(57)【要約】【課題】ユーザに操作を行なわせることなく、データベースからユーザに有用な知識を抽出し得る、知識抽出装置、知識抽出方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】知識抽出装置１０は、関連するキーワードを含むキーワード群を２以上作成する、キーワード群作成部１１と、２以上のキーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と予め登録されている知識との関係を特定する、第１の関係特定部１２と、特定のユーザの電子メールからキーワードを抽出し、２以上のキーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と抽出したキーワードとの関係を特定する、第２の関係特定部１３と、第１の関係特定部１２によって特定された関係と、第２の関係特定部１３によって特定された関係とを用い、特定のユーザに関係がある知識を抽出する、知識抽出部１４と、を備えている。【選択図】図１
2016177391.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
関連するキーワードを含むキーワード群を２以上作成する、キーワード群作成部と、
２以上の前記キーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と予め登録されている知識との関係を特定する、第１の関係特定部と、
特定のユーザの電子メールからキーワードを抽出し、２以上の前記キーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と抽出したキーワードとの関係を特定する、第２の関係特定部と、
前記第１の関係特定部によって特定された関係と、前記第２の関係特定部によって特定された関係とを用い、前記特定のユーザに関係がある前記知識を抽出する、知識抽出部と、
を備えている、ことを特徴とする知識抽出装置。
【請求項２】
前記第１の関係特定部が、前記キーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と予め登録されている知識との類似度を算出し、算出した類似度を当該キーワード群と前記知識との関係として特定し、
前記第２の関係特定部が、前記キーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と抽出したキーワードとの類似度を算出し、算出した類似度を当該キーワード群と抽出した前記キーワードとの関係として特定し、
前記知識抽出部が、前記第２の関係特定部によって算出された類似度に基づいて、１又は２以上の前記キーワード群を選択し、選択した前記キーワード群について前記第１の関係特定部によって算出された類似度に基づいて、前記予め登録されている知識のいずれかを選択し、選択した知識を、前記特定のユーザに関係がある前記知識として抽出する、
請求項１に記載の知識抽出装置。
【請求項３】
前記特定のユーザが、特定の組織に属する複数のユーザの一人であり、
前記知識が、前記特定の組織に属するユーザによって、データベースに登録されており、
前記キーワード群作成部が、前記特定の組織に属する複数のユーザの電子メールから、キーワードを抽出し、抽出したキーワードを用いて、２以上の前記キーワード群を作成する、
請求項１または２に記載の知識抽出装置。
【請求項４】
前記特定のユーザが、特定の組織に属する複数のユーザの一人であり、
前記知識が、前記特定の組織に属するユーザによって、データベースに登録されており、
前記キーワード群作成部が、前記知識から、キーワードを抽出し、抽出したキーワードを用いて、２以上の前記キーワード群を作成する、
請求項１または２に記載の知識抽出装置。
【請求項５】
（ａ）関連するキーワードを含むキーワード群を２以上作成する、ステップと、
（ｂ）２以上の前記キーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と予め登録されている知識との関係を特定する、ステップと、
（ｃ）特定のユーザの電子メールからキーワードを抽出し、２以上の前記キーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と抽出したキーワードとの関係を特定する、ステップと、
（ｄ）前記（ｂ）のステップによって特定された関係と、前記（ｃ）のステップによって特定された関係とを用い、前記特定のユーザに関係がある前記知識を抽出する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする知識抽出方法。
【請求項６】
前記（ｂ）のステップで、前記キーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と予め登録されている知識との類似度を算出し、算出した類似度を当該キーワード群と前記知識との関係として特定し、
前記（ｃ）のステップで、前記キーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と抽出したキーワードとの類似度を算出し、算出した類似度を当該キーワード群と抽出した前記キーワードとの関係として特定し、
前記（ｄ）のステップで、前記（ｃ）のステップによって算出された類似度に基づいて、１又は２以上の前記キーワード群を選択し、選択した前記キーワード群について前記（ｂ）のステップによって算出された類似度に基づいて、前記予め登録されている知識のいずれかを選択し、選択した知識を、前記特定のユーザに関係がある前記知識として抽出する、
請求項５に記載の知識抽出方法。
【請求項７】
前記特定のユーザが、特定の組織に属する複数のユーザの一人であり、
前記知識が、前記特定の組織に属するユーザによって、データベースに登録されており、
前記（ａ）のステップで、前記特定の組織に属する複数のユーザの電子メールから、キーワードを抽出し、抽出したキーワードを用いて、２以上の前記キーワード群を作成する、
請求項５または６に記載の知識抽出方法。
【請求項８】
前記特定のユーザが、特定の組織に属する複数のユーザの一人であり、
前記知識が、前記特定の組織に属するユーザによって、データベースに登録されており、
前記（ａ）のステップで、前記知識から、キーワードを抽出し、抽出したキーワードを用いて、２以上の前記キーワード群を作成する、
請求項５または６に記載の知識抽出方法。
【請求項９】
コンピュータに、
（ａ）関連するキーワードを含むキーワード群を２以上作成する、ステップと、
（ｂ）２以上の前記キーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と予め登録されている知識との関係を特定する、ステップと、
（ｃ）特定のユーザの電子メールからキーワードを抽出し、２以上の前記キーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と抽出したキーワードとの関係を特定する、ステップと、
（ｄ）前記（ｂ）のステップによって特定された関係と、前記（ｃ）のステップによって特定された関係とを用い、前記特定のユーザに関係がある前記知識を抽出する、ステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項１０】
前記（ｂ）のステップで、前記キーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と予め登録されている知識との類似度を算出し、算出した類似度を当該キーワード群と前記知識との関係として特定し、
前記（ｃ）のステップで、前記キーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と抽出したキーワードとの類似度を算出し、算出した類似度を当該キーワード群と抽出した前記キーワードとの関係として特定し、
前記（ｄ）のステップで、前記（ｃ）のステップによって算出された類似度に基づいて、１又は２以上の前記キーワード群を選択し、選択した前記キーワード群について前記（ｂ）のステップによって算出された類似度に基づいて、前記予め登録されている知識のいずれかを選択し、選択した知識を、前記特定のユーザに関係がある前記知識として抽出する、
請求項９に記載のプログラム。
【請求項１１】
前記特定のユーザが、特定の組織に属する複数のユーザの一人であり、
前記知識が、前記特定の組織に属するユーザによって、データベースに登録されており、
前記（ａ）のステップで、前記特定の組織に属する複数のユーザの電子メールから、キーワードを抽出し、抽出したキーワードを用いて、２以上の前記キーワード群を作成する、
請求項９または１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記特定のユーザが、特定の組織に属する複数のユーザの一人であり、
前記知識が、前記特定の組織に属するユーザによって、データベースに登録されており、
前記（ａ）のステップで、前記知識から、キーワードを抽出し、抽出したキーワードを用いて、２以上の前記キーワード群を作成する、
請求項９または１０に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予め登録されている知識の中からユーザに関係がある知識を抽出する、知識抽出装置、知識抽出方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、従業員が業務で得た個別のノウハウを企業全体で共有し、それを問題解決及び商品開発等に役立てようとする経営手法、いわゆる、「ナレッジマネジメント」が注目されている。また、ナレッジマネジメントを実行するにあたっては、企業活動等で必要となる様々な知識をコンピュータで利用できる形式にして蓄積する、ナレッジベースの構築が必要となる（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
ところで、ナレッジベースが構築されていても、そこに蓄積されている知識を従業員が有効に活用できなければ、知識の共有化は困難である。このため、例えば、特許文献１は、ナレッジベース用の検索システムを提案している。特許文献１に開示された検索システムは、検索によって得られた情報だけでなく、それに関連する情報も、利用者に提示することができるので、従業員は、効率良く必要な情報を取得できる。この結果、知識の有効活用が図られることになる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１２３２７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に開示された検索システムを用いても、従業員が検索自体を行なわない場合は、知識の有効活用を図ることは困難である。また、特許文献１に開示されたシステムであっても、検索クエリが適切でないと、有用な情報を取得できない場合がある。
【０００６】
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、ユーザに操作を行なわせることなく、データベースからユーザに有用な知識を抽出し得る、知識抽出装置、知識抽出方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における知識抽出装置は、関連するキーワードを含むキーワード群を２以上作成する、キーワード群作成部と、
２以上の前記キーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と予め登録されている知識との関係を特定する、第１の関係特定部と、
特定のユーザの電子メールからキーワードを抽出し、２以上の前記キーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と抽出したキーワードとの関係を特定する、第２の関係特定部と、
前記第１の関係特定部によって特定された関係と、前記第２の関係特定部によって特定された関係とを用い、前記特定のユーザに関係がある前記知識を抽出する、知識抽出部と、
を備えている、ことを特徴とする。
【０００８】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における知識抽出方法は、
（ａ）関連するキーワードを含むキーワード群を２以上作成する、ステップと、
（ｂ）２以上の前記キーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と予め登録されている知識との関係を特定する、ステップと、
（ｃ）特定のユーザの電子メールからキーワードを抽出し、２以上の前記キーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と抽出したキーワードとの関係を特定する、ステップと、
（ｄ）前記（ｂ）のステップによって特定された関係と、前記（ｃ）のステップによって特定された関係とを用い、前記特定のユーザに関係がある前記知識を抽出する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする。
【０００９】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、コンピュータに、
（ａ）関連するキーワードを含むキーワード群を２以上作成する、ステップと、
（ｂ）２以上の前記キーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と予め登録されている知識との関係を特定する、ステップと、
（ｃ）特定のユーザの電子メールからキーワードを抽出し、２以上の前記キーワード群それぞれ毎に、当該キーワード群と抽出したキーワードとの関係を特定する、ステップと、
（ｄ）前記（ｂ）のステップによって特定された関係と、前記（ｃ）のステップによって特定された関係とを用い、前記特定のユーザに関係がある前記知識を抽出する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
以上のように、本発明によれば、ユーザに操作を行なわせることなく、データベースからユーザに有用な知識を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本発明の実施の形態における知識抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態における知識抽出装置の構成を具体的に示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態における知識抽出装置の機能を説明する説明図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態における知識抽出装置の動作を示すフロー図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態における知識抽出装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態における、知識抽出装置、知識抽出方法、及びプログラムについて、図１〜図５を参照しながら説明する。
【００１３】
最初に、図１を用いて、本実施の形態における知識抽出装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態における知識抽出装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、知識抽出装置１０は、キーワード群作成部１１と、第１の関係特定部１２と、第２の関係特定部１３と、知識抽出部１４とを備えている。
【００１４】
キーワード群作成部１１は、関連するキーワードを含むキーワード群を２以上作成する。第１の関係特定部１２は、２以上のキーワード群それぞれ毎に、各キーワード群と予め登録されている知識との関係を特定する。第２の関係特定部１３は、特定のユーザの電子メールからキーワードを（以下「個人キーワード」と表記する。）抽出し、２以上のキーワード群それぞれ毎に、各キーワード群と個人キーワードとの関係を特定する。
【００１５】
また、知識抽出部１４は、第１の関係特定部１２によって特定された関係と、第２の関係特定部１３によって特定された関係とを用い、特定のユーザに関係がある知識（以下「関係知識」と表記する。）を抽出する。
【００１６】
このように、本実施の形態では、ユーザに操作を行なわせることなく、ユーザの電子メールを元に知識が抽出される。そして、電子メールには、ユーザの業務内容に関する記述があることから、抽出される知識はユーザにとって有用となる。例えば、ユーザが、コンピュータの開発を行っている場合は、電子メールのコンピュータ開発に関する記述に基づいて、コンピュータ開発についての関係知識が抽出される。
【００１７】
ここで、図２及び図３を用いて、本実施の形態における知識抽出装置１０の構成について更に具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態における知識抽出装置の構成を具体的に示すブロック図である。図３は、本発明の実施の形態における知識抽出装置の機能を説明する説明図である。
【００１８】
まず、図２に示すように、本実施の形態では、知識抽出装置１０は、ネットワーク５０を介して、多数の知識が登録されているデータベース（以下「ナレッジベース」と表記する。）２０と、メールサーバ３０と、ユーザの端末装置４０とに接続されている。
【００１９】
また、本実施の形態では、知識抽出装置１０は、特定の組織における知識の有効活用に資するものであり、ネットワーク５０は、特定の組織のＬＡＮ（Local Area Network）である。特定の組織としては、企業、官公庁、各種団体等が挙げられる。特定のユーザは、特定の組織に属するユーザの一人である。なお、図２の例では、単一の端末装置４０しか図示されていないが、実際には、ユーザ毎に、複数の端末装置４０がネットワーク５０に接続されている。
【００２０】
また、本実施の形態において、ナレッジベース２０への知識の登録は、特定の組織に属する各ユーザによって行なわれる。具体的には、ユーザは、自身の業務においてノウハウを取得すると、この取得したノウハウを表す文書を「知識」として登録する。また、ナレッジベースは、ユーザによって知識が登録されると、登録された知識（以下「登録知識」）に識別子を設定し、各登録知識を管理する。
【００２１】
また、本実施の形態では、キーワード群作成部１１は、特定の組織に属する複数のユーザの電子メールから、キーワードを抽出し、抽出したキーワードを用いて、２以上のキーワード群を作成する。具体的には、図３に示すように、キーワード群作成部１１は、まず、メールサーバ３０に蓄積されている電子メールから、キーワードを抽出し、抽出したキーワードをトピック毎に分類する。なお、キーワードの抽出には、形態素解析等の技術が用いられる。
【００２２】
例えば、トピックの１つとして「データベース」が設定されているとすると、「ＳＱＬ」、「オラクル（登録商標）」、「Ｊａｖａ（登録商標）」といったキーワードは、トピックに関連するキーワードとして、同じキーワード群に分類される。なお、キーワードをトピック毎に分類する技術としては、既存の技術を用いることができる。また、図３に示された、トピック１、トピック２、トピック３、トピック４は、それぞれ、トピック毎に分類されたキーワード群を示している。
【００２３】
また、第１の関係特定部１２は、本実施の形態では、キーワード群毎（トピック毎）に、各キーワード群とナレッジベースに予め登録されている知識との類似度（以下「第１類似度」と表記する。）を算出する。第１の関係特定部１３は、算出した第１類似度を、キーワード群と知識との関係として特定する。具体的には、第１の関係特定部は、キーワード群と各登録知識との組み合わせを特定し、特定した組み合わせ毎に、キーワード群に含まれる複数のキーワードと、登録知識に含まれる複数のキーワードとのコサイン類似度を第１類似度として算出する。
【００２４】
第２の関係特定部１３は、本実施の形態では、最初に、対象となる特定のユーザの端末装置４０から、電子メールを取得する（図３参照）。具体的には、第２の関係特定部１３は、端末装置４０に蓄積されている、例えば、過去１ヶ月以内内に受信及び送信された電子メールを取得する。
【００２５】
続いて、第２の関係特定部１３は、取得した特定のユーザの電子メールから個人キーワードを抽出し、キーワード群毎（トピック毎）に、各キーワード群と、抽出した個人キーワードとの類似度（以下「第２類似度」と表記する。）を算出する。そして、第２の関係特定部１３は、算出した類似度を、キーワード群と個人キーワードとの関係として特定する。具体的には、第２の関係特定部１３は、キーワード群に含まれる複数のキーワードと、個人キーワードとのコサイン類似度を第２類似度として算出する。
【００２６】
知識抽出部１４は、本実施の形態では、第２類似度に基づいて、１又は２以上のキーワード群を選択する。そして、知識抽出部１４は、選択したキーワード群について算出された第１類似度に基づいて、予め登録されている知識のいずれかを選択し、選択した知識を、特定のユーザに関係がある知識として抽出する。
【００２７】
具体的には、知識抽出部１４は、まず、第２類似度に基づいて、キーワード群をランキングし、第２類似度の値が大きい上位ｎ個のキーワード群を選択する。次に、知識抽出部１４は、ｎ個のキーワード群それぞれ毎に、第１類似度の値が大きい上位ｍ個の知識を選択する。そして、知識抽出部１４は、合計ｎ×ｍ個の知識を、電子メールが取得されたユーザの端末装置４０に送信する。なお、ｎ及びｍは、任意の自然数を表しいている。
【００２８】
ユーザの端末装置４０は、知識抽出装置１０から、知識を受信すると、受信した知識を、画面上に表示させる。例えば、端末装置４０は、電子メールの送受信を行なうための画面上に、受信した知識を表示させることができる。この場合、ユーザは、特別な操作を行なうことなく、組織内で蓄えられている知識を取得できることになる。
【００２９】
また、上述した例では、キーワード群作成部１１は、メールサーバ３０に蓄積されている電子メールからキーワードを抽出することによって、キーワード群を作成している。但し、本実施の形態は、この態様に限定されず、例えば、キーワード群作成部１１は、ナレッジベース２０に蓄積されている各知識からキーワードを抽出することによって、キーワード群を作成しても良い。
【００３０】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における知識抽出装置１０の動作について図４及び図５を用いて説明する。図４は、本発明の実施の形態における知識抽出装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１〜図３を参酌する。また、本実施の形態では、知識抽出装置１０を動作させることによって、知識抽出方法が実施される。よって、本実施の形態における知識抽出方法の説明は、以下の知識抽出装置１０の動作説明に代える。
【００３１】
図４に示すように、最初に、キーワード群作成部１１が、メールサーバ３０に蓄積されている電子メールから、キーワードを抽出し、抽出したキーワードをトピック毎に分類して、２以上のキーワード群を作成する（ステップＡ１）。
【００３２】
次に、第１の関係特定部１２は、ナレッジベース２０から登録知識を取り出し、キーワード群毎に、各キーワード群と各登録知識とのコサイン類似度（第１類似度）を算出する（ステップＡ２）。
【００３３】
次に、第２の関係特定部１２は、特定の組織に属する複数のユーザの中から、１人のユーザを選択する（ステップＡ３）。そして、第２の関係特定部１２は、選択したユーザの端末装置１０から、設定期間内に受信及び送信された電子メールを取得する（ステップＡ４）。
【００３４】
次に、第２の関係特定部１３は、ステップＡ４で取得した電子メールから個人キーワードを抽出し、キーワード群毎に、各キーワード群と、抽出した個人キーワードとのコサイン類似度（第２類似度）を算出する（ステップＡ５）。
【００３５】
次に、知識抽出部１４は、ステップＡ２で算出した第１類似度とステップＡ５で算出された第２類似度とに基づいて、ナレッジベース２０に登録されている知識の中から、ステップＡ３で選択されたユーザに最適な知識を抽出する（ステップＡ６）。また、知識抽出部１４は、抽出した知識をユーザの端末装置４０に送信する。
【００３６】
具体的には、知識抽出部１４は、第２類似度の値が大きい上位ｎ個のキーワード群を選択し、更に、ｎ個のキーワード群それぞれ毎に、第１類似度の値が大きい上位ｍ個の知識を選択する。そして、知識抽出部１４は、選択した合計ｎ×ｍ個の知識を、ユーザの端末装置４０に送信する。この場合、ユーザの端末装置４０の画面上には、抽出されたｎ×ｍ個の知識が表示される。
【００３７】
次に、知識抽出部１４は、対象となるユーザ全てに対して処理が終了しているかどうかを判定する（ステップＡ７）。ステップＡ７の判定の結果、対象となるユーザ全てに対して処理が終了していない場合は、知識抽出部１４は、第２の関係特定部１３に、再度ステップＡ３を実行させる。
【００３８】
一方、ステップＡ７の判定の結果、対象となるユーザ全てに対して処理が終了している場合は、知識抽出処理１０における処理は終了する。また、ステップＡ１〜Ａ７は、設定期間の経過後、繰り返し実行され、各ユーザに対して常に有用な知識が提示される。
【００３９】
以上のように本実施の形態によれば、ユーザは、特別な操作を行なう必要もなく、業務においてメールを使用するだけで、有用な知識を得ることができる。そして、本実施の形態では、ユーザに有用な知識が常に提示されることになるので、ナレッジベースの活用が促進される。
【００４０】
［プログラム］
本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図４に示すステップＡ１〜Ａ７を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における知識抽出装置１０と知識抽出方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、キーワード群作成部１１、第１の関係特定部１２、第２の関係特定部１３、及び知識抽出部１４として機能し、処理を行なう。
【００４１】
ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、知識抽出装置１０を実現するコンピュータについて図５を用いて説明する。図５は、本発明の実施の形態における知識抽出装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【００４２】
図５に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
【００４３】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。
【００４４】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【００４５】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【００４６】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。
【産業上の利用可能性】
【００４７】
以上のように本発明によれば、ユーザに操作を行なわせることなく、データベースからユーザに有用な知識を抽出することができる。本発明は、ナレッジベースと呼ばれるデータベースを用いるシステムに有用である。
【符号の説明】
【００４８】
１０  知識抽出装置
１１  キーワード群作成部
１２  第１の関係特定部
１３  第２の関係特定部
１４  知識抽出部
２０  メールサーバ
３０  ナレッジベース
４０  端末装置
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
【図１】
2016177391.tif 000003
【図２】
2016177391.tif 000004
【図３】
2016177391.tif 000005
【図４】
2016177391.tif 000006
【図５】
2016177391.tif 000007