JP2001134590A - Knowledge management and retrieval system - Google Patents

Knowledge management and retrieval system

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Publication number
JP2001134590A
JP2001134590A JP31464399A JP31464399A JP2001134590A JP 2001134590 A JP2001134590 A JP 2001134590A JP 31464399 A JP31464399 A JP 31464399A JP 31464399 A JP31464399 A JP 31464399A JP 2001134590 A JP2001134590 A JP 2001134590A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
knowledge
user
data
mail
search
Prior art date
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Pending
Application number
JP31464399A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Takatoshi Ishii
孝利 石井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NIPPON DENSANKI KK
Original Assignee
NIPPON DENSANKI KK
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Filing date
Publication date
Application filed by NIPPON DENSANKI KK filed Critical NIPPON DENSANKI KK
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  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Computer And Data Communications (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a knowledge management and retrieval system which is easy for a user to use by actualizing both the improvement of retrieval precision and the effective use of information. SOLUTION: This knowledge management and retrieval system decides whether Japanese document data of user's electronic mail are deficient or have an error by comparing the Japanese document data with a standard document structure model, automatically generates and sends back to the user electronic mail making a request to compensate the deficiency of the Japanese document data or correct the error when deciding that the Japanese document data are deficient or have the error, and generates accurate Japanese document data by compensation and correction using Japanese document data sent by from the user by electronic mail.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、インターネットを
介してユーザから送信される質問・疑問についての電子
メールの内容を解析し、解析結果に基づいてデータベー
スから検索・抽出した回答をユーザへ返信することでユ
ーザの質問・疑問に応答する知識管理・検索システムに
関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention analyzes the contents of an e-mail about a question or question transmitted from a user via the Internet, and returns an answer searched and extracted from a database to the user based on the analysis result. And a knowledge management and retrieval system that responds to user questions and questions.

【0002】[0002]

【従来の技術】インターネットの急速な普及とともに企
業人や一般人も膨大な情報を活用できる環境が整いつつ
ある。このような環境に対応するために、膨大な情報か
ら必要な情報を発掘するデータマイニングツール(Data
Mining Tool)や、多数の人々が情報を一括共有して全
体での情報活用を実現するナレッジマネジメントシステ
ム(Knowledge Management System)の開発が行われて
いる。
2. Description of the Related Art With the rapid spread of the Internet, an environment in which business people and ordinary people can use enormous amounts of information is being prepared. In order to cope with such an environment, a data mining tool (Data
Mining Tool) and a Knowledge Management System, which allows many people to share information collectively and utilize information as a whole, are being developed.

【0003】さらに、このようなデータマイニングツー
ルとナレッジマネジメントシステムとを組み合わせて融
合したシステム(以下、知識管理・検索システムとい
う。)の開発も検討されている。この知識管理・検索シ
ステムは、インターネットを介してユーザから送信され
る質問・疑問についての日本語文章の電子メールの内容
を解析し、データベースからユーザ所望の情報を検索
し、検索結果をユーザへ返信することでユーザの質問・
疑問に応答するシステムである。
Further, development of a system (hereinafter, referred to as a knowledge management / retrieval system) combining such a data mining tool and a knowledge management system is being studied. This knowledge management and search system analyzes the contents of e-mails in Japanese sentences about questions and questions sent from users via the Internet, searches the database for desired information from the user, and returns search results to the user. User questions
It is a system that answers questions.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】このようなデータマイ
ニングツール、ナレッジマネジメントシステムおよび知
識管理・検索システムは、日本語で記述される日本語文
書データを用いて管理・検索を行うこととなる。しかし
ながら、先に説明したデータマイニングツールとナレッ
ジマネジメントシステムのうち日本語文書データを対象
とするデータマイニングツールやナレッジマネジメント
システムに関しては、普及に適する製品が現状では殆ど
見あたらないような状態である。
Such a data mining tool, knowledge management system and knowledge management / search system perform management / search using Japanese document data described in Japanese. However, among the data mining tools and knowledge management systems described above, with regard to data mining tools and knowledge management systems for Japanese document data, there are few products suitable for widespread use at present.

【0005】日本語文書データを対象とする現状のデー
タマイニングツールやナレッジマネジメントシステムが
抱える問題点は、汎用性を持たせようとして情報を限定
せずに広いカテゴリーにわたる膨大な情報を対象とする
ように設計されているため、データマイニングツールは
検索に時間を要し、また、ナレッジマネジメントシステ
ムの効率的な情報活用ができないという点である。
[0005] The problem with current data mining tools and knowledge management systems for Japanese document data is that they are intended to be versatile and to deal with vast amounts of information in a wide category without limiting the information. The data mining tool is time-consuming to search, and cannot utilize the knowledge management system efficiently.

【0006】このようなデータマイニングツールやナレ
ッジマネジメントシステムを組み合わせる知識管理・検
索システムとしても、このままでは性能の向上が見込め
ないことが予想される。これらの状況を打破し、迅速な
検索・効率的な情報活用をともに実現する知識管理・検
索システムにしたいという要請があった。
It is expected that the performance of a knowledge management / search system combining such a data mining tool and a knowledge management system cannot be expected as it is. There was a request to break through these situations and create a knowledge management and search system that would enable both quick search and efficient use of information.

【0007】さらに、知識管理・検索システムの運用時
の問題として、ユーザから送信される質問・疑問に関す
るFAQ(Frequently asked Question)メール対策が挙
げられる。FAQメールとは多くのユーザから送られる
同主旨の疑問・質問であり、FAQメールに対して同じ
回答を重ねるのは労力が大きいことから、このようなF
AQメールについての回答メールを予め準備してデータ
ベースに蓄積しておき、送られたFAQメールの内容を
解析してデータベースから回答を検索・抽出し、回答メ
ールを自動的にユーザへ返信するような知識管理・検索
システムとすることが検討されている。
Further, as a problem when operating the knowledge management / retrieval system, there is a countermeasure against a frequently asked question (FAQ) mail concerning a question / question transmitted from a user. FAQ mail is a question or question of the same sentence sent from many users, and it is laborious to repeat the same answer to FAQ mail.
A response mail for AQ mail is prepared in advance and stored in a database, the contents of the transmitted FAQ mail are analyzed, a response is searched and extracted from the database, and the response mail is automatically returned to the user. A knowledge management and search system is being considered.

【0008】しかしながら、これらFAQメールについ
ての回答は、ユーザが質問・疑問を解消するような回答
に至らないことも予想される。この理由としては、ユー
ザから送信されるFAQメールに記載される情報が誤り
または不足している場合があり、このようなFAQメー
ルを用いて解析しても検索の精度が低いためである。ユ
ーザは所望の回答を得ることができずに検索作業を繰り
返すこととなり、このような理由からも迅速な検索・効
率的な情報活用ができない知識管理・検索システムにな
る虞がある。
[0008] However, it is expected that the answers to these FAQ mails will not be answers that will allow the user to answer the questions / questions. This is because the information described in the FAQ mail transmitted from the user may be incorrect or missing, and the accuracy of the search is low even if analysis is performed using such FAQ mail. The user may not be able to obtain a desired answer and may repeat the search operation. For this reason, there is a possibility that a knowledge management and search system that cannot quickly search and efficiently utilize information may be used.

【0009】また、ユーザから送信されるFAQメール
に記載される情報に誤りまたは不足がない場合でも、解
析自体に問題があればユーザが質問・疑問を解消するよ
うな回答に至らないこととなる。検索の精度を高めるよ
うに工夫された解析アルゴリズムを採用する必要もあ
る。さらに、解析アルゴリズムを工夫しても、なお、的
を得ていない回答を検索・抽出することがあり得るが、
的を得ていない回答を排除して一般ユーザがシステムに
対して抱く信頼度を高めるようにする必要もある。
[0009] Even if there is no error or lack of information described in the FAQ mail transmitted from the user, if there is a problem in the analysis itself, the user will not be able to answer the question or answer the question. . It is also necessary to employ an analysis algorithm that is devised to improve the accuracy of the search. Furthermore, even if the analysis algorithm is devised, it may still be possible to search and extract answers that have not achieved a target.
It is also necessary to eliminate unanswered answers so as to increase the reliability of general users in the system.

【0010】本発明は上記のような課題を解決するため
になされたものであり、検索精度の向上と効率的な情報
活用とをともに実現し、ユーザにとって使い勝手が良い
知識管理・検索システムを提供することを目的とする。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-described problems, and provides a knowledge management and search system which achieves both improvement in search accuracy and efficient use of information, and which is easy to use for users. The purpose is to do.

【0011】[0011]

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、請求項1記載の知識管理・検索システムによれば、
ユーザから送信される質問・疑問についての電子メール
の内容を解析し、解析結果に基づいて知識データベース
を検索して回答を抽出し、回答をユーザへ返信すること
でユーザの質問・疑問に応答する知識管理・検索システ
ムにおいて、ユーザの電子メールの日本語文書データと
標準文書構造モデルとを比較照合して日本語文書データ
の欠損もしくは誤りの有無を判定し、ユーザからの電子
メールの日本語文書データに欠損もしくは誤りがあると
判定した場合にこの日本語文章データの欠損の補充もし
くは誤りの訂正を依頼する旨の電子メールを自動的に作
成してユーザへ返信し、ユーザから返信された電子メー
ルの日本語文章データを用いて補充・訂正して正確な日
本語文書データを作成する情報補正手順を行う制御手段
を、備えることを特徴とする。
According to a first aspect of the present invention, there is provided a knowledge management and retrieval system.
Respond to users' questions and questions by analyzing the contents of e-mails about questions and questions sent from users, searching the knowledge database based on the analysis results, extracting answers, and returning the answers to the users. In the knowledge management and search system, the Japanese document data of the user's e-mail is compared with the standard document structure model to determine whether or not the Japanese document data is missing or incorrect. If it is determined that the data is missing or incorrect, an e-mail is automatically sent to the user requesting that the Japanese sentence data be supplemented or corrected, and the e-mail sent from the user is returned. It is necessary to provide control means for performing an information correction procedure for creating correct Japanese document data by supplementing and correcting using Japanese sentence data of mail. And butterflies.

【0012】また、請求項2記載の知識管理・検索シス
テムによれば、請求項1に記載の知識管理・検索システ
ムにおいて、前記情報補正手順は、ユーザへの電子メー
ルの返信回数をカウントし、返信回数が予め定められた
回数に達する場合には自動的にメールを作成・返信する
代わりにオペレータの手動入力により日本語文章データ
の欠損の補完もしくは誤りの訂正を依頼する旨の電子メ
ールを作成して返信する手順を含むことを特徴とする。
According to a second aspect of the present invention, in the knowledge management / search system according to the first aspect, the information correction step counts the number of times of e-mail replies to the user, If the number of replies reaches a predetermined number, instead of automatically creating and replying to the e-mail, create an e-mail to request that the operator supplement the missing Japanese text data or correct the error by manual input by the operator. And sending a reply.

【0013】また、請求項3記載の知識管理・検索シス
テムによれば、ユーザから送信される質問・疑問につい
ての電子メールの内容を解析し、解析結果に基づいて知
識データベースを検索して回答を抽出し、回答をユーザ
へ返信することでユーザの質問・疑問に応答する知識管
理・検索システムにおいて、ユーザからの電子メールの
日本語文書データの中から特定情報に関するキーワード
を検索抽出し、情報カテゴリー毎に分類されている知識
データベースが複数記録された知識データベース群にア
クセスし、複数の知識データベースそれぞれに付与され
たカテゴリー分類キーワードと先に検索抽出したキーワ
ードとを比較し、ユーザからの電子メールの日本語文書
データの情報カテゴリーと一致する知識データベースを
知識データベース群の中から選択するカテゴライズ手順
を行う制御手段を、備えることを特徴とする。
According to the third aspect of the present invention, the content of the e-mail about the question / question transmitted from the user is analyzed, and the knowledge database is searched based on the analysis result and the answer is obtained. In a knowledge management and search system that responds to user questions and questions by extracting and returning answers to the user, search and extract keywords related to specific information from Japanese document data of e-mail from the user, Each knowledge database that is classified for each accesses a knowledge database group in which a plurality of knowledge databases are recorded, compares the category classification keyword assigned to each of the plurality of knowledge databases with the keyword retrieved and extracted earlier, and receives an e-mail from the user. A knowledge database that matches the information category of Japanese document data A control means for performing categorization procedure to choose from, characterized in that it comprises.

【0014】また、請求項4記載の知識管理・検索シス
テムによれば、請求項3に記載の知識管理・検索システ
ムにおいて、前記カテゴライズ手順は、回答検索の結果
として知識データベースから抽出した知識データから特
定情報に関するキーワードを検索抽出し、情報カテゴリ
ー毎に分類されている知識データベースが複数記録され
た知識データベース群にアクセスし、複数の知識データ
ベースそれぞれに付与されたカテゴリー分類キーワード
と先に検索抽出したキーワードとを比較し、ユーザから
の電子メールの日本語文書データの情報カテゴリーと一
致する知識データベースを知識データベース群の中から
選択し、選択した知識データベースに先に検索抽出した
知識データを加えてデータベースを更新する手順を含む
ことを特徴とする。
According to a fourth aspect of the present invention, in the knowledge management / search system according to the third aspect, the categorizing step is performed based on knowledge data extracted from a knowledge database as a result of answer search. Searching and extracting keywords related to specific information, accessing a knowledge database group in which multiple knowledge databases classified for each information category are recorded, and category classification keywords assigned to each of the multiple knowledge databases and previously searched and extracted keywords And select a knowledge database that matches the information category of the Japanese document data of the e-mail from the user from the group of knowledge databases, and add the previously searched and extracted knowledge data to the selected knowledge database to create a database. It is characterized by including the procedure to update

【0015】また、請求項5記載の知識管理・検索シス
テムによれば、ユーザから送信される質問・疑問につい
ての電子メールの内容を解析し、解析結果に基づいて知
識データベースを検索して回答を抽出し、回答をユーザ
へ返信することでユーザの質問・疑問に応答する知識管
理・検索システムにおいて、検索の結果としてデータベ
ースから引き出された知識データに対して構文構造を様
々なサンプルデータと比較し、一致した知識データを選
択して抽出する回答内容精度向上手順を行う制御手段
を、備えることを特徴とする。
According to the knowledge management / search system of the present invention, the contents of the e-mail about the question / question transmitted from the user are analyzed, and the knowledge database is searched based on the analysis result to answer. In a knowledge management and search system that responds to a user's question or question by extracting and replying an answer to the user, the syntax structure of the knowledge data extracted from the database as a result of the search is compared with various sample data. And a control unit for performing a procedure for improving the accuracy of answer contents by selecting and extracting the matching knowledge data.

【0016】また、請求項6記載の知識管理・検索シス
テムによれば、請求項5に記載の知識管理・検索システ
ムにおいて、回答内容精度向上手順は、検索の結果とし
てデータベースから引き出された知識データに対して様
々な形態の文章サンプルデータと比較し、構文構造とし
て問題があるか否かのチェック、逆主旨か否かのチェッ
ク、構文構造上のパターンのチェックを行い、これらチ
ェックを複数あるいは全て解析し、知識データを選択し
て抽出する手順を含むことを特徴とする。
According to the knowledge management / retrieval system according to the sixth aspect, in the knowledge management / retrieval system according to the fifth aspect, the procedure for improving the accuracy of the answer content is performed by using the knowledge data extracted from the database as a result of the search. To check whether there is a problem with the syntactic structure, check whether the subject matter is reverse, check the pattern on the syntactic structure, and perform multiple or all of these checks. The method includes a step of analyzing and selecting and extracting knowledge data.

【0017】[0017]

【発明の実施の形態】本発明の知識管理・検索システム
の実施形態について説明する。本実施形態の説明では、
管理する知識の具体例として医療分野を想定して説明す
る。図1は本実施形態を運用するための全体システムを
説明する説明図、図2は知識管理・検索システムの概念
を説明する説明図である。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of a knowledge management / search system according to the present invention will be described. In the description of the present embodiment,
A description will be given assuming a medical field as a specific example of knowledge to be managed. FIG. 1 is an explanatory diagram for explaining an overall system for operating this embodiment, and FIG. 2 is an explanatory diagram for explaining the concept of a knowledge management / search system.

【0018】図1で示すようにユーザ側と知識管理・検
索システム運用者側とは、インターネットに代表される
ような電気通信設備1を介して結ばれる。電気通信設備
1と接続するためにユーザ側ではユーザ用端末2が備え
られ、知識管理・検索システム運用者側では通信用サー
バ3、電子メール用サーバ4、知識管理・検索システム
運用サーバ5、データベースサーバ6、オペレータ用端
末7が備えられる。
As shown in FIG. 1, the user and the operator of the knowledge management / retrieval system are connected via a telecommunication facility 1 such as the Internet. A user terminal 2 is provided on the user side to connect with the telecommunications equipment 1, and a communication management server 3, an e-mail server 4, a knowledge management / search system operation server 5, and a database are provided on the knowledge management / search system operator side. A server 6 and an operator terminal 7 are provided.

【0019】本明細書中で電気通信設備1とは、インタ
ーネット網であってデータ端末間を結ぶための設備を一
括して差している。例えば、ユーザ用端末2が接続され
る電気通信設備1が公衆回線のうちパケット交換網なら
ば、電気通信設備1はDSU(Digital Service Unit)
を含むこととなる。また、ユーザ用端末2が接続される
電気通信設備1が公衆回線のうちISDN(Integrated
Services Digital Network)ならば、電気通信設備1
は、DSUやTA(Terminal Adapter)を含むこととな
る。
In this specification, the telecommunications equipment 1 is an Internet network, which collectively refers to equipment for connecting data terminals. For example, if the telecommunications equipment 1 to which the user terminal 2 is connected is a packet switched network among public lines, the telecommunications equipment 1 is a DSU (Digital Service Unit).
Will be included. Further, the telecommunications equipment 1 to which the user terminal 2 is connected is an ISDN (Integrated
Services Digital Network)
Includes DSU and TA (Terminal Adapter).

【0020】また、ユーザ用端末2が接続される電気通
信設備1が公衆回線のうちアナログ網ならば、電気通信
設備1はモデムまでを含むこととなる。なお、ユーザ用
端末2がモデムを内蔵するようにしても良い。また、ユ
ーザ用端末2がLAN(Local Area Network)などの構
内設備に接続されている場合はユーザ用端末2はLAN
を構成するゲートウェイやルータなどの設備も含む。
If the telecommunications equipment 1 to which the user terminal 2 is connected is an analog network of a public line, the telecommunications equipment 1 includes a modem. Note that the user terminal 2 may have a built-in modem. When the user terminal 2 is connected to a local facility such as a LAN (Local Area Network), the user terminal 2 is connected to the LAN.
Also includes equipment such as gateways and routers that make up the system.

【0021】このように、電気通信設備1は、ユーザ用
端末2から通信用サーバ3まで電子メールを伝送できる
各種電気通信設備を用いることが可能である。なお、本
実施形態の説明では、公衆回線を利用するインターネッ
ト網であると想定して説明する。
As described above, the telecommunications facility 1 can use various telecommunications facilities capable of transmitting electronic mail from the user terminal 2 to the communication server 3. In the description of the present embodiment, the description will be made on the assumption that the Internet network uses a public line.

【0022】ユーザが操作するユーザ用端末2は、イン
ターネット専用端末装置・パーソナルコンピュータ(P
C)・携帯用情報端末装置などである。インターネット
専用端末装置は、インターネットのみ利用したい者やP
Cの操作が困難と感じる者のために配慮して開発され、
テレビをディスプレイとして簡単にインターネットのア
クセス及び電子メールの送受信を行える端末装置であ
る。PCは、インターネットを利用できる通常のデスク
トップ・ラップトップのパーソナルコンピュータであ
る。
The user terminal 2 operated by the user is an Internet-only terminal device / personal computer (P
C) Portable information terminal device. Internet-only terminals are available for those who want to use the Internet
Developed with consideration for those who find it difficult to operate C,
A terminal device that can easily access the Internet and send and receive e-mails using a television as a display. The PC is a normal desktop laptop personal computer with internet access.

【0023】携帯用情報端末装置は、PDA(Personal
Digital Assistant)・パームトップパソコンなどの情
報端末装置である。ユーザ用端末2はこれらインターネ
ット専用端末装置・PC・携帯用情報端末装置などを一
括して示す概念であり、先に説明したように内蔵・外付
けモデム等を介して電気通信設備1に接続される。
A portable information terminal device is a PDA (Personal
Digital Assistant) An information terminal device such as a palmtop personal computer. The user terminal 2 is a concept that collectively refers to these Internet-dedicated terminal devices, PCs, portable information terminal devices, and the like, and is connected to the telecommunications facility 1 via a built-in / external modem as described above. You.

【0024】知識管理・検索システム運用者側は、LA
Nによりネットワーク形式で構成されており、図1では
通信用サーバ3、電子メール用サーバ4、知識管理・検
索システム運用サーバ5、データベースサーバ6、オペ
レータ用端末7が1本のケーブルに接続されるバス型の
ネットワークが図示されている。ちなみに、図示しない
がリング型・ハブ型のネットワーク形式としても良いこ
とはいうもでもない。
The operator of the knowledge management / retrieval system is LA
In FIG. 1, the communication server 3, the e-mail server 4, the knowledge management / search system operation server 5, the database server 6, and the operator terminal 7 are connected to one cable in FIG. A bus-type network is shown. Incidentally, although not shown, it goes without saying that a ring-type / hub-type network type may be used.

【0025】通信用サーバ3は、電気通信設備1とLA
N間とで通信プロトコルが異なるため、それぞれの通信
プロトコルに対応する通信データに変換して出力する機
能を有している。電子メール用サーバ4は、SMTP
(Simple Male Transfer Protocol)などのプロトコル
に従ったメールデータを通信用サーバ3と知識管理・検
索システム運用サーバ5との間で送受信する。
The communication server 3 communicates with the telecommunications equipment 1 and the LA
Since the communication protocol differs between N and N, it has a function of converting the data into communication data corresponding to each communication protocol and outputting the data. The e-mail server 4 uses the SMTP
(Simple Male Transfer Protocol) or other mail data is transmitted and received between the communication server 3 and the knowledge management / search system operation server 5.

【0026】知識管理・検索システム運用サーバ5は、
メールの内容を解析し、この解析結果に基づいてデータ
ベースサーバ6から回答に相当する知識データを引き出
し、この知識データを加工して、電子メールとして電子
メール用サーバ4、通信用サーバ3、電気通信設備1を
介してユーザ用端末2へ向けて送信する。なお、内容の
解析の詳細については後述する。
The knowledge management / search system operation server 5
The contents of the mail are analyzed, knowledge data corresponding to the answer is extracted from the database server 6 based on the analysis result, the knowledge data is processed, and the e-mail is sent to the e-mail server 4, the communication server 3, and the electric communication. The data is transmitted to the user terminal 2 via the facility 1. The details of the content analysis will be described later.

【0027】データベースサーバ6は、予め定められた
情報カテゴリー別に分類された知識データベースを複数
備える知識データベース群が構築されている。知識デー
タベースの分類を容易とするためにカテゴリー分類キー
ワードが知識データベース毎に付与されており、知識管
理・検索システム運用サーバ5が所望の知識データを検
索・抽出する際に利用することができる。
The database server 6 has a knowledge database group including a plurality of knowledge databases classified according to predetermined information categories. A category classification keyword is assigned to each knowledge database in order to facilitate the classification of the knowledge database, and can be used when the knowledge management / search system operation server 5 searches and extracts desired knowledge data.

【0028】オペレータ用端末7は、オペレータが知識
管理・検索システムの運用状態を監視するために備えら
れ、知識管理・検索システム運用サーバ5により検索・
抽出された知識データを人間により監視し、誤った検索
による回答と思われるような場合は知識データを削除し
たりする。また、ユーザ用端末2を操作するユーザの操
作習熟度によってはユーザが繰り返し操作をすることを
余儀なくされるため、このようなユーザに対しオペレー
タが補助・介添する(具体的には所望の回答を導き出す
電子メールを送信すること)ために用いられる。知識管
理・検索システムを利用・運用するための全体システム
はこのように構成される。
The operator terminal 7 is provided for the operator to monitor the operation state of the knowledge management / search system.
The extracted knowledge data is monitored by a human, and the knowledge data is deleted if the answer is considered to be an incorrect search. Also, depending on the operation proficiency of the user who operates the user terminal 2, the user is forced to perform the operation repeatedly, and the operator assists or assists such a user (specifically, a desired answer is given). Sending e-mail to derive). The overall system for using and operating the knowledge management / search system is configured as described above.

【0029】続いてこのような知識管理・検索システム
における各部の具体的動作について説明する。図2に示
すようにユーザは、例えば医療分野に特定した質問・疑
問に関する電子メールをユーザ用端末2から送信する。
この場合、ユーザは医療分野にのみ限定して運用される
知識管理・検索システムであることは知っいるものと
し、医療分野以外の他の分野の質問・疑問に関する電子
メールは送らないものとする。
Next, the specific operation of each unit in such a knowledge management / search system will be described. As shown in FIG. 2, the user transmits, for example, an e-mail regarding the question / question specified in the medical field from the user terminal 2.
In this case, it is assumed that the user knows that this is a knowledge management / search system that is operated only in the medical field, and does not send e-mails regarding questions / questions in fields other than the medical field.

【0030】この電子メールは、通信用サーバ3を介し
て知識管理・検索システム運用サーバ5へ自動的に送信
される。知識管理・検索システム運用サーバ5では、H
TML(Hyper Text MakeupLanguage)言語、あるい
は、テキスト形式で記述された電子メールのデータの中
から制御言語を除き、自然言語である日本語文書データ
を抽出する。抽出はJISコードを参照するなどして抽
出することとなる。
This e-mail is automatically transmitted to the knowledge management / search system operation server 5 via the communication server 3. In the knowledge management / search system operation server 5, H
Japanese document data, which is a natural language, is extracted from e-mail data described in TML (Hyper Text Makeup Language) or text format, excluding the control language. The extraction is performed by referring to the JIS code or the like.

【0031】続いて知識管理・検索システム運用サーバ
5は、この日本語文書データを用いて検索を行うことと
なる。なお、知識管理・検索システム運用サーバ5は、
本発明の制御手段に相当し、図2に示すような各種エン
ジンやフィルタを備えている。また、各種エンジンやフ
ィルタは、特定の機能を実現するためのアルゴリズムを
指し、本発明の手順に相当するものとして説明する。
Subsequently, the knowledge management / search system operation server 5 performs a search using the Japanese document data. Note that the knowledge management / search system operation server 5
It corresponds to the control means of the present invention, and includes various engines and filters as shown in FIG. Further, various engines and filters indicate algorithms for realizing specific functions, and will be described as corresponding to the procedure of the present invention.

【0032】この日本語文書データに対し、まず、不足
情報を補完・訂正(以下、補完・訂正を一括して補正と
いう。)する情報補正エンジン10によりこの日本語文
章データの情報補正作業を行う。補正対象となる日本語
文章データは電子メールの標題(タイトル)および本文
である。まず、この日本語文章データと構文構造上の欠
損および誤りの有無の検査を行う。
For this Japanese document data, first, an information correction engine 10 that supplements and corrects the missing information (hereinafter, the complement and correction are collectively corrected) performs an information correction operation on the Japanese text data. . The Japanese sentence data to be corrected is the title and the text of the e-mail. First, the Japanese sentence data and the syntax structure are checked for deficiencies and errors.

【0033】仮に「血圧が高いのでどのような生活上で
の注意が必要でしょうか?」という日本語文章データの
場合、構文構造上の問題はないと判定して情報補正エン
ジン10から抜けることとなる。しかし、仮に「 高
いのでどのような生活上での注意が必要でしょうか?」
という明らかな入力不足の場合、構文構造を解析して主
語が欠損していると判断し、不明な点を指摘(例えば、
「なにが高いのか再度入力して下さい。」という指摘)
の電子メールを作成し、この電子メールをユーザ用端末
2へ返信し、ユーザに再度の入力を促す。
In the case of Japanese sentence data such as "What kind of attention is needed in daily life because of high blood pressure?", It is determined that there is no problem in the syntax structure, and the process exits the information correction engine 10. Become. However, suppose that "It is expensive, so what kind of attention is needed in life?"
If there is an obvious lack of input, it will analyze the syntactic structure, determine that the subject is missing, and point out any questions (for example,
"Please re-enter what is expensive."
Is created, and the electronic mail is returned to the user terminal 2 to urge the user to input again.

【0034】ユーザは「血圧です。」というような回答
を電子メールで返信するため、ユーザからの複数回の日
本語文書データを総合してユーザの質問・疑問の対象
は、「血圧が高いこと」であると情報補正エンジン10
により認識する。このような情報補正エンジン10を用
いることで検索対象となる情報の精度を高め、結果とし
てユーザ所望の情報を迅速に得ることができる。
Since the user replies an answer such as "blood pressure." By e-mail, the user's question / question is based on a combination of multiple times Japanese document data from the user. Is the information correction engine 10
Recognize by By using such an information correction engine 10, the accuracy of information to be searched can be improved, and as a result, information desired by the user can be quickly obtained.

【0035】なお、PCのようなユーザ用端末2の操作
に慣れていないユーザや中高齢者のユーザは、回答を正
確に入力できない場合もある。このようなユーザに対し
て情報補正エンジン10が問い合わせを繰り返し行って
際限なく入力を促すと、インターネットはやはり難しい
というような考えにユーザが至ってシステムの利用を敬
遠することもあり、簡単・迅速に利用できる知識管理・
検索システムを提供するという主旨に反する。
It should be noted that a user who is not accustomed to operating the user terminal 2 such as a PC or a middle-aged or elderly user may not be able to input an answer accurately. If the information correction engine 10 repeatedly inquires such a user for an infinite number of inputs, the user may decide that the Internet is still difficult, and may avoid using the system. Knowledge management available
Contrary to the intent of providing a search system.

【0036】このため、問い合わせが所定回数以上続い
てしまうような場合には、知識管理・検索システム運用
サーバ5による情報補正エンジン10では自動のメール
返信からオペレータ用端末7による手動のメール返信に
切り替えるように制御する。オペレータ用端末7を操作
するオペレータの人為的作業により、不足情報をユーザ
が的確に提供するように誘導する。オペレータは、不足
する情報のみ返信するように依頼するためユーザは最小
限の情報を入力するだけでよく、ユーザの負担が軽減さ
れる。このような情報補正エンジン10により検索に必
要な情報が不足したり、あるいは、誤った日本語文書デ
ータを用いて検索するという事態は回避される。
For this reason, if the inquiry continues more than a predetermined number of times, the information correction engine 10 of the knowledge management / search system operation server 5 switches from automatic mail reply to manual mail reply by the operator terminal 7. Control. The manual operation of the operator who operates the operator terminal 7 guides the user to provide the missing information accurately. Since the operator requests that only the missing information be returned, the user need only input a minimum amount of information, and the burden on the user is reduced. Such information correction engine 10 avoids a situation in which the information necessary for the search is insufficient, or a search using erroneous Japanese document data.

【0037】つづいて、元の日本語文書データ、あるい
は、情報補正エンジン10により補正された日本語文章
データに対してカテゴライズフィルタ20を用いて知識
データベースの選択を行う。カテゴライズフィルタ20
では、ユーザからの電子メールの日本語文書データの中
から医療分野に関するキーワードを検索抽出し、ユーザ
の質問・疑問に関する医療分野の情報カテゴリーと一致
する知識データベースを知識データベース群の中から選
択するようにデータベースサーバ6を制御する。
Subsequently, the knowledge database is selected using the categorizing filter 20 for the original Japanese document data or the Japanese sentence data corrected by the information correction engine 10. Categorize filter 20
Then, a keyword related to the medical field is searched and extracted from the Japanese document data of the e-mail from the user, and a knowledge database that matches the information category of the medical field related to the user's question / question is selected from the knowledge database group. Controls the database server 6.

【0038】ここに、知識データベースが医療分野に関
するならば、「血圧」「がん」「ストレス」というよう
な情報カテゴリー毎に分類されており、これら知識デー
タベースの集合である知識データベース群がデータベー
スサーバ6を構成する大容量ハードディスクなどに記憶
されている。
Here, if the knowledge database relates to the medical field, it is classified into information categories such as "blood pressure", "cancer" and "stress", and a knowledge database group which is a set of these knowledge databases is a database server. 6 is stored in a large-capacity hard disk or the like.

【0039】さらに、データベースサーバ6の知識デー
タベース群には、それぞれの知識データベース毎に検索
に利用されるカテゴリー分類キーワードが付与されてい
る。カテゴリー分類キーワードの例として、「血圧」の
知識データベースには、「血圧」、「高血圧」、「低血
圧」、「塩分」、「貧血」、・・・というような「血
圧」と関連する各種のキーワードが付与されている。カ
テゴライズフィルタ20は、これらカテゴリー分類キー
ワードを利用して知識データベースを選択する。
Further, a category classification keyword used for search is assigned to each knowledge database group of the database server 6. As an example of the category classification keyword, the knowledge database of “blood pressure” includes various data related to “blood pressure” such as “blood pressure”, “high blood pressure”, “low blood pressure”, “salt”, “anemia”,. Keywords are given. The categorizing filter 20 selects a knowledge database using these category classification keywords.

【0040】例えば、ユーザからの電子メールが「血圧
が高いのでどのような生活上での注意が必要でしょうか
?」という日本語文章データならば、「血圧」・「高
い」・「生活」・「注意」・「必要」などというキーワ
ードを選択抽出し、これらキーワードとカテゴリー分類
キーワードとを比較して、キーワードが一致した知識デ
ータベースが選択される。カテゴライズフィルタ20に
より、知識データベースを選択・限定するので後の検索
が迅速・容易になる。
For example, if the e-mail from the user is Japanese sentence data such as "What kind of attention is needed in life because blood pressure is high?", "Blood pressure", "high", "life", Keywords such as "attention" and "necessary" are selected and extracted, and these keywords are compared with the category classification keywords, and a knowledge database with matching keywords is selected. The categorizing filter 20 selects and restricts the knowledge database, so that the subsequent search becomes quick and easy.

【0041】続いて、カテゴライズフィルタ20により
選択された複数の知識データベースに対し、検索エンジ
ン30がキーワードを用いて検索する。ここに検索と
は、知識データベースに登録されている日本語文章の知
識データ(以下、単に知識データという。)群の中から
該当する知識データを抽出することである。
Subsequently, the search engine 30 searches the plurality of knowledge databases selected by the categorizing filter 20 using the keyword. Here, the term "search" refers to extracting relevant knowledge data from a group of knowledge data (hereinafter simply referred to as "knowledge data") of Japanese sentences registered in the knowledge database.

【0042】検索エンジン30は、詳しくは検索エンジ
ン30aと概念辞書データベース30bとを備えるエン
ジンである。検索エンジン30aは、まず概念辞書デー
タベース30bにアクセスしてキーワードと同意語・類
義語を抽出する。例えば、「血圧」・「高い」と「高血
圧」とは同意語である。このような同意語・類義語を含
むキーワードを概念辞書データベース30bから抽出し
てキーワード群を準備する。
The search engine 30 is an engine including a search engine 30a and a concept dictionary database 30b. The search engine 30a first accesses the concept dictionary database 30b and extracts keywords, synonyms and synonyms. For example, “blood pressure” / “high” and “hypertension” are synonyms. Keywords including such synonyms and synonyms are extracted from the concept dictionary database 30b to prepare a keyword group.

【0043】また、「血圧」・「高い」・「生活」・
「注意」・「必要」というキーワード間の意味のつなが
りを重視して重みづけを行い、さらに検索精度を高め
る。例えば、知識データ中に「高い生活レベル」という
ような言葉があってもユーザが求める主旨に反してお
り、「高い」と「生活」とはキーワード間の意味のつな
がりが低い。「高い」と「血圧」とが同じ文中にででく
る文章を検索抽出し、「高い」と「生活」とが同じ文中
にでるような文章は抽出しない。このように各キーワー
ド間の意味のつながりの重要度を重みデータとして概念
辞書データベース30bに登録しておく。
Also, "blood pressure", "high", "life",
Weighting is performed with emphasis on the meaning connection between the keywords "caution" and "necessary", and the search accuracy is further improved. For example, even if there is a word such as “high living level” in the knowledge data, it is contrary to the purpose requested by the user, and “high” and “life” have low meaning connection between keywords. A sentence in which "high" and "blood pressure" appear in the same sentence is retrieved and extracted, and a sentence in which "high" and "life" appear in the same sentence are not extracted. In this way, the significance of the meaning connection between the keywords is registered as weight data in the concept dictionary database 30b.

【0044】このように「血圧」・「高い」と「高血
圧」とは同意語であることや、「血圧」とが「高い」・
「低い」とのつながりの重みが高いことを重みデータ概
念辞書データベース30bに蓄積してあるため、言葉が
異なっても抽出でき、また、主旨の異なる文章データを
抽出することが回避され、検索精度が高くなる。このよ
うなキーワード群およびキーワード間の重みデータを用
いて、知識データベースに登録される全ての知識データ
の文章を総当たりで検索し、キーワード群が含まれてい
る知識データを選択し、さらに重みデータを考慮して該
当する知識データを精選抽出する。検索エンジン30は
このような処理を行う。
As described above, “blood pressure” / “high” and “hypertension” are synonyms, and “blood pressure” is “high” / “high”.
The fact that the weight of the connection with "low" is high is stored in the weight data concept dictionary database 30b, so that it is possible to extract even if the word is different, and it is possible to avoid extracting sentence data having a different meaning, thereby improving search accuracy. Will be higher. Using such a keyword group and the weight data between keywords, a sentence of all the knowledge data registered in the knowledge database is searched in a brute force manner, a knowledge data including the keyword group is selected, and the weight data is further searched. In consideration of the above, the relevant knowledge data is selected and extracted. The search engine 30 performs such processing.

【0045】なお、概念辞書データベース30bに蓄積
されるデータ量は膨大になるが、それでも医療というよ
うに分野を限定して蓄積するため、近年の大容量のサー
バで十分蓄積することができる。さらに、概念辞書デー
タベース30bも本システムを運用するにつれて随時更
新していくため精度を高めていくことができる。
Although the amount of data stored in the concept dictionary database 30b is enormous, it can be stored in a large-capacity server in recent years because the data is stored in a limited field such as medical care. Furthermore, since the concept dictionary database 30b is updated as needed as the present system is operated, the accuracy can be improved.

【0046】検索エンジン30による検索終了後、カテ
ゴライズフィルタ20により再度のカテゴライズが行わ
れる。検索終了後のカテゴライズとは、知識データベー
スの更新を計るものである。具体的には、検索終了後に
得られた知識データからユーザの質問・疑問に関するキ
ーワードを検索抽出し、それぞれの知識データベースに
付与されたカテゴリー分類キーワードと先に検索抽出し
たキーワードとを比較し、ユーザからの電子メールの情
報カテゴリーと一致する知識データベースを知識データ
ベース群の中から選択し、選択した知識データベースに
知識データを追加・登録してデータベースを更新するこ
とである。
After the search by the search engine 30 is completed, the categorization filter 20 performs another categorization. The categorization after the search is to update the knowledge database. Specifically, keywords related to the user's question / question are searched and extracted from the knowledge data obtained after the search, and the category classification keywords assigned to each knowledge database are compared with the previously searched and extracted keywords. Is to select a knowledge database that matches the information category of the e-mail from the group of knowledge databases, add and register knowledge data in the selected knowledge database, and update the database.

【0047】仮に今まで所属していた知識データベース
と異なる知識データベースがこのカテゴライズフィルタ
20により検出された場合に、異なる知識データベース
にもこの知識データを書き込んで知識データベースを更
新する。知識データベースはカテゴライズフィルタ20
により随時更新され、システム運用が進むにつれて知識
データベースに登録される知識データが増え、検索精度
を更に高めるように知識データベースが移行していく。
If a knowledge database different from the knowledge database to which the user belongs to is detected by the categorizing filter 20, the knowledge data is written in a different knowledge database to update the knowledge database. Knowledge database is categorized filter 20
As the system operation progresses, the amount of knowledge data registered in the knowledge database increases, and the knowledge database shifts so as to further increase the search accuracy.

【0048】さて、検索エンジン30により検索された
複数の知識データに対し回答内容精度向上エンジン40
により処理を行う。回答内容精度向上エンジン40につ
いて説明する。回答内容精度向上のため、単純理論チェ
ック、組み合わせ理論チェック、否定形理論チェック、
パターンチェックが行われる。
Now, the answer content accuracy improving engine 40 for the plurality of knowledge data searched by the search engine 30 is described.
The processing is performed by The answer content accuracy improvement engine 40 will be described. Simple theory check, combination theory check, negative form check,
A pattern check is performed.

【0049】単純理論チェックについて説明する。例え
ば、先の「血圧が高いのでどのような生活上での注意が
必要でしょうか?」ならば「塩分に気を付ける食事」・
「運動」・「ストレス」という言葉は回答に含まれるこ
とが予想され、「滋養強壮に努める」とか「骨折」とい
うような言葉は予想できない。このように医療分野で通
常やりとりされる論理形態を予め集約しておき、ユーザ
への質問に適した回答を抽出する理論チェックである。
The simple theory check will be described. For example, if the previous question "What kind of life do you need to pay attention to because your blood pressure is high?"
The words "exercise" and "stress" are expected to be included in the answer, and words such as "strive nourishment and strength" and "fracture" cannot be expected. This is a theoretical check in which logical forms normally exchanged in the medical field are collected in advance and an answer suitable for a question to the user is extracted.

【0050】続いて、組み合わせ理論チェックについて
説明する。組み合わせ理論チェックは、先に説明したに
1つのキーワードについてチェックする単純理論チェッ
クを複数のキーワードを併用して行い、更に精度を高め
るようにした理論チェックである。
Next, the combination theory check will be described. The combination theory check is a theory check in which a simple theory check for checking one keyword as described above is performed by using a plurality of keywords together to further improve accuracy.

【0051】続いて、否定形理論チェックについて説明
する。否定形論理チェックは、逆説の文章・文節を抽出
する。例えば、高血圧予防の回答として「運動すること
が必要」の逆説である「静養が必要」・「運動してはい
けない」というような言葉は予想できない。このような
逆説の検出のため、反対語や文章・文節の中の否定形を
検出して意味が異なっている虞のある文章を検出する論
理チェックである。
Next, the negative form theory check will be described. The negation logic check extracts a paradoxical sentence / phrase. For example, the paradox of "need to exercise" such as "needs recuperation" and "do not exercise" cannot be expected as an answer to prevent hypertension. In order to detect such a paradox, it is a logic check to detect a sentence that may have a different meaning by detecting an antonym or a negative form in a sentence or phrase.

【0052】続いてパターンチェックについて説明す
る。パターンチェックでは、「注意が必要ですか」とい
う問いに対応するように「などの注意が必要です」とい
うような予めパターン化された回答内容と合致している
か否かをチェックし、パターンと異なるような場合はパ
ターンに合致するように回答を変換する論理チェックで
ある。
Next, the pattern check will be described. In the pattern check, it is checked whether or not it matches the pre-patterned answer contents such as "need attention" so as to respond to the question "needs attention", and it differs from the pattern In such a case, it is a logical check to convert the answer so as to match the pattern.

【0053】このように、回答内容精度向上エンジン4
0では、これら単純論理チェック・組み合わせ論理チェ
ック・否定型論理チェックおよびパターンチェックを知
識データに施して、回答の精度を更に高めることとな
る。なお、単純論理チェック・組み合わせ論理チェック
・否定型論理チェックおよびパターンチェックについて
は、オペレータ用端末7を通じてオペレータもチェック
しており、正しい回答を誤って削除した場合はこの回答
を復活させ、また、誤った回答を出力したときにはこの
回答を削除する。このような作業を行うことで、検索精
度を更に高めている。
As described above, the answer content accuracy improvement engine 4
In the case of 0, these simple logic check, combination logic check, negative logic check and pattern check are applied to the knowledge data to further improve the accuracy of the answer. The operator also checks the simple logic check / combination logic check / negative logic check and the pattern check through the operator terminal 7. If a correct answer is deleted by mistake, the answer is restored. When the answer is output, the answer is deleted. By performing such operations, search accuracy is further improved.

【0054】この回答内容精度向上エンジン40により
精度が向上した検索結果の知識データに対して、表現変
換エンジン50により処理を行う。例えば、同意語・類
義語もキーワードとしていることから、例えば、「高血
圧」の医学用語である「血圧亢進症(こうしんしょ
う)」というキーワードで検索・抽出されている場合も
ある。医学用語を用いると医療関係者以外のユーザにと
っては理解が困難となる。このような場合に検索抽出し
た知識データの「血圧亢進症」を「高血圧」に変換す
る。このように、表現変換エンジン50は、専門用語な
ど理解が困難な用語を選択して一般的な用語に変換して
出力する。
The expression conversion engine 50 performs processing on the knowledge data of the search result whose accuracy has been improved by the answer content accuracy improvement engine 40. For example, since synonyms and synonyms are also used as keywords, search and extraction may be performed using, for example, the keyword “hypertension”, which is a medical term of “hypertension”. The use of medical terms makes it difficult for users other than medical personnel to understand. In such a case, "hypertension" of the retrieved and extracted knowledge data is converted to "hypertension". In this way, the expression conversion engine 50 selects a term that is difficult to understand, such as a technical term, converts it into a general term, and outputs it.

【0055】また、知識データの中には、「高血圧であ
る。」というような断定的用語が用いられている場合も
あるが、やや高圧的な感じがあり、好ましくない。そこ
でこれら断定的な「・・だ」・「である」というような
末尾を「・・・です。」・「・・・します。」という親
しみやすい口調とするために丁寧語・謙譲語・尊敬語な
どに変換する。このように表現変換エンジン50により
最適な表現の回答とする。
In some cases, certain words such as "high blood pressure" are used in the knowledge data, but they have a somewhat high-pressure feeling, which is not preferable. Therefore, in order to make these assertive words such as "..da" and "is." Convert to respected words. In this way, the expression conversion engine 50 determines an optimal expression answer.

【0056】知識管理・検索システム運用サーバ5は、
少なくともこれらの情報補正エンジン10、カテゴライ
ズフィルタ20、検索エンジン30、回答内容精度向上
エンジン40、表現変換エンジン50によりユーザの質
問・疑問を解消するために最適な知識データを検索・抽
出し、この知識データを回答として電子メールを出力す
ることとなる。
The knowledge management / search system operation server 5
At least these information correction engine 10, categorization filter 20, search engine 30, answer content accuracy improvement engine 40, and expression conversion engine 50 search and extract the most suitable knowledge data to solve the user's question / question, and obtain this knowledge. An e-mail will be output with the data as the answer.

【0057】なお、これらフィルタやエンジンに加え、
興味認識エンジン60を用いて処理を行っても良い。興
味認識エンジン60は、情報補正エンジン10がユーザ
との質疑応答で得た日本語文章データを加工し、ユーザ
の興味対象を示すユーザモデルデータを構築して履歴と
して記録する。そして、別の機会で情報補正エンジン1
0を用いる際には、ユーザモデルデータを用いてユーザ
が過去に興味を示した事項についても問い合わせを行
い、ユーザが電子メールに書き忘れたような情報を聞き
出すようにする。例えば、過去の履歴に関する情報を列
挙してユーザが選択できるようにする。
In addition to these filters and engines,
The processing may be performed using the interest recognition engine 60. The interest recognition engine 60 processes the Japanese sentence data obtained by the information correction engine 10 in the question-and-answer session with the user, constructs user model data indicating the user's interest, and records it as a history. Then, at another opportunity, the information correction engine 1
When "0" is used, an inquiry is made also about items that the user has shown interest in the past using the user model data, and information that the user has forgotten to write in the e-mail is heard. For example, information on past histories is listed so that the user can select it.

【0058】例えば、「血圧」についての質問・疑問が
送られてきたときに、過去に「頭痛」についての質疑応
答があることがユーザモデルデータから判明すれば、ユ
ーザへ「過去に頭痛について質問しているが今回はどう
か」という主旨の電子メールを送信し、「頭痛が伴う」
という回答を得られれば、「血圧」・「頭痛」というキ
ーワードを得ることができる。これらキーワードを用い
て検索エンジン30が処理を行えば、検索精度は高くな
る。
For example, when a question / question about “blood pressure” is sent, if it is found from the user model data that there is a question and answer on “headache” in the past, the user is asked “question about headache in the past. Yes, but what about this time? "
Is obtained, the keywords "blood pressure" and "headache" can be obtained. If the search engine 30 performs processing using these keywords, the search accuracy will increase.

【0059】さらに、カテゴライズフィルタ20および
検索エンジン30を用いる際に、このユーザモデルデー
タを用いてユーザが過去に興味を示した事項をキーワー
ドとして加えるようにしても良い。このように興味認識
エンジン60によりユーザが過去に興味を示した事項も
利用できるようにし、ユーザの興味に即した結果を得る
ようにすることができる。
Further, when using the categorizing filter 20 and the search engine 30, it is possible to use the user model data to add, as keywords, items that the user has shown interest in the past. As described above, the interest recognition engine 60 allows the user to use items that the user has expressed interest in the past, and obtains a result that matches the interests of the user.

【0060】以上説明したように、本実施形態の知識管
理・検索システムでは、情報補正エンジン10、カテゴ
ライズフィルタ20、検索エンジン30、回答内容精度
向上エンジン40、表現変換エンジン50、興味認識エ
ンジン60を施すことにより、ユーザから送信される質
問・疑問についての電子メールの内容を解析し、解析結
果に基づいて知識データベースを検索して回答を抽出
し、回答をユーザへ返信することでユーザの質問・疑問
に応答するシステムとしたため、ユーザが所望の内容の
回答を得る確率が高くなる。
As described above, in the knowledge management / search system of the present embodiment, the information correction engine 10, the categorization filter 20, the search engine 30, the answer content accuracy improvement engine 40, the expression conversion engine 50, and the interest recognition engine 60 are used. By analyzing the contents of the e-mail about questions and questions sent from the user, searching the knowledge database based on the analysis results, extracting the answer, and returning the answer to the user, Since the system responds to questions, the probability that the user obtains an answer with desired contents increases.

【0061】なお、本明細書中特に医療分野についての
知識管理・検索システムについて説明をした。しかしな
がら、知識管理・検索システムは医療分野に限るもので
はなく、各種分野で適用することができるのはいうまで
もない。
In this specification, the knowledge management / retrieval system particularly in the medical field has been described. However, it goes without saying that the knowledge management / search system is not limited to the medical field, but can be applied to various fields.

【0062】また、サーバをそれぞれ独立させてネット
ワーク上で運用される知識管理・検索システムについて
説明した。しかしながら、処理能力が高いサーバコンピ
ュータを1台用いて本実施形態で説明した複数のサーバ
の機能を兼用させるようにしても良い。これらはサーバ
の処理能力・システムの運用形態などを勘案して決定さ
れる。
Further, the knowledge management / retrieval system operated on the network by making the servers independent has been described. However, one server computer having a high processing capacity may be used to share the functions of a plurality of servers described in the present embodiment. These are determined in consideration of the processing capacity of the server, the operation mode of the system, and the like.

【0063】[0063]

【発明の効果】本発明によれば、検索精度の向上と効率
的な情報活用とをともに実現し、ユーザにとって使い勝
手が良い知識管理・検索システムを提供することができ
る。
According to the present invention, it is possible to provide a knowledge management / retrieval system which realizes both improvement of retrieval accuracy and efficient use of information, and which is easy for the user to use.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の実施形態の知識管理・検索システムを
運用するための全体システムを説明する説明図である。
FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating an overall system for operating a knowledge management / search system according to an embodiment of the present invention.

【図2】本発明の実施形態の知識管理・検索システムの
概念を説明する説明図である。
FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating the concept of a knowledge management / search system according to the embodiment of this invention.

【符号の説明】 1 電気通信設備 2 ユーザ用端末 3 通信用サーバ 4 電子メール用サーバ 5 知識管理・検索システ
ム運用サーバ 6 データベースサーバ 7 オペレータ用端末 10 情報補正エンジン 20 カテゴライズフィルタ 30 検索エンジン 30a 検索エンジン 30b 概念辞書データベース 40 回答内容精度向上エン
ジン 50 表現変換エンジン 60 興味認識エンジン
[Description of Signs] 1 Telecommunication equipment 2 User terminal 3 Communication server 4 E-mail server 5 Knowledge management / search system operation server 6 Database server 7 Operator terminal 10 Information correction engine 20 Categorize filter 30 Search engine 30a Search engine 30b Concept Dictionary Database 40 Answer Content Accuracy Improvement Engine 50 Expression Conversion Engine 60 Interest Recognition Engine

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 FI テーマコート゛(参考) G06F 15/403 340A ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (51) Int.Cl. 7 Identification symbol FI Theme coat ゛ (Reference) G06F 15/403 340A

Claims (6)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】ユーザから送信される質問・疑問について
の電子メールの内容を解析し、解析結果に基づいて知識
データベースを検索して回答を抽出し、回答をユーザへ
返信することでユーザの質問・疑問に応答する知識管理
・検索システムにおいて、 ユーザの電子メールの日本語文書データと標準文書構造
モデルとを比較照合して日本語文書データの欠損もしく
は誤りの有無を判定し、ユーザからの電子メールの日本
語文書データに欠損もしくは誤りがあると判定した場合
にこの日本語文章データの欠損の補充もしくは誤りの訂
正を依頼する旨の電子メールを自動的に作成してユーザ
へ返信し、ユーザから返信された電子メールの日本語文
章データを用いて補充・訂正して正確な日本語文書デー
タを作成する情報補正手順を行う制御手段を、 備えることを特徴とする知識管理・検索システム。
1. A method for analyzing the contents of an e-mail about a question or question sent from a user, searching a knowledge database based on the analysis result, extracting an answer, and returning the answer to the user,・ In a knowledge management and retrieval system that responds to questions, the Japanese document data of the user's e-mail is compared with the standard document structure model to determine whether the Japanese document data is missing or incorrect. If it is determined that the Japanese document data in the mail is missing or incorrect, an e-mail is automatically created and sent to the user requesting that the Japanese text data be replaced or corrected. A control means for performing an information correction procedure to supplement and correct using the Japanese sentence data of the e-mail returned from to create accurate Japanese document data, A knowledge management and retrieval system characterized by comprising:
【請求項2】請求項1に記載の知識管理・検索システム
において、 前記情報補正手順は、ユーザへの電子メールの返信回数
をカウントし、返信回数が予め定められた回数に達する
場合には自動的にメールを作成・返信する代わりにオペ
レータの手動入力により日本語文章データの欠損の補完
もしくは誤りの訂正を依頼する旨の電子メールを作成し
て返信する手順を含むことを特徴とする知識管理・検索
システム。
2. The knowledge management / retrieval system according to claim 1, wherein the information correction step counts the number of replies to an e-mail to the user, and automatically executes the replies if the number of replies reaches a predetermined number. Knowledge management characterized by including a procedure to create and reply to an e-mail requesting the completion or correction of errors in Japanese sentence data by manual input by an operator instead of manually creating and replying to e-mail・ Search system.
【請求項3】ユーザから送信される質問・疑問について
の電子メールの内容を解析し、解析結果に基づいて知識
データベースを検索して回答を抽出し、回答をユーザへ
返信することでユーザの質問・疑問に応答する知識管理
・検索システムにおいて、 ユーザからの電子メールの日本語文書データの中から特
定情報に関するキーワードを検索抽出し、情報カテゴリ
ー毎に分類されている知識データベースが複数記録され
た知識データベース群にアクセスし、複数の知識データ
ベースそれぞれに付与されたカテゴリー分類キーワード
と先に検索抽出したキーワードとを比較し、ユーザから
の電子メールの日本語文書データの情報カテゴリーと一
致する知識データベースを知識データベース群の中から
選択するカテゴライズ手順を行う制御手段を、 備えることを特徴とする知識管理・検索システム。
3. Analyzing the contents of an e-mail about a question or question sent from a user, searching a knowledge database based on the analysis result, extracting an answer, and returning the answer to the user,・ In a knowledge management and search system that responds to questions, search and extract keywords related to specific information from Japanese document data of e-mails from users, and record multiple knowledge databases classified for each information category. Access the database group, compare the category classification keywords assigned to each of the multiple knowledge databases with the previously searched and extracted keywords, and learn the knowledge database that matches the information category of the Japanese document data of the e-mail from the user A control means for performing a categorizing procedure selected from a group of databases, A knowledge management and retrieval system characterized by comprising:
【請求項4】請求項3に記載の知識管理・検索システム
において、 前記カテゴライズ手順は、回答検索の結果として知識デ
ータベースから抽出した知識データから特定情報に関す
るキーワードを検索抽出し、情報カテゴリー毎に分類さ
れている知識データベースが複数記録された知識データ
ベース群にアクセスし、複数の知識データベースそれぞ
れに付与されたカテゴリー分類キーワードと先に検索抽
出したキーワードとを比較し、ユーザからの電子メール
の日本語文書データの情報カテゴリーと一致する知識デ
ータベースを知識データベース群の中から選択し、選択
した知識データベースに先に検索抽出した知識データを
加えてデータベースを更新する手順を含むことを特徴と
する知識管理・検索システム。
4. The knowledge management and retrieval system according to claim 3, wherein the categorizing step retrieves and extracts keywords relating to specific information from knowledge data extracted from a knowledge database as a result of answer search, and classifies the keywords for each information category. Access the knowledge database group where multiple knowledge databases are recorded, compare the category classification keywords assigned to each of the multiple knowledge databases with the keywords retrieved and extracted earlier, and send a Japanese document of e-mail from the user Knowledge management / search including a procedure of selecting a knowledge database that matches the information category of data from a group of knowledge databases, and updating the database by adding the knowledge data previously searched and extracted to the selected knowledge database. system.
【請求項5】ユーザから送信される質問・疑問について
の電子メールの内容を解析し、解析結果に基づいて知識
データベースを検索して回答を抽出し、回答をユーザへ
返信することでユーザの質問・疑問に応答する知識管理
・検索システムにおいて、 検索の結果としてデータベースから引き出された知識デ
ータに対して構文構造を様々なサンプルデータと比較
し、一致した知識データを選択して抽出する回答内容精
度向上手順を行う制御手段を、 備えることを特徴とする知識管理・検索システム。
5. Analyzing the contents of an e-mail about a question or question sent from a user, searching a knowledge database based on the analysis result, extracting an answer, and returning the answer to the user,・ In a knowledge management and search system that responds to questions, the syntactic structure of the knowledge data extracted from the database as a result of the search is compared with various sample data, and the matching knowledge data is selected and extracted. A knowledge management / search system comprising control means for performing an improvement procedure.
【請求項6】請求項5に記載の知識管理・検索システム
において、 回答内容精度向上手順は、検索の結果としてデータベー
スから引き出された知識データに対して様々な形態の文
章サンプルデータと比較し、構文構造として問題がある
か否かのチェック、逆主旨か否かのチェック、構文構造
上のパターンのチェックを行い、これらチェックを複数
あるいは全て解析し、知識データを選択して抽出する手
順を含むことを特徴とする知識管理・検索システム。
6. The knowledge management / search system according to claim 5, wherein the answer content accuracy improving step compares the knowledge data extracted from the database as a result of the search with sentence sample data of various forms. Checks whether there is a problem in the syntax structure, checks whether the subject matter is reverse, checks patterns in the syntax structure, analyzes a plurality or all of these checks, and selects and extracts knowledge data Knowledge management and search system characterized by the following.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007179397A (en) * 2005-12-28 2007-07-12 Taka:Kk Customer support system
JP2014002470A (en) * 2012-06-15 2014-01-09 Ricoh Co Ltd Processing device, processing system, output method and program
JP2016103270A (en) * 2014-11-12 2016-06-02 株式会社アドバンスト・メディア Information processing system, receiving server, information processing method, and program

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10222521A (en) * 1997-01-31 1998-08-21 Toshiba Corp System for supporting information sharing
JPH10254795A (en) * 1997-03-11 1998-09-25 Oki Electric Ind Co Ltd Electronic mail processor

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10222521A (en) * 1997-01-31 1998-08-21 Toshiba Corp System for supporting information sharing
JPH10254795A (en) * 1997-03-11 1998-09-25 Oki Electric Ind Co Ltd Electronic mail processor

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007179397A (en) * 2005-12-28 2007-07-12 Taka:Kk Customer support system
JP2014002470A (en) * 2012-06-15 2014-01-09 Ricoh Co Ltd Processing device, processing system, output method and program
JP2016103270A (en) * 2014-11-12 2016-06-02 株式会社アドバンスト・メディア Information processing system, receiving server, information processing method, and program

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