TOP > 国内特許検索 > 情報の重要度推定システム及び方法及びプログラム

情報の重要度推定システム及び方法及びプログラム コモンズ

国内特許コード P140010591
整理番号 07-167
掲載日 2014年6月3日
出願番号 特願2008-134888
公開番号 特開2009-282795
登録番号 特許第5366179号
出願日 平成20年5月23日(2008.5.23)
公開日 平成21年12月3日(2009.12.3)
登録日 平成25年9月20日(2013.9.20)
発明者
  • 村田 真樹
出願人
  • 国立研究開発法人情報通信研究機構
発明の名称 情報の重要度推定システム及び方法及びプログラム コモンズ
発明の概要 【課題】教師あり機械学習法を利用することで内容の細かいところも利用できるようにすることができ、入力に、分野の情報、人の情報、立場の情報を与え、分野の情報、人の情報、立場の情報もあわせた情報の重要度を求めることができるようにすること。
【解決手段】予め重要度が分かっている複数の情報を学習データとして学習する機械学習手段4と、情報を入力する入力手段1と、情報の重要度を推定する処理手段2と、情報の重要度の出力を行う出力手段3とを備え、前記処理手段2は、前記入力手段1より入力された新たな情報を前記機械学習手段4の学習結果により重要度を推定し、前記出力手段3により出力する。
【選択図】図1
従来技術、競合技術の概要


従来技術で新聞の記事同士の参照関係や、語られる内容の重なり具合を、記事同士のリンク情報とみなして、そのリンク情報を利用して重要な論文を求める技術はあった(非特許文献1参照)。このリンク情報に基づいて推定する方法では、内容面を利用する細かい学習が行えないという問題があった。
【非特許文献1】
Yang Hu, Mingjing Li, Zhiwei Li, and Wei-Ying Ma. 2006. Discovering authoritative news sources and top news stories. In AIRS 2006, pages 230 - 243.

産業上の利用分野



本発明は、情報の重要度を推定する技術に関する。例えば、二つの記事のうち、どちらの記事の方が重要であるかを推定できる。この推定は、ニュース表示システムなどで記事を重要な順に表示したい場合に利用できる。これは既に発行した新聞記事での記事の配置情報や被験者実験により収集した情報を学習データとして、教師有り機械学習法を利用することで、記事を重要な順番に並べ替えることができる。





新聞記事での記事の配置情報からは学習データを容易に作成できるという効果がある。被験者実験により収集した情報からはより高い精度(7割から9割の精度)を実現できるという効果がある。この両方の情報を組み合わせて利用することで、学習データの作成コストを下げながら精度を向上させるという効果を達成できる。





また、ニュース表示システムに限らず、情報を重要な順番に並べ替えたい場合に利用できる。例えば、風評を収集しこういう風評があるという注意情報を出す会社では、得られた風評の情報を重要度の高い風評の順番に並べ替えることができる。セキュリティ産業の市場規模は5000億円の規模であり、本発明は風評情報を重要度の順に並べ替えることができ、ニーズも大きい。

特許請求の範囲 【請求項1】
予め重要度が分かっている複数の情報を学習データとして、該学習データから学習に用いるための素性を抽出し、どのような素性のときその情報が重要なのか、重要でないのかを学習する機械学習手段と、
情報を入力する入力手段と、
情報の重要度を推定する処理手段と、
情報の重要度の出力を行う出力手段とを備え、
前記機械学習手段は、予め単語の意味により分類付けられた意味情報を前記学習データの素性に追加して学習し、
前記処理手段は、前記入力手段より入力された新たな情報を前記機械学習手段の学習結果で求めた重要度と、前記入力手段より入力された新たな情報とその分野、人又は立場の関連度を掛け合わせたものにより重要度を推定し、前記出力手段により出力することを特徴とした情報の重要度推定システム。

【請求項2】
前記機械学習手段は、新聞での記載位置の情報を利用して学習することを特徴とした請求項1記載の情報の重要度推定システム。

【請求項3】
前記機械学習手段は、人が重要度を判定した結果の情報と新聞での記載位置の情報の両方を利用して学習することを特徴とした請求項1又は2に記載の情報の重要度推定システム。

【請求項4】
前記機械学習手段は、分野、人又は立場の情報を学習データとして追加して学習することを特徴とした請求項1~のいずれかに記載の情報の重要度推定システム。

【請求項5】
重要な情報に出現する単語を収集し、高頻度に出現する単語を重要な概念として、前記機械学習手段の学習データに追加することを特徴とした請求項1~のいずれかに記載の情報の重要度推定システム。

【請求項6】
重要な情報とその分野、人又は立場の関連度を求め、該求めた関連度を前記機械学習手段の学習データに追加することを特徴とした請求項記載の情報の重要度推定システム。

【請求項7】
第二の言語データの情報の重要度を推定するシステムにおいて、前記機械学習手段で第一の言語データを用いて学習し、前記処理手段で第二の言語データを第一の言語のデータに翻訳した翻訳データを用いて入力された新たな情報の重要度を推定することを特徴とした請求項1~のいずれかに記載の情報の重要度推定システム。

【請求項8】
前記機械学習手段で、翻訳データを用いて学習することを特徴とした請求項1~のいずれかに記載の情報の重要度推定システム。

【請求項9】
機械学習手段で、予め重要度が分かっている複数の情報を学習データとして、該学習データから学習に用いるための素性を抽出し、どのような素性のときその情報が重要なのか、重要でないのかの学習に、予め単語の意味により分類付けられた意味情報を前記学習データの素性に追加して学習し、
理手段で、入力手段より入力された新たな情報を前記機械学習手段の学習結果で求めた重要度と、前記入力手段より入力された新たな情報とその分野、人又は立場の関連度を掛け合わせたものにより重要度を推定し、出力手段により出力することを特徴とした情報の重要度推定方法。

【請求項10】
予め重要度が分かっている複数の情報を学習データとして、該学習データから学習に用いるための素性を抽出し、どのような素性のときその情報が重要なのか、重要でないのかの学習に、予め単語の意味により分類付けられた意味情報を前記学習データの素性に追加して学習する機械学習手段と、
情報を入力する入力手段と、
情報の重要度の出力を行う出力手段と、
前記入力手段より入力された新たな情報を前記機械学習手段の学習結果で求めた重要度と、前記入力手段より入力された新たな情報とその分野、人又は立場の関連度を掛け合わせたものにより重要度を推定し、前記出力手段により出力する処理手段として
コンピュータを機能させるためのプログラム。
国際特許分類(IPC)
Fターム
画像

※ 画像をクリックすると拡大します。

JP2008134888thum.jpg
出願権利状態 登録
※ 詳細内容の開示にあたっては、別途、JSTと秘密保持契約を締結していただくことが必要となります。


PAGE TOP

close
close
close
close
close
close
close