(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
質問文を入力し、検索対象である文書群から質問文の解に適する文を抽出して、応答文として出力する質問応答システムであって、以下の要素を有することを特徴とする質問応答システム
（１）質問文を入力する質問文入力部
（２）入力された質問文を単語に分割し、単語毎に品詞種別と表層表現を解析し、各単語が機能語である場合、疑問詞である場合、及び質問の焦点になりやすい所定語である場合に、当該単語を質問応答形式に係る単語であると判定し、それ以外の場合に、当該単語を質問応答内容に係る単語であると判定し、質問応答形式に係る単語は品詞種別に変換し、質問応答内容に係る単語は表層表現に変換し、変換した品詞種別あるいは表層表現を単位とした質問文形式化単語列を生成する質問文形式化部
（３）質問文形式化単語列から疑問詞を所定位置に含む所定単語数の形式化単語列を抜き出した質問文形式要部を抽出する質問文形式要部抽出部
（４）参考質問文と参考回答文の対からなる参考応答例を複数記憶する参考応答例記憶部
（５）参考応答例記憶部に含まれる各参考応答例について、参考質問文を単語に分割し、単語毎に品詞種別と表層表現を解析し、各単語が機能語である場合、疑問詞である場合、及び質問の焦点になりやすい所定語である場合に、当該単語を質問応答形式に係る単語であると判定し、それ以外の場合に、当該単語を質問応答内容に係る単語であると判定し、質問応答形式に係る単語は品詞種別に変換し、質問応答内容に係る単語は表層表現に変換し、変換した品詞種別あるいは表層表現を単位とした参考質問文形式化単語列を生成し、更に参考回答文を単語に分割し、単語毎に品詞種別と表層表現を解析し、各単語が機能語である場合、疑問詞である場合、及び質問の焦点になりやすい所定語である場合に、当該単語を質問応答形式に係る単語であると判定し、それ以外の場合に、当該単語を質問応答内容に係る単語であると判定し、質問応答形式に係る単語は品詞種別に変換し、質問応答内容に係る単語は表層表現に変換し、変換した品詞種別あるいは表層表現を単位とした参考回答文形式化単語列を生成する参考応答例形式化部
（６）変換された参考質問文形式化単語列と参考回答文形式化単語列の対を、参考応答ＩＤに対応付けて複数記憶する応答例形式記憶部
（７）応答例形式記憶部に含まれる各参考質問文形式化単語列から疑問詞を所定位置に含む所定単語数の形式化単語列を抜き出した参考質問文形式要部を抽出し、前記質問文形式要部と比較し、比較結果が同一又は類似の場合に、当該参考質問文形式要部が抽出された参考質問文形式化単語列の参考応答ＩＤを、入力された質問文に形式が相似する相似形式質問文に係る参考応答ＩＤとして特定する相似形式質問文抽出部
（８）特定された相似形式質問文に係る参考応答ＩＤ群を、相似形式質問文集合として記憶する相似形式質問文集合記憶部
（９）各相似形式質問文に係る参考応答ＩＤに対応する参考回答文形式化単語列を応答例形式記憶部から取得し、前記形式化単語列の単語数よりも少ない所定単語数の形式化単語列である応答形式要素を、取得した参考回答文形式化単語列から順に抽出し、各応答形式要素について、当該応答形式要素が応答例形式記憶部に含まれる各参考回答文形式化単語列に含まれるか検索し、当該応答形式要素が含まれる参考回答文形式化単語列に係る参考応答ＩＤ群を応答形式要素含回答文集合として記憶し、少なくとも相似形式質問文集合と応答形式要素含回答文集合の両方に含まれる参考応答ＩＤ群の数、相似形式質問文集合に含まれる参考応答ＩＤ群の数、及び応答形式要素含回答文集合に含まれる参考応答ＩＤ群の数を用いて、当該応答形式要素を含む参考回答文形式化単語列と相似形式質問文が組み合せられる確率に基づき、当該応答形式要素が相似形式質問文に形式として関連する程度を示す質問形式相関度を算出する応答形式要素相関度算出部
（１０）応答形式要素毎に算出された質問形式相関度を記憶する応答形式要素相関度テーブル
（１１）質問文から内容語であるキーワードを抽出し、キーワードを条件として検索対象の文書群から文書を検索し、検索した文書群に含まれる単語の出現頻度に基づいて、内容として質問文に関連する関連語を抽出するとともに当該関連語の関連度を算出する関連語生成部
（１２）関連語毎に算出された関連度を記憶する関連語テーブル
（１３）質問文から内容語であるキーワードを抽出し、キーワードを条件として検索対象の文書群から関連文書を検索する関連文書検索部
（１４）検索された関連文書を、関連文書に含まれる関連文毎に文番号を対応付けて記憶する関連文書記憶部
（１５）各関連文について、当該関連文を単語に分割し、単語毎に品詞種別と表層表現を解析し、各単語が機能語である場合、疑問詞である場合、及び質問の焦点になりやすい所定語である場合に、当該単語を質問応答形式に係る単語であると判定し、それ以外の場合に、当該単語を質問応答内容に係る単語であると判定し、質問応答形式に係る単語は品詞種別に変換し、質問応答内容に係る単語は表層表現に変換し、変換した品詞種別あるいは表層表現を単位とした関連文形式化単語列を生成し、関連文形式化単語列から前記応答形式要素を順に抽出し、各応答形式要素の質問形式相関度を応答形式要素相関度テーブルから取得し、更に当該関連文に含まれる各単語の関連語としての関連度を関連語テーブルから取得し、取得した各応答形式要素の質問形式相関度及び各単語の関連度に基づいて、質問文に対する解としての適性を示す文スコアを算出する文スコア算出部
（１６）関連文毎の文スコアを文番号に対応付けて記憶する文スコアテーブル
（１７）高い適性を示す文スコアの関連文の文番号を解候補として抽出する解候補抽出部
（１８）解候補の文番号により特定される関連文を応答文として出力する応答文出力部。
【請求項２】
前記質問の焦点になりやすい所定語として、少なくとも「理由」、「方法」、「意味」、又は「違い」の何れかを用いることを特徴とする請求項１記載の質問応答システム。
【請求項３】
前記質問文形式化部、前記参考応答例形式化部及び前記文スコア算出部は、各単語が参考応答例の中で出現頻度が高い所定の動詞と形容詞である場合にも、当該単語を質問応答形式に係る単語であると判定することを特徴とする請求項１記載の質問応答システム。
【請求項４】
前記質問文形式要部抽出部及び前記相似形式質問文抽出部において抜き出される形式化単語列は、疑問詞を中心として前後３つ単語を含む合計７つの単語に係る形式化単語列であることを特徴とする請求項１記載の質問応答システム。
【請求項５】
前記相似形式質問文抽出部は、参考質問文形式要部と質問文形式要部に含まれる疑問詞が一致する場合に限り、類似と判定することを特徴とする請求項１記載の質問応答システム。
【請求項６】
前記応答形式要素相関度算出部は、応答形式要素が相似形式質問文に形式として関連する程度を示す質問形式相関度として、カイ二乗値の平方根を用いることを特徴とする請求項１記載の質問応答システム。
【請求項７】
前記応答形式要素相関度算出部は、応答形式要素が相似形式質問文に形式として関連する程度を示す質問形式相関度として、ダイス係数を用いることを特徴とする請求項１記載の質問応答システム。
【請求項８】
前記応答形式要素相関度算出部は、応答形式要素が相似形式質問文に形式として関連する程度を示す質問形式相関度として、相互情報量を用いることを特徴とする請求項１記載の質問応答システム。
【請求項９】
前記解候補抽出部は、関連文書に含まれる関連文の順に連続する文スコアについて、極大値を示す文スコアの関連文の文番号を解候補とすることを特徴とする請求項１記載の質問応答システム。
【請求項１０】
前記解候補抽出部は、前記極大値の所定割合を超える前後の文スコアの関連文の文番号も解候補に含めることを特徴とする請求項９記載の質問応答システム。
【請求項１１】
質問文を入力し、検索対象である文書群から質問文の解に適する文を抽出して、応答文として出力する質問応答システムであって、
参考質問文と参考回答文の対からなる参考応答例を複数記憶する参考応答例記憶部と、
参考質問文形式化単語列と参考回答文形式化単語列の対を、参考応答ＩＤに対応付けて複数記憶するための応答例形式記憶部と、
相似形式質問文に係る参考応答ＩＤ群を、相似形式質問文集合として記憶するための相似形式質問文集合記憶部と、
応答形式要素毎に算出された質問形式相関度を記憶するための応答形式要素相関度テーブルと、
関連語毎に算出された関連度を記憶するための関連語テーブルと、
関連文書を、関連文書に含まれる関連文毎に文番号を対応付けて記憶するための関連文書記憶部と、
関連文毎の文スコアを文番号に対応付けて記憶するための文スコアテーブルと、
を有する質問応答システムとなるコンピュータに、以下の手順を実行させるためのプログラム
（１）参考応答例記憶部に含まれる各参考応答例について、参考質問文を単語に分割し、単語毎に品詞種別と表層表現を解析し、各単語が機能語である場合、疑問詞である場合、及び質問の焦点になりやすい所定語である場合に、当該単語を質問応答形式に係る単語であると判定し、それ以外の場合に、当該単語を質問応答内容に係る単語であると判定し、質問応答形式に係る単語は品詞種別に変換し、質問応答内容に係る単語は表層表現に変換し、変換した品詞種別あるいは表層表現を単位とした参考質問文形式化単語列を生成し、更に参考回答文を単語に分割し、単語毎に品詞種別と表層表現を解析し、各単語が機能語である場合、疑問詞である場合、及び質問の焦点になりやすい所定語である場合に、当該単語を質問応答形式に係る単語であると判定し、それ以外の場合に、当該単語を質問応答内容に係る単語であると判定し、質問応答形式に係る単語は品詞種別に変換し、質問応答内容に係る単語は表層表現に変換し、変換した品詞種別あるいは表層表現を単位とした参考回答文形式化単語列を生成する参考応答例形式化手順
（２）質問文を入力する質問文入力手順
（３）入力された質問文を単語に分割し、単語毎に品詞種別と表層表現を解析し、各単語が機能語である場合、疑問詞である場合、及び質問の焦点になりやすい所定語である場合に、当該単語を質問応答形式に係る単語であると判定し、それ以外の場合に、当該単語を質問応答内容に係る単語であると判定し、質問応答形式に係る単語は品詞種別に変換し、質問応答内容に係る単語は表層表現に変換し、変換した品詞種別あるいは表層表現を単位とした質問文形式化単語列を生成する質問文形式化手順
（４）質問文形式化単語列から疑問詞を所定位置に含む所定単語数の形式化単語列を抜き出した質問文形式要部を抽出する質問文形式要部抽出手順
（５）応答例形式記憶部に含まれる各参考質問文形式化単語列について、前記質問文形式要部抽出処理により参考質問文形式要部を抽出し、前記質問文形式要部と比較し、比較結果が同一又は類似の場合に、当該参考質問文形式要部が抽出された参考質問文形式化単語列の参考応答ＩＤを、入力された質問文に形式が相似する相似形式質問文に係る参考応答ＩＤとして特定する相似形式質問文抽出手順
（６）各相似形式質問文に係る参考応答ＩＤに対応する参考回答文形式化単語列を応答例形式記憶部から取得し、前記形式化単語列の単語数よりも少ない所定単語数の形式化単語列である応答形式要素を、取得した参考回答文形式化単語列から順に抽出し、各応答形式要素について、当該応答形式要素が応答例形式記憶部に含まれる各参考回答文形式化単語列に含まれるか検索し、当該応答形式要素が含まれる参考回答文形式化単語列に係る参考応答ＩＤ群を応答形式要素含回答文集合として記憶し、少なくとも相似形式質問文集合と応答形式要素含回答文集合の両方に含まれる参考応答ＩＤ群の数、相似形式質問文集合に含まれる参考応答ＩＤ群の数、及び応答形式要素含回答文集合に含まれる参考応答ＩＤ群の数を用いて、当該応答形式要素を含む参考回答文形式化単語列と相似形式質問文が組み合せられる確率に基づき、当該応答形式要素が相似形式質問文に形式として関連する程度を示す質問形式相関度を算出する応答形式要素相関度算出手順
（７）質問文から内容語であるキーワードを抽出し、キーワードを条件として検索対象の文書群から文書を検索し、検索した文書群に含まれる単語の出現頻度に基づいて、内容として質問文に関連する関連語を抽出するとともに当該関連語の関連度を算出する関連語生成手順
（８）質問文から内容語であるキーワードを抽出し、キーワードを条件として検索対象の文書群から関連文書を検索する関連文書検索手順
（９）各関連文について、当該関連文を単語に分割し、単語毎に品詞種別と表層表現を解析し、各単語が機能語である場合、疑問詞である場合、及び質問の焦点になりやすい所定語である場合に、当該単語を質問応答形式に係る単語であると判定し、それ以外の場合に、当該単語を質問応答内容に係る単語であると判定し、質問応答形式に係る単語は品詞種別に変換し、質問応答内容に係る単語は表層表現に変換し、変換した品詞種別あるいは表層表現を単位とした関連文形式化単語列を生成し、関連文形式化単語列から前記応答形式要素を順に抽出し、各応答形式要素の質問形式相関度を応答形式要素相関度テーブルから取得し、更に当該関連文に含まれる各単語の関連語としての関連度を関連語テーブルから取得し、取得した各応答形式要素の質問形式相関度及び各単語の関連度に基づいて、質問文に対する解としての適性を示す文スコアを算出する文スコア算出手順
（１０）高い適性を示す文スコアの関連文の文番号を解候補として抽出する解候補抽出手順
（１１）解候補の文番号により特定される関連文を応答文として出力する応答文出力手順。
【請求項１２】
参考質問文と参考回答文の対を参考文とし、該参考文のうち少なくとも参考質問文に対して記述スタイルを一般化する形式化処理を行う参考文形式化部と、
前記参考文形式化部において形式化された形式化参考文を記憶する参考文記憶部と、
入力質問文の記述スタイルを一般化する形式化処理を行う入力質問文形式化部と、
前記入力質問文形式化部において形式化された形式化入力質問文と類似する形式を有する前記形式化参考文を探索し、該形式化参考文に含まれる参考回答文を前記参考文記憶部から抽出する参考回答文抽出部と、
前記参考回答文と、前記入力質問文をＷｅｂサーチエンジンで検索した結果得られたＷｅｂ文書である検索Ｗｅｂ文書との間の記述スタイルの適合性を評価する記述スタイル評価部と、
前記検索Ｗｅｂ文書と、前記入力質問文との間の内容の関連性を評価する関連性評価部と、
前記記述スタイル評価部により前記参考回答文と記述スタイルの適合性があると評価され、かつ、前記関連性評価部により前記入力質問文の内容と関連があると評価された検索Ｗｅｂ文書に対してスコア付け処理を行うスコア処理部と、
該スコアに基づいて、前記入力質問文に対する回答文を出力する回答文出力部を有することを特徴とする質問応答システム。
【請求項１３】
質問応答システムとなるコンピュータに、
参考質問文と参考回答文の対を参考文とし、該参考文のうち少なくとも参考質問文に対して記述スタイルを一般化する形式化処理を行う参考文形式化手順と、
前記参考文形式化手順において形式化された形式化参考文を記憶する参考文記憶手順と、
入力質問文の記述スタイルを一般化する形式化処理を行う入力質問文形式化手順と、
前記入力質問文形式化手順において形式化された形式化入力質問文と類似する形式を有する前記形式化参考文を探索し、該形式化参考文に含まれる参考回答文を抽出する参考回答文抽出手順と、
前記参考回答文と、前記入力質問文をＷｅｂサーチエンジンで検索した結果得られたＷｅｂ文書である検索Ｗｅｂ文書との間の記述スタイルの適合性を評価する記述スタイル評価手順と、
前記検索Ｗｅｂ文書と、前記入力質問文との間の内容の関連性を評価する関連性評価手順と、
前記記述スタイル評価手順により前記参考回答文と記述スタイルの適合性があると評価され、かつ、前記関連性評価手順により前記入力質問文の内容と関連があると評価された検索Ｗｅｂ文書に対してスコア付け処理を行うスコア処理手順と、
該スコアに基づいて、前記入力質問文に対する回答文を出力する回答文出力手順を実行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、通常の言葉で記された質問を受け付け、その回答候補をＷＷＷ上の文書から抽出し、利用者に提示する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＷＷＷを情報源とした質問応答システムが従来研究されている。人名、地名、数量等短い表現が問えるｆａｃｔｏｉｄ型、定義や理由等の長い記述が問えるｎｏｎ−ｆａｃｔｏｉｄ型がある。ここではｎｏｎ−ｆａｃｔｏｉｄ型に注目する。【０００３】
ｎｏｎ−ｆａｃｔｏｉｄ型の質問応答における解候補となるテキストの適切性は、「質問文との内容に関する関連性があるか」（観点１）、「質問型に対する回答の仕方（記述スタイル）が適切であるか」（観点２）という二つの観点において計ることができるといわれている。ここで、質問型は質問文が問うている質問の種類（「定義」、「方法」、「理由」など）である。記述スタイルとは、例えば、「理由」を記述するのであれば、「〜からである。」「〜ために、…」などのように、「理由」を表現するのに適した表現を含む記述様式である。【０００４】
一般的な手法においては、質問型をまず推定してから、それに応じた処理を特に観点２について行う。しかし、質問型の推定の精度の問題や、観点２の判定に利用する手がかり表現を質問型に応じて手作業で準備する必要があるという労力の問題があった。【０００５】
これに対して、非特許文献１は、人手による質問応答コミュニティサイトにある大量の質  問・回答事例を学習データとして用いて記述スタイルを獲得することにより、質問の型の推定を行わずに回答を行う学習型のｎｏｎ−ｆａｃｔｏｉｄ型質問応答の手法を提案している。【０００６】
非特許文献２は、ＦＡＱサイトの質問・回答事例集合から、回答が質問に「書き換え」られる確率を計算し、質問の型に依存しないｎｏｎ−ｆａｃｔｏｉｄ型質問応答手法を提案している。なお、いずれの手法もＦＡＱなどの質問・回答事例集合は、質問に対する回答を抽出する対象である情報源ではないことに注意されたい。情報源は別にあって、電子化された新聞記事であったり、ＷＷＷ上の文書であったりする。
【非特許文献１】水野淳太、他１名，「任意の回答を対象とする質問応答のための実世界質問の分析と回答タイプ判定法の検討」，言語処理学会13回年次大会発表論文集(2007)，言語処理学会，平成１９年３月，ｐ．１００２−１００５
【非特許文献２】ラデゥ  ソリカット（Rude Soricut）、他１名，オートマティック  クエスチョン  アンサーリング  ユージング  ザ  ウェブ（Automatic Question Answering Using the Web），Journalof Information Retrieval- Special Issue on WebInformation Retrieval， November 2006，Vol.9，pp.191-206
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
非特許文献１の方法では、質問の型の推定を陽に行う必要がなく、手がかり表現も質問・回答事例集合から自動的に学習されるという利点がある。しかし、回答選定の柔軟性に問題がある。同手法では、その方法論により、テキストを段落等の予め決められた大きさの単位で切り出したものを観点１により順位付けし、回答候補とした上で、観点２に従い回答になるか否かの判定をするとともに、観点２において順位付けをし直す。ここで、質問応答において、回答の範囲は通常固定ではなく様々であることが普通であることを考えると、この手法では短かったり長かったりと不完全な回答しか得られないことがあると考えられる。さらに、再順位付けにおいては、観点１によらず観点２での並べかえを行うので、観点１である内容の関連性に由来する解候補の重要さは十分に反映されない。【０００８】
非特許文献２の手法でも、回答テキストの大きさを前もって決めておく必要があるとともに、質問の長さに基づいて回答の長さを別途推定する必要がある。さらに、尺度１と尺度２を語の書き換え確率として同時に扱っているために、学習される情報は、内容に纏わるものと記述スタイルに纏わるものが混在している。そのため、学習に利用できる質問・回答事例集合に現れる表現の網羅性が担保されないと精度が低くなると考えられる。【０００９】
本発明においては、質問応答コミュニティサイトにある大量の質問・回答事例集を、観点２の記述スタイルの適切さを判定するためだけに用い、観点１についての尺度を別途用意して組み合わせることにより、任意の型のｎｏｎ−ｆａｃｔｏｉｄ型質問応答を行う。また、観点２の記述スタイルの適切さの判定には学習型ではなく、質問・回答事例集の質問側を記述スタイルの類似度に基づいて利用者が与えた質問により検索し、対応する回答事例から動的に回答の記述スタイルに関する情報を取得する。上記のような構成にすることにより、ｉ）  観点１と観点２に関する尺度を独立に設けることができ、なおかつ、それらを同時に考慮できるように統合した一つの評価尺度にすることができる、ｉｉ）  使える質問・回答事例集が増えたときには、学習をしなおす必要がなく、単に登録を追加すればよい。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る質問応答システムは、
質問文を入力し、検索対象である文書群から質問文の解に適する文を抽出して、応答文として出力する質問応答システムであって、以下の要素を有することを特徴とする
（１）質問文を入力する質問文入力部
（２）文を単語に分割し、単語毎に品詞種別と表層表現を解析し、各単語が機能語である場合、疑問詞である場合、及び質問の焦点になりやすい所定語である場合に、当該単語を質問応答形式に係る単語であると判定し、それ以外の場合に、当該単語を質問応答内容に係る単語であると判定し、質問応答形式に係る単語は品詞種別に変換し、質問応答内容に係る単語は表層表現に変換し、変換した品詞種別あるいは表層表現を単位とした形式化単語列とする形式化処理により、入力された質問文を質問文形式化単語列に変換する質問文形式化部
（３）疑問詞を所定位置に含む所定単語数の形式化単語列を抜き出す質問文形式要部抽出処理により、質問文形式化単語列から質問文形式要部を抽出する質問文形式要部抽出部
（４）参考質問文と参考回答文の対からなる参考応答例を複数記憶する参考応答例記憶部
（５）参考応答例記憶部に含まれる各参考応答例について、参考質問文を前記形式化処理により参考質問文形式化単語列に変換し、更に参考回答文を前記形式化処理により参考回答文形式化単語列に変換する参考応答例形式化部
（６）変換された参考質問文形式化単語列と参考回答文形式化単語列の対を、参考応答ＩＤに対応付けて複数記憶する応答例形式記憶部
（７）応答例形式記憶部に含まれる各参考質問文形式化単語列について、前記質問文形式要部抽出処理により参考質問文形式要部を抽出し、前記質問文形式要部と比較し、比較結果が同一又は類似の場合に、当該参考質問文形式要部が抽出された参考質問文形式化単語列の参考応答ＩＤを、入力された質問文に形式が相似する相似形式質問文に係る参考応答ＩＤとして特定する相似形式質問文抽出部
（８）特定された相似形式質問文に係る参考応答ＩＤ群を、相似形式質問文集合として記憶する相似形式質問文集合記憶部
（９）各相似形式質問文に係る参考応答ＩＤに対応する参考回答文形式化単語列を応答例形式記憶部から取得し、前記形式化単語列の単語数よりも少ない所定単語数の形式化単語列である応答形式要素を、取得した参考回答文形式化単語列から順に抽出し、各応答形式要素について、当該応答形式要素が応答例形式記憶部に含まれる各参考回答文形式化単語列に含まれるか検索し、当該応答形式要素が含まれる参考回答文形式化単語列に係る参考応答ＩＤ群を応答形式要素含回答文集合として記憶し、少なくとも相似形式質問文集合と応答形式要素含回答文集合の両方に含まれる参考応答ＩＤ群の数、相似形式質問文集合に含まれる参考応答ＩＤ群の数、及び応答形式要素含回答文集合に含まれる参考応答ＩＤ群の数を用いて、当該応答形式要素を含む参考回答文形式化単語列と相似形式質問文が組み合せられる確率に基づき、当該応答形式要素が相似形式質問文に形式として関連する程度を示す質問形式相関度を算出する応答形式要素相関度算出部
（１０）応答形式要素毎に算出された質問形式相関度を記憶する応答形式要素相関度テーブル
（１１）質問文から内容語であるキーワードを抽出し、キーワードを条件として検索対象の文書群から文書を検索し、検索した文書群に含まれる単語の出現頻度に基づいて、内容として質問文に関連する関連語を抽出するとともに当該関連語の関連度を算出する関連語生成部
（１２）関連語毎に算出された関連度を記憶する関連語テーブル
（１３）質問文から内容語であるキーワードを抽出し、キーワードを条件として検索対象の文書群から関連文書を検索する検索関連文書検索部
（１４）検索された関連文書を、関連文書に含まれる関連文毎に文番号を対応付けて記憶する関連文書記憶部
（１５）各関連文について、当該関連文を前記形式化処理により関連文形式化単語列に変換し、関連文形式化単語列から前記応答形式要素を順に抽出し、各応答形式要素の質問形式相関度を応答形式要素相関度テーブルから取得し、更に当該関連文に含まれる各単語の関連語としての関連度を関連語テーブルから取得し、取得した各応答形式要素の質問形式相関度及び各単語の関連度に基づいて、質問文に対する解としての適性を示す文スコアを算出する文スコア算出部
（１６）関連文毎の文スコアを文番号に対応付けて記憶する文スコアテーブル
（１７）高い適性を示す文スコアの関連文の文番号を解候補として抽出する解候補抽出部
（１８）解候補の文番号により特定される関連文を応答文として出力する応答文出力部。【００１１】
更に、前記質問の焦点になりやすい所定語として、少なくとも「理由」、「方法」、「意味」、又は「違い」の何れかを用いることを特徴とする。【００１２】
更に、前記形式化処理は、各単語が参考応答例の中で出現頻度が高い所定の動詞と形容詞である場合にも、当該単語を質問応答形式に係る単語であると判定することを特徴とする。【００１３】
更に、前記質問文形式要部抽出処理により抜き出される形式化単語列は、疑問詞を中心として前後３つ単語を含む合計７つの単語に係る形式化単語列であることを特徴とする。【００１４】
更に、前記相似形式質問文抽出部は、参考質問文形式要部と質問文形式要部に含まれる疑問詞が一致する場合に限り、類似と判定することを特徴とする。【００１５】
更に、前記応答形式要素相関度算出部は、応答形式要素が相似形式質問文に形式として関連する程度を示す質問形式相関度として、カイ二乗値の平方根を用いることを特徴とする。【００１６】
更に、前記応答形式要素相関度算出部は、応答形式要素が相似形式質問文に形式として関連する程度を示す質問形式相関度として、ダイス係数を用いることを特徴とする。【００１７】
更に、前記応答形式要素相関度算出部は、応答形式要素が相似形式質問文に形式として関連する程度を示す質問形式相関度として、相互情報量を用いることを特徴とする。【００１８】
更に、前記解候補抽出部は、関連文書に含まれる関連文の順に連続する文スコアについて、極大値を示す文スコアの関連文の文番号を解候補とすることを特徴とする。【００１９】
更に、前記解候補抽出部は、前記極大値の所定割合を超える前後の文スコアの関連文の文番号も解候補に含めることを特徴とする。【００２０】
本発明に係るプログラムは、
質問文を入力し、検索対象である文書群から質問文の解に適する文を抽出して、応答文として出力する質問応答システムであって、
参考質問文と参考回答文の対からなる参考応答例を複数記憶する参考応答例記憶部と、
参考質問文形式化単語列と参考回答文形式化単語列の対を、参考応答ＩＤに対応付けて複数記憶するための応答例形式記憶部と、
相似形式質問文に係る参考応答ＩＤ群を、相似形式質問文集合として記憶するための相似形式質問文集合記憶部と、
応答形式要素毎に算出された質問形式相関度を記憶するための応答形式要素相関度テーブルと、
関連語毎に算出された関連度を記憶するための関連語テーブルと、
関連文書を、関連文書に含まれる関連文毎に文番号を対応付けて記憶するための関連文書記憶部と、
関連文毎の文スコアを文番号に対応付けて記憶するための文スコアテーブルと、
を有する質問応答システムとなるコンピュータに、以下の手順を実行させることを特徴とする
（１）質問文を入力する質問文入力手順
（２）文を単語に分割し、単語毎に品詞種別と表層表現を解析し、各単語が機能語である場合、疑問詞である場合、及び質問の焦点になりやすい所定語である場合に、当該単語を質問応答形式に係る単語であると判定し、それ以外の場合に、当該単語を質問応答内容に係る単語であると判定し、質問応答形式に係る単語は品詞種別に変換し、質問応答内容に係る単語は表層表現に変換し、変換した品詞種別あるいは表層表現を単位とした形式化単語列とする形式化処理により、入力された質問文を質問文形式化単語列に変換する質問文形式化手順
（３）疑問詞を所定位置に含む所定単語数の形式化単語列を抜き出す質問文形式要部抽出処理により、質問文形式化単語列から質問文形式要部を抽出する質問文形式要部抽出手順
（４）参考応答例記憶部に含まれる各参考応答例について、参考質問文を前記形式化処理により参考質問文形式化単語列に変換し、更に参考回答文を前記形式化処理により参考回答文形式化単語列に変換する参考応答例形式化手順
（５）応答例形式記憶部に含まれる各参考質問文形式化単語列について、前記質問文形式要部抽出処理により参考質問文形式要部を抽出し、前記質問文形式要部と比較し、比較結果が同一又は類似の場合に、当該参考質問文形式要部が抽出された参考質問文形式化単語列の参考応答ＩＤを、入力された質問文に形式が相似する相似形式質問文に係る参考応答ＩＤとして特定する相似形式質問文抽出手順
（６）各相似形式質問文に係る参考応答ＩＤに対応する参考回答文形式化単語列を応答例形式記憶部から取得し、前記形式化単語列の単語数よりも少ない所定単語数の形式化単語列である応答形式要素を、取得した参考回答文形式化単語列から順に抽出し、各応答形式要素について、当該応答形式要素が応答例形式記憶部に含まれる各参考回答文形式化単語列に含まれるか検索し、当該応答形式要素が含まれる参考回答文形式化単語列に係る参考応答ＩＤ群を応答形式要素含回答文集合として記憶し、少なくとも相似形式質問文集合と応答形式要素含回答文集合の両方に含まれる参考応答ＩＤ群の数、相似形式質問文集合に含まれる参考応答ＩＤ群の数、及び応答形式要素含回答文集合に含まれる参考応答ＩＤ群の数を用いて、当該応答形式要素を含む参考回答文形式化単語列と相似形式質問文が組み合せられる確率に基づき、当該応答形式要素が相似形式質問文に形式として関連する程度を示す質問形式相関度を算出する応答形式要素相関度算出手順
（７）質問文から内容語であるキーワードを抽出し、キーワードを条件として検索対象の文書群から文書を検索し、検索した文書群に含まれる単語の出現頻度に基づいて、内容として質問文に関連する関連語を抽出するとともに当該関連語の関連度を算出する関連語生成手順
（８）質問文から内容語であるキーワードを抽出し、キーワードを条件として検索対象の文書群から関連文書を検索する検索関連文書検索手順
（９）各関連文について、当該関連文を前記形式化処理により関連文形式化単語列に変換し、関連文形式化単語列から前記応答形式要素を順に抽出し、各応答形式要素の質問形式相関度を応答形式要素相関度テーブルから取得し、更に当該関連文に含まれる各単語の関連語としての関連度を関連語テーブルから取得し、取得した各応答形式要素の質問形式相関度及び各単語の関連度に基づいて、質問文に対する解としての適性を示す文スコアを算出する文スコア算出手順
（１０）高い適性を示す文スコアの関連文の文番号を解候補として抽出する解候補抽出手順
（１１）解候補の文番号により特定される関連文を応答文として出力する応答文出力手順。【００２１】
本発明に係る質問応答システムは、
参考質問文と参考回答文の対を参考文とし、該参考文のうち少なくとも参考質問文に対して記述スタイルを一般化する形式化処理を行う参考文形式化部と、
前記参考文形式化部において形式化された形式化参考文を記憶する参考文記憶部と、
入力質問文の記述スタイルを一般化する形式化処理を行う入力質問文形式化部と、
前記入力質問文形式化部において形式化された形式化入力質問文と類似する形式を有する前記形式化参考文を探索し、該形式化参考文に含まれる参考回答文を前記参考文記憶部から抽出する参考回答文抽出部と、
前記参考回答文と、前記入力質問文をＷｅｂサーチエンジンで検索した結果得られたＷｅｂ文書である検索Ｗｅｂ文書との間の記述スタイルの適合性を評価する記述スタイル評価部と、
前記検索Ｗｅｂ文書と、前記入力質問文との間の内容の関連性を評価する関連性評価部と、
前記記述スタイル評価部により前記参考回答文と記述スタイルの適合性があると評価され、かつ、前記関連性評価部により前記入力質問文の内容と関連があると評価された検索Ｗｅｂ文書に対してスコア付け処理を行うスコア処理部と、
該スコアに基づいて、前記入力質問文に対する回答文を出力する回答文出力部を有することを特徴とする。【００２２】
本発明に係るプログラムは、質問応答システムとなるコンピュータに、
参考質問文と参考回答文の対を参考文とし、該参考文のうち少なくとも参考質問文に対して記述スタイルを一般化する形式化処理を行う参考文形式化手順と、
前記参考文形式化手順において形式化された形式化参考文を記憶する参考文記憶手順と、
入力質問文の記述スタイルを一般化する形式化処理を行う入力質問文形式化手順と、
前記入力質問文形式化手順において形式化された形式化入力質問文と類似する形式を有する前記形式化参考文を探索し、該形式化参考文に含まれる参考回答文を抽出する参考回答文抽出手順と、
前記参考回答文と、前記入力質問文をＷｅｂサーチエンジンで検索した結果得られたＷ
ｅｂ文書である検索Ｗｅｂ文書との間の記述スタイルの適合性を評価する記述スタイル評価手順と、
前記検索Ｗｅｂ文書と、前記入力質問文との間の内容の関連性を評価する関連性評価手順と、
前記記述スタイル評価手順により前記参考回答文と記述スタイルの適合性があると評価され、かつ、前記関連性評価手順により前記入力質問文の内容と関連があると評価された検索Ｗｅｂ文書に対してスコア付け処理を行うスコア処理手順と、
該スコアに基づいて、前記入力質問文に対する回答文を出力する回答文出力手順を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、本発明においては、質問応答コミュニティサイトにある大量の質問・回答事例集を、観点２の記述スタイルの適切さを判定するためだけに用い、観点１についての尺度を別途用意して組み合わせることにより、任意の型のｎｏｎ−ｆａｃｔｏｉｄ型質問応答を行う。また、観点２の記述スタイルの適切さの判定には学習型ではなく、質問・回答事例集の質問側を記述スタイルの類似度に基づいて利用者が与えた質問により検索し、対応する回答事例から動的に回答の記述スタイルに関する情報を取得するので、観点１と観点２に関する尺度を独立に設けることができ、なおかつ、それらを同時に考慮できるように統合した一つの評価尺度にすることができる。使える質問・回答事例集が増えたときには、学習をしなおす必要がなく、単に登録を追加すればよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
実施の形態１．
まず、参考応答例を準備する動作について説明する。参考応答例は、質問応答システムによる質問応答のための学習用データであって、例えば質問とそれに対応する回答の事例を集めた既存の質問・回答事例集合を用いる。【００２５】
図１は、参考応答例準備処理に係る構成を示す図である。質問応答システムは、質問・回答事例集合から学習用データとしての参考応答例を生成する参考応答例生成部１０１、生成した参考応答例（参考質問文と参考回答文の対）に参考応答ＩＤを対応付けて記憶する参考応答例記憶部１０２、参考応答例に含まれる参考質問文と参考回答文を所定の手順に従って形式化する参考応答例形式化部１０３、形式化された参考質問文形式化単語列と参考回答文形式化単語列の対を参考応答ＩＤに対応付けて記憶する参考応答例形式記憶部１０４を有している。【００２６】
図２は、参考応答例準備処理フローを示す図である。この例では、Ｗｅｂコミュニティサービスの利用者同士でなされた質問・回答事例集合を用いる。従って、参考応答例生成部１０１による参考応答例生成部（Ｓ２０１）では、一つの質問に複数の回答が対応する場合に、質問者が最良回答として選んだ回答を参考回答文とする。また、質問が１文であって回答文にＵＲＬを含まない質問・回答のみを選択して、参考応答例として参考応答ＩＤに対応付けて参考質問文及び参考回答文として参考応答例記憶部１０２に記憶させる。【００２７】
図３は、参考応答例記憶部の構成例を示す図である。参考応答毎にレコードを設け、参考応答ＩＤ３５１と、参考質問文３５２と、参考回答文３５３との項目を対応付けて記憶するように構成されている。【００２８】
参考応答例形式化部１０３による参考応答例形式化処理（Ｓ２０２）では、質問及び回答の内容的な意義を排除して質問及び回答としての形式的な意義のみを有する情報（形式化単語列と呼ぶ。）に変換する。【００２９】
図４は、参考応答例形式化処理フローを示す図である。参考応答例記憶部１０２に含まれる参考応答例毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ４０１）。参考質問文を質問文形式化処理（図６）し、参考質問文形式化単語列を得て（Ｓ４０２）、更に参考回答文を回答文形式化処理（図６）し、参考回答文形式化単語列を得る（Ｓ４０３）。そして、これらを参考応答ＩＤに対応付けて参考応答例形式記憶部１０４に記憶させる。これをすべての参考応答例について処理する（Ｓ４０４）。【００３０】
図５は、参考応答例形式記憶部の構成例を示す図である。参考応答毎にレコードを設け、参考応答ＩＤ５５１と、参考質問文形式化単語列５５２と、参考回答文形式化単語列５５３との項目を対応付けて記憶するように構成されている。このように、形式化単語列は、形式に係る語の表層表現（読み）と、内容に係る語の品詞種別を単語の列として並べた構成となっている。【００３１】
ここで、具体的な質問文形式化処理および回答文形式化処理について説明する。図６は、質問文形式化処理／回答文形式化処理フローを示す図である。この例では、質問文形式化処理と回答文形式化処理は共通である。まず、対象文（参考質問文又は参考回答文、あるいは後述する質問文又は関連文）を形態素解析し、単語毎の品詞種別と表層表現を得る（Ｓ６０１）。そして、単語毎に（Ｓ６０２）、質問応答特性判定処理（Ｓ６０３、図７）により、当該単語の特性を判定する。質問応答形式に係る単語であると判定された場合には、当該単語の品詞種別を、対象文形式化単語列（参考質問文形式化単語列又は参考回答文形式化単語列、あるいは後述する質問文形式化単語列又は関連文形式化単語列）に追加する（Ｓ６０４）。一方、質問応答内容に係る単語と判定された場合には、当該単語の表層表現を、同様に対象文形式化単語列に追加する（Ｓ６０５）。尚、単語間には区切りの記号を入れて単語の単位を識別できるようにする。また、句読点などの記号も単語として扱う。これらの処理をすべての単語に対して行う（Ｓ６０６）。【００３２】
ここで、前述の質問応答特性判定処理（Ｓ６０３）について説明する。図７は、質問応答特性判定処理フローを示す図である。当該単語の品詞が助詞、助動詞等の機能語であるか判断し（Ｓ７０１）、機能語である場合には質問応答形式に係る単語と判定する（Ｓ７０６）。また、当該単語が疑問詞か判定する（Ｓ７０２）。例えば、疑問詞となる代名詞としては、ナニ、ドコ、ダレ、ナン、ドチラ、ドレ、ドッチ、イツ、ドナタ、イクツ、ドッカ、イズレ、ナアニ等がある。疑問詞となる連体詞としては、ドノ、ドンナ、ドウイウ、イカナル等がある。また、疑問詞となる副詞としては、ドウ、ナゼ、ドウシテ、イクラ、イツノマニ等がある。その他にも、ッテナ、ナニモノ等ある。これらの品詞と表層表現の組み合せによって判定する。そして、疑問詞である場合には質問応答形式に係る単語と判定する（Ｓ７０６）。また、内容語であっても、所定の質問の焦点となりやすい単語であるかを判定し（Ｓ７０３）、その所定の単語である場合には、質問応答形式に係る単語と判定する（Ｓ７０６）。例えば、「理由」、「方法」、「意味」、「違い」等が質問の焦点となりやすい単語である。また、参考応答例の中で出現頻度が高い動詞と形容詞も予め特定しておき、その所定の頻出する単語であるかも判定し（Ｓ７０４）、所定の頻出する単語の場合には、質問応答形式に係る単語と判定する（Ｓ７０６）。そして、その他の内容語は、質問応答内容に係る単語と判定する（Ｓ７０６）。Ｓ７０４のステップは省略することもできる。【００３３】
上述の動作により、質問応答システムにより参考応答例の準備を事前に行っておく。次に、実際の質問応答の動作について説明する。【００３４】
図８は、質問応答処理フローを示す図である。図に示すように順次、質問文を入力する質問文入力処理（Ｓ８０１）と、質問文を形式化する質問文形式化処理（Ｓ８０２）と、形式化した質問文から質問形式としての要部を抽出する質問文形式要部抽出処理（Ｓ８０３）と、参考応答例から質問形式の要部が相似（同一あるいは類似）する参考質問文を抽出する相似形式質問文抽出処理（Ｓ８０４）と、相似する参考質問文に対する参考応答文を形式化し、その形式化された参考回答文に含まれる単語列からなる応答形式要素について、当該相似する参考質問文との相関度を算出する応答形式要素相関度算出処理（Ｓ８０５）と、質問文に内容的に関連する関連語を生成する関連語生成処理（Ｓ８０６）と、質問文に内容的に関連する関連文書を検索する関連文書検索処理（Ｓ８０７）と、関連文書に含まれる文（関連文と呼ぶ）毎に、質問文に対する応答としての適性の程度を文スコアとして算出する文スコア算出処理（Ｓ８０８）と、文スコアに基づいて応答解となる候補範囲を抽出する解候補抽出処理（Ｓ８０９）と、抽出した解候補を応答文として出力する応答文出力処理（Ｓ８１０）を行う。【００３５】
以下ではこれらの動作を、質問文入力処理（Ｓ８０１）から応答形式要素相関度算出処理（Ｓ８０５）の前半動作と、関連語生成処理（Ｓ８０６）から応答文出力処理（Ｓ８１０）の後半動作に分けて説明する。【００３６】
図９は、質問文入力から応答形式要素相関度計算までの処理に係る構成を示す図である。質問応答システムは、前述の参考応答例形式記憶部１０４の他、質問文入力処理（Ｓ８０１）を行う質問文入力部９０１、入力された質問文を記憶する質問文記憶部９０２、質問文形式化処理（Ｓ８０２）を行う質問文形式化部９０３、形式化された質問文形式化単語列を記憶する質問文形式記憶部９０４、質問文形式要部抽出処理（Ｓ８０３）を行う質問文形式要部抽出部９０５、抽出された質問文形式要部を記憶する質問文形式要部記憶部９０６、相似形式質問文抽出処理（Ｓ８０４）を行う相似形式質問文抽出部９０７、抽出された相似形式の参考質問文の参考応答ＩＤを集合として記憶する相似形式質問文集合記憶部９０８、応答形式要素相関度算出処理（Ｓ８０５）を行う応答形式要素相関度算出部９０９、応答形式要素を含む参考回答文の参考応答ＩＤを集合として記憶する応答形式要素含回答文集合記憶部９１０、応答形式要素が相似形式質問文に形式的に関連する程度である質問形式相関度を記憶する応答形式要素相関度テーブル９１１を有している。【００３７】
ここで、参考応答例記憶部１０２の参考質問文の中から、質問文と形式が相似する参考質問文を抽出する手順の概要を説明する。図１０は、質問文と参考質問文の比較例を示す図である。前述の通り、各参考質問文１００６は予め質問文形式化処理により参考質問文形式化単語列１００５に変換しておく。そして、質問文１００１が入力されると、これを同様に質問文形式化処理し、質問文形式化単語列１００２を得る。更に、質問文形式化単語列１００２から疑問詞（この例では、ナニ）を中心とする質問文の形式としての要部である質問文形式要部１００３を抽出する。そして、各参考質問文形式化単語列１００５について、同様に参考質問文形式要部１００４を抽出して、それぞれを比較する。比較結果が完全一致する場合に、質問文形式が同一であると判断する。また、疑問詞が一致する部分一致の場合には、一致の程度に従って類似すると判断する。【００３８】
質問文入力処理（Ｓ８０１）では、操作者の操作等により入力された質問文を質問文記憶部９０２に記憶させ、質問文形式化処理（Ｓ８０２）では、前述の質問文形式化処理（図７）により質問文記憶部９０２に記憶している質問文を形式化して、質問文形式化単語列を生成し、質問文形式記憶部９０４に記憶させる。【００３９】
次に、質問文形式要部抽出処理（Ｓ８０３）について詳述する。図１１は、質問文形式要部抽出処理フローを示す図である。まず、質問文形式化単語列中の疑問詞を特定する（Ｓ１１０１）。疑問詞は、前述の通り予め定められた品詞種別と表層表現により特定することができる。そして、疑問詞の前の３単語と後の３単語を含む７単語から成る単語列を抽出し、質問文形式要部とする（Ｓ１１０２）。この例では、所定の疑問詞前単語数を３とし、所定の疑問詞後単語数を３として説明する。【００４０】
次に、相似形式質問文抽出処理（Ｓ８０４）について詳述する。図１２は、相似形式質問文抽出処理フローを示す図である。参考応答例形式記憶部１０４に含まれる参考応答例毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ１２０１）。まず、当該参考応答例の参考質問文形式化単語列から参考質問文形式要部を抽出する（Ｓ１２０２）。抽出の手順は、前述の質問文形式要部抽出処理（Ｓ８０３：図１１）と同様である。そして、抽出した参考質問文形式要部を質問文形式要部記憶部９０６に記憶している質問文形式要部と比較する。中央の疑問詞が一致しない場合には（Ｓ１２０３）、相似度を０とし（Ｓ１２０５）、相似しないものとして扱う。中央の疑問詞が一致する場合には（Ｓ１２０３）、各位置の単語の一致数をカウントし、相似度とする（Ｓ１２０４）。つまり、位置と単語の両方が一致した場合を１として、中央以外の６つの位置の一致した数を合計する。このとき、単語が表層表現のときには表層表現が一致する場合、単語が品詞種別のときには品詞種別が一致する場合に、単語が一致するとして処理する。そして、すべての参考応答例について処理を終えると（Ｓ１２０６）、計数した相似度の高い順に従って、相似形式質問文を選択する（Ｓ１２０７）。選択数（１又は２以上）を予め設定しておき、所定の選択数に達するまで選択する方法や、選択基準となる相似度の下限（単語全数である７又は６以下）を予め設定しておき、所定の相似度下限以上の相似形式質問文を選択する方法が考えられる。そして、選択した相似形式質問文を識別するための参考応答ＩＤを相似形式質問文集合記憶部９０８に記憶させる。これにより、相似形式質問文を要素とする相似形式質問文集合について、参考応答ＩＤを識別子として取り扱うことができる。【００４１】
次に、応答形式要素相関度算出処理（Ｓ８０５）について詳述する。図１３は、応答形式要素相関度算出処理フローを示す図である。相似形式質問文集合記憶部９０８で記憶している相似形式質問文の参考応答ＩＤを読み出し、参考応答例形式記憶部１０４からその参考応答ＩＤに対応する参考回答文形式化単語列を読み出す。その参考回答文形式化単語列から、順に連続する２単語を抽出し、応答形式要素とする。この処理を相似形式質問文集合記憶部９０８で記憶している各相似形式質問文に対して行う（Ｓ１３０１）。尚、２単語が重複する場合には、省略して構わない。応答形式要素とは、回答文形式単語列よりも小さい単位の形式化された単語列である。この例では、単語数を２とする。そして、抽出した応答形式要素毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ１３０２）。【００４２】
まず、参考応答例形式記憶部１０４から当該応答形式要素を含む参考回答文形式化単語列を検索し、その参考応答ＩＤを応答形式要素含回答文集合として応答形式要素含回答文集合記憶部９１０に記憶させる（Ｓ１３０３）。【００４３】
次に、当該応答形式要素と相似形式質問文の相関度をカイ二乗検定により求める。この場合のカイ二乗値を算出する式を示す。【００４４】
【数１】
0005461388.tif 000002
【００４５】
ｎは、全参考応答例数であり、Ａは、相似形式質問文からなる参考応答例の集合であり、Ｂは、応答形式要素含回答文からなる参考応答例の集合である。相似形式質問文と応答形式要素含回答文が共起する頻度に基づいて、両者の相関を求めることができる。【００４６】
処理としては、まず式中の各所定集合の要素数を算出する（Ｓ１３０４）。全参考応答例数ｎとして、参考応答例形式記憶部１０４に参考応答ＩＤ数を計数する。また分母の各項について、集合Ａの要素数として相似形式質問文集合記憶部９０８に含まれる参考応答ＩＤ数を計数し分母第１項値とし、Ａの余集合の要素数として全参考応答例数ｎから順に集合Ａの要素数を減じて差を求め分母第２項値とし、集合Ｂの要素数として応答形式要素含回答文集合記憶部９１０に含まれる参考応答ＩＤ数を計数し分母第３項値とし、Ｂの余集合の要素数として全参考応答例数ｎから集合Ｂの要素数を減じて差を求め分母第４項値とする。更に分子括弧内の各項について、集合Ａと集合Ｂの積集合の要素数として相似形式質問文集合記憶部９０８と参考応答例形式記憶部１０４に共に含まれる参考応答ＩＤ数を計数し分子括弧内第１項値とし、Ａの余集合とＢの余集合の積集合の要素数として相似形式質問文集合記憶部９０８と参考応答例形式記憶部１０４のいずれにも含まれない参考応答ＩＤ数を計数し分子括弧内第２項値とし、Ａの余集合と集合Ｂの積集合の要素数として相似形式質問文集合記憶部９０８に含まれず参考応答例形式記憶部１０４に含まれる参考応答ＩＤ数を計数し分子括弧内第３項値とし、集合ＡとＢの余集合の積集合の要素数として相似形式質問文集合記憶部９０８に含まれ参考応答例形式記憶部１０４に含まれない参考応答ＩＤ数を計数し分子括弧内第４項値とする。【００４７】
次に、各集合の要素数と全参考応答例数からカイ二乗値を算出する（Ｓ１３０５）。まず、分母第１項値と分母第２項値と分母第３項値と分母第４項値を積算し、分母値を求める。次に、分子括弧内第１項値と分子括弧内第２項値を積算し分子括弧内前項値を求め、分子括弧内第３項値と分子括弧内第４項値を積算し分子括弧内後項値を求め、分子括弧内前項値と分子括弧内後項値の差を求め、差の二乗値に全参考応答例数ｎを乗じて分子値を求める。最語に、分子値を分母値で割って、カイ二乗値とする。また、カイ二乗値の二乗根を算出し、当該二乗根を質問形式相関度として当該応答形式要素に対応付けて記憶する（Ｓ１３０６）。この処理をすべての応答形式要素について行う（Ｓ１３０７）。【００４８】
上述の処理により応答形式要素相関度テーブル９１１が生成される。図１４は、応答形式要素相関度テーブルを示す図である。応答形式要素毎にレコードを設け、応答形式要素１４５１と、カイ二乗値１４５２と、質問形式相関度１４５３との項目を対応付けて記憶するように構成されている。この例では、カイ二乗値も記憶させているが省略することもできる。【００４９】
図１４の例は、図１０の１００３に示したタ＿リユウ＿ハ＿ナニ＿デス＿カ＿＜記号，句点，＊，＊＞の質問文形式要部に対して、タ＿リユウ、タ＿カラ、リユウ＿ハなどの応答形式要素１４５１が、形式的に相関が高いということを示している。【００５０】
続いて、図８に示した関連語生成処理（Ｓ８０６）から応答文出力処理（Ｓ８１０）の後半動作について説明する。【００５１】
図１５は、関連語生成から応答文出力までの処理に係る構成を示す図である。質問応答システムは、前述の質問文記憶部９０２と応答形式要素相関度テーブル９１１の他、関連語生成処理（Ｓ８０６）を行う関連語生成部１５０１、質問文に内容的に関連する関連語を内容的な関連度と共に記憶する関連語テーブル１５０２、関連文書検索処理（Ｓ８０７）を行う関連文書検索部１５０３、質問文に内容的に関連する関連文書を記憶する関連文書記憶部１５０４、文スコア算出処理（Ｓ８０８）を行う文スコア算出部１５０５、関連文書に含まれる関連文毎に、質問文に対する応答としての適性の程度を文スコアとして記憶する文スコアテーブル１５０６、解候補抽出処理（Ｓ８０９）を行う解候補抽出部１５０７、文スコアに基づいて応答解と判定された候補範囲を記憶する解候補記憶部１５０８、応答文出力処理（Ｓ８１０）を行う応答文出力部１５０９を有している。【００５２】
次に、関連語生成処理（Ｓ８０６）について詳述する。図１６は、関連語生成処理フローを示す図である。まず、質問文記憶部９０２に記憶している質問文から複数のキーワードを抽出する。この例では、質問文から複合語を含む動詞・形容詞のキーワードを抽出する（Ｓ１６０１）。そして、順次キーワードを組み合せてクエリを生成する。この例では、３つのキーワード組合せのＡＮＤ条件からなるクエリを生成する。そしてクエリ毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ１６０２）。当該クエリを入力してＷｅｂ検索し、検索結果の要約であるスニップ集合を得る（Ｓ１６０３）。尚、質問応答システムはインターネットに接続しており、Ｗｅｂ検索サイトを介してＷｅｂ上のサイト、ＨＴＭＬ文書、及びその他のコンテンツを検索できるように構成されている。そしてスニップ集合に含まれる単語（内容語に限る。以下、関連語候補と呼ぶ。）を抽出し、関連語候補の内容的な関連度を算出し、関連語を特定する。この例における内容的な関連度の算出式を以下に示す。【００５３】
【数２】
0005461388.tif 000003
【００５４】
式中、ｗjは、各単語（各関連語候補）であり、ｑiは、各クエリであり、ｎiは、各クエリｑiに対して得られたスニップの件数であり、ｆｒｅｑ（ｗj，ｉ）は、各単語ｗjの各クエリｑiに対して得られたスニップ集合中でのスニップ頻度であり、Ｔ（ｗj）は、各単語ｗjの内容的な関連度である。【００５５】
関連語候補毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ１６０４）。当該関連語候補のスニップ集合中における頻度を算出し、当該スニップ頻度をスニップ数で割り、正規化スニップ頻度とする（Ｓ１６０５）。すべての関連語候補について正規化スニップ頻度を求める（Ｓ１６０６）。この処理を、予定しているすべてのキーワード組合せについて行った時点で（Ｓ１６０７）、関連語候補毎に正規化スニップ頻度同士を比較し、最大の正規化スニップ頻度を内容的な関連度とする。内容的な関連度が所定閾値以上の場合に、当該関連語候補を関連語と判定し、関連語とその関連度を関連語テーブル１５０２に記憶させる（Ｓ１６０８）。尚、閾値による判定を行なわずに、すべての関連語候補を関連語とした扱う形態も有効である。【００５６】
図１７は、関連語テーブルの構成例を示す図である。関連語毎にレコードを設け、関連語１７５１と関連度１７５２との項目を対応付けて記憶するように構成されている。【００５７】
図１７の例は、図１０の１００１に示した、「琉球王国のグスク及び関連遺産群」が正解遺産に登録された理由は何ですか、という質問文に対して、２０００、沖縄、文化などの関連語１７５１が、内容的に関連が高いということを示している。【００５８】
次に、関連文書検索処理（Ｓ８０７）について詳述する。図１８は、関連文書検索処理フローを示す図である。まず、質問文記憶部９０２に記憶している質問文から複数のキーワードを抽出する。この例では、質問文から複合語を含む動詞・形容詞のキーワードを抽出する（Ｓ１８０１）。そして、順次キーワードを組み合せてクエリを生成する。この例では、所定数のキーワード組合せのＡＮＤ条件からなるクエリを生成する。そしてクエリ毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ１８０２）。当該クエリを入力してＷｅｂ検索し、検索結果の各文書のＵＲＬを得る（Ｓ１８０３）。そして当該ＵＲＬからＨＴＭＬ文書をダウンロードし（Ｓ１８０４）、ＨＴＭＬ文書をプレーンテキストに変換し、関連文書とする（Ｓ１８０５）。所定のキーワード組合せについて処理すると（Ｓ１８０６）、プレーンテキストに変換した各関連文書に含まれる関連文毎に、関連文書記憶部１５０４の全体を通した文番号を割り当てて順次記憶する（Ｓ１８０７）。【００５９】
次に、文スコア算出処理（Ｓ８０８）について説明する。この処理では、関連文毎に、質問文に対する内容的な関連度と形式的な相関度を考慮した応答適性を判定する。【００６０】
図１９は、文スコア算出処理フローを示す図である。関連文書記憶部１５０４で記憶している各関連文書に含まれる関連文を順に特定し、当該関連文毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ１９０１）。内容評価項算出処理（Ｓ１９０２）では、内容的な関連度に基づく評価を行ない、形式評価項算出処理（Ｓ１９０３）では、形式的な関連度に基づく評価を行なう。ここで、総合的な評価指標となる文スコアの算出式を示す。【００６１】
【数３】
0005461388.tif 000004
【００６２】
式中、Ｓiは、各関連文であり、ｗijは、各関連文Ｓiに含まれる各単語であり、ｎは、関連文Ｓi中の単語ｗijの異なり数であり、ｂikは、各関連文Ｓｉに含まれる各応答形式要素（この例では、形式化された２単語）であり、ｍは、関連文Ｓi中の応答形式要素ｂikの異なり数である。Ｔは、前述と同様に関連語の関連度であり、カイ二乗値の平方根は、応答形式要素の質問形式相関度であり、Ｓｃｏｒｅ（Ｓi）は、各関連文Ｓiの文スコアである。【００６３】
正確な適性を得るためには、関連文内の単語や応答形式要素に関する密度を考慮して文の長さで評価値を割る必要がある。文の長さとして単純に単語数を用いることもできるが、この例では特に、短い文は回答として不適切である場合が多いことを考慮して、短い文の適性を下げる意味で文の長さとして単語数の対数を用いている。【００６４】
その為、当該関連文の長さ（１＋関連文中単語数）の対数を算出し（Ｓ１９０４）、内容要評価項と形式評価項の積算し、当該積を関連文の長さの対数で除算し、文スコアを求める（Ｓ１９０５）。【００６５】
ここで、前述の内容評価項算出処理（Ｓ１９０２）と形式評価項算出処理（Ｓ１９０３）について詳述する。【００６６】
図２０は、内容評価項算出処理フローを示す図である。まず、当該関連文中に含まれる単語（内容語に限る）を特定し（Ｓ２００１）、各単語の関連語としての関連度を関連語テーブル１５０２から取得する。そして、全ての単語の関連度を加算し、関連度総和を求める（Ｓ２００２）。更に、関連度総和のα乗を算出して内容評価項値とする（Ｓ２００３）。この累乗計算に用いる定数αは、０から１の値であって、評価全体に対する内容評価の重みを示している。大きい値ほど内容に対する重みが増す。例えば０の場合は、形式評価のみの文スコアを得ることになり、１の場合には内容評価のみの文スコアを得ることになる。尚、この評価重みのα値は、質問応答システムとして予め設定し、事前に記憶されている値を用いる方式や、質問文に対する応答文の生成の際に、操作者が設定する方式が考えられる。いずれの場合にも、評価重み値を入力する評価重み入力部と、評価重み値を記憶する評価重み記憶部を有し、本処理はその評価重み値を読み出してα値として累乗算出に用いる。【００６７】
図２１は、形式評価項算出処理フローを示す図である。当該関連文を前述と同様に回答文形式化処理（図６）し、関連文形式化単語列を得る（Ｓ２１０１）。そして、関連文形式化単語列から、順に連続する２単語を抽出し、応答形式要素とする（Ｓ２１０２）。各応答形式要素の応答形式相関度を応答形式要素相関度テーブル９１１から取得し、全ての応答形式要素の質問形式相関度を加算し、質問形式相関度総和を求める（Ｓ２１０３）。そして、質問形式相関度総和の１−α（形式重み）乗を算出して、形式評価項値とする（Ｓ２１０４）。【００６８】
図１９に示すように、当該文番号に対応付けて、求めた文スコアを文スコアテーブル１５０６に記憶し（Ｓ１９０６）、すべての関連文について処理して終了する（Ｓ１９０７）。【００６９】
これにより、関連文毎の文スコアが得られる。文スコアテーブル１５０６で記憶する。図２２は、文スコアの分布例を示す図である。図に示すように、文スコアが高い領域が存在する。次に、これを解候補２２０１，２２０２，２２０３として抽出する解候補抽出処理（Ｓ８０９）を行なう。【００７０】
図２３は、解候補抽出処理フローを示す図である。文スコアテーブル１５０６に含まれる文番号に従って、関連文毎に以下の処理を繰り返す（Ｓ２３０１）。文スコアが極大値か判定する（Ｓ２３０２）。このとき、前後の文の文スコアよりも大きい場合に極大値とする。極大値である場合には、当該関連文の文番号を文スコア極大値に対応付けて、解候補記憶部１５０８の解候補の先頭文番号と末尾文番号に記憶する（Ｓ２３０３）。解候補記憶部１５０８は、解候補毎に、解候補範囲となる先頭文番号と末尾文番号、及び文スコア極大値を対応付けて記憶するように構成されている。更に、順次、前の関連文の文スコアが極大値の１／２以上であるか判定し、１／２以上である場合には解候補の先頭文番号を当該前の関連文の文番号に改める（Ｓ２３０４）。１／２より小さい場合には、その時点で本ステップを終了する。また、順次、後の関連文の文スコアが極大値の１／２以上であるか判定し、１／２以上である場合には解候補の末尾文番号を当該後の関連文の文番号に改める（Ｓ２３０５）。１／２より小さい場合には、その時点で本ステップを終了する。上述の処理をすべての文について行なう。（Ｓ２３０６）。１／２は、所定の割合の例である。【００７１】
最後に、応答文出力処理（Ｓ８１０）について詳述する。図２４は、応答文出力処理フローを示す図である。文スコア極大値の大きい順に、解候補を特定し（Ｓ２４０１）、解候補の先頭文番号から末尾文番号までの関連文書記憶部１５０４から関連文を得る（Ｓ２４０２）。そして、関連文群を応答文として出力する（Ｓ２４０３）。出力する応答文数が定められている場合には、応答文数分の処理を繰り返す（Ｓ２４０４）。また、出力する応答文量が定められている場合には、応答文量に至るまで処理を繰り返す。あるいは、操作者の指示により応答文を切りかえる場合には、指示に従って上述の処理を行なう。【００７２】
図２５は、正解と不正解の例を示す図である。正解２５０１及び正解２５０２は、図１０の質問文１００１に対して得られた応答文の例である。不正解２５０３は、形式に関する評価が低いために応答文とならなかった例である。【００７３】
図２５に示したように、形式的な適性を考慮することにより、内容的な適性も向上することがわかる。【００７４】
実施の形態２．
上述の形態では、質問文形式要部として疑問詞の前後３単語を含む７単語を抽出したが、他の単語数することもできる。【００７５】
前の３単語は、所定の疑問詞前単語数を３とした例であり、他に、１、２、４、５、６以上とすることもできる。また、後の３単語は、所定の疑問詞後単語数を３とした例であり、他に、１、２、４、５、６以上とすることもできる。また、所定前単語数と所定後単語数は同数に限らず、異なる数であっても構わない。【００７６】
実施の形態３．
上述の形態では、応答形式要素数として２単語抽出したが、他の単語数することもできる。連続する３単語、４単語、５単語以上とすることもできる。【００７７】
応答形式要素数は、質問文形式要部の単語数よりも小さい単語数であれば有効である。【００７８】
実施の形態４．
上述の例では、インターネット上に提供されるハイパーテキストシステムを情報源としてＷｅｂ検索を行い、検索結果としてのスニップ及び関連文書を取得した。つまり、ワールドワイドウェブ（ＷＷＷ）を検索対象とした。【００７９】
しかし本発明は、他のデータベースを検索対象とする検索を行う場合にも有効である。他のデータベースで得られる要約や文書を前述のスニップ又は関連文書に置き換えて処理することにより、有効な応答が得られる。【００８０】
実施の形態５．
前述の相似形式質問文抽出処理（図１２）では、各位置の単語の一致数を相似度としたが、他の基準により質問文形式要部同士の相似度を算出してもよい。【００８１】
例えば、質問文形式要部同士の単語列としての編集距離を算出し、編集距離を相似度として用いることも有効である。また、疑問詞より前の単語列同士の編集距離を算出し、更に疑問詞より後の単語列同士の編集距離を算出し、両編集距離の和を相似度とすることも有効である。【００８２】
尚、編集距離は、文字列同士がどの程度異なっているかを示す値であり、文字の削除、挿入、置換によって、一方の文字列を他方の文字列に変形するのに要する最小の手順回数として算出される。この例では、文字列に代えて、上述の形式化された単語列を扱うことにより編集距離を算出することができる。【００８３】
実施の形態６．
前述の相似形式質問文抽出処理（図１２）では、各位置の単語の一致数を相似度としたが、各位置により重み付けを行うことも有効である。【００８４】
例えば、疑問詞からの距離に応じて、距離が小さい位置の一致の場合には大きい値を加算し、距離が大きい位置の一致の場合には小さい値を加算することにより、疑問詞近辺を重視する相似度を得ることもできる。【００８５】
逆に、距離が小さい位置の一致の場合には小さい値を加算し、距離が大きい位置の一致の場合には大きい値を加算することにより、疑問詞近辺を軽視する相似度を得ることもできる。【００８６】
実施の形態７．
また、相似度の算出の際に、単語の種類によって重み付けを行ってもよい。例えば、図７のＳ７０１からＳ７０４で判定した単語の種類毎に重みを設定し、単語が一致した場合に、その重みを加算することにより相似度を求めることが有効である。質問の焦点となりやすい単語に対して大きい重みを設定することなどが考えられる。【００８７】
実施の形態８．
上述の実施の形態では、応答形式要素相関度算出処理（図１３）においてカイ二乗検定により応答形式要素の質問文に対する質問形式相関度を算出したが、他の基準により質問形式相関度を算出することもできる。【００８８】
参考応答例を全体の集合として、集合Ａとして参考応答例形式記憶部１０４に含まれる参考応答ＩＤ群と、集合Ｂとして応答形式要素含回答文集合記憶部９１０に含まれる参考応答ＩＤ数群の要素数が計数可能であるので、例えば、ダイス係数を質問形式相関度として用いることもできる。【００８９】
その場合には、集合Ａの要素数として相似形式質問文集合記憶部９０８に含まれる参考応答ＩＤ数を計数し分母第１項値とし、集合Ｂの要素数として応答形式要素含回答文集合記憶部９１０に含まれる参考応答ＩＤ数を計数し分母第２項値とし、分母第１項値と分母第２項値を合計して、分母値を求める。また、集合Ａと集合Ｂの積集合の要素数として相似形式質問文集合記憶部９０８と参考応答例形式記憶部１０４に共に含まれる参考応答ＩＤ数を計数し、それに２を乗じて分子値とする。そして、分子値を分母値で割ることによりダイス係数を算出し、それを質問形式相関度とする。【００９０】
実施の形態９．
また、相互情報量を質問形式相関度とすることもできる。【００９１】
その場合には、集合Ａの要素数として相似形式質問文集合記憶部９０８に含まれる参考応答ＩＤ数を計数し分母第１項値とし、集合Ｂの要素数として応答形式要素含回答文集合記憶部９１０に含まれる参考応答ＩＤ数を計数し分母第２項値とし、分母第１項値と分母第２項値を積算して、分母値を求める。また、集合Ａと集合Ｂの積集合の要素数として相似形式質問文集合記憶部９０８と参考応答例形式記憶部１０４に共に含まれる参考応答ＩＤ数を計数し、それに全参考応答例数を乗じて分子値とする。そして、分子値を分母値で割り、その商に対する底を２とする対数を算出して、相互情報量を得る。そして、それを質問形式相関度とする。【００９２】
いずれの質問形式相関度の算出方法も、応答形式要素を含む参考回答文形式化単語列と相似形式質問文が組み合せられる確率に基づき、当該応答形式要素が相似形式質問文に形式として関連する程度を算出している。【００９３】
実施の形態１０．
Ｗｅｂ検索エンジンを用いて質問応答システムを実現することができる。図２６は、Ｗｅｂ検索エンジンを用いる質問応答システムの構成を示す図である。質問応答システムは、参考文形式化部２６０１、参考文記憶部２６０２、入力質問文形式化部２６０３、参考回答文抽出部２６０４、Ｗｅｂ検索要求部２６０５、記述スタイル評価部２６０６、関連性評価部２６０７、スコア処理部２６０８、及び回答文出力部２６０９を有している。【００９４】
図２７は、Ｗｅｂ検索エンジンを用いる質問応答システムの処理フローを示す図である。参考文形式化部２６０１による参考文形式化処理（Ｓ２７０１）では、参考質問文と参考回答文の対を参考文とし、参考文のうち少なくとも参考質問文に対して記述スタイルを一般化する形式化処理を行う。参考文記憶部２６０２は、参考文形式化部２６０１において形式化された形式化参考文を記憶する。入力質問文形式化部２６０３による入力質問文形式化処理（Ｓ２７０２）では、入力質問文の記述スタイルを一般化する形式化処理を行う。参考回答文抽出部２６０４による参考回答文抽出処理（Ｓ２７０３）では、入力質問文形式化部２６０３において形式化された形式化入力質問文と類似する形式を有する形式化参考文を探索し、この形式化参考文に含まれる参考回答文を参考文記憶部２６０２から抽出する。【００９５】
Ｗｅｂ検索要求部２６０５によるＷｅｂ検索要求処理（Ｓ２７０４）では、入力質問文を条件としてＷｅｂ検索エンジンにＷｅｂ上の文書の検索を要求し、結果として検索Ｗｅｂ文書を得る。記述スタイル評価部２６０６による記述スタイル評価処理（Ｓ２７０５）では、参考回答文と検索Ｗｅｂ文書の間の記述スタイルの適合性を評価する。関連性評価部２６０７による関連性評価処理（Ｓ２７０６）では、検索Ｗｅｂ文書と入力質問文の間の内容の関連性を評価する。【００９６】
スコア処理部２６０８によるスコア処理（Ｓ２７０７）では、記述スタイル評価部により参考回答文と記述スタイルの適合性があると評価され、かつ、関連性評価部により前記入力質問文の内容と関連があると評価された検索Ｗｅｂ文書に対してスコア付けを行う。そして、回答文出力部２６０９による回答文出力処理（Ｓ２７０８）では、２６０８スコア処理部から入力質問文に対する回答文を得て、出力する。【００９７】
質問応答システムは、コンピュータであり、各要素はプログラムにより処理を実行することができる。また、プログラムを記憶媒体に記憶させ、記憶媒体からコンピュータに読み取られるようにすることができる。【００９８】
質問応答システムのハードウェアの構成について説明する。図２８は、質問応答システムのハードウェアの構成を示す図である。バスに、演算装置２８０１、データ記憶装置２８０２、メモリ２８０３、通信インターフェース２８０４、データ入力装置２８０５、データ出力装置２８０６が接続されている。データ記憶装置２８０２は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やハードディスクである。メモリ２８０３は、通常ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。プログラムは、通常データ記憶装置２８０２に記憶されており、メモリ２８０３にロードされた状態で、順次演算装置２８０１に読み込まれ処理を行う。通信インターフェース２８０４は、ネットワークを介した通信に用いる。データ入力装置２８０５は、データの入力に用いる。データ出力装置２８０６は、データの出力に用いる。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】参考応答例準備処理に係る構成を示す図である。
【図２】参考応答例準備処理フローを示す図である。
【図３】参考応答例記憶部の構成例を示す図である。
【図４】参考応答例形式化処理フローを示す図である。
【図５】参考応答例形式記憶部の構成例を示す図である。
【図６】質問文形式化処理／回答文形式化処理フローを示す図である。
【図７】質問応答特性判定処理フローを示す図である。
【図８】質問応答処理フローを示す図である。
【図９】質問文入力から応答形式要素相関度計算までの処理に係る構成を示す図である。
【図１０】質問文と参考質問文の比較例を示す図である。
【図１１】質問文形式要部抽出処理フローを示す図である。
【図１２】相似形式質問文抽出処理フローを示す図である。
【図１３】応答形式要素相関度算出処理フローを示す図である。
【図１４】応答形式要素相関度テーブルを示す図である。
【図１５】関連語生成から応答文出力までの処理に係る構成を示す図である。
【図１６】関連語生成処理フローを示す図である。
【図１７】関連語テーブルの構成例を示す図である。
【図１８】関連文書検索処理フローを示す図である。
【図１９】文スコア算出処理フローを示す図である。
【図２０】内容評価項算出処理フローを示す図である。
【図２１】形式評価項算出処理フローを示す図である。
【図２２】文スコアの分布例を示す図である。
【図２３】解候補抽出処理フローを示す図である。
【図２４】応答文出力処理フローを示す図である。
【図２５】正解と不正解の例を示す図である。
【図２６】Ｗｅｂ検索エンジンを用いる質問応答システムの構成を示す図である。
【図２７】Ｗｅｂ検索エンジンを用いる質問応答システムの処理フローを示す図である。
【図２８】質問応答システムのハードウェアの構成を示す図である。
【符号の説明】
【０１００】
１０１  参考応答例生成部、１０２  参考応答例記憶部、１０３  参考応答例形式化部、１０４  参考応答例形式記憶部、９０１  質問文入力部、９０２  質問文記憶部、９０３  質問文形式化部、９０４  質問文形式記憶部、９０５  質問文形式要部抽出部、９０６  質問文形式要部記憶部、９０７  相似形式質問文抽出部、９０８  相似形式質問文集合記憶部、９０９  応答形式要素相関度算出部、９１０  応答形式要素含回答文集合記憶部、９１１  応答形式要素相関度テーブル、１５０１  関連語生成部、１５０２  関連語テーブル、１５０３  関連文書検索部、１５０４  関連文書記憶部、１５０５  文スコア算出部、１５０６  文スコアテーブル、１５０７  解候補抽出部、１５０８  解候補記憶部、１５０９  応答文出力部、２６０１  参考文形式化部、２６０２  参考文記憶部、２６０３  入力質問文形式化部、２６０４  参考回答文抽出部、２６０５  Ｗｅｂ検索要求部、２６０６  記述スタイル評価部、２６０７  関連性評価部、２６０８  スコア処理部、２６０９  回答文出力部。
【図１】
0005461388.tif 000005
【図２】
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【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】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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