本論文では，テキストベースの深層学習における分類パターンの解釈支援システムと，その有効性の検証結果について述べる．深層学習においては，学習された分類パターンにおける分類基準が不明なことが多いという問題点がある．提案システムは，そのような深層学習の学習結果に対して，分類ネットワークの表示を行い，分類基準を解釈するための情報を提供する．テキスト分類を題材とした深層学習の学習結果を用いて，データ分析の初心者と考えられる被験者に対して，出力に特有の分類パターンを解釈してもらう実験を行い，提案システムの有効性を検証した．
