【課題】 大量の画像の中から楽しみながら、お気に入りの一枚の画像を簡単に見つけることができる画像検索装置を提供する。
【解決手段】 画像検索装置は、表示部１０６と、画像と、画像から抽出された画像特徴量と、画像の撮影条件を示すメタ情報とを関連付けて保持するデータベース１０４と、画像特徴量の種類を含む第１の情報を生成し、メタ情報の種類を含む第２の情報を生成する情報生成手段（入力部１０１）と、第１の情報に基づいて、画像特徴量を有する画像を検索するための第１の検索キーを生成する特徴量抽出部１０２と、第２の情報に基づいて、メタ情報に合致するメタ情報を有する画像を検索するための第２の検索キーを生成する検索キー生成部１０５と、第１の検索キーおよび第２の検索キーの少なくとも一つを用いてデータベース１０４を検索し、検索した複数の画像を表示部１０６に順次表示させる検索部１０３とを備える。 （もっと読む）

【課題】文書の中から、語群を高速に抽出する方法を提供する。
【解決手段】はじめに、抽出候補の単語群をデータベースへ登録しておき、文書を単語に分割し、分割された単語をキーとしてデータベースへ問い合わせを行い、データベースに登録されているかどうかにより、文書から単語群を抽出する。次に、抽出候補の複合語群を先頭の２語を複合キーとしてデータベースへ登録しておき、文書を連続する２語ずつに分割し、分割された２語を複合キーとしてデータベースへ問い合わせを行うことにより、複合語群のサブセットを作成し、サブセットの複合語が文書の部分文字列かどうかにより、文書から複合語群を抽出する。 （もっと読む）

【課題】テキストマイニングに係り、別の文書データ群に由来する概念辞書間で生じた単語に対する概念の違いや変化を検出することを課題とする。
【解決手段】共起頻度算出部１０２は、第一文書データ群及び第二文書データ群から、組み合わせ単語がともに出現する共起頻度を算出し、第一共起頻度表及び第二共起頻度表とする。特異値分解部１０４は、第一共起頻度表及び第二共起頻度表を特異値分解し、縮退次元の意味空間における単語毎の概念ベクトルからなる第一概念辞書及び第二概念辞書を得る。概念辞書差分抽出部１０９は、第一概念辞書及び第二概念辞書における単語毎の概念ベクトルから、それぞれ基準単語に対する比較対象単語の概念の差分を算出し、これらにより概念辞書の差分の単語を得て概念辞書差分情報とする。 （もっと読む）

【課題】 あるキーワードがなぜ注目されているのかを知る手掛かりになるインタフェースを提供することを可能にする。
【解決手段】 本発明は、利用者がインターネット上の文書において、基準となるキーワードＸを選択決定した際にそのキーワードＸと共起する共起キーワードＷｎを抽出／空間上に配置し、表示する共起グラフを作成する際に、抽出したキーワードをノードとし、ノード間に表示するリンクの太さを、共起関係が出現する頻度ｆと文書が作成または更新された時刻から利用者が基準となるキーワードを選択決定した時刻までの経過時間ｔに応じて決定する。 （もっと読む）

【課題】参照対象のオブジェクトがリアルタイムで変化するような場合にそのオブジェクトの内容を反映可能な参照先指示情報を生成する。
【解決手段】複数の文書、及び画像・動画・音声を含むオブジェクトと、前記オブジェクトを参照先として指し示す参照先指示情報とを記憶し、参照先指示情報の選択によりオブジェクトの内容の閲覧が可能なシステムにおいて、対象物のリアルタイムの変化を検出するセンサ装置３と、センサ装置により検出された検出信号を前記オブジェクトとして記憶する記憶部と、記憶部に記憶されたオブジェクトからこのオブジェクトの特徴量を抽出する特徴量抽出部１１１と、抽出された特徴量に応じたシンボル画像を含む前記参照先指示情報を生成するシンボル生成部１１２とを備える。 （もっと読む）

【課題】 テキストマイニングの精度向上を図る。
【解決手段】 文献の特徴づけのためにテキストマイニングを行う前段階として、他の文献に引用され、特に重要な意味を持つと思われる文章をテキストマイニングの対象として予め文献中から抽出し、その抽出された文章群に対してテキストマイニングを実行する。即ち、第一の文献群をキーワード検索し、次に、該文献群の文献を引用している第二の文献群を検索する。そして、第一の文献群の文章を引用している箇所を抽出し、抽出された箇所の文章群から特徴語を抽出し、リスト表示する。 （もっと読む）

【課題】 不良要因の分析に要するリードタイムを短縮することができるデータマイニング方法を提供する。
【解決手段】
製品の製造過程でデータが得られる複数種類の管理項目のうち、互いのデータに関連がないと予測される管理項目の組み合せを、少なくとも１組示す予測情報を取得する予測情報取得ステップ（Ｓ１）と、過去に製造した製品毎にデータを蓄積したデータベースにおいて、前記予測情報により示される組み合せを除いて、管理項目間の関連を求める関連算出ステップ（Ｓ２乃至Ｓ６）とを含む。 （もっと読む）

【課題】 この発明は、ユーザによる手入力が不要となる自動選曲装置を提供することを目的とする。
【解決手段】 音楽の楽曲データとその曲の心理的な印象を表す空間の座標値である音楽感性空間座標値とが登録されているデータベース、ユーザの音声を検出する音声入力手段、音声入力手段によって検出された音声信号から、物理的特徴量を抽出する音声分析手段、音声分析手段によって抽出された物理的特徴量に基づいて、ユーザの感情を表す感情情報を生成する感情情報生成手段、感情情報生成手段によって得られた感情情報に基づいて、推奨する曲の心理的な印象を表す空間の座標値である音楽感性空間座標値を決定する感情情報／音楽感性空間座標変換手段、感情情報／音楽感性空間座標変換手段によって決定された音楽感性空間座標値に最も近い曲を、データベースから選曲する選曲手段、ならびに選曲手段によって選曲された曲を再生する再生手段を備えている。 （もっと読む）

【課題】 現状のファイルシステムにおける検索機能は、検索条件を保存する場合は、ファイルに保存していた。再度検索を行う場合には、ファイルを実行させていた。
【解決手段】 フォルダーに従属したデータとして、検索を扱うことにより、フォルダーを開いた時の内容を検索結果とすることが可能となり、ファイル管理装置として使用者に多大な利便性を与える。 （もっと読む）

【課題】 本発明の目的は、時系列データからどのような流れが存在するのか、及び、なぜそのような流れになったのかを抽出する時間情報抽出装置を提供することである。
【解決手段】 それぞれが時間情報及びテキスト情報を含む複数のデータを入力し（Ｓ１１０）と、テキスト情報とキー概念との対応関係テーブルを用いて、複数のデータから、時系列パターンを生成し（Ｓ１２０〜１３０）、この時系列パターンから、キー概念が同一、かつ、時間経過が実質的に同一である時系列パターン要素を一つに統合し、コロニーを生成し（Ｓ１４０）、このコロニーから第１のコロニーを指定し（Ｓ１５０）、第１のコロニーとキー概念が相反する第２のコロニーを特定し（Ｓ１６０）、第１又は第２のコロニーから時間情報が古いコロニーを抽出し（Ｓ１７０）、この古いコロニーから、第１又は前記第２のコロニーへの分岐条件となる時間情報を抽出する（Ｓ１８０）時間情報抽出装置。 （もっと読む）

【課題】 可読性に優れた簡易な決定木を生成する。
【解決手段】 複数種類の説明変量と、目的変量とを含むデータベースを記憶したデータベース記憶手段から前記目標変量の値を読み出し、読み出した前記目的変量の値から複数のクラスタを生成し、前記データベースの各レコードが属するクラスタを決定し、前記説明変量の値から前記クラスタの種類を推測するための分類規則を生成し、前記生成された分類規則を分類規則記憶手段に格納し、前記分類規則に含まれる説明変量を選択し、選択された説明変量を説明変量記憶手段に格納し、前記説明変量記憶手段に格納されている説明変量の値と、前記目的変量の値とから再度、複数のクラスタを生成する。 （もっと読む）

【課題】 より短時間で特許明細書のチェックを行うことを目的とするものであって、特に、中間概念の記載を含めてより簡単に、かつ権利範囲や特許率をも考慮してチェックすることができる特許明細書分析表示装置を提供する。
【解決手段】 特許明細書中に記載された全ての又は一部の発明概念を、特許請求の範囲にクレームアップされていないものも含めて、当該特許明細書の記載から自動的に抽出し、抽出した発明概念の上下関係並びにその作用効果の大きさを、その抽出した特許明細書の記載から識別し、識別した発明概念の上下関係を表示するとともに、その作用効果の大きさをその表示すべき発明概念に反映させる。 （もっと読む）

【課題】 検索効率がよく、操作性が優れた検索装置を提供する。
【解決手段】 文字列を含む複数の本文情報と、該本文情報に関する目次情報とを記憶装置に格納し、前記記憶装置に格納された目次情報を表示装置に表示する。前記表示装置に表示された目次情報を基にユーザによって選択された部分を目次部分情報として受け取り（Ｓ４０１）、受け取られた目次部分情報に対応する本文情報内の対応部分を前記記憶装置から抽出する（Ｓ４０２）。そして、抽出された対応部分の内容に類似する内容をもつ本文情報を検索し（Ｓ４０３）、検索された本文情報を前記表示装置に表示する（Ｓ４０４）。 （もっと読む）

【課題】従来のテキスト分析は、異表記の同一部品が別単語にカウントされないよう人手で構築した同義語辞書や類義語辞書を使用し、開発コストが大きい。一方、単語の出現傾向から関連性を獲得し、人手による類義語辞書なしで異表現文書が検索可能な技術は精度が低く、詳細分析業務には向かない。
【解決手段】登録部で分析対象文書の統計情報と属性情報を別々のデータベースに格納し、分析基準の属性を入力部で指定し、指定属性対応キーワードを特徴語抽出部で統計情報から抽出し、キーワードと属性を関連付けて集計部で集計する。一方、抽出キーワードの関連語を関連語抽出部で統計情報から抽出し、関連語頻度加算部で関連語と属性を関連付けて集計して上記集計結果と加算し、関連語合算頻度傾向表示部で表示する。また、上記関連語と異なる傾向を示す他の関連語を関連語傾向相違検出部で検出し、関連語展開傾向表示部で、上述の関連語とは別の態様で表示する。 （もっと読む）

【課題】 文書検索の効率向上を図ることが可能な文書の新規箇所抽出方法、文書検索方法、文書検索装置を提供する。
【解決手段】 検索結果に表示する適合文書をブロック分割プログラム１４２により複数のブロックに分割し、分割した各部分について新規度算出プログラム１４３により参照済みに含まれない情報をどの程度含んでいるかを示す新規度を算出し、着目箇所判定プログラム１４４により、その新規度がもっとも大きい部分を新規箇所と判断して抽出する。そして、検索結果出力プログラム１３４により、その新規箇所の情報を、文書の属性情報だ度とともに表示する。ユーザは、その新規箇所の情報を見て、その文書をさらに参照するか否かを判定することができる。そのため、無駄な文書の参照を減ずることができるので、検索の効率が向上する。 （もっと読む）

【課題】 複数の話題が混在しているメッセージ列から、意味的なまとまりをなすメッセージ集合である話題スコープの集合を適切に抽出することができるようにする。

【解決手段】 任意のメッセージ対に対し、上記対のメッセージ間のメッセージ内ベクトル集合間距離と、上記対のメッセージ間の参照距離と、上記対の各メッセージが属するトピックセグメント間のトピックセグメント内ベクトル集合間距離を基に、上記対のメッセージ間の最終的な距離を算出し、任意のメッセージ間の距離を基に、メッセージ列をファジィクラスタリングし、その結果得られた各クラスタに対し、上記クラスタへの帰属度がある閾値以上のメッセージの集合を、話題スコープとして導出する。 （もっと読む）

【課題】ネットワーク経由で装置の操作方法に関するヘルプ情報を問い合わせ可能にすると共に、その問い合わせた内容を装置の開発等に反映させることができるネットワークトレーニングシステムを提供すること。
【解決手段】装置の操作方法に関するヘルプ情報を格納したヘルプ情報データベース２と、ネットワーク経由で、要求元からのヘルプ情報要求指令を受信し、要求に係るヘルプ情報をヘルプ情報データベースから抽出するデータベース検索部５０と、抽出されたヘルプ情報を装置に返信させる返信部と、要求指令を送信してきた要求元を特定する要求元識別データと、要求に係るヘルプ情報とを対応付けて履歴情報として保存させる履歴情報保存部５３とをサーバーシステムに備えた。 （もっと読む）

インターネット上のファイルを検索するためにコンピュータが実施する方法が提供される。一実施形態では、本方法は、ウェブページの全てのコンポーネントをアセンブルし、動的にインスタンス化するアプリケーションクローラを提供することができる。従って、インスタンス化済みウェブアプリケーションアプリケーションを解析してウェブページの所望のコンポーネントの位置を特定することができる。この操作では、アプリケーションの全てのクリック可能アイテムを捜し出し、解析し、ウェブアプリケーションをイベントの挿入により起動し、情報をアプリケーションから抽出し、更に当該情報をファイルまたはデータベースに書き込む。
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【課題】 記録された放送番組の内容を容易に把握可能とする。
【解決手段】 第２制御部２２は、カード媒体３３１にアクセスし、カード媒体３３１に保存されているＡＳＦ形式の動画ファイルの情報などを読み込み、ヘッダ情報からタイトルを取得し、ＲＡＭ２４に記憶する。圧縮伸張処理部２５は、各ＡＳＦ形式の動画ファイルの先頭フレームを復号化し、画像を復元して表示部６に、それぞれのＡＳＦ形式の動画ファイルのサムネイルをサムネイル表示エリア６００に表示する。キー入力部８でカーソル移動キーが操作されると、カーソル停止位置の該当ＡＳＦ形式の動画ファイルのタイトルを、ＲＡＭ２４から取得し、表示部６の情報表示エリア６０１に表示する。 （もっと読む）

【課題】 抽出された密な部分行列が必要な行や列を含むことができるようにする。
【解決手段】 有意なデータ要素と非有意なデータ要素とが含まれる行列データＭから、有意なデータ要素の密度が高い部分行列データをコンピュータによって抽出する方法であって、部分行列データを抽出するために基準となる単一又は複数の基準行ｒ＿ｂと単一又は複数の基準列ｃ＿ｂを決定し、前記行列データの各行ｒと前記基準行ｒ＿ｂとの間での類似性を示す数値を演算して前記基準行ｒ＿ｂとの類似性の低い行ｒを削除し、前記行列データの各列ｃと前記基準列ｃ＿ｂとの間での類似性を示す数値を演算して前記基準列ｃ＿ｂとの類似性の低い列ｃを削除する。 （もっと読む）