(57)【要約】【課題】回答メディアを推定可能な質問応答システムを提供すること。【解決手段】入力部１は、自然言語による質問文を入力する。回答メディア推定部２は、質問文に基づいて、利用すべき回答メディアを推定する。検索部３は、質問文に基づいて、推定された回答メディアに対応するデータベースを検索する。回答生成部４は、検索結果に基づいて、質問文に対する回答を生成する。出力部５は、推定された回答メディアにより回答を出力する。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然言語による質問文を入力するための入力手段と、
前記質問文に基づいて、利用すべき回答メディアを推定する推定手段と、
前記質問文に基づいて、推定された前記回答メディアに対応するデータベースを検索する検索手段と、
前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する生成手段と、
生成された前記回答を、推定された前記回答メディアにより出力する出力手段とを備えたことを特徴とする質問応答システム。
【請求項２】
前記質問文の持つべき特徴と、該特徴を持つ場合に推定される１又は複数の回答メディアとを組にして登録した回答メディア推定用知識を記憶する手段を更に備え、
前記推定手段は、前記質問文に対して、前記回答メディア推定用知識を適用することによって、前記回答メディアを推定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】
前記回答メディア推定用知識は、推定される各々の前記回答メディアに対して、その確信度を含み、
前記出力手段は、複数の前記回答メディアにより前記回答を出力する場合には、前記確信度を考慮した出力形態で出力することを特徴とする請求項２に記載の質問応答システム。
【請求項４】
前記質問文の持つべき特徴は、前記質問文を構成する文字列に含まれるべき予め定められた文字列パターンであることを特徴とする請求項２に記載の質問応答システム。
【請求項５】
前記文字列パターンは、前記質問文の文末に位置する文字列又はその正規表現であることを特徴とする請求項４に記載の質問応答システム。
【請求項６】
前記検索手段による検索に先立って、前記推定手段により推定された前記回答メディアの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付けるユーザインタフェース手段を更に備えた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７】
前記検索手段は、前記ユーザインタフェース手段から前記修正指示が入力されなかった場合には、前記推定手段により推定された回答メディアに従って前記検索を行い、前記修正指示が入力された場合には、該修正指示に従って修正が施された後の回答メディアに従って前記検索を行うことを特徴とする請求項６に記載の質問応答システム。
【請求項８】
前記推定手段により推定された前記回答メディアの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付けるユーザインタフェース手段と、
前記ユーザインタフェース手段から入力された前記修正指示に従って修正が施された後の回答メディア及び前記質問文をもとに、前記回答メディア推定用知識を更新する更新手段とを更に備えたことを特徴とする請求項２に記載の質問応答システム。
【請求項９】
前記更新手段は、前記修正が施された後の回答メディア及び前記質問文の対に関する統計処理の結果に基づいて、前記回答メディア推定用知識を更新することを特徴とする請求項８に記載の質問応答システム。
【請求項１０】
前記推定手段により推定された前記回答メディアの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付ける第１のユーザインタフェース手段と、
前記第１のユーザインタフェース手段から入力された前記修正指示に従って修正が施された後の回答メディア及び前記質問文をもとに、前記回答メディア推定用知識の更新方法を出力するとともに、該更新方法に対する修正指示の入力及び更新すべきか否かを指示する入力を受け付ける第２のユーザインタフェース手段とを更に備えたことを特徴とする請求項２に記載の質問応答システム。
【請求項１１】
前記第２のユーザインタフェース手段から前記更新すべき指示が入力された場合に、前記修正指示が入力されなかったときは、前記出力した更新方法に従って前記回答メディア推定用知識を更新し、前記修正指示が入力されたときは、該修正指示に従って修正が施された後の更新方法に従って前記回答メディア推定用知識を更新する更新手段を更に備えたことを特徴とする請求項１０に記載の質問応答システム。
【請求項１２】
前記回答メディアは、テキスト、画像、動画又は音声のメディアであ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１３】
自然言語による質問文を入力するための入力手段と、
前記質問文に基づいて、要求されている回答タイプを推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された前記回答タイプの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付けるユーザインタフェース手段と、
前記質問文、及び前記推定手段により推定された又は前記修正指示に従って修正が施された後の前記回答タイプに基づいて、データベースを検索する検索手段と、
前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する生成手段と、
生成された前記回答を出力する出力手段とを備えたことを特徴とする質問応答システム。
【請求項１４】
自然言語による質問文を入力するための入力手段と、
前記質問文の持つべき特徴と、該特徴を持つ場合に推定される１又は複数の回答タイプとを組にして登録した回答タイプ推定用知識を記憶する手段と、
前記質問文に対して、前記回答タイプ推定用知識を適用することによって、前記回答タイプを推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された前記回答タイプの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付けるユーザインタフェース手段と、
前記質問文、及び前記推定手段により推定された又は前記修正指示に従って修正が施された後の前記回答タイプに基づいて、データベースを検索する検索手段と、
前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する生成手段と、
生成された前記回答を出力する出力手段と、
前記ユーザインタフェース手段から入力された前記修正指示に従って修正が施された後の回答メディア及び前記質問文をもとに、前記回答メディア推定用知識を更新する更新手段とを備えたことを特徴とする質問応答システム。
【請求項１５】
前記更新手段は、前記修正が施された後の回答タイプ及び前記質問文の対に関する統計処理の結果に基づいて、前記回答タイプ推定用知識を更新することを特徴とする請求項１４に記載の質問応答システム。
【請求項１６】
自然言語による質問文を入力するための入力手段と、
前記質問文の持つべき特徴と、該特徴を持つ場合に推定される１又は複数の回答タイプとを組にして登録した回答タイプ推定用知識を記憶する手段と、
前記質問文に対して、前記回答タイプ推定用知識を適用することによって、前記回答タイプを推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された前記回答タイプの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付ける第１のユーザインタフェース手段と、
前記質問文、及び前記推定手段により推定された又は前記修正指示に従って修正が施された後の前記回答タイプに基づいて、データベースを検索する検索手段と、
前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する生成手段と、
生成された前記回答を出力する出力手段と、
前記第１のユーザインタフェース手段から入力された前記修正指示に従って修正が施された後の回答タイプ及び前記質問文をもとに、前記回答タイプ推定用知識の更新方法を出力するとともに、該更新方法に対する修正指示の入力及び更新すべきか否かを指示する入力を受け付ける第２のユーザインタフェース手段とを備えたことを特徴とする質問応答システム。
【請求項１７】
前記第２のユーザインタフェース手段から前記更新すべき指示が入力された場合に、前記修正指示が入力されなかったときは、前記出力した更新方法に従って前記回答タイプ推定用知識を更新し、前記修正指示が入力されたときは、該修正指示に従って修正が施された後の更新方法に従って前記回答タイプ推定用知識を更新する更新手段を更に備えたことを特徴とする請求項１６に記載の質問応答システム。
【請求項１８】
前記回答タイプ推定用知識は、推定される各々の前記回答タイプに対して、その確信度を含み、
前記出力手段は、複数の前記回答タイプにより前記回答を出力する場合には、前記確信度を考慮した出力形態で出力することを特徴とする請求項１３、１４または１６に記載の質問応答システム。
【請求項１９】
前記質問文の持つべき特徴は、前記質問文を構成する文字列に含まれるべき予め定められた文字列パターンであることを特徴とする請求項１３、１４または１６に記載の質問応答システム。
【請求項２０】
前記文字列パターンは、前記質問文の文末に位置する文字列又はその正規表現であることを特徴とする請求項１９に記載の質問応答システム。
【請求項２１】
前記第２のユーザインタフェース手段による前記出力及び前記受け付け並びに前記更新手段による前記更新を、前記検索手段による前記検索に先立って行うことを特徴とする請求項１１または１７に記載の質問応答システム。
【請求項２２】
前記第２のユーザインタフェース手段による前記出力及び前記受け付け並びに前記更新手段による前記更新を、前記検索手段による前記検索の後に行うことを特徴とする請求項１１または１７に記載の質問応答システム。
【請求項２３】
前記入力手段は、仮名漢字混じり文を含むテキストにより質問文を入力することを特徴とする請求項１、１３、１４または１６に記載の質問応答システム。
【請求項２４】
前記入力手段は、音声により質問文を入力し、該入力した音声をもとに仮名漢字混じり文を含むテキストによる質問文を生成することを特徴とする請求項１、１３、１４または１６に記載の質問応答システム。
【請求項２５】
自然言語による質問文を入力するステップと、
前記質問文に基づいて、利用すべき回答メディアを推定するステップと、
前記質問文に基づいて、推定された前記回答メディアに対応するデータベースを検索するステップと、
前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成するステップと、
生成された前記回答を、推定された前記回答メディアにより出力するステップとを有することを特徴とする質問応答方法。
【請求項２６】
自然言語による質問文を入力するステップと、
前記質問文に基づいて、要求されている回答タイプを推定するステップと、
推定された前記回答タイプの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付けるステップと、
前記質問文、及び推定された又は前記修正指示に従って修正が施された後の前記回答タイプに基づいて、データベースを検索するステップと、
前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成するステップと、
生成された前記回答を出力するステップとを有することを特徴とする質問応答方法。
【請求項２７】
コンピュータを質問応答システムとして機能させるためのプログラムであって、
自然言語による質問文を入力する機能と、
前記質問文に基づいて、利用すべき回答メディアを推定する機能と、
前記質問文に基づいて、推定された前記回答メディアに対応するデータベースを検索する機能と、
前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する機能と、
生成された前記回答を、推定された前記回答メディアにより出力する機能とを実現させるためのプログラム。
【請求項２８】
コンピュータを質問応答システムとして機能させるためのプログラムであって、
自然言語による質問文を入力する機能と、
前記質問文に基づいて、要求されている回答タイプを推定する機能と、
推定された前記回答タイプの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付ける機能と、
前記質問文、及び推定された又は前記修正指示に従って修正が施された後の前記回答タイプに基づいて、データベースを検索する機能と、
前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する機能と、
生成された前記回答を出力する機能とを実現させるためのプログラム。
【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、質問応答方法及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キングする文書検索（ｄｏｃｕｍｅｎｔ  ｒｅｔｒｉｅｖａｌ）技術は広く普及している。
【０００３】
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？」といった質問に対してダイレクトに答えを返すことができない。文書検索は文書あるいは文書中のパッセージを出力するだけなので、ユーザは出力結果から自分で回答を探しださなくてはならない。
【０００４】
上記のような質問に対する回答を直接出力するものとして、質問応答システム（ｑｕｅｓｔｉｏｎ  ａｎｓｗｅｒｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）がある。
【０００５】
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。」のような回答を出力する。
【０００６】
質問応答システムは、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（例えば、非特許文献１参照）、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。
【０００７】
従来の質問応答システムは、ユーザがキーボードや音声入力装置を介して入力した自然言語による質問文に対して、前述の「３７７６ｍです。」のように自然言語テキストによる回答を行う（例えば、特許文献１，２参照）。また、この回答を音声合成装置に出力させ、音声により回答をすることも公知技術の組み合わせにより容易に実現可能である。
【０００８】
しかし、従来の質問応答システムでは、テキスト・音声などにより入力された自然言語質問文に応じ、回答として最適なメディアを自動選択することができなかった。
【０００９】
例えば、ユーザが以下のような質問を質問応答システムに入力する場合を考える。
質問文Ａ：「○○○  □□□□って西暦何年生まれ？」
質問文Ｂ：「○○○  □□□□ってどんな顔？」
質問文Ｃ：「○○○  □□□□が歌ったＹＹＹってどんな曲？」
なお、具体例として、例えば、「○○○」は、ある音楽グループ「ＸＸＸ」に属する歌手兼楽器奏者の名、「□□□□」は該歌手の姓、「ＹＹＹ」や「ＺＺＺ」は曲名であるとする。
【００１０】
例えば、質問文Ａが入力された場合は、「○○○  □□□□」の生まれた年号をテキストにより回答することがユーザにとってはもっとも望ましいと考えられる。
【００１１】
一方、質問文Ｂが入力された場合には、もし「○○○  □□□□」の顔写真が画像データベースから取得可能ならば、テキストにより回答するよりも、画像データを検索して出力した方がユーザにとっては望ましい可能性がある。
【００１２】
さらに、質問文Ｃが入力された場合には、もし「ＹＹＹ」という曲を音声データによりユーザに提示できるのであれば、音声により出力した方がユーザにとっては望ましい可能性がある。
【００１３】
以上のように、回答として適切なメディアをシステムが自動選択することができれば、ユーザはメディアを意識することなしに自然言語により質問を入力することができ、かつ適切なメディアにより効率よく情報を得ることができる。
【００１４】
上記に関連する単一メディア対象の要素技術としては、テキスト検索技術、画像検索技術、動画検索技術、音声検索技術などがあるが、単純にこれらを用いた場合、ユーザはまずどのようなメディアの情報を検索するのか意識した上で質問文を入力する必要があった。
【００１５】
例えば、「○○○  □□□□」という歌手の顔写真が見たい場合には、画像データベースを選択して検索を行い、ＹＹＹという曲を音声で聴きたい場合には、音声データベースを選択して検索を行う必要があった。
【００１６】
一方、マルチメディア検索あるいはマルチメディアによる回答を行う公知技術としては、例えば、特許文献３〜６などがある。
【００１７】
まず、特許文献３は、例えば質問文「ひまわりの映像を探してください」を「ひまわり」に関する映像および説明文を検索する提示制御命令に変換することにより、自然言語入力文に対する映像・テキストなどのマルチメディアによる回答を可能にしている。
【００１８】
しかし、これは質問文中に明記されている「映像」といったメディア選択情報を利用し、これに他メディアの情報を組み合わせるもので、質問文に応じて適切な回答メディアを自動推定する機能は有していない。
【００１９】
また、特許文献４，５は、ユーザとシステムが音声対話を行う場合に、システム側からユーザへの応答出力として音声応答に画面表示を併用するものであるが、これも同様に質問文から適切な回答メディアを自動推定する機能は有していない。
【００２０】
また、特許文献６は、マルチメディア辞書において、見出し語に対して予め関連づけておいたマルチメディア情報を検索するものであり、これも同様に質問文から適切な回答メディアを自動推定する機能は有していない。
【００２１】
以上のように、従来の技術では、単一メディアにより検索を行ったり、複数メディアを組み合わせて提示することはできたが、質問文に応じて最適な回答メディアを自動推定することはできなかった。
【００２２】
一方、上記のように質問文に応じて最適な回答メディアを自動推定した場合、この推定結果がユーザの期待していたメディアとは食い違ってしまう場合が生じる可能性がある。
【００２３】
例えばユーザによる「ＹＹＹってどんな曲？」という質問に対して、システムが自動的に音声を最適メディアとして選択したが、ユーザが実際には「アコースティックギターとストリングスによるミッドテンポの曲です」のようなテキストによる回答を望んでいるというケースが考えられる。このような場合、システムの回答メディア推定結果あるいはシステムの回答メディア推定用知識をユーザが修正する機能が必要であると考えられるが、従来の質問応答システムではこのようなユーザによる修正情報を利用することができなかった。
【００２４】
一方、テキストによる回答を前提とした従来の質問応答システムでは、自然言語質問文から回答タイプ（ａｎｓｗｅｒ  ｔｙｐｅ）を推定することが必須の技術となっている。例えば、「ＸＸＸ」という音楽グループの「ＹＹＹ」という曲の作曲者を知りたいときの質問文「ＸＸＸのＹＹＹを作曲したのは誰か？」に対しては「ＰＥＲＳＯＮ」（人名）という回答タイプにマッチする回答を出力するが、「○○○□□□□」という歌手の誕生日を知りたいときの質問文「○○○  □□□□の誕生日は？」に対しては「ＤＡＴＥ」（日付）という回答タイプにマッチする回答を出力する。
【００２５】
しかし、従来の質問応答システムでは、この回答タイプ推定の段階で失敗してしまうと、最終的に正しい回答を出力することができなかった。例えば、質問文「□□装置を発明したのはどこ？」に対して、システムが「どこ」という語を手がかりに回答タイプが「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」（場所）であると判定してしまった場合、システムはＬＯＣＡＴＩＯＮにマッチする情報のみを検索するため正しい回答を得ることができない。
【００２６】
なお、具体例として、例えば、「□□装置」は、あるオーディオ製品の名称、「○○○○社」は、「□□装置」を発明した会社の名称であるとする。
【００２７】
このような状況を回避するには、システムが回答タイプ推定を完了した段階で推定結果をユーザに提示し、必要に応じてユーザに回答タイプの修正を行ってもらう機能が必要であると考えられる。
【００２８】
例えば上記の例では、システムがユーザに対して「回答タイプ推定結果：ＬＯＣＡＴＩＯＮ」という提示を行い、ユーザがこれを「ＣＯＭＰＡＮＹ」と修正すれば、以降の検索処理により回答として正解である「○○○○社」が正しく得られる可能性がある。
【００２９】
さらに、上記のようにアドホックな修正を行うのではなく、システムの持つ回答タイプ推定知識自体を直接修正する機能も必要であると考えられる。
【００３０】
例えば、システムが「『どこが発明した？』で終わる質問文の回答タイプはＬＯＣＡＴＩＯＮである」という回答タイプ推定知識を有していた場合、前記ユーザによる修正情報を利用してこれを「『どこが発明した？』で終わる質問文の回答タイプはＣＯＭＰＡＮＹである」のように自動的あるいは対話的に修正することにより、以降の類似質問に対しても正しい回答タイプ推定を行うようにすることが可能である。
【００３１】
【特許文献１】
特開２００２−２８４３２７
【００３２】
【特許文献２】
特開２００２−２８４３２８
【００３３】
【特許文献３】
特開２００２−７３６６２
【００３４】
【特許文献４】
特開２００１−１４２４８３
【００３５】
【特許文献５】
特開２００１−１４２４８４
【００３６】
【特許文献６】
特開平６−１３１４０３号公報
【００３７】
【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
【００３８】
【発明が解決しようとする課題】
以上で説明したように、従来の質問応答システムは、回答メディアを推定する機能、回答メディア・回答タイプの推定結果を修正する機能、および回答メディア・回答タイプ推定用知識を修正する機能を有していなかった。
【００３９】
本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、回答メディアを推定することの可能な質問応答システム、質問応答方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【００４０】
また、本発明は、推定した回答メディアを修正することの可能な質問応答システム、質問応答方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【００４１】
また、本発明は、回答メディア推定用知識を修正することの可能な質問応答システム、質問応答方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【００４２】
また、本発明は、推定した回答タイプを修正することの可能な質問応答システム、質問応答方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【００４３】
また、本発明は、回答タイプ推定用知識を修正することの可能な質問応答システム、質問応答方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【００４４】
【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、自然言語による質問文を入力するための入力手段と、前記質問文に基づいて、利用すべき回答メディアを推定する推定手段と、前記質問文に基づいて、推定された前記回答メディアに対応するデータベースを検索する検索手段と、前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する生成手段と、生成された前記回答を、推定された前記回答メディアにより出力する出力手段とを備えたことを特徴とする。
【００４５】
好ましくは、前記質問文の持つべき特徴と、該特徴を持つ場合に推定される１又は複数の回答メディアとを組にして登録した回答メディア推定用知識を記憶する手段を更に備え、前記推定手段は、前記質問文に対して、前記回答メディア推定用知識を適用することによって、前記回答メディアを推定するようにしてもよい。
【００４６】
好ましくは、前記検索手段による検索に先立って、前記推定手段により推定された前記回答メディアの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付けるユーザインタフェース手段を更に備えるようにしてもよい。
【００４７】
好ましくは、前記推定手段により推定された前記回答メディアの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付けるユーザインタフェース手段と、前記ユーザインタフェース手段から入力された前記修正指示に従って修正が施された後の回答メディア及び前記質問文をもとに、前記回答メディア推定用知識を更新する更新手段とを更に備えるようにしてもよい。
【００４８】
好ましくは、前記推定手段により推定された前記回答メディアの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付ける第１のユーザインタフェース手段と、前記第１のユーザインタフェース手段から入力された前記修正指示に従って修正が施された後の回答メディア及び前記質問文をもとに、前記回答メディア推定用知識の更新方法を出力するとともに、該更新方法に対する修正指示の入力及び更新すべきか否かを指示する入力を受け付ける第２のユーザインタフェース手段とを更に備えるようにしてもよい。
【００４９】
本発明に係る質問応答システムは、自然言語による質問文を入力するための入力手段と、前記質問文に基づいて、要求されている回答タイプを推定する推定手段と、前記推定手段により推定された前記回答タイプの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付けるユーザインタフェース手段と、前記質問文、及び前記推定手段により推定された又は前記修正指示に従って修正が施された後の前記回答タイプに基づいて、データベースを検索する検索手段と、前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する生成手段と、生成された前記回答を出力する出力手段とを備えたことを特徴とする。
【００５０】
本発明に係る質問応答システムは、自然言語による質問文を入力するための入力手段と、前記質問文の持つべき特徴と、該特徴を持つ場合に推定される１又は複数の回答タイプとを組にして登録した回答タイプ推定用知識を記憶する手段と、前記質問文に対して、前記回答タイプ推定用知識を適用することによって、前記回答タイプを推定する推定手段と、前記推定手段により推定された前記回答タイプの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付けるユーザインタフェース手段と、前記質問文、及び前記推定手段により推定された又は前記修正指示に従って修正が施された後の前記回答タイプに基づいて、データベースを検索する検索手段と、前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する生成手段と、生成された前記回答を出力する出力手段と、前記ユーザインタフェース手段から入力された前記修正指示に従って修正が施された後の回答メディア及び前記質問文をもとに、前記回答メディア推定用知識を更新する更新手段とを備えたことを特徴とする。
【００５１】
本発明に係る質問応答システムは、自然言語による質問文を入力するための入力手段と、前記質問文の持つべき特徴と、該特徴を持つ場合に推定される１又は複数の回答タイプとを組にして登録した回答タイプ推定用知識を記憶する手段と、前記質問文に対して、前記回答タイプ推定用知識を適用することによって、前記回答タイプを推定する推定手段と、前記推定手段により推定された前記回答タイプの推定結果を出力するとともに、該推定結果に対する修正指示の入力を受け付ける第１のユーザインタフェース手段と、前記質問文、及び前記推定手段により推定された又は前記修正指示に従って修正が施された後の前記回答タイプに基づいて、データベースを検索する検索手段と、前記検索により得られた検索結果に基づいて、前記質問文に対する回答を生成する生成手段と、生成された前記回答を出力する出力手段と、前記第１のユーザインタフェース手段から入力された前記修正指示に従って修正が施された後の回答タイプ及び前記質問文をもとに、前記回答タイプ推定用知識の更新方法を出力するとともに、該更新方法に対する修正指示の入力及び更新すべきか否かを指示する入力を受け付ける第２のユーザインタフェース手段とを備えたことを特徴とする。
【００５２】
なお、装置に係る本発明は方法に係る発明としても成立し、方法に係る本発明は装置に係る発明としても成立する。
また、装置または方法に係る本発明は、コンピュータに当該発明に相当する手順を実行させるための（あるいはコンピュータを当該発明に相当する手段として機能させるための、あるいはコンピュータに当該発明に相当する機能を実現させるための）プログラムとしても成立し、該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体としても成立する。
【００５３】
本発明では、ユーザがテキスト・音声などにより入力した自然言語による質問文に応じて回答を出力する質問応答システムにおいて、質問文をもとに回答メディアを推定し、前記回答メディアによりユーザに回答を提示する。
【００５４】
また、ユーザがテキスト・音声などにより入力した自然言語による質問文に応じて回答を出力する質問応答システムにおいて、質問文をもとに適切な回答メディアを推定し、前記回答メディア推定結果をユーザに提示し、前記回答メディア推定結果のユーザによる修正を可能にする。
【００５５】
さらに、質問文とユーザにより修正された回答メディア情報の対をもとに回答メディア推定用知識を更新する。
【００５６】
さらに、回答メディア推定用知識の更新方法をユーザに提示し、前記更新方法のユーザによる編集を可能にする。
【００５７】
また、ユーザがテキスト・音声などにより入力した自然言語による質問文に応じて回答を出力する質問応答システムにおいて、質問文をもとに適切な回答タイプを推定し、前記回答タイプ推定結果をユーザに提示し、前記回答タイプ推定結果のユーザによる修正を可能にする。
【００５８】
さらに、質問文とユーザにより修正された回答タイプ情報の対をもとに回答タイプ推定用知識を更新する。
【００５９】
さらに、回答タイプ推定用知識の更新方法をユーザに提示し、前記更新方法のユーザによる編集を可能にする。
【００６０】
本発明によれば、ユーザが回答メディアを意識しなくても、ユーザの入力した自然言語質問文から適切な回答メディアを推定し、上記回答メディアにより回答を行うことができる。また、上記回答メディア推定結果がユーザの意図と異なった場合に、上記推定結果のユーザによる修正が可能になる。さらに、上記修正情報を利用して、回答メディア推定用知識を自動あるいは対話的に修正することが可能になる。
【００６１】
また、本発明によれば、ユーザの入力した自然言語質問文をもとにした回答タイプ推定結果がユーザの意図と異なった場合に、上記推定結果のユーザによる修正が可能になる。さらに、上記修正情報を利用して、回答タイプ推定用知識を自動あるいは対話的に修正することが可能になる。
【００６２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら発明の実施の形態を説明する。
【００６３】
（第１の実施形態）
図１に、本実施形態に係る質問応答システムの構成例を示す。
【００６４】
図１に示されるように、本実施形態の質問応答システムは、入力部１、出力部５、回答メディア推定部２、検索部３、回答生成部４を備えている。
【００６５】
ここで、入力部１及び出力部５は、例えば、計算機のユーザインタフェースに相当し、ハードウェアとしてはキーボード、マウス、マイクロフォンなどの入力装置や、計算機ディスプレイやスピーカーなどの出力装置に相当する。
【００６６】
一方、回答メディア推定部２、検索部３、回答生成部４は、例えば、計算機のプログラムに相当する。
【００６７】
そして、本質問応答システムの従来の質問応答システムとの構成上の相違は、回答メディア推定部２を有する点にある。
【００６８】
以下に、まず、本質問応答システムの全体的な処理の流れの概略を図１に沿って示し、その後に主要なモジュールの処理の流れについて詳述する。
【００６９】
（全体的な処理の流れ）
ユーザは、入力部１を介してテキストや音声などにより質問文を入力する。
【００７０】
なお、音声入力を行った場合にも既存の音声認識技術により質問文をテキストデータに変換することが可能であるため（この場合には、例えば入力部１が該変換の機能を持てばよい）、以後、質問文がテキストデータとして得られている場合を例にとって説明を行う。
【００７１】
質問文が入力されると、回答メディア推定部２は、これを回答メディア推定用知識６を用いて解析し、回答メディア推定結果を検索部３に渡す。
【００７２】
例えば、「ＸＸＸ」という音楽グループの「ＹＹＹ」という曲が聴きたいときの「ＸＸＸのＹＹＹが聴きたい」という質問文に対しては、回答メディアとして「音声」、あるいはプロモーションビデオなどの「映像」を推定する。
【００７３】
一方、「ＸＸＸ」という音楽グループの「ＹＹＹ」という曲の歌詞が読みたいときの「ＸＸＸのＹＹＹの歌詞が読みたい」という質問文に対しては、回答メディアとして「テキスト」を推定する。
【００７４】
次に、検索部３は、回答メディア推定部２から渡された質問文および回答メディア推定結果をもとに、適切なデータベースの選択を行い、質問文および検索結果を回答生成部４に渡す。
【００７５】
最後に、回答生成部４は上記質問文および検索結果をもとにユーザへの提示に適した情報を作成し、これを出力部５に渡してユーザに提示する。
【００７６】
（回答メディア推定部の処理の流れ）
次に、本質問応答システムの回答メディア推定部２の処理について説明する。
【００７７】
図２に、本実施形態の質問応答システムの回答メディア推定部２の処理の流れの一例を示す。
【００７８】
回答メディア推定部２は、入力部１から質問文を受け取ると（ステップＳ１）、例えば図３に示したような形式で格納されている回答メディア推定知識６（図１参照）と質問文との照合を行う（ステップＳ２）。
【００７９】
図３の例では、回答メディア推定知識は複数のルールにより構成されており、各ルールは、ルールのＩＤ番号、質問文パターン、推定回答メディアおよびその確信度（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）の４つ組となっている。
【００８０】
したがって、以下のような質問文が入力された場合、
質問文Ａ：「○○○  □□□□って西暦何年生まれ？」
質問文Ｂ：「○○○  □□□□ってどんな顔？」
質問文Ｃ：「○○○  □□□□が歌ったＹＹＹってどんな曲？」、
質問文Ａにはルール１がマッチするので推定回答メディアは、「ＴＥＸＴ」となり、その確信度は１．０となる。
質問文Ｂにはルール４がマッチするので、推定回答メディアは「ＩＭＡＧＥ」（静止画）および「ＶＩＤＥＯ」（動画）となり、確信度はそれぞれ０．８および０．５となる。
同様に、質問文Ｃにはルール６がマッチするので推定回答メディアは「ＡＵＤＩＯ」、確信度は０．８となる。
【００８１】
このような回答メディア推定用知識６は例えば事前に人手で記述しておくことにより実現できる。
【００８２】
回答メディア推定部２は、上記の処理にもとづき、適切な回答メディアを１つ以上推定する（ステップＳ３）。
【００８３】
最後に、質問文および前記回答メディア推定結果を検索部３に渡して処理を終了する（ステップＳ４）。
【００８４】
なお、複数のルールがマッチし得る場合には、例えば、ルールを番号順等で照合し、最初にマッチしたルールのみ採用する方法、全てのルールとの照合を行い、複数のルールがマッチした場合には、最も高い確信度、又は確信度の総和若しくは平均を採用する方法など、種々の方法がある。
【００８５】
ところで、上記では、回答メディア推定用知識６には、質問文の持つ特徴として、具体的な質問文パターンを登録したが、その代わりに又はそれに加えて、質問文パターンの正規表現を登録可能にしてもよい。例えば、「＊生まれ＊」が登録されている場合には、＊の部分は何でも良く、「何年生まれ？」「何年生まれ。」「何年生まれ．」「何年生まれ」「何月生まれ？」「何日生まれ？」「何年生まれですか？」「何年生まれなの？」「いつ生まれたか知りたい」「何年生まれか知りたいです。」などは、すべてが該当する。
【００８６】
また、上記では、質問文パターンの文字列自体を扱ったが、その代わりに又はそれに加えて、例えば、質問文に対して形態素解析等の言語処理を行い、その解析結果の持つ特徴と、該特徴を持つ場合に推定される１又は複数の回答メディアを登録するようにしてもよい。
【００８７】
（検索部の処理の流れ）
本質問応答システムにおける検索部３の処理は、既存の単一メディア検索技術あるいはそれらの組み合わせにより実現できる。
【００８８】
図４に、本実施形態の質問応答システムの検索部３の処理の流れの一例を示す。
【００８９】
検索部３は、回答メディア推定部２から質問文および回答メディア推定結果を受け取る（ステップＳ１１）。
【００９０】
次に、例えば質問文が日本語の場合には、質問文に対して日本語形態素解析を行い、検索語を抽出する（ステップＳ１２）。
【００９１】
次に、回答メディア推定結果をもとに、適切なデータベースを選択し（ステップＳ１３）、検索を行う（ステップＳ１４）。
【００９２】
例えば、前述のように、
質問文Ａ：「○○○  □□□□って西暦何年生まれ？」
に対する回答メディア推定結果として「ＴＥＸＴ」が確信度１．０で得られている場合、テキスト知識データベース７（図１参照）を選択し、既存のテキスト検索技術により検索を行う。
【００９３】
これにより、例えば「○○○」「□□□□」「年」「生まれ」などのキーワードを含むテキストを検索することができる。
【００９４】
また、例えば、前述のように、
質問文Ｂ：「○○○  □□□□ってどんな顔？」
に対する回答メディア推定結果として「ＩＭＡＧＥ」が確信度０．８で、「ＶＩＤＥＯ」が確信度０．５で得られている場合、画像データベース８及び映像データベース９（図１参照）を選択し、既存の技術により検索を行う。
【００９５】
また、例えば、前述のように、
質問文Ｃ：「○○○  □□□□が歌ったＹＹＹってどんな曲？」、
に対する回答メディア推定結果として「ＡＵＤＩＯ」が確信度０．８で得られている場合、音声データベース１０（図１参照）を選択し、既存の技術により検索を行う。
【００９６】
ここで、各メディアの具体的な検索手法は、特に限定されるものではないが、画像や映像などを検索する方法の一例としては、あらかじめ画像や映像などのコンテンツにテキスト情報のキャプションを付与しておく方法がある。
【００９７】
例えば、「○○○  □□□□」の顔写真が画像データベース８にある場合、これに「○○○  □□□□」というキャプションを付与しておけば、既存のテキスト検索技術を用いてこれを検索することが可能である。
【００９８】
動画や音声についても同様である。
【００９９】
以上のようにして、検索部３は回答メディア推定結果に応じた検索を行い、検索結果を回答生成部４に渡して（ステップＳ１５）、処理を終了する。
【０１００】
（回答生成部の処理の流れ）
図５に、本実施形態の質問応答システムの回答生成部４の処理の流れの一例を示す。
【０１０１】
回答生成部４は、検索部３から検索結果を受け取り（ステップＳ２１）、前記検索結果から回答として出力するのに適した情報を選出し（ステップＳ２２）、これを出力部５に渡して（ステップＳ２３）、処理を終了する。
【０１０２】
例えば、前述の質問文Ａ：「○○○  □□□□って西暦何年生まれ？」が入力された場合に、前述のように「○○○」「□□□□」「年」「生まれ」などのキーワードによりテキスト知識データベース７を検索した結果、検索結果の最上位に以下のようなセンテンスが得られたとする。
「○○○  □□□□は１９４２年にＬｉｖｅｒｐｏｏｌで生まれた。」
一方、質問文Ａは「何年生まれ？」というパターンで終わっていることから、回答生成部４は、パターンマッチングなど公知の情報抽出技術を用いて上記センテンスから「１９４２年」を抽出し、回答として出力部５に渡すことが可能である。
【０１０３】
なお、上記の説明では、まずテキストデータの検索を行い、検索結果に対して情報抽出を行うというアプローチを例にとって説明したが、第４〜第５の実施形態で説明するように、予め情報抽出を行っておき、その後に検索を行うという実現方法もある。
【０１０４】
また、前述の質問文Ｂ：「○○○  □□□□ってどんな顔？」に対する回答メディア推定結果として「ＩＭＡＧＥ」が確信度０．８で、「ＶＩＤＥＯ」が確信度０．５で得られ、画像データベース８および映像データベース９からそれぞれ検索結果が得られた場合、回答生成部４は例えば図６に示すような形式でユーザに回答を提示するよう、出力部５に指示を送ることが可能である。
【０１０５】
この例では、回答メディア推定結果の確信度としては「ＩＭＡＧＥ」（静止画）の方が「ＶＩＤＥＯ」（動画）よりも高いため、「○○○  □□□□」の顔写真の方が「ＸＸＸ  Ａｎｔｈｏｌｏｇｙ」というビデオクリップよりも先に提示している。
【０１０６】
もしもユーザが顔写真だけでなく「○○○  □□□□」が動いている様子も見たいのならば、図６中のＰＬＡＹボタンをクリックしてビデオクリップを眺めればよい。
【０１０７】
一方、前述の質問文Ｃ：「○○○  □□□□が歌ったＹＹＹってどんな曲？」に対し、仮に回答メディアとして「ＡＵＤＩＯ」が確信度０．８で、「ＴＥＸＴ」が確信度０．３で得られたとする。
【０１０８】
この場合、回答生成部４は例えば図７に示すような形式でユーザに回答を提示するよう、出力部５に指示を送ることが可能である。
【０１０９】
この例では、「ＴＥＸＴ」よりも確信度の高い「ＡＵＤＩＯ」の検索結果を先に提示している。ユーザは、「ＰＬＡＹ」ボタンを押すことにより、「ＹＹＹ」の曲を聴くことができる。
【０１１０】
一方、その下には、「ＹＹＹってどんな曲？」という質問に対してテキストで回答した場合の結果が表示されている。
【０１１１】
図６と図７を比較すると明らかであるように、本実施形態では、質問文に応じて適切な回答メディアを自動推定し、適切なメディアを検索することにより、ユーザに効率的に情報を提供することを可能にしている。これによりユーザは、質問文を入力する際にどのようなメディアを検索して欲しいか意識する必要がなくなり、またそれを質問文中に明記する必要もなくなる。
【０１１２】
なお、上記の例では、確信度の高い回答メディアに係る検索結果を先に提示したが、その他にも、確信度を考慮した形態による提示方法には、種々のバリエーションが可能である。
【０１１３】
例えば、検索結果に係るデータの数が多いために、検索結果を一度に提示しきれない場合には、最も高い確信度を持つ回答メディアに係る検索結果のみを提示するようにしてもよい。あるいは、例えば、確信度が高い回答メディアほど、より多くの数の検索結果を提示するようにしてもよい。
【０１１４】
また、例えば、設定されたしきい値以上の確信度を持つ回答メディアに係る検索結果のみを提示するようにしてもよい。このしきい値は、ユーザが適宜設定できるようにしてもよい。
【０１１５】
なお、本実施形態では、質問応答システムの入力部１及び出力部５は、計算機のユーザインタフェースに相当するものとして説明したが、その代わりに、本質問応答システムの入力部１及び出力部５が通信インタフェースであって、本質問応答システムは、ネットワークを介してクライアント装置とデータをやり取りすることによって、該クライアント装置に対して検索サービスを提供するものであってもよい。
【０１１６】
また、各データベースは、本質問応答システムにローカルに接続された記録媒体に格納されたものであってもよいし、ネットワークを介してアクセス可能なものであってもよい。
【０１１７】
（第２の実施形態）
図８に、本実施形態に係る質問応答システムの構成例を示す。
【０１１８】
本実施形態の質問応答システムは、構成上、第１の実施形態のそれと基本的には同じであり、図８の太線で示した部分の処理の流れが第１の実施形態と異なる。
【０１１９】
以下では、第１の実施形態と異なる点について主に説明する。
【０１２０】
まず、本質問応答システムの全体的な処理の流れの概略を図８に沿って示し、その後に回答メディア推定部２の処理の流れについて詳述する。
【０１２１】
（全体的な処理の流れ）
ユーザが入力部１を介して質問文を入力すると、回答メディア推定部２はこれを回答メディア推定用知識６を用いて解析する。
【０１２２】
例えば、「ＸＸＸのＹＹＹってどんな曲？」という質問文に対しては、回答メディアとして「ＡＵＤＩＯ」（音声）を推定する。
【０１２３】
以上の処理は第１の実施形態と同様である。
【０１２４】
次に、回答メディア推定部２は、出力部５を介して前記回答メディア推定結果をユーザに提示し、ユーザは、必要に応じて前記回答メディア推定結果を修正する。
【０１２５】
例えば上記の例では、「ＡＵＤＩＯ」を「ＴＥＸＴ」と修正する。
【０１２６】
なお、具体的な修正方法については後述する。
【０１２７】
上記の回答メディア修正情報は、入力部１を通して回答メディア推定部２に返され、回答メディア推定部２は、前記の修正された回答メディア推定結果を検索部３に渡す。以後の処理は第１の実施形態と同様である。すなわち、本実施形態と第１の実施形態との違いは、図８と図１の違いから明らかであるように、回答メディア推定部２が回答メディアを決定する際に、ユーザの介入を可能にした点にある。
【０１２８】
以下、第１の実施形態とは異なる回答メディア推定部２の処理の流れについて具体例を交えて説明する。
【０１２９】
（回答メディア推定部の処理の流れ）
図９に、本実施形態の質問応答システムの回答メディア推定部２の処理の流れの一例を示す。
【０１３０】
回答メディア推定部２は、入力部１から質問文を受け取ると（ステップＳ３１）、質問文と回答メディア推定用知識６との照合を行い（ステップＳ３２）、適切な回答メディアを推定する（ステップＳ３３）。
【０１３１】
以上の処理は、第１の実施形態の質問応答システムの回答メディア推定部２の処理（図２参照）と同一である。
【０１３２】
次に、回答メディア推定部２は、前記回答メディア推定結果を出力部５に渡し（ステップＳ３４）、例えば図１０（ａ）のような形式でユーザにこれを提示する。
【０１３３】
ここでは、
質問文「ＸＸＸのＹＹＹってどんな曲？」
に対してシステムが推定した回答メディアが「ＡＵＤＩＯ」であることが、チェックボックスにより示されている。
【０１３４】
これを見たユーザは、前記回答メディア推定結果を必要に応じて修正する。
【０１３５】
例えば、上記の「ＹＹＹってどんな曲？」と入力したユーザが、曲を聴きたいわけではなく、曲調を言葉で描写して欲しいと思った場合には、図１０（ｂ）のように「ＡＵＤＩＯ」のチェックをはずし「ＴＥＸＴ」にチェックを付ければよい。
【０１３６】
あるいは、例えば、両方のメディアにより回答を得るため「ＴＥＸＴ」と「ＡＵＤＩＯ」の両方がチェックされた状態にしてもよい。
【０１３７】
他方、回答メディアが「ＡＵＤＩＯ」でよければ、修正は不要である。
【０１３８】
なお、ユーザが、修正をする場合には修正を済ませた後に、修正をしない場合には修正をせずに、例えば図示しないＯＫボタンを押すなどして、修正操作に関する完了の指示を入力するようにしてもよい。
【０１３９】
回答メディア推定部２は、上記のようなユーザによる回答メディア修正情報を入力部１から受け取り（ステップＳ３５）、最後に質問文と修正された回答メディア推定結果とを検索部３に渡して（ステップＳ３６）、処理を終了する。
【０１４０】
例えば、前述のように、回答メディア推定結果が「ＡＵＤＩＯ」であっても、ユーザがこれを「ＴＥＸＴ」と修正した場合には、「ＡＵＤＩＯ」でなく「ＴＥＸＴ」を検索するように検索部３に指示を送る。
【０１４１】
以上のように、システムが推定した回答メディアを一旦ユーザに提示し、必要に応じてユーザがこれを修正できるようにすれば、ユーザの意図したメディアによる適切な回答が得られる可能性が高くなると考えられる。現実には、図３のような回答メディア推定知識を用いて１００％の精度で回答メディア推定を行うことは難しいので、本実施形態のようにユーザの介入を許すことが望ましい。
【０１４２】
（第３の実施形態）
図１１に、本実施形態に係る質問応答システムの構成例を示す。
【０１４３】
図１１を図１及び図８と比較すると明らかであるように、本実施形態と第１及び第２の実施形態との構成上の違いは、知識更新部１１を有する点にある。
【０１４４】
本質問応答システムの回答メディア推定用知識６の更新に関する処理の流れは太線で示しており、この部分が従来の質問応答システムと異なる。
【０１４５】
以下では、第２の実施形態と異なる点について主に説明する。
【０１４６】
まず、本質問応答システムの全体的な処理の流れの概略を図１１に沿って示し、その後に知識更新部１１の処理の流れについて詳述する。
【０１４７】
（全体的な処理の流れ）
ユーザが入力部１を介して質問文を入力すると、回答メディア推定部２は、これを解析し、回答メディア推定結果を一旦ユーザに提示し、必要に応じてユーザに修正させる。
【０１４８】
以上の処理は第２の実施形態と同様である。
【０１４９】
次に、知識更新部１１は、入力部１から前記回答メディア修正情報を受け取り、これをもとに回答メディア推定用知識６から更新すべきルールを検出し、前記ルールを更新する方法をユーザに提示する。
【０１５０】
ユーザが必要に応じて前記知識更新方法を編集すると、知識更新部１１は、これを利用して回答メディア推定用知識６を更新する。
【０１５１】
その他の処理の流れは、第１及び第２の実施形態と同様である。
【０１５２】
（知識更新部の処理の流れ）
図１２に、本実施形態の質問応答システムの知識更新部１１の処理の流れの一例を示す。
【０１５３】
知識更新部１１は、まず、入力部１から回答メディア修正情報を受け取る（ステップＳ４１）。
【０１５４】
次に、前記修正情報をもとに、回答メディア推定用知識６から修正すべきルールを検出する（ステップＳ４２）。
【０１５５】
例えば、質問文「ＸＸＸのＹＹＹってどんな曲？」に対して回答メディア推定部２が回答メディアを「ＡＵＤＩＯ」と推定したが、前述のようにユーザがこれを「ＴＥＸＴ」と修正した場合を考える（図１０参照）。
【０１５６】
この場合、知識更新部１１は、例えば図３のような回答メディア推定用知識６から、今回の回答メディア推定の根拠となったルール（本具体例では、「ルール６」）を検出する。
【０１５７】
次に、知識更新部１１は、このルールの更新方法を出力部５に渡し（ステップＳ４３）、これを提示してユーザに提案する。
【０１５８】
例えば、図３に例示した回答メディア推定用知識６のルール６は、
「末尾が『どんな曲？』である質問の回答メディアは確信度０．８でＡＵＤＩＯである」
という知識を表しているが、ユーザは実際には回答メディアとして「ＡＵＤＩＯ」ではなく「ＴＥＸＴ」による回答を求めていることから、例えば回答メディアのみ更新することによって、ルール６を、
「末尾が『どんな曲？』である質問の回答タイプは確信度０．８でＴＥＸＴである」
という知識に修正するという更新方法を選択し、これをユーザに提案することが可能である。
【０１５９】
図１３に、このように知識更新方法をユーザに提示する場合のインタフェースのイメージ図を示す。
【０１６０】
例えば図１０（ａ）のように、質問文「ＸＸＸのＹＹＹってどんな曲？」に対するシステムの回答メディア推定結果が「ＡＵＤＩＯ」であったが、これをユーザが図１０（ｂ）にように「ＴＥＸＴ」に変更した場合を考える。
【０１６１】
ユーザがこの変更操作を行った時点で、図１３に示したような「回答メディア推定用知識の編集画面」が起動される。
【０１６２】
この画面は、
「末尾が『どんな曲？』である質問の回答タイプは確信度０．８でＡＵＤＩＯである」
という知識を、
「末尾が『どんな曲？』である質問の回答タイプは確信度０．８でＴＥＸＴである」
という知識に修正する更新方法を提案している。
【０１６３】
ユーザは、実際に上記の提案通りに回答メディア推定知識を修正したいのであればそのまま「更新」ボタンを押せばよいし、まったく知識の更新を行いたくないならばそのまま「キャンセル」ボタンを押せばよい。
【０１６４】
また、前記編集画面中でチェックボックスを操作したり、確信度の値を入力しなおしたり、あるいは質問文パターンのテキストを編集したりして、最後に更新ボタンを押せば、ユーザが意図した形で回答メディア推定用知識６が更新される。
【０１６５】
すなわち、知識更新部１１は、上記のようなユーザによる知識更新方法に対する修正情報がある場合には、これを入力部１から受け取り（ステップＳ４４）、修正された知識更新方法により回答メディア推定用知識６を更新して（ステップＳ４５）、処理を終了する。
【０１６６】
第２の実施形態の場合、例えば質問文「ＸＸＸのＹＹＹってどんな曲？」に対するシステムの回答メディア推定結果が「ＡＵＤＩＯ」であり、これをユーザが「ＴＥＸＴ」に修正した場合、そのセッションにおいてはユーザの意図どおりテキスト情報が回答として検索されるが、次回に例えば質問文「ＸＸＸのＺＺＺってどんな曲？」に対するシステムの回答メディア推定結果もまた「ＡＵＤＩＯ」になってしまう。すなわち、システムが同じ間違いを繰り返す可能性がある。
【０１６７】
これに対し、第３の実施形態では、回答メディア推定用知識６そのものを更新するため、以後の回答メディア推定の精度が向上すると考えられる。
【０１６８】
なお、上記では、ユーザが前記の変更操作を行った時点で、「回答メディア推定用知識の編集画面」が起動されるものとしたが、例えば、検索中や、検索結果の提示と同時や、検索結果の提示後など、他の時点に起動されるようにしてもよい。
【０１６９】
また、ユーザに提示するルール更新方法の決定の仕方としては、種々の方法が可能である。例えば、上記のように「末尾が『どんな曲？』である質問の回答メディアは確信度０．８でＡＵＤＩＯである」を「末尾が『どんな曲？』である質問の回答メディアは確信度０．８でＴＥＸＴである」と修正するルール更新方法に決定する代わりに、確信度を１．０にしてしまって「末尾が『どんな曲？』である質問の回答メディアは確信度１．０でＴＥＸＴである」としたり、「ＡＵＤＩＯ」を削除するのではなく確信度を低下させて残し「末尾が『どんな曲？』である質問の回答メディアは、確信度０．８でＴＥＸＴ、確信度０．３でＡＵＤＩＯである」としたり、種々のバリエーションが可能である。
【０１７０】
また、変形例として、図１３のような画面をユーザに提示せず、自動的に回答メディア推定用知識６を更新することも可能である。
【０１７１】
例えば、
（１）質問文：「ＸＸＸのＹＹＹってどんな曲？」に対するシステムの回答メディア推定結果は「ＡＵＤＩＯ」であったが、これをユーザは「ＴＥＸＴ」に修正した、
（２）質問文：「ＸＸＸのＺＺＺってどんな曲？」に対するシステムの回答メディア推定結果は「ＡＵＤＩＯ」であったが、これをユーザは「ＴＥＸＴ」に修正した、
といった同様の修正が一定回数以上繰り返された場合に、図１３の説明において述べたものと同じ方法で図３のルール６を自動修正する方法が考えられる。
【０１７２】
上記の処理は、知識更新部１１がユーザによる回答メディア修正情報のログを保持しておくことにより容易に実現可能である。
【０１７３】
このように、回答メディア推定用知識６の更新の際にユーザの介入を行わせない場合、すなわち完全自動で学習を行う場合には、ユーザの意図しない知識更新が行われる可能性が増大する反面、ユーザは図１３のような画面を逐一編集するという煩雑さから開放される。
【０１７４】
（第４の実施形態）
図１４に、本実施形態に係る質問応答システムの構成例を示す。
【０１７５】
図１４に示されるように、本実施形態の質問応答システムは、入力部１、出力部５、回答タイプ推定部１２、検索部３、回答生成部４を備えている。
【０１７６】
ここで、入力部１及び出力部５は、例えば、計算機のユーザインタフェースに相当し、ハードウェアとしてはキーボード、マウス、マイクロフォンなどの入力装置や、計算機ディスプレイやスピーカーなどの出力装置に相当する。
【０１７７】
一方、回答タイプ推定部１２、検索部３、回答生成部４は、例えば、計算機のプログラムに相当する。
【０１７８】
以下に、まず、本質問応答システムの全体的な処理の流れの概略を図１４に沿って示し、その後に主要なモジュールの処理の流れについて詳述する。
【０１７９】
（全体的な処理の流れ）
まず、知識抽出部１３は、事前に文書データ２０を読み込み、公知の情報抽出技術などを用いて知識データベース１６を作成しておく。
【０１８０】
ユーザが入力部１を介して質問文を入力すると、回答タイプ推定部１２は、これを回答タイプ推定用知識１４を用いて解析する。
【０１８１】
例えば、質問文「□□装置を発明したのはどこ？」に対しては、「どこ？」という表現を手がかりに回答タイプとして「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」（場所）を推定する。
【０１８２】
次に、回答タイプ推定部１２は、出力部５を介して前記回答タイプ推定結果をユーザに提示し、ユーザは、必要に応じて前記回答タイプ推定結果を修正する。
【０１８３】
例えば上記の例で、ユーザが実際には□□装置を発明した会社の名前を知りたい場合、「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」を「ＣＯＭＰＡＮＹ」と修正する。
【０１８４】
なお、具体的な修正方法については後述する。
【０１８５】
上記の回答タイプ修正情報は、入力部１を通して回答タイプ推定部１２に返され、回答タイプ推定部１２は、前記の修正された回答タイプ推定結果を検索部３にわたす。
【０１８６】
検索部３は、知識データベース１６に対して検索を行い、検索結果を回答生成部４にし、回答生成部４は前記検索結果をもとにユーザに提示する情報を作成して出力部５に渡す。
【０１８７】
本実施形態と従来の質問応答システムとの違いは、回答タイプ推定部１２が回答タイプを決定する際に、ユーザの介入を可能にした点にある。
【０１８８】
（知識抽出部の処理の流れ）
図１５に、本実施形態の質問応答システムの知識抽出部１３の処理の流れの一例を示す。
【０１８９】
なお、知識抽出部１３の処理は、情報抽出などの公知技術により実現できるので、ここでは処理内容の概略を述べるにとどめる。
【０１９０】
知識抽出部１３は、質問応答システムの利用に先立ち、あらかじめ知識源となる文書データ２０を読み込んで（ステップＳ５１）、知識抽出用ルール１５との照合を行う（ステップＳ５２）。
【０１９１】
そして、上記ルールとの照合結果に基づき、例えば文書データ２０に回答タイプのタグを挿入する（ステップＳ５３）。
【０１９２】
例えば図１６（ａ）のような文書データ２０を入力した場合、知識抽出部１３は情報抽出技術を用いて図１６（ｂ）のようなタグ付き文書データ２０を生成する。
【０１９３】
ここでは、図１６（ａ）の文書１のテキスト中の「○○○○社」という語と、知識抽出用ルール１５の持つ会社名辞書との照合により「○○○○社」が会社名として検出されており、このため図１６（ｂ）においては「○○○○社」が「＜ＣＯＭＰＡＮＹ＞」と「＜／ＣＯＭＰＡＮＹ＞」というタグで囲まれている。
【０１９４】
同様に、図１６（ａ）の文書２のテキスト中の「Ｌｉｖｅｒｐｏｏｌ」については、知識抽出用ルール１５の持つ地名辞書との照合により＜ＬＯＣＡＴＩＯＮ＞タグが付与されている。
【０１９５】
また、パターンマッチングにより文書２のテキスト中の「１９４２年」という表現に＜ＤＡＴＥ＞タグがふられている。
【０１９６】
以上のような処理は既存の情報抽出技術により実現できる。
【０１９７】
知識抽出部１３は、最後に、図１６（ｂ）のように回答タイプによりタグ付けされた文書を知識データベース１６に格納して処理を終了する（ステップＳ５４）。
【０１９８】
なお、知識抽出部１３によりタグ付けされた文書を生成して知識データベース１６に格納するとともに又はその代わりに予め存在するタグ付けされた文書を記録媒体又は通信媒体を介して知識データベース１６に格納するようにしてもよい。予め存在するタグ付けされた文書のみを用いる場合には、知識抽出部１３及び知識抽出用ルール１５は不要となる。
【０１９９】
また、知識データベース１６を持つ代わりに又はこれを持つとともに、インターネット又はイントラネット等のネットワーク上に存在する外部の知識データベースにアクセスするための手段を備えてもよい。
【０２００】
（回答タイプ推定部１２の処理の流れ）
図１７に、本実施形態の質問応答システムの回答タイプ推定部１２の処理の流れの一例を示す。
【０２０１】
回答メディア推定部２は、入力部１から質問文を受け取ると（ステップＳ６１）、例えば図１８に示したような形式で格納されている回答タイプ推定知識と質問文との照合を行う（ステップＳ６２）。
【０２０２】
図１８の例では、回答タイプ推定知識は複数のルールにより構成されており、各ルールは、ルールのＩＤ番号、質問文パターン、推定回答タイプおよびその確信度（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）の４つ組となっている。
【０２０３】
したがって、以下のような質問文が入力された場合、
質問文Ｄ：「○○○  □□□□って西暦何年生まれ？」
質問文Ｅ：「ＸＸＸのＹＹＹを作曲したのは誰か？」
質問文Ｆ：「□□装置を発明したのはどこ？」
質問文Ｄにはルール４がマッチするので推定回答タイプは「ＤＡＴＥ」となり、その確信度は１．０となる。
質問文Ｅにはルール２がマッチするので、推定回答タイプは「ＰＥＲＳＯＮ」となり、その確信度は１．０となる。
同様に、質問文Ｆにはルール１がマッチするので推定回答メディアは「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」、確信度は０．８となる。
【０２０４】
このような回答タイプ推定用知識１４は例えば事前に人手で記述しておくことにより実現できる。
【０２０５】
回答タイプ推定部１２は、上記の処理にもとづき、適切な回答メディアをひとつ以上推定する（ステップＳ６３）。
【０２０６】
なお、複数のルールがマッチし得る場合には、例えば、ルールを番号順等で照合し、最初にマッチしたルールのみ採用する方法、全てのルールとの照合を行い、複数のルールがマッチした場合には、最も高い確信度、又は確信度の総和若しくは平均を採用する方法など、種々の方法がある。
【０２０７】
ところで、上記では、回答タイプ推定用知識１４には、質問文の持つ特徴として、具体的な質問文パターンを登録したが、その代わりに又はそれに加えて、質問文パターンの正規表現を登録可能にしてもよい。
【０２０８】
また、上記では、質問文パターンの文字列自体を扱ったが、その代わりに又はそれに加えて、例えば、質問文に対して形態素解析等の言語処理を行い、その解析結果の持つ特徴と、該特徴を持つ場合に推定される１又は複数の回答メディアを登録するようにしてもよい。
【０２０９】
次に、回答タイプ推定部１２は、上記のような方法で決定した回答タイプ推定結果を出力部５に渡し（ステップＳ６４）、例えば図１９（ａ）のような形式でユーザにこれを提示する。
【０２１０】
ここでは、
質問文「□□装置を発明したのはどこ？」
に対してシステムが推定した回答タイプが「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」であることが、チェックボックスにより示されている。
【０２１１】
これを見たユーザは、前記回答タイプ推定結果を必要に応じて修正する。
【０２１２】
例えば、上記のユーザが、会社名を回答として期待している場合には図１９（ｂ）のように「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」のチェックをはずし「ＣＯＭＰＡＮＹ」にチェックを付ければよい。
【０２１３】
あるいは、例えば、両方のタイプにより回答を得るため「ＣＯＭＰＡＮＹ」と「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」の両方がチェックされた状態にしてもよい。
【０２１４】
他方、回答タイプが「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」でよければ、修正は不要である。
【０２１５】
なお、ユーザが、修正をする場合には修正を済ませた後に、修正をしない場合には修正をせずに、例えば図示しないＯＫボタンを押すなどして、修正操作に関する完了の指示を入力するようにしてもよい。
【０２１６】
回答タイプ推定部１２は、上記のようなユーザによる回答タイプ修正情報を入力部１から受け取り（ステップＳ６５）、最後に質問文と修正された回答タイプ推定結果とを検索部３に渡して（ステップＳ６６）、処理を終了する。
【０２１７】
例えば、前述のように、回答タイプ推定結果が「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」であっても、ユーザがこれを「ＣＯＭＰＡＮＹ」と修正した場合には、「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」でなく「ＣＯＭＰＡＮＹ」を検索するように検索部３に指示を送る。
【０２１８】
以上のように、システムが推定した回答タイプを一旦ユーザに提示し、必要に応じてユーザがこれを修正できるようにすれば、ユーザの意図したタイプによる適切な回答が得られる可能性が高くなると考えられる。
【０２１９】
従来の質問応答システムでは、例えば上記の例の場合「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」という回答タイプにマッチする回答（例えば、○○○○社の本社あるいは研究所などの所在地の地名）しか得ることができず、ユーザの望む会社名での回答「○○○○社」を提示することができなかった。
【０２２０】
現実には、図１８のような回答タイプ推定知識を用いて１００％の精度で回答タイプ推定を行うことは難しいので、本実施形態のようにユーザの介入を許すことが望ましい。
【０２２１】
なお、例えば、複数の回答タイプ（例えば、「ＣＯＭＰＡＮＹ」と「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」）が推定された場合には、第１の実施形態で説明したものと同様に、確信度の高い回答メディアに係る検索結果を先に提示するようにしてもよい。
【０２２２】
もちろん、本実施形態でも、確信度を考慮した形態による提示方法には、種々のバリエーションが可能である。
【０２２３】
例えば、検索結果に係るデータの数が多いために、検索結果を一度に提示しきれない場合には、最も高い確信度を持つ回答タイプに係る検索結果のみを提示するようにしてもよい。あるいは、例えば、確信度が高い回答タイプほど、より多くの数の検索結果を提示するようにしてもよい。
【０２２４】
また、例えば、設定されたしきい値以上の確信度を持つ回答タイプに係る検索結果のみを提示するようにしてもよい。このしきい値は、ユーザが適宜設定できるようにしてもよい。
【０２２５】
（検索部・回答生成部の処理の流れ）
本実施形態の質問応答システムの検索部３と回答生成部４は、基本的には、従来のものと同様で構わない。
【０２２６】
ここでは、検索部３および回答生成部４の処理の流れの一例について、その概略を示す。
【０２２７】
図２０に、本実施形態の質問応答システムの検索部３の処理の流れの一例を示す。
【０２２８】
他方、本実施形態の質問応答システムの回答生成部４の処理の流れは、例えば図５と同様で構わない。
【０２２９】
検索部３は、まず回答タイプ推定部１２より質問文および回答タイプ推定結果を受け取る（ステップＳ７１）。
【０２３０】
次に、例えば質問文が日本語の場合には、質問文に対して日本語形態素解析を行い、検索語を抽出する（ステップＳ７２）。
【０２３１】
そして、既存のテキスト検索技術により、知識データベース１６に格納されたタグ付きテキストを検索する（ステップＳ７３）。
【０２３２】
最後に、質問文、回答タイプ推定結果および検索結果を回答生成部４に渡す（ステップＳ７４）。
【０２３３】
これにより、回答生成部４には例えば図１６（ｂ）に示すようなデータが渡されるので、例えば回答タイプがＣＯＭＰＡＮＹであれば＜ＣＯＭＰＡＮＹ＞というタグの付いた部分のテキストを抽出してユーザに提示する。
【０２３４】
同様に、回答タイプがＤＡＴＥであれば、＜ＤＡＴＥ＞というタグのついた部分のテキストを抽出してユーザに提示する。
【０２３５】
なお、本実施形態では、質問応答システムの入力部１及び出力部５は、計算機のユーザインタフェースに相当するものとして説明したが、その代わりに、本質問応答システムの入力部１及び出力部５が通信インタフェースであって、本質問応答システムは、ネットワークを介してクライアント装置とデータをやり取りすることによって、該クライアント装置に対して検索サービスを提供するものであってもよい。
【０２３６】
また、各データベースは、本質問応答システムにローカルに接続された記録媒体に格納されたものであってもよいし、ネットワークを介してアクセス可能なものであってもよい。
【０２３７】
（第５の実施形態）
図２１に、本実施形態に係る質問応答システムの構成例を示す。
【０２３８】
図２１を図１４と比較すると明らかであるように、本実施形態と第４の実施形態との構成上の違いは、知識更新部１７を有する点にある。
【０２３９】
本質問応答システムの回答タイプ推定用知識１４の更新に関する処理の流れは太線で示しており、この部分が従来の質問応答システムと異なる。
【０２４０】
以下では、第４の実施形態と異なる点について主に説明する。
【０２４１】
まず、本質問応答システムの全体的な処理の流れの概略を図２１に沿って示し、その後に知識更新部１７の処理の流れについて詳述する。
【０２４２】
（全体的な処理の流れ）
ユーザが入力部１を介して質問文を入力すると、回答タイプ推定部１２はこれを解析し、回答タイプ推定結果を一旦ユーザに提示し、必要に応じてユーザに修正させる。
【０２４３】
以上の処理は第４の実施形態と同様である。
【０２４４】
次に、知識更新部１７は、入力部１から前記回答タイプ修正情報を受け取り、これをもとに回答タイプ推定用知識１４から更新すべきルールを検出し、前記ルールを更新する方法をユーザに提示する。
【０２４５】
ユーザが必要に応じて前記知識更新方法を編集すると、知識更新部１７は、これを利用して回答タイプ推定用知識１４を更新する。
【０２４６】
その他の処理の流れは第４の実施形態と同様である。
【０２４７】
（知識更新部の処理の流れ）
図２２に、本実施形態の質問応答システムの知識更新部１７の処理の流れの一例を示す。
【０２４８】
知識更新部１７は、まず、入力部１から回答タイプ修正情報を受け取る（ステップＳ８１）。
【０２４９】
次に、前記修正情報をもとに、回答タイプ推定用知識１４から修正すべきルールを検出する（ステップＳ８２）。
【０２５０】
例えば、質問文「□□装置を発明したのはどこ？」に対して回答タイプ推定部１２が「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」と推定したが、前述のようにユーザがこれを「ＣＯＭＰＡＮＹ」と修正した場合を考える（図１９参照）。
【０２５１】
この場合、知識更新部１７は、例えば図１８のような回答タイプ推定用知識１４から、今回の回答タイプ推定の根拠となったルール（本具体例では、「ルール１」）を検出する。
【０２５２】
例えば図１８に例示した回答タイプ推定用知識１４のルール１は、
「末尾が『はどこ？』である質問の回答タイプは確信度０．８でＬＯＣＡＴＩＯＮである」
という知識を表しているが、ユーザは実際にはＣＯＭＰＡＮＹという回答タイプを求めていることから、例えば、ルール１を、
「末尾が『はどこ？』である質問の回答タイプは確信度０．８でＣＯＭＰＡＮＹである」
という知識に修正するという更新方法を選択し、これをユーザに提案することが可能である。
【０２５３】
図２３に、このように知識更新方法をユーザに提示する場合のインタフェースのイメージ図を示す。
【０２５４】
例えば図１９（ａ）のように、質問文「□□装置を発明したのはどこ？」に対するシステムの回答タイプ推定結果が「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」であったが、これをユーザが図１９（ｂ）にように「ＣＯＭＰＡＮＹ」に変更した場合を考える。
【０２５５】
ユーザがこの変更操作を行った時点で、図２３に示したような「回答タイプ推定用知識の編集画面」が起動される。
【０２５６】
この画面は、
「末尾が『はどこ？』である質問の回答タイプは確信度０．８でＬＯＣＡＴＩＯＮである」
という知識を、
「末尾が『はどこ？』である質問の回答タイプは確信度０．８でＣＯＭＰＡＮＹである」
という知識に修正する更新方法を提案している。
【０２５７】
ユーザは、実際に上記の提案通りに回答タイプ推定知識を修正したいのであればそのまま「更新」ボタンを押せばよいし、まったく知識の更新を行いたくないならばそのまま「キャンセル」ボタンを押せばよい。
【０２５８】
また、前記編集画面中でチェックボックスを操作したり、確信度の値を入力しなおしたり、あるいは質問文パターンのテキストを編集したりして、最後に更新ボタンを押せば、ユーザが意図した形で回答タイプ推定用知識１４が更新される。
【０２５９】
例えば図２４に示したように、質問文パターンを「はどこ？」から「を発明したのはどこ？」に修正したり、あるいは確信度の値を修正したりしてから回答タイプ推定用知識１４を更新してもよい。
【０２６０】
すなわち、知識更新部１１は、上記のようなユーザによる知識更新方法に対する修正情報を入力部１から受け取り（ステップＳ８４）、修正された知識更新方法により回答タイプ推定用知識１４を更新して（ステップＳ８５）、処理を終了する。
【０２６１】
このようなインタフェースを提供すれば、ユーザが意図した形で回答タイプ推定用知識１４が更新される。
【０２６２】
第４の実施形態の場合、例えば質問文「□□装置を発明したのはどこ？」に対するシステムの回答タイプ推定結果が「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」であり、これをユーザが「ＣＯＭＰＡＮＹ」に修正した場合、そのセッションにおいてはユーザの意図どおりテキスト情報が回答として検索されるが、次回に例えば質問文「日本語ワープロを発明したのはどこ？」に対するシステムの回答タイプ推定結果もまた「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」になってしまう。すなわち、システムが同じ間違いを繰り返す可能性がある。
【０２６３】
これに対し、第５の実施形態では、回答タイプ推定用知識１４そのものを更新するため、以後の回答タイプ推定の精度が向上すると考えられる。
【０２６４】
なお、上記では、ユーザが前記の変更操作を行った時点で、「回答タイプ推定用知識の編集画面」が起動されるものとしたが、例えば、検索中や、検索結果の提示と同時や、検索結果の提示後など、他の時点に起動されるようにしてもよい。
【０２６５】
また、ユーザに提示するルール更新方法の決定の仕方としては、種々の方法が可能である。例えば、上記のように「末尾が『はどこ？』である質問の回答タイプは確信度０．８でＬＯＣＡＴＩＯＮである」を「末尾が『はどこ？』である質問の回答タイプは確信度０．８でＣＯＭＰＡＮＹである」と修正するルール更新方法に決定する代わりに、確信度を１．０にしてしまって「末尾が『はどこ？』である質問の回答タイプは確信度１．０でＣＯＭＰＡＮＹである」としたり、「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」を削除するのではなく確信度を低下させて残し「末尾が『はどこ？』である質問の回答タイプは、確信度０．８でＣＯＭＰＡＮＹ、確信度０．３でＬＯＣＡＴＩＯＮである」としたり、種々のバリエーションが可能である。
【０２６６】
また、変形例として、図２３のような画面をユーザに提示せず、自動的に回答タイプ推定用知識１４を更新することも可能である。
【０２６７】
例えば、
（１）質問文「□□装置を発明したのはどこ？」に対するシステムの回答タイプ推定結果は「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」であったが、これをユーザは「ＣＯＭＰＡＮＹ」に修正した、
（２）質問文「日本語ワープロを発明したのはどこ？」に対するシステムの回答タイプ推定結果は「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」であったが、これをユーザは「ＣＯＭＰＡＮＹ」に修正した、
といった同様の修正が一定回数以上繰り返された場合に、図２４の説明において述べたのと同じ方法で図１８のルール１を自動修正する方法が考えられる。
【０２６８】
上記の処理は、知識更新部１７がユーザによる回答タイプ修正情報のログを保持しておくことにより容易に実現可能である。
【０２６９】
このように、回答タイプ推定用知識１４の更新の際にユーザの介入を行わせない場合、すなわち完全自動で学習を行う場合には、ユーザの意図しない知識更新が行われる可能性が増大する反面、ユーザは図２３のような画面を逐一編集するという煩雑さから開放される。
【０２７０】
なお、第４及び第５の実施形態は、テキストによる回答を扱う場合を例にとって説明したが、それ以外のメディアによる回答を扱うことも可能である。例えば、質問文「□□装置を発明したのはどこ？」に対する回答タイプが「ＣＯＭＰＡＮＹ」である場合に、「○○○○社」というテキストを表示する代わりに又はこれとともに、例えば「○○○○社」の建物あるいは標章等の画像や「○○○○社」による「□□装置」の発表会見の映像あるいは音声や「○○○○社」による「□□装置」の宣伝の映像あるいは音声など、□□装置を発明した会社が○○○○社であることがユーザにとって理解できるようなコンテンツを回答として提示することも可能である。
【０２７１】
なお、以上の説明では日本語の質問文を扱う場合を例にとって説明してきたが、本発明は入力となる自然言語質問文の言語になんら依存するものではなく、本発明は日本語以外の質問文を扱う場合にも適用可能である。
【０２７２】
例えば、英語質問文を扱う場合には、日本語形態素解析のかわりにｐａｒｔ−ｏｆ−ｓｐｅｅｃｈ  ｔａｇｇｉｎｇ  （品詞同定）およびｓｔｅｍｍｉｎｇ  （活用語尾の削除）などの公知技術を適用すればよい。
【０２７３】
また、複数メディアによる回答を扱う第１〜第３の実施形態のうちの任意のものと、テキストによる回答を扱う第４〜第５の実施形態のうちの任意のものとを組み合わせて実施することも可能である。
【０２７４】
その際、回答メディアの推定と、回答タイプの推定とを、単に独立して行うようにしてもよいし、回答メディアと回答タイプとの組を推定するようにしてもよい。
【０２７５】
なお、以上の各機能は、ソフトウェアとして記述し適当な機構をもったコンピュータに処理させても実現可能である。
また、本実施形態は、コンピュータに所定の手段を実行させるための、あるいはコンピュータを所定の手段として機能させるための、あるいはコンピュータに所定の機能を実現させるためのプログラムとして実施することもできる。加えて該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として実施することもできる。
【０２７６】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【０２７７】
【発明の効果】
本発明によれば、回答メディアを推定することが可能になる。
【０２７８】
また、本発明によれば、推定した回答メディアを修正することが可能になる。
【０２７９】
また、本発明によれば、回答メディア推定用知識を修正することが可能になる。
【０２８０】
また、本発明によれば、推定した回答タイプを修正することが可能になる。
【０２８１】
また、本発明によれば、回答タイプ推定用知識を修正することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るシステム構成を示すブロック図
【図２】同実施形態における回答メディア推定部の処理の流れの一例を示す図
【図３】同実施形態における回答メディア推定知識の形式の一例を示す
イメージ図
【図４】同実施形態における検索部の処理の流れの一例を示す図
【図５】同実施形態における回答生成部の処理の流れの一例を示す図
【図６】同実施形態における回答生成結果の一例を示すイメージ図
【図７】同実施形態における回答生成結果の一例を示すイメージ図
【図８】本発明の第２の実施形態に係るシステム構成を示すブロック図
【図９】同実施形態における回答メディア推定部の処理の流れの一例を示す図
【図１０】同実施形態における回答メディア推定結果の提示例を示すイメージ図
【図１１】本発明の第３の実施形態に係るシステム構成を示すブロック図
【図１２】同実施形態における知識更新部の処理の流れの一例を示す図
【図１３】同実施形態における知識更新方法をユーザに提示するインタフェースの一例を示すイメージ図
【図１４】本発明の第４の実施形態に係るシステム構成を示すブロック図
【図１５】同実施形態における知識抽出部の処理の流れの一例を示す図
【図１６】同実施形態における知識抽出結果の一例を示すイメージ図
【図１７】同実施形態における回答タイプ推定部の処理の流れの一例を示す図
【図１８】同実施形態における回答タイプ推定知識の形式の一例を示すイメージ図
【図１９】同実施形態における回答タイプ推定結果の提示例を示すイメージ図
【図２０】同実施形態における検索部の処理の流れの一例を示す図
【図２１】本発明の第５の実施形態に係るシステム構成を示すブロック図
【図２２】同実施形態における知識更新部の処理の流れの一例を示す図
【図２３】同実施形態における知識更新方法をユーザに提示するインタフェースの一例を示すイメージ図
【図２４】同実施形態における知識更新方法をユーザが編集した結果の一例を示すイメージ図
【符号の説明】
１…入力部、２…回答メディア推定部、３…検索部、４…回答生成部、５…出力部、６…回答メディア推定用知識、７…テキスト知識データベース、８…画像データベース、９…映像データベース、１０…音声データベース、１１，１７…知識更新部、１２…回答タイプ推定部、１３…知識抽出部、１４…回答タイプ推定用知識、１５…知識抽出用ルール、１６…知識データベース、２０…文書
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
2004302660.tif 000020
【図１９】
2004302660.tif 000021
【図２０】
2004302660.tif 000022
【図２１】
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【図２２】
2004302660.tif 000024
【図２３】
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【図２４】
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