(57)【要約】【課題】ユーザが要求する情報を精度良く求めること。【解決手段】質問文入力部１０２は、ユーザが入力した質問文を受け取る。検索キーワード抽出部１０４は、入力された質問文を解析して検索キーワードを抽出する。検索キーワードタイプ付与部１０６は、抽出された各検索キーワードに対してタイプ判定を行ってキーワードタイプを付与する。検索質問タイプ判定部１０８は、質問タイプを判定する。検索キーワード分類部１１０は、キーワード分類規則記憶部１１２に記憶されたキーワード分類規則を参照して、キーワードタイプが付与された検索キーワードを主要タイプと非主要タイプに分類する。文書検索部１１４は、分類された検索キーワード群を利用して検索対象文書記憶部１１６に記憶された検索対象文書を検索し、検索結果の文書を得る。【選択図】　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
質問文と検索対象の文書との類似度を照合して類似度のランキング付き検索結果を出力する文書検索システムであって、
質問文から検索用のキーワードを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されたキーワードを、当該キーワードの属性に基づいて、質問文の表す中心的な主題に関する主要タイプと、補足的な情報に関する非主要タイプとに分類する分類手段と、
前記分類手段の分類結果に基づいて、類似度のランキング付き検索結果を得るための文書検索処理を行う検索手段と、
を有することを特徴とする文書検索システム。
【請求項２】
前記属性は、意味的属性であることを特徴とする請求項１記載の文書検索システム。
【請求項３】
前記属性は、構文的属性であることを特徴とする請求項１記載の文書検索システム。
【請求項４】
前記属性は、統計的属性であることを特徴とする請求項１記載の文書検索システム。
【請求項５】
前記属性は、意味的属性、構文的属性、および統計的属性のうち少なくとも２種類以上の属性の組み合わせであることを特徴とする請求項１記載の文書検索システム。
【請求項６】
前記意味的属性として、事実表現および疑問表現を当該各表現の意味により分類した意味分類を用いることを特徴とする請求項２記載の文書検索システム。
【請求項７】
前記意味分類は、階層的な詳細度のレベルを持つことを特徴とする請求項６記載の文書検索システム。
【請求項８】
前記構文的属性として、構文上核となる要素か否かという基準を用いることを特徴とする請求項３記載の文書検索システム。
【請求項９】
前記分類手段によって用いられキーワードを主要タイプと非主要タイプに分類するための規則を記憶する記憶手段、をさらに有し、
前記規則は、質問文のタイプが考慮されていることを特徴とする請求項１記載の文書検索システム。
【請求項１０】
前記分類手段によって用いられキーワードを主要タイプと非主要タイプに分類するための規則を記憶する記憶手段、をさらに有し、
前記規則は、質問文のタイプが考慮されていないことを特徴とする請求項１記載の文書検索システム。
【請求項１１】
前記検索手段は、
主要タイプに属するキーワードを、検索結果の文書集合を限定するための必須のキーワードとして、かつ、主要タイプに属するキーワードおよび非主要タイプに属するキーワードを、質問文と検索対象文書の類似度を照合して検索結果の文書を類似度に応じて並べ替えるためのランキング用キーワードとしてそれぞれ用いて、文書検索処理を行う、
ことを特徴とする請求項１記載の文書検索システム。
【請求項１２】
前記検索手段は、
質問文と検索対象文書の類似度を照合する際に、検索結果の文書を主要タイプに属するキーワードの出現種類数に基づいて層状に分類し、当該得られた各層内において類似度の照合を行う、
ことを特徴とする請求項１記載の文書検索システム。
【請求項１３】
前記検索手段は、
質問文と検索対象文書の類似度を照合する際に、検索結果の文書を主要タイプに属するキーワードの出現種類数に基づいて層状に分類した後、当該得られた各層内の文書をさらに非主要タイプに属するキーワードの出現種類数に基づいて層状に分類し、当該得られた各層内において類似度の照合を行う、
ことを特徴とする請求項１記載の文書検索システム。
【請求項１４】
前記検索手段は、
検索結果の文書を主要タイプに属するキーワードの出現種類数に基づいて層状に分類する際に、当該キーワードの出現種類数のみならず当該キーワードの文書限定力に基づいて層状の分類を行う、
ことを特徴とする請求項１２記載の文書検索システム。
【請求項１５】
前記検索手段は、
検索結果の文書を主要タイプに属するキーワードの出現種類数に基づいて層状に分類する際、および、当該得られた各層内の文書をさらに非主要タイプに属するキーワードの出現種類数に基づいて層状に分類する際の少なくともいずれか一方の際に、当該キーワードの出現種類数のみならず当該キーワードの文書限定力に基づいて層状の分類を行う、
ことを特徴とする請求項１３記載の文書検索システム。
【請求項１６】
前記抽出手段によって抽出されたキーワードのうち特定の意味的属性を持つキーワードは、文書の書誌情報の検索条件として用いられることを特徴とする請求項１記載の文書検索システム。
【請求項１７】
階層的な詳細度のレベルを持つ意味的属性が、該当するキーワードに対応付けられている場合、
前記検索手段は、
質問文と検索対象文書の類似度を照合する際に、質問文中のキーワードの意味的属性の詳細度レベルに基づいて、検索結果の文書中のキーワードに求められる意味的属性の詳細度レベルを推定し、当該推定された詳細度レベルに基づいて、検索結果の文書中のキーワードの意味的属性の詳細度レベルを評価することにより、検索結果の文書のフィルタリングを行う、
ことを特徴とする請求項１記載の文書検索システム。
【請求項１８】
階層的な詳細度のレベルを持つ意味的属性が、該当するキーワードに対応付けられている場合、
前記検索手段は、
質問文と検索対象文書の類似度を照合する際に、質問文中のキーワードの意味的属性の詳細度レベルに基づいて、検索結果の文書中のキーワードに求められる意味的属性の詳細度レベルを推定し、当該推定された詳細度レベルに基づいて、検索結果の文書中のキーワードの意味的属性の詳細度レベルを評価することにより、検索結果の文書のランキングを行う、
ことを特徴とする請求項１記載の文書検索システム。
【請求項１９】
検索対象の文書に対して意味的属性を付与する付与手段、をさらに有し、
前記付与手段は、
あらかじめ検索対象の文書に意味的属性を表すタグを付与する、
ことを特徴とする請求項１記載の文書検索システム。
【請求項２０】
質問文中のキーワードおよび検索結果の文書中のキーワードの各表現は、あらかじめ正規化されていることを特徴とする請求項１７または請求項１８記載の文書検索システム。
【請求項２１】
質問文中のキーワードおよび検索対象の文書中のキーワードの各表現は、あらかじめ正規化されていることを特徴とする請求項１９記載の文書検索システム。
【請求項２２】
前記検索手段は、
文書の一部を検索対象の単位として文書検索処理を行う、
ことを特徴とする請求項１記載の文書検索システム。
【請求項２３】
質問文と検索対象の文書との類似度を照合して類似度のランキング付き検索結果を出力する文書検索方法であって、
質問文から検索用のキーワードを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出したキーワードを、当該キーワードの属性に基づいて、質問文の表す中心的な主題に関する主要タイプと、補足的な情報に関する非主要タイプとに分類する分類ステップと、
前記分類ステップでの分類結果に基づいて、類似度のランキング付き検索結果を得るための文書検索処理を行う検索ステップと、
を有することを特徴とする文書検索方法。
【請求項２４】
質問文と検索対象の文書との類似度を照合して類似度のランキング付き検索結果を出力するための文書検索プログラムであって、コンピュータに、
質問文から検索用のキーワードを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出したキーワードを、当該キーワードの属性に基づいて、質問文の表す中心的な主題に関する主要タイプと、補足的な情報に関する非主要タイプとに分類する分類ステップと、
前記分類ステップでの分類結果に基づいて、類似度のランキング付き検索結果を得るための文書検索処理を行う検索ステップと、
を実行させることを特徴とする文書検索プログラム。
【請求項２５】
質問文を入力する質問入力手段と、
入力された質問文を解析する質問解析手段と、
質問文の解析結果に基づいて検索対象の文書を検索する文書検索手段と、
検索結果の文書に基づいて質問文に対する回答を生成する回答生成手段と、
生成された回答を出力する回答出力手段と、を有する質問応答システムであって、
前記質問解析手段は、
入力された質問文から検索用のキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
抽出されたキーワードに対してキーワードのタイプとして階層的な詳細度のレベルを持つ意味的属性を付与するキーワードタイプ付与手段と、
抽出されたキーワードに付与された詳細度レベル付き意味的属性に基づいて、質問文のタイプ判定を行う質問タイプ判定手段と、を有し、
前記回答生成手段は、
検索結果の文書中のキーワードに詳細度レベル付き意味的属性を付与する意味的属性付与手段と、
文書中のキーワードに詳細度レベル付き意味的属性が付与された検索結果文書中の表現の中から、前記質問タイプ判定手段の判定結果および当該判定結果の詳細度レベルに基づいて回答候補を選別する回答候補選別手段と、
選別された回答候補をランキングする回答ランキング手段と、を有し、
前記回答出力手段は、
前記回答ランキング手段のランキング結果に基づいて回答の出力を行う、
ことを特徴とする質問応答システム。
【請求項２６】
前記意味的属性として、事実表現および疑問表現を当該各表現の意味により分類した意味分類を用いることを特徴とする請求項２５記載の質問応答システム。
【請求項２７】
前記意味的属性付与手段は、
検索結果文書中のキーワードの意味的属性または詳細度レベルを一意に決めることができない場合、複数の可能性を残したまま詳細度レベル付き意味的属性の付与を行う、
ことを特徴とする請求項２５記載の質問応答システム。
【請求項２８】
前記回答生成手段は、
質問文の要求する詳細度レベルが明確でない場合、回答として適切な詳細度レベルを判定する回答詳細度判定手段、をさらに有する、
ことを特徴とする請求項２５記載の質問応答システム。
【請求項２９】
前記回答生成手段は、
検索結果の文書中のキーワードの詳細度レベルにばらつきがある場合、回答として適切な詳細度レベルを判定する回答詳細度判定手段、をさらに有する、
ことを特徴とする請求項２５記載の質問応答システム。
【請求項３０】
前記回答詳細度判定手段は、
判定結果を推奨レベルとして他の詳細度レベルと共にユーザに提示し、ユーザの選択結果に応じて回答の詳細度レベルを決定する、
ことを特徴とする請求項２８または請求項２９記載の質問応答システム。
【請求項３１】
前記回答候補選別手段は、
質問文中のキーワードおよび検索対象の文書中のキーワードの各表現が正規化されている場合、質問文中のキーワードと異なる表現のキーワードを同一の事物を示す別表現として認定する、
ことを特徴とする請求項２５記載の質問応答システム。
【請求項３２】
前記回答出力手段は、
回答候補に別表現がある場合、正規化された表現を回答として出力する、
ことを特徴とする請求項３１記載の質問応答システム。
【請求項３３】
前記回答出力手段は、
回答候補文字列が別表現を持つ場合、同一の事物を示す別表現と認定された表現または正規化された表現の詳細度レベルに基づいて、同一の事物を示す別表現と認定された表現または正規化された表現の中から適切な回答文字列を選択して出力する、
ことを特徴とする請求項３１記載の質問応答システム。
【請求項３４】
前記文書検索手段は、請求項１記載の文書検索システムを有することを特徴とする請求項２５記載の質問応答システム。
【請求項３５】
質問文を入力する質問入力手段と、
入力された質問文を解析する質問解析手段と、
質問文の解析結果に基づいて検索対象の文書を検索する文書検索手段と、
検索結果の文書に基づいて質問文に対する回答を生成する回答生成手段と、
生成された回答を出力する回答出力手段と、を有する質問応答システムにおける質問応答方法であって、
前記質問入力手段が、質問文を入力する質問入力ステップと、
前記質問解析手段が、前記質問入力ステップで入力した質問文から検索用のキーワードを抽出するキーワード抽出ステップと、
前記質問解析手段が、前記キーワード抽出ステップで抽出したキーワードに対してキーワードのタイプとして階層的な詳細度のレベルを持つ意味的属性を付与するキーワードタイプ付与ステップと、
前記質問解析手段が、前記キーワード抽出ステップで抽出したキーワードに付与された詳細度レベル付き意味的属性に基づいて、質問文のタイプ判定を行う質問タイプ判定ステップと、
前記文書検索手段が、前記キーワードタイプ付与ステップおよび前記質問タイプ判定ステップでの質問文解析結果に基づいて検索対象の文書を検索する文書検索ステップと、
前記回答生成手段が、前記文書検索ステップでの検索結果の文書中のキーワードに詳細度レベル付き意味的属性を付与する意味的属性付与ステップと、
前記回答生成手段が、前記意味的属性付与ステップで文書中のキーワードに詳細度レベル付き意味的属性を付与した検索結果文書中の表現の中から、前記質問タイプ判定ステップでの判定結果および当該判定結果の詳細度レベルに基づいて回答候補を選別する回答候補選別ステップと、
前記回答生成手段が、前記回答候補選別ステップで選別した回答候補をランキングする回答ランキングステップと、
前記回答出力手段が、前記回答ランキングステップでのランキング結果に基づいて回答の出力を行う回答出力ステップと、
を有することを特徴とする質問応答方法。
【請求項３６】
質問文を入力する質問入力手段と、
入力された質問文を解析する質問解析手段と、
質問文の解析結果に基づいて検索対象の文書を検索する文書検索手段と、
検索結果の文書に基づいて質問文に対する回答を生成する回答生成手段と、
生成された回答を出力する回答出力手段と、を有する質問応答システムにおける質問応答プログラムであって、コンピュータに、
質問文を入力する質問入力ステップと、
前記質問入力ステップで入力した質問文から検索用のキーワードを抽出するキーワード抽出ステップと、
前記キーワード抽出ステップで抽出したキーワードに対してキーワードのタイプとして階層的な詳細度のレベルを持つ意味的属性を付与するキーワードタイプ付与ステップと、
前記キーワード抽出ステップで抽出したキーワードに付与された詳細度レベル付き意味的属性に基づいて、質問文のタイプ判定を行う質問タイプ判定ステップと、
前記キーワードタイプ付与ステップおよび前記質問タイプ判定ステップでの質問文解析結果に基づいて検索対象の文書を検索する文書検索ステップと、
前記文書検索ステップでの検索結果の文書中のキーワードに詳細度レベル付き意味的属性を付与する意味的属性付与ステップと、
前記意味的属性付与ステップで文書中のキーワードに詳細度レベル付き意味的属性を付与した検索結果文書中の表現の中から、前記質問タイプ判定ステップでの判定結果および当該判定結果の詳細度レベルに基づいて回答候補を選別する回答候補選別ステップと、
前記回答候補選別ステップで選別した回答候補をランキングする回答ランキングステップと、
前記回答ランキングステップでのランキング結果に基づいて回答の出力を行う回答出力ステップと、
を実行させることを特徴とす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、文書検索システムおよび質問応答システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近時、インターネットやパーソナルコンピュータなどの普及によって大量の電子化文書が流通するようになったのに伴い、電子化され蓄積された文書情報から所望の文書を検索する文書検索システムがごく一般的に利用されるようになってきた。このような文書検索システムでは、通常、ユーザが入力した検索キーワードに対する照合を行い、検索キーワードを含む文書を、検索キーワードとの類似度が高いものから順に検索結果として提示する。
【０００３】
しかしながら、文書検索システムでは、検索の結果得られるのは文書であるため、たとえば、「２００２年のサッカーワールドカップの優勝国はどこですか？」という質問に対して、本来知りたい情報である「ブラジル」を得るためには検索の結果得られた文書をユーザは読まなければならない。このため、質問に対して文書ではなく回答を提示する質問応答システムに対する関心が高まってきている。質問応答システムでは、文書から回答を抽出して提示する。
【０００４】
このような質問応答システムの代表例としては、たとえば、特許文献１に記載されている質問応答システムが挙げられる。
【０００５】
この質問応答システムでは、質問解析装置が質問文から検索語集合と質問種別の判定を行い、検索語集合と質問種別に従って文書検索装置が検索対象文書を検索し、得られた検索結果文書から回答抽出装置が質問文に対する回答を抽出する。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００２−１３２８１１号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の文書検索システムおよび質問応答システムにおいては、質問文の種別やユーザが意図する回答の詳細度を考慮した文書検索や回答抽出を行っていないため、文書検索および回答抽出において十分な精度が得られないという欠点があった。
【０００８】
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、ユーザが要求する情報を精度良く求めることができる文書検索システムおよび質問応答システムを提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の文書検索システムは、質問文と検索対象の文書との類似度を照合して類似度のランキング付き検索結果を出力する文書検索システムであって、質問文から検索用のキーワードを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されたキーワードを、当該キーワードの属性に基づいて、質問文の表す中心的な主題に関する主要タイプと、補足的な情報に関する非主要タイプとに分類する分類手段と、前記分類手段の分類結果に基づいて、類似度のランキング付き検索結果を得るための文書検索処理を行う検索手段と、を有する構成を採る。
【００１０】
この構成によれば、質問文から抽出したキーワードをその属性に基づいて主要タイプと非主要タイプに分類し、この分類結果に基づいて文書検索処理を行うため、分類後のキーワードタイプに応じてキーワードの処理を柔軟に変えることができ、質問文の種別を考慮した文書検索が可能になり、ユーザが要求する情報（所望の文書）を精度良く求めることができる。
【００１１】
本発明の質問応答システムは、質問文を入力する質問入力手段と、入力された質問文を解析する質問解析手段と、質問文の解析結果に基づいて検索対象の文書を検索する文書検索手段と、検索結果の文書に基づいて質問文に対する回答を生成する回答生成手段と、生成された回答を出力する回答出力手段と、を有する質問応答システムであって、前記質問解析手段は、入力された質問文から検索用のキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、抽出されたキーワードに対してキーワードのタイプとして階層的な詳細度のレベルを持つ意味的属性を付与するキーワードタイプ付与手段と、抽出されたキーワードに付与された詳細度レベル付き意味的属性に基づいて、質問文のタイプ判定を行う質問タイプ判定手段と、を有し、前記回答生成手段は、検索結果の文書中のキーワードに詳細度レベル付き意味的属性を付与する意味的属性付与手段と、文書中のキーワードに詳細度レベル付き意味的属性が付与された検索結果文書中の表現の中から、前記質問タイプ判定手段の判定結果および当該判定結果の詳細度レベルに基づいて回答候補を選別する回答候補選別手段と、選別された回答候補をランキングする回答ランキング手段と、を有し、前記回答出力手段は、前記回答ランキング手段のランキング結果に基づいて回答の出力を行う、構成を採る。
【００１２】
この構成によれば、質問文から抽出したキーワードに詳細度付き意味的属性を付与して質問文のタイプ判定を行うとともに、検索結果文書中のキーワードにも詳細度付き意味的属性を付与し、これら詳細度情報を利用して回答候補の選別を行うため、質問文に応じて回答の詳細度設定を適切に行うことができ、ユーザが意図する回答の詳細度を考慮した回答抽出が可能になり、ユーザが要求する情報（所望の回答）を精度良く求めることができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
本発明の骨子は、ユーザが自然文により入力した質問要求を解析して、ユーザが要求する文書や回答のタイプとその詳細度を識別し、これを利用した処理を行うことである。より具体的には、本発明の文書検索システムは、入力された質問文から検索キーワードを抽出する際にキーワードを主要タイプと非主要タイプに分類し、これを利用した検索を行う。また、本発明の質問応答システムは、入力された質問文から求められる回答の詳細度を判定する手段を備えている。
【００１４】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１５】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る文書検索システムの構成を示すブロック図である。
【００１６】
この文書検索システム１００は、質問文と検索対象の文書との類似度を照合して類似度のランキング付き検索結果を出力するためのシステムであって、質問文入力部１０２、検索キーワード抽出部１０４、検索キーワードタイプ付与部１０６、検索質問タイプ判定部１０８、検索キーワード分類部１１０、キーワード分類規則記憶部１１２、文書検索部１１４、および検索対象文書記憶部１１６を有する。
【００１７】
なお、文書検索システム１００のハードウエア構成は、任意であって、特に限定されない。たとえば、文書検索システム１００は、ＣＰＵや記憶装置（ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクその他各種記憶媒体）を備えたコンピュータによって実現される。その際、キーワード分類規則記憶部１１２は、コンピュータ内部の記憶装置であってもコンピュータ外部（たとえば、ネットワーク上）の記憶装置であってもよい。このように文書検索システム１００がコンピュータによって実現される場合、文書検索システム１００は、この文書検索システム１００の動作を記述したプログラムをＣＰＵが実行することによって所定の動作を行う。
【００１８】
この文書検索システム１００では、まず、質問文入力部１０２で、ユーザによって入力された質問文を受け取る。そして、検索キーワード抽出部１０４で、入力された質問文を解析して検索用のキーワード（検索キーワード）を抽出する。そして、検索キーワードタイプ付与部１０６で、検索キーワード抽出部１０４によって抽出された検索キーワードのおのおのに対してタイプ判定を行い、各検索キーワードにキーワードのタイプを付与する。そして、検索質問タイプ判定部１０８で、質問タイプの判定を行う。
【００１９】
そして、検索キーワード分類部１１０で、キーワード分類規則記憶部１１２にあらかじめ記憶されたキーワード分類規則を参照して、検索キーワードタイプ付与部１０６によってキーワードのタイプが付与された検索キーワードを主要タイプのキーワード（主要キーワード）と非主要タイプのキーワード（非主要キーワード）に分類する。そして、最後に、文書検索部１１４で、検索キーワード分類部１１０によって分類された検索キーワード群を利用して、検索対象文書記憶部１１６にあらかじめ記憶された検索対象文書を検索し、もって検索結果の文書を得る。
【００２０】
ここで、主要タイプのキーワードとは、質問文の表す中心的な主題に関するキーワードであり、非主要タイプのキーワードとは、補足的な情報に関するキーワードである。
【００２１】
次いで、上記構成を有する文書検索システム１００について、具体例を用いてより詳細に説明する。
【００２２】
図２は、入力された質問文から検索キーワードを抽出し、得られた各検索キーワードに対してタイプを付与し、付与されたタイプに基づいて検索キーワードを主要キーワードと非主要キーワードに分類するまでの一連の処理の概要を示す説明図である。
【００２３】
まず、入力された質問文「２００２年に開催されたＦＩＦＡワールドカップの優勝国はどこですか？」に対して、検索キーワード抽出部１０４で、検索キーワードの抽出を行う。検索キーワードの抽出方法としては、特に限定されないが、たとえば、辞書を利用して質問文の先頭から最長一致法により付属語以外の単語を検索キーワードとして抽出する方法や、形態素解析を利用して自立語のみを検索キーワードとして抽出する方法などを用いることができる。図２の例では、検索キーワード抽出部１０４によって、検索キーワード群「２００２年」、「開催」、「ＦＩＦＡ」、「ワールドカップ」、「優勝」、「国」、「どこ」が得られる。
【００２４】
次に、検索キーワードタイプ付与部１０６で、各検索キーワードに対してキーワードタイプの付与を行う。キーワードタイプの付与方法としては、特に限定されないが、たとえば、キーワードごとにそのタイプを記載した辞書を利用する方法や、文献「福本他：“固有名詞抽出における日本語と英語の比較”，情報処理学会研究会報告　９８−ＮＬ−１２６，　ｐｐ．１０７−１１４，　１９９８」に示される固有名抽出技術を利用する方法などを用いることができる。図２の例では、検索キーワードタイプ付与部１０６によって、たとえば、キーワード「２００２年」には「日付表現」が、キーワード「ＦＩＦＡ」には「組織名」が、各キーワードの意味的属性（図中では「意味属性」と略記する）としてそれぞれ付与される。
【００２５】
ここで、意味的属性は、たとえば、事実表現（少なくとも固有名表現、数値表現、動詞概念相当表現を含む）および疑問表現を当該各表現の意味により分類した意味分類を用いて表される。
【００２６】
なお、キーワードに意味的属性を付与する場合は、図２の例に示すように、その意味的属性（意味分類）が持つ階層的な詳細度のレベルを併せて付与するようにしてもよい。たとえば、キーワード「２００２年」は、「日付表現」のタイプであり、かつ、その詳細度が「年レベル」である。日付表現の場合、その詳細度としては他に「月レベル」、「日レベル」、「時間レベル」などがある。同様に、「地名表現」の場合は、その詳細度として「国レベル」、「都道府県レベル」、「市区町村レベル」、「番地レベル」などを設定するようにしてもよい。
【００２７】
ここで、図３は、詳細度情報の一例を示す図である。詳細度情報は、図３に示すように、階層構造を有している。すなわち、たとえば、日付表現の場合は、「年レベル」、「月レベル」、「日レベル」、「時間レベル」の順に、地名表現の場合は、「国レベル」、「都道府県レベル」、「市区町村レベル」、「番地レベル」の順に、それぞれ、詳細度のレベル（数値）が上がるにつれて限定される範囲が小さくなるような階層構造を有している。
【００２８】
さらには、キーワードにタイプを付与する場合、図２の例に示すように、キーワードの構文的属性（図中では「構文属性」と略記する）を併せて付与するようにしてもよい。構文的属性としては、たとえば、構文上、核となる要素か否かという基準を用いることができる。たとえば、キーワード「開催」、「優勝」には、それぞれ「動詞概念」のタイプが付与されるが、さらに、図２の質問文における構文的属性を基に、「優勝」は当該質問文における主たる動詞であり、「開催」は当該質問文における副次的な動詞であるという判定を行い、それぞれの動詞概念に構文的属性として「主」、「副」を付与する。
【００２９】
ここで、構文的属性の判定方法、つまり、核要素の判定方法としては、たとえば、次のようなパタンマッチ規則を利用することができる。このパタンマッチ規則は、文字列パタンによる係り受け関係を求めて核要素を推定する方式である。
（１）△△の○○は＋＜疑問詞＞　→　○○は主たる動詞概念
（２）△△の○○＋＜一般名詞＞は＋＜疑問詞＞　→　○○は主たる動詞概念
図２の質問文の場合、「優勝」は、（２）のパタンに合致するため、主たる動詞概念として、「開催」は、（１）、（２）いずれのパタンにも合致しないため、副次的な動詞概念としてそれぞれタイプ付けすることができる。
【００３０】
なお、構文的属性の付与を行う場合、上記のようにパタンマッチ規則を利用する方法のほかに、たとえば、質問文においてより後方に出現する動詞概念を主たる動詞とする方法や、質問文を構文解析して核となる動詞を選別する方法などを用いることができる。
【００３１】
なお、本実施の形態では、まず質問文から検索キーワードの抽出を行い、その後各検索キーワードに対してタイプ付与を行う場合を例にとって説明したが、本発明はこれに限定されるわけではない。たとえば、検索キーワードの抽出に先立って、質問文中に意味的属性や構文的属性を埋め込んだ後に、検索キーワードの抽出を行うという方法を採用してもよい。この場合、たとえば、上記の固有名抽出技術を利用すると、入力された質問文（図２参照）に対して、
＜ＤＡＴＥ　ＤＥＴＡＩＬ＝ＹＥＡＲ＞２００２年＜／ＤＡＴＥ＞に＜ＶＥＲＢ　ＴＹＰＥ＝ＳＵＢ＞開催＜／ＶＥＲＢ＞された
＜ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ＞ＦＩＦＡ＜／ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ＞＜ＥＶＥＮＴ＞ワールドカップ＜／ＥＶＥＮＴ＞の
＜ＶＥＲＢ　ＴＹＰＥ＝ＭＡＩＮ＞優勝＜／ＶＥＲＢ＞＜ＮＯＵＮ＞国＜／ＮＯＵＮ＞は
＜ＱＵＥＳＴＩＯＮ＿ＬＯＣＡＴＩＯＮ　ＤＥＴＡＩＬ＝ＣＯＵＮＴＲＹ＞どこ＜／ＱＵＥＳＴＩＯＮ＞ですか？
といった解析結果を得ることができるので、この解析結果を利用して、検索キーワードの抽出とタイプ付与を行うことができる。
【００３２】
次に、検索質問タイプ判定部１０８で、検索質問のタイプ判定を行う。ここで、検索質問タイプ判定とは、入力された質問文がどのような回答を期待しているかを推定することである。たとえば、図２に示す質問文では、「どこですか？」という疑問表現があり、検索キーワードタイプ付与部１０６の処理により、「どこ」という疑問表現が場所に関する疑問であることがわかる。よって、これを利用することにより、この質問が全体として場所についての問い合わせであると判定することができる。
【００３３】
なお、この検索質問タイプ判定処理においては、図２の例に示すように、質問タイプと同時に、求められる詳細度のレベルまで判定するようにしてもよい。たとえば、図２に示す質問文では、「どこ」という疑問表現に対して、詳細度が「レベル１（国レベル）」であると判定されているので、質問文全体として、「国レベルの詳細度を必要とする、場所に関する質問」と判定する。
【００３４】
このように、各検索キーワードに対してタイプ付与が行われ、かつ、質問タイプが判定されると、次に、検索キーワード分類部１１０で、キーワード分類規則記憶部１１２に記憶されたキーワード分類規則を利用して、検索キーワードを主要タイプと非主要タイプに分類する。図４は、キーワード分類規則の一例を示す図である。
【００３５】
本実施の形態では、検索キーワード分類部１１０は、キーワード分類規則と各検索キーワードに付与されたタイプとを参照して、各検索キーワードが主要タイプと非主要タイプのいずれに分類されるかを判断する。具体的には、まず、検索キーワード分類部１１０は、検索質問タイプ判定部１０８の判定結果の質問タイプによりキーワード分類規則（図４参照）を参照して、現在の質問タイプ（たとえば、図２の例では、場所に関する質問）の場合に適用される規則群を特定する。そして、検索キーワードに付与されたタイプ（意味的属性や構文的属性）に応じて、各検索キーワードが主要か非主要かを判定して分類を実施する。たとえば、図２および図３の例では、質問文のタイプが「場所に関する質問」と判定されるため、その場合のルールを参照することで、イベント名のタイプであるキーワード「ワールドカップ」、日付表現のタイプであるキーワード「２００２年」、組織名のタイプであるキーワード「ＦＩＦＡ」、および動詞概念で構文的属性が主要な要素であるキーワード「優勝」は主要キーワードに、動詞概念で構文的属性が副次的要素であるキーワード「開催」および一般名詞概念であるキーワード「国」は非主要キーワードにそれぞれ分類される。
【００３６】
なお、ここでは、検索キーワードを分類する際に、質問文のタイプを参照して、質問タイプごとに異なる規則を適用する場合を例にとって説明したが、これに限定されるわけではなく、すべての質問文に対して同じ規則を適用するようにしてもよい。この場合、図１の検索質問タイプ判定部１０８は省略可能である。
【００３７】
また、本実施の形態では、検索キーワードを分類する際に、キーワードの意味的属性および構文的属性を利用する場合を例にとって説明したが、これに限定されるわけではなく、キーワードの意味的属性のみもしくは構文的属性のみを利用して、または、キーワードの意味的属性の詳細度まで加味して、検索キーワードを主要と非主要に分類するようにしてもよい。これは、キーワード分類規則を、それぞれ、キーワードの意味的属性のみ、構文的属性のみで記述したり、キーワードの意味的属性の詳細度レベルをも記述したりすることによって実現することができる。
【００３８】
また、本実施の形態では、検索キーワードの分類を行う場合、その意味的属性や構文的属性にのみ着目したが、これに限定されるわけではなく、キーワードの統計的属性をも考慮して検索キーワードの分類を行うようにしてもよい。ここで、キーワードの統計的属性としては、たとえば、キーワードの「限定力」を利用することができる。キーワードの限定力は、たとえば、情報検索分野でよく用いられるＩＤＦ（ｉｎｖｅｒｓｅ　ｄｏｃｕｍｅｎｔ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）によって与えられる。キーワードｉの出現する文書数をｄｆｉ、検索対象全文書数をＮとすると、ＩＤＦとして、標準的にはｌｏｇ（Ｎ／ｄｆｉ）が用いられることが多いが、ここでは、簡単のため、Ｎ／ｄｆｉを採用し、この値を限定力として用いることにする。
【００３９】
たとえば、今、全文書数が１００００文書である検索対象文書に対して、キーワード「国」は４０００文書に、キーワード「ワールドカップ」は１００文書にそれぞれ出現しているものとする。このとき、キーワードｗの限定力をｒ（ｗ）とすると、
ｒ（国）＝１００００／４０００＝２．５
ｒ（ワールドカップ）＝１００００／１００＝１００
となる。したがって、ここで、たとえば、しきい値を３０に設定し、しきい値よりも高い限定力を持つキーワードを主要キーワードに分類するようにすれば、キーワード「ワールドカップ」は主要キーワードに、キーワード「国」は非主要キーワードにそれぞれ分類されることになる。
【００４０】
なお、ここでは、一例としてしきい値により分類を行う方法を示したが、これに限定されるわけではなく、統計的属性を用いた他の方法により分類を行うようにしてもよい。
【００４１】
以上により、抽出された検索キーワードを主要と非主要に分類することが可能になる。
【００４２】
次に、文書検索部１１４の動作、つまり、主要と非主要に分類された検索キーワードを利用した検索の実行について説明する。以下、いくつかの検索方法について順に説明する。
【００４３】
まず、第１の検索方法について、図５を用いて説明する。図５は、文書検索部１１４における、主要／非主要キーワードを利用した検索処理手順の一例を示すフローチャートである。ここでは、文書検索部１１４が受け取る検索キーワード群Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅのうち、検索キーワードＡ，Ｂ，Ｃは主要キーワードに、検索キーワードＤ，Ｅは非主要キーワードにそれぞれ分類されているものとする。
【００４４】
この第１の検索方法では、主要キーワードを、検索結果の文書集合を限定するための必須のキーワードとして、かつ、主要キーワードおよび非主要キーワードを、質問文と検索対象文書の類似度を照合して検索結果の文書を類似度に応じて並べ替えるためのランキング用キーワードとしてそれぞれ用いて、文書の検索処理を行う。
【００４５】
具体的には、まず、ステップＳ１０００では、検索対象文書記憶部１１６に記憶された検索対象文書から、主要キーワードＡ，Ｂ，Ｃをすべて含む文書を選択する。
【００４６】
そして、ステップＳ１１００では、ステップＳ１０００で選択した文書ごとに、その文書中に出現する検索キーワード（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅすべて）の出現頻度に基づいて類似度の計算を行う。類似度の計算方法としては、たとえば、非完全一致モデルに基づく検索手法において通常用いられるｔｆ＊ｉｄｆによる重み付けを利用することができる。なお、ｔｆ＊ｉｄｆによる重み付けについては、Ｓａｌｔｉｏｎ，　Ｇ．　ａｎｄ　ＭｃＧｉｌｌ，　Ｍ．Ｊ．，　”Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｔｏ　Ｍｏｄｅｒｎ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ”，　ＭｃＧｒａｗ−Ｈｉｌｌ　Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ　Ｃｏｍｐａｎｙ，　１９８３　に詳しい解説が記載されている。
【００４７】
そして、ステップＳ１２００では、ステップＳ１１００での計算の結果として得られた類似度順に、つまり、類似度が高い順に検索結果の文書を並べ替える。
【００４８】
このように、第１の検索方法によれば、主要キーワードのみを含む文書に制限しつつ、非主要キーワードをも考慮した類似度照合を行うため、精度の高い文書検索結果を得ることができる。
【００４９】
次に、第２の検索方法について、図６および図７を用いて説明する。図６は、文書検索部１１４における、主要／非主要キーワードを利用した文書検索処理手順の他の一例を示すフローチャートであり、図７は、図６のフローチャートに従って実行された文書検索処理の結果を模式的に示す図である。ここでは、文書検索部１１４が受け取る検索キーワード群Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅのうち、検索キーワードＡ，Ｂ，Ｃは主要キーワードに、検索キーワードＤ，Ｅは非主要キーワードにそれぞれ分類されているものとする。
【００５０】
この第２の検索方法では、質問文と検索対象文書の類似度を照合する際に、検索結果の文書を主要キーワードの出現種類数に基づいて層状に分類した後、当該得られた各層内の文書をさらに非主要キーワードの出現種類数に基づいて層状に分類し、当該得られた各層内において類似度の照合を行う。
【００５１】
具体的には、まず、ステップＳ２０００では、検索対象文書記憶部１１６に記憶された検索対象文書から、検索キーワードＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅのいずれかを含む文書を選択する。
【００５２】
そして、ステップＳ２１００では、ステップＳ２０００で選択した各文書に対して主要キーワードＡ，Ｂ，Ｃのうち何種類が出現したかを計算し、出現種類数ごとに検索結果を層状に分ける。すなわち、選択された文書をその中に出現する主要キーワード（Ａ，Ｂ，Ｃ）の出現種類数によって層状に分類する。具体的には、たとえば、図７に示すように、Ａ，Ｂ，Ｃをすべて含む文書（出現種類数＝３）を最上位層とし、ＡとＢ、ＡとＣ、ＢとＣのいずれかを含む文書、つまり、２種類の主要キーワードを含む文書（出現種類数＝２）を第２層とし、Ａ，Ｂ，Ｃのいずれか１つを含む文書（出現種類数＝１）を第３層とし、Ａ，Ｂ，Ｃのいずれも含まない文書（出現種類数＝０）を最下位層とする。
【００５３】
そして、ステップＳ２２００では、ステップＳ２１００で得られた各層内の文書に対して、非主要キーワードＤ，Ｅのうち何種類が出現したかにより各層ごとにさらに層状に分ける。すなわち、ステップＳ２１００で得られた各層の内部を、さらに、非主要キーワード（Ｄ，Ｅ）の出現種類数によって層状に分類する。具体的には、たとえば、図７に示すように、主要キーワードによって分類された各層ごとに、Ｄ，Ｅを両方含む文書（出現種類数＝２）を第１層とし、Ｄ，Ｅのいずれか一方を含む文書（出現種類数＝１）を第２層とし、Ｄ，Ｅのいずれも含まない文書（出現種類数＝０）を第３層とする（ただし、主要キーワードによる最下位層を除く）。
【００５４】
そして、ステップＳ２３００では、ステップＳ２０００で選択したすべての文書に対して、検索キーワードＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの出現頻度に基づいて、類似度の計算を行う。
【００５５】
そして、ステップＳ２４００では、ステップＳ２２００で得られた各層ごとに、ステップＳ２３００での計算の結果として得られた類似度順に、つまり、類似度が高い順に各層内の文書を並べ替えることにより、検索結果を得る。この検索結果の一例は、図７に示すとおりである。
【００５６】
このように、第２の検索方法によれば、層別にランキングを行うため、主要キーワードをすべて含む文書のみを検索範囲とする方法と比較して、検索漏れの発生を低減することができる。さらには、主要キーワードの種類をより多く含む文書を上位にランキングすることで、精度の高い検索結果を得ることができる。
【００５７】
なお、ここでは、主要キーワードによって層分けした後、さらに非主要キーワードによって層分けする場合について説明したが、これに限定されるわけではなく、主要キーワードによる層分けのみを行い、その後の非主要キーワードによる層分けを省略することも可能である。
【００５８】
次に、第３の検索方法について、図８および図９を用いて説明する。図８は、文書検索部１１４における、主要／非主要キーワードを利用した文書検索処理手順のさらに他の一例を示すフローチャートであり、図９は、図８のフローチャートに従って実行された文書検索処理の結果を模式的に示す図である。ここでは、文書検索部１１４が受け取る検索キーワード群Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅのうち、検索キーワードＡ，Ｂ，Ｃは主要キーワードに、検索キーワードＤ，Ｅは非主要キーワードにそれぞれ分類されているものとする。また、各検索キーワードＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅには、そのキーワードの「限定力」を示す数値が付与されている。キーワードの限定力としては、たとえば、上記のように、ＩＤＦを利用する。ここでは、検索キーワードＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの限定力をそれぞれ５０，１０，２０，３０，１０とする。
【００５９】
この第３の検索方法では、文書を主要／非主要キーワードの出現種類数に基づいて層状に分類する際に、検索キーワードの出現種類数のみならずその限定力に基づいて層状の分類を行う。
【００６０】
具体的には、まず、ステップＳ３０００では、検索対象文書記憶部１１６に記憶された検索対象文書から、検索キーワードＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅのいずれかを含む文書を選択する。
【００６１】
そして、ステップＳ３１００では、ステップＳ３０００で選択した各文書に対して主要キーワードＡ，Ｂ，Ｃの出現種類数で層分けする際に、同じ出現種類数の場合にはキーワード限定力の和が大きい組み合わせが上位層となるように層状に分ける。すなわち、選択された文書を、その中に出現する主要キーワード（Ａ，Ｂ，Ｃ）の出現種類数と、各主要キーワードの限定力とを利用して層状に分類する。具体的には、たとえば、図９に示すように、まず、Ａ，Ｂ，Ｃをすべて含む文書（出現種類数＝３）を最上位層とする。次に、ＡとＢ、ＡとＣ、ＢとＣのいずれかを含む文書、つまり、２種類の主要キーワードを含む文書（出現種類数＝２）のうち、キーワードの限定力の和が大きい組み合わせの順に、ＡとＣのみを含む文書（限定力：５０＋２０＝７０）を第２層とし、ＡとＢのみを含む文書（限定力５０＋１０＝６０）を第３層とし、ＢとＣのみを含む文書（限定力２０＋１０＝３０）を第４層とする。そして、Ａ，Ｂ，Ｃのいずれか１つを含む文書（出現種類数＝１）のうち、キーワードの限定力の順に、Ａのみを含む文書を第５層とし、Ｃのみを含む文書を第６層とし、Ｂのみを含む文書を第７層とする。そして、最後に、Ａ，Ｂ，Ｃのいずれも含まない文書（出現種類数＝０）を最下位層とする。
【００６２】
そして、ステップＳ３２００では、ステップＳ３１００で得られた各層内の文書に対して、非主要キーワード（Ｄ，Ｅ）の出現種類数が多く、かつキーワード限定力の和が大きい組み合わせが上位層となるように各層内をさらに層状に分ける。すなわち、ステップＳ３１００で得られた各層の内部を、さらに非主要キーワード（Ｄ，Ｅ）の出現種類数と限定力によって層状に分類する。具体的には、たとえば、図９に示すように、主要キーワードによって分類された各層ごとに、Ｄ，Ｅを両方含む文書（出現種類数＝２）を第１層とし、Ｄ，Ｅのいずれか一方を含む文書（出現種類数＝１）のうち、キーワードの限定力の順に、Ｄのみを含む文書を第２層とし、Ｅのみを含む文書を第３層とし、Ｄ，Ｅのいずれも含まない文書（出現種類数＝０）を第４層とする（ただし、主要キーワードによる最下位層を除く）。
【００６３】
そして、ステップＳ３３００では、ステップＳ３０００で選択したすべての文書に対して、検索キーワードＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの出現頻度に基づいて、類似度の計算を行う。
【００６４】
そして、ステップＳ３４００では、ステップＳ３２００で得られた各層ごとに、ステップＳ３３００での計算の結果として得られた類似度順に、つまり、類似度が高い順に各層内の文書を並べ替えることにより、検索結果を得る。この検索結果の一例は、図９に示すとおりである。
【００６５】
このように、第３の検索方法によれば、キーワードの限定力をも加味して層別のランキングを行うため、主要キーワードをすべて含む文書のみを検索範囲とする方法と比較して、検索漏れの発生を低減することができる。さらには、主要キーワードの種類をより多く含む文書を上位にランキングすると同時に、同じ出現種類数の文書でも限定力の高いキーワードほど上位層に分類することで、より精度の高い検索結果を得ることができる。
【００６６】
このように、本実施の形態によれば、質問文から抽出した検索キーワードをその属性に基づいて主要タイプと非主要タイプに分類し、この分類結果に基づいて文書検索処理を行うため、分類後のキーワードタイプに応じて検索キーワードの処理を柔軟に変えることができ、質問文の種別を考慮した文書検索が可能になり、ユーザが要求する情報（所望の文書）を精度良く求めることができる。
【００６７】
なお、本実施の形態では、検索対象の単位を文書としたが、これに限定されるわけではなく、検索対象をたとえば段落など文書よりも小さい単位で構成することも可能である。
【００６８】
（実施の形態２）
図１０は、本発明の実施の形態２に係る文書検索システムにおける、検索キーワード分類処理までの一例を示す説明図である。なお、本実施の形態の文書検索システムは、図１に示す実施の形態１に対応する文書検索システム１００と同様の基本的構成を有しており、図示およびその説明を省略する。
【００６９】
本実施の形態の特徴は、検索キーワードを主要／非主要のほかに「書誌検索条件」にも分類することである。図１１は、本実施の形態で用いられるキーワード分類規則の一例を示す図である。図１１に示すキーワード分類規則を用いることにより、たとえば、場所に関する質問の場合は、日付表現を書誌検索条件に分類することができる。なお、検索キーワード抽出および検索キーワードタイプ付与の各処理の内容は、実施の形態１の場合と同様であるため、その説明を省略する。
【００７０】
次に、主要／非主要および書誌検索条件に分類された検索キーワードを利用した検索の実行について、図１２のフローチャートを用いて説明する。ここでは、文書検索部が受け取る検索キーワード群Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆのうち、検索キーワードＡ，Ｂ，Ｃは主要キーワードに、検索キーワードＤ，Ｅは非主要キーワードに、検索キーワードＦは書誌検索条件にそれぞれ分類されているものとする。
【００７１】
まず、ステップＳ４０００では、書誌検索条件Ｆを利用して検索対象の文書を絞り込む。すなわち、書誌検索条件に合致する文書のみを検索対象にする。たとえば、書誌検索条件が「２００２年」である場合、文書の書誌情報として文書作成日が２００２年である文書のみを検索対象に設定する。
【００７２】
そして、ステップＳ４１００では、ステップＳ４０００で設定した検索範囲の文書から、主要キーワードＡ，Ｂ，Ｃをすべて含む文書を選択する。
【００７３】
そして、ステップＳ４２００では、ステップＳ４１００で選択した文書ごとに、その文書中に出現する検索キーワード（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅすべて）の出現頻度に基づいて類似度の計算を行う。類似度の計算方法としては、たとえば、前述したように、ｔｆ＊ｉｄｆによる重み付けを利用することができる。
【００７４】
そして、ステップＳ４３００では、ステップＳ４２００での計算の結果として得られた類似度順に、つまり、類似度が高い順に検索結果の文書を並べ替える。
【００７５】
このように、本実施の形態によれば、検索キーワードを主要／非主要のほかに書誌検索条件にも分類する、つまり、質問文の一部を書誌検索条件にするため、ユーザの検索意図を反映した検索結果を得ることができる。
【００７６】
なお、本実施の形態では、書誌検索条件を、図５に示す実施の形態１における第１の検索方法と組み合わせた場合を例にとって説明したが、これに限定されるわけではなく、たとえば、図６に示す実施の形態１における第２の検索方法（層別ランキング）や図８に示す実施の形態１における第３の検索方法（キーワードの限定力を加味した層別ランキング）と組み合わせることも可能である。
【００７７】
また、本実施の形態では、検索対象の単位を文書としたが、これに限定されるわけではなく、実施の形態１の場合と同様に、検索対象をたとえば段落など文書よりも小さい単位で構成することも可能である。
【００７８】
（実施の形態３）
図１３は、本発明の実施の形態３に係る文書検索システムの構成を示すブロック図である。なお、この文書検索システム２００は、図１に示す実施の形態１に対応する文書検索システム１００と同様の基本的構成を有しており、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００７９】
本実施の形態の特徴は、検索対象文書記憶部１１６に記憶された検索対象文書に意味的属性を付与する意味属性付与部２０２をさらに有することである。意味属性付与部２０２の処理結果、つまり、意味的属性が付与された検索対象文書（意味属性付き検索対象文書）は、意味属性付き検索対象文書記憶部２０４に格納される。この場合、文書検索部１１４ａは、意味属性付き検索対象文書記憶部２０４に格納された意味属性付き検索対象文書に対して検索を行う。
【００８０】
より詳しくは、意味属性付与部２０２は、検索対象文書記憶部１１６に記憶された元の検索対象文書に対して、たとえば、前述した固有名抽出技術を利用して、文書中の固有名にタグ付けを行う。一例として、固有名抽出技術を利用して図１４（Ａ）に示す検索対象文書に対して意味的属性のタグ付けを行うと、図１４（Ｂ）に示すような意味属性付き検索対象文書が得られる。この例では、国名を表わす語「ブラジル」、「ドイツ」、「米国」に対して、意味的属性が「場所」でありかつその詳細度が「国レベル」であることを示す＜ＬＯＣＡＴＩＯＮ　ＤＥＴＡＩＬ＝ＣＯＵＮＴＲＹ＞がタグとして付与されている。
【００８１】
ここで、意味的属性を付与する際に、文書中の表現を正規化することも可能である。図１４（Ｃ）は、正規化された意味属性付き検索対象文書の一例を示している。この正規化意味属性付き検索対象文書は、図１４（Ｂ）の意味属性付き検索対象文書に対して日付表現を正規化した例である。日付表現の正規化は、たとえば、文書の書誌情報として付与されている日付を利用して行うことができる。たとえば、図１４の例では、文書の日付が「２００２／６／３０」であることから、文書中の表現「３０日」は２００２年６月３０日のことを指していると判断できるため、この表現に対して、意味的属性が「日付」でありかつ詳細度が「日レベル」でありかつその正規化された値が２００２年６月３０日であることを示す＜ＤＡＴＥ　ＤＥＴＡＩＬ＝ＤＡＹ　ＶＡＬＵＥ＝２００２０６３０＞をタグとして付与している。同様に、元号と西暦の対応表を別途用意することにより、「平成１４年６月３０日」という表現に対しても、＜ＤＡＴＥ　ＤＥＴＡＩＬ＝ＤＡＹ　ＶＡＬＵＥ＝２００２０６３０＞をタグとして付与することができる。
【００８２】
なお、上記の例では、日付表現を正規化する場合を例示したが、意味的属性を示す他のタグに対しても正規化を行うようにしてもよい。たとえば、文書中の記述が「神奈川県」に関するものあることが明白である場合（たとえば、新聞記事の地方欄など）、「厚木市」という表現に対する意味的属性を示すタグとして＜ＬＯＣＡＴＩＯＮ　ＤＥＴＡＩＬ＝ＣＩＴＹ　ＶＡＬＵＥ＝神奈川県厚木市＞厚木市＜／ＬＯＣＡＴＩＯＮ＞を付与することができる。同様の手法は、人名表現（姓だけの表現をフルネームに正規化する）や組織名表現（略称を正式名称に正規化する）などに対しても実施可能である。このような正規化（補完）は、たとえば、単語の異表記関係を記述した外部辞書やシソーラス、書き換え規則などを利用することによって実施可能である。
【００８３】
次に、上記のようにして意味的属性が付与された検索対象文書に対して検索を行う方法について、図１５のフローチャートを用いて説明する。ここでは、文書検索部１１４ａが受け取る検索キーワード群Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅのうち、検索キーワードＡ，Ｂ，Ｃは主要キーワードに、検索キーワードＤ，Ｅは非主要キーワードにそれぞれ分類されており、また、検索質問タイプ判定部１０８によって検索質問タイプは「場所に関する質問」と判定されているものとする。
【００８４】
まず、ステップＳ５０００では、意味属性付き検索対象文書記憶部２０４に記憶された意味属性付き検索対象文書から、主要キーワードＡ，Ｂ，Ｃをすべて含む文書を選択する。
【００８５】
そして、ステップＳ５１００では、ステップＳ５０００で選択した文書から、場所に関する意味的属性が付与されている文書のみを抽出する。このとき、意味的属性として、たとえば、図１４に示すようなタグ付けが行われている場合は、タグ＜ＬＯＣＡＴＩＯＮ＞を含む文書のみを抽出する。
【００８６】
なお、このとき、検索質問タイプ判定部１０８の判定結果として検索質問タイプがさらに詳細度「レベル１（国レベル）」まで含む場合は、タグ＜ＬＯＣＡＴＩＯＮ　ＤＥＴＡＩＬ＝ＣＯＵＮＴＲＹ＞を含む文書のみを抽出すればよい。また、図３に示す詳細度の階層構造を利用して、指定されたレベルよりも詳細度が高い文書を抽出する構成とすることも可能である。たとえば、詳細度レベル１（国レベル）の指定がある場合に、詳細度レベル２（都道府県レベル）や詳細度レベル３（市区町村レベル）の意味的属性を有する文書を抽出するようにしてもよい。
【００８７】
そして、ステップＳ５２００では、ステップＳ５１００で選択した文書ごとに、その文書中に出現する検索キーワード（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅすべて）の出現頻度に基づいて類似度の計算を行う。類似度の計算方法としては、たとえば、前述したように、ｔｆ＊ｉｄｆによる重み付けを利用することができる。
【００８８】
そして、ステップＳ５３００では、ステップＳ５２００での計算の結果として得られた類似度順に、つまり、類似度が高い順に検索結果の文書を並べ替える。
【００８９】
このように、本実施の形態によれば、検索対象文書に意味的属性を付与して、検索質問タイプと文書中の意味的属性とを利用した検索を行うため、主要キーワードのみを含む文書でありかつ検索質問タイプに合致する意味的属性を有する文書のみに検索範囲を制限しつつ、非主要キーワードをも考慮した類似度照合を行うことができ、精度の高い文書検索結果を得ることができる。
【００９０】
なお、本実施の形態では、検索質問タイプと文書中の意味的属性とを利用した検索方法を、図５に示す実施の形態１における第１の検索方法と組み合わせた場合を例にとって説明したが、これに限定されるわけではなく、たとえば、図６に示す実施の形態１における第２の検索方法（層別ランキング）や図８に示す実施の形態１における第３の検索方法（キーワードの限定力を加味した層別ランキング）と組み合わせることも可能である。
【００９１】
また、本実施の形態では、検索対象の単位を文書としたが、これに限定されるわけではなく、実施の形態１の場合と同様に、検索対象をたとえば段落など文書よりも小さい単位で構成することも可能である。
【００９２】
また、本実施の形態では、意味属性付与部２０２があらかじめ検索対象文書に対する意味属性付与を行う場合を例にとって説明したが、これに限定されるわけではなく、検索対象文書を検索した後、得られた検索結果文書に対してのみ意味的属性の付与を行うようにしてもよい。一般に固有名の抽出を大量の文書に対して実行するにはかなりの計算時間が必要となるため、このような構成とすることで、必要な文書に対してのみ意味的属性の付与を行うことができ、処理の効率化を図ることができる。
【００９３】
また、検索対象の文書として、意味的属性の値が正規化されている文書（正規化意味属性付き検索対象文書）を検索するようにしてもよい。この場合、たとえば、検索キーワードとして「２０００／６／３０」が指定されたとき、記事中に「３０日」という表現しか出現しなかったとしても、正規化されたタグの値（図１４（Ｃ）の例では＜ＤＡＴＥ　ＤＥＴＡＩＬ＝ＤＡＹ　ＶＡＬＵＥ＝２００２０６３０＞）をも検索対象に含めることで、この文書を検索結果に含めることができ、検索漏れを最小限に留めることができる。
【００９４】
（実施の形態４）
図１６は、本発明の実施の形態４に係る質問応答システムの構成を示すブロック図である。ここで、質問応答システムとは、たとえば、「２００２年のワールドカップの優勝国はどこですか？」のような質問に対して、少なくとも「ブラジル」のように回答文字列そのものを出力するシステムを指す。
【００９５】
なお、質問応答システムの出力は回答文字列のみに限定されるわけではなく、たとえば、回答を抽出した文書の組などを併せて出力してもよい。たとえば、質問応答技術に関する評価型ワークショップであるＴＲＥＣのＱｕｅｓｔｉｏｎ　Ａｎｓｗｅｒｉｎｇ　Ｔｒａｃｋ（文献：Ｅ．　Ｍ．　Ｖｏｏｒｈｅｅｓ，　”Ｏｖｅｒｖｉｅｗ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＴＲＥＣ　２００２　Ｑｕｅｓｔｉｏｎ　Ａｎｓｗｅｒｉｎｇ　Ｔｒａｃｋ”，　Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｅｌｅｖｅｎｔｈ　Ｔｅｘｔ　Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　（ＴＲＥＣ２００２），　２００３）、および、ＮＴＣＩＲ３の質問応答タスク（文献：Ｊ．　Ｆｕｋｕｍｏｔｏ，　Ｔ．　Ｋａｔｏ，　Ｆ．Ｍａｓｕｉ，　”Ｑｕｅｓｔｉｏｎ　Ａｎｓｗｅｒｉｎｇ　Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ　（ＱＡＣ−１）　Ａｎ　Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｑｕｅｓｔｉｏｎ　Ａｎｓｗｅｒｉｎｇ　Ｔａｓｋ　ａｔ　ＮＴＣＩＲ　Ｗｏｒｋｓｈｏｐ　３”，　Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｔｈｉｒｄ　ＮＴＣＩＲ　Ｗｏｒｋｓｈｏｐ　ｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｉｎ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ，　Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｔｅｘｔ　Ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｑｕｅｓｔｉｏｎ　Ａｎｓｗｅｒｉｎｇ，　ｔｏ　ｂｅ　ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ　ｉｎ　２００３）では、参加システムの出力として、回答文字列と回答を抽出した文書のＩＤの組を出力することが求められている。
【００９６】
図１６に示す質問応答システム３００は、大別して、ユーザから入力される質問文を受け取る質問文入力部３０２、入力された質問文を解析する質問解析部３０４、質問文の解析結果に基づいて検索対象文書を検索する文書検索部３０８、検索結果文書に基づいて質問文に対する回答を生成する回答生成部３１２、および回答を出力する回答出力部３１４を有する。回答は、回答出力部３１４によってユーザに提示される。検索対象文書は、あらかじめ検索対象文書記憶部３０６に記憶されており、検索結果文書は、検索結果文書記憶部３１０に格納される。質問解析部３０４は、さらに、検索キーワード抽出部３２０、検索キーワードタイプ付与部３２２、および検索質問タイプ判定部３２４を有する。また、回答生成部３１２は、さらに、意味属性付与部３２６、回答候補選別部３２８、および回答ランキング部３３０を有する。
【００９７】
なお、質問応答システム３００のハードウエア構成は、任意であって、特に限定されない。たとえば、質問応答システム３００は、ＣＰＵや記憶装置（ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクその他各種記憶媒体）を備えたコンピュータによって実現される。このように質問応答システム３００がコンピュータによって実現される場合、質問応答システム３００は、この質問応答システム３００の動作を記述したプログラムをＣＰＵが実行することによって所定の動作を行う。
【００９８】
次いで、上記構成を有する質問応答システム３００の動作について、図１７のフローチャートを用いて説明する。
【００９９】
まず、ステップＳ６０００では、質問文入力部３０２で、ユーザから入力された質問文を受け取り、質問解析部３０４に渡す。
【０１００】
そして、ステップＳ６１００では、質問解析部３０４内の検索キーワード抽出部３２０で、入力された質問文から検索キーワードを抽出する。
【０１０１】
そして、ステップＳ６２００では、質問解析部３０４内の検索キーワードタイプ付与部３２２で、ステップＳ６１００で抽出した各検索キーワードのタイプ判定を行い、キーワードタイプを付与する。ここでは、キーワードタイプとして、少なくとも詳細度レベル付きの意味的属性を付与する。
【０１０２】
そして、ステップＳ６３００では、質問解析部３０４内の検索質問タイプ判定部３２４で、検索質問タイプを決定する。
【０１０３】
なお、ステップＳ６１００（検索キーワード抽出部３２０による検索キーワード抽出）、ステップＳ６２００（検索キーワードタイプ付与部３２２による検索キーワードタイプ付与）、およびステップＳ６３００（検索質問タイプ判定部３２４による検索質問タイプ判定）の各処理は、実施の形態１の場合と同様の方法で行うことができる（実施の形態１における検索キーワード抽出部１０４、検索キーワードタイプ付与部１０６、および検索質問タイプ判定部１０８の各動作参照）。ただし、本実施の形態では、検索質問タイプ判定においては、質問文のタイプとその詳細度が判定されているものとする。
【０１０４】
そして、ステップＳ６４００では、文書検索部３０８で、ステップＳ６１００で得られた検索キーワードにより、検索対象文書記憶部３０６に記憶された検索対象文書を検索し、得られた検索結果文書を検索結果文書記憶部３１０に格納する。なお、本実施の形態では、文書検索部３０８での検索方法は特に限定されないが、以下、一例として、検索キーワードとの類似度によりランク付けされた検索結果を出力する文書検索方式を想定して説明を進める。
【０１０５】
そして、ステップＳ６５００では、回答生成部３１２内の意味属性付与部３２６で、ステップＳ６４００で得られた検索結果文書のおのおのに対して、その文書中のキーワードに詳細度レベル付きの意味的属性を付与する。ここで用いられる方式としては、実施の形態３で述べた固有名抽出技術などを利用することができる。
【０１０６】
なお、検索結果文書に意味的属性を付与する場合、意味的属性を示すタグとして曖昧性を持たせたタグを許容するようにしてもよい。たとえば、「松山」という表現は、文脈によって人名にも会社名にも使用され得る。「松山部長」のように、周囲に人名であることを示す表現（この場合は「部長」）がある場合は意味的属性を一意に決定できるが、そのような表現が周囲に存在しない場合も多々あり、その場合は意味的属性を一意に決定できない。そこで、意味的属性を一意に決定できない場合は、たとえば、＜ＰＥＲＳＯＮ＿ＯＲ＿ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ＞松山＜／ＰＥＲＳＯＮ＿ＯＲ＿ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ＞のように、曖昧性を保持したまま意味的属性のタグを付与する。
【０１０７】
また、検索結果文書に意味的属性を付与する際に、文書中の表現を正規化した値を意味的属性に追加するようにしてもよい。この場合、実施の形態３で述べた正規化の方式（図１４参照）を利用することができる。
【０１０８】
そして、ステップＳ６６００では、回答生成部３１２内の回答候補選別部３２８で、ステップＳ６５００で得られた意味属性付き検索結果文書に対して、質問文のタイプと詳細度を考慮して回答候補の選別を行う。たとえば、ステップＳ６３００で質問タイプが場所に関する質問でありかつその詳細度がレベル１（国レベル）であると判定された場合は、検索結果文書中の意味的属性タグが＜ＬＯＣＡＴＩＯＮ　ＤＥＴＡＩＬ＝ＣＯＵＮＴＲＹ＞である表現を回答候補とする。なお、同様に、質問タイプが場所に関する質問でありかつ詳細度がレベル１（国レベル）であると判定されている場合に、これよりも詳細度が高い意味的属性（たとえば、市区町村レベル）をも回答候補とするようにしてもよい。
【０１０９】
そして、ステップＳ６７００では、回答生成部３１２内の回答ランキング部３３０で、ステップＳ６６００で得られた各回答候補に重み付けを行い、重みの高い順にソートした回答ランキングを出力する。
【０１１０】
ここで、回答候補Ａに対する重みｗ（Ａ）は、たとえば、次の（式１）で計算することができる。
ｗ（Ａ）＝Σ（１／（｜ｐ（Ａ）−ｐ（Ｋｉ）｜））＋ｄ（Ａ）＋ｒ（Ｄ）　…（式１）
ただし、ｐ（Ａ）は回答候補Ａの文書中での出現位置であり、ｐ（Ｋｉ）は検索キーワードＫｉの文書中での出現位置である。上記（式１）の第１項は、すべての検索キーワードの出現位置と回答候補Ａの出現位置との差分の絶対値の逆数を総和したものであり、より多くの検索キーワードの近くに出現する回答候補ほど高い重みを得ることができるような項である。また、ｄ（Ａ）は、回答候補Ａの詳細度と質問文の詳細度との比較により求められる項である。たとえば、回答候補Ａの詳細度と質問文の詳細度とが完全に一致する場合は、ｄ（Ａ）＝１０、質問文の詳細度よりも回答候補Ａの詳細度が高い場合は、ｄ（Ａ）＝５、質問文の詳細度よりも回答候補Ａの詳細度が低い場合は、ｄ（Ａ）＝１となるように定義しておく。また、ｒ（Ｄ）は、回答候補Ａが含まれる文書の検索結果におけるランクの逆数を加味する項である。すなわち、Ｄがランキング第１位の文書の場合は、ｒ（Ｄ）＝１、第１０位の場合は、ｒ（Ｄ）＝０．１となる。これにより、回答候補を含む文書の検索キーワードに対する類似度を回答候補の重みに反映することができる。なお、文書検索部３０８として文書ランキング機能を持たない検索方式を採用する場合は、上記（式１）の第３項は省略可能である。
【０１１１】
なお、回答候補の重み付けの方式は、上記（式１）の方式に限定されるわけではなく、上記（式１）以外にも様々な方式によって実現することができる。
【０１１２】
そして、ステップＳ６８００では、回答出力部３１４で、ステップＳ６７００で得られた回答ランキングに基づいて回答を出力する。回答の出力は、たとえば、当該システムであらかじめ定められた件数（たとえば、上位５件）を回答ランキングから抽出して表示することにより実現される。
【０１１３】
このように、本実施の形態によれば、質問文から抽出したキーワードに詳細度付き意味的属性を付与して質問文のタイプ判定を行うとともに、検索結果文書中のキーワードにも詳細度付き意味的属性を付与し、これら詳細度情報を利用して回答候補の選別を行うため、質問文に応じて回答の詳細度設定を適切に行うことができ、ユーザが意図する回答の詳細度を考慮した回答抽出が可能になり、ユーザが要求する情報（所望の回答）を精度良く求めることができる。すなわち、入力された質問文のタイプとその詳細度を考慮した質問応答システムを構築することができる。
【０１１４】
なお、ステップＳ６５００において、曖昧性を持たせたタグを付与する構成とした場合、ステップＳ６６００では、曖昧性のあるタグが付与された表現も回答候補として抽出する。たとえば、質問タイプが「組織に関する質問」である場合、＜ＰＥＲＳＯＮ＿ＯＲ＿ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ＞松山＜／ＰＥＲＳＯＮ＿ＯＲ＿ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ＞のようにタグ付けされた表現も回答候補とする。その際、ステップＳ６７００での回答候補の重み計算において、意味的属性が一意に決定できなかったことを勘案するようにしてもよい（たとえば、一定の点数だけ減点する）。
【０１１５】
また、ステップＳ６５００において、文書中の表現を正規化した値を意味的属性に追加している場合、ステップＳ６６００では、回答候補として文書中の表現ではなく正規化した値を出力するようにしてもよい。この場合、たとえば、回答候補として＜ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ　ＤＥＴＡＩＬ＝ＣＯＭＰＡＮＹ　ＶＡＬＵＥ＝松山電器産業＞松山＜／ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ＞がある場合、回答文字列として「松山」のかわりに「松山電器産業」を出力することができる。
【０１１６】
さらに、ステップＳ６５００において、文書中の表現を正規化した値を意味的属性に追加している場合、正規化された値の同一性を調べることにより文書中に異なる表記で記述された事物を同一のものとみなすことができる。たとえば、
＜ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ　ＤＥＴＡＩＬ＝ＣＯＭＰＡＮＹ　ＶＡＬＵＥ＝松山電器産業＞松山＜／ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ＞
＜ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ　ＤＥＴＡＩＬ＝ＣＯＭＰＡＮＹ　ＶＡＬＵＥ＝松山電器産業＞松山電器＜／ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ＞
＜ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ　ＤＥＴＡＩＬ＝ＣＯＭＰＡＮＹ　ＶＡＬＵＥ＝松山電器産業＞松山電器産業株式会社＜／ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮ＞
のように表記が異なる場合でも、同一の組織とみなすことができる。これを利用して、質問文が求める詳細度のレベルに応じて、同一の事物を示す異なる表現の中から適切な表記を選んで出力することが可能になる。
【０１１７】
また、本実施の形態では、意味属性付与部３２６を設けて検索結果文書に意味的属性を付与するようにしたが、これに限定されるわけではなく、あらかじめ検索対象の全文書に対して意味的属性を付与しておくようにしてもよい。
【０１１８】
（実施の形態５）
図１８は、本発明の実施の形態５に係る質問応答システムの構成を示すブロック図である。なお、この質問応答システム４００は、図１６に示す実施の形態４に対応する質問応答システム３００と同様の基本的構成を有しており、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
【０１１９】
本実施の形態の特徴は、回答生成部３１２が回答詳細度判定部４０２をさらに有することである。回答詳細度判定部４０２は、検索質問タイプ判定部３２４で質問文の要求する詳細度のレベルを明確に判定できなかった場合に、回答として適切な詳細度レベルを推定する機能を有している。
【０１２０】
回答の詳細度レベルの推定は、たとえば、次のようにして行われる。まず、意味属性付与部３２６で、検索結果文書に対して詳細度を含む意味的属性の付与を行い、その結果を回答詳細度判定部４０２に渡す。回答詳細度判定部４０２では、受け取った意味属性付き検索結果文書を調べ、検索キーワードを含む文書の中で、検索質問タイプに合致する意味的属性の詳細度がどのレベルで記述されているかを調べ、特に偏って多数出現する詳細度レベルを回答の詳細度と推定する。
【０１２１】
図１９は、このような回答詳細度推定方法の概要を示す説明図である。図１９の例では、「２００１年のオリンピックはどこで開催されましたか？」という質問文に対して、質問タイプは「場所に関する質問」と判定されているが、質問文からは詳細度レベルを判定できない。しかし、この場合、検索結果文書（用例）において、「日本」（詳細度レベル１）は１例、「東京」（詳細度レベル２）は３例それぞれ出現しているため、この質問文に対する回答の詳細度は、出現数が多いレベル２（都道府県レベル）であると推定する。
【０１２２】
なお、本実施の形態では、回答詳細度判定部４０２が検索結果文書における意味的属性の詳細度を調べることで、回答詳細度の推定を行うようにしているが、これに限定されるわけではなく、検索対象の文書全体に対して詳細度レベル付き意味的属性の付与を行っておき、検索キーワードと質問タイプの組み合わせに対する回答詳細度の出現頻度をあらかじめ計算した外部データを用意し、質問応答の処理時にこの外部データを参照することで、回答詳細度を判定するようにしてもよい。
【０１２３】
次に、検索結果文書において検索質問タイプに合致する意味的属性の詳細度の分布に偏りがない場合の回答詳細度判定方法について、図２０を用いて説明する。
【０１２４】
図２０の例では、「○○が発売されたのはいつですか？」という質問文に対して、質問タイプは「日付に関する質問」と判定されているが、質問文からは詳細度レベルを判定できない。しかも、検索結果文書における用例はレベル１からレベル４までほぼ一様に分布している。このような場合は、検索結果の各文書（用例）の作成日付と、実際に「発売」のイベントが発生した日付との間の差分、および、文書中での表現の詳細度レベルに基づいて、時間差と詳細度レベルとの相関関係を大まかに求めることができる。たとえば、この図２０の例では、文書の日付と事実の発生した日付との間に１年以上の差があれば用例における詳細度はレベル１（年レベル）であるという相関関係から、質問文が入力された日が、たとえば、２００３年１月であれば、この質問文に対する回答詳細度はレベル１でよいと推定することができる。
【０１２５】
このように、本実施の形態によれば、質問文から回答の詳細度レベルを判定できない場合においても、適切な回答詳細度レベルを推定することできる。
【０１２６】
なお、回答詳細度判定部４０２が推定した回答の詳細度をユーザに対して「推奨する詳細度レベル」として提示した後、ユーザが必要とする詳細度を入力し、ユーザが入力した詳細度を回答の詳細度としてその後の処理を進めるようにしてもよい。
【０１２７】
（実施の形態６）
図２１は、本発明の実施の形態６に係る質問応答システムの構成を示すブロック図である。なお、この質問応答システム５００は、図１８に示す実施の形態５に対応する質問応答システム４００と同様の基本的構成を有しており、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
【０１２８】
本実施の形態の特徴は、質問解析部３０４がさらに検索キーワード分類部５０２を有することである。検索キーワード分類部５０２は、キーワード分類規則記憶部５０４に記憶されたキーワード分類規則を参照して、検索キーワードを主要と非主要に分類する機能を有している。すなわち、図２１における質問文入力部３０２から検索キーワード抽出部３２０、検索キーワードタイプ付与部３２２、検索質問タイプ判定部３２４、および検索キーワード分類部５０２を経て文書検索部３０８に至る構成は、図１に示す実施の形態１に対応する文書検索システム１００と同様の構成であり、同一の検索処理を行うことが可能である。したがって、本実施の形態の質問応答システム５００では、その文書検索機能において実施の形態１から実施の形態３で説明した検索機能を実施することで、質問文に対してより精度の高い回答を出力することができる。
【０１２９】
なお、質問応答システム５００がコンピュータによって実現される場合、キーワード分類規則記憶部５０４は、コンピュータ内部の記憶装置であってもコンピュータ外部（たとえば、ネットワーク上）の記憶装置であってもよい。
【０１３０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、ユーザが要求する情報を精度良く求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１に係る文書検索システムの構成を示すブロック図
【図２】実施の形態１に対応する文書検索システムにおける、キーワードの抽出からキーワードの分類までの一連の処理例の概要を示す説明図
【図３】詳細度情報の一例を示す図
【図４】実施の形態１で用いられるキーワード分類規則の一例を示す図
【図５】実施の形態１に対応する文書検索システムにおける、主要／非主要キーワードを利用した文書検索処理手順の一例を示すフローチャート
【図６】実施の形態１に対応する文書検索システムにおける、主要／非主要キーワードを利用した文書検索処理手順の他の一例を示すフローチャート
【図７】図６のフローチャートに従って実行された文書検索処理の結果を模式的に示す図
【図８】実施の形態１に対応する文書検索システムにおける、主要／非主要キーワードを利用した文書検索処理手順のさらに他の一例を示すフローチャート
【図９】図８のフローチャートに従って実行された文書検索処理の結果を模式的に示す図
【図１０】本発明の実施の形態２に係る文書検索システムおける、キーワードの抽出からキーワードの分類までの一連の処理例の概要を示す説明図
【図１１】実施の形態２で用いられるキーワード分類規則の一例を示す図
【図１２】実施の形態２に対応する文書検索システムにおける、主要／非主要および書誌検索条件に分類されたキーワードを利用した文書検索処理手順の一例を示すフローチャート
【図１３】本発明の実施の形態３に係る文書検索システムの構成を示すブロック図
【図１４】（Ａ）は、検索対象文書の一例を示す図
（Ｂ）は、意味属性が付与された検索対象文書の一例を示す図
（Ｃ）は、正規化された意味属性付き検索対象文書の一例を示す図
【図１５】実施の形態３に対応する文書検索システムにおける、意味属性付き検索対象文書に対する、主要／非主要キーワードを利用した文書検索処理手順の一例を示すフローチャート
【図１６】本発明の実施の形態４に係る質問応答システムの構成を示すブロック図
【図１７】実施の形態４に対応する質問応答システムの動作を示すフローチャート
【図１８】本発明の実施の形態５に係る質問応答システムの構成を示すブロック図
【図１９】実施の形態５に対応する質問応答システムにおける回答詳細度推定方法の概要を示す説明図
【図２０】実施の形態５に対応する質問応答システムにおける回答詳細度判定方法の概要を示す説明図
【図２１】本発明の実施の形態６に係る質問応答システムの構成を示すブロック図
【符号の説明】
１００、２００　文書検索システム
１０２、３０２　質問文入力部
１０４、３２０　検索キーワード抽出部
１０６、３２２　検索キーワードタイプ付与部
１０８、３２４　検索質問タイプ判定部
１１０、５０２　検索キーワード分類部
１１２、５０４　キーワード分類規則記憶部
１１４、１１４ａ、３０８　文書検索部
１１６、３０６　検索対象文書記憶部
２０２、３２６　意味属性付与部
２０４　意味属性付き検索対象文書記憶部
３００、４００、５００　質問応答システム
３０４　質問解析部
３１０　検索結果文書記憶部
３１２　回答生成部
３１４　回答出力部
３２８　回答候補選別部
３３０　回答ランキング部
４０２　回答詳細度判定部
【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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【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】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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