(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
質問応答（Ｑ＆Ａ）データベースを拡張するためのコンピュータで実装される方法であって、
Ｑ＆Ａドキュメントのセットと、対応担当者と顧客との間の会話における少なくとも対応担当者の発話の音声認識結果とを準備するステップであって、前記セット内の各Ｑ＆Ａドキュメントが識別子と対応付けられ、各音声認識結果が、該当するＱ＆Ａドキュメントの前記識別子と共通の識別子と対応付けられる、前記準備するステップと、
前記対応担当者の発話の前記音声認識結果から抽出された１つまたは複数の繰り返し部分のそれぞれに類似する１つまたは複数の発話を、前記準備された音声認識結果から検索するステップと、
プロセッサを使用して、前記音声認識結果から抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分および前記音声認識結果から発見した前記１つまたは複数の発話を、前記セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加して、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセットを生成するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記検索するステップが、
前記準備された音声認識結果から、抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分のそれぞれについて所定の閾値以上の類似度を有する１つまたは複数の発話を検索するステップと、
抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分のそれぞれの前記識別子と共通の識別子と対応付けられる１つまたは複数の発話を、発見した前記１つまたは複数の発話として、前記所定の閾値以上の類似度を有する１つまたは複数の発話から抽出するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記検索するステップが、
前記準備された音声認識結果から、抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分のそれぞれの前記識別子と共通の識別子と対応付けられる１つまたは複数の発話を抽出するステップと、
抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分のそれぞれについて所定の閾値以上の類似度を有する１つまたは複数の発話を、発見した前記１つまたは複数の発話として、検索するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記音声認識結果を準備するステップが、前記対応担当者および前記顧客のそれぞれの発話の前記音声認識結果を準備するステップを含み、
前記１つまたは複数の発話を検索するステップが、前記対応担当者および前記顧客のそれぞれの発話の前記準備された音声認識結果から、抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分のそれぞれに類似する１つまたは複数の発話を検索するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記対応するＱ＆Ａドキュメントが、抽出された前記繰り返し部分の前記識別子と共通の識別子、または、抽出された前記繰り返し部分の識別子と関連付けられた識別子と共通の識別子と対応付けられる、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記１つまたは複数の繰り返し部分を抽出するための１つまたは複数の規則に基づき、前記準備された音声認識結果から、前記対応担当者の前記１つまたは複数の繰り返し部分を抽出するステップ、をさらに含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記該当するＱ＆Ａドキュメントが、前記音声認識結果を入力として使用することにより得られる検索結果である、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
システムであって、
プログラムを記憶するメモリを含み、前記プログラムが、プロセッサ上で実行されると、質問応答（Ｑ＆Ａ）データベースを拡張するための方法を実行し、前記方法が、
Ｑ＆Ａドキュメントのセットと、対応担当者と顧客との間の会話における少なくとも対応担当者の発話の音声認識結果とを準備するステップであって、前記セット内の各Ｑ＆Ａドキュメントが識別子と対応付けられ、各音声認識結果が、該当するＱ＆Ａドキュメントの前記識別子と共通の識別子と対応付けられる、前記準備するステップと、
前記対応担当者の発話の前記音声認識結果から抽出された１つまたは複数の繰り返し部分のそれぞれに類似する１つまたは複数の発話を、前記準備された音声認識結果から検索するステップと、
前記プロセッサを使用して、前記音声認識結果から抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分および前記音声認識結果から発見した前記１つまたは複数の発話を、前記セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加して、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセットを生成するステップと、
を含む、システム。
【請求項９】
前記検索するステップが、
前記準備された音声認識結果から、抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分のそれぞれについて所定の閾値以上の類似度を有する１つまたは複数の発話を検索するステップと、
抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分のそれぞれの前記識別子と共通の識別子と対応付けられる１つまたは複数の発話を、発見した前記１つまたは複数の発話として、前記所定の閾値以上の類似度を有する１つまたは複数の発話から抽出するステップと、
を含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記検索するステップが、
前記準備された音声認識結果から、抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分のそれぞれの前記識別子と共通の識別子と対応付けられる１つまたは複数の発話を抽出するステップと、
抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分のそれぞれについて所定の閾値以上の類似度を有する１つまたは複数の発話を、発見した前記１つまたは複数の発話として、検索するステップと、
を含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記音声認識結果を準備するステップが、前記対応担当者および前記顧客のそれぞれの発話の前記音声認識結果を準備するステップを含み、
前記１つまたは複数の発話を検索するステップが、前記対応担当者および前記顧客のそれぞれの発話の前記準備された音声認識結果から、抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分のそれぞれに類似する１つまたは複数の発話を検索するステップを含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
前記対応するＱ＆Ａドキュメントが、抽出された前記繰り返し部分の前記識別子と共通の識別子、または、抽出された前記繰り返し部分の識別子と関連付けられた識別子と共通の識別子と対応付けられる、請求項８〜１１のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１３】
前記方法が、前記１つまたは複数の繰り返し部分を抽出するための１つまたは複数の規則に基づき、前記準備された音声認識結果から、前記対応担当者の前記１つまたは複数の繰り返し部分を抽出するステップ、をさらに含む、請求項８〜１２のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１４】
前記該当するＱ＆Ａドキュメントが、前記音声認識結果を入力として使用することにより得られる検索結果である、請求項８〜１３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１５】
質問応答（Ｑ＆Ａ）データベースを拡張するためのコンピュータ・プログラムであって、コンピュータに、
Ｑ＆Ａドキュメントのセットと、対応担当者と顧客との間の会話における少なくとも対応担当者の発話の音声認識結果とを準備するステップであって、前記セット内の各Ｑ＆Ａドキュメントが識別子と対応付けられ、各音声認識結果が、該当するＱ＆Ａドキュメントの前記識別子と共通の識別子と対応付けられる、前記準備するステップと、
前記対応担当者の発話の前記音声認識結果から抽出された１つまたは複数の繰り返し部分のそれぞれに類似する１つまたは複数の発話を、前記準備された音声認識結果から検索するステップと、
プロセッサを使用して、前記音声認識結果から抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分および前記音声認識結果から発見した前記１つまたは複数の発話を、前記セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加して、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセットを生成するステップと、
を含む方法を実行させるためのコンピュータ・プログラム。
【請求項１６】
前記検索するステップが、
前記準備された音声認識結果から、抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分のそれぞれについて所定の閾値以上の類似度を有する１つまたは複数の発話を検索するステップと、
抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分のそれぞれの前記識別子と共通の識別子と対応付けられる１つまたは複数の発話を、発見した前記１つまたは複数の発話として、前記所定の閾値以上の類似度を有する１つまたは複数の発話から抽出するステップと、
を含む、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１７】
前記検索するステップが、
前記準備された音声認識結果から、抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分のそれぞれの前記識別子と共通の識別子と対応付けられる１つまたは複数の発話を抽出するステップと、
抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分のそれぞれについて所定の閾値以上の類似度を有する１つまたは複数の発話を、発見した前記１つまたは複数の発話として検索するステップと、
を含む、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１８】
前記音声認識結果を準備するステップが、前記対応担当者および前記顧客のそれぞれの発話の前記音声認識結果を準備するステップを含み、
前記１つまたは複数の発話を検索するステップが、前記対応担当者および前記顧客のそれぞれの発話の前記準備された音声認識結果から、抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分のそれぞれに類似する１つまたは複数の発話を検索するステップを含む、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１９】
前記対応するＱ＆Ａドキュメントが、抽出された前記繰り返し部分の前記識別子と共通の識別子、または、抽出された前記繰り返し部分の識別子と関連付けられた識別子と共通の識別子と対応付けられる、請求項１５〜１８のいずれか１項に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２０】
前記方法が、
前記１つまたは複数の繰り返し部分を抽出するための１つまたは複数の規則に基づき、前記準備された音声認識結果から、前記対応担当者の前記１つまたは複数の繰り返し部分を抽出するステップ、をさらに含む、請求項１５〜１９のいずれか１項に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２１】
対応担当者と顧客との間の会話に基づき、前記顧客の質問への応答を検索するためのコンピュータで実装される方法であって、
前記会話から、前記顧客の質問または対応担当者の返答の音声認識結果を、入力として受け取るステップと、
請求項１に記載の方法に従って拡張される質問応答（Ｑ＆Ａ）データベースから、プロセッサを使用して、前記対応するＱ＆Ａドキュメントに追加された前記音声認識結果から抽出された前記１つまたは複数の繰り返し部分および前記音声認識結果から発見した前記１つまたは複数の発話に基づいて、前記顧客の質問または前記対応担当者の返答に対するＱ＆Ａドキュメントを抽出するステップと、
前記抽出されたＱ＆Ａドキュメントを、前記対応担当者に対して表示するステップと、
を含む方法。
【請求項２２】
質問応答（Ｑ＆Ａ）データベースを拡張するためのコンピュータで実装される方法であって、
Ｑ＆Ａドキュメントのセットと、対応担当者と顧客との間の会話における少なくとも対応担当者の発話の音声認識結果とを準備するステップであって、前記セット内の各Ｑ＆Ａドキュメントが識別子と対応付けられ、各音声認識結果が、該当するＱ＆Ａドキュメントの前記識別子と共通の識別子と対応付けられる、前記準備するステップと、
プロセッサを使用して、前記対応担当者の発話の前記音声認識結果から抽出された１つまたは複数の繰り返し部分を、前記セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加して、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセットを生成するステップであって、前記対応するＱ＆Ａドキュメントが、抽出された前記繰り返し部分の前記識別子と共通の識別子、または、抽出された前記繰り返し部分の識別子と関連付けられた識別子と共通の識別子と対応付けられる、前記生成するステップと、
を含む方法。
【請求項２３】
システムであって、
プログラムを記憶するメモリを含み、前記プログラムが、プロセッサ上で実行されると、質問応答（Ｑ＆Ａ）データベースを拡張するための方法を実行し、前記方法が、
Ｑ＆Ａドキュメントのセットと、対応担当者と顧客との間の会話における少なくとも対応担当者の発話の音声認識結果とを準備するステップであって、前記セット内の各Ｑ＆Ａドキュメントが識別子と対応付けられ、各音声認識結果が、該当するＱ＆Ａドキュメントの前記識別子と共通の識別子と対応付けられる、前記準備するステップと、
前記プロセッサを使用して、前記対応担当者の発話の前記音声認識結果から抽出された１つまたは複数の繰り返し部分を、前記セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加して、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセットを生成するステップであって、前記対応するＱ＆Ａドキュメントが、抽出された前記繰り返し部分の前記識別子と共通の識別子、または、抽出された前記繰り返し部分の識別子と関連付けられた識別子と共通の識別子と対応付けられる、前記生成するステップと、
を含む、システム。
【請求項２４】
質問応答（Ｑ＆Ａ）データベースを拡張するためのコンピュータ・プログラムであって、コンピュータに、
Ｑ＆Ａドキュメントのセットと、対応担当者と顧客との間の会話における少なくとも対応担当者の発話の音声認識結果とを準備するステップであって、前記セット内の各Ｑ＆Ａドキュメントが識別子と対応付けられ、各音声認識結果が、該当するＱ＆Ａドキュメントの前記識別子と共通の識別子と対応付けられる、前記準備するステップと、
プロセッサを使用して、前記対応担当者の発話の前記音声認識結果から抽出された１つまたは複数の繰り返し部分を、前記セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加して、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセットを生成するステップであって、前記対応するＱ＆Ａドキュメントが、抽出された前記繰り返し部分の前記識別子と共通の識別子、または、抽出された前記繰り返し部分の識別子と関連付けられた識別子と共通の識別子と対応付けられる、前記生成するステップと、
を含む方法を実行させるためのコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、質問応答（Ｑ＆Ａ）データベース（ＱＡＤＢ）に関し、より詳細には、ＱＡＤＢの拡張に関する。
【背景技術】
【０００２】
企業のコンタクト・センタでは、コスト削減および顧客満足度向上のために、顧客からの様々な質問に対して、迅速に回答する必要がある。電話対応サポート・システムでは、音声認識システムを使用して電話オペレータと顧客との会話を録音し、該当および類似する質問と応答のペアをデータベースから検索し、電話オペレータに発見したペアを示すことができる。
【０００３】
キーワード検索を使用する、Ｇｏｏｇｌｅ検索などのＱ＆Ａ検索の場合、Ｑ＆Ａシステムが、全てのＱ＆Ａの類似度スコア（similarity score）を計算し、最高の類似度スコアを有する、最も該当するＱ＆Ａを返す。
【０００４】
例えば、検索するキーワードが「住所」および「変更」であるとき、Ｑ＆Ａシステムは、Ｑ＆Ａドキュメントのセットの中の、最も該当するＱ＆Ａを検索する。Ｑ＆Ａドキュメントのセットが以下のＱ＆Ａドキュメントを含むと仮定してみる。
「Ｑ＆Ａ  ＸＸＸＸ  住所変更、名前変更：ＷＥＢ  ＩＤをお持ちでしたら・・・お客様はウェブで変更できます、あるいは、ＩＤを控えてご来店下さい」
「Ｑ＆Ａ  ＹＹＹＹ  オンラインＩＤ変更：フリーダイアルＸＸＸＸ−ＸＸＸＸにお電話ください。電話される方はアカウントが必要です。アカウント番号、ヒントを準備してください」識別番号Ｑ＆Ａ  ＸＸＸＸを有するＱ＆Ａは、「住所変更」および「名前変更」という語句を含む。したがって、Ｑ＆Ａシステムが、識別番号Ｑ＆Ａ  ＸＸＸＸを有するＱ＆Ａを、最も該当するＱ＆Ａとして返す。
【０００５】
音声認識結果を利用してＱ＆Ａを検索する際は、音声認識結果が入力として利用されて、最も該当するＱ＆Ａが、Ｑ＆Ａドキュメントのセットの中から検索される。しかし、音声認識結果の語彙と、Ｑ＆Ａドキュメントのセットの内容との間には差がある。これは、話し言葉と書き言葉が、常に重なるとは限らないからである。
【０００６】
例えば、音声認識結果は、「お嬢様のアカウントを開設しますか？」、「８歳の男の子のアカウントの開設は・・・」である。Ｑ＆Ａドキュメントのセットの内容は、「Ｑ＆Ａ    ＺＺＺＺ  １８歳未満のアカウントの開設」である。上記で例では、子供についての表現様式が互いに異なるため、音声認識結果が、Ｑ＆Ａドキュメントのセットの内容と一致しない。
【０００７】
したがって、キーワード検索に比べてＱ＆Ａ検索の精度が低い。
【０００８】
音声認識結果は、新しい問い合わせの検索に使用され、音声認識結果を既存のＱ＆Ａに分類することにより設定された既存のＱ＆Ａには含まれない（特開２０１２−００３８７０４参照）。
【０００９】
クエリ拡張は、一般に、キーワードがＱ＆Ａドキュメントのセットの内容と一致しないときに検索漏れを防ぐための方法として知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２０１２−００３７０４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明の課題は、質問応答（Ｑ＆Ａ）データベースを拡張するためのシステム、方法、およびコンピュータ・プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一態様によると、本原理の一実施形態は、ＱＡＤＢを拡張するためのコンピュータで実装される方法を提供する。方法は、Ｑ＆Ａドキュメントのセットと、対応担当者（agent）と顧客との間の会話における少なくとも対応担当者の発話の音声認識結果とを準備するステップであって、セット内の各Ｑ＆Ａドキュメントが識別子を有し、各音声認識結果が、該当するＱ＆Ａドキュメントの識別子と共通の識別子を有する、準備するステップと、対応担当者の発話の音声認識結果から抽出された１つまたは複数の繰り返し部分を、セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加するステップと、を含む。
【００１３】
本発明の別の態様によると、本原理の一実施形態は、コンピュータにより実行可能な、本明細書に記載される１つまたは複数の方法を実行する、命令のプログラムを記憶する、コンピュータ可読記憶媒体を備えるコンピュータを提供する。システムは、プロセッサ上で実行されると、ＱＡＤＢを拡張するための方法を実行するプログラム、を記憶するメモリを備える。方法は、Ｑ＆Ａドキュメントのセットと、対応担当者と顧客との間の会話における少なくとも対応担当者の発話の音声認識結果とを準備するステップであって、セット内の各Ｑ＆Ａドキュメントが識別子を有し、各音声認識結果が、該当するＱ＆Ａドキュメントの識別子と共通の識別子を有する、準備するステップと、対応担当者の発話の音声認識結果から抽出された１つまたは複数の繰り返し部分を、セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加するステップと、を含む。
【００１４】
本発明の別の態様によると、本原理の一実施形態は、コンピュータ・システムにより実行可能な、本明細書に記載される１つまたは複数の方法を実行する、命令のプログラムを記憶する、コンピュータ可読記憶媒体を備えるコンピュータ・プログラム製品を提供する。方法は、Ｑ＆Ａドキュメントのセットと、対応担当者と顧客との間の会話における少なくとも対応担当者の発話の音声認識結果とを準備するステップであって、セット内の各Ｑ＆Ａドキュメントが識別子を有し、各音声認識結果が、該当するＱ＆Ａドキュメントの識別子と共通の識別子を有する、準備するステップと、対応担当者の発話の音声認識結果から抽出された１つまたは複数の繰り返し部分を、セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加するステップと、を含む。
【００１５】
本発明の別の態様によると、本原理の一実施形態は、対応担当者と顧客との間の会話に基づき、顧客の質問に対する応答を検索するための、コンピュータで実装される方法を提供する。方法は、会話から、顧客の質問または対応担当者の返答の音声認識結果を、入力として受け取るステップと、上述の方法に従って拡張されるＱＡＤＢから、顧客の質問または対応担当者の返答に対するＱ＆Ａドキュメントを抽出するステップと、抽出されたＱ＆Ａドキュメントを、対応担当者に対して表示するステップと、を含む。
【００１６】
本発明の別の態様によると、本原理の一実施形態は、ＱＡＤＢを拡張するためのコンピュータで実装される方法を提供する。方法は、Ｑ＆Ａドキュメントのセットと、対応担当者と顧客との間の会話における対応担当者の発話の音声認識結果とを準備するステップであって、セット内の各Ｑ＆Ａドキュメントが識別子を有し、各音声認識結果が、該当するＱ＆Ａドキュメントの識別子と共通の識別子を有する、準備するステップと、対応担当者の発話の音声認識結果を、セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加するステップと、を含む。
【００１７】
本発明の別の態様によると、本原理の一実施形態は、コンピュータにより実行可能な、本明細書に記載される１つまたは複数の方法を実行する、命令のプログラムを記憶する、コンピュータ可読記憶媒体を備えるコンピュータを提供する。システムは、プロセッサ上で実行されると、ＱＡＤＢを拡張するための方法を実行するプログラム、を記憶するメモリを備える。方法は、Ｑ＆Ａドキュメントのセットと、対応担当者と顧客との間の会話における対応担当者の発話の音声認識結果とを準備するステップであって、セット内の各Ｑ＆Ａドキュメントが識別子を有し、各音声認識結果が、該当するＱ＆Ａドキュメントの識別子と共通の識別子を有する、準備するステップと、対応担当者の発話の音声認識結果を、セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加するステップと、を含む。
【００１８】
本発明の別の態様によると、本原理の一実施形態は、コンピュータ・システムにより実行可能な、本明細書に記載される１つまたは複数の方法を実行する、命令のプログラムを記憶する、コンピュータ可読記憶媒体を備えるコンピュータ・プログラム製品を提供する。方法は、Ｑ＆Ａドキュメントのセットと、対応担当者と顧客との間の会話における対応担当者の発話の音声認識結果とを準備するステップであって、セット内の各Ｑ＆Ａドキュメントが識別子を有し、各音声認識結果が、該当するＱ＆Ａドキュメントの識別子と共通の識別子を有する、準備するステップと、対応担当者の発話の音声認識結果を、セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加するステップと、を含む。
【００１９】
本発明の一実施形態によると、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセットにより、対応担当者と顧客との間の会話を検索することによって、検索処理において、向上した検索結果が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の一実施形態において使用されるコンピュータ・ハードウェアの、例示の基本ブロック図である。
【図２】ＱＡＤＢを拡張するための方法の全体フローチャートの一実施形態を示す図である。
【図３】セット内のＱ＆Ａドキュメントに繰り返し部分を追加するための方法のフローチャートの一実施形態を示す図である。
【図４】繰り返し部分に類似する発話を検索するための方法のフローチャートの一実施形態を示す図である。
【図５】ＱＡＤＢを拡張するための方法の全体フローチャートの別の実施形態を示す図である。
【図６】顧客の質問への応答を検索するための方法のフローチャートの一実施形態を示す図である。
【図７】ＱＡＤＢの一実施形態を示す図である。
【図８】コール・ログの一実施形態を示す図である。
【図９】Ｑ＆Ａドキュメントの関連付けされた識別子の一実施形態を示す図である。
【図１０】音声認識結果から繰り返し部分を抽出するための規則の一実施形態を示す図である。
【図１１】元のＱＡＤＢと、図２にて説明されるフローチャートの一実施形態に従って拡張されたＱＡＤＢと、の一実施形態を示す図である。
【図１２】元のＱＡＤＢと、図５にて説明されるフローチャートの一実施形態に従って拡張されたＱＡＤＢと、の一実施形態を示す図である。
【図１３】類似度検索インデックスを使用することにより、Ｑ＆Ａドキュメントとの類似度を計算する一実施形態を示す図である。
【図１４】図２にて説明されるフローチャートの一実施形態に従って使用される、コンピュータ・システム・ハードウェアの、全体機能ブロック図の一実施形態を示す図である。
【図１５】図５にて説明されるフローチャートの一実施形態に従って使用される、コンピュータ・システム・ハードウェアの、全体機能ブロック図の一実施形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
本発明の種々の実施形態についての説明が、例示の目的で提示されたが、網羅することは意図されておらず、開示される実施形態に限定されることも意図されていない。多くの変更および変形が、記載される実施形態の範囲および主旨から逸脱することなく、当業者に対して明らかにされるであろう。本明細書において使用される用語は、実施形態の原理、実際の用途、または市場に見られる技術における技術の向上、を最良に説明するため、または、他の当業者が本明細書に開示される実施形態を理解できるようにするために、選択された。
【００２２】
本明細書において使用される用語をより明確に定義するために、以下の例示の定義が提供されるが、用語の意味は、本原理が関連する技術分野において広く知られているものと解釈されるべきである。
【００２３】
用語、質問応答（Ｑ＆Ａ）とは、リストアップされる質問と応答を指す。Ｑ＆Ａは、通常は、絶えず尋ねられている特定の質問の結果である情報を編集したものである。Ｑ＆Ａの一実施形態は、よくある質問（Frequently Asked Questions(FAQ)）である。
【００２４】
用語、質問応答（Ｑ＆Ａ）データベース（ＱＡＤＢ）は、Ｑ＆Ａを格納するデータベースを指す。ＱＡＤＢには、Ｑ＆Ａドキュメントのセットが含まれる。ＱＡＤＢの一実施形態は、よくある質問（ＦＡＱ）データベース（ＦＡＱＤＢ）である。
【００２５】
用語、「対応担当者」とは、顧客からの質問への応答を提供する人を指す。対応担当者、例えば、電話オペレータ、コールセンタ・オペレータ、システム・サポート・オペレータ、または顧客サポート・オペレータ、であってよいがこれに限定されない。
【００２６】
用語「顧客」とは、自分の質問に対する応答を要求する人を指す。顧客は、上記で定義した対応担当者の顧客であってもよい。
【００２７】
用語「会話」とは、対応担当者と顧客との間の対話型または自発的なコミュニケーションを指す。会話は、典型的には、電話のコミュニケーション、ウェブでのコミュニケーション、または対面でのコミュニケーションを介して行われるものであってもよい。
【００２８】
ここで図１を参照すると、図１は、本原理の一実施形態において使用されるコンピュータ・ハードウェアの、例示の基本ブロック図を示す。
【００２９】
コンピュータ（１０１）は、例えば、デスクトップ、ラップトップ、ノートブック、タブレット、またはサーバ・コンピュータとすることができるが、これに限定されない。サーバ・コンピュータは、例えば、ワークステーション、ラックマウント型サーバ、ブレード型サーバ、または、メインフレーム・サーバとすることができるが、これに限定されず、例えば、１つまたは複数の仮想マシンを作成および稼働させるためのハイパーバイザを稼働させることができる。コンピュータ（１０１）は、１つまたは複数のＣＰＵ（１０２）と、バス（１０４）に接続されるメインメモリ（１０３）と、を備えてもよい。ＣＰＵ（１０２）は、好ましくは、３２ビットまたは６４ビットのアーキテクチャに基づくものとすることができる。ＣＰＵ（１０２）は、例えば、ＩＢＭ社のＰｏｗｅｒ（Ｒ）シリーズ、インテル社のＣｏｒｅｉ（ＴＭ）シリーズ、Ｃｏｒｅ２（ＴＭ）シリーズ、Ａｔｏｍ（ＴＭ）シリーズ、Ｘｅｏｎ（ＴＭ）シリーズ、Ｐｅｎｔｉｕｍ（Ｒ）シリーズ、もしくはＣｅｌｅｒｏｎ（Ｒ）シリーズ、または、Advanced Micro Devices,Inc.社のＰｈｅｎｏｍ（ＴＭ）シリーズ、Ａｔｈｌｏｎ（ＴＭ）シリーズ、Ｔｕｒｉｏｎ（ＴＭ）シリーズ、もしくはＳｅｍｐｒｏｎ（ＴＭ）とすることができるが、これに限定されない（「Ｐｏｗｅｒ」は、米国、他の国またはその両方のＩＢＭ社の登録商標であり、「Ｃｏｒｅ  ｉ」、「Ｃｏｒｅ２」、「Ａｔｏｍ」、および「Ｘｅｏｎ」は米国、他の国またはその両方のインテル社の商標であり、「Ｐｅｎｔｉｕｍ」および「Ｃｅｌｅｒｏｎ」は同社の登録商標であり、「Ｐｈｅｎｏｍ」、「Ａｔｈｌｏｎ」、「Ｔｕｒｉｏｎ」、および「Ｓｅｍｐｒｏｎ」は、米国、他の国またはその両方のAdvanced Micro Devices,Inc.社の商標である）。
【００３０】
液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）などのディスプレイ（１０６）は、ディスプレイ・コントローラ（１０５）を介してバス（１０４）と接続されてもよい。ディスプレイ（１０６）は、コンピュータの管理のために、通信回線を介してネットワークと接続されるコンピュータの情報、および適切なグラフィックス・インターフェースを使用してコンピュータ上で稼働するソフトウェアの情報、の表示に使用されてもよい。ハードディスクまたはソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）などのディスク（１０８）、および、ＣＤ、ＤＶＤまたはブルーレイディスク（ＢＤ）ドライブなどのドライブ（１０９）は、ＳＡＴＡまたはＩＤＥコントローラ（１０７）を介してバス（１０４）と接続されてもよい。さらに、キーボード（１１１）およびマウス（１１２）が、キーボード−マウス・コントローラ（１１０）またはＵＳＢバス（図示せず）を介して、バス（１０４）と接続されてもよい。
【００３１】
オペレーティング・システム、Ｗｉｎｄｏｗｓ（Ｒ）、ＵＮＩＸ（Ｒ）、Ｍａｃ  ＯＳ（Ｒ）、Ｌｉｎｕｘ（Ｒ）またはＪａｖａ（Ｒ）処理環境、Ｊａｖａ（Ｒ）アプリケーション、Ｊａｖａ（Ｒ）仮想マシン（ＶＭ）、および、Ｊ２ＥＥ（Ｒ）などのＪａｖａ（Ｒ）ｊｕｓｔ−ｉｎ−ｔｉｍｅ（ＪＩＴ）コンパイラを提供するプログラム、他のプログラム、ならびに任意のデータは、メインメモリにロード可能にディスク（１０８）に格納することができる。（「Ｗｉｎｄｏｗｓ」は、米国、他の国またはその両方のマイクロソフト社の登録商標であり、「ＵＮＩＸ」は、米国、他の国またはその両方のオープン・グループの登録商標であり、「Ｍａｃ  ＯＳ」は、米国、他の国またはその両方のアップル社の登録商標であり、「Ｌｉｎｕｘ」は、米国、他の国またはその両方のLinus Torvaldsの登録商標であり、「Ｊａｖａ」および「Ｊ２ＥＥ」は、米国、他の国またはその両方のOracle America,Inc.社の登録商標である。）
【００３２】
ドライブ（１０９）を使用して、本原理の一実施形態のコンピュータ・プログラムなどの、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭもしくはＢＤから、ディスク（１０８）に読み出し可能なプログラムをインストールすること、または、必要に応じて、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭもしくはＢＤから、メインメモリ（１０３）もしくはディスク（１０８）に読み出し可能な任意のデータをロードすることができる。
【００３３】
通信インターフェース（１１４）は、例えば、イーサネット（Ｒ）プロトコルに基づくものとすることができるが、これに限定されない。通信インターフェース（１１４）は、通信コントローラ（１１３）を介してバス（１０４）と接続されてもよく、コンピュータ（１０１）を通信回線（１１５）に物理的に接続し、ネットワーク・インターフェース層を、コンピュータ（１０１）のオペレーティング・システムの通信機能のＴＣＰ／ＩＰ通信プロトコルに提供することができる。この場合、通信回線（１１５）は、有線ＬＡＮ環境、または、例えばＩＥＥＥ（Ｒ）802.11a/b/g/nなどが含まれるがこれに限定されない、無線ＬＡＮ接続規格に基づく無線ＬＡＮ環境、とすることができる（「ＩＥＥＥ」は、米国、他の国またはその両方のInstitute of Electrical and Electronics Engineers,Inc.の登録商標である）。
【００３４】
図２から４は、ＱＡＤＢを拡張するための方法のフローチャートの一実施形態を示す。
【００３５】
ここで図２を参照すると、図２は、ＱＡＤＢを拡張するための方法の全体フローチャートの一実施形態を示す。
【００３６】
ステップ２０１にて、コンピュータ（１０１）が上述の方法を開始する。
【００３７】
ステップ２０２にて、コンピュータ（１０１）が、Ｑ＆Ａドキュメントのセットを、例えば、ＱＡＤＢを読み取ることにより準備する。ＱＡＤＢは、Ｑ＆Ａドキュメントのうちの１つまたは複数、または、Ｑ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ、（２９１）、を備える。Ｑ＆Ａドキュメントのセットは、以下のように表すことができる。Ｆ［ｘ］：１＜＝ｘ＜＝Ｎｆ、ここで、Ｎｆは、Ｑ＆Ａドキュメントのセット内のＱ＆Ａドキュメントの総数である。
【００３８】
セット内の各Ｑ＆Ａドキュメントは、Ｑ＆Ａ  ＩＤ（すなわち、Ｑ＆Ａ識別子）を有する。
【００３９】
Ｑ＆Ａドキュメントのセットは、ステップ２０１での開始より前に、予め準備されてもよい。ＱＡＤＢまたはＱ＆Ａドキュメントのセットの一実施形態が、図７に示され以下でさらに詳細に説明される。
【００４０】
ステップ２０２にて、コンピュータ（１０１）は、対応担当者と顧客との間の会話における少なくとも対応担当者の発話の音声認識結果を、例えば、１つまたは複数のコール・ログＣｓを読み取ることにより、さらに準備する。コール・ログＣｓは、以下のように表すことができる。Ｃｓ［ｉ］：１＜＝ｉ＜＝Ｎｓ、ここで、Ｎｓは、コール・ログＣｓの総数である。音声認識結果または発話は、以下のように表すことができる。Ｃｓ［ｉ］［ｊ］：１＜＝ｊ＜＝Ｎｃｓ［ｉ］、ここで、Ｎｃｓ[i]は、コール・ログ[i]内の発話の総数である。
【００４１】
コール・ログには２種類ある。１つは、対応担当者の会話の音声認識結果であり、もう１つは、顧客の会話の音声認識結果である。例えば、コールセンタにおいて、対応担当者の発話と顧客の発話が、例えば、２チャンネル、すなわち、右チャンネルおよび左チャンネルの入力を使用して、それぞれのチャンネルに別々に記録される。したがって、対応担当者の発話と顧客の発話とを別々に収集して、各発話の音声認識を実行することは簡単である。従来技術において既知のいずれの音声認識方法も、対応担当者の発話および顧客の発話の準備に使用することができる。
【００４２】
各コール・ログ（すなわち、各音声認識結果）は、該当するＱ＆ＡドキュメントのＱ＆Ａ  ＩＤと共通の識別子を有する。該当するＱ＆Ａドキュメントは、音声認識結果を入力として使用することにより取得される検索結果であってもよい。
【００４３】
コール・ログは、ステップ２０１での開始より前に、予め準備されてもよい。コール・ログの一実施形態が、図８に示され以下でさらに詳細に説明される。
【００４４】
最初に準備されたコール・ログは、２つのセットに分割することができ、一方のセットＣｓは、ステップ２０３に示すように、１つまたは複数の繰り返し部分を抽出するためのセットであり、もう一方のセットＣｐは、ステップ２０４に示されるように、１つまたは複数の発話を検索するためのセットである。コンピュータ（１０１）は、コール・ログを各コール・ログの識別子ｉに従って、分割することができる。例えば、コンピュータは、コール・ログを２セットに分割してもよい。Ｃ［０］からＣ［ｘ−１］をＣｓに、Ｃ［ｘ］からＣ［ｙ］をＣｐに分割、ここで、０＜ｘ＜ｙである。
【００４５】
ステップ２０３にて、コンピュータ（１０１）は、対応担当者の発話の音声認識結果から抽出された１つまたは複数の繰り返し部分を、セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加して、Ｑ＆Ａドキュメントの拡張されたセット、Ｆ１、（２９２）を生成する。
【００４６】
Ｑ＆Ａドキュメントの拡張されたセット、Ｆ１、（２９２）は、以下のように表すことができる。Ｆ１［ｘ］：１＜＝ｘ＜＝Ｎｆ１、ここで、Ｎｆ１は、Ｑ＆Ａドキュメントの拡張されたセット、Ｆ１（２９２）内のＱ＆Ａドキュメントの総数である。
【００４７】
対応するＱ＆Ａドキュメントは、抽出された繰り返し部分を抽出したコール・ログの識別子と共通のＱ＆Ａ  ＩＤ、または、抽出された繰り返し部分を抽出したコール・ログの識別子と関連付けられた識別子と共通のＱ＆Ａ  ＩＤ、を有する。以下では、「抽出された繰り返し部分を抽出したコール・ログの識別子」を、「抽出された繰り返し部分の識別子」と呼ぶこともある。
【００４８】
対応するＱ＆Ａドキュメントが、抽出された繰り返し部分の識別子と共通のＱ＆Ａ  ＩＤを有するとき、抽出された繰り返し部分の識別子は、繰り返し部分が抽出されたコール・ログの識別子と同じである。
【００４９】
対応するＱ＆Ａドキュメントが、抽出された繰り返し部分の識別子と関連付けられた識別子と共通のＱ＆Ａ  ＩＤを有するとき、抽出された繰り返し部分の識別子と関連付けられた識別子は、Ｑ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ、（２９１）から検索されるＱ＆Ａドキュメントの識別子、または、抽出された繰り返し部分の識別子をキーとして使用することにより、コール・ログから検索されるコール・ログの識別子と同じである。前者の場合、抽出された繰り返し部分の識別子は、抽出された繰り返し部分の表現の類似度の観点から、Ｑ＆Ａドキュメントの識別子と関連付けられてもよい。後者の場合、抽出された繰り返し部分の識別子は、抽出された繰り返し部分の表現の類似度の観点から、コール・ログの識別子と関連付けられてもよい。
【００５０】
対応するＱ＆Ａドキュメントは、抽出された繰り返し部分の識別子と共通のＱ＆Ａ  ＩＤにより、または、例えば、セット内のＱ＆Ａドキュメントの関連付けされた識別子用のテーブルを使用して、抽出された繰り返し部分の識別子と関連付けられた識別子と共通のＱ＆Ａ  ＩＤ、により特定される。テーブルの一実施形態が、図９に示され以下でさらに詳細に説明される。
【００５１】
１つまたは複数の繰り返し部分の抽出は、手動または自動で行うことができる。繰り返し部分には、顧客の発話の繰り返しである対応担当者の発話、すなわち、顧客の質問、のコール・ログが含まれてもよい。対応担当者の発話は、顧客の質問の同じまたは異なる言い回しであることがある。
【００５２】
１つまたは複数の繰り返し部分を手動で抽出するための方法は、対応担当側の担当者の命令に従って、コンピュータによって実行されてもよい。一実施形態において、対応担当者は、安全のためにユーザの質問の内容を繰り返す。したがって、対応担当側の担当者は、対応担当者の発話から繰り返し部分を認識することができる。手動で抽出した繰り返し部分は、セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加される。
【００５３】
１つまたは複数の繰り返し部分を自動で抽出するための方法は、コンピュータ（１０１）、またはコンピュータ（１０１）とは異なる別のコンピュータにより実行される。１つまたは複数の繰り返し部分を自動で抽出することについての詳細な説明は、以下で検討する図３にて説明される。
【００５４】
上述の追加の後、コンピュータ（１０１）は、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ１、（２９２）を、記憶装置、例えば、ディスク（１０９）に格納する。拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ１、の一実施形態が図１１に示され以下でさらに詳細に説明される。
【００５５】
拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ１、（２９２）は、以下でさらに詳細に検討される図６にて説明される検索処理に使用されてもよい。したがって、対応担当者の繰り返し部分を追加することにより、検索処理における対応担当者または顧客の発話が、Ｑ＆Ａドキュメントのセット内のキーワードと類似しない場合、検索処理における対応担当者または顧客の発話は、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット内の追加された繰り返し部分と類似する可能性があるかもしれない。
【００５６】
対応担当者の発話が、顧客の質問の異なる言い回しであるとき、対応担当者の発話は、顧客の質問に比べて、対応担当者と顧客との間の会話における顧客の質問に関するＱ＆Ａドキュメントを検索するための、より正確なキーワードを含むことがある。例えば、顧客の質問が、「８歳の男の子のアカウントを開設したいのです」または「下の娘のアカウントを開設する必要があります」というものであるとき、対応担当者の発話の繰り返し部分は、「１８歳未満の個人のお客様のアカウントを開設なさりたいのですね？」となる。繰り返し部分はキーワード「１８歳未満」を含み、したがって、繰り返し部分は、「８歳の男の子」または「下の娘」を含む顧客の質問に比べて、対応担当者と顧客との間の会話における顧客の質問に関するＱ＆Ａドキュメントを検索するためには、より適切である。
【００５７】
したがって、検索処理において検索結果を向上させるために、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ１、（２９２）を利用することは有用である。対応担当者の発話の音声認識結果から抽出された１つまたは複数の繰り返し部分を、セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加することにより、顧客の発話における発話が、Ｑ＆Ａドキュメントセットに類似しない場合でも、その顧客の発話が、対応担当者の発話における繰り返し部分に類似する。したがって、顧客の質問に対する応答の検索を、拡張されたＱ＆Ａデータベースを使用して行う際、より適切なＱ＆Ａドキュメントを抽出することができる。
【００５８】
任意的なステップ２０４にて、コンピュータ（１０１）は、準備された音声認識結果から、１つまたは複数の抽出された繰り返し部分のそれぞれに類似する１つまたは複数の発話を検索する。１つまたは複数の抽出された繰り返し部分のそれぞれに類似する１つまたは複数の発話の検索の詳細な説明については、以下でさらに詳細に検討される図４にて説明される。
【００５９】
任意的なステップ２０５にて、コンピュータ（１０１）は、１つまたは複数の発見した発話を、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ１、（２９２）内の対応するＱ＆Ａドキュメントにさらに追加して、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ２、（２９３）を生成する。対応するＱ＆Ａドキュメントは、抽出された発話の識別子、または抽出された発話の識別子と関連付けられた識別子、と共通のＱ＆Ａ  ＩＤを有する。
【００６０】
拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ２、（２９３）は、以下でさらに詳細に検討されるように、図６にて説明される検索方法に使用されてもよい。発見した発話は、抽出された繰り返し部分に対応する類似ドキュメントであり、検索処理における顧客の要求の表現を拡張してもよく、多数のパラフレーズを含んでもよい。したがって、検索処理において検索結果を向上させるために、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ２、（２９３）を利用することは有用である。
【００６１】
上述の追加の後、コンピュータ（１０１）は、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ２、（２９３）を、記憶装置、例えば、ディスク（１０９）に格納する。拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ２、の例示的な一実施形態が図１１に示され以下でさらに詳細に説明される。
【００６２】
１つまたは複数の発見した発話を、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加することにより、顧客の要求の表現を拡張することができ、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセットが、多数のパラフレーズを含むことになる。したがって、顧客の質問に対する応答の検索を、拡張されたＱ＆Ａデータベースを使用して行う際、より適切なＱ＆Ａドキュメントを抽出することができる。
【００６３】
ステップ２０６にて、コンピュータ（１０１）は上述の方法を終了する。
【００６４】
ここで図３を参照すると、図３は、セット内のＱ＆Ａドキュメントに繰り返し部分を追加するための方法のフローチャートの一実施形態を示す。
【００６５】
ステップ２１１にて、コンピュータ（１０１）が、上述の方法を開始する。
【００６６】
ステップ２１２にて、コンピュータ（１０１）は、Ｃｓのセット内の対応担当者の発話のうちの１つのコール・ログＣｓ［ｉ］を読み取る。なお、Ｃｓのセット、すなわち、対応担当者の発話、は繰り返し部分をセット内のＱ＆Ａドキュメントに追加するための方法において使用される。
【００６７】
ステップ２１３にて、コンピュータ（１０１）は、ステップ２１２で読み取ったコール・ログＣｓ［ｉ］から、１つの発話Ｃｓ［ｉ］［ｊ］を読み込む。
【００６８】
ステップ２１４にて、コンピュータ（１０１）は、繰り返し部分を抽出するための１つまたは複数の規則を選択する。この規則は、以下のように表すことができる。Ｒ［ｋ］：１＜＝ｋ＜＝Ｎｒ、ここで、Ｎｒは、規則の総数である。規則の一実施形態が、図１０に示され以下でさらに詳細に説明される。
【００６９】
ステップ２１５にて、コンピュータ（１０１）は、１つまたは複数の繰り返し部分を抽出するための１つまたは複数の規則に基づき、発話Ｃｓ［ｉ］［ｊ］から、対応担当者の１つまたは複数の繰り返し部分を抽出する。
【００７０】
ステップ２１６にて、コンピュータ（１０１）は、発話の全てが処理されたか否かを判定する。判定結果が肯定であれば、コンピュータ（１０１）は、ステップ２１６に進み、判定結果が否定であれば、コンピュータ（１０１）はステップ２１３に戻り、ステップ２１３から２１６の方法を繰り返す。
【００７１】
ステップ２１７にて、コンピュータ（１０１）は、コール・ログの全てが処理されたか否かを判定する。判定結果が肯定であれば、コンピュータ（１０１）は、ステップ２１８に進み、判定結果が否定であれば、コンピュータ（１０１）はステップ２１２に戻り、ステップ２１２から２１７の方法を繰り返す。
【００７２】
コンピュータ（１０１）は、抽出結果ｐ０を得る。抽出結果ｐ０は、以下のように表すことができる。ｐ０＝ｌｉｓｔ｛Ｃ［ｉ］［ｊ］，Ｑ＆Ａ  ＩＤ｝例えば、抽出結果ｐ０は、Ｃｓ［１］［５］，Ｑ＆Ａ_ＡＡＡＡである。
【００７３】
ステップ２１８にて、コンピュータ（１０１）は、１つまたは複数の抽出された繰り返し部分を、セット内の同じＱ＆Ａ  ＩＤを持つ対応するＱ＆Ａドキュメントに追加して、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ１、（２９２）を生成する。
【００７４】
ステップ２１９にて、コンピュータ（１０１）は上述の方法を終了する。
【００７５】
ここで、図４を参照すると、図４は、繰り返し部分に類似する発話を検索するための方法のフローチャートの一実施形態を示す。
【００７６】
ステップ２２１にて、コンピュータ（１０１）が、上述の方法を開始する。
【００７７】
ステップ２２２にて、コンピュータ（１０１）は、対応担当者と顧客との間の会話における、対応担当者の発話、または、対応担当者および顧客の発話、のコール・ログＣｐを読み取る。コール・ログＣｐは、以下のように表すことができる。Ｃｐ［ｉ］：１＜＝ｍ＜＝Ｎｐ、ここで、Ｎｐは、コール・ログＣｐの総数である。
【００７８】
ステップ２２３にて、コンピュータ（１０１）は、類似度検索インデックス・ビルダにより、類似度検索インデックスを生成する。類似度検索インデックスの生成では、各ログＣｐ［ｉ］［ｊ］が、ベクトル表示、例えば、Ｖｅｃ［ｘ］、に変換される。変換は、例えば、ログＣｐ［ｉ］［ｊ］内の単語の頻度、Term Frequency-Inverse Document Frequency (tf-idf)、Latent Semantics Index (LSI)またはword2vec（以下のＵＲＬを参照のこと：<https://code.google.com/p/word2vec/>）、を使用して実行することができるが、これに限定されない。
【００７９】
ステップ２２４にて、コンピュータ（１０１）は、拡張されたセットＦ１、（２９２）内の１つのＱ＆Ａドキュメントを読み取る。Ｑ＆Ａドキュメントはまた、ステップ２２３で説明した同じ方法を使用して、ベクトル表現に変換される。
【００８０】
ステップ２２５にて、コンピュータ（１０１）は、類似度検索エンジンを使用して、入力としてＱ＆Ａドキュメントを入力し、出力として類似のリストを準備する。出力の一実施形態は、以下のように表すことができる。出力：｛類似度，Ｃｐ［ｍ］［ｎ］，Ｑ＆Ａ  ＩＤ｝出力の例は、以下の通りでもよい。{0.832,Cp[497[23],Q&A_AAAA;0.734,Cp[498][12],Q&A_AAAA;0.722,Cp[499][8],Q&A_ZZZZ; 0.655,Cp[500][15],Q&A_AAAA;0.200, Cp[202][13],Q&A_AAAA}
【００８１】
類似度は、ステップ２２３にて生成されたベクトルと、ステップ２２４にて生成されたベクトルとの間の距離を計測することにより判定されてもよい。距離は、例えば、コサイン類似度により計算されてもよいが、これに限定されない。コサイン類似度は、２つのベクトル間の類似度を計測するための方法である。
【００８２】
ステップ２２６にて、コンピュータ（１０１）は、出力の類似度が、所定の閾値以上であるかどうか、出力のＱ＆Ａ  ＩＤが、抽出された繰り返し部分の識別子と共通かどうか、を判定する。
【００８３】
以下の２つの方法のいずれかを、判定に使用することができる。
【００８４】
一方の方法では、最初に、準備された音声認識結果から、１つまたは複数の抽出された繰り返し部分ごとの所定の閾値以上の類似度を有する１つまたは複数の発話を検索し、次に、所定の閾値以上の類似度を有する１つまたは複数の発見した発話から、１つまたは複数の抽出された繰り返し部分のそれぞれの識別子と共通の識別子を有する１つまたは複数の発話を抽出する。
【００８５】
もう１つの方法では、最初に、準備された音声認識結果から、１つまたは複数の抽出された繰り返し部分のそれぞれの識別子と共通の識別子を有する１つまたは複数の発話を抽出し、次に、１つまたは複数の抽出された繰り返し部分のそれぞれについて所定の閾値以上の類似度を有する１つまたは複数の発話を検索する。
【００８６】
判定結果が肯定であれば、コンピュータ（１０１）は、ステップ２２７に進み、判定結果が否定であれば、コンピュータ（１０１）はステップ２２４に戻り、ステップ２２４から２２６の方法を繰り返す。
【００８７】
肯定の判定が得られるとき、ステップ２２６の出力の例は、以下の通りでもよい。所定の閾値が０．６００に設定されて、抽出された繰り返し部分の識別子がＱ＆Ａ＿ＡＡＡＡである場合、{0.832,Cp[497][23],Q&A_AAAA;0.734,Cp[498][12],Q&A_AAAA;0.655,Cp[500][15],Q&A_AAAA}となる。
【００８８】
ステップ２２７にて、コンピュータ（１０１）は上述の方法を終了する。
【００８９】
類似度検索インデックスを使用することによる、Ｑ＆Ａドキュメントとの類似度を計算する一実施形態が、図１３に示され以下でさらに詳細に説明される。
【００９０】
図４にて説明される方法を通じて、コンピュータ（１０１）は１つまたは複数の発見した発話を取得する。図２にて説明された、ステップ２０５で説明されるように、コンピュータ（１０１）は、１つまたは複数の発見した発話を、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ１、（２９２）内の対応するＱ＆Ａドキュメントにさらに追加して、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ２、（２９３）を生成する。拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ２、（２９３）は、以下のように表すことができる。Ｆ２［ｘ］：１＜＝ｘ＜＝Ｎｆ２、ここで、Ｎｆ２は、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ２、（２９３）内のＱ＆Ａドキュメントの総数である。
【００９１】
図５は、ＱＡＤＢを拡張するための方法の全体フローチャートの別の実施形態を示す。
【００９２】
ステップ３０１にて、コンピュータ（１０１）が、上述の方法を開始する。
【００９３】
ステップ３０２にて、コンピュータ（１０１）が、Ｑ＆Ａドキュメントのセットを、例えば、ＱＡＤＢを読み取ることにより。準備する。ＱＡＤＢは、Ｑ＆Ａドキュメントのうちの１つまたは複数、または、Ｑ＆Ａドキュメントのセットを備える。
【００９４】
Ｑ＆Ａドキュメントのセットは、ステップ３０１での開始より前に、予め準備されてもよい。ＱＡＤＢまたはＱ＆Ａドキュメントのセットの一実施形態が、図７にて以下でさらに詳細に示される。
【００９５】
ステップ３０２にて、コンピュータ（１０１）は、対応担当者と顧客との間の会話における対応担当者の発話の音声認識結果を、例えば、１つまたは複数のコール・ログを読み取ることにより、さらに準備する。なお、対応担当者の発話は、図５にて説明される方法において使用される。
【００９６】
コール・ログは、ステップ３０１での開始より前に、予め準備されてもよい。コール・ログの一実施形態が、図８に示され以下でさらに詳細に説明される。
【００９７】
ステップ３０３にて、コンピュータ（１０１）は、対応担当者の発話の音声認識結果の全てまたはほぼ全てを、セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加して、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセットを生成する。対応担当者の発話の音声認識結果の全てまたはほぼ全てを、セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加することにより、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセットは、対応担当者の発話に含まれるより適切なキーワードを、有することができる。したがって、顧客の質問に対する応答の検索を、拡張されたＱ＆Ａデータベースを使用して行う際、より適切なＱ＆Ａドキュメントを抽出することができる。
【００９８】
ステップ３０４にて、コンピュータ（１０１）は上述の方法を終了する。
【００９９】
図６は、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ１、（２９２）、または拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ２、（２９３）を使用した、顧客の質問に対する応答を検索するための方法のフローチャートの一実施形態を示す。
【０１００】
ステップ４０１にて、コンピュータ（１０１）が、上述の方法を開始する。
【０１０１】
ステップ４０２にて、コンピュータ（１０１）は、会話から、顧客の質問または対応担当者の返答または繰り返し部分の音声認識結果を、入力として受け取る。音声認識結果は、実行時に取得することができる。
【０１０２】
ステップ４０３にて、コンピュータ（１０１）は、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ１、（２９２）、または拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ２、（２９３）を使用して、ＱＡＤＢから、顧客の質問または対応担当者の返答に対するＱ＆Ａドキュメントを抽出する。
【０１０３】
ステップ４０４にて、コンピュータ（１０１）は、抽出されたＱ＆Ａドキュメントを、対応担当者に示す。
【０１０４】
それに従って、対応担当者は、顧客の質問についてのＱ＆Ａドキュメントを素早く取得することができる。一実施形態において、会話における対応担当者の返答、または会話における顧客の質問開始時には、拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ１、（２９２）、または拡張されたＱ＆Ａドキュメントのセット、Ｆ２、（２９３）を使用した、検索方法の入力として、数百個の単語、例えば、１００から３００個の単語、または１５０から２５０個の単語、または、ほぼ２００個の単語が使用されて、結果、すなわち、顧客の質問に対応するＱ＆Ａドキュメントを取得することができる。
【０１０５】
ステップ４０５にて、コンピュータ（１０１）は上述の方法を終了する。
【０１０６】
図７から１１は、フローチャートで使用されるデータ、またはフローチャートの一実施形態に従って生成されるデータの実施形態を示す。
【０１０７】
ここで図７を参照すると、図７は、ＱＡＤＢ（５０１）の一実施形態を示す。
【０１０８】
ＱＡＤＢ（５０１）は、複数のＱ＆Ａドキュメントのセットを備える。各Ｑ＆Ａドキュメントは、Ｆ［ｘ］、Ｑ＆Ａ  ＩＤ、および記述を有する。Ｆ［ｘ］を使用して、各Ｑ＆Ａドキュメントの番号を指定することができる。Ｑ＆Ａ  ＩＤを使用して、予め定義した分類または予め定義したカテゴリに従って、Ｑ＆Ａドキュメントを分類することができる。記述には、Ｑ＆Ａドキュメントのタイトル、質問、および質問に対応する応答、を含むものとすることができる。記述は、ＸＭＬ、ＨＴＭＬ、またはＸＨＴＭＬとして記述されてもよい。
【０１０９】
ここで、図８を参照すると、図８は、コール・ログ（５１１）の一実施形態を示す。
【０１１０】
コール・ログ（５１１）のそれぞれが、Ｃｓ［ｉ］［ｊ］、Ｑ＆Ａ  ＩＤ、および音声認識結果または１つまたは複数の発話、を有する。Ｃｓ［ｉ］［ｊ］を使用して、各ログの番号を指定することができる。Ｑ＆Ａ  ＩＤは、該当するＱ＆Ａドキュメントの識別子と共通でもよい。各コール・ログのＱ＆Ａ  ＩＤは、例えば、顧客と対応担当者との間の会話が終了した後に、対応担当者により、手動で割り当てられてもよい。例えば、対応担当者は、会話に使用されたＱ＆Ａドキュメントを組み合わせること、または、会話に使用されたＱ＆ＡドキュメントのＱ＆Ａ  ＩＤを入力すること、により識別子を各コール・ログに割り当てることができる。Ｑ＆Ａドキュメントの識別子と共通の識別子を各コール・ログに割り当てることにより、コール・ログがＱ＆Ａドキュメントに関連付けられる。
【０１１１】
例えば、コール・ログが５００個であるとき、Ｃｓ［ｉ］［ｊ］からＣｓ［１００］［ｊ］は、Ｃｓ（５１２）として使用されてもよく、Ｃｓ［１０１］［ｊ］からＣｓ［５００］［ｊ］は、Ｃｐ（５１３）として使用されてもよい。
【０１１２】
図９は、Ｑ＆Ａドキュメントの中の関連識別子の一実施形態を示す。
【０１１３】
ＱＡＤＢ（５２１）は、複数のＱ＆Ａドキュメントを備える。
【０１１４】
ＩＤ番号２０１、２０２および２０３を持つＱ＆Ａドキュメントは、電信送金に関する関連付けられたＱ＆Ａドキュメントである。
【０１１５】
ＩＤ番号２１１、２１２、および２１３を持つＱ＆Ａドキュメントは、納税に関する関連付けられたＱ＆Ａドキュメントである。
【０１１６】
関連情報は、例えば、テーブル（５２５）に格納されてもよい。
【０１１７】
図１０は、音声認識結果から繰り返し部分を抽出するための規則の一実施形態を示す。
【０１１８】
規則Ｒ［ｋ］は、テーブル（５３１）にリストアップされる。テーブル（５３１）には、規則Ｒ［ｌ］からＲ［ｎ］が含まれる。規則の例は、以下で説明する。
【０１１９】
規則Ｒ［１］は、「承知しました(.*)<END_OF_SENTENCE>」である。規則Ｒ［１］は、コール・ログＣｓから、語句「承知しました」を含む繰り返し部分を選択するために使用される。
【０１２０】
規則Ｒ［２］は、「確認させてください(.*)<END_OF_SENTENCE>」である。規則Ｒ［２］は、コール・ログＣｓから、語句「確認させてください」を含む繰り返し部分を選択するために使用される。
【０１２１】
規則Ｒ［３］は、「なさりたいのですね(.*)<END_OF_SENTENCE>」である。規則Ｒ［３］は、コール・ログＣｓから、語句「なさりたいのですね」を含む繰り返し部分を選択するために使用される。
【０１２２】
規則Ｒ［４］は、「お客様がおっしゃったのは(.* WHEN.*)<END_OF_SENTENCE>」である。規則Ｒ［４］は、コール・ログＣｓから、語句「お客様がおっしゃったのは」を含む繰り返し部分を選択するために使用される。
【０１２３】
図１１は、元のＱ＆Ａデータベースと、図２にて説明されるフローチャートの一実施形態に従って拡張されたＱ＆Ａデータベースと、の一実施形態を示す。
【０１２４】
Ｑ＆Ａドキュメント（５４１）は、元のＱ＆Ａドキュメント、Ｆを示す。
【０１２５】
Ｑ＆Ａドキュメント（５４２）は、元のＱ＆Ａドキュメント、Ｆ（５４１）に加えて、「承知しました。はい。お客様はすでに新しいご住所にお引越しされていらっしゃいますね。はい。お客様は新しいご住所に近い新しい店舗をお知りになりたいのですね。お客様はパスワードをお忘れになり、パスワードの再発行をご希望ですね。」という、対応担当者の発話の音声認識結果から抽出された繰り返し部分を備える拡張されたＱ＆Ａドキュメント、Ｆ１、を示す。
【０１２６】
Ｑ＆Ａドキュメント（５４３）は、拡張されたＱ＆Ａドキュメント、Ｆ１（５４２）に加えて、「承知しました。お客様はクレジットカードを紛失されたのですね。お客様はクレジットカードを紛失されたのかもしれないのですね。この手続きで、お客様のカードが見つかるまで安全のためにカードを停止することができます。もしご希望でしたら、お客様のカードを今無効にして、新しいカードの再発行をいたします。」、「承知しました。お客様がカードの再認証をご希望ということは、私共が停止させたカードが見つかったのですね。お客様にはなによりでございました。お客様はカードをお申し込みになりました。ですが、お客様はカードをお受け取りになれません。お客様は引っ越しされました。ですが、お客様のカードは戻ってきていません。手続きの履歴をお調べいたします。」および「私共がカードを受け取っております。お客様はカードを見つけることはできません。お客様はカードのサービスを停止させたいのですね。では、お客様のカードの停止の手続きを始めます。停止するまでには１時間ほどかかります。」という、対応担当者の発話の音声認識結果から抽出された繰り返し部分を備える拡張されたＱ＆Ａドキュメント、Ｆ２を示す。
【０１２７】
図１２は、元のＱ＆Ａデータベースと、図５にて説明されるフローチャートの別の実施形態に従って拡張されたＱ＆Ａデータベースと、の一実施形態を示す。
【０１２８】
Ｑ＆Ａドキュメント（６０１）は、元のＱ＆Ａドキュメントを示す。
【０１２９】
Ｑ＆Ａドキュメント（６０２）は、元のＱ＆Ａドキュメント（６０１）に加えて、図８に見られる、対応担当者の発話の音声認識結果の全てを備える、拡張されたＱ＆Ａドキュメントを示す。
【０１３０】
図１３は、類似度検索インデックスを使用することにより、Ｑ＆Ａドキュメントとの類似度を計算する一実施形態を示す。
【０１３１】
Ｑ＆Ａドキュメント、Ｆ１［２９５］（７０１）について検討する。Ｆ１［２９５］（７０１）の内容が、テーブル（７０２）に示されており、Ｑ＆Ａドキュメント（５４２）に対応する。
【０１３２】
テーブル（７２１）は、コール・ログＣｐ［１］［１］−Ｃｐ［Ｎｐ］［・・・］から生成される類似度検索インデックスを示す。
【０１３３】
テーブル（７１１）は、拡張されたセットＦ１内の、Ｑ＆Ａドキュメント、Ｆ１［２９５］（７０１）から生成されるベクトルを示す。
【０１３４】
テーブル（７４１）は、テーブル（７１１）に示されるベクトルと、テーブル（７２１）に示される各ログのベクトルとの間の、Ｆ１［２９５］との類似度を示す。
【０１３５】
所定の閾値が０．２００に設定されているとき、ログＣｐ［２０３］［１３］およびＣｐ［４９７］［２３］が出力として抽出される。
【０１３６】
図１４は、図２にて説明されるフローチャートの一実施形態に従って使用される、コンピュータ・システム・ハードウェアの、全体機能ブロック図の一実施形態を示す。
【０１３７】
コンピュータ（８０１）は、コンピュータ（１０１）に相当し得る。
【０１３８】
コンピュータ（８０１）は、読み取り部（８１１）および追加部（８１２）を備える。さらに、コンピュータ（８０１）は、選択的に、繰り返し部分の抽出部（８１３）、検索部（８１４）、またはこれらの組合せを備えてもよい。
【０１３９】
読み取り部（８１１）は、Ｑ＆Ａドキュメントのセットと、対応担当者と顧客との間の会話における、少なくとも対応担当者の発話の音声認識結果と、を準備することができる。
【０１４０】
読み取り部（８１１）は、図２にて説明されるステップ２０２、図４にて説明されるステップ２２２、図５にて説明されるステップ３０２、を実行することができる。
【０１４１】
追加部（８１２）は、対応担当者の発話の音声認識結果から抽出された１つまたは複数の繰り返し部分を、セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加することができる。追加部（８１２）は、１つまたは複数の発見した発話を、対応するＱ＆Ａドキュメントにさらに追加することができる。
【０１４２】
追加部（８１２）は、図２にて説明されるステップ２０３および２０５、図３にて説明されるステップ２１８、図５にて説明されるステップ３０３、を実行することができる。
【０１４３】
繰り返し部分の抽出部（８１３）は、１つまたは複数の繰り返し部分を抽出するための１つまたは複数の規則に基づき、準備された音声認識結果から、対応担当者の１つまたは複数の繰り返し部分を抽出することができる。
【０１４４】
繰り返し部分の抽出部（８１３）は、図３にて説明されるステップ２１２から２１７を実行することができる。
【０１４５】
検索部（８１４）は、準備された音声認識結果から、１つまたは複数の抽出された繰り返し部分のそれぞれに類似する１つまたは複数の発話を検索することができる。
【０１４６】
検索部（８１４）は、図４にて説明されるステップ２２３から２２６を実行することができる。
【０１４７】
図１５は、図５にて説明されるフローチャートの一実施形態に従って使用される、コンピュータ・システム・ハードウェアの、全体機能ブロック図の一実施形態を示す図である。
【０１４８】
コンピュータ（９０１）は、コンピュータ（１０１）に相当し得る。
【０１４９】
コンピュータ（９０１）は、読み取り部（９１１）および追加部（９１２）を備える。
【０１５０】
読み取り部（９１１）は、Ｑ＆Ａドキュメントのセットと、対応担当者と顧客との間の会話における、対応担当者の発話の音声認識結果と、を準備することができる。
【０１５１】
読み取り部（９１１）は、図５にて説明されるステップ３０２を実行することができる。
【０１５２】
追加部（９１２）は、対応担当者の発話の音声認識結果を、セット内の対応するＱ＆Ａドキュメントに追加することができる。
【０１５３】
追加部（９１２）は、図５にて説明されるステップ３０３を実行することができる。
【０１５４】
本発明は、方法、システム、またはコンピュータ・プログラム製品あるいはこれらの組合せ、とすることができる。コンピュータ・プログラム製品には、プロセッサに本発明の態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有する、コンピュータ可読記憶媒体（単数または複数）が含まれてもよい。
【０１５５】
コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行装置が使用するための命令を保持かつ記憶することができる、有形な装置とすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子記憶装置、磁気記憶装置、光学式記憶装置、電磁記憶装置、半導体記憶装置、または、上記の任意の適切な組合せ、とすることができるが、これに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の、非包括的なリストに含まれるものには、携帯可能なコンピュータ・ディスケット、ハードディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能な読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）またはフラッシュメモリ、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、携帯可能なコンパクト・ディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック、フロッピー（Ｒ）ディスク、パンチカードや、溝に命令が記録された隆起構造体などの機械的に符号化されたデバイス、および、上記の任意の適切な組合せ、がある。コンピュータ可読記憶媒体は、本明細書において使用されるとき、電波もしくは他の自由に伝播する電磁波、導波管もしくは他の伝送媒体を介して伝播する電磁波（例えば、光ファイバ・ケーブルを通る光パルス）、またはワイヤを介して伝送される電気信号、などの一時的な信号そのものであると解釈されるべきではない。
【０１５６】
本明細書に記載されるコンピュータ可読プログラム命令のダウンロードは、コンピュータ可読記憶媒体から、それぞれのコンピューティング装置／処理装置へ、または、ネットワーク、例えば、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、もしくは無線ネットワークあるいはこれらの組合せ、を介して、外部コンピュータもしくは外部記憶装置へ、行うことができる。ネットワークは、銅の伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、またはエッジ・サーバあるいはこれらの組合せ、を備えることができる。各コンピューティング装置／処理装置におけるネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースが、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、このコンピュータ可読プログラム命令を、それぞれのコンピューティング装置／処理装置のコンピュータ可読記憶媒体への記憶のために転送する。
【０１５７】
本発明の操作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、インストラクション・セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械語命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、または、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、もしくは、「Ｃ」プログラミング言語もしくは同様のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語、を含む１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組合せにより書かれるソース・コードもしくはオブジェクト・コード、とすることができる。コンピュータ可読プログラム命令の実行は、全体としてユーザのコンピュータ上で、スタンドアロン型のソフトウェア・パッケージとして部分的にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、かつ部分的にリモート・コンピュータ上で、または、全体としてリモートのコンピュータもしくはサーバ上で、行うことができる。後者のシナリオでは、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）もしくはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介して、ユーザのコンピュータと接続されてもよく、または、接続は、外部コンピュータと行ってもよい（例えば、インターネットを介してインターネット・サービス・プロバイダを使用して）。いくつかの実施形態において、例えば、プログラム可能論理回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによりコンピュータ可読プログラム命令を実行して、本発明の態様を実行するために電子回路をパーソナライズすることができる。
【０１５８】
本発明の態様は、本発明の実施形態に係る方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品の、フローチャート説明図またはブロック図あるいはその両方を参照して、本明細書において記載される。フローチャート説明図またはブロック図あるいはその両方の各ブロック、および、フローチャート説明図またはブロック図あるいはその両方におけるブロックの組合せが、コンピュータ可読プログラム命令により実装可能であることは理解されるであろう。
【０１５９】
これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて指定される機能／動作を実装するための手段を作成するように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに提供されて、マシンを作り出すものであってよい。これらのコンピュータ可読プログラム命令はまた、命令を記憶しているコンピュータ可読記憶媒体が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて指定される機能／動作の態様を実装する命令を含む製造品を備えるように、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、コンピュータ、プログラム可能データ処理装置、または他の装置あるいはこれらの組合せに、特定の様式で機能するように指示することができるものであってもよい。
【０１６０】
コンピュータ可読プログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラム可能装置、または他の装置上で実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて指定される機能／動作を実装するように、コンピュータで実装される処理を製作するべく、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、または他の装置にロードされ、コンピュータ、他のプログラム可能装置、または他の装置上で一連の動作ステップを実行させるものであってもよい。
【０１６１】
図面におけるフローチャートおよびブロック図は、本発明の種々の実施形態に係るシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の、可能な実装のアーキテクチャ、機能性、および操作を示す。これに関して、フローチャートまたはブロック図における各ブロックは、指定される論理機能を実装するための１つまたは複数の実行可能命令を備える、命令のモジュール、セグメント、または部分を表すことができる。いくつかの代替の実装において、ブロックに記載される機能は、図面に記載される順番とは異なって発生することもある。例えば、連続して示される２つのブロックが、実際は、実質的に同時に実行されてもよく、または、これらのブロックは、付随する機能性に応じて、逆の順番で実行されることがあってもよい。また、ブロック図またはフローチャート説明図あるいはその両方の各ブロック、および、ブロック図またはフローチャート説明図あるいはその両方におけるブロックの組合せが、特定の機能または動作を実行するか、または、専用のハードウェアおよびコンピュータ命令の組合せを実行する、専用ハードウェアベースのシステムによって実装可能であることも、留意されたい。
【０１６２】
「１つを備える／備えている」という表現から、「少なくとも１つを備える／備えている」として理解されるべきである。
【０１６３】
「備える／備えている」という表現から、「少なくとも備える／備えている」として理解されるべきである。
【０１６４】
「／」という表現から、「前者または後者あるいはその両方」として理解されるべきである。
【０１６５】
質問応答（Ｑ＆Ａ）データベースを拡張するためのシステムおよび方法の好ましい実施形態について説明したが（限定的ではなく例示的であることが意図されている）、上述の技術に照らして、当業者により変更および変形が可能であることに留意されたい。したがって、添付の請求項により概括されるような本発明の範囲内にある、開示された特定の実施形態において、変形がなされてもよいことは理解されるべきである。本発明の態様について、特許法により要件とされる詳細および特殊性と共に説明したが、請求し、かつ特許証による保護を希望するものについて、添付の請求項において記載する。
【符号の説明】
【０１６６】
１０１  コンピュータ
１０２  ＣＰＵ
１０３  メインメモリ
１０４  バス
１０５  ディスプレイ・コントローラ
１０６  ディスプレイ
１０７  コントローラ
１０８  ディスク
１０９  ドライブ
１１０  キーボード−マウス・コントローラ
１１１  キーボード
１１２  マウス
１１３  通信コントローラ
１１４  通信インターフェース
【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】
0006771260.tif 000008
【図８】
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【図９】
0006771260.tif 000010
【図１０】
0006771260.tif 000011
【図１１】
0006771260.tif 000012
【図１２】
0006771260.tif 000013
【図１３】
0006771260.tif 000014
【図１４】
0006771260.tif 000015
【図１５】
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