【課題】商品ウェブページの商品の類似性を求めてユーザの利便性の向上を図る。
【解決手段】第１の商品ウェブページおよび第２の商品ウェブページを取得し（Ｓ１）、各商品ウェブページ内に記述されているテキストデータを抽出し（Ｓ２）、テキストデータを言語解析して各商品ウェブページの特徴語候補を抽出し（Ｓ３）、特徴語候補を検索キーワードとする検索クエリを作成して検索クエリに基づく検索結果を取得し（Ｓ４）、検索結果のスニペット中にカテゴリ関連語が存在するか否かを判定し、スニペット中にカテゴリ関連語が存在する場合の特徴語候補を特徴語に決定し（Ｓ６）、特徴語に基づき、第１および第２の商品ウェブページ間の類似度を算出し（Ｓ７）、類似度が所定の値以上である場合、第１および第２の商品ウェブページは類似商品を扱う商品ウェブページであると判定する（Ｓ８）。 （もっと読む）

【課題】撮影者が生物の撮影を行う場合に、当該撮影を支援する撮影支援装置及び撮影支援方法を提供する。
【解決手段】
撮影支援装置１は、生物の撮影をガイドするための撮影ガイド情報を、生物の種類毎に記憶する生物撮影ガイド情報データベース１３Ａ乃至１３Ｃと、撮影者が携行する携帯型端末装置で取得された生物を含む撮像画像を、当該携帯型端末装置から取得する撮像画像取得手段と、前記撮像画像取得手段によって取得された撮像画像に含まれる生物の種類を判別する生物種類判別手段と、前記生物種類判別手段により判別された種類の生物に係る生物撮影ガイド情報を、生物撮影ガイド情報データベース１３Ａ乃至１３Ｃから抽出する生物撮影ガイド情報抽出手段と、前記生物撮影ガイド情報抽出手段により抽出された生物撮影ガイド情報を、前記携帯型端末装置に対して送信する生物撮影ガイド情報送信手段とを備えている。 （もっと読む）

【課題】撮影者が生物の撮影を行う場合に、当該撮影を支援する生物画像処理装置及び生物画像処理方法を提供する。
【解決手段】生物画像処理装置１は、撮影者が携行する携帯型端末装置２で取得された生物を含む撮像画像を、当該携帯型端末装置から取得する撮像画像取得手段と、生物撮影履歴情報記憶部に記憶された、撮影履歴情報に基づき、前記撮像画像取得手段により取得された撮像画像に係る生物の撮影事例の希少度を判定する希少度判定手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】文書相互の類似度を表す情報を生成できること。
【解決手段】文書比較部は、複数の第１の文書の文書情報に基づいて、第１の文書同士の類似度を算出する。配置位置算出部は、文書比較部が算出した複数の類似度に基づいて、第１の文書の類似度に対応する間隔であって、最初の点と最後の点が接続されている座標における間隔を算出する。 （もっと読む）

【課題】時系列データの特徴部分に関連する情報を提供する際に、ユーザの情報取得意欲を促し、情報検索を支援する。
【解決手段】情報配信装置１２において、予め複数の時系列データを入力してそれぞれの特徴部分を抽出し、抽出された特徴情報それぞれの、関連する情報提供サイトの参照アドレスを含む関連情報を取り込んで互いに連携させて蓄積しておき、通信回線１１を通じて情報通信端末１３からの関連情報の配信要求を受け付け、その要求と共に提示される時系列データの特徴情報を蓄積された連携情報それぞれの特徴情報と照合し、最も近い特徴情報に連携されている関連情報を全て取り出して、通信回線１１を通じて問い合わせ元の端末１３に配信する。情報通信端末１３では、関連情報の配信を受けると、配信された関連情報を提示すると共に前記参照アドレスに基づいて通信回線１１上の情報提供サイトにアクセスし、当該サイトから関連情報を取得し提示する。 （もっと読む）

【課題】あるプログラムの類似プログラムを登録されたプログラムから検索する場合において，類似プログラムの検索精度を向上させる技術を提供する。
【解決手段】分析情報記憶部１０１は，プログラム同士の類似性の判断に用いる分析対象関数を記憶する。登録プログラム記憶部１０２は，登録プログラムごとに，該登録プログラムを特定する識別情報と，該登録プログラムに含まれる分析対象関数と，該登録プログラムから識別情報で呼び出される別の登録プログラムに含まれる分析対象関数とを対応付けて記憶する。分析部１２は，処理対象プログラムに含まれる分析対象関数を取得する。抽出部１３は，登録プログラム記憶部１０２から，処理対象プログラムから取得した分析対象関数と同じ分析対象関数に対応付けて記憶された登録プログラムを抽出する。出力部１４は，抽出した登録プログラムを類似プログラムとして出力する。 （もっと読む）

【課題】文書間の類似度を算出するために用いられる文書の特徴量を適切に算出する技術を提供する。
【解決手段】文書類似度算出装置１０は特徴量算出装置（部）１００を有し、特徴量算出装置１００は単語間類似度情報記憶部１９４とｔｆ−ｉｄｆ算出部１１０と特徴量ベクトル算出部１３０とを有する。単語間類似度情報記憶部１９４は、外部の文書の単語又はユーザによって設定された単語を含む単語間の類似度を示す単語間類似度情報を記憶する。ｔｆ−ｉｄｆ算出部１１０は、文書を構成する各単語のｔｆ−ｉｄｆを算出する。特徴量ベクトル算出部１３０は、ｔｆ−ｉｄｆ算出部１１０によって算出された上記文書を構成する各単語のｔｆ−ｉｄｆと、単語間類似度情報記憶部１９４に記憶されている単語間類似度情報とに基づいて、上記文書の特徴量ベクトルを算出する。 （もっと読む）

【課題】撮影機器の性能を適切に把握する。
【解決手段】本情報処理方法は、コンピュータが、（Ａ）第１の画像データを識別する第１の画像の識別子を端末装置から受信する工程と、（Ｂ）画像の撮影位置を含む撮影条件の情報と当該画像を撮影した撮影機器の情報とを当該画像の識別子に対応付けて格納するデータ格納部を参照し、第１の画像の識別子に対応付けられている撮影機器及び撮影条件を特定する工程と、（Ｃ）データ格納部を参照し、特定された撮影条件と同一又は類似する撮影条件が対応付けられており、且つ、特定された撮影機器とは異なる撮影機器が対応付けられた第２の画像データの識別子を抽出する工程と、（Ｄ）画像データと当該画像の識別子とを対応付けて格納する画像データベースを参照し、第２の画像の識別子に対応付けられている第２の画像データを抽出し、端末装置に送信する工程とを実行する。 （もっと読む）

【課題】 診断対象の病理画像データから得られる画像情報と、診断結果の付随した既存の病理画像情報をもとに、病理診断支援が可能な病理画像診断支援装置等を提供すること。
【解決手段】 診断対象となる病理画像は、特定の疾患（癌や炎症など）の特徴的な部分だけではなく、正常な細胞や間質・脂肪あるいは炎症部分などが含まれていることが多く、これらの割合を求め、既存病理画像情報の検索により類似画像情報を提示することにより、診断の支援を行うことができる。また、既存の診断結果（テキスト情報）から推定された疾患の特徴部分の診断確率モデルにより、各疾患に対する可能性の確率を計算し、確率の高い疾患に絞り込むことで類似画像検索の精度を上げることができるとともに診断の支援を行うことができる。 （もっと読む）

【課題】LGM‐MCE学習によるパターン分類器の学習装置において、分類器の汎化能力を高くできる装置を提供する。
【解決手段】クラスＣ_yに属する標本xが誤分類される度合いを測る誤分類尺度値D_y(x;Λ)を式(1)で定義する。ψ>0、g_y(x;Λ)はｘがＣ_ｙに属する度合いの判別関数。学習装置は、Ｃ_yに属する標本の誤分類尺度値を求め、それらを生成した真の確率分布を、各誤分類尺度値を中心とする窓幅h_ｙのＰａｒｚｅｎ分布として、h_ｙの関数で分布の尤度を評価して交差確認型最尤推定により推定する。最尤分布を与えるh_ｙに対し、α_y=4/((2π)^1/2*h_y)により損失平滑度の最適値α_ｙを算出し、α_ｙの関数である経験的平均損失を最小化するように学習パラメータΛを調整する。
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【課題】プログラム及び画像処理装置において、登録されている画像の撮影条件と照合する入力画像の撮影条件の違いにかかわらず正確な画像照合を行うことを目的とする。
【解決手段】入力された画像データの各フレームに対して特徴点を抽出し、抽出した特徴点に基づいて入力特徴ベクトルを算出する前処理部と、検出対象画像の特徴点の特徴ベクトルをノードとし、カテゴリ毎に当該カテゴリを代表する代表特徴ベクトルと特徴ベクトルのサンプルがメンバーであるサブツリーで接続されると共に検出対象毎のクラスにクラスタ化された木構造が登録された記憶部と、第１段階では前記入力特徴ベクトルと前記記憶部内のクラスとのマッチングを行い、第２段階ではマッチングされたクラス内の各メンバーとのマッチングを行いマッチングすると認識された検出対象のデータを出力する認識部を備えるように構成する。 （もっと読む）

【課題】予め定義した任意の文書内容の標準文書構造化データに対して、入力した文書の内容が関連する箇所を可視化することを支援する文書評価支援システムを提供する。
【解決手段】任意の文書の内容についての標準文書構造化データを保管する標準文書構造化データ保管装置、入力文書を文書構造化データに変換する構造化文書変換装置、構造化文書変換装置によって変換された文書構造化データを保管する文書構造化データ保管装置、標準文書構造化データと入力文書構造化データとを比較，評価する構造化データ比較評価装置、入力した文書の中から要注意箇所を抽出して、要注意箇所に対する参考情報を作成する参考情報作成装置、標準文書構造化データと入力文書構造化データとの比較結果から各語句の評価スコアを算出して蓄積する評価結果保管装置、評価結果に応じてグラフや語句の表示を変更する評価結果表示装置を備える。 （もっと読む）

【課題】所望の状況変化に対応する情報を提示すること。
【解決手段】検索サーバ１０は、プロファイル・データに基づいて検索条件に対応する検索対象を抽出する抽出部１５ｂと、抽出された検索対象をユーザ端末Ｔに送信する送信部１５ｃとを備えている。検索条件は、第１の指定時期における、ユーザにより指定された１以上の指定トピック別の第１の出現頻度と、該第１の指定時期よりも後の第２の指定時期における該指定トピック別の第２の出現頻度とを含んでいる。抽出部１５ｂは、第１の検索対象時期におけるプロファイル・データから得られた指定トピック別の出現頻度が第１の出現頻度と同一又は類似し、且つ、該第１の検索対象時期よりも後の第２の検索対象時期におけるプロファイル・データから得られた指定トピック別の出現頻度が第２の出現頻度と同一又は類似する検索対象を抽出する。 （もっと読む）

【課題】高精度な類似検索を実現する。
【解決手段】
ｐｉｖｏｔ決定部によって登録用データからｐｉｖｏｔを決定し、生データを取得し、前記生データから特徴量を抽出し、前記特徴量同士の距離或いは類似度としてスコアを計算し、前記ｐｉｖｏｔに対する前記スコアを用いて索引用ベクトルを生成し、前記索引用ベクトル同士の距離或いは類似度としてΔスコアを計算し、学習用データを用いて、回帰係数を含むｎｏｎ−ｐｉｖｏｔ毎のパラメータを学習し、検索用データと前記ｎｏｎ−ｐｉｖｏｔとの前記Δスコアと前記回帰係数を用いて、ロジスティック回帰により事後確率の大きい順に前記ｎｏｎ−ｐｉｖｏｔの選択順序を決定し、前記検索用データと前記登録用データとの前記スコアを基に、検索結果を出力する。 （もっと読む）

【課題】一見危険ではないが、実際は危険が潜んでいる場所において、ユーザに確実に注意を喚起させ得る、注意喚起装置、注意喚起方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】注意喚起装置10は、複数の人物それぞれの携帯端末20から収集した、各人物の位置を特定する位置情報と、各人物の動作を特定する動作情報とを記憶する行動データ記憶部1と、設定されたエリア及び時間帯に基づいて、行動データ記憶部1から、対応する動作情報を抽出するデータ抽出部3と、抽出された動作情報に基づいて、各人物の特徴的な動作パターンを示す動作特徴量を算出する動作特徴量算出部4と、算出された動作特徴量に基づいて、設定されたエリアにおいて注意すべき事柄を示す注意喚起情報を生成する注意喚起情報生成部5とを備えている。 （もっと読む）

【課題】検索語により検索された苦情の内容（評価表現）に対応する苦情の対象（評価対象）の特定を深層的で比較的広い範囲に適用される規則により行い、より適切に文書から苦情の対象と内容との題述関係を抽出する。
【解決手段】入力文書から抽出された評価対象に該当する構文要素Ｗと前記入力文書から抽出された評価表現に該当する構文要素Ｅ_nとの全ての組み合わせについて、各構文要素の概念ベクトルを用いて構文要素間の題述関係確率を求め、更にそれらの題述関係度を求め、この値に基づき題述関係にある評価表現と評価対象の組を特定する。 （もっと読む）

【課題】意外性のある概念の組み合わせを提供する。
【解決手段】単語を示す情報と該単語がクラスタに所属している程度である所属度を示す情報とが関連付けられ、単語を示す情報と該単語の位置を示す情報とが関連付けられて記憶されているクラスタ記憶部１０４と、クラスタ記憶部１０４から所属度が所定値以上の単語を示す情報に関連付けられている単語の位置の情報を３つ以上のクラスタ分読み出し、該単語の位置の情報に基づいて、対象となる２つのクラスタ以外の第３のクラスタを経由した該２つのクラスタ間の間接関連度と、該２つのクラスタを組み合わせることの意外度とを反映する発見性指数を算出する発見性指数算出部１１０と、算出された発見性指数に基づいて、前記クラスタの組み合わせを抽出するクラスタ組抽出部１３０を備える。 （もっと読む）

【課題】非対称な類似関係に対して最適な予測器を選択可能とする。
【解決手段】クラスタ表現ＤＢ１０には、各訓練クラスタの特徴表現が保存されている。変換行列ＤＢ４０には、訓練クラスタの組毎にＤＢ１０の特徴表現の変換後における非対称の類似度を最大化する変換行列が保存されている。類似度計算部５０は、入力されたテストクラスタの特徴表現をＤＢ４０の変換行列にて変換する。変換されたテストクラスタの特徴表現とＤＢ１０に保存された各特徴表現との類似度を算出し、該類似度が最大の訓練クラスタのＩＤを予測器選択部７０に送る。予測器選択部７０は、受け取ったＩＤのクラスタから生成される予測器を予測器ＤＢ６０から選択し、選択された予測器を出力する。 （もっと読む）

【課題】画像の分類精度を従来よりも高くする。
【解決手段】判別基準値算出部３０が、複数の分類それぞれについて、受付画像の特徴量と、複数の学習画像の特徴量と、に基づいて、受付画像が当該分類に属するか否かを判別する判別基準値を特定する。属否可能性算出部３４が、複数の分類それぞれについて、複数の学習画像に基づいて特定される、その分類に属する画像が他の分類にも属する可能性、あるいは、その分類に属さない画像が他の分類にも属さない可能性、の少なくとも一方を表す相関情報と、その分類と他の分類についての判別基準値と、に基づいて、受付画像がその分類に属する可能性の高低を表す値を特定する。出力部３８が、属否可能性算出部３４により特定される値に基づいて特定される、受付画像が属する分類を示す情報を出力する。 （もっと読む）

【課題】ランキング関数生成の性能を向上し検索ランキングの精度向上を実現した文書検索装置を提供する。
【解決手段】訓練データ中の各クエリの異なる適合度の組合せの順序を変更したときの検索結果評価指標値の変更幅を求め、クエリ毎の最大の変更幅を基準にクエリ毎のマージンを求め、該マージンと訓練データによって、相対的に高い適合度の文書が検索結果上位となるスコア要因を保持したランキングモデルＤＢ１０４を生成しておく。入力された検索クエリに対応するスコア要因重みを前記ＤＢ１０４から取得し、該スコア要因重みと、クエリ処理部１５０により算出された、検索結果集合とスコア要因を要素とするスコア要因値行列とを検索スコア計算部１６０で積算し、該算出された検索スコアの降順に入力検索クエリに対応する検索結果を提示する。 （もっと読む）