(57)【要約】      （修正有）【課題】利用者が固有表現の分類を補助しやすい情報処理装置、プログラム又は方法を提供する。【解決手段】情報処理装置は、第１の文字列内の第２の文字列に対して第１固有表現分類を入力する入力手段（入力部４１）と、第１の固有表現分類に基づき、第２の文字列以外の第３の文字列の推定された第２固有表現分類の情報を表示する表示手段（表示部４３）と、を具備するものである。また、第２固有表現分類の情報は、第２固有表現分類に対応するパターンであってもよい。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１文字列内の第２文字列に対して第１固有表現分類を入力する入力手段と、
前記第１固有表現分類に基づき、前記第２文字列以外の第３文字列の推定された第２固有表現分類の情報を表示する表示手段と、
を具備することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記第２固有表現分類の情報は、前記第２固有表現分類に対応するパターンであることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１固有表現分類が入力されうる対象である前記第１文字列の一部と、前記第２固有表現分類の情報が表示されうる対象である第４文字列の一部が、異なる場所に表示された同一の文字であることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１固有表現分類が入力されうる対象である前記第１文字列の一部が、前記第２固有表現分類の情報が表示されうる対象であることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第２固有表現分類の情報を、前記第１固有表現分類が入力されうる前記第１文字列にパターンで表示する表示手段と、
を具備することを特徴とする請求項１乃至４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
第４文字列内の第３文字列に対して、前記第３文字列に係る固有表現分類に対応するパターンを表示する表示手段を具備することを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
前記パターンとは、色、サイズ、濃淡、模様、書体又はデザインのうちの少なくとも一つであることを特徴とする請求項２乃至６記載の情報処理装置。
【請求項８】
第１文字列内の第２文字列に対して、固有表現分類の複数の選択肢を表示する表示制御手段と、
前記複数の選択肢の一つを選択できる選択手段と、
を具備することを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
前記入力手段又は前記選択手段は、マウス、タッチパネル、又はペン型装置により前記第２文字列を入力又は選択できることを特徴とする請求項１乃至８記載の情報処理装置。
【請求項１０】
コンピュータを、
第１文字列内の第２文字列に対して第１固有表現分類を入力する入力手段、及び、
前記第１固有表現分類に基づき、前記第２文字列以外の第３文字列の推定された第２固有表現分類の情報を表示する表示手段、
として動作させることを特徴とするプログラム。
【請求項１１】
前記第２固有表現分類の情報を、前記第１固有表現分類が入力されうる第１文字列にパターンで表示する表示手段、
として動作させることを特徴とする請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
コンピュータを、
第１文字列内の第２文字列に対して、前記第２文字列に係る固有表現分類に対応するパターンを表示する表示手段、
として動作させることを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
コンピュータを、
第１文字列内の第２文字列に対して、固有表現分類の複数の選択肢を表示する表示手段、及び、
前記複数の選択肢の一つを選択できる選択手段、
として動作させることを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
第１文字列内の第２文字列に対して第１固有表現分類を入力手段により入力させるステップと、
前記第１固有表現分類に基づき、前記第２文字列以外の第３文字列の推定された第２固有表現分類の情報を表示するステップと、
を含む方法。
【請求項１５】
前記第２固有表現分類の情報を、前記第１固有表現分類が入力されうる前記第１文字列にパターンで表示手段に表示させるステップと、
を更に含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
第１文字列内の第２文字列に対して、前記第２文字列に係る固有表現分類に対応するパターンを表示手段に表示させる方法。
【請求項１７】
第１文字列内の第２文字列に対して、固有表現分類の複数の選択肢を表示手段に表示させるステップと、
前記複数の選択肢の一つを選択手段により選択させるステップと、
を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願において開示された技術は、固有表現分類のインターフェースに関連した情報処理を実行する情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自然言語をコンピュータに処理させる技術として、言語処理の技術が開発されている。自然言語は、複数の文字、単語などから構成されていることから、自然言語処理では、形態素解析、構文解析、文脈解析、意味解析などの解析が必要となる。このような解析において、自然言語には大量の固有表現が含まれているため、特開２０１０−１２８７７４号公報（特許文献１）又は特開２０１５−１７６３５５号公報（特許文献２）のように固有表現を分類又は抽出する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１２８７７４号公報
【特許文献２】特開２０１５−１７６３５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記技術文献に記載された従来技術によって固有表現の分類又は抽出の精度が向上するとしても、利用者が所望するような完全な固有表現の分類は実現されていない。
そこで、本発明の様々な実施形態により、利用者が固有表現の分類を補助しやすい情報処理装置、プログラム又は方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様に係る情報処理装置は、第１文字列内の第２文字列に対して第１固有表現分類を入力する入力手段と、前記第１固有表現分類に基づき、前記第２文字列以外の第３文字列の推定された第２固有表現分類の情報を表示する表示手段と、を具備するものである。ここで、文字列は、単語、熟語、表現、又は文章でもよい。
本発明の一態様に係る情報処理装置において、前記第２固有表現分類の情報は、前記第２固有表現分類に対応するパターンであってもよい。ここで、前記第２固有表現分類に対応するパターンとは、前記第２固有表現分類の名称そのものではなく、色、サイズ、濃淡、模様、書体又はデザインなどを示すものである。
本発明の一態様に係る情報処理装置において、前記第１固有表現分類が入力されうる対象である前記第１文字列の一部と、前記第２固有表現分類の情報が表示されうる対象である第４文字列の一部が、異なる場所に表示された同一の文字であってもよい。
本発明の一態様に係る情報処理装置において、前記第１固有表現分類が入力されうる対象である前記第１文字列の一部が、前記第２固有表現分類の情報が表示されうる対象であってもよい。
本発明の一態様に係る情報処理装置において、前記第２固有表現分類の情報を、前記第１固有表現分類が入力されうる前記第１文字列にパターンで表示する表示手段を具備してもよい。
本発明の一態様に係る情報処理装置は、第４文字列内の第３文字列に対して、前記第３文字列に係る固有表現分類に対応するパターンを表示する表示手段を具備するものである。
本発明の一態様に係る情報処理装置において、前記パターンとは、色、サイズ、濃淡、模様、書体又はデザインのうちの少なくとも一つであってもよい。
本発明の一態様に係る情報処理装置は、第１文字列内の第２文字列に対して、固有表現分類の複数の選択肢を表示する表示制御手段と、前記複数の選択肢の一つを選択できる選択手段と、を具備するものである。
本発明の一態様に係る情報処理装置において、前記入力手段又は前記選択手段は、マウス、タッチパネル、又はペン型装置により前記第２文字列を入力又は選択できるものであってもよい。
本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータを、第１文字列内の第２文字列に対して第１固有表現分類を入力する入力手段、及び、前記第１固有表現分類に基づき、前記第２文字列以外の第３文字列の推定された第２固有表現分類の情報を表示する表示手段、
として動作させるものである。
本発明の一態様に係るプログラムにおいて、前記第２固有表現分類の情報を、前記第１固有表現分類が入力されうる第１文字列にパターンで表示する表示手段として動作させるものであってもよい。
本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータを、第１文字列内の第２文字列に対して、前記第２文字列に係る固有表現分類に対応するパターンを表示する表示手段として動作させるものである。
本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータを、第１文字列内の第２文字列に対して、固有表現分類の複数の選択肢を表示する表示手段、及び、前記複数の選択肢の一つを選択できる選択手段として動作させるものである。
本発明の一態様に係る方法は、第１文字列内の第２文字列に対して第１固有表現分類を入力手段により入力させるステップと、前記第１固有表現分類に基づき、前記第２文字列以外の第３文字列の推定された第２固有表現分類の情報を表示するステップと、を含むものである。
本発明の一態様に係る方法において、前記第２固有表現分類の情報を、前記第１固有表現分類が入力されうる前記第１文字列にパターンで表示手段に表示させるステップと、を更に含んでもよい。
本発明の一態様に係る方法は、第１文字列内の第２文字列に対して、前記第２文字列に係る固有表現分類に対応するパターンを表示手段に表示させるものである。
本発明の一態様に係る方法は、第１文字列内の第２文字列に対して、固有表現分類の複数の選択肢を表示手段に表示させるステップと、前記複数の選択肢の一つを選択手段により選択させるステップとを含むものである。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の一実施形態により、利用者の便宜を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の他の実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの機能的な構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムにより扱われる固有表現分類の選択肢を示す図である。
【図５】図５は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムにより扱われる固有表現分類の選択肢の一つが選択されたことを示す図である。
【図６】図６は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムにより扱われる固有表現分類の他の選択肢を示す図である。
【図７】図７は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムにより扱われる単語とこれに対する固有表現分類の対応を示す図である。
【図８】図８は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムにより扱われる機械学習を行う判断部の入出力関係を示す図である。
【図９】図９は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムにより行われる動作の具体例を示すフロー図の一つである。
【図１０】図１０は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムにより行われる動作の具体例を示すフロー図の一つである。
【図１１】図１１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムにより行われる動作の具体例を示すフロー図の一つである。
【図１２】図１２は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムにより表示される画面の一例である。
【図１３】図１３は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムにより表示される画面の一例である。
【図１４】図１４は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムにより表示される画面の一例である。
【図１５】図１５は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムにより表示される画面の一例である。
【図１６】図１６は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムにより表示される固有表現分類に関する表示の一例である。
【図１７】図１７は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムにより構築された固有表現分類に関する辞書の一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、添付図面を参照して本発明の様々な実施形態を説明する。なお、図面における共通する構成要素には同一の参照符号が付されている。
【０００９】
１．情報処理装置の各構成
情報処理装置１０は、ネットワークを含まないシステムの場合、図１のように、バス１１、演算部１２、記憶部１３、入力部１４及び表示部１５を有することができる。
【００１０】
バス１１は、演算部１２、記憶部１３、入力部１４及び表示部１５の間の情報を伝達する機能を有する。
【００１１】
演算部１２は、例えばプロセッサが挙げられる。これは、ＣＰＵであってもよいし、ＭＰＵであってもよい。また、グラフィックスプロセッシングユニット、デジタルシグナルプロセッサなどを有してもよい。要するに、演算部１２は、プログラムの命令を実行できる機能を有すればよい。
【００１２】
記憶部１３は、情報を記録する機能を有する。これは、外部メモリと内部メモリのいずれでもよく、主記憶装置と補助記憶装置のいずれでもよい。また、磁気ディスク（ハードディスク）、光ディスク、磁気テープ、半導体メモリなどでもよい。また、ネットワークを介した記憶装置、クラウド上の記憶装置などでもよい。なお、演算装置に近い位置で情報を記憶する、レジスタ、Ｌ１キャッシュ、Ｌ２キャッシュなどは、図１の模式図においては、バスを介していない点で演算部１２内に含まれる場合もあるが、計算機アーキテクチャのデザインにおいて、情報を記録する装置としては、記憶部１３がこれらを含んでもよい。要するに、演算部１２と、記憶部１３及びバス１１が協調して、情報処理を実行できればよい。
また、上記は、演算部１２が、記憶部１３に備えられたプログラムに基づいて実行される場合を記載したが、上記のバス１１、演算部１２と記憶部１３が組み合わされた形式の一つとして、本件システムに係る情報処理を、ハードウェア回路自体を変更することができるプログラマブルロジックデバイス又は実行する情報処理が決まっている専用回路で実現されてもよい。
【００１３】
入力部１４は、情報を入力する機能を有する。マウス、タッチパネル、又はペン型の指示装置などの指示装置が挙げられる。
表示部１５は、例えば、ディスプレイがある。また、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどでもよい。要するに、情報を表示できる装置であればよい。また、タッチパネルのように入力部１４を一部に備えてもよい。
【００１４】
本願の情報処理装置は、ネットワークを含んでもよい。クライアントサーバー形式のネットワークを有する情報処理装置２０は、図２のように、端末２０に、バス２１、演算部２２、記憶部２３、入力部２４、出力部２５、及び通信ＩＦ２７を備えることができ、サーバ３０も同様に、バス３１、演算部３２、記憶部３３、入力部３４、出力部３５、及び通信ＩＦ３７を備えることができる。
【００１５】
端末２０及びサーバ３０の各ハードウェア装置は、情報処理装置１０における各ハードウェア装置と同じように考えることができる。すなわち、バス２１及び３１は、バス１１に相当し、演算部２２及び３２が、演算部１２に相当し、記憶部２３及び３３が、記憶部１３に相当し、入力部２４及び３４が、入力部１４に相当し、表示部２５及び３５が、表示部１５に相当する。
【００１６】
ネットワーク３８は、通信ＩＦ２７及び３７と共に、情報を伝達する機能を有する。すなわち、情報処理装置である端末２０又はサーバ３０内の情報を、ネットワークを介して他の情報処理装置に伝達できるようにする機能を有する。通信ＩＦ２７及び３７は、シリアル接続及びパラレル接続のいずれでもよく、ＵＳＢ，ＩＥＥＥ１３９４、イーサネット（登録商標）、ＰＣＩ、ＳＣＳＩなどでもよい。また、ネットワーク３８は、有線と無線のいずれでもよく、光ファイバ、同軸ケーブル、イーサネットケーブルなどを用いてもよい。
【００１７】
さらに、クライアントサーバシステム以外に、Ｐ２Ｐシステム、グリッドシステム、クラウドシステムなどにおいても、情報処理システム２０と同様に考えることができる。
本件出願に係る発明の一形態は、以下で述べるいずれかのソフトウェア的機能を実現できるハードウェアシステムであれば、上述した種々のハードウェアシステムのいずれにおいても適用することができる。
【００１８】
２．情報処理装置内の各部とその機能
上述の情報処理装置のハードウェアを用いて、情報処理装置の一形態のシステムは、図３のように、入力部４１、判断部４２、表示部４３及び制御部４４を有する。
【００１９】
２−１．入力部４１
入力部４１は、システムが文字列内から文字列に関する情報を取得する機能を有する。但し、利用者とのインターフェースとして、入力を補助するための情報を表示する機能を有してもよい。
入力対象の文字列として、本出願書類では、主に単語を例として説明するが、単語に代えて、熟語、表現又は文章など自然言語処理の対象となる文字列であればどのようなものでもよい。
【００２０】
入力部４１が取得する単語に関する情報とは、具体的には、単語とこの固有表現としての分類の情報である。
【００２１】
入力部４１は、単語を、直接特定されてもよいし、単語自体を直接入力されてもよいし、文字列内における単語の位置を指定する情報を取得してもよい。要するに、単語を特定する情報を取得することにより、当該単語を特定することができればよい。
【００２２】
入力部４１は、単語を、指示装置（例えば、マウス、タッチパネル、又はペン型の情報特定装置など表示装置上の単語を特定する方法であればこれらに限られない）によって特定されることにより、当該単語を特定する情報を取得してもよい。
また、入力部４１は、単語自体を直接入力する場合において、単語を構成する文字をキーボード、マウス又はその他の文字を特定する方法により、単語を特定する情報を取得してもよい。
さらに、入力部４１は、文字列内における単語の位置が、数値によって特定されることで、単語を特定する情報を取得してもよい。
【００２３】
文字列とは、言語を構成する要素が、一つ又は複数連なったものである。また、単語とは、固有表現として抽出される又は固有表現として分類されうる最小単位である。単語は、例えば、か（蚊）、ひ（火）など、一文字から構成される場合もあれば、複数の文字から構成される場合もある。
【００２４】
上述された方法等により特定された単語の言語的な意義が一般的には不明な場合がある。例えば、単語よりも少ない文字数の文字列が選択される場合がある。例えば、「がっこう」（学校）という単語に対して、「がっこ」が選択された場合が挙げられる。この場合、「がっこ」という選択された文字列そのものを対象として（単語として）扱って処理してよい。すなわち、「がっこ」との語に関する固有表現分類の情報を入力するものとして、扱ってよい。これは、利用者がこのような造語に対して固有表現分類を付与する場合もありえるためである。また、その他、上記の例において、別の制御部の機能によって、選択された語が「がっこ」であるか、それとも「がっこう」という推定された文字列であるかの選択を入力させるための機能があってもよい。これは、利用者が、固有表現を入力する対象である文字列を間違えた場合に、一般的な単語を、利用者に、候補として選択させる機能である。
【００２５】
固有表現分類とは、固有表現を分類することである。ＭＵＣ（Ｍｅｓｓａｇｅ  Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ。情報抽出の評価型プロジェクト）においては、７種類（組織名、人名、地名、日付表現、時間表現、金額表現、割合表現）に限定し、ＩＲＥＸではこれに加えて固有物名を加えた８種類の分類を採用しているが、本件出願書類における固有表現は、これらの分類に限定されない。利用者は、本システムにおいて、固有表現を抽出する目的に応じて、分類の項目を自由に設定することができるし、分類の数も自由に設定できるものとする。分類の数を少なくすることにより、細かい粒度で精緻な自然言語の処理を実行することができる。他方、分類の数を増やして設定することにより、分類に関する情報を入力する利用者の負担を軽減できる利点がある。
【００２６】
単語に関する固有表現分類の情報は、種々の方法で入力されうる。例えば、分類名を示す情報が直接入力されてもよいし、複数の選択肢から選択される形式でもよい。要するに、単語に関する固有表現分類の情報が入力されればよい。
単語に関する固有表現分類を複数の選択肢から選択される場合においては、入力部４１は、指示装置（例えば、マウス、タッチパネル、又はペン型の情報特定装置など表示装置上の固有表現分類を特定する方法であればこれらに限られない）によって特定された分類の情報に基づき、当該分類に関する情報を取得してもよい。
【００２７】
固有表現分類の例を図４に示す。図４の例では、５つの分類が存在しており、「人名」、「組織名」、「地名」、「施設名」及び「製品」がある。当該分類は、例えば、制御部内の記憶部（記憶部１３、２３又は３３等）に記憶されている。当該分類は、事前に記憶部に記憶されてもよい。また、当該分類は、本システムの利用中に、利用者の設定を受けて分類が構築されてもよい。本システムは、選択された各単語に対応して、図４のような固有表現分類の選択肢が表示されるように構成してもよい。
【００２８】
当該分類の中から、指示装置によって、単語に係る分類の情報が選択されて、入力されてよい。例えば、図５の例においては、項目２の「組織名」が選択されている。
【００２９】
当該分類数は、本システムを利用前又は利用中に、増やされてもよいし、減らされてもよい。なお、分類数を減らす場合には、消滅する分類に対して他の分類に吸収させるか、又は分類なしにするかを設定する機能があってもよい。また、当該分類の分類名は、本システムを利用前又は利用中に、変更されてもよい。また、当該分類は、本システムを利用中に、分類の方法が変えられてもよい。なお、各分類の関係（例えば包含関係等）が存在する場合は、分類の実質的な中身に影響を与えない。
また、単語に対する固有表現分類は、分類に階層が存在しても良い。例えば、図６のように、上位分類とその下位分類が存在し、上位分類の「人名」に対して、下位分類の「姓」及び「名」が存在してもよい。
【００３０】
入力部４１は、情報処理装置１０であれば、バス１１、演算部１２、記憶部１３、入力部１４及び表示部１５の少なくともいずれかを用いて実現され、情報処理装置２０及び３０であれば、バス２１、演算部２２、記憶部２３、入力部２４、表示部２５、バス３１、演算部３２、記憶部３３、入力部３４、表示部３５、通信ＩＦ２７、通信ＩＦ３７及びネットワーク３８の少なくともいずれかを用いて実現される。
【００３１】
２−２．判断部４２
判断部４２は、与えられた単語と分類の組み合わせから、当該単語以外の文字列内の単語と分類の組み合わせを導出する（推定する）機能を有する。これは、機械学習によって実現されうる。利用される機械学習のシステムは、周知のものでもよい。例えば、ディープラーニングを含むニューラルネットワーク、機能論理プログラミング、サポートベクターマシン、遺伝的プログラミング、ベイジアンネットワークなどが挙げられる。いずれの機械学習によっても、従来の単語の固有表現分類に関するデータベースを用いて、与えられた文字列内に含まれる単語の固有表現分類を決定できる機能を有する。ただし、一般的には、固有表現分類に関するデータベースが不十分のため、与えられた文字列の全ての単語の固有表現分類を決定することができない場合がある。そこで、単語とこの分類の情報を新たに与えられ、学習し、これによって、与えられた文字列に対して、新たな単語とこの分類を得ることができる場合がある。
【００３２】
図８は、判断部４２の入力と出力の関係を示すものである。判断部４２への入力は、単語とその分類の組み合わせと、文字列と、である。ここで、単語とその分類の組み合わせは、文字列内の単語とこれに対して利用者が与えた固有表現分類の情報の組み合わせである。この単語とその分類の組み合わせは、複数でもよい。但し、利用者が与えた情報によっては、当該判断手段が何ら学習せず、当該文字列に関する新しい単語とその分類を表示しない場合もある。
【００３３】
判断部４２への入力となる単語と分類の組み合わせの例としては、図７のリストが挙げられる。ここでは、各単語１乃至５に対して、分類１乃至４が割り当てられている。また、判断部４２の出力となる単語と分類の組み合わせの例としては、図７のようなリストがありうるが、図７の各単語（単語１乃至５）とは異なる各単語（例えば、単語６乃至１５）に対して、分類１乃至４が導出（推定）される。
【００３４】
判断部４２は、情報処理装置１０であれば、バス１１、演算部１２、記憶部１３の少なくともいずれかを用いて実現され、情報処理装置２０又は３０であれば、バス２１、演算部２２、記憶部２３、バス３１、演算部３２、記憶部３３、通信ＩＦ２７、通信ＩＦ３７及びネットワーク３８の少なくともいずれかを用いて実現される。
【００３５】
２−３．表示部４３
表示部４３は、文字列を表示するほか、判断部４２によって出力された単語とこの分類の情報に基づき、文字列内に表示された単語に対してその分類を表示する機能を有する。表示する態様は、色、サイズ、濃淡、模様、書体又はデザインなどのうちの少なくとも一つを含むことができる。
分類は通常複数存在するが、各単語に対する分類が表示されることで、利用者は、各単語に対して分類（例えば、ある単語の分類が、「地域名」であるのか、「人名」であるのか、「製品」であるのか）を認識することができる。
【００３６】
表示部４３は、情報処理装置１０であれば、バス１１、演算部１２、記憶部１３及び表示部１５の少なくともいずれかを用いて実現され、情報処理装置２０又は３０であれば、バス２１、演算部２２、記憶部２３、表示部２５、バス３１、演算部３２、記憶部３３、表示部３５、通信ＩＦ２７、通信ＩＦ３７及びネットワーク３８の少なくともいずれかを用いて実現される。
【００３７】
２−４．制御部４４
制御部４４は、入力部４１、判断部４２、表示部４３の全体及び具体的な動作を制御する。制御部４４は、情報処理装置１０であれば、バス１１、演算部１２、記憶部１３、入力部１４及び表示部１５の少なくともいずれかを用いて実現され、情報処理装置２０又は３０であれば、バス２１、演算部２２、記憶部２３、入力部２４、表示部２５、バス３１、演算部３２、記憶部３３、入力部３４、表示部３５、通信ＩＦ２７、通信ＩＦ３７及びネットワーク３８の少なくともいずれかを用いて実現される。
【００３８】
３．動作
次に、本発明に係る一実施形態の装置の動作を、一例である図１２乃至１５のインターフェースと、一例である図９乃至図１１のフロー図を参照しつつ、説明する。
【００３９】
図１２において、本発明の一実施形態の情報処理装置に関わる表示部４３は、単語に係る情報を入力できる利用者入力部６１と、単語に係る固有表現分類を表示できる分類表示部６２と、機械学習を指示できる機械学習開始スイッチ６３と、学習後の表示された固有表現分類の情報を、当該利用者入力部６１へ表示（反映）する指示ができる表示スイッチ６４と、を備えている。
【００４０】
図９のステップ１００（以下「ＳＴ」という）では、制御部４４が表示部４３（例えば図１２における利用者入力部６１）に文字列を表示する。この文字列は、利用者が情報を与えなければ、固有表現分類が導出できない単語を一つ又は複数含んでいてもよい。
【００４１】
図１２においては、利用者入力部６１内に表現された○の列は、文字列を示す。図１２においては、第１の単語に対する固有表現分類を入力する利用者入力部６１に表示された文字列と、当該第１の単語とは異なる第２の単語について、機械学習などにより導出された当該第２の単語とその固有表現分類を表示させることのできる分類表示部６２内に表示された文字列は、同一である。そのため、利用者は、分類表示部６２と見比べながら、利用者入力部６１に記載された文字列内の単語に対して分類の情報を与えることができる。特に、後ほど述べるとおり、機械学習によって得られた分類が間違えているとき、利用者入力部６１と分類表示部６２が同一文字列を有していることから、間違えのある固有表現分類に対応する箇所に記載されている利用者入力部６１内の当該間違えられた分類が付与された単語に対して、利用者が正しいと考える分類を付与することが容易であるという利点を有する。
【００４２】
ＳＴ１０１では、制御部４４が入力部４１を介して、文字列の一部である単語の情報を取得する。これは、利用者が、指示装置として例えばマウスを利用して、表示部４３に表示された文字列の一部である単語を選択することで、当該単語を特定してもよい。
この単語が、一般的に言語的に意味のある単語であっても、一般的には言語的に意味のない単語であってもよい。これは、利用者の意図が、言語的に意味のある単語を特定したい場合もあれば、特殊な意味で使用された単語の場合もあるためである。
【００４３】
このように、複数の単語が存在する文章の中から利用者が全体の文字列と比較参照しながら機械学習させたい単語を選択できる構成となっている本システムの一形態は、効率的に機械学習及び固有表現分類の導出が可能であるため、利用者の負担を軽減できるようになっている。すなわち、学習させる単語の選択によって、文字列中の他の単語の分類を機械学習が導出しやすい単語もあれば、そうでない単語もある。このとき、文字列中の他の単語の分類を導出しやすい単語を選択できる本システムの場合、当該本システムによって他の単語の分類が自動的に導出しやすいことから、利用者の負担軽減を促進することができる。なお、文字列中のどの単語に対して分類を教示すればよいのかは、扱う文字列の種類や使用する機械学習のシステムによって異なるものであるが、例えば、多用される単語が選択されることで、他の多用された単語に対する分類が自動的にされやすくなり、利用者の負担軽減が促進される。
【００４４】
ＳＴ１０２では、制御部４４が、表示部４３を介して、当該単語に対する固有表現分類を表示する。これは、記憶部に事前に用意された固有表現分類の情報に基づき、表示されてもよい。
ＳＴ１０１で特定された単語が不明確である場合に、ＳＴ１０２の前に、単語の意義を確認するステップが存在しても良い。例えば、他のデータベース等を用いて、当該特定された単語以外の候補となる意味の存在する単語のリストを表示しても良い。その場合、利用者は、実際に固有表現分類を入力したい対象となる単語を選定することができる。
【００４５】
ＳＴ１０３では、制御部４４が、入力部４１を介して、当該固有表現分類の候補から選択された一つの分類を取得する。このように、文字列内の単語に対して対応する固有表現分類を、候補から選択できる構成となっている本システムの一形態は、単語に対する固有表現分類を容易にシステムに入力することができるため、利用者の負担を軽減できる。当該利点は、利用される機械学習システムにより新たに分類が付与できない場合にも効果を有するものである。
【００４６】
ＳＴ１０４では、制御部４４が、当該単語と選択された固有表現分類を対応させる。当該単語と選択された固有表現分類の情報は、記憶部（記憶部１３、２３又は３３等）において、各単語と分類の組み合わせとして、テーブルにおいて、登録されてもよい。また、当該各単語と分類の組み合わせは、当該文字列を含む文書に対する固有表現分類の辞書の一部を形成してもよい。
【００４７】
ＳＴ１０５では、制御部４４が、表示部４３を介して、当該単語に対して、固有表現分類を区別して表現する。これにより、利用者は、単語に対する分類の入力を、システムが認識したことが理解できる。
例えば、図１３においては、単語６５（Ｘ１Ｘ１Ｘ１）に対して、その分類が、単語６５自体の色又は単語６５の背景の色（色のため、図示されていない）によって、表現されている。なお、本実施例においては、単語６５がＸ１Ｘ１Ｘ１と単語が３文字（６文字）で表示されている（他の単語６６等も同様である）が、単語が３文字（６文字）に限定される趣旨ではなく、単語の文字数に限定がないことはいうまでもない。
【００４８】
固有表現分類を区別して表示する態様又はパターンは、色、濃淡、サイズ、模様、書体、デザインなどのうちの少なくとも一つを含むことができる。
また、固有表現分類を区別して表示する態様又はパターンは、上述の色、濃淡、サイズ、模様、書体、デザインなどが混在された態様で表現してもよい。例えば、分類１から３を異なる色で表現し、分類４を異なる書体で表現し、分類５を異なる模様で表現するなどである。特に、複数の階層で分類する場合には、上記を混在させた形で表現すると、各層と表現形式を一致させる等により、分かりやすく分類することができる。
【００４９】
このように、固有表現分類を上述のように区別して表示する態様又はパターンで表現した場合、固有表現分類の名称を付与した場合のように対象文書の分量の増加を避けることができるため、対象文書の固有表現分類が分かりやすくなる。当該利点は、利用される機械学習システムにより新たに分類が付与できない場合にも効果を有するものである。
【００５０】
固有表現分類を区別する表現方法として、「色」を用いる場合は、各分類を、異なる「色」で表示することによって各単語の分類を区別することができる。この場合、「色」は、単語の文字に「色」を付けてもよいし、単語の文字の背景に「色」を付けてもよいし、文字を枠で囲みその枠線に「色」を付けてもよいし、文字を網掛け等で覆ってその網掛けに「色」を付けてもよいし、文字に下線を引いてその下線に「色」を付けてもよいし、文字に上線を引いてその上線に「色」を付けてもよい。要するに、文字列内に位置づけられている単語を特定してその単語との対応付けられる態様（他の単語に対応していると誤解されない態様）で「色」により区別されていればよい。「色」は、複数の分類を、互いに異なるものとして表現しやすい利点がある。
【００５１】
また、固有表現分類を区別して表現する方法として、「濃淡」を用いる場合は、各分類を、異なる「濃淡」で表示することによって各単語の分類を区別することができる。この場合、「濃淡」は、単語の文字に「濃淡」を付けてもよいし、単語の文字の背景に「濃淡」を付けてもよいし、文字を枠で囲みその枠線に「濃淡」を付けてもよいし、文字を網掛け等で覆ってその網掛けに「濃淡」を付けてもよいし、文字に下線を引いてその下線に「濃淡」を付けてもよいし、文字に上線を引いてその上線に「濃淡」を付けてもよい。要するに、文字列内に位置づけられている単語を特定してその単語との対応付けられる態様（他の単語に対応していると誤解されない態様）で「濃淡」により区別されていればよい。「濃淡」は、分類が付与された文字列を、カラー印刷などできないような場合に、複数の分類を、互いに異なるものとして表現しやすい利点がある。
【００５２】
また、固有表現分類を区別して表現する方法として、「サイズ」を用いる場合は、各分類を、異なる「サイズ」で表示することによって各単語の分類を区別することができる。この場合、単語の文字の「サイズ」を変えてもよいし、文字を枠で囲みその枠線の「サイズ」を変えてもよい。要するに、文字列内に位置づけられている単語を特定してその単語との対応付けられる態様（他の単語に対応していると誤解されない態様）で「サイズ」により区別されていればよい。
【００５３】
固有表現分類を区別する表現方法として、「模様」を用いる場合は、各分類を、異なる「模様」で表示することによって各単語の分類を区別することができる。この場合、「模様」は、単語の文字に「模様」を付けてもよいし、単語の文字の背景に「模様」を付けてもよいし、文字を枠で囲みその枠線に「模様」を付けてもよいし、文字を網掛け等で覆ってその網掛けに「模様」を付けてもよいし、文字に下線を引いてその下線に「模様」を付けてもよいし、文字に上線を引いてその上線に「模様」を付けてもよい。要するに、文字列内に位置づけられている単語を特定してその単語との対応付けられる態様（他の単語に対応していると誤解されない態様）で「模様」により区別されていればよい。「模様」は、分類が付与された文字列を、「濃淡」と同様に、カラー印刷などできないような場合に、複数の分類を、互いに異なるものとして表現しやすい利点がある。
【００５４】
固有表現分類を区別する表現方法として、「書体」を用いる場合は、各分類を、異なる「書体」で表示することによって各単語の分類を区別することができる。
【００５５】
固有表現分類を区別する表現方法として、「デザイン」を用いる場合は、各分類を、異なる「模様」で表示することによって各単語の分類を区別することができる。この場合、「デザイン」は、単語の文字に「デザイン」を付けてもよいし、単語の文字の背景に「デザイン」を付けてもよいし、文字を枠で囲みその枠線に「デザイン」を付けてもよいし、文字を網掛け等で覆ってその網掛けに「デザイン」を付けてもよいし、文字に下線を引いてその下線に「デザイン」を付けてもよいし、文字に上線を引いてその上線に「デザイン」を付けてもよい。要するに、文字列内に位置づけられている単語を特定してその単語との対応付けられる態様（他の単語に対応していると誤解されない態様）で「デザイン」により区別されていればよい。
【００５６】
また、種々の表現方法が、具体的にどの分類を示すのかを分かりやすくするように、図１６のような、各分類の表現方法と、分類名称の対応関係を示す表が表示されてもよい。
【００５７】
図９のＳＴ１０６では、次の単語の区分表現分類を示し、この場合は、ＳＴ１０１に戻る。これにより、図１３の単語６６（Ｘ２Ｘ２Ｘ２）及び単語６７（Ｘ３Ｘ３Ｘ３）に対して、分類の情報を追加し、表現されている。
【００５８】
他方、ＳＴ１０７は、次に固有表現分類の入力を終了する場合を示す。これにより、入力は一旦終了して次に機械学習を行うが、その後に再度固有表現分類が入力されてもよい。
複数回実行できることにより、例えば、従来の機械学習システムではほとんどの単語に対して分類ができないような文字列に対して、まずは一部の単語に対して分類の情報を与え、これによる機械学習で推定できる文字列を確かめ、まだ分類が不十分であれば、再度単語に対して分類の情報を与えて、機械学習で分類を推定する、といった、繰り返しが実行できる。これにより、利用者は機械学習の進歩の状況を見ながら、利用者の入力負担を軽減しつつ、文字列内の単語の分類を迅速に導出することができる。
【００５９】
次に、図１０を用いて、入力した情報に基づき、システムが機械学習をするフローを説明する。
【００６０】
まず、ＳＴ２００において、制御部４４が、入力部４１を介して、機械学習開始の指示を取得する。図１３においては、機械学習開始スイッチ６３が備えられており、当該スイッチにより、機械学習が始まる。
【００６１】
図１０のＳＴ２０１においては、判断部４２が、入力部４１を介して得られた単語とその分類の組み合わせの集合と、文字列とに基づき、機械学習を実施する。
【００６２】
ＳＴ２０２においては、判断部４２が、当該文字列における単語とその分類の組み合わせの集合を出力する。当該単語とその分類の組み合わせの情報は、記憶部（記憶部１３、２３又は３３等）において情報が登録されるようにしてもよい。また、当該各単語と分類の組み合わせは、当該文字列を含む文書に対する固有表現分類の辞書の一部を形成してもよい。
入力された単語とその分類によっては、機械学習によって、何ら新しい単語とその分類の組み合わせを出力できない場合もある。
【００６３】
ＳＴ２０３においては、制御部４４が、判断部４２から得た単語とその分類の組み合わせの集合に基づき、前記文字列を対象として表示部４３に表示する。例えば、図１４においては、利用者によって与えられた単語とその分類である単語６５、単語６６及び単語６７が、分類表示部６２において単語６５’、単語６６’及び単語６７’として、表示される。また、図１４においては、これら単語６５、単語６６及び単語６７の分類の入力と機械学習によって、新たに、単語６８、単語６９及び単語７０の分類が導出されたとする。そこで、分類表示部６２において、単語６８、単語６９及び単語７０の分類が表示されている。図１４においても、単語６８（Ｙ１Ｙ１Ｙ１）に対して、その分類が、単語６８自体の色又は単語６８の背景の色（色のため、図示されていない）によって、表現されている。
【００６４】
上記の表現は、利用者入力部６１における固有表現分類の表示と同様に、固有表現分類を表示する態様又はパターンは、色、濃淡、サイズ、模様、書体、デザインなどのうちの少なくとも一つを含むことができる。各態様又はパターンは、上述と同じ構成であるため、説明を省略する。
【００６５】
なお、機械学習によって、新たに分類が導出された単語に対しては、一定の表示をさせてもよい。例えば、新たに分類が導出された単語の前に★のマークが付くなどが挙げられる。これによって、利用者は、（複数回に分けて機械学習と推論を実施する場合において）★マーク等の一定の表示がされた単語が、今回の機械学習によって新たに固有表現分類が追加された単語であることが分かる。
なお、当該★のマークがついた単語は、機械学習によって、自動的に分類が導出できたものであるから、これらが正しいのであれば、利用者がこれらの単語に対して分類を入力する手間が軽減されたものである。
また、当該★マークは一例であって、★に代えて、△マーク又は□マークなど、任意のマークを用いてよい。
【００６６】
次に、図１１を利用して、機械学習の成果を反映（表示）するフローを説明する。
【００６７】
まずＳＴ３００において、制御部４４が、入力部４１を介して反映（表示）の指示を取得する。図１５においては、表示スイッチ６４が表示されている。
図１１のＳＴ３０１において、制御部４４が、機械学習によって導出された単語とその分類を、利用者入力部６１に表示する。
図１５においては、機械学習によって分類が得られた単語である単語６８、単語６９及び単語７０が、利用者入力部６１に、単語６８’、単語６９’及び単語７０’として、表示されている。
なお、この表示スイッチ６４により、単語６８、単語６９及び単語７０の前に付されていた★マークは消してもよい。
【００６８】
上述の単語６８’、単語６９’及び単語７０’として利用者入力部６１にされる表示も、利用者入力部６１における固有表現分類の表示であるから、固有表現分類を表示する態様又はパターンは、色、濃淡、サイズ、模様、書体、デザインなどのうちの少なくとも一つを含むことができる。各態様又はパターンは、上述と同じ構成であるため、説明を省略する。
【００６９】
仮に、機械学習によって得られた単語６８、単語６９及び単語７０の分類のいずれかが、利用者の観点から好ましい分類でない場合（機械学習が間違えた結果を出している場合。例えば、単語６９の分類が間違えている場合）、表示スイッチ６４を押す前に、利用者入力部６１内の単語６９’に対して正しい分類（分類表示部６２において機械学習の結果得られた分類とは異なる分類）を入力しておくと、利用者が入力した分類が優先され、分類表示部６２における単語６９の分類の情報は、利用者入力部６１内の単語６９’に対しては、反映（表示）しないようにさせてもよい。これにより、機械学習の間違えた結果よりも、利用者が入力した分類が優先されるように表示させることができる。
【００７０】
このように、機械学習によって導出された固有表現分類を、利用者入力部６１に表示（反映）させることにより、未知単語を多数含む文字列に対して効率よく固有表現分類の情報を与えることができ、利用者の負担を軽減することができる。
【００７１】
上記利用者の負担が軽減する具体的な表現を用いた一例としては、次のものがある。与えられた文書内に、「まちかど醤油ラーメン」と「もやしみそラーメン」との単語が存在したとする。また、機械学習が備えたデータベースでは、いずれの単語に対しても、固有表現分類を導出できなかったとする。ここで、利用者が、「まちかど醤油ラーメン」との単語に対して「製品名」との分類の情報を与え、この情報を機械学習させたとする。この機械学習の結果、当該文書内の「もやしみそラーメン」の単語に対して、自動的に「製品名」との分類を導出できたとする。これは、本システムの一形態を用いると、利用者が、まず利用者入力部６１内の「まちかど醤油ラーメン」に対して「製品名」との分類の情報を与える。このとき、「製品名」との分類を示すパターンが、利用者入力部６１内の単語の「まちかど醤油ラーメン」に対して示される。例えば、当該パターンが単語の背景色であるとし、また「製品名」の分類を示すパターンが赤色だとすると、利用者入力部６１内の単語の「まちかど醤油ラーメン」の単語の背景色が赤色となる。次に、機械学習開始スイッチ６３を押すことで、「もやしみそラーメン」との単語の分類として「製品名」を示すパターンとして、分類表示部６２内の「もやしみそラーメン」の単語の背景色が赤色に表示される。利用者がこの導出は正しいと考えて、訂正せずに表示スイッチ６４を押すことにより、利用者入力部６１内の「もやしみそラーメン」に対して「製品名」との分類を示すパターンとして、利用者入力部６１内の「もやしみそラーメン」の単語の背景色が赤色に表示される。このようにして、利用者は、「もやしみそラーメン」との単語に対して、「製品名」との固有表現分類の情報を入力する必要がなくなり、利用者の負担が軽減される。
【００７２】
なお、図１５における単語６５（単語６５’）及び単語６８（単語６８’）を用いて説明すると、上記の例においては、単語６５（単語６５’）が「まちかど醤油ラーメン」、単語６８（単語６８’）が「もやしみそラーメン」に対応する。すなわち、単語６５（単語６５’）である「まちかど醤油ラーメン」の単語とこれに対する分類の「製品名」の情報を利用して、機械学習がされる。この機械学習により、当該情報が与えられる前には導出（推定）できなかった単語６８（単語６８’）に対応する「もやしみそラーメン」に対する分類「製品名」が導出（推定）される。
【００７３】
なお、図９のＳＴ１０５において、利用者入力部６１において単語に対して表示された分類の表現方法と、図１０のＳＴ２０３において、分類表示部６２において単語に対して表示された分類の表現方法は、同じ種類（又は同じルール）であっても、異なってもよい。利用者入力部６１において単語に対して表示された分類の表現方法と、分類表示部６２において単語に対して表示された分類の表現方法が同一である場合は、特に図１２乃至１５のように利用者入力部６１と分類表示部６２の双方を利用者が同時に見ることができるような画面である場合においては、分類が同じ表現方法で表示されていることで、分類が分かりやすい利点がある。他方、利用者入力部６１において単語に対して表示された分類の表現方法と、分類表示部６２において単語に対して表示された分類の表現方法が異なっていても、単語に対する分類が理解できれば良いことから、必ずしもこれらが同一であることは必須ではない。
【００７４】
上記の実施例では、利用者入力部６１を左側に分類表示部６２を右側に一画面の隣に表示させたが、左右を逆に表示させてもよいことはいうまでもない。また、利用者入力部６１を上として、分類表示部６２を下に表示させる又はこの上下を逆にさせても良い。要するに利用者入力部６１と分類表示部６２の双方を同時に見ることができるような位置に利用者入力部６１と分類表示部６２を備えると、利用者は、上述したように、両者を比較しながら、固有表現分類の情報を入力、訂正、又は確認をすることができる。
【００７５】
他方、利用者入力部６１のスクリーンと、分類表示部６２のスクリーンを、一つのウインドウ内に配置するのではなく、別のウインドウに配置して、表示の切替により表示させるようにしてもよい。この場合、入力と機械学習後の結果の表示を同一画面で実行することにより、使用するスペースが小さくてすむため、携帯電話機、スマートフォン、コンソール、タッチパッド及びリーダー等の表示画面の小さい情報処理装置においても不都合なく利用できる利点がある。もちろん、表示画面の大きい情報処理装置において、入力と表示を同一画面で実行させるようにしても、一度に多数の文字列を見ることができるという利点を有するため、他の情報処理装置において実行させても良いことはいうまでもない。
この場合、本件システムに係るインターフェースは、利用者入力部６１と分類表示部６２のどちらのモードを表示させるかを切り替える切替スイッチを有してもよい。
【００７６】
さらに、利用者入力部６１と分類表示部６２を同一の入出力部としてもよい。例えば、同一文字列に対して、利用者が単語に対する固有表現分類を入力させた後、適宜、機械学習開始スイッチ６３によって、機械学習が開始され、機械学習の結果文字列内の新たな単語に対する固有表現分類の情報が得られたら、当該情報を当該入出力部に表示させてもよい。この場合、新たに追加された固有表現分類に係る単語の前には、上述したような★マークが付されてもよい。これによって、利用者は、新たに固有表現分類に係る単語を特定することができる。また、機械学習によって得られた固有表現分類が、利用者の考える固有表現分類と異なる場合、当該異なる分類に係る単語に対して、利用者が正しいと考える固有表現分類の情報を、利用者入力部６１と分類表示部６２との同一の入出力部内の単語に対して、入力できるようにしてもよい。
【００７７】
本システムによって得られた単語の分類の情報が付された文字列は、当該文字列を含む文書自体の固有表現として、他の自然言語処理システム等によって使用することもできるし、又は、当該文字列を含む文書に類似の他の文書の固有表現分類の辞書としても使用することができる。
【００７８】
上記の辞書の例としては、例えば、図１７が挙げられる。本システムを用いることで、各単語（文字列）に対する固有表現分類の辞書が作成された例である。本システムにおいて固有表現分類が与えられる対象は、文字列であり、上述のように、単語に限らず、熟語、表現、文章などでもよい。そのため、図１７の例においては、例えば「論理積の消去（ろんりせきのしょうきょ」という文字列に対しても、「製品名」の固有表現分類が与えられている。また、「ＰかつＱ」のような表現に対しても、「製品名」との固有表現分類が与えられている。さらに、「市区  人口」との空白を含む表現に対して「製品名」との分類が与えられてもよいし、「西」に対して「人名」、「ｍ」に対して「組織名」、と一つの文字に対して固有表現分類を与えてもよい。なお、言語に依存せずに、種々の言語に対して、固有表現分類を付与できることは、この図からも明らかである。なお、本システムの適用の結果、このような辞書を作成することもできるが、本システムは、このような辞書を作成されないよう構成することもできる。
【００７９】
本システムが利用できる状況は様々存在するが、例えば、文書に使用される表現が、特定のグループ内において、特殊な利用がされる場合を考える。代表的なものは造語又は略語である。また、造語又は略語でないとしても、例えば、特定の企業における部署名やプロジェクト名などは、特殊な表現を使用される場合がある。このような特殊な表現は、当該特定のグループ内でしか通用しない。そのため、これらの特殊な表現を用いた文書に対して、一般的な固有表現の辞書を用いて固有表現を抽出することは難しい。少なくとも、これらの造語、略語又は特殊な表現は、固有表現として抽出すること又は固有表現を分類することが適切に実行されない場合がある。これらに対して、本発明の一実施形態を適用する場合、その特殊な表現に対して、利用者が適宜固有表現分類の情報を容易に与えることができるため、その特殊な表現を用いた文書に対しても、容易に固有表現分類をすることが可能となる。
【００８０】
本明細書で説明される処理及び手順は、実施形態において明示的に説明されたものによってのみならず、ソフトウェア、ハードウェア又はこれらの組み合わせによっても実現可能なものである。また、本明細書で説明される処理及び手順は、それらの処理・手順をコンピュータプログラムとして実装し、各種のコンピュータに実行させることが可能である。
【符号の説明】
【００８１】
１０  情報処理装置
１１  バス
１２  演算部
１３  記憶部
１４  入力部
１５  表示部
２０  情報処理装置
２１  バス
２２  演算部
２３  記憶部
２４  入力部
２５  表示部
２７  通信ＩＦ
３０  情報処理装置
３１  バス
３２  演算部
３３  記憶部
３４  入力部
３５  表示部
３７  通信ＩＦ
３８  インターネット
４１  入力部
４２  判断部
４３  表示部
４４  制御部
６１  利用者入力部
６２  分類表示部
６３  機械学習開始スイッチ
６４  表示スイッチ
６５〜７０、６５’〜７０’  単語
【図１】
2018010532.tif 000003
【図２】
2018010532.tif 000004
【図３】
2018010532.tif 000005
【図４】
2018010532.tif 000006
【図５】
2018010532.tif 000007
【図６】
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【図７】
2018010532.tif 000009
【図８】
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【図９】
2018010532.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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