(57)【要約】      （修正有）【課題】保守サービスの現場における実際のテキスト情報に適した、対策情報の自動抽出技術を提供する。【解決手段】入力装置から入力された質問テキストデータに対して、出力装置から回答テキストデータを出力する情報システムとして構成される。記憶装置は、語に対して拡張品詞を対応付ける拡張品詞定義辞書と、回答テキストデータを抽出するための情報テキストデータを格納する情報データベースとを格納する。処理装置は、拡張品詞定義辞書を参照し、質問テキストデータから拡張品詞が含まれる質問リストを作成し、拡張品詞定義辞書を参照し、情報テキストデータから拡張品詞が含まれる複数の情報リストを作成し、質問リスト中の拡張品詞と対応付けられる語と、複数の情報リスト中の拡張品詞と対応付けられる語に基づいて、質問リストと情報リストの類似性を評価する類似性評価を行ない、類似性評価の結果に基づいて、回答テキストデータを出力する。【選択図】図７
2019101604.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を備え、前記入力装置から入力された質問テキストデータに対して、前記出力装置から回答テキストデータを出力する情報システムであって、
前記記憶装置は、
語に対して拡張品詞を対応付ける拡張品詞定義辞書と、
前記回答テキストデータを抽出するための、情報テキストデータを格納する情報データベースと、を格納し、
前記処理装置のデータ集約部は、
前記拡張品詞定義辞書を参照し、前記質問テキストデータから前記拡張品詞が含まれる質問リストを作成し、
前記拡張品詞定義辞書を参照し、前記情報テキストデータから前記拡張品詞が含まれる複数の情報リストを作成し、
前記質問リスト中の拡張品詞と対応付けられる語と、前記複数の情報リスト中の拡張品詞と対応付けられる語に基づいて、前記質問リストと前記情報リストの類似性を評価する類似性評価を行ない、
前記類似性評価の結果に基づいて、前記回答テキストデータを出力する、
情報システム。
【請求項２】
前記データ集約部は、
前記質問リスト中の拡張品詞と対応付けられる語と、前記複数の情報リスト中の拡張品詞と対応付けられる語の一致数をカウントすることにより、前記質問リストと前記情報リストの類似性を評価する類似性評価を行なう、
請求項１記載の情報システム。
【請求項３】
前記データ集約部は、
前記質問リスト中の拡張品詞と対応付けられる語と、前記複数の情報リスト中の拡張品詞と対応付けられる語をベクトル化し、リスト中のベクトルの総和を計算して比較することにより、前記質問リストと前記情報リストの類似性を評価する類似性評価を行なう、
請求項１記載の情報システム。
【請求項４】
前記データ集約部は、
前記類似性評価において、前記拡張品詞と対応付けられる語の順序、および、前記拡張品詞と対応付けられる語以外の要素は無視する、
請求項１記載の情報システム。
【請求項５】
前記拡張品詞定義辞書は、
前記拡張品詞として少なくとも第１の拡張品詞、第２の拡張品詞、および第３の拡張品詞を含み、
前記情報データベースは、
第１カテゴリのデータ、第２カテゴリのデータ、及び第３カテゴリのデータを、これらを対応付けた事象データとし、当該事象データを複数含み、
前記第１カテゴリのデータは、前記第１の拡張品詞のみを含み、
前記第２カテゴリのデータは、前記第１の拡張品詞および前記第２の拡張品詞を含み、
前記第３カテゴリのデータは、前記第１の拡張品詞および前記第３の拡張品詞を含み、
前記処理装置のデータ集約部は、
前記拡張品詞定義辞書を参照し、前記質問テキストデータから前記第１の拡張品詞および前記第２の拡張品詞が含まれる質問リストを作成し、
前記拡張品詞定義辞書を参照し、前記第２カテゴリのデータから前記第１の拡張品詞および前記第２の拡張品詞が含まれる複数の情報リストを作成し、
前記質問リスト中の拡張品詞と対応付けられる語と、前記複数の情報リスト中の拡張品詞と対応付けられる語に基づいて、前記質問リストと前記情報リストの類似性を評価する類似性評価を行ない、
前記類似性評価の結果に基づいて抽出された前記第２カテゴリのデータに対応付けられる前記第３カテゴリのデータを抽出し、前記回答テキストデータとして出力する、
請求項１記載の情報システム。
【請求項６】
前記処理装置のデータ集約部は、
前記類似性評価において、所定閾値以上の類似性を有する前記第２カテゴリのデータのグループを抽出し、前記第２カテゴリのデータに対応付けられる前記第３カテゴリのデータのグループから、前記第３カテゴリのデータ相互の類似性を評価する妥当性評価を行なって前記回答テキストデータを抽出する、
請求項５記載の情報システム。
【請求項７】
前記処理装置のデータ集約部は、
前記妥当性評価において、前記第３カテゴリのデータ相互の、前記第１の拡張品詞と対応付けられる語および前記第２の拡張品詞と対応付けられる語の一致数をカウントする、
請求項６記載の情報システム。
【請求項８】
テキストデータ中の語を、対応する前記拡張品詞で置き換えた登録パターンとして格納するパターンデータベースをさらに備え、
前記処理装置のパターン抽出部は、
拡張品詞が不明な語を含む未登録テキストデータ中の語であって、前記第１カテゴリのデータと一致する語について、前記第１の拡張品詞であると同定し、
前記拡張品詞定義辞書を参照し、前記未登録テキストデータ中で同定可能な前記拡張品詞を同定し、
同定された拡張品詞に基づき、前記未登録テキストデータに前記第１の拡張品詞および前記第２の拡張品詞の組み合わせ、あるいは、前記第１の拡張品詞および前記第３の拡張品詞の組み合わせが存在する場合には、
前記パターンデータベースに前記未登録テキストデータを登録テキストデータとして登録するとともに、対応する前記拡張品詞で置き換えたパターンを登録パターンとして格納する、
請求項５記載の情報システム。
【請求項９】
前記パターン抽出部は、
同定された拡張品詞に基づき、前記未登録テキストデータに前記第１の拡張品詞および前記第２の拡張品詞の組み合わせ、あるいは、前記第１の拡張品詞および前記第３の拡張品詞の組み合わせが存在しない場合には、
前記未登録テキストデータおよび該未登録テキストデータ中で同定された拡張品詞を用いて、前記パターンデータベースから類似の登録パターンを検索し、
検索した類似の登録パターンに基づいて、前記未登録テキストデータの同定されていない拡張品詞を同定し、
前記パターンデータベースに前記未登録テキストデータを登録テキストデータとして登録するとともに、対応する前記拡張品詞で置き換えたパターンを登録パターンとして格納する、
請求項８記載の情報システム。
【請求項１０】
前記パターン抽出部は、
同定された拡張品詞に基づき、前記未登録テキストデータに前記第１の拡張品詞および前記第２の拡張品詞の組み合わせ、あるいは、前記第１の拡張品詞および前記第３の拡張品詞の組み合わせが存在しない場合には、
前記第２カテゴリのデータまたは前記第３カテゴリのデータを用いて、データに含まれる語のベクトル値を計算し、
前記拡張品詞定義辞書に含まれる語のベクトル値と拡張品詞が不明な語のベクトル値の類似度をベクトル間距離で算出し、
類似度が所定閾値より小さい場合、拡張品詞が不明な語の拡張品詞を拡張品詞定義辞書に含まれる語の拡張品詞と同定し、
前記パターンデータベースに前記未登録テキストデータを登録テキストデータとして登録するとともに、対応する前記拡張品詞で置き換えたパターンを登録パターンとして格納する、
請求項８記載の情報システム。
【請求項１１】
テキストデータ中の語を、対応する前記拡張品詞で置き換えた登録パターンとして格納するパターンデータベースをさらに備え、
前記処理装置のパターン抽出部は、
前記第２カテゴリのデータまたは前記第３カテゴリのデータを用いて、データに含まれる語のベクトル値を計算し、
前記拡張品詞定義辞書に含まれる語のベクトル値と拡張品詞が不明な語のベクトル値の類似度をベクトル間距離で算出し、
類似度が所定閾値より小さい場合、拡張品詞が不明な語の拡張品詞を拡張品詞定義辞書に含まれる語の拡張品詞と同定し、
前記パターンデータベースに前記未登録テキストデータを登録テキストデータとして登録するとともに、対応する前記拡張品詞で置き換えたパターンを登録パターンとして格納する、
請求項５記載の情報システム。
【請求項１２】
前記拡張品詞は、語をそれが文中で示す意味的な役割あるいは機能によって分類したものであり、
前記第１の拡張品詞は「対象」を表す語であることを示し、
前記第２または第３の拡張品詞は、前記「対象」に生じた「現象」、前記「対象」の「状態」、および、前記「対象」に対する「作業」のいずれかを表す語であることを示すものである、
請求項５記載の情報システム。
【請求項１３】
前記第１カテゴリのデータは前記「対象」を表す語であり、
前記第２または第３カテゴリのデータは前記「対象」に生じた「現象」の内容、前記「現象」の「原因」の内容、および前記「対象」に対する「作業」の内容のいずれかを示すものである、
請求項１２記載の情報システム。
【請求項１４】
処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を用い、前記入力装置から入力された質問テキストデータに対して、前記出力装置から回答テキストデータを出力する情報処理方法であって、
前記記憶装置に、
語に対して拡張品詞を対応付ける拡張品詞定義辞書と、
前記回答テキストデータを抽出するための、情報テキストデータを格納する情報データベースと、を格納し、
前記処理装置は、
前記拡張品詞定義辞書を参照し、前記質問テキストデータから前記拡張品詞が含まれる質問リストを作成し、
前記拡張品詞定義辞書を参照し、前記情報テキストデータから前記拡張品詞が含まれる複数の情報リストを作成し、
前記質問リスト中の拡張品詞と対応付けられる語と、前記複数の情報リスト中の拡張品詞と対応付けられる語に基づいて、前記質問リストと前記情報リストの類似性を評価する類似性評価を行ない、
前記類似性評価において、前記拡張品詞と対応付けられる語の順序、および、前記拡張品詞と対応付けられる語以外の要素は無視し、
前記類似性評価の結果に基づいて、前記回答テキストデータを出力する、
情報処理方法。
【請求項１５】
前記類似性評価において、
前記質問リスト中の拡張品詞と対応付けられる語と、前記複数の情報リスト中の拡張品詞と対応付けられる語の一致数をカウントすることにより、前記質問リストと前記情報リストの類似性を評価するか、
あるいは、
前記質問リスト中の拡張品詞と対応付けられる語と、前記複数の情報リスト中の拡張品詞と対応付けられる語をベクトル化し、リスト中のベクトルの総和を計算して比較することにより、前記質問リストと前記情報リストの類似性を評価する、
請求項１４記載の情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、質問テキストデータに対して適切な回答テキストデータを抽出する技術に関し、特に保守サービスの現場における実際のテキスト情報に適した、対策情報の自動抽出技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、製品などの保守サービスを担当するオペレータは、メールや電話等で顧客などから障害発生の連絡を受け、対策を回答している。対策はFAQ（Frequently Asked Question）や手順書などを参考にオペレータが回答したり、専門の技術者を派遣したりする。FAQとしては、過去事例のデータを検索して該当するものを抽出し、回答を作成するのが一般である。しかし、検索結果を判断して適切な回答を抽出するには人手を介する必要があった。対策回答までの短時間化のためには、判断を行う担当者に所定のスキルと所定の人員が必要である。しかし、そのような人材の不足、あるいは、担当者の負荷低減のため、対策情報の抽出の自動化が望まれている。
【０００３】
ユーザにより自然言語で表現された質問に対する的確な答えを、電子的又はデジタルの形態で提供されるテキスト文書群の中からサーチするための質問応答システムとして、特許文献１に記載のものがある。このシステムは、テキスト文書群とユーザの質問の自動意味ラベリングに基づいている。このシステムは、基礎的知識タイプ、それらの構成要素及び属性に関するマーカー、ターゲットについての所定の分類辞からの質問タイプに関するマーカー、及びあり得る答えの構成要素に関するマーカーの助けにより意味ラベリングを実行する。照合処理では、意味ラベルの対応を利用して、質問に対する的確な答えを求め、ユーザに対してそれら答えを文の断片又は新たに合成された自然言語の句の形で提示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２０１２−５２０５２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１で開示されているシステムは、意味解析のステップ中に、テキスト文集群及びユーザの質問の中の、一以上の「拡張された主語−アクション−目的語（ｅＳＡＯ：expanded Subject-Action-Object）」セットの形態の、一以上の事実を認識するステップを含んでいる。この認識は、例えば、主語、動詞、目的語、副詞などを解析するいわゆる構文解析により行われており、構文に従って意味のある知見を自動抽出することができる。
【０００６】
しかし、一般的な構文解析では、文章が省略されたり、あるいは文法的に正しくないと、作業内容や問題を的確に捉えられない場合がある。また、文章が長いと不要な情報も抽出してしまう場合もある。特に、製品などの保守サービスの現場では、省略されたメモ書きのような文章が用いられ、必ずしも文法的に正しい文章で記録されることが期待できないことが多い。
【０００７】
そこで、保守サービスの現場における実際のテキスト情報に適した、対策情報の自動抽出技術が求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本願発明の一側面は、処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を備え、入力装置から入力された質問テキストデータに対して、出力装置から回答テキストデータを出力する情報システムとして構成される。記憶装置は、語に対して拡張品詞を対応付ける拡張品詞定義辞書と、回答テキストデータを抽出するための、情報テキストデータを格納する情報データベースと、を格納する。処理装置のデータ集約部は、拡張品詞定義辞書を参照し、質問テキストデータから拡張品詞が含まれる質問リストを作成し、拡張品詞定義辞書を参照し、情報テキストデータから拡張品詞が含まれる複数の情報リストを作成し、質問リスト中の拡張品詞と対応付けられる語と、複数の情報リスト中の拡張品詞と対応付けられる語に基づいて、質問リストと情報リストの類似性を評価する類似性評価を行ない、類似性評価の結果に基づいて、回答テキストデータを出力する。
【０００９】
本願発明の他の一側面は、処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を用い、入力装置から入力された質問テキストデータに対して、出力装置から回答テキストデータを出力する情報処理方法である。この方法では、記憶装置に、語に対して拡張品詞を対応付ける拡張品詞定義辞書と、回答テキストデータを抽出するための、情報テキストデータを格納する情報データベースと、を格納する。また、処理装置は、拡張品詞定義辞書を参照し、質問テキストデータから拡張品詞が含まれる質問リストを作成し、拡張品詞定義辞書を参照し、情報テキストデータから拡張品詞が含まれる複数の情報リストを作成し、質問リスト中の拡張品詞と対応付けられる語と、複数の情報リスト中の拡張品詞と対応付けられる語に基づいて、質問リストと情報リストの類似性を評価する類似性評価を行なう。類似性評価において、拡張品詞と対応付けられる語の順序、および、拡張品詞と対応付けられる語以外の要素は無視し、類似性評価の結果に基づいて、回答テキストデータを出力する。
【００１０】
この方法の、好ましい具体例では、類似性評価において、質問リスト中の拡張品詞と対応付けられる語と、複数の情報リスト中の拡張品詞と対応付けられる語の一致数をカウントすることにより、質問リストと情報リストの類似性を評価する。また、別の具体例としては、質問リスト中の拡張品詞と対応付けられる語と、複数の情報リスト中の拡張品詞と対応付けられる語をベクトル化し、リスト中のベクトルの総和を計算して比較することにより、質問リストと情報リストの類似性を評価する。
【発明の効果】
【００１１】
保守サービスの現場における実際のテキスト情報に適した、対策情報の自動抽出技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施例の全体システム構成を示す機能ブロック図。
【図２】実施例のサーバの構成を示すブロック図。
【図３】実施例の故障情報データベースのデータ構成を示す表図。
【図４】実施例の拡張品詞定義辞書のデータ構成を示す表図。
【図５】実施例の類義語定義辞書のデータ構成を示す表図。
【図６Ａ】実施例の現象内容のパターンデータベースのデータ構成を示す表図
【図６Ｂ】実施例の原因内容のパターンデータベースのデータ構成を示す表図
【図６Ｃ】実施例の作業内容のパターンデータベースのデータ構成を示す表図
【図７】実施例の情報推薦処理の全体フローを示す流れ図。
【図８】実施例の妥当性評価処理のフローを示す流れ図
【図９】実施例の情報推薦処理における操作画面の表示例を示す平面図（その１）。
【図１０】実施例の情報推薦処理における操作画面の表示例を示す平面図（その２）。
【図１１】実施例のパターンデータベースへの辞書自動登録処理を示す流れ図。
【図１２】語のベクトル値を計算して拡張品詞を推定する処理の流れを示す流れ図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。ただし、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。
【００１４】
以下に説明する発明の構成において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、重複する説明は省略することがある。
【００１５】
同一あるいは同様な機能を有する要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。ただし、複数の要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。
【００１６】
図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。
【００１７】
＜１．全体システム構成＞
図１は実施例の全体システム構成を示す機能ブロック図である。ネットワーク１０５を介して、サーバ１０１と計算機１０２が通信可能となっている。計算機１０２は、利用者１００が操作する端末であり、一般的なパーソナルコンピュータ（ＰＣ）を用いることができる。計算機１０２には、ディスプレイ等の出力装置１０３や、キーボードやマウス等の入力装置１０４と接続されている。利用者は計算機１０２、出力装置１０３、および入力装置１０４を操作して、サーバ１０１から必要な情報を入手して表示し、あるいは情報を送信することができる。
【００１８】
サーバ１０１は、記憶装置に故障情報データベース１２０、拡張品詞定義辞書１２１、類義語定義辞書１２２、パターンデータベース１２３を格納している。各データベース（ＤＢ）や辞書の内容については、後に詳細に説明する。また、サーバの処理装置（ＣＰＵ）は記憶装置と連携して、データ集約部１１０、パターン抽出部１１１として機能する。これらについても、後に詳細に説明する。
【００１９】
図１の構成の具体的な実施態様を説明する。利用者１００は、例えば製品などの保守サービスを担当するオペレータである。利用者１００は、顧客からの質問や苦情、さらにその原因や対応内容について、入力装置１０４を用いて、所定様式で内容を計算機１０２に入力する。具体例としては、キーボードからのテキストデータ入力やマイクからの音声入力である。当該データはネットワーク１０５経由で、サーバ１０１に送信され、故障情報データベース１２０に格納される。故障情報データベース１２０については、後に図３で説明する。
【００２０】
以下で説明する実施例では、サーバ１０１や計算機１０２による計算や制御等の機能は、記憶装置に格納されたプログラムが処理装置によって実行されることで、定められた処理を他のハードウェアと協働して実現される。計算機などが実行するプログラム、その機能、あるいはその機能を実現する手段を、「機能」、「手段」、「部」、「ユニット」、「モジュール」等と呼ぶ場合がある。
【００２１】
なお、本実施例中、ソフトウエアで構成した機能と同等の機能は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェアでも実現できる。
【００２２】
＜２．サーバ構成＞
図２は、サーバ１０１のハードウェア構成図である。通常のサーバの構成に従い、サーバ１０１は、処理装置１、記憶装置としてのメモリ２および補助記憶装置３を備える。メモリ２としては、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの半導体メモリがあり、主に一時的なデータの記憶に用いられる。補助記憶装置３としては、磁気ディスク装置（ＨＤ）等があり、長期的なデータの記憶に用いられる。もっとも、公知の他の種類の記憶装置を使用してもよい。
【００２３】
サーバ１０１は入力インタフェース５を介して、キーボードやマウス等の入力装置１０４Ｓと接続される。また、サーバ１０１は出力インタフェース８を介して、ディスプレイ等の出力装置１０３Ｓと接続される。また、サーバ１０１は通信インタフェース４を介して、ネットワーク１０５と接続され、他の計算機との通信を可能としている。
【００２４】
以上の構成は、単体のコンピュータで構成してもよいし、あるいは、入力装置１０４Ｓ、出力装置１０３Ｓ、処理装置１、記憶装置２，３の任意の部分が、ネットワーク１０５で接続された他のコンピュータで構成されてもよい。
【００２５】
図１に示したサーバ１０１との関連を説明すると、故障情報データベース１２０、拡張品詞定義辞書１２１、類義語定義辞書１２２、パターンデータベース１２３は、補助記憶装置３に格納されている。データ集約部１１０、パターン抽出部１１１は、メモリ２に格納されたプログラムを、処理装置１が実行し、他のハードウェアを制御することによって、所望の処理が実行される。
【００２６】
＜３．故障情報ＤＢ＞
図３は、故障情報ＤＢ１２０のデータ構成例を示す表図である。事象ＩＤ３０１は、ケース（事象）を一意に特定する番号や符号である。本実施例では、ケースは顧客からの質問や苦情の１つ１つに対応するとしている。発生日時３０２は、当該ケースが受信された日時を示す。利用者１００の受付時刻でもよいし、リアルタイムにデータがサーバ１０１に送られているときは、サーバ１０１の受信時刻でもよい。装置名３０３は、質問や苦情の対象物である。装置分類３０４は、当該装置の種類等たとえば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ハードディスク装置（ＨＤ）などを示す。故障部品３０５は、装置のなかで問題となっている部品あるいは箇所を示す。現象内容３０６は、質問や苦情の内容であるが、直接的には装置名３０３、装置分類３０４、あるいは故障部品３０５で示される対象に生じた現象である。原因内容３０７は、現象内容３０６が生じた原因を示すが、直接的には装置名３０３、装置分類３０４、特に故障部品３０５示される対象に生じている現象あるいはその状態である。作業内容３０８は、現象内容３０６を解決する対応策を示すが、直接的には装置名３０３、装置分類３０４、あるいは故障部品３０５で示される対象に対する操作あるいは作業である。
【００２７】
故障情報ＤＢ１２０の項目の種類は任意であり、取り扱うケースに応じて作成することができる。後に説明するように、拡張品詞定義辞書１２１の拡張品詞との対応付けがされることが望ましい。
【００２８】
一例としては、利用者１００が顧客から質問や苦情を受け付け、それに対して対応が完了した時点で、図３の各項目を所定様式に従って利用者１００が入力装置１０４から計算機１０２に入力する。本実施例では、所定様式として現象内容３０６、原因内容３０７、作業内容３０８は、それぞれ単文で入力することを推奨している。単文とは、主語・述語の関係が一つだけある文をいう。当該データは、各計算機１０２からネットワーク１０５を経由してサーバ１０１に集約される。サーバ１０１では、データ集約部１１０が集約したデータを補助記憶装置３に故障情報ＤＢ１２０として格納する。
【００２９】
＜４．拡張品詞定義辞書＞
図４は、拡張品詞定義辞書１２１のデータ構成例を示す表図である。番号４０１は、辞書の項目を一意に示す番号や符号である。語４０２は、辞書の項目となっている単語である。単語は、名詞、動詞、形容詞等を含んでよいが、本実施例では単純化するため、名詞について拡張品詞を定義した例を示している。拡張品詞４０３は、例えば「対象」「原因」「現象」「作業」のように、ケースを表現する文の中で、語４０２が用いられている役割あるいは機能を示している。一般に品詞とは、単語を文法的な機能や形態などによって分類したものであるが、本明細書でいう拡張品詞とは、語をそれが文中で示す意味的な役割あるいは機能によって分類したものと考えることができる。
【００３０】
たとえば、図４の＃１の語「装置Ａ」は製品名であって、拡張品詞としては「対象」に分類される。また、＃２の語「異常」は拡張品詞としては「現象」に分類される。＃３の語「部品001」は部品名であって、拡張品詞としては「対象」に分類される。＃４の語「清掃」は、拡張品詞としては「作業」に分類される。＃５の語「不良」は、拡張品詞としては「原因」に分類される。＃６の語「交換」は、拡張品詞としては「作業」に分類される。
【００３１】
拡張品詞をどのような粒度や内容で定義し、どのように分類するかは任意であり、システムの管理者または利用者１００等が定める。本実施例では、故障情報ＤＢ１２０の項目と対応させて拡張品詞を定義している。すなわち、図３の装置名３０３、装置分類３０４、故障部品３０５が「対象」に、現象内容３０６が「対象」と「現象」に、原因内容３０７が「対象」と「原因」に、作業内容３０８が「対象」と「作業」に対応する。
【００３２】
拡張品詞定義辞書１２１は、システムの管理者または利用者１００等が、例えば故障情報ＤＢ１２０の内容を参照しながら初期データを作成し、サーバ１０１の補助記憶装置３に格納する。後に説明するように、拡張品詞定義辞書１２１はシステムの運用に伴って、自動的に拡張することができる。
【００３３】
＜５．類義語定義辞書＞
図５は、類義語定義辞書１２２のデータ構成例を示す表図である。番号５０１は、辞書の項目を一意に示す番号や符号である。代表語５０２は、辞書の項目となっている単語である。単語は、名詞、動詞、形容詞等を含んでよいが、本実施例では単純化するため、名詞について類義語を定義した例を示している。類義語５０３は、代表語５０２と同義あるいは類義の語を登録したものである。類義語定義辞書１２２は表記ゆれ等を吸収するために用いられ、一般的にシソーラスとして知られているものと同様である。類義語定義辞書１２２は、システムの管理者または利用者１００がデータを作成し、サーバ１０１の補助記憶装置３に格納する。
【００３４】
＜６．パターンＤＢ＞
図６は、パターンＤＢ１２３のデータ構成例を示す表図である。図６Ａは「現象」のパターンＤＢの例、図６Ｂは「作業」のパターンＤＢの例、図６Ｃは、「原因」のパターンＤＢの例である。ここでは、別々のデータベースとしているが、統合してもよい。これらのパターンＤＢは、それぞれ図３の現象内容３０６、原因内容３０７、作業内容３０８をパターン化する際に用いられる。
【００３５】
パターンＩＤ６０１は、パターンの項目を一意に示す番号や符号である。パターン６０２は、パターンの内容である。元の文字列６０３はパターンを抽出した元となる文字列である。
【００３６】
パターン６０２は図４に示した拡張品詞４０３が、元の文字列６０３中でどのようなパターンで配置されているかを示す。パターンＤＢ１２３は、システムの管理者または利用者１００等が、故障情報ＤＢ１２０のテキストデータを元の文字列６０３とし、拡張品詞定義辞書１２１を参照して作成することができる。また、システムの運用に伴って、自動的に拡張することができる。
【００３７】
自動的に行なう場合には、パターン抽出部１１１が次のように処理を行なう。例えば、図６Ａの元の文字列「装置Ａで異常発生」は図３の現象内容３０６のデータである。図４の拡張品詞定義辞書１２１を参照することにより、「装置Ａ」は「対象」、「異常」は「現象」であることが分かる。したがって、このパターンは「[対象]で[現象]」となる。判定されたパターンは「現象」のパターンＤＢ１２３Ａに格納される。なお、拡張品詞定義辞書１２１に登録されていない語がある場合の処理は後に説明する。
【００３８】
また、図６Ａの元の文字列「ＨＤＤで故障あり」は、図５の類義語定義辞書１２２を参照することにより「ＨＤＤ」は「ハードディスク」と同義であることが分かり、図４の拡張品詞定義辞書１２１を参照することにより「ハードディスク」は「対象」であることが分かる。また、図４の拡張品詞定義辞書１２１を参照することにより、「故障」は「現象」であることが分かる。また、パターン６０２には、元の文字列中の語を含めることができる。例えば「あり」である。したがって、このパターンは「[対象]で[現象]＋『あり』」となる。以下、便宜的に、パターンを構成する[対象]、[現象]、『あり』などの要素を「エレメント」と総称することにする。なお、上記「あり」等の特徴的な語は、後に説明するパターンＤＢ１２３の自動登録の際に有用である。
【００３９】
図６で示した例では、パターンのエレメントは元の文字列における位置関係（前後関係）を保存している。本実施例では、パターンＤＢ１２３は、パターン抽出部１１１によって、故障情報ＤＢ１２０のデータから、拡張品詞定義辞書１２１で定義された拡張品詞４０３を用いて容易に自動生成することができる。また、図示はしないが、『あり』等の特徴的な語も、拡張品詞定義辞書１２１の一部として定義しておくことができる。作成したパターンＤＢ１２３はサーバ１０１の補助記憶装置３に格納する。
【００４０】
＜７．情報推薦処理の全体フロー＞
図７〜図１０を用いて情報推薦処理の全体フローを説明する。図７は、情報推薦処理の全体フローを示す流れ図である。この処理は、利用者１００が顧客からの質問や苦情などの事象を得た際に、それに対応するための適切な情報を抽出して提示するための処理である。データ集約部１１０が処理するものとする。前提として、サーバ１０１には、図３〜図６に示したデータが格納されているものとする。
【００４１】
図８は全体フローの一部の詳細フローである。
図９は、情報推薦処理における出力装置１０３であるディスプレイに表示される操作画面の例を示す平面図（その１）である。
図１０は、情報推薦処理における出力装置１０３であるディスプレイに表示される操作画面の例を示す平面図（その２）である。
【００４２】
処理Ｓ７０１では、利用者１００が発生した事象のテキストデータを入力装置１０４を用いて入力し、推薦ボタン７０２を押下する。例えば、図９において、利用者の入力した事象のテキストデータは発生事象９０１の領域に「装置Ａで異常」のように表示され、推薦ボタン７０２の押し下げでその後の処理を開始する。以下の処理は、故障情報ＤＢ１２０のデータから、入力された事象に類似する現象内容３０６を抽出し、それに対応した原因内容３０７、作業内容３０８を提示するものである。
【００４３】
処理Ｓ７０２では、データ集約部１１０が利用者１００が事象のテキストデータとして入力した文字列に自然言語処理を施し、拡張品詞「対象」「現象」がいくつか含まれる１行リストＫ０を作成する。自然言語処理は、人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術であり、公知の技術を用いてよい。リスト作成の際には、拡張品詞定義辞書１２１や類義語定義辞書１２２を参照することにする。図８の例では、リストＫ０は図４の拡張品詞定義辞書１２１に基づき、「（装置Ａ；対象）、（異常；現象）」のように作成される。
【００４４】
処理Ｓ７０３では、データ集約部１１０は、故障情報ＤＢ１２０の「現象内容３０６」列の各行a（ただし１≦ａ≦ｎ１,ｎ１は故障情報ＤＢ１２０の行の総数）のデータＤＰaに自然言語処理を施し、処理Ｓ７０２と同様に、拡張品詞「対象」あるいは「現象」がいくつか含まれるリストＫａを作成する。例えば、図３の現象内容３０６の例では、Ｋ1は「（装置Ａ；対象）、（異常；現象）」、Ｋ2は「（ＨＤＤ；対象）、（故障；現象）」、Ｋ3は「（装置Ａ；対象）、（異音；現象）」、Ｋ4は「（装置Ｃ；対象）、（異常；現象）」・・・のようになる。
【００４５】
処理Ｓ７０４では、Ｋ0とＫａを順次比較し、類似度ＳＰａが閾値Ｔよりも大きければリストＬＰに｛ａ、ＳＰａ｝を追加する。Ｋ0とＫａの類似度ＳＰａの計算方法としては、其々に含まれる「対象」あるいは「現象」のエレメントが互いに一致する数を用いることができる。
【００４６】
また、別の方法では、各リストにおいてエレメント（語）をベクトル表現で表し、リスト毎の当該ベクトルの総和を比較することにより、類似度を判定することができる。語のベクトル化については、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃのような手法が公知であるので、説明は割愛する。
【００４７】
類似判断では、エレメントの順番（前後関係）やエレメント以外の語は無視する。「対象」あるいは「現象」の一致判断では、類義語定義辞書１２２を用いて表記ゆれを吸収する。また、「対象」や「現象」に重みをつけても良い。例えば、「対象」の重みをより重くするなどである。
【００４８】
類似度ＳＰａの計算に一致する数を用い、重みを均等にした場合、上記の図３の例ではＫ0との類似度ＳＰａは、Ｋ1では２、Ｋ2では０、Ｋ3では１、Ｋ4は１となる。閾値Ｔ＝１とすれば、リストＬＰには、｛１、２｝、｛３、１｝、｛４、１｝が追加される。この処理によって、入力された事象に類似する現象内容３０６を含む故障情報ＤＢ１２０の行が抽出される。
【００４９】
処理Ｓ７０５では、データ集約部１１０は故障情報ＤＢ１２０の「作業内容３０８」列の各行ｂ（ｂ∈ＬＰ）のデータＤＭｂに自然言語処理を施し、拡張品詞「対象」「作業」がいくつか含まれるリストＭｂを抽出しリストＬＭに{Ｍｂ、ＳＭｂ｝を追加する。図３の例では、リストＬＭには{Ｍ1、ＳＭ1｝、{Ｍ3、ＳＭ3｝、{Ｍ4、ＳＭ4｝が追加される。抽出されたデータＤＭｂは故障ＩＤ３０１がＦ１、Ｆ３、Ｆ４の「作業内容３０８」のテキストデータである。そして、Ｍ1は「（部品００１；対象）、（交換；作業）」、Ｍ3は「（経過観察；作業）」、Ｍ4は「（部品１１０；対象）、（交換；作業）」となる。リストＭｂの生成の処理は、処理Ｓ７０２と同様である。
【００５０】
以上で、入力された事象に類似する現象内容に対応する作業内容のリストＭｂを含むリストＬＭが生成される。ＳＭｂには後述する妥当性のパラメータが格納されるが、初期値は０とする。
【００５１】
処理Ｓ７０６では、データ集約部１１０がリストＬＭ（最終行はｎ２）に含まれるリストＭｂ1（１≦ｂ１＜ｎ２）とＭｂ2(ｂ１＜ｂ２≦ｎ２)を比較し、Ｍｂ1とＭｂ2の要素が一致する場合、ＳＭｂ1（ＳＭｂ1の初期値は０）に１を加える。これは、リストＬＭの各リストＭｂが、自分とリストＬＭ内の他のリストＭｂとが、どれだけ類似しているかを評価する処理であり、リストＬＭの内容を最もよく表すリストＭｂを抽出する妥当性評価処理である。上記の例で、ＳＭｂとしてエレメントの一致数を用いると、ＳＭ1は１、ＳＭ3は０、ＳＭ4は１となる。
図８は処理Ｓ７０６の具体例を示すフロー図である。
【００５２】
処理Ｓ８０１で、変数ｂ１にリストＬＭの先頭行の行番号をセットする。なお、上記の例では行番号は、１，３，４のように不連続になっており、故障情報ＤＢ１２０のデータの事象ＩＤ３０１の番号と対応している。ただし、元の故障情報ＤＢ１２０のデータとの対応が維持できるかぎり、行番号を新たに割り当てても良い。上記の例では先頭行は１である。
【００５３】
処理Ｓ８０２で、変数ｂ２にリストＬＭのｂ１の次の行の行番号をセットする。上記の例では次の行は３である。
処理Ｓ８０３で、Ｍｂ1とＭｂ2のエレメントの一致をカウントする。
処理Ｓ８０４で、カウント結果を妥当性のパラメータＳＭｂ1に加算する。
処理Ｓ８０５で、変数ｂ２に次の行番号をセットする。
処理Ｓ８０６で、変数ｂ２で示す行番号が最終行＋１になったかを判定し、なっていなければ、処理Ｓ８０３に戻る。
【００５４】
処理Ｓ８０７では、変数ｂ２で示す行番号が最終行＋１であれば、現在変数ｂ１で示されている行の妥当性評価を終了し、パラメータＳＭｂ1を保存、ゼロにリセットして変数ｂ１には次の行番号をセットする。上記の例では次の行は３である。
【００５５】
処理Ｓ８０８では、変数ｂ１が最終行になったかを判定する。最終行になっていれば、全ての行の評価が終了したとして処理を終了する。最終行になっていない場合には、処理Ｓ８０２に戻り、変数ｂ２にリストＬＭのｂ１の次の行の行番号をセットする。
以上で、リストＬＭに含まれる「作業内容３０８」に対応するリストＭｂは、パラメータＳＭｂにより妥当性が評価されたことになる。
【００５６】
処理７０７では、データ集約部１１０はＳＭｂの大きさに基づきＬＭを降順ソートし、対応する故障情報ＤＢ１２０の内容を表示する。
【００５７】
上記の例では、入力された現象に対する対応を抽出するため、処理Ｓ７０３では、故障情報ＤＢ１２０の「現象内容３０６」の列のデータから、拡張品詞「対象」「現象」の語を抽出し、また、処理Ｓ７０５では、故障情報ＤＢ１２０の「作業内容３０８」列のデータから拡張品詞「対象」「作業」の語を抽出している。ただし、他の列のデータを用いても同様の処理が可能である。例えば、入力された現象に対する原因を抽出するため、処理Ｓ７０３では、故障情報ＤＢ１２０の「現象内容３０６」を、処理Ｓ７０５では、故障情報ＤＢ１２０の「原因内容３０７」列のデータを処理してもよい。
【００５８】
図３の説明で述べたように、故障情報データベース１２０の各項目には、利用者１００によって、「現象内容」「原因内容」「作業内容」などが適切に入力されていることが前提である。ただし、例えば誤って、「現象内容」と「原因内容」を取り違えたような場合には、処理Ｓ７０３、処理Ｓ７０５ではキーとなる拡張品詞を抽出できず、その行のデータは無視されることになるので、処理上は問題ない。
【００５９】
なお、上記の妥当性評価処理では、語の一致数をカウントしたが、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃのような手法を用いて各リストＭｂ中の語のベクトル値を計算し、リスト毎にベクトル値の総和を計算し、総和の値の分布から各リストＭｂの妥当性を評価しても良い。
【００６０】
＜８．情報推薦処理の表示例＞
図９は、情報推薦処理における出力装置１０３であるディスプレイに表示される操作画面の例を示す平面図である。先に述べたように、利用者１００が事象のテキストデータを入力装置１０４を用いて入力し、推薦ボタン９０２を押下することにより、＜７．情報推薦処理の全体フロー＞で説明した処理がサーバ１０１で実行され、結果がネットワーク１０５を介して計算機１０２に送信される。
【００６１】
結果となるデータは故障情報ＤＢ１２０のデータを元にするが、これをパラメータＳＭｂによって優先順位付けすることができる。上記の例では、パラメータＳＭｂの添え字ｂは故障情報ＤＢ１２０の事象ＩＤ３０１の番号と同じになっている。優先順位はパラメータＳＭｂに基づいて故障情報ＤＢ１２０のデータを並べたものでも良いが、より直感的に判断を可能とするために、確度のようなパラメータを計算しても良い。
【００６２】
確度は例えば、「ＳＭｂ／ΣＳＭｂ」のように全データのパラメータＳＭｂの合計に占める当該データのパラメータＳＭｂの割合を用いることができる。その他の統計的な評価方法を用いても良いし、公知の分類アルゴリズムで分類しても良い。
【００６３】
図９では、対策９０３として、故障情報ＤＢ１２０の作業内容３０８のうち、パラメータＳＭｂの値が大きいものを順に抽出している。確度９０４は当該作業内容３０８の確度であり、上述の方法によって計算している。円グラフ９０５は対策９０３を確度９０４に基づいて、グラフ表示したものである。ここで、例えば円グラフ９０５の対策Ａの部分をクリックすると、詳細内容を表示するようにしてもよい。詳細内容は、例えば対策Ａを作業内容３０８として持つ、故障情報ＤＢ１２０のデータの一覧である。例えば、故障情報ＤＢ１２０の装置名３０３、故障部品３０５、原因内容３０７を表示する。作業内容３０８は対策９０６として表示する。
以上の処理によって、利用者１００は、入力した発生事象９０１に対して確度の高い対策の提示を受けることができる。
【００６４】
図１０は、情報推薦処理における出力装置１０３であるディスプレイに表示される操作画面の他の例を示す平面図である。
先に述べたように、図７で説明した処理は、故障情報ＤＢ１２０の作業内容３０８だけでなく、原因内容３０７他についても適用することができる。図１０の例では、作業内容３０８についてパラメータＳＭｂを、原因内容３０７についてパラメータＳＭｃをそれぞれ算出して妥当性を評価し、データの絞込みを可能とする例である。
【００６５】
図９の例と同様に利用者１００が発生事象９０１のテキストデータを入力装置１０４を用いて入力し、推薦ボタン９０２を押下することにより、＜７．情報推薦処理の全体フロー＞で作業内容３０８について説明したのと同様の処理が、原因内容３０７についてもサーバ１０１で実行され、結果がネットワーク１０５を介して計算機１０２に送信される。
【００６６】
図１０では、原因１００１として、故障情報ＤＢ１２０の原因内容３０７のうち、パラメータＳＭｃの値が大きいものを順に抽出している。また、あわせて確度１００２を表示する。円グラフ１００３では推定される原因の内訳が示される。最も妥当性が大きい原因Ａについてクリックすると、原因Ａを抽出条件として故障情報ＤＢ１２０のデータの絞込みを行い、絞り込んだデータの中で、作業内容３０８に対応した対策１００４と確度１００５が表示される。それらは同様に円グラフ１００６として表示される。画面下方には、円グラフ１００６に対応した故障情報ＤＢ１２０の詳細データが、対策１００７と確度１００８とともに表示される。
【００６７】
以上の処理によると、利用者１００は、原因あるいは対策をキーにしてデータの絞込みを行なうことができ、発生事象に対して適切な提案を行なうことが容易になる。
【００６８】
以上図１〜図１０で説明した実施例では、自然文に含まれる各語を例えば「対象」「原因」「現象」「作業」の拡張品詞のいずれかに分類するための辞書を持つ。そして、拡張品詞の組合せで要約データにフラグ付けを可能にし、フラグを元にして要約データの単位で類似を判定する。類似判定は、一般的な構文解析ではなく、要約データの単位で、拡張品詞の付された語の出願確率あるいは出現頻度を算出することで行なう。このため、文の揺らぎを吸収することができ、不完全な文でも処理が可能となる。この方式により、どの「対象」にどんな「原因」でどんな「現象」が発生したのか、どの「対象」にどんな「作業」をしたのかを抽出することが容易になる。
【００６９】
＜９．パターンＤＢと拡張品詞定義辞書の自動登録＞
以下では、辞書の初期値を用いて文章をパターン化し、辞書に登録されていない単語についてパターンマッチング、あるいは、単語ベクトルの類似度により、拡張品詞を同定して自動登録する。
【００７０】
図１１はパターン抽出部１１１により実行される、拡張品詞定義辞書１２１とパターンＤＢ１２３の自動登録処理を示す流れ図である。以下の説明では「現象」のパターンＤＢ１２３Ａの自動登録の例を示す。「作業」のパターンＤＢ１２３Ｂ、「原因」のパターンＤＢ１２３Ｃも同様に登録することができる。前提として、パターンＤＢ１２３には初期データが格納され、故障情報ＤＢ１２０には時間の経過とともに新しいデータが蓄積されているものとする。
【００７１】
以下の例では、拡張品詞定義辞書１２１には、図３の装置名３０３、装置分類３０４、故障部品３０５の列名である「装置名」、「装置分類」、「故障部品」が「対象」として登録されているものとする。また、説明上「装置Ａ」と「ＨＤＤ」は、拡張品詞定義辞書１２１とパターンＤＢ１２３に未登録とし、この場合に、「装置Ａ」と「ＨＤＤ」を両者に自動登録する例を説明する。なお、図９までで説明した処理は、理想的には以下で説明する処理によって故障情報ＤＢ１２０のデータの拡張品詞が全て同定されている状態でされるものとする。実際の運用では、時間とともに故障情報ＤＢ１２０のデータが蓄積され、未登録の語が増えていくが、未登録の語を含むデータについては図９までで説明した処理には使用しないようにフラグを立てる。そして、例えば定期的に以下の処理を行って、未登録の語を登録するものとする。なお、運用としては、語の拡張品詞が同定されないデータについては、同定されるまでは故障情報ＤＢ１２０やパターンＤＢ１２３に登録しないという手法もある。この場合には、別のデータベースとして分離しておき、定期的に以下の処理を行なって拡張品詞が明らかになった段階で、故障情報ＤＢ１２０やパターンＤＢ１２３に登録すればよい。
【００７２】
処理Ｓ１１０１では、故障情報ＤＢ１２０の各行の現象内容３０６の列のデータと、他の列のデータを比較する。比較の結果、現象内容３０６のデータの一部が他の列のデータと一致する場合、そのデータの一部を当該他の列の名称で置換する。この処理は、現象内容３０６のデータの一部を上位概念化することに相当している。当該処理によって、故障情報ＤＢ１２０のデータに、拡張品詞定義辞書１２１に未登録の製品名が含まれていた場合にも、パターンを抽出することが可能となる。
【００７３】
図３の例で説明すると、現象内容３０６の列の「装置Ａで異常発生」の「装置Ａ」が装置名３０３の列のデータと一致する。そこで、「装置Ａ」を列名である「装置名」に置換し、「装置名で異常発生」とする。これは、装置名３０３の列のデータが拡張品詞「対象」に限定されている場合には、現象内容３０６のデータ中の語であって、「装置名」のデータと一致する語について、拡張品詞が「対象」であると同定することに等しい。また、「ＨＤＤで故障あり」の「ＨＤＤ」は装置名３０３の列に含まれない。そこで、このデータは「ＨＤＤで故障あり」のままとなる。
【００７４】
処理Ｓ１１０２では、故障情報ＤＢ１２０の置換後の現象内容３０６のデータに自然言語処理を施し、図４の拡張品詞定義辞書１２１を参照して、拡張品詞「対象」「現象」の語のリストＷａを作成する。この処理は、図７の処理Ｓ７０３と同様である。ここで、列の名称「装置名」は「対象」として登録されているので、処理Ｓ１１０１で置換された未登録の製品名は、「対象」として識別できる。
図３の例で説明すると、上記の２つのデータはリストＷ１は「（装置名；対象）、（異常；現象）」、Ｗ2は「（故障；現象）」となる。
【００７５】
処理Ｓ１１０３では、リストＷａにおいて「対象」「現象」の組み合わせになっているデータで、パターンＤＢ１２３に未登録のものを、置換前のデータでパターンＤＢ１２３に登録する。
【００７６】
図３の例で説明すると、リストＷ１は「（装置名；対象）、（異常；現象）」の組み合わせとなっているため、図６Ａの「現象」のパターンＤＢにおいて、パターンＩＤ６０１Ａが「Ａ１」の行のように、「装置Ａで異常発生」をパターン「[対象]で[現象]」として登録する。
【００７７】
処理Ｓ１１０４では、リストＷａに「対象」「現象」の組合せがない場合の処理である。この場合には、パターンＤＢ１２３から適用可能なパターンをパターンマッチングにより抽出する。すなわち、前に述べたように、パターンは拡張品詞が、元の文字列中でどのようなパターンで配置されているかを示すものである。このパターンと、リストＷａで既知の拡張品詞の配列を照合し、適用可能なパターンを抽出する。
【００７８】
図３の例で説明すると、Ｗ2は「（故障；現象）」なので、「対象」「現象」の組合せになっていない。そこで、この場合には、パターン辞書のパターン６０２Ａを検索し「ＨＤＤで故障あり」のパターンと類似しているパターンを検索する。
【００７９】
処理Ｓ１１０５では、適用可能なパターンに基づいて拡張品詞が推定できる場合、拡張品詞定義辞書１２１に登録し、また、パターンが「対象」「現象」の組み合わせになっているデータで、パターンＤＢ１２３に未登録のものを、置換前のデータでパターンＤＢ１２３に登録する。
【００８０】
図３および図６Ａの例で説明すると、「装置Ｃで異常あり」の「[対象]で[現象]＋「あり」」のパターンと、「[ＨＤＤ]で[現象]あり」との類似性から、「ＨＤＤ」を[対象]として推定し、「ＨＤＤ」を「対象」として拡張品詞定義辞書１２１に登録する。また、「対象」「現象」の組合せになっているため、パターンＩＤ６０１Ａが「Ａ２」の行のように、「ＨＤＤで故障あり」をパターン「[対象]で[現象]+「あり」」として登録する。この場合「あり」のような特徴的な語をパターンに含めることにより、上述のパターンマッチングの精度が向上する。
【００８１】
図１１の例では、拡張品詞の推定について、パターンマッチングを用いたが、例えばＷｏｒｄ２Ｖｅｃのような公知の手法を用いて語のベクトル値を計算し、類似度を評価して推定することもできる。
【００８２】
図１２は、語のベクトル値を計算して拡張品詞を推定する処理の流れを示すフロー図である。このフローの処理Ｓ１１０４Ａは、図１１の処理Ｓ１１０４の部分を置き換えることができる。また、図１１の処理Ｓ１１０１〜Ｓ１１０３は省略しても良い。
【００８３】
処理Ｓ１２０１では、パターン抽出部１１１は故障情報ＤＢ１２０の各行の現象内容３０６のデータを用いて、各単語ＷＯｎ（ｎは単語の総数）のベクトル値Ｖｎを算出し、リストＬＷＯに｛ＷＯｎ、Ｖｎ｝を追加する。
【００８４】
処理Ｓ１２０２では、拡張品詞定義辞書１２１に登録済みの単語ＷＯｋと未登録の単語ＷＯｍの類似度をベクトル間距離で算出し、類似度が予め与えられた閾値よりも小さい場合、ＷＯｍをＷＯｋと同じ拡張品詞と推定して拡張品詞定義辞書１２１に登録する。
【００８５】
以上の処理は、「現象内容３０６」に対して行い、「対象」「現象」の組合せの有無でパターン登録の可否を決定していたが、「作業内容」「原因内容」列に対しても同様の処理を実施するものとする。
以上の自動登録の手法を採用することにより、未登録の語であっても拡張品詞を推定して登録することが可能となる。
【００８６】
以上説明した実施例では、過去の障害対策に基づき、発生事象に対する対策回答を推薦する新規の技術を提案している。当該技術では、人が見てすぐ理解できるように、どの「対象」にどんな「原因」でどんな「現象」が発生したのか、どの「対象」にどんな「作業」をしたのか、を抽出することができる。このため、過去の事例の自然文に含まれる各語の品詞を「対象」「原因」「現象」「作業」などの拡張品詞のいずれかに分類するための辞書を持ち、これらの組合せの単位で類似を判定する。このため、一般的な構文解析を用いた例と比較すると、文になっていないテキストでも処理が可能であり、また定義済みの必要な情報のみを抽出することができる。
【００８７】
また、辞書の初期値を用いて文章をパターン化し、辞書に登録されていない単語についてパターンマッチングや単語ベクトルの類似度算出を行なうことにより、拡張品詞を推定、自動登録することができる。
【００８８】
本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の実施例の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【００８９】
データ集約部：１１０
パターン抽出部：１１１
故障情報ＤＢ：１２０
拡張品詞定義辞書：１２１
類義語定義辞書１２２
パターンＤＢ：１２３
【図１】
2019101604.tif 000003
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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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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