(57)【要約】【課題】  利便性を高める。【解決手段】  入力された対象質問語句を解析して、その質問種別を判定する質問種別判定装置において、前記質問種別を判定する手がかりとなる特徴語句を、前記対象質問語句から抽出する特徴語句抽出部と、質問語句ごとに、含まれる特徴語句と、その質問種別を対応付けて予め蓄積しておく質問情報蓄積部と、前記特徴語句間の類似度をもとに、当該質問情報蓄積部に蓄積されている質問語句のなかから、前記対象質問語句に類似したものを探索する類似質問語句探索部と、当該類似質問語句探索部で探索された質問語句に対応付けられている質問種別をもとに、前記対象質問語句の質問種別を決定する質問種別決定部とを備える。【選択図】  図１
2005332271.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された対象質問語句を解析して、その質問種別を判定する質問種別判定装置において、
前記質問種別を判定する手がかりとなる特徴語句を、前記対象質問語句から抽出する特徴語句抽出部と、
質問語句ごとに、含まれる特徴語句と、その質問種別を対応付けて予め蓄積しておく質問情報蓄積部と、
前記特徴語句間の類似度をもとに、当該質問情報蓄積部に蓄積されている質問語句のなかから、前記対象質問語句に類似したものを探索する類似質問語句探索部と、
当該類似質問語句探索部で探索された質問語句に対応付けられている質問種別をもとに、前記対象質問語句の質問種別を決定する質問種別決定部とを備えたことを特徴とする質問種別判定装置。
【請求項２】
請求項１の質問種別判定装置において、
前記対象質問語句に対し解析処理を実行して、前記特徴語句を含む語句の抽出を行い、抽出された語句のあいだに存在する係り受け関係を決定する係り受け決定部と、
前記質問種別決定部が決定した質問種別を含め、前記対象質問語句に関する情報を、前記質問情報蓄積部に蓄積する操作を、新たな対象質問語句を処理するたびに繰り返す情報蓄積部とを備えたことを特徴とする質問種別判定装置。
【請求項３】
請求項１の質問種別判定装置において、
前記対象質問語句のなかから固有表現を抽出する固有表現抽出部と、
当該固有表現抽出部が抽出した固有表現を予め定めたカテゴリに分類する固有表現分類部とを備え、
前記質問情報蓄積部でも、質問語句ごとに、その固有表現のカテゴリを対応付けて予め蓄積しておくことを特徴とする質問種別判定装置。
【請求項４】
請求項１の質問種別判定装置において、
前記質問語句が、疑問詞、サ変接続名詞、疑問詞の前後の名詞、疑問詞が修飾する語句、主語となる語句のいずれかの要素語句を含むとき、前記質問情報蓄積部には、質問語句ごとに、当該要素語句を対応付けて予め蓄積しておき、前記疑問詞、サ変接続名詞、疑問詞の前後の名詞、疑問詞が修飾する語句、主語となる語句に異なる重みを設定する重み設定部と、
前記対象質問語句を処理するときに、当該対象質問語句に含まれている特徴語句と前記質問情報蓄積部に蓄積されている要素語句との対応関係に基づいて、前記質問情報蓄積部内の質問語句に重み付けを実行する重み付け実行部と、
前記類似質問語句探索部が対象質問語句に類似した質問語句を探索するときには、当該重み付け実行部による重み付けの結果に応じた制御を行う探索制御部とを備えたことを特徴とする質問種別判定装置。
【請求項５】
入力された対象質問語句を解析して、その質問種別を判定する質問種別判定方法において、
質問情報蓄積部が、質問語句ごとに、その質問語句に含まれ前記質問種別を判定する手がかりとなる特徴語句と、その質問種別を対応付けて予め蓄積しておき、
特徴語句抽出部が、前記対象質問語句に含まれる特徴語句を抽出し、
類似質問語句探索部が前記特徴語句間の類似度をもとに、前記質問情報蓄積部に蓄積されている質問語句のなかから、前記対象質問語句に類似したものを探索し、
質問種別決定部が、当該類似質問語句探索部で探索された質問語句に対応付けられている質問種別をもとに、前記対象質問語句の質問種別を決定することを特徴とする質問種別判定方法。
【請求項６】
入力された対象質問語句を解析して、その質問種別を判定する質問種別判定プログラムにおいて、コンピュータに、
前記質問種別を判定する手がかりとなる特徴語句を、前記対象質問語句から抽出する特徴語句抽出機能と、
質問語句ごとに、含まれる特徴語句と、その質問種別を対応付けて予め蓄積しておく質問情報記憶機能と、
前記特徴語句間の類似度をもとに、当該質問情報記憶機能が蓄積している質問語句のなかから、前記対象質問語句に類似したものを探索する類似質問語句探索機能と、
当該類似質問語句探索機能で探索された質問語句に対応付けられている質問種別をもとに、前記対象質問語句の質問種別を決定する質問種別決定機能とを実現させることを特徴とする質問種別判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は質問種別判定装置、質問種別判定方法、および質問種別判定プログラムに関し、例えば、自然言語で記述された質問の供給を受けたとき、その質問に対する回答を自然言語処理によって出力する場合などに適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
自然言語で記述された質問の供給を受けたとき、その質問に対する回答を自然言語処理によって出力する従来の技術としては、下記の特許文献１に記載されたものがある。
【０００３】
特許文献１の技術では、回答を出力するために必要となる回答の種別（質問の種別）を判定することが重要である。質問種別に応じて回答として出力すべき単語の種類が決まるからである。ここで、質問種別とは、人名、時間、日付、場所などを指し、特許文献１では、これら質問種別と、パターン（誰、いつ、どこ、…）を対応付けて登録した回答パターンデータベースを用意しておき、質問文を構成する文字列のなかにこのパターンのいずれかが含まれていた場合、そのパターンに対応する質問種別を回答種別としている。
【０００４】
すなわち、回答パターンデータベース内では、パターンである「誰」と質問種別である「人名」、パターンである「いつ」と質問種別である「時間」、「日付」、パターンである「どこ」と質問種別である「場所」がそれぞれ対応付けられているため、例えば、「ロシアの大統領は誰？」という質問文が供給された場合には、この質問文中の文字列である「誰」が、回答パターンデータベース中のパターン「誰」と一致し、この質問文に対する回答として人名（回答種別が「人名」）を出力すればよいことを判定できる。
【０００５】
そのあと、この判定に応じた処理を実行して、回答として「エリツィン」などの文字列を出力することができる。
【特許文献１】特開２００２−１３２８１２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、上述した特許文献１の技術では、前記回答パターンデータベースに登録するパターンの例として単純なもののみが例示されているが、現実的にはもっと複雑なパターンの登録が必要となる可能性が高く、そのような複雑なパターンの登録を行うことは通常のユーザにとって難しく、利便性に欠けるという問題がある。
【０００７】
例えば、同じ「いくら」というパターンを含んだ質問文であっても、「インターネット電話市場の規模はいくらですか？」という質問文と、「関東大震災の規模はいくらですか？」という質問文では「いくら」の意味（すなわち、質問種別）が異なり、前者では、マーケティングリサーチ的な観点からの市場規模を示す「金額」などが質問種別とされるべきであり、後者では、地震のエネルギーの大きさを示す「マグニチュード」などが質問種別とされるべきである。
【０００８】
これに応じた実際の回答パターンデータベースへの登録では、質問文に「市場の規模」と「いくら」が含まれる場合には「金額」を質問種別として登録し、質問文に「関東大震災の規模」と「いくら」が含まれる場合には「マグニチュード」を質問種別として登録すること等が必要となるが、前記特許文献１の回答パターンデータベースのように、単純に、１つのパターン（例えば、「誰」）と、１または複数の質問種別（例えば、「人名」）が対応付けられるような構造を持つデータベースでは、パターンの持つ意味の相違を反映した態様でこのような登録を実行することは不可能である。
【０００９】
また、たとえ回答パターンデータベースの構造がこのような登録を許容するものであったとしても、このような登録を適切に実行するには、システムの構成を熟知し、自然言語の性質に関して十分に注意深いうえ、多数の質問文の登録作業を実行する忍耐力が必要であるため、通常のユーザにとっては難しい。様々な質問文を想定して各質問文に含まれ得る単語のうち、どの単語をパターンとして登録するかを判断すること等は困難である。同様のことは、回答パターンデータベースのメンテナンス作業についてもいえる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
かかる課題を解決するために、第１の本発明は、入力された対象質問語句を解析して、その質問種別を判定する質問種別判定装置において、（１）前記質問種別を判定する手がかりとなる特徴語句を、前記対象質問語句から抽出する特徴語句抽出部と、（２）質問語句ごとに、含まれる特徴語句と、その質問種別を対応付けて予め蓄積しておく質問情報蓄積部と、（３）前記特徴語句間の類似度をもとに、当該質問情報蓄積部に蓄積されている質問語句のなかから、前記対象質問語句に類似したものを探索する類似質問語句探索部と、（４）当該類似質問語句探索部で探索された質問語句に対応付けられている質問種別をもとに、前記対象質問語句の質問種別を決定する質問種別決定部とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、第２の本発明では、入力された対象質問語句を解析して、その質問種別を判定する質問種別判定方法において、（１）質問情報蓄積部が、質問語句ごとに、その質問語句に含まれ前記質問種別を判定する手がかりとなる特徴語句と、その質問種別を対応付けて予め蓄積しておき、（２）特徴語句抽出部が、前記対象質問語句に含まれる特徴語句を抽出し、（３）類似質問語句探索部が前記特徴語句間の類似度をもとに、前記質問情報蓄積部に蓄積されている質問語句のなかから、前記対象質問語句に類似したものを探索し、（４）質問種別決定部が、当該類似質問語句探索部で探索された質問語句に対応付けられている質問種別をもとに、前記対象質問語句の質問種別を決定することを特徴とする。
【００１２】
さらに、第３の本発明では、入力された対象質問語句を解析して、その質問種別を判定する質問種別判定プログラムにおいて、コンピュータに、（１）前記質問種別を判定する手がかりとなる特徴語句を、前記対象質問語句から抽出する特徴語句抽出機能と、（２）質問語句ごとに、含まれる特徴語句と、その質問種別を対応付けて予め蓄積しておく質問情報記憶機能と、（３）前記特徴語句間の類似度をもとに、当該質問情報記憶機能が蓄積している質問語句のなかから、前記対象質問語句に類似したものを探索する類似質問語句探索機能と、（４）当該類似質問語句探索機能で探索された質問語句に対応付けられている質問種別をもとに、前記対象質問語句の質問種別を決定する質問種別決定機能とを実現させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、利便性が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
（Ａ）実施形態
以下、本発明にかかる質問種別判定装置、質問種別判定方法、および質問種別判定プログラムを、質問種別判定システムに適用した場合を例に、実施形態について説明する。
【００１５】
（Ａ−１）第１の実施形態の構成
本実施形態にかかる質問種別判定システム３０の全体構成例を図１に示す。
【００１６】
図１において、当該質問種別判定システム３０は、質問登録部１と、質問解析部２と、質問種別候補記憶部３と、質問情報記憶部４とを備えている。
【００１７】
このうち質問登録部１は、質問文とその質問文の質問種別の組を登録するための部分である。質問登録部１には多数の質問文とその質問文の種別の組が供給されるが、以下では主として、質問文ＱＳ１とその質問種別ＱＳ１Ｔの組が供給され、これらの登録を質問登録部１が実行する場合を例に説明を進める。
【００１８】
当該質問登録部１は、入力部１１と、形態素解析部１２と、係り受け関係解析部１３と、特徴単語抽出部１４と、特徴単語登録部１５とを備えている。
【００１９】
入力部１１は、前記質問文ＱＳ１とその質問種別ＱＳ１Ｔの入力を受け付ける部分である。
【００２０】
形態素解析部１２は、入力部１１が受け付けた質問文ＱＳ１に対して形態素解析を実行し、解析結果を出力する部分である。
【００２１】
係り受け関係解析部１３は、当該形態素解析部１２から出力された解析結果に対し、係り受けの関係を解析し、解析結果を出力する部分である。具体的には、例えば、助詞「の」などで係る修飾−被修飾の関係が当該係り受け関係解析部１３によって解析される。
【００２２】
特徴単語抽出部１４は、前記形態素解析部１２から出力される解析結果と当該係り受け関係解析部１３から出力される解析結果を用いて、前記質問文ＱＳ１から特徴単語を抽出する部分である。ここで、特徴単語は、後述する質問文ＱＲ１の質問種別に影響を与える可能性の高い単語である。したがって、具体的な処理の詳細に応じて特徴単語の内容は様々に変化する可能性があるが、本実施形態では、例えば、疑問詞、その疑問詞の前後の名詞、サ変接続名詞、動詞、疑問詞が修飾する単語、ターゲット語などを特徴単語とする。
【００２３】
このうち疑問詞とは、疑問代名詞、疑問形容詞、疑問副詞などの総称で、例えば、「何」、「どんな」、「どのような」、「いつ」などの単語が該当する。なお、「どのような」を形態素解析すると、「どの」と「ような」等に分かれる形態素解析エンジンもあるが、ここでは、「どのような」を１つの形態素とする。当該疑問詞は、前記質問種別候補記憶部３で、代表語項目（データ項目としての「代表語」（図２参照））として用いられるものである。
【００２４】
疑問詞の前後の名詞とは、質問文ＱＳ１上で、前記疑問詞の前または後に配置されている名詞のことである。例えば、質問文ＱＳ１が「新幹線は時速何ｋｍですか」というものであった場合、疑問詞「何」の前に配置された名詞「時速」と、後に配置された名詞「ｋｍ」が、疑問詞の前後の名詞に該当する。
【００２５】
サ変接続名詞とは、語尾の変化がサ行変格活用である動詞の語幹を構成する名詞のことである。具体的には、例えば、「開発する」などの「開発」、「製造する」などの「製造」がサ変接続名詞にあたる。サ変接続名詞は、前記質問情報記憶部４内では動詞項目（データ項目としての「動詞」（図３参照））に登録される。
【００２６】
なお、動詞のうち「いう」、「呼ぶ」、「する」を除いたものも、サ変接続名詞と同様、質問情報記憶部４内の動詞項目に登録される。「いう」、「呼ぶ」、「する」を除くのは、これらが質問種別の判定にあまり寄与しないからである。
【００２７】
疑問詞が修飾する単語は、前記疑問詞によって修飾される単語のことであり、具体的には、例えば、「…はどれくらいの大きさですか？」という文字列を含む質問文ＱＳ１があったとすると、「どれくらい」が疑問詞であるため、「大きさ」が疑問詞が修飾する単語に該当する。
【００２８】
前記ターゲット語は、質問文のなかで主語となり得る単語である。例えば、「関東大震災の規模はいくらですか」という質問文ＱＳ１が与えられた場合、「関東」、「大震災」、「規模」などがターゲット語として抽出され得る。
【００２９】
特徴単語抽出部１４が質問文ＱＳ１から抽出した特徴単語のうち疑問詞は質問種別候補記憶部３へ供給され、疑問詞を含むすべての特徴単語が特徴単語登録部１５経由で質問情報記憶部４へ供給される。
【００３０】
質問種別候補記憶部３は、例えば、図２に示す構造を持つ質問種別候補テーブルＴＢ１を格納している。
【００３１】
当該質問種別候補テーブルＴＢ１は、データ項目として、前記代表語と、疑問詞一覧と、質問種別候補とを備えている。
【００３２】
このうち代表語は、代表語としての前記疑問詞を登録する。表記にばらつきがあるため、形式的には複数の異なる表現として認識され得るものの、実質的な意味は同じである疑問詞の集合を代表する疑問詞を、この代表語として登録する。複数の表現のうちいずれを代表語に選定するかは自由であるが、実装によっては、使用頻度の高い表現を代表語としたほうが効率が高まる可能性がある。
【００３３】
図２の最上部に配置された行Ｌ１では、実質的な意味は同じである２つの表記「どこ」と「何処」のうち、「どこ」のほうを代表語として選定している。
【００３４】
ここで、行とは、テーブル中のデータ項目を除いた横の並びを指し、レコードに相当する。例えば、図２に示した質問種別候補テーブルＴＢ１の場合、「どこ  どこ，何処  組織名，地名，住所」は１つの行である。
【００３５】
疑問詞一覧は、実質的な意味は同じである１または複数の表記を登録する。本実施形態の質問種別判定システム３０が対応可能な、ある疑問詞（例えば、「どこ」）に関する表記のばらつきの範囲が、この疑問詞一覧の登録内容によって規定される。
【００３６】
質問種別候補は、各疑問詞に対応する質問種別の候補を登録する。
【００３７】
例えば前記行Ｌ１の場合、疑問詞「どこ」に対して、質問種別候補「組織名」、「地名」、「住所」が登録されている。
【００３８】
図１に示す特徴単語登録部１５は、前記質問文ＱＳ１に含まれ前記特徴単語抽出部１４から供給された特徴単語と、当該質問文ＱＳ１とともに入力部１１に入力された（質問文ＱＳ１の）質問種別ＱＳ１Ｔを質問情報記憶部４に登録する部分である。
【００３９】
質問情報記憶部４は、例えば、図３に示す構造を持つ質問情報テーブルＴＢ２を格納する。
【００４０】
当該質問情報テーブルＴＢ２は、データ項目として、番号と、質問文と、疑問詞と、「何」の前後単語と、疑問詞修飾単語と、ターゲット語と、動詞と、質問種別とを備えている。
【００４１】
このうち番号は、行を識別するための番号を登録する。図３の例では、当該質問情報テーブルＴＢ２は、７つの行ＬＮ１〜ＬＮ７を持っているため、各行ＬＮ１〜ＬＮ７に、１〜７の番号が付与されている。ただしデータ項目としての番号は、省略できる可能性がある。
【００４２】
質問文項目（データ項目としての「質問文」）は、外部から前記入力部１に入力された質問文ＱＳ１の内容を構成する文字列を登録する。例えば、質問文ＱＳ１の内容が「関東大震災の規模はいくらですか」というものであった場合、入力部１１に当該質問文ＱＳ１が入力されたことによって、質問情報テーブルＴＢ２の最上部の行ＬＮ１が追加されることになる。
【００４３】
データ項目としての疑問詞（疑問詞項目）、「何」の前後単語（「何」の前後単語項目）、疑問詞修飾単語（疑問詞修飾単語項目）、ターゲット語（ターゲット語項目）、動詞（動詞項目）は、前記特徴単語の詳細を示すものである。
【００４４】
これらの意味については、すでに説明した通りなのでその詳しい説明は省略する。なお、「何」の前後単語とは、上述した疑問詞の前後の名詞と同じであり、疑問詞修飾単語は、上述した疑問詞が修飾する単語と同じである。また、データ項目としての「何」の前後単語には、「何」の前の単語と「何」の後の単語を区別して登録できるようにすることも望ましい。
【００４５】
データ項目としての質問種別（質問種別項目）は、外部から前記入力部１１に入力された情報である。予め人間が、または、信頼のおける外部システムが、その質問文ＱＳ１に対応する適切な質問種別ＱＳ１Ｔを判定した上で、当該質問文ＱＳ１とともに前記入力部１１に入力したものが、この質問種別項目に登録される。
【００４６】
前記質問解析部２による解析結果の品質は、主としてこの質問情報テーブルＴＢ２の内容に依存するため、適切な質問種別を伴う一定数以上の質問文とその解析結果を、この質問情報テーブルＴＢ２に登録しておく必要がある。
【００４７】
一方、前記質問解析部２は、質問登録部１が質問種別候補記憶部３や質問情報記憶部４に登録した結果を利用して、質問文の解析を実行する部分である。この解析では、最終的な結果として、その質問文の質問種別を特定する。質問解析部２には多数の質問文が入力され得るが、以下では主として、質問文ＱＲ１が入力される場合を例に説明を進める。質問解析部２に入力される質問文ＱＲ１は、前記質問登録部１に入力された質問文ＱＳ１と同じであってもよいが、一般的には相違する。
【００４８】
質問解析部２は、入力部２１と、形態素解析部２２と、係り受け関係解析部２３と、特徴単語抽出部２４と、類似質問検索部２５と、質問種別決定部２６と、出力部２７とを備えている。
【００４９】
このうち入力部２１は前記入力部１１に対応し、形態素解析部２２は前記形態素解析部１２に対応し、係り受け関係解析部２３は前記係り受け関係解析部１３に対応し、特徴単語抽出部２４は前記特徴単語抽出部１４に対応するので、その詳しい説明は省略する。
【００５０】
ただし入力部１１には質問文とその質問種別が入力されたが、入力部２１には質問文だけが入力される。また、形態素解析部２２、係り受け関係解析部２３、および特徴単語抽出部２４は、質問種別を特定するために前記質問文ＱＲ１を処理するものであることは当然である。
【００５１】
前記類似質問検索部２５は、前記特徴単語抽出部２４が質問文ＱＲ１から抽出した特徴単語の供給を受け、その特徴単語をもとに質問情報テーブルＴＢ２の内容を検索し、質問情報テーブルＴＢ２の行のなかから、質問文ＱＲ１に対する類似度の高い質問文に対応する行を特定し、その行の類似度や質問種別などを質問種別決定部２６に供給する部分である。
【００５２】
必要ならば、この類似質問検索部２５では、前記類似度を算出した上、前記質問情報テーブルＴＢ２のすべての行に関する類似度や質問種別を質問種別決定部２６に供給するようにしてもよい。いずれにしても、当該類似質問検索部２５は、質問種別決定部２６による最終的な質問種別の決定を支援する役割を果たす。
【００５３】
質問種別決定部２６は、類似質問検索部２５から供給された各行のうち類似度の最も高いものを選んで、その質問種別が、質問種別候補テーブルＴＢ１に登録された質問種別候補に適合するか否かを判定する部分である。適合しない場合には、より類似度の低い行を選んで、その質問種別が前記質問種別候補に適合するか否かを検査する動作を、適合するまで繰り返す。そして適合したとき、その行の質問種別を、前記質問文ＱＲ１の質問種別と決定する。
【００５４】
質問文ＱＲ１の具体的な内容や、質問情報テーブルＴＢ２に登録されている行の具体的な内容によっては、ある行に関する前記類似度が高くても、例えば、疑問詞「どこ」が質問文ＱＲ１に含まれるとき、本来、「組織名」、「地名」、「住所」などをその質問文ＱＲ１の質問種別とするべきところを、「人名」を質問種別とする等の不適切な結果となる可能性があるため、質問種別決定部２６によってこれを補正するものである。
【００５５】
出力部２７は、質問種別決定部２６が決定した質問種別を出力する部分である。この出力部２７が出力する質問種別は様々な用途で利用できる可能性がある。例えば、前記特許文献１に記載された質問応答システムの一部として利用しても、利便性の向上に大きく寄与できる。
【００５６】
以下、上記のような構成を有する本実施形態の動作について、図４〜図６のフローチャートを参照しながら説明する。
【００５７】
図４のフローチャートは前記質問登録部１が行う登録動作を示すもので、Ｓ１０〜Ｓ１５の各ステップを備えている。図５のフローチャートは前記特徴単語抽出部１４または２４の動作を示すもので、Ｓ２０〜Ｓ３２の各ステップを備えている。図５のフローチャートは、図４中のステップＳ１４または図６中のステップＳ４４の詳細を示したものである。
【００５８】
図６のフローチャートは前記質問解析部２が行う解析動作を示すもので、Ｓ４０〜Ｓ４７の各ステップを備えている。
【００５９】
（Ａ−２）第１の実施形態の動作
最初に質問登録部１の動作について説明する。
【００６０】
この動作を実行するためには、質問文ＱＳ１とその質問種別ＱＳ１Ｔを質問登録部１に入力することが必要である。これらの入力は、質問種別判定システム３０の製造工程などで行われるものであってもよく、質問種別判定システム３０または当該質問種別判定システム３０を含む質問応答システム（例えば、前記特許文献１に記載されたもの）に相当するシステムなどを利用するユーザＵ１が行うものであってもよい。
【００６１】
ここでは、前記質問文ＱＳ１として「関東大震災の規模はいくらですか」と入力され、この質問文ＱＳ１と組をなす質問種別ＱＳ１Ｔとして「マグニチュード」と入力されたものとする。なお、質問文ＱＳ１の処理は、通常、人間が文を記述する場合の順番にしたがい、左側の文字ほど早く処理するものとする。
【００６２】
前記質問登録部１１の入力部１１に当該質問文ＱＳ１と質問種別ＱＳ１Ｔが入力されたとき（Ｓ１０）、当該質問文ＱＳ１に対して前記形態素解析部１２が行う形態素解析（Ｓ１１）の結果は図１１に示したテーブルにまとめることができる。このテーブルでは、文字列とその文字列の形態素名が各行を構成している。図１１のテーブルでは、１つの行が１つの形態素を示しており、質問文ＱＳ１から切り出された具体的な文字列（例えば、「関東」）とその形態素名（例えば、「名詞−地名」）によって、形態素が構成される。
【００６３】
一般的なテーブル（例えば、図２や図３のテーブルも含む）では、行の配列順序に意味はないが、この図１１のテーブルの場合、元の質問文ＱＳ１に各文字列が出現した順番にしたがって各文字列に対応する行が配列されているため、行の配列順序にも重要な意味がある。
【００６４】
１つの形態素をＭで表し、形態素の相違をＭに付加した数値の相違で表現するものとすると、任意の数ｎ個の形態素から構成される形態素群は、Ｍ０，…，Ｍｉ，…，Ｍｎと表現することができる。図１１のように８つの行（０）〜（７）、すなわち８つの形態素から構成される形態素群の場合、ｎ＝７である。
【００６５】
次に、これらの形態素をもとに、複合名詞化処理を実行する（Ｓ１２）。
【００６６】
複合名詞化処理では、前記質問文ＱＳ１上で連続して出現する複数の名詞を複合して１つの名詞（複合名詞）を生成する。そして、生成された複合名詞の形態素名は一般名詞を指す「名詞−一般」とする。この複合名詞化処理の結果、前記質問文ＱＳ１に対応する図１１のテーブルは、図１２のテーブルに変換される。
【００６７】
図１２では、最上部の１行が複合名詞に対応し、複合名詞「関東大震災」が、構成語「関東」と「大震災」が複合されることによって生成されたものであることを示している。ただし以下の説明では、図１１で付加した数値が有効であるものとする。したがって、複合名詞を構成する各構成語は、付加した数値の異なる複数のＭに対応する。例えば、「関東大震災」は、「関東」を示すＭ０と、「大震災」を示すＭ１の双方に対応する。
【００６８】
次に、これらの形態素に対して前記係り受け関係解析部１３が係り受け関係解析処理を実行する（Ｓ１３）。係り受け関係解析処理では、「名詞＋の＋名詞」となる並びを抽出する。「名詞＋の＋名詞」の並びのうち、最初の名詞は修飾語であり、最後の名詞は、この修飾語によって修飾される被修飾語である。
【００６９】
図１２の例では、行（０）〜（２）の部分に「名詞＋の＋名詞」すなわち「関東大震災＋の＋規模」の並びが存在するため、「関東大震災」が修飾語とされ、「規模」が被修飾語とされる。
【００７０】
このようにして抽出された修飾語と被修飾語や、修飾−被修飾の関係にない形態素は、作業用の記憶領域（一時記憶部（例えば、図１５参照））に登録され、以降の処理に利用される。もちろん、作業用の記憶領域への登録では、各形態素が識別できるような態様で登録されることは当然である。これによって、例えば、修飾語である「関東大震災」が、被修飾語である「規模」とのあいだに係り受けの関係を持つこと等もそれ以降の処理を実行する処理主体（例えば、１４など）によって識別される。
【００７１】
このような識別を実現するため、前記一時記憶部のなかに係り受け関係に関する情報を記憶する係り受け情報一時記憶部を設けるものとすると、この係り受け情報一時記憶部には、例えば、「（０）関東大震災（修飾語）−（２）規模（被修飾語）」等の形式で登録される。
【００７２】
なお、質問文ＱＳ１が例えば「インターネット電話の市場の規模」などのように２つ以上の「の」で修飾している場合には、「（インターネット電話，市場，規模）」のように、修飾語と被修飾語の組み合わせを登録する。
【００７３】
ステップＳ１３につづくステップＳ１４では、特徴単語抽出部１４が特徴単語抽出処理を実行する。この特徴単語抽出処理の詳細は、図５に示す通りである。
【００７４】
図５において、まず最初にカウンタ（変数）ｉに初期値を代入する（Ｓ２０）。この変数は、代入されている値に応じて前記質問文ＱＳ１中のすべての形態素の処理が終わったか否かを検査するためのものであるため、初期値としてはどのような値を用いてもよいが、図５では、０を用いている。また、このｉは、前記Ｍに付加した数値を示すｉに対応する。ただし、ｉの変化する範囲は、０≦ｉ≦ｎである。
【００７５】
次に、特徴単語抽出処理のための作業用の記憶領域を確保し、作業用の記憶（登録）を行うことができるようにするため、一時記憶部を初期化する（Ｓ２１）。初期化をどのような処理によって実行するかは実装に依存するが、例えば、その記憶領域に有効なデータが登録されていないことを示す所定の情報（ｎｕｌｌ）を書き込むことによって初期化するようにしてもよい。
【００７６】
ステップＳ２１につづくステップＳ２２からはループのなかに入っている。ステップＳ２２では、前記変数ｉがｎ以下であるか否かを検査する。この検査結果がＮｏであれば特徴単語抽出処理を終了し、ＹｅｓであればステップＳ２３に進む。これは、質問文ＱＳ１中の全形態素に関する処理が終了しているか否かを調べるための検査である。上述した図１２のテーブルの行が（０）〜（６）であるから、当該ｎは６である。
【００７７】
ステップＳ２２のＹｅｓ側の分岐につづくステップＳ２３では、ｉ番目の形態素（すなわち、Ｍｉ）に関し、その品詞などを検査し、検査結果に応じて５つの分岐先に分岐する。図５の処理は全体として、質問文ＱＳ１中の各形態素のなかから１つの形態素を選定し、選定した形態素を対象として各ステップを実行する流れになっているため、ｉ番目の形態素（Ｍｉ）とは、選定されて、現時点で処理の対象となっている形態素のことである。
【００７８】
この形態素Ｍｉの品詞が疑問詞である場合、ステップＳ２３の分岐先はステップＳ２４である。ステップＳ２４では具体的にその疑問詞の文字列が「何」であるか否かを検査し、「何」である場合にはステップＳ２９へ、「何」以外の疑問詞である場合にはステップＳ３１へ分岐する。疑問詞のなかでも「何」は、「新幹線は時速何ｋｍですか」などの質問文に見られるように、他の疑問詞にはない特別な機能を持つため、ステップＳ２４では、「何」であるか否かを検査している。ただしこの場合、表記のばらつきの影響を避けて実質的な意味に基づいて処理を行うため、「なん」、「なに」なども「何」と同じ扱いとする必要がある。このような表記のばらつきへの対応は、特徴単語抽出部１４が前記質問種別候補テーブルＴＢ１を検索して、「何」に関する疑問詞一覧の内容を調べることによって認識することができる。
【００７９】
また、以下の説明における「何」は、「なん」や「なに」であったとしても、ほぼ同じである。
【００８０】
なお、前記複合名詞化処理によって前記「時速何ｋｍ」などは、１つの名詞（複合名詞）とされ、１つの形態素として扱われている可能性もあるため、当該ステップＳ２４では、単独の「何」だけでなく、文字列のなかに「何」が含まれているか否かも検査し、含まれていれば、ステップＳ２８側に分岐することになる。
【００８１】
ステップＳ２８では、前記質問文ＱＳ１中で「何」の前または後に出現する単語（特定単語）を前後単語一時記憶部に登録（記憶すなわち設定）する（Ｓ２９）。この登録は、特定単語を抽出する操作に等しい。この点は、他の単語を他の一時記憶部に登録する場合も同様である。
【００８２】
ただし「何」の前後の単語をすべて特徴単語として前記質問情報テーブルＴＢ２に登録するわけではなく、このステップＳ２９内では、「何」の前後の単語を検査して特徴単語として登録すべきか否かを判定し、特徴単語として登録すべき単語だけを登録する。「何」がＭｉであるとすると、前後の単語は、Ｍｉ−１とＭｉ＋１である。
【００８３】
この判定では、「何」の前後の単語Ｍｉ−１またはＭｉ＋１が、「会社」、「時速」などの一般名詞、または「キロ」、「歳」、「個」などの単位を示す名詞（または、数接続の名詞）ならば、特徴単語として登録すべきものと判定し、それ以外の単語は、特徴単語として登録すべきでないものと判定する。これにより、例えば、「約」、「およそ」などの接頭詞、「大体」などの副詞、「平均」などのサ変接続名詞など、省略しても質問文ＱＳ１の意味に大きな影響を与えない単語は、特徴単語として登録されない。
【００８４】
質問文ＱＳ１中に例えば「何円」、「何年」、「何歳」、「何社」、「時速何キロ」などの文字列が含まれている場合、「円」、「年」、「歳」、「時速」、「キロ」などが、当該「何」の前後単語として、一時記憶部に登録されることになる。この登録は、図３に示した前記質問情報テーブルＴＢ２の行ＬＮ４や行ＬＮ６に対応する。これらの行には「何」の前後単語が存在する。
【００８５】
登録を行った場合、ステップＳ２９はＹｅｓ側に分岐し、変数ｉにｉ＋ｋを代入した上で（Ｓ３０）、処理をステップＳ２２に戻す。ここで、ｋは、「何」の後に質問文ＱＳ１上に出現し、「何」の前後単語として登録した単語の数に応じて決まる値である。質問文ＱＳ１中の同じ単語を重複して処理しないためにｋを加える必要がある。「何」が複合名詞の一部に含まれている場合には、その複合名詞の構成語のうち「何」のあとに存在する構成語の数とこのｋが等しい。例えば、複合名詞が「何円」や、「時速何キロ」の場合には、Ｍｉ＋１はステップＳ２９で登録されているため、ｋ＝２である。
【００８６】
ステップＳ２９がＮｏ側に分岐した場合は、前記ステップＳ２４の検査の結果、その疑問詞が「何」以外の疑問詞であった場合と同様に、処理はステップＳ３１へ進む。
【００８７】
ステップＳ３１では、対象としている単語を、疑問詞修飾一時記憶部または疑問詞一時記憶部に登録する。疑問詞修飾一時記憶部への登録は、ステップＳ２９から分岐してきた場合に実行され、疑問詞一時記憶部への登録はステップＳ２４から分岐してきた場合に実行される。ここで、疑問詞修飾一時記憶部は、図３に示す質問情報テーブルＴＢ２のデータ項目である疑問詞修飾語（疑問詞修飾語項目）に対応し、疑問詞一時記憶部は当該質問情報テーブルＴＢ２のデータ項目である疑問詞（疑問詞項目）に対応する。
【００８８】
また、当該ステップＳ３１の処理では、次のような登録規則（Ｒ１）〜（Ｒ６）を用いるとよい。
【００８９】
（Ｒ１）  Ｍｉ＝「何」、なおかつＭｉ＋１＝「という」であって、Ｍｉ＋２の形態素が一般名詞ならば、Ｍｉ＋２を疑問詞修飾一時記憶部に登録する。
【００９０】
（Ｒ２）  Ｍｉ＝「どのような」、なおかつ、Ｍｉ＋１の形態素が一般名詞ならば、Ｍｉ＋１を、疑問詞修飾一時記憶部に登録する。
【００９１】
（Ｒ３）  Ｍｉ＝「どんな」、なおかつ、Ｍｉ＋１の形態素が一般名詞ならば、Ｍｉ＋１を疑問詞修飾一時記憶部に登録する。
【００９２】
（Ｒ４）  Ｍｉ＝「なんという」、なおかつＭｉ＋１の形態素が一般名詞ならば、Ｍｉ＋１を疑問詞修飾一時記憶部に登録する。
【００９３】
（Ｒ５）  Ｍｉ＝「どれくらい」、Ｍｉ＋１＝「の」、Ｍｉ＋２の形態素が一般名詞、Ｍｉ＋３が「の」、なおかつ、Ｍｉ＋４の形態素が一般名詞ならば、Ｍｉ＋２（修飾語）とＭｉ＋４（被修飾語）の組を、疑問詞修飾一時記憶部に登録する。
【００９４】
（Ｒ６）  Ｍｉ＝「どれくらい」、Ｍｉ＋１＝「の」、なおかつＭｉ＋２が一般名詞ならば、Ｍｉ＋２を疑問詞修飾一時記憶部に登録する。  
このような登録規則（Ｒ１）〜（Ｒ６）を用いることにより、質問文ＱＳ１に「どのような色」、「何という会社」などの表現が含まれる場合でも、疑問詞が修飾する単語（ここでは、「色」や「会社」）を疑問詞修飾一時記憶部に登録することができる。
【００９５】
当該ステップＳ３１が終わると、変数ｉをインクリメント（＋１）した上で（Ｓ３２）、処理はステップＳ２２に戻る。
【００９６】
一方、前記ステップＳ２３の検査の結果、Ｍｉが助詞「は」（品詞が助詞で文字列が「は」）である場合、前記ターゲット語をターゲット語一時記憶部に登録する（Ｓ２５）。同様に、Ｍｉが助詞「を」である場合には、前記ターゲット語をターゲット語一時記憶部に登録する（Ｓ２６）。いずれの場合も、これらのターゲット語は、質問文ＱＳ１上で当該助詞の直前に出現した単語（Ｍｉ−１）であり、ステップＳ２５，Ｓ２６のターゲット語一時記憶部は、質問情報テーブルＴＢ２のターゲット語項目に対応する。
【００９７】
なお、前記ステップＳ２６は、「○○を何と言うか」、「○○を何と呼ぶか」、「○○をどのように呼ぶか」という形式の質問文ＱＳ１に対応して、「○○」をターゲット語として抽出するためのステップである。
【００９８】
Ｍｉがこれらの形式の質問文における「を」であるとすると、Ｍｉ＋１が該当する質問種別候補テーブルＴＢ１の該当する行の疑問詞一覧に含まれ、なおかつ、Ｍｉ＋２またはＭｉ＋３が動詞「言う」または「呼ぶ」ならば、Ｍｉ−１をターゲット語一時記憶部に登録する。ただし、Ｍｉ−１が係り受け情報一時記憶部の被修飾語になっている場合には、修飾語との組で登録する。また、登録に際しては、登録しようとする単語が複合名詞の構成語である場合、その複合名詞は構成語に分割し、構成語単位で登録などを行う。例えば、図３の行ＬＮ１の場合、複合名詞「関東大震災」を構成語「関東」と「大震災」に分割し、その構成語を含む組「（関東，大震災，規模）」をターゲット語項目に登録している。
【００９９】
前記ステップＳ２３の検査の結果、Ｍｉがサ変接続名詞や動詞である場合には、その単語（形態素）Ｍｉを動詞一時記憶部に登録する（Ｓ２７）。この動詞一時記憶部は、前記質問情報テーブルＴＢ２のデータ項目である動詞に対応する。動詞は、語形変化によるばらつきの影響を抑制するため、例えば、原型の形に統一して登録するようにするとよい。
【０１００】
これらステップＳ２５〜Ｓ２７が実行されると、処理は、前記ステップＳ３２へ進む。
【０１０１】
なお、Ｍｉが疑問詞、助詞「は」、助詞「を」、サ変接続名詞、動詞のいずれでもない場合、ステップＳ２３から直ちに処理をステップＳ３２に進める。これは、実質的に当該Ｍｉを処理しないことに等しい。
【０１０２】
上述した「関東大震災の規模はいくらですか」という質問文ＱＳ１の場合、図１１に示したように「関東」がＭ０、「大震災」がＭ１，…，「規模」がＭ３，「は」がＭ４，「いくら」がＭ５，…，「か」がＭ７となるため、Ｍ０、Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３の処理ではステップＳ２３はステップＳ３２へ分岐し、Ｍ４の処理ではステップＳ２５へ分岐し、Ｍ５の処理ではステップＳ２４へ分岐する。Ｍ５の場合にはさらに当該ステップＳ２４からステップＳ３１へ分岐する。また、Ｍ６，Ｍ７の処理ではステップＳ２３がステップＳ３２へ分岐することになる。
【０１０３】
また、この「関東大震災の規模はいくらですか」の場合、疑問詞が修飾する単語、「何」の前後単語、動詞は存在しないので、結局、図３に示す質問情報テーブルＴＢ２の行ＬＮ１が得られる。
【０１０４】
これにより図４に示すステップＳ１４の特徴単語抽出処理が終わると、図４上で処理は、ステップＳ１５へ進む。
【０１０５】
ステップＳ１５は、すでにステップＳ１４の抽出による登録を行っていた各単語について確定的な登録を行うとともに、質問文ＱＳ１を構成する全文字列の登録や、当該質問文ＱＳ１とともに入力部１１に入力された質問種別「マグニチュード」の登録を実行して、図３に示す質問情報テーブルＴＢ２の各行のうち当該質問文ＱＳ１に該当する行ＬＮ１の内容が確定する。
【０１０６】
以上と同様な処理を、多数の異なる質問文ＱＳ１に対して実行することにより、質問情報テーブルＴＢ２の各行が登録されるものである。登録される質問文の数は、実際には、図３に示した７種類よりも、はるかに多くの数になる可能性が高い。一般的には、登録されている質問文の数が多ければ多いほど、質問種別の解析精度が向上する。
【０１０７】
一方、質問文ＱＲ１が入力されたときに質問解析部２が実行する動作（質問種別の解析）は、図６に示す通りである。
【０１０８】
図６において、ステップＳ４０は前記ステップＳ１０に対応し、ステップＳ４１は前記ステップＳ１１に対応し、ステップＳ４２は前記ステップＳ１２に対応し、ステップＳ４３は前記ステップＳ１３に対応し、ステップＳ４４は前記ステップＳ１４に対応するので、その詳しい説明は省略する。
【０１０９】
解析の対象となる質問文ＱＲ１は、上述したように、すでに質問情報テーブルＴＢ２に登録されている質問文ＱＳ１と同じ文も含め、どのような文であってもかまわないが、ここでは、「携帯電話はどれくらいの市場規模ですか」という文を想定する。
【０１１０】
この質問文ＱＲ１に対してステップＳ４１の形態素解析を実行した結果は図１３に示す通りであり、ステップＳ４２の複合名詞化処理を実行した結果は図１４に示す通りである。
【０１１１】
また、ステップＳ４３やＳ４４による係り受け関係解析処理や特徴単語抽出処理を実行した結果、各一時記憶部に登録される内容は、図１５に示す通りである。
【０１１２】
ステップＳ４４につづくステップＳ４５では、類似質問検索部２５が質問情報テーブルＴＢ２の各行について、質問文ＱＲ１に対する類似度を求める。質問情報テーブルＴＢ２上の１つの行が、登録されている１つの質問文に対応するため、ここでの処理は、質問文ＱＲ１と質問情報テーブルＴＢ２の各行との類似度を求める処理に等しい。各行の類似度が求められた時点では、類似度が高い行の質問種別ほど、最終的に質問文ＱＲ１の質問種別とされる可能性が高いといえる。
【０１１３】
質問情報テーブルＴＢ２の各行に最上部からの順番に応じて番号ｉを付与して各行を区別する。図３の状態では、例えば、行ＬＮ１が１番目の行である。
【０１１４】
図３における任意の１つの行に注目して、各データ項目の登録内容と、図１５に示した各一時記憶部の登録内容との一致度を求め、その一致度をもとに、その行の質問文と質問文ＱＲ１の類似度を算出する。
【０１１５】
図１５上の疑問詞一時記憶部の登録内容と質問情報テーブルＴＢ２のｉ番目の行の疑問詞項目の登録内容との一致度は、ｃｉ１とする。
【０１１６】
同様に、図１５上の前後単語一時記憶部の登録内容と質問情報テーブルＴＢ２のｉ番目の行の「何」の前後単語項目の登録内容との一致度は、ｃｉ２とし、図１５上の疑問詞修飾一時記憶部の登録内容と質問情報テーブルＴＢ２のｉ番目の行の疑問詞修飾単語項目またはターゲット語項目の登録内容との一致度は、ｃｉ３とし、図１５上のターゲット語一時記憶部の登録内容と質問情報テーブルＴＢ２のｉ番目の行の疑問詞修飾語項目またはターゲット語項目の登録内容との一致度は、ｃｉ４とし、図１５上の動詞一時記憶部の登録内容と質問情報テーブルＴＢ２のｉ番目の行の動詞項目の登録内容との一致度は、ｃｉ５とする。
【０１１７】
そして、これらの一致度を用いたｉ番目の行と質問文ＱＲ１の類似度の算出では、次の式（１）にしたがった処理を実行する。
【数１】
2005332271.tif 000003
【０１１８】
式（１）中、ｗｋは重みを示している。
【０１１９】
なお、上記一致度ｃｉ１〜ｃｉ５の度数（点数）は、具体的には次のようにして決定するとよい。
【０１２０】
一致度ｃｉ１は、図１５上の疑問詞一時記憶部の登録内容と質問情報テーブルＴＢ２のｉ番目の行の疑問詞項目の登録内容が完全に一致した場合には、１．０点とし、一致しなかった場合には、０．０点とする。例えば、図３に示したｉ＝３番目の行ＬＮ３との比較では、「どれくらい」という疑問詞は完全に一致しているため、ｃ３１＝１．０となるが、それ以外の行との比較では、ｃｉ１＝０．０となる。
【０１２１】
一致度ｃｉ２の場合、「何」の前後単語は、質問情報テーブルＴＢ２の行も、質問文ＱＲ１のほうも、単語の存否の観点だけで４つのケースがある。すなわち、「何」の前後単語がともに存在するケース、「何」の前の単語のみ存在し、後の単語は存在しないケース、「何」の前の単語は存在せず、後の単語のみ存在するケース、「何」の前後単語がともに存在しないケースである。
【０１２２】
もちろん、単語が存在するケースであっても、行と質問文ＱＲ１でその単語が一致するか否かも問題であるため、一致度ｃｉ２は次のように決定する。
【０１２３】
図１５上の前後単語一時記憶部の登録内容と質問情報テーブルＴＢ２のｉ番目の行の「何」の前後単語項目の登録内容がともに存在しない場合、ｃｉ２＝０．０点とする。
【０１２４】
また、図１５上の前後単語一時記憶部の登録内容のうち前後いずれかに有効な登録内容が存在し、質問情報テーブルＴＢ２のｉ番目の行の「何」の前後単語項目の登録内容のうち前後いずれかに有効な登録内容が存在し、しかも行と前後単語一時記憶部の登録内容が完全に一致した場合には、ｃｉ２＝１．０点とし、図１５上の前後単語一時記憶部の登録内容でも質問情報テーブルＴＢ２のｉ番目の行の「何」の前後単語項目の登録内容でも、前後双方に有効な登録内容があり、前後のいずれかが一致した場合には、ｃｉ２＝０．８点、いずれも一致しなかった場合には、ｃｉ２＝−１．０点とする。
【０１２５】
ここでは、「何」の前後単語項目に、「何」の前の単語と「何」の後の単語を区別して登録できるものとしている。
【０１２６】
一致度ｃｉ３の場合、図１５上の疑問詞修飾一時記憶部の登録内容について、質問情報テーブルＴＢ２のｉ番目の行の疑問詞修飾単語項目とターゲット語項目の登録内容を比較する。本来の比較対象である疑問詞修飾単語項目だけでなくターゲット語項目の登録内容も比較対象とする理由は、例えば、質問文ＱＲ１が「携帯電話はどれくらいの市場規模ですか」等である場合に、「インターネット電話の市場規模はいくらですか」等と類似していると判断できるようにするためである。
【０１２７】
図１５に示すような疑問詞修飾一時記憶部にｐ個の単語（ｔ１，ｔ２，…，ｔｐ）が登録されている一般的なケースで考えると、これらの単語が、質問情報テーブルＴＢ２のｉ番目の行の疑問詞修飾単語またはターゲット語に多く含まれているほど一致度ｃｉ３の点が高くなるようにする。そのため、この一致度ｃｉ３は、次の式（２）にしたがって算出する。
【数２】
2005332271.tif 000004
【０１２８】
式（２）中のｓｊには、ｔｊが質問情報テーブルＴＢ２の疑問詞修飾単語項目またはターゲット語項目に含まれているなら、１．０点、そうでないなら、０．０点を与える。
【０１２９】
例えば、前記「携帯電話はどれくらいの市場規模ですか」と質問情報テーブルＴＢ２の行ＬＮ１の質問文「関東大震災の規模はいくらですか」の比較では、「規模」のみ一致するので、次の式（３）のような算出結果（０．６７点）となる。
【数３】
2005332271.tif 000005
【０１３０】
同様に、当該「携帯電話はどれくらいの市場規模ですか」と質問情報テーブルＴＢ２の行ＬＮ２の質問文「インターネット電話の市場の規模はいくらですか」の比較では、「市場」も「規模」も一致するので、次の式（４）のような算出結果（１．０点）となる。
【数４】
2005332271.tif 000006
【０１３１】
一致度ｃｉ４の場合、図１５上のターゲット語一時記憶部の登録内容と質問情報テーブルＴＢ２のｉ番目の行の疑問詞修飾単語項目またはターゲット語項目の登録内容を比較する。本来の比較対象であるターゲット語項目だけでなく、疑問詞修飾単語項目の登録内容も比較対象とするのは、前記一致度ｃｉ３の場合と同様である。
【０１３２】
したがってここでも、図１５に示すようなターゲット語一時記憶部にｐ個の単語（ｔ１，ｔ２，…，ｔｐ）が登録されている一般的なケースで考えると、前記式（２）と同様な次の式（５）にしたがって、一致度ｃｉ４が算出される。
【数５】
2005332271.tif 000007
【０１３３】
式（２）中のｓｊに、ｔｊが質問情報テーブルＴＢ２の疑問詞修飾単語項目またはターゲット語項目に含まれているなら、１．０点、そうでないなら、０．０点を与える点も式（２）の場合と同じである。
【０１３４】
例えば、前記「携帯電話はどれくらいの市場規模ですか」と質問情報テーブルＴＢ２の行ＬＮ３の質問文「携帯端末はどれくらいの大きさですか」の比較では、図１５のターゲット語一時記憶部の「携帯」、「端末」が一致するので、次の式（６）のような算出結果（１．０点）となる。
【数６】
2005332271.tif 000008
【０１３５】
一致度ｃｉ５の場合は、図１５上の動詞一時記憶部の登録内容のすべてが、質問情報テーブルＴＢ２のｉ番目の行の動詞項目に含まれていたら、１．０点、１つも含まれていなかったら、０．０点とする。
【０１３６】
図１５の例では、動詞一時記憶部に登録内容が存在しないため、質問情報テーブルＴＢ２のいずれの行との比較でも、一致度ｃｉ５は０．０点となる。
【０１３７】
前記式（１）中の重みｗｋは、「何」の前後の単語の一致が、質問文全体の類似度に最も大きく寄与するものと考えられるため、ｗ１〜ｗ５のうちではｗ２の値を最も大きくし、他の重みについても、質問文全体の類似度への寄与の大きさに配慮して、値の大きい順に、ｗ３，ｗ４、ｗ１，ｗ５とする。
【０１３８】
具体的には、例えば、ｗ１＝２，ｗ２＝１００，ｗ３＝１０，ｗ４＝５，ｗ５＝１に設定するとよい。
【０１３９】
この値の重みｗ１〜ｗ５を前提に、質問文ＱＲ「携帯端末はどれくらいの市場規模ですか」と図３に示した質問情報テーブルＴＢ２の各行ＬＮ１〜ＬＮ７のうち例えばＬＮ１〜ＬＮ３を比較して類似度を求めると行ＬＮ１の質問文との類似度は、
０．０（ｃ１１）＋０．０（ｃ１２）＋１０×０．６７（ｃ１３）＋０．０（ｃ１４）＋０．０（ｃ１５）＝６．７
となる。ここで、括弧内の記述は、括弧の直前の数値が、いずれの種類の一致度であるかを示している。
【０１４０】
同様に、行ＬＮ２の質問文との類似度は、
０．０（ｃ２１）＋０．０（ｃ２２）＋１０×１．０（ｃ２３）＋０．０（ｃ２４）＋０．０（ｃ２５）＝１０．０
となり、行ＬＮ３の質問文との類似度は、
２×１．０（ｃ３１）＋０．０（ｃ３２）＋０．０（ｃ３３）＋５×１．０（ｃ３４）＋０．０（ｃ３５）＝７．０
となる。
【０１４１】
このようにして、ステップＳ４５の処理が進められる。
【０１４２】
ステップＳ４５が終わると、類似質問検索部２５は、質問情報テーブルＴＢ２内のすべての行または一部の行と質問文ＱＲ１の比較結果として得られる類似度や、その行の質問種別などの情報を質問種別決定部２６に供給する。
【０１４３】
図３に示したように質問情報テーブルＴＢ２の行数が少ない場合には、すべての行に関する類似度や質問種別を類似質問検索部２５から質問種別決定部２６に供給するようにしてもよいが、質問情報テーブルＴＢ２の行数が膨大なものとなる場合などには、類似質問検索部２５で、類似度が所定値よりも大きい行に関する情報だけを質問種別決定部２６に供給するようにしてもよい。また、質問情報テーブルＴＢ２の一部の行について類似度を算出した時点で、得られた類似度の値が予め定めた閾値より大きく、十分に高いものであれば、その他の行に関する類似度の算出は行わず、その時点までに類似度を算出した各行に関する類似度や質問種別を質問種別決定部２６に供給するようにしてもよい。
【０１４４】
いずれにしても、質問種別決定部２６では、これらの情報の供給を受けると、その情報のなかで最も類似度が高い行についてその質問種別が質問種別候補テーブルＴＢ１に登録されている質問種別候補に適合するか否かを検査する。
【０１４５】
質問文ＱＲ１が「携帯電話はどれくらいの市場規模ですか」である場合に、疑問詞は「どれくらい」なので、この疑問詞をもとに質問種別候補テーブルＴＢ１を検索すると、行Ｌ７が該当することが分かり、質問種別候補は「金額、距離、速度、マグニチュード、組織数などすべての数値表現」となる。
【０１４６】
類似度は上述した行ＬＮ２が最高値を示しているため、質問種別決定部２６は最初にこの行ＬＮ２の質問種別が質問種別候補に適合するか否かを判断したものとする。行ＬＮ２の質問種別「金額」は、この質問種別候補のうち「金額」に一致し、質問種別候補に適合しているため、より類似度の低い行について判断する必要はなく、この時点で、質問種別決定部２６は当該「金額」を、質問文ＱＲ１の質問種別として決定する（Ｓ４６）。
【０１４７】
最後に、決定したこの質問種別「金額」を前記出力部２７が出力することによって、前記質問文ＱＲ１に対する処理を終える（Ｓ４７）。
【０１４８】
出力された質問種別は、例えば、前記特許文献１に記載された質問応答システムなどで利用され得る。
【０１４９】
また、出力部２７から外部に出力するだけでなく、質問情報記憶テーブルＴＢ２に当該質問文ＱＲ１に対応する新たな行を追加することもできる。この行の追加では、質問種別決定部２５で決定された質問種別のほか、当該質問文ＱＲ１に対してこれまでに実行された処理の結果（例えば、前記ステップＳ４４で特徴単語抽出部２４が抽出した特徴単語など）が利用される。これにより、質問情報テーブルＴＢ２の内容が自動的に豊富化され、質問解析部３０による解析結果の品質向上が期待できる。
【０１５０】
このとき、ユーザＵ１は上述した複雑なパターンの登録を行う必要がないため、利便性が高い。
【０１５１】
（Ａ−３）第１の実施形態の効果
本実施形態によれば、ユーザ（Ｕ１）は上述した複雑なパターンの登録に習熟する必要もなく、そのような複雑なパターンの登録を実行する必要もないため、利便性が高い。
【０１５２】
また、本実施形態では、質問情報テーブル（ＴＢ２）の内容を豊富化することが可能であるため、質問文（ＱＲ１）の解析精度の向上が期待できる。
【０１５３】
（Ｂ）第２の実施形態
以下では、本実施形態が第１の実施形態と相違する点についてのみ説明する。
【０１５４】
本実施形態は、具体的な人名、地名、組織名などの固有表現に対応することができる点が第１の実施形態と相違する。
【０１５５】
例えば、図３に示した質問情報テーブルＴＢ２をそのまま用いると、質問文ＱＲ１として、「チリ地震の規模はいくらですか？」が入力された場合、第１の実施形態では、図３の行ＬＮ１の「関東大震災の規模はいくらですか」と、行ＬＮ２の「インターネット電話の市場の規模はいくらですか」が類似度の高い質問文と判断される。
【０１５６】
しかしながら、「チリ地震」と「関東大震災」はともに地震であることから、「関東大震災の規模はいくらですか」のほうが「インターネット電話の市場の規模はいくらですか」よりも類似度が高いと判断されるべきである。
【０１５７】
このような判断を可能にするため、本実施形態では、「関東大震災」と「チリ地震」が概念的に近いことを計算できるようにする。
【０１５８】
（Ｂ−１）第２の実施形態の構成および動作
本実施形態にかかる質問種別判定システム４０の全体構成例を図７に示す。
【０１５９】
図７において、図１と同じ符号１１〜１５，２１〜２７、３，４を付与した各構成要素の機能は第１の実施形態と同じなので、その詳しい説明は省略する。
【０１６０】
本実施形態の質問種別判定システム４０が第１の実施形態の質問種別判定システム３０と相違する点は、実質的に、固有表現抽出部１６，２８に関する点に限られる。質問登録部１内にある固有表現抽出部１６は登録するための質問文ＱＳ１を処理し、質問解析部２内にある固有表現抽出部２８は解析するための質問文ＱＲ１を処理するものであるが、両者の機能自体は実質的に同じである。以下では主として、固有表現抽出部１６に注目して説明する。
【０１６１】
固有表現抽出部１６は、質問文ＱＳ１の入力を受け、質問文ＱＳ１中の固有表現を抽出する部分である。
【０１６２】
また、本実施形態の質問情報記憶部４は、例えば、図８に示す構造を持つ質問情報テーブルＴＢ２１を格納する。
【０１６３】
当該質問情報テーブルＴＢ２１は、データ項目として、番号と、質問文と、疑問詞と、「何」の前後単語と、疑問詞修飾単語と、ターゲット語と、動詞と、質問種別とを備えている点で、第１の実施形態で使用した図３の質問情報テーブルＴＢ２と同じであり、各データ項目の意味も基本的に第１の実施形態と同じである。ただし、図８に示したターゲット語項目は、ターゲット語のほかに、タグ名も登録することができる。
【０１６４】
このタグ名は、個々の固有表現を分類するためのカテゴリの名称を示すものである。
【０１６５】
タグ名には、ＥＡＲＴＨＱＵＡＫＥ、ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮなどがある。
【０１６６】
このうちＥＡＲＴＨＱＵＡＫＥは、個別の地震や地震災害などが含まれるカテゴリを示すタグ名である。例えば、図８に示した行ＬＭ１の「関東大震災」なども、このＥＡＲＴＨＱＵＡＫＥが示すカテゴリに属する。
【０１６７】
また、ＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮは、個別の組織が含まれるカテゴリを示すタグ名である。例えば、図８に示した行ＬＭ６の「○○株式会社」なども、このＯＲＧＡＮＩＺＡＴＩＯＮが示すカテゴリに属する。
【０１６８】
タグ名を登録するためのデータ項目を別個に用意してもよいが、図８の例では、ターゲット語項目に、ターゲット語とともにタグ名も登録している。例えば、図８に示した行ＬＭ１や行ＬＭ６などの各行のターゲット語項目には、ターゲット語とともに、これらのタグ名が登録されている。
【０１６９】
本実施形態の質問種別判定システム４０の動作は、図９および図１０に示す通りである。図９は上述した図４に対応する登録動作を示し、図１０は上述した図５に対応する解析動作を示す。
【０１７０】
図９のフローチャートは、Ｓ５０〜Ｓ５６の各ステップを備えている。また、図１０のフローチャートは、Ｓ６０〜Ｓ６８の各ステップを備えている。
【０１７１】
図９において、ステップＳ５０は前記ステップＳ１０に対応し、ステップＳ５１は前記ステップＳ１１に対応し、ステップＳ５２は前記ステップＳ１２に対応し、ステップＳ５４は前記ステップＳ１３に対応し、ステップＳ５５は前記ステップＳ１４に対応し、ステップＳ５６は前記ステップＳ１５に対応するので、その詳しい説明は省略する。
【０１７２】
本実施形態の登録動作が第１の実施形態と相違する点は、主として、前記ステップＳ５２とステップＳ５４のあいだで実行されるステップＳ５３に関する点に限られる。
【０１７３】
ステップＳ５３では、質問文ＱＳ１から固有表現を抽出する。この固有表現の抽出方法としては様々な方法を用いることができる可能性があるが、例えば、特開平１１−２７２６９５号公報に記載された方法を用いることも好ましい。
【０１７４】
特開平１１−２７２６９５号公報の抽出方法では、固有表現である人名、組織名、地名など、ある種の単語要素に付される可能性の高い特徴的な接辞語（
接頭語および接尾語）を用いて、文書中に現れる文字パターンを自動的に認識することにより、未知の固有表現を抽出することができる。
【０１７５】
ステップＳ５３で抽出した固有表現の文字列（例えば、「関東大震災」）は、例えば図１６に示すように、属するカテゴリに対応するタグ名（例えば、「ＥＡＲＴＨＱＵＡＫＥ」）と対応付けられた形で記憶される。
【０１７６】
当該ステップＳ５３以降に実行される各ステップの処理では、このようにして抽出された固有表現が反映される。例えば、ステップＳ５５の特徴単語抽出処理は次のような処理を実行する。
【０１７７】
特徴単語抽出部１４が特徴単語を抽出する手順自体は基本的に本実施形態でも図５と同様である。ただし本実施形態では、ターゲット語一時記憶部に形態素を登録する際に、その形態素が一般名詞ならば、ステップＳ５３で抽出した固有表現がその形態素と一致するか否かを検査し、一致するなら、（例えば図１６に示すように）その固有表現に対応付けられているタグ名も、当該形態素とともに、ターゲット語一時記憶部（すなわち、質問情報テーブルＴＢ２１のデータ項目であるターゲット語）に登録する。したがって本実施形態の場合、図５中のステップＳ２５およびＳ２６の内部における処理が第１の実施形態とは相違する。
【０１７８】
このうちステップＳ２５は、「○○は」の「○○」にあたる単語（すなわち、「○○は」の「は」を形態素Ｍｉとした場合、形態素Ｍｉ−１）が一般名詞ならば、ステップＳ５３で抽出した固有表現がその形態素Ｍｉ−１と一致するか否かを検査し、一致するなら、その固有表現に対応付けられているタグ名も、当該形態素Ｍｉ−１とともにターゲット語一時記憶部に登録する。
【０１７９】
ただし当該形態素Ｍｉ−１が係り受け情報一時記憶部の被修飾語となっている場合には、修飾語との組で登録する。この場合にはまた、その修飾語がステップＳ５３で抽出した固有表現に一致するなら、その組とともに当該固有表現に対応するタグ名を、ターゲット語一時記憶部に登録することになる。
【０１８０】
このとき、ターゲット語一時記憶部内でのデータ構造には様々なものがあり得るが、図８の例では、固有表現である修飾語と被修飾語の組と、その固有表現に対応するタグ名とその被修飾語の組を登録している。このとき、登録する単語（例えば、修飾語）が複合名詞ならば、構成語に分割して登録する。
【０１８１】
例えば、「関東大震災の規模はいくらですか」では、固有表現である修飾語「関東大震災」の構成語である「関東」および「大震災」と、被修飾語「規模」の組（（関東，大震災，規模））と、その固有表現に対応するタグ名とその被修飾語の組「（ＥＡＲＴＨＱＵＡＫＥ，規模）」を登録している。
【０１８２】
一方、前記ステップＳ２６では、上述した「○○を何と言うか」、「○○を何と呼ぶか」、「○○をどのように呼ぶか」などの表現における「○○」にあたる単語を、ターゲット語一時記憶部に登録するための処理を行う。
【０１８３】
質問種別候補テーブルＴＢ１の該当する行の疑問詞一覧の登録内容に形態素Ｍｉ＋１が含まれ、その代表語が「何」または「どのように」であり、なおかつ、Ｍｉ＋２またはＭｉ＋３が動詞「言う」または「呼ぶ」ならば、Ｍｉ−１をターゲット語一時記憶部に登録する。さらに、当該Ｍｉ−１がステップＳ５３で抽出した固有表現に一致するなら、対応するタグ名もそのターゲット語一時記憶部に登録する。
【０１８４】
ただし、Ｍｉ−１が係り受け情報一時記憶部の被修飾語になっていれば、修飾語との組で登録する。そして、その修飾語がステップＳ５２で抽出した固有表現に一致するなら、対応するタグ名もターゲット語一時記憶部に登録する。登録する単語が複合名詞の場合、構成語に分割して登録する点などは、前記ステップＳ２５の場合と同様である。
【０１８５】
図８の各行（例えば、ＬＭ１など）はこのようにして登録されたものである。  本実施形態における解析動作を示す図１０とすでに説明した図６との関係は、図９と図４の関係と同じである。
【０１８６】
したがって、図１０において、ステップＳ６０は前記ステップＳ４０に対応し、ステップＳ６１は前記ステップＳ４１に対応し、ステップＳ６２は前記ステップＳ４２に対応し、ステップＳ６４は前記ステップＳ４３に対応し、ステップＳ６５は前記ステップＳ４４に対応し、ステップＳ６６は前記ステップＳ４５に対応し、ステップＳ６７は前記ステップＳ４６に対応し、ステップＳ６８は前記ステップＳ４７に対応するので、その詳しい説明は省略する。
【０１８７】
本実施形態の解析動作が第１の実施形態と相違する点は、主として、前記ステップＳ６２とステップＳ６４のあいだで実行されるステップＳ６３に関する点に限られる。
【０１８８】
前記登録動作ではなく解析動作のなかで実行される点を除くと、当該ステップＳ６３の処理内容自体は前記ステップＳ５３と同じである。
【０１８９】
ここでは、前記質問文ＱＲ１として「チリ地震の規模はどれくらいですか」が入力された場合を例に説明する。この質問文ＱＲ１をステップＳ６１で形態素解析した結果は図１７に示す通りである。
【０１９０】
図１７の結果を受け、質問解析部２内の固有表現抽出部２８がステップＳ６３の処理を実行すると、その結果は図１８に示すものとなる。
【０１９１】
また、ステップＳ６４では当該質問文ＱＲ１に対する係り受け関係が解析され、その結果として、修飾語「チリ地震」、被修飾語「規模」が得られる。
【０１９２】
当該ステップＳ６４やそのあとで実行されるステップＳ６５で、係り受け関係解析処理や特徴単語抽出処理を実行した結果、各一時記憶部に登録される内容は、図１９に示す通りである。
【０１９３】
図１９に示した各一時記憶部の登録内容を利用して類似質問検索部２５が実行するステップＳ６６の類似質問検索処理の内容は基本的に第１の実施形態のステップＳ４５と同じである。すなわち、各一致度の点数に重みを付与したものを上述した式（１）にしたがって合計すると、質問情報テーブルＴＢ２１のｉ番目の行と当該質問文ＱＲ１の類似度が得られる。
【０１９４】
ただし本実施形態においては、質問情報テーブルＴＢ２１のターゲット語項目に着目すると、登録内容が単語（文字列）のみである行と、単語のほかにタグ名を含む行が混在しているので、この点に配慮した処理を行う。この処理の内容は次の通りである。
【０１９５】
すなわち、質問情報テーブルＴＢ２１の各行のうちターゲット語項目の登録内容が単語のほかにタグ名を含む行（図８の例えば行ＬＭ１など）の場合、その登録内容は、単語のみの組（ｔ１，ｔ２，…，ｔｐ）と、単語とタグ名の組（ｎ１，ｎ２，…，ｎｑ）であるから、解析対象の質問文ＱＲ１との関係では、単語のみの組を用いて算出した一致度（ｃｓｔｒｉｎｇｉ４）と、単語とタグ名の組を用いて算出した一致度（ｃｔａｇｉ４）の２つが得られる。そこで、この２つのうち、いずれか点数の大きいほうを、一致度ｃｉ４として採用する。
【０１９６】
ここで、一致度ｃｉ４は次の式（７）で与えられるが、そのなかのｃｓｔｒｉｎｇｉ４とｃｔａｇｉ４は次の式（８）、（９）の通りである。
【数７】
2005332271.tif 000009
【数８】
2005332271.tif 000010
【０１９７】
ただし、ｓｊは、ｔｊ、ｎｊが疑問詞修飾単語項目またはターゲット語項目に含まれているなら１．０，そうでないなら０．０である。
【０１９８】
具体的には、上述した「チリ地震の規模はいくらですか」という質問文ＱＲ１を図８の各行ＬＭ１〜ＬＭ７と比較すると、行ＬＭ１の「関東大震災の規模はいくらですか」と、行ＬＭ２の「インターネット電話の市場の規模はいくらですか」は、ともに質問文ＱＲ１と「規模」が一致するため、行ＬＭ１に関する一致度ｃｓｔｒｉｎｇ１４は次の式（１０）で算出され、行ＬＭ２に関する一致度ｃｓｔｒｉｎｇ２４は次の式（１１）で算出されるから、単語のみの組でみた場合、一致度の点数はともに０．５である。
【数９】
2005332271.tif 000011
【０１９９】
ところが単語とタグ名の組を用いて算出した一致度は、行ＬＭ１に関する一致度ｃｔａｇ１４が次の式（１２）で算出され、行ＬＭ２に関する一致度ｃｔａｇ２４が次の式（１３）で算出されて、一致度ｃｔａｇ１４が１．０で一致度ｃｔａｇ２４が０．６７となり、一致度の点数に差が生じる。
【数１０】
2005332271.tif 000012
【０２００】
これは、行ＬＭ１は質問文ＱＲ１とタグ名まで一致するのに行ＬＭ２では一致しないからである。
【０２０１】
この場合、ｃｔａｇ１４＝１．０のほうが、ｃｓｔｒｉｎｇ１４＝０．５よりも大きいため、前記式（７）にしたがって、ｃ１４＝１．０となる。これは行ＬＭ２についても同様であり、ｃｔａｇ２４＝０．６７のほうが、ｃｓｔｒｉｎｇ１４＝０．５よりも大きいため、ｃ２４＝０．６７となる。
【０２０２】
ここで、重みの設定をｗ１＝２，ｗ２＝１００，ｗ３＝１０，ｗ４＝５，ｗ５＝１とし、前記式（１）にしたがって算出すると、行ＬＭ１の類似度は、
０．０（ｃ１１）＋０．０（ｃ１２）＋０．０（ｃ１３）＋５×１．０（ｃ１４）＋０．０（ｃ１５）＝５．０
となる。
【０２０３】
同様に、行ＬＭ２の質問文との類似度は、
０．０（ｃ２１）＋０．０（ｃ２２）＋０．０（ｃ２３）＋５×０．６７（ｃ２４）＋０．０（ｃ２５）＝３．５５
となる。
【０２０４】
それ以外の行ＬＭ３〜ＬＭ７は類似度が０．０以下になるので、省略する。
【０２０５】
結局、図８の各行ＬＭ１〜ＬＭ７のなかでは、前記質問文ＱＲ１に対する類似度は行ＬＭ１が最も高くなる。また、行ＬＭ１の質問種別である「マグニチュード」は、質問種別候補テーブルＴＢ１（その行Ｌ６）にも適合するため、最終的に、質問種別決定部２６は、当該「マグニチュード」を当該質問文ＱＲ１の質問種別に決定する。
【０２０６】
（Ｂ−２）第２の実施形態の効果
本実施形態によれば、第１の実施形態の効果と同等な効果を得ることができる。
【０２０７】
加えて、本実施形態では、タグ名を用いることによって、質問文（ＱＲ１）に固有表現が含まれる場合でも質問情報テーブル（ＴＢ２１）に登録されている質問文のなかから当該質問文（ＱＲ１）に対して概念的により近い質問文を特定することができるため、類似度計算の精度を高め、質問文（ＱＲ１）の解析精度を、いっそう高めることが可能となる。
【０２０８】
（Ｃ）他の実施形態
上記第１および第２の実施形態にかかわらず、質問文のあいだの類似度の計算では、質問文中の疑問詞、サ変接続名詞、疑問詞の前後の名詞、疑問詞が修飾する単語、主語となる単語などのいずれかが使われていれば、上述した以外の方法を用いることも可能である。
【０２０９】
したがって、特徴単語としては、上記第１または第２の実施形態で例示した以外の単語を用いることができる可能性がある。
【０２１０】
また、本発明は他の技術と組み合わせて用いることも可能である。
【０２１１】
例えば、前記質問文ＱＲ１に対する解析動作では、まず最初に、前記特許文献１による方法で解析を試み、解析できない場合に上記第１または第２の実施形態で用いた方法による解析を行うようにしてもよい。
【０２１２】
なお、図１および図７に示した構成は変更できる可能性がある。
【０２１３】
例えば、図７では、入力部１１，２１から直接、質問文を固有表現抽出部１６，２８に供給しているが、質問文のかわりに質問文を形態素解析部１２，２２が解析した結果を、固有表現抽出部１６，２８に供給するようにしてもよい。
【０２１４】
さらに、実装にも依存するが、質問文ＱＳ１の登録と質問文ＱＲ１の解析を同時並列的に実行する必要がない場合などには、対応する機能を持つ構成要素（例えば、入力部１１と２１や、形態素解析部１２と２２など）は、１つだけ用意し、同じものを、質問文ＱＳ１の登録動作と質問文ＱＲ１の解析動作に活用できる可能性が高い。
【０２１５】
また、図５のフローチャートに示した動作は変更できる可能性がある。例えば、図５のステップＳ３１で実行する上述した登録規則（Ｒ１）〜（Ｒ６）の内容は、多様な質問文に対応できるように変更することが可能である。
【０２１６】
さらに、前記一致度（例えば、ｃｉ１）の算出方法としては、上述した以外の方法を用いることも可能である。例えば、第２の実施形態で一致度ｃｉ４を算出する場合、単語のみの組を用いて一致度（ｃｓｔｒｉｎｇｉ４）を算出する式（８）も、単語とタグ名の組を用いて一致度（ｃｔａｇｉ４）を算出する式（９）も同じ式であったが、それぞれ異なる式を用いて一致度を算出するようにしてもよい。
【０２１７】
なお、上記第１および第２の実施形態にかかわらず、質問種別候補テーブルＴＢ１や質問情報テーブルＴＢ２，ＴＢ２１の構造は、必ずしも図２，図３，図８に図示したものに限定する必要はない。
【０２１８】
また、各テーブルには正規化を施してもよいことは当然である。
【０２１９】
さらに、上記第１および第２の実施形態にかかわらず、質問解析部２に入力された質問文ＱＲ１や、質問解析部２による解析の結果として決定された当該質問文ＱＲ１の質問種別などは、登録を行わず、出力部２７から外部に出力するだけとしてもよいことは当然である。
【０２２０】
なお、上記第１および第２の実施形態では、質問の内容は文法的に完全な文の形式で入力されたが、質問の内容を省略形で入力できるようにしてもよい。
【０２２１】
ユーザインタフェースの構成にもよるが、具体的な実装では、そこに質問文が入力されることが予め決まっていることも少なくないため、例えば、「チリ地震の規模はいくらですか」と入力するかわりに、「チリ地震の規模」と入力したとしても、「はいくらですか」は自動的に補える可能性がある。
【０２２２】
以上の説明でハードウエア的に実現した機能の大部分はソフトウエア的に実現することができ、ソフトウエア的に実現した機能のほとんど全てはハードウエア的に実現することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２２３】
【図１】第１の実施形態にかかる質問種別判定システムの全体構成例を示す概略図である。
【図２】第１および第２の実施形態で使用する質問種別候補テーブルの構成例を示す概略図である。
【図３】第１の実施形態で使用する質問情報テーブルの構成例を示す概略図である。
【図４】第１の実施形態の動作説明図である。
【図５】第１および第２の実施形態の動作説明図である。
【図６】第１の実施形態の動作説明図である。
【図７】第２の実施形態にかかる質問種別判定システムの全体構成例を示す概略図である。
【図８】第２の実施形態で使用する質問情報テーブルの構成例を示す概略図である。
【図９】第２の実施形態の動作説明図である。
【図１０】第２の実施形態の動作説明図である。
【図１１】第１の実施形態の動作説明図である。
【図１２】第１の実施形態の動作説明図である。
【図１３】第１の実施形態の動作説明図である。
【図１４】第１の実施形態の動作説明図である。
【図１５】第１の実施形態の動作説明図である。
【図１６】第２の実施形態の動作説明図である。
【図１７】第２の実施形態の動作説明図である。
【図１８】第２の実施形態の動作説明図である。
【図１９】第２の実施形態の動作説明図である。
【符号の説明】
【０２２４】
１…質問登録部、２…質問解析部、３…質問種別候補記憶部、４…質問情報記憶部、１１、２１…入力部、１２，２２…形態素解析部、１３，２３…係り受け関係解析部、１４，２４…特徴単語抽出部、１５…特徴単語登録部、１６，２８…固有表現抽出部、２５…類似質問検索部、２６…質問種別決定部、２７…出力部、３０、４０…質問種別判定システム、ＴＢ１…質問種別候補テーブル、ＴＢ２…質問情報テーブル、ＱＳ１，ＱＲ１…質問文、ＱＳ１Ｔ…質問種別。
【図１】
2005332271.tif 000013
【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】
2005332271.tif 000026
【図１５】
2005332271.tif 000027
【図１６】
2005332271.tif 000028
【図１７】
2005332271.tif 000029
【図１８】
2005332271.tif 000030
【図１９】
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