JP7059213B2 - 表示制御システム、プログラム、及び記憶媒体 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、表示制御システム、プログラム、及び記憶媒体に関する。

ユーザとの対話を通じて、ユーザからの問い合わせに対して回答を出力するシステムがある。このシステムについて、どのような文章を対話システムに入力すれば求める質問回答ペアが得られやすいか、ユーザが容易に推測できる技術の開発が求められている。

特許第４１２９１３２号公報

本発明の実施形態は、文章に対する応答をユーザが推測し易い、表示制御システム、プログラム、及び記憶媒体を提供する。

実施形態に係る表示制御システムは、処理部を含む。処理部は、ユーザにより入力された第１クエリキーワードを含む第１文章を受け付ける。処理部は、前記第１クエリキーワードを含む第１質問及び前記第１質問に対する第１回答を含む第１質問回答ペアの少なくとも一部と、前記第１質問に含まれる第１質問キーワードを含む第２文章と、について、前記第１クエリキーワード及び前記第１質問キーワード以外の単語を第１態様で、前記第１クエリキーワードを前記第１態様と異なる第２態様で、前記第１質問キーワードを前記第１態様及び前記第２態様と異なる第３態様で表示可能である。

第１実施形態に係る表示制御システムを例示する模式図である。 質問回答集を例示する表である。 第１実施形態に係る表示制御システムにおける処理を例示するフローチャートである。 第１実施形態に係る表示制御システムによる出力を例示する模式図である。 第１実施形態に係る表示制御システムによる出力を例示する模式図である。 第１実施形態に係る表示制御システムによる出力を例示する模式図である。 第２実施形態に係る表示制御システムを例示する模式図である。 第２実施形態に係る表示制御システムにおける処理を例示するフローチャートである。 第２実施形態に係る表示制御システムによる出力を例示する模式図である。 第２実施形態に係る表示制御システムによる出力を例示する模式図である。 第２実施形態の変形例に係る表示制御システムを例示する模式図である。 第２実施形態の変形例に係る表示制御システムによる出力を例示する模式図である。 第２実施形態の変形例に係る表示制御システムによる出力を例示する模式図である。 第３実施形態に係る表示制御システムを例示する模式図である。 第３実施形態に係る表示制御システムにおける処理を例示するフローチャートである。 第３実施形態に係る表示制御システムによる出力を例示する模式図である。 第３実施形態に係る表示制御システムによる出力を例示する模式図である。 実施形態に係る対話装置の構成を例示する模式図である。

以下に、本発明の各実施形態について図面を参照しつつ説明する。
図面は模式的または概念的なものであり、各部分の厚さと幅との関係、部分間の大きさの比率などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。同じ部分を表す場合であっても、図面により互いの寸法や比率が異なって表される場合もある。
本願明細書と各図において、既に説明したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る表示制御システムを例示する模式図である。
第１実施形態に係る表示制御システム１は、処理部１０を含む。図１に示す例では、表示制御システム１は、第１記憶部２１、第２記憶部２２、及び第３記憶部２３をさらに含む。

処理部１０は、ユーザから入力された文章を受け付ける。処理部１０は、入力された文章に対して応答を出力する。出力した応答は、外部の表示装置（例えばモニタ）に表示される。ユーザは、処理部１０からの応答に基づき、次の文章を処理部１０へ入力する。処理部１０は、次の文章に対する応答を、それまでのユーザとの対話に基づいて出力する。これにより、ユーザと表示制御システム１との間で対話が実現される。

第１記憶部２１は、質問回答集を記憶する。質問回答集は、複数の質問回答ペアを含む。それぞれの質問回答ペアは、質問と、その質問に対する回答と、を含む。第２記憶部２２は、文章からキーワードを抽出するための、キーワードリスト、規則、又はモデルを記憶する。第３記憶部２３は、例えば、処理部１０から出力される応答を生成するための汎用的なシナリオを記憶する。処理部１０は、第１記憶部２１～第３記憶部２３を参照しながら、入力された文章に対する応答を生成する。

例えば、ユーザから入力される文章は、問い合わせを含む。ここでは、ユーザから処理部１０へ入力される文章を、「クエリ文章」という。処理部１０は、クエリ文章を受け付けると、第１記憶部２１の質問回答集を参照する。処理部１０は、クエリ文章と関連する質問が質問回答集にあるか調べる。処理部１０は、関連する質問を見つけると、その質問に対する回答を示す応答を、ユーザに向けて出力する。

処理部１０は、関連する質問が複数あるときは、それらの質問を１つに絞り込むための応答（問い返し）を出力する。ユーザは、その応答に対して、質問を絞り込むための情報（キーワード）を含む別のクエリ文章を入力する。例えば、質問が１つに絞り込まれるまで、ユーザによるクエリ文章の入力と処理部１０からの応答と、が交互に繰り返される。ユーザは、表示制御システムの応答に答えることで、ユーザの求める情報を含む１つの回答にたどり着くことができる。表示制御システム１を用いることで、ユーザが適切な検索方法を知っていなくても、ユーザは、求める回答を得られ易い。

ユーザが求める回答にたどり着けるかは、入力されるクエリ文章に依存する。クエリ文章が適切では無いと、システムは、適切な問い返しを出力できない。クエリ文章が不適切な例としては、クエリ文章に含まれる情報が不足しているとき、クエリ文章に含まれるキーワード（クエリキーワード）が質問回答集中の対応するキーワード（質問キーワード）に対して省略されているとき、クエリキーワードが質問キーワードに対して余分な文字が付加されているとき、クエリキーワードが質問キーワードに対して言い換えられているとき、などがある。

クエリ文章が適切では無いと、システムは、ユーザの意図と異なる応答を出力することがある。システムが適切な応答を出力できないとき、ユーザは、システムが適切な応答を出力できるように、次のクエリ文章を入力する必要がある。次のクエリ文章を適切に入力するためには、ユーザが、どのように次のクエリ文章を入力すれば良いか把握又は推測できることが望ましい。しかし、従来のシステムによる応答からは、ユーザが、どのように次のクエリ文章を入力すれば良いか把握又は推測することは困難であった。

表示制御システム１では、処理部１０は、例えば、ユーザのクエリ文章に対する応答をモニタに表示させる。処理部１０は、ユーザにより入力された第１文章を受け付けると、その第１文章に含まれるクエリキーワードを含む第１質問と、第１質問に対する第１回答と、を含む第１質問回答ペアを第１画面に表示させる。第１質問回答ペアは、質問回答集に含まれる複数の質問回答ペアの１つである。処理部１０は、さらに、第１質問に含まれる複数の質問キーワードから、クエリキーワードと異なる質問キーワードを抽出する。処理部１０は、抽出された質問キーワードを含む第２文章を第１画面に表示させる。
処理部１０は、第１画面において、クエリキーワード及び質問キーワード以外の単語を第１態様で表示させる。処理部１０は、第１画面において、クエリキーワードを第１態様と異なる第２態様で表示させる。処理部１０は、第１画面において、質問キーワードを第１態様及び第２態様と異なる第３態様で表示させる。

例えば、処理部１０は、クエリキーワード及び質問キーワードの色、書体、太さ、大きさ、文字飾り、及び背景色の少なくともいずれかを、これらのキーワード以外の単語の色、書体、太さ、大きさ、文字飾り、及び背景色の少なくともいずれと異ならせる。処理部１０は、クエリキーワード及び質問キーワードに、これらのキーワードを囲う四角形などを付しても良い。

第３態様は、第２態様と同じでも良いが、望ましくは第２態様と異なる。クエリキーワードの表示の態様が質問キーワードの表示の態様と異なることで、ユーザは、クエリキーワードと質問キーワードを判別し易くなる。例えば、処理部１０は、クエリキーワードの色、書体、太さ、大きさ、文字飾り、及び背景色の少なくともいずれかを、質問キーワードの色、書体、太さ、大きさ、文字飾り、及び背景色の少なくともいずれと異ならせる。処理部１０は、クエリキーワードに付す記号の形状、色、及び大きさの少なくともいずれかを、質問キーワードに付す記号の形状、色、及び大きさの少なくともいずれかと異ならせても良い。

以上のように、処理部１０は、クエリキーワードの表示の態様、及び出力した文章に用いられる質問キーワードの表示の態様を、他の単語の表示の態様と異ならせる。以降では、説明の便宜のために、これらのキーワードの表示の態様が、これらのキーワード以外の他の単語の表示の態様と異なっていることを、「強調されている」ともいう。

第１画面には、第１質問回答ペア以外の他の質問回答ペア（例えば、第２質問回答ペア）が表示されても良い。第１文章に基づいて選定された質問回答ペアが複数あるとき、複数の質問回答ペアが第１画面に表示される。第１画面に第１質問回答ペア及び第２質問回答ペアが表示されるとき、複数の質問回答ペアから第１質問回答ペアに候補を絞りこむために、第１質問キーワードが第２文章で使用される。第１画面に１つの質問回答ペア（第１質問回答ペアのみ）が表示されるとき、第１質問回答ペアがユーザの意図に沿っているか確認するために、第１質問キーワードが第２文章で使用される。

クエリキーワードは、ユーザが入力したクエリ文章の少なくとも一部である。クエリキーワードが強調されることで、ユーザは、クエリ文章に基づいて、どのようなキーワードが設定されているか把握できる。例えば、入力した文章から意図しない部分がキーワードとして抽出されている場合、ユーザは、対話を一旦終了し、次のクエリ文章を入力する。ユーザは、先のクエリ文章で抽出されたクエリキーワードを含まないように、次のクエリ文章を入力する。

第２文章で使用された質問キーワードが強調されると、次のクエリ文章に、どのようなキーワードを含めれば、どのような回答が得られるか、ユーザは把握又は推測し易くなる。例えば、複数の質問回答ペアが、第１画面に表示される。第２文章は、第１質問キーワードを含み、第１質問キーワードが、第１質問回答ペアに含まれる。一例として、第１質問回答ペアはユーザの意図に沿わないと、ユーザが判断する。このとき、ユーザは、第１質問キーワードの強調から、次のクエリ文章に第１質問キーワードを含めないことで、複数の質問回答ペアから第１質問回答ペアとは別の質問回答ペアが絞り込まれることを、容易に把握又は推測できる。別の一例として、第１質問回答ペアはユーザの意図に沿っていると、ユーザが判断する。このとき、ユーザは、第１質問キーワードの強調から、次のクエリ文章に第１質問キーワードを含めることで、複数の質問回答ペアから第１質問回答ペアが絞り込まれることを、容易に把握又は推測できる。

このように、第１実施形態によれば、どのようなクエリ文章を表示制御システムに入力すれば求める質問回答ペアが得られやすいか、ユーザが容易に把握又は推測できる。この結果、ユーザが、求める回答によりたどり着き易くなる。第１実施形態によれば、表示制御システム１の利便性を向上させることができる。

処理部１０は、電気回路を含む中央演算処理装置を含む。第１記憶部２１～第３記憶部２３は、記憶装置をそれぞれ含む。記憶装置は、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ネットワークアタッチストレージ（ＮＡＳ）、組み込み用マルチメディアカード（ｅＭＭＣ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、及びソリッドステートハイブリッドドライブ（ＳＳＨＤ）の少なくともいずれかを含む。１つの記憶装置が、第１記憶部２１～第３記憶部２３として機能しても良い。処理部１０、第１記憶部２１、第２記憶部２２、及び第３記憶部２３は、１つのコンピュータに含まれても良いし、有線、無線、又はネットワークを介して相互に接続されても良い。

第１実施形態に係る表示制御システム１について、具体的に説明する。

図２は、質問回答集を例示する表である。
第１記憶部２１は、例えば図２に示す質問回答集１１０を記憶する。質問回答集１１０は、複数の質問回答ペア１１０ａ～１１０Ｋを含む。質問回答ペア１１０ａ～１１０Ｋは、質問回答ペアを識別するＩＤ１１１ａ～１１１Ｋ、質問１１２ａ～１１２Ｋ、及び質問対する回答１１３ａ～１１３Ｋをそれぞれ含む。

質問回答ペア１１０ａ～１１０Ｋには、質問キーワード１１４ａ～１１４Ｋがそれぞれ紐付けられる。質問キーワード１１４ａ～１１４Ｋは、例えば、質問回答集１１０に含まれる。又は、質問キーワード１１４ａ～１１４Ｋは、質問回答集１１０とは別に、第１記憶部２１又はその他の記憶部に記憶されても良い。

質問キーワード１１４ａ～１１４Ｋは、質問１１２ａ～１１２Ｋからそれぞれ抽出される。１つの質問から複数の質問キーワードが抽出されても良い。例えば後述するように、処理部１０が、質問１１２ａ～１１２Ｋから質問キーワード１１４ａ～１１４Ｋを抽出する。表示制御システム１の外部の処理装置により、質問キーワード１１４ａ～１１４Ｋが抽出されても良い。又は、質問キーワード１１４ａ～１１４Ｋは、質問１１２ａ～１１２Ｋに対してシステム管理者により付与されても良い。

質問回答集は、複数の質問回答ペア及び複数の質問キーワード以外の情報を含んでいても良い。例えば、質問回答集は、対応する回答が設定されていない質問を含んでも良い。質問回答集は、１つの質問と１つの回答がペアとなっていない、１つ以上の質問と１つ以上の回答との組み合わせを含んでも良い。例えば、質問回答集は、２つの質問と、２つの質問に対する共通の回答として設定された１つの回答と、の組み合わせを含む。これらの場合、処理部１０は、例えば、複数の質問回答ペアのみに基づいてユーザとの対話を実行する。処理部１０は、複数の質問回答ペア以外の情報は、ユーザとの対話に用いない。
質問回答集において、１つの回答が、複数の条件と、各条件に対する詳細な回答と、を含んでいても良い。この場合、複数の条件と複数の詳細な回答とをまとめて１つの回答と見なすことができる。

処理部１０は、例えば、受付部１１、抽出部１２、設定部１３、選定部１４、生成部１５、及び強調部１６を含む。
受付部１１は、ユーザから入力されたクエリ文章を受け付ける。クエリ文章は、例えば、ユーザのキーボードやタッチパネルなどの操作により入力される。又は、クエリ文章は、ユーザの発話に基づいて生成されても良い。例えば、マイクが、ユーザの発話を録音し、音声を認識する。クエリ文章は、音声認識により生成される。

抽出部１２は、質問回答集に含まれる質問キーワードを抽出する。例えば、質問回答集に対して事前に複数の質問キーワードが登録されている場合、抽出部１２は、登録されたキーワードを抽出する。登録されていない場合、抽出部１２は、質問回答集から複数の質問キーワードを抽出する。例えば、第２記憶部２２は、キーワードリストを記憶する。抽出部１２は、キーワードリストを使用して質問回答集から複数の質問キーワードを抽出する。キーワードリストは、キーワードとなりうる複数の単語を含む。抽出部１２は、キーワードリスト中の単語と一致する、質問回答集に含まれる単語を、質問キーワードとして抽出する。

第２記憶部２２は、規則を記憶しても良い。抽出部１２は、規則に基づいて質問回答集から質問キーワードを抽出する。一例として、規則は、「『○○について教えて』の文章から『〇〇』を質問キーワードとして抽出する」のように記述される。抽出部１２は、質問回答集から規則に記述された条件を満たす文章を検索し、複数の質問キーワードを抽出する。

第２記憶部２２は、形態素解析規則又は形態素解析モデルを記憶しても良い。抽出部１２は、形態素解析規則又は形態素解析モデルに基づいて、質問回答集の各質問回答ペアに含まれる文章を形態素解析する。抽出部１２は、文章を形態素解析することで、文章を複数の単語に分割し、各単語の品詞を推定する。抽出部１２は、特定の品詞の単語を、キーワードとする。特定の品詞としては、例えば、名詞及び動詞が用いられる。名詞の１つである複合名詞については、抽出部１２は、複合名詞中の各名詞をキーワードとして登録しても良いし、複合名詞全体で１つのキーワードとして登録しても良いし、これらを組み合わせて登録しても良い。抽出部１２は、さらに、いずれの品詞にも分類できない単語（未知語）をキーワードとして抽出しても良い。

抽出部１２が質問回答集から複数の質問キーワードを抽出するタイミングは、任意である。例えば、受付部１１がユーザにより入力されたクエリ文章を受け付けると、抽出部１２は、質問回答集から複数の質問キーワードを抽出する。抽出部１２は、受付部１１がクエリ文章の入力を受け付ける前に、複数の質問キーワードを抽出しても良い。

設定部１３は、クエリ文章に基づいてクエリキーワードを設定する。例えば、設定部１３は、クエリ文章からクエリキーワードを抽出する。設定部１３は、抽出部１２と同様に、キーワードリストを用いてクエリ文章からクエリキーワードを抽出しても良い。設定部１３は、規則に基づいてクエリキーワードを抽出しても良い。設定部１３は、クエリ文章の形態素解析結果に基づいてキーワードを抽出しても良い。設定部１３は、クエリ文章全体を、１つのクエリキーワードとして設定しても良い。クエリ文章全体が１つのクエリキーワードとして設定され、複数の質問キーワードが事前に登録される場合、第２記憶部２２は不要である。

選定部１４は、抽出部１２により抽出された複数の質問キーワードに、クエリキーワードと一致する質問キーワードが含まれるか検索する。クエリキーワードと一致する質問キーワードが含まれるときは、選定部１４は、その質問キーワードを含む質問回答ペアを、ユーザが求める回答の候補として選定する。選定部１４は、選定した質問回答ペアに含まれる質問及び回答、その質問回答ペアのＩＤ、及びその質問回答ペアの質問に含まれる質問キーワードを取得する。

設定部１３により複数のクエリキーワードが設定されたときには、選定部１４は、例えば、複数のクエリキーワードの全てと一致する複数の質問キーワードを含む質問回答ペアを選定する。又は、選定部１４は、複数のクエリキーワードの１つ以上と一致する１つ以上の質問キーワードを含む質問回答ペアを選定しても良い。

選定部１４は、抽出された複数の質問キーワードとクエリキーワードを対比する際、複数の質問キーワードとクエリキーワードとの間のそれぞれの類似性を計算しても良い。例えば、選定部１４は、複数の質問キーワードとクエリキーワードとの間のそれぞれの編集距離を算出する。質問キーワードとクエリキーワードとの間の編集距離が閾値を超えるとき、選定部１４は、その質問キーワードは、クエリキーワードに類似すると判断する。例えば、クエリキーワードと類似する質問キーワードは、そのクエリキーワードの言い換え表現である。

例えば、ある質問キーワードの読みは、あるクエリキーワードの読みと同じである。一例として、その質問キーワードの少なくとも一部は、ひらがな及びカタカナの一方で記載され、そのクエリキーワードの少なくとも一部は、ひらがな及びカタカナの他方で記載されている。この場合、その質問キーワードは、そのクエリキーワードの言い換え表現である。別の一例として、質問キーワード及びクエリキーワードは、同じ漢字を含むが、異なる送り仮名を含む。この場合も、その質問キーワードは、そのクエリキーワードの言い換え表現である。
質問キーワード及びクエリキーワードは、同じ漢字を含み、品詞の違いにより送り仮名が違うときも、その質問キーワードは、そのクエリキーワードの言い換え表現と判断される。例えば、質問キーワードは「振り込み」であり、クエリキーワードが「振り込む」であるとき、質問キーワードは、そのクエリキーワードの言い換え表現と判断される。

事前に言い換え表現のリストが作成されても良い。リストは、キーワードのペアを複数含む。ペアで記載されたキーワードは、互いに言い換え表現である。選定部１４は、リストを参照しながら、複数の質問キーワードに、クエリキーワードの言い換え表現である質問キーワードが含まれるか判断する。

事前に学習した分散表現モデルを用いて、類似度が決定されても良い。分散表現モデルは、単語の分散表現が記述されている。選定部１４は、各キーワードのベクトル同士の間のコサイン類似度又は距離に基づき、類似度を決定する。選定部１４は、複数の質問キーワードとクエリキーワードとの間のそれぞれの類似度を算出する。質問キーワードとクエリキーワードとの間の類似度が閾値を超えるとき、選定部１４は、その質問キーワードは、クエリキーワードに類似すると判断する。

生成部１５は、クエリキーワード、選定された質問回答ペア、及び選定された質問回答ペアに含まれる質問キーワードに基づいて、応答を生成する。具体的には、生成部１５は、選定された質問回答ペアのそれぞれの少なくとも一部を出力するとともに、文章を生成して出力する。
選定された質問回答ペアの数が２以上のときは、生成部１５は、２以上の質問回答ペアのそれぞれの少なくとも一部を出力し、且つ質問回答ペアを絞り込むためのクエリ文章の入力をユーザに要求する文章を出力する。
選定された質問回答ペアの数が１のときは、生成部１５は、その質問回答ペアの少なくとも一部を出力し、且つその質問回答ペアがユーザの意図に沿うか確認を要求する文章を出力する。
選定された質問回答ペアの数が０のときは、生成部１５は、例えば、別のクエリ文章の入力を要求する文章を出力する。文章は、質問回答ペアが見つからなかったことを示す謝罪などの定型文であっても良い。

生成部１５からの応答に含まれる文章は、例えば、第３記憶部２３に記憶された汎用モデルに基づいて生成される。汎用モデルは、複数のシナリオテンプレートを含む。生成部１５は、選定された質問回答ペアの数に応じて、使用するシナリオテンプレートを決定する。各シナリオテンプレートは、ユーザの問い合わせに依存しないように、汎用的に記述される。具体的には、各シナリオテンプレートは、＜ブランク＞を含む。＜ブランク＞には、質問、回答、又は質問キーワードが当てはめられる。

例えば、タスク用モデルは、選定された質問回答ペアの数Ｎが１のときに使用されるシナリオテンプレートとして、「ご質問は＜ブランク１＞ですね。＜ブランク２＞」を含む。タスク用モデルは、数Ｎが２以上のときに使用されるシナリオテンプレートとして、「追加のキーワードはありますか？＜ブランク４ａ＞について、＜ブランク４ｂ＞について、、＜ブランク４Ｎｋ＞について等。」を含む。
生成部１５は、数Ｎが１のときは、選定された質問回答ペアの質問を＜ブランク１＞に代入する。選定された質問回答ペアの回答を＜ブランク２＞に代入する。生成部１５は、数Ｎが２以上のときは、選定された複数の質問回答ペアのそれぞれから、クエリキーワードと異なる１つの質問キーワードを抽出する。生成部１５は、抽出した複数の質問キーワードを、＜ブランク４ａ＞、＜ブランク４ｂ＞、、＜ブランク４Ｎｋ＞にそれぞれ代入する。

一例として、ユーザにより入力されたクエリ文章が、「金利」のクエリキーワードを含む。図２に示す質問回答集において、例えば、質問回答ペア１１０ａのみが「金利」の質問キーワードを含む。選定部１４が質問回答ペア１１０ａのみを選定したとき、生成部１５は、＜ブランク１＞に質問１１２ａを代入し、＜ブランク２＞に回答１１３ａを代入する。これにより、「ご質問は『教育ローンの金利を教えて』ですね。『教育ローンの金利は・・・』」の文章が生成される。
別の一例として、ユーザにより入力されたクエリ文章が、「教育ローン」のクエリキーワードを含む。図２に示す質問回答集において、例えば、質問回答ペア１１０ａ～１１０ｃが「教育ローン」の質問キーワードを含む。選定部１４は、質問回答ペア１１０ａ～１１０ｃを選定する。生成部１５は、質問回答ペア１１０ａ～１１０ｃから、例えば、クエリキーワードと異なる質問キーワード「金利」、「借り入れ期間」、及び「申し込み」を抽出する。生成部１５は、＜ブランク４ａ＞、＜ブランク４ｂ＞、及び＜ブランク４ｃ＞にこれらの質問キーワードをそれぞれ代入する。これにより、「追加のキーワードはありますか？金利について、借り入れ期間について、申し込みについて等。」の文章が生成される。

汎用モデルに含まれるシナリオテンプレートの具体的な内容は、上記の例に限定されず、適宜変更可能である。汎用モデルは、数Ｎに応じたより多くのシナリオテンプレートを含んでいても良い。

生成部１５は、１つ以上の質問回答ペアを含む応答を生成する際、クエリキーワードと、クエリキーワードと異なる質問キーワードと、を表示させる。例えば、質問キーワードは、文章に含まれる。クエリキーワードは、質問回答ペアに含まれて表示される。又は、クエリキーワードは、質問回答ペアに付随して表示される。強調部１６は、生成された応答において、クエリキーワード及び文章に含まれる質問キーワードが強調して表示されるように、応答にフラグを付与する。又は、強調部１６は、生成された応答において、クエリキーワード及び文章に含まれる質問キーワード以外の他の単語が、クエリキーワード及び文章に含まれる質問キーワードよりも目立たなくなるように、応答にフラグを付与しても良い。

図３は、第１実施形態に係る表示制御システムにおける処理を例示するフローチャートである。
受付部１１は、ユーザにより入力されたクエリ文章を受け付ける（ステップＳ１０１）。抽出部１２は、質問回答集の各質問回答ペアから質問キーワードを抽出する（ステップＳ１０２）。設定部１３は、クエリ文章に基づいて１つ以上のクエリキーワードを設定する（ステップＳ１０３）。選定部１４は、複数の質問キーワードと１つ以上のクエリキーワードを対比し、質問回答集から１つ以上の質問回答ペアを選定する（ステップＳ１０４）。生成部１５は、抽出されたクエリキーワード、選定された質問回答ペア、選定された質問回答ペアに含まれる質問キーワードに基づいて、応答を生成する（ステップＳ１０５）。強調部１６は、生成された応答がクエリキーワード及び質問キーワードを含むか判断する（ステップＳ１０６）。応答がこれらのキーワードを含むときは、強調部１６は、応答に強調フラグを付与する（ステップＳ１０７）。応答がキーワードを含まないときは、強調部１６は、応答に強調フラグを付与しない。強調部１６は、モニタへ応答を出力する（ステップＳ１０８）。これにより、モニタに応答が表示される。

応答を出力した後、処理部１０は、対話が終了したか判断する（ステップＳ１０９）。例えば、処理部１０は、応答を出力した後に経過した時間を測定する。ユーザにより別のクエリ文章が入力されないまま経過時間が閾値を超えると、処理部１０は、対話が終了したと判断する。ユーザから表示制御システム１へ、対話が終了したことを示す文章が入力されても良い。処理部１０は、その文章を受け付けると、対話が終了したと判断する。これらの終了の条件が満たされる前に、受付部１１が次のクエリ文章を受け付けると、処理部１０は、上述した処理を再度実行する。

応答は、モニタに表示されたグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）上で、質問、キーワードなどを選択できるように出力されても良い。例えば、応答が質問キーワードを含むとき、ＧＵＩ上で、質問キーワードが選択可能であっても良い。ユーザがＧＵＩ上で質問キーワードをクリックすると、クリックした質問キーワードが、次のクエリ文章として処理部１０へ入力される。

図４～図６は、第１実施形態に係る表示制御システムによる出力を例示する模式図である。
図４～図６は、処理部１０が銀行の質問回答集に基づいて応答するときの動作を例示している。また、図４～図６は、応答が表示装置（モニタ）に出力されるときの例を示している。

例えば図４～図６に示すように、モニタにウインドウ１２０（第１画面の一例）が表示される。ウインドウ１２０は、入力欄１２１、アイコン１２２、及び表示領域１２３を含む。ユーザが、キーボード、タッチパネル、又はマイクロフォンなどを用いて文章を入力すると、入力欄１２１に文章が表示される。ユーザは、アイコン１２２をクリックすると、入力した文章を処理部１０へ入力できる。表示領域１２３には、処理部１０へ入力された文章、処理部１０からの応答などが表示される。

図４の例では、ユーザは、「教育ローンについて知りたい」のクエリ文章１３１ａを表示制御システム１へ入力する。受付部１１は、入力されたクエリ文章１３１ａを受け付ける。抽出部１２は、銀行が事前に作成した質問回答集を参照する。例えば、抽出部１２は、質問回答集の各質問を形態素解析する。抽出部１２は、各質問を構成する複数の単語のそれぞれの品詞を推定する。抽出部１２は、品詞が名詞である単語を、質問キーワードに設定する。設定部１３は、抽出部１２と同様に、クエリ文章を形態素解析する。設定部１３は、品詞が名詞である単語を、クエリキーワードに設定する。図４の例では、「教育ローン」がクエリキーワードとして抽出される。

選定部１４は、複数の質問キーワードから、「教育ローン」と一致又は類似する質問キーワードを検索する。検索の結果、例えば、質問回答集から、「教育ローンの金利を教えて」、「教育ローンの借り入れ期間を教えて」、「教育ローンの申し込み手続きを教えて」の３つの質問が発見される。選定部１４は、質問回答集から、これらの３つの質問を含む３つの質問回答ペアを選定する。

生成部１５は、複数の質問回答ペアが選定されたため、質問回答ペアを絞り込むための応答（問い返し）を生成する。生成部１５は、選定された複数の質問回答ペアに含まれ、且つクエリキーワードと異なる複数の質問キーワードを抽出する。図４の例では、「金利」、「期間」、及び「手続き」が問い返しのための質問キーワードとして抽出されている。生成部１５は、３つの質問回答ペアと、クエリキーワードと、クエリキーワードと異なる質問キーワードと、を含む応答を生成する。

強調部１６は、生成された応答に、クエリキーワード及び質問キーワードを強調するフラグを付与する。例えば、強調部１６は、クエリキーワード「教育ローン」を太字で表示する。この表示により、ユーザは、自身の入力したクエリ文章に基づいてどのようにクエリキーワードが設定され、質問回答ペアの検索に用いられたか、知ることができる。強調部１６は、さらに、クエリキーワードを含む質問を表示するとともに、クエリキーワードと異なる質問キーワード「金利」、「期間」、及び「手続き」に下線を付す。この表示により、ユーザは、次のクエリ文章にどのキーワードを含めれば、どのように質問回答ペアが絞り込まれるか、把握又は推測できる。

例えば図４に示すように、ウインドウ１２０には、文章１３１ｂ及び質問回答ペア１３２～１３４が表示される。文章１３１ｂは、質問回答ペアを絞り込むための質問キーワードを含む。質問回答ペア１３２～１３４は、それぞれ、クエリキーワードを含む質問１３２ａ～１３４ａと、質問１３２ａ～１３４ａに対する回答１３２ｂ～１３４ｂと、を含む。

図４の例では、候補として表示された質問回答ペア１３２～１３４に、質問キーワード１３２ｃ～１３４ｃが付随して表示されている。質問キーワード１３２ｃ～１３４ｃのそれぞれは、クエリキーワードと、クエリキーワードと異なる質問キーワードと、を含む。質問キーワード１３２ｃ～１３４ｃのそれぞれにおいて、クエリキーワードと、文章１３１ｂに含まれる質問キーワードと、その他の質問キーワードと、は互いに異なる態様で表示されている。又は、質問キーワード１３２ｃ～１３４ｃの表示に代えて、質問１３２ａ～１３４ａにおいて、クエリキーワードと、文章１３１ｂに含まれる質問キーワードと、その他の質問キーワードと、が互いに異なる態様で表示されても良い。

図４の例では、文章１３１ｂは、クエリキーワードを含む。例えば、文章に含まれるクエリキーワードは、文章に含まれるその他の単語と異なる態様で表示される。図４の例において、文章に含まれる質問キーワードが、文章に含まれるその他の単語と異なる態様で表示されても良い。

例えば、図４に示すように、選定された質問回答ペアのそれぞれについて、ウインドウ１２０に、質問の全てと回答の全てとが表示される。又は、選定された質問回答ペアのそれぞれについて、ウインドウ１２０に、質問の一部と回答の一部とが表示されても良い。選定された質問回答ペアのそれぞれについて、ウインドウ１２０に、質問の一部と、回答が記載されたＵＲＬ等と、が表示されても良い。ウインドウ１２０では、選定された質問回答ペアのそれぞれについて、質問の少なくとも一部と回答の少なくとも一部との少なくともいずれかが表示されれば良い。

例えば、ユーザは、強調されたクエリキーワード及び質問キーワードを確認し、クエリ文章１３１ｃ「期間について」を表示制御システム１へ入力する。設定部１３は、このクエリ文章に基づき、「期間」をクエリキーワードとして設定する。選定部１４は、このクエリキーワードに基づき、先に選定された質問回答ペア１３２～１３４を、質問回答ペア１３３に絞り込む。処理部１０は、この絞り込みに基づき、質問１３３ａがユーザの問い合わせとして適切か確認する文章１３１ｄ「『教育ローンの借り入れ期間を教えて』ですね？お借り入れは、１年から最長で・・・」を出力する。

第１実施形態に係る表示制御システム１における処理を、図４の具体例と対比して説明する。
ユーザにより第１クエリキーワードを含む第１文章が入力されたときに、処理部１０は、第１質問回答ペアの少なくとも一部と、第２文章と、の表示を実行する。第１質問回答ペアは、第１クエリキーワードを含む第１質問と、第１質問に対する第１回答と、を含む。第２文章は、第１質問に含まれる第１質問キーワードを含む。処理部１０は、この表示において、第１クエリキーワード及び第１質問キーワード以外の単語は第１態様で表示させ、第１クエリキーワードは第１態様と異なる第２態様で表示させ、第１質問キーワードは第１態様及び第２態様と異なる第３態様で表示させる。
第１文章は、例えば、クエリ文章１３１ａに対応する。第１クエリキーワードは、例えば、「教育ローン」のクエリキーワードに対応する。第１質問回答ペアは、例えば、質問回答ペア１３３に対応する。第１質問キーワードは、例えば、「期間」の質問キーワードに対応する。第２態様は、例えば、太字に対応する。第３態様は、例えば、下線の付与に対応する。第１態様は、例えば、太字では無く、下線も付与されていない標準の書式に対応する。

例えば、第１質問は、第１クエリキーワード及び第１質問キーワードと異なる第２質問キーワードをさらに含む。第２文章は、第２質問キーワードを含まない。表示において、第２質問キーワードは、第３態様で表示される。
第２質問キーワードは、例えば、「借り入れ」の質問キーワードに対応する。文章１３１ｂは、「借り入れ」の質問キーワードを含まない。質問キーワード１３３ｃにおいて、「借り入れ」の質問キーワードは、太字では無く、下線も付与されていない標準の書式で表示される。

例えば、処理部１０は、上記表示において、第１クエリキーワードを含む第２質問と、第２質問に対する第２回答と、を含む第２質問回答ペアの少なくとも一部をさらに表示させる。第２文章は、第２質問に含まれる第３質問キーワードをさらに含む。この表示において、第１クエリキーワード、第１質問キーワード、及び第３質問キーワード以外の単語は第１態様で表示され、第１クエリキーワードは第２態様で表示され、第１質問キーワード及び第３質問キーワードは第３態様で表示される。
第２質問回答ペアは、例えば、質問回答ペア１３４に対応する。第３質問キーワードは、例えば、「手続き」の質問キーワードに対応する。質問キーワード１３４ｃにおいて、「教育ローン」及び「手続き」以外の質問キーワードは、標準の書式で表示される。

処理部１０は、上記表示の後に、ユーザにより第１質問キーワード及び第３質問キーワードの一方を含む第３文章が入力されると、第１質問キーワード及び第３質問キーワードの当該一方を含む、第１質問回答ペア及び第３質問回答ペアの一方の少なくとも一部を表示させる。
第３文章は、例えば、クエリ文章１３１ｃに対応する。クエリ文章１３１ｃは、「期間」及び「手続き」の一方である「期間」を含む。処理部１０は、クエリ文章１３１ｃの入力の後に、「期間」の質問キーワードを含む質問回答ペア１３３の少なくとも一部を表示させる。

処理部１０は、クエリ文章が否定文か判断しても良い。例えば、設定部１３は、クエリキーワードを設定する際、クエリ文章が否定文か判断する。設定部１３によりクエリ文章が否定文と判断されると、選定部１４は、そのクエリキーワードを含まない質問回答ペアを選定する。

例えば、表示制御システム１が文章１３１ｂを出力した後、ユーザは、「金利と手続きではない」とクエリ文章を入力する。設定部１３は、このクエリ文章から「金利」及び「手続き」をクエリキーワードとして抽出する。さらに、設定部１３は、このクエリ文章を否定文と判断する。選定部１４は、この判断結果に基づき、先に選定された３つの質問回答ペアから、「金利」及び「手続き」の質問キーワードを含まない質問回答ペアを選定する。この結果、表示制御システム１は、文章１３１ｄを出力する。

クエリ文章が否定文か判断するために、設定部１３は、例えば、事前に作成された規則を参照する。一例として、規則は、「クエリ文章に『ではない』、『じゃない』、又は『以外』が含まれているとき、クエリ文章は否定文である」などのように記述される。設定部１３は、クエリ文章が規則に記述された条件を満たすか判断することで、クエリ文章が否定文か判断する。
設定部１３は、事前に作成されたモデルを参照しても良い。例えば、モデルは、人工ニューラルネットワークモデル又は再帰ニューラルネットワークモデルである。モデルは、事前に学習データを用いて学習される。学習データは、複数のペアデータを含む。各ペアデータは、文章と、その文章が否定形であることを示す情報と、を含む。モデルは、否定文が入力されたときに、否定文であることを示す情報を出力するように、学習される。

図５の例では、ユーザは、「普通の口座を開設したい」のクエリ文章１４１ａを表示制御システム１へ入力する。設定部１３は、クエリ文章１４１ａから、「普通」、「口座」、及び「開設」をクエリキーワードとして抽出する。選定部１４は、これらのクエリキーワードに基づき、質問回答ペア１４２及び１４３を選定する。質問回答ペア１４２は、質問１４２ａ及び回答１４２ｂを含む。質問回答ペア１４３は、質問１４３ａ及び回答１４３ｂを含む。質問キーワード１４２ｃ及び１４３ｃは、それぞれ質問１４２ａ及び１４３ａに含まれる質問キーワードである。質問キーワード１４２ｃは、「投資信託」、「口座」、及び「開設する」の３つの質問キーワードを含む。質問キーワード１４３ｃは、「普通預金」、「口座」、及び「作る」の３つの質問キーワードを含む。

図５の例では、質問キーワード１４２ｃは、３つのクエリキーワードの２つに対応する「口座」及び「開設する」を含む。質問キーワード１４３ｃは、３つのクエリキーワードの１つ「口座」を含む。すなわち、質問１４２ａは、より多くのクエリキーワードを含む。例えば、生成部１５は、質問１４２ａがユーザの問い合わせとして適切か確認する文章１４１ｂ「『投資信託の口座を開設したい』ですね？口座の開設には、・・・」を出力する。強調部１６は、クエリキーワードに対応する「口座」及び「開設する」と、文章１４１ｂに含まれる質問キーワード「投資信託」と、をその他の単語よりも強調して表示させる。文章１４１ｂに含まれる質問キーワード「投資信託」は、その他の質問キーワード「普通預金」及び「作る」よりも強調して表示される。

例えば、ユーザが、「普通預金」を意図してクエリ文章１４１ａにおいて「普通」と入力する。この場合、文章１４１ｂの内容は、ユーザの意図に沿わない。ユーザは普通預金を意図しているのに、投資信託で良いか確認されているためである。一方で、選定された質問回答ペア１４３は、ユーザの意図に沿った質問を含む。
ユーザは、強調されたクエリキーワードを見ることで、表示制御システム１から文章１４１ｂが出力された理由を把握又は推測できる。図５の例では、ユーザは、普通預金を意図して「普通」と入力したが、応答において普通預金は全く強調されていないことが分かる。ユーザは、この応答から、「普通」との入力が適切では無く、「普通預金」と入力すれば良いと認識できる。

例えば、ユーザは、強調されたクエリキーワード及び質問キーワードを確認し、「普通」を「普通預金」に訂正してクエリ文章１４１ｃ「いいえ、普通預金の口座です」を表示制御システム１へ入力する。処理部１０は、クエリ文章１４１ｃに基づき、先に選定された質問回答ペア１４２及び１４３を、質問回答ペア１４３に絞り込む。処理部１０は、この絞り込みに基づき、質問１４３ａがユーザの問い合わせとして適切か確認する文章１４１ｄ「『普通預金の口座を作りたい』ですね？普通預金の口座のお申し込みは・・・」を出力する。

図６は、クエリキーワードと質問キーワードとの類似性が判断された結果の一例を示している。図６の例では、ユーザは、「住宅ローンの利率について知りたい」のクエリ文章１５１ａを入力する。このクエリ文章に基づき、「住宅ローン」及び「利率」（第１類似キーワードの一例）がクエリキーワードとして設定される。例えば、質問回答ペア１５２及び１５３において、質問１５２ａ及び１５３ａは、「住宅ローン」及び「金利」を質問キーワードとして含む。

選定部１４は、「金利」が「利率」に類似する言い換え表現と判断する。強調部１６は、「住宅ローン」をクエリキーワードとして強調するだけでは無く、「金利」も、クエリキーワードに対応する質問キーワードとして強調する。強調部１６は、例えば、「金利」を、「住宅ローン」の表示の態様と同じ態様で表示させる。強調部１６は、文章１５１ｂに含まれる質問キーワード「変動タイプ」及び「固定タイプ」を、「住宅ローン」及び「金利」と異なる態様で強調して表示させる。

言い換え表現が強調されることで、言い換え表現が質問回答ペアの検索に使用されたことがユーザにとって分かり易くなる。

（第２実施形態）
図７は、第２実施形態に係る表示制御システムを例示する模式図である。
第２実施形態に係る表示制御システム２では、強調される質問キーワードが、各質問キーワードのスコアに基づいて決定される。表示制御システム２では、例えば図７に示すように、処理部１０は、決定部１７をさらに含む。

決定部１７は、抽出部１２で抽出された各質問キーワードのスコアを決定する。質問キーワードのスコアは、その質問キーワードを含む質問回答ペアの数が少ないほど、高く設定される。換言すると、質問キーワードのスコアが高いほど、その質問キーワードがクエリ文章に含まれたときに、候補の数が少なくなる。決定部１７は、各質問キーワードのスコアを、質問回答集における出現頻度、質問回答集における逆文書頻度、又はｂｍ２５などの手法により決定する。例えば、決定部１７は、質問回答集に含まれる質問回答ペアの総数に対する、その質問キーワードを含む質問回答ペアの数の割合を算出する。決定部１７は、その割合の逆数（逆文書頻度）を、スコアとする。又は、決定部１７は、その割合に基づいて設定された数値を、スコアとしても良い。例えば、決定部１７は、割合の逆数を対数関数により変換し、得られた数値をスコアとしても良い。

例えば、質問回答集が、図２に示すように、４つの質問回答ペア１１０ａ、１１０ｂ、１１０ｃ、及び１１０Ｋから構成されているとする。クエリ文章が「教育ローン」を含むとき、質問回答ペア１１０ａ～１１０ｃの３つが選定される。決定部１７は、「教育ローン」の質問キーワードのスコアを、３／４の逆数である４／３に決定する。クエリ文章が「金利」を含むとき、質問回答ペア１１０ａの１つが選定される。決定部１７は、「金利」の質問キーワードのスコアを、１／４の逆数である４／１に決定する。同様にして、決定部１７は、他の質問キーワードのスコアを決定する。

強調部１６は、生成部１５が生成した応答と、決定部１７が決定したスコアと、に基づいてフラグを応答に付与する。例えば、強調部１６は、スコアに応じて、出力の態様を変化させる。例えば、強調部１６は、質問キーワードのスコアが高いほど、その質問キーワードが、より大きく、より太く、又はより色が濃く表示されるよう、フラグを付与する。

図８は、第２実施形態に係る表示制御システムにおける処理を例示するフローチャートである。
図８に示すフローチャートのステップＳ１０１～Ｓ１０６、Ｓ１０８、及びＳ１０９は、図３に示すフローチャートのＳ１０１～Ｓ１０６、Ｓ１０８、及びＳ１０９と同様である。ステップＳ１０２により複数の質問キーワードが抽出されると、決定部１７は、各質問キーワードのスコアを決定する（ステップＳ２０１）。ステップＳ１０６において生成された応答にクエリキーワード及び質問キーワードが含まれると判断されると、強調部１６は、スコアに基づいて応答にフラグを付与する（ステップＳ１０７）。

図９及び図１０は、第２実施形態に係る表示制御システムによる出力を例示する模式図である。
図９及び図１０は、図４～図６と同様に、処理部１０が銀行の質問回答集に基づいて応答するときの動作を例示している。

図９及び図１０の例では、ユーザは、「口座を開きたい」のクエリ文章１６１ａを表示制御システム２へ入力する。設定部１３は、クエリ文章１６１ａから、「口座」をクエリキーワードとして抽出する。選定部１４は、クエリキーワードに基づき質問回答ペア１６２及び１６３を選定する。質問回答ペア１６２は、質問１６２ａ及び回答１６２ｂを含む。質問回答ペア１６３は、質問１６３ａ及び回答１６３ｂを含む。質問キーワード１６２ｃ及び１６３ｃは、それぞれ質問１６２ａ及び１６３ａに含まれる質問キーワードである。質問キーワード１６２ｃは、「投資信託」、「口座」、及び「開設する」の３つの質問キーワードを含む。質問キーワード１６３ｃは、「普通預金」、「口座」、及び「開設する」の３つの質問キーワードを含む。

生成部１５は、選定された質問回答ペア１６２及び１６３、質問キーワード１６２ｃ及び１６３ｃに基づき、文章１６１ｂ「回答候補が２件あります。追加の条件はありますか？投資信託について、開設について、普通預金について等」を生成する。強調部１６は、クエリキーワードである「口座」と、文章１６１ｂに含まれる「投資信託」、「開設」、及び「普通預金」の３つの質問キーワードと、を強調して表示するためのフラグを応答に付与する。

例えば、「投資信託」及び「普通預金」のそれぞれのスコアは、「開設する」のスコアよりも高い。強調部１６は、「投資信託」及び「普通預金」が第３態様で表示され、「開設する」が第４態様で表示されるよう、応答にフラグを付与する。図９の例では、強調部１６は、「投資信託」及び「普通預金」が、「開設する」よりも大きく表示されるように、応答にフラグを付与する。図１０に示すように、質問キーワード１６２ｃ及び１６３ｃに含まれる各質問キーワードのスコアを示す情報が表示されても良い。図１０の例では、スコアは、「重要度」の文字とともにスコアを示す数字が表示されている。

図１０の例では、「口座」のスコアは、「投資信託」及び「普通預金」のそれぞれのスコアよりも低い。しかし、「口座」は、クエリキーワードに一致する。例えば図１０に示すように、強調部１６は、クエリキーワードに一致する質問キーワードは、スコアに拘わらず、より強調されるようにフラグを付与する。

スコアに応じて出力の態様が変化すると、どの質問キーワードがより重要か（よりスコアが高いか）、ユーザが分かり易くなる。ユーザが次のクエリ文章を入力する際、より重要なキーワードをユーザが使用することで、候補となる質問回答ペアが絞り込まれ易くなる。このため、ユーザが求める回答により早く辿り着ける。

図９及び図１０の例では、ユーザは、文章１６１ｂを含む応答を受けて、クエリ文章１６１ｃ「普通預金について」を表示制御システム２へ入力する。処理部１０は、クエリ文章１６１ｃに基づき、先に選定された質問回答ペア１６２及び１６３を、質問回答ペア１６３に絞り込む。処理部１０は、この絞り込みに基づき、質問１６３ａがユーザの問い合わせとして適切か確認する文章１６１ｄ「『普通預金の口座を開設したい』ですね？普通預金の口座のお申込みは・・・」を出力する。

（変形例）
図１１は、第２実施形態の変形例に係る表示制御システムを例示する模式図である。
変形例に係る表示制御システム２ａでは、決定部１７は、質問キーワードを強調するためのフラグを、クエリキーワードと質問キーワードとの間の類似度に基づいて決定する。

決定部１７は、例えば図１１に示すように、第４記憶部２４を参照する。第４記憶部２４は、事前に作成された類義語辞書を記憶する。表示制御システム２ａが第４記憶部２４を含んでも良い。第４記憶部２４は、記憶装置を含む。記憶装置は、例えば、ＨＤＤ、ＮＡＳ、ｅＭＭＣ、ＳＳＤ、及びＳＳＨＤの少なくともいずれかを含む。１つの記憶装置が、第１記憶部２１～第４記憶部２４として機能しても良い。

類義語辞書は、互いに類似するキーワードのペアと、それらのキーワードの間の類似度と、を含む。キーワードのペア及び類似度は、例えば、「金利－利率、０．９」のように記述される。

決定部１７は、抽出部１２が複数の質問キーワードを抽出し、設定部１３がクエリキーワードを設定すると、第４記憶部２４の類義語辞書を参照する。決定部１７は、各質問キーワードとクエリキーワードとの間の類似度を計算し、類似度に基づいて各質問キーワードのスコアを決定する。

決定部１７は、類義語辞書を参照せずに各質問キーワードのスコアを決定しても良い。例えば、決定部１７は、質問キーワードとクエリキーワードとの間で一致した文字の数に基づいて類似度を決定しても良い。質問キーワードとクエリキーワードのそれぞれが、複数の単語から構成されているときは、決定部１７は、質問キーワードとクエリキーワードとの間で一致した単語の数に基づいて、類似度を決定しても良い。又は、決定部１７は、各質問キーワードとクエリキーワードとの間の編集距離を計算しても良い。決定部１７は、編集距離と閾値を比較する。閾値を超える編集距離が算出された質問キーワードは、クエリキーワードに類似すると判断する。決定部１７は、質問キーワードがクエリキーワードに類似すると判断すると、その質問キーワードとクエリキーワードとの間の編集距離を、その質問キーワードのスコアに決定する。クエリキーワードに類似しない質問キーワードのスコアは、例えば、０に決定される。決定部１７は、編集距離を直接用いる代わりに、クエリキーワードの文字数と質問キーワードの文字数との少なくともいずれか一方を使って正規化した編集距離を用いても良い。

図１２は、第２実施形態の変形例に係る表示制御システムによる出力を例示する模式図である。
図１２は、図９及び図１０と同様に、処理部１０が銀行の質問回答集に基づいて応答するときの動作を例示している。

図１２の例では、ユーザは、「利率を教えて」のクエリ文章１７１ａを表示制御システム２ａへ入力する。設定部１３は、クエリ文章１７１ａから、「利率」をクエリキーワードとして抽出する。選定部１４は、クエリキーワードに基づき質問回答ペア１７２及び１７３を選定する。質問回答ペア１７２は、質問１７２ａ及び回答１７２ｂを含む。質問回答ペア１７３は、質問１７３ａ及び回答１７３ｂを含む。質問キーワード１７２ｃ及び１７３ｃは、それぞれ質問１７２ａ及び１７３ａに含まれる質問キーワードである。

質問キーワード１７２ｃは、「ローン」及び「金利」の２つの質問キーワードを含む。質問キーワード１７３ｃは、「投資信託」及び「利回り」の２つの質問キーワードを含む。生成部１５は、質問キーワード１７２ｃ及び１７３ｃから、「ローン」及び「投資信託」をクエリキーワードに一致しない質問キーワードとして抽出する。生成部１５は、質問回答ペアを絞り込むための文章１７１ｂ「回答候補が２件あります。追加の条件はありますか？ローンについて、投資信託について等」を生成する。

図１２の例では、「金利」と「利率」との間の類似度が０．９である。「金利」と「利回り」との間の類似度が０．８である。例えば図１２に示すように、強調部１６は、クエリキーワード及び質問キーワードを強調するとともに、質問キーワードに類似度の表示を付与する。

例えば、ユーザは、投資信託の利回りを知りたくてクエリ文章１７１ａを入力する。このクエリ文章１７１ａに対して、図１２に示すように質問回答ペアの候補が表示される。この場合、クエリキーワード及び質問キーワードの強調表示と文章１７１ｂからだけでは、なぜ質問回答ペア１７２が最上位に表示されているのか、ユーザが推測することは困難である。応答がクエリキーワードと質問キーワードとの間の類似度を含むことで、質問回答ペアの順位付けの根拠を、ユーザが分かり易くなる。

図１２の例では、ユーザは、文章１７１ｂを含む応答を受けて、クエリ文章１７１ｃ「投資信託について」を表示制御システム２ａへ入力する。処理部１０は、クエリ文章１７１ｃに基づき、先に選定された質問回答ペア１７２及び１７３を、質問回答ペア１７３に絞り込む。処理部１０は、この絞り込みに基づき、質問１７３ａがユーザの問い合わせとして適切か確認する文章１７１ｄ「『投資信託の利回りを確認したい』ですね？利回りの確認は・・・」を出力する。

類似度を計算する際、決定部１７は、クエリキーワードの未知語らしさを示す値を決定しても良い。強調部１６は、その値に基づいて、応答における強調の態様を変化させる。例えば、決定部１７は、クエリキーワードと質問キーワードとの間の類似度を編集距離又は一致した文字数に基づいて決定する際、類似度を、第１閾値及び第２閾値と比較する。第１閾値は、第２閾値よりも小さい。類似度が第１閾値より大きく第２閾値より小さいとき、決定部１７は、その質問キーワードが未知語であると判断する。決定部１７は、類似度、第１閾値、及び第２閾値に基づいて、未知語らしさを示す値を決定する。クエリキーワードが複合名詞などの複数の単語からなる語句であるときは、決定部１７は、部分一致する文字数が第３閾値より大きく、第４閾値より小さいときに、クエリキーワードが未知語であると判断する。

図１３は、第２実施形態の変形例に係る表示制御システムによる出力を例示する模式図である。
図１３は、図９及び図１０と同様に、処理部１０が銀行の質問回答集に基づいて応答するときの動作を例示している。

図１３の例では、ユーザは、「安心積立プランに申し込みたい」のクエリ文章１８１ａを表示制御システム２ａへ入力する。設定部１３は、クエリ文章１８１ａから、「安心積立プラン」をクエリキーワードとして抽出する。選定部１４は、クエリキーワードに基づき質問回答ペア１８２及び１８３を選定する。質問回答ペア１８２は、質問１８２ａ及び回答１８２ｂを含む。質問回答ペア１８３は、質問１８３ａ及び回答１８３ｂを含む。質問キーワード１８２ｃ及び１８３ｃは、それぞれ質問１８２ａ及び１８３ａに含まれる質問キーワードである。

質問キーワード１８２ｃは、「自動積立プラン」の１つの質問キーワードを含む。質問キーワード１８３ｃは、「積立投資プラン」の１つの質問キーワードを含む。例えば、選定部１４は、「自動積立プラン」及び「積立投資プラン」が「安心積立プラン」の言い換え表現と判断し、これらの質問キーワードを含む質問回答ペアを選定する。

生成部１５は、選定された質問回答ペア１８２及び１８３、質問キーワード１８２ｃ及び１８３ｃに基づき、文章１８１ｂ「安心積立プラン（未知語らしさ０．３３）ですね？回答候補が２件あります。」を生成する。強調部１６は、未知語と判断されたクエリキーワードに対応する質問キーワード「自動積立プラン」及び「積立投資プラン」を強調して表示するためのフラグを応答に付与する。

決定部１７は、「安心積立プラン」の未知語らしさを示す値を決定する。「安心積立プラン」は、「安心」、「積立」、及び「プラン」の３つの単語から構成される。「自動積立プラン」は、「自動」、「積立」、及び「プラン」の３つの単語から構成される。「積立投資プラン」は、「積立」、「投資」、及び「プラン」の３つの単語から構成される。決定部１７は、クエリキーワードと各質問キーワードとの間で、一致する単語の数をカウントする。この例では、クエリキーワードと各質問キーワードとの間で一致する単語の数は、２である。例えば、決定部１７は、１－２／３＝１／３（０．３３）を、未知語らしさを示す値として決定する。決定部１７は、１－１／３＝２／３（０．６７）を、クエリキーワードと各質問キーワードとの間の類似度として決定する。強調部１６は、この値に応じて、質問キーワードを強調する。

一例として、クエリ文章に基づき、未知語らしさを示す値が第１値である第１クエリキ－ワードと、未知語らしさを示す値が第２値である第２クエリキーワードと、が設定される。強調部１６は、応答において第１クエリキーワードの表示の態様が第２クエリキーワードの表示の態様と異なるように、応答にフラグを付与する。

決定部１７は、未知語らしさを決定する際、類義語辞書を使う代わりに、クエリ文章及びクエリキーワードに基づいて未知語らしさを計算するモデルを使用しても良い。決定部１７は、事前に質問回答集に含まれる質問キーワードと未知語とを判別するように学習したニューラルネットワークモデル、サポートベクターマシン、回帰モデルなどを使用しても良い。

例えば、強調部１６により、未知語らしさを示す値が応答に付与され、文章１８１ｂ中に表示される。質問キーワード１８２ｃ及び１８３ｃに、各クエリキーワードと一致する単語、単語の一致数に基づく類似度が表示されても良い。

図１３の例では、ユーザは、文章１８１ｂを含む応答に基づき、クエリキーワードを訂正して、クエリ文章１８１ｃ「自動積立プランでした」を表示制御システム２ａへ入力する。処理部１０は、クエリ文章１８１ｃに基づき、先に選定された質問回答ペア１８２及び１８３を、質問回答ペア１８２に絞り込む。処理部１０は、この絞り込みに基づき、質問１８２ａがユーザの問い合わせとして適切か確認する文章１８１ｄ「『自動積立プランの申し込み方法を教えて』ですね？自動積立プランは、・・・」を出力する。

（第３実施形態）
図１４は、第３実施形態に係る表示制御システムを例示する模式図である。
第３実施形態に係る表示制御システム３では、処理部１０は、第５記憶部２５及び第６記憶部２６を参照して応答を生成する。第５記憶部２５は、意図理解に用いられる規則又はモデルを記憶する。第６記憶部２６は、概念辞書を記憶する。第５記憶部２５及び第６記憶部２６は、それぞれ記憶装置を含む。記憶装置は、例えば、ＨＤＤ、ＮＡＳ、ｅＭＭＣ、ＳＳＤ、及びＳＳＨＤの少なくともいずれかを含む。１つの記憶装置が、第１記憶部２１、第５記憶部２５、及び第６記憶部２６として機能しても良い。

概念辞書は、複数の属性データを含む。各属性データは、質問回答ペアの特徴を示す属性と、属性の具体的内容を示す属性値と、を含む。例えば図２に示す質問回答集の質問回答ペア１１０ａには、属性「サービス名」の属性値「教育ローン」、属性「ユーザ動作」の属性値「金利を知りたい」という二組の属性データが付与される。質問回答ペア１１０ｂには、属性「サービス名」の属性値「教育ローン」、属性「ユーザ動作」の属性値「借り入れ期間を知りたい」という二組の属性データが付与される。同様に、他の質問回答ペアに対して、質問に対応する属性及び属性値が付与される。

規則は、条件と、条件が満たされたときの結果と、を含む。結果は、属性と、その属性に関する属性値と、を含む。例えば、クエリ文章が条件を満たしたときに、そのクエリ文章は、結果として記述された属性及び属性値に言及していると判断される。
一例として、規則は、「『教育ローン』または『学費ローン』がクエリ文章に含まれていたらサービス名は『教育ローン』である」と設定される。意図理解部１８は、「教育ローン」又は「学費ローン」がクエリ文章に含まれていると、そのクエリ文章は、「サービス名」の属性に含まれる「教育ローン」の属性値に言及していると判断する。
別の一例として、規則は、「『金利を知りたい』、『金利を教えて』、又は『金利はいくらですか』がクエリ文章に含まれていたらユーザ動作は『金利を知りたい』である」と設定される。意図理解部１８は、「金利を知りたい」、「金利を教えて」、又は「金利はいくらですか」がクエリ文章に含まれていると、そのクエリ文章は、「ユーザ動作」の属性に含まれる「金利を知りたい」の属性値に言及していると判断する。

処理部１０は、図１４に示すように、受付部１１、意図理解部１８、選定部１４、生成部１５、及び強調部１６を含む。
受付部１１は、クエリ文章の入力を受け付けると、意図理解部１８は、第５記憶部２５に記憶された規則又はモデルを参照して、クエリ文章の意図を理解又は推定する。又は、第５記憶部２５は、人工ニューラルネットワークモデル又は再帰ニューラルネットワークモデルを記憶しても良い。これらのニューラルネットワークモデルは、事前に学習データを用いて学習される。学習データは、文章と、その文章が示す意図と、を含むデータのペアを複数含む。意図理解部１８は、人工ニューラルネットワークモデル又は再帰ニューラルネットワークモデルを用いてクエリ文章の意図を理解する。

選定部１４は、質問回答集から、クエリ文章の意図と関連する質問回答ペアを選定する。生成部１５は、第６記憶部２６の概念辞書を参照しつつ、選定された質問回答ペア、それらの質問回答ペアに付与された属性及び属性値に基づいて応答を生成する。強調部１６は、第６記憶部２６の概念辞書を参照しつつ、生成された応答に属性及び属性値が含まれるか判断する。生成された応答に属性及び属性値が含まれるには、強調部１６は、属性及び属性値の少なくともいずれかを強調するためのフラグを応答に付与する。

図１５は、第３実施形態に係る表示制御システムにおける処理を例示するフローチャートである。
受付部１１は、ユーザにより入力されたクエリ文章を受け付ける（ステップＳ１０１）。意図理解部１８は、クエリ文章の意図を理解する（ステップＳ３０１）。選定部１４は、意図理解の結果に基づき、１つ以上の質問回答ペアを選定する（ステップＳ１０４）。生成部１５は、選定された質問回答ペアに基づいて、応答を生成する（ステップＳ１０５）。強調部１６は、応答に属性データが含まれるか判断する（ステップＳ３０２）。属性データが含まれるとき、強調部１６は、属性データを強調するためのフラグを応答に付与する（ステップＳ１０７）。強調部１６は、応答を外部の装置へ出力する（ステップＳ１０８）。処理部１０は、対話が終了したか判断する（ステップＳ１０９）。

図１６及び図１７は、第３実施形態に係る表示制御システムによる出力を例示する模式図である。
図１６及び図１７は、処理部１０が銀行の質問回答集に基づいて応答するときの動作を例示している。

図１６の例では、ユーザは、「教育ローンについて知りたい」のクエリ文章１９１ａを表示制御システム３へ入力する。意図理解部１８は、クエリ文章１９１ａの意図を、規則に従って理解する。例えば、意図理解部１８は、意図理解の結果、クエリ文章１９１ａは、「サービス名」の属性に含まれる「教育ローン」に言及していると判断する。

選定部１４は、質問回答集を参照し、「サービス名」の属性が付与され、且つその属性値として「教育ローン」が付与された質問回答ペアを選定する。図１６の例では、質問回答ペア１９２～１９４が選定されている。質問回答ペア１９２～１９４は、質問１９２ａ～１９４ａ及び回答１９２ｂ～１９４ｂをそれぞれ含む。

質問回答ペア１９２には、属性が「サービス名」であり、属性値が「教育ローン」である属性データ１９２ｃと、属性が「ユーザ動作」であり、属性値が「金利を知りたい」である属性データ１９２ｄと、が付与されている。質問回答ペア１９３には、属性が「サービス名」であり、属性値が「教育ローン」である属性データ１９３ｃと、属性が「ユーザ動作」であり、属性値が「借り入れ期間を知りたい」である属性データ１９３ｄと、が付与されている。質問回答ペア１９４には、属性が「サービス名」であり、属性値が「教育ローン」である属性データ１９４ｃと、属性が「ユーザ動作」であり、属性値が「申し込みたい」である属性データ１９４ｄと、が付与されている。生成部１５は、３つの質問回答ペアが選定されたため、質問回答ペアを絞り込むための文章１９１ｂを生成する。

強調部１６は、クエリ文章で言及された属性及び属性値と、生成部１５により生成された文章に含まれる属性及び属性値と、を強調して表示させるためのフラグを付与する。図１６の例では、属性が「サービス名」であり、属性値が「教育ローン」である属性データ１９２ｃ～１９４ｃは、クエリ文章１９１ａで言及された属性及び属性値と一致する。従って、属性データ１９２ｃ～１９４ｃは、強調して表示される。また、文章１９１ｂでは、「ユーザ動作」の属性が言及されている。強調部１６は、この属性に含まれる属性値を強調する。これにより、属性データ１９２ｄ～１９４ｄが強調して表示される。

図１６の例では、属性と属性値を全て強調して表示している。このようにすることで、概念辞書を使用しない場合と比べて、表示制御システム３がクエリ文章をどのように理解したか、より分かりやすく表示できる。また、表示制御システム３から出力された文章に含まれる属性及び属性値が強調されることで、どのようなクエリ文章を表示制御システムに入力すれば求める質問回答ペアが得られやすいか、ユーザが容易に把握又は推測できる。

図１７の例では、図１６の例と同様に、ユーザは、「教育ローンについて知りたい」のクエリ文章１９１ａを表示制御システム３へ入力する。この例では、応答を簡潔的に出力するため、文章１９１ｂのみを出力している。文章１９１ｂにおいて、クエリ文章で言及された属性及び属性値と、クエリ文章で言及されていない属性及び属性値の一部のみと、が強調されている。

以上では、実施形態に係るシステムから出力された応答が、モニタに表示される場合について説明した。実施形態に係るシステムから出力された応答は、音声で出力されても良い。実施形態に係る音声制御システムは、処理部１０を備える。
処理部１０は、ユーザのクエリ文章に対する応答を表示する代わりに、音声出力装置（スピーカ）に音声出力させても良い。処理部１０は、ユーザにより入力された第１文章を受け付けると、その第１文章に含まれるクエリキーワードを含む第１質問と、第１質問に対する第１回答と、を含む第１質問回答ペアを音声出力する。また、処理部１０は、第１質問に含まれ、クエリキーワードと異なる質問キーワードを含む第２文章を音声出力する。これらの音声出力において、処理部１０は、クエリキーワード及び質問キーワード以外の単語を第１態様で出力させる。処理部１０は、クエリキーワードを第１態様と異なる第２態様で出力させる。処理部１０は、質問キーワードを第１態様及び第２態様と異なる第３態様で出力させる。

例えば、処理部１０は、音声出力において、クエリキーワードの前後及び質問キーワードの前後へのポーズの付与、クエリキーワード及び質問キーワードの読み上げ速度の低下、クエリキーワード及び質問キーワードの読み上げ音量の増大、クエリキーワード及び質問キーワードへのアクセントの付与の少なくともいずれかを実行する。
望ましくは、クエリキーワードの音声出力の態様は、質問キーワードの表示の音声出力と異なる。例えば、クエリキーワードを音声出力させる際、処理部１０は、キーワードの前後へのポーズの付与、キーワードの読み上げ速度の低下、キーワードの読み上げ音量の増大、及びキーワードへのアクセントの付与の１つを実行する。例えば、質問キーワードを音声出力させる際、処理部１０は、キーワードの前後へのポーズの付与、キーワードの読み上げ速度の低下、キーワードの読み上げ音量の増大、及びキーワードへのアクセントの付与の別の１つを実行する。

応答がスピーカから音声出力される場合、強調部１６によるフラグは、例えば、クエリキーワードの前後及び質問キーワードの前後へのポーズの付与、クエリキーワード及び質問キーワードの読み上げ速度の低下、クエリキーワード及び質問キーワードの読み上げ音量の増大、クエリキーワード及び質問キーワードへのアクセントの付与の少なくともいずれかを実行するための情報を含む。

応答を音声出力する場合、応答が質問回答ペアを含むと、応答の読み上げに要する時間が長くなる。このため、応答を音声で出力させる場合には、例えば図１７に示すように、質問回答ペアの出力を省略し、文章のみを出力しても良い。生成部１５は、クエリ文章で言及された属性及び属性値と、クエリ文章で言及されていない属性及び属性値と、を文章に含める。一部のキーワードが強調された文章のみの応答が出力されることで、表示制御システム３がクエリ文章をどのように理解したかユーザに伝えつつ、ユーザの応答の確認に必要な時間を短くできる。

図１８は、実施形態に係る対話装置の構成を例示する模式図である。
上述した各実施形態に係るシステムは、例えば、図１８に示した対話装置４により実現される。対話装置４は、一例として、一般のコンピュータ（情報処理装置）と同様のハードウェア構成により実現される。対話装置４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９１と、入力部９２と、出力部９３と、ＲＯＭ（Read Only Memory）９４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）９５と、記憶部９６と、通信装置９７と、バス９８とを含む。各部は、バス９８により接続される。

ＣＰＵ９１は、ＲＯＭ９４または記憶部９６に予め記憶された各種プログラムと協働して各種処理を実行し、対話装置４を構成する各部の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ９１は、処理において、ＲＡＭ９５の所定領域を作業領域として用いる。ＣＰＵ９１は、ＲＯＭ９４または記憶部９６に予め記憶されたプログラムと協働して、入力部９２、出力部９３、及び通信装置９７等を実現させる。

入力部９２は、例えば、キーボード、マイクロフォン、及びタッチパネルの少なくともいずれかからを含む。入力部９２は、ユーザから入力された情報を指示信号として受け付け、その指示信号をＣＰＵ９１に出力する。出力部９３は、例えば、モニタ、スピーカ、及びプリンタの少なくともいずれかを含む。出力部９３は、ＣＰＵ９１から出力された信号に基づいて、各種情報を出力する。

ＲＯＭ９４は、対話装置４の制御に用いられるプログラムおよび各種設定情報等を書き換え不可能に記憶する。ＲＡＭ９５は、ＳＤＲＡＭ（Synchronous Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶媒体である。ＲＡＭ９５は、ＣＰＵ９１の作業領域として機能する。具体的には、対話装置４が用いる各種変数およびパラメータ等を一時記憶するバッファ等として機能する。

記憶部９６は、フラッシュメモリ等の半導体による記憶媒体、磁気的または光学的に記録可能な記憶媒体等の書き換え可能な記録装置である。記憶部９６は、対話装置４の制御に用いられるプログラムおよび各種設定情報等を記憶する。記憶部９６は、第１記憶部２１～第６記憶部２６として機能する。通信装置９７は、外部の機器と通信して情報の送受信を行うために用いられる。

以上で説明した各実施形態によれば、どのようなクエリ文章を表示制御システムに入力すれば求める質問回答ペアが得られやすいか、ユーザが容易に把握又は推測できる、表示制御システム、プログラム、及び記憶媒体を提供できる。

上記の種々のデータの処理は、例えば、プログラム（ソフトウェア）に基づいて実行される。例えば、コンピュータが、このプログラムを記憶し、このプログラムを読み出すことにより、上記の種々の情報の処理が行われる。

上記の種々の情報の処理は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク及びハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷなど）、半導体メモリ、または、他の記録媒体に記録されても良い。

例えば、記録媒体に記録された情報は、コンピュータ（または組み込みシステム）により読み出されることが可能である。記録媒体において、記録形式（記憶形式）は任意である。例えば、コンピュータは、記録媒体からプログラムを読み出し、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させる。コンピュータにおいて、プログラムの取得（または読み出し）は、ネットワークを通じて行われても良い。

記録媒体からコンピュータ（または組み込みシステム）にインストールされたプログラムに基づいてコンピュータ上で稼働している種々のソフトウェアにおいて、上記の情報の処理の少なくとも一部が実施されても良い。このソフトウェアは、例えば、ＯＳ（オペレーティングシステム）などを含む。このソフトウェアは、例えば、ネットワーク上で動作するミドルウェアなどを含んでも良い。

実施形態に係る記録媒体は、上記の種々の情報の処理をコンピュータに実行させることのできるプログラムを記憶している。実施形態に係る記録媒体には、プログラムをＬＡＮまたはインターネットなどによりダウンロードして記憶された記録媒体も含まれる。複数の記録媒体に基づいて、上記の処理が行われても良い。

実施形態に係るコンピュータは、１つ又は複数の装置（例えばパーソナルコンピュータなど）を含む。実施形態に係るコンピュータは、ネットワークにより接続された複数の装置を含んでも良い。

以上、具体例を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明した。しかし、本発明の実施形態は、これらの具体例に限定されるものではない。例えば、表示制御システムに含まれる処理部、記憶部などの各要素の具体的な構成に関しては、当業者が公知の範囲から適宜選択することにより本発明を同様に実施し、同様の効果を得ることができる限り、本発明の範囲に包含される。

また、各具体例のいずれか２つ以上の要素を技術的に可能な範囲で組み合わせたものも、本発明の要旨を包含する限り本発明の範囲に含まれる。

その他、本発明の実施の形態として上述した表示制御システム及びプログラムを基にして、当業者が適宜設計変更して実施し得る全ての表示制御システム及びプログラムも、本発明の要旨を包含する限り、本発明の範囲に属する。

その他、本発明の思想の範疇において、当業者であれば、各種の変更例及び修正例に想到し得るものであり、それら変更例及び修正例についても本発明の範囲に属するものと了解される。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１、２、２ａ、３ 表示制御システム、 ４ 対話装置、 １０ 処理部、 １１ 受付部、 １２ 抽出部、 １３ 設定部、 １４ 選定部、 １５ 生成部、 １６ 強調部、 １７ 決定部、 １８ 意図理解部、 ２１ 第１記憶部、 ２２ 第２記憶部、 ２３ 第３記憶部、 ２４ 第４記憶部、 ２５ 第５記憶部、 ２６ 第６記憶部、 ９１ ＣＰＵ、 ９２ 入力部、 ９３ 出力部、 ９４ ＲＯＭ、 ９５ ＲＡＭ、 ９６ 記憶部、 ９７ 通信装置、 ９８ バス、 １１０ 質問回答集、 １１０ａ～１１０Ｋ 質問回答ペア、 １１１ａ～１１１Ｋ ＩＤ、 １１２ａ～１１２Ｋ 質問、 １１３ａ～１１３Ｋ 回答、 １１４ａ～１１４Ｋ 質問キーワード、 １２０ ウインドウ、 １２１ 入力欄、 １２２ アイコン、 １２３ 表示領域、 １３１ａ クエリ文章、 １３１ｂ 文章、 １３１ｃ クエリ文章、 １３１ｄ 文章、 １３２～１３４ 質問回答ペア、 １３２ａ～１３４ａ 質問、 １３２ｂ～１３４ｂ 回答、 １３２ｃ～１３４ｃ 質問キーワード、 １４１ａ クエリ文章、 １４１ｂ 文章、 １４１ｃ クエリ文章、 １４１ｄ 文章、 １４２、１４３ 質問回答ペア、 １４２ａ、１４３ａ 質問、 １４２ｂ、１４３ｂ 回答、 １４２ｃ、１４３ｃ 質問キーワード、 １４３ 質問回答ペア、 １４３ａ 質問、 １４３ｂ 回答、 １５１ａ クエリ文章、 １５１ｂ 文章、 １５１ｃ クエリ文章、 １５１ｄ 文章、 １５２、１５３ 質問回答ペア、 １５２ａ、１５３ａ 質問、 １６１ａ クエリ文章、 １６１ｂ 文章、 １６１ｃ クエリ文章、 １６１ｄ 文章、 １６２、１６３ 質問回答ペア、 １６２ａ、１６３ａ 質問、 １６２ｂ、１６３ｂ 回答、 １６２ｃ、１６３ｃ 質問キーワード、 １７１ａ クエリ文章、 １７１ｂ 文章、 １７１ｃ クエリ文章、 １７１ｄ 文章、 １７２ 質問回答ペア、 １７２，１７３ 質問回答ペア、 １７２ａ 質問、 １７２ａ，１７３ａ 質問、 １７２ｂ 回答、 １７２ｃ 質問キーワード、 １７３ 質問回答ペア、 １７３ａ 質問、 １７３ｂ 回答、 １７３ｃ 質問キーワード、 １８１ａ クエリ文章、 １８１ｂ 文章、 １８１ｃ クエリ文章、 １８１ｄ 文章、 １８２、１８３ 質問回答ペア、 １８２ａ，１８３ａ 質問、 １８２ｂ、１８３ｂ 回答、 １８２ｃ、１８３ｃ 質問キーワード、 １９１ａ クエリ文章、 １９１ｂ 文章、 １９２～１９４ 質問回答ペア、 １９２ａ～１９４ａ 質問、 １９２ｂ～１９４ｂ 回答、 １９２ｃ～１９４ｃ 属性データ、 １９２ｄ～１９４ｄ 属性データ

Claims (10)

1. ユーザにより入力された第１クエリキーワードを含む第１文章を受け付け、
   質問と、前記質問に対する回答と、を含む質問回答ペアを複数記憶した質問回答集から、前記第１クエリキーワードを含む第１質問及び前記第１質問に対する第１回答を含む第１質問回答ペアを選定し、
   複数の前記質問回答ペアとそれぞれ紐付けられた複数の質問キーワードから、前記第１質問に含まれる第１質問キーワードを抽出し、
   前記第１質問回答ペアの少なくとも一部及び前記第１質問キーワードを含む第２文章を表示させる、
   処理部を備え、
   前記処理部は、前記第２文章を表示させる際に、前記第１クエリキーワード及び前記第１質問キーワード以外の単語を第１態様で、前記第１クエリキーワードを前記第１態様と異なる第２態様で、前記第１質問キーワードを前記第１態様及び前記第２態様と異なる第３態様で表示させる、表示制御システム。
2. 前記第１質問は、前記第１クエリキーワード及び前記第１質問キーワードと異なる第２質問キーワードをさらに含み、
   前記第２文章は、前記第２質問キーワードを含まず、
   前記処理部は、前記第２文章を表示させる際に、前記第２質問キーワードを前記第１態様で表示させる、請求項１記載の表示制御システム。
3. 前記第１質問は、前記第１クエリキーワード及び前記第１質問キーワードと異なる第２質問キーワードをさらに含み、
   前記第２文章は、前記第２質問キーワードを含み、
   前記処理部は、前記第２文章を表示させる際に、前記第２質問キーワードを、前記第１態様、前記第２態様、及び前記第３態様と異なる第４態様で表示させる、請求項１記載の表示制御システム。
4. 前記質問回答集において、前記第１質問キーワードを含む前記質問の数は、前記第２質問キーワードを含む前記質問の数と異なる請求項３記載の表示制御システム。
5. 前記処理部は、
   前記第１文章の受信に応じて、前記質問回答集から、前記第１クエリキーワード及び第３質問キーワードを含む第２質問と、前記第２質問に対する第２回答と、を含む第２質問回答ペアを選定し、
   前記第２文章を表示させる際に、前記第２質問回答ペアの少なくとも一部について、前記第１クエリキーワード、前記第１質問キーワード、及び前記第３質問キーワード以外の単語を前記第１態様で、前記第１質問キーワード及び前記第３質問キーワードを前記第３態様で表示させる、
   請求項１記載の表示制御システム。
6. 前記処理部は、前記第１質問回答ペアの前記少なくとも一部と、前記第２質問回答ペアの前記少なくとも一部と、前記第２文章と、を表示した後、ユーザにより前記第１質問キーワード及び前記第３質問キーワードの一方を含む第３文章が入力されると、前記第１質問キーワード及び前記第３質問キーワードの前記一方を含む、前記第１質問回答ペア及び前記第２質問回答ペアの一方の少なくとも一部を表示させる請求項５記載の表示制御システム。
7. ユーザにより入力された第１クエリキーワードを含む第１文章を受け付け、
   質問と、前記質問に対する回答と、を含む質問回答ペアを複数記憶した質問回答集から、前記第１クエリキーワードと類似する第１類似キーワードを含む第１質問及び前記第１質問に対する第１回答を含む第１質問回答ペアを選定し、
   複数の前記質問回答ペアとそれぞれ紐付けられた複数の質問キーワードから、前記第１質問に含まれる第１質問キーワードを抽出し、
   前記第１質問回答ペアの少なくとも一部及び前記第１質問キーワードを含む第２文章を表示させる、
   処理部を備え、
   前記処理部は、前記第２文章を表示させる際に、前記第１類似キーワード及び前記第１質問キーワード以外の単語を第１態様で、前記第１類似キーワードを前記第１態様と異なる第２態様で、前記第１質問キーワードを前記第１態様及び前記第２態様と異なる第３態様で表示させる、表示制御システム。
8. 前記処理部は、前記第１クエリキーワードと前記第１類似キーワードとの間の類似度を示す情報を表示可能である請求項７記載の表示制御システム。
9. 処理部に、
   ユーザにより入力された第１クエリキーワードを含む第１文章を受け付けさせ、
   質問と、前記質問に対する回答と、を含む質問回答ペアを複数記憶した質問回答集から、前記第１クエリキーワードを含む第１質問及び前記第１質問に対する第１回答を含む第１質問回答ペアを選定させ、
   複数の前記質問回答ペアとそれぞれ紐付けられた複数の質問キーワードから、前記第１質問に含まれる第１質問キーワードを抽出させ、
   前記第１質問回答ペアの少なくとも一部及び前記第１質問キーワードを含む第２文章を表示させる際に、前記第１クエリキーワード及び前記第１質問キーワード以外の単語を第１態様で、前記第１クエリキーワードを前記第１態様と異なる第２態様で、前記第１質問キーワードを前記第１態様及び前記第２態様と異なる第３態様で表示させる、
   プログラム。
10. 請求項９記載のプログラムを記憶した記憶媒体。

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