(57)【要約】【課題】  質問に応答するシステムを提供すること。【解決手段】  本発明は、データマイニングモジュールを使用して、企業データなどのデータをマイニングし、および各々が予め定義されたフォームを有する予め定められた個数の質問に答えるためのデータを構成する。本発明は、ユーザ問い合わせを受信し、およびユーザの問い合わせに応答するユーザインターフェースの構成要素も提供する。【選択図】  図２
2006073012.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソース文書からデータを抽出し、ならびに予め定義されたフォームおよび予め定められた個数の質問に対応する形式を有し、前記抽出されたデータを表す、レコードを生成するように構成されたデータマイニング構成要素を備えたことを特徴とする文書処理システム。
【請求項２】
前記データマイング構成要素は、前記ソース文書の内容部分からメタデータを抽出し、および前記メタデータを表すメタデータレコードを生成するように構成されたメタデータ抽出構成要素を含むことを特徴とする請求項１に記載の文書処理システム。
【請求項３】
前記メタデータ抽出構成要素は、前記ソース文書の作成者を抽出するように構成された作成者抽出構成要素を含むことを特徴とする請求項２に記載の文書処理システム。
【請求項４】
前記メタデータ抽出構成要素は、前記ソース文書からタイトルを抽出するように構成されたタイトル抽出構成要素を含むことを特徴とする請求項２に記載の文書処理システム。
【請求項５】
前記メタデータ抽出構成要素は、前記ソース文書から重要な語を抽出するように構成された重要語抽出構成要素を含むことを特徴とする請求項２に記載の文書処理システム。
【請求項６】
前記データマイニング構成要素は、前記ソース文書内の作成者、タイトル、および重要な語の表示を受信し、ならびに前記ソース文書から人と内容との間の関係を表す関係情報を抽出するように構成された関係抽出構成要素を含むことを特徴とする請求項２に記載の文書処理システム。
【請求項７】
前記データマイニング構成要素は、前記ソース文書から領域固有データを抽出し、および前記領域固有データを表す領域固有データレコードを生成するように構成された領域固有データ抽出構成要素を含むことを特徴とする請求項１に記載の文書処理システム。
【請求項８】
前記領域固有データ抽出構成要素は、前記ソース文書から定義情報を抽出するように構成された定義抽出構成要素を含むことを特徴とする請求項７に記載の文書処理システム。
【請求項９】
前記領域固有データ抽出構成要素は、  前記ソース文書内の頭字語および対応する完全表記を識別するように構成された頭字語完全表記構成要素を含むことを特徴とする請求項７に記載の文書処理システム。
【請求項１０】
前記領域固有データ抽出構成要素は、前記ソース文書内のホームページを識別するように構成されたホームページ抽出構成要素を含むことを特徴とする請求項７に記載の文書処理システム。
【請求項１１】
前記抽出されたデータを表す前記レコードを格納するデータストアをさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の文書処理システム。
【請求項１２】
ユーザ入力の問い合わせを受信し、ならびに前記予め定義されたフォームおよび予め定められた個数の質問のうちの１つに応答するために、前記ユーザ入力の問い合わせに基づいて前記データストアを検索するように構成されたユーザインターフェース構成要素をさらに備えたことを特徴とする請求項１１に記載の文書処理システム。
【請求項１３】
前記予め定められた個数の質問は、大体１０個以下を含むことを特徴とする請求項１２に記載の文書処理システム。
【請求項１４】
前記予め定められた個数の質問は、大体４個を含むことを特徴とする請求項１２に記載の文書処理システム。
【請求項１５】
前記予め定義されたフォームの質問は、
ｗｈｏ  ｉｓと、
ｗｈａｔ  ｉｓと、
ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｏｍｅｐａｇｅ  ｏｆと、
ｗｈｏ  ｋｎｏｗｓ  ａｂｏｕｔと
から本質的に構成されるグループのうちの１つまたは複数を含むことを特徴とする請求項１４に記載の文書処理システム。
【請求項１６】
前記ユーザインターフェース構成要素は、前記予め定められた個数の質問のうちの１つのユーザ選択のためのディスプレイを提供することを特徴とする請求項１２に記載の文書処理システム。
【請求項１７】
前記ユーザインターフェース構成要素は、前記ユーザ問い合わせが予め定義されたフォームのどれであるかを決定するように構成されることを特徴とする請求項１６に記載の文書処理システム。
【請求項１８】
前記ユーザインターフェース構成要素に結合され、前記ユーザ入力の問い合わせに応答して情報検索結果を生成するように構成された情報検索システムをさらに備えたことを特徴とする請求項１２に記載の文書処理システム。
【請求項１９】
複数のソース文書から抽出されたデータを格納するデータストアと、
ユーザ入力の問い合わせを受信し、予め定義されたフォームおよび予め定められた個数の質問のうちの１つに応答するために、前記ユーザ入力の問い合わせに基づいて前記データストアを検索するように構成されたユーザインターフェース構成要素と
を備えたことを特徴とする質問応答システム。
【請求項２０】
前記ユーザインターフェース構成要素は、前記予め定められた個数の質問のうちの１つのユーザ選択のためのディスプレイを提供することを特徴とする請求項１９に記載の質問応答システム。
【請求項２１】
前記ユーザ入力構成要素は、単一のユーザ入力の問い合わせに基づいて、前記予め定められた個数の質問のうちの複数に応答するために前記データストアを検索するように構成されることを特徴とする請求項１９に記載の質問応答システム。
【請求項２２】
前記データストアは、前記抽出されたデータを表すレコードを格納することを特徴とする請求項１９に記載の質問応答システム。
【請求項２３】
前記レコードは、抽出された領域固有データを示す領域固有レコードを含むことを特徴とする請求項２２に記載の質問応答システム。
【請求項２４】
前記領域固有レコードは、前記ソース文書内の定義テキストを表す定義レコードを含むことを特徴とする請求項２３に記載の質問応答システム。
【請求項２５】
前記領域固有レコードは、前記ソース文書内の頭字語および対応する完全表記を表す頭字語レコードを含むことを特徴とする請求項２３に記載の質問応答システム。
【請求項２６】
前記領域固有レコードは、前記ソース文書内のホームページを表すホームページレコードを含むことを特徴とする請求項２３に記載の質問応答システム。
【請求項２７】
前記レコードは、前記ソース文書の内容から抽出されたメタデータを表すメタデータレコードを含むことを特徴とする請求項２２に記載の質問応答システム。
【請求項２８】
前記メタデータレコードは、前記ソース文書内の文書の作成者を表す作成者レコードを含むことを特徴とする請求項２７に記載の質問応答システム。
【請求項２９】
前記メタデータレコードは、前記ソース文書のタイトルを表すタイトルレコードを含むことを特徴とする請求項２７に記載の質問応答システム。
【請求項３０】
前記メタデータレコードは、前記ソース文書の重要な語を表す重要語レコードを含むことを特徴とする請求項２７に記載の質問応答システム。
【請求項３１】
前記レコードは、人と内容との間の抽出された関係を表す関係レコードを含むことを特徴とする請求項２７に記載の質問応答システム。
【請求項３２】
前記予め定められた個数の質問は、大体１０個以下を含むことを特徴とする請求項２０に記載の質問応答システム。
【請求項３３】
前記予め定められた個数の質問は、大体４個を含むことを特徴とする請求項２０に記載の質問応答システム。
【請求項３４】
ソース文書から前記データを抽出し、および前記予め定められた個数の質問の前記予め定義されたフォームに対応する形式を有し、前記抽出されたデータを表す、前記レコードを生成するように構成されたデータマイニング構成要素さらに備えたことを特徴とする請求項２２に記載の質問応答システム。
【請求項３５】
ソース文書を処理する方法であって、
前記ソース文書からデータを抽出するステップと、
予め定められた個数の質問の１つまたは複数の予め定義されたフォームに対応する形式を有し、前記抽出されたデータを表すレコードを生成するステップと、
前記レコードをデータストアに格納するステップと
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項３６】
データを抽出するステップは、前記ソース文書の内容部分からメタデータを抽出するステップを含むことを特徴とする請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
データを抽出するステップは、前記ソース文書から、人と内容との間の関係を表す関係情報を抽出するステップを含むことを特徴とする請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
データを抽出するステップは  前記ソース文書から領域固有データを抽出するステップを含むことを特徴とする請求項３５に記載の方法。
【請求項３９】
ユーザ入力の問い合わせを受信するステップと、
前記予め定められた個数の質問のうちの１つに応答するために、前記ユーザ入力の問い合わせに基づいて前記データストアを検索するステップと
をさらに備えたことを特徴とする請求項３５に記載の方法。
【請求項４０】
ユーザ入力の問い合わせを受信するステップは、前記予め定められた個数の質問のうちの１つのユーザ選択のためのディスプレイを提供するステップを含むことを特徴とする請求項３９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般には、情報管理に関し、より詳細には、ユーザが入力する問い合わせに基づいて、予め定義されたフォーム（ｆｏｒｍ）を有する予め定められた個数の質問に答える、質問応答システムを提供することに関する。
【背景技術】
【０００２】
電子情報の管理は、多くの課題を提示する。そのような課題の１つが、電子システムのユーザによる問い合わせに応答してユーザに情報を提供する能力である。この管理タスクを実行する従来技術のシステムは、通常、２つのカテゴリ、すなわち質問応答および情報検索に分類される。
【０００３】
従来技術の質問応答システムは、目標として、ユーザによって入力されたすべての種類の自由な形式の質問に答えることを有する。これは、非常に有用なシステムになる可能性があるが、実装が非常に難しい。
【０００４】
例えば、ユーザが、すべての形式で実質的にすべての質問を入力できる場合に、質問応答システムは、通常、質問に答えることを試みる前に、ユーザの問い合わせの意味を識別する比較的少数の既知の方法の１つを使用しなければならない。１つの技法に、自然言語処理が含まれる。自然言語処理は、通常、自然言語の入力を受信することと、コンピュータシステムが使用できるようにその入力の意味を決定することが含まれる。質問応答の文脈で、自然言語処理システムは、ユーザによって入力された自然言語の問い合わせの意味を識別し、次に、その問い合わせに応答する情報を識別することを試みる。
【０００５】
もう１つの一般的な技法に、手書きルールの実施が含まれる。そのようなシステムでは、作成者が、ユーザがある情報を求める可能性があるすべての可能な形を考えることを試みる。次に、作成者は、これらの可能な問い合わせの形を応答情報にマッピングするルールを記述する。
【０００６】
質問応答システムを実装するこれらの従来技術の両方は、実施が比較的高価になり、多少のエラーを有する傾向がある。主に、費用とエラーは、これらのシステムが、ユーザが入力できる質問の実質的にすべてに答えることを試みるという事実から生じる。
【０００７】
従来の情報検索システムは、ユーザによって供給されたキーワードを使用し、そのキーワードに関連する文書を見つけることを試みる。これには、他の不利益が伴う、すなわち、これらは、ユーザの異なる検索要求を簡単に満足することができない。情報検索システムは、リコールと結果を返す際の精度のバランスをとることを試みる。言い換えると、情報検索システムは、従来技術において、返される関連情報の量を最大にする（リコールを最大にする）と同時に、返される関連情報の量を最小にする（すなわち、精度を最大にする）ことを試みる。
【０００８】
これらの種類のシステムにユーザによって入力される問い合わせは、主に３つのカテゴリ、すなわち情報、トランザクション、およびナビゲーションに分類される。例えば、情報の問い合わせは、「Ｗｈｏ  ｉｓ  Ｘ？（Ｘは誰か）」、「Ｗｈａｔ  ｉｓ  Ｘ？（Ｘは何か）」、または「Ｗｈｏ  ｋｎｏｗｓ  ａｂｏｕｔ  Ｘ？（Ｘについて誰が知っているか）」などを尋ねる問い合わせである。この種類の問い合わせは、単に、内容または人に関する情報を探すものである。トランザクションの問い合わせには、ユーザが、「Ｗｈｅｒｅ  ｄｏ  Ｉ  ｓｕｂｍｉｔ  ａｎ  ｅｘｐｅｎｓｅ  ｒｅｐｏｒｔ？（経費報告書をどこに提出するか）」、または「Ｗｈｅｒｅ  ｃａｎ  Ｉ  ｓｈｏｐ  ｆｏｒ  ｂｏｏｋｓ？（どこで本を買えるか）」など、ある種のトランザクションを達成する方法に関する質問をすることが含まれる。ユーザが求める結果は、しばしば、目的地または所望のトランザクションを達成する方法の手順の説明である。ナビゲーションの問い合わせには、ユーザが、「Ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｏｍｅｐａｇｅ  ｏｆ  Ｘ？（Ｘのホームページはどこにあるか）」、または「Ｗｈａｔ  ｉｓ  ｔｈｅ  ＵＲＬ  ｆｏｒ  Ｘ？（ＸのＵＲＬは何か）」などの目的地のリンクを尋ねることが含まれる。ナビゲーションの問い合わせがあれば、ユーザは、通常、結果として、ウェブページのアドレスまたは他の同様のリンクを探している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、質問に応答するシステムである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、データマイニングモジュールを使用して、企業データなどのデータをマイニングし、そのデータを構成して、各々が予め定義されたフォームを有する予め定められた数の質問に答える。本発明は、ユーザの問い合わせを受信し、およびユーザの問い合わせに応答するユーザインターフェース構成要素も提供する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明は、質問応答システムを扱う。具体的に言うと、本発明は、データをマイニングするデータマイニングモジュールと、質問応答を実行するためにマイニングされたデータを使用するユーザインターフェースとを扱う。しかし、本発明を詳細に説明する前に、本発明を使用できる環境の１つの例示的な実施形態を述べる。
【００１２】
図１に、本発明を実施できる適切なコンピューティングシステム環境１００の例を示す。コンピューティングシステム１００は、適切なコンピューティング環境の一例にすぎず、本発明の使用または機能性の範囲に関する制限を提案することを意図されたものではない。コンピューティング環境１００を、例のオペレーティング環境１００に示された構成要素のいずれかまたはその組合せに対する依存性または要件を有すると解釈してもならない。
【００１３】
本発明は、多数の他の汎用または特殊目的のコンピューティングシステム環境または構成と共に動作する。本発明と共に使用することができる周知のコンピューティングシステム、コンピューティング環境、および／またはコンピューティング構成の例に、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドデバイス、ラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、セットトップボックス、プログラマブルコンシューマエレクトロニクス、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、テレフォニシステム、上記のシステムまたはデバイスのいずれかを含む分散コンピューティング環境、および類似物が含まれるが、これらに制限はされない。
【００１４】
本発明を、プログラムモジュールなど、コンピュータによって実行されるコンピュータ実行可能命令の全般的な文脈で説明することができる。一般に、プログラムモジュールに、特定のタスクを実行するか特定の抽象データ型を実施するルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造などが含まれる。本発明は、通信ネットワークを介してリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが実行される分散コンピューティング環境で実践されるように設計されている。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールが、メモリストレージデバイスを含む、ローカルとリモートの両方のコンピュータ記憶媒体に置かれる。
【００１５】
図１を参照すると、本発明を実施する例示的なシステムに、コンピュータ１１０の形の汎用コンピューティングデバイスが含まれる。コンピュータ１１０の構成要素に、処理ユニット１２０、システムメモリ１３０、およびシステムメモリを含む様々なシステム構成要素を処理ユニット１２０に結合するシステムバス１２１を含めることができるが、これに制限はされない。システムバス１２１は、メモリバス、メモリコントローラ、周辺バス、および様々なバスアーキテクチャのいずれかを使用するローカルバスを含む複数の種類のバス構造のいずれかとすることができる。制限ではなく例として、そのようなアーキテクチャに、Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（ＩＳＡ）バス、マイクロチャネルアーキテクチャ（ＭＣＡ）バス、Ｅｎｈａｎｃｅｄ  ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）バス、Ｖｉｄｅｏ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ（ＶＥＳＡ）ローカルバス、およびメザニンバスとも称するＰｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ（ＰＣＩ）バスが含まれる。
【００１６】
コンピュータ１１０に、通常は、様々なコンピュータ可読媒体が含まれる。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ１１０によってアクセスでき、揮発性媒体および不揮発性媒体、取外し可能な媒体および固定の媒体の両方を含む使用可能な媒体のいずれかとすることができる。制限ではなく例として、コンピュータ可読媒体に、コンピュータ記憶媒体および通信媒体を含めることができる。コンピュータ記憶媒体に、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報を格納する任意の方法またはテクノロジで実施された、揮発性および不揮発性、取外し可能なおよび固定のの両方の媒体が含まれる。コンピュータ記憶媒体に、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、および他のメモリテクノロジ、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、または他の光学ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ、または他の磁気ストレージデバイス、あるいは所望の情報を格納するのに使用でき、コンピュータ１１０によってアクセスできる他のすべての媒体が含まれるが、これに制限はされない。通信媒体によって、通常は、搬送波または他のトランスポート機構などの変調されたデータ信号内のコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータが実施され、通信媒体には、すべての情報配布媒体が含まれる。用語「変調されたデータ信号」は、信号内で情報をエンコードする形でその特性の１つまたは複数を設定または変更された信号を意味する。制限ではなく例として、通信媒体に、有線ネットワークまたは直接配線接続などの有線媒体と、音響、ＲＦ、赤外線、および他の無線媒体などの無線媒体が含まれる。上記のいずれかの組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲に含まれなければならない。
【００１７】
システムメモリ１３０に、読取専用メモリ（ＲＯＭ）１３１およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１３２などの揮発性メモリおよび／または不揮発性メモリの形のコンピュータ記憶媒体が含まれる。起動中などにコンピュータ１１０内の要素の間での情報の転送を助ける基本ルーチンを含む基本入出力システム１３３（ＢＩＯＳ）が、通常はＲＯＭ  １３１に格納される。ＲＡＭ  １３２には、通常は、処理ユニット１２０から即座にアクセス可能、かつ／または処理ユニット１２０によって現在操作中のデータおよび／またはプログラムモジュールが含まれる。制限ではなく例として、図１に、オペレーティングシステム１３４、アプリケーションプログラム１３５、他のプログラムモジュール１３６、およびプログラムデータ１３７を示す。
【００１８】
コンピュータ１１０に、他の取外し可能な／固定の、揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体も含めることができる。例のみとして、図１に、固定の不揮発性磁気媒体から読み取るかこれに書き込むハードディスクドライブ１４１、取外し可能な不揮発性磁気ディスク１５２から読み取るかこれに書き込む磁気ディスクドライブ１５１、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光媒体などの取外し可能な不揮発性光ディスク１５６から読み取るかこれに書き込む光ディスクドライブ１５５を示す。例示的なオペレーティング環境で使用できる他の取外し可能な／固定の、揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体に、磁気テープカセット、フラッシュメモリカード、デジタル多用途ディスク、デジタルビデオテープ、ソリッドステートＲＡＭ、ソリッドステートＲＯＭ、および類似物が含まれるが、これに制限はされない。ハードディスクドライブ１４１は、通常は、インターフェース１４０などの固定のメモリインターフェースを介してシステムバス１２１に接続され、磁気ディスクドライブ１５１および光ディスクドライブ１５５は、通常、インターフェース１５０などの取外し可能なメモリインターフェースによってシステムバス１２１に接続される。
【００１９】
上で説明し、図１に示したドライブおよびそれに関連するコンピュータ記憶媒体は、コンピュータ１１０のコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、および他のデータのストレージを提供する。図１では、例えば、ハードディスクドライブ１４１が、オペレーティングシステム１４４、アプリケーションプログラム１４５、他のプログラムモジュール１４６、およびプログラムデータ１４７を格納するものとして図示されている。これらの構成要素を、オペレーティングシステム１３４、アプリケーションプログラム１３５、他のプログラムモジュール１３６、およびプログラムデータ１３７と同一のまたは異なるもののいずれかとすることができることに留意されたい。オペレーティングシステム１４４、アプリケーションプログラム１４５、他のプログラムモジュール１４６、およびプログラムデータ１４７は、最低限でも異なるコピーであることを示すために、異なる符号を与えられている。
【００２０】
ユーザは、キーボード１６２、マイクロホン１６３、および、一般にマウス、トラックボール、またはタッチパッドと称するポインティングデバイス１６１などの入力デバイスを介してコンピュータ１１０にコマンドおよび情報を入力することができる。他の入力デバイス（図示せず）に、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星パラボラアンテナ、スキャナ、または類似物を含めることができる。上記および他の入力デバイスは、しばしば、システムバスに結合されたユーザ入力インターフェース１６０を介して処理ユニット１２０に接続されるが、パラレルポート、ゲームポート、またはｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ｓｅｒｉａｌ  ｂｕｓ（ＵＳＢ）などの他のインターフェースおよびバス構造によって接続することができる。モニタ１９１または他の種類のディスプレイデバイスも、ビデオインターフェース１９０などのインターフェースを介してシステムバス１２１に接続される。モニタのほかに、コンピュータに、スピーカ１９７およびプリンタ１９６など、出力周辺インターフェース１９５を介して接続できる他の周辺出力デバイスも含めることができる。
【００２１】
コンピュータ１１０は、リモートコンピュータ１８０などの１つまたは複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用して、ネットワーク化された環境で動作する。リモートコンピュータ１８０は、パーソナルコンピュータ、ハンドヘルドデバイス、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイス、または他の一般的なネットワークノードとすることができ、通常は、上でコンピュータ１１０に関して説明した要素の多くまたはすべてが含まれる。図１に示した論理接続に、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）１７１および広域ネットワーク（ＷＡＮ）１７３が含まれるが、他のネットワークも含めることができる。そのようなネットワーキング環境は、オフィス、会社全体のコンピュータネットワーク、イントラネット、およびインターネットでありふれたものである。
【００２２】
ＬＡＮネットワーキング環境で使用される時に、コンピュータ１１０は、ネットワークインターフェースまたはネットワークアダプタ１７０を介してＬＡＮ  １７１に接続される。ＷＡＮネットワーキング環境で使用される時に、コンピュータ１１０に、通常は、インターネットなどのＷＡＮ  １７３を介する通信を確立する、モデム１７２または他の手段が含まれる。モデム１７２は、内蔵または外付けとすることができるが、ユーザ入力インターフェース１６０または他の適当な手段を介してシステムバス１２１に接続することができる。ネットワーク化された環境では、コンピュータ１１０に関して図示されたプログラムモジュールまたはその一部を、リモートメモリストレージデバイスに格納することができる。制限ではなく例として、図１に、リモートコンピュータ１８０に常駐するものとしてリモートアプリケーションプログラム１８５を示す。図示のネットワーク接続が例示的であり、コンピュータの間の通信リンクを確立する他の手段を使用できることを諒解されたい。
【００２３】
この説明は、「Ｗｈａｔ  ｉｓ  Ｘ？」、「Ｗｈｏ  ｉｓ  Ｘ？」、「Ｗｈｏ  ｋｎｏｗｓ  ａｂｏｕｔ  Ｘ？」、および「Ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｏｍｅｐａｇｅ  ｏｆ  Ｘ？」という質問（「Ｘ」はユーザが入力する）に応答する質問応答システムに関して進行する。しかし、本発明の発明的概念を維持しながら、より少数の、異なる、または追加の質問に答えられることを諒解されたい。例えば、本発明は、「Ｉ  ｎｅｅｄ  ｔｏ  ｄｏ  Ｘ（私はＸをする必要がある）」、「Ｈｏｗ  ｔｏ  ｄｏ  Ｘ（どうやってＸを行うか）」などの質問に応答するのに使用することができる。しかし、本発明は、許容される質問の個数を、約１０個以下など、予め定められた比較的少ない数に維持し、複数の予め定義されたフォームの１つとして質問の形を維持する。やはり、この説明は、上で述べた予め定義されたフォームを有する４つの質問に関して進行するが、これは例にすぎない。
【００２４】
図２は、質問応答に使用できる、データをマイニングするシステム２００のブロック図である。システム２００に、テキストマイニング構成要素２０２がネットワーク（イントラネットまたは他のネットワークなど）２０３を介して複数のソース文書２０６に接続されることが示されている。システム２００に、それ自体は質問応答ユーザインターフェース構成要素２０８に結合された知識データベース２０４にテキストマイニング構成要素２０２が機能的に結合されることも示されている。構成要素２０８は、普通の（オプションの）情報検索（ＩＲ）システム２２１に結合され、ユーザが入力する問い合わせを受信するものとして示されている。
【００２５】
動作中に、短く言うと、テキストマイニング構成要素２０２は、ネットワーク２０３を介してソース文書２０６へのアクセスを受信する。テキストマイニング構成要素２０２に、例示的に、メタデータ抽出構成要素２１０、関係抽出構成要素２１２、および領域固有の知識抽出構成要素２１４が含まれる。下で詳細に説明するように、メタデータ抽出構成要素２１０は、ソース文書２０６からテキストを受信し、質問に応答するのに使用される関連するメタデータを抽出する。関係抽出構成要素２１２も、ソース文書２０６からのテキストおよびメタデータ抽出構成要素２１０からの出力を受信し、質問に応答するのに使用される関係情報を抽出する。構成要素２１０および２１２からの情報は、知識データベース２０４に供給され、「Ｗｈｏ  ｋｎｏｗｓ  ａｂｏｕｔ  Ｘ？」および「Ｗｈｏ  ｉｓ  Ｘ？」など（「Ｘ」はユーザによって入力される）の質問に応答するために、メタデータおよび関係の知識ストア２１６に格納される。
【００２６】
やはり下で詳細に説明するように、領域固有の知識抽出構成要素２１４は、ソース文書２０６から領域固有データを抽出し、知識データベース２０４内の領域固有の知識ストア２１８に供給する。知識ストア２１８内の領域固有情報は、例えば、「Ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｏｍｅｐａｇｅ  ｏｆ  Ｘ？」および「Ｗｈａｔ  ｉｓ  Ｘ？」などの質問に応答するのに使用される。
【００２７】
質問応答ＵＩ構成要素２０８は、ユーザが入力する問い合わせ２２０を受信し、知識ベース２０４にアクセスして、質問に対する応答をユーザに供給する。１つの例示的な実施形態で、質問応答ＵＩ構成要素２０８は、ユーザが、予め定められた個数の予め定義された問い合わせの１つを選択するか、ユーザが呼び出しを試みるのがこれらの予め定められた予め定義された問い合わせのどれであるかを決定できるようにする。問い合わせの個数を予め定められた数までに制限することと、許容される問い合わせの特定の形が複数の予め定義されたフォームの１つになるように制限することによって、本発明は、ユーザにって要求される問い合わせのほとんどすべてに応答することができるが、従来技術の質問応答システムおよび情報検索システムに関連する複数の重要な不利益が回避される。
【００２８】
もう１つのオプションの実施形態で、ＵＩ構成要素２０８が、普通のＩＲシステム２２１にも結合される。システム２２１は、例示的に、入力問い合わせに応答して、普通のＩＲ検索エンジンを使用し、普通の形（インターネットなどの広域ネットワークまたはローカルエリアネットワークを介するなど）でデータにアクセスする。したがって、ＵＩ構成要素２０８は、ユーザが入力する問い合わせ２２０に応答して、データベース２０４からの質問応答結果を、システム２２１からの普通の検索結果と統合するか他の形で組み合わせることができる。
【００２９】
図３は、領域固有の知識抽出構成要素２１４のより詳細なブロック図である。図３に示された例示的な実施形態では、構成要素２１４に、定義抽出モデル２３０、頭字語抽出モデル２３２、およびホームページ抽出モデル２３４が含まれる。モデル２３０、２３２、および２３４は、ソース文書２０６の内容を受信し、定義、頭字語の完全表記、およびホームページを抽出し、抽出された情報を領域固有の知識ストア２１８に格納する。もちろん、他の領域固有情報も抽出することができるが、図３に示された３つの種類を、例のみとして本明細書で説明する。
【００３０】
本明細書で説明する実施形態では、定義抽出モデル２３０が、例示的に、ソース文書２０６内のテキストからある概念の定義として働くことができるすべての段落を抽出する統計的バイナリクラシファイヤ（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）である。このクラシファイヤは、トレーニングデータに注釈を付け、そのトレーニングデータを統計クラシファイヤトレーニングモジュールに供給することによってトレーニングされ、この統計クラシファイヤトレーニングモジュールは、様々な既知のトレーニング技法の１つを実施することができる。そのようなトレーニング技法の１つが、周知であり、サポートベクトルマシン（ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ、ＳＶＭ）として統計クラシファイヤをトレーニングする。その技法によれば、検討中のテキストを分類するのに使用される特徴が取得されて、それが定義的段落であるかどうかが決定される。様々な異なる特徴を、クラシファイヤによって使用することができ、１つの例示的な定義抽出特徴リストを、下の表１に示す。
【００３１】
【表１】
2006073012.tif 000003
【００３２】
【表２】
2006073012.tif 000004
【００３３】
【表３】
2006073012.tif 000005
【００３４】
表１に示された特徴は、ある段落の最初の句が名詞句であるかどうか、およびその名詞句がその段落に頻繁に現れるかなどを識別するものである。そうである場合に、その段落は、多分定義段落である。これらの特徴は、代名詞が段落の主要な句（ｍａｉｎ  ｐｈｒａｓｅ）に現れるかどうかも識別する。そうである場合に、その段落は、多分定義段落でない。他の特徴も示されており、これらは、各々スコアに関連付けられている。
【００３５】
表１に、リストされた特徴の各々のカテゴリが、各特徴に関連するビット数および各特徴に対応する重みと共に示されている。特徴は、テキストの主要な句に対応する特徴のカテゴリ、テキストの段落全体に対応する特徴のカテゴリ、およびテキストに含まれる単語のグループに対応する特徴のカテゴリに分類されている。もちろん、追加のまたは異なる特徴も使用することができ、これらを異なる形で分類することができ、これらに異なる重みを与えることができる。表１に示されているものは、例としてのみ提供される。重みが「ルール」としてリストされている場合に、これが、重みが特定のテキストフラグメントに適用される補助ルールによって決定されることを示すことにも留意されたい。
【００３６】
定義に関する質問に応答する際に、定義抽出モデル２３０は、例示的に、定義が概念にどれほど密接に対応するかに基づいて、概念の定義をランキングすることもする。したがって、ユーザが、質問「Ｗｈａｔ  ｉｓ  Ｘ？」を尋ねた時に、「Ｘ」について抽出された定義段落が、その関連の順でランキングされる。したがって、定義抽出モデル２３０は、ソース文書２０６の処理の結果を＜概念、定義＞の対として出力し、ここで、「概念」は、定義された概念を識別し、「定義」は、その概念の定義を与える。これらの対が、領域固有の知識ストア２１８に格納され、領域固有の知識ストア２１８では、単一の概念に関する複数の定義が、例示的に、関連によってランキングされる。
【００３７】
頭字語抽出モデル２３２に、例示的に、パターン２３６およびフィルタリングルール２３８が含まれる。頭字語抽出モデル２３２は、例示的に、ソース文書２０６を受信し、頭字語およびこれらの頭字語の完全表記を識別し、＜頭字語、完全表記＞の対を生成し、この対も、領域固有の知識ストア２１８に格納される。頭字語および完全表記の識別ならびに対の生成は、例示的に、パターンマッチング問題とみなされる。したがって、頭字語／完全表記の対を取得するために、ソース文書２０６のテキストが、パターン２３６とマッチングされ、一致が、フィルタリングルール２３８を使用してフィルタリングされる。これを、図４に詳細に示す。表２に、頭字語の抽出パターンおよびフィルタリングルールを示す。もちろん、他のパターンおよびルールも使用することができ、表２に示されたパターンおよびルールは、例示にすぎない。
【００３８】
【表４−１】
2006073012.tif 000006
【００３９】
【表４−２】
2006073012.tif 000007
【００４０】
【表４−３】
2006073012.tif 000008
【００４１】
図４は、頭字語／完全表記の対がモデル２３２を用いてどのように生成されるかを示すフローチャートである。まず、入力テキストを受信する（文ごとになど）。これは、図４ではブロック２４０によって示されている。次に、パターン２３６にアクセスして、候補頭字語／完全表記の対を取得する。これは、ブロック２４２によって示されている。
【００４２】
候補頭字語／完全表記の対が、表２に示されたパターンを使用して識別されると、フィルタリングルールを、候補頭字語／完全表記の対の各々に適用する。これは、図４ではブロック２４４、２４６、および２４８によって示されている。したがって、ソース文書２０６にパターンを適用することによって、潜在的な頭字語／完全表記の対が識別され、フィルタリングルールを適用することによって、それらが実際に頭字語／完全表記の対であるかどうかが決定され、また、識別された頭字語に関連する完全表記の特定の境界が識別される。
【００４３】
図４には、ソース文書２０６のテキストのすべてが、例示的に処理されることも示されている。これは、ブロック２５０および２５２によって示されている。
【００４４】
ホームページ抽出モデル２３４は、例示的に、望みに応じてパターンマッチングモデルまたは統計モデルとすることができる。もちろん、ソース文書２０６内でホームページを識別する他の形も使用することができる。例えば、ウェブページを作成するのに使用されるツールが、特定のページを「ホームページ」として識別する属性または識別子を有する場合に、モデル２３４は、単純に、それがホームページであるかどうかを決定するためにページの属性を再検討することができる。
【００４５】
ホームページ抽出モデル２３４がバイナリクラシファイヤである実施形態で、このクラシファイヤは、適当な統計クラシファイヤトレーニング技法を使用して、ラベル付けされたトレーニングデータからトレーニングされる。このクラシファイヤは、例えば、ウェブページがグループまたは人に関連するホームページであるかどうかを決定するようにトレーニングされる。
【００４６】
図３に示された実施形態では、ホームページ抽出モデル２３４が、ソース文書２０６に含まれるすべてのウェブページを通過し、結果として、＜タイトル、ＵＲＬ＞の対を提供し、この対が、領域固有の知識ストア２１８に格納される。この対のタイトルは、ＵＲＬホームページがそれに関して識別されたグループまたは人の名前を指す。ＵＲＬは、例示的に、タイトルで識別されたグループまたは人のホームページのアドレスを含むｕｎｉｆｏｒｍ  ｒｅｓｏｕｒｃｅ  ｌｏｃａｔｏｒである。
【００４７】
図５は、メタデータ抽出構成要素２１０および関係抽出構成要素２１２のより詳細なブロック図である。１つの例示的な実施形態で、メタデータ抽出構成要素２１０は、ソース文書２０６の作成者、これらの文書のタイトル、これらの文書に含まれる重要な語などの情報を抽出する。もちろん、他のメタデータも抽出することができ、図５に示されたメタデータは、例示だけのために示されたものである。
【００４８】
抽出されるメタデータが、ソース文書２０６に関連する実際のメタデータフィールドに含まれる場合があることにも留意されたい。しかし、そのようなメタデータが、しばしば不正確であることがわかっている。実際に、いくつかの例で、ソース文書２０６に関連するメタデータが、８０％程度の場合に不正確であることがわかった。したがって、本発明は、文書に関連するメタデータフィールドではなく、構成要素２１０を使用して、作成者、タイトル、および重要な語などのメタデータをソース文書２０６の内容から抽出する。
【００４９】
本明細書で述べる実施形態で、ソース文書２０６からの作成者情報およびタイトル情報の抽出は、作成者抽出モデル２６０およびタイトル抽出モデル２６２によって実行される。モデル２６０および２６２は、例示的に、複数の連続する行に作成者またはタイトルが含まれるかどうかを決定するようにトレーニングされた統計クラシファイヤである。また、１つの例示的な実施形態で、ＨＴＭＬ文書について、タイトルだけが抽出されるが、他の情報も抽出することができる。
【００５０】
作成者抽出モデル２６０によって使用される１つの例示的な特徴リストを、表３に示す。
【００５１】
【表５】
2006073012.tif 000009
【００５２】
やはり、表３に示された特徴は、カテゴリによって、使用される特定の特徴によって、各特徴に関連するビット数（すなわち、処理されているテキストに特徴が存在するか否かを識別するのに使用されるビット数）およびその特徴に関連する重みによって識別される。表３から、重みが、処理されている文書の種類に依存して変化する可能性があることがわかる。例えば、文書がワードプロセッサ文書である場合に、重みが１の値を有するが、文書がプレゼンテーション（スライドなど）である場合に、重みが異なる値である場合がある。
【００５３】
タイトル抽出モデル２６２は、例示的に、テキストフラグメントのタイトルの始めと終りを識別するのに使用される２つのモデルからなるものとすることができる。表４は、統計クラシファイヤとして実装された時のタイトル抽出モデル２６２の特徴リストである。１つの例示的な実施形態で、タイトル抽出モデル２６２は、ワードプロセッシング文書の第１ページおよびスライドプレゼンテーションの最初のスライドからテキストフラグメントを受信する。
【００５４】
【表６−１】
2006073012.tif 000010
【００５５】
【表６−２】
2006073012.tif 000011
【００５６】
表４に、カテゴリ、特徴、各特徴に対応するビット数、および各特徴に関連する重みが示されている。表４では、重み１が、タイトルの始めを識別する第１のモデルに対応し、重み２が、タイトルの終りを識別する第２のモデルに関連する。また、各特徴に対応する重みが、処理されている文書の種類にも基づいて変更される場合があることがわかる。
【００５７】
重要語抽出モデル２６４は、ソース文書２０６から重要な語を抽出するのに使用される。重要な語は、例示的に、処理されている所与の文書の内容を示す。これらの語は、例示的に、文書に記述された概念を識別する。モデル２６４は、文書内の重要な語または内容の単語を識別する様々な異なる技法のどれでも使用することができる。多数のそのような技法が、情報検索システムで文書にインデクシングするために一般に説明されている。そのような技法の１つが、周知のｔｅｒｍ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ＊  ｉｎｖｅｒｓｅ  ｄｏｃｕｍｅｎｔ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（ｔｆ＊ｉｄｆ）である。しかし、他の技法に、単純に、語の位置および頻度を調べることが含まれる。語が、文書の始めに現れる傾向があり、文書全体を通じて頻繁に使用される場合に、それが重要な語である可能性が高い。
【００５８】
関係抽出モデル２１２は、モデル２６０、２６２、および２６４から出力を受信し、ソース文書２０６も受信する。関係抽出モデル２１２は、人と概念の間の関係を識別する＜概念、人＞の対を生成する。これらの対は、例えば、「Ｗｈｏ  ｋｎｏｗｓ  ａｂｏｕｔ  Ｘ？」、および「Ｗｈｏ  ｉｓ  Ｘ？」などの質問に応答するのに使用することができる。この種類の対を生成するために、関係抽出モデル２１２は、例えば、「概念」および「人」が、それぞれ同一文書のタイトル部分と作成者部分に現れるかどうかを決定する。そうである場合に、概念／人の対を作成する。モデル２１２は、「概念」および「人」が、それぞれ同一文書の重要語部分および作成者部分に現れるかどうかも決定する。そうである場合に、概念／人の対を作成する。同様に、モデル２１２は、「概念」および「人」が、文書コレクション内で頻繁に同時に出現するかどうかを決定することができる。そうである場合に、やはり対を作成する。もちろん、追加のテストまたは異なるテストを使用して、概念／人の対を作成しなければならないかどうかを決定することができる。
【００５９】
知識ストア２１６および２１８が作成されたならば、質問応答ＵＩ構成要素２０８を使用して、ユーザによって供給された問い合わせに応答することができる。ＵＩ構成要素２０８は、様々な形のいずれかでシステム２００に統合することができる。複数のこれらの形を、下で説明する。ここでは、ＵＩ構成要素２０８が、上で述べた４つの問い合わせ（「Ｗｈｏ  ｉｓ  Ｘ？」、「Ｗｈｏ  ｋｎｏｗｓ  ａｂｏｕｔ  Ｘ？」、「Ｗｈａｔ  ｉｓ  Ｘ？」、および「Ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｏｍｅｐａｇｅ  ｏｆ  Ｘ？」）の１つである問い合わせを受信するということで十分である。図６は、ＵＩ構成要素２０８が２つの質問「Ｗｈｏ  ｉｓ  Ｘ？」および「Ｗｈｏ  ｋｎｏｗｓ  ａｂｏｕｔ  Ｘ？」にどのように応答するかを示すフローチャートである。
【００６０】
まず、ＵＩ構成要素２０８は、この２つの質問のどちらがユーザによって尋ねられているかを決定する。これは、図６ではブロック２７０によって示されている。これは、様々な異なる形で行うことができる。例えば、ＵＩ構成要素２０８は、ユーザに、特定の問い合わせのどれが提出されているかをユーザがチェックできるようにするチェックボックスのリストを提示することができる。そのようなインターフェースは、例示的に、ユーザが「Ｘ」に対応するテキストを入力できるようにするテキストボックスを提供する。
【００６１】
構成要素２０８が、質問を「Ｗｈｏ  ｉｓ  Ｘ？」として識別すると仮定すると、構成要素２０８は、人「Ｘ」によって作成された文書にアクセスする。これは、図６ではブロック２７２によって示されている。これは、関係抽出モデル２１２によって生成され、知識ストア２１６に格納された作成者／タイトルの対（または人／タイトルの対）に単純にアクセスすることによって識別することができる。
【００６２】
構成要素２０８は、人「Ｘ」に言及した文書にもアクセスする。これは、図６ではブロック２７４によって示されている。これは、知識ストア２１６内の情報にアクセスすることによって、人「Ｘ」が、文書のテキスト内に重要語としてまたは人としてのいずれかで現れるかどうかを決定することによって行われる。
【００６３】
次に、構成要素２０８は、関連する重要語にアクセスする。これは、ブロック２７６によって示されている。関連する重要語とは、作成者「Ｘ」によって作成された文書または「Ｘ」に言及した文書に現れる語である。
【００６４】
この情報のすべてにアクセスした後に、構成要素２０８は、人「Ｘ」のプロファイルを作成する。これは、図６ではブロック２７８によって示されている。このプロファイルに、例示的に、人「Ｘ」が作成した文書または人「Ｘ」に言及した文書のリストが含まれる。このプロファイルに、例示的に、作成者／タイトルの対のメタデータを使用して取得された文書リストも含まれる。人「Ｘ」によって作成された文書に最も頻繁に現れる上位ｎ位の重要語（上位２０位の重要語など）も、例示的にリストされる。
【００６５】
質問「Ｗｈｏ  ｉｓ  Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ？」に応答するＵＩ構成要素２０８からの出力の１つの例示的な実施形態を、図９に示す。図９のディスプレイには、ユーザが、このディスプレイの最上部にある「Ｗｈｏ  ｉｓ」チェックボックスにチェックマークを付けたことと、その後、テキストボックスに語「Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅ」を入力したことが示されている。返される結果に、２つのタブ「Ｗｈｏ  ｉｓ」および「Ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｏｍｅｐａｇｅ  ｏｆ」が含まれる。ユーザは、タブ「Ｗｈｏ  ｉｓ」を選択しており、このディスプレイに、Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅに関する情報が示されている。このディスプレイには、例示的に、Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅの肩書および連絡先情報（例示的に、知識ベース２０４の開発で入力されたソース文書から収集される）が示され、次に、Ｊｏｈｎ  Ｄｏｅによって作成された文書ならびにＪｏｈｎ  Ｄｏｅによって作成された文書に現れる上位１０位の語がリストされている。もちろん、図９は、ＵＩディスプレイの１つの例示的な実施形態を示すのみであり、他の適当なディスプレイも使用することができる。
【００６６】
図６に戻って、ブロック２７０で、ＵＩ構成要素２０８が、ユーザが「Ｗｈｏ  ｋｎｏｗｓ  ａｂｏｕｔ  Ｘ？」を質問したと決定する場合に、構成要素２０８は、知識ストア２１６に格納された概念／人の対にアクセスし、「Ｘ」のテキストを概念／人の対の「概念」とマッチングする。これは、ブロック２８０および２８２によって示されている。次に、ＵＩ構成要素２０８は、ユーザによって入力された質問に対する応答として、調和する（ｍａｔｃｈｉｎｇ）概念／人の対の「人」部分を返す。これは、図６ではブロック２８４によって示されている。
【００６７】
図７は、質問「Ｗｈａｔ  ｉｓ  Ｘ？」に応答する際のＵＩ構成要素２０８の動作を示すフローチャートである。まず、ＵＩ構成要素２０８が、ユーザから入力された問い合わせを「Ｗｈａｔ  ｉｓ  Ｘ？」の形であるものとして識別したかどうかを決定する。これは、図７ではブロック２９０によって示されている。次に、構成要素２０８は、知識ストア２１８に格納された概念／定義の対および頭字語／完全表記の対にアクセスする。これは、図７ではブロック２９２によって示されている。次に、構成要素２０８は、ユーザによって入力された「Ｘ」を、概念／定義の対の「概念」部分および頭字語／完全表記の対の「頭字語」部分とマッチングする。これは、図７ではブロック２９４によって示されている。次に、構成要素２０８は、調和する概念／定義の対の「定義」部分および調和する頭字語／完全表記の対の「頭字語」部分を返す。これは、ブロック２９６によって示されている。
【００６８】
図１０は、「Ｗｈａｔ  ｉｓ？」質問に応答する際にＵＩ構成要素２０８によって提供されるディスプレイの１つの例示的な実施形態である。図１０には、ユーザが、このディスプレイの最上部の「Ｗｈａｔ  ｉｓ？」ボックスにチェックマークを付けて、問い合わせの形を示したことが示されている。ユーザは、テキストボックスにテキスト「ＡＣＭＥ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｃｏ」もタイプした。結果が、図１０に示されたディスプレイの下側部分に返され、これには、「Ｗｈａｔ  ｉｓ」、「Ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｏｍｅｐａｇｅ  ｏｆ」、および「Ｗｈｏ  ｋｎｏｗｓ  ａｂｏｕｔ」というラベルを付けられた３つのタブが含まれる。ユーザは、「Ｗｈａｔ  ｉｓ」タブを選択しており、これは、表示される情報が、ＡＣＭＥ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｃｏの定義に関連することを示す。図１０に示された短い専門家から、構成要素２０８が、ＡＣＭＥ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｃｏ．に関する定義情報の１つまたは複数の段落を提供することがわかるが、図を単純にするために各段落の最初の少数の単語だけが図１０に示されているが、実際には段落全体またはその大部分が表示されると理解されることに留意されたい。
【００６９】
図８は、「Ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｏｍｅｐａｇｅ  ｏｆ  Ｘ？」に応答する際のＵＩ構成要素２０８の動作を示すフローチャートである。まずＵＩ構成要素２０８が、ユーザから入力された問い合わせを「Ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｏｍｅｐａｇｅ  ｏｆ  Ｘ？」の形であるものとして識別したかどうかを決定する。これは、図８ではブロック２９０によって示されている。次に、構成要素２０８は、知識ストア２１８に格納されたタイトル／ＵＲＬの対にアクセスする。これは、ブロック３００によって示されている。次に、構成要素２０８は、ユーザによって入力された「Ｘ」を、タイトル／ＵＲＬの対の「タイトル」部分とマッチングする。これは、図８ではブロック３０４によって示されている。次に、構成要素２０８は、調和するタイトル／ＵＲＬの対の「ＵＲＬ」部分を返す。これは、ブロック３０６によって示されている。
【００７０】
前に述べたように、ＵＩ構成要素２０８が、ユーザ入力に基づいてＩＲシステム２２１にアクセスし、質問応答結果の一部としてＩＲ検索結果を返せることに留意されたい。ＩＲ結果は、ユーザが適当なボックスにチェックマークを付けることによって要求することができ、あるいは、ＩＲ結果を自動的に生成することができる。
【００７１】
ＵＩ構成要素２０８を、様々な異なる既知の形の１つでシステム２００に統合できることを諒解されたい。これらの形の１つが、図９および１０によって示されており、この場合に、ユーザは、入力される問い合わせの形に単純にチェックマークを付け、次に、問い合わせの特定の内容をテキストボックスに入力する。これを行う際に、問い合わせの形に関する判断は、ユーザによって行われ、構成要素２０８は、単純に、要求された情報を取り出すために関連するデータストアにアクセスする必要がある。ユーザが、複数のチェックボックスにチェックマークを付け、その形で結果の複数のセットを得ることができることにも留意されたい。
【００７２】
もちろん、他の技法も使用することができる。例えば、ユーザが、問い合わせ全体を入力し、その問い合わせが曖昧である場合に、本発明は、関連する場合に４つの異なる問い合わせのすべてに対する反応を返すことができる。これも、図９および１０に示されている。例えば、構成要素２０８が、これらのディスプレイの結果セクションの非選択のタブにデータを書き込んだ場合に、ユーザは、その結果内の異なる問い合わせ（ユーザが選択したものと異なる問い合わせ）に対する反応を見ることができる。例えば、図１０に、「Ｗｈａｔ  ｉｓ」問い合わせ、「Ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｏｍｅｐａｇｅ  ｏｆ」問い合わせ、および「Ｗｈｏ  ｋｎｏｗｓ  ａｂｏｕｔ」問い合わせに対応するタブがある。これらのタブのすべてが、ユーザがこのページの上部で「Ｗｈａｔ  ｉｓ」問い合わせを選択したことに応答してデータを書き込まれ、提供される。ユーザは、異なる情報を再検討するために異なるタブを選択することができる。したがって、ユーザが問い合わせの形にチェックマークを付ける必要があるのではなく、４つのすべての問い合わせ（またはすべての関連する問い合わせ）に対する反応がすべての場合に提供される、類似するＵＩを提供することができる。
【００７３】
同様に、ＵＩ構成要素２０８を、ユーザの入力に基づいて問い合わせの形を決定するためにモデルをトレーニングすることによってシステム２００に統合することができる。例えば、そのようなモデルは、問い合わせを４つの予め定められた形の１つに分類するために曖昧な入力に適用される４ウェイクラシファイヤとすることができる。同様に、本システムを実施して、ユーザとのダイアログにかかわり、入力の曖昧さをなくし、ユーザが望む問い合わせの形を具体的に識別することができる。このダイアログは、より多くの情報をユーザに要求するか、綴りの検査、頭字語の使用を試みるなどの提案をユーザに提供することができる。
【００７４】
したがって、本発明が、質問応答処理を非常に単純化し、なおかつ、ユーザが尋ねることを望む可能性がある膨大な絶対多数の異なる種類の質問をカバーすることがわかる。問い合わせの異なる形の個数を、予め定義されたフォームを有する予め定められた個数に制限することによって、本発明は、素早く簡単にテキストをマイニングし、この限られた個数の異なる問い合わせの種類に答えるのに適するデータ構造またはレコードを生成し、格納することができる。言い換えると、本システムは、問い合わせが提示される形を知っており、許容される形の個数が比較的少数なので、マインテキストを表すデータを、これらの問い合わせに答えるのに非常に適する形でデータストアに簡単に配置することができる。
【００７５】
本発明を、特定の実施形態に関して説明したが、当業者は、本発明の趣旨および範囲から逸脱せず形態および詳細において変更を行えることを諒解するであろう。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本発明を利用することができる１つの例示的な環境を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態によるシステムを示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態による領域固有の知識抽出のシステムをより詳細に示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態による、図３に示すシステムの動作を例示するフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態によるメタデータ抽出のシステムをより詳細に示すブロック図である。
【図６】本発明の一実施形態による質問応答システムの動作を例示するフローチャートである。
【図７】本発明の一実施形態による質問応答システムの動作を例示するフローチャートである。
【図８】本発明の一実施形態による質問応答システムの動作を例示するフローチャートである。
【図９】本発明の１つの例示的な実施形態によるユーザインターフェースのディスプレイを例示する図である。
【図１０】本発明の１つの例示的な実施形態によるユーザインターフェースのディスプレイを例示する図である。
【符号の説明】
【００７７】
２０６  ソース文書
２０３  ネットワーク（イントラネット）
２０２  テキストマイニング構成要素
２１０  メタデータ抽出構成要素
２１２  関係抽出構成要素
２１４  領域固有の知識抽出構成要素
２０４  知識データベース
２１６  「Ｗｈｏ  ｋｎｏｗｓ  ａｂｏｕｔ  Ｘ」および「Ｗｈｏ  ｉｓ  Ｘ」に応答するためのメタデータおよび関係の知識ストア
２１８  「Ｗｈｅｒｅ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｈｏｍｅｐａｇｅ  ｏｆ  Ｘ」および「Ｗｈａｔ  ｉｓ  Ｘ」に応答するための領域固有の知識ストア
２０８  質問応答ＵＩ
２２０  ユーザが入力する問い合わせ
【図１】
2006073012.tif 000012
【図２】
2006073012.tif 000013
【図３】
2006073012.tif 000014
【図４】
2006073012.tif 000015
【図５】
2006073012.tif 000016
【図６】
2006073012.tif 000017
【図７】
2006073012.tif 000018
【図８】
2006073012.tif 000019
【図９】
2006073012.tif 000020
【図１０】
2006073012.tif 000021