JP2009093643A - 適応サービス選択のための装置および方法、クエリシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 新たなサービスマッピングルールを自動的に探し出すことができる適応サービスを選択する装置および方法、ならびにクエリのシステムおよび方法を提供する。
【解決手段】 適応サービス選択装置は、ユーザからのクエリを意味的に解析する意味解析手段と、意味を解析したクエリがサービスマッピングルールベースにあるルールと一致しない場合に新たなサービスマッピングルールを生成して選択サービスを取得する適応サービス選択手段と、選択サービスに従って回答を検索し取得する検索手段とを備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は自然言語処理の分野に関し、特に、適応サービス選択のための装置および方法、適応サービス選択のためのシステムおよび方法、ならびにクエリシステムおよび方法に関する。

情報技術の継続的な発展に伴い、必要な情報を迅速かつ便利な方法で問い合わせ、発見できることが望まれるようになった。ユーザからの様々な問い合わせの要求を満足するため、関連各社は生活のほとんどすべての面に関して、交通量サービス、イエローページサービス、天候サービスなど、あらゆる種類のサービスを提供してきた。自然言語に基づくサービス選択システムにより、ユーザは、自然言語で様々なサービスについて問い合わせることができ、システムは、こうしたサービスからユーザのクエリに対応するサービスを選択して回答をユーザにフィードバックする。

従来のサービス選択システムでは、一般に、一定の事前に定義したサービスマッピングルールに従って、自然言語でのユーザのクエリに対応するサービスを見つけだす。しかし、柔軟な自然言語によるクエリが事前に定義したサービスマッピングルールに含まれていない場合、このシステムではユーザのクエリに対応するサービスを発見できず、従ってユーザは期待するサービスを得られない。

特許文献１（特願２００２−３５１９１３号）では、あらゆる種類のウェブサービスから、そのウェブサービスへのユーザのアクセス履歴（特にユーザの氏名、最長待ち時間、サービスタイプ、最新アクセス時刻等を含む）に従って、待ち時間が最適のウェブサービスが選択でき、ネットワークおよびサービスに過剰な負荷をかけないようにする方法を提案している。

特許文献２（特願２００４−０５４７８１号）では、自然言語によるユーザクエリから検索用のキーワードを抽出し、様々なサービスから、検索用キーワードに対応するサービスおよびその呼び出しインタフェースを選択することのできる方法を開示している。

特許文献３（特願２００４−２８８１８８号）では、サービスプロバイダが提供するサービス登録データに基づいて、ユーザクエリに対応するサービスおよびそのサービスに関連するその他のサービスを、複数のサービスから選択できる方法を提供している。

結論として、既存の方法は全て、一定の事前に定義したサービスマッピングルールに基づいてユーザクエリに対応するサービスを探し出しているのであり、従って、いずれの方法も、サービスマッピングルールにあてはまらないユーザクエリを取扱ったり、新たなサービスマッピングルールを自動的に探し出したりはできない。事前定義したサービスマッピングルールにあてはまらないクエリをどう処理するか、および新たなサービスマッピングルールをどうやって自動的に探し出すかという点は、難しく重大な問題のままである。
特願２００２−３５１９１３号 特願２００４−０５４７８１号 特願２００４−２８８１８８号

従来のサービス選択システムでは、柔軟な自然言語によるクエリが事前に定義したサービスマッピングルールに含まれていない場合、このシステムではユーザのクエリに対応するサービスを発見できず、従ってユーザは期待するサービスを得られない。

結論として、既存の方法は全て、一定の事前に定義したサービスマッピングルールに基づいてユーザクエリに対応するサービスを探し出しているのであり、従って、いずれの方法も、サービスマッピングルールにあてはまらないユーザクエリを取扱ったり、新たなサービスマッピングルールを自動的に探し出したりはできない。事前定義したサービスマッピングルールにあてはまらないクエリをどう処理するか、および新たなサービスマッピングルールをどうやって自動的に探し出すかという点は、難しく重大な問題のままである。

本発明は上記の問題を解決するためになされたものである。

第１の本発明によれば、適応サービス選択装置は、ユーザからのクエリを意味的に解析する意味解析手段と、意味を解析したクエリがサービスマッピングルールベースにあるルールと一致しない場合に新たなサービスマッピングルールを生成して選択されたサービスを入手する適応サービス選択手段と、選択されたサービスに従って検索し、回答を得る検索手段とから成るものとして提供される。

第２の本発明によれば、適応サービス選択のための方法は、ユーザからのクエリを意味的に解析する意味解析ステップと、意味的に解析したクエリがサービスマッピングルールベースにあるルールと一致しない場合に新たなサービスマッピングルールを生成して選択サービスを入手する適応サービス選択ステップと、選択サービスに従って検索し、回答を得る検索ステップとから成るものとして提供される。

適応サービス選択のためのシステムおよび関連する方法は、本発明の第３および第４の側面に従って提供される。

第５の本発明によれば、クエリシステムは、ユーザからのクエリを受取るクエリ受取装置と、意味的にクエリを解析する意味解析装置と、クエリと正確に一致するルールがサービスマッピングルールベースにあるかどうかを判定し、意味的に解析したクエリを精密サービス選択装置もしくは適応サービス選択装置に送る判定装置と、正確に一致しているルールからクエリが属しているサービスタイプを抽出して第一の選択サービスを入手する精密サービス選択装置と、サービスマッピングルールベースに正確に一致するルールがない場合に新たなサービスマッピングルールを生成して第二の選択サービスを入手する適応サービス選択装置と、第一の選択サービスまたは第二の選択サービスに従って回答を検索し入手する検索装置と、検索された回答をユーザに送る回答送信装置とから成るものとして提供される。

第６の本発明によれば、クエリ方法は、ユーザからクエリを受取るクエリ受取ステップと、クエリを意味的に解析する意味解析ステップと、サービスマッピングルールベースにユーザのクエリと正確に一致するルールがあるかどうかを判定し、意味を解析したクエリを精密サービス選択ステップもしくは適応サービス選択ステップに送る判定ステップと、正確に一致したルールからサービスタイプとサービスパラメータを抽出して第一の選択サービスを入手する精密サービス選択ステップと、サービスマッピングルールベースに正確に一致するルールがない場合に新たなサービスマッピングルールを生成して第二の選択サービスを入手する適応サービス選択ステップと、第一の選択サービスもしくは第二の選択サービスに従って回答を検索し取得する検索ステップと、検索された回答をユーザに送る回答送信ステップとから成るものとして提供される。

本発明によれば、これによりシステム中の事前に定義したサービスマッピングルールベースに含まれていないサービスマッピングルールを動的に生成でき、ユーザが入力したクエリに対応するサービスが、サービスマッピングルールベースに含まれていなくとも、対応するサービスマッピングルールを追加することによりこれを探し出すことができる。

本発明のシステムは、事前に定義したサービスマッピングルールにあてはまる自然言語クエリを処理するだけでなく、こうしたルールに含まれていない自然言語クエリをも取扱い、自動的に新たなサービスマッピングルールを探し出すことができるので、自然言語サービス選択の精度を向上させる。

以下、図面を参照しながら本発明の好適な実施例について説明する。図面では、類似の要素には類似の記号もしくは番号を付している。以下の説明では、既知の機能や構成の詳細は繰返さない。そうしないと、本発明の主題がわかりにくくなるおそれがあるからである。

図１は本発明による適応サービス選択のためのシステムを示す略図である。このシステムは、送受信装置、適応サービス選択装置２０、および記憶装置から成る。送受信装置は、携帯電話などの携帯端末を介してユーザが入力した自然言語に基づくユーザのクエリを受信するクエリ受信装置１０１と、ユーザクエリに対応する検索した回答をユーザに送信する回答送信装置１０２とを備えている。記憶装置はサービスマッピングルールベース３０１とユーザクエリ履歴ベース３０２とから成る。適応サービス選択装置２０は、サービスマッピングルールベースに入っているどのサービスマッピングルールもあてはまらないクエリを処理し、自動的に新たなサービスマッピングルールを追加して、ベース中のどのサービスマッピングルールもユーザクエリと一致しないという場合でもサービスマッピングルールベース中の全サービスからユーザクエリに対応するサービスが選択できるように動作する。適応サービス選択装置２０は、受信した自然言語によるクエリを解析して構造的な意味解析結果を得る意味解析手段２０１と、意味解析結果に基づいてサービスマッピングルールベース３０１およびユーザクエリ履歴ベース３０２を調べるか、またはサービスプロバイダからの検索回答を利用して選択サービスを入手してサービスマッピングルールベース３０１中のルールを補足する適応サービス選択手段２０２と、選択サービスに基づいて回答を検索し入手する検索手段２０３とから成る。あるいは、システムは、サービスマッピングルールベース３０１およびユーザクエリ履歴ベース３０２を内蔵する代わりに、システム外部のサービスマッピングルールベースおよびユーザクエリ履歴ベースにアクセスすることもできる。

図２は、適応サービス選択方法のフローチャートである。ステップＳ１０１で、クエリ受信装置１０１が携帯電話などの携帯端末を介してユーザから送られた自然言語に基づいたユーザクエリを受取り、このクエリを意味解析手段２０１に送信すると、意味解析手段２０１は、ステップＳ１０２で受取った自然言語に基づいたユーザクエリを解析する。図６は従来の技術による意味解析手段のブロック図を示している。この意味解析手段は、ユーザの自然言語によるクエリを把握し、構造化された意味解析結果を得る役割を果たすもので、クエリ単語分割ユニット４０１および意味マーク付けユニット４０２を備えている。クエリ単語分割ユニット４０１が辞書などの語彙集を用いて自然言語のクエリの単語分割を行い、次に意味マーク付けユニット４０２が意味ルールベースに基づいて分割結果の意味マーク付けを行って、通常、要求とクエリパラメータから成る意味解析結果を生成する。クエリパラメータはそれぞれ対応するパラメータ値を有する１組のパラメータから構成することができる。たとえば、図６を参照すると、ユーザクエリが「清華東門から海龍ビルへはどの道を行けばいいですか？」である場合、この自然言語のクエリは、クエリ単語分割ユニット４０１により分割処理されて、単語分割結果「どの道を行けばいいですか、目的地：海龍ビル、出発地：清華東門」が生成される。次に、この結果は意味マーク付けユニット４０２の意味解析にかけられる。具体的には、「＜出発地＞から＜目的地＞へ」という意味論的知識により、「清華東門」というパラメータ値は「出発地」に、「海龍ビル」というパラメータ値は「目的地」に対応させることができる。また、疑問表現である「どの道を行けばいいですか」は、要求として抜き出すこともできる。最終的に得られる結果は「要求：どの道を行けばいいですか、出発地：清華東門、目的地：海龍ビル」となる。

ステップＳ１０３では、サービスマッピングルールベースに一致するサービスマッピングルールがみつからない場合、適応サービス選択手段２０２により、自動的にサービスマッピングルールベースを補うことができる。すなわち、適応サービス選択手段２０２が、意味解析結果に基づいてサービスマッピングルールベース３０１とユーザクエリ履歴ベース３０２とを調べることにより、あるいはサービスプロバイダとの対話およびサービスプロバイダからの検索された回答を利用することにより選択サービスを得て、サービスマッピングルールベース３０１のルールを補う。

ステップＳ１０４では検索手段２０３が、選択サービスに基づいて、対応する回答を検索する。

検索手段２０３は、図２０に示すとおり、ユーザクエリに対応する回答のみを返すことができる。これは以下のステップから成る方法により行う。
（１） 情報調査、すなわち、選択サービス中のサービスタイプに応じたサービスプロバイダをみつけ、次に選択サービス中のサービスパラメータを、対応する検索結果を調べて返信してくれるサービスプロバイダに送信する。
（２） 回答生成、すなわち、サービスプロバイダが返す検索結果に従って最終回答を生成する。

多数のサービスプロバイダがある場合、それぞれの検索結果の統合が必要である。統合は、各サービスプロバイダを信用度に基づいてランキングするなど、関連する既知の方法で実施することができる。

上記のユーザクエリの例「清華東門から海龍ビルへはどの道を行けばいいですか？」は、選択サービスによれば「サービスタイプ：経路、出発地：清華東門、目的地：海龍ビル」となり、システムは、百度地図、捜狗地図、Ｇｏｏｇｌｅ地図などの「経路」というサービスタイプに対応するサービスプロバイダをみつけることができ、そして「出発地：清華東門、目的地：海龍ビル」というパラメータをこうしたサービスプロバイダに送って、プロバイダから検索結果を受取り、統合する。

検索手段２０３は、図２１に示す通り、他の関連する回答を返すこともできる。この図には、関連サービスを見つける、すなわち、ユーザクエリに関連する他のサービスを見つけるステップが示されている。たとえば、ユーザがある場所への行き方を問い合わせると、システムは、提供された経路に加えて天気、交通量などの関連サービスの情報を提供することができる。これは従来の技術の方法で実現できる。例えば、異なるサービスタイプの間の関連性を記録するサービス関連表を事前に定義しておき、サービス関連表に基づいて関連するサービスタイプを見つけることができる。

検索された回答は、ステップＳ１０５で、回答送信装置１０２によりユーザ端末に送られる。

本発明では、適応サービス選択システムは、サービスマッピングルールベース３０１およびユーザクエリ履歴ベース３０２を利用してサービスマッピングルールベース３０１に含まれていないサービスマッピングルールを追加し、そしてユーザクエリに対応するサービスを選択する。そこで、図３、２ｂ、３を参照しながら以下にサービスマッピングルールベースおよびユーザクエリ履歴ベースについて説明する。次に、システム内の適応サービス選択システム２０２がサービスマッピングルールベースおよびユーザクエリ履歴ベースを利用してどのようにサービスマッピングルールベースを補足するのかを詳細に説明する。

サービスマッピングルールベース３０１には、サービスマッピングルールのセットが多数保存されている。自然言語によるユーザクエリとサービスマッピングルールベース３０１のサービスマッピングルールとの間に一致が成立する場合、そのルールに応じたサービスが、サービスマッピングルールベースに含まれる全サービスから選択されるサービスであることがわかる。

図３に示すように、サービスマッピングルールの１項目は一般に番号、要求、サービスタイプおよびサービスパラメータから成る。要求はユーザクエリからの質問を表す。すなわち、ユーザの期待する回答に関係するサービスは何かということである。サービスタイプは、クエリの質問が属するサービスカテゴリーを定義する。サービスパラメータはサービスタイプおよびサービス呼出しインタフェースを示しており、サービスプロバイダはサービスパラメータに基づいて検索を行うことができる。サービスマッピングルールベース３０１に保存されているルールの各項目は、「ユーザクエリが特定の要求に従っている場合のクエリが対応しているサービスタイプ、ならびに対応するサービスパラメータ」を表している。例として図３のマッピングルールの最初の項目を見てみよう。 ユーザクエリの要求は「どの道を行けばいいですか」なので、このクエリはサービスタイプ「経路」に対応し、サービスパラメータ値はクエリの中の出発地および目的地の値である。

図４はサービスマッピングルールベースを生成する方法を示すフローチャートである。まず、実際のユーザクエリが複数セット、それぞれのサービスプロバイダから集められる。次に集めたユーザクエリからクエリコーパスが確立される。ここで各ユーザクエリを解析し、クエリコーパスを確立することを目的として意味解析結果を得るために、従来の技術のなんらかの意味解析方法を利用することができる。最後に、各サービスタイプについて全クエリの分類済みの結果の間の類似性がクエリコーパスで解析され、一定のサービスマッピングルールが類似性から抽出されて、サービスマッピングルールベースに書き込まれる。

例えば、上記フローではまず、それぞれの経路サービスプロバイダから、「海龍ビルから北京大学へはどの道を行けばいいですか？」、「中関村から青河へはどの道を行けばいいですか？」など、共通する様々なクエリを集めている。次に、意味解析から意味解析結果が得られ、クエリコーパスを確立することができる。最終ステップはサービスタイプ「経路」について全クエリを解析し、共通の要求である「どの道を行けばいいですか」、ならびに共通パラメータである「出発地」と「目的地」とを抽出して、「経路」に関するサービスマッピングルールを生成する。上記の方法ではサービスマッピングルールベースは自動的に生成されるが、オペレータが様々なサービスマッピングルールを要約して手作業でベースを生成することもできる。あるいは、サービスマッピングルールベースを半自動的に生成することもできる。すなわち、最初はサービスマッピングルールを自動的に生成し、次に手作業でこれを正しくまとめる。

図５は、ユーザクエリのレコード一切を保存しているユーザクエリ履歴ベース３０２の一例を示している。一般に、ユーザクエリレコードの１項目はユーザ、クエリで尋ねている質問、クエリ時刻、サービスタイプおよびクエリパラメータから成り、クエリパラメータはそれぞれ対応するパラメータを有する一組のパラメータから成る。

例として図５に示すユーザクエリレコードの最初の項目を見てみよう。これは、トムが「清華東門から天安門へはどの道を行けばいいですか？」と、２００７年８月１日１７時４９分に問い合わせたことを表している。ここではサービスタイプは「経路」であり、「出発地」というパラメータは「清華東門」という値を有し、「目的地」というパラメータは「天安門」という値を有する。

ユーザクエリ履歴ベースは自動的に生成される。具体的には、あるユーザクエリについての処理が完了するたびに、システムはクエリレコードの１項目として、クエリについて、ユーザ、クエリの質問、クエリ時刻、サービスタイプおよびクエリパラメータを保存する。

自然言語に基づくユーザクエリがサービスマッピングルールベース３０１中のあるルールと一致する場合、そのユーザクエリに対応するサービスを見つけることができる。他方、ユーザクエリが既存のサービスマッピングルールベースの範囲に含まれていない場合、すなわち、ユーザクエリと一致するルールがない場合には、ユーザクエリに対応するサービスはみつけられず、従ってユーザは期待されるクエリへの回答を得ることができない。

図７は、本発明による適応サービス選択手段２０２のブロック図である。図に示すように、適応サービス選択手段２０２は、入力部（図示せず）、出力部（図示せず）、サービスマッピングルールベースに基づく適応サービス選択部２０２１、ユーザクエリ履歴ベースに基づく適応サービス選択部２０２２、サービス応答に基づく適応サービス選択部２０２３から成る。適応サービス選択手段２０２が入力部を介して意味解析手段が解析したユーザクエリを受取り、ユーザクエリがサービスマッピングルールベースにあてはまらない場合、適応サービス選択手段２０２は、サービスマッピングルールベースに基づく適応サービス選択部２０２１、ユーザクエリ履歴ベースに基づく適応サービス選択部２０２２、サービス応答に基づく適応サービス選択部２０２３を用いてサービスマッピングルールベースに新たなサービスマッピングルールを追加し、そして新たなサービスマッピングルールによりユーザに選択されるサービスを判定する。続いて、適応サービス選択手段２０２が出力部を介してユーザに選択されるサービスを出力する。このようにして、求められる回答を発見できる。図７に示す適応サービス選択手段２０２は、サービスマッピングルールベースに基づく適応サービス選択部２０２１、ユーザクエリ履歴ベースに基づく適応サービス選択部２０２２、サービス応答に基づく適応サービス選択部２０２３から成っているが、この適応サービス選択手段２０２が上記の３つの部分２０２１、２０２２、２０２３の一つだけを含むことも、またそのいかなる組み合わせを含むこともできると理解される。

図８は、本発明による適応サービス選択方法のフローチャートである。入力部は、ステップＳ５０１で意味解析手段が解析したユーザクエリを受取る。ステップＳ５０２で、図７で、サービスマッピングルールベースに基づく適応サービス選択部２０２１、ユーザクエリ履歴ベースに基づく適応サービス選択部２０２２、およびサービス応答に基づく適応サービス選択部２０２３から成ることが示された適応サービス選択手段２０２のうちの少なくとも一つがサービスマッピングルールベースに新たなサービスマッピングルールを追加して選択サービスを得る働きをする。具体的には、こうした適応サービス選択部の一つがクエリを扱えない場合、他の適応サービス選択部を呼び出してクエリの処理を行わせることができる。例えばクエリを、サービスマッピングルールベースに基づく適応サービス選択部２０２１、ユーザクエリ履歴ベースに基づく適応サービス選択部２０２２およびサービス応答に基づく適応サービス選択部２０２３の順で処理することができ、３つの部分のそれぞれが処理結果を出して、全ての結果がまったく同じではなかった場合には、最適の結果を選択することができる。選択戦略としては下記の３つの原則のいずれを採用してもよい。
（ａ） 多数優先原則。すなわち、３つの選択部のうち２つから返された結果が同一の場合、その結果が最適であると考える。
（ｂ） 高類似性優先原則。すなわち、例えばサービスマッピングルールベースに基づく適応サービス選択部２０２１とユーザクエリ履歴ベースに基づく適応サービス選択部２０２２とから返される結果が互いに異なる場合、類似性が最も高いものを最適と考える（前者の選択部２０２１は意味解析結果と類似のルールとの要求について類似性を利用するが、後者の選択部２０２２はユーザクエリと類似のクエリとの間の構文についての類似性を利用する）。
（ｃ） サービス応答優先原則。すなわち、最適な結果は、サービス応答に基づく適応サービス選択部２０２３から返される結果である。

ステップＳ５０３では、出力部が検索手段２０３へ選択サービスを出力して、期待される回答を検索する。

図９は図７の適応サービス選択手段の中にあるサービスマッピングルールベースに基づく適応サービス選択部のブロック図である。サービスマッピングルールベースに基づく適応サービス選択部は、入力されたユーザクエリの意味解析結果を受取る入力ユニット６０と、サービスマッピングルールベースから意味解析結果に最も類似したルールを見つける類似ルール発見ユニット６２と、新たなサービスマッピングルールを生成し、最も類似したルールに基づいたユーザクエリに対応する選択サービスを判定するルール生成・サービス選択ユニット６４と、判定された選択サービスを出力する出力ユニット６８とを含む。

図１０は、サービスマッピングルールベースに基づく適応サービス選択方法を示している。ステップＳ６０１では、入力ユニット６０が入力されたユーザクエリの意味解析結果を受取り、これを類似ルール発見ユニット６２に送ると、このユニットは、ステップＳ６０２で、意味解析結果に最も類似するルールを探す。意味解析結果とサービスマッピングルールとの類似性はその要求同士の類似性とサービスパラメータ同士の一致を計算することにより得られ、最も類似性の高いサービスマッピングルールが最も類似するルールとして選択される。ここで、類似ルールは以下の条件に適合しなければならない。
（１） 意味解析結果の要求が類似するルールの要求に似ていて、また、これが意味的な類似性および文字列の類似性により判定されること。こうした類似性は既知の方法で計算することができる。例えば、意味的類似性は現行の意味辞書もしくはオントロジーベースに基づいて計算することができ、文字列の類似性は文字列同士の比較によりわかる。例えば、「どの道を行けばいいですか」と「どの道を行けばいいですか」はいずれも意味でも文字列でも類似している。
（２） 意味解析結果は類似のルールで定義されているサービスパラメータを含んでいる。

ステップＳ６０３では、発見された類似のルールに基づいて、ルール生成・サービス選択ユニット６４が、ユーザクエリにあてはめられる新たなサービスマッピングルールを生成し、その新たなルールをサービスマッピングルールベースに追加する。生成される新たなルールは、その要求条件が意味解析結果と同一となるように、そのサービスタイプが類似のルールと同一となるように、ならびにそのサービスパラメータが類似のルールと同一になるように定義される。次に、サービスタイプを新たなルールから抽出して、判定された選択サービスを得る。

ステップＳ６０４では、出力ユニット６４は、クエリの回答を検索するため、判定された選択サービスを検索手段に出力する。

図１１は、サービスマッピングルールベースに基づく適応サービス選択方法の一例を示している。ここで、ユーザクエリは「清華東門から海龍ビルへはどう行けばいいですか？」であり、意味解析結果は「要求：どう行けばいいか、出発地：清華東門、目的地：海龍ビル」である。サービスマッピングルールベースにはこのクエリと正確に一致するサービスマッピングルールがないため、類似のルールをみつける。すなわち、意味解析結果による「どう行けばいいですか」という要求が類似のルールの「どの道を行けばいいですか」という要求に類似しており、また、意味解析結果にはルールの「出発地」および「目的地」というパラメータが含まれる、図１１に示すベースの最初のルールをみつけるのである。従って、これにより「番号：４」として生成された新たなルールは、「要求：どう行けばいいですか、サービスタイプ：経路、サービスパラメータ：＜出発地＞； ＜目的地＞」として生成され、サービスタイプ「経路」が取り出されて、判定された選択サービスである「サービスタイプ：経路、出発地：清華東門、目的地：海龍ビル」を得る。

図１２は、ユーザクエリ履歴ベースに基づく適応サービス選択部のブロック図である。この適応サービス選択部２０２２は、入力されたユーザクエリの意味解析結果を受取るための入力ユニット７０と、ユーザクエリ履歴ベースからユーザクエリに類似のクエリを発見するための類似クエリ発見ユニット７２と、新たなサービスマッピングルールを生成し、発見された類似のクエリに基づくユーザクエリに対応して選択されるサービスを決定するためのルール生成・サービス選択ユニット７４と、判定された選択サービスを出力するための出力ユニット７６とから成る。

図１３は、ユーザクエリ履歴ベースに基づく適応サービス選択方法を示している。ステップＳ７０１では、入力ユニット７０が入力されたユーザクエリの意味解析結果を受取り、これを類似クエリ発見ユニット７２に送ると、このユニットは、ステップＳ７０２で、ユーザクエリ履歴ベースの中からユーザクエリの意味解析結果に基づいて最も類似するクエリを探す。意味解析結果とクエリとの類似性は、パラメータの比較および構文の類似性により計算することができ、類似のクエリは以下の条件に適合しなければならない。
（１） 意味解析結果のクエリパラメータが類似のクエリのパラメータと同一である。
（２） 意味解析結果のクエリパラメータの値が類似のクエリのパラメータと同一であるか、または同じカテゴリーに属している。二つの単語が同じカテゴリーに属しているかどうかは、現在の意味辞書もしくはオントロジーベースに基づく方法などの従来の技術の方法により判定できる。例えば、「海龍ビル」と「天安門」は、いずれも「場所」というカテゴリーに属している。
（３） ユーザクエリと類似のクエリは構文が類似しており、構文の類似性は文字列の類似性についての計算方法、たとえば二つの文字列を同一に変えるために必要な編集操作（追加、削除、置換）の数を判定する方法を利用することで計算できる。操作の数が少なければ少ないほど、二つの文字列の類似性は高い。ここで特に計算式を示すと、「１−（編集操作の数／二つの文字列の最大長さ）」となる。例として、「清華東門から海龍ビルへはどう行けばいいですか？」と、「清華東門から天安門へはどの道を行けばいいですか？」の二つの文字列を考えてみる。両者を同じ文字列にするには、「天安門へはどの道を行けばいいですか」を「海龍ビルへはどう行けばいいですか」に置き換える必要がある。すなわち、少なくとも７語は置き換える必要がある。さらに、二つの文字列の最大の長さは１１語であり、従って構文類似性は１１分の４であって、互いに類似していると判定することができる。

ステップＳ７０３では、発見された類似のクエリに基づいて、ルール生成・サービス選択ユニット７４がユーザクエリにあてはめられる新たなサービスマッピングルールを生成し、その新たなルールをサービスマッピングルールベースに追加する。生成された新たなルールは、その要求が意味解析結果と同一であり、そのサービスタイプが類似のクエリと同一であり、そのサービスパラメータが類似のクエリのクエリパラメータと同一であるものとして定義される。そして、サービスタイプを新たなルールから取り出して、判定された選択サービスを得る。

ステップＳ７０４で、出力ユニット７６はクエリの回答を検索するため、判定された選択サービスを検索手段に出力する。

図１４は、ユーザクエリ履歴ベースに基づく適応サービス選択方法の一例を示している。ここで、ユーザクエリは「清華東門から海龍ビルへはどう行けばいいですか？」であり、意味解析結果は「要求：どう行けばいいですか、出発地：清華東門、目的地：海龍ビル」である。サービスマッピングルールベースにはクエリと正確に一致するサービスマッピングルールがないため、ユーザクエリ履歴ベースから類似のクエリ、すなわち、「清華東門から天安門へはどの道を行けばいいですか？」を見つける。ここでは、意味解析結果と類似のクエリはそれぞれ、「出発地」と「目的地」というパラメータを含んでおり、「出発地」の値はいずれも「清華東門」であって、「目的地」の値はいずれも「場所」に属しており、ユーザのクエリは類似のクエリと構文が似ている。従って、新たなルールはこれにより「番号：４、要求：どう行けばいいですか、サービスタイプ：経路、サービスパラメータ：＜出発地＞＜目的地＞」として生成され、そしてサービスタイプ「経路」が取り出されて、判定された選択サービスである「サービスタイプ：経路、出発地：清華東門、目的地：海龍ビル」を得る。

図１５はサービス応答に基づく適応サービス選択部のブロック図である。これは、入力されたユーザクエリの意味解析結果を受取る入力ユニット８０と、候補となるサービスタイプを発見し、候補となるサービスタイプに対応するサービスプロバイダに意味解析結果に含まれるパラメータを送り、サービスプロバイダから返される検索結果を受取るサービス対話ユニット８２と、多数の返された検索結果から最適の検索結果を伴うサービスタイプを選択するサービス判定ユニット８４と、最適の検索結果を伴うサービスタイプに基づいて新たなサービスマッピングルールを生成し、ユーザクエリに対応する選択サービスを判定するルール生成・サービス選択ユニット８６と、選択サービスを出力する出力ユニット８８とから成る。

図１６は、サービス応答に基づく適応サービス選択方法のフローチャートを示している。ステップＳ８０２で、入力ユニット８０が入力されたユーザクエリの意味解析結果を受取り、これをサービス対話ユニット８２に送ると、このユニットは、ステップＳ８０２で候補となるサービスタイプを見つけ、候補となるサービスタイプに対応するサービスプロバイダと対話する。具体的には、サービス対話ユニット８２はまずサービスマッピングルールベースから意味解析結果と一致するパラメータを有するサービスマッピングルールすべてを探し、次にこうしたルールの中から候補となるサービスタイプとしてサービスタイプを抽出する。ここでは、パラメータが一致すれば、クエリのパラメータがサービスマッピングルールのサービスパラメータと同一である、すなわち、パラメータの数とタイプがそれぞれ同一であるという条件を満足する。そうしたサービスパラメータの定義のために、サービスマッピングルールベースへの参照を行うことができる。次に、サービス対話ユニット８０２がサービス対話を行う。すなわち、意味解析結果のクエリパラメータを候補となるサービスタイプに対応するサービスプロバイダに送り、プロバイダから返される検索結果を受取る。

ステップＳ８０３で、サービス判定ユニット８４は、返された検索結果に基づいてユーザクエリに対応するサービスタイプを判定する。判定は具体的には次のように行われる。（１） 検索結果を返してくるサービスプロバイダが１つしかない場合、そのサービスタイプがこのプロバイダに対応するものとして選択される。（２） 複数のサービスプロバイダがそれぞれ検索結果を返してくる場合、各結果の質を評価してから、最高品質の結果を提供するサービスプロバイダに対応するサービスタイプを選択する必要がある。ここで、各結果の品質の評価は、「未知」、「未詳」、「不明」といった表現など様々な確実性の描写を収録する、事前に定義した不確実性描写辞書に基づいて行うことができる。一部のサービスプロバイダからの検索結果が不確実性の描写を含んでいれば、これは低品質の結果として参照される。

ステップＳ８０４で、上記のようにして得られたサービスタイプに基づいて、ルール生成・サービス選択ユニット８６は、ユーザクエリにあてはまる新たなサービスマッピングルールを生成し、その新たなルールをサービスマッピングルールベースに追加して更新する。生成された新たなルールは、その要求が意味解析結果と同一であり、そのサービスタイプがサービス判定ユニットにより得られたサービスタイプと同一であり、そのサービスパラメータが意味解析結果のクエリパラメータと同一であるものとして定義される。ルール生成・サービス選択ユニット８６は、サービス判定ユニットにより得られたサービスタイプに従った選択サービスの生成も行う。次に、出力ユニット８８が選択サービスを出力する。

図１７は、サービス応答に基づく適応サービス選択方法の一例を示している。ここで、ユーザクエリは「清華東門から海龍ビルへはどう行けばいいですか？」であり、意味解析結果は「要求：どう行けばいいですか、出発地：清華東門、目的地：海龍ビル」である。まず、サービス対話が開始されて、候補となるサービスタイプである「経路」および「交通量」をサービスマッピングルールベースから探し出す。「天候」というサービスタイプのサービスパラメータは「場所」と「日付」であって、意味解析結果と一致しないが、この二つのタイプのサービスパラメータは、意味解析結果のクエリパラメータと一致するからである（それぞれにそのサービスタイプのパラメータとして「出発地」および「目的地」の二つがある）。そして、「出発地：清華東門、目的地：海龍ビル」というパラメータが「経路」および「交通量」のサービスプロバイダに送られ、ここから検索結果としてそれぞれ「バスＮｏ．３５５が清華東門から海龍ビルへ運行されている」と、「現在、清華東門から海龍ビルまでの交通量は不明」が返される。次にサービス判定が行われ、「交通量」サービスプロバイダからの検索結果には「不明」という不確実性を示す単語が含まれており、低品質の結果の範囲に入ることから、最終結果としてサービスタイプ「経路」が選択される。最後に、新たなルールがこうして「番号：４、要求：どう行けばいいですか、サービスタイプ：経路、サービスパラメータ＜出発地＞、＜目的地＞」としてサービスタイプ「経路」に従って生成され、これにより「サービスタイプ：経路、出発地：清華東門、目的地：海龍ビル」という判定された選択サービスが得られる。

図１８は、本発明によるクエリシステムのブロック図を示している。図１に示す適応サービス選択のためのシステムとの相違は、このクエリシステムでは正確な問い合わせを行えるだけでなく、ユーザクエリがサービスマッピングルールベースのいかなるルールとも一致しない場合でもユーザが求める選択サービスを得るためにさらに問い合わせを行えるという点である。

図１８を参照すると、このシステムはユーザからのクエリを受取るクエリ受取装置９１と、クエリについて単語分割を行い、分割したクエリの意味を解析する意味解析装置９２と、クエリと正確に一致するルールがサービスマッピングルールベースにあるかどうかを判定し、判定結果に基づいて意味解析したクエリを精密サービス選択装置もしくは適応サービス選択装置に送る判定装置９３と、サービスマッピングルールベースから正確に一致するルールを探し出し、クエリが属しているサービスタイプをルールから抽出して選択サービスを得る精密サービス選択装置９４と、サービスマッピングルールベース、ユーザクエリ履歴ベース、サービスプロバイダとの対話の応答のうち少なくとも一つに基づいて新たなサービスマッピングルールを動的に追加し、選択サービスを得る適応サービス選択装置９５と、精密サービス選択装置９４により、もしくは適応サービス選択装置９５により得られた選択サービスに従って回答を検索し入手する検索装置９６と、検索された回答をユーザに送る回答送信装置９７とから成る。

図１９は本発明による正確なクエリの入手方法の一例を示している。ユーザクエリの意味解析結果がサービスマッピングルールベースのルールの一つに一致する場合、精密な選択サービスを生成することができる。たとえば、ユーザクエリが「清華東門から海龍ビルへはどの道を行けばいいですか？」であり、意味解析結果が「要求：どの道を行けばいいですか、出発地：清華東門、目的地：海龍ビル」であって、共通の要求は「どの道を行けばいいですか」であり、ユーザクエリの意味解析結果がルールの全パラメータである「出発地」および「目的地」を含んでいることから、サービスマッピングルールベースの最初のルールと正確に一致する。すると、意味解析結果および一致したルールの番号とが共に精密サービス選択装置９４に送られ、この装置が選択サービスを得る。また、対応する回答が検索装置により検索され、回答送信装置によりユーザに送られる。

図２０および図２１は、本発明による適応サービス選択用装置を携帯端末およびＡＳＰ（アクティブサーバページ）にそれぞれ適用することについての略図を示している。図２０に示す通り、意味解析装置、サービス選択装置および検索装置を共に携帯端末に内蔵させることができる。図２１を参照すると、意味解析装置、サービス選択装置および検索装置をＡＳＰにも内蔵させ、ユーザの入力したクエリがサービスマッピングルールベース内のルールと一致しない場合でも、クエリについてユーザの望む回答を得られるようにする。

上記の特定の実施例を参照しながら本発明を説明したが、本発明はこうした具体的な実施例以外の付属する請求項に定義されるべきである。当業者には、本発明の範囲および精神を逸脱することなく変更や修正が行えることは明らかである。

本発明による適応サービス選択のためのシステムを示す略図である。 本発明による適応サービス選択方法を示すフローチャートである。 本発明によるサービスマッピングルールベースを示す典型的ブロック図である。 サービスマッピングルールベースを生成する方法を示すフローチャートである。 本発明によるユーザクエリ履歴ベースを示す典型的ブロック図である。 当業において既知の意味解析手段を示す略図である。 本発明による適応サービス選択装置を示す略図である。 本発明による適応サービス選択方法を示すフローチャートである。 本発明によるサービスマッピングルールベースに基づく適応サービス選択部を示す略図である。 本発明によるサービスマッピングルールベースに基づく適応サービス選択方法を示すフローチャートである。 サービスマッピングルールベースに基づく適応サービス選択の一例を示す図である。 本発明によるユーザクエリ履歴ベースに基づく適応サービス選択部を示す略図である。 本発明によるユーザクエリ履歴ベースに基づく適応サービス選択方法を示すフローチャートである。 ユーザクエリ履歴ベースに基づく適応サービス選択の一例を示す図である。 本発明によるサービス応答に基づく適応サービス選択部を示す略図である。 本発明によるサービス応答に基づくサービス選択方法を示すフローチャートである。 サービス応答に基づく適応サービス選択の一例を示す図である。 本発明によるクエリシステムを示すブロック図である。 本発明による正確なクエリの入手方法の一例を示す図である。 携帯端末およびＡＳＰで用いられる適応サービス選択装置を示す図である。 携帯端末およびＡＳＰで用いられる適応サービス選択装置を示す図である。 検索制御のための二つの方法をそれぞれ示すフローチャートである。 検索制御のための二つの方法をそれぞれ示すフローチャートである。

符号の説明

１０１：クエリ受信装置
１０２：回答送信装置
２０１：意味解析手段
２０２：適応サービス選択手段
２０３：検索手段
３０１：サービスマッピングルールベース
３０２：ユーザクエリ履歴ベース
２０１：意味解析手段
２０２１：サービスマッピングルールベースに基づく適応サービス選択部
２０２２：ユーザクエリ履歴ベースに基づく適応サービス選択部
２０２３：サービス応答に基づく適応サービス選択部
６０：入力ユニット
６２：類似ルール発見ユニット
６４：ルール生成・サービス選択ユニット
６８：出力ユニット
７０：入力ユニット
７２：類似クエリ発見ユニット
７４：ルール生成・サービス選択ユニット
７６：出力ユニット
８０：入力ユニット
８２：サービス対話ユニット
８４：サービス判定ユニット
８６：ルール生成・サービス選択ユニット
８８：出力ユニット
９１：クエリ受取装置
９２：意味解析装置
９３：判定装置
９４：精密サービス選択装置
９５：適応サービス選択装置
９６：検索装置
９７：回答送信装置

Claims (46)

1. ユーザからのクエリを意味的に解析する意味解析手段と、
   意味的に解析したクエリがサービスマッピングルールベースのルールと一致しない場合に、新たなサービスマッピングルールを生成して選択されたサービスを入手する適応サービス選択手段と、
   選択されたサービスに従って検索し、回答を得る検索手段と
   を備えることを特徴とする適応サービス選択装置。
2. 前記適応サービス選択手段は、前記サービスマッピングルールベースに基づいて、前記選択されたサービスを取得するために新たなサービスマッピングルールを生成する適応サービス選択部を含むことを特徴とする請求項１に記載の適応サービス選択装置。
3. 前記適応サービス選択部が、
   前記意味的に解析されたクエリに従って前記サービスマッピングルールベースからユーザクエリに類似するルールを見つける類似ルール発見ユニットと、
   類似のルールに基づいて新たなサービスマッピングルールを生成し、前記選択されたサービスを取得するために類似のルールからクエリが属するサービスタイプを抽出するルール生成・サービス選択ユニットとを備えることを特徴とする請求項２に記載の適応サービス選択装置。
4. 前記類似ルール発見ユニットは、
   類似したルールとして、
   前記サービスマッピングルールにおける要件が前記意味的に解析されたクエリの要件に類似する、
   前記意味的に解析されたクエリのサービスパラメータが前記サービスマッピングルールのサービスパラメータを含む、
   という条件を満たすサービスマッピングルールを前記サービスマッピングルールベースから見つけることを特徴とする請求項３に記載の適応サービス選択装置。
5. 前記類似ルール発見ユニットは、前記サービスマッピングルールの要求と前記意味的に解析されたクエリの要求間の意味的な類似度を計算することにより、前記サービスマッピングルールの要求が前記意味的に解析されたクエリの要求に類似するかどうかを判定することを特徴とする請求項４に記載の適応サービス選択装置。
6. 前記類似ルール発見ユニットは、前記サービスマッピングルールの要求と前記意味的に解析されたクエリの要求間の意味的な類似性を計算することにより、前記サービスマッピングルールの要求が前記意味的に解析されたクエリの要求に類似するかどうかを判定することを特徴とする請求項４に記載の適応サービス選択装置。
7. 前記ルール生成・サービス選択ユニットは、
   前記新たなサービスマッピングルールの要求が意味的に解析されたクエリの要求と同一となるように、かつ、前記新たなサービスマッピングルールのサービスタイプとサービスパラメータが、前記類似するルールのサービスタイプとサービスパラメータとそれぞれ同一となるように、前記新たなサービスマッピングルールを生成することを特徴とする請求項３に記載の適応サービス選択装置。
8. 前記適応サービス選択手段は、ユーザクリエ履歴ベースに基づいて新たなサービスマッピングルールを生成し、当該新たなサービスマッピングルールから前記選択されたサービスを取得する適応サービス選択部を備えることを特徴とする請求項１に記載の適応サービス選択装置。
9. 前記適応サービス選択部は、
   ユーザからの現在のクエリに類似するクエリを前記ユーザクリエ履歴ベースから検索する類似するクエリ発見ユニットと、
   前記類似するクエリに基づいて新たなサービスマッピングルールを生成し、前記選択されたサービスを取得するため前記類似するクエリからクエリが属するサービスタイプを抽出するルール生成・サービス選択ユニットを備えることを特徴とする請求項８に記載の適応サービス選択装置。
10. 前記類似クエリ発見ユニットは、類似するクエリとして
    前記履歴クエリにおけるパラメータが前記意味的に解析されたクエリのパラメータに類似し、
    前記履歴クエリの構文が前記現在のクエリの構文に類似する
    という条件を満たす履歴クリエを前記ユーザクリエ履歴ベースから見つけることを特徴とする請求項９に記載の適応サービス選択装置。
11. 前記類似クリエ発見ユニットは、ストリングの類似性の計算により履歴クエリの構文が現在のクエリの構文に類似するかどうかを判定することを特徴とする請求項１０に記載の適応サービス選択装置。
12. 前記ルール生成・サービス選択ユニットは、
    前記新たなサービスマッピングルールの要求が前記意味的に解析されたクエリの要求と同一となるように、かつ、前記新たなサービスマッピングルールのサービスタイプとサービスパラメータが、前記類似するルールのサービスタイプとサービスパラメータとそれぞれ同一となるように、新たなサービスマッピングルールを生成することを特徴とする請求項９に記載の適応サービス選択装置。
13. 前記適応サービス選択手段は、サービス応答に基づいて新たなサービスマッピングルールを生成し、当該新たなサービスマッピングルールから選択されたサービスを取得する適応サービス選択部を備えることを特徴とする請求項１に記載の適応サービス選択装置。
14. 前記適応サービス選択部は、
    前記サービスパラメータが前記意味的に解析されたクエリにおけるクエリパラメータと一致する候補サービスタイプを見つけ、当該候補サービスタイプに対応するサービスプロバイダに前記意味的に解析されたクエリにおけるクエリパラメータを送り、前記サービスプロバイダから検索結果を受取るサービス対話ユニットと、
    前記検索結果が最適となるサービスタイプを選択するサービス判定ユニットと、
    前記選択されたサービスを取得するために前記サービス判定ユニットによって判定されたサービスタイプに基づいて新たなサービスマッピングルールを生成するルール生成・サービス選択ユニットとを備えることを特徴とする請求項１３に記載の適応サービス選択装置。
15. 前記サービス対話ユニットは、サービスパラメータの数とタイプの両方がクエリパラメータと同一かどうかに従って、候補サービスタイプのサービスパラメータが前記意味的に解析されたクエリのクエリパラメータと一致するかどうかを判定することを特徴とする請求項１４に記載の適応サービス選択装置。
16. 前記サービス判定ユニットは、不確かな単語を記述する定義済みの辞書を利用して検索結果が最適となるサービスタイプを選択することを特徴とする請求項１４に記載の適応サービス選択装置。
17. 前記ルール生成・サービス選択ユニットは、前記新たなサービスマッピングルールの要求が前記意味的に解析されたクエリにおける要求と同一となるように、かつ、前記新たなサービスマッピングルールのサービスタイプおよびサービスパラメータが、検索結果が最適となるサービスタイプおよび前記意味的に解析されたクエリのパラメータとそれぞれ同一となるように、新たなサービスマッピングルールを生成することを特徴とする請求項１４に記載の適応サービス選択装置。
18. 前記適応サービス選択手段が、
    第１の選択されたサービスを取得するために前記サービスマッピングルールベースに基づいて第１のサービスマッピングルールを生成する第１の適応サービス選択部と、
    第２の選択されたサービスを取得するためにユーザクリエ履歴ベースに基づいて第２のサービスマッピングルールを生成する第２の適応サービス選択部と、
    第３の選択されたサービスを取得するためにサービス応答に基づいて第３のサービスマッピングルールを生成する第３の適応サービス選択部とを備えることを特徴とする請求項１に記載の適応サービス選択装置。
19. 前記適応サービス選択手段は、互いに不完全に同一な複数の選択されたサービスを取得した場合、多数優先原則、サービス応答優先原則あるいは高類似性優先原則に従って選択されたサービスを判定するサービス選択判定ユニットをさらに備えることを特徴とする請求項１８に記載の適応サービス選択装置。
20. 前記適応サービス選択手段が、
    第１の選択されたサービスを取得するために前記サービスマッピングルールベースに基づいて第１のサービスマッピングルールを生成する第１の適応サービス選択部と、
    前記第１の選択されたサービスが得られない場合に、第２の選択されたサービスを取得するためにユーザクリエ履歴ベースに基づいて第２のサービスマッピングルールを生成する第２の適応サービス選択部と、
    前記第２の選択されたサービスが得られない場合に、第３の選択されたサービスを取得するためにサービス応答に基づいて第３のサービスマッピングルールを生成する第３の適応サービス選択部とを備えることを特徴とする請求項１に記載の適応サービス選択装置。
21. ユーザからのクエリを意味的に解析する意味解析ステップと、
    意味的に解析したクエリがサービスマッピングルールベースにあるルールと一致しない場合に新たなサービスマッピングルールを生成して選択されたサービスを入手する適応サービス選択ステップと、
    選択サービスに従って検索し、回答を得る検索ステップと
    を含むことを特徴とする適応サービス選択方法。
22. 前記適応サービス選択ステップは、前記サービスマッピングルールベースに基づいて、前記選択されたサービスを取得するために新たなサービスマッピングルールを生成する適応サービス選択処理を含むことを特徴とする請求項２１に記載の適応サービス選択方法。
23. 前記適応サービス選択処理が、
    前記意味的に解析されたクエリに従って前記サービスマッピングルールベースからユーザクエリに類似するルールを見つける類似ルール発見処理と、
    類似のルールに基づいて新たなサービスマッピングルールを生成し、前記選択されたサービスを取得するために類似のルールからクエリが属するサービスタイプを抽出するルール生成・サービス選択処理とを含むことを特徴とする請求項２２に記載の適応サービス選択方法。
24. 前記類似ルール発見処理は、類似したルールとして、
    前記サービスマッピングルールにおける要件が前記意味的に解析されたクエリの要件に類似する、
    前記意味的に解析されたクエリのサービスパラメータが前記サービスマッピングルールのサービスパラメータを含む、
    という条件を満たすサービスマッピングルールを前記サービスマッピングルールベースから見つける処理を含むことを特徴とする請求項２３に記載の適応サービス選択方法。
25. 前記類似ルール発見処理は、前記サービスマッピングルールの要求と前記意味的に解析されたクエリの要求間の意味的な類似度を計算することにより、前記サービスマッピングルールの要求が前記意味的に解析されたクエリの要求に類似するかどうかを判定する処理を含むことを特徴とする請求項２４に記載の適応サービス選択方法。
26. 前記類似ルール発見処理は、前記サービスマッピングルールの要求と前記意味的に解析されたクエリの要求間の意味的な類似性を計算することにより、前記サービスマッピングルールの要求が前記意味的に解析されたクエリの要求に類似するかどうかを判定する処理を含むことを特徴とする請求項２４に記載の適応サービス選択方法。
27. 前記ルール生成・サービス選択処理は、
    前記新たなサービスマッピングルールの要求が前記意味的に解析されたクエリの要求と同一となるように、かつ、前記新たなサービスマッピングルールのサービスタイプとサービスパラメータが、前記類似するルールのサービスタイプとサービスパラメータとそれぞれ同一となるように、前記新たなサービスマッピングルールを生成する処理を含むことを特徴とする請求項２３に記載の適応サービス選択方法。
28. 前記適応サービス選択ステップは、ユーザクリエ履歴ベースに基づいて新たなサービスマッピングルールを生成し、当該新たなサービスマッピングルールから選択されたサービスを取得する適応サービス選択処理を含むことを特徴とする請求項２１に記載の適応サービス選択方法。
29. 前記適応サービス選択処理は、
    ユーザからの現在のクエリに類似するクエリを前記ユーザクリエ履歴ベースから検索する類似するクエリ発見処理と、
    前記類似するクエリに基づいて新たなサービスマッピングルールを生成し、前記選択されたサービスを取得するため前記類似するクエリからクエリが属するサービスタイプを抽出するルール生成・サービス選択処理を含むことを特徴とする請求項２８に記載の適応サービス選択方法。
30. 前記類似クエリ発見処理は、類似するクエリとして
    前記履歴クエリにおけるパラメータが前記意味的に解析されたクエリのパラメータに類似し、
    前記履歴クエリの構文が前記現在のクエリの構文に類似する
    という条件を満たす履歴クリエを前記ユーザクリエ履歴ベースから見つける処理を含むことを特徴とする請求項２９に記載の適応サービス選択方法。
31. 前記類似クリエ発見処理は、ストリングの類似性の計算により履歴クエリの構文が現在のクエリの構文に類似するかどうかを判定する処理を含むことを特徴とする請求項３０に記載の適応サービス選択方法。
32. 前記ルール生成・サービス選択処理は、
    前記新たなサービスマッピングルールの要求が前記意味的に解析されたクエリの要求と同一となるように、かつ、前記新たなサービスマッピングルールのサービスタイプとサービスパラメータが、前記類似するルールのサービスタイプとサービスパラメータとそれぞれ同一となるように、前記新たなサービスマッピングルールを生成する処理を含むことを特徴とする請求項２９に記載の適応サービス選択方法。
33. 前記適応サービス選択ステップは、サービス応答に基づいて新たなサービスマッピングルールを生成し、当該新たなサービスマッピングルールから選択されたサービスを取得する適応サービス選択処理を含むことを特徴とする請求項２１に記載の適応サービス選択方法。
34. 前記適応サービス選択処理は、
    前記サービスパラメータが前記意味的に解析されたクエリにおけるクエリパラメータと一致する候補サービスタイプを見つけ、当該候補サービスタイプに対応するサービスプロバイダに前記意味的に解析されたクエリにおけるクエリパラメータを送り、前記サービスプロバイダから検索結果を受取るサービス対話処理と、
    前記検索結果が最適となるサービスタイプを選択するサービス判定処理と、
    前記選択されたサービスを取得するために前記サービス判定処理によって判定されたサービスタイプに基づいて新たなサービスマッピングルールを生成するルール生成・サービス選択処理を含むことを特徴とする請求項３３に記載の適応サービス選択方法。
35. 前記サービス対話処理は、サービスパラメータの数とタイプの両方がクエリパラメータと同一かどうかに従って、候補サービスタイプのサービスパラメータが前記意味的に解析されたクエリのクエリパラメータと一致するかどうかを判定する処理を含むことを特徴とする請求項３４に記載の適応サービス選択方法。
36. 前記サービス判定処理は、不確かな単語を記述する定義済みの辞書を利用して検索結果が最適となるサービスタイプを選択する処理を含むことを特徴とする請求項３４に記載の適応サービス選択方法。
37. 前記ルール生成・サービス選択処理は、前記新たなサービスマッピングルールの要求が前記意味的に解析されたクエリにおける要求と同一となるように、かつ、前記新たなサービスマッピングルールのサービスタイプおよびサービスパラメータが、検索結果が最適となるサービスタイプおよび前記意味的に解析されたクエリのパラメータとそれぞれ同一となるように、前記新たなサービスマッピングルールを生成する処理を含むことを特徴とする請求項３４に記載の適応サービス選択方法。
38. 前記適応サービス選択ステップが、
    第１の選択されたサービスを取得するために前記サービスマッピングルールベースに基づいて第１のサービスマッピングルールを生成する第１の適応サービス選択処理と、
    第２の選択されたサービスを取得するためにユーザクリエ履歴ベースに基づいて第２のサービスマッピングルールを生成する第２の適応サービス選択処理と、
    第３の選択されたサービスを取得するためにサービス応答に基づいて第３のサービスマッピングルールを生成する第３の適応サービス選択処理とを備えることを特徴とする請求項２１に記載の適応サービス選択方法。
39. 前記適応サービス選択ステップは、互いに不完全に同一な複数の選択されたサービスを取得した場合、多数優先原則、サービス応答優先原則あるいは高類似性優先原則に従って選択されたサービスを判定するサービス選択判定処理をさらに含むことを特徴とする請求項３８に記載の適応サービス選択方法。
40. 前記適応サービス選択ステップが、
    第１の選択されたサービスを取得するために前記サービスマッピングルールベースに基づいて第１のサービスマッピングルールを生成する第１の適応サービス選択処理と、
    前記第１の選択されたサービスが得られない場合に、第２の選択されたサービスを取得するためにユーザクリエ履歴ベースに基づいて第２のサービスマッピングルールを生成する第２の適応サービス選択処理と、
    前記第２の選択されたサービスが得られない場合に、第３の選択されたサービスを取得するためにサービス応答に基づいて第３のサービスマッピングルールを生成する第３の適応サービス選択処理とを含むことを特徴とする請求項２１に記載の適応サービス選択方法。
41. 適応性のあるサービス選択のためにシステムであって、
    ユーザからクエリを受取るクリエ受信装置と、
    クエリについて単語分割を行ない、分割されたクエリを意味的に解析する意味解析装置と、
    意味的に解析されたクエリがサービスマッピングルールベースにおいてルールと一致しない場合に、選択されたサービスを取得するために新たなサービスマッピングルールを生成する適応サービス選択装置と、
    選択されたサービスに従って回答を検索し取得する検索装置と、
    ユーザに対して検索された回答を送る回答送信装置と
    を備えることを特徴とするシステム。
42. 適応性のあるサービス選択のための方法であって、
    ユーザからクエリを受取るクリエ受信ステップと、
    クエリについて単語分割を行ない、分割されたクエリを意味的に解析する意味解析ステップと、
    意味的に解析されたクエリがサービスマッピングルールベースにおいてルールと一致しない場合に、選択されたサービスを取得するために新たなサービスマッピングルールを生成する適応サービス選択ステップと、
    選択されたサービスに従って回答を検索し取得する検索ステップと、
    ユーザに対して検索された回答を送る回答送信ステップと
    を含むことを特徴とする方法。
43. ユーザからのクエリを受取るクエリ受取装置と、
    意味的にクエリを解析する意味解析装置と、
    クエリと正確に一致するルールがサービスマッピングルールベースにあるかどうかを判定し、意味的に解析したクエリを精密サービス選択装置もしくは適応サービス選択装置に送る判定装置と、
    正確に一致しているルールからクエリが属しているサービスタイプを抽出して第一の選択サービスを入手する精密サービス選択装置と、
    サービスマッピングルールベースに正確に一致するルールがない場合に新たなサービスマッピングルールを生成して第二の選択サービスを入手する適応サービス選択装置と、
    第一の選択サービスまたは第二の選択サービスに従って回答を検索し入手する検索装置と、
    検索された回答をユーザに送る回答送信装置と
    を備えることを特徴とするクエリシステム。
44. 前記判定装置は、
    前記サービスマッピングルールの要求が前記意味的に解析されたクエリの要求と同一である、
    前記意味的に解析されたクエリのクエリパラメータが前記サービスマッピングルールのサービスパラメータをすべて含む、
    という条件に従って正確に一致するルールを見つけられるかどうかを判定することを特徴とする請求項４３に記載のクエリシステム。
45. ユーザからクエリを受取るクエリ受取ステップと、
    クエリを意味的に解析する意味解析ステップと、
    サービスマッピングルールベースにユーザのクエリと正確に一致するルールがあるかどうかを判定し、意味を解析したクエリを精密サービス選択ステップもしくは適応サービス選択ステップに送る判定ステップと、
    正確に一致したルールからサービスタイプとサービスパラメータを抽出して第一の選択サービスを入手する精密サービス選択ステップと、
    サービスマッピングルールベースに正確に一致するルールがない場合に新たなサービスマッピングルールを生成して第二の選択サービスを入手する適応サービス選択ステップと、
    第一の選択サービスもしくは第二の選択サービスに従って回答を検索し取得する検索ステップと、
    検索された回答をユーザに送る回答送信ステップと
    を含むことを特徴とするクエリ方法。
46. 前記判定ステップは、
    前記サービスマッピングルールの要求が前記意味的に解析されたクエリの要求と同一である、
    前記意味的に解析されたクエリのクエリパラメータが前記サービスマッピングルールのサービスパラメータをすべて含む、
    という条件に従って正確に一致するルールを見つけられるかどうかを判定するステップを含むことを特徴とする請求項４５に記載のクエリ方法。

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