情報比較プログラム、情報比較装置
【課題】ユーザ自身の基準に照らして信頼できる情報はどれであるかを予め選択でき、選択した情報と他の情報と比較することで、情報の妥当性をユーザが容易に把握できるようにするためのプログラムとコンピュータ装置を提供する。
【解決手段】事物Ｔに関する情報を組成Ｃとラベル集合Ｂという概念で定義し、ユーザの指定により決められる比較対象となる事物情報Ｔｔと、ラベル集合Ｂを構成するラベルｌに基づいて検索・抽出される比較基準となる事物情報Ｔｓとを、組成Ｃを構成する分量ｑと出現頻度に基づく重みｗによって比較して一致度Ｓｃを求め出力する情報比較プログラムを構成した。
【解決手段】事物Ｔに関する情報を組成Ｃとラベル集合Ｂという概念で定義し、ユーザの指定により決められる比較対象となる事物情報Ｔｔと、ラベル集合Ｂを構成するラベルｌに基づいて検索・抽出される比較基準となる事物情報Ｔｓとを、組成Ｃを構成する分量ｑと出現頻度に基づく重みｗによって比較して一致度Ｓｃを求め出力する情報比較プログラムを構成した。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、数多くの情報からある情報がユーザ自身にとって妥当な情報かどうかを判断する際に指標となるように、情報を比較するプログラムと、このプログラムに従って作動するコンピュータ装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年のＩＴ技術の高度化とそれに伴う情報量の増大によって、数多ある情報の中からユーザ自身にとって本当に意味のある情報を探し出すための労力が却って多大となっている。特に、コンピュータ装置の操作に不慣れな一般の利用者には、どの情報をどのように見ていけばよいかということにさえも戸惑うことも珍しくない。しかしながら、そのような一般利用者にとっても、信頼性の低い情報や自分の役に立たない情報は不必要であるものの、なるべく多様な意見や見方については知りたいというニーズは少なからず存在する。
【０００３】
インターネットを利用してアクセスできるＷｅｂコンテンツは、その量や多様性の面からは非常に膨大であり、その質に関しては、本当に役に立つ高質な情報と、嘘やデマのような質の低い情報が玉石混淆の状態で存在しているという問題がある。現状では、多様な検索エンジンを利用することができるようになっており、キーワードを含む文字検索による情報の収集は容易となっているが、ユーザがそれらの検索結果から情報の質を効果的に見分ける手段は、ユーザ自身が情報を閲覧して判断する方法以外には、実質的に存在しているとは言い難い。
【０００４】
情報の信頼性については、Ｗｅｂページのどのような要素が利用者の当該ページに対する信頼度に影響を与えるかについての大規模な被験者実験とその分析結果が報告されている（非特許文献１参照）。また、Ｗｅｂページのテキストデータを対象として、利用者に信頼性判断の基礎となる分析結果を提示することで、利用者自身による情報の信頼性判断を支援することを目的とした研究報告もなされている。これらの報告では、「誰々がどうした」といった述語項構造を処理の基本単位とした自然言語処理に基づくアプローチがとられており、情報内容、情報発信者、情報外観、社会的評価の４つの基準から分析結果を提示することで、利用者が様々な観点から分析結果を俯瞰して情報の信頼性を効率よく判断することにつなげるようにする手法が提案されている（非特許文献２，３参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】”What makes Web sites credible?”, B.J. Fogg, J. Marshall, O. Laraki, A. Osipovich, C. Varma, N. Fang, J. Paul, A.Rangnekar, J. Shon, P. Swani, M. Treinen, a report pn a large quantitativestudy, Proc. of ACM SIGCHI conference on Human factors in computing systems,pp. 61-68, 2001
【非特許文献２】「構造的言語処理による情報分析研究」，黒橋禎夫，言語処理学会 第１３回年次大会（NLP2007）ワークショップ（W2），pp.17-18，２００７
【非特許文献３】”Evaluation Data and PrototypeSystem WISDOM for Information Credibility Analysis”, H. Miyamori, S. Akamine,Y. Kato, K. Kaneiwa, K. Sumi, K. Inui, S. Kurohashi, Internet Research, Vol.18, No. 2, pp. 155-164, 2008
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、非特許文献１の研究では、より信頼度の高いＷｅｂページ作りのための指針が導出されているものの、Ｗｅｂページが閲覧者にとってどの程度信頼できるのかという自動分析がなされているわけではない。また、非特許文献２や非特許文献３の研究では、分析結果はクエリに関連したＷｅｂページ群に基づいたものではあるが、利用者の情報に対する信頼性に関する様々な観点という要素については考慮されておらず、同じクエリに対してはどの利用者にも一様な分析結果が提示されるのみである。
【０００７】
以上のような問題に鑑みて、本発明の主たる目的は、利用者の情報信頼性に対する様々な観点の違いを考慮して、利用者各自が自分の基準に照らして信頼できる情報はどれであるかを予め選択でき、その選択した情報と他の情報と比較することで、当該他の情報の妥当性を利用者が容易に把握できるようにするためのプログラムと、当該プログラムに従って作動するコンピュータ装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、ある事物に関する情報を構成する要素であって分量と出現頻度が付与された要素の集合である組成と、その事物を説明する分量及び出現頻度に関する情報を持たない書誌的情報であるラベルの集合からなるラベル集合とから構成される事物情報を比較対象とし、他の事物情報を比較基準として、コンピュータを作動させることにより、比較対象の事物情報と比較基準の事物情報とを比較するプログラムであり、以下の点を特徴とするものである。なお、この情報比較プログラムにより作動するコンピュータ装置である情報比較装置も、本発明に含まれるものであることを付言する。
【０００９】
すなわち、本発明の情報比較プログラムは、１つ以上の事物情報の指定を受け付けて比較対象となる事物情報を決定する比較対象決定ステップと、１つ以上のラベルの指定を受け付けるラベル受付ステップと、ラベル受付ステップで受け付けたラベルに基づいて、複数の事物情報を記憶している１つ以上のデータベースから該当するラベルを含むラベル集合を有する１つ以上の事物情報における少なくとも組成を抽出する事物情報抽出ステップと、この抽出された１つの事物情報の組成又は２つ以上の事物情報の組成の値を平準化した平準化組成を比較基準となる事物情報の組成として決定する比較基準決定ステップと、比較対象となる事物情報の組成に含まれる要素と比較基準決定ステップで決定された比較基準となる事物情報の組成に含まれる要素とにおいて共通する要素である共通要素、比較対象となる事物情報の組成のみに含まれる比較対象ユニーク要素、比較基準となる事物情報の組成にのみ含まれる比較基準ユニーク要素、の３種類の要素のうち何れか１種以上を抽出する要素抽出ステップと、この抽出された共通要素、比較対象ユニーク要素、比較基準ユニーク要素の何れか１種以上について、これらの各要素に含まれる１つ以上の分量を用いて定義される値と１つ以上の出現頻度を用いて定義される値とに基づいて求められる値のうち、共通要素から得られた値、比較対象ユニーク要素から得られた値、比較基準ユニーク要素から得られた値の１つ以上の組み合わせにより、比較対象となる事物情報の組成と比較基準となる事物情報の組成との一致度を算出する一致度算出ステップと、この算出された一致度を出力する一致度出力ステップと、を有して構成される。
【００１０】
本発明において「事物情報」とは、ある事やある物（総称して「事物」という）を表現した情報であって、ここでは前述の通り、「組成」と「ラベル集合」によって定義される。「組成」とは、その事物を構成している情報のうち、分量に関する情報と、その要素が出現する頻度（出現頻度）に関する情報とを含む要素を１つ以上含んでいる。出現頻度は、数値として表す場合に、その要素の「重み」として捉えることもできる。「ラベル」とは、組成中の要素のような分量と出現頻度を含まない情報であって、例えばその事物の作成者、名称、表題、登場人物、日時などの書誌的情報を意味し、このようなラベルの集合を「ラベル集合」と称するものとする。事物情報は、１つのデータベースに集約して記憶させておいてもよいし、複数のデータベースに分散して記憶させておいてもよい。
【００１１】
比較対象決定ステップでは、ユーザにより指定された事物情報を受け付けて比較対象となる事物情報であることを決定する。この場合、比較対象となる事物情報については、データベースから選択された事物情報をユーザにより指定されることにより利用してもよいし、ユーザが本発明のプログラム又は当該プログラムを格納したコンピュータ装置を利用する際に、独自に入力したものを利用してもよい。このとき比較対象となる事物情報は、指定された（独自に入力された事物情報を含む）１つの情報であってもよいし、複数の事物情報を集約して生成された１つの事物情報であってもよい。
【００１２】
ラベル受付ステップでは、例えばユーザが希望するラベルを１つ以上指定した場合に、そのラベルを検索のキーワードとして指定する。ユーザが指定できるラベルは、予めデフォルトで決められていてもよいし、その都度選択可能なラベルが複数生成されてユーザに提示されるようにしてもよい。また、ユーザが任意に入力するキーワードもラベルとして取り扱い得るようにすることもできる。事物情報抽出ステップでは、この指定されたラベルに基づいてデータベースを検索し、該当するラベルをラベル要素に含んでいる事物情報を抽出する。なお、ラベルには上述したような事物情報のラベル集合中のラベルだけでなく、事物情報を記述したデータのファイル名や当該データの存在位置（ＵＲＬ等）も含めて検索対象とすることができる。また、後述する一致度の算出結果や、その算出結果に基づいてユーザに提供される比較結果等もラベルに含めて、次回以降の検索対象としてもよい。さらには、組成の一部（要素名や分量）も検索対象として、その組成の一部と共通するかある程度の一致度を有する組成を備えた事物情報を抽出できるようにもすることができる。その場合、当該組成の一部をラベルにも該当する情報として取り扱ってもよい。
【００１３】
比較基準決定ステップでは、検索の結果抽出された事物情報を比較対象となる事物情報として決定するが、比較対象決定ステップと同様に、比較基準となる事物情報についても、１つの事物情報である場合、若しくは複数の事物情報である場合があり得る。１つの事物情報を比較基準とする場合は、その事物情報における組成を比較対象とすればよいし、複数の事物情報に基づいて比較基準となる事物情報を生成する場合は、それらの事物情報の組成を平準化したもの（「平準化組成」と称する）を比較対象とすればよい。なお、本発明において「平準化」とは、相加平均、相乗平均、調和平均、加重平均、中央値、最頻値等の統計学的な手法を適宜用いて、複数の組成を均すことをいう。
【００１４】
要素抽出ステップでは、比較対象となる事物情報と比較基準となる事物情報に共通して含まれる組成中の要素（「共通要素」と称する）、比較対象となる事物情報のみに含まれる組成中の要素（「比較対象ユニーク要素」と称する）、比較基準となる事物情報のみに含まれる組成中の要素（「比較基準ユニーク要素」と称する）、の３種類の要素のうちの少なくとも１種以上を抽出する。
【００１５】
このようにして抽出された１種類以上３種類までの要素について、分量から定義される値と出現頻度から定義される値を利用して所定の定義（若しくは演算式）に基づく値を求め、これら３種類の要素から求められた値を１つ以上組み合わせて所定の演算式で計算することで、比較対象となる事物情報の組成と比較基準となる事物情報の組成との一致度を算出する。なお、分量から定義される値と出現頻度から定義される値を求める際には、抽出された３種類の要素のそれぞれにおける全ての要素を利用する必要は必ずしもなく、ある条件を満たす一部の要素のみを用いることも許容される。そして、このようにして算出された一致度は、一致度出力ステップにより、画面表示や印刷や別のコンピュータ装置若しくは別のプログラムへアウトプットされることとなる。また、一致度を算出する演算式を工夫することで、比較対象となる事物情報の組成と比較基準となる事物情報の組成との「不一致度」を求めるようにすることも可能である。
【００１６】
本発明の情報比較プログラム又は情報比較装置によれば、このような事物に関する情報同士を比較するに際して、上述の通り「組成」と「ラベル集合」という概念を導入し、ユーザの指定により決められる比較対象となる事物情報と、ラベルに基づいて検索・抽出される比較基準となる事物情報とを、組成（分量と出現頻度）によって比較して両者の一致度を求めることで、比較対象である事物情報の比較基準である事物情報に対する妥当性判断の基準として、この一致度をユーザに提供することができるようになる。すなわち、ユーザ自身にとって必要な意味のある情報として、ユーザが選んだ事物情報がそれと関連のある（共通のラベルを有する）他の事物情報とどの程度似ているのか（若しくはどの程度かけ離れているのか）という情報を提供することができる。
【００１７】
特に本発明では、事物情報抽出ステップにおいて抽出した比較基準となる事物情報が２つ以上である場合は、比較基準決定ステップにおいて、これら複数の事物情報の組成の値を平準化するに際して、複数の事物情報の組成における要素の和集合を求め、平準化組成を、この和集合に含まれている各要素における分量の和の平均と、この和集合に含まれている各要素の出現頻度の和の平均とによって定義し、比較基準となる事物情報の組成として決定するようにすれば、１つの比較対象となる事物情報（複数の事物情報を集約して１つの事物情報と見なす場合も含む）の組成と、複数の事物情報から集約された比較基準となる事物情報の組成とを容易に比較することができるようになる。ここで、「平均」とは、上述した「平準化」と同様に、相加平均、相乗平均、調和平均、加重平均等の統計学的な手法を適宜用いて得られる平均値を意味する。
【００１８】
また本発明では、上述のように１つの比較対象となる事物情報（複数の事物情報を集約して１つの事物情報と見なす場合も含む）の組成と、１つの事物情報の組成又は複数の事物情報を集約しそれらの組成を平準化して得られる１つの比較対象となる事物情報の組成（平準化組成）とを比較するだけでなく、１つの比較対象となる事物情報（複数の事物情報を集約して１つの事物情報と見なす場合も含む）の組成と、複数の比較対象となる事物情報の組成とを個別に比較し、それらの結果をとりまとめて比較対象と比較基準の一致度を求めることも可能である。
【００１９】
その場合、本発明の情報比較プログラムは、１つ以上の事物情報の指定を受け付けて比較対象となる事物情報を決定する比較対象決定ステップと、１つ以上のラベルの指定を受け付けるラベル受付ステップと、この受け付けたラベルに基づいて、複数の事物情報を記憶する１つ以上のデータベースから該当するラベルをラベル集合に有する複数の事物情報における少なくとも組成を抽出する事物情報抽出ステップと、これらの抽出された複数の事物情報の組成をそれぞれ比較基準となる事物情報の組成として決定する比較基準決定ステップと、それぞれ決定された比較対象となる事物情報の組成に含まれる要素と比較基準となるそれぞれの複数の事物情報の組成に含まれる要素とにおいて共通する要素である共通要素と、比較対象となる事物情報の組成のみに含まれる比較対象ユニーク要素と、比較基準となる事物情報の組成にのみ含まれる比較基準ユニーク要素の何れか１種以上を抽出する要素抽出ステップと、これらの抽出された共通要素、比較対象ユニーク要素、比較基準ユニーク要素のうち何れか１種以上について、これらの各要素に含まれる１つ以上の分量を用いて定義される値と１つ以上の出現頻度を用いて定義される値とに基づいて求められる値のうち、共通要素から得られた値、比較対象ユニーク要素から得られた値、比較基準ユニーク要素から得られた値の１つ以上の組み合わせにより、比較対象となる事物情報の組成と比較基準となる事物情報の組成との一致度をそれぞれ算出し、それらの一致度を事物情報抽出ステップで抽出した事物情報の組成の数で平準化することにより、比較対象となる事物情報の組成と比較対象となる複数の事物情報の組成との一致度を算出する一致度算出ステップと、この算出された一致度を出力する一致度出力ステップとを有する構成となる。なお、この情報比較プログラムにより作動するコンピュータ装置である情報比較装置も、本発明に含まれるものである
【００２０】
このような情報比較プログラム又は情報比較装置であっても、前述した情報比較プログラムとは一致度の求め方が若干異なるものの、作用効果としては同様に、比較対象である事物情報の比較基準である事物情報に対する妥当性判断の基準として、この一致度をユーザに提供することができるようになる。
【００２１】
以上のような各種の情報比較プログラムにおいては、前述した通り、比較対象となる事物情報が複数である場合も、それらの事物情報を１つに集約して取り扱うことが可能である。すなわち、比較対象決定ステップにおいて、指定を受け付けた事物情報が複数である場合、この比較対象決定ステップでは、それら受け付けた複数の事物情報の組成を平準化した平準化組成を、比較対象となる事物情報の組成として決定するものとすることができる。この場合、上述した比較基準となる事物情報が複数である場合と同様に、比較対象決定ステップでは、複数の事物情報の組成の値を平準化するに際して、複数の事物情報の組成における要素の和集合を求め、平準化組成を、この和集合に含まれている各要素における分量の和の平均と、この和集合に含まれている各要素の出現頻度の和の平均とによって定義し、比較対象となる事物情報の組成として決定するようにすればよい。ここで「平準化」と「平均」は、上述した意義と同じである。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、事物に関する情報を「組成」と「ラベル集合」という概念で定義し、ユーザの指定により決められる比較対象となる事物情報と、ラベルに基づいて検索・抽出される比較基準となる事物情報とを、組成によって比較して一致度を求めることにより、比較対象である事物情報が比較基準である事物情報に対してどの程度妥当であるかの判断基準をユーザに提供することができるものである。したがって、本発明を利用するユーザは、自らが選んだ事物に関する情報を、それと関係がある他の情報と比較して両者の組成がどの程度一致しているのか（若しくはどの程度不一致であるのか）を容易に知ることができるので、ユーザ個々にとってその都度毎に情報の妥当性に関して信頼性が高く有益な情報か否かを判断することが容易になる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の一実施形態である情報比較プログラムで用いられる事物情報の構成を表す概念図
【図２】同プログラムが有する処理工程の構成を示す概略図
【図３】同プログラムにおいて複数の事物情報の組成の平均を求める工程を示すフローチャート
【図４】同プログラムにおいて比較対象となる事物情報と比較基準となる事物情報との一致度を求める工程を示すフローチャート
【図５】同プログラムにおいて用いられる比較対象となる事物情報と比較基準となる事物情報の組成の関係を示す概念図
【図６】同プログラムにおいて比較対象となる事物情報と比較基準となる事物情報との一致度を求める工程の一変形例を示すフローチャート
【図７】同プログラムにおいて比較対象となる事物情報と比較基準となる事物情報との一致度を求める工程の一変形例を示すフローチャート
【図８】同プログラムにおいて比較対象となる事物情報と比較基準となる事物情報との一致度を求める工程の一変形例を示すフローチャート
【図９】同プログラムにおける情報処理工程を概略的に示すフローチャート
【図１０】同プログラムにおける情報処理工程の一変形例を概略的に示すフローチャート
【図１１】同プログラムにおける情報処理工程の一変形例を概略的に示すフローチャート
【図１２】本発明を適用した一実施例である料理レシピの比較システムにおける情報収集、インデキシングの処理工程を概略的に示す図。
【図１３】同システムにおいて用いられるデータベースにおける材料一覧の記述例を示す図
【図１４】同システムにおいてユーザのコンピュータに表示されるＷｅｂページの画面例を示す図
【図１５】同システムにおいて利用されるサイトＡにおける料理レシピの平均を一覧にして示す図
【図１６】同システムにおいて利用されるサイトＢにおける料理レシピとサイトＡにおける料理レシピの平均との比較結果を一覧にして示す図
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照しつつ説明する。
【００２５】
本実施形態は、事物情報同士の一致度を求めて出力する情報比較プログラムと、このプログラムに従って作動するコンピュータからなる情報比較装置の一例である。本実施形態では説明の簡略化のため、情報比較装置を構成するコンピュータとして、ＣＰＵ、メモリ、記憶媒体、ディスプレイ等を備えた一般的な汎用コンピュータ（図示省略）を用い、記憶媒体に本実施形態の情報比較プログラムが格納され、またこの記憶媒体が事物情報のデータベースとしても機能し、当該プログラムを適宜メモリに読み込んでＣＰＵにより情報が処理されるものとしている。しかしながら本発明の構成は必ずしもこの限りではなく、例えば事物情報はインターネットに接続されたＷｅｂ上の複数のコンピュータ（データベース）に分散して記憶されているものであってもよい。また、情報比較プログラムは、ユーザが利用する汎用コンピュータからＡＳＰ（Application Service Provider）として機能する外部のコンピュータに格納されているものを利用する形態や、ユーザの汎用コンピュータにおけるＷｅｂブラウザからアクセスしたＷｅｂサーバにより提供されるＷｅｂアプリケーションとして機能する形態であってもよい。
【００２６】
前提として、本実施形態で扱われる事物情報Ｔは、次式（１）により定義される。
【００２７】
【数１】
ここで、次式（２）（３）のように、分量と出現頻度（重みと言い換えることもできる）を持たず事物情報Ｔを説明する書誌的事項であるラベルｌｉ（ｉ番目のｌを意味する）の集合をラベル集合Ｂとし、分量ｑｉ（ｉ番目のｑを意味する）と出現頻度に基づいて定められる重みｗｉ（ｉ番目のｗを意味する）を有する要素ｆｉ（ｉ番目のｆを意味する）の集合を組成Ｃと定義する。次式（２）（３）において、ＮｂとＮｃは、それぞれラベル集合Ｂと組成Ｃの要素数である。すなわち、図１にも示すように、事物情報Ｔは、ラベル集合Ｂと組成Ｃとにより定義される情報である。
【００２８】
【数２】
【００２９】
【数３】
【００３０】
本実施形態の情報比較プログラムは、図２に示すように、比較対象決定ステップＳ１、ラベル受付ステップＳ２、事物情報抽出ステップＳ３、比較基準決定ステップＳ４、要素抽出ステップＳ５、一致度算出ステップＳ６、一致度出力ステップＳ７の各工程を有している。したがて、本実施形態の情報比較装置は、当該プログラムの命令により作動することで、前述の各ステップＳ１〜Ｓ７に相当する機能手段を有していることになる。
【００３１】
比較対象決定ステップＳ１では、例えばデータベースＤＢに格納されている事物情報のうちユーザによる選択・入力で決定される事物情報Ｔの組成Ｃを、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔとして決定する。ここで、１つの事物情報Ｔの組成Ｃを比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔとする場合は、組成Ｃｔとして元の組成Ｃをそのまま利用すればよいが、複数の事物情報Ｔの組成Ｃを１つに集約して比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔとする場合には、例えば図３に示すような工程によりそれらの組成Ｃを平準化して平準化組成を求め、その集約後の事物情報Ｔの平準化組成を比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔとする。
【００３２】
ここで、Ｍ個の事物情報Ｔｔ１，Ｔｔ２，…ＴｔＭの組成の和ＣＴｔ１…ＴｔＭは次式（４）の通り定義される。
【００３３】
【数４】
式（４）中、ｆｕｉは、事物情報Ｔｔ１，Ｔｔ２，…ＴｔＭに含まれるユニークな要素を表し、ｑｕｉは、事物情報Ｔｔ１，Ｔｔ２，…ＴｔＭに含まれる各要素ｆｕｉの分量ｑの和を表し、ｗｕｉは、事物情報Ｔｔ１，Ｔｔ２，…ＴｔＭに含まれる各要素ｆｕｉの重みｗの和を表している。
【００３４】
具体的には、本プログラムにおいて比較対象決定ステップＳ１ではまず、抽出された複数の事物情報Ｔｔ１，Ｔｔ２，…ＴｔＭの組成Ｃｔ１，Ｃｔ２，…ＣｔＭについて、それら各組成の要素の和集合｛ｆｉ｝を生成する（図３；ステップＳ１１）。和集合は、例えば次式（５）により求められる。なお、図３のフローチャートは、複数の事物情報Ｔの組成Ｃの平準化組成（本実施形態では平均）Ｃａｖｇを求める場合を一般化した工程を示している。
【００３５】
【数５】
ここで、式（５）中のｆｔｊｉは、ｊ番目の事物情報Ｔにおけるｉ番目の要素ｆを表している。次に、比較基準対象ステップＳ１では、各事物情報Ｔの組成Ｃの同じ要素ｆ名を持つ要素ｆ同士の分量ｑを加算し、和集合｛ｆｉ｝の各要素ｆに対する分量ｑの集合｛ｑｉ｝を算出する（ステップＳ１２）。この分量１の集合｛ｑｉ｝は、例えば次式（６）により求められる。
【００３６】
【数６】
ここで、式（６）中のｑｔｊｉは、ｊ番目の事物情報Ｔにおけるｉ番目の要素ｆの分量ｑを表している。次に、比較基準決定ステップＳ４では、各事物情報Ｔの組成Ｃの同じ要素ｆ名を持つ要素ｆ同士の重みｗを加算し、和集合｛ｆｉ｝の各要素ｆに対する分量ｗの集合｛ｗｉ｝を算出する（ステップＳ１３）。この分量ｗの集合｛ｗｉ｝は、例えば次式（７）により求められる。
【００３７】
【数７】
ここで、（７）式中のｗｔｊｉは、ｊ番目の事物情報Ｔにおけるｉ番目の要素ｆの分量ｗを表している。
【００３８】
そして、比較基準決定ステップＳ４は、和集合｛ｆｉ｝の各要素ｆに対応する分量ｑの和集合｛ｑｉ｝を、加算対象の事物情報数Ｍで割り、和集合｛ｆｉ｝の各要素ｆに対応する分量ｑの集合｛ｑｉ｝を更新し（ステップＳ１４）、また、和集合｛ｆｉ｝の各要素ｆに対応する重みｗの和集合｛ｗｉ｝を、加算対象の事物情報数Ｍで割り、和集合｛ｆｉ｝の各要素ｆに対応する重みｗの集合｛ｗｉ｝を更新することで（ステップＳ１５）、次式（８）で示されるように、平準化組成（組成Ｃの平均）Ｃａｖｇ,Ｔｔ１…ＴｔＭを算出し（ステップＳ１６）、この平準化組成Ｃａｖｇ,Ｔｔ１…ＴｔＭを比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔとして決定する。
【００３９】
【数８】
【００４０】
次に、情報比較プログラムは、ラベル受付ステップＳ２において、決定した事物情報Ｔｔのラベル集合Ｂに含まれるラベルｌを例えばディスプレイ表示等により提示して１つ以上のラベルｌの選択を促し、若しくはユーザに適宜のラベルｌの入力を促し、選択又は入力されたラベルｌを受け付ける。そして情報比較プログラムは、事物情報抽出ステップＳ３において、この受け付けたラベルｌをキーワードとして事物情報ＴのデータベースＤＢを検索し、該当する１又は複数のラベルｌをラベル集合Ｂに含む事物情報Ｔ（事物情報の集合｛Ｔｔｉ｝）を抽出する。
【００４１】
比較基準決定ステップＳ４では、前ステップＳ３で抽出された事物情報Ｔの組成Ｃを比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとして決定する。ここで、抽出された事物情報Ｔが１つだけであれば、その事物情報Ｔの組成Ｃを比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとすればよい。一方、抽出された事物情報Ｔが複数である場合は、図３及び式（４）〜（８）で示したものと同様の工程によって求められた平準化組成Ｃａｖｇを比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとして決定する。
【００４２】
次に、要素抽出ステップＳ５では、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓの両方に共通して存在する共通要素ｆｌ、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔのみに存在する比較対象ユニーク要素ｆｍ、比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓのみに存在する比較基準ユニーク要素ｆｎを抽出する（図４；ステップＳ２１）。ここで、要素抽出ステップＳ５から次の一致度出力ステップＳ７までの工程の具体例を図４に示す。これら共通要素ｆｌ、比較対象ユニーク要素ｆｍ、比較基準ユニーク要素ｆｎの関係は、例えば図５に示されるようなものである。同図において、Ｎｔ，Ｎｓは、それぞれ比較対象となる事物情報Ｔｔ，比較基準となる事物情報Ｔｓに含まれる要素ｆの個数であり、Ｎｌ，Ｎｍ，Ｎｓはそれぞれ要素ｆｌ、ｆｍ、ｆｎの要素数である。なお、以下の工程においては、本実施形態では抽出された共通要素ｆｌ、比較対象ユニーク要素ｆｍ、比較基準ユニーク要素ｆｎを全て利用した態様を示しているが、必ずしもこの限りではなく、各要素ｆｌ，ｆｍ，ｆｎについて、ある特定の条件を満たす要素のみを利用することもできる。
【００４３】
そして、一致度算出ステップＳ６では、前ステップＳ５で抽出した共通要素ｆｌ、比較対象ユニーク要素ｆｍ、比較基準ユニーク要素ｆｎを用いて、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓの一致度を算出する。具体的には、図４に示すように、まず共通要素ｆｌの分量ｑと重みｗから構成される不一致度Ｄ１を算出し（ステップＳ２２）、比較対象ユニーク要素ｆｍの分量ｑと重みｗから構成される不一致度Ｄ２を算出し（ステップＳ２３）、比較基準ユニーク要素ｆｎの分量ｑと重みｗから構成される不一致度Ｄ３を算出し（ステップＳ２４）、これらの不一致度Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３を、予め与えられた係数α，β，γで各々重みづけて加算した値（次式（９））から定まる値を一致度Ｓｃとして算出する（ステップＳ２５、次式（１０））。このようにして算出された一致度Ｓｃは、一致度出力ステップＳ７により出力される（ステップＳ２６）。出力された一致度は、ユーザにとって比較結果として把握しやすい表示形式に変換するなどしてさらに出力することができる。
【００４４】
【数９】
【００４５】
【数１０】
ここで、式（９）は、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとの差Ｄｃを定義するものである。同式（９）において、右辺第１項は、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとに共通して含まれる要素（共通要素ｆｌ）に関する差異を表しており、比較対象となる事物情報Ｔｔにおける要素ｆｔｉが比較基準となる事物情報Ｔｓにおける要素ｆｓｉがどの程度異なる分量で含まれるかで測っている。また、同式右辺第２項と第３項は、それぞれ比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓのみにそれぞれ含まれる要素数に応じた差異を表している。係数α，β，γを適宜に割り当てて差Ｄｃを計算することで、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔが比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓと比べてどの程度かけ離れているか、各項に対して適切な重み付けをしながら把握することができる。また、式（１０）は、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとの類似度Ｓｃを定義するものである。類似度Ｓｃは０〜１の間の値を取り、１に近いほど類似性が高く、０に近いほど類似性が低いことを表している。
【００４６】
以上のように、本実施形態の情報比較プログラム及び情報比較装置では、ある事物情報Ｔｔがユーザにより指定されたとき、予めそのユーザが信頼できる基準として選択された事物情報の集合から事物情報Ｔｔと同じクラスに属する他の事物情報の集合、換言すれば、事物情報Ｔｔとのラベル集合Ｂｔと同じラベルｌを有しているか、若しくはそのラベルｌを含んでいるラベル集合Ｂを有している事物情報の集合｛Ｔｔｉ｝をラベルｌを利用して抽出したうえで、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓの差Ｄｃや一致度Ｓｃを計算し出力することで、ユーザによる比較対象とした事物情報Ｔｔの妥当性判断の指標となる情報を提示することが可能である。
【００４７】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。特に、一致度Ｓｃの算出手法は次のように種々変更することができる。例えば、上記実施形態では、不一致度Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３の全てを利用して事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとの差Ｄｃと一致度Ｓｃを求めたが、不一致度Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３を必ずしも線形結合して１つの値Ｄｃ，Ｓｃを求めなくてもよく、不一致度Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３を独立して扱っても構わない。図６〜図８は、不一致度Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３をそれぞれ別個に用いて一致度Ｓｃを求める工程を示したフローチャートである。これら各図において、ステップＳ３１，Ｓ３４（以上図６）、ステップＳ４１，Ｓ４４（以上図７）、ステップＳ５１，Ｓ５４（以上図８）は、それぞれ図４におけるステップＳ２１，Ｓ２６と同様の工程である。ただし、ステップＳ３１，Ｓ４１，Ｓ５１においては、以下の演算工程で全ての要素（共通要素、比較対象ユニーク要素、比較基準ユニーク要素）を使わないときは、これらのうち必要な要素のみを抽出すればよい。また、図６のステップＳ３２は図２のステップＳ２２と同様の工程であり、図７のステップＳ４２は図２のステップＳ２３と同様の工程であり、図８のステップＳ５２は図２のステップＳ２４と同様の工程である。特に図６においては、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとに共通して含まれる共通要素ｆｌの分量と重みから構成される不一致度Ｄ１から定まる値を一致度Ｓｃとして算出している。また、図７においては、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔにのみ含まれる比較対象ユニーク要素ｆｍの分量と重みから構成される不一致度Ｄ２から定まる値を一致度Ｓｃとして算出している。また、図８においては、比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓにのみ含まれる比較対象ユニーク要素ｆｎの分量と重みから構成される不一致度Ｄ３から定まる値を一致度Ｓｃとして算出している。このように、不一致度Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３を独立して扱うことにより、それぞれに独立した判断基準を設けることができ、それに基づいた情報（組成）の一致又は不一致の判別指標を提示することが可能となる。なお、ここでは、まず不一致度Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３を求めてから一致度を算出した例を示したが、一致度を先に求めてから不一致度を算出することも可能である。
【００４８】
また、上述した実施形態における工程を概略すると、図９に示すフローチャートで示すように、比較対象となるある事物情報Ｔｔとそれに類似した事物情報Ｔｓを比較基準として比較する工程として表される。この場合、比較対象となるある事物情報Ｔｔを特定した後、その事物情報Ｔｔと同クラスに属する事物情報Ｔ１，Ｔ２，…ＴＭをデータベースＤＢから取得し（ステップＳ６１）、その同クラスに属する事物情報Ｔ１，Ｔ２，…ＴＭの組成Ｃ１，Ｃ２，…ＣＭの平均Ｃａｖｇ,Ｔｔ１…ＴｔＭ｝を計算し（ステップＳ６２）、さらに事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと平均Ｃａｖｇ,Ｔｔ１…ＴｔＭ｝との一致度Ｓｃを計算することで（ステップＳ６３）、この一致度Ｓｃに応じた比較結果を生成（ステップＳ６４）して出力（ステップＳ６５）することとなる。すなわち、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとの比較においては、１つの事物情報Ｔの組成Ｃ（又は複数の事物情報Ｔの平準化組成Ｃａｖｇ）を比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔとし、複数の事物情報Ｔの平準化組成Ｃａｖｇを比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとし、この組成Ｃｔ，Ｃｓ同士を比較した。本発明ではこのような工程以外にも、比較対象となる事物情報Ｔｔと比較基準となる事物情報Ｔｓとを比較することができる。
【００４９】
図１０に示すフローチャートは、１つの事物情報Ｔの組成Ｃ（又は複数の事物情報Ｔの平準化組成Ｃａｖｇ）からなる比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較対象となる複数の事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとを個別に比較して一致度を求めた後、それらの一致度を平準化（又は平均）して比較対象と比較基準の一致度Ｓｃを出力する工程を示している。すなわち、比較対象となるある事物情報Ｔｔを特定した後、その事物情報Ｔｔと同クラスに属する事物情報Ｔ１，Ｔ２，…ＴＭをデータベースＤＢから取得し（ステップＳ７１）、それらの事物情報Ｔ１，Ｔ２，…ＴＭの組成Ｃ１，Ｃ２，…ＣＭ各々について、事物情報Ｔｔの組成Ｃｔとの一致度Ｓｃ１，Ｓｃ２…ＳｃＭを計算し（ステップＳ７２）、一致度Ｓｃ１，Ｓｃ２…ＳｃＭから構成される一致度Ｓｃを計算して（ステップＳ７３）、その一致度Ｓｃに応じた比較結果を生成（ステップＳ７４）して出力（ステップＳ７５）するようにすればよい。
【００５０】
また、図１１に示すフローチャートは、１つの事物情報Ｔの組成Ｃ（又は複数の事物情報Ｔの平準化組成Ｃａｖｇ）からなる比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと、その事物情報Ｔｔに類似した事物情報Ｔの代表Ｔａとを比較して両者の一致度Ｓｃを出力する工程を示している。ここで、事物情報Ｔｔに類似した事物情報Ｔの代表Ｔａとは、複数の事物情報Ｔの組成Ｃの平均に最も近い組成Ｃを有する事物情報Ｔのことを意味している。すなわち、比較対象となるある事物情報Ｔｔを特定した後、その事物情報Ｔｔと同クラスに属する事物情報Ｔ１，Ｔ２，…ＴＭをデータベースＤＢから取得し（ステップＳ８１）、その同クラスに属する事物情報Ｔ１，Ｔ２，…ＴＭの組成Ｃ１，Ｃ２，…ＣＭの平均（平準化組成）Ｃａｖｇ,Ｔｔ１…ＴｔＭを計算する（ステップＳ８２）。そして、平均Ｃａｖｇ｛１…Ｍ｝と最も一致度の高い組成を有する事物情報ＴａをデータベースＤＢから取得して（ステップＳ８３）、その事物情報Ｔａを比較基準となる事物情報とし、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準とした事物情報Ｔａの組成Ｃａとの一致度Ｓｃを計算して（ステップＳ８４）、その一致度Ｓｃに応じた比較結果を生成（ステップＳ８５）して出力（ステップＳ８６）するようにすればよい。
【００５１】
その他、各部の具体的プロセスや構成についても上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形が可能である。
【実施例】
【００５２】
ここで、本発明を試験的に実装した情報比較システムの一実施例について説明する。本実施例は、料理レシピをコンテンツとして、ユーザが選択したレシピに対して、ユーザが比較基準としたい他のレシピとの比較を行うものである。本実施例は、上記実施形態のように１台の汎用コンピュータ上で実現される情報比較システムの例を示しているが、例えばユーザの汎用コンピュータとサーバコンピュータをインターネットに接続させて、ユーザが汎用コンピュータ上のＷｅｂブラウザを通じてサーバコンピュータに格納されている情報比較プログラムを利用できるように構成することも可能である。料理レシピのデータベースは、サーバコンピュータに設けてもよいし、サーバコンピュータが利用可能なＷｅｂ上又はＬＡＮ上の記憶媒体に設けてもよい。特に、Ｗｅｂ上で利用可能なコンピュータの記憶媒体に記録されている料理レシピの情報はそれぞれ様々な形式で記載されていると考えられるため、その場合は予め又は情報比較の都度、サーバコンピュータに必要な料理レシピの情報を集めて一定の形式に統一しておくことが望ましい。本実施例ではこのように、Ｗｅｂ上で利用できる料理レシピを提供している複数のＷｅｂサイト（料理の講師と一般投稿者によるレシピが利用可能な「サイトＡ」，一般投稿者のみによるレシピが利用可能な「サイトＢ」）を利用してそれらサイトＡ，サイトＢから料理レシピを抽出しておき、サーバコンピュータにおいて所定形式に整えてデータベースとしているものとする。
【００５３】
一般的に料理レシピは、タイトル、著者、日付などの書誌的情報の他に、必要な材料一覧及び作り方が記述されている。特に、材料一覧は、材料名とその分量から構成されているため、各レシピを事物情報、材料を各構成要素、分量を各構成要素の分量と捉えると、本発明を適用し易い一例であるといえる。そこで本実施例では、料理レシピの書誌的情報（ラベル）の集合をラベル集合とし、レシピの材料一覧自体を組成として取り扱うものとする。図１２に、本実施例におけるＷｅｂサイトＡ，Ｂからの情報収集、インデキシングの処理工程を概略的に示す。
【００５４】
まず、ラベル集合に含まれるラベル（書誌的情報）の抽出（図１２；ステップＳａ）として、タイトル、著者、著者タイプ（「講師」又は「一般投稿者」）、日付、総分量と単位（「Ｎ人分」といった記述における「Ｎ」と「人分」）を抽出する。ここでは特定のＷｅｂサイトＡ，Ｂのページを対象としているため、予め確認したｄｉｖタグのｉｄ属性やｃｌａｓｓ属性等を参照することにより各情報を検出する。また、レシピに関するキーワードや、サイトにおける当該レシピの分類カテゴリ、サイト閲覧者が付与可能なタグワード等についてもラベルとして抽出する。キーワードについては、予め収集した料理のキーワードリスト（１２００弱の料理名からなる）を作成し、各レシピのタイトルにキーワードリスト中の語が含まれていればその語をキーワードとして登録する。また、分類カテゴリとタグワードについては、予め確認したｄｉｖタグのｉｄ属性やｃｌａｓｓ属性等を参照することにより検出する。
【００５５】
次に、材料一覧の記述範囲を検出する（ステップＳｂ）。材料一覧の記述範囲についても、本実施例は特定のＷｅｂサイトＡ，Ｂを利用しているため、予め確認した予め確認したｄｉｖタグのｉｄ属性やｃｌａｓｓ属性等を参照することにより検出できる。
【００５６】
最後に、検出した材料一覧の範囲に記述されたテキストから、組成を抽出する（ステップＳｃ）。図１３に、材料一覧の記述例を示す。ここで、組成を構成する各要素は、材料名，備考，分量，単位から構成されるとした。１つのレシピのみについては、１回のみ出現する（出現頻度１）材料についての「重み」は「１」であるが、複数回出現する材料（調味料等）についての重みはその出現回数に依存する。
【００５７】
このように抽出された組成に基づき、まず分量と単位を統語パターンから検出する。料理レシピの記載方法は前述したように様々であり、また料理レシピに特徴的な記述方法が存在するため、これらを統一してデータとして利用し易くすべく、ここでは１行ごとに以下の５種類のパターンにマッチするかどうかを調べ、各場合に応じて分量と単位を抽出する。
（１）あいまいな分量の定型的記述
「適量」や「適宜」、「少々」等の定型的記述Ｐを検出し、分量＝１，単位＝Ｐ、とした。
（２）大小＋数値＋強弱からなる記述
「大１弱」等の記述を検出し、大は大さじ、小は小さじと解釈し、分量＝数値，単位＝大さじ又は小さじ、とした。
（３）前置単位Ｕｐ＋数値＋強弱、又は数値＋アルファベット単位Ｕａ＋強弱からなる記述
「カップ２」や「１０ｃｃ強」等の記述を検出し、分量＝数値，単位＝Ｕｐ又はＵａ、とした。
（４）容器単位Ｕｂ＋数値＋日本語単位Ｕｊからなる記述
「３枚」や「お茶碗２杯」等の記述を検出し、分量＝数値，単位＝Ｕｊ又はＵｊ＋Ｕａ、とした。
（５）上記以外でシンボルマーク（“●”等）で始まる記述
分量＝１，単位＝適量、とした。
【００５８】
次に、統語パターンでマッチした部分の前に該当する部分から材料名と備考を抽出する。括弧（）で記述された部分を材料名として抽出した。さらに、表記揺れ等の影響を最小限とするため、以下の処理を行った。
（１）省略形の補完
例えば、「濃い口」は「濃い口しょうゆ」として補完する。
（２）「各」の展開
分量で検出した「各＋数値」をそれぞれの材料名の分量と単位に分解する。例えば、（材料名＝あわ・大麦，分量＝各１／４，単位＝カップ）を（材料名＝あわ，分量＝１／４，単位＝カップ），（材料名＝大麦，分量＝１／４，単位＝カップ）に展開する。
（３）材料名のかな変換
形態素解析を行い、材料名をかなに変換する。
（４）分量の正規化
あいまいな分量表記の統一と分数による数表記の数値変換を行う。例えば、「少し」→「少々」に統一。「１／２」→「０．５」に変換。
（５）単位の正規化
あいまいな単位表記の統一とアルファベット文字による単位へ変換可能な表記の変換を行う。例えば、「コ」→「個」に統一、「キログラム」→「ｇ」に変換。
（６）単位の変換
異なる単位間で変換可能な単位を変換する。例えば、（材料名＝酒，分量＝１，単位＝小さじ）を（材料名＝酒，分量＝５，単位＝ｇ）に変換。
以上により、抽出したラベル（書誌的情報）と組成（＝材料名、備考、分量、単位）をデータベースＤＢに登録する。
【００５９】
図１４に、料理レシピの妥当性判断を支援するシステム実装例のＷｅｂページの画面例を示す。ユーザは、閲覧中の料理レシピに関するあるＷｅｂページが自分に合った味付けの料理と期待できそうか確認したい場合、ユーザはそのＷｅｂページのＵＲＬを画面のＵＲＬボックスに入力し、比較ボタンを押す。結果の画面では、比較結果のメッセージ（「オーソドックスな味付けのようです」や「酢が多めのようです」等）と、比較結果のグラフが表示される。同図の画面例において、グラフの縦軸は各材料に対応し、横軸は同じ料理の他のレシピの平均を１とした場合にそれと比較した現在のレシピの各材料の分量の割合を示す。本実施例では、比較基準となるレシピとして、サイトＡの講師のレシピがデフォルトとして登録されているが、デフォルトの登録はユーザの好みに応じて適宜編集できるようにすることができる。
【００６０】
ここで、料理の講師と一般投稿者によるレシピの利用が可能なＷｅｂサイトＡと、一般投稿者のみによるレシピの利用が可能なＷｅｂサイトＢのＷｅｂページを対象として行った、本実施例のシステムの実証試験について説明する。
【００６１】
まず。サイトＢにおけるある酢豚のレシピを選択して比較対象とし、サイトＡの講師による酢豚のレシピを比較基準として、両者を比較する場合を考える。
【００６２】
サイトＡの講師による酢豚レシピ６件分の組成の平均を図１５に示す。平均分量は各材料の分量の平均であり、重みはレシピ1件あたりの材料名の平均出現回数を示す（但し、重みが０．２よりも小さい材料については省略している）。この試験では、レシピ１件中に同じ材料名が複数回出現した場合、出現した回数分カウントしており、分量も区別なく加算して平均を求めている。また、適量についての分量はあくまで仮想的な分量としての平均であり、適量自体の曖昧さを考慮して解釈する必要がある。重みの高い順にどの酢豚のレシピにも不可欠な材料が並んで示されていると解釈することができる。
【００６３】
次に、サイトＢにおけるある酢豚レシピと前述したサイトＡにおける酢豚レシピの平均との差の結果を図１６に示す。本試験では、サイトＢの酢豚レシピ（ある一般投稿者により投稿されたレシピ）はサイトＡの講師による酢豚レシピの平均と比較して、片栗粉、水、酢、サラダ油の割合が高いことが分かる。なお、サイトＢのレシピにのみ記載された材料（組成）である比較対象ユニーク要素と、サイトＡのレシピにのみ記載された材料（組成）である比較基準ユニーク要素の各割合は計算できないため、空欄としている。このような比較結果を図１４に示したようなＷｅｂページとして画面表示すれば、ユーザは自分が選択した料理レシピと他のレシピとを比較した結果を容易に把握することができるため、比較基準となる料理レシピがユーザ自身にとって信頼性のある情報であれば、その情報を基準とした自ら選択した情報の妥当性を的確に判断することができるようになる。
【００６４】
以上のように、本発明は上述した実施例のような料理レシピの例に限らず、またＷｅｂ上の情報に限らず、書誌的情報の集合であるラベル集合と、要素とその分量及び重み（出現頻度）からなる組成とから構成された種々の情報を、他の関連のある情報とユーザの信頼性という観点を含めつつ比較することで、ユーザによる情報の妥当性判断の指標を提供することができるものである。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
本発明は、書誌的情報の集合であるラベル集合と、要素とその分量及び重み（出現頻度）からなる組成とから構成された多数の情報を扱う場合であれば、それらの情報を比較する情報比較サイトの構築や、情報比較ソフトウェアの制作、又はコンピュータ装置による専用の情報比較装置の製造といった分野に寄与するものである。
【符号の説明】
【００６６】
ＤＢ…事物情報のデータベース
Ｔ…事物情報
Ｂ…ラベル集合
Ｃ…組成
ｌ…ラベル
ｑ…分量
ｗ…重み（出現頻度に基づく重み）
【技術分野】
【０００１】
本発明は、数多くの情報からある情報がユーザ自身にとって妥当な情報かどうかを判断する際に指標となるように、情報を比較するプログラムと、このプログラムに従って作動するコンピュータ装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年のＩＴ技術の高度化とそれに伴う情報量の増大によって、数多ある情報の中からユーザ自身にとって本当に意味のある情報を探し出すための労力が却って多大となっている。特に、コンピュータ装置の操作に不慣れな一般の利用者には、どの情報をどのように見ていけばよいかということにさえも戸惑うことも珍しくない。しかしながら、そのような一般利用者にとっても、信頼性の低い情報や自分の役に立たない情報は不必要であるものの、なるべく多様な意見や見方については知りたいというニーズは少なからず存在する。
【０００３】
インターネットを利用してアクセスできるＷｅｂコンテンツは、その量や多様性の面からは非常に膨大であり、その質に関しては、本当に役に立つ高質な情報と、嘘やデマのような質の低い情報が玉石混淆の状態で存在しているという問題がある。現状では、多様な検索エンジンを利用することができるようになっており、キーワードを含む文字検索による情報の収集は容易となっているが、ユーザがそれらの検索結果から情報の質を効果的に見分ける手段は、ユーザ自身が情報を閲覧して判断する方法以外には、実質的に存在しているとは言い難い。
【０００４】
情報の信頼性については、Ｗｅｂページのどのような要素が利用者の当該ページに対する信頼度に影響を与えるかについての大規模な被験者実験とその分析結果が報告されている（非特許文献１参照）。また、Ｗｅｂページのテキストデータを対象として、利用者に信頼性判断の基礎となる分析結果を提示することで、利用者自身による情報の信頼性判断を支援することを目的とした研究報告もなされている。これらの報告では、「誰々がどうした」といった述語項構造を処理の基本単位とした自然言語処理に基づくアプローチがとられており、情報内容、情報発信者、情報外観、社会的評価の４つの基準から分析結果を提示することで、利用者が様々な観点から分析結果を俯瞰して情報の信頼性を効率よく判断することにつなげるようにする手法が提案されている（非特許文献２，３参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】”What makes Web sites credible?”, B.J. Fogg, J. Marshall, O. Laraki, A. Osipovich, C. Varma, N. Fang, J. Paul, A.Rangnekar, J. Shon, P. Swani, M. Treinen, a report pn a large quantitativestudy, Proc. of ACM SIGCHI conference on Human factors in computing systems,pp. 61-68, 2001
【非特許文献２】「構造的言語処理による情報分析研究」，黒橋禎夫，言語処理学会 第１３回年次大会（NLP2007）ワークショップ（W2），pp.17-18，２００７
【非特許文献３】”Evaluation Data and PrototypeSystem WISDOM for Information Credibility Analysis”, H. Miyamori, S. Akamine,Y. Kato, K. Kaneiwa, K. Sumi, K. Inui, S. Kurohashi, Internet Research, Vol.18, No. 2, pp. 155-164, 2008
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、非特許文献１の研究では、より信頼度の高いＷｅｂページ作りのための指針が導出されているものの、Ｗｅｂページが閲覧者にとってどの程度信頼できるのかという自動分析がなされているわけではない。また、非特許文献２や非特許文献３の研究では、分析結果はクエリに関連したＷｅｂページ群に基づいたものではあるが、利用者の情報に対する信頼性に関する様々な観点という要素については考慮されておらず、同じクエリに対してはどの利用者にも一様な分析結果が提示されるのみである。
【０００７】
以上のような問題に鑑みて、本発明の主たる目的は、利用者の情報信頼性に対する様々な観点の違いを考慮して、利用者各自が自分の基準に照らして信頼できる情報はどれであるかを予め選択でき、その選択した情報と他の情報と比較することで、当該他の情報の妥当性を利用者が容易に把握できるようにするためのプログラムと、当該プログラムに従って作動するコンピュータ装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、ある事物に関する情報を構成する要素であって分量と出現頻度が付与された要素の集合である組成と、その事物を説明する分量及び出現頻度に関する情報を持たない書誌的情報であるラベルの集合からなるラベル集合とから構成される事物情報を比較対象とし、他の事物情報を比較基準として、コンピュータを作動させることにより、比較対象の事物情報と比較基準の事物情報とを比較するプログラムであり、以下の点を特徴とするものである。なお、この情報比較プログラムにより作動するコンピュータ装置である情報比較装置も、本発明に含まれるものであることを付言する。
【０００９】
すなわち、本発明の情報比較プログラムは、１つ以上の事物情報の指定を受け付けて比較対象となる事物情報を決定する比較対象決定ステップと、１つ以上のラベルの指定を受け付けるラベル受付ステップと、ラベル受付ステップで受け付けたラベルに基づいて、複数の事物情報を記憶している１つ以上のデータベースから該当するラベルを含むラベル集合を有する１つ以上の事物情報における少なくとも組成を抽出する事物情報抽出ステップと、この抽出された１つの事物情報の組成又は２つ以上の事物情報の組成の値を平準化した平準化組成を比較基準となる事物情報の組成として決定する比較基準決定ステップと、比較対象となる事物情報の組成に含まれる要素と比較基準決定ステップで決定された比較基準となる事物情報の組成に含まれる要素とにおいて共通する要素である共通要素、比較対象となる事物情報の組成のみに含まれる比較対象ユニーク要素、比較基準となる事物情報の組成にのみ含まれる比較基準ユニーク要素、の３種類の要素のうち何れか１種以上を抽出する要素抽出ステップと、この抽出された共通要素、比較対象ユニーク要素、比較基準ユニーク要素の何れか１種以上について、これらの各要素に含まれる１つ以上の分量を用いて定義される値と１つ以上の出現頻度を用いて定義される値とに基づいて求められる値のうち、共通要素から得られた値、比較対象ユニーク要素から得られた値、比較基準ユニーク要素から得られた値の１つ以上の組み合わせにより、比較対象となる事物情報の組成と比較基準となる事物情報の組成との一致度を算出する一致度算出ステップと、この算出された一致度を出力する一致度出力ステップと、を有して構成される。
【００１０】
本発明において「事物情報」とは、ある事やある物（総称して「事物」という）を表現した情報であって、ここでは前述の通り、「組成」と「ラベル集合」によって定義される。「組成」とは、その事物を構成している情報のうち、分量に関する情報と、その要素が出現する頻度（出現頻度）に関する情報とを含む要素を１つ以上含んでいる。出現頻度は、数値として表す場合に、その要素の「重み」として捉えることもできる。「ラベル」とは、組成中の要素のような分量と出現頻度を含まない情報であって、例えばその事物の作成者、名称、表題、登場人物、日時などの書誌的情報を意味し、このようなラベルの集合を「ラベル集合」と称するものとする。事物情報は、１つのデータベースに集約して記憶させておいてもよいし、複数のデータベースに分散して記憶させておいてもよい。
【００１１】
比較対象決定ステップでは、ユーザにより指定された事物情報を受け付けて比較対象となる事物情報であることを決定する。この場合、比較対象となる事物情報については、データベースから選択された事物情報をユーザにより指定されることにより利用してもよいし、ユーザが本発明のプログラム又は当該プログラムを格納したコンピュータ装置を利用する際に、独自に入力したものを利用してもよい。このとき比較対象となる事物情報は、指定された（独自に入力された事物情報を含む）１つの情報であってもよいし、複数の事物情報を集約して生成された１つの事物情報であってもよい。
【００１２】
ラベル受付ステップでは、例えばユーザが希望するラベルを１つ以上指定した場合に、そのラベルを検索のキーワードとして指定する。ユーザが指定できるラベルは、予めデフォルトで決められていてもよいし、その都度選択可能なラベルが複数生成されてユーザに提示されるようにしてもよい。また、ユーザが任意に入力するキーワードもラベルとして取り扱い得るようにすることもできる。事物情報抽出ステップでは、この指定されたラベルに基づいてデータベースを検索し、該当するラベルをラベル要素に含んでいる事物情報を抽出する。なお、ラベルには上述したような事物情報のラベル集合中のラベルだけでなく、事物情報を記述したデータのファイル名や当該データの存在位置（ＵＲＬ等）も含めて検索対象とすることができる。また、後述する一致度の算出結果や、その算出結果に基づいてユーザに提供される比較結果等もラベルに含めて、次回以降の検索対象としてもよい。さらには、組成の一部（要素名や分量）も検索対象として、その組成の一部と共通するかある程度の一致度を有する組成を備えた事物情報を抽出できるようにもすることができる。その場合、当該組成の一部をラベルにも該当する情報として取り扱ってもよい。
【００１３】
比較基準決定ステップでは、検索の結果抽出された事物情報を比較対象となる事物情報として決定するが、比較対象決定ステップと同様に、比較基準となる事物情報についても、１つの事物情報である場合、若しくは複数の事物情報である場合があり得る。１つの事物情報を比較基準とする場合は、その事物情報における組成を比較対象とすればよいし、複数の事物情報に基づいて比較基準となる事物情報を生成する場合は、それらの事物情報の組成を平準化したもの（「平準化組成」と称する）を比較対象とすればよい。なお、本発明において「平準化」とは、相加平均、相乗平均、調和平均、加重平均、中央値、最頻値等の統計学的な手法を適宜用いて、複数の組成を均すことをいう。
【００１４】
要素抽出ステップでは、比較対象となる事物情報と比較基準となる事物情報に共通して含まれる組成中の要素（「共通要素」と称する）、比較対象となる事物情報のみに含まれる組成中の要素（「比較対象ユニーク要素」と称する）、比較基準となる事物情報のみに含まれる組成中の要素（「比較基準ユニーク要素」と称する）、の３種類の要素のうちの少なくとも１種以上を抽出する。
【００１５】
このようにして抽出された１種類以上３種類までの要素について、分量から定義される値と出現頻度から定義される値を利用して所定の定義（若しくは演算式）に基づく値を求め、これら３種類の要素から求められた値を１つ以上組み合わせて所定の演算式で計算することで、比較対象となる事物情報の組成と比較基準となる事物情報の組成との一致度を算出する。なお、分量から定義される値と出現頻度から定義される値を求める際には、抽出された３種類の要素のそれぞれにおける全ての要素を利用する必要は必ずしもなく、ある条件を満たす一部の要素のみを用いることも許容される。そして、このようにして算出された一致度は、一致度出力ステップにより、画面表示や印刷や別のコンピュータ装置若しくは別のプログラムへアウトプットされることとなる。また、一致度を算出する演算式を工夫することで、比較対象となる事物情報の組成と比較基準となる事物情報の組成との「不一致度」を求めるようにすることも可能である。
【００１６】
本発明の情報比較プログラム又は情報比較装置によれば、このような事物に関する情報同士を比較するに際して、上述の通り「組成」と「ラベル集合」という概念を導入し、ユーザの指定により決められる比較対象となる事物情報と、ラベルに基づいて検索・抽出される比較基準となる事物情報とを、組成（分量と出現頻度）によって比較して両者の一致度を求めることで、比較対象である事物情報の比較基準である事物情報に対する妥当性判断の基準として、この一致度をユーザに提供することができるようになる。すなわち、ユーザ自身にとって必要な意味のある情報として、ユーザが選んだ事物情報がそれと関連のある（共通のラベルを有する）他の事物情報とどの程度似ているのか（若しくはどの程度かけ離れているのか）という情報を提供することができる。
【００１７】
特に本発明では、事物情報抽出ステップにおいて抽出した比較基準となる事物情報が２つ以上である場合は、比較基準決定ステップにおいて、これら複数の事物情報の組成の値を平準化するに際して、複数の事物情報の組成における要素の和集合を求め、平準化組成を、この和集合に含まれている各要素における分量の和の平均と、この和集合に含まれている各要素の出現頻度の和の平均とによって定義し、比較基準となる事物情報の組成として決定するようにすれば、１つの比較対象となる事物情報（複数の事物情報を集約して１つの事物情報と見なす場合も含む）の組成と、複数の事物情報から集約された比較基準となる事物情報の組成とを容易に比較することができるようになる。ここで、「平均」とは、上述した「平準化」と同様に、相加平均、相乗平均、調和平均、加重平均等の統計学的な手法を適宜用いて得られる平均値を意味する。
【００１８】
また本発明では、上述のように１つの比較対象となる事物情報（複数の事物情報を集約して１つの事物情報と見なす場合も含む）の組成と、１つの事物情報の組成又は複数の事物情報を集約しそれらの組成を平準化して得られる１つの比較対象となる事物情報の組成（平準化組成）とを比較するだけでなく、１つの比較対象となる事物情報（複数の事物情報を集約して１つの事物情報と見なす場合も含む）の組成と、複数の比較対象となる事物情報の組成とを個別に比較し、それらの結果をとりまとめて比較対象と比較基準の一致度を求めることも可能である。
【００１９】
その場合、本発明の情報比較プログラムは、１つ以上の事物情報の指定を受け付けて比較対象となる事物情報を決定する比較対象決定ステップと、１つ以上のラベルの指定を受け付けるラベル受付ステップと、この受け付けたラベルに基づいて、複数の事物情報を記憶する１つ以上のデータベースから該当するラベルをラベル集合に有する複数の事物情報における少なくとも組成を抽出する事物情報抽出ステップと、これらの抽出された複数の事物情報の組成をそれぞれ比較基準となる事物情報の組成として決定する比較基準決定ステップと、それぞれ決定された比較対象となる事物情報の組成に含まれる要素と比較基準となるそれぞれの複数の事物情報の組成に含まれる要素とにおいて共通する要素である共通要素と、比較対象となる事物情報の組成のみに含まれる比較対象ユニーク要素と、比較基準となる事物情報の組成にのみ含まれる比較基準ユニーク要素の何れか１種以上を抽出する要素抽出ステップと、これらの抽出された共通要素、比較対象ユニーク要素、比較基準ユニーク要素のうち何れか１種以上について、これらの各要素に含まれる１つ以上の分量を用いて定義される値と１つ以上の出現頻度を用いて定義される値とに基づいて求められる値のうち、共通要素から得られた値、比較対象ユニーク要素から得られた値、比較基準ユニーク要素から得られた値の１つ以上の組み合わせにより、比較対象となる事物情報の組成と比較基準となる事物情報の組成との一致度をそれぞれ算出し、それらの一致度を事物情報抽出ステップで抽出した事物情報の組成の数で平準化することにより、比較対象となる事物情報の組成と比較対象となる複数の事物情報の組成との一致度を算出する一致度算出ステップと、この算出された一致度を出力する一致度出力ステップとを有する構成となる。なお、この情報比較プログラムにより作動するコンピュータ装置である情報比較装置も、本発明に含まれるものである
【００２０】
このような情報比較プログラム又は情報比較装置であっても、前述した情報比較プログラムとは一致度の求め方が若干異なるものの、作用効果としては同様に、比較対象である事物情報の比較基準である事物情報に対する妥当性判断の基準として、この一致度をユーザに提供することができるようになる。
【００２１】
以上のような各種の情報比較プログラムにおいては、前述した通り、比較対象となる事物情報が複数である場合も、それらの事物情報を１つに集約して取り扱うことが可能である。すなわち、比較対象決定ステップにおいて、指定を受け付けた事物情報が複数である場合、この比較対象決定ステップでは、それら受け付けた複数の事物情報の組成を平準化した平準化組成を、比較対象となる事物情報の組成として決定するものとすることができる。この場合、上述した比較基準となる事物情報が複数である場合と同様に、比較対象決定ステップでは、複数の事物情報の組成の値を平準化するに際して、複数の事物情報の組成における要素の和集合を求め、平準化組成を、この和集合に含まれている各要素における分量の和の平均と、この和集合に含まれている各要素の出現頻度の和の平均とによって定義し、比較対象となる事物情報の組成として決定するようにすればよい。ここで「平準化」と「平均」は、上述した意義と同じである。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、事物に関する情報を「組成」と「ラベル集合」という概念で定義し、ユーザの指定により決められる比較対象となる事物情報と、ラベルに基づいて検索・抽出される比較基準となる事物情報とを、組成によって比較して一致度を求めることにより、比較対象である事物情報が比較基準である事物情報に対してどの程度妥当であるかの判断基準をユーザに提供することができるものである。したがって、本発明を利用するユーザは、自らが選んだ事物に関する情報を、それと関係がある他の情報と比較して両者の組成がどの程度一致しているのか（若しくはどの程度不一致であるのか）を容易に知ることができるので、ユーザ個々にとってその都度毎に情報の妥当性に関して信頼性が高く有益な情報か否かを判断することが容易になる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の一実施形態である情報比較プログラムで用いられる事物情報の構成を表す概念図
【図２】同プログラムが有する処理工程の構成を示す概略図
【図３】同プログラムにおいて複数の事物情報の組成の平均を求める工程を示すフローチャート
【図４】同プログラムにおいて比較対象となる事物情報と比較基準となる事物情報との一致度を求める工程を示すフローチャート
【図５】同プログラムにおいて用いられる比較対象となる事物情報と比較基準となる事物情報の組成の関係を示す概念図
【図６】同プログラムにおいて比較対象となる事物情報と比較基準となる事物情報との一致度を求める工程の一変形例を示すフローチャート
【図７】同プログラムにおいて比較対象となる事物情報と比較基準となる事物情報との一致度を求める工程の一変形例を示すフローチャート
【図８】同プログラムにおいて比較対象となる事物情報と比較基準となる事物情報との一致度を求める工程の一変形例を示すフローチャート
【図９】同プログラムにおける情報処理工程を概略的に示すフローチャート
【図１０】同プログラムにおける情報処理工程の一変形例を概略的に示すフローチャート
【図１１】同プログラムにおける情報処理工程の一変形例を概略的に示すフローチャート
【図１２】本発明を適用した一実施例である料理レシピの比較システムにおける情報収集、インデキシングの処理工程を概略的に示す図。
【図１３】同システムにおいて用いられるデータベースにおける材料一覧の記述例を示す図
【図１４】同システムにおいてユーザのコンピュータに表示されるＷｅｂページの画面例を示す図
【図１５】同システムにおいて利用されるサイトＡにおける料理レシピの平均を一覧にして示す図
【図１６】同システムにおいて利用されるサイトＢにおける料理レシピとサイトＡにおける料理レシピの平均との比較結果を一覧にして示す図
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照しつつ説明する。
【００２５】
本実施形態は、事物情報同士の一致度を求めて出力する情報比較プログラムと、このプログラムに従って作動するコンピュータからなる情報比較装置の一例である。本実施形態では説明の簡略化のため、情報比較装置を構成するコンピュータとして、ＣＰＵ、メモリ、記憶媒体、ディスプレイ等を備えた一般的な汎用コンピュータ（図示省略）を用い、記憶媒体に本実施形態の情報比較プログラムが格納され、またこの記憶媒体が事物情報のデータベースとしても機能し、当該プログラムを適宜メモリに読み込んでＣＰＵにより情報が処理されるものとしている。しかしながら本発明の構成は必ずしもこの限りではなく、例えば事物情報はインターネットに接続されたＷｅｂ上の複数のコンピュータ（データベース）に分散して記憶されているものであってもよい。また、情報比較プログラムは、ユーザが利用する汎用コンピュータからＡＳＰ（Application Service Provider）として機能する外部のコンピュータに格納されているものを利用する形態や、ユーザの汎用コンピュータにおけるＷｅｂブラウザからアクセスしたＷｅｂサーバにより提供されるＷｅｂアプリケーションとして機能する形態であってもよい。
【００２６】
前提として、本実施形態で扱われる事物情報Ｔは、次式（１）により定義される。
【００２７】
【数１】
ここで、次式（２）（３）のように、分量と出現頻度（重みと言い換えることもできる）を持たず事物情報Ｔを説明する書誌的事項であるラベルｌｉ（ｉ番目のｌを意味する）の集合をラベル集合Ｂとし、分量ｑｉ（ｉ番目のｑを意味する）と出現頻度に基づいて定められる重みｗｉ（ｉ番目のｗを意味する）を有する要素ｆｉ（ｉ番目のｆを意味する）の集合を組成Ｃと定義する。次式（２）（３）において、ＮｂとＮｃは、それぞれラベル集合Ｂと組成Ｃの要素数である。すなわち、図１にも示すように、事物情報Ｔは、ラベル集合Ｂと組成Ｃとにより定義される情報である。
【００２８】
【数２】
【００２９】
【数３】
【００３０】
本実施形態の情報比較プログラムは、図２に示すように、比較対象決定ステップＳ１、ラベル受付ステップＳ２、事物情報抽出ステップＳ３、比較基準決定ステップＳ４、要素抽出ステップＳ５、一致度算出ステップＳ６、一致度出力ステップＳ７の各工程を有している。したがて、本実施形態の情報比較装置は、当該プログラムの命令により作動することで、前述の各ステップＳ１〜Ｓ７に相当する機能手段を有していることになる。
【００３１】
比較対象決定ステップＳ１では、例えばデータベースＤＢに格納されている事物情報のうちユーザによる選択・入力で決定される事物情報Ｔの組成Ｃを、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔとして決定する。ここで、１つの事物情報Ｔの組成Ｃを比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔとする場合は、組成Ｃｔとして元の組成Ｃをそのまま利用すればよいが、複数の事物情報Ｔの組成Ｃを１つに集約して比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔとする場合には、例えば図３に示すような工程によりそれらの組成Ｃを平準化して平準化組成を求め、その集約後の事物情報Ｔの平準化組成を比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔとする。
【００３２】
ここで、Ｍ個の事物情報Ｔｔ１，Ｔｔ２，…ＴｔＭの組成の和ＣＴｔ１…ＴｔＭは次式（４）の通り定義される。
【００３３】
【数４】
式（４）中、ｆｕｉは、事物情報Ｔｔ１，Ｔｔ２，…ＴｔＭに含まれるユニークな要素を表し、ｑｕｉは、事物情報Ｔｔ１，Ｔｔ２，…ＴｔＭに含まれる各要素ｆｕｉの分量ｑの和を表し、ｗｕｉは、事物情報Ｔｔ１，Ｔｔ２，…ＴｔＭに含まれる各要素ｆｕｉの重みｗの和を表している。
【００３４】
具体的には、本プログラムにおいて比較対象決定ステップＳ１ではまず、抽出された複数の事物情報Ｔｔ１，Ｔｔ２，…ＴｔＭの組成Ｃｔ１，Ｃｔ２，…ＣｔＭについて、それら各組成の要素の和集合｛ｆｉ｝を生成する（図３；ステップＳ１１）。和集合は、例えば次式（５）により求められる。なお、図３のフローチャートは、複数の事物情報Ｔの組成Ｃの平準化組成（本実施形態では平均）Ｃａｖｇを求める場合を一般化した工程を示している。
【００３５】
【数５】
ここで、式（５）中のｆｔｊｉは、ｊ番目の事物情報Ｔにおけるｉ番目の要素ｆを表している。次に、比較基準対象ステップＳ１では、各事物情報Ｔの組成Ｃの同じ要素ｆ名を持つ要素ｆ同士の分量ｑを加算し、和集合｛ｆｉ｝の各要素ｆに対する分量ｑの集合｛ｑｉ｝を算出する（ステップＳ１２）。この分量１の集合｛ｑｉ｝は、例えば次式（６）により求められる。
【００３６】
【数６】
ここで、式（６）中のｑｔｊｉは、ｊ番目の事物情報Ｔにおけるｉ番目の要素ｆの分量ｑを表している。次に、比較基準決定ステップＳ４では、各事物情報Ｔの組成Ｃの同じ要素ｆ名を持つ要素ｆ同士の重みｗを加算し、和集合｛ｆｉ｝の各要素ｆに対する分量ｗの集合｛ｗｉ｝を算出する（ステップＳ１３）。この分量ｗの集合｛ｗｉ｝は、例えば次式（７）により求められる。
【００３７】
【数７】
ここで、（７）式中のｗｔｊｉは、ｊ番目の事物情報Ｔにおけるｉ番目の要素ｆの分量ｗを表している。
【００３８】
そして、比較基準決定ステップＳ４は、和集合｛ｆｉ｝の各要素ｆに対応する分量ｑの和集合｛ｑｉ｝を、加算対象の事物情報数Ｍで割り、和集合｛ｆｉ｝の各要素ｆに対応する分量ｑの集合｛ｑｉ｝を更新し（ステップＳ１４）、また、和集合｛ｆｉ｝の各要素ｆに対応する重みｗの和集合｛ｗｉ｝を、加算対象の事物情報数Ｍで割り、和集合｛ｆｉ｝の各要素ｆに対応する重みｗの集合｛ｗｉ｝を更新することで（ステップＳ１５）、次式（８）で示されるように、平準化組成（組成Ｃの平均）Ｃａｖｇ,Ｔｔ１…ＴｔＭを算出し（ステップＳ１６）、この平準化組成Ｃａｖｇ,Ｔｔ１…ＴｔＭを比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔとして決定する。
【００３９】
【数８】
【００４０】
次に、情報比較プログラムは、ラベル受付ステップＳ２において、決定した事物情報Ｔｔのラベル集合Ｂに含まれるラベルｌを例えばディスプレイ表示等により提示して１つ以上のラベルｌの選択を促し、若しくはユーザに適宜のラベルｌの入力を促し、選択又は入力されたラベルｌを受け付ける。そして情報比較プログラムは、事物情報抽出ステップＳ３において、この受け付けたラベルｌをキーワードとして事物情報ＴのデータベースＤＢを検索し、該当する１又は複数のラベルｌをラベル集合Ｂに含む事物情報Ｔ（事物情報の集合｛Ｔｔｉ｝）を抽出する。
【００４１】
比較基準決定ステップＳ４では、前ステップＳ３で抽出された事物情報Ｔの組成Ｃを比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとして決定する。ここで、抽出された事物情報Ｔが１つだけであれば、その事物情報Ｔの組成Ｃを比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとすればよい。一方、抽出された事物情報Ｔが複数である場合は、図３及び式（４）〜（８）で示したものと同様の工程によって求められた平準化組成Ｃａｖｇを比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとして決定する。
【００４２】
次に、要素抽出ステップＳ５では、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓの両方に共通して存在する共通要素ｆｌ、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔのみに存在する比較対象ユニーク要素ｆｍ、比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓのみに存在する比較基準ユニーク要素ｆｎを抽出する（図４；ステップＳ２１）。ここで、要素抽出ステップＳ５から次の一致度出力ステップＳ７までの工程の具体例を図４に示す。これら共通要素ｆｌ、比較対象ユニーク要素ｆｍ、比較基準ユニーク要素ｆｎの関係は、例えば図５に示されるようなものである。同図において、Ｎｔ，Ｎｓは、それぞれ比較対象となる事物情報Ｔｔ，比較基準となる事物情報Ｔｓに含まれる要素ｆの個数であり、Ｎｌ，Ｎｍ，Ｎｓはそれぞれ要素ｆｌ、ｆｍ、ｆｎの要素数である。なお、以下の工程においては、本実施形態では抽出された共通要素ｆｌ、比較対象ユニーク要素ｆｍ、比較基準ユニーク要素ｆｎを全て利用した態様を示しているが、必ずしもこの限りではなく、各要素ｆｌ，ｆｍ，ｆｎについて、ある特定の条件を満たす要素のみを利用することもできる。
【００４３】
そして、一致度算出ステップＳ６では、前ステップＳ５で抽出した共通要素ｆｌ、比較対象ユニーク要素ｆｍ、比較基準ユニーク要素ｆｎを用いて、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓの一致度を算出する。具体的には、図４に示すように、まず共通要素ｆｌの分量ｑと重みｗから構成される不一致度Ｄ１を算出し（ステップＳ２２）、比較対象ユニーク要素ｆｍの分量ｑと重みｗから構成される不一致度Ｄ２を算出し（ステップＳ２３）、比較基準ユニーク要素ｆｎの分量ｑと重みｗから構成される不一致度Ｄ３を算出し（ステップＳ２４）、これらの不一致度Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３を、予め与えられた係数α，β，γで各々重みづけて加算した値（次式（９））から定まる値を一致度Ｓｃとして算出する（ステップＳ２５、次式（１０））。このようにして算出された一致度Ｓｃは、一致度出力ステップＳ７により出力される（ステップＳ２６）。出力された一致度は、ユーザにとって比較結果として把握しやすい表示形式に変換するなどしてさらに出力することができる。
【００４４】
【数９】
【００４５】
【数１０】
ここで、式（９）は、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとの差Ｄｃを定義するものである。同式（９）において、右辺第１項は、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとに共通して含まれる要素（共通要素ｆｌ）に関する差異を表しており、比較対象となる事物情報Ｔｔにおける要素ｆｔｉが比較基準となる事物情報Ｔｓにおける要素ｆｓｉがどの程度異なる分量で含まれるかで測っている。また、同式右辺第２項と第３項は、それぞれ比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓのみにそれぞれ含まれる要素数に応じた差異を表している。係数α，β，γを適宜に割り当てて差Ｄｃを計算することで、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔが比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓと比べてどの程度かけ離れているか、各項に対して適切な重み付けをしながら把握することができる。また、式（１０）は、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとの類似度Ｓｃを定義するものである。類似度Ｓｃは０〜１の間の値を取り、１に近いほど類似性が高く、０に近いほど類似性が低いことを表している。
【００４６】
以上のように、本実施形態の情報比較プログラム及び情報比較装置では、ある事物情報Ｔｔがユーザにより指定されたとき、予めそのユーザが信頼できる基準として選択された事物情報の集合から事物情報Ｔｔと同じクラスに属する他の事物情報の集合、換言すれば、事物情報Ｔｔとのラベル集合Ｂｔと同じラベルｌを有しているか、若しくはそのラベルｌを含んでいるラベル集合Ｂを有している事物情報の集合｛Ｔｔｉ｝をラベルｌを利用して抽出したうえで、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓの差Ｄｃや一致度Ｓｃを計算し出力することで、ユーザによる比較対象とした事物情報Ｔｔの妥当性判断の指標となる情報を提示することが可能である。
【００４７】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。特に、一致度Ｓｃの算出手法は次のように種々変更することができる。例えば、上記実施形態では、不一致度Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３の全てを利用して事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとの差Ｄｃと一致度Ｓｃを求めたが、不一致度Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３を必ずしも線形結合して１つの値Ｄｃ，Ｓｃを求めなくてもよく、不一致度Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３を独立して扱っても構わない。図６〜図８は、不一致度Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３をそれぞれ別個に用いて一致度Ｓｃを求める工程を示したフローチャートである。これら各図において、ステップＳ３１，Ｓ３４（以上図６）、ステップＳ４１，Ｓ４４（以上図７）、ステップＳ５１，Ｓ５４（以上図８）は、それぞれ図４におけるステップＳ２１，Ｓ２６と同様の工程である。ただし、ステップＳ３１，Ｓ４１，Ｓ５１においては、以下の演算工程で全ての要素（共通要素、比較対象ユニーク要素、比較基準ユニーク要素）を使わないときは、これらのうち必要な要素のみを抽出すればよい。また、図６のステップＳ３２は図２のステップＳ２２と同様の工程であり、図７のステップＳ４２は図２のステップＳ２３と同様の工程であり、図８のステップＳ５２は図２のステップＳ２４と同様の工程である。特に図６においては、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとに共通して含まれる共通要素ｆｌの分量と重みから構成される不一致度Ｄ１から定まる値を一致度Ｓｃとして算出している。また、図７においては、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔにのみ含まれる比較対象ユニーク要素ｆｍの分量と重みから構成される不一致度Ｄ２から定まる値を一致度Ｓｃとして算出している。また、図８においては、比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓにのみ含まれる比較対象ユニーク要素ｆｎの分量と重みから構成される不一致度Ｄ３から定まる値を一致度Ｓｃとして算出している。このように、不一致度Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３を独立して扱うことにより、それぞれに独立した判断基準を設けることができ、それに基づいた情報（組成）の一致又は不一致の判別指標を提示することが可能となる。なお、ここでは、まず不一致度Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３を求めてから一致度を算出した例を示したが、一致度を先に求めてから不一致度を算出することも可能である。
【００４８】
また、上述した実施形態における工程を概略すると、図９に示すフローチャートで示すように、比較対象となるある事物情報Ｔｔとそれに類似した事物情報Ｔｓを比較基準として比較する工程として表される。この場合、比較対象となるある事物情報Ｔｔを特定した後、その事物情報Ｔｔと同クラスに属する事物情報Ｔ１，Ｔ２，…ＴＭをデータベースＤＢから取得し（ステップＳ６１）、その同クラスに属する事物情報Ｔ１，Ｔ２，…ＴＭの組成Ｃ１，Ｃ２，…ＣＭの平均Ｃａｖｇ,Ｔｔ１…ＴｔＭ｝を計算し（ステップＳ６２）、さらに事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと平均Ｃａｖｇ,Ｔｔ１…ＴｔＭ｝との一致度Ｓｃを計算することで（ステップＳ６３）、この一致度Ｓｃに応じた比較結果を生成（ステップＳ６４）して出力（ステップＳ６５）することとなる。すなわち、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとの比較においては、１つの事物情報Ｔの組成Ｃ（又は複数の事物情報Ｔの平準化組成Ｃａｖｇ）を比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔとし、複数の事物情報Ｔの平準化組成Ｃａｖｇを比較基準となる事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとし、この組成Ｃｔ，Ｃｓ同士を比較した。本発明ではこのような工程以外にも、比較対象となる事物情報Ｔｔと比較基準となる事物情報Ｔｓとを比較することができる。
【００４９】
図１０に示すフローチャートは、１つの事物情報Ｔの組成Ｃ（又は複数の事物情報Ｔの平準化組成Ｃａｖｇ）からなる比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較対象となる複数の事物情報Ｔｓの組成Ｃｓとを個別に比較して一致度を求めた後、それらの一致度を平準化（又は平均）して比較対象と比較基準の一致度Ｓｃを出力する工程を示している。すなわち、比較対象となるある事物情報Ｔｔを特定した後、その事物情報Ｔｔと同クラスに属する事物情報Ｔ１，Ｔ２，…ＴＭをデータベースＤＢから取得し（ステップＳ７１）、それらの事物情報Ｔ１，Ｔ２，…ＴＭの組成Ｃ１，Ｃ２，…ＣＭ各々について、事物情報Ｔｔの組成Ｃｔとの一致度Ｓｃ１，Ｓｃ２…ＳｃＭを計算し（ステップＳ７２）、一致度Ｓｃ１，Ｓｃ２…ＳｃＭから構成される一致度Ｓｃを計算して（ステップＳ７３）、その一致度Ｓｃに応じた比較結果を生成（ステップＳ７４）して出力（ステップＳ７５）するようにすればよい。
【００５０】
また、図１１に示すフローチャートは、１つの事物情報Ｔの組成Ｃ（又は複数の事物情報Ｔの平準化組成Ｃａｖｇ）からなる比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと、その事物情報Ｔｔに類似した事物情報Ｔの代表Ｔａとを比較して両者の一致度Ｓｃを出力する工程を示している。ここで、事物情報Ｔｔに類似した事物情報Ｔの代表Ｔａとは、複数の事物情報Ｔの組成Ｃの平均に最も近い組成Ｃを有する事物情報Ｔのことを意味している。すなわち、比較対象となるある事物情報Ｔｔを特定した後、その事物情報Ｔｔと同クラスに属する事物情報Ｔ１，Ｔ２，…ＴＭをデータベースＤＢから取得し（ステップＳ８１）、その同クラスに属する事物情報Ｔ１，Ｔ２，…ＴＭの組成Ｃ１，Ｃ２，…ＣＭの平均（平準化組成）Ｃａｖｇ,Ｔｔ１…ＴｔＭを計算する（ステップＳ８２）。そして、平均Ｃａｖｇ｛１…Ｍ｝と最も一致度の高い組成を有する事物情報ＴａをデータベースＤＢから取得して（ステップＳ８３）、その事物情報Ｔａを比較基準となる事物情報とし、比較対象となる事物情報Ｔｔの組成Ｃｔと比較基準とした事物情報Ｔａの組成Ｃａとの一致度Ｓｃを計算して（ステップＳ８４）、その一致度Ｓｃに応じた比較結果を生成（ステップＳ８５）して出力（ステップＳ８６）するようにすればよい。
【００５１】
その他、各部の具体的プロセスや構成についても上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形が可能である。
【実施例】
【００５２】
ここで、本発明を試験的に実装した情報比較システムの一実施例について説明する。本実施例は、料理レシピをコンテンツとして、ユーザが選択したレシピに対して、ユーザが比較基準としたい他のレシピとの比較を行うものである。本実施例は、上記実施形態のように１台の汎用コンピュータ上で実現される情報比較システムの例を示しているが、例えばユーザの汎用コンピュータとサーバコンピュータをインターネットに接続させて、ユーザが汎用コンピュータ上のＷｅｂブラウザを通じてサーバコンピュータに格納されている情報比較プログラムを利用できるように構成することも可能である。料理レシピのデータベースは、サーバコンピュータに設けてもよいし、サーバコンピュータが利用可能なＷｅｂ上又はＬＡＮ上の記憶媒体に設けてもよい。特に、Ｗｅｂ上で利用可能なコンピュータの記憶媒体に記録されている料理レシピの情報はそれぞれ様々な形式で記載されていると考えられるため、その場合は予め又は情報比較の都度、サーバコンピュータに必要な料理レシピの情報を集めて一定の形式に統一しておくことが望ましい。本実施例ではこのように、Ｗｅｂ上で利用できる料理レシピを提供している複数のＷｅｂサイト（料理の講師と一般投稿者によるレシピが利用可能な「サイトＡ」，一般投稿者のみによるレシピが利用可能な「サイトＢ」）を利用してそれらサイトＡ，サイトＢから料理レシピを抽出しておき、サーバコンピュータにおいて所定形式に整えてデータベースとしているものとする。
【００５３】
一般的に料理レシピは、タイトル、著者、日付などの書誌的情報の他に、必要な材料一覧及び作り方が記述されている。特に、材料一覧は、材料名とその分量から構成されているため、各レシピを事物情報、材料を各構成要素、分量を各構成要素の分量と捉えると、本発明を適用し易い一例であるといえる。そこで本実施例では、料理レシピの書誌的情報（ラベル）の集合をラベル集合とし、レシピの材料一覧自体を組成として取り扱うものとする。図１２に、本実施例におけるＷｅｂサイトＡ，Ｂからの情報収集、インデキシングの処理工程を概略的に示す。
【００５４】
まず、ラベル集合に含まれるラベル（書誌的情報）の抽出（図１２；ステップＳａ）として、タイトル、著者、著者タイプ（「講師」又は「一般投稿者」）、日付、総分量と単位（「Ｎ人分」といった記述における「Ｎ」と「人分」）を抽出する。ここでは特定のＷｅｂサイトＡ，Ｂのページを対象としているため、予め確認したｄｉｖタグのｉｄ属性やｃｌａｓｓ属性等を参照することにより各情報を検出する。また、レシピに関するキーワードや、サイトにおける当該レシピの分類カテゴリ、サイト閲覧者が付与可能なタグワード等についてもラベルとして抽出する。キーワードについては、予め収集した料理のキーワードリスト（１２００弱の料理名からなる）を作成し、各レシピのタイトルにキーワードリスト中の語が含まれていればその語をキーワードとして登録する。また、分類カテゴリとタグワードについては、予め確認したｄｉｖタグのｉｄ属性やｃｌａｓｓ属性等を参照することにより検出する。
【００５５】
次に、材料一覧の記述範囲を検出する（ステップＳｂ）。材料一覧の記述範囲についても、本実施例は特定のＷｅｂサイトＡ，Ｂを利用しているため、予め確認した予め確認したｄｉｖタグのｉｄ属性やｃｌａｓｓ属性等を参照することにより検出できる。
【００５６】
最後に、検出した材料一覧の範囲に記述されたテキストから、組成を抽出する（ステップＳｃ）。図１３に、材料一覧の記述例を示す。ここで、組成を構成する各要素は、材料名，備考，分量，単位から構成されるとした。１つのレシピのみについては、１回のみ出現する（出現頻度１）材料についての「重み」は「１」であるが、複数回出現する材料（調味料等）についての重みはその出現回数に依存する。
【００５７】
このように抽出された組成に基づき、まず分量と単位を統語パターンから検出する。料理レシピの記載方法は前述したように様々であり、また料理レシピに特徴的な記述方法が存在するため、これらを統一してデータとして利用し易くすべく、ここでは１行ごとに以下の５種類のパターンにマッチするかどうかを調べ、各場合に応じて分量と単位を抽出する。
（１）あいまいな分量の定型的記述
「適量」や「適宜」、「少々」等の定型的記述Ｐを検出し、分量＝１，単位＝Ｐ、とした。
（２）大小＋数値＋強弱からなる記述
「大１弱」等の記述を検出し、大は大さじ、小は小さじと解釈し、分量＝数値，単位＝大さじ又は小さじ、とした。
（３）前置単位Ｕｐ＋数値＋強弱、又は数値＋アルファベット単位Ｕａ＋強弱からなる記述
「カップ２」や「１０ｃｃ強」等の記述を検出し、分量＝数値，単位＝Ｕｐ又はＵａ、とした。
（４）容器単位Ｕｂ＋数値＋日本語単位Ｕｊからなる記述
「３枚」や「お茶碗２杯」等の記述を検出し、分量＝数値，単位＝Ｕｊ又はＵｊ＋Ｕａ、とした。
（５）上記以外でシンボルマーク（“●”等）で始まる記述
分量＝１，単位＝適量、とした。
【００５８】
次に、統語パターンでマッチした部分の前に該当する部分から材料名と備考を抽出する。括弧（）で記述された部分を材料名として抽出した。さらに、表記揺れ等の影響を最小限とするため、以下の処理を行った。
（１）省略形の補完
例えば、「濃い口」は「濃い口しょうゆ」として補完する。
（２）「各」の展開
分量で検出した「各＋数値」をそれぞれの材料名の分量と単位に分解する。例えば、（材料名＝あわ・大麦，分量＝各１／４，単位＝カップ）を（材料名＝あわ，分量＝１／４，単位＝カップ），（材料名＝大麦，分量＝１／４，単位＝カップ）に展開する。
（３）材料名のかな変換
形態素解析を行い、材料名をかなに変換する。
（４）分量の正規化
あいまいな分量表記の統一と分数による数表記の数値変換を行う。例えば、「少し」→「少々」に統一。「１／２」→「０．５」に変換。
（５）単位の正規化
あいまいな単位表記の統一とアルファベット文字による単位へ変換可能な表記の変換を行う。例えば、「コ」→「個」に統一、「キログラム」→「ｇ」に変換。
（６）単位の変換
異なる単位間で変換可能な単位を変換する。例えば、（材料名＝酒，分量＝１，単位＝小さじ）を（材料名＝酒，分量＝５，単位＝ｇ）に変換。
以上により、抽出したラベル（書誌的情報）と組成（＝材料名、備考、分量、単位）をデータベースＤＢに登録する。
【００５９】
図１４に、料理レシピの妥当性判断を支援するシステム実装例のＷｅｂページの画面例を示す。ユーザは、閲覧中の料理レシピに関するあるＷｅｂページが自分に合った味付けの料理と期待できそうか確認したい場合、ユーザはそのＷｅｂページのＵＲＬを画面のＵＲＬボックスに入力し、比較ボタンを押す。結果の画面では、比較結果のメッセージ（「オーソドックスな味付けのようです」や「酢が多めのようです」等）と、比較結果のグラフが表示される。同図の画面例において、グラフの縦軸は各材料に対応し、横軸は同じ料理の他のレシピの平均を１とした場合にそれと比較した現在のレシピの各材料の分量の割合を示す。本実施例では、比較基準となるレシピとして、サイトＡの講師のレシピがデフォルトとして登録されているが、デフォルトの登録はユーザの好みに応じて適宜編集できるようにすることができる。
【００６０】
ここで、料理の講師と一般投稿者によるレシピの利用が可能なＷｅｂサイトＡと、一般投稿者のみによるレシピの利用が可能なＷｅｂサイトＢのＷｅｂページを対象として行った、本実施例のシステムの実証試験について説明する。
【００６１】
まず。サイトＢにおけるある酢豚のレシピを選択して比較対象とし、サイトＡの講師による酢豚のレシピを比較基準として、両者を比較する場合を考える。
【００６２】
サイトＡの講師による酢豚レシピ６件分の組成の平均を図１５に示す。平均分量は各材料の分量の平均であり、重みはレシピ1件あたりの材料名の平均出現回数を示す（但し、重みが０．２よりも小さい材料については省略している）。この試験では、レシピ１件中に同じ材料名が複数回出現した場合、出現した回数分カウントしており、分量も区別なく加算して平均を求めている。また、適量についての分量はあくまで仮想的な分量としての平均であり、適量自体の曖昧さを考慮して解釈する必要がある。重みの高い順にどの酢豚のレシピにも不可欠な材料が並んで示されていると解釈することができる。
【００６３】
次に、サイトＢにおけるある酢豚レシピと前述したサイトＡにおける酢豚レシピの平均との差の結果を図１６に示す。本試験では、サイトＢの酢豚レシピ（ある一般投稿者により投稿されたレシピ）はサイトＡの講師による酢豚レシピの平均と比較して、片栗粉、水、酢、サラダ油の割合が高いことが分かる。なお、サイトＢのレシピにのみ記載された材料（組成）である比較対象ユニーク要素と、サイトＡのレシピにのみ記載された材料（組成）である比較基準ユニーク要素の各割合は計算できないため、空欄としている。このような比較結果を図１４に示したようなＷｅｂページとして画面表示すれば、ユーザは自分が選択した料理レシピと他のレシピとを比較した結果を容易に把握することができるため、比較基準となる料理レシピがユーザ自身にとって信頼性のある情報であれば、その情報を基準とした自ら選択した情報の妥当性を的確に判断することができるようになる。
【００６４】
以上のように、本発明は上述した実施例のような料理レシピの例に限らず、またＷｅｂ上の情報に限らず、書誌的情報の集合であるラベル集合と、要素とその分量及び重み（出現頻度）からなる組成とから構成された種々の情報を、他の関連のある情報とユーザの信頼性という観点を含めつつ比較することで、ユーザによる情報の妥当性判断の指標を提供することができるものである。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
本発明は、書誌的情報の集合であるラベル集合と、要素とその分量及び重み（出現頻度）からなる組成とから構成された多数の情報を扱う場合であれば、それらの情報を比較する情報比較サイトの構築や、情報比較ソフトウェアの制作、又はコンピュータ装置による専用の情報比較装置の製造といった分野に寄与するものである。
【符号の説明】
【００６６】
ＤＢ…事物情報のデータベース
Ｔ…事物情報
Ｂ…ラベル集合
Ｃ…組成
ｌ…ラベル
ｑ…分量
ｗ…重み（出現頻度に基づく重み）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある事物に関する情報を構成する要素であって分量と出現頻度が付与された要素の集合である組成と、当該事物を説明する前記分量及び前記出現頻度に関する情報を持たない書誌的情報であるラベルの集合からなるラベル集合と、から構成される事物情報を比較対象とし、他の事物情報を比較基準として、コンピュータを作動させることにより、前記比較対象の事物情報と前記比較基準の事物情報とを比較するプログラムであって、
１つ以上の事物情報の指定を受け付けて前記比較対象となる事物情報を決定する比較対象決定ステップと、
１つ以上の前記ラベルの指定を受け付けるラベル受付ステップと、
前記ラベル受付ステップで受け付けたラベルに基づいて、複数の前記事物情報を記憶する１つ以上のデータベースから該当するラベルを含むラベル集合を有する１つ以上の事物情報における少なくとも組成を抽出する事物情報抽出ステップと、
前記事物情報抽出ステップで抽出した１つの事物情報の組成又は２つ以上の事物情報の組成の値を平準化した平準化組成を、前記比較基準となる事物情報の組成として決定する比較基準決定ステップと、
前記比較対象決定ステップで決定した比較対象となる事物情報の組成に含まれる要素と前記比較基準決定ステップで決定した比較基準となる事物情報の組成に含まれる要素とにおいて共通する要素である共通要素と、前記比較対象となる事物情報の組成のみに含まれる比較対象ユニーク要素と、前記比較基準となる事物情報の組成にのみ含まれる比較基準ユニーク要素の、何れか１種以上を抽出する要素抽出ステップと、
前記要素抽出ステップで抽出した共通要素、比較対象ユニーク要素、比較基準ユニーク要素の何れか１種以上について、これらの各要素に含まれる１つ以上の分量を用いて定義される値と１つ以上の出現頻度を用いて定義される値とに基づいて求められる値のうち、前記共通要素から得られた値、比較対象ユニーク要素から得られた値、比較基準ユニーク要素から得られた値の１つ以上の組み合わせにより、比較対象となる事物情報の組成と比較基準となる事物情報の組成との一致度を算出する一致度算出ステップと、
前記一致度算出ステップで算出した一致度を出力する一致度出力ステップと
を有することを特徴とする情報比較プログラム。
【請求項２】
前記事物情報抽出ステップにおいて抽出した前記比較基準となる事物情報が２つ以上である場合、
前記比較基準決定ステップは、当該２つ以上の事物情報の組成の値を平準化するに際して、
前記複数の事物情報の組成における要素の和集合を求め、
前記平準化組成を、前記和集合に含まれている各要素における分量の和の平均と、当該和集合に含まれている各要素の出現頻度の和の平均とによって定義し、比較基準となる事物情報の組成として決定するものである請求項１に記載の情報比較プログラム。
【請求項３】
ある事物に関する情報を構成する要素であって分量と出現頻度が付与された要素の集合である組成と、当該事物を説明する前記分量及び前記出現頻度に関する情報を持たない書誌的情報であるラベルの集合からなるラベル集合と、から構成される事物情報を比較対象とし、他の事物情報を比較基準として、コンピュータを作動させることにより、前記比較対象の事物情報と前記比較基準の事物情報とを比較するプログラムであって、
１つ以上の事物情報の指定を受け付けて前記比較対象となる事物情報を決定する比較対象決定ステップと、
１つ以上の前記ラベルの指定を受け付けるラベル受付ステップと、
前記ラベル受付ステップで受け付けたラベルに基づいて、複数の前記事物情報を記憶する１つ以上のデータベースから該当するラベルを含むラベル集合を有する複数の事物情報における少なくとも組成を抽出する事物情報抽出ステップと、
前記事物情報抽出ステップで抽出した複数の事物情報の組成をそれぞれ比較基準となる事物情報の組成として決定する比較基準決定ステップと、
前記比較対象決定ステップで決定した比較対象となる事物情報の組成に含まれる要素と前記比較基準決定ステップで決定した比較基準となるそれぞれの複数の事物情報の組成に含まれる要素とにおいて共通する要素である共通要素と、前記比較対象となる事物情報の組成のみに含まれる比較対象ユニーク要素と、前記比較基準となる事物情報の組成にのみ含まれる比較基準ユニーク要素の、何れか１種以上を抽出する要素抽出ステップと、
前記要素抽出ステップで抽出した共通要素、比較対象ユニーク要素、比較基準ユニーク要素の何れか一種以上について、これらの各要素に含まれる１つ以上の分量を用いて定義される値と１つ以上の出現頻度を用いて定義される値とに基づいて求められる値のうち、前記共通要素から得られた値、比較対象ユニーク要素から得られた値、比較基準ユニーク要素から得られた値の１つ以上の組み合わせにより、比較対象となる事物情報の組成と比較基準となる事物情報の組成との一致度をそれぞれ算出し、それらの一致度を前記事物情報抽出ステップで抽出した事物情報の組成の数で平準化することにより、前記比較対象となる事物情報の組成と前記比較基準となる複数の事物情報の組成との一致度を算出する一致度算出ステップと、
前記一致度算出ステップで算出した一致度を出力する一致度出力ステップと
を有することを特徴とする情報比較プログラム。
【請求項４】
前記比較対象決定ステップにおいて、指定を受け付けた事物情報が複数である場合、当該比較対象決定ステップは、それら受け付けた複数の事物情報の組成を平準化した平準化組成を、前記比較対象となる事物情報の組成として決定するものである請求項１乃至３の何れかに記載の情報比較プログラム。
【請求項５】
前記比較対象決定ステップは、前記２つ以上の事物情報の組成の値を平準化するに際して、
前記複数の事物情報の組成における要素の和集合を求め、
前記平準化組成を、前記和集合に含まれている各要素における分量の和の平均と、当該和集合に含まれている各要素の出現頻度の和の平均とによって定義し、比較対象となる事物情報の組成として決定するものである請求項４に記載の情報比較プログラム。
【請求項６】
ある事物に関する情報を構成する要素であって分量と出現頻度が付与された要素の集合である組成と、当該事物を説明する前記分量及び前記出現頻度に関する情報を持たない書誌的情報であるラベルの集合からなるラベル集合と、から構成される事物情報を比較対象とし、他の事物情報を比較基準として、前記比較対象の事物情報と前記比較基準の事物情報とを比較する請求項１乃至５の何れかに記載の情報比較プログラムに従って作動するコンピュータ装置により構成される情報比較装置。
【請求項１】
ある事物に関する情報を構成する要素であって分量と出現頻度が付与された要素の集合である組成と、当該事物を説明する前記分量及び前記出現頻度に関する情報を持たない書誌的情報であるラベルの集合からなるラベル集合と、から構成される事物情報を比較対象とし、他の事物情報を比較基準として、コンピュータを作動させることにより、前記比較対象の事物情報と前記比較基準の事物情報とを比較するプログラムであって、
１つ以上の事物情報の指定を受け付けて前記比較対象となる事物情報を決定する比較対象決定ステップと、
１つ以上の前記ラベルの指定を受け付けるラベル受付ステップと、
前記ラベル受付ステップで受け付けたラベルに基づいて、複数の前記事物情報を記憶する１つ以上のデータベースから該当するラベルを含むラベル集合を有する１つ以上の事物情報における少なくとも組成を抽出する事物情報抽出ステップと、
前記事物情報抽出ステップで抽出した１つの事物情報の組成又は２つ以上の事物情報の組成の値を平準化した平準化組成を、前記比較基準となる事物情報の組成として決定する比較基準決定ステップと、
前記比較対象決定ステップで決定した比較対象となる事物情報の組成に含まれる要素と前記比較基準決定ステップで決定した比較基準となる事物情報の組成に含まれる要素とにおいて共通する要素である共通要素と、前記比較対象となる事物情報の組成のみに含まれる比較対象ユニーク要素と、前記比較基準となる事物情報の組成にのみ含まれる比較基準ユニーク要素の、何れか１種以上を抽出する要素抽出ステップと、
前記要素抽出ステップで抽出した共通要素、比較対象ユニーク要素、比較基準ユニーク要素の何れか１種以上について、これらの各要素に含まれる１つ以上の分量を用いて定義される値と１つ以上の出現頻度を用いて定義される値とに基づいて求められる値のうち、前記共通要素から得られた値、比較対象ユニーク要素から得られた値、比較基準ユニーク要素から得られた値の１つ以上の組み合わせにより、比較対象となる事物情報の組成と比較基準となる事物情報の組成との一致度を算出する一致度算出ステップと、
前記一致度算出ステップで算出した一致度を出力する一致度出力ステップと
を有することを特徴とする情報比較プログラム。
【請求項２】
前記事物情報抽出ステップにおいて抽出した前記比較基準となる事物情報が２つ以上である場合、
前記比較基準決定ステップは、当該２つ以上の事物情報の組成の値を平準化するに際して、
前記複数の事物情報の組成における要素の和集合を求め、
前記平準化組成を、前記和集合に含まれている各要素における分量の和の平均と、当該和集合に含まれている各要素の出現頻度の和の平均とによって定義し、比較基準となる事物情報の組成として決定するものである請求項１に記載の情報比較プログラム。
【請求項３】
ある事物に関する情報を構成する要素であって分量と出現頻度が付与された要素の集合である組成と、当該事物を説明する前記分量及び前記出現頻度に関する情報を持たない書誌的情報であるラベルの集合からなるラベル集合と、から構成される事物情報を比較対象とし、他の事物情報を比較基準として、コンピュータを作動させることにより、前記比較対象の事物情報と前記比較基準の事物情報とを比較するプログラムであって、
１つ以上の事物情報の指定を受け付けて前記比較対象となる事物情報を決定する比較対象決定ステップと、
１つ以上の前記ラベルの指定を受け付けるラベル受付ステップと、
前記ラベル受付ステップで受け付けたラベルに基づいて、複数の前記事物情報を記憶する１つ以上のデータベースから該当するラベルを含むラベル集合を有する複数の事物情報における少なくとも組成を抽出する事物情報抽出ステップと、
前記事物情報抽出ステップで抽出した複数の事物情報の組成をそれぞれ比較基準となる事物情報の組成として決定する比較基準決定ステップと、
前記比較対象決定ステップで決定した比較対象となる事物情報の組成に含まれる要素と前記比較基準決定ステップで決定した比較基準となるそれぞれの複数の事物情報の組成に含まれる要素とにおいて共通する要素である共通要素と、前記比較対象となる事物情報の組成のみに含まれる比較対象ユニーク要素と、前記比較基準となる事物情報の組成にのみ含まれる比較基準ユニーク要素の、何れか１種以上を抽出する要素抽出ステップと、
前記要素抽出ステップで抽出した共通要素、比較対象ユニーク要素、比較基準ユニーク要素の何れか一種以上について、これらの各要素に含まれる１つ以上の分量を用いて定義される値と１つ以上の出現頻度を用いて定義される値とに基づいて求められる値のうち、前記共通要素から得られた値、比較対象ユニーク要素から得られた値、比較基準ユニーク要素から得られた値の１つ以上の組み合わせにより、比較対象となる事物情報の組成と比較基準となる事物情報の組成との一致度をそれぞれ算出し、それらの一致度を前記事物情報抽出ステップで抽出した事物情報の組成の数で平準化することにより、前記比較対象となる事物情報の組成と前記比較基準となる複数の事物情報の組成との一致度を算出する一致度算出ステップと、
前記一致度算出ステップで算出した一致度を出力する一致度出力ステップと
を有することを特徴とする情報比較プログラム。
【請求項４】
前記比較対象決定ステップにおいて、指定を受け付けた事物情報が複数である場合、当該比較対象決定ステップは、それら受け付けた複数の事物情報の組成を平準化した平準化組成を、前記比較対象となる事物情報の組成として決定するものである請求項１乃至３の何れかに記載の情報比較プログラム。
【請求項５】
前記比較対象決定ステップは、前記２つ以上の事物情報の組成の値を平準化するに際して、
前記複数の事物情報の組成における要素の和集合を求め、
前記平準化組成を、前記和集合に含まれている各要素における分量の和の平均と、当該和集合に含まれている各要素の出現頻度の和の平均とによって定義し、比較対象となる事物情報の組成として決定するものである請求項４に記載の情報比較プログラム。
【請求項６】
ある事物に関する情報を構成する要素であって分量と出現頻度が付与された要素の集合である組成と、当該事物を説明する前記分量及び前記出現頻度に関する情報を持たない書誌的情報であるラベルの集合からなるラベル集合と、から構成される事物情報を比較対象とし、他の事物情報を比較基準として、前記比較対象の事物情報と前記比較基準の事物情報とを比較する請求項１乃至５の何れかに記載の情報比較プログラムに従って作動するコンピュータ装置により構成される情報比較装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【公開番号】特開２０１０−２１８４９７（Ｐ２０１０−２１８４９７Ａ）
【公開日】平成２２年９月３０日（２０１０．９．３０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−６７４７１（Ｐ２００９−６７４７１）
【出願日】平成２１年３月１９日（２００９．３．１９）
【出願人】（５０４３２２６１１）学校法人 京都産業大学 (27)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年９月３０日（２０１０．９．３０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年３月１９日（２００９．３．１９）
【出願人】（５０４３２２６１１）学校法人 京都産業大学 (27)
【Ｆターム（参考）】
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