【手続補正書】
【提出日】平成16年7月9日(2004.7.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【書類名】      明細書
【発明の名称】  インテリジェント・インターフェイス・システムおよびそれを用いた文書検索方法
【特許請求の範囲】
【請求項１】  全体制御を実行するモジュールと、
前記全体制御を実行するモジュールに接続され、文正規化処理を実行するモジュールと、
前記全体制御を実行するモジュールに接続され、文構造解析処理を実行するモジュールと、
前記全体制御を実行するモジュールに接続され、ＣＢＲ処理を実行するモジュールと、
を具備することを特徴とするインテリジェント・インターフェイス・システム。
【請求項２】  前記文正規化処理を実行するモジュールは、形態素辞書を用いて形態素解析、数詞の統制、形態素単位の解析（モーダル情報）などの表記レベルの正規化、統制辞書を用いて語彙統制処理、文節単位の解析（機能情報）などの語彙レベルの正規化、言い換え規則を用いる表現の正規化、などの処理を実行することを特徴とする請求項１に記載のインテリジェント・インターフェイス・システム。
【請求項３】  前記文構造解析処理を実行するモジュールは、属性辞書を用いた属性処理、すなわち、時間、人名、地名の認識、時間に対する、文節補正、数値化、係り受け関係仮説の作成、などの処理を実行することを特徴とする請求項１に記載のインテリジェント・インターフェイス・システム。
【請求項４】  前記ＣＢＲ処理を実行するモジュールは、事例とのマッチング、入力文の意図を解析するための事例辞書を用いての事例処理、ルールに従って、スクリプト（コマンド・パラメータ列）の作成、などの処理を実行することを特徴とする請求項１に記載のインテリジェント・インターフェイス・システム。
【請求項５】  さらに、前記全体制御を実行するモジュールに接続され、自然言語による問い返し処理を管理するＤＭ（Discourse Manager)のモジュールを具備することを特徴とする請求項１に記載のインテリジェント・インターフェイス・システム。
【請求項６】  前記ＤＭ（Discourse Manager)のモジュールは、ユーザの入力が曖昧であったり、十分な情報が含まれていない場合には、それを補うために問い返しを行うために、一回あるいは複数回の問い返しを、自然な形で行うための制御を実行することを特徴とする請求項５に記載のインテリジェント・インターフェイス・システム。
【請求項７】  インテリジェント・インターフェイス・システムを用いた文書検索方法において、
ユーザにより入力された文に対して、形態素辞書を用いて形態素解析を行う第１工程と、
前記第１工程により生成された形態素リスト（原型）に対し表記レベル正規化を行う第２工程と、
前記第２工程により生成された形態素リスト（丸め表記追加）に対し、統制辞書を用いて語彙レベル正規化を行う第３工程と、
言い換え規則を用いて表現の正規化を行う第４工程と、
前記第４工程により生成された文節リストに対して、属性辞書を用いて属性処理を行う第５工程と、
前記第５工程により生成された節リストに対して、文法ヒューリスティックによる係り受けの処理を実行する第６工程と、
前記第６工程により生成された仮説グラフに対して、事例辞書を用いて事例検索を行う第７工程と、
前記第７工程により生成された解析候補を得て、解析結果の確定処理を実行する第８工程と、
前記第８工程により生成された解析結果に対して、スクリプト生成ルールに基づきスクリプト生成処理を行い、スクリプトを生成する第９工程と、
を含むことを特徴とする文書検索方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、インテリジェント・インターフェイス・システムおよびそれを用いた文書検索方法に関し、特に、多機能なアプリケーションの操作に対するユーザの負荷を軽減することができるインテリジェント・インターフェイス・システムおよびそれを用いた文書検索方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
現在、パーソナルコンピュータにおいて用いるアプリケーション（ソフトウェア）は、ますます多機能化し、その多機能化するアプリケーションに対して、ユーザがそれらを使い始めたり、使いこなそうとするときの負荷がますます大きくなる傾向にある。
【０００３】
上記の如き傾向において、その解決策としては様々なＧＵＩ上の工夫が凝らされている。例えば、アイコンやツールバーに配置された機能ボタンがあげられ、これに操作によりオペレータの負荷を軽減しようとするものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、これらも数が多いとどれが求める機能なのか分からず、多機能なアプリケーションの操作に対するユーザの負荷を必ずしも軽減しないという問題点がある。
【０００５】
上記問題点に対する対策の一つとして、自然言語による問い合わせを行う、あるいは、何らかの指示を与えるといったインターフェイスが考えられる。これは、必ずしも完全な回答ではないが、アプリケーションとうまく連携することで、既存の操作（ＧＵＩなど）を支援することができる。特に初心者などのソフト利用の敷居を下げる効果を持つことが期待できるものである。
【０００６】
この発明は、上記の如き問題点およびその対策に着目してなされたものであり、上記のような自然言語フロントエンドとして、多機能なアプリケーションの操作に対するユーザの負荷を軽減することができるインテリジェント・インターフェイス（ＩＩＦ：Intelligent Interface ）システムおよびそれを用いた文書検索方法を得ることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、請求項１に係るインテリジェント・インターフェイス・システムにあっては、全体制御を実行するモジュールと、前記全体制御を実行するモジュールに接続され、文正規化処理を実行するモジュールと、前記全体制御を実行するモジュールに接続され、文構造解析処理を実行するモジュールと、前記全体制御を実行するモジュールに接続され、ＣＢＲ処理を実行するモジュールと、を具備するものである。
【０００８】
また、請求項２に係るインテリジェント・インターフェイス・システムにあっては、前記文正規化処理を実行するモジュールは、形態素辞書を用いて形態素解析、数詞の統制、形態素単位の解析（モーダル情報）などの表記レベルの正規化、統制辞書を用いて語彙統制処理、文節単位の解析（機能情報）などの語彙レベルの正規化、言い換え規則を用いる表現の正規化、などの処理を実行するものである。
【０００９】
また、請求項３に係るインテリジェント・インターフェイス・システムにあっては、前記文構造解析処理を実行するモジュールは、属性辞書を用いた属性処理、すなわち、時間、人名、地名の認識、時間に対する、文節補正、数値化、係り受け関係仮説の作成、などの処理を実行するものである。
【００１０】
また、請求項４に係るインテリジェント・インターフェイス・システムにあっては、前記ＣＢＲ処理を実行するモジュールは、事例とのマッチング、入力文の意図を解析するための事例辞書を用いての事例処理、ルールに従って、スクリプト（コマンド・パラメータ列）の作成、などの処理を実行するものである。
【００１１】
また、請求項５に係るインテリジェント・インターフェイス・システムにあっては、さらに、前記全体制御を実行するモジュールに接続され、自然言語による問い返し処理を管理するＤＭ（Discourse Manager)のモジュールを具備するものである。
【００１２】
また、請求項６に係るインテリジェント・インターフェイス・システムにあっては、前記ＤＭ（Discourse Manager)のモジュールは、ユーザの入力が曖昧であったり、十分な情報が含まれていない場合には、それを補うために問い返しを行うために、一回あるいは複数回の問い返しを、自然な形で行うための制御を実行するものである。
【００１３】
また、請求項７に係る文書検索方法にあっては、インテリジェント・インターフェイス・システムを用いた文書検索方法において、ユーザにより入力された文に対して、形態素辞書を用いて形態素解析を行う第１工程と、前記第１工程により生成された形態素リスト（原型）に対し表記レベル正規化を行う第２工程と、前記第２工程により生成された形態素リスト（丸め表記追加）に対し、統制辞書を用いて語彙レベル正規化を行う第３工程と、言い換え規則を用いて表現の正規化を行う第４工程と、前記第４工程により生成された文節リストに対して、属性辞書を用いて属性処理を行う第５工程と、前記第５工程により生成された節リストに対して、文法ヒューリスティックによる係り受けの処理を実行する第６工程と、前記第６工程により生成された仮説グラフに対して、事例辞書を用いて事例検索を行う第７工程と、前記第７工程により生成された解析候補を得て、解析結果の確定処理を実行する第８工程と、前記第８工程により生成された解析結果に対して、スクリプト生成ルールに基づきスクリプト生成処理を行い、スクリプトを生成する第９工程と、を含むものである。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図を参照してこの発明に係るインテリジェント・インターフェイス・システム（以下、ＩＩＦシステムと略記する）およびそれを用いた文書検索方法の実施の形態を、
１．ＩＩＦシステムの概要
２．ＩＩＦシステムの機能
３．ＩＩＦシステムの制限
４．ＩＩＦシステムの動作
５．ＩＩＦシステムの構成
６．ＩＩＦシステムの発展
の順に詳細に説明する。
【００１５】
〔１．ＩＩＦシステムの概要〕
ＩＩＦシステムの目的は、多機能なアプリケーションの操作に対するユーザの負荷をできる限り軽減することであり、アプリケーションの操作をユーザが憶えるのではなく、ユーザが一般的に使用している自然言語の表現でアプリケーションの操作を行えるようにするものである。
【００１６】
すなわち、ユーザの平易な言葉を受理し、アプリケーション独特の用語を知らなくても、一般的な表現で指示をすることができるようにするものである。例えば、「昨日作ったＩＩＦの文書を見たい」というような場合には、
コマンド  ：検索
パラメータ：作成日＝昨日
キーワード＝ＩＩＦ
と入力する。
【００１７】
また、機能を探す手間を省力化するものである。すなわち、機能が増えたり、バージョンアップした場合など、必要な機能をメニューなどから探さなくとも、自然言語入力から実行することができるようにするものである。
【００１８】
さらに、曖昧な入力に対する問い返しを行うものである。すなわち、人間は必ずしも完全な入力をするとは限らない。情報が不十分な入力であったり、曖昧な表現をすることが予想される。その場合には、問い返しによって入力を促し、解析に必要な情報を補うようにする。
【００１９】
例えば、ユーザ：「文書を見たい。」
↓
ＩＩＦ：「どのような文書ですか？」
↓
ユーザ：「昨日作成したＩＩＦの文書を見たい」
↓
実  行
というようにである。
【００２０】
図１は、ＩＩＦの、他のアプリケーション等の関連・位置付けを示したブロック図である。ＩＩＦ１は、複数のアプリケーション２ａ、２ｂを接続したインフォメーションマネージャ（以下、ＩＭと略記する）３に搭載される。ここで、ＩＭ３はシステム全体の制御を行う。また、必要に応じて、ＩＩＦ１、類義語４などを呼び出す。また、アプリケーション（一太郎２ａ、三四郎２ｂ）は、ＩＭ３からの指示に従って、動作を行う。また、ＩＩＦ１は、ＩＭ３から受け取った自然言語文を解析して、スクリプト（コマンド−パラメータ列）を返し、類義語４はＩＭ３から渡された語彙（検索キーワード）を展開して類義語展開済みキーワードを返す動作を行う。
【００２１】
〔２．ＩＩＦシステムの機能〕
（基本アルゴリズム）
ＩＩＦシステムの提供する機能について説明する。まず基本アルゴリズムとして、ＩＩＦは「ＣＢＲ＝Case Based Reasoning（事例に基づく問題解決）」によって、自然言語入力を解析する。ここで、事例とは、ユーザが入力することを想定した自然言語文とその解析結果を用意する、これを事例と呼ぶ。また、ＣＢＲとは、実際の入力と事例を比較し、もっとも近い事例の解析結果を抽出し、調整を加えることで、入力文に対する解析結果を得ることができるものである。
【００２２】
（自然言語入力の解析）
つぎに、自然言語入力の解析に関しては、ＩＩＦでは、自然言語入力によってアプリケーションに指示を出すことができる。以下に、ＩＩＦでの自然言語解析の特長を提示する。
【００２３】
第１に、日本語の表現の揺れを吸収し、対象を正確に認識する。図２の例は、属性名と属性値の位置が入れ替わっているが、同じ意味を表現している。どちらの場合にも、属性名＝送信者、属性値＝細川  を認識することができる。
【００２４】
第２に、語彙による係り受けの違いを認識し、文を正しく解析する。図３の例は、文の形は同じであるが、語彙の違いによって係り受け関係が異なる。これらを解析し、正しい係り受け関係を抽出することができる。
【００２５】
第３に、ユーザの深層的な意図を理解する事ができる。図４に示すように、直接的な表現の場合には、動作を確定することは容易である。一方、間接的な表現の場合には、その意図をくみ取った動作をする必要がある。
【００２６】
第４に、異なる語彙でも同じことを表現している場合には、それを認識する。例えば、図５（ａ）は動作を表している場合、図５（ｂ）は目的格の場合、図５（ｃ）は修飾節の場合をそれぞれ示している。
【００２７】
第５に、様々な言い回しを吸収して、文の意味を理解する。例えば、図６（ａ）、（ｂ）に示す例があげられる。
【００２８】
第６に、文の型は同じでも、語彙の特性によって、異なる動作をする事を認識できる。例えば、図７に示す例があげられる。
【００２９】
（コマンドの抽出）
述語動詞および語彙の特性などによってコマンドを抽出する（このことに関しては（自然言語入力の解析）を参照）。
【００３０】
（パラメータの抽出）
つぎに、ＩＩＦシステムは、以下のような場合のパラメータの抽出を行うことができる。
【００３１】
第１に、明示的なパラメータ名の提示、例えば、
「重要度が１の文書を検索したい」
→  パラメータ名＝重要度  値＝１
である。
【００３２】
第２に、属性情報の利用、例えば、
「細川の文書を検索したい」
＝人名属性
→  パラメータ名＝作成者    値＝細川
である。
【００３３】
さらに、属性情報の利用、例えば、
「昨日のメールを検索したい」
＝時間属性
→  パラメータ名＝作成日時  値＝昨日
【００３４】
第３に、特徴的な表現、例えば、
「通知メールを検索したい」
→  パラメータ名＝補助属性    値＝通知
【００３５】
第４に、その他として、パラメータとして認識されないもののうち、文意から検索のキーワードとなりうる項目を抽出、例えば、
「ニューヨークの文書を検索したい」
→  “ニューヨーク”
がパラメータとして切り出される。
【００３６】
（問い返し）
自然言語での入力は、必ずしも完全ではなく、コマンド実行に必要な情報が欠落することがあったり、複数の解釈がある曖昧な表現を含むことがある。このような場合には、直ちにコマンド実行をすることはできない。
【００３７】
この場合、ＩＩＦで何らかの解釈を与えることは可能であるが、ユーザの意図とは異なる解釈をすることもあり得る。その場合に、取り返しのつかない事態が起こる可能性（削除など）がある。そこで、上記のような場合には、ユーザに問い返しを行い、意図の確認あるいは追加情報の入力を促す必要がある。
【００３８】
その方法としては、次のような形態が考えらる。第１に、自然言語による問い返し、すなわち、ユーザとの対話によって意図を確認する。第２に、ダイアログによる問い返し、すなわち、ユーザに、必要な情報を追加設定してもらう。これらは、それぞれ排他的なものではなく、必要な場面に応じてそれぞれを使い分けるべきであると考えられる。特に、アプリケーションとの親和性を考慮した場合、主に、第２に係るダイアログによる問い返しを採用する局面が多くなる。
【００３９】
〔３．ＩＩＦシステムの制限〕
（受付可能な入力）
ＩＩＦシステムでは、予想される自然言語入力文を事例として持っている。入力文と事例を比較することで、適切な解析結果を得ることが可能になる。ＩＩＦシステムで解析可能であるために以下に示すようないくつかの条件がある。
【００４０】
第１に、図８（ａ）、（ｂ）に示すように、述語動詞が明確であり、文末にあること。なお、ユーザの柔軟な入力への対応のために、「文末がサ変動詞の言い切り」も解析可能になっている。
【００４１】
第２に、図９に示すように、必要な助詞、活用形を含んでいること。
【００４２】
第３に、図１０に示すように単文および複文であること（重文は解析対象外）。なお、重文が入力された場合には、不完全ながらできる限りの解析を行おうとする。ただし、その解析結果が妥当であるという保証はない。
【００４３】
第４に、図１１に示すように、ある表現を（解析せずに）単なる文字列として扱いたい場合には、その区間を「″」あるいは「′」で囲む。
【００４４】
第５に、その他として、標準語であること、一般的な言い回しであることなどがある。
【００４５】
（抽出できる情報）
ＩＩＦでは、事例を参照することで、必要な情報を抽出することが可能となる。その場合には、前述の条件に当てはまるような文である必要がある。事例中に、どの情報をどのように扱うかについての記述があり、それに基づいて情報を抽出することができる。
【００４６】
図１を参照すると、文を解析した結果、スクリプト（コマンド−パラメータ列）を抽出し、ＩＭ３に渡す。
【００４７】
〔４．ＩＩＦシステムの動作〕
（搭載対象）
ＩＩＦシステムでは、ＩＭの次の以下の３つの機能を実現可能なものとしている。すなわち、
第１に、コマンド実行
第２に、絞り込み
第３に、アイテム生成（アクションパッド）
である。以下では、それぞれの動作について詳しく説明する。
【００４８】
（コマンド実行）
コマンド実行として、まず、対象機能について説明する。対象機能としては、つぎの２種類の機能を実行できる。ＩＩＦシステムはＩＭとのみ連携しているので、基本的にＩＭに実行可能なことのみが対象となる。
（１）ＩＭの機能
（２）ＩＭから呼び出すことのできるアプリケーションの機能
【００４９】
つぎに、対象コマンドについて説明する。ＩＭで実行可能な全ての機能を対象とするわけではない。つぎのような方針にしたがって、対象コマンドを絞り込んでいる。
（１）対処語彙の範囲をできる限り限定する。すなわち、事例記述の整合性を保つために、人間に管理できる範囲に抑える。この事例の整合性管理は、将来的には何らかの自動化が必要となる。また、事例辞書が膨大になり、速度、精度が低下することを回避する。事例が増加した場合の辞書サイズの増加は避けられない。
（２）自然言語で入力することが予想されるコマンドを中心に対象を絞り込む。ＩＭの主要な機能（メール送信など）をメインにして、その他の機能を追加してある。
【００５０】
（絞り込み）
第１に、『絞込』で予想されるユーザの入力については、『絞込』では、絞込条件を指定することでパラメータの抽出を行う。自由な入力が許されてしまうので、つぎのような入力が考えられる。
（１）絞込条件のみの入力、例えば、「未読のメール」
（２）述語動詞として“絞り込む”をつける、例えば、「昨日のメールを絞り込みたい」
（３）述語動詞として“絞り込む" 以外のものをつける、例えば、「細川の文書を印刷したい」
【００５１】
第２に、文の解析については、上記の３つの入力パターンは、全てＩＩＦとして受け付け可能とする。ただし、『絞込』の実行ということを考慮して、内部的にはつぎのような動作を行う。
【００５２】
（１）絞込条件のみの入力、「を絞り込む」を補って解析を行う。この結果、コマンド実行と同じ処理で対応できる。例えば、「未読のメール」→「未読のメールを絞り込みたい」として解析する。
（２）述語動詞として「絞り込む」をつける。そのままの形で解析すれば、コマンド実行と同じ処理で対応できる。例えば、「昨日のメールを絞り込みたい」→そのまま解析する。
（３）述語動詞として「絞り込む」以外のものをつける。そのままの形で解析する。解析結果として、『絞込』に該当するコマンドが含まれていた場合にのみ、それを結果として返す。例えば、「細川の文書を印刷したい」→絞込コマンド＋印刷コマンドが解析によって得られる。結果として『絞込』を返す。さらに、例えば、「新着チェックをしたい」→新着チェックコマンドが解析によって得られる。これは、解析失敗と判断する。
【００５３】
（アイテム生成）
第１に、『アイテム生成』で予想されるユーザの入力については、『アイテム生成』では、メモアイテムに文字を入力する。メモアイテムへの入力はその性質上かなり自由なものとなる。上記『コマンド実行』の場合とは異なり、入力内容が文として成立しない場合が多いことが考えらる。すなわち、コマンド実行の場合は受け付ける文としての条件が整っているが、アイテム生成の場合には、メモとしての入力であり、受け付けられないことが多いのである。
【００５４】
第２に、属性の抽出については、ＩＩＦが受け付ける文としての条件が整っていても、メモとして記述される表現は多種にわたることが予想される。そのような全ての事例を記述することは、辞書としての整合性を保つことが難しく、現実的ではない。
【００５５】
しかしながら、解析の途中段階で検出される時間属性、人名属性を抽出することは可能である。ただし、この場合には、事例による解析ではないので、それらの情報がどのような意図で記述されたものであるかについて判断することはできない。もし、これ以外の情報を抽出しようとするか、あるいは、ユーザの意図を少しでも理解するためには、専用の機構を用意する必要がある。
【００５６】
この専用の機構としては、テンプレートマッチングを用いた属性抽出機構を想定することができる。これは、ＩＩＦの事例検索と自然言語ヘルプのキーワード検索の中間的な機構である。
【００５７】
第３に、『アイテム生成』におけるＩＩＦの役割としては、本発明にあっては、上記専用の機構を用意せずに、
（１）時間属性
（２）人名属性
を抽出することにする。抽出した属性は、パラメータとしてＩＭに引き渡すことが可能である。
【００５８】
一部の事例を作成することで、必要なコマンド（例えば、メール送信）の実行を行うことも考えられるが、例えば、「細川に連絡する」のような文が、
→  メール送信
→  メモにＴＯＤＯ属性をつける
のどちらの意図であるかを判定することは不可能である。
【００５９】
コマンド実行の場合とは異なり、この時点で複数コマンド選択を行わせるのは、メニューから選択するのと違いが無くなってしまう。逆から考えると、複数選択の可能性が残った形で事例解析を行わせても、通常の処理（メニュー）とＩＩＦの処理とで同じような選択画面が提示されることになり、ユーザにとっては混乱の原因になる可能性がある。「ユーザの負荷を軽減する」という目的から見て、ここで事例解析を導入するメリットは少ないと判断できる。
【００６０】
（『絞込』と類義語展開）
絞込で得られた検索キーワードは、ユーザが入力したものではあるが、必ずしもそのままの語彙で検索するだけでは十分な情報を得ることができない場合がある。例えば、
（１）検索したいキーワードを曖昧な記憶に基づいて入力した場合、
（２）他人の文書を検索する場合（必ずしも期待する語彙を使用していないことがある）、
がある。これを解決するために、類義語展開を行う。類義語展開の方法としてはつぎの３つの方法が考えられる。
【００６１】
第１に、検索用類義語辞書（システム辞書）を用いる。この検索用類義語辞書（システム辞書）には、幅広く収集された類義語が格納されている。不特定多数ユーザを考慮しているので、必ずしも使用されない語彙も含まれている。例えば、ニューヨークを例にとると、
→  ニューヨーク州、ニューヨーク、ＮＹ、Ｎ．Ｙ．
Empire State、紐育
等である。
【００６２】
第２に、検索用類義語辞書（ユーザ辞書）を用いる。この検索用類義語辞書（ユーザ辞書）には、ユーザが登録した類義語が格納されている。これによって、個々の事情によって必要な類義語を使用することが可能になる。例えば、個々のユーザに必要な類義語に絞り込みたい場合には、上記ニューヨークを例にとると、
→  ニューヨーク州、ニューヨーク
となる。
【００６３】
また、検索用類義語辞書（ユーザ辞書）を用いて独自の類義語グループを作成することができる。例えば、本発明を開発している高藤チームを例にとると、
→  自然言語ヘルプ、ＩＩＦ、サマライザ
等の類義語展開ができる。
【００６４】
第３に、事例記述での対応する。すなわち、状況に依存した類義語が存在する場合がある。この場合は、検索用類義語辞書では対応できないので、事例中に検索キーワードを記述することで対応する。ただし、事例中の記述はユーザが確認できないし、登録もできない。そのため、多くの語彙を対象にしてしまうと、逆に、ユーザの便宜を損なうおそれがある。
【００６５】
したがって、本発明においては、事例中への記述は、必要最低限に絞り込んで対処している。ＩＭにおいては文書類の管理が重要なファクターの一つと考えらる。そこで、本発明は、ターゲットを「文書」に絞って対処するものである。
【００６６】
事例記述と類義語辞書を連携することで、ユーザに必要な展開を行うことができるようにする。例えば、「会議の資料」を例にとると、
会議の資料
↓        ［事例記述で展開］
会議資料
↓        ［類義語辞書で展開］
議事録、報告書
となる。
【００６７】
〔５．ＩＩＦシステムの構成〕
（モジュール構成）
図１２にＩＩＦシステム１のモジュール構成を示す。図１２に示すように、ＩＩＦ１は、全体制御を実行するモジュール１１と、該全体制御を実行するモジュール１１に接続されている文正規化を実行するモジュール１２と、文構造解析を実行するモジュール１３と、ＣＢＲ処理を実行するモジュール１４と、ＤＭ（Discourse Manager)のモジュール１５とから構成されており、ユーザはＩＭ３を介して上記全体制御を実行するモジュール１１にアクセスするものである。
【００６８】
（各モジュールの役割と辞書構成）
上記文正規化を実行するモジュール１２は、（１）形態素辞書を用いて形態素解析、（２）数詞の統制、形態素単位の解析（モーダル情報）などの表記レベルの正規化、（３）統制辞書を用いて語彙統制処理、文節単位の解析（機能情報）などの語彙レベルの正規化、（４）言い換え規則を用いる表現の正規化、などの処理を実行する。
【００６９】
上記文構造解析を実行するモジュール１３は、（１）属性辞書を用いた属性処理、すなわち、時間、人名、地名の認識、時間に対する、文節補正、数値化、（２）係り受け関係仮説の作成、などの処理を実行する。
【００７０】
上記ＣＢＲ処理を実行するモジュール１４は、（１）事例とのマッチング→入力文の意図を解析するための事例辞書を用いての事例処理、（２）ルールに従って、スクリプト（コマンド・パラメータ列）の作成、などの処理を実行する。
【００７１】
（処理の流れ）
各モジュール間での処理の流れとそこで使用される辞書の関係は、図１３に示すようになる。すなわち、ユーザが文を入力すると、第１に、文正規化処理、第２に、文構造解析処理、第３に、ＣＢＲ処理がそれぞれ実行される。
【００７２】
第１の文正規化処理として、ユーザにより入力された文に対して、まず、形態素辞書２０を用いて形態素解析を行う。形態素解析による形態素リスト（原型）は、つぎに表記レベル正規化処理を行う。表記レベル正規化処理語の形態素リストは、統制辞書２１を用いて語彙レベル正規化処理を行い、つぎに、言い換え規則２２に基づいて表現の正規化を実行する。
【００７３】
つぎに、第２の文構造解析処理として、表現の正規化処理のの結果、生成された文節リストに対しては、属性辞書２３を用いた属性処理を実行し、その結果の節リストに対しては、文法ヒューリスティック２４による係り受けの処理を実行する。
【００７４】
つぎに、第３のＣＢＲ処理として、係り受けの処理による仮説グラフに対して事例辞書２５を用いた事例検索を行い、解析候補を得て、解析結果の確定処理を実行する。該確定処理後の解析結果に対してスクリプト生成ルール２６に基づきスクリプト生成処理を行い、スクリプトを生成する。
【００７５】
（ＤＭの処理の流れ）
ＤＭ（Discourse Manager ）１５は、自然言語による問い返し処理を管理するものである。すなわち、ユーザの入力が曖昧であったり、十分な情報が含まれていない場合には、それを補うために問い返しを行う。ＤＭ１５は、一回あるいは複数回の問い返しを、自然な形で行うための制御を実行する。
【００７６】
この処理の中で、ＣＢＲ処理で不明点が見つかった場合には、「なにを問い返すべきか」を記述した「ＤＭスクリプト」が渡される。ＤＭ１５では、図１４に示すように、その指示に基づきユーザへの問い返し文を作成する。
【００７７】
また、ＤＭ１５の問い返しに対する応答への対応として、ユーザへの問い返しが１度で終了しなかった場合には、図１５に示すように、引き続き問い返し文を作成する。
【００７８】
さらに、ＤＭ１５がどのような判断に基づいて動作するかは、辞書中に記述されることになる。
【００７９】
ＩＭ３では、主にダイアログを用いた問い返しが用いられる。一部、自然言語の問い返しが必要な場面で、ＤＭ１５が使用されることがある。
【００８０】
（辞書）
本発明で用いられる辞書には、第１に形態素辞書２０、第２に統制辞書２１、第３に属性辞書２３、第４に事例辞書２５がある。以下、それぞれを詳細に説明する。
【００８１】
第１の形態素辞書２０は、形態素解析を行う場合に参照する辞書である。この中には、表記、読み、品詞、属性（人名属性、地名属性、その他）等、基本的な語彙に関する情報が格納されている。
【００８２】
自然言語では、同じことを表すのに複数の表現方法がある。それらをできる限りまとめておくのが、第２の統制辞書２１であり、それにより、事例記述を簡素化し、記述量を減らすことができる。例えば、
作る  →  作成する
探す  →  検索する
などである。
【００８３】
従来（事例版自然言語ヘルプでの構想）にあっては、様々な概念を表す表現を概念辞書に格納していた。これらの概念記述は、本バージョンにおいては、そのほとんどが事例として記述することが可能となった。しかしながら、表現のバリエーションが多いために、事例として記述することが現実的ではないものが存在する。例えば、時間、人名、地名などである。これらは、その表現のバリエーションを、上記第３の属性辞書２３として記述し、事例辞書の記述量を減らす。
【００８４】
第４の事例辞書２５は、ユーザの入力を想定した事例を格納しておく。従来（事例版自然言語ヘルプ）にあっては、それぞれの事例間の関連が薄いものであったために、一方の事例で記述された表現が、別の事例からは使用できないという状況になっていた。本発明にあっては、事例間の関連を強化し、記述を共有することができるようにする。そのため、記述形式は複雑になるが、より少ない記述量で柔軟な解析ができるようになっている。
【００８５】
なお、辞書は、対応するアプリケーションごとに用意する必要がある。本発明にあっては、ＩＭに搭載するということなので、ＩＭに対応した辞書になっている。アプリケーションが異なる場合、一般に辞書は共通で使用することはできないと考えらる。作業としては、全く新しい辞書を構築することになる。
【００８６】
〔６．ＩＩＦシステムの発展〕
本発明に係るＩＩＦシステムには、以下の発展機能を想定し、追加することができる。
【００８７】
第１に、重文への対応ができる。第２に、不完全な入力文への対応、すなわち、簡略化された表記が入力される状況にも対応できる。これには、例えば、テンプレートマッチングを用いる。ただし、予想される入力のパターン分析が必要であり、文の意図を完全に抽出できる場合には、全ての局面に適用することが可能となる。
【００８８】
第３に、学習機能を追加できる。すなわち、どのような局面での学習が、ユーザにとって有効であるかの検討をしたうえで、学習機能を追加することができる。第４に、ユーザカスタマイズを追加できる。これもどのようなカスタマイズが、ユーザにとって有効であるか検討する必要がある。
【００８９】
第５に、自然言語による問い返しの強化、すなわち、主にダイアログによる問い返しを実行する。ただし、必ずしも全ての場合にダイアログが有効であるとは限らない。自然言語による問い返しが適している局面も存在する。また、自然言語による問い返しの強化が必要である。
【００９０】
第６に、アプリケーションとの連携の強化であり、本発明は、アプリケーションからは、その時点の状況についての一部の情報を得て、それに基づいて動作を切り分けている。アプリケーションとの連携の強化を考慮する場合には、より詳細な状況に細分化することが必要である。また、事例が膨大になることが予想され、事例間の整合性を確保するための手段を設ける必要がある。
【００９１】
【発明の効果】
以上説明したとおり、本発明に係るインテリジェント・インターフェイス・システムにあっては、自然言語フロントエンドとして多機能なアプリケーションの操作に対するユーザの負荷を軽減することができるインテリジェント・インターフェイス（ＩＩＦ：Intelligent Interface ）システムを得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】
ＩＩＦとインフォメーションマネージャ（ＩＭ）および関連するプログラムとの関係を示すブロック図である。
【図２】
自然言語入力の解析例を示す説明図である。
【図３】
自然言語入力の解析例を示す説明図である。
【図４】
自然言語入力の解析例を示す説明図である。
【図５】
自然言語入力の解析例を示す説明図である。
【図６】
自然言語入力の解析例を示す説明図である。
【図７】
自然言語入力の解析例を示す説明図である。
【図８】
ＩＩＦの解析可能であるための条件を示す説明図である。
【図９】
ＩＩＦの解析可能であるための条件を示す説明図である。
【図１０】
ＩＩＦの解析可能であるための条件を示す説明図である。
【図１１】
ＩＩＦの解析可能であるための条件を示す説明図である。
【図１２】
ＩＩＦシステムのモジュール構成を示す説明図である。
【図１３】
ＩＩＦシステムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】
ＤＭの自然言語による問い返し処理を示す説明図である。
【図１５】
ＤＭの自然言語による問い返し処理を示す説明図である。
【符号の説明】
１  ＩＩＦシステム
２ａ，２ｂ  アプリケーション
３  インフォメーションマネージャ（ＩＭ）
４  類義語
１１  全体制御を実行するモジュール
１２  文正規化を実行するモジュール
１３  文構造解析を実行するモジュール
１４  ＣＢＲ処理を実行するモジュール
１５  ＤＭ
２０  形態素辞書
２１  統制辞書
２２  言い換え規則
２３  属性辞書
２４  文法ヒューリスティック
２５  事例辞書
２６  スクリプト生成ルール