JP6745127B2 - 情報処理システム、サーバ、端末装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理システム、サーバ、端末装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

近年、自動応答等を行う人工知能において、知識を自動的に収集（獲得）するために、構造化されたオープンな知識データ（ＬＯＤ：Ｌｉｎｋｅｄ Ｏｐｅｎ Ｄａｔａ）が利用されている。
ＬＯＤにおいては、エンティティ（主語）、プロパティ（述語）、リテラル（目的語）と呼ばれる３つの要素によって関係する要素が表現され、これらの関係づけられた要素はトリプルと呼ばれている。
そして、トリプルにおける１つの要素が質問として問われた場合に、ＬＯＤが検索され、他の２つの要素から特定された要素が回答として提示される。
なお、ＬＯＤに関連する技術は、例えば、非特許文献１に記載されている。

「次世代のインターネットがすぐそこに！ＬＯＤが描く"データの未来図"」、［ｏｎｌｉｎｅ］、２０１４年１月１０日、ＦＵＪＩＴＳＵ ＪＯＵＲＮＡＬ、［２０１６年３月２５日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://journal.jp.fujitsu.com/2014/01/10/01/＞

しかしながら、ＬＯＤのデータベースは、機械抽出によって他のデータベースから自動的にデータを取得して構築したり、ボランティアベースで人手によりデータを入力して構築したりするものである。
そのため、ＬＯＤのデータベースは、要素として格納されているデータのリンク情報が不正である、リンク情報が欠落している、同一の要素に多くの異なる表現が存在する（同義語、表記の揺れ（漢字・かな・カタカナ・英字）、誤字・脱字等）、同名の要素の場合には識別のための付加文字が付される（「○○山（Ｘ県）」・「○○山（Ｙ県）」等）という性質がある。
このように、ＬＯＤのデータベースは情報の精度や検索機能が十分でないことから、質問に対する適切な回答を得ることが困難であった。

本発明は、ＬＯＤを利用して、質問に対するより適切な回答を得ることを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理システムは、
質問を入力する端末装置と、前記端末装置に入力された質問に対する回答を提示するサーバとが通信可能に構成された情報処理システムであって、
前記サーバは、
前記端末装置に入力されたユーザからの質問を取得する質問取得手段と、
前記質問取得手段によって取得された質問におけるＬＯＤに基づく要素を特定する要素特定手段と、
前記要素特定手段によって特定された前記要素の１つに基づいて、ＬＯＤデータベースを検索する検索手段と、
前記検索手段の検索結果における他の要素を拡張する要素拡張手段と、
前記検索手段の検索結果に含まれる要素及び拡張された前記他の要素について、当該要素それぞれの信頼度を算出する信頼度算出手段と、
前記信頼度算出手段によって算出された信頼度に基づいて、前記質問に対する回答を特定する回答特定手段と、
を備えることを特徴とする。

本発明によれば、ＬＯＤを利用して、質問に対するより適切な回答を得ることが可能となる。

本発明に係る情報処理システムのシステム構成を示す図である。 端末装置のハードウェア構成を示す模式図である。 サーバのハードウェア構成を示す模式図である。 情報処理システムにおいて実現される主な機能構成を示すブロック図である。 情報処理システムにおいて、質問に対する回答が特定される処理（回答提示処理）の概念を示す模式図である。 情報処理システムのサーバが実行する回答提示処理の流れを示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。

［構成］
［システム構成］
図１は、本発明に係る情報処理システム１のシステム構成を示す図である。
図１に示すように、本発明に係る情報処理システム１は、端末装置１０と、サーバ２０とを含んで構成され、端末装置１０及びサーバ２０は、ネットワーク３０を介して互いに通信可能に構成されている。
本発明に係る情報処理システム１は、端末装置１０から音声等により質問が入力されると、サーバ２０において質問が解釈され、ＬＯＤデータベース（ＬＯＤ知識ベース）におけるデータを利用して回答の候補がスコア化される。このとき、サーバ２０は、質問を構成する要素及びＬＯＤデータベースに含まれる要素を拡張し、ＬＯＤデータベースに格納されているデータにおいて、質問が表す内容に関連する可能性があるデータを包括的に候補として取得し、これらを所定の方法でスコア化する。そして、各データのスコアに基づいて、質問に対する回答を特定する。
これにより、情報の精度や検索機能が十分でないＬＯＤのデータベースを参照して、質問に対するより適切な回答を得ることが可能となる。

［ハードウェア構成］
次に、情報処理システム１を構成する各装置のハードウェア構成を説明する。
図２は、端末装置１０のハードウェア構成を示す模式図である。
端末装置１０は、スマートフォン、タブレット端末あるいはＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等の情報処理装置によって構成される。
図２に示すように、端末装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１１３と、バス１１４と、タッチ操作入力部１１５と、出力部１１６と、音声入力部１１７と、撮像部１１８と、センサ部１１９と、記憶部１２０と、通信部１２１と、ドライブ１２２と、を備えている。

ＣＰＵ１１１は、ＲＯＭ１１２に記録されているプログラム、または、記憶部１２０からＲＡＭ１１３にロードされたプログラムに従って各種の処理（端末装置１０の機能を実現するための処理）を実行する。
ＲＡＭ１１３には、ＣＰＵ１１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。

ＣＰＵ１１１、ＲＯＭ１１２及びＲＡＭ１１３は、バス１１４を介して相互に接続されている。バス１１４には、タッチ操作入力部１１５、出力部１１６、音声入力部１１７、撮像部１１８、センサ部１１９、記憶部１２０、通信部１２１及びドライブ１２２が接続されている。

タッチ操作入力部１１５は、例えば出力部１１６の表示領域に積層される静電容量式または抵抗膜式の位置入力センサにより構成され、タッチ操作がなされた位置の座標を検出する。ここで、タッチ操作とは、タッチ操作入力部１１５に対する物体（ユーザの指やタッチペン等）の接触または近接の操作をいう。
出力部１１６は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、画像や音声を出力する。
即ち、本実施形態では、タッチ操作入力部１１５と出力部１１６のディスプレイとにより、タッチパネルが構成されている。

音声入力部１１７は、例えばマイクロフォンにより構成され、入力された音声をアナログ電気信号に変換する。音声入力部１１７を構成するマイクロフォンとしては、端末装置１０の内蔵マイクロフォンとすることや、ノイズの多い状況においても特定の発話者の音声をより高音質で集音できる身体装着型のマイクロフォンとすること等が可能である。
なお、音声のアナログ信号は、Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌ）変換処理が施されて、音声データを表すデジタル信号に変換される。このＡ／Ｄ変換処理の実行主体は、特に限定されず、ＣＰＵ１１１であってもよいし、図示しない専用のハードウェアであってもよいが、本実施形態では説明の便宜上、音声入力部１１７であるものとする。
即ち、本実施形態では、音声入力部１１７は、入力された音声に基づく音声データをＣＰＵ１１１等に出力する。

撮像部１１８は、図示はしないが、光学レンズ部と、イメージセンサと、を備えている。
光学レンズ部は、被写体を撮影するために、光を集光するレンズ、例えばフォーカスレンズ等で構成される。なお、フォーカスレンズの他、焦点距離を一定の範囲で自在に変化させるズームレンズを光学レンズ部に備えることとしてもよい。
光学レンズ部にはまた、必要に応じて、焦点、露出、ホワイトバランス等の設定パラメータを調整する周辺回路が設けられる。

イメージセンサは、光電変換素子や、ＡＦＥ（Ａｎａｌｏｇ Ｆｒｏｎｔ Ｅｎｄ）等から構成される。
光電変換素子は、例えばＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）型の光電変換素子等から構成される。撮像素子は、一定時間毎に、その間に入射されて蓄積された被写体像の光信号を光電変換（撮像）して、その結果得られるアナログの電気信号をＡＦＥに順次供給する。
ＡＦＥは、このアナログの電気信号に対して、Ａ／Ｄ変換処理等の各種信号処理を実行する。各種信号処理によって、デジタル信号が生成され、撮像部１１８の出力信号として出力される。撮像部１１８の出力信号によって示される画像のデータを、以下、適宜「撮像画像データ」と呼ぶ。撮像画像データは、ＣＰＵ１１１の指示に従って、ＲＡＭ１１３あるいは記憶部１２０に記憶される。

センサ部１１９は、端末装置１０における３軸方向の加速度を検出する３軸加速度センサ、端末装置１０における３軸方向の角速度を検出するジャイロセンサ、端末装置１０の位置を検出する位置センサ（例えばＧＰＳ受信機）あるいは地磁気を検出する地磁気センサ等の各種センサを備えている。センサ部１１９の検出信号は、ＣＰＵ１１１等に出力される。
記憶部１２０は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶装置で構成され、各種データを記憶する。
通信部１２１は、ネットワークを介して他の装置との間で行う通信を制御する。
ドライブ１２２には、必要に応じて、リムーバブルメディア１３１が適宜装着される。ドライブ１２２によってリムーバブルメディア１３１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１２０にインストールされる。また、リムーバブルメディア１３１は、記憶部１２０に記憶されている各種データも、記憶部１２０と同様に記憶することができる。

図３は、サーバ２０のハードウェア構成を示す模式図である。
サーバ２０は、サーバコンピュータ等の情報処理装置によって構成される。
図３に示すように、サーバ２０は、ＣＰＵ２１１と、ＲＯＭ２１２と、ＲＡＭ２１３と、バス２１４と、入力部２１５と、出力部２１６と、記憶部２１７と、通信部２１８と、ドライブ２１９と、を備えている。

ＣＰＵ２１１は、ＲＯＭ２１２に記録されているプログラム、または、記憶部２１７からＲＡＭ２１３にロードされたプログラムに従って各種の処理（サーバ２０の機能を実現するための処理）を実行する。
ＲＡＭ２１３には、ＣＰＵ２１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。

ＣＰＵ２１１、ＲＯＭ２１２及びＲＡＭ２１３は、バス２１４を介して相互に接続されている。バス２１４には、入力部２１５、出力部２１６、記憶部２１７、通信部２１８及びドライブ２１９が接続されている。

入力部２１５は、各種釦等で構成され、指示操作に応じて各種情報を入力する。
出力部２１６は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、画像や音声を出力する。
記憶部２１７は、ハードディスクあるいはＤＲＡＭ等で構成され、各サーバで管理される各種データを記憶する。
通信部２１８は、ネットワークを介して他の装置との間で行う通信を制御する。

ドライブ２１９には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア２３１が適宜装着される。ドライブ２１９によってリムーバブルメディア２３１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部２１７にインストールされる。

［機能的構成］
次に、情報処理システム１において実現される主な機能構成について説明する。
図４は、情報処理システム１において実現される主な機能構成を示すブロック図である。
また、図５は、情報処理システム１において、質問に対する回答が特定される処理（後述する回答提示処理）の概念を示す模式図である。
なお、本実施形態においては、エンティティ及びプロパティを含む質問が入力され、リテラルを回答として出力する場合を想定して説明する。ただし、エンティティまたはプロパティが回答となる質問が入力されるものとしてもよい。
以下、図５を適宜参照しつつ、図４に示す機能構成について説明する。

図４に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０のＣＰＵ１１１において、質問入力部１５１と、質問送信部１５２と、回答取得部１５３と、回答出力部１５４とが機能する。

質問入力部１５１は、ユーザによる質問の入力を受け付ける。本実施形態において、質問入力部１５１は、音声及び文字入力による質問の入力を受け付けることが可能である。
質問送信部１５２は、質問入力部１５１に入力されたユーザの質問をネットワーク３０を介してサーバ２０に送信する。
回答取得部１５３は、質問送信部１５２によって送信された質問の回答を、ネットワーク３０を介してサーバ２０から取得する。
回答出力部１５４は、回答取得部１５３によって取得された質問の回答を出力部１１６のディスプレイやスピーカから、文字列あるいは音声として出力する。

また、情報処理システム１は、サーバ２０のＣＰＵ２１１において、音声認識処理部２５１と、音声合成処理部２５２と、対話処理部２５３と、質問取得部２５４と、質問属性特定部２５５と、候補特定部２５６と、要素拡張部２５７と、信頼度算出部２５８と、回答特定部２５９とが機能する。
また、サーバ２０の記憶部２１７には、ＬＯＤ知識ベース２７１と、同義語・類義語辞書データベース（同義語・類義語辞書ＤＢ）２７２とが形成される。なお、サーバ２０の記憶部２１７には、音声認識に関連する各種辞書等も適宜記憶することができる。

ＬＯＤ知識ベース２７１には、構造化されたオープンな知識データが記憶されている。なお、ＬＯＤ知識ベース２７１としては、情報処理システム１が独自のデータベースとして保有することや、一般に利用が解放されている民間あるいは行政によるデータベースを利用すること等が可能である。

同義語・類義語辞書ＤＢ２７２には、種々の単語と、その同義語及び類義語が対応付けて記憶されている。なお、同義語・類義語辞書ＤＢ２７２としては、情報処理システム１が独自のデータベースとして保有することや、汎用の同義語辞書あるいは類義語辞書のデータベースを利用すること等が可能である。

音声認識処理部２５１は、端末装置１０から音声として送信された質問を音声認識処理し、文字情報に変換する。このとき、音声認識処理部２５１は、音響モデル、言語モデル及び発音辞書を参照して質問の音声を分析し、質問の音声を、意味を有する単語に変換する。なお、音声認識処理においては、質問の音声をいずれの単語に変換するか決定する上で、候補となる単語のスコア（以下、「音声認識スコア」と呼ぶ。）が算出され、この音声認識スコアに基づいて、可能性の高い単語が選択される。

音声合成処理部２５２は、対話処理部２５３によって決定された台詞に基づいて、音声を合成（音声合成処理）する。
対話処理部２５３は、質問を行うユーザとの対話内容に基づいて、ユーザに対して応答する台詞を決定（対話処理）する。
質問取得部２５４は、端末装置１０から送信され、音声認識処理部２５１によって文字情報とされた質問のデータを取得する。なお、端末装置１０から文字情報による質問が送信された場合、質問取得部２５４は、通信部２１８を介して受信した当該質問のデータを取得する。

質問属性特定部２５５は、質問のデータに含まれる単語を対象として、トリプルの要素（エンティティ、プロパティあるいはリテラル）を特定する。具体的には、質問属性特定部２５５は、質問のデータを構文解析することにより、質問のデータに含まれる各単語が、エンティティ、プロパティ及びリテラルである可能性を推定する。このとき、構文解析の結果、質問のデータに含まれる各単語が、エンティティ、プロパティあるいはリテラルである可能性を示すスコア（以下、適宜「属性スコア」と呼ぶ。）が算出され、この属性スコアに基づいて、質問のデータに含まれる単語のいずれがエンティティであるか等が特定される。

例えば、「富士山の高さは？」という質問に対して、構文解析により、質問のエンティティとして「富士山」、質問のプロパティとして「高さ」が特定される。この場合、リテラルである「３７７６ｍ」が回答となる。
このように質問属性特定部２５５によって特定されたトリプルの要素は、質問のエンティティ、プロパティ及びリテラルのいずれか１つ（質問対象）を除く２つの要素に分類される。本実施形態においては、特定された２つの要素を同時に検索条件としてＬＯＤ知識ベース２７１を検索するのではなく、これらのうちの１つ（ここではエンティティとする）をキーとして検索が開始される。即ち、回答提示処理では、質問におけるエンティティを特定し、特定されたエンティティをキーとして、ＬＯＤ知識ベース２７１において、質問のエンティティと同一または関連するエンティティに該当するトリプルが抽出されることとなる。

候補特定部２５６は、質問におけるトリプルの各要素として、回答を決定する上で検討の対象とする候補を特定（即ち、質問を拡張）する。一例として、候補特定部２５６は、音声認識処理において算出された音声認識スコアが最も高い１つの単語のみではなく、一定以上の音声認識スコアが算出された単語を、トリプルの各要素の候補として拡張して特定することができる。例えば、「フジサン」という音声に対して、音声認識処理では、「富士山」（山の固有名称）が最も高い音声認識スコアとなっている場合に、候補特定部２５６は、「富士山」（山の固有名称）に次いで、所定以上の音声認識スコアが算出された単語（例えば、「藤さん」（苗字）等）をトリプルの各要素の候補として特定する。本実施形態では、特定された候補それぞれによって表される質問について、図５に示すような回答提示処理が実行される。なお、図５において、質問のエントリ「富士山」（山の固有名称）に続く数値及び質問のプロパティ「高さ」に続く数値は、それぞれの要素の信頼度（後述）を示している。
これにより、質問における各要素の候補として、質問を構成すると推定される多様な単語が特定されることとなる。例えば、質問の中に「ハシ」という単語が含まれる場合、「箸」及び「橋」の両方をトリプルの要素の候補とすること等ができる。そのため、質問として入力された音声が表す可能性のある内容を広く対象として、回答提示処理が行われる。

要素拡張部２５７は、候補特定部２５６によって特定された各要素（質問におけるトリプルの各要素）に対応するＬＯＤ知識ベース２７１の要素を、当該要素と実質的に同意または関連性が高いと考えられる単語に拡張する。
具体的には、要素拡張部２５７は、質問における各要素に対応するＬＯＤ知識ベース２７１の要素について、表現のバリエーション（言い換え表現）を取得する。このとき、要素拡張部２５７は、同義語・類義語辞書ＤＢ２７２を参照して、ＬＯＤ知識ベース２７１の要素と同義または類義の単語を取得することができる。また、要素拡張部２５７は、ＬＯＤ知識ベース２７１において言い換え表現や関連する項目としてリンクされている単語を取得することができる。本実施形態において、要素拡張部２５７は、候補特定部２５６によって特定された要素のうちの１つ（ここではエンティティとする）をキーとして、ＬＯＤ知識ベース２７１を検索する。そして、要素拡張部２５７は、ＬＯＤ知識ベース２７１において、キーとなる要素と同一または関連する要素に該当するトリプルを抽出し、抽出したトリプルに含まれる他の要素について、表現のバリエーション（言い換え表現）を取得する。

例えば、図５のエンティティの項目に示すように、質問における「富士山」というエンティティに対して、ＬＯＤ知識ベース２７１に記憶されている「富士山＿静岡県」、「富士山＿群馬県」、「富士山駅」・・・という単語群が、「富士山」というエンティティの言い換え表現や関連する項目（同一または関連する要素）として取得される。
また、例えば、図５のプロパティの項目に示すように、ＬＯＤ知識ベース２７１に記憶されている「富士山＿静岡県」というエンティティに対して、「ｈｅｉｇｈｔ」という単語がプロパティとして対応付けられている場合、同義語・類義語辞書を参照して、「ｈｅｉｇｈｔ」という単語（拡張元の単語）と実質的に同意または関連性が高いと考えられる単語（拡張された単語）が取得される。具体的には、「ｈｅｉｇｈｔ」という単語の同義語または類義語として、同義語・類義語辞書から「標高」及び「身長」という単語が取得される。なお、図５において、ＬＯＤ知識ベース２７１のプロパティにおける単語に続く数値は、拡張元の単語との類似度を示し、それに続く数値は、質問のプロパティの単語（「高さ」）との類似度を示している。また、このように拡張されたプロパティに対しては、拡張の元となる「ｈｅｉｇｈｔ」と同一のリテラル「３７７６ｍ」が設定される。
これにより、ＬＯＤ知識ベース２７１におけるエンティティやプロパティ等の要素を、同義語・類義語、あるいは、言い換え表現や関連する項目に拡張した状態（拡張されたＬＯＤ知識ベース２７１）を形成することができる。

信頼度算出部２５８は、質問におけるトリプルの各要素及び要素拡張部２５７によって拡張されたＬＯＤ知識ベース２７１の各要素について、信頼度を算出する。
具体的には、信頼度算出部２５８は、質問における各要素について、以下のように信頼度を算出する。

（１）質問における要素の信頼度＝（評価項目Ａの結果）×重みＷａ＋（評価項目Ｂの結果）×重みＷｂ＋（評価項目Ｃの結果）×重みＷｃ＋（評価項目Ｄの結果）×重みＷｄ
ただし、
評価項目Ａ：当該単語の検索頻度（ユーザ個人における検索履歴ベースの検索頻度または一般ユーザ全体の検索履歴における検索頻度）から算出される評価
評価項目Ｂ：トレンド（インターネット等における検索のトレンド情報）を利用した評価
評価項目Ｃ：音声認識処理における音声認識スコアを利用した評価
評価項目Ｄ：質問における要素の特定時の属性スコアを利用した評価
なお、図５に示す例では、質問における要素はエンティティ（「富士山」）及びプロパティ（「高さ」）であり、それぞれの要素について算出された信頼度の積が質問の信頼度となる。

（２）ＬＯＤのエンティティの信頼度＝（評価項目Ｅの結果）×重みＷｅ＋（評価項目Ｆの結果）×重みＷｆ
ただし、
評価項目Ｅ：質問の要素（エンティティ）の文字列とＬＯＤの要素（エンティティ）の文字列の一致度（完全一致の場合は最大値１）
評価項目Ｆ：ＬＯＤに定義されているリンクの辿り着きやすさ
なお、評価項目Ｆにおけるリンクの辿り着きやすさは、ＬＯＤにおいて、曖昧さ回避等の目的により、特定の単語から他の単語へのリンクが定義されることがあり、そのリンクの階層によって定義することができる。ただし、このようなリンクが定義されておらず、直接的に当該単語に辿り着ける場合には、最大値１を設定することができる。

（３）ＬＯＤのプロパティの信頼度１＝（評価項目Ｇ１の結果）×重みＷｇ１＋（評価項目Ｈ１の結果）×重みＷｈ１＋（評価項目Ｉ１の結果）×重みＷｉ１
ただし、
評価項目Ｇ１：オリジナルのＬＯＤのプロパティと、上位語・下位語の概念を利用した類義語拡張後のＬＯＤのプロパティとの類似度
評価項目Ｈ１：オリジナルのＬＯＤのプロパティと、単語ベクトルを利用した類義語拡張後のＬＯＤのプロパティとの類似度
評価項目Ｉ１：オリジナルのＬＯＤのプロパティと、類義語拡張後のＬＯＤのプロパティの文字列の類似度
（４）ＬＯＤのプロパティの信頼度２＝（評価項目Ｇ２の結果）×重みＷｇ２＋（評価項目Ｈ２の結果）×重みＷｈ２＋（評価項目Ｉ２の結果）×重みＷｉ２
ただし、
評価項目Ｇ２：質問のプロパティと、上位語・下位語の概念を利用した類義語拡張後のＬＯＤのプロパティとの類似度
評価項目Ｈ２：質問のプロパティと、単語ベクトルを利用した類義語拡張後のＬＯＤのプロパティとの類似度
評価項目Ｉ２：質問のプロパティと、類義語拡張後のＬＯＤのプロパティの文字列の類似度
したがって、ＬＯＤのプロパティの信頼度は以下のようになる。
ＬＯＤのプロパティの信頼度＝ＬＯＤのプロパティの信頼度１×ＬＯＤのプロパティの信頼度２

なお、評価項目Ｇ１，Ｇ２は、上位語・下位語の概念を利用した類似度が定義されたデータベースを利用して算出することができる。例えば、評価項目Ｇ１，Ｇ２の結果は、情報処理システム１が独自に保有するデータベースや、一般に利用が解放されている民間あるいは行政によるデータベース（ＷｏｒｄＮｅｔ等）を利用して取得すること等が可能である。この場合、例えば、拡張後のＬＯＤのプロパティがオリジナルのＬＯＤのプロパティの上位語であれば、信頼度はオリジナルの０．７、下位語であれば、信頼度はオリジナルの０．８、拡張後のＬＯＤのプロパティがオリジナルのＬＯＤのプロパティの下位語の上位語であれば、オリジナルのＬＯＤのプロパティの０．５とすること等ができる。
また、評価項目Ｈ１，Ｈ２は、単語ベクトルを利用した類似度が定義されたデータベースを利用して算出することができる。例えば、評価項目Ｈ１，Ｈ２の結果は、情報処理システム１が独自に保有するデータベースや、一般に利用が解放されている民間あるいは行政によるデータベースを利用して取得すること等が可能である。このとき用いられるデータベースは、日本語コーパスを利用し、単語ベクトル化技術（Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ等）によって単語類似度を測り、その結果をデータベース化したものである。

（５）リテラルの結果の信頼度＝（質問のエンティティの信頼度）×（質問のプロパティの信頼度）×（ＬＯＤのエンティティの信頼度）×（ＬＯＤのプロパティの信頼度）
即ち、リテラルの結果の信頼度は、質問のエンティティの信頼度、質問のプロパティの信頼度、ＬＯＤのエンティティの信頼度及びＬＯＤのプロパティの信頼度を総合したスコアを示している。

例えば、図５において、「富士山＿静岡県」というエントリに対しては、ＬＯＤ知識ベース２７１には「ｈｅｉｇｈｔ」というプロパティと「初登頂」というオリジナルのプロパティが含まれており、プロパティの拡張により、例えば、「ｈｅｉｇｈｔ」というプロパティの類義語として、「標高」及び「身長」というプロパティが設定されている。この場合、エントリ「富士山＿静岡県」については、（ＬＯＤのエンティティの信頼度）が０．９９、プロパティ「ｈｅｉｇｈｔ」については、（ＬＯＤのプロパティの信頼度）が０．４となる。なお、音声認識処理において、質問の信頼度（質問のエンティティの信頼度及び質問のプロパティの信頼度の積）は、「富士山の高さは？」という質問の内容が最も高い信頼度０．８１となっているものとする。このようにして、拡張後のＬＯＤ知識ベース２７１におけるプロパティ及びエントリの組み合わせに対し、リテラルの結果の信頼度が算出される。この結果、図５においては、エントリ「富士山＿静岡県」及びプロパティ「標高」の組み合わせに対するリテラル「３７７６ｍ」の信頼度が最も高いものとなっている。即ち、「富士山の高さは？」という質問に対して、回答提示処理の結果では、エントリ「富士山＿静岡県」及びプロパティ「標高」のリテラルである「３７７６ｍ」が最もスコアの高い回答となる。

回答特定部２５９は、信頼度算出部２５８によって算出されたリテラルの結果の信頼度に基づいて、質問に対する回答を特定する。このとき、回答特定部２５９は、リテラルの結果の信頼度が高い順に、対話処理部２５３にリテラルの結果を出力し、ユーザが求める回答を順次提示する。

［動作］
次に、情報処理システム１の動作を説明する。
［回答提示処理］
図６は、情報処理システム１のサーバ２０が実行する回答提示処理の流れを示すフローチャートである。
回答提示処理は、端末装置１０から質問が送信された場合に、ＬＯＤ知識ベース２７１を利用して回答を自動的に特定し、特定した回答を端末装置１０に提示する処理である。
なお、回答提示処理は、回答提示処理の実行が指示入力されることにより開始され、回答提示処理の終了が指示入力されるまで、繰り返し実行される。

回答提示処理が開始されると、ステップＳ１において、音声認識処理部２５１は、端末装置１０から音声として送信された質問を音声認識処理し、文字情報に変換する。このとき、音声認識処理部２５１は、音声認識処理において特定された単語の音声認識スコアを算出し、音声認識スコアに基づいて、可能性の高い単語を選択する。
ステップＳ２において、質問取得部２５４は、端末装置１０から送信され、音声認識処理部２５１によって文字情報とされた質問のデータを取得する。

ステップＳ３において、質問属性特定部２５５は、質問のデータに含まれる単語を対象として、トリプルの要素（エンティティ、プロパティあるいはリテラル）を特定する。このとき、質問属性特定部２５５は、質問のデータに含まれる各単語について、エンティティ、プロパティあるいはリテラルである可能性を示す属性スコアを算出し、この属性スコアに基づいて、質問のデータに含まれる単語のいずれがエンティティであるか等を特定する。

ステップＳ４において、候補特定部２５６は、質問におけるトリプルの各要素として、回答を決定する上で検討の対象とする候補を特定する。即ち、候補特定部２５６は、音声認識処理において算出された音声認識スコアが一定以上の単語を、トリプルの各要素の候補として特定する。
ステップＳ５において、要素拡張部２５７は、ＬＯＤ知識ベース２７１を検索することにより、候補特定部２５６によって特定された各要素（質問におけるトリプルの各要素）に対応するＬＯＤ知識ベース２７１の要素を、当該要素と実質的に同意または関連性が高いと考えられる単語に拡張する。このとき、要素拡張部２５７は、同義語・類義語辞書ＤＢ２７２を参照して、ＬＯＤ知識ベース２７１の要素と同義または類義の単語を取得することができる。また、要素拡張部２５７は、ＬＯＤ知識ベース２７１において言い換え表現や関連する項目としてリンクされている単語を取得することができる。これにより、ＬＯＤ知識ベース２７１におけるエンティティやプロパティ等の要素を、同義語・類義語、あるいは、言い換え表現や関連する項目に拡張した状態を形成することができる。

ステップＳ６において、信頼度算出部２５８は、質問におけるトリプルの各要素及び要素拡張部２５７によって拡張された後のＬＯＤ知識ベース２７１の各要素について、信頼度を算出する。具体的には、信頼度算出部２５８は、（１）質問における要素の信頼度、（２）ＬＯＤのエンティティの信頼度、（３）ＬＯＤのプロパティの信頼度１、（４）ＬＯＤのプロパティの信頼度２、及び、（５）リテラルの結果の信頼度を算出する。これにより、図５に示す各トリプルの要素について、信頼度が設定された状態となる。
ステップＳ７において、回答特定部２５９は、信頼度算出部２５８によって算出されたリテラルの結果の信頼度に基づいて、質問に対する回答を特定する。例えば、図５に示すように、「富士山の高さは？」という質問に対して、エントリ「富士山＿静岡県」及びプロパティ「標高」のリテラルである「３７７６ｍ」が最もスコアの高い回答として特定される。

ステップＳ８において、対話処理部２５３は、回答特定部２５９によって特定された回答に基づいて、回答をユーザに対して応答するための台詞を決定（対話処理）する。
ステップＳ９において、音声合成処理部２５２は、対話処理部２５３によって決定された台詞に基づいて、音声を合成（音声合成処理）する。例えば、図５に示すように、リテラル「３７７６ｍ」を回答する台詞が音声として合成される。このようにして合成された回答を提示する台詞は、ネットワーク３０を介して端末装置１０に送信される。

ステップＳ１０において、回答特定部２５９は、提示した回答が適切であるか否かの判定を行う。具体的には、回答特定部２５９は、端末装置１０から他の回答が要求されていないか否かまたは提示した回答が承認されたか否かの判定を行う。
提示した回答が適切でない場合、ステップＳ１０においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ７に移行する。
一方、提示した回答が適切である場合、ステップＳ１０においてＹＥＳと判定されて、回答提示処理が繰り返される。

このような処理により、情報処理システム１においては、質問を構成する要素及びＬＯＤ知識ベース２７１に含まれる要素を拡張し、ＬＯＤデータベースに格納されているデータにおいて、質問が表す内容に関連する可能性があるデータを包括的に候補として取得する。そして、情報処理システム１においては、拡張された質問におけるトリプルの各要素及び拡張されたＬＯＤ知識ベース２７１におけるトリプルの各要素の信頼度を算出する。さらに、回答の候補となるトリプルの要素を、対応するトリプルの他の要素の信頼度に基づいてスコア化し、このスコアに基づいて、質問に対する回答を特定する。
これにより、情報の精度や検索機能が十分でないＬＯＤのデータベースを参照して、質問に対するより適切な回答を得ることが可能となる。

［変形例１］
上述の実施形態において、信頼度算出部２５８が各種信頼度を算出する場合の重みは、予め設定された固定値とすることに加え、提示した回答の精度をフィードバックする（図６におけるステップＳ１０の処理結果をフィードバックする等）ことにより機械学習して自動調整することが可能である。
例えば、回答として提示したリテラルの結果の信頼度が０．８であり、この回答が正解であった場合に、質問における要素の信頼度、ＬＯＤのエンティティの信頼度及びＬＯＤのプロパティの信頼度を算出するために用いた各評価項目の結果のうち、０．８より高い評価結果を出した評価項目の重みを所定値高め（例えば０．１高め）、０．８より低い評価結果を出した評価項目の重みを所定値低くする（例えば０．１低くする）と言ったことが可能である。
これにより、回答として提示した結果の正否に応じて、次に回答を特定する際のスコアの算出方法を補正することができ、より精度の高い回答を提示することが可能となる。

［変形例２］
上述の実施形態において、提示した回答の精度をフィードバックする（図６におけるステップＳ１０の処理結果をフィードバックする等）ことにより、回答として提示したエンティティ、プロパティあるいはリテラルの適否を機械学習して自動判定することが可能である。
例えば、回答特定部２５９が、回答として提示したエンティティ、プロパティあるいはリテラルが正解でない場合に評価値を加算すると共に、正解である場合には評価値を減算していき、評価値が閾値を超えたエンティティ、プロパティあるいはリテラルについては、ブラックリストに登録して、以降、要素拡張部２５７によるＬＯＤ知識ベース２７１の検索範囲から除外することにより、回答の提示に使用しないことが可能である。
即ち、ブラックリストに登録されたエンティティ、プロパティあるいはリテラルについては、回答を提示する際に検索範囲から除外し、回答に使用しないものとする。
ＬＯＤの中には、質問の回答には必ずしも必要ない単語（ページの作成日時等）が含まれているところ、このような処理を行うことにより、不適切な単語が回答を提示する際の検索範囲から自動的に除外され、不要な処理が行われることを抑制できる。

以上のように構成される情報処理システム１は、サーバ２０において、質問取得部２５４と、質問属性特定部２５５と、要素拡張部２５７と、信頼度算出部２５８と、回答特定部２５９とを備える。
質問取得部２５４は、端末装置に入力されたユーザからの質問を取得する。
質問属性特定部２５５は、質問取得部２５４によって取得された質問におけるＬＯＤに基づく要素を特定する。
要素拡張部２５７は、質問属性特定部２５５によって特定された要素の１つに基づいて、ＬＯＤデータベースを検索する。
要素拡張部２５７は、検索結果における他の要素を拡張する。
信頼度算出部２５８は、要素拡張部２５７の検索結果に含まれる要素及び拡張された他の要素について、当該要素それぞれの信頼度を算出する。
回答特定部２５９は、信頼度算出部２５８によって算出された信頼度に基づいて、前記質問に対する回答を特定する。
これにより、ＬＯＤデータベースに含まれる要素を拡張し、ＬＯＤデータベースに格納されているデータにおいて、質問が表す内容に関連する可能性があるデータを包括的に検索することができる。
したがって、情報の精度や検索機能が十分でないＬＯＤのデータベースを参照して、質問に対するより適切な回答を得ることが可能となる。

要素拡張部２５７は、要素の１つと同一または関連する要素を前記ＬＯＤデータベースにおいて検索する。
これにより、複数の要素を条件として検索する場合に比べ、より広い対象を索出することができる。

質問属性特定部２５５は、質問におけるＬＯＤに基づく要素を拡張して特定する。
これにより、質問が表す可能性のある内容を広く対象として、回答の検索を行うことができる。

要素拡張部２５７は、他の要素の同意語及び類義語の少なくともいずれかに拡張する。
これにより、質問における他の要素の同意語及び類義語の範囲に拡張された対象を基に、回答の検索を行うことができる。

信頼度算出部２５８は、他の要素と、当該他の要素から拡張された要素との類似度に基づいて、当該他の要素から拡張された要素の信頼度を算出する。
これにより、拡張された要素の信頼度をより適切に算出することができる。

質問は音声によって入力され、音声認識によって文字情報とされたものである。
信頼度算出部２５８は、音声認識において算出されたスコアを用いて、質問の要素の信頼度を算出する。
これにより、音声認識において質問として認識される可能性が一定以上の高さであった内容を対象として、回答の検索を行うことができる。

要素拡張部２５７は、質問におけるＬＯＤに基づく要素のうち、エンティティを優先してＬＯＤデータベースを検索する。
これにより、表現のゆれがより少ないエンティティを用いて、より適確なデータを検索することができる。

信頼度算出部２５８は、回答特定部２５９によって特定された回答の正否に基づいて、要素それぞれの信頼度を算出する際に用いるパラメータを補正する。
これにより、回答として提示した結果の正否に応じて、次に回答を特定する際のスコアの算出方法を補正することができ、より精度の高い回答を提示することが可能となる。

要素拡張部２５７は、回答特定部２５９によって特定された回答に含まれる要素それぞれについて、当該回答の正否に基づいて算出される評価値が予め設定された条件に合致した場合に、当該要素をＬＯＤデータベースにおける検索範囲から除外する。
これにより、不適切な要素が回答を提示する際の検索範囲から自動的に除外され、不要な処理が行われることを抑制できる。

なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
例えば、上述の実施形態において、サーバ２０の構成は一例として示したものであり、情報処理システム１全体として、サーバ２０の機能が備えられていれば、サーバ２０の機能を複数のサーバに分割して実装したり、端末装置１０にサーバ２０の機能の一部を実装したりすることができる。
即ち、上述の実施形態において、ＬＯＤ知識ベース２７１をサーバ２０が備える構成を例に挙げて説明したが、ＬＯＤ知識ベース２７１を他のサーバが備えることとしてもよい。
また、上述の実施形態において、音声認識処理部２５１あるいは回答特定部２５９等のサーバ２０の機能の一部を端末装置１０に実装することとしてもよい。
また、上述の実施形態及び変形例を適宜組み合わせた構成とすることとしてもよい。

上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
換言すると、図２の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システム１に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図２の例に限定されない。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。

一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。

このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図２及び図３のリムーバブルメディア１３１，２３１により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。リムーバブルメディア１３１，２３１は、例えば、磁気ディスク（フロッピディスクを含む）、光ディスク、または光磁気ディスク等により構成される。光ディスクは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等により構成される。光磁気ディスクは、ＭＤ（Ｍｉｎｉ−Ｄｉｓｋ）等により構成される。また、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体は、例えば、プログラムが記録されている図２及び図３のＲＯＭ１１２，２１２や、図２及び図３の記憶部１２０，２１７に含まれるＤＲＡＭ等で構成される。

なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。

１ 情報処理システム、１０ 端末装置、１１１，２１１ ＣＰＵ、１１２，２１２ ＲＯＭ、１１３，２１３ ＲＡＭ、１１４，２１４ バス、１１５ タッチ操作入力部、１１６，２１６ 出力部、１１７ 音声入力部、１１８ 撮像部、１１９ センサ部、１２０，２１７ 記憶部、１２１，２１８ 通信部、１２２，２１９ ドライブ、１３１，２３１ リムーバブルメディア、２１５ 入力部、１５１ 質問入力部、１５２ 質問送信部、１５３ 回答取得部、１５４ 回答出力部、２５１ 音声認識処理部、２５２ 音声合成処理部、２５３ 対話処理部、２５４ 質問取得部、２５５ 質問属性特定部、２５６ 候補特定部、２５７ 要素拡張部、２５８ 信頼度算出部、２５９ 回答特定部、２７１ ＬＯＤ知識ベース、２７２ 同義語・類義語辞書データベース（同義語・類義語辞書ＤＢ）

Claims (14)

1. 質問を入力する端末装置と、前記端末装置に入力された質問に対する回答を提示するサーバとが通信可能に構成された情報処理システムであって、
   前記サーバは、
   前記端末装置に入力されたユーザからの質問を取得する質問取得手段と、
   前記質問取得手段によって取得された質問におけるＬＯＤに基づく要素を特定する要素特定手段と、
   前記要素特定手段によって特定された前記要素の１つに基づいて、ＬＯＤデータベースを検索する検索手段と、
   前記検索手段の検索結果における他の要素を拡張する要素拡張手段と、
   前記検索手段の検索結果に含まれる要素及び拡張された前記他の要素について、当該要素それぞれの信頼度を算出する信頼度算出手段と、
   前記信頼度算出手段によって算出された信頼度に基づいて、前記質問に対する回答を特定する回答特定手段と、
   を備え、
   前記信頼度算出手段は、前記回答特定手段によって特定された回答の正否に基づいて、前記要素それぞれの信頼度を算出する際に用いるパラメータを補正することを特徴とする情報処理システム。
2. 質問を入力する端末装置と、前記端末装置に入力された質問に対する回答を提示するサーバとが通信可能に構成された情報処理システムであって、
   前記サーバは、
   前記端末装置に入力されたユーザからの質問を取得する質問取得手段と、
   前記質問取得手段によって取得された質問におけるＬＯＤに基づく要素を特定する要素特定手段と、
   前記要素特定手段によって特定された前記要素の１つに基づいて、ＬＯＤデータベースを検索する検索手段と、
   前記検索手段の検索結果における他の要素を拡張する要素拡張手段と、
   前記検索手段の検索結果に含まれる要素及び拡張された前記他の要素について、当該要素それぞれの信頼度を算出する信頼度算出手段と、
   前記信頼度算出手段によって算出された信頼度に基づいて、前記質問に対する回答を特定する回答特定手段と、
   を備え、
   前記検索手段は、前記回答特定手段によって特定された回答に含まれる前記要素それぞれについて、当該回答の正否に基づいて算出される評価値が予め設定された条件に合致した場合に、当該要素を前記ＬＯＤデータベースにおける検索範囲から除外することを特徴とする情報処理システム。
3. 前記検索手段は、前記要素の１つと同一または関連する要素を前記ＬＯＤデータベースにおいて検索することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理システム。
4. 前記要素特定手段は、質問におけるＬＯＤに基づく要素を拡張して特定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
5. 前記要素拡張手段は、前記他の要素の同意語及び類義語の少なくともいずれかに拡張することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理システム。
6. 前記信頼度算出手段は、前記他の要素と、当該他の要素から拡張された要素との類似度に基づいて、当該他の要素から拡張された要素の信頼度を算出することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
7. 前記質問は音声によって入力され、音声認識によって文字情報とされたものであり、
   前記信頼度算出手段は、前記音声認識において算出されたスコアを用いて、前記質問の要素の信頼度を算出することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理システム。
8. 前記検索手段は、質問におけるＬＯＤに基づく要素のうち、エンティティを優先して前記ＬＯＤデータベースを検索することを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理システム。
9. 質問を入力する端末装置と、前記端末装置に入力された質問に対する回答を提示するサーバとが通信可能に構成された情報処理システムにおけるサーバであって、
   前記端末装置に入力されたユーザからの質問を取得する質問取得手段と、
   前記質問取得手段によって取得された質問におけるＬＯＤに基づく要素を特定する要素特定手段と、
   前記要素特定手段によって特定された前記要素の１つに基づいて、ＬＯＤデータベースを検索する検索手段と、
   前記検索手段の検索結果における他の要素を拡張する要素拡張手段と、
   前記検索手段の検索結果に含まれる要素及び拡張された前記他の要素について、当該要素それぞれの信頼度を算出する信頼度算出手段と、
   前記信頼度算出手段によって算出された信頼度に基づいて、前記質問に対する回答を特定する回答特定手段と、
   を備え、
   前記信頼度算出手段は、前記回答特定手段によって特定された回答の正否に基づいて、前記要素それぞれの信頼度を算出する際に用いるパラメータを補正することを特徴とするサーバ。
10. 質問を入力する端末装置と、前記端末装置に入力された質問に対する回答を提示するサーバとが通信可能に構成された情報処理システムにおけるサーバであって、
    前記端末装置に入力されたユーザからの質問を取得する質問取得手段と、
    前記質問取得手段によって取得された質問におけるＬＯＤに基づく要素を特定する要素特定手段と、
    前記要素特定手段によって特定された前記要素の１つに基づいて、ＬＯＤデータベースを検索する検索手段と、
    前記検索手段の検索結果における他の要素を拡張する要素拡張手段と、
    前記検索手段の検索結果に含まれる要素及び拡張された前記他の要素について、当該要素それぞれの信頼度を算出する信頼度算出手段と、
    前記信頼度算出手段によって算出された信頼度に基づいて、前記質問に対する回答を特定する回答特定手段と、
    を備え、
    前記検索手段は、前記回答特定手段によって特定された回答に含まれる前記要素それぞれについて、当該回答の正否に基づいて算出される評価値が予め設定された条件に合致した場合に、当該要素を前記ＬＯＤデータベースにおける検索範囲から除外することを特徴とするサーバ。
11. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    入力されたユーザからの質問を取得する質問取得ステップと、
    前記質問取得ステップにおいて取得された質問におけるＬＯＤに基づく要素を特定する要素特定ステップと、
    前記要素特定ステップにおいて特定された前記要素の１つに基づいて、ＬＯＤデータベースを検索する検索ステップと、
    前記検索ステップの検索結果における他の要素を拡張する要素拡張ステップと、
    前記検索ステップの検索結果に含まれる要素及び拡張された前記他の要素について、当該要素それぞれの信頼度を算出する信頼度算出ステップと、
    前記信頼度算出ステップにおいて算出された信頼度に基づいて、前記質問に対する回答を特定する回答特定ステップと、
    を含み、
    前記信頼度算出ステップでは、前記回答特定ステップにおいて特定された回答の正否に基づいて、前記要素それぞれの信頼度を算出する際に用いるパラメータを補正することを特徴とする情報処理方法。
12. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    入力されたユーザからの質問を取得する質問取得ステップと、
    前記質問取得ステップにおいて取得された質問におけるＬＯＤに基づく要素を特定する要素特定ステップと、
    前記要素特定ステップにおいて特定された前記要素の１つに基づいて、ＬＯＤデータベースを検索する検索ステップと、
    前記検索ステップの検索結果における他の要素を拡張する要素拡張ステップと、
    前記検索ステップの検索結果に含まれる要素及び拡張された前記他の要素について、当該要素それぞれの信頼度を算出する信頼度算出ステップと、
    前記信頼度算出ステップにおいて算出された信頼度に基づいて、前記質問に対する回答を特定する回答特定ステップと、
    を含み、
    前記検索ステップでは、前記回答特定ステップにおいて特定された回答に含まれる前記要素それぞれについて、当該回答の正否に基づいて算出される評価値が予め設定された条件に合致した場合に、当該要素を前記ＬＯＤデータベースにおける検索範囲から除外することを特徴とする情報処理方法。
13. コンピュータに、
    入力されたユーザからの質問を取得する質問取得機能と、
    前記質問取得機能によって取得された質問におけるＬＯＤに基づく要素を特定する要素特定機能と、
    前記要素特定機能によって特定された前記要素の１つに基づいて、ＬＯＤデータベースを検索する検索機能と、
    前記検索機能の検索結果における他の要素を拡張する要素拡張機能と、
    前記検索機能の検索結果に含まれる要素及び拡張された前記他の要素について、当該要素それぞれの信頼度を算出する信頼度算出機能と、
    前記信頼度算出機能によって算出された信頼度に基づいて、前記質問に対する回答を特定する回答特定機能と、
    を実現させ、
    前記信頼度算出機能は、前記回答特定機能によって特定された回答の正否に基づいて、前記要素それぞれの信頼度を算出する際に用いるパラメータを補正することを特徴とするプログラム。
14. コンピュータに、
    入力されたユーザからの質問を取得する質問取得機能と、
    前記質問取得機能によって取得された質問におけるＬＯＤに基づく要素を特定する要素特定機能と、
    前記要素特定機能によって特定された前記要素の１つに基づいて、ＬＯＤデータベースを検索する検索機能と、
    前記検索機能の検索結果における他の要素を拡張する要素拡張機能と、
    前記検索機能の検索結果に含まれる要素及び拡張された前記他の要素について、当該要素それぞれの信頼度を算出する信頼度算出機能と、
    前記信頼度算出機能によって算出された信頼度に基づいて、前記質問に対する回答を特定する回答特定機能と、
    を実現させ、
    前記検索機能は、前記回答特定機能によって特定された回答に含まれる前記要素それぞれについて、当該回答の正否に基づいて算出される評価値が予め設定された条件に合致した場合に、当該要素を前記ＬＯＤデータベースにおける検索範囲から除外することを特徴とするプログラム。

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