JP2021114234A - 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】対象文書に含まれる因果関係の一般化表現への変換効率の向上を図る。【解決手段】情報処理装置１０は、因果関係取得部２２Ｂと、類似表現取得部２２Ｃと、取得部２２Ｄと、を備える。因果関係取得部２２Ｂは、因果関係管理情報１２Ｂから、特定の文書である対象文書に含まれる因果関係を取得する。因果関係管理情報１２Ｂには、１または複数の文書から抽出された、関係を有する第１要素と第２要素との組からなる１または複数の因果関係が登録されている。類似表現取得部２２Ｃは、特徴量管理情報１２Ｃに基づいて、対象文書に含まれる因果関係の類似表現を取得する。類似表現取得部２２Ｃには、１または複数の文書に含まれる複数のワードの各々の特徴量が登録されている。取得部２２Ｄは、対象文書に含まれる因果関係および類似表現に基づいて、対象文書に含まれる因果関係の一般化表現を取得する。【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理システム、および情報処理プログラムに関する。

複数の文書から、検索文字列または該検索文字列に類似する類似文字列を含む文書を検索するシステムが知られている。例えば、検索対象の文章から、予め作成された重要語辞書に記載された重要語を含む文を抽出し、抽出した文を、一般化辞書を用いて変換する。そして、変換された文に含まれる因果関係を有する語句を抽出し、これらの語句を連結した因果関係ネットワークを生成する。そして、入力されたテキストに含まれる因果関係と因果ネットワークとのマッチングにより、入力されたテキストに類似する事例を検索するシステムが開示されている。

特開２００８−２２６１６８号公報

しかし、従来では、一般化された表現の因果関係を得るために、重要語辞書および一般化辞書を予め用意する必要があり、これらの辞書のメンテナンスが必要であった。また、カテゴリの異なる複数の文書に含まれる因果関係の一般化表現を得るためには、単なる変換ではなく、因果関係の有する意味を考慮して変換する必要があった。このため、従来技術では、対象文書に含まれる因果関係の一般化表現への変換効率の向上を図ることが困難な場合があった。

実施形態の情報処理装置は、因果関係取得部と、類似表現取得部と、取得部と、を備える。因果関係取得部は、１または複数の文書から抽出された、関係を有する第１要素と第２要素との組からなる１または複数の因果関係が登録された因果関係管理情報から、特定の前記文書である対象文書に含まれる前記因果関係を取得する。類似表現取得部は、１または複数の前記文書に含まれる複数のワードの各々の特徴量が登録された特徴量管理情報に基づいて、前記対象文書に含まれる前記因果関係の類似表現を取得する。取得部は、前記対象文書に含まれる前記因果関係および前記類似表現に基づいて、前記対象文書に含まれる前記因果関係の一般化表現を取得する。

実施形態に係る情報処理システムの模式図。 実施形態に係る情報処理装置および端末装置の各々の機能的構成を示すブロック図。 実施形態に係る文書の模式図。 実施形態に係る文書管理情報のデータ構成を示す模式図。 実施形態に係る因果関係管理情報のデータ構成を示す模式図。 実施形態に係る特徴量管理情報のデータ構成を示す模式図。 実施形態に係る表示画面の模式図。 実施形態に係る共起管理情報のデータ構成を示す模式図。 実施形態に係る表示画面の模式図。 実施形態に係る表示画面の模式図。 実施形態に係る表示画面の模式図。 実施形態に係る表示画面の模式図。 実施形態に係る表示画面の模式図。 実施形態に係る一般化管理情報のデータ構成の模式図。 実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理の流れを示すフローチャート。 実施形態に係る情報処理装置の機能的構成を示すブロック図。 実施形態に係る情報処理装置および端末装置のハードウェア構成図。

以下に添付図面を参照して、本実施形態の情報処理装置、情報処理システム、および情報処理プログラムを詳細に説明する。

図１は、本実施形態の情報処理システム１の一例を示す模式図である。

情報処理システム１は、情報処理装置１０と、端末装置３０と、を備える。情報処理装置１０と端末装置３０とは、ネットワークＮなどの無線または有線の通信網を介して通信可能に接続されている。

情報処理装置１０は、専用または汎用コンピュータである。本実施形態では、情報処理装置１０は、文書に対して後述する処理を実行する。文書および処理の詳細は後述する。

端末装置３０は、ユーザによって操作されるコンピュータである。端末装置３０は、例えば、コンピュータ、携帯端末、スマートフォン、などであるが、これらに限定されない。

なお、図１には、情報処理システム１が、情報処理装置１０および端末装置３０を１台ずつ備えた構成を一例として示した。しかし、情報処理システム１は、１または複数の情報処理装置１０、および、１または複数の端末装置３０を備えた構成であればよい。

図２は、本実施形態の情報処理装置１０および端末装置３０の各々の機能的構成の一例を示すブロック図である。

端末装置３０は、本実施形態では、情報処理装置１０と通信する時にユーザによって操作される装置である。

端末装置３０は、記憶部３２と、ＵＩ（ユーザ・インターフェース）部３４と、通信部３６と、主制御部３８と、を備える。記憶部３２と、ＵＩ部３４と、通信部３６と、主制御部３８とは、バス３９を介してデータまたは信号を授受可能に接続されている。

記憶部３２は、各種データを記憶する。記憶部３２は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等である。なお、記憶部３２は、記憶媒体であってもよい。具体的には、記憶媒体は、プログラムや各種情報を、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネットなどを介してダウンロードして記憶または一時記憶したものであってもよい。また、記憶部３２を、複数の記憶媒体から構成してもよい。

通信部３６は、ネットワークＮを介して情報処理装置１０と通信する。ＵＩ部３４は、ユーザによる操作入力を受付ける機能、および、各種の情報を出力する機能を備える。

例えば、ＵＩ部３４は、ディスプレイと、入力部と、を含む。ディスプレイは、各種の情報を表示する。ディスプレイは、例えば、公知の有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ、投影装置などである。入力部は、ユーザからの各種指示を受付ける。入力部は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、マイクロフォン、などである。なお、ＵＩ部３４を、入力機構と出力機構とを備えたタッチパネルで構成してもよい。また、ＵＩ部３４は、更に、音声を出力するスピーカを含む構成であってもよい。主制御部３８は、端末装置３０に設けられた電子制御可能な機器の各部を制御する。

次に、情報処理装置１０について説明する。

情報処理装置１０は、記憶部１２と、ＵＩ部１４と、通信部１６と、制御部１８と、を備える。記憶部１２と、ＵＩ部１４と、通信部１６と、制御部１８とは、バス１９を介してデータまたは信号を授受可能に接続されている。

なお、記憶部１２およびＵＩ部１４の少なくとも一方と、制御部１８とを、ネットワークＮを介して接続してもよい。すなわち、記憶部１２およびＵＩ部１４の少なくとも一方を、情報処理装置１０に対してネットワークＮを介して接続された外部装置に設けてもよい。また、制御部１８に含まれる後述する機能部の少なくとも１つを、該外部装置に設けた構成としてもよい。外部装置は、例えば、外部サーバなどである。

記憶部１２は、各種データを記憶する。記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等である。なお、記憶部１２は、情報処理装置１０の外部に設けられた記憶装置であってもよい。また、記憶部１２は、記憶媒体であってもよい。具体的には、記憶媒体は、プログラムや各種情報を、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネットなどを介してダウンロードして記憶または一時記憶したものであってもよい。また、記憶部１２を、複数の記憶媒体から構成してもよい。

本実施形態では、記憶部１２は、文書管理情報１２Ａ、因果関係管理情報１２Ｂ、特徴量管理情報１２Ｃ、共起管理情報１２Ｄ、および一般化管理情報１２Ｅを記憶する。これらの情報の詳細は後述する。

ＵＩ部１４は、ユーザによる操作入力を受付ける機能、および、各種の情報を出力する機能を備える。例えば、ＵＩ部１４は、ディスプレイと、入力部と、を含む。ディスプレイおよび入力部の一例は、ＵＩ部３４と同様である。通信部１６は、ネットワークＮを介して端末装置３０と通信する。

制御部１８は、学習部２０と、変換支援処理部２２と、を備える。学習部２０は、因果関係学習部２０Ａと、特徴量学習部２０Ｂと、を有する。変換支援処理部２２は、対象文書取得部２２Ａと、因果関係取得部２２Ｂと、類似表現取得部２２Ｃと、取得部２２Ｄと、を備える。類似表現取得部２２Ｃは、優先度判定部２２Ｅを含む。取得部２２Ｄは、共起語取得部２２Ｆと、表示制御部２２Ｇと、受付部２２Ｈと、登録部２２Ｉと、を含む。

学習部２０、因果関係学習部２０Ａ、特徴量学習部２０Ｂ、変換支援処理部２２、対象文書取得部２２Ａ、因果関係取得部２２Ｂ、類似表現取得部２２Ｃ、取得部２２Ｄ、優先度判定部２２Ｅ、共起語取得部２２Ｆ、表示制御部２２Ｇ、受付部２２Ｈ、および登録部２２Ｉの少なくとも１つは、例えば、１または複数のプロセッサにより実現される。例えば、上記各部は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサにプログラムを実行させること、すなわちソフトウェアにより実現してもよい。上記各部は、専用のＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのプロセッサ、すなわちハードウェアにより実現してもよい。上記各部は、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。複数のプロセッサを用いる場合、各プロセッサは、各部のうち１つを実現してもよいし、各部のうち２以上を実現してもよい。

学習部２０は、文書に基づいて機械学習を実行する機能部である。

文書とは、複数のワードを含むデータである。ワードとは、形態素である。形態素とは、意味をもつ表現要素の最小単位である。文書は、例えば、会議、実験、各種の現象、および、各種のプロジェクト、などの報告書または事例データである。

具体的には、例えば、文書は、車両、航空機、各種の製品、または各種のプロジェクトなどにおける、設計、製造、および運用上の過去に発生したトラブルなどの事例データである。設計には、例えば、火力、水力、原子力発電所、ビル空調管理システム、および上下水道管理システム、等の製品設計などが含まれる。また、文書は、製品などに関する技術分野の規定類の資料であってもよい。

報告書の一例である実験のデータには、実験条件および実験結果を示すデータなどが含まれる。事例データには、題名、現象、現象の生じた原因、原因に対する対策、該当する製品名、などが含まれる場合がある。また、報告書には、課題および課題に対する効果を示すデータなどが含まれる場合がある。また、事例データには、特定の現象の原因と該原因に対する結果を示すデータなどが含まれる場合がある。また、文書には、時系列的または概念的に上位の現象と、該上位の現象に対して関係を有する下位の現象を示すデータが含まれる場合がある。

図３は、文書４０の一例を示す模式図である。図３には、文書４０の一例として、トラブルの事例データを示した。例えば、文書４０には、文書４０の題名、トラブルの内容である現象、該現象の生じた原因、該現象に対する対策、該現象の生じた製品名、などに関するワードが含まれる。なお、文書４０に含まれる内容は、図３に示す内容に限定されない。また、文書４０の形式についても、図３に示す形式に限定されない。

図２に戻り説明を続ける。本実施形態では、複数の文書４０が文書管理情報１２Ａに予め登録されている。

図４は、文書管理情報１２Ａのデータ構成の一例を示す模式図である。文書管理情報１２Ａは、文書ＩＤと、カテゴリと、文書４０と、を対応付けたデータベースである。なお、文書管理情報１２Ａのデータ形式は、データベースに限定されない。

文書ＩＤは、対応する文書４０を識別するための識別情報である。カテゴリとは、複数の文書４０を予め定めた分類条件に従って複数のグループに分類したときの、各グループの名称である。カテゴリは、例えば、製品、分野、業界、管理部門、日付、期間、などである。

文書管理情報１２Ａには、対応する文書４０のカテゴリが登録されている。図４には、カテゴリが製品名である場合を一例として示した。すなわち、図４には、何れの製品に関する文書４０であるかを示すカテゴリが、文書管理情報１２Ａに予め登録されている形態を、一例として示した。なお、上述したように、カテゴリは、製品名に限定されない。

本実施形態では、文書管理情報１２Ａには、複数の文書４０として、文書４０Ａ〜文書４０Ｃが予め登録されている形態を一例として説明する。なお、文書管理情報１２Ａには、少なくとも１つ以上の文書４０が予め登録されていればよく、登録されている文書４０の数は、３つに限定されない。

図２に戻り説明を続ける。本実施形態では、学習部２０は、文書管理情報１２Ａを用いて、機械学習を実行する。学習部２０は、因果関係学習部２０Ａと、特徴量学習部２０Ｂと、を備える。

因果関係学習部２０Ａは、文書管理情報１２Ａに基づいて、文書管理情報１２Ａに登録されている文書４０に含まれる因果関係を抽出し、因果関係管理情報１２Ｂへ登録する。

因果関係とは、関係を有する第１要素と第２要素との組からなるデータである。第１要素と第２要素との組は、例えば、原因と結果、条件と結果又は結論、課題と効果、上位要素と下位要素、などである。上位要素とは、時系列的または概念的に上位の現象を表す要素である。下位要素とは、該該上位要素に対して関係を有する下位の現象を表す要素である。

第１要素および第２要素は、１または複数のワードの群によって表される。

本実施形態では、関係を有する第１要素と第２要素との組が、原因と結果の組である場合を一例として説明する。なお、上述したように、第１要素と第２要素との組は、原因と結果との組に限定されない。

因果関係学習部２０Ａは、文書管理情報１２Ａに登録されている複数の文書４０から、これらの複数の文書４０の各々に含まれる因果関係を抽出する。因果関係学習部２０Ａは、公知の技術を用いて、複数の文書４０（文書４０Ａ〜文書４０Ｃ）の各々から、原因と結果の組からなる因果関係を複数抽出する。

例えば、因果関係学習部２０Ａによる因果関係の抽出には、文献１に示される機械学習方法、または、文献２に示されるパターンマッチングを用いればよい。

・文献１：Ｋｒｕｅｎｇｋｒａｉ他， Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ Ｅｖｅｎｔ Ｃａｕｓａｌｉｔｙ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｗｉｔｈ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｓｏｕｒｃｅｓ Ｕｓｉｎｇ Ｍｕｌｔｉ−Ｃｏｌｕｍｎ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ， ＡＡＡＩ’１７ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｔｈｉｒｔｙ−Ｆｉｒｓｔ ＡＡＡＩ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，
ｐｐ．３４６６−３４７３， ２０１７
・文献２：坂地他， 決算短信ＰＤＦからの原因・結果表現の抽出， 電子情報通信学会論文誌Ｄ， Ｖｏｌ．Ｊ９８−Ｄ， Ｎ０．５， ｐｐ．８１１−８２２， ２０１５

因果関係学習部２０Ａは、複数の文書４０（文書４０Ａ〜文書４０Ｂ）の各々から抽出した因果関係を、因果関係管理情報１２Ｂへ登録する。このため、因果関係管理情報１２Ｂは、１または複数の文書４０の各々から抽出された、関係を有する第１要素と第２要素との組からなる、１または複数の因果関係が登録された状態となる。

図５は、因果関係管理情報１２Ｂのデータ構成の一例を示す模式図である。因果関係管理情報１２Ｂは、因果関係ＩＤと、文書ＩＤと、カテゴリと、因果関係４２と、一般化ＩＤと、を対応付けたデータベースである。なお、因果関係管理情報１２Ｂのデータ形式は、データベースに限定されない。

因果関係ＩＤは、対応する因果関係４２の識別情報である。因果関係４２は、第１要素と第２要素とを含む。上述したように、本実施形態では、第１要素と第２要素との組が、原因と結果の組である場合を一例として説明する。このため、以下では、因果関係４２が、原因４２Ａと結果４２Ｂとの組のデータである場合を一例として説明する。一般化ＩＤは、因果関係４２の一般化表現の識別情報である。一般化表現の詳細は後述する。

図２に戻り説明を続ける。特徴量学習部２０Ｂは、１または複数の文書４０の各々に含まれる複数のワードの各々の特徴量を学習し、特徴量管理情報１２Ｃへ登録する。

図６は、特徴量管理情報１２Ｃのデータ構成の一例を示す模式図である。特徴量管理情報１２Ｃは、ワードと、特徴量と、カテゴリ毎含有数と、を対応付けたデータベースである。特徴量管理情報１２Ｃに登録されているワードは、文書管理情報１２Ａに登録されている複数の文書４０の各々に含まれるワードである。

特徴量とは、対応するワードの特徴量を示すデータである。特徴量は、例えば、文書４０に含まれるワードの各々について、前後のワードとの関係から取得されるベクトル表現によって表される。

特徴量管理情報１２Ｃは、文書４０に含まれるワードの各々を学習データとして用い、単語埋込技術をｎ−ｇｒａｍ（連続するｎ個の単語。以下、フレーズともいう）に拡張した拡張学習方法により、フレーズのベクトル表現を学習する。単語埋込技術は、学習対象となるワードの前後に配置されるワードの並びを、該学習対象のワードの文脈とみなす。そして、単語埋込技術では、意味的に類似したワードがベクトル空間上で近くに配置されるよう、ニューラルネットワークを用いて、ワードのベクトル表現を学習する。ワードのベクトル表現は、埋込ベクトルと称される場合がある。

このような学習により、特徴量管理情報１２Ｃは、文書４０に含まれるワードの各々のベクトル表現を学習する。なお、拡張学習方法には、例えば、以下の文献３に示される方法を用いればよい。

・文献３：Ｚｈａｏ他， Ｎｇｒａｍ２ｖｅｃ： Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ｗｏｒｄ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ Ｎｇｒａｍ Ｃｏ−ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ， Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２０１７ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ Ｎａｔｕｒａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｐｐ．２４４−２５３， ２０１７

カテゴリ毎含有数とは、対応するワードが、複数のカテゴリの各々に属する文書４０に何個含まれるかを示す情報である。図６には、一例として、４つのカテゴリの各々に、対応するワードが何個含まれるかを示す数値を示した。具体的には、［１２５，１２，０，０］は、ワード“揺れ”がカテゴリ“製品Ａ”に属する文書４０に１２５個含まれ、カテゴリ“製品Ｂ”に属する文書４０に１２個含まれ、カテゴリ“製品Ｃ”および“製品Ｄ”に属する文書４０に０個含まれることを意味する。

特徴量学習部２０Ｂは、複数の文書４０の各々に含まれるワードの各々について、各カテゴリに属する文書４０の群ごとに、含まれる数を公知の解析方法を用いて取得する。そして、特徴量学習部２０Ｂは、取得結果を、ワードの各々のカテゴリ毎含有数として、特徴量管理情報１２Ｃに登録すればよい。

図２に戻り説明を続ける。学習部２０は、外部装置やＵＩ部１４を介して新たな文書４０を取得するごとに、取得した文書４０を文書管理情報１２Ａへ登録すればよい。また、学習部２０は、文書管理情報１２Ａへの文書４０の登録時に、該文書４０のカテゴリを公知の方法で特定すると共に、文書ＩＤを付与し、文書管理情報１２Ａへ登録すればよい。例えば、学習部２０は、文書４０に含まれるカテゴリの識別対象となる文言を検索し、該検索結果を用いてカテゴリを特定すればよい。なお、文書管理情報１２Ａは、文書管理情報１２Ａへの文書４０の登録時に、ユーザによって入力されたカテゴリを、該文書４０のカテゴリとして用いてもよい。

また、学習部２０では、文書管理情報１２Ａに新たな文書４０が登録されるごとに、因果関係学習部２０Ａおよび特徴量学習部２０Ｂの各々が上記学習処理を実行する。このため、学習部２０は、文書管理情報１２Ａに登録されている全ての文書４０を用いた学習結果を、因果関係管理情報１２Ｂおよび特徴量管理情報１２Ｃに登録することができる。

次に、変換支援処理部２２について説明する。

変換支援処理部２２は、文書４０に含まれる因果関係４２について、一般化表現への変換を支援する処理を実行する。

一般化表現への変換とは、因果関係４２に含まれる原因４２Ａおよび結果４２Ｂの少なくとも一方を、カテゴリ内の特有の表現に限定されない、一般化された表現に変換することを意味する。すなわち、一般化表現とは、カテゴリ内の特有の表現に限定されない、一般化された表現を意味する。

変換支援処理部２２は、対象文書取得部２２Ａと、因果関係取得部２２Ｂと、類似表現取得部２２Ｃと、取得部２２Ｄと、を備える。

対象文書取得部２２Ａは、対象文書を取得する。対象文書とは、一般化表現への変換対象の因果関係４２を含む文書４０である。言い換えると、対象文書は、文書管理情報１２Ａに登録されている複数の文書４０の内の、１つの特定の文書４０である。

対象文書取得部２２Ａは、例えば、文書管理情報１２Ａに登録されている複数の文書４０の内、ユーザによって選択された文書４０を、対象文書として取得する。

この場合、対象文書取得部２２Ａは、例えば、対象文書を選択するための表示画面を表示し、ユーザからの操作を受付ける制御を行う。

例えば、対象文書取得部２２Ａは、表示画面を、ユーザによって操作される端末装置３０のＵＩ部３４へ表示する。なお、本実施形態の変換支援処理部２２が実行する変換支援機能は、例えば、Ｗｅｂアプリケーションとして端末装置３０に予め提供されている。例えば、ユーザは、端末装置３０に搭載されたＷｅｂブラウザを介して、変換支援機能を利用する。

図７は、ＵＩ部３４に表示された表示画面５１の一例を示す模式図である。表示画面５１は、表示画面５０の一例である。表示画面５０は、端末装置３０がＷｅｂブラウザを介して変換支援機能にアクセスした際に、ＵＩ部３４のＷｅｂブラウザ画面に表示されるインターフェース画面の一例である。

表示画面５１は、検索クエリ入力欄５０Ａと、一覧表示領域５０Ｂと、を含む。検索クエリ入力欄５０Ａは、検索クエリの入力欄である。一覧表示領域５０Ｂは、検索された文書４０の一覧の表示領域である。

例えば、ユーザは、検索クエリ入力欄５０Ａに検索対象の文書４０の検索クエリを入力する。すると、端末装置３０の主制御部３８は、該検索クエリを、通信部３６を介して情報処理装置１０へ送信する。情報処理装置１０の対象文書取得部２２Ａは、受付けた検索クエリに対応する文書４０を文書管理情報１２Ａから検索し、通信部１６を介して端末装置３０へ送信する。すると、端末装置３０の主制御部３８は、情報処理装置１０から受付けた文書４０の一覧を、表示画面５１の一覧表示領域５０Ｂへ表示する。

このため、表示画面５１には、文書４０の一覧が表示される。ユーザは、一覧表示領域５０Ｂに表示された複数の文書４０の内、一般化表現への変換対象の文書４０を選択する。端末装置３０は、選択を受付けた文書４０または文書４０の文書ＩＤを、通信部３６を介して情報処理装置１０へ送信する。対象文書取得部２２Ａは、端末装置３０から受付けた文書４０または文書ＩＤに対応する文書４０を、対象文書として取得する。

本実施形態では、図３に示す文書４０Ａを、対象文書４１として取得した形態を一例として説明する。

図２に戻り説明を続ける。因果関係取得部２２Ｂは、因果関係管理情報１２Ｂから、対象文書４１に含まれる因果関係４２を取得する。因果関係取得部２２Ｂは、対象文書４１の文書ＩＤに対応する、１または複数の因果関係４２を因果関係管理情報１２Ｂから読取ることで、因果関係４２を取得する。

なお、因果関係取得部２２Ｂは、因果関係管理情報１２Ｂから取得した複数の因果関係４２の内、ユーザによって選択された因果関係４２を取得してもよい。

この場合、因果関係取得部２２Ｂは、対象文書４１に含まれる複数の因果関係４２の一覧を、端末装置３０のＵＩ部３４へ表示する。ユーザは、ＵＩ部３４を参照しながら所望の因果関係４２を選択する。端末装置３０の主制御部３８は、ＵＩ部３４から受付けた因果関係４２または因果関係４２の因果関係ＩＤを、通信部３６を介して情報処理装置１０へ送信する。そして、情報処理装置１０の因果関係取得部２２Ｂは、端末装置３０から因果関係４２または因果関係ＩＤを受付ける事で、ユーザよって選択された因果関係４２を取得すればよい。なお、因果関係取得部２２Ｂは、因果関係ＩＤを受付けた場合には、該因果関係ＩＤに対応する因果関係４２を因果関係管理情報１２Ｂから読取ることで、因果関係４２を取得すればよい。

次に、類似表現取得部２２Ｃについて説明する。類似表現取得部２２Ｃは、特徴量管理情報１２Ｃに基づいて、対象文書４１に含まれる因果関係４２の類似表現を取得する。

類似表現とは、因果関係４２に含まれる原因４２Ａおよび結果４２Ｂの少なくとも一方の各々に類似する表現である。類似表現取得部２２Ｃは、特徴量管理情報１２Ｃに登録されているワードの内、対象文書４１における因果関係４２を構成するワードの各々に特徴量が類似するワードの群を、該因果関係４２の類似表現として取得する。類似表現取得部２２Ｃは、対象文書４１に含まれる因果関係４２を形態素解析することで、因果関係４２（原因４２Ａ、結果４２Ｂ）の各々を構成するワードを特定する。そして、類似表現取得部２２Ｃは、特定したワード、すなわち、形態素または連続する形態素列であるフレーズに特徴量が類似するワードの群を、特徴量管理情報１２Ｃから特定し、類似表現４３として取得する。

図６を用いて説明する。例えば、類似表現取得部２２Ｃが、対象文書４１における因果関係４２を構成するワードとして、原因４２Ａに含まれるワードである“揺れ”の類似表現を取得する場面を想定して説明する。この場合、類似表現取得部２２Ｃは、特徴量管理情報１２Ｃに登録されているワードの内、ワード“揺れ”の特徴量であるベクトル表現に類似するワードとして、例えば“振動”を特定する。類似表現取得部２２Ｃは、類似表現を取得する対象のワードとの類似スコアが閾値以上の範囲の他のワードを、類似表現として取得すればよい。

詳細には、類似表現取得部２２Ｃは、因果関係管理情報１２Ｂに登録されているワードの各々について、ワード“揺れ”の特徴量であるベクトル表現との類似スコアを、例えば、コサイン距離により計算する。そして、類似表現取得部２２Ｃは、類似スコアの高い順に、予め定めた閾値を超える類似スコアを有するワードを、ワード“揺れ”の類似表現として取得する。なお、閾値は、類似スコアに限定されない。例えば、閾値には、類似表現として取得するワードの最大数を設定してもよい。

そして、類似表現取得部２２Ｃは、因果関係４２に含まれる原因４２Ａおよび結果４２Ｂの各々に含まれるワードごとに、上記と同様にして類似表現を取得する。この処理により、類似表現取得部２２Ｃは、原因４２Ａの類似表現と、結果４２Ｂの類似表現とを、因果関係４２の類似表現として取得する。

なお、類似表現取得部２２Ｃは、類似するワードの内、優先度の高いワードを類似表現として取得してもよい。この場合、類似表現取得部２２Ｃは、優先度判定部２２Ｅを含んだ構成とすればよい（図２参照）。

優先度判定部２２Ｅは、特徴量管理情報１２Ｃに登録されているワードの各々の優先度を判定する。優先度判定部２２Ｅは、予め定めた判定条件を用いて、ワードの各々の優先度を判定すればよい。

例えば、優先度判定部２２Ｅは、対象文書４１が属するカテゴリを特定する。そして、優先度判定部２２Ｅは、特定したカテゴリ以外の他のカテゴリに多く含まれるワードであるほど、高い優先度を判定する。図６を用いて説明する。例えば、対象文書４１として取得した文書４０Ａのカテゴリが“製品Ａ”であった場合を想定する（図４参照）。この場合、優先度判定部２２Ｅは、特徴量管理情報１２Ｃに登録されているワードの各々について、“製品Ａ”以外のカテゴリである“製品Ｂ”、“製品Ｃ”、および“製品Ｄ”の少なくとも１つに多く含まれるワードほど、高い優先度を判定する。

そして、類似表現取得部２２Ｃは、対象文書４１における因果関係４２を構成するワードに特徴量が類似する他のワードの内、判定した優先度が第１優先度より高いワードの群を、因果関係４２の類似表現として取得する。第１優先度は、予め定めればよい。

例えば、優先度判定部２２Ｅが、優先度計算方法において、（対象ワードのカテゴリ以外の含有数の合計）／（対象ワードのカテゴリの含有数）を、優先度として算出した場合を想定する。この場合、類似表現取得部２２Ｃは、例えば、第１優先度を“１．０”とし、該第１優先度より高いワードの群を、因果関係４２の類似表現として取得すればよい。

また、類似表現取得部２２Ｃは、特徴量が類似する他のワードの内、判定した優先度が高い順に上位から予め定めた数のワードを、因果関係４２の類似表現として取得してもよい。

なお、類似表現取得部２２Ｃは、対象文書４１の因果関係４２に含まれるワードの品詞の内、予め定められた品詞を持つワードのみを対象として、類似表現を取得してもよい。例えば、類似表現取得部２２Ｃは、対象文書４１の因果関係４２に含まれるワードの品詞を特定する。品詞は、例えば、動詞、形容詞、形容動詞、名詞、副詞、連体詞、接続詞、感動詞、助動詞、助詞などである。例えば、類似表現取得部２２Ｃは、因果関係４２に含まれるワードのうち、品詞が名詞であるワードのみを選択する、そして、類似表現取得部２２Ｃは、選択したワードと特徴量が類似するワードのうち、品詞が名詞であるワードの群を、類似表現として取得してもよい。

類似表現取得部２２Ｃは、対象文書４１に含まれる因果関係４２の各々について、因果関係４２を構成する原因４２Ａおよび結果４２Ｂの各々を構成するワードごとに、上記処理を実行する。類似表現取得部２２Ｃは、これらの処理によって、対象文書４１に含まれる１または複数の因果関係４２の各々について、原因４２Ａおよび結果４２Ｂの各々の類似表現を取得する。

次に、取得部２２Ｄについて説明する。取得部２２Ｄは、対象文書４１に含まれる因果関係４２および類似表現に基づいて、対象文書４１に含まれる因果関係４２の一般化表現を取得する。なお、取得部２２Ｄは、対象文書４１に含まれる因果関係４２、類似表現、および共起語に基づいて、対象文書４１に含まれる因果関係４２の一般化表現を取得してもよい。

本実施形態では、取得部２２Ｄは、共起語取得部２２Ｆと、表示制御部２２Ｇと、受付部２２Ｈと、登録部２２Ｉと、を備える。

共起語取得部２２Ｆは、対象文書４１に含まれる因果関係４２を構成するワードの共起語を取得する。共起語とは、ワードに対して、該ワードと併せて使用される確率の高い他のワードである。

本実施形態では、共起語取得部２２Ｆは、共起管理情報１２Ｄを用いて共起語を取得する。

図８は、共起管理情報１２Ｄのデータ構成の一例を示す模式図である。共起管理情報１２Ｄは、ワードと、該ワードに対する１または複数の共起語と、を対応付けたデータベースである。共起管理情報１２Ｄのデータ構成は、データベースに限定されない。

共起管理情報１２Ｄは、予め記憶部１２に記憶されていればよい。例えば、情報処理装置１０は、ネットワークＮを介して外部装置から、共起管理情報１２Ｄを取得し、記憶部１２へ記憶してもよい。また、例えば、情報処理装置１０は、文書管理情報１２Ａに登録されている複数の文書４０の各々に含まれる複数のワードを抽出し、抽出した複数のワードの各々を用いる。そして、情報処理装置１０は、該データと公知の共起度計算手法により、共起管理情報１２Ｄを予め作成してもよい。

図２に戻り説明を続ける。共起語取得部２２Ｆは、対象文書４１に含まれる因果関係４２を構成するワードに関する共起語を、共起管理情報１２Ｄから取得する。ワードに関する共起語とは、ワードに対応する共起語、および、ワードの類似表現に対する共起語、を意味する。例えば、共起語取得部２２Ｆは、対象文書４１に含まれる因果関係４２を構成するワードの各々に対応する共起語および該ワードの類似表現に対する共起語の少なくとも一方を、共起管理情報１２Ｄから取得する。

なお、共起語取得部２２Ｆは、対象文書４１に含まれる因果関係４２を構成するワードに関する共起語の内、ユーザが選択したワードの共起語を取得してもよい。

なお、取得部２２Ｄは、共起語取得部２２Ｆを備えた構成に限定されない。取得部２２Ｄは、共起語取得部２２Ｆを備えない構成であってもよい。本実施形態では、取得部２２Ｄが、共起語取得部２２Ｆを備えた構成である場合を一例として説明する。

表示制御部２２Ｇは、対象文書４１に含まれる因果関係４２および類似表現を含む表示画面５０を、表示部に表示する。本実施形態では、ＵＩ部３４が、表示部の一例に相当する。なお、情報処理装置１０に設けられたＵＩ部１４が、表示部の一例であってもよい。

表示制御部２２Ｇによる表示制御によって、端末装置３０のＵＩ部３４には、因果関係４２および類似表現を含む表示画面５０が表示される。

図９は、表示画面５２の一例を示す模式図である。表示画面５２は、表示画面５０の一例である。表示画面５２は、対象文書表示領域６０と、因果関係表示領域６２と、類似表現表示領域６３と、一般化表現入力欄６４と、を含む。なお、表示画面５２は、因果関係表示領域６２、類似表現表示領域６３、および一般化表現入力欄６４を少なくとも含む表示画面５０であればよい。

対象文書表示領域６０は、対象文書４１の表示領域である。因果関係表示領域６２は、対象文書４１に含まれる因果関係４２の表示領域である。図９には、因果関係表示領域６２に１つの因果関係４２が表示された形態を一例として示した。

類似表現表示領域６３は、類似表現取得部２２Ｃが取得した類似表現４３の表示領域である。図９に示すように、類似表現表示領域６３には、因果関係表示領域６２に表示されている原因４２Ａの類似表現４３である類似表現４３Ａと、結果４２Ｂの類似表現４３である類似表現４３Ｂと、が表示される。

一般化表現入力欄６４は、因果関係４２に対応する一般化表現４４の入力欄である。一般化表現入力欄６４は、入力欄６４Ａと、入力欄６４Ｂと、を含む。入力欄６４Ａは、原因４２Ａの一般化表現４４Ａの入力欄である。入力欄６４Ｂは、結果４２Ｂの一般化表現４４Ｂの入力欄である。

図９に示すように、表示画面５２には、因果関係表示領域６２と、類似表現表示領域６３と、が含まれる。このため、ユーザは、因果関係表示領域６２に表示された因果関係４２と、類似表現表示領域６３に表示された、該因果関係４２の類似表現４３と、を視認しながら、容易に、因果関係４２の一般化表現４４を検討し一般化表現入力欄６４へ入力することができる。

そして、ユーザは、一般化表現入力欄６４への一般化表現４４の入力完了後、登録ボタン６５を操作すればよい。この操作により、端末装置３０は、入力された一般化表現４４と、該一般化表現４４の入力時に処理対象とされていた因果関係４２の因果関係ＩＤと、を、通信部３６を介して情報処理装置１０へ送信する。

なお、因果関係取得部２２Ｂが、対象文書４１から複数の因果関係４２を取得する場合がある。この場合、表示制御部２２Ｇは、複数の因果関係４２および複数の因果関係４２の各々の類似表現４３を含む表示画面５０をＵＩ部３４へ表示すればよい。

図１０は、表示画面５３の一例を示す模式図である。表示画面５３は、表示画面５０の一例である。表示画面５３は、対象文書表示領域６０と、因果関係表示領域６２と、類似表現表示領域６３と、一般化表現入力欄６４と、を含む。

表示画面５３は、因果関係表示領域６２として、複数の因果関係表示領域６２（因果関係表示領域６２Ａ、因果関係表示領域６２Ｂ）を有する。因果関係表示領域６２Ａには、原因４２Ａ１と結果４２Ｂ１との組からなる因果関係４２０が表示される。因果関係表示領域６２Ｂには、原因４２Ａ２と結果４２Ｂ２との組からなる因果関係４２１が表示される。因果関係４２０および因果関係４２１は、因果関係４２の一例である。

また、表示画面５３は、類似表現表示領域６３として、複数の類似表現表示領域６３（類似表現表示領域６３Ａ、類似表現表示領域６３Ｂ）を有する。類似表現表示領域６３Ａは、因果関係表示領域６２Ａに表示された因果関係４２０に対応する、類似表現４３（類似表現４３Ａ１、類似表現４３Ｂ１））の表示領域である。類似表現表示領域６３Ｂは、因果関係表示領域６２Ｂに表示された因果関係４２１に対応する、類似表現４３（類似表現４３Ａ２、類似表現４３Ｂ２）の表示領域である。

このように、表示画面５３は、対象文書４１に含まれる複数の因果関係４２の各々に対応する類似表現４３を表示した表示画面５０であってもよい。また、ユーザは、表示画面５３を介して、入力した一般化表現に対応する因果関係を選択状態にしておくなどの操作(複数選択可)を行うことで、因果関係と一般化表現の対応をとる事が出来る。

なお、上述したように、本実施形態の取得部２２Ｄは、共起語取得部２２Ｆを含む構成であってもよい。この場合、表示制御部２２Ｇは、対象文書４１の因果関係４２と、類似表現４３と、共起語４５と、を含む表示画面５０をＵＩ部３４へ表示すればよい。

図１１は、表示画面５４の一例を示す模式図である。表示画面５４は、表示画面５０の一例である。表示画面５４は、対象文書表示領域６０と、因果関係表示領域６２と、類似表現表示領域６３と、一般化表現入力欄６４と、共起語表示領域６６と、を含む。

共起語表示領域６６は、因果関係４２に含まれるワードの共起語４５の表示領域である。例えば、因果関係表示領域６２に表示されている原因４２Ａに含まれるワードの各々の類似表現４３Ａが類似表現表示領域６３に表示され、該ワードのうち、選択されたワードの共起語４５Ａが共起語表示領域６６に表示される。また、例えば、因果関係表示領域６２に表示されている結果４２Ｂに含まれるワードの各々の類似表現４３Ｂが、類似表現表示領域６３に表示され、該ワードのうち、選択されたワードの共起語４５Ｂが共起語表示領域６６に表示される。

このため、ユーザは、因果関係表示領域６２に表示された因果関係４２と、因果関係表示領域６２に表示された、該因果関係４２の類似表現４３と、共起語表示領域６６に表示された共起語４５と、を視認しながら、容易に、因果関係４２の一般化表現４４を検討し一般化表現入力欄６４へ入力することができる。

端末装置３０の主制御部３８は、入力された一般化表現４４と、該一般化表現４４の入力時に処理対象とされていた因果関係４２の因果関係ＩＤと、を、通信部３６を介して情報処理装置１０へ送信する。

なお、表示制御部２２Ｇは、一般化表現４４の候補の一覧を表示画面５０に表示してもよい。

図１２は、表示画面５５の一例を示す模式図である。表示画面５５は、表示画面５０の一例である。表示画面５５は、対象文書表示領域６０と、因果関係表示領域６２と、類似表現表示領域６３と、一般化表現入力欄６４と、共起語表示領域６６と、候補選択欄６７と、を含む。

候補選択欄６７は、対象文書４１に含まれる因果関係４２に対応する、一般化表現４４の候補の表示欄である。表示制御部２２Ｇは、処理対象として選択されている因果関係４２の因果関係ＩＤに対応する一般化ＩＤを、因果関係管理情報１２Ｂから読取る（図５参照）。そして、表示制御部２２Ｇは、読取った一般化ＩＤに対応する一般化表現４４を、後述する一般化管理情報１２Ｅから読取り、候補選択欄６７に表示すればよい。

なお、表示制御部２２Ｇは、処理対象として選択されている因果関係４２に対応する一般化ＩＤに加えて、該因果関係４２と類似している他の因果関係４２の持つ一般化ＩＤを読み取るようにしてもよい。この場合、例えば、表示制御部２２Ｇは、ユーザが選択した因果関係４２からキーワードを抽出し、これを検索キーワードとして因果関係管理情報１２Ｂから、キーワードの一致する因果関係を検索する。そして、表示制御部２２Ｇは、検索結果の因果関係４２に対応する一般化ＩＤを読み取り、一般化表現候補に加えて表示すればよい。

ユーザは、プルダウンボタン６７Ａを操作することにより、候補選択欄６７に表示された一般化表現４４の一覧の中から、所望の一般化表現４４を選択すればよい。

この場合、端末装置３０の主制御部３８は、ユーザによって選択された一般化表現４４と、該一般化表現４４の選択時に処理対象とされていた因果関係４２の因果関係ＩＤと、を、通信部３６を介して情報処理装置１０へ送信すればよい。

なお、表示画面５０は、対象文書４１に含まれる複数の因果関係４２の内、ユーザによって選択された因果関係４２に対応する類似表現４３を表示する形態であってもよい。

図１３は、表示画面５６の一例を示す模式図である。表示画面５６は、表示画面５０の一例である。表示画面５６は、対象文書表示領域６０と、因果関係表示領域６２と、類似表現表示領域６３と、一般化表現入力欄６４と、共起語表示領域６６と、候補選択欄６７と、を含む。

表示画面５６の因果関係表示領域６２には、複数の因果関係４２（因果関係４２０、因果関係４２１）が表示される。

例えば、ユーザがＵＩ部３４を操作することで、複数の因果関係４２の内、因果関係４２１を選択した場合を想定する。この場合、端末装置３０の主制御部３８は、選択を受付けた因果関係４２０または因果関係４２０の因果関係ＩＤを、通信部３６を介して情報処理装置１０へ送信する。情報処理装置１０の表示制御部２２Ｇは、受付けた因果関係４２０または因果関係ＩＤによって識別される因果関係４２０、に対応する類似表現４３を類似表現取得部２２Ｃから取得し、端末装置３０へ送信すればよい。また、表示制御部２２Ｇは、該因果関係４２１の類似表現４３のうち、ユーザが選択した類似表現（太字のワード）に対応する共起語４５を、端末装置３０へ送信すればよい。

このため、端末装置３０の表示画面５３には、選択された因果関係４２０に対応する類似表現４３（類似表現４３Ａ１、類似表現４３Ａ２）が、類似表現表示領域６３に表示される。また、端末装置３０の表示画面５３には、選択された因果関係４２０の共起語４５（共起語４５Ａ１、共起語４５Ｂ１）が、共起語表示領域６６に表示される。

このように、表示制御部２２Ｇは、ユーザによって選択された因果関係４２の類似表現４３および共起語４５を含む表示画面５６を、端末装置３０のＵＩ部３４に表示してもよい。

図２に戻り説明を続ける。受付部２２Ｈは、表示画面５０に表示された因果関係４２の一般化表現４４の入力を受付ける。本実施形態では、受付部２２Ｈは、ユーザによって選択または入力された一般化表現４４を、端末装置３０から受信することで、一般化表現４４の入力を受付ける。本実施形態では、上述したように、受付部２２Ｈは、一般化表現４４と、該一般化表現４４の入力または選択時に処理対象とされていた因果関係４２の因果関係ＩＤと、を端末装置３０から受付ける。

なお、表示制御部２２Ｇは、上記表示画面５０を情報処理装置１０のＵＩ部１４へ表示してもよい。この場合、受付部２２Ｈは、ＵＩ部１４から一般化表現４４の入力を受付ければよい。

登録部２２Ｉは、受付部２２Ｈで受付けた一般化表現４４を、該一般化表現４４の入力または選択時に処理対象とされていた因果関係４２の因果関係ＩＤに対応付けて、記憶部１２へ記憶する。

本実施形態では、登録部２２Ｉは、因果関係管理情報１２Ｂおよび一般化管理情報１２Ｅを更新することで、一般化表現４４を登録する。

図１４は、一般化管理情報１２Ｅのデータ構成の一例を示す模式図である。一般化管理情報１２Ｅは、一般化ＩＤと、因果関係４２の一般化表現４４と、を対応付けたデータベースである。なお、一般化管理情報１２Ｅのデータ形式は、データベースに限定されない。

一般化ＩＤは、一般化表現４４の識別情報である。一般化表現４４は、原因４２Ａの一般化表現４４Ａと、結果４２Ｂの一般化表現４４Ｂと、の組から構成される。

登録部２２Ｉは、受付部２２Ｈで受付けた一般化表現４４を、一般化管理情報１２Ｅへ登録すると共に、一般化ＩＤを付与して一般化管理情報１２Ｅへ登録する。また、登録部２２Ｉは、一般化管理情報１２Ｅへ登録した一般化表現４４の一般化ＩＤを、該一般化表現４４の入力または選択時に処理対象とされていた因果関係４２の因果関係ＩＤに対応付けて、因果関係管理情報１２Ｂへ登録する（図５参照）。

これらの処理により、登録部２２Ｉは、一般化表現４４を記憶部１２へ記憶する。

例えば、ユーザが特定の検索クエリを用いて、該検索クエリに関する文書４０を検索する場面を想定する。この場合、情報処理装置１０の制御部１８では、受付けた検索クエリを含む因果関係４２を因果関係管理情報１２Ｂから検索すると共に、該因果関係４２に対応付けられた一般化ＩＤに対応する一般化表現４４を一般化管理情報１２Ｅから検索する。そして、情報処理装置１０の制御部１８は、検索した因果関係４２および一般化表現４４を含む文書４０を、文書管理情報１２Ａに登録されている複数の文書４０から検索する。

このため、情報処理装置１０では、入力された検索クエリまたは該検索クエリに対する一般化表現４４を含む文書４０を、文書管理情報１２Ａから検索することができる。

このため、情報処理装置１０は、検索クエリを含む文書４０の属するカテゴリに依存せず、複数種類のカテゴリに属する複数種類の文書４０から、入力された検索クエリに関する文書４０を検索することができる。

次に、情報処理装置１０が実行する情報処理の流れの一例を説明する。

図１５は、本実施形態の情報処理装置１０が実行する情報処理の流れの一例を示す、フローチャートである。

対象文書取得部２２Ａは、端末装置３０から文書ＩＤを受付ける（ステップＳ１００）。対象文書取得部２２Ａは、ステップＳ１００で受付けた文書ＩＤ対応する文書４０を文書管理情報１２Ａから読取ることで、該文書４０を対象文書４１として取得する（ステップＳ１０２）。

次に、因果関係取得部２２Ｂが、ステップＳ１００で受付けた文書ＩＤに対応する因果関係４２を、因果関係管理情報１２Ｂから取得する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４の処理によって、因果関係取得部２２Ｂは、ステップＳ１０２で取得した対象文書４１に含まれる１または複数の因果関係４２を取得する。なお、上述したように、因果関係取得部２２Ｂは、対象文書４１に含まれる複数の因果関係４２の内、ユーザによって選択された因果関係４２を取得してもよい。

次に、類似表現取得部２２Ｃが、特徴量管理情報１２Ｃを用いて、ステップＳ１０４で取得した因果関係４２の類似表現４３を取得する（ステップＳ１０６）。なお、類似表現取得部２２Ｃは、上述したように、優先度判定部２２Ｅによる優先度の判定結果を用いて、類似表現４３を取得してもよい。また、上述したように、類似表現取得部２２Ｃは、予め定められた品詞の類似表現４３を取得してもよい。

次に、共起語取得部２２Ｆが、ステップＳ１０２で取得した対象文書４１に含まれる因果関係４２を構成するワードの共起語を、共起管理情報１２Ｄから取得する（ステップＳ１０８）。なお、上述したように、ステップＳ１０８の処理は省略してもよい。

次に、表示制御部２２Ｇは、表示画面５０を端末装置３０のＵＩ部３４に表示する（ステップＳ１１０）。表示画面５０は、ステップＳ１０４で取得した因果関係４２、および、ステップＳ１０６で取得した類似表現４３、を含む。また、上述したように、表示画面５０は、因果関係４２および類似表現４３に加えて、ステップＳ１０８で取得した共起語４５や、対象文書４１などを更に含んでいてもよい。

ユーザは、表示画面５０に表示された因果関係４２、類似表現４３、対象文書４１、および共起語４５を視認しながら、因果関係４２の一般化表現４４を入力または選択する。変換支援処理部２２は、端末装置３０から一般化表現４４を受付けたと判断するまで否定判断（ステップＳ１１２：Ｎｏ）を繰返す。変換支援処理部２２は、端末装置３０から一般化表現４４を受付けたと判断すると（ステップＳ１１２：Ｙｅｓ）、ステップＳ１１４へ進む。

ステップＳ１１２で肯定判断した場合（ステップＳ１１２：Ｙｅｓ）、登録部２２Ｉは、入力または選択された一般化表現４４と、該一般化表現４４の入力時に処理対象とされていた因果関係４２の因果関係ＩＤと、を端末装置３０から受付ける。

登録部２２Ｉは、ステップＳ１１２で受付けた一般化表現４４を、該一般化表現４４の入力または選択時に処理対象とされていた因果関係４２の因果関係ＩＤに対応付けて、因果関係管理情報１２Ｂおよび一般化管理情報１２Ｅへ登録する（ステップＳ１１４）。そして、本ルーチンを終了する。

なお、ステップＳ１０４で因果関係取得部２２Ｂが複数の因果関係４２を取得した場合には、複数の因果関係４２をＵＩ部３４へ表示し、ユーザによって選択された因果関係４２について、上記ステップＳ１０６〜ステップＳ１１４の処理を実行してもよい。

以上説明したように、本実施形態の情報処理装置１０は、因果関係取得部２２Ｂと、類似表現取得部２２Ｃと、取得部２２Ｄと、を備える。因果関係取得部２２Ｂは、因果関係管理情報１２Ｂから、特定の文書４０である対象文書４１に含まれる因果関係４２を取得する。因果関係管理情報１２Ｂには、１または複数の文書４０から抽出された、関係を有する第１要素（原因４２Ａ）と第２要素（結果４２Ｂ）との組からなる１または複数の因果関係４２が登録されている。類似表現取得部２２Ｃは、特徴量管理情報１２Ｃに基づいて、対象文書４１に含まれる因果関係４２の類似表現４３を取得する。類似表現取得部２２Ｃには、１または複数の文書４０に含まれる複数のワードの各々の特徴量が登録されている。取得部２２Ｄは、対象文書４１に含まれる因果関係４２および類似表現４３に基づいて、対象文書４１に含まれる因果関係４２の一般化表現４４を取得する。

ここで、従来技術では、一般化された表現の因果関係を得るために、重要語辞書および一般化辞書を予め用意する必要があり、これらの辞書のメンテナンスが必要であった。また、カテゴリの異なる複数の文書から抽出された因果関係の一般化表現を得るためには、単なる変換ではなく、ユーザが因果関係の有する意味を考慮して変換する必要があった。このため、従来技術では、対象文書に含まれる因果関係の一般化表現への変換効率の向上を図ることが困難な場合があった。

一方、本実施形態の情報処理装置１０では、対象文書４１の因果関係４２を因果関係管理情報１２Ｂから取得する。また、本実施形態の情報処理装置１０では、該因果関係４２の類似表現４３を特徴量管理情報１２Ｃから取得する。そして、情報処理装置１０は、対象文書４１の因果関係４２、および、該因果関係４２の類似表現４３を用いて、対象文書４１に含まれる因果関係４２の一般化表現４４を取得する。

このため、本実施形態の情報処理装置１０では、重要語辞書や一般化辞書などの辞書を用いることなく、対象文書４１に含まれる因果関係４２に対して、該対象文書４１の属するカテゴリに依存しない一般化表現４４を容易に取得することができる。

従って、本実施形態の情報処理装置１０では、対象文書４１に含まれる因果関係４２の一般化表現４４への変換効率の向上を図ることができる。

また、本実施形態の情報処理装置１０では、取得部２２Ｄが、表示制御部２２Ｇと、受付部２２Ｈと、登録部２２Ｉと、を含む。表示制御部２２Ｇは、対象文書４１に含まれる因果関係４２および類似表現４３を含む表示画面５０を、ＵＩ部３４に表示する。受付部２２Ｈは、表示画面５０に表示された因果関係４２の一般化表現４４の入力を受付ける。登録部２２Ｉは、受付けた一般化表現４４を因果関係４２の一般化表現４４として登録する。

このように、本実施形態の情報処理装置１０は、対象文書４１に含まれる因果関係４２と、因果関係４２の類似表現４３と、を含む表示画面５０をＵＩ部３４へ表示する。このため、ユーザは、因果関係４２および類似表現４３を視認することで、他の類似の表現を容易に想起し、一般化表現４４を容易に入力することができる。

このため、本実施形態の情報処理装置１０は、上記効果に加えて、一般化表現４４への変換を効果的に支援することができる。

また、本実施形態の情報処理装置１０では、取得部２２Ｄは、取得した一般化表現４４を、該一般化表現４４の取得時に処理対象とされていた因果関係４２の因果関係ＩＤに対応付けて、記憶部１２へ記憶する。例えば、登録部２２Ｉは、受付部２２Ｈで受付けた一般化表現４４を、一般化管理情報１２Ｅへ登録すると共に、一般化ＩＤを付与して一般化管理情報１２Ｅへ登録する。また、登録部２２Ｉは、一般化管理情報１２Ｅへ登録した一般化表現４４の一般化ＩＤを、該一般化表現４４の入力または選択時に処理対象とされていた因果関係４２の因果関係ＩＤに対応付けて、因果関係管理情報１２Ｂへ登録する（図５参照）。

このため、情報処理装置１０は、入力された検索クエリを含む文書４０の属するカテゴリに依存せず、複数種類のカテゴリに属する複数種類の文書４０から、入力された検索クエリに関する文書４０を検索することができる。

ここで、文書４０がトラブルの事例データである場合を想定する。トラブル回避のためには、ユーザは、過去のトラブルを把握し、同じトラブルを繰り返さないようにすることが重要である。例えば、火力、水力、原子力発電所、ビル空調管理システム、上下水道管理システム等に用いられる製品の場合、耐用年数が長いため、一人の設計者が関わる新規製品設計の数が限られている。

このため、従来では、過去のトラブルやその対策については、ベテランの設計者の知見に頼るところが大きかった。このため、従来では、若手設計者への指導という形で継承できなければ、必要な知見が失われてしまうリスクがあった。

そこで、近年では、過去に生じたトラブルの現象、原因、および対策などの事例データ（文書）をデータベース化しておき、新規に製品設計を行う際に、既存の類似製品で生じた過去の文書を参照する検索システムが導入されている。

しかし、従来の検索システムは、データベースに登録されている全ての文書を検索対象とし、入力された検索クエリを含む文書を検索するため、意図しない文書が大量に検索される場合があった。このため、従来では、大量に得られた検索結果の中からから、ユーザが必要とする文書を選択するのは時間を要する場合があった。また、設計経験の少ない若手設計者が、従来の検索システムを用いて文書を検索する場合、検索された文書が現在の設計に関連する文書か否かを判断することは困難な場合があった。また、従来では、入力された検索クエリを含む文書しか検索されないため、表記の異なる同義の単語を含む文書は検索されなかった。

また、カテゴリが異なる場合、意味が類似する単語であっても、異なる表記がなされる場合がある。このため、従来技術では、同義語辞書などを利用した場合であっても、意図する文書を検索することが困難な場合があった。

また、上述したように、重要語辞書および一般化辞書を予め用意する従来技術では、これらの辞書のメンテナンスが必要であった。また、従来技術では、カテゴリの異なる複数の文書から抽出された因果関係の一般化表現を得るためには、単なる変換ではなく、ユーザが因果関係の有する意味を考慮して変換する必要があった。

このため、従来技術では、入力された検索クエリを含む文書４０の属するカテゴリに依存せず、複数種類のカテゴリに属する複数種類の文書４０から、入力された検索クエリに関する文書４０を検索することは困難であった。

一方、本実施形態の情報処理装置１０では、取得部２２Ｄが、因果関係取得部２２Ｂによって取得された因果関係４２、および、類似表現取得部２２Ｃによって取得された類似表現４３に基づいて、因果関係４２の一般化表現４４を取得する。そして、取得部２２Ｄは、取得した一般化表現４４を、該一般化表現４４の取得時に処理対象とされていた因果関係４２の因果関係ＩＤに対応付けて、記憶部１２へ記憶する。

このため、本実施形態の情報処理装置１０は、上記効果に加えて、検索クエリを含む文書４０の属するカテゴリに依存せず、複数種類のカテゴリに属する複数種類の文書４０から、入力された検索クエリに関する文書４０を検索することができる。

例えば、ユーザが特定の検索クエリを用いて、該検索クエリに関する文書４０を検索する場面を想定する。この場合、情報処理装置１０の制御部１８では、受付けた検索クエリを含む因果関係４２を因果関係管理情報１２Ｂから検索すると共に、該因果関係４２に対応付けられた一般化ＩＤに対応する一般化表現４４を一般化管理情報１２Ｅから検索する。そして、情報処理装置１０の制御部１８は、検索した因果関係４２および一般化表現４４を含む文書４０を、文書管理情報１２Ａに登録されている複数の文書４０から検索する。

このように、情報処理装置１０では、因果関係４２に含まれる原因４２Ａおよび結果４２Ｂ、並びに、一般化表現４４を、入力された検索クエリの検索対象として用いることができる。このため、情報処理装置１０は、ユーザの意図する文書４０が検索される可能性を高めることができる。また、本実施形態の情報処理装置１０は、因果関係４２の類似表現４３についても、検索対象とすることができるため、検索クエリとは表現が異なるために検索対象外の文書４０とされることを抑制することができる。

（変形例）
上記実施形態では、取得部２２Ｄは、ユーザに対して因果関係４２および類似表現４３を少なくとも含む表示画面５０を提供し、ユーザによって入力または選択された一般化表現４４を受付けることで、一般化表現４４を取得する形態を一例として説明した。

しかし、取得部２２Ｄは、対象文書４１の因果関係４２および該因果関係４２の類似表現４３に基づいて、ユーザの入力を介さずに一般化表現４４を取得する形態であってもよい。

図１６は、本変形例の情報処理装置１１の機能的構成の一例を示すブロック図である。なお、上記実施形態の情報処理装置１０と同じ機能および構成の部分には、同じ符号を付与して詳細な説明を省略する。

情報処理装置１１は、記憶部１３と、ＵＩ部１４と、通信部１６と、制御部１７と、を備える。記憶部１３と、ＵＩ部１４と、通信部１６と、制御部１７とは、バス１９を介してデータまたは信号を授受可能に接続されている。

記憶部１３は、文書管理情報１２Ａと、因果関係管理情報１２Ｂと、特徴量管理情報１２Ｃと、共起管理情報１２Ｄと、一般化管理情報１２Ｅと、学習モデル１２Ｆと、を記憶する。すなわち、記憶部１３は、更に学習モデル１２Ｆを記憶する点以外は、上記実施形態の記憶部１２と同様である。

学習モデル１２Ｆは、対象文書４１に含まれる因果関係４２および類似表現４３から、該因果関係４２の一般化表現４４を取得するためのモデルである。学習モデル１２Ｆは、後述するモデル学習部２０Ｃによって学習される。

制御部１７は、学習部２１と、変換支援処理部２３と、を備える。学習部２１は、因果関係学習部２０Ａ、特徴量学習部２０Ｂ、およびモデル学習部２１Ｃを備える。学習部２１は、モデル学習部２１Ｃを更に備える点以外は、上記実施形態の学習部２０と同様である。

モデル学習部２１Ｃは、学習モデル１２Ｆを学習する。例えば、学習部２１Ｆは、因果関係４２と一般化表現４４との組を学習データとして用い、該学習データから該因果関係４２の一般化表現４４を取得するためのモデルを、公知の機械学習を用いて学習する。なお、モデル学習部２１Ｃは、学習データとして、因果関係４２、類似表現４３、因果関係４２の共起語４５、および正解である一般化表現４４を用いてもよい。

変換支援処理部２３は、対象文書取得部２２Ａと、因果関係取得部２２Ｂと、類似表現取得部２２Ｃと、取得部２３Ｄと、を備える。変換支援処理部２３は、取得部２２Ｄに代えて取得部２３Ｄを備える点以外は、上記実施形態の変換支援処理部２２と同様である。

取得部２３Ｄは、因果関係取得部２２Ｂで取得した因果関係４２と、類似表現取得部２２Ｃで取得した類似表現４３と、を入力データとして学習モデル１２Ｆへ入力する。この処理により、取得部２３Ｄは、学習モデル１２Ｆからの出力データとして、一般化表現４４を取得する。

なお、取得部２３Ｄは、上記実施形態の情報処理装置１０の取得部２２Ｄと同様に、共起語取得部２２Ｆを備えた構成であってもよい。この場合、取得部２３Ｄは、因果関係取得部２２Ｂで取得した因果関係４２と、類似表現取得部２２Ｃで取得した類似表現４３と、共起語取得部２２Ｆで取得した共起語４５と、を入力データとして、学習モデル１２Ｆへ入力すればよい。この処理により、取得部２３Ｄは、学習モデル１２Ｆからの出力データとして、一般化表現４４を取得する。

このように、取得部２３Ｄは、対象文書４１に含まれる因果関係４２および該因果関係４２の類似表現４３から、学習モデル１２Ｆを用いて、該因果関係４２の一般化表現４４を取得してもよい。

次に、上記実施形態および変形例における情報処理装置１０、情報処理装置１１、および端末装置３０の、ハードウェア構成の一例を説明する。

図１７は、上記実施形態および変形例に係る情報処理装置１０、情報処理装置１１、および端末装置３０の、ハードウェア構成図の一例である。

情報処理装置１０、情報処理装置１１、および端末装置３０は、ＣＰＵ８６などの制御装置と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）８８やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０やＨＤＤ（ハードディスクドライブ）９２などの記憶装置と、各種機器とのインターフェースであるＩ／Ｆ部８２と、出力情報などの各種情報を出力する出力部８０と、ユーザによる操作を受付ける入力部９４と、各部を接続するバス９６とを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。

情報処理装置１０、情報処理装置１１、および端末装置３０では、ＣＰＵ８６が、ＲＯＭ８８からプログラムをＲＡＭ９０上に読み出して実行することにより、上記各部がコンピュータ上で実現される。

なお、情報処理装置１０、情報処理装置１１、および端末装置３０で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＨＤＤ９２に記憶されていてもよい。また、情報処理装置１０、情報処理装置１１、および端末装置３０で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＲＯＭ８８に予め組込まれて提供されていてもよい。

また、情報処理装置１０、情報処理装置１１、および端末装置３０で実行される上記処理を実行するためのプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるようにしてもよい。また、情報処理装置１０、情報処理装置１１、および端末装置３０で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、情報処理装置１０、情報処理装置１１、および端末装置３０で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。

なお、上記には、本発明の実施形態および変形例を説明したが、上記実施形態および変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ 情報処理システム
１０、１１ 情報処理装置
２２Ａ 対象文書取得部
２２Ｂ 因果関係取得部
２２Ｃ 類似表現取得部
２２Ｅ 優先度判定部
２２Ｄ、２３Ｄ 取得部
２２Ｆ 共起語取得部
２２Ｇ 表示制御部
２２Ｈ 受付部
２２Ｉ 登録部
３０ 端末装置
４０ 文書
４１ 対象文書
４２ 因果関係
４３ 類似表現
４４ 一般化表現
４５ 共起語

Claims (13)

1. １または複数の文書から抽出された、関係を有する第１要素と第２要素との組からなる１または複数の因果関係が登録された因果関係管理情報から、特定の前記文書である対象文書に含まれる前記因果関係を取得する因果関係取得部と、
   １または複数の前記文書に含まれる複数のワードの各々の特徴量が登録された特徴量管理情報に基づいて、前記対象文書に含まれる前記因果関係の類似表現を取得する類似表現取得部と、
   前記対象文書に含まれる前記因果関係および前記類似表現に基づいて、前記対象文書に含まれる前記因果関係の一般化表現を取得する取得部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記取得部は、
   前記対象文書に含まれる前記因果関係および前記類似表現を含む表示画面を表示部に表示する表示制御部と、
   前記表示画面に表示された前記因果関係の前記一般化表現の入力を受付ける受付部と、
   受付けた前記一般化表現を該因果関係の前記一般化表現として登録する登録部と、
   を有する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記表示制御部は、
   前記対象文書に含まれる前記因果関係、前記類似表現、および、該因果関係の前記一般化表現の候補の選択画面、を含む前記表示画面を前記表示部に表示し、
   前記受付部は、
   前記選択画面の前記候補から選択された前記一般化表現の入力を受付ける、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記取得部は、
   前記対象文書に含まれる前記因果関係および前記類似表現から該因果関係の前記一般化表現を取得するための学習モデルを用いて、該因果関係の前記一般化表現を取得する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記類似表現取得部は、
   前記特徴量管理情報に登録されているワードの内、前記対象文書における前記因果関係を構成するワードの各々に前記特徴量が類似するワードの群を、前記因果関係の前記類似表現として取得する、
   請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記特徴量管理情報に登録されているワードの各々の優先度を判定する優先度判定部を備え、
   前記類似表現取得部は、
   前記対象文書における前記因果関係を構成するワードの各々に前記特徴量が類似する他のワードの内、優先度が予め定められた第１優先度より高いワードの群を、前記因果関係の前記類似表現として取得する、
   請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記優先度判定部は、
   前記対象文書が属するカテゴリを特定し、特定した該カテゴリ以外の他のカテゴリに属する前記文書に多く含まれるワードほど、高い優先度を判定する、
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記類似表現取得部は、
   前記特徴量管理情報に登録されているワードの内、前記対象文書における前記因果関係を構成する予め定められた品詞のワードの各々に前記特徴量が類似するワードの群を、前記因果関係の前記類似表現として取得する、
   請求項１〜請求項７の何れか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記対象文書に含まれる前記因果関係を構成するワードに関する共起語を取得する共起語取得部を備え、
   前記取得部は、
   前記対象文書に含まれる前記因果関係、前記類似表現、および前記共起語、に基づいて、前記一般化表現を取得する、
   請求項１〜請求項８の何れか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記共起語取得部は、
    複数のワードの各々の前記共起語を登録した共起管理情報における、前記対象文書に含まれる前記因果関係を構成するワードに関する前記共起語の内、選択を受付けたワードに対応する前記共起語を取得する、
    請求項９に記載の情報処理装置。
11. 前記因果関係取得部は、
    前記因果関係管理情報から取得した複数の前記因果関係の内、選択された前記因果関係を取得する、
    請求項１〜請求項１０の何れか１項に記載の情報処理装置。
12. 情報処理装置と、前記情報処理装置と通信する端末装置と、を備えた情報処理システムであって。
    前記情報処理装置は、
    １または複数の文書から抽出された、関係を有する第１要素と第２要素との組からなる１または複数の因果関係が登録された因果関係管理情報から、特定の前記文書である対象文書に含まれる前記因果関係を取得する因果関係取得部と、
    １または複数の前記文書に含まれる複数のワードの各々の特徴量が登録された特徴量管理情報に基づいて、前記対象文書に含まれる前記因果関係の類似表現を取得する類似表現取得部と、
    前記対象文書に含まれる前記因果関係および前記類似表現に基づいて、前記対象文書に含まれる前記因果関係の一般化表現を取得する取得部と、
    を備え、
    前記取得部は、
    前記対象文書に含まれる前記因果関係および前記類似表現を含む表示画面を前記端末装置の表示部に表示する表示制御部と、
    前記表示画面に表示された前記因果関係の前記一般化表現の入力を受付ける受付部と、
    受付けた前記一般化表現を該因果関係の前記一般化表現として登録する登録部と、
    を有する、
    情報処理システム。
13. １または複数の文書から抽出された、関係を有する第１要素と第２要素との組からなる１または複数の因果関係が登録された因果関係管理情報から、特定の前記文書である対象文書に含まれる前記因果関係を取得するステップと、
    １または複数の前記文書に含まれる複数のワードの各々の特徴量が登録された特徴量管理情報に基づいて、前記対象文書に含まれる前記因果関係の類似表現を取得するステップと、
    前記対象文書に含まれる前記因果関係および前記類似表現に基づいて、前記対象文書に含まれる前記因果関係の一般化表現を取得するステップと、
    をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。

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