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公開番号2024175596
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-18
出願番号2023093502
出願日2023-06-06
発明の名称機械学習プログラム、機械学習方法及び機械学習装置
出願人富士通株式会社
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G06F 40/253 20200101AFI20241211BHJP(計算;計数)
要約【課題】文章分類の信頼性を向上させる機械学習プログラム、機械学習方法及び機械学習装置を提供する。
【解決手段】第1文章を複数の第2文章に分割し、前記第1文章に適切とラベル付けし、前記第2文章に不適切とラベル付けし、ラベル付けされた前記第1文章及び前記第2文章それぞれを用いて第1機械学習モデルに学習させて、入力された文章が適切か不適切かを判別する前記第1機械学習モデルを生成する処理をコンピュータに実行させる。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
第１文章を複数の第２文章に分割し、
前記第１文章に適切とラベル付けし、
前記第２文章に不適切とラベル付けし、
ラベル付けされた前記第１文章及び前記第２文章それぞれを用いて第１機械学習モデルに学習させて、入力された文章が適切か不適切かを判別する前記第１機械学習モデルを生成する
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プログラム。
続きを表示（約 930 文字）【請求項２】
前記分割の処理は、前記第１文章として完結した文章を取得し、前記第１文章を分割して前記第２文章として未完結な文章を生成することを特徴とする請求項１に記載の機械学習プログラム。
【請求項３】
前記分割の処理は、前記第１文章を句点で分割して前記第２文章を生成することを特徴とする請求項２に記載の機械学習プログラム。
【請求項４】
前記第１文章を用いて第２機械学習モデルに学習させて、入力された文章を予め決められた複数のクラスのいずれかへの分類を行う前記第２機械学習モデルを生成する
処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項１に記載の機械学習プログラム。
【請求項５】
分類対象の文章の入力を受け付け、
前記第２機械学習モデルを用いて前記分類対象の文章の前記複数のクラスへの分類を実行し、
前記第１機械学習モデルを用いて前記分類対象の文章が適切か不適切かの判定を実行し、
前記分類の結果及び前記判定の結果を出力する
処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項４に記載の機械学習プログラム。
【請求項６】
機械学習装置が、
第１文章を複数の第２文章に分割し、
前記第１文章に適切とラベル付けし、
前記第２文章に不適切とラベル付けし、
ラベル付けされた前記第１文章及び前記第２文章それぞれを用いて第１機械学習モデルに学習させて、入力された文章が適切か不適切かを判別する前記第１機械学習モデルを生成する
処理を実行することを特徴とする機械学習方法。
【請求項７】
第１文章を複数の第２文章に分割する分割文章生成部と、
前記第１文章に適切とラベル付けし、前記第２文章に不適切とラベル付けする適不適ラベル付部と、
ラベル付けされた前記第１文章及び前記第２文章それぞれを用いて第１機械学習モデルに学習させて、入力された文章が適切か不適切かを判別する前記第１機械学習モデルを生成する学習処理部と
を備えたことを特徴とする機械学習装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械学習プログラム、機械学習方法及び機械学習装置に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
コールセンター等における電話の応対業務において、通話内容を音声認識にて文字起こしし、その文字起こしされた文章を自然言語処理により内容に応じて分類するといった技術が存在する。このような文章分類に関する技術として、予め定義されたラベルを用いて分類を行い、定義されたラベルのいずれにも該当しない場合は、未分類とする技術が存在する。
【０００３】
他にも、発話を質問または要求として分類するために、キーワード分析と連動させて発話の解析木及びテンプレートによる言語分析を利用し、分類が難しい場合には不明として分類する技術が提案されている。また、基本的表現リストに加えて、否定又は肯定の含意を含む連語を利用して、文書を肯定的内容又は否定的内容のカテゴリーに分類するための分類基準の学習を行わせる技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１１－１７０７８６号公報
特表２０２０－５３７２２３号公報
特開２００６－１１３７４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、野外活動のように無線器を用いて連絡を取り合う場合、電波状況等の影響で通信内容が途絶するケースが発生する。通信が途絶した場合、音声認識により文字起こししても、文章としては未完結なものとなるため、従来の自然言語処理により内容を分類しようとした場合に、正常な分類が難しくなる。そのため、文章分類の信頼性を向上させることは困難である。
【０００６】
明確な分類が難しい文章を未分類として分類する技術では、文章が未完結であるために未分類となるのか、あるいは文章自体は完結しているが、あらかじめ定義されたラベルのいずれにも属さないために未分類となるのか判別することが困難である。例えば、この技術を用いた場合、「スポーツ」、「グルメ」という分類ができるモデルに対し、「政治」に関する文章を入力すると「未分類」との出力が得られる。この場合、文章の内容が分類可能なラベル外であることは分かるが、その文章が未完結であるか否かは不明である。
【０００７】
キーワード分析と連動して解析木及びテンプレートによる言語分析を利用して分類を行う技術や否定及び肯定の含意を含む連語を利用して分類モデルの学習を行う技術のいずれでも、文章が未完結か否かを判定することは困難である。このように、いずれの技術を用いても文章分類の信頼性を向上させることは困難である。
【０００８】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、文章分類の信頼性を向上させる機械学習プログラム、機械学習方法及び機械学習装置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】
本願の開示する機械学習プログラム、機械学習方法及び機械学習装置の一つの態様において、第１文章を複数の第２文章に分割し、前記第１文章に適切とラベル付けし、前記第２文章に不適切とラベル付けし、ラベル付けされた前記第１文章及び前記第２文章それぞれを用いて第１機械学習モデルに学習させて、入力された文章が適切か不適切かを判別する前記第１機械学習モデルを生成する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１０】
１つの側面では、本発明は、文章分類の信頼性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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