本論文では，深層学習ネットワークへのHMM適用によるテキストベースの分類パターン解釈支援システムを提案し，その有効性を検証した結果について述べる．深層学習における問題点として，人間が深層学習の分類基準を理解することや動作を信頼することが難しいという問題が存在している．そこで，提案システムでは，深層学習の学習済みネットワークに対して，HMMを適用することで分類結果に寄与するパターンの表示を行い，ユーザが分類基準を解釈することを支援する．提案システムの有効性を検証する実験では，テキストベースの分類を行った深層学習の学習済みネットワークを用いて，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った．
