JP2019215886A - 可視化装置、可視化方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】入力された文書の分類結果に対する判断基準を可視化する可視化装置、可視化方法及びプログラムを提供する。【解決手段】可視化装置２は、文書を取得する文書取得部１１と、文書を複数の文に分割する分割部１５と、文書及び複数の文それぞれについて、予め定められた複数の分類それぞれに対する分類結果を推定する分類推定部１２と、文書及び複数の文と、文書及び複数の文それぞれに対する前記分類結果とを含む結果情報を表示する表示部１４と、を備える。【選択図】図５

Description

本発明は、可視化装置、可視化方法、及びプログラムに関する。

従来、文書（テキスト）が属する分類が多値（３種類以上）の場合に、文書がどの分類に属するかを推定（Ｎ値分類の推定）し、最も可能性が高い分類結果を１つ表示する分類判定方法が知られている。例えば、パソコンの故障状況を記述した文書を故障の種類に分類する場合に、分類が「電源」、「ＨＤＤ（Hard Disc Drive）」、「ディスプレイ」、及び「ファン」であるとき、例えば、「電源を入れても画面に何も表示されない」という文書が入力されると、図１７に示すように入力された文書を取得する（ステップＳ５１）。ステップＳ５１で文書が取得されると、Ｎ値分類の推定により文書が上記複数の分類の中から「ディスプレイ」という分類に属すると推定する（ステップＳ５２）。ステップＳ５２でＮ値分類が推定されると、「ディスプレイ」という分類結果を含む結果情報を格納し（ステップＳ５３）、ディスプレイ等に表示する（ステップＳ５４）。Ｎ値分類の推定に用いられる分類器としては、ＳＶＭ（Support Vector Machine）が非常に高い分類性能を持つことが知られている（例えば、非特許文献１参照）。また、分類結果の信頼度を付与し、信頼度とともに１つまたは複数の分類結果を表示する方法もある。

高村大也著、「言語処理のための機械学習入門」コロナ社、２０１０年８月１０日、Ｐ．１１７−１２７

しかしながら、上述のような従来技術によって表示された分類結果を参考にして利用者が分類を確定しようとする際、１つの分類結果のみが表示される場合、分類結果の信頼度が分からないため、利用者が分類結果を採用してよいか判断することが困難な場合がある。また、分類結果が信頼度とともに表示される場合であっても、表示された分類結果の信頼度は分かるが、その分類結果を採用する判断基準（例えば、何パーセントの信頼度なら採用できるのか）を決めることが困難な場合がある。さらに、文書に複数の文が含まれる場合、いずれの文が分類の判定に寄与しているのか判断しかねる場合がある。

したがって、かかる点に鑑みてなされた本発明の目的は、入力された文書の分類結果に対するユーザの判断基準を可視化することである。

上記の課題を解決するため、本発明に係る可視化装置は、文書を取得する文書取得部と、前記文書を複数の文に分割する分割部と、前記文書及び前記複数の文それぞれについて、予め定められた複数の分類それぞれに対する分類結果を推定する分類推定部と、前記文書及び前記複数の文と、前記文書及び前記複数の文それぞれに対する前記分類結果とを含む結果情報を表示する表示部と、を備えることを特徴とする。

また、本発明に係る可視化方法は、文書の分類を推定する可視化装置が実行する可視化方法であって、文書を取得するステップと、前記文書を複数の文に分割する分割するステップと、前記文書及び前記複数の文それぞれについて、予め定められた複数の分類それぞれに対する分類結果を推定するステップと、前記文書及び前記複数の文と、前記文書及び前記複数の文それぞれに対する前記分類結果とを含む結果情報を表示するステップと、
を含むことを特徴とする。

また、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記可視化装置として機能させるためのプログラム。

本発明によれば、入力された文書の分類結果に対するユーザの判断基準を可視化することができる。

第１の実施形態に係る可視化装置の構成例を示すブロック図である。 第２の実施形態における表示部の表示例を示す図である。 第１の実施形態の結果情報の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る可視化方法の一例を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る可視化装置の構成例を示すブロック図である。 第２の実施形態における表示部の表示例を示す図である。 第２の実施形態の結果情報の一例を示す図である。 第２の実施形態に係る可視化方法の一例を示すフローチャートである。 第３の実施形態における表示部の表示例を示す図である。 第３の実施形態の結果情報の一例を示す図である。 第３の実施形態に係る可視化方法の一例を示すフローチャートである。 第４の実施形態の表示部の表示例を示す図である。 第４の実施形態における結果情報の一例を示す図である。 第４の実施形態に係る可視化方法の一例を示すフローチャートである。 第５の実施形態結果情報の一例を示す図である。 第１の実施形態の変形例に係る可視化装置の構成例を示すブロック図である。 従来技術における分類判定方法の一例を示すフローチャートである。

［第１の実施形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施形態の機能構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係る可視化装置１の機能構成図である。

図１に示すように、可視化装置１は、文書取得部１１、２値分類推定部１２、格納部１３、及び表示部１４を備える。

文書取得部１１は、利用者の操作に基づいて文書を取得する。文書取得部１１によって取得される文書は任意であるが、本実施形態では、一例として、利用者は、Ｗｅｂアプリケーションを用いて、図２（ａ）に示すような画面に「電源を入れても画面に何も表示されない。」という文書を入力し、送信ボタンを押下する。この場合、文書取得部１１は入力された文書を取得する。

２値分類推定部１２は、文書取得部１１によって取得された文書が複数の分類それぞれに属するか否かを、学習データに基づいて公知の機械推定の手法により推定する。分類は任意のものであってよいが、本実施形態では、分類の例を「電源」、「ＨＤＤ」、「ディスプレイ」、及び「ファン」として説明する。

この場合、２値分類推定部１２は、文書取得部１１によって取得された文書が「電源」、「ＨＤＤ」、「ディスプレイ」、及び「ファン」にそれぞれ属するか否かを学習データに基づき推定する。文書が「電源を入れても画面に何も表示されない。」である場合、２値分類推定部１２は、学習データに基づいて、文書が「電源」という分類に属する（○）と推定し、「ＨＤＤ」という分類に属さない（×）と推定し、「ディスプレイ」という分類に属する（○）と推定し、「ファン」という分類に属さない（×）と推定したとする。

格納部１３は結果情報を格納する。図３に示すように、結果情報には、文書を一意に識別するためのＩＤ（Identification）と、文書と、分類結果とが含まれる。分類結果は、上述のように２値分類推定部１２によって推定された、該文書が各分類に属する（○）か否か（×）を示す情報である。例えば、格納部１３は、ＩＤ「Ａ」の「電源を入れても画面に何も表示されない。」という文書に対応して、電源「○」、ＨＤＤ「×」、ディスプレイ「○」、ファン「×」を分類結果として格納する。

表示部１４は、格納部１３に記憶されている結果情報を表示する。具体的には、表示部１４は、文書、及び分類結果をディスプレイ等に表示する。例えば、表示部１４は、２値分類推定部１２によって推定された分類結果を、図２（ｂ）に示すように、文書は「電源」、「ディスプレイ」という分類に属することを表示する。なお、表示部１４は、通信ネットワークを介して結果情報を他の情報処理装置に送信してもよい。

続いて、第１の実施形態における可視化装置１の可視化方法について図４に示すシーケンス図を参照して説明する。

まず、文書取得部１１は、利用者の操作に基づいて文書を取得する（ステップＳ１１）。本実施形態では、文書取得部１１は、例えば、「電源を入れても画面に何も表示されない。」という文書を取得する。

ステップＳ１１で文書が取得されると、２値分類推定部１２が文書の２値分類を推定する（ステップＳ１２）。具体的には、２値分類推定部１２は、文書が予め定められた分類それぞれに属するか否かを推定する。本実施形態では、例えば、２値分類推定部１２は、文書が「電源」という分類に属するか否かを推定する。

ステップＳ１２で２値分類が推定されると、２値分類推定部１２は、全ての分類について推定されたか否かを判定する（ステップＳ１３）。本実施形態の例では、２値分類推定部１２は、「電源」、「ＨＤＤ」、「ディスプレイ」、及び「ファン」の全ての分類について２値分類が推定されたか否かを判定する。

ステップＳ１３で全ての分類について推定されていない場合には、ステップＳ１２に戻って、２値分類推定部１２は、まだ推定されていない分類に文書が属するか推定する。ステップＳ１３で全ての分類について推定されていた場合には、格納部１３が分類結果を含む結果情報を格納する（ステップＳ１４）。

ステップＳ１４で結果情報が格納されると、表示部１４が結果情報をディスプレイ等に表示する（ステップＳ１５）。

以上のように、第１の実施形態によれば、入力された文書に対して、全ての分類についての分類結果が格納され、表示される。文書が、複数の分類に属する場合は、どちらの分類もありえることを意味し、逆にどの分類にも属さない場合は、決め手に欠けることを意味する。例えば、図３に示す分類結果の場合、「電源を入れても画面に何も表示されない」という文書は、「電源」「ディスプレイ」という分類の両方に属する可能性があることを示している。これにより、入力された文書において過不足の情報を考え、不要な情報は削除し、足りない情報は補うなどして、分類を確定することが可能となる。例えば、図３に示す分類結果の場合、足りない情報として「パソコン本体の電源ランプが点灯しない」を補えば、分類を「電源」に確定することができる。

［第２の実施形態］
続いて、本発明の第２の実施形態について図面を参照して説明する。

図５に示すように、第２の実施形態に係る可視化装置２は、第１の実施形態に係る可視化装置１と同様に、文書取得部１１、２値分類推定部１２、格納部１３、及び表示部１４を備え、さらに分割部１５を備える。なお、第１の実施形態における可視化装置１と同様の構成ブロックについては同一の参照符号を付して、適宜、説明を省略する。

分割部１５は、文書取得部１１によって取得された文書を分割する。分割部１５は、例えば、文書に含まれる文を１文ずつ抽出する。分割部１５は、例えば、句点「。」を検索し、文書の最初の文字から、最初の句点以前の文字列を１文として抽出することができる。また、分割部１５は、句点より後の文字から次の句点以前の文字列を１文として抽出することができる。また、分割部１５は、文書が改行されている場合、改行の前後で文書を分割してもよい。

一例として、利用者は、Ｗｅｂアプリケーションを用いて、図６（ａ）に示すような画面に「動作が非常に遅く、ファンの音がしない。立ち上がらないこともある。」という文書を入力し、送信ボタンを押下する。この場合、文書取得部１１は入力された文書を取得する。そして、分割部１５は、文書取得部１１が取得した文書を、「動作が非常に遅く、ファンの音がしない。」という文と「立ち上がらないこともある。」という文とに分割する。

２値分類推定部１２は、分割部１５によって分割された各文について、学習データに基づいて、公知の機械推定の手法により２値分類を推定する。上述のように、分割部１５によって、「動作が非常に遅く、ファンの音がしない。」という文と「立ち上がらないこともある。」という文に分割された場合、２値分類推定部１２は、分割部１５によって分割された文がそれぞれ「電源」、「ＨＤＤ」、「ディスプレイ」、及び「ファン」にそれぞれ属するか否かを推定する。

具体的には、２値分類推定部１２は、「動作が非常に遅く、ファンの音がしない。」という文について、学習データに基づいて、図７に示すように、文が「電源」という分類に属さない（×）と推定し、「ＨＤＤ」という分類に属さない（×）と推定し、「ディスプレイ」という分類に属さない（×）と推定し、「ファン」という分類に属する（○）と推定したとする。

また、２値分類推定部１２は、「立ち上がらないこともある。」という文について、学習データに基づいて、文が「電源」という分類に属する（○）と推定し、「ＨＤＤ」という分類に属さない（×）と推定し、「ディスプレイ」という分類に属さない（×）と推定し、「ファン」という分類に属さない（×）と推定したとする。

さらに、２値分類推定部１２は、「動作が非常に遅く、ファンの音がしない。立ち上がらないこともある。」という文書全体について、学習データに基づいて、文書が「電源」という分類に属する（○）と推定し、「ＨＤＤ」という分類に属さない（×）と推定し、「ディスプレイ」という分類に属さない（×）と推定し、「ファン」という分類に属する（○）と推定したとする。

格納部１３は、結果情報を格納する。図７に示すように、結果情報には、ＩＤと、文書と、分割された各文と、２値分類推定部１２によって推定された、各文が各分類に属するか否かを示す分類結果、及び文書全体が各分類に属するか否かを示す分類結果とが含まれる。

表示部１４は、格納部１３に記憶されている結果情報を表示する。具体的には、表示部１４は、文書、各文、及び分類結果をディスプレイ等に表示する。例えば、表示部１４は、２値分類推定部１２によって推定された分類結果を、図６（ｂ）に示すように、文書の全体では「ファン」、「電源」という分類に属し、「動作が非常に遅く、ファンの音がしない。」という文は「ファン」という分類に属し、「立ち上がらないこともある。」という文は「電源」という分類に属することを表示する。なお、表示部１４は、通信ネットワークを介して結果情報を他の情報処理装置に送信してもよい。

続いて、第２の実施形態における可視化装置２の可視化方法について図８に示すシーケンス図を参照して説明する。

まず、文書取得部１１は、利用者の操作に基づいて文書を取得する（ステップＳ２１）。例えば、文書取得部１１は、利用者が、Ｗｅｂアプリケーションを用いて、図６（ａ）に示したような画面に「動作が非常に遅く、ファンの音がしない。立ち上がらないこともある。」という文書を入力し、送信ボタンを押下すると、入力された文書を取得する。

ステップＳ２１で文書が取得されると、分割部１５が文書を分割する（ステップＳ２２）。例えば、分割部１５は、「動作が非常に遅く、ファンの音がしない。立ち上がらないこともある。」という文書を「動作が非常に遅く、ファンの音がしない。」という文と「立ち上がらないこともある。」という文に分割する。

ステップＳ２２で文書が分割されると、２値分類推定部１２は分割された文の２値分類を推定する（ステップＳ２３）。具体的には、２値分類推定部１２は、分割された文が予め定められた分類に属するか否かを推定する。本実施形態では、例えば、２値分類推定部１２は、文書に含まれる「動作が非常に遅く、ファンの音がしない。」という文が「電源」という分類に属するか否かを推定する。

ステップＳ２３で２値分類が推定されると、２値分類推定部１２は、全ての分類について推定されたか否かを判定する（ステップＳ２４）。本実施形態の例では、２値分類推定部１２は、「電源」、「ＨＤＤ」、「ディスプレイ」、及び「ファン」の全ての分類についてそれぞれ文書が属するか推定したか否かを判定する。

ステップＳ２４で全ての分類について文が推定されていない場合には、ステップＳ２３に戻って、２値分類推定部１２が、まだ推定されていない分類に文が属するか推定する。ステップＳ２４で全ての分類について文が推定された場合、２値分類推定部１２は、分割された全ての文について推定されたか否かを判定する（ステップＳ２５）。本実施形態では、分割された「動作が非常に遅く、ファンの音がしない。」という文と、「立ち上がらないこともある。」という文のいずれについても推定されたか否かを判定する。

ステップＳ２５で全ての文について判定がされていた場合、格納部１３が分類結果を含む結果情報を格納する（ステップＳ２６）。ステップＳ２５で全ての文について判定がされていなかった場合、ステップＳ２３に戻って、まだ推定されていない文が各分類に属するか否かを判定する。

ステップＳ２６で結果情報が格納されると、表示部１４が結果情報をディスプレイ等に表示する（ステップＳ２７）。例えば、表示部１４は、２値分類推定部１２によって推定された分類結果を、図６（ｂ）に示したように、文書の全体では「ファン」、「電源」という分類に属し、「動作が非常に遅く、ファンの音がしない。」という文は「ファン」という分類に属し、「立ち上がらないこともある。」という文は「電源」という分類に属することを表示する。

以上のように、第２の実施形態によれば、分割部１５が、文書を複数の文に分割する。そして、２値分類推定部１２は、複数の文それぞれが、分類それぞれに該当するか否かを推定する。そのため、入力された文書に、複数の文が含まれている場合、文ごとに分類結果が格納され、表示される。これにより、文書全体では分類の判断がつかない場合であっても、文ごとに推定された分類結果を参考に、分類を再考することが可能となる。

［第３の実施形態］
続いて、本発明の第３の実施形態について図面を参照して説明する。

図１に示すように、第３の実施形態に係る可視化装置１は、第１の実施形態と同様に、文書取得部１１、２値分類推定部１２、格納部１３、及び表示部１４を備える。なお、構成ブロックは、第１の実施形態と同じであるので、構成ブロックの説明を省略する

第３の実施形態において、文書取得部１１は、文書を取得するとともに、利用者の操作に基づいて該文書に対応する分類（人手付与分類）を取得する。一例として、利用者は、Ｗｅｂアプリケーションを用いて、図９（ａ）に示すような画面に「立ち上がりが悪い。」という文書を入力し、人手付与分類としての故障分類に「ＨＤＤ」を入力する。そして、利用者は、送信ボタンを押下する。この場合、文書取得部１１は、「立ち上がりが悪い。」という文書を取得し、「ＨＤＤ」という故障分類を人手付与分類として取得する。

２値分類推定部１２は、取得された文書が各分類に属するか否かを、学習データに基づいて、公知の機械推定の手法により推定する。例えば、２値分類推定部１２は、「立ち上がりが悪い。」という文書について、学習データに基づいて、図１０に示すように、文書が「電源」という分類に属さない（×）と推定し、「ＨＤＤ」という分類に属する（○）と推定し、「ディスプレイ」という分類に属さない（×）と推定し、「ファン」という分類に属さない（×）と推定したとする。

格納部１３は結果情報を格納する。図１０示すように、結果情報には、ＩＤと、文書と、２値分類推定部１２によって推定された機械推定の分類結果と、人手付与分類とが含まれる。例えば、格納部１３は、図１０示すように、ＩＤ「Ｃ」の「立ち上がりが悪い」という文書に対応して、「ＨＤＤ」という人手付与分類を格納する。さらに格納部１３は、電源「×」、ＨＤＤ「○」、ディスプレイ「×」、ファン「×」を機械推定の分類結果と
して格納する。

表示部１４は、格納部１３に記憶されている結果情報を表示する。具体的には、表示部１４は、ディスプレイ等に文書、２値分類推定部１２によって推定された機械推定の分類結果、及び人手付与分類を表示する。例えば、表示部１４は、２値分類推定部１２によって推定された分類結果を、図９（ｂ）に示すように、文書が「ＨＤＤ」という分類に属すること、及び入力された故障分類（人手付与分類）が「ＨＤＤ」であることを表示する。なお、表示部１４は、通信ネットワークを介して結果情報を他の情報処理装置に送信してもよい。

続いて、第３の実施形態における可視化装置３の可視化方法について図１１に示すシーケンス図を参照して説明する。

まず、文書取得部１１は、利用者の操作に基づいて文書及び人手付与分類を取得する（ステップＳ３１）。例えば、利用者の操作により、図９（ａ）に示すように、「立ち上がりが悪い。」という文書と、「ＨＤＤ」という人手付与分類とが入力された場合、入力された文書及び人手付与分類を取得する。

本実施形態で可視化装置３が行う可視化方法のステップＳ３２及びＳ３３の処理は、第１の実施形態のステップＳ１２及びＳ１３の処理と同様である。

ステップＳ３３で全ての分類について文書が推定された場合には、格納部１３が結果情報を格納する（ステップＳ３４）。第３の実施形態における結果情報には、第１の実施形態における分類結果に加えて、人手付与分類が含まれる。例えば、格納部１３は、図１０に示したように、電源「×」、ＨＤＤ「○」、ディスプレイ「×」、ファン「×」という
分類結果と、「ＨＤＤ」という人手分類とを含む結果情報を格納する。

ステップＳ３４で結果情報が格納されると、表示部１４が、結果情報をディスプレイ等に表示する（ステップＳ３５）。例えば、表示部１４は、図９（ｂ）に示すように、機械学習による判定で「ＨＤＤ」という分類に属する可能性が高いと判定されたこと、及び入力された故障分類（人手付与分類）が「ＨＤＤ」であることを表示する。

以上のように、第３の実施形態によれば、文書取得部１１は、利用者の操作に基づいて文書の人手付与分類をさらに取得する。そして、表示部１４は、２値分類推定部１２によって推定された分類結果と、人手付与分類とを結果情報として表示する。そのため、利用者は、学習データに基づいて推定された分類結果を認識するとともに、文書を取得した利用者の判断を示す人手付与分類を考慮して、文書の分類を最終的に決定することができる。

［第４の実施形態］
続いて、本発明の第４の実施形態について図面を参照して説明する。

図５に示すように、第４の実施形態に係る可視化装置２は、第２の実施形態と同様に、文書取得部１１、２値分類推定部１２、格納部１３、表示部１４、及び分割部１５を備える。なお、構成ブロックは、第2の実施形態と同じであるので、構成ブロックの説明を省略する。

第４の実施形態において、文書取得部１１は、利用者の操作に基づいて文書を取得するとともに、該文書に対応する人手付与分類を取得する。一例として、利用者は、Ｗｅｂアプリケーションを用いて、図１２（ａ）に示すような画面に「立ち上がりが悪い。電源を切って立ち上げても同じ。」という文書を入力し、人手付与分類としての故障分類に「ＨＤＤ」を入力する。そして、利用者は、送信ボタンを押下する。この場合、文書取得部１１は、「立ち上がりが悪い。電源を切って再度立ち上げても同じ。」という文書を取得する。さらに、「ＨＤＤ」を人手付与分類として取得する。

そして、分割部１５は、文書取得部１１が取得した文書を「立ち上がりが悪い。」という文と「電源を切って再度立ち上げても同じ。」という文に分割する。

また、２値分類推定部１２は、分割部１５によって分割された各文が各分類に属するか否かを、学習データに基づいて、公知の機械推定の手法により推定する。例えば、２値分類推定部１２は、図１３に示すように、学習データに基づいて、「立ち上がりが悪い。」という文について、文が「電源」という分類に属さない（×）と推定し、「ＨＤＤ」という分類に属する（○）と推定し、「ディスプレイ」という分類に属さない（×）と推定し、「ファン」という分類に属さない（×）と推定したとする。

また、２値分類推定部１２は、「電源を切って再度立ち上げても同じ。」という文について、学習データに基づいて文が「電源」という分類に属さない（×）と推定し、「ＨＤＤ」に属さない（×）と推定し、「ディスプレイ」に属さない（×）と推定し、「ファン」に属さない（×）と推定したとする。また、２値分類推定部１２は、「立ち上がりが悪い。電源を切って再度立ち上げても同じ。」という文書全体について、学習データに基づいて文書全体が「電源」という分類に属さない（×）と推定し、「ＨＤＤ」に属する（○）と推定し、「ディスプレイ」に属さない（×）と推定し、「ファン」に属さない（×）と推定したとする。

格納部１３は、結果情報を格納する。図１３に示すように、結果情報にはＩＤと、文書と、分割された各文と、２値分類推定部１２によって推定された、各文が各分類に属するか否かを示す分類結果、及び文書全体が各分類に属するか否かを示す分類結果と、人手付与分類とが含まれる。

上述のように、文書取得部１１によって「立ち上がりが悪い。電源を切って再度立ち上げても同じ。」という文書と、「ＨＤＤ」という人手付与分類とが取得され、２値分類推定部１２によって推定された場合に格納部１３が格納する結果情報について説明する。格納部１３は、図１３に示すように、ＩＤ「Ｄ」の「立ち上がりが悪い。電源を切って再度立ち上げても同じ。」という文書に対応して、人手付与分類である「ＨＤＤ」、機械推定による分類結果である電源「×」、ＨＤＤ「○」、ディスプレイ「×」、及びファン「×
」を格納する。また、格納部１３は、分割された「立ち上がりが悪い。」という文に対応して、電源「×」、ＨＤＤ「○」、ディスプレイ「×」、ファン「×」を格納する。さら
に、格納部１３は、分割された「電源を切って再度立ち上げても同じ。」という文に対応して、電源「×」、ＨＤＤ「×」、ディスプレイ「×」、ファン「×」を格納する。

表示部１４は、格納部１３に記憶されている結果情報を表示する。具体的には、表示部１４は、文書、各文、各文が各分類に属するか否かを示す分類結果、各文を含む文書が各分類に属するか否かを示す分類結果、及び人手付与分類をディスプレイ等に表示する。

例えば、表示部１４は、図１２（ｂ）に示すように、文書全体が機械学習による判定で「ＨＤＤ」という分類に属する可能性が高いと判定されたこと、及び入力された故障分類（人手付与分類）が「ＨＤＤ」であることを表示する。さらに表示部１４は、分割された「立ち上がりが悪い」という文が「ＨＤＤ」という分類に属する可能性が高いと判定されたこと、「電源を切って立ち上げても同じ」という文がいずれの分類にも属さない可能性が高いと判定されたことを表示する。なお、表示部１４は、通信ネットワークを介して結果情報を他の情報処理装置に送信してもよい。

続いて、第４の実施形態における可視化装置４の可視化方法について図１４に示すシーケンス図を参照して説明する。

まず、文書取得部１１は、利用者の操作に基づいて文書及び人手付与分類を取得する（ステップＳ４１）。例えば、利用者の操作により、図１２（ａ）に示したように、「立ち上がりが悪い。電源を切って立ち上げても同じ。」という文書と、「ＨＤＤ」という人手付与分類とが入力された場合、入力された文書及び人手付与分類を取得する。

本実施形態で可視化装置３が行う可視化方法のステップＳ４２からＳ４５の処理は、第２の実施形態のステップＳ２２からＳ２５の処理と同様である。

ステップＳ４５で全ての文について推定された場合には、格納部１３が結果情報を格納する（ステップＳ４６）。第４の実施形態における結果情報は、第２の実施形態における分類結果に加えて、人手付与分類が含まれる。例えば、格納部１３は、図１３に示したような、ＩＤ「Ｄ」の「立ち上がりが悪い。電源を切って再度立ち上げても同じ。」という文書に対応して、人手付与分類である「ＨＤＤ」、機械推定による分類結果である電源「×」、ＨＤＤ「○」、ディスプレイ「×」、及びファン「×」を格納する。また、格納部
１３は、分割された「立ち上がりが悪い。」という文に対応して、機械推定による分類結果である電源「×」、ＨＤＤ「○」、ディスプレイ「×」、ファン「×」を格納する。さ
らに、格納部１３は、分割された「電源を切って再度立ち上げても同じ。」という文に対応して、機械推定による分類結果である電源「×」、ＨＤＤ「×」、ディスプレイ「×」
、ファン「×」を格納する。

ステップＳ３４で結果情報が格納されると、表示部１４が、結果情報をディスプレイ等に表示する（ステップＳ４７）。表示部１４は、例えば、図１２（ｂ）に示したように、文書全体が機械学習による判定で「ＨＤＤ」という分類に属する可能性が高いと判定されたこと、及び入力された故障分類（人手付与分類）が「ＨＤＤ」であることを表示する。さらに表示部１４は、分割された「立ち上がりが悪い」という文が「ＨＤＤ」という分類に属する可能性が高いと判定されたこと、「電源を切って立ち上げても同じ」という文がいずれの分類にも属さない可能性が高いと判定されたことを表示する。

以上のように、第４の実施形態によれば、第２の実施形態と同様に、分割部１５が、文書を複数の文に分割する。そして、２値分類推定部１２は、複数の文それぞれが、分類それぞれに該当するか否かを推定する。そのため、利用者は、文書に含まれる文それぞれが、各分類に該当するかを認識することができる。また、第４の実施形態によれば、第３の実施形態と同様に、文書取得部１１は、利用者の操作に基づいて文書の人手付与分類をさらに取得する。そして、表示部１４は、２値分類推定部１２によって推定された分類と、人手付与分類とを結果情報として表示する。そのため、利用者は、学習データに基づいて推定された分類とともに文書を取得した利用者の判断を示す人手付与分類を認識することができる。したがって利用者が文書の属する分類を最終的に決定するときに、文ごとの分類結果及び人手付与分類の両方を鑑みて総合的な決定を行うことが可能となる。

［第５の実施形態］
続いて、本発明の第５の実施形態について図面を参照して説明する。

図５に示すように、第５の実施形態に係る可視化装置２は、第４の実施形態と同様に、文書取得部１１、２値分類推定部１２、格納部１３、表示部１４、及び分割部１５を備える。なお、構成ブロックは、第4の実施形態と同じであるので、構成ブロックの説明を省略する。

第５の実施形態においては、文書取得部１１は、複数の文書を取得するとともに、利用者の操作に基づいて各文書に対応する人手付与分類を取得する。例えば、文書取得部１１は、「電源を入れても画面に何も表示されない」という文書と、「ディスプレイ」という人手付与分類とを取得する。また、文書取得部１１は、「動作が非常に遅く、ファンの音がしない。立ち上がらないこともある。」という文書と、「ファン」という人手付与分類とを取得する。また、文書取得部１１は、「立ち上がりが悪い。電源を切って再度立ち上げても同じ。」という文書と、「ＨＤＤ」という人手付与分類とを取得する。

この場合、２値分類推定部１２及び格納部１３は、「電源を入れても画面に何も表示されない。」という文書について、第３の実施形態と同様の処理を行う。また、分割部１５、２値分類推定部１２、及び格納部１３は、「動作が非常に遅く、ファンの音がしない。立ち上がらないこともある。」という文書と「立ち上がりが悪い。電源を切って再度立ち上げても同じ。」という文書とについて第４の実施形態と同様の処理を行う。

表示部１４は、格納部１３によって格納されている各文書についての結果情報を合わせてディスプレイ等に表示する。なお、表示部１４は、各文書についての結果情報を合わせて、通信ネットワークを介して他の情報処理装置に送信してもよい。

第５の実施形態における可視化装置２の可視化方法は、第３の実施形態の可視化方法と第４の実施形態の可視化方法との組合せである。具体的には、文書取得部１１は、複数の文書とそれぞれの文書に対応する分類を取得する。文書に１つの文のみが含まれる場合、可視化装置５は、第３の実施形態のステップＳ３２からＳ３４の処理を行う。また、文書に複数の文が含まれる場合、可視化装置２は、第４の実施形態のステップＳ４２からＳ４６の処理を行う。そして、格納部１３は、図１５に示すように、ステップＳ３４で格納された結果情報と、ステップＳ４６で格納された結果情報とを合わせて格納する。

以上のように、第５の実施形態によれば、文書取得部１１は、複数の文書と、それぞれの文書に対応する人手付与分類を取得する。そのため、利用者は、複数の文書それぞれについて、学習データに基づいて推定された分類と人手付与分類とを認識することができる。したがって利用者が複数の文書の属する分類を最終的に決定するときに、文書及び各文書に含まれる文それぞれの分類結果及び人手付与分類を鑑みて総合的な決定を行うことが可能となる。

また、上述の実施形態では、可視化装置１，２，３，４，５の各機能は、これらの機能を実現する処理内容を記述したプログラムをコンピュータの記憶部に記憶しておき、当該コンピュータのＣＰＵによってこのプログラムを読み出して実行することで実現してもよい。また、プログラムを記録媒体に記録したり、ネットワークを通して提供したりしてもよい。

また、第１の実施形態では、図１６に示すように、可視化装置１は、さらに音声認識部１６を備えてもよい。音声認識部１６は、利用者が発した音声について音声認識処理を行い、文書に変換する。そして、文書取得部１１は、音声認識部１６によって変換された文書を取得し、上述と同様の処理を行う。これにより、音声で表される情報についても分類を推定することができる。第２〜第５の実施形態についても同様である。

上述の実施形態は代表的な例として説明したが、本発明の趣旨及び範囲内で、多くの変更及び置換ができることは当業者に明らかである。したがって、本発明は、上述の実施形態によって制限するものと解するべきではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。

１，２，３，４，５ 可視化装置
１１ 文書取得部
１２ ２値分類推定部
１３ 格納部
１４ 表示部
１５ 分割部
１６ 音声認識部

Claims (4)

1. 文書を取得する文書取得部と、
   前記文書を複数の文に分割する分割部と、
   前記文書及び前記複数の文それぞれについて、予め定められた複数の分類それぞれに対する分類結果を推定する分類推定部と、
   前記文書及び前記複数の文と、前記文書及び前記複数の文それぞれに対する前記分類結果とを含む結果情報を表示する表示部と、
   を備えることを特徴とする可視化装置。
2. 前記文書取得部は、前記文書に対する人手付与分類をさらに取得し、
   前記結果情報は、前記人手付与分類による分類結果をさらに含み、
   前記表示部は、前記結果情報に含まれる分類結果が、前記分類推定部において推定された分類結果であるか、人手付与分類による分類結果であるかを示す情報をさらに表示することを特徴とする請求項１に記載の可視化装置。
3. 文書の分類を推定する可視化装置が実行する可視化方法であって、
   文書を取得するステップと、
   前記文書を複数の文に分割する分割するステップと、
   前記文書及び前記複数の文それぞれについて、予め定められた複数の分類それぞれに対する分類結果を推定するステップと、
   前記文書及び前記複数の文と、前記文書及び前記複数の文それぞれに対する前記分類結果とを含む結果情報を表示するステップと、
   を含むことを特徴とする可視化方法。
4. コンピュータを、請求項１又は２に記載の可視化装置として機能させるためのプログラム。
   
   

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