JP2019164632A - 教示装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの求めている情報に関するデータを教示できる教示装置を提供する。【解決手段】実施形態に係る教示装置は、処理部を含む。前記処理部は、第１情報の一部を含む第１画面を表示させる。前記処理部は、前記第１画面において、前記第１情報に対する第１評価を受け付け可能である。前記処理部は、前記第１画面の表示から第１時間が経過する、又は、前記第１画面において前記第１評価を受け付けると、第２情報の一部を含む第２画面を表示させる。前記処理部は、前記第２画面において、前記第２情報に対する第２評価を受け付け可能である。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、教示装置に関する。

多くの情報に対する評価をより短時間で収集し、ユーザの求めている情報に関するデータを教示できる教示装置の開発が望まれている。

特開２０１７-５４１７６号公報

本発明の実施形態は、ユーザの求めている情報に関するデータを教示できる教示装置を提供する。

実施形態に係る教示装置は、処理部を含む。前記処理部は、第１情報の一部を含む第１画面を表示させる。前記処理部は、前記第１画面において、前記第１情報に対する第１評価を受け付け可能である。前記処理部は、前記第１画面の表示から第１時間が経過する、又は、前記第１画面において前記第１評価を受け付けると、第２情報の一部を含む第２画面を表示させる。前記処理部は、前記第２画面において、前記第２情報に対する第２評価を受け付け可能である。

図１は、第１実施形態に係る教示装置を例示する模式図である。 図２は、第１実施形態に係る教示装置の動作を例示するフローチャートである。 図３は、第１実施形態に係る教示装置の出力例を表す模式図である。 図４は、情報を例示する模式図である。 図５（ａ）及び図５（ｂ）は、第１実施形態に係る教示装置の出力例を表す模式図である。 図６（ａ）及び図６（ｂ）は、第１実施形態に係る教示装置の出力例を表す模式図である。 図７は、第２実施形態に係る教示装置を例示する模式図である。 図８は、第１実施形態に係る教示装置の出力例を表す模式図である。 図９は、第１実施形態に係る教示装置の出力例を表す模式図である。 図１０は、第２実施形態に係る教示装置の動作を例示するフローチャートである。 図１１は、実施形態に係る教示装置の構成を例示する模式図である。

以下に、本発明の各実施形態について図面を参照しつつ説明する。
本願明細書と各図において、既に説明したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る教示装置を例示する模式図である。
第１実施形態に係る教示装置１１０は、処理部１０を含む。図１に表した例では、教示装置１１０は、入力部２０及び表示部３０をさらに含む。

例えば、別の処理装置によって、多数の情報を記憶する第１記憶部４１から、複数の情報が抽出される。処理部１０には、この別の処理装置から、抽出された複数の情報が入力される。処理部１０は、複数の情報の一部を抽出し、それぞれの情報の要約を順次表示させる。処理部１０は、ある要約を表示させた後、その要約が不要であることを示す評価を受け付ける、又は、その要約の表示から所定時間が経過すると、別の要約を表示する。処理部１０は、これを繰り返すことで、複数の情報に対する評価を収集していく。

一例として、第１記憶部４１は、特許に関する文献（以下、特許文献という）を記憶したデータベースである。特許文献は、例えば、公開特許公報、特許掲載公報などを含む。第１記憶部４１は、さらに実用新案等に関する文献を記憶していても良い。
公開されている特許文献の数は、膨大である。ユーザは、データベースから、ある特定の技術が記載された特許文献を探すことがある。このとき、ユーザは、キーワード等の検索条件を指定して特許文献を検索する。指定した検索条件が適切では無い場合、ユーザが求めていない特許文献が多数抽出される。典型的には、検索結果には、ユーザにとって不要とすぐに判別できる特許文献が多く含まれている。一方で、検索条件を限定しすぎると、ユーザにとって必要な特許文献が抽出されない可能性が高くなる。従って、必要な特許文献の漏れを防ぐためには、緩やかに検索条件を設定し、抽出された多数の特許文献を全て確認する必要がある。この作業には、長い時間を要する。このため、ユーザにとって必要な特許文献を抽出しつつ、不要な特許文献を抽出結果から除外できる技術の開発が望まれている。

例えば、ユーザにとって不要とすぐに判別できる特許文献が検索結果から除外されるだけでも、特許文献を調査する労力を大きく削減できる。そこで、第１実施形態に係る教示装置１１０では、処理部１０は、幾つかの特許文献について、それぞれ要約を生成し、各要約に対するユーザの評価を受け付ける。処理部１０は、各要約に対する評価を記憶し、収集していく。これにより、ユーザにとって不要である可能性が高い特許文献を選定するためのデータ（評価結果）が得られる。例えば、このデータを用いることで、検索により抽出された複数の特許文献から、ユーザにとって不要な情報を除外することが可能となる。
すなわち、教示装置１１０によれば、複数の情報の一部についてユーザから評価を取得し、不要な情報を削減するために有用なデータを教示することができる。例えば、この教示されたデータを用いることで、ユーザにとって必要な特許文献が検索結果から漏れることを抑制しつつ、ユーザにとって不要な特許文献の抽出数を削減できる。

図２は、第１実施形態に係る教示装置の動作を例示するフローチャートである。
例えば、別の処理装置で、第１記憶部４１に記憶された全体の情報から、第１情報群が抽出される。例えば、第１情報群は、検索条件に合致した複数の特許文献である。教示装置１１０は、その第１情報群から、第２情報群を抽出する（ステップＳ１）。第２情報群の情報量は、第１情報群の情報量よりも小さい。例えば、第２情報群は、第１情報群からランダムに選択された複数の特許文献である。

処理部１０は、第２情報群から複数の部分情報を生成する（ステップＳ２）。複数の部分情報は、第２情報群に含まれる複数の情報のそれぞれの一部に対応する。例えば、１つの部分情報は、１つの情報の一部である。又は、１つの部分情報は、１つの情報の少なくとも一部に基づいて生成されても良い。この部分情報は、いわゆる要約である。例えば、情報が文書である場合、要約は、文書のタイトル、文書の先頭から所定数だけの文字列、所定の項目に含まれる文章、文書中の頻出単語、文書中の図面などを含む。例えば、情報が特許文献である場合、要約は、発明の名称、技術分野、要約書の内容、頻出の技術用語、又は代表図などを含む。

処理部１０は、生成した部分情報を表示部３０へ出力し、表示させる（ステップＳ３）。処理部１０は、部分情報を表示させている間、その部分情報に対する評価を受け付け可能である。処理部１０は、部分情報を表示させた後、第１条件が満たされたか判定する（ステップＳ４）。第１条件は、部分情報を表示させた後に、予め設定された第１時間が経過することである。又は、第１条件は、部分情報を表示させている間に、ユーザが評価を入力することである。評価は、例えば、ユーザがその部分情報の基となった情報を不要と判断した場合に、入力される。

処理部１０は、第２記憶部４２に、評価結果を記憶する（ステップＳ５）。処理部１０は、他に表示する部分情報が有るか判定する（ステップＳ６）。他の部分情報が有る場合、処理部１０は、その他の部分情報について、ステップＳ３を行う。他の部分情報が無い場合、処理部１０は、例えば、それまでに収集された評価結果を出力する（ステップＳ７）。

ユーザによる評価結果が得られることで、例えば、この評価結果を教師データとして用いて機械学習を行うことができる。すなわち、教示装置１１０によれば、機械学習のための教師データを容易に得ることができる。また、機械学習の結果を用いて、ユーザがより必要としている可能性の高い情報を、第１情報群から抽出できるようになる。

以下で、第１実施形態に係る教示装置１１０の具体的な動作の一例を説明する。
図３、図５（ａ）、図５（ｂ）、図６（ａ）、及び図６（ｂ）は、第１実施形態に係る教示装置の出力例を表す模式図である。図４は、情報を例示する模式図である。

処理部１０は、例えば図１に表したように、受付部１１，抽出部１２、生成部１３、出力部１４、及び測定部１５を含む。

例えば、別の処理装置から出力された第１情報群が、教示装置１１０に入力される。出力部１４は、図３に表したように、第１情報群に含まれる情報の一覧を、表示部３０に表示させる。ユーザが入力部２０を操作し、表示部３０に表示されたアイコンＩＣ１をクリックする。受付部１１は、その入力操作を受け付ける。

抽出部１２は、入力操作に応じて、処理部１０に入力された第１情報群から第２情報群を抽出する。抽出部１２は、第１情報群から、予め設定された数の情報を第２情報群としてランダムに抽出する。または、抽出部１２は、第１情報群をクラスタリングしても良い。この場合、抽出部１２は、それぞれのクラスタの代表となる情報を選び、それらの情報を第２情報群として抽出する。

生成部１３は、複数の部分情報を生成する。例えば、第２情報群は、第１情報及び第２情報を含む。生成部１３は、第１情報の一部に対応する第１部分情報を生成し、第２情報の一部に対応する第２部分情報を生成する。上述したように、第１部分情報は、第１情報の一部と同じでも良いし、第１情報の一部に基づいて生成されても良い。第２部分情報は、第２情報の一部と同じでも良いし、第２情報の一部に基づいて生成されても良い。
例えば図４に表したように、情報Ｉは、番号（ＩＤ）、名称、概要などを含む。生成部１３は、例えば、この情報Ｉの概要の先頭から５０文字を、部分情報として生成する。

出力部１４は、図５（ａ）に表したように、生成された部分情報ＰＩ１を表示部３０に出力する。表示部３０に部分情報ＰＩ１が表示されている間、受付部１１は、ユーザの部分情報に対する評価を受け付ける。例えば、ユーザは、表示された部分情報ＰＩ１の基となった情報が不要と判断すると、部分情報ＰＩ１に対応して設けられたチェックボックスＣＢ１にチェックを入れる。

測定部１５は、部分情報が表示されてから経過した時間を測定する。評価が入力されると、出力部１４は、その評価結果を第２記憶部４２に記憶し、図５（ｂ）に表したように、別の部分情報ＰＩ２を表示部３０に出力する。又は、部分情報ＰＩ１を表示してから予め設定された第１時間が経過すると、出力部１４は、評価結果を第２記憶部４２に記憶し、別の部分情報ＰＩ２を表示部３０に出力する。例えば、部分情報ＰＩ１の表示から第１時間が経過した場合は、部分情報ＰＩ１の基となった情報は、必要（不要では無い）と判定される。

出力部１４は、図６（ａ）に表したように、複数の部分情報ＰＩ１及びＰＩ３を表示させても良い。この場合、部分情報ＰＩ１及びＰＩ３にそれぞれ対応して、チェックボックスＣＢ１及びＣＢ３が表示される。第１時間は、１つの画面に１つの部分情報のみが表示される場合よりも、長く設定される。部分情報ＰＩ１及びＰＩ３を表示してから第１時間が経過するか、チェックボックスＣＢ１及びＣＢ３にチェックが入力されると、出力部１４は、別の画面を表示させる。別の画面では、図６（ｂ）に表したように、複数の部分情報ＰＩ２及びＰＩ４が表示される。

一例として、第１時間は、１秒以上５秒以下に設定される。又は、処理部１０は、ユーザの情報を確認する早さを測定し、その測定結果に基づいて第１時間を設定しても良い。
例えば、処理部１０は、表示部３０に文書を表示させる。ユーザは、文書を読み終えると、表示部３０に表示された所定のアイコンをクリックする。処理部１０は、文書に含まれる文字数と、文書を読み終えるまでの時間と、に基づいて、ユーザの文書を読む早さを測定する。
ユーザは、文書の読んだ範囲を表示部３０に表示されたカーソルでなぞっても良い。又は、処理部１０は、ユーザの視線の移動を検知しても良い。処理部１０は、単位時間あたりにユーザが読んだ文字数を算出する。
又は、処理部１０は、文書の一部を表示させ、文字をある方向に移動させながら、表示させる文書の範囲を少しずつ変化させても良い。例えば、ユーザは、文書の範囲を変化させる速度を調整できる。処理部１０は、この速度から、単位時間あたりにユーザが読める文字数を算出する。
又は、評価結果の取得に要する時間が予めユーザから入力されても良い。処理部１０は、入力された時間に基づいて、第１時間及び部分情報の量（例えば文章の長さ）を調整する。
又は、第２情報群として抽出される情報量が予め設定されていても良い。処理部１０は、例えば、ユーザの読む早さと、第２情報群の情報量と、に基づいて、第１時間と、生成する部分情報の情報量と、を調整する。

ある部分情報が表示された後、第１時間以内に評価が入力されなかった場合、その部分情報の基となる情報は、例えば必要（不要ではない）と判定される。第１時間は、短めに設定されることが望ましい。第１時間が短く設定されることで、次々と部分情報が表示される。短い第１時間の中で、明らかに不要な情報について次々と評価が行われることで、より短い時間で多くの情報を評価できる。
又は、第１時間以内に評価が入力された場合でも、第２時間以上経過していた場合は、その評価を受け付けないように設定されても良い。第２時間は、第１時間未満である。第１時間が短い場合、ユーザがあせって冷静に判断できずに第１時間の終了直前に評価を入力することがある。第２時間を設定することで、このような不正確である可能性の高い評価を無効にすることができる。
又は、第１時間以内に評価が入力された場合に、表示から入力までの経過時間に応じて評価に重みを設定しても良い。典型的には、不要であることが明らかなほど、より短い時間で部分情報を評価できる。このため、経過時間が短いほど、重みが大きく設定される。これにより、後の処理で、ユーザにとって不要な情報がより少ない第３情報群を抽出できる可能性が高まる。

例えば、出力部１４は、第１部分情報を含む第１画面を表示部３０に表示させる。その後、第１条件が満たされたときに、出力部１４は、第２部分情報を含む第２画面を表示部３０に表示させる。受付部１１は、第１画面が表示されている間、第１部分情報に対する第１評価を受け付け可能である。受付部１１は、第２画面が表示されている間、第２部分情報に対する第２評価を受け付け可能である。第１条件は、上述した、第１時間の経過又は第１評価の受け付けである。

又は、例えば、出力部１４は、第１部分情報及び第３部分情報を含む第１画面を表示部３０に表示させる。その後、第１条件が満たされたときに、出力部１４は、第２部分情報及び第４部分情報を含む第２画面を表示部３０に表示させる。受付部１１は、第１画面が表示されている間、第１部分情報に対する第１評価及び第３部分情報に対する第３評価を受け付け可能である。受付部１１は、第２画面が表示されている間、第２部分情報に対する第２評価及び第４部分情報に対する第４評価を受け付け可能である。第１条件は、第１時間の経過である。又は、第１条件は、第１評価及び第３評価の受け付けである。

第２情報群に含まれる複数の情報のそれぞれについて評価を記憶すると、処理部１０は、処理を終了する。出力部１４は、第２記憶部４２に記憶された評価結果を表示部３０に表示させても良い。出力部１４は、評価結果を、所定のファイル形式で表示部３０以外に出力しても良い。

教示装置１１０によれば、第１情報群の一部の情報に対するユーザの評価を、より短時間で収集できる。例えば、教示装置１１０により得られたデータ（評価結果）を用いて、ユーザにとって不要な情報を第２情報群から除外するための機械学習を行うことができる。

（第２実施形態）
図７は、第２実施形態に係る教示装置を例示する模式図である。
図８及び図９は、第１実施形態に係る教示装置の出力例を表す模式図である。
第２実施形態に係る教示装置１２０において、処理部１０は、図７に表したように、学習部１６をさらに含む。

例えば、教示装置１２０において、抽出部１２は、ユーザの入力操作に応じて、第１記憶部４１から第１情報群を抽出する。例えば、出力部１４は、図３に表したように、第１情報群を示す画面を表示部３０に表示させる。抽出部１２は、さらに、第１情報群から第２情報群を抽出する。その後、第１実施形態に係る教示装置１１０と同様に、処理部１０は、複数の部分情報を生成し、各部分情報の評価を第２記憶部４２に記憶する。

第２情報群に含まれる複数の情報に対する評価が完了すると、学習部１６は、第２記憶部４２に記憶された評価結果を用いて機械学習を行う。機械学習では、例えば、学習部１６は、表示された部分情報に含まれるテキストを形態素解析器で単語に分割する。学習部１６は、第２記憶部４２に記憶された評価結果に基づいて、それぞれの単語あるいは単語の組合せが、不要な情報に含まれやすいか、必要な情報に含まれやすいか、をモデルに学習させる。学習部１６は、例えば、それぞれのテキストに含まれる単語あるいは単語の組合せを素性とし、評価結果の必要か不要かをラベルとし、ＳＶＭ(support vector machine)やＮＮ(Neural Network)などの分類器で処理する。その結果、不要な情報に含まれやすいか必要な情報に含まれやすいかのスコアが素性ごとに得られ、モデルが学習される。

抽出部１２は、学習部１６により学習されたモデル（素性ごとのスコア）を用いて、第１情報群から第３情報群を抽出する。第３情報群は、第２情報群と異なる。第３情報群の情報量は、第１情報群の情報量よりも小さい。例えば、第２情報群に含まれる複数の特許文献は、第３情報群に含まれる複数の特許文献と異なる。学習済みのモデルを用いることで、第１情報群から、ユーザにとって不要な情報を除外できる。

出力部１４は、第３情報群を表示部３０に表示させる。例えば、出力部１４は、図８に表したように、第３情報群に含まれる情報のみを表示する。又は、出力部１４は、図９に表したように、第１情報群に含まれる複数の情報の一部を、第３情報群と分かるように表示しても良い。例えば、図９に表したように、第３情報群として抽出されなかった情報が塗りつぶされて表示される。

図１０は、第２実施形態に係る教示装置の動作を例示するフローチャートである。
処理部１０は、ユーザからの入力操作を受け付ける（ステップＳ１１）。この入力操作は、例えば、検索条件の入力と、検索を実行させる操作と、を含む。処理部１０は、第１記憶部４１に記憶された情報群から、検索条件を満たす第１情報群を抽出する（ステップＳ１２）。以降のステップＳ１３〜Ｓ１８は、図２に表したフローチャートのステップＳ１〜Ｓ６と同様に実行される。

ステップＳ１８で、他の部分情報が無い場合、処理部１０は、それまでに記憶された評価結果に基づき、機械学習を行う（ステップＳ１９）。処理部１０は、学習結果を用いて、第１情報群から第３情報群を抽出する（ステップＳ２０）。処理部１０は、例えば、第３情報群を表示部３０に表示させる（ステップＳ２１）。

第２実施形態に係る教示装置１２０によれば、評価結果に基づく学習が可能となる。また、学習した結果を用いて、第１情報群から第３情報群を抽出できる。第１情報群の一部の情報に対する評価に基づいて、ユーザにとって不要な情報が含まれないように、第３情報群を抽出できる。すなわち、第１情報群の全てを評価せずに、ユーザにとってより有用な第３情報群を第１情報群から抽出できる。

図１１は、実施形態に係る教示装置の構成を例示する模式図である。
上述した実施形態に係る教示装置１１０（及び１２０）は、一例として、一般のコンピュータ（情報処理装置）と同様のハードウェア構成により実現される。教示装置１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１と、入力装置１１２と、表示装置１１３と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１５と、記憶装置１１６と、通信装置１１７と、バス１１８とを含む。各部は、バス１１８により接続される。

ＣＰＵ１１１は、ＲＯＭ１１４または記憶装置１１６に予め記憶された各種プログラムと協働して各種処理を実行し、教示装置１１０を構成する各部の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ１１１は、処理において、ＲＡＭ１１５の所定領域を作業領域として用いる。ＣＰＵ１１１は、ＲＯＭ１１４または記憶装置１１６に予め記憶されたプログラムと協働して、入力装置１１２、表示装置１１３、及び通信装置１１７等を実現させる。

入力装置１１２は、例えば、キーボード、マウス、及びタッチパネルの少なくともいずれかを含む。入力装置１１２は、ユーザから入力された情報を指示信号として受け付け、その指示信号をＣＰＵ１１１に出力する。表示装置１１３は、例えばモニタである。表示装置１１３は、ＣＰＵ１１１から出力された信号に基づいて、各種情報を視認可能に出力する。

ＲＯＭ１１４は、教示装置１１０の制御に用いられるプログラムおよび各種設定情報等を書き換え不可能に記憶する。ＲＡＭ１１５は、ＳＤＲＡＭ（Synchronous Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶媒体である。ＲＡＭ１１５は、ＣＰＵ１１１の作業領域として機能する。具体的には、教示装置１１０が用いる各種変数およびパラメータ等を一時記憶するバッファ等として機能する。

記憶装置１１６は、フラッシュメモリ等の半導体による記憶媒体、磁気的または光学的に記録可能な記憶媒体等の書き換え可能な記録装置である。記憶装置１１６は、教示装置１１０の制御に用いられるプログラムおよび各種設定情報等を記憶する。記憶装置１１６は、第２記憶部４２として機能する。記憶装置１１６は、さらに第１記憶部４１として機能しても良い。通信装置１１７は、外部の機器と通信して情報の送受信を行うために用いられる。

以上で説明した各実施形態では、処理部１０が表示した各情報の一部（部分情報）に対して、不要であることを示す評価が入力される場合を説明した。実施形態に係る教示装置は、この例に限定されない。処理部１０が表示した部分情報に対して、必要であることを示す評価が入力されても良い。

また、以上で説明した各実施形態では、抽出される情報が特許文献である場合について説明した。この例に限らず、抽出される情報は、事例、報告書、議事録、ＦＡＱ(Frequently Asked Questions)などでも良い。またテキストに限らず、部分情報が抽出できるものであれば画像や音声などでもよい。

以上で説明した各実施形態によれば、全体の情報の一部に対する評価結果をより短時間で収集できる教示装置及び教示方法を提供できる。また、処理部に上述した動作を実行させるためのプログラム及びそのプログラムを記憶した記憶媒体を用いることで、全体の情報の一部に対する評価結果をより短時間で収集できる。

以上、具体例を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明した。しかし、本発明の実施形態は、これらの具体例に限定されるものではない。例えば、処理部、入力部、表示部、記憶部などの各要素の具体的な構成に関しては、当業者が公知の範囲から適宜選択することにより本発明を同様に実施し、同様の効果を得ることができる限り、本発明の範囲に包含される。

また、各具体例のいずれか２つ以上の要素を技術的に可能な範囲で組み合わせたものも、本発明の要旨を包含する限り本発明の範囲に含まれる。

その他、本発明の実施の形態として上述した教示装置を基にして、当業者が適宜設計変更して実施し得る全ての教示装置も、本発明の要旨を包含する限り、本発明の範囲に属する。

その他、本発明の思想の範疇において、当業者であれば、各種の変更例及び修正例に想到し得るものであり、それら変更例及び修正例についても本発明の範囲に属するものと了解される。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０ 処理部、 １１ 受付部、 １２ 抽出部、 １３ 生成部、 １４ 出力部、 １５ 測定部、 １６ 学習部、 ２０ 入力部、 ３０ 表示部、 ４１ 第１記憶部、 ４２ 第２記憶部、 １１０、１２０ 教示装置、 １１１ ＣＰＵ、 １１２ 入力装置、 １１３ 表示装置、 １１６ 記憶装置、 １１７ 通信装置、 １１８ バス、 ＣＢ１〜ＣＢ４ チェックボックス、 ＩＣ１ アイコン、 ＰＩ１〜ＰＩ４ 部分情報、 Ｓ１〜Ｓ７、Ｓ１１〜Ｓ２１ ステップ

Claims (8)

1. 第１情報の一部を含む第１画面を表示させ、前記第１画面において前記第１情報に対する第１評価を受け付け可能であり、
   前記第１画面の表示から第１時間が経過する、又は、前記第１画面において前記第１評価を受け付けると、第２情報の一部を含む第２画面を表示させ、前記第２画面において前記第２情報に対する第２評価を受け付け可能である、
   処理部を備えた教示装置。
2. 前記処理部は、前記第１画面において、前記第１情報が不要であることを示す前記第１評価を受付可能であり、前記第２画面において、前記第２情報が不要であることを示す前記第２評価を受付可能である請求項１記載の教示装置。
3. 前記処理部は、前記第１情報及び前記第２情報を含む第２情報群を第１情報群から抽出した後に、前記第１画面を表示させる請求項１または２に記載の教示装置。
4. 前記処理部は、前記第２画面を表示させた後、前記第１情報群から、前記第２情報群と異なる第３情報群を抽出する請求項３記載の教示装置。
5. 前記第１画面は、第３情報の一部をさらに含み、
   前記第２画面は、第４情報の一部をさらに含み、
   前記処理部は、前記第１画面において、前記第１評価及び前記第３情報に対する第３評価を受け付け可能であり、前記第２画面において、前記第２評価及び前記第４情報に対する第４評価を受け付け可能であり、
   前記第１条件は、前記第１画面の表示から第１時間の経過、又は前記第１画面における前記第１評価及び前記第３評価の受け付けである請求項１〜４のいずれか１つに記載の教示装置。
6. 前記第１時間は、１秒以上５秒以下である請求項１〜５のいずれか１つに記載の教示装置。
7. 第１情報群から、複数の情報を含む第２情報群を抽出し、
   前記複数の情報のそれぞれの一部を順次表示させ、前記表示は、前記複数の情報の前記１つの表示から第１時間が経過する、又は、前記複数の情報の１つに対する評価を受け付けると、前記複数の情報の別の１つを表示させることを含み、
   前記表示における前記評価の受け付けに基づいてモデルを学習させ、
   学習された前記モデルを用いて、前記第１情報群から、前記第２情報群と異なる第３情報群を抽出する、
   処理部を備えた教示装置。
8. 前記処理部は、前記複数の情報のそれぞれに対して、不要であることを示す評価を受け付け可能である請求項７記載の教示装置。
   

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