JP2021157667A - 更新支援装置、更新支援方法及び更新支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】カテゴライズ規則の更新作業を効率化する更新支援装置、更新支援方法及び更新支援プログラムを提供する。
【解決手段】更新支援装置（分類装置）は、所定のキーワードと照合されるパターンと、パターンが属するカテゴリと、カテゴリに付与された重みと、を含むレコードを有する辞書を参照して、算出されるスコアが最高であるカテゴリに検証対象のキーワードを分類する分類部と、分類結果が不正解であるキーワードの少なくとも一部と一致するパターンを含むレコードのうち、正解カテゴリを含む第１のレコードに含まれるパターンと、正解カテゴリよりもスコアが上位である上位カテゴリを含む第２のレコードに含まれるパターンとを連結して連結パターンを生成する連結部と、連結パターンと、正解カテゴリ及び上位カテゴリの何れかカテゴリと、何れかのカテゴリに付与された重みとを含むレコードを辞書に追加するレコメンドを出力する出力部と、を有する。
【選択図】図８

Description

本発明は、更新支援装置、更新支援方法及び更新支援プログラムに関する。

パーソナルデータの利用や活用には、機微情報の秘匿化等の安全管理措置が求められる。このような安全管理措置を講じる側面から、データベースの列名を当該列名が属するカテゴリに分類するカテゴライズ処理が行われる場合がある。例えば、カテゴライズ処理の結果、機微情報に該当するカテゴリに分類された列名のデータを暗号化することにより、パーソナルデータをプライバシに配慮した形式に加工できる。

上記のカテゴライズ処理には、カテゴライズ規則が記述された辞書が用いられることがある。例えば、カテゴライズ規則として、データベースの列名等に対応するキーワードと照合される文字や文字列等のパターン、パターンが属するカテゴリ、さらには、カテゴリに付与された重みなどが辞書に登録され得る。このように辞書に記述されたパターンのうちキーワードの少なくとも一部と一致するパターンの重みに基づいてスコア、例えば重みの総和をカテゴリごとに算出することで、スコアが最大であるカテゴリがカテゴライズ処理の結果として出力される。

特開２０１９−１６１２２号公報

しかしながら、上記のカテゴライズ規則には、その更新作業が煩雑であるという側面がある。

例えば、業種特有のキーワードや新語などへ対応する側面から、上記のカテゴライズ規則の更新が求められる場合がある。この場合、辞書の重みを調整したり、あるいは新規のパターンを辞書に追加したりといった更新作業が煩雑になる。例えば、辞書の重みが変更された場合、重みの変更前には正解のカテゴリに分類できていたキーワードが重みの変更後に正解のカテゴリに分類できなくなるといった副作用が生じる場合がある。また、辞書の重みを変更したとしても、依然として、新語に対応するキーワードを正解のカテゴリに分類できない場合がある。さらに、重みの調整による対応が困難である場合、新規のパターンが辞書に追加される場合もある。ところが、辞書に新規のパターンを追加するには、パターン、カテゴリおよび重みの各々の要素を新規に作成する必要がある上、副作用が生じない値に各々の要素を調整するには多大な労力が生じる。

１つの側面では、本発明は、カテゴライズ規則の更新作業を効率化できる更新支援装置、更新支援方法及び更新支援プログラムを提供することを目的とする。

一態様では、更新支援装置は、所定のキーワードと照合されるパターンと、前記パターンが属するカテゴリと、前記カテゴリに付与された重みとを含むレコードを有する辞書を参照して、検証対象のキーワードの少なくとも一部と一致するパターンが属するカテゴリに付与された重みからカテゴリごとに算出されるスコアが最高であるカテゴリに前記検証対象のキーワードを分類する分類部と、分類結果が不正解であるキーワードの少なくとも一部と一致するパターンを含むレコードのうち、正解カテゴリを含む第１のレコードに含まれるパターンと、前記正解カテゴリよりもスコアが上位である上位カテゴリを含む第２のレコードに含まれるパターンとを連結して連結パターンを生成する連結部と、前記連結パターンと、前記正解カテゴリ及び前記上位カテゴリのいずれかのカテゴリと、前記いずれかのカテゴリに付与された重みとを含むレコードを前記辞書に追加するレコメンドを出力する出力部と、を有する。

カテゴライズ規則の更新作業を効率化できる。

図１は、実施例１に係る分類装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。 図２Ａは、旧検証データの一例を示す図である。 図２Ｂは、新検証データの一例を示す図である。 図２Ｃは、辞書データの一例を示す図である。 図３Ａは、分類結果の一例を示す図である。 図３Ｂは、分類結果の一例を示す図である。 図３Ｃは、分類不正解データの一例を示す図である。 図４は、第１レコメンド及び副作用の一例を示す図である。 図５は、第１レコメンド及び副作用の一例を示す図である。 図６は、第２レコメンドと成功事例の一例を示す図である。 図７は、第１レコメンド部の機能的構成の一例を示す図である。 図８は、第２レコメンド部の機能的構成の一例を示す図である。 図９は、第２レコメンド及び副作用の一例を示す図である。 図１０は、実施例１に係る更新支援処理の手順を示すフローチャートである。 図１１は、実施例１に係る第１レコメンド検証処理の手順を示すフローチャートである。 図１２は、実施例１に係る第２レコメンド検証処理の手順を示すフローチャート（１）である。 図１３は、実施例１に係る第２レコメンド検証処理の手順を示すフローチャート（２）である。 図１４は、コンピュータのハードウェア構成例を示す図である。

以下に添付図面を参照して本願に係る更新支援装置、更新支援方法及び更新支援プログラムについて説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

［システム構成］
図１は、実施例１に係る分類装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。図１に示す分類装置１０は、データベースの列名などに対応するキーワードを当該キーワードが属するカテゴリに分類する「カテゴライズ機能」を提供するものである。

このようなカテゴライズ機能は、ユースケースのあくまで一例として、パーソナルデータの利用時および活用時に講じる安全管理措置の一環として用いられる。例えば、機微情報に該当するカテゴリに分類された列名のデータを暗号化することにより、パーソナルデータがプライバシに配慮した形式に加工される。

例えば、上記のカテゴライズ機能には、カテゴライズ規則が記述された辞書データ１３Ｂが使用されうる。例えば、辞書データ１３Ｂには、カテゴライズ規則として、データベースの列名等に対応するキーワードと照合される文字や文字列等の「パターン」、パターンが属する「カテゴリ」、さらには、カテゴリに付与された「重み」などが記述され得る。このように辞書データ１３Ｂに記述されたパターンのうちキーワードの少なくとも一部と一致するパターンの重みに基づいてスコア、例えば重みの総和をカテゴリごとに算出することで、スコアが最大であるカテゴリが分類結果として出力される。

このようなカテゴライズ規則は、必ずしも不変のものとは限らない。あくまで１つの側面として、業種特有のキーワードや新語などへ対応する側面から上記のカテゴライズ規則に更新が求められる場面が生じ得る。このことから、上記のカテゴライズ機能には、カテゴライズ規則が記述された辞書データ１３Ｂの更新を支援する「更新支援機能」がアドオンされ得る。

一実施形態として、分類装置１０は、パッケージソフトウェア又はオンラインソフトウェアとして、上記のカテゴライズ機能を実現する分類プログラムを任意のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、分類装置１０は、ＳａａＳ（Software as a Service）型のアプリケーションとして実装することで、上記のカテゴライズ機能をクラウドサービスとして提供することとしてもかまわない。これに限定されず、分類装置１０は、上記のカテゴライズ機能をオンプレミスに提供するサーバとして実装することができる。

さらに、分類装置１０には、図１に示すように、作成者端末３０が接続され得る。これら分類装置１０及び作成者端末３０の間は、任意のネットワークＮＷを介して通信可能に接続され得る。例えば、ネットワークＮＷは、有線または無線を問わず、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）などの任意の種類の通信網であってかまわない。なお、図１には、説明の便宜上、１つの分類装置１０につき１つの作成者端末３０が接続される例を挙げたが、１つの分類装置１０につき複数の作成者端末３０が接続されることを妨げない。

作成者端末３０は、上記の更新支援機能の提供を受けるコンピュータの一例に対応する。作成者端末３０には、デスクトップ型またはラップトップ型のパーソナルコンピュータなどが対応し得る。これらはあくまで例示に過ぎず、作成者端末３０は、携帯端末装置やウェアラブル端末などの任意のコンピュータであってかまわない。

あくまで一例として、作成者端末３０は、上記のカテゴライズ規則の作成を担当する作成者によって使用され得る。１つの側面として、作成者端末３０は、データベースの列名などに対応するキーワードと、当該キーワードが属する正解カテゴリとが対応付けられた検証データ１３Ａの作成に用いられる。このように作成された検証データ１３Ａは、分類装置１０にアップロードされた上で分類装置１０に保存され得る。

このような検証データ１３Ａには、上記のカテゴライズ規則が更新される以前に作成された旧検証データ１３Ａ１と、上記のカテゴライズ規則の更新時に業種特有のキーワードや新語などの対応する側面から作成される新検証データ１３Ａ２とが含まれ得る。これら旧検証データ１３Ａ１のキーワードおよび新検証データ１３Ａ２のキーワードの両方を正解カテゴリに分類できる更新が上記のカテゴライズ規則に行われる。

［課題の一側面］
上記の背景技術の欄で説明した通り、上記のカテゴライズ規則には、その更新作業が煩雑であるという側面がある。

すなわち、辞書データ１３Ｂの重みを調整したり、あるいは新規のパターンを辞書データ１３Ｂに追加したりといった更新作業が煩雑になる。例えば、辞書データ１３Ｂの重みが変更された場合、重みの変更前には正解カテゴリに分類できていた旧検証データ１３Ａ１のキーワードが重みの変更後に正解カテゴリに分類できなくなるといった副作用が生じる場合がある。また、辞書データ１３Ｂの重みを変更したとしても、依然として、新検証データ１３Ａ２のキーワードを正解カテゴリに分類できない場合がある。さらに、重みの調整による対応が困難である場合、新規のパターンが辞書データ１３Ｂに追加される場合もある。ところが、辞書データ１３Ｂに新規のパターンを追加するには、パターン、カテゴリおよび重みの各々の要素を新規に作成する必要がある上、副作用が生じない値に各々の要素を調整するには多大な労力が生じる。

［課題解決のアプローチの一側面］
そこで、本実施例に係る更新支援機能は、辞書データ１３Ｂの重みを調整する「第１レコメンド」、あるいは辞書データ１３Ｂに新規の辞書レコードを追加する「第２レコメンド」を出力する機能を有する。

［第１レコメンド］
「第１レコメンド」には、正解カテゴリを重み付けするパターンの重みを増加させる「重み増加レコメンド」や正解カテゴリよりもスコアが上位である上位カテゴリを重み付けるパターンの重みを減少させる「重み減少レコメンド」が含まれ得る。

例えば、「重み増加レコメンド」は、分類不正解のキーワードの少なくとも一部と一致するパターンのうち正解カテゴリを重み付けするパターンの重みをスコアが最高である第１カテゴリの重みと正解カテゴリの重みとの差に基づいて増加させるレコメンドである。このような「重み増加レコメンド」は、上記のキーワードに関する分類不正解を解消するレコメンドとなり得る。

また、「重み減少レコメンド」は、分類不正解のキーワードの少なくとも一部と一致するパターンのうち正解カテゴリよりもスコアが上位である上位カテゴリを重み付けするパターンの重みを上位カテゴリの重みと正解カテゴリの重みとの差に基づいて減少させるレコメンドである。このような「重み減少レコメンド」も、上記のキーワードに関する分類不正解を解消するレコメンドとなり得る。

これら「重み増加レコメンド」または「重み減少レコメンド」を第１レコメンドとして出力することで、辞書データ１３Ｂの重みを調整する更新作業の効率化を実現できる。

［重み調整による副作用］
図２〜図５を用いて、第１レコメンドに基づく重み調整で生じる副作用の一例について説明する。図２Ａは、旧検証データ１３Ａ１の一例を示す図である。図２Ｂは、新検証データ１３Ａ２の一例を示す図である。図２Ｃは、辞書データ１３Ｂの一例を示す図である。図３Ａ及び図３Ｂは、分類結果の一例を示す図である。図３Ｃは、分類不正解データの一例を示す図である。図４及び図５は、第１レコメンド及び副作用の一例を示す図である。なお、以下では、スコアのあくまで一例として、重みの総和が算出される例を挙げる。

図２Ａに示す旧検証データ１３Ａ１のキーワードが図２Ｃ示す辞書データ１３Ｂを用いて分類される場合、旧検証データ１３Ａ１のキーワードの分類結果は、図３Ａに示す通りになる。

例えば、旧検証データ１３Ａ１のキーワード「金融機関」の少なくとも一部と一致するパターンが辞書データ１３Ｂから検索される場合、パターン「金融」が前方一致すると共に、パターン「金」が前方一致する。このため、辞書データ１３Ｂが有する辞書レコードのうちパターン「金融」を含む辞書レコードおよびパターン「金」を含む辞書レコードがヒットする。以下、辞書データに含まれる辞書レコードの中でもキーワードがヒットする辞書レコードのことを「関連辞書レコード」と記載する場合がある。この場合、カテゴリ「ＢＡＮＫ」のスコアは、パターン「金融」の関連辞書レコードの重み「５」がそのまま重みの総和となる結果、「５」と算出される。また、カテゴリ「ＡＳＳＥＴ」のスコアは、パターン「金」の関連辞書レコードの重み「４」がそのまま重みの総和となる結果、「４」と算出される。これらカテゴリ「ＢＡＮＫ」およびカテゴリ「ＡＳＳＥＴ」以外のカテゴリの関連辞書レコードは存在しないので、カテゴリ「ＢＡＮＫ」およびカテゴリ「ＡＳＳＥＴ」以外のカテゴリのスコアは「０」と算出される。この結果、スコアが最高である第１カテゴリ、すなわち分類結果は「ＢＡＮＫ」となる。

また、旧検証データ１３Ａ１のキーワード「年金番号」の少なくとも一部と一致するパターンが辞書データ１３Ｂから検索される場合、パターン「番号」が後方一致し、パターン「年」が前方一致すると共に、パターン「金」が中間一致する。このため、辞書データ１３Ｂが有する辞書レコードのうちパターン「番号」を含む辞書レコード、パターン「年」を含む辞書レコードおよびパターン「金」を含む辞書レコードがヒットする。この場合、カテゴリ「ＩＤ」のスコアは、パターン「番号」の関連辞書レコードの重み「６」がそのまま重みの総和となる結果、「６」と算出される。また、カテゴリ「ＡＧＥ」のスコアは、パターン「年」の関連辞書レコードの重み「５」がそのまま重みの総和となる結果、「５」と算出される。また、カテゴリ「ＡＳＳＥＴ」のスコアは、パターン「金」の関連辞書レコードの重み「４」がそのまま重みの総和となる結果、「４」と算出される。これらカテゴリ「ＩＤ」、「ＡＧＥ」および「ＡＳＳＥＴ」以外のカテゴリの関連辞書レコードは存在しないので、スコアは「０」と算出される。この結果、スコアが最高である第１カテゴリ、すなわち分類結果は「ＩＤ」となる。

さらに、旧検証データ１３Ａ１のキーワード「生年月日」の少なくとも一部と一致するパターンが辞書データ１３Ｂから検索される場合、パターン「年」が中間一致すると共に、パターン「年月」が中間一致する。このため、辞書データ１３Ｂが有する辞書レコードのうちパターン「年」を含む辞書レコードおよびパターン「年月」を含む辞書レコードがヒットする。この場合、カテゴリ「ＡＧＥ」のスコアは、パターン「年」の関連辞書レコードの重み「５」がそのまま重みの総和となる結果、「５」と算出される。また、カテゴリ「ＤＡＴＥ」のスコアは、パターン「年月」の関連辞書レコードの重み「３」がそのまま重みの総和となる結果、「３」と算出される。これらカテゴリ「ＡＧＥ」およびカテゴリ「ＤＡＴＥ」以外のカテゴリの関連辞書レコードは存在しないので、スコアは「０」と算出される。この結果、スコアが最高である第１カテゴリ、すなわち分類結果は「ＡＧＥ」となる。

一方、図２Ｂに示す新検証データ１３Ａ２のキーワードが図２Ｃ示す辞書データ１３Ｂを用いて分類される場合、新検証データ１３Ａ２のキーワードの分類結果は、図３Ｂに示す通りになる。

例えば、新検証データ１３Ａ２のキーワード「年金」の少なくとも一部と一致するパターンが辞書データ１３Ｂから検索される場合、パターン「年」が前方一致すると共に、パターン「金」が後方一致する。このため、辞書データ１３Ｂが有する辞書レコードのうちパターン「年」を含む辞書レコードおよびパターン「金」を含む辞書レコードがヒットする。この場合、カテゴリ「ＡＧＥ」のスコアは、パターン「年」の関連辞書レコードの重み「５」がそのまま重みの総和となる結果、「５」と算出される。また、カテゴリ「ＡＳＳＥＴ」のスコアは、パターン「金」の関連辞書レコードの重み「４」がそのまま重みの総和となる結果、「４」と算出される。これらカテゴリ「ＡＧＥ」およびカテゴリ「ＡＳＳＥＴ」以外のカテゴリの関連辞書レコードは存在しないので、スコアは「０」と算出される。この結果、スコアが最高である第１カテゴリ、すなわち分類結果は「ＡＧＥ」となる。

このように、更新前の辞書データ１３Ｂは、旧検証データ１３Ａ１の全てのキーワードを正解カテゴリに分類できる能力を有する一方で、新検証データ１３Ａ２の全てのキーワードを正解カテゴリに分類できる能力を必ずしも有するとは限らない。例えば、図３Ａに示す分類結果および図３Ｂに示す分類結果が得られた場合、図３Ｃに示すように、第１カテゴリと正解カテゴリとが一致しない新検証データ１３Ａ２のキーワード「年金」のレコードが分類不正解データ１４Ａとして抽出される。以下、分類不正解データに含まれるレコードのことを「分類不正解レコード」と記載する場合がある。

［重み増加による副作用］
ここで、「第１レコメンド」の一例として、図４に示すように、正解カテゴリ「ＡＳＳＥＴ」に対応するパターン「金」の重みを増加させる「重み増加レコメンド」に従って辞書データ１３Ｂを辞書データ１３Ｂ１へ更新する場合について説明する。

この場合、分類不正解データ１４Ａのキーワード「年金」の少なくとも一部と一致するパターンのうち、正解カテゴリ「ＡＳＳＥＴ」に対応するパターン「金」の重み「４」と、スコアが最高である第１カテゴリ「ＡＧＥ」の重み「５」との差「１」に基づいて重みが増加される。すなわち、正解カテゴリのスコアが第１カテゴリのスコアを超えるように、正解カテゴリおよび第１カテゴリ間の重みの差「１」にマージン「１」が付加された値「２」が正解カテゴリを重み付けするパターン「金」の重み「４」へ加算される。このような重み増加によって、正解カテゴリのスコアが最高となるので、上記のキーワード「年金」に関する分類不正解を解消できる結果、新検証データ１３Ａ２の分類不正解が解消される。なお、ここで付加するマージンはあくまで一例であり、ゼロを超える任意の数であってかまわない。

このように、重み増加後の辞書データ１３Ｂ１を用いて分類が行われる場合、新検証データ１３Ａ２の全てのキーワードの分類不正解が解消される一方で、旧検証データ１３Ａ１のキーワードの一部が正解カテゴリに分類できなくなる副作用が生じる。

図４の符号１４Ｂには、重み増加後の辞書データ１３Ｂ１を用いて分類が行われる場合の分類不正解データが示されている。図４の分類不正解データ１４Ｂに示す通り、重み増加前の辞書データ１３Ｂを用いる分類時には正解カテゴリに分類できていたキーワード「年金番号」が重み増加後の辞書データ１３Ｂ１を用いる場合に正解カテゴリに分類できなくなる。

具体的には、旧検証データ１３Ａ１のキーワード「年金番号」の少なくとも一部と一致するパターンが辞書データ１３Ｂ１から検索される場合、パターン「番号」が後方一致し、パターン「年」が前方一致すると共に、パターン「金」が中間一致する。このため、辞書データ１３Ｂ１が有する辞書レコードのうちパターン「番号」を含む辞書レコード、パターン「年」を含む辞書レコードおよびパターン「金」を含む辞書レコードがヒットする。この場合、カテゴリ「ＩＤ」のスコアは、パターン「番号」の関連辞書レコードの重み「６」がそのまま重みの総和となる結果、「６」と算出される。また、カテゴリ「ＡＧＥ」のスコアは、パターン「年」の関連辞書レコードの重み「５」がそのまま重みの総和となる結果、「５」と算出される。また、カテゴリ「ＡＳＳＥＴ」のスコアは、パターン「金」の関連辞書レコードの重み「６」がそのまま重みの総和となる結果、「６」と算出される。これらカテゴリ「ＩＤ」、「ＡＧＥ」および「ＡＳＳＥＴ」以外のカテゴリの関連辞書レコードは存在しないので、スコアは「０」と算出される。この結果、スコアが最高である第１カテゴリ、すなわち分類結果は「ＩＤ」および「ＡＳＳＥＴ」となる。

このように、重み増加後の辞書データ１３Ｂ１を用いて分類が行われる場合、旧検証データ１３Ａ１のキーワード「年金番号」の分類結果を正解カテゴリ「ＩＤ」の１つに絞り込むことはできないので、分類不正解となる。

［重み減少による副作用］
次に、「第１レコメンド」の他の一例として、図５に示すように、上位カテゴリ「ＡＧＥ」に対応するパターン「年」の重みを減少させる「重み減少レコメンド」に従って辞書データ１３Ｂを辞書データ１３Ｂ２へ更新する場合について説明する。

この場合、分類不正解データ１４Ａのキーワード「年金」の少なくとも一部と一致するパターンのうち、正解カテゴリ「ＡＳＳＥＴ」に対応するパターン「金」の重み「４」と、正解カテゴリよりもスコアが上位である上位カテゴリ「ＡＧＥ」の重み「５」との差「１」に基づいて重みが減少される。すなわち、上位カテゴリのスコアが正解カテゴリのスコアを下回るように、正解カテゴリおよび上位カテゴリ間の重みの差「１」にマージン「１」が付加された値「２」が上位カテゴリを重み付けするパターン「年」の重み「５」から減算される。このような重み減少によって、正解カテゴリのスコアが最高となるので、上記のキーワード「年金」に関する分類不正解を解消できる結果、新検証データ１３Ａ２の分類不正解が解消される。

このように、重み減少後の辞書データ１３Ｂ２を用いて分類が行われる場合も、新検証データ１３Ａ２の全てのキーワードの分類不正解が解消される一方で、旧検証データ１３Ａ１のキーワードの一部が正解カテゴリに分類できなくなる副作用が生じる。

図５の符号１４Ｃには、重み減少後の辞書データ１３Ｂ２を用いて分類が行われる場合の分類不正解データが示されている。図５の分類不正解データ１４Ｃに示す通り、重み減少前の辞書データ１３Ｂを用いる分類時には正解カテゴリに分類できていたキーワード「年月日」が重み減少後の辞書データ１３Ｂ２を用いる場合に正解カテゴリに分類できなくなる。

具体的には、旧検証データ１３Ａ１のキーワード「年月日」の少なくとも一部と一致するパターンが辞書データ１３Ｂ２から検索される場合、パターン「年」が前方一致すると共に、パターン「年月」が前方一致する。このため、辞書データ１３Ｂ２が有する辞書レコードのうちパターン「年」を含む辞書レコードおよびパターン「年月」を含む辞書レコードがヒットする。この場合、カテゴリ「ＡＧＥ」のスコアは、パターン「年」の関連辞書レコードの重み「３」がそのまま重みの総和となる結果、「３」と算出される。また、カテゴリ「ＤＡＴＥ」のスコアは、パターン「年月」の関連辞書レコードの重み「３」がそのまま重みの総和となる結果、「３」と算出される。これらカテゴリ「ＡＧＥ」および「ＤＡＴＥ」以外のカテゴリの関連辞書レコードは存在しないので、スコアは「０」と算出される。この結果、スコアが最高である第１カテゴリ、すなわち分類結果は「ＡＧＥ」および「ＤＡＴＥ」となる。

このように、重み減少後の辞書データ１３Ｂ２を用いて分類が行われる場合、旧検証データ１３Ａ１のキーワード「年月日」の分類結果を正解カテゴリ「ＤＡＴＥ」の１つに絞り込むことはできないので、分類不正解となる。

［第２レコメンド］
あくまで１つの側面として、「第２レコメンド」は、重みの調整による対応が困難である場合、例えば「重み増加レコメンド」及び「重み減少レコメンド」のいずれに基づく重み調整でも副作用が発生する場合に絞って出力することができる。

「第２レコメンド」の一例として、辞書データ１３Ｂのパターン同士が連結された連結パターンに正解カテゴリの正の重みが付与された第１新規レコードを辞書に追加する「第１追加レコメンド」が含まれ得る。例えば、辞書データ１３Ｂにない新規のパターンとして、分類不正解のキーワードの少なくとも一部と一致するパターンのうち正解カテゴリを重み付けするパターンおよび第１カテゴリを重み付けするパターンが連結された連結パターンが追加され得る。ここで、連結パターンには、２以上のパターンを１列に並べる配列の組合せが全て含まれてもよいが、スコアの計算に含まれ得る連結パターンを抽出する側面から、分類不正解のキーワードに対する検索にヒットする連結パターンに絞って追加することもできる。さらに、連結パターンには、第１カテゴリの重みと正解カテゴリの重みとの差に基づいて正解カテゴリの正の重みが付与される。これら「連結パターン」、「正解カテゴリ」及び「正の重み」を含む辞書レコードを第１新規レコードとして追加する「第１追加レコメンド」が出力される。このような「第１追加レコメンド」は、上記のキーワードに関する分類不正解を解消するレコメンドとなり得る。

「第２レコメンド」の他の一例として、辞書データ１３Ｂのパターン同士が連結された連結パターンに正解カテゴリよりもスコアが上位である上位カテゴリの負の重みが付与された第２新規レコードを辞書に追加する「第２追加レコメンド」が含まれ得る。例えば、辞書データ１３Ｂにない新規のパターンとして、分類不正解のキーワードの少なくとも一部と一致するパターンのうち正解カテゴリを重み付けするパターンおよび上位カテゴリを重み付けするパターンが連結された連結パターンが追加され得る。ここで、連結パターンには、２以上のパターンを１列に並べる配列の組合せが全て含まれてもよいが、スコアの計算に含まれ得る連結パターンを抽出する側面から、分類不正解のキーワードに対する検索にヒットする連結パターンに絞って追加することもできる。連結パターンには、上位カテゴリの重みと正解カテゴリの重みとの差に基づいて上位カテゴリの負の重みが付与される。これら「連結パターン」、「上位カテゴリ」及び「負の重み」を含む辞書レコードを第２新規レコードとして追加する「第２追加レコメンド」が出力される。このような「第２追加レコメンド」も、上記のキーワードに関する分類不正解を解消するレコメンドとなり得る。

［新規レコード追加による成功事例］
図６は、第２レコメンドと成功事例の一例を示す図である。図６には、あくまで一例として、上記の第２新規レコードを追加する第２追加レコメンドに従って辞書データ１３Ｂを辞書データ１３Ｂ４へ更新する場合の成功事例が挙げられている。

図６に示すように、分類不正解データ１４Ａのキーワード「年金」の少なくとも一部と一致するパターンのうち、正解カテゴリ「ＡＳＳＥＴ」を重み付けするパターン「金」および上位カテゴリ「ＡＧＥ」を重み付けするパターン「年」が連結される。この場合、パターン「金」およびパターン「年」を１列に並べる配列の全ての組合せ「金年」および「年金」を連結パターンとして生成できる。さらに、第２新規レコードの生成に必須ではないが、全ての連結パターン「金年」および「年金」から分類不正解のキーワード「年金」の検索にヒットする連結パターン「年金」を抽出することもできる。さらに、連結パターン「年金」には、上位カテゴリ「ＡＧＥ」の重み「５」と正解カテゴリ「ＡＳＳＥＴ」の重み「４」との差「１」にマージン「１」が付加された値「２」の符号が反転された負の重み「−２」が上位カテゴリ「ＡＧＥ」の重みとして付与される。これら連結パターン「年金」、カテゴリ「ＡＧＥ」及び「−２」を含む辞書レコードを第２新規レコードとして追加する「第２追加レコメンド」が出力される。

このような第２新規レコードが追加された辞書データ１３Ｂ４によれば、検証データ１３Ａのキーワードに文字「年」が含まれる場合にパターン「年」に付与された重みによりカテゴリ「ＡＧＥ」のスコアが加算される。さらに、検証データ１３Ａのキーワードに文字「年金」が含まれる場合にパターン「年金」に付与された負の重みによりカテゴリ「ＡＧＥ」のスコアが減算される。このように、「年」はＡＧＥを連想させるが、「年金」はＡＧＥをほとんど連想させない、という直感を自動でカテゴライズ規則として組み込むことができる。この結果、第２新規レコードの追加に伴って発生しうる副作用の可能性を低減できる。

図６の符号１３Ａ２２には、第２新規レコードの追加後の辞書データ１３Ｂ４を用いて新検証データ１３Ａ２のキーワードの分類が行われる場合の分類結果が示されている。図６の分類結果１３Ａ２２に示す通り、新検証データ１３Ａ２のキーワード「年金」には、パターン「年」が前方一致し、パターン「金」が後方一致すると共に、パターン「年金」が完全一致する。このため、辞書データ１３Ｂ４が有する辞書レコードのうちパターン「年」を含む辞書レコード、パターン「金」を含む辞書レコードおよびパターン「年金」を含む辞書レコードがヒットする。この場合、カテゴリ「ＡＳＳＥＴ」のスコアは、パターン「金」の関連辞書レコードの重み「４」がそのまま重みの総和となる結果、「４」と算出される。また、カテゴリ「ＡＧＥ」のスコアは、パターン「年」の関連辞書レコードの重み「５」と、パターン「年金」の関連辞書レコードの負の重み「−２」との総和となる結果、「３」と算出される。これらカテゴリ「ＡＳＳＥＴ」および「ＡＧＥ」以外のカテゴリの関連辞書レコードは存在しないので、スコアは「０」と算出される。この結果、スコアが最高である第１カテゴリ、すなわち分類結果は「ＡＳＳＥＴ」となる。

さらに、第２新規レコードの追加によって、旧検証データ１３Ａ１のキーワードが正解カテゴリに分類できなくなる副作用も発生しない。

図６の符号１３Ａ１２には、第２新規レコードの追加後の辞書データ１３Ｂ４を用いて旧検証データ１３Ａ１の分類が行われる場合の分類結果が示されている。ここでは、辞書データ１３Ｂ４を用いる旧検証データ１３Ａ１のキーワードの分類結果のうち、第２新規レコードとして追加される連結パターン「年金」がヒットするキーワード「年金番号」の分類結果が抜粋して示されている。

図６の分類結果１３Ａ１２に示す通り、旧検証データ１３Ａ１のキーワード「年金番号」には、パターン「番号」が後方一致し、パターン「年」が前方一致し、パターン「金」が中間一致すると共に、パターン「年金」が前方一致する。このため、辞書データ１３Ｂ４が有する辞書レコードのうちパターン「番号」を含む辞書レコード、パターン「年」を含む辞書レコード、パターン「金」を含む辞書レコードおよびパターン「年金」を含む関連辞書レコードがヒットする。この場合、カテゴリ「ＩＤ」のスコアは、パターン「番号」の関連辞書レコードの重み「６」がそのまま重みの総和となる結果、「６」と算出される。また、カテゴリ「ＡＧＥ」のスコアは、パターン「年」の関連辞書レコードの重み「５」と、パターン「年金」の関連辞書レコードの負の重み「−２」との重みの総和となる結果、「３」と算出される。また、カテゴリ「ＡＳＳＥＴ」のスコアは、パターン「金」の関連辞書レコードの重み「４」がそのまま重みの総和となる結果、「４」と算出される。これらカテゴリ「ＩＤ」、「ＡＧＥ」および「ＡＳＳＥＴ」以外のカテゴリの関連辞書レコードは存在しないので、スコアは「０」と算出される。この結果、スコアが最高である第１カテゴリ、すなわち分類結果は「ＩＤ」となる。

このように、第２新規レコードの追加後の辞書データ１３Ｂ４を用いて分類が行われる場合、新検証データ１３Ａ２の全てのキーワードの分類不正解が解消される一方で、旧検証データ１３Ａ１のキーワードが正解カテゴリに分類できなくなる副作用も発生しない。

したがって、本実施例に係る更新支援機能によれば、辞書データ１３Ｂに新規の辞書レコードを追加する更新作業の効率化を実現できる。

［分類装置１０の機能的構成］
次に、本実施例に係る分類装置１０の機能的構成の一例について説明する。図１に示すように、分類装置１０は、通信インタフェイス部１１と、記憶部１３と、制御部１５とを有する。なお、図１には、データの授受の関係を表す実線が示されているが、説明の便宜上、最小限の部分について示されているに過ぎない。すなわち、各処理部に関するデータの入出力は、図示の例に限定されず、図示以外のデータの入出力、例えば処理部及び処理部の間、処理部及びデータの間、並びに、処理部及び外部装置の間のデータの入出力が行われることとしてもかまわない。

通信インタフェイス部１１は、他の装置、例えば作成者端末３０との間で通信制御を行うインタフェイスの一例に対応する。

あくまで一例として、通信インタフェイス部１１には、ＬＡＮカードなどのネットワークインタフェイスカードを採用することができる。例えば、通信インタフェイス部１１は、作成者端末３０から新検証データの登録やカテゴライズ規則の更新リクエストなどを受け付けたり、カテゴライズ規則の更新に関する第１レコメンドや第２レコメンドなどを作成者端末３０へ出力したりする。

記憶部１３は、制御部１５で実行されるＯＳ（Operating System）を始め、各種プログラムに用いられるデータを記憶する機能部である。このように記憶部１３に記憶されるプログラムの一例として、上記のカテゴライズ機能を実現するパッケージソフトウェアに対応する分類プログラム、あるいは上記のカテゴライズ機能にアドオンされるモジュールに対応する更新支援プログラムが挙げられる。

一実施形態として、記憶部１３は、分類装置１０における補助記憶装置に対応し得る。例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスクやＳＳＤ（Solid State Drive）などが補助記憶装置に対応する。この他、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory)などのフラッシュメモリも補助記憶装置に対応する。

記憶部１３は、制御部１５で実行されるプログラムに用いられるデータの一例として、検証データ１３Ａと、辞書データ１３Ｂとを記憶する。これらのデータ以外にも、上記の分類プログラム、あるいは上記の更新支援プログラムにより参照または生成が行われるデータ、例えば上記のカテゴライズ機能を適用するデータベースや上記の作成者のアカウントなどが記憶部１３に記憶されることとしてもよい。

検証データ１３Ａは、上記のカテゴライズ規則が記述された辞書データ１３Ｂの作成時または更新時に分類結果の検証に用いるデータである。あくまで一例として、検証データ１３Ａには、データベースの列名などに対応するキーワードと、当該キーワードが属する正解カテゴリとが対応付けられたデータを採用できる。上述の通り、検証データ１３Ａには、上記のカテゴライズ規則が更新される以前に作成された旧検証データ１３Ａ１と、上記のカテゴライズ規則の更新時に業種特有のキーワードや新語などの対応する側面から作成される新検証データ１３Ａ２とが含まれ得る。

辞書データ１３Ｂは、上記のカテゴライズ規則が記述されたデータである。あくまで一例として、辞書データ１３Ｂには、図２Ｃに示すように、データベースの列名等に対応するキーワードと照合される文字や文字列等の「パターン」、パターンが属する「カテゴリ」及びカテゴリに付与された「重み」が対応付けられたデータを採用できる。

制御部１５は、分類装置１０の全体制御を行う処理部である。

一実施形態として、制御部１５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などのハードウェアプロセッサにより実装することができる。ここでは、プロセッサの一例として、ＣＰＵやＭＰＵを例示したが、汎用型および特化型を問わず、任意のプロセッサにより実装することができる。この他、制御部１５は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードワイヤードロジックによって実現されることとしてもかまわない。

制御部１５は、上記の更新支援プログラムを実行することにより、図示しない主記憶装置として実装されるＲＡＭ（Random Access Memory）等のワークエリア上に図１に示す処理部を仮想的に実現する。なお、図１には、あくまで一例として、上記の更新支援プログラムが実行されることにより実現される処理部を抜粋して例に挙げるが、これに限定されない。例えば、上記の分類プログラムが実行されることによりパッケージソフトウェアに対応する処理部が実装されることとしてもかまわない。

制御部１５は、図１に示すように、受付部１６と、分類部１７と、第１レコメンド部１８と、第２レコメンド部１９とを有する。

受付部１６は、上記のカテゴライズ規則の更新リクエストを受け付ける処理部である。

一実施形態として、受付部１６は、上記のカテゴライズ規則の更新に用いるデータセット、例えば旧検証データ１３Ａ１、新検証データ１３Ａ２および辞書データ１３Ｂの指定を受け付けることができる。このようにカテゴライズ規則の更新に用いるデータセットの一部または全部は、必ずしも記憶部１３に記憶されたデータでなくともかまわない。例えば、受付部１６は、作成者端末３０または図示しない外部装置、例えばファイルサーバ等に保存されたデータセットの一部または全部を受け付けることができる。そして、受付部１６は、作成者端末３０から指定を受け付けたデータセット、例えば旧検証データ１３Ａ１、新検証データ１３Ａ２および辞書データ１３Ｂを記憶部１３から所定の記憶領域、例えば制御部１５が参照可能なワークエリアへ読み出す。

分類部１７は、辞書データ１３Ｂを用いて検証データ１３Ａのキーワードを分類する処理部である。

一実施形態として、分類部１７は、検証データ１３Ａに含まれるキーワードごとに次のような処理を実行する。例えば、分類部１７は、検証データ１３Ａに含まれるキーワードを１つ選択する。そして、分類部１７は、選択中のキーワードの少なくとも一部と一致するパターンを辞書データ１３Ｂから検索する。続いて、分類部１７は、カテゴリごとにキーワードがヒットするパターンが属するカテゴリに付与された重みを集計することにより計算される重みの総和をスコアの一例として算出する。その上で、分類部１７は、選択中のキーワードをスコアが最高である第１カテゴリに分類する。その後、分類部１７は、検証データ１３Ａに未選択のキーワードがなくなるまで上記のキーワードの第１カテゴリへの分類を繰り返す。なお、ここでは、あくまで一例として、キーワードが１つずつ順番に分類される例を挙げたが、各キーワードの分類は並列して行われることしてもかまわない。

あくまで一例を挙げれば、図２Ａに示す旧検証データ１３Ａ１のキーワードが図２Ｃ示す辞書データ１３Ｂを用いて分類される場合、旧検証データ１３Ａ１のキーワードの分類結果は、図３Ａに示す通りになる。また、図２Ｂに示す新検証データ１３Ａ２のキーワードが図２Ｃ示す辞書データ１３Ｂを用いて分類される場合、新検証データ１３Ａ２のキーワードの分類結果は、図３Ｂに示す通りになる。

第１レコメンド部１８は、辞書データ１３Ｂの重みを調整する第１レコメンドを行う処理部である。

図７は、第１レコメンド部１８の機能的構成の一例を示す図である。図７には、図１に示す第１レコメンド部１８が有する機能に対応するブロックが実線で模式化されると共に、各部が入出力するデータに対応するブロックが破線で模式化されている。

図７に示すように、第１レコメンド部１８は、増加部１８１と、減少部１８２と、出力部１８３とを有する。なお、第１レコメンド部１８のブロック内に示された分類部１７は、検証データ１７Ａのキーワードの分類時に参照される辞書データが異なれどもアルゴリズムは同様でかまわない。

増加部１８１は、正解カテゴリを重み付けするパターンの重みを増加させる処理部である。

一実施形態として、増加部１８１は、分類不正解データ１４Ａに含まれる分類不正解レコードごとに次のような処理を実行する。すなわち、増加部１８１は、分類不正解レコードのキーワードの少なくとも一部と一致するパターンのうち正解カテゴリを重み付けするパターンの重みｗを第１カテゴリの重みと正解カテゴリの重みとの差ｇに基づいて増加させる。例えば、増加部１８１は、正解カテゴリのスコアが第１カテゴリのスコアを超えるように、正解カテゴリおよび第１カテゴリ間の重みの差ｇにマージンαが付加された値ｇ＋αを正解カテゴリを重み付けするパターンの重みｗへ加算する。このようなマージンαは、あくまで一例として、ゼロよりも大きい任意の数であってかまわない。

あくまで一例を挙げれば、辞書データ１３Ｂを用いる分類結果に図３Ｃに示す分類不正解データ１４Ａが含まれる場合、図４に示された通りの重み増加が行われる。すなわち、分類不正解データ１４Ａのキーワード「年金」の少なくとも一部と一致するパターンのうち、正解カテゴリ「ＡＳＳＥＴ」に対応するパターン「金」の重み「４」と、スコアが最高である第１カテゴリ「ＡＧＥ」の重み「５」との差「１」に基づいて重みｗが増加される。すなわち、正解カテゴリのスコアが第１カテゴリのスコアを超えるように、正解カテゴリおよび第１カテゴリ間の重みの差「１」にマージン「１」が付加された値「２」が正解カテゴリを重み付けするパターン「金」の重み「４」へ加算される。

このような重み増加によって、分類不正解レコードのキーワードの少なくとも一部と一致する辞書データ１３Ｂのパターンのうち正解カテゴリを重み付けするパターンの重みが「ｗ」から「ｗ＋ｇ＋α」へ加算された辞書データ１３Ｂ１が得られる。このように重み増加後の辞書データ１３Ｂ１が得られた場合、重み増加後の辞書データ１３Ｂ１を用いて検証データ１３Ａのキーワードが改めて分類される。

減少部１８２は、正解カテゴリよりもスコアが上位である上位カテゴリを重み付けるパターンの重みを減少させる処理部である。

一実施形態として、減少部１８２は、重み増加後の辞書データ１３Ｂ１を用いる分類結果に第１カテゴリと正解カテゴリが一致しない分類不正解データ１４Ｂが含まれる場合、処理を起動することができる。すなわち、減少部１８２は、分類不正解データ１４Ａに含まれる分類不正解レコードごと、並びに、正解カテゴリよりもスコアが上位である上位カテゴリごとに次のような処理を実行する。例えば、減少部１８２は、分類不正解レコードのキーワードの少なくとも一部と一致するパターンのうち上位カテゴリを重み付けするパターンの重みｍを上位カテゴリの重みと正解カテゴリの重みとの差ｇに基づいて減少させる。具体的には、減少部１８２は、上位カテゴリのスコアが正解カテゴリのスコアを下回るように、上位カテゴリを重み付けするパターンの重みｍから、正解カテゴリおよび上位カテゴリ間の重みの差ｇにマージンαが付加された値ｇ＋αを減算する。

あくまで一例を挙げれば、辞書データ１３Ｂ１を用いる分類結果に図４に示す分類不正解データ１４Ｂが含まれる場合、図５に示された通りの重み減少が行われる。すなわち、分類不正解データ１４Ａのキーワード「年金」の少なくとも一部と一致するパターンのうち、正解カテゴリ「ＡＳＳＥＴ」に対応するパターン「金」の重み「４」と、上位カテゴリ「ＡＧＥ」の重み「５」との差「１」に基づいて重みｍが減少される。すなわち、上位カテゴリのスコアが正解カテゴリのスコアを下回るように、正解カテゴリおよび上位カテゴリ間の重みの差「１」にマージン「１」が付加された値「２」が上位カテゴリを重み付けするパターン「年」の重み「５」から減算される。

このような重み減少によって、分類不正解レコードのキーワードの少なくとも一部と一致する辞書データ１３Ｂのパターンのうち上位カテゴリを重み付けするパターンの重みが「ｍ」から「ｍ−（ｇ＋α）」へ減算された辞書データ１３Ｂ２が得られる。このように重み減少後の辞書データ１３Ｂ２が得られた場合、重み減少後の辞書データ１３Ｂ２を用いて検証データ１３Ａのキーワードが改めて分類される。

出力部１８３は、第１レコメンドの出力を制御する処理部である。

１つの側面として、重み増加後の辞書データ１３Ｂ１を用いる分類結果に第１カテゴリと正解カテゴリが一致しない分類不正解データ１４Ｂが含まれない場合、次のような事例に該当しうる。すなわち、重み増加後の辞書データ１３Ｂ１は、新検証データ１３Ａ２の全てのキーワードを正解カテゴリに分類できる能力を有し、かつ旧検証データ１３Ａ１のキーワードの一部が正解カテゴリに分類できなくなる副作用を発生させない可能性が高い。この場合、出力部１８３は、正解カテゴリを重み付けするパターンの重みを増加させる「重み増加レコメンド」を第１レコメンドとして出力する。

他の側面として、重み減少後の辞書データ１３Ｂ２を用いる分類結果に第１カテゴリと正解カテゴリが一致しない分類不正解データ１４Ｃが含まれない場合、次のような事例に該当しうる。すなわち、重み減少後の辞書データ１３Ｂ２は、新検証データ１３Ａ２の全てのキーワードを正解カテゴリに分類できる能力を有し、かつ旧検証データ１３Ａ１のキーワードの一部が正解カテゴリに分類できなくなる副作用を発生させない可能性が高い。この場合、出力部１８３は、正解カテゴリよりもスコアが上位である上位カテゴリを重み付けるパターンの重みを減少させる「重み減少レコメンド」を第１レコメンドとして出力する。

第２レコメンド部１９は、辞書データ１３Ｂに新規の辞書レコードを追加する第２レコメンドを行う処理部である。

図８は、第２レコメンド部１９の機能的構成の一例を示す図である。図８には、図１に示す第２レコメンド部１９が有する機能に対応するブロックが実線で模式化されると共に、各部が入出力するデータに対応するブロックが破線で模式化されている。

図８に示すように、第２レコメンド部１９は、連結部１９１と、第１重み付与部１９２と、第２重み付与部１９３と、出力部１９４とを有する。なお、第２レコメンド部１９のブロック内に示された分類部１７は、検証データ１７Ａのキーワードの分類時に参照される辞書データが異なれどもアルゴリズムは同様でかまわない。

連結部１９１は、辞書データ１３Ｂのパターン同士を連結して連結パターンを生成する処理部である。

一実施形態として、連結部１９１は、重み減少後の辞書データ１３Ｂ２を用いる分類結果に第１カテゴリと正解カテゴリが一致しない分類不正解データ１４Ｃが含まれる場合、分類不正解データ１４Ａに含まれる分類不正解レコードの数ごとに下記の処理を実行する。すなわち、連結部１９１は、分類不正解データ１４Ａのキーワードの少なくとも一部と一致するパターンのうち正解カテゴリを重み付けするパターンおよび第１カテゴリを重み付けするパターンを連結する。より詳細には、連結部１９１は、分類不正解データ１４Ａのキーワードがヒットする関連辞書レコードのうち正解カテゴリを重み付けする関連辞書レコードＣを抽出する。また、連結部１９１は、分類不正解データ１４Ａのキーワードがヒットする関連辞書レコードのうち第１カテゴリを重み付けする関連辞書レコードＤを抽出する。

さらに、連結部１９１は、１つの分類不正解レコードにつき、関連辞書レコードＣの数に対応する回数分、下記の処理を繰り返す。すなわち、連結部１９１は、関連辞書レコードＣからパターンＣ＿ｉを取得する。さらに、連結部１９１は、１つの関連辞書レコードＣにつき、関連辞書レコードＤの数に対応する回数分、下記の処理を繰り返す。すなわち、連結部１９１は、関連辞書レコードＤのパターンＤ＿ｊを取得する。続いて、連結部１９１は、パターンＣ＿ｉおよびパターンＤ＿ｊを連結する。これによって、連結パターンＰ＿ｋが生成される。ここで言う「連結」とは、パターンＣ＿ｉおよびパターンＤ＿ｊを１列に並べる配列の全ての組合せを指す。それ故、パターンＣ＿ｉおよびパターンＤ＿ｊが連結される場合、連結パターンＰ＿ｋには、「パターンＣ＿ｉ＋パターンＤ＿ｊ」および「パターンＤ＿ｊ＋パターンＣ＿ｉ」が含まれ得る。このようにして得られた連結パターンＰ＿ｋのうち、連結部１９１は、分類不正解レコードのキーワードにヒットする連結パターンＰ＿ｋを抽出する。その後、連結部１９１は、全ての関連辞書レコードＤから取得されるパターンＤ＿ｊがそれまでに抽出された連結パターンＰ＿ｋをパターンＣ＿ｉとしてさらに連結されるまで、パターンＣ＿ｉおよびパターンＤ＿ｊの連結を繰り返す。

これによって、１個のパターンＣ＿ｉにつき、最大で関連辞書レコードＤの数に対応する回数分の連結が行われた連結パターンＰ＿ｋが得られる。例えば、関連辞書レコードＤの数がＮであるとしたとき、１個のＣ＿ｉ及び１個のＤ＿ｊを含む２連結のパターン、１個のＣ＿ｉ及び２個のＤ＿ｊを含む３連結のパターン、・・・、１個のＣ＿ｉ及びＮ個のＤ＿ｊを含むＮ＋１連結のパターンが連結パターンＰ＿ｋとして抽出され得る。さらに、関連辞書レコードＣの数の分の連結パターンＰ＿ｋの抽出が行われる。なお、ここでは、関連辞書レコードＤの数に対応する回数分の連結が行われる例を挙げたが、連結の回数に上限を設定したり、分類不正解のキーワードの検索がヒットしなかった連結パターンのそれ以上の連結を禁止したり、分類不正解のキーワードの文字数以内であることを連結の条件に設定したりすることができる。

第１重み付与部１９２は、正解カテゴリに正の重みを付与する処理部である。

一実施形態として、第１重み付与部１９２は、連結部１９１により連結された連結パターンＰ＿ｋごとに次のような処理を実行する。すなわち、第１重み付与部１９２は、連結パターンＰ＿ｋが属するカテゴリを正解カテゴリとし、第１カテゴリの重みと正解カテゴリの重みとの差に基づいて正解カテゴリに正の重みを付与する。例えば、第１重み付与部１９２は、正解カテゴリのスコアが第１カテゴリのスコアを超えるように、第１カテゴリの重みと正解カテゴリの重みとの差ｇにマージンαが付加された正の重みｇ＋αを連結パターンＰ＿ｋが属する正解カテゴリに付与する。

このように連結パターンが属する正解カテゴリに正の重みが付与されることによって、連結パターンＰ＿ｋ、正解カテゴリ及び正の重みｇ＋αを含む辞書レコードが第１新規レコードとして追加された辞書データ１３Ｂ３が得られる。そして、第１新規レコードが追加された辞書データ１３Ｂ３が得られた場合、当該辞書データ１３Ｂ３を用いて検証データ１３Ａのキーワードが改めて分類される。

図９は、第２レコメンド及び副作用の一例を示す図である。図９には、上記の第１新規レコードを追加する第１追加レコメンドに従って辞書データ１３Ｂを辞書データ１３Ｂ３へ更新する場合に発生する副作用の一例が挙げられている。

図９に示すように、分類不正解データ１４Ａのキーワード「年金」がヒットする関連辞書レコードのうち、正解カテゴリ「ＡＳＳＥＴ」を重み付けする関連辞書レコードＣのパターン「金」および第１カテゴリ「ＡＧＥ」を重み付けする関連辞書レコードＤのパターン「年」が連結される。この場合、パターンＣ＿ｉ「金」およびパターンＤ＿ｊ「年」を１列に並べる配列の全ての組合せ「金年」および「年金」を連結パターンＰ＿ｋとして生成できる。さらに、全ての連結パターン「金年」および「年金」から分類不正解のキーワード「年金」の検索にヒットする連結パターン「年金」が連結パターンＰ＿ｋとして抽出される。さらに、連結パターンＰ＿ｋ「年金」には、第１カテゴリ「ＡＧＥ」の重み「５」と正解カテゴリ「ＡＳＳＥＴ」の重み「４」との差「１」にマージン「１」が付加された正の重み「２」が正解カテゴリ「ＡＳＳＥＴ」の重みとして付与される。これら連結パターンＰ＿ｋ「年金」、カテゴリ「ＡＳＳＥＴ」及び正の重み「２」を含む辞書レコードが第１新規レコードとして辞書データ１３Ｂに追加される。

このような第１新規レコード追加後の辞書データ１３Ｂ３を用いて分類が行われる場合、新検証データ１３Ａ２の全てのキーワードの分類不正解が解消される一方で、旧検証データ１３Ａ１のキーワードの一部が正解カテゴリに分類できなくなる副作用が生じる。

すなわち、図９に示すように、第１新規レコード追加前の辞書データ１３Ｂを用いる分類時には正解カテゴリに分類できていたキーワード「年金番号」が第１新規レコード追加後の辞書データ１３Ｂ３を用いる場合に正解カテゴリに分類できなくなる。

具体的には、旧検証データ１３Ａ１のキーワード「年金番号」の少なくとも一部と一致するパターンが辞書データ１３Ｂ３から検索される場合、パターン「番号」が後方一致し、パターン「年」が前方一致し、パターン「金」が中間一致すると共に、パターン「年金」が前方一致する。このため、辞書データ１３Ｂ１が有する辞書レコードのうちパターン「番号」を含む辞書レコード、パターン「年」を含む辞書レコード、パターン「金」を含む辞書レコードおよびパターン「年金」を含む辞書レコードがヒットする。この場合、カテゴリ「ＩＤ」のスコアは、パターン「番号」の関連辞書レコードの重み「６」がそのまま重みの総和となる結果、「６」と算出される。また、カテゴリ「ＡＧＥ」のスコアは、パターン「年」の関連辞書レコードの重み「５」がそのまま重みの総和となる結果、「５」と算出される。また、カテゴリ「ＡＳＳＥＴ」のスコアは、パターン「金」の関連辞書レコードの重み「４」と、パターン「年金」の関連辞書レコードの重み「２」との重みの総和「６」となる結果、「６」と算出される。これらカテゴリ「ＩＤ」、「ＡＧＥ」および「ＡＳＳＥＴ」以外のカテゴリの関連辞書レコードは存在しないので、スコアは「０」と算出される。この結果、スコアが最高である第１カテゴリ、すなわち分類結果は「ＩＤ」および「ＡＳＳＥＴ」となる。

このように、第１新規レコード追加後の辞書データ１３Ｂ３を用いて分類が行われる場合、旧検証データ１３Ａ１のキーワード「年金番号」の分類結果を正解カテゴリ「ＩＤ」の１つに絞り込むことはできない。このため、第１カテゴリと正解カテゴリとが一致しない旧検証データ１３Ａ１のキーワード「年金番号」のレコードが分類不正解データ１４Ｄとなる。

なお、図９には、あくまで一例として、第１新規レコード追加後の辞書データ１３Ｂ３を用いて分類が行われる場合に副作用が発生する事例を挙げたが、当然のことながら、辞書データ１３Ｂに上記の第１新規レコードを追加することにより辞書データ１３Ｂ４へ更新する場合に副作用が発生しない成功事例が存在することは言うまでもない。

また、ここでは、正解カテゴリを重み付けするパターンに第１カテゴリを重み付けするパターンを連結する例を挙げたが、正解カテゴリを重み付けするパターンに上位カテゴリを重み付けするパターンを連結することとしてもかまわない。

第２重み付与部１９３は、正解カテゴリよりもスコアが上位である上位カテゴリに負の重みを付与する処理部である。

一実施形態として、第２重み付与部１９３は、第１新規レコード追加後の辞書データ１３Ｂ３を用いる分類結果に第１カテゴリと正解カテゴリが一致しない分類不正解データ１４Ｄが含まれる場合、処理を起動することができる。すなわち、第２重み付与部１９３は、連結パターンＰ＿ｋが属するカテゴリを上位カテゴリとし、上位カテゴリの重みと正解カテゴリの重みとの差に基づいて上位カテゴリに負の重みを付与する。例えば、第２重み付与部１９３は、上位カテゴリのスコアが正解カテゴリのスコアを下回るように、上位カテゴリの重みと正解カテゴリの重みとの差ｇにマージンαが付加された値ｇ＋αの符号が反転された負の重み−（ｇ＋α）を連結パターンＰ＿ｋが属する上位カテゴリに付与する。

ここで言う「連結パターンＰ＿ｋ」は、第１新規レコードの追加時に生成される連結パターンと必ずしも同一のものとは限らない。なぜなら、第１新規レコードの追加時には、正解カテゴリを重み付けするパターンおよび第１カテゴリを重み付けするパターンから連結パターンの生成および抽出が行われるが、第２新規レコード追加時には、正解カテゴリを重み付けするパターンおよび上位カテゴリを重み付けするパターンから連結パターンの生成および抽出が行われるからである。すなわち、上位カテゴリは、分類不正解レコードにおいて必ずしも１つであるとは限らず、上位カテゴリが複数である事例を発生しうるからである。

このように連結パターンが属する上位カテゴリに負の重みが付与されることによって、連結パターンＰ＿ｋ、上位カテゴリ及び負の重み−（ｇ＋α）を含む辞書レコードが第２新規レコードとして追加された辞書データ１３Ｂ４が得られる。このように第２新規レコードが追加された辞書データ１３Ｂ４が得られた場合、当該辞書データ１３Ｂ４を用いて検証データ１３Ａのキーワードが改めて分類される。

出力部１９４は、第２レコメンドの出力を制御する処理部である。

１つの側面として、第１新規レコード追加後の辞書データ１３Ｂ３を用いる分類結果に第１カテゴリと正解カテゴリが一致しない分類不正解データ１４Ｄが含まれない場合、次のような事例に該当しうる。すなわち、第１新規レコード追加後の辞書データ１３Ｂ３は、新検証データ１３Ａ２の全てのキーワードを正解カテゴリに分類できる能力を有し、かつ旧検証データ１３Ａ１のキーワードの一部が正解カテゴリに分類できなくなる副作用を発生させない可能性が高い。この場合、出力部１９４は、辞書データ１３Ｂのパターン同士が連結された連結パターンに正解カテゴリの正の重みが付与された第１新規レコードを辞書に追加する「第１追加レコメンド」を第２レコメンドとして出力する。

他の側面として、第２新規レコード追加後の辞書データ１３Ｂ４を用いる分類結果に第１カテゴリと正解カテゴリが一致しない分類不正解データ１４Ｅが含まれない場合、次のような事例に該当しうる。すなわち、第２新規レコード追加後の辞書データ１３Ｂ４は、新検証データ１３Ａ２の全てのキーワードを正解カテゴリに分類できる能力を有し、かつ旧検証データ１３Ａ１のキーワードの一部が正解カテゴリに分類できなくなる副作用を発生させない可能性が高い。この場合、出力部１９４は、辞書データ１３Ｂのパターン同士が連結された連結パターンに上位カテゴリの負の重みが付与された第２新規レコードを辞書に追加する「第２追加レコメンド」を第２レコメンドとして出力する。

これら「第１追加レコメンド」や「第２追加レコメンド」などの第２レコメンドの出力によって、辞書データ１３Ｂに新規の辞書レコードを追加する更新作業の効率化を実現できる。

［処理の流れ］
図１０は、実施例１に係る更新支援処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、あくまで一例として、作成者端末３０等から上記のカテゴライズ規則の更新リクエストを受け付けた場合に開始される。

図１０に示すように、上記のカテゴライズ規則の更新リクエストを受け付けると（ステップＳ１０１）、受付部１６は、次のような処理を実行する。すなわち、受付部１６は、上記の更新リクエスト時に指定を受け付けたデータセット、例えば旧検証データ１３Ａ１、新検証データ１３Ａ２および辞書データ１３Ｂを記憶部１３から取得する（ステップＳ１０２）。続いて、分類部１７は、辞書データ１３Ｂを用いて検証データ１３Ａのキーワードを分類する（ステップＳ１０３）。

このとき、辞書データ１３Ｂを用いる分類結果に第１カテゴリと正解カテゴリが一致しない分類不正解データ１４Ａが含まれる場合（ステップＳ１０４Ｙｅｓ）、第１レコメンド部１８は、辞書データ１３Ｂの重みを調整する第１レコメンドの是非を検証する「第１レコメンド検証処理」を実行する（ステップＳ１０５）。

ここで、図１１を用いて、図１０に示すステップＳ１０５の処理手順の詳細を説明する。図１１は、実施例１に係る第１レコメンド検証処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、あくまで一例として、図１０に示すフローチャートにおいてステップＳ１０４Ｙｅｓの分岐に進む場合に実行される。

図１１に示すように、増加部１８１は、分類不正解データ１４Ａに含まれる分類不正解レコードごとに下記のステップＳ３０１および下記のステップＳ３０２の処理を実行する。

すなわち、増加部１８１は、分類不正解レコードにおいてスコアが最高である第１カテゴリの重みと、分類不正解レコードにおける正解カテゴリの重みとの差ｇを算出する（ステップＳ３０１）。そして、増加部１８１は、分類不正解レコードのキーワードの少なくとも一部と一致するパターンのうち正解カテゴリを重み付けするパターンの重みｗに、正解カテゴリおよび第１カテゴリ間の重みの差ｇにマージンαが付加された値ｇ＋αを加算する（ステップＳ３０２）。

このようにして得られた重み増加後の辞書データ１３Ｂ１を用いて、分類部１７は、検証データ１３Ａのキーワードを改めて分類する（ステップＳ３０３）。なお、重み増加後の辞書データ１３Ｂ１を用いる分類結果に第１カテゴリと正解カテゴリが一致しない分類不正解データ１４Ｂが含まれない場合（ステップＳ３０４Ｎｏ）、このまま処理を終了する。

このとき、重み増加後の辞書データ１３Ｂ１を用いる分類結果に第１カテゴリと正解カテゴリが一致しない分類不正解データ１４Ｂが含まれる場合（ステップＳ３０４Ｙｅｓ）、減少部１８２は、分類不正解データ１４Ａに含まれる分類不正解レコードごと、並びに、正解カテゴリよりもスコアが上位である上位カテゴリごとに、下記のステップＳ３０５および下記のステップＳ３０６の処理を実行する。

すなわち、減少部１８２は、分類不正解レコードにおいて正解カテゴリのスコアよりもスコアが上位である上位である第１カテゴリの重みと、分類不正解レコードにおける正解カテゴリの重みとの差ｇを算出する（ステップＳ３０５）。そして、分類不正解レコードのキーワードの少なくとも一部と一致するパターンのうち上位カテゴリを重み付けするパターンの重みｍから、正解カテゴリおよび上位カテゴリ間の重みの差ｇにマージンαが付加された値ｇ＋αを減算する（ステップＳ３０６）。

このようにして得られた重み減少後の辞書データ１３Ｂ２を用いて、分類部１７は、検証データ１３Ａのキーワードを改めて分類し（ステップＳ３０７）、処理を終了する。

図１０の説明に戻り、重み増加後の辞書データ１３Ｂ１を用いる分類結果に分類不正解データ１４Ｂが含まれない場合、あるいは重み減少後の辞書データ１３Ｂ２を用いる分類結果に分類不正解データ１４Ｃが含まれない場合（ステップＳ１０６Ｎｏ）、出力部１８３は、辞書データ１３Ｂの重みを調整する「第１レコメンド」を作成者端末３０等に出力し（ステップＳ１０７）、処理を終了する。

一方、重み増加後の辞書データ１３Ｂ１を用いる分類結果に分類不正解データ１４Ｂが含まれ、かつ重み減少後の辞書データ１３Ｂ２を用いる分類結果に分類不正解データ１４Ｃが含まれる場合（ステップＳ１０６Ｙｅｓ）、第２レコメンド部１９は、辞書データ１３Ｂに新規の辞書レコードを追加する第２レコメンドの是非を検証する「第２レコメンド検証処理」を実行する（ステップＳ１０８）。

ここで、図１２及び図１３を用いて、図１０に示すステップＳ１０８の処理手順の詳細を説明する。図１２及び図１３は、実施例１に係る第２レコメンド検証処理の手順を示すフローチャート（１）及び（２）である。この処理は、あくまで一例として、図１０に示すフローチャートにおいてステップＳ１０６Ｙｅｓの分岐に進む場合に実行される。

図１２に示すように、連結部１９１は、分類不正解データ１４Ａに含まれる分類不正解レコードの数ごとに、下記のステップＳ５０１から下記のステップＳ５０８までの処理を実行する。

すなわち、連結部１９１は、分類不正解データ１４Ａのキーワードがヒットする関連辞書レコードのうち正解カテゴリを重み付けする関連辞書レコードＣを抽出する（ステップＳ５０１）。また、連結部１９１は、分類不正解データ１４Ａのキーワードがヒットする関連辞書レコードのうち第１カテゴリを重み付けする関連辞書レコードＤを抽出する（ステップＳ５０２）。

続いて、連結部１９１は、１つの分類不正解レコードにつき、関連辞書レコードＣの数に対応する回数分、下記のステップＳ５０３から下記のステップＳ５０６までの処理を繰り返す。すなわち、連結部１９１は、関連辞書レコードＣからパターンＣ＿ｉを取得する（ステップＳ５０３）。

さらに、連結部１９１は、１つの関連辞書レコードＣにつき、関連辞書レコードＤの数に対応する回数分、下記のステップＳ５０４から下記のステップＳ５０６までの処理を繰り返す。

すなわち、連結部１９１は、関連辞書レコードＤのパターンＤ＿ｊを取得する（ステップＳ５０４）。続いて、連結部１９１は、パターンＣ＿ｉおよびパターンＤ＿ｊを連結する（ステップＳ５０５）。これによって、連結パターンＰ＿ｋが生成される。このようにして得られた連結パターンＰ＿ｋのうち、連結部１９１は、分類不正解レコードのキーワードにヒットする連結パターンＰ＿ｋを抽出する（ステップＳ５０６）。

その後、第１重み付与部１９２は、分類不正解レコードにおける第１カテゴリの重みと、分類不正解レコードにおける正解カテゴリの重みとの差ｇを算出する（ステップＳ５０７）。続いて、第１重み付与部１９２は、第１カテゴリの重みと正解カテゴリの重みとの差ｇにマージンαが付加された正の重みｇ＋αを正解カテゴリの重みとして連結パターンＰ＿ｋに付与する（ステップＳ５０８）。

このように連結パターンが属する正解カテゴリに正の重みが付与されることによって、連結パターンＰ＿ｋ、正解カテゴリ及び正の重みｇ＋αを含む辞書レコードが第１新規レコードとして追加された辞書データ１３Ｂ３が得られる。

そして、第１新規レコードが追加された辞書データ１３Ｂ３を用いて、分類部１７は、検証データ１３Ａのキーワードを改めて分類する（ステップＳ５０９）。

ここで、第１新規レコード追加後の辞書データ１３Ｂ３を用いる分類結果に第１カテゴリと正解カテゴリが一致しない分類不正解データ１４Ｄが含まれる場合（ステップＳ５１０Ｙｅｓ）、連結部１９１は、図１３に示すように、分類不正解データ１４Ａに含まれる分類不正解レコードごと、並びに、正解カテゴリよりもスコアが上位である上位カテゴリごとに、下記のステップＳ５１１から下記のステップＳ５１８までの処理を実行する。

すなわち、連結部１９１は、分類不正解データ１４Ａのキーワードがヒットする関連辞書レコードのうち正解カテゴリを重み付けする関連辞書レコードＣを抽出する（ステップＳ５１１）。また、連結部１９１は、分類不正解データ１４Ａのキーワードがヒットする関連辞書レコードのうち上位カテゴリを重み付けする関連辞書レコードＤを抽出する（ステップＳ５１２）。

続いて、連結部１９１は、１つの分類不正解レコードにつき、関連辞書レコードＣの数に対応する回数分、下記のステップＳ５１３から下記のステップＳ５１６までの処理を繰り返す。すなわち、連結部１９１は、関連辞書レコードＣからパターンＣ＿ｉを取得する（ステップＳ５１３）。

さらに、連結部１９１は、１つの関連辞書レコードＣにつき、関連辞書レコードＤの数に対応する回数分、下記のステップＳ５１４から下記のステップＳ５１６までの処理を繰り返す。

すなわち、連結部１９１は、関連辞書レコードＤのパターンＤ＿ｊを取得する（ステップＳ５１４）。続いて、連結部１９１は、パターンＣ＿ｉおよびパターンＤ＿ｊを連結する（ステップＳ５１５）。これによって、連結パターンＰ＿ｋが生成される。このようにして得られた連結パターンＰ＿ｋのうち、連結部１９１は、分類不正解レコードのキーワードにヒットする連結パターンＰ＿ｋを抽出する（ステップＳ５１６）。

その後、第２重み付与部１９３は、分類不正解レコードにおける上位カテゴリの重みと、分類不正解レコードにおける正解カテゴリの重みとの差ｇを算出する（ステップＳ５１７）。続いて、第２重み付与部１９３は、上位カテゴリの重みと正解カテゴリの重みとの差ｇにマージンαが付加された値ｇ＋αの符号が反転された負の重み−（ｇ＋α）を上位カテゴリの重みとして連結パターンＰ＿ｋに付与する（ステップＳ５１８）。

そして、第２新規レコードが追加された辞書データ１３Ｂ４を用いて、分類部１７は、検証データ１３Ａのキーワードを改めて分類する（ステップＳ５１９）。

なお、第１新規レコード追加後の辞書データ１３Ｂ３を用いる分類結果に第１カテゴリと正解カテゴリが一致しない分類不正解データ１４Ｄが含まれない場合（ステップＳ５１０Ｎｏ）、ステップＳ５１１〜ステップＳ５１９の処理をスキップして処理を終了する。

図１０の説明に戻り、第１新規レコード追加後の辞書データ１３Ｂ３を用いる分類結果に分類不正解データ１４Ｄが含まれない場合、あるいは第２新規レコード追加後の辞書データ１３Ｂ４を用いる分類結果に分類不正解データ１４Ｅが含まれない場合（ステップＳ１０９Ｎｏ）、出力部１９４は、辞書データ１３Ｂに新規の辞書レコードを追加する「第２レコメンド」を作成者端末３０等に出力し（ステップＳ１１０）、処理を終了する。

なお、第１新規レコード追加後の辞書データ１３Ｂ３を用いる分類結果に分類不正解データ１４Ｄが含まれ、かつ第２新規レコード追加後の辞書データ１３Ｂ４を用いる分類結果に分類不正解データ１４Ｅが含まれる場合（ステップＳ１０９Ｙｅｓ）、第１レコメンド及び第２レコメンドのいずれもが出力されず、そのまま処理を終了する。

［効果の一側面］
上述してきたように、本実施例に係る更新支援機能は、分類不正解キーワードと一致する辞書のパターンのうち正解カテゴリ及び上位カテゴリを重み付けするパターン同士を連結して両者の重みの差を基に重みを定めた辞書レコードの追加をレコメンドする。

あくまで１つの側面として、本実施例に係る更新支援機能は、連結パターンに正解カテゴリの正の重みが付与された第１新規レコードを辞書に追加する「第１追加レコメンド」を出力する。他の側面として、本実施例に係る更新支援機能は、連結パターンに上位カテゴリの負の重みが付与された第２新規レコードを辞書に追加する「第２追加レコメンド」を出力する。

したがって、本実施例に係る更新支援機能によれば、カテゴライズ規則の更新作業を効率化できる。

さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。

［重みが付与される対象］
上記の実施例１では、上記の「重み」は、上記の「カテゴリ」に付与される例を挙げたがこれに限定されず、上記の「重み」は、「パターン」及び「カテゴリ」の組みに応じて設定されてよい。例えば、パターンが「金」の場合、カテゴリが「ＡＳＳＥＴ」である重みは「５」となるが、パターンが「土地」の場合、カテゴリが「ＡＳＳＥＴ」である重みは「７」となる、といった設定が可能である。

［重みの値の決定方法］
上記の実施例１では、分類結果が不正解であるキーワードの分類において正解カテゴリのスコア算出に用いられる重みと上位カテゴリのスコア算出に用いられる重みとの差に基づいて重みの値を設定する例を挙げたが、これに限定さない。例えば、旧検出データの副作用や新検証データの不正解がなくなるまで定量加算、例えば「＋１」または定量減算、例えば「−１」を繰り返すことにより、正解カテゴリに付与する正の重みの値や上位カテゴリに付与する負の重みの値を収束させることとしてよい。

［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されておらずともよい。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、受付部１６、分類部１７、第１レコメンド部１８または第２レコメンド部１９を分類装置１０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、受付部１６、分類部１７、第１レコメンド部１８または第２レコメンド部１９を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の分類装置１０の機能を実現するようにしてもよい。

［更新支援プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１４を用いて、上記の実施例１および上記の実施例２と同様の機能を有する更新支援プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。

図１４は、コンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図１４に示すように、コンピュータ１００は、操作部１１０ａと、スピーカ１１０ｂと、カメラ１１０ｃと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ１７０と、ＲＡＭ１８０とを有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。

ＨＤＤ１７０には、図１４に示すように、上記の実施例１で示した受付部１６、分類部１７、第１レコメンド部１８及び第２レコメンド部１９と同様の機能を発揮する更新支援プログラム１７０ａが記憶される。この更新支援プログラム１７０ａは、図１に示した受付部１６、分類部１７、第１レコメンド部１８及び第２レコメンド部１９の各構成要素と同様、統合又は分離してもかまわない。すなわち、ＨＤＤ１７０には、必ずしも上記の実施例１で示した全てのデータが格納されずともよく、処理に用いるデータがＨＤＤ１７０に格納されればよい。

このような環境の下、ＣＰＵ１５０は、ＨＤＤ１７０から更新支援プログラム１７０ａを読み出した上でＲＡＭ１８０へ展開する。この結果、更新支援プログラム１７０ａは、図１４に示すように、更新支援プロセス１８０ａとして機能する。この更新支援プロセス１８０ａは、ＲＡＭ１８０が有する記憶領域のうち更新支援プロセス１８０ａに割り当てられた領域にＨＤＤ１７０から読み出した各種データを展開し、この展開した各種データを用いて各種の処理を実行する。例えば、更新支援プロセス１８０ａが実行する処理の一例として、図１０〜図１３に示す処理などが含まれる。なお、ＣＰＵ１５０では、必ずしも上記の実施例１で示した全ての処理部が動作せずともよく、実行対象とする処理に対応する処理部が仮想的に実現されればよい。

なお、上記の更新支援プログラム１７０ａは、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶されておらずともかまわない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に更新支援プログラム１７０ａを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から更新支援プログラム１７０ａを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに更新支援プログラム１７０ａを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらから更新支援プログラム１７０ａを取得して実行するようにしてもよい。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）所定のキーワードと照合されるパターンと、前記パターンが属するカテゴリと、前記カテゴリに付与された重みとを含むレコードを有する辞書を参照して、検証対象のキーワードの少なくとも一部と一致するパターンが属するカテゴリに付与された重みからカテゴリごとに算出されるスコアが最高であるカテゴリに前記検証対象のキーワードを分類する分類部と、
分類結果が不正解であるキーワードの少なくとも一部と一致するパターンを含むレコードのうち、正解カテゴリを含む第１のレコードに含まれるパターンと、前記正解カテゴリよりもスコアが上位である上位カテゴリを含む第２のレコードに含まれるパターンとを連結して連結パターンを生成する連結部と、
前記連結パターンと、前記正解カテゴリ及び前記上位カテゴリのいずれかのカテゴリと、前記いずれかのカテゴリに付与された重みとを含むレコードを前記辞書に追加するレコメンドを出力する出力部と、
を有する更新支援装置。

（付記２）前記連結部は、前記連結パターンのうち、前記分類結果が不正解であるキーワードの少なくとも一部と一致する連結パターンを抽出し、
前記出力部は、抽出された連結パターンと、前記正解カテゴリ及び前記上位カテゴリのいずれかのカテゴリと、前記いずれかのカテゴリに付与された重みとを含む前記レコードを前記辞書に追加する付記１に記載の更新支援装置。

（付記３）前記出力部は、前記連結パターンと、前記正解カテゴリと、前記正解カテゴリに付与された正の重みとを含むレコードを前記辞書に追加するレコメンドを出力する付記２に記載の更新支援装置。

（付記４）前記上位カテゴリは、スコアが最高である第１カテゴリである付記３に記載の更新支援装置。

（付記５）前記出力部は、前記連結パターンと、前記上位カテゴリと、前記上位カテゴリに付与された負の重みとを含むレコードを前記辞書に追加するレコメンドを出力する付記２に記載の更新支援装置。

（付記６）所定のキーワードと照合されるパターンと、前記パターンが属するカテゴリと、前記カテゴリに付与された重みとを含むレコードを有する辞書を参照して、検証対象のキーワードの少なくとも一部と一致するパターンが属するカテゴリに付与された重みからカテゴリごとに算出されるスコアが最高であるカテゴリに前記検証対象のキーワードを分類し、
分類結果が不正解であるキーワードの少なくとも一部と一致するパターンを含むレコードのうち、正解カテゴリを含む第１のレコードに含まれるパターンと、前記正解カテゴリよりもスコアが上位である上位カテゴリを含む第２のレコードに含まれるパターンとを連結して連結パターンを生成し、
前記連結パターンと、前記正解カテゴリ及び前記上位カテゴリのいずれかのカテゴリと、前記いずれかのカテゴリに付与された重みとを含むレコードを前記辞書に追加するレコメンドを出力する、
処理をコンピュータが実行する更新支援方法。

（付記７）前記生成する処理は、前記連結パターンのうち、前記分類結果が不正解であるキーワードの少なくとも一部と一致する連結パターンを抽出することを含み、
前記出力する処理は、抽出された連結パターンと、前記正解カテゴリ及び前記上位カテゴリのいずれかのカテゴリと、前記いずれかのカテゴリに付与された重みとを含む前記レコードを前記辞書に追加することを含む付記６に記載の更新支援方法。

（付記８）前記出力する処理は、前記連結パターンと、前記正解カテゴリと、前記正解カテゴリに付与された正の重みとを含むレコードを前記辞書に追加するレコメンドを出力することを含む付記７に記載の更新支援方法。

（付記９）前記上位カテゴリは、スコアが最高である第１カテゴリである付記８に記載の更新支援方法。

（付記１０）前記出力する処理は、前記連結パターンと、前記上位カテゴリと、前記上位カテゴリに付与された負の重みとを含むレコードを前記辞書に追加するレコメンドを出力することを含む付記７に記載の更新支援方法。

（付記１１）所定のキーワードと照合されるパターンと、前記パターンが属するカテゴリと、前記カテゴリに付与された重みとを含むレコードを有する辞書を参照して、検証対象のキーワードの少なくとも一部と一致するパターンが属するカテゴリに付与された重みからカテゴリごとに算出されるスコアが最高であるカテゴリに前記検証対象のキーワードを分類し、
分類結果が不正解であるキーワードの少なくとも一部と一致するパターンを含むレコードのうち、正解カテゴリを含む第１のレコードに含まれるパターンと、前記正解カテゴリよりもスコアが上位である上位カテゴリを含む第２のレコードに含まれるパターンとを連結して連結パターンを生成し、
前記連結パターンと、前記正解カテゴリ及び前記上位カテゴリのいずれかのカテゴリと、前記いずれかのカテゴリに付与された重みとを含むレコードを前記辞書に追加するレコメンドを出力する、
処理をコンピュータに実行させる更新支援プログラム。

（付記１２）前記生成する処理は、前記連結パターンのうち、前記分類結果が不正解であるキーワードの少なくとも一部と一致する連結パターンを抽出することを含み、
前記出力する処理は、抽出された連結パターンと、前記正解カテゴリ及び前記上位カテゴリのいずれかのカテゴリと、前記いずれかのカテゴリに付与された重みとを含む前記レコードを前記辞書に追加することを含む付記１１に記載の更新支援プログラム。

（付記１３）前記出力する処理は、前記連結パターンと、前記正解カテゴリと、前記正解カテゴリに付与された正の重みとを含むレコードを前記辞書に追加するレコメンドを出力することを含む付記１２に記載の更新支援プログラム。

（付記１４）前記上位カテゴリは、スコアが最高である第１カテゴリである付記１３に記載の更新支援プログラム。

（付記１５）前記出力する処理は、前記連結パターンと、前記上位カテゴリと、前記上位カテゴリに付与された負の重みとを含むレコードを前記辞書に追加するレコメンドを出力することを含む付記１２に記載の更新支援プログラム。

１ システム
１０ 分類装置
１１ 通信インタフェイス部
１３ 記憶部
１３Ａ 検証データ
１３Ａ１ 旧検証データ
１３Ａ２ 新検証データ
１３Ｂ 辞書データ
１５ 制御部
１６ 受付部
１７ 分類部
１８ 第１レコメンド部
１９ 第２レコメンド部
３０ 作成者端末

Claims (7)

1. 所定のキーワードと照合されるパターンと、前記パターンが属するカテゴリと、前記カテゴリに付与された重みとを含むレコードを有する辞書を参照して、検証対象のキーワードの少なくとも一部と一致するパターンが属するカテゴリに付与された重みからカテゴリごとに算出されるスコアが最高であるカテゴリに前記検証対象のキーワードを分類する分類部と、
   分類結果が不正解であるキーワードの少なくとも一部と一致するパターンを含むレコードのうち、正解カテゴリを含む第１のレコードに含まれるパターンと、前記正解カテゴリよりもスコアが上位である上位カテゴリを含む第２のレコードに含まれるパターンとを連結して連結パターンを生成する連結部と、
   前記連結パターンと、前記正解カテゴリ及び前記上位カテゴリのいずれかのカテゴリと、前記いずれかのカテゴリに付与された重みとを含むレコードを前記辞書に追加するレコメンドを出力する出力部と、
   を有する更新支援装置。
2. 前記連結部は、前記連結パターンのうち、前記分類結果が不正解であるキーワードの少なくとも一部と一致する連結パターンを抽出し、
   前記出力部は、抽出された連結パターンと、前記正解カテゴリ及び前記上位カテゴリのいずれかのカテゴリと、前記いずれかのカテゴリに付与された重みとを含む前記レコードを前記辞書に追加する請求項１に記載の更新支援装置。
3. 前記出力部は、前記連結パターンと、前記正解カテゴリと、前記正解カテゴリに付与された正の重みとを含むレコードを前記辞書に追加するレコメンドを出力する請求項２に記載の更新支援装置。
4. 前記上位カテゴリは、スコアが最高である第１カテゴリである請求項３に記載の更新支援装置。
5. 前記出力部は、前記連結パターンと、前記上位カテゴリと、前記上位カテゴリに付与された負の重みとを含むレコードを前記辞書に追加するレコメンドを出力する請求項２に記載の更新支援装置。
6. 所定のキーワードと照合されるパターンと、前記パターンが属するカテゴリと、前記カテゴリに付与された重みとを含むレコードを有する辞書を参照して、検証対象のキーワードの少なくとも一部と一致するパターンが属するカテゴリに付与された重みからカテゴリごとに算出されるスコアが最高であるカテゴリに前記検証対象のキーワードを分類し、
   分類結果が不正解であるキーワードの少なくとも一部と一致するパターンを含むレコードのうち、正解カテゴリを含む第１のレコードに含まれるパターンと、前記正解カテゴリよりもスコアが上位である上位カテゴリを含む第２のレコードに含まれるパターンとを連結して連結パターンを生成し、
   前記連結パターンと、前記正解カテゴリ及び前記上位カテゴリのいずれかのカテゴリと、前記いずれかのカテゴリに付与された重みとを含むレコードを前記辞書に追加するレコメンドを出力する、
   処理をコンピュータが実行する更新支援方法。
7. 所定のキーワードと照合されるパターンと、前記パターンが属するカテゴリと、前記カテゴリに付与された重みとを含むレコードを有する辞書を参照して、検証対象のキーワードの少なくとも一部と一致するパターンが属するカテゴリに付与された重みからカテゴリごとに算出されるスコアが最高であるカテゴリに前記検証対象のキーワードを分類し、
   分類結果が不正解であるキーワードの少なくとも一部と一致するパターンを含むレコードのうち、正解カテゴリを含む第１のレコードに含まれるパターンと、前記正解カテゴリよりもスコアが上位である上位カテゴリを含む第２のレコードに含まれるパターンとを連結して連結パターンを生成し、
   前記連結パターンと、前記正解カテゴリ及び前記上位カテゴリのいずれかのカテゴリと、前記いずれかのカテゴリに付与された重みとを含むレコードを前記辞書に追加するレコメンドを出力する、
   処理をコンピュータに実行させる更新支援プログラム。

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