(57)【要約】【課題】検索精度の向上を可能とする。【解決手段】実施形態の学習データ生成方法は、第１の事例の集合である第１の事例集を検索する検索器の学習データを生成する学習データ生成方法であって、取得する処理と、学習する処理と、生成する処理とをコンピュータが実行する。取得する処理は、質問と、当該質問に対する少なくとも１つの回答とを含む第２の事例の集合である第２の事例集から第２の事例を取得する。学習する処理は、取得した第２の事例に含まれる質問および回答に基づく質問生成器への入力に対し、質問生成器が出力した仮想質問の単語列が質問の単語列に対応するように質問生成器を学習する。生成する処理は、学習した質問生成器に対して第１の事例に基づく入力を行って生成した仮想質問と、入力した第１の事例とを対応付けた学習データを生成する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の事例の集合である第１の事例集を検索する検索器の学習データを生成する学習データ生成方法であって、
質問と、当該質問に対する少なくとも１つの回答とを含む第２の事例の集合である第２の事例集から前記第２の事例を取得し、
取得した前記第２の事例に含まれる質問および回答に基づく質問生成器への入力に対し、当該質問生成器が出力した仮想質問の単語列が前記質問の単語列に対応するように前記質問生成器を学習し、
学習した前記質問生成器に対して前記第１の事例に基づく入力を行って生成した仮想質問と、入力した前記第１の事例とを対応付けた学習データを生成する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする学習データ生成方法。
【請求項２】
前記取得する処理は、前記第２の事例集における複数のカテゴリの中で、前記第１の事例集にかかるカテゴリに含まれる前記第２の事例を取得する、
ことを特徴とする請求項１に記載の学習データ生成方法。
【請求項３】
前記第２の事例は、前記質問に対する複数の回答それぞれに評価を示す評価情報を有し、
前記取得する処理は、前記第２の事例に含まれる質問と、当該質問に対する複数の回答の中の、前記評価情報が所定の条件を満たす回答とを取得する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の学習データ生成方法。
【請求項４】
前記第２の事例集は、通信ネットワークを介して知識を共有する共有サイトであり、前記第２の事例は、前記共有サイトに投稿された質問および当該質問に対して投稿された少なくとも１つの回答である、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の学習データ生成方法。
【請求項５】
第１の事例の集合である第１の事例集を検索する検索器の学習データを生成する学習データ生成プログラムであって、
質問と、当該質問に対する少なくとも１つの回答とを含む第２の事例の集合である第２の事例集から前記第２の事例を取得し、
取得した前記第２の事例に含まれる質問および回答に基づく質問生成器への入力に対し、当該質問生成器が出力した仮想質問の単語列が前記質問の単語列に対応するように前記質問生成器を学習し、
学習した前記質問生成器に対して前記第１の事例に基づく入力を行って生成した仮想質問と、入力した前記第１の事例とを対応付けた学習データを生成する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする学習データ生成プログラム。
【請求項６】
第１の事例の集合である第１の事例集を検索する検索器の学習に用いる学習データのデータ構造であって、
質問と、当該質問に対する少なくとも１つの回答とを含む第２の事例の集合である第２の事例集から前記第２の事例を取得し、取得した前記第２の事例に含まれる質問および回答に基づく質問生成器への入力に対し、当該質問生成器が出力した仮想質問の単語列が前記質問の単語列に対応するように前記質問生成器を学習し、学習した前記質問生成器に対して前記第１の事例に基づく入力を行って生成した仮想質問と、
入力した前記第１の事例と、が対応付けられた学習データとして、前記検索器の入力層に入力されることにより、演算結果を示す出力値を前記検索器の出力層から出力させ、正解情報と前記出力値との比較に基づく学習を行う
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするデータ構造。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、学習データ生成方法、学習データ生成プログラムおよびデータ構造に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、製品やサービス等を提供する企業は、頻繁に問い合わせのある質問と回答のペアをＦＡＱ集として準備している。このＦＡＱ集は、コールセンターのオペレータが顧客からの問い合わせに回答するための知識源として利用される。また、顧客が直接問い合わせを行うための検索対象としてＷｅｂ上で提供されている。
【０００３】
このＦＡＱ集における検索では、問い合わせとして入力された自然文や語彙をもとに検索が行われる。しかしながら、ＦＡＱ集に含まれる語彙と、ユーザが検索の際に使う語彙とが異なる場合には検索が困難となり、検索精度が低減する。このような精度低減に対処する手法としては、ＦＡＱ集における質問と、その質問に対応する回答のペアによる機械学習を用いたモデル構築を行う手法が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−２２８２７２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、上記の従来技術では、例えば、コールセンター運用開始直後や、新規のＦＡＱ集において、ユーザが問い合わせに用いる語彙の多様性に対応することが困難であった。このため、十分な検索精度を提供することが困難な場合があった。
【０００６】
１つの側面では、検索精度の向上を可能とする学習データ生成方法、学習データ生成プログラムおよびデータ構造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、第１の事例の集合である第１の事例集を検索する検索器の学習データを生成する学習データ生成方法であって、取得する処理と、学習する処理と、生成する処理とをコンピュータが実行する。取得する処理は、質問と、当該質問に対する少なくとも１つの回答とを含む第２の事例の集合である第２の事例集から第２の事例を取得する。学習する処理は、取得した第２の事例に含まれる質問および回答に基づく質問生成器への入力に対し、質問生成器が出力した仮想質問の単語列が質問の単語列に対応するように質問生成器を学習する。生成する処理は、学習した質問生成器に対して第１の事例に基づく入力を行って生成した仮想質問と、入力した第１の事例とを対応付けた学習データを生成する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の１実施態様によれば、検索精度の向上を可能とする。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態にかかるシステムの機能構成例を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施形態にかかるシステムの動作例を示すフローチャートである。
【図３】図３は、実施形態にかかる学習データ生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、学習時における質問生成器の動作例を説明する説明図である。
【図５】図５は、質問生成時における質問生成器の動作例を説明する説明図である。
【図６】図６は、従来の回答検索の具体例を説明する説明図である。
【図７】図７は、実施形態にかかるシステムの回答検索の具体例を説明する説明図である。
【図８】図８は、プログラムを実行するコンピュータの一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、実施形態にかかる学習データ生成方法、学習データ生成プログラムおよびデータ構造を説明する。実施形態において同一の機能を有する構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。なお、以下の実施形態で説明する学習データ生成方法、学習データ生成プログラムおよびデータ構造は、一例を示すに過ぎず、実施形態を限定するものではない。また、以下の各実施形態は、矛盾しない範囲内で適宜組みあわせてもよい。
【００１１】
図１は、実施形態にかかるシステムの機能構成例を示すブロック図である。図１に示すように、学習データ生成装置１は、検索対象ＱＡ集ＤＢ３に格納された、検索対象の事例の集合である事例集を検索する検索装置２の回答検索器２１について、機械学習を用いたモデル構築を行う際の学習データ４を生成する。すなわち、回答検索器２１は、検索器の一例である。
【００１２】
検索対象ＱＡ集ＤＢ３は、コールセンターのオペレータ等のユーザが検索する検索対象の事例（質問（ｘｍ），回答（ｙｊ））の集合である事例集を格納するデータベースである。例えば、検索対象ＱＡ集ＤＢ３には、頻繁に問い合わせのある質問と回答のペアとする複数の事例が格納されている。
【００１３】
検索装置２は、インタフェース部２０と、回答検索器２１とを有する。インタフェース部２０は、キーボードなどの入力装置１０２（図８参照）を介したユーザからの入力を受け付け、入力に対する処理結果をモニタ１０３（図８参照）などの出力装置へ出力する。例えば、インタフェース部２０は、コールセンターのオペレータが顧客から受け付けた質問６を入力とし、入力された質問６による回答検索器２１の検索結果７を出力する。これにより、ユーザ（オペレータ）は、検索結果７として得られた回答を顧客に伝えることができる。
【００１４】
回答検索器２１は、学習データ４を教師データとする機械学習を用いて構築された検索対象ＱＡ集ＤＢ３の検索モデルにより、検索装置２において入力された質問６に対応する回答を検索対象ＱＡ集ＤＢ３より検索し、検索結果７として出力する。回答検索器２１における検索モデルとしては、例えば、脳のニューロンを模したユニットを入力層から中間層を経て出力層に至る間に階層的に結合したニューラル・ネットワークを適用できる。
【００１５】
回答検索器２１は、学習時において、回答検索器２１の入力層に学習データ４に基づく入力（例えば質問（ｘｊ，ｘ’）の入力）を行い、演算結果を示す出力値を出力層から出力させる。そして、学習データ４における正解情報（回答（ｙｊ））と出力値との比較に基づいて、回答検索器２１が回答を出力するためのパラメータを学習する。より具体的には、回答検索器２１は、出力値と正解情報との比較結果を用いた誤差逆伝播（error  Back  Propagation：BP）法などによって、回答検索器２１におけるニューラル・ネットワークのパラメータを学習する。
【００１６】
そして、検索時（検索モデルの適用時）においては、回答検索器２１は、入力層に入力された質問６に対し、学習したパラメータに応じた回答を検索結果７として出力する。
【００１７】
学習データ生成装置１は、取得部１０、学習部１１、質問生成器１２および生成部１３を有する。
【００１８】
取得部１０は、オンラインＱＡ集ＤＢ５に格納された、質問（ｑｉ）と、質問に対する少なくとも１つの回答（ａｉ）とを含む事例の集合である事例集（オンラインＱＡ集）より事例を取得する。
【００１９】
オンラインＱＡ集ＤＢ５に格納されたオンラインＱＡ集は、検索対象ＱＡ集ＤＢ３とは別の、例えば、インターネット等の通信ネットワークを介して知識を共有する電子掲示板などの共有サイト（ナレッジコミュニティ）の情報である。このオンラインＱＡ集は、通信ネットワークを介して投稿された質問（ｑｉ）および当該質問に対して投稿された少なくとも１つの回答（ａｉ）を事例として有する。
【００２０】
取得部１０は、オンラインＱＡ集ＤＢ５に格納された事例（１，…，ｎ）を順次読み出し、事例における質問（ｑｉ）と、回答（ａｉ）とを取得する。
【００２１】
なお、オンラインＱＡ集ＤＢ５に格納された事例は、複数のカテゴリ（例えば、パソコン関係、家電関係、…）に分類されていてもよい。このように、オンラインＱＡ集ＤＢ５に格納された事例が分類分けされている場合、取得部１０は、検索対象ＱＡ集ＤＢ３にかかるカテゴリの事例を取得してもよい。
【００２２】
例えば、検索対象ＱＡ集ＤＢ３に含まれる事例がパソコン関係である場合、取得部１０は、オンラインＱＡ集ＤＢ５においてパソコン関係のカテゴリに該当する事例を取得する。検索対象ＱＡ集ＤＢ３に含まれる事例がオンラインＱＡ集ＤＢ５のカテゴリのいずれに該当するかについては、ユーザが判断した上で事前に設定してもよいし、検索対象ＱＡ集ＤＢ３の事例を自然言語処理で解析した上でカテゴリ判断してもよい。
【００２３】
また、事例に含まれる回答（ａｉ）のそれぞれには、回答（ａｉ）に対する評価情報を有してもよい。一例として、評価情報は、回答に対して質問者が行う評価結果などがあり、質問者がよいと判断した回答に対する「いいね」や、最もよいと判断した回答に対する「ベストアンサー」などがある。
【００２４】
取得部１０は、事例に含まれる回答（ａｉ）の中から、評価情報が所定の条件を満たす回答を取得してもよい。例えば、取得部１０は、質問（ｑｉ）とともに、質問に対する複数の回答（ａｉ）の中から評価情報が「ベストアンサー」の回答を取得する。
【００２５】
学習部１１は、取得部１０が取得した事例を教師データとし、例えば機械翻訳の分野で用いられている、ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｔｏ  ｓｅｑｕｅｎｃｅの枠組みにて、事例に基づく入力に対して仮想質問を生成する質問生成器１２の学習を行う。
【００２６】
このｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｔｏ  ｓｅｑｕｅｎｃｅについては、Ilya  Sutskever,  Oriol  Vinyals,  and  Quoc  V.  Le.  Sequence  to  sequence  learning  with  neural  networks.  In  advances  in  Neural  Information  Processing  Systems  27:  Annual  Conference  on  Neural  Information  Processing  Systems  2014,  December  8-13  2014,  Montreal,  Quebec,  Canada,  pp.  3104-3112,  2014.などがある。
【００２７】
具体的には、学習部１１は、取得部１０が取得した事例に含まれる質問（ｑｉ）および回答（ａｉ）に基づく入力を質問生成器１２に行う。次いで、学習部１１は、質問生成器１２への入力に対し、質問生成器１２が出力した仮想質問の単語列が質問（ｑｉ）の単語列に対応するように質問生成器１２が仮想質問の単語列を生成するためのパラメータを学習する。
【００２８】
より具体的には、学習部１１は、取得部１０が取得した事例に含まれる質問（ｑｉ）の単語列（ｙ＝＜ｙ１，…，ｙＭ＞）および回答（ａｉ）の単語列（ｘ＝＜ｘ１，…，ｘＮ＞）の対を教師データＤとする。学習部１１は、質問生成器１２の学習では、次の式（１）において、負の対数尤度を最小化するように質問生成器１２のパラメータ（φ）を更新する。
【００２９】
【数１】
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【００３０】
質問生成器１２は、学習部１１による学習により構築された質問生成のモデルにより、生成部１３により入力された事例に対応する仮想質問を生成して出力する。具体的には、質問生成器１２は、回答検索器２１と同様のニューラル・ネットワークを適用できる。
【００３１】
生成部１３は、検索対象ＱＡ集ＤＢ３に含まれる事例（質問（ｘｊ），回答（ｙｊ））を基に質問生成器１２により生成した仮想質問を用いた学習データ４を生成する。具体的には、生成部１３は、学習部１１により学習した質問生成器１２に対して検索対象ＱＡ集ＤＢ３に含まれる事例（質問（ｘｊ），回答（ｙｊ））に基づく入力を行い、入力した事例に対応する仮想質問（ｘ’）を得る。次いで、生成部１３は、質問生成器１２に入力した事例（質問（ｘｊ），回答（ｙｊ））と、入力により生成した仮想質問（ｘ’）とを対応付けた学習データ４を生成する。
【００３２】
図２は、実施形態にかかるシステムの動作例を示すフローチャートである。図２に示すように、学習データ生成装置１の学習部１１は、オンラインＱＡ集ＤＢ５より取得した事例を教師データとして質問生成器１２を学習する（Ｓ１）。
【００３３】
次いで、学習データ生成装置１の生成部１３は、学習後の質問生成器１２で検索対象ＱＡ集ＤＢ３に含まれる対象事例の回答から質問（仮想質問）を生成する（Ｓ２）。これにより、生成部１３は、生成した仮想質問と対象事例とを対応付けた学習データ４を生成する。
【００３４】
ここで、Ｓ１、Ｓ２において学習データ４を生成する学習データ生成処理の詳細を説明する。図３は、実施形態にかかる学習データ生成処理の一例を示すフローチャートである。
【００３５】
図３に示すように、処理が開始されると、学習データ生成装置１は、オンラインＱＡ集ＤＢ５に格納された事例の中で読み出し対象とする事例分（１，…，ｎ：ｆｏｒ  ｉ＝１  ｔｏ  ｎ）のループ処理（Ｓ１０〜Ｓ１５）を開始する。読み出し対象となる事例とは、例えば、検索対象ＱＡ集ＤＢ３にかかるカテゴリの事例などである。
【００３６】
ループ処理が開始されると、取得部１０は、オンラインＱＡ集ＤＢ５より質問（ｑｉ）および回答（ａｉ）を取得する（Ｓ１１）。ここで、回答（ａｉ）については、例えば、複数の中から評価情報が「ベストアンサー」であるものを取得する。
【００３７】
次いで、学習部１１は、質問生成器１２の入力層に例えば回答（ａｉ）を入力し、質問生成器１２のパラメータ（φ）に基づいて回答（ａｉ）から質問（ｑ）を生成する（Ｓ１２）。
【００３８】
次いで、学習部１１は、正しい質問（ｑｉ）および生成した質問（ｑ）に基づいて損失（正しい質問に対する誤差）を計算する（Ｓ１３）。
【００３９】
次いで、学習部１１は、正しい質問（ｑｉ）に近い質問を質問生成器１２が生成できるように、質問生成器１２のパラメータ（φ）を更新する（Ｓ１４）。
【００４０】
図４は、学習時における質問生成器１２の動作例を説明する説明図である。図４に示すように、学習時において、質問生成器１２には回答（ａｉ）を入力する。次いで、質問生成器１２から出力される単語列と、正しい質問（ｑｉ）の単語列とを比較し、式（１）において負の対数尤度を最小化するようにパラメータ（φ）を更新する。
【００４１】
学習データ生成装置１は、上記のループ処理（Ｓ１０〜Ｓ１５）を読み出し対象の事例分繰り返すことで、質問生成器１２のパラメータ（φ）を取得する（Ｓ１６）。
【００４２】
次いで、学習データ生成装置１は、検索対象ＱＡ集ＤＢ３に格納された事例分（１，…，ｋ：ｆｏｒ  ｊ＝１  ｔｏ  ｋ）のループ処理（Ｓ１７〜Ｓ２０）を開始する。
【００４３】
ループ処理が開始されると、生成部１３は、質問生成器１２の入力層に例えば検索対象ＱＡ集ＤＢ３の回答（ｙｉ）を入力し、質問生成器１２のパラメータ（φ）に基づいて検索対象ＱＡ集ＤＢ３の回答（ｙｉ）から仮想質問（ｘ’）を生成する（Ｓ１８）。
【００４４】
図５は、質問生成時における質問生成器１２の動作例を説明する説明図である。図５に示すように、質問生成時において、質問生成器１２には回答（ｙｉ）を入力する。この入力に対し、質問生成器１２は、パラメータ（φ）に基づいて生成した単語列を、仮想質問（ｘ’）として出力する。
【００４５】
次いで、生成部１３は、生成した仮想質問（ｘ’）を検索対象ＱＡ集ＤＢ３のＦＡＱ事例（質問（ｘｊ），回答（ｙｊ））が正解となるクエリとして対応付けて学習データ４に追加する（Ｓ１９）。
【００４６】
学習データ生成装置１は、上記のループ処理（Ｓ１７〜Ｓ２０）を検索対象ＱＡ集ＤＢ３のＦＡＱ事例分繰り返すことで、検索対象ＱＡ集ＤＢ３のＦＡＱ事例を学習するための学習データ４を生成し、生成した学習データ４を出力する（Ｓ２１）。
【００４７】
図２に戻り、検索装置２は、生成した仮想質問（ｘ’）を用いた学習データ４により、回答検索器２１を学習する（Ｓ３）。
【００４８】
例えば、回答検索器２１による検索対象ＱＡ集ＤＢ３のＦＡＱ事例の検索では、次の式（２）に示すように、検索モデルによって与えられるスコアが最大となるＦＡＱ事例を返す。
【００４９】
【数２】
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【００５０】
式（２）において、Ｓは検索対象のＦＡＱ事例の集合とし、Ｆθ（ｑ，ｄ）は検索モデルのパラメータをθとしたときのクエリ（ｑ）に対するＦＡＱ事例（ｄ）のスコアとする。
【００５１】
回答検索器２１の学習においては、クエリとその正しい回答のペアの集合がＲ＝｛（ｑ（１），ｄ（１）），…，（ｑ（ｎ），ｄ（ｎ））｝と与えられた際に次の式（３）を最小にするようなθを求めることとなる。
【００５２】
【数３】
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【００５３】
ただし、Ｓ（ｑ（ｉ））はクエリｑ（ｉ）に対して検索対象となるＦＡＱ事例の集合とする。この式（３）は、検索に関するエラーとなり、全ての質問に対して正しい回答を返すことができれば、値は０となる。
【００５４】
次いで、検索装置２は、インタフェース部２０よりユーザからの質問６を受け付ける（Ｓ４）。検索装置２は、回答検索器２１を用いて、受け付けた質問６に対応するＦＡＱ事例の検索を実施する（Ｓ５）。次いで、検索装置２は、検索の実施によって得られた検索結果７をインタフェース部２０より出力する。
【００５５】
以上のように、学習データ生成装置１は、検索対象ＱＡ集ＤＢ３に含まれる事例を検索する、検索装置２における回答検索器２１の学習データ４を生成する。学習データ生成装置１の取得部１０は、質問と、この質問に対する少なくとも１つの回答とを含む事例を格納するオンラインＱＡ集ＤＢ５から事例を取得する。学習データ生成装置１の学習部１１は、取得した事例に含まれる質問および回答に基づく質問生成器１２への入力に対し、質問生成器１２が出力した仮想質問の単語列が取得した質問の単語列に対応するように質問生成器１２を学習する。学習データ生成装置１の生成部１３は、学習した質問生成器１２に対して検索対象ＱＡ集ＤＢ３に含まれる事例に基づく入力を行って生成した仮想質問と、入力した事例とを対応付けた学習データ４を生成する。
【００５６】
このように、学習データ生成装置１は、回答検索器２１の学習を行う学習データ４として、検索対象ＱＡ集ＤＢ３とは別のオンラインＱＡ集ＤＢ５で質問生成器１２を学習して生成した、検索対象ＱＡ集ＤＢ３に含まれる事例に対応する仮想質問と、検索対象ＱＡ集ＤＢ３の事例とを対応付けたものを生成する。したがって、学習データ４は、回答検索器２１の学習に用いることで、ユーザが問い合わせに用いる語彙の多様性に回答検索器２１を対応させることができる。また、学習データ４は、例えば、検索対象ＱＡ集ＤＢ３がコールセンター運用開始直後の新規のものであっても、回答検索器２１における検索精度の向上を可能とする。
【００５７】
図６は、従来の回答検索の具体例を説明する説明図である。図６に示すように、従来の回答検索器３０では、検索対象ＱＡ集ＤＢ３における質問と回答のペアをそのまま教師データとして学習している。このため、回答検索器３０では、「ＨＰが見れない」などの検索対象ＱＡ集ＤＢ３内で該当しない語彙が含まれる質問６については、「ヒットなし」などとする検索結果７となる。
【００５８】
図７は、実施形態にかかるシステムの回答検索の具体例を説明する説明図である。図７に示すように、本実施形態では、オンラインＱＡ集ＤＢ５で学習した質問生成器１２により、検索対象ＱＡ集ＤＢ３に含まれる事例に対応する仮想質問を生成する。そして、検索対象ＱＡ集ＤＢ３に含まれる事例に対し、生成した仮想質問を加えたものを回答検索器２１の学習データとする。質問生成器１２が生成した仮想質問には、例えば、「ＨＰが見れない」などの質問６に対しても、該当する語彙（例えば「ＨＰが閲覧できません」）が含まれる場合がある。したがって、本実施形態では、回答検索器２１は、質問６に対して該当する回答である「ルータなど、ネットワーク機器を再起動して下さい。」を検索結果７とすることができる。
【００５９】
また、取得部１０は、オンラインＱＡ集ＤＢ５の事例集における複数のカテゴリの中で、検索対象ＱＡ集ＤＢ３の事例集にかかるカテゴリに含まれる事例を取得する。これにより、学習データ生成装置１では、検索対象ＱＡ集ＤＢ３の事例集に関連する事例をオンラインＱＡ集ＤＢ５より取得して質問生成器１２の学習を行うことができる。したがって、学習データ生成装置１は、検索対象ＱＡ集ＤＢ３の事例集に関連する仮想質問を質問生成器１２に生成させることができることから、回答検索器２１における検索精度の向上を可能とする。
【００６０】
また、取得部１０は、オンラインＱＡ集ＤＢ５の事例に含まれる質問と、当該質問に対する複数の回答の中の、評価情報が所定の条件を満たす回答とを取得する。このため、学習データ生成装置１は、評価情報が所定の条件を満たす回答、例えば、評価の高い回答を用いて質問生成器１２の学習を行うことができ、回答検索器２１における検索精度の向上を可能とする。
【００６１】
また、オンラインＱＡ集ＤＢ５に格納される事例集は通信ネットワークを介して知識を共有する共有サイトであり、取得部１０がオンラインＱＡ集ＤＢ５より取得する事例は、共有サイトに投稿された質問および当該質問に対して投稿された少なくとも１つの回答である。これにより、学習データ生成装置１は、共有サイトの投稿内容で質問生成器１２の学習を行うことができ、共有サイトのユーザが用いる多様な語彙を仮想質問に反映させることができる。したがって、仮想質問を含めた学習データ４を回答検索器２１の学習に用いることで、ユーザが問い合わせに用いる語彙の多様性に回答検索器２１を対応させることができる。
【００６２】
なお、図示した各装置の各構成要素は、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ず、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。
【００６３】
学習データ生成装置１、検索装置２で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro  Controller  Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウエア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。また、学習データ生成装置１、検索装置２で行われる各種処理機能は、クラウドコンピューティングにより、複数のコンピュータが協働して実行してもよい。
【００６４】
ところで、上記の実施形態で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータ（ハードウェア）の一例を説明する。図８は、プログラムを実行するコンピュータの一例を示す説明図である。
【００６５】
図８に示すように、コンピュータ１００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ１０１と、データ入力を受け付ける入力装置１０２と、モニタ１０３と、スピーカ１０４とを有する。また、コンピュータ１００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置１０５と、各種装置と接続するためのインタフェース装置１０６と、有線または無線により外部機器と通信接続するための通信装置１０７とを有する。また、コンピュータ１００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ１０８と、ハードディスク装置１０９とを有する。また、コンピュータ１００内の各部（１０１〜１０９）は、バス１１０に接続される。
【００６６】
ハードディスク装置１０９には、上記の実施形態で説明した取得部１０、学習部１１、質問生成器１２、生成部１３、インタフェース部２０および回答検索器２１等の機能部における各種処理を実行するためのプログラム１１１が記憶される。また、ハードディスク装置１０９には、プログラム１１１が参照する検索対象ＱＡ集ＤＢ３や学習データ４等の各種データ１１２が記憶される。入力装置１０２は、例えば、コンピュータ１００の操作者から操作情報の入力を受け付ける。モニタ１０３は、例えば、操作者が操作する各種画面を表示する。インタフェース装置１０６は、例えば印刷装置等が接続される。通信装置１０７は、ＬＡＮ（Local  Area  Network）等の通信ネットワークと接続され、通信ネットワークを介した外部機器との間で各種情報をやりとりする。
【００６７】
ＣＰＵ１０１は、ハードディスク装置１０９に記憶されたプログラム１１１を読み出して、ＲＡＭ１０８に展開して実行することで、取得部１０、学習部１１、質問生成器１２、生成部１３、インタフェース部２０および回答検索器２１等にかかる各種の処理を行う。なお、プログラム１１１は、ハードディスク装置１０９に記憶されていなくてもよい。例えば、コンピュータ１００は、読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラム１１１を読み出して実行するようにしてもよい。コンピュータ１００が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ等に接続された装置にプログラム１１１を記憶させておき、コンピュータ１００がこれらからプログラム１１１を読み出して実行するようにしてもよい。
【００６８】
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００６９】
（付記１）第１の事例の集合である第１の事例集を検索する検索器の学習データを生成する学習データ生成方法であって、
質問と、当該質問に対する少なくとも１つの回答とを含む第２の事例の集合である第２の事例集から前記第２の事例を取得し、
取得した前記第２の事例に含まれる質問および回答に基づく質問生成器への入力に対し、当該質問生成器が出力した仮想質問の単語列が前記質問の単語列に対応するように前記質問生成器を学習し、
学習した前記質問生成器に対して前記第１の事例に基づく入力を行って生成した仮想質問と、入力した前記第１の事例とを対応付けた学習データを生成する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする学習データ生成方法。
【００７０】
（付記２）前記取得する処理は、前記第２の事例集における複数のカテゴリの中で、前記第１の事例集にかかるカテゴリに含まれる前記第２の事例を取得する、
ことを特徴とする付記１に記載の学習データ生成方法。
【００７１】
（付記３）前記第２の事例は、前記質問に対する複数の回答それぞれに評価を示す評価情報を有し、
前記取得する処理は、前記第２の事例に含まれる質問と、当該質問に対する複数の回答の中の、前記評価情報が所定の条件を満たす回答とを取得する、
ことを特徴とする付記１または２に記載の学習データ生成方法。
【００７２】
（付記４）前記第２の事例集は、通信ネットワークを介して知識を共有する共有サイトであり、前記第２の事例は、前記共有サイトに投稿された質問および当該質問に対して投稿された少なくとも１つの回答である、
ことを特徴とする付記１乃至３のいずれか一に記載の学習データ生成方法。
【００７３】
（付記５）第１の事例の集合である第１の事例集を検索する検索器の学習データを生成する学習データ生成プログラムであって、
質問と、当該質問に対する少なくとも１つの回答とを含む第２の事例の集合である第２の事例集から前記第２の事例を取得し、
取得した前記第２の事例に含まれる質問および回答に基づく質問生成器への入力に対し、当該質問生成器が出力した仮想質問の単語列が前記質問の単語列に対応するように前記質問生成器を学習し、
学習した前記質問生成器に対して前記第１の事例に基づく入力を行って生成した仮想質問と、入力した前記第１の事例とを対応付けた学習データを生成する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする学習データ生成プログラム。
【００７４】
（付記６）前記取得する処理は、前記第２の事例集における複数のカテゴリの中で、前記第１の事例集にかかるカテゴリに含まれる前記第２の事例を取得する、
ことを特徴とする付記５に記載の学習データ生成プログラム。
【００７５】
（付記７）前記第２の事例は、前記質問に対する複数の回答それぞれに評価を示す評価情報を有し、
前記取得する処理は、前記第２の事例に含まれる質問と、当該質問に対する複数の回答の中の、前記評価情報が所定の条件を満たす回答とを取得する、
ことを特徴とする付記５または６に記載の学習データ生成プログラム。
【００７６】
（付記８）前記第２の事例集は、通信ネットワークを介して知識を共有する共有サイトであり、前記第２の事例は、前記共有サイトに投稿された質問および当該質問に対して投稿された少なくとも１つの回答である、
ことを特徴とする付記５乃至７のいずれか一に記載の学習データ生成プログラム。
【００７７】
（付記９）第１の事例の集合である第１の事例集を検索する検索器の学習に用いる学習データのデータ構造であって、
質問と、当該質問に対する少なくとも１つの回答とを含む第２の事例の集合である第２の事例集から前記第２の事例を取得し、取得した前記第２の事例に含まれる質問および回答に基づく質問生成器への入力に対し、当該質問生成器が出力した仮想質問の単語列が前記質問の単語列に対応するように前記質問生成器を学習し、学習した前記質問生成器に対して前記第１の事例に基づく入力を行って生成した仮想質問と、
入力した前記第１の事例と、が対応付けられた学習データとして、前記検索器の入力層に入力されることにより、演算結果を示す出力値を前記検索器の出力層から出力させ、正解情報と前記出力値との比較に基づく学習を行う、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするデータ構造。
【符号の説明】
【００７８】
１…学習データ生成装置
２…検索装置
３…検索対象ＱＡ集ＤＢ
４…学習データ
５…オンラインＱＡ集ＤＢ
６…質問
７…検索結果
１０…取得部
１１…学習部
１２…質問生成器
１３…生成部
２０…インタフェース部
２１…回答検索器
３０…回答検索器
１００…コンピュータ
１０１…ＣＰＵ
１０２…入力装置
１０３…モニタ
１０４…スピーカ
１０５…媒体読取装置
１０６…インタフェース装置
１０７…通信装置
１０８…ＲＡＭ
１０９…ハードディスク装置
１１０…バス
１１１…プログラム
１１２…各種データ
【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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