(57)【要約】      （修正有）【課題】  自然文による質問から、高速かつ的確に質問文を抽出する。【解決手段】質問を文単位に分割し、各文の形態素解析を行った後（Ｓ１００１）、質問を示す文か否かの質問タイプを含む複数の質問タイプを示す文ラベル単位に設けられ該文ラベルの定義が記憶された複数のテーブルを利用して各文の文ラベルを識別し（Ｓ１００５）、この識別された文ラベルを利用して、質問の先頭を示す文と質問の最後を示す文との間で、かつ、該質問の先頭を示す文と該質問の最後を示す文との間に文があった場合に、質問の先頭を示す文から質問の最後を示す文までの文をチャンキングする（Ｓ１００８）。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも、質問を示す文か否かの質問タイプを含む複数の質問タイプを示す文ラベル単位に設けられ該文ラベルの定義が記憶された複数のテーブルと、記憶手段とにアクセス可能なコンピュータを、
自然文による質問情報を受信する受信機能と、
前記受信機能にて受信した質問情報を、文単位に分割し、各文毎に形態素解析を行い各単語の属性を決定し、この結果を記憶手段に記憶する形態素解析機能と、
前記形態素解析機能にて、前記記憶手段に記憶された各文に対し、前記複数のテーブルによるスコアを求め、このスコアを利用して各文の文ラベルを決定し、前記記憶手段に記憶する質問タイプ決定機能と、
前記質問タイプ決定機能にて決定された文ラベルを基に、前記記憶手段に記憶された各文から質問単位にチャンキングを行うチャンキング機能と、
して機能させる事を特徴とする文書処理プログラム。
【請求項２】
質問を示す文か否かの質問タイプは、少なくとも質問を示さない文・質問の先頭を示す文・質問の先頭ではないことを示す文・質問の最後を示す文である事の識別子で構成され、
前記チャンキング機能は、質問の先頭を示す文と質問の最後を示す文との間で、かつ、該質問の先頭を示す文と該質問の最後を示す文との間に文があった場合に、質問の先頭を示す文から質問の最後を示す文までの文をグルーピングすることを特徴とする請求項１に記載の文書処理プログラム。
【請求項３】
文ラベルの質問タイプには、回答の種別を示す質問タイプを含む事を特徴とする請求項１又は請求項２に記載の文書処理プログラム。
【請求項４】
文ラベルの質問タイプには、回答の種別を示す質問タイプを含むとともに、
前記チャンキング機能は、質問の先頭を示す文と質問の最後を示す文との間で、かつ、該質問の先頭を示す文と該質問の最後を示す文との間に文があった場合で、克、該質問の先頭を示す文から該質問の最後を示す文までの文が全て回答の種別を示す質問タイプであるものをグルーピングすることを特徴とする請求項２に記載の文書処理プログラム。
【請求項５】
前記各テーブルは、正当な対応関係の文ラベルと文を入力とした学習処理によって生成された事を特徴とする請求項１から請求項４に記載の文書処理プログラム。
【請求項６】
少なくとも、質問を示す文か否かの質問タイプを含む複数の質問タイプを示す文ラベル単位に設けられ該文ラベルの定義が記憶された複数のテーブルと、記憶手段とにアクセス可能なコンピュータが、
自然文による質問情報を受信する受信ステップと、
前記受信ステップにて受信した質問情報を、文単位に分割し、各文毎に形態素解析を行い各単語の属性を決定し、この結果を記憶手段に記憶する形態素解析ステップと、
前記形態素解析ステップにて、前記記憶手段に記憶された各文に対し、前記複数のテーブルによるスコアを求め、このスコアを利用して各文の文ラベルを決定し、前記記憶手段に記憶する質問タイプ決定ステップと、
前記質問タイプ決定ステップにて決定された文ラベルを基に、前記記憶手段に記憶された各文から質問単位にチャンキングを行うチャンキングステップと、
を実行する事を特徴とする文書処理方法。
【請求項７】
質問を示す文か否かの質問タイプを含む複数の質問タイプを示す文ラベル単位に設けられ該文ラベルの定義が記憶された複数のテーブルと、
記憶手段と、
自然文による質問情報を受信する受信手段と、
前記受信手段にて受信した質問情報を、文単位に分割し、各文毎に形態素解析を行い各単語の属性を決定し、この結果を記憶手段に記憶する形態素解析手段と、
前記形態素解析手段にて、前記記憶手段に記憶された各文に対し、前記複数のテーブルによるスコアを求め、このスコアを利用して各文の文ラベルを決定し、前記記憶手段に記憶する質問タイプ決定手段と、
前記質問タイプ決定手段にて決定された文ラベルを基に、前記記憶手段に記憶された各文から質問単位にチャンキングを行うチャンキング手段と、
を実行する事を特徴とする文書処理装置。
【請求項８】
少なくとも、質問を示す文か否かの質問タイプを含む複数の質問タイプを示す文ラベル単位に設けられ該文ラベルの定義が記憶された複数のテーブルと、記憶手段とにアクセス可能なコンピュータを、
自然文による質問情報を受信する受信機能と、
前記受信機能にて受信した質問情報を、文単位に分割し、各文毎に形態素解析を行い各単語の属性を決定し、この結果を記憶手段に記憶する形態素解析機能と、
前記形態素解析機能にて、前記記憶手段に記憶された各文に対し、前記複数のテーブルによるスコアを求め、このスコアを利用して各文の文ラベルを決定し、前記記憶手段に記憶する質問タイプ決定機能と、
前記質問タイプ決定機能にて決定された文ラベルを基に、前記記憶手段に記憶された各文から質問単位にチャンキングを行うチャンキング機能と、
前記チャンキング機能にてチャンキングされた質問単位で回答を抽出し、前記質問情報の送信元へ該回答を送信する回答送信機能と、
して機能させる事を特徴とする文書処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された質問記事の解析に関する技術で、特に複数の自然文を含む質問記事から注目する質問事項を抽出し、その質問事項の種別を含む識別を行う技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
本発明の背景技術を説明する前に、図１４を元に本発明が前提とするシステムの概要を説明する。
【０００３】
図１４において、１０１は質問を行うユーザが使用する端末であり、通信網１０２（例えばインターネット）に接続され、この通信網を利用した通信が可能となっている。
【０００４】
１０３は、端末１０１より受信した自然文による質問文に対する回答を行う質問回答システムであり、端末１０１より受信した自然文による質問文をシステム内部の他の処理部により処理可能な形式へ落とし込む解析処理を行う質問解析処理部１０１１、質問解析処理部１０１１にて抽出された質問文に対し、Ｑ＆Ａ集を蓄積したデータベース１０１２やインターネット網の自動検索処理を行う検索部１０１３によって質問文に対する回答を抽出する回答処理部１０１４、回答処理部１０１４にて抽出された回答文を通信網１０２を通じて回答する回答送信部１０１５を有する。
【０００５】
このようなシステムに、ユーザが端末に自然文による質問事項を入力すれば、その質問に対する回答が得られる事になる。
【０００６】
本発明が対象とするのは、このうち質問解析処理部１０１１の処理に関するものであり、特に質問解析処理部１０１１における処理の中でも、自然文の質問文の中でどの部分が質問に関する事項なのか、また、その質問の種別がどのようなものかを同定しようとする質問タイプ同定処理（ｑｕｅｓｔｉｏｎ  ｔｙｐｅ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）に関するものである。
【０００７】
以下、質問タイプ同定について説明する。
【０００８】
自然文で明記された質問文は、通常複数の文で構成されている場合が多い。
【０００９】
例えば、
「通勤にマイカーを使う社員にガソリン代を支給しています。そうした社員に支給する通勤費は月にいくらですか？私の会社では、最近はセルフスタンドのパスで支給しています。ところが、数人の社員で月にガソリン代が数十万円になっています。経営者の方はガソリン代を安くする為どんな風にしていますか。何かいい方法があれば教えて下さい。宜しくお願いします。」
とした、自然文による質問文は、実際には、
（１）通勤にマイカーを使う社員にガソリン代を支給しています。
（２）そうした社員に支給する通勤費は月にいくらですか？
（３）私の会社では、最近はセルフスタンドのパスで支給しています。
（４）ところが、数人の社員で月にガソリン代が数十万円になっています。
（５）経営者の方はガソリン代を安くする為どんな風にしていますか。
（６）何かいい方法があれば教えて下さい。
（７）宜しくお願いします。
という７つの文にて構成され、特に（２）（５）（６）が質問文形式となっている。
【００１０】
質問タイプ同定処理とは、このように送られてきた自然文の中から実際の質問に関与する部分を特定したり、特定した質問文のタイプを特定する処理の事を指す。
【００１１】
質問のタイプとは、例えば、（２）の様に決まった回答を導き出せる質問か、（５）（６）にあるように、決まった回答が無いものかを選別するものなど、回答内容の抽出手法が異なるものに対して、設定された分類の事である。
【００１２】
更に、（２）の質問の前提は（１）に明記されているとおり、単に（２）に明記された質問に対する回答を行っても、質問者が欲する回答とはならないため、実際の回答抽出の前処理として、どの文が実質的な質問文（例えば（２））で、この質問に対し、影響を与える文（例えば（１））がどれかを特定する必要があり、タイプ分けが必要となる。
【００１３】
このように自然文中に含まれる各文をタイプ分けしていく事を質問文タイプ同定という。
【００１４】
更に、上記してきた様に（２）は、２つのタイプで分類される事がわかる。
【００１５】
この質問タイプ同定処理は、質問文を受けて最初に行う処理でもあり、その精度がその後の処理の精度に与える影響は大きい。
【００１６】
この質問タイプ同定の技術には、例えば、非特許文献１に示す田村晃裕氏の研究の様にインターネット上の質問応答サイトの記事を対象に、複数の文からなる質問記事から質問事項を抽出し、その質問内容のタイプを同定するものがある。また、この非特許文献１には、一記事に複数の質問を含む場合にも適用できるものも明記されている。
【非特許文献１】複数文質問のタイプ同定、情報処理学会、文献番号ＩＩＰＳＪ−ＪＮＬ４７０６０３６、情報処理学会  論文誌（ジャーナル） Ｖｏｌ。４７  Ｎｏ。６  Ｐ１９５４〜１９６２、２００６年６月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
しかし、この非特許文献１で開示された技術では、質問タイプ同定で用いられるタイプのうち、どの文が実質的な質問文（核文）かを抽出するタイプ同定のみ行っているため一度に単一種類のタイプについて同定しているのみであり、本発明が対象とするように複数の種類を同時にタイプ同定を行うことはできない。
【００１８】
即ち、複数のタイプを同定していくには、同定するタイプの種類分の回数のタイプ同定処理を行わなければならない、ということである。
【００１９】
上記してきた様に、自然文の質問タイプ同定は、１種類のタイプ同定では正確にその質問文を同定したことにはならない。
【００２０】
このため、この非特許文献１の様に、１度に１種類のタイプ同定しかできないもので、複数の種類のタイプ同定を行うためには、各種類ごとに個別にタイプ同定をさせていく必要があり、時間やリソースが掛かってしまう。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本発明は、上記従来の課題を達成するために、質問を示す文か否かの質問タイプを含む複数の質問タイプを示す文ラベル単位に設けられ該文ラベルの定義が記憶された複数のテーブルと、記憶手段と、自然文による質問情報を受信する受信機能と、前記受信機能にて受信した質問情報を、文単位に分割し、各文毎に形態素解析を行い各単語の属性を決定し、この結果を記憶手段に記憶する形態素解析機能と、前記形態素解析機能にて、前記記憶手段に記憶された各文に対し、複数のテーブルによるスコアを求め、このスコアを利用して各文の文ラベルを決定し、前記記憶手段に記憶する質問タイプ決定機能と、前記質問タイプ決定機能にて決定された文ラベルを基に、前記記憶手段に記憶された各文から質問単位にチャンキングを行うチャンキング機能とを有するものである。
【００２２】
この構成により、複数の質問タイプが定義された文ラベルにより各文の質問タイプを一括定義できるようになるので、従来より高速に複数の質問タイプの決定を行う事ができる。
【００２３】
加えてチャンキングを行う事で、質問者へ、各文単位の質問に対する回答より的確な回答を出力させる事が可能となる。
【００２４】
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下に本発明が対象とする質問応答システムについて説明する。
【００２６】
図１において、１は質問を行うユーザが使用する端末であり、通信網２（例えばインターネット）に接続され、この通信網を利用した通信が可能となっている。
【００２７】
３は、端末１より受信した自然文による質問文に対する回答を行う質問回答システムであり、端末１より受信した自然文による質問文をシステム内部の他の処理部により処理可能な形式へ落とし込む解析処理を行う質問解析処理部１１、質問解析処理部１１にて抽出された質問文に対し、データベース１２やインターネット網の自動検索処理を行う検索部１３によって質問文に対する回答を抽出する回答処理部１４、回答処理部１４にて抽出された回答文を、通信網２を通じて回答する回答送信部１５を有する。
【００２８】
このようなシステムに、ユーザが端末に自然文による質問事項を入力すれば、その質問に対する回答が得られる事になる。
【００２９】
本発明が対象とするのは、このうち質問解析処理部１１の処理に関するものであり、特に質問解析処理部１１における処理の中でも、自然文の質問文の中でどの部分が質問に関する事項なのか、また、その質問の種別がどのようなものかを同定しようとする質問タイプ同定処理（ｑｕｅｓｔｉｏｎ  ｔｙｐｅ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）に関するものである。
【００３０】
なお、本実施の形態では、論文では、質問応答システムに入力される質問文を質問記事（ｑｕｅｓｔｉｏｎ  ａｒｔｉｃｌｅ  又は  クエリ／ｑｕｅｒｙ）と明記し、記事内の各文に書かれている質問事項ｑｕｅｓｔｉｏｎと区別する。
【００３１】
また、説明の都合上、本実施の形態では、入力された質問記事は、従来の技術で明記した、
「通勤にマイカーを使う社員にガソリン代を支給しています。そうした社員に支給する通勤費は月にいくらですか？私の会社では、最近はセルフスタンドのパスで支給しています。ところが、数人の社員で月にガソリン代が数十万円になっています。経営者の方はガソリン代を安くする為どんな風にしていますか。何かいい方法があれば教えて下さい。宜しくお願いします。」
の質問記事を対象として説明を行うものとする。
【００３２】
また、質問タイプとして、図２の表に明記されたタイプが定義されており、この定義表は、データベース１２に蓄積されている。
【００３３】
なお、本実施の形態における定義の内容をわかりやすくするために、図２の定義表には「例」を明記しているが、実際には質問タイプの種別について定義されて居ればよいので、必ずしも「例」を蓄積しておくことは不要である。
【００３４】
以上の様に構成された質問応答システムにおける質問タイプ同定処理について図３以降のフローチャートを使い、説明する。
【００３５】
なお、本実施の形態において、特に明記がない限り、図１に示す質問解析処理部１１が本処理を行っているものとする。
【００３６】
まず、端末１に質問者が自然文にて質問記事を入力し、送信を指示すると、端末１は、該質問記事を、インターネット２を経由して質問応答システム３へ送信する。これを受信した質問応答システム３の質問解析処理部１１は、データベース１２にこの質問記事を蓄積する。
【００３７】
そしてこの質問記事をデータベース１２〜抽出するとともに、抽出した質問記事を質問事項に分割するとともに、形態素解析を行う。（Ｓ１００１）する処理を行う。この処理は具体的には、「。」（句点）「？」を基準に行われる。本実施の形態の対象となる下記の質問記事が端末１から送られてきた場合、
「通勤にマイカーを使う社員にガソリン代を支給しています。そうした社員に支給する通勤費は月にいくらですか？私の会社では、最近はセルフスタンドのパスで支給しています。ところが、数人の社員で月にガソリン代が数十万円になっています。経営者の方はガソリン代を安くする為どんな風にしていますか。何かいい方法があれば教えて下さい。宜しくお願いします。」
質問解析処理部１１は、句点を基準に
（１）通勤にマイカーを使う社員にガソリン代を支給しています。
（２）そうした社員に支給する通勤費は月にいくらですか？
（３）私の会社では、最近はセルフスタンドのパスで支給しています。
（４）ところが、数人の社員で月にガソリン代が数十万円になっています。
（５）経営者の方はガソリン代を安くする為どんな風にしていますか。
（６）何かいい方法があれば教えて下さい。
（７）宜しくお願いします。
の７つの質問事項に分割し、（）内に示される番号を付し、データベース１２に蓄積する。
【００３８】
次に、質問解析処理部１１は、各質問事項について形態素解析を行い、質問事項中の品詞を特定する。この解析自体は、詳細は明記しないが、翻訳処理などで一般に利用されている形態素解析処理と同様の手法にておこなわれている。
【００３９】
この処理により、例えば（１）の文章は、
通勤    ：名詞
に      ：格助詞
マイカー：名詞
を      ：格助詞
使う    ：動詞
社員    ：名詞
に      ：格助詞
ガソリン：名詞
代      ：接尾詞
を      ：格助詞
支給    ：名詞
してい  ：動詞
ます    ：助動詞
。      ：句点
のように解析される。質問解析処理部１１は（１）以外についてもこの処理を実行し、その結果をデータベース１２に蓄積していく。
【００４０】
次に質問解析処理部１１は、Ｓ１００１にてデータベース１２に蓄積された、形態素解析済みの各質問事項について、省略解析を行う（Ｓ１００２）
これは、文書を省略した場合、格助詞が省略も一緒に省略されるが、文書特徴量を算出するには、格助詞の様に抽象化した表現が重要となる。よって、文書の省略が行われた際に何の格助詞が省略されたかをマーキングしておく処理を行う。これを省略解析という。
【００４１】
例えば、上記した形態素解析結果を基に、（１）の文を前後の文書のみと規定した場合、
「通勤用に支給しています。」となるが、この際、（使う社員）「に」（マイカー）「を」という格助詞が間に使われていたので、格助詞「に」を意味する「ニ」に順序を示す「ｘ」を加えた「ｘニ」、同じように「を」は「ｙヲ」というマーカを文書に追加する。
【００４２】
即ち、「通勤用に（ｘニ）（ｙヲ）支給しています。」
という解析結果となる。
【００４３】
この処理は、全ての質問事項について行われ、その結果は、データベース１２に蓄積される。
（これ以降の処理は、図４に示すように、番号の若い文、即ち質問事項の単語単位に、抽出した特徴量を行う。このため、基本的に前の質問記事の文ラベルは既に識別済み（図４では、今回識別対象となる質問事項の文インデックスはＳｂであり、その前の質問事項である文インデックスＳａは既に推定が完了していることとなる）。
【００４４】
この識別は、対象となる質問事項のみの事項を利用するのではなく、前後ｍ文の質問事項を利用して行われる。）
次に、質問事項単位に文特徴量の抽出が行われる。この文は、実施の形態では、質問事項に相当する。
【００４５】
まず、質問解析処理部１１は、データベース１２に蓄積されている質問記事でＳ１００２により省略解析が済んだ各質問事項のうち、番号の若い番号から順に特徴量抽出処理を行う（Ｓ１００３）。
【００４６】
この特徴量抽出処理は、図５に示されるフローチャートに示されリ手順にて行われる。
【００４７】
即ち、質問解析処理部１が、対象となる質問事項の前後ｎ文の質問事項を抽出し（Ｓ２００１）する。そして、Ｓ２００１で抽出したｎ文の個々の質問事項ごとにｍ組の単語の隣接２単語の共起関係をチェックする。（Ｓ２００２〜Ｓ２００４）。
即ち、この処理にて、上記の（１）では、以下の様にチェックが行われることになる。
Ｓ１ｅ１：通勤＋を
Ｓ１ｅ２：に＋マイカー
Ｓ１ｅ３：マイカー＋を
Ｓ１ｅ４：を＋使う
・・・・・・
Ｓ１ｅｎ−１：て＋います。
Ｓ１ｅｎ：います＋
次にｎ文の質問事項全てについて、質問事項ごとに文末及び文頭から所定数（ｋ）の単語を取り出し、特徴量リストを生成・追加していく。（Ｓ２００５）
この処理が完了すると、予めデータベース１２に記憶されている予測素性リストにない特徴量を特徴量リストから削除した後、対象となる質問事項の特徴量としてデータベース１２に記憶する（Ｓ２００６）。このようにして、ある質問事項に対する特徴量の抽出が行われる。
【００４８】
この文特徴抽出処理（Ｓ１００３）が完了すると、次にこの特徴量リストに対し、前の質問事項の後述する文ラベル識別処理の結果を特長量として追加する（Ｓ１００４）。次に対象質問事項に対する文ラベル識別処理を行う。
【００４９】
この処理を行うに当たり、図６や図７に示されるように、Ｌ種の文ラベル単位で各質問事項の各特徴量と特徴量単位の出現頻度及びパラメータが定義されている。このパラメータは、対象となる質問事項の前の質問事項に特徴量や後ろの質問事項等、その位置関係によって異なるパラメータが定義されている。また、この文ラベルは全てデータベース１２に記憶されている。
【００５０】
そして、対象となる質問事項の入力があると、図８に示すように、対象となる質問事項に対し、各文ラベルのスコア（特徴量×パラメータ）から導き出されるスコアを加算（ＳｕｍＳｃｏｒｅ［ｙ１］〜［ｙＬ］）していく。
【００５１】
そして各文スコア単位で指数（Ｅｘｐｏｎｅｔｉｉａｌ）を取ったものを全て加算するという処理を行い、最終的な文ラベルを決定していくという処理を行う。
【００５２】
この処理について図８，図９に示されるフローチャートを利用して説明する。
【００５３】
まず、各カウンタの初期化を行った後（Ｓ３００１）、対象の質問事項の前後ｍ文の質問事項の最初の質問事項の最初の特徴量から順に文ラベルの特徴量と比較し、一致していればカウントアップしていく処理を行う。即ち、Ｍこの処理を対象の質問事項の前後ｍ文の質問事項の前特徴量に対して処理するとこの処理が完了する（Ｓ３００２〜Ｓ３００７）。
【００５４】
このＳ３００２〜Ｓ３００７の処理は文ラベルｙ１についてのみ説明しているが、並行して、各文ラベル（ｙ２〜ｙＬ）に対しても行われている。
【００５５】
次に、各文ラベル毎のスコアを合計し、指数を取り（Ｓ３００８）、その全ての結果を加算する処理を行う（Ｓ３００９）。
【００５６】
次にこれらの文ラベルｙ１〜ｙＬのうち、どの文ラベルのスコアが一番高いかを判断すする（Ｓ３０１０〜ｓ３０１３）。この処理を行う事により、最高値を示した文スコアがａｒｇｍａｘ、そのスコアの最大値がｍａｘとして出力され、対象となっている質問事項の質問タイプラベルとなる。
【００５７】
また、この文ラベルは、単一を示すものでなく、ｙ１は、例えばＢ（質問の先頭）−Ｄ（明確な答えのある質問）の様に複数の文ラベルを示すものが定義されている。
【００５８】
このようにする事により、各質問事項について一度の処理で複数の質問タイプを定義づけさせることが可能となる。
【００５９】
このようにして対象となる質問事項の文ラベル、即ち複数の質問タイプの一括識別が完了する。
【００６０】
図３フローに戻り、Ｓ１００５の処理が完了すると、最後の質問事項に達したかをチェックし、完了していなければ処理対象の質問事項の次に若い番号の質問事項に対し、Ｓ１００３〜Ｓ１００５の処理を行う。（Ｓ１００６）
そっして、Ｓ１００６にて最後の文、即ち、最後の質問事項に達したと判断すると、上記してきた処理にて各質問事項に付された質問タイプをチェックし、質問タイプが、「質問」の意味を持つ質問事項があるかを判断する（Ｓ１００７）。
【００６１】
ここで、質問の意味の質問タイプを有する質問事項がない場合には処理を終了し、合った場合には、チャンキングの処理を行う。
【００６２】
このチャンキングの処理の概要を、図１１を利用して説明する。
【００６３】
図１１において、チャンクタグと明記されている項目は、上記してきた質問タイプを示すもので、「Ｏ」は、質問の意味を持たないことを示す質問タイプ、「Ｂ」は質問の先頭を示す質問タイプ、「Ｉ」は前の質問事項を受けた質問の続きである事を示す質問タイプ、「Ｄ」は、明確な答えを有する「叙述タイプ」の質問タイプ、「Ｗ」は、明確な答えを持たない「方法タイプ」の質問タイプを示している。
【００６４】
即ち、図１１において、文２（上記してきた説明では（２）と説明）で示される質問事項では、「Ｂ−Ｄ」となっているので、叙述タイプで質問の先頭であることを示している。
【００６５】
また、文５は「Ｂ−Ｗ」であるので方法タイプで質問の先頭、文６は「Ｉ−Ｗ」で、方法タイプで質問の続きを示している。
【００６６】
ここで、枠で囲ったように、質問タイプ、「Ｂ」「Ｉ」から、文５が先頭であり文６は続きであることがわかり、次の文である文７は「Ｅ」即ち、質問の最後を示す質問タイプであるので、文５〜文７とは一連の質問である事がわかる。
よって、これらを１つの質問としてグルーピングしておけば、後の質問解析処理に都合がよい。このグルーピングをチャンキングという。このように複数の質問事項が１つの質問としてグルーピングばかりでなく、文２の様に次に続く質問事項がない為に１つの質問事項で１つの質問と認識される場合も存在する。
【００６７】
図１２に、本十の形態におけるチャンキング処理のフローチャートを示す。
【００６８】
まず、チャンキングバッファ・チャンキングラベルの初期化を行う。（Ｓ４００１）
次に質問事項を１つ取り出し（Ｓ４００２）、文ラベル、即ち、質問タイプをチェックし（Ｓ４００３）、文の遷移状態が正しいかをチェックする。質問事項のタイプは、質問に関係の無い「Ｏ」の次の行に質問の途中である「Ｉ」を示す質問事項はありえない。
【００６９】
よって、Ｓ４００３では、このようなありえない遷移を示すものをチェックを行う。
【００７０】
具体的には、対象の質問事項の１つ前の質問事項の質問タイプと対象の質問事項の質問タイプの比較を行う。なお、質問事項が一番若い番号、即ち、質問文の先頭である場合、質問タイプは「Ｂ」「Ｏ」以外はありえないので、これ以外の質問タイプであった場合はエラーとして異常終了する。
【００７１】
次に、対象質問事項の質問タイプが、「Ｏ」かをチェックする（Ｓ４００４）。
【００７２】
この際、「Ｏ」即ち、質問に関係のない文であれば、ラベルバッファが初期状態以外の場合は、チャンクバッファとラベルバッファを出力する（Ｓ４００５・Ｓ４００６）。
【００７３】
また、Ｓ４００４で対象質問事項の質問タイプが「Ｏ」以外であった場合、ラベルバッファは、「Ｘ」と現在の質問タイプとが一致するか、初期値かをチェックする（Ｓ４００７）。即ち、チャンクラベルが初期状態もしくはＸかをチェックする。Ｘは後述するが、対象とする質問事項の前の文の質問タイプが、「叙述タイプ（Ｄ）」・「方法タイプ（Ｗ）」かを示すもので、グルーピングさせる質問事項でこの項目が異なる事は許されないはずであり、図１２の補足説明でしめすように、グルーピング対象となった質問事項の「叙述タイプ（Ｄ）」・「方法タイプ（Ｗ）」に対する質問事項が相違するような場合、異常と判定し処理を中断する。
【００７４】
Ｓ４００７で正常と判断されると、次にチャンクバッファに質問事項を追加し、チャンクラベルに、対象となる質問事項の「叙述タイプ（Ｄ）」・「方法タイプ（Ｗ）」をセットする。（Ｓ４００８）
そして、Ｓ４００６もしくはＳ４００８の処理が完了すると、最後の文即ち質問事項かをチェックし、最後でなければＳ４００１へ処理を移行し、最後の質問事項であれば処理を完了する。
【００７５】
このようにする事により、複数質問タイプの一括チャンキングが可能となる。
【００７６】
なお、文ラベル抽出抽出処理に当たり、各質問事項と予め設定されたラベルテーブルとの対比にて文字ラベル、即ち、「Ｂ」「Ｉ」「Ｅ」「Ｏ」の質問タイプを抽出していたが、以下の様に求める事も可能である。
【００７７】
即ち、まず、各質問事項の各単語の特徴量をチェックし、以下の分類を行う。
Ｉ１  現在位置の単語は、チャンク の一部である。
Ｉ２  現在位置の単語は、３つ以上の単語から構成されるチャンクの先頭、末尾以外の中間の単語である。
Ｂ１  現在位置の単語は、あるチャンクの直後に位置するチャンクの先頭である。
Ｂ２  タグはすべてのチャンクの先頭に付与される。
Ｂ３  現在位置の単語は、２つ以上の単語から構成されるチャンクの先頭の単語である。
Ｂ４  チャンクの直前に位置する チャンクの末尾の単語に付与される。
Ｂ５  タグはすべての チャンク の末尾の単語に付与される
Ｅ３  現在位置の単語は、２つ以上の単語から構成されるチャンクの末尾の単語である。
Ｓ      現在位置の単語は単独で一つのチャンクを構成する。
Ｏ      現在位置の単語はチャンクに含まれない。
【００７８】
次に、上記のルールからそれぞれ下記のルールの組合せを満たすようにタグ付けを行うモデルを定義し、この定義に沿った各質問事項のタイプ分けを行う。
ＩＯＢ１  ：Ｉ１，Ｏ，Ｂ１
ＩＯＢ２  ：Ｉ１，Ｏ，Ｂ２
ＩＯＥ１  ：Ｉ１，Ｏ，Ｅ１
ＩＯＢ１  ：Ｉ１，Ｏ，Ｅ２
ＩＯＢＥＳ：Ｉ２，Ｏ，Ｂ３，Ｅ３，Ｓ
このタイプ分け処理の結果の例を図１３に示す。
【００７９】
そして、これらのモデルの結果をチェックし、各判断の組合せにて、Ｂ−Ｉ−Ｅもしくは、Ｂのみの組合せを抽出し、チャンキングを行う。
【００８０】
即ち、図１３の場合、
まず、文１は、全てのモデルで「Ｏ」と判定されており、質問に関係の無い「Ｏ」と判定される。
【００８１】
次に文２は、文１が「Ｏ」と判定されたので、とりうる値は「Ｂ」もしくは「Ｏ」もしくは「Ｓ」（単独で「Ｂ」）であり、「Ｉ」「Ｅ」はありえないため、ＩＯＢ１、ＩＯＥ２、ＩＯＢＥＳモデルでの判断結果はありえない判断であるので除外する。
【００８２】
次に後文である文３は、文１が全てのモデルで「Ｏ」と判定されており、質問に関係の無い「Ｏ」と判定される。
【００８３】
この時点で、単独で質問形式の質問事項である事がわかるので、ＩＯＢＥＳの「Ｓ」が正しい判定とされ、文２は「Ｓ」と判定される。
【００８４】
更に、文４は、文３が「Ｏ」であり、とりうる値は「Ｂ」もしくは「Ｏ」もしくは「Ｓ」であり、「Ｉ」「Ｅ」はありえないため、ＩＯＢ１、ＩＯＥ２、ＩＯＥ２モデルでの判断結果はありえない判断であるので除外する。この時点で「Ｓ」と判定したモデルは無いので、この文は「Ｂ」と判定される。このように、各モデルから、ありえない判定を削除し、各文の質問タイプを特定していく。
【００８５】
このようにして図１３の各文の質問タイプを導くと、以下の様になる。
文１  ：Ｏ
文２  ：Ｓ
文３  ：Ｏ
文４  ：Ｂ
文５  ：Ｉ
文６  ：Ｅ
文７  ：Ｓ
文８  ：Ｏ
文９  ：Ｂ
文１０：Ｅ
文１１：Ｏ
これを上記してきた実施の形態の手順にてチャンキングを行うと、図１３の枠に示したように、文２、文４〜６、文７、文９〜文１０にグループ化されることがわかる。
【００８６】
ところで、上記してきた実施の形態において、各質問事項の文ラベル識別には予めデータベースに記憶されたラベルｙ１〜ｙＬを利用している。
【００８７】
これは、当初より手入力でラベルを作成しても良いが、正解の文ラベルと例文とを組で入力し、どのようなパターンがどのような文ラベルになるのかというモデル学習をさせていく事により、システム側で自動的に文ラベルを定義していくようにしても良い。
【００８８】
更に、文ラベルｙ１〜ｙＬテーブルに、各単語の特徴量がどの程度判断に影響するかを示すパラメータの項目を定義している。
【００８９】
これも、学習により各パラメータを定義していく事が可能である。
【００９０】
その手法の１つとしてＣＲＦ（Ｃｏｎｔｉｔｉｏｎａｌ  Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｉｅｌｄ）を利用した例を示す。
【００９１】
このＣＲＦは、一般の集合を対象にした確率モデルで、集合の性質を表す２つの確率変数の組が、条件付き確率の形で関係づけられる。
【００９２】
観測対象となる集合の要素に関してマルコフ性を有するような確率場を想定している点と、２つの確率変数の組の一方を他方の条件として固定してモデルを考察する点に特徴がある。その利点として、
（１）マルコフモデルにおけるような確率変数の独立性を仮定する必要がない
（２）条件付き確率によりモデルが記述されているために、条件となる確率変数の分布を計算することなくモデルのパラメータ推定が行える
などが挙げられる。
【００９３】
実際のＣＲＦは、条件を表現する変数と確率場を表現する変数の２つの確率変数で定義される素性関数（又は単に素性）によって記述される。ここでは、シーケンシャルなシンボルの列に対してラベルを付与する問題にＣＲＦを適用した場合を例にＣＲＦについて説明する。
素性の集合をFとするとき、素性f∈Fが、ある確率変数の組(x,y)に対して成立する箇所の個数をφf(x,y)とし、これを要素とするベクトルをΦ(x,y)とする。ここでxはモデルの条件となる入力シンボルを表し、yはモデルが出力するラベルであるとする。素性fの重要度をθfで表し、θfを要素とするベクトルをΘとすると、ラベル付与の確信度は次の式で表せる。
【００９４】
【数１】
2008234282.tif 000003
これを用いて条件付き確率P(y|x)を次式により定義する。これがCRFの確率モデルを直接表す式である。
【００９５】
【数２】
2008234282.tif 000004
ここで、Yはラベルの集合である。ラベルの予測は次の式により行う。
【００９６】
【数３】
2008234282.tif 000005
Pr(y|x)の定義式において、分母はyに依存しないから、上の式による予測の結果は次式による予測の結果と等しい。
【００９７】
【数４】
2008234282.tif 000006
ここで分かるように、CRFでは、条件となるモデルの入力シンボルxの全てが、それぞれの出力ラベルの予測に影響を与える形になっている。入力シンボル全体を考慮した予測が行われるが、これが望ましい予測となるかどうかは、タスクやデータの性質に依存すると考えられる。
【００９８】
モデルの推定では、学習データに対するモデルの尤度を最大にするようなパラメータ\hat[\Theta]を計算する（最尤推定）。
【００９９】
【数５】
2008234282.tif 000007
この式を対数尤度の形に変形すると、次の式になる。
【０１００】
【数６】
2008234282.tif 000008
これを\Thetaで偏微分することにより次の式が得られる。
【０１０１】
【数７】
2008234282.tif 000009
の式に各種の数値計算法を適用することによりパラメータを求める。
【０１０２】
（付記１）  少なくとも、質問を示す文か否かの質問タイプを含む複数の質問タイプを示す文ラベル単位に設けられ該文ラベルの定義が記憶された複数のテーブルと、記憶手段とにアクセス可能なコンピュータを、
自然文による質問情報を受信する受信機能と、
前記受信機能にて受信した質問情報を、文単位に分割し、各文毎に形態素解析を行い各単語の属性を決定し、この結果を記憶手段に記憶する形態素解析機能と、
前記形態素解析機能にて、前記記憶手段に記憶された各文に対し、前記複数のテーブルによるスコアを求め、このスコアを利用して各文の文ラベルを決定し、前記記憶手段に記憶する質問タイプ決定機能と、
前記質問タイプ決定機能にて決定された文ラベルを基に、前記記憶手段に記憶された各文から質問単位にチャンキングを行うチャンキング機能と、
して機能させる事を特徴とする文書処理プログラム。
【０１０３】
（付記２）  質問を示す文か否かの質問タイプは、少なくとも質問を示さない文・質問の先頭を示す文・質問の先頭ではないことを示す文・質問の最後を示す文である事の識別子で構成され、
前記チャンキング機能は、質問の先頭を示す文と質問の最後を示す文との間で、かつ、該質問の先頭を示す文と該質問の最後を示す文との間に文があった場合に、質問の先頭を示す文から質問の最後を示す文までの文をグルーピングすることを特徴とする付記１に記載の文書処理プログラム。
【０１０４】
（付記３）文ラベルの質問タイプには、回答の種別を示す質問タイプを含む事を特徴とする付記１又は付記２に記載の文書処理プログラム。
【０１０５】
（付記４）文ラベルの質問タイプには、回答の種別を示す質問タイプを含むとともに、
前記チャンキング機能は、質問の先頭を示す文と質問の最後を示す文との間で、かつ、該質問の先頭を示す文と該質問の最後を示す文との間に文があった場合で、克、該質問の先頭を示す文から該質問の最後を示す文までの文が全て回答の種別を示す質問タイプであるものをグルーピングすることを特徴とする付記２に記載の文書処理プログラム。
【０１０６】
（付記５）前記各テーブルは、正当な対応関係の文ラベルと文を入力とした学習処理によって生成された事を特徴とする付記１から付記４に記載の文書処理プログラム。
【０１０７】
（付記６）少なくとも、質問を示す文か否かの質問タイプを含む複数の質問タイプを示す文ラベル単位に設けられ該文ラベルの定義が記憶された複数のテーブルと、記憶手段とにアクセス可能なコンピュータが、
自然文による質問情報を受信する受信ステップと、
前記受信ステップにて受信した質問情報を、文単位に分割し、各文毎に形態素解析を行い各単語の属性を決定し、この結果を記憶手段に記憶する形態素解析ステップと、
前記形態素解析ステップにて、前記記憶手段に記憶された各文に対し、前記複数のテーブルによるスコアを求め、このスコアを利用して各文の文ラベルを決定し、前記記憶手段に記憶する質問タイプ決定ステップと、
前記質問タイプ決定ステップにて決定された文ラベルを基に、前記記憶手段に記憶された各文から質問単位にチャンキングを行うチャンキングステップと、
を実行する事を特徴とする文書処理方法。
【０１０８】
（付記７）  質問を示す文か否かの質問タイプは、少なくとも質問を示さない文・質問の先頭を示す文・質問の先頭ではないことを示す文・質問の最後を示す文である事の識別子で構成され、
前記チャンキングステップは、質問の先頭を示す文と質問の最後を示す文との間で、かつ、該質問の先頭を示す文と該質問の最後を示す文との間に文があった場合に、質問の先頭を示す文から質問の最後を示す文までの文をグルーピングすることを特徴とする付記６に記載の文書処理方法。
【０１０９】
（付記８）文ラベルの質問タイプには、回答の種別を示す質問タイプを含む事を特徴とする付記６又は付記７に記載の文書処理方法。
【０１１０】
（付記９）文ラベルの質問タイプには、回答の種別を示す質問タイプを含むとともに、
前記チャンキングステップでは、質問の先頭を示す文と質問の最後を示す文との間で、かつ、該質問の先頭を示す文と該質問の最後を示す文との間に文があった場合で、克、該質問の先頭を示す文から該質問の最後を示す文までの文が全て回答の種別を示す質問タイプであるものをグルーピングすることを特徴とする付記７に記載の文書処理方法。
【０１１１】
（付記１０）前記各テーブルは、正当な対応関係の文ラベルと文を入力とした学習処理によって生成された事を特徴とする付記６から付記９に記載の文書処理プログラム。
【０１１２】
（付記１１）質問を示す文か否かの質問タイプを含む複数の質問タイプを示す文ラベル単位に設けられ該文ラベルの定義が記憶された複数のテーブルと、
記憶手段と、
自然文による質問情報を受信する受信手段と、
前記受信手段にて受信した質問情報を、文単位に分割し、各文毎に形態素解析を行い各単語の属性を決定し、この結果を記憶手段に記憶する形態素解析手段と、
前記形態素解析手段にて、前記記憶手段に記憶された各文に対し、前記複数のテーブルによるスコアを求め、このスコアを利用して各文の文ラベルを決定し、前記記憶手段に記憶する質問タイプ決定手段と、
前記質問タイプ決定手段にて決定された文ラベルを基に、前記記憶手段に記憶された各文から質問単位にチャンキングを行うチャンキング手段と、
を実行する事を特徴とする文書処理装置。
【０１１３】
（付記１２）  質問を示す文か否かの質問タイプは、少なくとも質問を示さない文・質問の先頭を示す文・質問の先頭ではないことを示す文・質問の最後を示す文である事の識別子で構成され、
前記チャンキング手段は、質問の先頭を示す文と質問の最後を示す文との間で、かつ、該質問の先頭を示す文と該質問の最後を示す文との間に文があった場合に、質問の先頭を示す文から質問の最後を示す文までの文をグルーピングすることを特徴とする付記１１に記載の文書処理装置。
【０１１４】
（付記１３）文ラベルの質問タイプには、回答の種別を示す質問タイプを含む事を特徴とする付記１又は付記２に記載の文書処理装置。
【０１１５】
（付記１４）文ラベルの質問タイプには、回答の種別を示す質問タイプを含むとともに、
前記チャンキング手段は、質問の先頭を示す文と質問の最後を示す文との間で、かつ、該質問の先頭を示す文と該質問の最後を示す文との間に文があった場合で、克、該質問の先頭を示す文から該質問の最後を示す文までの文が全て回答の種別を示す質問タイプであるものをグルーピングすることを特徴とする付記１２に記載の文書処理装置。
【０１１６】
（付記１５）前記各テーブルは、正当な対応関係の文ラベルと文を入力とした学習処理によって生成された事を特徴とする付記１１から付記１４に記載の文書処理装置。
【０１１７】
（付記１６）少なくとも、質問を示す文か否かの質問タイプを含む複数の質問タイプを示す文ラベル単位に設けられ該文ラベルの定義が記憶された複数のテーブルと、記憶手段とにアクセス可能なコンピュータを、
自然文による質問情報を受信する受信機能と、
前記受信機能にて受信した質問情報を、文単位に分割し、各文毎に形態素解析を行い各単語の属性を決定し、この結果を記憶手段に記憶する形態素解析機能と、
前記形態素解析機能にて、前記記憶手段に記憶された各文に対し、前記複数のテーブルによるスコアを求め、このスコアを利用して各文の文ラベルを決定し、前記記憶手段に記憶する質問タイプ決定機能と、
前記質問タイプ決定機能にて決定された文ラベルを基に、前記記憶手段に記憶された各文から質問単位にチャンキングを行うチャンキング機能と、
前記チャンキング機能にてチャンキングされた質問単位で回答を抽出し、前記質問情報の送信元へ該回答を送信する回答送信機能と、
して機能させる事を特徴とする文書処理プログラム。
【０１１８】
（付記１７）  質問を示す文か否かの質問タイプは、少なくとも質問を示さない文・質問の先頭を示す文・質問の先頭ではないことを示す文・質問の最後を示す文である事の識別子で構成され、
前記チャンキング機能は、質問の先頭を示す文と質問の最後を示す文との間で、かつ、該質問の先頭を示す文と該質問の最後を示す文との間に文があった場合に、質問の先頭を示す文から質問の最後を示す文までの文をグルーピングすることを特徴とする付記１６に記載の文書処理プログラム。
【０１１９】
（付記１８）文ラベルの質問タイプには、回答の種別を示す質問タイプを含む事を特徴とする付記１６又は付記１７に記載の文書処理プログラム。
【０１２０】
（付記１９）文ラベルの質問タイプには、回答の種別を示す質問タイプを含むとともに、
前記チャンキング機能は、質問の先頭を示す文と質問の最後を示す文との間で、かつ、該質問の先頭を示す文と該質問の最後を示す文との間に文があった場合で、克、該質問の先頭を示す文から該質問の最後を示す文までの文が全て回答の種別を示す質問タイプであるものをグルーピングすることを特徴とする付記１７に記載の文書処理プログラム。
【０１２１】
（付記２０）前記各テーブルは、正当な対応関係の文ラベルと文を入力とした学習処理によって生成された事を特徴とする付記１６から付記１９に記載の文書処理プログラム。
【図面の簡単な説明】
【０１２２】
【図１】本発明が対象とする質問応答システムの構成図
【図２】本発明の一実施の形態における質問タイプの例が示された図
【図３】本発明の一実施の形態におけるフローチャート
【図４】本発明の一実施の形態におけるフローチャート
【図５】本発明の文ラベル処理の概要を説明した図
【図６】本発明の文ラベル識別処理にて利用されるテーブルの説明図
【図７】本発明の文ラベル識別処理にて利用されるテーブルの説明図
【図８】本発明の文ラベル識別処理の処理を示した図
【図９】本発明の一実施の形態におけるフローチャート
【図１０】本発明の一実施の形態におけるフローチャート
【図１１】本発明の一実施の形態におけるチャンキングの説明図
【図１２】本発明の一実施の形態におけるフローチャート
【図１３】本発明の別の実施の形態におけるチャンキングの説明図
【図１４】従来の技術における文書処理システムのシステム構成図
【符号の説明】
【０１２３】
１    端末
２    通信網２
３    質問回答システム
１１    質問解析処理部
１２    データベース
１３    検索部
１４  回答処理部
１５  回答送信部
【図１】
2008234282.tif 000010
【図２】
2008234282.tif 000011
【図３】
2008234282.tif 000012
【図４】
2008234282.tif 000013
【図５】
2008234282.tif 000014
【図６】
2008234282.tif 000015
【図７】
2008234282.tif 000016
【図８】
2008234282.tif 000017
【図９】
2008234282.tif 000018
【図１０】
2008234282.tif 000019
【図１１】
2008234282.tif 000020
【図１２】
2008234282.tif 000021
【図１３】
2008234282.tif 000022
【図１４】
2008234282.tif 000023