(57)【要約】【課題】機械学習結果から容易に語を除外できる機械学習結果の編集プログラム、機械学習結果の編集方法および情報処理装置を提供する。【解決手段】機械学習結果の編集プログラムは、入力されたデータに基づいて語の表現を学習する機械学習処理プログラムが学習した語の表現に基づいて、関連する語のグループを生成する処理をコンピュータに実行させる。機械学習結果の編集プログラムは、生成した関連する語のグループを表示部に表示させる処理をコンピュータに実行させる。機械学習結果の編集プログラムは、表示された語のグループのうち、グループから除外する対象の語の指定を受け付けると、機械学習処理プログラムが学習した語の表現に基づいて生成した関連する語のグループを用いた処理を行なう際に、指定された語を除いたグループを用いて処理を行なうように制御する処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図１
2018060503.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたデータに基づいて語の表現を学習する機械学習処理プログラムが学習した語の表現に基づいて、関連する語のグループを生成する処理プログラムであって、
生成した前記関連する語のグループを表示部に表示させ、
表示された前記語のグループのうち、前記グループから除外する対象の語の指定を受け付けると、前記機械学習処理プログラムが学習した語の表現に基づいて生成した関連する語のグループを用いた処理を行なう際に、指定された前記語を除いたグループを用いて処理を行なうように制御する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする機械学習結果の編集プログラム。
【請求項２】
さらに、新たな入力データを機械学習する場合に、除外する対象として指定を受け付けた語以外の前記グループに含まれる語の表現に用いられるパラメータを初期値として、前記新たな入力データを機械学習する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の機械学習結果の編集プログラム。
【請求項３】
前記関連する語のグループは、語の表現を学習した結果で語として所定の近い表現の語が相対的に多い語のグループである、
ことを特徴とする請求項１に記載の機械学習結果の編集プログラム。
【請求項４】
入力されたデータに基づいて語の表現を学習する機械学習処理プログラムが学習した語の表現に基づいて、関連する語のグループを生成する処理方法であって、
生成した前記関連する語のグループを表示部に表示させ、
表示された前記語のグループのうち、前記グループから除外する対象の語の指定を受け付けると、前記機械学習処理プログラムが学習した語の表現に基づいて生成した関連する語のグループを用いた処理を行なう際に、指定された前記語を除いたグループを用いて処理を行なうように制御する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする機械学習結果の編集方法。
【請求項５】
さらに、新たな入力データを機械学習する場合に、除外する対象として指定を受け付けた語以外の前記グループに含まれる語の表現に用いられるパラメータを初期値として、前記新たな入力データを機械学習する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする請求項４に記載の機械学習結果の編集方法。
【請求項６】
前記関連する語のグループは、語の表現を学習した結果で語として所定の近い表現の語が相対的に多い語のグループである、
ことを特徴とする請求項４に記載の機械学習結果の編集方法。
【請求項７】
入力されたデータに基づいて語の表現を学習する機械学習処理プログラムが学習した語の表現に基づいて、関連する語のグループを生成する情報処理装置であって、
生成した前記関連する語のグループを表示部に表示させる表示制御部と、
表示された前記語のグループのうち、前記グループから除外する対象の語の指定を受け付けると、前記機械学習処理プログラムが学習した語の表現に基づいて生成した関連する語のグループを用いた処理を行なう際に、指定された前記語を除いたグループを用いて処理を行なうように制御する変更制御部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
前記変更制御部は、さらに、新たな入力データを機械学習する場合に、除外する対象として指定を受け付けた語以外の前記グループに含まれる語の表現に用いられるパラメータを初期値として、前記新たな入力データを機械学習する、
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記関連する語のグループは、語の表現を学習した結果で語として所定の近い表現の語が相対的に多い語のグループである、
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械学習結果の編集プログラム、機械学習結果の編集方法および情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
様々な情報を得るために、ユーザからキーワードの入力を受け付け、受け付けたキーワードについて検索エンジンを用いて検索し、検索結果を提示するサービスが提供されている。ところが、ユーザによっては、知識量の差によりキーワードが思いつかず、目的とする情報にたどり着けない場合がある。これに対し、近年、知識量が豊富なエキスパートのノウハウをベースとしたチャットボットと呼ばれるロボットを用いて、ユーザからの問い合わせに答えるチャットアプリ等のサービスが提案されている。例えば、金融機関におけるサービスでは、チャットボットに金融商品に関するデータを機械学習させて、ユーザである顧客からの問い合わせに答えることが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１６／０８４３３６号
【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、例えば、チャットボットに金融商品に関するデータを機械学習させた場合には、例えば販売終了する商品の情報を問い合わせの回答として出力したくない場合がある。この場合、大量の学習用データから販売終了する商品の情報を除外することは手間がかかる。このため、販売終了する商品の情報を容易に除外することは困難である。
【０００５】
一つの側面では、機械学習結果から容易に語を除外できる機械学習結果の編集プログラム、機械学習結果の編集方法および情報処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一つの態様では、記録媒体に記録された機械学習結果の編集プログラムは、入力されたデータに基づいて語の表現を学習する機械学習処理プログラムが学習した語の表現に基づいて、関連する語のグループを生成する処理をコンピュータに実行させる。機械学習結果の編集プログラムは、生成した前記関連する語のグループを表示部に表示させる処理をコンピュータに実行させる。機械学習結果の編集プログラムは、表示された前記語のグループのうち、前記グループから除外する対象の語の指定を受け付けると、前記機械学習処理プログラムが学習した語の表現に基づいて生成した関連する語のグループを用いた処理を行なう際に、指定された前記語を除いたグループを用いて処理を行なうように制御する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
機械学習結果から容易に語を除外できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施例１の情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、学習結果記憶部の一例を示す図である。
【図３】図３は、編集画面の一例を示す図である。
【図４】図４は、編集画面の他の一例を示す図である。
【図５】図５は、語の除外および追加の一例を示す図である。
【図６】図６は、編集画面の他の一例を示す図である。
【図７】図７は、編集画面の他の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施例１の機械学習結果の編集処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施例１の回答処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施例２の情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１１】図１１は、ブラックリスト記憶部の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、ホワイトリスト記憶部の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、機械学習結果の編集プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面に基づいて、本願の開示する機械学習結果の編集プログラム、機械学習結果の編集方法および情報処理装置の実施例を詳細に説明する。なお、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下の実施例は、矛盾しない範囲で適宜組み合わせてもよい。
【実施例１】
【００１０】
図１は、実施例の情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。図１に示す情報処理装置１００は、例えば、金融機関向けのチャットボット用の機械学習処理プログラムに学習用データを入力して機械学習を行い、機械学習の結果を編集する情報処理装置である。すなわち、情報処理装置１００は、入力されたデータに基づいて語の表現を学習する機械学習処理プログラムが学習した語の表現に基づいて、関連する語のグループを生成する。情報処理装置１００は、生成した関連する語のグループを表示部に表示させる。情報処理装置１００は、表示された語のグループのうち、グループから除外する対象の語の指定を受け付けると、機械学習処理プログラムが学習した語の表現に基づいて生成した関連する語のグループを用いた処理を行なう際に、指定された語を除いたグループを用いて処理を行なうように制御する。これにより、情報処理装置１００は、機械学習結果から容易に語を除外できる。なお、語は、単語に限定されず形態素を含むものとする。
【００１１】
次に、情報処理装置１００の構成について説明する。図１に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、表示部１１１と、操作部１１２と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、図１に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有することとしてもかまわない。また、以下の説明では、文章の解析結果として形態素を用いて説明するが、単語を用いても構わない。
【００１２】
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。通信部１１０は、図示しないネットワークを介して他の情報処理装置と有線または無線で接続され、他の情報処理装置との間で情報の通信を司る通信インタフェースである。通信部１１０は、例えば、他の情報処理装置から学習用データを受信する。通信部１１０は、受信した学習用データを制御部１３０に出力する。すなわち、学習用データは、入力データの一例である。また、通信部１１０は、他の情報処理装置から問い合わせデータを受信すると、受信した問い合わせデータを制御部１３０に出力する。さらに、通信部１１０は、制御部１３０から回答データが入力されると、入力された回答データを他の情報処理装置に送信する。
【００１３】
表示部１１１は、各種情報を表示するための表示デバイスである。表示部１１１は、例えば、表示デバイスとして液晶ディスプレイ等によって実現される。表示部１１１は、制御部１３０から入力された編集画面等の各種画面を表示する。
【００１４】
操作部１１２は、情報処理装置１００の管理者から各種操作を受け付ける入力デバイスである。操作部１１２は、例えば、入力デバイスとして、キーボードやマウス等によって実現される。操作部１１２は、管理者によって入力された操作を操作情報として制御部１３０に出力する。なお、操作部１１２は、入力デバイスとして、タッチパネル等によって実現されるようにしてもよく、表示部１１１の表示デバイスと、操作部１１２の入力デバイスとは、一体化されるようにしてもよい。
【００１５】
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、学習結果記憶部１２１を有する。また、記憶部１２０は、制御部１３０での処理に用いる情報を記憶する。
【００１６】
学習結果記憶部１２１は、語ごとに、機械学習処理プログラムが学習した語の表現に用いるパラメータを対応付けて記憶する。図２は、学習結果記憶部の一例を示す図である。図２に示すように、学習結果記憶部１２１は、「語」、「パラメータ」といった項目を有する。学習結果記憶部１２１は、例えば、語ごとに１レコードとして記憶する。なお、以下の説明において、機械学習結果の編集を行う場合には、形態素と単語とを纏めて、単に語と表現する場合がある。
【００１７】
「語」は、学習用データの文章に対して形態素解析を行って得た形態素または単語である。「パラメータ」は、機械学習の結果である各語に対応するベクトルを示す情報である。図２の例では、文章「住宅ローンを借りたい」の各語「住宅」、「ローン」、「を」、「借り」、「たい」に対して、それぞれベクトルｗ０〜ｗ４がパラメータとして対応する。また、他の例として、文章「I  want  to  borrow  a  home  loan.」の場合は、各語「I」、「want」、「to」、「borrow」、「a」、「home」、「loan」、「.」に対して、それぞれベクトルｗ０〜ｗ７がパラメータとして対応する。
【００１８】
図１の説明に戻って、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現されるようにしてもよい。制御部１３０は、学習部１３１と、表示制御部１３２と、変更部１３３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図１に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【００１９】
学習部１３１は、例えば、通信部１１０を介して、他の情報処理装置から学習用データを受信すると、受信した学習用データに含まれる文章に基づいて、機械学習を行う。すなわち、学習部１３１は、入力されたデータに基づいて語の表現を学習する機械学習処理プログラムを実行する実行部の一例である。学習部１３１は、機械学習として、例えば、ニューラルネットワークを用いて、語をベクトルとして表現することで語の意味をとらえて学習する。学習部１３１は、機械学習のアルゴリズムとして、例えば、CBoWやSkip-gramを用いることができる。なお、機械学習の実装の一例としては、Word2Vecが挙げられる。
【００２０】
学習部１３１は、例えば、学習用データに含まれる文章に対して、形態素解析を行う。学習部１３１は、解析結果の形態素、つまり語に対して、例えばSkip-gramを用いて、パラメータであるベクトルｗを求める。学習部１３１は、求めたベクトルｗを語と対応付けて、学習結果記憶部１２１に記憶する。ベクトルｗは、例えば内積空間におけるベクトルであり、１０次元〜１００次元のベクトルとすることができ、初期値は、任意の値とする。
【００２１】
また、ベクトルｗは、形態素同士の意味が近い場合には、類似するベクトルとなる。図２の例では、「ローン」のベクトルｗ１［１，１，０，０，０，１，・・・］と、「融資」のベクトルｗｋ［１，１，０，０，０，１，・・・］とは、例えば、内積に基づいて求めた類似度、つまり、言葉の近さが９９％以上となるベクトルとなる。
【００２２】
また、学習部１３１は、例えば、通信部１１０を介して、図示しない他の情報処理装置から問い合わせデータを受け付けると、学習結果記憶部１２１を参照し、問い合わせデータに対する回答データを生成する。このとき、変更部１３３によって削除された語は、回答データの生成に際して除かれる。また、変更部１３３によって追加された語は、回答データの生成に際して追加される。学習部１３１は、生成した回答データを、通信部１１０を介して、図示しない他の情報処理装置に送信する。
【００２３】
すなわち、学習部１３１は、機械学習処理プログラムが学習した語の表現に基づいて生成した関連する語のグループを用いた処理を行なう。学習部１３１は、当該処理を行なう際に、指定された語を除いたグループを用いて処理を行なう。
【００２４】
表示制御部１３２は、機械学習結果の編集を行う場合に、管理者から編集対象の第１の語を受け付ける。表示制御部１３２は、第１の語を受け付けると、学習結果記憶部１２１を参照し、第１の語に近い語群、つまり関連する語のグループを機械学習結果から抽出して、編集画面を生成する。表示制御部１３２は、生成した編集画面を表示部１１１に表示させる。
【００２５】
言い換えると、表示制御部１３２は、機械学習処理プログラムが学習した語の表現に基づいて、関連する語のグループを生成し、生成した関連する語のグループを表示部１１１に表示させる。なお、関連する語のグループは、語の表現を学習した結果で語として所定の近い表現の語が相対的に多い語のグループである。
【００２６】
変更部１３３は、表示部１１１に表示された編集画面において、管理者によって除外される第２の語を受け付ける。また、変更部１３３は、編集画面において、管理者によって追加される第３の語を受け付ける。
【００２７】
変更部１３３は、除外対象の第２の語を受け付けたか否かを判定する。変更部１３３は、除外対象の第２の語を受け付けた場合には、第１の語と第２の語との結び付きを切断する。具体的には、例えば、変更部１３３は、受け付けた第２の語を学習結果記憶部１２１から削除する。
【００２８】
言い換えると、変更部１３３は、表示された語のグループのうち、グループから除外する対象の語の指定を受け付けると、機械学習処理プログラムが学習した語の表現に基づいて生成した関連する語のグループを用いた処理を行なう際に、指定された語を除いたグループを用いて処理を行なうように制御する。つまり、変更部１３３は、変更制御部の一例である。
【００２９】
変更部１３３は、語群に追加する第３の語を受け付けたか否かを判定する。変更部１３３は、語群に追加する第３の語を受け付けた場合には、第１の語と第３の語との結び付きを接続する。具体的には、例えば、変更部１３３は、第３の語に第１の語のベクトルに類似するベクトルを割り振って、学習結果記憶部１２１に記憶する。
【００３０】
言い換えると、変更部１３３は、新たな入力データを機械学習する場合に、除外する対象として指定を受け付けた語以外のグループに含まれる語の表現に用いられるパラメータを初期値として、新たな入力データを機械学習する。
【００３１】
ここで、図３および図４を用いて編集画面について説明する。図３は、編集画面の一例を示す図である。図３に示す編集画面２０は、機械学習の結果に対して言葉の近さの閾値を設定する設定領域２１と、第１の語に対する第１の語に近い語群、すなわち、第１の語に関連する語のグループに属する語の結び付きを編集する編集領域２２とを有する。また、編集領域２２は、第１の語を表示する領域２３と、第１の語に近い語群を表示する領域２４とを有する。第１の語に近いそれぞれの語は、例えば、領域２５にそれぞれ表示され、当該語の第１の語との結び付きを決定するボタン２６を有する。なお、図３の例では、第１の語に近い各語の結び付きは「ＯＮ」となっている。また、編集領域２２は、第３の語を追加するためのボタン２７を有する。
【００３２】
編集画面２０の例では、言葉の近さの閾値は９９％以上と設定され、第１の語として「１月」が設定されている。このとき、領域２４には、「１月」と言葉の近さ、すなわち、ベクトルの内積に基づく類似度が９９％以上である語群「２２日」、「７月」、「８月」、「ボーナス」、「一定」、「固定３年」、「最終」、「組み合わせ」、「計画」、「軽減」が表示される。ここで、ボタン２７が押下された場合には、例えば、第１の語に近い語を追加する画面が表示され、入力された語が第１の語に近い語群に追加されるとともに、「１月」と類似するベクトルが生成されて学習結果記憶部１２１に記憶される。
【００３３】
図４は、編集画面の他の一例を示す図である。図４に示す編集画面３０は、例えば、編集画面２０を下にスクロールしていき、他の第１の語に関する編集領域３１を表示した画面である。編集領域３１は、第１の語を表示する領域３２と、第１の語に近い語群を表示する領域３３とを有する。第１の語に近い語群のうち、領域３４に表示される「あたり」は、第１の語との結び付きを決定するボタン３５が「ＯＦＦ」となっている。すなわち、第１の語に近い語群のうち、「あたり」は、除外対象の第２の語として、学習結果記憶部１２１から削除される。また、編集領域３１は、編集領域２２と同様に、第３の語を追加するためのボタン３６を有する。
【００３４】
第２の語は、学習結果記憶部１２１から削除されているので、学習結果記憶部１２１を参照する機械学習処理プログラム、例えばチャットボットは、第１の語と削除された第２の語とを遠い表現の語として扱う。例えば、学習結果記憶部１２１を参照するチャットボットは、「ボーナス」を含む文章が入力された際に、「あたり」は言葉の近さ、すなわち、ベクトルの内積に基づく類似度が０％であるとして扱う。なお、この場合におけるベクトルの内積に基づく類似度は、０％に限られず、例えば、３０％や２０％といった数値を用いてもよい。
【００３５】
ここで、図５を用いて学習結果記憶部１２１における語の除外および追加について説明する。図５は、語の除外および追加の一例を示す図である。図５は、「あたり」を除外して「当選」を追加した場合の学習結果記憶部１２１の状態を示す。変更部１３３は、「あたり」の除外を受け付けると、学習結果記憶部１２１の「あたり」のパラメータを記憶する行４０を削除する。次に、変更部１３３は、「当選」の追加を受け付けると、学習結果記憶部１２１に「当選」のパラメータを記憶する行４１を追加する。このとき、変更部１３３は、「当選」のパラメータ、つまりベクトルｗｉとして、例えば図４に示す第１の語「ボーナス」に近い語群から「あたり」を除いた語群のベクトルの平均値を求めて「当選」のベクトルｗｉとすることができる。すなわち、変更部１３３は、「あたり」のベクトルｗｄを削除して、「当選」のベクトルｗｉを追加する。また、「当選」のベクトルｗｉは、「あたり」のベクトルｗｄと類似するベクトルｗｄ−１およびｗｄ＋１に対して、例えば類似度が９９％以上となるようなベクトルである。
【００３６】
図６および図７を用いて、編集画面の他の一例について説明する。図６は、編集画面の他の一例を示す図である。図６に示す編集画面５０は、機械学習の結果に対して言葉の近さの閾値を設定する設定欄５１と、語群を表示する語群領域５２とを有する。また、編集画面５０は、語群領域５２から選択された第１の語と、当該第１の語に近い語群とを表示する設定領域５３とを有する。例えば、設定領域５３には、語群領域５２の語うち、第１の語として「８０歳」が選択されると、「８０歳」との類似度が設定欄５１に設定された「９０％」以上である語群、つまり関連する語のグループに属する語が列挙される。なお、設定領域５３には、語群のうち「誕生日」が表示された状態を示すが、語群のうちから複数の語が表示されてもよい。また、設定領域５３には、「８０歳」と「誕生日」との類似度を示す情報５４が表示される。さらに、設定領域５３は、学習結果記憶部１２１に第３の語を追加するためのボタン５５と、第１の語に近い語群のうち、選択された語を学習結果記憶部１２１から除外するためのボタン５６とを有する。
【００３７】
図７は、編集画面の他の一例を示す図である。図７に示す編集画面６０は、例えば、図６に示す編集画面５０においてボタン５５が押下された際に表示される画面である。編集画面６０は、編集画面５０で第１の語として選択された「８０歳」が表示される第１の語領域６１と、第１の語に近い語群に追加する語の入力を受け付ける入力欄６２と、決定ボタン６３と、キャンセルボタン６４とを有する。編集画面６０では、入力欄６２に第３の語が入力されて決定ボタン６３が押下されると、語群に属する語のベクトルに基づいて、当該第３の語のベクトルが求められ、第３の語と求められたベクトルとが学習結果記憶部１２１に対応付けて記憶される。なお、編集画面６０では、入力欄６２に第３の語が入力されて決定ボタン６３が押下された場合、または、キャンセルボタン６４が押下された場合には、編集画面５０に戻る。
【００３８】
次に、実施例１の情報処理装置１００の動作について説明する。図８は、実施例１の機械学習結果の編集処理の一例を示すフローチャートである。
【００３９】
表示制御部１３２は、機械学習結果の編集を行う場合に、管理者から編集対象の第１の語を受け付ける（ステップＳ１）。表示制御部１３２は、第１の語を受け付けると、学習結果記憶部１２１を参照し、第１の語に近い語群を機械学習結果から抽出して、編集画面を生成する。表示制御部１３２は、生成した編集画面を表示部１１１に表示させる（ステップＳ２）。
【００４０】
変更部１３３は、表示部１１１に表示された編集画面において、除外対象の第２の語を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ３）。変更部１３３は、除外対象の第２の語を受け付けた場合には（ステップＳ３：肯定）、第１の語と第２の語との結び付きを切断し（ステップＳ４）、ステップＳ５に進む。変更部１３３は、除外対象の第２の語を受け付けていない場合には（ステップＳ３：否定）、ステップＳ５に進む。
【００４１】
変更部１３３は、語群に追加する第３の語を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ５）。変更部１３３は、語群に追加する第３の語を受け付けた場合には（ステップＳ５：肯定）、第１の語と第３の語との結び付きを接続し（ステップＳ６）、ステップＳ７に進む。変更部１３３は、語群に追加する第３の語を受け付けていない場合には（ステップＳ５：否定）、ステップＳ７に進む。
【００４２】
変更部１３３は、例えば管理者からの操作入力に基づいて、第１の語に対する編集を終了するか否かを判定する（ステップＳ７）。変更部１３３は、第１の語に対する編集を終了しない場合には（ステップＳ７：否定）、ステップＳ３に戻る。変更部１３３は、第１の語に対する編集を終了する場合には（ステップＳ７：肯定）、例えば管理者からの操作入力に基づいて、機械学習結果の編集処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ８）。変更部１３３は、機械学習結果の編集処理を終了しない場合には（ステップＳ８：否定）、ステップＳ１に戻る。変更部１３３は、機械学習結果の編集処理を終了する場合には（ステップＳ８：肯定）、機械学習結果の編集処理を終了する。これにより、情報処理装置１００は、機械学習結果から容易に語を除外できる。また、情報処理装置１００は、機械学習結果に容易に語を追加できる。さらに、情報処理装置１００は、機械学習結果のうち、特定の業者に関する単語を除外して業界に共通的な学習結果を残しつつ、新たな単語を学習することができるので、機械学習における新規の学習量を低減できる。
【００４３】
続いて、図９を用いて実施例１の回答処理について説明する。図９は、実施例１の回答処理の一例を示すフローチャートである。
【００４４】
学習部１３１は、例えば図示しない他の情報処理装置から問い合わせデータを受け付ける（ステップＳ１１）。学習部１３１は、問い合わせデータを受け付けると、学習結果記憶部１２１を参照し、指定された語を除いたグループを用いて、問い合わせデータに対する回答データを生成する（ステップＳ１２）。学習部１３１は、生成した回答データを、図示しない他の情報処理装置に送信する（ステップＳ１３）。これにより、情報処理装置１００は、機械学習処理プログラムが学習した語の表現に基づいて生成した関連する語のグループを用いた処理を行なう際に、指定された語を除いたグループを用いて処理を行なうことができる。
【００４５】
このように、情報処理装置１００は、入力されたデータに基づいて語の表現を学習する機械学習処理プログラムが学習した語の表現に基づいて、関連する語のグループを生成する。また、情報処理装置１００は、生成した関連する語のグループを表示部１１１に表示させる。また、情報処理装置１００は、表示された語のグループのうち、グループから除外する対象の語の指定を受け付けると、機械学習処理プログラムが学習した語の表現に基づいて生成した関連する語のグループを用いた処理を行なう際に、指定された語を除いたグループを用いて処理を行なうように制御する。その結果、機械学習結果から容易に語を除外できる。
【００４６】
また、情報処理装置１００は、新たな入力データを機械学習する場合に、除外する対象として指定を受け付けた語以外のグループに含まれる語の表現に用いられるパラメータを初期値として、新たな入力データを機械学習する。その結果、機械学習結果に容易に語を追加できる。
【００４７】
また、情報処理装置１００では、関連する語のグループは、語の表現を学習した結果で語として所定の近い表現の語が相対的に多い語のグループである。その結果、機械学習処理プログラムが用いる可能性が高い語を提示できる。
【実施例２】
【００４８】
上記実施例１では、語群から除外する語、および、語群に追加する語を学習結果記憶部１２１に反映したが、学習結果記憶部１２１と異なる記憶部に記憶してもよく、この場合の実施の形態につき、実施例２として説明する。図１０は、実施例２の情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。図１０に示す実施例２の情報処理装置２００は、実施例１の情報処理装置１００と比較して、記憶部１２０および制御部１３０に代えて、記憶部２２０および制御部２３０を有する。なお、実施例１の情報処理装置１００と同一の構成には同一符号を付すことで、その重複する構成および動作の説明については省略する。
【００４９】
記憶部２２０は、記憶部１２０と比較して、さらに、ブラックリスト記憶部２２２と、ホワイトリスト記憶部２２３とを有する。
【００５０】
ブラックリスト記憶部２２２は、機械学習結果から除外する語を、語ごとに対応付けて記憶する。言い換えると、ブラックリスト記憶部２２２は、機械学習結果から除外する第２の語を、第１の語ごとに対応付けて記憶する。図１１は、ブラックリスト記憶部の一例を示す図である。図１１に示すように、ブラックリスト記憶部２２２は、「語」、「対象の語」といった項目を有する。ブラックリスト記憶部２２２は、例えば、語ごとに１レコードとして記憶する。
【００５１】
「語」は、学習用データの文章に対して形態素解析を行って得た形態素または単語である。「対象の語」は、「語」に対して学習結果から除外する対象の語を示す情報である。図１１の１行目の例では、語「ｗ１」に対する学習結果から、対象の語「ｗ７」と「ｗ１５」とを除外することを示す。なお、図１１では、「語」として、語のベクトルの記号を用いている。
【００５２】
図１０の説明に戻って、ホワイトリスト記憶部２２３は、機械学習結果に対して追加する語を、語ごとに対応付けて記憶する。言い換えると、ホワイトリスト記憶部２２３は、機械学習結果に対して追加する第３の語を、第１の語ごとに対応付けて記憶する。図１２は、ホワイトリスト記憶部の一例を示す図である。図１２に示すように、ホワイトリスト記憶部２２３は、「語」、「対象の語」といった項目を有する。ホワイトリスト記憶部２２３は、例えば、語ごとに１レコードとして記憶する。
【００５３】
「語」は、学習用データの文章に対して形態素解析を行って得た形態素または単語である。「対象の語」は、「語」に対して追加する対象の語を示す情報である。図１２の１行目の例では、語「ｗ１」の学習結果に対して、対象の語「ｗ２１」と「ｗ２２」とを追加することを示す。なお、図１２では、「語」として、語のベクトルの記号を用いている。
【００５４】
図１０の説明に戻って、制御部２３０は、制御部１３０と比較して、変更部１３３に代えて変更部２３３を有する。
【００５５】
変更部２３３は、表示部１１１に表示された編集画面において、管理者によって除外される第２の語を受け付ける。また、変更部２３３は、編集画面において、管理者によって追加される第３の語を受け付ける。
【００５６】
変更部２３３は、除外対象の第２の語を受け付けたか否かを判定する。変更部２３３は、除外対象の第２の語を受け付けた場合には、第１の語と第２の語との結び付きを切断する。具体的には、例えば、変更部２３３は、第１の語のブラックリストに第２の語を対応付けて、ブラックリスト記憶部２２２に記憶する。
【００５７】
変更部２３３は、語群に追加する第３の語を受け付けたか否かを判定する。変更部２３３は、語群に追加する第３の語を受け付けた場合には、第１の語と第３の語との結び付きを接続する。具体的には、例えば、変更部２３３は、第３の語に第１の語のベクトルに類似するベクトルを割り振って、ホワイトリスト記憶部２２３に記憶する。
【００５８】
すなわち、変更部２３３は、変更部１３３が学習結果記憶部１２１に対して変更を反映させているのに対して、変更をブラックリスト記憶部２２２およびホワイトリスト記憶部２２３に記憶している点が異なる。しかしながら、この点を除いて情報処理装置２００の動作は、実施例１の情報処理装置１００の動作と同じであるので、情報処理装置２００の機械学習結果の編集処理および回答処理については、その説明を省略する。
【００５９】
このように、実施例２の情報処理装置２００においても、実施例１の情報処理装置１００と同様に、機械学習結果から容易に語を除外できる。また、情報処理装置２００は、機械学習結果に容易に語を追加できる。さらに、情報処理装置２００は、機械学習結果のうち、特定の業者に関する単語を除外して業界に共通的な学習結果を残しつつ、新たな単語を学習することができるので、機械学習における新規の学習量を低減できる。
【００６０】
なお、上記各実施例では、金融機関におけるチャットボットを一例として挙げたが、これに限定されない。例えば、各種装置のマニュアルやＦＡＱ（Frequently  Asked  Questions）を学習させた機械学習結果に対しても、同様に編集することができる。
【００６１】
また、上記各実施例では、除外する単語を学習結果記憶部１２１から削除またはブラックリストとして記憶し、追加する単語を学習結果記憶部１２１に追加またはホワイトリストとして記憶したが、これに限定されない。例えば、ある金融機関向けのチャットボットの学習結果から当該金融機関特有の単語を除外した学習結果に対して、別の金融機関の商品のデータを機械学習処理プログラムに学習させるようにしてもよい。すなわち、語を追加するのではなく、マニュアルやＦＡＱ等の文章データを機械学習処理プログラムに学習させる。これにより、別の金融機関向けの機械学習における新規の学習量を低減できる。
【００６２】
また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、表示制御部１３２と、変更部１３３とは統合されてもよい。また、図示した各処理は、上記の順番に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲において、同時に実施してもよく、順序を入れ替えて実施してもよい。
【００６３】
さらに、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro  Controller  Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。
【００６４】
ところで、上記の各実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の各実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１３は、機械学習結果の編集プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【００６５】
図１３に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、データ入力を受け付ける入力装置３０２と、モニタ３０３とを有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置３０４と、各種装置と接続するためのインタフェース装置３０５と、他の情報処理装置等と有線または無線により接続するための通信装置３０６とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ３０７と、ハードディスク装置３０８とを有する。また、各装置３０１〜３０８は、バス３０９に接続される。
【００６６】
ハードディスク装置３０８には、図１に示した学習部１３１、表示制御部１３２および変更部１３３の各処理部と同様の機能を有する機械学習結果の編集プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置３０８には、図１０に示した学習部１３１、表示制御部１３２および変更部２３３の各処理部と同様の機能を有する機械学習結果の編集プログラムが記憶されてもよい。また、ハードディスク装置３０８には、学習結果記憶部１２１、および、機械学習結果の編集プログラムを実現するための各種データが記憶される。また、ハードディスク装置３０８には、学習結果記憶部１２１、ブラックリスト記憶部２２２、ホワイトリスト記憶部２２３、および、機械学習結果の編集プログラムを実現するための各種データが記憶されてもよい。入力装置３０２は、例えば、コンピュータ３００の管理者から操作情報等の各種情報の入力を受け付ける。モニタ３０３は、例えば、コンピュータ３００の管理者に対して編集画面等の各種画面を表示する。インタフェース装置３０５は、例えば印刷装置等が接続される。通信装置３０６は、例えば、図１または図１０に示した通信部１１０と同様の機能を有し図示しないネットワークと接続され、他の情報処理装置と各種情報をやりとりする。
【００６７】
ＣＰＵ３０１は、ハードディスク装置３０８に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ３０７に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータ３００を図１に示した学習部１３１、表示制御部１３２および変更部１３３として機能させることができる。または、これらのプログラムは、コンピュータ３００を図１０に示した学習部１３１、表示制御部１３２および変更部２３３として機能させることができる。
【００６８】
なお、上記の機械学習結果の編集プログラムは、必ずしもハードディスク装置３０８に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ３００が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ３００が読み出して実行するようにしてもよい。コンピュータ３００が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ等に接続された装置にこの機械学習結果の編集プログラムを記憶させておき、コンピュータ３００がこれらから機械学習結果の編集プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００６９】
１００，２００  情報処理装置
１１０  通信部
１１１  表示部
１１２  操作部
１２０，２２０  記憶部
１２１  学習結果記憶部
１３０，２３０  制御部
１３１  学習部
１３２  表示制御部
１３３，２３３  変更部
２２２  ブラックリスト記憶部
２２３  ホワイトリスト記憶部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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