(57)【要約】【課題】対象とする現象に結び付く原因を求めるための事例検索において、より検索精度を高めることを可能にする。【解決手段】文章の入力を受け付ける入力部１１と、当該文章に含まれる文中の語句同士の因果関係を抽出する文構造解析部１４と、事例データベースから事例のデータを取得する事例データ取得部１５と、取得した事例中の文章に含まれる文中の語句同士の因果関係を抽出する因果関係抽出部１８と、因果関係抽出部１８によって複数の事例から抽出した複数の因果関係のそれぞれを連結した因果ネットワークのデータを作成する因果ネットワーク作成部１９と、文構造解析部１４で抽出した因果関係のデータと上記因果ネットワークのデータとに基づいて、上記因果関係が上記因果ネットワーク上のどのパスに類似するのかを推論し、上記推論したパスに基づいて因果パスを生成するマッチング部３１とを備える。【選択図】図１
2008226168.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象となる現象について記された文章のデータを取得する文章データ取得手段と、
受け付けた上記文章中の文構造を解析することによって、当該文章に含まれる文中の語句同士の因果関係を抽出する第１因果関係抽出手段と、
現象について予め記された文章である複数の事例のデータを格納しているデータベースから事例のデータを取得する事例データ取得手段と、
取得した事例の文章中の文構造を解析することによって、事例中の文章に含まれる文中の語句同士の因果関係を抽出する第２因果関係抽出手段と、
第２因果関係抽出手段によって複数の事例から抽出した複数の因果関係のそれぞれを、因果関係を構成する語句間の重なりに応じて連結し、ネットワーク状に表したものである、因果ネットワークのデータを作成する因果ネットワーク作成手段と、
第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係のデータと上記因果ネットワークのデータとに基づいて、上記因果関係が上記因果ネットワーク上のどのパスに類似するのかを推論し、上記推論したパスに基づいて因果パスを生成する推論手段とを備えることを特徴とする因果推論装置。
【請求項２】
前記第２因果関係抽出手段で抽出された因果関係のデータを、各事例ごとに収集する因果関係データ収集手段と、
各事例ごとに収集した因果関係のデータである因果関係データ群を各事例ごとに区別して格納する因果関係データ格納部と、
前記推論手段で生成した因果パスに類似する因果関係データ群を上記因果関係データ格納部から選択し、選択した因果関係データ群に対応する事例を前記データベースから読み出す類似検索手段とをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の因果推論装置。
【請求項３】
前記因果パスは、前記第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係と前記因果ネットワークとが類似する箇所にあたる上記因果ネットワーク上のパスであることを特徴とする請求項１に記載の因果推論装置。
【請求項４】
前記因果パスは、前記第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係と前記因果ネットワークとが類似する箇所にあたる上記因果ネットワーク上のパスに、上記因果関係を繋ぎ合わせたパスであることを特徴とする請求項１に記載の因果推論装置。
【請求項５】
文章データ取得手段によって、対象となる現象について記された文章のデータを取得する文章データ取得ステップと、
第１因果関係抽出手段によって、文章データ取得ステップで受け付けた上記文章中の文構造を解析することによって、当該文章に含まれる文中の語句同士の因果関係を抽出する第１因果関係抽出ステップと、
事例データ取得手段によって、現象について予め記された文章である複数の事例のデータを格納しているデータベースから事例のデータを取得する事例データ取得ステップと、
第２因果関係抽出手段によって、事例データ取得ステップで取得した事例の文章中の文構造を解析することによって、事例中の文章に含まれる文中の語句同士の因果関係を抽出する第２因果関係抽出ステップと、
因果ネットワーク作成手段によって、第２因果関係抽出ステップによって複数の事例から抽出した複数の因果関係のそれぞれを、因果関係を構成する語句間の重なりに応じて連結し、ネットワーク状に表したものである、因果ネットワークのデータを作成する因果ネットワーク作成ステップと、
推論手段によって、第１因果関係抽出ステップで抽出した因果関係のデータと上記因果ネットワークのデータとに基づいて、上記因果関係が上記因果ネットワーク上のどのパスに類似するのかを推論し、上記推論したパスに基づいて因果パスを生成する推論ステップとを含むことを特徴とする因果推論装置の制御方法。
【請求項６】
コンピュータに、
対象となる現象について記された文章のデータを取得する文章データ取得ステップと、
受け付けた上記文章中の文構造を解析することによって、当該文章に含まれる文中の語句同士の因果関係を抽出する第１因果関係抽出ステップと、
現象について予め記された文章である複数の事例のデータを格納しているデータベースから事例のデータを取得する事例データ取得ステップと、
取得した事例の文章中の文構造を解析することによって、事例中の文章に含まれる文中の語句同士の因果関係を抽出する第２因果関係抽出ステップと、
第２因果関係抽出手段によって複数の事例から抽出した複数の因果関係のそれぞれを、因果関係を構成する語句間の重なりに応じて連結し、ネットワーク状に表したものである、因果ネットワークのデータを作成する因果ネットワーク作成ステップと、
第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係のデータと上記因果ネットワークのデータとに基づいて、上記因果関係が上記因果ネットワーク上のどのパスに類似するのかを推論し、上記推論したパスに基づいて因果パスを生成する推論ステップとを動作させる因果推論装置の制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象とする現象に結び付く原因の探索を支援する因果推論装置、その制御プログラムおよび制御方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、文字列、単語、画像等の表層的な類似性をもとにして、様々な情報が格納されたデータベースから目的とする情報を選び出す検索手法が知られている。
【０００３】
また、近年では、対象とする現象に結び付く原因を探求するために検索を利用することが試みられている。具体的には、失敗の原因究明を目的として、過去の失敗事例を集めたデータベースから事例検索を行うことなどが試みられている。
【０００４】
他にも、例えば、特許文献１では、車輌、航空機等の不具合現象に結び付く故障原因を探求する故障診断装置が開示されている。すなわち、所定の不具合現象を含む過去の事例を格納しておき、不具合現象を表す文字列が検索文字列として入力された場合に、入力された文字列に最も類似する文字列で表される不具合現象を含む事例を選び出し、選び出した事例に含まれる不具合現象から所定のルールに従って原因を推論する故障診断装置が開示されている。
【特許文献１】特開平７−２７１５９０号公報（平成７年１０月２０日公開）
【非特許文献１】“出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出”,自然言語処理,vol.0,No.0,2001
【非特許文献２】“Support Vector Machine を用いたChunk 同定”,自然言語処理,vol.2,No.3,1995
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
失敗の原因究明を目的として、過去の失敗事例を集めたデータベースから従来の検索手法を用いて検索を行うことを想定した場合、対象とする現象を表す文字列を検索文字列として検索を行うと、現象のみが類似した過去事例を事例検索で選び出すことになる。しかしながら、現象が類似している過去事例から得られる原因は、必ずしも対象とする現象の原因であるとは限らない。上述の従来の検索手法を用いて過去の失敗事例を集めたデータベースから検索を行った場合の例を図１２を用いて示すと、現象Ａと過去事例の現象Ｂとの間では、「緊急停止」、「漏洩」、および「発火」といった文字列が共通であり、現象としては類似しているが、「発火」の原因はそれぞれ、「配管の劣化」と「油の粘度の増加による弁詰まり」と異なっている。
【０００６】
以上のように、従来の検索手法では、失敗の原因究明のために重要な、現象と原因との因果関係について、類似性の低い事例までも検索によって選び出してしまう可能性が高いので、適切な原因を選び出せない可能性が高くなる。すなわち、対象とする現象に結び付く原因を求めるための事例検索において、検索精度が低くなってしまう可能性が生じる。
【０００７】
また、上記特許文献１に開示の故障診断装置では、可観測な不具合現象を表す文字列を検索文字列とした場合に、文字列の類似性といった表層的な類似性を有する不具合現象を含む過去の事例を選び出し、選び出した事例をもとに原因を推論することになる。よって、上記特許文献１に開示の故障診断装置では、失敗の原因究明のために重要な、現象と原因との因果関係について、類似性の低い事例をもとに、原因を推論する可能性が高くなる。すなわち、誤った事例に基づいて、誤った原因を推論してしまう可能性が高くなる。従って、上記特許文献１に開示の故障診断装置でも、対象とする現象に結び付く原因を求めるための事例検索において、検索精度が低くなってしまう可能性が生じる。
【０００８】
本発明は、上記従来の問題点に鑑みなされたものであって、その目的は、対象とする現象に結び付く原因を求めるための事例検索において、より検索精度を高めることを可能にする因果推論装置、その制御プログラムおよび制御方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の因果推論装置は、上記課題を解決するために、対象となる現象について記された文章のデータを取得する文章データ取得手段と、受け付けた上記文章中の文構造を解析することによって、当該文章に含まれる文中の語句同士の因果関係を抽出する第１因果関係抽出手段と、現象について予め記された文章である複数の事例のデータを格納しているデータベースから事例のデータを取得する事例データ取得手段と、取得した事例の文章中の文構造を解析することによって、事例中の文章に含まれる文中の語句同士の因果関係を抽出する第２因果関係抽出手段と、第２因果関係抽出手段によって複数の事例から抽出した複数の因果関係のそれぞれを、因果関係を構成する語句間の重なりに応じて連結し、ネットワーク状に表したものである、因果ネットワークのデータを作成する因果ネットワーク作成手段と、第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係のデータと上記因果ネットワークのデータとに基づいて、上記因果関係が上記因果ネットワーク上のどのパスに類似するのかを推論し、上記推論したパスに基づいて因果パスを生成する推論手段とを備えることを特徴としている。
【００１０】
また、本発明の制御方法は、上記課題を解決するために、文章データ取得手段によって、対象となる現象について記された文章のデータを取得する文章データ取得ステップと、第１因果関係抽出手段によって、文章データ取得ステップで受け付けた上記文章中の文構造を解析することによって、当該文章に含まれる文中の語句同士の因果関係を抽出する第１因果関係抽出ステップと、事例データ取得手段によって、現象について予め記された文章である複数の事例のデータを格納しているデータベースから事例のデータを取得する事例データ取得ステップと、第２因果関係抽出手段によって、事例データ取得ステップで取得した事例の文章中の文構造を解析することによって、事例中の文章に含まれる文中の語句同士の因果関係を抽出する第２因果関係抽出ステップと、因果ネットワーク作成手段によって、第２因果関係抽出ステップによって複数の事例から抽出した複数の因果関係のそれぞれを、因果関係を構成する語句間の重なりに応じて連結し、ネットワーク状に表したものである、因果ネットワークのデータを作成する因果ネットワーク作成ステップと、推論手段によって、第１因果関係抽出ステップで抽出した因果関係のデータと上記因果ネットワークのデータとに基づいて、上記因果関係が上記因果ネットワーク上のどのパスに類似するのかを推論し、上記推論したパスに基づいて因果パスを生成する推論ステップとを含むことを特徴としている。
【００１１】
上記の発明によれば、文章データ取得手段で入力を受け付けた文章から、第１因果関係抽出手段によって、当該文章に含まれる文中の語句同士の因果関係を抽出することになる。また、事例データ取得手段で取得された複数の事例から、第２因果関係抽出手段によって、事例に含まれる文中の語句同士の因果関係を抽出し、抽出した複数の因果関係のそれぞれを、因果関係を構成する語句間の重なりに応じて繋ぎ合わせて因果ネットワークのデータを作成することになる。そして、推論手段によって、第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係が上記因果ネットワーク上のどのパスに類似するのかを推論した結果に応じた因果パスを生成することになる。
【００１２】
第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係が上記因果ネットワーク上のどのパスに類似するのかの推論によって、第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係に、より類似した上記因果ネットワーク上のパスを求めることが可能になる。そして、第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係に類似した上記因果ネットワーク上のパスに基づいて、第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係に類似した上記因果ネットワーク上のパスに類似する因果パスを生成すれば、因果ネットワークが、現象について予め記された文章である複数の事例から得られる因果関係からなるものであるので、上記因果パスによって、入力を受け付けた文章と因果関係の類似した事例を上記複数の事例から選択することが可能になる。
【００１３】
従って、対象とする現象に結び付く原因を含む事例を検索によってより適切に選び出すことが可能になる。その結果、対象とする現象に結び付く原因を求めるための事例検索において、より検索精度を高めることを可能にするという効果を奏する。
【００１４】
ところで、因果推論装置は、プログラムをコンピュータに実行させることによって実現してもよい。具体的には、本発明に係る制御プログラムは、上記因果推論装置としてコンピュータを動作させるプログラムである。
【００１５】
これらの制御プログラムがコンピュータによって実行されると、当該コンピュータは、上記因果推論装置として動作する。従って、上記因果推論装置と同様に、対象とする現象に結び付く原因を求めるための事例検索において、より検索精度を高めることを可能にし得る。
【００１６】
また、本発明の因果推論装置では、前記第２因果関係抽出手段で抽出された因果関係のデータを、各事例ごとに収集する因果関係データ収集手段と、各事例ごとに収集した因果関係のデータである因果関係データ群を各事例ごとに区別して格納する因果関係データ格納部と、前記推論手段で生成した因果パスに類似する因果関係データ群を上記因果関係データ格納部から選択し、選択した因果関係データ群に対応する事例を前記データベースから読み出す類似検索手段とをさらに備えることが好ましい。
【００１７】
これにより、類似検索手段によって、前記推論手段で生成した因果パスに類似する因果データ群を因果関係データ格納部から選択することになる。因果関係データ格納部には、因果関係データ収集手段によって収集された因果関係データ群が各事例ごとに区別して格納されているので、選択した因果関係データ群に対応する事例を前記データベースから読み出すことが可能になる。また、第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係に類似した上記因果ネットワーク上のパスに類似する因果パスを因果パスとして用いれば、入力を受け付けた文章と因果関係の類似した事例を上記複数の事例から選択することが可能になる。
【００１８】
従って、対象とする現象に結び付く原因を含む事例を検索によってより適切に選び出すことが可能になる。その結果、対象とする現象に結び付く原因を求めるための事例検索において、より検索精度を高めることを可能にするという効果を奏する。
【００１９】
また、本発明の因果推論装置では、前記因果パスは、前記第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係と前記因果ネットワークとが類似する箇所にあたる上記因果ネットワーク上のパスであることが好ましい。
【００２０】
これにより、前記第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係と前記因果ネットワークとが最も一致する箇所にあたる上記因果ネットワーク上のパスを因果パスとして因果推論装置で用いることが可能になる
また、本発明の因果推論装置では、前記因果パスは、前記第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係と前記因果ネットワークとが類似する箇所にあたる上記因果ネットワーク上のパスに、上記因果関係を繋ぎ合わせたパスであることが好ましい。
【００２１】
これにより、前記第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係と前記因果ネットワークとが最も一致する箇所にあたる上記因果ネットワーク上のパスに、上記因果関係を繋ぎ合わせたパスを因果パスとして因果推論装置で用いることが可能になる
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係が上記因果ネットワーク上のどのパスに類似するのかの推論手段での推論によって、第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係に最も類似した上記因果ネットワーク上のパスを求めることが可能になる。そして、第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係に、より類似した上記因果ネットワーク上のパスに応じて、第１因果関係抽出手段で抽出した因果関係に類似した上記因果ネットワーク上のパスに類似する因果パスを生成すれば、因果ネットワークが現象について予め記された文章である複数の事例から得られる因果関係からなるものであるので、上記因果パスによって、因果関係の類似した事例を上記複数の事例から選択することが可能になる。従って、対象とする現象に結び付く原因を含む事例を検索によってより適切に選び出すことが可能になる。その結果、対象とする現象に結び付く原因を求めるための事例検索において、より検索精度を高めることを可能にするという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
本発明の一実施形態について図１ないし図１３に基づいて説明すれば、以下の通りである。
【００２４】
最初に、図１を用いて、因果推論装置１の構成の概要について説明を行う。図１は、本実施の形態の因果推論装置１の構成を示す機能ブロック図である。因果推論装置１は、図１に示すように、入力部（文章データ取得手段手段）１１、第１重要語抽出部１２、第１一般化処理部１３、文構造解析部（第１因果関係抽出手段）１４、事例データ取得部（事例データ取得手段）１５、第２重要語抽出部１６、第２一般化処理部１７、因果関係抽出部（第２因果関係抽出手段）１８、因果ネットワーク作成部（因果ネットワーク作成手段）１９、因果ネットワークデータ格納部２０、因果関係データ収集部（因果関係データ収集手段）２１、因果関係データ格納部（因果関係データ格納部）２２、および推論部２３を備えている。また、推論部２３は、マッチング部（推論手段）３１および類似検索部（類似検索手段）３２を含んでいる。
【００２５】
まず、入力部１１は、対象となる現象について記された、ユーザからの一文以上を含む文章（検索文字列）の入力を受け付けるものであって、各種キーなどによって構成されるものである。入力部１１は、入力を受け付けた文章のテキストデータを、第１重要語抽出部１２に送るものである。なお、入力部１１は、因果推論装置１の外部の装置から有線または無線で送られてくる文章（検索文字列）のデータを受け付けるものであってもよい。
【００２６】
また、第１重要語抽出部１２は、因果推論装置１の外部の装置に格納されているドメイン辞書のデータをもとに、入力部１１から送られてきたテキストデータからドメイン辞書に収められている単語（重要語）を含む文を選択し、抽出するものである。なお、第１重要語抽出部１２は、構文解析結果に基づいて単語の重要度を算出し、重要度の高い単語（重要語）を含む文を抽出する構成であってもよい。すなわち、第１重要語抽出部１２は、例えば「言選Ｗｅｂ」などで用いられている公知の専門用語自動抽出方法によって、重要語を含む文を抽出する構成であってもよい。そして、第１重要語抽出部１２は、抽出した重要語を含む文のテキストデータを、第１一般化処理部１３に送るものである。なお、ここで言うところのドメイン辞書とは、特定分野の用語を収集したものである。また、本実施の形態では、重要語を含む文を選択する構成になっているが、重要語を含む文節を選択し、後の処理を行う構成であってもよい。
【００２７】
第１一般化処理部１３は、因果推論装置１の外部の装置に備えられている類語辞典のデータをもとに、重要語を含む各文中の用語の一般化を行うものである。また、第１一般化処理部１３は、用語の一般化を行った重要語を含む各文のテキストデータ（一般化を行った文のテキストデータ）を、文構造解析部１４に送るものである。なお、類語辞典とは、同義関係、類義関係などにある単語をまとめて分類したものである。また、ここで言うところの用語の一般化とは、同義関係、類義関係などにある単語を統一した用語に変換する処理である。なお、類語辞典としては、例えばシソーラスなどを用いてもよい。
【００２８】
文構造解析部１４は、因果推論装置１の外部の装置に備えられている文構造知識のデータをもとに、一般化を行った各文の格解析・係り受けの解析などといった文構造の解析を行うものである。また、文構造解析部１４は、各文の文構造の情報が付与されたテキストデータを生成し、文構造の解析の結果として推論部２３に送るものである。なお、ここで言うところの文構造知識とは、構文構造、文法知識、係り受け知識、格構造知識などである。また、格解析・係り受けの解析とは、本実施の形態では、各文中の用語と用語との関係を決定する処理を表している。なお、格解析・係り受けの解析によって決定される各文中の用語と用語との関係としては、例えば接続・被接続の関係などがある。例えば、文構造の解析の結果、文中の用語と用語との間に順接の関係があった場合には、当該用語間には原因と結果との関係が成り立つので、文構造の解析によって、原因にあたる事象と結果にあたる事象との関係（因果関係）のデータを得ることが可能である。なお、本実施の形態では、各文中の用語と用語との関係を決定する処理を行う構成になっているが、各文中の文節と文節との関係を決定し、後の処理を行う構成であってもよい。
【００２９】
なお、第１重要語抽出部１２、第１一般化処理部１３、文構造解析部１４のそれぞれは、ドメイン辞書、類語辞典、文構造知識などのデータを、ドメイン辞書、類語辞典、文構造知識などのデータを格納する外部記憶装置、またはネットワークを介して接続されるサーバなどの装置にアクセスすることによって利用している。
【００３０】
事例データ取得部１５は、過去の事例のデータを格納した事例データベース（現象について予め記された文章である複数の事例のデータを格納しているデータベース）から過去の事例のデータ（事例データ）を取得するものである。また、事例データ取得部１５は、取得した事例データを、第２重要語抽出部１６に送るものである。続いて、第２重要語抽出部１６は、因果推論装置１の外部の装置に格納されているドメイン辞書のデータをもとに、事例データ取得部１５から送られてきた事例データからドメイン辞書に収められている単語（重要語）を含む文を選択し、抽出するものである。そして、第２重要語抽出部１６は、抽出した重要語を含む文のテキストデータを、第２一般化処理部１７に送るものである。
【００３１】
第２一般化処理部１７は、因果推論装置１の外部の装置に備えられている類語辞典のデータをもとに、重要語を含む各文中の用語の一般化を行うものである。また、第２一般化処理部１７は、用語の一般化を行った重要語を含む各文のテキストデータを、因果関係抽出部１８に送るものである。
【００３２】
因果関係抽出部１８は、因果推論装置１の外部の装置に備えられている文構造知識のデータをもとに、一般化を行った各文の格解析・係り受けの解析などといった文構造の解析を行い、文構造の解析によって決定した各文中の用語と用語との関係を、原因にあたる事象と結果にあたる事象との関係（因果関係）として抽出するものである。なお、本実施の形態では、各文中の用語と用語との関係を決定する処理を行う構成になっているが、文構造解析部１４で各文中の文節と文節との関係を決定し、後の処理を行う構成であった場合には、因果関係抽出部１８でも、各文中の文節と文節との関係を決定し、後の処理を行う構成となる。
【００３３】
ここで、因果関係の抽出について、図２（ａ）および図２（ｂ）を用いて説明を行う。図２（ａ）は、複数の事例のそれぞれから、重用語を含む文を抽出した結果の一例を示す図である。なお、図２（ａ）では、事例を識別する番号ごとに、重用語を含む文を抽出した結果の一部を抜粋して示している。また、図２（ｂ）は、因果関係抽出部１８によって抽出された因果関係の一例を示す図である。なお、図２（ｂ）では、原因にあたる事象から結果にあたる事象に矢印を引くことによって因果関係を表現している。
【００３４】
例えば、図２（ａ）の事例番号７９のデータを用いて具体例を示すと、まず、事例番号７９から抽出した重用語を含む文の“急激な温度低下により鋼板の延性が失われた”との記載は、用語の一般化により、例えば“急激な温度低下”が“気温低下”と変換され、“鋼板の延性が失われた”が“素材劣化”と変換される。そして、用語の一般化によって“気温低下により素材劣化”と変換された文の文構造を解析することにより、“気温低下”が原因となって“素材劣化”という結果になったという因果関係を抽出する。因果関係抽出部１８では、以上のような因果関係の抽出処理を複数の事例に対して行う。
【００３５】
なお、第２重要語抽出部１６、第２一般化処理部１７、因果関係抽出部１８のそれぞれは、ドメイン辞書、類語辞典、文構造知識などのデータを、ドメイン辞書、類語辞典、文構造知識などのデータを格納する外部記憶装置、またはネットワークを介して接続されるサーバなどの装置にアクセスすることによって利用している。
【００３６】
因果ネットワーク作成部１９は、因果関係抽出部１８によって抽出された複数の因果関係のデータをもとに、一方の因果関係の結果にあたる事象と他方の因果関係の原因にあたる事象とが一致する因果関係同士を、一致する事象を共有する形式でお互い繋げて因果ネットワークを作成するものである。また、因果ネットワーク作成部１９は、因果関係抽出部１８で抽出した因果関係に対して、抽出したすべての因果関係のうちで、ある原因となる事象が、ある結果となる事象と組みになっている確率を求めることによって、原因となる事象が起きたときに結果となる事象が起きる条件付き確率（因果の強さ）を求め、各因果関係に付与するものである。本実施の形態では、因果の強さ（スコア）は０．０〜１．０の値で表される。
【００３７】
なお、本実施の形態では、各因果関係の因果の強さを因果ネットワーク作成部１９で求めて付与する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、因果関係抽出部１８で抽出した因果関係のデータを図示しない表示部に表示することによって、ユーザからの各因果関係に対してのスコアの設定を図示しないスコア設定部で受け付け、ユーザによって設定されたスコアを対応する各因果関係に付与する構成であってもよい。
【００３８】
また、因果ネットワークデータ格納部２０は、因果ネットワーク作成部１９で作成した因果ネットワークのデータを格納するものである。例えば、特定の分野についての複数の過去の事例データをもとに因果ネットワークを作成すれば、特定の分野の因果関係を網羅することが可能になる。
【００３９】
ここで、因果ネットワークについて、図３（ａ）および図３（ｂ）を用いて説明を行う。図３（ａ）は、本実施の形態における因果ネットワークの一例を示す図である。また、図３（ｂ）は、因果関係と因果の強さ（因果関係の強さ）との対応付けの一例を示す図である。
【００４０】
因果ネットワークは、図３（ａ）に示すとおり、原因となる事象と結果となる事象との関係をスコア付きの有向グラフとして示したものである。本実施の形態における因果ネットワークでは、ある事象から他のある事象に至るパス（因果パス）の途中に複数のノードが存在している。例えば、図３（ａ）では、“経年”という事象のノードから“火災”という事象のノードに至るパスの途中に、“素材劣化”、“割れ”、および“漏洩”といったノードが存在している。また、各ノードは特定の事象を示しており、因果関係抽出部１８で抽出された因果関係のうちの原因にあたる事象および結果にあたる事象が割り当てられる。例えば、“素材劣化”と“割れ”との因果関係では、“素材劣化”が原因にあたる事象となり、“割れ”が結果にあたる事象となるが、“割れ”と“漏洩”との因果関係では、“割れ”が原因にあたる事象となり、“漏洩”が結果にあたる事象となるといったように、因果パスの上流と下流との関係が常に原因と結果との関係になるような構造をとるものとする。なお、本実施の形態では、図３（ｂ）の表に示すような、原因となる事象が起きたときに結果となる事象が起きる条件付き確率（因果の強さ）を表すスコアが、原因となる事象に対応するノードと結果となる事象に対応するノードとを結ぶアークに付与されるものとする。図３（ｂ）の表を例にとって具体例を示すと、原因となる事象（因）が“経年”であった場合、結果となる事象（果）の“素材劣化”との因果の強さは１．０となる。また、原因となる事象（因）が“保守点検不足”であった場合、結果となる事象（果）の“経年”との因果の強さは０．７となる。なお、本実施の形態では、因果の強さを０．０〜１．０の値で表しているが、必ずしもこれに限定されず、例えば、百分率（％）で表現してもよい。
【００４１】
続いて、因果関係データ収集部２１は、因果関係抽出部１８で抽出した因果関係のデータを由来する事例ごとにまとめて収集するものであって、事例ごとにまとめた因果関係のデータ（因果関係データ群）ごとに、対応する事例データを同定するためのＩＤを付与して因果関係データ格納部２２に格納するものである。また、因果関係データ格納部２２は、因果関係データ収集部２１で収集を行った因果関係データ群を格納するものであり、因果関係データ格納部２２に格納されているデータでは、因果関係データ群ごとに、当該データに対応する事例データを同定するためのＩＤが付与されている。
【００４２】
推論部２３は、文構造解析部１４から送られてくる文構造の解析の結果（因果関係のデータ）と因果ネットワークデータ格納部２０に格納されている因果ネットワークのデータとのマッチングを行い、最も重なりの一致した因果ネットワーク上の因果パスを用いて類似検索を行うものである。ここで言うところのマッチングとは、因果関係のデータと因果ネットワークのデータとを比較して、因果関係のデータに対して類似（最も重なりの一致）した因果ネットワーク上の因果パスを選択（生成）することを表す。また、類似検索とは、マッチング部３１で選択した因果パスに類似する因果関係を含む因果関係データ群を検索することによって、当該因果パスに類似する因果関係を含む事例を得ることを表す。なお、マッチングとして、因果関係のデータと因果ネットワークのデータとを比較して、因果関係のデータに対して最も重なりの一致した因果ネットワーク上の因果パスを選択（生成）する構成であってもよい。
【００４３】
さらに、推論部２３に含まれるマッチング部３１は、文構造解析部１４から送られてくる因果関係のデータと因果ネットワークデータ格納部２０に格納されている因果ネットワークのデータとをもとに、上述のマッチングを行うものである。そして、推論部２３に含まれる類似検索部３２は、マッチング部３１から送られてくる因果パスのデータをもとに、因果関係データ格納部２２に格納されている因果関係データ群から、当該因果パスに類似する因果関係を含む因果関係データ群を検索するものである。また、類似検索部３２は、検索で得た因果関係データ群に対応する事例を事例データベースから読み出し、読み出した事例を検索結果として、図示しない表示部に出力するものである。なお、図示しない表示部は因果推論装置１に備えられていてもよいし、因果推論装置１の外部に備えられていてもよい。また、類似検索部３２は、因果関係データ格納部２２に格納されている因果関係データ群から、当該因果パスに最も類似する因果関係を含む因果関係データ群に対応する事例を事例データベースから読み出す構成であってもよいし、当該因果パスとの類似度が所定の高さ以上の因果関係を含む因果関係データ群に対応する事例を事例データベースから、上記類似度の高い順に読み出す構成であってもよい。なお、ここで言うところの類似度とは当該因果パスと一致している割合に基づいたスコアを指すものである。具体的な例を挙げると、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆをノードとした場合に、因果パスＡＢＣＤＥと因果パスＡＢＦＤＥとの類似度は、一致するパスがＡＢ、ＤＥの２つであって、一致しないパスがＢＣ、ＣＤ（またはＢＦ、ＦＤ）の２つです。なお、当該因果パスと一致している割合は、一致するパスの数を全体のパスの数で割算することによって求められるので、当該因果パスと一致している割合、すなわち類似度は、２÷４＝０．５となります。また、所定の高さとは、任意に設定されるものである。
【００４４】
なお、本実施の形態では、第２重要語抽出部１６で抽出した重要語をもとに、統計処理による辞書を作成する辞書自動作成部を備える構成であってもよく、また、辞書自動作成部で作成した統計処理による辞書のデータをもとに、第１重要語抽出部１２が、入力部１１から送られてきたテキストデータから統計処理による辞書に収められている単語（重要語）を含む文を選択し、抽出する構成であってもよい。
【００４５】
なお、事例データから抽出した重要語をもとに、統計処理による辞書のデータを自動生成する処理については、例えば非特許文献１で述べられている公知の自動用語抽出方法を利用することによって実現可能にする構成であってもよい。
【００４６】
また、本実施の形態では、第２一般化処理部１７で用語の一般化を行った重要語を含む各文のデータをもとに、重要語を含む各文のデータの文構造知識のデータを作成する文構造知識自動作成部を備える構成であってもよく、また、文構造知識自動作成部で作成した文構造知識のデータをもとに、第１一般化処理部１３が、重要語を含む各文中の用語の一般化を行う構成であってもよい。なお、文構造知識を自動生成する処理については、例えば非特許文献２で述べられている公知の方法を利用することによって実現可能にする構成であってもよい。
【００４７】
なお、本実施の形態では、因果関係データ収集部２１で事例ごとにまとめて因果関係のデータを収集する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、因果関係データ収集部２１が、事例ごとにまとめて収集した因果関係のデータから、事例ごとの因果ネットワークまたはスコアが付与されていない事例ごとの因果ネットワークを作成して、因果関係データ格納部２２にデータを格納する構成であってもよい。この場合、マッチング部３１で因果ネットワークデータ格納部２０に格納されている因果ネットワークのデータと因果関係データ格納部２２に格納されている事例ごとの因果ネットワークのデータとのマッチングを行い、最も重なりの一致した因果ネットワーク（因果ネットワークデータ格納部２０に格納されていた因果ネットワーク）上の因果パスを用いて類似検索を行う構成にすればよい。
【００４８】
また、本実施の形態では、マッチング部３１で得た因果パスのデータを用いて類似検索部３２で類似検索を行う構成について示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、マッチング部３１で得た因果パスのデータを図示しない表示部に送り、表示部で当該因果パスを表示する構成であってもよい。
【００４９】
次に、図４ないし図８を用いて、因果推論装置１での動作フローについて説明を行う。図４は、因果推論装置１での動作フローを示すフローチャートである。図５は入力部１１に入力される文章の一例を示す図である。図６は、第１重要語抽出部１２による重要語を含む文の選択の一例を示す図である。図７は、第１一般化処理部１３による用語の一般化の一例を示す図である。図８は、文構造解析部１４による文構造の解析結果の一例を示す図である。
【００５０】
まず、ステップＳ１では、入力部１１が、文章（検索文字列）または文章のデータの入力を受け付け、ステップＳ２に移る。具体例を示すと、ステップＳ１の処理では、図５に示すような後の処理の原文となる文章の入力を入力部１１で受け付ける。そして、ステップＳ２では、第１重要語抽出部１２が、ドメイン辞書のデータをもとに、入力部１１から送られてきたテキストデータからドメイン辞書に収められている単語（重要語）を含む文を選択し、抽出する。具体例を示すと、ステップＳ２の処理では、図６中の下線部で示すように、第１重要語抽出部１２によって重要語を含む文のみが選択され、重要語を含む文のテキストデータが第１一般化処理部１３に送られる。
【００５１】
続いて、ステップＳ３では、第１一般化処理部１３が、類語辞典のデータをもとに、重要語を含む各文中の用語の一般化を行い、ステップＳ４に移る。具体例を示すと、ステップＳ３の処理では、図７の網かけした箇所に示すように、類語辞典のデータをもとに、同義関係、類義関係などにある用語が存在した場合には、第１一般化処理部１３によって統一した用語に変換が行われ、一般化を行った文のテキストデータが文構造解析部１４に送られる。
【００５２】
また、ステップＳ４では、文構造解析部１４が、文構造知識のデータをもとに、一般化を行った各文の格解析・係り受けの解析などといった文構造の解析を行い、ステップＳ５に移る。具体例を示すと、ステップＳ４の処理では、図８に示すように、各文中の用語間の関係が決定され、各文中の因果関係が抽出される。なお、図８では、原因にあたる事象から結果にあたる事象に矢印を引くことによって因果関係を表現している。また、ステップＳ４の処理では、文構造の解析の結果得られるデータ（文構造の解析の結果）が推論部２３に送られる。
【００５３】
そして、ステップＳ５では、推論部２３が、文構造解析部１４から送られてくる文構造の解析の結果（因果関係のデータ）と因果ネットワークデータ格納部２０に格納されている因果ネットワークのデータとのマッチングを行い、最も重なりの一致した因果ネットワーク上の因果パスを用いて類似検索を行う。そして、類似検索の結果として得られる事例を図示しない表示部に出力し、フローを終了する。
【００５４】
次に、図９ないし図１１（ｂ）を用いて、推論部２３での動作フローについて説明を行う。図９は、因果推論装置１の推論部２３での動作フローを示すフローチャートである。図１０は、マッチング部３１でのマッチングの結果得られる因果パスの一例を示す図である。図１１（ａ）は、ある事例から重用語を含む文を抽出した結果の一部を抜粋して示した図である。そして、図１１（ｂ）は、ある事例から得られた因果関係の一部を抜粋して示した図である。
【００５５】
まず、ステップＳ５１では、マッチング部３１が文構造の解析の結果を文構造解析部１４から受け取る。続いてステップＳ５２では、マッチング部３１がテキストデータの順序を入れ替えることなく、一致しない箇所にはｎｕｌｌノードを挿入しながら、文構造の解析の結果を因果ネットワークのデータに重ね合わせる（マッチングを行う）。詳しくは、文構造の解析の結果得られる図８に示したようなテキストデータを、並び順に従って順番に、因果ネットワークのデータと一致させていき、最も因果構造が一致している因果ネットワーク上の因果パスを選択（生成）する。なお、ここで言うところの最も因果構造が一致している因果ネットワーク上の因果パスとは、構造の解析の結果得られるテキストデータと因果ネットワークのデータとが最初に一致したノードから、最後に一致したノードまでのパスを表している。また、因果パスには、因果ネットワーク上のスコアが付与される。さらに、本実施の形態では、最も因果構造が一致している因果ネットワーク上の因果パスに限らず、因果構造の類似度が所定の高さ以上の因果パスを選択（生成）構成であってもよい。なお、ここで言うところの類似度とは当該因果パスと一致している割合に基づいたスコアを指すものであり、前述した類似度と同様にして求められるものである。また、所定の高さとは、任意に設定されるものである。
【００５６】
また、本実施の形態では、最も重なりの一致した因果ネットワーク上の因果パスを選択する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、文構造の解析の結果得られる図８に示したようなテキストデータを、並び順に従って順番に、一致しない箇所にはｎｕｌｌノードを挿入しながら因果ネットワークのデータと一致させていくとともに、一致した箇所の間のパスに挿入されたｎｕｌｌノードを因果ネットワークのノードと入れ替えていくことによって、図１０に示すような、文構造の解析の結果得られるテキストデータに由来するノードと因果ネットワークのデータに由来するノードとから生成される因果パスを得る構成であってもよい。なお、文構造の解析の結果得られるテキストデータに由来するノードと因果ネットワークのデータに由来するノードとから生成される因果パスでは、文構造の解析の結果得られるテキストデータに由来するノードのうちの、最初のノードから最後のノードまでを含むとともに、最初のノードから最後のノードまでの間のノードに、必要に応じて因果ネットワークのデータに由来するノードが挿入されている構造になっている。図１０で具体例を示すと、図中で網かけされている箇所が因果ネットワークのデータに由来するノードであり、網かけしていない箇所が文構造の解析の結果得られるテキストデータに由来するノードである。なお、因果パスには、因果ネットワーク上のスコアが付与されるとともに、構造の解析の結果得られるテキストデータに由来するノード間のアークには、最高値の１．０のスコアが付与される。
【００５７】
なお、本実施の形態では、最も一致したものだけでなく、文構造の解析の結果得られるテキストデータと因果ネットワークのデータとの類似度が所定の高さ以上のものを一致しているものとして、複数の因果パスの候補を生成する構成であってもよい。なお、ここで言うところの類似度とは当該因果パスと一致している割合に基づいたスコアを指すものであり、前述した類似度と同様にして求められるものである。また、ここで言うところの所定の高さとは、任意に設定されるものである。
【００５８】
そして、ステップＳ５３では、類似検索部３２が、マッチング部３１で選択した因果パスに類似する因果関係を含む因果関係データ群を因果関係データ格納部２２に格納されている因果関係データ群から選択する。例として、図１１（ａ）に示すような、ある事例から重用語を含む文を抽出した結果をもとに得られる、図１１（ｂ）に示すような因果関係と図１０に示す因果パスとの類似性について説明を行う。図１１（ｂ）に示す因果関係のうち、図１０に示す因果ネットワーク上のパスと一致している因果関係は、「“素材劣化”によって“割れ・亀裂”が起こった」、「“割れ・亀裂”によって“内容物漏洩”が起こった」、および「“可燃物漏洩”によって“火災・爆発”が起こった」という因果関係である。そして、類似検索部３２では、上述したように一致したパスに付与されているスコアを合算し、因果パスと各事例ごとの因果関係データ群との類似性の強さの指標とする。類似検索部３２では、このように各事例ごとに類似性の強さを求め、最もスコアの大きい因果関係データ群、またはスコアの大きい上位数組の因果関係データ群を、上述の類似する因果関係を含む因果関係データ群として選択する。
【００５９】
続いて、類似検索部３２は、選択の結果得られた因果関係データ群に対応する事例を、事例データ群ごとに付与されている各事例を同定するためのＩＤに基づいて同定し、該当する事例を事例データベースから読み出す。そして、類似検索部３２は、読み出した事例を検索結果として図示しない表示部に出力し、フローを終了する。
【００６０】
次に、本発明によって得られる効果について、図１２および図１３を用いて説明を行う。図１２は、従来の検索手法による類似検索の結果の一例を示す図である。また、図１３は、本発明の検索手法による類似検索の結果の一例を示す図である。ここでは、失敗の原因究明を目的として、過去の失敗事例を収めたデータベースから検索を行う場合を例にとって説明を行う。
【００６１】
まず、図１２を用いて、対象とする現象を表す文字列の表層的な類似性をもとにして検索を行う、従来の検索手法を用いて検索を行った場合の例を示す。図１２に示すように、従来の検索手法では、検索文字列との表層的な類似性をもとにして検索を行うので、現象Ａを表す文章を検索文字列として検索を行うと、「緊急停止」、「漏洩」、および「発火」といった共通の用語を含む現象Ｂの事例が検索結果として得られる。しかしながら、現象Ａと現象Ｂとの間では、「発火」という結果の原因はそれぞれ、「配管の劣化」と「油の粘度の増加による弁詰まり」と異なっており、従来の検索手法を用いて検索を行った場合には、失敗の原因究明を行うのに適切な事例を過去の失敗事例から検索できないことになる。
【００６２】
これに対して、本発明の検索手法によれば、検索文字列から因果関係を抽出し、抽出した因果関係をもとにして、因果関係に類似性のある事例の検索を行うので、図１３に示すように、現象Ａを表す文章を検索文字列として検索を行うと、“「素材劣化」によって「亀裂・流出」が起こった”という因果関係が共通な現象Ｃの事例が検索結果として得られることになる。現象Ａと現象Ｃとの間では、「発火」という結果の原因はそれぞれ、「配管の劣化」と「タンクの劣化」となっており、素材の劣化という点で共通する結果が得られる。従って、「発火」の原因が素材の劣化であることが推測できるようになる。以上のように、本発明によれば、失敗の原因究明を行うのに適切な事例を過去の失敗事例から検索することが可能になる。すなわち、対象とする現象に結び付く原因を求めるための事例検索において、より検索精度を高めることができる。
【００６３】
本発明の因果推論装置１の応用例としては、失敗の原因究明を目的として、過去の失敗事例を収めたデータベースから検索を行うことが挙げられる。すなわち、発生した失敗についての可観測な現象を表す文字列を検索文字列として、因果推論装置１を用いて、過去の失敗事例を収めたデータベースから因果関係の類似した事例を検索するのに用いることが可能である。また、他にも、故障についてのコールセンターへの顧客問い合わせの内容に基づいて、過去の故障事例を収めたデータベースから故障の原因の類似した事例を検索したり、身体の計測データの内容に基づいて、過去の疾患の事例を収めたデータベースから類似した事例を検索することによって、現在罹っている病気、将来起こり得る病気などを推測したりするなど、類推を必要とする問題解決処理に適用することが可能である。
【００６４】
最後に、因果推論装置１の各ブロックは、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【００６５】
すなわち、因果推論装置１は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである因果推論装置１の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読取り可能に記録した記録媒体を、因果推論装置１に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
【００６６】
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
【００６７】
また、因果推論装置１を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを、通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【００６８】
なお、本発明は、上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００６９】
以上のように、本発明の因果推論装置、その制御プログラムおよび制御方法は、対象とする現象に結び付く原因を求めるための事例検索において、より検索精度を高めることを可能にする。従って、本発明は、対象とする現象に結び付く原因を事例検索によって求める装置に関連する産業分野に好適に用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明における因果推論装置の実施の一形態を示す機能ブロック図である。
【図２】（ａ）は、複数の事例から重用語を含む文を抽出した結果の一例を示す図であり、（ｂ）は、複数の事例から得られた因果関係の一例を示す図である。
【図３】（ａ）は、本発明における因果ネットワークの一例を示す図であり、（ｂ）は、因果関係と因果関係の強さとの対応付けの一例を示す図である。
【図４】上記因果推論装置での動作フローを示すフローチャートである。
【図５】上記因果推論装置の入力部に入力される文章の一例を示す図である。
【図６】本発明における重要語を含む文の選択の一例を示す図である。
【図７】本発明における用語の一般化の一例を示す図である。
【図８】本発明における文構造の解析結果の一例を示す図である。
【図９】上記因果推論装置の推論部での動作フローを示すフローチャートである。
【図１０】上記因果推論装置のマッチング部でのマッチングの結果得られる因果パスの一例を示す図である。
【図１１】（ａ）は、ある事例から重用語を含む文を抽出した結果の一部を抜粋して示した図であり、（ｂ）は、ある事例から得られた因果関係の一部を抜粋して示した図である。
【図１２】従来の検索手法による類似検索の結果の一例を示す図である。
【図１３】本発明の検索手法による類似検索の結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００７１】
１    因果推論装置
１１    入力部（文章データ取得手段手段）
１２    第１重要語抽出部
１３    第１一般化処理部
１４    文構造解析部（第１因果関係抽出手段）
１５    事例データ取得部（事例データ取得手段）
１６    第２重要語抽出部
１７    第２一般化処理部
１８    因果関係抽出部（第２因果関係抽出手段）
１９    因果ネットワーク作成部（因果ネットワーク作成手段）
２０    因果ネットワークデータ格納部
２１    因果関係データ収集部（因果関係データ収集手段）
２２    因果関係データ格納部（因果関係データ格納部）
２３    推論部
３１    マッチング部（推論手段）
３２    類似検索部（類似検索手段）
【図１】
2008226168.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６】
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【図８】
2008226168.tif 000009
【図９】
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【図１１】
2008226168.tif 000011
【図１２】
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【図１３】
2008226168.tif 000013
【図７】
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【図１０】
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