JP2004302660A - 質問応答システム、質問応答方法及びプログラム - Google Patents
質問応答システム、質問応答方法及びプログラム Download PDFInfo
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Abstract
【解決手段】入力部1は、自然言語による質問文を入力する。回答メディア推定部2は、質問文に基づいて、利用すべき回答メディアを推定する。検索部3は、質問文に基づいて、推定された回答メディアに対応するデータベースを検索する。回答生成部4は、検索結果に基づいて、質問文に対する回答を生成する。出力部5は、推定された回答メディアにより回答を出力する。
【選択図】 図1
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、ユーザの入力した質問に対する回答を出力する質問応答システム、質問応答方法及びプログラムに関する。
【0002】
【従来の技術】
インターネットの検索エンジンに代表されるように、ユーザの検索要求に適合する文書を検索してランキングする文書検索(document retrieval)技術は広く普及している。
【0003】
しかし、文書検索は、「...に関する新聞記事が読みたい」「...に関するWebページが見たい」といった検索要求を満足することはできるが、「○×社の社長は誰か?」「富士山の高さは?」「鯨は絶滅しかかっているか?」といった質問に対してダイレクトに答えを返すことができない。文書検索は文書あるいは文書中のパッセージを出力するだけなので、ユーザは出力結果から自分で回答を探しださなくてはならない。
【0004】
上記のような質問に対する回答を直接出力するものとして、質問応答システム(question answering system)がある。
【0005】
質問応答システムは、例えば「○×社の社長は誰か?」という質問に対し、○×社のホームページなど○×社に関する文書を出力するのではなく、○×社の社長の人名を出力する。また、「富士山の高さは?」のような質問に対しては、「富士山は3776mです。」のような回答を出力する。
【0006】
質問応答システムは、古くからエキスパートシステムの一種として研究が行われてきたが(例えば、非特許文献1参照)、近年、情報検索(information retrieval)や情報抽出(information extraction)などの研究の発展形として新たに注目を集めている。
【0007】
従来の質問応答システムは、ユーザがキーボードや音声入力装置を介して入力した自然言語による質問文に対して、前述の「3776mです。」のように自然言語テキストによる回答を行う(例えば、特許文献1,2参照)。また、この回答を音声合成装置に出力させ、音声により回答をすることも公知技術の組み合わせにより容易に実現可能である。
【0008】
しかし、従来の質問応答システムでは、テキスト・音声などにより入力された自然言語質問文に応じ、回答として最適なメディアを自動選択することができなかった。
【0009】
例えば、ユーザが以下のような質問を質問応答システムに入力する場合を考える。
質問文A:「○○○ □□□□って西暦何年生まれ?」
質問文B:「○○○ □□□□ってどんな顔?」
質問文C:「○○○ □□□□が歌ったYYYってどんな曲?」
なお、具体例として、例えば、「○○○」は、ある音楽グループ「XXX」に属する歌手兼楽器奏者の名、「□□□□」は該歌手の姓、「YYY」や「ZZZ」は曲名であるとする。
【0010】
例えば、質問文Aが入力された場合は、「○○○ □□□□」の生まれた年号をテキストにより回答することがユーザにとってはもっとも望ましいと考えられる。
【0011】
一方、質問文Bが入力された場合には、もし「○○○ □□□□」の顔写真が画像データベースから取得可能ならば、テキストにより回答するよりも、画像データを検索して出力した方がユーザにとっては望ましい可能性がある。
【0012】
さらに、質問文Cが入力された場合には、もし「YYY」という曲を音声データによりユーザに提示できるのであれば、音声により出力した方がユーザにとっては望ましい可能性がある。
【0013】
以上のように、回答として適切なメディアをシステムが自動選択することができれば、ユーザはメディアを意識することなしに自然言語により質問を入力することができ、かつ適切なメディアにより効率よく情報を得ることができる。
【0014】
上記に関連する単一メディア対象の要素技術としては、テキスト検索技術、画像検索技術、動画検索技術、音声検索技術などがあるが、単純にこれらを用いた場合、ユーザはまずどのようなメディアの情報を検索するのか意識した上で質問文を入力する必要があった。
【0015】
例えば、「○○○ □□□□」という歌手の顔写真が見たい場合には、画像データベースを選択して検索を行い、YYYという曲を音声で聴きたい場合には、音声データベースを選択して検索を行う必要があった。
【0016】
一方、マルチメディア検索あるいはマルチメディアによる回答を行う公知技術としては、例えば、特許文献3〜6などがある。
【0017】
まず、特許文献3は、例えば質問文「ひまわりの映像を探してください」を「ひまわり」に関する映像および説明文を検索する提示制御命令に変換することにより、自然言語入力文に対する映像・テキストなどのマルチメディアによる回答を可能にしている。
【0018】
しかし、これは質問文中に明記されている「映像」といったメディア選択情報を利用し、これに他メディアの情報を組み合わせるもので、質問文に応じて適切な回答メディアを自動推定する機能は有していない。
【0019】
また、特許文献4,5は、ユーザとシステムが音声対話を行う場合に、システム側からユーザへの応答出力として音声応答に画面表示を併用するものであるが、これも同様に質問文から適切な回答メディアを自動推定する機能は有していない。
【0020】
また、特許文献6は、マルチメディア辞書において、見出し語に対して予め関連づけておいたマルチメディア情報を検索するものであり、これも同様に質問文から適切な回答メディアを自動推定する機能は有していない。
【0021】
以上のように、従来の技術では、単一メディアにより検索を行ったり、複数メディアを組み合わせて提示することはできたが、質問文に応じて最適な回答メディアを自動推定することはできなかった。
【0022】
一方、上記のように質問文に応じて最適な回答メディアを自動推定した場合、この推定結果がユーザの期待していたメディアとは食い違ってしまう場合が生じる可能性がある。
【0023】
例えばユーザによる「YYYってどんな曲?」という質問に対して、システムが自動的に音声を最適メディアとして選択したが、ユーザが実際には「アコースティックギターとストリングスによるミッドテンポの曲です」のようなテキストによる回答を望んでいるというケースが考えられる。このような場合、システムの回答メディア推定結果あるいはシステムの回答メディア推定用知識をユーザが修正する機能が必要であると考えられるが、従来の質問応答システムではこのようなユーザによる修正情報を利用することができなかった。
【0024】
一方、テキストによる回答を前提とした従来の質問応答システムでは、自然言語質問文から回答タイプ(answer type)を推定することが必須の技術となっている。例えば、「XXX」という音楽グループの「YYY」という曲の作曲者を知りたいときの質問文「XXXのYYYを作曲したのは誰か?」に対しては「PERSON」(人名)という回答タイプにマッチする回答を出力するが、「○○○□□□□」という歌手の誕生日を知りたいときの質問文「○○○ □□□□の誕生日は?」に対しては「DATE」(日付)という回答タイプにマッチする回答を出力する。
【0025】
しかし、従来の質問応答システムでは、この回答タイプ推定の段階で失敗してしまうと、最終的に正しい回答を出力することができなかった。例えば、質問文「□□装置を発明したのはどこ?」に対して、システムが「どこ」という語を手がかりに回答タイプが「LOCATION」(場所)であると判定してしまった場合、システムはLOCATIONにマッチする情報のみを検索するため正しい回答を得ることができない。
【0026】
なお、具体例として、例えば、「□□装置」は、あるオーディオ製品の名称、「○○○○社」は、「□□装置」を発明した会社の名称であるとする。
【0027】
このような状況を回避するには、システムが回答タイプ推定を完了した段階で推定結果をユーザに提示し、必要に応じてユーザに回答タイプの修正を行ってもらう機能が必要であると考えられる。
【0028】
例えば上記の例では、システムがユーザに対して「回答タイプ推定結果:LOCATION」という提示を行い、ユーザがこれを「COMPANY」と修正すれば、以降の検索処理により回答として正解である「○○○○社」が正しく得られる可能性がある。
【0029】
さらに、上記のようにアドホックな修正を行うのではなく、システムの持つ回答タイプ推定知識自体を直接修正する機能も必要であると考えられる。
【0030】
例えば、システムが「『どこが発明した?』で終わる質問文の回答タイプはLOCATIONである」という回答タイプ推定知識を有していた場合、前記ユーザによる修正情報を利用してこれを「『どこが発明した?』で終わる質問文の回答タイプはCOMPANYである」のように自動的あるいは対話的に修正することにより、以降の類似質問に対しても正しい回答タイプ推定を行うようにすることが可能である。
【0031】
【特許文献1】
特開2002−284327
【0032】
【特許文献2】
特開2002−284328
【0033】
【特許文献3】
特開2002−73662
【0034】
【特許文献4】
特開2001−142483
【0035】
【特許文献5】
特開2001−142484
【0036】
【特許文献6】
特開平6−131403号公報
【0037】
【非特許文献1】
Wendy G. Lehnert: “The Process of Question Answering − A Computer Simulation of Cognition”, Lawrence Erlbaum Associates, Publishers, Hillsdate, New Jersey, 1978
【0038】
【発明が解決しようとする課題】
以上で説明したように、従来の質問応答システムは、回答メディアを推定する機能、回答メディア・回答タイプの推定結果を修正する機能、および回答メディア・回答タイプ推定用知識を修正する機能を有していなかった。
【0039】
本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、回答メディアを推定することの可能な質問応答システム、質問応答方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【0040】
また、本発明は、推定した回答メディアを修正することの可能な質問応答システム、質問応答方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【0041】
また、本発明は、回答メディア推定用知識を修正することの可能な質問応答システム、質問応答方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【0042】
また、本発明は、推定した回答タイプを修正することの可能な質問応答システム、質問応答方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【0043】
また、本発明は、回答タイプ推定用知識を修正することの可能な質問応答システム、質問応答方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【0044】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る質問応答システムは、自然言語による質問文を入力するための入力手段と、前記質問文に基づいて、利用すべき回答メディアを推定する推定手段と、前記質問文に基づいて、推定された前記回答メディアに対応するデータベースを検索する検索手段と、前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する生成手段と、生成された前記回答を、推定された前記回答メディアにより出力する出力手段とを備えたことを特徴とする。
【0045】
好ましくは、前記質問文の持つべき特徴と、該特徴を持つ場合に推定される1又は複数の回答メディアとを組にして登録した回答メディア推定用知識を記憶する手段を更に備え、前記推定手段は、前記質問文に対して、前記回答メディア推定用知識を適用することによって、前記回答メディアを推定するようにしてもよい。
【0046】
好ましくは、前記検索手段による検索に先立って、前記推定手段により推定された前記回答メディアの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付けるユーザインタフェース手段を更に備えるようにしてもよい。
【0047】
好ましくは、前記推定手段により推定された前記回答メディアの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付けるユーザインタフェース手段と、前記ユーザインタフェース手段から入力された前記修正指示に従って修正が施された後の回答メディア及び前記質問文をもとに、前記回答メディア推定用知識を更新する更新手段とを更に備えるようにしてもよい。
【0048】
好ましくは、前記推定手段により推定された前記回答メディアの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付ける第1のユーザインタフェース手段と、前記第1のユーザインタフェース手段から入力された前記修正指示に従って修正が施された後の回答メディア及び前記質問文をもとに、前記回答メディア推定用知識の更新方法を出力するとともに、該更新方法に対する修正指示の入力及び更新すべきか否かを指示する入力を受け付ける第2のユーザインタフェース手段とを更に備えるようにしてもよい。
【0049】
本発明に係る質問応答システムは、自然言語による質問文を入力するための入力手段と、前記質問文に基づいて、要求されている回答タイプを推定する推定手段と、前記推定手段により推定された前記回答タイプの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付けるユーザインタフェース手段と、前記質問文、及び前記推定手段により推定された又は前記修正指示に従って修正が施された後の前記回答タイプに基づいて、データベースを検索する検索手段と、前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する生成手段と、生成された前記回答を出力する出力手段とを備えたことを特徴とする。
【0050】
本発明に係る質問応答システムは、自然言語による質問文を入力するための入力手段と、前記質問文の持つべき特徴と、該特徴を持つ場合に推定される1又は複数の回答タイプとを組にして登録した回答タイプ推定用知識を記憶する手段と、前記質問文に対して、前記回答タイプ推定用知識を適用することによって、前記回答タイプを推定する推定手段と、前記推定手段により推定された前記回答タイプの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付けるユーザインタフェース手段と、前記質問文、及び前記推定手段により推定された又は前記修正指示に従って修正が施された後の前記回答タイプに基づいて、データベースを検索する検索手段と、前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する生成手段と、生成された前記回答を出力する出力手段と、前記ユーザインタフェース手段から入力された前記修正指示に従って修正が施された後の回答メディア及び前記質問文をもとに、前記回答メディア推定用知識を更新する更新手段とを備えたことを特徴とする。
【0051】
本発明に係る質問応答システムは、自然言語による質問文を入力するための入力手段と、前記質問文の持つべき特徴と、該特徴を持つ場合に推定される1又は複数の回答タイプとを組にして登録した回答タイプ推定用知識を記憶する手段と、前記質問文に対して、前記回答タイプ推定用知識を適用することによって、前記回答タイプを推定する推定手段と、前記推定手段により推定された前記回答タイプの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付ける第1のユーザインタフェース手段と、前記質問文、及び前記推定手段により推定された又は前記修正指示に従って修正が施された後の前記回答タイプに基づいて、データベースを検索する検索手段と、前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する生成手段と、生成された前記回答を出力する出力手段と、前記第1のユーザインタフェース手段から入力された前記修正指示に従って修正が施された後の回答タイプ及び前記質問文をもとに、前記回答タイプ推定用知識の更新方法を出力するとともに、該更新方法に対する修正指示の入力及び更新すべきか否かを指示する入力を受け付ける第2のユーザインタフェース手段とを備えたことを特徴とする。
【0052】
なお、装置に係る本発明は方法に係る発明としても成立し、方法に係る本発明は装置に係る発明としても成立する。
また、装置または方法に係る本発明は、コンピュータに当該発明に相当する手順を実行させるための(あるいはコンピュータを当該発明に相当する手段として機能させるための、あるいはコンピュータに当該発明に相当する機能を実現させるための)プログラムとしても成立し、該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体としても成立する。
【0053】
本発明では、ユーザがテキスト・音声などにより入力した自然言語による質問文に応じて回答を出力する質問応答システムにおいて、質問文をもとに回答メディアを推定し、前記回答メディアによりユーザに回答を提示する。
【0054】
また、ユーザがテキスト・音声などにより入力した自然言語による質問文に応じて回答を出力する質問応答システムにおいて、質問文をもとに適切な回答メディアを推定し、前記回答メディア推定結果をユーザに提示し、前記回答メディア推定結果のユーザによる修正を可能にする。
【0055】
さらに、質問文とユーザにより修正された回答メディア情報の対をもとに回答メディア推定用知識を更新する。
【0056】
さらに、回答メディア推定用知識の更新方法をユーザに提示し、前記更新方法のユーザによる編集を可能にする。
【0057】
また、ユーザがテキスト・音声などにより入力した自然言語による質問文に応じて回答を出力する質問応答システムにおいて、質問文をもとに適切な回答タイプを推定し、前記回答タイプ推定結果をユーザに提示し、前記回答タイプ推定結果のユーザによる修正を可能にする。
【0058】
さらに、質問文とユーザにより修正された回答タイプ情報の対をもとに回答タイプ推定用知識を更新する。
【0059】
さらに、回答タイプ推定用知識の更新方法をユーザに提示し、前記更新方法のユーザによる編集を可能にする。
【0060】
本発明によれば、ユーザが回答メディアを意識しなくても、ユーザの入力した自然言語質問文から適切な回答メディアを推定し、上記回答メディアにより回答を行うことができる。また、上記回答メディア推定結果がユーザの意図と異なった場合に、上記推定結果のユーザによる修正が可能になる。さらに、上記修正情報を利用して、回答メディア推定用知識を自動あるいは対話的に修正することが可能になる。
【0061】
また、本発明によれば、ユーザの入力した自然言語質問文をもとにした回答タイプ推定結果がユーザの意図と異なった場合に、上記推定結果のユーザによる修正が可能になる。さらに、上記修正情報を利用して、回答タイプ推定用知識を自動あるいは対話的に修正することが可能になる。
【0062】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら発明の実施の形態を説明する。
【0063】
(第1の実施形態)
図1に、本実施形態に係る質問応答システムの構成例を示す。
【0064】
図1に示されるように、本実施形態の質問応答システムは、入力部1、出力部5、回答メディア推定部2、検索部3、回答生成部4を備えている。
【0065】
ここで、入力部1及び出力部5は、例えば、計算機のユーザインタフェースに相当し、ハードウェアとしてはキーボード、マウス、マイクロフォンなどの入力装置や、計算機ディスプレイやスピーカーなどの出力装置に相当する。
【0066】
一方、回答メディア推定部2、検索部3、回答生成部4は、例えば、計算機のプログラムに相当する。
【0067】
そして、本質問応答システムの従来の質問応答システムとの構成上の相違は、回答メディア推定部2を有する点にある。
【0068】
以下に、まず、本質問応答システムの全体的な処理の流れの概略を図1に沿って示し、その後に主要なモジュールの処理の流れについて詳述する。
【0069】
(全体的な処理の流れ)
ユーザは、入力部1を介してテキストや音声などにより質問文を入力する。
【0070】
なお、音声入力を行った場合にも既存の音声認識技術により質問文をテキストデータに変換することが可能であるため(この場合には、例えば入力部1が該変換の機能を持てばよい)、以後、質問文がテキストデータとして得られている場合を例にとって説明を行う。
【0071】
質問文が入力されると、回答メディア推定部2は、これを回答メディア推定用知識6を用いて解析し、回答メディア推定結果を検索部3に渡す。
【0072】
例えば、「XXX」という音楽グループの「YYY」という曲が聴きたいときの「XXXのYYYが聴きたい」という質問文に対しては、回答メディアとして「音声」、あるいはプロモーションビデオなどの「映像」を推定する。
【0073】
一方、「XXX」という音楽グループの「YYY」という曲の歌詞が読みたいときの「XXXのYYYの歌詞が読みたい」という質問文に対しては、回答メディアとして「テキスト」を推定する。
【0074】
次に、検索部3は、回答メディア推定部2から渡された質問文および回答メディア推定結果をもとに、適切なデータベースの選択を行い、質問文および検索結果を回答生成部4に渡す。
【0075】
最後に、回答生成部4は上記質問文および検索結果をもとにユーザへの提示に適した情報を作成し、これを出力部5に渡してユーザに提示する。
【0076】
(回答メディア推定部の処理の流れ)
次に、本質問応答システムの回答メディア推定部2の処理について説明する。
【0077】
図2に、本実施形態の質問応答システムの回答メディア推定部2の処理の流れの一例を示す。
【0078】
回答メディア推定部2は、入力部1から質問文を受け取ると(ステップS1)、例えば図3に示したような形式で格納されている回答メディア推定知識6(図1参照)と質問文との照合を行う(ステップS2)。
【0079】
図3の例では、回答メディア推定知識は複数のルールにより構成されており、各ルールは、ルールのID番号、質問文パターン、推定回答メディアおよびその確信度(confidence)の4つ組となっている。
【0080】
したがって、以下のような質問文が入力された場合、
質問文A:「○○○ □□□□って西暦何年生まれ?」
質問文B:「○○○ □□□□ってどんな顔?」
質問文C:「○○○ □□□□が歌ったYYYってどんな曲?」、
質問文Aにはルール1がマッチするので推定回答メディアは、「TEXT」となり、その確信度は1.0となる。
質問文Bにはルール4がマッチするので、推定回答メディアは「IMAGE」(静止画)および「VIDEO」(動画)となり、確信度はそれぞれ0.8および0.5となる。
同様に、質問文Cにはルール6がマッチするので推定回答メディアは「AUDIO」、確信度は0.8となる。
【0081】
このような回答メディア推定用知識6は例えば事前に人手で記述しておくことにより実現できる。
【0082】
回答メディア推定部2は、上記の処理にもとづき、適切な回答メディアを1つ以上推定する(ステップS3)。
【0083】
最後に、質問文および前記回答メディア推定結果を検索部3に渡して処理を終了する(ステップS4)。
【0084】
なお、複数のルールがマッチし得る場合には、例えば、ルールを番号順等で照合し、最初にマッチしたルールのみ採用する方法、全てのルールとの照合を行い、複数のルールがマッチした場合には、最も高い確信度、又は確信度の総和若しくは平均を採用する方法など、種々の方法がある。
【0085】
ところで、上記では、回答メディア推定用知識6には、質問文の持つ特徴として、具体的な質問文パターンを登録したが、その代わりに又はそれに加えて、質問文パターンの正規表現を登録可能にしてもよい。例えば、「*生まれ*」が登録されている場合には、*の部分は何でも良く、「何年生まれ?」「何年生まれ。」「何年生まれ.」「何年生まれ」「何月生まれ?」「何日生まれ?」「何年生まれですか?」「何年生まれなの?」「いつ生まれたか知りたい」「何年生まれか知りたいです。」などは、すべてが該当する。
【0086】
また、上記では、質問文パターンの文字列自体を扱ったが、その代わりに又はそれに加えて、例えば、質問文に対して形態素解析等の言語処理を行い、その解析結果の持つ特徴と、該特徴を持つ場合に推定される1又は複数の回答メディアを登録するようにしてもよい。
【0087】
(検索部の処理の流れ)
本質問応答システムにおける検索部3の処理は、既存の単一メディア検索技術あるいはそれらの組み合わせにより実現できる。
【0088】
図4に、本実施形態の質問応答システムの検索部3の処理の流れの一例を示す。
【0089】
検索部3は、回答メディア推定部2から質問文および回答メディア推定結果を受け取る(ステップS11)。
【0090】
次に、例えば質問文が日本語の場合には、質問文に対して日本語形態素解析を行い、検索語を抽出する(ステップS12)。
【0091】
次に、回答メディア推定結果をもとに、適切なデータベースを選択し(ステップS13)、検索を行う(ステップS14)。
【0092】
例えば、前述のように、
質問文A:「○○○ □□□□って西暦何年生まれ?」
に対する回答メディア推定結果として「TEXT」が確信度1.0で得られている場合、テキスト知識データベース7(図1参照)を選択し、既存のテキスト検索技術により検索を行う。
【0093】
これにより、例えば「○○○」「□□□□」「年」「生まれ」などのキーワードを含むテキストを検索することができる。
【0094】
また、例えば、前述のように、
質問文B:「○○○ □□□□ってどんな顔?」
に対する回答メディア推定結果として「IMAGE」が確信度0.8で、「VIDEO」が確信度0.5で得られている場合、画像データベース8及び映像データベース9(図1参照)を選択し、既存の技術により検索を行う。
【0095】
また、例えば、前述のように、
質問文C:「○○○ □□□□が歌ったYYYってどんな曲?」、
に対する回答メディア推定結果として「AUDIO」が確信度0.8で得られている場合、音声データベース10(図1参照)を選択し、既存の技術により検索を行う。
【0096】
ここで、各メディアの具体的な検索手法は、特に限定されるものではないが、画像や映像などを検索する方法の一例としては、あらかじめ画像や映像などのコンテンツにテキスト情報のキャプションを付与しておく方法がある。
【0097】
例えば、「○○○ □□□□」の顔写真が画像データベース8にある場合、これに「○○○ □□□□」というキャプションを付与しておけば、既存のテキスト検索技術を用いてこれを検索することが可能である。
【0098】
動画や音声についても同様である。
【0099】
以上のようにして、検索部3は回答メディア推定結果に応じた検索を行い、検索結果を回答生成部4に渡して(ステップS15)、処理を終了する。
【0100】
(回答生成部の処理の流れ)
図5に、本実施形態の質問応答システムの回答生成部4の処理の流れの一例を示す。
【0101】
回答生成部4は、検索部3から検索結果を受け取り(ステップS21)、前記検索結果から回答として出力するのに適した情報を選出し(ステップS22)、これを出力部5に渡して(ステップS23)、処理を終了する。
【0102】
例えば、前述の質問文A:「○○○ □□□□って西暦何年生まれ?」が入力された場合に、前述のように「○○○」「□□□□」「年」「生まれ」などのキーワードによりテキスト知識データベース7を検索した結果、検索結果の最上位に以下のようなセンテンスが得られたとする。
「○○○ □□□□は1942年にLiverpoolで生まれた。」
一方、質問文Aは「何年生まれ?」というパターンで終わっていることから、回答生成部4は、パターンマッチングなど公知の情報抽出技術を用いて上記センテンスから「1942年」を抽出し、回答として出力部5に渡すことが可能である。
【0103】
なお、上記の説明では、まずテキストデータの検索を行い、検索結果に対して情報抽出を行うというアプローチを例にとって説明したが、第4〜第5の実施形態で説明するように、予め情報抽出を行っておき、その後に検索を行うという実現方法もある。
【0104】
また、前述の質問文B:「○○○ □□□□ってどんな顔?」に対する回答メディア推定結果として「IMAGE」が確信度0.8で、「VIDEO」が確信度0.5で得られ、画像データベース8および映像データベース9からそれぞれ検索結果が得られた場合、回答生成部4は例えば図6に示すような形式でユーザに回答を提示するよう、出力部5に指示を送ることが可能である。
【0105】
この例では、回答メディア推定結果の確信度としては「IMAGE」(静止画)の方が「VIDEO」(動画)よりも高いため、「○○○ □□□□」の顔写真の方が「XXX Anthology」というビデオクリップよりも先に提示している。
【0106】
もしもユーザが顔写真だけでなく「○○○ □□□□」が動いている様子も見たいのならば、図6中のPLAYボタンをクリックしてビデオクリップを眺めればよい。
【0107】
一方、前述の質問文C:「○○○ □□□□が歌ったYYYってどんな曲?」に対し、仮に回答メディアとして「AUDIO」が確信度0.8で、「TEXT」が確信度0.3で得られたとする。
【0108】
この場合、回答生成部4は例えば図7に示すような形式でユーザに回答を提示するよう、出力部5に指示を送ることが可能である。
【0109】
この例では、「TEXT」よりも確信度の高い「AUDIO」の検索結果を先に提示している。ユーザは、「PLAY」ボタンを押すことにより、「YYY」の曲を聴くことができる。
【0110】
一方、その下には、「YYYってどんな曲?」という質問に対してテキストで回答した場合の結果が表示されている。
【0111】
図6と図7を比較すると明らかであるように、本実施形態では、質問文に応じて適切な回答メディアを自動推定し、適切なメディアを検索することにより、ユーザに効率的に情報を提供することを可能にしている。これによりユーザは、質問文を入力する際にどのようなメディアを検索して欲しいか意識する必要がなくなり、またそれを質問文中に明記する必要もなくなる。
【0112】
なお、上記の例では、確信度の高い回答メディアに係る検索結果を先に提示したが、その他にも、確信度を考慮した形態による提示方法には、種々のバリエーションが可能である。
【0113】
例えば、検索結果に係るデータの数が多いために、検索結果を一度に提示しきれない場合には、最も高い確信度を持つ回答メディアに係る検索結果のみを提示するようにしてもよい。あるいは、例えば、確信度が高い回答メディアほど、より多くの数の検索結果を提示するようにしてもよい。
【0114】
また、例えば、設定されたしきい値以上の確信度を持つ回答メディアに係る検索結果のみを提示するようにしてもよい。このしきい値は、ユーザが適宜設定できるようにしてもよい。
【0115】
なお、本実施形態では、質問応答システムの入力部1及び出力部5は、計算機のユーザインタフェースに相当するものとして説明したが、その代わりに、本質問応答システムの入力部1及び出力部5が通信インタフェースであって、本質問応答システムは、ネットワークを介してクライアント装置とデータをやり取りすることによって、該クライアント装置に対して検索サービスを提供するものであってもよい。
【0116】
また、各データベースは、本質問応答システムにローカルに接続された記録媒体に格納されたものであってもよいし、ネットワークを介してアクセス可能なものであってもよい。
【0117】
(第2の実施形態)
図8に、本実施形態に係る質問応答システムの構成例を示す。
【0118】
本実施形態の質問応答システムは、構成上、第1の実施形態のそれと基本的には同じであり、図8の太線で示した部分の処理の流れが第1の実施形態と異なる。
【0119】
以下では、第1の実施形態と異なる点について主に説明する。
【0120】
まず、本質問応答システムの全体的な処理の流れの概略を図8に沿って示し、その後に回答メディア推定部2の処理の流れについて詳述する。
【0121】
(全体的な処理の流れ)
ユーザが入力部1を介して質問文を入力すると、回答メディア推定部2はこれを回答メディア推定用知識6を用いて解析する。
【0122】
例えば、「XXXのYYYってどんな曲?」という質問文に対しては、回答メディアとして「AUDIO」(音声)を推定する。
【0123】
以上の処理は第1の実施形態と同様である。
【0124】
次に、回答メディア推定部2は、出力部5を介して前記回答メディア推定結果をユーザに提示し、ユーザは、必要に応じて前記回答メディア推定結果を修正する。
【0125】
例えば上記の例では、「AUDIO」を「TEXT」と修正する。
【0126】
なお、具体的な修正方法については後述する。
【0127】
上記の回答メディア修正情報は、入力部1を通して回答メディア推定部2に返され、回答メディア推定部2は、前記の修正された回答メディア推定結果を検索部3に渡す。以後の処理は第1の実施形態と同様である。すなわち、本実施形態と第1の実施形態との違いは、図8と図1の違いから明らかであるように、回答メディア推定部2が回答メディアを決定する際に、ユーザの介入を可能にした点にある。
【0128】
以下、第1の実施形態とは異なる回答メディア推定部2の処理の流れについて具体例を交えて説明する。
【0129】
(回答メディア推定部の処理の流れ)
図9に、本実施形態の質問応答システムの回答メディア推定部2の処理の流れの一例を示す。
【0130】
回答メディア推定部2は、入力部1から質問文を受け取ると(ステップS31)、質問文と回答メディア推定用知識6との照合を行い(ステップS32)、適切な回答メディアを推定する(ステップS33)。
【0131】
以上の処理は、第1の実施形態の質問応答システムの回答メディア推定部2の処理(図2参照)と同一である。
【0132】
次に、回答メディア推定部2は、前記回答メディア推定結果を出力部5に渡し(ステップS34)、例えば図10(a)のような形式でユーザにこれを提示する。
【0133】
ここでは、
質問文「XXXのYYYってどんな曲?」
に対してシステムが推定した回答メディアが「AUDIO」であることが、チェックボックスにより示されている。
【0134】
これを見たユーザは、前記回答メディア推定結果を必要に応じて修正する。
【0135】
例えば、上記の「YYYってどんな曲?」と入力したユーザが、曲を聴きたいわけではなく、曲調を言葉で描写して欲しいと思った場合には、図10(b)のように「AUDIO」のチェックをはずし「TEXT」にチェックを付ければよい。
【0136】
あるいは、例えば、両方のメディアにより回答を得るため「TEXT」と「AUDIO」の両方がチェックされた状態にしてもよい。
【0137】
他方、回答メディアが「AUDIO」でよければ、修正は不要である。
【0138】
なお、ユーザが、修正をする場合には修正を済ませた後に、修正をしない場合には修正をせずに、例えば図示しないOKボタンを押すなどして、修正操作に関する完了の指示を入力するようにしてもよい。
【0139】
回答メディア推定部2は、上記のようなユーザによる回答メディア修正情報を入力部1から受け取り(ステップS35)、最後に質問文と修正された回答メディア推定結果とを検索部3に渡して(ステップS36)、処理を終了する。
【0140】
例えば、前述のように、回答メディア推定結果が「AUDIO」であっても、ユーザがこれを「TEXT」と修正した場合には、「AUDIO」でなく「TEXT」を検索するように検索部3に指示を送る。
【0141】
以上のように、システムが推定した回答メディアを一旦ユーザに提示し、必要に応じてユーザがこれを修正できるようにすれば、ユーザの意図したメディアによる適切な回答が得られる可能性が高くなると考えられる。現実には、図3のような回答メディア推定知識を用いて100%の精度で回答メディア推定を行うことは難しいので、本実施形態のようにユーザの介入を許すことが望ましい。
【0142】
(第3の実施形態)
図11に、本実施形態に係る質問応答システムの構成例を示す。
【0143】
図11を図1及び図8と比較すると明らかであるように、本実施形態と第1及び第2の実施形態との構成上の違いは、知識更新部11を有する点にある。
【0144】
本質問応答システムの回答メディア推定用知識6の更新に関する処理の流れは太線で示しており、この部分が従来の質問応答システムと異なる。
【0145】
以下では、第2の実施形態と異なる点について主に説明する。
【0146】
まず、本質問応答システムの全体的な処理の流れの概略を図11に沿って示し、その後に知識更新部11の処理の流れについて詳述する。
【0147】
(全体的な処理の流れ)
ユーザが入力部1を介して質問文を入力すると、回答メディア推定部2は、これを解析し、回答メディア推定結果を一旦ユーザに提示し、必要に応じてユーザに修正させる。
【0148】
以上の処理は第2の実施形態と同様である。
【0149】
次に、知識更新部11は、入力部1から前記回答メディア修正情報を受け取り、これをもとに回答メディア推定用知識6から更新すべきルールを検出し、前記ルールを更新する方法をユーザに提示する。
【0150】
ユーザが必要に応じて前記知識更新方法を編集すると、知識更新部11は、これを利用して回答メディア推定用知識6を更新する。
【0151】
その他の処理の流れは、第1及び第2の実施形態と同様である。
【0152】
(知識更新部の処理の流れ)
図12に、本実施形態の質問応答システムの知識更新部11の処理の流れの一例を示す。
【0153】
知識更新部11は、まず、入力部1から回答メディア修正情報を受け取る(ステップS41)。
【0154】
次に、前記修正情報をもとに、回答メディア推定用知識6から修正すべきルールを検出する(ステップS42)。
【0155】
例えば、質問文「XXXのYYYってどんな曲?」に対して回答メディア推定部2が回答メディアを「AUDIO」と推定したが、前述のようにユーザがこれを「TEXT」と修正した場合を考える(図10参照)。
【0156】
この場合、知識更新部11は、例えば図3のような回答メディア推定用知識6から、今回の回答メディア推定の根拠となったルール(本具体例では、「ルール6」)を検出する。
【0157】
次に、知識更新部11は、このルールの更新方法を出力部5に渡し(ステップS43)、これを提示してユーザに提案する。
【0158】
例えば、図3に例示した回答メディア推定用知識6のルール6は、
「末尾が『どんな曲?』である質問の回答メディアは確信度0.8でAUDIOである」
という知識を表しているが、ユーザは実際には回答メディアとして「AUDIO」ではなく「TEXT」による回答を求めていることから、例えば回答メディアのみ更新することによって、ルール6を、
「末尾が『どんな曲?』である質問の回答タイプは確信度0.8でTEXTである」
という知識に修正するという更新方法を選択し、これをユーザに提案することが可能である。
【0159】
図13に、このように知識更新方法をユーザに提示する場合のインタフェースのイメージ図を示す。
【0160】
例えば図10(a)のように、質問文「XXXのYYYってどんな曲?」に対するシステムの回答メディア推定結果が「AUDIO」であったが、これをユーザが図10(b)にように「TEXT」に変更した場合を考える。
【0161】
ユーザがこの変更操作を行った時点で、図13に示したような「回答メディア推定用知識の編集画面」が起動される。
【0162】
この画面は、
「末尾が『どんな曲?』である質問の回答タイプは確信度0.8でAUDIOである」
という知識を、
「末尾が『どんな曲?』である質問の回答タイプは確信度0.8でTEXTである」
という知識に修正する更新方法を提案している。
【0163】
ユーザは、実際に上記の提案通りに回答メディア推定知識を修正したいのであればそのまま「更新」ボタンを押せばよいし、まったく知識の更新を行いたくないならばそのまま「キャンセル」ボタンを押せばよい。
【0164】
また、前記編集画面中でチェックボックスを操作したり、確信度の値を入力しなおしたり、あるいは質問文パターンのテキストを編集したりして、最後に更新ボタンを押せば、ユーザが意図した形で回答メディア推定用知識6が更新される。
【0165】
すなわち、知識更新部11は、上記のようなユーザによる知識更新方法に対する修正情報がある場合には、これを入力部1から受け取り(ステップS44)、修正された知識更新方法により回答メディア推定用知識6を更新して(ステップS45)、処理を終了する。
【0166】
第2の実施形態の場合、例えば質問文「XXXのYYYってどんな曲?」に対するシステムの回答メディア推定結果が「AUDIO」であり、これをユーザが「TEXT」に修正した場合、そのセッションにおいてはユーザの意図どおりテキスト情報が回答として検索されるが、次回に例えば質問文「XXXのZZZってどんな曲?」に対するシステムの回答メディア推定結果もまた「AUDIO」になってしまう。すなわち、システムが同じ間違いを繰り返す可能性がある。
【0167】
これに対し、第3の実施形態では、回答メディア推定用知識6そのものを更新するため、以後の回答メディア推定の精度が向上すると考えられる。
【0168】
なお、上記では、ユーザが前記の変更操作を行った時点で、「回答メディア推定用知識の編集画面」が起動されるものとしたが、例えば、検索中や、検索結果の提示と同時や、検索結果の提示後など、他の時点に起動されるようにしてもよい。
【0169】
また、ユーザに提示するルール更新方法の決定の仕方としては、種々の方法が可能である。例えば、上記のように「末尾が『どんな曲?』である質問の回答メディアは確信度0.8でAUDIOである」を「末尾が『どんな曲?』である質問の回答メディアは確信度0.8でTEXTである」と修正するルール更新方法に決定する代わりに、確信度を1.0にしてしまって「末尾が『どんな曲?』である質問の回答メディアは確信度1.0でTEXTである」としたり、「AUDIO」を削除するのではなく確信度を低下させて残し「末尾が『どんな曲?』である質問の回答メディアは、確信度0.8でTEXT、確信度0.3でAUDIOである」としたり、種々のバリエーションが可能である。
【0170】
また、変形例として、図13のような画面をユーザに提示せず、自動的に回答メディア推定用知識6を更新することも可能である。
【0171】
例えば、
(1)質問文:「XXXのYYYってどんな曲?」に対するシステムの回答メディア推定結果は「AUDIO」であったが、これをユーザは「TEXT」に修正した、
(2)質問文:「XXXのZZZってどんな曲?」に対するシステムの回答メディア推定結果は「AUDIO」であったが、これをユーザは「TEXT」に修正した、
といった同様の修正が一定回数以上繰り返された場合に、図13の説明において述べたものと同じ方法で図3のルール6を自動修正する方法が考えられる。
【0172】
上記の処理は、知識更新部11がユーザによる回答メディア修正情報のログを保持しておくことにより容易に実現可能である。
【0173】
このように、回答メディア推定用知識6の更新の際にユーザの介入を行わせない場合、すなわち完全自動で学習を行う場合には、ユーザの意図しない知識更新が行われる可能性が増大する反面、ユーザは図13のような画面を逐一編集するという煩雑さから開放される。
【0174】
(第4の実施形態)
図14に、本実施形態に係る質問応答システムの構成例を示す。
【0175】
図14に示されるように、本実施形態の質問応答システムは、入力部1、出力部5、回答タイプ推定部12、検索部3、回答生成部4を備えている。
【0176】
ここで、入力部1及び出力部5は、例えば、計算機のユーザインタフェースに相当し、ハードウェアとしてはキーボード、マウス、マイクロフォンなどの入力装置や、計算機ディスプレイやスピーカーなどの出力装置に相当する。
【0177】
一方、回答タイプ推定部12、検索部3、回答生成部4は、例えば、計算機のプログラムに相当する。
【0178】
以下に、まず、本質問応答システムの全体的な処理の流れの概略を図14に沿って示し、その後に主要なモジュールの処理の流れについて詳述する。
【0179】
(全体的な処理の流れ)
まず、知識抽出部13は、事前に文書データ20を読み込み、公知の情報抽出技術などを用いて知識データベース16を作成しておく。
【0180】
ユーザが入力部1を介して質問文を入力すると、回答タイプ推定部12は、これを回答タイプ推定用知識14を用いて解析する。
【0181】
例えば、質問文「□□装置を発明したのはどこ?」に対しては、「どこ?」という表現を手がかりに回答タイプとして「LOCATION」(場所)を推定する。
【0182】
次に、回答タイプ推定部12は、出力部5を介して前記回答タイプ推定結果をユーザに提示し、ユーザは、必要に応じて前記回答タイプ推定結果を修正する。
【0183】
例えば上記の例で、ユーザが実際には□□装置を発明した会社の名前を知りたい場合、「LOCATION」を「COMPANY」と修正する。
【0184】
なお、具体的な修正方法については後述する。
【0185】
上記の回答タイプ修正情報は、入力部1を通して回答タイプ推定部12に返され、回答タイプ推定部12は、前記の修正された回答タイプ推定結果を検索部3にわたす。
【0186】
検索部3は、知識データベース16に対して検索を行い、検索結果を回答生成部4にし、回答生成部4は前記検索結果をもとにユーザに提示する情報を作成して出力部5に渡す。
【0187】
本実施形態と従来の質問応答システムとの違いは、回答タイプ推定部12が回答タイプを決定する際に、ユーザの介入を可能にした点にある。
【0188】
(知識抽出部の処理の流れ)
図15に、本実施形態の質問応答システムの知識抽出部13の処理の流れの一例を示す。
【0189】
なお、知識抽出部13の処理は、情報抽出などの公知技術により実現できるので、ここでは処理内容の概略を述べるにとどめる。
【0190】
知識抽出部13は、質問応答システムの利用に先立ち、あらかじめ知識源となる文書データ20を読み込んで(ステップS51)、知識抽出用ルール15との照合を行う(ステップS52)。
【0191】
そして、上記ルールとの照合結果に基づき、例えば文書データ20に回答タイプのタグを挿入する(ステップS53)。
【0192】
例えば図16(a)のような文書データ20を入力した場合、知識抽出部13は情報抽出技術を用いて図16(b)のようなタグ付き文書データ20を生成する。
【0193】
ここでは、図16(a)の文書1のテキスト中の「○○○○社」という語と、知識抽出用ルール15の持つ会社名辞書との照合により「○○○○社」が会社名として検出されており、このため図16(b)においては「○○○○社」が「<COMPANY>」と「</COMPANY>」というタグで囲まれている。
【0194】
同様に、図16(a)の文書2のテキスト中の「Liverpool」については、知識抽出用ルール15の持つ地名辞書との照合により<LOCATION>タグが付与されている。
【0195】
また、パターンマッチングにより文書2のテキスト中の「1942年」という表現に<DATE>タグがふられている。
【0196】
以上のような処理は既存の情報抽出技術により実現できる。
【0197】
知識抽出部13は、最後に、図16(b)のように回答タイプによりタグ付けされた文書を知識データベース16に格納して処理を終了する(ステップS54)。
【0198】
なお、知識抽出部13によりタグ付けされた文書を生成して知識データベース16に格納するとともに又はその代わりに予め存在するタグ付けされた文書を記録媒体又は通信媒体を介して知識データベース16に格納するようにしてもよい。予め存在するタグ付けされた文書のみを用いる場合には、知識抽出部13及び知識抽出用ルール15は不要となる。
【0199】
また、知識データベース16を持つ代わりに又はこれを持つとともに、インターネット又はイントラネット等のネットワーク上に存在する外部の知識データベースにアクセスするための手段を備えてもよい。
【0200】
(回答タイプ推定部12の処理の流れ)
図17に、本実施形態の質問応答システムの回答タイプ推定部12の処理の流れの一例を示す。
【0201】
回答メディア推定部2は、入力部1から質問文を受け取ると(ステップS61)、例えば図18に示したような形式で格納されている回答タイプ推定知識と質問文との照合を行う(ステップS62)。
【0202】
図18の例では、回答タイプ推定知識は複数のルールにより構成されており、各ルールは、ルールのID番号、質問文パターン、推定回答タイプおよびその確信度(confidence)の4つ組となっている。
【0203】
したがって、以下のような質問文が入力された場合、
質問文D:「○○○ □□□□って西暦何年生まれ?」
質問文E:「XXXのYYYを作曲したのは誰か?」
質問文F:「□□装置を発明したのはどこ?」
質問文Dにはルール4がマッチするので推定回答タイプは「DATE」となり、その確信度は1.0となる。
質問文Eにはルール2がマッチするので、推定回答タイプは「PERSON」となり、その確信度は1.0となる。
同様に、質問文Fにはルール1がマッチするので推定回答メディアは「LOCATION」、確信度は0.8となる。
【0204】
このような回答タイプ推定用知識14は例えば事前に人手で記述しておくことにより実現できる。
【0205】
回答タイプ推定部12は、上記の処理にもとづき、適切な回答メディアをひとつ以上推定する(ステップS63)。
【0206】
なお、複数のルールがマッチし得る場合には、例えば、ルールを番号順等で照合し、最初にマッチしたルールのみ採用する方法、全てのルールとの照合を行い、複数のルールがマッチした場合には、最も高い確信度、又は確信度の総和若しくは平均を採用する方法など、種々の方法がある。
【0207】
ところで、上記では、回答タイプ推定用知識14には、質問文の持つ特徴として、具体的な質問文パターンを登録したが、その代わりに又はそれに加えて、質問文パターンの正規表現を登録可能にしてもよい。
【0208】
また、上記では、質問文パターンの文字列自体を扱ったが、その代わりに又はそれに加えて、例えば、質問文に対して形態素解析等の言語処理を行い、その解析結果の持つ特徴と、該特徴を持つ場合に推定される1又は複数の回答メディアを登録するようにしてもよい。
【0209】
次に、回答タイプ推定部12は、上記のような方法で決定した回答タイプ推定結果を出力部5に渡し(ステップS64)、例えば図19(a)のような形式でユーザにこれを提示する。
【0210】
ここでは、
質問文「□□装置を発明したのはどこ?」
に対してシステムが推定した回答タイプが「LOCATION」であることが、チェックボックスにより示されている。
【0211】
これを見たユーザは、前記回答タイプ推定結果を必要に応じて修正する。
【0212】
例えば、上記のユーザが、会社名を回答として期待している場合には図19(b)のように「LOCATION」のチェックをはずし「COMPANY」にチェックを付ければよい。
【0213】
あるいは、例えば、両方のタイプにより回答を得るため「COMPANY」と「LOCATION」の両方がチェックされた状態にしてもよい。
【0214】
他方、回答タイプが「LOCATION」でよければ、修正は不要である。
【0215】
なお、ユーザが、修正をする場合には修正を済ませた後に、修正をしない場合には修正をせずに、例えば図示しないOKボタンを押すなどして、修正操作に関する完了の指示を入力するようにしてもよい。
【0216】
回答タイプ推定部12は、上記のようなユーザによる回答タイプ修正情報を入力部1から受け取り(ステップS65)、最後に質問文と修正された回答タイプ推定結果とを検索部3に渡して(ステップS66)、処理を終了する。
【0217】
例えば、前述のように、回答タイプ推定結果が「LOCATION」であっても、ユーザがこれを「COMPANY」と修正した場合には、「LOCATION」でなく「COMPANY」を検索するように検索部3に指示を送る。
【0218】
以上のように、システムが推定した回答タイプを一旦ユーザに提示し、必要に応じてユーザがこれを修正できるようにすれば、ユーザの意図したタイプによる適切な回答が得られる可能性が高くなると考えられる。
【0219】
従来の質問応答システムでは、例えば上記の例の場合「LOCATION」という回答タイプにマッチする回答(例えば、○○○○社の本社あるいは研究所などの所在地の地名)しか得ることができず、ユーザの望む会社名での回答「○○○○社」を提示することができなかった。
【0220】
現実には、図18のような回答タイプ推定知識を用いて100%の精度で回答タイプ推定を行うことは難しいので、本実施形態のようにユーザの介入を許すことが望ましい。
【0221】
なお、例えば、複数の回答タイプ(例えば、「COMPANY」と「LOCATION」)が推定された場合には、第1の実施形態で説明したものと同様に、確信度の高い回答メディアに係る検索結果を先に提示するようにしてもよい。
【0222】
もちろん、本実施形態でも、確信度を考慮した形態による提示方法には、種々のバリエーションが可能である。
【0223】
例えば、検索結果に係るデータの数が多いために、検索結果を一度に提示しきれない場合には、最も高い確信度を持つ回答タイプに係る検索結果のみを提示するようにしてもよい。あるいは、例えば、確信度が高い回答タイプほど、より多くの数の検索結果を提示するようにしてもよい。
【0224】
また、例えば、設定されたしきい値以上の確信度を持つ回答タイプに係る検索結果のみを提示するようにしてもよい。このしきい値は、ユーザが適宜設定できるようにしてもよい。
【0225】
(検索部・回答生成部の処理の流れ)
本実施形態の質問応答システムの検索部3と回答生成部4は、基本的には、従来のものと同様で構わない。
【0226】
ここでは、検索部3および回答生成部4の処理の流れの一例について、その概略を示す。
【0227】
図20に、本実施形態の質問応答システムの検索部3の処理の流れの一例を示す。
【0228】
他方、本実施形態の質問応答システムの回答生成部4の処理の流れは、例えば図5と同様で構わない。
【0229】
検索部3は、まず回答タイプ推定部12より質問文および回答タイプ推定結果を受け取る(ステップS71)。
【0230】
次に、例えば質問文が日本語の場合には、質問文に対して日本語形態素解析を行い、検索語を抽出する(ステップS72)。
【0231】
そして、既存のテキスト検索技術により、知識データベース16に格納されたタグ付きテキストを検索する(ステップS73)。
【0232】
最後に、質問文、回答タイプ推定結果および検索結果を回答生成部4に渡す(ステップS74)。
【0233】
これにより、回答生成部4には例えば図16(b)に示すようなデータが渡されるので、例えば回答タイプがCOMPANYであれば<COMPANY>というタグの付いた部分のテキストを抽出してユーザに提示する。
【0234】
同様に、回答タイプがDATEであれば、<DATE>というタグのついた部分のテキストを抽出してユーザに提示する。
【0235】
なお、本実施形態では、質問応答システムの入力部1及び出力部5は、計算機のユーザインタフェースに相当するものとして説明したが、その代わりに、本質問応答システムの入力部1及び出力部5が通信インタフェースであって、本質問応答システムは、ネットワークを介してクライアント装置とデータをやり取りすることによって、該クライアント装置に対して検索サービスを提供するものであってもよい。
【0236】
また、各データベースは、本質問応答システムにローカルに接続された記録媒体に格納されたものであってもよいし、ネットワークを介してアクセス可能なものであってもよい。
【0237】
(第5の実施形態)
図21に、本実施形態に係る質問応答システムの構成例を示す。
【0238】
図21を図14と比較すると明らかであるように、本実施形態と第4の実施形態との構成上の違いは、知識更新部17を有する点にある。
【0239】
本質問応答システムの回答タイプ推定用知識14の更新に関する処理の流れは太線で示しており、この部分が従来の質問応答システムと異なる。
【0240】
以下では、第4の実施形態と異なる点について主に説明する。
【0241】
まず、本質問応答システムの全体的な処理の流れの概略を図21に沿って示し、その後に知識更新部17の処理の流れについて詳述する。
【0242】
(全体的な処理の流れ)
ユーザが入力部1を介して質問文を入力すると、回答タイプ推定部12はこれを解析し、回答タイプ推定結果を一旦ユーザに提示し、必要に応じてユーザに修正させる。
【0243】
以上の処理は第4の実施形態と同様である。
【0244】
次に、知識更新部17は、入力部1から前記回答タイプ修正情報を受け取り、これをもとに回答タイプ推定用知識14から更新すべきルールを検出し、前記ルールを更新する方法をユーザに提示する。
【0245】
ユーザが必要に応じて前記知識更新方法を編集すると、知識更新部17は、これを利用して回答タイプ推定用知識14を更新する。
【0246】
その他の処理の流れは第4の実施形態と同様である。
【0247】
(知識更新部の処理の流れ)
図22に、本実施形態の質問応答システムの知識更新部17の処理の流れの一例を示す。
【0248】
知識更新部17は、まず、入力部1から回答タイプ修正情報を受け取る(ステップS81)。
【0249】
次に、前記修正情報をもとに、回答タイプ推定用知識14から修正すべきルールを検出する(ステップS82)。
【0250】
例えば、質問文「□□装置を発明したのはどこ?」に対して回答タイプ推定部12が「LOCATION」と推定したが、前述のようにユーザがこれを「COMPANY」と修正した場合を考える(図19参照)。
【0251】
この場合、知識更新部17は、例えば図18のような回答タイプ推定用知識14から、今回の回答タイプ推定の根拠となったルール(本具体例では、「ルール1」)を検出する。
【0252】
例えば図18に例示した回答タイプ推定用知識14のルール1は、
「末尾が『はどこ?』である質問の回答タイプは確信度0.8でLOCATIONである」
という知識を表しているが、ユーザは実際にはCOMPANYという回答タイプを求めていることから、例えば、ルール1を、
「末尾が『はどこ?』である質問の回答タイプは確信度0.8でCOMPANYである」
という知識に修正するという更新方法を選択し、これをユーザに提案することが可能である。
【0253】
図23に、このように知識更新方法をユーザに提示する場合のインタフェースのイメージ図を示す。
【0254】
例えば図19(a)のように、質問文「□□装置を発明したのはどこ?」に対するシステムの回答タイプ推定結果が「LOCATION」であったが、これをユーザが図19(b)にように「COMPANY」に変更した場合を考える。
【0255】
ユーザがこの変更操作を行った時点で、図23に示したような「回答タイプ推定用知識の編集画面」が起動される。
【0256】
この画面は、
「末尾が『はどこ?』である質問の回答タイプは確信度0.8でLOCATIONである」
という知識を、
「末尾が『はどこ?』である質問の回答タイプは確信度0.8でCOMPANYである」
という知識に修正する更新方法を提案している。
【0257】
ユーザは、実際に上記の提案通りに回答タイプ推定知識を修正したいのであればそのまま「更新」ボタンを押せばよいし、まったく知識の更新を行いたくないならばそのまま「キャンセル」ボタンを押せばよい。
【0258】
また、前記編集画面中でチェックボックスを操作したり、確信度の値を入力しなおしたり、あるいは質問文パターンのテキストを編集したりして、最後に更新ボタンを押せば、ユーザが意図した形で回答タイプ推定用知識14が更新される。
【0259】
例えば図24に示したように、質問文パターンを「はどこ?」から「を発明したのはどこ?」に修正したり、あるいは確信度の値を修正したりしてから回答タイプ推定用知識14を更新してもよい。
【0260】
すなわち、知識更新部11は、上記のようなユーザによる知識更新方法に対する修正情報を入力部1から受け取り(ステップS84)、修正された知識更新方法により回答タイプ推定用知識14を更新して(ステップS85)、処理を終了する。
【0261】
このようなインタフェースを提供すれば、ユーザが意図した形で回答タイプ推定用知識14が更新される。
【0262】
第4の実施形態の場合、例えば質問文「□□装置を発明したのはどこ?」に対するシステムの回答タイプ推定結果が「LOCATION」であり、これをユーザが「COMPANY」に修正した場合、そのセッションにおいてはユーザの意図どおりテキスト情報が回答として検索されるが、次回に例えば質問文「日本語ワープロを発明したのはどこ?」に対するシステムの回答タイプ推定結果もまた「LOCATION」になってしまう。すなわち、システムが同じ間違いを繰り返す可能性がある。
【0263】
これに対し、第5の実施形態では、回答タイプ推定用知識14そのものを更新するため、以後の回答タイプ推定の精度が向上すると考えられる。
【0264】
なお、上記では、ユーザが前記の変更操作を行った時点で、「回答タイプ推定用知識の編集画面」が起動されるものとしたが、例えば、検索中や、検索結果の提示と同時や、検索結果の提示後など、他の時点に起動されるようにしてもよい。
【0265】
また、ユーザに提示するルール更新方法の決定の仕方としては、種々の方法が可能である。例えば、上記のように「末尾が『はどこ?』である質問の回答タイプは確信度0.8でLOCATIONである」を「末尾が『はどこ?』である質問の回答タイプは確信度0.8でCOMPANYである」と修正するルール更新方法に決定する代わりに、確信度を1.0にしてしまって「末尾が『はどこ?』である質問の回答タイプは確信度1.0でCOMPANYである」としたり、「LOCATION」を削除するのではなく確信度を低下させて残し「末尾が『はどこ?』である質問の回答タイプは、確信度0.8でCOMPANY、確信度0.3でLOCATIONである」としたり、種々のバリエーションが可能である。
【0266】
また、変形例として、図23のような画面をユーザに提示せず、自動的に回答タイプ推定用知識14を更新することも可能である。
【0267】
例えば、
(1)質問文「□□装置を発明したのはどこ?」に対するシステムの回答タイプ推定結果は「LOCATION」であったが、これをユーザは「COMPANY」に修正した、
(2)質問文「日本語ワープロを発明したのはどこ?」に対するシステムの回答タイプ推定結果は「LOCATION」であったが、これをユーザは「COMPANY」に修正した、
といった同様の修正が一定回数以上繰り返された場合に、図24の説明において述べたのと同じ方法で図18のルール1を自動修正する方法が考えられる。
【0268】
上記の処理は、知識更新部17がユーザによる回答タイプ修正情報のログを保持しておくことにより容易に実現可能である。
【0269】
このように、回答タイプ推定用知識14の更新の際にユーザの介入を行わせない場合、すなわち完全自動で学習を行う場合には、ユーザの意図しない知識更新が行われる可能性が増大する反面、ユーザは図23のような画面を逐一編集するという煩雑さから開放される。
【0270】
なお、第4及び第5の実施形態は、テキストによる回答を扱う場合を例にとって説明したが、それ以外のメディアによる回答を扱うことも可能である。例えば、質問文「□□装置を発明したのはどこ?」に対する回答タイプが「COMPANY」である場合に、「○○○○社」というテキストを表示する代わりに又はこれとともに、例えば「○○○○社」の建物あるいは標章等の画像や「○○○○社」による「□□装置」の発表会見の映像あるいは音声や「○○○○社」による「□□装置」の宣伝の映像あるいは音声など、□□装置を発明した会社が○○○○社であることがユーザにとって理解できるようなコンテンツを回答として提示することも可能である。
【0271】
なお、以上の説明では日本語の質問文を扱う場合を例にとって説明してきたが、本発明は入力となる自然言語質問文の言語になんら依存するものではなく、本発明は日本語以外の質問文を扱う場合にも適用可能である。
【0272】
例えば、英語質問文を扱う場合には、日本語形態素解析のかわりにpart−of−speech tagging (品詞同定)およびstemming (活用語尾の削除)などの公知技術を適用すればよい。
【0273】
また、複数メディアによる回答を扱う第1〜第3の実施形態のうちの任意のものと、テキストによる回答を扱う第4〜第5の実施形態のうちの任意のものとを組み合わせて実施することも可能である。
【0274】
その際、回答メディアの推定と、回答タイプの推定とを、単に独立して行うようにしてもよいし、回答メディアと回答タイプとの組を推定するようにしてもよい。
【0275】
なお、以上の各機能は、ソフトウェアとして記述し適当な機構をもったコンピュータに処理させても実現可能である。
また、本実施形態は、コンピュータに所定の手段を実行させるための、あるいはコンピュータを所定の手段として機能させるための、あるいはコンピュータに所定の機能を実現させるためのプログラムとして実施することもできる。加えて該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として実施することもできる。
【0276】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【0277】
【発明の効果】
本発明によれば、回答メディアを推定することが可能になる。
【0278】
また、本発明によれば、推定した回答メディアを修正することが可能になる。
【0279】
また、本発明によれば、回答メディア推定用知識を修正することが可能になる。
【0280】
また、本発明によれば、推定した回答タイプを修正することが可能になる。
【0281】
また、本発明によれば、回答タイプ推定用知識を修正することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の第1の実施形態に係るシステム構成を示すブロック図
【図2】同実施形態における回答メディア推定部の処理の流れの一例を示す図
【図3】同実施形態における回答メディア推定知識の形式の一例を示す
イメージ図
【図4】同実施形態における検索部の処理の流れの一例を示す図
【図5】同実施形態における回答生成部の処理の流れの一例を示す図
【図6】同実施形態における回答生成結果の一例を示すイメージ図
【図7】同実施形態における回答生成結果の一例を示すイメージ図
【図8】本発明の第2の実施形態に係るシステム構成を示すブロック図
【図9】同実施形態における回答メディア推定部の処理の流れの一例を示す図
【図10】同実施形態における回答メディア推定結果の提示例を示すイメージ図
【図11】本発明の第3の実施形態に係るシステム構成を示すブロック図
【図12】同実施形態における知識更新部の処理の流れの一例を示す図
【図13】同実施形態における知識更新方法をユーザに提示するインタフェースの一例を示すイメージ図
【図14】本発明の第4の実施形態に係るシステム構成を示すブロック図
【図15】同実施形態における知識抽出部の処理の流れの一例を示す図
【図16】同実施形態における知識抽出結果の一例を示すイメージ図
【図17】同実施形態における回答タイプ推定部の処理の流れの一例を示す図
【図18】同実施形態における回答タイプ推定知識の形式の一例を示すイメージ図
【図19】同実施形態における回答タイプ推定結果の提示例を示すイメージ図
【図20】同実施形態における検索部の処理の流れの一例を示す図
【図21】本発明の第5の実施形態に係るシステム構成を示すブロック図
【図22】同実施形態における知識更新部の処理の流れの一例を示す図
【図23】同実施形態における知識更新方法をユーザに提示するインタフェースの一例を示すイメージ図
【図24】同実施形態における知識更新方法をユーザが編集した結果の一例を示すイメージ図
【符号の説明】
1…入力部、2…回答メディア推定部、3…検索部、4…回答生成部、5…出力部、6…回答メディア推定用知識、7…テキスト知識データベース、8…画像データベース、9…映像データベース、10…音声データベース、11,17…知識更新部、12…回答タイプ推定部、13…知識抽出部、14…回答タイプ推定用知識、15…知識抽出用ルール、16…知識データベース、20…文書
Claims (28)
- 自然言語による質問文を入力するための入力手段と、
前記質問文に基づいて、利用すべき回答メディアを推定する推定手段と、
前記質問文に基づいて、推定された前記回答メディアに対応するデータベースを検索する検索手段と、
前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する生成手段と、
生成された前記回答を、推定された前記回答メディアにより出力する出力手段とを備えたことを特徴とする質問応答システム。 - 前記質問文の持つべき特徴と、該特徴を持つ場合に推定される1又は複数の回答メディアとを組にして登録した回答メディア推定用知識を記憶する手段を更に備え、
前記推定手段は、前記質問文に対して、前記回答メディア推定用知識を適用することによって、前記回答メディアを推定することを特徴とする請求項1に記載の質問応答システム。 - 前記回答メディア推定用知識は、推定される各々の前記回答メディアに対して、その確信度を含み、
前記出力手段は、複数の前記回答メディアにより前記回答を出力する場合には、前記確信度を考慮した出力形態で出力することを特徴とする請求項2に記載の質問応答システム。 - 前記質問文の持つべき特徴は、前記質問文を構成する文字列に含まれるべき予め定められた文字列パターンであることを特徴とする請求項2に記載の質問応答システム。
- 前記文字列パターンは、前記質問文の文末に位置する文字列又はその正規表現であることを特徴とする請求項4に記載の質問応答システム。
- 前記検索手段による検索に先立って、前記推定手段により推定された前記回答メディアの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付けるユーザインタフェース手段を更に備えたことを特徴とする請求項1に記載の質問応答システム。
- 前記検索手段は、前記ユーザインタフェース手段から前記修正指示が入力されなかった場合には、前記推定手段により推定された回答メディアに従って前記検索を行い、前記修正指示が入力された場合には、該修正指示に従って修正が施された後の回答メディアに従って前記検索を行うことを特徴とする請求項6に記載の質問応答システム。
- 前記推定手段により推定された前記回答メディアの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付けるユーザインタフェース手段と、
前記ユーザインタフェース手段から入力された前記修正指示に従って修正が施された後の回答メディア及び前記質問文をもとに、前記回答メディア推定用知識を更新する更新手段とを更に備えたことを特徴とする請求項2に記載の質問応答システム。 - 前記更新手段は、前記修正が施された後の回答メディア及び前記質問文の対に関する統計処理の結果に基づいて、前記回答メディア推定用知識を更新することを特徴とする請求項8に記載の質問応答システム。
- 前記推定手段により推定された前記回答メディアの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付ける第1のユーザインタフェース手段と、
前記第1のユーザインタフェース手段から入力された前記修正指示に従って修正が施された後の回答メディア及び前記質問文をもとに、前記回答メディア推定用知識の更新方法を出力するとともに、該更新方法に対する修正指示の入力及び更新すべきか否かを指示する入力を受け付ける第2のユーザインタフェース手段とを更に備えたことを特徴とする請求項2に記載の質問応答システム。 - 前記第2のユーザインタフェース手段から前記更新すべき指示が入力された場合に、前記修正指示が入力されなかったときは、前記出力した更新方法に従って前記回答メディア推定用知識を更新し、前記修正指示が入力されたときは、該修正指示に従って修正が施された後の更新方法に従って前記回答メディア推定用知識を更新する更新手段を更に備えたことを特徴とする請求項10に記載の質問応答システム。
- 前記回答メディアは、テキスト、画像、動画又は音声のメディアであることを特徴とする請求項1に記載の質問応答システム。
- 自然言語による質問文を入力するための入力手段と、
前記質問文に基づいて、要求されている回答タイプを推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された前記回答タイプの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付けるユーザインタフェース手段と、
前記質問文、及び前記推定手段により推定された又は前記修正指示に従って修正が施された後の前記回答タイプに基づいて、データベースを検索する検索手段と、
前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する生成手段と、
生成された前記回答を出力する出力手段とを備えたことを特徴とする質問応答システム。 - 自然言語による質問文を入力するための入力手段と、
前記質問文の持つべき特徴と、該特徴を持つ場合に推定される1又は複数の回答タイプとを組にして登録した回答タイプ推定用知識を記憶する手段と、
前記質問文に対して、前記回答タイプ推定用知識を適用することによって、前記回答タイプを推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された前記回答タイプの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付けるユーザインタフェース手段と、
前記質問文、及び前記推定手段により推定された又は前記修正指示に従って修正が施された後の前記回答タイプに基づいて、データベースを検索する検索手段と、
前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する生成手段と、
生成された前記回答を出力する出力手段と、
前記ユーザインタフェース手段から入力された前記修正指示に従って修正が施された後の回答メディア及び前記質問文をもとに、前記回答メディア推定用知識を更新する更新手段とを備えたことを特徴とする質問応答システム。 - 前記更新手段は、前記修正が施された後の回答タイプ及び前記質問文の対に関する統計処理の結果に基づいて、前記回答タイプ推定用知識を更新することを特徴とする請求項14に記載の質問応答システム。
- 自然言語による質問文を入力するための入力手段と、
前記質問文の持つべき特徴と、該特徴を持つ場合に推定される1又は複数の回答タイプとを組にして登録した回答タイプ推定用知識を記憶する手段と、
前記質問文に対して、前記回答タイプ推定用知識を適用することによって、前記回答タイプを推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された前記回答タイプの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付ける第1のユーザインタフェース手段と、
前記質問文、及び前記推定手段により推定された又は前記修正指示に従って修正が施された後の前記回答タイプに基づいて、データベースを検索する検索手段と、
前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する生成手段と、
生成された前記回答を出力する出力手段と、
前記第1のユーザインタフェース手段から入力された前記修正指示に従って修正が施された後の回答タイプ及び前記質問文をもとに、前記回答タイプ推定用知識の更新方法を出力するとともに、該更新方法に対する修正指示の入力及び更新すべきか否かを指示する入力を受け付ける第2のユーザインタフェース手段とを備えたことを特徴とする質問応答システム。 - 前記第2のユーザインタフェース手段から前記更新すべき指示が入力された場合に、前記修正指示が入力されなかったときは、前記出力した更新方法に従って前記回答タイプ推定用知識を更新し、前記修正指示が入力されたときは、該修正指示に従って修正が施された後の更新方法に従って前記回答タイプ推定用知識を更新する更新手段を更に備えたことを特徴とする請求項16に記載の質問応答システム。
- 前記回答タイプ推定用知識は、推定される各々の前記回答タイプに対して、その確信度を含み、
前記出力手段は、複数の前記回答タイプにより前記回答を出力する場合には、前記確信度を考慮した出力形態で出力することを特徴とする請求項13、14または16に記載の質問応答システム。 - 前記質問文の持つべき特徴は、前記質問文を構成する文字列に含まれるべき予め定められた文字列パターンであることを特徴とする請求項13、14または16に記載の質問応答システム。
- 前記文字列パターンは、前記質問文の文末に位置する文字列又はその正規表現であることを特徴とする請求項19に記載の質問応答システム。
- 前記第2のユーザインタフェース手段による前記出力及び前記受け付け並びに前記更新手段による前記更新を、前記検索手段による前記検索に先立って行うことを特徴とする請求項11または17に記載の質問応答システム。
- 前記第2のユーザインタフェース手段による前記出力及び前記受け付け並びに前記更新手段による前記更新を、前記検索手段による前記検索の後に行うことを特徴とする請求項11または17に記載の質問応答システム。
- 前記入力手段は、仮名漢字混じり文を含むテキストにより質問文を入力することを特徴とする請求項1、13、14または16に記載の質問応答システム。
- 前記入力手段は、音声により質問文を入力し、該入力した音声をもとに仮名漢字混じり文を含むテキストによる質問文を生成することを特徴とする請求項1、13、14または16に記載の質問応答システム。
- 自然言語による質問文を入力するステップと、
前記質問文に基づいて、利用すべき回答メディアを推定するステップと、
前記質問文に基づいて、推定された前記回答メディアに対応するデータベースを検索するステップと、
前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成するステップと、
生成された前記回答を、推定された前記回答メディアにより出力するステップとを有することを特徴とする質問応答方法。 - 自然言語による質問文を入力するステップと、
前記質問文に基づいて、要求されている回答タイプを推定するステップと、
推定された前記回答タイプの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付けるステップと、
前記質問文、及び推定された又は前記修正指示に従って修正が施された後の前記回答タイプに基づいて、データベースを検索するステップと、
前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成するステップと、
生成された前記回答を出力するステップとを有することを特徴とする質問応答方法。 - コンピュータを質問応答システムとして機能させるためのプログラムであって、
自然言語による質問文を入力する機能と、
前記質問文に基づいて、利用すべき回答メディアを推定する機能と、
前記質問文に基づいて、推定された前記回答メディアに対応するデータベースを検索する機能と、
前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する機能と、
生成された前記回答を、推定された前記回答メディアにより出力する機能とを実現させるためのプログラム。 - コンピュータを質問応答システムとして機能させるためのプログラムであって、
自然言語による質問文を入力する機能と、
前記質問文に基づいて、要求されている回答タイプを推定する機能と、
推定された前記回答タイプの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付ける機能と、
前記質問文、及び推定された又は前記修正指示に従って修正が施された後の前記回答タイプに基づいて、データベースを検索する機能と、
前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する機能と、
生成された前記回答を出力する機能とを実現させるためのプログラム。
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