(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
質問テキストと回答テキストの対から成るテキストデータを入力する入力手段と、
前記質問テキストを解析する質問内容解析手段と、
前記回答テキストを解析する回答内容解析手段と、
前記質問内容解析手段と前記回答内容解析手段の解析結果からテキストの適合判定を行う適合テキスト判定手段と、
前記適合テキスト判定手段にて判定した結果を出力する出力手段と、を有し、
前記適合テキスト判定手段は、可能性を問う前記質問テキストと、未サポート又は不可能を示す前記回答テキストの対を抽出することを特徴とする情報取得装置。
【請求項２】
更に、前記適合テキスト判定手段が適合としたテキストデータから、必要な部分テキストを抽出する必要部分テキスト抽出手段を有し、
前記抽出した結果を前記判定した結果として出力することを特徴とする請求項１記載の情報取得装置。
【請求項３】
前記判定した結果には時間情報が付加されており、前記判定した結果と共に前記時間情報も出力されることを特徴とする請求項１記載の情報取得装置。
【請求項４】
更に、前記質問テキストに属する属性を格納したテーブルを記憶する記憶手段を有することを特徴とする請求項１記載の情報取得装置。
【請求項５】
前記属性に基づいて、前記判定した結果を分類して出力することを特徴とする請求項４記載の情報取得装置。
【請求項６】
前記必要部分テキスト抽出手段は、前記質問テキスト又は／及び前記回答テキストについて、予め定めた抽出ルールに基づいて、前記必要な部分テキストを抽出することを特徴
とする請求項２記載の情報取得装置。
【請求項７】
更に、複数の前記必要な部分テキストから、前記必要な部分テキストに含まれる単語の一致度による類似度を求める類似度計算部と、
前記類似度を求めた結果、同案件と認定された案件を集計する集計部とを有することを特徴とする請求項２記載の情報取得装置。
【請求項８】
前記適合テキスト判定手段は、前記質問テキストとそれに対する代替策を示す前記回答テキストとの対を抽出することを特徴とする請求項１記載の情報取得装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、質問と回答の対から成るテキストデータに対する解析技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
多くの企業は顧客からの質問や意見要望を受け付ける、サポートサービス部門やコールセンターを有し、質問等の内容と、それらに対する企業側の回答や対応の内容をテキストデータとして記録、蓄積している。このようなデータから顧客のニーズや製品への評価・意見などを捉え、売上げ拡大や新製品開発への手がかりとしようとする企業も多い。有効な手がかりを得るためには、サポートサービス等で蓄積したテキストデータを解析し、必要な情報を抽出する技術が重要となる。
【０００３】
顧客の意見を収集したテキストデータに対し、形態素解析等、既存のテキスト解析技術を用いて得られる、テキストに含まれる単語の頻度を顧客ニーズとして抽出する技術が特許文献１に開示されている。
【０００４】
また、顧客からの意見を表現によって、喜びや怒りなどの感情軸で分類する技術が特許文献２に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２２６５６８号公報
【特許文献２】特開２００３−２８１１６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１の方法を用いると、テキストデータに多く現れる単語など、単語ベースの情報は得られる。しかし、サポートサービス等に寄せられる問合せに含まれる単語は、既存製品の名前、製品の機能に関する単語、あるいは関連分野の一般的な専門用語がほとんどである。従って、売上個数などと同等の情報や、対象分野では既知の情報など、当たり前の情報しか得られないという課題があった。
【０００７】
また、サポートサービス等へ寄せられる問合せは、ネガティブな意見が大多数であり、特許文献２の方法を用いると、ネガティブな感情に偏った分類しか行えないという課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明では、質問と回答の対から成るテキストデータに対して、質問と回答のそれぞれのテキストの内容を解析し、両者の解析結果を組合せることで、単語ベースでは得られない情報や、感情軸よりも具体的な観点からの情報を抽出する。具体的には、質問と回答の対から成るテキストデータを入力する入力手段と、前記テキストデータから情報を抽出する情報抽出手段と、前記情報抽出手段が抽出した結果を出力する出力手段、とを備え、前記情報抽出手段は、上記入力手段による入力の質問部分テキストを解析する質問内容解析手段と，同入力の回答部分テキストを解析する回答内容解析手段と，上記質問内容解析手段と上記回答内容解析手段の解析結果からテキストの適合判定を行う適合テキスト判定手段を含む、情報取得装置とすることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、質問と回答から構成されるテキストデータから、有用な情報が取得できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の構成を説明する図である。
【図２】質問回答テーブルを説明する図である。
【図３】情報抽出プログラムの処理方式を説明する図である。
【図４】質問内容解析処理の処理方式を説明する図である。
【図５】回答内容解析処理の処理方式を説明する図である。
【図６】適合テキスト判定処理の処理方式を説明する図である。
【図７】必要部分テキスト抽出処理の処理方式を説明する図である。
【図８】適合テキストテーブルを説明する図である。
【図９】処理結果の表示例を説明する図である。
【図１０】本発明の時系列を説明する図である。
【図１１】処理結果の表示例を説明する図である。
【図１２】蓄積された結果から統計情報を取得する処理部の構成図を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【実施例１】
【００１１】
以下、本発明の実施例を図１〜８を参照して説明する。
【００１２】
図１は本実施例の構成について説明する図である。本発明を実現するための装置１０１は，各種処理を実行するＣＰＵ１０２と，ユーザが入力を行う入力装置１０３と，各種情報をユーザに提供する出力装置１０４と，ＯＳ１０６，情報抽出プログラム１０７などのプログラム類，各種データを格納すると共に処理中の計算結果を一時的に格納する作業メモリ１１１を格納する記憶装置１０５からなる。
【００１３】
入力装置１０３は、キーボードやマウスなどのデバイスで構成することが可能である。
【００１４】
出力装置１０４は、ディスプレイなどの表示装置で構成することが可能である。
【００１５】
記憶装置１０５は、ＳＲＡＭやフラッシュメモリなどの不揮発性メモリで構成することが可能であるほか、プログラム類や不変データをＲＯＭに、可変データをＲＡＭに分ける構成としてもよく、半導体メモリではなく、磁気ディスクなどの記憶媒体で構成することも可能である。
【００１６】
図２は本実施例で扱うデータの構成について説明する図である。データは質問回答テーブル２０１として構成する事ができる。質問テキスト２０２、回答テキスト２０３、質問フラグ２０４、回答フラグ２０５をテーブルの要素とし、必要に応じて必要な数の属性２０６を要素に加えてもよい。質問回答テーブル２０１は記憶装置１０５に保存される。
【００１７】
質問テキスト２０２は、サポートサービスやコールセンター等に寄せられる顧客等の質問、意見、要望などを記したテキストである。
【００１８】
回答テキスト２０３は、質問テキスト２０２に対する、回答や対応内容などを記したテキストである。
【００１９】
質問フラグ１０４は、初期値は０とし、後述する質問内容解析の結果に応じて１にする。
【００２０】
回答フラグ１０５は、初期値は０とし、後述する回答内容解析の結果に応じて１にする。
【００２１】
属性１０６領域には、製品名や顧客の種別など質問や回答に関する属性を格納できる。
【００２２】
図３は情報抽出プログラム１０７の処理フローを示す概略ＰＡＤである。質問回答データテーブルに登録されている各要素に対し、質問内容解析処理３０１、回答内容解析処理３０２、適合テキスト判定処理３０３を実施する。各処理（３０１、３０２、３０３）はそれぞれ質問解析モジュール１０８、回答解析モジュール１０９、適合テキスト判定モジュール１１０の各モジュールで行う処理に相当する。更に、情報抽出プログラム１０７にモジュールを加えることにより、必要部分テキスト抽出処理３０４を行ってもよい。
【００２３】
図４は質問内容解析処理３０１の概略ＰＡＤである。本処理は質問解析モジュール１０８により行われる。質問回答テーブル２０１の処理対象要素の質問テキスト２０２が、定められた表現ルールを満たすか否かを判定し（４０１）、満たす場合には質問回答テーブル２０１の対象要素の質問フラグ２０４を１にする（４０２）。上記表現ルールについて、質問者が製品やサービスに対して何らかの要望をしている質問を選別する場合を例として説明する。「変数の下限値を変更したい」「処理Ａと処理Ｂを同時に実行したい」のような質問は、質問者が何かをやりたい、やろうとしているという要望を示す質問である。テキストから「〜したい」などのモダリティにより要望表現を抽出する技術は一般的に知られている。モダリティを抽出ルールとして、質問者が何かをやりたい、要望している、という意志を表す表現を含む質問を選別できる。しかし、モダリティだけでは、「質問したい」「相談したい」など、製品にではなく人に対応して欲しいことを示す質問も含まれてしまうため、人に対する要望を示すような表現を除外ルールとして列挙する。「抽出ルールとして列挙されている表現を含むが、除外ルールに列挙されている表現には一致しない」ことを表現ルールとすることにより、質問者が製品に要望している内容を含む質問テキストを抽出する。
【００２４】
図５は回答内容解析処理３０２の概略ＰＡＤである。本処理は回答解析モジュール１０９により行われる。質問回答テーブル２０１の処理対象要素の回答テキスト２０３が、定められた表現ルールを満たすか否かを判定し（５０１）、満たす場合には質問回答テーブル２０１の対象要素の回答フラグ２０５を１にする（５０２）。上記表現ルールについて、質問対象事項をサポートしていない旨、回答している回答テキストを選別する場合を例として説明する。「未サポートです」「サポートしておりません」「〜ことはできません」など、質問対象事項をサポートしていないことを示す表現を列挙し、抽出ルールとする。「サポートしておりませんでした」のような過去の状態を示す表現や、「〜では未サポート」のような限定された条件下での状況を示す表現を除外ルールとすることもできる。「抽出ルールとして列挙されている表現を含むが、除外ルールに列挙されている表現には一致しない」ことを表現ルールとすることにより、質問対象事項をサポートしていないという内容の回答テキストを抽出する。
【００２５】
図６は適合テキスト判定処理３０３の概略ＰＡＤである。本処理は適合テキスト判定モジュール１１０により行われる。対象要素の質問フラグと回答フラグが共に１であるか否かを判定し（６０１）、共に１である場合には、対象要素の記憶装置１０５上の格納位置を示すアドレスである、質問回答ポインタを適合テキストテーブル（後述、図８）に格納する。図４、図５の説明において例に示した表現ルールに従うと、質問において、質問者が要望していることに対し、回答ではそれがサポートされていないと回答していることになる。従って、サポートすることによってサービス向上が見込める可能性のある事柄について述べられている質問・回答であるため、重要な情報となる。
【００２６】
これにより、質問と回答をそれぞれ単独で解析しても得られない情報を、両方の解析結果の組合せにより得ることができるようになる。
【００２７】
図７は必要部分テキスト抽出処理３０４の概略ＰＡＤである。この処理は情報抽出プログラム１０７にモジュールを追加することで実行できる。適合テキスト判定処理３０３で抽出された要素に対して以下の処理を行う。
【００２８】
処理７０１においては、対象要素の質問テキストに対し、質問内容解析処理３０２において用いた表現ルールを構成する表現の直前のテキストを抽出する。即ち、図４の説明で用いた表現ルールにおいては、抽出ルールを構成する表現、例えば「〜したい」の「〜」に相当するテキストを抽出対象テキストとすることができる。例えば、「変数の下限値を変更したい」「処理Ａと処理Ｂを同時に実行したい」のような質問テキストからは、それぞれ「変数の下限値を変更」「処理Ａと処理Ｂを同時に実行」を抽出する。句点や接続詞などの直後を抽出開始点とし、抽出ルール表現の直前を抽出終了点とすることで、必要部分テキストを抽出することができる。
【００２９】
処理７０２においては、対象要素の回答テキストに対し、回答内容解析処理３０３において用いた表現ルールを構成する表現の直前のテキストを抽出する。即ち、図５の説明で用いた表現ルールにおいては、抽出ルールを構成する表現、「未サポートです」「サポートしておりません」の直前のテキストを抽出対象テキストとすることができる。例えば、「下限値の変更は未サポートです」「処理Ａと処理Ｂの同時実行はサポートしておりません」のような回答テキストからは、それぞれ「下限値の変更」「処理Ａと処理Ｂの同時実行」を抽出する。抽出方法については処理７０１と同様にできる。
【００３０】
処理７０１と処理７０２はどちらか一方を行うようにしてもよい。
【００３１】
処理７０３では、処理７０１と処理７０２でそれぞれ抽出されたテキストのどちらか一方または両方を選択する。例えば、基本的に処理７０１の抽出テキストを採用し、処理７０１の抽出結果の文字数が数文字程度の極端に短い場合など、抽出結果が不十分である際には、処理７０２の抽出結果を採用するという処理を行う。質問と回答の両者の結果で補完し合うことで精度を向上させることもできる。
【００３２】
必要部分テキスト抽出処理３０４により、質問と回答の全文を参照しなくても、要となる事柄をひと目で確認できるようになる。例えば、サポートサービスに収集された情報から、有用な情報として設計部門などの担当部署へ展開するような場合に、必要なテキスト部分だけを一覧として提示することで視認性を向上させられる。出力例については後述する。即ち、必要部分テキスト抽出処理は、本情報取得装置では必須の構成ではないものの、この処理を実行することにより、ユーザの確認の簡便性を高めることができる効果がある。
【００３３】
図８は図３の処理結果を格納するデータの構成例について示す図である。データは適合テキストテーブル８０１として構成することができる。適合テキストテーブル８０１は記憶装置１０５に保存される。
【００３４】
適合テキスト判定処理３０３で該当すると判定された質問回答テーブル２０１の要素への質問回答ポインタ８０４を格納する。また、必要部分テキスト抽出処理３０４を実施する場合、抽出した必要部分テキストを格納する（８０２）。必要であれば属性値８０３を格納してもよい。
【００３５】
質問回答ポインタ８０４により、質問回答テーブル２０１を参照できるため、質問回答テーブル２０１の属性２０６に質問受付日時、製品名、質問者の種別などを格納しておくことにより、適合テキストテーブル８０１に格納された処理結果を分類できる。
【００３６】
質問受付日時または回答日時のような時間情報を格納しておけば、時間的な増減の推移がわかる。また、製品名からは製品ごとの、質問者の種別を、例えば業種別に記録しておくと、業種別の結果が得られる。
【００３７】
図１２は適合テキスト判定処理３０３で得られ、蓄積された結果から統計情報を取得する処理部の構成図である。統計情報取得モジュール１２０１は、類似度計算部１２０２と集計部１２０３から成り、図１の情報抽出プログラム１０７内のモジュールとして実現できる。
【００３８】
類似度計算部１２０２において、必要部分テキスト８０２に含まれる単語の一致数により類似度を求め、類似度が一定値を超えた場合に同件と判定する。適合テキストテーブル８０１の属性値８０３として、同件である要素のアドレスやＩＤをリストや配列で保持することにより、適合テキストテーブル８０１の各要素がどの要素と同件であるかという情報を保存できる。
【００３９】
集計部１２０３において、同件数を計算する。同件数が多いということは要望が多いことを示しているため、より重要な内容であることが認識できる。同件内容を時間や製品などで分類すれば、より詳細な情報を取得できる。
【００４０】
図９は図３の処理結果の表示画面の例である。質問の受付月又は回答の受付月ごとに分け、タブ選択（９０１、９０２、９０３）により各月の結果を表示する例を示している。対象となる製品名９０４、必要部分テキスト抽出３０４で抽出したテキストの内容９０５を表示する。内容９０５には必要なテキストだけが書かれているため、簡略で読みやすい表示となる。前述のように同件数を求め、件数９０６を表示しても良い。図９では受付時期で分類して表示しているが、製品名、質問者の業種など、質問回答テーブル２０１の属性２０６に格納した他の情報を用いて分類することができるし、表示項目を増やすことも可能である。
【００４１】
図１０は本実施例の時系列図である。質問・回答テキストやその他属性値を含むデータを入力装置１０３から入力する１００１と、ＣＰＵ１０２により質問回答テーブル２０１の形式に変換され、記憶装置１０５に格納される１００２。入力装置１０３からの情報抽出要求１００３を受けて、ＣＰＵ１０２は記憶装置１０５からデータを取得し１００４、情報抽出プログラム１０７により情報抽出処理を行い、処理結果を記憶装置１０５に格納する１００５。入力装置１０３から結果表示要求１００６を受けると、ＣＰＵ１０２は記憶装置１０５から結果データを取得し１００７、出力装置１０４に結果を表示する１００８。結果表示１００８は、結果表示要求１００６がなくても、情報抽出要求１００３を受けて、情報抽出処理が終了した時点で行う方式としてもよい。
【実施例２】
【００４２】
図４の質問内容解析処理３０１の概略ＰＡＤにおいて、判定処理４０１の表現ルールを、可能か否かを問う表現を抽出するルールとする例について説明する。「処理Ｔのログの出力先を変更できますか？」「出力メッセージの制御は可能ですか」など、質問者がある事柄を実行できるかどうかを問う質問は一般的である。このような質問は、可能や不可能を表すモダリティと疑問を表すモダリティを併用することで抽出できる。例えば、「できますか」「できませんか」「可能か」などの表現を列挙し、これらを含むことを表現ルールとする。
【００４３】
上記の質問内容解析処理３０１の判定処理４０１の表現ルールに対し、図５の回答内容解析処理３０２の概略ＰＡＤの判定処理５０１の表現ルールを、不可能であることを示す表現を抽出するルールとする。この表現ルールも不可能を表現するモダリティを用いた抽出ルールすることで作成できる。即ち、「できません」「不可能です」など不可能を示す表現を列挙し、これらを含むことを表現ルールとする。
【００４４】
上記による質問内容解析処理３０１と回答内容解析処理３０２の結果から、適合テキスト判定処理３０３を行うと、可能性を問う質問に対し、できないと回答している質問と回答の対が得られる。
【００４５】
更に、実施例１と同様に必要部分テキスト抽出処理３０４を実施して、結果を適合テキストテーブル８０１に格納し、格納されたデータを集計して、同件ケースの数を取得できる。同件が多い事柄は、ニーズが多いにも関わらず、実現できていない事柄であるため、この事柄をできるようにすることで、ユーザの利便性を向上させられる。
【実施例３】
【００４６】
図４の質問内容解析処置３０１の判定処理４０１の表現ルールを実施例２と同様とし、図５の回答内容解析処理３０２の概略ＰＡＤにおいて、判定処理５０１の表現ルールを、代替策を提示する表現を抽出するルールとする例について説明する。例えば、「コマンドＡでは変数Ｘを変更できません。ただし、ファイルＢの定義文でＸの値を変更すれば、変数Ｘを別の値に変更できます。」「関数Ｆではご質問の操作は実現できません。代わりに関数Ｇを使用して下さい。」のように、質問者が質問したやり方では実現できなくても、別の方法を用いれば目的を達成できる場合に、その方法を教えるというケースはよく起こる。このような代替策を回答しているケースをまとめておけば、同種の質問を受けたときに、一から調べなくてもすぐに回答できるため、レスポンス時間を短縮できる。また、同種の質問が多い場合には、質問してきたやり方の方が、より一般的である可能性も見出せるため、その方法で実現できるような仕様変更を検討するきっかけとしても有効である。
【００４７】
判定処理５０１の表現ルールを、「ただし、〜れば、…できます。」「代わりに、…して下さい。」といった、代替策を提示する表現を列挙し、列挙した表現を含むこと、とすることで、代替策を提示している回答を抽出できる。
図７の必要部分テキスト抽出処理３０４において、代替策の内容を表すテキストを抽出する処理を行ってもよい。「ただし」と「れば」の間に挟まれたテキストや、「代わりに」と「して下さい」の間など抽出ルールを作成することで抽出できる。抽出結果は適合テキストテーブル８０１の属性欄８０３に格納できる。
【００４８】
図１１は質問と代替策の表示例である。製品名１１０１、質問の内容１１０２、代替策１１０３を一覧表示している。質問回答テーブル２０１の属性欄２０６の格納情報により、表示項目を増やすことも可能である。新規の質問と同様の質問が含まれていれば、代替策がすぐにわかるため、回答時間を短縮できる。
【産業上の利用可能性】
【００４９】
本願発明は、例えばサポートサービスやコールセンターに電話、メール、文書等で寄せられたり、Web上で収集される顧客等からの質問とそれに対する回答のテキストデータ分析に適用できる。
【符号の説明】
【００５０】
１０１  情報抽出装置，  １０２  ＣＰＵ，１０３  入力装置，１０４  出力装置，１０５  記憶装置，１０６  ＯＳ，  １０７  情報抽出プログラム，  １０８  質問解析モジュール，１０９  回答解析モジュール，１１０  適合テキスト判定モジュール，１１１  作業メモリ，２０１  質問回答テーブル，  ２０２  質問テキスト、２０３  回答テキスト、２０４  質問フラグ、２０５  回答フラグ、２０６  属性、  ３０１  質問内容解析処理、３０２  回答内容解析処理、３０３  適合テキスト判定処理、３０４  必要部分テキスト抽出処理、８０１  適合テキストテーブル、  ８０２  必要部分テキスト、８０３  属性、８０４  質問回答ポインタ。
【図１】
0005560207.tif 000002
【図２】
0005560207.tif 000003
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
0005560207.tif 000009
【図９】
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【図１０】
0005560207.tif 000011
【図１１】
0005560207.tif 000012
【図１２】
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