(57)【要約】【課題】フィードバックが得られていない新規の検索文に対しても精度の高い検索を行う。【解決手段】管理装置１００は、データを取得するデータ取得部１１と、特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部１２と、データに類似する類似データを取得する類似データ取得部１３と、ベクトルからより低い次元数の中間ベクトルを生成するエンコーダと中間ベクトルを元の次元数のベクトルに戻すデコーダとからなるオートエンコーダ１４と、オートエンコーダ１４のパラメータを更新する更新部１５と、を備え、更新部１５は、オートエンコーダ１４の入力と出力の間の誤差である第１の誤差が小さくなるようにパラメータを更新する第１の更新処理と、類似するデータのベクトルをそれぞれエンコーダに入力して生成される中間ベクトル間の誤差である第２の誤差が小さくなるようにパラメータを更新する第２の更新処理と、を行う。【選択図】図１
2020154514.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基準データを取得する基準データ取得手段と、
入力されたデータから特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記基準データに類似する類似データを取得する類似データ取得手段と、
前記特徴ベクトルを入力すると前記特徴ベクトルの次元数より低い次元数の中間ベクトルを生成するエンコーダと、前記中間ベクトルを入力すると前記特徴ベクトルと同じ次元数の出力ベクトルを生成するデコーダと、からなるオートエンコーダと、
前記オートエンコーダのパラメータを更新する更新手段と、
を備え、
前記更新手段は、
前記基準データを前記特徴ベクトル生成手段に入力して生成される第１の特徴ベクトルと、前記第１の特徴ベクトルを前記オートエンコーダに入力して生成される出力ベクトルと、の間の誤差である第１の誤差が小さくなるように前記オートエンコーダのパラメータを更新する第１の更新処理と、
前記第１の特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される第１の中間ベクトルと、前記類似データを前記特徴ベクトル生成手段に入力して生成される第２の特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される第２の中間ベクトルと、の間の誤差である第２の誤差が小さくなるように前記オートエンコーダのパラメータを更新する第２の更新処理と、
を行う学習装置。
【請求項２】
前記更新手段は、前記第１の更新処理と前記第２の更新処理とを交互に繰り返し行うことにより、前記第１の誤差と前記第２の誤差とがともに小さくなるように前記オートエンコーダのパラメータを更新する、
請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
前記類似データ取得手段は、１つの前記基準データに対して複数の前記類似データを取得し、
前記更新手段は、前記複数の前記類似データを用いて前記第２の更新処理を行う、
請求項１又は２に記載の学習装置。
【請求項４】
前記更新手段は、前記第１の誤差を自乗誤差を求めることにより算出し、前記第２の誤差をコサイン類似度を求めることにより算出する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の学習装置。
【請求項５】
前記更新手段は、前記第１の誤差と前記第２の誤差との自乗和平均又は調和平均の値が最小になるように、前記第１の更新処理と前記第２の更新処理とを行う、
請求項１から４のいずれか１項に記載の学習装置。
【請求項６】
特徴ベクトルを入力すると前記特徴ベクトルの次元数より低い次元数の中間ベクトルを生成するエンコーダと、前記中間ベクトルを入力すると前記特徴ベクトルと同じ次元数の出力ベクトルを生成するデコーダと、からなるオートエンコーダの学習方法であって、
基準データから第１の特徴ベクトルを生成する第１の特徴ベクトル生成ステップと、
前記基準データと類似する類似データから第２の特徴ベクトルを生成する第２の特徴ベクトル生成ステップと、
前記オートエンコーダのパラメータを更新する更新ステップと、
を備え、
前記更新ステップでは、
前記第１の特徴ベクトル生成ステップで生成された前記第１の特徴ベクトルと、前記第１の特徴ベクトルを前記オートエンコーダに入力して生成される出力ベクトルと、の間の誤差である第１の誤差が小さくなるように前記オートエンコーダのパラメータを更新する第１の更新処理と、
前記第１の特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される第１の中間ベクトルと、前記第２の特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される第２の中間ベクトルと、の間の誤差である第２の誤差が小さくなるように前記オートエンコーダのパラメータを更新する第２の更新処理と、
を行う学習方法。
【請求項７】
請求項６に記載の学習方法でパラメータを更新したオートエンコーダと、
入力されたデータから特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
検索される被検索データを前記特徴ベクトル生成手段に入力して生成される被検索特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される中間ベクトルである被検索中間ベクトルを生成することにより、前記被検索データの集合である被検索データ群から、前記被検索中間ベクトルの集合である被検索中間ベクトル群を予め生成する被検索中間ベクトル群生成手段と、
検索対象となる検索データを取得する検索データ取得手段と、
前記検索データを前記特徴ベクトル生成手段に入力して生成される検索特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される中間ベクトルである検索中間ベクトルと、前記被検索中間ベクトルと、の間のコサイン類似度に基づいて、前記被検索データ群の中から前記検索データに類似する前記被検索データを検索する検索手段と、
を備える検索装置。
【請求項８】
請求項６に記載の学習方法でパラメータを更新したオートエンコーダによる検索方法であって、
検索される被検索データから生成される被検索特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される中間ベクトルである被検索中間ベクトルを生成することにより、前記被検索データの集合である被検索データ群から、前記被検索中間ベクトルの集合である被検索中間ベクトル群を予め生成する被検索中間ベクトル群生成ステップと、
検索対象となる検索データから検索特徴ベクトルを生成する検索特徴ベクトル生成ステップと、
前記検索特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される中間ベクトルである検索中間ベクトルと、前記被検索中間ベクトルと、の間のコサイン類似度に基づいて、前記被検索データ群の中から前記検索データに類似する前記被検索データを検索する検索ステップと、
を備える検索方法。
【請求項９】
コンピュータを、
基準データを取得する基準データ取得手段、
入力されたデータから特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段、
前記基準データに類似する類似データを取得する類似データ取得手段、
前記特徴ベクトルを入力すると前記特徴ベクトルの次元数より低い次元数の中間ベクトルを生成するエンコーダと、前記中間ベクトルを入力すると前記特徴ベクトルと同じ次元数の出力ベクトルを生成するデコーダと、からなるオートエンコーダ、
前記オートエンコーダのパラメータを更新する更新手段、
として機能させるためのプログラムであって、
前記更新手段は、
前記基準データを前記特徴ベクトル生成手段に入力して生成される第１の特徴ベクトルと、前記第１の特徴ベクトルを前記オートエンコーダに入力して生成される出力ベクトルと、の間の誤差である第１の誤差が小さくなるように前記オートエンコーダのパラメータを更新する第１の更新処理と、
前記第１の特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される第１の中間ベクトルと、前記類似データを前記特徴ベクトル生成手段に入力して生成される第２の特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される第２の中間ベクトルと、の間の誤差である第２の誤差が小さくなるように前記オートエンコーダのパラメータを更新する第２の更新処理と、
を行うプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習装置、学習方法、検索装置、検索方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
文書等の情報から必要な情報を検索する際の検索精度を向上させるための手法として、適合性フィードバックという手法が知られている。この手法は、検索結果をユーザに提示して、良い（ユーザが望む）検索結果なのか、悪い検索結果なのかのフィードバックを得ることにより、最終的な検索結果の精度を向上させていく手法である。例えば、特許文献１には、語間の関連性を考慮した適合性フィードバックを実現して、検索時間の短縮と精度の高い検索を可能にする情報検索方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−２４２６４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に開示されている情報検索方法では、適合性フィードバックを行うことによって、精度の高い検索を可能にしている。しかし、フィードバックが得られていない新規の検索文に対しては、精度の高い検索を行うことができない。
【０００５】
本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、フィードバックが得られていない新規の検索文に対しても精度の高い検索を行うための学習装置、学習方法、検索装置、検索方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の第１の観点に係る学習装置は、
基準データを取得する基準データ取得手段と、
入力されたデータから特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記基準データに類似する類似データを取得する類似データ取得手段と、
前記特徴ベクトルを入力すると前記特徴ベクトルの次元数より低い次元数の中間ベクトルを生成するエンコーダと、前記中間ベクトルを入力すると前記特徴ベクトルと同じ次元数の出力ベクトルを生成するデコーダと、からなるオートエンコーダと、
前記オートエンコーダのパラメータを更新する更新手段と、
を備え、
前記更新手段は、
前記基準データを前記特徴ベクトル生成手段に入力して生成される第１の特徴ベクトルと、前記第１の特徴ベクトルを前記オートエンコーダに入力して生成される出力ベクトルと、の間の誤差である第１の誤差が小さくなるように前記オートエンコーダのパラメータを更新する第１の更新処理と、
前記第１の特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される第１の中間ベクトルと、前記類似データを前記特徴ベクトル生成手段に入力して生成される第２の特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される第２の中間ベクトルと、の間の誤差である第２の誤差が小さくなるように前記オートエンコーダのパラメータを更新する第２の更新処理と、
を行う。
【０００７】
前記更新手段は、前記第１の更新処理と前記第２の更新処理とを交互に繰り返し行うことにより、前記第１の誤差と前記第２の誤差とがともに小さくなるように前記オートエンコーダのパラメータを更新する、
ようにしてもよい。
【０００８】
前記類似データ取得手段は、１つの前記基準データに対して複数の前記類似データを取得し、
前記更新手段は、前記複数の前記類似データを用いて前記第２の更新処理を行う、
ようにしてもよい。
【０００９】
前記更新手段は、前記第１の誤差を自乗誤差を求めることにより算出し、前記第２の誤差をコサイン類似度を求めることにより算出する、
ようにしてもよい。
【００１０】
前記更新手段は、前記第１の誤差と前記第２の誤差との自乗和平均又は調和平均の値が最小になるように、前記第１の更新処理と前記第２の更新処理とを行う、
ようにしてもよい。
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明の第２の観点に係る学習方法は、
特徴ベクトルを入力すると前記特徴ベクトルの次元数より低い次元数の中間ベクトルを生成するエンコーダと、前記中間ベクトルを入力すると前記特徴ベクトルと同じ次元数の出力ベクトルを生成するデコーダと、からなるオートエンコーダの学習方法であって、
基準データから第１の特徴ベクトルを生成する第１の特徴ベクトル生成ステップと、
前記基準データと類似する類似データから第２の特徴ベクトルを生成する第２の特徴ベクトル生成ステップと、
前記オートエンコーダのパラメータを更新する更新ステップと、
を備え、
前記更新ステップでは、
前記第１の特徴ベクトル生成ステップで生成された前記第１の特徴ベクトルと、前記第１の特徴ベクトルを前記オートエンコーダに入力して生成される出力ベクトルと、の間の誤差である第１の誤差が小さくなるように前記オートエンコーダのパラメータを更新する第１の更新処理と、
前記第１の特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される第１の中間ベクトルと、前記第２の特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される第２の中間ベクトルと、の間の誤差である第２の誤差が小さくなるように前記オートエンコーダのパラメータを更新する第２の更新処理と、
を行う。
【００１２】
上記目的を達成するため、本発明の第３の観点に係る検索装置は、
本発明の第２の観点に係る学習方法でパラメータを更新したオートエンコーダと、
入力されたデータから特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
検索される被検索データを前記特徴ベクトル生成手段に入力して生成される被検索特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される中間ベクトルである被検索中間ベクトルを生成することにより、前記被検索データの集合である被検索データ群から、前記被検索中間ベクトルの集合である被検索中間ベクトル群を予め生成する被検索中間ベクトル群生成手段と、
検索対象となる検索データを取得する検索データ取得手段と、
前記検索データを前記特徴ベクトル生成手段に入力して生成される検索特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される中間ベクトルである検索中間ベクトルと、前記被検索中間ベクトルと、の間のコサイン類似度に基づいて、前記被検索データ群の中から前記検索データに類似する前記被検索データを検索する検索手段と、
を備える。
【００１３】
上記目的を達成するため、本発明の第４の観点に係る検索方法は、
本発明の第２の観点に係る学習方法でパラメータを更新したオートエンコーダによる検索方法であって、
検索される被検索データから生成される被検索特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される中間ベクトルである被検索中間ベクトルを生成することにより、前記被検索データの集合である被検索データ群から、前記被検索中間ベクトルの集合である被検索中間ベクトル群を予め生成する被検索中間ベクトル群生成ステップと、
検索対象となる検索データから検索特徴ベクトルを生成する検索特徴ベクトル生成ステップと、
前記検索特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される中間ベクトルである検索中間ベクトルと、前記被検索中間ベクトルと、の間のコサイン類似度に基づいて、前記被検索データ群の中から前記検索データに類似する前記被検索データを検索する検索ステップと、
を備える。
【００１４】
上記目的を達成するため、本発明の第５の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
基準データを取得する基準データ取得手段、
入力されたデータから特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段、
前記基準データに類似する類似データを取得する類似データ取得手段、
前記特徴ベクトルを入力すると前記特徴ベクトルの次元数より低い次元数の中間ベクトルを生成するエンコーダと、前記中間ベクトルを入力すると前記特徴ベクトルと同じ次元数の出力ベクトルを生成するデコーダと、からなるオートエンコーダ、
前記オートエンコーダのパラメータを更新する更新手段、
として機能させるためのプログラムであって、
前記更新手段は、
前記基準データを前記特徴ベクトル生成手段に入力して生成される第１の特徴ベクトルと、前記第１の特徴ベクトルを前記オートエンコーダに入力して生成される出力ベクトルと、の間の誤差である第１の誤差が小さくなるように前記オートエンコーダのパラメータを更新する第１の更新処理と、
前記第１の特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される第１の中間ベクトルと、前記類似データを前記特徴ベクトル生成手段に入力して生成される第２の特徴ベクトルを前記オートエンコーダのエンコーダに入力して生成される第２の中間ベクトルと、の間の誤差である第２の誤差が小さくなるように前記オートエンコーダのパラメータを更新する第２の更新処理と、
を行う。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、フィードバックが得られていない新規の検索文に対しても精度の高い検索を行うための学習装置、学習方法、検索装置、検索方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施の形態に係るプロジェクト管理システムの機能ブロック図である。
【図２】実施の形態に係るチケットの入力画面例を示す図である。
【図３】実施の形態に係るチケットＤＢの一例を示す図である。
【図４】実施の形態に係るフィードバックの入力画面例を示す図である。
【図５】実施の形態に係るフィードバックＤＢの一例を示す図である。
【図６】実施の形態に係るオートエンコーダを説明する図である。
【図７】実施の形態に係るプロジェクト管理システムのハードウェア構成図である。
【図８】実施の形態に係る学習処理のフローチャートである。
【図９】実施の形態に係る学習処理におけるオートエンコーダの誤差を説明する図である。
【図１０】実施の形態に係る検索処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の学習装置を、ソフトウェア開発等におけるプロジェクト管理システムに適用した実施の形態について、図面を参照して説明する。なお、図中、同一又は相当部分には同一符号を付す。
【００１８】
実施の形態に係るプロジェクト管理システム１は、ソフトウェア開発等におけるプロジェクトの進捗や課題等を管理するシステムである。図１に示すように、プロジェクト管理システム１は、管理装置１００と端末２００とを備える。
【００１９】
プロジェクト管理システム１において、ソフトウェア開発等の担当者は、解決すべき課題が発生した際に、端末２００を通して、図２に示すようなチケットを入力する。そして、入力されたチケットは、入力された順番にチケット番号が付されて管理装置１００の記憶部１６に記憶されていき、図３に示すようなチケットＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）が構成される。チケットＤＢが構成されると、担当者や管理者は、チケットＤＢに登録されたチケットを確認することにより、プロジェクトの進捗や課題等を管理できるようになる。
【００２０】
また、新たに発生した課題を担当者や管理者が解決する際には、過去に発生した類似課題の情報が参考になる場合があるため、管理装置１００は、それまでに入力された過去のチケットの情報を学習して、新たに入力されたチケットに記載された課題と類似する課題が記載された過去のチケット（類似チケット）を検索する機能を持つ。このような、過去のチケットの情報を学習し、類似チケットを検索する管理装置１００の構成について以下に説明する。
【００２１】
管理装置１００は、図１に示すように、制御部１０と、記憶部１６と、通信部１７と、を備える。
【００２２】
制御部１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等で構成される。制御部１０は、記憶部１６に記憶されたプログラムを実行することにより、後述する各部（データ取得部１１、特徴ベクトル生成部１２、類似データ取得部１３、オートエンコーダ１４、更新部１５）の機能を実現する。
【００２３】
記憶部１６は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、チケットＤＢ及び後述するフィードバックＤＢ並びに制御部１０のＣＰＵが実行するプログラム及び必要なデータを記憶する。
【００２４】
通信部１７は、他の機器とデータ通信を行うためのデバイス（ネットワークカード等）で構成される。管理装置１００は、通信部１７を介して、端末２００や他の装置等とデータの送受信を行う。
【００２５】
次に、制御部１０の機能について説明する。制御部１０は、データ取得部１１、特徴ベクトル生成部１２、類似データ取得部１３、オートエンコーダ１４、更新部１５の機能を実現する。
【００２６】
データ取得部１１は、管理装置１００に登録された大量のチケットからなるチケットＤＢから、各チケットのタイトル及び本文の情報を取得する。後述する学習処理においては、データ取得部１１は基準チケットのタイトル及び本文の情報（基準データ）を取得し、データ取得部１１は、基準データ取得手段として機能する。なお、チケットのタイトル及び本文の情報は、基準データの一例であり、データ取得部１１は、他の情報を基準データとして用いてもよい。例えば、チケットの優先度等も含めて基準データとしてもよいし、逆にタイトルのみ、本文のみを基準データとしてもよい。
【００２７】
特徴ベクトル生成部１２は、入力されたデータから特徴ベクトルを生成する。特徴ベクトル生成部１２は、特徴ベクトル生成手段として機能する。具体的には、特徴ベクトル生成部１２は、チケットが入力データとして与えられると、当該チケットのタイトルと本文を分かち書き文にして、当該分かち書き文中に出現する各単語の出現頻度から特徴ベクトルを生成する。本実施の形態では、この特徴ベクトルはＢｏＷ（Ｂａｇ  ｏｆ  Ｗｏｒｄｓ）ベクトルである。ＢｏＷベクトルとは、単語の種類数（例えば２万）を次元数とし、各単語が当該分かち書き文に出現する頻度を各次元の要素の値とするベクトルである。
【００２８】
類似データ取得部１３は、担当者等からのフィードバックを受けることにより、チケットＤＢに登録された大量のチケットの中でタイトル及び本文の情報が互いに類似するチケットの情報を取得する。類似データ取得部１３は、類似データ取得手段として機能する。具体的には、類似データ取得部１３は、管理装置１００に登録された大量のチケットの中の１つのチケット（例えば最も直近に入力されたチケット）を基準チケットとし、基準チケットに類似するチケットを所定の数（例えば１０個）抽出する。この抽出は、基準チケット及び他の各チケットに対して、特徴ベクトル生成部１２により特徴ベクトルを生成し、基準チケットの特徴ベクトルと他の各チケットの特徴ベクトルとの間のコサイン類似度を求め、基準チケットとのコサイン類似度の高い順に所定の数（例えば１０個）の他の各チケットを抽出することにより行われる。
【００２９】
そして、図４に示すように、担当者等の使用する端末２００の表示部２３に、抽出された各チケットを表示し、それら抽出された各チケットが基準チケットと本当に類似しているか否かについて、担当者等からフィードバックを受ける。類似データ取得部１３が、受けたフィードバックの情報を管理装置１００の記憶部１６に登録していくことにより、図５に示すようなフィードバックＤＢが構成される。類似するチケットに関するフィードバック情報の登録をいつ行うかは任意であるが、例えば、類似データ取得部１３は、新規チケットが登録される度に、当該新規チケットを基準チケットとして、類似チケットの情報のフィードバックを受け、フィードバックＤＢに登録する。
【００３０】
オートエンコーダ１４は、図６に示すように、ニューラルネットワークによるエンコーダ１４１とデコーダ１４２とを接続したニューラルネットワークである。オートエンコーダ１４において、エンコーダ１４１に入力された入力ベクトル１４３は、入力ベクトル１４３よりも次元数の低い次元数の中間ベクトル１４４に変換される。そして、中間ベクトル１４４は、デコーダ１４２に入力され、入力ベクトル１４３と同じ次元数の出力ベクトル１４５に変換される。
【００３１】
そして、入力ベクトル１４３と出力ベクトル１４５との間の誤差（第１の誤差１４６）が小さくなるように（出力ベクトル１４５が入力ベクトル１４３を復元できるように）、エンコーダ１４１及びデコーダ１４２のニューラルネットワークを学習させることにより、オートエンコーダ１４が得られる。オートエンコーダ１４のニューラルネットワークの学習は、後述する学習処理により、ニューラルネットワークの内部のパラメータ（ニューラルネットワークの各結合の重み等）が更新されることによって行われる。
【００３２】
本実施の形態においては、オートエンコーダ１４（エンコーダ１４１）に入力される入力ベクトル１４３の次元数及びオートエンコーダ１４（デコーダ１４２）から出力される出力ベクトル１４５の次元数は、特徴ベクトル生成部１２が生成する特徴ベクトルの次元数であり、例えば２万次元である。また、オートエンコーダ１４の中間ベクトル１４４の次元数は特徴ベクトル生成部１２が生成する特徴ベクトルの次元数よりも低い次元数であり、例えば１０００次元である。また、デコーダ１４２のニューラルネットワークとエンコーダ１４１のニューラルネットワークとは、互いに転置の関係にあるニューラルネットワークとすることができる。
【００３３】
更新部１５は、オートエンコーダ１４の誤差（第１の誤差１４６等）が小さくなるようにオートエンコーダ１４の内部のパラメータ（ニューラルネットワークの各結合の重み等）を更新する。更新部１５は、更新手段として機能する。
【００３４】
端末２００は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等の情報端末機器である。端末２００は、図１に示すように、制御部２０と、記憶部２１と、通信部２２と、表示部２３と、入力部２４と、を備え、管理装置１００と通信可能に接続されている。
【００３５】
制御部２０は、ＣＰＵ等で構成される。制御部２０は、記憶部２１に記憶されたプログラムを実行することにより、管理装置１００にアクセスするＷｅｂブラウザの機能等を実現する。
【００３６】
記憶部２１は、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成され、制御部２０のＣＰＵが実行するプログラム及び必要なデータを記憶する。
【００３７】
通信部２２は、他の機器とデータ通信を行うためのデバイス（ネットワークカード等）で構成される。端末２００は、通信部２２を介して、管理装置１００等とデータの送受信を行う。
【００３８】
表示部２３は、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）等のディスプレイで構成され、管理装置１００から受信したチケットの情報等を表示する。
【００３９】
入力部２４は、キーボード、マウス、タッチパネル等で構成され、担当者等からのチケットやフィードバック等の入力を受け付ける。
【００４０】
なお、図１では、端末２００が１つのみ示されているが、プロジェクト管理システム１は、複数の端末２００を備えて、どの端末２００からでも管理装置１００と通信できるようにしてもよい。また、逆に、プロジェクト管理システム１は、管理装置１００が表示部及び入力部を備えるなら、端末２００を備えなくてもよい。この場合、チケット等の情報は、管理装置１００の表示部に表示され、管理装置１００の入力部が担当者等からのチケットやフィードバック等の入力を受け付ける。
【００４１】
次に、プロジェクト管理システム１のハードウェア構成について、図７を参照して説明する。管理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０３と、ハードディスクドライブ１０４と、ネットワークカード１０５とを備える。
【００４２】
ＣＰＵ１０１は、ハードディスクドライブ１０４に記憶されているプログラムをＲＡＭ１０２に読み出して実行することにより、制御部１０として機能し、上述した各部の機能を実現する。
【００４３】
ＲＡＭ１０２は、揮発性メモリであり、ＣＰＵ１０１の作業領域や、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムで使用される変数を格納する領域として用いられる。
【００４４】
ＲＯＭ１０３は、不揮発性メモリであり、ＣＰＵ１０１が実行する管理装置１００の基本動作のための制御プログラム、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）等を記憶する。
【００４５】
ハードディスクドライブ１０４は、管理装置１００に格納する各種情報と、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムが格納される。ＲＡＭ１０２、ＲＯＭ１０３及びハードディスクドライブ１０４により記憶部１６が構成される。
【００４６】
ネットワークカード１０５は、通信回線とのインターフェースであり、端末２００が備える後述するネットワークカード２０５と通信可能に接続されている。ネットワークカード１０５とネットワークカード２０５との間は直接接続されていても良いし、インターネット、イントラネット、ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワークを介して接続されていても良い。ネットワークカード１０５により、通信部１７が構成される。
【００４７】
端末２００は、ＣＰＵ２０１と、ＲＡＭ２０２と、ＲＯＭ２０３と、ハードディスクドライブ２０４と、ネットワークカード２０５と、ディスプレイ２０６と、キーボード２０７とを備える。
【００４８】
ＣＰＵ２０１は、ハードディスクドライブ２０４に記憶されているプログラムをＲＡＭ２０２に読み出して実行することにより、制御部２０として機能し、端末２００における各種処理を実行する。
【００４９】
ＲＡＭ２０２は、揮発性メモリであり、ＣＰＵ２０１の作業領域や、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムで使用される変数を格納する領域として用いられる。
【００５０】
ＲＯＭ２０３は、不揮発性メモリであり、ＣＰＵ２０１が実行する端末２００の基本動作のための制御プログラム、ＢＩＯＳ等を記憶する。
【００５１】
ハードディスクドライブ２０４は、端末２００に格納する各種情報と、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムが格納される。ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３及びハードディスクドライブ２０４により記憶部２１が構成される。
【００５２】
ネットワークカード２０５は、通信回線とのインターフェースであり、管理装置１００が備えるネットワークカード１０５と通信可能に接続されている。ネットワークカード２０５とネットワークカード１０５との間は直接接続されていても良いし、インターネット、イントラネット、ＶＰＮ、ＬＡＮ等のネットワークを介して接続されていても良い。ネットワークカード２０５により、通信部２２が構成される。
【００５３】
次に、後述する検索処理によって類似チケットを検索できるようにするために、過去のチケットの情報を学習する学習処理について図８を参照して説明する。学習処理は、プロジェクト管理システム１の管理者等が、管理装置１００に学習処理の開始を指示すると開始される。この時、管理装置１００は、学習装置として動作する。なお、学習処理開始時点で、管理装置１００の記憶部１６に記憶されているチケットＤＢにはチケット数分のチケット情報が、フィードバックＤＢにはフィードバック数分のフィードバック情報が、それぞれ格納されているものとする。
【００５４】
まず、管理装置１００の制御部１０は、チケット番号を指定する変数ＴＮを１に初期化する（ステップＳ１０１）。次に、データ取得部１１は、チケットＤＢからチケット番号がＴＮであるチケットのタイトル及び本文（文章ＴＮとする）を取得する（ステップＳ１０２）。
【００５５】
そして、特徴ベクトル生成部１２は、文章ＴＮからＢｏＷＴＮベクトルを生成する（ステップＳ１０３）。ここで、ＢｏＷＴＮベクトルは第１の特徴ベクトルとも呼ばれ、ステップＳ１０３は第１の特徴ベクトル生成ステップとも呼ばれる。次に、制御部１０は、オートエンコーダ１４に、ＢｏＷＴＮベクトルを入力し、第１の誤差１４６を算出する（ステップＳ１０４）。第１の誤差１４６とは、図９に示すように、ＢｏＷＴＮベクトルを入力ベクトル１４３としてオートエンコーダ１４に入力した時にオートエンコーダ１４から出力される出力ベクトル１４５と、入力ベクトル１４３と、の間の誤差である。制御部１０は、第１の誤差１４６を、自乗誤差（各ベクトルの対応する要素の差を自乗した値の総和）として算出する。
【００５６】
そして、更新部１５は、算出された第１の誤差１４６が小さくなるように、オートエンコーダ１４のニューラルネットワークのパラメータ（結合の重みなど）を更新する（ステップＳ１０５）。次に、制御部１０は、変数ＴＮに１を加算する（ステップＳ１０６）。
【００５７】
そして、制御部１０は、変数ＴＮの値が、チケットＤＢに格納されているチケット数より大きいか否かを判定する（ステップＳ１０７）。変数ＴＮの値がチケット数以下なら（ステップＳ１０７；Ｎｏ）、ステップＳ１０２に戻る。
【００５８】
変数ＴＮの値がチケット数より大きいなら（ステップＳ１０７；Ｙｅｓ）、制御部１０は、フィードバック番号を指定する変数ＦＮを１に初期化する（ステップＳ１０８）。そして、類似データ取得部１３は、フィードバックＤＢからフィードバック番号がＦＮである基準チケット番号（ＦＮ１とする）と類似チケット番号（ＦＮ２とする）を取得し、チケットＤＢからチケット番号がＦＮ１であるチケット（基準チケット）のタイトル及び本文（文章ＦＮ１とする）とチケット番号がＦＮ２であるチケット（類似チケット）のタイトル及び本文（文章ＦＮ２とする）とを取得する（ステップＳ１０９）。
【００５９】
次に、特徴ベクトル生成部１２は、文章ＦＮ１からＢｏＷＦＮ１ベクトルを生成し、文章ＦＮ２からＢｏＷＦＮ２ベクトルを生成する（ステップＳ１１０）。なお、ＢｏＷＦＮ１ベクトルは第１の特徴ベクトルとも呼ばれ、ＢｏＷＦＮ２ベクトルは第２の特徴ベクトルとも呼ばれる。そして、ステップＳ１１０は、文章ＦＮ１からＢｏＷＦＮ１ベクトルを生成する第１の特徴ベクトル生成ステップと、文章ＦＮ２からＢｏＷＦＮ２ベクトルを生成する第２の特徴ベクトル生成ステップとからなる。
【００６０】
次に、制御部１０は、オートエンコーダ１４のエンコーダ１４１にＢｏＷＦＮ１ベクトル及びＢｏＷＦＮ２ベクトルをそれぞれ入力して得られる中間ベクトル１４４及び中間ベクトル１４４’に基づき第２の誤差１４７を算出する（ステップＳ１１１）。なお、ここで得られる中間ベクトル１４４は第１の中間ベクトルとも呼ばれ、中間ベクトル１４４’は第２の中間ベクトルとも呼ばれる。
【００６１】
第２の誤差１４７とは、図９に示すように、オートエンコーダ１４のエンコーダ１４１に、ＢｏＷＦＮ１ベクトルを入力ベクトル１４３として入力して得られる中間ベクトル１４４と、エンコーダ１４１に、ＢｏＷＦＮ２ベクトルを入力ベクトル１４３’として入力して得られる中間ベクトル１４４’と、の間の誤差である。制御部１０は、第２の誤差１４７を、コサイン類似度（２つのベクトルの内積を、各ベクトルの長さ（Ｌ２ノルム）で割った値）として算出する。
【００６２】
なお、ここでコサイン類似度を用いている理由は、後述するように、中間ベクトル１４４を文章の類似度の算出に用いるためである。この場合、第２の誤差１４７については、誤差の絶対的な値を小さくするよりも、中間ベクトル１４４の間の類似度を高める（コサイン類似度を１に近づける）方が良いからである。一般的な誤差（小さい方が類似度が高い）と性質を似せるため、第２の誤差１４７を、コサイン類似度の逆数（１／コサイン類似度）として算出したり、１からコサイン類似度を引いた値（１−コサイン類似度）として算出したりしてもよい。
【００６３】
図８に戻り、更新部１５は、算出された第２の誤差１４７が小さくなるように（コサイン類似度の値が１に近づくように）、オートエンコーダ１４のニューラルネットワークのパラメータを更新する（ステップＳ１１２）。なお、ステップＳ１０５は第１の更新処理であり、ステップＳ１１２は第２の更新処理である。そして、ステップＳ１０５とステップＳ１１２は更新ステップとも呼ばれる。
【００６４】
次に、制御部１０は、変数ＦＮに１を加算する（ステップＳ１１３）。そして、制御部１０は、変数ＦＮの値が、フィードバックＤＢに格納されているフィードバック数より大きいか否かを判定する（ステップＳ１１４）。変数ＦＮの値がフィードバック数以下なら（ステップＳ１１４；Ｎｏ）、ステップＳ１０９に戻る。
【００６５】
変数ＦＮの値がフィードバック数より大きいなら（ステップＳ１１４；Ｙｅｓ）、制御部１０は、第１の誤差１４６と第２の誤差１４７を統合した誤差（統合誤差）が、学習処理を開始してからそれまでの最小値になったか否かを判定する（ステップＳ１１５）。第１の誤差１４６と第２の誤差１４７を統合した誤差（統合誤差）とは、この統合誤差を小さくすることにより、第１の誤差１４６と第２の誤差１４７とが総合的に小さくなるような指標となる値である。例えば、第２の誤差１４７を１からコサイン類似度を引いた値（１−コサイン類似度）として算出する場合、第１の誤差１４６と第２の誤差１４７の平均（調和平均、自乗和平均、算術平均、幾何平均等のうちのいずれか）の値を統合誤差とすることができる。
【００６６】
統合誤差が最小値であるなら（ステップＳ１１５；Ｙｅｓ）、制御部１０は、その時点でのオートエンコーダ１４のニューラルネットワークのパラメータを記憶部１６に保存し（ステップＳ１１６）、ステップＳ１０１に戻る。
【００６７】
統合誤差が最小値でないなら（ステップＳ１１５；Ｎｏ）、制御部１０は、統合誤差が最小値にならずにステップＳ１０１からステップＳ１１６までのループを所定の回数（例えば１００回）繰り返したか否かを判定する（ステップＳ１１７）。
【００６８】
まだ所定の回数繰り返していなければ（ステップＳ１１７；Ｎｏ）、ステップＳ１０１に戻る。所定の回数繰り返していたら（ステップＳ１１７；Ｙｅｓ）、更新部１５は、ステップＳ１１６で記憶部１６に保存したパラメータで、オートエンコーダ１４のニューラルネットワークのパラメータを更新し（ステップＳ１１８）、学習処理を終了する。
【００６９】
上述した学習処理が行われることにより、オートエンコーダ１４のエンコーダ１４１は、エンコーダ１４１に入力される特徴ベクトルの元の文章が類似すると、エンコーダ１４１が出力する中間ベクトル１４４も類似するように、ニューラルネットワークのパラメータが更新される。
【００７０】
なお、上述した学習処理（図８）では、１つのチケット情報から誤差を算出する（ステップＳ１０４）毎にパラメータ更新（ステップＳ１０５）を行っていたが、第１の誤差の算出を複数（バッチサイズ）のチケット情報で行ってからパラメータ更新を行う、いわゆるミニバッチ学習を行ってもよい。フィードバック情報についても同様に、第２の誤差の算出を複数（バッチサイズ）のフィードバック情報で行ってからパラメータ更新を行うようにしてもよい。このようにすることにより、一部の特殊なデータによって算出された異常な誤差による（検索精度に悪影響を与える）パラメータ更新を避けることができる。
【００７１】
また、チケットＤＢに格納されているチケット数の大きさと、フィードバックＤＢに格納されているフィードバック数の大きさとが、かなり異なる場合（例えば、チケット数が、フィードバック数の２倍以上等）、少ない方の情報を繰り返し用いることにより、ステップＳ１０５によるパラメータ更新の回数と、ステップＳ１１２によるパラメータ更新の回数とが大体同じ回数になるようにチケット数及びフィードバック数を調整してもよい。
【００７２】
第１の誤差と第２の誤差とが共に小さくなるのが理想だが、実際にはこの２つの誤差の間で綱引き状態になることが多い。その場合、チケット数がフィードバック数より多いと第１の誤差の最小化を優先したパラメータ更新が行われ、フィードバック数がチケット数より多いと第２の誤差の最小化を優先したパラメータ更新が行われがちである。上述の調整を行うことにより、このような偏ったパラメータ更新を防ぎ、第１の誤差と第２の誤差の両方をバランス良く小さくすることができるようになる。
【００７３】
次に、上述の学習処理により学習されたオートエンコーダ１４を用いて類似チケットを検索する検索処理について、図１０を参照して説明する。担当者等が、検索対象となるチケット（検索チケット）を示して、管理装置１００に検索処理の開始を指示すると、検索処理が開始される。この時、管理装置１００は、検索装置として動作する。なお、検索処理開始前に、既に上述の学習処理（図８）により、管理装置１００のオートエンコーダ１４の学習（ニューラルネットワークのパラメータの更新）は済んでおり、記憶部１６に記憶されているチケットＤＢにはチケット数分のチケット情報が格納されているものとする。チケットＤＢに格納されているデータは、検索されるチケット（被検索データ）の集まりなので、被検索データ群とも呼ばれる。
【００７４】
まず、管理装置１００の制御部１０は、チケット番号を指定する変数ＴＮを１に初期化する（ステップＳ２０１）。次に、データ取得部１１は、チケットＤＢからチケット番号がＴＮであるチケットのタイトル及び本文（文章ＴＮとする）を取得する（ステップＳ２０２）。
【００７５】
そして、特徴ベクトル生成部１２は、文章ＴＮからＢｏＷＴＮベクトルを生成する（ステップＳ２０３）。ＢｏＷＴＮベクトルは、検索されるチケット（被検索データ）の特徴ベクトルなので、被検索特徴ベクトルとも呼ばれる。次に、制御部１０は、オートエンコーダ１４のエンコーダ１４１にＢｏＷＴＮベクトルを入力して、中間ベクトル１４４を取得し、当該中間ベクトルを特徴量ＶＴＮとして、記憶部１６に保存する（ステップＳ２０４）。特徴量ＶＴＮは、検索されるチケット（被検索データ）の中間ベクトルなので、被検索中間ベクトルとも呼ばれる。ステップＳ２０４は、被検索中間ベクトル生成ステップとも呼ばれる。そして、ステップＳ２０４を実行する際、制御部１０は被検索中間ベクトル生成手段として機能する。
【００７６】
そして、制御部１０は、変数ＴＮに１を加算する（ステップＳ２０５）。次に、制御部１０は、変数ＴＮの値が、チケットＤＢに格納されているチケット数より大きいか否かを判定する（ステップＳ２０６）。変数ＴＮの値がチケット数以下なら（ステップＳ２０６；Ｎｏ）、ステップＳ２０２に戻る。これにより、記憶部１６には、ＴＮが１からチケット数までのＶＴＮ（被検索中間ベクトル群）が保存される。ステップＳ２０１からステップＳ２０６までは、被検索中間ベクトル群生成ステップとも呼ばれる。そして、ステップＳ２０１からステップＳ２０６までを実行する際、制御部１０は被検索中間ベクトル群生成手段として機能する。
【００７７】
変数ＴＮの値がチケット数より大きいなら（ステップＳ２０６；Ｙｅｓ）、データ取得部１１は、検索処理の開始が指示された時に担当者等から示された検索チケットのタイトル及び本文（文章Ｓとする）を取得する（ステップＳ２０７）。ステップＳ２０７を実行する際、データ取得部１１は検索データ取得手段として機能する。そして、特徴ベクトル生成部１２は、文章ＳからＢｏＷＳベクトルを生成する（ステップＳ２０８）。ＢｏＷＳベクトルは検索チケット（検索データ）の特徴ベクトルなので検索特徴ベクトルとも呼ばれ、ステップＳ２０８は検索特徴ベクトル生成ステップとも呼ばれる。
【００７８】
次に、制御部１０は、オートエンコーダ１４のエンコーダ１４１に、ＢｏＷＳベクトルを入力して、出力される中間ベクトル１４４を特徴量ＶＳとして取得する（ステップＳ２０９）。
【００７９】
そして、制御部１０は、記憶部１６に保存されている特徴量ＶＴＮ（ＴＮ＝１〜チケット数）と特徴量ＶＳとの間でコサイン類似度を計算し、コサイン類似度の高い順に所定の数（例えば１０個）のチケットＴＮ（特徴量ＶＳとのコサイン類似度が高い特徴量ＶＴＮに対応するチケット）を抽出する（ステップＳ２１０）。ステップＳ２１０を実行する際、制御部１０は、検索手段として機能する。また、ステップＳ２１０は、検索ステップとも呼ばれる。
【００８０】
そして、制御部１０は、抽出した類似チケットを出力して（ステップＳ２１１）、検索処理を終了する。この類似チケットの出力は、管理装置１００にアクセスしている端末２００の表示部２３に表示（例えば端末２００で動いているＷｅｂブラウザで表示）すること等によって行われる。
【００８１】
なお、上記検索処理のうち、ステップＳ２０１からステップＳ２０６までの処理は、検索されるチケット（被検索データ）の中間ベクトルを生成する処理（被検索中間ベクトル群生成処理）であり、学習処理（図８）の後に一度実行すれば、その後の検索処理においては、再度実行する必要はない。被検索中間ベクトル群生成処理を行って、記憶部１６に、被検索中間ベクトル群が保存されている状態の場合、検索処理は、ステップＳ２０１からステップＳ２０６をスキップして、ステップＳ２０７から開始される。
【００８２】
以上、検索処理について説明した。以上説明したように、学習処理によってチケットＤＢ及びフィードバックＤＢの情報に基づいて、オートエンコーダ１４を学習させることにより、フィードバックが得られていない新規の検索チケットに対しても、エンコーダ１４１が出力する中間ベクトルの類似度を用いることによって、精度の高い類似チケット検索を行うことができる。担当者や管理者は、新規のチケットに類似する過去のチケットの情報が得られたら、当該過去のチケットに対して行われた対応策等を参照することができるので、今後の作業の参考にすることができる。
【００８３】
（変形例）
本発明は、上述した実施の形態に限定されるわけではなく、その他の種々の変更が可能である。例えば、プロジェクト管理システム１では、上記実施の形態で示した全ての技術的特徴を備えるものでなくてもよく、従来技術における少なくとも１つの課題を解決できるように、上記実施の形態で説明した一部の構成を備えたものであってもよい。また、下記の変形例それぞれについて、少なくとも一部を組み合わせても良い。
【００８４】
例えば、上述の実施の形態ではフィードバックの入力は図４に示すように、管理装置１００によって抽出された所定の数のチケットの中からチェックボックスで入力する形態になっていた。しかし、フィードバックの入力はこれに限られない。例えば、管理装置１００が抽出していないチケットであっても、担当者、管理者等が自ら見つけた類似チケットの情報をフィードバック可能にしてもよい。また、フィードバック時に、単に類似するという情報だけで無く、どの程度類似するのかの情報（例えば、「類似度高」、「類似度中」、「類似度低」等）も含めたフィードバックを可能にしてもよい。
【００８５】
類似度のフィードバックも行える場合、フィードバックＤＢ（図５）には、類似度の情報も含めるようにし、学習処理（図８）のステップＳ１１２でのパラメータ更新の際は、類似度の大きさに応じてパラメータの更新の度合いを修正するようにしてもよい。このようにすることで、管理装置１００は、フィードバックの情報をより反映した学習を行えるようになり、検索処理（図１０）において、担当者や管理者により納得のいく検索結果を出力できるようになる。
【００８６】
また、上述の実施の形態では、プロジェクト管理におけるチケットについて、類似チケットを検索するための特徴量の学習、及び、学習した特徴量に基づく類似チケットの検索、をそれぞれ行う管理装置１００について説明した。しかし、本発明の適用範囲は類似チケットの検索に限られない。一般的に、文書データの情報と、文書データ間の類似度についてのフィードバック情報と、が格納されたシステムにおいて、ある文書に類似した文書を検索する場合には、上述した学習処理及び検索処理を適用することができる。例えば、ネットワーク上で質問すると誰かが回答を返してくれるようなＱ＆Ａシステムに本発明を適用すれば、新規の質問文に類似する過去の質問文が検索可能になる。そして、当該過去の質問文に対する回答を参照することにより、当該新規の質問をした人にとっても参考になる情報を得ることができる。
【００８７】
なお、管理装置１００及び端末２００は、専用の装置によらず、通常のコンピュータを用いて実現可能である。例えば、コンピュータに上述のいずれかを実行するためのプログラムを格納した記録媒体から該プログラムをコンピュータにインストールすることにより、上述の処理を実行する管理装置１００及び端末２００を構成してもよい。また、複数のコンピュータが協働して動作することによって、１つの管理装置１００又は端末２００を構成しても良い。
【００８８】
また、コンピュータにプログラムを供給するための手法は、任意である。例えば、通信回線、通信ネットワーク、通信システム等を介して供給しても良い。
【００８９】
また、上述の機能の一部をＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）が提供する場合には、ＯＳが提供する機能以外の部分をプログラムで提供すれば良い。
【符号の説明】
【００９０】
１…プロジェクト管理システム、１０，２０…制御部、１１…データ取得部、１２…特徴ベクトル生成部、１３…類似データ取得部、１４…オートエンコーダ、１５…更新部、１６，２１…記憶部、１７，２２…通信部、２３…表示部、２４…入力部、１００…管理装置、１０１，２０１…ＣＰＵ、１０２，２０２…ＲＡＭ、１０３，２０３…ＲＯＭ、１０４，２０４…ハードディスクドライブ、１０５，２０５…ネットワークカード、１４１…エンコーダ、１４２…デコーダ、１４３，１４３’…入力ベクトル、１４４，１４４’…中間ベクトル、１４５…出力ベクトル、１４６…第１の誤差、１４７…第２の誤差、２００…端末、２０６…ディスプレイ、２０７…キーボード
【図１】
2020154514.tif 000003
【図２】
2020154514.tif 000004
【図３】
2020154514.tif 000005
【図４】
2020154514.tif 000006
【図５】
2020154514.tif 000007
【図６】
2020154514.tif 000008
【図７】
2020154514.tif 000009
【図８】
2020154514.tif 000010
【図９】
2020154514.tif 000011
【図１０】
2020154514.tif 000012