JP5169816B2 - 質問回答装置、質問回答方法および質問回答用プログラム - Google Patents
質問回答装置、質問回答方法および質問回答用プログラム Download PDFInfo
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Description
【技術分野】
【０００１】
本発明は、質問回答装置、質問回答方法および質問回答用プログラムに関し、特には、入力された質問文に対する回答を出力する質問回答装置、質問回答方法および質問回答用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、質問文を受け付け、その質問文に対する回答を出力可能な検索システムが提案されている。
【０００３】
例えば、質問文を入力とする類似文書検索システムの一例が、特許文献１（特開平１１−６６０８６号公報）に記載されている。
【０００４】
この類似文書検索システムは、質問入力部と、キーワード分割部と、キーワード別類似度算出部と、しきい値設定部と、キーワード別高類似文書判定部と、全類似度累計およびソート部と、回答出力部とから構成される。
【０００５】
この類似文書検索システムは、つぎのように動作する。
【０００６】
キーワード分割部は、質問入力部により入力された検索質問からキーワードを分割する。キーワード別類似度算出部は、キーワード別に、キーワードと各検索対象文書との類似度を算出する。キーワード高類似文書判定部は、その算出された類似度を用いて、あらかじめ用意された閾値以上の類似度を持つ文書を判定する。全類似度累計およびソート部は、その判定された全ての文書に基づいて、文書ごとの類似度を集計する。回答出力部は、その集計された文書ごとの類似度を回答する。
【０００７】
また、ユーザーが要求する情報を精度良く求めることを目的とした類似文書検索システムの一例が、特許文献２（特開２００４−１３９５５３号公報）に記載されている。
【０００８】
この類似文書検索システムは、質問文入力部と、検索キーワード抽出部と、検索キーワードタイプ付与部と、検索質問タイプ判定部と、検索キーワード分類部と、キーワード分類規則記憶部と、文書検索部と、検索対象文書記憶部とから構成される。
【０００９】
この類似文書検索システムは、つぎのように動作する。
［００１０］
質問文入力部は、ユーザーが入力した質問文を受け取る。検索キーワード抽出部は、入力された質問文を解析して検索キーワードを抽出する。検索キーワードタイプ付与部は、抽出された各検索キーワードに対してタイプ判定を行ってキーワードタイプを付与する。検索質問タイプ判定部は、質問タイプを判定する。
［００１１］
検索キーワード分類部は、キーワード分類規則記憶部に記憶されたキーワード分類規則および質問タイプを参照して、キーワードタイプが付与された検索キーワードを、主要タイプと非主要タイプに分類する。文書検索部は、分類された検索キーワード群を利用して検索対象文書記憶部に記憶された検索対象文書を検索し、検索結果の文書を得る。
特許文献１：特開平１１−６６０８６号公報
特許文献２：特開２００４−１３９５５３号公報
発明の開示
発明が解決しようとする課題
［００１２］
従来の手法の問題点は、検索結果の中に、質問文の回答が埋もれてしまう可能性がある。
［００１３］
その理由は、質問文中のキーワードを含む検索結果が得られたとしても、質問文の表現の違いにより、検索結果中に、質問文の回答と一致しないものが含まれる可能性が高いからである。
［００１４］
［発明の目的］
本発明の目的は、入力された質問文に対する回答を高い確率で得ることが可能な質問回答装置、質問回答方法および質問回答プログラムを提供することにある。
課題を解決するための手段
［００１５］
上記目的を達成するために、本発明の質問回答装置は、基準質問文とその回答とで構成された複数の質問回答対が記憶されている質問回答対記憶手段と、前記基準質問文ごとに、該基準質問文の質問のタイプを示すスタイルと該基準質問文における質問の対象物を示すトピックとの組が記憶されている解析結果記憶手段と、質問文を受け付ける入力手段と、前記入力手段が受け付けた質問文のスタイルおよびトピックの組を決定するための規則が記憶されている解析パタン記憶手段と、前記入力手段が受け付けた質問文のスタイルおよびトピックの組を、前記解析パタン記憶手段に記憶されている規則に基づいて決定する解析手段と、前記解析結果記憶手段に記憶されている基準質問文のスタイルおよびトピックの各組と、前記解析手段にて決定された前記質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定する判定手段と、前記質問回答対記憶手段に格納されている複数の質問回答対から、前記入力手段が受け付けた質問文に対する検索結果を、前記判定手段が判定した一致度に基づいて、前記入力手段が受け付けた質問文に対して質問内容が整合する質問回答対のみに絞り込む絞込み手段と、を含む。
［００１６］
また、本発明の質問回答方法は、基準質問文とその回答とで構成された複数の質問回答対が記憶されている質問回答対記憶手段と、前記基準質問文ごとに該基準質問文の質問のタイプを示すスタイルと該基準質問文における質問の対象物を示すトピックとの組が記憶されている解析結果記憶手段と、質問文のスタイルおよびトピックの組を決定するための規則が記憶されている解析パタン記憶手段と、を含む質問回答装置が行う質問回答方法であって、質問文を受け付ける入力ステップと、前記質問文のスタイルおよびトピックの組を、前記解析パタン記憶手段に記憶されている規則に基づいて決定する解析ステップと、前記解析結果記憶手段に記憶されている基準質問文のスタイルおよびトピックの各組と、前記質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定する判定ステップと、前記質問回答対記憶手段に格納されている複数の質問回答対から、前記質問文に対する検索結果を、前記一致度に基づいて、前記質問文に対して質問内容が整合する質問回答対のみに絞り込む絞込みステップと、を含む。
［００１７］
上記発明によれば、入力された質問文と基準質問文との一致度が、従来のようにキーワードの一致のみで判断されるのではなく、質問の内容が反映される可能性の高いスタイルとトピックの組の一致度に基づいて判断される。
［００１８］
このため、入力された質問文とは、表現は異なっているが内容は類似している基準質問文に対して、高い一致度を与えることが可能となり、その一致度に基づいて質問回答対を絞り込むので、入力された質問文に対する回答を高い確率で得ることが可能になる。
［００１９］
なお、前記質問回答装置は、前記入力手段が受け付けた質問文からキーワードを抽出し、前記質問回答対記憶手段に記憶されている複数の質問回答対を検索対象として、前記抽出されたキーワードを用いてキーワード検索を行う検索手段をさらに含み、前記判定手段は、前記検索手段の検索結果に含まれる各基準質問文のスタイルおよびトピックの組を前記解析結果記憶手段から読み出し、該読み出された基準質問文のスタイルおよびトピックの各組と、前記解析手段にて決定された前記質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定することが望ましい。
［００２０］
上記発明によれば、まず、入力された質問文に対する回答の候補が、キーワード検索にて絞り込まれ、その後、その絞り込まれた候補が、質問文のスタイルとトピックの組の一致度に基づいて絞り込まれる。
［００２１］
このため、キーワード検索の結果を、入力された質問文に対する回答に絞り込むことが可能となる。
［００２２］
また、前記質問回答装置は、前記スタイルと前記トピックの２つの組の一致度を示す質問内容一致度テーブルが記憶されている質問内容一致度テーブル記憶手段をさらに含み、前記判定手段は、前記質問内容一致度テーブルを用いて、前記基準質問文のスタイルおよびトピックの各組と、前記解析手段にて決定された前記質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定することが望ましい。
［００２３］
上記発明によれば、両質問文のスタイルとトピックの組の一致度は、質問内容一致度テーブルを用いて判定される。このため、その一致度が演算にて算出される場合に比べて、一致判定処理を簡略化することが可能となる。
［００２４］
また、前記判定手段は、前記入力手段が受け付けた質問文内のキーワードと、前記各質問回答対内のキーワードと、の一致度を示すスコアを計算し、前記絞込み手段は、前記判定手段にて計算されたスコアおよび該判定手段にて判定された一致度に基づいて、前記質問回答対記憶手段に格納されている複数の質問回答対から、前記入力手段が受け付けた質問文に対する検索結果を絞り込むことが望ましい。
［００２５］
上記発明によれば、入力された質問文に対する回答を、より高い確率で得ることが可能になる。
［００２６］
また、本発明の質問回答用プログラムは、基準質問文とその回答とで構成された複数の質問回答対が記憶されている質問回答対記憶手段と、前記基準質問文ごとに該基準質問文の質問のタイプを示すスタイルと該基準質問文における質問の対象物を示すトピックとの組が記憶されている解析結果記憶手段と、質問文のスタイルおよびトピックの組を決定するための規則が記憶されている解析パタン記憶手段と、に接続されたコンピュータに、質問回答処理を実行させる質問回答用プログラムであって、質問文を受け付ける入力処理と、前記質問文のスタイルおよびトピックの組を、前記解析パタン記憶手段に記憶されている規則に基づいて決定する解析処理と、前記解析結果記憶手段に記憶されている基準質問文のスタイルおよびトピックの各組と、前記質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定する判定処理と、前記質問回答対記憶手段に格納されている複数の質問回答対から、前記質問文に対する検索結果を、前記一致度に基づいて、前記質問文に対して質問内容が整合する質問回答対のみに絞り込む絞込み処理と、を含む質問回答処理を、前記コンピュータに実行させる。
［００２７］
上記発明によれば、上記質問回答方法をコンピュータに実行させることが可能になる。
発明の効果
［００２８］
本発明によれば、入力された質問文に対する回答を高い確率で得ることが可能になる。
発明を実施するための最良の形態
［００２９］
次に、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。
［００３０］
図１は、本発明の実施形態の質問回答対検索装置を示したブロック図である。
［００３１］
図１において、本質問回答対検索装置は、入力装置（入力手段）１００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（例えば、中央処理装置、プロセッサまたはデータ処理装置）３００と、記憶媒体４００とを含む。
［００３２］
コンピュータ３００は、形態素解析手段（入力手段）３０１と、係り受け解析手段３０２と、質問文解析手段（解析手段）３０３と、検索手段３０４と、スコア計算手段（判定手段）３０５と、検索結果提示手段（絞込み手段）３０６とを含む。
［００３３］
コンピュータ３００は、例えば、プログラムを実行することによって、形態素解析手段３０１と、係り受け解析手段３０２と、質問文解析手段３０３と、検索手段３０４と、スコア計算手段３０５と、検索結果提示手段３０６とを実現してもよい。
【００３４】
記憶媒体４００は、質問文解析パタン記憶手段４０１と、質問回答対記憶手段４０２と、質問文解析結果記憶手段４０３と、質問内容一致度テーブル記憶手段４０４とを含む。
【００３５】
これらは、概略つぎのように動作する。
【００３６】
入力装置１００は、質問文を受け付け、その質問文をコンピュータ３００（具体的には、形態素解析手段３０１）に出力する。以下、入力装置１００が受け付けた質問文を「入力質問文」と称する。
【００３７】
出力装置２００は、コンピュータ３００（具体的には、検索結果提示手段３０６）から出力された、入力質問文に対する回答を出力（例えば、表示または印刷）する。
【００３８】
質問文解析パタン記憶手段４０１は、入力質問文の質問スタイル（以下、単に「スタイル」と称する。）およびトピックの組を決定するための質問文解析パタン（規則）を記憶している。なお、スタイルは、質問文の質問のタイプを示す。
【００３９】
質問回答対記憶手段４０２は、基準質問文とその回答とで構成された複数の質問回答対を記憶している。
【００４０】
質問文解析結果記憶手段４０３は、基準質問文ごとに、その基準質問文の質問のタイプを示すスタイルと基準質問文のトピックとの組と、その基準質問文の形態素列情報と、が対応づけられている質問文解析結果を、記憶している。
【００４１】
質問内容一致度テーブル記憶手段４０４は、スタイルとトピックの２つの組の一致度を示している質問内容一致度テーブルを記憶している。具体的には、質問内容一致度テーブルは、２つの質問文の各スタイルとトピックの組に組合せに基づいて、その２つの質問文間の質問内容の一致度を与える。
【００４２】
形態素解析手段３０１は、入力装置１００から受け付けた入力質問文に対して形態素解析処理を行い、入力質問文を形態素に分割した形態素列を、各形態素の品詞情報と共に、入力質問文に対する形態素列として、係り受け解析手段３０２に出力する。
【００４３】
係り受け解析手段３０２は、入力された形態素列に対して係り受け解析処理を行い、形態素列の係り受け構造を、質問文解析手段３０３に出力する。
【００４４】
質問文解析手段３０３は、入力された入力質問文の係り受け構造に対して、質問文解析パタン記憶手段４０１に記憶されている質問文解析パタンを適用して、入力質問文のスタイルとトピックの組を求め、そのスタイルとトピックの組、および、入力質問文に対する形態素列を、検索手段３０４に出力する。
【００４５】
検索手段３０４は、入力質問文のスタイルとトピックの組および形態素列を入力とし、このうち、形態素列からテキスト検索用のキーワード列を抽出する。
【００４６】
検索手段３０４は、そのキーワードを用いて、質問回答対記憶手段４０２に予め記憶されている質問回答対を対象としてキーワード検索を行う。検索手段３０４は、検索された複数の質問回答対を検索候補とし、その検索候補を、入力質問文のスタイルとトピックの組および形態素列と共に、スコア計算手段３０５に出力する。
【００４７】
スコア計算手段３０５は、入力質問文の形態素列、入力質問文のスタイルとトピックの組、および、検索候補を入力とし、まず、検索候補に含まれる各質問回答対の基準質問文のスタイルとトピックの組を、質問文解析結果記憶手段４０３から取得する。
【００４８】
また、スコア計算手段３０５は、質問内容一致度テーブル記憶手段４０４に記憶されている質問内容一致度テーブルを参照して、入力質問文のスタイルとトピックの組と、検索候補に含まれる各基準質問文のスタイルとトピックの組と、の対応関係から、入力質問文と各基準質問文との一致度を評価する。
【００４９】
また、スコア計算手段３０５は、検索候補に含まれる基準質問文および回答文のキーワード検索のスコアを計算する。なお、このスコアは、入力質問文から抽出されたキーワードとの一致度が高くなるほど高くなる。
【００５０】
また、スコア計算手段３０５は、入力質問文と各基準質問文との一致度とスコアとを組み合わせた検索スコアと共に、検索候補の各質問回答対を、検索結果提示手段３０６に出力する。
【００５１】
検索結果提示手段３０６は、スコア計算手段３０５から受け付けた検索候補を検索スコアの順にランキングし、検索スコアの高い検索候補のみに絞込みを行った後、絞り込まれた検索候補の質問回答対を、検索結果として出力する。
【００５２】
図２は、質問回答対検索装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【００５３】
次に、図１及び図２を参照して本実施形態の全体の動作について詳細に説明する。
【００５４】
まず、入力質問文が入力装置１００から入力されると、入力装置１００は、その入力質問文を形態素解析手段３０１に送る（ステップＡ１）。
【００５５】
次に、形態素解析手段３０１は、この入力質問文を受け付け、その入力質問文に対して形態素解析を行い、形態素に分割した入力質問文の形態素列を、各形態素の品詞情報と共に、入力質問文に対する形態素列として、係り受け解析手段３０２に送る（ステップＡ２）。
【００５６】
次に、係り受け解析手段３０２は、入力された形態素列に対して係り受け解析処理を行い、形態素列の係り受け構造を、質問文解析手段３０３に送る（ステップＡ３）。
【００５７】
次に、質問文解析手段３０３は、入力された入力質問文の係り受け構造に対して、質問文解析パタン記憶手段４０１に記憶されている質問文解析パタンを適用し、入力質問文のスタイルおよびトピックの組を求め、そのスタイルとトピックの組、および、入力質問文に対する形態素列を、検索手段３０４に送る（ステップＡ４）。
【００５８】
次に、検索手段３０４は、入力質問文のスタイルとトピックの組および形態素列を入力とし、このうち、形態素列からテキスト検索用のキーワード列を生成する。
【００５９】
続いて、検索手段３０４は、そのテキスト検索用のキーワード列を用いて、質問回答対記憶手段４０２に予め記憶されている質問回答対を対象としてキーワード検索を行い、キーワードを含む質問回答対を検索候補とし、入力質問文のスタイルとトピックの組および形態素列と共に、その検索候補を、スコア計算手段３０５に出力する（ステップＡ５）。
【００６０】
次に、スコア計算手段３０５は、入力質問文に対する形態素列、入力質問文のスタイルとトピックの組、および、検索候補を入力とし、このうち、検索候補に含まれる各質問回答対の基準質問文のスタイルおよびトピックの組を、質問文解析結果記憶手段４０３に記憶されている質問文解析結果から取得する。
【００６１】
続いて、スコア計算手段３０５は、入力質問文および検索候補の各基準質問文のそれぞれのスタイルとトピックの組の対応関係から、質問内容一致度テーブル記憶手段４０４に記憶されている質問内容一致度テーブルに基づいて、入力質問文と各基準質問文との内容の一致度を評価する。
【００６２】
さらに、スコア計算手段３０５は、検索候補の基準質問文および回答文のキーワード検索のスコアを計算する。スコア計算手段３０５は、質問文の内容の一致度とそのスコアを組み合わせた検索スコアと共に、検索候補の各質問回答対を、検索結果提示手段３０６に出力する（ステップＡ６）。
【００６３】
最後に、検索結果提示手段３０６は、入力された検索候補の各質問回答対とその検索スコアに基づき、検索候補を検索スコアの順にランキングし、検索候補の質問回答対を検索スコアの高い候補のみに絞込みを行った後、絞り込まれた検索候補の質問回答対を検索結果として出力する（ステップＡ７）。
【００６４】
次に、本実施の形態の効果について説明する。
【００６５】
本実施形態では、質問文解析手段３０３が、質問文解析パタンを適用して、入力された入力質問文に対するスタイルとトピックの組を求める。
【００６６】
さらに、スコア計算手段３０５が、入力質問文および検索候補の基準質問文のスタイルとトピックの組の対応関係から、質問内容一致度テーブル記憶手段４０４に記憶されている質問内容一致度テーブルに基づいて、質問文の内容の一致度を評価する。
【００６７】
さらに、スコア計算手段３０５が、検索候補の質問文および回答文のキーワード検索のスコアを計算し、その後、質問文の内容の一致度とキーワード検索のスコアを組み合わせた検索スコアを計算する。
【００６８】
さらに、検索結果提示手段３０６が、検索候補の質問回答対を検索スコアでランキングし、検索候補の上位候補への絞込みを行って、その絞込み結果を検索結果として生成する。
【００６９】
このため、入力質問文の回答となる質問回答対に絞りこんで検索結果の提示を行うことができる。
［実施例］
次に、具体的な実施例を用いて、本発明の実施形態の動作を説明する。
【００７０】
図３は、入力質問文と、その形態素解析結果と、その係り受け解析結果と、の一例を示した説明図である。
【００７１】
まず、入力質問文「最大積立金額を知りたい」（図３参照）が、入力装置１００に入力されると、入力装置１００は、この入力質問文を形態素解析手段３０１に送る（ステップＡ１）。
【００７２】
次に、形態素解析手段３０１は、この入力質問文に対して、形態素解析を行い、形態素に分割した入力質問文の形態素列（図３参照）を各形態素の品詞情報と共に、入力質問文に対する形態素列として、係り受け解析手段３０２に送る（ステップＡ２）。
【００７３】
次に、係り受け解析手段３０２は、入力された形態素列（図３参照）に対して係り受け解析処理を行い、形態素列の係り受け構造（図３参照）を質問文解析手段３０３に送る（ステップＡ３）。
【００７４】
次に、質問文解析手段３０３は、入力された入力質問文の係り受け構造（図３参照）に、質問文解析パタン記憶手段４０１に記憶されている質問文解析パタンを適用し、入力質問文の解析結果、すなわち、入力質問文のスタイルおよびトピックを得る。
【００７５】
本実施例では、スタイルとして、REQUEST、HOW_Q、WHEN_Q、WHAT_QおよびYES_NO_Qが用いられる。
【００７６】
REQUESTは、要望を伝達する質問（例えば、「普通預金を解約したいのですが」）のタイプを示す。
【００７７】
HOW_Qは、手段・方法に関する質問（例えば、「どうやって設定すればよいですか」）のタイプを示す。
【００７８】
WHEN_Qは、時間に関する質問（例えば、「いつ申込めばいいですか」）のタイプを示す。
【００７９】
WHAT_Qは、物事・意味に関する質問（例えば、「インターネットバンキングとはどういうサービスですか」）のタイプを示す。
【００８０】
YES_NO_Qは、「はい/いいえ」で回答する質問（例えば、「積み立て額の上限はありますか」）のタイプを示す。
【００８１】
また、本実施例では、質問のトピックとして、PRICEとTIMEが用いられる。
【００８２】
PRICEは、金額（例えば、「積み立て金額」）を示し、TIMEは、時間（例えば、「申込み時」を示す。
【００８３】
図４は、これらのスタイルとトピックを決定するための質問文解析パタンの一例を示した説明図である。
【００８４】
また、図５は、図３に示された質問文の係り受け構造に対して図４に示された質問文解析パタンが適用された際の質問文解析結果（スタイルとトピック）を示した説明図である。
【００８５】
ここで、質問文解析手段３０３の具体的な動作を説明する。
【００８６】
例えば、入力質問文が、図６に示された「積み立て額の上限はありますか」であった場合、形態素解析手段３０１は、この入力質問文に対して形態素解析処理を行うことにより、図６に示された形態素解析結果を得る（ステップＡ２）。
【００８７】
その後、係り受け解析手段３０２は、この形態素解析結果を入力として係り受け解析を行うことにより、図６に示された係り受け解析結果を得る（ステップＡ３）。
【００８８】
その後、質問文解析手段３０３は、図４に示された質問文解析パタンを係り受け解析結果に適用して、図７に示された質問解析結果（スタイルとトピック）を得る。
【００８９】
ここで、質問文解析手段３０３が、図７に示された質問解析結果（スタイルとトピック）を得るまでの処理について詳細に述べる。
【００９０】
まず、質問文解析手段３０３は、係り受け解析結果中の“[積み立て] → [金額 の]”（図６参照）に対して、質問文解析パタンの“PRICE -->[積み立て(サ変)]/[金額(名詞)]”（図４参照）を適用する（ここで、パタンの右辺中の“/”は、その前後の２語である“[積み立て(サ変)]”と“[金額(名詞)]”が係り受けの関係にあることを表す）。
【００９１】
このパタンの適用によって、質問文解析手段３０３は、図７の係り受け解析結果中の“[積み立て(サ変)] [金額(名詞) の(助詞)]”に対する親ノードに“PRICE”を付与する（図７参照）。
【００９２】
同様に、質問文解析手段３０３は、“[上限(名詞) は(助詞)]”（図６参照）に対して、質問文解析パタンの“CONDITION -->[上限(名詞)]”（図４参照）を適用し、“[上限(名詞) は(助詞)]”に対する親ノードに“CONDITION”を付与する（図７参照）。
【００９３】
また、質問文解析手段３０３は、“[ある(動詞) ますか(助動詞)]”（図６参照）に対して、質問文解析パタンの“EXIST-->[ある(動詞) ]”（図４参照）を適用し、“[ある(動詞) ますか(助動詞)]”に対する親ノードに“EXIST”を付与する（図７参照）。
【００９４】
ここで、“[金額(名詞) の(助詞)] → [上限(名詞)]”という係り受け（図６参照）があることから、質問文解析手段３０３は、それぞれの親ノード間にも“PRICE → CONDITION”という係り受け関係を生成する（図７参照）。
【００９５】
質問文解析手段３０３は、この係り受け関係に対して、質問文解析パタンの“PRICE_TOPIC --> PRICE/ CONDITION”（図４参照）を適用し、“[積み立て(サ変)] [金額(名詞) の(助詞)] [上限(名詞) は(助詞)]”に対する親ノードに、“PRICE_TOPIC”を付与する（図７参照）。
【００９６】
また、ここで、“[上限(名詞) は(助詞)] → [ある(動詞) ますか(助動詞)]” という係り受け（図６参照）があることから、質問文解析手段３０３は、それぞれの親ノード間にも“CONDITION → EXIST”という係り受け関係を生成する（図７参照）。
【００９７】
質問文解析手段３０３は、この係り受け関係に対して、質問文解析パタンの“YES_NO_Q_STYLE -->CONDITION/EXIST”（図４参照）を適用し、“[上限(名詞) は(助詞)] [ある (動詞) ますか(助動詞)]”に対する親ノードに、“YES_NO_Q_STYLE”を付与する（図７参照）。
【００９８】
質問文解析手段３０３は、このようにして、図７に示された質問解析結果を得る。
【００９９】
質問文解析手段３０３は、この結果のうち、ノードに付与された“YES_NO_Q_STYLE”と“PRICE_TOPIC”から、入力質問文のスタイルは“YES_NO_Q”であり、トピックは“PRICE”であると判定を行い、この判定結果を、検索手段３０４に出力する（ステップＡ４）。
【０１００】
次に、検索手段３０４は、入力質問文のスタイルとトピックの組（以下では、図５の組とする。）および形態素列（以下では、図３とする。）を入力とし、このうち、形態素列からテキスト検索用のキーワード列「最大 積み立て 金額 知る」を生成する。
【０１０１】
本実施例では、検索手段３０４は、形態素列から自立語を抽出することによって、キーワード列を生成する。なお、検索手段３０４は、この他、キーワードの類義語展開等、テキスト検索における様々なキーワード生成技術を用いて、キーワードを生成してもよい。
【０１０２】
次に、検索手段３０４は、そのキーワードを用いて、質問回答対記憶手段４０２に予め記憶されている質問回答対を対象として、キーワード検索を行う。
【０１０３】
図８は、質問回答対記憶手段４０２に予め記憶されている質問回答対の一例を示した説明図である。
【０１０４】
検索の結果、検索手段３０４が抽出したキーワードを含む質問文ＱＩＤ＝１および２、回答文ＡＩＤ＝１および２が検索されたとする。
【０１０５】
この場合、検索手段３０４は、質問回答対（ＱＩＤ、ＡＩＤ）＝（１、１）、（２、２）を検索候補とし、入力質問文に対する形態素列、入力質問文のスタイルとトピックの組、および、検索候補を、スコア計算手段３０５に出力する（ステップＡ５）。
【０１０６】
次に、スコア計算手段３０５は、入力質問文の形態素列（図３参照）、入力質問文のスタイルとトピックの組（スタイル＝REQUEST、トピック＝PRICE）、検索候補である質問回答対（ＱＩＤ、ＡＩＤ）＝（１、１）、（２、２）を入力とし、このうち、検索候補の各質問回答対の基準質問文（ＱＩＤ＝１、２の基準質問文）に対するスタイルとトピックの組を、質問文解析結果記憶手段４０３に記憶されている質問文解析結果から取得する。
【０１０７】
図９は、質問文解析結果記憶手段４０３に記憶されている質問文解析結果の一例を示した説明図である。
【０１０８】
この結果、入力質問文のスタイルとトピックの組と、検索候補のＱＩＤ＝１および２の基準質問文のスタイルとトピックの組は、それぞれ、以下のようになる。
【０１０９】
入力質問文では、スタイル＝REQUEST、トピック＝PRICEとなり、質問文（ＱＩＤ＝１）では、スタイル＝YES_NO_Q、トピック＝PRICEとなり、質問文（ＱＩＤ＝２）では、スタイル＝YES_NO_Q、トピック＝TIMEとなる。
【０１１０】
スコア計算手段３０５は、これらから、入力質問文と基準質問文（ＱＩＤ＝１）の質問内容の一致度と、入力質問文と基準質問文（ＱＩＤ＝２）の質問内容一致度とを、質問内容一致度テーブル記憶手段４０４内の質問内容一致度テーブルに基づいて評価する。
【０１１１】
図１０は、質問内容一致度テーブルの一例を示した説明図である。
【０１１２】
スコア計算手段３０５は、図１０に示した質問内容一致度テーブルに基づいて、入力質問文（スタイル＝REQUEST、トピック＝PRICE）と、質問文（ＱＩＤ＝１）（スタイル＝YES_NO_Q、トピック＝PRICE）と、の質問内容一致度を０．８と評価し、また、入力質問文と質問文（ＱＩＤ＝２）の質問内容一致度を、例えば、０．２と評価する。
【０１１３】
また、スコア計算手段３０５は、入力質問文から抽出したキーワードによる検索スコアを、ＴＦ・ＩＤＦ法などによって、基準質問文と回答文に分けて計算する。
【０１１４】
例えば、各キーワードに対するＩＤＦの値が、ＩＤＦ（積み立て(サ変)）＝２．０、ＩＤＦ（金額(名詞)）＝０．５であったとすると、基準質問文（ＱＩＤ＝１）、基準質問文（ＱＩＤ＝２）、回答文（ＡＩＤ＝１）、回答文（ＡＩＤ＝２）のＴＦ・ＩＤＦは、それぞれ、ＴＦ・ＩＤＦ（ＱＩＤ＝１）＝２．５、ＴＦ・ＩＤＦ（ＱＩＤ＝２）＝２．０、ＴＦ・ＩＤＦ（ＡＩＤ＝１）＝２．５、ＴＦ・ＩＤＦ（ＡＩＤ＝２）＝２．０、と求められる。
【０１１５】
次に、スコア計算手段３０５は、質問内容一致度とＴＦ・ＩＤＦの値とを用いた検索スコア算出式である数１に基づいて、質問内容の一致を考慮した検索スコアを求める。
【０１１６】
なお、数１は、
数１＝検索スコア(入力質問文、検索候補)
＝一致度（入力質問文のスタイル、入力質問文のトピック：検索候補の基準質問文のスタイル、検索候補の基準質問文のトピック)
×ＴＦ・ＩＤＦ（検索候補の基準質問文）
＋α×ＴＦ・ＩＤＦ（検索候補の回答文）
例えば、スコア計算手段３０５は、α＝０．２として検索スコアを計算すると、質問回答対（ＱＩＤ＝１、ＡＩＤ＝１）の検索スコア＝０．８×２．５＋０．２×２．５＝２．５となり、また、質問回答対（ＱＩＤ＝２、ＡＩＤ＝２）の検索スコア＝０．２×２．０＋０．２×２．０＝０．８となる。
【０１１７】
スコア計算手段３０５は、検索候補の各質問回答対（ＱＩＤ、ＡＩＤ）＝（１、１）、（２、２）と、それぞれの検索スコア２．５、０．８を、検索結果提示手段３０６に出力する（ステップＡ６）。
【０１１８】
最後に、検索結果提示手段３０６は、入力された検索候補の各質問回答対と検索スコアに基づき、検索候補の質問回答対を検索スコアの高い順にランキングし、検索スコアの高い候補のみに検索候補の質問回答対を絞り込む。
【０１１９】
例えば、検索結果提示手段３０６は、最大検索スコアの５０％以上の検索スコアを持つ検索候補を絞り込む場合、質問回答対（ＱＩＤ＝２、ＡＩＤ＝２）の検索スコア０．８は、質問回答対（ＱＩＤ＝１、ＡＩＤ＝１）の検索スコア２．５の５０％未満のため、検索候補を、質問回答対（ＱＩＤ＝１、ＡＩＤ＝１）のみに絞り込む。
【０１２０】
最終的に、検索結果提示手段３０６は、質問回答対（ＱＩＤ＝１、ＡＩＤ＝１）を、入力質問文の検索結果として、出力する（ステップＡ７）。
【０１２１】
ここで、仮に、検索スコアが、例えば従来のＴＦ・ＩＤＦ法のみで計算された場合（以下の数２で示す数式）、質問回答対（ＱＩＤ＝１、ＡＩＤ＝１）および質問回答対（ＱＩＤ＝２、ＡＩＤ＝２）の検索スコアは、それぞれ、５．０、４．０と大差が無くなるため、本実施例のような検索結果の絞込みの効果は得られない。
数２
検索スコア（入力質問文、検索候補）
＝ＴＦ・ＩＤＦ（検索候補の質問文）＋ＴＦ・ＩＤＦ（検索候補の回答文）
本実施例によれば、スコア計算手段３０５は、入力された質問文のスタイルとトピックの組と、質問回答対の質問文のスタイルとトピックの組と、の一致度を判定する。検索結果提示手段３０６は、その一致度に基づいて、質問回答対を絞り込む。
【０１２２】
よって、本実施例では、入力された質問文と基準質問文との一致度が、従来のようにキーワードの一致のみで判断されるのではなく、質問の内容が反映される可能性の高いスタイルとトピックの組の一致度に基づいて判断される。
【０１２３】
このため、入力された質問文とは、表現は異なっているが内容は類似している基準質問文に対して、高い一致度を与えることが可能となり、その一致度に基づいて質問回答対を絞り込むので、入力された質問文に対する回答を高い確率で得ることが可能になる。
【０１２４】
また、本実施例では、検索手段３０４は、質問回答対記憶手段４０２に予め記憶されている質問回答対を対象に、入力質問文から抽出されたキーワードを用いてキーワード検索を行う。スコア計算手段３０５は、入力された質問文のスタイルとトピックの組と、検索手段３０４の検索結果に含まれる質問回答対の質問文のスタイルとトピックの組と、の一致度を判定する。
【０１２５】
この場合、まず、入力質問文に対する回答の候補が、キーワード検索にて絞り込まれ、その後、その絞り込まれた候補が、質問文のスタイルとトピックの組の一致度に基づいて絞り込まれる。このため、キーワード検索の結果を、入力された質問文に対する回答に絞り込むことが可能となる。
【０１２６】
また、本実施例では、スコア計算手段３０５は、質問内容一致度テーブルを用いて、基準質問文のスタイルおよびトピックの各組と、入力質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定する。
【０１２７】
この場合、両質問文のスタイルとトピックの組の一致度が、演算にて算出される場合に比べて、一致判定処理を簡略化することが可能となる。
【０１２８】
また、本実施例では、スコア計算手段３０５は、入力質問文内のキーワードと、各質問回答対内のキーワードと、の一致度を示すスコアを計算し、検索結果提示手段３０６は、スコア計算手段３０５にて計算されたスコアおよびスコア計算手段３０５にて判定された一致度に基づいて、質問回答対記憶手段４０２に格納されている複数の質問回答対から、入力質問文に対する検索結果を絞り込む。
【０１２９】
この場合、入力された質問文に対する回答を、より高い確率で得ることが可能になる。
【０１３０】
以上説明した実施形態および実施例において、図示した構成は単なる一例であって、本発明はその構成に限定されるものではない。
【０１３１】
なお、本実施例は、コンタクトセンターにおけるオペレータ業務のうち、質問応答履歴またはＦＡＱを検索するといった用途に適用できる。また、本実施例では、インターネット上に公開されているＦＡＱポータルサイトなどのＦＡＱの検索システムといった用途にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１３２】
【図１】本発明の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態の動作を示す流れ図である。
【図３】入力質問文、形態素解析結果、係り受け解析結果の具体例を示す説明図である。
【図４】質問文解析パタンの具体例を示す説明図である。
【図５】質問文解析結果の具体例を示す説明図である。
【図６】入力質問文、形態素解析結果、係り受け解析結果の他の例を示す説明図である。
【図７】質問文解析結果の他の例を示す説明図である。
【図８】質問回答対の具体例を示す説明図である。
【図９】基準質問文解析結果の具体例を示す説明図である。
【図１０】質問内容一致度テーブルの具体例を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１３３】
１００ 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）
３０１ 形態素解析手段
３０２ 係り受け解析手段
３０３ 質問文解析手段
３０４ 検索手段
３０５ スコア計算手段
３０６ 検索結果提示手段
４００ 記録媒体
４０１ 質問文解析パタン記憶手段
４０２ 質問回答対記憶手段
４０３ 質問文解析結果記憶手段
４０４ 質問内容一致度テーブル記憶手段
【０００１】
本発明は、質問回答装置、質問回答方法および質問回答用プログラムに関し、特には、入力された質問文に対する回答を出力する質問回答装置、質問回答方法および質問回答用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、質問文を受け付け、その質問文に対する回答を出力可能な検索システムが提案されている。
【０００３】
例えば、質問文を入力とする類似文書検索システムの一例が、特許文献１（特開平１１−６６０８６号公報）に記載されている。
【０００４】
この類似文書検索システムは、質問入力部と、キーワード分割部と、キーワード別類似度算出部と、しきい値設定部と、キーワード別高類似文書判定部と、全類似度累計およびソート部と、回答出力部とから構成される。
【０００５】
この類似文書検索システムは、つぎのように動作する。
【０００６】
キーワード分割部は、質問入力部により入力された検索質問からキーワードを分割する。キーワード別類似度算出部は、キーワード別に、キーワードと各検索対象文書との類似度を算出する。キーワード高類似文書判定部は、その算出された類似度を用いて、あらかじめ用意された閾値以上の類似度を持つ文書を判定する。全類似度累計およびソート部は、その判定された全ての文書に基づいて、文書ごとの類似度を集計する。回答出力部は、その集計された文書ごとの類似度を回答する。
【０００７】
また、ユーザーが要求する情報を精度良く求めることを目的とした類似文書検索システムの一例が、特許文献２（特開２００４−１３９５５３号公報）に記載されている。
【０００８】
この類似文書検索システムは、質問文入力部と、検索キーワード抽出部と、検索キーワードタイプ付与部と、検索質問タイプ判定部と、検索キーワード分類部と、キーワード分類規則記憶部と、文書検索部と、検索対象文書記憶部とから構成される。
【０００９】
この類似文書検索システムは、つぎのように動作する。
［００１０］
質問文入力部は、ユーザーが入力した質問文を受け取る。検索キーワード抽出部は、入力された質問文を解析して検索キーワードを抽出する。検索キーワードタイプ付与部は、抽出された各検索キーワードに対してタイプ判定を行ってキーワードタイプを付与する。検索質問タイプ判定部は、質問タイプを判定する。
［００１１］
検索キーワード分類部は、キーワード分類規則記憶部に記憶されたキーワード分類規則および質問タイプを参照して、キーワードタイプが付与された検索キーワードを、主要タイプと非主要タイプに分類する。文書検索部は、分類された検索キーワード群を利用して検索対象文書記憶部に記憶された検索対象文書を検索し、検索結果の文書を得る。
特許文献１：特開平１１−６６０８６号公報
特許文献２：特開２００４−１３９５５３号公報
発明の開示
発明が解決しようとする課題
［００１２］
従来の手法の問題点は、検索結果の中に、質問文の回答が埋もれてしまう可能性がある。
［００１３］
その理由は、質問文中のキーワードを含む検索結果が得られたとしても、質問文の表現の違いにより、検索結果中に、質問文の回答と一致しないものが含まれる可能性が高いからである。
［００１４］
［発明の目的］
本発明の目的は、入力された質問文に対する回答を高い確率で得ることが可能な質問回答装置、質問回答方法および質問回答プログラムを提供することにある。
課題を解決するための手段
［００１５］
上記目的を達成するために、本発明の質問回答装置は、基準質問文とその回答とで構成された複数の質問回答対が記憶されている質問回答対記憶手段と、前記基準質問文ごとに、該基準質問文の質問のタイプを示すスタイルと該基準質問文における質問の対象物を示すトピックとの組が記憶されている解析結果記憶手段と、質問文を受け付ける入力手段と、前記入力手段が受け付けた質問文のスタイルおよびトピックの組を決定するための規則が記憶されている解析パタン記憶手段と、前記入力手段が受け付けた質問文のスタイルおよびトピックの組を、前記解析パタン記憶手段に記憶されている規則に基づいて決定する解析手段と、前記解析結果記憶手段に記憶されている基準質問文のスタイルおよびトピックの各組と、前記解析手段にて決定された前記質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定する判定手段と、前記質問回答対記憶手段に格納されている複数の質問回答対から、前記入力手段が受け付けた質問文に対する検索結果を、前記判定手段が判定した一致度に基づいて、前記入力手段が受け付けた質問文に対して質問内容が整合する質問回答対のみに絞り込む絞込み手段と、を含む。
［００１６］
また、本発明の質問回答方法は、基準質問文とその回答とで構成された複数の質問回答対が記憶されている質問回答対記憶手段と、前記基準質問文ごとに該基準質問文の質問のタイプを示すスタイルと該基準質問文における質問の対象物を示すトピックとの組が記憶されている解析結果記憶手段と、質問文のスタイルおよびトピックの組を決定するための規則が記憶されている解析パタン記憶手段と、を含む質問回答装置が行う質問回答方法であって、質問文を受け付ける入力ステップと、前記質問文のスタイルおよびトピックの組を、前記解析パタン記憶手段に記憶されている規則に基づいて決定する解析ステップと、前記解析結果記憶手段に記憶されている基準質問文のスタイルおよびトピックの各組と、前記質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定する判定ステップと、前記質問回答対記憶手段に格納されている複数の質問回答対から、前記質問文に対する検索結果を、前記一致度に基づいて、前記質問文に対して質問内容が整合する質問回答対のみに絞り込む絞込みステップと、を含む。
［００１７］
上記発明によれば、入力された質問文と基準質問文との一致度が、従来のようにキーワードの一致のみで判断されるのではなく、質問の内容が反映される可能性の高いスタイルとトピックの組の一致度に基づいて判断される。
［００１８］
このため、入力された質問文とは、表現は異なっているが内容は類似している基準質問文に対して、高い一致度を与えることが可能となり、その一致度に基づいて質問回答対を絞り込むので、入力された質問文に対する回答を高い確率で得ることが可能になる。
［００１９］
なお、前記質問回答装置は、前記入力手段が受け付けた質問文からキーワードを抽出し、前記質問回答対記憶手段に記憶されている複数の質問回答対を検索対象として、前記抽出されたキーワードを用いてキーワード検索を行う検索手段をさらに含み、前記判定手段は、前記検索手段の検索結果に含まれる各基準質問文のスタイルおよびトピックの組を前記解析結果記憶手段から読み出し、該読み出された基準質問文のスタイルおよびトピックの各組と、前記解析手段にて決定された前記質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定することが望ましい。
［００２０］
上記発明によれば、まず、入力された質問文に対する回答の候補が、キーワード検索にて絞り込まれ、その後、その絞り込まれた候補が、質問文のスタイルとトピックの組の一致度に基づいて絞り込まれる。
［００２１］
このため、キーワード検索の結果を、入力された質問文に対する回答に絞り込むことが可能となる。
［００２２］
また、前記質問回答装置は、前記スタイルと前記トピックの２つの組の一致度を示す質問内容一致度テーブルが記憶されている質問内容一致度テーブル記憶手段をさらに含み、前記判定手段は、前記質問内容一致度テーブルを用いて、前記基準質問文のスタイルおよびトピックの各組と、前記解析手段にて決定された前記質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定することが望ましい。
［００２３］
上記発明によれば、両質問文のスタイルとトピックの組の一致度は、質問内容一致度テーブルを用いて判定される。このため、その一致度が演算にて算出される場合に比べて、一致判定処理を簡略化することが可能となる。
［００２４］
また、前記判定手段は、前記入力手段が受け付けた質問文内のキーワードと、前記各質問回答対内のキーワードと、の一致度を示すスコアを計算し、前記絞込み手段は、前記判定手段にて計算されたスコアおよび該判定手段にて判定された一致度に基づいて、前記質問回答対記憶手段に格納されている複数の質問回答対から、前記入力手段が受け付けた質問文に対する検索結果を絞り込むことが望ましい。
［００２５］
上記発明によれば、入力された質問文に対する回答を、より高い確率で得ることが可能になる。
［００２６］
また、本発明の質問回答用プログラムは、基準質問文とその回答とで構成された複数の質問回答対が記憶されている質問回答対記憶手段と、前記基準質問文ごとに該基準質問文の質問のタイプを示すスタイルと該基準質問文における質問の対象物を示すトピックとの組が記憶されている解析結果記憶手段と、質問文のスタイルおよびトピックの組を決定するための規則が記憶されている解析パタン記憶手段と、に接続されたコンピュータに、質問回答処理を実行させる質問回答用プログラムであって、質問文を受け付ける入力処理と、前記質問文のスタイルおよびトピックの組を、前記解析パタン記憶手段に記憶されている規則に基づいて決定する解析処理と、前記解析結果記憶手段に記憶されている基準質問文のスタイルおよびトピックの各組と、前記質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定する判定処理と、前記質問回答対記憶手段に格納されている複数の質問回答対から、前記質問文に対する検索結果を、前記一致度に基づいて、前記質問文に対して質問内容が整合する質問回答対のみに絞り込む絞込み処理と、を含む質問回答処理を、前記コンピュータに実行させる。
［００２７］
上記発明によれば、上記質問回答方法をコンピュータに実行させることが可能になる。
発明の効果
［００２８］
本発明によれば、入力された質問文に対する回答を高い確率で得ることが可能になる。
発明を実施するための最良の形態
［００２９］
次に、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。
［００３０］
図１は、本発明の実施形態の質問回答対検索装置を示したブロック図である。
［００３１］
図１において、本質問回答対検索装置は、入力装置（入力手段）１００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（例えば、中央処理装置、プロセッサまたはデータ処理装置）３００と、記憶媒体４００とを含む。
［００３２］
コンピュータ３００は、形態素解析手段（入力手段）３０１と、係り受け解析手段３０２と、質問文解析手段（解析手段）３０３と、検索手段３０４と、スコア計算手段（判定手段）３０５と、検索結果提示手段（絞込み手段）３０６とを含む。
［００３３］
コンピュータ３００は、例えば、プログラムを実行することによって、形態素解析手段３０１と、係り受け解析手段３０２と、質問文解析手段３０３と、検索手段３０４と、スコア計算手段３０５と、検索結果提示手段３０６とを実現してもよい。
【００３４】
記憶媒体４００は、質問文解析パタン記憶手段４０１と、質問回答対記憶手段４０２と、質問文解析結果記憶手段４０３と、質問内容一致度テーブル記憶手段４０４とを含む。
【００３５】
これらは、概略つぎのように動作する。
【００３６】
入力装置１００は、質問文を受け付け、その質問文をコンピュータ３００（具体的には、形態素解析手段３０１）に出力する。以下、入力装置１００が受け付けた質問文を「入力質問文」と称する。
【００３７】
出力装置２００は、コンピュータ３００（具体的には、検索結果提示手段３０６）から出力された、入力質問文に対する回答を出力（例えば、表示または印刷）する。
【００３８】
質問文解析パタン記憶手段４０１は、入力質問文の質問スタイル（以下、単に「スタイル」と称する。）およびトピックの組を決定するための質問文解析パタン（規則）を記憶している。なお、スタイルは、質問文の質問のタイプを示す。
【００３９】
質問回答対記憶手段４０２は、基準質問文とその回答とで構成された複数の質問回答対を記憶している。
【００４０】
質問文解析結果記憶手段４０３は、基準質問文ごとに、その基準質問文の質問のタイプを示すスタイルと基準質問文のトピックとの組と、その基準質問文の形態素列情報と、が対応づけられている質問文解析結果を、記憶している。
【００４１】
質問内容一致度テーブル記憶手段４０４は、スタイルとトピックの２つの組の一致度を示している質問内容一致度テーブルを記憶している。具体的には、質問内容一致度テーブルは、２つの質問文の各スタイルとトピックの組に組合せに基づいて、その２つの質問文間の質問内容の一致度を与える。
【００４２】
形態素解析手段３０１は、入力装置１００から受け付けた入力質問文に対して形態素解析処理を行い、入力質問文を形態素に分割した形態素列を、各形態素の品詞情報と共に、入力質問文に対する形態素列として、係り受け解析手段３０２に出力する。
【００４３】
係り受け解析手段３０２は、入力された形態素列に対して係り受け解析処理を行い、形態素列の係り受け構造を、質問文解析手段３０３に出力する。
【００４４】
質問文解析手段３０３は、入力された入力質問文の係り受け構造に対して、質問文解析パタン記憶手段４０１に記憶されている質問文解析パタンを適用して、入力質問文のスタイルとトピックの組を求め、そのスタイルとトピックの組、および、入力質問文に対する形態素列を、検索手段３０４に出力する。
【００４５】
検索手段３０４は、入力質問文のスタイルとトピックの組および形態素列を入力とし、このうち、形態素列からテキスト検索用のキーワード列を抽出する。
【００４６】
検索手段３０４は、そのキーワードを用いて、質問回答対記憶手段４０２に予め記憶されている質問回答対を対象としてキーワード検索を行う。検索手段３０４は、検索された複数の質問回答対を検索候補とし、その検索候補を、入力質問文のスタイルとトピックの組および形態素列と共に、スコア計算手段３０５に出力する。
【００４７】
スコア計算手段３０５は、入力質問文の形態素列、入力質問文のスタイルとトピックの組、および、検索候補を入力とし、まず、検索候補に含まれる各質問回答対の基準質問文のスタイルとトピックの組を、質問文解析結果記憶手段４０３から取得する。
【００４８】
また、スコア計算手段３０５は、質問内容一致度テーブル記憶手段４０４に記憶されている質問内容一致度テーブルを参照して、入力質問文のスタイルとトピックの組と、検索候補に含まれる各基準質問文のスタイルとトピックの組と、の対応関係から、入力質問文と各基準質問文との一致度を評価する。
【００４９】
また、スコア計算手段３０５は、検索候補に含まれる基準質問文および回答文のキーワード検索のスコアを計算する。なお、このスコアは、入力質問文から抽出されたキーワードとの一致度が高くなるほど高くなる。
【００５０】
また、スコア計算手段３０５は、入力質問文と各基準質問文との一致度とスコアとを組み合わせた検索スコアと共に、検索候補の各質問回答対を、検索結果提示手段３０６に出力する。
【００５１】
検索結果提示手段３０６は、スコア計算手段３０５から受け付けた検索候補を検索スコアの順にランキングし、検索スコアの高い検索候補のみに絞込みを行った後、絞り込まれた検索候補の質問回答対を、検索結果として出力する。
【００５２】
図２は、質問回答対検索装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【００５３】
次に、図１及び図２を参照して本実施形態の全体の動作について詳細に説明する。
【００５４】
まず、入力質問文が入力装置１００から入力されると、入力装置１００は、その入力質問文を形態素解析手段３０１に送る（ステップＡ１）。
【００５５】
次に、形態素解析手段３０１は、この入力質問文を受け付け、その入力質問文に対して形態素解析を行い、形態素に分割した入力質問文の形態素列を、各形態素の品詞情報と共に、入力質問文に対する形態素列として、係り受け解析手段３０２に送る（ステップＡ２）。
【００５６】
次に、係り受け解析手段３０２は、入力された形態素列に対して係り受け解析処理を行い、形態素列の係り受け構造を、質問文解析手段３０３に送る（ステップＡ３）。
【００５７】
次に、質問文解析手段３０３は、入力された入力質問文の係り受け構造に対して、質問文解析パタン記憶手段４０１に記憶されている質問文解析パタンを適用し、入力質問文のスタイルおよびトピックの組を求め、そのスタイルとトピックの組、および、入力質問文に対する形態素列を、検索手段３０４に送る（ステップＡ４）。
【００５８】
次に、検索手段３０４は、入力質問文のスタイルとトピックの組および形態素列を入力とし、このうち、形態素列からテキスト検索用のキーワード列を生成する。
【００５９】
続いて、検索手段３０４は、そのテキスト検索用のキーワード列を用いて、質問回答対記憶手段４０２に予め記憶されている質問回答対を対象としてキーワード検索を行い、キーワードを含む質問回答対を検索候補とし、入力質問文のスタイルとトピックの組および形態素列と共に、その検索候補を、スコア計算手段３０５に出力する（ステップＡ５）。
【００６０】
次に、スコア計算手段３０５は、入力質問文に対する形態素列、入力質問文のスタイルとトピックの組、および、検索候補を入力とし、このうち、検索候補に含まれる各質問回答対の基準質問文のスタイルおよびトピックの組を、質問文解析結果記憶手段４０３に記憶されている質問文解析結果から取得する。
【００６１】
続いて、スコア計算手段３０５は、入力質問文および検索候補の各基準質問文のそれぞれのスタイルとトピックの組の対応関係から、質問内容一致度テーブル記憶手段４０４に記憶されている質問内容一致度テーブルに基づいて、入力質問文と各基準質問文との内容の一致度を評価する。
【００６２】
さらに、スコア計算手段３０５は、検索候補の基準質問文および回答文のキーワード検索のスコアを計算する。スコア計算手段３０５は、質問文の内容の一致度とそのスコアを組み合わせた検索スコアと共に、検索候補の各質問回答対を、検索結果提示手段３０６に出力する（ステップＡ６）。
【００６３】
最後に、検索結果提示手段３０６は、入力された検索候補の各質問回答対とその検索スコアに基づき、検索候補を検索スコアの順にランキングし、検索候補の質問回答対を検索スコアの高い候補のみに絞込みを行った後、絞り込まれた検索候補の質問回答対を検索結果として出力する（ステップＡ７）。
【００６４】
次に、本実施の形態の効果について説明する。
【００６５】
本実施形態では、質問文解析手段３０３が、質問文解析パタンを適用して、入力された入力質問文に対するスタイルとトピックの組を求める。
【００６６】
さらに、スコア計算手段３０５が、入力質問文および検索候補の基準質問文のスタイルとトピックの組の対応関係から、質問内容一致度テーブル記憶手段４０４に記憶されている質問内容一致度テーブルに基づいて、質問文の内容の一致度を評価する。
【００６７】
さらに、スコア計算手段３０５が、検索候補の質問文および回答文のキーワード検索のスコアを計算し、その後、質問文の内容の一致度とキーワード検索のスコアを組み合わせた検索スコアを計算する。
【００６８】
さらに、検索結果提示手段３０６が、検索候補の質問回答対を検索スコアでランキングし、検索候補の上位候補への絞込みを行って、その絞込み結果を検索結果として生成する。
【００６９】
このため、入力質問文の回答となる質問回答対に絞りこんで検索結果の提示を行うことができる。
［実施例］
次に、具体的な実施例を用いて、本発明の実施形態の動作を説明する。
【００７０】
図３は、入力質問文と、その形態素解析結果と、その係り受け解析結果と、の一例を示した説明図である。
【００７１】
まず、入力質問文「最大積立金額を知りたい」（図３参照）が、入力装置１００に入力されると、入力装置１００は、この入力質問文を形態素解析手段３０１に送る（ステップＡ１）。
【００７２】
次に、形態素解析手段３０１は、この入力質問文に対して、形態素解析を行い、形態素に分割した入力質問文の形態素列（図３参照）を各形態素の品詞情報と共に、入力質問文に対する形態素列として、係り受け解析手段３０２に送る（ステップＡ２）。
【００７３】
次に、係り受け解析手段３０２は、入力された形態素列（図３参照）に対して係り受け解析処理を行い、形態素列の係り受け構造（図３参照）を質問文解析手段３０３に送る（ステップＡ３）。
【００７４】
次に、質問文解析手段３０３は、入力された入力質問文の係り受け構造（図３参照）に、質問文解析パタン記憶手段４０１に記憶されている質問文解析パタンを適用し、入力質問文の解析結果、すなわち、入力質問文のスタイルおよびトピックを得る。
【００７５】
本実施例では、スタイルとして、REQUEST、HOW_Q、WHEN_Q、WHAT_QおよびYES_NO_Qが用いられる。
【００７６】
REQUESTは、要望を伝達する質問（例えば、「普通預金を解約したいのですが」）のタイプを示す。
【００７７】
HOW_Qは、手段・方法に関する質問（例えば、「どうやって設定すればよいですか」）のタイプを示す。
【００７８】
WHEN_Qは、時間に関する質問（例えば、「いつ申込めばいいですか」）のタイプを示す。
【００７９】
WHAT_Qは、物事・意味に関する質問（例えば、「インターネットバンキングとはどういうサービスですか」）のタイプを示す。
【００８０】
YES_NO_Qは、「はい/いいえ」で回答する質問（例えば、「積み立て額の上限はありますか」）のタイプを示す。
【００８１】
また、本実施例では、質問のトピックとして、PRICEとTIMEが用いられる。
【００８２】
PRICEは、金額（例えば、「積み立て金額」）を示し、TIMEは、時間（例えば、「申込み時」を示す。
【００８３】
図４は、これらのスタイルとトピックを決定するための質問文解析パタンの一例を示した説明図である。
【００８４】
また、図５は、図３に示された質問文の係り受け構造に対して図４に示された質問文解析パタンが適用された際の質問文解析結果（スタイルとトピック）を示した説明図である。
【００８５】
ここで、質問文解析手段３０３の具体的な動作を説明する。
【００８６】
例えば、入力質問文が、図６に示された「積み立て額の上限はありますか」であった場合、形態素解析手段３０１は、この入力質問文に対して形態素解析処理を行うことにより、図６に示された形態素解析結果を得る（ステップＡ２）。
【００８７】
その後、係り受け解析手段３０２は、この形態素解析結果を入力として係り受け解析を行うことにより、図６に示された係り受け解析結果を得る（ステップＡ３）。
【００８８】
その後、質問文解析手段３０３は、図４に示された質問文解析パタンを係り受け解析結果に適用して、図７に示された質問解析結果（スタイルとトピック）を得る。
【００８９】
ここで、質問文解析手段３０３が、図７に示された質問解析結果（スタイルとトピック）を得るまでの処理について詳細に述べる。
【００９０】
まず、質問文解析手段３０３は、係り受け解析結果中の“[積み立て] → [金額 の]”（図６参照）に対して、質問文解析パタンの“PRICE -->[積み立て(サ変)]/[金額(名詞)]”（図４参照）を適用する（ここで、パタンの右辺中の“/”は、その前後の２語である“[積み立て(サ変)]”と“[金額(名詞)]”が係り受けの関係にあることを表す）。
【００９１】
このパタンの適用によって、質問文解析手段３０３は、図７の係り受け解析結果中の“[積み立て(サ変)] [金額(名詞) の(助詞)]”に対する親ノードに“PRICE”を付与する（図７参照）。
【００９２】
同様に、質問文解析手段３０３は、“[上限(名詞) は(助詞)]”（図６参照）に対して、質問文解析パタンの“CONDITION -->[上限(名詞)]”（図４参照）を適用し、“[上限(名詞) は(助詞)]”に対する親ノードに“CONDITION”を付与する（図７参照）。
【００９３】
また、質問文解析手段３０３は、“[ある(動詞) ますか(助動詞)]”（図６参照）に対して、質問文解析パタンの“EXIST-->[ある(動詞) ]”（図４参照）を適用し、“[ある(動詞) ますか(助動詞)]”に対する親ノードに“EXIST”を付与する（図７参照）。
【００９４】
ここで、“[金額(名詞) の(助詞)] → [上限(名詞)]”という係り受け（図６参照）があることから、質問文解析手段３０３は、それぞれの親ノード間にも“PRICE → CONDITION”という係り受け関係を生成する（図７参照）。
【００９５】
質問文解析手段３０３は、この係り受け関係に対して、質問文解析パタンの“PRICE_TOPIC --> PRICE/ CONDITION”（図４参照）を適用し、“[積み立て(サ変)] [金額(名詞) の(助詞)] [上限(名詞) は(助詞)]”に対する親ノードに、“PRICE_TOPIC”を付与する（図７参照）。
【００９６】
また、ここで、“[上限(名詞) は(助詞)] → [ある(動詞) ますか(助動詞)]” という係り受け（図６参照）があることから、質問文解析手段３０３は、それぞれの親ノード間にも“CONDITION → EXIST”という係り受け関係を生成する（図７参照）。
【００９７】
質問文解析手段３０３は、この係り受け関係に対して、質問文解析パタンの“YES_NO_Q_STYLE -->CONDITION/EXIST”（図４参照）を適用し、“[上限(名詞) は(助詞)] [ある (動詞) ますか(助動詞)]”に対する親ノードに、“YES_NO_Q_STYLE”を付与する（図７参照）。
【００９８】
質問文解析手段３０３は、このようにして、図７に示された質問解析結果を得る。
【００９９】
質問文解析手段３０３は、この結果のうち、ノードに付与された“YES_NO_Q_STYLE”と“PRICE_TOPIC”から、入力質問文のスタイルは“YES_NO_Q”であり、トピックは“PRICE”であると判定を行い、この判定結果を、検索手段３０４に出力する（ステップＡ４）。
【０１００】
次に、検索手段３０４は、入力質問文のスタイルとトピックの組（以下では、図５の組とする。）および形態素列（以下では、図３とする。）を入力とし、このうち、形態素列からテキスト検索用のキーワード列「最大 積み立て 金額 知る」を生成する。
【０１０１】
本実施例では、検索手段３０４は、形態素列から自立語を抽出することによって、キーワード列を生成する。なお、検索手段３０４は、この他、キーワードの類義語展開等、テキスト検索における様々なキーワード生成技術を用いて、キーワードを生成してもよい。
【０１０２】
次に、検索手段３０４は、そのキーワードを用いて、質問回答対記憶手段４０２に予め記憶されている質問回答対を対象として、キーワード検索を行う。
【０１０３】
図８は、質問回答対記憶手段４０２に予め記憶されている質問回答対の一例を示した説明図である。
【０１０４】
検索の結果、検索手段３０４が抽出したキーワードを含む質問文ＱＩＤ＝１および２、回答文ＡＩＤ＝１および２が検索されたとする。
【０１０５】
この場合、検索手段３０４は、質問回答対（ＱＩＤ、ＡＩＤ）＝（１、１）、（２、２）を検索候補とし、入力質問文に対する形態素列、入力質問文のスタイルとトピックの組、および、検索候補を、スコア計算手段３０５に出力する（ステップＡ５）。
【０１０６】
次に、スコア計算手段３０５は、入力質問文の形態素列（図３参照）、入力質問文のスタイルとトピックの組（スタイル＝REQUEST、トピック＝PRICE）、検索候補である質問回答対（ＱＩＤ、ＡＩＤ）＝（１、１）、（２、２）を入力とし、このうち、検索候補の各質問回答対の基準質問文（ＱＩＤ＝１、２の基準質問文）に対するスタイルとトピックの組を、質問文解析結果記憶手段４０３に記憶されている質問文解析結果から取得する。
【０１０７】
図９は、質問文解析結果記憶手段４０３に記憶されている質問文解析結果の一例を示した説明図である。
【０１０８】
この結果、入力質問文のスタイルとトピックの組と、検索候補のＱＩＤ＝１および２の基準質問文のスタイルとトピックの組は、それぞれ、以下のようになる。
【０１０９】
入力質問文では、スタイル＝REQUEST、トピック＝PRICEとなり、質問文（ＱＩＤ＝１）では、スタイル＝YES_NO_Q、トピック＝PRICEとなり、質問文（ＱＩＤ＝２）では、スタイル＝YES_NO_Q、トピック＝TIMEとなる。
【０１１０】
スコア計算手段３０５は、これらから、入力質問文と基準質問文（ＱＩＤ＝１）の質問内容の一致度と、入力質問文と基準質問文（ＱＩＤ＝２）の質問内容一致度とを、質問内容一致度テーブル記憶手段４０４内の質問内容一致度テーブルに基づいて評価する。
【０１１１】
図１０は、質問内容一致度テーブルの一例を示した説明図である。
【０１１２】
スコア計算手段３０５は、図１０に示した質問内容一致度テーブルに基づいて、入力質問文（スタイル＝REQUEST、トピック＝PRICE）と、質問文（ＱＩＤ＝１）（スタイル＝YES_NO_Q、トピック＝PRICE）と、の質問内容一致度を０．８と評価し、また、入力質問文と質問文（ＱＩＤ＝２）の質問内容一致度を、例えば、０．２と評価する。
【０１１３】
また、スコア計算手段３０５は、入力質問文から抽出したキーワードによる検索スコアを、ＴＦ・ＩＤＦ法などによって、基準質問文と回答文に分けて計算する。
【０１１４】
例えば、各キーワードに対するＩＤＦの値が、ＩＤＦ（積み立て(サ変)）＝２．０、ＩＤＦ（金額(名詞)）＝０．５であったとすると、基準質問文（ＱＩＤ＝１）、基準質問文（ＱＩＤ＝２）、回答文（ＡＩＤ＝１）、回答文（ＡＩＤ＝２）のＴＦ・ＩＤＦは、それぞれ、ＴＦ・ＩＤＦ（ＱＩＤ＝１）＝２．５、ＴＦ・ＩＤＦ（ＱＩＤ＝２）＝２．０、ＴＦ・ＩＤＦ（ＡＩＤ＝１）＝２．５、ＴＦ・ＩＤＦ（ＡＩＤ＝２）＝２．０、と求められる。
【０１１５】
次に、スコア計算手段３０５は、質問内容一致度とＴＦ・ＩＤＦの値とを用いた検索スコア算出式である数１に基づいて、質問内容の一致を考慮した検索スコアを求める。
【０１１６】
なお、数１は、
数１＝検索スコア(入力質問文、検索候補)
＝一致度（入力質問文のスタイル、入力質問文のトピック：検索候補の基準質問文のスタイル、検索候補の基準質問文のトピック)
×ＴＦ・ＩＤＦ（検索候補の基準質問文）
＋α×ＴＦ・ＩＤＦ（検索候補の回答文）
例えば、スコア計算手段３０５は、α＝０．２として検索スコアを計算すると、質問回答対（ＱＩＤ＝１、ＡＩＤ＝１）の検索スコア＝０．８×２．５＋０．２×２．５＝２．５となり、また、質問回答対（ＱＩＤ＝２、ＡＩＤ＝２）の検索スコア＝０．２×２．０＋０．２×２．０＝０．８となる。
【０１１７】
スコア計算手段３０５は、検索候補の各質問回答対（ＱＩＤ、ＡＩＤ）＝（１、１）、（２、２）と、それぞれの検索スコア２．５、０．８を、検索結果提示手段３０６に出力する（ステップＡ６）。
【０１１８】
最後に、検索結果提示手段３０６は、入力された検索候補の各質問回答対と検索スコアに基づき、検索候補の質問回答対を検索スコアの高い順にランキングし、検索スコアの高い候補のみに検索候補の質問回答対を絞り込む。
【０１１９】
例えば、検索結果提示手段３０６は、最大検索スコアの５０％以上の検索スコアを持つ検索候補を絞り込む場合、質問回答対（ＱＩＤ＝２、ＡＩＤ＝２）の検索スコア０．８は、質問回答対（ＱＩＤ＝１、ＡＩＤ＝１）の検索スコア２．５の５０％未満のため、検索候補を、質問回答対（ＱＩＤ＝１、ＡＩＤ＝１）のみに絞り込む。
【０１２０】
最終的に、検索結果提示手段３０６は、質問回答対（ＱＩＤ＝１、ＡＩＤ＝１）を、入力質問文の検索結果として、出力する（ステップＡ７）。
【０１２１】
ここで、仮に、検索スコアが、例えば従来のＴＦ・ＩＤＦ法のみで計算された場合（以下の数２で示す数式）、質問回答対（ＱＩＤ＝１、ＡＩＤ＝１）および質問回答対（ＱＩＤ＝２、ＡＩＤ＝２）の検索スコアは、それぞれ、５．０、４．０と大差が無くなるため、本実施例のような検索結果の絞込みの効果は得られない。
数２
検索スコア（入力質問文、検索候補）
＝ＴＦ・ＩＤＦ（検索候補の質問文）＋ＴＦ・ＩＤＦ（検索候補の回答文）
本実施例によれば、スコア計算手段３０５は、入力された質問文のスタイルとトピックの組と、質問回答対の質問文のスタイルとトピックの組と、の一致度を判定する。検索結果提示手段３０６は、その一致度に基づいて、質問回答対を絞り込む。
【０１２２】
よって、本実施例では、入力された質問文と基準質問文との一致度が、従来のようにキーワードの一致のみで判断されるのではなく、質問の内容が反映される可能性の高いスタイルとトピックの組の一致度に基づいて判断される。
【０１２３】
このため、入力された質問文とは、表現は異なっているが内容は類似している基準質問文に対して、高い一致度を与えることが可能となり、その一致度に基づいて質問回答対を絞り込むので、入力された質問文に対する回答を高い確率で得ることが可能になる。
【０１２４】
また、本実施例では、検索手段３０４は、質問回答対記憶手段４０２に予め記憶されている質問回答対を対象に、入力質問文から抽出されたキーワードを用いてキーワード検索を行う。スコア計算手段３０５は、入力された質問文のスタイルとトピックの組と、検索手段３０４の検索結果に含まれる質問回答対の質問文のスタイルとトピックの組と、の一致度を判定する。
【０１２５】
この場合、まず、入力質問文に対する回答の候補が、キーワード検索にて絞り込まれ、その後、その絞り込まれた候補が、質問文のスタイルとトピックの組の一致度に基づいて絞り込まれる。このため、キーワード検索の結果を、入力された質問文に対する回答に絞り込むことが可能となる。
【０１２６】
また、本実施例では、スコア計算手段３０５は、質問内容一致度テーブルを用いて、基準質問文のスタイルおよびトピックの各組と、入力質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定する。
【０１２７】
この場合、両質問文のスタイルとトピックの組の一致度が、演算にて算出される場合に比べて、一致判定処理を簡略化することが可能となる。
【０１２８】
また、本実施例では、スコア計算手段３０５は、入力質問文内のキーワードと、各質問回答対内のキーワードと、の一致度を示すスコアを計算し、検索結果提示手段３０６は、スコア計算手段３０５にて計算されたスコアおよびスコア計算手段３０５にて判定された一致度に基づいて、質問回答対記憶手段４０２に格納されている複数の質問回答対から、入力質問文に対する検索結果を絞り込む。
【０１２９】
この場合、入力された質問文に対する回答を、より高い確率で得ることが可能になる。
【０１３０】
以上説明した実施形態および実施例において、図示した構成は単なる一例であって、本発明はその構成に限定されるものではない。
【０１３１】
なお、本実施例は、コンタクトセンターにおけるオペレータ業務のうち、質問応答履歴またはＦＡＱを検索するといった用途に適用できる。また、本実施例では、インターネット上に公開されているＦＡＱポータルサイトなどのＦＡＱの検索システムといった用途にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１３２】
【図１】本発明の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態の動作を示す流れ図である。
【図３】入力質問文、形態素解析結果、係り受け解析結果の具体例を示す説明図である。
【図４】質問文解析パタンの具体例を示す説明図である。
【図５】質問文解析結果の具体例を示す説明図である。
【図６】入力質問文、形態素解析結果、係り受け解析結果の他の例を示す説明図である。
【図７】質問文解析結果の他の例を示す説明図である。
【図８】質問回答対の具体例を示す説明図である。
【図９】基準質問文解析結果の具体例を示す説明図である。
【図１０】質問内容一致度テーブルの具体例を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１３３】
１００ 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）
３０１ 形態素解析手段
３０２ 係り受け解析手段
３０３ 質問文解析手段
３０４ 検索手段
３０５ スコア計算手段
３０６ 検索結果提示手段
４００ 記録媒体
４０１ 質問文解析パタン記憶手段
４０２ 質問回答対記憶手段
４０３ 質問文解析結果記憶手段
４０４ 質問内容一致度テーブル記憶手段
Claims (7)
- 基準質問文とその回答とで構成された複数の質問回答対が記憶されている質問回答対記憶手段と、
前記基準質問文ごとに、該基準質問文の質問のタイプを示すスタイルと該基準質問文における質問の対象物を示すトピックとの組が記憶されている解析結果記憶手段と、
質問文を受け付ける入力手段と、前記入力手段が受け付けた質問文のスタイルおよびトピックの組を決定するための規則が記憶されている解析パタン記憶手段と、
前記入力手段が受け付けた質問文のスタイルおよびトビックの組を、前記解析パタン記憶手段に記憶されている規則に基づいて決定する解析手段と、
前記解折結果記憶手段に記憶されている基準質問文のスタイルおよびトピックの各組と、前記解析手段にて決定された前記質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定する判定手段と、
前記質問回答対記憶手段に格納されている複数の質問回答対から、前記入力手段が受け付けた質問文に対する検索結果を、前記判定手段が判定した一致度に基づいて、前記入力手段が受け付けた質問文に対して質問内容が整合する質問回答対のみに絞り込む絞込み手段と、
を含み、
前記スタイルと前記トピックの２つの組の一致度を示す質問内容一致度テーブルが記憶されている質問内容一致度テーブル記憶手段をさらに含み、
前記判定手段は、前記質問内容一致度テーブルを用いて、前記基準質問文のスタイルおよびトピックの各組と、前記解析手段にて決定された前記質問文のスタイルおよびトビックの組と、の一致度を判定する、
質問回答装置。 - 前記入力手段が受け付けた質問文からキーワードを抽出し、前記質問回答対記憶手段に記憶されている複数の質問回答対を検索対象として、前記抽出したキーワードを用いてキーワード検索を行う検索手段をさらに含み、
前記判定手段は、前記検索手段の検索結果に含まれる各基準質問文のスタイルおよびトピックの組を前記解析結果記憶手段から読み出し、該読み出された基準質問文のスタイルおよびトピックの各組と、前記解析手段にて決定された前記質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定する、
請求項１に記載の質問回答装置。 - 前記判定手段は、前記入力手段が受け付けた質問文内のキーワードと、前記各質問回答対内のキーワードと、の一致度を示すスコアを計算し、
前記絞込み手段は、前記判定手段にて計算されたスコアおよび該判定手段にて判定された一致度に基づいて、前記質問回答対記憶手段に格納されている複数の質問回答対から、前記入力手段が受け付けた質問文に対する検索結果を絞り込む、
請求項１又は２に記載の質問回答装置。 - 基準質問文とその回答とで構成された複数の質問回答対が記憶されている質問回答対記憶手段と、
前記基準質問文ごとに該基準質問文の質間のタイプを示すスタイルと該基準質問文における質問の対象物を示すトピックとの組が記憶されている解析結果記憶手段と、
質問文のスタイルおよびトピックの組を決定するための規則が記憶されている解析パタン記憶手段と、
を含む質問回答装置が行う質問回答方法であって、
質問文を受け付ける入力ステップと、
前記質問文のスタイルおよびトピックの組を、前記解析パタン記憶手段に記憶されている規則に基づいて決定する解析ステップと、
前記解析結果記憶手段に記憶されている基準質問文のスタイルおよびトピックの各組と、前記質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定する判定ステップと、
前記質問回答対記憶手段に格納されている複数の質間回答対から、前記質問文に対する検索結果を、前記一致度に基づいて、前記質問文に対して質問内容が整合する質問回答対のみに絞り込む絞込みステップと、
を含み、
前記質間回答装置は、前記スタイルと前記トピックの２つの組の一致度を示す質問内容一致度テーブルが記憶されている質問内容一致度テーブル記憶手段をさらに含み、
前記判定ステップでは、前記質問内容一致度テーブルを用いて、前記基準質問文のスタイルおよびトビックの各組と、前記質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定する、
質問回答方法。 - 前記質問文からキーワードを抽出する抽出ステップと
前記質問回答対記億手段に記憶されている複数の質問回答対を検索対象として、前記キーワードを用いてキーワード検索を行う検索ステップと、をさらに含み、
前記判定ステップでは、前記検索ステップでの検索結果に含まれる各基準質問文のスタイルおよびトピックの組を前記解析結果記憶手段から読み出し、該読み出された基準質問文のスタイルおよびトピックの各組と、前記質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定する、
請求項４に記載の質問回答方法。 - 前記判定ステップでは、さらに、前記質問文内のキーワードと、前記各質問回答対内のキーワードと、の一致度を示すスコアを計算し、
前記絞込みステップでは、前記スコアおよび前記一致度に基づいて、前記質問回答対記憶手段に格納されている複数の質問回答対から、前記質問文に対する検索結果を絞り込む、謂求項４又は５に記載の質問回答方法。 - 基準質問文とその回答とで構成された複数の質問回答対が記憶されている質問回答対記憶手段と、
前記基準質問文ごとに該基準質間文の質間のタイプを示すスタイルと該基準質問文における質問の対象物を示すトピックとの組が記憶されている解析結果記憶手段と、
質問文のスタイルおよびトピックの組を決定するための規則が記憶されている解析パタン記憶手段と、
前記スタイルと前記トピックの２つの組の一致度を示す質問内容一致度テーブルが記憶されている質問内容一致度テーブル記憶手段と、
に接続されたコンピュータに、質問回答処理を実行させる質問回答用プログラムであって、
質問文を受け付ける入力処理と、
前記質問文のスタイルおよびトピックの組を、前記解析パタン記憶手段に記憶されている規則に基づいて決定する解析処理と、
前記解析結果記憶手段に記憶されている基準質問文のスタイルおよびトピックの各組と、前記質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定する判定処理と、
前記質問回答対記憤手段に格納されている複数の質問回答対から、前記質問文に対する検索結果を、前記一致度に基づいて、前記質問文に対して質問内容が整合する質問回答対のみに絞り込む絞込み処理と、
を前記コンピュータに実行させ、
前記判定処理では、前記質問内容一致度テーブルを用いて、前記基準質問文のスタイルおよびトビックの各組と、前記質問文のスタイルおよびトピックの組と、の一致度を判定する、
質問回答処理を、
前記コンピュータに実行させる質問回答用プログラム。
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| JP5469477B2 (ja) * | 2010-02-19 | 2014-04-16 | ニフティ株式会社 | 検索最適化方法、プログラム及び装置 |
| EP2622592A4 (en) * | 2010-09-28 | 2017-04-05 | International Business Machines Corporation | Providing answers to questions using multiple models to score candidate answers |
| CN103229120A (zh) | 2010-09-28 | 2013-07-31 | 国际商业机器公司 | 使用假设剪枝提供问题答案 |
| JP5653709B2 (ja) * | 2010-10-19 | 2015-01-14 | 国立大学法人京都大学 | 質問応答システム |
| CN102737022B (zh) * | 2011-03-31 | 2015-01-07 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 获取和搜索相关知识信息的方法及装置 |
| US8473499B2 (en) * | 2011-10-17 | 2013-06-25 | Microsoft Corporation | Question and answer forum techniques |
| CN102902720A (zh) * | 2012-09-04 | 2013-01-30 | 昆山市万丰制衣有限责任公司 | 一种教学答疑方法 |
| US10614725B2 (en) | 2012-09-11 | 2020-04-07 | International Business Machines Corporation | Generating secondary questions in an introspective question answering system |
| US9069882B2 (en) * | 2013-01-22 | 2015-06-30 | International Business Machines Corporation | Mapping and boosting of terms in a format independent data retrieval query |
| US9009189B2 (en) | 2013-01-31 | 2015-04-14 | International Business Machines Corporation | Managing and improving question and answer resources and channels |
| JP5464295B1 (ja) * | 2013-08-05 | 2014-04-09 | 富士ゼロックス株式会社 | 応答装置及び応答プログラム |
| US10339453B2 (en) * | 2013-12-23 | 2019-07-02 | International Business Machines Corporation | Automatically generating test/training questions and answers through pattern based analysis and natural language processing techniques on the given corpus for quick domain adaptation |
| US10437859B2 (en) * | 2014-01-30 | 2019-10-08 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Entity page generation and entity related searching |
| JP6414956B2 (ja) * | 2014-08-21 | 2018-10-31 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 | 質問文生成装置及びコンピュータプログラム |
| 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 |
| CN104778256B (zh) * | 2015-04-20 | 2017-10-17 | 江苏科技大学 | 一种领域问答系统咨询的快速可增量聚类方法 |
| US10083213B1 (en) * | 2015-04-27 | 2018-09-25 | Intuit Inc. | Method and system for routing a question based on analysis of the question content and predicted user satisfaction with answer content before the answer content is generated |
| 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 |
| US10134050B1 (en) | 2015-04-29 | 2018-11-20 | Intuit Inc. | Method and system for facilitating the production of answer content from a mobile device for a question and answer based customer support system |
| US10503786B2 (en) | 2015-06-16 | 2019-12-10 | International Business Machines Corporation | Defining dynamic topic structures for topic oriented question answer systems |
| 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 |
| US10147037B1 (en) | 2015-07-28 | 2018-12-04 | Intuit Inc. | Method and system for determining a level of popularity of submission content, prior to publicizing the submission content with a question and answer support system |
| 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 |
| US10268956B2 (en) | 2015-07-31 | 2019-04-23 | 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 |
| US10380257B2 (en) | 2015-09-28 | 2019-08-13 | International Business Machines Corporation | Generating answers from concept-based representation of a topic oriented pipeline |
| US10216802B2 (en) * | 2015-09-28 | 2019-02-26 | International Business Machines Corporation | Presenting answers from concept-based representation of a topic oriented pipeline |
| 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 |
| US10242093B2 (en) | 2015-10-29 | 2019-03-26 | Intuit Inc. | Method and system for performing a probabilistic topic analysis of search queries for a customer support system |
| US9471668B1 (en) * | 2016-01-21 | 2016-10-18 | International Business Machines Corporation | Question-answering system |
| CN105786794B (zh) * | 2016-02-05 | 2018-09-04 | 青岛理工大学 | 一种问答对检索方法及社区问答检索系统 |
| JP2017167659A (ja) * | 2016-03-14 | 2017-09-21 | 株式会社東芝 | 機械翻訳装置、方法、およびプログラム |
| US10599699B1 (en) | 2016-04-08 | 2020-03-24 | Intuit, Inc. | Processing unstructured voice of customer feedback for improving content rankings in customer support systems |
| US10162734B1 (en) | 2016-07-20 | 2018-12-25 | Intuit Inc. | Method and system for crowdsourcing software quality testing and error detection in a tax return preparation 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| CN108536708A (zh) * | 2017-03-03 | 2018-09-14 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种自动问答处理方法及自动问答系统 |
| US11651246B2 (en) * | 2017-05-02 | 2023-05-16 | Ntt Docomo, Inc. | Question inference device |
| JP6769405B2 (ja) * | 2017-07-11 | 2020-10-14 | トヨタ自動車株式会社 | 対話システムおよび対話方法 |
| US10922367B2 (en) | 2017-07-14 | 2021-02-16 | Intuit Inc. | Method and system for providing real time search preview personalization in data management systems |
| CN107612814A (zh) * | 2017-09-08 | 2018-01-19 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于生成候选回复信息的方法和装置 |
| 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 |
| CN108509476A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-09-07 | 平安科技（深圳）有限公司 | 问题联想推送方法、电子装置及计算机可读存储介质 |
| US11238075B1 (en) * | 2017-11-21 | 2022-02-01 | InSkill, Inc. | Systems and methods for providing inquiry responses using linguistics and machine learning |
| 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 |
| US11868734B2 (en) * | 2018-04-16 | 2024-01-09 | Ntt Docomo, Inc. | Dialogue system |
| JP7111154B2 (ja) * | 2018-04-27 | 2022-08-02 | 日本電信電話株式会社 | 回答選択装置、回答選択方法、回答選択プログラム |
| JP7102910B2 (ja) * | 2018-04-27 | 2022-07-20 | 日本電気株式会社 | 情報提示システム、情報提示方法、およびプログラム |
| JP7474459B2 (ja) * | 2019-04-16 | 2024-04-25 | 株式会社ユニバーサルエンターテインメント | 情報提供システム、及び、情報提供方法 |
| CN112115241B (zh) * | 2019-06-21 | 2023-09-05 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 问答方法、装置及设备 |
| KR20190096853A (ko) * | 2019-07-30 | 2019-08-20 | 엘지전자 주식회사 | 음성 처리 방법 및 음성 처리 장치 |
| CN111813902B (zh) * | 2020-05-21 | 2024-02-23 | 车智互联（北京）科技有限公司 | 智能应答方法、系统及计算设备 |
| US11954138B2 (en) * | 2022-05-03 | 2024-04-09 | International Business Machines Corporation | Summary generation guided by pre-defined queries |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002278977A (ja) * | 2001-03-22 | 2002-09-27 | Fujitsu Ltd | 質問回答装置、質問回答方法及び質問回答プログラム |
| JP2003006207A (ja) * | 2001-06-18 | 2003-01-10 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 質問回答方法、質問回答装置及び質問回答プログラム。 |
| JP2005157524A (ja) * | 2003-11-21 | 2005-06-16 | National Institute Of Information & Communication Technology | 質問応答システムおよび質問応答処理方法 |
Family Cites Families (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6246787B1 (en) * | 1996-05-31 | 2001-06-12 | Texas Instruments Incorporated | System and method for knowledgebase generation and management |
| US6498921B1 (en) * | 1999-09-01 | 2002-12-24 | Chi Fai Ho | Method and system to answer a natural-language question |
| DE19733786C1 (de) * | 1997-08-05 | 1999-06-24 | Daimler Chrysler Ag | Kennzeichnung von industriellen Erzeugnissen oder Einzelteilen davon |
| JP3715413B2 (ja) | 1997-08-19 | 2005-11-09 | 富士通株式会社 | 類似文書検索装置および類似文書検索方法 |
| JP3812185B2 (ja) * | 1998-12-01 | 2006-08-23 | 株式会社日立製作所 | 欠陥分類方法およびその装置 |
| US6601026B2 (en) * | 1999-09-17 | 2003-07-29 | Discern Communications, Inc. | Information retrieval by natural language querying |
| JP2001297259A (ja) * | 2000-04-13 | 2001-10-26 | Fujitsu Ltd | 質問応答システム |
| US6766320B1 (en) * | 2000-08-24 | 2004-07-20 | Microsoft Corporation | Search engine with natural language-based robust parsing for user query and relevance feedback learning |
| US7269545B2 (en) * | 2001-03-30 | 2007-09-11 | Nec Laboratories America, Inc. | Method for retrieving answers from an information retrieval system |
| US7027612B2 (en) * | 2001-10-05 | 2006-04-11 | Digimarc Corporation | Marking physical objects and related systems and methods |
| GB2382678A (en) * | 2001-11-28 | 2003-06-04 | Symbio Ip Ltd | a knowledge database |
| US6892352B1 (en) * | 2002-05-31 | 2005-05-10 | Robert T. Myers | Computer-based method for conveying interrelated textual narrative and image information |
| AU2003247452A1 (en) * | 2002-05-31 | 2004-07-14 | University Of Utah Research Foundation | System and method for visual annotation and knowledge representation |
| US7020580B2 (en) * | 2002-07-12 | 2006-03-28 | Ford Motor Company | Method and system to facilitate reporting results of a defect inspection |
| JP2004139553A (ja) | 2002-08-19 | 2004-05-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 文書検索システムおよび質問応答システム |
| US20030191766A1 (en) * | 2003-03-20 | 2003-10-09 | Gregory Elin | Method and system for associating visual information with textual information |
| JP2005084801A (ja) * | 2003-09-05 | 2005-03-31 | Honda Motor Co Ltd | 補修部品の設定処理システム |
| JP3882048B2 (ja) * | 2003-10-17 | 2007-02-14 | 独立行政法人情報通信研究機構 | 質問応答システムおよび質問応答処理方法 |
| JP3820242B2 (ja) * | 2003-10-24 | 2006-09-13 | 東芝ソリューション株式会社 | 質問応答型文書検索システム及び質問応答型文書検索プログラム |
| WO2005084884A1 (en) * | 2004-03-03 | 2005-09-15 | Smyth Larry C | Method for electronically identifyng a coded part |
| US20050203758A1 (en) * | 2004-03-12 | 2005-09-15 | Wilfried Blum | Method for remote evaluation and management of vehicular parts |
| US8838591B2 (en) * | 2005-08-23 | 2014-09-16 | Ricoh Co., Ltd. | Embedding hot spots in electronic documents |
| JP4654745B2 (ja) * | 2005-04-13 | 2011-03-23 | 富士ゼロックス株式会社 | 質問応答システム、およびデータ検索方法、並びにコンピュータ・プログラム |
| US20060286530A1 (en) * | 2005-06-07 | 2006-12-21 | Microsoft Corporation | System and method for collecting question and answer pairs |
| JP4654780B2 (ja) * | 2005-06-10 | 2011-03-23 | 富士ゼロックス株式会社 | 質問応答システム、およびデータ検索方法、並びにコンピュータ・プログラム |
| US20080104065A1 (en) * | 2006-10-26 | 2008-05-01 | Microsoft Corporation | Automatic generator and updater of faqs |
| US7640074B2 (en) * | 2007-11-13 | 2009-12-29 | The Boeing Company | Method and apparatus for generation of datamatrix barcodes utilizing numerical control drilling patterns |
| US7966316B2 (en) * | 2008-04-15 | 2011-06-21 | Microsoft Corporation | Question type-sensitive answer summarization |
-
2007
- 2007-02-20 US US12/281,350 patent/US8983977B2/en active Active
- 2007-02-20 WO PCT/JP2007/053034 patent/WO2007099812A1/ja active Search and Examination
- 2007-02-20 JP JP2008502712A patent/JP5169816B2/ja active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002278977A (ja) * | 2001-03-22 | 2002-09-27 | Fujitsu Ltd | 質問回答装置、質問回答方法及び質問回答プログラム |
| JP2003006207A (ja) * | 2001-06-18 | 2003-01-10 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 質問回答方法、質問回答装置及び質問回答プログラム。 |
| JP2005157524A (ja) * | 2003-11-21 | 2005-06-16 | National Institute Of Information & Communication Technology | 質問応答システムおよび質問応答処理方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2007099812A1 (ja) | 2007-09-07 |
| US8983977B2 (en) | 2015-03-17 |
| JPWO2007099812A1 (ja) | 2009-07-16 |
| US20090012926A1 (en) | 2009-01-08 |
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