIを0から1に変え(図6ステップ(イ))、処
理中を示す。次に、スイッチ16とスイッチ17とスイ
ッチ18とをメトリック学習部19と学習用ベクトル生
成部20が接続する様に切り替える(同図ステップ
(ロ))。
In FIG. 6, first, the learning start signal LS is input from the learning start signal input terminal 106 and the learning control section instruction signal LI output from the learning control section instruction signal output terminal 107 is changed from 0 to 1 (see FIG. Six steps (a)) indicate that processing is in progress. Next, the switches 16, 17, and 18 are switched so that the metric learning unit 19 and the learning vector generation unit 20 are connected (step (b) in the figure).

【0110】次に、図7のステップ(ハ)に対応するメ
トリック学習部19を動作し(同図ステップ(ハ)、判
定面学習部21を動作させた後(同図ステップ
(ニ))、LIを0として(同図ステップ(ホ))、処
理を終了する。
Next, the metric learning unit 19 corresponding to step (c) in FIG. 7 is operated (step (c) in the figure, and the decision surface learning unit 21 is operated (step (d) in the figure), The LI is set to 0 (step (e) in the figure), and the process ends.

【0111】次に、メトリック学習部19がユーザーの
応答(教師信号T)とキーワード群信号Ksとを用い
て、肯定/否定メトリック信号を修正する動作を図7を
用いて説明する。
Next, the operation of the metric learning unit 19 for correcting the positive / negative metric signal using the user's response (teacher signal T) and the keyword group signal Ks will be described with reference to FIG.

【0112】図7は、メトリック学習部19の動作のフ
ローチャートであり、同図において、前記学習制御部1
4からメトリック学習制御信号MLCを受けた(図7ス
テップ(イ))メトリック学習部19は、肯定メトリッ
ク記憶部5から肯定メトリック信号MYを、否定メトリ
ック記憶部6から否定メトリック信号MNをそれぞれ読
み出す。
FIG. 7 is a flow chart of the operation of the metric learning unit 19, in which the learning control unit 1
The metric learning unit 19 that has received the metric learning control signal MLC from Step 4 (Step (A) in FIG. 7) reads the positive metric signal MY from the positive metric storage unit 5 and the negative metric signal MN from the negative metric storage unit 6, respectively.

【0113】次に、メトリック学習部19は、教師デー
タカウンタcの値を1にする(同図ステップ(ロ))。
次に教師データ記憶部13からc番目の教師データ信号
TD[c]を読み出し(同図ステップ(ハ))、教師デ
ータTD[c]の教師信号T[c]を調べる。前記教師
信号T[c]が−1でない場合(T≠−1)には(同図
ステップ(ニ))、教師データTD[c]のキーワード
数信号TnofKs[c]とキーワード群信号TKs[c]
とを出力する(同図ステップ(ホ))。前記教師データ
TD[c]のキーワード数信号TnofKs[c]とキーワ
ード群TKs[c]とを受けた学習用ベクトル生成部2
0は、前述の情報フィルタリングユニット50のベクト
ル生成部1と同様の動作を行い、学習用ベクトル信号L
Vを出力する(同図ステップ(ヘ))。メトリック学習
部19は、前記学習用ベクトル信号LVを受け、前記教
師データTD[c]の教師信号T[c]がT=1である
場合には(同図ステップ(ト))、肯定メトリック信号
MYを MY[i][j]=MY[i][j]+LV[i]・L
V[j] (ここで、i,j=1〜nofDiC)と修正する(同
図ステップ(チ))。
Next, the metric learning unit 19 sets the value of the teacher data counter c to 1 (step (b) in the figure).
Next, the c-th teacher data signal TD [c] is read from the teacher data storage unit 13 (step (c) in the figure), and the teacher signal T [c] of the teacher data TD [c] is checked. When the teacher signal T [c] is not −1 (T ≠ −1) (step (d) in the figure), the keyword number signal TnofKs [c] and the keyword group signal TKs [c] of the teacher data TD [c]. ]
And are output (step (e) in the figure). A learning vector generation unit 2 that receives the keyword number signal TnofKs [c] and the keyword group TKs [c] of the teacher data TD [c].
0 performs the same operation as the vector generation unit 1 of the information filtering unit 50 described above, and the learning vector signal L
V is output (step (f) in the figure). The metric learning unit 19 receives the learning vector signal LV, and when the teacher signal T [c] of the teacher data TD [c] is T = 1 (step (g) in the figure), the positive metric signal. Let MY be MY [i] [j] = MY [i] [j] + LV [i] .L
V [j] (where i, j = 1 to nofDiC) is corrected (step (h) in the figure).

【0114】この処理により、肯定メトリック信号MY
は、ユーザーが必要とした情報データDについていたキ
ーワード信号(複数)に対して大きな値を持つようにな
る。その結果、前述の肯定信号SYが、ユーザーが必要
とする情報データDに対して大きくなるようになる。否
定メトリック信号MNも以下のように同様の処理がなさ
れる。
By this processing, the positive metric signal MY
Has a large value with respect to the keyword signal (plurality) associated with the information data D required by the user. As a result, the above-mentioned affirmative signal SY becomes larger for the information data D required by the user. The same process is performed on the negative metric signal MN as follows.

【0115】前記教師データTD[c]の教師信号T
[c]がT=0である場合には、否定メトリック信号M
Nを MN[i][j]=MN[i][j]+LV[i]・L
V[j] (ここで、i,j=1〜nofDiC)と修正する(同
図ステップ(リ))。
Teacher signal T of the teacher data TD [c]
If [c] is T = 0, the negative metric signal M
Let N be MN [i] [j] = MN [i] [j] + LV [i] · L
V [j] (where i, j = 1 to nofDiC) is corrected (step (i) in the figure).

【0116】教師データカウンタの値を c=c+1 と1だけ増やす(同図ステップ(ヌ))。The value of the teacher data counter is incremented by 1 (c = c + 1) (step (n) in the figure).

【0117】以下、メトリック学習部19は、同様の動
作を、教師データTD[c]の教師信号T[c]がT
[c]=−1になるかまたはc=nofTDとなるまで
繰り返す。T[c]=−1またはc=nofTDとなる
と(同図ステップ(ヲ))、メトリック学習の処理を終
了し、メトリック学習制御信号MLCを学習制御部14
に送る。
Thereafter, the metric learning section 19 performs the same operation when the teacher signal T [c] of the teacher data TD [c] is T.
Repeat until [c] = − 1 or c = nofTD. When T [c] = − 1 or c = nofTD (step (ヲ) in the figure), the metric learning process ends, and the metric learning control signal MLC is sent to the learning control unit 14.
Send to

【0118】学習制御部14は、メトリック学習部19
からのメトリック学習制御信号MLCを受けて、スイッ
チ16を学習用ベクトル生成部20とスコア計算部22
とが接続するように切り替え、スイッチ17とスイッチ
18を学習用ベクトル生成部20と判定面学習部21と
が接続するように切り替える。学習制御部14は、判定
面学習制御信号PLCを判定面学習部21に送る。
The learning control unit 14 includes the metric learning unit 19
Receives the metric learning control signal MLC from the switch 16 and sets the switch 16 to the learning vector generation unit 20 and the score calculation unit 22.
The switches 17 and 18 are switched so that the learning vector generation unit 20 and the determination plane learning unit 21 are connected. The learning control unit 14 sends a determination plane learning control signal PLC to the determination plane learning unit 21.

【0119】次に、判定面学習部21について、図8を
用いて詳しく説明する。判定面学習部21は、図10に
示したように、肯定信号SYと否定信号SNを用いて2
次元空間上に表現されたユーザーが必要とする情報デー
タDとユーザーが不要とする情報データDとをもっとも
よく分離する係数Cを求めるものである。 この目的の
ために、図8に示したフローチャートに従って詳しく説
明する。
Next, the judgment surface learning section 21 will be described in detail with reference to FIG. The determination surface learning unit 21 uses the positive signal SY and the negative signal SN to determine 2 as shown in FIG.
The coefficient C that best separates the information data D required by the user and the information data D not required by the user expressed in the dimensional space is obtained. For this purpose, a detailed description will be given according to the flowchart shown in FIG.

【0120】まず、前記判定面学習制御信号PLCを受
けて(図8ステップ(イ))、教師データカウンタcの
値を1にする(同図ステップ(ロ))。教師データ記憶
部13からc番目の教師データ信号TD[c]を読み出
し(同図ステップ(ハ))、教師データTD[c]の教
師信号T[c]を調べる(同図ステップ(ニ))。前記
教師信号T[c]が−1でない場合(T≠−1)には、
教師データTD[c]のキーワード数信号TnofKs
[c]とキーワード群信号TKs[c]とを出力する
(同図ステップ(ホ))。前記教師データTD[c]の
キーワード数信号TnofKs[c]とキーワード群TKs
[c]とを受けた学習用ベクトル生成部20は、前述し
た情報フィルタリングユニット50のベクトル生成部1
と同様の動作を行い、学習用ベクトル信号LVを出力す
る。
First, upon receiving the judgment surface learning control signal PLC (step (a) in FIG. 8), the value of the teacher data counter c is set to 1 (step (b) in the figure). The c-th teacher data signal TD [c] is read from the teacher data storage unit 13 (step (c) in the figure), and the teacher signal T [c] of the teacher data TD [c] is checked (step (d) in the figure). . If the teacher signal T [c] is not −1 (T ≠ −1),
Keyword number signal TnofKs of teacher data TD [c]
[C] and the keyword group signal TKs [c] are output (step (e) in the figure). Keyword number signal TnofKs [c] of the teacher data TD [c] and keyword group TKs
The learning vector generation unit 20 that has received [c] is the vector generation unit 1 of the information filtering unit 50 described above.
The same operation is performed to output the learning vector signal LV.

【0121】学習用スコア計算部22は、前述した情報
フィルタリングユニット50のスコア計算部3と同様の
動作を行い、学習用肯定信号LSY[c]と学習用否定
信号LSN[c]とを出力し、判定面学習部21がそれ
を受ける(同図ステップ(ヘ))。前記学習用肯定信号
LSY[c]と前記学習用否定信号LSN[c]と教師
データTD[c]の教師信号T[c]と判定面学習用信
号TC[c]=(T[c],LSN[c],LSY
[c])を内部の記憶素子に記憶する(同図ステップ
(ト))。そして、教師データカウンタの値を c=c+1 と1だけ増やす(同図ステップ(チ))。
The learning score calculation section 22 performs the same operation as the score calculation section 3 of the information filtering unit 50 described above, and outputs the learning positive signal LSY [c] and the learning negative signal LSN [c]. The determination surface learning unit 21 receives it (step (f) in the figure). The learning positive signal LSY [c], the learning negative signal LSN [c], the teacher signal T [c] of the teacher data TD [c], and the determination surface learning signal TC [c] = (T [c], LSN [c], LSY
[C]) is stored in the internal storage element (step (g) in the figure). Then, the value of the teacher data counter is increased by c = c + 1 and 1 (step (h) in the figure).

【0122】以下、判定面学習部21は、同様の動作
を、教師データTD[c]の教師信号T[c]がT
[c]=−1になるかまたはc=nofTD+1となる
まで繰り返す(同図ステップ(リ))。T[c]=−1
またはc=nofTDとなると、学習用肯定信号LSY
[c]計算等の処理を終了する。
Thereafter, the judgment surface learning section 21 performs the same operation when the teacher signal T [c] of the teacher data TD [c] is T.
Repeat until [c] =-1 or c = nofTD + 1 (step (i) in the figure). T [c] =-1
Or, when c = nofTD, the learning positive signal LSY
[C] The processing such as calculation ends.

【0123】次に、判定面学習部21は、内部の記憶素
子に記憶された判定面学習用信号TC[c](c=1、
・・・)は、横軸をLSN[c]、縦軸をLSY[c]
とし、T[c]=1を○、T[c]=0を×で示すと、
図9に示すような分布となる。これらのうち、教師信号
T[c]=1であるものと前記教師信号T[c]=0で
あるものとが、図10に示したように最もよく分離でき
る判定パラメータCを、山登り法によって計算する(同
図ステップ(ヌ))。次に前記判定パラメータCを判定
パラメータ記憶部8に書き込み、学習制御部14に判定
面学習制御信号PLCを送り(同図ステップ(ル))、
処理を終了する。学習制御部14は、判定面学習部21
から判定面学習制御信号PLCを受け、学習制御部指示
信号を待機中を示す値にし、処理を終了する。
Next, the judgment surface learning section 21 determines the judgment surface learning signal TC [c] (c = 1, c = 1, stored in the internal storage element).
...), the horizontal axis is LSN [c] and the vertical axis is LSY [c].
When T [c] = 1 is represented by ○ and T [c] = 0 is represented by ×,
The distribution is as shown in FIG. Of these, the one where the teacher signal T [c] = 1 and the one where the teacher signal T [c] = 0 are determined by the hill-climbing method by the determination parameter C which can be separated best as shown in FIG. Calculate (step (nu) in the figure). Next, the judgment parameter C is written into the judgment parameter storage unit 8, and a judgment plane learning control signal PLC is sent to the learning control unit 14 (step (l) in the figure).
The process ends. The learning control unit 14 includes a determination surface learning unit 21
From the determination surface learning control signal PLC, the learning control unit instruction signal is set to a value indicating waiting, and the process ends.

【0124】図10に示したように、上述の2つのメト
リック信号を用いてキーワード群信号を肯定信号SYと
否定信号SNとで表される2次元空間上で、ユーザーが
必要とする情報は主に左上に、不要な情報は右下に分布
するようになる。したがって、上記ように適切な係数C
を用いて必要性信号をN=SY−C・SNとすれば、必
要性信号は、ユーザーが必要とする情報に対して大きな
値をとるようになる。
As shown in FIG. 10, in the two-dimensional space represented by the affirmative signal SY and the negative signal SN, the keyword group signal using the above two metric signals is the main information required by the user. In the upper left, unnecessary information will be distributed in the lower right. Therefore, as described above, the appropriate coefficient C
If the necessity signal is set to N = SY−C · SN by using, the necessity signal takes a large value for the information required by the user.

【0125】なお、判定パラメータCの計算方法とし
て、ここでは、山登り法を採用したが、判定面と学習用
必要性信号LNと学習用信頼性信号LRとの距離に基づ
いて構成されるコスト関数
Although the hill-climbing method is adopted here as the calculation method of the judgment parameter C, the cost function constructed based on the distance between the judgment surface and the learning necessity signal LN and the learning reliability signal LR.

【0126】[0126]

【数6】 (Equation 6)

【0127】を最大にする判定面パラメータCをニュー
トン法、挟み撃ち法などで求める方法であってもよい。
The determination surface parameter C that maximizes the above may be obtained by the Newton method, the pinching method, or the like.

【0128】また、肯定メトリック信号MYと否定メト
リック信号MNの学習を忘却の効果を入れた MY[i][j]=α・MY[i][j]+LV[i]
・LV[j] MN[i][j]=β・MN[i][j]+LV[i]
・LV[j] を用いてもよい結果が得られる。(ここで、αとβと
は、1より小さい正の数)さらに、文献「情報処理学会
技術報告、自然言語処理101−8(1994.5.2
7)」などに記載された文書からキーワード群信号とキ
ーワード数信号を生成するキーワード生成部を付加する
構成をとれば、キーワードが与えられていない情報に対
しても適用できる情報フィルタ装置を構成することがで
きる。
In addition, the effect of forgetting the learning of the positive metric signal MY and the negative metric signal MN is added. MY [i] [j] = αMY [i] [j] + LV [i]
LV [j] MN [i] [j] = βMN [i] [j] + LV [i]
Good results may be obtained using LV [j]. (Here, α and β are positive numbers smaller than 1.) Further, the document “Information Processing Society of Japan Technical Report, Natural Language Processing 101-8 (1994.5.2)
7) ", a keyword generating unit for generating a keyword group signal and a keyword number signal from a document described in""or the like is provided, so that an information filter device which can be applied to information to which no keyword is given is configured. be able to.

【0129】タイトルがつけられた情報については、タ
イトルを構成する単語をもってキーワードとし、キーワ
ード数信号とキーワード群信号を生成してもよい。
With respect to the information provided with a title, words constituting the title may be used as a keyword to generate a keyword number signal and a keyword group signal.

【0130】加えて、キーワード信号は、国際特許分類
番号など分類記号を含むようにもしても、本発明の構成
を変更する必要はなく、よい結果をえることができる。
In addition, even if the keyword signal includes a classification symbol such as an international patent classification number, it is not necessary to change the configuration of the present invention and a good result can be obtained.

【0131】また、本発明の実施の形態1では、未読デ
ータURDを1つずつ提示する場合について示したが、
表示装置(図示せず)の大きさによっては、複数の未読
データURDを同時に表示し、使用者が複数表示された
どの未読データに対して応答したのかが正しく情報フィ
ルタ装置に伝えられるような構成を取ることは容易であ
る。
In the first embodiment of the present invention, the case where the unread data URD is presented one by one has been described.
Depending on the size of the display device (not shown), a plurality of unread data URDs are displayed at the same time, and the information filter device can be correctly notified of which unread data the user has responded to. It is easy to take.

【0132】本発明の情報フィルタの根幹は、図7のフ
ローチャートのト、チ、リに示したように、ユーザーの
応答とキーワードとの関係をキーワードの同時出現に注
目した肯定メトリック信号MY、否定メトリック信号に
反映させ、この2つのメトリック信号を用いてキーワー
ド群信号を肯定信号SYと否定信号SNとに変換するこ
とで、キーワードという記号情報を距離の定義された空
間に射影したものである。これによって、キーワード群
の遠近を距離というアナログ尺度で評価することができ
るようになる。これを利用することにより、従来の技術
では必要か不要かの二者択一的な判定しかできなかった
必要性の評価が、ユーザーの必要性の順番に並べるとい
ったことが可能になる。
The basis of the information filter of the present invention is, as shown in the flow chart of FIG. 7, G, N, affirmative metric signal MY which focuses on the simultaneous appearance of the keywords regarding the relationship between the user's response and the keywords. By reflecting on the metric signal and converting the keyword group signal into the positive signal SY and the negative signal SN using these two metric signals, the symbol information of the keyword is projected onto the space in which the distance is defined. This makes it possible to evaluate the perspective of the keyword group on an analog scale called distance. By utilizing this, it is possible to arrange the necessity evaluation, which could only be determined as necessary or unnecessary in the conventional technology, in the order of the necessity of the user.

【0133】本発明の実施の形態1の情報フィルタ装置
によれば、ユーザーからの教師信号に基づいた学習によ
って、ユーザーの必要とする情報に対しては、必要性信
号が大きな値を取るようになり、その結果、表示装置等
のインターフェースユニットには、ユーザーにとって必
要性が高い情報が優先的に表示されるようになる。
According to the information filter device of the first embodiment of the present invention, the necessity signal takes a large value for the information required by the user by the learning based on the teacher signal from the user. As a result, the interface unit such as the display device preferentially displays information that is highly necessary for the user.

【0134】(実施の形態2)以下、本発明の第2の実
施の形態について、図面を参照しながら説明する。実施
の形態2は、実施の形態1の構成に辞書学習部を付加
し、辞書記憶部2に記憶された符号辞書信号DCKが使
用者に適応するように更新し、かつ肯定メトリック信号
MYと否定メトリック信号MNを単純な頻度分布に対応
するキーワードの自己相関行列から、情報が必要/不要
の出現するキーワードの確率分布を考慮したものへと改
良したものである。
(Embodiment 2) Hereinafter, a second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the second embodiment, a dictionary learning unit is added to the configuration of the first embodiment, the code dictionary signal DCK stored in the dictionary storage unit 2 is updated so as to be suitable for the user, and the positive metric signal MY is negated. The metric signal MN is improved from a keyword autocorrelation matrix corresponding to a simple frequency distribution to one in which the probability distribution of keywords in which information is required / unnecessary appears.

【0135】図11に本発明の実施の形態2の情報フィ
ルタ装置のブロック結線図を示すが、前述した本発明の
実施の形態1の情報フィルタ装置のブロック結線図と異
なる構成について詳細に説明する。
FIG. 11 is a block connection diagram of the information filter device according to the second embodiment of the present invention. The configuration different from the block connection diagram of the information filter device according to the first embodiment of the present invention will be described in detail. .

【0136】図11において、23は学習制御部14か
らの辞書学習信号DLCを受け辞書記憶部2の符号辞書
信号DCKを更新する辞書学習部、24は文字列Wと数
字Cがキーワード群信号Ksに含まれていたときに使用
者が情報データDを必要と解答した回数を示す肯定回数
PYと文字列Wがキーワード群信号Ksに含まれていた
ときに使用者が情報データDが不要と解答した回数を示
す否定回数PNとからなる表をnofFDCK個有する適応符
号辞書信号
In FIG. 11, 23 is a dictionary learning unit that receives the dictionary learning signal DLC from the learning control unit 14 and updates the code dictionary signal DCK of the dictionary storage unit 2, and 24 is a keyword group signal Ks in which the character string W and the numeral C are the keyword group signal Ks. When the keyword group signal Ks includes the affirmative number PY indicating the number of times that the user answered that the information data D is needed, the user answers that the information data D is unnecessary. Adaptive code dictionary signal having nofFDCK tables each of which has a negative number PN indicating the number of times

【0137】[0137]

【数7】 (Equation 7)

【0138】を記憶した適応符号辞書信号記憶部、25
は使用者が必要と答えた回数を示す全肯定回数信号NY
と不要と答えた回数を示す全否定回数信号NNを記憶す
る回数記憶部、26は肯定メトリック更新用の1次肯定
メトリック信号MY1を記憶する1次肯定メトリック記
憶部、27は否定メトリック更新用の1次否定メトリッ
ク信号MN1を記憶する1次否定メトリック記憶部、2
8は前記肯定回数信号と前記否定回数信号と前記1次肯
定メトリック信号MY1と前記1次否定メトリック信号
MN1とから改良された肯定メトリック信号MYと否定
メトリック信号MNを計算してそれぞれを肯定メトリッ
ク記憶部5と否定メトリック記憶部6に書き込むKDメ
トリック学習部である。
Adaptive code dictionary signal storage unit storing 25
Is the total affirmative number signal NY indicating the number of times the user answered that it is necessary.
And a number storage unit that stores the total negation number signal NN indicating the number of times that the answer is unnecessary, 26 is a primary positive metric storage unit that stores the primary positive metric signal MY1 for updating the positive metric, and 27 is a negative metric updating unit. Primary negative metric storage unit for storing the primary negative metric signal MN1, 2
Numeral 8 calculates an improved positive metric signal MY and negative metric signal MN from the positive number signal, the negative number signal, the primary positive metric signal MY1 and the primary negative metric signal MN1 and stores them as positive metric memory. It is a KD metric learning unit that writes to the unit 5 and the negative metric storage unit 6.

【0139】以上のように構成された情報フィルタ装置
について、図面を用いて動作を説明する。ただし、動作
が実施の形態1と同様の個所は説明を省略する。
The operation of the information filter device configured as described above will be described with reference to the drawings. However, description of the same operation as in the first embodiment will be omitted.

【0140】情報フィルタ装置の好ましい初期状態の一
例は、肯定メトリック信号MYと否定メトリック信号M
Nとを(nofDCK×nofDCK)零行列、未読データ記憶部1
0の未読データURD[i]の全ての必要性信号N
[i](i=1,・・・,nofURD)を使用するハー
ドウエアが表現可能な最小の値Vmin、教師データ記
憶部13の教師データTD[j]の教師信号T[j]を
全て−1、適応符号辞書信号の文字列Wを全てブラン
ク、数字Cを符号辞書信号FDCKの上から順に1、
2、・・・・、nofFDCK、肯定回数PYと否定回数PN
を0、適応符号辞書に対応して、符号辞書の文字列も全
てブランクとした状態である。
An example of a preferable initial state of the information filter device is a positive metric signal MY and a negative metric signal M.
N and (nofDCK × nofDCK) zero matrix, unread data storage unit 1
All necessary signals N of unread data URD [i] of 0
The minimum value Vmin that can be represented by hardware using [i] (i = 1, ..., NofURD) and the teacher signal T [j] of the teacher data TD [j] in the teacher data storage unit 13 are all- 1, all the character strings W of the adaptive code dictionary signal are blank, and the numeral C is 1, in order from the top of the code dictionary signal FDCK,
2, ..., nofFDCK, positive number PY and negative number PN
0, corresponding to the adaptive code dictionary, the character strings of the code dictionary are all blank.

【0141】まず、情報フィルタリングユニット50の
動作を説明する。上述の初期状態の場合、実施の形態1
に記載した通りの動作を情報フィルタリングユニット5
0は行い、入力されたキーワード数信号nofKs、キーワ
ード群信号Ks、情報データDから必要性信号N、信頼性
信号Rをともに0と計算し、未読データ記憶部10に格
納する。
First, the operation of the information filtering unit 50 will be described. In the case of the above-mentioned initial state, the first embodiment
The information filtering unit 5 performs the operation as described in
0 is performed, and the necessity signal N and the reliability signal R are calculated as 0 from the input keyword number signal nofKs, the keyword group signal Ks, and the information data D, and stored in the unread data storage unit 10.

【0142】次に、インタフェースユニット51は、実
施の形態1と同じ動作を行い、使用者の応答が付いた教
師データTDを教師データ記憶部13に送る。
Next, the interface unit 51 performs the same operation as in the first embodiment, and sends the teacher data TD with the user's response to the teacher data storage unit 13.

【0143】学習ユニット52の動作は、まず、学習開
始信号入力端子106から学習開始信号LSが入力され
る。学習制御部14は、前記学習開始信号LSを受け
て、学習制御部指示信号出力端子107から出力される
学習制御部指示信号LIを0から1に変え、処理中を示
す。更に、辞書学習信号DLCを辞書学習部23に送
る。
As for the operation of the learning unit 52, first, the learning start signal LS is input from the learning start signal input terminal 106. Upon receiving the learning start signal LS, the learning control unit 14 changes the learning control unit instruction signal LI output from the learning control unit instruction signal output terminal 107 from 0 to 1 to indicate that processing is in progress. Further, it sends a dictionary learning signal DLC to the dictionary learning unit 23.

【0144】以下、図12に示したフローチャートを参
照しながら辞書学習部23の動作を説明する。まず、辞
書学習信号DLCを受けて(図12ステップ(イ))、
適応符号辞書記憶部24から適応符号辞書FDCKを最
大nofFDCKtmp個の適応符号信号を記憶できる適応符号信
号バッファに読み込み、回数記憶部25から全肯定回数
信号NYと全否定回数信号NNとを、1次肯定メトリッ
ク記憶部26から1次肯定メトリック信号MY1を、1
次否定メトリック信号記憶部27から1次否定メトリッ
ク信号MN1を読み出す(同図ステップ(ロ))。次に
内部の教師データカウンタcの値を1にし(同図ステッ
プ(ハ))、教師信号記憶部13から教師データTD
[c]を読み出し(同図ステップ(ニ))、その教師信
号T[c]が−1であるか否かを判定する(同図ステッ
プ(ホ))。
The operation of the dictionary learning unit 23 will be described below with reference to the flowchart shown in FIG. First, upon receiving the dictionary learning signal DLC (step (a) in FIG. 12),
The adaptive code dictionary FDCK is read from the adaptive code dictionary storage unit 24 into an adaptive code signal buffer capable of storing a maximum of nofFDCKtmp adaptive code signals. The primary positive metric signal MY1 is stored in the positive metric storage unit 26 as 1
The primary negative metric signal MN1 is read from the secondary negative metric signal storage unit 27 (step (b) in the figure). Next, the value of the internal teacher data counter c is set to 1 (step (c) in the figure), and the teacher data TD is stored in the teacher signal storage unit 13.
[C] is read (step (d) in the figure), and it is determined whether the teacher signal T [c] is -1 (step (e) in the figure).

【0145】T[c]≠−1の場合、以下の処理を行
う。まず、内部のキーワード数カウンタiの値を1にセ
ットし(同図ステップ(ヘ))、適応符号辞書カウンタ
jの値を1にセットする(同図ステップ(ト))。次
に、前記文字列W[j]がブランクであるかないかを判
定し(同図ステップ(チ))、ブランクである場合に
は、前記文字列W[j]を前記キーワード信号TK
[i]で置き換える(同図ステップ(リ))。ブランク
でない場合には、教師データTD[c]のi番目のキー
ワード信号TK[i]とj番目の適応符号辞書信号FD
CK[j]の文字列W[j]とを比較する(同図ステッ
プ(ヌ))。
If T [c] ≠ -1, the following processing is performed. First, the value of the internal keyword number counter i is set to 1 (step (f) in the figure), and the value of the adaptive code dictionary counter j is set to 1 (step (g) in the figure). Next, it is determined whether or not the character string W [j] is blank (step (h) in the figure). If it is blank, the character string W [j] is converted to the keyword signal TK.
Replace with [i] (step (i) in the figure). If not blank, the i-th keyword signal TK [i] of the teacher data TD [c] and the j-th adaptive code dictionary signal FD
The character string W [j] of CK [j] is compared (step (nu) in the figure).

【0146】前記文字列W[j]がブランクの場合、ま
たは、ブランクでなくかつ前記キーワード信号TK
[i]と前記文字列W[j]が一致した場合、T[c]
の値に応じて以下の処理を行う。T[c]=1の場合
(同図ステップ(ル))、全肯定信号NYに1を加え
(同図ステップ(ヲ))、適応符号辞書信号FDCK
[j]の肯定回数PY[j]に1を加える(同図ステッ
プ(ワ))。T[c]≠1、これはT[c]=0の場合
であるが、全否定信号NNに1を加え(同図ステップ
(カ))、適応符号辞書信号FDCK[j]の否定回数
PN[j]に1を加える(同図ステップ(ヨ))。
If the character string W [j] is blank, or if it is not blank and the keyword signal TK
If [i] matches the character string W [j], T [c]
The following processing is performed according to the value of. When T [c] = 1 (step (l) in the figure), 1 is added to all the positive signals NY (step (ス テ ッ プ) in the figure), and the adaptive code dictionary signal FDCK is obtained.
One is added to the positive number PY [j] of [j] (step (W) in the figure). T [c] ≠ 1, which is the case where T [c] = 0, adds 1 to the total negation signal NN (step (f) in the figure), and calculates the number of denials PN of the adaptive code dictionary signal FDCK [j]. One is added to [j] (step (Y) in the figure).

【0147】前記W[j]がブランクでなくかつ前記キ
ーワード信号TK[i]と前記文字列W[j]が一致し
ない場合、適応符号辞書カウンタjの値を1増やす(同
図ステップ(タ))。適応符号辞書カウンタjの値が適
応符号辞書信号バッファに記憶できる適応符号信号の数
に1を加えた値nofFDCKtmp+1と比較する(同図ステップ
(レ))。適応符号辞書カウンタjの値が、nofFDCKtmp
+1以下の場合、文字列W[j]がブランクかどうかの判
定に戻る。
When W [j] is not blank and the keyword signal TK [i] does not match the character string W [j], the value of the adaptive code dictionary counter j is incremented by 1 (step (t) in the figure). ). The value of the adaptive code dictionary counter j is compared with a value nofFDCKtmp + 1 obtained by adding 1 to the number of adaptive code signals that can be stored in the adaptive code dictionary signal buffer (step (r) in the figure). If the value of the adaptive code dictionary counter j is nofFDCKtmp
In the case of +1 or less, the process returns to the determination whether the character string W [j] is blank.

【0148】それ以外の場合は、前記キーワードカウン
タiの値を1だけ増やす(同図ステップ(ソ))。
In other cases, the value of the keyword counter i is incremented by 1 (step (S) in the figure).

【0149】前記キーワードカウンタiの値が、前記教
師データTD[c]のキーワード数信号TnofKSに1を加
えた値TnofKs+1と比較して小さい場合(同図ステップ
(ツ))、辞書カウンタjを1にセットし、同様の処理
を行う。それ以外の場合、教師データカウンタcの値を
1だけ増やす(同図ステップ(ネ))。教師データカウ
ンタcの値と教師データ数nofTDに1を加えた値nofTD+1
とを比較し(同図ステップ(ナ))、教師データカウン
タcの値が小さい場合、次の教師データTD[c]を読
み出し同様の処理を行う。
When the value of the keyword counter i is smaller than the value TnofKs + 1 obtained by adding 1 to the keyword number signal TnofKS of the teacher data TD [c] (step (T) in the figure), the dictionary counter j Is set to 1 and the same processing is performed. In other cases, the value of the teacher data counter c is incremented by 1 (step (n) in the figure). The value of the teacher data counter c and the value obtained by adding 1 to the number of teacher data nofTD nofTD + 1
Are compared with each other (step (a) in the figure), and when the value of the teacher data counter c is small, the next teacher data TD [c] is read and the same processing is performed.

【0150】以上の処理が、全ての教師データTDに対
して行われる。次に、辞書学習部23は、各々の適応符
号辞書信号FDCK[j]に対し、キーワードコスト信
号KDを計算する。このキーワードコスト信号は、文字
列W[j]がキーワードとして有効であるか否かを判断
するために用いられる量である。
The above processing is performed for all the teacher data TD. Next, the dictionary learning unit 23 calculates the keyword cost signal KD for each adaptive code dictionary signal FDCK [j]. The keyword cost signal is an amount used to determine whether the character string W [j] is valid as a keyword.

【0151】ところで、使用者の不要な情報データDが
出現する確率 NN/(NY+NN) と比較して、文字列W[j]が付いている情報データD
が使用者にとって不要である場合の確率 PN[j]/(PY[j]+PN[j]) が大きく異なる場合に、大きくなるようものであれば、
文字列W[j]は、情報データDが使用者にとって不要
と判定する上で有効である。同様に、使用者の必要な情
報データDが出現する確率 NY/(NY+NN) と比較して、文字列W[j]が付いている情報データD
が使用者にとって必要である場合の確率 PY[j]/(PY[j]+PN[j]) が大きく異なる場合に、大きくなるようものであれば、
文字列W[j]は、情報データDが使用者にとって必要
と判定する上で有効である。
By the way, as compared with the probability NN / (NY + NN) that the unnecessary information data D of the user appears, the information data D with the character string W [j] is attached.
If the probability PN [j] / (PY [j] + PN [j]) is largely different when the probability is not necessary for the user,
The character string W [j] is effective in determining that the information data D is unnecessary for the user. Similarly, the information data D having the character string W [j] is compared with the probability NY / (NY + NN) that the information data D required by the user appears.
If the probability PY [j] / (PY [j] + PN [j]) is significantly different for the user,
The character string W [j] is effective in determining that the information data D is necessary for the user.

【0152】キーワードコスト信号KDは、この性質を
反映している量で有ればなんでもよいが、好ましい例の
一つとして、カルバックダイバージェンスと呼ばれる
The keyword cost signal KD may be any amount as long as it reflects this property, but as one preferable example, it is called Kullback divergence.

【0153】[0153]

【数8】 (Equation 8)

【0154】が考えられる。しかし、これは、そのまま
では、本情報フィルタ装置の初期状態など、全肯定回数
信号NY、全否定回数信号NN、肯定回数PY[j]、
否定回数PN[j]が0のときには、log()の計算がで
きない、 PY[j]+PN[j]≒1 を満たす適応符号辞書信号FDCK[j]のキーワード
コスト信号を過大評価する等不適切な場合がある。これ
を回避する好ましい実施の形態の一つは、キーワードコ
スト信号を
Is considered. However, this is as it is, such as the initial state of the information filter device, the total positive number signal NY, the total negative number signal NN, the positive number PY [j],
When the negated number PN [j] is 0, log () cannot be calculated, or the keyword cost signal of the adaptive code dictionary signal FDCK [j] that satisfies PY [j] + PN [j] ≈1 is overestimated. There is a case. One preferred embodiment that avoids this is to generate a keyword cost signal.

【0155】[0155]

【数9】 [Equation 9]

【0156】とするものである。ここで、εは0でのわ
り算、log0を避けるための小さな正の値を持つパラメー
タである。パラメータPCは、3程度の値とするとよ
い。
[0156] Here, ε is a parameter having a small positive value to avoid division by 0 and log0. The parameter PC may have a value of about 3.

【0157】次に、適応符号辞書信号FDCK[j]の
文字列W[j]と肯定回数PY[j]と否定回数PN
[j]とをキーワードコスト信号KDの大きい順に並べ
替える(同図ステップ(ラ))。このとき、適応符号辞
書FDCK[j]の数字C[j]には、最初の並び順が
残っている。これを利用して、1次肯定メトリック信号
MY1とC[j]から、C[i]、C[j]の値がとも
に符号辞書DCKの数nofDCKより小さい場合、 M[i][j]=MY1[C[i]][C[j]],
i,j=1、・・nofDCK その他の場合は、i=jの場合は、 M[i][i]=PY[C[i]], i,=1、・・
nofDCK i≠jの場合は、 M[i][j]=0, i,j=1、・・nofDCK とした上で、 MY1[i][j]=M[i][j]、i,j=1、・
・nofDCK と1次肯定メトリック信号MY1の置き換えを行う。1
次否定メトリック信号MN1に対しても、同様の置き換
えを行う(同図ステップ(ム))。
Next, the character string W [j] of the adaptive code dictionary signal FDCK [j], the positive number PY [j], and the negative number PN
[J] are rearranged in ascending order of the keyword cost signal KD (step (a) in the figure). At this time, the initial order remains in the number C [j] of the adaptive code dictionary FDCK [j]. Utilizing this, when the values of C [i] and C [j] are both smaller than the number of code dictionaries DCK nofDCK from the first-order positive metric signals MY1 and C [j], M [i] [j] = MY1 [C [i]] [C [j]],
i, j = 1, ... nofDCK In other cases, when i = j, M [i] [i] = PY [C [i]], i, = 1, ...
When nofDCK i ≠ j, M [i] [j] = 0, i, j = 1, ..., and nofDCK, and then MY1 [i] [j] = M [i] [j], i, j = 1, ...
• Replaces nofDCK with the primary positive metric signal MY1. 1
The same replacement is performed for the next negative metric signal MN1 (step (m) in the figure).

【0158】そして、適応符号辞書信号バッファ内の適
応符号辞書FDCK[j]の数字C[j]を C[j]=j、j=1、・・・、nofFCKtmp と置き換える。
Then, the number C [j] of the adaptive code dictionary FDCK [j] in the adaptive code dictionary signal buffer is replaced with C [j] = j, j = 1, ..., NofFCKtmp.

【0159】以上の処理を終えると、辞書学習部23
は、適応符号辞書バッファ内の適応符号辞書FDCKの
上位nofDCK個の文字列W[j]と数字C[j]を辞書記
憶部2に書き込み、適応符号辞書バッファ内の適応符号
辞書信号FDCK[j]の上位nofFDCK個を適応符号辞
書記憶部24に書き込み、全肯定回数信号NYと全否定
回数信号NNを回数記憶部25に書き込み、1次肯定メ
トリック信号MY1を1次肯定メトリック信号記憶部2
6に1次否定メトリック信号MN1を1次否定メトリッ
ク信号記憶部27に書き込む(同図ステップ(ウ))。
When the above processing is completed, the dictionary learning section 23
Writes the upper nofDCK character string W [j] and the number C [j] of the adaptive code dictionary FDCK in the adaptive code dictionary buffer into the dictionary storage unit 2, and outputs the adaptive code dictionary signal FDCK [j in the adaptive code dictionary buffer. No. FDCK of the above] are written in the adaptive code dictionary storage unit 24, the total positive count signal NY and the total negative count signal NN are written in the count storage unit 25, and the primary positive metric signal MY1 is written in the primary positive metric signal storage unit 2.
In step 6, the primary negative metric signal MN1 is written in the primary negative metric signal storage unit 27 (step (c) in the figure).

【0160】最後に、辞書学習信号DCLを学習制御部
14に戻して(同図ステップ(ヒ))、処理を終了す
る。
Finally, the dictionary learning signal DCL is returned to the learning control section 14 (step (H) in the figure), and the processing is terminated.

【0161】次に、前記学習制御部14は、スイッチ1
6とスイッチ17とスイッチ18とをメトリック学習部
19と学習用ベクトル生成部20が接続する様に切り替
える。前記学習制御部14は、KDメトリック学習部2
8にメトリック学習制御信号MLCを送る。
Next, the learning control unit 14 operates the switch 1
6, the switch 17 and the switch 18 are switched so that the metric learning unit 19 and the learning vector generation unit 20 are connected. The learning control unit 14 includes a KD metric learning unit 2
8, the metric learning control signal MLC is sent.

【0162】前記メトリック学習制御信号MLCを受け
たKDメトリック学習部28は、まず、1次肯定メトリ
ック記憶部26から1次肯定メトリック信号MY1を、
1次否定メトリック記憶部27から1次否定メトリック
信号MN1をそれぞれ読み出す。
Upon receiving the metric learning control signal MLC, the KD metric learning unit 28 first converts the primary positive metric signal MY1 from the primary positive metric storage unit 26 into
The primary negative metric signal MN1 is read from the primary negative metric storage unit 27, respectively.

【0163】次に、KDメトリック学習部28は、教師
データカウンタcの値を1にする。教師データ記憶部1
3からc番目の教師データ信号TD[c]を読み出し、
教師データTD[c]の教師信号T[c]を調べる。前
記教師信号T[c]が−1でない場合(T≠−1)に
は、教師データTD[c]のキーワード数信号TnofKs
[c]とキーワード群信号TKs[c]とを出力する。
前記教師データTD[c]のキーワード数信号TnofKs
[c]とキーワード群TKs[c]とを受けた学習用ベ
クトル生成部20は、前述した実施の形態1の情報フィ
ルタリングユニット50のベクトル生成部1と同様の動
作を行い、学習用ベクトル信号LVを出力する。KDメ
トリック学習部28は、前記学習用ベクトル信号LVを
受け、前記教師データTD[c]の教師信号T[c]が
T=1である場合には、1次肯定メトリック信号MY1
を MY1[i][j]=MY1[i][j]+LV[i]
・LV[j] (ここで、i,j=1〜nofDiC)と修正する。前
記教師データTD[c]の教師信号T[c]がT=0で
ある場合には、1次否定メトリック信号MN1を MN1[i][j]=MN1[i][j]+LV[i]
・LV[j] (ここで、i,j=1〜nofDiC)と修正する。教
師データカウンタの値を c=c+1 と1だけ増やす。
Next, the KD metric learning unit 28 sets the value of the teacher data counter c to 1. Teacher data storage 1
Read the c-th teacher data signal TD [c] from 3;
The teacher signal T [c] of the teacher data TD [c] is checked. If the teacher signal T [c] is not −1 (T ≠ −1), the keyword number signal TnofKs of the teacher data TD [c]
[C] and the keyword group signal TKs [c] are output.
The keyword number signal TnofKs of the teacher data TD [c]
The learning vector generation unit 20 receiving [c] and the keyword group TKs [c] performs the same operation as that of the vector generation unit 1 of the information filtering unit 50 according to the first embodiment, and obtains the learning vector signal LV. Is output. The KD metric learning unit 28 receives the learning vector signal LV, and when the teacher signal T [c] of the teacher data TD [c] is T = 1, the primary positive metric signal MY1.
MY1 [i] [j] = MY1 [i] [j] + LV [i]
Correction to LV [j] (where i, j = 1 to nofDiC). When the teacher signal T [c] of the teacher data TD [c] is T = 0, the primary negative metric signal MN1 is calculated as MN1 [i] [j] = MN1 [i] [j] + LV [i].
Correction to LV [j] (where i, j = 1 to nofDiC). The value of the teacher data counter is incremented by 1 (c = c + 1).

【0164】以下、KDメトリック学習部28は、同様
の動作を、教師データTD[c]の教師信号T[c]が
T[c]=−1になるかまたはc=nofTDとなるま
で繰り返す。T[c]=−1またはc=nofTDとな
ると、1次肯定メトリック信号MY1と1次否定メトリ
ック信号MN1の学習を終える。
Thereafter, the KD metric learning unit 28 repeats the same operation until the teacher signal T [c] of the teacher data TD [c] becomes T [c] = − 1 or c = nofTD. When T [c] = − 1 or c = nofTD, the learning of the primary positive metric signal MY1 and the primary negative metric signal MN1 ends.

【0165】次に、回数記憶部25から全肯定回数信号
NYと全否定回数信号NNを読み出し、1次肯定メトリ
ック信号MY1と1次否定メトリック信号MN1とを用
いて、肯定メトリック信号MYを計算する。
Next, the total positive count signal NY and the total negative count signal NN are read from the count storage section 25, and the positive metric signal MY is calculated using the primary positive metric signal MY1 and the primary negative metric signal MN1. .

【0166】こうして計算される肯定メトリック信号M
Y、否定メトリック信号MNは、キーワードコスト信号
KDと同様、計算される肯定信号SYと否定信号SN
が、使用者の不要な情報データDが出現する確率 NN/(NY+NN) と比較して、文字列W[j]が付いている情報データD
が使用者にとって不要である場合の確率 PN[j]/(PY[j]+PN[j]) が大きく異なる場合に、大きくなるようものであり、使
用者の必要な情報データDが出現する確率 NY/(NY+NN) と比較して、文字列W[j]が付いている情報データD
が使用者にとって必要である場合の確率 PY[j]/(PY[j]+PN[j]) が大きく異なる場合に、大きくなるようものであるとい
った性質を持っていれば、なんでもよい。これを満たす
好ましいのは、肯定メトリック信号MYを
The positive metric signal M calculated in this way
Y, the negative metric signal MN is a calculated positive signal SY and negative signal SN, like the keyword cost signal KD.
Is the probability that the user's unnecessary information data D appears NN / (NY + NN), and the information data D with the character string W [j]
Probability that PN [j] / (PY [j] + PN [j]) is large when the user does not need it. Probability that the necessary information data D of the user will appear. Information data D with a character string W [j] as compared with NY / (NY + NN)
If the probability PY [j] / (PY [j] + PN [j]) is significantly different for the user, it can be any value as long as it is large. It is preferable that the positive metric signal MY be satisfied.

【0167】[0167]

【数10】 (Equation 10)

【0168】と計算し、否定メトリック信号MNをThen, the negative metric signal MN is calculated as

【0169】[0169]

【数11】 [Equation 11]

【0170】と計算する。ここで、εは0でのわり算、
log0を避けるための小さな正の値を持つパラメータであ
る。
It is calculated as follows. Where ε is a division by 0,
It is a parameter with a small positive value to avoid log0.

【0171】そして、更新された1次肯定メトリック信
号MY1を1次肯定メトリック信号記憶部26に、更新
された1次否定メトリック信号MN1を1次否定メトリ
ック信号記憶部27に、新たに計算れた肯定メトリック
信号MYを肯定メトリック記憶部5へ、新たに計算され
た否定メトリック信号MNを否定メトリック記憶部6へ
書き込む。以上で、KDメトリック学習部28は、メト
リック学習の処理を終了し、メトリック学習制御信号M
LCを学習制御部14に送る。
Then, the updated primary positive metric signal MY1 is newly calculated in the primary positive metric signal storage unit 26, and the updated primary negative metric signal MN1 is newly calculated in the primary negative metric signal storage unit 27. The positive metric signal MY is written in the positive metric storage unit 5, and the newly calculated negative metric signal MN is written in the negative metric storage unit 6. As described above, the KD metric learning unit 28 ends the metric learning process, and outputs the metric learning control signal M
The LC is sent to the learning control unit 14.

【0172】学習制御部14は、KDメトリック学習部
28からのメトリック学習制御信号MLCを受けて、ス
イッチ16を学習用ベクトル生成部20とスコア計算部
22とが接続するように切り替え、スイッチ17とスイ
ッチ18を学習用ベクトル生成部20と判定面学習部2
1とが接続するように切り替える。学習制御部14は、
判定面学習制御信号PLCを判定面学習部21に送る。
Upon receipt of the metric learning control signal MLC from the KD metric learning unit 28, the learning control unit 14 switches the switch 16 so that the learning vector generation unit 20 and the score calculation unit 22 are connected, and the switch 17 The switch 18 is used as a learning vector generation unit 20 and a determination surface learning unit 2
1 so that it is connected. The learning control unit 14
The judgment plane learning control signal PLC is sent to the judgment plane learning section 21.

【0173】判定面学習部21の動作は、実施の形態1
と全く同じであるので、説明は繰り返さない。
The operation of the judgment surface learning unit 21 is the same as in the first embodiment.
Since this is exactly the same, the description will not be repeated.

【0174】一度、以上の処理が行われると、辞書記憶
部2の符号辞書が空でなくなるので、情報フィルタリン
グユニット50から出力される必要性信号N、信頼性信
号Rは、0でなくなり、使用者の必要性の高い情報デー
タが、未読データ記憶部10の上位に書き込まれるよう
になる。
Once the above processing is performed, the code dictionary of the dictionary storage unit 2 is not empty, so that the necessity signal N and the reliability signal R output from the information filtering unit 50 are not 0 and are used. The information data that is highly needed by the user is written in the upper level of the unread data storage unit 10.

【0175】以後、上記処理を繰り返すことにより、使
用者が必要とする情報か否かを判定するために有効なキ
ーワードが優先的に辞書記憶部2に記憶されるようにな
り、小規模な辞書であっても、精度の高い情報フィルタ
リングが可能となる。
After that, by repeating the above process, the effective keywords for determining whether or not the information is required by the user is preferentially stored in the dictionary storage unit 2, and a small dictionary is obtained. Even in this case, highly accurate information filtering becomes possible.

【0176】なお、判定パラメータCの計算方法とし
て、ここでは、山登り法を採用したが、実施の形態1と
同様、判定面と学習用必要性信号LNと学習用信頼性信
号LRとの距離に基づいて構成されるコスト関数を最大
にする判定面パラメータCをニュートン法、挟み撃ち法
などで求める方法であってもよい。さらに、簡便な方法
として、 C=tanθi ここで、 θi=0.5・π(i/90) i=1,・・・,90 の中から、T[c]=1である情報とT[c]=0であ
る情報をもっともよく分離できるCを選ぶと言う方法も
考えることができる。
Although the hill-climbing method is adopted here as the calculation method of the judgment parameter C, the distance between the judgment surface and the learning necessity signal LN and the learning reliability signal LR is the same as in the first embodiment. A method of obtaining the determination surface parameter C that maximizes the cost function configured based on the Newton method, the pinching method, or the like may be used. Further, as a simple method, C = tan θi Here, from among θi = 0.5 · π (i / 90) i = 1,..., 90, information in which T [c] = 1 and T [c] A method of selecting a C that can best separate the information of = 0 can also be considered.

【0177】また、1次肯定メトリック信号MY1と1
次否定メトリック信号MN1の学習を忘却の効果を入れ
た MY1[i][j]=α・MY1[i][j]+LV
[i]・LV[j] MN1[i][j]=α・MN1[i][j]+LV
[i]・LV[j] を用いてもよい結果が得られる。(ここで、αは、1よ
り小さい正の数)もしくは、MY1[i][j]または
MN1[i][j]のいずれかが一定値をこれた場合
に、 MY1[i][j]=MY1[i][j]/2 MN1[i][j]=MN1[i][j]/2 として、信号のオーバーフローを防ぐように構成するこ
とは、実施上好ましい。これは、適応符号辞書信号FD
CK[j]の肯定回数PY[j]と否定回数PN
[j]、および全肯定回数信号NYと全否定回数NNに
ついても同様である。
Also, the primary positive metric signals MY1 and 1
MY1 [i] [j] = α.MY1 [i] [j] + LV with learning effect of learning the next negative metric signal MN1
[I] · LV [j] MN1 [i] [j] = α · MN1 [i] [j] + LV
Good results can be obtained using [i] · LV [j]. (Where α is a positive number smaller than 1) or MY1 [i] [j] when either MY1 [i] [j] or MN1 [i] [j] has a constant value. = MY1 [i] [j] / 2 MN1 [i] [j] = MN1 [i] [j] / 2, and it is preferable from a practical point of view to prevent signal overflow. This is the adaptive code dictionary signal FD
Positive count PY [j] and negative count PN of CK [j]
[J], and the same applies to the total positive count signal NY and the total negative count NN.

【0178】さらに、文献「情報処理学会技術報告、自
然言語処理101−8(1994.5.27)」などに
記載された文書からキーワード群信号とキーワード数信
号を生成するキーワード生成部を付加する構成をとれ
ば、キーワードが与えられていない情報に対しても適用
できる情報フィルタ装置を構成することができる。
Further, a keyword generation unit for generating a keyword group signal and a keyword number signal from a document described in the document "Information Processing Society of Japan Technical Report, Natural Language Processing 101-8 (1994.5.27)" is added. With the configuration, it is possible to configure an information filter device that can be applied to information to which no keyword is given.

【0179】タイトルがつけられた情報については、タ
イトルを構成する単語をもってキーワードとし、キーワ
ード数信号とキーワード群信号を生成してもよい。
With respect to the information with a title, the words forming the title may be used as a keyword to generate a keyword number signal and a keyword group signal.

【0180】加えて、キーワード信号は、国際特許分類
番号など分類記号を含むようにもしても、本発明の構成
を変更する必要はなく、よい結果をえることができる。
In addition, even if the keyword signal includes a classification symbol such as an international patent classification number, it is not necessary to change the configuration of the present invention and a good result can be obtained.

【0181】また、本実施の形態では、未読データUR
Dを一つづつ提示する場合について示したが、表示装置
(図示せず)の大きさによっては複数の未読データUR
Dを同時に表示し、使用者がどの未読データURDにつ
いて応答したのかを正しく情報フィルタ装置に伝える構
成をとることは容易である。
Further, in the present embodiment, unread data UR
D is presented one by one, but depending on the size of the display device (not shown), a plurality of unread data URs may be displayed.
It is easy to display D at the same time and correctly inform the information filter device which unread data URD the user has responded to.

【0182】以上、本発明の実施の形態2の情報フィル
タの根幹は、キーワードの同時出現に注目したメトリッ
クを導入することにより、キーワードという記号情報を
距離の定義された空間に射影したことにある。これによ
って、キーワード群の遠近を距離というアナログ尺度で
評価することができるようになる。これを利用すること
により、従来の技術では必要か不要かの二者択一的な判
定しかできなかった必要性の評価が、ユーザーの必要性
の順番に並べるといったことが可能になる。
As described above, the essence of the information filter according to the second embodiment of the present invention is that the symbol information of the keyword is projected onto the space in which the distance is defined by introducing the metric focusing on the simultaneous appearance of the keywords. . This makes it possible to evaluate the perspective of the keyword group on an analog scale called distance. By utilizing this, it is possible to arrange the necessity evaluation, which could only be determined as necessary or unnecessary in the conventional technology, in the order of the necessity of the user.

【0183】本実施の形態による情報フィルタによれ
ば、ユーザーからの教師信号に基づいた学習によって、
ユーザーの必要とする情報に対しては、必要性信号が大
きな値を取るようになり、その結果、表示装置等には、
ユーザーにとって必要性が高い情報が優先的に表示され
るようになる。
According to the information filter of the present embodiment, learning based on the teacher signal from the user
For the information required by the user, the necessity signal takes a large value, and as a result, the display device, etc.
Information that is highly needed by users will be displayed preferentially.

【0184】(実施の形態3)以下、本発明の第3の実
施の形態について、図面を参照しながら説明する。実施
の形態3は、本発明の実施の形態1の情報フィルタ装置
の構成にデータベース再構築制御部、データベース読み
出し部及び適応データベース書き込み部等を付加し、情
報フィルタ装置データベース再構築装置としたもので、
実施の形態1のインタフェースユニット51、学習ユニ
ット52及び情報フィルタリングユニットの機能を用い
て使用者にとって必要な順にデータが並んだ使いやすい
適応データベースを提供するものである。
(Embodiment 3) Hereinafter, a third embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. The third embodiment is an information filter device database reconstruction device in which a database reconstruction control unit, a database reading unit, an adaptive database writing unit and the like are added to the configuration of the information filter device according to the first embodiment of the present invention. ,
By using the functions of the interface unit 51, the learning unit 52, and the information filtering unit of the first embodiment, an easy-to-use adaptive database in which data are arranged in the order necessary for the user is provided.

【0185】図13に本発明の実施の形態3のデータベ
ース再構築装置ブロック結線図を示し、以下に説明す
る。
FIG. 13 shows a block diagram of the database reconstructing device according to the third embodiment of the present invention, which will be described below.

【0186】図13において、60はデータベース記憶
部、61はデータベース記憶部60からデータを読み出
し情報フィルタ装置に適した形にデータを整形して出力
するデータベース読み出し部、62はデータベースの再
構築を制御するデータベース再構築制御部、63はスイ
ッチ、65は適応データベース記憶部、64は情報フィ
ルタリングユニットからの信号を一時的に保持し最終結
果を適応データ記憶部に書き込む適応データベース書き
込み部、200はデータベース再構築制御部62を制御
する制御信号入力端子、201は学習データ数信号を入
力する学習数信号入力端子である。その他のものは、実
施の形態1に記載した情報フィルタ装置と同一の構成で
あるので省略する。
In FIG. 13, reference numeral 60 is a database storage unit, 61 is a database read unit that reads data from the database storage unit 60 and shapes and outputs the data in a form suitable for an information filter device, and 62 controls reconstruction of the database. A database reconstruction control unit, 63 is a switch, 65 is an adaptive database storage unit, 64 is an adaptive database writing unit that temporarily holds the signal from the information filtering unit and writes the final result to the adaptive data storage unit, and 200 is a database reconstruction unit. A control signal input terminal for controlling the construction control unit 62, and 201 is a learning number signal input terminal for inputting a learning data number signal. The other components have the same configuration as the information filter device described in the first embodiment, and a description thereof will not be repeated.

【0187】以上のように構成されたデータベース再構
築装置の動作について説明する。まず、制御信号入力端
子200からデータベース再構築開始を示す制御信号 CDB=1 が入力され、学習数信号入力端子201から情報フィル
タ装置の学習回数を示す学習数信号LNが入力される。
データベース再構築制御部62は、データベース再構築
制御指示信号出力端子210から出力されるデータベー
ス再構築制御指示信号IRDを0から1に変え、処理中
であることを示す。データベース再構築制御部62は、
スイッチ63を情報フィルタリングユニット50と未読
データ記憶部10とを接続するように切り替える。デー
タベース再構築制御部62は、制御信号CDB(=1)
を受けて、データベース読み出し部61にデータベース
記憶部60に記憶されたデータの数を聞く。データベー
ス読み出し部60は、データベース記憶部60に記憶さ
れたデータの数を数えその結果をデータ数信号nofDとし
て、データベース再構築制御部62に送る。データベー
ス再構築制御部62は、適応データベース書き込み制御
部64内の未読データ数nofURDの内容をデータ数信号no
fDで置き換える。次にデータベース再構築制御部62
は、学習数信号LNを読み出しデータ数信号RDNとし
て、データベース読み出し部61に送る。
The operation of the database reconstructing apparatus configured as above will be described. First, a control signal CDB = 1 indicating the start of database reconstruction is input from the control signal input terminal 200, and a learning number signal LN indicating the number of learnings of the information filter device is input from the learning number signal input terminal 201.
The database restructuring control unit 62 changes the database restructuring control instruction signal IRD output from the database restructuring control instruction signal output terminal 210 from 0 to 1, indicating that the processing is in progress. The database reconstruction control unit 62
The switch 63 is switched to connect the information filtering unit 50 and the unread data storage unit 10. The database reconstruction control unit 62 receives the control signal CDB (= 1)
In response, the database reading unit 61 is asked about the number of data stored in the database storage unit 60. The database reading unit 60 counts the number of data stored in the database storage unit 60 and sends the result to the database reconstruction control unit 62 as a data number signal nofD. The database reconstruction control unit 62 displays the content of the unread data number nofURD in the adaptive database write control unit 64 as the data number signal no.
Replace with fD. Next, the database reconstruction control unit 62
Sends the learning number signal LN to the database reading unit 61 as the read data number signal RDN.

【0188】データベース読み出し部61は、学習数信
号LNを受けて、データベース記憶部60からLN個の
データを順次読み出し、必要な整形をして、情報フィル
タリングユニット50に送る。
The database reading unit 61 receives the learning number signal LN, sequentially reads LN data from the database storage unit 60, performs necessary shaping, and sends the data to the information filtering unit 50.

【0189】情報フィルタリングユニット50は、実施
の形態1に記載した動作を行い未読データ記憶部10に
格納する。
The information filtering unit 50 performs the operation described in the first embodiment and stores it in the unread data storage unit 10.

【0190】使用者は、インターフェースユニット51
を起動し、未読データ記憶部10に格納されたLN個の
未読データURDを順次読み出し、要不要を示す教師信号
Tを入力する。LN個の未読データについて入力が終わ
ると、使用者は学習開始信号入力端子106から学習開
始信号LSを入力し、情報フィルタ装置の学習を行う。
学習制御部指示信号出力端子107から出力される学習
制御部指示信号LIが学習の終了を示すように1から0
になると、データベース再構築制御部62は新たにLN
個のデータを読み出すように読み出しデータ数信号RD
Nをデータベース読み出し制御部61に送り、新たにL
N個のデータを情報フィルタリングユニット50を通し
並べ変える。
The user uses the interface unit 51
Is started, LN pieces of unread data URD stored in the unread data storage unit 10 are sequentially read, and a teacher signal T indicating necessity is input. After inputting the LN unread data, the user inputs the learning start signal LS from the learning start signal input terminal 106 to learn the information filter device.
The learning control unit instruction signal LI output from the learning control unit instruction signal output terminal 107 indicates 1 to 0 so as to indicate the end of learning.
Then, the database reconstruction control unit 62 newly sets the LN
Read data number signal RD so as to read individual data
N is sent to the database read control unit 61, and L is newly added.
The N pieces of data are rearranged through the information filtering unit 50.

【0191】使用者は、再び、インタフェースユニット
51を起動し、LN個の未読データURDを必要か不要か
を判断しながら、必要な情報が上位に来ているか否かを
確認し、情報フィルタ装置にさらに学習させるか否かを
決める。
The user again activates the interface unit 51, determines whether or not the LN unread data URDs are necessary and confirms whether or not the necessary information is in the upper order, and checks the information filter device. Decide whether or not to learn more.

【0192】情報フィルタ装置の性能が不十分で、さら
に学習させる場合には、使用者は、再び学習開始信号入
力端子106から学習開始信号LSが入力し、情報フィ
ルタ装置の学習を行う。
When the performance of the information filter device is insufficient and further learning is to be performed, the user inputs the learning start signal LS from the learning start signal input terminal 106 again to learn the information filter device.

【0193】情報フィルタ装置の性能が十分に上がり学
習が必要でなくなると、制御信号入力端子200からデ
ータベース再構築実行を示す制御信号 CDB=2 を入力する。データベース再構築制御部62は、まず、
スイッチ63を情報フィルタリングユニット50と適応
データベース書き込み部64とが接続するように切り替
える。次に、データベース再構築制御部62は、データ
ベース記憶部60に記憶されたデータ数nofD個のデータ
を読みだすように読み出しデータ数信号RDNをデータ
ベース読み出し部61に送る。データベース読み出し部
61は、nofD個のデータを順次読み出し、情報フィルタ
リングユニット50に送る。情報フィルタリングユニッ
ト50は、適応データベース書き込み部64の中のバッ
ファにデータを必要性に基づいて並べ替える。
When the performance of the information filter device is sufficiently improved and learning is no longer necessary, the control signal CDB = 2 indicating the database reconstruction execution is input from the control signal input terminal 200. The database reconstruction control unit 62 first
The switch 63 is switched so that the information filtering unit 50 and the adaptive database writing unit 64 are connected. Next, the database reconstruction control unit 62 sends a read data number signal RDN to the database reading unit 61 so as to read out the data of nofD data stored in the database storage unit 60. The database reading unit 61 sequentially reads the nofD number of data and sends them to the information filtering unit 50. The information filtering unit 50 sorts the data into a buffer in the adaptive database writing unit 64 based on need.

【0194】適応データベース書き込み部64は、書き
込まれたデータの数がnofDになると、バッファの内容を
適応データベース記憶部65に書き込み、書き込み終了
信号EWをデータベース再構築制御部62に送る。書き
込み終了信号EWを受けたデータベース再構築制御部6
2は、データベース再構築制御指示信号出力端子210
から出力されるデータベース再構築制御指示信号IRD
を1から0に変え、処理を終了する。
When the number of written data reaches nofD, the adaptive database writing unit 64 writes the contents of the buffer in the adaptive database storage unit 65 and sends the write end signal EW to the database reconstruction control unit 62. Database reconstruction control unit 6 receiving write end signal EW
2 is a database reconstruction control instruction signal output terminal 210
Restructuring control instruction signal IRD output from
Is changed from 1 to 0, and the process ends.

【0195】以上のようにデータベース再構築装置を構
成することにより、使用者にとって必要な順にデータが
並んだ使いやすい適応データベースを作ることができ
る。
By configuring the database reconstructing apparatus as described above, it is possible to create an easy-to-use adaptive database in which the data are arranged in the order required by the user.

【0196】なお、本実施の形態では、適応データベー
スは全体として元のデータベースと同じデータを持つよ
うにしたが、記憶装置のメモリ領域を節約するために、
適応データベースの内容をデータ間のリンク情報だけと
しても、同じ効果が得られる。
In the present embodiment, the adaptive database has the same data as the original database as a whole, but in order to save the memory area of the storage device,
Even if the contents of the adaptive database are only the link information between the data, the same effect can be obtained.

【0197】(実施の形態4)以下、本発明の第4の実
施の形態について、図面を参照しながら説明する。実施
の形態4は、実施の形態2の情報フィルタ装置の構成に
キーワード検索式生成部、キーワード評価信号ソート部
及びキーワード評価部等を加えることにより、ユーザー
に提示された「情報」について、必要/不要を解答する
だけで、必要な情報を検索する検索式を自動的に生成す
ることができるキーワード検索式生成装置を提供するも
のである。
(Embodiment 4) Hereinafter, a fourth embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the fourth embodiment, by adding a keyword search expression generating unit, a keyword evaluation signal sorting unit, a keyword evaluation unit, and the like to the configuration of the information filter device of the second embodiment, it is necessary / necessary for the “information” presented to the user. The present invention provides a keyword search expression generation device that can automatically generate a search expression for searching necessary information by simply answering "no need".

【0198】図14にそのキーワード検索式生成装置の
ブロック結線図を示し、以下に説明する。
FIG. 14 shows a block connection diagram of the keyword retrieval formula generating apparatus, which will be described below.

【0199】図14において、111はキーワード検索
式生成開始信号入力端子、112はキーワード検索式方
法切り替え信号入力端子、113はキーワード検索式信
号出力端子であり、30はメトリックの(i,j)成分の重
要性を評価するキーワード評価信号KWKD(i,j)を計
算するキーワード評価部、31は前記キーワード評価信
号を小さい順に並べ変えるキーワード評価信号ソート
部、32は並べ変えられたキーワード評価信号により適
応辞書信号を用いてキーワード検索式信号Eqに変換す
るキーワード検索式生成部である。その他のブロック
は、実施の形態2の情報フィルタ装置と同一構成である
ので説明を省略する。
In FIG. 14, 111 is a keyword search expression generation start signal input terminal, 112 is a keyword search expression method switching signal input terminal, 113 is a keyword search expression signal output terminal, and 30 is a metric (i, j) component. , A keyword evaluation unit for calculating a keyword evaluation signal KWKD (i, j), 31 is a keyword evaluation signal sorting unit that rearranges the keyword evaluation signals in ascending order, and 32 is adapted by the rearranged keyword evaluation signals. It is a keyword search formula generation unit that converts the keyword search formula signal Eq using a dictionary signal. The other blocks have the same configuration as the information filter device according to the second embodiment, and therefore their explanations are omitted.

【0200】以上のように構成されたキーワード検索式
生成装置の動作の前半のフローチャートを図15に、後
半の動作のフローチャートを3つの方法に対応して図1
6、17、18それぞれに示す。以下、これらの図を参
照しながら説明する。
FIG. 15 is a flowchart of the first half of the operation of the keyword search expression generating device configured as described above, and FIG. 1 is a flowchart of the latter half of the operation corresponding to three methods.
6, 17, and 18 respectively. Hereinafter, description will be given with reference to these drawings.

【0201】動作の前半について、図15を参照しなが
ら説明する。まず、キーワード検索式の生成を開始させ
るキーワード検索式生成開始信号EqGOがキーワード
生成開始信号入力端子111から入力される。
The first half of the operation will be described with reference to FIG. First, a keyword search expression generation start signal EqGO for starting the generation of the keyword search expression is input from the keyword generation start signal input terminal 111.

【0202】キーワード検索式生成開始信号EqGOを
受けたキーワード評価部30は、まず、回数記憶部25
から全肯定回数信号NYと全否定回数信号NNとを、1
次肯定メトリック記憶部26から1次肯定メトリック信
号MY1を、1次否定メトリック信号記憶部27から1
次否定メトリック信号MN1を読み出す(図15ステッ
プ(イ))。
Upon receiving the keyword search expression generation start signal EqGO, the keyword evaluation section 30 firstly outputs the number of times storage section 25.
From the total positive number signal NY and the total negative number signal NN to 1
The primary positive metric signal MY1 is output from the secondary positive metric storage unit 26 to 1 from the primary negative metric signal storage unit 27.
The next negative metric signal MN1 is read (step (a) in FIG. 15).

【0203】次に、キーワード評価部30は、今までに
情報フィルタ装置が提示した情報についてユーザーが必
要/不要の応答をしたかどうかを確認するために、全肯
定信号NYと全否定信号NNの和(NY+NN)を計算
し、さらに積NY・NN・(NY+NN)を計算する
(同図ステップ(ロ))。前記積が0であることは、情
報フィルタ装置はユーザーからどんな情報が必要であ
り、かつどんな情報が不要であるかを教えられていない
ことに対応するから、この場合、ユーザーの求めている
キーワード検索式を推定することはできない。そこで、
キーワード評価部30はキーワード検索式出力信号Eq
を Eq=(キーワード検索式不明) としてキーワード検索式信号出力端子113から出力し
処理を終了する(同図ステップ(ハ))。前記積NY・
NN・(NY+NN)が0でない場合には、キーワード
評価部30は、ユーザーが必要とした情報の割合と不要
とした割合を示す情報出現割合(Qyes、Qno)を Qyes=NY/(NY+NN) Qno =NN/(NY+NN) と計算する(同図ステップ(ニ))。
Next, the keyword evaluation section 30 checks the total positive signal NY and the total negative signal NN in order to confirm whether or not the user has made a necessary / unnecessary response to the information presented by the information filter device. The sum (NY + NN) is calculated, and the product NY.NN. (NY + NN) is calculated (step (b) in the figure). The fact that the product is 0 corresponds to that the information filter device is not informed by the user of what information is needed and what information is not needed, and in this case, the keyword requested by the user. The search formula cannot be estimated. Therefore,
The keyword evaluation unit 30 outputs the keyword search expression output signal Eq.
Is output from the keyword search expression signal output terminal 113 as Eq = (keyword search expression unknown), and the process ends (step (c) in the figure). The product NY
When NN · (NY + NN) is not 0, the keyword evaluation unit 30 sets the information appearance ratio (Qyes, Qno) indicating the ratio of information required by the user and the ratio of unnecessary information to Qyes = NY / (NY + NN) Qno. = NN / (NY + NN) is calculated (step (d) in the figure).

【0204】確率的に考えて、ユーザーが必要とした情
報に付いていた割合が前記Qyesより高いキーワード
は、ユーザーの必要とする情報を取り出す上で有効であ
ると推定できる。実施の形態2で説明したように、前記
1次肯定メトリック信号MY1と前記1次否定メトリッ
ク信号MN1には、対角成分にキーワード、非対角成分
に2つのキーワードの共起についてのユーザーが必要/
不要とした情報についての出現回数が記録されている
(以下、キーワードと2つのキーワードの共起をまとめ
てキーワードと表現する)。したがって、各成分につい
てQyes、Qnoと同様の割合の計算を行う。
Probabilistically, it can be presumed that the keyword having the ratio of the information required by the user higher than Qyes is effective in extracting the information required by the user. As described in the second embodiment, the first-order positive metric signal MY1 and the first-order negative metric signal MN1 require a user to co-occur with a keyword in a diagonal component and two keywords in a non-diagonal component. /
The number of appearances of unnecessary information is recorded (hereinafter, the keyword and the co-occurrence of two keywords are collectively referred to as a keyword). Therefore, the same ratios as Qyes and Qno are calculated for each component.

【0205】このために、まずカウンタiを0にセット
する(同図ステップ(ホ))。次にカウンタjを0にセ
ットする(同図ステップ(ヘ))。
For this purpose, the counter i is first set to 0 (step (e) in the figure). Next, the counter j is set to 0 (step (f) in the figure).

【0206】前記1次肯定メトリック信号MY(i,
j)と前記1次否定メトリック信号MN1(i,j)の
和(MY1(i,j)+MN1(i,j))を計算す
る。この和(MY1(i,j)+MN1(i,j))
は、そのキーワードが過去何回生じているかを示す値で
ある。この値が非常に小さい場合には、確率的にはあま
り意味がないと考えられる。ここではこの和(MY1
(i,j)+MN1(i,j))が3以上であれば、評
価に採用するものとする(同図ステップ(ト))。この
値(打ち切り値)は、3でなくとも別に構わないが、我
々の実験では3から4程度が実用上便利であることが分
かっている。
The primary positive metric signal MY (i,
j) and the first-order negative metric signal MN1 (i, j) (MY1 (i, j) + MN1 (i, j)) are calculated. This sum (MY1 (i, j) + MN1 (i, j))
Is a value indicating how many times the keyword has occurred in the past. If this value is very small, it is considered probabilistically meaningless. Here, this sum (MY1
If (i, j) + MN1 (i, j)) is 3 or more, it is adopted for evaluation (step (g) in the figure). This value (censoring value) does not have to be 3, but in our experiments it has been found that a value of 3 to 4 is practically convenient.

【0207】さて、この和(MY1(i,j)+MN1
(i,j))が3以上であれば、キーワード出現割合
(Pyes、Pno)を Pyes=(MY(i,j)+ε)/(MY(i,j)+
MN(i,j)+2ε) Pno =(MN(i,j)+ε)/(MY(i,j)+
MN(i,j)+2ε) 計算する(同図ステップ(チ))。ここで、εはPyes
とPnoが0にならないようにするための0に近い正の定
数である。
Now, this sum (MY1 (i, j) + MN1
If (i, j) is 3 or more, the keyword appearance ratio (Pyes, Pno) is calculated as Pyes = (MY (i, j) + ε) / (MY (i, j) +
MN (i, j) + 2ε) Pno = (MN (i, j) + ε) / (MY (i, j) +
MN (i, j) + 2ε) is calculated (step (h) in the figure). Where ε is Pyes
And Pno are positive constants close to 0 so that Pno does not become 0.

【0208】前記キーワード出現割合(Pyes、Pno)
と前記情報出現割合(Qyes、Qno)の違いを表す量と
して、肯定偏差信号VY(i,j)と否定偏差信号VN
(i,j)を VY(i,j)=Qyes・log(Qyes/Pyes)・ζ VN(i,j)=Qno ・log(Qno /Pno )・ζ ここで、 ζ=tanh[(MY(i,j)+MN(i,j))/3] である(同図ステップ(リ))。この係数ζは、出現頻
度の多いものを比較的重要視するための工夫である。値
3は、ここでは上で述べた打ち切り値と同じとした。必
要に応じて、打ち切りより大きくとってもよい。こうし
て計算される肯定(否定)偏差信号は必要(不要)な情
報に片寄って出現するキーワードについては、片寄りが
大きいほど負の小さな値になるという性質を持ってい
る。
[0208] The keyword appearance ratio (Pyes, Pno)
And a positive deviation signal VY (i, j) and a negative deviation signal VN as quantities representing the difference between the information appearance ratios (Qyes, Qno).
Let (i, j) be VY (i, j) = Qyes · log (Qyes / Pyes) · ζ VN (i, j) = Qno · log (Qno / Pno) · ζ where ζ = tanh [(MY ( i, j) + MN (i, j)) / 3] (step (i) in the figure). This coefficient ζ is a device for giving relatively high importance to those that frequently appear. The value 3 is the same as the censoring value described above. It may be larger than the censoring if necessary. The positive (negative) deviation signal calculated in this way has a property that a keyword that appears with a deviation to necessary (unnecessary) information has a smaller negative value as the deviation becomes larger.

【0209】和(MY1(i,j)+MN1(i,
j))が2以下であれば、前記肯定偏差信号VY(i,
j)と否定偏差信号VN(i,j)を VY(i,j)= 0 VN(i,j)= 0 とする(同図ステップ(ヌ))。
Sum (MY1 (i, j) + MN1 (i,
j)) is 2 or less, the positive deviation signal VY (i,
j) and the negative deviation signal VN (i, j) are set to VY (i, j) = 0 VN (i, j) = 0 (step (nu) in the figure).

【0210】以上の処理が終わると、カウンタjの値を
1だけ増やす(同図ステップ(ル)))。カウンタjの
値が1次肯定/否定メトリック信号の行の数未満である
と同様の処理を行い(同図ステップ(ヲ))、カウンタ
jの値が1次肯定・否定メトリック信号の行の数以上と
なると、カウンタiを一つだけ増やす(同図ステップ
(ワ))。カウンタiの値が1次肯定/否定メトリック
信号の行の数未満であると(同図ステップ(カ))、カ
ウンタjの値を0にリセットし(同図ステップ
(ヘ))、同様の処理を行い、カウンタiの値が1次肯
定・否定メトリック信号の行の数以上となる処理を終了
する。
When the above processing is completed, the value of the counter j is incremented by 1 (step (L) in the figure). When the value of the counter j is less than the number of rows of the primary positive / negative metric signal, the same processing is performed (step (o) in the figure), and the value of the counter j is the number of rows of the primary positive / negative metric signals. When the above is reached, the counter i is incremented by one (step (wa) in the figure). When the value of the counter i is less than the number of rows of the primary positive / negative metric signal (step (f) in the figure), the value of the counter j is reset to 0 (step (f) in the figure), and the same processing is performed. Then, the processing in which the value of the counter i becomes equal to or larger than the number of rows of the primary positive / negative metric signal is ended.

【0211】こうして得られた肯定偏差信号VY(i,
j)と否定偏差信号VN(i,j)とを、5つの値から
なるキーワード評価信号 KWKD(nofDiC*i+j)=(VY(i,j)+VN(i,
j),VY(i,j),VN(i,j)、i,j) として出力する。最後の2つは、もともとの1次肯定/
否定メトリックの成分がなんであるかを示すものであ
り、後にキーワードとの対応つけをするために必要なも
のである。
The positive deviation signal VY (i,
j) and the negative deviation signal VN (i, j), a keyword evaluation signal KWKD (nofDiC * i + j) = (VY (i, j) + VN (i,
j), VY (i, j), VN (i, j), i, j). The last two are the original primary affirmations /
It shows what the negative metric component is, and is necessary for later associating with a keyword.

【0212】キーワード評価信号ソート部31は、キー
ワード検索式生成方法切り替え信号入力端子からのキー
ワード検索式生成方法切り替え信号MCKWに応じて、
3つの方法でキーワード評価信号の並べ変えを行う(同
図ステップ(ヨ))。
The keyword evaluation signal sort section 31 responds to the keyword search expression generation method switching signal MCKW from the keyword search expression generation method switching signal input terminal in accordance with
The keyword evaluation signals are rearranged by three methods (step (Y) in the figure).

【0213】第1の方法(MCKW=1)は、必要な情
報によく付けられるキーワードだけを取り出す方法であ
り、そのフローチャートを図16に示す。第2の方法
(MCKW=2)は、不要な情報によく付けられるキー
ワードだけを取り出す方法であり、そのフローチャート
を図17に示す。第3の方法(MCKW=3)は、両者
を組み合わせた方法であり、そのフローチャートを図1
8に示す。以上、3つの方法を順番に説明する。
The first method (MCKW = 1) is a method for extracting only keywords often attached to necessary information, and its flowchart is shown in FIG. The second method (MCKW = 2) is a method for extracting only keywords often attached to unnecessary information, and a flowchart thereof is shown in FIG. The third method (MCKW = 3) is a method that combines both methods, and its flowchart is shown in FIG.
8 shows. Above, the three methods will be described in order.

【0214】図16に示した第1の方法は、キーワード
検索式生成方法切り替え信号MCKWが1の場合に選択
されるものであり、キーワード評価信号KWKDを、そ
の第2成分VY(i,j)について、小さい方から順に
並べ変える(図16ステップ(イ))。このように並べ
変えられたキーワード評価信号の第4、第5成分は、必
要な情報に限って大きな値をとるキーワードを指し示す
値である。そこで、キーワード信号ソート部は、この並
べ変えられたキーワード評価信号SKWKDをキーワー
ド検索式生成部32へと送る。
The first method shown in FIG. 16 is selected when the keyword search expression generation method switching signal MCKW is 1, and the keyword evaluation signal KWKD is converted into its second component VY (i, j). Are sorted in ascending order (step (a) in FIG. 16). The fourth and fifth components of the keyword evaluation signal rearranged in this way are values indicating a keyword having a large value only in the necessary information. Therefore, the keyword signal sorting unit sends the rearranged keyword evaluation signal SKWKD to the keyword search formula generating unit 32.

【0215】キーワード検索式生成方法切り替え信号M
CKWが1の場合には、キーワード検索式生成部32
は、適応符号辞書信号記憶部24から、ひとつの単位が
文字列(キーワード)Wとそれに対応する符号Cと肯定
回数PYと否定回数PNの4つからなる適応辞書信号F
DCKをFDCK[1]からFDCK[nofFDCK]まで
読みだす(同図ステップ(ロ))。
Keyword search expression generation method switching signal M
When CKW is 1, the keyword search expression generation unit 32
From the adaptive code dictionary signal storage unit 24, one unit is an adaptive dictionary signal F including a character string (keyword) W, a code C corresponding thereto, an affirmative number PY, and a negative number PN.
DCK is read from FDCK [1] to FDCK [nofFDCK] (step (b) in the figure).

【0216】キーワード検索式の項の数を設定する方法
には、手動による方法、自動で行う方法いずれも考える
ことができる。ここでは手動で行う方法を説明する。こ
の場合、項数信号入力端子114から項数信号TNが入
力される(同図ステップ(ハ))。
As a method of setting the number of terms in the keyword search formula, both a manual method and an automatic method can be considered. Here, a manual method will be described. In this case, the term number signal TN is input from the term number signal input terminal 114 (step (c) in the figure).

【0217】次に、キーワード検索式信号KWを0セッ
トする(同図ステップ(ニ))。項数カウンタcoun
tを1セットする(同図ステップ(ホ))。
Next, the keyword retrieval formula signal KW is set to 0 (step (d) in the figure). Term counter counter
1 is set for t (step (e) in the figure).

【0218】並べ変えられたキーワード評価信号SKW
KD(count)の第4成分iを読みだし、第i番目の
適応符号辞書信号FDCK[i]の文字列を第1キーワ
ードKW1へと変換、並べ変えられたキーワード評価信
号SKWKD(count)の第5成分jを読みだし、適
応符号辞書信号の第j番目の適応符号辞書信号FDCK
[j]の文字列を第2キーワードKW2へと変換する
(同図ステップ(ヘ)、(ト))。そして、キーワード
検索式信号を KW←(KW)or(KW1 and KW2) と置き換える(同図ステップ(チ))。
Rearranged keyword evaluation signal SKW
The fourth component i of KD (count) is read, the character string of the i-th adaptive code dictionary signal FDCK [i] is converted into the first keyword KW1, and the rearranged keyword evaluation signal SKWKD (count) is read. The 5th component j is read out and the j-th adaptive code dictionary signal FDCK of the adaptive code dictionary signal is read out.
The character string of [j] is converted into the second keyword KW2 (steps (f) and (g) in the figure). Then, the keyword search expression signal is replaced with KW ← (KW) or (KW1 and KW2) (step (h) in the figure).

【0219】項数カウンタを1だけ増やす(同図ステッ
プ(リ))。以下、同様の操作を、並べ変えられたキー
ワード評価信号SKWKD(2)、SKWKD(3)・・・
・SKWKD(TN)まで繰り返す(同図ステップ
(ヌ))。並べ変えられたキーワード評価信号SKWK
D(TN)まで上の処理を行いキーワード検索式信号K
Wを出力する。
The number counter is incremented by 1 (step (i) in the figure). Hereinafter, the same operation is performed by rearranging the keyword evaluation signals SKWKD (2), SKWKD (3) ...
・ Repeat until SKWKD (TN) (step (nu) in the figure). Rearranged keyword evaluation signal SKWK
Do the above processing up to D (TN) and perform keyword search expression signal K
Outputs W.

【0220】なお、項数打ち切りを自動で行う方法の一
つは、並べ変えに用いたキーワード評価信号が予め定め
られた値まで大きくなった時点で処理を打ち切る方法で
ある。自動で行うもう一つの方法は、学習に用いた情報
から必要な情報の全て(必要に応じて、90%、80%
などに設定してもよい)を取り出せるようになるまで、
処理を繰り返すという方法である。
Note that one of the methods for automatically stopping the number of terms is a method for stopping the processing when the keyword evaluation signal used for rearrangement reaches a predetermined value. The other automatic method is to use all the necessary information (90%, 80% if necessary) from the information used for learning.
Can be set to)
It is a method of repeating the process.

【0221】図17に示した第2の方法は、キーワード
検索式生成方法切り替え信号MCKWが2の場合に選択
されるものであり、キーワード評価信号KWKDを、そ
の第3成分VN(i,j)について、小さい方から順に
並べ変えるものである。以下、前述した第1の方法と同
様の処理を行い、orで結ばれたキーワード検索式KWを
得る。しかし、MCKW=2の場合は不要な情報を取り
出す検索式となっているから、最後にキーワード検索式
信号をその否定 KW ← !KW として処理を終わる(図17ステップ(ル))。
The second method shown in FIG. 17 is selected when the keyword search expression generation method switching signal MCKW is 2, and the keyword evaluation signal KWKD is converted into its third component VN (i, j). Is sorted in ascending order. Hereinafter, the same process as the first method described above is performed to obtain the keyword search expression KW connected by or. However, in the case of MCKW = 2, the search formula is such that unnecessary information is taken out. The process ends as KW (step (L) in FIG. 17).

【0222】図18に示した第3の方法は、キーワード
検索式生成方法切り替え信号MCKWが3の場合に選択
されるものであり、キーワード評価信号KWKDを、そ
の第1成分(VY(i,j)+VN(i,j))につい
て、小さい方から順に並べ変えるものである。この方法
は、肯定キーワード検索式信号YKWと否定キーワード
検索式信号NKYとを中間表現として用いる方法であ
る。
The third method shown in FIG. 18 is selected when the keyword search expression generation method switching signal MCKW is 3, and the keyword evaluation signal KWKD is converted into the first component (VY (i, j). ) + VN (i, j)) is rearranged in ascending order. This method is a method of using the positive keyword search expression signal YKW and the negative keyword search expression signal NKY as an intermediate expression.

【0223】処理は、第1キーワード信号KW1と第2
キーワード信号KW2を得るところまでは(図18ステ
ップ(ト))、第1の方法と同様の処理であるが、以下
の肯定偏差信号VY(i,j)の正負で切り替わる処理
の部分から以降の異なる部分から説明する。
The processing is performed by using the first keyword signal KW1 and the second keyword signal KW1.
Up to the point where the keyword signal KW2 is obtained (step (g) in FIG. 18), the process is the same as that of the first method, but the process from the part of the process of switching the positive deviation signal VY (i, j) depending on whether it is positive or negative is described below. The different parts will be described.

【0224】並べ変えられたキーワード評価信号SKW
KD(1)の肯定偏差信号VY(i,j)が負である場
合は、肯定キーワード検索式信号YKWを YKW←(YKW)or(KW1 and KW2) と置き換える(同図ステップ(ヌ))。肯定偏差信号V
Y(i,j)が正である場合は、否定キーワード検索式
信号NKWを NKW←(NKW)or(KW1 and KW2) と置き換える(同図ステップ(リ))。この処理を、手
動打ち切りの場合には、SKWKD(TN)まで行う
(同図ステップ(ヲ))。
Rearranged keyword evaluation signal SKW
When the positive deviation signal VY (i, j) of KD (1) is negative, the positive keyword search expression signal YKW is replaced with YKW ← (YKW) or (KW1 and KW2) (step (N) in the figure). Positive deviation signal V
When Y (i, j) is positive, the negative keyword search expression signal NKW is replaced with NKW ← (NKW) or (KW1 and KW2) (step (i) in the figure). In the case of manual termination, this process is performed up to SKWKD (TN) (step (o) in the figure).

【0225】次に、キーワード検索式信号KWを KW ← (YKW) and !(NKW) と出力し(同図ステップ(ワ))、処理を終了する。Next, the keyword search expression signal KW is set to KW ← (YKW) and! (NKW) is output (step (wa) in the figure), and the process ends.

【0226】以上のようにして、本発明のキーワード検
索式生成装置は、ユーザーが提示された情報について、
必要/不要を解答するだけで、必要な情報を検索する検
索式を自動的に生成することができる。
As described above, the keyword search expression generating device of the present invention, regarding the information presented by the user,
By simply answering "necessity / unnecessity", a search formula for searching necessary information can be automatically generated.

【0227】本発明の実施の形態4のキーワード検索式
生成装置の実験による効果を図19に示し説明する。
The experimental effect of the keyword search expression generation device according to the fourth embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.

【0228】図19に示した実験結果は、ユーザーによ
って必要/不要のラベル付けがなされた760件の情報
を用いた実験結果である。情報フィルタ装置に200件
のデータを学習させ、残りの560件のデータを第1の
方法を用いた本発明のキーワード検索式生成装置が生成
したキーワード検索式によって検索を行ったときの検索
効率を示している。横軸は、キーワード検索式の項の
数、縦軸は検索された情報の割合を示している。実線
は、ユーザーが必要とする情報の内何%が取り出された
かを、破線は全体の情報の内何%が取り出されたかを、
点線は取り出された情報の何%がユーザーが必要とする
情報かを示している。
The experimental result shown in FIG. 19 is an experimental result using 760 pieces of information labeled by the user as necessary / unnecessary. The information filtering device is made to learn 200 data, and the remaining 560 data are searched for by the keyword search formula generated by the keyword search formula generating device of the present invention using the first method. Shows. The horizontal axis shows the number of terms in the keyword search formula, and the vertical axis shows the ratio of the searched information. The solid line shows what percentage of the information the user needs was retrieved, and the broken line shows what percentage of the overall information was retrieved.
Dotted lines indicate what percentage of the retrieved information is needed by the user.

【0229】以上、本発明によれば、項の数が約10程
度で、必要な情報の約90%を取り出すことができ、そ
の時取り出された情報のなかに含まれる必要な情報は約
60%に昇っており、本発明が有効であることがはっき
り分かる。
As described above, according to the present invention, when the number of terms is about 10, about 90% of necessary information can be extracted, and about 60% of necessary information is included in the information extracted at that time. It can be clearly seen that the present invention is effective.

【0230】[0230]

【発明の効果】以上のように、本発明は、情報に割り振
られた複数のキーワードをベクトルに変換するベクトル
生成部と、前記ベクトルと使用者からの教師信号を用い
てスコアを計算するスコア計算部と、前記スコアから必
要性と信頼性を計算する必要性計算部と、スコア計算部
がスコアを計算する際に用いるメトリックを使用者から
与えられる情報の必要/不要という単純な評価をもとに
計算するメトリック学習部とを設け、情報をユーザーの
必要度にしたがって並べ、ユーザーに対して必要性の高
い情報から順に提供することにより、初心者にも精度の
高い情報を得ることができ、更に使用者にとって必要性
の高い情報の取り出し易い情報フィルタ装置を提供する
ことができる。
As described above, according to the present invention, a vector generation unit for converting a plurality of keywords assigned to information into a vector, and a score calculation for calculating a score using the vector and a teacher signal from a user. Section, a necessity calculation section for calculating necessity and reliability from the score, and a metric used by the score calculation section to calculate a score based on a simple evaluation of necessity / non-necessity of information given by a user. By providing a metric learning unit that calculates to, and arranging the information according to the user's need, and providing the user with information in descending order of necessity, highly accurate information can be obtained even for beginners. It is possible to provide an information filter device in which a user can easily retrieve information that is highly necessary.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の実施の形態1の情報フィルタ装置のブ
ロック結線図
FIG. 1 is a block connection diagram of an information filter device according to a first embodiment of the present invention.

【図2】本発明の実施の形態1の情報フィルタ装置の概
略を示すブロック結線図
FIG. 2 is a block connection diagram schematically showing an information filter device according to the first embodiment of the present invention;

【図3】本発明の実施の形態1の情報フィルタ装置のベ
クトル生成部の動作を説明するフローチャート
FIG. 3 is a flowchart illustrating an operation of a vector generation unit of the information filter device according to the first embodiment of the present invention.

【図4】本発明の実施の形態1の情報フィルタ装置の未
読データ書き込み制御部の動作を説明するフローチャー
FIG. 4 is a flowchart illustrating an operation of an unread data write control unit of the information filter device according to the first embodiment of the present invention.

【図5】本発明の実施の形態1の情報フィルタ装置の未
読データ出力制御部の動作を説明するフローチャート
FIG. 5 is a flowchart illustrating an operation of an unread data output control unit of the information filter device according to the first embodiment of the present invention.

【図6】本発明の実施の形態1の情報フィルタ装置の学
習制御部の動作を説明するフローチャート
FIG. 6 is a flowchart illustrating an operation of a learning control unit of the information filter device according to the first embodiment of the present invention.

【図7】本発明の実施の形態1の情報フィルタ装置のメ
トリック学習部の動作を説明するフローチャート
FIG. 7 is a flowchart illustrating an operation of a metric learning unit of the information filter device according to the first embodiment of the present invention.

【図8】本発明の実施の形態1の情報フィルタ装置の判
定面学習部の動作を説明するフローチャート
FIG. 8 is a flowchart illustrating the operation of the determination surface learning unit of the information filter device according to the first embodiment of the present invention.

【図9】本発明の実施の形態1の情報フィルタ装置の判
定面学習部の動作を説明するための図
FIG. 9 is a diagram for explaining the operation of the determination plane learning unit of the information filter device according to the first embodiment of the present invention.

【図10】本発明の実施の形態1の情報フィルタ装置の
判定面学習部の動作を説明するための図
FIG. 10 is a diagram for explaining an operation of a determination plane learning unit of the information filter device according to the first embodiment of the present invention.

【図11】本発明の実施の形態2の情報フィルタ装置の
ブロック結線図
FIG. 11 is a block diagram of an information filter device according to a second embodiment of the present invention.

【図12】本発明の実施の形態2の情報フィルタ装置の
辞書学習部の動作を説明するフローチャート
FIG. 12 is a flowchart illustrating an operation of a dictionary learning unit of the information filter device according to the second embodiment of the present invention.

【図13】本発明の実施の形態3のデータベース再構築
装置の概略を示すブロック結線図
FIG. 13 is a block connection diagram showing an outline of a database reconstruction device according to a third embodiment of the present invention.

【図14】本発明の実施の形態4のキーワード検索式生
成装置のブロック結線図
FIG. 14 is a block connection diagram of a keyword search expression generation device according to a fourth embodiment of the present invention.

【図15】本発明の実施の形態4のキーワード検索式生
成装置のキーワード検索式生成の前半の動作を説明する
フローチャート
FIG. 15 is a flowchart illustrating the first half operation of keyword search expression generation of the keyword search expression generation device according to the fourth exemplary embodiment of the present invention.

【図16】本発明の実施の形態4のキーワード検索式生
成装置の第1の方法を用いた場合のキーワード検索式生
成の後半の動作を説明するフローチャート
FIG. 16 is a flowchart illustrating the second half operation of keyword search expression generation when the first method of the keyword search expression generation device according to the fourth exemplary embodiment of the present invention is used.

【図17】本発明の実施の形態4のキーワード検索式生
成装置の第2の方法を用いた場合のキーワード検索式生
成の後半の動作を説明するフローチャート
FIG. 17 is a flowchart illustrating the latter half operation of keyword search expression generation when the second method of the keyword search expression generation device according to the fourth exemplary embodiment of the present invention is used.

【図18】本発明の実施の形態4のキーワード検索式生
成装置の第3の方法を用いた場合のキーワード検索式生
成の後半の動作を説明するフローチャート
FIG. 18 is a flowchart illustrating the second half operation of keyword search expression generation when the third method of the keyword search expression generation device according to the fourth exemplary embodiment of the present invention is used.

【図19】本発明の実施の形態4のキーワード検索式生
成装置のキーワード検索式生成の効果を説明する図
FIG. 19 is a diagram illustrating the effect of keyword search expression generation of the keyword search expression generation device according to the fourth embodiment of the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 ベクトル生成部 2 辞書記憶部 3 スコア計算部 5 肯定メトリック記憶部 6 否定メトリック記憶部 7 必要性計算部 8 判定パラメータ記憶部 9 未読データ書き込み制御部 10 未読データ記憶部 11 未読データ出力制御部 12 教師データ制御部 13 教師データ記憶部 14 学習制御部 16 スイッチ 17 スイッチ 18 スイッチ 19 メトリック学習部 20 学習用ベクトル生成部 21 判定面学習部 22 スコア計算部 23 辞書学習部 24 適応符号辞書記憶部 25 回数記憶部 26 1次肯定メトリック記憶部 27 1次否定メトリック記憶部 28 KDメトリック学習部 30 キーワード評価部 31 キーワード評価信号ソート部 32 キーワード検索式生成部 50 情報フィルタリングユニット 51 インタフェースユニット 52 学習ユニット 60 データベース記憶部 61 データベース読み出し部 62 データベース再構築制御部 63 スイッチ 64 適応データベース書き込み部 65 適応データベース記憶部 100 情報入力端子 101 キーワード数信号入力端子 102 キーワード信号入力端子 103 データ読み出し開始信号入力端子 104 データ表示端子 105 教師信号入力端子 106 学習開始信号入力端子 107 学習制御部指示信号出力端子 110 未読データ部指示端子 111 キーワード検索式生成開始信号入力端子 112 キーワード検索式方法切り替え信号入力端子 113 キーワード検索式信号出力端子 114 項数信号入力端子 200 制御信号入力端子 201 学習数信号入力端子 210 データベース再構築制御指示信号出力端子 221 学習用肯定信号計算部 222 学習用否定信号計算部 1 Vector Generation Section 2 Dictionary Storage Section 3 Score Calculation Section 5 Positive Metric Storage Section 6 Negative Metric Storage Section 7 Necessity Calculation Section 8 Judgment Parameter Storage Section 9 Unread Data Writing Control Section 10 Unread Data Storage Section 11 Unread Data Output Control Section 12 Teacher data control unit 13 Teacher data storage unit 14 Learning control unit 16 Switch 17 Switch 18 Switch 19 Metric learning unit 20 Learning vector generation unit 21 Judgment plane learning unit 22 Score calculation unit 23 Dictionary learning unit 24 Adaptive code dictionary storage unit 25 times Storage unit 26 First-order positive metric storage unit 27 First-order negative metric storage unit 28 KD metric learning unit 30 Keyword evaluation unit 31 Keyword evaluation signal sorting unit 32 Keyword search expression generation unit 50 Information filtering unit 51 Interface unit 52 Learning unit 60 Database storage unit 61 Database reading unit 62 Database reconstruction control unit 63 Switch 64 Adaptive database writing unit 65 Adaptive database storage unit 100 Information input terminal 101 Keyword number signal input terminal 102 Keyword signal input terminal 103 Data reading start signal input terminal 104 data display terminal 105 teacher signal input terminal 106 learning start signal input terminal 107 learning control section instruction signal output terminal 110 unread data section instruction terminal 111 keyword search expression generation start signal input terminal 112 keyword search expression method switching signal input terminal 113 keyword search Formula Signal output terminal 114 Number of terms signal input terminal 200 Control signal input terminal 201 Learning number signal input terminal 210 Database reconstruction control instruction signal output terminal 221 Use acknowledge signal calculator 222 learning negative signal calculator

Claims (44)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 電子又は光を媒体とする情報記憶媒体又
は情報通信網から所定の情報を取り出すものであって、
情報を提示する手段と、前記情報が必要か否かを入力す
る入力端子を有し、少なくとも前記入力端子からの入力
を用いて情報の提示の順序付けの仕方を変えることを特
徴とする情報フィルタ装置。
1. A method for retrieving predetermined information from an information storage medium or an information communication network that uses electrons or light as a medium,
An information filter device having means for presenting information and an input terminal for inputting whether or not the information is necessary, and changing the order of presentation of information using at least the input from the input terminal. .
【請求項2】 情報の提示の順序づけは、辞書を用いて
複数のキーワード信号からなるキーワード群信号を変換
したベクトル信号と、情報が必要か否かという入力とか
ら計算された少なくとも一つのメトリック信号とからス
コア信号を計算し、そのスコア信号を利用して情報の提
示の順序を決める請求項1記載の情報フィルタ装置。
2. The information presentation is ordered by at least one metric signal calculated from a vector signal obtained by converting a keyword group signal composed of a plurality of keyword signals using a dictionary and an input as to whether information is required or not. The information filter device according to claim 1, wherein a score signal is calculated from the above, and the order of presenting information is determined using the score signal.
【請求項3】 メトリック信号は、提示した情報と入力
端子から入力される必要か不要かを示す信号とから計算
される信号であり、前記入力端子から入力される信号が
必要である場合の情報から構成される肯定メトリック信
号と、前記入力端子から入力される信号が不要である場
合の情報から構成される否定メトリック信号であること
を特徴とする請求項2記載の情報フィルタ装置。
3. The metric signal is a signal calculated from the presented information and a signal indicating whether it is necessary or not to be input from an input terminal, and information when the signal input from the input terminal is necessary. 3. The information filter device according to claim 2, wherein the positive metric signal is composed of a positive metric signal and a negative metric signal is composed of information when the signal input from the input terminal is unnecessary.
【請求項4】 肯定メトリック信号は、入力端子から入
力される信号が必要な場合のベクトル信号の自己相関行
列であり、否定メトリック信号は、入力端子から入力さ
れる信号が不要である場合のベクトル信号の自己相関行
列であることを特徴とする請求項3記載の情報フィルタ
装置。
4. The positive metric signal is an autocorrelation matrix of a vector signal when a signal input from an input terminal is required, and the negative metric signal is a vector when a signal input from an input terminal is unnecessary. 4. The information filter device according to claim 3, wherein the information filter device is an autocorrelation matrix of signals.
【請求項5】 肯定メトリック信号と否定メトリック信
号はそれぞれ行列であり、前記行列の(ij)成分は、必
要とされた情報の頻度と、不要とされた情報の頻度と、
i番目のキーワード信号とj番目のキーワード信号が同
時に含まれた情報が必要とされた頻度と、前記i番目の
キーワード信号と前記j番目のキーワード信号が同時に
含まれた情報が不要とされた頻度とから計算されること
を特徴とする請求項3記載の情報フィルタ装置。
5. The positive metric signal and the negative metric signal are each a matrix, and the (ij) component of the matrix has a frequency of required information and a frequency of unnecessary information.
Frequency at which information including the i-th keyword signal and j-th keyword signal is required, and frequency at which information including the i-th keyword signal and the j-th keyword signal is unnecessary The information filter device according to claim 3, wherein:
【請求項6】 行列の(ij)成分は、情報が必要であるか
不要であるかを示す確率分布と、i番目のキーワード信
号とj番目のキーワード信号が同時に含まれた情報が必
要であるか不要であるかを示す確率分布との違いを定量
的に評価する信号であることを特徴とする請求項5記載
の情報フィルタ装置。
6. The (ij) component of the matrix requires a probability distribution indicating whether information is necessary or unnecessary, and information including the i-th keyword signal and the j-th keyword signal at the same time. The information filter device according to claim 5, wherein the signal is a signal for quantitatively evaluating a difference from a probability distribution indicating whether it is unnecessary or not.
【請求項7】 情報の提示の順序づけために、複数のキ
ーワード信号をベクトル信号に変換する手段と、必要な
情報から構成される肯定メトリック信号、不要な情報か
ら構成される否定メトリック信号及び前記ベクトル信号
を用いて肯定スコア信号及び否定スコア信号を計算する
スコア計算部と、前記肯定スコア信号及び前記否定スコ
ア信号からなる二次元平面の点の分布を必要な情報及び
不要な情報に分離する直線の係数である判定パラメータ
信号、前記肯定スコア信号並びに前記否定スコア信号か
ら必要性信号及び信頼性信号を計算する必要性計算部を
有し、前記必要性信号の大きさにより情報の提示の順序
を決めることを特徴とする請求項1及至6のいずれか記
載の情報フィルタ装置。
7. A means for converting a plurality of keyword signals into a vector signal for ordering presentation of information, a positive metric signal composed of necessary information, a negative metric signal composed of unnecessary information, and the vector. A score calculation unit that calculates a positive score signal and a negative score signal using a signal, and a straight line that separates the distribution of points on a two-dimensional plane consisting of the positive score signal and the negative score signal into necessary information and unnecessary information. It has a necessity calculation unit for calculating a necessity signal and a reliability signal from a judgment parameter signal which is a coefficient, the positive score signal, and the negative score signal, and determines the order of information presentation according to the magnitude of the necessity signal. The information filter device according to any one of claims 1 to 6, wherein:
【請求項8】 判定パラメータ信号は、過去の情報と前
記情報が必要か否かという入力との履歴から計算される
ことを特徴とする請求項7記載の情報フィルタ装置。
8. The information filter device according to claim 7, wherein the determination parameter signal is calculated from a history of past information and an input as to whether the information is necessary or not.
【請求項9】 電子ニュース等のように次々と流入して
くる情報から必要とする情報を優先的に提示するよう
に、未読の情報を記憶する未読データ記憶部と、前記未
読の情報を必要性信号の大きさの順に並べて前記未読デ
ータ記憶部に書き込む未読データ書き込み制御部と、前
記未読データを順に提示する未読データ出力制御部とを
有する請求項1及至8のいずれか記載の情報フィルタ装
置。
9. An unread data storage unit for storing unread information and the unread information are required so that necessary information is preferentially presented from information that flows in one after another such as electronic news. 9. The information filter device according to claim 1, further comprising: an unread data write control unit that writes the unread data in the order of magnitude of a sex signal and writes the unread data in the unread data storage unit. .
【請求項10】 情報の必要性を評価するための辞書装
置であって、情報が必要か否かを示す信号と前記情報に
付けられたひとつまたは複数のキーワード信号とを用い
て、情報の必要性を評価するために適するように辞書の
内容を更新することを特徴とする適応辞書装置。
10. A dictionary device for evaluating the necessity of information, wherein information is needed by using a signal indicating whether information is needed and one or more keyword signals attached to the information. An adaptive dictionary device which updates the contents of a dictionary so as to be suitable for evaluating the sex.
【請求項11】 辞書の内容の更新は、必要とされた情
報の頻度と、不要とされた情報の頻度と、それぞれのキ
ーワード信号について、前記キーワード信号を含む情報
が必要とされた頻度と、前記キーワード信号を含む情報
が不要とされた頻度とから計算されるキーワードコスト
信号を用いて行われることを特徴とする請求項10記載
の適応辞書装置。
11. Updating the contents of the dictionary includes the frequency of required information, the frequency of unnecessary information, and the frequency with which information including the keyword signal is required for each keyword signal. 11. The adaptive dictionary apparatus according to claim 10, wherein the adaptive dictionary device is performed using a keyword cost signal calculated from a frequency that information including the keyword signal is unnecessary.
【請求項12】 それぞれのキーワード信号のキーワー
ドコスト信号は、情報が必要であるか不要であるかを示
す確率分布と、前記キーワード信号を含む情報が必要で
あるか不要であるかを示す確率分布との違いを定量的に
評価する信号であることを特徴とする請求項11記載の
適応辞書装置。
12. The keyword cost signal of each keyword signal has a probability distribution indicating whether information is necessary or unnecessary, and a probability distribution indicating whether information including the keyword signal is necessary or unnecessary. 12. The adaptive dictionary device according to claim 11, wherein the adaptive dictionary device is a signal for quantitatively evaluating a difference between and.
【請求項13】 それぞれのキーワード信号のキーワー
ドコスト信号は、情報が必要であるか不要であるかを示
す確率分布と、前記キーワード信号が含まれた情報が必
要であるか不要であるかを示す確率分布との違いが大き
いほど大きな値の信号であり、前記キーワードコスト信
号が大きなキーワード信号を残し、小さいキーワード信
号を破棄することを特徴とする請求項12記載の適応辞
書装置。
13. The keyword cost signal of each keyword signal indicates a probability distribution indicating whether information is required or not, and whether information including the keyword signal is required or not required. 13. The adaptive dictionary apparatus according to claim 12, wherein the larger the difference from the probability distribution is, the larger the signal is, and the keyword cost signal leaves a large keyword signal and discards a small keyword signal.
【請求項14】 入力端子からの入力が、提示された情
報を必要とした回数を示す全肯定回数及び前記情報を不
要とした回数を示す全否定回数を記憶する回数記憶部
と、キーワード信号を示す文字列を数字に変換する対応
表、前記文字列がキーワード信号として含まれた情報を
必要とした回数を示す肯定回数及び前記文字列がキーワ
ード信号として含まれた情報を不要とした回数を示す否
定回数を記憶した適応辞書記憶部と、提示された情報が
必要か否かという入力端子からの入力、前記情報に含ま
れたキーワード信号、前記全肯定回数、前記全否定回数
及び前記適応辞書記憶部に記憶された信号から前記全肯
定回数、前記全否定回数及び前記適応辞書記憶部に記憶
された信号を更新する辞書学習部とを有することを特徴
とする請求項10及至13のいずれか記載の適応辞書装
置。
14. A number storage unit for storing a total number of affirmations indicating the number of times the input information is required to present the presented information and a total number of denials indicating the number of times the information is not required, and a keyword signal. A correspondence table for converting the character string shown to a number, an affirmative number indicating the number of times that the character string requires information included as a keyword signal, and a number of times that the character string does not require information included as a keyword signal An adaptive dictionary storage unit that stores the number of denials, an input from an input terminal as to whether or not the presented information is necessary, a keyword signal included in the information, the total number of positives, the total number of negatives, and the adaptive dictionary storage 11. A dictionary learning unit for updating the total number of positives, the total number of negatives, and the signal stored in the adaptive dictionary storage unit from the signal stored in the unit. 13. The adaptive dictionary device according to any one of 13.
【請求項15】 請求項10及至14のいずれかに記載
された適応辞書装置を有することを特徴とする請求項2
及至9のいずれか記載の情報フィルタ装置。
15. The adaptive dictionary device according to any one of claims 10 to 14 is provided.
The information filter device according to any one of items 1 to 9.
【請求項16】 キーワード信号は、分類コードを含む
ことを特徴とする請求項2及至9のいずれか、又は15
記載の記載の情報フィルタ装置。
16. The keyword signal includes a classification code, according to any one of claims 2 to 9 or 15.
Information filter device described in the description.
【請求項17】 キーワード信号は、分類コードを含む
ことを特徴とする請求項10及至14のいずれか記載の
記載の適応辞書装置。
17. The adaptive dictionary device according to claim 10, wherein the keyword signal includes a classification code.
【請求項18】 請求項17に記載された適応辞書装置
を有することを特徴とする請求項16記載の情報フィル
タ装置。
18. An information filter device according to claim 16, comprising the adaptive dictionary device according to claim 17.
【請求項19】 電子又は光を媒体とする情報記憶媒体
又は情報通信網から所定の情報を取り出す方法であっ
て、情報を提示する行程と、前記情報が必要か否かを入
力する入力行程を有し、前記入力行程における入力から
情報の提示の順序付けの仕方を変えることを特徴とする
情報フィルタリング方法。
19. A method of retrieving predetermined information from an information storage medium or an information communication network using an electron or light as a medium, which comprises a step of presenting information and an input step of inputting whether or not the information is necessary. An information filtering method comprising: changing the order of presentation of information from the input in the input step.
【請求項20】 情報の提示の順序づけは、辞書を用い
て複数のキーワード信号からなるキーワード群信号を変
換したベクトル信号と、情報が必要か否かという入力か
ら計算された少なくとも一つのメトリック信号とからス
コア信号を計算し、そのスコア信号を利用して情報の提
示の順序付けの仕方を変える請求項19記載の情報フィ
ルタリング方法。
20. The order of presenting information is a vector signal obtained by converting a keyword group signal composed of a plurality of keyword signals using a dictionary, and at least one metric signal calculated from an input indicating whether or not information is required. 20. The information filtering method according to claim 19, wherein a score signal is calculated from the score signal, and the method of ordering the presentation of information is changed using the score signal.
【請求項21】 メトリック信号は、入力端子から入力
される信号が必要な場合の情報から構成される肯定メト
リック信号と、入力端子から入力される信号が不要であ
る場合の情報から構成される否定メトリック信号である
ことを特徴とする請求項20記載の情報フィルタリング
方法。
21. The metric signal comprises a positive metric signal composed of information when a signal input from an input terminal is required, and a negative signal composed of information when a signal input from an input terminal is unnecessary. The information filtering method according to claim 20, wherein the information filtering method is a metric signal.
【請求項22】 肯定メトリック信号は、入力端子から
入力される信号が情報が必要な場合のベクトル信号の自
己相関行列であり、否定メトリック信号は、入力端子か
ら入力される信号が情報が不要である場合のベクトル信
号の自己相関行列であることを特徴とする請求項21記
載の情報フィルタリング方法。
22. The positive metric signal is an autocorrelation matrix of the vector signal when the signal input from the input terminal requires information, and the negative metric signal is the signal input from the input terminal without information. 22. The information filtering method according to claim 21, which is an autocorrelation matrix of a vector signal in a certain case.
【請求項23】 肯定メトリック信号と否定メトリック
信号はそれぞれ行列であり、前記行列の(ij)成分は、
必要とされた情報の頻度と、不要とされた情報の頻度
と、i番目のキーワード信号とj番目のキーワード信号
が同時に含まれた情報が必要とされた頻度と、前記i番
目のキーワード信号と前記j番目のキーワード信号が同
時に含まれた情報が不要とされた頻度とから計算される
ことを特徴とする請求項21記載の情報フィルタリング
方法。
23. The positive metric signal and the negative metric signal are each a matrix, and the (ij) component of the matrix is
The frequency of the required information, the frequency of the unnecessary information, the frequency of the information including the i-th keyword signal and the j-th keyword signal simultaneously, and the i-th keyword signal, 22. The information filtering method according to claim 21, wherein the information filtering method is calculated from a frequency at which information containing the j-th keyword signal at the same time is unnecessary.
【請求項24】 行列の(ij)成分は、情報が必要である
か不要であるかを示す確率分布と、i番目のキーワード
信号とj番目のキーワード信号が同時に含まれた情報が
必要であるか不要であるかを示す確率分布との違いを定
量的に評価する信号であることを特徴とする請求項23
記載の情報フィルタリング方法。
24. The (ij) component of the matrix requires a probability distribution indicating whether information is necessary or unnecessary, and information including the i-th keyword signal and the j-th keyword signal at the same time. 24. A signal for quantitatively evaluating a difference from a probability distribution indicating whether it is unnecessary or not.
Information filtering method described.
【請求項25】 情報の必要性を評価するための辞書を
構築する方法であって、情報が必要か否かを示す信号と
前記情報に付けられたひとつまたは複数のキーワード信
号とを用いて、情報の必要性を評価するために適するよ
うに辞書の内容を更新することを特徴とする辞書適応方
法。
25. A method of constructing a dictionary for assessing the need for information, comprising using a signal indicating whether information is needed and one or more keyword signals attached to said information, A dictionary adaptation method, characterized in that the contents of the dictionary are updated as appropriate for assessing the need for information.
【請求項26】 辞書の内容の更新は、必要とされた情
報の頻度と、不要とされた情報の頻度と、それぞれのキ
ーワード信号について、前記キーワード信号を含む情報
が必要とされた頻度と、前記キーワード信号を含む情報
が不要とされた頻度とから計算されるキーワードコスト
信号を用いて行われることを特徴とする請求項25記載
の辞書適応方法。
26. The content of the dictionary is updated by the frequency of required information, the frequency of unnecessary information, and the frequency at which information including the keyword signal is required for each keyword signal. 26. The dictionary adapting method according to claim 25, wherein the method is performed by using a keyword cost signal calculated from a frequency that the information including the keyword signal is unnecessary.
【請求項27】 それぞれのキーワード信号のキーワー
ドコスト信号は、情報が必要であるか不要であるかを示
す確率分布と、前記キーワード信号を含む情報が必要で
あるか不要であるかを示す確率分布との違いを定量的に
評価する信号であることを特徴とする請求項26記載の
辞書適応方法。
27. The keyword cost signal of each keyword signal has a probability distribution indicating whether information is necessary or unnecessary, and a probability distribution indicating whether information including the keyword signal is necessary or unnecessary. 27. The dictionary adaptation method according to claim 26, wherein the signal is a signal for quantitatively evaluating the difference between and.
【請求項28】 それぞれのキーワード信号のキーワー
ドコスト信号は、情報が必要であるか不要であるかを示
す確率分布と、前記キーワード信号を含む情報が必要で
あるか不要であるかを示す確率分布との違いが大きいほ
ど大きな値を信号であり、前記キーワードコスト信号が
大きなキーワード信号を残し、小さいキーワード信号を
破棄することを特徴とする請求項27記載の辞書適応方
法。
28. The keyword cost signal of each keyword signal has a probability distribution indicating whether information is necessary or unnecessary, and a probability distribution indicating whether information including the keyword signal is necessary or unnecessary. 28. The dictionary adapting method according to claim 27, wherein the larger the difference is, the larger the signal is, and the keyword cost signal leaves a large keyword signal and discards a small keyword signal.
【請求項29】 データベースを再構築するデータベー
ス再構築装置であって請求項1及至9、15、16又は
18に記載の情報フィルタ装置を用いたことを特徴とす
るデータベース再構築装置。
29. A database restructuring device for restructuring a database, characterized by using the information filter device according to any one of claims 1 to 9, 15, 16 or 18.
【請求項30】 データベースを再構築するデータベー
ス再構築方法であって請求項19及至24に記載の情報
フィルタリング方法を用いたことを特徴とするデータベ
ース再構築方法。
30. A database restructuring method for restructuring a database, characterized by using the information filtering method according to any one of claims 19 to 24.
【請求項31】 電子又は光を媒体とする情報記憶媒体
又は情報通信網から所定の情報を取り出すものであっ
て、情報を提示する手段と、前記情報が必要か否かを入
力する入力端子を有し、前記入力端子からの入力に基づ
いてキーワード検索式を生成することを特徴とするキー
ワード検索式生成装置。
31. A device for taking out predetermined information from an information storage medium or an information communication network using an electron or light as a medium, comprising means for presenting information and an input terminal for inputting whether or not the information is necessary. A keyword search expression generating device, which has a keyword search expression based on an input from the input terminal.
【請求項32】 情報の提示の順序づけは、辞書を用い
て複数のキーワード信号からなるキーワード群信号を変
換したベクトル信号と、情報が必要か否かという入力と
から少なくとも一つのメトリック信号を計算し、そのメ
トリック信号を利用してキーワード検索式を生成する請
求項31記載のキーワード検索式生成装置。
32. In order to present information, at least one metric signal is calculated from a vector signal obtained by converting a keyword group signal composed of a plurality of keyword signals using a dictionary and an input as to whether or not information is required. 32. The keyword search expression generating device according to claim 31, wherein the metric signal is used to generate a keyword search expression.
【請求項33】 メトリック信号は、入力端子から入力
される信号が必要な場合の情報から構成される肯定メト
リック信号と、入力端子から入力される信号が不要であ
る場合の情報から構成される否定メトリック信号である
ことを特徴とする請求項32記載のキーワード検索式生
成装置。
33. The metric signal comprises a positive metric signal composed of information when a signal input from an input terminal is required and a negative metric signal composed of information when a signal input from an input terminal is unnecessary. 33. The keyword search expression generating device according to claim 32, which is a metric signal.
【請求項34】 肯定メトリック信号は、入力端子から
入力される信号が情報が必要な場合のベクトル信号の自
己相関行列であり、否定メトリック信号は、入力端子か
ら入力される信号が不要である場合のベクトル信号の自
己相関行列であることを特徴とする請求項33記載のキ
ーワード検索式生成装置。
34. The positive metric signal is the autocorrelation matrix of the vector signal when the signal input from the input terminal requires information, and the negative metric signal is the signal input from the input terminal when unnecessary. 34. The keyword search formula generation device according to claim 33, wherein the keyword search formula generation device is an autocorrelation matrix of the vector signal of.
【請求項35】 肯定メトリック信号と否定メトリック
信号はそれぞれ行列であり、前記行列の(ij)成分は、
必要とされた情報の頻度と、不要とされた情報の頻度
と、i番目のキーワード信号とj番目のキーワード信号
を同時に含む情報が必要とされた頻度と、前記i番目の
キーワード信号と前記j番目のキーワード信号が同時に
含まれた情報が不要とされた頻度とから計算されること
を特徴とする請求項33記載のキーワード検索式生成装
置。
35. The positive metric signal and the negative metric signal are each a matrix, and the (ij) component of the matrix is
The frequency of the required information, the frequency of the unnecessary information, the frequency of the information including the i-th keyword signal and the j-th keyword signal simultaneously, the i-th keyword signal and the j 34. The keyword search expression generation device according to claim 33, wherein the keyword search expression generation device is calculated from the frequency at which the information including the th keyword signal at the same time is unnecessary.
【請求項36】 行列の(ij)成分は、情報が必要である
か不要であるかを示す確率分布と、i番目のキーワード
信号とj番目のキーワード信号を同時に含む情報が必要
であるか不要であるかを示す確率分布との違いを定量的
に評価する信号であることを特徴とする請求項35記載
のキーワード検索式生成装置。
36. The (ij) component of the matrix needs a probability distribution indicating whether information is necessary or unnecessary, and information including both the i-th keyword signal and the j-th keyword signal is necessary or unnecessary. 36. The keyword search expression generating device according to claim 35, wherein the signal is a signal for quantitatively evaluating a difference from a probability distribution indicating whether or not
【請求項37】 辞書は、請求項10及至15、または
請求項17記載の適応辞書装置によって作成されること
を特徴とする請求項31から36いずれかに記載のキー
ワード検索式生成装置。
37. The keyword search expression generating device according to claim 31, wherein the dictionary is created by the adaptive dictionary device according to claim 10 or 15.
【請求項38】 電子又は光を媒体とする情報記憶媒体
又は情報通信網から所定の情報を取り出すものであっ
て、情報を提示する手段と、前記情報が必要か否かを入
力する入力端子を有し、前記入力端子からの入力に基づ
いてキーワード検索式を生成することを特徴とするキー
ワード検索式生成方法。
38. A predetermined information is taken out from an information storage medium or an information communication network using an electron or a light as a medium, and means for presenting the information and an input terminal for inputting whether or not the information is necessary. A keyword search expression generating method comprising: generating a keyword search expression based on an input from the input terminal.
【請求項39】 情報の提示の順序づけは、辞書を用い
て複数のキーワード信号からなるキーワード群信号を変
換したベクトル信号と、情報が必要か否かという入力と
から少なくとも一つのメトリック信号を計算し、そのメ
トリック信号を利用してキーワード検索式を生成する請
求項38記載のキーワード検索式生成方法。
39. The order of presenting information is to calculate at least one metric signal from a vector signal obtained by converting a keyword group signal composed of a plurality of keyword signals using a dictionary and an input as to whether information is necessary or not. 39. The keyword search expression generating method according to claim 38, wherein the keyword search expression is generated using the metric signal.
【請求項40】 メトリック信号は、入力端子から入力
される信号が情報が必要な場合の情報から構成される肯
定メトリック信号と、入力端子から入力される信号が不
要である場合の情報から構成される否定メトリック信号
であることを特徴とする請求項39記載のキーワード検
索式生成方法。
40. The metric signal is composed of an affirmative metric signal composed of information when the signal input from the input terminal requires information, and information when the signal input from the input terminal is unnecessary. 40. The keyword search expression generating method according to claim 39, which is a negative metric signal.
【請求項41】 肯定メトリック信号は、入力端子から
入力される信号が必要な場合のベクトル信号の自己相関
行列であり、否定メトリック信号は、入力端子から入力
される信号が不要である場合のベクトル信号の自己相関
行列であることを特徴とする請求項40記載のキーワー
ド検索式生成方法。
41. The positive metric signal is an autocorrelation matrix of a vector signal when a signal input from an input terminal is required, and the negative metric signal is a vector when a signal input from an input terminal is unnecessary. The keyword search expression generating method according to claim 40, wherein the method is a signal autocorrelation matrix.
【請求項42】 肯定メトリック信号と否定メトリック
信号はそれぞれ行列であり、前記行列の(ij)成分は、
必要とされた情報の頻度と、不要とされた情報の頻度
と、i番目のキーワード信号とj番目のキーワード信号
を同時に含む情報が必要とされた頻度と、前記i番目の
キーワード信号と前記j番目のキーワード信号を同時に
含む情報が不要とされた頻度とから計算されることを特
徴とする請求項40記載のキーワード検索式生成方法。
42. The positive metric signal and the negative metric signal are each a matrix, and the (ij) component of the matrix is
The frequency of the required information, the frequency of the unnecessary information, the frequency of the information including the i-th keyword signal and the j-th keyword signal simultaneously, the i-th keyword signal and the j 41. The keyword search expression generating method according to claim 40, wherein the keyword search expression generating method is calculated from the frequency at which the information including the th keyword signal is eliminated.
【請求項43】 行列の(ij)成分は、情報が必要である
か不要であるかを示す確率分布と、i番目のキーワード
信号とj番目のキーワード信号を同時に含む情報が必要
であるか不要であるかを示す確率分布との違いを定量的
に評価する信号であることを特徴とする請求項42記載
のキーワード検索式生成方法。
43. The (ij) component of the matrix requires a probability distribution indicating whether information is necessary or unnecessary, and information that simultaneously includes the i-th keyword signal and the j-th keyword signal is necessary or unnecessary. 43. The keyword search expression generation method according to claim 42, which is a signal for quantitatively evaluating a difference from a probability distribution indicating whether or not
【請求項44】 辞書は、請求項25及至28のいずれ
かに記載の辞書適応方法によって作成されるものである
ことを特徴とする請求項31及至36いずれかに記載の
キーワード検索式生成方法。
44. The keyword search expression generating method according to claim 31, wherein the dictionary is created by the dictionary adapting method according to any one of claims 25 to 28.
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