JP2014112316A - Question answering program using large amounts of comment sentences, server and method - Google Patents

Question answering program using large amounts of comment sentences, server and method Download PDF

Info

Publication number
JP2014112316A
JP2014112316A JP2012266589A JP2012266589A JP2014112316A JP 2014112316 A JP2014112316 A JP 2014112316A JP 2012266589 A JP2012266589 A JP 2012266589A JP 2012266589 A JP2012266589 A JP 2012266589A JP 2014112316 A JP2014112316 A JP 2014112316A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
sentence
predicate term
question
answer
comment
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2012266589A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP6007088B2 (en
Inventor
Kazunori Matsumoto
一則 松本
Hajime Hattori
元 服部
Toshihiro Ono
智弘 小野
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
KDDI Corp
Original Assignee
KDDI Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by KDDI Corp filed Critical KDDI Corp
Priority to JP2012266589A priority Critical patent/JP6007088B2/en
Publication of JP2014112316A publication Critical patent/JP2014112316A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6007088B2 publication Critical patent/JP6007088B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a question answering server, etc. capable of clearly indicating (narrowing down to) an answer sentence reflecting a user's intention when a plurality of candidates of an answer sentence exist to a user's question sentence.SOLUTION: A question answering server has: question keyword extraction means for extracting a plurality of question keywords from a question sentence; comment sentence retrieval means for retrieving comment sentences including the question keywords; topic classification means for classifying the plurality of retrieved comment sentences into a plurality of topic groups; answer sentence detection means for associating the respective topics with answer sentences whose similarity to the respective answer sentences become a predetermined threshold or more; representative predicate argument structure extraction means for extracting representative predicate argument structures for the respective topics; differential predicate argument structure extraction means for extracting the representative predicate argument structures appearing only in the topics as differential predicate argument structures; differential predicate argument structure selection means for clearly indicating a plurality of differential predicate argument structures to a user to be selected; and answer sentence output means for clearly indicating the answer sentences corresponding to the differential predicate argument structure to the user.

Description

本発明は、質問文の入力に対して最適な回答文を出力する質問回答プログラムの技術に関する。   The present invention relates to a technique for a question answering program that outputs an optimum answer sentence in response to a question sentence input.

近年、FAQ(Frequently Asked Questions)に基づく質問回答システムが構築されている。「FAQ」とは、多数の人が共通して頻繁に尋ねる質問に対する回答をまとめた問答集をいう。質問回答システムは、特定種類の情報に関する質問文をユーザから自然言語で入力し、その回答文を出力するソフトウェアをいう。一般に、質問回答システムは、仮想質問文とそれに紐づけられた回答候補文とを予めデータベースに記憶する。その上で、質問回答システムは、以下のようなステップで処理を実行する。
(1)ユーザから入力された質問文から、特徴的な単語をクエリとして抽出する。
(2)検索エンジンを用いて、複数のクエリの出現頻度が高い仮想質問文を選択する。
(3)選択された仮想選択文に対する回答文を選択する。
(4)選択された回答文をユーザに提示する。
In recent years, a question answering system based on FAQ (Frequently Asked Questions) has been constructed. “FAQ” refers to a collection of answers to questions that are frequently asked by many people in common. The question answering system is software that inputs a question sentence concerning a specific type of information from a user in a natural language and outputs the answer sentence. Generally, the question answering system stores a virtual question sentence and an answer candidate sentence associated therewith in a database in advance. In addition, the question answering system executes processing in the following steps.
(1) A characteristic word is extracted as a query from a question sentence input by a user.
(2) Using a search engine, select a virtual question sentence with a high appearance frequency of a plurality of queries.
(3) Select an answer sentence for the selected virtual selection sentence.
(4) Present the selected answer sentence to the user.

このような質問回答システムは、ユーザに対して単体装置として存在するものもあれば、インターネット上に質問回答サーバとして接続されたものものある。この質問回答サーバは、ユーザ操作の端末からネットワークを介して質問文を受信し、回答文をその端末へ送信する(例えば非特許文献1参照)。   Some of such question answering systems exist as a single device for the user, and others are connected as a question answering server on the Internet. The question answering server receives a question sentence from a user-operated terminal via a network, and transmits the answer sentence to the terminal (see, for example, Non-Patent Document 1).

また、他の技術として、インターネット上に、ブログ(Web log)サーバやミニブログ(mini Web log)(例えばtwitter(登録商標))サーバが接続されている。このようなブログサーバは、不特定多数の第三者からのコメント文章を受信し、他の第三者へ公開する。このようなコメント文章は、様々な話題について公開されており、勿論、前述した質問回答システムに入出力される質問文及び回答文に関連するコメント文章も多く議論されている。   As another technique, a blog (Web log) server or a mini blog (for example, twitter (registered trademark)) server is connected to the Internet. Such a blog server receives comment texts from an unspecified number of third parties and publishes them to other third parties. Such comment texts are disclosed on various topics, and of course, a lot of comment texts related to the question texts and answer texts input to and output from the question answering system described above are also discussed.

特開2011−81626号公報JP 2011-81626 A 特開2005−141428号公報JP 2005-141428 A 特開2005−284209号公報JP 2005-284209 A

KDDI、「au one NETコンシェルジュ」、[online]、[平成24年10月7日検索]、インターネット<URL: http://concierge.auone-net.jp/inagoNetPeople/BrowserClient/GUI/kddi_missConcie3/help/help.html>KDDI, "au one NET Concierge", [online], [October 7, 2012 search], Internet <URL: http://concierge.auone-net.jp/inagoNetPeople/BrowserClient/GUI/kddi_missConcie3/help/ help.html> 坪坂正志、「Latent Dirichlet Allocation入門」、[online]、[平成24年10月7日検索]、インターネット<URL:http://www.slideshare.net/tsubosaka/tokyotextmining>Masashi Tsubosaka, “Introduction to Latent Dirichlet Allocation”, [online], [Search October 7, 2012], Internet <URL: http://www.slideshare.net/tsubosaka/tokyotextmining> 榊博史、松本一則、黒岩眞吾、橋本和夫、「再起演算を用いた自然言語変換方式」、電子情報通信学会論文誌(D-II), Vol.J72-D-II, No.12, pp.2080-2093, Dec. 1989、[online]、[平成24年10月7日検索]、インターネット<URL:http://jglobal.jst.go.jp/public/20090422/200902065122383276>Hiroshi Tsuji, Kazunori Matsumoto, Atsushi Kuroiwa, Kazuo Hashimoto, "Natural Language Conversion Method Using Reoccurrence Operation", IEICE Transactions (D-II), Vol.J72-D-II, No.12, pp. 2080-2093, Dec. 1989, [online], [October 7, 2012 search], Internet <URL: http://jglobal.jst.go.jp/public/20090422/200902065122383276>

しかしながら、同じ質問文であっても、そのユーザの質問の意図が複数あり得る場合がある。このような場合、ユーザに対して、適切な回答文が返答されない場合が多い。   However, there may be a plurality of intentions of the user's question even in the same question sentence. In such a case, an appropriate answer sentence is often not returned to the user.

ユーザの質問文の例
Q「携帯電話機の紛失」
この質問文に対して、質問回答システムは、以下の2つキーワードを抽出する。
「携帯電話機」「紛失」
これらキーワードをクエリとして回答文を検索すると、複数の回答の選択肢がある。
A「携帯探せて安心サービスの申込方法」に関する回答文
A「携帯探せて安心サービスの利用方法」に関する回答文
この場合、ユーザとしては、紛失した携帯電話機を遠隔からロックする「利用方法」を問い合わせたつもりであるにも拘わらず、質問回答システムは、「申込方法」について回答してしまう場合もある。
Examples of user questions Q “Lost mobile phone”
For this question sentence, the question answering system extracts the following two keywords.
"Mobile phone""Lost"
When answer sentences are searched using these keywords as queries, there are a plurality of answer options.
A “Responding to“ How to find a mobile phone and secure service ”A Answer to“ How to use mobile phone to find a safe service ”In this case, the user inquires about“ how to use ”to lock a lost mobile phone remotely. In spite of the intention, the question answering system may answer about the “application method”.

そこで、本発明は、ユーザの質問文に対して複数の回答文の候補が存在する場合、ユーザの意図を反映した回答文を明示する(に絞り込む)ことができる質問回答プログラム、サーバ及び方法を提供することを目的とする。   Therefore, the present invention provides a question answering program, server, and method capable of clearly specifying (restricting to) an answer sentence reflecting the user's intention when there are a plurality of answer sentence candidates for the user's question sentence. The purpose is to provide.

本発明によれば、多数のコメント文章を蓄積したコメント文章蓄積部と、多数の回答文を蓄積した回答文蓄積部とを有し、ユーザからの質問文に対する回答文を抽出するようにコンピュータを機能させる質問回答プログラムであって、
質問文を入力する質問文入力手段と、
質問文に含まれる複数の質問キーワードを抽出する質問キーワード抽出手段と、
コメント文章蓄積部を用いて、質問キーワードを含むコメント文章を検索するコメント文章検索手段と、
検索された複数のコメント文章を、述語項構造解析によって、述語項構造の分布から複数個のトピックグループに分類するトピック分類手段と、
各トピックグループに含まれるコメント文章群と、各回答文に含まれる文章との間の類似度を算出し、各トピックグループに類似度が所定閾値以上となる回答文を対応付ける回答文検出手段と、
各トピックグループについて、対応付けられた回答文に含まれる述語項構造の中で、当該トピックグループを特徴付ける代表述語項構造を抽出する代表述語項構造抽出手段と、
各トピックグループについて、当該トピックグループのみに出現する代表述語項構造を、差分述語項構造として抽出する差分述語項構造抽出手段と、
回答文検出手段によって検出された回答文を、対応する1つ以上の差分述語項構造に基づく文章と共に明示する回答文出力手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
According to the present invention, the computer has a comment text storage unit that stores a large number of comment texts and an answer text storage unit that stores a large number of response texts, and extracts a response text to a question text from a user. A question answering program that works,
A question sentence input means for inputting a question sentence;
A question keyword extracting means for extracting a plurality of question keywords included in a question sentence;
Comment text search means for searching for comment text containing a question keyword using the comment text storage unit;
A topic classification means for classifying a plurality of retrieved comment sentences into a plurality of topic groups from a distribution of predicate term structures by a predicate term structure analysis;
An answer sentence detection means for calculating a similarity between a comment sentence group included in each topic group and a sentence included in each answer sentence, and associating an answer sentence having a similarity equal to or greater than a predetermined threshold with each topic group;
For each topic group, representative predicate term structure extraction means for extracting a representative predicate term structure that characterizes the topic group in the predicate term structure included in the associated answer sentence;
For each topic group, a differential predicate term structure extracting means for extracting a representative predicate term structure that appears only in the topic group as a differential predicate term structure;
The computer is caused to function as an answer sentence output means for clearly indicating an answer sentence detected by the answer sentence detecting means together with a sentence based on one or more corresponding differential predicate term structures.

本発明の質問回答プログラムにおける他の実施形態によれば、
複数の差分述語項構造に基づく文章を、ユーザインタフェースを介してユーザに明示すると共に、ユーザ操作に応じていずれか1つの差分述語項構造を選択させる差分述語項構造選択手段を更に有し、
回答文出力手段は、選択された文章の差分述語項構造に対応する回答文を、ユーザインタフェースを介して明示する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the question answering program of the present invention,
A sentence based on a plurality of differential predicate term structures is clearly shown to the user via the user interface, and further includes a differential predicate term structure selecting means for selecting any one of the differential predicate term structures according to a user operation,
The answer sentence output means preferably causes the computer to function so as to clearly indicate the answer sentence corresponding to the differential predicate term structure of the selected sentence via the user interface.

本発明の質問回答プログラムにおける他の実施形態によれば、トピック分類手段は、当該コメント文章を、分類された各トピックグループに属する確からしさ(トピック比率)を算出するLDA(Latent Dirichlet Allocation)アルゴリズムを用いて、いずれか1つのトピックグループに分類するようにコンピュータを機能させることも好ましい。   According to another embodiment of the question answering program of the present invention, the topic classification means uses an LDA (Latent Dirichlet Allocation) algorithm for calculating the likelihood (topic ratio) that the comment text belongs to each classified topic group. It is also preferred to use the computer to function in any one topic group.

本発明の質問回答プログラムにおける他の実施形態によれば、
回答文検出手段は、
各トピックグループに含まれるコメント文章群から、述語項構造解析によって述語項構造を抽出すると共に、トピックグループにおける第1の特徴ベクトルを算出し、
回答文蓄積部に蓄積された各回答文から、述語項構造解析によって述語項構造を抽出すると共に当該回答文における第2の特徴ベクトルとを算出し、
トピックグループの第1のベクトルと、回答文の第2のベクトルとの間のコサイン距離に基づいて類似度を算出する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the question answering program of the present invention,
Answer detection means
Extracting a predicate term structure from a comment sentence group included in each topic group by predicate term structure analysis, and calculating a first feature vector in the topic group,
From each answer sentence stored in the answer sentence storage unit, a predicate term structure is extracted by predicate term structure analysis and a second feature vector in the answer sentence is calculated,
It is also preferable to cause the computer to function to calculate the similarity based on the cosine distance between the first vector of the topic group and the second vector of the answer sentence.

本発明の質問回答プログラムにおける他の実施形態によれば、代表述語項構造抽出手段は、各トピックグループの代表述語項構造を、赤池情報量基準に応じて優先順に並べるようにコンピュータを機能させることも好ましい。   According to another embodiment of the question answering program of the present invention, the representative predicate term structure extracting means causes the computer to function so that the representative predicate term structures of the topic groups are arranged in order of priority according to the Akaike information amount standard. Is also preferable.

本発明の質問回答プログラムにおける他の実施形態によれば、
コメント文章は、不特定多数の第三者によって投稿されたものであって、
コメント文章蓄積部は、ミニブログ(mini Web log)サーバに投稿されたコメント文章を収集し蓄積したものであるようにコンピュータを機能させることも好ましい。
According to another embodiment of the question answering program of the present invention,
Comment text is posted by an unspecified number of third parties,
It is also preferable that the comment text storage unit allows the computer to function so as to collect and store the comment text posted on the mini web log server.

本発明によれば、多数のコメント文章を蓄積したコメント文章蓄積部と、多数の回答文を蓄積した回答文蓄積部とを有し、ユーザからの質問文に対する回答文を抽出する質問回答サーバであって、
端末から、質問文を入力する質問文入力手段と、
質問文に含まれる複数の質問キーワードを抽出する質問キーワード抽出手段と、
コメント文章蓄積部を用いて、質問キーワードを含むコメント文章を検索するコメント文章検索手段と、
検索された複数のコメント文章を、述語項構造解析によって、述語項構造の分布から複数個のトピックグループに分類するトピック分類手段と、
各トピックグループに含まれるコメント文章群と、各回答文との間の類似度を算出し、各トピックグループに類似度が所定閾値以上となる回答文を対応付ける回答文検出手段と、
各トピックグループについて、対応付けられた回答文に含まれる述語項構造の中で、当該トピックグループを特徴付ける代表述語項構造を抽出する代表述語項構造抽出手段と、
各トピックグループについて、当該トピックグループのみに出現する代表述語項構造を、差分述語項構造として抽出する差分述語項構造抽出手段と、
回答文検出手段によって検出された回答文を、対応する1つ以上の差分述語項構造に基づく文章と共に明示する回答文出力手段と
を有することを特徴とする。
According to the present invention, there is provided a question answering server that has a comment sentence accumulating unit that accumulates a large number of comment sentences and an answer sentence accumulating unit that accumulates a large number of answer sentences, and extracts an answer sentence for a question sentence from a user. There,
A question sentence input means for inputting a question sentence from a terminal;
A question keyword extracting means for extracting a plurality of question keywords included in a question sentence;
Comment text search means for searching for comment text containing a question keyword using the comment text storage unit;
A topic classification means for classifying a plurality of retrieved comment sentences into a plurality of topic groups from a distribution of predicate term structures by a predicate term structure analysis;
A comment sentence group included in each topic group and an answer sentence calculating means for calculating a similarity between each answer sentence and associating each topic group with an answer sentence having a similarity equal to or greater than a predetermined threshold;
For each topic group, representative predicate term structure extraction means for extracting a representative predicate term structure that characterizes the topic group in the predicate term structure included in the associated answer sentence;
For each topic group, a differential predicate term structure extracting means for extracting a representative predicate term structure that appears only in the topic group as a differential predicate term structure;
Answer text output means for clearly indicating the answer text detected by the answer text detection means together with text based on one or more corresponding differential predicate term structures.

本発明の質問回答サーバにおける他の実施形態によれば、
複数の差分述語項構造に基づく文章を、ユーザインタフェースを介してユーザに明示すると共に、ユーザ操作に応じていずれか1つの差分述語項構造を選択させる差分述語項構造選択手段を更に有し、
回答文出力手段は、選択された文章の差分述語項構造に対応する回答文を、ユーザインタフェースを介して明示することも好ましい。
According to another embodiment of the question answering server of the present invention,
A sentence based on a plurality of differential predicate term structures is clearly shown to the user via the user interface, and further includes a differential predicate term structure selecting means for selecting any one of the differential predicate term structures according to a user operation,
It is also preferable that the answer sentence output means clearly indicates the answer sentence corresponding to the differential predicate term structure of the selected sentence via the user interface.

本発明によれば、多数のコメント文章を蓄積したコメント文章蓄積部と、多数の回答文を蓄積した回答文蓄積部とを有し、ユーザからの質問文に対する回答文を抽出する装置における質問回答方法であって、
質問文を入力する第1のステップと、
質問文に含まれる複数の質問キーワードを抽出する第2のステップと、
コメント文章蓄積部を用いて、質問キーワードを含むコメント文章を検索する第3のステップと、
検索された複数のコメント文章を、述語項構造解析によって、述語項構造の分布から複数個のトピックグループに分類する第4のステップと、
各トピックグループに含まれるコメント文章群と、各回答文との間の類似度を算出し、各トピックグループに類似度が所定閾値以上となる回答文を対応付ける第5のステップと、
各トピックグループについて、対応付けられた回答文に含まれる述語項構造の中で、当該トピックグループを特徴付ける代表述語項構造を抽出する第6のステップと、
各トピックグループについて、当該トピックグループのみに出現する代表述語項構造を、差分述語項構造として抽出する第7のステップと、
第5のステップによって検出された回答文を、対応する1つ以上の差分述語項構造に基づく文章と共に明示する第8のステップと
を有することを特徴とする。
According to the present invention, a question answer in an apparatus that has a comment text storage unit that stores a large number of comment texts and a response text storage unit that stores a large number of response texts and extracts a response text to a question text from a user A method,
A first step of inputting a question sentence;
A second step of extracting a plurality of question keywords included in the question sentence;
A third step of searching for a comment sentence including a question keyword using the comment sentence storage unit;
A fourth step of classifying the retrieved plurality of comment sentences into a plurality of topic groups from a distribution of predicate term structures by a predicate term structure analysis;
A fifth step of calculating a similarity between a comment sentence group included in each topic group and each answer sentence, and associating an answer sentence having a similarity equal to or greater than a predetermined threshold to each topic group;
For each topic group, a sixth step of extracting a representative predicate term structure characterizing the topic group from among the predicate term structures included in the associated answer sentence;
For each topic group, a seventh step of extracting a representative predicate term structure that appears only in the topic group as a differential predicate term structure;
And an eighth step of clearly specifying the answer sentence detected in the fifth step together with a sentence based on the corresponding one or more differential predicate term structures.

本発明の質問回答方法における他の実施形態によれば、
第8のステップについて、
複数の差分述語項構造に基づく文章を、ユーザインタフェースを介してユーザに明示すると共に、ユーザ操作に応じていずれか1つの差分述語項構造を選択させ、
選択された文章の差分述語項構造に対応する回答文を、ユーザインタフェースを介して明示することも好ましい。
According to another embodiment of the question answering method of the present invention,
For the eighth step,
Sentences based on a plurality of differential predicate term structures are clearly shown to the user via the user interface, and any one of the differential predicate term structures is selected according to a user operation,
It is also preferable to clearly indicate the answer sentence corresponding to the differential predicate term structure of the selected sentence via the user interface.

本発明の質問回答プログラム、サーバ及び方法によれば、ユーザの質問文に対して複数の回答文の候補が存在する場合、ユーザの意図を反映した回答文を明示する(に絞り込む)ことができる。   According to the question answering program, server and method of the present invention, when there are a plurality of answer sentence candidates for the user's question sentence, the answer sentence reflecting the user's intention can be clearly specified (restricted). .

本発明におけるシステム構成図である。It is a system configuration diagram in the present invention. 本発明における質問回答サーバの機能構成図である。It is a function block diagram of the question answering server in this invention. 質問キーワード抽出部及びコメント文章検索部の処理を表す説明図である。It is explanatory drawing showing the process of a question keyword extraction part and a comment text search part. トピック分類部の処理を表す説明図である。It is explanatory drawing showing the process of a topic classification | category part. 回答文検出部の処理を表す説明図である。It is explanatory drawing showing the process of an answer sentence detection part. 代表述語項構造抽出部、差分述語項構造抽出部、差分述語項構造選択部及び回答文出力部の処理を表す説明図である。It is explanatory drawing showing the process of a representative predicate term structure extraction part, a difference predicate term structure extraction part, a difference predicate term structure selection part, and an answer sentence output part. 本発明におけるシーケンス図である。It is a sequence diagram in the present invention.

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

図1は、本発明におけるシステム構成図である。   FIG. 1 is a system configuration diagram according to the present invention.

図1によれば、インターネット上に、本発明における質問回答サーバ1が接続されている。質問回答サーバ1は、回答文を予め蓄積しているものであってもよいし、他の回答文蓄積サーバ2から回答文を受信するものであってもよい。尚、本発明によれば、FAQのような質問文候補と回答文候補とを予め紐付けて記憶しておく必要はない。あくまで、回答文候補のみを予め蓄積している。   According to FIG. 1, a question answering server 1 according to the present invention is connected to the Internet. The question answering server 1 may store the answer text in advance, or may receive the answer text from another answer text storage server 2. According to the present invention, there is no need to associate and store question sentence candidates and answer sentence candidates such as FAQ in advance. Only answer sentence candidates are stored in advance.

質問者が操作する端末4は、アクセスネットワーク及びインターネットを介して、質問回答サーバ1へアクセスする。そして、端末4は、質問文を質問回答サーバ1へ送信し、これに対し、質問回答サーバ1から回答文を受信する。以下の実施形態の中では、質問者が自然言語のテキストで端末4へ入力することを想定しているが、質問者が音声で入力しテキストに変換されたものであってもよい。   The terminal 4 operated by the questioner accesses the question answering server 1 via the access network and the Internet. Then, the terminal 4 transmits the question text to the question answering server 1 and receives the answer text from the question answering server 1. In the following embodiment, it is assumed that the questioner inputs the natural language text to the terminal 4, but the questioner may be input by voice and converted into text.

また、図1によれば、不特定多数の第三者から投稿されたコメント文章を公開するブログサーバ3が、インターネットに更に接続されている。ブログサーバ3は、例えばtwitter(登録商標)サーバのようなミニブログサーバである。不特定多数の第三者は、自ら所持する端末5を用いて、ミニブログサーバ3へコメント文章を自由に投稿することができる。   In addition, according to FIG. 1, a blog server 3 that publishes comment text posted by an unspecified number of third parties is further connected to the Internet. The blog server 3 is a mini blog server such as a twitter (registered trademark) server. An unspecified number of third parties can freely post a comment sentence to the miniblog server 3 using the terminal 5 possessed by the third party.

本発明における質問回答サーバ1は、ミニブログサーバ3から大量のコメント文章を収集する。そして、質問回答サーバ1は、ユーザの質問文に対して複数の回答文の候補が存在する場合、収集したコメント文章を用いて、ユーザの意図を反映した回答文を明示する(に絞り込む)。   The question answering server 1 in the present invention collects a large amount of comment text from the miniblog server 3. Then, when there are a plurality of answer sentence candidates for the user's question sentence, the question / answer server 1 specifies (restricts) the answer sentence reflecting the user's intention using the collected comment sentences.

図2は、本発明における質問回答サーバの機能構成図である。   FIG. 2 is a functional configuration diagram of the question answering server according to the present invention.

図2によれば、質問回答サーバ1は、通信インタフェース部10と、回答文蓄積部101と、回答文取得部111と、コメント文章蓄積部102と、コメント文章収集部112とを有する。   According to FIG. 2, the question answering server 1 includes a communication interface unit 10, an answer sentence accumulating part 101, an answer sentence acquiring part 111, a comment sentence accumulating part 102, and a comment sentence collecting part 112.

回答文蓄積部101は、多数の回答文を蓄積する。回答文取得部111が、これら回答文を、ネットワークを介して回答文蓄積サーバ2から受信し、回答文蓄積部101へ蓄積するものであってもよい。   The answer sentence storage unit 101 stores a large number of answer sentences. The answer sentence acquisition unit 111 may receive these answer sentences from the answer sentence storage server 2 via the network and store them in the answer sentence storage unit 101.

コメント文章蓄積部102は、不特定多数の第三者によって投稿された多数のコメント文章を蓄積する。コメント文章収集部112が、これらコメント文章を、ネットワークを介してブログサーバ3から受信し、コメント文章蓄積部102へ蓄積するものであってもよい。   The comment text storage unit 102 stores a large number of comment text posted by an unspecified number of third parties. The comment text collection unit 112 may receive these comment texts from the blog server 3 via the network and store them in the comment text storage unit 102.

「コメント文章」とは、例えばtwitter(登録商標)で発信された、日本語の「つぶやき」(最大文字数:140文字)のようなものである。コメント文章は、例えば、ユーザid(from_user_id)、つぶやきID(id_str)、発信時間(created_at)、つぶやき(texts)を含む。ここで、コメント文章収集部112は、予め指定した複数のキーワードを含むコメント文章のみを収集することもできる。   The “comment text” is, for example, a Japanese “tweet” (maximum number of characters: 140 characters) transmitted by twitter (registered trademark). The comment text includes, for example, a user id (from_user_id), a tweet ID (id_str), a transmission time (created_at), and a tweet (texts). Here, the comment sentence collection unit 112 can also collect only comment sentences including a plurality of keywords specified in advance.

また、図2によれば、質問回答サーバ1は、質問文入力部121と、質問キーワード抽出部122と、コメント文章検索部123と、トピック分類部124と、回答文検出部125と、代表述語項構造抽出部126と、差分述語項構造抽出部127と、差分述語項構造選択部128と、回答文出力部129とを有する。これら機能構成部は、サーバに搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。   2, the question answering server 1 includes a question sentence input unit 121, a question keyword extraction unit 122, a comment sentence search unit 123, a topic classification unit 124, an answer sentence detection unit 125, a representative predicate. A term structure extraction unit 126, a difference predicate term structure extraction unit 127, a difference predicate term structure selection unit 128, and an answer sentence output unit 129 are included. These functional components are realized by executing a program that causes a computer mounted on the server to function.

[質問文入力部121]
質問文入力部121は、質問者の端末4から、ネットワークを介して質問文を受信する。例えばユーザの質問文は、以下のようなものである。
Q「携帯電話機の紛失」
その質問文は、質問キーワード抽出部122へ出力される。
[Question sentence input unit 121]
The question sentence input unit 121 receives a question sentence from the questioner's terminal 4 via the network. For example, the user's question text is as follows.
Q "Lost mobile phone"
The question text is output to the question keyword extraction unit 122.

図3は、質問キーワード抽出部及びコメント文章検索部の処理を表す説明図である。   FIG. 3 is an explanatory diagram showing the processing of the question keyword extraction unit and the comment text search unit.

[質問キーワード抽出部122]
質問キーワード抽出部122は、質問文に含まれる複数の質問キーワードを抽出する。ここで、質問キーワード抽出部122は、質問文から形態素解析によってキーワードを抽出すると共に、TF−IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency:単語の出現頻度−逆出現頻度)によって特徴的な単語を、質問キーワードとして抽出する。
[Question keyword extraction unit 122]
The question keyword extraction unit 122 extracts a plurality of question keywords included in the question sentence. Here, the question keyword extraction unit 122 extracts a keyword from a question sentence by morphological analysis, and asks a characteristic word by TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) as a question. Extract as keywords.

質問キーワード抽出部122は、最初に、質問文から形態素解析によって単語を抽出する。「形態素解析」とは、文章を、意味のある単語に区切り、辞書を利用して品詞や内容を判別する技術をいう。「形態素」とは、文章の要素のうち、意味を持つ最小の単位を意味する。形態素解析のように単語単位で検索することなく、文字単位で分解し、後続の N-1文字を含めた状態で出現頻度を求める「N-gram」によって解析するものであってもよい。   First, the question keyword extraction unit 122 extracts words from the question sentence by morphological analysis. “Morphological analysis” refers to a technique in which sentences are divided into meaningful words and the part of speech and contents are discriminated using a dictionary. The “morpheme” means the smallest unit having meaning among the elements of the sentence. Instead of searching by word unit as in morphological analysis, analysis may be performed by “N-gram” that decomposes by character unit and obtains the appearance frequency in a state including the following N-1 characters.

次に、TF−IDFによって特徴的なキーワードを、質問キーワードとして抽出する。TF−IDFとは、各単語に重みを付けて、クエリから文章をベクトル空間で表し、文章とクエリの類似度でランク付けをする技術である。ランク付けられた値が高いほど、重要キーワードと認識される。   Next, characteristic keywords are extracted as question keywords by TF-IDF. TF-IDF is a technology that weights each word, expresses sentences from a query in a vector space, and ranks them based on the similarity between the sentences and the query. The higher the ranked value, the more important keywords are recognized.

図3の例によれば、以下のように抽出される。
質問文 「携帯電話機の紛失」
質問キーワード「携帯電話機」「紛失」
According to the example of FIG. 3, it is extracted as follows.
Question "Lost mobile phone"
Question keyword "mobile phone""lost"

[コメント文章検索部123]
コメント文章検索部123は、コメント文章蓄積部102を用いて、質問キーワードを含むコメント文章を検索する。具体的には、質問キーワードをクエリとして、各コメント文章からTF(Term Frequency)値やDF(Document Frequency)値を抽出し、これら値が所定閾値以上となる複数のコメント文章を検索する。TF値は、文章における検索語の出現頻度をいい、DF値は、索引語が現れる相対文章頻度をいう。コメント文章検索部123は、ソーシャルメディア検索機能であって、投稿された大量のつぶやきの中から、質問キーワードに関するつぶやきのみを検索するようなものである。
[Comment text search unit 123]
The comment text search unit 123 uses the comment text storage unit 102 to search for a comment text including the question keyword. Specifically, using a question keyword as a query, a TF (Term Frequency) value and a DF (Document Frequency) value are extracted from each comment sentence, and a plurality of comment sentences whose values are equal to or greater than a predetermined threshold are searched. The TF value refers to the appearance frequency of a search word in a sentence, and the DF value refers to the relative sentence frequency in which an index word appears. The comment text search unit 123 is a social media search function that searches only tweets related to a question keyword from a large number of posted tweets.

図3によれば、例えば4つのコメント文章が検索されている。これらコメント文章には、少なくとも「携帯電話機」又は「紛失」が含まれている。   According to FIG. 3, for example, four comment sentences are searched. These comment sentences include at least “mobile phone” or “lost”.

図4は、トピック分類部の処理を表す説明図である。   FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating processing of the topic classification unit.

[トピック分類部124]
トピック分類部124は、検索された複数のコメント文章を、述語項構造解析によって、述語項構造の分布から複数個のトピックグループに分類する。トピック分類部124は、当該コメント文章を、分類された各トピックグループに属する確からしさ(トピック比率)を算出するLDA(Latent Dirichlet Allocation)アルゴリズムを用いて、いずれか1つのトピックグループに分類する。特に、トピック分類部124のLDAは、キーワードによる分類でなく、述語項構造による分類である。
[Topic classification unit 124]
The topic classifying unit 124 classifies the searched comment sentences into a plurality of topic groups from the distribution of the predicate term structure by predicate term structure analysis. The topic classification unit 124 classifies the comment text into any one topic group by using an LDA (Latent Dirichlet Allocation) algorithm that calculates a probability (topic ratio) belonging to each classified topic group. In particular, the LDA of the topic classification unit 124 is not a classification based on keywords but a classification based on a predicate term structure.

LDAは、単語文書行列を次元圧縮する技術(LSI(latent Semantic Indexin))に対して、単語の特徴ベクトルに揺らぎに基づく確率的な枠組みを導入したものである(例えば非特許文献2参照)。その圧縮した次元の集合をトピックという。   LDA is a technique in which a probabilistic framework based on fluctuation is introduced into a feature vector of a word with respect to a technology (LSI (latent Semantic Indexin)) for dimensional compression of a word document matrix (see, for example, Non-Patent Document 2). The compressed set of dimensions is called a topic.

また、「述語項構造」とは、文章中の述語に対して「項」となる名詞句等を当てたものである。述語項構造を用いることによって、文章の意味の骨格を把握することができる。述語項構造解析として、例えばフリーソフトであるSyncha等の述語項構造解析器を用いることができる。   The “predicate term structure” is a predicate in a sentence with a noun phrase or the like that becomes a “term”. By using the predicate term structure, it is possible to grasp the skeleton of the meaning of the sentence. As the predicate term structure analysis, for example, a predicate term structure analyzer such as Syncha which is free software can be used.

述語項構造は、「述語」に対する「目的語」とその格とから構成される。図4によれば、例えば「携帯を探す」の述語項構造は、述語「探す」に対して目的語「携帯」及び格「ヲ」からなる。また、例えば「サービスに申し込む」の述語項構造は、述語「申し込む」に対して目的語「サービス」及び格「ニ」からなる。   The predicate term structure is composed of “object” for “predicate” and its case. According to FIG. 4, for example, the predicate term structure “search for mobile phone” includes the object “mobile phone” and the case “wo” for the predicate “search”. Further, for example, the predicate term structure of “apply to service” is composed of an object “service” and a case “d” for the predicate “apply”.

トピック分類部124は、以下のステップで処理を実行する。
(S41)質問キーワードに関する多数のコメント文章から、述語項構造毎の出現頻度(出現回数)をLDA処理へ入力する。そして、コメント文章毎に、各述語項構造の出現頻度を計数する。
(S42)次に、本件でのLDA処理では、トピック毎の述語項構造分布や、コメント文章(ネット側意見)毎のトピック比率を取得する。このトピック比率によって、コメント文章が属するトピックグループに分類する。そして、トピックグループ毎に、全てのコメント文章に含まれる各述語項構造の出現頻度を計数する。
(S43)次に、コメント文章毎に、各トピックグループに属する述語項構造を計数する。そして、コメント文章を計数値の高いトピックグループに分類する。
The topic classification unit 124 executes processing in the following steps.
(S41) The appearance frequency (number of appearances) for each predicate term structure is input to the LDA process from a large number of comment sentences related to the question keyword. And the appearance frequency of each predicate term structure is counted for every comment sentence.
(S42) Next, in the LDA processing in this case, the predicate term structure distribution for each topic and the topic ratio for each comment sentence (net side opinion) are acquired. This topic ratio classifies the topic group to which the comment text belongs. And the appearance frequency of each predicate term structure contained in all the comment sentences is counted for every topic group.
(S43) Next, predicate term structures belonging to each topic group are counted for each comment sentence. Then, the comment sentences are classified into topic groups with high count values.

図5は、回答文検出部の処理を表す説明図である。   FIG. 5 is an explanatory diagram showing processing of the answer sentence detection unit.

[回答文検出部125]
回答文検出部125は、各トピックグループに含まれるコメント文章群と、各回答文に含まれる文章との間の類似度を算出し、各トピックグループに類似度が所定閾値以上となる回答文を対応付ける。
[Answer sentence detector 125]
The answer sentence detection unit 125 calculates the similarity between the comment sentence group included in each topic group and the sentence included in each answer sentence, and determines an answer sentence having a similarity equal to or greater than a predetermined threshold for each topic group. Associate.

類似度の算出方法は、例えば以下のようにする。
(S51)回答文検出部125は、各トピックグループに含まれるコメント文章群から述語項構造解析によって述語項構造を抽出すると共に、トピックグループにおける第1の特徴ベクトルを算出する。
各トピックグループ:Ci(i=1,2,・・・)
トピックグループiに含まれるコメント文章:Tij(j=1,2,・・・)
(S52)回答文蓄積部101に蓄積された各回答文から述語項構造解析によって述語項構造を抽出すると共に、当該回答文における第2の特徴ベクトルとを算出する。
回答文:Ak(k=1,2,・・・)
(S53)トピックグループの第1のベクトルと、回答文の第2のベクトルとの間のコサイン距離に基づいて類似度を算出する。具体的には、各コメント文章Ti1, Ti2,・・・を含むトピックグループCiと、回答文Ajとの類似度Dist(Ci,Aj)を算出する。
Dist(Ci,Aj)=cosin距離D(Ti1,Aj),D(Ti2, Aj),・・・の平均値
=argi max(Dist(Ci,Aj))
For example, the similarity is calculated as follows.
(S51) The answer sentence detection unit 125 extracts a predicate term structure from a comment sentence group included in each topic group by a predicate term structure analysis, and calculates a first feature vector in the topic group.
Each topic group: Ci (i = 1,2, ...)
Comment text included in topic group i: Tij (j = 1,2, ...)
(S52) A predicate term structure is extracted from each answer sentence stored in the answer sentence storage unit 101 by predicate term structure analysis, and a second feature vector in the answer sentence is calculated.
Answer text: Ak (k = 1,2, ...)
(S53) The similarity is calculated based on the cosine distance between the first vector of the topic group and the second vector of the answer sentence. Specifically, a similarity Dist (Ci, Aj) between the topic group Ci including each comment sentence Ti1, Ti2,... And the answer sentence Aj is calculated.
Dist (Ci, Aj) = average value of cosin distances D (Ti1, Aj), D (Ti2, Aj), ...
= Argi max (Dist (Ci, Aj))

図5によれば、回答文蓄積部101には、多数の回答文が蓄積されている。
回答文1「・・・」
回答文2「携帯探せて安心サービスの申込方法」
述語項構造=述語「探す」、目的語「携帯」、ヲ格
述語項構造=述語「申し込む」、目的語「サービス」、ニ格
回答文3「・・・」
回答文4「・・・」
回答文5「携帯探せて安心サービスの利用方法」
述語項構造=述語「探す」、目的語「携帯」、ヲ格
述語項構造=述語「利用する」、目的語「サービス」、ヲ格
回答文6「・・・」
According to FIG. 5, a large number of answer sentences are accumulated in the answer sentence accumulation unit 101.
Answer 1 "..."
Answer 2 “How to apply for a secure service by searching for a mobile phone”
Predicate term structure = predicate “search”, object “mobile”, wo case
Predicate term structure = predicate "apply", object "service", d case answer sentence 3 "..."
Answer sentence 4 "..."
Answer sentence 5 “How to use a secure service with a mobile search”
Predicate term structure = predicate “search”, object “mobile”, wo case
Predicate term structure = predicate "use", object "service", wo case answer sentence 6 "..."

図5によれば、トピックグループ1と回答文2との類似度が、所定閾値δよりも高い場合、両者は類似していると判定されている。また、トピックグループ2と回答文5との類似度が、所定閾値δよりも高い場合、両者は類似していると判定されている。これによって、トピックグループC1,C2,・・・毎に、0個以上の回答文が割り当てられる。   According to FIG. 5, when the similarity between the topic group 1 and the answer sentence 2 is higher than the predetermined threshold δ, it is determined that both are similar. Further, when the similarity between the topic group 2 and the answer sentence 5 is higher than the predetermined threshold δ, it is determined that the two are similar. As a result, zero or more answer sentences are assigned to each topic group C1, C2,.

図6は、代表述語項構造抽出部、差分述語項構造抽出部、差分述語項構造選択部及び回答文出力部の処理を表す説明図である。   FIG. 6 is an explanatory diagram showing the processing of the representative predicate term structure extraction unit, the difference predicate term structure extraction unit, the difference predicate term structure selection unit, and the answer sentence output unit.

[代表述語項構造抽出部126]
代表述語項構造抽出部126は、各トピックグループについて、対応付けられた回答文に含まれる述語項構造の中で、当該トピックグループを特徴付ける代表述語項構造を抽出する。
[Representative predicate term structure extraction unit 126]
The representative predicate term structure extraction unit 126 extracts, for each topic group, a representative predicate term structure that characterizes the topic group from among the predicate term structures included in the associated answer sentences.

図6によれば、トピックグループ1に対応する回答文2からは、以下の表のような述語項構造が抽出される。
回答文2「携帯探せて安心サービスの申し込み方法は以下のようになります・・・」
述語項構造=述語「探す」、目的語「携帯」、ヲ格
述語項構造=述語「申し込む」、目的語「サービス」、ニ格
回答文5「携帯探せて安心サービスの利用方法は以下のようになります・・・」
述語項構造=述語「探す」、目的語「携帯」、ヲ格
述語項構造=述語「利用する」、目的語「サービス」、ヲ格
According to FIG. 6, the predicate term structure as shown in the following table is extracted from the answer sentence 2 corresponding to the topic group 1.
Answer 2 “How to find a mobile phone and apply for a secure service is as follows ...”
Predicate term structure = predicate “search”, object “mobile”, wo case
Predicate term structure = predicate "apply", object "service", d-statement answer sentence 5
Predicate term structure = predicate “search”, object “mobile”, wo case
Predicate term structure = predicate "use", object "service", wo case

ここで、述語項構造抽出部126は、各トピックグループの代表述語項構造を、赤池情報量基準に応じて優先順に並べることも好ましい。トピックグループC1,C2,・・・に割り当てられた回答文のいずれかに出現する述語項構造を、s1,s2,・・・とする。ここでは、述語項構造E(i)が、トピックグループCjの判別に役立つかどうかの指標を与える。   Here, it is also preferable that the predicate term structure extraction unit 126 arranges the representative predicate term structures of the topic groups in priority order according to the Akaike information amount criterion. Let predicate term structures appearing in any of the reply sentences assigned to the topic groups C1, C2,. Here, an index is provided as to whether the predicate term structure E (i) is useful for determining the topic group Cj.

以下では、述語項構造sが、トピックグループCの判別に役立つかどうかの指標E(s,C)の算出方法を表す。   In the following, a calculation method of an index E (s, C) indicating whether the predicate term structure s is useful for determining the topic group C will be described.

(S1)トピックグループ含まれるコメント文章(つぶやき)の集合Uから、以下の4種類の頻度を得る。
n11=トピックグループCに類似し、述語項構造sが出現するコメント文章の数
n12=トピックグループC以外に類似し、述語項構造sが出現するコメント文章の数
n21=トピックグループCに類似し、述語項構造sが出現しないコメント文章の数
n22=トピックグループC以外に類似し、述語項構造sが出現しないコメント文章の数
(S1) The following four types of frequencies are obtained from the set U of comment sentences (tweets) included in the topic group.
n11 = number of comment sentences similar to topic group C, in which predicate term structure s appears n12 = number of comment sentences similar to other than topic group C, in which predicate term structure s appears n21 = similar to topic group C, Number of comment sentences in which predicate term structure s does not appear n22 = Number of comment sentences that are similar to those other than topic group C and in which predicate term structure s does not appear

(S2)次に、n11,n12,n21,n22に対して、赤池情報量規準(AIC:Akaike's Information Criterion)を用いて、独立モデルに対する値MLL_IM(s,C)及び従属モデルに対する値MLL_DM(s,C)を算出する。これは、述語項構造とトピックグループとの組毎の不当割合を算出する。
MLL_IM(s,C)=(n11+n12) log(n11+n12)
+(n11+n21) log(n11+n21)
+(n21+n22) log(n21+n22)
+(n12+n22) log(n12+n22)−2N log N
MLL_DM(s,C)=n11 log n11+n12 log n12+n21 log n21+n22 log n22−N log N
但し、N=n11+n12+n21+n22
(S2) Next, for n11, n12, n21, and n22, using the Akaike's Information Criterion (AIC), the value MLL_IM (s, C) for the independent model and the value MLL_DM (s) for the dependent model , C). This calculates an unreasonable ratio for each set of predicate term structure and topic group.
MLL_IM (s, C) = (n11 + n12) log (n11 + n12)
+ (N11 + n21) log (n11 + n21)
+ (N21 + n22) log (n21 + n22)
+ (N12 + n22) log (n12 + n22) -2N log N
MLL_DM (s, C) = n11 log n11 + n12 log n12 + n21 log n21 + n22 log n22-N log N
However, N = n11 + n12 + n21 + n22

(S3)前述のMLL_IM(s,C)及びMLL_DM(s,C)から、以下のE(s,C)を算出する。
AIC_IM(s,C)=-2 × MLL_IM(s,C) + 2×2
AIC_DM(s,C)=-2 × MLL_DM(s,C) + 2×3
E(s,C)=AIC_IM(s, C) − AIC_DM(s,C)
(S3) The following E (s, C) is calculated from the aforementioned MLL_IM (s, C) and MLL_DM (s, C).
AIC_IM (s, C) = -2 × MLL_IM (s, C) + 2 × 2
AIC_DM (s, C) = -2 × MLL_DM (s, C) + 2 × 3
E (s, C) = AIC_IM (s, C) − AIC_DM (s, C)

前述で算出されたE(s,C)は、述語項構造sがトピックグループCに偏って出現する不当割合を表す。E(s,C)は、赤池情報量基準に従って、トピックグループCの判別に役立つ述語項構造ほど、E(s,C)の値が高くなる。本発明によれば、各トピックグループCiに対し、E(s,C)の値が大きい順に、m個の述語項構造 Ci,1、Ci,2、Ci,3、・・・Ci,m を抽出し、トピックグループCiの代表述語項構造とする。   E (s, C) calculated as described above represents an unreasonable ratio in which the predicate term structure s appears biased to the topic group C. E (s, C) has a higher E (s, C) value for a predicate term structure that is useful for discriminating topic group C according to the Akaike information criterion. According to the present invention, m predicate term structures Ci, 1, Ci, 2, Ci, 3,..., Ci, m are assigned to each topic group Ci in descending order of E (s, C). Extracted to obtain a representative predicate term structure of the topic group Ci.

[差分述語項構造抽出部127]
差分述語項構造抽出部127は、各トピックグループについて、当該トピックグループのみに出現する代表述語項構造を、差分述語項構造として抽出する。回答文2及び5について、[述語項構造=述語「探す」、目的語「携帯」、ヲ格]は共通する。そこで、図6によれば、以下の差分述語項構造が抽出される。
回答文2「携帯探せて安心サービスの申し込み方法は以下のようになります・・・」
述語項構造=述語「申し込む」、目的語「サービス」、ニ格
回答文5「携帯探せて安心サービスの利用方法は以下のようになります・・・」
述語項構造=述語「利用する」、目的語「サービス」、ヲ格
[Difference predicate term structure extraction unit 127]
The difference predicate term structure extraction unit 127 extracts, for each topic group, a representative predicate term structure that appears only in the topic group as a difference predicate term structure. For the answer sentences 2 and 5, [predicate term structure = predicate “search”, object “mobile”, wo case] is common. Therefore, according to FIG. 6, the following differential predicate term structure is extracted.
Answer 2 “How to find a mobile phone and apply for a secure service is as follows ...”
Predicate term structure = predicate "apply", object "service", d-statement answer sentence 5
Predicate term structure = predicate "use", object "service", wo case

[差分述語項構造選択部128]
差分述語項構造選択部128は、複数の差分述語項構造に基づく文章を、ユーザインタフェースを介してユーザに明示する。
[Difference predicate term structure selection unit 128]
The difference predicate term structure selection unit 128 clearly indicates a sentence based on a plurality of difference predicate term structures to the user via the user interface.

差分述語項構造からの日本語文章を生成するために、例えば以下のようなルールが設定される。
(ルール1)ヲ格のみからなる述語項構造Sの場合
->W(S,ヲ格)+「を」+W(S,述語)
(ルール2)ヲ格とデ格からなる述語項構造Sの場合
->W(S,デ格)+「で」+W(S,ヲ格)+「を」+S(述語)
(ルール3)差分述語項構造S1のヲ格と、共通述語項構造Bのデ格とが一致する場合、
->Aから生成した日本語のヲ格の前方修飾語として、Bの日本語を埋め込む
W(S,ヲ格)は、述語項構造Sのヲ格の単語を表す。
W(S,デ格)は、述語項構造Sのデ格の単語を表す。
尚、このようなルール基づく日本語の生成については、機械翻訳システムの技術が適用できる(例えば非特許文献3参照)。
In order to generate a Japanese sentence from the differential predicate term structure, for example, the following rules are set.
(Rule 1) In case of predicate term structure S consisting only of wo cases
-> W (S, wo) + "O" + W (S, predicate)
(Rule 2) In case of predicate term structure S consisting of wo case and de case
-> W (S, De case) + "de" + W (S, wo case) + "O" + S (predicate)
(Rule 3) If the difference case of the differential predicate term structure S1 and the depreciation of the common predicate term structure B match,
-> The Japanese character of B is embedded as a forward modifier of the Japanese word generated from A. W (S,) indicates the word of the predicate term structure S.
W (S, derated) represents a derated word of the predicate term structure S.
Note that the technology of a machine translation system can be applied to the generation of Japanese based on such rules (see, for example, Non-Patent Document 3).

例えば、ルール1〜3を用いて、図6によれば、トピックグループ毎に、以下の2つの日本語文章が生成される。
「携帯を探すサービスを申し込む」
「携帯を探すサービスを利用する」
For example, according to FIG. 6, using rules 1 to 3, the following two Japanese sentences are generated for each topic group.
"Apply for mobile phone search service"
"Use a service to search for mobile phones"

これに対し、端末4は、ユーザ操作に応じていずれか1つの差分述語項構造の文章を選択させる。ユーザから見ると、例えば、質問文をキーボードで入力した後、トピックグループ毎の差分述語項構造に基づいた自然な日本語文章がディスプレイに表示される。そして、ユーザは、いずれかの文章を選択することができる。ここで、図6によれば、ユーザは、「携帯を探すサービスを利用する」を選択している。ユーザに選択された文章の差分述語項構造は、回答文出力部129へ出力される。   On the other hand, the terminal 4 selects any one sentence of the differential predicate term structure according to the user operation. From the viewpoint of the user, for example, after inputting a question sentence with a keyboard, natural Japanese sentences based on the difference predicate term structure for each topic group are displayed on the display. Then, the user can select any sentence. Here, according to FIG. 6, the user has selected “use a service for searching for mobile phones”. The differential predicate term structure of the sentence selected by the user is output to the answer sentence output unit 129.

[回答文出力部129]
回答文出力部129は、回答文検出部125によって検出された回答文を、対応する1つ以上の差分述語項構造の文章と共に明示する。本発明によれば、ユーザの質問に曖昧性があり、コメント文章群が複数のトピックグループに分類され、各トピックグループに対応付けられた回答文を得ることができる。ここで、この得られた回答文の数が少ない場合、差分述語項構造に基づく文章は、提示される回答文の傾向をユーザが認識するために有益な情報となる。
[Answer sentence output unit 129]
The answer sentence output unit 129 specifies the answer sentence detected by the answer sentence detection unit 125 together with the corresponding one or more differential predicate term structure sentences. According to the present invention, the user's question is ambiguous, the comment sentence group is classified into a plurality of topic groups, and an answer sentence associated with each topic group can be obtained. Here, when the number of the obtained answer sentences is small, the sentence based on the differential predicate term structure is useful information for the user to recognize the tendency of the presented answer sentence.

また、回答文の数が多い場合、ユーザとインタラクション(やりとり)をすることによって、回答文を絞り込むことが好ましい。そこで、回答文出力部129は、選択された差分述語項構造に対応する回答文を、ユーザインタフェースを介して明示する。例えば、その回答文を、ユーザが視認するディスプレイに表示する。図6によれば、「携帯探せて安心サービスの利用方法」の回答文が、ユーザへ表示される。これによって、ユーザは、質問文に対する回答文を認識することができる。   When there are a large number of answer sentences, it is preferable to narrow down the answer sentences by interacting with the user. Therefore, the answer sentence output unit 129 specifies the answer sentence corresponding to the selected difference predicate term structure via the user interface. For example, the answer sentence is displayed on a display visually recognized by the user. According to FIG. 6, an answer sentence “How to find a mobile phone and use a reliable service” is displayed to the user. Thereby, the user can recognize the answer sentence to the question sentence.

図7は、本発明におけるシーケンス図である。   FIG. 7 is a sequence diagram in the present invention.

(S71)質問者が操作する端末4から、質問回答サーバ1へ、ユーザの質問文が送信される(図2の質問文入力部121参照)。
(S72)質問回答サーバ1は、質問文に含まれる複数の質問キーワードを抽出する(図2の質問キーワード抽出部122参照)。
(S73)質問回答サーバ1は、コメント文章蓄積部102を用いて、質問キーワードを含むコメント文章を検索する(図2のコメント文章検索部123参照)。
(S74)質問回答サーバ1は、検索された複数のコメント文章を、述語項構造解析によって、述語項構造の分布から複数個のトピックグループに分類する(図2のトピック分類部124参照)。
(S75)質問回答サーバ1は、各トピックグループに含まれるコメント文章群と、各回答文との間の類似度を算出し、各トピックグループに類似度が所定閾値以上となる回答文を対応付ける(図2の回答文検出部125参照)。
(S76)質問回答サーバ1は、各トピックグループについて、対応付けられた回答文に含まれる述語項構造の中で、当該トピックグループを特徴付ける代表述語項構造を抽出する(図2の代表述語項構造抽出部126参照)。
(S77)質問回答サーバ1は、各トピックグループについて、当該トピックグループのみに出現する代表述語項構造を、差分述語項構造として抽出する(図2の差分述語項構造抽出部127参照)。
(S78)質問回答サーバ1は、複数の差分述語項構造に基づく文章を、ユーザ操作の端末4へ送信する(図2の差分述語項構造選択部128参照)。そして、端末4では、ユーザ操作に応じていずれか1つの文章が選択させる。選択された文章の差分述語項構造は、端末4から質問回答サーバ1へ送信される。
(S79)質問回答サーバ1は、選択された差分述語項構造に対応する回答文を、ユーザの端末4へ送信する(図2の回答文出力部129参照)。
(S71) The question text of the user is transmitted from the terminal 4 operated by the questioner to the question answering server 1 (see the question text input unit 121 in FIG. 2).
(S72) The question answering server 1 extracts a plurality of question keywords included in the question sentence (see the question keyword extracting unit 122 in FIG. 2).
(S73) The question answering server 1 uses the comment text storage unit 102 to search for a comment text including the question keyword (see the comment text search unit 123 in FIG. 2).
(S74) The question answering server 1 classifies the retrieved plurality of comment sentences into a plurality of topic groups from the distribution of the predicate term structure by predicate term structure analysis (see the topic classification unit 124 in FIG. 2).
(S75) The question answering server 1 calculates the similarity between the comment sentence group included in each topic group and each answer sentence, and associates an answer sentence whose similarity is equal to or greater than a predetermined threshold with each topic group ( (See the answer sentence detection unit 125 in FIG. 2).
(S76) For each topic group, the question / answer server 1 extracts a representative predicate term structure that characterizes the topic group from the predicate term structure included in the associated answer sentence (representative predicate term structure in FIG. 2). (See the extraction unit 126).
(S77) For each topic group, the question answering server 1 extracts a representative predicate term structure that appears only in the topic group as a differential predicate term structure (see the differential predicate term structure extraction unit 127 in FIG. 2).
(S78) The question answering server 1 transmits a sentence based on a plurality of differential predicate term structures to the user-operated terminal 4 (see the differential predicate term structure selecting unit 128 in FIG. 2). And in the terminal 4, any one sentence is selected according to user operation. The differential predicate term structure of the selected sentence is transmitted from the terminal 4 to the question answering server 1.
(S79) The question / answer server 1 transmits an answer sentence corresponding to the selected differential predicate term structure to the user's terminal 4 (see the answer sentence output unit 129 in FIG. 2).

前述したように本発明の質問回答サーバによれば、例えばtwitterのような大量のコメント文章から、質問文の意図を表す代表的な述語項構造を抽出し、質問文を補完することによって、回答文を高精度に検索することができる。具体的には、最初に、質問文に含まれるキーワードを抽出してソーシャルメディアを検索し、大量の検索結果を複数のトピックグループ(トピック毎に1つの検索意図に対応)に高速に分類し、各トピックに類似する回答文を回答文蓄積部から検索する。次に、各トピックグループに特有の単語(差分述語項構造)を自動的に抽出してユーザに提示し、ユーザの選択結果に従った回答文に絞り込んで、ユーザとの対話形式を繰り返し実行することができる。   As described above, according to the question answering server of the present invention, for example, from a large number of comment sentences such as twitter, a representative predicate item structure representing the intention of the question sentence is extracted, and the answer is obtained by complementing the question sentence. Sentences can be searched with high accuracy. Specifically, first, the keywords included in the question sentence are extracted to search social media, and a large amount of search results are quickly classified into a plurality of topic groups (corresponding to one search intention for each topic) An answer sentence similar to each topic is searched from the answer sentence storage unit. Next, words (difference predicate term structure) peculiar to each topic group are automatically extracted and presented to the user, narrowed down to answer sentences according to the user's selection results, and the interactive form with the user is repeatedly executed. be able to.

以上、詳細に説明したように、本発明の質問回答プログラム、サーバ及び方法によれば、ユーザの質問文に対して複数の回答文の候補が存在する場合、ユーザの意図を反映した回答文を明示する(に絞り込む)ことができる。   As described above in detail, according to the question answering program, server and method of the present invention, when there are a plurality of answer sentence candidates for the user's question sentence, an answer sentence reflecting the user's intention is displayed. You can specify (narrow down).

最後に、本発明が、キーワード検索ではなく、述語項構造検索を用いた効果について詳述する。   Finally, the effect of the present invention using predicate term structure search instead of keyword search will be described in detail.

一般に、例えば、「携帯電話が紛失したらどうしよう」というユーザからの短い質問の場合、「携帯電話紛失に備えたサービス申し込みの要望」なのか、又は、「端末の紛失への対応法に関する問い合わせ」なのかといった曖昧性が存在する。これに対し、コンテキストに依存した曖昧性を検出し、対話形式で回答候補を絞り込みながらTIPS等を返答する技術が提案されている(本願と同一出願人及び同一発明者によって出願された平成24年1月12日付け特許出願、以下「先の出願に係る発明」と称す)。この技術によれば、コンテキストの曖昧性を高速かつ適切に検出し、「安心、申し込み」や「端末、発見」といったキーワードを対話の選択肢として提示することができる。   In general, for example, in the case of a short question from a user “What to do if the mobile phone is lost”, it may be “request for service application in case of loss of mobile phone” or “inquiry about how to deal with terminal loss” There is an ambiguity such as. On the other hand, a technique for detecting ambiguity depending on context and responding TIPS or the like while narrowing down answer candidates in an interactive format has been proposed (2012 filed by the same applicant and the same inventor as the present application). (Patent application dated January 12th, hereinafter referred to as “the invention of the previous application”). According to this technique, context ambiguity can be detected at high speed and appropriately, and keywords such as “reliable, application” and “terminal, discovery” can be presented as dialog options.

しかしながら、先の出願に係る発明によれば、第1の課題として、コンテキストを絞り込む際に「携帯紛失、サービス、申し込み」又は「携帯紛失、サービス、利用」といったキーワードが提示されるだけであって、、ユーザにとっては、コンテキストの差異を理解しづらい。   However, according to the invention related to the previous application, as a first problem, only keywords such as “lost mobile phone, service, application” or “lost mobile phone, service, use” are presented when narrowing down the context. For the user, it is difficult to understand the difference in context.

また、第2の課題として、コンテキストの絞り込みが終了しても、非特許文献3に記載された技術のようなキーワードによる検索によれば、検索条件としての情報が不足することがある。例えば、「携帯+発見」といったキーワードで検索する場合、宝探しゲームのように携帯電話機で何かを発見するサービスや、携帯電話を発見するサービスを発見するサービスの情報の両方がキーワード検索結果に現れる。このため、回答精度を現状以上に向上させることが難しい。   Further, as a second problem, even when the narrowing down of contexts is completed, information as a search condition may be insufficient according to a search using a keyword such as the technique described in Non-Patent Document 3. For example, when searching with a keyword such as “mobile + discovery”, both information on a service for finding something with a mobile phone and a service for finding a service for finding a mobile phone, such as a treasure hunt game, appear in the keyword search result. . For this reason, it is difficult to improve the answer accuracy beyond the present level.

第1の課題に対して、本発明によれば、差分キーワードの単純な提示ではなく、動詞を中心に主語や目的語等の関係をリンクで表す「述語項構造」と呼ばれるデータから自然な応対の文章を生成し、それを利用者に提示する手法を用いることで理解度が深まることが期待できる。例えば、「携帯+紛失」のユーザクエリに対して従来システムが「安心+申し込み」もしくは、「発見」といったキーワードを提示していたのに対し、「端末を紛失した際に安心できる申し込みに関する情報」もしくは「携帯電話を紛失した際に端末を発見すること」といった自然な文章をユーザに提示することでユーザの利便性を向上させる手段を提供する。   In response to the first problem, according to the present invention, instead of simply presenting a difference keyword, a natural response is obtained from data called a “predicate term structure” that expresses a relationship between a subject, an object, and the like centered on a verb. Can be expected to deepen the level of understanding by using the method of generating the sentence and presenting it to the user. For example, in response to a user query of “mobile + lost”, the conventional system offered keywords such as “reliable + application” or “discovery”, whereas “information on application that can be relieved when the terminal is lost” Alternatively, it provides means for improving the convenience of the user by presenting the user with a natural sentence such as “finding the terminal when the mobile phone is lost”.

第2の課題に対して、本発明によれば、述語項構造を検索パラメータとして知識源のテキストを検索することにより、コンテキスト絞り込み後の検索精度を大きく向上させる。例えば、「端末を発見する」と「端末で発見する」の意味を区別できる述語項構造を用いるので、従来型のキーワード検索で行われていた過剰検出が減る。   In response to the second problem, according to the present invention, the search accuracy after narrowing down the context is greatly improved by searching the text of the knowledge source using the predicate term structure as a search parameter. For example, since a predicate term structure that can distinguish the meanings of “discover terminal” and “discover terminal” is used, the over-detection performed in the conventional keyword search is reduced.

また、述語項構造を使用して文書の類似性を判定する場合、抽出した述語項構造の一致度合いを判定する必要があり、従来のキーワードを利用した場合より多くの計算時間が必要となることも問題となる。この問題に対しては、述語項構造の中で格と呼ばれるデータスロットに注目し、使用頻度が高いスロットの組み合わせを事例から事前に学習しておき、使用頻度の高い組み合わせに対してはハッシュ関数を使って高速に検索できるようにする。   Also, when judging the similarity of documents using the predicate term structure, it is necessary to judge the degree of matching of the extracted predicate term structure, which requires more calculation time than when using conventional keywords. Is also a problem. For this problem, focus on data slots called cases in the predicate term structure, learn combinations of frequently used slots in advance from examples, and use hash functions for frequently used combinations. To enable fast searching.

前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。   Various changes, modifications, and omissions of the above-described various embodiments of the present invention can be easily made by those skilled in the art. The above description is merely an example, and is not intended to be restrictive. The invention is limited only as defined in the following claims and the equivalents thereto.

1 質問回答サーバ
10 通信インタフェース部
101 回答文蓄積部
102 コメント文章蓄積部
111 回答文取得部
112 コメント文章収集部
121 質問文入力部
122 質問キーワード抽出部
123 コメント文章検索部
124 トピック分類部
125 回答文検出部
126 代表述語項構造抽出部
127 差分述語項構造抽出部
128 差分述語項構造選択部
129 回答文出力部
2 回答文蓄積サーバ
3 ブログサーバ
4 端末
5 コメント投稿者用の汎用端末
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Question answer server 10 Communication interface part 101 Answer sentence storage part 102 Comment sentence storage part 111 Answer sentence acquisition part 112 Comment sentence collection part 121 Question sentence input part 122 Question keyword extraction part 123 Comment sentence search part 124 Topic classification part 125 Answer sentence Detection unit 126 Representative predicate term structure extraction unit 127 Difference predicate term structure extraction unit 128 Difference predicate term structure selection unit 129 Answer sentence output unit 2 Answer sentence storage server 3 Blog server 4 Terminal 5 General-purpose terminal for commenter

Claims (10)

多数のコメント文章を蓄積したコメント文章蓄積部と、多数の回答文を蓄積した回答文蓄積部とを有し、ユーザからの質問文に対する回答文を抽出するようにコンピュータを機能させる質問回答プログラムであって、
質問文を入力する質問文入力手段と、
前記質問文に含まれる複数の質問キーワードを抽出する質問キーワード抽出手段と、
前記コメント文章蓄積部を用いて、前記質問キーワードを含むコメント文章を検索するコメント文章検索手段と、
検索された複数のコメント文章を、述語項構造解析によって、述語項構造の分布から複数個のトピックグループに分類するトピック分類手段と、
各トピックグループに含まれるコメント文章群と、各回答文に含まれる文章との間の類似度を算出し、各トピックグループに前記類似度が所定閾値以上となる回答文を対応付ける回答文検出手段と、
各トピックグループについて、対応付けられた回答文に含まれる述語項構造の中で、当該トピックグループを特徴付ける代表述語項構造を抽出する代表述語項構造抽出手段と、
各トピックグループについて、当該トピックグループのみに出現する代表述語項構造を、差分述語項構造として抽出する差分述語項構造抽出手段と、
前記回答文検出手段によって検出された前記回答文を、対応する1つ以上の前記差分述語項構造に基づく文章と共に明示する回答文出力手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする質問回答プログラム。
A question answering program that has a comment sentence accumulating part that accumulates a large number of comment sentences and an answer sentence accumulating part that accumulates a large number of answer sentences, and that allows a computer to function to extract answer sentences for a question sentence from a user. There,
A question sentence input means for inputting a question sentence;
Question keyword extraction means for extracting a plurality of question keywords included in the question sentence;
Using the comment sentence storage unit, comment sentence search means for searching for comment sentences including the question keyword;
A topic classification means for classifying a plurality of retrieved comment sentences into a plurality of topic groups from a distribution of predicate term structures by a predicate term structure analysis;
An answer sentence detection means for calculating a similarity between a comment sentence group included in each topic group and a sentence included in each answer sentence, and associating an answer sentence having the similarity equal to or greater than a predetermined threshold with each topic group; ,
For each topic group, representative predicate term structure extraction means for extracting a representative predicate term structure that characterizes the topic group in the predicate term structure included in the associated answer sentence;
For each topic group, a differential predicate term structure extracting means for extracting a representative predicate term structure that appears only in the topic group as a differential predicate term structure;
A question answering program for causing a computer to function as an answer sentence output means for clearly indicating the answer sentence detected by the answer sentence detection means together with a sentence based on one or more corresponding differential predicate term structures.
複数の前記差分述語項構造に基づく文章を、ユーザインタフェースを介してユーザに明示すると共に、ユーザ操作に応じていずれか1つの差分述語項構造を選択させる差分述語項構造選択手段を更に有し、
前記回答文出力手段は、選択された文章の差分述語項構造に対応する回答文を、ユーザインタフェースを介して明示する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1に記載の質問回答プログラム。
A sentence based on the plurality of differential predicate term structures is clearly shown to the user via a user interface, and further includes a differential predicate term structure selecting unit that selects any one of the differential predicate term structures according to a user operation,
The question answer program according to claim 1, wherein the answer sentence output means causes the computer to function so as to clearly indicate an answer sentence corresponding to a differential predicate term structure of a selected sentence via a user interface. .
前記トピック分類手段は、当該コメント文章を、分類された各トピックグループに属する確からしさ(トピック比率)を算出するLDA(Latent Dirichlet Allocation)アルゴリズムを用いて、いずれか1つのトピックグループに分類するようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1又は2に記載の質問回答プログラム。   The topic classification means classifies the comment text into any one topic group using an LDA (Latent Dirichlet Allocation) algorithm that calculates a probability (topic ratio) belonging to each classified topic group. The question answering program according to claim 1 or 2, wherein the computer functions. 前記回答文検出手段は、
各トピックグループに含まれるコメント文章群から、述語項構造解析によって述語項構造を抽出すると共に、前記トピックグループにおける第1の特徴ベクトルを算出し、
前記回答文蓄積部に蓄積された各回答文から、述語項構造解析によって述語項構造を抽出すると共に当該回答文における第2の特徴ベクトルとを算出し、
前記トピックグループの第1のベクトルと、前記回答文の第2のベクトルとの間のコサイン距離に基づいて類似度を算出する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の質問回答プログラム。
The answer sentence detection means includes:
Extracting a predicate term structure from a comment sentence group included in each topic group by a predicate term structure analysis, calculating a first feature vector in the topic group,
From each answer sentence stored in the answer sentence storage unit, a predicate term structure is extracted by predicate term structure analysis and a second feature vector in the answer sentence is calculated,
4. The computer according to claim 1, wherein the computer is caused to calculate a similarity based on a cosine distance between a first vector of the topic group and a second vector of the answer sentence. The question answering program according to item 1.
前記代表述語項構造抽出手段は、各トピックグループの代表述語項構造を、赤池情報量基準に応じて優先順に並べるようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の質問回答プログラム。   5. The representative predicate term structure extraction unit causes a computer to function so that representative predicate term structures of each topic group are arranged in order of priority according to an Akaike information criterion. The question answering program described in. 前記コメント文章は、不特定多数の第三者によって投稿されたものであって、
前記コメント文章蓄積部は、ミニブログ(mini Web log)サーバに投稿されたコメント文章を収集し蓄積したものであるようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の質問回答プログラム。
The comment text is posted by an unspecified number of third parties,
6. The comment text storage unit causes a computer to function so as to collect and store comment text posted to a mini blog (mini Web log) server. The question answering program described in.
多数のコメント文章を蓄積したコメント文章蓄積部と、多数の回答文を蓄積した回答文蓄積部とを有し、ユーザからの質問文に対する回答文を抽出する質問回答サーバであって、
端末から、質問文を入力する質問文入力手段と、
前記質問文に含まれる複数の質問キーワードを抽出する質問キーワード抽出手段と、
前記コメント文章蓄積部を用いて、前記質問キーワードを含むコメント文章を検索するコメント文章検索手段と、
検索された複数のコメント文章を、述語項構造解析によって、述語項構造の分布から複数個のトピックグループに分類するトピック分類手段と、
各トピックグループに含まれるコメント文章群と、各回答文との間の類似度を算出し、各トピックグループに前記類似度が所定閾値以上となる回答文を対応付ける回答文検出手段と、
各トピックグループについて、対応付けられた回答文に含まれる述語項構造の中で、当該トピックグループを特徴付ける代表述語項構造を抽出する代表述語項構造抽出手段と、
各トピックグループについて、当該トピックグループのみに出現する代表述語項構造を、差分述語項構造として抽出する差分述語項構造抽出手段と、
前記回答文検出手段によって検出された前記回答文を、対応する1つ以上の前記差分述語項構造に基づく文章と共に明示する回答文出力手段と
を有することを特徴とする質問回答サーバ。
A question answering server that has a comment sentence accumulating unit that accumulates a large number of comment sentences, and an answer sentence accumulating part that accumulates a large number of answer sentences, and extracts a response sentence to a question sentence from a user,
A question sentence input means for inputting a question sentence from a terminal;
Question keyword extraction means for extracting a plurality of question keywords included in the question sentence;
Using the comment sentence storage unit, comment sentence search means for searching for comment sentences including the question keyword;
A topic classification means for classifying a plurality of retrieved comment sentences into a plurality of topic groups from a distribution of predicate term structures by a predicate term structure analysis;
A comment sentence group included in each topic group and an answer sentence calculating means for calculating a similarity between each answer sentence and associating each topic group with an answer sentence having the similarity equal to or greater than a predetermined threshold;
For each topic group, representative predicate term structure extraction means for extracting a representative predicate term structure that characterizes the topic group in the predicate term structure included in the associated answer sentence;
For each topic group, a differential predicate term structure extracting means for extracting a representative predicate term structure that appears only in the topic group as a differential predicate term structure;
A question answering server comprising: an answer sentence output means for clearly indicating the answer sentence detected by the answer sentence detecting means together with a sentence based on one or more corresponding differential predicate term structures.
複数の前記差分述語項構造に基づく文章を、ユーザインタフェースを介してユーザに明示すると共に、ユーザ操作に応じていずれか1つの差分述語項構造を選択させる差分述語項構造選択手段を更に有し、
前記回答文出力手段は、選択された文章の差分述語項構造に対応する回答文を、ユーザインタフェースを介して明示する
ことを特徴とする請求項7に記載の質問回答サーバ。
A sentence based on the plurality of differential predicate term structures is clearly shown to the user via a user interface, and further includes a differential predicate term structure selecting unit that selects any one of the differential predicate term structures according to a user operation,
8. The question answering server according to claim 7, wherein the answer sentence output means clarifies an answer sentence corresponding to the differential predicate term structure of the selected sentence via a user interface.
多数のコメント文章を蓄積したコメント文章蓄積部と、多数の回答文を蓄積した回答文蓄積部とを有し、ユーザからの質問文に対する回答文を抽出する装置における質問回答方法であって、
質問文を入力する第1のステップと、
前記質問文に含まれる複数の質問キーワードを抽出する第2のステップと、
前記コメント文章蓄積部を用いて、前記質問キーワードを含むコメント文章を検索する第3のステップと、
検索された複数のコメント文章を、述語項構造解析によって、述語項構造の分布から複数個のトピックグループに分類する第4のステップと、
各トピックグループに含まれるコメント文章群と、各回答文との間の類似度を算出し、各トピックグループに前記類似度が所定閾値以上となる回答文を対応付ける第5のステップと、
各トピックグループについて、対応付けられた回答文に含まれる述語項構造の中で、当該トピックグループを特徴付ける代表述語項構造を抽出する第6のステップと、
各トピックグループについて、当該トピックグループのみに出現する代表述語項構造を、差分述語項構造として抽出する第7のステップと、
第5のステップによって検出された前記回答文を、対応する1つ以上の前記差分述語項構造に基づく文章と共に明示する第8のステップと
を有することを特徴とする質問回答方法。
A question answering method in a device that has a comment sentence accumulating unit that accumulates a large number of comment sentences and an answer sentence accumulating part that accumulates a large number of answer sentences, and extracts an answer sentence for a question sentence from a user,
A first step of inputting a question sentence;
A second step of extracting a plurality of question keywords included in the question sentence;
A third step of searching for a comment sentence including the question keyword using the comment sentence storage unit;
A fourth step of classifying the retrieved plurality of comment sentences into a plurality of topic groups from a distribution of predicate term structures by a predicate term structure analysis;
A fifth step of calculating a similarity between a comment sentence group included in each topic group and each answer sentence, and associating an answer sentence with the similarity equal to or greater than a predetermined threshold to each topic group;
For each topic group, a sixth step of extracting a representative predicate term structure characterizing the topic group from among the predicate term structures included in the associated answer sentence;
For each topic group, a seventh step of extracting a representative predicate term structure that appears only in the topic group as a differential predicate term structure;
And an eighth step of clarifying the answer sentence detected by the fifth step together with a sentence based on the corresponding one or more differential predicate term structures.
第8のステップについて、
複数の前記差分述語項構造に基づく文章を、ユーザインタフェースを介してユーザに明示すると共に、ユーザ操作に応じていずれか1つの差分述語項構造を選択させ、
選択された文章の差分述語項構造に対応する回答文を、ユーザインタフェースを介して明示することを特徴とする請求項9に記載の質問回答方法。
For the eighth step,
Sentences based on the plurality of differential predicate term structures are clearly shown to the user via a user interface, and any one of the differential predicate term structures is selected according to a user operation,
The question answering method according to claim 9, wherein an answer sentence corresponding to the differential predicate term structure of the selected sentence is specified through a user interface.
JP2012266589A 2012-12-05 2012-12-05 Question answering program, server and method using a large amount of comment text Active JP6007088B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012266589A JP6007088B2 (en) 2012-12-05 2012-12-05 Question answering program, server and method using a large amount of comment text

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012266589A JP6007088B2 (en) 2012-12-05 2012-12-05 Question answering program, server and method using a large amount of comment text

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2014112316A true JP2014112316A (en) 2014-06-19
JP6007088B2 JP6007088B2 (en) 2016-10-12

Family

ID=51169410

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2012266589A Active JP6007088B2 (en) 2012-12-05 2012-12-05 Question answering program, server and method using a large amount of comment text

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6007088B2 (en)

Cited By (37)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102015210047A1 (en) 2014-05-30 2015-12-03 Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd. touchscreen
JP2016115294A (en) * 2014-12-18 2016-06-23 バイドゥ ネットコム サイエンス アンド テクノロジー(ペキン) カンパニー リミテッド Information retrieval method and device
JP2016181062A (en) * 2015-03-23 2016-10-13 Kddi株式会社 Poster analysis device, program, and method for analyzing profile item of poster from posted sentence
WO2017023742A1 (en) 2015-07-31 2017-02-09 Intuit Inc. Method and system for applying probabilistic topic models to content in a tax environment to improve user satisfaction with a question and answer customer support system
US9785672B2 (en) 2014-04-10 2017-10-10 Beijing Baidu Netcom Science And Technology Co., Ltd. Information searching method and device
JP2019003319A (en) * 2017-06-13 2019-01-10 株式会社野村総合研究所 Interactive business support system and interactive business support program
JP2019020774A (en) * 2017-07-11 2019-02-07 トヨタ自動車株式会社 Dialog system and dialog method
US10394804B1 (en) 2015-10-08 2019-08-27 Intuit Inc. Method and system for increasing internet traffic to a question and answer customer support system
WO2019193796A1 (en) * 2018-04-03 2019-10-10 株式会社Nttドコモ Interaction server
US10447777B1 (en) 2015-06-30 2019-10-15 Intuit Inc. Method and system for providing a dynamically updated expertise and context based peer-to-peer customer support system within a software application
US10445332B2 (en) 2016-09-28 2019-10-15 Intuit Inc. Method and system for providing domain-specific incremental search results with a customer self-service system for a financial management system
US10460398B1 (en) 2016-07-27 2019-10-29 Intuit Inc. Method and system for crowdsourcing the detection of usability issues in a tax return preparation system
US10467541B2 (en) 2016-07-27 2019-11-05 Intuit Inc. Method and system for improving content searching in a question and answer customer support system by using a crowd-machine learning hybrid predictive model
CN110413851A (en) * 2019-07-11 2019-11-05 安徽皖新研学教育有限公司 It is a kind of to grind the travelling question answering system and method for learning travelling
US10475044B1 (en) 2015-07-29 2019-11-12 Intuit Inc. Method and system for question prioritization based on analysis of the question content and predicted asker engagement before answer content is generated
US10475043B2 (en) 2015-01-28 2019-11-12 Intuit Inc. Method and system for pro-active detection and correction of low quality questions in a question and answer based customer support system
JP2019207647A (en) * 2018-05-30 2019-12-05 株式会社野村総合研究所 Interactive business assistance system
CN110543553A (en) * 2019-07-31 2019-12-06 平安科技(深圳)有限公司 question generation method and device, computer equipment and storage medium
US10552843B1 (en) 2016-12-05 2020-02-04 Intuit Inc. Method and system for improving search results by recency boosting customer support content for a customer self-help system associated with one or more financial management systems
US10572954B2 (en) 2016-10-14 2020-02-25 Intuit Inc. Method and system for searching for and navigating to user content and other user experience pages in a financial management system with a customer self-service system for the financial management system
US10599699B1 (en) 2016-04-08 2020-03-24 Intuit, Inc. Processing unstructured voice of customer feedback for improving content rankings in customer support systems
CN111177350A (en) * 2019-12-20 2020-05-19 北京淇瑀信息科技有限公司 Method, device and system for forming dialect of intelligent voice robot
CN111448561A (en) * 2019-03-28 2020-07-24 北京京东尚科信息技术有限公司 System and method for generating answers based on clustering and sentence similarity
US10733677B2 (en) 2016-10-18 2020-08-04 Intuit Inc. Method and system for providing domain-specific and dynamic type ahead suggestions for search query terms with a customer self-service system for a tax return preparation system
US10748157B1 (en) 2017-01-12 2020-08-18 Intuit Inc. Method and system for determining levels of search sophistication for users of a customer self-help system to personalize a content search user experience provided to the users and to increase a likelihood of user satisfaction with the search experience
US10755294B1 (en) 2015-04-28 2020-08-25 Intuit Inc. Method and system for increasing use of mobile devices to provide answer content in a question and answer based customer support system
JP2020166762A (en) * 2019-03-29 2020-10-08 シャープ株式会社 Information processor, and information processing method
JP6770283B1 (en) * 2020-03-11 2020-10-14 北日本コンピューターサービス 株式会社 Question answer system and program
US10922367B2 (en) 2017-07-14 2021-02-16 Intuit Inc. Method and system for providing real time search preview personalization in data management systems
JP2021117940A (en) * 2020-01-29 2021-08-10 トヨタ自動車株式会社 Agent device, agent system, and program
US11093951B1 (en) 2017-09-25 2021-08-17 Intuit Inc. System and method for responding to search queries using customer self-help systems associated with a plurality of data management systems
KR102365538B1 (en) * 2021-05-25 2022-02-23 주식회사 메이코더스 Chat interface providing device capable of automatically responding to inquiries and generating electronic documents in a crossboarding e-commerce system
US11269665B1 (en) 2018-03-28 2022-03-08 Intuit Inc. Method and system for user experience personalization in data management systems using machine learning
CN114430490A (en) * 2022-01-20 2022-05-03 阿里巴巴(中国)有限公司 Live question and answer and interface display method and computer storage medium
JP2022111261A (en) * 2018-06-07 2022-07-29 日本電信電話株式会社 Question generation device, question generation method and program
CN114840658A (en) * 2022-07-06 2022-08-02 浙江口碑网络技术有限公司 Evaluation reply method, electronic device, and computer storage medium
US11436642B1 (en) 2018-01-29 2022-09-06 Intuit Inc. Method and system for generating real-time personalized advertisements in data management self-help systems

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007141090A (en) * 2005-11-21 2007-06-07 Fuji Xerox Co Ltd Question answering system, data retrieval method and computer program
US20070136246A1 (en) * 2005-11-30 2007-06-14 At&T Corp. Answer determination for natural language questioning
JP2007241794A (en) * 2006-03-10 2007-09-20 National Institute Of Information & Communication Technology Information search device by multisense word and program
JP2009043263A (en) * 2007-08-10 2009-02-26 Nhn Corp Question classification method and its system

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007141090A (en) * 2005-11-21 2007-06-07 Fuji Xerox Co Ltd Question answering system, data retrieval method and computer program
US20070136246A1 (en) * 2005-11-30 2007-06-14 At&T Corp. Answer determination for natural language questioning
JP2007241794A (en) * 2006-03-10 2007-09-20 National Institute Of Information & Communication Technology Information search device by multisense word and program
JP2009043263A (en) * 2007-08-10 2009-02-26 Nhn Corp Question classification method and its system

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JPN6016031993; 落合 恵理香,他: '"商品の評価を対象としたレビュー文書の分析"' 言語処理学会第18回年次大会発表論文集 チュートリアル 本会議[CD-ROM] , 20120313, p.1176-1179, 言語処理学会 *

Cited By (53)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9785672B2 (en) 2014-04-10 2017-10-10 Beijing Baidu Netcom Science And Technology Co., Ltd. Information searching method and device
DE102015210047A1 (en) 2014-05-30 2015-12-03 Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd. touchscreen
JP2016115294A (en) * 2014-12-18 2016-06-23 バイドゥ ネットコム サイエンス アンド テクノロジー(ペキン) カンパニー リミテッド Information retrieval method and device
US10475043B2 (en) 2015-01-28 2019-11-12 Intuit Inc. Method and system for pro-active detection and correction of low quality questions in a question and answer based customer support system
JP2016181062A (en) * 2015-03-23 2016-10-13 Kddi株式会社 Poster analysis device, program, and method for analyzing profile item of poster from posted sentence
US10755294B1 (en) 2015-04-28 2020-08-25 Intuit Inc. Method and system for increasing use of mobile devices to provide answer content in a question and answer based customer support system
US11429988B2 (en) 2015-04-28 2022-08-30 Intuit Inc. Method and system for increasing use of mobile devices to provide answer content in a question and answer based customer support system
US10447777B1 (en) 2015-06-30 2019-10-15 Intuit Inc. Method and system for providing a dynamically updated expertise and context based peer-to-peer customer support system within a software application
US10475044B1 (en) 2015-07-29 2019-11-12 Intuit Inc. Method and system for question prioritization based on analysis of the question content and predicted asker engagement before answer content is generated
US10861023B2 (en) 2015-07-29 2020-12-08 Intuit Inc. Method and system for question prioritization based on analysis of the question content and predicted asker engagement before answer content is generated
WO2017023742A1 (en) 2015-07-31 2017-02-09 Intuit Inc. Method and system for applying probabilistic topic models to content in a tax environment to improve user satisfaction with a question and answer customer support system
EP3329401A4 (en) * 2015-07-31 2018-12-12 Intuit Inc. Method and system for applying probabilistic topic models to content in a tax environment to improve user satisfaction with a question and answer customer support system
US10394804B1 (en) 2015-10-08 2019-08-27 Intuit Inc. Method and system for increasing internet traffic to a question and answer customer support system
US11734330B2 (en) 2016-04-08 2023-08-22 Intuit, Inc. Processing unstructured voice of customer feedback for improving content rankings in customer support systems
US10599699B1 (en) 2016-04-08 2020-03-24 Intuit, Inc. Processing unstructured voice of customer feedback for improving content rankings in customer support systems
US10460398B1 (en) 2016-07-27 2019-10-29 Intuit Inc. Method and system for crowdsourcing the detection of usability issues in a tax return preparation system
US10467541B2 (en) 2016-07-27 2019-11-05 Intuit Inc. Method and system for improving content searching in a question and answer customer support system by using a crowd-machine learning hybrid predictive model
US10445332B2 (en) 2016-09-28 2019-10-15 Intuit Inc. Method and system for providing domain-specific incremental search results with a customer self-service system for a financial management system
US10572954B2 (en) 2016-10-14 2020-02-25 Intuit Inc. Method and system for searching for and navigating to user content and other user experience pages in a financial management system with a customer self-service system for the financial management system
US10733677B2 (en) 2016-10-18 2020-08-04 Intuit Inc. Method and system for providing domain-specific and dynamic type ahead suggestions for search query terms with a customer self-service system for a tax return preparation system
US11403715B2 (en) 2016-10-18 2022-08-02 Intuit Inc. Method and system for providing domain-specific and dynamic type ahead suggestions for search query terms
US10552843B1 (en) 2016-12-05 2020-02-04 Intuit Inc. Method and system for improving search results by recency boosting customer support content for a customer self-help system associated with one or more financial management systems
US11423411B2 (en) 2016-12-05 2022-08-23 Intuit Inc. Search results by recency boosting customer support content
US10748157B1 (en) 2017-01-12 2020-08-18 Intuit Inc. Method and system for determining levels of search sophistication for users of a customer self-help system to personalize a content search user experience provided to the users and to increase a likelihood of user satisfaction with the search experience
JP2019003319A (en) * 2017-06-13 2019-01-10 株式会社野村総合研究所 Interactive business support system and interactive business support program
JP6998680B2 (en) 2017-06-13 2022-01-18 株式会社野村総合研究所 Interactive business support system and interactive business support program
JP2019020774A (en) * 2017-07-11 2019-02-07 トヨタ自動車株式会社 Dialog system and dialog method
US10922367B2 (en) 2017-07-14 2021-02-16 Intuit Inc. Method and system for providing real time search preview personalization in data management systems
US11093951B1 (en) 2017-09-25 2021-08-17 Intuit Inc. System and method for responding to search queries using customer self-help systems associated with a plurality of data management systems
US11436642B1 (en) 2018-01-29 2022-09-06 Intuit Inc. Method and system for generating real-time personalized advertisements in data management self-help systems
US11269665B1 (en) 2018-03-28 2022-03-08 Intuit Inc. Method and system for user experience personalization in data management systems using machine learning
JP7003228B2 (en) 2018-04-03 2022-01-20 株式会社Nttドコモ Dialogue server
WO2019193796A1 (en) * 2018-04-03 2019-10-10 株式会社Nttドコモ Interaction server
JPWO2019193796A1 (en) * 2018-04-03 2021-02-12 株式会社Nttドコモ Dialogue server
JP7126865B2 (en) 2018-05-30 2022-08-29 株式会社野村総合研究所 Interactive business support system
JP2019207647A (en) * 2018-05-30 2019-12-05 株式会社野村総合研究所 Interactive business assistance system
JP2022111261A (en) * 2018-06-07 2022-07-29 日本電信電話株式会社 Question generation device, question generation method and program
JP7315065B2 (en) 2018-06-07 2023-07-26 日本電信電話株式会社 QUESTION GENERATION DEVICE, QUESTION GENERATION METHOD AND PROGRAM
CN111448561A (en) * 2019-03-28 2020-07-24 北京京东尚科信息技术有限公司 System and method for generating answers based on clustering and sentence similarity
CN111448561B (en) * 2019-03-28 2022-07-05 北京京东尚科信息技术有限公司 System and method for generating answers based on clustering and sentence similarity
JP2020166762A (en) * 2019-03-29 2020-10-08 シャープ株式会社 Information processor, and information processing method
JP7234010B2 (en) 2019-03-29 2023-03-07 シャープ株式会社 Information processing device and information processing method
CN110413851A (en) * 2019-07-11 2019-11-05 安徽皖新研学教育有限公司 It is a kind of to grind the travelling question answering system and method for learning travelling
CN110543553A (en) * 2019-07-31 2019-12-06 平安科技(深圳)有限公司 question generation method and device, computer equipment and storage medium
CN111177350A (en) * 2019-12-20 2020-05-19 北京淇瑀信息科技有限公司 Method, device and system for forming dialect of intelligent voice robot
JP7272293B2 (en) 2020-01-29 2023-05-12 トヨタ自動車株式会社 Agent device, agent system and program
JP2021117940A (en) * 2020-01-29 2021-08-10 トヨタ自動車株式会社 Agent device, agent system, and program
JP2021144397A (en) * 2020-03-11 2021-09-24 北日本コンピューターサービス 株式会社 Question-answering system and program
JP6770283B1 (en) * 2020-03-11 2020-10-14 北日本コンピューターサービス 株式会社 Question answer system and program
KR102365538B1 (en) * 2021-05-25 2022-02-23 주식회사 메이코더스 Chat interface providing device capable of automatically responding to inquiries and generating electronic documents in a crossboarding e-commerce system
CN114430490A (en) * 2022-01-20 2022-05-03 阿里巴巴(中国)有限公司 Live question and answer and interface display method and computer storage medium
CN114430490B (en) * 2022-01-20 2024-06-04 阿里巴巴(中国)有限公司 Live question-answering and interface display method and computer storage medium
CN114840658A (en) * 2022-07-06 2022-08-02 浙江口碑网络技术有限公司 Evaluation reply method, electronic device, and computer storage medium

Also Published As

Publication number Publication date
JP6007088B2 (en) 2016-10-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6007088B2 (en) Question answering program, server and method using a large amount of comment text
JP5711674B2 (en) Question answering program, server and method using a large amount of comment text
Bhatia et al. Automatic labelling of topics with neural embeddings
CN109101479B (en) Clustering method and device for Chinese sentences
Kang et al. based measurement of customer satisfaction in mobile service: Sentiment analysis and VIKOR approach
Shen et al. Linden: linking named entities with knowledge base via semantic knowledge
CN110704743B (en) Semantic search method and device based on knowledge graph
KR100544514B1 (en) Method and system for determining relation between search terms in the internet search system
JP2019504413A (en) System and method for proposing emoji
RU2704531C1 (en) Method and apparatus for analyzing semantic information
Van de Camp et al. The socialist network
CN103313248A (en) Method and device for identifying junk information
JP5718405B2 (en) Utterance selection apparatus, method and program, dialogue apparatus and method
CN113076735A (en) Target information acquisition method and device and server
US20220365956A1 (en) Method and apparatus for generating patent summary information, and electronic device and medium
CN111274366A (en) Search recommendation method and device, equipment and storage medium
Wei et al. Online education recommendation model based on user behavior data analysis
Chen et al. Research on clustering analysis of Internet public opinion
CN114116997A (en) Knowledge question answering method, knowledge question answering device, electronic equipment and storage medium
JP6173958B2 (en) Program, apparatus and method for searching using a plurality of hash tables
CN109977235B (en) Method and device for determining trigger word
JP6537211B1 (en) Search device and program
JP2012208917A (en) Document ranking method and apparatus
Wunnasri et al. Solving unbalanced data for Thai sentiment analysis
TWI534640B (en) Chinese network information monitoring and analysis system and its method

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20150804

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20160819

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20160912

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6007088

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150