(57)【要約】【課題】半構造化された文書に含まれる情報の分類作業を作業品質を損なうことなく効率化すること。【解決手段】実施形態の分類支援システムは、分類学習部と分類部と分類結果出力部とを持つ。分類学習部は、半構造化された学習用の文書に含まれる文字列に基づく学習用情報と、前記文字列の内容の分類を特定する分類情報と、が対応付けられた学習用データを取得し、前記学習用情報に基づく学習用入力情報と、分類情報と、を入力して機械学習を行い、学習済みの学習モデルを示す学習済みモデルを記憶部に記憶させる。分類部は、半構造化された文書に含まれる文字列に基づく分類用情報を取得し、前記分類用情報に基づく分類用入力情報を前記学習済みモデルに入力することによって前記文字列の内容の分類結果に関する分類結果関連情報を取得する。分類結果出力部は、前記分類結果関連情報に基づく分類結果情報を出力する。【選択図】図３
2020113035.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
半構造化された学習用の文書に含まれる文字列に基づく学習用情報と、前記文字列の内容の分類を特定する分類情報と、が対応付けられた学習用データを取得し、前記学習用情報に基づく学習用入力情報と、分類情報と、を入力して機械学習を行い、学習済みの学習モデルを示す学習済みモデルを記憶部に記憶させる分類学習部と、
半構造化された文書に含まれる文字列に基づく分類用情報を取得し、前記分類用情報に基づく分類用入力情報を前記学習済みモデルに入力することによって前記文字列の内容の分類結果に関する分類結果関連情報を取得する分類部と、
前記分類結果関連情報に基づく分類結果情報を出力する分類結果出力部と、
を備える分類支援システム。
【請求項２】
半構造化された文書に含まれる文字列の内容の分類を特定する分類情報の一覧を示す分類テーブルを記憶する分類記憶部と、
半構造化された学習用の文書に含まれる文字列を取得し、前記文字列と、ユーザによる操作入力に基づいて前記分類テーブルに含まれる分類情報から選択された特定の分類と、が対応付けられた学習用データを生成する学習用データ生成部と、
をさらに備える請求項１に記載の分類支援システム。
【請求項３】
前記学習用情報を、言語資料に含まれる文字列及び前記半構造化された学習用の文書に含まれる文字列のうち少なくとも一方を入力として機械学習がなされた単語ベクトルモデルに入力することによって、単語ベクトルに変換された前記学習用情報を示す前記学習用入力情報を取得する単語ベクトル変換部
をさらに備える請求項１又は請求項２に記載の分類支援システム。
【請求項４】
前記言語資料に含まれる文字列及び前記半構造化された学習用の文書に含まれる文字列のうち少なくとも一方を入力として機械学習を行い、学習済みの学習モデルを示す前記単語ベクトルモデルを前記記憶部に記憶させる単語ベクトル学習部
をさらに備える請求項３に記載の分類支援システム。
【請求項５】
前記単語ベクトル変換部は、
前記分類用情報を前記単語ベクトルモデルに入力することによって、前記単語ベクトルに変換された前記分類用情報を示す前記分類用入力情報を取得する
請求項４に記載の分類支援システム。
【請求項６】
前記分類結果関連情報は、前記分類ごとの確率の値を示す情報である
請求項１から請求項５のうちいずれか一項に記載の分類支援システム。
【請求項７】
前記分類結果情報は、前記確率の値に基づいて選定された分類を示す情報である
請求項６に記載の分類支援システム。
【請求項８】
前記分類結果情報は、前記確率の値が所定の閾値以上の値である分類を示す情報である
請求項７に記載の分類支援システム。
【請求項９】
前記学習済みモデルは、前記分類用入力情報の入力に応じて前記分類結果関連情報を出力するように機械学習がなされたニューラルネットワークの学習モデルである
請求項１から請求項８のうちいずれか一項に記載の分類支援システム。
【請求項１０】
前記単語ベクトルモデルは、前記分類用情報の入力に応じて前記分類用入力情報を出力するように機械学習がなされた学習モデルである
請求項５に記載の分類支援システム。
【請求項１１】
半構造化された文書に含まれる文字列に基づく分類用情報を取得し、前記分類用情報に基づく分類用入力情報を学習済みモデルに入力することによって前記文字列の内容の分類結果に関する分類結果関連情報を取得する分類部と、
前記分類結果関連情報に基づく分類結果情報を出力する分類結果出力部と、
を備える分類支援装置。
【請求項１２】
半構造化された学習用の文書に含まれる文字列に基づく学習用情報と、前記文字列の内容の分類を特定する分類情報と、が対応付けられた学習用データを取得し、前記学習用情報に基づく学習用入力情報と、分類情報と、を入力して機械学習を行い、学習済みの学習モデルを示す学習済みモデルを記憶部に記憶させる分類学習部
を備える学習装置。
【請求項１３】
半構造化された学習用の文書に含まれる文字列に基づく学習用情報と、前記文字列の内容の分類を特定する分類情報と、が対応付けられた学習用データを取得し、前記学習用情報に基づく学習用入力情報と、分類情報と、を入力して機械学習を行い、学習済みの学習モデルを示す学習済みモデルを記憶部に記憶させる分類学習ステップと、
半構造化された文書に含まれる文字列に基づく分類用情報を取得し、前記分類用情報に基づく分類用入力情報を前記学習済みモデルに入力することによって前記文字列の内容の分類結果に関する分類結果関連情報を取得する分類ステップと、
前記分類結果関連情報に基づく分類結果情報を出力する分類結果出力ステップと、
を有する分類支援方法。
【請求項１４】
コンピュータに、
半構造化された学習用の文書に含まれる文字列に基づく学習用情報と、前記文字列の内容の分類を特定する分類情報と、が対応付けられた学習用データを取得し、前記学習用情報に基づく学習用入力情報と、分類情報と、を入力して機械学習を行い、学習済みの学習モデルを示す学習済みモデルを記憶部に記憶させる分類学習ステップと、
半構造化された文書に含まれる文字列に基づく分類用情報を取得し、前記分類用情報に基づく分類用入力情報を前記学習済みモデルに入力することによって前記文字列の内容の分類結果に関する分類結果関連情報を取得する分類ステップと、
前記分類結果関連情報に基づく分類結果情報を出力する分類結果出力ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、分類支援システム、分類支援装置、学習装置、分類支援方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
システム開発の上流工程において、システム開発の受託事業者（以下、単に「受託者」という。）は、システム開発の委託事業者（以下、単に「委託者」という。）から提示されるＲＦＰ（Request For Proposal；提案依頼書あるいは調達仕様書）に基づいて、委託者が要求する機能を備えるシステムを提案する。ＲＦＰには、システムの機能要件、非機能要件、及び制約事項等が記載されている。機能要件とは、必ずシステムに搭載されなければならない機能に関する要件である。非機能要件とは、機能要件以外の要件であり、例えば、システムの性能、ユーザビリティ、信頼性、運用性、可用性、安全性、移行性、及び拡張性等に関する要件である。制約事項とは、システム開発時及び運用時における制約に関する事項であり、例えば、契約条件、受託者資格、開発体制、プロジェクト管理方法、開発環境、及び運用環境等に関する制約を定めるための事項である。
【０００３】
委託者の要求を満たすシステムを提案するためには、受託者は、ＲＦＰに記載された機能要件、非機能要件、及び制約事項に関する情報を、網羅的に抽出しなければならない。なぜならば、機能要件、非機能要件、及び制約事項の抽出における抜け漏れは、例えば、後工程において手戻りの発生に繋がり、納期遅延及びコスト超過等のトラブルを発生させる原因になりうるからである。
【０００４】
一般に、ＲＦＰは、自然言語で記述された半構造化された文書である。ＲＦＰは、所定のガイドラインに基づいて作成される。但し、このガイドラインは、一般に、目次構成や品質特性について規定するものであり、機能要件、非機能要件、及び制約事項等の分類と、特定の用語との対応付けを記載したものではない。そのため、ガイドラインに基づいて機能要件、非機能要件、及び制約事項等の分類を行うことは困難である。また、システムの規模によっては、ＲＦＰは、例えば数百ページ以上の膨大な分量の文書になる場合もある。そのため、膨大な分量のＲＦＰから機能要件、非機能要件、及び制約事項を網羅的に抽出して、抽出された情報の分類を精度よく、かつ効率的に行うためには、従来、経験豊富な技術者が有するノウハウが必要であった。そのため、ＲＦＰから機能要件、非機能要件、及び制約事項をに抽出して分類を行う作業者が、経験豊富な技術者である場合と経験が浅い技術者である場合とでは、作業効率や作業品質等において大きな差が生じることがあった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−１２７３９７号公報
【特許文献２】特開２００８−２５０７６０号公報
【特許文献３】特開２０１２−２４３１９４号公報
【特許文献４】特開２０１４−２０３２２８号公報
【特許文献５】特開２０１７−２２４１２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、半構造化された文書に含まれる情報の分類作業を、作業品質を損なうことなく効率化することができる分類支援システム、分類支援装置、学習装置、分類支援方法、及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態の分類支援システムは、分類学習部と、分類部と、分類結果出力部と、を持つ。分類学習部は、半構造化された学習用の文書に含まれる文字列に基づく学習用情報と、前記文字列の内容の分類を特定する分類情報と、が対応付けられた学習用データを取得し、前記学習用情報に基づく学習用入力情報と、分類情報と、を入力して機械学習を行い、学習済みの学習モデルを示す学習済みモデルを記憶部に記憶させる。分類部は、半構造化された文書に含まれる文字列に基づく分類用情報を取得し、前記分類用情報に基づく分類用入力情報を前記学習済みモデルに入力することによって前記文字列の内容の分類結果に関する分類結果関連情報を取得する。分類結果出力部は、前記分類結果関連情報に基づく分類結果情報を出力する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】予め定義された複数の区分、及び各区分に分類される要求仕様テキストの一例を示す図。
【図２】分類支援システム１の全体構成図。
【図３】学習用データ作成装置１０の機能構成を示すブロック図。
【図４】要求仕様分類テーブルＴ１のテーブル構成を示す図。
【図５】学習装置２０の機能構成を示す図。
【図６】分類支援装置３０の機能構成を示す図。
【図７】学習用データ作成装置１０の動作を示すフローチャート。
【図８】単語ベクトルモデルＭ１の生成における学習装置２０の動作を示すフローチャート。
【図９】要求仕様分類モデルＭ２の生成における学習装置２０の動作を示すフローチャート。
【図１０】分類支援装置３０の動作を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、実施形態の分類支援システム、分類支援装置、学習装置、分類支援方法、及びプログラムを、図面を参照して説明する。
【００１０】
以下に説明する実施形態の分類支援システム１は、半構造化された文書から切り出された文字列を、予め定義された複数の区分のいずれかに分類することを支援するためのシステムである。半構造化された文書とは、例えば、システム開発における要求仕様文書、役所等への申請書類、及び自由記述欄を含むアンケート結果等である。
【００１１】
なお、以下に説明する分類支援システム１は、システム開発における要求仕様文書から切り出された文字列（以下、「要求仕様テキスト」という。）を、予め定義された複数の区分である、機能仕様、非機能仕様、又は制約事項のいずれかに分類することを支援するためのシステムであるものとする。
【００１２】
以下、上述した、予め定義された複数の区分の具体例について説明する。
図１は、予め定義された複数の区分、及び各区分に分類される要求仕様テキストの一例を示す図である。図１に示すように、要求仕様文書から切り出された要求仕様テキストは、機能要件、非機能要件、又は制約事項のいずれかの区分（大分類）に分類される。また、非機能要件、及び制約事項に分類される要求仕様テキストは、更に複数の区分（小分類）のいずれかに分類される。例えば、大分類である「非機能要件」は、更に、「性能」、「信頼性」、又は「運用性」等の小分類の中のいずれかに分類される。また、例えば、大分類である「制約事項」は、更に、「受託者資格」、又は「プロジェクト管理方法」等の小分類の中のいずれかに分類される。
【００１３】
機能要件とは、必ずシステムに搭載されなければならない機能に関する要件である。図１に示すように、「機能要件」に分類される要求仕様テキストは、例えば「・〇〇システムと連携し、〇〇情報の取得ができること。」といった要件を表す文字列である。また、非機能要件とは、機能要件以外の要件である。図１に示すように、「非機能要件」の「性能」に分類される要求仕様テキストは、例えば「・１時間当たり〇〇件のオンラインデータを処理できること。」といった要件を表す文字列である。また、制約事項とは、システム開発時及び運用時における制約に関する事項である。図１に示すように、「制約事項」の「受託者資格」に分類される要求仕様テキストは、例えば「・受託者は、本作業の履行が確実に行われるよう、本作業の全期間に渡って、必要となるスキル、経験を有した要員の確保を保証すること。」といった事項を表す文字列である。
【００１４】
以下、実施形態の分類支援システム１の全体構成について説明する。
図２は、分類支援システム１の全体構成図である。図１に示すように、分類支援システム１は、学習用データ作成装置１０と、学習装置２０と、分類支援装置３０と、を含んで構成される。学習用データ作成装置１０、学習装置２０、及び分類支援装置３０は、それぞれ、例えばパーソナルコンピュータ等の情報処理装置を含んで構成される。
【００１５】
学習用データ作成装置１０は、学習装置２０が行う機械学習（以下、単に「学習」ともいう。）に用いられる学習用データ（教師データ）を作成するための装置である。学習用データ作成装置１０には、学習用の要求仕様テキストが入力される。入力された学習用の要求仕様テキストは、例えば学習用データ作成装置１０を操作する経験豊富な技術者によって分類がなされ、分類結果と対応付けられる。学習用データ作成装置１０は、学習用の要求仕様テキストと分類結果とが対応付けられたデータ（以下、「学習用データ」という。）を、学習装置２０へ出力する。
【００１６】
学習装置２０は、要求仕様テキストの分類を行うための学習済みモデルを生成する装置である。学習装置２０は、学習用データ作成装置１０から出力された学習用データに含まれる学習用の要求仕様テキストに対して例えば自然言語処理等の前処理、及び単語ベクトルへの変換（単語ベクトル化）を行う。単語ベクトルへの変換は、機械学習によって生成された単語ベクトルモデルを用いて行われる。
【００１７】
なお、単語ベクトルモデルは、例えばインターネット等から得られるコーパス、あるいは学習用の要求仕様テキスト等を教師データとして機械学習が行われることによって予め生成される。コーパスとは、大量に収集された、例えば新聞、雑誌、及び本等に含まれる文字列や、文字化された話し言葉等の情報が、コンピュータによって検索及び分析等ができるように加工された情報からなる言語資料である。なお、本実施形態においては、単語ベクトルモデルは、コーパスを教師データとして機械学習が行われることによって生成されるものとする。
【００１８】
学習装置２０は、単語ベクトルに変換された学習用の要求仕様テキストと分類結果とが対応付けられたデータを教師データとして機械学習を行うことにより、要求仕様テキストを分類するための学習済みモデルである要求仕様分類モデルを生成する。学習装置２０は、生成された学習済みモデル（すなわち、単語ベクトルモデル及び要求仕様分類モデル）を分類支援装置３０へ出力する。
【００１９】
分類支援装置３０は、分類対象の要求仕様テキストを取得する。分類支援装置３０は、取得した要求仕様テキストに対して例えば自然言語処理等の前処理、及び単語ベクトルモデルによる単語ベクトルへの変換を行う。分類支援装置３０は、単語ベクトルに変換された要求仕様テキストを要求仕様分類モデルに入力することにより、要求仕様テキストの分類結果に関する情報を得る。そして、分類支援装置３０は、要求仕様テキストの分類結果に関する情報を解析し、分類結果を示す情報を出力する。
【００２０】
なお、本実施形態においては、学習用データ作成装置１０と、学習装置２０と、分類支援装置３０とが、それぞれ別々の装置であるものとしたが、これに限られない。例えば、学習用データ作成装置１０、学習装置２０、分類支援装置３０のうちいずれか２つの装置が、あるいは全ての装置が、同一の装置として構成されていても構わない。また、学習済みモデルが、外部の装置に記憶される構成であっても構わない。
【００２１】
以下、学習用データ作成装置１０の機能構成について更に詳しく説明する。
図３は、学習用データ作成装置１０の機能構成を示すブロック図である。図３に示すように、学習用データ作成装置１０は、学習用要求仕様テキスト取得部１０１と、要求仕様分類テーブル記憶部１０２と、学習用データ生成部１０３と、操作入力部１０４と、学習用データ記憶部１０５と、学習用データ出力部１０６と、を含んで構成される。
【００２２】
学習用要求仕様テキスト取得部１０１は、外部の装置あるいは記憶媒体等から、学習用の要求仕様文書（半構造化された文書）から切り出された、学習用の要求仕様テキスト（文字列）を取得する。学習用要求仕様テキスト取得部１０１は、取得した学習用の要求仕様テキストを学習用データ生成部１０３へ出力する。なお、学習用要求仕様テキスト取得部１０１が、学習用の要求仕様文書から学習用の要求仕様テキストを切り出す処理を行う構成であってもよい。
【００２３】
要求仕様分類テーブル記憶部１０２（分類記憶部）は、予め生成された要求仕様分類テーブルＴ１を記憶する。要求仕様分類テーブル記憶部１０２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory；読み書き可能なメモリ）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶媒体、又はこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
【００２４】
ここで、要求仕様分類テーブルＴ１のテーブル構成の一例について説明する。
図４は、要求仕様分類テーブルＴ１のテーブル構成を示す図である。要求仕様分類テーブルＴ１は、要求仕様文書（半構造化された文書）に含まれる要求仕様テキスト（文字列）の内容の分類を特定する分類情報の一覧を示すテーブルである。図４に示すように、要求仕様分類テーブルＴ１は、「大分類」と、「小分類」と、「分類種別」と、「閾値」と、の少なくとも４つの項目が対応付けられた表形式のデータである。
【００２５】
「大分類」は、学習用の要求仕様テキストの大分類を示す項目である。図４に示すように、「大分類」の値としては、「機能要件」と、「非機能要件」と、「制約事項」とがある。「小分類」は、学習用の要求仕様テキストの小分類を示す項目である。図４に示すように、「大分類」の値が「機能要件」である場合には、「小分類」には値が格納されていない。また、「大分類」の値が「非機能要件」である場合には、「小分類」の値としては、例えば「可用性」及び「性能」等が含まれる。また、「大分類」の値が「制約事項」である場合には、「小分類」の値としては、例えば「開発環境」及び「運用条件」等が含まれる。
【００２６】
「分類種別」は、「大分類」及び「小分類」によって特定される分類が、予め定められた分類（すなわち、例えば分類支援システム１が初期状態である場合において、要求仕様分類テーブルＴ１に登録されている分類）の１つであるか、あるいは、例えば分類支援システム１のシステム管理者等がシステムの運用開始後に独自に追加した分類であるか、を示す項目である。図４に示すように、「分類種別」の値には、「基本」と「カスタム」とがある。「分類種別」の値が「基本」である場合には、「大分類」及び「小分類」によって特定される分類が、予め定められた分類であることを表す。「分類種別」の値が「カスタム」である場合には、「大分類」及び「小分類」によって特定される分類が、システム管理者等によって独自に追加された分類であることを表す。
【００２７】
「閾値」は、分類支援装置３０による要求仕様テキストの分類において、要求仕様分類モデルから出力された確率に基づいて分類結果を決定するために用いられる値である。「閾値」の詳細については後述する。
【００２８】
なお、要求仕様分類テーブルＴ１のテーブル構成は、（例えば「中分類」等を含むように）分類情報がさらに多階層に階層化された構成であってもよいし、例えば「大分類」のみを有する階層化されていない構成であってもよい。
【００２９】
再び図３に戻って説明する。
学習用データ生成部１０３は、学習用要求仕様テキスト取得部１０１から出力された学習用の要求仕様テキストを取得する。また、学習用データ生成部１０３は、要求仕様分類テーブル記憶部１０２に記憶された要求仕様分類テーブルＴ１を読み出す。そして、学習用データ生成部１０３は、取得した学習用の要求仕様テキストと、読み出した要求仕様分類テーブルＴ１に含まれる分類情報の中から操作入力部１０４による操作入力によって選択された特定の分類情報と、を対応付けることにより学習用データＤ１を生成する。なお、分類情報とは、「大分類」の値と「小分類」の値との組み合わせを示す情報である。
【００３０】
具体的には、学習用データ生成部１０３は、例えば、取得した学習用の要求仕様テキストと、読みだした要求分類仕様テーブルＴ１を示す情報とを、学習用データ作成装置１０が備える、例えばディスプレイ等の表示部（図示せず）に表示させる。そして、要求仕様テキストの分類に関するノウハウを有する経験豊富な技術者（ユーザ）が、表示された要求分類仕様テーブルＴ１に含まれる分類情報の中から、入力された学習用の要求仕様テキストに対応する特定の分類情報を選択して対応付ける操作入力を、操作入力部１０４を介して行う。これにより、学習用の要求仕様テキストと特定の分類情報とが対応付けられた学習用データＤ１が生成される。学習用データ生成部１０３は、生成された学習用データＤ１を学習用データ記憶部１０５に記憶させる。
【００３１】
操作入力部１０４は、ユーザ（例えば経験豊富な技術者）による操作入力を受け付ける。操作入力部１０４は、例えば、キーボード、マウス、及びタッチパネル等の入力デバイスを含んで構成される。
【００３２】
学習用データ記憶部１０５は、学習用データ生成部１０３によって生成された学習用データＤ１を記憶する。学習用データ記憶部１０５は、例えば数千件〜数十万件の学習用データＤ１を記憶する。学習用データ記憶部１０５は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、及びＨＤＤ等の記憶媒体、又はこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
【００３３】
学習用データ出力部１０６は、学習用データ記憶部１０５に記憶された学習用データＤ１を取得する。学習用データ出力部１０６は、取得した学習用データＤ１を学習装置２０へ出力する。学習用データ出力部１０６は、例えば、全ての学習用データＤ１の生成が完了した場合に、あるいは、生成された学習用データＤ１の件数が所定の閾値に達した場合に、学習用データＤ１を学習装置２０へ出力する。
【００３４】
以下、学習装置２０の機能構成について更に詳しく説明する。
図５は、学習装置２０の機能構成を示す図である。図５に示すように、学習装置２０は、コーパス取得部２０１と、前処理ルール記憶部２０２と、テキスト前処理部２０３と、単語ベクトル学習部２０４と、学習済みモデル記憶部２０５と、学習用データ取得部２０６と、単語ベクトル変換部２０７と、要求仕様分類学習部２０８と、学習済みモデル出力部２０９と、を含んで構成される。
【００３５】
コーパス取得部２０１は、例えばインターネット等から得られるコーパスを取得する。コーパス取得部２０１は、取得したコーパスをテキスト前処理部２０３へ出力する。なお、コーパス取得部２０１は、個々のコーパスを取得する代わりに、複数のコーパスからなるコーパス群を取得し、当該コーパス群を個々のコーパスに切り出す処理を行うようにしてもよい。
【００３６】
前処理ルール記憶部２０２は、前処理ルールＲ１を予め記憶する。前処理ルールＲ１とは、コーパスに含まれる文字列、及び学習用データに含まれる学習用の要求仕様テキストに対して、前処理（例えば自然言語処理）を行う際に用いられるルールを示す情報である。例えば、前処理ルールＲ１には、分かち書きを行うためのルール、正規化を行うためのルール、及び不要な単語の削除を行うためのルール等が含まれる。前処理ルール記憶部２０２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、及びＨＤＤ等の記憶媒体、又はこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
【００３７】
テキスト前処理部２０３は、コーパス取得部２０１から出力されたコーパスを取得する。また、テキスト前処理部２０３は、前処理ルール記憶部２０２に記憶された前処理ルールＲ１を読み出す。そして、テキスト前処理部２０３は、読み出した前処理ルールＲ１に基づいて、取得したコーパスに含まれる文字列に対して前処理（例えば自然言語処理）を行う。テキスト前処理部２０３は、前処理がなされたコーパスに含まれる文字列を単語ベクトル学習部２０４へ出力する。
【００３８】
単語ベクトル学習部２０４は、テキスト前処理部２０３から出力された、前処理がなされたコーパスに含まれる文字列を取得する。単語ベクトル学習部２０４は、取得した文字列を入力として機械学習を行うことにより、学習済みの単語ベクトルの学習モデルである単語ベクトルモデルＭ１を生成する。単語ベクトル学習部２０４は、生成した単語ベクトルモデルＭ１を、学習済みモデル記憶部２０５に記憶させる。
【００３９】
なお、単語ベクトルとは、文章中に含まれる単語が、例えば共に用いられやすい他の単語についての傾向を機械学習を用いて学習し、その傾向（特徴）を数値化（ベクトル化）したものである。なお、単語ベクトルへの変換の手法として、例えばｗｏｒｄ２ｖｅｃ等を用いることができる。なお、単語ベクトルモデルＭ１とは、例えば、文字列の入力に応じて単語ベクトルを出力するように機械学習がなされた学習モデルである。
【００４０】
学習済みモデル記憶部２０５は、単語ベクトル学習部２０４によって生成された単語ベクトルモデルＭ１と、要求仕様分類学習部２０８によって生成された、後述する要求仕様分類モデルＭ２と、を記憶する。学習済みモデル記憶部２０５は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、及びＨＤＤ等の記憶媒体、又はこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
【００４１】
学習用データ取得部２０６は、学習用データ作成装置１０から出力された学習用データＤ１を取得する。学習用データ取得部２０６は、取得した学習用データＤ１に含まれる学習用の要求仕様テキストをテキスト前処理部２０３へ出力する。また、学習用データ取得部２０６は、取得した学習用データＤ１に含まれる分類情報を要求仕様分類学習部２０８へ出力する。
【００４２】
テキスト前処理部２０３は、学習用データ取得部２０６から出力された学習用の要求仕様テキストを取得する。また、テキスト前処理部２０３は、前処理ルール記憶部２０２に記憶された前処理ルールＲ１を読み出す。そして、テキスト前処理部２０３は、読み出した前処理ルールＲ１に基づいて、取得した学習用の要求仕様テキストに対して前処理（例えば自然言語処理）を行う。テキスト前処理部２０３は、前処理がなされた学習用の要求仕様テキストを単語ベクトル変換部２０７へ出力する。
【００４３】
単語ベクトル変換部２０７は、テキスト前処理部２０３から出力された、前処理がなされた学習用の要求仕様テキストを取得する。また、単語ベクトル変換部２０７は、学習済みモデル記憶部２０５に記憶された単語ベクトルモデルＭ１を読み出す。単語ベクトル変換部２０７は、取得した学習用の要求仕様テキストを、読み出した単語ベクトルモデルＭ１に入力することによって、学習用の要求仕様テキストを単語ベクトルに変換する。単語ベクトル変換部２０７は、単語ベクトルに変換された学習用の要求仕様テキストを要求仕様分類学習部２０８へ出力する。
【００４４】
要求仕様分類学習部２０８は、学習用データ取得部２０６から出力された、学習用データＤ１に含まれる分類情報を取得する。また、要求仕様分類学習部２０８は、単語ベクトル変換部２０７から出力された、単語ベクトルに変換された学習用の要求仕様テキストを取得する。そして、要求仕様分類学習部２０８は、取得した単語ベクトルに変換された学習用の要求仕様テキストと、取得した分類情報と、を対応付けたデータを教師データとして機械学習を行うことにより、学習済みの学習モデルである要求仕様分類モデルＭ２を得る。
【００４５】
要求仕様分類モデルＭ２は、例えば、単語ベクトルに変換された要求仕様テキストの入力に応じて分類結果に関する情報を出力するように機械学習がなされた、ニューラルネットワークの学習モデルである。要求仕様分類学習部２０８は、生成された要求仕様分類モデルＭ２を、学習済みモデル記憶部２０５に記憶させる。
【００４６】
学習済みモデル出力部２０９は、学習済みモデル記憶部２０５に記憶された、単語ベクトルモデルＭ１と要求仕様分類モデルＭ２とを読み出す。学習済みモデル出力部２０９は、読み出された単語ベクトルモデルＭ１と要求仕様分類モデルＭ２とを、分類支援装置３０へ出力する。
【００４７】
以下、分類支援装置３０の機能構成について更に詳しく説明する。
図６は、分類支援装置３０の機能構成を示す図である。図６に示すように、分類支援装置３０は、学習済みモデル取得部３０１と、学習済みモデル記憶部３０２と、要求仕様テキスト取得部３０３と、前処理ルール記憶部３０４と、テキスト前処理部３０５と、単語ベクトル変換部３０６と、要求仕様分類部３０７と、分類結果解析部３０８と、分類結果出力部３０９と、を含んで構成される。
【００４８】
学習済みモデル取得部３０１は、学習装置２０から出力された、単語ベクトルモデルＭ１と要求仕様分類モデルＭ２とを取得する。学習済みモデル取得部３０１は、単語ベクトルモデルＭ１と要求仕様分類モデルＭ２とを、学習済みモデル記憶部３０２に記憶させる。
【００４９】
学習済みモデル記憶部３０２は、学習済みモデル取得部３０１から出力された単語ベクトルモデルＭ１と要求仕様分類モデルＭ２とを記憶する。学習済みモデル記憶部３０２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、及びＨＤＤ等の記憶媒体、又はこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
【００５０】
要求仕様テキスト取得部３０３は、外部の装置あるいは記憶媒体等から、分類対象の要求仕様文書（半構造化された文書）から切り出された要求仕様テキスト（文字列）を取得する。要求仕様テキスト取得部３０３は、取得した要求仕様テキストをテキスト前処理部３０５へ出力する。なお、要求仕様テキスト取得部３０３が、分類対象の要求仕様文書から要求仕様テキストを切り出す処理を行う構成であってもよい。
【００５１】
前処理ルール記憶部３０４は、前処理ルールＲ１を予め記憶する。なお、前処理ルール記憶部３０４は、学習装置２０の前処理ルール記憶部２０２から前処理ルールＲ１を取得するようにしてもよい。前処理ルール記憶部３０４は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、及びＨＤＤ等の記憶媒体、又はこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
【００５２】
テキスト前処理部３０５は、要求仕様テキスト取得部３０３から出力された要求仕様テキストを取得する。また、テキスト前処理部３０５は、前処理ルール記憶部３０４に記憶された前処理ルールＲ１を読み出す。そして、テキスト前処理部３０５は、読み出した前処理ルールＲ１に基づいて、取得した要求仕様テキストに対して前処理（例えば自然言語処理）を行う。テキスト前処理部３０５は、前処理がなされた要求仕様テキストを単語ベクトル変換部３０６へ出力する。
【００５３】
単語ベクトル変換部３０６は、テキスト前処理部３０５から出力された、前処理がなされた要求仕様テキストを取得する。また、単語ベクトル変換部３０６は、学習済みモデル記憶部３０２に記憶された単語ベクトルモデルＭ１を読み出す。単語ベクトル変換部３０６は、取得した要求仕様テキストを、読み出した単語ベクトルモデルＭ１に入力することによって、要求仕様テキストを単語ベクトルに変換する。単語ベクトル変換部３０６は、単語ベクトルに変換された要求仕様テキストを、要求仕様分類部３０７へ出力する。
【００５４】
要求仕様分類部３０７は、単語ベクトル変換部３０６から出力された、単語ベクトルに変換された要求仕様テキストを取得する。また、要求仕様分類部３０７は、学習済みモデル記憶部３０２に記憶された要求仕様分類モデルＭ２を読み出す。そして、要求仕様分類部３０７は、取得した単語ベクトルに変換された要求仕様テキストを、読み出した要求仕様分類モデルＭ２に入力することによって、要求仕様テキストの分類結果に関する情報を得る。要求仕様分類部３０７は、取得した要求仕様テキストの分類結果に関する情報を分類結果解析部３０８へ出力する。
【００５５】
なお、要求仕様分類部３０７から出力される、要求仕様テキストの分類結果に関する情報とは、例えば、図４に示した要求仕様分類テーブルに含まれる全ての分類情報（すなわち、「大分類」と「小分類」との組み合わせ）ごとの確率を示す値である。すなわち、要求仕様テキストの分類結果に関する情報とは、例えば、分類対象の要求仕様テキストが各分類である確率をそれぞれ示す情報である。
【００５６】
分類結果解析部３０８は、要求仕様分類部３０７から出力された、要求仕様テキストの分類結果に関する情報を取得する。分類結果解析部３０８は、分類結果に関する情報を解析することにより、要求仕様テキストの分類結果を示す情報を生成する。分類結果解析部３０８は、生成された要求仕様テキストの分類結果を示す情報を、分類結果出力部３０９へ出力する。
【００５７】
なお、分類結果解析部３０８から出力される、要求仕様テキストの分類結果を示す情報とは、例えば、要求仕様分類部３０７から出力された分類情報ごとの確率を示す値に基づいて選定された、特定の分類を示す情報である。例えば、分類結果を示す情報は、当該確率の値が所定の閾値以上の値である分類を示す情報である。あるいは、例えば、分類結果を示す情報は、当該確率の値のうち大きいほうから上位ｎ件分（ｎは自然数）の値にそれぞれ対応する分類を示す情報である。あるいは、例えば、分類結果を示す情報は、当該確率の値のうち最も大きい値に対応する分類を示す情報である。
【００５８】
なお、分類結果解析部３０８は、分類結果に関する情報を解析した結果に基づいて、図４に示した要求仕様分類テーブルＴ１の「閾値」の値を調整（チューニング）するようにしてもよい。例えば、分類結果解析部３０８は、要求仕様テキストの分類の精度をより向上させるように、「閾値」の値を更新するようにしてもよい。なお、「閾値」の値の調整（チューニング）は、要求仕様テキストの分類における経験豊富な技術者（ユーザ）によって人手で行われてもよいし、チューニング用のツール等を用いて自動的に行われてもよい。
【００５９】
分類結果出力部３０９は、分類結果解析部３０８から出力された分類結果を示す情報を取得する。分類結果出力部３０９は、取得した分類結果を示す情報を外部の装置へ出力する。なお、分類結果出力部３０９が、分類結果を示す情報を、分類支援装置３０が備える例えばディスプレイ等の表示部（図示せず）に表示させる構成であってもよい。
【００６０】
以下、学習用データ作成装置１０の動作の一例について説明する。
図７は、学習用データ作成装置１０の動作を示すフローチャートである。まず、学習用データ生成部１０３は、要求仕様分類テーブル記憶部１０２に記憶された要求仕様分類テーブルＴ１を読み出す（ステップＳ１０１）。
【００６１】
学習用データ生成部１０３は、学習用要求仕様テキスト取得部１０１から出力された学習用の要求仕様テキストを取得する（ステップＳ１０２）。また、操作入力部１０４は、ユーザによる操作入力を受け付ける（ステップＳ１０３）。そして、学習用データ生成部１０３は、取得した学習用の要求仕様テキストと、読み出した要求仕様分類テーブルＴ１に含まれる分類情報の中から操作入力部１０４による操作入力によって選択された特定の分類情報と、を対応付けることにより学習用データＤ１を生成する（ステップＳ１０４）。学習用データ生成部１０３は、生成した学習用データＤ１を学習用データ記憶部１０５に記憶させる（ステップＳ１０５）。
【００６２】
全ての学習用の要求仕様テキストに対する学習データの生成が完了していない場合（すなわち、分類情報が対応付けられていない学習用の要求仕様テキストが存在する場合）（ステップＳ１０６・ＮＯ）、学習用データ作成装置１０は、引き続き上記の学習データの生成処理を繰り返す（ステップＳ１０２〜ステップＳ１０５）。全ての学習用の要求仕様テキストに対する学習データの生成が完了した場合（ステップＳ１０６・ＹＥＳ）、学習用データ出力部１０６は、学習用データ記憶部１０５に記憶された学習用データＤ１を学習装置２０へ出力する（ステップＳ１０７）。以上で、図７のフローチャートが示す学習用データ作成装置１０の動作が終了する。
【００６３】
以下、単語ベクトルモデルＭ１の生成における学習装置２０の動作の一例について説明する。
図８は、単語ベクトルモデルＭ１の生成における学習装置２０の動作を示すフローチャートである。まず、テキスト前処理部２０３は、前処理ルール記憶部２０２に記憶された前処理ルールＲ１を読み出す（ステップＳ２０１）。
【００６４】
テキスト前処理部２０３は、コーパス取得部２０１から出力されたコーパスを取得する（ステップＳ２０２）。そして、テキスト前処理部２０３は、読み出した前処理ルールＲ１に基づいて、取得したコーパスに含まれる文字列に対して前処理（例えば自然言語処理）を実行する（ステップＳ２０３）。
【００６５】
単語ベクトル学習部２０４は、テキスト前処理部２０３から出力された、前処理がなされたコーパスに含まれる文字列を取得し、学習用入力データとして保持する。全てのコーパスに対して学習用入力データの作成処理が完了していない場合（すなわち、学習用入力データに追加されていないコーパスが存在する場合）（ステップＳ２０５・ＮＯ）、学習装置２０は、引き続き上記の学習用入力データの作成処理を繰り返す（ステップＳ２０２〜ステップＳ２０４）。
【００６６】
全てのコーパスに対して学習用入力データの作成処理が完了した場合（ステップＳ２０５・ＹＥＳ）、単語ベクトル学習部２０４は、学習用入力データを入力として機械学習を実行することにより、単語ベクトルモデルＭ１を生成し、学習済みモデル記憶部２０５に記憶させる（ステップＳ２０６）。以上で図８のフローチャートが示す、単語ベクトルモデルＭ１の生成における学習装置２０の動作が終了する。
【００６７】
以下、要求仕様分類モデルＭ２の生成における学習装置２０の動作の一例について説明する。
図９は、要求仕様分類モデルＭ２の生成における学習装置２０の動作を示すフローチャートである。まず、テキスト前処理部２０３は、前処理ルール記憶部２０２に記憶された前処理ルールＲ１を読み出す（ステップＳ２１１）。
【００６８】
学習用データ取得部２０６は、学習用データ作成装置１０から出力された学習用データＤ１を取得する（ステップＳ２１２）。学習用データ取得部２０６は、取得した学習用データＤ１に含まれる学習用の要求仕様テキストを、テキスト前処理部２０３へ出力する。また、学習用データ取得部２０６は、取得した学習用データＤ１に含まれる分類情報を、要求仕様分類学習部２０８へ出力する。
【００６９】
テキスト前処理部２０３は、学習用データ取得部２０６から出力された学習用の要求仕様テキストを取得する。そして、テキスト前処理部２０３は、読み出した前処理ルールＲ１に基づいて、取得した学習用の要求仕様テキストに対して前処理（例えば自然言語処理）を実行する（ステップＳ２１３）。
【００７０】
単語ベクトル変換部２０７は、テキスト前処理部２０３から出力された、前処理がなされた学習用の要求仕様テキストを取得する。また、単語ベクトル変換部２０７は、学習済みモデル記憶部２０５に記憶された単語ベクトルモデルＭ１を読み出す。単語ベクトル変換部２０７は、取得した学習用の要求仕様テキストを、読み出した単語ベクトルモデルＭ１に入力することによって、学習用の要求仕様テキストを単語ベクトルに変換する（ステップＳ２１４）。
【００７１】
要求仕様分類学習部２０８は、学習用データ取得部２０６から出力された、学習用データＤ１に含まれる分類情報を取得する。また、要求仕様分類学習部２０８は、単語ベクトル変換部２０７から出力された、単語ベクトルに変換された学習用の要求仕様テキストを取得する。そして、要求仕様分類学習部２０８は、取得した単語ベクトルに変換された学習用の要求仕様テキストと、取得した分類情報と、を対応付けたデータを学習用入力データとして保持する（ステップＳ２１５）。
【００７２】
全ての学習用データに対して学習用入力データの作成処理が完了していない場合（すなわち、学習用入力データに追加されていない学習用データが存在する場合）（ステップＳ２１６・ＮＯ）、学習装置２０は、引き続き上記の学習用入力データの作成処理を繰り返す（ステップＳ２１２〜ステップＳ２１５）。全ての学習用データに対して学習用入力データの作成処理が完了した場合（ステップＳ２１６・ＹＥＳ）、要求仕様分類学習部２０８は、学習用入力データを教師データとして機械学習を実行することにより、学習済みの学習モデルである要求仕様分類モデルＭ２を生成し、学習済みモデル記憶部２０５に記憶させる（ステップＳ２１７）。学習済みモデル出力部２０９は、学習済みモデル記憶部２０５に記憶された単語ベクトルモデルＭ１と要求仕様分類モデルＭ２とを、分類支援装置３０へ出力する（ステップＳ２１８）。以上で、図９のフローチャートが示す、要求仕様分類モデルの生成における学習装置２０の動作が終了する。
【００７３】
以下、分類支援装置３０の動作の一例について説明する。
図１０は、分類支援装置３０の動作を示すフローチャートである。まず、学習済みモデル取得部３０１は、学習装置２０から出力された、単語ベクトルモデルＭ１と要求仕様分類モデルＭ２とを取得し、学習済みモデル記憶部３０２に記憶させる（ステップＳ３０１）。また、テキスト前処理部３０５は、前処理ルール記憶部３０４に記憶された前処理ルールＲ１を読み出す（ステップＳ３０２）。
【００７４】
テキスト前処理部３０５は、要求仕様テキスト取得部３０３から出力された要求仕様テキストを取得する（ステップＳ３０３）。そして、テキスト前処理部３０５は、読み出した前処理ルールＲ１に基づいて、取得した要求仕様テキストに対して前処理（例えば自然言語処理）を行う（ステップＳ３０４）。
【００７５】
単語ベクトル変換部３０６は、テキスト前処理部３０５から出力された、前処理がなされた要求仕様テキストを取得する。また、単語ベクトル変換部３０６は、学習済みモデル記憶部３０２に記憶された単語ベクトルモデルＭ１を読み出す。単語ベクトル変換部３０６は、取得した要求仕様テキストを、読み出した単語ベクトルモデルＭ１に入力することによって、要求仕様テキストを単語ベクトルに変換する（ステップＳ３０５）。
【００７６】
要求仕様分類部３０７は、単語ベクトル変換部３０６から出力された、単語ベクトルに変換された要求仕様テキストを取得する。また、要求仕様分類部３０７は、学習済みモデル記憶部３０２に記憶された要求仕様分類モデルＭ２を読み出す。そして、要求仕様分類部３０７は、取得した単語ベクトルに変換された要求仕様テキストを、読み出した要求仕様分類モデルＭ２に入力することによって、要求仕様分類を実行する（ステップＳ３０６）。これにより、要求仕様分類部３０７は、要求仕様テキストの分類結果に関する情報を得る。
【００７７】
分類結果解析部３０８は、要求仕様分類部３０７から出力された、要求仕様テキストの分類結果に関する情報を取得する。分類結果解析部３０８は、分類結果に関する情報を解析することにより、要求仕様テキストの分類結果を示す情報を生成する（ステップＳ３０７）。分類結果出力部３０９は、分類結果解析部３０８から出力された分類結果を示す情報を取得する。分類結果出力部３０９は、取得した分類結果を示す情報を外部の装置へ出力する（ステップＳ３０８）。
【００７８】
全ての要求仕様テキストに対する要求仕様分類が完了していない場合（すなわち、要求仕様分類がなされていない要求仕様テキストが存在する場合）（ステップＳ３０９・ＮＯ）、分類支援装置３０は、引き続き上記の要求仕様分類処理を繰り返す（ステップＳ３０３〜ステップＳ３０８）。全ての要求仕様テキストに対する要求仕様分類が完了が完了した場合（ステップＳ３０９・ＹＥＳ）、図１０のフローチャートが示す、分類支援装置３０の動作が終了する。
【００７９】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、学習用の要求仕様文書（半構造化された学習用の文書）に含まれる文字列に基づく学習用の要求仕様テキスト（学習用情報）と、学習用の要求仕様テキストの内容の分類を特定する分類情報と、が対応付けられた学習用データを取得し、学習用の要求仕様テキスト（学習用情報）に基づく単語ベクトルに変換された学習用の要求仕様テキスト（学習用入力情報）と、分類情報と、を入力して機械学習を行い、学習済みの学習モデルを示す要求仕様分類モデルＭ２（学習済みモデル）を学習済みモデル記憶部２０５（記憶部）に記憶させる要求仕様分類学習部２０８（分類学習部）と、分類対象の要求仕様文書（半構造化された文書）に含まれる文字列に基づく要求仕様テキスト（分類用情報）を取得し、要求仕様テキスト（分類用情報）に基づく単語ベクトルに変換された要求仕様テキスト（分類用入力情報）を要求仕様分類モデルＭ２に入力することによって要求仕様テキスト（文字列）の内容の分類結果に関する分類結果関連情報を取得する要求仕様分類部３０７（分類部）と、分類結果関連情報に基づく分類結果情報を出力する分類結果出力部３０９と、を持つことにより、半構造化された文書に含まれる情報の分類作業を作業品質を損なうことなく効率化することができる。
【００８０】
なお、上述した実施形態における学習用データ作成装置１０、学習装置２０、及び分類支援装置３０の一部又は全部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、学習用データ作成装置１０、学習装置２０、及び分類支援装置３０に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信回線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
【００８１】
また、上述した実施形態における学習用データ作成装置１０、学習装置２０、及び分類支援装置３０を、ＬＳＩ（Large Scale Integration）等の集積回路として実現してもよい。学習用データ作成装置１０、学習装置２０、及び分類支援装置３０の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【００８２】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００８３】
１…分類支援システム、１０…学習用データ作成装置、２０…学習装置、３０…分類支援装置、１０１…学習用要求仕様テキスト取得部、１０２…要求仕様分類テーブル記憶部、１０３…学習用データ生成部、１０４…操作入力部、１０５…学習用データ記憶部、１０６…学習用データ出力部、２０１…コーパス取得部、２０２…前処理ルール記憶部、２０３…テキスト前処理部、２０４…単語ベクトル学習部、２０５…学習済みモデル記憶部、２０６…学習用データ取得部、２０７…単語ベクトル変換部、２０８…要求仕様分類学習部、２０９…学習済みモデル出力部、３０１…学習済みモデル取得部、３０２…学習済みモデル記憶部、３０３…要求仕様テキスト取得部、３０４…前処理ルール記憶部、３０５…テキスト前処理部、３０６…単語ベクトル変換部、３０７…要求仕様分類部、３０８…分類結果解析部、３０９…分類結果出力部
【図１】
2020113035.tif 000003
【図２】
2020113035.tif 000004
【図３】
2020113035.tif 000005
【図４】
2020113035.tif 000006
【図５】
2020113035.tif 000007
【図６】
2020113035.tif 000008
【図７】
2020113035.tif 000009
【図８】
2020113035.tif 000010
【図９】
2020113035.tif 000011
【図１０】
2020113035.tif 000012