(57)【要約】【課題】従来は、検索対象文中のキーワード入力が必要で、また共起語が使用可能ものは、共起関係が１つの文データ内に限られ、対となる関連文データに跨り、かつ応対毎の対となる文の相互関連に基づいた検索ができず、対となる関連文データを一の文データと看做すと、データ規模が異なる場合、高精度検索ができない。【解決手段】予め作成された必須単語列と意味が曖昧や省略可能な不要単語が展開された文法を参照し、対となる関連文データの一方の文データ検索用単語列を入力する入力部からの検索用単語列から文法照合部で必須単語列をキーワード列として抽出し、対となる関連文データの他方の文データが記録された回答データベース検索用関連キーワードと対応する抽出キーワード列が記録された関連表を参照し、抽出キーワード列の対となる関連文データの関連キーワード列を検出するキーワード変換部を備える。【選択図】図１
2014021535.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
関連する対となる文データの一方の文データの単語列を入力する入力部と、
予め作成された質問文の必須単語列と意味が曖昧または省略可能な不要単語が展開された文法を参照し、前記入力部から入力された関連する対となる文データの一方の文データ単語列から必須単語列を抽出キーワード列として抽出する文法照合部と、
前記抽出キーワード列と対応し、上記関連する対となる文データの他方の文データが記録された回答データベースを検索する関連キーワードが記録されたキーワード関連表を参照し、抽出キーワード列の関連する対となる文データの一方とは異なる関連キーワード列を検出するキーワード変換部を備えた関連キーワード列抽出装置。
【請求項２】
前記キーワード変換部が用いるキーワード関連表は、前記文法における全ての必須単語に対する抽出キーワード列の有無に基づく関係から導出された関連キーワード列の尤度が記憶された構成にされたことを特徴とする請求項１記載の関連キーワード列抽出装置。
【請求項３】
前記関連キーワード列を形成する各キーワードは、文法、及び関連する対となる文データの関連度、及びデータ規模を考慮して生成したキーワードであることを特徴とする請求項１又は２に記載の関連キーワード列抽出装置。
【請求項４】
前記入力部が入力する単語列は、音声を入力し、音声認識部により、認識された単語列であることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の関連キーワード列抽出装置。
【請求項５】
ユーザの質問文を記録した質問データベースと、
質問データベースの質問文に対応した回答文を記録した回答データベースと、
予め作成された前記質問文の必須単語列と意味が曖昧または省略可能な不要単語が展開された文法と、
音声を入力する音声入力部と、
言語辞書と音響辞書を参照し、前記音声入力部からの入力音声を音声認識する音声認識部と、
前記音声認識部の音声認識結果から、前記文法を参照して抽出キーワード列を出力する文法照合部と、
前記文法照合部からの抽出キーワード列を、抽出キーワード列と関連キーワード列の対応関係が記録された関連表を参照し関連キーワード列に変換するキーワード変換部と、
キーワード変換部で変換された関連キーワード列を用いて、前記回答データベースから回答文を検索する検索部と、
検索部の検索結果を表示する表示部を備える相互関係文の検索装置。
【請求項６】
関連する対となる文データの一方の文データを検索するための単語列を入力する入力工程と、
予め作成された質問文の必須単語列と意味が曖昧または省略可能な不要単語が展開された文法を参照し、前記入力工程から入力された関連する対となる文データの一方の文データ検索用単語列から必須単語列を抽出キーワード列として抽出する文法照合工程と、
前記抽出キーワード列と対応し、上記関連する対となる文データの他方の文データが記録された回答データベースを検索する関連キーワードが記録された関連表を参照し、前記抽出キーワード列の関連する対となる文データの一方とは異なる関連キーワード列を検出するキーワード変換工程を備えた関連キーワード列抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、関連する対となる文データの一方の単語列を入力し、関連する他方の文データを検索するための関連キーワード列抽出装置及び関連キーワード列抽出方法ならびにその抽出された関連キーワードを用いて相互関係文の検索を行う検索装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在、多くの企業では、顧客との電話のやりとりにおいて、専門の部門や外部企業に委託した電話応対専門の部門としてのコールセンターを置き、顧客との電話応対業務を行っている。電話のやりとりの内容は、注文の受け付けや、問い合わせ対応、及び営業業務など多岐にわたる。コールセンターを設けている多くの企業では、このような電話による応対の内容を、計算機に入力することで、文書化して記録し、応対履歴として蓄積している。
この蓄積された応対履歴や、応対履歴の典型例であるFAQ（Frequently Asked Questions）を検索可能データとして構成し、応対時間の短縮を目的として、これら検索可能データを検索し、応対時の参考にする検索システムがある。このシステムは、検索対象のキーワードとなる単語列を入力することで、それらのキーワードを多く含む検索可能データである応対履歴の文を検索することができる。
しかしながら、このような検索システムでは、キーワードそのものが検索可能データに含まれていなければ検索ができなかった。このため、顧客の質問音声を認識しても、応対履歴の検索キーワードが含まれないため、検索することができなかった。これを解決するため、キーワードと関係の強い語を共起情報として用いることで、検索対象を拡大する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。
なお、以下この明細書において用いる専門用語は、下記文献に示される用語を用いるものとする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平７−５６９４８号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】鹿野清宏、伊藤克亘、河原達也、武田一哉、山本幹雄著：「音声認識システム」株式会社オーム社，平成13年5月15日（以下教科書１）
【非特許文献２】北研二、辻井潤一著：「確率的言語モデル」,東京大学出版会、1999年11月25日（以下教科書２）
【非特許文献３】中川聖一著：「確率モデルによる音声認識」社団法人電子情報通信学会，昭和63年7月1日（以下教科書３）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、従来の検索システムでは、検索可能データである検索対象となる文書に含まれるキーワードの入力が前提であり、関連する対となる文データを検索する場合に、一方の文データに含まれる入力キーワード列と、他方の文データに含まれる検索キーワード列が同一である必要があった。このため、入力文書と検索文書で、それぞれのキーワードが異なる場合に、文書の検索は困難であった。
入力キーワード列に含まれない語の拡張策として、類義語や共起語の考慮がなされている技術があるが、検索キーワードが類義語でない場合や、単一の入力データベース、または、単一の検索データベースの共起語では、入力キーワード列と検索キーワード列の対応をとることができなかった。
入力データベースと検索データベースを１つのデータベースとして検索対象とする方式もあるが、文書が大規模になった場合はキーワード列に包含関係ができたり、文書規模が異なる場合に尤度の不整合が起きてしまうため、正しい尤度付与が困難であった。このため、高い精度の検索ができないという課題があった。
【０００６】
この発明は上記の課題を解決するためになされたもので、対となる関連する文書の対応関係を考慮して、関連する文書を高精度で検索可能とするキーワードを検出する装置および方法を提供することを目的とする。さらに検出されたキーワードを用いて関連する文書を検索する検索装置を提供することを目的とする。
対となる関連する文書とは、例えば、話し言葉スタイルの入力文から書き言葉スタイルの検索文への対応や、故障現象の入力文から、修理手順の検索文への対応、質問入力文から、回答検索文への対応で、応対業務において、入力キーワード列と検索キーワード列が異なるものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係る関連キーワード列抽出装置は、
関連する対となる文データを検索するための単語列を入力する入力部と、
予め作成された質問文の必須単語と意味が曖昧または省略可能な不要単語が展開された文法を参照し、入力部から入力された関連する対となる文データ検索用単語列から必須単語列をキーワード列として抽出する文法照合部と、
抽出されたキーワード列と対応し、必須単語列では検索できない検索対象の文データが記録された回答データベースを検索する関連キーワードが記録されたキーワード関連表を参照し、抽出された抽出キーワード列を関連キーワード列に変換するキーワード変換部を備える。
【０００８】
また、この発明に係る相互関係文の検索装置は、
ユーザの質問文を記録した質問データベースと、
質問データベースの質問文に関連し、対となる回答文を記録した回答データベースと、
予め作成された質問文の必須単語と意味が曖昧または省略可能な不要単語が展開された文法と、
音声を入力する音声入力部と、
言語辞書と音響辞書を参照し、音声入力部からの入力音声を音声認識する音声認識部と、
音声認識部の音声認識結果から、前記文法を参照して抽出キーワード列を出力する文法照合部と、
文法照合部からの抽出キーワード列を、抽出キーワード列と関連キーワード列の対応関係が記録されたキーワード関連表を参照し、関連キーワード列に変換するキーワード変換部と、
キーワード変換部で変換された関連キーワード列を用いて、前記回答データベースから回答文を検索する検索部と、
検索部の検索結果を表示する表示部を備える。
【０００９】
さらに、この発明に係る関連キーワード列抽出方法は、
関連する対となる文データを検索するための単語列を入力する入力工程と、
予め作成された質問文の必須単語と意味が曖昧または省略可能な不要単語が展開された文法を参照し、入力工程から入力された関連する対となる文データ検索用単語列から必須単語列をキーワード列として抽出する文法照合工程と、
抽出されたキーワード列と対応し、必須単語列では検索できない検索対象の文データが記録された回答データベースを検索する関連キーワードが記録されたキーワード関連表を参照し、抽出された抽出キーワード列を関連キーワード列に変換するキーワード変換工程を備える。
【発明の効果】
【００１０】
この発明に係る関連キーワード列抽出装置、および関連キーワード列抽出方法によれば、
関連する対となる文データを検索する単語列を入力し、入力された単語列をもとに、予め作成された質問文の必須単語と意味が曖昧または省略可能な不要単語が展開された文法から、必須単語列をキーワード列として抽出し、抽出されたキーワード列と、対となる関連文データから、好適な検索キーワード列を抽出し、抽出キーワード列と関連キーワード列の対応が記録されたキーワード関係表に尤度とともに記憶する。この検出された関連キーワード列を検索対象とする文書の検索に用いることで、抽出キーワードでは検索できない回答文の検索を高い精度で可能とする効果を奏する。
【００１１】
また、この発明に係る相互関係文の検索装置によれば、
対となる一方の関連文データの入力側の単語列を音声で入力し、入力された音声の単語列を音声認識し、音声認識された単語列から、予め作成され質問データベースに格納された質問文の必須単語と意味が曖昧または省略可能な不要単語が展開された文法を参照し必須単語列をキーワード列として抽出し、抽出キーワード列では検索不可能な対となる他方の関連文データの検索キーワード列を検出し、この検索キーワード列を用いて、対象とする他方の関連文書を検索することで、回答文が高い精度で検索可能になるといった効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】この発明の実施の形態１における装置の構成を示す構成図である。
【図２】質問データベースの内容例を示す図である。
【図３】回答データベースの内容列を示す図である。
【図４】検索処理の過程についての概略フロー図である。
【図５】文法の構造例を示す図である。
【図６】変換関連キーワード列による検索処理のフロー図である。
【図７】抽出必須キーワード列と関連キーワード列の対応関係を示すキーワード関連表の説明図である。
【図８】キーワード関連表生成処理の概略フロー図である。
【図９】木構造文法の各枝における必須単語の有無を示す図である。
【図１０】必須キーワード列対応の検索キーワード列候補の尤度計算結果例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
実施の形態１．
図１に、この発明の実施の形態１における検索装置の構成図を示し、以下に説明する。本検索装置は、音声を入力する音声入力部１０１と、予め作成された最適な言語モデルを記憶する言語辞書１０３と、予め不特定多数の話者の音声を学習して作成された音響辞書１０４と、音声入力部１０１から入力された音声を言語辞書部１０３の言語モデルと音響辞書部１０４の音響モデルを読み込み認識する音声認識部１０５と、文の言い回しを制約する文法１０６と、音声認識部１０５の音声認識結果から、文法１０６を参照して複数の必須単語の集合を抽出キーワード列として出力する文法照合部１０７と、文法照合部１０７からの抽出キーワード列を、後述するキーワード関連表１１４を参照して関連キーワード列に変換するキーワード変換部１０８と、ユーザの質問文を記録した質問データベース１０９と、質問文に対応した回答文を記録した回答データベース１１０と、キーワード変換部１０８で変換された関連キーワード列を用いて、回答データベース１１０から回答文を検索する検索部１１１と、検索部１１１の検索結果を所望の回答として、表示する表示部１１２と、抽出キーワード列と関連キーワード列の対応と尤度を記録したキーワード関連表１１４と、文法１０６と質問データベース１０９と回答データベース１１０を参照してキーワード関連表１１４を生成する関連表生成部１１３を備えるものである。
なお、図１の音声認識部１０５、文法照合部１０７、キーワード変換部１０８、検索部１１１は、検索装置における中央演算装置の動作を制御するプログラムのモジュールに従って中央演算装置を便宜的に分割したものであり、言語辞書部１０３、音響辞書部１０４、文法１０６、質問データベース１０９、回答データベース１１０、キーワード関連表１１４はそれぞれメモリで構成され、音声入力部１０１はマイクロフォンで、表示部１１２は液晶の表示画面などで構成される。
【００１４】
言語辞書部１０３は、上記先行技術文献の非特許文献等の教科書に記述された、形態素など日本語の構成単位（以下、単語と呼ぶ）について直前のn-1単語に対する条件付き単語出現確率の積でモデル化した、n-gram言語モデルを用いる。言語辞書は、事前にパラメータ学習し、言語辞書を予め生成したものである。
【００１５】
音響辞書部１０４は、上記先行技術文献の非特許文献等の教科書に記述された、音素を単位として、音響特徴ベクトルを各状態が16混合ガウス分布、時系列を自己回帰アークあり、後戻りアーク無しの３状態の隠れマルコフモデルとしてモデル化した音響モデルを用い、多数の話者の音声からパラメータ学習して作成する。
【００１６】
質問データベース１０９は、図２に示すように、対応する番号と、質問文内容の単語列で構成される。
【００１７】
回答データベース１１０は、図３に示すように、対応する番号と、回答文内容の単語列で構成される。この質問データベース１０９、及び回答データベース１１０は、カメラでの撮影をサポートする場合の応対業務の履歴の一部である。質問データベース１０９の番号１では、ユーザが「ピントのボケ」と言った場合に、オペレータの対応として、回答データベース１１０の番号１の「被写体の確認」が対となる関連文データとして履歴に記録される。オペレータは、次のステップで、「被写体はなんですか？」とユーザに質問する。ユーザは、たとえば質問データベース１０９の番号３の「近くのピントのボケ」と答えると、オペレータは、接写モードについてユーザに説明し、回答データベース１１０の番号３の「接写モードの設定手順を説明」を同履歴に記録するものである。
【００１８】
音声認識部１０５は、音声入力部１０１からの入力音声をADコンバータにより、アナログ信号からデジタル信号に変換する。このデジタル信号を適当な時間間隔毎に、音声を良く表す特徴ベクトルへ変換する。例えば、音声を良く表す特徴ベクトルとして、10ms間隔で256点フーリエ変換および対数化と逆フーリエ変換により算出される12次元のメルケプストラムとその時間方向の1次回帰係数を用いる。
音声認識部１０５は、次に、音響辞書部１０４および言語辞書部１０３の出力した音響モデル、及び言語モデルを参照して、言語モデルに登録された単語のうち入力音声と照合の度合いが最も高い単語または単語系列を得る。
文法１０６は、質問データベース１０９の更新とともに、人手により更新する。
関連表生成部１１３は、文法１０６、質問データベース１０９、及び回答データベース１１０のいずれかの更新を検知してキーワード関連表１１４を更新する。
【００１９】
次に、本装置の検索処理過程の詳細について、図４の概略フロー図を用いて具体例をもとに説明する。ここでは、ユーザが「ピントがボケた」と発話したとする。
【００２０】
まず、処理を開始する（ステップ２０１）とともに、音声入力部１０１より音声を入力する（ステップ２０２）。音声入力部１０１より入力された音声は、音声認識部１０５でADコンバータにより、アナログ信号からデジタル信号に変換される。この変換されたデジタル信号を適当な時間間隔毎に音声を良く表す特徴ベクトルへ変換して図示しないRAMに記憶する（ステップ２０３）。
【００２１】
次に、音声認識部１０５は入力された音声を認識し、単語列を算出する。音声認識部１０５は、RAMに記憶された入力音声の特徴ベクトルを、音響辞書部１０４の出力した音響モデルおよび言語辞書部１０３の出力した言語モデルを参照して、言語モデルに登録された単語のうち入力音声と照合の度合いが最も高い単語列を得る。音声を良く表す特徴ベクトルとして、前述のように10ms間隔で256点フーリエ変換および対数化と逆フーリエ変換により算出される12次元のメルケプストラムとその時間方向の1次回帰係数が用いられている。この時、言語モデルは、事前に質問データベース１０９の単語列から得た単語3-gram言語モデルにより構成する。このようにして最尤の単語列を算出する。この例では、「ピント，が，ボケ，た」と単語列が算出される（ステップ２０４）。
【００２２】
次に、音声認識部１０５で得られた単語列に対して、文法照合部１０７で後述する文法１０６を参照して照合を行う。
文法１０６は、図５に示されるように質問データベース１０９に記録された質問文の必須単語と意味が曖昧または省略可能な不要単語が木構造により構成される。ここで、○は文頭、□は必須単語、◇は曖昧であったり、省略可能であったりする不用単語の挿入位置で、挿入可能な不用単語が破線で表示されている。
音声認識部１０５で得られた単語列に対する文法照合部１０７での照合の結果、入力単語列が一致すれば、文法１０６に必須単語と定義されている複数の必須単語の集合を抽出キーワード列として抽出する。この例では、「ピント」と「ボケ」が必須単語に一致し、「が」は不要語と一致する。後接の「た」は捨てられる。（ステップ２０５）。
【００２３】
次に、キーワード変換部１０８で文法照合部１０７により抽出された抽出キーワード列を入力して、図７に示す抽出キーワード列と関連キーワード列との関連を記録したキーワード関連表１１４を参照し関連キーワード列に変換し、これを検索する際のキーワード列として抽出する。この例では、必須単語「ピント」と「ボケ」の有無がそれぞれ「１」に対応する関連キーワード列はキーワード関連表１１４より「被写体，確認」であるので、「被写体，確認」が抽出される。キーワード関連表１１４の生成については詳細を後述する（ステップ２０６）。
【００２４】
次に、変換された関連キーワード列「被写体，確認」を用いて、検索部１１１で回答文データベース１１０を検索する（ステップ２０７）。
【００２５】
検索部１１１の検索結果として、図７に示す関連キーワード列の尤度に基づいた検索を行う。図３の回答データベースを「被写体，確認」で検索し、一致した単語数と尤度の積を検索尤度とする。検索尤度で検索結果をソーティングし、検索尤度順に表示して（ステップ２０８）、処理を終了する。ここでは、検索尤度4.64(一致単語数 2 * 尤度 2.32)で番号１の「被写体の確認」が検索される。このようにして対象とする検索文書データを検索可能にする。（ステップ２０９）。
【００２６】
次に、抽出した抽出キーワード列を入力して、関連キーワード列に変換し、これを検索用の関連キーワード列として変換するキーワード変換部１０８の処理過程について、図６のフロー図を基に説明する。
【００２７】
まず、処理を開始する（ステップ６０１）とともに、文法照合部１０７で抽出したキーワード列の各必須単語について、図７に示すキーワード関連表と照合する（ステップ６０２）。照合は、キーワード関連表の“質問データベースの必須単語のあるなし”欄に記録された各必須単語について、なしであれば０、ありであれば１で照合を行い、抽出キーワード列のすべての必須単語について一致したときに照合できたとし、そうでない場合は照合できなかったとする。
照合できた場合は、処理をステップ６０４に進める。照合できなければ処理をステップ６０７に進めて終了する。この例では、「ピント」と「ボケ」が抽出キーワード列となり、１と照合される。「速い」、「動き」、及び「近く」は抽出キーワード列にないため、０と照合される（ステップ６０３）。
【００２８】
抽出キーワード列の必須単語が照合できた場合は、図７に示すキーワード関連表から、関連キーワード列を取得する。ここでは、対応する関連するキーワード列は「被写体，確認」となる。（ステップ６０４）。
関連キーワード列の各キーワードは図７に示す最適なキーワードが選択される。選択アルゴリズムは後述する。
【００２９】
検索部１１１で関連キーワード列を用いて、回答データベース１１０をテキスト検索する。検索結果の各々について、キーワード関連表に記録されている尤度を付与し、図示されていないRAMに記憶する（ステップ６０５）。
【００３０】
次に、本装置のキーワード関連表１１４の生成処理過程の詳細について、図８の概略フロー図を用いて、最適なキーワードを選択する選択アルゴリズムの具体例をもとに説明する。
関連表生成部１１３は、前述の処理とは並行して、文法１０６、質問データベース１０９、回答データベース１１０を監視しており、これら更新があった場合に以下の処理を実行し、キーワード関連表１１４を更新する。
まず、処理を開始する（ステップ７０１）するとともに、文法１０６を参照し、出現するすべての必須単語を単語別の一覧として作成してキーワード関連表１１４に記憶する。この例では、「速い」、「動き」、「近く」、「ピント」、及び「ボケ」の単語が記憶される（ステップ７０２）。
【００３１】
次に、文法１０６の１つの枝について、必須単語のあるなしを図９に示すように対応をチェックしてキーワード関連表１１４に記憶する。対応は、文法１０６の木構造の末端ノードに対応して行単位にキーワード関連表１１４に、ありの場合「１」、なしの場合「０」として記憶する。あり、なしは、ルートノード（○）から末端ノードに至るまでに、その必須単語があったか無いかで判別する。（ステップ７０３）
次に、質問データベース１０９を参照し、入力キーワード列の確率Pi(Wi)を式１で計算する。ただし、Wiは必須キーワード列、xiは必須キーワード、fは必須キーワードのありなしフラグで、wiはフラグが１の場合に必須キーワードの生起確率になり、フラグが０の場合に必須キーワードが生起しない確率になる（ステップ７０４）。
【００３２】
【数１】
2014021535.tif 000003
【００３３】
例えば、「ピント」、「ボケ」に対して入力キーワード列の確率は以下の式２で計算される。
【００３４】
【数２】
2014021535.tif 000004
【００３５】
次に、回答データベースを参照し、検索キーワード列候補の確率Pr(Wr)を式３で計算する。ただし、Wrは検索キーワード列、wrは検索キーワードである。
【００３６】
【数３】
2014021535.tif 000005
【００３７】
例えば、「被写体」、「確認」に対して検索キーワード列の確率は以下の式４で計算される。
【００３８】
【数４】
2014021535.tif 000006
【００３９】
次に、上述の計算結果を用いて、キーワード関連表１１４の行ごとに検索キーワード列候補（関連キーワード列）と対応する尤度I(Wi；Wr)を式５で計算して図示しないＲＡＭに記憶する。このとき、Pir(Wi, Wr)は質問データベース１０９と回答データベース１１０の両方を結合して双方が共起して生起する確率である（ステップ７０５）。
【００４０】
【数５】
2014021535.tif 000007
【００４１】
例えば、「ピント」、「ボケ」に対する関連キーワード「被写体」、「確認」の行の対応する尤度I(Wi；Wr)は以下の式６で計算される。
【００４２】
【数６】
2014021535.tif 000008
【００４３】
次に、回答データベース１１０を参照し、検索キーワード列候補としてすべての組み合わせを計算したかチェックする。まだ、計算していない検索キーワード列候補があれば処理をステップ７０５に戻す。すべて終わっていればステップ７０７に処理を移す（ステップ７０６）。
【００４４】
次に、必須キーワード列に対応した好適な検索キーワード列を求める。上述した計算をすべての必須キーワード列に対応したすべての検索キーワード列候補の尤度を計算し、各必須キーワード列に対して、最大の尤度を持つ検索キーワード列候補をキーワード関連表に記憶するとともに、最大の尤度を、対応する尤度として記憶する。例えば、この例では、「速い」、「動き」、及び「近く」がなし、「ピント」、及び「ボケ」がありの必須キーワード列に対応する検索キーワード列候補は、図１０のように各値が計算され、尤度が最大の「被写体」、及び「確認」が、好適な検索キーワードとして選択され、前述の尤度2.32とともにキーワード関連表１１４に記憶される。（ステップ７０７）
同様にして、各必須キーワード列に対応して、キーワード関連表１１４の行ごとに検索キーワード列と尤度を記憶する（ステップ７０７）
【００４５】
次に、文法１０６のすべての枝の必須キーワードが処理されたか確認する。されていなければ処理をステップ７０３に移す。すべて処理されていればステップ７０９に処理を移して終了する（ステップ７０８）。
ここで、上記処理を単純な相互情報量のみを尤度とする場合は、必須キーワードのありなしの判定がないことと、Pi,Prの確率計算の母数が同一になってしまうため、例えば、「ピント，ボケ」の入力キーワードに対して、それぞれ、「被写体，確認」と「シャッター，速度」と「接写，モード」ともすべて同じ出現頻度で、尤度が同値になってしまい、検索キーワードとして精度の良い検索を実現することができないことは明らかである。
【００４６】
以上、説明したように、この発明によれば、関連する対となる文データの一方を入力し、入力された単語列から必須単語列をキーワード列として抽出し、抽出キーワード列と関係する関連する対となる文データの他方の関連キーワード列を検出し、この関連キーワード列を用いて、対象とする文書を検索することで、他の分野である回答文を高精度で検索できるといった効果を奏する。
【産業上の利用可能性】
【００４７】
企業における、顧客との電話のやりとりを行う専門部門としてのコールセンターにおける、検索可能データとして構成された応対履歴のFAQを検索するシステムに適用される可能性がある。
【符号の説明】
【００４８】
１０１；音声入力部、１０３；言語辞書、１０４；音響辞書、１０５；音声認識部、１０６；文法、１０７；文法照合部、１０８；キーワード変換部、１０９；質問データベース、１１０；回答データベース、１１１；検索部、１１２；表示部、１１３；関連表生成部、１１４；キーワード関連表。
【図１】
2014021535.tif 000009
【図２】
2014021535.tif 000010
【図３】
2014021535.tif 000011
【図４】
2014021535.tif 000012
【図５】
2014021535.tif 000013
【図６】
2014021535.tif 000014
【図７】
2014021535.tif 000015
【図８】
2014021535.tif 000016
【図９】
2014021535.tif 000017
【図１０】
2014021535.tif 000018