JP6375367B2 - 反論生成方法,反論生成システム - Google Patents
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Description
反論対象意見から、第2前提条件を抽出する第3ステップと、第1前提条件のうちの第1条件と対応する第2条件を、第2前提条件のうちから判定する第4ステップと、第1条件と前記第2条件との関連性について、否定的な意見が記載されているデータである反論根拠データを検索する第5ステップと、反論根拠データのうち、反論対象意見との関連性が最も高いデータを、反論対象意見に対する反論文として文章化し、出力する第6ステップと、を有することを特徴とする。
続いて反論対象意見αから抽出された上記単語のそれぞれに対して,反論文βから得られた単語の中に類義語もしくは反義語が存在するかどうかを調べる。類義語もしくは反義語については知識データベース829に予め用意しておく。この例では「B国」と「C国」が類義語,「宿題」と「宿題」が一致,「廃止」と「廃止」が一致,「成績」と「成績」が一致,「伸び」と「落ち」が反義語という関係が得られる。「2000年」と「データ」に対しては対応する単語が存在しないと判定される。
λ=反義語の個数+αの否定詞の個数-βの否定詞の個数+1
である。
108、110,121,128:入出力インターフェース
109:操作端末
117:表示装置
118:文字入力装置
119:音声入力装置
120:ネットワーク
125:文書データ蓄積装置
130:知識データ蓄積装置
131:端末内データ蓄積装置。
Claims (10)
- 入力装置、記憶装置、およびプロセッサを備える反論生成システムにより反論を生成する反論生成方法であって、前記記憶装置はデータベースを格納し、
前記入力装置から入力される議題と、議題に関する意見である反論対象意見と、を前記記憶装置にテキスト情報として記憶する第1ステップと、
前記プロセッサが、構文解析および依存解析を用いて、前記議題から、第1前提条件を抽出する第2ステップと、
前記プロセッサが、構文解析および依存解析を用いて、前記反論対象意見から、第2前提条件を抽出する第3ステップと、
前記プロセッサが、前記第1前提条件に含まれる第1条件と意味的に対応する第2条件が、前記第2前提条件に含まれるか判定する第4ステップと、
前記プロセッサが、前記データベースに対して、前記第1条件、前記第2条件、および所定の否定表現を含む語のAND条件の検索を行なうことにより、前記第1条件と前記第2条件との関連性について、否定的な意見が記載されているデータである反論根拠データを検索する第5ステップと、
前記プロセッサが、前記反論根拠データを、前記反論対象意見に対する反論文として文章化し、出力する第6ステップと、を有することを特徴とする反論生成方法。 - 請求項1に記載の反論生成方法において,
前記第3ステップは、前記反論対象意見からさらに、第1の主となる句を抽出し、
前記第5ステップは、前記第1条件と前記第2条件とに加え、前記第1の主となる句を検索語として用いることを特徴とする反論生成方法。 - 請求項1に記載の反論生成方法において、
前記プロセッサが、構文解析および依存解析を用いて、前記反論文から、第3前提条件を抽出する第7ステップと、
前記プロセッサが、前記第2前提条件に含まれる第3条件と意味的に対応する第4条件が、前記第3前提条件に含まれるか判定する第8ステップと、
前記プロセッサが、前記データベースに対して、前記第3条件、前記第4条件、および所定の否定表現を含む語のAND条件の検索を行なうことにより、前記第3条件と前記第4条件との関連性について否定的な意見が記載されているデータである再反論根拠データを検索する第9ステップと、
前記プロセッサが、複数の前記反論文のうち、前記再反論根拠データの数が最も少ない前記反論文を出力する第10ステップと、をさらに有することを特徴とする反論生成方法。 - 請求項3に記載の反論生成方法において、
前記第7ステップは、前記反論対象意見からさらに、第2の主となる句を抽出し、
前記第9ステップは、前記第3条件と前記第4条件とに加え、前記第2の主となる句を検索語として用いることを特徴とする反論生成方法。 - 請求項3に記載の反論生成方法において、
前記プロセッサが、単語の類義語および反義語関係を用いて、前記第6ステップで生成した前記反論文と、前記反論対象意見との間に矛盾が存在するかを判定する第11ステップをさらに有し、
前記第7ステップでは、前記矛盾が存在すると判定された前記反論文から前記第3前提条件を抽出することを特徴とする反論生成方法。 - 議題と、議題に関する意見である反論対象意見と、を記憶する記憶部と、
構文解析および依存解析を用いて、前記議題から、第1前提条件を抽出し、前記反論対象意見から、第2前提条件を抽出する抽出部と、
前記第1前提条件に含まれる第1条件と意味的に対応する第2条件が、前記第2前提条件に含まれるか判定する判定部と、
データベースに対して、前記第1条件、前記第2条件、および所定の否定表現を含む語のAND条件の検索を行なうことにより、前記第1条件と前記第2条件との関連性について、否定的な意見が記載されているデータである反論根拠データを検索する検索部と、
前記反論根拠データを、前記反論対象意見に対する反論文として文章化し、出力する出力部と、を有することを特徴とする反論生成システム。 - 請求項6に記載の反論生成システムにおいて,
前記抽出部は、前記反論対象意見からさらに、第1の主となる句を抽出し、
前記検索部は、前記第1条件と前記第2条件とに加え、前記第1の主となる句を検索語として用いることを特徴とする反論生成システム。 - 請求項6に記載の反論生成システムにおいて、
前記抽出部は、さらに、構文解析および依存解析を用いて、前記反論文から、第3前提条件を抽出し、
前記判定部は、さらに、前記第2前提条件に含まれる第3条件と意味的に対応する第4条件が、前記第3前提条件に含まれるか判定し、
前記検索部は、さらに、前記データベースに対して、前記第3条件、前記第4条件、および所定の否定表現を含む語のAND条件の検索を行なうことにより、前記第3条件と前記第4条件との関連性について否定的な意見が記載されているデータである再反論根拠データを検索し、
前記出力部は、複数の前記反論文のうち、前記再反論根拠データの数が最も少ない前記反論文を出力することを特徴とする反論生成システム。 - 請求項8に記載の反論生成システムにおいて、
前記抽出部は、さらに、前記反論対象意見から第2の主となる句を抽出し、
前記検索部は、さらに、前記第3条件と前記第4条件とに加え、前記第2の主となる句を検索語として用いることを特徴とする反論生成システム。 - 請求項8に記載の反論生成システムにおいて、
前記出力部は、さらに、単語の類義語および反義語関係を用いて、生成した前記反論文と、前記反論対象意見との間に矛盾が存在するかを判定し、
前記抽出部は、前記矛盾が存在すると判定された前記反論文から前記第3前提条件を抽出することを特徴とする反論生成システム。
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