(57)【要約】【課題】  質問応答システムにおいて、的確な回答を提供可能とした構成を実現する。【解決手段】  入力質問に基づく検索処理により初期回答候補を抽出し、さらに、初期回答候補を検索語としたクエリーを生成し、クエリーに基づく検索処理により文を抽出し、ヒット文の解析により、初期回答候補の回答としての適正を検査し、該検査に基づいて入力質問に対する提供回答候補の生成を実行する構成とした。例えば初期回答候補に同格、または言い換え、または並列に扱える回答候補が含まれるか否かを判定し、該判定結果に基づいて提供回答候補の決定処理を実行する構成とした。本構成により、入力質問に対応した的確な回答を提供することが可能となる。【選択図】  図２
2006293731.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力質問に基づく検索処理により複数の初期回答候補を抽出する回答候補抽出手段と、
前記複数の初期回答候補を検索語としたクエリーを生成するクエリー生成手段と、
前記クエリーに基づく検索処理によりクエリーに対応するヒット文を抽出するパッセージ検索手段と、
前記ヒット文の解析により、前記複数の初期回答候補の回答候補間の関係を検査し、該検査に基づいて前記入力質問に対する提供回答候補の生成を実行する回答候補検査手段と、
前記回答候補検査手段の生成した提供回答候補を出力する回答出力手段と、
を有することを特徴とする質問応答システム。
【請求項２】
前記回答候補検査手段は、
前記複数の初期回答候補に同格、または言い換え、または並列に扱える回答候補が含まれるか否かを判定し、該判定結果に基づいて提供回答候補の決定処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載の質問応答システム。
【請求項３】
前記回答候補検査手段は、
前記複数の初期回答候補に同格、または言い換え、または並列に扱える回答候補が含まれる場合、これらの回答候補についての連結処理による新たな回答候補の生成、またはリランキングの少なくともいずれかの処理を実行し、提供回答候補の決定処理を実行する構成であることを特徴とする請求項２に記載の質問応答システム。
【請求項４】
前記質問応答システムは、さらに、
前記パッセージ検索手段が抽出したヒット文の形態素解析処理を実行する形態素解析手段を有し、
前記回答候補検査手段は、
前記形態素解析手段の解析結果に基づいて、前記ヒット文に含まれる前記複数の初期回答候補を含む領域が、予め設定されたルールに対応するか否かを判定し、ルールに適合する場合に、前記複数の初期回答候補を連結して提供回答候補を生成する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載の質問応答システム。
【請求項５】
前記回答候補検査手段は、
前記パッセージ検索手段が抽出したヒット文に対して、
前記初期回答候補に基づくパターンマッチングを実行し、前記ヒット文に含まれる前記複数の初期回答候補を含む領域を検出し、該検出領域が、予め設定されたルールに対応するか否かを判定し、ルールに適合する場合に、前記複数の初期回答候補を連結して提供回答候補を生成する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載の質問応答システム。
【請求項６】
前記パッセージ検索手段は、
前記回答候補抽出手段が実行した入力質問に基づく検索処理において、初期回答候補を含む文として抽出した文を含むパッセージの集合を検索対象とした検索処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載の質問応答システム。
【請求項７】
前記パッセージ検索手段は、
前記回答候補抽出手段が実行した入力質問に基づく検索処理において適用した知識源と異なる知識源を検索対象とした検索処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載の質問応答システム。
【請求項８】
前記回答候補検査手段は、
前記複数の初期回答候補中に同義の回答候補が含まれるか否かを検査し、該検査に基づいて同義とされる複数の前記回答候補を一群とし、該一群とされた複数の回答候補と他の回答候補との比較結果に基づいて前記提供回答候補を生成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９】
前記質問応答システムにおいて、さらに、
前記クエリー生成手段が生成したクエリーの構成要素である初期回答候補の形態素解析を実行する形態素解析手段を有し、
前記回答候補検査手段は、
前記形態素解析手段の解析結果に基づいて、各クエリーの形態素重複率［ＭＲ］を算出し、該算出値に応じて、各回答候補のスコアを設定して、前記入力質問に対する提供回答候補として出力する回答候補ランキングを決定する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載の質問応答システム。
【請求項１０】
前記回答候補検査手段は、
機械学習法を適用した構成を有し、前記提供回答候補の抽出ルールを機械学習法に基づき更新する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載の質問応答システム。
【請求項１１】
データ検索方法であり、
入力質問に基づく検索処理により複数の初期回答候補を抽出する回答候補抽出ステップと、
前記複数の初期回答候補を検索語としたクエリーを生成するクエリー生成ステップと、
前記クエリーに基づく検索処理によりクエリーに対応するヒット文を抽出するパッセージ検索ステップと、
前記ヒット文の解析により、前記複数の初期回答候補の回答候補間の関係を検査し、該検査に基づいて前記入力質問に対する提供回答候補の生成を実行する回答候補検査ステップと、
前記回答候補検査ステップにおいて生成した提供回答候補を出力する回答出力ステップと、
を有することを特徴とするデータ検索方法。
【請求項１２】
前記回答候補検査ステップは、
前記複数の初期回答候補に同格、または言い換え、または並列に扱える回答候補が含まれるか否かを判定し、該判定結果に基づいて提供回答候補の決定処理を実行することを特徴とする請求項１１に記載のデータ検索方法。
【請求項１３】
前記回答候補検査ステップは、
前記複数の初期回答候補に同格、または言い換え、または並列に扱える回答候補が含まれる場合、これらの回答候補についての連結処理による新たな回答候補の生成、またはリランキングの少なくともいずれかの処理を実行し、提供回答候補の決定処理を実行することを特徴とする請求項１２に記載のデータ検索方法。
【請求項１４】
前記データ検索方法は、さらに、
前記パッセージ検索ステップにおいて抽出したヒット文の形態素解析処理を実行する形態素解析ステップを有し、
前記回答候補検査ステップは、
前記形態素解析ステップにおける解析結果に基づいて、前記ヒット文に含まれる前記複数の初期回答候補を含む領域が、予め設定されたルールに対応するか否かを判定し、ルールに適合する場合に、前記複数の初期回答候補を連結して提供回答候補を生成する処理を実行することを特徴とする請求項１１に記載のデータ検索方法。
【請求項１５】
前記回答候補検査ステップは、
前記パッセージ検索ステップが抽出したヒット文に対して、
前記初期回答候補に基づくパターンマッチングを実行し、前記ヒット文に含まれる前記複数の初期回答候補を含む領域を検出し、該検出領域が、予め設定されたルールに対応するか否かを判定し、ルールに適合する場合に、前記複数の初期回答候補を連結して提供回答候補を生成する処理を実行することを特徴とする請求項１１記載のデータ検索方法。
【請求項１６】
前記パッセージ検索ステップは、
前記回答候補抽出ステップにおいて実行した入力質問に基づく検索処理において、初期回答候補を含む文として抽出した文を含むパッセージの集合を検索対象とした検索処理を実行することを特徴とする請求項１１に記載のデータ検索方法。
【請求項１７】
前記パッセージ検索ステップは、
前記回答候補抽出ステップが実行した入力質問に基づく検索処理において適用した知識源と異なる知識源を検索対象とした検索処理を実行することを特徴とする請求項１１に記載のデータ検索方法。
【請求項１８】
前記回答候補検査ステップは、前記複数の初期回答候補中に同義の回答候補が含まれるか否かを検査し、該検査に基づいて同義とされる複数の前記回答候補を一群とし、該一群とされた複数の回答候補と他の回答候補との比較結果に基づいて前記提供回答候補を生成する処理を実行することを特徴とする請求項１１記載のデータ検索方法。
【請求項１９】
前記データ検索方法は、さらに、
前記クエリー生成ステップにおいて生成したクエリーの構成要素である初期回答候補の形態素解析を実行する形態素解析ステップを有し、
前記回答候補検査ステップは、
前記形態素解析ステップの解析結果に基づいて、各クエリーの形態素重複率［ＭＲ］を算出し、該算出値に応じて、各回答候補のスコアを設定して、前記入力質問に対する提供回答候補として出力する回答候補ランキングを決定する処理を実行することを特徴とする請求項１１に記載のデータ検索方法。
【請求項２０】
前記回答候補検査ステップは、
機械学習法を適用し、前記提供回答候補の抽出ルールを機械学習法に基づき更新する処理を実行することを特徴とする請求項１１に記載のデータ検索方法。
【請求項２１】
データ検索処理をコンピュータ上で実行させるコンピュータ・プログラムであり、
入力質問に基づく検索処理により複数の初期回答候補を抽出する回答候補抽出ステップと、
前記複数の初期回答候補を検索語としたクエリーを生成するクエリー生成ステップと、
前記クエリーに基づく検索処理によりクエリーに対応するヒット文を抽出するパッセージ検索ステップと、
前記ヒット文の解析により、前記複数の初期回答候補の回答候補間の関係を検査し、該検査に基づいて前記入力質問に対する提供回答候補の生成を実行する回答候補検査ステップと、
前記回答候補検査ステップにおいて生成した提供回答候補を出力する回答出力ステップと、
を有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、質問応答システム、およびデータ検索方法、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、質問文を入力して、質問に対応する回答を提供するシステムにおいて、質問に対して、より的確な回答を提供可能とした質問応答システム、およびデータ検索方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、インターネットなどを介したネットワーク通信が盛んになり、様々なサービスがネットワークを介して行なわれている。ネットワークを介したサービスの１つとして検索サービスがある。検索サービスは、例えばネットワーク接続されたパーソナルコンピュータ、携帯端末などのユーザ端末からの検索要求を検索サーバが受信し、検索サーバにおいて、検索要求に応じた処理を実行して処理結果をユーザ端末に送信するサービスである。
【０００３】
例えば、インターネットを介した検索処理を実行する場合、検索サービスを提供しているＷｅｂサイトにアクセスし、Ｗｅｂサイトの提示メニューに従って、キーワード、カテゴリなどの検索条件を入力しサーバに送信する。サーバは、これらの検索条件に従って、処理を実行し、処理結果をユーザ端末に表示する。
【０００４】
データ検索処理には様々な態様がある。例えば、ユーザがキーワードを入力し、入力したキーワードを含む文書の一覧情報をユーザに提示するキーワードベースの検索方式や、ユーザが質問文を入力して質問に対する回答を提供するいわゆる質問応答システムなどがある。質問応答システムは、ユーザがキーワードを選択する必要がなく、また、質問に対する回答のみを受領することができるシステムであり利用が広まっている。
【０００５】
例えば特許文献１は、典型的な質問応答システムについて開示している。特許文献１には、ユーザの提示する質問文から検索語集合と質問種別の判定を行う質問解析部と、検索語集合からパッセージを抽出する情報検査部と、パッセージからいくつかの回答候補を抽出する回答抽出部と、回答候補の根拠を提示する根拠提示部からなる質問応答システム構成が開示されている。
【０００６】
このような質問応答システムにおいて、回答抽出部は、情報検査部から得られた多くの検索結果の中からユーザの質問に対応する回答のみを的確に抽出することは容易ではないため、正解である可能性の高い回答候補を計算によって複数選択して、選択された回答候補をユーザ（質問者）に提示する。
【０００７】
また、この回答候補の提示処理に際して、個々の回答候補を抽出した根拠文を回答候補に併せてユーザに提示する処理が行なわれる。この処理は、根拠提示部によって行なわれる。ユーザは、根拠文を参照することで、回答候補から真の回答を選択することが可能となる。
【０００８】
根拠提示部の実行する回答候補の抽出元の文書提示構成については、特許文献２にも記載されている。さらに、単語の出現密度を考慮した重要性に基づいて要約文を生成する技術が特許文献３に記載されている。
【０００９】
また、非特許文献１には、回答候補間の検査にタイリングと呼ばれる検索結果の検査方法を利用した構成を開示している。タイリングとは、検索によって得られた複数の回答候補を比較し、回答候補間で重複する単語を検出して、統合する処理である。例えば、ユーザ質問に対応する回答候補として、回答候補"ＡＢＣ"と"ＢＣＤ"が得られた場合、これらの回答候補に含まれる共通の単語である"ＢＣ"を検出し、この重複する単語を１つに削減してユーザに提示する回答候補を回答候補"ＡＢＣＤ"として提示する。
【００１０】
上述した従来技術は、検索によって得られた複数の回答候補のうち、一つの回答候補に対する適切さを確認するための技術として有用なものではある。しかし、検索によって得られた複数の回答候補の中から、ユーザの質問に対する回答として適切なものを抽出するため、回答候補間の関係を検査する処理を実行する構成を開示しているものはない。
【００１１】
実際の質問応答システムでは、ユーザの質問に基づく検索処理によって得られた抽出文群であるパッセージ中の文に回答候補が複数出現する場合がある。例えば、ユーザからの質問文「サンフレッチェ広島で活躍した高木は何と呼ばれていましたか。」を質問応答システムに入力し、「サッカー」「アジア」「日本代表」「大砲」「琢也」と回答候補が出力されたと仮定する。
【００１２】
この質問の正解は、「アジアの大砲」であるが、回答候補には見当たらない。ただし「アジア」と「大砲」は回答候補に含まれている。検索によって得られたパッセージ中には、［「アジアの大砲」と呼ばれた高木］などの文がいくつか存在する。しかし、従来の質問応答システムが選択する回答候補は、「サッカー」「アジア」「日本代表」「大砲」「琢也」となり、ユーザの必要とする回答である「アジアの大砲」を含まないものとなってしまう。
【００１３】
その他、例えば、質問文として、
「梅原猛さんと同時に文化勲章を受賞した４人は誰ですか。」
を入力した場合、
回答候補として、例えば、「秋野不矩」、「本名ふく」が得られる。「秋野不矩」と「本名ふく」の間の関係を示す文として、あるパッセージ中の文「（省略）秋野不矩（本名ふく）（省略）」が実在する。この質問に対するユーザに提示する回答としては、「秋野不矩（本名ふく）」を含めることが望ましいが、従来のシステムでは提示される回答候補は比較的に短い文節で提示されるため、回答候補として「秋野不矩」、「本名ふく」がばらばらに提示されることが起こりやすい。
【００１４】
回答候補に対するデータ処理としてタイリングを用いる場合、回答候補を構成する単語が、回答候補間で重ならない限り、回答候補を結合することはできない。上述の例では、２つの回答候補である「秋野不矩」、「本名ふく」には重なり部分が存在せず、タイリングを実行したとしても、「秋野不矩（本名ふく）」は回答候補とすることができない。
【特許文献１】特開２００２−１３２８１１号公報
【特許文献２】特開２００２−１３２８１２号公報
【特許文献３】特開２００２−２５９３７１号公報
【非特許文献１】Ｅ．  Ｂｒｉｌｌ，  Ｓ．  Ｄｕｍａｉｓ，  Ｍ．  Ｂａｎｋｏ．，  Ａｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＡｓｋＭＳＲ  ＱｕｅｓｔｉｏｎＡｎｓｗｅｒｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ，  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ２００２  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  Ｎａｔｕｒａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  （２００２）．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
上述したように、ユーザの質問に基づいて、例えばデータベース、Ｗｅｂページなどの検索対象である知識源を検索して抽出されたパッセージ（文章群）中に質問に適合する回答が含まれている場合でも、従来の質問応答システムでは、ユーザの必要とする適切な回答を提示できない場合がある。
【００１６】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、ユーザの質問に基づく検索処理によって取得されたパッセージ中の文に含まれる回答候補間の関係を考慮し、回答精度の向上を実現した質問応答システム、およびデータ検索方法、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。
【００１７】
さらに、本発明は、回答候補間の関係に着目し、パッセージ中の回答候補間の関係を精査することによって、さらに回答候補の精度を向上させるものである。例えば、
質問文：「２００４年の年末に発生した出来事は何ですか？」
が質問応答システムに入力されると、例えば、質問文に含まれる特徴語である「２００４年」「年末」「出来事」に基づく知識源の検索が実行され、
「紅白歌合戦」が多く抽出され、抽出頻度に基づくランキングを施した回答候補リストを生成してユーザに提示する処理を実行すると、「紅白歌合戦」が回答候補リストの上位にランキングされ、正解である「スマトラ沖地震」は下位にランキングされてしまうという事態が発生する。
【００１８】
これは、知識源の検索によって抽出される単語が「スマトラ島地震」や「スマトラ島沖の地震」など同じ意味にも関わらず、さまざまな異なる単語（表現）として現れるためであり、このような現象が起こると、ユーザの質問に対する本当の正解が、リストの下位にランキングされてしまうという問題が発生する。
【００１９】
本発明では、回答候補ランキングの上位に抽出されなかった場合でも、各回答候補に対して検査を施すことによって、適切な回答を出力可能とした質問応答システム、およびデータ検索方法、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】
【００２０】
本発明の第１の側面は、入力質問に基づく検索処理により複数の初期回答候補を抽出する回答候補抽出手段と、前記複数の初期回答候補を検索語としたクエリーを生成するクエリー生成手段と、前記クエリーに基づく検索処理によりクエリーに対応するヒット文を抽出するパッセージ検索手段と、前記ヒット文の解析により、前記複数の初期回答候補の回答候補間の関係を検査し、該検査に基づいて前記入力質問に対する提供回答候補の生成を実行する回答候補検査手段と、前記回答候補検査手段の生成した提供回答候補を出力する回答出力手段とを有することを特徴とする質問応答システムにある。
【００２１】
さらに、本発明の質問応答システムの一実施態様において、前記回答候補検査手段は、前記複数の初期回答候補に同格、または言い換え、または並列に扱える回答候補が含まれるか否かを判定し、該判定結果に基づいて提供回答候補の決定処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００２２】
さらに、本発明の質問応答システムの一実施態様において、前記回答候補検査手段は、前記複数の初期回答候補に同格、または言い換え、または並列に扱える回答候補が含まれる場合、これらの回答候補についての連結処理による新たな回答候補の生成、またはリランキングの少なくともいずれかの処理を実行し、提供回答候補の決定処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００２３】
さらに、本発明の質問応答システムの一実施態様において、前記質問応答システムは、さらに、前記パッセージ検索手段が抽出したヒット文の形態素解析処理を実行する形態素解析手段を有し、前記回答候補検査手段は、前記形態素解析手段の解析結果に基づいて、前記ヒット文に含まれる前記複数の初期回答候補を含む領域が、予め設定されたルールに対応するか否かを判定し、ルールに適合する場合に、前記複数の初期回答候補を連結して提供回答候補を生成する処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００２４】
さらに、本発明の質問応答システムの一実施態様において、前記回答候補検査手段は、前記パッセージ検索手段が抽出したヒット文に対して、前記初期回答候補に基づくパターンマッチングを実行し、前記ヒット文に含まれる前記複数の初期回答候補を含む領域を検出し、該検出領域が、予め設定されたルールに対応するか否かを判定し、ルールに適合する場合に、前記複数の初期回答候補を連結して提供回答候補を生成する処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００２５】
さらに、本発明の質問応答システムの一実施態様において、前記パッセージ検索手段は、前記回答候補抽出手段が実行した入力質問に基づく検索処理において、初期回答候補を含む文として抽出した文を含むパッセージの集合を検索対象とした検索処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００２６】
さらに、本発明の質問応答システムの一実施態様において、前記パッセージ検索手段は、前記回答候補抽出手段が実行した入力質問に基づく検索処理において適用した知識源と異なる知識源を検索対象とした検索処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００２７】
さらに、本発明の質問応答システムの一実施態様において、前記回答候補検査手段は、前記複数の初期回答候補中に同義の回答候補が含まれるか否かを検査し、該検査に基づいて同義とされる複数の前記回答候補を一群とし、該一群とされた複数の回答候補と他の回答候補との比較結果に基づいて前記提供回答候補を生成することを特徴とする。
【００２８】
さらに、本発明の質問応答システムの一実施態様において、前記質問応答システムにおいて、さらに、前記クエリー生成手段が生成したクエリーの構成要素である初期回答候補の形態素解析を実行する形態素解析手段を有し、前記回答候補検査手段は、前記形態素解析手段の解析結果に基づいて、各クエリーの形態素重複率［ＭＲ］を算出し、該算出値に応じて、各回答候補のスコアを設定して、前記入力質問に対する提供回答候補として出力する回答候補ランキングを決定する処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００２９】
さらに、本発明の質問応答システムの一実施態様において、前記回答候補検査手段は、機械学習法を適用した構成を有し、前記提供回答候補の抽出ルールを機械学習法に基づき更新する処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００３０】
さらに、本発明の第２の側面は、データ検索方法であり、入力質問に基づく検索処理により複数の初期回答候補を抽出する回答候補抽出ステップと、前記複数の初期回答候補を検索語としたクエリーを生成するクエリー生成ステップと、前記クエリーに基づく検索処理によりクエリーに対応するヒット文を抽出するパッセージ検索ステップと、前記ヒット文の解析により、前記複数の初期回答候補の回答候補間の関係を検査し、該検査に基づいて前記入力質問に対する提供回答候補の生成を実行する回答候補検査ステップと、前記回答候補検査ステップにおいて生成した提供回答候補を出力する回答出力ステップとを有することを特徴とするデータ検索方法にある。
【００３１】
さらに、本発明のデータ検索方法の一実施態様において、前記回答候補検査ステップは、前記複数の初期回答候補に同格、または言い換え、または並列に扱える回答候補が含まれるか否かを判定し、該判定結果に基づいて提供回答候補の決定処理を実行することを特徴とする。
【００３２】
さらに、本発明のデータ検索方法の一実施態様において、前記回答候補検査ステップは、前記複数の初期回答候補に同格、または言い換え、または並列に扱える回答候補が含まれる場合、これらの回答候補についての連結処理による新たな回答候補の生成、またはリランキングの少なくともいずれかの処理を実行し、提供回答候補の決定処理を実行することを特徴とする。
【００３３】
さらに、本発明のデータ検索方法の一実施態様において、前記データ検索方法は、さらに、前記パッセージ検索ステップにおいて抽出したヒット文の形態素解析処理を実行する形態素解析ステップを有し、前記回答候補検査ステップは、前記形態素解析ステップにおける解析結果に基づいて、前記ヒット文に含まれる前記複数の初期回答候補を含む領域が、予め設定されたルールに対応するか否かを判定し、ルールに適合する場合に、前記複数の初期回答候補を連結して提供回答候補を生成する処理を実行することを特徴とする。
【００３４】
さらに、本発明のデータ検索方法の一実施態様において、前記回答候補検査ステップは、前記パッセージ検索ステップが抽出したヒット文に対して、前記初期回答候補に基づくパターンマッチングを実行し、前記ヒット文に含まれる前記複数の初期回答候補を含む領域を検出し、該検出領域が、予め設定されたルールに対応するか否かを判定し、ルールに適合する場合に、前記複数の初期回答候補を連結して提供回答候補を生成する処理を実行することを特徴とする。
【００３５】
さらに、本発明のデータ検索方法の一実施態様において、前記パッセージ検索ステップは、前記回答候補抽出ステップにおいて実行した入力質問に基づく検索処理において、初期回答候補を含む文として抽出した文を含むパッセージの集合を検索対象とした検索処理を実行することを特徴とする。
【００３６】
さらに、本発明のデータ検索方法の一実施態様において、前記パッセージ検索ステップは、前記回答候補抽出ステップが実行した入力質問に基づく検索処理において適用した知識源と異なる知識源を検索対象とした検索処理を実行することを特徴とする。
【００３７】
さらに、本発明のデータ検索方法の一実施態様において、前記回答候補検査ステップは、前記複数の初期回答候補中に同義の回答候補が含まれるか否かを検査し、該検査に基づいて同義とされる複数の前記回答候補を一群とし、該一群とされた複数の回答候補と他の回答候補との比較結果に基づいて前記提供回答候補を生成する処理を実行することを特徴とする。
【００３８】
さらに、本発明のデータ検索方法の一実施態様において、前記データ検索方法は、さらに、前記クエリー生成ステップにおいて生成したクエリーの構成要素である初期回答候補の形態素解析を実行する形態素解析ステップを有し、前記回答候補検査ステップは、前記形態素解析ステップの解析結果に基づいて、各クエリーの形態素重複率［ＭＲ］を算出し、該算出値に応じて、各回答候補のスコアを設定して、前記入力質問に対する提供回答候補として出力する回答候補ランキングを決定する処理を実行することを特徴とする。
【００３９】
さらに、本発明のデータ検索方法の一実施態様において、前記回答候補検査ステップは、機械学習法を適用し、前記提供回答候補の抽出ルールを機械学習法に基づき更新する処理を実行することを特徴とする。
【００４０】
さらに、本発明の第３の側面は、データ検索処理をコンピュータ上で実行させるコンピュータ・プログラムであり、入力質問に基づく検索処理により複数の初期回答候補を抽出する回答候補抽出ステップと、前記複数の初期回答候補を検索語としたクエリーを生成するクエリー生成ステップと、前記クエリーに基づく検索処理によりクエリーに対応するヒット文を抽出するパッセージ検索ステップと、前記ヒット文の解析により、前記複数の初期回答候補の回答候補間の関係を検査し、該検査に基づいて前記入力質問に対する提供回答候補の生成を実行する回答候補検査ステップと、前記回答候補検査ステップにおいて生成した提供回答候補を出力する回答出力ステップとを有することを特徴とするコンピュータ・プログラムにある。
【００４１】
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。
【００４２】
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】
【００４３】
本発明の構成によれば、入力質問に基づく検索処理により初期回答候補を抽出し、さらに、初期回答候補を検索語としたクエリーを生成して、クエリーに基づく検索処理によりクエリーに対応するヒット文を抽出し、ヒット文の解析により、複数の初期回答候補の回答候補間の関係を検査し、該検査に基づいて入力質問に対する提供回答候補の生成を実行する構成とした。例えば初期回答候補に同格、または言い換え、または並列に扱える回答候補が含まれるか否かを判定し、該判定結果に基づいて提供回答候補の決定処理を実行する構成とした。本構成により、入力質問に対応した的確な回答を提供することが可能となる。
【００４４】
本発明の一実施例の構成により、例えば、初期回答候補に含まれない回答候補を提供回答候補として生成することが可能となる。具体的には、ヒット文の形態素解析処理、あるいはパターンマッチングにより、ヒット文に含まれる複数の初期回答候補を含む領域を検出し、この領域が予め設定されたルールに対応するか否かを判定し、ルールに適合する場合に、複数の初期回答候補を連結して新規回答候補を生成して、質問に対する回答候補として提示する。本構成により、従来のシステムでは抽出できなかった回答候補を的確に抽出して提供することが可能となる。
【００４５】
さらに、本発明の構成によれば、初期回答候補からなるクエリーの構成要素である初期回答候補の形態素解析を実行し、各クエリーの形態素重複率［ＭＲ］を算出し、この算出値に応じて、各回答候補のスコアを算出して入力質問に対する提供回答候補のランキングを決定する構成としたので、単純な出現頻度に基づくランキングに比較して、より的確なランキング処理が実現される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４６】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態に係る質問応答システム、およびデータ検索方法、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。
【００４７】
［実施例１］
まず、図１を参照して、本発明の質問応答システムの利用形態の一例について説明する。図１は本発明の質問応答システム２００をネットワークに接続したネットワーク構成を示す図である。図１に示すネットワーク１００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り、ネットワーク１００には、質問応答システム２００に対する質問を送信するユーザ端末としてのクライアント１０１−１〜ｎ、クライアント１０１−１〜ｎに対する回答を取得するための素材としてのＷｅｂページを提供する様々なＷｅｂページ提供サーバ１０２Ａ〜Ｎやデータベース１０３ａ〜ｎが接続されている。
【００４８】
質問応答システム２００は、クライアント１０１−１〜ｎから、ユーザの生成した様々な質問文を入力し、入力質問に対する回答をクライアント１０１−１〜ｎに提供する。質問に対する回答は、Ｗｅｂページ提供サーバ１０２Ａ〜Ｎの提供するＷｅｂページや、データベース１０３ａ〜ｎに格納された文書データなどから取得する。Ｗｅｂページ提供サーバ１０２Ａ〜Ｎの提供するＷｅｂページや、データベース１０３ａ〜ｎに格納されたデータが検索対象データであり知識源と呼ばれる。
【００４９】
Ｗｅｂページ提供サーバ１０２Ａ〜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。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。Ｗｅｂページの集合はＷｅｂサイトであり、Ｗｅｂサイトは、トップページ（ホームページ）とトップページからリンクされた他のＷｅｂページで構成される。
【００５０】
質問応答システム２００の構成および処理について図２を参照して説明する。質問応答システム２００は、ネットワーク１００に接続され、ネットワーク１００に接続されたクライアントからの質問を受領し、ネットワーク１００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知識源として回答を検索して、例えば回答候補からなるリストを生成してクライアントに提供する処理を実行する。
【００５１】
本発明の質問応答システム２００の構成について、図２を参照して説明する。質問応答システム２００は、図２に示すように、質問入力手段２０１、回答候補抽出手段２０２、クエリー生成手段２０３、パッセージ検索手段２０４、形態素解析手段２０５、回答候補検査手段２０６、回答出力手段２０７を有する。以下、質問応答システム２００の有する各処理手段の実行する処理について説明する。
【００５２】
［質問入力手段］
質問入力手段２０１は、ネットワーク１００を介して、クライアントからの質問文（入力質問）を入力する。以下では、具体的な質問例として、
（入力質問）「梅原猛さんと同時に文化勲章を受賞した４人は誰ですか。」
という質問がクライアントから入力されたと想定して、質問応答システム２００における各手段が実行する処理について説明する。
【００５３】
［回答候補抽出手段］
回答候補抽出手段２０２は、従来型の質問応答システムと同様、入力質問に基づいて知識源を検索して初期回答候補を抽出する処理を実行する。図３を参照して回答候補抽出手段２０２の処理について説明する。
【００５４】
図３に示すように、回答候補抽出手段２０２は、質問解析部３０１、情報検索部３０２、回答抽出部３０３を有する。質問解析部３０１は、入力質問の解析処理を実行する。例えば質問が求めている回答が、人であるか場所であるかなどの質問タイプの判別や、質問の構成文から検索キーワードとなる特徴語の検出などが行なわれる。この処理のために、例えば構文意味解析処理が実行される。構文意味解析処理について説明する。日本語や英語を始めとする各種の言語で記述される自然言語は、本来抽象的であいまい性が高い性質を持つが、文章を数学的に取り扱うことにより、コンピュータ処理を行なうことができる。この結果、機械翻訳や対話システム、検索システム、質問応答システムなど、自動化処理により自然言語に関するさまざまなアプリケーション／サービスが実現される。かかる自然言語処理は一般に、形態素解析、構文解析、意味解析、文脈解析という各処理フェーズに区分される。
【００５５】
形態素解析では、文を意味的最小単位である形態素（ｍｏｒｐｈｅｍｅ）に分節して品詞の認定処理を行なう。構文解析では、文法規則などを基に句構造などの文の構造を解析する。文法規則が木構造であることから、構文解析結果は一般に個々の形態素が係り受け関係などを基にして接合された木構造となる。意味解析では、文中の語の語義（概念）や、語と語の間の意味関係などに基づいて、文が伝える意味を表現する意味構造を求めて、意味構造を合成する。また、文脈解析では、文の系列である文章（談話）を解析の基本単位とみなして、文間の意味的なまとまりを得て談話構造を構成する。
【００５６】
構文解析及び意味解析は、自然言語処理の分野において、対話システム、機械翻訳、文書校正支援、文書要約などのアプリケーションを実現する上で必要不可欠の技術であるとされている。
【００５７】
構文解析では、自然言語文を受け取り、文法規則に基づいて単語（文節）間の係り受け関係を決定する処理を行なう。構文解析結果は、依存構造と呼ばれる木構造（依存木）の形態で表現することができる。また、意味解析では、単語（文節）間の係り受け関係に基づいて文中の格関係を決定する処理を行なうことができる。ここで言う格関係とは、文を構成する各要素が持つ、主語（ＳＵＢＪ）、目的語（ＯＢＪ）といった文法上の役割のことを指す。また、文の時制や様相、話法などを判定する処理を意味解析が含む場合もある。
【００５８】
構文意味解析システム例については、例えば、「増市，大熊，"Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｒａｍｍａｒに基づく実用的な日本語解析システムの構築"，自然言語処理，Ｖｏｌ．１０，Ｎｏ．２，ｐｐ．７９−１０９（２００３）」にＬＦＧに基づく自然言語処理システムの詳細が記述されている。本発明の質問応答システムにおいても、質問解析部３０１として、例えばこのＬＦＧに基づく自然言語処理システムを適用することが可能である。
【００５９】
質問解析部３０１は、ユーザから入力された質問文に対して例えば上述した構文意味解析処理を実行して、検索キーワードとなる特徴語を抽出し、また質問タイプの判定を行なう。情報検索部３０２は、質問解析部３０１の解析によって抽出された特徴語に基づく検索を実行する。すなわち、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知識源３２１とした検索処理を実行して質問に対応する回答の含まれると判定される文章群としてのパッセージを取得する。
【００６０】
回答抽出部３０３は、情報検索部３０２の抽出した文章群としてのパッセージから質問に対する回答として適当であると判定される回答候補を選択する処理を実行する。
【００６１】
この回答候補抽出手段２０２の処理は、従来の質問応答システムと同様の処理であり、従来のシステムでは、この時点で得られた回答候補が例えば出現頻度などに基づいてランキングされたリストとしてユーザに提示されていた。
【００６２】
しかし、前述したように、この時点の回答候補には、ユーザの質問に対応する正確な解答が含まれない場合も多い。本発明のシステムでは、この回答候補抽出手段２０２の抽出した回答候補を初期回答候補とし、この初期回答候補に基づいて、図２に示すクエリー生成手段２０３〜回答候補検査手段２０５において処理を実行して、ユーザに提示する最終的な回答候補を生成する処理を実行する。クエリー生成手段２０３〜回答候補検査手段２０５の実行する処理について、以下、説明する。
【００６３】
［クエリー生成手段］
クエリー生成手段２０３は、回答候補抽出手段２９２において取得した初期回答候補を検索語としたクエリーの生成を行なう。例えば初期回答候補に基づいてｎ−ｇｒａｍ法を適用したクエリーを生成する。ｎ−ｇｒａｍ法とは、文字や単語の単位で、隣接するｎ個を１組とする手法である。本発明では、ｎ≧２の回答候補の組み合わせを羅列する。なお、ｎはユーザによる指定も可能である。
【００６４】
具体的な処理について説明する。ここでは、前述したように、質問文Ｑは、
「梅原猛さんと同時に文化勲章を受賞した４人は誰ですか。」
であるものとする。この質問に対して、回答候補抽出手段２９２において取得した初期回答候補集合ＡＣ（Ａｎｓｗｅｒ  Ｃａｎｄｉｄａｔｅ）が、
初期回答候補集合ＡＣ：秋野不矩、伊藤正己、田村三郎、阿川弘之、本名ふく
であるとする。この回答候補集合ＡＣは従来型の質問応答システムにおいて得られる回答候補と同一である。
【００６５】
クエリー生成手段２０３では、初期回答候補集合ＡＣ｛秋野不矩、伊藤正己、田村三郎、阿川弘之、本名ふく｝に含まれるすべての初期回答候補を検索語として組み合わせた質問リスト（クエリーリスト）を生成する。クエリー生成手段２０３の生成するクエリーリストの例を図４に示す。図４のクエリーリストは、
初期回答候補集合ＡＣ｛秋野不矩、伊藤正己、田村三郎、阿川弘之、本名ふく｝
に基づいて生成されるクエリーリストであり、初期回答候補集合ＡＣ｛秋野不矩、伊藤正己、田村三郎、阿川弘之、本名ふく｝を構成する初期回答候補から２つの初期回答候補を選択したすべての組み合わせからなるクエリーリストである。このリストは、ｎ＝２としたｎ−ｇｒａｍからなるクエリーリストの例である。すなわち、検索語２つを１組とする組み合わせのクエリーを生成している。
【００６６】
初期回答候補集合ＡＣ｛秋野不矩、伊藤正己、田村三郎、阿川弘之、本名ふく｝には５個の異なる回答候補が含まれているので、２つの異なる初期回答候補の組み合わせは、
（５＊４）／２＝１０通りであり、１０個のクエリーが生成される。図４に示す１〜１０のクエリーである。
【００６７】
図４に示す１〜１０のクエリーにおいて、例えばＮｏ．１のクエリーは、
［秋野不矩  ａｎｄ  伊藤正己］
等のキーワード検索式を意味する。この検索式が１つのクエリーに相当する。
【００６８】
なお、ここでは、ｎ＝２としたｎ−ｇｒａｍ法に従ったクエリーリストの例を示したが、ｎは任意の数値が設定可能であり、初期回答候補集合ＡＣから生成できる全ての組み合わせを生成することも可能である。本実施例の初期回答候補集合ＡＣの場合、５個の初期回答候補を持つので、ｎの最大値としてはｎ＝５までのクエリーを生成可能である。例えば、５個の初期回答候補を持つ初期回答候補集合ＡＣ｛秋野不矩、伊藤正己、田村三郎、阿川弘之、本名ふく｝において、ｎ＝３としたｎ−ｇｒａｍ法に基づいてクエリーを生成すると、
（５＊４＊３）／３！＝１０通り、
ｎ＝４としたｎ−ｇｒａｍ法に基づいてクエリーを生成すると、
（５＊４＊３＊２）／４！＝５通り、
のクエリーからなるクエリーリストが設定されることになる。
【００６９】
［パッセージ検索手段］
パッセージ検索手段２０４は、クエリー生成手段２０３の生成したクエリーに基づく検索処理を実行する。この検索処理の対象は、回答候補抽出手段２０２の情報検索部３０２が質問から抽出した特徴語に基づく知識源の検索によって取得した文章群としてのパッセージであり、パッセージを対象として、クエリー生成手段２０３の生成したクエリー、すなわち、図４に示すクエリー１〜１０を順次適用して検索を実行する。
【００７０】
パッセージ検索手段２０４では、クエリー生成手段２０３が生成したクエリーリストから順次クエリーを選択して、回答候補抽出手段２０２の情報検索において取得されたパッセージの文集合に対して、検索を実施する。
【００７１】
パッセージの文集合とは、例えば、以下の質問文Ｑ、
質問文Ｑ「梅原猛さんと同時に文化勲章を受賞した４人は誰ですか。」
に基づいて抽出された特徴語に基づいて、回答候補抽出手段２０２が実行した知識源の情報検索によって取得された初期回答候補を含む文章群としてのすべての検索結果である。
【００７２】
パッセージ検索手段２０４は、クエリー生成手段２０３の生成したクエリーを順次適用して、パッセージに対する検索処理を実行する。
図４に示す１〜１０のクエリーを順次適用し、
クエリー１［秋野不矩  ａｎｄ  伊藤正己］
クエリー２［秋野不矩  ａｎｄ  田村三郎］
：
クエリー１０［田村三郎  ａｎｄ  本名ふく］
の１０個のクエリーをそれぞれ適用した検索処理を実行する。
【００７３】
このように、パッセージの文集合に対する検索は、クエリーに含まれるすべての検索語を含む文のみを抽出する。さらに抽出された文の識別子である文ＩＤをクエリーリストに追加する。文ＩＤは、回答候補抽出手段２０２が実行した知識源の情報検索によって取得されたパッセージ集合Ｐ＝（ｐ１，ｐ２，…，ｐｉ）に格納されている。
【００７４】
具体的には、回答候補抽出手段２０２が実行した知識源の情報検索によって取得されたパッセージがｐ１〜ｐｉである場合、パッセージ集合Ｐ＝（ｐ１，ｐ２，…，ｐｉ）であり、各パッセージｐ１，ｐ２，ｐ３・・ｐｉの各々に含まれる文集合は、
パッセージｐ１の文集合＝｛ｓ１１，ｓ１２・・・ｓ１ｊ｝
パッセージｐ２の文集合＝｛ｓ２１，ｓ２２・・・ｓ２ｊ｝
：
パッセージｐｉの文集合＝｛ｓｉ１，ｓｉ２・・・ｓｉｊ｝
とし示される。この文集合のｓ１１〜ｓｉｊが文ＩＤに相当する。
【００７５】
なお、回答候補抽出手段２０２が実行した知識源の情報検索によって取得されたパッセージがｐ１〜ｐｉである場合、すべてのパッセージに含まれる文集合Ｓは、
文集合Ｓ＝｛（ｓ１１，ｓ１２…ｓ１ｊ），…，（ｓｉ１，ｓｉ２，…，ｓｉｊ）｝として示される。
【００７６】
パッセージ検索手段２０４は、各クエリーに基づくパッセージ検索処理の結果として抽出されたヒット文の文ＩＤをクエリーリストに書き込むクエリーリスト更新処理を実行する。この結果生成される更新されたクエリーリストの例を図５に示す。図５には、パッセージ検索手段２０４の各クエリーに基づくパッセージ検索処理の結果として抽出されたヒット文の文ＩＤの一部を示している。
【００７７】
例えば、
クエリー１［秋野不矩  ａｎｄ  伊藤正己］
に基づくパッセージ検索の結果として、
文ＩＤ＝ｓ４４，ｓ４５・・・
が抽出され、
クエリー４［秋野不矩  ａｎｄ  本名ふく］
に基づくパッセージ検索の結果として、
文ＩＤ＝ｓ１２，ｓ１３・・・
が抽出され、
クエリー９［田村三郎  ａｎｄ  本名ふく］
に基づくパッセージ検索の結果として、
文ＩＤ＝ｓ２８，ｓ３６・・・
が抽出されたことを示している。
【００７８】
以下に、文ＩＤ＝ｓ１２と文ＩＤ＝ｓ４４の文例を示す。
文ＩＤ＝ｓ１２：秋野不矩（本名ふく）は、１９０８（明治４１）年、静岡県天竜市に生まれた。
文ＩＤ＝ｓ４４：今回受賞したのは、小説家で元海軍予備士官の阿川弘之氏（７８）、日本画家の秋野不矩氏（９１）、英米法・憲法学者で元最高裁判事の伊藤正己氏（８０）、日本文化研究者の梅原猛氏（７４）、生物有機化学者の田村三郎（８２）の５名だった。
【００７９】
文ＩＤ＝ｓ１２には、クエリー４［秋野不矩  ａｎｄ  本名ふく］の検索語である［秋野不矩］と［本名ふく］が含まれ、クエリー４に対するヒット文書とされ、文ＩＤ＝ｓ４４には、クエリー１［秋野不矩  ａｎｄ  伊藤正己］の検索語である［秋野不矩］と［伊藤正己］が含まれ、クエリー１に対するヒット文書とされる。
【００８０】
なお、パッセージ検索の結果として、ヒット文書が０件であるクエリーは、計算機の処理コスト削減のためにリストから削除してもよい。
【００８１】
［形態素解析手段］
形態素解析手段２０５は、パッセージ件手段２０４における各クエリーに基づくパッセージ検索の結果、抽出されたヒット文の文ＩＤを、図４に示す更新クエリーリストから取得し、文ＩＤに対応するヒット文を取得し、取得したヒット文に対する形態素解析を実行する。
【００８２】
形態素解析は、先に回答候補抽出手段２０２の質問解析部３０１の処理としても説明したが、自然言語処理として一般に実行される処理であり、文を意味的最小単位である形態素（ｍｏｒｐｈｅｍｅ）に分節して品詞の認定処理を行なう処理である。
【００８３】
パッセージ検索によって取得されたヒット文に対する形態素解析例として、上述の文ＩＤ＝ｓ１２の文、すなわち、
「秋野不矩（本名ふく）は、１９０８（明治４１）年、静岡県天竜市に生まれた。」
について、形態素解析を実行した例を図６に示す。形態素解析の結果は、図６に示す文の構成要素情報としての［表層］と、各構成要素の［品詞情報］との対応データとして生成される。
【００８４】
形態素解析手段２０５は、このように、パッセージ検索手段２０４における各クエリーに基づくパッセージ検索の結果、抽出された文ＩＤに対応する文の形態素解析を実行し、図６に示すような形態素解析結果を生成する。
【００８５】
［回答候補検査手段］
回答候補検査手段２０６は、形態素解析手段２０５の生成した形態素解析結果に対して、予め規定されたルールを適用して、パッセージ検索の結果として、パッセージ文集合の中から選択された文ＩＤに対応するヒット文の解析により、回答候補抽出手段２０２の抽出した複数の初期回答候補の回答の回答候補間の関係を検査する。例えば以下に説明するルールを適用して検査し、この検査に基づいて初期回答候補の回答としての適正を判定して、判定結果に基づいて、入力質問に対する最終的な提供回答候補の生成を実行する。
【００８６】
回答候補検査手段２０６において適用するルールは、以下に示す［同格・言い換え・並列ルール］である。
ルール１．初期回答候補間が直結している場合、複合名詞と判定し、初期回答候補を連結して新規回答候補とする。
ルール２．初期回答候補間が「ノ格」で直結している場合、「ノ格」で直結している初期回答候補を連結して新規回答候補とする。
ルール３．初期回答候補間に、１文字以上の記号が挟まっている場合、ただし括弧記号（「」、（）など）が、最終の初期回答候補の形態素以降に出現している場合、これらの初期回答候補を連結して新規回答候補とする。
ルール４．初期回答候補間が、「と」などの並立助詞もしくは「または」など接続助詞で直結している場合、これらの初期回答候補を連結して新規回答候補とする。
【００８７】
回答候補検査手段２０６において適用するルールは、これらルール１〜４からなる［同格・言い換え・並列ルール］であり、パッセージ検索の結果として選択された文の形態素解析結果に基づいて、上記ルール１〜４に対応する初期回答候補列が含まれるか否かを判定し、ルールに対応する初期回答候補列が含まれる場合は、ルールに従って初期回答候補の連結を実行して新たな回答候補とする。以下、各ルールの具体的な適用例について説明する。
【００８８】
ルール１．初期回答候補間が直結している場合、複合名詞と判定し、初期回答候補を連結して新規回答候補とする。
これは、初期回答候補間が直結している場合、複合名詞である場合が多く、これを連結した上で新規回答候補として設定する処理ルールである。具体的には、
クエリーに基づくパッセージ検索によって抽出された文に対する形態素解析結果に基づいて、２つの初期回答候補［日本］［赤十字社］が、直結している解析部分が検出された場合、この２つの初期回答候補［日本］［赤十字社］を連結し、［日本赤十字社］を新たな回答候補とする。
【００８９】
ルール２．初期回答候補間が「ノ格」で直結している場合、「ノ格」で直結している初期回答候補を連結して新規回答候補とする。
これは、初期回答候補Ａと初期回答候補Ｂがある場合、パッセージ検索の結果として選択された文の形態素解析結果中に、［ＡのＢ］といった解析部分が含まれる場合、［ＡのＢ］を新たな回答候補とする例である。例えば、クエリーに基づくパッセージ検索によって抽出された文に対する形態素解析結果に基づいて、２つの初期回答候補［スマトラ島］［地震］が、「ノ格」で直結している解析部分、すなわち［スマトラ島の地震］が検出された場合、この［スマトラ島の地震］を新たな回答候補とする。
【００９０】
ルール３．初期回答候補間に、１文字以上の記号が挟まっている場合、ただし括弧記号（「」、（）など）が、最終の初期回答候補の形態素以降に出現している場合、これらの初期回答候補を連結して新規回答候補とする。
これは、例えば、初期回答候補Ａと初期回答候補Ｂがある場合、パッセージ検索の結果として選択された文の形態素解析結果中に、Ａ（Ｂ）といった解析部分が含まれる場合、［Ａ（Ｂ）］を新たな回答候補とする例である。例えば、クエリーに基づくパッセージ検索によって抽出された文に対する形態素解析結果に基づいて、２つの初期回答候補［台風２３号］［ＴＯＫＡＧＥ］が、「台風２３号（ＴＯＫＡＧＥ）」として記述されていることが解析された場合、この［台風２３号（ＴＯＫＡＧＥ）］を新たな回答候補とする。
【００９１】
ルール４．初期回答候補間が、「と」などの並立助詞もしくは「または」など接続助詞で直結している場合、これらの初期回答候補を連結して新規回答候補とする。
これは、例えば、初期回答候補Ａと初期回答候補Ｂがある場合、パッセージ検索の結果として選択された文の形態素解析結果中に、ＡとＢといった解析部分が含まれる場合、［ＡとＢ］を新たな回答候補とする例である。例えば、クエリーに基づくパッセージ検索によって抽出された文に対する形態素解析結果に基づいて、２つの初期回答候補［米］［米糠］が、「米と米糠」として記述されていることが解析された場合、この［米と米糠］を新たな回答候補とする。
【００９２】
前述した質問、すなわち、
質問Ｑ：「梅原猛さんと同時に文化勲章を受賞した４人は誰ですか。」
に対する処理シーケンスについて説明する。
【００９３】
質問Ｑ：「梅原猛さんと同時に文化勲章を受賞した４人は誰ですか。」
が入力した場合、回答候補抽出手段２０２は知識源を検索対象として、初期回答候補ＡＣ、すなわち、
初期回答候補ＡＣ＝｛秋野不矩、伊藤正己、田村三郎、阿川弘之、本名ふく｝
とともに、初期回答候補を含む文から構成されるパッセージを取得する。
【００９４】
クエリー生成手段２０３は、
初期回答候補ＡＣ＝｛秋野不矩、伊藤正己、田村三郎、阿川弘之、本名ふく｝に基づいて、例えば図３に示すクエリーリストを生成し、
パッセージ検索手段２０４において、クエリーを順次適用してパッセージ検索を実行し、ヒットした文を取得する。
【００９５】
形態素解析手段２０５は、パッセージ検索手段２０４の抽出したヒット文書に対する形態素解析を実行する。例えば、
文ＩＤ＝ｓ１２：秋野不矩（本名ふく）は、１９０８（明治４１）年、静岡県天竜市に生まれた。
に対して形態素解析を実行して、図６に示す形態素解析結果を得る。
【００９６】
さらに、回答候補検査手段２０６は、形態素解析結果に対して、上記ルール、すなわち［同格・言い換え・並列ルール］としてのルール１〜４を適用して、新たな回答候補を抽出する。
【００９７】
例えば、文ＩＤ＝ｓ１２の文、すなわち、
「秋野不矩（本名ふく）は、１９０８（明治４１）年、静岡県天竜市に生まれた。」に対する形態素解析結果に対するルール適用例を図７に示し、図７を参照して説明する。
【００９８】
図７は、図６に示す形態素解析結果の一部を抽出した図である。このデータには、回答候補抽出手段２０２が取得した２つの初期回答候補、すなわち［秋野不矩］と［本名ふく］が含まれる。さらに、２つの初期回答候補の間に、記号［（）が挟まって出現している。さらに、最終の回答候補［本名ふく］の形態素以降にも記号［］］が出現している。このデータ態様は、前述のルール３に対応する。
【００９９】
従って、回答候補検査手段２０６は、
ルール３．初期回答候補間に、１文字以上の記号が挟まっている場合、ただし括弧記号（「」、（）など）が、最終の初期回答候補の形態素以降に出現している場合、これらの初期回答候補を連結して新規回答候補とする。
このルール３に従って、
［秋野不矩（本名ふく）］
を新規回答候補として選択する処理を実行する。
【０１００】
なお、回答候補検査手段２０６の実行する処理によって、回答候補抽出手段２０２が知識源を検索対象として取得した初期回答候補が変更されることになり、ユーザに提供する回答候補の数が変化する場合がある。ユーザに提示する回答候補の数は、質問応答システムにおいて予め規定された数、すなわち規定値ｍに設定するという手法があるが、上述の回答候補検査手段２０６の実行する処理によって、ユーザに提示する回答候補が規定値ｍ以下になる場合がある。
【０１０１】
例えば、上述の処理例では、
質問Ｑ：「梅原猛さんと同時に文化勲章を受賞した４人は誰ですか。」
が入力した場合、回答候補抽出手段２０２は知識源を検索対象として、初期回答候補ＡＣ、すなわち、
初期回答候補ＡＣ＝｛秋野不矩、伊藤正己、田村三郎、阿川弘之、本名ふく｝
これら５つの初期回答候補を抽出するが、
回答候補検査手段２０６の実行する処理によって、
提供回答候補は、
提供回答候補ＡＣ＝｛秋野不矩（本名ふく）、伊藤正己、田村三郎、阿川弘之｝
の４つに減少する。
【０１０２】
この場合の対処としては、以下の２通りの対処法のいずれかを行なう。
ａ，回答候補数減少許容方式
この方式は、ユーザに提示する回答候補の数を規定値ｍ以下に減少することを許容するものであり、回答候補検査手段２０６の実行する処理によって選択された回答候補を最終回答候補とする。
【０１０３】
ｂ．回答候補数維持方式
この方式は、回答候補数が規定値ｍ個になるまで、処理を繰り返し実行する。すなわち、回答候補抽出手段２０２において、抽出された回答候補から、次候補を取得して、同様の処理、すなわちクエリー生成、パッセージ検索、形態素解析、回答候補検査処理を繰り返し実行して、回答候補の数を規定値ｍとする。
【０１０４】
これら、いずれの処理手法を実行してもよい。なお、上述した例では、回答候補検査手段２０６の実行する処理によって生成した新たな回答候補によって、回答候補抽出手段２０２において抽出された初期回答候補を置き換える処理を実行したが、回答候補検査手段２０６の実行する処理によって生成した新たな回答候補を、回答候補抽出手段２０２において抽出された初期回答候補に追加する処理を実行する構成としてもよい。
【０１０５】
すなわち、回答候補抽出手段２０２において抽出された初期回答候補が、
初期回答候補ＡＣ＝｛秋野不矩、伊藤正己、田村三郎、阿川弘之、本名ふく｝
である場合、最終的にユーザに提示する回答候補を、
提供回答候補ＡＣ＝｛秋野不矩（本名ふく）、伊藤正己、田村三郎、阿川弘之｝
としてもよいが、単に新たな回答候補を追加して、
提供回答候補ＡＣ＝｛秋野不矩、伊藤正己、田村三郎、阿川弘之、本名ふく、秋野不矩（本名ふく）｝
としてユーザに提供としてもよい。
【０１０６】
［回答出力手段］
回答出力手段２０７は、回答候補検査手段２０６において最終的に決定した回答候補をクライアントに対して出力する。
【０１０７】
これらの処理によって、
例えば、質問Ｑ、すなわち、
質問Ｑ：「梅原猛さんと同時に文化勲章を受賞した４人は誰ですか。」
に対する回答として、少なくとも、
回答候補ＡＣ＝｛秋野不矩（本名ふく）、伊藤正己、田村三郎、阿川弘之｝
を含む回答候補をユーザに提供することが可能となる。
【０１０８】
次に、図８のフローチャートを参照して、本発明の質問応答システムの実行する処理シーケンスについて説明する。
【０１０９】
ステップＳ１０１において、クライアントからの質問を入力すると、ステップＳ１０２において、まず、従来型の質問応答システムと同様、入力質問に基づいて知識源を検索して初期回答候補を抽出する処理を実行する。この処理は、図２に示す回答候補抽出手段２０２の実行する処理である。なお、初期回答候補を抽出した文を含むパッセージも併せて取得する。
【０１１０】
次に、ステップＳ１０３において、回答候補抽出手段２９２において取得した初期回答候補を検索語としたクエリーの生成を行なう。例えば初期回答候補に基づいてｎ−ｇｒａｍ法を適用したクエリーを生成する。この処理は、図２に示すクエリー生成手段２０３の実行する処理であり、例えば、図４に示すクエリーリストを生成する。
【０１１１】
次に、ステップＳ１０４において、クエリー生成手段２０３の生成したクエリーに基づく検索処理を実行する。この検索処理の対象は、知識源を対象とした回答候補の検索において取得した文章群としてのパッセージである。このパッセージを対象として、クエリー生成手段２０３の生成したクエリー、すなわち、図４に示すクエリー１〜１０を順次適用して検索を実行し、各クエリーに対応して抽出された文を特定する。この処理は、図２に示すパッセージ検索手段２０４の実行する処理である。
【０１１２】
次に、ステップＳ１０５において、クエリーに基づくパッセージ検索によって取得された文の形態素解析を実行する。この処理は、図２に示す形態素解析手段２０５の実行する処理であり、例えば図６に示す形態素解析結果を得る。
【０１１３】
次に、ステップＳ１０６において、形態素解析結果に対して、所定のルール、すなわち上述したルール１〜４によって構成される［同格・言い換え・並列ルール］を適用して回答候補の連結などの処理によって、新規回答候補を検出し、最終的な提供回答候補を決定する。この処理は、図２に示す回答候補検査手段２０６によって行なわれる処理である。
【０１１４】
次に、ステップＳ１０７において、回答候補検査手段２０６の決定した回答候補をクライアント（ユーザ）に提供する。
【０１１５】
［実施例２］
次に、本発明の実施例２として、回答候補検査手段２０６においてユーザに提供する回答候補リストのランキングを調整し、より適切な回答候補のランキングを字容易に設定する処理を行なう構成について説明する。
【０１１６】
前述したように、例えば、
質問文：「２００４年の年末に発生した出来事は何ですか？」
が質問応答システムに入力されると、質問文に含まれる特徴語である「２００４年」「年末」「出来事」などに基づく知識源の検索が実行され、抽出されたパッセージ中の文から回答候補が選択される。選択された回答候補は、ユーザに提示するためにリスト化される。このリスト生成においては、例えばパッセージにおける回答候補の出現頻度などに基づくランキングが施される。
【０１１７】
上記質問文に基づいて選択された特徴語である「２００４年」「年末」「出来事」などに基づく知識源の検索が実行されると、抽出文に多く含まれる「紅白歌合戦」が回答候補リストの上位にランキングされ、正解である「スマトラ沖地震」は下位にランキングされてしまうという事態が発生する。
【０１１８】
これは、知識源の検索によって抽出される単語が「スマトラ島地震」や「スマトラ島沖の地震」など同じ意味にも関わらず、さまざまな異なる単語として現れるためであり、このような現象が起こると、ユーザの質問に対する本当の正解が、リストの下位にランキングされてしまうという問題が発生する。
【０１１９】
本実施に係る質問応答システムは、回答候補検査手段２０６において各回答候補の回答候補間の関係を検査するのに、初期回答候補中に同義の回答候補が含まれるか否かに関する検査を回答候補の形態素重複率を演算することで行う。そして同義として取り扱える複数の回答候補を一群として取り扱うことによって、適切な回答ランキングを持つ回答候補リストを生成し、ユーザに提示可能とした構成を持つ。以下、本実施例に係る質問応答システムについて説明する。
【０１２０】
本実施例における質問応答システムは、先に説明した実施例１と同様、図２に示す構成を有する。すなわち、図２を参照して説明したように、質問応答システム２００は、質問入力手段２０１、回答候補抽出手段２０２、クエリー生成手段２０３、パッセージ検索手段２０４、形態素解析手段２０５、回答候補検査手段２０６、回答出力手段２０７を有する。本実施例においても、質問応答システム２００は、質問入力手段２０１、回答候補抽出手段２０２、クエリー生成手段２０３、パッセージ検索手段２０４は実施例１と同様の処理を実行する。
【０１２１】
形態素解析手段２０５および回答候補検査手段２０６は、実施例１において説明した処理に加え、回答候補についてのランキング調整のための処理を実行する。以下、形態素解析手段２０５および回答候補検査手段２０６の実行するランキング調整処理について説明する。
【０１２２】
形態素解析手段２０５は、クエリー生成手段２０３の生成したクエリーに含まれる回答候補の形態素解析を行い、および回答候補検査手段２０６は、クエリーの形態素解析結果に基づいて、各回答候補のスコアを算出する。
【０１２３】
以下、質問文Ｑを、
質問文Ｑ：「２００４年の年末に発生した出来事は何ですか？」
とした場合を想定して説明する。
【０１２４】
上記質問Ｑに対して、回答候補抽出手段２０２は、Ｗｅｂページやデータベースを知識源とした検索を実行し、初期的な回答候補集合ＡＣを得る。例えば、
回答候補集合ＡＣ＝｛「紅白歌合戦」「年末ジャンボ宝くじ」、…、「スマトラ島地震」、「スマトラ島沖大地震」、「スマトラ沖の地震」｝
を得たとする。
【０１２５】
従来のシステムでは、回答候補集合ＡＣがユーザに提示される。この回答候補集合ＡＣは、例えば出現頻度順に並べられたリストとしてユーザに提示される。
すなわち、ユーザ提示されるランキングリストは、
１．「紅白歌合戦」
２．「年末ジャンボ宝くじ」、
：
７．「スマトラ島地震」、
８．「スマトラ島沖大地震」、
９．「スマトラ沖の地震」
上記のような順番のランキングリストとなる。
【０１２６】
本発明の質問応答システムでは、さらに、クエリー生成手段２０３が、これらの回答候補集合ＡＣ＝｛「紅白歌合戦」「年末ジャンボ宝くじ」、…、「スマトラ島地震」、「スマトラ島沖大地震」、「スマトラ沖の地震」｝に基づいて、クエリーを生成する。
【０１２７】
図９にクエリー生成手段２０３の生成するクエリーの一部を示す（ｎ＝２としたｎ−ｇｒａｍ法を適用）。例えば、
クエリーＩＤ＝１：スマトラ島地震ａｎｄスマトラ島沖大地震
クエリーＩＤ＝２：スマトラ島地震ａｎｄスマトラ沖の地震
クエリーＩＤ＝３：スマトラ島沖大地震ａｎｄスマトラ沖の地震
といったクエリーが生成されて、パッセージ検索手段２０４が、各クエリーに基づくパッセージ検索を実行する。
【０１２８】
パッセージ検索手段２０４、形態素解析手段２０５、回答候補検査手段２０６は、前述の実施例１と同様の処理を実行し、ユーザに提示する回答候補を生成する。ただし、本実施例では、さらに、以下の処理を実行する。
【０１２９】
形態素解析手段２０５は、クエリー生成手段２０３の生成した各クエリーに適用した回答候補群の形態素解析を実行し、回答候補検査手段２０６は、このクエリーに対する形態素解析結果から、重複する形態素列を抽出する処理を実行し、クエリーに含まれる回答候補の形態素重複率［ＭＲ］を算出する。形態素重複率［ＭＲ］は以下の式で表される。
ＭＲ＝（重複する形態素総数）／（回答候補の形態素総数）
【０１３０】
上記式において、分母の（回答候補の形態素総数）は、各クエリーに含まれる回答候補列を形態素解析した形態素列の総数である。分子の（重複する形態素総数）は、クエリーの形態素解析結果中、回答候補間で重複する形態素列を回答候補ごとに計数し、クエリーごとに総数を求めたものである。
【０１３１】
上記計算式によって算出される形態素重複率［ＭＲ］が、あらかじめ設定された閾値［ＭＲｔ］を超えた場合は、クエリーに含まれる回答候補中の回答候補スコア（ａｎｓｗｅｒ  ｃａｎｄｉｄａｔｅ  ｓｃｏｒｅ）の総和、すなわち、
【数１】
2006293731.tif 000003
【０１３２】
上記式に基づいて、回答候補スコア（ａｎｓｗｅｒ  ｃａｎｄｉｄａｔｅ  ｓｃｏｒｅ）の総和を求め、再計算によって得られたスコアに対する再ランキングを実行する。なお、初期的には、従来と同様、出現頻度等に基づくランキングがなされているものとする。なお、回答候補スコアは、質問応答システムが回答候補のランキングを行うときに一般的に用いられる値である。
【０１３３】
図９に示すクエリー、すなわち、
クエリーＩＤ＝１：スマトラ島地震ａｎｄスマトラ島沖大地震
クエリーＩＤ＝２：スマトラ島地震ａｎｄスマトラ沖の地震
クエリーＩＤ＝３：スマトラ島沖大地震ａｎｄスマトラ沖の地震
について、形態素解析部２０５の実行する形態素解析の結果について説明する。
【０１３４】
各クエリーに適用されている回答候補は、
ａ．［スマトラ島地震］
ｂ．［スマトラ島沖大地震］
ｃ．［スマトラ沖の地震］
これら３つの回答候補である。
【０１３５】
この３つの回答候補についての形態素解析によって、各回答候補は形態素に分割される。
ａ．［スマトラ／島／地震］＝３つの形態素
ｂ．［スマトラ／島／沖／大／地震］＝５つの形態素
ｃ．［スマトラ／沖／の／地震］＝４つの形態素
このように、各回答候補の形態素数が求められる。（／）は形態素の区切りを示している。
【０１３６】
回答候補検査手段２０６は、このクエリーに対する形態素解析結果から、重複する形態素列を抽出する処理を実行し、クエリーに含まれる回答候補の形態素重複率［ＭＲ］を算出する。形態素重複率［ＭＲ］は、前述したように、以下の式で表される。
ＭＲ＝（重複する形態素総数）／（回答候補の形態素総数）
【０１３７】
各クエリーの形態素重複率［ＭＲ］は、以下のように求められる。
クエリーＩＤ１：ＭＲ＝（３＋３）／（３＋５）＝６／８＝０．７５
クエリーＩＤ２：ＭＲ＝（３＋２）／（３＋４）＝５／７＝０．７１
クエリーＩＤ２：ＭＲ＝（４＋３）／（５＋４）＝７／９＝０．７８
【０１３８】
仮に、回答候補間が同義であるか否かの判断基準を、閾値ＭＲｔ＝０．７０と設定すると、クエリーＩＤ１、およびクエリーＩＤ２、ならびにクエリーＩＤ３の形態素重複率［ＭＲ］は、閾値ＭＲｔ＝０．７０以上であり、再ランキング処理の実行基準を満たす結果となる。
【０１３９】
この場合、回答候補検査手段２０６は、出現頻度等の従来から知られるスコア算出によって各回答候補に対して設定されている回答候補スコア（ａｎｓｗｅｒ  ｃａｎｄｉｄａｔｅ  ｓｃｏｒｅ）を適用して、スコアの再計算を行う。
【０１４０】
いま、仮に、各回答候補について、従来のスコア算出処理に基づく算出スコアとして、以下の算出値を持つものとする。
「スマトラ島地震」：１．２３
「スマトラ島沖大地震」：０．９８
「スマトラ沖の地震」：０．３３
【０１４１】
回答候補検査手段２０６は、これらのスコアを入力し、同義とされた回答候補を一群として取り扱い、スコアの再算出処理を行なう。具体的な処理は以下の処理となる。
「スマトラ島地震」＋「スマトラ島沖大地震」＝１．２３＋０．９８＝２．２１
「スマトラ島地震」＋「スマトラ沖の地震」＝１．２３＋０．３３＝１．５６
「スマトラ島沖大地震」＋「スマトラ沖の地震」＝０．９８＋０．３３＝１．３１
【０１４２】
再計算されることによって、新たなランキングされた回答候補集合として、以下の回答候補集合ｎＡＣが設定される。
回答候補集合ｎＡＣ＝｛「スマトラ島地震」＋「スマトラ島沖大地震」、「紅白歌合戦」、「年末ジャンボ宝くじ」、…、「スマトラ島地震」＋「スマトラ沖の地震」、「スマトラ島沖大地震」＋「スマトラ沖の地震」｝
となる。
【０１４３】
リランキング前の回答候補リストは、前述したように、
１．「紅白歌合戦」
２．「年末ジャンボ宝くじ」、
：
７．「スマトラ島地震」、
８．「スマトラ島沖大地震」、
９．「スマトラ沖の地震」
上記のような順番のランキングリストであった。
【０１４４】
本発明のシステムでは、回答候補検査手段２０６が、上述したランキング再設定のためのスコアの再算出を実行する結果、回答候補集合ｎＡＣ＝｛「スマトラ島地震」＋「スマトラ島沖大地震」、「紅白歌合戦」「年末ジャンボ宝くじ」、…、「スマトラ島地震」＋「スマトラ沖の地震」、「スマトラ島沖大地震」＋「スマトラ沖の地震」｝を取得することになり、ユーザに提示するランキングリストは、
１．「スマトラ島地震」＋「スマトラ島沖大地震」、
２．「紅白歌合戦」、
３．「年末ジャンボ宝くじ」、
：
８．「スマトラ島地震」＋「スマトラ沖の地震」、
９．「スマトラ島沖大地震」＋「スマトラ沖の地震」
上記のような結果となり、
【０１４５】
質問文：「２００４年の年末に発生した出来事は何ですか？」に対する最適な回答としての「スマトラ島地震」＋「スマトラ島沖大地震」が最初にリストされた最適な回答候補リストを生成して提示することが可能となる。ｎ−ｇｒａｍ法のｎの値を増やすことによって、他の関連の高い回答候補も上位にランキングさせることが可能である。本実施例では、ｎ＝３とすることにより、「スマトラ島地震」＋「スマトラ島沖大地震」に関連が高い他の回答候補である「スマトラ沖の地震」も、「スマトラ島地震」＋「スマトラ島沖大地震」＋「スマトラ沖の地震」といったように回答候補の上位に提示することが可能になる。なお、結合された回答候補については、回答候補全てを連結して出力することも可能であるが、回答候補の一つを出力するようにしてもよい。具体的には、「スマトラ島地震」＋「スマトラ島沖大地震」と出力する変わりに、「スマトラ島地震」と「スマトラ島沖大地震」のうちスコアの高い方だけを表示することもできる。
【０１４６】
次に、図１０のフローチャートを参照して、本実施例の質問応答システムの実行する処理シーケンスについて説明する。
【０１４７】
ステップＳ２０１〜Ｓ２０６の処理は、先の実施例１において説明した図８に示すフローのステップＳ１０１〜Ｓ１０６と同様の処理であり、ステップＳ２０１において、クライアントからの質問を入力し、ステップＳ２０２において、入力質問に基づいて知識源を検索して初期回答候補を抽出する処理を実行し、ステップＳ２０３において、取得した初期回答候補を検索語としたクエリーの生成を行ない、ステップＳ２０４において、生成したクエリーに基づくパッセージ検索を実行し、ステップＳ２０５において、パッセージ検索によって取得された文の形態素解析を実行して、ステップＳ２０６において、形態素解析結果に対して、所定のルール、すなわち上述したルール１〜４によって構成される［同格・言い換え・並列ルール］を適用して回答候補の連結などの処理によって、最終的な回答候補を決定する。
【０１４８】
本実施例では、さらに、ステップＳ２０７において、ステップＳ２０３において生成したクエリーの構成要素としての回答候補の形態素解析を実行する。この処理は、図２に示す形態素解析手段２０５が実行する。
【０１４９】
さらに、ステップＳ２０８において、クエリーを構成する形態素解析結果に基づいて、各クエリーの形態素重複率［ＭＲ］を算出して、回答候補が予め定めた閾値［ＭＲｔ］以上の形態素重複率［ＭＲ］を有する場合、表現が多少異なるだけの同義の回答であると判断し、回答候補のスコアの再算出処理を実行し、再算出スコアに基づく回答候補ランキングを生成する。この処理は、図２に示す回答候補検査手段２０６によって行なわれる処理である。
【０１５０】
次に、ステップＳ２０９において、回答候補検査手段２０６が決定し、ランキングを施した回答候補ランキングリストをクライアント（ユーザ）に提供する。
【０１５１】
［その他の実施例］
次に、本発明に係る質問応答システムにおけるその他の実施例について説明する。
（１）パッセージ検索手段の検索対象の変更例
上述した実施例では、図２に示すパッセージ検索手段２０４の検索対象は、回答候補抽出手段２０２が知識源を検索対象として回答候補を検索した際に抽出される回答候補を含む文からなる文章群としてのパッセージであった。
【０１５２】
図２に示すパッセージ検索手段２０４は、このように限定された検索対象を適用した検索を行なうことは必須ではなく、回答候補抽出手段２０２が検索対象とした知識源と異なる新たな知識源、例えば特定分野のデータのみを集積したデータベースなどを検索対象としてもよい。
【０１５３】
回答候補抽出手段２０２が検索した結果、得られた回答候補によって、検索対象カテゴリを判定し、回答候補に基づいて決定される回答候補に関連するデータを集積した専門的なデータベースやＷｅｂページなどに絞り込んで、検索を行なう公正としてもよい。
【０１５４】
このような構成とすることで、回答候補抽出手段２０２が検索した知識源以外から、新たな検索データが発見できる可能性が高まり、質問に対応した回答を得られる可能性を高めることが可能となる。
【０１５５】
（２）回答候補検査手段の処理
上述した実施例では、回答候補検査手段２０６は、複数の初期回答候補中の回答候補間の関係を検査する上で、所定のルール、すなわち上述したルール１〜４によって構成される［同格・言い換え・並列ルール］を適用して回答候補の連結処理によって、最終的な回答候補を決定する処理を実行していた。
【０１５６】
回答候補検査手段２０６は、このような回答候補結合処理によって生成した新たな回答候補について、回答候補として適切であるかどうかを再検査する処理を実行してもよい。
【０１５７】
回答候補検査手段２０６によって新たに生成した結合済みの回答候補を結合回答候補（ｃＡＣ）とする。
回答候補検査手段２０６は、生成した結合回答候補（ｃＡＣ）を、再度、回答候補抽出手段２０２に入力し、結合回答候補（ｃＡＣ）に基づく知識源の検索を実行する。ここで、結合回答候補（ｃＡＣ）と同一の語が知識源に存在することが確認された場合は、この結合回答候補（ｃＡＣ）を有効な回答候補として、ユーザに提供する回答候補に含め、結合回答候補（ｃＡＣ）と同一の語が知識源に存在することが確認されなかった場合は、この結合回答候補（ｃＡＣ）を無効な回答候補として、ユーザに提供する回答候補から削除する。
【０１５８】
なお、結合回答候補（ｃＡＣ）に基づく検索処理には、先に適用した知識源と異なる知識源を適用してもよい。
【０１５９】
このような回答候補の再検査処理を行なうことにより、回答候補検査手段２０６の生成した結合回答候補（ｃＡＣ）が、ユーザに提供する回答候補として適切であるか否かを再確認することが可能となり、誤った回答候補の提示を防止することが可能となる。
【０１６０】
（３）形態素解析手段の処理の省略
上述した実施例では、形態素解析手段２０５は、パッセージ検索によって取得した文の形態素解析を実行して、例えば図６に示す形態素解析結果を生成する処理を実行する構成であり、この形態素解析結果に基づいて、回答候補検査手段２０６は、ルールとの一致性を判定していた。
【０１６１】
これらの形態素解析を実行することなく、回答候補検査手段２０６は、パッセージ検索によって取得した文と、ルールとの一致性を判断する構成としてもよい。例えば、パッセージ検索によって得られた文に対して、ルールを示すパターンとの一致性によってルールに対応する構成部を検出する。
【０１６２】
例えば、質問応答システムが質問Ｑを入力して、回答候補集合ＡＣを出力し、パッセージ検索手段の検索結果として、検索結果文ｓ１２が得られたとする。
質問文Ｑ：梅原猛さんと同時に文化勲章を受賞した４人は誰ですか。
回答候補集合ＡＣ：秋野不矩、伊藤正己、田村三郎、阿川弘之、本名ふく
検索結果文ｓ１２：秋野不矩（本名ふく）は、１９０８（明治４１）年、静岡県天竜市に生まれた。
【０１６３】
検索結果文ｓ１２に対して、回答候補集合ＡＣの回答候補がどこに含まれるか、回答候補の間にどのような文字が存在するかパターンマッチングで調べる。
例えば、
検索語：秋野不矩、伊藤正己、田村三郎、阿川弘之、本名ふく
とした場合、
上記ｓ１２には、検索語の２つ［秋野不矩］、［本名ふく］を含み、
パターンマッチング結果として、
［秋野不矩（本名ふく）］が抽出される。
【０１６４】
回答候補を結合するかどうかの判定は、上述した実施例と同様、同格・言い換え・並列ルールに準ずる。ただし形態素解析が施されていないため、ルールもパターンマッチングで判定する。ルールは、例えば以下のように設定される。
１．回答候補間が直結している。
２．回答候補間は「か」「に」「と」「や」「も」「とか」「なり」「の」「ならびに」「または」などを挟んでいる。
３．回答候補間に括弧記号（「」、（）など）がある。一方の回答候補は、括弧で囲まれている。
【０１６５】
上述の例では、パターンマッチングの結果、秋野不矩（本名ふく）が発見され、回答候補の間に括弧"（"があるので、回答候補を結合させることになり、形態素解析結果に基づくルール適用と同様の結果を得ることができる。
【０１６６】
この処理例では、形態素解析ではなくパターンマッチングで処理を行なうので、形態素解析処理を省略することが可能となり、処理速度が早くなる。
【０１６７】
（４）回答候補検査手段の処理の変更例
上述した実施例では、回答候補検査手段２０６は、形態素解析手段２０５の生成した形態素解析結果に対して、特定のルール、すなわち、同格・言い換え・並列ルールの適用可能性を逐一判定して、回答候補の連結可能性を判定する処理を実行していた。
【０１６８】
この処理では、予め同格・言い換え・並列ルールを設定することが必要であり、固定的なルールのみが適用されることになる。このルールを、機械学習手法を適用したルール生成処理構成とすることで、ルールの更新などが可能となる。図１１に機械学習手法を適用した回答候補検査手段４００の構成例を示す。
【０１６９】
素性抽出手段４０１は、形態素解析手段２０５が保持する形態素解析結果である品詞や文節間の距離などから機械学習用データ（素性）を抽出する手段である。評価手段４０２は、機械学習手法の一つであるＳｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ  （ＳＶＭ）を用いて、あらかじめ集められた機械学習用のデータ（素性）に基づいて、素性抽出手段４０１が保持する素性を評価する手段である。つまり回答候補間に関係があるかどうかを判定する手段である。ＳＶＭは、正解（正例）と不正解（負例）に素性を分類して、入力されたデータが正例または負例であるかどうか判定する機械学習手法である。ＳＶＭについては、文献「Ｆａｂｒｉｚｉｏ  Ｓｅｂａａｓｔｉａｎｉ，  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｉｎ  Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｔｅｘｔ  Ｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ，  ＡＣＭ  Ｃｏｍｐｕｒｔｉｎｇ  Ｓｕｒｖｅｙｓ  Ｖｏｌ．３４，  Ｎｏ．１，  ｐｐ．１−４７，２００２」及び当該論文中の引用文献に詳細が記載されている。
【０１７０】
学習データベース４０４は、素性データが蓄積されているデータベースである。正誤判定手段４０３は、評価手段４０２が保持する回答候補集合に対して、ユーザが正解であるかどうかの判定を行う手段である。このときパッセージの元文を根拠文として一緒に提示する。学習手段４０５は、素性抽出手段４０１により新たに学習データが蓄積されると、ＳＶＭの評価で用いる学習モデルを構築し、学習ＤＢに蓄積する手段である。学習データの構成に必要な正例または負例の情報は、正誤判定手段４０３が保持するユーザによって付与された回答候補に対する正解または不正解の情報である。
【０１７１】
回答候補検査手段として、図１１に示すような機械学習手法を適用した構成とした場合の回答候補検査手段の処理シーケンスは、以下のようになる。
【０１７２】
ステップ１．
素性抽出手段４０１は、形態素解析手段２０５が保持するパッセージ中のクエリー（回答候補）を含む文の回答候補の品詞情報や回答候補間の文節間の距離、回答候補間の品詞の羅列などを素性にする。
ステップ２．
評価手段４０２は、クエリー生成手段２０３で生成されたクエリーである回答候補どうしが、回答候補間を結合できる関係であるかどうかを素性とＳＶＭを使用して判定する。結果により正例と判定された回答候補は結合される。結合する場合、回答候補間にある単語も一緒に提示する。例．「アジア」と「大砲」の間に、「の」がある場合、「アジアの大砲」とする。
【０１７３】
ステップ３．
正誤判定手段４０３は、回答候補集合のすべての回答候補に対して、ユーザが正解であるかいなかのチェックをする。回答候補集合は、回答候補ごとに根拠文（回答候補を含むパッセージ中の文）を一緒に提示する。根拠文は、その他のデータとして文ＩＤと形態素解析結果も併せて持つ。
ステップ４．
素性抽出手段４０１は、回答候補の根拠文の形態素解析結果から素性を抽出する。学習データに必要な正例または負例の情報はユーザが付与した正誤判定の結果である。
ステップ５．
素性抽出手段４０１の抽出した素性を学習ＤＢ４０４に蓄積する。
ステップ６．
これまで学習ＤＢ４０４に蓄積された素性と本処理ステップで作成された追加の素性を併せて、学習モデルを再構成する。
ステップ７．
学習ＤＢ４０４に新しい学習モデルを蓄積する。蓄積された学習モデルは、次の評価に用いられる。
【０１７４】
質問応答システムに対して新たな質問が入力されるたびに、本処理が繰り返される。学習モデルは常に更新されることになる。本構成のように回答候補検査手段として、機械学習手法を適用する構成とすることで、あらかじめ大規模なルールを作成する必要がなくコストを抑えることができる。ルールに適合しない回答候補間のパターンにおいても、機械学習手法の結果によって回答候補間に関係があると判定される場合があり、回答候補の精度を向上できる。
【０１７５】
上述した実施例では、回答候補検査手段２０６は、複数の初期回答候補中に同義の回答候補が含まれるか否かを検査し、検査に基づいて同義とされる複数の回答候補を一群として取り扱うと際に、各クエリーの形態素重複率［ＭＲ］を算出して、表現が若干異なるだけの同義の回答であると判断していたが、これに限らず初期回答候補が同義であるか否かの判断手法としては、同義語辞書を用意して回答候補全体もしくはその一部の語を検索し、同義語として取り扱うことができる回答候補を一群として扱ったり、より簡易な手法としては回答候補から助詞を除外した場合に一致する回答候補を一群として取り扱ったり（例えば「スマトラ島沖の地震」から助詞「の」を除外し「スマトラ島沖地震」とする）、また、接続助詞「と」を除外して、前後の形態素列の頭文字を取り出して場合に一致する回答候補を一群として取り扱ったり（例えば国名が回答となる質問である場合の漢字表記の国名に対して、例えば「日本と韓国」から接続助詞「と」を除外するとともに「日本」ならびに「韓国」の頭文字を取って「日韓」も同義として扱う処理）、さらに表記ゆれを統合する処理を施したり（「取り組み」を「取組み」や「取組」と同義として扱う）等によって検査を行うこともできる。
【０１７６】
最後に、上述した処理を実行する質問応答システム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１２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特徴語抽出、検索処理、クエリー生成処理、パッセージ検索処理、形態素解析処理、回答候補検査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。
【０１７７】
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。
【０１７８】
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。
【０１７９】
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。
【０１８０】
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、例えば検索結果としての回答候補、パッセージの格納、さらに、回答候補検査手段において適用する回答候補の連結に適用するルールの格納、形態素解析結果の格納、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。
【０１８１】
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。
【０１８２】
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。
【０１８３】
なお、図１２に示す質問応答システム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、本発明の質問応答システムは、図１２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。
【０１８４】
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。
【０１８５】
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。
【０１８６】
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。
【０１８７】
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。
【０１８８】
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】
【０１８９】
以上、説明したように、本発明の構成によれば、入力質問に基づく検索処理により複数の初期回答候補を抽出し、さらに、複数の初期回答候補を検索語としたクエリーを生成して、クエリーに基づく検索処理によりクエリーに対応するヒット文を抽出し、ヒット文の解析により、初期回答候補の回答としての適正を検査し、該検査に基づいて入力質問に対する提供回答候補の生成を実行する構成とした。例えば初期回答候補に同格、または言い換え、または並列に扱える回答候補が含まれるか否かを判定し、あるいは、初期回答候補中に同義の回答候補が含まれるか否かを検査し、該判定結果に基づいて提供回答候補の決定処理を実行する構成とした。本構成により、入力質問に対応した的確な回答を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１９０】
【図１】本発明の質問応答システムの適用例を示すネットワーク構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る質問応答システムの構成について説明する図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る質問応答システムにおける回答候補抽出手段の構成例について説明する図である
【図４】本発明の一実施形態に係る質問応答システムにおけるクエリー生成手段の生成するクエリーリストの例を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る質問応答システムにおけるパッセージ検索手段の検索によって更新されたクエリーリストの例を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る質問応答システムにおける形態素解析手段の生成する形態素解析結果の例について説明する図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る質問応答システムにおける回答検査手段の実行するルール適用処理について説明する図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る質問応答システム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９】本発明の一実施形態に係る質問応答システムにおける回答検査手段の実行する回答候補のランキングに適用するクエリーの構成例を示す図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係る質問応答システム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１１】本発明の一実施形態に係る質問応答システムにおける回答検査手段を機械学習法の適用構成とした場合の構成例を示す図である。
【図１２】本発明の一実施形態に係る質問応答システム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】
【０１９１】
１００  ネットワーク
１０１  クライアント
１０２  Ｗｅｂページ提供サーバ
１０３  データベース
２００  質問応答システム
２０１  質問入力手段
２０２  回答候補抽出手段
２０３  クエリー生成手段
２０４  パッセージ検索手段
２０５  形態素解析手段
２０６  回答候補検査手段
２０７  回答出力手段
３０１  質問解析部
３０２  情報検索部
３０３  回答抽出部
３２１  知識源
４００  回答候補検査手段
４０１  素性抽出手段
４０２  評価手段
４０３  正誤判定手段
４０４  学習データベース
４０５  学習手段
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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【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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