(57)【要約】      （修正有）【課題】質問応答システムにおける回答の提供方法及び装置を提供する。【解決手段】回答の提供方法は、検索ユーザからの自然言語クエリーを受信することと、自然言語クエリーに応じて、検索ユーザが検索しようとするオブジェクトカテゴリと、オブジェクトカテゴリの特徴を説明するための要素指示詞とを決定することと、複数のユーザのレビューに基づいて決定された当該オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコア、及び決定された要素指示詞に応じて、各候補オブジェクトに対する検索ユーザの満足度スコアを予測することと、満足度スコアが最も高い候補オブジェクトと、満足度スコアが最も高い候補オブジェクトの各要素における満足度スコアとを検索ユーザに提供することとを含む。【選択図】図２
2017220238.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
質問応答システムにおける回答の提供方法であって、
検索ユーザからの自然言語クエリーを受信することと、
当該自然言語クエリーに応じて、当該検索ユーザが検索しようとするオブジェクトカテゴリと、当該オブジェクトカテゴリの特徴を説明するための要素指示詞とを決定することと、
複数のユーザのレビューに基づいて決定された、当該オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコア、及び決定された要素指示詞に応じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測することと、
満足度スコアが最も高い候補オブジェクトと、満足度スコアが最も高い当該候補オブジェクトの各要素における満足度スコアとを、当該検索ユーザに提供することとを含むことを特徴とする回答の提供方法。
【請求項２】
当該自然言語クエリーに応じて、当該検索ユーザが検索しようとするオブジェクトカテゴリと、当該オブジェクトカテゴリの特徴を説明するための要素指示詞とを決定することは、
当該自然言語クエリーに対して意味解析を行うことで、当該検索ユーザが検索しようとするオブジェクトカテゴリと、当該オブジェクトカテゴリの要素指示詞とを決定することを含むことを特徴とする請求項１に記載の回答の提供方法。
【請求項３】
前記オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと、各要素に対する各ユーザの重視度スコアとを決定することは、
前記複数のユーザのレビューから前記各候補オブジェクトに対する各ユーザの満足度スコアを抽出することと、
各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコアを取得するように、偏差モデルの関数値を最小化することとを含み、
前記偏差モデルは、ユーザ−オブジェクトスコアマトリックスと、ユーザ−要素スコアマトリックスと要素−オブジェクトスコアマトリックスとの積との間の差異を表し、
前記ユーザ−オブジェクトスコアマトリックスにおけるそれぞれのエレメントは、一つの候補オブジェクトに対する一名のユーザの満足度スコアを表し、ユーザ−要素スコアマトリックスにおけるそれぞれのエレメントは、一つの要素に対する一名のユーザの重視度を表し、要素−オブジェクトスコアマトリックスにおけるそれぞれのエレメントは、一つのオブジェクトの一つの要素における満足度スコアを表すことを特徴とする請求項１に記載の回答の提供方法。
【請求項４】
前記偏差モデルは、ユーザ−オブジェクトスコアマトリックスと、ユーザ−要素スコアマトリックスと要素−オブジェクトスコアマトリックスとの積との間の差異のノルムであることを特徴とする請求項３に記載の回答の提供方法。
【請求項５】
前記オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコアとを決定することは、さらに、前記複数のユーザのレビューのうち各レビューワードの各ユーザレビューにおける出現頻度を統計することと、
エモーショナルワード辞書に基づき、前記複数のユーザのレビューのうち各エモーショナルワードの各オブジェクトのレビューにおけるエモーションスコアを決定することとを含み、
前記偏差モデルは、さらに、ユーザ−レビューワードスコアマトリックスと、ユーザ−要素スコアマトリックスと要素−レビューワードスコアマトリックスとの積との間の差異、及びエモーショナルワード−オブジェクトスコアマトリックスと、エモーショナルワード−要素スコアマトリックスと要素−オブジェクトスコアマトリックスとの積との間の差異を表し、
前記ユーザ−レビューワードスコアマトリックスにおけるそれぞれのエレメントは、一つのレビューワードの一名のユーザの全てのレビューにおける出現確率を表し、要素−レビューワードスコアマトリックスにおけるそれぞれのエレメントは、一つのレビューワードが一つの要素を表す確率を表し、エモーショナルワード−オブジェクトスコアマトリックスにおけるそれぞれのエレメントは、一つのエモーショナルワードの一つのオブジェクトのレビューにおけるエモーションスコアを表し、エモーショナルワード−要素スコアマトリックスにおけるそれぞれのエレメントは、一つのエモーショナルワードが一つの要素を表す確率を表すことを特徴とする請求項３に記載の回答の提供方法。
【請求項６】
エモーショナルワード辞書に基づき、前記複数のユーザのレビューのうち各エモーショナルワードの各オブジェクトのレビューにおけるエモーションスコアを決定することは、
各エモーショナルワードの各オブジェクトのレビューにおける出現頻度を統計することと、
エモーショナルワード辞書に基づき、各エモーショナルワードのエモーションスコアを決定することと、
各エモーショナルワードのエモーションスコアと、各エモーショナルワードの各オブジェクトのレビューにおける出現頻度に基づき、各エモーショナルワードの各オブジェクトのレビューにおけるエモーションスコアを決定することとを含むことを特徴とする請求項５に記載の回答の提供方法。
【請求項７】
前記偏差モデルは、ユーザ−オブジェクトスコアマトリックスと、ユーザ−要素スコアマトリックスと要素−オブジェクトスコアマトリックスとの積との間の差異のノルムと、ユーザ−レビューワードスコアマトリックスと、ユーザ−要素スコアマトリックスと要素−レビューワードスコアマトリックスとの積との間の差異のノルムと、エモーショナルワード−オブジェクトスコアマトリックスと、エモーショナルワード−要素スコアマトリックスと要素−オブジェクトスコアマトリックスとの積との間の差異のノルムとの加重和であることを特徴とする請求項５または請求項６に記載の回答の提供方法。
【請求項８】
複数のユーザのレビューに基づいて決定された、当該オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコア、及び決定された要素指示詞に応じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測することは、
各要素に対する前記各ユーザの重視度スコアが各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを含むかどうかを判断することと、
各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを含む場合は、各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアに基づき、第一スコアベクトルを構築し、当該第一スコアベクトルにおけるそれぞれのエレメントは、それぞれの要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアであることと、
前記第一スコアベクトルを調整し、その中、決められた要素指示詞に対応する要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを増加させることと、
調整された第一スコアベクトルを要素−オブジェクトスコアマトリックスに乗じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測することとを含むことを特徴とする請求項３または請求項５に記載の回答の提供方法。
【請求項９】
複数のユーザのレビューに基づいて決定された、当該オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコア、及び決定された要素指示詞に応じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測することは、さらに、
各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを含まない場合、第一スコアベクトルと同じ次元である第二スコアベクトルを構築し、当該第二スコアベクトルにおけるそれぞれのエレメントは、それぞれの要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを表し、その中、決められた要素指示詞に対応する要素に対する重視度スコアが最も高いスコアに設定され、他の要素に対する重視度スコアがゼロに設定されることと、
当該第二スコアベクトルを要素−オブジェクトスコアマトリックスに乗じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測することとを含むことを特徴とする請求項８に記載の回答の提供方法。
【請求項１０】
質問応答システムにおける回答提供装置であって、
検索ユーザからの自然言語クエリーを受信するように配置される受信部と、
自然言語クエリーに応じて、当該検索ユーザが検索しようとするオブジェクトカテゴリと、当該オブジェクトカテゴリの特徴を説明するための要素指示詞とを決定するように配置される解析部と、
複数のユーザのレビューに基づいて決定された、当該オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコア、及び決定された要素指示詞に応じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測するように配置される予測部と、
満足度スコアが最も高い候補オブジェクトと、満足度スコアが最も高い当該候補オブジェクトの各要素における満足度スコアとを、当該検索ユーザに提供するように配置される提供部とを含むことを特徴とする回答提供装置。
【請求項１１】
前記オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと、各要素に対する各ユーザの重視度スコアとを決定することは、
前記複数のユーザのレビューから前記各候補オブジェクトに対する各ユーザの満足度スコアを抽出することと、
各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコアを取得するように、偏差モデルの関数値を最小化することとを含み、
前記偏差モデルは、ユーザ−オブジェクトスコアマトリックスと、ユーザ−要素スコアマトリックスと要素−オブジェクトスコアマトリックスとの積との間の差異を表し、
前記ユーザ−オブジェクトスコアマトリックスにおけるそれぞれのエレメントは、一つの候補オブジェクトに対する一名のユーザの満足度スコアを表し、ユーザ−要素スコアマトリックスにおけるそれぞれのエレメントは、一つの要素に対する一名のユーザの重視度を表し、要素−オブジェクトスコアマトリックスにおけるそれぞれのエレメントは、一つのオブジェクトの一つの要素における満足度スコアを表すことを特徴とする請求項１０に記載の回答提供装置。
【請求項１２】
前記予測部は、
各要素に対する前記各ユーザの重視度スコアが各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを含むか否かを判断するように配置されるサブ判断部と、
サブ判断部によって各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを含むと判定した時に、各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアに基づき、第一スコアベクトルを構築するように配置されるサブ構築部と、
前記第一スコアベクトルを調整し、その中、決められた要素指示詞に対応する要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを増加させるように配置されるサブ調整部と、
調整された第一スコアベクトルを要素−オブジェクトスコアマトリックスに乗じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測するように配置されるサブ予測部とを含むことを特徴とする請求項１１に記載の回答提供装置。
【請求項１３】
前記サブ構築部は、さらに、サブ判断部によって各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを含まないと判断すると、第一スコアベクトルと同じ次元である第二スコアベクトルを構築し、当該第二スコアベクトルにおけるそれぞれのエレメントは、それぞれの要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを表し、その中、決められた要素指示詞に対応する要素に対するスコアが最も高いスコアに設定され、他の要素に対するスコアがゼロに設定されるように配置され、
前記サブ予測部は、さらに、当該第二スコアベクトルを要素−オブジェクトスコアマトリックスに乗じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測するように配置されることを特徴とする請求項１２に記載の回答提供装置。
【請求項１４】
質問応答システムにおける回答提供装置であって、
プロセッサと、
メモリと、
前記メモリに記憶されるコンピュータープログラム指令とを含み、
前記コンピュータープログラム指令は、前記プロセッサによって実行される時に、
検索ユーザからの自然言語クエリーを受信するステップと、
当該自然言語クエリーに応じて、当該検索ユーザが検索しようとするオブジェクトカテゴリと、当該オブジェクトカテゴリの特徴を説明するための要素指示詞とを決定するステップと、
複数のユーザのレビューに基づいて決定された、当該オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコア、及び決定された要素指示詞に応じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測するステップと、
満足度スコアが最も高い候補オブジェクトと、満足度スコアが最も高い当該候補オブジェクトの各要素における満足度スコアとを当該検索ユーザに提供するステップとを実行することを特徴とする回答提供装置。
【請求項１５】
前記オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと、各要素に対する各ユーザの重視度スコアとを決定することは、
前記複数のユーザのレビューから前記各候補オブジェクトに対する各ユーザの満足度スコアを抽出することと、
各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコアを取得するように、偏差モデルの関数値を最小化することとを含み、
前記偏差モデルは、ユーザ−オブジェクトスコアマトリックスと、ユーザ−要素スコアマトリックスと要素−オブジェクトスコアマトリックスとの積との間の差異を表し、
前記ユーザ−オブジェクトスコアマトリックスにおけるそれぞれのエレメントは、一つの候補オブジェクトに対する一名のユーザの満足度スコアを表し、ユーザ−要素スコアマトリックスにおけるそれぞれのエレメントは、一つの要素に対する一名のユーザの重視度を表し、要素−オブジェクトスコアマトリックスにおけるそれぞれのエレメントは、一つのオブジェクトの一つの要素における満足度スコアを表すことを特徴とする請求項１４に記載の回答提供装置。
【請求項１６】
複数のユーザのレビューに基づいて決定された、当該オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコア、及び決定された要素指示詞に応じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測することは、
各要素に対する前記各ユーザの重視度スコアが各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを含むかどうかを判断することと、
各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを含む場合は、各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアに基づき、第一スコアベクトルを構築し、当該第一スコアベクトルにおけるそれぞれのエレメントは、それぞれの要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアであることと、
前記第一スコアベクトルを調整し、その中、決められた要素指示詞に対応する要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを増加させることと、
調整された第一スコアベクトルを要素−オブジェクトスコアマトリックスに乗じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測することとを含むことを特徴とする請求項１５に記載の回答提供装置。
【請求項１７】
複数のユーザのレビューに基づいて決定された当該オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコア、及び決定された要素指示詞に応じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測することは、さらに、
各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを含まない場合、第一スコアベクトルと同じ次元である第二スコアベクトルを構築し、当該第二スコアベクトルにおけるそれぞれのエレメントは、それぞれの要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを表し、その中、決められた要素指示詞に対応する要素に対する重視度スコアが最も高いスコアに設定され、他の要素に対する重視度スコアがゼロに設定されることと、
当該第二スコアベクトルを要素−オブジェクトスコアマトリックスに乗じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測することとを含むことを特徴とする請求項１６に記載の回答提供装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は質問応答システムに関し、特に、質問応答システムにおける回答の提供方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
質問応答システムは、ユーザからの自然言語形式で説明された質問を受信し、多くの異種データからユーザの質問に対する回答を検索又は推定することができる情報検索システム。従来の質問応答システムがオブジェクト推奨に用いられる場合は、一般的に、推奨オブジェクトを回答として簡単に提供するだけであり、推奨オブジェクトに関するより詳しい要素（ａｓｐｅｃｔ）情報を提供することができず、或は、ユーザに注目される要素に応じて、ユーザに最も適切な推奨オブジェクトを提供することができない。
【０００３】
図１（ａ）は、例示的に典型的な質問応答システムが推奨オブジェクトを回答として提供する場面を示す。図１（ａ）に示すように、「バレンタインデーにカップルに適するデートの場所」という質問に対し、質問応答システムは、集まれたユーザスコアに応じて、推奨場所Ａを回答として提供するが、価格、環境、サービス、施設などの要素の情報を提供することができない。そのため、ユーザは当該場所Ａが質問応答システムに推奨される理由が分からず、質問応答システムに推奨された当該場所Ａが最も適切ではないと疑う可能性がある。図１（ｂ）は、例示的に別の典型的な質問応答システムが推奨オブジェクトを回答として提供する場面を示す。図１（ｂ）に示すように、「映画館」という質問に対し、質問応答システムは、最も近い、人気が最も高い、評価が最も良い、平均値段が最も低い、平均値段が最も高い等の要素に応じて、スマートな順並べによって、ユーザに推奨の映画館を提供する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、当該システムは、前記固定的な要素に基づいてユーザに推奨の映画館を提供することしかできず、ユーザが例えば環境、施設、サービス等他の要素に注目する場合は、ユーザに最も適切な推奨オブジェクトを提供することができない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
少なくとも以上の課題に対し、本開示を提供する。
本開示にかかる一実施態様では、質問応答システムにおける回答の提供方法を提供する。当該回答の提供方法は、検索ユーザからの自然言語クエリーを受信することと、自然言語クエリーに応じて、検索ユーザが検索しようとするオブジェクトカテゴリと、オブジェクトカテゴリの特徴を説明するための要素指示詞とを決定することと、複数のユーザのレビューに基づいて決定された、当該オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコア、及び決定された要素指示詞に応じて、各候補オブジェクトに対する検索ユーザの満足度スコアを予測することと、満足度スコアが最も高い候補オブジェクトと、満足度スコアが最も高い候補オブジェクトの各要素における満足度スコアとを、検索ユーザに提供することとを含む。
【０００６】
本開示にかかるもう一つの実施態様では、質問応答システムにおける回答提供装置を提供する。当該回答提供装置は、検索ユーザからの自然言語クエリーを受信するように配置される受信部と、自然言語クエリーに応じて、検索ユーザが検索しようとするオブジェクトカテゴリと、オブジェクトカテゴリの特徴を説明するための要素指示詞とを決定するように配置される解析部と、複数のユーザのレビューに基づいて決定された、当該オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコア、及び決定された要素指示詞に応じて、各候補オブジェクトに対する検索ユーザの満足度スコアを予測するように配置される予測部と、満足度スコアが最も高い候補オブジェクトと、満足度スコアが最も高い候補オブジェクトの各要素における満足度スコアとを、検索ユーザに提供するように配置される提供部とを含む。
【０００７】
本開示にかかるもう一つの実施態様では、質問応答システムにおける回答提供装置を提供する。当該回答提供装置は、プロセッサと、メモリと、前記メモリに格納されたコンピュータープログラム指令を含む。前記コンピュータープログラム指令は、前記プロセッサによって実行される時に、検索ユーザからの自然言語クエリーを受信するステップと、自然言語クエリーに応じて、検索ユーザが検索しようとするオブジェクトカテゴリと、オブジェクトカテゴリの特徴を説明するための要素指示詞とを決定するステップと、複数のユーザのレビューに基づいて決定された、当該オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコア、及び決定された要素指示詞に応じて、各候補オブジェクトに対する検索ユーザの満足度スコアを予測するステップと、満足度スコアが最も高い候補オブジェクトと、満足度スコアが最も高い候補オブジェクトの各要素における満足度スコアとを検索ユーザに提供するステップとを実行する。
【０００８】
本開示にかかる実施態様では、質問応答システムにおける回答の提供方法及び装置は、複数のユーザの過去のレビューに基づき、自動的に各候補オブジェクトの各要素におけるスコアを決定するため、検索ユーザに注目される要素に応じて最も適切な推奨オブジェクトをユーザに提供し、推奨オブジェクトの各要素におけるスコアを提供することができる。よって、ユーザに直感的に当該推奨オブジェクトの各方面における長所と短所とを了解させる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
添付の図面と併せて本開示の実施態様をより詳細に説明し、本開示の上記の内容および他の目的、特徴および利点をより明らかにさせる。図面は、本開示の実施態様のさらなる理解に用いられ、明細書の一部を構成し、本開示の実施態様とともに本開示の説明に用いられるものであるが、本開示を限定するものではない。図面において、同じ符号が一般的に同じ構成要素または同じステップを指す。
【図１】図１の（ａ）−（ｂ）は質問応答システムが推奨オブジェクトを回答として提供する典型的な場面を例示的に示す図である。
【図２】図２は本開示の実施態様にかかる質問応答システムにおける回答の提供方法を模式的に示すフローチャートである。
【図３】図３は本開示の実施態様にかかる回答の提供方法に用いられるユーザ−オブジェクトスコアマトリックスＲ、ユーザ−要素スコアマトリックスＵ、及び要素−オブジェクトスコアマトリックスＶの一例を示す図である。
【図４】図４は本開示の実施態様にかかる回答の提供方法に用いられる満足度スコアの例示的な決定方法を示すフローチャートである。
【図５】図５は本開示の実施態様にかかる回答の提供方法に用いられるユーザ−レビューワードスコアマトリックスＰ、要素−レビューワードスコアマトリックスＡ、エモーショナルワード−オブジェクトスコアマトリックスＱ、及びエモーショナルワード−要素スコアマトリックスＢの一例を示す図である。
【図６】図６は本開示の実施態様にかかる回答の提供方法における各候補オブジェクトに対する検索ユーザの満足度スコアを予測する処理を示す模式的なフローチャートである。
【図７】図７は本開示の実施態様にかかる質問応答システムにおける回答提供装置の機能配置ブロック図である。
【図８】図８は本開示の実施態様にかかる質問応答システムにおける回答提供装置を実現するための演算機器の模式的なブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本開示の目的、技術的解決策および利点をより明らかにさせるために、以下に図面を参照して本開示の例示的な実施態様を詳細に説明する。もちろん、説明した実施態様は、単に本開示の実施形態の一部であり、本開示の全ての実施態様ではない。説明した例示的な実施態様が本開示を限定するものではないと理解すべきである。本開示で説明した実施態様に基づいて、当業者が創造的努力をしなく得られた全ての他の実施態様は、本開示の保護の範囲内に属するものである。
【００１１】
まず、本開示実施態様にかかる質問応答システムにおける回答提供技術の基本思想に対し、簡単に説明する。周知のように、ユーザレビューは、ユーザが例えば商品、場所などのオブジェクトを購入又は経験した後に当該オブジェクトに対して与えたフィードバック評価であり、通常に、あるオブジェクトに対するユーザの全体スコアと、当該オブジェクトの各要素に対する説明的な評価とを含む。要素（ａｓｐｅｃｔ）はオブジェクトを説明するための特徴である。例えば、オブジェクトが場所である場合を例として（以下、説明上の便利のため、すべてはオブジェクトが場所である場合を例として説明する）、その要素は、施設と、サービスと、風景と、値段と、環境などを含んでもよいが、これに限られない。典型的なユーザレビューは、例えばスコアが８．７であり、具体的な説明は「自宅に近く、遊園地自身の環境が良い。重要なのは人が少なく、遊びの項目が多い。元の価格が高いですが、団体購入価格がお得です。しかし、遊園地付近のお手洗いの洗面台が水道水がない、わざと水門を閉めたのに、水漏れと嘘を付いた」。以上から分かるように、当該レビューは環境、項目、価格、施設などの要素の長所と短所について評価した。そのため、複数のユーザの過去のレビューからオブジェクトの各要素に対するユーザの評価を自動的に抽出し、それに応じて各要素の長所と短所に対してスコアを付けることが望ましい。このように、ユーザの質問を受信すると、質問のユーザに注目される要素に応じて最も適切な推奨オブジェクトを提供することができ、そして当該推奨オブジェクトの各要素におけるスコアを提供することで当該オブジェクトを推奨する理由を説明することができる。
【００１２】
以下、図２を参考し、本開示の実施態様にかかる質問応答システムにおける回答の提供方法について詳しく説明する。図２は、本開示の実施態様にかかる質問応答システムにおける回答の提供方法のフローチャートを模式的に示している。
【００１３】
図２に示すように、ステップＳ２１０にて、検索ユーザからの自然言語クエリーを受信する。前記自然言語クエリーは、自然言語で説明された質問のことである。例えば「バレンタインデーにカップルに適するデートの場所」、「ボート漕ぎの出来る遊園地」、「小さな男の子に適する誕生日プレゼント」などである。ここでの自然言語クエリーが決定の回答を持つ客観的な質問ではなく、違う回答を持つ可能性のある主観的な質問であると理解すべきである。なお、当該自然言語クエリーは、文字形式や音声形式などの適切な形式を採用してもよい。
【００１４】
ステップＳ２２０にて、当該自然言語クエリーに応じて、当該検索ユーザが検索しようとするオブジェクトカテゴリと、当該オブジェクトカテゴリの特徴を説明するための要素指示詞とを決定する。要素指示詞（ａｓｐｅｃｔ  ｗｏｒｄ）は、ある要素に関する具体的な説明用の単語であり、オブジェクトの特徴に対する説明に用いられるものである。例えば、安い、高い、安売りなどの、「価格」という要素に関与する可能性のある要素指示詞である。ここで、自然言語クエリーを意味解析をすることによって、検索ユーザが検索しようとするオブジェクトカテゴリと、当該オブジェクトカテゴリの特徴を説明するための要素指示詞とを決定する。例えば、前記の「ボート漕ぎの出来る遊園地」を検索した場合を例として、意味解析を通じて、検索ユーザが検索しようとするオブジェクトカテゴリが場所であり、当該オブジェクトカテゴリの特徴を説明するための要素指示詞がボート漕ぎであることを決定できる。
【００１５】
ステップＳ２３０にて、複数のユーザのレビューに基づいて決定された、当該オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコア、及び決定された要素指示詞に応じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測する。
【００１６】
前記オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと、各要素に対する各ユーザの重視度スコアは、自然言語クエリーを受信した後でオンラインで決定してもよく、所定のトリガー条件に応じてオフラインで決定してもよい。例えば、例示的なトリガー条件として、新しいユーザレビューを集めた時に決定してもよく、集められた新しいユーザレビューの数が所定閾値を越えた時に決定してもよく、或は所定の時間毎に決定してもよい。
【００１７】
一方、前記オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコアとは、手動インデキシング又は他の適当な方式で決定してもよい。以下、本発明の実施態様にかかるスコア決定方式について説明する。
【００１８】
例示的な実現方式として、本発明の一態様にかかるスコア決定方式は、以下のステップを含んでもよい。即ち、
（ａ）前記複数のユーザのレビューから前記各候補オブジェクトに対する各ユーザの満足度スコアを抽出する。
前記複数のユーザのレビューは質問応答システムによって事前に集められたものである。前記のように、ユーザレビューは、通常に、オブジェクト全体に対するユーザの満足度スコアを含むため、質問応答システムは、複数のユーザのレビューからステップＳ２２０にて決定されたオブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトに対する各ユーザの満足度スコアを直接に抽出することができる。
（ｂ）各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコアを取得するように、偏差モデルの関数値を最小化する。前記偏差モデルは、ユーザ−オブジェクトスコアマトリックスＲと、ユーザ−要素スコアマトリックスＵと要素−オブジェクトスコアマトリックスＶとの積との間の差異を表す。
【００１９】
図３は前記ユーザ−オブジェクトスコアマトリックスＲ、ユーザ−要素スコアマトリックスＵと要素−オブジェクトスコアマトリックスＶの一例を示している。図３に示すように、ユーザ−オブジェクトスコアマトリックスＲは、ユーザ−要素スコアマトリックスＵと、要素−オブジェクトスコアマトリックスＶとに分けられる。ユーザ−オブジェクトスコアマトリックスＲのそれぞれのエレメントは、一つの候補オブジェクトに対する一名のユーザの満足度スコアを表し、各エレメントの値は、処理（ａ）によって得られる。ユーザ−要素スコアマトリックスＵのそれぞれのエレメントは、一つの要素に対する一名のユーザの重視度を表し、要素−オブジェクトスコアマトリックスＶのそれぞれのエレメントは、一つのオブジェクトの一つの要素における満足度スコアを表す。
【００２０】
前記偏差モデルは、任意の適当なモデルが採用されてもよく、マトリックスＲと、マトリックスＵとマトリックスＶとの積との間の差異を表せばよい。例えば、前記偏差モデルは、マトリックスＲと、マトリックスＵとマトリックスＶとの積との間の差異のノルムであってもよい。そうすると、当該ステップ（ｂ）における、偏差モデルの関数値を最小化することは、数式（１）で示される目標関数を解くすることによって実現される。
【数１】
2017220238.tif 000003
その中、添字ｎはｎノルムを表す。
【００２１】
例えば準ニュートン法（ＬＢＦＧＳ）、確率的勾配降下法など本領域で様々なよく使われる方法を通じて、目標関数を解くことで、マトリックスＵとマトリックスＶとを得られる。さらに、各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコアとを取得する。
【００２２】
なお、何れのユーザレビューがオブジェクト全体に対するユーザの満足度スコアを含むわけではないため、前記処理（ａ）で各候補オブジェクトに対する各ユーザの満足度スコアを抽出しないことがある。つまり、ユーザ−要素スコアマトリックスＲは完全ではない可能性がある。そのため、前記処理によって完全なマトリックスＵとマトリックスＶとを取得した後、マトリックスＵをＶに乗じて、ユーザ−要素スコアマトリックスＲに欠落したエレメントを適切に求められる。
【００２３】
前記の実施態様では、ユーザ−オブジェクトスコアマトリックスＲと、ユーザ−要素スコアマトリックスＵと要素−オブジェクトスコアマトリックスＶとの間の関係のみを考慮して、ユーザ−要素スコアマトリックスＵと要素−オブジェクトスコアマトリックスＶとを求めることにした。他の実現方式として、ユーザ−要素スコアマトリックスＵと要素−オブジェクトスコアマトリックスＶとを求める時に、それに対しさらに制約してもよい。具体的に、図４は本発明にかかる他の実施態様のスコア決定方式のフローチャートを示している。
【００２４】
図４に示すように、ステップＳ４０１にて、前記複数のユーザのレビューから前記各候補オブジェクトに対する各ユーザの満足度スコアを抽出する。当該ステップでの処理は、本発明の前記実施態様のステップ（ａ）での処理と同じであるため、説明を省略する。
【００２５】
ステップＳ４０２にて、前記複数のユーザのレビューのうち各レビューワードの各ユーザレビューにおける出現頻度を統計する。当該ステップにて、質問応答システムは、集められたユーザレビューに現れた各レビューワードの各ユーザレビューにおける出現頻度を詳しく統計する。レビューワードは、ユーザレビューに現れた各レビュー的な単語であり、その範囲は具体的な応用状況によって決められる。例えば、レビューにおける助詞以外の単語がすべてレビューワードであると考えても良いし、虚詞以外の単語がすてべレビューワードであると考えても良い。ユーザのレビューワードの使用情況を統計することによって、ユーザがどの点に注目するかが分かる。例えば、ステップＳ２２０にてオブジェクトカテゴリが場所であると決定された時、あるユーザに対し、当該ステップＳ４０２に例えば雰囲気、情調などのレビューワードがそのレビューに出現頻度が高いと統計したならば、当該ユーザが環境に注目することが分かる。
【００２６】
ステップＳ４０３にて、エモーショナルワード辞書に基づき、前記複数のユーザのレビューのうち各エモーショナルワードの各オブジェクトのレビューにおけるエモーションスコアを決定する。現在、本領域で、幾つのエモーショナルワード辞書がすでに建てられた。通常、エモーショナルワード辞書では、エモーショナルワードのエモーション強度及びエモーション極性に応じて、各エモーショナルワードにエモーションスコアを付ける。そして、エモーショナルワードの正極性のエモーション強度が強いほど、エモーションスコアが高い。当該ステップにて、エモーショナルワード辞書によって提供されたエモーションスコアを、集められたユーザレビューで現れた各エモーショナルワードのスコアとして、直接に採用してもよい。
【００２７】
選択的に、エモーショナルワード辞書におけるエモーションスコアとエモーショナルワードのレビューにおける出現頻度とを統合して、エモーショナルワードのエモーションスコアを決定してもよい。具体的に、以下の処理によって、エモーショナルワードのエモーションスコアを決定してもよい。
【００２８】
（ａ）各エモーショナルワードの各オブジェクトのレビューにおける出現頻度を統計する。
当該処理にて、質問応答システムは、集められたユーザレビューのうちの各エモーショナルワードの各オブジェクトのレビューにおける出現頻度を統計する。エモーショナルワードの各オブジェクトのレビューでの使用状況を統計することによって、各オブジェクトに対するユーザのエモーションが分かる。例えば、ステップＳ２２０にてオブジェクトカテゴリが場所であると決定されると、オブジェクトＡに対し、当該処理にて例えば良い、快適、綺麗などのレビューワードがそのレビューでの出現頻度が高いと統計された場合、当該オブジェクトＡに対するユーザのエモーションが正面に偏ることを表す。
（ｂ）エモーショナルワード辞書に基づき、各エモーショナルワードのエモーションスコアを決定する。
当該処理にて、従来のエモーショナルワード辞書から各エモーショナルワードのエモーションスコアを得られる。
（ｃ）各エモーショナルワードのエモーションスコア及び各エモーショナルワードの各オブジェクトのレビューにおける出現頻度に基づき、各エモーショナルワードの各オブジェクトのレビューにおけるエモーションスコアを決定する。
【００２９】
当該処理にて、様々な形式を採用し、前記エモーションスコアと出現頻度とに基づき各エモーショナルワードのエモーションスコアを決定してもよい。例えば、一種の基本的な形式として、各エモーショナルワードに対し、それぞれ処理（ａ）と（ｂ）で得られたエモーションスコアと出現頻度とを乗算して、その結果を当該エモーショナルワードの各オブジェクトのレビューにおけるエモーションスコアとする。
【００３０】
ステップＳ４０４にて、各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコアを取得するように、偏差モデルの関数値を最小化する。その中、前記偏差モデルは、ユーザ−オブジェクトスコアマトリックスＲと、ユーザ−要素スコアマトリックスＵと要素−オブジェクトスコアマトリックスＶとの積との間の差異、ユーザ−レビューワードスコアマトリックスＰと、ユーザ−要素スコアマトリックスＵと要素−レビューワードスコアマトリックスＡとの積との間の差異、及びエモーショナルワード−オブジェクトスコアマトリックスＱと、エモーショナルワード−要素スコアマトリックスＢと要素−オブジェクトスコアマトリックスＶとの積との間の差異を表す。
【００３１】
ユーザ−オブジェクトスコアマトリックスＲ、ユーザ−要素スコアマトリックスＵと要素−オブジェクトスコアマトリックスＶは、本発明の前記実施態様と同じであるため、説明を省略する。図５はユーザ−レビューワードスコアマトリックスＰ、要素−レビューワードスコアマトリックスＡ、エモーショナルワード−オブジェクトスコアマトリックスＱ及びエモーショナルワード−要素スコアマトリックスＢの一つの例示的な形式を示す。図５に示すように、ユーザ−レビューワードスコアマトリックスＰはユーザ−要素スコアマトリックスＵと要素−レビューワードスコアマトリックスＡに分けられる。ユーザ−レビューワードスコアマトリックスＰにおけるそれぞれのエレメントは、一つのレビューワードの一名のユーザの全てのレビューにおける出現確率を表し、各エレメントの値は、ステップＳ４０２での処理によって得られる。要素−レビューワードスコアマトリックスＡにおけるそれぞれのエレメントは、一つのレビューワードが一つの要素を表す確率を表す。エモーショナルワード−オブジェクトスコアマトリックスＱは、エモーショナルワード−要素スコアマトリックスＢと要素−オブジェクトスコアマトリックスＶとに分けられる。エモーショナルワード−オブジェクトスコアマトリックスＱにおけるそれぞれのエレメントは、一つのエモーショナルワードの一つのオブジェクトのレビューにおけるエモーションスコアを表し、各エレメントの値は、ステップＳ４０３での処理によって得られる。エモーショナルワード−要素スコアマトリックスＢにおけるそれぞれのエレメントは、一つのエモーショナルワードが一つの要素を表す確率を表す。
【００３２】
前記偏差モデルは、任意の適当なモデルが採用されてもよく、マトリックスＲと、マトリックスＵとマトリックスＶとの積との間の差異、マトリックスＰと、マトリックスＵとマトリックスＡとの積との間の差異、及びマトリックスＱと、マトリックスＢとマトリックスＶとの積との間の差異を表せばよい。より詳しくは、当該モデルは、マトリックスＰと、マトリックスＵとマトリックスＡとの積との間の差異、及びマトリックスＱと、マトリックスＢとマトリックスＶとの積との間の差異を制約として、マトリックスＲと、マトリックスＵとマトリックスＶとの積との間の差異を表せばよい。例えば、前記偏差モデルは、マトリックスＲと、マトリックスＵとマトリックスＶとの積との間の差異のノルムと、マトリックスＰと、マトリックスＵとマトリックスＡとの積との間の差異のノルムと、マトリックスＱと、マトリックスＢとマトリックスＶとの積との間の差異のノルムとの加重和であれば、当該ステップＳ４０４における偏差モデルの関数値を最小化することは、数式（２）で示される目標関数を解くことによって実現される。
【数２】
2017220238.tif 000004
その中、添字ｎはｎノルムを指し、αｕとαｖ  はスラック変数を指さし、当該目標関数で重み値として、その値が手動設定又は交叉検証などの方式によって決められる。
【００３３】
例えば準ニュートン法（ＬＢＦＧＳ）、確率的勾配降下法など本領域で様々なよく使われる方法を通じて、目標関数を解くことで、マトリックスＵとマトリックスＶとを得られる。さらに、各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコアとを取得する。
【００３４】
数式（１）に示される目標関数に比べ、数式（２）に示される目標関数には、マトリックスＰと、マトリックスＵとマトリックスＡとの積との間の差異のノルム、及びマトリックスＱと、マトリックスＢとマトリックスＶとの積との間の差異のノルムを、マトリックスＵとＶとの制約条件として添加するため、得られたマトリックスＵとＶとがより最適化になる。
【００３５】
図２に戻り、前記ステップＳ２３０にて、マトリックスＶによって表される各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと、マトリックスＵによって表される各要素に対する各ユーザの重視度スコア、及びステップＳ２２０で決定された要素指示詞に応じて、各候補オブジェクトに対する検索ユーザの満足度スコアを予測する。以下、図６と併せて、当該ステップＳ２３０での処理について説明する。
【００３６】
図６に示すように、ステップＳ２３０１にて、各要素に対する前記各ユーザの重視度スコアが各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを含むかどうかを判断する。各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを含む場合は、ステップＳ２３０２に移動し、そうでなければ、Ｓ２３０５に移動する。
【００３７】
決められた各要素に対する前記各ユーザの重視度スコアが各要素に対する検索ユーザの重視度スコアを含む場合は、当該検索ユーザが旧ユーザであることが分かるため、前に各要素に対する各ユーザの重視度スコアを決めた時に、各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアがすでに決められた。そのため、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測する目前の時に、決定済みの各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアと目前の検索における当該検索ユーザに注目される要素とを統合して考慮すべきである。
【００３８】
それに対し、決定済みの各要素に対する前記各ユーザの重視度スコアが各要素に対する検索ユーザの重視度スコアを含まない場合は、当該検索ユーザが新ユーザであることが分かるため、前に各要素に対する各ユーザの重視度スコアを決めた時に、各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアがまだ決められない。そのため、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測する目前の時に、目前の検索における当該検索ユーザに注目される要素のみを考慮する。
【００３９】
ステップＳ２３０２にて、各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアに基づき、第一スコアベクトルを構築する。当該第一スコアベクトルにおけるそれぞれのエレメントは、それぞれの要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアである。前記のように、当該場合には、前記検索ユーザが旧ユーザであるため、前に各要素に対する各ユーザの重視度スコアを決めた時に、各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアがすでに決められた。当該ステップにて、決定済みの各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを利用し、第一スコアベクトルを構築する。
【００４０】
ステップＳ２３０３にて、前記第一スコアベクトルを調整し、その中、決められた要素指示詞に対応する要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを増加させる。前記のように、要素指示詞は、ある要素に関する具体的な説明用の単語である。ここでの「決められた要素指示詞」は、ステップＳ２２０にて決められた検索ユーザが検索しようとするオブジェクトカテゴリの特徴を説明するための要素指示詞である。当該要素指示詞に対応する要素は、様々な適切な方式によって決められる。例えば、一例として、本領域で既に存在する語彙辞書によって決められ、前記語彙辞書には、要素と当該要素に属する各要素指示詞との間の対応関係が記載される。もう一つの例として、前文に記載した要素−レビューワードスコアマトリックスＡによって決められてもよい。前記のように、マトリックスＡにおけるそれぞれのエレメントは、一つのレビューワードが一つの要素を表す確率を表し、要素指示詞もレビューワードであり、このため、マトリックスＡのうち、当該要素指示詞によって最大確率で表された要素を、当該要素指示詞に対応する要素として決めてもよい。
【００４１】
当該ステップにて、ステップＳ２３０２で構築された第一スコアベクトルの、要素指示詞に対応する要素に対する重視度スコアを増加させる。例えば、仮にステップＳ２２０で決められた要素指示詞が「安価」であり、「安価」に対応的要素が「価格」である。ステップＳ２３０２で構築された第一スコアベクトルのうち、価格に対する当該検索ユーザの重視度が０．６であれば、当該ステップにて、所定値までに当該値を増加させ、或は所定の増加量で当該値を増加させる。
【００４２】
ステップＳ２３０４にて、調整された第一スコアベクトルを要素−オブジェクトスコアマトリックスに乗じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測する。当該ステップにて、ステップＳ２３０３で調整された第一スコアベクトルを、前記オブジェクトの要素における満足度スコアを表す要素−オブジェクトスコアマトリックスＶに乗じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測する。
【００４３】
ステップＳ２３０５にて、第一スコアベクトルと同じ次元である第二スコアベクトルを構築する。当該第二スコアベクトルにおけるそれぞれのエレメントは、それぞれの要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを表し、その中、決められた要素指示詞に対応する要素に対する重視度スコアが最も高いスコアに設定され、他の要素に対する重視度スコアがゼロに設定される。
【００４４】
前記のように、当該場合には、前記検索ユーザが新ユーザであるため、前に決められた各要素に対する各ユーザの重視度スコアには、各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアがない。当該ステップにて、目前の検索において当該検索ユーザに注目される要素を利用し、第二スコアベクトルを構築する。具体的に、決められた要素指示詞に対応する要素は、検索ユーザの目前の検索に注目される要素であるため、第二スコアベクトルのうち、当該要素に対する検索ユーザの重視度スコアが最も高いスコアに設定され、他の要素に対する重視度スコアがゼロ又は低いスコアに設定される。
【００４５】
ステップＳ２３０６にて、当該第二スコアベクトルを要素−オブジェクトスコアマトリックスに乗じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測する。
【００４６】
図２に戻り、ステップＳ２４０にて、当該検索ユーザに、満足度スコアが最も高い候補オブジェクトを提供し、当該満足度スコアが最も高い候補オブジェクトの各要素における満足度スコアを提供する。ここで、ステップＳ２３０で予測された、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアのうち、スコア最も高い候補オブジェクトを、検索ユーザの自然言語クエリーに対する推奨回答として、検索ユーザに提供する。また、当該ステップにて、オブジェクトの要素における満足度スコアを表す前記要素−オブジェクトスコアマトリックスＶに応じて、当該候補オブジェクトの各要素における満足度スコアを検索ユーザに提供する。例えば、図１（ａ）に示された例示の場面では、仮に「バレンタインデーにカップルに適するデートの場所」という質問に対し、場所Ｓに対するユーザの満足度スコアが最も高いと予測される場合、当該ステップＳ２４０にて場所Ｓを推奨回答としてユーザに提供し、要素−オブジェクトスコアマトリックスＶから場所Ｓの例えば価格、環境、サービス、施設など要素におけるスコアを抽出し、ユーザに提供する。
【００４７】
以上は、本開示の実施態様にかかる質問応答システムにおける回答の提供方法を詳しく説明した。当該回答の提供方法は、複数のユーザの過去のレビューに基づき、各候補オブジェクトの各要素におけるスコアを自動的に決定（予測）することで、検索ユーザの目前に注目される要素に応じて、当該ユーザの過去のレビュー（もしあれば）を参考し、最も適切な推奨オブジェクトをユーザに提供する。そして、当該推奨オブジェクトの各要素におけるスコアを提供することができ、ユーザに直感的に当該推奨オブジェクトの各方面における長所と短所とを了解させる。
【００４８】
以下、図７を参照し、本開示の実施態様にかかる質問応答システムにおける回答提供装置について説明する。図７は本開示の実施態様にかかる質問応答システムにおける回答提供装置を示す機能配置ブロック図である。図７に示すように、回答提供装置７００は、受信部７１０と、解析部７２０と、予測部７３０と、提供部７４０とを含む。前記のそれぞれの部の具体的な機能及び操作は、前記の図２−図６に対する説明と基本的に同じであるので、以下は、内容の重複を避けるために、前記の機器に対して簡単に説明し、同じ細部に対する詳しい説明を省略する。
【００４９】
受信部７１０は、検索ユーザからの自然言語クエリーを受信するように配置される。当該自然言語クエリーは、文字、音声など様々な適当な形式を採用することができ、当該受信部７１０は、様々な形式の自然言語クエリーを受信することができる装置である。解析部７２０は、当該自然言語クエリーに応じて、当該検索ユーザが検索しようとするオブジェクトカテゴリと、当該オブジェクトカテゴリの特徴を説明するための要素指示詞とを決定するように配置される。要素指示詞は、オブジェクトの特徴を説明するための、ある要素に関する具体的な説明用の単語である。解析部７２０は、自然言語クエリーに対して意味解析を行うことで、検索ユーザが検索しようとするオブジェクトカテゴリと、当該オブジェクトカテゴリの要素指示詞とを決定する。予測部７３０は、複数のユーザのレビューに基づいて決定された、当該オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコア、及び決定された要素指示詞に応じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測するように配置される。
【００５０】
前記オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコアとは、自然言語クエリーが受信された後でオンラインで決定されてもよく、所定のトリガー条件によってオフラインで決定されてもよい。例えば、例示的なトリガー条件として、新しいユーザレビューを集めた時に決定してもよく、集められた新しいユーザレビューの数が所定閾値を越えた時に決定してもよく、或は所定の時間毎に決定してもよい。一方、前記オブジェクトカテゴリの各候補オブジェクトの各要素における満足度スコアと各要素に対する各ユーザの重視度スコアとは、手動インデキシング又は他の適当な方式で決定してもよい。前記の内容で本発明の実施態様にかかる例示的なスコア決定方式についてすでに詳しく説明したため、ここでは省略する。
【００５１】
予測部７３０は、サブ識別部７３１０、サブ第一構築部７３２０、サブ調整部７３３０、サブ第二構築部７３４０、サブ予測部７３５０を含み、決められた満足度スコアと解析部７２０によって決められた要素指示詞に基づき、各候補オブジェクトに対する検索ユーザの満足度スコアを予測する。
【００５２】
具体的に、サブ識別部７３１０は、各要素に対する前記各ユーザの重視度スコアが各要素に対する検索ユーザの重視度スコアを含むか否かを判断するように配置される。決定済みの各要素に対する前記各ユーザの重視度スコアが各要素に対する検索ユーザの重視度スコアを含む場合、当該検索ユーザが旧ユーザであることがわかるため、前に各要素に対する各ユーザの重視度スコアを決めた時に、各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアがすでに決められた。そのため、当該各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測する目前の時に、決定済みの各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアと目前の検索における当該検索ユーザに注目される要素とを統合して考慮すべきである。
【００５３】
それに対し、決定済みの各要素に対する前記各ユーザの重視度スコアが各要素に対する検索ユーザの重視度スコアを含まない場合は、当該検索ユーザが新ユーザであることが分かるため、前に各要素に対する各ユーザの重視度スコアを決めた時に、各要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアがまだ決められない。そのため、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測する目前の時に、目前の検索における当該検索ユーザに注目される要素のみを考慮する。
【００５４】
サブ第一構築部７３２０は、サブ識別部７３１０によって各要素に対する各ユーザの重視度スコアが各要素に対する検索ユーザの重視度スコアを含むと判定した時に、各要素に対する検索ユーザの重視度スコアに基づき、第一スコアベクトルを構築するように配置される。当該第一スコアベクトルにおけるそれぞれのエレメントは、それぞれの要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアである。
【００５５】
サブ調整部７３３０は、前記第一スコアベクトルを調整し、その中、決められた要素指示詞に対応する要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを増加させるように配置される。ここでの「決められた要素指示詞」は、解析部７２０によって決められた検索ユーザが検索しようとするオブジェクトカテゴリの特徴を説明するための要素指示詞である。当該要素指示詞に対応する要素は、様々な適切な方式によって決められる。ここで、サブ調整部７３３０は、サブ第一構築部７３２０によって構築された第一スコアベクトルのうち、要素指示詞に対応する要素に対する重視度スコアを増加させる。
【００５６】
サブ第二構築部７３４０は、サブ識別部７３１０によって各要素に対する各ユーザの重視度スコアが各要素に対する検索ユーザの重視度スコアを含まないと判定した時に、第一スコアベクトルと同じ次元である第二スコアベクトルを構築するように配置される。当該第二スコアベクトルにおけるそれぞれのエレメントは、それぞれの要素に対する当該検索ユーザの重視度スコアを表し、その中、決められた要素指示詞に対応する要素に対する重視度スコアが最も高いスコアに設定され、他の要素に対する重視度スコアがゼロに設定される。
【００５７】
サブ予測部７３５０は、調整された第一スコアベクトル又は第二スコアベクトルを要素−オブジェクトスコアマトリックスに乗じて、各候補オブジェクトに対する当該検索ユーザの満足度スコアを予測するように配置される。
【００５８】
提供部７４０は、当該検索ユーザに、満足度スコアが最も高い候補オブジェクトを提供し、当該満足度スコアが最も高い候補オブジェクトの各要素における満足度スコアを提供するように配置される。ここで、提供部７４０は、サブ予測部によって予測された、各候補オブジェクトに対する検索ユーザの満足度スコアのうちスコア最も高い候補オブジェクトを、検索ユーザの自然言語クエリーに対する推奨回答として、検索ユーザに提供する。さらに、提供部７４０は、当該候補オブジェクトの各要素における満足度スコアを検索ユーザに提供する。
【００５９】
以上は、本開示の実施態様にかかる質問応答システムにおける回答提供装置を詳しく説明した。当該回答提供装置は、複数のユーザの過去のレビューに基づき、各候補オブジェクトの各要素におけるスコアを自動的に決定（予測）することで、検索ユーザの目前に注目される要素に応じて、過去のユーザレビュー（もしあれば）を参考し、最も適切な推奨オブジェクトをユーザに提供し、そして、当該推奨オブジェクトの各要素におけるスコアを提供することができる。このように、ユーザが直感的に当該推奨オブジェクトの各方面における長所と短所とを了解することができる。
【００６０】
以下は、図８を参照しながら本開示の実施態様にかかる質問応答システムにおける回答提供装置の演算機器を実現するための模式的なブロック図を説明する。図８に示すように、演算機器８００は、一つ又は複数のプロセッサ８０２、記憶装置８０４、入力装置８０６、出力装置８０８を含む。前記のパーツは、バスシステム８１０及び／又は他の形式の接続機構（図示せず）によって互いに接続される。なお、図８に示される演算機器８００のパーツと構造は、例示的なものであり、限定されるものではない。必要に応じて、演算機器８００は、それ以外のパーツと構造を含んでもよい。
【００６１】
プロセッサ８０２は、中央処理装置（ＣＰＵ）又はデータ処理機能及び／又は指令実行機能を持つ他の形式の処理装置であり、期望される機能を実現するように、演算機器８００におけるほかのパーツを制御することができる。記憶装置８０４は、一つ又は複数のコンピュータープログラム製品を含み、前記コンピュータープログラム製品は、様々な形式のコンピューター読み取り可能な記憶媒体を含み、例えば揮発性メモリ及び／又は不揮発性メモリを含む。前記揮発性メモリは、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及び／又はキャッシュメモリ（ｃａｃｈｅ）などを含む。前記不揮発性メモリは、例えば、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク、フラッシュメモリなどを含む。前記コンピューター読み取り可能な記憶媒体には、一つ又は複数のコンピュータープログラム指令が記憶される。プロセッサ８０２は、前記の本開示の実施態様の機能及び／又は他の期望される機能を実現するように前記プログラム指令を実行する。前記コンピューター読み取り可能な記憶媒体には、さらに、例えば、前記の自然言語クエリー、検索予定のオブジェクトカテゴリ、要素指示詞、ユーザ−オブジェクトスコアマトリックスＲ、ユーザ−要素スコアマトリックスＵ、要素−オブジェクトスコアマトリックスＶ、ユーザ−レビューワードスコアマトリックスＰ、ユーザ−要素スコアマトリックスＵ、要素−レビューワードスコアマトリックスＡ、エモーショナルワード−オブジェクトスコアマトリックスＱ、要素−オブジェクトスコアマトリックスＶ、エモーショナルワード−要素スコアマトリックスＢ、第一スコアベクトル、第二スコアベクトル、予測された満足度スコアなど、様々なアプリケーションや様々なデータが記憶されてもよい。入力装置８０６は、ユーザからの入力情報、例えば、自然言語クエリーの受信に用いられるものであり、例えば、有線／無線ネットワークカード、キーボード、マウス、タッチパネル、マイクなど様々な入力機器を含む。出力装置８０８は、例えば、満足度スコアが最も高い候補オブジェクト、当該候補オブジェクトの各要素における満足度スコアなど様々な情報を外部に出力するものであり、例えば、有線／無線ネットワークカード、モニタ、プロジェクター、テレビなど様々な表示機器を含む。
【００６２】
以上は、具体的な実施態様と併せて本開示の基本原理を説明した。しかし、在本開示に記載されたメリット、利点、効果などは、例示的なものであり、限定するものではない。本開示の各実施態様では、前記のメリット、利点、効果を必ず持つわけではない。また、前記の開示された具体的な細部は、例示と理解に用いられるものであり、限定するものではない。本開示は、必ず前記の具体的な細部を採用して実現されることに限定しない。
【００６３】
本開示にかかる部品、装置、機器、システムのブロック図は、例示的なものであり、必ずブロック図に示した方式で接続、設置、配置することを要求又は暗示しない。当業者は、知識の範囲で、これらの部品、装置、機器、システムを任意の方式で接続、設置、配置することができる。例えば、「含む」、「有する」、「備える」などの単語は開放式の語彙であり、「含むがこれに限られない」ことを指し、交換して利用されることが可能である。明確に示されない限り、前記の語彙の「又は」と「及び」は、語彙「及び／又は」を指し、交換して利用されることが可能である。前記の語彙の「例えば」は、「例であるが、これに限られない」を指す、交換して利用されることが可能である。本開示におけるステップフローチャート及び上記の方法説明は、例示的なものであり、必ず記載された手順で各実施態様のステップを実行することを要求又は暗示しない。あるステップは、並行、互いに独立、又は他の適当な手順で実行することができる。また、例えば、「その後」、「そして」、「その次ぎ」等等の単語は、ステップの手順を限定するわけではなく、方法の説明を読者に理解させるためのものに過ぎない。なお、本開示にかかる装置と方法では、各部品又は各ステップは、分解及び／又は再結合ができる。これらの分解及び／又は再結合は、本開示の同等態様と考えられる。当業者が本開示を実現できるように、前記の開示された方面の説明を提供する。様々な変更は、当業者にとって、明らかであり、ここで定義された一般原理は、本開示的範囲から脱しなく、ほかの方面に応用されることが可能である。そのため、本開示は、ここに記載の方面に限らず、開示された原理と新規な特徴と一致する最も広い範囲に属する。複数の例示的な方面と実施態様を以上で説明したが、当業者は、その変形、修正、変更、添加及びサブコンビネーションを意識することができる。
【図１】
2017220238.tif 000005
【図２】
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【図３】
2017220238.tif 000007
【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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