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J-GLOBAL ID：202003005401019702

情報処理装置、表示方法およびプログラム

Inventor：
宮本 琳太郎

About 宮本 琳太郎

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遠藤 太一郎

About 遠藤 太一郎

, 
土屋 太助

About 土屋 太助


Applicant, Patent owner：
株式会社エクサウィザーズ

About 株式会社エクサウィザーズ


Agent (1)： 影山 剛士
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2019005598
Publication number (International publication number)：2020113218
Application date： Jan. 16, 2019
Publication date： Jul. 27, 2020
Summary：
【課題】どのような事項が人物の評価に影響しているのかを把握することができる情報を提示する情報処理装置、表示方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置(評価装置20)は、人物に係る少なくともテキスト形式の非定型データとテキスト形式以外の定型データとを記憶する学習モデル記憶部220と、人物に対する評価を記憶する評価情報記憶部232と、非定型データに含まれる単語に関する単語データを入力データとし評価を教師データとした機械学習により第1の予測モデルを作成し、第1の予測モデルに非定型データを与えて算出される計算値および定型データを入力データとした機械学習により第2の予測モデルを作成する学習処理部211と、第2の予測モデルから非定型データおよび定型データごとの評価への寄与度を抽出し、抽出した寄与度を出力する寄与度出力部(重要単語出力部213)と、を備える。【選択図】図4
Claim (excerpt)：
人物に係る少なくともテキスト形式の非定型データとテキスト形式以外の定型データとを記憶する学習データ記憶部と、 前記人物に対する評価を記憶する評価情報記憶部と、 前記非定型データに含まれる単語に関する単語データを入力データとし前記評価を教師データとした機械学習により第1の予測モデルを作成し、前記第1の予測モデルに前記非定型データを与えて算出される計算値および前記定型データを入力データとし前記評価を教師データとした機械学習により第2の予測モデルを作成する学習処理部と、 前記第2の予測モデルから前記非定型データおよび前記定型データごとの前記評価への寄与度を抽出し、抽出した前記寄与度を出力する寄与度出力部と、 を備えることを特徴とする情報処理装置。
IPC (3)：
G06F 16/00 ,  G06Q 10/10 ,  G06F 16/30
FI (3)：
G06F17/30 220Z ,  G06Q10/10 322 ,  G06F17/30 170A
F-Term (1)：
5L049AA08
Patent cited by the Patent：
Cited by applicant (2) Cited by examiner (2)
Article cited by the Patent：
Cited by applicant (1)
  • 文書分類タスクにおけるディープラーニングの学習プロセス可視化手法の提案
Cited by examiner (1)
  • 文書分類タスクにおけるディープラーニングの学習プロセス可視化手法の提案

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