JPH06348761A

JPH06348761A - 質問項目生成装置

Info

Publication number: JPH06348761A
Application number: JP5136263A
Authority: JP
Inventors: Keiko Nakada; 圭子中田; Takahiko Murayama; 隆彦村山; Hisazumi Tsuchida; 尚純土田; Fumio Hattori; 文夫服部
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 1993-06-07
Filing date: 1993-06-07
Publication date: 1994-12-22

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明の目的は、ユーザに応じて最適な質問
項目を生成することができる質問項目生成装置を提供す
ることである。【構成】本発明は、ユーザモデルライブラリ5 から特
性項目の重要度を記述した選択基準7 によりユーザモデ
ルを決定するための質問項目を生成する特性選択手段20
0 と、照合基準8 を用いてユーザモデルライブラリ内の
各ユーザモデルパターンと質問項目に対するユーザから
の回答との照合を行い、ユーザモデルを生成するパター
ン照合手段300 と、決定されない必要項目の値を決定す
るための質問項目によってユーザから入手した情報とユ
ーザモデルと対応知識とから得られる情報によって問題
解決器への必要項目の値を決定する対応知識適応手段40
0 を有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、質問項目生成装置に係
り、特に、ユーザに対して質問を行い、その回答を情報
として、問題解決を行う問題解決器のフロントエンドと
なる質問項目生成装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の質問項目を生成するための方法に
関する文献としては、“R.S.Michalski 他編、電総研人
工知能研究グループ訳、「知識獲得と学習シリーズ１知
識獲得入門」p.p.149 〜: 共立出版”、“平野浩著「知
識獲得支援ツール・スーパーエキスパートプラス」日刊
工業新聞社”、“斉野亨著、「事例から知識を抽出す
る」日経ＡＩ別冊１９９０年春号pp.46 〜: 日経ＢＰ
社”等がある。

【０００３】具体的には従来の質問項目を生成する第１
の方法として、問題解決器に必要な項目の値をユーザか
ら入手する必要がある場合、従来では、必要項目をその
ままユーザに問い合わせる方法がある。この方法は、問
題解決器が必要とする項目全てに渡って質問するもので
ある。

【０００４】また、従来の第２の方法として、問題解決
器内で項目に質問順序を記述したり、質問木を生成して
枝刈りを行うことで、項目の順序性を利用して質問数を
減らす方法がある。

【０００５】例えば、プロダクションシステムでは、全
てのルールを解析し、条件部に最も多く出現する項目
や、条件部に適合する最も離散的な項目を選び出し、そ
れらの項目を優先して質問するという方法や、各ルール
に優先度を設けて質問するという方法がある。

【０００６】さらに、従来の第３の方法には、人手によ
らない方法として、ＩＤ２アルゴリズムという方法があ
る。これは、与えられた事例から分類木を作るアルゴリ
ズムであるが、分離状況のよい項目を探しながら、でき
るだけ深さの浅い木を作ることを目的としている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の第１の方法は、必要項目をそのままユーザに問い合
わせているため、ユーザに対して画一的であり、問題解
決器が必要とする項目を全部質問するため、同じ意味の
質問項目が複数回出現することになる。人によっては必
要のない項目まで質問する必要がある等、質問項目数が
非常に大量になるという問題が生じる。

【０００８】また、従来の第２の方法は、数多くのルー
ルに対して、質問に順序を付けることは数量が多いため
に非常に困難であり、十分な効果が得られないことが多
い。また、ルールに対する順序付けの作業は人手で行う
にはシステム作成者にとって非常に負担が大きいという
問題がある。

【０００９】さらに、従来の第３の方法は、ＩＤ３アル
ゴリズムに従って生成された分類木に従うと確かに質問
数は減少するが、機械的に生成されたものであるため、
質問項目の順序性や関連性は全く無視され、ユーザにと
って非常に唐突な質問、無意味に見える質問が生成され
てしまうため柔軟性に欠ける。

【００１０】また、問題解決器はその問題特有の専門用
語等を直接必要項目として出力するため、ユーザにはそ
の項目の意味が分からない、答え方が分からない等の問
題が生じる。

【００１１】本発明は上記の点に鑑みなされたもので、
上記従来の問題点を解決し、ユーザに応じて最適な質問
項目を生成することができる質問項目生成装置を提供す
ることを目的とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理構成
図である。

【００１３】本発明は、問題解決に必要な項目の値を入
力して問題解決を行う問題解決装置１４に入力するため
の情報をユーザ１００から入手して質問する項目を生成
する質問項目生成装置１において、予めユーザ１００の
特性項目の値をパターン化した複数個のユーザモデルパ
ターンからなるユーザモデルライブラリ５と、特性項目
の重要度を記述した選択基準７を有し、ユーザモデルラ
イブラリ５を用いて選択基準７によりユーザモデルを決
定するための質問項目を生成し、ユーザに質問する特性
選択手段２００と、各特性項目の値の類似度を記述した
照合基準８を有し、照合基準８を用いてユーザモデルラ
イブラリ５内の各ユーザモデルパターンと、特性選択手
段２００で生成された質問項目に対するユーザ１００か
らの回答との照合を行い、最も類似したパターンを選択
し、ユーザ１００のユーザモデルを生成するパターン照
合手段３００と、予めユーザ１００の特性値と問題解決
器１４が必要とする必要項目の値との関係を表した対応
知識９を有し、パターン照合手段３００で生成されたユ
ーザモデルと対応知識９から決定されない必要項目の値
を決定するための質問項目を生成し、生成した質問項目
によってユーザから入手した情報とユーザモデルと対応
する知識により得られる情報によって問題解決器１４へ
入力する必要項目の値を決定する対応知識適応手段４０
０とを有する。

【００１４】また、本発明の質問項目生成装置の特性選
択手段２００は、問題解決装置が必要とする情報をユー
ザより得るためにユーザへ質問を行う場合に、予めユー
ザが理解し易い表現を用いた特性項目により質問項目を
設定する。

【００１５】

【作用】本発明は、項目の順序性を利用して質問を減ら
すのではなく、典型的なユーザのモデルパターンを用意
し、そのモデルパターンを利用してユーザ毎にユーザモ
デルを生成することによって質問項目を減らすものであ
る。従って、問題解決に必要な情報を獲得する過程で、
ユーザモデルのパターンを特定することにより、そのパ
ターンから判定される項目の質問を行わずに問題解決器
が必要とする所望の情報（質問）を得ることができる。

【００１６】また、直接必要項目を質問することをでき
るだけ避け、ユーザ側の言葉である特性項目を質問する
ために、特性項目と必要項目の間の関係を記述した対応
知識を持つことにより、ユーザに対しての質問をユーザ
が理解し易い表現で問い合わせるため、質問の項目の意
味がわからない、または答え方が分からないという質問
がなくなる。

【００１７】

【実施例】以下、図面と共に本発明の実施例を詳細に説
明する。

【００１８】図２は、本発明の一実施例の質問項目生成
装置の構成図である。

【００１９】同図に示す質問項目生成装置１は、特性選
択機構２、パターン照合機構３、対応知識適応機構４、
ユーザモデルパターン６を含むユーザモデルライブラリ
５、選択基準７、照合基準８、対応知識９、ユーザモデ
ル１０、ユーザモデル決定用質問項目１１、問題解決用
質問項目１２、必要項目１３より構成される。

【００２０】特性選択機構２は、ユーザモデルライブラ
リ７の特性項目と、各特性項目の重量度を基準化した選
択基準７とを用いてユーザモデル決定質問項目１１を生
成し、ユーザに質問する。

【００２１】ユーザモデルライブラリ５はユーザに関す
る複数の特性項目を有するユーザモデルパターン６から
なる。また、選択基準７は、ユーザモデルパターン６か
らユーザモデルを決定するための基準であり、ユーザモ
デルパターンの項目毎にその基準を定めている。ユーザ
モデル決定質問項目１１は、ユーザモデルパターン６か
ら選択基準７の基準に従って選択されたユーザモデルを
決定するためにユーザに質問するための項目である。

【００２２】パターン照合機構３は、ユーザモデル決定
用質問項目１１へのユーザの回答を取得し、各項目値の
類似度を基準化した照合基準８を用いて、ユーザからの
回答とユーザモデルライブラリ５内の各ユーザモデルパ
ターン６とを照合し、ユーザの特性を表現したユーザモ
デル１０を生成する。照合基準８は、ユーザモデル決定
用質問項目１１に対するユーザからの回答に対して、類
似度を点数で表し、その類似度の点数が高い程、ユーザ
の特性を表しているものとする。

【００２３】対応知識適応機構４は、問題解決器１４か
ら問題解決のための必要項目１３を取得し、予め用意さ
れた対応知識９と生成されたユーザモデル１０を用いて
必要項目１３の値を充填する。

【００２４】また、ここで決定できなかった必要項目を
充填するため、対応知識９を用いて残りの必要項目を充
填するのに必要十分な項目を生成し、問題解決用質問項
目１２を生成して、これをユーザに質問する。さらに、
問題解決用質問項目１２に対するユーザからの回答を取
得し、その回答に基づいて必要項目１３の値を充填す
る。対応知識９は、特性項目と必要項目１３の間の関係
を基準した知識であり、ｉｆ−ｔｈｅｎ形式で表され、
ｉｆ部の項目は特性項目の値であり、ｔｈｅｎ部の項目
は必要項目の値である。例えば、のように示される。

【００２５】図３は本発明の一実施例の質問生成装置の
動作を示すフローチャートである。

【００２６】まず、ユーザモデル決定用質問項目の生成
動作を行う。

【００２７】特性選択機構２は、ユーザライブラリ５の
ユーザモデルパターン６の特性項目を取得し（ステップ
１０１）、項目の重要度や優先順位を定めた選択基準７
を用いて特性項目の中からユーザに対して質問すべき項
目を選択する（ステップ１０２）。さらに、選択基準７
を用いて、選択された各項目の重要度を比較し、各項目
に順序を付けてユーザモデル決定用質問項目１１を生成
し、ユーザに提示する（ステップ１０３）。

【００２８】次に、ユーザモデルの生成動作を行う。

【００２９】パターン照合機構３は、まず、上記ユーザ
モデル決定用質問項目１１に対するユーザからの回答を
取得する（ステップ１０４）。各項目値の類似度や項目
の重要性等を基準した照合基準８を用いてこの回答とユ
ーザモデルライブラリ５内のユーザパターンとを照合し
（ステップ１０５）、最も類似したパターンを一つ選択
する（ステップ１０６）。このパターンの特性値の部分
にユーザの回答による特性値を上書きし（ステップ１０
７）、これを該当ユーザのユーザモデル１０とする。

【００３０】さらに、問題解決質問項目の生成動作を行
う。

【００３１】対応知識適応機構４は、問題解決器１４か
ら問題解決のための必要項目１３を取得する（ステップ
１０８）。各必要項目１３に対して、上記で生成された
ユーザモデル１０の項目値を用いて前向きに適応できる
対応知識９を検索し、それらを全て適応して充填可能な
必要項目に値を充填する（ステップ１０９）。ユーザモ
デル１０内の値が空白である特性項目や対応知識９が適
応できない値が入っている特性項目が存在するので、こ
れだけでは値の入らない必要項目１３が残る（ステップ
１１０）。

【００３２】従って、値の入らなかった必要項目１３に
対し、対応知識９を後ろ向きに適応し、対応知識９のｉ
ｆ部の項目を質問項目としてユーザに提示する（ステッ
プ１０９）。さらに、その回答を取得し、対応知識９が
適応可能な場合は、必要項目の値を充填する（ステップ
１０９）。対応知識９が適応できなかった場合、また、
対応知識９に含まれていない必要項目に対してはそれら
の必要項目を直接質問項目としてユーザに提示する（ス
テップ１０９）。

【００３３】以下、問題解決器１４として電話機のデー
タベース検索器を例として、具体的に上記の機構の実際
の動作を説明する。

【００３４】まず、以下に示す具体例において、図４は
本発明の一実施例のユーザモデルパターンの形式及び具
体例、図５は本発明の一実施例の選択基準、図６は本発
明の一実施例のユーザモデル決定用質問項目とユーザの
回答、図７は、本発明の一実施例の照合基準の例、図８
は、本発明の一実施例の生成されたユーザモデル、図９
は、本発明の一実施例の対応知識の形式及び具体例、図
１０は、本発明の一実施例の問題解説のための必要項目
を示す。

【００３５】最初に、ユーザモデル決定用の質問生成方
法について説明する。

【００３６】図４（ａ）は、ユーザモデルパターン６の
形式例であり、パターン名及び特性項目から構成され、
同図（ｂ）はユーザモデルパターン６の具体例を示す。

【００３７】ユーザモデルパターン６は、図４（ａ）の
ように特性項目とその項目の値のデフォルト値（空白も
許容）を対にして並べた形からなり、予め必要なパター
ン数を生成しておく。具体的には同図（ｂ）に示すよう
に“パターンＡ”については“家族数、世帯主の年齢、
部屋数、常時在宅、子供の年齢、通話時間帯、通話時
間、通話回数、…”等の特性項目に対応する値が設定さ
れている。従って、このユーザモデルパターン６はカス
タマ情報と同様のものである。

【００３８】また、図５は選択基準７の例であり、各特
性項目の重要度や項目間の順序性を考慮して予め生成し
ておく。同図の例では、“家族数”は質問に対して必須
であることを示している。また、“子供の年齢”につい
ては家族数≧３である場合には必須としている。

【００３９】さらに、図７は照合基準８の例であり、各
項目について項目値の類似度を点数化して照合基準８を
生成する。

【００４０】対応知識は図９（ａ）のようにｉｆ部が特
性項目の値、ｔｈｅｎ部が必要項目の値または、新たな
特性項目の値であるようなｉｆ−ｔｈｅｎ形式のルール
で生成しておく。

【００４１】必要項目１３は問題解決器１４から図１０
のように項目名とその項目のデフォルト値（空白も許
容）を対にして並べた形で与えられているものとする。

【００４２】上記のユーザモデルパターン、基準及び知
識等を用いて以下に具体的な動作を説明する。

【００４３】特性選択機構２は、ユーザモデルパター
ンの項目としてユーザモデルライブラリ７のユーザモデ
ルパターン６より“家族数、世帯主の年齢、部屋数、常
時在宅の有無、子供の年齢、通話時間帯、通話時間、通
話回数、…”を取得する。

【００４４】次に、図４に示す選択基準７を用いてユ
ーザパターン項目のうち項目“家族数、世帯主の年齢、
部屋数、子供の年齢、…”等を選択する。選択基準７
は、家族数、世帯主の年齢、部屋数は必須項目とし、子
供の年齢が“家族数≧３”である場合に必須とし、“家
族数＝１”である場合には空白とする。また、通話回数
は家族数≧３の時は不要とする等の基準が予め設定され
ているので、その基準に基づいて選択される。

【００４５】特性選択機構２により選択されたユーザ
モデル決定用質問項目１１をユーザに提示する。

【００４６】ユーザはユーザモデル決定用質問項目１
１に対する回答を行う。このユーザからの回答を図４に
示す。但し、この場合には、並び変えの必要な項目はな
いので、並び変えは行わず、そのままユーザモデル決定
用質問項目１１としてユーザに提示する。例えば、ユー
ザモデル決定用質問項目１１の項目の“家族数”に関す
るユーザからの回答が“１”であったとすると、“家族
数”は必須項目であり、その他の選択基準は設定されて
いないので、図６のユーザの回答欄にはそのまま“１”
と設定される。また、“家族数”が“１”であるため、
子供がいないことがわかるので、図５に示す選択基準７
により図６に示すようにユーザモデル１０の子供年齢の
欄には“−”が設定される。

【００４７】次に、ユーザモデルの生成方法について
説明する。

【００４８】ユーザの全回答が図６に示すパターンであ
ったとすると、パターン照合機構３は、このユーザモデ
ル決定用質問項目１１に対する回答を取得し、図７に示
すパターン照合基準８を用いて、図４（ｂ）に示す各ユ
ーザモデルパターンと図６に示すこの回答とを比較す
る。この場合、図４（ｂ）に示すパターンＡが最も類似
しているものとして選択される。このパターンに、ユー
ザの回答を上書きして図８に示すユーザモデル１０を生
成する。これが、あるユーザに関するユーザモデルとな
る。

【００４９】次に対応知識適応機構４による問題解決
用の質問項目生成方法及び必要項目の充填方法について
説明する。

【００５０】まず、対応知識適応機構４は、図８に示す
生成されたユーザモデル１０を参照して、適応可能な対
応知識９を全て選び出し、それらを用いて必要項目の値
を充填する。この場合、図９（ｂ）に示す知識３．により、図９の必要項目“音声蓄積”の値が“ＯＮ”と
決まり、知識５．により必要項目“コードレス”の値が“ＯＮ”と決ま
る。

【００５１】次に、値の埋まっていない必要項目をみ
ながら、後ろ向きに適応可能な対応知識９を全て選び出
し、そのｉｆ部を質問項目としてユーザに提示する。そ
の質問に対するユーザの回答を取得し、対応知識９が適
応可能であれば、それらを用いて必要項目の値を充填す
る。この場合、必要項目“ドアホン”を埋めるために、
図９（ｂ）の知識６．を後ろ向きに適応し、そのｉｆ部の“来訪者数”を質問
項目としてユーザに提示する。

【００５２】ユーザの回答によって図９（ｂ）の対応
知識９が適応できなかった場合または、適応できる対応
知識が存在しない場合には、必要項目を直接質問項目と
してユーザに提示し、その回答を取得する。この場合、
質問項目“来訪者数”に対し、ユーザの回答が“多”で
あれば、必要項目“ドアホン”の値は“ＯＮ”に決定す
るが、ユーザの回答が“少”であれば、直接“ドアホ
ン”を質問項目として提示する。また、“色”を決定す
る対応知識９は存在しないので、これも直接“色”を直
接質問項目としてユーザに提示する。

【００５３】上記のように本実施例では、問題解決に必
要な情報を獲得する過程でユーザモデルのパターンを特
定する。これによりユーザモデルパターンから自動的に
判定される項目の質問を行わずに問題解決器１４に入力
するための情報を得ることができる。

【００５４】また、ユーザへ質問を行う場合でも、各ユ
ーザに対応するユーザモデルパターンを用意することに
よりユーザが理解し易い表現で質問を行うため、ユーザ
が質問の意味がわからない、回答するパターンがわから
ない等の問題が解決される。

【００５５】

【発明の効果】上述のように本発明の質問項目生成装置
によれば、実際に問題解決を行う前にユーザモデルを生
成することにより、ユーザに応じて最適な質問項目を生
成することが可能である。

【００５６】また、問題解決器が必要とする質問全てを
ユーザに質問することなく、質問項目が少なくて済むた
め、ユーザとの対応に係る時間が短縮される。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理構成図である。

【図２】本発明の一実施例の質問項目生成装置の構成図
である。

【図３】本発明の一実施例の質問生成装置の動作を示す
フローチャートである。

【図４】本発明の一実施例のユーザモデルパターンの形
式及び具体例を示す図である。

【図５】本発明の一実施例の選択基準を示す図である。

【図６】本発明の一実施例のユーザモデル決定用質問項
目とユーザの回答を示す図である。

【図７】本発明の一実施例の照合基準の例を示す図であ
る。

【図８】本発明の一実施例の生成されたユーザモデルを
示す図である。

【図９】本発明の一実施例の対応知識を示す図である。

【図１０】本発明の一実施例の問題解決のための必要項
目を示す図である。

【符号の説明】

１質問項目生成装置２特性選択機構３パターン照合機構４対応知識適応機構４５ユーザモデルライブラリ６ユーザモデルパターン７選択基準８照合基準９対応知識１０ユーザモデル１１ユーザモデル決定用質問項目１２問題解決用質問項目１３必要項目１４問題解決器１００ユーザ２００特性選択手段３００パターン照合手段４００対応知識適応手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者服部文夫東京都千代田区内幸町１丁目１番６号日本電信電話株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】問題解決に必要な項目の値を入力して問
題解決を行う問題解決装置に入力するための情報をユー
ザから入手して質問する項目を生成する質問項目生成装
置において、予めユーザの特性項目の値をパターン化した複数個のユ
ーザモデルパターンからなるユーザモデルライブラリ
と、該特性項目の重要度を記述した選択基準を有し、該ユー
ザモデルライブラリを用いて該選択基準によりユーザモ
デルを決定するための質問項目を生成し、ユーザに質問
を行う特性選択手段と、各特性項目の値の類似度を記述した照合基準を有し、該
照合基準を用いて該ユーザモデルライブラリ内の各ユー
ザモデルパターンと、該特性選択手段で生成された該質
問項目に対するユーザからの回答との照合を行い、最も
類似したパターンを選択し、該ユーザのユーザモデルを
生成するパターン照合手段と、予めユーザの特性値と該問題解決器が必要とする必要項
目の値との関係を表した対応知識を有し、該パターン照
合手段で生成された該ユーザモデルと対応知識から決定
されない必要項目の値を決定するための質問項目を生成
し、該生成した質問項目によってユーザから入手した情
報と該パターン照合手段により生成された該ユーザモデ
ルと対応する該対応知識とから得られる情報によって該
問題解決器へ入力する必要項目の値を決定する対応知識
適応手段とを有することを特徴とする質問項目生成装
置。
【請求項２】前記特性選択手段は、問題解決装置が必
要とする情報をユーザより得るためにユーザへ質問を行
う場合に、予めユーザが理解し易い表現を用いた特性項
目により質問項目を設定する請求項１記載の質問項目生
成装置。