(57)【要約】      （修正有）【課題】有意性の高い情報を出力可能なニューラルネットワークの構築を行うことを可能とする生成プログラムを提供する。【解決手段】生成プログラムは、文書を受け付けるステップＳ１と、文書に含まれる複数の項目間の関係を示す情報を記憶する記憶部を参照して、受け付けた文書に含まれる複数の項目それぞれを複数のグループのいずれかに分類するステップＳ２と、複数のグループそれぞれごとに、各グループに分類された１以上の項目にそれぞれ対応付けられた値からニューラルネットワークへの入力値を生成する処理を実行するステップＳ３を含む。【選択図】図１０
2019105915.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書を受け付けると、文書に含まれる複数の項目間の関係を示す情報を記憶する記憶部を参照して、受け付けた前記文書に含まれる複数の項目それぞれを複数のグループのいずれかに分類し、
前記複数のグループそれぞれごとに、各グループに分類された１以上の項目にそれぞれ対応付けられた値からニューラルネットワークへの入力値を生成する処理を実行する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。
【請求項２】
請求項１において、
前記分類する処理では、同一の階層構造に含まれる１以上の項目を同じグループに分類する、
ことを特徴とする生成プログラム。
【請求項３】
請求項２において、
前記生成する処理では、前記複数のグループそれぞれと前記ニューラルネットワークにおける１以上の入力それぞれとを対応付けて記憶する記憶部と、前記１以上の入力それぞれに対する入力値の生成に用いられる１以上のフィルタを記憶する記憶部とを参照し、前記複数のグループそれぞれごとに、各グループに対応する階層構造に含まれる１以上の項目のうち、同一の親項目に対応する１以上の子項目に対応付けられた値と、各グループに対応する前記１以上のフィルタのうち、前記１以上の子項目に対応付けられた値に対して用いられる特定のフィルタとから、各グループに対応する前記１以上の入力に対する前記入力値の生成を行う、
ことを特徴とする生成プログラム。
【請求項４】
請求項３において、
前記生成する処理では、前記１以上の子項目のうちの所定数の項目にそれぞれ対応付けられた１以上の値と、前記特定のフィルタに含まれる１以上の重みとを積和演算した結果を前記入力値として生成する、
ことを特徴とする生成プログラム。
【請求項５】
請求項４において、
前記所定数の項目は、前記階層構造において互いに隣接して含まれる複数の項目である、
ことを特徴とする生成プログラム。
【請求項６】
請求項４において、
前記生成する処理では、
前記１以上の子項目の数が前記所定数よりも大きい場合、前記１以上の子項目から、互いに異なる前記所定数の項目の組合せを複数特定し、
複数特定した前記所定数の項目の組合せ毎に、各組合せに含まれる前記所定数の項目にそれぞれ対応付けられた１以上の値と、前記１以上の重みとを積和演算した結果を算出し、
算出した前記結果から前記入力値の生成を行う、
ことを特徴とする生成プログラム。
【請求項７】
請求項６において、
前記生成する処理では、
算出した前記結果のうちの最大値または算出した前記結果の平均値を前記入力値として生成する、
ことを特徴とする生成プログラム。
【請求項８】
請求項３において、
前記生成する処理では、
各グループに対応する階層構造に含まれる１以上の項目に前記親項目が複数存在する場合、複数存在した前記親項目のそれぞれについて前記入力値の生成を行い、
生成した前記入力値のそれぞれに対して加重平均を行う、
ことを特徴とする生成プログラム。
【請求項９】
請求項３において、さらに、
生成した前記入力値と所定の出力値とを含む訓練データによって機械学習を行うことにより、前記１以上のフィルタに含まれる１以上の重みを更新する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。
【請求項１０】
請求項３において、
前記生成する処理では、前記１以上の子項目のうちの所定数の項目にそれぞれ対応付けられた１以上の値の総和を算出し、
算出した前記総和から、各グループに対応する前記１以上の入力に対する入力値の生成を行う、
ことを特徴とする生成プログラム。
【請求項１１】
文書を受け付けると、文書に含まれる複数の項目間の関係を示す情報を記憶する記憶部を参照して、受け付けた前記文書に含まれる複数の項目それぞれを複数のグループのいずれかに分類するグループ分類部と、
前記複数のグループそれぞれごとに、各グループに分類された１以上の項目にそれぞれ対応付けられた値からニューラルネットワークへの入力値を生成する処理を実行する入力値生成部と、を有する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１２】
文書を受け付けると、文書に含まれる複数の項目間の関係を示す情報を記憶する記憶部を参照して、受け付けた前記文書に含まれる複数の項目それぞれを複数のグループのいずれかに分類し、
前記複数のグループそれぞれごとに、各グループに分類された１以上の項目にそれぞれ対応付けられた値からニューラルネットワークへの入力値を生成する処理を実行する、
ことを特徴とする生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生成プログラム、情報処理装置及び生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、財務諸表等の財務情報を円滑に流通させるために、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）の規格をベースとした言語であるＸＢＲＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）を用いたＸＢＲＬ文書（以下、単に文書とも呼ぶ）が生成されている。
【０００３】
このＸＢＲＬ文書は、インスタンス及びタクソノミという概念から構成されており、開示される全ての財務情報がインスタンス及びタクソノミとして設定される。具体的に、ＸＢＲＬ文書では、例えば、売上高や営業利益等の財務情報そのもの（以下、項目とも呼ぶ）がインスタンスとして設定され、表示構造や表示方法等の定義要素がタクソノミとして設定される（例えば、特許文献１乃至３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１６４５９１号公報
【特許文献２】特開２０１０−１７０２８７号公報
【特許文献３】特開２０１７−０８４３４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記のような財務情報の情報分析を行う担当者（以下、単に分析者とも呼ぶ）は、例えば、インスタンスやタクソノミを含む訓練データを学習したニューラルネットワーク（例えば、順伝播型ニューラルネットワーク）を用いることにより、各種の情報分析を行う。具体的に、分析者は、例えば、インスタンスやタクソノミに含まれる情報からなる入力データと、各企業の過去の経営状態や株価等を示す情報からなる出力データとを含む訓練データを学習したニューラルネットワークを用いることにより、各企業の将来の経営状態や株価等の予測を行う。
【０００６】
ここで、例えば、ニューラルネットワークの入力ノードの数が固定である場合であって、インスタンスやタクソノミに含まれる情報の数がニューラルネットワークの入力ノードの数よりも多い場合、分析者は、例えば、インスタンスやタクソノミに含まれる情報の一部を削減してからニューラルネットワークに対する入力を行うことにより、訓練データの学習を行わせる。
【０００７】
しかしながら、インスタンスやタクソノミには、互いに関連性を持たない複数の情報が隣接して含まれている場合がある。そのため、分析者は、この場合、各種のフィルタを適用することによる特徴値の抽出を精度良く行うことができず、ニューラルネットワークに対して適切な入力値を入力することができない。したがって、分析者は、有意性の高い情報を出力可能なニューラルネットワークの構築を行うことができない場合がある。
【０００８】
そこで、一つの側面では、本発明は、有意性の高い情報を出力可能なニューラルネットワークの構築を行うことを可能とする生成プログラム、情報処理装置及び生成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】
実施の形態の一態様では、文書を受け付けると、文書に含まれる複数の項目間の関係を示す情報を記憶する記憶部を参照して、受け付けた前記文書に含まれる複数の項目それぞれを複数のグループのいずれかに分類し、前記複数のグループそれぞれごとに、各グループに分類された１以上の項目にそれぞれ対応付けられた値からニューラルネットワークへの入力値を生成する処理を実行する、処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１０】
一つの側面によれば、有意性の高い情報を出力可能なニューラルネットワークの構築を行うことを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、情報処理システム１０の構成を示す図である。
【図２】図２は、文書情報１３１の具体例を説明する図である。
【図３】図３は、文書情報１３１の具体例を説明する図である。
【図４】図４は、文書情報１３１の具体例を説明する図である。
【図５】図５は、文書情報１３１の具体例を説明する図である。
【図６】図６は、文書情報１３１の具体例を説明する図である。
【図７】図７は、文書情報１３１の具体例を説明する図である。
【図８】図８は、情報処理装置１のハードウエア構成を示す図である。
【図９】図９は、情報処理装置１の機能のブロック図である。
【図１０】図１０は、第１の実施の形態における情報生成処理の概略を説明するフローチャートである。
【図１１】図１１は、第１の実施の形態における情報生成処理の概略を説明する図である。
【図１２】図１２は、第１の実施の形態における情報生成処理の概略を説明する図である。
【図１３】図１３は、第１の実施の形態における情報生成処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図１４】図１４は、第１の実施の形態における情報生成処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図１５】図１５は、第１の実施の形態における情報生成処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図１６】図１６は、第１の実施の形態における情報生成処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図１７】図１７は、第１の実施の形態における情報生成処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図１８】図１８は、第１項目情報１３４ａの具体例を説明する図である。
【図１９】図１９は、第１タクソノミ情報１３５ａの具体例を説明する図である。
【図２０】図２０は、ＮＮ情報の具体例を説明する図である。
【図２１】図２１は、設定情報の具体例を説明する図である。
【図２２】図２２は、フィルタ情報１３６の具体例を説明する図である。
【図２３】図２３は、第１の実施の形態における情報生成処理の詳細を説明する図である。
【図２４】図２４は、第１の実施の形態における情報生成処理の詳細を説明する図である。
【図２５】図２５は、フィルタ情報１３６の具体例を説明する図である。
【図２６】図２６は、第２項目情報１３４ｂの具体例を説明する図である。
【図２７】図２７は、第２タクソノミ情報１３５ｂの具体例を説明する図である。
【図２８】図２８は、第１の実施の形態における情報生成処理の詳細を説明する図である。
【図２９】図２９は、第１の実施の形態における情報生成処理の詳細を説明する図である。
【図３０】図３０は、フィルタ情報１３６の具体例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
［情報処理システムの構成］
図１は、情報処理システム１０の構成を示す図である。図１に示す情報処理システム１０には、例えば、情報処理装置１と、記憶部１３０と、操作端末３とを有する。図１に示す操作端末３は、インターネット網等のネットワークＮＷを介して情報処理装置１に接続している。
【００１３】
操作端末３は、例えば、分析者が使用する端末である。具体的に、分析者は、例えば、操作端末３を介してインスタンス及びタクソノミから構成されるＸＢＲＬ文書１３１（以下、文書情報１３１とも呼ぶ）を入力する。
【００１４】
情報処理装置１は、操作端末３から入力された文書情報１３１を記憶部１３０に記憶する。具体的に、情報処理装置１は、例えば、各報告年度の文書情報１３１をそれぞれ区分けした状態で記憶部１３０に記憶する。
【００１５】
また、情報処理装置１は、例えば、予め構築されたニューラルネットワーク（図示しない）に対して、記憶部１３０に記憶した文書情報１３１を学習させる。そして、分析者は、例えば、文書情報１３１を学習したニューラルネットワークを用いることにより、各種の情報分析を行う。具体的に、分析者は、文書情報１３１に含まれるインスタンスやタクソノミに含まれる情報からなる入力データと、各企業の過去の経営状態や株価等を示す情報からなる出力データとを含む訓練データを学習したニューラルネットワークを用いることにより、各企業の将来の経営状態や株価等の予測を行う。以下、文書情報１３１の具体例について説明を行う。
【００１６】
［文書情報の具体例］
図２から図７は、文書情報１３１の具体例を説明する図である。なお、以下、記憶部１３０には、第１文書情報１３１ａと第２文書情報１３１ｂ（第１文書情報１３１ａよりも新しい報告年度に対応する文書情報１３１）とが記憶されているものとして説明を行う。また、以下、第１文書情報１３１ａ及び第２文書情報１３１ｂを構成するタクソノミが、スキーマ、表示リンクベース、定義リンクベース及びラベルリンクベースをそれぞれ含むものとして説明を行う。
【００１７】
［文書情報における文書構造の具体例］
初めに、文書情報１３１における文書構造の具体例について説明を行う。図２は、第１文書情報１３１ａにおける文書構造の具体例を説明する図であり、図３は、第２文書情報１３１ｂにおける文書構造の具体例を説明する図である。
【００１８】
図２に示す第１文書情報１３１ａの文書構造は、インスタンスに対応するファイル（ファイル名が「ｉｎｓｔａｎｃｅ２０１６．ｘｂｒｌ」であるファイル）が、スキーマに対応するファイル（ファイル名が「ｓｃｈｅｍａ２０１６．ｘｓｄ」であるファイル）から参照されるファイルであることを示している。
【００１９】
また、図２に示す第１文書情報１３１ａの文書構造は、スキーマに対応するファイルが、表示リンクベースに対応するファイル（ファイル名が「ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ２０１６．ｘｍｌ」であるファイル）と、定義リンクベースに対応するファイル（ファイル名が「ｄｉｆｉｎｉｔｉｏｎ２０１６．ｘｍｌ」であるファイル）と、ラベルリンクベースに対応するファイル（ファイル名が「ｌａｂｅｌ２０１６．ｘｍｌ」であるファイル）とから参照されるファイルであることを示している。
【００２０】
そして、図３に示す第２文書情報１３１ｂの文書構造は、インスタンスに対応するファイル（ファイル名が「ｉｎｓｔａｎｃｅ２０１７．ｘｂｒｌ」であるファイル）が、スキーマに対応するファイル（ファイル名が「ｓｃｈｅｍａ２０１７．ｘｓｄ」であるファイル）から参照されるファイルであることを示している。
【００２１】
また、図３に示す第２文書情報１３１ｂの文書構造は、スキーマに対応するファイルが、表示リンクベースに対応するファイル（ファイル名が「ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ２０１７．ｘｍｌ」であるファイル）と、定義リンクベースに対応するファイル（ファイル名が「ｄｉｆｉｎｉｔｉｏｎ２０１７．ｘｍｌ」であるファイル）と、ラベルリンクベースに対応するファイル（ファイル名が「ｌａｂｅｌ２０１７．ｘｍｌ」であるファイル）とから参照されるファイルであることを示している。
【００２２】
［文書情報を構成するインスタンスの具体例］
次に、文書情報１３１を構成するインスタンスの具体例について説明を行う。図４は、第１文書情報１３１ａを構成するインスタンスに対応するファイルの具体例を説明する図であり、図５は、第２文書情報１３１ｂを構成するインスタンスに対応するファイルの具体例を説明する図である。
【００２３】
図４に示すインスタンスには、コンテキストＩＤが「Ｃ１」であるコンテキスト（企業情報や報告年度等を示す情報）を参照する項目である「Ｓａｌｅｓ」、「ＳａｌｅｓＤｏｍ」及び「ＳａｌｅｓＵＳ」の項目値が、それぞれ「２００」、「１５０」及び「５０」であることを示す情報が含まれている。
【００２４】
また、図５に示すインスタンスには、コンテキストＩＤが「Ｃ１」であるコンテキストを参照する項目である「Ｓａｌｅｓ」、「ＳａｌｅｓＤｏｍ」、「ＳａｌｅｓＤｏｍＥ」、「ＳａｌｅｓＤｏｍＷ」、「ＳａｌｅｓＵＳ」及び「ＳａｌｅｓＥＵ」の項目値が、それぞれ「３５」、「２０」、「１４」、「６」、「１０」及び「５」であることを示す情報が含まれている。
【００２５】
［文書情報を構成するタクソノミの具体例］
次に、文書情報１３１を構成するタクソノミの具体例について説明を行う。図６は、第１文書情報１３１ａを構成するタクソノミに対応するファイルの具体例を説明する図である。具体的に、図６（Ａ）は、スキーマに対応するファイルの具体例であり、図６（Ｂ）は、表示リンクベースに対応するファイルの具体例であり、図６（Ｃ）は、ラベルリンクベースに対応するファイルの具体例である。また、図７は、第２文書情報１３１ｂを構成するタクソノミの具体例を説明する図である。具体的に、図７（Ａ）は、スキーマに対応するファイルの具体例であり、図７（Ｂ）は、表示リンクベースに対応するファイルの具体例であり、図７（Ｃ）は、ラベルリンクベースに対応するファイルの具体例である。なお、以下、定義リンクベースに対応するファイルの具体例については省略する。
【００２６】
図６（Ａ）に示すスキーマには、例えば、「Ｓａｌｅｓ」、「ＳａｌｅｓＤｏｍ」、「ＳａｌｅｓＵＳ」及び「Ｃｏｓｔ」を金額型の項目として定義する情報が含まれている。また、図６（Ｂ）に示す表示リンクベースには、例えば、「Ｓａｌｅｓ」、「ＳａｌｅｓＤｏｍ」及び「ＳａｌｅｓＵＳ」が階層構造を構成しており、「Ｓａｌｅｓ」が「ＳａｌｅｓＤｏｍ」及び「ＳａｌｅｓＵＳ」の親項目（上位の階層に含まれる項目）であることを示す情報が含まれている。また、図６（Ｂ）に示す表示リンクベースには、例えば、「Ｃｏｓｔ」を含む階層構造が形成されていないことを示す情報が含まれている。さらに、図６（Ｃ）に示すラベルリンクベースには、例えば、「Ｓａｌｅｓ」、「ＳａｌｅｓＤｏｍ」、「ＳａｌｅｓＵＳ」及び「Ｃｏｓｔ」に対応するラベルが、それぞれ「売上高」、「国内」、「米国」及び「売上原価」であることを示す情報が含まれている。
【００２７】
そして、図７（Ａ）に示すスキーマには、例えば、「Ｓａｌｅｓ」、「ＳａｌｅｓＤｏｍ」、「ＳａｌｅｓＤｏｍＥ」、「ＳａｌｅｓＤｏｍＷ」、「ＳａｌｅｓＵＳ」、「ＳａｌｅｓＥＵ」及び「Ｃｏｓｔ」を金額型の項目として定義する情報が含まれている。また、図７（Ｂ）に示す表示リンクベースには、例えば、「Ｓａｌｅｓ」、「ＳａｌｅｓＤｏｍ」、「ＳａｌｅｓＵＳ」、「ＳａｌｅｓＥＵ」、「ＳａｌｅｓＤｏｍＥ」及び「ＳａｌｅｓＤｏｍＷ」が階層構造を構成しており、「Ｓａｌｅｓ」が「ＳａｌｅｓＤｏｍ」、「ＳａｌｅｓＵＳ」及び「ＳａｌｅｓＥＵ」の親項目であり、「ＳａｌｅｓＤｏｍ」が「ＳａｌｅｓＤｏｍＥ」及び「ＳａｌｅｓＤｏｍＷ」の親項目であることを示す情報が含まれている。また、図７（Ｂ）に示す表示リンクベースには、例えば、「Ｃｏｓｔ」を含む階層構造が形成されていないことを示す情報が含まれている。さらに、図７（Ｃ）に示すラベルリンクベースには、例えば、「Ｓａｌｅｓ」、「ＳａｌｅｓＤｏｍ」、「ＳａｌｅｓＤｏｍＥ」、「ＳａｌｅｓＤｏｍＷ」、「ＳａｌｅｓＵＳ」、「ＳａｌｅｓＥＵ」及び「Ｃｏｓｔ」に対応するラベルが、それぞれ「売上高」、「国内」、「東日本」、「西日本」、「米国」、「欧州」及び「売上原価」であることを示す情報が含まれている。
【００２８】
ここで、記憶部１３０に記憶されたニューラルネットワークの入力ノードの数が固定である場合であって、文書情報１３１に含まれるインスタンスやタクソノミに含まれる情報の数がニューラルネットワークの入力ノードの数よりも多い場合、分析者は、例えば、文書情報１３１に含まれるインスタンスやタクソノミに含まれる情報の一部を削減することにより、ニューラルネットワークに対する入力値の生成を行う。
【００２９】
しかしながら、インスタンスやタクソノミには、互いに関連性を持たない複数の情報が隣接して含まれている場合がある。そのため、分析者は、この場合、各種のフィルタを適用することによる特徴値の抽出を精度良く行うことができず、ニューラルネットワークに対して適切な入力値を入力することができない。したがって、分析者は、有意性の高い情報を出力可能なニューラルネットワークの構築を行うことができない場合がある。
【００３０】
そこで、本実施の形態における情報処理装置１は、文書情報１３１（以下、単に文書１３１とも呼ぶ）を受け付けると、文書情報１３１に含まれる複数の項目間の関係を示す情報を記憶する記憶部１３０を参照する。そして、情報処理装置１は、受け付けた文書情報１３１に含まれる複数の項目それぞれを複数のグループのいずれかに分類する。
【００３１】
その後、情報処理装置１は、複数のグループそれぞれごとに、各グループに分類された１以上の項目にそれぞれ対応付けられた値からニューラルネットワークへの入力値を生成する処理を実行する。
【００３２】
すなわち、情報処理装置１は、インスタンスやタクソノミに含まれる項目を、所定の関連性を有する項目からなるグループ毎に分類する。そして、情報処理装置１は、分類されたグループに含まれる項目に対応付けられた値毎に、必要なフィルタを適用することによる積和演算等を行うことによって、ニューラルネットワークに対する入力値を生成する。
【００３３】
これにより、情報処理装置１は、ニューラルネットワークの入力値を生成する際に、互いに関連性を有しない項目に対応付けられた値について積和演算等が行われることを防止することが可能になる。そのため、情報処理装置１は、ニューラルネットワークに対して適切な入力値を入力することが可能になり、情報分析を行うために有効なニューラルネットワークの構築を行うことが可能になる。
【００３４】
［情報処理装置のハードウエア構成］
次に、情報処理装置１のハードウエア構成について説明する。図８は、情報処理装置１のハードウエア構成を示す図である。
【００３５】
情報処理装置１は、図８に示すように、プロセッサであるＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、外部インターフェース（以下、Ｉ／Ｏユニットとも呼ぶ）１０３と、記憶媒体１０４と、各種情報を表示する表示装置１０５とを有する。各部は、バス１０６を介して互いに接続される。
【００３６】
記憶媒体１０４は、例えば、記憶媒体１０４内のプログラム格納領域（図示しない）に、ニューラルネットワークに対する入力値を生成する処理（以下、情報生成処理とも呼ぶ）を行うためのプログラム１１０を記憶する。記憶媒体１０４は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）であってよい。
【００３７】
また、記憶媒体１０４は、例えば、情報生成処理を行う際に用いられる情報を記憶する記憶部１３０（以下、情報格納領域１３０とも呼ぶ）を有する。
【００３８】
ＣＰＵ１０１は、記憶媒体１０４からメモリ１０２にロードされたプログラム１１０を実行して情報生成処理を行う。
【００３９】
外部インターフェース１０３は、例えば、操作端末３と通信を行う。
【００４０】
［情報処理装置の機能］
次に、情報処理装置１の機能について説明する。図９は、情報処理装置１の機能のブロック図である。
【００４１】
情報処理装置１は、ＣＰＵ１０１やメモリ１０２等のハードウエアとプログラム１１０とが有機的に協働することにより、図９に示すように、情報受付部１１１と、ＮＮ構築部１１２と、グループ分類部１１３と、入力値生成部１１４と、機械学習実行部１１５とを含む各種機能を実現する。
【００４２】
また、図８等で説明した情報格納領域１３０には、例えば、文書情報１３１と、ＮＮ情報１３２と、設定情報１３３と、項目情報１３４と、タクソノミ情報１３５と、フィルタ情報１３６とが記憶される。
【００４３】
情報受付部１１１は、例えば、操作端末３から入力された文書情報１３１を受け付ける。そして、情報受付部１１１は、受け付けた文書情報１３１を情報格納領域１３０に記憶する。
【００４４】
また、情報受付部１１１は、文書情報１３１を構成するインスタンスに含まれる項目から、各項目を特定する情報と各項目の値に関するコンテキストとを対応付ける情報である項目情報１３４を生成する。さらに、情報受付部１１１は、文書情報１３１を構成するタクソノミとから、各タクソノミに含まれる情報（例えば、各項目間の関係を含む情報）を示すタクソノミ情報１３５を生成する。そして、情報受付部１１１は、生成した項目情報１３４及びタクソノミ情報１３５を情報格納領域１３０に記憶する。項目情報１３４及びタクソノミ情報１３５の具体例については後述する。
【００４５】
ＮＮ構築部１１２は、任意の構造のニューラルネットワークを構築する。具体的に、ＮＮ構築部１１２は、例えば、ニューラルネットワークとして機能するプログラムの生成を行う。
【００４６】
グループ分類部１１３は、情報受付部１１１が文書情報１３１を受け付けると、例えば、情報格納領域１３０に記憶されたタクソノミ情報１３５を参照して、情報受付部１１１が受け付けた文書情報１３１に含まれる複数の項目それぞれを複数のグループのいずれかに分類する。
【００４７】
入力値生成部１１４は、例えば、情報格納領域１３０に記憶された項目情報１３４を参照して、グループ分類部１１３が分類した複数のグループそれぞれごとに、各グループに分類された１以上の項目にそれぞれ対応付けられた値から、ＮＮ構築部１１２が構築したニューラルネットワークへの入力値を生成する処理を実行する。
【００４８】
具体的に、入力値生成部１１４は、情報格納領域１３０に記憶された設定情報１３３を参照し、各グループに分類された１以上の項目のそれぞれに適用するフィルタを生成する。設定情報１３３は、各項目に適用するフィルタの数や各フィルタにおいて行われる式等を含む情報である。そして、入力値生成部１１４は、各グループに分類された１以上の項目にそれぞれ対応付けられた値を各フィルタに入力した場合に出力される値を、ニューラルネットワークに対する入力値として生成する。
【００４９】
機械学習実行部１１５は、情報格納領域１３０に記憶された文書情報１３１を構成するインスタンスやタクソノミを含む訓練データ（図示しない）を、ＮＮ構築部１１２が構築したニューラルネットワークに学習させる。なお、ＮＮ情報１３２及びフィルタ情報１３６の説明については後述する。
【００５０】
［第１の実施の形態の概略］
次に、第１の実施の形態の概略について説明する。図１０は、第１の実施の形態における情報生成処理の概略を説明するフローチャートである。また、図１１から図１３は、第１の実施の形態における情報生成処理の概略を説明する図である。図１１から図１３を参照しながら、図１０に示す情報生成処理の概略について説明を行う。
【００５１】
情報処理装置１は、図１０に示すように、文書情報１３１を受け付けるまで待機する（Ｓ１のＮＯ）。具体的に、情報処理装置１は、例えば、操作端末３を介して入力された文書情報１３１を受け付けるまで待機する。
【００５２】
そして、文書情報１３１を受け付けた場合（Ｓ１のＹＥＳ）、情報処理装置１は、図１１に示すように、受け付けた文書情報１３１に含まれる複数の項目間の関係を示す情報（タクソノミ情報１３５）を記憶する情報格納領域１３０を参照して、受け付けた文書情報１３１に含まれる複数の項目それぞれを複数のグループのいずれかに分類する（Ｓ２）。
【００５３】
その後、情報処理装置１は、図１２に示すように、複数のグループそれぞれごとに、Ｓ２の処理で各グループに分類された１以上の項目にそれぞれ対応付けられた値から、ニューラルネットワークへの入力値を生成する処理を実行する（Ｓ３）。以下、Ｓ２及びＳ３の具体例について説明を行う。
【００５４】
［Ｓ２及びＳ３の具体例］
図１３は、Ｓ２及びＳ３の具体例について説明する図である。
【００５５】
図１３におけるラベル群ＬＢに含まれる各項目は、例えば、文書情報１３１を構成するインスタンスに含まれる項目の一部に対応するラベル（タクソノミに含まれるラベルリンクにおいて定義されたラベル）である。
【００５６】
具体的に、図１３に示すラベル群ＬＢは、「現金預金」、「受取手形」、「売掛金」、「短期貸付金」及び「商品」の親項目が「流動資産」であり、「有形固定資産」及び「無形固定資産」の親項目が「固定資産」であることを示している。また、図１３に示すラベル群ＬＢは、「建物・構築物」、「機械・装置」、「車両・運搬具」、「土地」及び「建設仮勘定」の親項目が「有形固定資産」であり、「ソフトウエア」、「のれん」、「特許権」及び「商標権」の親項目が「無形固定資産」であることを示している。
【００５７】
そして、情報処理装置１は、例えば、図１３に示すラベル群ＬＢに含まれる各項目を、同一の親項目に対応する子項目ごとのグループに分類する（Ｓ２）。
【００５８】
具体的に、情報処理装置１は、「流動資産」の子項目である「現金預金」、「受取手形」、「売掛金」、「短期貸付金」及び「商品」を含むグループ（以下、グループＡとも呼ぶ）と、「有形固定資産」の子項目である「建物・構築物」、「機械・装置」、「車両・運搬具」、「土地」及び「建設仮勘定」を含むグループ（以下、グループＢとも呼ぶ）とを生成する。また、情報処理装置１は、「無形固定資産」の子項目である「ソフトウエア」、「のれん」、「特許権」及び「商標権」を含むグループ（以下、グループＣとも呼ぶ）を生成する。
【００５９】
次に、情報処理装置１は、例えば、図１３に示すように、グループＡに含まれる項目に対して適用するフィルタとして、フィルタＦＬＴ１ａ及びフィルタＦＬＴ１ｂを生成する。また、情報処理装置１は、例えば、グループＢに含まれる項目に対して適用するフィルタとして、フィルタＦＬＴ２を生成する。さらに、情報処理装置１は、例えば、グループＣに含まれる項目に対して適用するフィルタとしてフィルタＦＬＴ３を生成する。具体的に、情報処理装置１は、例えば、情報格納領域１３０に予め記憶された設定情報１３３を参照することによって、各フィルタの生成を行う。
【００６０】
続いて、情報処理装置１は、図１３に示すように、フィルタＦＬＴ１ａ、フィルタＦＬＴ１ｂ、フィルタＦＬＴ２及びフィルタＦＬＴ３のそれぞれに対して各項目の値を入力した場合に出力される値を、ニューラルネットワークＮＮ１の入力ノードＮＤ１、入力ノードＮＤ２、入力ノードＮＤ３及び入力ノードＮＤ４のそれぞれに対する入力値として生成する（Ｓ３）。
【００６１】
その後、情報処理装置１は、入力ノードＮＤ１、入力ノードＮＤ２、入力ノードＮＤ３及び入力ノードＮＤ４に対して、生成した入力値をそれぞれ入力する。そして、情報処理装置１は、入力値の入力に伴ってニューラルネットワークから出力された値と、情報格納領域１３０に記憶された訓練データ（図示しない）とを比較することによる機械学習を行う。
【００６２】
すなわち、情報処理装置１は、インスタンスやタクソノミに含まれる項目を、所定の関連性を有する項目（例えば、親項目が同一である項目）からなるグループ毎に分類する。そして、情報処理装置１は、分類されたグループに含まれる項目に対応付けられた値毎に、必要なフィルタを適用することによる積和演算等を行うことによって、ニューラルネットワークに対する入力値を生成する。
【００６３】
これにより、情報処理装置１は、ニューラルネットワークの入力値を生成する際に、互いに関連性を有しない項目に対応付けられた値（例えば、図１３における「商品」及び「固定資産」のそれぞれに対応付けられた値）について積和演算等が行われることを防止することが可能になる。そのため、情報処理装置１は、ニューラルネットワークに対して適切な入力値を入力することが可能になり、情報分析を行うために有効なニューラルネットワークの構築を行うことが可能になる。
【００６４】
［第１の実施の形態の詳細］
次に、第１の実施の形態の詳細について説明する。図１４から図１７は、第１の実施の形態における情報生成処理の詳細を説明するフローチャートである。また、図１５から図３０は、第１の実施の形態における情報生成処理の詳細を説明する図である。図１５から図３０を参照しながら図１４から図１７の情報生成処理の詳細について説明する。なお、以下、「項目名」と「ラベル」とを纏めた情報を「項目名（ラベル）」として表記する。具体的に、例えば、「Ｓａｌｅｓ」と「Ｓａｌｅｓ」のラベルである「売上」とを纏めて「Ｓａｌｅｓ（売上）」とも表記する。
【００６５】
［第１文書情報から入力値を生成する場合の処理］
初めに、図２等で説明した第１文書情報１３１ａに含まれる情報からニューラルネットワークの入力値を生成する場合の情報生成処理について説明を行う。
【００６６】
情報処理装置１の情報受付部１１１は、図１４に示すように、情報生成タイミングまで待機する（Ｓ１１のＮＯ）。情報生成タイミングは、例えば、操作端末３を介して情報生成処理を行う旨の入力が行われたタイミングであってよい。
【００６７】
そして、情報生成タイミングになった場合（Ｓ１１のＹＥＳ）、情報受付部１１１は、情報格納領域１３０に記憶された第１文書情報１３１ａを取得する（Ｓ１２）。
【００６８】
続いて、情報受付部１１１は、Ｓ１２の処理で取得した第１文書情報１３１ａから、第１項目情報１３４ａ及び第１タクソノミ情報１３５ａを生成する（Ｓ１３）。そして、情報受付部１１１は、生成した第１項目情報１３４ａ及び第１タクソノミ情報１３５ａを情報格納領域１３０に記憶する。以下、第１項目情報１３４ａ及び第１タクソノミ情報１３５ａの具体例について説明を行う。
【００６９】
［第１項目情報の具体例］
初めに、第１項目情報１３４ａの具体例について説明を行う。図１８は、第１項目情報１３４ａの具体例を説明する図である。
【００７０】
図１８に示す第１項目情報１３４ａは、第１項目情報１３４ａに含まれる各情報を識別する「項番」と、項目名が設定される「項目名」と、「項目名」に設定された項目名を有する項目が参照するコンテキストに対応するコンテキストＩＤが設定される「コンテキストＩＤ」と、「項目名」に設定された項目名を有する項目に対応する項目値が設定される「項目値」とを有する。
【００７１】
具体的に、図４で説明したインスタンスには、コンテキストＩＤが「Ｃ１」であるコンテキストを参照する項目である「Ｓａｌｅｓ」の項目値が「２００」であることを示す情報が含まれている。そのため、情報受付部１１１は、図１８に示すように、「項番」が「１」である情報の「項目名」として「Ｓａｌｅｓ」を設定し、「コンテキストＩＤ」として「Ｃ１」を設定し、「項目値」として「２００」を設定する。図１８に含まれる他の情報については説明を省略する。
【００７２】
［第１タクソノミ情報の具体例］
次に、第１タクソノミ情報１３５ａの具体例について説明を行う。図１９は、第１タクソノミ情報１３５ａの具体例を説明する図である。
【００７３】
図１９に示す第１タクソノミ情報１３５ａは、第１タクソノミ情報１３５ａに含まれる各情報を識別する「項番」と、項目名が設定される「項目名」とを有する。また、図１９に示す第１タクソノミ情報１３５ａは、表示リンクベースに含まれる情報のうち、「項目名」に設定された項目名を有する項目の親項目に対応する項目名が設定される「表示リンク親」と、ラベルリンクベースに含まれる情報のうち、「項目名」に設定された項目名を有する項目のラベルが設定される「ラベル」とを有する。さらに、図１９に示す第１タクソノミ情報１３５ａは、スキーマに含まれる情報のうち、「項目名」に設定された項目名を有する項目の定義内容が設定される「定義内容」を有する。なお、第１文書情報１３１ａを構成するタクソノミに他のリンクベース（例えば、計算リンクベースや参照リンクベース等）が含まれている場合、情報受付部１１１は、他のリンクベースに含まれる情報を第１タクソノミ情報１３５ａに含めるものであってよい。
【００７４】
具体的に、図６（Ａ）で説明したスキーマには、「Ｓａｌｅｓ」を金額型の項目として定義する情報が含まれており、図６（Ｃ）で説明したラベルリンクベースには、「Ｓａｌｅｓ」に対応するラベルが「売上高」であることを示す情報が含まれている。そのため、情報受付部１１１は、図１９に示すように、「項番」が「１」である情報の「項目名」として「Ｓａｌｅｓ」を設定し、「ラベル」として「売上高」を設定し、「定義内容」として「金額型」を設定する。そして、情報受付部１１１は、図１９に示すように、「項番」が「１」である情報の「表示リンク親」として、情報が設定されていないことを示す「−」を設定する。
【００７５】
また、図６（Ａ）で説明したスキーマには、「ＳａｌｅｓＤｏｍ」を金額型の項目として定義する情報が含まれており、図６（Ｂ）で説明した表示リンクベースには、「Ｓａｌｅｓ」が「ＳａｌｅｓＤｏｍ」の親項目であることを示す情報が含まれており、図６（Ｃ）で説明したラベルリンクベースには、「ＳａｌｅｓＤｏｍ」に対応するラベルが「国内」であることを示す情報が含まれている。そのため、情報受付部１１１は、図１９に示すように、「項番」が「２」である情報の「項目名」として「ＳａｌｅｓＤｏｍ」を設定し、「表示リンク親」として「Ｓａｌｅｓ」を設定し、「ラベル」として「国内」を設定し、「定義内容」として「金額型」を設定する。図１９に含まれる他の情報については説明を省略する。
【００７６】
図１４に戻り、情報処理装置１のＮＮ構築部１１２は、任意の構造のニューラルネットワークが構築済であるか否かを判定する（Ｓ１４）。
【００７７】
その結果、ニューラルネットワークが構築されていないと判定した場合（Ｓ１４のＮＯ）、ＮＮ構築部１１２は、任意の構造のニューラルネットワークを構築する（Ｓ１５）。具体的に、ＮＮ構築部１１２は、例えば、情報格納領域１３０に予め記憶された特定のタクソノミ（以下、ベースタクソノミとも呼ぶ）を参照し、ベースタクソノミの構造に対応するニューラルネットワークの構築を行うものであってよい。また、ＮＮ構築部１１２は、例えば、情報格納領域１３０に予め記憶された複数のタクソノミを参照し、複数のタクソノミに共通して含まれる情報に基づいてニューラルネットワークの構築を行うものであってよい。
【００７８】
続いて、ＮＮ構築部１１２は、Ｓ１５の処理においてニューラルネットワークが構築されたことに応じて、Ｓ１５の処理で構築したニューラルネットワークの構造を示すＮＮ情報１３２を生成する（Ｓ１６）。そして、ＮＮ構築部１１２は、生成したＮＮ情報１３２を情報格納領域１３０に記憶する。
【００７９】
一方、ニューラルネットワークが構築されていると判定した場合（Ｓ１４のＹＥＳ）、ＮＮ構築部１１２は、Ｓ１５及びＳ１６の処理を行わない。以下、ＮＮ情報１３２の具体例について説明を行う。
【００８０】
［ＮＮ情報の具体例］
図２０は、ＮＮ情報１３２の具体例を説明する図である。
【００８１】
図２０に示すＮＮ情報１３２は、ＮＮ情報１３２に含まれる各情報を識別する「項番」と、各ニューラルネットワークを識別する「ＩＤ」と、各ニューラルネットワークの構築時に参照されるベースタクソノミを識別する「ベースタクソノミ」と、各ニューラルネットワークの構成を示す情報が設定される「構成情報」とを項目として有している。
【００８２】
具体的に、図２０に示すＮＮ情報１３２において、「項番」が「１」である情報には、「ＩＤ」として「ＮＮ１０」が設定され、「ベースタクソノミ」として「タクソノミＡ０１」が設定されている。また、図２０に示すＮＮ情報１３２において、「項番」が「１」である情報には、「構成情報」として、「ＩＤ」が「ＮＮ１０」であるニューラルネットワークの入力ノード、中間ノード及び出力ノードの数（それぞれ「３」、「４」及び「３」）や各ノード間の重みを示す値が設定されている。
【００８３】
図１５に戻り、情報処理装置１のグループ分類部１１３は、情報格納領域１３０に記憶された第１項目情報１３４ａ及び第１タクソノミ情報１３５ａを参照し、階層構造における階層が上位の項目から順に親項目を１つ特定する（Ｓ２１）。
【００８４】
具体的に、図１９で説明した第１タクソノミ情報１３５ａにおいて、「項目名」が「ＳａｌｅｓＤｏｍ」である情報（「項番」が「２」である情報）の「表示リンク親」には、「Ｓａｌｅｓ」が設定されている。また、図１９で説明した第１タクソノミ情報１３５ａにおいて、「項目名」が「ＳａｌｅｓＵＳ」である情報（「項番」が「３」である情報）の「表示リンク親」には、「Ｓａｌｅｓ」が設定されている。そのため、グループ分類部１１３は、Ｓ２１の処理において、図１８で説明した第１項目情報１３４ａの「項目名」に設定された情報のうち、「Ｓａｌｅｓ」を親項目として特定する。
【００８５】
続いて、グループ分類部１１３は、Ｓ２１の処理において親項目が特定されたか否かを判定する（Ｓ２２）。
【００８６】
そして、Ｓ２１の処理において親項目が特定されたと判定した場合（Ｓ２２のＹＥＳ）、グループ分類部１１３は、Ｓ２１の処理で特定した親項目がＳ１５の処理で構築したニューラルネットワークと未接続であるか否かを判定する（Ｓ２３）。
【００８７】
その結果、Ｓ２１の処理で特定した親項目がＳ１５の処理で構築したニューラルネットワークと未接続であると判定した場合（Ｓ２３のＹＥＳ）、情報処理装置１の入力値生成部１１４は、情報格納領域１３０に記憶された設定情報１３３を参照し、Ｓ２１の処理で特定した項目の子項目に対するフィルタを生成する（Ｓ２４）。以下、設定情報１３３の具体例について説明を行う。
【００８８】
［設定情報の具体例］
図２１は、設定情報の具体例を説明する図である。
【００８９】
図２１に示す設定情報１３３は、設定情報１３３に含まれる各情報を識別する「項番」と、各情報の名称が設定される「名称」と、各情報の値が設定される「値」とを有する。
【００９０】
具体的に、図２１に示す設定情報１３３において、「項番」が「１」である情報には、「名称」として「生成フィルタ」が設定されている。また、図２１に示す設定情報１３３において、「項番」が「１」である情報には、「値」として、固定フィルタ及び学習フィルタを１つずつ生成することを示す「固定フィルタ（１）、学習フィルタ（１）」が設定されている。
【００９１】
そのため、入力値生成部１１４は、例えば、Ｓ２１の処理において特定した親項目が「Ｓａｌｅｓ」である場合であって、「Ｓａｌｅｓ」がニューラルネットワークと未接続である場合、情報格納領域１３０に記憶された設定情報１３３を参照し、「Ｓａｌｅｓ」の子項目である「ＳａｌｅｓＤｏｍ」及び「ＳａｌｅｓＵＳ」のそれぞれに対する固定フィルタ及び学習フィルタを生成する（Ｓ２２のＹＥＳ、Ｓ２３のＹＥＳ、Ｓ２４）。以下、フィルタに用いられる式の具体例について説明を行う。
【００９２】
［フィルタに用いられる式の具体例（１）］
入力値生成部１１４は、例えば、以下の式１から式４のいずれかに従った演算を行う固定フィルタを生成する。具体的に、以下の式１は、「Ｓａｌｅｓ」の子項目の値の合計を出力値として算出する式であり、以下の式２は、「Ｓａｌｅｓ」の子項目の値の合計に対する「ＳａｌｅｓＤｏｍ」の値の割合を出力値として算出する式である。また、以下の式３は、「Ｓａｌｅｓ」の子項目の値の平均を出力値として算出する式であり、以下の式４は、「Ｓａｌｅｓ」の子項目の値の分散を出力値として算出する式である。
【００９３】
出力値  ＝  ＳａｌｅｓＤｏｍ＋ＳａｌｅｓＵＳ      ・・・（式１）
出力値  ＝  ＳａｌｅｓＤｏｍ×１００÷（ＳａｌｅｓＤｏｍ＋ＳａｌｅｓＵＳ）      ・・・（式２）
出力値  ＝  （ＳａｌｅｓＤｏｍ＋ＳａｌｅｓＵＳ）／２      ・・・（式３）
出力値  ＝  （（ＳａｌｅｓＤｏｍ−（ＳａｌｅｓＤｏｍ＋ＳａｌｅｓＵＳ）／２））の２乗＋（ＳａｌｅｓＵＳ−（ＳａｌｅｓＤｏｍ＋ＳａｌｅｓＵＳ）／２））の２乗）／２      ・・・（式４）
すなわち、入力値生成部１１４は、Ｓ２４の処理において、上記の式１から式４のように、Ｓ２１の処理で特定した親項目に対応する子項目の内容を網羅的に反映させることが可能であって、ニューラルネットワークの入力ノードの数と同じ数の入力値を生成することが可能な式を用いる。
【００９４】
これにより、情報処理装置１は、Ｓ１２の処理で取得した第１文書情報１３１ａに含まれるインスタンスやタクソノミの内容（例えば、インスタンスに含まれる項目の数や各項目の階層構造）に依らずに、Ｓ１２の処理で取得した第１文書情報１３１ａに含まれるインスタンスやタクソノミの内容を網羅的に反映させた形で、ニューラルネットワークの入力ノードの数と同じ数の入力値を生成することが可能になる。
【００９５】
また、入力値生成部１１４は、例えば、以下の式５に従った演算を行う学習フィルタを生成する。
【００９６】
出力値  ＝  Ｗ１１＊ＳａｌｅｓＤｏｍ＋Ｗ１２＊ＳａｌｅｓＵＳ      ・・・（式５）
ここで、上記の式５は、例えば、「Ｓａｌｅｓ」の子項目のうちの２つの項目の値を用いる式である。そのため、例えば、「Ｓａｌｅｓ」の子項目の数が３以上である場合、入力生成部１１４は、「Ｓａｌｅｓ」の子項目に対してプーリングを行うものであってよい。
【００９７】
すなわち、入力生成部１１４は、例えば、「Ｓａｌｅｓ」の子項目のうち、出力値を最大になる２つの子項目の値を用いた場合の出力値（ニューラルネットワークに対する入力値）を生成するものであってもよい。具体的に、入力値生成部１１４は、例えば、図６（Ｂ）で説明した表示リンクベースに隣接して含まれている２つの子項目の組合せのうち、出力値を最大になる組合せに対応する値を用いた場合の出力値を生成するものであってもよい。
【００９８】
また、入力生成部１１４は、この場合、例えば、「Ｓａｌｅｓ」の子項目のうちの２つの子項目の値を用いた場合の出力値を、２つの子項目の組合せごとに生成し、さらに、生成した各出力値の平均値を生成するものであってもよい。具体的に、入力値生成部１１４は、例えば、図６（Ｂ）で説明した表示リンクベースに隣接して含まれている２つの子項目の組合せごとに、各組合せに対応する値を用いた場合の出力値を生成し、生成した各出力値の平均値を生成するものであってもよい。
【００９９】
これにより、情報処理装置１は、固定フィルタの場合と同様に、Ｓ１２の処理で取得した第１文書情報１３１ａに含まれるインスタンスやタクソノミの内容（構成）に依らず、ニューラルネットワークに対する入力値を生成することが可能になる。
【０１００】
図１５に戻り、入力値生成部１１４は、Ｓ２４の処理で生成したフィルタに関する情報を反映させたフィルタ情報１３６を生成する（Ｓ２５）。以下、フィルタ情報１３６の具体例について説明を行う。
【０１０１】
［フィルタ情報の具体例］
図２２、図２５及び図３０は、フィルタ情報１３６の具体例を説明する図である。
【０１０２】
図２２等に示すフィルタ情報１３６は、フィルタ情報１３６に含まれる各情報を識別する「項番」と、同じ項目に対して適用されるフィルタを含むフィルタ群を識別する「ＩＤ」と、ニューラルネットワークを識別する「ＮＮ」を有する。また、図２２等に示すフィルタ情報１３６は、各フィルタを示す情報が設定される「構成情報」と、各フィルタの接続状況を示す情報が設定される「接続情報」を有する。
【０１０３】
具体的に、図２２に示すフィルタ情報１３６において、「項番」が「１」である情報には、「ＩＤ」として、フィルタＦＬＴ１１ａ及びフィルタＦＬＴ１２ｂを含むフィルタ群を識別する「ＳＥＴ１」が設定され、「ＮＮ」として、図２３に示すように、フィルタＦＬＴ１１ａ及びフィルタＦＬＴ１２ｂが接続するニューラルネットワークＮＮ１０を識別する「ＮＮ１０」が設定される。
【０１０４】
また、図２２に示すフィルタ情報１３６において、「項番」が「１」である情報には、「構成情報」として、図２３に示すように、固定フィルタであるフィルタＦＬＴ１１ａが生成されていることを示す「ＦＬＴ１１ａ（固定）」と、学習フィルタであるフィルタＦＬＴ１１ｂが生成されていることを示す「ＦＬＴ１１ｂ（学習)」とが設定される。
【０１０５】
さらに、図２２に示すフィルタ情報１３６において、「項番」が「１」である情報には、「構成情報」として、図２３に示すように、「Ｓａｌｅｓ」の子項目とフィルタＦＬＴ１１ａの入力とが接続していることを示す「Ｓａｌｅｓの子項目−ＦＬＴ１１ａ入力」と、「Ｓａｌｅｓ」の子項目とフィルタＦＬＴ１１ｂの入力とが接続していることを示す「Ｓａｌｅｓの子項目−ＦＬＴ１１ｂ入力」とが設定される。
【０１０６】
これにより、情報処理装置１は、ニューラルネットワークの入力値を生成する際に、互いに関連性を持たない各項目（同じ親項目に対応する各子項目）に対応付けられた値が同じフィルタに入力されることを防止することが可能になる。そのため、情報処理装置１は、ニューラルネットワークに対して適切な値を入力することが可能になり、情報分析を行うために有効なニューラルネットワークの構築を行うことが可能になる。
【０１０７】
図１６に戻り、入力値生成部１１４は、Ｓ１５の処理で構築したニューラルネットワークに未接続の入力ノードが存在するか否かを判定する（Ｓ３１）。
【０１０８】
その結果、未接続の入力ノードが存在すると判定した場合（Ｓ３２のＹＥＳ）、入力値生成部１１４は、Ｓ３１の処理で存在すると判定した未接続の入力ノードに対して、Ｓ２１の処理で特定した親項目と、Ｓ２４の処理で生成したフィルタの出力とを接続する。そして、入力値生成部１１４は、情報格納領域１３０に記憶されたフィルタ情報１３６に対して、接続に関する情報を反映させる（Ｓ３３）。その後、入力値生成部１１４は、Ｓ２１以降の処理を再度行う。
【０１０９】
具体的に、例えば、図２３に示すニューラルネットワークＮＮ１０における入力ノードＮＤ１１、１２及び１３は、全て未接続の入力ノードである。そのため、入力値生成部１１４は、この場合、図２４に示すように、例えば、Ｓ２１の処理で特定した親項目である「Ｓａｌｅｓ（売上高）」と、ニューラルネットワークＮＮ１０の入力ノードＮＤ１１とを接続する。また、入力値生成部１１４は、例えば、Ｓ２４の処理で生成したフィルタＦＬＴ１１ａ及びフィルタＦＬＴ１１ｂと、ニューラルネットワークＮＮ１０の入力ノードＮＤ１２及び入力ノードＮＤ１３とをそれぞれ接続する。
【０１１０】
そして、入力値生成部１１４は、この場合、図２５に示すように、「ＩＤ」が「ＳＥＴ１」である情報（「項番」が「１」である情報）の「接続情報」に、「Ｓａｌｅｓ」と入力ノードＮＤ１１とが接続されていることを示す「Ｓａｌｅｓ−ＮＤ１１」を設定（追加）する。そして、入力値生成部１１４は、「ＩＤ」が「ＳＥＴ１」である情報の「接続情報」に、フィルタＦＬＴ１１ａの出力と入力ノードＮＤ１２とが接続されていることを示す「ＦＬＴ１１ａ出力−ＮＤ１２」と、フィルタＦＬＴ１１ｂの出力と入力ノードＮＤ１３とが接続されていることを示す「ＦＬＴ１１ｂ出力−ＮＤ１３」とを設定（追加）する。
【０１１１】
なお、Ｓ３１の処理で存在すると判定した未接続の入力ノードの数が、Ｓ２１の処理で特定した親項目及びＳ２４の処理で生成したフィルタの出力の数よりも少ない場合、入力値生成部１１４は、Ｓ２１の処理で特定した親項目及びＳ２４の処理で生成したフィルタの出力のうちの一部を入力ノードと接続させるものであってよい。
【０１１２】
一方、Ｓ２２の処理において、Ｓ２１の処理において親項目が特定されなかったと判定した場合（Ｓ２２のＮＯ）、入力値生成部１１４は、図１７に示すように、情報格納領域１３０に記憶された項目情報１３４及びフィルタ情報１３６を参照し、各項目の値を各項目に対応するフィルタに入力する（Ｓ４１）。
【０１１３】
そして、入力値生成部１１４は、Ｓ４１の処理で値を入力したことに伴う各フィルタの出力を、Ｓ１５の処理で構築したニューラルネットワークに入力する（Ｓ４２）。
【０１１４】
続いて、情報処理装置１の機械学習実行部１１５は、情報格納領域１３０に記憶された訓練データ（図示しない）のうち、Ｓ１２の処理で取得した第１文書情報１３１ａに対応する訓練データと、情報格納領域１３０からニューラルネットワークから出力された値と比較することによる機械学習を行う（Ｓ４３）。具体的に、機械学習実行部１１５は、例えば、Ｓ１２の処理で取得した第１文書情報１３１ａに対応する訓練データのうち、ニューラルネットワークから出力される値に対応する訓練データ（以下、教師データとも呼ぶ）と、ニューラルネットワークから実際に出力された値とを比較し、誤差逆伝番法による機械学習を行うものであってよい。
【０１１５】
なお、機械学習実行部１１５は、例えば、Ｓ４１の処理においてニューラルネットワークに入力された値と、ニューラルネットワークから実際に出力された値とを比較することによる機械学習（すなわち、教師データを用いない機械学習）を行うものであってよい。
【０１１６】
その後、機械学習実行部１１５は、Ｓ４３の処理で行われた機械学習によって更新されたニューラルネットワークの重みに対応する値を、情報格納領域１３０に記憶されたＮＮ情報１３２に反映させる（Ｓ４４）。また、機械学習実行部１１５は、Ｓ４３の処理で行われた機械学習によって更新されたフィルタの重みに対応する情報を、情報格納領域１３０に記憶されたフィルタ情報１３６に反映させる（Ｓ４５）。そして、情報処理装置１は、情報生成処理を終了する。
【０１１７】
具体的に、機械学習実行部１１５は、例えば、図２０で説明したＮＮ情報１３２の「構成情報」に設定された情報のうち、ニューラルネットワークの重みに対応する情報の更新を行う。また、機械学習実行部１１５は、例えば、図２２で説明したフィルタ情報１３６の「構成情報」に設定された情報のうち、フィルタの重みに対応する情報の更新を行う。
【０１１８】
［第２文書情報から入力値を生成する場合の処理］
次に、図３等で説明した第２文書情報１３１ｂに含まれる情報からニューラルネットワークの入力値を生成する場合の情報生成処理について説明を行う。なお、以下、第１文書情報１３１ａに含まれる情報からニューラルネットワークの入力値を生成する場合の情報生成処理が既に行われているものとして説明を行う。
【０１１９】
情報受付部１１１は、図１４に示すように、情報生成タイミングまで待機する（Ｓ１１のＮＯ）。
【０１２０】
そして、情報生成タイミングになった場合（Ｓ１１のＹＥＳ）、情報受付部１１１は、情報格納領域１３０に記憶された第２文書情報１３１ｂを取得する（Ｓ１２）。
【０１２１】
続いて、情報受付部１１１は、Ｓ１２の処理で取得した第２文書情報１３１ｂから、第２項目情報１３４ｂ及び第２タクソノミ情報１３５ｂを生成する（Ｓ１３）。そして、情報受付部１１１は、生成した第２項目情報１３４ｂ及び第２タクソノミ情報１３５ｂを情報格納領域１３０に記憶する。以下、第２項目情報１３４ｂ及び第２タクソノミ情報１３５ｂの具体例について説明を行う。
【０１２２】
［第２項目情報の具体例］
初めに、第２項目情報１３４ｂの具体例について説明を行う。図２６は、第２項目情報１３４ｂの具体例を説明する図である。
【０１２３】
図２６に示す第２項目情報１３４ｂは、第２項目情報１３４ｂに含まれる各情報を識別する「項番」と、項目名が設定される「項目名」と、「項目名」に設定された項目名を有する項目が参照するコンテキストに対応するコンテキストＩＤが設定される「コンテキストＩＤ」と、「項目名」に設定された項目名を有する項目に対応する項目値が設定される「項目値」とを有する。
【０１２４】
具体的に、図５で説明したインスタンスには、コンテキストＩＤが「Ｃ１」であるコンテキストを参照する項目である「Ｓａｌｅｓ」の項目値が「３５」であることを示す情報が含まれている。そのため、情報受付部１１１は、図２６に示すように、「項番」が「１」である情報の「項目名」として「Ｓａｌｅｓ」を設定し、「コンテキストＩＤ」として「Ｃ１」を設定し、「項目値」として「３５」を設定する。図２６に含まれる他の情報については説明を省略する。
【０１２５】
［第２タクソノミ情報の具体例］
次に、第２タクソノミ情報１３５ｂの具体例について説明を行う。図２７は、第２タクソノミ情報１３５ｂの具体例を説明する図である。
【０１２６】
図２７に示す第２タクソノミ情報１３５ｂは、第２タクソノミ情報１３５ｂに含まれる各情報を識別する「項番」と、項目名が設定される「項目名」とを有する。また、図２７に示す第２タクソノミ情報１３５ｂは、表示リンクベースに含まれる情報のうち、「項目名」に設定された項目名を有する項目の親項目に対応する項目名が設定される「表示リンク親」と、ラベルリンクベースに含まれる情報のうち、「項目名」に設定された項目名を有する項目のラベルが設定される「ラベル」とを有する。さらに、図２７に示す第２タクソノミ情報１３５ｂは、スキーマに含まれる情報のうち、「項目名」に設定された項目名を有する項目の定義内容が設定される「定義内容」を有する。なお、第２文書情報１３１ｂを構成するタクソノミに他のリンクベース（例えば、計算リンクベースや参照リンクベース等）が含まれている場合、情報受付部１１１は、他のリンクベースに含まれる情報を第２タクソノミ情報１３５ｂに含めるものであってよい。
【０１２７】
具体的に、図７（Ａ）で説明したスキーマには、「Ｓａｌｅｓ」を金額型の項目として定義する情報が含まれており、図７（Ｃ）で説明したラベルリンクベースには、「Ｓａｌｅｓ」に対応するラベルが「売上高」であることを示す情報が含まれている。そのため、情報受付部１１１は、図２７に示すように、「項番」が「１」である情報の「項目名」として「Ｓａｌｅｓ」を設定し、「ラベル」として「売上高」を設定し、「定義内容」として「金額型」を設定する。そして、情報受付部１１１は、図２７に示すように、「項番」が「１」である情報の「表示リンク親」として、情報が設定されていないことを示す「−」を設定する。
【０１２８】
また、図７（Ａ）で説明したスキーマには、「ＳａｌｅｓＤｏｍＥ」を金額型の項目として定義する情報が含まれており、図７（Ｂ）で説明した表示リンクベースには、「ＳａｌｅｓＤｏｍ」が「ＳａｌｅｓＤｏｍＥ」の親項目であることを示す情報が含まれており、図７（Ｃ）で説明したラベルリンクベースには、「ＳａｌｅｓＤｏｍＥ」に対応するラベルが「東日本」であることを示す情報が含まれている。そのため、情報受付部１１１は、図２７に示すように、「項番」が「３」である情報の「項目名」として「ＳａｌｅｓＤｏｍＥ」を設定し、「表示リンク親」として「ＳａｌｅｓＤｏｍ」を設定し、「ラベル」として「東日本」を設定し、「定義内容」として「金額型」を設定する。図２７に含まれる他の情報については説明を省略する。
【０１２９】
図１３に戻り、ＮＮ構築部１１２は、任意の構造のニューラルネットワークが構築済であると判定する（Ｓ１４のＹＥＳ）。
【０１３０】
そして、グループ分類部１１３は、情報格納領域１３０に記憶された第２項目情報１３４ｂ及び第２タクソノミ情報１３５ｂを参照し、階層構造における階層が上位の項目から順に親項目を１つ特定する（Ｓ２１）。
【０１３１】
具体的に、図２７で説明した第２タクソノミ情報１３５ｂにおいて、「項目名」が「ＳａｌｅｓＤｏｍ」である情報（「項番」が「２」である情報）の「表示リンク親」には、「Ｓａｌｅｓ」が設定されている。また、図２７で説明した第２タクソノミ情報１３５ｂにおいて、「項目名」が「ＳａｌｅｓＵＳ」である情報（「項番」が「５」である情報）の「表示リンク親」には、「Ｓａｌｅｓ」が設定されている。さらに、図２７で説明した第２タクソノミ情報１３５ｂにおいて、「項目名」が「ＳａｌｅｓＥＰ」である情報（「項番」が「６」である情報）の「表示リンク親」には、「Ｓａｌｅｓ」が設定されている。そのため、グループ分類部１１３は、Ｓ２１の処理において、図２６で説明した第２項目情報１３４ｂの「項目名」に設定された情報のうち、「Ｓａｌｅｓ」を親項目として特定する。
【０１３２】
その後、グループ分類部１１３は、Ｓ２１の処理において親項目が特定されたものと判定する（Ｓ２２のＹＥＳ）。
【０１３３】
そして、図２４に示す例では、「Ｓａｌｅｓ（売上高）」とニューラルネットワークＮＮ１０とが接続している。そのため、グループ分類部１１３は、例えば、Ｓ２１の処理で特定された親項目が「Ｓａｌｅｓ」である場合、Ｓ２１の処理で特定された親項目がＳ１５の処理で構築したニューラルネットワークと接続していると判定する（Ｓ２３のＮＯ）。したがって、入力値生成部１１４は、Ｓ２１以降の処理を再度行う。
【０１３４】
具体的に、図２７で説明した第２タクソノミ情報１３５ｂにおいて、「項目名」が「ＳａｌｅｓＤｏｍＥ」である情報（「項番」が「３」である情報）の「表示リンク親」には、「ＳａｌｅｓＤｏｍ」が設定されている。また、図２７で説明した第２タクソノミ情報１３５ｂにおいて、「項目名」が「ＳａｌｅｓＤｏｍＷ」である情報（「項番」が「４」である情報）の「表示リンク親」には、「ＳａｌｅｓＤｏｍ」が設定されている。そのため、グループ分類部１１３は、Ｓ２１の処理において、図２６で説明した第２項目情報１３４ｂの「項目名」に設定された情報のうち、「ＳａｌｅｓＤｏｍ」を親項目として特定する。
【０１３５】
その後、グループ分類部１１３は、Ｓ２１の処理において親項目が特定されたものと判定する（Ｓ２２のＹＥＳ）。
【０１３６】
そして、図２４に示す例では、「ＳａｌｅｓＤｏｍＥ（東日本）」及び「ＳａｌｅｓＤｏｍＷ（西日本）」がニューラルネットワークＮＮ１０と接続していない。そのため、グループ分類部１１３は、例えば、Ｓ２１の処理で特定された親項目が「ＳａｌｅｓＤｏｍ」である場合、Ｓ２１の処理で特定された親項目がＳ１５の処理で構築したニューラルネットワークＮＮ１０と接続していないと判定する（Ｓ２３のＹＥＳ）。そのため、入力値生成部１１４は、Ｓ２１以降の処理を再度行う。
【０１３７】
そして、入力値生成部１１４は、情報格納領域１３０に記憶された設定情報１３３を参照し、Ｓ２１の処理で特定した項目の子項目に対するフィルタを生成する（Ｓ２４）。
【０１３８】
具体的に、Ｓ２１の処理において特定した親項目が「ＳａｌｅｓＤｏｍ」である場合、入力値生成部１１４は、図２８に示すように、「ＳａｌｅｓＤｏｍ（国内）」の子項目である「ＳａｌｅｓＤｏｍＥ（東日本）」及び「ＳａｌｅｓＤｏｍＷ（西日本）」のそれぞれに対する固定フィルタ及び学習フィルタ（フィルタＦＬＴ１２ａ及びフィルタＦＬＴ１２ｂ）を生成する。
【０１３９】
その後、入力値生成部１１４は、Ｓ２４の処理で生成したフィルタに関する情報を反映させたフィルタ情報１３６を生成する（Ｓ２５）。
【０１４０】
続いて、入力値生成部１１４は、Ｓ１５の処理で構築したニューラルネットワークに未接続の入力ノードが存在するか否かを判定する（Ｓ３１）。
【０１４１】
具体的に、例えば、図２９に示すニューラルネットワークＮＮ１０における入力ノードＮＤ１１、１２及び１３は、全て接続済の入力ノードである（Ｓ３２のＮＯ）。そのため、入力値生成部１１４は、Ｓ３４以降の処理を行う。
【０１４２】
そして、入力値生成部１１４は、Ｓ２１の処理で特定した親項目の各フィルタの出力と、Ｓ２４の処理で生成した各フィルタの出力とを加重平均するフィルタ（以下、加重平均フィルタとも呼ぶ）をそれぞれ生成し、Ｓ２１の処理で特定した親項目の各フィルタとニューラルネットワークとの間に挿入する（Ｓ３４）。
【０１４３】
具体的に、入力値生成部１１４は、図２９に示すように、例えば、Ｓ２１の処理で特定した親項目のフィルタＦＬＴ１１ａの出力と、Ｓ２４の処理で生成したフィルタＦＬＴ１２ａの出力とを加重平均するフィルタＦＬＴ１３ａを生成する。また、入力値生成部１１４は、例えば、Ｓ２１の処理で特定した親項目のフィルタＦＬＴ１１ｂの出力と、Ｓ２４の処理で生成したフィルタＦＬＴ１２ｂの出力とを加重平均するフィルタＦＬＴ１３ｂを生成する。
【０１４４】
さらに、入力値生成部１１４は、情報格納領域１３０に記憶されたフィルタ情報１３６に対して、Ｓ３４で生成したフィルタに関する情報を反映させる（Ｓ３５）。その後、入力値生成部１１４は、Ｓ２１以降の処理を再度行う。
【０１４５】
具体的に、入力値生成部１１４は、図３０に示すように、例えば、「ＩＤ」が「ＳＥＴ１」である情報（「項番」が「１」である情報）の「構成情報」に、固定フィルタであるフィルタＦＬＴ１２ａ及び学習フィルタであるフィルタＦＬＴ１２ｂをそれぞれ示す「ＦＬＴ１２ａ（固定）」及び「ＦＬＴ１２ｂ（学習）」を設定する。また、入力値生成部１１４は、例えば、「ＩＤ」が「ＳＥＴ１」である情報の「接続情報」に、「ＳａｌｅｓＤｏｍ」の子項目とフィルタＦＬＴ１２ａの入力とが接続していることを示す「ＳａｌｅｓＤｏｍの子項目−ＦＬＴ１２ａ入力」が設定される。さらに、例えば、「ＩＤ」が「ＳＥＴ１」である情報の「接続情報」に、フィルタＦＬＴ１１ａの出力とフィルタＦＬＴ１２ａの出力とを加重平均するフィルタＦＬＴ１３ａと入力ノードＮＤ１２とが接続されていることを示す「ＦＬＴ１１ａ出力とＦＬＴ１２ａ出力の加重平均−ＮＤ１２」が設定される。図３０に含まれる他の情報の説明については省略する。以下、各加重平均フィルタに用いられる式の具体例について説明を行う。
【０１４６】
［フィルタに用いられる式の具体例（２）］
入力値生成部１１４は、例えば、以下の式６に従った演算を行う加重平均フィルタを生成する。以下、Ｓ２１の処理で特定した親項目が「ＳａｌｅｓＤｏｍ」であるものとして説明を行う。
【０１４７】
出力値  ＝  フィルタＦＬＴ１１ａの出力＊（ＳａｌｅｓＤｏｍの子項目の数−１）／ＳａｌｅｓＤｏｍの子項目の数＋フィルタＦＬＴ１２ａの出力＊１／ＳａｌｅｓＤｏｍの子項目の数      ・・・（式６）
これにより、情報処理装置１は、Ｓ２４の処理において生成されたフィルタの数がニューラルネットワークの入力ノードの数よりも多くなった場合であっても、Ｓ２４の処理において生成された全てのフィルタを網羅的に利用しながら、ニューラルネットワークの入力ノードの数と同じ数の入力値を生成することが可能になる。そのため、情報処理装置１は、Ｓ２４の処理において生成されるフィルタの数（Ｓ２１の処理において特定される親項目の数）に依らず、ニューラルネットワークの入力ノードの数と同じ数の入力値を生成することが可能になる。
【０１４８】
以上の実施の形態をまとめると、以下の付記のとおりである。
【０１４９】
（付記１）
文書を受け付けると、文書に含まれる複数の項目間の関係を示す情報を記憶する記憶部を参照して、受け付けた前記文書に含まれる複数の項目それぞれを複数のグループのいずれかに分類し、
前記複数のグループそれぞれごとに、各グループに分類された１以上の項目にそれぞれ対応付けられた値からニューラルネットワークへの入力値を生成する処理を実行する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。
【０１５０】
（付記２）
付記１において、
前記分類する処理では、同一の階層構造に含まれる１以上の項目を同じグループに分類する、
ことを特徴とする生成プログラム。
【０１５１】
（付記３）
付記２において、
前記生成する処理では、前記複数のグループそれぞれと前記ニューラルネットワークにおける１以上の入力それぞれとを対応付けて記憶する記憶部と、前記１以上の入力それぞれに対する入力値の生成に用いられる１以上のフィルタを記憶する記憶部とを参照し、前記複数のグループそれぞれごとに、各グループに対応する階層構造に含まれる１以上の項目のうち、同一の親項目に対応する１以上の子項目に対応付けられた値と、各グループに対応する前記１以上のフィルタのうち、前記１以上の子項目に対応付けられた値に対して用いられる特定のフィルタとから、各グループに対応する前記１以上の入力に対する前記入力値の生成を行う、
ことを特徴とする生成プログラム。
【０１５２】
（付記４）
付記３において、
前記生成する処理では、前記１以上の子項目のうちの所定数の項目にそれぞれ対応付けられた１以上の値と、前記特定のフィルタに含まれる１以上の重みとを積和演算した結果を前記入力値として生成する、
ことを特徴とする生成プログラム。
【０１５３】
（付記５）
付記４において、
前記所定数の項目は、前記階層構造において互いに隣接して含まれる複数の項目である、
ことを特徴とする生成プログラム。
【０１５４】
（付記６）
付記４において、
前記生成する処理では、
前記１以上の子項目の数が前記所定数よりも大きい場合、前記１以上の子項目から、互いに異なる前記所定数の項目の組合せを複数特定し、
複数特定した前記所定数の項目の組合せ毎に、各組合せに含まれる前記所定数の項目にそれぞれ対応付けられた１以上の値と、前記１以上の重みとを積和演算した結果を算出し、
算出した前記結果から前記入力値の生成を行う、
ことを特徴とする生成プログラム。
【０１５５】
（付記７）
付記６において、
前記生成する処理では、
算出した前記結果のうちの最大値または算出した前記結果の平均値を前記入力値として生成する、
ことを特徴とする生成プログラム。
【０１５６】
（付記８）
付記３において、
前記生成する処理では、
各グループに対応する階層構造に含まれる１以上の項目に前記親項目が複数存在する場合、複数存在した前記親項目のそれぞれについて前記入力値の生成を行い、
生成した前記入力値のそれぞれに対して加重平均を行う、
ことを特徴とする生成プログラム。
【０１５７】
（付記９）
付記３において、さらに、
生成した前記入力値と所定の出力値とを含む訓練データによって機械学習を行うことにより、前記１以上のフィルタに含まれる１以上の重みを更新する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする生成プログラム。
【０１５８】
（付記１０）
付記３において、
前記生成する処理では、前記１以上の子項目のうちの所定数の項目にそれぞれ対応付けられた１以上の値の総和を算出し、
算出した前記総和から、各グループに対応する前記１以上の入力に対する入力値の生成を行う、
ことを特徴とする生成プログラム。
【０１５９】
（付記１１）
文書を受け付けると、文書に含まれる複数の項目間の関係を示す情報を記憶する記憶部を参照して、受け付けた前記文書に含まれる複数の項目それぞれを複数のグループのいずれかに分類するグループ分類部と、
前記複数のグループそれぞれごとに、各グループに分類された１以上の項目にそれぞれ対応付けられた値からニューラルネットワークへの入力値を生成する処理を実行する入力値生成部と、を有する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【０１６０】
（付記１２）
付記１１において、
前記入力値生成部は、前記複数のグループそれぞれと前記ニューラルネットワークにおける１以上の入力それぞれとを対応付けて記憶する記憶部と、前記１以上の入力それぞれに対する入力値の生成に用いられる１以上のフィルタを記憶する記憶部とを参照し、前記複数のグループそれぞれごとに、各グループに対応する階層構造に含まれる１以上の項目のうち、同一の親項目に対応する１以上の子項目に対応付けられた値と、各グループに対応する前記１以上のフィルタのうち、前記１以上の子項目に対応付けられた値に対して用いられる特定のフィルタとから、各グループに対応する前記１以上の入力に対する前記入力値の生成を行う、
ことを特徴とする情報処理装置。
【０１６１】
（付記１３）
文書を受け付けると、文書に含まれる複数の項目間の関係を示す情報を記憶する記憶部を参照して、受け付けた前記文書に含まれる複数の項目それぞれを複数のグループのいずれかに分類し、
前記複数のグループそれぞれごとに、各グループに分類された１以上の項目にそれぞれ対応付けられた値からニューラルネットワークへの入力値を生成する処理を実行する、
ことを特徴とする生成方法。
【０１６２】
（付記１４）
付記１３において、
前記生成する工程では、前記複数のグループそれぞれと前記ニューラルネットワークにおける１以上の入力それぞれとを対応付けて記憶する記憶部と、前記１以上の入力それぞれに対する入力値の生成に用いられる１以上のフィルタを記憶する記憶部とを参照し、前記複数のグループそれぞれごとに、各グループに対応する階層構造に含まれる１以上の項目のうち、同一の親項目に対応する１以上の子項目に対応付けられた値と、各グループに対応する前記１以上のフィルタのうち、前記１以上の子項目に対応付けられた値に対して用いられる特定のフィルタとから、各グループに対応する前記１以上の入力に対する前記入力値の生成を行う、
ことを特徴とする生成方法。
【符号の説明】
【０１６３】
１：情報処理装置                  ３：操作端末
１３０：記憶部                    １３１：文書情報
１３２：ニューラルネットワーク    ＮＷ：ネットワーク
【図１】
2019105915.tif 000003
【図２】
2019105915.tif 000004
【図３】
2019105915.tif 000005
【図４】
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【図５】
2019105915.tif 000007
【図６】
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【図７】
2019105915.tif 000009
【図８】
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【図９】
2019105915.tif 000011
【図１０】
2019105915.tif 000012
【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】
2019105915.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
2019105915.tif 000021
【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
2019105915.tif 000024
【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
2019105915.tif 000029
【図２８】
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【図２９】
2019105915.tif 000031
【図３０】
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