(57)【要約】【課題】ユーザに対して提示する回答に対応する質問文の部分を認識することを課題とする。【解決手段】主要部分認識装置は、質問文から内容のまとまりを表す各部分を抽出する。続いて、主要部分認識装置は、同一質問中に出現する語句の順序関係を定める順序関係規則にしたがって、質問文から抽出される各部分間の順序関係を判定する。その後、主要部分認識装置は、判定された各部分間の順序関係に基づいて、各部分のうち質問者に提示する回答に対応する質問文の特定部分を検索する。【選択図】図２
2018142147.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
質問文から内容のまとまりを表す各部分を抽出し、
同一質問中に出現する語句の順序関係を定める順序関係規則にしたがって、前記質問文から抽出される前記各部分間の順序関係を判定し、
判定された前記各部分間の順序関係に基づいて、前記各部分のうち質問者に提示する回答に対応する前記質問文の特定部分を検索する
処理を実行させることを特徴とする検索プログラム。
【請求項２】
前記順序関係規則は、２つの語句が前記同一質問中に出現するときに、どちらの語句が先に出現する可能性が高いかを示すスコア値を定義し、
前記判定する処理は、前記各部分から抽出される各語句の出現頻度と前記順序関係規則で定義される前記スコア値とに基づいて、前記各部分間の順序関係を判定することを特徴とする請求項１に記載の検索プログラム。
【請求項３】
抽出された前記各部分から２つの部分を選択してできる全組み合わせについて、選択された２つの部分に含まれる各語句の組み合わせを生成し、
生成された前記各語句の組み合わせに対応する各スコア値を前記順序関係規則から選択して、前記２つの部分の組み合わせに対する前記スコア値の合計を算出する処理を前記コンピュータにさらに実行させ、
前記検索する処理は、前記各部分を識別する識別子を頂点とし、前記各部分間の前記スコア値の合計を辺の重みとする有向グラフに基づいて、前記質問文の特定部分に該当する部分を検索することを特徴とする請求項２に記載の検索プログラム。
【請求項４】
過去の質問文から抽出された各部分の語句の組み合わせが前記過去の質問文で出現する出現頻度、各語句が前記過去の質問文で起点側に出現する頻度、各語句が前記過去の質問文で終点側に出現する頻度、予め定めた前記各部分の順序関係を用いて、前記順序関係規則を生成する処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載の検索プログラム。
【請求項５】
コンピュータが、
質問文から内容のまとまりを表す各部分を抽出し、
同一質問中に出現する語句の順序関係を定める順序関係規則にしたがって、前記質問文から抽出される前記各部分間の順序関係を判定し、
判定された前記各部分間の順序関係に基づいて、前記各部分のうち質問者に提示する回答に対応する前記質問文の特定部分を検索する
処理を実行することを特徴とする検索方法。
【請求項６】
質問文から内容のまとまりを表す各部分を抽出する抽出部と、
同一質問中に出現する語句の順序関係を定める順序関係規則にしたがって、前記質問文から抽出される前記各部分間の順序関係を判定する判定部と、
判定された前記各部分間の順序関係に基づいて、前記各部分のうち質問者に提示する回答に対応する前記質問文の特定部分を検索する検索部と
を有することを特徴とする検索装置。
【請求項７】
顧客装置と検索装置とを有する回答システムにおいて、
前記顧客装置は、
前記検索装置に質問文を送信する送信部と、
前記質問文に対応する回答を取得する取得部と、を有し、
前記検索装置は、
前記顧客装置が前記質問文を受け付ける受付部と、
前記質問文から内容のまとまりを表す各部分を抽出する抽出部と、
同一質問中に出現する語句の順序関係を定める順序関係規則にしたがって、前記質問文から抽出される前記各部分間の順序関係を判定する判定部と、
判定された前記各部分間の順序関係に基づいて、前記各部分のうち質問者に提示する回答に対応する前記質問文の特定部分を検索する検索部と、
前記質問文の特定部分に対応する回答を、過去の質問文と回答とを対応付けて記憶する記憶部から取得して、前記顧客装置に回答する回答部と、を有する
ことを特徴とする回答システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索プログラム、検索方法、検索装置および回答システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、企業などのサポートセンタでは、オペレータが、ユーザから質問を受け付けて質問内容を解釈し、過去の対応履歴などから質問内容に対応する解決策を探し出して回答することが行われている。ユーザからの質問には、回答の検索に使用される情報を含む部分である主要部分と、回答の検索に直接的には関係しない非主要部分とが含まれることから、オペレータが主要部分の認識を間違うと、回答まで間違うことになる。
【０００３】
このようなことから、近年では、質問内容を自動で認識する技術が知られている。例えば、「申請したい」や「必要がある」などの手掛かり語句を予め用意しておき、ユーザの質問文から手掛かり語句を検索して主要部分を認識する技術が知られている。また、出現頻度の高い語句や表現、出現位置などを用いて、ユーザの質問から主要部分を認識する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２６３１９０号公報
【特許文献２】特開２０１２−２５２４８４号公報
【特許文献３】特開２００２−３３４０８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記技術では、複雑な構造を有する質問については、主要部分を特定することが難しく、質問内容を正確に認識できない。例えば、主要部分は事象説明の部分などにも登場することから、必ずしも手掛かり語句を含んでいるとは限らない。この場合、手掛かり語句を含まない主要部分は、特定対象から除外される。また、オペレータへの質問は、新聞や雑誌記事のようにある程度の長さがある文章ではないことから、出現頻度や出現位置と主要部分との相関が高くないので、質問内容の認識精度も低下する。
【０００６】
一つの側面では、ユーザに対して提示する回答に対応する質問文の部分を認識することができる検索プログラム、検索方法、検索装置および回答システ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】
【０００７】
第１の案では、検索プログラムは、コンピュータに、質問文から内容のまとまりを表す各部分を抽出し、同一質問中に出現する語句の順序関係を定める順序関係規則にしたがって、前記質問文から抽出される前記各部分間の順序関係を判定する処理を実行させる。検索プログラムは、コンピュータに、判定された前記各部分間の順序関係に基づいて、前記各部分のうち質問者に提示する回答に対応する前記質問文の特定部分を検索する処理を実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
一実施形態によれば、ユーザに対して提示する回答に対応する質問文の部分を認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施例１にかかるシステムの全体構成例を説明する図である。
【図２】図２は、実施例１にかかる主要部分認識装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、質問文リストＤＢに記憶される質問文の例を示す図である。
【図４】図４は、順序関係リストＤＢに記憶される部分間順序関係リストの例を示す図である。
【図５】図５は、順序関係規則ＤＢに記憶される順序関係規則の例を示す図である。
【図６】図６は、抽出処理を説明する図である。
【図７】図７は、共起頻度の計算を説明する図である。
【図８】図８は、順序関係規則の生成例を説明する図である。
【図９】図９は、質問文の部分抽出例を説明する図である。
【図１０】図１０は、部分間の関係を表す有向グラフを説明する図である。
【図１１】図１１は、主要部分と非主要部分のなりやすさの算出例を説明する図である。
【図１２】図１２は、主要部分の抽出例を説明する図である。
【図１３】図１３は、学習処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、内容表現語句のリストおよび共起表現語句対のリストの生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、主要部分の認識処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、メール等によるサポートシステムの適用例を示す図である。
【図１７】図１７は、自動質問回答システムの適用例を示す図である。
【図１８】図１８は、回答用ＤＢの事前加工への適用例を示す図である。
【図１９】図１９は、ハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願の開示する検索プログラム、検索方法、検索装置および回答システムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例１】
【００１１】
［全体構成］
図１は、実施例１にかかるシステムの全体構成例を説明する図である。図１に示すシステムは、サポートセンタで利用されるオペレータ支援システムの一例である。このシステムは、顧客１００、オペレータ２００、検索システム１を有し、オペレータ２００の端末と検索システム１とがネットワークＮを介して接続される。なお、ネットワークＮは、有線や無線を問わず、インターネットなどの各種ネットワークを採用できる。
【００１２】
このシステムは、オペレータ２００が、顧客１００からの電話による質問を受け付けて、検索システム１にテキスト入力する。ここで入力されるテキストは、質問文そのものであり、顧客１００の現在の状況、現在聞きたいこと、現在かかえている問題や、顧客１００が質問に至るまでに話した状況説明、事象説明、今までに実行した手続き内容などが含まれる。つまり、質問文には、回答の検索や生成に必要な情報を含む部分である「主要部分」と、回答の検索や生成に直接関係しない部分である「非主要部分」とが含まれる。
【００１３】
質問文が入力された検索システム１の主要部分認識装置１０は、入力された質問文から主要部分を認識して、回答検索装置５０に出力する。例えば、主要部分認識装置１０は質問文から内容のまとまりを表す各部分を抽出する。そして、主要部分認識装置１０は、同一質問中に出現する語句の順序関係を定める順序関係規則にしたがって、質問文から抽出される各部分間の順序関係を判定する。その後、主要部分認識装置１０は、判定された各部分間の順序関係に基づいて、各部分のうち質問者に提示する回答に対応する質問文の主要部分を検索する。
【００１４】
そして、回答検索装置５０は、入力された主要部分を用いて、回答用ＤＢ６０を検索して、検索して得られた回答をオペレータ２００の端末に出力する。例えば、回答検索装置５０は、キーワードと回答内容とを記憶する回答用ＤＢ６０を、入力された主要部分をキーワードにして検索し、検索された回答内容をオペレータ２００の端末に出力する。
【００１５】
このようにして、ユーザに対して提示する回答に対応する質問文の部分を認識することができる。したがって、オペレータ２００は、顧客１００の質問に対して、正確に質問の意図を汲み取って、正確な内容を回答することができる。なお、顧客１００は、顧客装置の一例であり、検索システム１や主要部分認識装置１０は、検索装置の一例であり、回答検索装置５０は、回答部の一例である。
【００１６】
［機能構成］
図２は、実施例１にかかる主要部分認識装置１０の機能構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、主要部分認識装置１０は、通信部１１、記憶部１２、制御部２０を有する。
【００１７】
通信部１１は、他の装置の通信を制御する通信インタフェースである。例えば、通信部１１は、オペレータ２００の端末から質問文の入力を受け付け、認識された主要部分を回答検索装置５０に出力する。
【００１８】
記憶部１２は、メモリやハードディスクなどの記憶装置の一例である。この記憶部１２は、過去履歴ＤＢ１３、質問文リストＤＢ１４、順序関係リストＤＢ１５、順序関係規則ＤＢ１６を記憶する。なお、以下では、過去履歴ＤＢ１３、質問文リストＤＢ１４、順序関係リストＤＢ１５をまとめてＱＤＢと記載する場合があり、順序関係規則ＤＢ１６を単にＲＤＢと記載する場合がある。
【００１９】
過去履歴ＤＢ１３は、過去に受け付けられて入力された質問文を記憶するデータベースである。例えば、過去履歴ＤＢ１３は、質問ＩＤ、入力者、質問者、受付日付、質問文などを対応付けて記憶する。なお、質問ＩＤは、質問文を一意に識別する識別子である。
【００２０】
質問文リストＤＢ１４は、過去履歴ＤＢ１３に記憶される各質問文から抽出された、内容のまとまりを表す各部分を記憶するデータベースである。図３は、質問文リストＤＢ１４に記憶される質問文リストの例を示す図である。図３に示すように、質問文リストＤＢ１４は、「質問ＩＤ、部分ＩＤ、テキスト」が対応付けられた質問文の部分リスト（Ｌ）を記憶する。
【００２１】
ここで記憶される「質問ＩＤ」は、質問文を一意に識別する識別子である。「部分ＩＤ」は、質問文から抽出された各部分を一意に識別する識別子である。「テキスト」は、抽出された各部分の内容である。図３の例は、質問ＩＤ「Ｑ００１」で識別される質問文から、部分ＩＤ「Ｐ０１」の「戸籍謄本が必要になった」、部分ＩＤ「Ｐ０２」の「平日は本籍地の役所に行けない」、部分ＩＤ「Ｐ０３」の「別の取得方法はないか」の３つの部分が抽出されたことを示す。
【００２２】
順序関係リストＤＢ１５は、各質問文から抽出された各部分間の順序関係を記憶するデータベースである。図４は、順序関係リストＤＢ１５に記憶される部分間順序関係リストの例を示す図である。図４に示すように、順序関係リストＤＢ１５は、「質問ＩＤ、部分ＩＤ（起点側）、部分ＩＤ（終点側）」が対応付けられた部分間順序関係リスト（Ｒ）を記憶する。なお、ここで記憶される情報は、管理者等によって生成され、先に起きた手続き・トラブルまたは目的が起点側になる。なお、質問文中における出現の順番は無関係である。
【００２３】
ここで記憶される「質問ＩＤ」は、質問文を一意に識別する識別子である。「部分ＩＤ（起点側）」は、同一質問文に先に登場する部分の部分ＩＤを示し、「部分ＩＤ（終点側）」は、同一質問文に後に登場する部分の部分ＩＤを示す。図４の例では、質問ＩＤ「Ｑ００１」において、部分ＩＤ「Ｐ０１」の部分が部分ＩＤ「Ｐ０２」の部分よりも先に登場し、部分ＩＤ「Ｐ０１」の部分が部分ＩＤ「Ｐ０３」の部分よりも先に登場し、部分ＩＤ「Ｐ０２」の部分が部分ＩＤ「Ｐ０３」の部分よりも先に登場することを示す。
【００２４】
順序関係規則ＤＢ１６は、同一質問中に出現する語句の順序関係を定める順序関係規則を記憶するデータベースである。具体的には、順序関係規則ＤＢ１６は、２つの語句が同一質問文中に出現した場合どちらが起点側になりやすいかを示す内容表現語句間関係スコアを記憶する。図５は、順序関係規則ＤＢ１６に記憶される順序関係規則の例を示す図である。図５に示すように、順序関係規則ＤＢ１６は、「内容表現語句（ｗ１）、内容表現語句（ｗ２）、内容表現語句間関係スコア」が対応付けられた順序関係規則を記憶する。
【００２５】
ここで記憶される「内容表現語句（ｗ１）」および「内容表現語句（ｗ２）」は、同一質問中に出現する語句を示す。「内容表現語句間関係スコア」は、２つの語句が同一質問文中に出現した場合どちらが起点側になりやすいかを示す値である。内容表現語句間関係スコアが正の値の場合は、内容表現語句（ｗ１）の方が順序関係の起点側になりやすいことを示し、負の値の場合は、内容表現語句（ｗ２）の方が順序関係の起点側になりやすいことを示し、０に近い場合は、どちらとも言えないことを示す。ここで、絶対値は、順序関係の強さを示す。
【００２６】
図５の例では、１つの質問の中に「パスポート」を含む部分と「戸籍謄本」を含む部分がある場合、「パスポート」を含む部分の方が順序関係の起点側になりやすいことを示す。また、１つの質問の中に「引越し」を含む部分と「パスポート」を含む部分がある場合、順序関係はほとんどないが、わずかに「引越し」を含む部分の方が起点側になりやすいことを示す。
【００２７】
制御部２０は、主要部分認識装置１０全体を司る処理部であり、例えばプロセッサなどである。制御部２０は、学習処理部３０と認識部４０とを実行する。なお、学習処理部３０と認識部４０は、プロセッサなどの電子回路の一例やプロセッサが実行するプロセスの一例などである。
【００２８】
学習処理部３０は、抽出部３１と規則生成部３２とを有し、順序関係規則ＤＢ１６に記憶される順序関係規則を学習する処理部である。
【００２９】
抽出部３１は、質問文の各部分ごとに、単語分割および内容表現語句抽出を実行する処理部である。図６は、抽出処理を説明する図である。図６に示すように、抽出部３１は、質問文リストＤＢ１４に記憶される質問文の部分のリスト（Ｌ）を読み出し、リスト内の各部分のテキストを単語に分解する。続いて、抽出部３１は、リスト内の各部分について、予め指定した内容を示す語句と一致する内容表現語句を抽出して、内容表現語句リスト（Ｅ）を生成する。なお、内容表現語句の基準は、予め指定することができ、文字列、単語、意味クラス、統語構造、意味構造などを採用することができる。また、単語の分割手法は、公知の手法を採用することができる。
【００３０】
規則生成部３２は、過去の質問内容に従って、２つの語句が同一質問中に出現した場合に、どちらが起点側になりやすいかを定める順序関係規則を生成する処理部である。具体的には、規則生成部３２は、質問履歴中のすべての質問文について順序関係のあるすべての部分間で内容表現語句の全組み合わせを抽出して共起頻度を集計する。そして、規則生成部３２は、共起頻度をもとに内容表現語句間の関係スコアを計算して順序関係規則を生成し、順序関係規則ＤＢ１６に格納する。すなわち、規則生成部３２は、共起頻度の集計処理と順序関係規則の生成処理とを実行する。
【００３１】
まず、共起頻度の集計処理について説明する。図７は、共起頻度の計算を説明する図である。図７に示すように、規則生成部３２は、内容表現語句リスト（Ｅ）と部分間順序関係リスト（Ｒ）とを比較して、共起表現語句対のリスト（Ｐ）を抽出する。そして、規則生成部３２は、共起表現語句対のリスト（Ｐ）を集計して、共起表現語句対の出現頻度リスト（Ｃ）を生成する。
【００３２】
より詳細には、規則生成部３２は、部分間順序関係リスト（Ｒ）にしたがって、内容表現語句リスト（Ｅ）の内容表現語句について、起点側と終点側とを抽出する。そして、規則生成部３２は、起点側と終点側が同じ組み合わせを集計する。
【００３３】
例えば、規則生成部３２は、部分間順序関係リスト（Ｒ）によれば、質問ＩＤ「Ｑ００２」の起点側の部分ＩＤが「Ｐ０２」で終点側の部分ＩＤが「Ｐ０１」であることから、質問ＩＤ「Ｑ００２」の部分ＩＤ「Ｐ０２」の各内容表現語句を起点側、質問ＩＤ「Ｑ００２」の部分ＩＤ「Ｐ０１」の各内容表現語句を終点側として、共起表現語句対を抽出する。具体的には、規則生成部３２は、「起点側、終点側」として、「実は、戸籍謄本」、「実は、申請」、「実は、どこ」、「実は、行く」、「実は、ばよいか」、「パスポート、戸籍謄本」、「パスポート、申請」・・・を抽出する。
【００３４】
つまり、規則生成部３２は、部分間順序関係リスト（Ｒ）で定義される順序にしたがって、同じ質問文に登場する内容表現語句の順序を決定して、内容表現語句の組み合わせを抽出する。このようにして、規則生成部３２は、全質問文リストの内容表現語句リスト（Ｅ）から共起表現語句のリスト（Ｐ）を生成する。
【００３５】
その後、規則生成部３２は、全質問文リストから生成された共起表現語句のリスト（Ｐ）から、同じ組み合わせを集計して、共起表現語句対の出現頻度リスト（Ｃ）を生成する。例えば、規則生成部３２は、共起表現語句のリスト（Ｐ）に、「実は、戸籍謄本」が２個含まれる場合は、「実は、戸籍謄本」の出現回数（頻度）を「２」と集計し、「パスポート、戸籍謄本」が１０個含まれる場合は、「パスポート、戸籍謄本」の出現回数（頻度）を「１０」と集計する。
【００３６】
次に、順序関係規則の生成処理について説明する。図８は、順序関係規則の生成例を説明する図である。図８に示すように、規則生成部３２は、出現頻度のリスト（Ｃ）に含まれる起点側を「Ｗｘ」、終点側を「Ｗｙ」、頻度を「ｆ（Ｗｘ，Ｗｙ）」とし、これらを用いて、戸籍謄本などの内容表現語句「Ｗ」が起点側に出現する頻度「ｆ（Ｗｘ，＊）」と終点側に出現する頻度「ｆ（＊，Ｗｙ）」とを算出する。その後、規則生成部３２は、これらの情報を用いて、内容表現語句「Ｗ１」と内容表現語句「Ｗ２」との間でどちらが起点側になりやすいかを示すスコアを算出して、順序関係規則を生成する。
【００３７】
なお、「ｆ（Ｗｘ，Ｗｙ）」は、内容表現語句「Ｗｘ」が起点側、内容表現語句「Ｗｙ」が終点側となる共起頻度を示し、「ｆ（Ｗｘ，＊）」は、Ｗｘが起点側に出現する頻度を示し、「ｆ（＊，Ｗｙ）」は、Ｗｙが終点側に出現する頻度を示す。Ｎは、質問履歴中の質問の総数、ｔは、０以上１以下の係数、Ｓは、平滑化パラメータ（０以上）とする。
【００３８】
ここで、順序関係規則の生成の具体例を説明する。例えば、規則生成部３２は、Ｘ＝１、Ｙ＝２として、出現頻度のリスト（Ｃ）の頻度「ｆ（Ｗｘ，Ｗｙ）」を式（１）に代入して、Ｐｒｉｏｒｉｔｙ（Ｗｘ，Ｗｙ）を算出する。ここで、式（１）のｇ（Ｗｘ，Ｗｙ）については式（２）で算出する。なお、Ｐｒｉｏｒｉｔｙ（Ｗｘ，Ｗｙ）は、２つの内容表現語句が同時に出現したとき、どちらがどのくらい起点側になりやすいかを示す指標である。ｇ（Ｗｘ，Ｗｙ）は、起点側でのＷｘの出現と終点側でのＷｙの出現が独立であると仮定した場合に、ＷｘとＷｙが同時に出現すると推定される頻度である。
【００３９】
【数１】
2018142147.tif 000003
【数２】
2018142147.tif 000004
【００４０】
一例として、Ｐｒｉｏｒｉｔｙ（Ｗｘ＝パスポート，Ｗｙ＝戸籍謄本）の算出例を説明する。ここでは、Ｎ＝１０００、ｓ＝１、ｔ＝０．９とする。この場合、図８によって、「ｆ（Ｗｘ，Ｗｙ）」＝「ｆ（Ｗ１，Ｗ２）」＝１０、「ｆ（Ｗｘ，＊）」＝２０、「ｆ（＊，Ｗｙ）」＝３０となる。したがって、これらを式（１）および式（２）に代入すると、式（３）となり、Ｐｒｉｏｒｉｔｙ（Ｗｘ＝パスポート，Ｗｙ＝戸籍謄本）が１．６８８と算出される。したがって、規則生成部３２は、順序関係規則として、「Ｗ１（パスポート）、Ｗ２（戸籍謄本）」＝「スコア（１．６８８）」を生成する。
【００４１】
別例として、Ｐｒｉｏｒｉｔｙ（Ｗｘ＝引越し，Ｗｙ＝パスポート）の算出例を説明する。この場合、図８によって、「ｆ（Ｗｘ，Ｗｙ）」＝「ｆ（Ｗ１，Ｗ２）」＝０、「ｆ（Ｗｘ，＊）」＝１０、「ｆ（＊，Ｗｙ）」＝２５となる。したがって、これらを式（１）および式（２）に代入すると、式（４）となり、Ｐｒｉｏｒｉｔｙ（Ｗｘ＝引越し，Ｗｙ＝パスポート）が０．０２４と算出される。したがって、規則生成部３２は、順序関係規則として、「Ｗ１（引越し）、Ｗ２（パスポート）」＝「スコア（０．０２４）」を生成する。
【００４２】
【数３】
2018142147.tif 000005
【数４】
2018142147.tif 000006
【００４３】
図２に戻り、認識部４０は、受付部４１、抽出部４２、解析部４３、判定部４４、出力部４５を有し、顧客１００の質問文から「主要部分」を認識する処理部である。なお、抽出部４２は、抽出部の一例であり、解析部４３は、判定部の一例であり、判定部４４は、検索部の一例である。
【００４４】
受付部４１は、顧客１００から質問文を受け付ける処理部である。例えば、受付部４１は、顧客１００と音声で通話するオペレータ２００から、質問文の入力を受け付けて、記憶部１２に格納する。また、受付部４１は、Ｗｅｂ画面などを用いることで、顧客１００から質問文の入力を直接受け付けることもできる。
【００４５】
抽出部４２は、受け付けられた質問文を分割して複数の部分を抽出する処理部である。具体的には、抽出部４２は、受付部４１から質問文を取得し、質問文リストＤＢ１４に記憶される部分の単位と同じ単位で、受け付けられた質問文を分割する。そして、抽出部４２は、分割された部分の情報を質問文リストＤＢ１４に追記する。なお、「部分」の単位は内容のまとまりを表す単位であれば何でもよく、例えば文単位、段落単位、節単位などである。
【００４６】
図９は、質問文の部分抽出例を説明する図である。図９に示すように、抽出部４２は、質問文Ｓとして、「海外旅行に行くためパスポートを申請したい。本籍地の役所で戸籍謄本を取得する必要がある。引越したため現住所から本籍地の役所が遠い。戸籍謄本の取得のために役所に行く時間がない。どうすればよいか。」を取得する。
【００４７】
続いて、抽出部４２は、質問文Ｓ内の各文を部分として抽出する。具体的には、抽出部４２は、「海外旅行に行くためパスポートを申請したい。」、「本籍地の役所で戸籍謄本を取得する必要がある。」、「引越したため現住所から本籍地の役所が遠い。」、「戸籍謄本の取得のために役所に行く時間がない。」、「どうすればよいか。」を抽出する。
【００４８】
そして、抽出部４２は、抽出した各部分に一意な部分ＩＤを付与して部分リスト（Ｌ）を生成して、解析部４３に出力する。例えば、抽出部４２は、「部分ＩＤ、テキスト」として「ｐ１、海外旅行に行くためパスポートを申請したい。」、「ｐ２、本籍地の役所で戸籍謄本を取得する必要がある。」、「ｐ３、引越したため現住所から本籍地の役所が遠い。」、「ｐ４、戸籍謄本の取得のために役所に行く時間がない。」、「ｐ５、どうすればよいか。」を生成する。
【００４９】
解析部４３は、質問文の各部分について、主要部分のなりやすさや非主要部分のなりやすさなどを解析する処理部である。まず、解析部４３は、質問文の部分間の関係スコアを順序関係規則ＤＢ１６の内容表現語句間関係スコアをもとに計算する。具体的には、解析部４３は、各部分に含まれる内容表現語句を抽出し、式（５）に代入して、各部分間の関係スコア（Ｍ）を生成する。なお、式（５）においてｐ１＝ｐ２の場合は０とする。
【００５０】
【数５】
2018142147.tif 000007
【００５１】
例えば、図９の部分リスト（Ｌ）の部分ＩＤ「ｐ１」と「ｐ２」を例にして説明する。解析部４３は、部分ＩＤ「ｐ１」のテキスト「海外旅行に行くためパスポートを申請したい。」から内容表現語句を抽出して、「海外旅行、行く、パスポート、申請」を生成する。同様に、解析部４３は、部分ＩＤ「ｐ２」のテキスト「本籍地の役所で戸籍謄本を取得する必要がある。」から内容表現語句を抽出して、「本籍地、役所、戸籍謄本、取得」を生成する。
【００５２】
そして、解析部４３は、「部分ＩＤ（ｐ１）、部分ＩＤ（ｐ２）」の内容表現語句の組として、「海外旅行、本籍地」、「海外旅行、役所」、「海外旅行、戸籍謄本」、「海外旅行、取得」を抽出する。また、解析部４３は、「行く、本籍地」、「行く、役所」、「行く、戸籍謄本」、「行く、取得」を抽出し、「パスポート、本籍地」、「パスポート、役所」、「パスポート、戸籍謄本」、「パスポート、取得」を抽出し、「申請、本籍地」、「申請、役所」、「申請、戸籍謄本」、「申請、取得」を抽出する。
【００５３】
その後、解析部４３は、「海外旅行、本籍地」、「海外旅行、役所」、「海外旅行、戸籍謄本」、「海外旅行、取得」それぞれのスコアを、順序関係規則ＤＢ１６の順序関係規則から取得する。同様に、解析部４３は、「行く、本籍地」、「行く、役所」、「行く、戸籍謄本」、「行く、取得」、「パスポート、本籍地」、「パスポート、役所」、「パスポート、戸籍謄本」、「パスポート、取得」、「申請、本籍地」、「申請、役所」、「申請、戸籍謄本」、「申請、取得」それぞれのスコアを、順序関係規則ＤＢ１６の順序関係規則から取得する。そして、解析部４３は、取得した全スコアの合計（１３．２）を算出し、「部分１、部分２、１３．２」を対応付けた各部分間の関係スコア（Ｍ）を生成する。
【００５４】
同様に、解析部４３は、「部分ＩＤ（ｐ２）、部分ＩＤ（ｐ１）」の順で、内容表現語句の組を抽出し、抽出した各組のスコアを、順序関係規則ＤＢ１６の順序関係規則から取得し、全スコアの合計値を算出する。そして、解析部４３は、「部分２、部分１、スコアの合計」を対応付けた各部分間の関係スコア（Ｍ）を生成する。
【００５５】
さらに、解析部４３は、「部分ＩＤ（ｐ１）、部分ＩＤ（ｐ３）」の順で、内容表現語句の組を抽出し、抽出した各組のスコアを、順序関係規則ＤＢ１６の順序関係規則から取得し、全スコアの合計値を算出する。そして、解析部４３は、「部分１、部分３、スコアの合計（３．２）」を対応付けた各部分間の関係スコア（Ｍ）を生成する。
【００５６】
このようにして、解析部４３は、各部分に含まれる内容表現語句を抽出し、式（５）に代入して、各部分間の関係スコア（Ｍ）を生成する。
【００５７】
続いて、解析部４３は、部分間の関係を表す有向グラフを生成する。図１０は、部分間の関係を表す有向グラフを説明する図である。図１０に示すように、解析部４３は、部分リスト（Ｌ）の各部分を頂点とし、各部分間の辺を各部分間の関係スコア（Ｍ）のスコアとする有向グラフ（Ｇ）を生成する。例えば、部分（ｐ１）から部分（ｐ２）への辺には、重みＷ１，２＝ｅＣｏｍｐ（ｐ１，ｐ２）＝スコア（１３．２）が設定され、部分（ｐ１）から部分（ｐ３）への辺には、重みＷ１，３＝ｅＣｏｍｐ（ｐ１，ｐ３）＝スコア（３．２）が設定される。
【００５８】
その後、解析部４３は、有向グラフをもとに、「主要部分のなりやすさ」と「非主要部分のなりやすさ」を計算する。具体的には、解析部４３は、有向グラフを、各辺の重みを要素とするｎ行ｍ列の隣接行列Ｗで表現する（式（６））。なお、ｎは質問中の部分の数である。また、解析部４３は、「主要部分のなりやすさ」と「非主要部分のなりやすさ」を、各部分のそれぞれのスコアを要素とするｎ行の行ベクトルＶｍａｊｏｒとＶｓｕｂで表現する（式（６））。そして、解析部４３は、ＨＩＴＳアルゴリズムなどを用いて、ＶｍａｊｏｒとＶｓｕｂを計算する。なお、Ｖｍａｊｏｒ＝ＷＴＶｓｕｂ、Ｖｓｕｂ＝ＷＶｍａｊｏｒとする。
【００５９】
【数６】
2018142147.tif 000008
【００６０】
例えば、解析部４３は、有向グラフを元に、Ｗ１，１＝ｅＣｏｍｐ（ｐ１，ｐ１）＝スコア（０）、Ｗ１，２＝ｅＣｏｍｐ（ｐ１，ｐ２）＝スコア（１３．２）、Ｗ１，２＝ｅＣｏｍｐ（ｐ１，ｐ３）＝スコア（３．２）や、Ｗ２，４＝ｅＣｏｍｐ（ｐ２，ｐ４）＝スコア（１０．１）などを特定し、式（６）に代入して式（７）を生成する。そして、解析部４３は、式（６）にしたがって、式（７）から式（８）に示すＶｍａｊｏｒとＶｓｕｂを計算する。
【００６１】
【数７】
2018142147.tif 000009
【数８】
2018142147.tif 000010
【００６２】
そして、解析部４３は、式（８）で算出したＶｍａｊｏｒから各部分の主要部分のなりやすさと、式（８）で算出したＶｓｕｂから各部分の非主要部分のなりやすさとを特定する。図１１は、主要部分と非主要部分のなりやすさの算出例を説明する図である。例えば、解析部４３は、部分（ｐ１）について、Ｖｍａｊｏｒの先頭の「４．７０×１０−１５」を主要部分のなりやすさとして特定し、Ｖｓｕｂの先頭の「１．００」を非主要部分のなりやすさとして特定する。同様に、解析部４３は、部分（ｐ２）について、Ｖｍａｊｏｒの２番目の「２．６５×１０−９」を主要部分のなりやすさとして特定し、Ｖｓｕｂの２番目の「１．９４×１０−３」を非主要部分のなりやすさとして特定する。
【００６３】
このようにして、解析部４３は、式（８）から図１１に示すリストを生成する。なお、図１１からわかるように、部分だけに着目した場合、部分（ｐ４）が最も主要部分になりやすく、部分（ｐ１）が最も非主要部分になりやすいことがわかる。
【００６４】
図２に戻り、判定部４４は、解析部４３による解析結果に基づいて、部分間の関係性を考慮した、主要部分になりやすい部分を特定する処理部である。具体的には、判定部４４は、各部分について、「主要部分のなりやすさ」と「非主要部分のなりやすさ」の比を計算し、閾値以上の場合は主要部分と判定し、閾値未満の場合は非主要部分と判定する。なお、閾値を小さくすると、主要部分と判定される部分が多くなり、閾値を大きくすると、非主要部分と判定される部分が多くなる。
【００６５】
図１２は、主要部分の抽出例を説明する図である。図１２に示すように、判定部４４は、解析部４３の解析結果から、Ｓｃｏｒｅ（ｐ）＝Ｖｍａｊｏｒ（Ｐ）／Ｖｓｕｂ（Ｐ）＝スコアを算出する。例えば、判定部４４は、Ｓｃｏｒｅ（ｐ１）＝（４．７０ｅ−１５）／１．００＝４．７０ｅ−１５を算出し、Ｓｃｏｒｅ（ｐ２）＝（２．６５ｅ−０９）／（１．９４ｅ−０３）＝１．３７ｅ−０６を算出する。そして、判定部４４は、例えば閾値を１．０以上とした場合、部分（ｐ４）と部分（ｐ５）を主要部分と判定する。その後、判定部４４は、判定結果Ｏとして、部分（ｐ４）の「戸籍謄本の取得のために役所に行く時間がない。」と、部分（ｐ５）の「どうすればよいか。」を出力部４５に出力する。
【００６６】
出力部４５は、判定部４４の判定結果に基づいて、オペレータ２００に主要部分を通知する処理部である。具体的には、出力部４５は、主要部分と特定された部分に関する情報を、オペレータ２００が使用する端末に表示させたり、当該端末にメールやＷｅｂ画面で送信したりする。
【００６７】
例えば、出力部４５は、解析部４３から部分（ｐ４）と部分（ｐ５）が主要部分であることが通知された場合、部分（ｐ４）と部分（ｐ５）の各テキストを部分リスト（Ｌ）から取得して、オペレータ２００に通知することができる。また、出力部４５は、質問文（Ｓ）のうち、部分（ｐ４）の開始位置と終了位置、部分（ｐ５）の開始位置と終了位置を、オペレータ２００に通知することもできる。なお、位置情報としては、ビット数や文字数などを採用することができる。
【００６８】
［学習処理の流れ］
図１３は、学習処理の流れを示すフローチャートである。図１３に示すように、学習処理部３０は、ＱＤＢが空ではない場合（Ｓ１０１：Ｎｏ）、ＱＤＢの過去履歴ＤＢ１３から質問文を１つ取得し（Ｓ１０２）、処理に使用する集合を設定する（Ｓ１０３）。例えば、学習処理部３０は、質問文中の部分のリストである質問文リストをＬ、順序関係リストをＲと設定する。
【００６９】
続いて、学習処理部３０は、内容表現語句のリスト（Ｅ）を生成する処理を実行し（Ｓ１０４）、その後に共起表現語句のリスト（Ｐ）を生成する処理を実行して（Ｓ１０５）、Ｓ１０１以降を繰り返す。
【００７０】
一方、学習処理部３０は、ＱＤＢが空である場合（Ｓ１０１：Ｙｅｓ）、共起表現語句のリスト（Ｐ）を集計して、共起表現語句対の出現頻度リスト（Ｃ）を生成する（Ｓ１０６）。その後、学習処理部３０は、共起表現語句対の出現頻度リスト（Ｃ）から、内容表現語句間の関係スコアを計算し、順序関係規則を生成して順序関係規則ＤＢ１６に格納する（Ｓ１０７）。
【００７１】
（内容表現語句のリスト（Ｅ）および共起表現語句対のリスト（Ｐ）の生成処理）
次に、内容表現語句のリスト（Ｅ）および共起表現語句対のリスト（Ｐ）の生成処理について説明する。この処理は、図１３のＳ１０４とＳ１０５で実行される処理である。
【００７２】
図１４は、内容表現語句のリストおよび共起表現語句対のリストの生成処理の流れを示すフローチャートである。図１４に示すように、学習処理部３０は、読み出された質問文の部分について未処理がある場合（Ｓ２０１：Ｙｅｓ）、質問文中の部分のリスト（Ｌ）から部分を１つ取得する（Ｓ２０２）。
【００７３】
続いて、学習処理部３０は、取得した部分について、単語分割および内容表現語句の抽出を実行する（Ｓ２０３）。その後、学習処理部３０は、部分と抽出した内容表現語句とを、内容表現語句のリスト（Ｅ）に追加する（Ｓ２０４）。
【００７４】
一方、学習処理部３０は、読み出された質問文の部分について未処理がない場合（Ｓ２０１：Ｎｏ）、質問文の部分間順序関係リスト（Ｒ）について未処理がある場合（Ｓ２０５：Ｙｅｓ）、リスト（Ｒ）から順序関係を１つ取得して、対象の２つの部分をＳ１とＳ２とする（Ｓ２０６）。例えば、学習処理部３０は、図７における部分間順序関係リスト（Ｒ）の部分ＩＤ（Ｐ０２）をＳ１、の部分ＩＤ（Ｐ０１）をＳ２とする。
【００７５】
続いて、学習処理部３０は、内容表現語句リスト（Ｅ）から、Ｓ１とＳ２それぞれに含まれる内容表現語句のリスト（ｅ１、ｅ２）を取得する（Ｓ２０７）。例えば図７で説明すると、学習処理部３０は、内容表現語句リスト（Ｅ）において、部分ＩＤ（Ｐ０２）に対応する「実は、パスポート、取得、する、たい」をｅ１として取得し、部分ＩＤ（Ｐ０１）に対応する「戸籍謄本、申請、どこ、行く、ばよいか」をｅ２として取得する。
【００７６】
その後、学習処理部３０は、ｅ１とｅ２から１つずつ内容表現語句を選択してできる共起表現語句対をすべて、共起表現語句対のリスト（Ｐ）に追加して（Ｓ２０８）、Ｓ２０５以降を繰り返す。例えば、学習処理部３０は、「起点側、終点側」として、「実は」と「戸籍謄本、申請、どこ、行く、ばよいか」のそれぞれを対応付けたリスト、「パスポート」と「戸籍謄本、申請、どこ、行く、ばよいか」のそれぞれを対応付けたリストなどを生成する。なお、学習処理部３０は、質問文の部分間順序関係リスト（Ｒ）について未処理のリストがなくなると（Ｓ２０５：Ｎｏ）、処理を終了する。
【００７７】
［主要部分の認識処理］
図１５は、主要部分の認識処理の流れを示すフローチャートである。図１５に示すように、認識部４０は、入力された質問文（Ｓ）を部分に分割して、部分リスト（Ｌ）を生成する（Ｓ３０１）。
【００７８】
続いて、認識部４０は、部分リスト（Ｌ）を単語に分割し（Ｓ３０２）、内容表現語句を抽出して、内容表現語句のリスト（Ｅ）を生成する（Ｓ３０３）。そして、認識部４０は、部分リスト（Ｌ）中の任意の２つの部分の組み合わせを選択して、全部分対のリスト（Ｌ２）を生成する（Ｓ３０４）。例えば、認識部４０は、「部分１、部分２」として「ｐ１、ｐ２」、「ｐ１、ｐ３」などを生成する。
【００７９】
その後、認識部４０は、全部分対のリスト（Ｌ２）について未処理のリストがある場合（Ｓ３０５：Ｎｏ）、全部分対のリスト（Ｌ２）から部分対を１つ取得し、内容表現語句のリスト（Ｅ）と順序関係規則（ＲＤＢ）とから部分間の関係スコアを計算する（Ｓ３０６）。そして、認識部４０は、選択した部分対と計算した関係スコアとを対応付けて、各部分間の関係スコア（Ｍ）に追記し（Ｓ３０７）、Ｓ３０５以降を繰り返す。
【００８０】
一方、認識部４０は、全部分対のリスト（Ｌ２）について未処理のリストがない場合（Ｓ３０５：Ｙｅｓ）、各部分間の関係スコア（Ｍ）から部分リスト（Ｌ）中の各部分をノードとする部分間関係グラフ（Ｇ）を生成する（Ｓ３０８）。
【００８１】
そして、認識部４０は、部分間関係グラフ（Ｇ）から各部分のスコアを計算し（Ｓ３０９）、スコアが閾値（Ｔ）以上の部分を主要部分のリスト（Ｏ）に追加する（Ｓ３１０）。
【００８２】
［効果］
上述したように、主要部分認識装置１０は、手続きやトラブル解決方法を問う複雑な構造を持つ質問文を対象にして、過去の質問履歴から獲得した内容表現語句間の順序関係規則をもとに、新しい質問文の部分間の順序関係を解析する。そして、主要部分認識装置１０は、その主要部分（質問者が現時点で聞きたいこと）を認識することができる。したがって、主要部分認識装置１０は、複雑な構造を持つ質問文の主要部分を認識することができ、質問に至る事情説明と区別することができる。
【実施例２】
【００８３】
ところで、実施例１では、サポートセンタで利用されるオペレータ支援システムへの適用例を説明したが、これに限定されるものではない。そこで、実施例２では、他の適用例を例示する。
【００８４】
（適用例１）
図１６は、メール等によるサポートシステムの適用例を示す図である。図１６に示すように、このサポートシステムは、顧客１００、オペレータ２００、検索システム１を有し、各装置がネットワークＮを介して接続される。なお、学習処理は、別のタイミングですでに実行済みとする。
【００８５】
図１６では、顧客１００が、検索システム１に対して質問文を記載したメールを送信する。そして、主要部分認識装置１０は、メールを受信し、メールから質問文を抽出する。その後、主要部分認識装置１０は、抽出した質問文に対して上記認識処理を実行して、「主要部分」と「非主要部分」を認識する。その後、オペレータ２００は、回答検索装置５０を用いることで、認識された主要部分をキーにして回答用ＤＢ６０を検索して得られた回答を顧客１００にメールで応答する。
【００８６】
（適用例２）
図１７は、自動質問回答システムの適用例を示す図である。図１７に示すように、この自動質問回答システムは、顧客１００と検索システム１を有し、各装置がネットワークＮを介して接続される。なお、学習処理は、別のタイミングですでに実行済みとする。
【００８７】
図１７では、顧客１００が、検索システム１にアクセスして、Ｗｅｂ画面上で質問文を入力する。すると、主要部分認識装置１０は、Ｗｅｂ画面上で入力された質問文に対して上記認識処理を実行して、「主要部分」と「非主要部分」を認識する。その後、回答検索装置５０は、認識された主要部分をキーにして回答用ＤＢ６０を検索して得られた回答を顧客１００にメールで応答する。なお、Ｗｅｂ画面ではなく、メールを用いることもできる。
【００８８】
（適用例３）
図１８は、回答用ＤＢ６０の事前加工への適用例を示す図である。図１８に示すシステムにおける主要部分認識装置１０−２は、実施例１と同様の処理を実行して、顧客１００から受け付けられた質問文から主要部分を認識する装置である。一方で、主要部分認識装置１０−１は、顧客１００から受け付けられた質問文ではく、回答用ＤＢ６０に対して主要部分の認識処理を実行する装置である。
【００８９】
つまり、主要部分認識装置１０−１は、回答用ＤＢ６０に格納されている問い合わせ履歴に対して実施例１の処理を事前に適用し、主要部分が認識済のデータベースである加工済み回答用ＤＢ６１を構築する。この結果、質問文中の主要部分の表現が非主要部分に適合する回答が回答候補に混在する場合であっても、適切に処理することができる。
【実施例３】
【００９０】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に異なる実施例を説明する。
【００９１】
［質問文の入力手法］
上記実施例では、オペレータ２００が顧客１００から質問文を聞いて入力する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、文字や音声など他の入力手法を採用することができる。
【００９２】
［質問文の形式］
実施例で説明した主要部分認識装置１０は、主要部分に相当する質問内容が１つの質問文に１つある場合が好ましい。しかし、主要部分に相当する質問内容が１つの質問文に複数ある場合、別々の質問文と捉えて分解することで、上記実施例と同様の手法を適用することができる。なお、分解しない場合であっても、上記実施例によってスコア化して主要部分を複数抽出することで、各主要部分を抽出することができる。
【００９３】
［システム］
上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。なお、検索システム１内の各装置は１つの筐体で実現することもできる。
【００９４】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００９５】
［ハードウェア構成］
図１９は、主要部分認識装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図１９に示すように、主要部分認識装置１０は、通信インタフェース１０ａ、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１０ｂ、メモリ１０ｃ、プロセッサ１０ｄを有する。
【００９６】
通信インタフェース１０ａは、他の装置の通信を制御するネットワークインタフェースカードなどである。ＨＤＤ１０ｂは、プログラムやデータなどを記憶する記憶装置の一例である。
【００９７】
メモリ１０ｃの一例としては、ＳＤＲＡＭ（Synchronous  Dynamic  Random  Access  Memory）等のＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ等が挙げられる。プロセッサ１０ｄの一例としては、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）、ＰＬＤ（Programmable  Logic  Device）等が挙げられる。
【００９８】
また、主要部分認識装置１０は、プログラムを読み出して実行することで検索方法を実行する情報処理装置として動作する。つまり、主要部分認識装置１０は、学習処理部３０と認識部４０と同様の機能を実行するプログラムを実行する。この結果、主要部分認識装置１０は、学習処理部３０と認識部４０と同様の機能を実行するプロセスを実行することができる。なお、この他の実施例でいうプログラムは、主要部分認識装置１０によって実行されることに限定されるものではない。例えば、他のコンピュータまたはサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。
【００９９】
このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ（Magneto−Optical  disk）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）などのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することができる。
【符号の説明】
【０１００】
１０  主要部分認識装置
１１  通信部
１２  記憶部
１３  過去履歴ＤＢ
１４  質問文リストＤＢ
１５  順序関係リストＤＢ
１６  順序関係規則ＤＢ
２０  制御部
３０  学習処理部
３１  抽出部
３２  規則生成部
４０  認識部
４１  受付部
４２  抽出部
４３  解析部
４４  判定部
４５  出力部
【図１】
2018142147.tif 000011
【図２】
2018142147.tif 000012
【図３】
2018142147.tif 000013
【図４】
2018142147.tif 000014
【図５】
2018142147.tif 000015
【図６】
2018142147.tif 000016
【図７】
2018142147.tif 000017
【図８】
2018142147.tif 000018
【図９】
2018142147.tif 000019
【図１０】
2018142147.tif 000020
【図１１】
2018142147.tif 000021
【図１２】
2018142147.tif 000022
【図１３】
2018142147.tif 000023
【図１４】
2018142147.tif 000024
【図１５】
2018142147.tif 000025
【図１６】
2018142147.tif 000026
【図１７】
2018142147.tif 000027
【図１８】
2018142147.tif 000028
【図１９】
2018142147.tif 000029