JP5099367B2 - 要求内容識別システム、自然言語による要求内容の識別方法及びプログラム - Google Patents

要求内容識別システム、自然言語による要求内容の識別方法及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、要求内容識別システム、自然言語による要求内容の識別方法及びプログラムに関し、特に、自然言語形式で入力された要求文（入力要求文）を解析し、該入力要求文の要求内容を識別・出力することのできる要求内容識別システム、自然言語による要求内容の識別方法及びプログラムに関する。
従来より、利用者が入力する情報要求に対して、内容の関連する文書集合を関連度の高いものから順に並べて出力するものが知られているが、近年では、単に情報要求に関連する文書を提示するのではなく、入力された質問文から情報要求の内容を識別し、回答情報を抽出して提示する、質問応答技術の研究が盛んに行われている。
この質問応答技術の一つの鍵となるのが、入力質問文に対する、情報要求内容の識別技術である。識別する情報要求内容は、対象とするドメインによって内容も粒度も異なるが、例えば、情報機器を対象とする質問応答においては、情報機器に関する様々な機能の使い方や疑問、トラブルの解決方法等といった、様々な質問と回答を想定することができる。この場合、入力された質問文がどれに該当するのかということを、必要に応じて大雑把に、あるいは、詳細に識別する。
このような従来の情報要求内容の識別技術の一例が特許文献１に開示されている。特許文献１記載の日本語質問メッセージ解析装置は、日本語質問メッセージを入力する入力手段と、メッセージから情報要求の核となる部分を述べている情報要求文を抽出する情報要求文抽出手段と、情報要求文を解析する日本語解析部と、さらに情報要求文の意味構造を求める意味構造解析部と、要求文の参照表現を解消する参照表現解消手段と、メッセージにおける主たる情報要求を構造化する情報要求構造化手段と、情報要求文を出力する出力手段とから構成される。
上記日本語質問メッセージ解析装置は、より具体的には、次のように動作する。前記情報要求文抽出手段が、入力された処理対象の日本語質問メッセージについて、特定の表現文字列に着目して、情報要求の核となる部分を述べている情報要求文を抽出すると、前記日本語解析部が、前記情報要求文の構文解析処理によって情報要求文の構文解析結果を生成する。そして、前記意味構造解析部が、前記日本語解析部で得られた情報要求文の構文解析結果と、予め情報要求文のバリエーションに対して構文構造を記述した意味構造パタン辞書との照合によって、情報要求文の意味構造を抽出する。また、前記参照表現解消手段が、前記情報要求文抽出手段により抽出された前記情報要求文に参照表現が含まれる場合に、該参照表現を前記情報要求文の特性に基づいて解消する。前記情報要求構造化手段が、抽出された複数の情報要求文が同一の対象物に対する情報要求を述べている場合に、該複数の情報要求文の構造を統合して、前記日本語質問メッセージにおける主たる情報要求内容を構造化する。最後に、前記出力手段が、前記情報要求構造化手段により統合された情報要求文を出力する。
特許第３３５８１００号
しかしながら、上記従来技術には、未知の要求文が入力された場合に、要求文から誤った意味構造が抽出されたり、意味構造の抽出自体に失敗するという問題点が残されている。その理由は、未知の要求文が入力された場合、適切な意味構造パタンが存在しないために、意味構造の抽出に失敗し、あるいは、誤ったパタンの照合によって誤った意味構造が抽出されるためである。
また、上記した質問応答技術に限らず、音声入力された情報要求や操作要求から、要求内容を識別し、要求情報を提示する音声情報検索や音声質問応答、または、要求操作を実行する音声コマンドといった用途を視野に入れると、要求文が音声入力されることも考えねばならない。
加えて、要求文が音声によって入力される場合も、同様にして、意味構造の抽出に失敗し、あるいは、誤ったパタンの照合によって誤った意味構造が抽出されることが予想される。その理由は、音声認識処理によって得られる要求文テキストは誤り含みのため、要求文の誤りに起因して構文構造に誤りを生じ、さらに、要求文に対して正しい意味構造パタンが照合しなくなるためである。
本発明は、上記した事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、未知の要求文や、音声によって入力された要求文を、頑健かつ精度良く識別できる要求内容識別システムを提供することにある。
上記課題を解決する第１の発明は、自然言語形式で入力された要求文（入力要求文）を解析し、当該入力要求文の要求内容が、事前に定義された要求内容に該当するかどうかを判別し、定義された要求内容に該当する場合は当該要求内容の識別子を出力する要求内容を識別する要求内容識別システムであって、
要求内容に依存しない非終端記号を生成する共通規則と、事前に定義された要求内容の識別子が入った非終端記号を生成する要求固有規則とを用いて、入力要求文に対する構文構造を生成することにより前記入力要求文に対する構文解析を行い、入力要求文に対して要求内容の識別子が入った非終端記号を頂点とする文相当の構造が得られた場合に入力要求文の要求内容は当該要求内容に該当すると判断することにより要求内容の識別を行うことを特徴とする。
上記課題を解決する第２の本発明は、自然言語形式で入力された要求文（入力要求文）を解析し、当該入力要求文の要求内容が、事前に定義された要求内容に該当するかどうかを判別し、定義された要求内容に該当する場合は当該要求内容の識別子を出力する要求内容を識別する要求内容識別システムであって、要求内容に依存しない非終端記号を生成する共通規則を記憶する共通規則記憶手段と、事前に定義された要求内容の識別子が入った非終端記号を生成する要求固有規則を記憶する要求固有規則記憶手段と、前記共通規則と前記要求固有規則を用いて入力要求文に対する構文構造を生成することにより入力要求文に対する構文解析を行う要求解析処理手段と、前記構文解析の結果入力要求文に対して要求内容の識別子が入った非終端記号を頂点とする文相当の構造が得られた場合に入力要求文の要求内容は当該要求内容に該当すると判断することにより要求内容の識別結果を生成する要求識別結果生成手段とを備えたことを特徴とする。
上記課題を解決する第３の本発明は、上記第２の発明において、前記要求解析処理手段が、前記入力要求文に対して、予め用意された要求内容との適合の度合いを示す解析スコアとともに解析結果候補を複数生成し、前記要求識別結果生成手段が、前記解析スコアに基づいて、最尤の解析結果候補を選択し、要求内容の識別結果を生成することを特徴とする。
上記課題を解決する第４の本発明は、上記第２又は第３の発明において、更に、音声入力された入力要求文に対して音声認識処理を行って音声認識結果候補を生成する音声認識処理手段を備え、前記要求解析処理手段が、前記音声認識結果候補に対して、予め用意された要求内容との適合の度合いを示す解析スコアとともに解析結果候補を複数生成し、前記要求識別結果生成手段が、前記解析スコアに基づいて、最尤の解析結果候補を選択し、要求内容の識別結果を生成することを特徴とする。
上記課題を解決する第５の本発明は、上記第２から第４のいずれかの発明において、更に、前記解析スコアに加えて、音声認識結果と音声認識結果候補との適合の度合いを示す認識スコアを加味した統合スコアを算出する要求候補スコア計算手段を備え、前記要求識別結果生成手段が、前記統合スコアに基づいて、最尤の解析結果候補を選択することを特徴とする。
上記課題を解決する第６の本発明は、上記第２から第５のいずれかの発明において、更に、所定の回答文書データ集合及び要求文データ集合の少なくとも一方を検索対象として、前記入力要求文に類似するデータを検索する類似検索処理を行って、前記入力要求文との適合の度合いを示す検索スコアとともに検索結果候補を求める類似文書検索処理手段と、前記解析スコアに加えて、前記検索スコアを加味した統合スコアを算出する要求候補スコア計算手段とを備え、前記要求識別結果生成手段が、前記統合スコアに基づいて、最尤の解析結果候補を選択することを特徴とする。
上記課題を解決する第７の本発明は、上記第２から第６のいずれかの発明において、更に、音声入力された入力要求文に対して音声認識処理を行って音声認識結果候補を生成する音声認識処理手段を備え、前記類似文書検索処理手段が、所定の回答文書データ集合及び要求文データ集合の少なくとも一方を検索対象として、前記音声認識結果候補に類似するデータを検索する類似検索処理を行って、前記各音声認識結果候補との適合の度合いを示す検索スコアとともに検索結果候補を求め、前記要求候補スコア計算手段が、前記解析スコアと検索スコアに加えて、前記音声認識結果候補との適合の度合いを示す認識スコアを加味した統合スコアを算出し、前記要求識別結果生成手段が、該統合スコアに基づいて、最尤の解析結果候補を選択することを特徴とする。
上記課題を解決する第８の本発明は、上記第２から第７のいずれかの発明において、前記要求固有規則記憶手段は、前記要求固有規則を要求内容毎に区分けして記憶しており、前記要求解析処理手段は、前記共通規則と前記区分けされた要求固有規則を順次切り替えて入力要求文に対する構文解析を行うことを特徴とする。
上記課題を解決する第９の本発明は、上記第２から第８のいずれかの発明において、更に、類似する要求内容をクラスタ化した要求内容クラスタを記憶する要求内容クラスタ記憶手段を有し、前記要求識別結果生成手段が、前記要求内容クラスタ毎に、少なくとも前記解析スコアを集計して、最尤の解析結果候補クラスタを選択し、要求内容の識別結果として生成することを特徴とする。
上記課題を解決する第１０の本発明は、要求内容に依存しない非終端記号を生成する共通規則を記憶する共通規則記憶手段と、事前に定義された要求内容の識別子が入った非終端記号を生成する要求固有規則を記憶する要求固有規則記憶手段と、を備えるコンピュータに入力された自然言語形式による要求文（入力要求文）を解析し、当該入力要求文の要求内容が、事前に定義された要求内容に該当するかどうかを判別し、定義された要求内容に該当する場合は当該要求内容の識別子を出力する要求内容識別方法であって、前記コンピュータが、前記共通規則と前記要求固有規則を用いて入力要求文に対する構文構造を生成することにより要求文（入力要求文）に対する構文解析を行うステップと、前記コンピュータが、入力要求文に対して要求内容の識別子が入った非終端記号を頂点とする文相当の構造が得られた場合に入力要求文の要求内容は当該要求内容に該当すると判断することにより要求内容の識別結果を生成するステップと、を含むことを特徴とする。
上記課題を解決する第１１の本発明は、要求内容に依存しない非終端記号を生成する共通規則を記憶する共通規則記憶手段と、事前に定義された要求内容の識別子が入った非終端記号を生成する要求固有規則を記憶する要求固有規則記憶手段と、を備えるコンピュータに実行されるプログラムであって、入力された自然言語による要求文（入力要求文）に対して、前記共通規則と前記要求固有規則を用いて入力要求文に対する構文構造を生成することにより要求解析を行う処理と、前記構文解析の結果から入力要求文に対して要求内容の識別子が入った非終端記号を頂点とする文相当の構造が得られた場合に入力要求文の要求内容は当該要求内容に該当すると判断することにより要求内容の識別結果を生成する処理とを前記コンピュータに実行させて、該コンピュータを、自然言語形式による要求文（入力要求文）を解析し、当該入力要求文の要求内容が、事前に定義された要求内容に該当するかどうかを判別し、定義された要求内容に該当する場合は当該要求内容の識別子を出力する手段として機能させるためのプログラムである。
本発明によれば、未知の要求文が入力されたり、要求文が音声によって入力されたりした場合でも、これらの影響による要求識別の失敗や誤りが少ない、頑健で精度の高い情報要求識別結果を得ることが可能となる。その理由は、前記した共通ルールと要求固有ルールを適用し、未知の要求文に対しても、誤ったルールの適用による識別誤りを最小限に抑え、要求文の構文構造の妥当性や要求の識別結果の妥当性が保証された識別結果が得られるよう構成したことにある。
本発明の第１の実施形態に係る要求内容識別システムの構成を表したブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る要求内容識別システムの動作を表した流れ図である。 本発明の第２の実施形態に係る要求内容識別システムの構成を表したブロック図である。 本発明の第２の実施形態に係る要求内容識別システムの動作を表した流れ図である。 本発明の第３の実施形態に係る要求内容識別システムの構成を表したブロック図である。 本発明の第３の実施形態に係る要求内容識別システムの動作を表した流れ図である。 本発明の第４の実施形態に係る要求内容識別システムの構成を表したブロック図である。 本発明の第４の実施形態に係る要求内容識別システムの動作を表した流れ図である。 本発明の第５の実施形態に係る要求内容識別システムの構成を表したブロック図である。 本発明の第５の実施形態に係る要求内容識別システムの動作を表した流れ図である。 本発明の第６の実施形態に係る要求内容識別システムの構成を表したブロック図である。 本発明の第６の実施形態に係る要求内容識別システムの動作を表した流れ図である。 本発明の実施例を説明するための、情報要求文テキスト（情報要求文音声データ）の例である。 本発明の実施例を説明するための、共通ルールおよび要求内容固有ルールの例（一部分）である。 本発明の実施例を説明するための、情報要求文テキスト（情報要求文音声データ）ｒＡに対する要求解析結果の具体例を示す図である。 本発明の実施例を説明するための、情報要求文テキスト（情報要求文音声データ）ｒＢに対する要求解析結果の具体例を示す図である。 本発明に係る要求内容識別システムの要求候補スコアテーブル記憶手段に格納される情報（テーブル）の一例を表した図である。 本発明に係る要求内容識別システムの要求候補スコア計算手段によって算出される統合スコアを説明するための図である。 図１３の情報要求文と、回答要求データ記憶手段に記憶された内容との類似検索を行った場合の類似文書検索スコアとの関係を表した図である。 本発明に係る要求内容識別システムの要求候補スコア計算手段によって算出される統合スコアを説明するための図である。 本発明の実施例を説明するための、情報要求文テキスト（情報要求文音声データ）ｒＣに対する要求解析結果の具体例を示す図である。 本発明に係る要求内容識別システムの要求候補スコアテーブル記憶手段に格納される情報（テーブル）の一例を表した図である。 本発明に係る要求内容識別システムの要求候補スコア計算手段によって算出される統合スコアを説明するための図である。 本発明の実施例を説明するための、共通ルールおよび要求内容固有ルールの別の例（一部分）である。 本発明の実施例を説明するための、情報要求文テキスト（情報要求文音声データ）ｒＡに対する要求解析結果の具体例を示す図である。 本発明の実施例を説明するための、情報要求文テキスト（情報要求文音声データ）の別の例である。 本発明に係る要求内容識別システムの多階層要求内容クラスタ記憶手段に記憶される情報の具体例である。 本発明の実施例を説明するための、共通ルールおよび要求内容固有ルールの別の例（一部分）である。 本発明の実施例を説明するための、情報要求文テキスト（情報要求文音声データ）ｒＡに対する要求解析結果の具体例を示す図である。 本発明の実施例を説明するための、情報要求文テキスト（情報要求文音声データ）ｒＤに対する要求解析結果の具体例を示す図である。
符号の説明
１００ａ、１００ｂ 入力装置
２００ 出力装置
３００ コンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）
３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄ 要求解析処理手段
３０２ａ、３０２ｂ、３０２ｃ 要求識別結果生成手段
３０３ 音声認識処理手段
３０４ａ、３０４ｂ、３０４ｃ 要求候補スコア計算手段
３０５ａ、３０５ｂ 類似文書検索処理手段
３０６ａ、３０６ｂ 規則切替手段
４００ 記録媒体
４０１ 共通ルール記憶手段
４０２、４０２ｂ 要求固有ルール記憶手段
４０３ 要求候補スコアテーブル記憶手段
４０４ 回答要求データ記憶手段
４０５ 要求内容多階層クラスタ記憶手段
４０６ 要求クラスタ固有ルール記憶手段
［第１の実施形態］
続いて、本発明の第１の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る要求内容識別システムの構成を表したブロック図である。図１を参照すると、本実施形態に係る要求内容識別システムは、入力装置１００ａと、出力装置２００と、プログラム制御により動作するコンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）３００と、記憶媒体４００とから構成されている。
コンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）３００は、それぞれコンピュータプログラムで構成された要求解析処理手段３０１ａと、要求識別結果生成手段３０２ａとを含んで構成される。
要求解析処理手段３０１ａは、入力された情報要求文のテキストデータに対して、共通ルール記憶手段４０１に記憶された共通ルールと、要求固有ルール記憶手段４０２に記憶された要求固有ルールとを用いて要求解析処理を行い、入力要求文に対する構文構造を生成することにより、入力要求文に対する要求解析結果の複数候補として、入力要求文に対する要求内容番号とその要求解析スコアのリストを出力する手段である。
要求識別結果生成手段３０２ａは、要求解析処理手段３０１ａより出力されたリストの入力要求文に対する要求内容番号の候補をスコア順にソートし、最もスコアの高い要求内容番号を識別結果として生成し、出力する手段である。
記憶媒体４００は、共通ルール記憶手段４０１と、要求固有ルール記憶手段４０２とを含む。共通ルール記憶手段４０１は、要求解析処理手段３０１ａにおいて、入力要求文に対して要求解析を行う際に用いる、固有の要求内容に依存しないように記述された構文解析用のルール（共通ルール）を記憶する。要求固有ルール記憶手段４０２は、要求解析処理手段３０１ａにおいて、入力要求文に対して要求解析を行う際に用いる、固有の要求内容に固有の語彙や表現に特化して記述された構文解析用のルール（要求固有ルール）を記憶する。
続いて、本実施形態の動作について図面を参照して詳細に説明する、図２は、本発明の第１の実施形態に係る要求内容識別システムの動作を表した流れ図である。図２を参照すると、まず、入力装置１００ａより情報要求文のテキストデータが入力されると（ステップＡ１）、要求解析処理手段３０１ａが、入力された情報要求文のテキストデータに対して、共通ルール記憶手段４０１に記憶された共通ルールと、要求固有ルール記憶手段４０２に記憶された要求固有ルールとを用いて要求解析処理を行い、入力要求文に対する構文構造を生成することにより、入力要求文に対する要求解析結果の複数候補として、入力要求文に対する要求内容番号と各要求内容との構文解析上の適合の度合いを示す解析スコアのリスト（Ｎベスト）を出力する（ステップＡ２）。
続いて、要求識別結果生成手段３０２ａが、要求解析処理手段３０１ａで得られた入力要求文の全候補をスコア順にソートし、最もスコアの高い要求内容番号を識別結果として生成し、出力装置２００に送る（ステップＡ３）。
以上のように、本実施形態によれば、上記解析スコアに基づいた選択が可能となるため、入力された情報要求文の構文構造の妥当性や要求の識別結果の妥当性が保証された識別結果が得られる。また、未知の要求文に対しても、誤ったルールの適用による識別誤りを最小限に抑えることが可能であり、精度の良い情報要求文からの要求の識別を実現することが可能となっている。
［第２の実施形態］
続いて、音声で入力された情報要求文を識別可能とした本発明の第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図３は、本発明の第２の実施形態に係る要求内容識別システムの構成を表したブロック図である。図３を参照すると、本実施形態に係る要求内容識別システムは、入力装置１００ｂと、出力装置２００と、プログラム制御により動作するコンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）３００と、記憶媒体４００とから構成されている。
上記第１の実施形態との相違点は、入力装置１００ｂが音声入力装置である点と、コンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）３００の構成と、記憶媒体４００に、要求候補スコアテーブル記憶手段４０３が追加されている点である。以下、上記した第１の実施形態と共通する部分は適宜省略して説明する。
本実施形態におけるコンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）３００は、それぞれコンピュータプログラムで構成された音声認識処理手段３０３と、要求解析処理手段３０１ｂと、要求候補スコア計算手段３０４ａと、要求識別結果生成手段３０２ｂとを含んで構成される。
音声認識処理手段３０３は、入力された情報要求文の音声データに対して音声認識処理を行い、入力要求文に対する音声認識結果として、予め用意された情報要求文テキストとの適合の度合いを示す音声認識スコアの付与された情報要求文テキストを複数候補出力する手段である。
要求解析処理手段３０１ｂは、音声認識処理手段３０３で得られた音声認識結果の各候補に対して、共通ルール記憶手段４０１に記憶された共通ルールと、要求固有ルール記憶手段４０２に記憶された要求固有ルールとを用いて要求解析処理を行い、音声認識結果の各候補に対する構文構造を生成することにより、音声認識結果の各候補に対する要求解析結果の複数候補として、認識結果の各候補に対する要求内容番号とその要求解析スコアのリストを出力する手段である。
要求候補スコア計算手段３０４ａは、音声認識処理手段３０３で得られた音声認識結果の各候補とその音声認識スコアと、要求解析処理手段３０１ｂで得られた要求内容番号とその要求解析スコアとを、要求候補スコアテーブル記憶手段４０３に記録する。更に、要求候補スコア計算手段３０４ａは、上記音声認識結果の各候補の音声認識スコアと、要求内容番号とその要求解析スコアとを組み合わせることにより、入力された情報要求文に対する要求内容の全候補に対して統合スコアを計算し、要求内容番号とともに要求識別結果生成手段３０２ｂに出力する手段である。
要求識別結果生成手段３０２ｂは、要求候補スコア計算手段３０４ａより出力された入力要求文の全候補を統合スコア順にソートし、最も統合スコアの高い要求内容番号を識別結果として生成し、出力する手段である。
要求候補スコアテーブル４０３は、要求候補スコア計算手段３０４ａにおいて、音声認識処理手段３０３で得られた音声認識結果の各候補とその音声認識スコアを記録するとともに、音声認識結果の各候補に対して要求解析処理手段３０１ｂで得られた、要求内容番号とその要求解析スコアを記録する際に用いる、要求候補スコアテーブルを記憶する（図１７参照）。
続いて、本実施形態の動作について図面を参照して詳細に説明する、図４は、本発明の第２の実施形態に係る要求内容識別システムの動作を表した流れ図である。図４を参照すると、まず、入力装置１００ｂより情報要求文音声が入力されると（ステップＢ１）、音声認識処理手段３０３が、入力された情報要求文の音声データに対して音声認識処理を行い、入力された情報要求文に対する音声認識結果として、音声認識スコアの付与された情報要求文テキストを複数候補（Ｎベスト）出力する（ステップＢ２；例：図１３のｒＡ〜ｒＣ）。
続いて、要求解析処理手段３０１ｂが、音声認識処理手段３０３で得られた音声認識結果の各候補に対して、共通ルール記憶手段４０１に記憶された共通ルールと、要求固有ルール記憶手段４０２に記憶された要求固有ルールとを用いて要求解析処理を行い、音声認識結果の各候補に対する構文構造を生成することにより、音声認識結果の各候補に対する要求解析結果の複数候補（Ｎベスト）として、認識結果の各候補に対する要求内容番号とその要求解析スコアのリストを出力する（ステップＢ３）。
続いて、要求候補スコア計算手段３０４ａが、音声認識処理手段３０３で得られた音声認識結果の各候補に対して、その音声認識スコアとともに、要求解析処理手段３０１ｂで得られた要求内容番号とその要求解析スコアを、要求候補スコアテーブル記憶手段４０３に記録し、さらに、音声認識結果の各候補に対して、音声認識スコアと要求解析スコアを組み合わせることにより、入力された情報要求文に対する要求内容の全候補に対して統合スコアを計算し、要求内容番号を統合スコアとともに出力する（ステップＢ４）。
最後に、要求識別結果生成手段３０２ｂが、要求候補スコア計算手段３０４ａで得られた入力要求文の全候補を統合スコア順にソートし、最も統合スコアの高い要求内容番号を識別結果として生成し、出力装置２００に送る（ステップＢ５）。
以上のように、本実施形態によれば、音声認識スコアと要求候補スコアを組み合わせた統合スコアを用いているため、音声認識と要求解析の結果を相補的に用いて最適な質問内容の識別結果を得ることが可能となる。また本実施形態によれば、音声認識処理のバラツキを考慮に入れているため、音声認識誤りの影響を最小限に抑えることが可能であり、精度の良い情報要求文からの要求の識別を実現することができる。
［第３の実施形態］
続いて、上記第１の実施形態に改良を加えた本発明の第３の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図５は、本発明の第３の実施形態に係る要求内容識別システムの構成を表したブロック図である。図５を参照すると、本実施形態に係る要求内容識別システムは、入力装置１００ａと、出力装置２００と、プログラム制御により動作するコンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）３００と、記憶媒体４００とから構成されている。
上記第１の実施形態との相違点は、コンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）３００の構成と、記憶媒体４００に、回答要求データ記憶手段４０４が追加されている点である。以下、上記した第１、第２の実施形態と共通する部分は適宜省略して説明する。
本実施形態におけるコンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）３００は、それぞれコンピュータプログラムで構成された要求解析処理手段３０１ａと、要求候補スコア計算手段３０４ｂと、類似文書検索処理手段３０５ａと、要求識別結果生成手段３０２ｂとを含んで構成される。
要求解析処理手段３０１ａは、上記第１の実施形態と同様に、入力された情報要求文のテキストデータに対して、共通ルール記憶手段４０１に記憶された共通ルールと、要求固有ルール記憶手段４０２に記憶された要求固有ルールとを用いて要求解析処理を行い、入力要求文に対する構文構造を生成することにより、入力要求文に対する要求解析結果の複数候補として、入力要求文に対する要求内容番号とその要求解析スコアのリストを出力する手段である。
類似文書検索処理手段３０５ａは、入力された情報要求文のテキストデータを検索要求として、回答要求データ記憶手段４０４に記憶された各要求内容に対する回答文書集合又は各要求内容に対する情報要求文集合又はその両方を対象に検索を行い、検索結果として要求内容番号と情報要求文との適合の度合いを示す類似文書検索スコアを求め、要求内容番号とその類似文書検索スコアの組を出力する手段である。
本実施形態における要求候補スコア計算手段３０４ｂは、上記した第２の実施形態の要求候補スコア計算手段３０４ａと略同様であるが、音声認識スコアに代えて、類似文書検索スコアを用い、統合スコアを計算する点で異なっている。即ち、要求候補スコア計算手段３０４ｂは、要求解析処理手段３０１ａで得られた要求内容番号とその要求解析スコアの各候補に対して、類似文書検索処理手段３０５ａで得られた要求内容番号とその類似文書検索スコアを、要求解析スコアと組み合わせることにより、入力された情報要求文に対する要求内容の全候補に対して統合スコアを計算し、要求内容番号を統合スコアとともに出力する手段である。
要求識別結果生成手段３０２ｂは、要求候補スコア計算手段３０４ｂで得られた入力要求文の全候補を統合スコア順にソートし、最も統合スコアの高い要求内容番号を識別結果として生成し、出力する手段である。
回答要求データ記憶手段４０４は、類似文書検索処理手段３０５ａが、入力要求文に類似するデータを検索する際に、検索対象となる文書データを記憶する手段である。例えば、各要求内容に対する回答文書集合又は／及び情報要求文集合が記憶される。
続いて、本実施形態の動作について図面を参照して詳細に説明する、図６は、本発明の第３の実施形態に係る要求内容識別システムの動作を表した流れ図である。図６を参照すると、まず、入力装置１００ａより情報要求文のテキストデータが入力されると（ステップＡ１）、要求解析処理手段３０１ａが、入力された情報要求文のテキストデータに対して、共通ルール記憶手段４０１に記憶された共通ルールと、要求固有ルール記憶手段４０２に記憶された要求固有ルールとを用いて要求解析処理を行い、入力要求文に対する構文構造を生成することにより、入力要求文に対する要求解析結果の複数候補（Ｎベスト）として、入力要求文に対する要求内容番号とその要求解析スコアのリストを出力する（ステップＡ２）。
続いて、類似文書検索処理手段３０５ａが、ステップＡ１にて入力された情報要求文のテキストデータを検索要求として、回答要求データ記憶手段４０４に記憶された文書データを対象に類似文書検索を行い、検索結果として要求内容番号と類似文書検索スコアを求め、要求内容番号とその類似文書検索スコアの組を出力する（ステップＣ１）。
続いて、要求候補スコア計算手段３０４ｂが、入力された情報要求文のテキストデータに対して、要求解析処理手段３０１ａで得られた要求内容番号とその要求解析スコアを、類似文書検索処理手段３０５ａで得られた要求内容番号とその類似文書検索スコアと組み合わせることにより、入力要求文に対する要求内容の全候補に対して統合スコアを計算し、要求内容番号を統合スコアとともに出力する（ステップＣ２）。
最後に、要求識別結果生成手段３０２ｂが、要求候補スコア計算手段３０４ｂで得られた入力要求文の全候補を統合スコア順にソートし、最も統合スコアの高い要求内容番号を識別結果として生成し、出力装置２００に送る（ステップＢ５）。
以上のように、本実施形態によれば、類似文書検索スコアと要求候補スコアを組み合わせた統合スコアを用いているため、要求解析、類似文書検索の結果を相補的に用いて最適な質問内容の識別結果を得ることが可能となる。また本実施形態によっても、未知の要求文や音声認識誤りに対する影響を最小限に抑えることが可能であり、精度の良い情報要求文からの要求の識別を実現することができる。
［第４の実施形態］
続いて、上記第２の実施形態に改良を加えた本発明の第４の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図７は、本発明の第４の実施形態に係る要求内容識別システムの構成を表したブロック図である。図７を参照すると、本実施形態に係る要求内容識別システムは、入力装置１００ｂと、出力装置２００と、プログラム制御により動作するコンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）３００と、記憶媒体４００とから構成されている。
上記第２の実施形態との相違点は、コンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）３００の構成と、記憶媒体４００に、上記第３の実施形態で説明した回答要求データ記憶手段４０４が追加されている点である。以下、上記した第２、第３の実施形態と共通する部分は適宜省略して説明する。
本実施形態におけるコンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）３００は、それぞれコンピュータプログラムで構成された音声認識処理手段３０３と、要求解析処理手段３０１ｂと、要求候補スコア計算手段３０４ｃと、類似文書検索処理手段３０５ｂと、要求識別結果生成手段３０２ｂとを含んで構成される。
音声認識処理手段３０３は、上記第２の実施形態で説明したように、入力された情報要求文の音声データに対して音声認識処理を行い、入力要求文に対する音声認識結果として、音声認識スコアの付与された情報要求文テキストを複数候補出力する手段である。
要求解析処理手段３０１ｂは、上記第２の実施形態で説明したように、音声認識処理手段３０３で得られた音声認識結果の各候補に対して、共通ルール記憶手段４０１に記憶された共通ルールと、要求固有ルール記憶手段４０２に記憶された要求固有ルールとを用いて要求解析処理を行い、音声認識結果の各候補に対する構文構造を生成することにより、音声認識結果の各候補に対する要求解析結果の複数候補として、認識結果の各候補に対する要求内容番号とその要求解析スコアのリストを出力する手段である。
類似文書検索処理手段３０５ｂは、音声認識処理手段３０３で得られた音声認識結果の各候補を検索要求として、回答要求データ記憶手段４０４に記憶された各要求内容に対する回答文書集合又は各要求内容に対する情報要求文集合又はその両方を対象に検索を行い、検索結果として要求内容番号とその類似文書検索スコアを求め、要求内容番号とその類似文書検索スコアの組を出力する手段である。
要求候補スコア計算手段３０４ｃは、音声認識処理手段３０３で得られた音声認識結果の各候補とその音声認識スコアと、要求解析処理手段３０１ｂで得られた要求内容番号とその要求解析スコアと、類似文書検索処理手段３０５ｂで得られた要求内容番号とその類似文書検索スコアとを要求候補スコアテーブル記憶手段４０３に記録する。更に、要求候補スコア計算手段３０４ｃは、上記音声認識結果の各候補の音声認識スコアと、上記要求内容番号とその要求解析スコアと類似文書検索スコアとを組み合わせることにより、入力された情報要求文に対する要求内容の全候補に対して統合スコアを計算し、要求内容番号とともに要求識別結果生成手段３０２ｂに出力する手段である。
要求識別結果生成手段３０２ｂは、要求候補スコア計算手段３０４ｃより出力された入力要求文の全候補を統合スコア順にソートし、最も統合スコアの高い要求内容番号を識別結果として生成し、出力する手段である。
要求候補スコアテーブル４０３及び回答要求データ記憶手段４０４は、それぞれ第２の実施形態及び第３の実施形態で説明しているので省略する。
続いて、本実施形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。図８は、本発明の第４の実施形態に係る要求内容識別システムの動作を表した流れ図である。図８を参照すると、まず、入力装置１００ｂより情報要求文音声が入力されると（ステップＢ１）、音声認識処理手段３０３が、入力された情報要求文の音声データに対して音声認識処理を行い、入力された情報要求文に対する音声認識結果として、音声認識スコアの付与された情報要求文テキストを複数候補（Ｎベスト）出力する（ステップＢ２；例：図１３のｒＡ〜ｒＣ）。
続いて、要求解析処理手段３０１ｂが、音声認識処理手段３０３で得られた音声認識結果の各候補に対して、共通ルール記憶手段４０１に記憶された共通ルールと、要求固有ルール記憶手段４０２に記憶された要求固有ルールとを用いて要求解析処理を行い、音声認識結果の各候補に対する構文構造を生成することにより、音声認識結果の各候補に対する要求解析結果の複数候補（Ｎベスト）として、認識結果の各候補に対する要求内容番号とその要求解析スコアのリストを出力する（ステップＢ３）。
続いて、類似文書検索処理手段３０５ｂが、音声認識処理手段３０３で得られた音声認識結果の各候補を検索要求として、回答要求データ記憶手段４０４に記憶された文書データを対象に類似文書検索を行い、検索結果として要求内容番号と類似文書検索スコアを求め、要求内容番号とその類似文書検索スコアの組を出力する（ステップＤ１）。
続いて、要求候補スコア計算手段３０４ｃが、音声認識処理手段３０３で得られた音声認識結果の各候補に対して、その音声認識スコアとともに、要求解析処理手段３０１ｂで得られた要求内容番号とその要求解析スコアと、類似文書検索処理手段３０５ｂで得られた要求内容番号とその類似文書検索スコアを、要求候補スコアテーブル記憶手段４０３に記録し、さらに、音声認識結果の各候補に対して、音声認識スコアと要求解析スコアと類似文書検索スコアを組み合わせることにより、入力された情報要求文に対する要求内容の全候補に対して統合スコアを計算し、要求内容番号を統合スコアとともに出力する（ステップＤ２）。
最後に、要求識別結果生成手段３０２ｂが、要求候補スコア計算手段３０４ｃで得られた入力要求文の全候補を統合スコア順にソートし、最も統合スコアの高い要求内容番号を識別結果として生成し、出力装置２００に送る（ステップＢ５）。
以上のように、本実施形態によれば、音声認識スコアと要求候補スコアと類似文書検索スコアを組み合わせた統合スコアを用いているため、音声認識、要求解析、類似文書検索の結果を相補的に用いて音声認識誤りの影響を最小限に抑え、最適な質問内容の識別結果を得ることが可能となる。
［第５の実施形態］
続いて、本発明の第５の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図９は、本発明の第５の実施形態に係る要求内容識別システムの構成を表したブロック図である。図９を参照すると、本実施形態に係る要求内容識別システムは、入力装置１００ａと、出力装置２００と、プログラム制御により動作するコンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）３００と、記憶媒体４００とから構成されている。
上記第１の実施形態との相違点は、コンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）３００の構成に規則切替手段３０６ａを追加した点と、上記第１の実施形態で説明した要求固有ルールを一括して記憶する要求固有ルール記憶手段４０２に代えて、要求固有ルール１、要求固有ルール２、・・・、要求固有ルールＮというように各要求内容毎に、対応する要求固有ルールを区別して記憶する、要求固有ルール記憶手段４０２ｂを備えた点である。
コンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）３００は、それぞれコンピュータプログラムで構成された要求解析処理手段３０１ｃと、規則切替手段３０６ａと、要求識別結果生成手段３０２ａとを含んで構成される。
要求解析処理手段３０１ｃは、入力された情報要求文のテキストデータに対して、共通ルール記憶手段４０１に記憶された共通ルールと、要求固有ルール記憶手段４０２ｂに、各要求内容毎に記憶された要求固有ルール１、要求固有ルール２、・・・、要求固有ルールＮのすべての要求固有ルールのうち、規則切替手段３０６ａが順次切り替える要求固有ルールとを用いて要求解析処理を行い、入力要求文に対して共通ルールとすべての要求固有ルールからいずれかを順次用いて構文構造を生成することにより、入力要求文に対する要求解析結果の複数候補として、入力要求文に対する要求内容番号とその要求解析スコアのリストを出力する手段である。
要求識別結果生成手段３０２ａは、要求解析処理手段３０１ｃより出力されたリストの入力要求文に対する要求内容番号の候補をスコア順にソートし、最もスコアの高い要求内容番号を識別結果として生成し、出力する手段である。
規則切替手段３０６ａは、要求固有ルール記憶手段４０２ｂに記憶された要求固有ルール１、要求固有ルール２、・・・、要求固有ルールＮの全Ｎ個の要求固有ルールのうち、いずれかの要求固有ルールに順次切り替えを行うことにより、要求解析処理手段３０１ｃに対して要求解析処理に用いる要求固有ルールを提供する。
記憶媒体４００は、共通ルール記憶手段４０１と、要求固有ルール記憶手段４０２ｂとを含む。共通ルール記憶手段４０１は、要求解析処理手段３０１ｃにおいて、入力要求文に対して要求解析を行う際に用いる、固有の要求内容に依存しないように記述された構文解析用のルール（共通ルール）を記憶する。要求固有ルール記憶手段４０２ｂは、要求解析処理手段３０１ｃにおいて、入力要求文に対して要求解析を行う際に用いる、固有の要求内容に固有の語彙や表現に特化して記述された構文解析用のルール（要求固有ルール）を各要求内容毎に、対応する要求固有ルールとして、要求固有ルール１、要求固有ルール２、・・・、要求固有ルールＮの全Ｎ個の要求固有ルールを区別して記憶する。
続いて、本実施形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。図１０は、本発明の第５の実施形態に係る要求内容識別システムの動作を表した流れ図である。図１０を参照すると、まず、入力装置１００ａより情報要求文のテキストデータが入力されると（ステップＡ１）、要求解析処理手段３０１ｃが、入力された情報要求文のテキストデータに対して、共通ルール記憶手段４０１に記憶された共通ルールと、要求固有ルール記憶手段４０２ｂに、各要求内容毎に記憶された要求固有ルール１、要求固有ルール２、・・・、要求固有ルールＮのすべての要求固有ルールのうち、規則切替手段３０６ａが順次切り替える要求固有ルールとを用いて要求解析処理を行い、入力要求文に対して共通ルールとすべての要求固有ルールからいずれかを順次用いて構文構造を生成することにより、入力要求文に対する要求解析結果の複数候補として、入力要求文に対する要求内容番号と各要求内容との構文解析上の適合の度合いを示す解析スコアのリスト（Ｎベスト）を出力する（ステップＥ１）。
続いて、要求識別結果生成手段３０２ａが、要求解析処理手段３０１ｃで得られた入力要求文の全候補をスコア順にソートし、最もスコアの高い要求内容番号を識別結果として生成し、出力装置２００に送る（ステップＡ３）。
以上のように、本実施形態によれば、第１の実施例と同様、上記解析スコアに基づいた選択が可能となるため、入力された情報要求文の構文構造の妥当性や要求の識別結果の妥当性が保証された識別結果が得られる。また、未知の要求文に対しても、誤ったルールの適用による識別誤りを最小限に抑えることが可能であり、精度の良い情報要求文からの要求の識別を実現することが可能となっている。
［第６の実施形態］
続いて、本発明の第６の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１１は、本発明の第６の実施形態に係る要求内容識別システムの構成を表したブロック図である。
図１１を参照すると、本実施形態に係る要求内容識別システムは、入力装置１００ａと、出力装置２００と、プログラム制御により動作するコンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）３００と、記憶媒体４００とから構成されている。
上記第５の実施形態との相違点は、記憶媒体４００に、後記する要求内容多階層クラスタ記憶手段４０５と、要求クラスタ固有ルール記憶手段４０６とが追加されている点である。
コンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置）３００は、それぞれコンピュータプログラムで構成された要求解析処理手段３０１ｄと、規則切替手段３０６ｂと、要求識別結果生成手段３０２ｃとを含んで構成される。
要求解析処理手段３０１ｄは、入力された情報要求文のテキストデータに対して、共通ルール記憶手段４０１に記憶された共通ルールと、要求固有ルール記憶手段４０２ｂに、各要求内容毎に記憶された要求固有ルール１、要求固有ルール２、・・・、要求固有ルールＮ、要求クラスタ固有ルール記憶手段４０６に各要求内容クラスタ毎に記憶された要求クラスタ固有ルール１、要求クラスタ固有ルール２、・・・、要求クラスタ固有ルールＮのすべての要求固有ルールのうち、規則切替手段３０６ｂが順次切り替える要求内容クラスタに対応する要求固有ルールの集合とを用いて要求解析処理を行い、入力要求文に対して共通ルールとすべての要求固有ルールからいずれかの要求内容クラスタに対応する要求固有ルールの集合を順次用いて構文構造を生成することにより、入力要求文に対する要求解析結果の複数候補として、入力要求文に対する要求内容クラスタとその要求解析スコアのリストを出力する手段である。
要求識別結果生成手段３０２ｃは、要求解析処理手段３０１ｄより出力されたリストの入力要求文に対する要求内容クラスタの候補をスコア順にソートし、最もスコアの高い要求内容クラスタ（要求内容番号の集合で表現される）を識別結果として生成し、出力する手段である。
規則切替手段３０６ｂは、要求内容多階層クラスタ記憶手段４０５に記憶された内容に従って、要求固有ルール記憶手段４０２ｂに各要求内容毎に記憶された要求固有ルール１、要求固有ルール２、・・・、要求固有ルールＮの全Ｎ個の要求固有ルール及び要求クラスタ固有ルール記憶手段４０６に各要求内容クラスタ毎に記憶された要求クラスタ固有ルール１、要求クラスタ固有ルール２、・・・、要求クラスタ固有ルールＮのうち、いずれかの要求内容クラスタに対応する要求固有ルールの集合に順次切り替えを行うことにより、要求解析処理手段３０１ｄに対して要求解析処理に用いる要求固有ルールの集合を提供する。
記憶媒体４００は、共通ルール記憶手段４０１と、要求固有ルール記憶手段４０２ｂと、要求内容多階層クラスタ記憶手段４０５と、要求クラスタ固有ルール記憶手段４０６と、を含む。共通ルール記憶手段４０１は、要求解析処理手段３０１ｄにおいて、入力要求文に対して要求解析を行う際に用いる、固有の要求内容に依存しないように記述された構文解析用のルール（共通ルール）を記憶する。要求固有ルール記憶手段４０２ｂは、要求解析処理手段３０１ｄにおいて、入力要求文に対して要求解析を行う際に用いる、固有の要求内容に固有の語彙や表現に特化して記述された構文解析用のルール（要求固有ルール）を各要求内容毎に、対応する要求固有ルールとして、要求固有ルール１、要求固有ルール２、・・・、要求固有ルールＮの全Ｎ個の要求固有ルールを区別して記憶する。要求内容多階層クラスタ記憶手段４０５は、要求内容が互いに類似する質問内容の集合を多階層のクラスタ構造（要求内容番号の集合で表現される）で記述した要求内容クラスタ（要求内容カテゴリ）を記憶する。また、要求クラスタ固有ルール記憶手段４０６は、前記要求内容クラスタに固有の語彙や表現に特化して記述された構文解析用のルール（要求クラスタ固有ルール）を各クラスタ毎に、対応する要求固有ルールとして、要求クラスタ固有ルール１、要求クラスタ固有ルール２、・・・、要求クラスタ固有ルールＮの全Ｎ個の要求クラスタ固有ルールを区別して記憶する。
続いて、本実施形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。図１２は、本発明の第６の実施形態に係る要求内容識別システムの動作を表した流れ図である。図１２を参照すると、まず、入力装置１００ａより情報要求文のテキストデータが入力されると（ステップＡ１）、要求解析処理手段３０１ｄが、入力された情報要求文のテキストデータに対して、共通ルール記憶手段４０１に記憶された共通ルールと、要求固有ルール記憶手段４０２ｂ及び要求クラスタ固有ルール記憶手段４０６に格納されたすべての要求固有ルールのうち、規則切替手段３０６ｂが順次切り替える要求内容クラスタに対応する要求固有ルールの集合とを用いて要求解析処理を行い、構文構造を生成することにより、入力要求文に対する要求解析結果の複数候補として、入力要求文に対する要求内容クラスタと、各クラスタの要求内容との構文解析上の適合の度合いを示す解析スコアのリスト（Ｎベスト）を出力する（ステップＦ１）。
続いて、要求識別結果生成手段３０２ｃが、要求解析処理手段３０１ｄで得られた入力要求文の全候補をスコア順にソートし、最もスコアの高い要求内容クラスタ（要求内容番号の集合で表現される）を識別結果として生成し、出力装置２００に送る（ステップＦ２）。
以上のように、本実施形態によれば、第５の実施形態の効果に加え、上記解析スコアに基づいた要求内容クラスタの選択が可能となるため、入力された情報要求文が未知の要求文で、直接対応する要求内容番号が存在しない場合においても、最も内容の近い適当な要求内容クラスタに対応する要求として識別することが可能となっている。
続いて、上記した各実施形態の作用効果をより具体的に説明すべく、本発明の実施例を説明する。
［実施例１］
以下、第１実施例として、上記した本発明の第１の実施形態の動作を、図１、図２と、図１３〜図１５の補助図面を参照して、具体的に説明する。
本実施例では、図２のステップＡ１にて、入力装置１００ａに、「ショートメール受信時の画面は設定できますか」（図１３の表記記号ｒＡ）との情報要求文が入力されたものとして説明する。図１４は、共通ルール（ａ）及び（ｂ）と、要求内容固有ルール（ａ）及び（ｂ）の具体例を表した図である（各ルールは全体の一部を示す。）。なお、図１４の要求内容固有ルール（ａ）及び（ｂ）は、要求内容番号１９に固有の要求固有ルールの一部である。
続いて、先に図２のステップＡ２で説明したように、要求解析処理手段３０１ａが、共通ルール記憶手段４０１、要求固有ルール記憶手段４０２より、共通ルールと、要求固有ルールとを用いて、前記した図１３の表記記号ｒＡの要求文について要求解析処理を行い、入力要求文に対する構文構造を生成することにより、入力要求文に対する要求解析結果の複数候補として、入力要求文に対する要求内容番号とその要求解析スコアのリストを出力する。
図１５は、要求解析処理手段３０１ａが、図１４に示すような共通ルール（ａ）及び（ｂ）、要求内容固有ルール（ａ）及び（ｂ）を用いて、図１３の表記記号ｒＡの情報要求文の要求解析により得られた候補とその解析スコアを表した図である。図１５を参照すると、要求内容Ｑ１９を候補とする第１解析候補Ｓ１（ｒＡ）の解析スコアは−２５であり、要求内容Ｑ１５を候補とする第２解析候補Ｓ２（ｒＡ）の解析スコアは−３５であり、要求内容Ｑ０を候補とする第３解析候補Ｓ３（ｒＡ）の解析スコアは−４０である。
そして、先に図２のステップＡ３で説明したように、要求識別結果生成手段３０２ａが、これら全候補をスコア順にソートし、最もスコアの高い候補を最尤とし、その要求内容番号を識別結果として生成し、出力装置２００に送る。図１５に例示した要求解析結果の場合、上記スコア順に、要求内容Ｑ１９（解析スコア＝−２５）、要求内容Ｑ１５（解析スコア＝−３５）、要求内容Ｑ０（解析スコア＝−４０）が得られ、最もスコアの高い第１解析候補Ｓ１（ｒＡ）の要求内容Ｑ１９が識別結果として生成される。
［実施例２］
以下、第２実施例として、上記した本発明の第２の実施形態の動作を、図３、図４と、図１３〜図１８の補助図面を参照して、具体的に説明する。
本実施例では、図４のステップＢ１にて、入力装置１００ｂに、「ショートメール受信時の画面は設定できますか」（図１３の表記記号ｒＡ）との音声にて情報要求文が入力されたものとして説明する。
そして、音声認識処理手段３０３における音声認識処理の結果（図４のステップＢ２）、情報要求文の第１候補として、図１３の表記記号ｒＢの情報要求文（音声認識スコア＝−２０）と、第２候補として、図１３の表記記号ｒＡの情報要求文（音声認識スコア＝−２２）とが得られたものとする。
そして、先に図４のステップＢ３で説明したように、要求解析処理手段３０１ｂが、共通ルール記憶手段４０１、要求固有ルール記憶手段４０２より、共通ルールと、要求固有ルールとを用いて、前記した図１３の表記記号ｒＢ、ｒＡの要求文について要求解析処理を行い、入力要求文に対する構文構造を生成することにより、入力要求文に対する要求解析結果の複数候補として、入力要求文に対する要求内容番号とその要求解析スコアのリストを出力する。
図１６は、要求解析処理手段３０１ｂが、図１４に示すような共通ルール（ａ）及び（ｂ）、要求内容固有ルール（ａ）及び（ｂ）を用いて、図１３の表記記号ｒＢの情報要求文の要求解析により得られた候補とその解析スコアを表した図である。図１６を参照すると、要求内容番号１９で特定される要求内容Ｑ１５を候補とする第１解析候補Ｓ１（ｒＢ）の解析スコアは−３５であり、要求内容Ｑ０を候補とする第２解析候補Ｓ２（ｒＢ）の解析スコアは−４０であり、要求内容Ｑ１９を候補とする第３解析候補Ｓ３（ｒＢ）の解析スコアは−４５である。
図１３の表記記号ｒＡの情報要求文についての要求解析により得られた候補とその解析スコアは、先の実施例１で図１５を用いて説明したとおりであり、要求番号１９で特定される要求内容Ｑ１９を候補とする第１解析候補Ｓ１（ｒＡ）の解析スコアは−２５であり、要求内容Ｑ１５を候補とする第２解析候補Ｓ２（ｒＡ）の解析スコアは−３５であり、要求内容Ｑ０を候補とする第３解析候補Ｓ３（ｒＡ）の解析スコアは−４０である。
従って、上記表記記号ｒＢの要求文（第１候補）の音声認識スコアとして−２０が、要求解析結果として、要求内容Ｑ１５（解析スコア＝−３５）、要求内容Ｑ０（解析スコア＝−４０）、要求内容Ｑ１９（解析スコア＝−４５）が要求候補スコア計算手段３０４ａに出力される。同様にして、上記表記記号ｒＡの要求文（第２候補）の音声認識スコアとして−２２が、要求解析結果として、要求内容Ｑ１９（解析スコア＝−２５）、要求内容Ｑ１５（解析スコア＝−３５）、要求内容Ｑ０（解析スコア＝−４０）が要求候補スコア計算手段３０４ａに出力されることとなる。
そして、先に図４のステップＢ４で説明したように、要求候補スコア計算手段３０４ａが、上記音声認識結果の各候補の音声認識スコアと、要求内容番号とその要求解析スコアを、要求候補スコアテーブル記憶手段４０３に記録する。
図１７は、上記表記記号ｒＢの要求文（第１候補）と上記表記記号ｒＡの要求文（第２候補）について、各音声認識スコアと、要求内容番号とその要求解析スコアの記録したテーブルの一例である。
さらに、要求候補スコア計算手段３０４ａは、上記したテーブルに記録された音声認識スコアと要求解析スコアを組み合わせることにより、入力された情報要求文に対する要求内容の全候補に対して統合スコアを計算し、要求内容番号を統合スコアとともに出力する。
上記統合スコアの計算には、例えば、下記（１）式を用いることができる。ここで、Ｒ＿Ｓｃｏｒｅは音声認識スコア、Ｐ＿Ｓｃｏｒｅは解析スコア、α，β（α＞０，β＞０）は結合パラメータ、Θは要求解析の解析スコアに対する閾値である。
Figure 0005099367
例えば、上記（１）式（但し、α＝β＝１，Θ＝１００）を用いて、音声認識結果の各候補に対する要求内容番号毎の統合スコアを計算すると、図１８に示すとおりとなる。図１８を参照すると、上記表記記号ｒＢの要求文（第１候補）に対して、・・・、−５５（Ｑ＝Ｑ１５）、・・・、−６５（Ｑ＝Ｑ１９）、・・・、−６０（Ｑ＝Ｑ０）、と上記表記記号ｒＡの要求文（第２候補）に対して、・・・、−５７（Ｑ＝Ｑ１５）、・・・、−４７（Ｑ＝Ｑ１９）、・・・、−６２（Ｑ＝Ｑ０）といった結果が得られている。
そして、先に図４のステップＢ５で説明したように、要求識別結果生成手段３０２ｂが、要求候補スコア計算手段３０４ａで得られた入力要求文の全候補を統合スコア順にソートすると、図１８の結果の場合、Ｓｃｏｒｅ（Ｑ１９）＝−４７、Ｓｃｏｒｅ(Ｑ１５)＝−５５、Ｓｃｏｒｅ（Ｑ０）＝−６０・・・となる。そして、最尤の候補である、最もスコアの高いＱ＝Ｑ１９が生成・出力される。
ここで、注意すべきことは、入力音声が、図１３の表記記号ｒＡであり、その音声認識結果として図１３の表記記号ｒＢの方が音声認識スコアが高かったにもかかわらず、上記した要求解析結果を組み合わせることにより、第１実施例と同様に正しい結果が得られていることである。このように、本発明の第２の実施形態（実施例）では、音声認識誤りの影響を最小限に抑え、精度良く要求内容を識別することが可能となっている。
［実施例３］
以下、第３実施例として、上記した本発明の第３の実施形態の動作を、図５、図６と、図１３、図１４、図１６、図１９、図２０の補助図面を参照して、具体的に説明する。
本実施例では、図６のステップＡ１にて、入力装置１００ａに、「ショートメール受信機能画面は設定できますか」（図１３の表記記号ｒＢ）との情報要求文が入力されたものとして説明する。
先に図６のステップＡ２で説明したように、要求解析処理手段３０１ａが、共通ルール記憶手段４０１、要求固有ルール記憶手段４０２より、共通ルールと、要求固有ルールとを用いて、前記した図１３の表記記号ｒＢの要求文について要求解析処理を行い、入力要求文に対する構文構造を生成することにより、入力要求文に対する要求解析結果の複数候補として、入力要求文に対する要求内容番号とその要求解析スコアのリストを出力する。
図１３の表記記号ｒＢの情報要求文についての要求解析により得られた候補とその解析スコアは、先の実施例２で図１６を用いて説明したとおりであり、要求番号１９で特定される要求内容Ｑ１５を候補とする第１解析候補Ｓ１（ｒＢ）の解析スコアは−３５であり、要求内容Ｑ０を候補とする第２解析候補Ｓ２（ｒＢ）の解析スコアは−４０であり、要求内容Ｑ１９を候補とする第３解析候補Ｓ３（ｒＢ）の解析スコアは−４５である。
先に図６のステップＣ１で説明したように、類似文書検索処理手段３０５ａが、入力された情報要求文のテキストデータを検索要求として、回答要求データ記憶手段４０４に記憶された文書データを対象に類似文書検索を行い、検索結果として要求内容番号と類似文書検索スコアを求め、要求内容番号とその類似文書検索スコアの組を出力する。
図１９は、表記記号ｒＡ〜ｒＣの情報要求文と、回答要求データ記憶手段４０４に記憶された内容との類似検索を行った場合の類似文書検索スコアとの関係を表した図である。
以下、図１９に示されたように、表記記号ｒＢの情報要求文に対し、各要求内容番号に対する類似文書検索スコアとして、・・・、＋３（Ｑ＝Ｑ１５）、・・・、＋１５(Ｑ＝Ｑ１９)、・・・、が得られたものとして説明する。
そして、先に図６のステップＣ２で説明したように、要求候補スコア計算手段３０４ｂは、上記したテーブルに記録された類似文書検索スコアと要求解析スコアを組み合わせることにより、入力された情報要求文に対する要求内容の全候補に対して統合スコアを計算し、要求内容番号を統合スコアとともに出力する。
上記統合スコアの計算には、例えば、下記（２）式を用いることができる。ここで、Ｐ＿Ｓｃｏｒｅは解析スコア、ＩＲ＿Ｓｃｏｒｅは類似文書検索スコア、α，β（α＞０，β＞０）は結合パラメータ、Θは要求解析の解析スコアに対する閾値である。
Figure 0005099367
例えば、上記（２）式（但し、α＝β＝１，Θ＝１００）を用いて、要求内容番号毎の統合スコアＳｃｏｒｅ（ｒｌ，Ｑｉ）を計算すると、図２０に示すとおりとなる。図２０を参照すると、上記表記記号ｒＢの要求文（第１候補）に対して、・・・、−３２（Ｑ＝Ｑ１５）、・・・、−３０（Ｑ＝Ｑ１９）、・・・、−４０（Ｑ＝Ｑ０）、といった結果が得られている。
そして、先に図６のステップＢ５で説明したように、要求識別結果生成手段３０２ｂが、これら全候補をスコア順にソートし、最もスコアの高い候補を最尤とし、その要求内容番号を識別結果として生成し、出力装置２００に送る。図２０に例示した要求解析結果の場合、上記スコア順に、要求内容Ｑ１９（解析スコア＝−３０）、要求内容Ｑ１５（解析スコア＝−３２）、要求内容Ｑ０（解析スコア＝−４０）が得られ、最もスコアの高い要求内容Ｑ１９が識別結果として生成される。
本実施例においても、図１３の表記記号ｒＢの入力テキストに対し、その類似文書検索結果と、要求解析結果を組み合わせることにより、第１実施例と同様に正しい結果が得られていることである。このように、本発明の第３の実施形態（実施例）でも、未知の要求文や音声認識誤りに対する影響を最小限に抑え、精度良く要求内容を識別することが可能となっている。
［実施例４］
以下、第４実施例として、上記した本発明の第４の実施形態の動作を、図７、図８と、図１３、図１４、図１６、図１９、図２１〜図２３の補助図面を参照して、具体的に説明する。
本実施例では、図８のステップＢ１にて、入力装置１００ｂに、「ショートメール受信時の画面は設定できますか」（図１３の表記記号ｒＡ）との音声にて情報要求文が入力されたものとして説明する。
そして、音声認識処理手段３０３における音声認識処理の結果（図８のステップＢ２）、情報要求文の第１候補として、図１３の表記記号ｒＣの情報要求文（音声認識スコア＝−２０）と、第２候補として、図１３の表記記号ｒＢの情報要求文（音声認識スコア＝−２２）とが得られたものとする。
そして、先に図８のステップＢ３で説明したように、要求解析処理手段３０１ｂが、共通ルール記憶手段４０１、要求固有ルール記憶手段４０２より、共通ルールと、要求固有ルールとを用いて、前記した図１３の表記記号ｒＣ、ｒＢの要求文について要求解析処理を行い、入力要求文に対する構文構造を生成することにより、入力要求文に対する要求解析結果の複数候補として、入力要求文に対する要求内容番号とその要求解析スコアのリストを出力する。
図２１は、要求解析処理手段３０１ｂが、図１４に示すような共通ルール（ａ）及び（ｂ）、要求内容固有ルール（ａ）及び（ｂ）を用いて、図１３の表記記号ｒＣの情報要求文の要求解析により得られた候補とその解析スコアを表した図である。図２１を参照すると、要求内容Ｑ０を候補とする第１解析候補Ｓ１（ｒＣ）の解析スコアは−５０である。
図１３の表記記号ｒＢの情報要求文についての要求解析により得られた候補とその解析スコアは、先の実施例２で図１６を用いて説明したとおりであり、要求内容番号１９で特定される要求内容Ｑ１５を候補とする第１解析候補Ｓ１（ｒＢ）の解析スコアは−３５であり、要求内容Ｑ０を候補とする第２解析候補Ｓ２（ｒＢ）の解析スコアは−４０であり、要求内容Ｑ１９を候補とする第３解析候補Ｓ３（ｒＢ）の解析スコアは−４５である。
続いて、先に図８のステップＤ１で説明したように、類似文書検索処理手段３０５ｂが、音声認識処理手段３０３で得られた音声認識結果の前記第１候補、第２候補を検索要求として、回答要求データ記憶手段４０４に記憶された文書データを対象に類似文書検索を行い、検索結果として要求内容番号と類似文書検索スコアを求め、要求内容番号とその類似文書検索スコアの組を出力する。
上記類似文書検索の結果、図１９に示したように、表記記号ｒＣの情報要求文に対し、各要求内容番号に対する類似文書検索スコアとして、・・・、＋２（Ｑ＝Ｑ１５）、・・・、＋２（Ｑ＝Ｑ１９）、・・・、が得られ、表記記号ｒＢの情報要求文に対し、各要求内容番号に対する類似文書検索スコアとして、・・・、＋３（Ｑ＝Ｑ１５）、・・・、＋１５(Ｑ＝Ｑ１９)、・・・、が得られたものとして説明する。
そして、先に図８のステップＤ２で説明したように、要求候補スコア計算手段３０４ｃが、上記音声認識結果の各候補の音声認識スコアと、要求内容番号とその要求解析スコアを、要求候補スコアテーブル記憶手段４０３に記録する。
図２２は、上記表記記号ｒＣの要求文（第１候補）と上記表記記号ｒＢの要求文（第２候補）について、各音声認識スコアと、要求内容番号とその要求解析スコアを記録したテーブルの一例である。
さらに、要求候補スコア計算手段３０４ｃは、上記したテーブルに記録された音声認識スコアと要求解析スコアと類似文書検索スコアを組み合わせることにより、入力された情報要求文に対する要求内容の全候補に対して統合スコアを計算し、要求内容番号を統合スコアとともに出力する。
上記統合スコアの計算には、例えば、下記（３）式を用いることができる。ここで、Ｒ＿Ｓｃｏｒｅは音声認識スコア、Ｐ＿Ｓｃｏｒｅは解析スコア、ＩＲ＿Ｓｃｏｒｅは類似文書検索スコア、α，β，γ（α＞０，β＞０，γ＞０）は結合パラメータ、Θは要求解析の解析スコアに対する閾値である。
Figure 0005099367
例えば、上記（３）式（但し、α＝β＝γ＝１，Θ＝１００）を用いて、要求内容番号毎の統合スコアＳｃｏｒｅ（ｒｌ，Ｑｉ）を計算すると、図２３に示すとおりとなる。図２３を参照すると、音声認識結果の表記記号ｒＣの要求文（第１候補）に対して、・・・、−１１８（Ｑ＝Ｑ１５）、・・・、−１１８（Ｑ＝Ｑ１９）、・・・、−７０（Ｑ＝Ｑ０）、といった結果が得られ、音声認識結果の表記記号ｒＢの要求文（第２候補）に対して、・・・、−５４（Ｑ＝Ｑ１５）、・・・、−５２（Ｑ＝Ｑ１９）、・・・、−６２（Ｑ＝Ｑ０）、といった結果が得られている。
そして、先に図８のステップＢ５で説明したように、要求識別結果生成手段３０２ｂが、これら全候補をスコア順にソートし、最もスコアの高い候補を最尤とし、その要求内容番号を識別結果として生成し、出力装置２００に送る。図２３に例示した要求解析結果の場合、上記スコア順に、要求内容Ｑ１９（解析スコア＝−５２）、要求内容Ｑ１５（解析スコア＝−５４）、要求内容Ｑ０（解析スコア＝−６２）が得られ、最もスコアの高い要求内容Ｑ１９が識別結果として生成される。
上記したように、本実施例においても、比較的元の発声文を正しく認識している音声認識結果の第２候補ｒＢに対する要求解析結果と類似文書検索に基づいて、要求内容番号Ｑ＝Ｑ１９が最尤の識別結果であると判断している。このように、精度良く要求内容を識別できている理由は、音声入力された情報要求文に対し、その音声認識結果、その類似文書検索結果と、要求解析結果を相補的に用いて音声認識誤りの影響を最小限に抑えていることにある。
［実施例５］
以下、第５実施例として、上記した本発明の第５の実施形態の動作を、図９、図１０と、図１３、図２４〜図２５の補助図面を参照して、具体的に説明する。
本実施例では、図１０のステップＡ１にて、入力装置１００ａに、「ショートメール受信時の画面は設定できますか」（図１３の表記記号ｒＡ）との情報要求文が入力されたものとして説明する。図２４は、共通ルール（ａ）及び（ｂ）と、要求固有ルール記憶手段４０２ｂに区別して格納された要求内容固有ルールの具体例を表した図である（各ルールは全体の一部を示す。）。なお、図２４の要求内容固有ルール１９（ａ）及び（ｂ）は、要求内容番号１９に固有の要求固有ルール１９の一部であり、図１４に例示した要求固有ルールとの相違点は、要求内容番号が省略されている点である。
続いて、先に図１０のステップＥ１で説明したように、要求解析処理手段３０１ｃが、共通ルール記憶手段４０１、要求固有ルール記憶手段４０２ｂより、共通ルールと、規則切替手段３０６ａが順次切り替える要求固有ルールとを用いて、前記した図１３の表記記号ｒＡの要求文について要求解析処理を行い、入力要求文に対して共通ルールとすべての要求固有ルールからいずれかを順次用いて構文構造を生成することにより、入力要求文に対する要求解析結果の複数候補として、入力要求文に対する要求内容番号とその要求解析スコアのリストを出力する。
図２５は、要求解析処理手段３０１ｃが、図２４に示すような共通ルール（ａ）及び（ｂ）、要求内容固有ルール１９（ａ）及び（ｂ）を用いて、図１３の表記記号ｒＡの情報要求文の要求解析により得た第１解析候補Ｓ（１９） １（ｒＡ）とその解析スコア、共通ルールと要求内容固有ルール１５を用いた第１解析候補Ｓ（１５） １（ｒＡ）とその解析スコア、共通ルールのみを用いた第１解析候補Ｓ（０） １（ｒＡ）を表した図である。図２５を参照すると、要求内容Ｑ１９を候補とする第１解析候補Ｓ（１９） １（ｒＡ）の解析スコアは−２５であり、要求内容Ｑ１５を候補とする第１解析候補Ｓ（１５） １（ｒＡ）の解析スコアは−３５であり、要求内容Ｑ０を候補とする第１解析候補Ｓ（０） １（ｒＡ）の解析スコアは−４０である。
そして、先に図１０のステップＡ３で説明したように、要求識別結果生成手段３０２ａが、これら全候補をスコア順にソートし、最もスコアの高い候補を最尤とし、その要求内容番号を識別結果として生成し、出力装置２００に送る。図２５に例示した要求解析結果の場合、上記スコア順に、要求内容Ｑ１９（解析スコア＝−２５）、要求内容Ｑ１５（解析スコア＝−３５）、要求内容Ｑ０（解析スコア＝−４０）が得られ、最もスコアの高い第１解析候補Ｓ（１９） １（ｒＡ）の要求内容Ｑ１９が識別結果として生成される。
［実施例６］
以下、第６実施例として、上記した本発明の第６の実施形態の動作を、図１１、図１２と、図１３、図２４、図２６〜図３０の補助図面を参照して、具体的に説明する。
本実施例では、図１２のステップＡ１にて、入力装置１００ａに、「ショートメール受信時の画面は設定できますか」（図１３の表記記号ｒＡ）との情報要求文が入力された場合と、「ショートメール受信時の設定はできますか」（図２６の表記記号ｒＤ）との情報要求文が入力された場合について説明する。
図２７は、要求内容多階層クラスタ４０５の具体例を表した図であり、要求内容クラスタ番号（Ｃ１〜Ｃ１２１〜ＣＮ）と、各要求内容クラスタに含まれる要求内容番号が定義された構成となっている。例えば、要求内容クラスタ１（Ｃ１）は、互いに類似する要求内容番号１、５が定義付けられており、要求内容クラスタ３（Ｃ３）は、互いに類似する要求内容番号１９、２０が定義付けられている。
図２８は、要求内容番号２０および要求内容クラスタ３（Ｃ３）に対する要求クラスタ固有ルールの具体例を示した図である。なお、図２８の要求内容固有ルール２０（ａ）及び（ｂ）は、要求内容番号２０に固有の要求固有ルール２０の一部であり、要求クラスタ固有ルール３は、要求内容クラスタ３（Ｃ３）に固有の要求固有ルールの一部である。
続いて、先に図１２のステップＦ１で説明したように、要求解析処理手段３０１ｄが、共通ルールと、要求固有ルール記憶手段４０２ｂ及び要求クラスタ固有ルール記憶手段４０６に記憶された要求固有ルールのうち、規則切替手段３０６ｂが順次切り替える要求固有ルールの集合とを用いて、前記した図１３の表記記号ｒＡの要求文について要求解析処理を行い、入力要求文に対して共通ルールと、要求内容クラスタに対応する要求固有ルールの集合を順次用いて構文構造を生成することにより、入力要求文に対する要求解析結果の複数候補として、入力要求文に対する要求内容クラスタ（要求内容番号の集合で表現される）とその要求解析スコアのリストを出力する。
図２９は、要求解析処理手段３０１ｄが、図２４に示すような共通ルール（ａ）及び（ｂ）、要求内容固有ルール１９（ａ）及び（ｂ）を用いて図１３の表記記号ｒＡの情報要求文の要求解析により得た第１解析候補Ｓ（１９） １（ｒＡ）とその解析スコア、共通ルールと図２８に示すような要求内容固有ルール２０（ａ）及び（ｂ）を用いた第１解析候補Ｓ（２０） １（ｒＡ）、要求内容クラスタ３（Ｃ３；図２７参照）に対応する要求内容固有ルール１９、要求内容固有ルール２０及び図２８に示すような要求クラスタ固有ルール３（Ｃ３）を用いた第１解析候補Ｓ（Ｃ３） １（ｒＡ）を表した図である。
図２９を参照すると、要求内容Ｑ１９を候補とする第１解析候補Ｓ（１９） １（ｒＡ）の解析スコアは−２５であり、要求内容Ｑ２０を候補とする第１解析候補Ｓ（２０） １（ｒＡ）の解析スコアは−３５であり、要求内容クラスタ３（Ｃ３）を候補とする第１解析候補Ｓ（Ｃ３） １（ｒＡ）の解析スコアは−２５である。
そして、先に図１２のステップＦ２で説明したように、要求識別結果生成手段３０２ｃが、これら全候補をスコア順にソートし、最もスコアの高い候補を最尤とし、その要求内容クラスタを識別結果として生成し、出力装置２００に送る。図２９に例示した要求解析結果の場合、上記スコア順（同スコアの場合、クラスタ構成要素が少ない方から上位に並べる）に、要求内容Ｑ１９（解析スコア＝−２５）、要求内容クラスタ３（解析スコア＝−２５）、要求内容Ｑ２０（解析スコア＝−３５）が得られ、最もスコアの高いＳ（１９） １（ｒＡ）の要求内容Ｑ１９が識別結果として生成される。
また、図１２のステップＡ１にて、入力装置１００ａに、「ショートメール受信時の設定はできますか」（図２６の表記記号ｒＤ）との情報要求文が入力された場合も同様である。
図３０は、要求解析処理手段３０１ｄが、図２４に示すような共通ルール（ａ）及び（ｂ）、要求内容固有ルール１９（ａ）及び（ｂ）を用いて図２６の表記記号ｒＤの情報要求文の要求解析により得た第１解析候補Ｓ（１９） １（ｒＤ）とその解析スコア、共通ルールと図２８に示すような要求内容固有ルール２０（ａ）及び（ｂ）を用いた第１解析候補Ｓ（２０） １（ｒＤ)、要求内容クラスタ３（Ｃ３）に対応する要求内容固有ルール１９、要求内容固有ルール２０及び図２８に示すような要求クラスタ固有ルールＣ３を用いた第１解析候補Ｓ（Ｃ３） １（ｒＤ)を表した図である。
図３０を参照すると、要求内容Ｑ１９を候補とする第１解析候補Ｓ（１９） １（ｒＤ）と要求内容Ｑ２０を候補とする第1解析候補Ｓ（２０） １（ｒＤ）は共通ルールのみに基づく同一構造で解析スコアも共に−４５である。一方、要求内容クラスタＣ３を候補とする第1解析候補Ｓ（Ｃ３） １（ｒＤ）の解析スコアは−３０である。
そして、先に図１２のステップＦ２で説明したように、要求識別結果生成手段３０２ｃが、これら全候補をスコア順にソートし、最もスコアの高い候補を最尤とし、その要求内容クラスタを識別結果として生成し、出力装置２００に送る。図３０に例示した要求解析結果の場合、上記スコア順（同スコアの場合、クラスタ構成要素が少ない方から上位に並べる）に、要求内容クラスタ３（解析スコア＝−３０）、要求内容Ｑ１９（解析スコア＝−４５）、要求内容Ｑ２０（解析スコア＝−４５）が得られ、最もスコアの高いＳ（Ｃ３） １（ｒＤ）の要求内容クラスタＣ３が識別結果として生成される。
このように本実施例では、特定の要求内容番号に対応しない入力要求文であっても、その上位階層の要求内容クラスタに識別され、結果を出力することができる。
以上、本発明を実施するための形態及びこれに即応した各実施例を説明したが、本発明の技術的範囲は、上述した実施形態及び実施例の記載に限定されるものではなく、要求内容の識別を必要とするシステムの用途、仕様等に応じて、各種の変形を加えることが可能であることはいうまでもない。

Claims (11)

  1. 自然言語形式で入力された要求文（入力要求文）を解析し、当該入力要求文の要求内容が、事前に定義された要求内容に該当するかどうかを判別し、定義された要求内容に該当する場合は当該要求内容の識別子を出力する要求内容を識別する要求内容識別システムであって、
    要求内容に依存しない非終端記号を生成する共通規則と、事前に定義された要求内容の識別子が入った非終端記号を生成する要求固有規則とを用いて、入力要求文に対する構文構造を生成することにより前記入力要求文に対する構文解析を行い、入力要求文に対して要求内容の識別子が入った非終端記号を頂点とする文相当の構造が得られた場合に入力要求文の要求内容は当該要求内容に該当すると判断することにより要求内容の識別を行うこと、
    を特徴とする要求内容識別システム。
  2. 自然言語形式で入力された要求文（入力要求文）を解析し、当該入力要求文の要求内容が、事前に定義された要求内容に該当するかどうかを判別し、定義された要求内容に該当する場合は当該要求内容の識別子を出力する要求内容を識別する要求内容識別システムであって、
    要求内容に依存しない非終端記号を生成する共通規則を記憶する共通規則記憶手段と、
    事前に定義された要求内容の識別子が入った非終端記号を生成する要求固有規則を記憶する要求固有規則記憶手段と、
    前記共通規則と前記要求固有規則を用いて入力要求文に対する構文構造を生成することにより入力要求文に対する構文解析を行う要求解析処理手段と、
    前記構文解析の結果入力要求文に対して要求内容の識別子が入った非終端記号を頂点とする文相当の構造が得られた場合に入力要求文の要求内容は当該要求内容に該当すると判断することにより要求内容の識別結果を生成する要求識別結果生成手段と
    を備えたことを特徴とする要求内容識別システム。
  3. 前記要求解析処理手段が、前記入力要求文に対して、予め用意された要求内容との適合の度合いを示す解析スコアとともに解析結果候補を複数生成し、
    前記要求識別結果生成手段が、前記解析スコアに基づいて、最尤の解析結果候補を選択し、要求内容の識別結果を生成すること、
    を特徴とする請求項２に記載の要求内容識別システム。
  4. 更に、音声入力された入力要求文に対して音声認識処理を行って音声認識結果候補を生成する音声認識処理手段を備え、
    前記要求解析処理手段が、前記音声認識結果候補に対して、予め用意された要求内容との適合の度合いを示す解析スコアとともに解析結果候補を複数生成し、
    前記要求識別結果生成手段が、前記解析スコアに基づいて、最尤の解析結果候補を選択し、要求内容の識別結果を生成すること、
    を特徴とする請求項２に記載の要求内容識別システム。
  5. 更に、前記解析スコアに加えて、音声認識結果と音声認識結果候補との適合の度合いを示す認識スコアを加味した統合スコアを算出する要求候補スコア計算手段を備え、
    前記要求識別結果生成手段が、前記統合スコアに基づいて、最尤の解析結果候補を選択すること、
    を特徴とする請求項３に記載の要求内容識別システム。
  6. 更に、所定の回答文書データ集合及び要求文データ集合の少なくとも一方を検索対象として、前記入力要求文に類似するデータを検索する類似検索処理を行って、前記入力要求文との適合の度合いを示す検索スコアとともに検索結果候補を求める類似文書検索処理手段と、
    前記解析スコアに加えて、前記検索スコアを加味した統合スコアを算出する要求候補スコア計算手段とを備え、
    前記要求識別結果生成手段が、前記統合スコアに基づいて、最尤の解析結果候補を選択すること、
    を特徴とする請求項３に記載の要求内容識別システム。
  7. 更に、音声入力された入力要求文に対して音声認識処理を行って音声認識結果候補を生成する音声認識処理手段を備え、
    前記類似文書検索処理手段が、所定の回答文書データ集合及び要求文データ集合の少なくとも一方を検索対象として、前記音声認識結果候補に類似するデータを検索する類似検索処理を行って、前記各音声認識結果候補との適合の度合いを示す検索スコアとともに検索結果候補を求め、
    前記要求候補スコア計算手段が、前記解析スコアと検索スコアに加えて、前記音声認識結果候補との適合の度合いを示す認識スコアを加味した統合スコアを算出し、
    前記要求識別結果生成手段が、該統合スコアに基づいて、最尤の解析結果候補を選択すること、
    を特徴とする請求項６に記載の要求内容識別システム。
  8. 前記要求固有規則記憶手段は、前記要求固有規則を要求内容毎に区分けして記憶しており、
    前記要求解析処理手段は、前記共通規則と前記区分けされた要求固有規則を順次切り替えて入力要求文に対する構文解析を行うこと、
    を特徴とする請求項２から請求項７いずれかに記載の要求内容識別システム。
  9. 更に、類似する要求内容をクラスタ化した要求内容クラスタを記憶する要求内容クラスタ記憶手段を有し、
    前記要求識別結果生成手段が、前記要求内容クラスタ毎に、少なくとも前記解析スコアを集計して、最尤の解析結果候補クラスタを選択し、要求内容の識別結果として生成すること、
    を特徴とする請求項３から請求項８いずれか一に記載の要求内容識別システム。
  10. 要求内容に依存しない非終端記号を生成する共通規則を記憶する共通規則記憶手段と、事前に定義された要求内容の識別子が入った非終端記号を生成する要求固有規則を記憶する要求固有規則記憶手段と、を備えるコンピュータに入力された自然言語形式による要求文（入力要求文）を解析し、当該入力要求文の要求内容が、事前に定義された要求内容に該当するかどうかを判別し、定義された要求内容に該当する場合は当該要求内容の識別子を出力する要求内容識別方法であって、
    前記コンピュータが、前記共通規則と前記要求固有規則を用いて入力要求文に対する構文構造を生成することにより要求文（入力要求文）に対する構文解析を行うステップと、
    前記コンピュータが、入力要求文に対して要求内容の識別子が入った非終端記号を頂点とする文相当の構造が得られた場合に入力要求文の要求内容は当該要求内容に該当すると判断することにより要求内容の識別結果を生成するステップと、を含むこと、
    を特徴とする自然言語による要求内容の識別方法。
  11. 要求内容に依存しない非終端記号を生成する共通規則を記憶する共通規則記憶手段と、事前に定義された要求内容の識別子が入った非終端記号を生成する要求固有規則を記憶する要求固有規則記憶手段と、を備えるコンピュータに実行されるプログラムであって、
    入力された自然言語による要求文（入力要求文）に対して、前記共通規則と前記要求固有規則を用いて入力要求文に対する構文構造を生成することにより要求解析を行う処理と、
    前記構文解析の結果から入力要求文に対して要求内容の識別子が入った非終端記号を頂点とする文相当の構造が得られた場合に入力要求文の要求内容は当該要求内容に該当すると判断することにより要求内容の識別結果を生成する処理と、を前記コンピュータに実行させて、該コンピュータを、自然言語形式による要求文（入力要求文）を解析し、当該入力要求文の要求内容が、事前に定義された要求内容に該当するかどうかを判別し、定義された要求内容に該当する場合は当該要求内容の識別子を出力する手段として機能させるためのプログラム。
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