(57)【要約】【課題】ユーザーが文書に関連する情報の格納場所や抽出方法を知らなくても、ユーザーが指定した抽出条件に合致する情報を抽出してユーザーに提示する。【解決手段】情報処理装置１０は、単語抽出部１１がユーザー指定の文書から抽出した各単語が属するカテゴリを特定するカテゴリラベル付与部１２と、ユーザーにより指定された知識情報の抽出条件と当該知識情報の抽出方法とを対応付ける支援知識ケースを特定する支援知識抽出部１３と、支援知識ケースを参照して知識情報の抽出方法により抽出される情報の格納場所を特定するＫＧ抽出メソッド選定部１４と、特定された抽出場所及び抽出方法に従いナレッジグラフ３の中から単語が属するカテゴリに含まれる概念を抽出して知識情報を生成するＫＧ抽出処理部１５と、知識情報をユーザーに提示する提示処理部１６と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーにより指定された文書に記述されている語句を取得する語句取得手段 と、
知識に関連する事象及び関係性を表す概念同士を階層的な構造で関連付けた概念構造情報を記憶する概念構造情報記憶手段から、前記語句 に関連する概念を含む情報を知識情報として抽出するための抽出条件を取得する抽出条件取得手段と、
前記抽出条件の指定内容から前記知識情報の前記概念構造情報記憶手段における格納場所及び前記知識情報に含める概念の抽出方法を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された格納場所から、特定された抽出方法に従って前記知識情報を抽出する抽出手段と、
前記知識情報をユーザーに提示する提示手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記抽出条件 の候補と、前記知識情報の抽出方法とを対応付ける知識対応付け情報を取得する手段と、
前記知識情報の抽出方法と、当該抽出方法により抽出対象となる知識情報の格納場所とを対応付けした 知識情報抽出情報を取得する手段と、
を有し、
前記特定手段は、前記知識対応付け情報及び前記知識情報抽出情報を参照して、前記抽出条件に設定される各項目の項目値から特定される前記知識情報の前記概念構造情報記憶手段における格納場所及び抽出方法を特定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記特定手段は、前記概念構造情報記憶手段に複数の知識ベースが格納されている場合、前記知識情報抽出情報を参照して、前記知識情報の格納場所となる知識ベースを特定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記抽出手段は、前記概念構造情報記憶手段に含まれる概念の意味的関係に応じて前記知識情報に含める概念を抽出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記意味的関係には、概念の意味、概念と概念との関係、概念の関係における概念の役割の少なくとも１つが含まれることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
語句とカテゴリとが予め対応付けられているカテゴリ情報を記憶するカテゴリ情報記憶手段を参照して、前記語句取得手段が取得した各語句に、当該語句 が属するカテゴリを紐付けるカテゴリ紐付け手段を有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記抽出手段は、前記抽出条件にユーザーが取得したい知識情報のカテゴリが設定されている場合、前記抽出条件に設定されているカテゴリに紐付けられている語句に関連する知識情報に限定して抽出することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記抽出手段は、前記抽出条件にユーザーが取得したい知識情報のカテゴリが設定されている場合、前記抽出条件に設定されているカテゴリに紐付けられていない語句に関連する知識情報を抽出しないことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記提示手段は、前記知識情報をグラフ形式にて提示することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記提示手段は、前記概念構造情報から抽出された前記知識情報が判別可能に前記概念構造情報を提示することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記提示手段は、前記知識情報を文章形式にて提示することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記提示手段は、前記知識情報が示す概念の階層関係を視認可能に前記知識情報を提示することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
コンピュータを、
ユーザーにより指定された文書に記述されている語句を取得する語句取得手段、
知識に関連する事象及び関係性を表す概念同士を階層的な構造で関連付けた概念構造情報を記憶する概念構造情報記憶手段から、前記語句に関連する概念を含む情報を知識情報として抽出するための抽出条件を取得する抽出条件取得手段、
前記抽出条件の指定内容から前記知識情報の前記概念構造情報記憶手段における格納場所及び前記知識情報に含める概念の抽出方法を特定する特定手段、
前記特定手段により特定された格納場所から、特定された抽出方法に従って前記知識情報を抽出する抽出手段、
前記知識情報をユーザーに提示する提示手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザーが文書、例えば専門知識が必要な専門書を読む上で知っておくべき知識、あるいは知っていると専門書の内容が理解しやすい知識がある。ただ、それらの知識というのは、通常、専門家が持つ属人的な知識やノウハウである場合が少なくない。近年では、これら専門家が持つ属人的な知識等を有効利用できるように、知識に関連する事象及び関係性等を表す概念同士を階層的な構造で関連付けた情報をデータベース化している。例えば、近年では、ナレッジグラフという概念に基づくデータベースが開発されてきている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１８２４５７号公報
【特許文献２】特開２０１８−００５６９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、ユーザーがデータベース化された知識に基づく情報を利用するためには、その情報がデータベース上のどこに格納されているのか、またどのように抽出すればよいのか知らないと利用することはできない。
【０００５】
本発明は、ユーザーが文書に関連する情報の格納場所や抽出方法を知らなくても、ユーザーが指定した抽出条件に合致する情報を抽出してユーザーに提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る情報処理装置は、ユーザーにより指定された文書に記述されている語句を取得する語句取得手段と、知識に関連する事象及び関係性を表す概念同士を階層的な構造で関連付けた概念構造情報を記憶する概念構造情報記憶手段から、前記語句に関連する概念を含む情報を知識情報として抽出するための抽出条件を取得する抽出条件取得手段と、前記抽出条件の指定内容から前記知識情報の前記概念構造情報記憶手段における格納場所及び前記知識情報に含める概念の抽出方法を特定する特定手段と、前記特定手段により特定された格納場所から、特定された抽出方法に従って前記知識情報を抽出する抽出手段と、前記知識情報をユーザーに提示する提示手段と、を有することを特徴とする。
【０００７】
また、前記抽出条件の候補と、前記知識情報の抽出方法とを対応付ける知識対応付け情報を取得する手段と、前記知識情報の抽出方法と、当該抽出方法により抽出対象となる知識情報の格納場所とを対応付けした知識情報抽出情報を取得する手段と、を有し、前記特定手段は、前記知識対応付け情報及び前記知識情報抽出情報を参照して、前記抽出条件に設定される各項目の項目値から特定される前記知識情報の前記概念構造情報記憶手段における格納場所及び抽出方法を特定することを特徴とする。
【０００８】
また、前記特定手段は、前記概念構造情報記憶手段に複数の知識ベースが格納されている場合、前記知識情報抽出情報を参照して、前記知識情報の格納場所となる知識ベースを特定することを特徴とする。
【０００９】
また、前記抽出手段は、前記概念構造情報記憶手段に含まれる概念の意味的関係に応じて前記知識情報に含める概念を抽出することを特徴とする。
【００１０】
また、前記意味的関係には、概念の意味、概念と概念との関係、概念の関係における概念の役割の少なくとも１つが含まれることを特徴とする。
【００１１】
また、語句とカテゴリとが予め対応付けられているカテゴリ情報を記憶するカテゴリ情報記憶手段を参照して、前記語句取得手段が取得した各語句に、当該語句が属するカテゴリを紐付けるカテゴリ紐付け手段を有することを特徴とする。
【００１２】
また、前記抽出手段は、前記抽出条件にユーザーが取得したい知識情報のカテゴリが設定されている場合、前記抽出条件に設定されているカテゴリに紐付けられている語句に関連する知識情報に限定して抽出することを特徴とする。
【００１３】
また、前記抽出手段は、前記抽出条件にユーザーが取得したい知識情報のカテゴリが設定されている場合、前記抽出条件に設定されているカテゴリに紐付けられていない語句に関連する知識情報を抽出しないことを特徴とする。
【００１４】
また、前記提示手段は、前記知識情報をグラフ形式にて提示することを特徴とする。
【００１５】
また、前記提示手段は、前記概念構造情報から抽出された前記知識情報が判別可能に前記概念構造情報を提示することを特徴とする。
【００１６】
また、前記提示手段は、前記知識情報を文章形式にて提示することを特徴とする。
【００１７】
また、前記提示手段は、前記知識情報が示す概念の階層関係を視認可能に前記知識情報を提示することを特徴とする。
【００１８】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、ユーザーにより指定された文書に記述されている語句を取得する語句取得手段、知識に関連する事象及び関係性を表す概念同士を階層的な構造で関連付けた概念構造情報を記憶する概念構造情報記憶手段から、前記語句に関連する概念を含む情報を知識情報として抽出するための抽出条件を取得する抽出条件取得手段、前記抽出条件の指定内容から前記知識情報の前記概念構造情報記憶手段における格納場所及び前記知識情報に含める概念の抽出方法を特定する特定手段、前記特定手段により特定された格納場所から、特定された抽出方法に従って前記知識情報を抽出する抽出手段、前記知識情報をユーザーに提示する提示手段、として機能させる。
【発明の効果】
【００１９】
請求項１に記載の発明によれば、ユーザーが文書に関連する情報の格納場所や抽出方法を知らなくても、ユーザーが指定した抽出条件に合致する情報を抽出してユーザーに提示することができる。
【００２０】
請求項２に記載の発明によれば、知識情報抽出情報及び知識対応付け情報を参照することによりユーザーに提示する知識情報の格納場所及び抽出方法を特定することができる。
【００２１】
請求項３に記載の発明によれば、知識情報の格納場所となる知識ベースを特定することができる。
【００２２】
請求項４に記載の発明によれば、概念の意味的関係を考慮して知識情報に含める概念を抽出することができる。
【００２３】
請求項５に記載の発明によれば、概念の意味、概念と概念との関係又は概念の関係における概念の役割の少なくとも１つによって知識情報に含める概念の抽出方法を決めることができる。
【００２４】
請求項６に記載の発明によれば、語句が属するカテゴリに基づき抽出対象とする知識情報を選定することができる。
【００２５】
請求項７に記載の発明によれば、ユーザーが取得したいカテゴリに関連する知識情報に限定して知識情報を提示することができる。
【００２６】
請求項８に記載の発明によれば、ユーザーが取得対象としていないカテゴリに関連する知識情報をユーザーに提示しないようにできる。
【００２７】
請求項９に記載の発明によれば、知識情報に含まれる概念の階層的な構造関係がグラフ形式にて視認することができる。
【００２８】
請求項１０に記載の発明によれば、概念構造情報に含まれる知識情報の構造上における位置がわかるように知識情報を提示することができる。
【００２９】
請求項１１に記載の発明によれば、知識情報が示す概念の関係性を文章にて提示することができる。
【００３０】
請求項１２に記載の発明によれば、知識情報が示す概念の階層関係がわかるように知識情報を提示することができる。
【００３１】
請求項１３に記載の発明によれば、ユーザーが文書に関連する情報の格納場所や抽出方法を知らなくても、ユーザーが指定した抽出条件に合致する情報を抽出してユーザーに提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明に係る情報処理装置の一実施の形態を示すブロック構成図である。
【図２】本実施の形態において本実施の形態において取り扱うナレッジグラフのデータ構造を示す概念図である。
【図３】本実施の形態においてユーザーにナレッジグラフを提供する処理を示すフローチャートである。
【図４】本実施の形態における文書から単語を抽出する処理を示す概念図である。
【図５】本実施の形態におけるカテゴリラベルの付与処理を示す概念図である。
【図６】本実施の形態における支援知識の抽出処理を示す概念図である。
【図７】本実施の形態におけるＫＧ抽出メソッドの選定処理を示す概念図である。
【図８】本実施の形態におけるＫＧ抽出処理を示すフローチャートである。
【図９】本実施の形態において選定されたナレッジグラフの構造を示す概念図である。
【図１０】本実施の形態においてユーザーに提示する知識情報を抽出する過程を示す図である。
【図１１】本実施の形態においてユーザーに提示する知識情報を抽出する過程を示す図である。
【図１２】本実施の形態においてユーザーに提示する知識情報を抽出する過程を示す図である。
【図１３】本実施の形態においてユーザーに提示する知識情報を抽出する過程を示す図である。
【図１４】本実施の形態においてユーザーに提示する知識情報を抽出する過程を示す図である。
【図１５】本実施の形態においてユーザーに提示する知識情報を抽出する過程を示す図である。
【図１６】本実施の形態においてユーザーに提示する知識情報を抽出する過程を示す図である。
【図１７】本実施の形態においてユーザーに提示するために抽出された知識情報をグラフ形式にて示す図である。
【図１８】図１７に示す知識情報を文章形式にて表現した図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。
【００３４】
図１は、本発明に係る情報処理装置の一実施の形態を示すブロック構成図である。本実施の形態における情報処理装置１０は、汎用的なパーソナルコンピュータ（ＰＣ）で実現できる。つまり、情報処理装置１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、またハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の記憶手段を有する。また、情報処理装置１０は、ユーザーと情報を授受する必要があるので、そのためにユーザーインタフェース、例えば入力手段としてマウスやキーボードや表示手段としてのディスプレイを有していてもよいし、ネットワークを介して行う場合には通信手段としてネットワークインタフェースを有していてもよい。
【００３５】
本実施の形態における情報処理装置１０は、文書関連ＫＧ生成処理部１、事前処理部２、ナレッジグラフ（ＫＧ：Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｇｒａｐｈ）３及びカテゴリ辞書４を有している。なお、図１には、本実施の形態の説明に用いない構成要素については図１から省略している。本実施の形態では、ナレッジグラフを利用しているが、最初にナレッジグラフについて説明する。
【００３６】
図２は、ナレッジグラフのデータ構造を示す概念図である。「ナレッジグラフ」とは、知識（「ナレッジ」ともいう）に関連する事象及び関係性などを表す概念などと定義されているが、図２に示すように概念（図２では、長円や矩形によって表している情報）を構造化して表現している。より具体的には、エンティティ（Ｅｎｔｉｔｙ）、リレーション（Ｒｅｌａｔｉｏｎ）、役割（Ｒｏｌｅ）及び値（Ｖａｌｕｅ）という意味的関係に基づき概念の構造を表現したグラフである。前述したエンティティは、広義の意味でモノやコトを意味する。リレーションは、モノやコトの関係を意味する。つまり、知識を表現する上でエンティティの間にどのような関係があるのかを示す。役割は、モノやコトの関係におけるモノやコトの役割を意味する。つまり、リレーションの中でエンティティが単にどのような関係があるか、ということだけでなくエンティティはどのような役割を持っているのかを示す。値は、モノやコトを示す値であり、文字列や数値によって表される。なお、図２では、統合ＩＤ“００１２”を持つ製品Ａと統合ＩＤ“００１５”を持つ製品Ｂには、入出力関係があることを示している。
【００３７】
ナレッジグラフ３は、知識に関連する事象及び関係性を表す概念同士を階層的な構造で関連付けた概念構造情報を記憶するデータベースであり、一般に多種多様な知識ベースが格納されるデータベースである。「知識ベース」とは、知識を特定の表現形式に基づいて記述したデータベースである。図１に示すナレッジグラフ３に含まれるＤＢ１、ＤＢ２等はそれぞれ知識ベースに相当する。また、知識ベースは、ナレッジグラフ３を構成することから１つ１つがナレッジグラフということもできる。ナレッジグラフは、ＲＤＦ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｎ  Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ）という形式に従って概念が表現される。本実施の形態では、「ナレッジグラフ」という用語を、図２に示す構造化された情報、又は知識データベースという意味で用いたりするが、データベース化されているナレッジグラフ、つまり情報処理装置１０が有する構成を指す場合には「ナレッジグラフ３」と符号を付けて記載する。
【００３８】
本実施の形態では、ナレッジグラフ３の中から、ユーザーに指定されたユーザー情報（このユーザー情報は、知識情報の抽出条件に相当）に合致する概念及び抽出した概念間の構造関係を抽出することで形成される知識情報をユーザーに提示する。このユーザーに提示する知識情報は、ナレッジグラフ３に含まれる知識ベースから部分的に抽出して形成されることからナレッジグラフともいえる。なお、図２においては、概念間の関係性を矢印で示しているが、この矢印が概念間の構造関係を示している。
【００３９】
文書関連ＫＧ生成処理部１は、ナレッジグラフ３から情報を抽出することによって、より具体的には、ユーザーにより指定された文書に含まれている語句に基づき知識ベースに定義されている情報の一部を切り出すことによって、ユーザー用にカスタマイズしたナレッジグラフ（つまり、知識情報）を提供するための主要な処理を実行する。事前処理部２は、文書関連ＫＧ生成処理部１が知識情報を生成する際に付加的な情報を提供する。カテゴリ辞書４には、ユーザーが通常使用する業種や分野等を示すカテゴリの種類及び当該カテゴリに関係する情報（例えば、材料名等）が格納される。
【００４０】
文書関連ＫＧ生成処理部１は、単語抽出部１１、カテゴリラベル付与部１２、支援知識抽出部１３、ＫＧ抽出メソッド選定部１４、ＫＧ抽出処理部１５、提示処理部１６、ユースケースデータベース（ＤＢ）３１、支援知識ケースデータベース（ＤＢ）３２、専門者ノウハウデータベース（ＤＢ）３３及びＫＧ抽出メソッドデータベース（ＤＢ）３４を有している。
【００４１】
単語抽出部１１は、語句取得手段として機能し、ユーザーにより指定された文書に記述されている単語を取得する。なお、「語句」というのは、語や句を意味する。文書から抽出して取得するのは、必ずしも語（「単語」と同義）に限定する必要はなく句でもよい。本実施の形態では、単語を抽出する場合を例にして説明する。カテゴリラベル付与部１２は、カテゴリ紐付け手段として機能し、カテゴリ辞書４を参照して、単語抽出部１１が取得した各単語に、当該単語が属するカテゴリを紐付ける。支援知識抽出部１３は、抽出条件取得手段として機能し、ユーザーにより入力指定されるユーザー情報を取得する。本実施の形態におけるユーザー情報は、ナレッジグラフ３から、文書から抽出された単語に関連する概念を含む情報を知識情報として抽出するための抽出条件に相当する。
【００４２】
ＫＧ抽出メソッド選定部１４は、特定手段として機能し、抽出条件の指定内容から知識情報のナレッジグラフ３における格納場所及び知識情報の抽出方法（厳密には、知識情報に含める概念の抽出方法）を特定する。ＫＧ抽出処理部１５は、抽出手段として機能し、ＫＧ抽出メソッド選定部１４により特定された格納場所から、特定された抽出方法に従って知識情報を抽出する。提示処理部１６は、ＫＧ抽出処理部１５により抽出された知識情報をユーザーに提示する。詳細は後述するように、本実施の形態では、知識情報をグラフ形式又は文章形式にて提示することが可能である。
【００４３】
なお、各データベース３１〜３４に登録されているデータの内容については、処理の説明と合わせて説明する。
【００４４】
事前処理部２は、単語抽出部２１及びカテゴリラベル付与部２２を有している。単語抽出部２１及びカテゴリラベル付与部２２は、文書関連ＫＧ生成処理部１の単語抽出部１１及びカテゴリラベル付与部１２と同等の処理機能を有している。
【００４５】
カテゴリ辞書４には、語句とカテゴリとが予め対応付けられているカテゴリ情報が記憶される。
【００４６】
情報処理装置１０における各構成要素１１〜１６，２１，２２は、情報処理装置１０を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵで動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、各記憶手段３，４，３１〜３４は、情報処理装置１０に搭載されたＨＤＤにて実現される。あるいは、ＲＡＭ又は外部にある記憶手段をネットワーク経由で利用してもよい。
【００４７】
また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭやＵＳＢメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵがプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。
【００４８】
本実施の形態における情報処理装置１０のユーザーは、例えば専門書を読むとき、その専門分野における専門知識が十分でないため専門書の内容を理解できない場合がある。そして、理解する上で必要な知識を得ようとしても、その必要な知識というのは、専門的な知識であって一般に専門家のノウハウである場合がある。その知識が本実施の形態のナレッジグラフ３のように情報としてデータベース化されたとしても、データベースを取り扱う知識がなければ、データベースのどこに必要な情報が格納されているのか、またどのようにして抽出すればよいのか、わからない場合がある。
【００４９】
そこで、本実施の形態においては、専門家のノウハウ等の知識をナレッジグラフ３に蓄積してユーザーに利用できるようにし、そして、ユーザーに必要な情報がナレッジグラフ３のどこに格納されているのか、また格納場所からどのようにして抽出すればよいのか知らなくても、ユーザーに必要な情報を知識情報として提示できるようにした。
【００５０】
更に、本実施の形態においては、ユーザーにとって必要な情報でも一律的な内容で提示するのではなく、ユーザーにより指定されたユーザー情報から特定されるユーザーが知りたい目的や知識レベルに適合したレベルに応じた内容にてユーザーに必要な情報を提示できるようにした。
【００５１】
以下、本実施の形態においてユーザーに必要なナレッジグラフ（つまり、知識情報）を提供する処理について、図３に示すフローチャートを用いて説明する。なお、本実施の形態におけるナレッジグラフ３には、材料に関する情報が知識ベースとして格納されているものとして説明する。
【００５２】
ユーザーが処理対象の文書（上記例示した専門書であり、図１に示す対象文書に相当）を入力すると、情報処理装置１０は、その文書を取得する（ステップ１１０）。なお、ここで言う「文書」というのは、電子化されている文書データのことである。もちろん、文書は、テキスト文字のみで構成されている必要はなく、図面等の画像が含まれていてもよい。以降の説明では、処理対象となる文書（図１に示す対象文書）を単に「文書」と記載する。
【００５３】
文書が取得されると、単語抽出部１１は、取得した文書から単語を抽出する（ステップ１２０）。ここでは、ナレッジグラフ３に情報が登録されている材料に関する単語を抽出することとする。この単語を抽出する処理の概念を図４に示す。
【００５４】
単語抽出部１１は、ナレッジグラフ３を参照して材料を示すテキスト文字を抽出し、その抽出したテキスト文字に合致する単語を抽出する。そして、単語抽出部１１は、更に抽出した単語（図４では、“ナトリウム”、“小麦粉”及び“水”）が記述されている文書の文書名及び当該文書における記述位置の情報を合わせて抽出する。このようにして、単語抽出部１１は、単語に文書名及び記述位置を付加して情報を生成する。この生成した情報は、図１に示す対象文書単語セット５１に相当する。
【００５５】
なお、本実施の形態では、文書から単語を抽出するが、文書全体を対象とせずにユーザーにより指定された範囲など、一部の範囲に含まれている文章を対象に単語を抽出するようにしてもよい。例えば、別ウィンドウに文章コピー用のテキスト領域を設け、そのテキスト領域にコピーされた文章の部分を単語抽出の対象とする。また、単語抽出部１１が該当する単語を自動的に抽出するようにしたが、ユーザーに単語を指定させるようにしてもよい。
【００５６】
単語抽出部１１が単語を抽出すると、続いて、カテゴリラベル付与部１２は、各単語にカテゴリラベルを付与する（ステップ１３０）。
【００５７】
図５は、カテゴリラベル付与部１２が実行するカテゴリラベルの付与処理を示す概念図である。カテゴリラベル付与部１２は、文書から抽出された各単語をカテゴリ辞書４で定義しているカテゴリに対応付けることで各単語にカテゴリラベルを付与することになる。本実施の形態では、単語にカテゴリを紐付けることを、単語にカテゴリラベルを付与すると称している。図５では、単語抽出部１１が単語として“ＳＵＳ４０４”、“ＳＵＳ３０４”、“炭素鋼”及び“農具”を抽出した例が示されている。カテゴリ辞書４には、カテゴリとして「鉄鋼」及び「農業」が設定されている。そして、カテゴリ「鉄鋼」 を表す関連用語として“ステンレス鋼”及び“炭素鋼”が、カテゴリ「農業」を表す関連用語として“鍬”が、それぞれ紐付けられている。
【００５８】
ナレッジグラフ３には、個別の対象領域（つまり、カテゴリ）に関わる概念を記述したドメインオントロジーが含まれており、このドメインオントロジーを利用することで、単語にカテゴリを紐付ける。以上のようにして、各単語にカテゴリラベルが付与された情報は、図１に示す対象文書の単語セット＋カテゴリラベル５２に相当する。
【００５９】
ユーザーが文書を入力すると、支援知識抽出部１３は、続いてユーザー情報を指定させる。この指定されたユーザー情報が、単語抽出部１１が抽出した単語に関連する概念を含む情報、すなわちユーザーに提示する知識情報の抽出条件となる。本実施の形態では、知識情報の抽出条件となる項目として、「目的」、「求める情報品質」及び「カテゴリ」という項目をユーザーに指定させる場合を想定している。図６は、支援知識抽出部１３が実行する支援知識の抽出処理を示す概念図である。図６に示すユースケースデータベース３１には、この項目に関する情報の構造が定義されている。ちなみに、「目的」は、情報検索を行うための目的であり、「求める情報品質」は、取得する情報に求める品質であり、「カテゴリ」は、自己の背景として知識が十分にあるカテゴリ、及び知識が十分でないカテゴリである。
【００６０】
支援知識抽出部１３は、ユースケースデータベース３１に設定されている各項目に関連している概念（「目的」においては“リスク確認”等、「求める情報品質」においては“全て”等、「カテゴリ」においては“鉄鋼”等）を選択候補として画面表示する。ユーザーは、表示された項目値の中から自分の目的等に合致する項目値を概念毎に選択する。このことから、ユーザー情報は、ユーザーと対象文書との関係性を示す情報であるとも言える。支援知識抽出部１３は、このように項目値をユーザーに選択させることでユーザー情報を取得する（ステップ１４０）。なお、ユーザーに指定されたユーザー情報は、知識情報の抽出条件、厳密には知識情報に含める概念の抽出条件となることから、以降の説明では、取得したユーザー情報を「知識情報の抽出条件」又は単に「抽出条件」とも称することにする。
【００６１】
続いて、支援知識抽出部１３は、支援知識ケースデータベース３２に登録されている支援知識ケースの中から、ユーザーに指定された抽出条件に対応する支援知識ケースを抽出する（ステップ１５０）。ところで、ユーザーにより指定された抽出条件に合致する概念をユーザーに提供するには、何を調べればよいのか明確にする必要がある。支援知識ケースには、ユーザーによって指定された抽出条件と、何を調べればよいのか、その調べるためのアクションとが対応付けされた知識対応付け情報が定義されている。このアクションは、知識情報の抽出方法に相当する。図６に示される専門者ノウハウデータベース３３には、ナレッジグラフ３の中から、指定された抽出条件に合致する概念（ユーザーに提示する知識情報に含める概念）の抽出方法（つまり、アクション）が格納されている。例えば、図６にある「危険物質材料の提示」は、危険物質材料に関連する知識に関する情報をユーザーに提示する、というアクションを定義している。換言すると、抽出条件に合致する概念を抽出するには、危険物質材料に関連する概念を抽出するという抽出方法を定義している。
【００６２】
図６には、ユーザーがユーザー情報として、「目的」に“設計・生産”、「求める情報品質」に“浅く広く”、また「カテゴリ」には、持っている知識として“鉄鋼”を、持っていない知識として“自動車”を、それぞれ指定した場合の例が示されている。支援知識ケースデータベース３２には、ユースケースデータベース３１に登録されている各項目の組合せにそれぞれ対応する複数の支援知識ケースが登録されている。支援知識抽出部１３は、支援知識ケースデータベース３２の中から、ユーザーにより指定された抽出条件に対応する支援知識ケース（図６では、「支援知識ケース  ０１２」）を抽出する。この抽出した「支援知識ケース  ０１２」が図１における支援知識ケース５３に相当する。
【００６３】
以上説明したように、支援知識抽出部１３は、ユーザーにより指定された抽出条件に対応する支援知識ケースを抽出するが、支援知識ケースを抽出することによって、専門者ノウハウデータベース３３の中から、抽出条件に対して知識情報に含める概念をどのように抽出すべきか、換言するとどの概念を抽出して知識情報に含めるか、というアクションを特定することになる。
【００６４】
なお、図６に例示するように、紐付けるアクションが複数存在する場合、各アクションに優先度を設定する。優先度の設定基準は、支援知識ケースに定義されている。
【００６５】
図６に示す設定例によると、支援知識抽出部１３は、ユーザー情報の設定内容（「目的」に“設計・生産”等）から支援知識ケース（この例では、「支援知識ケース  ０１２」）を抽出することで、 “材料間の爆発性化学反応の提示”及び“危険物質材料の提示”というアクションを紐付ける。つまり、この処理では、抽出されたアクションのうち優先度の高い材料間の爆発性化学反応に関連する情報を先に抽出し、続いて危険物質材料に関連する情報を抽出するという知識情報の抽出方法を得ることになる。
【００６６】
このように、ユーザーがユーザー情報に含める項目値によって抽出される支援知識ケースは異なってくる。これに応じて、抽出されるアクションの内容や数、また、同じアクションが抽出されるとしても、各アクションの優先度が異なってくる可能性がある。
【００６７】
支援知識抽出部１３が支援知識ケース５３を抽出することによってユーザーに提供する知識、つまりユーザーが調べるべき専門的な知識やノウハウ、上記例によると材料間の爆発性化学反応及び危険物質材料という知識（「情報」ともいう）について調べる必要があることが特定される。続いて、ＫＧ抽出メソッド選定部１４は、この調べるべき知識と、知識の格納場所となっているナレッジグラフ３に含まれる知識ベースとを紐付けるＫＧ抽出メソッドを選定する（ステップ１６０）。
【００６８】
図７は、ＫＧ抽出メソッド選定部１４が実行するＫＧ抽出メソッドの選定処理を示す概念図である。ＫＧ抽出メソッドデータベース３４には、前述した知識情報の抽出方法と、当該抽出方法による概念の抽出先となる知識ベース、すなわち当該概念（知識情報に含まれる候補となる概念）の格納場所となる知識ベースとを対応付ける知識情報抽出情報が格納されている。ＫＧ抽出メソッド選定部１４は、支援知識抽出部１３が抽出条件に基づき特定した支援知識ベースと、専門者ノウハウデータベース３３及びＫＧ抽出メソッドデータベース３４を参照して、知識情報のナレッジグラフ３における格納場所を特定する。
【００６９】
まず、ＫＧ抽出メソッド選定部１４は、抽出された支援知識ケース５３を参照することで、調べる順番（すなわち、実行するアクションの順番）は、“材料間の爆発性化学反応の提示”が“危険物質材料の提示”より先であることがわかる。“危険物質材料の提示”には、２つのＫＧ抽出メソッドが紐付いているが、ＫＧ抽出メソッドに定義されている情報から優先順位が付けられる。図７には、調べる順番（「全体順位」）が示されている。
【００７０】
図７に例示するＫＧ抽出メソッドデータベース３４のデータ構造によると、１番目に優先度の高い“材料間の爆発性化学反応の提示”に関連する知識を得るには、ナレッジグラフ３に格納されている“Ｒｅｌａｔｉｏｎ『爆発性化学反応』によるＥｎｔｉｔｙ(材料)間関係グラフ抽出”に関連する情報を得ること、そして、この情報はナレッジグラフ３のＤＢ１に含まれていることを特定できる。続いて、“危険物質材料の提示” に関連する知識を得るには、２番目に優先度の高い“リスク材料に関する情報のグラフ抽出” に関連する情報を得ること、そして、この情報はナレッジグラフ３のＤＢ３から抽出できることが定義されている。続いて、３番目に優先度の高い“Ｅｎｔｉｔｙ（アルカリ金属）の属性グラフ抽出” に関連する情報を得ること、そして、この情報はナレッジグラフ３のＤＢ１から抽出できることが定義されている。このように、ナレッジグラフ３に複数の知識ベース（ＤＢ１等）が格納されている場合、ＫＧ抽出メソッド選定部１４は、抽出条件に合致する知識情報を含む知識ベースを特定する。
【００７１】
そして、ＫＧ抽出メソッド選定部１４は、ＫＧ抽出メソッドデータベース３４を参照して、知識情報の生成に必要な概念を有する知識ベース、すなわち知識情報の格納場所を特定する。また、専門者ノウハウデータベース３３に設定されている優先順位とＫＧ抽出メソッドに設定されている優先順位の双方を考慮して、知識ベースの優先順位を特定する。このようにして生成される知識情報の格納場所、格納方法及び知識ベースの優先順位を含むＫＧ抽出メソッドが図１に示すＫＧ抽出メソッド５４に該当する。
【００７２】
ところで、事前処理部２は、文書関連ＫＧ生成処理部１の単語抽出部１１及びカテゴリラベル付与部１２と同等の単語抽出部２１及びカテゴリラベル付与部２２を有している。従って、文書関連ＫＧ生成処理部１が対象文書から対象文書単語＋カテゴリラベル５２を生成するように、事前処理部２は、参照文書から参照文書の単語セット５５を生成し、そして参照文書の単語セット＋カテゴリラベル５６を生成する事前処理を実行する（ステップ１７０）。「参照文書」というのは、対象文書と同じ専門分野に属する専門書であることが望ましい。参照文書は、複数の専門書を参照文書としてよい。
【００７３】
以上のようにして、ユーザーに提示する知識情報のナレッジグラフ３での格納場所、換言すると知識ベース（上記例でいうＤＢ１等）が特定されると、ＫＧ抽出処理部１５は、その格納場所からユーザーに提示する知識情報に含める概念を抽出するＫＧ抽出処理を実行する（ステップ１８０）。つまり、ユーザーが文書とユーザー情報（すなわち、知識情報の抽出条件）を入力すると、ＫＧ抽出処理部１５は、膨大なナレッジグラフ３の中からユーザーにとって必要と考えられる情報（すなわち、知識情報の抽出条件に合致する情報）を自動的に抽出して、ユーザーに提示することになる。以下、本実施の形態におけるＫＧ抽出処理部１５が行うＫＧ抽出処理の詳細について、図８に示すフローチャートを用いて説明する。
【００７４】
まず、ＫＧ抽出処理を説明する際に利用するナレッジグラフ３の構造を図９に示す。なお、ここでは、単語抽出部１１が、単語、つまりテキスト文字である「ナトリウム」、「水」及び「小麦粉」を抽出した場合を例にして説明する。
【００７５】
ＫＧ抽出処理部１５は、ステップ１６０においてＫＧ抽出メソッド選定部１４が最も優先順位の高いＫＧ抽出メソッドとして“Ｒｅｌａｔｉｏｎ『爆発性化学反応』によるＥｎｔｉｔｙ(材料)間関係グラフ抽出”を選定しているが、図９には、ＫＧ抽出メソッド選定部１４が選定したＤＢ１に含まれる“Ｒｅｌａｔｉｏｎ『爆発性化学反応』によるＥｎｔｉｔｙ(材料)間関係グラフ抽出”に関連するナレッジグラフ（つまり、知識ベースＤＢ１）が示されている。そして、対象文書から抽出された単語、すなわちテキスト文字である「ナトリウム」６１、「水」６２及び「小麦粉」６３に関連する情報が含まれている。ＫＧ抽出処理部１５は、図９に示すナレッジグラフからどの範囲、つまりどの情報をユーザーに提示するかを決定して抽出する。本実施の形態では、後述するように意味的関係を示すエンティティ、リレーション及び役割を参照して知識情報に含める概念を抽出するが、エンティティ、リレーション又は役割の少なくとも１つを参照するようにしてもよい。
【００７６】
まず、ＫＧ抽出処理部１５は、図１０において破線６４，６５，６６で囲んで示すように、各テキスト文字、すなわち対象文書の単語セット＋カテゴリラベル５２に含まれる単語セットを構成する各単語に対応するテキスト情報インスタンス（つまり、単語セット）を抽出し、各単語に対応するテキスト文字６１，６２，６３に紐付ける（ステップ１８１）。なお、図１０から後述する図１７までは、図９と同じナレッジグラフの構造を示している。
【００７７】
続いて、ＫＧ抽出処理部１５は、図１１において破線６７，６８，６９で囲んで示すように、ＫＧ抽出メソッドで指定されている“Ｅｎｔｉｔｙ(材料) ”、つまりエンティティ「材料」に紐付いているエンティティ「Ｎａ」７０、「Ｈ２Ｏ」７１及び「小麦粉」７２を含み、エンティティ「Ｎａ」７０、「Ｈ２Ｏ」７１及び「小麦粉」７２とテキスト文字「ナトリウム」６１、「水」６２及び「小麦粉」６３との間に位置するエンティティ（「インスタンス」ともいう）及び各インスタンスのリンク関係をエンティティ情報として抽出する（ステップ１８２）。このように、この処理では、エンティティ「材料」に関連する情報を抽出する。
【００７８】
続いて、ＫＧ抽出処理部１５は、図１２において破線７３，７４，７５で囲んで示すように、ＫＧ抽出メソッドで指定されている“Ｒｅｌａｔｉｏｎ『爆発性化学反応』”及びこれに紐付いている詳細な情報（クラスともいう）、つまり、「爆発性化学反応」、「アルカリ金属爆発」及び「粉塵爆発」と、各クラスとステップ１８２で抽出したエンティティ「Ｎａ」７０、「Ｈ２Ｏ」７１及び「小麦粉」７２との間に位置するエンティティ（「インスタンス」ともいう）及び各インスタンスのリンク関係をリレーション情報として抽出する（ステップ１８３）。このように、この処理では、ステップ１８２で抽出した情報（つまり、エンティティ）の関係について抽出する。
【００７９】
ところで、材料には、文字列では記述すると様々な表し方が存在する場合がある。例えば材料「ナトリウム」は、「Ｎａ」のように「ナトリウム」とは別の表現がある。そこで、ここでは、前述したテキスト文字「ナトリウム」以外の表現まで拡張して抽出できるようにした。
【００８０】
すなわち、ＫＧ抽出処理部１５は、図１３において破線７６，７７，７８で囲んで示すように、抽出する情報を拡張している。例えば、材料「Ｎａ」の場合、すでに抽出している「Ｎａ名称」に紐付く「元素名＿Ｎａ名称」に関連する情報は、ステップ１８３においてすでに抽出しているが、「Ｎａ名称」に紐付く「元素記号＿Ｎａ名称」に関連する情報は、まだ抽出してない。そこで、ＫＧ抽出処理部１５は、「元素記号＿Ｎａ名称」に関連する情報をエンティティ拡張情報として抽出する（ステップ１８４）。材料「Ｈ２Ｏ」及び「小麦粉」に対しても同様にしてエンティティ拡張情報を抽出する。
【００８１】
なお、本実施の形態では、役割（Ｒｏｌｅ）に紐付く材料の寄与度も情報として提示することにしているので、エンティティ「寄与度」７９も抽出する。
【００８２】
ＫＧ抽出処理部１５は、以上のようにしてユーザーに提示する情報の候補を抽出していくが、その一方、ユーザーが必要としていない情報を削除する。つまり、ステップ１３０では、ステップ１２０において抽出した各単語にカテゴリラベルを付与したが、ＫＧ抽出処理部１５は、ここで各単語に付与していないカテゴリに関連する情報を削除する。具体的に説明すると、ユーザーは、図６に示すように知識のないカテゴリとして「鉄鋼」をユーザー情報に指定している。対象文書から抽出された単語、すなわちテキスト文字「ナトリウム」６１及び「水」６２は、ユーザーが指定したカテゴリ「鉄鋼」８０に紐付くが、「小麦粉」６３はカテゴリ「農業」８１に紐付いており、「鉄鋼」８０に紐付いていない。そこで、ＫＧ抽出処理部１５は、ステップ１８１〜１８４で抽出した情報のうち関係のないカテゴリに属する情報を抽出しないようにする。図１４では破線８２で囲む範囲に入る情報を抽出対象外として削除する（ステップ１８５）。この情報を削除することを「フィルタリング」という。
【００８３】
ところで、ステップ１８３におけるリレーション情報抽出処理では、アルカリ金属爆発に紐付くエンティティ「Ｎａ爆発」８３とエンティティ「Ｎａ」７０との間に位置するエンティティ（「ノード」ともいう）を抽出した。ただ、対象文書から抽出された単語ではないため上記処理にて抽出されていないものの、図１５に示すように「ＮａＯＨ」８４という材料のエンティティも「Ｎａ爆発」８３に紐付いている。そこで、ＫＧ抽出処理部１５は、ここで「ＮａＯＨ」８４及び「ＮａＯＨ」８４に紐付く情報をリレーション拡張情報として抽出する（ステップ１８６）。
【００８４】
以上のようにして、ＫＧ抽出処理部１５は、対象文書から抽出した単語を含む単語セット＋カテゴリラベル５２に基づきユーザーに提示する情報を抽出する。更に、本実施の形態では、参照文書からも単語セット＋カテゴリラベル５６を生成している。そこで、ＫＧ抽出処理部１５は、図１６において破線８５で囲んで示すように、対象文書に関連する情報として、参照文書から得られた単語セットもユーザーに提示する知識情報に含める（ステップ１８７）。なお、ユーザーに提示する知識情報に含める情報は、例えば、抽出したテキスト文字（「ナトリウム」、「水酸化ナトリウム」等）に紐付けることが可能な単語セットに限定してもよい。
【００８５】
図１７は、ＫＧ抽出処理によって図９に示すナレッジグラフの知識ベース全体から知識情報として抽出した情報を示す概念図である。図１７では、ＫＧ抽出処理（ステップ１８０）において知識情報として抽出しなかった概念のエンティティを、破線及び薄い文字で表している。
【００８６】
ところで、以上のようにして生成される知識情報は、１番目に優先度の高い“材料間の爆発性化学反応の提示”に関連する知識である。ユーザーに提示する知識情報は、優先度の最も高いＫＧ抽出メソッドに限定して生成してもよいが、他の優先度についても知識情報を生成して図１７に示す知識情報にマージするようにしてもよい。あるいは、優先度の最も高いＫＧ抽出メソッドに基づく知識情報のみ十分であるのかどうかをユーザーに問い合わせ、更に情報の提示が要求された場合に下位の優先度に基づく知識情報を生成するようにしてもよい。
【００８７】
提示処理部１６は、以上のようにしてナレッジグラフ３から抽出したナレッジグラフ、すなわち知識情報をユーザーに提示する（ステップ１９０）。例えば、ユーザーが使用する端末装置に知識情報を送信して、端末装置上に表示させるようにしてもよい。ユーザーは、提示された知識情報を参照することで、対象文書として指定した専門書の理解を深めることが可能となる。
【００８８】
図１７は、端末装置に表示される知識情報の一例でもある。つまり、概念的に示すナレッジグラフ（ここでは、知識ベースＤＢ１）全体を示すとともに、その中から抽出された知識情報が識別できるように表示させてもよい。例えば、図１７に示すように、知識情報に該当しない情報のエンティティを、破線及び薄い文字で表示させてもよい。あるいは、抽出した知識情報のみを提示するようにしてもよい。
【００８９】
ところで、提示処理部１６は、図１７に例示するように知識情報をグラフ形式にて提示する提示方法に限る必要はない。例えば、図１８は、図１７に示す知識情報を文章形式にて表現した図である。提示処理部１６は、図１７に示す各概念の関係及び概念間の階層関係を解釈して自動的に文章化する。
【００９０】
図１８に示す文章形式では、概念の階層関係を字下げによって表現している。つまり、文章化することによって、概念のリレーション（関係）と階層関係が視認可能にかつわかりやすく表現することができる。階層関係の上位に位置する行の、例えば、“●”をクリックすると、下位層に位置する行の表示を折り畳んで非表示とすることができるようにしてもよい。また、“●”をクリックすると、非表示であった下位層に位置する行を展開して表示するようにしてもよい。
【００９１】
また、例えば、概念の種類、例えば、対象文書及び参照文書等文書の種類によって表示色を異ならせるなどの表示形態を変えることによって情報の種類を識別しやすく表示してもよい。
【００９２】
図１８では、知識情報を展開した状態の例を示しているが、例えば、ユーザー操作に応じて提示する範囲を限定的にするようにしてもよい。なお、以降の説明では、提示処理部１６が、ユーザーが使用する端末装置への表示制御を行う手段として機能し、端末装置からのユーザー操作に応じて、文章形式の知識情報の中から該当する情報を抽出して表示させることを想定して説明する。
【００９３】
例えば、提示処理部１６は、対象文書を端末装置に表示させる。上記例においては「ナトリウム」と「水」のように知識情報にて知識の提供対象となる単語（以下、「対象単語」）が画面表示される場合、選択可能な単語として表示させる。例えば、表示色を変えたり下線を付けたりするなどして他の単語と表示形態を変えることで選択可能であることがわかるように表示させる。
【００９４】
ユーザーがいずれかの対象単語を選択すると、図１８に示す知識情報の中から、選択された対象単語に関連する情報を抽出して表示させる。なお、ユーザーは、対象単語を明示的に選択しているので、表示させる知識情報は、対象文書に重畳して表示させてもよい。
【００９５】
他の例として、提示処理部１６は、対象文書を端末装置に表示させる。ユーザーが対象文書をスクロールさせることで対象単語が画面表示されると、提示処理部１６は、図１８に示す知識情報の中から、画面表示された対象単語に関連する情報を抽出して表示させる。なお、ユーザーは、知識情報の表示対象となった対象単語を知らないので、表示させる知識情報は、対象単語を確認させるためにも対象文書に重畳させないように表示するのが望ましい。このとき、対象単語を他の単語と表示形態を変えることで対象単語であることをユーザーに知らせるよう表示させてもよい。
【００９６】
以上は、ユーザー操作としてマウスを利用したユーザー操作を想定して説明したが、これに限る必要はない。例えば、拡張現実（ＡＲ：Ａｕｇｕｍｅｎｔｅｄ  Ｒｅａｌｉｔｙ）の技術を利用し、例えばユーザーが対象単語を指さすとその対象単語に関連する情報を抽出して、指さした対象単語の近傍に表示させる。あるいは、ユーザーが対象単語を見ていることを検知すると、その対象単語に関連する情報を抽出して、見ていた対象単語の近傍に表示させるようにしてもよい。
【００９７】
なお、画面表示させる知識情報は、前述したように下位層に位置する情報を非表示とし、上位層の情報を表示させるようにしてもよいし、最初から下位層に位置する情報を展開して表示させるようにしてもよい。
【００９８】
また、上記説明では、対象文書を処理対象としたが、参照文書等他の文書を処理対象としてもよい。
【００９９】
ところで、上記説明では、知識情報の生成対象とする対象文書を一文書として説明したが、複数の文書をまとめて生成対象としてもよい。この処理は、図３に示すステップ１１０の変形例に相当する。
【０１００】
例えば、対象文書選択処理手段を設ける。対象文書選択処理手段は、端末装置に文書内容画面と選択文書リスト画面を表示させる。選択文書リスト画面には、ユーザーが指定した文書の文書名が読もうとする文書の順番に並べて表示される。選択文書リスト画面にお表示された文書名リストは、所定の操作によって表示される順番を並び替えることができる。文書内容画面には、選択文書リスト画面に表示されたリストの中からユーザーがこれから読もうとして選択した文書の内容が表示される。
【０１０１】
また、選択文書リスト画面において、文書内容画面に内容が表示されている文書、つまり現在読んでいる文書の文書名を第１の色（例えば、赤色）で表示させ、次に読もうとする文書の文書名（現在読んでいる文書の文書名の直下に続けて表示されている文書名）を第２の色（例えば、黄色）で表示させる。また、現在読んでいる文書の直前に読んだ文書があれば、その文書の文書名（現在読んでいる文書の文書名の直上に表示されている文書名）を第３の色（例えば、灰色）で表示させる。
【０１０２】
ユーザーの端末装置は、更に知識情報の表示画面が表示されており、提示処理部１６は、現在読んでいる文書を前述した対象文書として知識情報が生成されると、その知識情報を文章形式又はグラフ形式にて表示させる。文章形式で表示させる場合、前述したようにユーザーが選択した対象単語に関する知識情報を表示させるようにしてもよいし、スクロール操作に応じて該当する知識情報を表示させるようにしてもよい。以降の説明においても同様である。
【０１０３】
ここで、画面表示されている「次の文書」ボタンをユーザーが選択すると、次に読もうとする文書の文書名が赤色表示になり、読んでいた文書の文書名が灰色表示に切り替わる。また、赤色表示された文書名の直下に表示されている文書名が黄色表示になる。そして、対象文書選択処理手段は、現在読んでいる文書として新たに選択された文書の内容を文書内容画面に表示する。また、提示処理部１６は、新たに対象文書となった文書に対して生成された知識情報を、知識情報の表示画面に表示させる。
【０１０４】
上記と同様に、文書名リストの中から現在読んでいる文書として選択された１つの文書を対象文書として知識情報を生成してもよいが、ここでは、複数の文書を対象文書として取り扱うことができるようにした。
【０１０５】
例えば、上記説明では、直前に読んだ文書、現在読んでいる文書及び次に読もうとする文書をそれぞれ色で識別可能としているが、これら３文書をまとめて対象文書としてもよい。すなわち、文書関連ＫＧ生成処理部１は、現在読んでいる文書及びその前後の文書を含む３文書を対象文書として知識情報を生成する。文書関連ＫＧ生成処理部１は、３文書を統合して１つの知識情報を生成する。
【０１０６】
なお、ここでは、現在読んでいる文書及びその前後の文書、すなわち直前と直後の各１文書、すなわち現在読んでいる文書から±１の幅を指定して対象文書を選出していることに相当するが、この幅を適宜設定できるようにして対象文書の数を調整できるようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１０７】
１  文書関連ＫＧ生成処理部、２  事前処理部、３  ナレッジグラフ（ＫＧ）、４  カテゴリ辞書、１０  情報処理装置、１１，２１  単語抽出部、１２，２２  カテゴリラベル付与部、１３  支援知識抽出部、１４  ＫＧ抽出メソッド選定部、１５  ＫＧ抽出処理部、１６  提示処理部、３１  ユースケースデータベース（ＤＢ）、３２  支援知識ケースデータベース（ＤＢ）、３３  専門者ノウハウデータベース（ＤＢ）、３４  ＫＧ抽出メソッドデータベース（ＤＢ）。
【図１】
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【図２】
2020140604.tif 000004
【図３】
2020140604.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2020140604.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
2020140604.tif 000012
【図１１】
2020140604.tif 000013
【図１２】
2020140604.tif 000014
【図１３】
2020140604.tif 000015
【図１４】
2020140604.tif 000016
【図１５】
2020140604.tif 000017
【図１６】
2020140604.tif 000018
【図１７】
2020140604.tif 000019
【図１８】
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