(57)【要約】【課題】  ユーザ固有の関連語辞書の生成、更新処理を効率的に実行可能とした構成を実現する。【解決手段】  質問応答システムにおいてユーザの質問から重要語として抽出されたキーワードと、キーワードに基づく検索処理の結果から抽出された回答候補と回答候補の適正情報を、関連語辞書修正手段に入力し、これらの入力情報に基づいて関連語辞書の修正処理を実行する。例えば、回答候補の適正情報に基づいて、キーワードと適正な回答各々に対応する語相互の関連度を上昇させ、キーワードと不適正な回答各々に対応する語相互の関連度を低下させる処理などを実行する。このような関連語辞書修正処理により、質問応答システムを利用したユーザの興味、関心分野に特化したユーザ固有の関連語辞書が生成または更新される。【選択図】  図１
2006343925.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
関連語辞書の作成または更新処理を実行する関連語辞書作成装置であり、
ユーザの質問から重要語としてのキーワードを抽出する質問解析手段と、
前記キーワードに基づく検索処理を実行する検索手段と、
前記検索手段による検索結果から前記質問に対する回答候補を抽出する回答候補抽出手段と、
前記回答候補抽出手段の抽出した回答候補の適正情報を取得する回答候補選択手段と、
前記キーワードおよび回答候補および該回答候補の適正情報とを入力し、入力情報に基づく関連語辞書の修正処理を実行する関連語辞書修正手段とを有し、
前記関連語辞書修正手段は、
関連語辞書の設定情報としての前記キーワードおよび回答候補との関連度情報を、前記回答候補の適正情報に基づいて修正または新規設定する処理を実行し、利用ユーザに特化した関連語辞書の生成または更新処理を実行する構成を有することを特徴とする関連語辞書作成装置。
【請求項２】
前記関連語辞書修正手段は、
関連語辞書における前記キーワードおよび回答候補との関連度情報の修正処理として、前記回答候補の適正情報に基づいて、
キーワードと適正な回答各々に対応する語相互の関連度を上昇させる処理と、
キーワードと不適正な回答各々に対応する語相互の関連度を低下させる処理と、
を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載の関連語辞書作成装置。
【請求項３】
前記関連語辞書修正手段は、
関連語辞書における前記キーワードおよび回答候補との関連度情報の修正処理として、前記回答候補の適正情報に基づいて、
キーワードと適正な回答とに共通して辞書に登録された関連語について、キーワードに対応する語と当該関連語との関連度を上昇させる処理と、
キーワードと不適正な回答とに共通して辞書に登録された関連語について、キーワードに対応する語と当該関連語との関連度を低下させる処理と、
を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載の関連語辞書作成装置。
【請求項４】
関連語辞書の作成または更新処理を実行する関連語辞書作成装置であり、
ユーザのスキャン文書から重要語としてのキーワードを抽出する手段と、
前記キーワードを入力し、入力情報に基づく関連語辞書の修正処理を実行する関連語辞書修正手段とを有し、
前記関連語辞書修正手段は、
関連語辞書における前記キーワードに対応する語相互間の関連度情報を修正する処理を実行し、利用ユーザに特化した関連語辞書の生成または更新処理を実行する構成を有することを特徴とする関連語辞書作成装置。
【請求項５】
関連語辞書の作成または更新処理を実行する関連語辞書作成方法であり、
ユーザの質問から重要語としてのキーワードを抽出する質問解析ステップと、
前記キーワードに基づく検索処理を実行する検索ステップと、
前記検索ステップにおける検索結果から前記質問に対する回答候補を抽出する回答候補抽出ステップと、
前記回答候補抽出ステップにおいて抽出した回答候補の適正情報を取得する回答候補選択ステップと、
前記キーワードおよび回答候補および該回答候補の適正情報とを入力し、入力情報に基づく関連語辞書の修正処理を実行する関連語辞書修正ステップとを有し、
前記関連語辞書修正ステップは、
関連語辞書の設定情報としての前記キーワードおよび回答候補との関連度情報を、前記回答候補の適正情報に基づいて修正または新規設定する処理を実行し、利用ユーザに特化した関連語辞書の生成または更新処理を実行することを特徴とする関連語辞書作成方法。
【請求項６】
前記関連語辞書修正ステップは、
関連語辞書における前記キーワードおよび回答候補との関連度情報の修正処理として、前記回答候補の適正情報に基づいて、
キーワードと適正な回答各々に対応する語相互の関連度を上昇させる処理と、
キーワードと不適正な回答各々に対応する語相互の関連度を低下させる処理と、
を実行することを特徴とする請求項５に記載の関連語辞書作成方法。
【請求項７】
前記関連語辞書修正ステップは、
関連語辞書における前記キーワードおよび回答候補との関連度情報の修正処理として、前記回答候補の適正情報に基づいて、
キーワードと適正な回答とに共通して辞書に登録された関連語について、キーワードに対応する語と当該関連語との関連度を上昇させる処理と、
キーワードと不適正な回答とに共通して辞書に登録された関連語について、キーワードに対応する語と当該関連語との関連度を低下させる処理と、
を実行することを特徴とする請求項５に記載の関連語辞書作成方法。
【請求項８】
関連語辞書の作成または更新処理を実行する関連語辞書作成方法であり、
ユーザのスキャン文書から重要語としてのキーワードを抽出するステップと、
前記キーワードを入力し、入力情報に基づく関連語辞書の修正処理を実行する関連語辞書修正ステップとを有し、
前記関連語辞書修正ステップは、
関連語辞書における前記キーワードに対応する語相互間の関連度情報を修正する処理を実行し、利用ユーザに特化した関連語辞書の生成または更新を行なうステップであることを特徴とする関連語辞書作成方法。
【請求項９】
関連語辞書の作成または更新処理をコンピュータ上において実行させるコンピュータ・プログラムであり、
ユーザの質問から重要語としてのキーワードを抽出する質問解析ステップと、
前記キーワードに基づく検索処理を実行する検索ステップと、
前記検索ステップにおける検索結果から前記質問に対する回答候補を抽出する回答候補抽出ステップと、
前記回答候補抽出ステップにおいて抽出した回答候補の適正情報を取得する回答候補選択ステップと、
前記キーワードおよび回答候補および該回答候補の適正情報とを入力し、入力情報に基づく関連語辞書の修正処理を実行する関連語辞書修正ステップとを有し、
前記関連語辞書修正ステップは、
関連語辞書の設定情報としての前記キーワードおよび回答候補との関連度情報を、前記回答候補の適正情報に基づいて修正または新規設定する処理を実行し、利用ユーザに特化した関連語辞書の生成または更新処理を実行することを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、関連語辞書作成装置、および関連語辞書作成方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。さらに詳細には、辞書を利用するユーザの嗜好などに対応したユーザ固有の特性を持つ関連語辞書を効率的に生成する関連語辞書作成装置、および関連語辞書作成方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
キーワードの同義語や類義語、上位概念語などといった関連語情報を収集した関連語辞書というものがある。関連語を集めた関連語辞書は、さまざまな局面で有用である。例えば、関連語辞書を用いたアプリケーションとしては、かな漢字変換、形態素解析、翻訳支援ソフトでの辞書登録、翻訳ソフト、文章校正支援（誤り訂正、類義語を提示）、文書自動分類などの処理、さらに、文書検索における精度向上のために利用されたり、その他、データベース検索、自然言語処理検索、圧縮、曖昧性解消、重要語抽出、要約、文字認識、音声認識など、様々なデータ処理において関連語辞書は利用される。
【０００３】
高品質な関連語辞書を作成する最適の手段は、専門家が人手で辞書を作成することであるが、それには莫大なコストが発生する。そこで、効率的な関連語辞書の自動構築方法が、いくつか提案されている。例えば、特許文献１には、ある索引語がどの文書で利用されているかを示す指標として、対応する索引語の各々の文書での利用頻度をベクトル距離として表現し、このベクトル距離で索引語間の類似度を規定し、一定の類似度以上の関連語を集めることにより、関連語と関連度の組の集合を関連語辞書に登録する手法を開示している。
【０００４】
また、特許文献２は、語の現れ方のパターンを抽出することによって関連語辞書を作成する手法を開示しており、さらに、特許文献３には、共起関係に基づいてシソーラスを構築する際、単なる共起関係ではなく、文法的、意味的な性質（「動詞と目的語」「修飾語と被修飾語」の関係など）を考慮してシソーラスを構築する手法を開示している。
【０００５】
上記の従来技術はいずれも、一般的な「常識ベース」と言われるような関連語辞書を対象としたものである。しかし、実世界では個人によって概念が異なることは頻繁にあることである。それを受けて、個人に特化した辞書を作成することを想定した関連語辞書作成技術を開示した従来技術として特許文献４がある。特許文献４は、個人のシソーラスから動詞と名詞の係り受けを抽出し、この抽出データなどに基づいて関連語辞書を作成する手法を提案している。
【特許文献１】特開平７−１１４５７２号公報
【特許文献２】特開平８−７７２０４号公報
【特許文献３】特開平９−１３４３６０号公報
【特許文献４】特開平１０−２０７９１０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
個人に特化した関連語辞書は、各個人の実行する文書作成処理や検索処理において、より有効に利用されることが予測される。従って、上述の特許文献４に記載のような、個人に特化した辞書の作成処理構成は有用な技術である。特許文献４に記載の辞書作成処理においては、個人の作成あるいは取得した大量の文書に基づくシソーラスから動詞と名詞の係り受けを自動抽出し辞書に登録するものである。しかし、大量の文書から語の自動抽出処理を行なう場合、例えば抽出語が複数の意味を持つ語、すなわち多義性を有する語であった場合、その語のどの意味がその個人が必要とした意味であるのか、馴染みのある意味であるのかなどの特定が困難であり、結果として、その個人にとってほとんど不要な意味を持つ語までを辞書に登録してしまうといった問題が発生する。
【０００７】
また、従来の自動化手法では抽出対象となる文書が大量、不特定であるため、そこから抽出された語（名詞、動詞等の自立語）が辞書の項目として相応しいかどうかは保証されていないという問題もある。
【０００８】
本発明は、これらの問題点に鑑みてなされたものであり、関連語辞書の作成、更新において、テキストなどから抽出された語が複数の意味を持つ場合においても、どの意味が、辞書を利用するユーザにとって有用な意味であるかを自動的に判別し、ユーザの必要とする意味を持つ語を優先的に関連語辞書に登録し、また関連度情報を設定、更新することを可能とし、ユーザ個々の興味、関心分野を反映したユーザに特化した関連語辞書を作成可能とした関連語辞書作成装置、および関連語辞書作成方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の第１の側面は、
関連語辞書の作成または更新処理を実行する関連語辞書作成装置であり、
ユーザの質問から重要語としてのキーワードを抽出する質問解析手段と、
前記キーワードに基づく検索処理を実行する検索手段と、
前記検索手段による検索結果から前記質問に対する回答候補を抽出する回答候補抽出手段と、
前記回答候補抽出手段の抽出した回答候補の適正情報を取得する回答候補選択手段と、
前記キーワードおよび回答候補および該回答候補の適正情報とを入力し、入力情報に基づく関連語辞書の修正処理を実行する関連語辞書修正手段とを有し、
前記関連語辞書修正手段は、
関連語辞書の設定情報としての前記キーワードおよび回答候補との関連度情報を、前記回答候補の適正情報に基づいて修正または新規設定する処理を実行し、利用ユーザに特化した関連語辞書の生成または更新処理を実行する構成を有することを特徴とする関連語辞書作成装置にある。
【００１０】
さらに、本発明の関連語辞書作成装置の一実施態様において、前記関連語辞書修正手段は、関連語辞書における前記キーワードおよび回答候補との関連度情報の修正処理として、前記回答候補の適正情報に基づいて、キーワードと適正な回答各々に対応する語相互の関連度を上昇させる処理と、キーワードと不適正な回答各々に対応する語相互の関連度を低下させる処理とを実行する構成であることを特徴とする。
【００１１】
さらに、本発明の関連語辞書作成装置の一実施態様において、前記関連語辞書修正手段は、関連語辞書における前記キーワードおよび回答候補との関連度情報の修正処理として、前記回答候補の適正情報に基づいて、キーワードと適正な回答とに共通して辞書に登録された関連語について、キーワードに対応する語と当該関連語との関連度を上昇させる処理と、キーワードと不適正な回答とに共通して辞書に登録された関連語について、キーワードに対応する語と当該関連語との関連度を低下させる処理と、を実行する構成であることを特徴とする。
【００１２】
さらに、本発明の第２の側面は、
関連語辞書の作成または更新処理を実行する関連語辞書作成装置であり、
ユーザのスキャン文書から重要語としてのキーワードを抽出する手段と、
前記キーワードを入力し、入力情報に基づく関連語辞書の修正処理を実行する関連語辞書修正手段とを有し、
前記関連語辞書修正手段は、
関連語辞書における前記キーワードに対応する語相互間の関連度情報を修正する処理を実行し、利用ユーザに特化した関連語辞書の生成または更新処理を実行する構成を有することを特徴とする関連語辞書作成装置にある。
【００１３】
さらに、本発明の第３の側面は、
関連語辞書の作成または更新処理を実行する関連語辞書作成方法であり、
ユーザの質問から重要語としてのキーワードを抽出する質問解析ステップと、
前記キーワードに基づく検索処理を実行する検索ステップと、
前記検索ステップにおける検索結果から前記質問に対する回答候補を抽出する回答候補抽出ステップと、
前記回答候補抽出ステップにおいて抽出した回答候補の適正情報を取得する回答候補選択ステップと、
前記キーワードおよび回答候補および該回答候補の適正情報とを入力し、入力情報に基づく関連語辞書の修正処理を実行する関連語辞書修正ステップとを有し、
前記関連語辞書修正ステップは、
関連語辞書の設定情報としての前記キーワードおよび回答候補との関連度情報を、前記回答候補の適正情報に基づいて修正または新規設定する処理を実行し、利用ユーザに特化した関連語辞書の生成または更新処理を実行することを特徴とする関連語辞書作成方法にある。
【００１４】
さらに、本発明の関連語辞書作成方法の一実施態様において、前記関連語辞書修正ステップは、関連語辞書における前記キーワードおよび回答候補との関連度情報の修正処理として、前記回答候補の適正情報に基づいて、キーワードと適正な回答各々に対応する語相互の関連度を上昇させる処理と、キーワードと不適正な回答各々に対応する語相互の関連度を低下させる処理とを実行することを特徴とする。
【００１５】
さらに、本発明の関連語辞書作成方法の一実施態様において、前記関連語辞書修正ステップは、関連語辞書における前記キーワードおよび回答候補との関連度情報の修正処理として、前記回答候補の適正情報に基づいて、キーワードと適正な回答とに共通して辞書に登録された関連語について、キーワードに対応する語と当該関連語との関連度を上昇させる処理と、キーワードと不適正な回答とに共通して辞書に登録された関連語について、キーワードに対応する語と当該関連語との関連度を低下させる処理とを実行することを特徴とする。
【００１６】
さらに、本発明の第４の側面は、
関連語辞書の作成または更新処理を実行する関連語辞書作成方法であり、
ユーザのスキャン文書から重要語としてのキーワードを抽出するステップと、
前記キーワードを入力し、入力情報に基づく関連語辞書の修正処理を実行する関連語辞書修正ステップとを有し、
前記関連語辞書修正ステップは、
関連語辞書における前記キーワードに対応する語相互間の関連度情報を修正する処理を実行し、利用ユーザに特化した関連語辞書の生成または更新を行なうステップであることを特徴とする関連語辞書作成方法にある。
【００１７】
さらに、本発明の第５の側面は、
関連語辞書の作成または更新処理をコンピュータ上において実行させるコンピュータ・プログラムであり、
ユーザの質問から重要語としてのキーワードを抽出する質問解析ステップと、
前記キーワードに基づく検索処理を実行する検索ステップと、
前記検索ステップにおける検索結果から前記質問に対する回答候補を抽出する回答候補抽出ステップと、
前記回答候補抽出ステップにおいて抽出した回答候補の適正情報を取得する回答候補選択ステップと、
前記キーワードおよび回答候補および該回答候補の適正情報とを入力し、入力情報に基づく関連語辞書の修正処理を実行する関連語辞書修正ステップとを有し、
前記関連語辞書修正ステップは、
関連語辞書の設定情報としての前記キーワードおよび回答候補との関連度情報を、前記回答候補の適正情報に基づいて修正または新規設定する処理を実行し、利用ユーザに特化した関連語辞書の生成または更新処理を実行することを特徴とするコンピュータ・プログラムにある。
【００１８】
なお、本発明のコンピュータ・プログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能なコンピュータシステムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体、例えば、ＣＤやＦＤ、ＭＯなどの記録媒体、あるいは、ネットワークなどの通信媒体によって提供可能なコンピュータ・プログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、コンピュータシステム上でプログラムに応じた処理が実現される。
【００１９】
本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の構成によれば、質問応答システムにおいてユーザの質問から重要語として抽出されたキーワードと、キーワードに基づく検索処理の結果から抽出された回答候補と回答候補の適正情報を、関連語辞書修正手段に入力し、これらの入力情報に基づいて関連語辞書の修正処理を実行する。例えば、回答候補の適正情報に基づいて、キーワードと適正な回答各々に対応する語相互の関連度を上昇させ、キーワードと不適正な回答各々に対応する語相互の関連度を低下させる処理を行い、さらに、キーワードと適正な回答とに共通して辞書に登録された関連語について、キーワードに対応する語と関連語との関連度を上昇させる処理や、キーワードと不適正な回答とに共通して辞書に登録された関連語について、キーワードに対応する語と当該関連語との関連度を低下させる処理などを実行する。このような関連語辞書修正処理により、質問応答システムを利用したユーザの興味、関心分野に特化したユーザ固有の関連語辞書が生成または更新される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態に係る関連語辞書作成装置、および関連語辞書作成方法、並びにコンピュータ・プログラムの詳細について説明する。
【００２２】
図１は、本発明の関連語辞書作成装置１００の構成を示す図である。本発明の関連語辞書作成装置１００は、質問応答システム部１１０と、関連語辞書管理部１２０を有する。質問応答システム部１１０は、質問文入力手段１１１、質問文解析手段１１２、関連記事検索手段１１３、回答候補抽出手段１１４、回答候補選択手段１１５、回答出力手段１１６を有し、関連語辞書管理部１２０は、関連語辞書修正手段１２１と、関連語辞書保持部１２２を有する。
【００２３】
質問応答システム部１１０は、ネットワーク２００に接続されている。ネットワーク２００の構成例について図２を参照して説明する。図２に示すネットワーク２００は、インターネットやイントラネットなどのネットワークである。ネットワーク２００には、キーワードや質問文に基づくデータ検索、回答取得を実行するユーザ端末としてのクライアント２０１−１〜ｎ、クライアントからの質問に対する回答を取得するための知識源としてのＷｅｂページを提供する様々なＷｅｂページ提供サーバ２０２Ａ〜Ｎやデータベース２０３ａ〜ｎが接続されている。本発明の関連語辞書作成装置１００もクライアント端末の１つであり、関連語辞書作成装置１００の質問応答システム部１１０は、Ｗｅｂページ提供サーバ２０２Ａ〜Ｎやデータベース２０３ａ〜ｎを知識源として利用して質問に対する回答を取得する。
【００２４】
Ｗｅｂページ提供サーバ２０２Ａ〜Ｎは、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）システムによる公開ページとしてＷｅｂページを提供する。なお、Ｗｅｂページは、Ｗｅｂブラウザに表示されるデータ集合であり、テキストデータやＨＴＭＬによるレイアウト情報、文書中に埋め込まれた画像や音声、動画などによって構成される。
【００２５】
図１に戻り、本発明の関連語辞書作成装置１００の各構成要素の実行する処理について、順次説明する。まず、質問応答システム部１１０の各構成要素の処理について説明する。質問応答システム部１１０は、前述したようにネットワーク２００に接続され、ネットワーク２００に接続されたＷｅｂページ提供サーバやデータベースを情報源として、質問に対する回答を取得する。以下、質問文入力手段１１１、質問文解析手段１１２、関連記事検索手段１１３、回答候補抽出手段１１４、回答候補選択手段１１５、回答出力手段１１６の実行する各処理について説明する。
【００２６】
［質問文入力手段］
質問文入力手段１１１は、ユーザによる質問文（入力質問）を入力する手段である。以下では、具体的な質問例として、
（入力質問）「最近、ＬＳＩを採用したのはどの会社ですか？」
という質問が入力されたと想定して、以下、質問応答システム部１１０における各手段の処理について説明する。
【００２７】
［質問文解析手段］
質問文解析手段１１２は、入力質問の解析処理を実行し、質問文から検索に適用するためのキーワードを抽出し、さらに、質問に対する回答の属性を推定するための質問タイプの特定処理を実行する。キーワード抽出処理には、例えば公知の重要語抽出手法を適用する。具体的には、ＴＦ／ＩＤＦ値を利用して、質問文の構成ワードのスコアを算出してキーワードを抽出する。
【００２８】
ＴＦ／ＩＤＦは、ターム頻度［ＴＦ］と、インバース・ドキュメント頻度［ＩＤＦ］に基づくワードの評価処理である。ターム頻度［ＴＦ］は、各ワード［Ａ］の出現頻度［ＴＦ（ｔｅｒｍ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）］であり、インバース・ドキュメント頻度［ＩＤＦ］は、例えば、
Ｎ：全ドキュメント数
ｆ：ワード［Ａ］を含むコンテンツ数
としたとき、
ＩＤＦ＝ｌｏｇ（Ｎ／ｆ）
として求められる値である。
【００２９】
すなわち、インバース・ドキュメント頻度［ＩＤＦ］は、あるワードを含むコンテンツの、全コンテンツ数に対する存在割合の逆数に基づく値として算出される。これは、あるワードが含まれるコンテンツが全コンテンツに対して少ない場合は、そのコンテンツの価値が高いという考え方に基づいて算出される値である。
【００３０】
例えば、質問文解析手段１１２は、質問文を構成する各ワードについて、ターム頻度［ＴＦ］と、インバース・ドキュメント頻度［ＩＤＦ］を算出し、例えば、
ワードスコア＝ＴＦ×ＩＤＦとして各ワードのスコアを算出し、予め定められた閾値以上のスコアを持つワードを検索に適用するキーワードとして選択する。
【００３１】
質問文解析手段１１２は、例えば、上述のＴＦ／ＩＤＦ値を利用して入力質問文から重要語としてのキーワードを抽出する。なお、この他の方法を適用したキーワード抽出処理を実行する構成としてもよい。
【００３２】
具体的な質問例として、
（入力質問）「最近、ＬＳＩを採用したのはどの会社ですか？」
という質問がクライアントから入力された場合、
質問文解析手段１１２は、前述のＴＦ／ＩＤＦ値を利用して、
「ＬＳＩ」、「採用」をキーワードとして抽出し、また、質問文に含まれる疑問指示詞「どの」が「会社」に前接していることから、質問タイプは「会社」とする。
【００３３】
［関連記事検索手段］
関連記事検索手段１１３は、質問文解析手段１１２が質問文の解析によって選択したキーワードを適用した検索処理を実行する。検索式は、例えば各キーワードのＴＦ／ＩＤＦ値に基づいて生成する。最も簡単な検索式としては、例えば、
ＬＳＩ  ＡＮＤ  採用、
といったＡＮＤ式でキーワードを連結した検索式が適用される。
【００３４】
関連記事検索手段１１３は、このような検索式に基づいて検索処理を実行する。例えば、ネットワークに接続されたＷｅｂページ提供サーバの提供するＷｅｂページやデータベースを情報源とした検索処理を実行してキーワードを含むドキュメントを取得する。
【００３５】
ここでは、
検索式：ＬＳＩ  ＡＮＤ  採用、
に基づいて、以下の２文が検索されたものとする。
ａ．  Ｔ社は次世代携帯端末に超小型ＬＳＩを採用すると発表した。
ｂ．  Ｇ社の構想には、ｉｎｄｅｘの増加だけでなく、新規の検索アルゴリズムとしてＬＳＩを採用することも含まれている。
【００３６】
［回答候補抽出手段］
回答候補抽出手段１１４は、関連記事検索手段１１３の検索結果から回答候補を抽出する。回答候補の抽出には、質問文解析手段１１２の解析した質問タイプが参考にされる。この例の場合、前述したように、質問タイプは［会社］であり、回答候補抽出手段１１４は、関連記事検索手段１１３の取得した、検索結果、すなわち、
ａ．  Ｔ社は次世代携帯端末に超小型ＬＳＩを採用すると発表した。
ｂ．  Ｇ社の構想には、ｉｎｄｅｘの増加だけでなく、新規の検索アルゴリズムとしてＬＳＩを採用することも含まれている。
これらの文から、回答候補としての「会社」を抽出する。回答候補抽出処理は、公知の固有名詞抽出技術を適用することができる。例えば固有名詞辞書に登録された会社名としての固有名詞を検索結果から取得する。なお、固有名詞辞書は、質問応答システム部１１０に備えた構成としても、あるいは、ネットワークを介してアクセス可能な辞書を適用してもよい。
【００３７】
この場合、上記検索結果ａ，ｂに含まれる「会社」として、検索結果ａに含まれる「Ｔ社」と、検索結果ｂに含まれる「Ｇ社」が回答候補として抽出される。
【００３８】
［回答候補選択手段］
回答候補選択手段１１５は、回答候補抽出手段１１４の抽出した回答候補を適用して、ユーザに対する問い合わせ処理を実行して、回答候補の適正情報を取得する。
【００３９】
この処理例では、回答候補抽出手段１１４は、回答候補として、「Ｔ社」と「Ｇ社」を抽出しており、回答候補選択手段１１５は、図３に示す問い合わせ画面をディスプレイに表示する。すなわち、以下の質問画面が提示される。
＊回答候補が複数あります！
回答として最適と思われる回答を選択してください
１．Ｔ社
２．Ｇ社
【００４０】
なお、この例では、回答候補が２つのみの場合を示しているが、３つ以上の回答候補がある場合は、抽出された回答候補のすべてを提示して、ユーザに最適な回答を選択させる。
【００４１】
ここでは、選択画面に提示された２つの回答候補［１．Ｔ社、２．Ｇ社］から、ユーザが最適な回答として、
［２．Ｇ社］
を選択したものと仮定する。
すなわち、各回答候補に対する適正情報として、「Ｇ社」が適正な回答であり、「Ｔ社」が不適正な回答であるとの適正情報を得る。
【００４２】
［回答出力手段］
回答出力手段１１６は、質問応答システム部１１０における最終処理であり、質問に対する回答をディスプレイ等に出力する処理を実行する。本発明の関連語辞書作成処理とは関連しない部分であり、詳細な説明は省略する。
【００４３】
［関連語辞書修正手段］
次に、関連語辞書管理部１２０の関連語辞書修正手段１２１の処理について説明する。関連語辞書は、関連語辞書保持部１２２に、例えば一般的な既成の辞書が初期的に格納済みであり、関連語辞書管理部１２０の関連語辞書修正手段１２１は、関連語辞書保持部１２２に格納された既成辞書を取り出して、ユーザが質問応答システム部１１０を利用して実行した各質問および回答情報に基づいて修正を行い、そのユーザに特化したユーザ固有の関連語辞書を生成し、更新する処理を実行する。
【００４４】
関連記辞書修正手段１２１は、質問応答システム部１１０の質問文解析手段１１２で、質問に基づいて抽出されたキーワード、すなわち、「ＬＳＩ」「採用」と、回答候補選択手段１１５において、適切な回答候補としてユーザによって選択された「Ｇ社」、および選択されなかった「Ｔ社」を修正対象語として、関連語辞書の修正処理を実行する。
【００４５】
具体的には、関連語辞書修正手段１２１は、関連語辞書の設定情報としてのキーワードおよび回答候補との関連度情報を、回答候補の適正情報に基づいて修正または新規設定する処理を実行し、利用ユーザに特化した関連語辞書の生成または更新処理を実行する。
【００４６】
なお、ここで、関連語辞書とは一般名詞と固有名詞の見出し語と関連語と両者の距離のリストであるものとする。従って、サ変動詞語幹である「採用」は関連語辞書には含まれないものとする。図４に関連語辞書の例を示す。図４（ａ）は、関連語辞書保持部１２２に保持された修正前の関連語辞書であり、図４（ｂ）は以下において説明する関連語辞書修正手段１２１による修正処理の後の関連語辞書の一部データを示している。
【００４７】
関連語辞書は、例えば、図４に示すように見出し語と、見出し語に関連する語としての関連語と、見出し語と関連語の関連度の評価値を示す距離との対応データとから構成される。距離は０〜１．０の間で設定され、１．０に近いほど見出し語と関連語との関連度が高く、０に近いほど見出し語と関連語との関連度が低いことを示している。
【００４８】
関連語辞書に設定された見出し語「ＬＳＩ」は、
１）Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ（大規模集積回路）、
２）Ｌａｔｅｎｔ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｉｎｄｅｘｉｎｇ（潜在的意味索引付け）
これら２つの異なる意味を持つため、それぞれの語義に関連のある語が混在している。
【００４９】
例えば、図４（ａ）に示す関連語辞書の見出し語である「ＬＳＩ」の関連語としてリストアップされている「回路」は１）の意味を持つ「ＬＳＩ」に対応する関連語であり、「ＬＳＩ」の関連語としてリストアップされている「検索」は２）の意味を持つ「ＬＳＩ」に対応する関連語である。
【００５０】
関連語辞書修正手段１２１は、この図４（ａ）に示す関連語辞書を修正処理対象として、ユーザが質問応答システム部１１０を利用して実行した各質問および回答情報に基づく修正を実行して、そのユーザに特化したユーザ固有の関連語辞書を生成する。修正処理としては、例えば、
＊関連語辞書における関連語の追加，削除、
＊関連語辞書における距離値の修正、
これらの処理を実行する。
【００５１】
本実施例において、関連語辞書修正手段１２１の実行する具体的な処理について説明する。基本的に、関連語辞書修正手段１２１は、
ａ）質問文解析手段１１２において、質問に基づいて抽出されたキーワード「ＬＳＩ」と、
回答候補選択手段１１５において、適切な回答候補としてユーザによって選択された「Ｇ社」と、
の距離を近づける処理と、
ｂ）質問文解析手段１１２において、質問に基づいて抽出されたキーワード「ＬＳＩ」と、
回答候補選択手段１１５において、適切な回答候補としてユーザによって選択されなかった「Ｔ社」と、
の距離を遠ざける処理と、
これらａ），ｂ）の処理を実行する。
これらの処理は、要約すると、質問応答システム部において実行された処理に適用したキーワードとキーワードに基づく検索結果から得られた回答候補からなる語群間の関連度の修正処理である。ここ
【００５２】
本実施例では、キーワードと回答候補は、「ＬＳＩ」、「Ｔ社」、「Ｇ社」の各語の関連度の修正として実行されることになる。
【００５３】
以下、
Ａ．見出し語「ＬＳＩ」に対応する関連語修正処理、
Ｂ．見出し語「Ｇ社」に対応する関連語修正処理、
Ｃ．見出し語「Ｔ社」に対応する関連語修正処理、
の各処理について、順次、その詳細を説明する。
【００５４】
［Ａ．見出し語「ＬＳＩ」に対応する関連語修正処理］
まず、関連語辞書の見出し語「ＬＳＩ」の関連語の修正処理について説明する。
見出し語「ＬＳＩ」に対応する関連語修正処理としては、
（Ａ１）見出し語「ＬＳＩ」と関連語「Ｇ社」の距離を近づける処理
（Ａ２）見出し語「ＬＳＩ」と関連語「Ｔ社」の距離を遠ざける処理
（Ａ３）見出し語「ＬＳＩ」の関連語中、見出し語「Ｇ社」の関連語と共通する関連語の距離を近づける処理
（Ａ４）見出し語「ＬＳＩ」の関連語中、見出し語「Ｔ社」の関連語と共通する関連語の距離を遠ざける処理
の各処理を行なうことになる。これらの各処理の詳細を以下、説明する。
【００５５】
（Ａ１）見出し語「ＬＳＩ」と関連語「Ｇ社」の距離を近づける処理
関連語辞書の見出し語「ＬＳＩ」の関連語として「Ｇ社」が含まれているかを調べる。図４に示す辞書では含まれていないため、見出し語「ＬＳＩ」の関連語として「Ｇ社」を追加する。
【００５６】
さらに、見出し語「ＬＳＩ」と関連語「Ｇ社」との距離を算出する。ここでは、見出し語「ＬＳＩ」と全関連語の距離の平均を算出し、この平均距離を、見出し語「ＬＳＩ」と関連語「Ｇ社」との距離とする。
ここでは（０．８＋０．５＋０．５＋０．５＋０．３）／５＝０．５２が、見出し語「ＬＳＩ」と関連語「Ｇ社」との距離として設定される。
【００５７】
（Ａ２）見出し語「ＬＳＩ」と関連語「Ｔ社」の距離を遠ざける処理
次に、見出し語「ＬＳＩ」と関連語「Ｔ社」の距離を遠ざける処理について説明する。「Ｔ社」が見出し語「ＬＳＩ」の関連語として含まれているかを調べる。図４（ａ）に示す関連語辞書には、既に、「Ｔ社」が見出し語「ＬＳＩ」の関連語として含まれている。
【００５８】
この場合、関連語「Ｔ社」の距離（修正前の距離＝０．５０）を低下させる処理を行なう。新たな距離（ＮＤ）は、現在の距離（ＣＤ）に基づいて、例えば以下の距離算出式（式１）を適用して算出する。
ＮＤ＝−ＣＤ／ｋ＋ＣＤ・・・（式１）
ただし、ｋ：係数（１＜ｋ）である。
【００５９】
係数ｋ＝２．０として、新たな距離（ＮＤ）を算出する。
本実施例では、図４（ａ）に示すように、
見出し語「ＬＳＩ」と関連語「Ｔ社」の現在の距離ＣＤ＝０．５０である。従って、新たな距離（ＮＤ）は、
ＮＤ＝−０．５／２＋０．５
＝０，２５
となり、見出し語「ＬＳＩ」と関連語「Ｔ社」の新たな距離ＮＤ＝０．２５として算出される。この新たな距離を図４（ｂ）に示すように、関連語辞書の見出し語「ＬＳＩ」と関連語「Ｔ社」の新たな距離として設定する。
【００６０】
（Ａ３）見出し語「ＬＳＩ」の関連語中、見出し語「Ｇ社」の関連語と共通する関連語の距離を近づける処理
次に、見出し語「ＬＳＩ」の関連語中、見出し語「Ｇ社」の関連語と共通する関連語の距離を近づける処理を実行する。
【００６１】
まず、見出し語「ＬＳＩ」の関連語として、見出し語「Ｇ社」の関連語と共通する関連語が含まれているかを調べる。ここでは、図４（ａ）に示すように、「検索」が見出し語「ＬＳＩ」と「Ｇ社」に共通の関連語であるので、見出し語「ＬＳＩ」に対して設定された関連語「検索」の距離を近づける処理を実行する。
【００６２】
この場合、見出し語「ＬＳＩ」に対して設定された関連語「検索」の距離（修正前の距離＝０．５０）を大きくする処理を行なう。新たな距離（ＮＤ）は、
現在の距離（ＣＤ）と、
見出し語「ＬＳＩ」と、共通関連語を持つ見出し語「Ｇ社」に等しい関連語「Ｇ社」との距離（ＷＤ）と、
に基づいて、例えば以下の距離算出式（式２）を適用して算出する。
ＮＤ＝（１−（ＣＤ×ＷＤ））／ｋ＋ＣＤ・・・（式２）
ただし、ｋ：係数（１＜ｋ）である。
【００６３】
係数ｋ＝２．０として、新たな距離（ＮＤ）を算出する。
本実施例では、図４（ａ）に示すように、
見出し語「ＬＳＩ」と関連語「検索」の現在の距離ＣＤ＝０．５０であり、
また、前述した（Ａ１）の処理によって設定された距離、
見出し語「ＬＳＩ」と、共通関連語を持つ見出し語「Ｇ社」に等しい関連語「Ｇ社」との距離ＷＤ＝０．５２
である。従って、新たな距離（ＮＤ）は、
ＮＤ＝（１−（０．５×０．５２））／２＋０．５
＝０，８７
となり、見出し語「ＬＳＩ」と関連語「検索」の新たな距離ＮＤ＝０．８７として算出される。この新たな距離を図４（ｂ）に示すように、関連語辞書の見出し語「ＬＳＩ」と関連語「検索」の新たな距離として設定する。
【００６４】
（Ａ４）見出し語「ＬＳＩ」の関連語中、見出し語「Ｔ社」の関連語と共通する関連語の距離を遠ざける処理
次に、見出し語「ＬＳＩ」の関連語中、見出し語「Ｔ社」の関連語と共通する関連語の距離を遠ざける処理を行なう。
【００６５】
まず、見出し語「ＬＳＩ」の関連語として、見出し語「Ｔ社」の関連語と共通する関連語が含まれているかを調べる。ここでは、図４（ａ）に示すように、「家電」が見出し語「ＬＳＩ」と「Ｔ社」に共通の関連語であるので、見出し語「ＬＳＩ」に対して設定された関連語「家電」の距離を遠ざける処理を実行する。
【００６６】
この場合、見出し語「ＬＳＩ」に対して設定された関連語「家電」の距離（修正前の距離＝０．３０）を小さくする処理を行なう。新たな距離（ＮＤ）は、
現在の距離（ＣＤ）と、
見出し語「ＬＳＩ」と、共通関連語を持つ見出し語「Ｔ社」に等しい関連語「Ｔ社」との距離（ＷＤ）と、
に基づいて、例えば以下の距離算出式（式３）を適用して算出する。
ＮＤ＝−（ＣＤ×（１−ＷＤ））／ｋ＋ＣＤ・・・（式３）
ただし、ｋ：係数（１＜ｋ）である。
【００６７】
係数ｋ＝２．０として、新たな距離（ＮＤ）を算出する。
本実施例では、図４（ａ）に示すように、
見出し語「ＬＳＩ」と関連語「家電」の現在の距離ＣＤ＝０．３０であり、
また、前述した（Ａ２）の処理によって設定された距離、
見出し語「ＬＳＩ」と、共通関連語を持つ見出し語「Ｔ社」に等しい関連語「Ｔ社」との距離ＷＤ＝０．２５
である。従って、新たな距離（ＮＤ）は、
ＮＤ＝−（０．３×（１−０．２５））／２＋０．３
＝０，１９
となり、見出し語「ＬＳＩ」と関連語「家電」の新たな距離ＮＤ＝０．１９として算出される。この新たな距離を図４（ｂ）に示すように、関連語辞書の見出し語「ＬＳＩ」と関連語「家電」の新たな距離として設定する。
【００６８】
以上の（Ａ１）〜（Ａ４）の４つの処理が、見出し語「ＬＳＩ」に対応するエントリの修正処理として実行される。
【００６９】
［Ｂ．見出し語「Ｇ社」に対応する関連語修正処理］
次に、関連語辞書の見出し語「Ｇ社」の関連語の修正処理について説明する。
見出し語「Ｇ社」に対応する関連語修正処理としては、
（Ｂ１）見出し語「Ｇ社」と関連語「ＬＳＩ」の距離を近づける処理
この処理を行なうことになる。この処理の詳細を以下、説明する。
【００７０】
（Ｂ１）見出し語「Ｇ社」と関連語「ＬＳＩ」の距離を近づける処理
見出し語「Ｇ社」と関連語「ＬＳＩ」の距離を近づける処理について説明する。見出し語「Ｇ社」に対応する関連語として「ＬＳＩ」が含まれているかを調べる。図４（ａ）に示す辞書には、見出し語「Ｇ社」に対応する関連語として「ＬＳＩ」が含まれていない。この場合は、見出し語「Ｇ社」に対応する関連語として「ＬＳＩ」を追加し、さらに、距離を設定する。
【００７１】
設定距離は、見出し語「Ｇ社」に対応する関連語として登録されたエントリについての距離の平均、すなわち、全関連語の平均距離とする。図４（ａ）に示す関連語辞書では、見出し語「Ｇ社」に対応する関連語として登録されたエントリについての距離の平均は、０．８０である。従って、見出し語「Ｇ社」に対応する関連語として「ＬＳＩ」を追加し、距離を０．８０に設定したエントリを追加（図４（ｂ）参照）する。
【００７２】
［Ｃ．見出し語「Ｔ社」に対応する関連語修正処理］
次に、関連語辞書の見出し語「Ｔ社」の関連語の修正処理について説明する。
見出し語「Ｔ社」に対応する関連語修正処理としては、
（Ｃ１）見出し語「Ｔ社」と関連語「ＬＳＩ」の距離を遠ざける処理
の処理を行なうことになる。この処理の詳細を以下、説明する。
【００７３】
（Ｃ１）見出し語「Ｔ社」と関連語「ＬＳＩ」の距離を遠ざける処理
見出し語「Ｔ社」と関連語「ＬＳＩ」の距離を遠ざける処理について説明する。見出し語「Ｔ社」に対応する関連語として「ＬＳＩ」が含まれているかを調べる。図４（ａ）に示す辞書には、見出し語「Ｔ社」に対応する関連語として「ＬＳＩ」が含まれており、現在の距離（ＣＤ）が０．３０である。この現在の距離（０．３０）を遠ざける、すなわち値を小さくする処理を行なう。
【００７４】
関連語「ＬＳＩ」の距離（修正前の距離＝０．３０）を低下させる処理を行なう。新たな距離（ＮＤ）は、現在の距離（ＣＤ）に基づいて、前述の距離算出式（式１）を適用して算出する。
ＮＤ＝−ＣＤ／ｋ＋ＣＤ・・・（式１）
ただし、ｋ：係数（１＜ｋ）である。
【００７５】
係数ｋ＝２．０として、新たな距離（ＮＤ）を算出する。
本実施例では、図４（ａ）に示すように、
見出し語「Ｔ社」と関連語「ＬＳＩ」の現在の距離ＣＤ＝０．３０である。従って、新たな距離（ＮＤ）は、
ＮＤ＝−０．３／２＋０．３
＝０，１５
となり、見出し語「Ｔ社」と関連語「ＬＳＩ」の新たな距離ＮＤ＝０．１５として算出される。この新たな距離を図４（ｂ）に示すように、関連語辞書の見出し語「Ｇ社」と関連語「ＬＳＩ」の新たな距離として設定する。
【００７６】
これらの処理の結果として、図４（ｂ）に示す修正された関連語辞書が生成される。なお、この関連語辞書の修正処理は、関連語辞書管理部１２０の関連語辞書修正手段１２１において実行され、修正辞書が、関連語辞書保持部１２２に格納される。
【００７７】
関連語辞書修正手段の実行する処理は、要約すると以下の処理である。
ａ）キーワードと適正な回答各々に対応する語相互の関連度を上昇させる処理と、
ｂ）キーワードと不適正な回答各々に対応する語相互の関連度を低下させる処理と、
ｃ）キーワードと適正な回答とに共通して辞書に登録された関連語について、キーワードに対応する語と当該関連語との関連度を上昇させる処理と、
ｄ）キーワードと不適正な回答とに共通して辞書に登録された関連語について、キーワードに対応する語と当該関連語との関連度を低下させる処理と、
を実行する。
【００７８】
なお、関連語辞書修正手段１２１は、関連語辞書の修正を質問応答システム部１１０において新たな質問応答処理が実行される毎に実行するか、あるいは、所定期間の質問応答システム部１１０において実行された質問応答データを記憶部に蓄積し、一定期間ごとに蓄積データに基づいて関連語辞書の修正を実行する構成とする。この修正処理によって、質問応答システム部１１０を利用するユーザの興味、関心の深いカテゴリや分野に特化したユーザ固有の関連語辞書が作成されることになる。
【００７９】
次に、図５に示すフローチャートを参照して、本発明の関連語辞書作成装置において実行するデータ処理シーケンスについて説明する。
【００８０】
図５に示す処理フロー中、ステップＳ１０１〜Ｓ１０５は質問応答システム部１１０の処理であり、ステップＳ１０６〜Ｓ１０８の処理は、関連語辞書管理部１２０の処理である。
【００８１】
ステップＳ１０１において、クライアント（ユーザ）からの質問を入力すると、ステップＳ１０２において、クライアントからの入力質問の解析処理を実行し質問文からキーワードを抽出する。する。この処理は、図１に示す質問文解析手段１１２が実行する処理である。
【００８２】
具体的には、例えば、
（入力質問）「最近、ＬＳＩを採用したのはどの会社ですか？」
という質問がクライアントから入力された場合、
かはめにしは法などを適用して、「ＬＳＩ」、「採用」を検索キーワードとして抽出する。
【００８３】
次に、ステップＳ１０３において、検索キーワードに基づく検索処理を実行する。この処理は、図１に示す検索手段１１３の処理である。例えば、ネットワークに接続されたＷｅｂページ提供サーバの提供するＷｅｂページやその他のデータベースを対象とした例えばキーワード検索処理により、複数の回答候補を取得する。
【００８４】
ステップＳ１０４では、検索結果から回答候補を抽出する。この処理は、図１に示す回答候補抽出手段１１４において実行する処理であり、質問タイプに基づいて検索結果から回答候補を抽出する。例えば、「ＬＳＩ」、「採用」を検索キーワードとして検索された検索結果、
ａ．  Ｔ社は次世代携帯端末に超小型ＬＳＩを採用すると発表した。
ｂ．  Ｇ社の構想には、ｉｎｄｅｘの増加だけでなく、新規の検索アルゴリズムとしてＬＳＩを採用することも含まれている。
これらの文から、回答候補としての会社として、回答候補「Ｇ社」、［Ｔ社］を抽出する。
【００８５】
ステップＳ１０５は、回答候補から適切な回答候補を選択する処理であり、図１に示す回答候補選択手段１１５の実行する処理である。例えば、図３に示す表示画面をユーザに提示して、適切な回答を選択させる。例えば、
「Ｇ社」＝適切
「Ｔ社」＝不適切
これらの選択結果が得られる。
【００８６】
次に、ステップＳ１０６では、キーワードおよび回答候補を見出し語として含む関連語辞書データを関連語辞書保持部１２２から取得し、ステップＳ１０７において関連語辞書の修正処理を実行する。これらの処理は、図１に示す関連語辞書管理部１２０の関連語辞書修正手段１２１が実行する。
【００８７】
ステップＳ１０７の処理は、質問応答システム部１１０において実行した質問応答の結果として取得されたキーワードおよび回答候補（適切回答候補、不適切回答候補）に基づいて関連語辞書を修正する処理である。この修正処理は、要約すると、
＊キーワードと適切な回答候補との距離を近づける処理、
＊キーワードと不適切な回答候補との距離を遠ざける処理、
＊キーワードと各回答候補に共通する関連語の距離修正処理、
これらの処理である。
【００８８】
具体的には、前述したように、
Ａ．キーワード対応の見出し語（「ＬＳＩ」）の設定されたエントリの関連語修正処理、
Ｂ．適切回答候補対応の見出し語（「Ｇ社」）の設定されたエントリの関連語修正処理、
Ｃ．不適切回答候補対応の見出し語（「Ｔ社」）の設定されたエントリの関連語修正処理、
である。
【００８９】
さらに、具体的には、
Ａ．見出し語にキーワード（「ＬＳＩ」）の設定されたエントリの関連語修正処理として、
（Ａ１）キーワード対応の見出し語「ＬＳＩ」と適切回答候補対応の関連語「Ｇ社」の距離を近づける処理
（Ａ２）キーワード対応の見出し語「ＬＳＩ」と不適切回答候補対応の関連語「Ｔ社」の距離を遠ざける処理
（Ａ３）キーワード対応の見出し語「ＬＳＩ」の関連語中、適切回答候補対応の見出し語「Ｇ社」の関連語と共通する関連語の距離を近づける処理
（Ａ４）キーワード対応の見出し語「ＬＳＩ」の関連語中、不適切回答候補対応の見出し語「Ｔ社」の関連語と共通する関連語の距離を遠ざける処理
の各処理を行ない、
Ｂ．適切回答候補対応の見出し語（「Ｇ社」）の設定されたエントリの関連語修正処理、
（Ｂ１）適切回答候補対応の見出し語「Ｇ社」とキーワード対応の関連語「ＬＳＩ」の距離を近づける処理を行い、
Ｃ．不適切回答候補対応の見出し語（「Ｔ社」）の設定されたエントリの関連語修正処理として、
（Ｃ１）不適切回答候補対応の見出し語「Ｔ社」とキーワード対応の関連語「ＬＳＩ」の距離を遠ざける処理を行うことになる。
【００９０】
これらの処理が終了すると、ステップＳ１０８に進み、修正の完了した関連語辞書を関連語辞書保持部１２２に格納して処理を終了する。
【００９１】
このように、本発明の関連語辞書生成装置では、質問応答システムにおいてユーザの質問から重要語として抽出されたキーワードと、キーワードに基づく検索処理の結果から抽出された回答候補と回答候補の適正情報を、関連語辞書修正手段に入力し、これらの入力情報に基づいて関連語辞書の修正処理を実行する。例えば、回答候補の適正情報に基づいて、キーワードと適正な回答各々に対応する語相互の関連度を上昇させ、キーワードと不適正な回答各々に対応する語相互の関連度を低下させる処理を行い、さらに、キーワードと適正な回答とに共通して辞書に登録された関連語について、キーワードに対応する語と関連語との関連度を上昇させる処理や、キーワードと不適正な回答とに共通して辞書に登録された関連語について、キーワードに対応する語と当該関連語との関連度を低下させる処理などを実行する。このような関連語辞書修正処理により、質問応答システムを利用したユーザの興味、関心分野に特化したユーザ固有の関連語辞書が生成または更新される。
【００９２】
［その他の実施例］
以下、上述した実施例と異なる構成例について説明する。
【００９３】
上述の実施例では、質問文入力手段１１１において、自然文を質問として入力する例を示したが、自然文ではなく、単語の文字列を用いることも可能である。例えば、「ＬＳＩ」「検索」という文字列を入力する。この場合、質問文解析手段１１２のキーワード抽出処理は不要であり、検索手段１１３において、この入力語を検索語にして検索を行う。
【００９４】
また、回答候補抽出手段１１４は、検索手段１１３における検索結果について、キーワードの一致度数などに基づくスコアを設定し、スコアに基づいて上位ｎ件の提示をユーザに対して行う構成としてもよい。例えば、「ＬＳＩ」「検索」という文字列に基づく検索結果として下記の３件が提示される。
【００９５】
１．Ｇ社の構想には、インデックスの増加だけでなく、新規の検索アルゴリズムとしてＬＳＩを採用することも含まれている。
２．我々の検索エンジンでは言語横断探索にＬＳＩを用いています。
３．ベクトル空間を利用した検索としてもっとも一般的なのがＬＳＩです。
【００９６】
図１には示さない回答候補解析手段において、上記の３件から重要語を抽出する。抽出する手法は公知のもので構わない。ここでは「Ｇ社」、「インデックス」、「検索」、「エンジン」、「アルゴリズム」、「言語横断」、「探索」、「ベクトル」が抽出されたとする。
【００９７】
関連語辞書修正手段１２１は、回答候補解析手段において抽出された重要語と一致する見出し語及び関連語を持つデータを関連語辞書から抽出し、上述した手法に従って、データの修正を実行する。
【００９８】
このような処理構成とすることで、典型的な質問応答システムだけでなく、検索、対話システム等、より一般的なシステムを適用した場合においても関連語辞書修正によるユーザ対応の関連語辞書の生成、更新処理が可能となる。
【００９９】
また、上記の回答候補抽出手段１１４において抽出された検索結果の上位ｎ件のうち、使用者に選択された検索結果のみを回答候補解析手段に渡し重要語抽出を実行して、その結果に基づく関連語辞書修正を行なう構成としてもよい。例えば、上記の検索結果のうち２が選ばれた場合には、「回答候補解析手段」において抽出される語は「検索」「エンジン」言語横断」「探索」になり、これらの結果に基づいて、関連語辞書の修正を行なう構成としてもよい。
【０１００】
また、上述の実施例において、関連語辞書作成装置は例えば、パソコン等の端末上でユーザが質問を生成し、回答を取得することを想定したものであったが、ネットワークに接続している環境であれば、パソコン以外の情報処理装置、例えば、コピー、プリント、ＦＡＸ送受信等の処理を実行するマルチファンクション（ＭＦ）機などを利用する構成も可能である。
【０１０１】
例えば、図６に示すようなネットワーク構成を想定する。複数の部署が混在するフロアに置かれているコピー、プリント、ＦＡＸ送受信等の処理を実行するマルチファンクション（ＭＦ）機３０１はネットワーク３１０に接続されている。
【０１０２】
多くのユーザがユーザを特定可能なＩＤカードを保持し、ＩＤカードをＭＦ機３０１のリーダに読み込ませ、ＭＦ機３０１の機能、例えば、コピー、プリント、ＦＡＸなどを利用する。ＩＤの読み取りにおいてユーザの所属組織、氏名などが特定され、情報処理装置３０２に送信される。
【０１０３】
さらに、ＭＦ機３０１の機能、例えば、コピー、プリント、ＦＡＸなどを利用により、スキャンされた文書データが情報処理装置３０２に送信される。情報処理装置３０２では、スキャン文書データをテキスト化し、そのテキストデータから重要語を抽出する。テキスト化にはＯＣＲなどの公知の技術を、重要語の抽出にはＴＦ／ＩＤＦなどの公知の技術をそれぞれ使用する。ここでは、文書から「Ｔ社」、「販社」、「サンプル」という名詞が抽出されたとする。
【０１０４】
情報処理装置３０２は、データベース３０３に格納された各ユーザ対応の関連語辞書をユーザＩＤに基づいて取得する。ここで使用者は、営業部Ｂグループに所属することが分かっているので、データベース３０３から、営業部Ｂグループ用の辞書を特定し、上述の重要語に該当する見出し語に対応するエントリの修正を行う。すなわち、関連語辞書における重要語に対応する語相互間の関連度情報を修正する処理を実行し、利用ユーザに特化した関連語辞書の生成または更新処理を実行する。
【０１０５】
なお、図６に示す構成では、ＭＦ機３０１と情報処理装置３０２を個別の構成として説明したが、ＭＦ機３０１に情報処理装置において実行するデータ処理機能を備えさせることも可能であり、この場合は、ＭＦ機のみで関連語辞書の修正処理が可能となる。
【０１０６】
この構成によれば、ＭＦ機のように共有の端末であっても、使用者（使用組織）に特化した辞書のカスタマイズを行うことができる。
【０１０７】
最後に、上述した処理を実行する関連語辞書作成装置を構成する情報処理装置のハードウェア構成例について、図７を参照して説明する。ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１は、ＯＳ（Operating System)に対応する処理や、上述の実施例において説明した入力質問に基づく質問文解析処理、検索処理、回答候補抽出処理、さらに、関連語辞書修正処理などを実行する。これらの処理は、各情報処理装置のＲＯＭ、ハードディスクなどのデータ記憶部に格納されたコンピュータ・プログラムに従って実行される。
【０１０８】
ＲＯＭ（Read Only Memory）５０２は、ＣＰＵ５０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Random Access Memory）５０３は、ＣＰＵ５０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス５０４により相互に接続されている。
【０１０９】
ホストバス５０４は、ブリッジ５０５を介して、ＰＣＩ(Peripheral Component Interconnect/Interface)バスなどの外部バス５０６に接続されている。
【０１１０】
キーボード５０８、ポインティングデバイス５０９は、ユーザにより操作される入力デバイスである。ディスプレイ５１０は、液晶表示装置またはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などから成り、各種情報をテキストやイメージで表示する。
【０１１１】
ＨＤＤ（Hard Disk Drive）５１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ５０１によって実行するプログラムや情報を記録または再生させる。ハードディスクは、例えばユーザ対応の関連語辞書の格納、回答候補の格納手段などに利用され、さらに、データ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。
【０１１２】
ドライブ５１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体５２１に記録されているデータまたはプログラムを読み出して、そのデータまたはプログラムを、インタフェース５０７、外部バス５０６、ブリッジ５０５、およびホストバス５０４を介して接続されているＲＡＭ５０３に供給する。
【０１１３】
接続ポート５１４は、外部接続機器５２２を接続するポートであり、ＵＳＢ，ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート５１４は、インタフェース５０７、および外部バス５０６、ブリッジ５０５、ホストバス５０４等を介してＣＰＵ５０１等に接続されている。通信部５１５は、ネットワークに接続され、クライアントやネットワーク接続サーバとの通信を実行する。
【０１１４】
なお、図７に示す関連語辞書作成装置として適用される情報処理装置のハードウェア構成例は、ＰＣを適用して構成した装置の一例であり、本発明の関連語辞書作成装置は、図７に示す構成に限らず、上述した実施例において説明した処理を実行可能な構成であればよい。
【０１１５】
以上、特定の実施例を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本発明の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。
【０１１６】
なお、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。
【０１１７】
例えば、プログラムは記録媒体としてのハードディスクやＲＯＭ（Read Only Memory)に予め記録しておくことができる。あるいは、プログラムはフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc Read Only Memory)，ＭＯ(Magneto optical)ディスク，ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体に、一時的あるいは永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。
【０１１８】
なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトから、コンピュータに無線転送したり、ＬＡＮ(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送し、コンピュータでは、そのようにして転送されてくるプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。
【０１１９】
なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【産業上の利用可能性】
【０１２０】
以上、説明したように、本発明の構成によれば、質問応答システムにおいてユーザの質問から重要語として抽出されたキーワードと、キーワードに基づく検索処理の結果から抽出された回答候補と回答候補の適正情報を、関連語辞書修正手段に入力し、これらの入力情報に基づいて関連語辞書の修正処理を実行する。例えば、回答候補の適正情報に基づいて、キーワードと適正な回答各々に対応する語相互の関連度を上昇させ、キーワードと不適正な回答各々に対応する語相互の関連度を低下させる処理を行い、さらに、キーワードと適正な回答とに共通して辞書に登録された関連語について、キーワードに対応する語と関連語との関連度を上昇させる処理や、キーワードと不適正な回答とに共通して辞書に登録された関連語について、キーワードに対応する語と当該関連語との関連度を低下させる処理などを実行する。このような関連語辞書修正処理により、質問応答システムを利用したユーザの興味、関心分野に特化したユーザ固有の関連語辞書が生成または更新される。
【図面の簡単な説明】
【０１２１】
【図１】本発明の関連語辞書作成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の関連語辞書作成装置の適用例を示すネットワーク構成図である。
【図３】本発明の関連語辞書作成装置の質問応答システム部が提示する回答候補選択画面例を示す図である。
【図４】関連語辞書の構成および本発明の関連語辞書作成装置の関連語辞書修正手段の実行する処理について説明する図である。
【図５】本発明の関連語辞書作成装置の実行する処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。
【図６】本発明の関連語辞書作成装置の適用構成例について説明する図である。
【図７】本発明の関連語辞書作成装置のハードウェア構成例について説明する図である。
【符号の説明】
【０１２２】
１００  関連語辞書作成装置
１１０  質問応答システム部
１１１  質問入力手段
１１２  質問文解析手段
１１３  関連記事検索手段
１１４  回答候補抽出手段
１１５  回答候補選択手段
１１６  回答出力手段
１２０  関連語辞書管理部
１２１  関連語辞書修正手段
１２２  関連語辞書保持部
２００  ネットワーク
２０１  クライアント
２０２  Ｗｅｂページ提供サーバ
２０３  データベース
３０１  マルチファンクション（ＭＦ）機
３０２  情報処理装置
３０３  データベース
５０１  ＣＰＵ(Central Processing Unit)
５０２  ＲＯＭ（Read-Only-Memory）
５０３  ＲＡＭ（Random Access Memory）
５０４  ホストバス
５０５  ブリッジ
５０６  外部バス
５０７  インタフェース
５０８  キーボード
５０９  ポインティングデバイス
５１０  ディスプレイ
５１１  ＨＤＤ（Hard Disk Drive）
５１２  ドライブ
５１４  接続ポート
５１５  通信部
５２１  リムーバブル記録媒体
５２２  外部接続機器
【図１】
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【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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