JP2005025418A

JP2005025418A - 質問応答装置、質疑応答方法及びプログラム

Info

Publication number: JP2005025418A
Application number: JP2003188988A
Authority: JP
Inventors: Yoshimi Saito; 佳美齋藤
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2003-06-30
Filing date: 2003-06-30
Publication date: 2005-01-27
Anticipated expiration: 2023-06-30
Also published as: JP4057962B2

Abstract

【課題】質問文に対する回答を提示するにあたって、その根拠文書に含まれる情報をも考慮した提示を可能とする質問応答装置を提供すること。
【解決手段】入力部１から自然言語による質問文を入力する。回答種別判定部３は、求められる回答の種別を判定する。文書検索部２は、文書データベース１１を検索する。回答生成部５は、回答種別に応じて、検索文書中から回答文字列を取得する。根拠文書情報付加部６は、検索文書のうち回答文字列を含む根拠文書中に含まれる回答文字列以外の文字列と、その文字列に付与される回答候補としてのカテゴリを示すカテゴリ情報とを取得する。出力部７は、質問文、回答文字列、各根拠文書に含まれる回答文字列以外の文字列に付与されるカテゴリ情報とその個数を示す情報を出力する。
【選択図】図１

Description

【０００１】
【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装置、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技術が広く普及している。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、文書又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出さなくてはならない。
【０００３】
後者のような質問に対する回答を直接出力するものに、質問応答システムがある。質問応答システムは、「○×社の社長は誰か？」のような質問に対しては、○×社に関する文書（例えば○×社のホームページ）を出力するのではなく、○×社の社長の人名を出力し、「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。
【０００４】
このような質問応答システムが情報検索や情報抽出などの研究の発展形として近年注目を集めており、ユーザの質問に対してある程度ダイレクトな答えを返すことが可能になって来ている。例えば特許文献１のように、利用者の質問文に対して、ある程度ダイレクトな回答と、その回答が当該質問文に対する回答となっていることを利用者が確認できる根拠文書とを出力するようなシステムが知られている。この根拠文書とは、例えば、質問への回答をシステムが抽出した抽出源の文書のことである。ユーザは、根拠文書によりどの文書を根拠とした回答であるかを知ることができる。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００２−１３２８１２公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上記のような根拠文書は、一つのこともあるが、一般的には複数存在し得る。従来の質問応答システムでは、根拠文書が複数存在する場合、全根拠文書を列挙して提示したり代表的な根拠文書を選択して提示したりするだけであった。しかし、ユーザが唯一つの質問に対する回答のみ欲することもあるが、一連の知識・情報を欲していることも少なくない。後者の場合、ある質問の回答に係る根拠文書中に、該回答の他にも有益な情報（例えばユーザが次以降にすべき他の質問に対する回答のような関連情報）が含まれているならば、ユーザは（例えば他の質問をせずとも）根拠文書を閲覧することで効率的な情報取得が可能になる。
【０００７】
しかしながら、従来の質問応答システムでは、根拠文書中に存在する当該回答以外の情報に関する提示機能を提供することができなかった。例えば、根拠文書の評価方法として一般的に行われている、質問文中に含まれている検索キーワードとのマッチングの度合いに基づくような文書評価方法によっては、質問文に対する回答以外の情報としてどのような有益な情報が含まれているかを評価するのは困難である。また、例えば、根拠文書の要約を表示する方法では、質問内容に関わらず同じ要約が生成されるものや、元々の質問文に偏った要約が生成されるようなものしかなかった。
【０００８】
本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、質問文に対する回答を提示するにあたって、その根拠文書に含まれる情報をも考慮した提示を可能とする質問応答装置、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。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る質問応答装置は、複数の文書を記憶する第１のデータベースと、この第１のデータベースに記憶された各文書毎に、前記文書に含まれる回答候補になり得る文字列と、この文字列の回答候補としてのカテゴリを示すカテゴリ情報とを対応付けて記憶する第２のデータベースと、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、前記第１のデータベースを検索する検索手段と、前記検索手段により検索された文書中から、前記質問文に対する回答となる回答文字列を抽出する抽出手段と、前記第２のデータベースを参照して、前記検索手段により検索された文書のうち前記回答文字列を含む前記文書である根拠文書中に含まれる前記回答文字列以外の文字列に対応するカテゴリ情報を取得する取得手段と、前記回答文字列及び前記回答文字列以外の文字列に対応するカテゴリ情報を含む回答情報を出力する出力手段とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
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。
【００１１】
本発明によれば、質問文に対する回答を提示するにあたって、その根拠文書に含まれる情報をも考慮した提示が可能になる。よって、本発明によれば、質問に対する回答が得られるとともに、例えば、根拠文書中に回答文字列の他にどのような情報が含まれているかを容易に把握することができるようになる。
【００１２】
【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。
【００１３】
図１に、本発明の一実施形態に係る質問応答システムの構成例を示す。
【００１４】
図１に示されるように、本質問応答システムは、入力部１、文書検索部２、回答種別判定部３、回答候補抽出部４、回答生成部５、根拠文書情報付加部６、出力部７を備えている。
【００１５】
また、本質問応答システムは、文書データベース１１、表現カテゴリデータベース１２、回答候補データベース１３、質問パターンデータベース１４、根拠文書情報テーブル１５を備えるようにしてもよい。
【００１６】
なお、文書データベース１１及び又は回答候補データベース１３を備えない構成も可能である。例えば、これらデータベース１１，１３は、ＬＡＮあるいはインターネット等のネットワークを介して接続されていて検索可能となっていてもよい。
【００１７】
また、回答候補データベース１３を備えない場合あるいは回答候補データベース１３を備えるが、回答候補の内容をインターネット等のネットワークを介して外部から取得できる場合には、回答候補抽出部４及び表現カテゴリデータベース１２を備えなくて構わない。
【００１８】
図１の各部の概要は以下の通りである。
【００１９】
入力部１は、質問文の入力を行う。
【００２０】
文書検索部２は、入力された質問文に基づいて文書データベース１１を検索し、得られた文書のスコアリングを行う。
【００２１】
回答種別判定部３は、質問パターンデータベース１４を用いて、入力された質問文の回答種別の判定を行う。
【００２２】
回答候補抽出部４は、例えば表現カテゴリデータベース１２を用いるなどして、文書データベース１１に格納された検索対象文書から回答候補文字列の抽出を行い、回答候補文字列に対する回答カテゴリの付与を行って、回答候補情報を生成し、これを回答候補データベース１３へ格納する。
【００２３】
回答生成部５は、入力された質問文と、文書検索部２により得られた検索結果と、回答種別判定部３により得られた回答種別と、回答候補データベース１３に格納されている回答候補情報とに基づいて、回答情報の生成を行う。
【００２４】
根拠文書情報付加部６は、根拠文書情報テーブル１５を用いて、回答生成部５により生成された回答情報に対して、根拠文書に関係する根拠文書情報の付加を行う。
【００２５】
出力部７は、根拠文書情報を付加された回答情報の出力を行う。
【００２６】
ここで、本質問応答システムを計算機を用いて実現する場合、入力部１及び出力部７は、ユーザインタフェースに相当し、例えば、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を用いて実現することができる。また、文書検索部２、回答種別判定部３、回答候補抽出部４、回答生成部５、根拠文書情報付加部６は、プログラムにより実現することができる。
【００２７】
また、本質問応答システムをクライアント・サーバシステムとして実現する場合、例えば、当該構成要素のうち入力部１及び出力部７がクライアント計算機側に搭載され、それ以外の部分がサーバ計算機側に搭載される。
【００２８】
以下では、具体例を用いながら本質問応答システムの処理の流れについて説明する。
【００２９】
図２に、文書データベース１１の一例を示す。この例は、各文書は、文書ＩＤとタイトルとテキストを含んでいる。なお、○○○はある映画監督の氏名であり、ＸＸＸ、ＹＹＹ、ＺＺＺ、ＷＷＷはいずれも○○○監督の映画作品のタイトルであるとする。
【００３０】
ここで、回答候補抽出部４及び回答候補データベース１３について説明する。
【００３１】
まず、回答候補抽出部４を用いる場合には、予め回答候補抽出部４により、文書データベース１１に登録されている検索対象文書をもとに回答候補情報を生成し、これを回答候補データベース１３に保持しておく。回答候補抽出部４の処理については、いわゆる固有名詞抽出やオントロジータガーなどの公知の技術を用いて構わない。回答候補抽出においては、検索対象文書の表層表現に対して処理を行ってもよいし、形態素解析した結果に対して処理を行ってもよいし、構文・係り受け解析結果に対して処理を行ってもよい。
【００３２】
回答候補抽出処理の一具体例を次に示す。まず、表現カテゴリデータベース１２に、（回答候補文字列を検出するための情報、回答カテゴリ）の対が登録されている。例えば、“○○○監督”という語句を含む対象文書から、“○○○監督”を検出して“製作者”という回答カテゴリを付与すべき場合には、表現カテゴリデータベース１２に、具体的な回答候補文字列を用いた（○○○監督、製作者）が登録されている。そして、回答候補抽出部４は、文書データベース１１に登録されている検索対象文書（例えば、図２の文書ＩＤ＝０００５０の文書）と、表現カテゴリデータベース１２に登録されている表現（例えば、上記の（○○○監督、製作者）における○○○監督）とを比較して回答候補文字列（例えば、○○○監督）を抽出し、これに回答候補文字列を抽出した文書の文書ＩＤ（この例の場合、文書ＩＤ＝０００５０）と抽出された回答候補文字列（この例の場合、○○○監督）に対応する回答カテゴリ情報（この場合、上記の（○○○監督、製作者）における製作者）を付与して、文書ＩＤと回答候補文字列と回答カテゴリ情報とを含む回答候補情報を生成し、これを回答候補データベース１３に保持しておく。なお、この例の場合においても、表現カテゴリデータベース１２の形態は、種々のものが可能である。例えば、表現カテゴリデータベース１２に、回答候補文字列が含むべき文字列を用いた（監督、製作者）を登録し、対象文書から“監督”を含む文字列“○○○監督”を抽出し、これに回答カテゴリ“製作者”を付与するようにしてもよい。また、例えば、表現カテゴリデータベース１２に、（「＊」、タイトル）を登録し（ここで、＊は任意文字列を示すものとする）、対象文書から括弧に挟まれた“「ＸＸＸ」”の文字列を検出し、この文字列から“「」”を省いた部分“ＸＸＸ”を候補文字列とし、これに回答カテゴリ“タイトル”を付与するようにしてもよい。その他にも、種々の方法が可能である。
【００３３】
図３に、図２の文書データベース１１に格納された文書をもとに生成した回答候補情報を登録した回答候補データベース１３の一例を示す。
【００３４】
他方、回答候補抽出部４を用いず、かつ、外部から回答候補情報を取得して回答候補データベース１３に登録しておく必要がある場合には、その作業を行っておく。
【００３５】
また、回答候補抽出部４を用いず、かつ、外部から回答候補情報を取得して回答候補データベース１３に登録しておく必要がない場合には、必要時に回答候補データベース１３にアクセスすればよい。
【００３６】
図４に、本質問応答システムの質問文入力から結果出力までの処理の流れの一例を示す。
【００３７】
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。
【００３８】
なお、音声入力を行った場合にも公知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。
【００３９】
入力部１は、ユーザからの質問文の入力を受けると、入力された質問文を、文書検索部２と回答種別判定部３と回答生成部５へ送る（ステップＳ１）。
【００４０】
ここでは、“「ＹＹＹ」の監督は誰ですか？”という質問文が入力されたものとする。
【００４１】
文書検索部２は、入力部１から受け取った質問文をもとに文書データベース１１の検索対象文書に対して検索を行い、得られた各文書の文書スコアを求め、文書スコアの順で上位のものから規定数（例えば、予め固定された数、あるいは適宜ユーザ指定された数など）だけ文書を選択し、選択された文書（根拠文書）の持つ文書ＩＤ及びその文書スコアを含む検索結果を、回答生成部５に送る（ステップＳ２）。なお、文書検索部２の処理には、公知の技術を用いて構わない。
【００４２】
図５に、“「ＹＹＹ」の監督は誰ですか？”という質問文をもとに図２の文書データベース１１に格納された文書を検索した場合の出力結果の例を示す（この例では、文書スコアの値が大きいほど、質問文に適合していると評価されたものとする）。
【００４３】
他方、この検索処理と前後して又は並行して、回答種別判定部３は、入力部１から受け取った質問文と、質問パターンデータベース１４に登録されている表現とを比較して回答種別の判定を行い、その判定結果を含む回答種別情報を、回答生成部５へ送る（ステップＳ３）。なお、文書種別判定部３の処理については、公知の技術を用いて構わない（例えば、特開２００２−１３２８１２参照）。
【００４４】
図６に、質問パターンデータベース１４の一例を示す。この例は、質問文に“いつ”が含まれている場合には、回答種別は“日時”であると判定し、質問文に“誰”が含まれている場合には、回答種別は“人名”であると判定し、質問文に“どこ”が含まれている場合には、回答種別は“場所”であると判定するものである。
【００４５】
図７に、“「ＹＹＹ」の監督は誰ですか？”という質問文をもとに、図６の質問パターンデータベース１４により回答種別を判定した結果の例を示す。この場合、質問文中の“誰”によって、回答種別は“人名”であると判定される。
【００４６】
さて、回答生成部５は、回答種別判定部３から送られてきた回答種別情報を、予め定められた展開規則に基づき１又は複数の回答カテゴリ情報に展開し、この展開によって得られた複数の回答カテゴリ情報と、文書検索部２から送られてきた検索結果に含まれる文書ＩＤとをキーとして、回答候補データベース１３を検索し、回答候補情報を得る（ステップＳ４）。更に回答生成部５は、このステップＳ４ではさらに、得られた回答候補情報のうち表層文字列が同じものをマージし、回答文字列と回答カテゴリ情報と根拠文書の文書ＩＤとを含む回答情報（質問文及び文書スコアを含んでもよい）を作成し、回答情報を根拠文書情報付加部６へ送る。
【００４７】
上記展開規則とは、例えば、回答種別情報と、この回答種別情報を展開すべき１又は複数の回答カテゴリ情報とを対応付けて定義したものである。例えば、回答種別情報“場所”は回答カテゴリ情報“国名”“地名”“出身地”に展開し、回答種別情報“日時”は回答カテゴリ情報“年”“日付”“時刻”に展開し、回答種別情報“人名”は回答カテゴリ情報“人名”に展開するというような規則である。
【００４８】
上記具体例では、回答種別は“人名”と判定されるので、これに上記の例のような展開規則を適用すると、回答カテゴリ情報“人名”に展開されることになる。
【００４９】
また、上記具体例において、回答生成部５が、上記の展開によって得られた回答カテゴリ情報“人名”と、文書検索部２から送られてきた検索結果に含まれる文書ＩＤ＝０００５０、００２０１、または００５６０とをキーとして、回答候補データベース１３を検索する。この際、回答生成部５は、例えば、回答カテゴリ情報“人名”と回答カテゴリ情報“制作者”とがマッチすることを示す知識情報を有しており、この結果、回答カテゴリ情報“人名”を持つ回答候補情報だけでなく、回答カテゴリ情報“制作者”を持つ回答候補情報も抽出されることになる。
【００５０】
図８に、上記の具体例の場合に回答生成部５により得られる回答候補情報の一例を示す。また、図９に、この場合に回答生成部５から根拠文書情報付加部６に送られる回答情報の一例を示す（図９では質問文は省略している）。
【００５１】
なお、上記では、回答種別情報“人名”を回答カテゴリ情報“人名”に展開し、検索の段階では、展開された回答カテゴリ情報“人名”をもとに検索するだけでなく、回答カテゴリ情報“人名”と回答カテゴリ情報“制作者”とがマッチするという知識を用いた。本発明はこれに代え、回答種別情報“人名”を回答カテゴリ情報“制作者”等に展開し、検索では、上記規則は用いずに、展開された回答カテゴリ情報“制作者”等をもとに検索するようにしてもよい。
【００５２】
次に、根拠文書情報付加部６は、回答生成部５から受け取った回答情報、回答候補データベース１３に保持されている回答候補情報、文書データベース１１に保持されている文書情報をもとに、根拠文書が持っている関連情報に関するデータを生成して根拠文書情報テーブル１５に記録する。根拠文書情報付加部６は、この記録したデータと、回答生成部５から受け取った回答情報とをもとに、回答情報と根拠文書情報とを含む提示情報を生成し、これを出力部７へ送る（ステップＳ５）。
【００５３】
ここで、根拠文書情報付加部６の処理について、より詳しく説明する。
【００５４】
根拠文書情報付加部６は、回答生成部５から回答情報を受け取ると、回答情報に含まれる各根拠文書の文書ＩＤをキーとして文書データベース１１を検索して各根拠文書のタイトル情報を取得し、根拠文書情報テーブル１５に記録する。また、各根拠文書の文書ＩＤをキーとして回答候補データベース１３を検索し、各回答候補情報のうち、質問文から抽出される表現（本具体例の場合、“ＹＹＹ”）又は回答文字列（本具体例の場合、“○○○監督”）のいずれかと一致する回答候補文字列を含む回答候補情報を除外した回答候補情報に係る回答カテゴリ情報を抽出し、この情報をカテゴリ情報毎に計数した個数とともに根拠文書情報テーブル１５に記録する。
【００５５】
図１０に、本具体例の場合における根拠文書情報テーブル１５の一例を示す。
【００５６】
最後に、出力部７は、根拠文書情報付加部６より受け取った情報に基づき、質問文とそれに対する回答と根拠文書情報との出力を行う（ステップＳ６）。
【００５７】
図１１に、本具体例の場合において、出力部７より表示された表示画面の一例を示す。この例では、質問文の内容“「ＹＹＹ」の監督は誰ですか？”と、これに対する回答“○○○監督”の他に、根拠文書情報が表示されている。なお、図１１の根拠文書情報では、３つの根拠文書を、その文書スコアの順に並べた例を示している（図５参照）。また、各根拠文書情報における“他情報”は、図１０の回答カテゴリ情報及び当該カテゴリが付された文書の個数を提示したものである。例えば、文書（１）では“他情報”がないことが示され、文書（２）では“他情報”は回答カテゴリ情報“タイトル”，“出身地”，“年”を持つものがそれぞれ３個，１個，１個存在することが示され、文書（３）では“他情報”は回答カテゴリ情報“タイトル”を持つものが１個存在することが示されている。
【００５８】
なお、図１１では、３つの根拠文書を、その文書スコアの順に並べた例を示したが、その他の基準によって順に並べるようにしてもよい。例えば、後で説明する評価点の順に並べて提示するようにしてもよい（この場合、例えば、文書ＩＤが、００２１０、０００５０、００５６０の順で文書が並べられる（図１３参照））。
【００５９】
また、図１１において、例えば、根拠文書のタイトル情報をマウスで選択し、あるいは根拠文書の順位番号をキーボードで選択することなどによって、選択された根拠文書の内容が表示されるようにしてもよい。
【００６０】
また、図１１では、全ての根拠文書について、そのタイトル情報と他情報のみを表示したが、例えば、（文書スコアあるいは評価点などで）第１順位の根拠文書については（あるいは、第１順位から予め定められた順位までの根拠文書については）、タイトル情報と他情報に代えて又はタイトル情報と他情報とともに、当該根拠文書の内容を表示するようにしてもよい。
【００６１】
以上説明したように、本実施形態によれば、質問に対する回答を提示するとともに、当該質問に対する回答を得る根拠となった文書中に、当該回答の他にどのような情報が含まれているかを提示するので、ユーザは当該質問以外に知りたい情報が根拠文書中に存在するか否かあるいは存在する可能性の有無などを容易に把握することができるようになる。
【００６２】
さて、以下では、根拠文書情報付加部６の処理及び出力部７による出力方法の他の例について説明する。
【００６３】
（第１の変形例）
まず、第１の変形例について説明する。
【００６４】
根拠文書情報付加部６は、回答生成部５から回答情報を受け取ると、回答情報に含まれる各根拠文書の文書ＩＤをキーとして文書データベース１１を検索して各根拠文書のタイトル情報を取得し、根拠文書情報テーブル１５に記録する。また、各根拠文書の文書ＩＤをキーとして回答候補データベース１３を検索し、各回答候補情報のうち、質問文から抽出される表現（本具体例の場合、“ＹＹＹ”）又は回答文字列（本具体例の場合、“○○○監督”）のいずれかと一致する回答候補文字列を含む回答候補情報を除外した回答候補情報に係る回答カテゴリ情報を抽出し、これを根拠文書情報テーブル１５に記録する。以上は、既に説明した例と同様である（図１０参照）。
【００６５】
次に、根拠文書情報付加部６は、根拠文書評価パターンデータベース（図示せず）に登録されているルールに基づいて、各根拠文書に対する評価点を求め、これを、根拠文書情報テーブル１５に記録する。
【００６６】
図１２に、根拠文書評価パターンデータベースに登録されている情報の一例を示す。回答カテゴリ（１）は、回答情報に係る回答カテゴリ情報であり（図９参照）、回答カテゴリ（２）は、根拠文書情報テーブル１５における各回答カテゴリ情報であり（図１１参照）、点数は、当該回答カテゴリ（１）と回答カテゴリ（２）の組合せの場合に評価点に加算する点数である。評価点の計算処理では、例えば、各根拠文書について、図１２のルールのうち、該当するルールに係る点数を全て加算した値が、求める評価点となる。例えば、本具体例のように質問文に対する回答情報に係る回答カテゴリ情報が“制作者”であり、根拠文書情報テーブル１５の内容が図１０のようである場合、各根拠文書の評価点を付加された根拠文書情報テーブル１５の内容は、例えば、図１３のようになる。
【００６７】
この場合、出力部７は、根拠文書に付与された評価点に基づいて、根拠文書情報に関する提示を行う。
【００６８】
図１４に、この場合の一例を示す。この例では、最も高い評価点を持つ第１順位の根拠文書（本例では、図２における文書ＩＤ＝００２１０の文書）のみについて、その内容を提示し、他の文書については、それが２つ存在することのみを提示している。なお、他の文書については、例えば、他の文書の番号をマウスで選択し、あるいは番号をキーボードで選択することなどによって、選択された根拠文書の内容が表示されるようにしている。例えば、番号１を選択すると、第２順位の評価点を持つ根拠文書（本例では、図２における文書ＩＤ＝０００５０の文書）の内容が表示される。
【００６９】
なお、上記では、最も高い評価点を持つ第１順位の根拠文書（本例では、図２における文書ＩＤ＝００２１０の文書）のみについて、その内容を提示したが、第１順位から予め定められた順位までの根拠文書について、その内容を提示するようにしてもよい。
【００７０】
なお、図１４では、内容を提示する根拠文書以外の根拠文書については、具体的な情報は何も提示しなかったが、例えば、図１１のように、そのタイトル情報と他情報を表示するようにしてもよい。もちろん、この場合にも、例えば、根拠文書のタイトル情報をマウスで選択し、あるいは根拠文書の順位番号をキーボードで選択することなどによって、選択された根拠文書の内容が表示されるようにしてもよい。
【００７１】
以上説明したように、本実施形態によれば、質問に対する回答を提示するとともに、当該質問に対する回答を得る根拠となった文書中に、当該回答の他に関連する情報が多く含まれると判断される文書を優先して表示することができるので、ユーザは当該質問以外に知りたい情報が根拠文書中に存在するか否かあるいは存在する可能性の有無などを容易に把握することができるようになる。そして、当該根拠文書中に知りたい情報が含まれていれば、新たな質問文を入力して検索等を行うことなく、当該根拠文書を閲覧するだけで、当該知りたい情報を得ることができる。
【００７２】
（第２の変形例）
次に、第２の変形例について説明する。
【００７３】
根拠文書情報付加部６は、回答生成部５から回答情報を受け取ると、回答情報に含まれる各根拠文書の文書ＩＤをキーとして文書データベース１１を検索して各根拠文書のタイトル情報を取得し、根拠文書情報テーブル１５に記録する。また、各根拠文書の文書ＩＤをキーとして回答候補データベース１３を検索し、各回答候補情報のうち、質問文から抽出される表現（本具体例の場合、“ＹＹＹ”）又は回答文字列（本具体例の場合、“○○○監督”）のいずれかと一致する回答候補文字列を含む回答候補情報を除外した回答候補情報に係る回答カテゴリ情報を抽出し、これを根拠文書情報テーブル１５に記録する。以上は、既に説明した例と同様である（図１０参照）。
【００７４】
次に、根拠文書情報付加部６は、根拠文書情報テーブル１５に登録されている回答カテゴリの類似性に基づいて根拠文書を分類し、その分類結果を根拠文書情報テーブル１５に反映させる（例えば、根拠文書情報テーブル１５の各根拠文書に対して、それが属する分類に関する情報を付加する）。なお、分類方法については、公知の技術を用いて構わない。
【００７５】
例えば、図１０の根拠文書情報テーブル１５の場合に、文書分類１は、回答カテゴリ“タイトル”に係る回答候補を含む根拠文書（文書ＩＤ＝００２１０、０００５０）の属する分類、文書分類２は、回答カテゴリ“出身地”に係る回答候補を含む根拠文書（文書ＩＤ＝００２１０）の属する分類、文書分類３は、回答カテゴリ“年”に係る回答候補を含む根拠文書（文書ＩＤ＝００２１０）の属する分類となり、根拠文書情報テーブル１５においては、文書ＩＤ＝００２１０の根拠文書には、文書分類１、文書分類２、文書分類３を示す情報が付加され、文書ＩＤ＝０００５０の根拠文書には、文書分類１を示す情報が付加される（文書ＩＤ＝００５６０の根拠文書には、分類に関する情報は付加されないか、またはそれが属する分類がないことを示す情報が付加される）。
【００７６】
この場合、出力部７は、根拠文書に付与された分類に関する情報に基づいて、根拠文書情報に関する提示を行う。
【００７７】
図１５に、この場合の一例を示す。この例では、各分類を、それに属する根拠文書数の多い順に、その分類に係る回答カテゴリとその分類に属する根拠文書のタイトルとを提示している。
【００７８】
なお、図１５において、各文書分類において、各根拠文書ごとに、それに含まれる当該回答カテゴリに係る回答候補情報の個数を提示するようにしてもよい。例えば、文書分類１のタイトル“ＹＹＹ”の根拠文書（文書ＩＤ＝００２１０）には、回答カテゴリ“タイトル”を持つ回答候補情報が３個存在するので（図１０参照）、“ＹＹＹ（３）”のように、当該文書分類の当該根拠文書のタイトルの表示の横に個数を表示するなどしてもよい。
【００７９】
また、例えば、図１５において、（文書スコアあるいは評価点などで）第１順位の根拠文書については（あるいは、第１順位から予め定められた順位までの根拠文書については）、当該根拠文書の内容を表示するようにしてもよい。
【００８０】
以上説明したように、本実施形態によれば、質問に対する回答を提示するとともに、当該質問に対する回答を得る根拠となった文書中に存在する当該回答の他に関連する情報によって根拠文書を分類して表示することができるので、ユーザは当該質問以外に知りたい情報が根拠文書中に存在するか否かあるいは存在する可能性の有無などを容易に把握することができるようになる。そして、当該根拠文書中に知りたい情報が含まれていれば、新たな質問文を入力して検索等を行うことなく、当該根拠文書を閲覧するだけで、当該知りたい情報を得ることができる。
【００８１】
なお、以上説明した根拠文書情報付加部６の処理及び出力部７による出力方法の各バリエーションは適宜組み合わせて実施可能である。また、根拠文書情報付加部６の処理及び出力部７による出力方法として、複数のものを用意しておき、ユーザがいずれを使用するかを設定可能にしてもよい。
【００８２】
また、以上の説明において、検索対象文書は、プレーンテキストとして示したが、ＸＭＬ文書のように予めタグ付けされた文書でも、同様に実施可能である。この場合、回答カテゴリの情報として予めタグ付けされた情報を用いることも可能である。
【００８３】
また、以上の説明において、回答種別と回答カテゴリとは１対多対応のものと定義したが、回答種別と回答カテゴリとが同じ名前である場合や、回答種別と回答カテゴリとが多対多対応又は多対１対応の場合でも、同様に実施可能である。
【００８４】
また、以上の説明において、回答カテゴリとして“人名”，“地名”のような上位概念タグを用いたが、“定義表現”，“手段表現”のようなメタ概念をタグとして用いた場合にも、同様に実施可能である。
【００８５】
また、以上の説明において、形態素解析や構文解析の手段を特に明示的に用いることはなかったが、各処理においてこれらの手段を用いた場合にも、同様に実施可能である。この場合、形態素解析辞書へのカテゴリ属性の付与や、構文パターンマッチによるカテゴリ同定を行うことも可能である。
【００８６】
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。
【００８７】
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。
【００８８】
【発明の効果】
本発明によれば、質問文に対する回答を提示するにあたって、その根拠文書に含まれる情報をも考慮した提示が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る質問応答システムの構成例を示す図
【図２】文書データベースの情報の一例を示す図
【図３】回答候補データベースの情報の一例を示す図
【図４】同実施形態に係る質問応答システムの処理手順の一例を示すフローチャート
【図５】検索結果の一例を示す図
【図６】質問パターンデータベースの情報の一例を示す図
【図７】回答種別判別結果の一例を示す図
【図８】抽出された回答候補情報の一例を示す図
【図９】回答文字列と回答カテゴリと根拠文書の文書ＩＤを含む回答情報の一例を示す図
【図１０】根拠文書情報テーブルの一例を示す図
【図１１】提示情報の表示例を示す図
【図１２】根拠文書評価パターンデータベースの情報の一例を示す図
【図１３】根拠文書情報テーブルの他の例を示す図
【図１４】提示情報の表示例を示す図
【図１５】提示情報の表示例を示す図
【符号の説明】
１…入力部、２…文書検索部、３…回答種別判定部、４…回答候補抽出部、５…回答生成部、６…根拠文書情報付加部、７…出力部、１１…文書データベース、１２…表現カテゴリデータベース、１３…回答候補データベース、１４…質問パターンデータベース、１５…根拠文書情報テーブル

Claims

複数の文書を記憶する第１のデータベースと、
この第１のデータベースに記憶された各文書毎に、前記文書に含まれる回答候補になり得る文字列と、この文字列の回答候補としてのカテゴリを示すカテゴリ情報とを対応付けて記憶する第２のデータベースと、
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、前記第１のデータベースを検索する検索手段と、
前記検索手段により検索された文書中から、前記質問文に対する回答となる回答文字列を抽出する抽出手段と、
前記第２のデータベースを参照して、前記検索手段により検索された文書のうち前記回答文字列を含む前記文書である根拠文書中に含まれる前記回答文字列以外の文字列に対応するカテゴリ情報を取得する取得手段と、
前記回答文字列及び前記回答文字列以外の文字列に対応するカテゴリ情報を含む回答情報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装置。
前記出力手段は、前記回答情報を出力するにあたって、根拠文書ごとに、当該根拠文書を示す情報と、当該根拠文書について取得されたカテゴリ情報を出力することを特徴とする請求項１に記載の質問応答装置。
前記出力手段は、前記回答情報を出力するにあたって更に、前記根拠文書について取得されたカテゴリ情報ごとに、当該カテゴリ情報に対応する前記回答文字列以外の文字列が当該根拠文書に含まれる個数を示す情報を出力することを特徴とする請求項２に記載の質問応答装置。
前記出力手段は、前記回答情報を出力するにあたって、前記根拠文書が複数ある場合には、予め定められた評価方法により高く評価される根拠文書から順に、該根拠文書に係るカテゴリ情報を出力することを特徴とする請求項２または３に記載の質問応答装置。
前記出力手段は、前記回答情報を出力するにあたって、前記根拠文書を、当該根拠文書について取得されたカテゴリ情報に基づいて分類し、各分類ごとに当該分類に属する根拠文書を示す情報及びその分類に係るカテゴリ情報を出力することを特徴とする請求項２に記載の質問応答装置。
前記出力手段は、前記回答情報を出力するにあたって、予め定められた評価方法により最も高く評価される根拠文書については、当該根拠文書の内容を出力することを特徴とする請求項１に記載の質問応答装置。
複数の文書を記憶する第１のデータベースと、
この第１のデータベースに記憶された各文書毎に、前記文書に含まれる回答候補になり得る文字列と、この文字列の回答候補としてのカテゴリを示すカテゴリ情報とを対応付けて記憶する第２のデータベースと、
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、前記第１のデータベースを検索する検索手段と、
前記検索手段により検索された文書中から、前記質問文に対する回答となる回答文字列を抽出する抽出手段と、
前記第２のデータベースを参照して、前記検索手段により検索された文書のうち前記回答文字列を含む前記文書である根拠文書中に含まれる前記回答文字列以外の文字列の各々に対応する第１のカテゴリ情報及び前記回答文字列に対応する第２のカテゴリ情報を取得する取得手段と、
前記根拠文書について、前記第１のカテゴリ情報及び前記第２のカテゴリ情報に基づく予め定められた評価方法により、前記根拠文書を評価する評価手段と、前記回答文字列と、前記評価手段による評価結果に基づいて選択した予め定められた文書数の根拠文書の内容と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装置。
前記評価手段は、前記根拠文書を評価するにあたって、第１のカテゴリ情報と第２のカテゴリ情報との組み合わせごとに決定された評価点を示す情報を記憶する第３のデータベースを参照し、当該根拠文書から取得された各々の前記第１のカテゴリ情報から定まる評価点と前記第２のカテゴリ情報から定まる評価点を総計して得た値を、当該根拠文書の評価値とすることを特徴とする請求項７に記載の質問応答装置。
前記出力手段は、前記評価手段により最も高く評価された根拠文書の内容を出力することを特徴とする請求項７に記載の質問応答装置。
前記抽出手段は、前記質問文に基づいて該質問文に対する回答文字列に対応するカテゴリ情報が満たすべき条件を求め、
前記取得手段は、前記第２のデータベースにおいて前記検索手段により検索された文書について記憶されているカテゴリ情報のうち、前記条件を満たすカテゴリ情報を求め、
前記抽出手段は、前記第２のデータベースにおいて前記条件を満たすカテゴリ情報と対応付けて記憶されている文字列を、前記回答文字列とすることを特徴とする請求項１または７に記載の質問応答装置。
前記第１のデータベースに記憶された文書から回答候補となる文字列を抽出し、該回答候補となり得る文字列に、回答候補としてのカテゴリを示すカテゴリ情報を付与し、該文書につき、該文字列と該カテゴリ情報とを対応付けて前記第２のデータベースに記憶する手段を更に備えたことを特徴とする請求項１または７に記載の質問応答装置。
自然言語による質問文を入力するための入力ステップと、前記質問文に基づいて、複数の文書を記憶する第１のデータベースを検索する検索ステップと、
前記検索ステップにより検索された文書中から、前記質問文に対する回答となる回答文字列を抽出する抽出ステップと、
前記第１のデータベースに記憶された各文書毎に、前記文書に含まれる回答候補になり得る文字列と、この文字列の回答候補としてのカテゴリを示すカテゴリ情報とを対応付けて記憶する第２のデータベースを参照して、前記検索ステップにより検索された文書のうち前記回答文字列を含む前記文書である根拠文書中に含まれる前記回答文字列以外の文字列に対応するカテゴリ情報を取得する取得ステップと、
前記回答文字列及び前記回答文字列以外の文字列に対応するカテゴリ情報を含む回答情報を出力する出力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ための入力ステップと、前記質問文に基づいて、複数の文書を記憶する第１のデータベースを検索する検索ステップと、
前記検索ステップにより検索された文書中から、前記質問文に対する回答となる回答文字列を抽出する抽出ステップと、
前記第１のデータベースに記憶された各文書毎に、前記文書に含まれる回答候補になり得る文字列と、この文字列の回答候補としてのカテゴリを示すカテゴリ情報とを対応付けて記憶する第２のデータベースを参照して、前記検索ステップにより検索された文書のうち前記回答文字列を含む前記文書である根拠文書中に含まれる前記回答文字列以外の文字列の各々に対応する第１のカテゴリ情報及び前記回答文字列に対応する第２のカテゴリ情報を取得する取得ステップと、
前記根拠文書について、前記第１のカテゴリ情報及び前記第２のカテゴリ情報に基づく予め定められた評価方法により、前記根拠文書を評価する評価ステップと、
前記回答文字列と、前記評価ステップによる評価結果に基づいて選択した予め定められた文書数の根拠文書の内容とを出力する出力ステップとを有することを特徴とする質問応答方法。
質問応答装置としてコンピュータを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ための入力機能と、
前記質問文に基づいて、複数の文書を記憶する第１のデータベースを検索する検索機能と、
前記検索機能により検索された文書中から、前記質問文に対する回答となる回答文字列を抽出する抽出機能と、
前記第１のデータベースに記憶された各文書毎に、前記文書に含まれる回答候補になり得る文字列と、この文字列の回答候補としてのカテゴリを示すカテゴリ情報とを対応付けて記憶する第２のデータベースを参照して、前記検索機能により検索された文書のうち前記回答文字列を含む前記文書である根拠文書中に含まれる前記回答文字列以外の文字列に対応するカテゴリ情報を取得する取得機能と、
前記回答文字列及び前記回答文字列以外の文字列に対応するカテゴリ情報を含む回答情報を出力する出力機能とをコンピュータに実現させるためのプログラム。
質問応答装置としてコンピュータを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ための入力機能と、
前記質問文に基づいて、複数の文書を記憶する第１のデータベースを検索する検索機能と、
前記検索機能により検索された文書中から、前記質問文に対する回答となる回答文字列を抽出する抽出機能と、
前記第１のデータベースに記憶された各文書毎に、前記文書に含まれる回答候補になり得る文字列と、この文字列の回答候補としてのカテゴリを示すカテゴリ情報とを対応付けて記憶する第２のデータベースを参照して、前記検索機能により検索された文書のうち前記回答文字列を含む前記文書である根拠文書中に含まれる前記回答文字列以外の文字列の各々に対応する第１のカテゴリ情報及び前記回答文字列に対応する第２のカテゴリ情報を取得する取得機能と、
前記根拠文書について、前記第１のカテゴリ情報及び前記第２のカテゴリ情報に基づく予め定められた評価方法により、前記根拠文書を評価する評価機能と、前記回答文字列と、前記評価機能による評価結果に基づいて選択した予め定められた文書数の根拠文書の内容とを出力する出力機能とをコンピュータに実現させるためのプログラム。