(57)【要約】【課題】入力質問文に対する回答を得ると共にこの回答を適切にグループに分類して提示することのできる質問応答システム、質問応答方法、質問応答プログラムを提供すること【解決手段】ユーザの入力した質問を解析し、その解析結果に基づいて文書を検索し、複数の回答を含む複数のパッセージを得る。これら複数のパッセージをグループに分類し、さらにパッセージのグループの各々から複数の回答を抽出するとともに、該抽出された複数の回答をグループに分類する。得られた回答のグループを区別して提示する。【選択図】　　図１
2004126814.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの入力した質問に対する複数の回答を出力する質問応答システムにおいて、
前記質問を解析し、その解析結果に基づいて文書を検索し、前記複数の回答を含む複数のパッセージを得る手段と、
前記複数のパッセージをグループに分類する手段と、
前記パッセージのグループの各々から前記複数の回答を抽出するとともに該抽出された複数の回答をグループに分類する手段と、
前記回答のグループを区別して提示する手段と
を具備することを特徴とする質問応答システム。
【請求項２】
前記文書中における共起頻度に基づく回答間の連想関係を求める手段と、
前記回答間の連想関係に基づいて前記回答のグループを生成する手段と、
前記回答のグループ毎に、前記連想関係に基づく根拠文書を決定し、提示する手段と、
を具備することを特徴とする請求項１に記載の質問応答システム。
【請求項３】
前記複数の回答の各々が有する属性に基づいて前記回答のグループを分類する手段と、
前記属性を前記回答グループとともに提示する手段と、
を具備することを特徴とする請求項１又は２に記載の質問応答システム。
【請求項４】
前記複数の回答を前記回答グループ毎に提示するか、該回答グループに依らず個別に提示するかを選択する手段をさらに具備することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の質問応答システム。
【請求項５】
前記質問の解析結果に応じて回答の提示方法を決定する請求項１乃至４のいずれかに記載の質問応答システム。
【請求項６】
前記回答のグループに関連する文書の集合を収集する手段と、
収集した前記文書集合に共通する属性を取得する手段と、
取得した前記属性を前記回答のグループ毎に提示する手段と、
を具備することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の質問応答システム。
【請求項７】
ユーザの入力した質問に対する複数の回答を出力する質問応答方法において、
前記質問を解析し、その解析結果に基づいて文書を検索し、前記複数の回答を含む複数のパッセージを得るステップと、
前記複数のパッセージをグループに分類するステップと、
前記パッセージのグループの各々から前記複数の回答を抽出するとともに該抽出された複数の回答をグループに分類するステップと、
前記回答のグループを区別して提示するステップと
を具備することを特徴とする質問応答方法。
【請求項８】
前記文書中における共起頻度に基づく回答間の連想関係を求めるステップと、
前記回答間の連想関係に基づいて前記回答のグループを生成するステップと、
前記回答のグループ毎に、前記連想関係に基づく根拠文書を決定し、提示するステップと、
を具備することを特徴とする請求項７に記載の質問応答方法。
【請求項９】
前記複数の回答の各々が有する属性に基づいて前記回答のグループを分類するステップと、
前記属性を前記回答グループとともに提示するステップと、
を具備することを特徴とする請求項７又は８に記載の質問応答方法。
【請求項１０】
前記複数の回答を前記回答グループ毎に提示するか、該回答グループに依らず個別に提示するかを選択するステップをさらに具備することを特徴とする請求項７乃至９のいずれかに記載の質問応答方法。
【請求項１１】
前記質問の解析結果に応じて回答の提示方法を決定する請求項７乃至１０のいずれかに記載の質問応答方法。
【請求項１２】
前記回答のグループに関連する文書の集合を収集するステップと、
収集した前記文書集合に共通する属性を取得するステップと、
取得した前記属性を前記回答のグループ毎に提示するステップと、
を具備することを特徴とする請求項７乃至１１のいずれかに記載の質問応答方法。
【請求項１３】
ユーザの入力した質問に対する複数の回答を出力する質問応答プログラムであって、
前記質問を解析し、その解析結果に基づいて文書を検索し、前記複数の回答を含む複数のパッセージを得る手順と、
前記複数のパッセージをグループに分類する手順と、
前記パッセージのグループの各々から前記複数の回答を抽出するとともに該抽出された複数の回答をグループに分類する手順と、
前記回答のグループを区別して提示する手順と
をコンピュータに実行させる質問応答プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ユーザの入力した質問に対する回答を出力する質問応答システム、方法、およびプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
インターネットの検索エンジンに代表されるように、ユーザの検索要求に適合する文書を検索してランク付けする文書検索（ｄｏｃｕｍｅｎｔ　ｒｅｔｒｉｅｖａｌ）技術は広く普及している。しかし、文書検索は、「．．．に関する新聞記事が読みたい」、「．．．に関するＷｅｂページが見たい」といった検索要求を満足することはできるが、「○×社の社長は誰か？」、「富士山の高さは？」、「鯨は絶滅しかかっているか？」といった質問に対する答えを回答することができない。すなわち、文書検索は文書そのもの、あるいは文書中のパッセージを回答するものであるに過ぎず、ユーザは文書検索の出力結果から自分で答えを探しださなくてはならない。
【０００３】
入力された質問に対する答えを出力するものとして、質問応答システム（ｑｕｅｓｔｉｏｎ　ａｎｓｗｅｒｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ）がある。質問応答システムは、例えば、「○×社の社長は誰か？」という質問に対し、○×社のホームページなど○×社に関する文書を出力するのではなく、○×社の社長の人名といった答えを出力する。また、「富士山の高さは？」のような質問に対しては、「富士山は３７７６ｍです。」のような答えを出力する。質問応答システムは、例えば非特許文献１に見られるように、古くからエキスパートシステムの一種として研究が行われてきたが、近年、情報検索（ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｒｅｔｒｉｅｖａｌ）や情報抽出（ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ）などの研究の発展形として新たに注目を集めている。
【０００４】
従来の質問応答システムでは、入力された質問から回答種別を判定し、検索対象文書から情報抽出を行い、回答種別と一致する属性を持つ情報を得てこれを回答とするのが一般的である（例えば、特許文献１参照。）。このような従来の質問応答システムには以下のような問題点がある。
【０００５】
すなわち、従来の質問応答システムでは、回答が複数得られた場合、これらにランク付けを行って整列し、これにより得られた回答リストを質問をしたユーザに提示するようにしているが、ある集合の要素の列挙に相当するような回答が得られた場合の回答提示が適切でないという問題点がある。
【０００６】
例えば、「ビートルズのメンバーは誰？」との質問がなされ、この質問に対して複数の人名の回答が得られたとする。この場合、従来の質問応答システムはこれら複数の人名をランク付けし、或いはそのまま列挙して回答とするが、このような回答の提示は十分に適切なものとはいえない。何故なら、質問をしたユーザは、事前に答えを知っていないと、回答として提示された複数の人名のうち誰が本当にメンバーであるかの判定を行えず、回答の信頼性に確証が持てないからである。
【０００７】
また、グループのメンバーを尋ねる質問に対する答えは、経時変化することがある。例えば、１年前と現在とではグループの構成員が異なるような場合である。従来の質問応答システムは、１年前と現在の構成員とが混在する回答が得られたとしても、これらを何ら区別することなく提示する。
【０００８】
これらのことは、質問の内容によっては、質問応答システムにおいて得られた複数の回答を同一分類（クラス）の下で扱うべきでない場合があり得ることを意味する。これには次のような問題点もある。例えば、「ＸＸ社のＤＶＤを教えて？」との質問に対して、ＸＸ社がＤＶＤプレイヤーなどのハードウェア製品と、映画などの映像を記録したＤＶＤソフトウェア製品との両者を扱っているような場合、質問の内容だけではどちらを意図したものか分からないが、従来の質問応答システムはこれを問題とせず、上述のように得られた回答をランク付けして整列し、何ら区別をしないで提示する。これは、回答精度の大幅な低下を招くことにつながる。
【０００９】
【非特許文献１】
Ｗｅｎｄｙ　Ｇ．　Ｌｅｈｎｅｒｔ：　”Ｔｈｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓ　ｏｆ　Ｑｕｅｓｔｉｏｎ　Ａｎｓｗｅｒｉｎｇ　−　Ａ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”，Ｌａｗｒｅｎｃｅ　Ｅｒｌｂａｕｍ　Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ，　Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ，　Ｈｉｌｌｓｄａｔｅ，　Ｎｅｗ　Ｊｅｒｓｅｙ，　１９７８
【００１０】
【特許文献１】
特開２００２−１３２８１２公報
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
本発明はかかる事情を考慮してなされたものであり、入力質問文に対する回答を得ると共にこの回答を適切にグループに分類して提示することのできる質問応答システム、質問応答方法、質問応答プログラムを提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る質問応答システムは、ユーザの入力した質問に対する複数の回答を出力する質問応答システムにおいて、前記質問を解析し、その解析結果に基づいて文書を検索し、前記複数の回答を含む複数のパッセージを得る手段と、前記複数のパッセージをグループに分類する手段と、前記パッセージのグループの各々から前記複数の回答を抽出するとともに該抽出された複数の回答をグループに分類する手段と、前記回答のグループを区別して提示する手段とを具備することを特徴とする質問応答システムである。
【００１３】
本発明に係る質問応答方法は、ユーザの入力した質問に対する複数の回答を出力する質問応答方法において、前記質問を解析し、その解析結果に基づいて文書を検索し、前記複数の回答を含む複数のパッセージを得るステップと、前記複数のパッセージをグループに分類するステップと、前記パッセージのグループの各々から前記複数の回答を抽出するとともに該抽出された複数の回答をグループに分類するステップと、前記回答のグループを区別して提示するステップと
を具備することを特徴とする質問応答方法である。
【００１４】
本発明に係るプログラムは、ユーザの入力した質問に対する複数の回答を出力する質問応答プログラムであって、前記質問を解析し、その解析結果に基づいて文書を検索し、前記複数の回答を含む複数のパッセージを得る手順と、前記複数のパッセージをグループに分類する手順と、前記パッセージのグループの各々から前記複数の回答を抽出するとともに該抽出された複数の回答をグループに分類する手順と、前記回答のグループを区別して提示する手順とをコンピュータに実行させる質問応答プログラムである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。
【００１６】
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１実施形態に係る質問応答システムの概略構成を示すブロック図である。本実施形態に係る質問応答システムは、質問文の文字列を入力する入力部１３と、入力部１３に入力された質問文の入力文字列を回答種別判定データベース１０を参照して解析する入力解析部１４と、入力解析部１４による解析結果に基づいてパッセージデータベース１１からパッセージを検索する検索部１５と、パッセージの検索結果からパッセージグループを生成するパッセージグループ生成部１６と、パッセージグループから回答を抽出する回答抽出部１７と、回答を提示する提示部１８とから構成される。
【００１７】
このような本実施形態に係る質問応答システムは、例えば汎用の計算機（コンピュータ）および同計算機上で動作するソフトウェアとを用いて実現することができ、上記本システムの各構成要素は、汎用のオペレーティングシステムの下で動作するコンピュータプログラムのモジュールとして実現できる。
【００１８】
回答種別判定データベース１０は、例えば図３に示すように、回答種別判定パタン１０１と、回答種別１０２との組のデータを複数、格納したものである。回答種別判定パタン１０１は、例えば文字列からなり、入力質問文の文字列に対するマッチング処理に用いられる。なお、回答種別判定パタン１０１にワイルドカードや正規表現が適用されてもよい。入力質問文の文字列の少なくとも一部が、マッチング処理において回答種別判定パタン１０１のいずれかにマッチするとき、この入力質問文について、この回答種別判定パタン１０１に対応する回答種別１０２が特定される。例えば、図３から分かるように、「は誰」という回答種別判定パタン１０１にマッチする質問文の回答種別１０２は「人名」であり、「は何時」という回答種別判定パタン１０１にマッチする質問文の回答種別１０２は「日付、時間」である。
【００１９】
パッセージ生成部２１は、文書データベース１２に基づいてパッセージデータベース１１を作成する。パッセージとは、要素ごとに文書を分割したものをいい、要素とは例えば章、説、段落、文などのことであって、適切な単位を要素として任意に定義してよいものとする。なお、本発明はパッセージを文書それ自体（すなわち全部）に定義する場合も含む。この場合、パッセージ生成部２１は不要である。パッセージ生成部２１は、文書データベース１２に格納されている複数の文書を読み出し、該読み出した文書中の段落をパッセージとして抽出し、パッセージデータベース１１に登録する。なお、パッセージをパッセージデータベース１１に登録する際には、そのパッセージの元となった文書データベース１２中の文書へのリファレンスも併せて登録される。
【００２０】
図２は以上のように構成された本実施形態の動作手順を示すフローチャートである。
【００２１】
（ステップＳ１０１）
入力部１３にユーザからの質問文を表す文字列が入力される。この質問文の入力文字列は入力解析部１４に送られる。
【００２２】
（ステップＳ１０２）
入力解析部１４は、質問文の入力文字列を例えば形態素解析し、形態素解析の結果から一つ又は複数の自立語を抽出してこれらをキーワードとする。なお、抽出においては「誰、何」といった疑問表現等をストップワードとし、キーワードの対象外とする。
【００２３】
（ステップＳ１０３）
例えば、「○○娘のメンバーは誰？」との入力質問文に対して、図３に示すような回答種別判定データベース１０に格納された回答種別判定パターンと比較し、質問文が含む回答種別判定パターンにより決定される種別を回答の種別として出力する。
【００２４】
複数のパターンに適合する場合にはすべてのパタンが指定する回答種別を出力する。これにより質問文の入力文字列から、キーワード［○○娘、メンバー］、回答タイプ［人名］、提示種別「グループ」が判定される。
【００２５】
（ステップＳ１０４）
検索部１５は、パッセージデータベース１１を検索し、例えばキーワードをすべて含むパッセージを検索結果として得る。上述したように、パッセージは、定められた要素ごとに文書を分割したものをいい、要素とは例えば章、説、段落、文などのことであって任意である。
【００２６】
（ステップＳ１０５）
パッセージグループ生成部１６は、ステップＳ１０６におけるパッセージ検索により検索されたパッセージを自動分類し、パッセージグループを生成する。具体的には、先ず、パッセージグループ生成部１６は、検索されたパッセージから重要語を抽出する。重要語は、例えば各パッセージに含まれる単語である。次に、パッセージグループ生成部１６は、パッセージから抽出された重要語に基づいて、パッセージを自動分類する。パッセージの自動分類を行う方法として、クラスタリングと呼ばれる手法が知られており、いくつかのアルゴリズムが提案されている。例えば、パッセージに出現する単語の共起情報に基づき、共起する語をクラスタのラベルとし、ラベルの含まれる文書をクラスタのメンバとしてパッセージを分類する単語相関関係法（例えば、特開２００２−１４９６７０公報参照）が利用される。
【００２７】
また、パッセージ内の単語情報をもとにパッセージをベクトル表現するための空間を作成し、このパッセージベクトル空間にて生成されたパッセージデータベクトルを、統計手法を用いることで幾つかの集合に分類する方法がある。このような方法には、１パス法、あるいは再配置法等を利用できる。
【００２８】
１パス法では、クラスタリングする要素を１つずつランダムに選択する。この選択した要素と、既存のクラスタとの類似度を計算し、十分に類似するもの　　があれば該選択要素を該クラスタに追加し、類似するクラスタが存在しなければ新たにクラスタを生成する。このような処理をすべての要素について繰り返すことによりクラスタ集合を作成する。
【００２９】
再配置法では、互いに類似しない要素の集合のいくつかをクラスタの種として用意し、残りの要素を１つずつ、これらの初期クラスタの中で一番類似しているものに加え、加えるたびに各クラスタの重心を計算する。再度、すべての要素について同様の操作を行い、これを繰り返すことによりクラスタ集合を作成する。
【００３０】
なお、このような１パス法あるいは再配置法に関しては参考文献「情報検索と言語処理（東京大学出版会）」に詳しい。
【００３１】
以上のような処理により、文書の内容に応じて、検索されたパッセージが分類され、例えばパッセージグループＡ、パッセージグループＢ、パッセージグループＣが生成される。
【００３２】
（ステップＳ１０６）
回答抽出部１７は、パッセージグループの各々に対して情報抽出を行って回答を得るとともに、この得られた回答から回答グループを生成する。具体的には、回答抽出部１７は各パッセージグループの各要素、すなわちパッセージに対し情報抽出を行い、入力解析部１４で得られた回答種別と属性が一致する情報（この場合は人名）を抽出して回答候補とする。
【００３３】
情報抽出技術の一例としては、人名や地名などの固有表現を抽出する例えばＩＲＥＸ（ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｓ．ｎｙｕ．ｅｄｕ／ｃｓ／ｐｒｏｊｅｃｔｓ／ｐｒｏｔｅｕｓ／ｉｒｅｘ／ｉｎｄｅｘ−ｊ．ｈｔｍｌ）のように、固有名詞辞書と形態素解析結果等のパタンマッチとを組み合わせる方法を利用することができ、各文字列表現に対し属性（人名、地名、…）が付与される。これを利用して、ある形態素解析パタンにマッチした部分から特定の情報を抽出するルールを作成し、所望の情報を抽出する。
【００３４】
例えば、ｉｆ「／（＜記号＞／社長＜一般名詞＞／：＜記号＞／Ｙ＜人名＞／）＜記号＞」　ｔｈｅｎ「［ＰＲＥＳＩＤＥＮＴ＝＝Ｙ］」という情報抽出ルールを作成しておく。例えば、文書中に「○×社（社長：○×太郎）」という表現があったとすると、これに対して形態素解析を行うことにより、「／○×社＜固有名詞＞／（＜記号＞／社長＜一般名詞＞／：＜記号＞／○×太郎＜人名＞／）＜記号＞」のような解析結果を得る。（「／」は品詞の区切りを表す。）
この形態素解析結果は、上記ルールの形態素パタンとマッチすることになり、例えば「○×太郎」が社長であることが分かり、例えば○×太郎にＰＲＥＳＩＤＥＮＴ属性が付与される。
【００３５】
次に、回答候補について、確信度に基づく回答選定を行い、確信度がある一定以上の回答候補をすべて回答として、これを回答リストとする。確信度は、例えば、回答候補の検索パッセージグループ中でのＰＦ（ｐａｓｓａｇｅ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ；パッセージ頻度）を用いる。ＰＦは、その回答が出現するパッセージの数を表し、多くのパッセージに出現する回答候補は確信度が高いことを意味する。
【００３６】
ステップＳ１０４の検索によって得られたパッセージは、既にステップＳ１０５において分類済みである。回答抽出部１７により「○○娘のメンバーは誰？」との質問に対して、例えば、パッセージグループＡからは、
「安倍○○　飯田○○　福田○○○　中沢○○　石黒○」
という回答リストが抽出され、
パッセージグループＢからは、
「安倍○○　飯田○○　中沢○○　石黒○　市井○○○　保田○　矢口○○」
という回答リストが抽出され、
パッセージグループＣからは、
「小川○○　高橋○　新垣○○　紺野○○○」
という回答リストが抽出されるとする。
【００３７】
したがって、回答抽出部１７は各パッセージグループから抽出された回答リストを回答グループとする。すなわち、上記の例では、
回答グループ「安倍○○　飯田○○　福田○○○　中沢○○　石黒○」
と、
回答グループ「安倍○○　飯田○○　中沢○○　石黒○　市井○○○　保田○　矢口○○」と、
回答グループ「小川○○　高橋○　新垣○○　紺野○○○」
が生成される。
【００３８】
また、回答抽出部１７はパッセージ検索により得られたパッセージすべてを一つのパッセージグループとして回答抽出を行う。これにより、例えば、
回答リスト「安倍○○　飯田○○　保田○　矢口○○　後藤○○　吉澤○○○　石川○○　辻○○　加護亜依　小川○○　高橋○　新垣○○　紺野○○○　福田○○○　中沢○○　石黒○　市井○○○」
が得られる。
【００３９】
（ステップＳ１０７）
回答提示部１８は回答抽出部１７から受け取った回答をグルーピングして表示するか、リストとして個別に表示するかを選択する機能を有し、および、選択により提示方法を変更する機能を有する。
【００４０】
回答提示部１８は「個別表示」が選択された場合、パッセージ検索により得られたパッセージすべてを、一つのパッセージグループとして、回答抽出を行って得られた回答リストを提示する。回答リストの提示例を図４に示す。
【００４１】
また、回答提示部１８は「グループ表示」が選択された場合、例えば図５に示すように各パッセージグループから得られた回答グループのリストを提示する。
【００４２】
以上説明した第１実施形態によれば、入力に対して多数出現する回答のリストを、各々の要素を個別に表示するのみならず、適切にグループに分類して提示することができる。
【００４３】
以上説明した第１実施形態によれば、質問応答システムによって得られる回答リストをグルーピングすることができ、グループの構成メンバを問うような質問に対応して適切に回答することができるようになる。
【００４４】
（第２の実施形態）
図６は本発明の第２実施形態に係る質問応答システムの概略構成を示すブロック図、図７は本実施形態の動作手順を示すフローチャートである。
【００４５】
本実施形態は、第１実施形態と同様に質問に対する回答をグループに分類して提示できる上、さらに、回答のグループ分けの根拠となる情報を提示することができるものである。
【００４６】
まず、以下を仮定する。すなわち、「ＤＶＤを作っている会社はどこ？」との質問に対し、キーワード「ＤＶＤ、会社」としてパッセージ検索を行う（ステップＳ２０１）。次に、検索されたパッセージに対し回答抽出を行う（ステップＳ２０２）。回答抽出により、例えば「Ａ社、Ｂ社、Ｃ社、Ｄ社、Ｅ社、Ｆ社」という回答リストが得られたとする。
【００４７】
回答グループ生成部１９は、回答抽出部１７から得られた回答リストから回答グループを生成する。まず、回答グループ生成部１９は回答を含むパッセージを収集し（ステップＳ２０３）、次に、収集されたパッセージをもとに回答間の連想関係を求める（ステップＳ２０４）。
【００４８】
回答の連想関係は、パッセージ内の共起に基づくクラスタのラベル作成を利用することにより求めることができる。より詳しくは、例えば特開２００２−１４９６７０公報の記載を参考にできる。この手法では、ラベル候補となる回答のあらゆる組み合わせに対しパッセージ内の共起をカウントし、ある一定値以上共起する組み合わせをラベルとして抽出する。
【００４９】
ここで、上記手法のラベル候補として回答リストを与えることで、回答の共起関係を求めることができる。回答のグループ化は、ラベル候補語の共起情報から作成されたラベルを回答グループとすることにより実現できる（ステップＳ２０５）。
【００５０】
上記ステップＳ２０２における回答の中で「Ａ社、Ｂ社、Ｃ社」はＤＶＤのコンテンツを作成している会社でありパッセージ内に共起しやすく、「Ｄ社、Ｅ社、Ｆ社」はＤＶＤプレイヤーを作成している会社なのでパッセージ内に共起しやすいならば、「Ａ社、Ｂ社、Ｃ社」と、「Ｄ社、Ｅ社、Ｆ社」という２つの回答グループが作成されることになる。
【００５１】
ここで、語（ここでは回答）の共起情報から得られる相関関係としての連想関係を求める。回答の階層関係は次のように得ることができる。
【００５２】
一般に、例えば回答Ａ１，Ａ２，Ａ３という組に対し、回答Ａ２が出現した場合に、一定以上の割合で回答Ａ１も出現したならば、相関関係Ａ１＜−Ａ２が得られる。また、回答Ａ３が出現した場合に、一定以上の割合で回答Ａ１も出現するならば、相関関係Ａ１＜−Ａ３が得られる。ここで、Ａ１＜−Ａ２且つＡ１＜−Ａ３である場合、Ａ２，Ａ３は、Ａ１，Ａ２，Ａ３というグループのサブグループを構成していると決定する。階層的には、Ａ１，Ａ２，Ａ３が上位であり、Ａ２，Ａ３は下位となる。
【００５３】
具体例として、例えば「横浜の名所は何処？」という質問に対し、
「みなとみらい、ランドマークタワー、クインズスクエアー、八景島」
という回答が得られ、共起情報から、
「みなとみらい、ランドマークタワー、クインズスクエアー」
という回答グループが作成されると仮定する。
ここで、「ランドマークタワー」は「みなとみらい」と非常に共起しやすく、
「みなとみらい」＜−「ランドマークタワー」という関係が得られ、
「クインズスクエアー」も「みなとみらい」と非常に共起しやすく、
「みなとみらい」＜−「クインズスクエアー」という関係が得られる。
これにより、「みなとみらい、ランドマークタワー、クインズスクエアー」の下位回答グループとして、「ランドマークタワー、クインズスクエアー」という回答グループを得ることができ、回答グループを階層的に作成することができる。
【００５４】
次に、根拠パッセージ決定処理では、回答グループから得られたパッセージグループ内のパッセージを、所定の方法に従ってランク付けし、上位ランクのパッセージを根拠パッセージとする（ステップＳ２０６）。パッセージのランキング方法は、例えばパッセージ検索結果により得られたパッセージのランキングを用いる方法がある。また、次のようにパッセージ中での回答の位置によるランキングの方法もある。
【００５５】
まず、回答グループの得られたパッセージグループから、回答グループ中のすべての回答が存在するパッセージを取り出す。ステップＳ２０６の根拠パッセージ決定処理では、取り出されたパッセージから、回答グループ内の回答をすべて含むもっとも短い部分文字列を抽出する。この処理は、例えば、回答グループの回答が「Ｃ、Ｇ、Ｊ」でありパッセージが「ＡＢＣＤＥＦＧＨＩＪＫＬＭＮ」で表現された場合、「ＣＤＥＦＧＨＩＪ」を抽出する。根拠パッセージ決定処理は、かかる処理をすべてのパッセージについて行い、抽出された部分文字列が最も短いパッセージを根拠パッセージと決定する。この処理により、例えば回答グループ「Ａ社、Ｂ社、Ｃ社」の根拠パッセージが「パッセージａ，パッセージｂ，パッセージｃ」、回答グループ「Ｄ社、Ｅ社、Ｆ社」の根拠パッセージが「パッセージｄ，パッセージｅ，パッセージｆ」と決定されたとする。
【００５６】
ステップＳ２０７の根拠記事決定処理では、パッセージデータベース１１上に記憶されているパッセージと文書の対応表を参照し、回答グループの根拠パッセージが存在する文書を回答グループの根拠文書と決定する。この処理により根拠パッセージ「パッセージａ，パッセージｂ，パッセージｃ，パッセージｄ，パッセージｅ，パッセージｆ」の出現する文書「文書ａ’，文書ｂ’，文書ｃ’，文書ｄ’，文書ｅ’，文書ｆ’」が決定される。
【００５７】
回答グループ生成部１９は回答グループと共に根拠文書を回答提示部１８に送る。回答提示部１８は、図８に示すように、回答グループと共に根拠文書のタイトルを提示する。
【００５８】
（第３の実施形態）
図９は本発明の第３実施形態に係る質問応答システムの概略構成を示すブロック図である。本実施形態は回答の提示種別の決定処理に関する。第１の実施形態の入力解析処理において、入力解析部１４により解析された質問に応じて個別に回答を提示するか、グルーピングして提示するかを図１０に示すような提示種別判定リスト２０を参照して判定する。
【００５９】
入力文字列の部分文字列が提示種別判定リスト２０に存在するキーワードとマッチした場合には、提示種別を「グループ」、「家族」、あるいは「メンバー」と判定し、マッチしなかった場合には、提示種別を「個別」と判定する。例えば、質問文「○○娘のメンバーは誰？」との質問に対しては入力解析部１４で回答をグルーピングすると判定されており、提示種別も「グループ」と判定される。また、回答提示部１８は、図示しない回答解析部から提示種別を受け取ることもできる。回答提示部１８は、提示種別「個別」を受け取った場合には、すべての回答をリスト形式で提示する。回答提示部１８は、上記のような「グループ」等の提示種別を受け取った場合には、回答抽出部１７により得られた回答グループのリストに基づいて区別して提示する。
【００６０】
（第４の実施形態）
第２の実施形態の質問応答システムにおいて、例えば「横浜の名物は何」との質問がなされ、入力解析部１４がキーワードを「横浜、名物」、回答タイプを「地名、食品名、建造物、その他人工物」と判定したとする。回答抽出部１７は第２の実施形態と同様に情報抽出の結果から、上記回答タイプと等しい属性を持つ表現を回答として抽出する。
【００６１】
回答抽出部１７により抽出される回答としては、例えば「ランドマークタワー（建造物）、みなとみらい（地名）、シーパラダイス（地名）、中華街（地名）、ごま饅頭（食品名）、大観覧車（建造物）、シュウマイ弁当（食品名）…」となる。なお、回答における括弧内の文字列は、情報抽出の結果得られた情報の属性を表している。
【００６２】
回答グルーピング部は、回答抽出部１７によって抽出された回答を等しい属性ごとにグルーピングする。これにより、上記回答は「ランドマークタワー、大観覧車」（建造物）と、「ごま饅頭、シュウマイ」（食品名）と、「みなとみらい、シーパラダイス、中華街」（地名）とに分類される。このような分類結果を例えば図１１のように提示する。
【００６３】
このような第４実施形態によれば、回答を含む文書中における回答の共起によるグルーピングではなく、情報抽出によって得られる回答そのもの本来的な属性によって回答をより詳細に分類することができ、例えば、「ランドマークタワー、大観覧車」と、共起しやすい「みなとみらい」とを分類することが可能となる。
【００６４】
（第５の実施形態）
本発明の第５実施形態は、第１の実施形態の質問応答システムにおいて、回答グループを属性情報と共に提示するようにしたものである。例えば図１２に示すように、第１実施形態の質問応答システムにおいて、回答抽出部１７が作成した回答グループの回答をすべて含む文書を、その回答グループの関連文書とするような関連文書収集処理を行う。関連文書収集処理はすべての回答グループについて行う。
【００６５】
次に、関連文書収集処理により収集された文書すべてから、例えば日付表現を抽出する共通属性抽出処理を行う。
【００６６】
次に、各回答グループの関連文書中の日付表現から代表値を決定する代表値決定処理を行う。代表値決定処理は、共通属性抽出処理により得られた日付表現のうち、関連文書内において最も共起する日付表現を代表値として決定する処理である。例えば、「保田○　後藤○○　市井○○○」という回答グループに対する代表値を「９９年１０月」と決定し、「保田○　後藤○○　吉澤○○○」という回答グループに対する代表値を「２０００年７月」と決定することができる。
【００６７】
回答グループ提示部１８は、回答グループと共に上記処理により得られた代表値により回答グループを時系列に並べ替え、回答グループと共に代表値を提示する。
【００６８】
このような第５実施形態によれば、回答グループの適切な整列基準を得るとともに、これを例えば図１３のように提示できる。したがって、システムが提示する回答に対するユーザ理解の一助となる。なお、図１２のように処理単位を文書とせず、パッセージとしても良いことは勿論である。
【００６９】
以上説明した本発明の実施形態によれば、入力された質問に対して文書データベースに基づくパッセージから回答を情報抽出し、文書データベース中の回答を含む根拠文書等を基に回答を適切にグルーピングできる。したがって、集合の要素を列挙する型の質問には集合（グループ）単位で回答を提示でき、また、その意図を絞れないような質問に対しても、回答をナビゲーションするような分類構造を生成し、適切に提示できる。
【００７０】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されず種々変形して実施可能である。
【００７１】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、質問応答システムによって得られる回答リストをグルーピングすることができ、グループの構成メンバを問うような質問に対応して適切に回答することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態に係る質問応答システムの概略構成を示すブロック図
【図２】第２実施形態の動作手順を示すフローチャート
【図３】回答種別判定データベース例を示す図
【図４】第１実施形態の回答グループ作成のフローチャート
【図５】回答個別の提示例を示す図
【図６】本発明の第２実施形態に係る質問応答システムの概略構成を示すブロック図
【図７】第２実施形態における回答グループ作成部の処理手順を示すフローチャート
【図８】第２実施形態における回答の提示例を示す図
【図９】本発明の第３実施形態に係る質問応答システムの概略構成を示すブロック図
【図１０】提示種別判定リストの一例を示す図
【図１１】第４の実施形態における回答の提示例を示す図
【図１２】属性グループ抽出処理を説明するための図
【図１３】第５の実施形態における回答の提示例を示す図
【符号の説明】
１０…回答種別判定データベース
１１…パッセージデータベース
１２…文書データベース
１３…入力部
１４…入力解析部
１５…検索部
１６…回答抽出部
１７…パッセージグループ生成部
１８…提示部
１９…回答グループ生成部
２０…提示種別判定リスト
２１…パッセージ生成部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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