CN114930377A - 报告书执笔辅助系统、报告书执笔辅助方法 - Google Patents

报告书执笔辅助系统、报告书执笔辅助方法 Download PDF

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Abstract

具有：文档模型决定部，其根据针对选择式提问的回答和决定针对回答的进一步的提问的提问决定模型，决定储存了向用户提示的文案的模板的文档模型；模板应用部，其根据决定出的文档模型和回答或者进一步的回答，进行用于提问储存在文档模型中的文案的模板中不足的内容的记述式提问，将针对该记述式提问的回答应用于文案的模板；以及提示处理部，其将应用了针对记述式提问的回答的文案的模板作为向用户提示的文案进行提示。

Description

报告书执笔辅助系统、报告书执笔辅助方法
技术领域
本发明涉及辅助报告书执笔的报告书执笔辅助系统、报告书执笔辅助方法。
背景技术
在各种研究开发、调查中，能够得到从业者确认出的事实、经验法则。这些隐式知识对于雇用该从业者的雇主而言是价值极高的信息，希望不限定于该从业者而在多个从业人员中共享。该目的下，大多采用制作并共享报告书等的对策。但是，在报告书的执笔中，会产生基于执笔者的写作技能的信息传递的质量的偏差。即，难以习得向读者不多不少地传递信息的写作技能，导致传递的遗漏、误解的产生。
另外，作为其他问题，还存在写作所花费的劳力的问题。一般从白纸的状态开始写作的难度高，需要时间。因此，大多预先准备报告书的模板，以与此相应的形式进行执笔作业。但是，在该方法中模板仅能够利用较少的模式。这是因为，若模板过多，则利用者无法判断应从其中选择哪个模板。因此，一般按领域准备若干模板。例如，有时准备了实验的报告书的模板，但无法进行根据实验的内容、结果而使用不同的模板等细致的应对。如果仅从多个模板中选择特定的模板，则能够应用文档检索等方法，但对于该方法，利用者必须能够充分掌握所准备的模板且利用者自身必须能够判断使用哪个模板，这是非常困难的。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2008-262432号公报
专利文献2：日本特开2004-102818号公报
发明内容
发明要解决的课题
在专利文献1中，公开了通过将隐患事例输入到表格来应用于模板来生成报告书的技术。但是，在该方法中，无法从多种模板中选定适当的模板来使用，如果应报告的内容无法明确化，则无法使用。
在专利文献2中，公开了利用概念性的关键字来检索提问文，由此，容易维护针对提问的回答数据的技术。根据该方法，能够概念性地检索模板，但利用者依然必须自己确定应使用的模板，因此，这并不容易。
本发明是考虑这样的状况而完成的，其目的之一在于提供一种能够在不花费很多工夫的情况下将仅利用者记忆的信息容易地反映到文档中的报告书执笔辅助系统、报告书执笔辅助方法。
用于解决课题的手段
本发明的一方式的报告书执笔辅助系统的特征在于，具有：文档模型决定部，其根据针对选择式提问的回答和决定针对所述回答的进一步的提问的提问决定模型，决定储存了向用户提示的文案的模板的文档模型；模板应用部，其根据决定出的所述文档模型和所述回答或者针对所述进一步的提问的回答，进行用于提问储存在所述文档模型中的所述文案的模板中不足的内容的记述式提问，将针对该记述式提问的回答应用于所述文案的模板；以及提示处理部，其将应用了针对所述记述式提问的回答的文案的模板作为向所述用户提示的文案进行提示。
发明效果
根据本发明的一方式，能够在不花费很多工夫的情况下将仅利用者记忆的信息反映到文档中。
附图说明
图1是实施例1的结构概略的例子。
图2是实施例1的物理安装的结构的例子。
图3是实施例1的利用过程的例子。
图4是实施例1的初始画面的例子。
图5是实施例1的初始问答流程的例子。
图6是实施例1的利用者交接的利用者输入数据的例子。
图7是实施例1的利用者信息DB的利用者数据的例子。
图8是实施例1的提问生成请求的例子。
图9是实施例1的选择式提问DB的选择式提问数据的例子。
图10是实施例1的问答阶段决定模型的提问决定模型的例子。
图11是实施例1的问答阶段决定的示意图。
图12是实施例1的提问文数据的例子。
图13是实施例1的选择式提问相关的提问画面的例子。
图14是实施例1的问答处理的流程的例子。
图15是实施例1的回答数据的例子。
图16是实施例1的回答历史数据的例子。
图17是实施例1的提问控制部的文案制作状况确定处理的例子。
图18是实施例1的文档模型DB的文档模型数据的例子。
图19是实施例1的文档模型数据的例子。
图20是实施例1的提问生成处理的例子。
图21是实施例1的记述式提问DB的记述式提问数据的例子。
图22是实施例1的选择式提问相关的提问画面的例子。
图23是实施例1的文案生成请求的例子。
图24是实施例1的文案生成处理的例子。
图25是实施例1的文案数据的例子。
图26是实施例1的文案显示的例子。
图27是实施例2的结构概略的例子。
图28是实施例2的提问决定模型的例子。
图29是实施例2的问答决定阶段示意图。
图30是实施例2的文档模型确定的选择式提问相关的提问画面的例子。
图31是实施例2的问答处理的例子。
具体实施方式
实施例1
图1表示作为本发明的报告书执笔辅助系统、报告书执笔辅助方法的一例的文档制作辅助装置的实施例1的结构。本实施例的文档制作辅助装置(101)是受理利用者(102)的操作的装置，是包含如下部分的系统：输入输出受理部(110)，其受理利用者的输入；利用者信息DB(111)，其记录利用者的利用状况；提问控制部(112)，其控制文案生成的整体的流程；回答记录DB(113)，其保存在文案生成的过程中从利用者处得到的回答；文档模型DB(114)，其将应生成的文档的类别相关的信息和该文档的文案模板对应起来进行管理；文案生成部(115)，其通过将回答记录DB(113)和文档模型DB(114)的信息组合来生成文案；问答阶段决定模型(116)，其保持用于确定文档模型和评价该确定的程度的信息；选择式提问生成部(117)，其生成用于确定问答阶段的选择式的提问；选择式提问DB(118)，其保持选择式提问的模板；记述式提问生成部(119)，其生成记述式的提问；以及记述式提问DB(120)，其保持记述式提问生成部(119)应生成的记述式提问的模板。此外，图中，实线箭头表示处理的流程，虚线箭头表示数据的流程。
图2表示实施例1的物理安装的结构的一例。文档制作辅助装置(101)能够使用一般的计算机来实现。即，是包含以下部分的装置：具有运算性能的处理器(201)、能够高速地读写的易失性临时存储区域即DRAM(202)、利用了HDD、闪存等的永久的存储区域即存储装置(203)、用于进行操作的鼠标、键盘等输入装置(204)、用于向使用者示出动作的监视器(205)、以及用于与外部的计算机、设备进行通信的串行端口等接口(206)。输入输出受理部(110)、提问控制部(112)、文案生成部(115)、选择式提问生成部(117)、记述式提问生成部(119)能够通过处理器(201)执行记录在存储装置(203)中的程序来实现。利用者信息DB(111)、回答记录DB(113)、文档模型DB(114)、问答阶段决定模型(116)、选择式提问DB(118)、记述式提问DB(120)能够通过由处理器(201)执行在存储装置(213)中进行数据的蓄积那样的程序来实现。以下，报告书执笔辅助系统的各部作为硬件设置在作为一般的计算机的文档制作辅助装置(101)中，但也可以将它们的全部或一部分分散设置在云那样的1个或多个计算机中，通过相互通信来实现同样的功能。
图3示意性地表示本实施例的动作过程。当文档制作辅助装置(101)启动时，提示初始画面(301)，等待利用者(102)的访问。当利用者(102)对文档制作辅助装置(101)进行输入，交接利用者输入数据(302)时，文档制作辅助装置(101)执行初始问答处理(303)，开始与利用者的问答。将该初始的过程称为初始阶段。
当初始阶段结束时，文档制作辅助装置(101)进入与利用者进行问答的同时收集应制作的文档的信息的文档信息收集阶段。在该阶段，在文档制作辅助装置(101)执行的问答处理(305)中决定接下来应进行的提问，作为提问画面(304)提示给利用者(102)。当利用者(102)以对其进行回答的形式输入并送出回答信息(306)时，再次执行问答处理(305)而生成下一个提问。通过该反复，利用者(102)应制作的文档逐渐明确化。
如果成为能够充分生成利用者应书写的文档的草案的状况，则文档制作辅助装置(101)的动作进入向利用者提示文案的文案阅览阶段。当进入文案阅览阶段时，文档制作辅助装置(101)返回的结果执行包含制作出的文案的文案提示处理(307)，向利用者提示的是容易观察地显示该文案的文案显示(308)。通过经过该过程，利用者能够针对文档制作辅助装置(101)的询问被动地制作文档的文案，因此，能够削减从白纸的状态开始进行文档制作所花费的工夫。以下，分别对其进行详细说明。
图4表示文档制作辅助装置(101)启动时生成的初始画面(301)的例子。初始画面(301)是确定利用者的信息的画面。在本例中，能够通过公知的Web浏览器(401)等形成的HTML数据作为初始画面送出。本画面包含用于取得利用者的名字的文本框(402)和完成其输入而提示利用开始的发送按钮(403)，利用者(102)能够自由地使用自身的姓名、昵称等。此外，该初始画面(301)只要是能够进行利用者(102)的应对的输出形式即可，例如也可以是使用扬声器、麦克风进行声音的对话的形式。
当利用者(102)对该初始画面(301)进行操作并按下发送按钮(403)时，利用者输入数据(302)被送出到文档制作辅助装置(101)，文档制作辅助装置(101)执行初始问答处理(303)。图5表示初始问答处理(303)的流程的例子。在初始问答处理(303)中，首先输入输出受理部(110)接受利用者输入数据(302)，执行反映到利用者信息DB(111)中的处理(S501)。
图6表示利用者输入数据(302)的内容的例子。在利用者输入数据(302)中，包含识别利用者的ID即利用者ID(601)、表示利用者的显示名称的利用者名(602)。在此，利用者ID(601)在未定的情况下可以是空白，也可以使用另外指定的能够识别利用者的信息(例如从业人员编号等)。从初始画面(301)的文本框取得利用者名(602)。
该利用者输入数据(302)被追加到利用者DB(111)的利用者数据(503)。图7表示该利用者数据(503)的例子的详细内容。利用者数据(503)具有储存了利用者输入数据(302)具有的信息的利用者ID(701)、利用者名(702)、表示当前处于哪个阶段的问答阶段的数据(703)、表示利用者(102)想要执笔的文档的类别的推定结果的文档模型ID(704)。输入输出受理部(110)针对利用者ID(701)，在利用者输入数据(302)的利用者ID(601)为空白的情况下，对已有的利用者数据(503)的利用者ID(701)中不存在的编号进行编号。例如，能够使用对利用者ID(701)的最大值加上1而得的值。另外，在初始问答处理(303)中，问答阶段(703)为文档模型确定阶段，储存与其对应的值。
如果利用者DB(111)被更新，则提问控制部(112)生成提问生成请求(505)(S504)。图8表示提问生成请求(505)具有的数据项目。提问生成请求(505)除了利用者DB(111)的利用者数据(503)中包含的利用者ID(601)、储存利用者名(602)的利用者ID(801)、利用者名(802)以外，还具有该利用者目前为止进行了怎样的回答的历史数据即回答历史数据(803)。在初始问答处理(303)中，该回答历史数据(803)为空白，但如果存在以其他形式得到的回答的情况下，在此也可以将其进行添加。
接着，提问控制部(112)从问答阶段决定模型(116)取得提问决定模型(507)(S506)，与利用者数据(503)一起送出到选择式提问生成部(117)。于是，选择式提问生成部(117)参照提问决定模型(507)来决定接下来应进行的提问即重要提问(S508)，从选择式提问DB(118)取得与重要提问对应的选择式提问数据(510)，生成提问文数据(511)(S509)。
为了对该处理进行详细说明，首先，在图9中表示选择式提问DB(118)的选择式提问数据(510)中包含的项目。选择式提问数据(510)将提问数据的识别符即提问ID(901)、向利用者(102)提示的文章即提问文(902)、选项的一览以及作为其代码值的选项代码的列表即选项列表(903)对应起来保持。
接着，在图10中表示提问决定模型(507)的例子。实施例1中的提问决定模型(507)具有与公知的决策树类似的构造，成为多个分支(1001)(1002)、结果(1003)的项目的组合。各分支具有作为分支的识别符的分支ID(1004)、与该分支对应起来的提问的提问ID(1005)、按照对该提问的回答表示下一个分支的按回答区分的目的地(1006)的要素。该分支之一与选择式提问数据(510)的1个记录对应，能够通过对照分支的提问ID(1005)和选择式提问数据(510)的提问ID(901)而对应起来。另外，关于结果的项目，具有：分支ID(907)，其具有与分支的项目相同的体系；以及文档模型ID(908)，其表示文档的类别的推定结果。该构造为各分支能够堆叠的决策树，从分支1(901)追寻决策树的分支的最后到达的结果为应使用的文档模型的文档模型ID。
在图11中示意性地表示使用了该提问决定模型(507)的文档模型确定的原理。图中上侧的表是成为该提问决定模型(507)的基础的数据。为了制作提问决定模型(507)，事先收集多个文档制作辅助装置(101)应对应的文档的事例，针对该各文档集中了与储存在选择式提问DB(118)中的选择式提问数据(510)对应的回答而得的表为该表。该表的各行与收集到的文档分别对应。提问ID的列(1101)与选择式提问数据(510)的提问ID(901)对应，记入在各列中的数字是处于选择式提问数据(510)的选项列表(903)的选项代码的值。另外，文档模型ID的列(1102)是表示各文档适合使用哪个文档模型的文档模型的识别符。
提问决定模型(507)能够通过对该表应用将提问ID的列(1101)设定为说明变量，将文档模型ID的列(1102)设定为目的变量的机器学习的算法来生成。图中下部的树形图状的构造是容易观察地配置了提问决定模型(705)的数据的构造。已知该构造与公知的决策树的构造相同，能够通过对上述的表进行学习以最顺利地分类文档模型ID的列(1102)来构建。最上面的项目(1103)意味着最初确认的提问的提问ID，在通过1的选项对其进行了回答的情况下，为向左的提问(1104)前进的形式，在2的情况下，为向右的提问(1105)前进的形式。因此，在对提问ID：1的提问回答1，对提问ID：3的提问回答2的情况下，文档模型ID：1(1106)被确定为应使用的文档模型数据。追寻该提问决定模型(507)能够到达文档模型时能够判定为能够确定，否则能够判断为不能确定。
此外，作为该提问决定模型(507)，即使是并非决策树的模型，只要是根据说明变量预测目的变量的分类的判别分析的模型就能够利用。此外，如决策树那样，通过使用即使在仅部分地得到目的变量的状况下也能够判别的模型，例如公知的高斯过程法，即使不回答全部的提问也能够确定文档模型，结果，具有能够减少提问的次数的优点。例如，作为提问决定模型(507)，即使在未得到针对选择式提问的回答的情况下，选择式提问生成部(117)也可以使用高斯过程法推定针对选择式提问的回答，从选择式提问DB(118)中选择推定出的回答中可靠度最高的接下来应进行的选择式提问，到达与针对该选择出的提问的回答对应的文档模型。
选择式提问生成部(117)使用提问决定模型(507)来决定接下来应询问的选择式提问。具体而言，搜索提问决定模型(507)中的可追寻最深的分支，将与该分支的提问ID对应的提问设为重要提问。如果是图11的例子，则在对提问ID：1的提问回答2的情况下，重要提问为提问ID：4。此外，在使用了并非决策树的模型的情况下，也能够判定并决定接下来要得到哪个提问的回答就容易进行文档模型的确定。例如，在使用了能够评价判别的精度的模型的情况下，能够在虚拟地给予下一个提问的回答的同时调查条件，将精度最高的提问设定为重要提问。
图12表示根据选择式提问数据(510)生成的提问文数据(511)具有的要素。提问文数据(511)包含利用者的利用者ID(1201)、作为提问的识别符的提问ID(1202)、表示提问的种类的提问类别(1203)、对利用者(102)提示的提问文(1204)、表示利用者(102)应回答的项目的回答信息(1205)。
在初始问答处理(303)中，选择式提问生成部(117)针对提问文数据(511)的要素的每一个，作为利用者ID(1201)储存利用者数据(503)中包含的利用者ID(601)，作为提问ID(1202)储存提问数据(510)的提问ID(901)，提问类别(1203)储存表示选择式提问的代码值，作为提问文(1204)储存选择式提问数据(510)的提问文(902)，在回答信息(1205)中储存选项列表(903)。
然后，输入输出受理部(110)以该提问文数据(511)为基础，生成提问画面(304)并提示给利用者(102)(S512)。在图13中表示该提问画面(304)的一例。在该画面中，显示提问文(1301)、能够选择性地输入回答的单选按钮输入(1302)、发送回答结果的回答按钮(1303)。在该例中，利用者(102)通过单选按钮输入(1302)选择回答并按下回答按钮(1303)，由此，能够发送回答。此时，需要注意的是，对于未显示在画面上的利用者ID(1201)、提问ID(1202)也需要保持。此外，也可以在该画面中显示利用者名(802)等(在本例中，使用利用者名“小泽”)。
通过以上，初始阶段结束，以后，进入通过利用者(102)与文档制作辅助装置(101)的交互来进行文档的文案制作的文档信息收集阶段。在文档信息收集制作阶段中，成为执行当利用者(102)对提问画面(304)进行应答时，文档制作辅助装置(101)执行问答处理(305)而生成下一个提问画面(304)这样的重复的形式。
在图14中表示问答处理(305)的流程的例子。问答处理(305)是与初始问答处理(303)同样地受理来自利用者(102)的信息并对其进一步返回提问等的处理。首先，输入输出受理部(110)取得利用者(102)响应提问画面(304)的回答数据(1402)(S1401)。在图15中表示该回答数据(1402)具有的要素的例子。在回答数据(1402)中包含用于生成提问画面(304)的提问文数据(511)的利用者ID(1201)、提问ID(1202)、与提问类别(1203)同样的利用者ID(1501)、提问ID(1502)、提问类别(1503)，除此以外还包含利用者(102)通过提问画面(304)输入的回答即回答内容(1504)。在回答内容(1504)为针对图13那样的选择式提问的回答的情况下，通过单选按钮输入(1302)等记入选择出的选项的选项代码(对于并非选择式的提问的情况在后面进行叙述)。接着，输入输出受理部(110)使用该回答数据(1402)的利用者ID(1501)，从利用者信息DB(111)的利用者数据(503)中检索利用者ID(701)与回答数据(1402)的利用者ID(1501)一致的数据(S1403)。由此，能够取得与本利用者(102)对应的利用者数据(503)的记录。
接着，输入输出受理部(110)将回答数据(1402)的信息送出到回答记录DB(113)，作为回答历史数据(1405)进行追加。回答历史数据(1405)是储存多个回答数据(1402)的数据，如图16所示，数据的构成要素可以与回答数据(1402)相同，利用者ID(1601)、提问ID(1602)、提问类别(1603)、回答内容(1604)分别与利用者ID(1501)、提问ID(1502)、提问类别(1503)、回答内容(1504)对应。
当对回答历史数据(1104)的追记完成时，输入输出受理部(110)将利用者数据(503)的信息送出到提问控制部(112)。提问控制部(112)参照利用者数据(503)中包含的利用者ID(901)，取得回答历史数据(1405)中的利用者ID(1601)和与其一致的回答历史数据(1405)的一组，执行作为判定当前的文案的制作状况的处理的文案制作状况确定处理(S1406)。然后，根据其结果，判定是否能够进行文案制作(S1407)。提问控制部(112)如果在判定为不能的情况下(S1407；否)，生成提问生成请求(505)(S1408)并执行提问生成处理(S1409)。该提问生成请求(505)与在图8中表示其要素的情况相同，关于利用者ID(801)以及利用者名(802)，通过储存所述回答数据(1405)的一组作为回答历史数据(803)来生成利用者数据(503)的利用者ID(701)以及利用者名(702)。另一方面，提问控制部(112)如果在判定为能够进行文案制作的情况下(S1407；是)，生成文案生成请求(1411)(S1410)，执行通过向文案生成部(115)送出而生成文案的处理即文案生成处理(S1412)。最后，输入输出受理部(110)接受作为提问生成处理(S1409)或文案生成处理(S1412)的结果而得到的提问文数据(511)，更新利用者信息DB(111)的内容(S1413)后，提示给利用者(102)(S1414)。
在图17中表示文案生成状况确定处理(S1406)的详细的流程的例子。在该流程中，提问控制部(112)使用利用者数据(503)以及从回答历史DB(114)取得的回答历史数据(1405)来进行处理(S1701)。提问控制部(112)首先确认记入到利用者数据(503)中的问答阶段(703)，判定是否设定了表示能够制作文案的状态的“文案阅览阶段”(S1702)。提问控制部(112)在判定为设定了“文案阅览阶段”的情况下(S1702；是)，判断为能够进行文案制作。提问控制部(112)在判定为未设定“文案阅览阶段”的情况下(S1702；否)，进一步判定问答阶段(703)是否被设定为“文档模型确定阶段”(S1703)。提问控制部(112)如果在判定为设定了“文档模型确定阶段”的情况下(S1703；是)，表示尚无法确定应使用哪个模板，因此，判断为不能进行文案制作(S1703)。提问控制部(112)如果在判定为未设定“文档模型确定阶段”的情况下(S1703；否)，表示本处理处于“文档信息收集阶段”。此时，利用者数据(503)的值应储存在文档模型ID(702)中。因此，提问控制部(112)使用它从文档模型DB(114)取得对应的文档模型数据(1705)，由此进一步进行判定(S1704)。
在图18中表示储存在文档模型DB(114)中的文档模型数据(1705)的1个记录的数据项目。文档模型数据(1705)具有作为该记录的识别符的文档模型ID(1801)、表示与该文档模型对应的文档的模板的文案模板(1802)、作为列表具有用于得到将该模板作为文档而完成所需的关键字的提问ID的记述式提问事项列表(1803)。此外，该记述式提问事项列表(1803)具有的提问ID与在选择式提问DB(118)以及记述式提问DB(120)中用于确定提问的识别符对应，另外，还与提问文数据(511)具有的提问ID(1202)以及回答数据(1302)具有的提问ID(1502)对应。另外，文档模型ID(1801)与利用者数据(503)具有的文档模型ID(704)、提问决定模型(507)具有的文档模型ID(908)对应。
在图19中表示了在此使用的文档模型数据的(1705)的具体的例子。在该例子中，文档模型ID(1901)是整数值的连号，在文案模板(1902)中有用中括号({})记述的部分。在中括号内也书写有整数值，该整数值与提问ID对应。记述式提问事项列表(1903)储存列出了在该文案模板(1902)中出现的中括号内的提问ID的内容。
提问控制部(112)将利用者数据(503)具有的文档模型ID(704)和文档模型数据(1705)具有的文档模型ID(1801)进行比较，确定一致的记录，取得记述式提问事项列表(1803)。另一方面，回答历史数据(1405)中也包含回答完毕的提问ID(1602)。提问控制部(112)通过两者的比较，判定是否存在包含在记述式提问事项列表(1803)中且在回答历史数据(1405)中没有回答的记录的提问ID，即，记述式提问事项列表(1803)中包含的全部提问是否回答完毕(S1705)。提问控制部(112)在判定为记述式提问事项列表(1803)中包含的全部提问回答完毕的情况下(S1705；是)，判断为能够进行文案制作，输出该意思(S1706)。另一方面，提问控制部(112)在判定为记述式提问事项列表(1803)中包含的全部提问未回答完毕的情况下(S1705；否)，存在未回答的提问，因此，判断为不能进行文案制作，输出该意思(S1707)。
在图20中表示了在问答处理(305)中执行的提问生成处理(S1409)的详细处理流程的例子。提问生成处理(S1409)是生成确定利用者(102)要书写的文档的类别的提问、询问完成该类别的模板所需的项目的提问的处理。
首先，提问控制部(112)对照回答历史数据(1405)与问答阶段决定模型(116)具有的提问决定模型(507)，求出推定为当前应使用的文档模型数据(1705)(S2001)。该处理按照图11所示的提问决定模型(507)的原理进行。即，从分支1(901)追寻决策树的分支的最后到达的结果与应使用的文档模型数据(1705)的文档模型ID(1801)一致。提问控制部(112)在追寻该提问决定模型(507)能够到达文档模型ID时能够判断为能够确定文档模型，否则能够判断为不能确定。
提问控制部(112)判定是否能够确定文档模型，在不能确定文档模型的情况下(S2002；否)，使选择式提问决定部(118)决定接下来应询问的选择式提问。另一方面，提问控制部(112)在判定为能够确定文档模型的情况下(S2002；是)，使记述式提问决定部(120)生成用于取得制作文案所不足的信息的提问文。
在处理转移到选择式提问生成部(117)时，选择式提问生成部(117)将回答历史数据(1405)与提问决定模型(507)进行对照，决定接下来应进行的提问即重要提问(S2003)。该处理能够与初始问答处理(303)中的重要提问确定的处理(S508)同样地执行。接着，选择式提问生成部(117)生成提问文数据(511)。这也与初始问答处理(303)中的处理(S509)一样，从选择式提问DB(118)取得重要提问的选择式提问数据(510)，生成提问文数据(511)(S2004)。
另一方面，对判断为能够确定文档模型，处理转移到记述式提问生成部(119)的情况进行说明。首先，记述式提问生成部(119)将回答历史数据(1405)与文档模型数据(1705)进行对照，决定接下来应进行的提问。具体而言，记述式提问生成部(119)将文档模型数据(1705)的记述式提问事项列表(1803)中的提问ID的列表与回答历史数据(1405)的提问ID(1602)进行比较，调查回答历史数据(1405)中未包含但记述式提问事项列表(1803)中包含的提问ID。记述式提问生成部(119)针对这样的提问ID以规定的顺序，例如提问ID的升序等排列，将最小的提问ID设为接下来应进行的重要提问(S2005)。
接着，记述式提问生成部(119)从记述式提问DB(120)取得与重要提问的提问ID对应的记述式提问数据(2007)(S2006)。在图21中表示该记述式提问数据(2007)具有的数据。记述式提问数据(2007)将作为提问数据的识别符的提问ID(2101)、作为提示给利用者(102)的文章的提问文(2102)、作为要求回答的项目的名称的回答项目名(2103)对应起来进行保持。记述式提问生成部(119)取得与重要提问的提问ID对应的记述式提问数据(2007)，生成提问文数据(511)。记述式提问生成部(119)作为提问文数据(511)的利用者ID(1201)储存利用者数据(503)中包含的利用者ID(701)，作为提问ID(1202)储存记述式提问数据(2007)的提问ID(2101)，提问类别(1203)储存表示记述式提问的代码值，作为提问文(1204)储存记述式提问数据(2007)的提问文(2102)，在回答信息(1205)中储存回答项目名(2103)。由此，能够生成提问文数据(511)。
在提问生成处理(S505)的最后，提问控制部(112)将提问文数据(511)和在如果确定了文档模型的情况下也将该文档模型ID一并返回到输入输出受理部(110)，由此，结束(S2008)。然后，在图14所示的(S1413)中，输入输出受理部(110)在如果记述式提问生成部(119)进行了动作的情况下，将利用者数据(503)的问答阶段(703)更新为文档信息收集阶段，将文档模型ID(704)更新为其结果的文档模型ID。此外，输入输出受理部(110)在如果文案生成部(115)进行了动作的情况下，将问答阶段(703)设为文案阅览阶段。
之后，输入输出受理部(110)向利用者(102)提示文章。在如果提问文数据(511)的提问类别(1203)为选择式提问的情况下，显示图13那样的提问画面(304)。在提问类别(1203)为记述式提问的情况下，显示图22所示那样的提问画面(304)。在该画面中，显示提问文(2201)、与回答项目名(2103)对应且能够输入回答的文本框(2202)、发送回答结果的回答按钮(2203)。在该例中，利用者(102)向文本框(2202)输入回答并按下回答按钮(2203)，由此，能够发送回答。此时，需要注意的是，对于未显示在画面上的利用者ID(601)、提问ID(602)也需要保持。此外，也可以在该画面中显示利用者名(602)等。
如上所述，当反复执行文档信息收集阶段的问答处理(305)时，都会出现图14的文案制作状况确定处理(S1406)能够制作文案这样的结果。此时，文案制作请求(1411)被送出到文案生成部(115)，执行文案生成处理(S1412)。进行了该文案生成处理(S1412)的状态是文案阅览阶段。在图23中表示文案制作请求(1411)具有的信息。文案生成请求(1411)具有以利用者数据(503)的利用者ID(701)为基础的利用者ID(2301)、以利用者数据(503)的利用者名(702)为基础的利用名(2302)、在问答处理(305)中确定出的文档ID(2303)的数据。
在图24中表示文案生成处理(S1412)的流程的例子。在文案生成处理(S1412)中，文案生成部(115)以回答历史数据(1405)和文档模型数据(1705)为基础生成文案。因此，文案生成部(115)以利用者ID(2301)为基础，从回答记录DB(113)的回答历史数据(1405)中选择并取得利用者ID(1601)一致的数据，从文档模型DB(114)中取得文档模型ID(1801)与文案生成请求(1411)的文档ID(2303)一致的文档模型数据(1705)(S2401)。接着，文案生成部(115)使用取得的文档模型数据(1705)的文档模板(1802)，在模板的中括号内的提问ID所对应的部分插入回答历史数据(1405)的回答内容(1604)(S2402)。最后，文案生成部(115)在必要的范围内添加利用者名等信息来生成文案数据(2404)(S2403)。在图25中表示生成的文案数据(2404)具有的信息。文案数据(2404)具有以文案生成请求(1411)的利用者ID(2301)为基础的利用者ID(2501)、同样以利用者名(2302)为基础的利用者名(2502)、在完成模板的处理(S2403)中生成的文案文本(2503)。
文案数据(2404)在文案生成处理(S1412)结束后，被传递给输入输出受理部(110)，用于文案显示(308)的生成。在图26中表示基于该文案显示(308)的信息提示的例子。在该画面(2601)中，显示了生成的文案(2602)、结束显示的完成按钮(2603)。显示的文案是在根据利用者的回答而选择出的模板中填补必要的项目而得到的，被认为与利用者应书写的报告文非常接近。当该完成按钮(2603)被按下时，输入输出受理部(110)生成画面显示结束并且记入了该文案的文本文件。另外，也可以通过公知的方法复制和粘贴该文案等。
根据以上的实施例，在将实验调查等报告文档化时，能够不犹豫应该书写怎样的文档而在短时间内执笔。该文案不一定是完整的，但能够以施加校正的程度制作满足充分使用的报告书。因此，业务的从业者能够不浪费时间而频繁地书写报告书，能够抑制经验上的见解的丧失。
例如，具有：文档模型决定部(例如，选择式提问生成部117、提问控制部112、图20的S2001)，其根据针对选择式提问的回答和决定针对该回答的进一步的提问的提问决定模型(例如，提问决定模型(507))，决定储存了向用户提示的文案的模板(例如，文案模板(1902))的文档模型(例如，文档模型数据(1705))；模板应用部(例如，记述式提问生成部119、提问控制部112、(图20的S2002、S2005、S2006、S2008、图17的S1705))，其根据决定出的上述文档模型和上述回答或针对上述进一步的提问的回答，进行用于提问在上述文档模型中储存的上述文案的模板中不足的内容的记述式提问，将针对该记述式提问的回答应用于上述文案的模板中；以及提示处理部(例如，提问控制部112、输入输出受理部110、图14的S1412、S1414)，其将应用了针对上述记述式提问的回答的文案的模板作为向用户提示的文案进行提示，因此，不花费很多工夫就容易将仅利用者记忆的信息反映到文档中。结果，能够频繁地制作报告书，能够将仅从业者记忆且容易散失的见解作为文档保留，进行再利用。
另外，上述文档模型决定部反复进行针对上述回答的进一步的提问和针对该提问的来自用户的回答，直到决定上述文档模型为止，因此，能够高精度地决定适合于用户的文档模型。
另外，上述模板应用部反复进行上述记述式提问和针对该记述式提问的来自用户的回答，直到在上述文案的模板中没有不足的内容为止，因此，能够制作完成度高的文案。
另外，上述文档模型决定部使用由根据上述回答以及针对上述进一步的提问的回答来选择上述选择式提问的分支构成的上述提问决定模型(例如，图10所示的决策树)，将与针对上述分支最深的选择式提问的回答对应的文档模型决定为储存了上述文案的模板的文档模型，因此，能够高效地决定应确定的文档模型。
另外，上述文档模型决定部使用高斯过程法，推定针对上述选择式提问的回答，使用推定出的回答中可靠度最高的接下来应进行的选择式提问，决定储存了上述文案的模板的文档模型，因此，即使在存在未得到回答的提问的情况下，也能够决定用于决定文档模型的下一个提问，能够决定文档模型。
这样，在本系统中，分为以下2个阶段来执行询问：(1)进行用于确定见解模型的选择式提问，沿着决策树抛出封闭问题，由此，确定要输出什么样的见解的阶段；以及(2)作为用于文档化的详细提问而进行记述式提问，沿着确定出的见解模型，询问应输出的见解的详细部分的提问(主要是开放问题)，通过事先学习来决定决策树，由此，能够以较少的提问次数高精度且高效地确定见解模式，能够减少用户的负荷。
实施例2
在图27中表示作为本发明的报告书执笔辅助系统的另一例的文档制作辅助装置的实施例2的结构。实施例2的文档制作辅助装置(101)与实施例1的结构的不同点在于，具有更新问答阶段决定模型(116)的功能，具有阶段决定模型更新部(2701)。另外，问答阶段决定模型(116)的提问决定模型(507)能够进行基于阶段决定模型更新部(2701)的更新。
在图28中表示提问决定模型(507)的数据构造的一例。该构造与实施例1在结果的构造方面不同，在图中，结果1(903)的内容不同。在图28中，结果不是关联一个文档模型ID，而是与多个文档模型ID对应，存储多个包含提问ID的文档ID表(2901)，在该文档ID表(2901)中存储用于对文档模型ID进行计数的计数表(2902)。在计数表(2902)中储存有将提问ID、文档模型ID、以及表示选择了该文档模型的次数的计数对应起来的组。这些各要素对应于一个提问。
在图29中表示实施例2的问答阶段决定的示意图。在实施例2的问答阶段决定用的决策树中，成为在构成树的末尾的文档ID表(2901)中将按文档ID对应的提问ID和选择次数的计数对应起来的计数表(2902)为对应的形式。该计数(2803)在公知的决策树的学习中也被使用，但文档制作辅助装置(101)能够按针对成为提问决定模型(507)的基础的数据(2903)追寻决策树而到达的树的末尾，对数据(2903)具有的每个文档模型ID的件数进行合计而生成。该提问ID与确认针对各文档模型的妥当性的提问关联。如果在针对任一提问都没有与回答历史数据(1405)对应的数据的情况下，选择计数(2803)最大的提问ID作为重要提问，通过输入输出受理部(110)显示基于该重要提问的提问画面。在图30中表示这样的提问画面(304)的例子。图中的提问文(3001)中的“现场视察的定例报告”是与文档模型ID对应的语句，要求对其进行是/否(3002)的回答。
针对该提问ID(2801)的回答与实施例1同样地在回答历史数据(1405)中记录该信息。文档制作辅助装置(101)在此后的问答阶段决定的处理中，在经过与实施例1同样的过程而到达计数表(2902)时，在确认了回答历史数据(1405)中是否没有与本计数表(2902)对应的数据之后，如果有“是”这样的回答，则为以该文档模型ID确定了文章模型的结果。文档制作辅助装置(101)如果只有“否”，则将未回答的提问ID中的计数最大的提问ID作为下一个重要提问。通过该实现方式，即使在问答阶段决定模型(116)无法正确地确定文档模型的情况下，也能够确定文档模型。
以所述实现方式为前提，能够更新问答阶段决定模型(116)。在图31中表示实施例2的问答处理(305)的处理流程。与实施例1不同的点在于，在提问控制部(112)生成了提问之后，能够进行基于阶段决定模型更新部(2701)的问答阶段决定模型的更新(S3101)。作为该更新处理，阶段决定模型更新部(2701)针对追寻决策树而到达的树的末尾即计数表(2902)，使选择了“是”的提问ID的计数增加1，由此，能够以更适当的顺序进行提问。另外，阶段决定模型更新部(2701)在基础数据的表(2903)中追加本利用者的回答来再构建决策树，由此，能够提高问答阶段的确定精度。
但是，在该更新时，从不限于具有全部回答这一点出发，需要注意的是，需要使用即使在数据有缺损的情况下也发挥功能的公知的算法。通过采用实施例2的实施方式，能够提高问答阶段的确定过程的精度，更适当地确定模板。
这样，根据实施例2的系统，关于上述文档模型决定部，在存在对于针对上述选择式提问的回答或针对上述进一步的提问的回答而决定的多个文档模型的候补(例如，计数表(2902))的情况下，向用户提示用于确认文档模型的妥当性的提问(例如，图30所示的提问文(3001))，根据针对提示给该用户的提问的回答，决定储存了上述文案的模板的文档模型。因此，即使在存在多个文档模型的候补的情况下，也能够可靠地确定应提示的文档模型。
另外，由于具有将上述文档模型决定部决定出的上述文档模型与上述提问决定模型对应起来的提问决定模型更新部(例如，阶段决定模型更新部(2701))，因此，能够将确定出的文档模型保持为更新后的状态。
另外，上述提问决定模型更新部根据从对于针对上述选择式提问的回答或针对所述进一步的提问的回答而决定的多个文档模型的候补中选择了文档模型的次数(例如，存储在计数表(2902)中的计数的值)，决定与上述提问决定模型对应起来的文档模型，因此，能够根据选择出的次数，即频率，确定应提示的文档模型。
符号说明
101 文档制作辅助装置
110 输入输出受理部
111 利用者信息DB
112 提问控制部
113 回答记录DB
114 文档模型DB
115 文案生成部
116 问答阶段决定模型
117 选择式提问生成部
118 选择式提问DB
119 记述式提问生成部
120 记述式提问DB
507 用于模板决定的提问决定模型
701 表示利用者的识别符的利用者ID。

Claims (9)

1.一种报告书执笔辅助系统，其特征在于，具有：
文档模型决定部，其根据针对选择式提问的回答和决定针对所述回答的进一步的提问的提问决定模型，决定储存了向用户提示的文案的模板的文档模型；
模板应用部，其根据决定出的所述文档模型和所述回答或者针对所述进一步的提问的回答，进行用于提问储存在所述文档模型中的所述文案的模板中不足的内容的记述式提问，将针对该记述式提问的回答应用于所述文案的模板；以及
提示处理部，其将应用了针对所述记述式提问的回答的文案的模板作为向所述用户提示的文案进行提示。
2.根据权利要求1所述的报告书执笔辅助系统，其特征在于，
所述文档模型决定部反复进行针对所述回答的进一步的提问和针对该提问的来自用户的回答，直到决定所述文档模型为止。
3.根据权利要求1所述的报告书执笔辅助系统，其特征在于，
所述模板应用部反复进行上述记述式提问和针对该记述式提问的来自用户的回答，直到在上述文案的模板中没有不足的内容为止。
4.根据权利要求1所述的报告书执笔辅助系统，其特征在于，
所述文档模型决定部使用由根据所述回答以及针对所述进一步的提问的回答来选择所述选择式提问的分支构成的所述提问决定模型，将与针对所述分支最深的选择式提问的回答对应的文档模型决定为储存了所述文案的模板的文档模型。
5.根据权利要求1所述的报告书执笔辅助系统，其特征在于，
所述文档模型决定部使用高斯过程法，推定针对所述选择式提问的回答，使用推定出的回答中可靠度最高的接下来应进行的选择式提问，决定储存了所述文案的模板的文档模型。
6.根据权利要求1所述的报告书执笔辅助系统，其特征在于，
所述文档模型决定部在存在对于针对所述选择式提问的回答或针对所述进一步的提问的回答而决定的多个文档模型的候补的情况下，将用于确认文档模型的妥当性的提问提示给用户，根据针对提示给该用户的提问的回答，决定储存了所述文案的模板的文档模型。
7.根据权利要求1所述的报告书执笔辅助系统，其特征在于，
所述报告书执笔辅助系统具有：提问决定模型更新部，其将所述文档模型决定部决定出的所述文档模型与所述提问决定模型对应起来。
8.根据权利要求7所述的报告书执笔辅助系统，其特征在于，
所述提问决定模型更新部根据从对于针对所述选择式提问的回答或针对所述进一步的提问的回答而决定的多个文档模型的候补中选择了文档模型的次数，决定与所述提问决定模型对应的文档模型。
9.一种报告书执笔辅助方法，其特征在于，
文档模型决定部根据针对选择式提问的回答和决定针对所述回答的进一步的提问的提问决定模型，决定储存了向用户提示的文案的模板的文档模型，
模板应用部根据决定出的所述文档模型和所述回答或者针对所述进一步的提问的回答，进行用于提问储存在所述文档模型中的所述文案的模板中不足的内容的记述式提问，将针对该记述式提问的回答应用于所述文案的模板，
提示处理部将应用了针对所述记述式提问的回答的文案的模板作为向所述用户提示的文案进行提示。
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