JP2006293830A - 質問応答システム、およびデータ検索方法、並びにコンピュータ・プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 入力質問に基づく検索処理結果に基づいて初期回答候補を抽出し、抽出した回答候補についての検査処理を実行し、質問に対する最適な回答を選択可能とした。回答候補を適用したクエリによって検索を行い、検索結果として得られた文の構成語が、入力質問の構成語の語彙意味と同様の語彙意味を有するか否かを判定し、同様の語彙意味を有すると判定されたクエリに含まれる回答候補を、最終的な回答候補として選択する。本構成により、質問に対する最適な回答を回答候補として選択してクライアントに提供することが可能となる。
【選択図】 図2
Description
イ:人手によるパターンを用いて質問文からQF(質問文の主題)を抽出する。
例えば、質問文「国民栄誉賞を受賞した映画監督は誰ですか?」という質問からは、「映画監督」をQFとして取得する。
ロ:既存の質問応答システムと同様の手法にて、QFに基づく検索を実行し、回答候補を取得。例えば、「小淵恵三」と「黒沢明」を得る。
ハ:QF(質問文の主題)と回答候補とからなるパターンを生成し、生成パターンを検索文字列としてコーパス(検索対象言語データ)を検索する。例えば、「小淵恵三という映画監督」と「黒沢明という映画監督」といった文字列からなるパターンによって、コーパスを再度、検索し、ヒットする検索結果が得られた場合、このパターンに適用した回答候補が質問に対する妥当性が高いとし判定し、この回答候補のみを質問者に対する回答として出力する。
この質問に対するQF(質問文の主題)として取得される語は「野球選手」であり、検索の結果として得られた回答候補(A,B・・)に対して、例えば、
[Aは野球選手である」
[Bは野球選手である]
等のパターンを生成して、コーパスの検索による検査を行う。
質問「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
に含まれる「広島」は、質問文を入力したユーザの意図として「広島カープ」という野球チームであった場合、「2003年、広島、選手」という検索キーワードを用いて得た回答候補には、「広島カープの野球選手」以外の「選手」が含まれることは十分に考えられるからである。「2003年、広島、野球選手」というキーワードを元に得た回答候補には、広島カープの対戦相手や選手のトレード先など他球団の選手名が含まれてしまうことが考えられる。
質問に対するQF(質問文の主題)=「野球選手」
回答候補=「矢野」
を適用して、
「野球選手である矢野」という文字列パターンが生成され、
この文字列パターン「野球選手である矢野」をクエリとしてコーパスの検索を行なえば、コーパス中にヒット文が検出される可能性は、十分たかいものと考えられる。また、QFとして「広島に行った野球選手」という文字列を使用した場合にも、QF中の「広島」の意味が、「地名」なのか「スポーツチーム」なのかという語彙意味的な曖昧性が存在し、有効な検査を行い得ないことが考えられる。
前記第1検査処理において選択された回答候補について、前記第1検査処理において取得したヒット文の構成語について、前記入力質問の構成語の語彙意味と同様の語彙意味を有するか否かを判定する第2検査処理を実行する構成であり、該第2検査処理において、同様の語彙意味を有すると判定されたクエリに含まれる回答候補を、最終的な回答候補として選択する処理を実行する構成であることを特徴とする。
まず、図1を参照して、本発明の質問応答システムの利用形態の一例について説明する。図1は本発明の質問応答システム200をネットワークに接続したネットワーク構成を示す図である。図1に示すネットワーク100は、インターネットやイントラネットなどのネットワークであり、ネットワーク100には、質問応答システム200に対する質問を送信するユーザ端末としてのクライアント101−1〜n、クライアント101−1〜nに対する回答を取得するための素材としてのWebページを提供する様々なWebページ提供サーバ102A〜Nやデータベース103a〜nが接続されている。
質問「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
という質問があった場合、
「野球選手が広島に行く」における「野球選手」と「広島」と「行く」との間に発生している関係は、「広島という場所に行く」という関係や「広島という球団に入団する」という関係であるということを区別して取得する。そして、質問文の「広島」が「地名」で用いられているか「地名(あるいはスポーツチーム)」で用いられているかを判定し、その結果を用いて、質問応答システムの初期的な検索によって得られた回答候補の回答候補以外の語彙、上記の場合だと「野球選手が行った広島」の意味を判定することで、質問文の意図にあった文脈を判断し、それによって回答候補を峻別する。
質問入力手段201は、ネットワーク100を介して、クライアントからの質問文(入力質問)を入力する。以下では、具体的な質問例として、
(入力質問)「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
という質問がクライアントから入力されたと想定して、質問応答システム200における各手段が実行する処理について説明する。
質問タイプ判定手段202は、既存の多くの質問応答システムと同様に、入力された質問文の質問タイプを判定する。例えば、下記の質問文、
「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
からは、「誰」という文字列から「人物」についての質問タイプであると判定する。
質問意味分析手段203は、検索手段204における検索によって取得される回答候補の検査処理に適用するため、および、検索手段204における検索に適用する検索クエリを生成するため、質問文を構成する語彙の意味を取得する処理を実行する。
質問文「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
からは、QF(質問文の主題)として「野球選手」が選択される。
次に、取得された質問文のQF(野球選手)と、このQFを修飾する部分の語を検出する。質問文のQF(野球選手)を修飾する語の検出には、例えば構文意味解析処理が適用される。例えば、形態素解析、構文解析、意味解析、文脈解析などにより、質問文を解析し、質問文のQF(野球選手)を修飾する語を検出する。解析結果として質問文のQF(野球選手)に対しては、QFを修飾する語「広島」が検出される。
dist(x,y)
「広島(地名)」と「野球選手」との距離:dist(x1,y)
「広島(球団)」と「野球選手」との距離:dist(x2,y)
となり、dist(x1,y)、dist(x2,y)を計算する。
この2つのシソーラス上の距離dist(x1,y)、dist(x2,y)を比較して、より短い距離を持つ方を高い優先順位とする。以下では広島の意味として「球団|(同義語)カープ」が高い優先順位を得たとして説明を行う。
検索手段204は、既存の多くの質問応答システムと同様に、質問文から得られたキーワードを元に検索対象から文書を検索し、回答候補がありそうな文データ部分(パッセージ)を抽出する。ここでの検索対象データは、図1に示すWebページ提供サーバ102A〜Nの提供するWebページや、データベース103a〜nに格納された文書データなどであり、コーパス、あるいは情報源、知識源などと呼ばれる。
質問文「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
から取得される「2003年、広島、野球選手」といったキーワードを用いて検索対象から文書を得、得られた文書から、回答候補が含まれていそうな文データ部分(パッセージ)を得る。
回答候補抽出手段205は、既存の質問応答技術を用いて、検索手段204における検索処理によって取得したパッセージから、前述の質問タイプ判定手段202の判定した質問タイプ「人物」に相当する語を選択し、この選択語を回答候補として取得する。
質問文「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
から取得されるキーワード「2003年、広島、野球選手」の近傍に出現し、かつ語彙を示すNE(named entity)タグで「人物」タグが付与されている名詞をパッセージ中から取得して、回答候補とする。
回答候補検査手段206は、回答候補抽出手段205がパッセージから抽出した回答候補に対する検査を実行する。検査は、QF(質問文の主題)の文字列と、質問意味分析手段203で得られた語彙意味についての制約を用いて行う。例えば、
質問文「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
から取得されるキーワード「2003年、広島、野球選手」に基づく検索によって得られた回答候補中に、
「黒田」「矢野」「渡辺オーナー」という回答候補が存在した場合に、これを以下のような手順で検査する。
まず、既存の手法によるQF(質問文の主題)の文字列を用いた検査を行う。
すなわち、
[QF(質問文の主題)+回答候補]
の文字列パターンからなる検索クエリを生成して、コーパス(情報源)に対する検索を行う。
a)「黒田という野球選手」
b)「矢野という野球選手」
c)「渡辺オーナーという野球選手」
などの検索クエリを作成し、
これらの各検索クエリに対応するヒット文書を保持する。
a)「黒田という野球選手」
b)「矢野という野球選手」
の2つの検索クエリに対するヒット文書は検出されるが、
c)「渡辺オーナーという野球選手」
という検索クエリに対するヒット文書は検出されず、結果として、この検査において、回答候補として、野球選手である「黒田」や「矢野」が検査にパスし、回答候補として残されるが、「渡辺オーナー」は野球選手ではなく、ヒット文書が検出されず、検査にパスせず、回答候補から除外される。
次に、回答候補検査手段206は、第1ステップの検索において、各回答候補が得られた文書の文脈において用いられている検索キーワードが、質問意味分析手段203で得られた質問文の語彙意味の用法で用いられているかどうか、各回答候補について検査する。
上記のステップ1の検査において、
a)「黒田という野球選手」
b)「矢野という野球選手」
の2つの検索クエリに対するヒット文書として検出されているので、これらの文書に含まれる文書中の「広島」が、質問意味解析手段203で得られた語彙意味で用いられているか否かを判定する。
質問文「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
から取得された質問文のQF(野球選手)を修飾する部分、すなわち「広島」の語彙について、既存のシソーラス辞書から得られた二つの意味「地名」と「球団」について、シソーラス上の距離(意味距離)の計測、すなわち、
「広島(地名)」と「野球選手」との距離:dist(x1,y)
「広島(球団)」と「野球選手」との距離:dist(x2,y)
に基づいて、質問中の「広島」が「球団」であると判定している。
a)「黒田という野球選手」
b)「矢野という野球選手」
の2つの検索クエリに対するヒット文書として検出された文書に含まれる文書中の「広島」が「球団」として適用されているかどうかを判定する。
a)「黒田という野球選手」
b)「矢野という野球選手」
の2つの検索クエリに基づく検索におけるヒット文書に含まれる構成文の形態素解析結果を示す。形態素解析は、文を意味的最小単位である形態素(morpheme)に分節して品詞の認定処理を行う解析処理である。
A.「矢野は広島市に行った。」に対する形態素解析結果の一部データ、
B.「黒田は広島カープに行った。」に対する形態素解析結果の一部データ、
これら2つのヒット文の形態素解析結果を示している。
B.「黒田は広島カープに行った。」の「広島」は「名詞−固有名詞−組織」である。二つの形態素解析結果において異なっているのは「地名」と「組織」である(「一般」部分は処理上で意味がないので除去する)。
質問文「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
に対する語彙解析によって、質問文における「広島」が「球団」、すなわち組織であると解析されている。
B.「黒田は広島カープに行った。」の「広島」は、
質問意味分析手段203が解析した質問文の[広島(組織)]の持つ語彙意味と同様の用法で用いられているが、
A.「矢野は広島市に行った。」の「広島」は、
質問意味分析手段203が解析した質問文の[広島(地名)]の持つ語彙意味と異なる用法で用いられている。
前述のステップ1の検索処理で選択された文書、すなわち、
A.「矢野は広島市に行った。」、
B.「黒田は広島カープに行った。」、
から、B.「黒田は広島カープに行った。」に含まれる回答候補[黒田]を選択、あるいはスコア加算を行う。
質問文「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
に対する回答候補として、
「黒田」
のみを選択、あるいは最高スコアとした回答候補リストを生成することができる。
回答選択手段207は、回答候補検査手段206で選択された回答候補を、例えばスコア値に基づくランキングリストとして、回答候補リストを生成する。
回答出力手段208は、回答選択手段207において最終的に決定した回答候補をクライアントに対して出力する。
例えば、質問Q、すなわち、
質問Q:「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
に対する回答として、
「黒田」
のみを選択、あるいは最高スコアとした回答候補リストをクライアントに提示することができる。
質問「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
からは、「誰」という文字列から「人物」についての質問タイプであると判定する。
質問「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
から、質問文のQF(野球選手)と、QFを修飾する語として「広島」が抽出され、QFを修飾する語「広島」について、シソーラス辞書を用いてその語彙意味を取得する。
質問に含まれるQF(野球選手)と、各意味属性を持つ修飾語「広島(地名)」、「広島(球団)」との意味距離を測定する。すなわち、
「広島(地名)」と「野球選手」との距離:dist(x1,y)
「広島(球団)」と「野球選手」との距離:dist(x2,y)
の各距離を測定し、より近い意味距離を持つ方を、質問におけるQF(野球選手)の修飾語「広島」の持つ語彙意味として選択する。
この場合、「広島」は、「球団」の語彙意味を持つと判定される。
質問文「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
から取得される「2003年、広島、野球選手」といったキーワードを用いたクエリによって、検索対象から文書を得、得られた文書から、回答候補が含まれていそうな文データ部分(パッセージ)を取得する処理として実行される。
質問文「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
から取得されるキーワード「2003年、広島、野球選手」に基づく検索によって得られたパッセージから、「人物」に相当する語として、「黒田」「矢野」「渡辺オーナー」という語を抽出し、これらを回答候補とする。
まず、ステップS107において、
回答候補検査処理第1ステップを実行する。
これは、
[QF(質問文の主題)+回答候補]
の文字列パターンからなる検索クエリを生成して、コーパス(情報源)に対する検索を行う処理である。
質問文「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
から取得されるキーワード「2003年、広島、野球選手」に基づく検索によって得られた回答候補中に、「黒田」「矢野」「渡辺オーナー」という回答候補が存在した場合に、
a)「黒田という野球選手」
b)「矢野という野球選手」
c)「渡辺オーナーという野球選手」
などの検索クエリを作成し、これらの各検索クエリに基づく検索を行い、ヒット文書を持つ回答候補のみを回答候補として維持し、ヒット文書を持たない回答候補は、回答候補から除外する。
b)「矢野という野球選手」
はヒット文書を持ち、「黒田」、「矢野」のみが回答候補として残る。
a)「黒田という野球選手」
b)「矢野という野球選手」
の2つの検索クエリに対するヒット文書として検出された文書、すなわち、
A.「矢野は広島市に行った。」
B.「黒田は広島カープに行った。」
の各文書の形態素解析を実行し、質問意味分析手段203で得られた質問文の語彙意味の用法で用いられているかどうか、各回答候補について検査する。
質問文「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
に対する語彙解析によって、質問文における「広島」が「球団」、すなわち組織であると解析されている。
B.「黒田は広島カープに行った。」の「広島」は、
質問意味分析手段203が解析した質問文の[広島(組織)]の持つ語彙意味と同様の用法で用いられているが、
A.「矢野は広島市に行った。」の「広島」は、地名であり、質問文の[広島(組織)]の持つ語彙意味と異なる用法で用いられていることが判明する。
例えば、質問Q、すなわち、
質問Q:「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
に対する回答として、
「黒田」
のみを選択、あるいは最高スコアとした回答候補リストをクライアントに提示することができる。
次に、本発明に係る質問応答システムにおけるその他の実施例について説明する。
上述した実施例では、質問意味分析手段203は、質問文からQF(質問文の主題)を取得し、さらに、その修飾語を取得する処理を実行しているが、質問文の検査に格フレーム辞書、あるいは格フレーム辞書に相当するデータ構造を用いることが可能である。格フレームを制約として用いることで、格フレームの格要素から、動詞についてのクエリの拡張が可能となる。また、語彙間の意味のパターンについて格フレーム照合することで、表記のゆれの吸収を動詞にまで拡大して検査を行うことができる。
2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?
2003年に広島に行った野球選手はAです。
得られた文に構文意味解析処理を施す。構文意味解析処理について説明する。日本語や英語を始めとする各種の言語で記述される自然言語は、本来抽象的であいまい性が高い性質を持つが、文章を数学的に取り扱うことにより、コンピュータ処理を行うことができる。この結果、機械翻訳や対話システム、検索システム、質問応答システムなど、自動化処理により自然言語に関するさまざまなアプリケーション/サービスが実現される。かかる自然言語処理は一般に、形態素解析、構文解析、意味解析、文脈解析という各処理フェーズに区分される。
(入力質問)「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
である。この質問文に対して、回答候補を持つ分として想定される文
想定文「2003年に広島に行った野球選手はAです」
の構文意味解析結果としてのf−structureを図6に示す。f−structureは、文法的な機能を明確に表現したものであり、文法的な機能名、意味的形式、並びに特徴シンボルにより構成される。f−structureを参照することにより、主語(subject)、目的語(object)、補語(complement)、修飾語(adjunct)といった意味理解を得ることができる。f−structureは、木構造として示されるc−structureの各節点に付随する素性の集合であり、図6に示すように属性−属性値のマトリックスの形で表現される。すなわち、[]で囲まれた中の左側は素性(属性)の名前であり、右側は素性の値(属性値)である。
「2003年に広島に行った野球選手は誰ですか?」
の構文意味構造は、要約すると以下のようになる。
・述語「です」
・主語「2003年に広島に行った野球選手」という名詞句。
・XCOMP(英語のTo不定詞に相当する表現)「A」であり主語が係る。
*文のメインの動詞は構文意味構造上、最も上層の一般動詞とする。
*質問文を解析した結果の「です」など一般動詞でない動詞は用いない。
*また、XCOMP文、連体修飾節が存在する場合には、被修飾名詞を、XCOMP文あるいは連体修飾節中の動詞の格要素として認識する。
*格要素とならない時間などの表現は、除外する。
(野球選手 主格)(広島 斜格)行く。
P(<が、に、V>|選手クラス,スポーツチーム)で表される確率分布において「行く」と同様の確率値を与える動詞を得て、検索クエリを拡張することができる。例えば、「入団する」などが得られる。一般的な形式の格フレーム辞書でも、このような動詞についてのクエリ拡張を、格フレーム辞書を構成する格要素動詞のシソーラス上の距離を比較することで得ることができる。例えば、「野球選手または選手」がガ格に存在し、「広島(地名や組織)」がニ格のフレームに存在するような動詞を、格フレーム辞書から検索することで、質問文の動詞についての「入団する」などの動詞が取得でき、これを用いても回答候補の検査や、文書検索を行うことができる。
回答候補が得られた文脈から、回答候補を含んで動詞と斜格の格要素と主格の格要素を取得し、主格の意味クラスを「選手」、斜格の格要素を「スポーツチーム」に固定した場合の確率値がスレッシュホールドを超えている場合に、その回答候補は検査をパスするものとする。(ただし、得られた回答候補の語彙がコーパス中に一定の頻度以上で存在しない場合には、その上位クラスとして「人名」クラスや「組織」クラスを設定するなどの工夫は必要である)。例えば、回答候補「黒田」が「黒田は広島カープに入団した。」という文から得られていた場合に、P(が、に、入団する|名前クラス、スポーツクラス)とP(広島カープ|スポーツチームクラス)とP(黒田|名前)の確率値の積がスレッシュホールドを超えている場合に検査をパスするものとする。この実施例では、確率値の積による検査を行っているが、一般的な格フレーム辞書とシソーラス辞書、さらには、意味クラスと語彙との間に人手で定めたルールを用いてもよい。
101 クライアント
102 Webページ提供サーバ
103 データベース
200 質問応答システム
201 質問入力手段
202 質問タイプ判定手段
203 質問意味分析手段
204 検索手段
205 回答候補抽出手段
206 回答候補検査手段
207 回答選択手段
208 回答出力手段
209 ユーザ対話手段
300 構文意味解析システム
302 形態素解析部
302A 形態素ルール
302B 形態素辞書
303 構文意味解析部
303A 文法ルール
303B 結合価辞書
501 CPU(Central Processing Unit)
502 ROM(Read-Only-Memory)
503 RAM(Random Access Memory)
504 ホストバス
505 ブリッジ
506 外部バス
507 インタフェース
508 キーボード
509 ポインティングデバイス
510 ディスプレイ
511 HDD(Hard Disk Drive)
512 ドライブ
514 接続ポート
515 通信部
521 リムーバブル記録媒体
522 外部接続機器
Claims (15)
- 質問を入力する質問入力手段と、
入力質問に基づく検索処理を実行する検索手段と、
前記検索手段の検索結果に基づいて初期回答候補を抽出する回答候補抽出手段と、
前記回答候補抽出手段の抽出した回答候補についての検査処理を実行する回答候補検査手段と、
前記回答候補検査手段によって最終的に選択された回答を出力する回答出力手段を有し、
前記回答候補検査手段は、
前記回答候補抽出手段の抽出した回答候補を適用したクエリによる検索結果として得られた文の構成語が、前記入力質問の構成語の語彙意味と同様の語彙意味を有するか否かを判定し、同様の語彙意味を有すると判定されたクエリに含まれる回答候補を、最終的な回答候補として選択する処理を実行する構成であることを特徴とする質問応答システム。 - 前記回答候補検査手段は、
前記入力質問から抽出されるQF(質問文の主題)と、前記回答候補抽出手段の抽出した回答候補との組み合わせからなるクエリを生成し、該クエリによる検索によってヒットした文を持つクエリに含まれる回答候補のみを選択する第1検査処理と、
前記第1検査処理において選択された回答候補について、前記第1検査処理において取得したヒット文の構成語について、前記入力質問の構成語の語彙意味と同様の語彙意味を有するか否かを判定する第2検査処理を実行する構成であり、該第2検査処理において、同様の語彙意味を有すると判定されたクエリに含まれる回答候補を、最終的な回答候補として選択する処理を実行する構成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。 - 前記回答候補検査手段は、
前記入力質問からQF(質問文の主題)と、該QF(質問文の主題)を修飾する語を抽出し、前記QF(質問文の主題)を修飾する語の語彙意味を解析する処理を実行する質問意味分析手段を備え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。 - 前記回答候補検査手段は、
前記質問意味分析手段が解析した前記入力質問におけるQF(質問文の主題)を修飾する語の語彙意味と、前記回答候補抽出手段の抽出した回答候補を適用したクエリによる検索結果として得られた文の構成語との比較処理を実行する構成であることを特徴とする請求項3に記載の質問応答システム。 - 前記質問意味分析手段は、
前記QF(質問文の主題)を修飾する語の語彙意味解析処理において、シソーラス辞書における前記QF(質問文の主題)と、前記QF(質問文の主題)を修飾する語の意味距離を解析し、より近い意味距離を持つ語彙意味を、前記QF(質問文の主題)を修飾する語の語彙意味として優先的に選択する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項3に記載の質問応答システム。 - 前記質問意味分析手段は、
入力質問の構文意味解析処理を実行し、入力質問からQF(質問文の主題)と、該QF(質問文の主題)を修飾する語を抽出する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項3に記載の質問応答システム。 - 前記質問意味分析手段は、
入力質問の構文意味解析時に格フレーム辞書を用いて、入力質問からQF(質問文の主題)と、該QF(質問文の主題)を直接修飾する動詞を含む語句部分を抽出する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項3に記載の質問応答システム。 - データ検索方法であり、
質問を入力する質問入力ステップと、
入力質問に基づく検索処理を実行する検索ステップと、
前記検索ステップにおける検索結果に基づいて初期回答候補を抽出する回答候補抽出ステップと、
前記回答候補抽出ステップにおいて抽出した回答候補についての検査処理を実行する回答候補検査ステップと、
前記回答候補検査ステップにおいて最終的に選択された回答を出力する回答出力ステップを有し、
前記回答候補検査ステップは、
前記回答候補抽出ステップにおいて抽出した回答候補を適用したクエリによる検索結果として得られた文の構成語が、前記入力質問の構成語の語彙意味と同様の語彙意味を有するか否かを判定し、同様の語彙意味を有すると判定されたクエリに含まれる回答候補を、最終的な回答候補として選択する処理を実行することを特徴とするデータ検索方法。 - 前記回答候補検査ステップは、
前記入力質問から抽出されるQF(質問文の主題)と、前記回答候補抽出ステップの抽出した回答候補との組み合わせからなるクエリを生成し、該クエリによる検索によってヒットした文を持つクエリに含まれる回答候補のみを選択する第1検査処理と、
前記第1検査処理において選択された回答候補について、前記第1検査処理において取得したヒット文の構成語について、前記入力質問の構成語の語彙意味と同様の語彙意味を有するか否かを判定する第2検査処理を実行し、第2検査処理において、同様の語彙意味を有すると判定されたクエリに含まれる回答候補を、最終的な回答候補として選択する処理を実行することを特徴とする請求項8に記載のデータ検索方法。 - 前記回答候補検査ステップは、
入力質問の解析処理を実行し、入力質問からQF(質問文の主題)と、該QF(質問文の主題)を修飾する語を抽出し、
前記QF(質問文の主題)を修飾する語の語彙意味を解析する処理を実行する質問意味分析ステップを備えることを特徴とする請求項8に記載のデータ検索方法。 - 前記質問意味分析ステップは、
入力質問からQF(質問文の主題)と、該QF(質問文の主題)を修飾する語を抽出し、さらに、QF(質問文の主題)を修飾する語についての語彙意味の解析処理を実行するステップであり、
前記回答候補検査ステップは、
前記質問意味分析ステップにおいて解析した前記入力質問におけるQF(質問文の主題)を修飾する語の語彙意味と、前記回答候補抽出ステップの抽出した回答候補を適用したクエリによる検索結果として得られた文の構成語との比較処理を実行するステップであることを特徴とする請求項10に記載のデータ検索方法。 - 前記質問意味分析ステップは、
前記QF(質問文の主題)を修飾する語の語彙意味解析処理において、シソーラス辞書における前記QF(質問文の主題)と、前記QF(質問文の主題)を修飾する語の意味距離を解析し、より近い意味距離を持つ語彙意味を、前記QF(質問文の主題)を修飾する語の語彙意味として優先的に選択する処理を実行することを特徴とする請求項10に記載のデータ検索方法。 - 前記質問意味分析ステップは、
入力質問の構文意味解析処理を実行し、入力質問からQF(質問文の主題)と、該QF(質問文の主題)を修飾する語を抽出する処理を実行することを特徴とする請求項10に記載のデータ検索方法。 - 前記質問意味分析ステップは、
入力質問の構文意味解析時に格フレーム辞書を用いて、入力質問からQF(質問文の主題)と、該QF(質問文の主題)を直接修飾する動詞を含む語句部分を抽出する処理を実行することを特徴とする請求項10に記載のデータ検索方法。 - データ検索処理をコンピュータ上で実行させるコンピュータ・プログラムであり、
質問を入力する質問入力ステップと、
入力質問に基づく検索処理を実行する検索ステップと、
前記検索ステップにおける検索結果に基づいて初期回答候補を抽出する回答候補抽出ステップと、
前記回答候補抽出ステップにおいて抽出した回答候補についての検査処理を実行する回答候補検査ステップと、
前記回答候補検査ステップにおいて最終的に選択された回答を出力する回答出力ステップを有し、
前記回答候補検査ステップは、
前記回答候補抽出ステップにおいて抽出した回答候補を適用したクエリによる検索結果として得られた文の構成語が、前記入力質問の構成語の語彙意味と同様の語彙意味を有するか否かを判定し、同様の語彙意味を有すると判定されたクエリに含まれる回答候補を、最終的な回答候補として選択する処理を実行するステップであることを特徴とするコンピュータ・プログラム。
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