JP2000276487A - 事例蓄積・検索装置、並びに事例蓄積方法および事例検索方法、並びに事例蓄積プログラムを記録したコンピュータで読取可能な記録媒体および事例検索プログラムを記録したコンピュータで読取可能な記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】事例蓄積・検索対象が自然言語で記述された複
数の事例文からなる複雑な事例に対しても類似検索によ
って問題の解決を容易にする事例蓄積・検索技術を提供
する。 【解決手段】電子化文書中から種別毎に各々の事例文を
切出す処理対象文抽出手段と、類似文照合手段が領域オ
ントロジ（事例蓄積・検索対象領域依存知識）を用いて
求めた前記各々の事例文同士の構文構造的・意味的な類
似度に基づいて類似事例文を分類して類似事例データを
作成して事例データベースに格納する類似文クラスタリ
ング手段と、前記類似文照合手段が求めた入力検索文と
前記各々の事例文との間の類似度に基づいて前記検索文
と類似する類似事例文を前記事例データベースの中から
検索する類似事例検索手段とを備えた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、過去に発生した問
題の記述とその解決策との対が記録された文書、例え
ば、コールセンタでの問合せ記録などを基に作成した
「事例」を新たな問題の解決に用いるヘルプデスクシス
テムなどで利用するために、事例を蓄積すると共に類似
事例を検索する事例蓄積・検索技術に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】相談窓口における問合せ応対業務などで
のやりとりを電子的な手段で蓄積したデータを再利用し
たいという要求が強い。こうした要求に対して、従来、
自然言語で表現された事例を事例データベースに予め登
録しておき、新規に入力された検索事例に類似した事例
を前記事例データベースの中から検索する技術が、例え
ば、特開平９−７３４６４号公報「類似事例検索装置」
に開示されている。以降、本技術を従来技術１と呼ぶこ
とにする。

【０００３】図２６は、従来技術１に係る類似事例検索
装置の構成を示す構成図である。図２６において、１は
自然言語で記述されて問題部分と解決方法部分とから構
成される事例、２は事例１を蓄積した事例データベー
ス、３は事例１から生成されて、事例番号と、カテゴリ
番号と、キーワード番号と、重みとから構成される属性
情報、４は属性情報３を蓄積した属性データベースであ
る。

【０００４】また、５は事例１から抽出した各々のキー
ワードに一意の番号を付して格納するキーワード番号テ
ーブル、６は事例番号と当該事例番号を持つ事例の中か
ら抽出したキーワードに対応するキーワード番号とを対
応付けて格納したキーワードテーブル、７は事例番号と
当該事例番号を持つ事例の分類を表すカテゴリ（カテゴ
リの種類は予め設定しておく）に対応するカテゴリ番号
とを対応付けて格納したカテゴリテーブルである。

【０００５】また、８は行方向にカテゴリ番号を列方向
にキーワード番号をとったテーブルの各々の欄に当該カ
テゴリ番号に対応するカテゴリに含まれて当該キーワー
ド番号に対応するキーワードを含む事例の事例数を格納
する事例数テーブル、９はキーワード番号テーブル５
と、キーワードテーブル６と、カテゴリテーブル７と、
事例数テーブル８とを記憶したメモリ、１０は事例１の
属性情報３を生成する属性情報生成手段、１１は事例デ
ータベース２に格納された事例間の類似度を生成する類
似度生成手段である。

【０００６】次に、従来技術１に係る類似事例検索装置
の動作について図２６を用いて説明する。まず、事例登
録時の動作について説明する。

【０００７】事例数テーブル８には、図２６に示すよう
に、テーブルの各欄に当該カテゴリ番号に対応するカテ
ゴリおよび当該キーワード番号に対応するキーワードを
含む事例の事例数を格納する他に、事例テーブル８の各
行における各欄に格納されたキーワード毎の事例数の和
（当該キーワード番号に対応するキーワードを含む事例
の事例数の合計）、各列における各欄に格納されたカテ
ゴリ毎の事例数の和（当該カテゴリ番号に対応するカテ
ゴリに含まれる事例の事例数の合計）、事例データベー
ス２に蓄積された全事例の事例総数を格納する。

【０００８】なお、事例数テーブル８は、初期状態では
予め設定しておいたカテゴリの種類に対応するカテゴリ
番号だけが存在するが、事例１が蓄積（格納）される度
に、事例１から抽出されたキーワードに対応するキーワ
ード番号が行方向に追加され、当該カテゴリ番号および
キーワード番号に対応する欄の事例数、当該カテゴリに
対応するカテゴリ毎の事例数の和、当該キーワードに対
応するキーワード毎の事例数の和、前記全事例の事例総
数が更新される。

【０００９】事例登録時には、属性情報生成手段１０が
次の処理を実行する。即ち、まず、与えられた事例の問
題部分からキーワードを抽出し、キーワード番号を付与
してキーワード番号テーブル５に格納する。次に、抽出
した前記キーワードついてキーワード番号テーブル５に
格納されているキーワード番号を取出し、前記事例に付
与された事例番号に対応付けてキーワードテーブル６に
格納する。

【００１０】次に、ユーザの指示によって、前記事例に
付与されたカテゴリのカテゴリ番号を前記事例の事例番
号に対応付けてカテゴリテーブル７に格納する。次に、
事例数テーブル８にキーワード番号を必要に応じて追加
すると共に、事例テーブル８における該当欄の事例数、
前記キーワード毎の事例数の和、前記カテゴリ毎の事例
数の和、前記全事例の事例総数のデータを更新する。

【００１１】次に、事例数テーブル８を基にして重みを
生成する。なお、事例数テーブル８に格納されたカテゴ
リ数ｎ、キーワード数ｍ、全事例の事例総数ｓ、カテゴ
リｃ _i（１≦ｉ≦ｎ）に属する事例の和ｓ_i、キーワード
番号ｊ（１≦ｊ≦ｍ）のキーワードが出現する事例の和
ｔ_j、カテゴリｃ_iに属し、かつ、キーワード番号ｍのキ
ーワードが出現する事例数ｔ_ijを生成し、ｔ_ij≠０とな
るキーワード番号ｊのキーワードについて、カテゴリｃ
_iにおけるキーワード番号ｊのキーワードに対する重み
ω_ijは、 ω_ij＝（ｔ_ij／ｔ_j−ｓｉ／ｓ）＋（ｔ_ij／ｓ_i−ｔ_j／
ｓ） として生成する。次に、前記事例についての事例番号、
カテゴリ番号、キーワード毎の重みから構成される属性
情報を作成して属性データベース４に格納する。

【００１２】次に、事例検索時の動作について説明す
る。事例検索時には、類似度生成手段１１が次の処理を
実行する。即ち、まず、新規に入力された検索事例の
「問題」部分からキーワードを抽出する。次に、属性デ
ータベース４を検索し、抽出されたキーワードと同一の
キーワードが存在する事例のカテゴリ番号およびキーワ
ード毎の重みから構成される属性情報を取出す。

【００１３】次に、取出した属性情報を基に類似度を生
成する。与えられた前記事例と取出した前記属性情報に
対応する事例との間の類似度は、取出した事例のキーワ
ード毎の重みの組から、類似度ω＝（一致したキーワー
ドの重みの総和）×（一致したキーワード数／属性デー
タベース４から取出したキーワードリストの長さ）を算
出して生成する。次に、生成した類似度ωが高い順にソ
ートし、類似度ωが高い事例から事例のカテゴリ、類似
度、データの内容などを出力し、表示または印字する。

【００１４】また、機器などのクレーム処理の作業など
において、過去の故障内容、故障対応内容、故障属性デ
ータ等を保持する事例ベースを提供する技術が、例え
ば、特開平６−３０９１７２号公報「知識ベース装置お
よび知識ベース構築方法」に開示されている。以降、本
技術を従来技術２と呼ぶことにする。

【００１５】図２７は、従来技術２に係る知識ベース装
置の構成を示す構成図である。

【００１６】図２７において、１２は推論、類似検索、
事例編集、知識編集などをユーザが指示すると共に、そ
れに伴う推論条件、検索条件などのデータをユーザが入
力する指示・入力手段と、検索結果やメニュなどのデー
タをユーザに提示する表示手段とを備えたユーザインタ
フェース、１３は条件部と、結論部と、事例番号とから
構成される知識を格納した知識ベース、１４は一般的な
シソーラスを格納した類義語辞書、１５は管理項目（顧
客名など）と、故障内容と、キーワード群と、故障原因
と、故障対応内容とから構成される事例データ、１６は
事例データ１５を格納した事例ベース、１７はキーワー
ドと、事例データでのキーワードの出現回数と、１事例
データ内でのキーワード間の同時出現関係と、１事例デ
ータ内でのキーワードの同時出現回数とから構成されネ
ットワーク構造になっているキーワード関係データベー
スである。

【００１７】また、１８はユーザインタフェース１２を
介したユーザとのやり取りによって事例データベース１
６に格納された事例データ１５の編集を行う事例編集手
段、１９はユーザインタフェース１２から推論条件を受
取り、知識ベース１３に格納された知識を利用して推論
を行う推論手段、２０はユーザインタフェース１２から
検索条件を受取り、類義語辞書１４に格納されている一
般的なシソーラスを用いて前記検索条件を一般化し、事
例ベース１６に格納された事例データ１５の類似検索を
行う類似検索手段、２１は事例ベース１６に格納された
事例データ１５からキーワードデータを獲得し、獲得し
たキーワードデータを用いてキーワード間の関係データ
を作成するキーワード関係データ作成手段である。

【００１８】また、２２はキーワード関係データベース
１７に格納されたキーワード関係データからメニューを
作成するメニュー作成手段、２３はキーワード関係デー
タベース１７に格納されたキーワード関係データと事例
データベース１６に格納された事例データ１５から知識
２４を生成する事例・知識コネクト手段、２５はユーザ
インタフェース１２からの知識編集の指示によって事例
・知識コネクト手段２３が生成した知識２４を編集し、
知識ベース１３に格納する知識編集手段である。

【００１９】次に、従来技術２に係る知識ベース装置の
動作について図２７を用いて説明する。まず、事例登録
時の動作について説明する。

【００２０】事例登録時には、まず、事例編集手段１８
により、顧客名（管理項目の１つ）、故障内容、キーワ
ード群を入力し、事例データ１５を作成して事例ベース
１６に格納しておく。キーワード群は、直接入力する
か、メニュー作成手段２２により作成されたメニューを
指定することによって入力する。また、キーワード関係
データ生成手段２１により、キーワード、キーワードの
出現回数、キーワード間の同時出現回数をキーワード関
係データベース２１に格納しておく。

【００２１】次に、事例・知識コネクト手段２３によ
り、キーワード関係データベース２１に格納されている
同時出現頻度の高いキーワードの組合せを、候補となる
知識２４の条件部として生成し、生成したキーワードの
組合せを持つ事例データを事例ベース１６から検索し、
検索して得られた事例データの故障原因、故障対応内
容、事例番号を結論部とした知識２４を生成し、生成し
た知識２４を知識編集手段２５によりユーザが編集して
知識ベース１３に格納しておく。

【００２２】次に、事例検索時の動作について説明す
る。事例検索時には、まず、推論手段１９はユーザイン
タフェース１２を介してユーザから検索条件データを受
取り、受取った検索条件データに基づいて知識ベース１
３に格納された知識を検索する。受取った検索条件デー
タが知識２４の条件部にある場合には、ユーザインタフ
ェース１２を介して当該知識の結論部をユーザに提示す
る。受取った検索条件データが知識２４中の「条件部」
にある知識が知識ベース１３の中にない場合には、類似
検索手段２０により、一般的なシソーラスを格納した類
義語辞書１４を用いて検索条件データの条件を広げ、事
例ベース３０に格納された事例データ１５に対して類似
検索を実行する。

【００２３】また、文書検索において検索結果の妥当性
の判定を容易にすることを目的とした技術が、例えば、
特開平７−１９２０２０号公報「文書情報検索装置」に
開示されている。以降、本技術を従来技術３と呼ぶこと
にする。

【００２４】本従来技術３に係る文書情報検索装置にお
いては、入力文章を形態素解析、構文解析して、キーワ
ードと「視点」のリストからなる検索命令を生成し、本
検索命令によって文書データを検索することにより、複
数視点を軸にして検索命令と文書データとの類似の度合
いを表示することにより検索結果の妥当性の判定を容易
にしている。本従来技術３は、自然言語の構文解析は行
うが、その解析結果を視点の抽出だけに用いており、実
際の検索時にはキーワードと視点とから構成した情報だ
けを用いている。

【００２５】図２８は、従来技術３に係る文書情報検索
装置の構成を示す構成図である。図２８において、２６
はユーザが検索を指示するキーワードまたは自然言語か
らなる文章を入力する入力部、２８はユーザが入力した
入力文章２７を解析して検索命令に変換して得られた検
索命令２９を入力部２６へ出力する入力解析部である。

【００２６】また、３０は文章データを格納する文章デ
ータ記録部、３１は入力部２６から検索命令２９を入力
として文書データ記録部３０に格納された文章データを
参照することによって関連する文書を検索して得られた
検索結果３２を出力する検索部、３３は入力部２６から
検索命令２９を受取ると共に検索部３１が出力した検索
結果３２を受取って検索履歴として格納する検索履歴記
憶部、３５は検索履歴記憶部３３に格納された検索履歴
を入力して木構造で表示する検索履歴表示部である。

【００２７】また、３６は検索部３１で検索して得られ
た検索結果３２を入力して検索結果の文書の集合を多次
元で表示する（例えば、各々の文書の表題や書誌事項な
どを木構造や表やリストなどで表示する）と共に表示さ
れた文書の集合の中から文書を選択する検索結果表示
部、３７は検索結果表示部３６で選択された文書の内容
（全文）を表示するブラウズ部、３４は検索履歴記憶部
３３、検索履歴表示部３５、検索結果表示部３６を制御
して検索履歴の格納・表示を制御・管理する履歴管理部
である。

【００２８】図２９は、図２８における入力解析部２８
の構成を示す構成図である。図２９において、３８は個
々の文を入力して形態素解析を行ってその解析結果を出
力する形態素解析部、３９は形態素解析の結果を入力し
て構文解析を行ってその結果を出力する構文解析部、４
０は入力文章２７を入力して形態素解析３８および構文
解析３９を起動して構文解析結果を得る入力解析制御部
である。

【００２９】また、４１は視点を抽出するために用いる
規則を記述した視点抽出用規則、４２は前記構文解析結
果を入力して視点抽出用規則を参照して視点情報を作成
する視点抽出部、４３は視点抽出部４２において抽出し
た視点情報を入力すると共に個々の文から自立語を抽出
して検索命令を構成する検索命令生成部である。なお、
図２９中、図２８と同一または相当部分には同一符号を
付して説明を省略する。

【００３０】次に、従来技術３に係る文書情報検索装置
の動作について図２８および図２９を用いて説明する。
入力解析部２８においては、図２９に示した入力解析制
御部４０によって、形態素解析部３８、構文解析部３９
を起動し、入力文章２７に対する構文解析結果を得る。
次に、視点抽出部４２によって（述部、様相、格構造）
というパターンを視点に割当てる視点抽出用規則４１を
用いて視点のリストを生成し、検索命令生成部４３にお
いて前記構文解析結果から自立語を抽出することによ
り、＜キーワード＞と＜視点のリスト＞からなる検索命
令２９を生成する。

【００３１】図２８に示した検索部３１においては、検
索命令２９を用いて文書データ記憶部３０に格納されて
いる文書データを検索して、視点毎に類似した文書を検
索結果３２として得ることにより、検索結果表示部３６
に視点毎の検索結果（文書の集合）を表示することがで
きる。また、履歴管理部３４、検索履歴記憶部３３、検
索履歴表示部３５においては、過去の検索命令と検索結
果の履歴を管理・記憶しておき、記憶しておいた検索命
令と検索結果の履歴を表示することができる。更に、検
索結果表示部３６に表示された検索結果である文書の集
合の中から文書を選択することにより、ブラウズ部３７
に選択された文書の全文を表示することができる。

【００３２】

【発明が解決しようとする課題】従来技術１および従来
技術２においては、事例中の自然言語での記述が単文で
あるような単純な類似検索を想定しているため、事例デ
ータの蓄積検索対象部分が複数の文からなるような複雑
な場合、予め事例から文を抽出して分類しておき、類似
検索による問題解決を容易にすることができないという
課題があった。

【００３３】また、従来技術１においては、キーワード
抽出だけで索引を生成しており、キーワードのカテゴリ
分類および頻度情報だけで類似度計算を行なうので、事
例を構成する文の様相表現（否定、推量など）などを含
めた詳細な自然言語の類似性を判断することができない
という課題があった。

【００３４】また、従来技術２においては、一般的なシ
ソーラスを格納した類義語辞書を利用しているが、出現
頻度の高いキーワードの組合せだけで索引を生成し、類
似検索の入力も入力内容から抽出したキーワードだけを
用いているので、文の様相表現などを含めた詳細な自然
言語の類似性に関する処理が考慮されておらず、入力文
と構文的・意味的に類似した文を含む事例を検索するこ
とができないという課題があった。

【００３５】また、従来技術３においては、検索入力文
章の構文解析を行うが、構文解析結果情報を視点の抽出
だけに用いており、実際の検索時にはキーワードと視点
とから構成した情報だけを用いている。従って、従来技
術１および従来技術２と同様に、入力文と構文的・意味
的に類似した文を含む文書を検索することができないと
いう課題があった。

【００３６】また、従来技術３においては、本発明のよ
うに文書データ間の関係を含めて事例として予め蓄積し
ておく手段を備えていないので、データ間の関係を意識
した検索はできないという課題があった。

【００３７】本発明は、前記のような課題を解決するた
めになされたもので、蓄積・検索対象が複数の事例文か
らなる複雑な事例に対しても、類似検索による問題の解
決を容易にすることができる事例蓄積・検索装置、およ
び事例蓄積方法並びに事例検索方法、および事例蓄積プ
ログラムを記録したコンピュータで読取可能な記録媒体
並びに事例検索プログラムを記録したコンピュータで読
取可能な記録媒体を提供することを目的とする。

【００３８】また、本発明は、事例を構成する文の様相
表現（否定、推量など）を含めた多様な自然言語表現に
対応して詳細な類似性を考慮し、構文的・意味的に類似
した文を含む事例の検索を可能にすることを目的とす
る。

【００３９】また、本発明は、文書データに対して類似
や背反といったデータ間の関係を意識した検索を可能に
することを目的とする。

【００４０】

【課題を解決するための手段】本発明に係る第１の事例
蓄積・検索装置は、事例蓄積・検索の対象とする領域に
依存した用語と前記用語間の関係とに関する知識を予め
格納した領域オントロジと、自然言語で記述された電子
化文書の中から前記事例蓄積・検索の対象とする各々の
事例文を切出す処理対象文抽出手段と、ユーザが所望す
る事例文を検索するための検索文を入力する検索入力手
段と、前記処理対象抽出手段によって切出された各々の
事例文または前記検索入力手段によって入力された検索
文を入力として前記領域オントロジに格納された知識を
参照して形態素解析および構文解析を行って前記各々の
事例文または前記検索文の構造を作成する文解析手段
と、前記文解析手段によって作成された前記各々の事例
文または前記検索文の構造を入力として前記領域オント
ロジに格納された知識を参照して前記各々の事例文同士
の類似度または前記各々の事例文と前記検索文との間の
類似度を求める類似文照合手段と、前記類似文照合手段
によって求められた前記各々の事例文同士の類似度に基
づいて前記各々の事例文を分類して事例クラスタを構成
し、前記事例クラスタの情報と前記事例クラスタ間の関
係情報とから構成される事例データを作成する類似文ク
ラスタリング手段と、前記類似文クラスタリング手段に
よって作成された事例データを格納する事例データベー
スと、前記類似文照合手段によって求められた前記各々
の事例文と前記検索文との間の類似度に基づいて前記検
索文入力手段によって入力された検索文に類似した類似
事例文を前記事例データベースに格納された事例データ
の中から検索する類似事例検索手段と、前記類似事例検
索手段によって検索された類似事例文を表示する検索結
果表示手段とを備えたことを特徴とする。

【００４１】本発明に係る第１の事例蓄積方法は、自然
言語で記述された電子化文書の中から事例蓄積の対象と
する各々の事例文を切出す処理対象文抽出ステップと、
前記処理対象抽出ステップによって切出された各々の事
例文を入力として前記事例蓄積の対象とする領域に依存
した用語と前記用語間の関係とに関する知識を予め格納
した領域オントロジを参照して形態素解析および構文解
析を行って前記各々の事例文の構造を作成する文解析ス
テップと、前記文解析ステップによって作成された前記
各々の事例文の構造を入力として前記領域オントロジに
格納された知識を参照して前記各々の事例文同士の類似
度を求める類似文照合ステップと、前記類似文照合ステ
ップによって求められた前記各々の事例文同士の類似度
に基づいて前記各々の事例文を分類して事例クラスタを
構成し、前記事例クラスタの情報と前記事例クラスタ間
の関係情報とから構成される事例データを作成して事例
データベースに格納する類似文クラスタリングステップ
とから構成されたことを特徴とする。

【００４２】本発明に係る第２の事例蓄積方法は、前記
処理対象文抽出ステップでは、抽出した前記事例文に対
して事例文の種別を付与することを特徴とする。

【００４３】本発明に係る第３の事例蓄積方法は、前記
類似文クラスタリングステップでは、前記各々の事例文
を分類して構成するクラスタの階層数または・および前
記各々の事例文同士が類似していると判断する際に用い
るクラスタ間の類似度の閾値を指定することを特徴とす
る。

【００４４】本発明に係る第４の事例蓄積方法は、前記
領域オントロジでは、意味的な上位−下位関係を記述し
たＩＳ−Ａ関係知識、意味的な部分−全体の関係を記述
したＨＡＳ−Ａ関係知識、概念間の関係を記述した格関
係知識、１つの意味・概念・関係を複数の表現で記述し
た言換え知識、同時には起り得ない背反関係を記述した
知識の内、少なくとも１種類の知識を記述することを特
徴とする。

【００４５】本発明に係る第５の事例蓄積方法は、前記
似文照合ステップでは、構前記文解析ステップにおいて
作成された文の構造における構文的要素の属性に基づい
て前記各々の事例文同士の意味構造を照合することによ
って類似度を求めることを特徴とする。

【００４６】本発明に係る第６の事例蓄積方法は、前記
類似文照合ステップでは、前記各々の事例文同士の類似
度を求める際に用いる照合の詳細度を指定することを特
徴とする。

【００４７】本発明に係る第７の事例蓄積方法は、前記
文解析ステップは、前記事例文の構造を木構造として作
成し、前記類似文照合ステップでは、前記各々の事例文
同士の類似度を求める際に用いる照合の詳細度を前記事
例文の木構造の深さによって指定することを特徴とす
る。

【００４８】本発明に係る第８の事例蓄積方法は、前記
事例データベースでは、事例クラスタ間の関係として類
似関係または・および背反関係を記述することを特徴と
する。

【００４９】本発明に係る第１の事例検索方法は、事例
検索の対象とする事例データを格納した事例データベー
スの中からユーザが所望する事例文を検索するための検
索文を入力する検索入力ステップと、前記検索入力ステ
ップによって入力された検索文を入力として前記事例検
索の対象とする領域に依存した用語と前記用語間の関係
とに関する知識を予め格納した領域オントロジに格納さ
れた知識を参照して形態素解析および構文解析を行って
前記検索文の構造を作成する文解析ステップと、前記文
解析ステップによって作成された前記検索文の構造を入
力として前記領域オントロジに格納された知識を参照し
て前記各々の事例文と前記検索文との間の類似度を求め
る類似文照合ステップと、前記類似文照合ステップによ
って求められた前記各々の事例文と前記検索文との間の
類似度に基づいて前記検索文入力ステップによって入力
された検索文に類似した類似事例文を前記事例データベ
ースに格納された事例データの中から検索する類似事例
検索ステップと、前記類似事例検索ステップによって検
索された類似事例文を表示する検索結果表示ステップと
から構成されたことを特徴とする。

【００５０】本発明に係る第１の事例蓄積プログラムを
記録したコンピュータで読取り可能な記憶媒体は、自然
言語で記述された電子化文書の中から事例蓄積の対象と
する各々の事例文を切出す処理対象文抽出手順と、前記
処理対象抽出手順によって切出された各々の事例文を入
力として前記事例蓄積の対象とする領域に依存した用語
と前記用語間の関係とに関する知識を予め格納した領域
オントロジを参照して形態素解析および構文解析を行っ
て前記各々の事例文の構造を作成する文解析手順と、前
記文解析手順によって作成された前記各々の事例文の構
造を入力として前記領域オントロジに格納された知識を
参照して前記各々の事例文同士の類似度を求める類似文
照合手順と、前記類似文照合手順によって求められた前
記各々の事例文同士の類似度に基づいて前記各々の事例
文を分類して事例クラスタを構成し、前記事例クラスタ
の情報と前記事例クラスタ間の関係情報とから構成され
る事例データを作成して事例データベースに格納する類
似文クラスタリング手順とから構成される事例蓄積プロ
グラムを記録したことを特徴とする。

【００５１】本発明に係る第１の事例検索プログラムを
記録したコンピュータで読取り可能な記憶媒体は、事例
検索の対象とする事例データを格納した事例データベー
スの中からユーザが所望する事例文を検索するための検
索文を入力する検索入力手順と、前記検索入力手順によ
って入力された検索文を入力として前記事例検索の対象
とする領域に依存した用語と前記用語間の関係とに関す
る知識を予め格納した領域オントロジを参照して形態素
解析および構文解析を行って前記検索文の構造を作成す
る文解析手順と、前記文解析手順によって作成された前
記検索文の構造を入力として前記領域オントロジに格納
された知識を参照して前記各々の事例文と前記検索文と
の間の類似度を求める類似文照合手順と、前記類似文照
合手順によって求められた前記各々の事例文と前記検索
文との間の類似度に基づいて前記検索文入力手順によっ
て入力された検索文に類似した類似事例文を前記事例デ
ータベースに格納された事例データの中から検索する類
似事例検索手順と、前記類似事例検索手順によって検索
された類似事例文を表示する検索結果表示手順とから構
成された事例検索プログラムを記録したことを特徴とす
る。

【００５２】

【発明の実施の形態】実施の形態１．以下、本発明に係
る事例蓄積・検索技術について図を用いて説明する。

【００５３】図１は、本発明に係る実施の形態１による
事例蓄積・検索装置の構成を示す構成図である。

【００５４】図１において、４４は事例蓄積・検索装置
が蓄積・検索処理の対象とする事例の対象領域に依存し
た用語や当該用語間の関係に関する知識を予め記述して
格納しておく領域オントロジ、４５は事例をフィールド
毎に区切って自然言語で記述した文書が格納された電子
化文書ファイル（図示せず）の中からフィールド毎に事
例蓄積処理の対象となる各々の文（以降「事例文」と呼
ぶ）を切出す処理対象文抽出部である。

【００５５】また、４６は事例検索処理のために検索用
の文（以降「検索文」と呼ぶ）を入力する検索文入力
部、４７は処理対象文抽出部４５において切出された各
事例文、または検索文入力部４６において入力された検
索文に対して、単語辞書、文法規則（以上図示せず）、
領域オントロジ４４などを参照して形態素解析および構
文解析を行う文解析部、４８は２つの文の構造を入力と
し、領域オントロジ４４、類似度の計算規則（図示せ
ず）などを参照して文同士の類似度を求める類似文照合
部である。

【００５６】また、４９は文解析部４７において各事例
文を形態素解析および構文解析して得られた事例文の構
造の集合を入力とし、入力した事例文の構造の集合の中
の任意の２つの事例文の構造に対して類似文照合部４８
が求めた事例文同士の類似度に基づいて相互に類似した
文を分類（クラスタリング）してフィールド毎に事例の
クラスタを構成し、構成した事例クラスタの情報および
事例クラスタ間の関係情報を作成する類似文クラスタリ
ング部、５０は類似文クラスタリング部４９でフィール
ド毎に作成した事例クラスタの情報および事例クラスタ
間の関係情報を索引付きで格納する事例データベース、
５１は事例データベース５０に格納されたクラスタの情
報およびクラスタ間の関係情報に基づいて事例のクラス
タの階層構造を問題解決木として編集する事例クラスタ
編集部である。

【００５７】また、５２は文解析部４７において検索文
を形態素解析および構文解析して得られた検索文の構造
を入力し、事例データベース５０に格納された各事例文
の構造と入力された検索文の構造に対して類似文照合部
４８が求めた事例文と検索文との間の類似度に基づいて
検索文と類似した事例文を検索する類似事例検索部、５
３は類似事例検索部５２における検索結果や確認のため
に事例データベース５０に格納された事例クラスタの内
容を表示する検索結果表示部である。

【００５８】次に、本発明に係る実施の形態１による事
例蓄積・検索装置の動作について説明する。

【００５９】本発明に係る実施の形態１による事例蓄積
・検索装置の機能には、大別すると、電子化文書の中か
ら事例を抽出して事例データベースに蓄積する事例蓄積
機能と事例データベースに蓄積された事例の中から類似
事例を検索する事例検索機能の２つの機能がある。

【００６０】まず、本発明に係る実施の形態１による事
例蓄積・検索装置における事例蓄積機能の動作の概要に
ついて図２を用いて説明する。

【００６１】図２は、本発明に係る実施の形態１による
事例蓄積・検索装置における事例蓄積機能の処理の流れ
を示すフローチャートである。なお、図２中、図１と同
一または相当部分には同一符号を付して説明を省略す
る。

【００６２】図２において、処理対象文抽出処理（ステ
ップＳ１）は図１に示した事例蓄積・検索装置の構成中
の処理対象文抽出部４５において実行される。また、文
解析処理（ステップＳ２）は図１に示した事例蓄積・検
索装置の構成中の文解析部４７において実行される。ま
た、類似文クラスタリング処理（ステップＳ３）は図１
に示した事例蓄積・検索装置の構成中の類似文クラスタ
リング部４９において実行される。また、事例クラスタ
編集処理（ステップＳ４）は図１に示した事例蓄積・検
索装置の構成中の事例クラスタ編集部５１において実行
される。

【００６３】まず、処理対象文抽出処理（ステップＳ
１）において、電子化文書ファイルを入力し、事例蓄積
・検索処理の対象となる各々の事例文を切出す。次に、
文解析処理（ステップＳ２）において、処理対象文抽出
処理（ステップＳ１）によって切出した各々の事例文を
入力し、形態素解析および構文解析を行って各々の事例
文の構造（具体的には後述する係り受け構造）を生成す
る。次に、類似文クラスタリング処理（ステップＳ３）
において、文解析処理（ステップＳ２）によって生成さ
れた各々の事例文の構造に対して類似文照合部４７を呼
出して任意の事例文間の類似度を求め、処理対象文抽出
処理（ステップＳ１）によって切出された各々の事例文
を求めた類似度に基づいて分類（クラスタリング）して
フィールド毎にクラスタの情報およびクラスタ間の関係
情報を作成し、作成した情報を事例データベース５０に
格納する。次に、事例クラスタ編集処理（ステップＳ
４）において、事例データベース５０に格納されたクラ
スタの情報およびクラスタ間の関係情報を入力し、事例
クラスタの階層構造を問題解決木として編集する。

【００６４】なお、図２において、類似クラスタリング
処理（ステップＳ３）は図１に示した事例蓄積・検索装
置における類似文照合部４７を呼出すように構成してい
るが、この類似文照合部４７は類似クラスタリング処理
（ステップＳ３）から呼出されるモジュール（ステップ
の集合）として構成し、プログラムで実現しても良い。

【００６５】次に、本発明に係る実施の形態１による事
例蓄積・検索装置のもう一方の機能である事例蓄積機能
の動作の概要について図２４を用いて説明する。

【００６６】図２４は、本発明に係る実施の形態１によ
る事例蓄積・検索装置における事例検索機能の処理の流
れを示すフローチャートである。なお、図２４中、図２
と同一または相当部分には同一符号を付して説明を省略
する。

【００６７】図２４において、検索文入力処理（ステッ
プＳ４１）は図１に示した事例蓄積・検索装置の構成中
の検索文入力部４６において実行される。また、類似事
例検索処理（ステップＳ４２）は図１に示した事例蓄積
・検索装置の構成中の類似事例検索部５２において実行
される。また、検索結果表示処理（ステップＳ４３）は
図１に示した事例蓄積・検索装置の構成中の検索結果表
示部５３において実行される。

【００６８】まず、検索文入力処理（ステップＳ４１）
において、事例データベース５０に格納された事例を検
索するための検索文を入力する。次に、文解析処理（ス
テップＳ２）において、検索文入力処理（ステップＳ４
１）によって入力された検索文に対して形態素解析およ
び構文解析を行って検索文の構造具体的には後述する係
り受け構造）を生成する。次に、類似事例検索処理（ス
テップＳ４２）において、文解析処理（ステップＳ２）
によって生成された検索文の構造と事例データベース５
０に格納された各々の事例文の構造に対して類似文照合
部４７を呼出して検索文と各々の事例文との間の類似度
を求め、求めた類似度に基づいて検索文入力処理（ステ
ップＳ４１）によって入力された検索文に類似する類似
事例文を事例データベース５０の中から検索する。次
に、検索結果表示処理（ステップＳ４３）において、類
似事例検索処理（ステップＳ４２）によって検索された
結果得られた類似事例文や事例データベース５０に格納
された事例クラスタの内容を表示する。

【００６９】なお、図２４において、類似事例検索処理
（ステップＳ４２）は図１に示した事例蓄積・検索装置
における類似文照合部４７を呼出すように構成している
が、この類似文照合部４７は類似事例検索処理（ステッ
プＳ４２）から呼出されるモジュール（ステップの集
合）として構成し、プログラムで実現しても良い。

【００７０】以下、適宜図を参照しながら、本発明に係
る実施の形態１による事例蓄積・検索装置における事例
蓄積機能の動作の詳細を、図２に示したフローチャート
に従って具体例を用いて説明する。

【００７１】まず、処理対象文抽出処理（ステップＳ
１）について説明する。ステップＳ１においては、事例
蓄積処理の対象とする問合せ記録などの電子化文書ファ
イルを入力し、入力した電子化文書ファイルの中から処
理対象の事例文を抽出する。

【００７２】図３は、電子化文書ファイルの構成の例を
示す図である。図３において、５４は事例蓄積処理の対
象とする１つの電子化文書ファイル、５５、５６は各々
電子化文書ファイル５４中に存在し、複数のフィールド
を持つ文書、５７は文書５５の中に存在するフィールド
の内、内容が数字や簡単な文字列で表現される（属性と
しての）定型フィールド、５８は文書５５中に存在する
フィールドの内、自然言語で表現された複数の文で記述
される（属性としての）非定型フィールド、５９は文書
５５の先頭の区切りを示す文書開始タグ、６０は文書５
５の末尾の区切りを示す文書終了タグである。

【００７３】また、６１は文書５５において定型フィー
ルド、非定型フィールドに拘らず、文書中に存在する各
々のフィールド（以降「文書フィールド」と呼ぶ）の先
頭の区切りを示す文書フィールド開始タグ、６２は文書
５５において文書フィールドの末尾の区切りを示す文書
フィールド終了タグである。

【００７４】なお、図３に示した電子化文書ファイル５
４において符号６１、６２が具体的に示しているもの
は、６１が文書フィールド「顧客名」に対する文書フィ
ールド開始タグであり、６２が文書フィールド「顧客
名」に対する文書フィールド終了タグである。

【００７５】図３に示すように、１つの電子化文書ファ
イル５４の中に複数の文書が格納されている場合があ
る。図３に示した電子化文書ファイルの例では、文書開
始タグ５９「＜ＤＯＣ＞」と文書終了タグ６０＜／ＤＯ
Ｃ＞とによって文書の区切りが表されている。

【００７６】また、１つの文書は複数の文書フィールド
から構成されている。例えば、図３に示したように、文
書５５の中には、「顧客名」、「顧客電話」、「機
種」、「件名」といった文書フィールドのように、記述
内容が定型的であり、数字や簡単な文字列などで表現で
きる定型フィールド５７と、「質問」、「回答」といっ
た文書フィールドのように、記述内容が非定型的であ
り、自然言語で表現される複数の文で記述される非定型
フィールド５８とから構成される。

【００７７】また、１つの文書フィールドは、図３に示
した電子化文書ファイルの例では、文書フィールド開始
タグ６１は記号「＜」と記号「＞」とで囲まれ、記号
「＜」と記号「＞」とを含む文字列であり、文書フィー
ルド開始タグ６１から「＜」と記号「＞」とを除いた文
字列がフィールド名である。一方、文章フィールド終了
タグ６２は記号「＜／」と記号「＞」とで囲まれ、記号
「＜／」と記号「＞」とを含むた文字列であり、文書フ
ィールド終了タグ６２から記号「＜／」と記号「＞」と
を除いた文字列がフィールド名である。

【００７８】図４は、図２に示したフローチャートにお
ける処理対象文抽出処理（ステップＳ１）の流れを示す
フローチャートである。図３に示したような電子化文書
ファイル５４を入力した場合の処理対象文抽出処理（ス
テップＳ１）を図４に示したフローチャートを用いて説
明する。

【００７９】まず、文書開始タグ５９「＜ＤＯＣ＞」が
見つかるまで（ステップＳ６）電子化文書ファイル５４
を先頭から文字列を順次読み進める（ステップＳ５）。
電子化文書ファイル５４の終りを検出する（図４に示し
たフローチャートにおいては「ＥＯＦ」と表記してい
る）までに文書開始タグ５９が見つからなかった場合
は、処理を終了する。文書開始タグ５９が見つかった場
合は、ステップＳ７へ進み、文書終了タグ６０「＜／Ｄ
ＯＣ＞」が見つかるまで（ステップＳ８）電子化文書フ
ァイル５４の文字列を順次読込む（ステップＳ７）。電
子化文書ファイル５４の終りを検出するまでに文書終了
タグ６０が見つからなかった場合は、処理を終了する。
文書終了タグ６０が見つかった場合は、ステップＳ９へ
進む。

【００８０】ステップＳ９においては、ステップＳ７に
おいて読込んだ文字列（ここでは、文書開始タグ５９お
よび文書終了タグ６０は読み進め、読込んだ文字列には
含まれないものとする）が空でなければ、読込んだ文字
列を１つの文書５５であると判断して切出し、切出した
文書５５を事例として処理するために、文書５５に対し
て一意に定まる事例番号を付与する（ステップＳ９）。
次に、ステップＳ９において切出した文書５５に対し
て、処理の流れは後述する１文書に対する処理対象文抽
出処理（ステップＳ１０）を実行した後、ステップＳ５
に戻り、以上の処理を繰返す。

【００８１】なお、以下の（１）乃至（３）の３つの場
合には、（ａ）ユーザに警告を出して処理を続行する、
（ｂ）ユーザに警告を出して処理を一旦中断してユーザ
の指示を待ち、ユーザの指示に従った処理をした後、処
理を続行する、（ｃ）ユーザに警告を出して処理を終了
する、の何れかの処置をとる。 （１）ステップＳ６において、文書開始タグ５９と文書
終了タグ６０とを除いて読み進むデータがあった場合。 （２）ステップＳ８において、電子化文書ファイル５４
の終りを検出した場合で、かつ、ステップＳ９およびス
テップＳ１０において未処理の読込んだ文字列が存在す
る場合。 （３）ステップＳ９において、読込んだ文字列が空であ
った場合。

【００８２】図５は、図４に示したフローチャートにお
ける１文書に対する処理対象文抽出処理（ステップＳ１
０）の流れを示すフローチャートである。次に、図５に
示したフローチャートを用いて１文書に対する処理対象
文抽出処理（ステップＳ１０）を説明する。

【００８３】１文書に対する処理対象文抽出処理（ステ
ップＳ１０）においては電子化文書ファイル５４におけ
る１文書分の文字列を入力として受取る。まず、記号
「＜」と記号「＞」とで囲まれ、記号「＜」の次の文字
が記号「／」でない文字列、即ち、文書フィールド開始
タグ６１が見つかるまで（ステップＳ１２）入力された
１文書分の文字列を先頭から順次読み進める（ステップ
Ｓ１１）。入力された１文書分の文字列の終りを検出す
る（図５に示したフローチャートにおいては「ＥＯＤ」
と表記している）までに文書フィールド開始タグ６１が
見つからなかった場合は、処理を終了する。

【００８４】文書フィールド開始タグ６１が見つかった
場合は、ステップＳ１３へ進み、記号「＜／」と記号
「＞」とで囲まれた文字列、即ち、文書フィールド終了
タグ６２が見つかるまで（ステップＳ１４）入力された
１文書分の文字列を順次読込む（ステップＳ１３）。入
力された１文書分の文字列の終りを検出するまでに文書
フィールド終了タグ６２が見つからなかった場合は、処
理を終了する。文書フィールド終了タグ６２が見つかっ
た場合は、ステップＳ１５へ進む。

【００８５】ステップＳ１５においては、ステップＳ７
において読込んだ文字列（ここでは、文書フィールド開
始タグ６１および文書フィールド終了タグ６２は別に保
存し、読込んだ文字列には含まれないものとする）が空
でない場合は、読込んだ文字列を１つのフィールドの内
容であると判断して切出すと共に、文書フィールド開始
タグ６１および／または文書フィールド終了タグ６２か
らフィールド名を取出し、フィールドを特定する。

【００８６】図６は、定型フィールドか非定型フィール
ドかといった文書フィールドに関する情報を予め記述し
た文書フィールド情報の例を示す図である。図６におい
て、６３は文書フィールド情報、６４は本事例蓄積・検
索方法において取扱う全てのフィールドのフィールド名
を登録した「フィールド名」の欄、６５は「フィールド
名」の欄６４に登録された各々のフィールドが定型フィ
ールドか非定型フィールドかという属性を予め定義して
登録した「定型／非定型」の欄、６６は「フィールド
名」の欄６４に登録された各々のフィールドに対して設
定可能なオプションの情報を登録した「オプション」の
欄であり、６７は事例データの集合を大きく分類するた
めに設定した「カテゴリ」属性、６８は事例データの一
覧を表示する場合などに各々の事例を識別するために用
いる「タイトル」属性である。

【００８７】フィールド名の取出し処理は、文書フィー
ルド開始タグ６１から記号「＜」および記号「＞」を取
除いた文字列と文書フィールド終了タグ６２から記号
「＜／」および記号「＞」を取除いた文字列とが同一で
（一致し）かつ空でない場合は、前記文字列をフィール
ド名であると判断して取出す。

【００８８】次に、フィールドの特定処理は、図６に示
した文書フィールド情報６３を参照し、フィールド名の
取出し処理において取出したフィールド名が「フィール
ド名」の欄６４に登録されている場合は、その登録され
ているフィールド名に対応する「定型／非定型」の欄６
５の属性値を取出し、定型フィールドか非定型フィール
ドかを特定する。

【００８９】次に、取出した属性値が「定型」の場合は
ステップＳ１６に進み、定型フィールドに対する処理を
実行する。また、取出した属性値が「非定型」の場合は
ステップＳ１７へ進み、非定型フィールドに対する処理
を実行する。

【００９０】定型フィールドの処理を行うステップＳ１
６においては、ステップＳ１５で取出したフィールドの
内容をそのまま事例データベース５０の対応する欄に登
録する。図３に示した電子化文書ファイル５４の例で
は、フィールドが「＜顧客名＞」の場合、事例データベ
ース５０のフィールド名の欄が「顧客名」である欄に対
応するフィールド内容の欄に文字列「山田太郎」をその
まま登録する。

【００９１】また、非定型フィールドの処理を行うステ
ップＳ１７においては、処理の流れは後述する「非定型
フィールド処理」を呼出す。図３に示した電子化文書フ
ァイル５４の例では、「＜質問＞」フィールドと「＜回
答＞」フィールドに対して、本「非定型フィールド処
理」が呼ばれる。

【００９２】ステップＳ１６またはステップＳ１７の処
理が終った後、ステップＳ１１に戻って以上の各処理を
繰返す。

【００９３】なお、以下の（１）乃至（５）の５つの場
合には、（ａ）ユーザに警告を出して処理を続行する、
（ｂ）ユーザに警告を出して処理を一旦中断してユーザ
の指示を待ち、ユーザの指示に従った処理をした後、処
理を続行する、（ｃ）ユーザに警告を出して処理を終了
する、の何れかの処置をとる。

【００９４】（１）ステップＳ１２において、文書フィ
ールド開始タグ６１と文書フィールド終了タグ６２とを
除いて読み進むデータがあった場合。 （２）ステップＳ８において、電子化文書ファイル５４
の終りを検出した場合で、かつ、ステップＳ１６または
ステップＳ１７において未処理の読込んだ文字列が存在
する場合。 （３）ステップＳ１５において、読込んだ文字列が空で
あった場合。 （４）ステップＳ１５において、切出した文字列（１つ
のフィールドに相当する）に対する文書フィールド開始
タグ６１から取出したフィールド名と、同文書フィール
ド終了タグ６２から取出したフィールド名とが一致しな
い場合。 （５）ステップＳ１５において取出したフィールド名が
図６に示した文書フィールド情報６３に存在しない場
合。なお、取出したフィールド名が空であった場合も含
まれる。

【００９５】図７は、図３に示した電子化文書ファイル
５４における非定型フィールドに対する処理（図５に示
したフローチャートにおけるステップＳ１７）の流れを
示すフローチャートである。

【００９６】図７において、６９は各々の文書に対して
設定された事例番号、７０は処理対象である非定型フィ
ールドのフィールド名、７１は後述する文切出し処理
（ステップＳ１８）において１文毎に切出された事例
文、７２は事例文７１の各々に付与された一連の文番
号、７３は後述する文タグ付与処理（ステップＳ２０）
において各々の事例文７１の各々に付与された文タグ、
７４は文タグ７３毎に（同一の文タグ７３を持つ）事例
文７１の各々に付与された一連の文タグ毎文番号であ
る。

【００９７】次に、図７に示したフローチャートを用い
て非定型フィールドの処理の流れを説明する。

【００９８】まず、処理対象文書（例えば図３における
文書５５）の事例番号６９と処理対象の非定型フィール
ド（例えば図３における非定型フィールド５８の「＜質
問＞」フィールド）のフィールド名７０が入力として受
渡されており、電子化文書ファイル５４中の処理対象の
非定型フィールドに記述されている複数の文の中から、
句点「。」、中点「・」、章番号などの箇条書きを表す
文字列などから判定して、１つの文を切出す（ステップ
Ｓ１８）。

【００９９】図３に示した電子化文書ファイル５４の例
では、「＜質問＞」フィールドからは、まず「エアコン
から音がする。」という文を切出す。ここでは、文切出
し処理（ステップ１８）において切出した文のことを事
例データを構成する「事例文」と呼ぶ。ステップＳ１８
において事例文７１を切出すことができた場合には、抽
出した事例文７１に、事例文７１が属する事例の事例番
号６９、事例文７１が属するフィールドのフィールド名
７０、処理対象のフィールド（例えば図３に示した「＜
質問＞」フィールド）内で何番目の文であるかを示す文
番号７２を付与する。

【０１００】次に、事例文を切出すことができたか否か
を調べ（ステップＳ１９）、事例文を切出すことができ
なかった場合には、処理対象フィールド内の全文の抽出
が終了したものと判断し、文書フィールド終了タグ（例
えば図３における「＜／質問＞」）が存在することを確
認し（ステップＳ２１）、非定型フィールド処理を終了
して、図５に示したフローチャートにおける非定型フィ
ールド処理の呼出し元であるステップ１７に戻り、次に
ステップＳ１１へ進む。なお、ステップＳ２１におい
て、文書フィールド終了タグが存在することが確認でき
ない場合は警告を出す。

【０１０１】一方、ステップＳ１９において事例文を切
出すことができた場合には、切出された事例文７１に対
して事例文７１のタイプを表すラベルである「文タグ」
７３を付与する（ステップＳ２０）。

【０１０２】図８は、文タグ一覧表の例を示す図であ
る。図８において、７５は文タグ一覧表である。文タグ
付与処理（ステップＳ２０）においては、文タグ７３を
付与するための情報として、例えば、図８に示した文タ
グ一覧表７５を参照する。

【０１０３】図８に示すように、文タグ一覧表７５に
は、「フィールド」毎に文中のキーとなる表現である
「条件」部と本「条件」部に対応する「文タグ」を予め
定義しておく。

【０１０４】例えば、図３に示した電子化文書ファイル
５４の例では、＜質問＞フィールドの最初の事例文「エ
アコンから音がする。」に対しては、図８に示した文タ
グ一覧表を参照すると、「フィールド」が「＜質問＞」
である「条件」部には「で使用」「がする」……という
キーワードが記述されているが、「がする」というキー
ワードが前記事例文中に存在するので、前記事例文の文
タグは、文タグ一覧表７５における「がする」という
「条件」部に対応する「文タグ」を取出して「症状」と
なる。

【０１０５】また、図３に示した電子化文書ファイル５
４の例で、＜回答＞フィールドの最後の事例文「異常で
はないので対策不要。」に対しては、図８に示した文タ
グ一覧表を参照すると、「フィールド」が「＜回答＞」
である「条件」部には「ため」「ようだ」「思われる」
「要」「不要」……というキーワードが記述されている
が、「不要」というキーワードが前記事例文中に存在す
るので、前記事例文の文タグは、文タグ一覧表７５にお
ける「不要」という「条件」部に対応する「文タグ」を
取出して「対策」となる。

【０１０６】なお、図８においては、説明を簡単にする
ため、表層（文中に含まれる字面）の文字列を用いて文
タグを特定する場合を示しているが、「条件」部に文の
構文パターンや否定・推量などの様相表現などを指定で
きるようにしておき、切出した事例文に対して後述する
文解析処理を行ってから文タグ一覧表７５との対応を取
って文タグを決定しても良い。

【０１０７】図９は、処理対象文抽出処理（ステップＳ
１）によって、図３に示した電子化文書ファイル５４の
文書５５から生成された「事例」の例を示す図である。
図９において、７６は事例である。なお、図９中、図７
と同一または相当部分には同一符号を付して説明を省略
する。

【０１０８】図９に示した例では、事例７６として、事
例番号６９（図９に示した例では「０００１」）が割当
てられている。

【０１０９】また、図３に示した定型フィールド５７の
各文書フィールド「＜顧客名＞」「＜顧客電話＞」「＜
件名＞」「＜機種＞」に対しては、事例７６として、フ
ィールド名「顧客名」「顧客番号」「件名」「機種」と
当該フィールド名に対応させた定型フィールドの内容
「山田太郎」「０□□□−△▽−○○○○」「エアコン
の冷媒音」「エアコン」が生成されている。

【０１１０】また、図３に示した非定型フィールド５８
の各フィールド「＜質問＞」「＜回答＞」に対しては、
事例７６として、「質問」「回答」といったフィールド
名７０、各フィールド名７０に対応させて、「エアコン
から音がする。」……「異常ではないので対策不要。」
といった当該フィールドに属する事例文７１、各フィー
ルド毎に事例文７１の各々に対して「１」「２」「３」
「４」（以上＜質問＞フィールド）「１」「２」（以上
＜回答＞フィールド）といった一連の文番号７２、「症
状」「環境」「症状」「症状」（以上＜質問＞フィール
ド）「原因」「対策」（以上＜回答＞フィールド）とい
った文タグ７３が生成されている。

【０１１１】また、文タグ７３「症状」が与えられてい
るのは、＜質問＞フィールドに属する文番号１，３、４
の事例文７１であり、その他の事例文７１にはそれぞれ
異なる文タグ７３が与えられているので、文番号１、
２、３、４（以上＜質問フィールド＞）、１、２（以上
＜回答＞フィールド）の事例文７１に対して、それぞれ
「１」「１」「２」「３」「１」「１」といった文タグ
毎文番号７４が割当てられている。

【０１１２】図９においては、文切り出し処理（図７に
示したフローチャートにおけるステップＳ１８）、文タ
グ付与処理（同ステップＳ２０）が全て成功した場合を
示しているが、これら２つのの処理は文の区切りや文タ
グ付与条件の曖昧さのために事例文の切出しを誤る場合
がある。その場合には、図１に示した事例蓄積・検索装
置における処理対象文抽出部４５に表示機能を設け、図
９に示したような形式で事例をユーザに提示（表示）し
てユーザからの編集・修正入力を受付ける構成とするこ
とにより、人手による編集・修正が可能となる。

【０１１３】以上で図２に示したフローチャートにおけ
る処理対象文抽出処理（ステップＳ１）が終了し、次に
文解析処理（ステップＳ２）を実行する。

【０１１４】文解析処理（ステップＳ２）においては、
処理対象抽出処理（ステップＳ１）において得られた処
理対象文（事例文）の集合に対して形態素解析および構
文解析を行い、文の構造を生成する。

【０１１５】図１０は、図２に示したフローチャートに
おける文解析処理（ステップＳ２）の流れを示すフロー
チャートである。図１０において、７７は後述する形態
素解析（ステップＳ２２）において用いる解析用単語辞
書である。なお、図１０中、図２と同一または相当部分
には同一符号を付して説明を省略する。次に、図１０に
示したフローチャートを用いて文解析処理（ステップＳ
２）の流れを説明する。

【０１１６】文解析処理（ステップＳ２）は、図１０に
示すように、形態素解析処理（ステップＳ２２）と構文
解析処理（ステップＳ２３）とからなる。形態素解析処
理（ステップＳ２２）では解析用単語辞書７７を、構文
解析ステップＳ２３では領域オントロジ４４を参照す
る。また、解析用単語辞書７７を領域オントロジ４４の
中に含めておき、形態素解析処理（ステップＳ２２）が
領域オントロジ４４を参照するように構成しても良い。

【０１１７】図１１は、図１０に示したフローチャート
における形態素解析処理（ステップＳ２２）の流れを示
すフローチャートであると共に、図１に示した事例蓄積
・検索装置における文解析部４７中の形態素解析部（図
示せず）の構成を示す構成図である。

【０１１８】図１１において、７８は図１に示した事例
蓄積・検索装置における文解析部４７の中に存在して形
態素解析を行う形態素解析部、７９は形態素解析を行う
際に用いる付属語を予め格納した付属語辞書、８０は付
属語辞書７９に格納した付属語の接続関係を予め記述し
て付属語辞書７９に格納した付属語接続表、８１は形態
素解析処理（ステップ２２）の処理対象となる入力文、
８２は入力文８１を形態素解析した際の解析途中結果、
８３は形態素解析処理（ステップ２２）を実行して得ら
れた形態素解析結果、８４、８５，８６は解析用単語辞
書７７の構造を示し、それぞれ、「見出し」、「品詞」
情報、「意味シンボル」である。なお、図１１中、図１
０と同一または相当部分には同一符号を付して説明を省
略する。

【０１１９】次に、図１１に示した形態素解析部７８の
構成図とフローチャートとを用いて形態素解析部７８の
動作と形態素解析処理（ステップＳ３２）の流れを説明
する。

【０１２０】形態素解析部７８では、形態素解析処理
（ステップＳ２２）を実行する。形態素解析処理（ステ
ップＳ２２）では、解析用単語辞書７７、付属語辞書７
９、付属語接続表８０を参照し、形態素解析を行ない、
入力文８１を形態素の列に分割する。形態素解析の方
法、付属語辞書７９、付属語接続表８０については、多
くの文献に詳述されているのでここでは説明を省略す
る。なお以下の説明では、図１１の解析途中結果８２に
示すように、形態素の区切りを「／」によって略記表示
する。

【０１２１】図１１に示した解析途中結果８２は、自立
語部分から、解析用単語辞書７７に記述された情報（見
出し８４、品詞情報８５、単語の種別を表す概念情報で
ある意味シンボル８６）を参照できる構成とする。この
とき、解析途中結果８２に解析用単語辞書７７を参照す
るためのポインタ情報を保持しても良いし、解析用単語
辞書７７が２次記憶装置に存在するなどの原因により参
照に時間を要する場合は、１次記憶装置上に前記解析用
単語辞書７７の情報をコピーしても良い。なお、以下の
説明では、図１１に示したように意味シンボル８６は単
語を記号「＜」と記号「＞」とで囲んで表すものとす
る。

【０１２２】図１２は、図１０に示したフローチャート
における構文解析処理（ステップＳ２３）の処理の流れ
を示すフローチャートであると共に、図１に示した事例
蓄積・解析装置における文解析部４５の中の構文解析部
（図示せず）の構成を示す構成図である。

【０１２３】図１２において、８７は文解析部４５の中
に存在し、構文解析を行う構文解析部、８８は係り受け
処理（ステップＳ２５）で用いるため予め格納した文法
規則、８９は形態素解析結果８３を入力とし、文節構造
生成処理（ステップＳ２４）で生成した文節構造、９０
は文節構造８９を入力とし、係り受け解析処理（ステッ
プＳ２５）で生成した係り受け構造である。

【０１２４】次に、図１２に示した構文解析部８７の構
成図とフローチャートとを用いて構文解析部の動作と形
態素解析処理（ステップＳ２３）の流れを説明する。

【０１２５】構文解析部８７は、係り受け解析を行なう
基本単位である文節構造８９を生成する文節構造生成部
（図示せず）と、文法規則８８を参照して係り受け解析
を行う係り受け解析部（図示せず）とから構成される。

【０１２６】図１０に示した構文解析処理（ステップＳ
２３）では、まず、文節構造生成処理（ステップＳ２
４）において、図１１に示した形態素解析出力結果８３
を入力とし、係り受け解析を行なう基本単位である文節
構造８９を生成する。文節構造８９は、１個以上の自立
語形態素だけから構成されるか、または１個以上の自立
語形態素と当該自立語形態素に連なる１個以上の付属語
形態素とから構成される。

【０１２７】図１３は、文節構造８９の例を示す図であ
る。図１３において、９１は係り受けの係り部分の属性
である係り属性、９２は係り受けの受け部分の属性であ
る受け属性、９３は当該文節を構成する少なくとも１個
の自立語形態素情報へのポインタを格納した自立語情
報、９４は０個以上の付属語形態素情報へのポインタを
格納した付属語情報である。

【０１２８】係り受け解析処理（ステップＳ２５）で
は、文法規則８８に従って文節構造８９の係り受け解析
を行い、係り受け構造９０を構文解析結果として生成す
る。係り受け解析の方法については、多くの文献等に解
説されているので、ここでは詳細な説明を省略する。な
お、一般に係り受け解析の途中で多数の曖昧性を生ずる
が、当該曖昧性を解消するために領域オントロジ４４を
適宜参照する。なお、文法規則８８は、係り受け解析処
理（ステップＳ２５）のプログラム中に埋込んだ構成と
しても良い。

【０１２９】以上で、図２に示したフローチャートにお
ける文解析処理（ステップＳ２）の処理が終了する。次
に、領域オントロジ４４を参照して類似文の照合を行う
類似文照合部４８を呼出しながら処理対象文（事例文）
の構文解析結果９０の集合を類似文ごとに分類（クラス
タリング）する類似文クラスタリング処理（ステップＳ
３）を実行する。

【０１３０】図１４は、図３に示した電子化文書ファイ
ル５４から生成された類似した事例文の集合を含むクラ
スタからなる問題解決木９５の例を示す図である。

【０１３１】図１４において、９５は問題解決木、９６
は「気になる音」というラベルが設定されたクラスタ、
９７は「本体ランプ未点灯」というラベルが設定された
クラスタ、９８は「本体表示ランプ点滅」というラベル
が設定されたクラスタ、９９は「入力タイマ作動」とい
うラベルが設定されたクラスタ、１００は当該クラスタ
に関連付けられている事例（文）の数、１０１は検索時
に利用する確認チェック欄、１０２はクラスタ表示のた
めに設定したクラスタの表示ラベル、１０３は当該クラ
スタが問題解決木９５の終端に位置する場合に、当該ク
ラスタが終端であることが判るように付与した終端表示
である。

【０１３２】図１４に示すような類似文の集合を含むク
ラスタからなる問題解決木９５を構成し、作成された問
題解決木９５の各クラスタが類似した事例文の集合を持
ち、図９に示すように、各事例文７１が事例７６へのポ
インタを持つ形式で図１に示す事例データベース５０に
蓄積される。図２に示したフローチャートにおける類似
文クラスタリング処理（ステップＳ３）の流れを説明す
る前に、まず、類似文クラスタリング処理（ステップＳ
３）から呼出して文同士の類似度を求める類似文照合部
４８の動作について説明する。

【０１３３】領域オントロジ４４を参照して類似文の照
合を行う類似文照合部４８における文同士の類似度の計
算は、文の係り受け構造におけるノードの階層毎の重み
付けやノード内の属性による重み付け（否定、推量など
の様相表現を計算対象にする処理）によって行う。

【０１３４】図１５は、２つの文の係り受け構造の例を
示す図である。図１５において、１０４は文Ｓｏ「セン
サが目詰まりを認識する」の係り受け構造、１０５は文
Ｓｉ「センサが結露を検出する」の係り受け構造であ
る。

【０１３５】次に、図１５を用いて類似文照合部４８に
おける文同士の類似度の計算方法を説明する。類似文照
合部４８における自然言語の文同士の類似度計算関数を
Ｓｉｍ（Ａ，Ｂ，Ｄ）とする。引数ＡおよびＢは、図１
０に示した構文解析処理（ステップＳ２３）を実行した
結果得られた構文解析結果である係り受け構造９０（図
１２）であり、図１５に示すような木構造をしている。
また、引数Ｄは、文同士の類似度計算を行う際の照合の
詳細度であり、図１５に示した２つの木構造をした係り
受け構造１０４、１０５の類似度計算の際に、ルートノ
ードから何階層目までを処理対象とするかを示す値であ
る。ここでは簡単のため、Ｄ＝２として説明する。

【０１３６】最初に初期類似度１．０を与える。類似度
１．０は、入力された２つの文が全く同じ意味を表すと
いうことを意味する。以下の処理では、木構造を辿りな
がら各ノードの情報を比較し、異なる部分に「ペナルテ
ィ」を与え、１．０から減じていく。類似度が０または
所定の値になった時点で、比較対象は類似していないと
見なして類似度計算を打切る。

【０１３７】図１６は、類似度計算におけるペナルティ
の計算規則の例を示す図である。

【０１３８】まず、第１レベルのノード間の比較を行
う。ここでは、意味シンボルが「＜検出動作＞」で等し
く、実際の単語が異なるので図１６に示した規則Ｒ１に
従ってペナルティ値−０．０１を与える。次に、第２レ
ベルのノード間の比較を行う。このとき、左側のノード
「センサ＜モニタ装置＞」は情報が完全に一致するので
ペナルティを与えない。右側のノードは意味シンボルが
異なるので図１６の規則Ｒ４に従ってペナルティ−０．
３を与える。このようにして、類似度は、１．０−０．
０１−０．３を計算して０．６９となる。

【０１３９】例えば、仮に前記引数の値Ｄとして「１」
が与えられていれば、類似度計算は第１レベルのノード
だけが対象となり、類似度は１．０−０．０１を計算し
て０．９９となる。このように、Ｄの値によって類似度
計算の精度を制御できるので、検索状況に応じて柔軟な
処理（類似度計算）が可能となる。

【０１４０】図１７は、領域オントロジ４４に格納され
た領域に関する知識の例を示す図である。図１７におい
て、１０６は上位概念−下位概念の関係を示すＩＳ−Ａ
関係知識、１０７は全体−部分の関係を示すＨＡＳ−Ａ
関係知識、１０８は概念間の関係を示す格関係知識、１
０９は表現の差異が大きい場合にその違いを吸収する言
換え知識、１１０は「＜タイマ表示＞」に関するＨＡＳ
−Ａ関係知識であり、同時には起り得ない背反関係を示
す知識である。なお、図１７中、図２と同一または相当
部分には同一符号を付して説明を省略する。

【０１４１】即ち、領域オントロジ４４は、事例蓄積・
検索処理の対象とする領域に依存したＩＳ−Ａ関係知識
１０６、ＨＡＳ−Ａ関係知識１０７、格関係知識１０
８、言換え知識１０９からなどから構成され、背反関係
を示す知識の記述も可能である。なお、ＩＳ−Ａ関係知
識１０６やＨＡＳ−Ａ関係知識１０７は、通常「シソー
ラス」と呼ばれるものである。

【０１４２】また、図１５に示した係り受け構造１０４
に対して図１６に示した規則Ｒ２を適用すると、図１７
に示したＩＳ−Ａ関係知識１０６によって、単語「モニ
タ装置」の意味シンボルが「＜本体装置＞」の場合、文
「モニタ装置が目詰まりを認識する」の類似度は、１．
０−０．１を計算して０．９となる。

【０１４３】一方、図１６に示した規則Ｒ５を図１２に
示した文「ＲＣでタイマが入らない」の係り受け構造９
０に適用すると、構文解析結果のノードの属性に否定を
含むので、図１６に示した規則Ｒ５によって文「ＲＣで
タイマが入る」の係り受け構造との類似度は、１．０−
０．９を計算して０．１となる。類似度計算を打切るた
めの所定の値（閾値）が、例えば、０．２に設定されて
いたとすると、前記２つの文は類似していないことにな
り、類似度計算は本時点で打切られる。

【０１４４】同様に、文中に「〜だろう」のような推量
表現があり、構文解析結果のノードの属性に推量を含む
場合には、図１６に示した規則Ｒ６が適用されてペナル
ティとして−０．１５を減じた類似度が与えられる。

【０１４５】また、同様にして、文「タイマボタンの入
力を受付けない」に対して図１６に示した規則Ｒ３を適
用すると、図１７に示したＨＡＳ−Ａ関係知識１０７を
用いて、文「リモコンの入力を受付けない」との類似度
は、１．０−０．２を計算して０．８と比較的高くな
る。

【０１４６】領域オントロジ４４のＨＡＳ−Ａ関係知識
１０７には、背反な情報を記述することもできる。図１
７に示した「＜タイマ表示＞」に関するＨＡＳ−Ａ関係
知識１１０の例を用いて説明する。

【０１４７】「＜タイマ表示＞」には、「なし」、「切
タイマ」、「入タイマ」という状態があるが、図１７に
示した「＜タイマ表示＞」に関するＨＡＳ−Ａ関係知識
１１０は、「なし」と「切タイマ」または「入タイマ」
とは同時には表示されないので背反であることを示して
いる。本「＜タイマ表示＞」に関するＨＡＳ−Ａ関係知
識１１０によって、事例文中に文「タイマ表示はなしで
ある」と文「タイマ表示に入タイマがついている。」が
あるとき、クラスタ間の情報として事例データベース５
０の中にそれぞれの文を含むクラスタが背反であるとい
う情報を格納しておくために用いることができる。

【０１４８】図１７に示すように、領域オントロジ４４
の言い換え知識１０９には、同じ意味になる言葉の表現
を記述することができる。図１７に示す例では、知識１
０９は、「＜ブレーカ＞が飛ぶ」と「＜ブレーカ＞が落
ちる」とが同じ意味になるという言い換え知識１０９が
記述されており、類似度の計算時に本言い換え知識１０
９を参照することによって、文「ブレーカが飛ぶ」と文
「ブレーカが落ちる」との類似度は１．０である（意味
的に一致する）として取扱うことができる。

【０１４９】図１８は、図２に示したフローチャートに
おける類似文クラスタリング処理（ステップＳ３）の処
理の流れを示すフローチャートである。図１８におい
て、１１１は事例番号６９、フィールド名７０、事例文
７１、文番号７２、文タグ７３、文タグ毎文番号７４、
係り受け構造９０から構成される事例文データ、１１２
は複数の事例文データ１１１から構成される事例文デー
タの集合である。なお、図１８中、図７および図１２と
同一または相当部分には同一符号を付して説明を省略す
る。

【０１５０】次に、図１８を用いて、図２に示したフロ
ーチャートにおける類似文クラスタリング処理（ステッ
プＳ３）の処理の流れを説明する。類似文クラスタリン
グ処理（ステップＳ３）は、事例文データの集合１１２
を入力パラメータとして受取る。

【０１５１】まず、分類（クラスタリング）の対象とす
るフィールド名７０、文タグ７３の種類、クラスタの最
大階層の数ｌａｙｅｒを指定する（ステップＳ２６）。
次に、現在の階層を「１」として、指定された条件に合
う事例文の集合、最大階層数（ｌａｙｅｒ）、現在の階
層「１」を入力パラメータとしてクラスタリング処理
（ステップＳ２７）を呼出す。クラスタリング処理（ス
テップＳ２７）の処理の流れについては後述する。次
に、クラスタリング処理（ステップＳ２７）の処理結果
である図１４に示した問題解決木９５を事例データベー
ス５０に格納する。

【０１５２】図１９は、図１８に示したクラスタリング
処理（ステップＳ２７）の処理の流れを示すフローチャ
ートである。図１９において、１１３は後述する実際の
クラスタリングを行うクラスタリング副処理（ステップ
Ｓ３０）の実行結果である。

【０１５３】クラスタリング処理（ステップＳ２７）
は、まず、事例文の集合、最大階層数ｌａｙｅｒ、現在
の階層ｉをパラメータとして受取ると、現在の階層ｉと
最大階層数ｌａｙｅｒとを比較し（ステップＳ２９）、
現在の階層ｉが最大階層数ｌａｙｅｒよりも大きい場合
は処理を終了する。一方、現在の階層ｉが最大階層数ｌ
ａｙｅｒ以下の場合は、事例文の集合に対してクラスタ
リング副処理（ステップＳ３０）を呼出し、実際のクラ
スタリング処理を行う。クラスタリング副処理（ステッ
プＳ３０）の処理の流れは後述する。クラスタリング副
処理（ステップＳ３０）の実行結果１１３として、クラ
スタ数ｋと事例文の集合であるｋ個のクラスタ｛Ｃ１，
Ｃ２，……，Ｃｋ｝とが得られる。

【０１５４】次に、ｊをクラスタリング処理（ステップ
Ｓ２７）の内部に設けたカウンタとし、カウンタｊの値
を初期値１に設定する（ステップＳ３１）。カウンタｊ
の値とクラスタ数ｋの値を比較し（ステップＳ３２）、
カウンタｊの値がクラスタ数ｋよりも大きい場合は処理
を終了する。一方、カウンタｊの値がクラスタ数ｋ以下
の場合は、事例文の集合Ｃｊ、最大階層ｌａｙｅｒ、現
在の階層（ｉ＋１）を入力パラメータとしてクラスタリ
ング処理（ステップＳ３７）を再帰的に呼出す。次に、
カウンタｊの値を１だけ増分してステップＳ３２へ戻
り、ステップＳ３２からの処理を繰返す。

【０１５５】図２０は、図１９に示したフローチャート
におけるクラスタリング副処理（ステップＳ３０）の処
理の流れを示すフローチャートである。次に、図２０を
用いて、類似文照合部４８による類似度計算を用いてク
ラスタリングを行うクラスタリング副処理（ステップＳ
３０）の処理の流れを説明する。

【０１５６】まず、２つの文が類似していると判定する
閾値ｔｈを設定する（ステップＳ３４）。ここでは、閾
値ｔｈの値を０．７５として説明する。閾値ｔｈはクラ
スタの作成状況に応じて変更することができるものとす
る。次に、一つのクラスタＣｉ（ｉ＝１，２，……，
ｎ；ｎは処理対象の事例文の数）がそれぞれ１つの事例
文Ｓｉからなる初期クラスタを構成する（ステップＳ３
５）。続いて、類似文照合部４８を呼出してＳｉｍ（Ｓ
ｉ，Ｓｊ，Ｄ）を求め、クラスタ間の類似度Ｓｉｍ（Ｃ
ｉ，Ｃｊ）をＳｉｍ（Ｓｉ，Ｓｊ，Ｄ）として各クラス
タ間の初期の類似度表を作成する。ここで、ｉ＝１，
２，……，ｎ、ｊ＝ｉ＋１，ｉ＋２，……，ｎである。
なお、Ｄの値は必要に応じて設定する。

【０１５７】図２１は、事例文がＳ１，Ｓ２，……，Ｓ
５の５個の文からなり、Ｃ１＝｛Ｓ１｝，Ｃ２＝｛Ｓ
２｝，……，Ｃ５＝｛Ｓ５｝の５個のクラスタからクラ
スタリング処理を始める場合のクラスタ間の類似度を格
納した類似度表の例を示す図である。図２１において、
１１４はクラスタ間の初期の類似度表、１１５は第１回
目のクラスタリング処理を行った場合の類似度表、１１
６は第２回目のクラスタリング処理を行った場合の類似
度表である。なお、これらの類似度表１１４、１１５、
１１６はそれぞれ対象行列になるので、下半分のみに値
を格納している。

【０１５８】次に、前記初期の類似度表１１４から最大
の類似度を持つクラスタの対ＣｕとＣｖを求める（ステ
ップＳ３７）。図２１に示した類似度表１１４において
は、Ｃｕ＝Ｃ４、Ｃｖ＝Ｃ５、Ｓｉｍ（Ｃｕ，Ｃｖ）＝
Ｓｉｍ（Ｃ４，Ｃ５）＝０．９９であり、クラスタ間の
類似度が最大となっている。

【０１５９】次に、最大の類似度Ｓｉｍ（Ｃｕ，Ｃｖ）
と閾値ｔｈを比較し（ステップＳ３８）、最大の類似度
Ｓｉｍ（Ｃｕ，Ｃｖ）が閾値ｔｈよりも大きい場合はク
ラスタリング処理を続行し、最大の類似度Ｓｉｍ（Ｃ
ｕ，Ｃｖ）が閾値ｔｈ以下の場合はクラスタリング処理
を終了する。図２１に示した初期の類似度表１１４の例
では、最大の類似度Ｓｉｍ（Ｃ４，Ｃ５）が０．９９、
閾値ｔｈが０．７５であるから、クラスタリング処理を
続行する。

【０１６０】次に、ステップＳ２４０６では、クラスタ
の対ＣｕとＣｖを１つのクラスタＣｕ，ｖ＝｛Ｓｕ，Ｓ
ｖ｝に纏める。図２０に示した初期の類似度表の例に対
して第１回目のクラスタリング処理を行った場合、クラ
スタの対Ｃ４とＣ５が１つのクラスタＣ４，５＝｛Ｓ
４，Ｓ５｝に纏められる。

【０１６１】次に、クラスタの対を纏めることによって
新しく生成されたクラスタＣｕ，ｖとその他のクラスタ
Ｃｉとの類似度Ｓｉｍ（Ｃｕ,ｖ，Ｃｉ）を（Ｓｉｍ
（Ｃｉ，Ｃｕ）＋Ｓｉｍ（Ｃｉ，Ｃｖ））／２なる式で
計算し、類似度表を再編成する（ステップＳ４０）。図
２１に示した例では、初期の類似度表１１４に対して、
第１回目のクラスタリング処理を行った場合の類似度表
１１５が得られる。

【０１６２】次に、ステップＳ３７に戻り、ステップＳ
３８においてクラスタ間の類似度Ｓｉｍ（Ｃｕ，Ｃｖ）
が閾値ｔｈ以下となるまでステップＳ３７からの処理を
繰返す。

【０１６３】図２０に示したステップＳ４０における式
（前記式）では、２つのクラスタＣｕ、Ｃｖの類似度の
単純平均値を計算しているが、クラスタ内の事例文の数
を考慮した重み付き平均値などを用いても良い。

【０１６４】図２１に示した例では、２回目の繰返しの
後、クラスタＣ１とクラスタＣ２とを纏めて作成された
第２回目のクラスタリング処理を行った場合の類似度表
１１６において、最大の類似度Ｓｉｍ（Ｃ１,２，Ｃ４,
５）が０．７３となり、閾値ｔｈの０．７５以下となる
ので、ステップＳ３８においてクラスタリング副処理
（ステップＳ３０）を終了する。このとき、図２１に示
した例では、Ｃ１，２＝｛Ｓ１，Ｓ２｝、Ｃ３＝｛Ｓ
３｝、Ｃ４，５＝｛Ｓ４，Ｓ５｝の３つのクラスタが生
成されている。

【０１６５】以上で、図２に示したフローチャートにお
いて事例文の分類処理を行う類似文クラスタリング処理
（ステップＳ３）が終了する。次に、図２に示したフロ
ーチャートにおける事例クラスタ編集処理（ステップＳ
４）を実行し、事例データベース５０に格納された事例
データのクラスタの階層を図１４に示すような構造の問
題解決木９５として編集して表示する。

【０１６６】図１４に示した問題解決木９５の例は、図
２に示したフローチャートにおける処理対象文抽出処理
（ステップＳ１）で抽出された図９に示す事例文７１の
内、図６に示したフィールド６４のフィールド名が「＜
質問＞」であるフィールドから文タグ７３として「症
状」を持つ１、２、３番目に出現した事例文７１、即
ち、文タグ毎分番号が１、２、３の事例文７１に対し
て、クラスタの階層数３を図２に示したフローチャート
における類似文クラスタリング処理（ステップＳ３）で
指定して類似文のクラスタリングを行って作成したもの
である。

【０１６７】図１４に示した問題解決木９５は、図６に
示したフィールド名６４の欄のフィールド名に対応する
オプション６６の欄における「カテゴリ」属性６７の値
毎に作成する。また、図１に示した事例クラスタ編集部
５１における各クラスタの表示は、当該クラスタが含む
事例文の数が多い順に上から下に表示する。各クラスタ
は類似した事例文の集合からなり、マウスなどの操作に
よって各クラスタの表示ラベル１０２を指定して当該ク
ラスタ内の情報が参照できるものとする。また、事例ク
ラスタ編集部５１では、ユーザの操作によりクラスタの
表示ラベル１０２の文字列を設定および編集できるもの
とする。

【０１６８】図２２は、事例データベース５０に格納さ
れた事例文データ１１１の例を示す図である。なお、図
２２中、図１８と同一または相当部分には同一符号を付
して説明を省略する。

【０１６９】図２に示したフローチャートにおける処理
対象文抽出処理（ステップＳ１）の出力、細かくは、図
７に示したフローチャートにおける文タグ付与処理（ス
テップＳ２０）の出力である事例番号６９、フィールド
名７０、事例文７１、文番号７２、文タグ７３、文タグ
毎文番号７４の上に、図２に示したフローチャートにお
ける文解析処理（ステップＳ２）、細かくは、図１２に
示したフローチャートにおける係り受け解析処理（ステ
ップＳ２５）を実行することによって得られた係り受け
構造９０が付け加えられた後、図２に示したフローチャ
ートにおける類似文クラスタリング処理（ステップＳ
３）において事例文データが属するクラスタが決定さ
れ、該クラスタのクラスタ番号が付与されて事例データ
ベース５０に格納される。このとき、事例データベース
５０には図１４に示した問題解決木９５のようなクラス
タ間の階層を表す情報も同時に格納される。

【０１７０】また、図２３は、図２に示したフローチャ
ートにおける類似文クラスタリング処理（ステップＳ
３）において問題解決木９５（図１４参照）を事例デー
タベース５０に格納する処理において、事例データベー
ス５０に格納した階層関係以外のクラスタ間情報の例を
示す図である。

【０１７１】クラスタ間情報は、図２３に示すように、
クラスタ番号で表される２つのクラスタ間の関係を定義
する。関係のタイプの例としては、−１（背反）と１
（類似）とがある。背反関係は、図１７における「＜タ
イマ表示＞」に関するＨＡＳ−Ａ関係知識１１０に示し
た背反関係を参照して作成する。

【０１７２】類似関係は、各クラスタに当該クラスタを
代表する代表文を設定できるようにしておき、その代表
文の間の類似度をクラスタ間情報として事例データベー
ス５０に格納しておく。

【０１７３】以上で、本発明に係る実施の形態１による
事例蓄積・検索装置における事例蓄積機能の動作の詳細
な説明を終了する。

【０１７４】以下、適宜図を参照しながら、本発明に係
る実施の形態１による事例蓄積・検索装置における事例
検索機能の動作の詳細を、図２４に示したフローチャー
トに従って具体例を用いて説明する。

【０１７５】まず、検索文入力処理（ステップＳ４１）
において、ユーザが所望の文書を検索するための検索文
（新たな問題の記述）を入力する。このとき、検索文の
入力は、キーボード、文字認識装置、音声認識装置（以
上図示せず）などの入力装置を用いて行う。

【０１７６】次に、文解析処理（ステップＳ２）におい
て、検索文入力処理（ステップＳ４１）によって入力さ
れた検索文の解析を行う。

【０１７７】文解析処理（ステップＳ２）は、前述した
事例蓄積処理における説明と同様に、図１０に示した形
態素解析処理（ステップＳ２２）と構文解析処理（ステ
ップＳ２３）の順で前記検索文を解析し、前記検索文に
対する係り受け構造を生成する。前記各処理は前述した
事例構築処理の場合と同様であるので説明を省略する。

【０１７８】次に、類似事例検索処理（ステップＳ４
２）の処理の流れを説明する。まず、事例データベース
５０の１次検索を行う。事例データベース５０の容量が
小さい場合は入力された検索文と全ての事例文との間で
類似文照合部４８の処理を行うという方法もあるが、一
般的には事例データベース５０には大容量の事例文が格
納されているため、入力された事例文と全ての事例文と
の照合処理を行えば、処理時間に問題が生じる。そこ
で、事例文の係り受け構造に対して、当該構造の構文要
素または当該構文要素が持つ意味シンボルによる索引を
設けておき、当該索引を用いて１次検索処理を行った
後、類似文照合部４８の処理を行い、処理対象の事例文
を予め絞り込んでおく構成とする。

【０１７９】次に、図２４に示したフローチャートにお
ける類似事例検索処理（ステップＳ４２）では、類似文
照合部４８を起動して前記１次検索結果の各事例文の係
り受け解析結果と入力された検索文の係り受け解析結果
との類似度を求め、求めた類似度に基づいて類似文の照
合を行う。類似文照合処理では、図１７に示した領域オ
ントロジ４４を参照しながら類似文の照合を行う。

【０１８０】次に、図２４に示したフローチャートにお
ける類似事例検索処理（ステップＳ４２）の処理の流れ
を図２５に示したフローチャートに従って説明する。

【０１８１】まず、ループ処理のための初期化設定を行
う（ステップ４４）。次に、ステップＳ４５からステッ
プＳ４７までのループ処理を前記１次検索結果の各事例
文に対して実行する。

【０１８２】まず、ステップＳ４６において、１次検索
結果のｉ番目の事例文Ｓｉ（図１５に示した事例文Ｓｉ
「センサが結露を検出する」に対する係り受け構造１０
５）と入力検索文Ｓｏ（図１５に示した事例文Ｓｏ「セ
ンサが目詰まりを認識する」に対する係り受け構造１０
４）との間で前述の類似度計算Ｓｉｍ（Ｓｉ，Ｓｏ，
Ｄ）を行う。Ｄの値は、前述したように必要に応じて設
定しておく。

【０１８３】最後に、検索結果を類似度順にソートし
（ステップＳ４８）、ソートした結果を図１に示した検
索結果表示部５３に出力する（ステップＳ４３）。

【０１８４】本発明に係る事例蓄積・検索方法によれ
ば、検索文と事例文とが事例文中に含まれるキーワード
のレベルでは完全に一致していても、検索文と事例文と
の文の意味内容が異なれば類似度が小さくなる。また、
検索文と事例文とに含まれるキーワードが異なっていて
も、領域オントロジ４４を利用して類似文照合を行うこ
とによって意味的に同じ内容の検索文と事例文との文の
類似度が高くなる。

【０１８５】従来のキーワードベースの事例蓄積・検索
においては、以上のような木目細かな処理はしていない
ので、否定文などが事例検索時に検索ゴミとして余計な
事例文が上位に出力されてしまうが、本発明に係る事例
蓄積・検索方法によれば、例えば、類似度が０．５以下
の事例文は表示しないといった設定をすることによって
余計な事例文を類似文として出力しないようにすること
ができる。

【０１８６】以上のように、事例検索時には、図２４に
示した文解析処理（ステップＳ２）における図１０に示
した形態素解析処理（ステップＳ２２）において入力検
索文を単語単位に分割し、図１０に示した構文解析処理
（ステップＳ２３）において前記入力検索文に対する係
り受け構造を生成し、図２３に示した類似事例検索処理
（ステップＳ４２）において係り受け構造による検索を
行ない、事例蓄積時に用いたものと同じ類似文照合部４
８において領域オントロジ４４を参照しながら前記入力
検索文と前記検索結果との類似度を計算し、計算して得
られた類似度に従って図２３に示した検索結果表示処理
（ステップＳ４３）において前記類似度に従って検索結
果を図１に示した検索結果表示部５３に出力することに
より、多様な自然言語の表現に対して検索ゴミの少ない
事例検索を実現することができる。

【０１８７】図２４に示した検索結果表示処理（ステッ
プＳ４３）における検索結果の表示方法は、図１４に示
したような問題解決木９５を検索結果表示部５３に表示
し、入力検索文と類似した事例文を含むクラスタを強調
表示しても良い。図１４は、例えば、「いやな音が聞こ
える」という入力検索文に対して、「気になる音」とい
うラベルが設定されたクラスタ９６が最も類似した事例
文「変な音が聞こえる」を含むクラスタとして強調表示
された例を示している。

【０１８８】また、図１に示した検索結果表示部５３に
おいては、事例クラスタ編集部５１と同様に問題解決木
９５をクラスタが含む事例文の数が多い順に上から下に
表示することによって過去に蓄積された件数が多い事例
をユーザが容易に参照することができる。ユーザは各ク
ラスタを指定し、指定されたクラスタが含む事例文に対
応する事例を参照し、図９に示すような形式で事例を表
示することができる。１つのクラスタには複数の事例文
が含まれ、それぞれ別の事例に対応する。事例を参照す
る際に事例の一覧表を表示する場合には、図６に示した
フィールド名６４欄の各フィールド名に対応するオプシ
ョン６６欄に記述された「タイトル」属性６８を事例の
内容として一覧表示すれば良い。

【０１８９】また、事例データベース５０には図２２に
示した事例文データ１１１の他に図２３に示したクラス
タ間情報も格納されている。次に、クラスタ間情報の使
い方について説明する。

【０１９０】クラスタ間情報は、クラスタ番号で表され
る２つのクラスタ間の背反関係や類似関係が定義されて
いる。本クラスタ間情報を用いることにより、例えば、
「タイマ表示はなし」という入力文に対して、図１４に
示す問題解決木９５において「本体ランプ未点灯」とい
うクラスタ９７が検索された場合に、ユーザが当該クラ
スタ９７の状態が正しいとして、確認チェック１０１欄
を選択した場合に、類似クラスタである「本体エリア表
示未点灯」というクラスタ９８を強調表示したり、背反
クラスタである「入タイマ作動」というクラスタ９９の
表示を非強調表示したりすることができる。本実施の形
態１のように、事例蓄積時において、データ間の関係を
含めて事例データとして予め事例データベース５０に格
納しておくことにより、データ間の関係を意識した検索
の効率化を図ることができる。

【０１９１】また、以上のような事例蓄積・検索処理を
プログラムとして実現して得られた事例蓄積・検索プロ
グラムをコンピュータで読取可能な記録媒体に記録し、
記録媒体に記録した事例蓄積・検索プログラムをパーソ
ナルコンピュータ、マイクロプロセッサなどのコンピュ
ータにロードして実行しても良い。

【０１９２】また、前記事例蓄積・検索プログラムは、
ネットワークに接続されたコンピュータまたはディスク
装置に格納されており、前記プログラムのロードはネッ
トワークを経由して行っても良い。

【０１９３】また、前記事例蓄積・検索プログラムはネ
ットワークを介して接続されたコンピュータ中に存在
し、前記コンピュータにアクセスして前記事例蓄積・検
索プログラムを実行しても良い。

【０１９４】

【発明の効果】本発明に係る第１の事例蓄積・検索装置
によれば、事例蓄積・検索の対象が複数の事例文からな
る事例に対しても、自然言語で記述された電子化文書の
中から各々の事例文を切出して分類した事例データを事
例データベースに蓄積しておき、入力された検索文と前
記事例データベースに分類して格納された事例文とを照
合することにより、複雑な事例に対しても類似検索によ
る問題の解決を容易にすることができるという効果を奏
する。

【０１９５】本発明に係る第１の事例蓄積方法によれ
ば、事例蓄積・検索の対象が複数の事例文からなる事例
に対しても、自然言語で記述された電子化文書の中から
各々の事例文を切出して分類した事例データを事例デー
タベースに蓄積しておき、入力された検索文と前記事例
データベースに分類して格納された事例文とを照合する
ことにより、複雑な事例に対しても類似検索による問題
の解決を容易にすることができるという効果を奏する。

【０１９６】本発明に係る第２の事例蓄積方法によれ
ば、更に、処理対象文抽出ステップにおいて、切出した
事例文に事例文の種別を付与することによって、事例蓄
積処理の対象とする事例文を特定することができるの
で、前記分類処理において、文の種類と記述順を反映さ
せた分類を行うことができるという効果を奏する。

【０１９７】本発明に係る第３の事例蓄積方法によれ
ば、更に、類似文クラスタリングステップにおいて、各
々の事例文を分類して構成するクラスタの階層数または
・および前記各々の事例文同士が類似していると判断す
る際に用いるクラスタ間の類似度の閾値を指定するの
で、事例蓄積処理が対象とする事例文の「文タグ」やそ
の順番などに応じて、前記階層数またはクラスタ間の類
似度の閾値を適切に設定することによって、木目細かく
且つ精度良くクラスタリング処理をすることができると
共に、クラスタリング処理の効率化を図ることができる
という効果を奏する。

【０１９８】本発明に係る第４の事例蓄積方法によれ
ば、更に、領域オントロジにおいて、意味的な上位−下
位の関係を示すＩＳ−Ａ関係知識、意味的な部分−全体
の関係を示すＨＡＳ−Ａ関係知識、概念間の関係を示す
格関係知識、表現の差異が大きい場合の違いを吸収する
言換え知識、同時には起り得ない背反関係にある知識を
それぞれ記述するので、事例蓄積処理の対象とする領域
に依存した知識の記述が柔軟になり、木目細かな知識の
記述ができるので、文解析処理や類似文照合処理の精度
が向上し、更には、事例検索時における類似文クラスタ
リング処理や類似事例検索処理の精度を向上することが
できるという効果を奏する。

【０１９９】本発明に係る第５の事例蓄積方法によれ
ば、更に、類似文照合ステップにおいて、前記領域オン
トロジ用いて各々の事例文を構文解析して得られた各々
の事例文の（係り受け）構造における構文的な要素の属
性によって意味構造を照合することによって類似度を求
めるので、事例を構成する文の様相表現（否定、推量な
ど）を含めた多様な自然言語表現に対応して、構文解析
結果の構文木のノードに設定されるような詳細な（木目
細かな）類似性を考慮して判定することによって、構文
的および・または意味的に類似した文を含む事例の検索
をすることができるという効果を奏する。

【０２００】本発明に係る第６の事例蓄積方法によれ
ば、更に、類似文照合ステップにおいて、各々の事例文
同士の類似度を求める際に用いる照合の詳細度を指定す
るので、ユーザが主導権を持って類似性の基準を与える
ことができると共に、事例蓄積処理の対象とする事例文
の「文タグ」やその順番などによって木目細かく類似性
の基準を与えることができるという効果を奏する。

【０２０１】本発明に係る第７の事例蓄積方法によれ
ば、更に、前記文解析ステップにおいて、前記事例文の
構造を木構造として作成し、類似文照合ステップにおい
て、各々の事例文同士の類似度を求める際に用いる照合
の詳細度を前記事例文の処理対象とする木構造の深さに
よって指定するので、類似文照合処理の効率化を図るこ
とができるという効果を奏する。

【０２０２】本発明に係る第８の事例蓄積方法によれ
ば、更に、事例データベースにおいて、クラスタ間の関
係として類似関係または背反関係を記述するので、ある
クラスタを指定した場合に類似度計算など特別な計算を
することなく前記クラスタと類似したクラスタを検索す
ることができるので、類似事例検索処理や検索結果表示
処理など事例検索処理の効率化を図ることができるとい
う効果を奏する。

【０２０３】本発明に係る第１の事例検索方法によれ
ば、事例蓄積・検索の対象が複数の事例文からなる事例
に対しても、自然言語で記述された電子化文書の中から
各々の事例文を切出して分類した事例データを事例デー
タベースに蓄積しておき、入力された検索文と前記事例
データベースに分類して格納された事例文とを照合する
ことにより、複雑な事例に対しても類似検索による問題
の解決を容易にすることができるという効果を奏する。

【０２０４】本発明に係る第１の事例蓄積プログラムを
記録したコンピュータで読取り可能な記録媒体によれ
ば、前記記録媒体に記録された事例蓄積プログラムを実
行することにより、事例蓄積・検索の対象が複数の事例
文からなる事例に対しても、自然言語で記述された電子
化文書の中から各々の事例文を切出して分類した事例デ
ータを事例データベースに蓄積しておき、入力された検
索文と前記事例データベースに分類して格納された事例
文とを照合することにより、複雑な事例に対しても類似
検索による問題の解決を容易にすることができるという
効果を奏する。

【０２０５】本発明に係る第１の事例検索プログラムを
記録したコンピュータで読取り可能な記録媒体によれ
ば、前記記録媒体に記録された事例検索プログラムを実
行することにより、事例蓄積・検索の対象が複数の事例
文からなる事例に対しても、自然言語で記述された電子
化文書の中から各々の事例文を切出して分類した事例デ
ータを事例データベースに蓄積しておき、入力された検
索文と前記事例データベースに分類して格納された事例
文とを照合することにより、複雑な事例に対しても類似
検索による問題の解決を容易にすることができるという
効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る実施の形態１による事例蓄積・検
索装置の構成を示す構成図である。

【図２】本発明に係る実施の形態１による事例蓄積・検
索装置における事例蓄積機能の処理の流れを示すフロー
チャートである。

【図３】電子化文書ファイルの構成の例を示す図であ
る。

【図４】処理対象文抽出処理（ステップＳ１）の流れを
示すフローチャートである。

【図５】１文書に対する処理対象文抽出処理（ステップ
Ｓ１０）の流れを示すフローチャートである。

【図６】定型フィールドか非定型フィールドかといった
文書フィールドに関する情報を予め記述した文書フィー
ルド情報の例を示す図である。

【図７】電子化文書ファイル５４における非定型フィー
ルドに対する処理（図５に示したフローチャートにおけ
るステップＳ１７）の流れを示すフローチャートであ
る。

【図８】文タグ一覧表の例を示す図である。

【図９】処理対象文抽出処理（ステップＳ１）によっ
て、図３に示した電子化文書ファイル５４の文書５５か
ら生成された「事例」の例を示す図である。

【図１０】文解析処理（ステップＳ２）の流れを示すフ
ローチャートである。

【図１１】形態素解析処理（ステップＳ２２）の流れを
示すフローチャートであると共に、事例蓄積・検索装置
における文解析部４７中の形態素解析部（図示せず）の
構成を示す構成図である。

【図１２】図１０に示したフローチャートにおける構文
解析処理（ステップＳ２３）の処理の流れを示すフロー
チャートであると共に、図１に示した事例蓄積・解析装
置における文解析部４５の中の構文解析部（図示せず）
の構成を示す構成図である。

【図１３】文節構造８９の例を示す図である。

【図１４】電子化文書ファイル５４から生成された類似
した事例文の集合を含むクラスタからなる問題解決木９
５の例を示す図である。

【図１５】２つの文の係り受け構造の例を示す図であ
る。

【図１６】類似度計算におけるペナルティの計算規則の
例を示す図である。

【図１７】領域オントロジ４４に格納された領域に関す
る知識の例を示す図である。

【図１８】類似文クラスタリング処理（ステップＳ３）
の処理の流れを示すフローチャートである。

【図１９】クラスタリング処理（ステップＳ２７）の処
理の流れを示すフローチャートである。

【図２０】クラスタリング副処理（ステップＳ３０）の
処理の流れを示すフローチャートである。

【図２１】事例文をクラスタリング処理する場合のクラ
スタ間の類似度を格納した類似度表の例を示す図であ
る。

【図２２】図１８に示したフローチャートにおける問題
解決木９５（図１４参照）を事例データベース５０（図
２参照）に格納する処理（ステップＳ２８）において、
事例データベース５０に格納した階層関係以外のクラス
タ間情報の例を示す図である。

【図２３】図１８に示したフローチャートにおける問題
解決木９５（図１４参照）を事例データベース５０（図
２参照）に格納する処理（ステップＳ２８）において、
事例データベース５０に格納した階層関係以外のクラス
タ間情報の例を示す図である。

【図２４】本発明に係る実施の形態１による事例蓄積・
検索装置における事例検索機能の処理の流れを示すフロ
ーチャートである。

【図２５】図２４に示したフローチャートにおける類似
事例検索処理（ステップＳ４２）の処理の流れを示すフ
ローチャートである。

【図２６】従来技術１に係る類似事例検索装置の構成を
示す構成図である。

【図２７】従来技術２に係る知識ベース装置の構成を示
す構成図である。

【図２８】従来技術３に係る文書情報検索装置の構成を
示す構成図である。

【図２９】図２８における入力解析部２８の構成を示す
構成図である。

【符号の説明】

４４ 領域オントロジ ４５ 処理対象文抽出部 ４６ 検索文入力部 ４７ 文解析部 ４８ 類似文照合文 ４９ 類似文クラスタリング部 ５０ 事例データベース ５１ 事例クラスタ編集部 ５２ 類似事例検索部 ５３ 検索結果表示部 ステップＳ１ 処理対象文抽出処理ステップ ステップＳ２ 文解析処理ステップ ステップＳ３ 類似文クラスタリング処理ステップ ステップＳ４ 事例クラスタ編集処理ステップ ステップＳ４１ 検索文入力処理ステップ ステップＳ４２ 類似事例検索処理ステップ ステップＳ４３ 検索結果表示処理ステップ なお、図中、同一符号は同一または相当部分を示す。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 相川 勇之 東京都千代田区丸の内二丁目２番３号 三 菱電機株式会社内 (72)発明者 伊藤 山彦 東京都千代田区丸の内二丁目２番３号 三 菱電機株式会社内 Ｆターム(参考） 5B075 ND03 ND20 ND35 NK02 NK10 NK32 NK35 NR03 NR12 PP02 PP24 PQ02 PR06 QM08 UU06 UU40 (54)【発明の名称】 事例蓄積・検索装置、並びに事例蓄積方法および事例検索方法、並びに事例蓄積プログラムを記 録したコンピュータで読取可能な記録媒体および事例検索プログラムを記録したコンピュータで 読取可能な記録媒体

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】事例蓄積・検索の対象とする領域に依存し
   た用語と前記用語間の関係とに関する知識を予め格納し
   た領域オントロジと、 自然言語で記述された電子化文書の中から前記事例蓄積
   ・検索の対象とする各々の事例文を切出す処理対象文抽
   出手段と、 ユーザが所望する事例文を検索するための検索文を入力
   する検索入力手段と、 前記処理対象文抽出手段によって切出された各々の事例
   文または前記検索入力手段によって入力された検索文を
   入力として前記領域オントロジに格納された知識を参照
   して形態素解析および構文解析を行って前記各々の事例
   文または前記検索文の構造を作成する文解析手段と、 前記文解析手段によって作成された前記各々の事例文ま
   たは前記検索文の構造を入力として前記領域オントロジ
   に格納された知識を参照して前記各々の事例文同士の類
   似度または前記各々の事例文と前記検索文との間の類似
   度を求める類似文照合手段と、 前記類似文照合手段によって求められた前記各々の事例
   文同士の類似度に基づいて前記各々の事例文を分類して
   事例クラスタを構成し、前記事例クラスタの情報と前記
   事例クラスタ間の関係情報とから構成される事例データ
   を作成する類似文クラスタリング手段と、 前記類似文クラスタリング手段によって作成された事例
   データを格納する事例データベースと、 前記類似文照合手段によって求められた前記各々の事例
   文と前記検索文との間の類似度に基づいて前記検索文入
   力手段によって入力された検索文に類似した類似事例文
   を前記事例データベースに格納された事例データの中か
   ら検索する類似事例検索手段と、 前記類似事例検索手段によって検索された類似事例文を
   表示する検索結果表示手段とを備えたことを特徴とする
   事例蓄積・検索装置。
2. 【請求項２】自然言語で記述された電子化文書の中から
   事例蓄積の対象とする各々の事例文を切出す処理対象文
   抽出ステップと、 前記処理対象抽出ステップによって切出された各々の事
   例文を入力として前記事例蓄積の対象とする領域に依存
   した用語と前記用語間の関係とに関する知識を予め格納
   した領域オントロジを参照して形態素解析および構文解
   析を行って前記各々の事例文の構造を作成する文解析ス
   テップと、 前記文解析ステップによって作成された前記各々の事例
   文の構造を入力として前記領域オントロジに格納された
   知識を参照して前記各々の事例文同士の類似度を求める
   類似文照合ステップと、 前記類似文照合ステップによって求められた前記各々の
   事例文同士の類似度に基づいて前記各々の事例文を分類
   して事例クラスタを構成し、前記事例クラスタの情報と
   前記事例クラスタ間の関係情報とから構成される事例デ
   ータを作成して事例データベースに格納する類似文クラ
   スタリングステップと、 から構成されたことを特徴とする事例蓄積方法。
3. 【請求項３】前記処理対象文抽出ステップは、抽出した
   前記事例文に対して事例文の種別を付与することを特徴
   とする請求項２に記載の事例蓄積方法。
4. 【請求項４】前記類似文クラスタリングステップは、前
   記各々の事例文を分類して構成するクラスタの階層数ま
   たは・および前記各々の事例文同士が類似していると判
   断する際に用いるクラスタ間の類似度の閾値を指定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の事例蓄積方法。
5. 【請求項５】前記領域オントロジは、意味的な上位−下
   位関係を記述したＩＳ−Ａ関係知識、意味的な部分−全
   体の関係を記述したＨＡＳ−Ａ関係知識、概念間の関係
   を記述した格関係知識、１つの意味・概念・関係を複数
   の表現で記述した言換え知識、同時には起り得ない背反
   関係を記述した知識の内、少なくとも１種類の知識を記
   述することを特徴とする請求項２に記載の事例蓄積方
   法。
6. 【請求項６】前記類似文照合ステップは、前記文解析ス
   テップにおいて作成された各々の事例文の構造における
   構文的要素の属性に基づいて前記各々の事例文同士の意
   味構造を照合することによって類似度を求ることを特徴
   とする請求項２に記載の事例蓄積方法。
7. 【請求項７】前記類似文照合ステップは、前記各々の事
   例文同士の類似度を求める際に用いる照合の詳細度を指
   定することを特徴とする請求項２に記載の事例蓄積方
   法。
8. 【請求項８】前記文解析ステップは、前記事例文の構造
   を木構造として作成し、 前記類似文照合ステップは、前記各々の事例文同士の類
   似度を求める際に用いる照合の詳細度を前記事例文の木
   構造の深さによって指定することを特徴とする請求項７
   に記載の事例蓄積方法。
9. 【請求項９】前記事例データベースは、事例クラスタ間
   の関係として類似関係または・および背反関係を記述す
   ることを特徴とする請求項２に記載の事例蓄積方法。
10. 【請求項１０】事例検索の対象とする事例データを格納
    した事例データベースの中からユーザが所望する事例文
    を検索するための検索文を入力する検索入力ステップ
    と、 前記検索入力ステップによって入力された検索文を入力
    として前記事例検索の対象とする領域に依存した用語と
    前記用語間の関係とに関する知識を予め格納した領域オ
    ントロジを参照して形態素解析および構文解析を行って
    前記検索文の構造を作成する文解析ステップと、 前記文解析ステップによって作成された前記検索文の構
    造を入力として前記領域オントロジを参照して前記各々
    の事例文と前記検索文との間の類似度を求める類似文照
    合ステップと、 前記類似文照合ステップによって求められた前記各々の
    事例文と前記検索文との間の類似度に基づいて前記検索
    文入力ステップによって入力された検索文に類似した類
    似事例文を前記事例データベースに格納された事例デー
    タの中から検索する類似事例検索ステップと、 前記類似事例検索ステップによって検索された類似事例
    文を表示する検索結果表示ステップとから構成されたこ
    とを特徴とする事例検索方法。
11. 【請求項１１】自然言語で記述された電子化文書の中か
    ら事例蓄積の対象とする各々の事例文を切出す処理対象
    文抽出手順と、 前記処理対象抽出手順によって切出された各々の事例文
    を入力として前記事例蓄積の対象とする領域に依存した
    用語と前記用語間の関係とに関する知識を予め格納した
    領域オントロジを参照して形態素解析および構文解析を
    行って前記各々の事例文の構造を作成する文解析手順
    と、 前記文解析手順によって作成された前記各々の事例文の
    構造を入力として前記領域オントロジに格納された知識
    を参照して前記各々の事例文同士の類似度を求める類似
    文照合手順と、 前記類似文照合手順によって求められた前記各々の事例
    文同士の類似度に基づいて前記各々の事例文を分類して
    事例クラスタを構成し、前記事例クラスタの情報と前記
    事例クラスタ間の関係情報とから構成される事例データ
    を作成して事例データベースに格納する類似文クラスタ
    リング手順とから構成されることを特徴とする事例蓄積
    プログラムを記録したコンピュータで読取可能な記憶媒
    体。
12. 【請求項１２】事例検索の対象とする事例データを格納
    した事例データベースの中からユーザが所望する事例文
    を検索するための検索文を入力する検索入力手順と、 前記検索入力手順によって入力された検索文を入力とし
    て前記事例検索の対象とする領域に依存した用語と前記
    用語間の関係とに関する知識を予め格納した領域オント
    ロジを参照して形態素解析および構文解析を行って前記
    検索文の構造を作成する文解析手順と、 前記文解析手順によって作成された前記検索文の構造を
    入力として前記領域オントロジに格納された知識を参照
    して前記各々の事例文と前記検索文との間の類似度を求
    める類似文照合手順と、 前記類似文照合手順によって求められた前記各々の事例
    文と前記検索文との間の類似度に基づいて前記検索文入
    力手順によって入力された検索文に類似した類似事例文
    を前記事例データベースに格納された事例データの中か
    ら検索する類似事例検索手順と、 前記類似事例検索手順によって検索された類似事例文を
    表示する検索結果表示手順とから構成されことを特徴と
    する事例検索プログラムを記録したコンピュータで読取
    り可能な記憶媒体。