(57)【要約】【課題】力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データの相関関係を可視化し、当該学習データの改善点を特定する、学習データ精度可視化システム、学習データ精度可視化方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】本発明は、所定の表示を行う表示部６と、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部２ｂと、ノード最適配置算出処理部２ｂによる算出結果に基づいて上記学習データを可視化して表示部６に表示するよう制御する表示制御部２ｅとを備えた学習データ精度可視化システムである。【選択図】図１
2019020946.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の表示を行う表示部と、
力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、
上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、を備えた
学習データ精度可視化システム。
【請求項２】
所定の操作を行う操作部と、
上記表示部に表示された上記ノードが上記操作部により操作されたときには、上記ノードを上記操作により特定される移動先に再配置する再配置処理部と、を備え、
上記表示制御部は、上記再配置処理部による再配置結果に基づいて、上記学習データを可視化して上記表示部に再表示する
請求項１に記載の学習データ精度可視化システム。
【請求項３】
所定の操作を行う操作部と、
上記表示部に表示されたノードのうち、一のノードが上記操作部により選択されたときは、当該ノードを強調する強調処理部と、を備え、
上記表示制御部は、上記強調処置部による上記強調結果に基づいて、選択された上記ノードを上記表示部に強調表示する
請求項１に記載の学習データ精度可視化システム。
【請求項４】
上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、
上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノートとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、
上記リンクの太さは、確信度の高さを反映したものである
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の学習データ精度可視化システム。
【請求項５】
上記学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示される
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の学習データ精度可視化システム。
【請求項６】
力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出する第１ステップと、
上記算出結果に基づいて上記学習データを可視化して表示部に表示するよう制御する第２ステップと、を有する
学習データ精度可視化方法。
【請求項７】
上記表示部に表示された上記ノードが操作部により操作されたときには、上記ノードを上記操作により特定される移動先に再配置する第３ステップを更に有し、
上記第２ステップでは、上記第３ステップによる再配置結果に基づいて、上記学習データを可視化して上記表示部に再表示する
請求項６に記載の学習データ精度可視化方法。
【請求項８】
上記表示部に表示されたノードのうち、一のノードが上記操作部により選択されたときは、当該ノードを強調する第４ステップを更に有し、
上記第２ステップでは、上記第４ステップによる上記強調結果に基づいて、選択された上記ノードを上記表示部に強調表示する
請求項６に記載の学習データ精度可視化方法。
【請求項９】
上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、
上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノートとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、
上記リンクの太さは、確信度の高さを反映したものである
請求項６乃至請求項８のいずれか１項に記載の学習データ精度可視化方法。
【請求項１０】
上記学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示される
請求項６乃至９のいずれか１項に記載の学習データ精度可視化方法。
【請求項１１】
コンピュータが、
力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、
上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、して機能する
プログラム。
【請求項１２】
コンピュータが、
上記表示部に表示された上記ノードが上記操作部により操作されたときには、上記ノードを上記操作により特定される移動先に再配置する再配置処理部としても機能し、
上記表示制御部は、上記再配置処理部による再配置結果に基づいて、上記学習データを可視化して上記表示部に再表示する
請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１３】
コンピュータが、
上記表示部に表示されたノードのうち、一のノードが上記操作部により選択されたときは、当該ノードを強調する強調処理部としても機能し、
上記表示制御部は、上記強調処置部による上記強調結果に基づいて、選択された上記ノードを上記表示部に強調表示する
請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１４】
上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、
上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノートとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、
上記リンクの太さは、確信度の高さを反映したものである
請求項１１乃至請求項１３のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項１５】
上記学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示される
請求項１１乃至１４のいずれか１項に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データの相関関係を可視化し、当該学習データの改善点を特定するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、サンプルデータ等の学習データの入力を受けて、人工知能による解析を行い、解析結果から有用な規則、ルール、知識表現等を抽出し、アルゴリズムを発展させる技術が各種の産業分野において利用されるようになってきている。
【０００３】
このような人工知能によれば、学習データより識別したパターンを用いて、新たなデータについて予測を行うことになるが、予測の精度は、入力される学習データの精度によりばらつきが生まれることから、今日では、そのような学習データの相関関係を予め可視化し、問題点を抽出できるようにすることが嘱望されている。
【０００４】
一方、グラフデータ等を美しく描画するアルゴリズムの一つとして「力学モデル」がある。力学モデルは、グラフのノードを２次元空間や３次元空間に配置して、辺の長さを略等しいものとし、グラフの辺が交差しないようにすることを主目的としている。このような力学モデルは、直観的であり、物理的なアナロジーに基づく描画を実現するので、結果の予測や理解を容易ならしめるものとして注目されている。
【０００５】
このような「力学モデル」を活用したものとして、例えば、グラフデータについて、所定の力学モデルに従ってノードの座標の最適化計算を行い、最適化結果から、各ノードに接続されているエッジ長の平均値と分布を計算し、各ノードと接続関係のあるエッジの長さと当該ノードとを中心としたベクトルの角度と長さの分布を計算し、それらが平均値から外れるノード集合をグラフデータから分割するグラフデータ視覚化装置及び方法及びプログラムがある（例えば、特許文献１等参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１３−２４２６２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に開示されたものは、グラフデータを対象としており、当該グラフデータのノードの座標の最適化計算を行い、分布を計算し、平均値から外れるノード集合を除外するものにすぎず、機械学習等で用いられる入力データとしての学習データの相関関係の可視化については、何ら開示も示唆もされていない。
【０００８】
このように、従来技術では、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データの相関関係を可視化し、当該学習データの改善点を特定することはできない。
【０００９】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データの相関関係を可視化し、当該学習データの改善点を特定することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様に係る学習データ精度可視化システムは、所定の表示を行う表示部と、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、を備えている。
【００１１】
本発明の第２の態様に係る学習データ精度可視化システムは、第１の態様において、所定の操作を行う操作部と、上記表示部に表示された上記ノードが上記操作部により操作されたときには、上記ノードを上記操作により特定される移動先に再配置する再配置処理部と、を備え、上記表示制御部は、上記再配置処理部による再配置結果に基づいて、上記学習データを可視化して上記表示部に再表示する。
【００１２】
本発明の第３の態様に係る学習データ精度可視化システムは、第１の態様において、所定の操作を行う操作部と、上記表示部に表示されたノードのうち、一のノードが上記操作部により選択されたときは、当該ノードを強調する強調処理部と、を備え、上記表示制御部は、上記強調処置部による上記強調結果に基づいて、選択された上記ノードを上記表示部に強調表示する。
【００１３】
本発明の第４の態様に係る学習データ精度可視化システムは、第１乃至第３の態様において、上記学習データとは質問と回答とがセットになったデータであり、上記学習データの可視化は、質問に係るノードと回答に係るノートとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、上記リンクの太さは確信度の高さを反映したものである。
【００１４】
本発明の第５の態様に係る学習データ精度可視化システムは、第１乃至第４の態様において、上記学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示される。
【００１５】
本発明の第６の態様に係る学習データ精度可視化方法は、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出する第１ステップと、上記算出結果に基づいて上記学習データを可視化して表示部に表示するよう制御する第２ステップと、を有する。
【００１６】
本発明の第７の態様に係る学習データ精度可視化方法は、上記第６の態様において、上記表示部に表示された上記ノードが操作部により操作されたときには、上記ノードを上記操作により特定される移動先に再配置する第３ステップを更に有し、上記第２ステップでは、上記第３ステップによる再配置結果に基づいて、上記学習データを可視化して上記表示部に再表示する。
【００１７】
本発明の第８の態様に係る学習データ精度可視化方法は、第６の態様において、上記表示部に表示されたノードのうち、一のノードが上記操作部により選択されたときは、当該ノードを強調する第４ステップを更に有し、上記第２ステップでは、上記第４ステップによる上記強調結果に基づいて、選択された上記ノードを上記表示部に強調表示する。
【００１８】
本発明の第９の態様に係る学習データ精度可視化方法は、上記第６乃至第８の態様において、上記学習データとは質問と回答とがセットになったデータであり、上記学習データの可視化は、質問に係るノードと回答に係るノートとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、上記リンクの太さは確信度の高さを反映したものである。
【００１９】
本発明の第１０の態様に係る学習データ精度可視化方法は、第６乃至第９の態様において、上記学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示される。
【００２０】
本発明の第１１の態様に係るプログラムは、コンピュータが、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、して機能する。
【００２１】
本発明の第１２の態様に係るプログラムは、上記第１１の態様において、コンピュータが、上記表示部に表示された上記ノードが上記操作部により操作されたときには、上記ノードを上記操作により特定される移動先に再配置する再配置処理部としても機能し、上記表示制御部は、上記再配置処理部による再配置結果に基づいて、上記学習データを可視化して上記表示部に再表示する。
【００２２】
本発明の第１３の態様に係るプログラムは、上記第１１の態様において、コンピュータが、上記表示部に表示されたノードのうち一のノードが上記操作部により選択されたときは当該ノードを強調する強調処理部としても機能し、上記表示制御部は、上記強調処置部による上記強調結果に基づいて、選択された上記ノードを上記表示部に強調表示する。
【００２３】
本発明の第１４の態様に係るプログラムは、上記第１１乃至第１３の態様において、上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノートとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、上記リンクの太さは、確信度の高さを反映したものである。
【００２４】
本発明の第１５の態様に係るプログラムは、第１１乃至第１４の態様において、上記学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示される。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データの相関関係を可視化し、当該学習データの改善点を特定する、学習データ精度可視化システム、学習データ精度可視化方法、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】
【００２６】
【図１】本発明の一実施形態に係る学習データ精度可視化システムの構成図である。
【図２】同システムによる表示の基本的な考え方を説明する図である。
【図３】同システムに入力される学習データの一例を示す図である。
【図４】同システムによる処理手順を示すフローチャートである。
【図５】同システムによる表示例を示す図である。
【図６】同システムによる改善前後の表示の変化を示す図である。
【図７】同システムによる改善の効果を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、図面を参照しつつ本発明の一実施形態について説明する。
【００２８】
図１には、本発明の一実施形態に係る学習データ精度可視化システムの構成を示し説明する。同図に示されるように、学習データ精度可視化システム１は、全体の制御を司るＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御部２を備えており、制御部２は、入力部３、操作部４、記憶部５、表示部６、及び通信部７と接続されている。
【００２９】
入力部３は、外部機器より学習データ等の入力を受け付けるインタフェースである。操作部４は、マウスやキーボード等の操作デバイスである。記憶部５は、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）やハードディスクドライブ（Hard Disc Drive）等からなり、制御部２で実行されるプログラム８を記憶しており、その実行時にはワークエリアを提供する。また、記憶部５には、学習データ等も記憶される。表示部６は、液晶ディスプレイ等の表示デバイスである。そして、通信部７は、外部機器とインターネット等のネットワークを介して通信する通信インタフェースである。
【００３０】
このような構成において、制御部２は、記憶部５のプログラム８を読み出し実行することで、データ生成処理部２ａ、ノード最適配置算出処理部２ｂ、再配置処理部２ｃ、強調処理部２ｄ、表示制御部２ｅ、及び主制御部２ｆとして機能する。
【００３１】
データ生成処理部２ａは、入力部３より入力されたデータに基づいて学習データを生成及び編集する。尚、入力部３より学習データそのものが入力されたときは、このデータ生成処理部２ａは入力データ処理部として機能する。
【００３２】
ノード最適配置算出処理部２ｂは、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出する。再配置処理部２ｃは、表示部６に表示されたノードが操作部４により操作（例えばドラッグ等）されたときには、そのノードを操作により特定される移動先に再配置する。強調処理部２ｄは、表示部６に表示されたノードのうち、一のノードが操作部４により選択されたときは、当該ノードを強調する。
【００３３】
表示制御部２ｅは、ノード最適配置算出処理部２ｂによる算出結果に基づいて学習データを可視化して表示部６に表示するよう制御する。さらに、表示制御部２ｅは、再配置処理部２ｃによる再配置結果に基づいて、学習データを可視化して表示部６に再表示するよう制御する。また、表示制御部２ｅは、強調処置部２ｄによる強調結果に基づいて選択されたノードを表示部６に強調表示するよう制御する。
【００３４】
ここで、図２を参照して、学習データ精度可視化システムによる表示の基本的な考え方を説明する。図２（ａ）は、ノード最適配置算出処理部２ｂによりノードの最適配置が算出された後、表示制御部２ｅの制御により表示部６に表示された様子を示しており、図２（ｂ）は、図２（ａ）における領域１００を拡大して示している。
【００３５】
図２（ａ）に示されるように、本システムは、入力又は生成された学習データの相関関係を力学モデルにより可視化して表示する。学習データが、質問と回答とがセットになったデータである場合には、力学モデルによる学習データの可視化では、質問に係るノードと回答に係るノートとが、その相関関係に基づいてリンクで接続される。また、学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示されるようになっている。
【００３６】
図２（ｂ）において、ノード１０１は回答に係るノードであり、当該ノード１０１と相関関係にある質問Ｑ１、Ｑ２に係るノード１０２，１０３等は、回答Ａに係るノード１０１とリンク１０４，１０５等により接続されている。このリンク１０４，１０５等の太さは、確信度の高さを反映したものであり、確信度が高いほどリンクの太さは太くなる。この例では、リンク１０４はリンク１０５に比して細いが、それは、質問Ｑ１の方が質問Ｑ２よりも確信度が低いことを意味する。同様に、リンク１０４，１０５等の長さは、確信度の高さを反映したものであり、確信度が高いほどリンクの長さは短くなる。この例では、リンク１０４はリンク１０５に比して長いが、それは、質問Ｑ１の方が質問Ｑ２よりも確信度が低いことを意味する。全ての回答に係るノードは色分けされており、各質問に係るノードは相関関係のある回答に係るノードと同色で示される。
【００３７】
力学モデルでは、ノード同士が重ならないように中央部には「反発」、中心から一定距離離れると「引力」が作用する。そして、描画エリア中心に重力を持っており、すべてのノードは中心に向かうように微動しつつ配置されている。このような作用により、図２（ａ）に示されるような学習データの可視化が実現されるのである。
【００３８】
本システムでは、図２（ａ）に示されるような力学モデルによる学習データの相関関係の可視化を実現するが、ユーザは、このような表示を確認しつつ、回答係るノードと質問に係るノードとをつなぐリンクが細く長い場合に、その関係に何らかの問題があるものと認識し、学習データの再編集により改善を図ることになる。
【００３９】
図３は、同システムに入力される学習データの一例を示している。入力される学習データが回答と質問に関わるものである場合、各質問には質問ＩＤが付され、各回答にも回答ＩＤが付され、ノード最適配置算出処理部２ｂによる最適配置の算出に際してもこれらＩＤが用いられ、相関関係に基づく最適配置の算出が実行されることになる。
【００４０】
以下、図４のフローチャートを参照して、学習データ精度可視化システムによる処理手順を詳細に説明する。ここでは、学習データ精度可視化システムによる表示例である図５を適宜参照しつつ説明を進める。
【００４１】
処理を開始すると、先ずデータ生成処理部２ａが、学習データの生成を行う（Ｓ１）。入力部３から学習データそのものの入力を受けたときは、データ生成処理部２ａは、データ入力処理部として機能し、学習データの処理を行う。
【００４２】
続いて、ノード最適配置算出処理部２ｂが、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出する（Ｓ２）。そして、表示制御部２ｅが、ノード最適配置算出処理部２ｂによる算出結果に基づいて学習データを可視化して表示部６に表示するよう制御する（Ｓ３）。この表示の一例は、図５（ａ）に示される通りであり、力学モデルにより学習データの相関関係が可視化される。
【００４３】
続いて、主制御部２ｆは、所定操作が行われたか判断し（Ｓ４）、表示部６に表示されたノードが操作部４の操作によりドラッグされたときには、再配置処理部２ｃは、そのノードをドラッグにより特定される移動先に再配置し（Ｓ５）、ステップＳ３に戻り、表示制御部２ｅは、再配置処理部２ｃによる再配置結果に基づいて、学習データを可視化して表示部６に再表示する（Ｓ３）。
【００４４】
一方、表示部６に表示されたノードのうち、一のノードが操作部４によりマウスオンされたときは、主制御部２ｆの制御の下、表示制御部２ｅは、そのノードの名称を表示部６に当該ノードに重ねて表示する（Ｓ６）。
【００４５】
続いて、表示部６に表示されたノードのうち、一のノードが操作部４により選択されたときは（Ｓ７をＹｅｓ）、強調処置部２ｄは、当該ノードを強調する（Ｓ８）。そして、ステップＳ３に戻り、表示制御部２ｅは、強調処置部２ｄによる強調結果に基づいて、選択されたノードを表示部６に強調表示する（Ｓ３）。この表示の一例は、図５（ｂ）に示される通りであり、選択されたノードと相関のあるノードのみが強調表示される。
【００４６】
こうして、ステップＳ４で所定時間以上、所定操作を検出しない場合には、タイムオーバーで、本処理を終了してよい。
【００４７】
最後に、図６及び図７を参照して、学習データ精度可視化システムによる改善前後の表示の変化、及び改善による効果を説明する。
【００４８】
図６（ａ）は力学モデルにより学習データのノード最適配置算出処理を実施し、最初に表示部に表示した様子を示しているが、この表示を確認し、ノード同士、つまり回答と質問の関係を把握し、確信度の低い関係を断ち切るように、おおもとの学習データの編集処理を実施したところ、図６（ｂ）に示されるように、より相関関係が良好な学習データとなっていることを確認することができた。
【００４９】
図７（ａ）及び図７（ｂ）は、それぞれ図６（ａ）及び図６（ｂ）に対応する回答精度可視化（正誤図）であるが、上記編集処理を実施した後において、正誤関係が改善されていることが同図からも明らかとなった。
【００５０】
以上説明したように、本発明の一実施形態によれば、所謂力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データの相関関係を可視化し、当該学習データの改善点を特定する、学習データ精度可視化システム、学習データ精度可視化方法、及びプログラムを提供することができる。
【００５１】
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されることなくその趣旨を逸脱しない範囲で種々の改良・変更が可能であることは勿論である。
【００５２】
例えば、上記実施形態では、全ての回答に係るノードを色分けする例を示したが、これに加えて、類似傾向にある回答については、色分けしつつ同系色で示し、それに対応する質問に係るノードを同色としてもよい。
（産業上の利用分野）
本発明は、例えば、Ｗａｔｓｏｎ自然言語分類器ＮＬＣ（Natural Language Classifier）の学習データ（例えばＱＡ）の相関関係を可視化し、チューニングポイントを特定するツールとして利用可能である。但し、これには限定されない。
【符号の説明】
【００５３】
１…学習エータ精度可視化システム、２…制御部、２ａ…データ生成処理部、２ｂ…ノード最適配置算出処理部、２ｃ…再配置処理部、２ｄ…強調処理部、２ｅ…表示制御部、２ｆ…主制御部、３…入力部、４…操作部、５…記憶部、６…表示部、７…通信部、８…プログラム。
【図１】
2019020946.tif 000003
【図２】
2019020946.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2019020946.tif 000008
【図７】
2019020946.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】平成29年11月30日(2017.11.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の表示を行う表示部と、
力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、
上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、を備え、
上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、
上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、
上記リンクの太さは、確信度の高さを反映したものである
学習データ精度可視化システム。
【請求項２】
所定の表示を行う表示部と、
力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、
上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、を備え、
上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、
上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、
上記リンクの長さは、確信度の高さを反映したものである
学習データ精度可視化システム。
【請求項３】
所定の表示を行う表示部と、
力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、
上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、を備え、
上記学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示される
学習データ精度可視化システム。
【請求項４】
所定の操作を行う操作部と、
上記表示部に表示された上記ノードが上記操作部により操作されたときには、上記ノードを上記操作により特定される移動先に再配置する再配置処理部と、を備え、
上記表示制御部は、上記再配置処理部による再配置結果に基づいて、上記学習データを可視化して上記表示部に再表示する
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の学習データ精度可視化システム。
【請求項５】
所定の操作を行う操作部と、
上記表示部に表示されたノードのうち、一のノードが上記操作部により選択されたときは、当該ノードを強調する強調処理部と、を備え、
上記表示制御部は、上記強調処置部による上記強調結果に基づいて、選択された上記ノードを上記表示部に強調表示する
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の学習データ精度可視化システム。
【請求項６】
ノード最適配置算出処理部が、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出する第１ステップと、
表示制御部が、上記算出結果に基づいて上記学習データを可視化して表示部に表示するよう制御する第２ステップと、を有し、
上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、
上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、
上記リンクの太さは、確信度の高さを反映したものである
学習データ精度可視化方法。
【請求項７】
ノード最適配置算出処理部が、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出する第１ステップと、
表示制御部が、上記算出結果に基づいて上記学習データを可視化して表示部に表示するよう制御する第２ステップと、を有し、
上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、
上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、
上記リンクの長さは、確信度の高さを反映したものである
学習データ精度可視化方法。
【請求項８】
ノード最適配置算出処理部が、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出する第１ステップと、
表示制御部が、上記算出結果に基づいて上記学習データを可視化して表示部に表示するよう制御する第２ステップと、を有し、
上記学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示される
学習データ精度可視化方法。
【請求項９】
再配置処理部が、上記表示部に表示された上記ノードが操作部により操作されたときには、上記ノードを上記操作により特定される移動先に再配置する第３ステップを更に有し、
上記第２ステップでは、上記表示制御部が、上記第３ステップによる再配置結果に基づいて、上記学習データを可視化して上記表示部に再表示する
請求項６乃至請求項８のいずれか１項に記載の学習データ精度可視化方法。
【請求項１０】
強調処理部が、上記表示部に表示されたノードのうち、一のノードが上記操作部により選択されたときは、当該ノードを強調する第４ステップを更に有し、
上記第２ステップでは、上記表示制御部が、上記第４ステップによる上記強調結果に基づいて、選択された上記ノードを上記表示部に強調表示する
請求項６乃至請求項８のいずれか１項に記載の学習データ精度可視化方法。
【請求項１１】
コンピュータが、
力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、
上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、して機能し、
上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、
上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、
上記リンクの太さは、確信度の高さを反映したものである
プログラム。
【請求項１２】
コンピュータが、
力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、
上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、して機能し、
上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、
上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、
上記リンクの長さは、確信度の高さを反映したものである
プログラム。
【請求項１３】
コンピュータが、
力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、
上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、して機能し、
上記学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示される
プログラム。
【請求項１４】
コンピュータが、
上記表示部に表示された上記ノードが上記操作部により操作されたときには、上記ノードを上記操作により特定される移動先に再配置する再配置処理部としても機能し、
上記表示制御部は、上記再配置処理部による再配置結果に基づいて、上記学習データを可視化して上記表示部に再表示する
請求項１１乃至請求項１３のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項１５】
コンピュータが、
上記表示部に表示されたノードのうち、一のノードが上記操作部により選択されたときは、当該ノードを強調する強調処理部としても機能し、
上記表示制御部は、上記強調処置部による上記強調結果に基づいて、選択された上記ノードを上記表示部に強調表示する
請求項１１乃至請求項１３のいずれか１項に記載のプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様に係る学習データ精度可視化システムは、所定の表示を行う表示部と、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、を備え、上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、上記リンクの太さは、確信度の高さを反映したものである。
本発明の第２の態様に係る学習データ精度可視化システムは、所定の表示を行う表示部と、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、を備え、上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、上記リンクの長さは、確信度の高さを反映したものである。
本発明の第３の態様に係る学習データ精度可視化システムは、所定の表示を行う表示部と、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、を備え、上記学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示される。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
本発明の第４の態様に係る学習データ精度可視化システムは、第１乃至第３の態様において、所定の操作を行う操作部と、上記表示部に表示された上記ノードが上記操作部により操作されたときには、上記ノードを上記操作により特定される移動先に再配置する再配置処理部と、を備え、上記表示制御部は、上記再配置処理部による再配置結果に基づいて、上記学習データを可視化して上記表示部に再表示する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
本発明の第５の態様に係る学習データ精度可視化システムは、第１乃至第３の態様において、所定の操作を行う操作部と、上記表示部に表示されたノードのうち、一のノードが上記操作部により選択されたときは、当該ノードを強調する強調処理部と、を備え、上記表示制御部は、上記強調処置部による上記強調結果に基づいて、選択された上記ノードを上記表示部に強調表示する。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
本発明の第６の態様に係る学習データ精度可視化方法は、ノード最適配置算出処理部が、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出する第１ステップと、表示制御部が、上記算出結果に基づいて上記学習データを可視化して表示部に表示するよう制御する第２ステップと、を有し、上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、上記リンクの太さは、確信度の高さを反映したものである。
本発明の第７の態様に係る学習データ精度可視化方法は、ノード最適配置算出処理部が、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出する第１ステップと、表示制御部が、上記算出結果に基づいて上記学習データを可視化して表示部に表示するよう制御する第２ステップと、を有し、上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、上記リンクの長さは、確信度の高さを反映したものである。
本発明の第８の態様に係る学習データ精度可視化方法は、ノード最適配置算出処理部が、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出する第１ステップと、表示制御部が、上記算出結果に基づいて上記学習データを可視化して表示部に表示するよう制御する第２ステップと、を有し、上記学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示される。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１６】
本発明の第９の態様に係る学習データ精度可視化方法は、第６乃至第８の態様において、再配置処理部が、上記表示部に表示された上記ノードが操作部により操作されたときには、上記ノードを上記操作により特定される移動先に再配置する第３ステップを更に有し、上記第２ステップでは、上記表示制御部が、上記第３ステップによる再配置結果に基づいて、上記学習データを可視化して上記表示部に再表示する。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
本発明の第１０の態様に係る学習データ精度可視化方法は、第６乃至第８の態様において、強調処理部が、上記表示部に表示されたノードのうち、一のノードが上記操作部により選択されたときは、当該ノードを強調する第４ステップを更に有し、上記第２ステップでは、上記表示制御部が、上記第４ステップによる上記強調結果に基づいて、選択された上記ノードを上記表示部に強調表示する。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
本発明の第１１の態様に係るプログラムは、コンピュータが、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、して機能し、上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、上記リンクの太さは、確信度の高さを反映したものである。
本発明の第１２の態様に係るプログラムは、コンピュータが、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、して機能し、上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、上記リンクの長さは、確信度の高さを反映したものである。
本発明の第１３の態様に係るプログラムは、コンピュータが、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、して機能し、上記学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示される。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
本発明の第１４の態様に係るプログラムは、上記第１１乃至第１３の態様において、コンピュータが、上記表示部に表示された上記ノードが上記操作部により操作されたときには、上記ノードを上記操作により特定される移動先に再配置する再配置処理部としても機能し、上記表示制御部は、上記再配置処理部による再配置結果に基づいて、上記学習データを可視化して上記表示部に再表示する。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
本発明の第１５の態様に係るプログラムは、上記第１１乃至第１３の態様において、コンピュータが、上記表示部に表示されたノードのうち一のノードが上記操作部により選択されたときは当該ノードを強調する強調処理部としても機能し、上記表示制御部は、上記強調処置部による上記強調結果に基づいて、選択された上記ノードを上記表示部に強調表示する。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２３
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正書】
【提出日】平成29年12月8日(2017.12.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の表示を行う表示部と、
力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、
上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、を備え、
上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、
上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、
上記リンクの太さは、確信度の高さを反映したものである
学習データ精度可視化システム。
【請求項２】
所定の表示を行う表示部と、
力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、
上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、を備え、
上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、
上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、
上記リンクの長さは、確信度の高さを反映したものである
学習データ精度可視化システム。
【請求項３】
所定の表示を行う表示部と、
力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、
上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、を備え、
上記学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示される
学習データ精度可視化システム。
【請求項４】
所定の操作を行う操作部と、
上記表示部に表示された上記ノードが上記操作部により操作されたときには、上記ノードを上記操作により特定される移動先に再配置する再配置処理部と、を備え、
上記表示制御部は、上記再配置処理部による再配置結果に基づいて、上記学習データを可視化して上記表示部に再表示する
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の学習データ精度可視化システム。
【請求項５】
所定の操作を行う操作部と、
上記表示部に表示されたノードのうち、一のノードが上記操作部により選択されたときは、当該ノードを強調する強調処理部と、を備え、
上記表示制御部は、上記強調処置部による上記強調結果に基づいて、選択された上記ノードを上記表示部に強調表示する
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の学習データ精度可視化システム。
【請求項６】
ノード最適配置算出処理部が、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出する第１ステップと、
表示制御部が、上記算出結果に基づいて上記学習データを可視化して表示部に表示するよう制御する第２ステップと、を有し、
上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、
上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、
上記リンクの太さは、確信度の高さを反映したものである
学習データ精度可視化方法。
【請求項７】
ノード最適配置算出処理部が、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出する第１ステップと、
表示制御部が、上記算出結果に基づいて上記学習データを可視化して表示部に表示するよう制御する第２ステップと、を有し、
上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、
上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、
上記リンクの長さは、確信度の高さを反映したものである
学習データ精度可視化方法。
【請求項８】
ノード最適配置算出処理部が、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出する第１ステップと、
表示制御部が、上記算出結果に基づいて上記学習データを可視化して表示部に表示するよう制御する第２ステップと、を有し、
上記学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示される
学習データ精度可視化方法。
【請求項９】
再配置処理部が、上記表示部に表示された上記ノードが操作部により操作されたときには、上記ノードを上記操作により特定される移動先に再配置する第３ステップを更に有し、
上記第２ステップでは、上記表示制御部が、上記第３ステップによる再配置結果に基づいて、上記学習データを可視化して上記表示部に再表示する
請求項６乃至請求項８のいずれか１項に記載の学習データ精度可視化方法。
【請求項１０】
強調処理部が、上記表示部に表示されたノードのうち、一のノードが上記操作部により選択されたときは、当該ノードを強調する第４ステップを更に有し、
上記第２ステップでは、上記表示制御部が、上記第４ステップによる上記強調結果に基づいて、選択された上記ノードを上記表示部に強調表示する
請求項６乃至請求項８のいずれか１項に記載の学習データ精度可視化方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、
上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、して機能させ、
上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、
上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、
上記リンクの太さは、確信度の高さを反映したものである
プログラム。
【請求項１２】
コンピュータを、
力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、
上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、して機能させ、
上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、
上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、
上記リンクの長さは、確信度の高さを反映したものである
プログラム。
【請求項１３】
コンピュータを、
力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、
上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、して機能させ、
上記学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示される
プログラム。
【請求項１４】
コンピュータを、
上記表示部に表示された上記ノードが上記操作部により操作されたときには、上記ノードを上記操作により特定される移動先に再配置する再配置処理部としても機能させ、
上記表示制御部は、上記再配置処理部による再配置結果に基づいて、上記学習データを可視化して上記表示部に再表示する
請求項１１乃至請求項１３のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項１５】
コンピュータを、
上記表示部に表示されたノードのうち、一のノードが上記操作部により選択されたときは、当該ノードを強調する強調処理部としても機能させ、
上記表示制御部は、上記強調処置部による上記強調結果に基づいて、選択された上記ノードを上記表示部に強調表示する
請求項１１乃至請求項１３のいずれか１項に記載のプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様に係る学習データ精度可視化システムは、所定の表示を行う表示部と、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、を備え、上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、上記リンクの太さは、確信度の高さを反映したものである。
本発明の第２の態様に係る学習データ精度可視化システムは、所定の表示を行う表示部と、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、を備え、上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、上記リンクの長さは、確信度の高さを反映したものである。
本発明の第３の態様に係る学習データ精度可視化システムは、所定の表示を行う表示部と、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、を備え、上記学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示される。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
本発明の第４の態様に係る学習データ精度可視化システムは、第１乃至第３の態様において、所定の操作を行う操作部と、上記表示部に表示された上記ノードが上記操作部により操作されたときには、上記ノードを上記操作により特定される移動先に再配置する再配置処理部と、を備え、上記表示制御部は、上記再配置処理部による再配置結果に基づいて、上記学習データを可視化して上記表示部に再表示する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
本発明の第５の態様に係る学習データ精度可視化システムは、第１乃至第３の態様において、所定の操作を行う操作部と、上記表示部に表示されたノードのうち、一のノードが上記操作部により選択されたときは、当該ノードを強調する強調処理部と、を備え、上記表示制御部は、上記強調処置部による上記強調結果に基づいて、選択された上記ノードを上記表示部に強調表示する。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
本発明の第６の態様に係る学習データ精度可視化方法は、ノード最適配置算出処理部が、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出する第１ステップと、表示制御部が、上記算出結果に基づいて上記学習データを可視化して表示部に表示するよう制御する第２ステップと、を有し、上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、上記リンクの太さは、確信度の高さを反映したものである。
本発明の第７の態様に係る学習データ精度可視化方法は、ノード最適配置算出処理部が、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出する第１ステップと、表示制御部が、上記算出結果に基づいて上記学習データを可視化して表示部に表示するよう制御する第２ステップと、を有し、上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、上記リンクの長さは、確信度の高さを反映したものである。
本発明の第８の態様に係る学習データ精度可視化方法は、ノード最適配置算出処理部が、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出する第１ステップと、表示制御部が、上記算出結果に基づいて上記学習データを可視化して表示部に表示するよう制御する第２ステップと、を有し、上記学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示される。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１６】
本発明の第９の態様に係る学習データ精度可視化方法は、第６乃至第８の態様において、再配置処理部が、上記表示部に表示された上記ノードが操作部により操作されたときには、上記ノードを上記操作により特定される移動先に再配置する第３ステップを更に有し、上記第２ステップでは、上記表示制御部が、上記第３ステップによる再配置結果に基づいて、上記学習データを可視化して上記表示部に再表示する。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
本発明の第１０の態様に係る学習データ精度可視化方法は、第６乃至第８の態様において、強調処理部が、上記表示部に表示されたノードのうち、一のノードが上記操作部により選択されたときは、当該ノードを強調する第４ステップを更に有し、上記第２ステップでは、上記表示制御部が、上記第４ステップによる上記強調結果に基づいて、選択された上記ノードを上記表示部に強調表示する。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
本発明の第１１の態様に係るプログラムは、コンピュータを、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、して機能させ、上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、上記リンクの太さは、確信度の高さを反映したものである。
本発明の第１２の態様に係るプログラムは、コンピュータを、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、して機能させ、上記学習データとは、質問と回答とがセットになったデータであり、上記学習データの可視化は、質問に係るノードと、回答に係るノードとが、その相関関係に基づいてリンクで接続されたものであり、上記リンクの長さは、確信度の高さを反映したものである。
本発明の第１３の態様に係るプログラムは、コンピュータを、力学モデルを用いて、自然言語分析の対象となる学習データについてノードの最適配置を算出するノード最適配置算出処理部と、上記ノード最適配置算出処理部による算出結果に基づいて上記学習データを可視化して上記表示部に表示するよう制御する表示制御部と、して機能させ、上記学習データの可視化では、全ての回答は色分けされており、各質問は相関関係のある回答と同色で示される。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
本発明の第１４の態様に係るプログラムは、上記第１１乃至第１３の態様において、コンピュータを、上記表示部に表示された上記ノードが上記操作部により操作されたときには、上記ノードを上記操作により特定される移動先に再配置する再配置処理部としても機能させ、上記表示制御部は、上記再配置処理部による再配置結果に基づいて、上記学習データを可視化して上記表示部に再表示する。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
本発明の第１５の態様に係るプログラムは、上記第１１乃至第１３の態様において、コンピュータを、上記表示部に表示されたノードのうち一のノードが上記操作部により選択されたときは当該ノードを強調する強調処理部としても機能させ、上記表示制御部は、上記強調処置部による上記強調結果に基づいて、選択された上記ノードを上記表示部に強調表示する。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２３
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】削除
【補正の内容】