JP2004272785A

JP2004272785A - 質問応答装置及び質問応答プログラム

Info

Publication number: JP2004272785A
Application number: JP2003065297A
Authority: JP
Inventors: Ichiro Yamada; 一郎山田; Hideki Sumiyoshi; 英樹住吉; Takako Maki; 香子牧; Masahiro Shibata; 正啓柴田
Original assignee: Nippon Hoso Kyokai NHK; Japan Broadcasting Corp
Current assignee: Japan Broadcasting Corp
Priority date: 2003-03-11
Filing date: 2003-03-11
Publication date: 2004-09-30
Anticipated expiration: 2023-03-11
Also published as: JP4088176B2

Abstract

【課題】本発明は、ユーザが入力した最新の時事用語などに関する質問に対してＷｅｂページから用語説明と意味的役割を抽出して応答することができる質問応答装置及び質問応答プログラムを提供することを目的とする。
【解決手段】ユーザが入力した質問文から対象用語と、求められている説明の意味的役割を抽出する質問解析手段２２と、対象用語を検索キーとして対象用語に関係が深いＷｅｂページを獲得する検索手段２４と、獲得した複数のＷｅｂページから、対象用語に関する説明部分を抽出する説明部分抽出手段２６と、抽出された説明部分の対象用語に対する意味的役割を判定する意味的役割判定手段２８と、抽出された説明部分のうち意味的役割と同じ意味的役割を持つ説明部分から返答文を生成して質問文に対し応答する応答手段３０を有することにより、意味的役割を考慮して質問に答える説明にて応答することができる。
【選択図】図２

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、質問応答装置及び質問応答プログラムに関し、インターネット上のＷｅｂページを検索して質問に対する返答文を生成し応答する質問応答装置及び質問応答プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ＷｏｕｌｄＷｉｄｅＷｅｂ（以下「Ｗｅｂ」と略す）を対象とした情報抽出処理としては、文書表現とＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔＭａｋｅｕｐＬａｎｇｕａｇｅ）レイアウトに基づいて、Ｗｅｂから用語説明を抽出する手法が提案されている（例えば、非特許文献１参照。）。この手法では、例えば「“用語Ａ”とは“説明Ｂ”です。」、「“用語Ａ”を“説明Ｂ”と定め」などの決められた文書表現のみの文パターンを検索キーとして、用語Ａの説明Ｂを抽出している。
【０００３】
【非特許文献１】
藤井ほか「ＷｏｕｌｄＷｉｄｅＷｅｂを用いた事典知識情報の抽出と組織化」電子情報通信学会論文誌，Ｖｏｌ．Ｊ８５Ｄ−ＩＩＮｏ．２，ｐｐ３００−３０７（２００２）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来、提案されている文のパターンを利用した方法や、ＨＴＭＬレイアウトに基づいた方法では、昔から存在する用語の抽出数は多いが、新語や造語などの最新の時事用語などの抽出数は少ないという問題があった。
【０００５】
また、抽出された用語の説明には、用語に対する様々な意味的役割が存在するが、従来手法では、その意味的役割を考慮していないという問題があった。例えば、用語「かぼちゃプリン」の説明の例を以下に示す。
（ａ）洋風の食べ物
（ｂ）卵を使っているもの
（ｃ）おやつで食べるもの
（ｄ）私が作ったもの
これらを、全て同様に扱った場合、質問応答システムでは問題が生じる。例えば、「かぼちゃプリンって何？」という質問に対して、（ａ）を使い「洋風の食べ物です」と返答すれば問題ないが、（ｄ）を使い「私が作ったものです」では、かぼちゃプリンが何であるか理解できない。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、最新の時事用語などの説明を抽出して応答することができ、また、意味的役割を考慮して質問に答える説明にて応答することができる質問応答装置及び質問応答プログラムを提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
請求項１，７に記載の発明は、ユーザが入力した質問文から対象用語と、求められている説明の用語に対する意味的役割を抽出する質問解析手段と、対象用語を検索キーとして対象用語に関係が深いＷｅｂページをインターネット上で検索し獲得する検索手段と、検索手段で獲得した複数のＷｅｂページから、対象用語に関する説明部分を抽出する説明部分抽出手段と、抽出手段で抽出された説明部分の対象用語に対する意味的役割を判定する意味的役割判定手段と、抽出手段で抽出された説明部分のうち質問解析手段で抽出された意味的役割と同じ意味的役割を持つ説明部分から返答文を生成して質問文に対し応答する応答手段を有することにより、意味的役割を考慮して質問に答える説明にて応答することができる。
【０００８】
請求項３に記載の発明では、説明部分抽出手段は、対象用語が文で説明されたパターンを前記対象用語に関する説明部分として抽出し、請求項４に記載の発明では、説明部分抽出手段は、対象用語が連体節で説明されたパターンを対象用語に関する説明部分として抽出することにより、最新の時事用語などの説明を抽出して応答することができる。
【０００９】
請求項６，８に記載の発明は、抽出手段で抽出された全ての説明集合と各説明の類似性に基づいて各説明の信頼値を評価する評価手段を有することにより、検索キーが何であるかを的確に示す内容の説明を抽出して応答することができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施例について説明する。
【００１１】
図１は、本発明の質問応答装置のハードウェア構成を示す一実施例のブロック図を示す。質問応答装置は、専用の装置構成とすることもできるが、例えば、汎用のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等を適用することができる。
【００１２】
図１において、質問応答装置は、入力装置１１と、出力装置１２と、ドライブ装置１３と、補助記憶装置１４と、メモリ装置１５と、演算処理装置１６と、データベース１７と、ネットワーク接続装置１８から構成されており、これらはシステムバス２０で相互に接続されている。
【００１３】
入力装置１１は、使用者が操作するキーボード及びマウス、音声入力用のマイクロホンを有しており、各種信号を入力する。出力装置１２は、質問応答装置のプログラムを操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイを有し、実行プログラムに基づいて表示される。ここで、本発明において、質問応答装置にインストールされる実行プログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１９等により提供される。プログラムを記録した記録媒体１９はドライブ装置１３に装着され、記憶媒体１９に格納された実行プログラムが、記録媒体１９からドライブ装置１３を介して補助記憶装置１４にインストールされる。
【００１４】
演算処理装置１６は、メモリ装置１５により読み出され格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や後述する各処理を含む質問応答装置全体の処理を制御する。また、プログラムの実行中に必要な各種情報は、データベース１７から取得することができ、また格納することもできる。ネットワーク接続装置１８は、通信ネットワーク等と接続することにより、インターネット上のＷｅｂをアクセスすることができる。
【００１５】
図２は、本発明の質問応答装置の一実施例の機能構成図を示す。質問応答装置は、質問解析部２２と、検索エンジン部２４と、対象用語説明部分抽出部２６と、意味的役割推定部２８と、返答文生成部３０と、ユーザインターフェース部３２から構成されている。
【００１６】
図２において、質問解析部２２は、ユーザの質問から「対象用語」と、求められている説明の用語に対する「意味的役割」を抽出する。検索エンジン部２４は、Ｇｏｏｇｌｅ，Ｙａｈｏｏ，Ａｌｔａｖｉｓｔａ，ｇｏｏ等の既存の検索エンジンを利用して、質問解析部２２から供給される対象用語を検索キーとしてＷｅｂ検索を行い、検索結果のＷｅｂページを対象用語説明部分抽出部２６に供給する。
【００１７】
対象用語説明部分抽出部２６は、検索エンジン２４で得た検索結果のＷｅｂページから、対象用語を説明している部分（説明部分）を抽出して意味的役割判定部２８及び返答文生成部３０に供給する。
【００１８】
意味的役割判定部２８は、対象用語とその説明部分から特徴を抽出し、最大エントロピー法により、説明の用語に対する意味的役割を判定する。返答文生成部３０は、質問解析部２２と対象用語説明部分抽出部２６と意味的役割判定部２８それぞれの出力を利用して、ユーザの質問に対する返答を生成する。
【００１９】
ユーザインターフェース部３２は、既存技術であるＴＶＭＬ（ＴＶＰｒｏｇｒａｍＭａｋｉｎｇＬａｎｇｕａｇｅ）を利用して、ＴＶＭＬキャラクタであるエージェントをディスプレイ表示し、ユーザは質問をキーボード等で入力することによりエージェントに質問を投げかけることができる。
【００２０】
次に、質問応答装置の動作を説明する。
【００２１】
ユーザはユーザインターフェース部３２を用いて質問文を入力する。ユーザインターフェース部３２は、この質問文を形態素解析処理により形態素に分割し、分割された形態素の集合を質問解析部２２に入力する。
【００２２】
質問解析部２２には、有限オートマトンによるルールが蓄積されている。図３にルールの一例を示す。図３（Ａ）は、ユーザが求める説明の意味的な役割が用語の基本的な定義である場合を示す。ここで、「Ｓ」は開始状態を示し、２重丸は最終状態を示す。そして、矢印上の文字と一致したとき矢印方向の次の状態に遷移する。なお、「φ」は「なにもなし」を表し、「＊」は０個以上の文字列にマッチングすることを表す。同様に、図３（Ｂ）は、ユーザが求める説明の意味的な役割が構成である場合を示す。図３（Ｃ）は、ユーザが求める説明の意味的な役割が目的である場合を示す。
【００２３】
図４は、質問解析部２２が実行する処理のフローチャートを示す。この処理は、ユーザインターフェース部３２から質問文を供給されて開始する。同図中、ステップＳ１０では全てのルールを処理したか否かを判別し、全てのルールを処理していなければステップＳ１２で入力された形態素の集合を選択したルールに当てはめ、ステップＳ１４でルールに合致したか否かを判別する。ここでは、各形態素を例えば図３（Ａ）に示すようなルールに当てはめて、２重丸で示す最終状態で形態素が終了すればルールに合致したと判断する。ルールに合致した場合にはステップＳ１６に進み、ルールに合致しない場合にはステップＳ１０に戻って次のルールに質問文を当てはめる。
【００２４】
ルールに合致した場合には、ステップＳ１６でルールにより抽出された検索キーをＷｅｂ検索エンジンに供給し、ステップＳ１８で、そのルールがもつ「ユーザが求める説明の意味的役割」を返答文生成部３０に供給して、処理を終了する。例えば質問文「スーパーカミオカンデとは何」が入力された場合、この質問文は図３（Ａ）に示すルールに当てはまるため、「スーパーカミオカンデ」が検索キーとして抽出され、「ユーザが求める説明の意味的役割」は「用語の基本的な定義」となる。
【００２５】
全てのルールを当てはめても最終状態で終了しない場合は、不明な質問であると判断して、ステップＳ１９でユーザインターフェース部３２に「質問が理解できません」などの返答を返し、処理を終了する。
【００２６】
Ｗｅｂ検索エンジン部２４は、既存の技術を利用する。既存の技術としては、ｇｏｏｇｌｅ，Ｙａｈｏｏ，Ａｌｔａｖｉｓｔａ，ｇｏｏなど、様々な検索技術が提案され公開されている。この既存の検索エンジン部２４に質問解析部２２から抽出された検索キーを与えて検索を行う。その検索結果の例えば上位１００ページのインターネット上のＷｅｂページアドレスを抽出して対象用語説明部分抽出部２６に供給する。
【００２７】
対象用語説明部分抽出部２６では、Ｗｅｂ検索エンジン部２４で抽出されたインターネット上のアドレスを利用して、対象用語に関連するＷｅｂページを獲得し、対象用語を説明している部分を抽出して、意味的役割判定部２８に供給する。
【００２８】
図５は、対象用語説明部分抽出部２６が実行する処理のフローチャートを示す。この処理は、検索エンジン部２４から全てのＷｅｂページアドレスを供給されて開始する。同図中、ステップＳ２０では全てのＷｅｂページアドレスに対する処理を終了したか否かを判別し、処理を終わっていないＷｅｂページアドレスがあれば、ステップＳ２２に進む。
【００２９】
ステップＳ２２では、１つのＷｅｂページアドレスを選択し、インターネットのＷｅｂページアドレスをアクセスし、そのＷｅｂページのＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔＭａｋｅｕｐＬａｎｇｕａｇｅ）文書を読み取る。ＨＴＭＬ文書内で、用語を説明するパターンとして、次に示す４つのパターンが考えられる。（Ａ）用語にリンク先が付加されたパターン
例：＜ＡＨＲＥＦ＝”＃ｋａｄｅｎ”＞情報家電＜／Ａ＞
＜ＡＮＡＭＥ＝ｋａｄｅｎ＞次世代の高速インターネットに対応した家電製品＜Ａ＞
（Ｂ）定義型リスト形式、もしくは、ボールドタグなどにより用語が見出し化されたパターン
例：＜ＤＬ＞
＜ＤＴ＞情報家電
＜ＤＤ＞次世代の高速インターネットに対応した家電製品
＜ＤＬ＞
（Ｃ）用語が文で説明されたパターン
例：情報家電は、次世代の高速インターネットに対応した家電製品です。
（Ｄ）用語が連体節で説明されたパターン
例：次世代の高速インターネットに対応した情報家電は、〜
対象用語説明部分抽出部２６では、（Ａ）〜（Ｄ）の各パターンを順次処理するため、ステップＳ２４で、ＨＴＭＬ文書の文の区切りを抽出する。文の区切りは、＜／ａ＞，＜／ｆｏｎｔ＞タグを除く全てのＨＴＭＬタグと、句点（。）を区切れ目と判断し、ＨＴＭＬ文書内にある改行などは、区切り目と判断しない。この際、文中に出現するＨＴＭＬタグはすべて除去する。
【００３０】
次に、パターン（Ａ），（Ｂ）についての処理を行う。ステップＳ２４では、まず、一つの文が以下の条件１が満たされているかを判別し、条件１が満たされている場合はパターン（Ａ），（Ｂ）と判別してステップＳ２８に進む。
【００３１】
条件１は以下の条件（ａ）〜（ｅ）を全て満たす。
（ａ）検索キーとして入力された用語を含んでいる
（ｂ）単一の文である（＜ｐ＞タグなどで複数文が囲まれていない）
（ｃ）文中の用語以外の部分に動詞を含まない
（ｄ）＜ｂ＞，＜ｔｄ＞，＜ｄｔ＞，＜ｈ［１−６］＞，＜ａ＞タグのいずれかでマークされている
（ｅ）次の文とそのまた次が＜ａ＞タグでマークされていない
条件１を満足する場合に、条件（ｄ）でリンクタグである＜ａ＞タグでマークされているときは、ステップＳ２８でパターン（Ａ）と判断してステップＳ３０に進み、それ以外の場合はパターン（Ｂ）と判断してステップＳ３２に進む。
【００３２】
パターン（Ａ）の場合はステップＳ３０に進み、リンク先が同じＷｅｂページ内へのジャンプであれば、ジャンプ先から例えば３文を対象用語説明部分として抽出する。リンク先が他のアドレスに存在するＷｅｂページヘのジャンプであれば、そのジャンプ先のＨＴＭＬ文書を獲得し、ＨＴＭＬ文書の最初から例えば３文を対象用語説明部分として抽出する。この際、不要なＨＴＭＬタグは除去し、自然言語文と判別される部分のみを抽出する。
【００３３】
ステップＳ２８でパターン（Ｂ）と判別された場合は、ステップＳ３２で条件を満たした文の次から例えば３文を、対象用語説明部分として抽出する。
【００３４】
次に、ステップＳ３４でパターン（Ｃ）の判別処理を行う。Ｗｅｂページ中の各文に、「対象用語は〜です。」「対象用語とは〜です。」「対象用語は〜で、」「対象用語とは〜で」のパターンがある場合、ステップＳ３６で波線部分を対象用語説明部分として抽出する。
【００３５】
最後に、ステップＳ３８で文に対象用語が含まれパターン（Ｄ）であるか否かを判別する。パターン（Ｄ）と判別された場合は、ステップＳ４０で検索キーとして入力された対象用語が存在するＷｅｂページ中の各文に対して、既存技術である構文解析を行って単語間の係り受け関係を判別する。ステップＳ４２で、その結果を基に、対象用語を修飾する従属節（以後、連体節と呼ぶ）の有無を判別し、存在する場合は、ステップＳ４４で連体節を対象用語説明部分として抽出する。
【００３６】
ステップＳ４４の実行後は、ステップＳ２０に戻って処理を繰り返す。また、パターン（Ｄ）に当てはまらない場合もステップＳ２０に戻って処理を繰り返す。ステップＳ２０で全ての検索キーについて処理が終了している場合にはこの処理を終了する。
【００３７】
ところで、ステップＳ４４で抽出される連体節は、動詞の連体形で終わっているため、文として不完全である。そこで、用語の上位概念語を抽出して、この連体節と統合する。パターン（Ｄ）の例では「次世代の高速インターネットに対応した」の部分が用語に係る連体節となっている。用語「情報家電」の上位概念として「家電製品」が抽出できれば、「次世代の高速インターネットに対応した家電製品」という他のパターンと同様の説明文が抽出でき、ステップＳ４４では、この上位概念抽出処理も併せて実行する。
【００３８】
この上位概念抽出処理としては、例えば、本出願人が先に特願２００２−６８９７４号、発明の名称「上位概念抽出装置及び上位概念抽出プログラム」で提案したものを利用する。この方法では、用語の後続文節にある「という」、「と呼ばれる」等の言い換えの特定表現を利用した上位概念抽出、用語に含まれる最終形態素による抽出、用語と並列関係にある名詞句による抽出の３通りの方法を利用して上位概念を特定している。
【００３９】
このように、新語や造語などの最新の時事用語の説明に多いパターン（Ｃ），（Ｄ）を抽出するため、最新の時事用語などの説明を抽出することができる。
【００４０】
対象用語説明部分抽出部２６で抽出された対象用語説明部分を供給され、この説明部分の意味的役割を判定する意味的役割判定部２８としては、本出願人が先に特願２００２−２６５２３２号、発明の名称「意味解析装置、意味解析方法、意味解析プログラム、及び該プログラムを記録した記録媒体」で提案したものを利用する。ここでは、利用する特徴として下記のものを用いる。連体修飾節中の、用語を直接修飾する動詞の標準表記、時制、態、完了形それぞれの有無、動詞の格、その格が含まれる節の自立語表記、自立語の属性、用語の属性である。
【００４１】
ここで、自立語の属性と用語の属性はＩＲＥＸ（ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｔｒｉｅｖａｌａｎｄＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｅＸｅｒｃｉｓｅ）固有表現抽出タスクにより付加された８つの固有表現である組織名、人名、地名、固有物名、日付表現、時間表現、金額表現、割合表現を利用する。抽出アルゴリズムは、”「最大エントロピーモデルと書き換え規則に基づく固有表現抽出」、内元ほか、自然言語処理Ｖｏｌ．７，Ｎｏ．２，ｐｐ６３−９０，Ａｐｒ．（２０００）”等に記載されている既存の手法を利用することができる。
【００４２】
パターン（Ａ）〜（Ｃ）で抽出される文の場合、「用語を直接修飾する動詞」が存在しないが、文が「〜＋動詞＋名詞＋｛でｏｒですｏｒφ（何もなし）｝」のパターンであるもののみを処理対象とし、このパターンに合致する動詞を「用語を直接修飾する動詞」とする。
【００４３】
この特徴を利用して、説明部分の対象用語に対する意味的役割が「用語の基本的な定義」、「目的」、「動作主」、「構成」、「時間」、「場所」、「道具」、「メンバー」、「部分」、「包含」の何れに該当するかを推定する。特願２００２−２６５２３２号では推定アルゴリズムとして、最大エントロピー法を利用しているが、ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅなどの既存の分類アルゴリズムを利用することも可能である。
【００４４】
最後に、質問解析部２２と、対象用語説明部分抽出部２６、意味的役割判定部２８の出力を返答文生成部３０に入力して、返答文を生成する。返答文生成部３０では、質問解析部２２で解析された「ユーザが求める説明の意味的役割」と、意味的役割判定部２８で判定された説明部分の対象用語に対する意味的役割が同じ意味的役割と判定された説明文（対象用語説明部分抽出部２６から供給される対象用語説明部分）に「です」などの丁寧語となる接尾辞を付加して返答文とする。これにより、意味的役割を考慮して質問に答える説明にて応答することが可能となる。
【００４５】
質問解析部２２から抽出された「ユーザが求める説明の意味的役割」と同じ意味的役割と判定された説明文が対象用語説明部分抽出部２６で複数抽出されている場合は、後述する説明文評価処理を実行して得られた各説明文の優先順位（信頼値）に基づき、最優先の説明文から順に返答文を生成してユーザインターフェース部３２に返す。説明文が抽出できていない場合は、「その情報は見つけられませんでした」との返答文をユーザインターフェース部３２に返す。
【００４６】
図６は、説明文評価処理のフローチャートを示す。この処理は、対象用語説明部分抽出部２６から対象用語説明部分を供給されて開始する。
【００４７】
同図中、ステップＳ５６では、対象用語説明部分抽出部２４による説明部分抽出結果を利用して、処理対象の検索キーに対する全ての説明部分を処理したか否かを判別する。処理対象の検索キーに対する全ての説明を処理していない場合は、ステップＳ５８で未処理である説明の一つを処理対象とする。
【００４８】
次に、ステップＳ６０で、処理対象となった説明の信頼値ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅを算出する。対象用語説明部分抽出部２４で、検索キーＱｋにより抽出された全ての説明に共通する要素は信頼性が高いと判定する。
【００４９】
ここでは、検索キーＱｋにより抽出された全ての説明集合と個々の説明の類似性を説明毎に算出し説明の信頼値とする。そのために、抽出された全ての説明集合を特徴付けるベクトルと、個々の説明を特徴付けるベクトルを次のように定義する。
【００５０】
全ての説明集合に出現する単語をｗｉ（ｉ＝１〜ｎ，ｎ：異なる単語の出現数）とし、全ての説明集合中で単語ｗｉが出現した説明の数をｄｆ（ｗｉ）とし、全ての説明集合の数をＮとし、説明ｊ（ｊ＝１〜Ｎ）に単語ｗｉが出現したか否かを判定する関数をａｐｐ（ｊ，ｗｉ）とする。
【００５１】
関数ａｐｐ（ｊ，ｗｉ）は、説明ｊに単語ｗｉが出現している場合、ａｐｐ（ｊ，ｗｉ）＝１であり、説明ｊに単語ｗｉが出現していない場合、ａｐｐ（ｊ，ｗｉ）＝０とする。
【００５２】
抽出された全ての説明集合を特徴付けるベクトル＝［ｄｆ（ｗ１）／Ｎ，ｄｆ（ｗ２）／Ｎ，ｄｆ（ｗ３）／Ｎ，…，ｄｆ（ｗｎ）／Ｎ］ …（１）
説明ｊを特徴付けるベクトル＝［ａｐｐ（ｊ，ｗ１），ａｐｐ（ｊ，ｗ２），ａｐｐ（ｊ，ｗ３），…，ａｐｐ（ｊ，ｗｎ）］ …（２）
上記のベクトル表現を利用して、説明ｊの信頼値ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ（ｊ）を（３）式で定義する。
【００５３】
【数１】

（３）式の分子は、抽出された全ての説明集合を特徴付けるベクトルと、説明ｊを特徴付けるベクトルとの内積を表している。この際、抽出された全ての説明集合を特徴付けるベクトルの各要素で説明ｊを特徴付けるベクトルの各要素に対する重み付けがなされる。また、分母は、抽出された全ての説明集合を特徴付けるベクトルの大きさと、説明ｊを特徴付けるベクトルの大きさの和であり、分子の内積を正規化している。
【００５４】
図７は、ユーザインターフェース部３２によるディスプレイ表示画面を示す。ここには、参加者アバター（ウサギ）４０とエージェントアバター（ロボット）４２が居る仮想教室４４が表示され、その下部に発言ログ域４６と発言入力域４８が設けられている。ユーザは、発言入力域４８に質問文を入力することにより、エージェントアバター４２と同じ仮想空間に居る参加者アバター４０から、エージェントアバター４２に対して質問することができる。
【００５５】
質問文の入力により図８に示す画面で質問文が発言ログ域４６に表示され、エージェントアバター４２がＷｅｂページを検索して、質問文の解析を自動で実行する。
【００５６】
Ｗｅｂページの検索が終了すると、図９に示す画面が表示され、エージェントアバター４２が音声合成により返答し、発言ログ域４６に返答文を表示する。図１０に、発言ログ域４６に表示される質問文と返答文の一実施例を示す。
【００５７】
本発明によれば、ユーザは、分からない事柄に関して質問を行い、エージェントはその質問を解釈し、インターネット上のＷｅｂページから質問の答えを探しだすことが可能となり、高価な辞書等を整備しなくても、日々最新の用語情報を的確に知ることができる。
【００５８】
なお、質問解析部２２が請求項記載の質問解析手段に対応し、検索エンジン部２４が検索手段に対応し、対象用語説明部分抽出部２６が説明部分抽出手段に対応し、意味的役割推定部２８が意味的役割判定手段に対応し、返答文生成部３０が応答手段に対応し、図６の説明文評価処理が評価手段に対応する。
【００５９】
【発明の効果】
上述の如く、請求項１，７に記載の発明によれば、意味的役割を考慮して質問に答える説明にて応答することができる。
【００６０】
また、請求項３に記載の発明によれば、最新の時事用語などの説明を抽出して応答することができる。
【００６１】
請求項６，８に記載の発明によれば、検索キーが何であるかを的確に示す内容の説明を抽出して応答することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の質問応答装置のハードウェア構成を示す一実施例のブロック図である。
【図２】本発明の質問応答装置の一実施例の機能構成図である。
【図３】有限オートマトンによるルールを示す図である。
【図４】質問解析部が実行する処理のフローチャートである。
【図５】対象用語説明部分抽出部が実行する処理のフローチャートである。
【図６】説明文評価処理のフローチャートである。
【図７】ユーザインターフェース部によるディスプレイ表示画面を示す図である。
【図８】ユーザインターフェース部によるディスプレイ表示画面を示す図である。
【図９】ユーザインターフェース部によるディスプレイ表示画面を示す図である。
【図１０】質問文と返答文の一実施例を示す図である。
【符号の説明】
１１入力装置
１２出力装置
１３ドライブ装置
１４補助記憶装置
１５メモリ装置
１６演算処理装置
１７データベース
１８ネットワーク接続装置
１９記録媒体
２０システムバス
２２質問解析部
２４検索エンジン部
２６対象用語説明部分抽出部
２８意味的役割推定部
３０返答文生成部
３２ユーザインターフェース部
４０参加者アバター
４２エージェントアバター
４４仮想教室
４６発言ログ域
４８発言入力域

Claims

ユーザが入力した質問文から対象用語と、求められている説明の用語に対する意味的役割を抽出する質問解析手段と、
前記対象用語を検索キーとして前記対象用語に関係が深いＷｅｂページをインターネット上で検索し獲得する検索手段と、
前記検索手段で獲得した複数のＷｅｂページから、前記対象用語に関する説明部分を抽出する説明部分抽出手段と、
前記抽出手段で抽出された説明部分の前記対象用語に対する意味的役割を判定する意味的役割判定手段と、
前記抽出手段で抽出された説明部分のうち前記質問解析手段で抽出された意味的役割と同じ意味的役割を持つ説明部分から返答文を生成して前記質問文に対し応答する応答手段を
有することを特徴とする質問応答装置。
請求項１記載の質問応答装置において、
前記質問解析手段は、前記質問文の形態素を有限オートマトンによる複数のルールに当てはめて前記対象用語と、求められている説明の用語に対する意味的役割を抽出することを特徴とする質問応答装置。
請求項１または２記載の質問応答装置において、
前記説明部分抽出手段は、前記対象用語が文で説明されたパターンを前記対象用語に関する説明部分として抽出することを特徴とする質問応答装置。
請求項１乃至３のいずれか記載の質問応答装置において、
前記説明部分抽出手段は、前記対象用語が連体節で説明されたパターンを前記対象用語に関する説明部分として抽出することを特徴とする質問応答装置。
請求項４記載の質問応答装置において、
前記説明部分抽出手段は、前記対象用語が連体節で説明されたパターンの前記対象用語の上位概念語を抽出して前記連体節に統合することを特徴とする質問応答装置。
請求項１乃至５のいずれか記載の質問応答装置において、
前記抽出手段で抽出された全ての説明集合と各説明の類似性に基づいて各説明の信頼値を評価する評価手段を
有することを特徴とする質問応答装置。
コンピュータを、
ユーザが入力した質問文から対象用語と、求められている説明の用語に対する意味的役割を抽出する質問解析手段、
前記対象用語を検索キーとして前記対象用語に関係が深いＷｅｂページをインターネット上で検索し獲得する検索手段、
前記検索手段で獲得した複数のＷｅｂページから、前記対象用語に関する説明部分を抽出する説明部分抽出手段、
前記抽出手段で抽出された説明部分の前記対象用語に対する意味的役割を判定する意味的役割判定手段、
前記抽出手段で抽出された説明部分のうち前記質問解析手段で抽出された意味的役割と同じ意味的役割を持つ説明部分から返答文を生成して前記質問文に対し応答する応答手段、
として機能させるための質問応答プログラム。
請求項７記載の質問応答プログラムにおいて、
コンピュータを、
前記抽出手段で抽出された全ての説明集合と各説明の類似性に基づいて各説明の信頼値を評価する評価手段、
として機能させるための質問応答プログラム。