JP6885506B2 - 応答処理プログラム、応答処理方法、応答処理装置および応答処理システム - Google Patents

Description

本発明は、応答処理プログラム、応答処理方法、応答処理装置および応答処理システムに関する。

近年、チャットボットと呼ばれる技術を利用したＦＡＱ（Ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ Ａｓｋｅｄ Ｑｕｅｓｔｉｏｎ）システムを導入するコールセンタが増えている。チャットボットは、人工知能を利用して、人間との対話やメッセージのやりとりを行うコンピュータシステムである。

また、ＦＡＱとして登録される質問に含まれるワードに対する類義語を辞書登録しておき、そのワード（類義語）を含む質問が入力された際に、そのワード（類義語）を対応するワードに置き換えた質問により、回答を検索する場合がある。類義語辞書は、例えば、過去の対話履歴や対応マニュアル等を学習データとして学習エンジンに入力することで自動生成される。

先行技術としては、質問データを受け取り、質問に対する回答がデータベース部にある場合、出力装置から回答を出力し、回答がない場合は、未解決データの質問内容を検索し、そこに含まれる複数のキーワードをリストにしたものを付加して蓄積するものがある。

特開２００１−１２５９０１号公報

しかしながら、従来技術では、ＦＡＱとして登録される質問データに含まれる語（ワード）についての適切な類義語を登録することが難しいといった問題がある。

一つの側面では、本発明は、質問データの登録の際に適切な類義語が登録できるように支援することを目的とする。

１つの実施態様では、質問データを登録する際に、該質問データを形態素解析して、該質問データに含まれる語を抽出し、前記語の類義語に設定する対象の語の候補を提示し、前記候補のうち、前記語の類義語に設定する対象の語としていずれかの語の選択を受け付けると、前記質問データと、前記質問データに含まれる前記語を選択された前記語に置き換えて得られる質問データとの双方が、同じ回答データに関連づくように学習する、応答処理プログラムが提供される。

本発明の一側面によれば、質問データの登録の際に適切な類義語が登録できるように支援することができる。

図１は、実施の形態にかかる応答処理装置１０１の一実施例を示す説明図である。 図２は、応答処理システム２００のシステム構成例を示す説明図である。 図３は、応答処理装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図４は、ＦＡＱマスタ２２０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図５は、類義語評価テーブル２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図６は、チャットログＤＢ２４０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図７は、応答処理装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。 図８は、トピック選択画面の画面例を示す説明図である。 図９は、フレーズ選択画面の画面例を示す説明図である。 図１０は、トピックとフレーズとの対応関係の一例を示す説明図である。 図１１は、トピック選択画面の他の画面例を示す説明図（その１）である。 図１２は、トピック選択画面の他の画面例を示す説明図（その２）である。 図１３は、応答処理装置１０１の情報処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図１４は、応答処理装置１０１の情報処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。

以下に図面を参照して、本発明にかかる応答処理プログラム、応答処理方法、応答処理装置および応答処理システムの実施の形態を詳細に説明する。

（実施の形態）
図１は、実施の形態にかかる応答処理装置１０１の一実施例を示す説明図である。図１において、応答処理装置１０１は、質問データに含まれる語（ワード）の類義語の登録を支援するコンピュータである。質問データは、例えば、ＦＡＱとして登録される質問データである。

ＦＡＱは、「頻繁に尋ねられる質問」であり、あらかじめ予想される質問に対して、質問データと回答データをまとめたものである。質問データは、何らかの問題の解決方法を問いただすためのものである。例えば、質問データは、商品やサービスについての質問である。質問データは、単語または複数の単語の組み合わせによって表現されてもよく、１または複数の文章によって表現されてもよい。

ここで、質問データを登録したものの、質問データに含まれるワードについて類義語に置き換えられた質問データが入力された場合、その類義語が未登録であれば、同じ又は同種の質問と判断できず回答を提示できないことがある。一方、類義語に関する知識データを無条件に適用してしまうと、想定していなかった質問データが同じ又は同種の質問と判断され、誤った回答を提示してしまうといった問題がある。

したがって、辞書登録する類義語について、適切な語であるか否かの確認を行うことは重要である。例えば、類義語辞書は、過去の対話履歴や対応マニュアル等を学習データとして学習エンジンに入力することで自動生成される。この際、多数の類義語が生成されると、確認等のメンテナンス作業にかかる負荷が増大する。メンテナンス作業にかかる負荷が増大すると、不適切な類義語を含む類義語辞書が放置され、陳腐化していくおそれがある。

そこで、本実施の形態では、質問データを登録するにあたり、その質問データに含まれる語（ワード）について、適切な類義語を登録できるように支援する応答処理装置１０１について説明する。以下、応答処理装置１０１の処理例について説明する。

（１）応答処理装置１０１は、質問データＱを登録する際に、質問データＱを形態素解析して、質問データＱに含まれる語を抽出する。ここで、質問データＱは、例えば、ＦＡＱとして回答データとともに登録される質問データである。形態素解析とは、コンピュータによる自然言語処理であり、例えば、文章を形態素の単位に区切って、品詞を判別する処理である。

図１の例では、質問データＱを「コンピュータについて教えてください。」とし、質問データＱに含まれる語として「コンピュータ」が抽出された場合を想定する。

（２）応答処理装置１０１は、抽出した語の類義語に設定する対象の語の候補を提示する。ここで、類義語に設定する候補となる対象の語は、例えば、コールセンタにおける過去の対話履歴（ＦＡＱ）や対応マニュアル等を学習データとして学習エンジンに入力することで自動生成される。

図１の例では、語「コンピュータ」の類義語に設定する対象の語の候補として、「パソコン」、「計算機」および「ソフトウェア」という候補が、ディスプレイ１１０に提示されている。なお、ディスプレイ１１０は、応答処理装置１０１が有していてもよく、また、応答処理装置１０１に接続された他のコンピュータが有していてもよい。

（３）応答処理装置１０１は、提示した候補のうち、抽出した語の類義語に設定する対象の語としていずれかの語の選択を受け付けると、質問データＱと質問データＱ’との双方が、同じ回答データＡに関連付くように学習する。質問データＱ’は、質問データＱに含まれる語を、選択された語に置き換えて得られる質問データである。

ここで、質問データＱと質問データＱ’との双方が、同じ回答データＡに関連付くように学習するとは、例えば、選択された語を、質問データＱから抽出した語の類義語として類義語辞書等に登録することである。これにより、以降において、この類義語を含む質問データが入力された際に、該類義語を対応する語に置き換えた質問データＱによる検索が可能となり、ＦＡＱシステムのヒット率を高めることができる。なお、ヒット率とは、ＦＡＱシステムに入力されるユーザからの質問に対して、ユーザが求める回答を提示できる割合を示す指標値である。

また、他の学習の例としては、学習モデルを用いて類義語辞書を生成する際に、質問データＱから抽出した語の類義語として、選択された語が抽出されるように条件を設定することにしてもよい。これにより、次回の類義語辞書生成時に、ＦＡＱとして登録される質問データＱに含まれる語に適切な類義語を対応付けた類義語辞書を生成することが可能となる。

また、他の学習の例としては、質問データＱに含まれる語を選択された語に置き換えて得られる質問データＱ’を、ＦＡＱとして回答データＡとともに登録することにしてもよい。これにより、質問データＱ’が入力された際に、質問データＱに関連付けられた回答データＡを出力することができる。

図１の例では、ディスプレイ１１０に提示された候補「パソコン」、「計算機」および「ソフトウェア」のうち、語「コンピュータ」の類義語に設定する対象の語として、「パソコン」が選択された場合を想定する。この場合、応答処理装置１０１は、例えば、選択された語「パソコン」を、質問データＱから抽出した語「コンピュータ」の類義語として類義語辞書１２０に登録する。これにより、以降において、類義語「パソコン」を含む質問データが入力された際に、類義語「パソコン」を対応する語「コンピュータ」に置き換えた質問データによる検索が可能となり、ヒット率を高めることができる。

このように、応答処理装置１０１によれば、質問データＱを登録するにあたり、質問データＱに含まれる語の類義語に設定する対象の語の候補を選択可能に提示することができる。そして、応答処理装置１０１によれば、提示した候補のうちのいずれかの語が選択された場合に、質問データＱと質問データＱ’との双方が、同じ回答データＡに関連付くように学習することができる。

これにより、質問データＱを登録するにあたり、類義語に設定する対象の語の候補の中からいずれかの語を選択するという簡単な操作を行うだけで、質問データＱに含まれる語の類義語を登録することができる。このため、類義語の登録にかかる作業負担を軽減でき、質問データＱに含まれる語について、適切な類義語を登録できるように支援することができる。

（応答処理システム２００のシステム構成例）
つぎに、図１に示した応答処理装置１０１を含む応答処理システム２００のシステム構成例について説明する。応答処理システム２００は、例えば、チャットボットを利用したＦＡＱシステムに適用される。

図２は、応答処理システム２００のシステム構成例を示す説明図である。図２において、応答処理システム２００は、応答処理装置１０１と、作業者端末２０１と、を含む。応答処理システム２００において、応答処理装置１０１および作業者端末２０１は、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。

応答処理装置１０１は、ＦＡＱマスタ２２０、類義語評価テーブル２３０およびチャットログＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）２４０を有する。各種ＤＢ等２２０，２３０，２４０の記憶内容については、図４〜図６を用いて後述する。応答処理装置１０１は、例えば、サーバである。

また、応答処理装置１０１は、応答処理システム２００（ＦＡＱシステム）に入力された質問に対応する回答候補を出力することにしてもよい。質問に対応する回答候補は、例えば、ＦＡＱシステムやＦＡＱサイトにおいて採用されている既存の検索アルゴリズムを用いて検索される。

具体的には、例えば、応答処理装置１０１は、応答処理システム２００のユーザにより入力された質問を形態素解析して形態素に分解する。つぎに、応答処理装置１０１は、ＦＡＱマスタ２２０を参照して、所定の検索条件にしたがって、分解した形態素に対応するＦＡＱを検索する。そして、応答処理装置１０１は、検索した検索結果（ＦＡＱ）を、入力された質問に対応する回答候補として提示する。

ただし、応答処理システム２００において、ユーザからの質問の入力を受け付けて、入力された質問に対応する回答候補を検索・出力する処理は、応答処理装置１０１とは異なる他のコンピュータにより実行されることにしてもよい。また、ＦＡＱマスタ２２０やチャットログＤＢ２４０は、応答処理装置１０１がアクセス可能な他のコンピュータ（例えば、データベースサーバ）が有することにしてもよい。

作業者端末２０１は、作業者が使用するコンピュータである。作業者は、類義語辞書のメンテナンス作業を行う者であり、例えば、応答処理システム２００の管理者である。類義語辞書は、ＦＡＱとして登録される質問データＱに含まれる語の類義語を登録した辞書である。作業者端末２０１は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレット型ＰＣなどである。

（応答処理装置１０１のハードウェア構成例）
図３は、応答処理装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、応答処理装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、ディスクドライブ３０４と、ディスク３０５と、を有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。

ここで、ＣＰＵ３０１は、応答処理装置１０１の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭがＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）のプログラムを記憶し、ＲＯＭがアプリケーションプログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。

Ｉ／Ｆ３０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して外部のコンピュータ（例えば、図２に示した作業者端末２０１）に接続される。そして、Ｉ／Ｆ３０３は、ネットワーク２１０と装置内部とのインターフェースを司り、外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ３０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。

ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク３０５は、ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク３０５としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。

なお、応答処理装置１０１は、上述した構成部のほかに、例えば、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、入力装置、ディスプレイ等を有することにしてもよい。また、図２に示した作業者端末２０１についても、応答処理装置１０１と同様のハードウェア構成により実現することができる。ただし、作業者端末２０１は、上述した構成部のほかに、入力装置、ディスプレイ等を有する。

（ＦＡＱマスタ２２０の記憶内容）
つぎに、応答処理装置１０１が有するＦＡＱマスタ２２０の記憶内容について説明する。ＦＡＱマスタ２２０は、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置により実現される。

図４は、ＦＡＱマスタ２２０の記憶内容の一例を示す説明図である。図４において、ＦＡＱマスタ２２０は、ＦＡＱ−ＩＤ、タイトル、質問および回答のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、ＦＡＱ情報（例えば、ＦＡＱ情報４００−１，４００−２）をレコードとして記憶する。

ここで、ＦＡＱ−ＩＤは、ＦＡＱを識別する識別子である。タイトルは、複数の質問のうちの代表の質問である。互いに意味が類似する複数の質問には、同一のタイトルが付与される。そして、タイトルが同一のＦＡＱには、同一のＦＡＱ−ＩＤが付与される。質問は、ＦＡＱを形成する質問を示す質問データＱである。回答は、質問に対する回答を示す回答データＡである。すなわち、１つのＦＡＱは、ｎ個の質問と、ｍ個の回答とをまとめたものとなる（ｎ，ｍは、１以上の自然数である）。

例えば、ＦＡＱ情報４００−１は、ＦＡＱ１のタイトル「コンピュータについて教えてください。」、質問「コンピュータについて教えてください。」および回答「ノートブック型のパソコンです。」を示す。

（類義語評価テーブル２３０の記憶内容）
つぎに、応答処理装置１０１が有する類義語評価テーブル２３０の記憶内容について説明する。類義語評価テーブル２３０は、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置により実現される。

図５は、類義語評価テーブル２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。図５において、類義語評価テーブル２３０は、質問とトピックとフレーズと採否フラグとを対応付けて表す類義語評価情報（例えば、類義語評価情報５００−１）を記憶する。

ここで、質問は、ＦＡＱとして登録される質問データＱである。トピックは、質問データＱに含まれる語である。フレーズは、トピックの類義語に設定する対象の語の候補である。採否フラグは、トピックの類義語に設定する対象の語としてフレーズを採用するか否かを示すフラグである。採否フラグ「１」は、フレーズを採用することを示す。採否フラグ「０」は、フレーズを採用しないことを示す。採否フラグは、初期状態では「０」である。

例えば、類義語評価情報５００−１は、質問「コンピュータについて教えてください。」に含まれるトピック「コンピュータ」について、各フレーズ「パソコン、計算機、ソフトウェア」の採否フラグを示す。ここでは、各フレーズ「パソコン、計算機、ソフトウェア」の採否フラグは、初期状態「０」となっている。

（チャットログＤＢ２４０の記憶内容）
つぎに、応答処理装置１０１が有するチャットログＤＢ２４０の記憶内容について説明する。チャットログＤＢ２４０は、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置により実現される。

図６は、チャットログＤＢ２４０の記憶内容の一例を示す説明図である。図６において、チャットログＤＢ２４０は、入力質問、ＦＡＱ−ＩＤおよびＦＡＱ−ＬＩＳＴのフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、チャットログ情報（例えば、チャットログ情報６００−１，６００−２）をレコードとして記憶する。

ここで、入力質問は、応答処理システム２００（ＦＡＱシステム）に入力された質問データである。ＦＡＱ−ＩＤは、入力質問に対して提示された回答候補のうち選択された回答候補（回答データ）のＦＡＱ−ＩＤである。入力質問に対して回答候補が提示されなかった場合は、ＦＡＱ−ＩＤフィールドには「−（Ｎｕｌｌ）」が設定される。また、回答候補が提示されたにもかかわらず、いずれの回答候補も選択されなかった場合は、ＦＡＱ−ＩＤフィールドには「Ｎｏｔ Ｆｏｕｎｄ」が設定される。

ＦＡＱ−ＬＩＳＴは、入力質問に対して提示された回答候補のリストである。入力質問に対して回答候補が提示されなかった場合は、ＦＡＱ−ＬＩＳＴフィールドには「Ｎｏｔ Ｆｏｕｎｄ」が設定される。ＦＡＱ−ＬＩＳＴ「Ｎｏｔ Ｆｏｕｎｄ」は、入力質問に対応するＦＡＱがないことを示す。ＦＡＱ−ＩＤ「Ｎｏｔ Ｆｏｕｎｄ」は、入力質問に対して提示した回答候補の中に、ユーザが期待するＦＡＱがなかったことを示す。

例えば、チャットログ情報６００−１は、入力質問「計算機について教えてください。」に対して回答候補が提示されなかったことを示す。また、チャットログ情報６００−２は、入力質問「スペックを教えてください。」に対して提示した回答候補（ＦＡＱ１００，ＦＡＱ１０１，ＦＡＱ１０２）のいずれも選択されなかったことを示す。

（応答処理装置１０１の機能的構成例）
図７は、応答処理装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。図７において、応答処理装置１０１は、取得部７０１と、抽出部７０２と、表示制御部７０３と、受付部７０４と、学習部７０５と、を含む。取得部７０１〜学習部７０５は制御部となる機能であり、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置に記憶される。

取得部７０１は、登録対象の質問データＱを取得する。質問データＱは、例えば、図４に示したＦＡＱマスタ２２０にＦＡＱとして登録される質問データである。質問データＱは、新たに生成された質問データであってもよく、また、過去にＦＡＱマスタ２２０に登録された質問データであってもよい。

具体的には、例えば、取得部７０１は、作業者端末２０１から１または複数の質問データＱを受信することにより、登録対象の質問データＱを取得する。また、取得部７０１は、不図示の入力装置を用いたユーザの操作入力により、登録対象の質問データＱを取得することにしてもよい。取得された質問データＱは、例えば、ＦＡＱとして回答データＡとともにＦＡＱマスタ２２０に登録される。

抽出部７０２は、取得された質問データＱを形態素解析して、質問データＱに含まれる語（トピック）を抽出する。具体的には、例えば、抽出部７０２は、取得された質問データＱを形態素の単位に区切って品詞を判別し、質問データＱに含まれる単語をトピックとして抽出する。

また、抽出部７０２は、抽出した語（トピック）の類義語に設定する対象の語の候補（フレーズ）を特定する。具体的には、例えば、抽出部７０２は、類義語辞書を参照して、抽出したトピックの類義語に設定する対象の語の候補であるフレーズを特定する。類義語辞書は、トピックとフレーズとの対応関係を示す情報である。

ただし、ここで参照される類義語辞書は、メンテナンス対象となる類義語辞書であり、例えば、既存技術により生成される仮の類義語辞書である。類義語辞書は、応答処理装置１０１において生成することにしてもよく、また、応答処理装置１０１とは異なる他のコンピュータにおいて生成することにしてもよい。

例えば、類義語辞書は、コールセンタにおける過去の対話履歴（ＦＡＱ）や対応マニュアル等を学習データとして学習エンジンに入力することで生成される。具体的には、例えば、応答処理装置１０１は、学習データに自然言語処理（形態素解析、構文解析、意味解析等）を施して、トピックとフレーズとの対応関係を抽出することにより、類義語辞書を生成することにしてもよい。

また、類義語は、トピックについての所定のサイト内の検索結果に基づいて提示されることにしてもよい。所定のサイトは、例えば、所定の検索サイトや百科事典サイトなどである。具体的には、例えば、応答処理装置１０１は、所定のサイト内でトピックを検索ワードとして得られるウェブページのＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ Ｔｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）データを学習データとして自然言語処理を施すことで単語を抽出する。

この際、応答処理装置１０１は、所定のサイト（例えば、百科事典サイト）に登録されている全てのデータ（例えば、全ページのＨＴＭＬデータ）を学習データとしてもよい。そして、応答処理装置１０１は、既存の分類器を利用して、抽出した単語を分類することにより、トピックとフレーズとの対応関係を抽出して類義語辞書を生成することにしてもよい。

語（トピック）と、語（トピック）の類義語に設定する対象の語の候補（フレーズ）とは、例えば、語（トピック）を含む質問データＱと対応付けて、図５に示した類義語評価テーブル２３０に記憶される。ただし、この時点では、採否フラグは「０」である。

なお、語（トピック）の類義語に設定する対象の語の候補（フレーズ）が存在しない場合は、その語（トピック）については、類義語評価テーブル２３０に登録しなくてもよい。候補（フレーズ）が存在しない語（トピック）を類義語評価テーブル２３０に登録する場合は、その語（トピック）のフレーズ、採否フラグの各フィールドは「−」となる。

表示制御部７０３は、抽出された語（トピック）の類義語に設定する対象の語の候補（フレーズ）を提示する。具体的には、例えば、まず、表示制御部７０３は、類義語評価テーブル２３０を参照して、トピック選択画面を表示する。トピック選択画面は、抽出部７０２によって１または複数の質問データＱから抽出されたトピックを選択可能に表示する操作画面である。トピック選択画面の画面例については、図８を用いて後述する。

つぎに、表示制御部７０３は、トピック選択画面においていずれかのトピックの選択を受け付けると、類義語評価テーブル２３０を参照して、選択されたトピックについてのフレーズ選択画面を表示する。フレーズ選択画面は、抽出部７０２によって特定された、トピックの類義語に設定する対象の語の候補であるフレーズを選択可能に表示する操作画面である。フレーズ選択画面の画面例については、図９を用いて後述する。

これにより、質問データＱに含まれるトピックの類義語に設定する対象の語の候補であるフレーズを選択可能に提示することができる。なお、各種画面の表示先のディスプレイは、例えば、作業者端末２０１のディスプレイ（不図示）であってもよく、また、自装置のディスプレイ（不図示）であってもよい。

また、表示制御部７０３は、トピックの類義語に設定する対象の語の候補であるフレーズを選択可能に表示する際に、各フレーズの類似度を表示することにしてもよい。ここで、フレーズの類似度とは、トピックとの類似度合いを示す指標値である。各フレーズの類似度は、例えば、既存の技術により、学習エンジンを用いて類義語辞書を生成する際に得ることができる。また、表示制御部７０３は、トピックのフレーズが複数存在する場合には、複数のフレーズを類似度が高い順に表示することにしてもよい。また、表示制御部７０３は、複数のフレーズのうち類似度があらかじめ設定された閾値以上のフレーズのみ表示することにしてもよい。

また、表示制御部７０３は、抽出部７０２によって質問データＱを形態素解析した結果、質問データＱに複数の語（トピック）が含まれる場合に、複数の語（トピック）のそれぞれについて類義語に設定する対象の語の候補（フレーズ）の有無又は数が分かるように提示することにしてもよい。

具体的には、例えば、表示制御部７０３は、１または複数の質問データＱそれぞれに含まれるトピックについて、類義語評価テーブル２３０を参照して、フレーズの有無又は数を特定する。そして、表示制御部７０３は、トピック選択画面において、１または複数の質問データＱから抽出されたトピックを選択可能に表示するとともに、各トピックについて特定したフレーズの有無又は数を表示する。各トピックについてのフレーズの有無または数を表示するトピック選択画面の画面例については、図１１を用いて後述する。

また、表示制御部７０３は、抽出部７０２によって抽出されたトピックを表示する際に、当該トピックの優先度に応じて表示態様を制御することにしてもよい。トピックの優先度は、任意の手法で設定可能であり、優先的に類義語のメンテナンスを行うことが望ましいトピックほど高くなるように設定される。

具体的には、例えば、表示制御部７０３は、トピック選択画面において、高優先度のトピックを強調表示することにしてもよい。高優先度のトピックとは、例えば、優先度があらかじめ設定された閾値以上のトピックである。トピックを強調表示するとは、例えば、他のトピックとは異なる色、背景色、アイコン、フォントなどで表示することである。

また、表示制御部７０３は、トピック選択画面において、高優先度のトピックを優先的に類義語のメンテナンスを行うよう促すメッセージを付与することにしてもよい。また、表示制御部７０３は、トピック選択画面において、高優先度のトピックを上位に表示することにしてもよい。

なお、トピックの優先度の設定例については、図１０を用いて後述する。

受付部７０４は、提示された候補（フレーズ）のうち、語（トピック）の類義語に設定する対象の語としていずれかの語（フレーズ）の選択を受け付ける。フレーズの選択は、例えば、フレーズ選択画面（例えば、後述の図９に示すフレーズ選択画面９００）において行われる。

具体的には、例えば、受付部７０４は、作業者端末２０１からフレーズ選択画面において選択されたフレーズを示す選択結果を受信することにより、フレーズの選択を受け付ける。これにより、トピックについて類義語に設定する対象の語（フレーズ）を特定することができる。

学習部７０５は、語（フレーズ）の選択を受け付けると、質問データＱと、質問データＱに含まれる語（トピック）を選択された語（フレーズ）に置き換えて得られる質問データＱ’との双方が、同じ回答データＡに関連付くように学習する。

具体的には、例えば、学習部７０５は、類義語評価テーブル２３０を参照して、質問データＱ（抽出されたトピックを含む質問データＱ）と、抽出されたトピックと、選択されたフレーズとの組み合わせに対応する類義語評価情報を特定する。つぎに、学習部７０５は、特定した類義語評価情報の当該フレーズの採否フラグに「１」を設定する。

そして、学習部７０５は、類義語評価テーブル２３０を参照して、採否フラグ「１」のトピックとフレーズとの対応関係を示す類義語辞書を生成する。この際、学習部７０５は、新たな類義語辞書を生成し直してもよく、また、各トピックのフレーズを特定する際に参照した類義語辞書（仮）を修正することにしてもよい。

これにより、以降において、応答処理システム２００にフレーズを含む質問データＱ’が入力された際に、生成された類義語辞書を利用して、そのフレーズをトピックに置き換えた質問データＱによる検索が可能となり、ヒット率を高めることができる。

なお、学習部７０５は、例えば、学習データを学習モデルに入力して類義語辞書を生成する際に、トピックの類義語として、採否フラグ「１」のフレーズ、すなわち、選択されたフレーズが抽出されるように条件を設定することにしてもよい。これにより、次回の類義語辞書生成時に、ＦＡＱとして登録される質問データＱに含まれるトピックに適切なフレーズを対応付けた類義語辞書を生成することができる。

また、学習部７０５は、学習後、質問データＱのうちトピックを特定のフレーズに置き換えた質問データＱ’’の入力を検出すると、質問データＱと質問データＱ’’との双方が、同じ回答データＡに関連付くように学習することにしてもよい。ここで、特定のフレーズは、トピックの類義語に設定する対象の語の候補のうち、当該トピックの類義語に設定する対象の語として選択されなかったフレーズである。

具体的には、例えば、学習部７０５は、質問データＱ’’の入力を検出すると、類義語評価テーブル２３０を参照して、質問データＱ’’のうち特定のフレーズをトピックに置き換えた質問データＱと、トピックと、特定のフレーズとの組み合わせに対応する類義語評価情報を特定する。つぎに、学習部７０５は、特定した類義語評価情報の特定のフレーズの採否フラグに「１」を設定する。そして、学習部７０５は、類義語評価テーブル２３０を参照して、類義語辞書を修正する。

これにより、以降において、応答処理システム２００にフレーズを含む質問データＱ’’が入力された際に、修正された類義語辞書を利用して、特定のフレーズをトピックに置き換えた質問データＱによる検索が可能となり、ヒット率を高めることができる。

なお、質問データＱ’’の入力は、例えば、チャットログＤＢ２４０に記憶された入力質問の中に、質問データＱのうちトピックを特定のフレーズに置き換えた質問データＱ’’があるか否かを判断することで検出することができる。

また、学習部７０５は、学習後、質問データＱのうちトピックを特定のフレーズに置き換えた質問データＱ’’の入力を検出すると、特定のフレーズのトピックの類義語としての登録を示唆することにしてもよい。具体的には、例えば、学習部７０５は、質問データＱ’’の入力を検出すると、特定のフレーズのトピックの類義語としての登録を推奨するメッセージを作業者端末２０１に送信することにしてもよい。これにより、応答処理システム２００の管理者は、トピックの類義語として登録することが望ましい特定のフレーズの存在に気付くことができる。

なお、応答処理装置１０１の各機能部は、応答処理システム２００内の他のコンピュータ、例えば、作業者端末２０１で実現することにしてもよい。また、応答処理装置１０１の各機能部は、応答処理システム２００内の複数のコンピュータにより実現されることにしてもよい。

（トピック選択画面の画面例）
つぎに、図８を用いて、トピック選択画面の画面例について説明する。トピック選択画面は、例えば、応答処理装置１０１の表示制御部７０３により、類義語評価テーブル２３０の記憶内容に基づいて、作業者端末２０１のディスプレイ（不図示）に表示される。

図８は、トピック選択画面の画面例を示す説明図である。図８において、トピック選択画面８００は、ＦＡＱとして登録される質問データＱから抽出されたトピック（例えば、トピックｔｐ１〜ｔｐ１０）を選択可能に表示する操作画面である。ただし、図８では、質問データＱから抽出されたトピックの一部を抜粋して表示している。

トピック選択画面８００において、作業者端末２０１の入力装置（不図示）を用いたユーザの操作入力により、いずれかのトピックを選択すると、選択されたトピックについてのフレーズ選択画面を表示することができる。トピック選択画面８００によれば、類義語のメンテナンス作業を行うトピックを選択することができる。

また、トピック選択画面８００において、ユーザの操作入力により終了ボタン８０１を選択すると、トピックの選択を終了することができる。具体的には、例えば、終了ボタン８０１が選択されると、作業者端末２０１から応答処理装置１０１にトピック選択終了通知が送信され、トピック選択画面８００の表示が終了する。

図８の例では、トピックｔｐ１が選択された場合を想定する。トピックｔｐ１は、類義語評価テーブル２３０内の類義語評価情報５００−１（図５参照）のトピック「コンピュータ」である。この場合、トピックｔｐ１を示す選択結果が作業者端末２０１から応答処理装置１０１に送信される。この結果、応答処理装置１０１の表示制御部７０３により、図９に示すような、トピック「コンピュータ」についてのフレーズ選択画面９００が作業者端末２０１に表示される。

（フレーズ選択画面の画面例）
ここで、図９を用いて、フレーズ選択画面の画面例について説明する。

図９は、フレーズ選択画面の画面例を示す説明図である。図９において、フレーズ選択画面９００は、トピック「コンピュータ」の類義語に設定する対象の語の候補であるフレーズ「パソコン」、「計算機」および「ソフトウェア」の採否を選択可能に表示する操作画面である。

フレーズ選択画面９００において、ユーザの操作入力により、採用ボタンｂ１または不採用ボタンｂ２を選択することで、フレーズ「パソコン」の採否を選択することができる。また、採用ボタンｂ３または不採用ボタンｂ４を選択することで、フレーズ「計算機」の採否を選択することができる。また、採用ボタンｂ５または不採用ボタンｂ６を選択することで、フレーズ「ソフトウェア」の採否を選択することができる。

なお、初期状態では、各フレーズ「パソコン」、「計算機」および「ソフトウェア」について、不採用ボタンｂ２，ｂ４，ｂ６が選択された状態となっている。

また、フレーズ選択画面９００において、ユーザの操作入力により決定ボタン９０１を選択すると、フレーズの採否の選択を終了することができる。具体的には、例えば、決定ボタン９０１が選択されると、作業者端末２０１から応答処理装置１０１に採用されたフレーズを示す選択結果が送信され、フレーズ選択画面９００の表示が終了する。

例えば、採用ボタンｂ１、不採用ボタンｂ４，ｂ６が選択された状態で、決定ボタン９０１が選択されると、採用されたフレーズ「パソコン」を示す選択結果が作業者端末２０１から応答処理装置１０１に送信される。この結果、応答処理装置１０１の受付部７０４により、トピック「コンピュータ」の類義語に設定するフレーズ「パソコン」の選択を受け付ける。

この場合、応答処理装置１０１の学習部７０５は、類義語評価テーブル２３０を参照して、類義語評価情報５００−１のフレーズ「パソコン」の採否フラグに「１」を設定する。これにより、トピック「コンピュータ」の類義語としてフレーズ「パソコン」が設定され、トピック「コンピュータ」とフレーズ「パソコン」との対応関係を示す類義語辞書が生成される。

すなわち、学習部７０５は、質問データＱ「コンピュータについて教えてください。」と、質問データＱに含まれるトピック「コンピュータ」をフレーズ「パソコン」に置き換えて得られる質問データＱ’「パソコンについて教えてください。」との双方が、同じ回答データＡに関連付くように学習する。

なお、学習後において、質問データＱ「コンピュータについて教えてください。」のうちトピック「コンピュータ」を、特定のフレーズ「計算機」に置き換えた質問データＱ’’「計算機について教えてください。」の入力が検出されたとする。特定のフレーズ「計算機」は、トピック「コンピュータ」の類義語に設定する対象の語として選択されなかったフレーズである。

この場合、学習部７０５は、類義語評価テーブル２３０を参照して、類義語評価情報５００−１のフレーズ「計算機」の採否フラグに「１」を設定する。これにより、トピック「コンピュータ」の類義語としてフレーズ「計算機」が設定され、トピック「コンピュータ」とフレーズ「計算機」との対応関係を示すように類義語辞書が修正される。

すなわち、学習部７０５は、質問データＱ「コンピュータについて教えてください。」と、質問データＱ’’「計算機について教えてください。」との双方が、同じ回答データＡに関連付くように学習する。

（トピックの優先度の設定例）
つぎに、図１０を用いて、トピックの優先度の設定例について説明する。

図１０は、トピックとフレーズとの対応関係の一例を示す説明図である。例えば、表示制御部７０３は、類義語評価テーブル２３０を参照して、同じフレーズを共有する複数のトピックに、他のトピックよりも高い優先度を設定する。この際、表示制御部７０３は、他のトピックと共有するフレーズが多いトピックほど、高い優先度を設定することにしてもよい。

例えば、図１０の（１０−１）に示すように、トピック「コンピュータ」のフレーズとして「パソコン」および「計算機」があり、トピック「端末」のフレーズとして「パソコン」および「計算機」があるとする。この場合、トピック「コンピュータ」とトピック「端末」は、フレーズ「パソコン」および「計算機」を共有している。このため、表示制御部７０３は、トピック「コンピュータ」とトピック「端末」の優先度を２段階上げることにしてもよい。

また、表示制御部７０３は、類義語評価テーブル２３０を参照して、トピック間において、一方のトピックが、他方のトピックのフレーズに使用されている語と同一であるという関係が互いに成り立つ場合に、双方のトピックに、高い優先度を設定することにしてもよい。

例えば、図１０の（１０−２）に示すように、トピック「コンピュータ」のフレーズとして「パソコン」および「計算機」があり、トピック「パソコン」のフレーズとして「コンピュータ」および「計算機」があるとする。この場合、トピック「コンピュータ」は、他のトピック「パソコン」のフレーズに使用されている語「コンピュータ」と同一である。また、トピック「パソコン」は、他のトピック「コンピュータ」のフレーズに使用されている語「パソコン」と同一である。このため、表示制御部７０３は、トピック「コンピュータ」とトピック「パソコン」の双方に高い優先度を設定する。

また、応答処理システム２００を運用中に得られる情報をもとにトピックの優先度を設定する手法として、例えば、以下のものがある。

表示制御部７０３は、学習後に、トピック選択画面において選択されていない未選択のトピックの各フレーズについて、チャットログＤＢ２４０を参照して、応答処理システム２００に入力された質問データ（入力質問）に含まれる回数を計数することにしてもよい。そして、表示制御部７０３は、計数した回数が一定数以上（例えば、５以上）のフレーズを有するトピックを高優先度のトピックとみなすことにしてもよい。これにより、応答処理システム２００を運用中に入力された質問データに出現した回数が一定数以上のフレーズを有するトピックに高い優先度を設定することができる。

（トピック選択画面の他の画面例）
つぎに、図１１を用いて、各トピックについてのフレーズの有無または数を表示するトピック選択画面の画面例について説明する。

図１１は、トピック選択画面の他の画面例を示す説明図（その１）である。図１１において、トピック選択画面１１００は、ＦＡＱとして登録される質問データＱから抽出されたトピック（例えば、トピックｔｐ１〜ｔｐ１０）を選択可能に表示する操作画面である。ただし、図１０では、質問データＱから抽出されたトピックの一部を抜粋して表示している。

トピック選択画面１１００において、各トピック（例えば、トピックｔｐ１〜ｔｐ１０）について、各トピックとともにフレーズの有無または数が表示されている。例えば、トピックｔｐ１について、フレーズの数「３」が表示されている。また、トピックｔｐ８について、フレーズがないことを示す「０」が表示されている。

トピック選択画面１１００によれば、類義語のメンテナンス作業を行うトピックを選択するにあたり、各トピックについてのフレーズの有無やフレーズの数から、優先的に類義語のメンテナンスを行うことが望ましいトピックを判断することができる。

つぎに、図１２を用いて、高優先度のトピックを強調表示するトピック選択画面の画面例について説明する。

図１２は、トピック選択画面の他の画面例を示す説明図（その２）である。図１２において、トピック選択画面１２００は、ＦＡＱとして登録される質問データＱから抽出されたトピック（例えば、トピックｔｐ１〜ｔｐ１０）を選択可能に表示する操作画面である。ただし、図１２では、質問データＱから抽出されたトピックの一部を抜粋して表示している。

トピック選択画面１２００において、高優先度のトピックｔｐ１，ｔｐ９が強調表示されている。具体的には、トピックｔｐ１，ｔｐ９をあらわすボタンの背景色が、他のトピックをあらわすボタンとは異なる背景色に変更されている。

トピック選択画面１２００によれば、類義語のメンテナンス作業を行うトピックを選択するにあたり、各トピックをあらわすボタンの背景色の違いから、優先的に類義語のメンテナンスを行うことが望ましいトピックを判断することができる。

（応答処理装置１０１の情報処理手順）
つぎに、図１３および図１４を用いて、応答処理装置１０１の情報処理手順について説明する。

図１３および図１４は、応答処理装置１０１の情報処理手順の一例を示すフローチャートである。図１３のフローチャートにおいて、まず、応答処理装置１０１は、学習データを取得する（ステップＳ１３０１）。学習データは、例えば、コールセンタにおける過去の対話履歴（ＦＡＱ）や対応マニュアルなどである。

そして、応答処理装置１０１は、取得した学習データを、既存の学習エンジンに入力することにより、トピックとフレーズとの対応関係を示す類義語辞書（仮）を生成する（ステップＳ１３０２）。つぎに、応答処理装置１０１は、登録対象の質問データＱを取得する（ステップＳ１３０３）。

そして、応答処理装置１０１は、取得した各質問データＱを形態素解析して、各質問データＱに含まれるトピックを抽出する（ステップＳ１３０４）。つぎに、応答処理装置１０１は、生成した類義語辞書（仮）を参照して、抽出した各トピックの類義語に設定する対象の語の候補であるフレーズを特定する（ステップＳ１３０５）。

そして、応答処理装置１０１は、各質問データＱと対応付けて、抽出したトピックと、特定したフレーズとを類義語評価テーブル２３０に登録して（ステップＳ１３０６）、図１４に示すステップＳ１４０１に移行する。ただし、この時点では、採否フラグは「０」である。

図１４のフローチャートにおいて、まず、応答処理装置１０１は、類義語評価テーブル２３０を参照して、トピック選択画面を表示する（ステップＳ１４０１）。つぎに、応答処理装置１０１は、トピックの選択を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１４０２）。

ここで、トピックの選択を受け付けていない場合（ステップＳ１４０２：Ｎｏ）、応答処理装置１０１は、ステップＳ１４０７に移行する。一方、トピックの選択を受け付けた場合（ステップＳ１４０２：Ｙｅｓ）、応答処理装置１０１は、類義語評価テーブル２３０を参照して、選択されたトピックについてのフレーズ選択画面を表示する（ステップＳ１４０３）。ただし、トピックについてのフレーズがない場合は、応答処理装置１０１は、ステップＳ１４０７に移行する。

つぎに、応答処理装置１０１は、フレーズの選択を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１４０４）。ここで、応答処理装置１０１は、フレーズの選択を受け付けるのを待つ（ステップＳ１４０４：Ｎｏ）。ただし、いずれのフレーズも選択されなかった、すなわち、類義語としていずれのフレーズも採用されなかった場合は、応答処理装置１０１は、ステップＳ１４０７に移行する。

そして、応答処理装置１０１は、フレーズの選択を受け付けた場合（ステップＳ１４０４：Ｙｅｓ）、類義語評価テーブル２３０を参照して、選択されたトピックと、選択されたフレーズとの組み合わせに対応する類義語評価情報を特定する（ステップＳ１４０５）。

つぎに、応答処理装置１０１は、特定した類義語評価情報の採否フラグに「１」を設定する（ステップＳ１４０６）。そして、応答処理装置１０１は、トピックの選択を終了するか否かを判断する（ステップＳ１４０７）。なお、応答処理装置１０１は、例えば、作業者端末２０１からトピック選択終了通知を受信した場合に、トピックの選択を終了すると判断する。

ここで、トピックの選択を終了しない場合（ステップＳ１４０７：Ｎｏ）、応答処理装置１０１は、ステップＳ１４０２に戻る。一方、トピックの選択を終了する場合（ステップＳ１４０７：Ｙｅｓ）、応答処理装置１０１は、類義語評価テーブル２３０を参照して、採否フラグ「１」のトピックとフレーズとの対応関係を示す類義語辞書を生成する（ステップＳ１４０８）。

そして、応答処理装置１０１は、生成した類義語辞書を出力して（ステップＳ１４０９）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。これにより、ＦＡＱマスタ２２０に登録される質問データＱに含まれるトピックについて、適切な類義語が登録できるように支援することができる。

なお、図１３に示したステップＳ１３０１，Ｓ１３０２の処理は、応答処理装置１０１とは異なる他のコンピュータにおいて実行されてもよい。この場合、応答処理装置１０１は、他のコンピュータから類義語辞書（仮）を取得する。また、応答処理装置１０１において過去に生成された類義語辞書が存在する場合は、その類義語辞書を類義語辞書（仮）として取得することにしてもよい。

また、ステップＳ１４０２において選択されなかった未選択のトピックについては、応答処理装置１０１は、例えば、類義語評価テーブル２３０を参照して、当該トピックとの類似度が最大のフレーズの採否フラグを「１」に自動設定することにしてもよい。

以上説明したように、実施の形態にかかる応答処理装置１０１によれば、質問データＱを形態素解析して、質問データＱに含まれるトピックを抽出し、抽出したトピックの類義語に設定する対象の語の候補であるフレーズを提示することができる。そして、応答処理装置１０１によれば、提示したフレーズのうち、トピックの類義語に設定する対象の語としていずれかのフレーズの選択を受け付けると、質問データＱと質問データＱ’との双方が、同じ回答データＡに関連付くように学習することができる。質問データＱ’は、質問データＱに含まれるトピックを、選択されたフレーズに置き換えて得られる質問データである。

これにより、ＦＡＱとして登録される質問データＱに含まれるトピックについて、適切な類義語を簡単に登録できるように支援することができる。例えば、質問データＱを登録するにあたり、類義語に設定する対象の語の候補となるフレーズの中からいずれかのフレーズを選択するという簡単な操作を行うだけで、質問データＱに含まれるトピックの類義語を登録することができる。

また、応答処理装置１０１によれば、トピックについての所定のサイト内の検索結果に基づいて、トピックの類義語に設定する対象の語の候補であるフレーズを提示することができる。これにより、例えば、コールセンタにおける過去の対話履歴等が十分に蓄積されていなくても、公開されたウェブページの情報を用いて、トピックの類義語に設定する対象の語の候補を抽出して提示することができる。

また、応答処理装置１０１によれば、質問データＱを形態素解析した結果、質問データＱに複数のトピックが含まれる場合に、複数のトピックのそれぞれについて類義語に設定する対象の語の候補であるフレーズの有無又は数が分かるように提示することができる。これにより、類義語のメンテナンスを行うトピックを選択するにあたり、各トピックについてのフレーズの有無やフレーズの数から、優先的に類義語のメンテナンスを行うことが望ましいトピックを判断することができる。

また、応答処理装置１０１によれば、学習後、質問データＱのうちトピックを特定のフレーズに置き換えた質問データＱ’’の入力を検出すると、質問データＱと質問データＱ’’との双方が、同じ回答データＡに関連付くように学習することにしてもよい。特定のフレーズは、トピックの類義語に設定する対象の語の候補のうち、当該トピックの類義語に設定する対象の語として選択されなかったフレーズである。

これにより、以降において、応答処理システム２００にフレーズを含む質問データＱ’’が入力された際に、特定のフレーズをトピックに置き換えた質問データＱによる検索が可能となり、ヒット率を高めることができる。

また、応答処理装置１０１によれば、学習後、質問データＱのうちトピックを特定のフレーズに置き換えた質問データＱ’’の入力を検出すると、特定のフレーズのトピックの類義語としての登録を示唆することができる。これにより、応答処理システム２００の管理者等に対して、トピックの類義語として登録することが望ましい特定のフレーズの存在を知らせることができ、適切な類義語の登録漏れを防ぐことができる。

これらのことから、実施の形態にかかる応答処理装置１０１および応答処理システム２００によれば、質問データＱを登録するにあたり、質問データＱに含まれるトピックについて、適切な類義語を簡単に登録できるように支援することで、類義語のメンテナンスにかかる作業負荷を削減して、類義語辞書の陳腐化を防ぐことができる。

なお、本実施の形態で説明した応答処理方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本応答処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本応答処理プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

１０１ 応答処理装置
１１０ ディスプレイ
１２０ 類義語辞書
２００ 応答処理システム
２０１ 作業者端末
２１０ ネットワーク
２２０ ＦＡＱマスタ
２３０ 類義語評価テーブル
２４０ チャットログＤＢ
３００ バス
３０１ ＣＰＵ
３０２ メモリ
３０３ Ｉ／Ｆ
３０４ ディスクドライブ
３０５ ディスク
７０１ 取得部
７０２ 抽出部
７０３ 表示制御部
７０４ 受付部
７０５ 学習部
８００，１１００，１２００ トピック選択画面
９００ フレーズ選択画面

Claims (8)

1. 質問データを登録する際に、該質問データを形態素解析して、該質問データに含まれる語を抽出し、
   前記語の類義語に設定する対象の語の候補を提示し、
   前記候補のうち、前記語の類義語に設定する対象の語としていずれかの語の選択を受け付けると、前記質問データと、前記質問データに含まれる前記語を選択された前記語に置き換えて得られる質問データとの双方が、同じ回答データに関連づくように学習する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする応答処理プログラム。
2. 前記類義語は、前記語についての所定のサイト内の検索結果に基づいて提示される、ことを特徴とする請求項１に記載の応答処理プログラム。
3. 前記質問データを形態素解析した結果、前記質問データに複数の語が含まれる場合に、前記複数の語のそれぞれについて類義語に設定する対象の語の候補の有無又は数が分かるように提示する、ことを特徴とする請求項１に記載の応答処理プログラム。
4. 学習後、質問データのうち、前記語を、前記候補のうち前記語の類義語に設定する対象の語として選択されなかった特定の語に置き換えた質問データの入力を検出すると、前記質問データと、前記質問データに含まれる前記語を前記特定の語に置き換えて得られる質問データとの双方が、同じ回答データに関連づくように学習する、
   処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の応答処理プログラム。
5. 学習後、質問データのうち、前記語を、前記候補のうち前記語の類義語に設定する対象の語として選択されなかった特定の語に置き換えた質問データの入力を検出すると、前記特定の語の前記語の類義語としての登録を示唆する、
   処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の応答処理プログラム。
6. 質問データを登録する際に、該質問データを形態素解析して、該質問データに含まれる語を抽出し、
   前記語の類義語に設定する対象の語の候補を提示し、
   前記候補のうち、前記語の類義語に設定する対象の語としていずれかの語の選択を受け付けると、前記質問データと、前記質問データに含まれる前記語を選択された前記語に置き換えて得られる質問データとの双方が、同じ回答データに関連づくように学習する、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする応答処理方法。
7. 質問データを登録する際に、該質問データを形態素解析して、該質問データに含まれる語を抽出し、
   前記語の類義語に設定する対象の語の候補を提示し、
   前記候補のうち、前記語の類義語に設定する対象の語としていずれかの語の選択を受け付けると、前記質問データと、前記質問データに含まれる前記語を選択された前記語に置き換えて得られる質問データとの双方が、同じ回答データに関連づくように学習する、
   制御部を有することを特徴とする応答処理装置。
8. 質問データを登録する際に、該質問データを形態素解析して、該質問データに含まれる語を抽出する抽出部と、
   前記語の類義語に設定する対象の語の候補を提示する表示制御部と、
   前記候補のうち、前記語の類義語に設定する対象の語としていずれかの語の選択を受け付けると、前記質問データと、前記質問データに含まれる前記語を選択された前記語に置き換えて得られる質問データとの双方が、同じ回答データに関連づくように学習する学習部と、
   を有することを特徴とする応答処理システム。

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