JPH09231241A - 学習型情報処理システム - Google Patents
学習型情報処理システムInfo
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- JPH09231241A JPH09231241A JP8067125A JP6712596A JPH09231241A JP H09231241 A JPH09231241 A JP H09231241A JP 8067125 A JP8067125 A JP 8067125A JP 6712596 A JP6712596 A JP 6712596A JP H09231241 A JPH09231241 A JP H09231241A
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- JP
- Japan
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- evaluation value
- learning
- processing system
- information processing
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Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims abstract description 16
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 59
- 230000006870 function Effects 0.000 claims abstract description 23
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 4
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 description 2
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 電子情報メディアにおいてユーザ自身が自分
が求めている嗜好を決定しなければならかった。 【解決手段】 受信されたニュースからこのニュースの
特徴を表わす少なくとも１つのキーワードを抽出する
（ステップ２０１）。次に、キーワードを変数とする評
価関数を用いて予測評価値を演算する（ステップ２０
２）。次に、たとえば予測評価値の大きい順にニュース
のサブジェクトを表示する（ステップ２０３）。次に、
ユーザによるキーボード４から実際の評価値を入力する
のを待つ。この結果、予測評価値が実際の評価値に近づ
くように評価関数の係数を更新する（ステップ２０
４）。
が求めている嗜好を決定しなければならかった。 【解決手段】 受信されたニュースからこのニュースの
特徴を表わす少なくとも１つのキーワードを抽出する
（ステップ２０１）。次に、キーワードを変数とする評
価関数を用いて予測評価値を演算する（ステップ２０
２）。次に、たとえば予測評価値の大きい順にニュース
のサブジェクトを表示する（ステップ２０３）。次に、
ユーザによるキーボード４から実際の評価値を入力する
のを待つ。この結果、予測評価値が実際の評価値に近づ
くように評価関数の係数を更新する（ステップ２０
４）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は電子情報メディア、
特に、学習型情報処理システムに関する。
特に、学習型情報処理システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、電子ニュースシステム、テレビ等
の電子情報メディアにおいては、図５に示すごとく、ユ
ーザ各個人が求める情報（ニュースや番組等）を優先的
に提示する機能がないので、ユーザ自身が求める情報を
手作業で探すことになる。従って、情報数、たとえば、
電子ニュースシステムの記事数やテレビの番組数が多い
場合には、ユーザ個人が欲しい情報を漏らさず見つける
ことは困難である。
の電子情報メディアにおいては、図５に示すごとく、ユ
ーザ各個人が求める情報（ニュースや番組等）を優先的
に提示する機能がないので、ユーザ自身が求める情報を
手作業で探すことになる。従って、情報数、たとえば、
電子ニュースシステムの記事数やテレビの番組数が多い
場合には、ユーザ個人が欲しい情報を漏らさず見つける
ことは困難である。
【０００３】一方、文書などを保持した情報データベー
スから文書等を検索する装置においては、検索の際に、
逐次型学習を利用したものがある（参照：特開平２−１
２５３６３号公報）。すなわち、ユーザが与えた検索キ
ーワード集合に対し、それらキーワードと関連する単語
との関係を表す重みの値を検索毎に逐次的に学習し、ユ
ーザが入力したキーワード集合のみならず、それらに関
連するキーワードを含む文章を検索することを可能にし
ている。
スから文書等を検索する装置においては、検索の際に、
逐次型学習を利用したものがある（参照：特開平２−１
２５３６３号公報）。すなわち、ユーザが与えた検索キ
ーワード集合に対し、それらキーワードと関連する単語
との関係を表す重みの値を検索毎に逐次的に学習し、ユ
ーザが入力したキーワード集合のみならず、それらに関
連するキーワードを含む文章を検索することを可能にし
ている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
逐次型学習を電子情報メディアに適用すると、ユーザ
は、自分の嗜好を表現するキーワード集合を自分で入力
する必要がある。このため、ユーザ自身が電子情報メデ
ィアから自分が求めている嗜好を決定しなければならな
いという課題がある。従って、本発明の目的は、ユーザ
が電子情報メディアから自分が求めている嗜好を決定す
ることなく、ユーザの嗜好にあった情報を提供できる学
習型情報処理システムを提供することにある。
逐次型学習を電子情報メディアに適用すると、ユーザ
は、自分の嗜好を表現するキーワード集合を自分で入力
する必要がある。このため、ユーザ自身が電子情報メデ
ィアから自分が求めている嗜好を決定しなければならな
いという課題がある。従って、本発明の目的は、ユーザ
が電子情報メディアから自分が求めている嗜好を決定す
ることなく、ユーザの嗜好にあった情報を提供できる学
習型情報処理システムを提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上述の課題を解決するた
めに本発明において、キーワード抽出手段は、入力され
た情報よりキーワードを抽出し、予測評価値演算手段
は、抽出されたキーワードを変数とする評価関数により
予測評価値を演算し、情報提供手段は予測評価値に応じ
て情報を提供する。また、学習手段は、提供された情報
に対する実際の評価値を入力し、この予測評価値が実際
の評価値に近づくように、評価関数を更新するものであ
る。上述の手段によれば、評価関数が実際の評価値の入
力毎に更新され、従って、学習経路と共に予測評価値の
予測精度が向上する。つまり、ユーザの嗜好を逐次的に
学習されてユーザの嗜好に合った情報を提供することに
なる。
めに本発明において、キーワード抽出手段は、入力され
た情報よりキーワードを抽出し、予測評価値演算手段
は、抽出されたキーワードを変数とする評価関数により
予測評価値を演算し、情報提供手段は予測評価値に応じ
て情報を提供する。また、学習手段は、提供された情報
に対する実際の評価値を入力し、この予測評価値が実際
の評価値に近づくように、評価関数を更新するものであ
る。上述の手段によれば、評価関数が実際の評価値の入
力毎に更新され、従って、学習経路と共に予測評価値の
予測精度が向上する。つまり、ユーザの嗜好を逐次的に
学習されてユーザの嗜好に合った情報を提供することに
なる。
【０００６】
【発明の実施の形態】図１は本発明に係る学習型情報処
理システムの第１の実施の形態を示すブロック図であっ
て、学習型ニュースシステムに適用されたものである。
すなわち、ニュースは通信網１を介して受信装置２に受
信され、学習型ニュースシステム３に送られる。学習型
ニュースシステム３には出力装置としてのディスプレイ
ユニット４及び入力装置としてのキーボード５が接続さ
れている。
理システムの第１の実施の形態を示すブロック図であっ
て、学習型ニュースシステムに適用されたものである。
すなわち、ニュースは通信網１を介して受信装置２に受
信され、学習型ニュースシステム３に送られる。学習型
ニュースシステム３には出力装置としてのディスプレイ
ユニット４及び入力装置としてのキーボード５が接続さ
れている。
【０００７】図１の学習型ニュースシステム３の動作を
図２を参照して説明する。図２のルーチンは受信装置２
がニュースを受信する毎に実行される。まず、ステップ
２０１において、受信されたニュースからこのニュース
の特徴を表わす少なくとも１つのキーワードを抽出す
る。この場合、ニュースにキーワードが付随されている
ときに、そのキーワードを用いる。また、キーワード数
が多いときには、類似語のキーワードから代表キーワー
ドへマッピングしてキーワード数を減少させることもで
きる。
図２を参照して説明する。図２のルーチンは受信装置２
がニュースを受信する毎に実行される。まず、ステップ
２０１において、受信されたニュースからこのニュース
の特徴を表わす少なくとも１つのキーワードを抽出す
る。この場合、ニュースにキーワードが付随されている
ときに、そのキーワードを用いる。また、キーワード数
が多いときには、類似語のキーワードから代表キーワー
ドへマッピングしてキーワード数を減少させることもで
きる。
【０００８】次に、ステップ２０２では、キーワードを
引数とする評価関数ｆを用いて予測評価値ＥＶを演算す
る。たとえば、評価関数ｆはキーワードの集合｛Ｋ1、
Ｋ2、Ｋ3、─｝に対して各キーワードに１つのブール変
数を割り当てその線形結合で表される実数値関数であ
る。すなわち、 ＥＶ＝Ｃ1・Ｖ（Ｋ1）・Ｖ（Ｋ2）＋Ｃ2Ｖ（Ｋ2）・Ｖ（Ｋ3）＋Ｃ3・ Ｖ（Ｋ1）＋─ （１） 但し、Ｖ（Ｋ）はブール変数であって、キーワードＫが
引数として属していれば１、そうでなければ０であり、
Ｃ1、Ｃ2、─は係数（定数）、で表わすことができる。
従って、抽出されたキーワードがＫ1、Ｋ2、Ｋ3であれ
ば、Ｖ（Ｋ1）＝１、Ｖ（Ｋ2）＝１、Ｖ（Ｋ3）＝１、
Ｖ（Ｋ4）＝０、Ｖ（Ｋ5）＝０、─として（１）式を演
算して予測評価値を演算する。
引数とする評価関数ｆを用いて予測評価値ＥＶを演算す
る。たとえば、評価関数ｆはキーワードの集合｛Ｋ1、
Ｋ2、Ｋ3、─｝に対して各キーワードに１つのブール変
数を割り当てその線形結合で表される実数値関数であ
る。すなわち、 ＥＶ＝Ｃ1・Ｖ（Ｋ1）・Ｖ（Ｋ2）＋Ｃ2Ｖ（Ｋ2）・Ｖ（Ｋ3）＋Ｃ3・ Ｖ（Ｋ1）＋─ （１） 但し、Ｖ（Ｋ）はブール変数であって、キーワードＫが
引数として属していれば１、そうでなければ０であり、
Ｃ1、Ｃ2、─は係数（定数）、で表わすことができる。
従って、抽出されたキーワードがＫ1、Ｋ2、Ｋ3であれ
ば、Ｖ（Ｋ1）＝１、Ｖ（Ｋ2）＝１、Ｖ（Ｋ3）＝１、
Ｖ（Ｋ4）＝０、Ｖ（Ｋ5）＝０、─として（１）式を演
算して予測評価値を演算する。
【０００９】次に、ステップ２０３では、情報つまりニ
ュースをディスプレイユニット４に表示する。たとえ
ば、予測評価値ＥＶの大きい順にニュースのサブジェク
トを表示する。あるいは予測評価値ＥＶが所定値以上の
ニュースのサブジェクトのみ表示する。
ュースをディスプレイユニット４に表示する。たとえ
ば、予測評価値ＥＶの大きい順にニュースのサブジェク
トを表示する。あるいは予測評価値ＥＶが所定値以上の
ニュースのサブジェクトのみ表示する。
【００１０】次に、ステップ２０４では、ユーザによる
キーボード５から実際の評価値ＡＶを入力するのを待
つ。この結果、予測評価値ＥＶが実際の評価値ＡＶに近
づくように評価関数ｆの各項の係数Ｃiを更新する。た
とえば、予測評価値ＥＶと実際の評価値ＡＶとの差に応
じて抽出されたキーワードが含まれている項の係数を増
減する。そして、ステップ２０５にてこのルーチンは終
了する。
キーボード５から実際の評価値ＡＶを入力するのを待
つ。この結果、予測評価値ＥＶが実際の評価値ＡＶに近
づくように評価関数ｆの各項の係数Ｃiを更新する。た
とえば、予測評価値ＥＶと実際の評価値ＡＶとの差に応
じて抽出されたキーワードが含まれている項の係数を増
減する。そして、ステップ２０５にてこのルーチンは終
了する。
【００１１】図３は本発明に係る学習型情報処理システ
ムの第２の実施の形態を示すブロック図であって、学習
型テレビシステムに適用されたものである。すなわち、
テレビの番組及びキーワードはアンテナ６を介して受信
装置７に受信され、学習型テレビシステム８に送られ
る。学習型テレビシステム８には出力装置としてのテレ
ビ画面ユニット９及び入力装置１０が接続されている。
ムの第２の実施の形態を示すブロック図であって、学習
型テレビシステムに適用されたものである。すなわち、
テレビの番組及びキーワードはアンテナ６を介して受信
装置７に受信され、学習型テレビシステム８に送られ
る。学習型テレビシステム８には出力装置としてのテレ
ビ画面ユニット９及び入力装置１０が接続されている。
【００１２】図３の学習型テレビシステム８の動作を図
４を参照して説明する。図４のルーチンは受信装置７が
テレビ番組を受信する毎に実行される。まず、ステップ
４０１において、受信されたテレビ番組からこのテレビ
番組の特徴を表わす少なくとも１つのキーワードを抽出
する。この場合も、テレビ番組にキーワードが付随され
ているときに、そのキーワードを用いる。また、キーワ
ード数が多いときには、類似語のキーワードから代表キ
ーワードへマッピングしてキーワード数を減少させるこ
ともできる。
４を参照して説明する。図４のルーチンは受信装置７が
テレビ番組を受信する毎に実行される。まず、ステップ
４０１において、受信されたテレビ番組からこのテレビ
番組の特徴を表わす少なくとも１つのキーワードを抽出
する。この場合も、テレビ番組にキーワードが付随され
ているときに、そのキーワードを用いる。また、キーワ
ード数が多いときには、類似語のキーワードから代表キ
ーワードへマッピングしてキーワード数を減少させるこ
ともできる。
【００１３】次に、ステップ４０２では、ステップ２０
２と同様に、キーワードを変数とする評価関数ｆを用い
て予測評価値ＥＶを演算する。
２と同様に、キーワードを変数とする評価関数ｆを用い
て予測評価値ＥＶを演算する。
【００１４】次に、ステップ４０３では、情報つまりテ
レビ番組をテレビ画面９に表示する。たとえば、同一時
間帯に予測評価値ＥＶの大きい順にテレビ番組のタイト
ルを表示する。あるいは予測評価値ＥＶが所定値以上の
テレビ番組のタイトルサブジェクトのみ表示する。
レビ番組をテレビ画面９に表示する。たとえば、同一時
間帯に予測評価値ＥＶの大きい順にテレビ番組のタイト
ルを表示する。あるいは予測評価値ＥＶが所定値以上の
テレビ番組のタイトルサブジェクトのみ表示する。
【００１５】次に、ステップ４０４では、ユーザによる
入力装置１０から実際の評価値ＡＶを入力するのを待
つ。この結果、予測評価値ＥＶが実際の評価値ＡＶに近
づくように評価関数ｆの係数Ｃiを更新する。たとえ
ば、予測評価値ＥＶと実際の評価値ＡＶとの差に応じて
抽出されたキーワードが含まれている項の係数を増減す
る。そして、ステップ４０５にてこのルーチンは終了す
る。
入力装置１０から実際の評価値ＡＶを入力するのを待
つ。この結果、予測評価値ＥＶが実際の評価値ＡＶに近
づくように評価関数ｆの係数Ｃiを更新する。たとえ
ば、予測評価値ＥＶと実際の評価値ＡＶとの差に応じて
抽出されたキーワードが含まれている項の係数を増減す
る。そして、ステップ４０５にてこのルーチンは終了す
る。
【００１６】本発明は、上述の学習型ニュースシステム
及び学習型テレビシステム以外に、学習型電子ブック、
学習型ラジオ等の学習型電子情報メディアシステムに適
用できる。また、評価関数として各キーワードの頻度を
変数とする実数値関数を用いることもできる。
及び学習型テレビシステム以外に、学習型電子ブック、
学習型ラジオ等の学習型電子情報メディアシステムに適
用できる。また、評価関数として各キーワードの頻度を
変数とする実数値関数を用いることもできる。
【００１７】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、評
価関数が実際の評価値の入力毎に更新され、従って、学
習経過と共に予測評価値の予測精度が向上するので、ユ
ーザの嗜好に合った情報を提供できる。
価関数が実際の評価値の入力毎に更新され、従って、学
習経過と共に予測評価値の予測精度が向上するので、ユ
ーザの嗜好に合った情報を提供できる。
【図１】本発明に係る学習型情報処理システムの第１の
実施の形態を示すブロック図である。
実施の形態を示すブロック図である。
【図２】図１の学習型ニュースシステムの動作を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図３】本発明に係る学習型情報処理システムの第２の
実施の形態を示すブロック図である。
実施の形態を示すブロック図である。
【図４】図３の学習型テレビシステムの動作を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図５】従来の電子情報メディアの利用形態を示す図で
ある。
ある。
１─通信網 ２─受信装置 ３─学習型ニュースシステム ４─ディスプレイユニット ５─キーボード ６─アンテナ ７─受信装置 ８─学習型テレビシステム ９─テレビ画面ユニット １０─入力装置
Claims (8)
- 【請求項１】 入力された情報よりキーワードを抽出す
るキーワード抽出手段と、 該抽出されたキーワードの集合を引数とする評価関数
（ｆ）により予測評価値（ＥＶ）を演算する予測評価値
演算手段と、 該予測評価値に応じて前記情報を提供する情報提供手段
と、 該提供された情報に対する実際の評価値（ＡＶ）を入力
し、前記予測評価値が前記実際の評価値に近づくように
前記評価関数を更新する学習手段とを具備する学習型情
報処理システム。 - 【請求項２】 前記情報がニュース記事である請求項１
に記載の学習型情報処理システム。 - 【請求項３】 前記情報がテレビ番組である請求項１に
記載の学習型情報処理システム。 - 【請求項４】 さらに、前記抽出されたキーワードを代
表キーワードにマッピングするキーワード変換手段を具
備し、 前記予測評価値演算手段は該代表キーワードを変数とす
る評価関数により前記予測評価値を演算する請求項１に
記載の学習型情報処理システム。 - 【請求項５】 前記情報提供手段は前記予測評価値の高
い順に前記情報のサブジェクトもしくはタイトルを提供
する請求項１に記載の学習型情報処理システム。 - 【請求項６】 前記情報提供手段は前記予測評価値が所
定値以上のときのみ前記情報のサブジェクトもしくはタ
イトルを提供する請求項１に記載の学習型情報処理シス
テム。 - 【請求項７】 前記評価関数は前記各キーワードに１つ
のブール変数を割り当てその線形結合により表される実
数値関数であり、前記学習手段は該実数値関数の項の係
数を更新する請求項１に記載の学習型情報処理システ
ム。 - 【請求項８】 前記評価関数が前記各キーワードの頻度
を変数とする実数値関数である請求項１に記載の学習型
情報処理システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8067125A JPH09231241A (ja) | 1996-02-28 | 1996-02-28 | 学習型情報処理システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8067125A JPH09231241A (ja) | 1996-02-28 | 1996-02-28 | 学習型情報処理システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09231241A true JPH09231241A (ja) | 1997-09-05 |
Family
ID=13335884
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8067125A Pending JPH09231241A (ja) | 1996-02-28 | 1996-02-28 | 学習型情報処理システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09231241A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6976070B1 (en) | 1999-02-16 | 2005-12-13 | Kdd Corporation | Method and apparatus for automatic information filtering using URL hierarchical structure and automatic word weight learning |
| JP2009244933A (ja) * | 2008-03-28 | 2009-10-22 | Hitachi Ltd | プラントの制御装置および火力発電プラントの制御装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0394375A (ja) * | 1989-05-29 | 1991-04-19 | Ricoh Co Ltd | 文書検索装置 |
| JPH04127272A (ja) * | 1989-10-18 | 1992-04-28 | Ricoh Co Ltd | 文書検索装置におけるキーワードコネクション処理方法 |
| JPH05314186A (ja) * | 1992-05-06 | 1993-11-26 | Canon Inc | 自動情報源選択装置 |
| JPH07152771A (ja) * | 1993-11-30 | 1995-06-16 | Toshiba Corp | 利用者情報管理装置、情報フィルタ、情報分類装置、情報再生装置、情報検索装置及び仮名漢字変換装置 |
| JPH096806A (ja) * | 1995-06-22 | 1997-01-10 | Sharp Corp | 文字情報出力装置 |
-
1996
- 1996-02-28 JP JP8067125A patent/JPH09231241A/ja active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0394375A (ja) * | 1989-05-29 | 1991-04-19 | Ricoh Co Ltd | 文書検索装置 |
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| US8214062B2 (en) | 2008-03-28 | 2012-07-03 | Hitachi, Ltd. | Plant control system and thermal power generation plant control system |
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