(57)【要約】【課題】質問内容に対するラベル付与を自動化および適正化することにより検索結果の精度を向上させることができる情報提供装置、情報提供方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】本発明の一態様は、第１質問内容から抽出されたキーワードである第１文字列と、前記第１質問内容に対する回答内容である第２文字列との組である第１検索クエリを用いてネットワーク検索を行い、検索結果の第１ドキュメントを取得する第１検索部と、前記第１検索部によって取得された前記第１ドキュメントに含まれる前記第２文字列の前後にある形態素である第３文字列に基づいて、前記第１質問内容に対して質問種別を示す第１ラベルを付与する付与部と、を備える情報提供装置である。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１質問内容から抽出されたキーワードである第１文字列と、前記第１質問内容に対する回答内容である第２文字列との組である第１検索クエリを用いてネットワーク検索を行い、検索結果の第１ドキュメントを取得する第１検索部と、
前記第１検索部によって取得された前記第１ドキュメントに含まれる前記第２文字列の前後にある形態素である第３文字列に基づいて、前記第１質問内容に対して質問種別を示す第１ラベルを付与する付与部と、
を備える情報提供装置。
【請求項２】
前記第１質問内容と、前記付与部により付与された前記第１ラベルとの関係性を予め学習し、情報提供を要求する第２質問内容に関連付けされる第２ラベルを判定する判定部をさらに備える、
請求項１記載の情報提供装置。
【請求項３】
端末装置から前記第２質問内容を受け付ける受付部と、
前記第２質問内容である第２検索クエリを用いてネットワーク検索を行い、検索結果の第２ドキュメントを取得する第２検索部と、
前記判定部によって判定された前記第２ラベルと、前記第２検索部によって取得された前記第２ドキュメントとに基づいて、前記第２質問内容に対する回答内容を決定する決定部と、をさらに備える、
請求項２記載の情報提供装置。
【請求項４】
前記決定部は、前記第２ドキュメントの形態素解析を行い、前記判定部によって判定された前記第２ラベルと関連付けされる用語を抽出し、前記抽出した用語を前記第２質問内容に対する回答内容として決定する、
請求項３記載の情報提供装置。
【請求項５】
前記情報提供装置は、ネットワークを介して接続された端末装置から前記第２質問内容を受信し、前記第２質問内容に対する回答内容を前記端末装置に送信する、
請求項２記載の情報提供装置。
【請求項６】
質問内容と、前記質問内容の質問種別を示すラベルとの関係性を予め学習し、情報提供を要求する質問内容に関連付けされるラベルを判定する情報提供装置。
【請求項７】
コンピュータが、
第１質問内容から抽出されたキーワードである第１文字列と、前記第１質問内容に対する回答内容である第２文字列との組である第１検索クエリを用いてネットワーク検索を行い、検索結果の第１ドキュメントを取得し、
前記取得された第１ドキュメントに含まれる前記第２文字列の前後にある形態素である第３文字列に基づいて、前記第１質問内容に対して質問種別を示す第１ラベルを付与する、
情報提供方法。
【請求項８】
コンピュータが、
質問内容と、前記質問内容の質問種別を示すラベルとの関係性を予め学習し、
情報提供を要求する質問内容に関連付けされるラベルを判定する、
情報提供方法。
【請求項９】
コンピュータに、
第１質問内容から抽出されたキーワードである第１文字列と、前記第１質問内容に対する回答内容である第２文字列との組である第１検索クエリを用いてネットワーク検索を行い、検索結果の第１ドキュメントを取得させ、
前記取得された第１ドキュメントに含まれる前記第２文字列の前後にある形態素である第３文字列に基づいて、前記第１質問内容に対して質問種別を示す第１ラベルを付与させる、
プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
質問内容と、前記質問内容の質問種別を示すラベルとの関係性を予め学習させ、
情報提供を要求する質問内容に関連付けされるラベルを判定させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報提供装置、情報提供方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ウェブ検索において、ユーザが入力した質問文の内容を解析し、ユーザが要求する回答を含む検索結果が得られるようにする技術についての研究が進められている。例えば、ユーザが入力した質問文の解析を行って、質問文がその回答として「人名」を求めているのか、「地名」を求めているのか、「日付」を求めているのかなどの質問内容の質問種別であるラベルを判定し、検索結果の精度を向上させる技術についての研究が進められている（例えば、特許文献１および２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−６８６８７号公報
【特許文献２】特開２０１０−１９８１８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の技術において質問内容のラベルを判定する場合、予め基準となる質問内容のパターンとラベルとの関係性をルール化しておく必要がある。例えば、「〜は誰ですか」という質問内容のパターンに対しては「Person（人名）」というラベルを付与し、「〜はいつですか」という質問内容のパターンに対しては「Date（日付）」というラベルを付与したルールを予め定義しておく必要がある。
【０００５】
上記のようなルール化は手動で行われる場合が多く、ルール化に要する作業負荷が増大してしまう場合があった。また、ラベルの定義を増やすなどのラベル変更を行いたい場合には、ルールの再構築を行う必要があった。さらに、このようなルールの精度はルール化の作業を行う作業者のスキルに依存するものであるため、質問文のパターンやラベルの設定内容が適切でない場合、検索結果の精度を向上させることができないという問題があった。
【０００６】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、質問内容に対するラベル付与を自動化および適正化することにより検索結果の精度を向上させることが可能な情報提供装置、情報提供方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、第１質問内容から抽出されたキーワードである第１文字列と、前記第１質問内容に対する回答内容である第２文字列との組である第１検索クエリを用いてネットワーク検索を行い、検索結果の第１ドキュメントを取得する第１検索部と、前記第１検索部によって取得された前記第１ドキュメントに含まれる前記第２文字列の前後にある形態素である第３文字列に基づいて、前記第１質問内容に対して質問種別を示す第１ラベルを付与する付与部と、を備える情報提供装置である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一態様によれば、質問内容に対するラベル付与を自動化および適正化することにより検索結果の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】情報提供システム１の構成図である。
【図２】情報提供装置５の機能構成を示す図である。
【図３】判定部１４の機能構成を示す図である。
【図４】記憶部２０に記憶された質問内容ＱＬに対して回答内容ＡＬが関連付けされたレコードの一例を示す図である。
【図５】記憶部２０に記憶された質問内容ＱＬに対して、ラベルＬが付与された後のレコードの一例を示す図である。
【図６】学習段階における情報提供装置５の処理を示すフローチャートである。
【図７】運用段階における情報提供装置５の処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照し、本発明の情報提供装置、情報提供方法、およびプログラムの実施形態について説明する。情報提供装置は、質問内容から抽出されたキーワードと、回答内容との組である検索クエリを用いてネットワーク検索を行って検索結果であるドキュメントを取得し、このドキュメントに含まれる回答内容の文字列の前後にある形態素に基づいて、質問内容に対して質問種別を示すラベルを付与する装置である。また、情報提供装置は、質問内容と、ラベルとの関係性を予め学習し、情報提供を要求する質問内容に関連付けされるラベルを判定する。
【００１１】
図１は、情報提供システム１の構成図である。情報提供システム１は、対話型の情報提供サービスを実現する。例えば、情報提供システム１は、ユーザからの「日本の首都は何処ですか？」という質問内容に対して、「東京」という回答内容を提供するような質問応答型の情報提供サービスを実現する。
【００１２】
情報提供システム１は、例えば、一以上の端末装置３と、一以上の情報提供装置５と、一以上の検索サーバ７とを備える。端末装置３と、情報提供装置５と、検索サーバ７とは、ネットワークＮＷによって互いに接続されており、このネットワークＮＷを介して互いに通信する。ネットワークＮＷは、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット、専用回線、無線基地局、プロバイダなどを含む。
【００１３】
［端末装置］
端末装置３は、対話型の情報提供サービスを利用するユーザによって操作される。端末装置３は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォンなどの携帯電話やタブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などのコンピュータ装置である。端末装置３は、ユーザの操作に基づいて、情報提供を要求する質問内容Ｑ（第２質問内容）を情報提供装置５に送信し、質問内容Ｑに対する回答内容Ａを情報提供装置５から受信する。
【００１４】
［情報提供装置］
情報提供装置５は、端末装置３から受信した質問内容Ｑに対する回答内容Ａを、端末装置３に送信するコンピュータ装置である。図２は、情報提供装置５の機能構成を示す図である。情報提供装置５は、例えば、通信部１０（受付部）と、質問内容検索部１２（第２検索部）と、判定部１４と、回答決定部１６（決定部）と、記憶部１８とを備える。情報提供装置５に含まれる各機能部は、複数の装置に分散されてもよい。例えば、判定部１４と他の機能部とは別体の装置によって実現されてもよい。記憶部１８は、ＮＡＳ（Network Attached Storage）などの記憶装置であってもよい。
【００１５】
質問内容検索部１２、判定部１４、および回答決定部１６は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサが、記憶部１８に記憶されたプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。プログラムは、例えば、ネットワークＮＷを介してアプリケーションサーバからダウンロードされてもよいし、予め情報提供装置５にプリインストールされていてもよい。また、これらの機能部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。記憶部１８は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置などによって実現される。
【００１６】
通信部１０は、端末装置３から質問内容Ｑを受信し、受信した質問内容Ｑを、質問内容検索部１２および判定部１４に出力する。また、通信部１０は、回答決定部１６により決定された回答内容Ａを端末装置３に送信する。
【００１７】
質問内容検索部１２は、通信部１０から入力された質問内容Ｑを検索クエリ（第２検索クエリ）として、ネットワーク検索を行う。例えば、質問内容検索部１２は、通信部１０から入力された質問内容Ｑである検索クエリを検索サーバ７に送信し、検索サーバ７から検索クエリに関連付けられたコンテンツのＵＲＬのページを少なくも１つ取得し、取得したページを検索結果Ｄとして回答決定部１６に出力する。取得したページは、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）などのマークアップ言語で記述されたテキストデータであるドキュメント（第２ドキュメント）などである。なお、質問内容検索部１２は、質問内容Ｑに加え、質問内容Ｑと関連する用語を使用して検索を行うクエリ拡張検索を行ってもよい。また、質問内容検索部１２は、検索サーバ７から検索クエリに関連付けられたコンテンツのＵＲＬのページの一部を取得するようにしてもよい。
【００１８】
判定部１４は、通信部１０から入力された質問内容Ｑの質問種別であるラベルＬを判定する。このラベルＬとしては、例えば、組織名（Organization）、人名（Person）、地名（Location）、日付表現（Date）、時間表現（Time）、金額表現（Money）、割合表現（Percent）、固有物名（Artifact）などが含まれる。ラベルの定義は、情報提供装置５の管理者などによって任意に定められる。判定部１４は、判定したラベルＬを回答決定部１６に出力する。
【００１９】
判定部１４におけるラベルＬの判定処理においては、再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network：ＲＮＮ）多層構造のニューラルネットワーク（Deep Neural Network：ＤＮＮ）、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：ＣＮＮ）などを用いたディープラーニング技術を採用する。
【００２０】
図３は、判定部１４の機能構成を示す図である。判定部１４は、例えば、記憶部２０と、読出部２２と、キーワード検索部２４（第１検索部）と、ラベル付与部２６（付与部）と、ラベル判定部２８（判定部）とを備える。記憶部２０と、読出部２２と、キーワード検索部２４と、ラベル付与部２６とは、ラベル判定部２８の学習段階で動作する機能部である。
【００２１】
記憶部２０には、予め、質問内容ＱＬ（第１質問内容）に対して回答内容ＡＬが関連付けされたレコードが複数記憶されている。これらの複数のレコードは、ラベル判定部２８が学習対象とする学習データの元となるレコードである。これらの複数のレコードは、学習データを提供する外部のデータベースから提供されてもよいし、インターネット上のコンテンツから自動的に生成されるようにしてもよい。また、これらの複数のレコードは、情報提供装置５の管理者により手動で登録されるようにしてもよいし、回答内容から複数の質問内容が機械的に生成されるようにしてもよい。これらの複数のレコードの各々における、質問内容ＱＬに対してラベルＬがラベル付与部２６によって付与される。このラベル付与部２６によってラベルＬが付与された後のレコードが、ラベル判定部２８が学習対象とする学習データとなる。
【００２２】
図４は、記憶部２０に予め記憶された質問内容ＱＬに対して回答内容ＡＬが関連付けされたレコードの一例を示す図である。また、図５は、記憶部２０に記憶された質問内容ＱＬに対して、ラベルＬが付与された後のレコードの一例を示す図である。
【００２３】
図４に示す例では、記憶部２０には、「日本の首都は何処ですか？」という質問内容ＱＬに対して「東京」という回答内容ＡＬが関連付けされたレコードなどが記憶されている。ここで、例えば、外部のデータベースから提供されて、記憶部２０に予め記憶されたこれらのレコードに対してはラベルＬが付与されていない。一方、図５に示す例では、記憶部２０には、ラベル付与部２６によるラベル付与処理によって、「日本の首都は何処ですか？」という質問内容ＱＬに対して「地名」というラベルＬが付与されたレコードなどが記憶されている。
【００２４】
記憶部２０は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置などによって実現される。記憶部２０は、記憶部１８と同じ装置であってもよい。
【００２５】
読出部２２は、記憶部２０から、図４に示すような質問内容ＱＬと回答内容ＡＬとの組を読み出す。読出部２２は、読み出した質問内容ＱＬの形態素解析を行って少なくとも１つのキーワードＫ（第１文字列）を抽出し、抽出したキーワードＫと読み出した回答内容ＡＬ（第２文字列）との組をキーワード検索部２４に出力する。また、読出部２２は、読み出した回答内容ＡＬをラベル付与部２６に出力する。
【００２６】
キーワード検索部２４は、読出部２２から入力されたキーワードＫと回答内容ＡＬとの組を検索クエリ（第１検索クエリ）として、ネットワーク検索を行う。例えば、キーワード検索部２４は、読出部２２から入力されたキーワードＫと回答内容ＡＬとの組である検索クエリを検索サーバ７に送信し、検索サーバ７から検索クエリに関連付けられたコンテンツのＵＲＬのページを少なくも１つ取得し、取得したページを検索結果ＤＬとしてラベル付与部２６に出力する。取得したページは、例えば、ＨＴＭＬなどのマークアップ言語で記述されたテキストデータであるドキュメント（第１ドキュメント）などである。なお、キーワード検索部２４は、検索サーバ７から検索クエリに関連付けられたコンテンツのＵＲＬのページの一部を取得するようにしてもよい。
【００２７】
ラベル付与部２６は、形態素解析による固有表現抽出技術を適用することにより、質問内容ＱＬに対してラベルＬ（第１ラベル）を付与する。ここで、固有表現抽出技術は、形態素解析により、所定の用語が接尾語や接頭語になっているか、また所定の用語の共起性などに応じて用語の類型の判定などを行う技術である。例えば、ラベル付与部２６は、検索結果Ｄのテキストを形態素解析し、回答内容ＡＬの文字列の前後にある形態素である文字列（第３文字列）に基づいて、回答内容ＡＬが関連付けされた質問内容ＱＬに対してラベルＬを付与する。
【００２８】
例えば、ラベル付与部２６は、回答内容ＡＬの文字列の前の形態素が「株式会社・・」、「社団法人・・」などの場合は、ラベルＬとして「組織名」を付与し、「首都・・」、「県庁所在地・・」などの場合は、ラベルＬとして「地名」を付与する。また、ラベル付与部２６は、回答内容ＡＬの文字列の後の形態素が「・・県」、「・・発」などの場合は、ラベルＬとして「地名」を付与し、「・・家」、「・・流」などの場合は、ラベルＬとして「人名」を付与する。
【００２９】
ラベル判定部２８は、学習段階において、図５に示すような質問内容ＱＬに対してラベルＬが付与された後のレコードを学習データとして使用し、質問内容ＱＬと、ラベルＬとの関係性を学習する。また、ラベル判定部２８は、運用段階において、通信部１０から入力された質問内容Ｑ（ユーザからの質問内容Ｑ）のラベルＬ（第２ラベル）を判定し、判定したラベルＬを回答決定部１６に出力する。
【００３０】
回答決定部１６は、判定部１４から入力されたラベルＬと、質問内容検索部１２から入力された検索結果Ｄとに基づいて、質問内容Ｑに対する回答内容Ａを決定する。例えば、回答決定部１６は、検索結果Ｄのドキュメントの形態素解析を行い、ラベルＬと関連性の高い用語を抽出し、抽出した用語を回答内容Ａとして決定する。また、回答決定部１６は、検索結果Ｄの形態素解析を行い、ラベルＬと関連性の低い用語のフィルタリングを行ってもよい。また、回答決定部１６は、抽出した用語の出現頻度、抽出元となった検索結果Ｄの検索順位、検索結果Ｄのドキュメント内における抽出した用語の位置関係などに基づいてスコアリングを行い、最も質問内容Ｑに対する回答内容Ａとしての妥当性が高いと判断される用語を回答内容Ａとして決定してもよい。回答決定部１６は、通信部１０を介して、決定した回答内容Ａを端末装置３に送信する。
【００３１】
記憶部１８は、例えば、通信部１０が端末装置３から受信した質問内容Ｑ、質問内容検索部１２が検索サーバ７から受信したコンテンツのＵＲＬおよびページなどを記憶する。
【００３２】
［検索サーバ］
検索サーバ７は、情報提供装置５から検索クエリを受け付け、受け付けた検索クエリに基づいて検索の結果を提供するコンピュータ装置である。検索サーバ７は、検索クエリと、コンテンツのＵＲＬおよびＵＲＬのページまたはその一部とを関連付けた検索データベース（図示しない）を備えている。検索サーバ７は、情報提供装置５から検索クエリを受け付けた場合、検索データベースから、検索クエリに関連付けられたコンテンツのＵＲＬおよびＵＲＬのページまたはその一部を抽出する。検索サーバ７は、検索データベースから抽出したコンテンツのＵＲＬおよびＵＲＬのページまたはその一部を情報提供装置５に送信する。
【００３３】
［情報提供装置の処理（学習段階）］
次に、図６を参照しながら学習段階における情報提供装置５の動作について説明する。図６は、学習段階における情報提供装置５の処理を示すフローチャートである。
【００３４】
まず、判定部１４に備えられる読出部２２は、記憶部２０から、図４に示すような質問内容ＱＬと回答内容ＡＬとの組のレコードを１つ読み出す（Ｓ１０１）。読出部２２は、読み出した質問内容ＱＬから少なくとも１つのキーワードＫを抽出し、抽出したキーワードＫと読み出した回答内容ＡＬとの組をキーワード検索部２４に出力する。また、読出部２２は、読み出した回答内容ＡＬをラベル付与部２６に出力する。
【００３５】
次に、キーワード検索部２４は、読出部２２から入力されたキーワードＫおよび回答内容ＡＬを用いた検索を行う（Ｓ１０３）。例えば、キーワード検索部２４は、読出部２２から入力されたキーワードＫと回答内容ＡＬとの組である検索クエリを検索サーバ７に送信し、検索サーバ７から検索クエリに関連付けられたコンテンツのＵＲＬのページであるドキュメントを少なくも１つ取得し、取得したドキュメントを検索結果ＤＬとしてラベル付与部２６に出力する。
【００３６】
次に、ラベル付与部２６は、検索結果Ｄのテキストを形態素解析し、回答内容ＡＬの文字列の前後にある形態素である文字列（第３文字列）に基づいて、回答内容ＡＬが関連付けされた質問内容ＱＬに対してラベルを付与する（Ｓ１０５）。例えば、ラベル付与部２６は、記憶部２０に記憶された質問内容ＱＬに対して、ラベルＬを関連付けして記憶部２０に記憶させることでラベルの付与を行う。
【００３７】
次に、読出部２２は、記憶部２０に記憶された全てのレコードの読み出しが完了したか否かを判定する（Ｓ１０７）。読出部２２は、全てのレコードの読み出しが完了していないと判定した場合、記憶部２０から、読み出されていない質問内容ＱＬと回答内容ＡＬとの組のレコードを１つ読み出し、上記のラベルＬの付与を行う。
【００３８】
一方、読出部２２が全てのレコードの読み出しが完了したと判定した場合、ラベル判定部２８は、質問内容ＱＬと、ラベルＬとの関係性を学習する学習処理を行う（Ｓ１０９）。ラベル判定部２８は、図５に示すような質問内容ＱＬに対してラベルＬが付与された後のレコードを学習の対象として、質問内容ＱＬと、ラベルＬとの関係性を学習する。
【００３９】
例えば、ラベル判定部２８は、「日本の首都は何処ですか？」という質問内容ＱＬに対して形態素解析を行って「日本／の／首都／は／何処／です／か／？／」という形態素に分割し、各形態素を固定長のベクトルに変換して、このベクトルを順に再起型ニューラルネットワークの各層に挿入し、ソフトマックス関数などを用いた重み付けを行い、ラベルとの関連付け行い、質問内容ＱＬと、ラベルＬとの関係性を学習する。このような学習を行うことで、ラベル判定部２８は、情報提供を要求する質問内容Ｑを受け付けた場合に、この質問内容Ｑと関連付けされるべきラベルＬを判定することが可能となる。以上により、情報提供装置５は、本フローチャートの処理を終了する。
【００４０】
［情報提供装置の処理（運用段階）］
次に、図７を参照しながら運用段階における情報提供装置５の動作について説明する。図７は、運用段階における情報提供装置５の処理を示すフローチャートである。
【００４１】
まず、通信部１０は、ユーザの操作に応じて端末装置３から受信した質問内容Ｑを取得する（Ｓ２０１）。通信部１０は、取得した質問内容Ｑを、質問内容検索部１２および判定部１４に出力する。
【００４２】
次に、質問内容検索部１２は、通信部１０から入力された質問内容Ｑを検索クエリとして、検索処理を行う（Ｓ２０３）。例えば、質問内容検索部１２は、通信部１０から入力された質問内容Ｑである検索クエリを検索サーバ７に送信し、検索サーバ７から検索クエリに関連付けられたコンテンツのＵＲＬのページであるドキュメントを少なくも１つ取得し、取得したドキュメントを検索結果Ｄとして回答決定部１６に出力する。
【００４３】
次に、上記の質問内容検索部１２による検索処理と並行して、或いは、検索処理の前または後に、判定部１４に備えられたラベル判定部２８は、通信部１０から入力された質問内容Ｑと関連付けされるべきラベルＬを判定する（Ｓ２０５）。例えば、ラベル判定部２８は、質問内容Ｑの形態素解析を行い、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を用いて、質問内容Ｑと関連付けされるべきラベルＬを判定する。ラベル判定部２８は、判定したラベルＬを回答決定部１６に出力する。
【００４４】
回答決定部１６は、ラベル判定部２８から入力されたラベルＬと、質問内容検索部１２から入力された検索結果Ｄとに基づいて、質問内容Ｑに対する回答内容Ａを決定する（Ｓ２０７）。例えば、回答決定部１６は、検索結果Ｄのドキュメントの形態素解析を行い、ラベルＬと関連性の高い用語を抽出し、抽出した用語を回答内容Ａとして決定する。回答決定部１６は、通信部１０を介して、決定した回答内容Ａを端末装置３に送信する。以上により、情報提供装置５は、本フローチャートの処理を終了する。
【００４５】
以上説明した実施形態によれば、記憶部２０に記憶された質問内容ＱＬ（第１質問内容）から抽出されたキーワードＫ（第１文字列）と、回答内容ＱＬとの組である検索クエリ（第１検索クエリ）を用いてネットワーク検索を行って検索結果ＤＬ（第１ドキュメント）を取得するキーワード検索部２４（第１検索部）と、キーワード検索部２４によって取得された検索結果ＤＬに含まれる回答内容ＱＬの前後にある形態素（第３文字列）に基づいて、質問内容ＱＬに対して質問種別を示すラベルＬ（第１ラベル）を付与するラベル付与部２６（付与部）と、を備えることで、質問内容に対するラベル付与を自動化および適正化し、検索結果の精度を向上させることができる。
【００４６】
以上説明した実施形態によれば、質問内容に対するラベル付与が自動化されるため、ラベル付与に伴う作業負荷を軽減し、またラベルの設定を適正化することができる。また、ラベルの定義を増やすなどのラベル変更を行いたい場合であっても学習処理を再度行えばよいため、従来のようにルールの再構築を行う必要はない。
【００４７】
なお、上記の実施形態では、情報提供装置５がネットワークＮＷを介して接続された端末装置３から質問内容Ｑを受信し、この質問内容Ｑに対する回答内容Ａを端末装置３に送信する例を説明した。しかしながら、情報提供装置５の機能は、端末装置３内に実装されるようにしてもよい。
【００４８】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【符号の説明】
【００４９】
１‥情報提供システム、３‥端末装置、５‥情報提供装置、７‥検索サーバ、１０‥通信部、１２‥質問内容検索部、１４‥判定部、１６‥回答決定部、１８‥記憶部、２０‥記憶部、２２‥読出部、２４‥キーワード検索部、２６‥ラベル付与部、２８‥ラベル判定部、ＮＷ‥ネットワーク
【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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