[发明专利]信息处理方法及信息处理系统

权利要求书

1.一种信息处理方法，由计算机执行，其中，

取得第1数据和第2数据，上述第2数据未包含于在推理器的训练中使用的训练数据；

使用向上述推理器输入上述第1数据而得到的第1关联数据，计算第1贡献，上述推理器是通过利用上述训练数据的机器学习进行训练而得到的，上述第1贡献是上述第1数据的各部分对于向上述推理器输入上述第1数据而从上述推理器输出的第1输出数据的贡献；

使用向上述推理器输入上述第2数据而得到的第2关联数据，计算第2贡献，上述第2贡献是上述第2数据的各部分对于向上述推理器输入上述第2数据而从上述推理器输出的第2输出数据的贡献；

按照上述第1贡献与上述第2贡献的类似度，决定是否应将上述第2数据追加到上述推理器的训练数据。

2.如权利要求1所述的信息处理方法，其中，

上述第1数据是上述推理器的误推理数据。

3.如权利要求1或2所述的信息处理方法，其中，

在决定为应追加上述第2数据的情况下，使用追加上述第2数据后的上述推理器的训练数据来训练上述推理器。

4.如权利要求1～3中任一项所述的信息处理方法，其中，

在决定是否应将上述第2数据追加到上述推理器的训练数据时，

以将多个上述第2数据中的、上述第1贡献与上述第2贡献的类似度高的上述第2数据比其他的上述第2数据更优先地追加到上述推理器的训练数据的方式，决定是否应将上述第2数据追加到上述推理器的训练数据。

5.如权利要求1～4中任一项所述的信息处理方法，其中，

在决定是否应将上述第2数据追加到上述推理器的训练数据时，

计算包含关于多个上述第1数据各自的上述第1贡献的多个上述第1贡献；

按照使用包含计算出的上述多个上述第1贡献各自与上述第2贡献的类似度的多个类似度来计算的代表值，决定是否应将上述第2数据追加到上述推理器的训练数据。

6.如权利要求5所述的信息处理方法，其中，

上述多个类似度包含上述多个上述第1贡献各自与多个上述第2贡献各自的类似度，多个上述第2贡献包含关于多个上述第2数据各自的上述第2贡献；

在计算上述代表值时，

按上述多个上述第1数据的每一个，从上述多个类似度中选择规定数量的类似度；

按上述多个第2数据的每一个，使用所选择的上述规定数量的类似度计算上述代表值；

在决定是否应将上述第2数据追加到上述推理器的训练数据时，

按照计算出的多个上述代表值，决定是否应将该第2数据追加到上述推理器的训练数据。

7.如权利要求1～6中任一项所述的信息处理方法，其中，

上述推理器是识别器或检测器。

8.如权利要求1～7中任一项所述的信息处理方法，其中，

上述第1数据及上述第2数据是感测数据。

9.如权利要求1～8中任一项所述的信息处理方法，其中，

上述第1关联数据是上述第1输出数据；

上述第2关联数据是上述第2输出数据。

10.如权利要求1～9中任一项所述的信息处理方法，其中，

将表示被决定为应追加到上述推理器的训练数据的上述第2数据的信息经由提示装置提示。

11.一种信息处理系统，其中，具备：

取得部，取得第1数据和第2数据，上述第2数据未包含于在推理器的训练中使用的训练数据；

计算部，(a)使用向上述推理器输入上述第1数据而得到的第1关联数据，计算第1贡献，上述推理器是通过利用上述训练数据的机器学习进行训练而得到的，上述第1贡献是上述第1数据的各部分对于向上述推理器输入上述第1数据而从上述推理器输出的第1输出数据的贡献，(b)使用向上述推理器输入上述第2数据而得到的第2关联数据，计算第2贡献，上述第2贡献是上述第2数据的各部分对于向上述推理器输入上述第2数据而从上述推理器输出的第2输出数据的贡献；以及

决定部，按照上述第1贡献与上述第2贡献的类似度，决定是否应将上述第2数据追加到上述推理器的训练数据。