(57)【要約】【課題】質問応答システムにおいて、言語が異なる複数の知識源を活用し、回答のカバレージ、信頼性、多様性、安定性を向上すること【解決手段】ユーザが第１の言語で入力した質問について、該第１の言語の知識源を有する第１の知識データベースと、第２の言語の知識源を有する第２の知識データベースを用いて回答を求める質問応答システムにおいて、質問について、第１の知識データベースを検索して第１の言語の回答候補を得る。該質問を第２の言語に機械翻訳し、第２の知識データベースを検索して第２の言語の回答候補を得る。ここで、第２の言語の回答候補を第１の言語に機械翻訳する。第１の言語の回答候補および第２の言語の回答候補の第１の言語への機械翻訳結果の全てを、所定の基準に基づき順位付けし、ユーザに提示する。【選択図】　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが第１の言語で入力した質問について、該第１の言語の知識源を有する第１の知識データベースと、第２の言語の知識源を有する第２の知識データベースを用いて回答を求める質問応答システムにおいて、
前記質問について、前記第１の知識データベースを検索して第１の言語の回答候補を得る手段と、
前記質問を第２の言語に機械翻訳する手段と、
前記第２の言語に翻訳された質問について、前記第２の知識データベースを検索して第２の言語の回答候補を得る手段と、
前記第２の言語の回答候補を第１の言語に機械翻訳する手段と、
前記第１の言語の回答候補および前記第２の言語の回答候補の第１の言語への機械翻訳結果の全てを、所定の基準に基づき順位付けする手段と、
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】
前記順位付けに基づいて前記回答候補の中からいずれか一つの回答を決定する手段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】
前記第１および第２の知識データベースにおける検索ヒット件数の多寡を前記基準と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４】
前記回答候補の各々の簡潔さ又は網羅度を字句処理により決定する手段を具備し、該簡潔さ又は網羅度を前記基準と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５】
ユーザが第１の言語で入力した質問について、該第１の言語の知識源を有する第１の知識データベースと、第２の言語の知識源を有する第２の知識データベースを用いて回答を求める質問応答方法において、
前記質問について、前記第１の知識データベースを検索して第１の言語の回答候補を得るステップと、
前記質問を第２の言語に機械翻訳するステップと、
前記第２の言語に翻訳された質問について、前記第２の知識データベースを検索して第２の言語の回答候補を得るステップと、
前記第２の言語の回答候補を第１の言語に機械翻訳するステップと、
前記第１の言語の回答候補および前記第２の言語の回答候補の第１の言語への機械翻訳結果の全てを、所定の基準に基づき順位付けするステップと、
を具備することを特徴とする質問応答方法。
【請求項６】
前記順位付けに基づいて前記回答候補の中からいずれか一つの回答を決定するステップを具備することを特徴とする請求項５に記載の質問応答方法。
【請求項７】
前記第１および第２の知識データベースにおける検索ヒット件数の多寡を前記基準とすることを特徴とする請求項５に記載の質問応答方法。
【請求項８】
前記回答候補の各々の簡潔さ又は網羅度を字句処理により決定するステップを具備し、該簡潔さ又は網羅度を前記基準とすることを特徴とする請求項５に記載の質問応答方法。
【請求項９】
ユーザが第１の言語で入力した質問について、該第１の言語の知識源を有する第１の知識データベースと、第２の言語の知識源を有する第２の知識データベースを用いて回答を求める質問応答プログラムにおいて、
前記質問について、前記第１の知識データベースを検索して第１の言語の回答候補を得る手順と、
前記質問を第２の言語に機械翻訳する手順と、
前記第２の言語に翻訳された質問について、前記第２の知識データベースを検索して第２の言語の回答候補を得る手順と、
前記第２の言語の回答候補を第１の言語に機械翻訳する手順と、
前記第１の言語の回答候補および前記第２の言語の回答候補の第１の言語への機械翻訳結果の全てを、所定の基準に基づき順位付けする手順と、
をコンピュータに実行させる質問応答プログラム。
【請求項１０】
前記順位付けに基づいて前記回答候補の中からいずれか一つの回答を決定する手順を具備することを特徴とする請求項９に記載の質問応答プログラム。
【請求項１１】
前記第１および第２の知識データベースにおける検索ヒット件数の多寡を前記基準とすることを特徴とする請求項９に記載の質問応答プログラム。
【請求項１２】
前記回答候補の各々の簡潔さ又は網羅度を字句処理により決定する手順を具備し、該簡潔さ又は網羅度を前記基準とすることを特徴とする請求項９に記載の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（ｑｕｅｓｔｉｏｎ　ａｎｓｗｅｒｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ）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キングする文書検索（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】
例えば日本語の質問を受け付けて、日本語の知識源を用いて回答を生成する単言語質問応答システム（ｍｏｎｏｌｉｎｇｕａｌ　ｑｕｅｓｔｉｏｎ　ａｎｓｗｅｒｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ）は、既存の情報検索技術（特定の語を含むテキストを探し出す技術）および情報抽出技術（例えば人名、地名、数値などの特定の種類の情報を抜き出す技術）の組み合わせ利用により、ある程度は容易に実現できる。しかし、単言語の知識源を用いて回答を生成する単言語質問応答システムには以下のような問題点がある。
【０００５】
第１の問題点は、質問に対する回答を作成するために必要な情報が量的に十分でないことである。これは、回答のカバレージ（ｃｏｖｅｒａｇｅ）および信頼性（ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ）の低下につながる。例えば、ある日本語の質問に対して回答するのに必要な情報が英語のｗｅｂ（ウェブ）ページには記載されているが日本語のｗｅｂページには記載されていない場合であり、このような英語情報を活用できない日本語単言語質問応答システム（Ｊａｐａｎｅｓｅ　ｍｏｎｏｌｉｎｇｕａｌ　ｑｕｅｓｔｉｏｎ　ａｎｓｗｅｒｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ）は回答作成に失敗する。これはカバレージの問題である。また、例えば、「○×社の社長は誰か？」という質問に対し、日本語知識源からは「○×社の社長はＡ氏である」、「○×社の社長はＢ氏である」という２つの回答候補が検索可能であって、また英語知識源からは”Ｔｈｅ　ｐｒｅｓｉｄｅｎｔ　ｏｆ　○×　Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ　ｉｓ　Ｍｒ．　Ａ．”という１つの回答候補が検索可能であるような場合、日本語知識源しか活用できない日本語単言語質問応答システムは、Ａ氏とＢ氏のどちらが回答として信頼性が高いかを判定することができない。実際には、日本語知識と英語知識を総合するとＡ氏の方が回答としての信頼性が高いと考えられる。なお、質問応答システムとは異なる技術であるが、検索対象データベースの記述言語と入力キーワードの記述言語とが異なる場合においても、入力キーワードに忠実な検索結果の出力を得ることができる情報検索装置が知られている（例えば特許文献１参照。）。
【０００６】
第２の問題点は、質問に対する回答を作成するために必要な情報が質的に偏ってしまうことである。例えば、「鯨は絶滅しかかっているか？」との質問に対して、捕鯨が行われている国の言語で書かれたｗｅｂページのみを知識源として用いた場合、「鯨は絶滅しかかってはいない。むしろある種の鯨は増殖している。」といった内容のみの回答しか得られず、逆に、捕鯨を禁止あるいは反対している国の言語で書かれたｗｅｂページのみを知識源として用いた場合、「鯨は捕鯨国の乱獲のせいで絶滅しかかっている。」といった内容のみの回答のみしか得られないかも知れない。このように、言語を限定することは、本来的に多様であるべき観点をも限定することにつながる可能性がある。
【０００７】
第３の問題点は、言語毎に知識源の充実度が異なる点である。知識源の充実度が異なることは、ある特定の質問に対しては、この質問への回答が充実している言語Ａの知識源を用いることが好ましく、また、他の特定の質問に対しては言語Ａではなくこの質問に対する回答が充実している言語Ｂの知識源を用いることが好ましいというケースは多々起こり得る。例えば、エリザベス女王に関する質問に対しては英語のｗｅｂページが最も充実した知識源かも知れないが、相撲に関する質問に関しては日本語のｗｅｂページが最も充実した知識源かも知れないというケースである。このような充実度の違いに対処できない単言語質問応答システムでは、質問によって回答の質が大きくばらついてしまう。
【０００８】
【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
【０００９】
【特許文献１】
特開平１１−２１９３６８号公報
【００１０】
【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、ユーザが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において、言語が異なる複数の知識源を活用し、これにより回答のカバレージ、信頼性、多様性、安定性を向上することを目的とする。
【００１１】
【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、ユーザが第１の言語で入力した質問について、該第１の言語の知識源を有する第１の知識データベースと、第２の言語の知識源を有する第２の知識データベースを用いて回答を求める質問応答システムにおいて、前記質問について、前記第１の知識データベースを検索して第１の言語の回答候補を得る手段と、前記質問を第２の言語に機械翻訳する手段と、前記第２の言語に翻訳された質問について、前記第２の知識データベースを検索して第２の言語の回答候補を得る手段と、前記第２の言語の回答候補を第１の言語に機械翻訳する手段と、前記第１の言語の回答候補および前記第２の言語の回答候補の第１の言語への機械翻訳結果の全てを、所定の基準に基づき順位付けする手段と、を具備することを特徴とする質問応答システムである。
【００１２】
上記質問応答システムの構成において、さらに、前記順位付けに基づいて前記回答候補の中からいずれか一つの回答を決定する手段を具備してもよい。
【００１３】
また、前記第１および第２の知識データベースにおける検索ヒット件数の多寡を前記基準としてもよい。
【００１４】
また、前記回答候補の各々の簡潔さ又は網羅度を字句処理により決定する手段を具備し、該簡潔さ又は網羅度を前記基準としてもよい。
【００１５】
本発明に係る質問応答方法は、ユーザが第１の言語で入力した質問について、該第１の言語の知識源を有する第１の知識データベースと、第２の言語の知識源を有する第２の知識データベースを用いて回答を求める質問応答方法において、前記質問について、前記第１の知識データベースを検索して第１の言語の回答候補を得るステップと、前記質問を第２の言語に機械翻訳するステップと、前記第２の言語に翻訳された質問について、前記第２の知識データベースを検索して第２の言語の回答候補を得るステップと、前記第２の言語の回答候補を第１の言語に機械翻訳するステップと、前記第１の言語の回答候補および前記第２の言語の回答候補の第１の言語への機械翻訳結果の全てを、所定の基準に基づき順位付けするステップと、を具備することを特徴とする質問応答方法である。
【００１６】
上記質問応答方法において、前記順位付けに基づいて前記回答候補の中からいずれか一つの回答を決定するステップをさらに具備してもよい。
【００１７】
また、前記第１および第２の知識データベースにおける検索ヒット件数の多寡を前記基準としてもよい。
【００１８】
また、前記回答候補の各々の簡潔さ又は網羅度を字句処理により決定するステップをさらに具備し、該簡潔さ又は網羅度を前記基準としてもよい。
【００１９】
本発明に係る質問応答プログラムは、ユーザが第１の言語で入力した質問について、該第１の言語の知識源を有する第１の知識データベースと、第２の言語の知識源を有する第２の知識データベースを用いて回答を求める質問応答プログラムにおいて、前記質問について、前記第１の知識データベースを検索して第１の言語の回答候補を得る手順と、前記質問を第２の言語に機械翻訳する手順と、前記第２の言語に翻訳された質問について、前記第２の知識データベースを検索して第２の言語の回答候補を得る手順と、前記第２の言語の回答候補を第１の言語に機械翻訳する手順と、前記第１の言語の回答候補および前記第２の言語の回答候補の第１の言語への機械翻訳結果の全てを、所定の基準に基づき順位付けする手順と、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。
【００２０】
上記質問応答プログラムにおいて、前記順位付けに基づいて前記回答候補の中からいずれか一つの回答を決定する手順を具備してもよい。
【００２１】
また、前記第１および第２の知識データベースにおける検索ヒット件数の多寡を前記基準としてもよい。
【００２２】
また、前記回答候補の各々の簡潔さ又は網羅度を字句処理により決定する手順をさらに具備し、該簡潔さ又は網羅度を前記基準としてもよい。
【００２３】
【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。
【００２４】
図１は本発明の一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。この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を用いて実現することができ、入力部６および出力部８からなるユーザインターフェース４、検索部１０、情報抽出部１５、回答作成部１８、翻訳部１９から構成される。ユーザインタフェース４には、キーボードやマウスなどの入力装置、ディスプレイなどの出力装置等のハードウェアが用いられる。検索部１０、情報抽出部１５、回答作成部１８、翻訳部１９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。
【００２５】
なお、本発明は任意数の複数言語の知識源を扱うものを含むが、実施形態の説明では、便宜上、言語１および言語２からなる２つの言語の知識源を扱うこととし、例えば、言語１は「日本語」、言語２は「英語」とする。
【００２６】
以下、先ずは本システムの全体的な処理手順を説明し、その後に主要なモジュールによる具体的な処理手順について詳述する。
【００２７】
（全体的な処理手順）
図１において、点線の矢印は質問に関する情報の流れを、実線の矢印は回答に関する情報の流れを表している。
【００２８】
情報抽出部１５は、あらかじめ、複数言語で記述された文書１６，１７から情報抽出を行い、言語毎に知識データベース１３，１４を作成する。
【００２９】
入力部６に対しユーザ２から言語１（ここでは日本語）の質問が入力されると、該入力された質問は検索部１０および翻訳部１９に渡される。翻訳部１９は、質問を言語２（ここでは英語）の質問に翻訳して検索部１０に渡す。
【００３０】
検索部１０は、入力部６から渡された質問について、言語１（日本語）の知識データベース（以下、「日本語知識データベース」）１３を検索し、また、翻訳部１９により英語に翻訳された質問について、言語２（英語）の知識データベース（以下、「英語知識データベース」）１４を検索する。これにより得られる日本語知識データベース１３の検索結果（言語１の回答候補）は回答作成部１８に渡され、英語知識データベース１４の検索結果（言語２の回答候補）は翻訳部１９に渡される。次に、翻訳部１９は、言語２の回答候補を言語１に翻訳して回答作成部１８に渡す。すなわち、英語で記述された回答候補が日本語に翻訳されて回答作成部１８に渡される。
【００３１】
以上により回答作成部１８では言語１（日本語）に統一された回答候補が得られる。さらに回答作成部１８は回答候補間の比較を行い回答の順位を判定した上で回答情報を出力部８に渡す。以上の処理において、従来の質問応答システムと異なる重要な点は、検索結果として得られ、言語の異なる回答候補のうち少なくとも一方の言語による回答候補が翻訳部１９により機械翻訳され、回答候補が他方の言語に統一されるとともに、該言語統一がなされた回答候補群に対して回答作成部１８が比較処理を行う点である。
【００３２】
以下、これについて情報抽出部１５、検索部１０、翻訳部１９、回答作成部１８の各々の処理手順に沿って詳細に説明する。
【００３３】
（情報抽出部の処理手順）
図２は情報抽出部１５の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００３４】
情報抽出部１５は、言語ｉ（ｉ＝１，２，．．．）で書かれたｊ番目の文書（ｊ＝１，２，．．．）を読み込み、該文書から既存の情報抽出技術を利用して情報抽出を行い、その結果を言語ｉの知識データベースに登録する。
【００３５】
ここで、情報抽出の具体的方法としては、例えば形態素解析（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ　ａｎａｌｙｓｉｓ）及びパターンマッチングによる方法が挙げられる。例えば、知識源が日本語の場合、文書１６中に「○×社（社長：○×太郎）」という表現を含む場合、これを形態素解析して、
「／○×社＜固有名詞＞／（＜記号＞／社長＜一般名詞＞／：＜記号＞／○×太郎＜固有名詞＞／）＜記号＞」
という解析結果が得られる。なお、「／」は品詞の区切りを表す。
【００３６】
ここで、仮に、
「／Ｘ＜固有名詞＞／（＜記号＞／社長＜一般名詞＞／：＜記号＞／Ｙ＜固有名詞＞／）＜記号＞」
という形態素の並びを「Ｘ［ＰＲＥＳＩＤＥＮＴ＝＝Ｙ］」という知識表現に書き換える情報抽出ルールを用いることにより、
「○×社［ＰＲＥＳＩＤＥＮＴ＝＝○×太郎］」
という知識を得ることができる。
【００３７】
また、例えば、
「／Ｘ＜固有名詞＞／の＜助詞＞／Ｙ＜固有名詞＞／社長＜一般名詞＞」
という形態素の並びを「Ｘ［ＰＲＥＳＩＤＥＮＴ＝＝Ｙ］」という知識表現に書き換える情報抽出ルールを用いることにより、
「○×社の○×太郎社長．．．」という表現から、同様に、「○×社［ＰＲＥＳＩＤＥＮＴ＝＝○×太郎］」という知識を得ることができる。
【００３８】
さらに、例えば知識源が英語の場合、形態素解析に代えて品詞同定（Ｐａｒｔ−ｏｆ−Ｓｐｅｅｃｈ　ｔａｇｇｉｎｇ）を行うことにより、文書１７中の”Ｔａｒｏ　○×，　ｐｒｅｓｉｄｅｎｔ　ｏｆ　○×　Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，　．．．”のような表現から、例えば、
「○×＿Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ［ＰＲＥＳＩＤＥＮＴ＝＝Ｔａｒｏ＿○×］」という表現形式の知識を得ることができる。
【００３９】
なお、上記のような表現形式の知識には、元となる文書の識別番号が付加されてもよい。こうすれば、各知識データがどのような文書テキストから得られたものかを後の段階で把握することが可能となる。
【００４０】
情報抽出部１５は、以上のようにして得られた知識を、言語毎に、知識データベース１３，１４に登録する。
【００４１】
（検索部の処理手順）
図３は検索部１０の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００４２】
検索部１０はまず、入力部６からユーザからの質問を受け取り（ステップＳ１１）、さらに、該質問の翻訳結果を翻訳部１９から受け取る（ステップＳ１２）。そして、言語ｉ（ｉ＝１，２，．．．）で書かれた各質問に対して、検索条件の生成を行う。例えば、「○×社の社長は？」という日本語の質問を、検索部１０は「○×社［ＰＲＥＳＩＤＥＮＴ＝＝＊］」という表現形式の検索条件に変換する（ステップＳ１３）。ここで、文字「＊」はワイルドカードを表す。検索部１０は、生成された検索条件を用いて日本語知識データベース１３を検索する（ステップＳ１５）。これにより、例えば「○×社［ＰＲＥＳＩＤＥＮＴ＝＝○×太郎］」のようなデータがマッチし、回答候補として「○×太郎」を得ることができる。なお、一般には回答候補は複数得られる。
【００４３】
検索部１０は、日本語以外の質問に対しても同様な処理を行う。すなわち、例えば”Ｗｈｏ　ｉｓ　ｔｈｅ　ｐｒｅｓｉｄｅｎｔ　ｏｆ　○×　Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ？”という英語の質問に対しては、これを「○×＿Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ［ＰＲＥＳＩＤＥＮＴ＝＝＊］」という検索条件に変換し（ステップＳ１４）、これを用いて英語知識データベース１４を検索する（ステップＳ１５）。これにより、回答候補として「Ｔａｒｏ＿○×」を得る。
【００４４】
検索部１０は、ステップＳ１６において、現在処理中の質問の言語が、ユーザが入力した質問の言語と同じであるか否かを判定し、その判定結果に応じて回答候補を回答作成部１８に直接渡すか（ステップＳ１７）、翻訳部１９に渡す（ステップＳ１８）。例えば、ユーザによる質問の入力言語が日本語であったならば、日本語知識データベース１３の検索により得られた回答候補はそのまま回答作成部１８に渡され、英語知識データベース１４の検索により得られた回答候補は日本語への翻訳のために翻訳部１９に渡されることになる。
【００４５】
（翻訳部の処理手順）
図４（ａ）は翻訳部１９による質問の処理手順の一例を示すフローチャート、図４（ｂ）は翻訳部１９による回答候補の処理手順の一例をフローチャートである。翻訳部１９は、質問を機械翻訳して検索部１０に渡す。また、回答候補を機械翻訳して回答作成部１８に渡す。
【００４６】
例えば、「○×社の社長は？」との質問を入力部６から受け取ると（ステップＳ２１）、翻訳部１９はこれを”Ｗｈｏ　ｉｓ　ｔｈｅ　ｐｒｅｓｉｄｅｎｔ　ｏｆ　○×　Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ？”のように機械翻訳し（ステップＳ２２）、該機械翻訳の結果を検索部１０に渡す（ステップＳ２３）。一方、例えば「Ｔａｒｏ＿○×」のような回答候補の文字列を検索部１０から受け取る（ステップＳ２４）と、翻訳部１９はこれを「○×太郎」のように機械翻訳（ステップＳ２５）し、該機械翻訳の結果を回答作成部１８に渡す（ステップＳ２６）。
【００４７】
（回答作成部の処理手順）
図５は本実施形態の回答作成部１８の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００４８】
回答作成部１８は、まず検索部１０から回答候補を受け取り（ステップＳ２７）、次に翻訳部１９からも回答候補を受け取る（ステップＳ２８）。上述したように、検索部１０から受け取る回答候補の言語と、翻訳部１９から受け取る回答候補の言語は同一である。例えば、ユーザが日本語で質問をした場合、検索部１０から受け取る回答候補は日本語知識データベース１３の検索により得られた日本語の回答候補そのものであり、一方、翻訳部１９から受け取る回答候補は、検索部１０が英語知識データベース１４を検索して得られた英語の回答候補を日本語に翻訳したものである。このように、回答作成部１８は単一言語のみを扱う。
【００４９】
回答作成部１８はこれら回答候補同士の比較処理を行う（ステップＳ２９）。これにより回答の順位を決定し、最適な回答あるいはランク付けがなされた回答を出力部８に渡す（ステップＳ３０）。以下、回答の順位判定方法について詳述する。
【００５０】
（回答の順位決定方法）
再度、「○×社の社長は？」という日本語の質問が入力された場合を考える。ここで、「情報抽出部の処理手順」で述べたように「／Ｘ＜固有名詞＞／の＜助詞＞／Ｙ＜固有名詞＞／社長＜一般名詞＞」という形態素の並びを「Ｘ［ＰＲＥＳＩＤＥＮＴ＝＝Ｙ］」という知識表現に書き換える情報抽出ルールを利用しているものとし、日本語知識データベース１３の作成に用いた日本語文書１６中に、
（ａ）　「○×社の○×太郎社長」
（ｂ）　「○×社の○×社長」
（ｃ）　「○×社は．．．△△社への出資を決めた。○×社の△△社長に対する期待は大きい。」
という表現が含まれていたと仮定する。
【００５１】
回答候補としては「○×太郎」「○×」「△△」などが得られる。ここで、「△△」という回答候補は、上記（ｃ）の「○×社の△△社長（に対する期待は大きい）」という表現に、情報抽出ルールがマッチしたために得られてしまったが、実際には回答として妥当ではないものと仮定する（なお、情報抽出の精度が高くても、もとの文書自体に真実でないことが書かれている場合も考えられるので、一般に、回答候補の中には妥当でないものが混在する可能性は少なくない）。
【００５２】
ここでは、日本語知識データベース１３を検索した結果、「○×太郎」という回答候補が３件、「○×」という回答候補が１件、「△△」という回答候補が１件得られたとする。また、「○×社の社長は？」という日本語の質問を英語に翻訳し、該質問の英語への翻訳結果に基づいて英語知識データベース１４を検索し、これにより検索された回答候補を日本語に翻訳した結果、「○×太郎」という回答候補が２件、「○×」という回答候補が１件得られたとする。以上の場合において、回答の順位を、例えば、単純な多数決法にしたがって決定することができる。
【００５３】
図６は本実施形態の質問応答システムにより得られた回答候補の出力方法の一例を示す図である。ここでは、複数の回答（候補）１〜３（「○×太郎」、「○×」、「△△」）が、日本語知識データベース１３への検索、および英語知識データベース１４への検索においてヒットした順にソートされている（２０２）。同図において、黒丸印「●」で示されるマーク２０４は、ヒットした知識データを表している。このマーク２０４は、表２０３において知識源別に区分して表示されることから、知識データの言語種別をユーザが判断できる。なお、このようなマーク表示は一例に過ぎない。例えば、マーク２０４に代えて文書ＩＤなどを示してもよい。また、マーク２０４をクリッカブルにし、ユーザのクリック指示に応じて知識源の文書中における該当箇所を表示してもよい。
【００５４】
図６の表示例においては、回答２「○×」と回答３「△△」の日本語知識データベース１３におけるヒット件数がともに１である。従来の単言語知識源を用いた質問応答システムでは、どちらの回答を採用すれば良いか判断できない。しかし、本発明の実施形態では、回答２「○×」については、日本語のみならず英語の知識源からも得られていることから、日本語の知識源のみから得られた回答３「△△」よりもより信頼性が高いと判定できる。
【００５５】
また、図６の表示例では、回答候補の出力方法をユーザが選択できるようにするためのチェックボックス２０１が設けられており、ここでは、「多数決」が選択されている。
【００５６】
出力方法の他の選択肢としては、多数決とは逆に、回答候補のユニークさ（珍しさ）を基準に順位付けして表示する「ユニーク」や、回答候補の網羅性（詳細度）を基準に順位付けして表示する「網羅性」、回答回答の簡潔さを基準に順位付けして表示する「簡潔さ」などがある。また、単純にヒット件数の多寡を基準にソートするのではなく、例えば日本語知識データベース１３で２回ヒットした回答候補よりも、日本語知識データベース１３および英語知識データベース１４で１回ずつヒット（ヒット数の合計はともに２である）した回答候補を優先するような順位付けを行ってもよい。
【００５７】
例えば、回答候補「○×」が「○×太郎」の部分文字列であることは字句処理に基づいて容易に判定可能である。そこで、より情報量の多い「○×太郎」のほうを優先的に表示するようにしてもよい。
【００５８】
回答候補の順位を、網羅性あるいは簡潔さの観点から決定する別の例を図７に示す。ここでの質問は「酵素って何？」という、用語の定義を回答として要求する日本語の質問である（３００）。このような質問３００に対処する場合、情報抽出部１５は、例えば「．．．は．．．の一種です。」のような表現を含むテキスト（例えば文や段落）を用語定義とみなし、このような表現をあらかじめ抽出しておく。また、例えば英語の知識源に対しては、”．．．　ｉｓ　ａ　ｋｉｎｄ　ｏｆ　．．．”や、”．．．　ｉｓ　ａ　ｔｙｐｅ　ｏｆ　．．．”のような慣用表現を含むテキストを定義とみなし、あらかじめ抽出しておく。
【００５９】
図７の例のように、日本語知識データベース１３に対する定義表現の検索により、例えば、
Ａ１：「酵素は、触媒の一種です。触媒とは、化学反応を速める．．．」
というテキストと、
Ａ２：「酵素は触媒の一種。」
というテキストとが回答として得られているものと仮定する。さらに、「酵素って何？」との日本語の質問を機械翻訳することにより、”Ｗｈａｔ　ｉｓ　ａｎ　ｅｎｚｙｍｅ？”という英語の質問を得て、英語知識データベース１４に対する定義表現の検索により”Ａｎ　ｅｎｚｙｍｅ　ｉｓ　ａ　ｋｉｎｄ　ｏｆ　ｃａｔａｌｙｓｔ．”というテキストが回答として得られているものと仮定する。
【００６０】
上記英語の回答を機械翻訳により日本語に翻訳すると、例えば、Ａ２’「酵素は触媒の一種です。」が得られる。したがって、回答作成部１８は、検索部１０から上記回答Ａ１およびＡ２を、翻訳部１９からＡ２’を受け取ることになる。
【００６１】
この場合、回答作成部１８は、例えばＡ１，Ａ２およびＡ２’のそれぞれを形態素解析して語の「異なり」を求め、これに基づいて回答候補の整理および優先順位づけを行うことができる。
【００６２】
具体的には、回答Ａ１からは「酵素、触媒、一種、化学、反応、．．．」のような語の異なりが得られ、Ａ２およびＡ２’からは「酵素、触媒、一種」のような語の異なりが得られる。これにより、Ａ２およびＡ２’は回答としては等価であること、および、Ａ１はＡ２およびＡ２’よりも網羅性（詳細度）が高いことがわかる。これを図７に示すように、回答の網羅性の高い順に、ユーザに提示する。
【００６３】
逆に、ユーザが「簡潔さ」を求める場合には、図７の逆順に表示を行えばよい。
【００６４】
なお、以上の説明では、回答候補に対して順位を付与し、これにもとづくソート結果をユーザに提示する場合について説明したが、上記順位が最大なものを１件のみ表示するようにしてもよい。
【００６５】
文書検索において機械翻訳などを利用することにより、例えば日本語検索要求で英語文書の検索を実現する言語横断検索（ｃｒｏｓｓ−ｌａｎｇｕａｇｅ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｒｅｔｒｉｅｖａｌ）という技術が知られているが、これはあくまで文書をランキングするために検索要求と個々の文書との類似度を算出するものであり、機械翻訳を施した上で回答候補同士の比較を行い、最適な回答を選定する本発明の実施形態とは異なる。
【００６６】
また、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。
【００６７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、ユーザが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において、言語が異なる複数の知識源を活用し、これにより回答のカバレージ、信頼性、多様性、安定性を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一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】実施形態における情報抽出部の処理手順の一例を示すフローチャート
【図３】実施形態における検索部の処理手順の一例を示すフローチャート
【図４】実施形態における翻訳部の処理手順の一例を示すフローチャート
【図５】実施形態における回答作成部の処理手順の一例を示すフローチャート
【図６】実施形態における質問応答システムにより得られた回答候補の出力方法の一例を示す図
【図７】実施形態における質問応答システムにより得られた回答候補の出力方法の他の例を示す図
【符号の説明】
２…ユーザ
４…ユーザインタフェース
６…入力部
８…出力部
１０…検索部
１３…言語１（日本語）の知識データベース（ＤＢ）
１４…言語２（英語）の知識データベース（ＤＢ）
１５…情報抽出部
１６…言語１の文書データ
１７…言語２の文書データ
１８…回答作成部
１９…翻訳部
【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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