(57)【要約】【課題】解決したい課題を表す文書の作成を支援する。【解決手段】上記の文書に含めたい推薦単語が表示される推薦単語表示部７０を、利用者が参照して作成する文章が入力される文書入力部１０と、文章の形態素を出力する形態素解析部２０と、課題がＡＩで解決すべき課題であるか又はシステム開発で解決すべき課題であるかの程度を表すスコアが付与された単語の組みである単語共起が記憶された辞書３０と、文章の文節から、辞書３０に記憶された単語共起を抽出する単語共起抽出部４０と、抽出された単語共起のＡＩスコアとシステムスコアをそれぞれ合算し、どちらが大きいかを判定するスコア判定部５０と、辞書３０を参照し、抽出された単語共起の各単語に紐付けられた単語の中で、スコアが大きいと判定された種別のスコアが最も高い単語を抽出し、推薦単語表示部７０に出力する推薦単語抽出部６０とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
解決したい課題を表す文書の作成を支援する課題解決支援装置であって、
前記文書に含めたい推薦単語が表示される推薦単語表示部を参照しながら利用者が作成する前記文書が入力される文書入力部と、
前記文書を形態素解析し、該文書の形態素を出力する形態素解析部と、
前記課題がＡＩで解決すべき課題であるか又はシステム開発で解決すべき課題であるかの程度を表す両者の和が定数となるＡＩスコアとシステムスコアが付与された2つの異なる単語の組みである単語共起が記憶された辞書と、
前記文書を形態素解析したそれぞれの文節から名詞と動詞を取り出し、該取り出した単語を含む前記単語共起が前記辞書に記憶されていれば該単語共起を抽出する単語共起抽出部と、
抽出された前記単語共起のＡＩスコアとシステムスコアをそれぞれ合算し、合算したＡＩスコアとシステムスコアのどちらが大きいかを判定するスコア判定部と、
前記辞書を参照し、抽出された前記単語共起の各単語に紐付けられた単語の中で、前記スコア判定部で大きいと判定された種別のスコアが最も高い単語で且つ前記文節に含まれない前記推薦単語を抽出する推薦単語抽出部と
を備えることを特徴とする課題解決支援装置。
【請求項２】
前記単語共起抽出部は、前記文節に含まれ且つ前記辞書に記憶されていない名詞と動詞を抽出し,
前記単語共起抽出部で抽出された前記辞書に記憶されていない単語と、前記文節から取り出した他の単語の組みである未登録単語共起を生成し、前記スコア判定部で大きいと判定された一方の種別のスコアを大きく、また他方の種別のスコアを小さくして前記辞書に記録する未登録単語共起記録部を
備えることを特徴とする請求項１に記載の課題解決支援装置。
【請求項３】
解決したい課題を表す文書の作成を支援する課題解決支援装置が実行する課題解決支援方法であって、
前記課題がＡＩで解決すべき課題であるか又はシステム開発で解決すべき課題であるかの程度を表す両者の和が定数となるＡＩスコアとシステムスコアが付与された2つの異なる単語の組みである単語共起が記憶された辞書を備え、
前記文書に含めたい推薦単語が表示される推薦単語表示部を参照しながら利用者が作成する前記文書が入力される文書入力ステップと、
前記文書を形態素解析し、該文書の形態素を出力する形態素解析ステップと、
前記文書を形態素解析したそれぞれの文節から名詞と動詞を取り出し、該取り出した単語を含む前記単語共起が前記辞書に記憶されていれば該単語共起を抽出する単語共起抽出ステップと、
抽出された前記単語共起のＡＩスコアとシステムスコアをそれぞれ合算し、合算したＡＩスコアとシステムスコアのどちらが大きいかを判定するスコア判定ステップと、
前記辞書を参照し、抽出された前記単語共起の各単語に紐付けられた単語の中で、前記スコア判定ステップで大きいと判定された種別のスコアが最も高い単語で且つ前記文節に含まれない前記推薦単語を抽出する推薦単語抽出ステップと
を行うことを特徴とする課題解決支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者が入力する文書を分類してその作成を支援する課題解決支援装置とその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
利用者が入力する情報を分類する技術としては、例えば特許文献１に開示されたものが知られている。特許文献１に開示された技術は、数多いＷｅｂサービスの中から、自分が望むサービスを発見できるように支援するものである。
【０００３】
その方法は、サービス提供者の意図を自然言語表現により表したインテントに関する特徴を考慮してサービスを分類し、利用者のサービスの発見を支援するようにしたものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−２１５６３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
人の活動を支援する分野では、昨今ＡＩ（Artificial Intelligence）が注目されている。ＡＩは、業務上の課題を解決する目的で使用することができる。しかし、業務上の課題は、大きく分けてバッチ処理やシステム間連携などの従来のシステム開発で解決できる課題と、機械学習及び数理最適化等のＡＩで解決すべき課題の二つがある。
【０００６】
業務の効率化を図るのに、先ず解決したい課題を例えば文書で表すことになるが、その文書は上記の二つの課題を混同して書かれる場合が多い。その結果、課題解決を任された担当者間で認識のギャップが生じ、課題解決に時間を要するという問題がある。
【０００７】
そこで、文書の作成中に、解決すべき課題が、ＡＩとシステム開発のどちらの範疇に有るのか分かれば適切な文書作成を支援することができる。しかしながら、特許文献１の技術では、利用者が作成する例えば解決したい課題を表す文書の作成を支援することはできない。つまり、解決したい課題を表す文書の作成を支援する装置及び方法は未だ存在しないという課題がある。
【０００８】
本発明は、この課題に鑑みてなされたものであり、利用者が作成する解決したい課題を表す文書の作成を支援することができる課題解決支援装置とその方法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】
【０００９】
本発明の一態様に係る課題解決支援装置は、解決したい課題を表す文書の作成を支援する課題解決支援装置であって、前記文書に含めたい推薦単語が表示される推薦単語表示部を参照しながら利用者が作成する前記文書が入力される文書入力部と、前記文書を形態素解析し、該文書の形態素を出力する形態素解析部と、前記課題がＡＩで解決すべき課題であるか又はシステム開発で解決すべき課題であるかの程度を表す両者の和が定数となるＡＩスコアとシステムスコアが付与された2つの異なる単語の組みである単語共起が記憶された辞書と、前記文書を形態素解析したそれぞれの文節から名詞と動詞を取り出し、該取り出した単語を含む前記単語共起が前記辞書に記憶されていれば該単語共起を抽出する単語共起抽出部と、抽出された前記単語共起のＡＩスコアとシステムスコアをそれぞれ合算し、合算したＡＩスコアとシステムスコアのどちらが大きいかを判定するスコア判定部と、前記辞書を参照し、抽出された前記単語共起の各単語に紐付けられた単語の中で、前記スコア判定部で大きいと判定された種別のスコアが最も高い単語で且つ前記文節に含まれない前記推薦単語を抽出する推薦単語抽出部とを備えることを要旨とする。
【００１０】
また、本実施形態の一態様に係る課題解決支援方法は、解決したい課題を表す文書の作成を支援する課題解決支援装置が実行する課題解決支援方法であって、前記課題がＡＩで解決すべき課題であるか又はシステム開発で解決すべき課題であるかの程度を表す両者の和が定数となるＡＩスコアとシステムスコアが付与された2つの異なる単語の組みである単語共起が記憶された辞書を備え、前記文書に含めたい推薦単語が表示される推薦単語表示部を参照しながら利用者が作成する前記文書が入力される文書入力ステップと、前記文書を形態素解析し、該文書の形態素を出力する形態素解析ステップと、前記文書を形態素解析したそれぞれの文節から名詞と動詞を取り出し、該取り出した単語を含む前記単語共起が前記辞書に記憶されていれば該単語共起を抽出する単語共起抽出ステップと、抽出された前記単語共起のＡＩスコアとシステムスコアをそれぞれ合算し、合算したＡＩスコアとシステムスコアのどちらが大きいかを判定するスコア判定ステップと、前記辞書を参照し、抽出された前記単語共起の各単語に紐付けられた単語の中で、前記スコア判定ステップで大きいと判定された種別のスコアが最も高い単語で且つ前記文節に含まれない前記推薦単語を抽出する推薦単語抽出ステップとを行うことを要旨とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、利用者が作成する解決したい課題を表す文書の作成を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１実施形態に係る課題解決支援装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図２】図１に示す課題解決支援装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】図１に示す課題解決支援装置の文書入力部と推薦単語表示部に表示された文章及び単語の例を模式的に示す図である。
【図４】図１に示す課題解決支援装置の単語共起抽出部において、文節から抽出した単語と単語共起の例を示す図である。
【図５】図１に示す課題解決支援装置の単語共起抽出部で抽出された単語共起を示す図である。
【図６】辞書で紐付けられている単語と、単語共起に付与されたスコアを模式的に示す図である。
【図７】図１に示す課題解決支援装置の推薦単語抽出部の処理を模式的に示す図である。
【図８】本発明の第２実施形態に係る課題解決支援装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図９】図８に示す課題解決支援装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】新たに生成された単語共起（未登録単語共起）の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。複数の図面中同一のものに
は同じ参照符号を付し、説明は繰り返さない。
【００１４】
〔第１実施形態〕
図１は、本発明の第１実施形態に係る課題解決支援装置の機能構成例を示すブロック図である。図１に示す課題解決支援装置１００は、利用者が入力する解決したい課題を表す文書の作成を支援するものである。
【００１５】
課題解決支援装置１００は、文書入力部１０、形態素解析部２０、辞書３０、単語共起抽出部４０、スコア判定部５０、推薦単語抽出部６０、及び推薦単語表示部７０を備える。課題解決支援装置１００の各機能構成部は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等からなるコンピュータで実現される。各機能構成部をコンピュータによって実現する場合、各機能構成部が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。
【００１６】
なお、課題解決支援装置１００は、クライアントサーバシステムで構成しても良い。その場合、例えば、文書入力部１０は一つのパーソナルコンピュータ（以降、ＰＣ））で構成されるクライアントとなり、それ以外の機能構成部がサーバとなる。クライアントとサーバは、ネットワークで接続され、ネットワークを介して複数のクライアントがサーバに接続されるようにしても良い。
【００１７】
図２は、課題解決支援装置１００の処理手順を示すフローチャートである。ここからは、図１、図２、及び他の図も参照してその動作を説明する。
【００１８】
文書入力部１０は、文書に含めたい推薦単語が表示される推薦単語表示部７０を参照しながら利用者が作成する文書が入力される（ステップＳ１）。文書入力部１０は、例えば一つのＰＣで構成され、利用者は文書をキーボード（図示せず）で入力する。推薦単語表示部７０は、そのＰＣの表示パネル（図示せず）で構成され、利用者が入力する文書もその表示パネルに表示される。
【００１９】
図３は、文書入力部１０と推薦単語表示部７０を模式的に示す図である。図３（ａ）は、利用者が入力する解決したい課題を表す文書を構成する例えば「過去のトラフィックデータ、ユーザ数データ等から、トラフィックの伸びの特徴を分類し、」の文章を入力した状態を示している（ステップＳ１）。この状態の推薦単語表示部７０は何も表示していない。
【００２０】
利用者が、上記の文書を入力した段階で、例えば表示パネルに表示された推薦実行ボタン１１を押下する（ステップＳ２のＹＥＳ）。そうすると形態素解析部２０は、入力済みの文書を形態素解析し、該文書の形態素を出力する（ステップＳ３）。
【００２１】
形態素解析は、文書を意味のある最小の単位（単語）に分解し、品詞などを判別することである。形態素解析部２０は、周知の形態素解析エンジン（処理装置）で構成することができる。
【００２２】
単語共起抽出部４０は、文書を形態素解析した文節から名詞と動詞を取り出す。上記の例文の「過去のトラフィックデータ、ユーザ数データ等から、」までは、動詞を含まないのでこの部分からは単語が取り出されない。次の文節は名詞と動詞を含むので、例えば名詞の「トラフィック」、動詞の「伸び」、名詞の「特徴」、動詞の「分類し」の4つの単語が取り出される。ここで、「分類し」は、名詞の「分類」と動詞の「し」の2つの形態素から構成される。本実施形態では、動詞の直前の名詞は、組み合わせて動詞として扱う。なお、動詞の「伸び」の直前の形態素は、この例では助詞の「の」であるので「伸び」のみを動詞として扱う。
【００２３】
次に単語共起抽出部４０は、取り出した単語の全ての2単語の組み合わせである単語共起を生成する。抜き出された単語がｕ個あったとすると、単語共起の数ｎは次式で表される。
【００２４】
【数１】
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図４は、生成されたｎ個の単語共起Ｐ（ｎ）を示す。図４に示すように単語共起Ｐは、Ｐ（１）＝{Ｗ１，Ｗ２}，…Ｐ（ｎ）＝{Ｗｕ−１，Ｗｕ}と表せる。入力済みの文書から、上記の4つの単語が取り出された場合は、Ｐ（１）＝{トラフィック，伸び}、Ｐ（２）＝{伸び，特徴}、Ｐ（３）＝{トラフィック，特徴}、Ｐ（４）＝{トラフィック，分類し}、Ｐ（５）＝{伸び，分類し}、Ｐ（６）＝{特徴，分類し}の単語共起が生成される。
【００２５】
次に単語共起抽出部４０は、生成した単語共起Ｐ（ｎ）の中から辞書３０に記憶されている単語共起Ｑ（ｍ）を抽出する（ステップＳ４）。つまり、単語共起抽出部４０は、入力済みの文書から生成した単語共起Ｐ（ｉ）が辞書３０に記憶されていれば、その記憶されている単語共起Ｐ（ｉ）を単語共起Ｑ（ｊ）にコピーする。
【００２６】
図５は、辞書３０に記憶されている単語共起Ｐ（ｉ）をコピーした単語共起Ｑ（ｊ）を示す図である。例えば、単語共起Ｐ（１）＝{トラフィック，伸び}は、単語共起Ｑ（１）＝{トラフィック，伸び}にコピーされる。
【００２７】
辞書３０は、利用者が入力する解決した課題が、ＡＩで解決すべき課題であるか又はシステム開発で解決すべき課題であるかの程度を表す両者の和が1.0のＡＩスコアとシステムスコアが付与された単語の組みである単語共起が記憶されている。なお、本実施形態では、和が1.0になる例で説明するが、和は決められた定数であれば良い。例えば、和は10又は100などの定数にしても良い。この例では、「トラフィック」、「伸び」の単語共起Ｐ（１）のＡＩスコアは0.8、システムスコアは0.2である。また、「特徴」、「分類し」の単語共起Ｑ（２）のＡＩスコアは0.9、システムスコアは0.1である。辞書３０は予め作成しておく。
【００２８】
スコア判定部５０は、単語共起抽出部４０で抽出された単語共起Ｑ（ｊ）のＡＩスコアとシステムスコアをそれぞれ合算し（ステップＳ５）、合算したＡＩスコアとシステムスコアのどちらが大きいかを判定する（ステップＳ６、Ｓ７）。利用者が入力した文書が「過去のトラフィックデータ、…途中省略…分類し」の場合に、推薦実行ボタン１１が押下されると、ＡＩスコアの合算は1.7であり、シスシテムスコアの合算は0.3である。
【００２９】
この例では、ＡＩスコアの方がシステムスコアよりも大きい（ＡＩスコア＞システムスコア）と判定される（ステップＳ７のＹＥＳ）。合算したＡＩスコアとシステムスコアが等しい場合（ステップＳ６のＮＯ）は、引き続き文書を入力するステップＳ１に戻る。この場合は、利用者に引き続き文書を入力するように促すメッセージを、表示パネルに表示するようにしても良い。
【００３０】
なお、スコア判定部５０は、判定した判定結果と、判定した文書を外部に出力するようにしても良い。文書に判定結果を添付することで、課題解決を任された担当者間で認識のギャップを生じさせない。
【００３１】
推薦単語抽出部６０は、スコア判定部５０の判定が終了すると、単語共起Ｑ（ｊ）を単語に分解する。そして、各単語について、辞書３０において紐付けられている単語を検索し、スコアの高い順番に配列する。
【００３２】
図６は、辞書３０で紐付けられている単語を模式的に示す図である。「トラフィック」は、例えば、「システム」、「伸び」、及び「予測」に紐付けられている。単語間の紐付けは、予め人が行う。
【００３３】
図７は、単語共起Ｑ（ｊ）を単語に分解し、紐付けられている単語共起をスコアの高い順番に配列した様子を模式的に示す図である。「トラフィック」をＭ１と仮定する。この例では、ＡＩスコアの方がシステムスコアよりも大きいと判定されているので、図７に示すＭ１に紐付けられた最もＡＩスコアの高い単語であるＭ１１は「伸び（Ｍ１との共起に対するＡＩスコアは0.8）」、2番目のＭ１２は「予測（Ｍ１との共起に対するＡＩスコアは0.7）」、3番目のＭ１３は「システム（Ｍ１との共起に対するＡＩスコアは0.2）」となる。
【００３４】
他の単語Ｍｉについても、Ｍ１と紐付いた単語（Ｍ１１、Ｍ１２、Ｍ１３…）の共起を、同様にＡＩスコアの大きい順番に配列する。そして、各共起に紐付けられた単語で、且つ形態素解析した文節に含まれない単語を推薦単語として抽出する。上記の例の場合は、文節に含まれていない「予測」が抽出される。また、例えばｉ＝２の単語Ｍ２が「伸び」であるとするならば、Ｍ２と共起し紐付けられている単語のうち、ここまでの文節に含まれていない単語Ｍ２１として「原因」が抽出される（ステップＳ８）。
【００３５】
システムスコアの方がＡＩスコアよりも大きい（システムスコア＞ＡＩスコア）と判定された場合（ステップＳ７のＮＯ））は、システムスコアの大きい順番に配列された中から、同様に推薦単語が抽出される（ステップＳ９）。
【００３６】
抽出された推薦単語は、推薦単語表示部７０で表示される。利用者は、推薦単語表示部７０を参照しながら、続きの文書を作成し、文書入力部１０に入力する。
【００３７】
図３（ｂ）は、推薦単語表示部７０に推薦単語が表示された様子を示す図である。図３（ｃ）は、推薦単語を参照しながら利用者が入力した続きの文章の例を示す図である。図３（ｃ）に示すように、推薦単語を用いて続きの文書を作成することで、文書はスコアの高い種別の課題を表す表現（内容）に誘導されることになる。
【００３８】
以上述べたように本実施形態に係る課題解決支援装置１００は、解決したい課題を表す文書の作成を支援する課題解決支援装置であって、上記の文書に含めたい推薦単語が表示される推薦単語表示部７０を参照しながら利用者が作成する文書が入力される文書入力部１０と、上記の文書を形態素解析し、該文書の形態素を出力する形態素解析部２０と、課題がＡＩで解決すべき課題であるか又はシステム開発で解決すべき課題であるかの程度を表す両者の和が定数となるＡＩスコアとシステムスコアが付与された2つの異なる単語の組みである単語共起が記憶された辞書３０と、文書を形態素解析したそれぞれの文節から名詞と動詞を取り出し、該取り出した単語を含む単語共起が辞書３０に記憶されていれば該単語共起を抽出する単語共起抽出部４０と、抽出された単語共起のＡＩスコアとシステムスコアをそれぞれ合算し、合算したＡＩスコアとシステムスコアのどちらが大きいかを判定するスコア判定部５０と、辞書３０を参照し、抽出された単語共起の各単語に紐付けられた単語の中で、スコア判定部５０で大きいと判定された種別のスコアが最も高い単語で且つ文節に含まれない推薦単語を抽出する推薦単語抽出部６０とを備える。
【００３９】
これにより、利用者が作成する解決したい課題を表す文書の作成を支援することができる。つまり本実施形態に係る課題解決支援装置１００は、利用者が解決したい課題を表す文書を作成する際に、入力途中の文章から利用者が解決したい課題の種別を判別し、判別した種別の文書を作成するのに好適な推薦単語を表示する。したがって、利用者が推薦単語を参照しながら作成する文書は、解決したい課題の種別が明確な文書になる。よって、課題解決を任された担当者間で認識のギャップが生じ難い文書の作成を支援することができる。
【００４０】
〔第２実施形態〕
図８は、本発明の第２実施形態に係る課題解決支援装置の機能構成例を示すブロック図である。図８に示す課題解決支援装置２００は、課題解決支援装置１００（図１）に対して、単語共起抽出部２４０と未登録単語共起記録部２８０を備える点で異なる。
【００４１】
図９は、課題解決支援装置２００の処理手順を示すフローチャートである。図９に示すフローチャートは、図２に示したフローチャートのステップＳ４以降の処理手順を示す。
【００４２】
単語共起抽出部２４０は、利用者が入力する文書を形態素解析した文節から辞書３０に記憶されていない名詞と動詞も抽出する（ステップＳ４０のＹＥＳ）。本実施形態では、ＡＩスコアとシステムスコアの和である定数は1.0と定める。
【００４３】
未登録単語共起記録部２８０は、辞書３０に記憶されていない単語と、文書を形態素解析した文節から取り出した他の単語の組みである未登録単語共起を生成し、ＡＩスコア＝0.5、システムスコア＝0.5として生成した未登録単語共起を辞書３０に記録する（ステップＳ４１）。
【００４４】
スコア判定部５０は、新たに記録された単語共起（未登録単語共起）を含めて、抽出された単語共起のＡＩスコアとシステムスコアをそれぞれ合算する（ステップＳ５）。ステップＳ５〜Ｓ９は、図２で説明済みの処理ステップである。
【００４５】
未登録単語共起記録部２８０は、推薦単語を抽出した後、ＡＩスコアが高いと判定された場合、新たに記録した単語共起のＡＩスコアを+0.1とし、システムスコアを-0.1として再記録する（ステップＳ４３）。また、システムスコアが高いと判定された場合は、新たに記録した単語共起のＡＩスコアを-0.1とし、システムスコアを+0.1として再記録する（ステップＳ４５）。
【００４６】
図１０は、新たに記録された単語共起（未登録単語共起）の例を示す図であり、図１０（ａ）はステップＳ４１で記録された単語共起の例、図１０（ｂ）はステップＳ４３で再記録された単語共起の例を示す。
【００４７】
このように動作することで、新たに記録された単語共起（未登録単語共起）のＡＩスコアとシステムスコアは逐次更新され、適切なスコア値に自動的に調整される。なお、予め辞書３０に記憶されている単語共起のスコアは不変である。
【００４８】
以上述べたように本実施形態に係る課題解決支援装置２００は、単語共起抽出部２４０と未登録単語共起記録部２８０を備え、単語共起抽出部２４０は、文書を形態素解析した文節に含まれ且つ辞書３０に記憶されていない名詞と動詞を抽出し、未登録単語共起記録部２８０は、単語共起抽出部２４０で抽出された辞書に記憶されていない単語と、上記の文節から取り出した他の単語の組みである未登録単語共起を生成し、スコア判定部５０で大きいと判定された一方の種別のスコアを大きく、また他方の種別のスコアを小さくして辞書３０に記録する。
【００４９】
これにより、利用者が辞書３０に記憶されていない単語を入力した際に、新たな単語共起が自動的に増加する。したがって、解決したい課題の種別がより明確な文書の作成を支援することができる。
【００５０】
以上述べたように、本実施形態に係る課題解決支援装置１００，２００によれば、例えば業務上の課題を解決する目的で、その課題を文書で表す場合に、その課題がシステム開発的な課題であるのか又はＡＩで解決すべき課題であるのかを分別して記述することの支援ができる。その結果、課題解決を任された担当者間で認識のギャップを生じさせない。
【００５１】
なお、上記の実施形態は、本装置を一つのコンピュータで構成する例、または、クライアントサーバシステムで構成する例で説明を行ったが、本発明はこの例に限定されない。文書入力部１０と推薦単語表示部７０を利用者が同時に参照できるとすれば、他はどのように構成しても良い。また、辞書３０には、機械学習、回帰。予測、チャットポット、最適割合、テキストマイニング、データマイニング、識別・分類、シミュレーション、推論、強化学習、クラスタリング、推薦、近傍探索、統計的因果推論、知識表現・探索・推論、確率推論、状態推定、系列ラベリング、及び特徴抽出等に関連する単語共起（単語）を記憶させておいても良い。
【００５２】
このように本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で変形が可能である。
【符号の説明】
【００５３】
１０：文書入力部
１１：推薦実行ボタン
２０：形態素解析部
３０：辞書
４０、２４０：単語共起抽出部
５０：スコア判定部
６０：推薦単語抽出部
７０：推薦単語表示部
２８０：未登録単語共起記録部
１００、２００：課題解決支援装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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