[发明专利]事件预测装置、预测模型生成装置以及事件预测用程序

权利要求书

1.一种事件预测装置，其特征在于，具备：

单词提取部，该单词提取部对m(m为2以上的任意整数)个文本进行分析并从该m个文本中提取n(n为2以上的任意整数)个单词；

文本向量计算部，该文本向量计算部通过使所述m个文本分别按照规定的规则在q(q为2以上的任意整数)个维度上向量化，从而计算出由q个轴分量构成的m个文本向量；

单词向量计算部，该单词向量计算部通过使所述n个单词分别按照规定的规则在q个维度上向量化，从而计算出由q个轴分量构成的n个单词向量；

指标值计算部，该指标值计算部通过分别获取所述m个文本向量与所述n个单词向量的内积，从而计算出反映所述m个文本和所述n个单词之间的关联度的m×n个相似度指标值；

分类模型生成部，该分类模型生成部使用所述指标值计算部计算出的所述m×n个相似度指标值生成分类模型，其中，所述分类模型用于根据针对一个文本由n个相似度指标值构成的文本指标值组，将所述m个文本分类为多个事件；

预测用数据输入部，该预测用数据输入部将作为预测对象的一个以上文本作为预测用数据而输入；以及

事件预测部，该事件预测部将通过对所述预测用数据输入部输入的所述预测用数据执行所述单词提取部、所述文本向量计算部、所述单词向量计算部以及所述指标值计算部的处理而得到的相似度指标值应用于由所述分类模型生成部生成的分类模型，由此根据所述预测对象数据来预测所述多个事件中的任一个。

2.如权利要求1所述的事件预测装置，其特征在于，

所述文本向量计算部和所述单词向量计算部对于所述m个文本和所述n个单词的全部组合计算出从所述n个单词中的一个单词预测所述m个文本中的一个文本的概率、或者从所述m个文本中的一个文本预测所述n个单词中的一个单词的概率，并将该概率的合计值作为目标变量，计算出使该目标变量最大化的文本向量和单词向量。

3.如权利要求1或2所述的事件预测装置，其特征在于，

所述指标值计算部通过获取以所述m个文本向量的各q个轴分量作为各元素的文本矩阵与以所述n个单词向量的各q个轴分量作为各元素的词矩阵之积，从而计算出以m×n个所述相似度指标值作为各元素的指标值矩阵。

4.如权利要求1至3中任一项所述的事件预测装置，其特征在于，

所述事件预测装置进一步具备学习用数据输入部，该学习用数据输入部将符合所述多个事件中的哪一个为已知的所述m个文本作为学习用数据而输入；

以被所述学习用数据输入部作为所述学习用数据而输入的所述m个文本为对象，执行所述单词提取部、所述文本向量计算部、所述单词向量计算部、所述指标值计算部以及所述分类模型生成部的处理。

5.如权利要求1至4中任一项所述的事件预测装置，其特征在于，

所述事件预测装置进一步具备报酬决定部，该报酬决定部根据相对于所述事件预测部预测出的事件的实际事件，决定提供给所述分类模型生成部的报酬；

所述分类模型生成部根据所述报酬决定部所决定的报酬改变所述分类模型。

6.一种预测模型生成装置，其特征在于，具备：

单词提取部，该单词提取部对m(m为2以上的任意整数)个文本进行分析并从该m个文本中提取n(n为2以上的任意整数)个单词；

文本向量计算部，该文本向量计算部通过使所述m个文本分别按照规定的规则在q(q为2以上的任意整数)个维度上向量化，从而计算出由q个轴分量构成的m个文本向量；

单词向量计算部，该单词向量计算部通过使所述n个单词分别按照规定的规则在q个维度上向量化，从而计算出由q个轴分量构成的n个单词向量；

指标值计算部，该指标值计算部通过分别获取所述m个文本向量与所述n个单词向量的内积，从而计算出反映所述m个文本和所述n个单词之间的关联度的m×n个相似度指标值；以及

分类模型生成部，该分类模型生成部使用所述指标值计算部计算出的所述m×n个相似度指标值生成分类模型，作为用于根据所述文本预测事件的预测模型，其中，所述分类模型用于根据针对一个文本由n个相似度指标值构成的文本指标值组，将所述m个文本分类为多个事件。