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発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (2件)： 三好 秀和 , 工藤 理恵
公報種別：特許公報
出願番号（国際出願番号）：特願2013-107703
公開番号（公開出願番号）：特開2014-229047
特許番号：特許第6018545号
出願日： 2013年05月22日
公開日（公表日）： 2014年12月08日
請求項（抜粋）：
FI (3件)：
引用特許：
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出願人/特許権者：
日本電信電話株式会社
日本電信電話株式会社 について
代理人 (2件)： 三好 秀和 , 工藤 理恵
公報種別：特許公報
出願番号（国際出願番号）：特願2013-107703
公開番号（公開出願番号）：特開2014-229047
特許番号：特許第6018545号
出願日： 2013年05月22日
公開日（公表日）： 2014年12月08日
請求項（抜粋）：
【請求項1】 文書毎に該文書のテキスト情報を備える予測対象文書データベースおよび前記文書毎に2以上のカテゴリのそれぞれについて候補を備える予測対象抽出候補データベースを備え、
前記予測対象文書データベースから1つの文書のテキスト情報を読み出し、前記予測対象抽出候補データベースから当該文書の各カテゴリの全ての候補を読み出し、当該テキスト情報の内容に対応する候補を選択させるべく、当該テキスト情報および全ての候補を提示するイベント情報抽出装置であって、
前記予測対象文書データベースおよび前記予測対象抽出候補データベースと、
複数の重みパラメータを有する重みベクトルを備えるイベント抽出モデルデータベースと、
前記カテゴリ毎のカテゴリ重要度を有するカテゴリ重要度データベースと、
前記テキスト情報および候補を提示する改善データ選択部とを備え、
前記改善データ選択部は、前記予測対象文書データベースのテキスト情報毎に、
前記予測対象抽出候補データベースにおける当該テキスト情報に対応する各カテゴリで1づつの候補からなるカテゴリ組み合わせのそれぞれについて特徴ベクトルを作成し、
当該各特徴ベクトルについて、前記重みベクトルとの内積の値を計算し、当該各値からなるスコアベクトルを作成し、
前記各カテゴリについて、当該カテゴリについては1つの候補を使用し、他のカテゴリについては全ての候補を使用してスコアベクトルを作成し、該各スコアベクトルに含まれる値であり且つ当該1つの候補を使用したカテゴリの値であり且つ最大の値を予測スコアとして選択し、当該カテゴリの他の候補についても予測スコアを選択し、当該選択された各予測スコアのバラツキの大きさに対応する予測確信度を計算し、
当該各予測確信度からなる予測確信度ベクトルを生成し、
前記改善データ選択部は、前記予測対象文書データベースのテキスト情報毎に、
前記カテゴリ重要度からなるベクトルと前記予測確信度ベクトルとの内積である重みつき予測確信度を計算し、
前記改善データ選択部は、
前記予測対象文書データベースおよび予測対象抽出候補データベースから、前記重みつき予測確信度が最小の文書に対応するテキスト情報および候補を読み出し提示する
ことを特徴とするイベント情報抽出装置。
IPC (1件)： FI (3件)：
引用特許：
審査官引用 (3件)
- 機械学習用データ生成システム及び機械学習用データ生成方法、類似文書対生成システム及び類似文書対生成方法、並びにコンピュータ・プログラム
公報種別：公開公報 出願番号：特願2003-320326 出願人：富士ゼロックス株式会社 - 評判情報処理プログラム、方法及び装置
公報種別：公開公報 出願番号：特願2006-040283 出願人：富士通株式会社 - テキスト要約装置、方法及びプログラム
公報種別：公開公報 出願番号：特願2011-242529 出願人：日本電信電話株式会社
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