JP5780617B2 - Method and apparatus for acquiring / searching related knowledge information - Google Patents

Method and apparatus for acquiring / searching related knowledge information Download PDF

Info

Publication number
JP5780617B2
JP5780617B2 JP2014501426A JP2014501426A JP5780617B2 JP 5780617 B2 JP5780617 B2 JP 5780617B2 JP 2014501426 A JP2014501426 A JP 2014501426A JP 2014501426 A JP2014501426 A JP 2014501426A JP 5780617 B2 JP5780617 B2 JP 5780617B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
query
question
hot
demand
knowledge
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2014501426A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2014512600A (en
Inventor
ヤン、ミン
ワン、ユアン
タン、マンファ
Original Assignee
バイドゥ オンライン ネットワーク テクノロジー (ベイジン) カンパニー リミテッド
バイドゥ オンライン ネットワーク テクノロジー (ベイジン) カンパニー リミテッド
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by バイドゥ オンライン ネットワーク テクノロジー (ベイジン) カンパニー リミテッド, バイドゥ オンライン ネットワーク テクノロジー (ベイジン) カンパニー リミテッド filed Critical バイドゥ オンライン ネットワーク テクノロジー (ベイジン) カンパニー リミテッド
Publication of JP2014512600A publication Critical patent/JP2014512600A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5780617B2 publication Critical patent/JP5780617B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • G06F16/332Query formulation
    • G06F16/3329Natural language query formulation or dialogue systems
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • G06F16/3331Query processing
    • G06F16/3349Reuse of stored results of previous queries
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/957Browsing optimisation, e.g. caching or content distillation
    • G06F16/9574Browsing optimisation, e.g. caching or content distillation of access to content, e.g. by caching

Description

本発明は、インターネット通信技術分野に関し、特に、関連知識情報を獲得・検索する方法及び装置に関する。   The present invention relates to the field of Internet communication technology, and more particularly to a method and apparatus for acquiring / retrieving related knowledge information.

本願は、中国特許出願No.201110081274.4(出願日は2011年03月31日で、発明名称は「関連知識情報を獲得・検索する方法及び装置」である)による優先権の利益に基礎をおき、その利益を求める。   The present application is a Chinese patent application no. Based on the benefit of priority according to 2011010081274.4 (the filing date is March 31, 2011, and the title of the invention is “method and apparatus for acquiring / searching related knowledge information”), the benefit is obtained.

インターネット技術の急速な発展に従って、インターネットを通じて情報を獲得し互いに通信することは、既に人々の日常生活の一部になっている。知識問答システムは、通信機能を利用して情報を獲得するシステムで、ユーザーは、ウェブページを通じて知識問答システムへ色々な質問を提出することができ、提出した質問の状態をルックアップし、質問についての解答の状況に基づいてどの解答を採用するかを確定する。他のユーザーは、このウェブページを訪ねて質問をルックアップすることができ、自分の好みや知識に基づいて解答する。しかし、ユーザーは、知識問答システムへ質問を提出してから、他のユーザーがこの質問を解答するのを待ってこそ必要な知識情報を得ることができ、そのため、ユーザーが急に解答を要する場合に、関連知識情報を急速且つ正しく提供できない。   With the rapid development of Internet technology, acquiring information and communicating with each other over the Internet is already part of people's daily life. The knowledge question and answer system is a system that uses the communication function to acquire information. Users can submit various questions to the knowledge question and answer system through a web page, look up the status of the submitted question, and Determine which answer to adopt based on the status of the answer. Other users can visit this web page to look up questions and answer based on their preferences and knowledge. However, users can only obtain the necessary knowledge information after submitting a question to the knowledge and answer system, and then waiting for other users to answer this question, so if the user suddenly needs an answer In addition, related knowledge information cannot be provided rapidly and correctly.

本発明は、関連知識情報を迅速且つ正しくに提供するように関連知識情報を獲得・検索する方法及び装置を提供する。   The present invention provides a method and apparatus for acquiring and retrieving related knowledge information so as to provide related knowledge information quickly and correctly.

具体的な技術案は、以下のようである。
検索ログを分析し、疑問需要があるホット検索要求クエリーを見つけるステップAと、ステップAで見つけたクエリーを利用して質問を形成し、知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表するステップBと、前記知識問答プラットフォームのページレイアウトを通じて、前記質問の関連知識情報を獲得するステップCとを含む連知識情関報を獲得する方法。
The specific technical plan is as follows.
Analyzing the search log to find a hot search request query that has a questionable demand Step A, forming a question using the query found in Step A, and publishing it on a page layout of a knowledge question and answer platform, the knowledge A method for acquiring linked knowledge information including a step C of acquiring related knowledge information of the question through a page layout of a question and answer platform.

前記ステップAは、具体的に、前記検索ログで疑問需要があるクエリーを識別し、疑問需要があるクエリーでホットクエリーを確定するステップ、又は、前記検索ログでホットクエリーを確定し、確定したホットクエリーで疑問需要があるクエリーを識別するステップ、又は、前記検索ログで疑問需要があるクエリーを識別し、又、前記検索ログでホットクエリーを確定し、識別した疑問需要があるクエリーと確定したホットクエリーの交差集合を取るステップを含む。   The step A specifically identifies a query having a questionable demand in the search log and determines a hot query with the query with a questionable demand, or determines a hot query in the search log, Identifying a query having a questionable demand in the query, or identifying a query having a questionable demand in the search log, and determining a hot query in the search log, and determining a query having the identified questionable demand as a hot Taking a crossed set of queries.

また、前記疑問需要があるクエリーを識別するステップは、具体的に、単語の意味に基づいてクエリーを単語分離処理するステップと、単語分離処理して得た各単語をそれぞれ疑問属性データベースでマッチングし、各単語の疑問傾向値を確定するステップと、前記各単語の疑問傾向値を合わせて、クエリーの疑問傾向値を得るステップと、前記クエリーの疑問傾向値が予め設定した疑問需要閾値を越えるかを判断し、越えると、このクエリーには疑問需要があると確定し、そうしないと、このクエリーには疑問需要がないと確定するステップとを含み、前記疑問属性データベースには、データ発見方式又は人為的な配置方式を通じて得た各単語及び各単語に対応する疑問傾向値が記憶されている。   Further, the step of identifying the query having the questionable demand specifically includes a step of separating the query based on the meaning of the word, and matching each word obtained by the word separation processing in the question attribute database. Determining a question tendency value for each word; obtaining a question tendency value for the query by combining the question tendency values for each word; and whether the question tendency value for the query exceeds a preset question demand threshold Determining that there is a questionable demand for the query; otherwise, determining that there is no questionable demand for the query, the questionable attribute database includes a data discovery scheme or Each word obtained through an artificial arrangement method and a question tendency value corresponding to each word are stored.

前記単語に対応する疑問傾向値は、単語が疑問詞であるか否か、又は、単語と疑問詞との関連関係等の要素によって定められる。前記ホットクエリーを確定するステップは、具体的に、クエリーについて関連性に基づくクラスタリングを行って、各クエリー組を得るステップと、クエリー組毎における各クエリーの検索頻度を合わせて、クエリー組毎の検索頻度を確定するステップと、検索頻度が予め設定したホット頻度を超えるクエリー組を、ホットクエリー組として確定するステップと、前記ホットクエリー組から、一つのクエリーを選択して、ホットクエリーとするステップとを含む。   The question tendency value corresponding to the word is determined by factors such as whether or not the word is a question word or the relation between the word and the question word. Specifically, the step of determining the hot query includes a step of performing clustering based on relevance for the query to obtain each query set, and a search frequency for each query for each query set, and a search for each query set. Determining a frequency, determining a query set whose search frequency exceeds a preset hot frequency as a hot query set, selecting one query from the hot query set, and setting it as a hot query including.

前記ステップBで前記ステップAに見つけたクエリーを利用して質問を形成するステップは、具体的に、見つけたクエリーに対して単語の意味に基づく単語分離処理を行った単語に、品詞ラベルを付くステップと、付いた品詞ラベルに従って、前記単語分離処理を行った単語と予め設定した質問文章の文法を比較して、単語分離処理を行った単語に欠けている単語を付加し、前記質問文章の文法に適合する質問を組合せるステップとを含む。   The step of forming a question using the query found in Step A in Step B specifically includes attaching a part-of-speech label to a word that has been subjected to word separation processing based on the meaning of the word for the found query. In accordance with the step and the part-of-speech label attached, the word that has been subjected to the word separation process is compared with the grammar of the question sentence that has been set in advance, and a word that is missing from the word that has undergone the word separation process is added, Combining questions that fit the grammar.

前記質問を知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表するステップは、具体的に、予め設定した模擬質問IDの集合から一つのIDを選択し、このIDを利用してユーザーを模擬して前記質問を知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表するステップを含み、前記模擬質問IDの集合におけるIDは、前記知識問答プラットフォームによって登録ユーザーのIDとして黙視される。好ましくは、前記ステップCは、具体的に、前記知識問答プラットフォームのページレイアウトでユーザーが前記質問について解答した関連知識情報を獲得し、前記関連知識情報から良質解答を確定する。   The step of publishing the question on the page layout of the knowledge question and answer platform is to specifically select one ID from a set of preset simulated question IDs and use this ID to simulate the user to know the question. Including the step of publishing on the page layout of the question and answer platform, the IDs in the set of simulated question IDs are silently regarded as registered user IDs by the knowledge and answer platform. Preferably, in the step C, the related knowledge information obtained by the user answering the question is acquired from the page layout of the knowledge question and answer platform, and a good quality answer is determined from the related knowledge information.

この方法は、さらに、前記質問の前記知識問答プラットフォームのページレイアウトでの発表時間が予め設定したオフ時間より長い場合、前記質問の何れの関連知識情報がまだ現れなかったり、又は、前記質問の良質解答がまだ現れなかったりしたら、前記知識問答プラットフォーム上の前記質問が存在するページレイアウトをオフするステップを含む。   The method further includes that if the presentation time of the question on the page layout of the knowledge question and answer platform is longer than a preset off time, any relevant knowledge information of the question has not yet appeared, or the quality of the question If an answer has not yet appeared, the method includes turning off a page layout on which the question exists on the knowledge question / answer platform.

ユーザーが入力したクエリーを受け入れるステップと、前記クエリーのキーワードにマッチングするページレイアウトを検索するステップとを含み、知識問答プラットフォームで前記クエリーのキーワードにマッチングするページレイアウトを検索して得た場合、前記知識問答プラットフォーム上の前記クエリーのキーワードにマッチングするページレイアウトを前記クエリーの検索結果に含ませてユーザーに戻させる、前記関連知識情報を獲得する方法に基づく、関連知識情報を検索する方法。   Accepting a query entered by a user, and searching for a page layout that matches the keyword of the query, and when the knowledge and answer platform searches for a page layout that matches the keyword of the query, the knowledge A method of searching related knowledge information based on a method of acquiring the related knowledge information, wherein a page layout that matches the keyword of the query on a question and answer platform is included in a search result of the query and returned to the user.

検索ログを分析し、疑問需要があるホットクエリーを見つけるクエリー発見手段と、前期クエリー発見手段が見つけたホットクエリーを利用して質問を形成する質問形成手段と、前記質問を知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表する質問発表手段と、前記知識問答プラットフォームのページレイアウトで、前記質問の関連知識情報を獲得する知識獲得手段とを含む。   Query search means for analyzing a search log to find a hot query having a questionable demand, question formation means for forming a question using the hot query found by the previous term query discovery means, and page layout of the question to the knowledge and answer platform And a knowledge acquisition means for acquiring related knowledge information of the question in a page layout of the knowledge question and answer platform.

前記クエリー発見手段は、具体的に、入力されたクエリーで疑問需要があるクエリーを識別し出力する需要識別副手段と、入力されたクエリーでホットクエリーを確定し出力するホット確定副手段とを含み、前記需要識別副手段の入力は、検索ログでのクエリーで、前記ホット確定副手段の入力は、前記需要識別副手段の出力で、前記ホット確定副手段の出力は、前記疑問需要があるホットクエリーであり、又は、前記ホット確定副手段の入力は、検索ログのクエリーで、前記需要識別副手段の入力は、前記ホット確定副手段の出力で、前記需要識別副手段の出力は、前記疑問需要があるホットクエリーであり、又は、前記需要識別副手段の入力は、検索ログでのクエリーで、前記ホット確定副手段の入力も、検索ログでのクエリーであり、この場合、この装置は、さらに、前記ホット確定副手段と前記需要識別副手段の交差集合を取り、疑問需要があるホットクエリーを出力する交差集合処理副手段を含んでいる。   Specifically, the query discovery means includes a demand identification sub-unit for identifying and outputting a query having a questionable demand in the input query, and a hot confirmation sub-unit for determining and outputting a hot query with the input query. The input of the demand identification sub-means is a query in a search log, the input of the hot confirmation sub-means is the output of the demand identification sub-means, and the output of the hot confirmation sub-means is the hot with the questionable demand Or the input of the hot confirmation sub-means is a query of a search log, the input of the demand identification sub-means is the output of the hot confirmation sub-means, and the output of the demand identification sub-means is the question There is a demand hot query, or the input of the demand identification sub means is a query in a search log, and the input of the hot confirmation sub means is also a query in a search log, For, the apparatus further, the hot deterministic sub unit takes intersection set of the demand identification sub unit includes a cross-set processing sub section for outputting a hot queries in doubt demand.

前記需要識別副手段は、具体的に、単語の意味に基づいてクエリーを単語分離処理する単語分離処理ブロックと、単語分離処理して得た各単語をそれぞれ疑問属性データベースでマッチングし、各単語の疑問傾向値を確定する単語ポイント付きブロックと、前記各単語の疑問傾向値を合わせて、前記入力したクエリーの疑問傾向値を得るクエリーポイント付きブロックと、前記入力したクエリーの疑問傾向値が予め設定した疑問需要閾値を越えるか否かを判断し、越えると、前記入力したクエリーについての疑問需要があると確定し、そうしないと、前記入力したクエリーについての疑問需要がないと確定する需要判断ブロックとを含み、前記疑問属性データベースには、データ発見方式又は人為的な配置方式を通じて得た各単語及び各単語に対応する疑問傾向値が記憶されている。   Specifically, the demand identifying sub-means matches a word separation processing block that performs word separation processing of a query based on the meaning of the word and each word obtained by the word separation processing in a question attribute database, and A block with a word point for determining a question tendency value, a block with a query point for obtaining a question tendency value of the inputted query by combining the question tendency values of the respective words, and a question tendency value of the inputted query are preset. A demand determination block for determining whether or not there is an interrogative demand for the input query, otherwise determining that there is no interrogative demand for the input query. In the question attribute database, each word and each word obtained through a data discovery method or an artificial arrangement method The corresponding question trend values are stored.

具体的に、前記単語に対応する疑問傾向値は、単語が疑問詞であるか否か、又は、単語と疑問詞との関連関係等の要素によって定められる。また、前記ホット確定副手段は、具体的に、クエリーについて関連性に基づくクラスタリングを行って、各クエリー組を得るクラスタリング処理ブロックと、クエリー組毎における各クエリーの検索頻度を合わせて、クエリー組毎の検索頻度を確定する頻度統計ブロックと、検索頻度が予め設定したホット頻度を超えるクエリー組を、ホットクエリー組として確定するホット組確定ブロックと、前記ホットクエリー組毎から一つのクエリーを選択してホットクエリーとするホットクエリー確定ブロックとを含む。   Specifically, the question tendency value corresponding to the word is determined by factors such as whether or not the word is a question word, or a relation between the word and the question word. In addition, the hot determination sub-unit specifically performs clustering based on relevance for the query, and combines the clustering processing block for obtaining each query set and the search frequency of each query for each query set, for each query set. A frequency statistical block for determining the search frequency, a hot set determination block for determining a query set whose search frequency exceeds a preset hot frequency as a hot query set, and one query from each of the hot query sets And a hot query confirmation block as a hot query.

前記質問形成手段は、具体的に、前記クエリー発見手段が見つけたクエリーに対して単語の意味に基づく単語分離処理を行った単語に、品詞ラベルを付く品詞識別符号副手段と、付いた品詞ラベルに従って、前記単語分離処理を行った単語と予め設定した質問文章の文法を比較して、単語分離処理を行った単語に欠けている単語を付加し、前記質問文章の文法に適合する質問を組合せる文章組合せ副手段とを含む。   Specifically, the question forming means includes a part-of-speech identification code sub-means for attaching a part-of-speech label to a word obtained by performing word separation processing based on the meaning of the word for the query found by the query finding means, and a part-of-speech label attached In accordance with the above, the word that has been subjected to the word separation processing is compared with the grammar of the question sentence that has been set in advance, the word that is missing from the word that has undergone the word separation processing is added, and the question that conforms to the grammar of the question sentence is combined And a text combination sub-means.

前記質問発表手段は、具体的に、予め設定した模擬質問IDの集合から一つのIDを選択し、選択したIDを利用してユーザーを模擬して前記質問形成手段が形成した質問を知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表し、前記模擬質問IDの集合におけるIDは、前記知識問答プラットフォームによって登録ユーザーのIDとして黙視される。   Specifically, the question announcement means selects one ID from a set of preset simulated question IDs, uses the selected ID to simulate a user, and asks questions formed by the question formation means as a knowledge question-answer platform The IDs in the set of simulated question IDs are silently registered as registered user IDs by the knowledge question and answer platform.

前記知識獲得手段は、具体的に、前記知識問答プラットフォームのページレイアウトでユーザーが前記質問について解答する関連知識情報を獲得し、前記関連知識情報から良質解答を確定する。さらに、前記質問の前記知識問答プラットフォームのページレイアウト上の発表時間が予め設定したオフ時間より長い場合、前記質問の何れの関連知識情報がまだ現れなかったり、又は、前記質問の良質解答がまだ現れなかったりしたら、前記知識問答プラットフォーム上の前記質問が存在するページレイアウトをオフするページレイアウト保守手段を含む。   Specifically, the knowledge acquisition means acquires related knowledge information for a user to answer the question using the page layout of the knowledge question / answer platform, and determines a good answer from the related knowledge information. Furthermore, if the presentation time of the question on the page layout of the knowledge and answer platform is longer than a preset off time, any related knowledge information of the question has not yet appeared, or a good answer of the question has not yet appeared. If not, page layout maintenance means for turning off the page layout on which the question exists on the knowledge question / answer platform is included.

前記関連知識情報を獲得する装置と、ユーザーが入力したクエリーを受け入れるユーザーインタフェ-ス手段と、前記クエリーのキーワードにマッチングするページレイアウトを検索し、前記関連知識情報を獲得する装置が知識問答プラットフォームにおける質問を発表したページレイアウトで、前記クエリーのキーワードにマッチングするページレイアウトを検索した場合、検索したページレイアウトを前記クエリーの検索結果に含ませてユーザーに戻させるページレイアウト検索手段とを含む。   A device for acquiring the related knowledge information, a user interface means for accepting a query input by a user, a page layout that matches a keyword of the query, and a device for acquiring the related knowledge information are provided in a knowledge-answer platform. When a page layout that matches the keyword of the query is searched for in the page layout in which the question is announced, the page layout search means is included for causing the user to return the searched page layout to the search result of the query.

以上の技術案によると、本発明は、検索ログを分析して疑問需要があるホットクエリーを発見し、発見したクエリーを利用して質問を形成し、知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表するので、ユーザーに関連質問がある時、検索エンジンは知識問答プラットフォームでこの質問が存在するページレイアウトをユーザーへ戻させて、ユーザーがこのページレイアウトで質問の関連知識情報を獲得するようにする。即ち、本発明は、検索エンジンを通じて、知識問答プラットフォームに存在する関連知識情報を迅速且つ正しく提供でき、ユーザーは、知識問答プラットフォームに登録して質問を発表し、この質問が解答させることを待ってこそ関連知識情報を獲得する必要がなくなる。   According to the above technical solution, the present invention analyzes a search log to find a hot query that has a questionable demand, forms a question using the found query, and publishes it on the page layout of the knowledge and answer platform. When the user has a related question, the search engine causes the knowledge question and answer platform to return the page layout in which this question exists to the user so that the user obtains relevant knowledge information for the question in this page layout. That is, the present invention can quickly and correctly provide related knowledge information existing in the knowledge and answer platform through the search engine, and the user registers in the knowledge and answer platform, publishes the question, and waits for the question to be answered. It is no longer necessary to acquire relevant knowledge information.

本発明の第一実施例で提供する関連知識情報を獲得する方法のフローチャートである。4 is a flowchart of a method for acquiring related knowledge information provided in the first embodiment of the present invention. 本発明の第二実施例で提供するホットクエリー(query)を確定する方法のフローチャートである。4 is a flowchart of a method for determining a hot query provided in a second embodiment of the present invention. 本発明の第三実施例で提供する関連知識情報を検索する方法のフローチャである。It is a flowchart of the method of searching the related knowledge information provided in the 3rd Example of this invention. 本発明の第四実施例で提供する関連知識情報を獲得する装置のブロック図である。It is a block diagram of the apparatus which acquires the related knowledge information provided in 4th Example of this invention. (a)、(b)、(c)は、本発明の第四実施例で提供するクエリー発見手段の三つのブロック図である。(A), (b), (c) are three block diagrams of the query finding means provided in the fourth embodiment of the present invention. 本発明の第四実施例で提供する需要識別副手段のブロック図である。It is a block diagram of the demand identification sub means provided in the fourth embodiment of the present invention. 本発明の第四実施例で提供するホット確定副手段のブロック図である。It is a block diagram of the hot determination sub means provided in the fourth embodiment of the present invention. 本発明の実施例五で提供する関連知識情報を検索する装置のブロック図である。It is a block diagram of the apparatus which searches the related knowledge information provided in Example 5 of this invention.

本発明の目的、技術方案と利点を明確にするため、以下では、図面と具体的な実施例を合わせて本発明を詳細に説明する。   In order to clarify the objects, technical solutions, and advantages of the present invention, the present invention will be described below in detail with reference to the drawings and specific embodiments.

第一実施例
図1は、本発明の第一実施例で提供する関連知識情報を獲得する方法のフローチャートであり、図1に示すように、この方法は、以下のステップを含んでいる。ステップ101で、検索ログを分析し、疑問需要があるホットクエリー(query)を見つける。
First Embodiment FIG. 1 is a flowchart of a method for acquiring related knowledge information provided in a first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the method includes the following steps. In step 101, the search log is analyzed to find a hot query with questionable demand.

検索ログを周期的に分析し、当期の周期の検索ログを抽出して、抽出した当期の周期における検索ログを利用して、疑問需要があるホットクエリーを発見する。検索ログを分析する周期は、柔軟に設置してもよい。例えば、一日を周期とし、当日の検索ログから疑問需要があるホットクエリーを見つけてもよい。   The search log is periodically analyzed, the search log of the current period is extracted, and a hot query having a questionable demand is found by using the extracted search log in the current period. The period for analyzing the search log may be set flexibly. For example, a hot query having a questionable demand may be found from the search log of the current day as a cycle.

このステップは、実に二つの操作に分かれる。一つの操作は、検索ログにおけるクエリーが疑問需要であるかを識別することで、他の一つの操作は、ホットクエリーを確定することである。この二つの操作は、何れの前後順序で実行してもよく、並行して同期に実行し、最後についての疑問需要があるホットクエリーを見つけてもよい。即ち、先に、検索ログにおいて疑問需要があるクエリーを識別してから、疑問需要があるクエリーでホットクエリーを確定してもよく、又は、先に、ホットクエリーを確定してから、ホットクエリーで疑問需要があるクエリーを識別してもよく、又は、疑問需要があるクエリーとホットクエリーをそれぞれ同期に識別してから、それらの交差集合を求めてもよい。   This step is actually divided into two operations. One operation is to identify whether the query in the search log is a questionable demand, and another operation is to determine the hot query. These two operations may be performed in any order, and may be performed synchronously in parallel to find a hot query with a questionable demand for the last. That is, a query having a questionable demand in the search log may be identified first, and then a hot query may be determined using a query having a questionable demand. Alternatively, a hot query may be determined first and Queries with questionable demand may be identified, or queries with questionable demand and hot queries may be identified synchronously before their intersection set is determined.

クエリーについての疑問需要があるか否かの識別は、クエリーをその意味に基づく単語分離処理を行い、単語分離処理を行って得た各単語をそれぞれ疑問属性データベースでマッチングして、各単語の疑問傾向値確定するステップと、各単語の疑問傾向値を合わせてクエリーの疑問傾向値を得るステップと、クエリーの疑問傾向値が予め設置した疑問需要閾値より大きいと、このクエリーについての疑問需要があると確定し、そうしないと、このクエリーには疑問需要がないと確定するステップとを含む。   To identify whether or not there is a questionable question about a query, the query is subjected to word separation processing based on its meaning, and each word obtained by performing word separation processing is matched in the question attribute database, and the question of each word is identified. The step of determining the trend value, the step of obtaining the question tendency value of the query by combining the question tendency values of each word, and if the question tendency value of the query is larger than a preset question demand threshold, there is a question demand for this query And if not, this query includes the step of determining that there is no questionable demand.

上記疑問属性データベースには、データ発見方法又は人為的な配置方法を通じて得た各単語及びそれに対応する疑問傾向値が記憶されている。疑問属性データベースにおいて、各単語に対応する疑問傾向値は、この単語が疑問詞であるが否か、この単語と疑問詞との関連関係等の要素によって定められるが、これらの要素に限定されていない。例えば、「どれらの」、「何」、「どうして」、「どのように」、「なぜ」等の疑問詞について、最高の疑問傾向値を設定し、常に疑問詞の文脈単語とする、例えば「やり方」、「方法」、「方式」等については、疑問詞と強い関連関係があると見なして、それに高い疑問傾向値を設定し、疑問詞と関連が弱い他の単語については、小さい疑問傾向値を設定してもよい。   The question attribute database stores each word obtained through a data discovery method or an artificial arrangement method and a corresponding question tendency value. In the question attribute database, the question tendency value corresponding to each word is determined by factors such as whether or not this word is a question word and the relationship between this word and the question word, but is limited to these elements. Absent. For example, the highest question tendency value is set for the question words such as “what”, “what”, “why”, “how”, “why”, etc. For “method”, “method”, “method”, etc., it is assumed that there is a strong relationship with the question word, and a high question tendency value is set for it. For other words that are weakly related to the question word, small questions A trend value may be set.

例えば、ユーザーが入力した「魚香肉絲のやり方」のクエリーについては、その意味に基づく単語分離処理を行って、「魚香肉絲」と「やり方」の二つの単語を得て、この二つの単語を疑問属性データベースでマッチングして、疑問属性データベースには「魚香肉絲」にマッチングする単語が存在しないことを確定して、その疑問傾向値は0であると見なし、疑問属性データベースで「やり方」をマッチングして、その疑問傾向値を70として確定する。二つの疑問傾向値を合わせて、クエリーの疑問傾向値は70であると確定し、選定した疑問需要閾値が60分である場合は、このクエリーについて疑問需要があると見なす。   For example, for a query of “fish sashimi bowl” entered by the user, word separation processing based on the meaning is performed to obtain two words of “fish scent of meat” and “method”. Two words are matched in the question attribute database, and it is determined that there is no word that matches "fish savory meat" in the question attribute database, and the question tendency value is assumed to be 0. Match the “method” and determine the question tendency value as 70. By combining the two question tendency values, the question tendency value of the query is determined to be 70, and if the selected question demand threshold is 60 minutes, the query is considered to have question demand.

ホットクエリーを確定する過程については、第二実施例で詳細に述べる。最後に見つけた疑問需要があるホットクエリーは、データベースでファイルとして記憶してもよい。ステップ102では、見つけたクエリーを利用して質問を形成し、知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表する。このステップでは、見つけたクエリーに対してそれぞれその意味に基づく分析と組合せを行い、質問を形成する。   The process of determining the hot query will be described in detail in the second embodiment. The last hot query found with questionable demand may be stored as a file in the database. In step 102, a question is formed using the found query and is presented on the page layout of the knowledge and answer platform. In this step, each of the found queries is analyzed and combined based on its meaning to form a question.

具体的に、以下のステップを含む。先ず、見つけたクエリーに対してその意味による分離処理を行って得た単語に、品詞ラベルを付く。そして、これらの単語と予め設置した質問文章の文法を比較し、欠けている単語を付加して、質問文章の文法を満足する質問を形成する。   Specifically, the following steps are included. First, a part-of-speech label is attached to a word obtained by performing separation processing based on the meaning of the found query. Then, these words are compared with the grammar of the question sentence set in advance, and the missing words are added to form a question that satisfies the grammar of the question sentence.

質問文章の文法は、常用の質問文章の文法の要求を満足すればよく、柔軟に設置することができる。例えば、質問文章の文法を、[形容詞/名詞+虚詞]+名詞+動詞+疑問助詞+疑問符号と設定し、[]はオップションである。クエリーを単語分離処理して得た単語が、名詞と動詞であれば、適当な疑問助詞と疑問符号を補って、最後に質問を組合せる。やはり、「魚香肉絲 やり方」を例として、それを単語分離処理して、「魚香肉絲」に名詞のラベルを付き、「やり方」に名詞のラベルをついてから、それと予め定義した質問文章の文法とを比較し、欠けている虚詞、疑問助詞、符号を付加して形成した質問は、「魚香肉絲のやり方はどのようなものですか?」であってもよい。   The grammar of the question text only needs to satisfy the grammar requirements of the regular question text, and can be flexibly set. For example, the grammar of the question sentence is set as [adjective / noun + imaginary] + noun + verb + question particle + question sign, and [] is an option. If the word obtained by word separation processing of the query is a noun and a verb, an appropriate question particle and question code are supplemented, and finally the question is combined. After all, using “fish sashimi bowl” as an example, it is separated into words, “fish sashimi bowl” is labeled with a noun, and “method” is labeled with a noun. The question formed by comparing the grammar of the sentence and adding the missing imaginary words, interrogative particles, and symbols may be "What is the way of the fish and meat meat bowl?"

さらに、例えば、質問文章の文法が、名詞+動詞+疑問助詞+名詞+疑問符号であれば、上記「魚香肉絲 やり方」のクエリーに関して最後に形成した質問は、「魚香肉絲はどのようなやり方がありますか?"であってもよい。   In addition, for example, if the grammar of the question sentence is noun + verb + question particle + noun + question code, the last question that was formed regarding the query of “fish sashimi” is “ Is there any way to do this? "

また、従来の知識問答プラットフォームは、その登録ユーザーしか質問を提出することができなく、知識問答プラットフォームは、IDを利用して登録ユーザーを管理する。これに適応するために、予め模擬質問のID集合を設置することができ、この模擬質問のID集合におけるIDは、知識問答プラットフォームによって全部登録ユーザーのIDであると黙認し、本発明の実施例による方法で形成した質問を知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表する場合、予め設置した模擬質問のID集合から用いられていないIDを選択して発表して、知識問答プラットフォーム上の登録ユーザーを模擬して質問を提出する。   Further, in the conventional knowledge and answer platform, only registered users can submit questions, and the knowledge and answer platform manages registered users using IDs. In order to adapt to this, an ID set of simulated questions can be set in advance, and all IDs in the ID set of simulated questions are acquiesced to the IDs of registered users by the knowledge question-and-answer platform. When a question formed by the method is announced on the page layout of the knowledge question and answer platform, an unused ID is selected from the ID set of mock questions set in advance and announced to simulate a registered user on the knowledge question and answer platform. Submit a question.

本発明に関する質問は普通の質問に限定されていなく、他の形式の質問に適用してもよく、例えば、あるファイルを求める質問であってもよく、この場合、この質問の関連知識情報は、他のユーザーがアップロードしたファイルであってもよい。   Questions relating to the present invention are not limited to ordinary questions, and may be applied to other types of questions, for example, questions that ask for a file, in which case the relevant knowledge information for this question is: It may be a file uploaded by another user.

ステップ103で、知識問答プラットフォーム上のページレイアウトを通じて、この質問の関連知識情報を獲得する。質問を知識問答プラットフォームに発表してから、知識問答プラットフォーム上の登録ユーザーが、質問のページレイアウトで解答して、関連知識情報を提供する。好ましくは、ページレイアウトで解答した関連知識情報で良質解答を確定し、良質解答は知識問答プラットフォームの管理者により確定してもよく、知識問答プラットフォームが予め設置した良質解答選定策略に従って自動的に確定してもよい。良質解答選定策略は、この質問を解答するユーザーのグレード、ユーザーが解答した質問の採用率、関連知識情報の長さ等の要素の一つ又は何れの組合せによって決めてもよい。   In step 103, related knowledge information of the question is obtained through a page layout on the knowledge question and answer platform. After the question is announced to the knowledge and answer platform, a registered user on the knowledge and answer platform answers the question page layout and provides related knowledge information. Preferably, a good quality answer is determined by the related knowledge information answered in the page layout, and the good quality answer may be determined by the administrator of the knowledge answer platform, and is automatically determined according to the good answer selection strategy that the knowledge answer platform has previously set. May be. The good quality answer selection strategy may be determined by one or any combination of factors such as the grade of the user answering this question, the adoption rate of the question answered by the user, and the length of the related knowledge information.

また、質問は、知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表した後、発表した時間の長さが予め設置したオフ時間の長さになっても、この質問の何れの関連情報が現れない、又はこの質問の良質解答が現れない場合、知識問答プラットフォームでこの質問があるページレイアウトをオフしてもよい。ここまで、第一実施例のフローが終わり、以下では、第二実施例を合わせて、ホットクエリーの確定について述べる。   Also, after the question is published on the page layout of the knowledge and answer platform, even if the length of the announced time becomes the length of the off-time set in advance, any related information of this question does not appear, or this question If the good answer does not appear, the page layout with this question may be turned off in the knowledge and answer platform. Up to this point, the flow of the first embodiment is completed, and the determination of the hot query will be described below together with the second embodiment.

第二実施例
図2は、本発明の第二実施例で提供するホットクエリーを確定するフローチャートで、図2に示すように、このフローは以下のステップを含んでいる。ステップ201で、クエリーに対して、関連性に基づくクラスタリングを行って、各クエリー組を得る。
Second Embodiment FIG. 2 is a flowchart for determining a hot query provided in the second embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2, this flow includes the following steps. In step 201, the query is clustered based on relevance to obtain each query set.

検索ログで疑問需要があるクエリーを識別することとホットクエリーを確定することを並行して実行すると、又は、先ずに、ホットクエリーを確定し、後にホットクエリーで疑問需要があるクエリーを識別すると、このステップのクラスタリング対象は、抽出した検索ログにおけるクエリーになる。   Identifying queries with questionable demand in the search log and determining a hot query in parallel, or first confirming a hot query and later identifying a query with questionable demand in a hot query, The clustering target of this step is a query in the extracted search log.

検索ログで先ずに疑問需要があるクエリーを識別し、後でホット要求のあるクエリーでホットクエリーを確定すると、このステップのクラスタリング対象は、検索ログで識別した疑問需要があるクエリーになる。クラスタリングを行った後、クエリー組毎に含んでいる各クエリーは高い関連性を有し、例えば、「世界博覧会」、「世博会」、「世博」などのクエリー間の関連性は高く、クラスタリング要求を満足し、これらのクエリーを一つのクエリーにクラスタリングする。   When a query having a questionable demand is first identified in the search log and a hot query is confirmed later by a query having a hot request, the clustering target of this step is a query having a questionable demand identified in the search log. After performing clustering, each query included in each query group has high relevance, for example, high relevance between queries such as “World Expo”, “Sebokai”, “Sebo”, etc. And these queries are clustered into a single query.

クエリー毎について、以下のステップ202〜ステップ203を実行する。ステップ202で、クエリー組における各クエリーの検索頻度を合わせて、全体クエリー組の検索頻度を確定する。検索ログに基づいて各クエリーの検索頻度を統計し、クエリー組毎の各クエリーの検索頻度を合わせて、全体クエリー組の検索頻度として、全体クエリー組の人気を反映する。   The following steps 202 to 203 are executed for each query. In step 202, the search frequency of each query in the query set is combined to determine the search frequency of the entire query set. Based on the search log, the search frequency of each query is statistics, and the search frequency of each query for each query set is combined to reflect the popularity of the overall query set as the search frequency of the overall query set.

ステップ203で、クエリー組の検索頻度が予め設定のホット頻度を超えているか否かを判断し、超えると、ステップ204を実行し、そうしなければ、このクエリー組がホットクエリー組でないと確定する。例えば、「世界博覧会」、「世博会」、「世博」で構成したクエリー組について、「世界博覧会」は設定時間内の検索頻度が1万回で、「世博会」は設定時間内の検索頻度が2万回で、「世博」は設定時間内の検索頻度が3万回であるとすると、全体クエリー組に対応する設定時間内の検索頻度は6万回になる。もし、予め設定のホット頻度が5万回であると、このクエリー組がホットクエリー組であると確定できる。   In step 203, it is determined whether or not the search frequency of the query set exceeds a preset hot frequency. If it is exceeded, step 204 is executed, otherwise it is determined that this query set is not a hot query set. . For example, for a query set consisting of “World Expo”, “Sebokai”, and “Sebo”, “World Expo” has a search frequency of 10,000 times within the set time, and “Sebokai” has a search frequency within the set time. Assuming that the search frequency of “Sebo” is 30,000 times within the set time, the search frequency within the set time corresponding to the entire query set is 60,000 times. If the preset hot frequency is 50,000 times, it can be determined that this query set is a hot query set.

ステップ204で、このクエリー組をホットクエリー組であると確定し、このホットクエリー組で一つのクエリーを選択して、ホットクエリーとする。ホットクエリー組で一つのホットクエリーを選択する策略は、検索頻度が最高のクエリーを選択するもの、何れのクエリーを選択するもの、単語意味の完全性が最高のクエリーを選択するもの等の策略を含む。以上は、第二実施例のフローについて述べた。以下では、第三実施例で、図1に示す方法に基づいて関連知識情報を検索する方法を説明する。   In step 204, this query set is determined to be a hot query set, and one query is selected from the hot query set to be a hot query. The strategy to select one hot query in a hot query group is to select the query with the highest search frequency, select any query, select the query with the highest word meaning completeness, etc. Including. The flow of the second embodiment has been described above. Hereinafter, in the third embodiment, a method for searching related knowledge information based on the method shown in FIG. 1 will be described.

第三実施例
図3は、本発明の第三実施例で提供する関連知識情報を検索する方法のフローチャートで、図3に示すように、関連知識情報を検索する方法は、以下のステップを含んでいる。
Third Embodiment FIG. 3 is a flowchart of a method for searching related knowledge information provided in the third embodiment of the present invention. As shown in FIG. 3, the method for searching related knowledge information includes the following steps: It is out.

ステップ301で、ユーザーが入力したクエリーを受け入れる。ステップ302で、前記クエリーのキーワードにマッチングするページレイアウトを検索し、前記知識問答プラットフォームで前記クエリーのキーワードにマッチングするページレイアウトを見つけた場合、前記知識問答プラットフォームにおける前記クエリーのキーワードにマッチングするページレイアウトを前記クエリーの検索結果に含ませて、ユーザーに戻させる。   Step 301 accepts a query entered by a user. In step 302, when a page layout that matches the keyword of the query is searched, and a page layout that matches the keyword of the query is found in the knowledge / answer platform, the page layout that matches the keyword of the query in the knowledge / answer platform. Is included in the search result of the query and is returned to the user.

図1に示すフローに従って、検索エンジンが、ブラウザーから発送したユーザーが入力したクエリーを受け取った後、ユーザーが入力したクエリーに基づいてページレイアウトを検索する場合、バックグラウンドが既に図1に示すフローに従ってユーザーを模擬して質問を提出し知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表したので、検索エンジンは、抽出したページレイアウトでこのクエリーのキーワードにマッチングするページレイアウトを検索する時に、知識問答プラットフォームにおけるこのクエリーのキーワードにマッチングするページレイアウトとマッチングでき、このページレイアウトには既に関連なする質問及びこの質問についての解答の関連知識情報が含まれている。   According to the flow shown in FIG. 1, if the search engine receives a query entered by the user sent from the browser and then searches the page layout based on the query entered by the user, the background will already follow the flow shown in FIG. Since the user submitted a question and submitted a question to the knowledge and answer platform page layout, when the search engine searches the extracted page layout for a page layout that matches the keyword of this query, It can be matched with a page layout that matches a keyword, and this page layout includes already related questions and related knowledge information of answers to the questions.

即ち、バックグラウンドが予めに疑問需要があるホットクエリーを見つけて質問を形成し、知識問答プラットフォームのページレイアウトから関連知識情報を獲得したので、ユーザーが検索エンジンでクエリーを入力する場合に、検索エンジンは、検索結果で知識問答プラットフォームにある関連知識情報を迅速且つ正しくフィードバックできる。   That is, when a user inputs a query with a search engine because a background is found, a hot query having a questioning demand is found in advance, a question is formed, and related knowledge information is acquired from the page layout of the knowledge question and answer platform. Can quickly and correctly feed back related knowledge information in the knowledge question and answer platform in the search result.

また、知識問答プラットフォームのページレイアウトについて特別な処理を施してもよく、即ち、検索エンジンが知識問答プラットフォームに存在する良質解答のページレイアウトを抽出することを許可し、言い換えれば、知識問答プラットフォーム上の質問提出ページレイアウトにまだ良質解答が存在しない場合、ユーザーにフィードバックした検索結果にはこの質問を提出したページレイアウトが含まれていない。以上は、本発明で提供する方法についての詳細な陳述で、以下では、第四実施例で本発明で提供する関連知識情報を獲得する装置を詳細に説明する。   Also, special processing may be applied to the page layout of the knowledge / answer platform, that is, the search engine is allowed to extract the page layout of the good answer existing in the knowledge / answer platform, in other words, on the knowledge / answer platform. If the question submission page layout does not yet have a good answer, the search results fed back to the user will not include the page layout that submitted this question. The above is a detailed description of the method provided by the present invention. Hereinafter, an apparatus for acquiring related knowledge information provided by the present invention in the fourth embodiment will be described in detail.

第四実施例
図4は、本発明の第四実施例で提供する関連知識情報を獲得する装置のブロック図である。図4に示すように、この装置は、クエリー発見手段400と、質問形成手段410と、質問発表手段420と、知識獲得手段430とを含んでいてもよい。
Fourth Embodiment FIG. 4 is a block diagram of an apparatus for acquiring related knowledge information provided in a fourth embodiment of the present invention. As shown in FIG. 4, the apparatus may include a query discovery unit 400, a question formation unit 410, a question announcement unit 420, and a knowledge acquisition unit 430.

クエリー発見手段400は、検索ログ分析し、疑問需要があるホットクエリーを見つける。クエリー発見手段400が分析した検索ログは、周期的に抽出した検索ログであってもよい。質問形成手段410は、クエリー発見手段400が見つけたホットクエリーを利用して、質問を形成する。質問発表手段420は、質問を知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表する。   The query finding means 400 analyzes a search log and finds a hot query having a questionable demand. The search log analyzed by the query discovery unit 400 may be a search log extracted periodically. The question forming unit 410 forms a question using the hot query found by the query finding unit 400. The question announcement means 420 publishes a question on the page layout of the knowledge / answer platform.

知識獲得手段430は、知識問答プラットフォームのページレイアウトで、質問の関連知識情報を獲得する。質問発表手段420と知識獲得手段430とは、知識問答プラットフォームと分離して独立した手段であってもよく、知識問答プラットフォームに設置した手段であってもよい。クエリー発見手段400の構造は、具体的に、図5に示すように、需要識別副手段401と、ホット確定副手段402とを含む。   The knowledge acquisition unit 430 acquires related knowledge information of a question using the page layout of the knowledge question / answer platform. The question announcement unit 420 and the knowledge acquisition unit 430 may be a unit that is separated and independent from the knowledge question / answer platform, or may be a unit installed in the knowledge question / answer platform. Specifically, the structure of the query finding unit 400 includes a demand identifying sub-unit 401 and a hot confirmation sub-unit 402, as shown in FIG.

需要識別副手段401は、入力したクエリーで疑問需要があるクエリーを識別し出力する。ホット確定副手段402は、入力したクエリーでホットクエリーを確定し出力する。需要識別副手段401の入力は、抽出した検索ログにおけるクエリーであってもよく、ホット確定副手段402の入力は、需要識別副手段401の出力であってもよい。この場合、ホット確定副手段402の出力は、疑問需要があるホットクエリーである。この場合、需要識別副手段401とホット確定副手段402との関連関係は、図5(a)に示す。   The demand identifying sub means 401 identifies and outputs a query having a questionable demand from the input query. The hot confirmation sub means 402 confirms and outputs the hot query with the input query. The input of the demand identification sub means 401 may be a query in the extracted search log, and the input of the hot confirmation sub means 402 may be the output of the demand identification sub means 401. In this case, the output of the hot confirmation sub means 402 is a hot query with questionable demand. In this case, the relationship between the demand identifying sub means 401 and the hot confirmation sub means 402 is shown in FIG.

又は、ホット確定副手段402の入力は検索ログのクエリーで、需要識別副手段401の入力はホット確定副手段402の出力であり、この場合、需要識別副手段401の出力は疑問需要があるホットクエリーである。この場合、需要識別副手段401とホット確定副手段402との関連関係は、図5(b)に示す。   Alternatively, the input of the hot confirmation sub-means 402 is a query of the search log, and the input of the demand identification sub-means 401 is the output of the hot confirmation sub-means 402. In this case, the output of the demand identification sub-means 401 is a hot with questionable demand. It is a query. In this case, the relationship between the demand identifying sub means 401 and the hot confirmation sub means 402 is shown in FIG.

又は、需要識別副手段401の入力は、抽出した検索ログにおけるクエリーであり、ホット確定副手段402の入力も抽出した検索ログにおけるクエリーであり、この場合、需要識別副手段401とホット確定副手段402との関連関係は、図5(c)に示す。この場合、この装置は、ホット確定副手段402と需要識別副手段401との交差集合を取る副手段、即ち、図5(c)に示す交差集合処理副手段403を含んでいてもよく、その出力は、疑問需要があるホットクエリーである。   Alternatively, the input of the demand identification sub means 401 is a query in the extracted search log, and the input of the hot confirmation sub means 402 is also a query in the search log extracted. In this case, the demand identification sub means 401 and the hot confirmation sub means The relationship with 402 is shown in FIG. In this case, this apparatus may include a sub means for taking the intersection set of the hot confirmation sub means 402 and the demand identification sub means 401, that is, the cross set processing sub means 403 shown in FIG. The output is a hot query with questionable demand.

需要識別副手段401の構造は、具体的に、図6に示すように、単語分離処理ブロック601と、単語ポイント付きブロック602と、クエリーポイント付きブロック603と、需要判断ブロック604とを含んでいる。単語分離処理ブロック601は、入力したクエリーに対してその意味に基づく単語分離処理を行う。   Specifically, the structure of the demand identifying sub-unit 401 includes a word separation processing block 601, a block with word points 602, a block with query points 603, and a demand determination block 604, as shown in FIG. . The word separation processing block 601 performs word separation processing based on the meaning of the input query.

単語ポイント付きブロック602は、単語分離処理後の各単語をそれぞれ疑問属性データベースでマッチングし、各単語の疑問傾向値を確定する。疑問属性データベースには、データ発見方式又は人為的な配置方式によって得た各単語及び各単語に対応する疑問傾向値が記憶されている。   The block with word points 602 matches each word after the word separation processing in the question attribute database, and determines the question tendency value of each word. The question attribute database stores each word obtained by a data discovery method or an artificial arrangement method and a question tendency value corresponding to each word.

クエリーポイント付きブロック603は、各単語の疑問傾向値を互いに合わせて、入力したクエリーの疑問傾向値を得る。需要判断ブロック604は、入力したクエリーの疑問傾向値が予め設定した疑問需要閾値を越えるか否かを判断し、超えると、入力したクエリーについての疑問需要があると確定し、そうしなければ、入力したクエリーについての疑問需要がないと確定する。   A block 603 with query points combines the question tendency values of each word with each other to obtain a question tendency value of the input query. The demand determination block 604 determines whether or not the question tendency value of the input query exceeds a preset question demand threshold, and if so, determines that there is a question demand for the input query; Confirm that there is no questionable demand for the entered query.

上記の単語に対応する疑問傾向値は、単語は疑問詞であるか否か、又は単語と疑問詞との関連関係等の要素によって決められるが、これらに限定されていない。また、ホット確定副手段402の構造は、具体的に、図7に示すように、クラスタリング処理ブロック701と、頻度統計ブロック702と、ホット組確定ブロック703と、ホットクエリー確定ブロック704とを含んでいる。クラスタリング処理ブロック701は、クエリーに対して関連性に基づくクラスタリングを実行して、各クエリー組を得る。   The question tendency value corresponding to the above word is determined by factors such as whether or not the word is a question word, or the relationship between the word and the question word, but is not limited thereto. Further, the structure of the hot determination sub means 402 specifically includes a clustering processing block 701, a frequency statistics block 702, a hot set determination block 703, and a hot query determination block 704, as shown in FIG. Yes. Clustering processing block 701 performs relevance-based clustering on the query to obtain each query set.

頻度統計ブロック702は、クエリー組毎における各クエリーの検索頻度を合わせて、クエリー組毎の検索頻度を確定する。クエリー組毎の検索頻度は、実に、このクエリー組の検索人気を表すので、ホット組確定ブロック703は、検索頻度が予め設定したホット頻度を超えるクエリー組をホットクエリー組として確定する。   The frequency statistics block 702 determines the search frequency for each query set by combining the search frequencies of each query for each query set. Since the search frequency for each query set actually represents the search popularity of this query set, the hot set determination block 703 determines a query set whose search frequency exceeds a preset hot frequency as a hot query set.

ホットクエリー確定ブロック704は、ホットクエリー組毎で一つのクエリーを選択してホットクエリーとする。ホットクエリー組でホットクエリーを選択する策略は、検索頻度の最高のクエリーを選択するもの、何れの一つのクエリーを選択するもの、又は、意味の完全性が最高のクエリーを選択するもの等の策略を含んでいてもよいが、これらに限定されていない。   The hot query determination block 704 selects one query for each hot query group and sets it as a hot query. The strategies for selecting a hot query in a hot query set are those that select the query with the highest search frequency, those that select any one query, or those that select the query with the highest semantic completeness. However, it is not limited to these.

図4に示すように、質問形成手段410は、具体的に、品詞識別符号副手段411と、文章組合せ副手段412とを含んでいてもよい。品詞識別符号副手段411は、クエリー発見手段400が見つけたホットクエリーに対してその意味に基づく単語分離処理を行って得た単語に、品詞ラベルを付く。   As shown in FIG. 4, the question forming unit 410 may specifically include a part-of-speech identification code sub-unit 411 and a sentence combination sub-unit 412. The part-of-speech identification sub means 411 attaches a part of speech label to a word obtained by performing word separation processing based on the meaning of the hot query found by the query finding means 400.

ここで、品詞識別符号副手段411は、自身で単語分離処理の機能を有してもよく、即ち、品詞識別符号副手段411は、先ずクエリー発見手段400が見つけたホットクエリーに対して、その意味に基づく単語分離処理を行い、その後、単語分離処理を行って得た単語に品詞ラベルを付く。又は、品詞識別符号副手段411は、単語分離処理の機能を有していなくてもよく、直接に需要識別副手段401における単語分離処理ブロック601のこのホットクエリーに対する単語分離処理の結果を利用し、単語分離処理して得た単語に品詞ラベルを付く。   Here, the part-of-speech identification code sub-means 411 may have a function of word separation processing by itself, that is, the part-of-speech identification code sub-means 411 first applies the hot query found by the query finding means 400 to the hot query. A word separation process based on meaning is performed, and then a part-of-speech label is attached to a word obtained by performing the word separation process. Alternatively, the part of speech identification code sub-unit 411 may not have the function of the word separation processing, and directly uses the result of the word separation processing for this hot query of the word separation processing block 601 in the demand identification sub-unit 401. The part-of-speech label is attached to the word obtained by the word separation processing.

文章組合せ副手段412は、付いた品詞ラベルに従って、単語分離処理して得た単語と予め設定した質問文章の文法を比較し、単語分離処理後の単語に欠けている単語を付加して、質問文章の文法に適合な質問を組合せる。従来の知識問答プラットフォームは、その登録ユーザーしか質問を提出できないので、知識問答プラットフォームは、IDを利用して登録ユーザーを管理する。   The sentence combination sub means 412 compares the word obtained by the word separation process with the grammar of the preset question sentence according to the part-of-speech label attached, adds the missing word to the word after the word separation process, Combine questions that fit the grammar of the sentence. In the conventional knowledge and answer platform, only registered users can submit questions, so the knowledge and answer platform manages registered users using IDs.

このような状況に適応するために、予め模擬質問のID集合を設置してもよく、模擬質問のID集合におけるIDは、知識問答プラットフォームによって登録ユーザーのIDであると黙視される。この場合の質問発表手段420は、予め設定した模擬質問のID集合から一つのIDを選択し、選択したIDを利用してユーザーを模倣して、質問形成手段410が形成した質問を知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表する。   In order to adapt to such a situation, an ID set of simulated questions may be set in advance, and an ID in the ID set of simulated questions is silently regarded as a registered user ID by the knowledge question and answer platform. In this case, the question presenting means 420 selects one ID from a preset ID set of simulated questions, imitates the user using the selected ID, and the question formed by the question forming means 410 is used as a knowledge question / answer platform. Announce on the page layout.

好ましくは、知識獲得手段430は、知識問答プラットフォームのページレイアウトから、ユーザーが質問に対して解答した関連知識情報を獲得し、関連知識情報から良質解答を確定する。良質解答は、管理員が確定してもよく、知識問答プラットフォームが、質問に解答したユーザーのグレード、質問を解答したユーザーの質問採納率、関連知識情報の長さにおける一つ又はその組合せによって確定してもよい。   Preferably, the knowledge acquisition unit 430 acquires related knowledge information that the user has answered to the question from the page layout of the knowledge question and answer platform, and determines a good answer from the related knowledge information. The quality answer may be determined by the administrator, and the knowledge / answer platform is determined by one or a combination of the grade of the user who answered the question, the rate of the question answered by the user who answered the question, and the length of the related knowledge information. May be.

また、この装置は、さらに、知識問答プラットフォームのページレイアウトに提出した質問の発表した時間が予め設定したオフ時間より長い時、質問に関連する何れの知識情報が現れなかったら、又は、質問の良質解答がまだ現れなかったら、知識問答プラットフォーム上の質問が存在するページレイアウトをオフするページレイアウト保守手段440を含んでいるので、ある質問が長い間解答されない、又は良質解答が長い間現れなかって、無効なページレイアウトになるのを防止する。   In addition, this apparatus can further improve the quality of the question if any knowledge information related to the question does not appear when the time when the question submitted to the page layout of the knowledge question and answer platform is longer than the preset off time. If the answer has not yet appeared, the question on the knowledge and answer platform includes page layout maintenance means 440 that turns off the page layout on which the question exists, so that a question will not be answered for a long time or a good answer will not appear for a long time, Prevent invalid page layouts.

第五実施例
図8は、本発明の第五実施例で提供する関連知識情報を検索する装置のブロック図で、この装置は、図4に示す装置と、ユーザーインタフェ-ス手段801と、ページレイアウト検索手段802とを含む。ユーザーインタフェ-ス手段801は、ユーザーが入力したクエリーを受け入れる。
Fifth Embodiment FIG. 8 is a block diagram of an apparatus for retrieving related knowledge information provided in the fifth embodiment of the present invention. This apparatus includes the apparatus shown in FIG. 4, the user interface means 801, and a page. Layout search means 802. The user interface unit 801 accepts a query input by the user.

ページレイアウト検索手段802は、クエリーのキーワードにマッチングするページレイアウトを検索し、図4に示す装置が知識問答プラットフォームにおける発表した質問が存在するページレイアウトで、クエリーのキーワードにマッチングするページレイアウトを検索すると、検索したページレイアウトをクエリーの検索結果に含ませてユーザーに戻させる。即ち、検索エンジン抓取が抽出したページレイアウトには、知識問答プラットフォームにおける質問が存在するページレイアウトも含んでいる。   The page layout search unit 802 searches for a page layout that matches the query keyword, and searches for a page layout that matches the query keyword in the page layout in which the device shown in FIG. , The searched page layout is included in the query search results and returned to the user. That is, the page layout extracted by the search engine tapping includes a page layout in which a question in the knowledge question / answer platform exists.

また、知識問答プラットフォームのページレイアウトに対して特別な処理を行い、即ち、ページレイアウト検索手段802が知識問答プラットフォームで良質解答があるページレイアウトを検索することを許可する。知識問答プラットフォーム上の質問ページレイアウトにまだ良質解答が存在しないと、ユーザーに戻させた検索結果にはこの質問ページレイアウトが存在しないし、即ち、検索エンジンを、知識問答プラットフォームで質問に対する良質解答がまだ現れなかったページレイアウトを見つけないように設置する。   Also, special processing is performed on the page layout of the knowledge / answer platform, that is, the page layout search means 802 is allowed to search for a page layout with a good answer on the knowledge / answer platform. If the question page layout on the knowledge and answer platform does not yet have a good answer, this question page layout does not exist in the search results returned to the user, that is, the search engine can provide a good answer to the question on the knowledge and answer platform. Install so as not to find page layouts that have not yet appeared.

以上は、本発明の好ましい実施例だけで、これで本発明を限定しようとすることはない。本発明の趣旨と原則の範囲で行った何れの修正、同等置換、保守等は、本発明の保護しようとする範囲に含まれるはずだ。   The foregoing is only a preferred embodiment of the present invention and is not intended to limit the present invention. Any modifications, equivalent replacements, maintenance, etc. made within the spirit and principle of the present invention should be included in the scope of protection of the present invention.

Claims (28)

検索ログを分析し、疑問需要があるホット検索要求クエリーを見つけるステップAと、
ステップAで見つけたクエリーを利用して質問を形成し、知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表するステップBと、
前記知識問答プラットフォームのページレイアウトを通じて、前記質問の関連知識情報を獲得するステップCと
を含み、
前記ステップAは、具体的に、
前記検索ログで単語の意味に基づいて疑問需要があるクエリーを識別し、疑問需要があるクエリーでホットクエリーを確定するステップ、又は、
前記検索ログでホットクエリーを確定し、確定したホットクエリーで単語の意味に基づいて疑問需要があるクエリーを識別するステップ、又は、
前記検索ログで単語の意味に基づいて疑問需要があるクエリーを識別し、又、前記検索ログでホットクエリーを確定し、識別した疑問需要があるクエリーと確定したホットクエリーの交差集合を取るステップ
を含むことを特徴とする関連知識情報を獲得する方法。
Analyzing the search log to find a hot search request query with questionable demand;
Step B which forms a question using the query found in Step A and publishes it on the page layout of the knowledge and answer platform;
Through the page layout of the knowledge questions and answers platform, viewing including the step C to acquire the relevant knowledge information of the question,
Specifically, the step A includes
Identifying queries with questionable demand based on the meaning of words in the search log and determining hot queries with queries with questionable demand; or
Identifying a hot query in the search log and identifying a query with questionable demand based on the meaning of a word in the confirmed hot query, or
Identifying a query having a questionable demand based on the meaning of a word in the search log, and determining a hot query in the search log, and taking a cross set of the identified query having the questionable demand and the confirmed hot query. A method of acquiring related knowledge information characterized by including.
前記疑問需要があるクエリーを識別するステップは、具体的に、
単語の意味に基づいてクエリーを単語分離処理するステップと、
単語分離処理して得た各単語をそれぞれ疑問属性データベースでマッチングし、各単語の疑問傾向値を確定するステップと、
前記各単語の疑問傾向値を合わせて、クエリーの疑問傾向値を得るステップと、
前記クエリーの疑問傾向値が予め設定した疑問需要閾値を越えるかを判断し、越えると、このクエリーには疑問需要があると確定し、そうしないと、このクエリーには疑問需要がないと確定するステップと
を含み、
前記疑問属性データベースには、データ発見方式又は人為的な配置方式を通じて得た各単語及び各単語に対応する疑問傾向値が記憶されている
ことを特徴とする請求項に記載の関連知識情報を獲得する方法。
The step of identifying a query having the questionable demand specifically includes:
Processing the query into words based on the meaning of the words;
Matching each word obtained by word separation processing in a question attribute database, and determining a question tendency value of each word;
Combining the question tendency values for each word to obtain a query tendency value for the query;
It is determined whether the query tendency value of the query exceeds a preset question demand threshold, and if it exceeds, it is determined that there is question demand for this query, otherwise it is determined that there is no question demand for this query. Including steps and
The related knowledge information according to claim 1 , wherein the question attribute database stores each word obtained through a data discovery method or an artificial arrangement method and a question tendency value corresponding to each word. How to win.
前記単語に対応する疑問傾向値は、単語が疑問詞であるか否か、又は、単語と疑問詞との関連関係等の要素によって定められる
ことを特徴とする請求項に記載の関連知識情報を獲得する方法。
The related knowledge information according to claim 2 , wherein the question tendency value corresponding to the word is determined by an element such as whether the word is a question word or a relation between the word and the question word. How to win.
前記ホットクエリーを確定するステップは、具体的に、
クエリーについて関連性に基づくクラスタリングを行って、各クエリー組を得るステップと、
クエリー組毎における各クエリーの検索頻度を合わせて、クエリー組毎の検索頻度を確定するステップと、
検索頻度が予め設定したホット頻度を超えるクエリー組を、ホットクエリー組として確定するステップと、
前記ホットクエリー組から、一つのクエリーを選択して、ホットクエリーとするステップとを
含むことを特徴とする請求項からのいずれか一項に記載の関連知識情報を獲得する方法。
The step of determining the hot query specifically includes:
Clustering queries based on relevance to obtain each query set;
Combining the search frequency of each query in each query set to determine the search frequency for each query set;
A query set whose search frequency exceeds a preset hot frequency is determined as a hot query set;
The method of acquiring the related knowledge information as described in any one of Claim 1 to 3 including the step which selects one query from the said hot query group, and makes it a hot query.
前記ステップBで前記ステップAに見つけたクエリーを利用して質問を形成するステップは、具体的に、
見つけたクエリーに対して単語の意味に基づく単語分離処理を行った単語に、品詞ラベルを付くステップと、
付いた品詞ラベルに従って、前記単語分離処理を行った単語と予め設定した質問文章の文法を比較して、前記単語分離処理を行った単語に欠けている単語を付加し、前記質問文章の文法に適合する質問を組合せるステップとを
含むことを特徴とする請求項1からのいずれか一項に記載の関連知識情報を獲得する方法。
The step of forming a question using the query found in step A in step B is specifically:
Attaching a part-of-speech label to a word that has undergone word separation processing based on the meaning of the word for the found query;
According to the part-of-speech label attached, the grammar of the question sentence that has been subjected to the word separation process is compared with the grammar of the question sentence that has been set in advance. The method for obtaining related knowledge information according to any one of claims 1 to 4 , further comprising the step of combining matching questions.
前記質問を前記知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表するステップBは、具体的に、
予め設定した模擬質問IDの集合から一つのIDを選択し、このIDを利用してユーザーを模擬して前記質問を知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表するステップを含み、
前記模擬質問IDの集合におけるIDは、前記知識問答プラットフォームによって登録ユーザーのIDとして黙視される
ことを特徴とする請求項1からのいずれか一項に記載の関連知識情報を獲得する方法。
The step B of publishing the question on the page layout of the knowledge / answer platform specifically includes:
Selecting one ID from a set of preset simulated question IDs, simulating the user using this ID and publishing the question on the page layout of the knowledge and answer platform,
The simulated ID in the set of questions ID, a method of acquiring relevant knowledge information claimed in any one of 5, characterized in that the Mokushi as the ID of the registered user by the knowledge dialogue platform.
前記ステップCは、具体的に、
前記知識問答プラットフォームのページレイアウトでユーザーが前記質問について解答した関連知識情報を獲得し、前記関連知識情報から良質解答を確定する
ことを特徴とする請求項1からのいずれか一項に記載の関連知識情報を獲得する方法。
Specifically, the step C includes
Acquire relevant knowledge information that users on the page layout of the knowledge dialogue platform has answered the above question, according to any one of claims 1 to 5, characterized in that to determine the quality answers from the relevant knowledge information A method to acquire related knowledge information.
前記ステップCは、
前記質問の前記知識問答プラットフォームのページレイアウトでの発表時間が予め設定したオフ時間より長い場合、前記質問の何れの関連知識情報がまだ現れなかったり、又は、前記質問の良質解答がまだ現れなかったら、前記知識問答プラットフォーム上の前記質問が存在するページレイアウトをオフするステップを
含むことを特徴とする請求項に記載の関連知識情報を獲得する方法。
Step C includes
If the presentation time of the question on the page layout of the knowledge and answer platform is longer than a preset off-time, if any relevant knowledge information of the question has not yet appeared, or a good answer of the question has not yet appeared The method for obtaining related knowledge information according to claim 7 , further comprising: turning off a page layout in which the question exists on the knowledge answer platform.
検索ログを分析し、疑問需要があるホット検索要求クエリーを見つけるステップAと、
ステップAで見つけたクエリーを利用して質問を形成し、知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表するステップBと、
前記知識問答プラットフォームのページレイアウトを通じて、前記質問の関連知識情報を獲得するステップCと
を含み、
前記ステップAは、
前記検索ログで疑問需要があるクエリーを識別し、疑問需要があるクエリーでホットクエリーを確定するステップ、又は、
前記検索ログでホットクエリーを確定し、確定したホットクエリーで疑問需要があるクエリーを識別するステップ、又は、
前記検索ログで疑問需要があるクエリーを識別し、又、前記検索ログでホットクエリーを確定し、識別した疑問需要があるクエリーと確定したホットクエリーの交差集合を取るステップを含み、
前記疑問需要があるクエリーを識別するステップは、
単語の意味に基づいてクエリーを単語分離処理するステップと、
単語分離処理して得た各単語をそれぞれ疑問属性データベースでマッチングし、各単語の疑問傾向値を確定するステップと、
前記各単語の疑問傾向値を合わせて、クエリーの疑問傾向値を得るステップと、
前記クエリーの疑問傾向値が予め設定した疑問需要閾値を越えるかを判断し、越えると、このクエリーには疑問需要があると確定し、そうしないと、このクエリーには疑問需要がないと確定するステップと
を含み、
前記疑問属性データベースには、データ発見方式又は人為的な配置方式を通じて得た各単語及び各単語に対応する疑問傾向値が記憶されている
ことを特徴とする関連知識情報を獲得する方法
Analyzing the search log to find a hot search request query with questionable demand;
Step B which forms a question using the query found in Step A and publishes it on the page layout of the knowledge and answer platform;
Obtaining relevant knowledge information of the question through a page layout of the knowledge question and answer platform;
Including
Step A includes
Identifying queries with questionable demand in the search log and determining hot queries with queries with questionable demand; or
Confirming a hot query in the search log and identifying a query with questionable demand in the confirmed hot query, or
Identifying a query with questionable demand in the search log, and determining a hot query in the search log and taking a cross set of the identified query with questionable demand and the determined hot query,
The step of identifying a query having the questionable demand includes:
Processing the query into words based on the meaning of the words;
Matching each word obtained by word separation processing in a question attribute database, and determining a question tendency value of each word;
Combining the question tendency values for each word to obtain a query tendency value for the query;
It is determined whether the query tendency value of the query exceeds a preset question demand threshold, and if it exceeds, it is determined that there is question demand for this query, otherwise it is determined that there is no question demand for this query. Step and
Including
In the question attribute database, each word obtained through a data discovery method or an artificial arrangement method and a question tendency value corresponding to each word are stored.
A method for acquiring related knowledge information characterized by that .
検索ログを分析し、疑問需要があるホット検索要求クエリーを見つけるステップAと、Analyzing the search log to find a hot search request query with questionable demand;
ステップAで見つけたクエリーを利用して質問を形成し、知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表するステップBと、Step B which forms a question using the query found in Step A and publishes it on the page layout of the knowledge and answer platform;
前記知識問答プラットフォームのページレイアウトを通じて、前記質問の関連知識情報を獲得するステップCとObtaining relevant knowledge information of the question through a page layout of the knowledge question and answer platform;
を含み、Including
前記ステップAは、Step A includes
前記検索ログで疑問需要があるクエリーを識別し、疑問需要があるクエリーでホットクエリーを確定するステップ、又は、Identifying queries with questionable demand in the search log and determining hot queries with queries with questionable demand; or
前記検索ログでホットクエリーを確定し、確定したホットクエリーで疑問需要があるクエリーを識別するステップ、又は、Confirming a hot query in the search log and identifying a query with questionable demand in the confirmed hot query, or
前記検索ログで疑問需要があるクエリーを識別し、又、前記検索ログでホットクエリーを確定し、識別した疑問需要があるクエリーと確定したホットクエリーの交差集合を取るステップを含み、Identifying a query with questionable demand in the search log, and determining a hot query in the search log and taking a cross set of the identified query with questionable demand and the determined hot query,
前記ホットクエリーを確定するステップは、The step of determining the hot query includes:
クエリーについて関連性に基づくクラスタリングを行って、各クエリー組を得るステップと、Clustering queries based on relevance to obtain each query set;
クエリー組毎における各クエリーの検索頻度を合わせて、クエリー組毎の検索頻度を確定するステップと、Combining the search frequency of each query in each query set to determine the search frequency for each query set;
検索頻度が予め設定したホット頻度を超えるクエリー組を、ホットクエリー組として確定するステップと、A query set whose search frequency exceeds a preset hot frequency is determined as a hot query set;
前記ホットクエリー組から、一つのクエリーを選択して、ホットクエリーとするステップとSelecting one query from the hot query set to make a hot query;
を含むことを特徴とする関連知識情報を獲得する方法。A method for acquiring related knowledge information characterized by including:
検索ログを分析し、疑問需要があるホット検索要求クエリーを見つけるステップAと、Analyzing the search log to find a hot search request query with questionable demand;
ステップAで見つけたクエリーを利用して質問を形成し、知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表するステップBと、Step B which forms a question using the query found in Step A and publishes it on the page layout of the knowledge and answer platform;
前記知識問答プラットフォームのページレイアウトを通じて、前記質問の関連知識情報を獲得するステップCとObtaining relevant knowledge information of the question through a page layout of the knowledge question and answer platform;
を含み、Including
前記ステップBで前記ステップAに見つけたクエリーを利用して質問を形成するステップは、Forming a question using the query found in Step A in Step B includes:
見つけたクエリーに対して単語の意味に基づく単語分離処理を行った単語に、品詞ラベルを付くステップと、Attaching a part-of-speech label to a word that has undergone word separation processing based on the meaning of the word for the found query;
付いた品詞ラベルに従って、前記単語分離処理を行った単語と予め設定した質問文章の文法を比較して、前記単語分離処理を行った単語に欠けている単語を付加し、前記質問文章の文法に適合する質問を組合せるステップとAccording to the part-of-speech label attached, the grammar of the question sentence that has been subjected to the word separation process is compared with the grammar of the question sentence that has been set in advance. Combining matching questions and
を含むことを特徴とする関連知識情報を獲得する方法。A method for acquiring related knowledge information characterized by including:
検索ログを分析し、疑問需要があるホット検索要求クエリーを見つけるステップAと、
ステップAで見つけたクエリーを利用して質問を形成し、知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表するステップBと、
前記知識問答プラットフォームのページレイアウトを通じて、前記質問の関連知識情報を獲得するステップCと
を含み
前記質問を前記知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表するステップBは、
予め設定した模擬質問IDの集合から一つのIDを選択し、このIDを利用してユーザーを模擬して前記質問を知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表するステップを含み、
前記模擬質問IDの集合におけるIDは、前記知識問答プラットフォームによって登録ユーザーのIDとして黙視される
ことを特徴とする関連知識情報を獲得する方法。
Analyzing the search log to find a hot search request query with questionable demand;
Step B which forms a question using the query found in Step A and publishes it on the page layout of the knowledge and answer platform;
Obtaining relevant knowledge information of the question through a page layout of the knowledge question and answer platform.
Step B presenting the question on the page layout of the knowledge and answer platform includes:
Selecting one ID from a set of preset simulated question IDs, simulating the user using this ID and publishing the question on the page layout of the knowledge and answer platform,
The IDs in the set of simulated question IDs are silently registered as registered user IDs by the knowledge question and answer platform.
A method for acquiring related knowledge information characterized by that.
検索ログを分析し、疑問需要があるホット検索要求クエリーを見つけるステップAと、Analyzing the search log to find a hot search request query with questionable demand;
ステップAで見つけたクエリーを利用して質問を形成し、知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表するステップBと、Step B which forms a question using the query found in Step A and publishes it on the page layout of the knowledge and answer platform;
前記知識問答プラットフォームのページレイアウトを通じて、前記質問の関連知識情報を獲得するステップCとObtaining relevant knowledge information of the question through a page layout of the knowledge question and answer platform;
を含み、Including
前記ステップCは、Step C includes
前記知識問答プラットフォームのページレイアウトでユーザーが前記質問について解答した関連知識情報を獲得し、前記関連知識情報から良質解答を確定するステップと、Obtaining relevant knowledge information that the user has answered about the question in the page layout of the knowledge question and answer platform, and determining a good answer from the related knowledge information;
前記質問の前記知識問答プラットフォームのページレイアウトでの発表時間が予め設定したオフ時間より長い場合、前記質問の何れの関連知識情報がまだ現れなかったり、又は、前記質問の良質解答がまだ現れなかったら、前記知識問答プラットフォーム上の前記質問が存在するページレイアウトをオフするステップとIf the presentation time of the question on the page layout of the knowledge and answer platform is longer than a preset off-time, if any relevant knowledge information of the question has not yet appeared, or a good answer of the question has not yet appeared Turning off the page layout on which the question exists on the knowledge and answer platform;
を含むことを特徴とする関連知識情報を獲得する方法。A method for acquiring related knowledge information characterized by including:
ユーザーが入力したクエリーを受け入れるステップと、
前記クエリーのキーワードにマッチングするページレイアウトを検索するステップと
を含み、
知識問答プラットフォームで前記クエリーのキーワードにマッチングするページレイアウトを検索して得た場合、前記知識問答プラットフォーム上の前記クエリーのキーワードにマッチングするページレイアウトを前記クエリーの検索結果に含ませてユーザーに戻させる
ことを特徴とする、請求項1から13のいずれか一項に記載の関連知識情報を獲得する方法に基づく、関連知識情報を検索する方法。
Accepting the query entered by the user,
Searching for a page layout that matches the keyword of the query,
When a page layout matching the query keyword is obtained by searching the knowledge query platform, the page layout matching the query keyword on the knowledge query platform is included in the query search result and returned to the user. A method for retrieving related knowledge information based on the method for acquiring related knowledge information according to any one of claims 1 to 13 .
検索ログを分析し、疑問需要があるホットクエリーを見つけるクエリー発見手段と、
前記クエリー発見手段が見つけたホットクエリーを利用して質問を形成する質問形成手段と、
前記質問を知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表する質問発表手段と、
前記知識問答プラットフォームのページレイアウトで、前記質問の関連知識情報を獲得する知識獲得手段と
を含み、
前記クエリー発見手段は、具体的に、
入力されたクエリーで単語の意味に基づいて疑問需要があるクエリーを識別し出力する需要識別副手段と、
入力されたクエリーでホットクエリーを確定し出力するホット確定副手段とを含み、
前記需要識別副手段の入力は、前記検索ログでのクエリーで、前記ホット確定副手段の入力は、前記需要識別副手段の出力で、前記ホット確定副手段の出力は、前記疑問需要があるホットクエリーであり、又は、
前記ホット確定副手段の入力は、前記検索ログでのクエリーで、前記需要識別副手段の入力は、前記ホット確定副手段の出力で、前記需要識別副手段の出力は、前記疑問需要があるホットクエリーであり、又は、
前記需要識別副手段の入力は、前記検索ログでのクエリーで、前記ホット確定副手段の入力も、前記検索ログでのクエリーであり、この場合、この装置は、さらに、前記ホット確定副手段と前記需要識別副手段の交差集合を取り、疑問需要があるホットクエリーを出力する交差集合処理副手段を含んでいる
ことを特徴とする関連知識情報を獲得する装置。
Query discovery means to analyze search logs and find hot queries with questionable demand,
Question forming means for forming a question using the hot query found by the query finding means;
Question announcement means for announcing the question on the page layout of the knowledge and answer platform;
In page layout of the knowledge questions and answers platform, only contains the knowledge acquisition means to acquire relevant knowledge information of the question,
The query discovery means specifically includes:
A demand identifying sub-means for identifying and outputting a query having a questionable demand based on the meaning of a word in the inputted query;
A hot confirmation sub-means for confirming and outputting a hot query with the input query,
The input of the demand identification sub-means is a query in the search log, the input of the hot confirmation sub-means is the output of the demand identification sub-means, and the output of the hot confirmation sub-means is a hot that has the questionable demand. A query, or
The input of the hot confirmation sub means is a query in the search log, the input of the demand identification sub means is the output of the hot confirmation sub means, and the output of the demand identification sub means is the hot having the questioned demand. A query, or
The input of the demand identification sub means is a query in the search log, and the input of the hot confirmation sub means is also a query in the search log. In this case, the apparatus further includes the hot confirmation sub means the demand identification takes intersection set of sub-unit, to acquire relevant knowledge information you characterized in that it comprises a cross-set processing sub section for outputting a hot queries in doubt demand device.
前記需要識別副手段は、具体的に、
単語の意味に基づいてクエリーを単語分離処理する単語分離処理ブロックと、
単語分離処理して得た各単語をそれぞれ疑問属性データベースでマッチングし、各単語の疑問傾向値を確定する単語ポイント付きブロックと、
前記各単語の疑問傾向値を合わせて、前記入力したクエリーの疑問傾向値を得るクエリーポイント付きブロックと、
前記入力したクエリーの疑問傾向値が予め設定した疑問需要閾値を越えるか否かを判断し、前記疑問需要閾値を越えると判断した場合、前記入力したクエリーについての疑問需要があると確定し、前記疑問需要閾値を越えないと判断した場合、前記入力したクエリーについての疑問需要がないと確定する需要判断ブロックとを含み、
前記疑問属性データベースには、データ発見方式又は人為的な配置方式を通じて得た各単語及び各単語に対応する疑問傾向値が記憶されている
ことを特徴とする請求項15に記載の関連知識情報を獲得する装置。
The demand identifying sub-means is specifically:
A word separation processing block that separates the query into words based on the meaning of the word;
A block with word points that matches each word obtained by the word separation processing in the question attribute database and determines the question tendency value of each word,
A block with a query point that obtains the question tendency value of the input query by combining the question tendency values of the words,
It is determined whether the question tendency value of the input query exceeds a preset question demand threshold, and if it is determined that the query demand threshold is exceeded, it is determined that there is a question demand for the input query, and A demand determination block that determines that there is no questionable demand for the input query if it is determined that the questionable demand threshold is not exceeded,
The related knowledge information according to claim 15 , wherein the question attribute database stores each word obtained through a data discovery method or an artificial arrangement method and a question tendency value corresponding to each word. The device to acquire.
前記各単語に対応する疑問傾向値は、単語が疑問詞であるか否か、又は、単語と疑問詞との関連関係等の要素によって定められる
ことを特徴とする請求項16に記載の関連知識情報を獲得する装置。
The related knowledge according to claim 16 , wherein the question tendency value corresponding to each word is determined by factors such as whether or not the word is a question word, or a relation between the word and the question word. A device that acquires information.
クエリーについて関連性に基づくクラスタリングを行って、各クエリー組を得るクラスタリング処理ブロックと、
クエリー組毎における各クエリーの検索頻度を合わせて、クエリー組毎の検索頻度を確定する頻度統計ブロックと、
検索頻度が予め設定したホット頻度を超えるクエリー組を、ホットクエリー組として確定するホット組確定ブロックと、
前記ホットクエリー組毎から一つのクエリーを選択してホットクエリーとするホットクエリー確定ブロックと
を含むことを特徴とする請求項15から17のいずれか一項に記載の関連知識情報を獲得する装置。
A clustering processing block that performs query-based clustering for each query to obtain each query set;
A frequency statistics block for determining the search frequency for each query set by combining the search frequencies of each query for each query set;
A hot set confirmation block for determining a query set whose search frequency exceeds a preset hot frequency as a hot query set;
The apparatus for acquiring related knowledge information according to any one of claims 15 to 17 , further comprising: a hot query determination block that selects one query from each hot query set and sets it as a hot query.
前記質問形成手段は、具体的に、
前記クエリー発見手段が見つけたクエリーに対して単語の意味に基づく単語分離処理を行った単語に、品詞ラベルを付く品詞識別符号副手段と、
付いた品詞ラベルに従って、前記単語分離処理を行った単語と予め設定した質問文章の文法を比較して、単語分離処理を行った単語に欠けている単語を付加し、前記質問文章の文法に適合する質問を組合せる文章組合せ副手段と
を含むことを特徴とする請求項15から18のいずれか一項に記載の関連知識情報を獲得する装置。
Specifically, the question forming means includes:
A part-of-speech identification sub-means for attaching a part-of-speech label to a word that has been subjected to word separation processing based on the meaning of the word for the query found by the query discovery means
According to the part-of-speech label attached, the grammar of the question sentence that has been subjected to the word separation process is compared with the grammar of the question sentence that has been set in advance, and the word that is missing from the word that has undergone the word separation process is added. The apparatus for acquiring related knowledge information according to any one of claims 15 to 18 , further comprising: a sentence combination sub-unit for combining questions to be asked.
前記質問発表手段は、具体的に、
予め設定した模擬質問IDの集合から一つのIDを選択し、選択したIDを利用してユーザーを模擬して前記質問形成手段が形成した質問を前記知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表し、
前記模擬質問IDの集合におけるIDは、前記知識問答プラットフォームによって登録ユーザーのIDとして黙視される
ことを特徴とする請求項15から19のいずれか一項に記載の関連知識情報を獲得する装置。
Specifically, the question announcement means is:
Selecting one ID from a set of preset simulated question IDs, simulating a user using the selected ID and publishing the question formed by the question forming means on the page layout of the knowledge question and answer platform;
The apparatus for acquiring related knowledge information according to any one of claims 15 to 19 , wherein an ID in the set of simulated question IDs is silently registered as an ID of a registered user by the knowledge question and answer platform.
前記知識獲得手段は、具体的に、
前記知識問答プラットフォームのページレイアウトでユーザーが前記質問について解答する関連知識情報を獲得し、前記関連知識情報から良質解答を確定する
ことを特徴とする請求項15から20のいずれか一項に記載の関連知識情報を獲得する装置。
Specifically, the knowledge acquisition means includes:
The knowledge acquired relevant knowledge information dialogue platform page layout users to answer for the question, according to any one of the relevant knowledge and wherein the determining the quality answer from information claims 15 to 20 A device that acquires related knowledge information.
前記知識獲得手段は、
前記質問の前記知識問答プラットフォームのページレイアウト上の発表時間が予め設定したオフ時間より長い場合、前記質問の何れの関連知識情報がまだ現れなかったり、又は、前記質問の良質解答がまだ現れなかったりしたら、前記知識問答プラットフォーム上の前記質問が存在するページレイアウトをオフするページレイアウト保守手段を含む
ことを特徴とする請求項21に記載の関連知識情報を獲得する装置。
The knowledge acquisition means includes
When the announcement time on the page layout of the question / answer platform of the question is longer than a preset off time, any related knowledge information of the question has not yet appeared, or a good answer of the question has not yet appeared The apparatus for acquiring related knowledge information according to claim 21 , further comprising page layout maintenance means for turning off a page layout on which the question exists on the knowledge question and answer platform.
検索ログを分析し、疑問需要があるホットクエリーを見つけるクエリー発見手段と、Query discovery means to analyze search logs and find hot queries with questionable demand,
前記クエリー発見手段が見つけたホットクエリーを利用して質問を形成する質問形成手段と、Question forming means for forming a question using the hot query found by the query finding means;
前記質問を知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表する質問発表手段と、Question announcement means for announcing the question on the page layout of the knowledge and answer platform;
前記知識問答プラットフォームのページレイアウトで、前記質問の関連知識情報を獲得する知識獲得手段とを含み、Knowledge acquisition means for acquiring related knowledge information of the question in the page layout of the knowledge question and answer platform,
前記クエリー発見手段は、The query discovery means includes
入力されたクエリーで疑問需要があるクエリーを識別し出力する需要識別副手段と、A demand identification sub-means for identifying and outputting a query having a questionable demand in the input query;
入力されたクエリーでホットクエリーを確定し出力するホット確定副手段とを含み、A hot confirmation sub-means for confirming and outputting a hot query with the input query,
前記需要識別副手段の入力は、前記検索ログでのクエリーで、前記ホット確定副手段の入力は、前記需要識別副手段の出力で、前記ホット確定副手段の出力は、前記疑問需要があるホットクエリーであり、又は、The input of the demand identification sub-means is a query in the search log, the input of the hot confirmation sub-means is the output of the demand identification sub-means, and the output of the hot confirmation sub-means is a hot that has the questionable demand. A query, or
前記ホット確定副手段の入力は、前記検索ログでのクエリーで、前記需要識別副手段の入力は、前記ホット確定副手段の出力で、前記需要識別副手段の出力は、前記疑問需要があるホットクエリーであり、又は、The input of the hot confirmation sub means is a query in the search log, the input of the demand identification sub means is the output of the hot confirmation sub means, and the output of the demand identification sub means is the hot having the questioned demand. A query, or
前記需要識別副手段の入力は、前記検索ログでのクエリーで、前記ホット確定副手段の入力も、前記検索ログでのクエリーであり、この場合、この装置は、さらに、前記ホット確定副手段と前記需要識別副手段の交差集合を取り、疑問需要があるホットクエリーを出力する交差集合処理副手段を含んでおり、The input of the demand identification sub means is a query in the search log, and the input of the hot confirmation sub means is also a query in the search log. In this case, the apparatus further includes the hot confirmation sub means Taking a cross set of the demand identifying sub means, and including a cross set processing sub means for outputting a hot query having a questionable demand,
前記需要識別副手段は、The demand identifying sub-means
単語の意味に基づいてクエリーを単語分離処理する単語分離処理ブロックと、A word separation processing block that separates the query into words based on the meaning of the word;
単語分離処理して得た各単語をそれぞれ疑問属性データベースでマッチングし、各単語の疑問傾向値を確定する単語ポイント付きブロックと、A block with word points that matches each word obtained by the word separation processing in the question attribute database and determines the question tendency value of each word,
前記各単語の疑問傾向値を合わせて、前記入力したクエリーの疑問傾向値を得るクエリーポイント付きブロックと、A block with a query point that obtains the question tendency value of the input query by combining the question tendency values of the words,
前記入力したクエリーの疑問傾向値が予め設定した疑問需要閾値を越えるか否かを判断し、前記疑問需要閾値を越えると判断した場合、前記入力したクエリーについての疑問需要があると確定し、前記疑問需要閾値を越えないと判断した場合、前記入力したクエリーについての疑問需要がないと確定する需要判断ブロックとを含み、It is determined whether the question tendency value of the input query exceeds a preset question demand threshold, and if it is determined that the query demand threshold is exceeded, it is determined that there is a question demand for the input query, and A demand determination block that determines that there is no questionable demand for the input query if it is determined that the questionable demand threshold is not exceeded,
前記疑問属性データベースには、データ発見方式又は人為的な配置方式を通じて得た各単語及び各単語に対応する疑問傾向値が記憶されているIn the question attribute database, each word obtained through a data discovery method or an artificial arrangement method and a question tendency value corresponding to each word are stored.
ことを特徴とする関連知識情報を獲得する装置。The apparatus which acquires the related knowledge information characterized by this.
検索ログを分析し、疑問需要があるホットクエリーを見つけるクエリー発見手段と、Query discovery means to analyze search logs and find hot queries with questionable demand,
前記クエリー発見手段が見つけたホットクエリーを利用して質問を形成する質問形成手段と、Question forming means for forming a question using the hot query found by the query finding means;
前記質問を知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表する質問発表手段と、Question announcement means for announcing the question on the page layout of the knowledge and answer platform;
前記知識問答プラットフォームのページレイアウトで、前記質問の関連知識情報を獲得する知識獲得手段とを含み、Knowledge acquisition means for acquiring related knowledge information of the question in the page layout of the knowledge question and answer platform,
前記クエリー発見手段は、The query discovery means includes
入力されたクエリーで疑問需要があるクエリーを識別し出力する需要識別副手段と、A demand identification sub-means for identifying and outputting a query having a questionable demand in the input query;
入力されたクエリーでホットクエリーを確定し出力するホット確定副手段とを含み、A hot confirmation sub-means for confirming and outputting a hot query with the input query,
前記需要識別副手段の入力は、前記検索ログでのクエリーで、前記ホット確定副手段の入力は、前記需要識別副手段の出力で、前記ホット確定副手段の出力は、前記疑問需要があるホットクエリーであり、又は、The input of the demand identification sub-means is a query in the search log, the input of the hot confirmation sub-means is the output of the demand identification sub-means, and the output of the hot confirmation sub-means is a hot that has the questionable demand. A query, or
前記ホット確定副手段の入力は、前記検索ログでのクエリーで、前記需要識別副手段の入力は、前記ホット確定副手段の出力で、前記需要識別副手段の出力は、前記疑問需要があるホットクエリーであり、又は、The input of the hot confirmation sub means is a query in the search log, the input of the demand identification sub means is the output of the hot confirmation sub means, and the output of the demand identification sub means is the hot having the questioned demand. A query, or
前記需要識別副手段の入力は、前記検索ログでのクエリーで、前記ホット確定副手段の入力も、前記検索ログでのクエリーであり、この場合、この装置は、さらに、前記ホット確定副手段と前記需要識別副手段の交差集合を取り、疑問需要があるホットクエリーを出力する交差集合処理副手段を含んでおり、The input of the demand identification sub means is a query in the search log, and the input of the hot confirmation sub means is also a query in the search log. In this case, the apparatus further includes the hot confirmation sub means Taking a cross set of the demand identifying sub means, and including a cross set processing sub means for outputting a hot query having a questionable demand,
クエリーについて関連性に基づくクラスタリングを行って、各クエリー組を得るクラスタリング処理ブロックと、A clustering processing block that performs query-based clustering for each query to obtain each query set;
クエリー組毎における各クエリーの検索頻度を合わせて、クエリー組毎の検索頻度を確定する頻度統計ブロックと、A frequency statistics block for determining the search frequency for each query set by combining the search frequencies of each query for each query set;
検索頻度が予め設定したホット頻度を超えるクエリー組を、ホットクエリー組として確定するホット組確定ブロックと、A hot set confirmation block for determining a query set whose search frequency exceeds a preset hot frequency as a hot query set;
前記ホットクエリー組毎から一つのクエリーを選択してホットクエリーとするホットクエリー確定ブロックとA hot query determination block that selects one query from each hot query set and sets it as a hot query;
を含むことを特徴とする関連知識情報を獲得する装置。The apparatus which acquires the related knowledge information characterized by including this.
検索ログを分析し、疑問需要があるホットクエリーを見つけるクエリー発見手段と、Query discovery means to analyze search logs and find hot queries with questionable demand,
前記クエリー発見手段が見つけたホットクエリーを利用して質問を形成する質問形成手段と、Question forming means for forming a question using the hot query found by the query finding means;
前記質問を知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表する質問発表手段と、Question announcement means for announcing the question on the page layout of the knowledge and answer platform;
前記知識問答プラットフォームのページレイアウトで、前記質問の関連知識情報を獲得する知識獲得手段とを含み、Knowledge acquisition means for acquiring related knowledge information of the question in the page layout of the knowledge question and answer platform,
前記質問形成手段は、The question forming means
前記クエリー発見手段が見つけたクエリーに対して単語の意味に基づく単語分離処理を行った単語に、品詞ラベルを付く品詞識別符号副手段と、A part-of-speech identification sub-means for attaching a part-of-speech label to a word that has been subjected to word separation processing based on the meaning of the word for the query found by the query discovery means;
付いた品詞ラベルに従って、前記単語分離処理を行った単語と予め設定した質問文章の文法を比較して、単語分離処理を行った単語に欠けている単語を付加し、前記質問文章の文法に適合する質問を組合せる文章組合せ副手段とAccording to the part-of-speech label attached, the grammar of the question sentence that has been subjected to the word separation process is compared with the grammar of the question sentence that has been set in advance, and the word that is missing from the word that has undergone the word separation process is added. Sentence combination sub-means to combine questions
を含むことを特徴とする関連知識情報を獲得する装置。The apparatus which acquires the related knowledge information characterized by including this.
検索ログを分析し、疑問需要があるホットクエリーを見つけるクエリー発見手段と、Query discovery means to analyze search logs and find hot queries with questionable demand,
前記クエリー発見手段が見つけたホットクエリーを利用して質問を形成する質問形成手段と、Question forming means for forming a question using the hot query found by the query finding means;
前記質問を知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表する質問発表手段と、Question announcement means for announcing the question on the page layout of the knowledge and answer platform;
前記知識問答プラットフォームのページレイアウトで、前記質問の関連知識情報を獲得する知識獲得手段とKnowledge acquisition means for acquiring related knowledge information of the question in a page layout of the knowledge question-and-answer platform;
を含み、Including
前記質問発表手段は、The question announcement means is:
予め設定した模擬質問IDの集合から一つのIDを選択し、選択したIDを利用してユーザーを模擬して前記質問形成手段が形成した質問を前記知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表し、Selecting one ID from a set of preset simulated question IDs, simulating a user using the selected ID and publishing the question formed by the question forming means on the page layout of the knowledge question and answer platform;
前記模擬質問IDの集合におけるIDは、前記知識問答プラットフォームによって登録ユーザーのIDとして黙視されるThe IDs in the set of simulated question IDs are silently registered as registered user IDs by the knowledge question and answer platform.
ことを特徴とする関連知識情報を獲得する装置。The apparatus which acquires the related knowledge information characterized by this.
検索ログを分析し、疑問需要があるホットクエリーを見つけるクエリー発見手段と、Query discovery means to analyze search logs and find hot queries with questionable demand,
前記クエリー発見手段が見つけたホットクエリーを利用して質問を形成する質問形成手段と、Question forming means for forming a question using the hot query found by the query finding means;
前記質問を知識問答プラットフォームのページレイアウトに発表する質問発表手段と、Question announcement means for announcing the question on the page layout of the knowledge and answer platform;
前記知識問答プラットフォームのページレイアウトで、前記質問の関連知識情報を獲得する知識獲得手段とKnowledge acquisition means for acquiring related knowledge information of the question in a page layout of the knowledge question-and-answer platform;
を含み、Including
前記知識獲得手段は、The knowledge acquisition means includes
前記知識問答プラットフォームのページレイアウトでユーザーが前記質問について解答する関連知識情報を獲得し、前記関連知識情報から良質解答を確定する手段と、Means for acquiring relevant knowledge information for a user to answer the question in the page layout of the knowledge question and answer platform, and determining a good answer from the related knowledge information;
前記質問の前記知識問答プラットフォームのページレイアウト上の発表時間が予め設定したオフ時間より長い場合、前記質問の何れの関連知識情報がまだ現れなかったり、又は、前記質問の良質解答がまだ現れなかったりしたら、前記知識問答プラットフォーム上の前記質問が存在するページレイアウトをオフするページレイアウト保守手段とWhen the announcement time on the page layout of the question / answer platform of the question is longer than a preset off time, any related knowledge information of the question has not yet appeared, or a good answer of the question has not yet appeared A page layout maintenance means for turning off the page layout on which the question exists on the knowledge and answer platform;
を含むことを特徴とする関連知識情報を獲得する装置。The apparatus which acquires the related knowledge information characterized by including this.
請求項15から27のいずれか一項に記載の関連知識情報を獲得する装置と、
ユーザーが入力したクエリーを受け入れるユーザーインタフェ-ス手段と、
前記クエリーのキーワードにマッチングするページレイアウトを検索し、請求項15から27のいずれか一項に記載の関連知識情報を獲得する装置が知識問答プラットフォームにおける質問を発表したページレイアウトで、前記クエリーのキーワードにマッチングするページレイアウトを検索した場合、検索したページレイアウトを前記クエリーの検索結果に含ませてユーザーに戻させるページレイアウト検索手段とを
含むことを特徴とする関連知識情報を検索する装置。
An apparatus for acquiring related knowledge information according to any one of claims 15 to 27 ;
A user interface means to accept queries entered by the user;
28. A page layout that searches for a page layout that matches a keyword of the query and obtains related knowledge information according to any one of claims 15 to 27 , wherein the query keyword is a page layout in which a question in a knowledge question and answer platform is announced. And a page layout search means for causing the user to return the searched page layout to the search result of the query when a page layout that matches is searched. An apparatus for searching related knowledge information.
JP2014501426A 2011-03-31 2012-03-29 Method and apparatus for acquiring / searching related knowledge information Active JP5780617B2 (en)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201110081274.4 2011-03-31
CN201110081274.4A CN102737022B (en) 2011-03-31 2011-03-31 Method and device for acquiring and searching relevant knowledge information
PCT/CN2012/073234 WO2012130145A1 (en) 2011-03-31 2012-03-29 Method and device for acquiring and searching for relevant knowledge information

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2014512600A JP2014512600A (en) 2014-05-22
JP5780617B2 true JP5780617B2 (en) 2015-09-16

Family

ID=46929469

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014501426A Active JP5780617B2 (en) 2011-03-31 2012-03-29 Method and apparatus for acquiring / searching related knowledge information

Country Status (3)

Country Link
JP (1) JP5780617B2 (en)
CN (1) CN102737022B (en)
WO (1) WO2012130145A1 (en)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103870457A (en) * 2012-12-07 2014-06-18 北京百度网讯科技有限公司 Method and device for confirming priority of unanswered questions in question-and-answer platform
CN105706079A (en) * 2013-10-31 2016-06-22 隆沙有限公司 Topic-wise collaboration integration
CN105991399A (en) * 2015-02-05 2016-10-05 天脉聚源(北京)科技有限公司 Method and system for realizing questioning over network
CN104899322B (en) * 2015-06-18 2021-09-17 百度在线网络技术(北京)有限公司 Search engine and implementation method thereof
JP6566810B2 (en) * 2015-09-18 2019-08-28 株式会社ユニバーサルエンターテインメント Commercial information providing system and commercial information providing method
CN107688641B (en) * 2017-08-28 2021-12-28 江西博瑞彤芸科技有限公司 Question management method and system
CN109886733A (en) * 2019-01-25 2019-06-14 平安科技(深圳)有限公司 Information recommendation method, storage medium and computer equipment
CN112182193B (en) * 2020-10-19 2023-01-13 山东旗帜信息有限公司 Log obtaining method, device and medium in traffic industry
CN117235242B (en) * 2023-11-15 2024-02-06 浙江力石科技股份有限公司 Hot spot information screening method and system based on intelligent question-answering database

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06301577A (en) * 1993-04-12 1994-10-28 Fujitsu Ltd Database system
JP3908634B2 (en) * 2002-09-11 2007-04-25 株式会社東芝 Search support method and search support device
JP4512826B2 (en) * 2005-03-03 2010-07-28 国立大学法人 筑波大学 Question answering system
US8983977B2 (en) * 2006-03-01 2015-03-17 Nec Corporation Question answering device, question answering method, and question answering program
US20080104065A1 (en) * 2006-10-26 2008-05-01 Microsoft Corporation Automatic generator and updater of faqs
JP4860439B2 (en) * 2006-11-08 2012-01-25 ヤフー株式会社 Automatic question generation system
CN101093509B (en) * 2007-07-18 2010-06-16 中国科学院计算技术研究所 Interactive querying system and method
CN101261690A (en) * 2008-04-18 2008-09-10 北京百问百答网络技术有限公司 A system and method for automatic problem generation
JP2010282403A (en) * 2009-06-04 2010-12-16 Kansai Electric Power Co Inc:The Document retrieval method
CN101751454A (en) * 2009-12-12 2010-06-23 浙江大学 Selection method of network answers based on probabilistic latent semantic analysis

Also Published As

Publication number Publication date
CN102737022A (en) 2012-10-17
JP2014512600A (en) 2014-05-22
WO2012130145A1 (en) 2012-10-04
CN102737022B (en) 2015-01-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5780617B2 (en) Method and apparatus for acquiring / searching related knowledge information
KR101895249B1 (en) Method, system and storage medium for realizing intelligent answering of questions
RU2747425C2 (en) Real-time answer system to questions from different fields of knowledge
US9582757B1 (en) Scalable curation system
US9965547B2 (en) System and methods for automating trademark and service mark searches
US10565533B2 (en) Systems and methods for similarity and context measures for trademark and service mark analysis and repository searches
US11100124B2 (en) Systems and methods for similarity and context measures for trademark and service mark analysis and repository searches
Hoogeveen et al. CQADupStack: A benchmark data set for community question-answering research
KR101043640B1 (en) Integration of multiple query revision models
CN107480133B (en) Subjective question self-adaptive scoring method based on answer implication and dependency relationship
KR101040119B1 (en) Apparatus and Method for Search of Contents
US20100306206A1 (en) System and method for high precision and high recall relevancy searching
KR20160124079A (en) Systems and methods for in-memory database search
MX2014003536A (en) Providing topic based search guidance.
Moukdad et al. Users’ perceptions of the Web as revealed by transaction log analysis
WO2018000279A1 (en) Diversion-based intention recognition method and system
WO2014040521A1 (en) Searching method, system and storage medium
Wang et al. Seeft: Planned social event discovery and attribute extraction by fusing twitter and web content
KR101928074B1 (en) Server and method for content providing based on context information
JP2003150624A (en) Information extraction device and information extraction method
Damljanovic Natural language interfaces to conceptual models
US8375017B1 (en) Automated keyword analysis system and method
Wu Proactive natural language search engine: tapping into structured data on the web
US20170147679A1 (en) Query expansion system and method using language and language variants
Antenucci et al. Ringtail: a generalized nowcasting system

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20141007

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20150107

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

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20150616

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20150709

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5780617

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250