JPH1131149A - インテリジェント・インターフェイス・システムおよびそれを用いた文書検索方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 自然言語フロントエンドとして、多機能なア
プリケーションの操作に対するユーザの負荷を軽減する
ことができるインテリジェント・インターフェイス（Ｉ
ＩＦ：Intelligent Interface）システムおよびそれを
用いた文書検索方法を得ること。 【解決手段】 ＩＩＦシステム１は、全体制御を実行す
るモジュール１１と、該全体制御を実行するモジュール
１１に接続されている文正規化を実行するモジュール１
２と、文構造解析を実行するモジュール１３と、ＣＢＲ
処理を実行するモジュール１４と、自然言語による問い
返し処理を管理するＤＭ（Discourse Manager)のモジュ
ール１５とから構成されており、ユーザはＡＭ３を介し
て全体制御を実行するモジュール１１にアクセスするも
のである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、インテリジェン
ト・インターフェイス・システムおよびそれを用いた文
書検索方法に関し、特に、多機能なアプリケーションの
操作に対するユーザの負荷を軽減することができるイン
テリジェント・インターフェイス・システムおよびそれ
を用いた文書検索方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】現在、パーソナルコンピュータにおいて
用いるアプリケーション（ソフトウェア）は、ますます
多機能化し、その多機能化するアプリケーションに対し
て、ユーザがそれらを使い始めたり、使いこなそうとす
るときの負荷がますます大きくなる傾向にある。

【０００３】上記の如き傾向において、その解決策とし
ては様々なＧＵＩ上の工夫が凝らされている。例えば、
アイコンやツールバーに配置された機能ボタンがあげら
れ、これに操作によりオペレータの負荷を軽減しようと
するものである。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、これら
も数が多いとどれが求める機能なのか分からず、多機能
なアプリケーションの操作に対するユーザの負荷を必ず
しも軽減しないという問題点がある。

【０００５】上記問題点に対する対策の一つとして、自
然言語による問い合わせを行う、あるいは、何らかの指
示を与えるといったインターフェイスが考えられる。こ
れは、必ずしも完全な回答ではないが、アプリケーショ
ンとうまく連携することで、既存の操作（ＧＵＩなど）
を支援することができる。特に初心者などのソフト利用
の敷居を下げる効果を持つことが期待できるものであ
る。

【０００６】この発明は、上記の如き問題点およびその
対策に着目してなされたものであり、上記のような自然
言語フロントエンドとして、多機能なアプリケーション
の操作に対するユーザの負荷を軽減することができるイ
ンテリジェント・インターフェイス（ＩＩＦ：Intellig
ent Interface ）システムおよびそれを用いた文書検索
方法を得ることを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、請求項１に係るインテリジェント・インターフェ
イス・システムにあっては、全体制御を実行するモジュ
ールと、前記全体制御を実行するモジュールに接続さ
れ、文正規化処理を実行するモジュールと、前記全体制
御を実行するモジュールに接続され、文構造解析処理を
実行するモジュールと、前記全体制御を実行するモジュ
ールに接続され、ＣＢＲ処理を実行するモジュールと、
前記全体制御を実行するモジュールに接続され、自然言
語による問い返し処理を管理するＤＭ（Discourse Mana
ger)のモジュールと、を具備するものである。

【０００８】また、請求項２に係るインテリジェント・
インターフェイス・システムにあっては、前記文正規化
処理を実行するモジュールは、形態素辞書を用いて形態
素解析、数詞の統制、形態素単位の解析（モーダル情
報）などの表記レベルの正規化、統制辞書を用いて語彙
統制処理、文節単位の解析（機能情報）などの語彙レベ
ルの正規化、言い換え規則を用いる表現の正規化、など
の処理を実行するものである。

【０００９】また、請求項３に係るインテリジェント・
インターフェイス・システムにあっては、前記文構造解
析処理を実行するモジュールは、属性辞書を用いた属性
処理、すなわち、時間、人名、地名の認識、時間に対す
る、文節補正、数値化、係り受け関係仮説の作成、など
の処理を実行するものである。

【００１０】また、請求項４に係るインテリジェント・
インターフェイス・システムにあっては、前記ＣＢＲ処
理を実行するモジュールは、事例とのマッチング、入力
文の意図を解析するための事例辞書を用いての事例処
理、ルールに従って、スクリプト（コマンド・パラメー
タ列）の作成、などの処理を実行するものである。

【００１１】また、請求項５に係るインテリジェント・
インターフェイス・システムにあっては、前記ＤＭ（Di
scourse Manager)のモジュールは、ユーザの入力が曖昧
であったり、十分な情報が含まれていない場合には、そ
れを補うために問い返しを行うために、一回あるいは複
数回の問い返しを、自然な形で行うための制御を実行す
るものである。

【００１２】また、請求項６に係る文書検索方法にあっ
ては、インテリジェント・インターフェイス・システム
を用いた文書検索方法において、ユーザにより入力され
た文に対して、形態素辞書を用いて形態素解析を行う第
１工程と、前記第１工程により生成された形態素リスト
（原型）に対し表記レベル正規化を行う第２工程と、前
記第２工程により生成された形態素リスト（丸め表記追
加）に対し、統制辞書を用いて語彙レベル正規化を行う
第３工程と、言い換え規則を用いて表現の正規化を行う
第４工程と、前記第４工程により生成された文節リスト
に対して、属性辞書を用いて属性処理を行う第５工程
と、前記第５工程により生成された節リストに対して、
文法ヒューリスティックによる係り受けの処理を実行す
る第６工程と、前記第６工程により生成された仮説グラ
フに対して、事例辞書を用いて事例検索を行う第７工程
と、前記第７工程により生成された解析候補を得て、解
析結果の確定処理を実行する第８工程と、前記第８工程
により生成された解析結果に対して、スクリプト生成ル
ールに基づきスクリプト生成処理を行い、スクリプトを
生成する第９工程と、を含むものである。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、添付の図を参照してこの発
明に係るインテリジェント・インターフェイス・システ
ム（以下、ＩＩＦシステムと略記する）およびそれを用
いた文書検索方法の実施の形態を、 １．ＩＩＦシステムの概要 ２．ＩＩＦシステムの機能 ３．ＩＩＦシステムの制限 ４．ＩＩＦシステムの動作 ５．ＩＩＦシステムの構成 ６．ＩＩＦシステムの発展 の順に詳細に説明する。

【００１４】〔１．ＩＩＦシステムの概要〕ＩＩＦシス
テムの目的は、多機能なアプリケーションの操作に対す
るユーザの負荷をできる限り軽減することであり、アプ
リケーションの操作をユーザが憶えるのではなく、ユー
ザが一般的に使用している自然言語の表現でアプリケー
ションの操作を行えるようにするものである。

【００１５】すなわち、ユーザの平易な言葉を受理し、
アプリケーション独特の用語を知らなくても、一般的な
表現で指示をすることができるようにするものである。
例えば、「昨日作ったＩＩＦの文書を見たい」というよ
うな場合には、 コマンド ：検索 と入力する。

【００１６】また、機能を探す手間を省力化するもので
ある。すなわち、機能が増えたり、バージョンアップし
た場合など、必要な機能をメニューなどから探さなくと
も、自然言語入力から実行することができるようにする
ものである。

【００１７】さらに、曖昧な入力に対する問い返しを行
うものである。すなわち、人間は必ずしも完全な入力を
するとは限らない。情報が不十分な入力であったり、曖
昧な表現をすることが予想される。その場合には、問い
返しによって入力を促し、解析に必要な情報を補うよう
にする。

【００１８】 例えば、ユーザ：「文書を見たい。」 ↓ ＩＩＦ：「どのような文書ですか？」 ↓ ユーザ：「昨日作成したＩＩＦの文書を見たい」 ↓ 実 行 というようにである。

【００１９】図１は、ＩＩＦの、他のアプリケーション
等の関連・位置付けを示したブロック図である。ＩＩＦ
１は、複数のアプリケーション２ａ、２ｂを接続したイ
ンフォメーションマネージャ（以下、ＩＭと略記する）
３に搭載される。ここで、ＩＭ３はシステム全体の制御
を行う。また、必要に応じて、ＩＩＦ１、類義語４など
を呼び出す。また、アプリケーション（一太郎２ａ、三
四郎２ｂ）は、ＩＭ３からの指示に従って、動作を行
う。また、ＩＩＦ１は、ＩＭ３から受け取った自然言語
文を解析して、スクリプト（コマンド−パラメータ列）
を返し、類義語４はＩＭ３から渡された語彙（検索キー
ワード）を展開して類義語展開済みキーワードを返す動
作を行う。

【００２０】〔２．ＩＩＦシステムの機能〕 （基本アルゴリズム）ＩＩＦシステムの提供する機能に
ついて説明する。まず基本アルゴリズムとして、ＩＩＦ
は「ＣＢＲ＝Case Based Reasoning（事例に基づく問題
解決）」によって、自然言語入力を解析する。ここで、
事例とは、ユーザが入力することを想定した自然言語文
とその解析結果を用意する、これを事例と呼ぶ。また、
ＣＢＲとは、実際の入力と事例を比較し、もっとも近い
事例の解析結果を抽出し、調整を加えることで、入力文
に対する解析結果を得ることができるものである。

【００２１】（自然言語入力の解析）つぎに、自然言語
入力の解析に関しては、ＩＩＦでは、自然言語入力によ
ってアプリケーションに指示を出すことができる。以下
に、ＩＩＦでの自然言語解析の特長を提示する。

【００２２】第１に、日本語の表現の揺れを吸収し、対
象を正確に認識する。図２の例は、属性名と属性値の位
置が入れ替わっているが、同じ意味を表現している。ど
ちらの場合にも、属性名＝送信者、属性値＝細川 を認
識することができる。

【００２３】第２に、語彙による係り受けの違いを認識
し、文を正しく解析する。図３の例は、文の形は同じで
あるが、語彙の違いによって係り受け関係が異なる。こ
れらを解析し、正しい係り受け関係を抽出することがで
きる。

【００２４】第３に、ユーザの深層的な意図を理解する
事ができる。図４に示すように、直接的な表現の場合に
は、動作を確定することは容易である。一方、間接的な
表現の場合には、その意図をくみ取った動作をする必要
がある。

【００２５】第４に、異なる語彙でも同じことを表現し
ている場合には、それを認識する。例えば、図５（ａ）
は動作を表している場合、図５（ｂ）は目的格の場合、
図５（ｃ）は修飾節の場合をそれぞれ示している。

【００２６】第５に、様々な言い回しを吸収して、文の
意味を理解する。例えば、図６（ａ）、（ｂ）に示す例
があげられる。

【００２７】第６に、文の型は同じでも、語彙の特性に
よって、異なる動作をする事を認識できる。例えば、図
７に示す例があげられる。

【００２８】（コマンドの抽出）述語動詞および語彙の
特性などによってコマンドを抽出する（このことに関し
ては（自然言語入力の解析）を参照）。

【００２９】（パラメータの抽出）つぎに、ＩＩＦシス
テムは、以下のような場合のパラメータの抽出を行うこ
とができる。

【００３０】第１に、明示的なパラメータ名の提示、例
えば、「重要度が１の文書を検索したい」→ パラメー
タ名＝重要度 値＝１である。

【００３１】第２に、属性情報の利用、例えば、「細川
の文書を検索したい」＝人名属性→ パラメータ名＝作
成者 値＝細川である。

【００３２】さらに、属性情報の利用、例えば、「昨日
のメールを検索したい」＝時間属性→ パラメータ名＝
作成日時 値＝昨日

【００３３】第３に、特徴的な表現、例えば、「通知メ
ールを検索したい」→ パラメータ名＝補助属性 値
＝通知

【００３４】第４に、その他として、パラメータとして
認識されないもののうち、文意から検索のキーワードと
なりうる項目を抽出、例えば、「ニューヨークの文書を
検索したい」→ “ニューヨーク”がパラメータとして
切り出される。

【００３５】（問い返し）自然言語での入力は、必ずし
も完全ではなく、コマンド実行に必要な情報が欠落する
ことがあったり、複数の解釈がある曖昧な表現を含むこ
とがある。このような場合には、直ちにコマンド実行を
することはできない。

【００３６】この場合、ＩＩＦで何らかの解釈を与える
ことは可能であるが、ユーザの意図とは異なる解釈をす
ることもあり得る。その場合に、取り返しのつかない事
態が起こる可能性（削除など）がある。そこで、上記の
ような場合には、ユーザに問い返しを行い、意図の確認
あるいは追加情報の入力を促す必要がある。

【００３７】その方法としては、次のような形態が考え
らる。第１に、自然言語による問い返し、すなわち、ユ
ーザとの対話によって意図を確認する。第２に、ダイア
ログによる問い返し、すなわち、ユーザに、必要な情報
を追加設定してもらう。これらは、それぞれ排他的なも
のではなく、必要な場面に応じてそれぞれを使い分ける
べきであると考えられる。特に、アプリケーションとの
親和性を考慮した場合、主に、第２に係るダイアログに
よる問い返しを採用する局面が多くなる。

【００３８】〔３．ＩＩＦシステムの制限〕 （受付可能な入力）ＩＩＦシステムでは、予想される自
然言語入力文を事例として持っている。入力文と事例を
比較することで、適切な解析結果を得ることが可能にな
る。ＩＩＦシステムで解析可能であるために以下に示す
ようないくつかの条件がある。

【００３９】第１に、図８（ａ）、（ｂ）に示すよう
に、述語動詞が明確であり、文末にあること。なお、ユ
ーザの柔軟な入力への対応のために、「文末がサ変動詞
の言い切り」も解析可能になっている。

【００４０】第２に、図９に示すように、必要な助詞、
活用形を含んでいること。

【００４１】第３に、図１０に示すように単文および複
文であること（重文は解析対象外）。なお、重文が入力
された場合には、不完全ながらできる限りの解析を行お
うとする。ただし、その解析結果が妥当であるという保
証はない。

【００４２】第４に、図１１に示すように、ある表現を
（解析せずに）単なる文字列として扱いたい場合には、
その区間を「″」あるいは「′」で囲む。

【００４３】第５に、その他として、標準語であるこ
と、一般的な言い回しであることなどがある。

【００４４】（抽出できる情報）ＩＩＦでは、事例を参
照することで、必要な情報を抽出することが可能とな
る。その場合には、前述の条件に当てはまるような文で
ある必要がある。事例中に、どの情報をどのように扱う
かについての記述があり、それに基づいて情報を抽出す
ることができる。

【００４５】図１を参照すると、文を解析した結果、ス
クリプト（コマンド−パラメータ列）を抽出し、ＩＭ３
に渡す。

【００４６】〔４．ＩＩＦシステムの動作〕 （搭載対象）ＩＩＦシステムでは、ＩＭの次の以下の３
つの機能を実現可能なものとしている。すなわち、 第１に、コマンド実行 第２に、絞り込み 第３に、アイテム生成（アクションパッド） である。以下では、それぞれの動作について詳しく説明
する。

【００４７】（コマンド実行）コマンド実行として、ま
ず、対象機能について説明する。対象機能としては、つ
ぎの２種類の機能を実行できる。ＩＩＦシステムはＩＭ
とのみ連携しているので、基本的にＩＭに実行可能なこ
とのみが対象となる。 ＩＭの機能 ＩＭから呼び出すことのできるアプリケーションの
機能

【００４８】つぎに、対象コマンドについて説明する。
ＩＭで実行可能な全ての機能を対象とするわけではな
い。つぎのような方針にしたがって、対象コマンドを絞
り込んでいる。 対処語彙の範囲をできる限り限定する。すなわち、
事例記述の整合性を保つために、人間に管理できる範囲
に抑える。この事例の整合性管理は、将来的には何らか
の自動化が必要となる。また、事例辞書が膨大になり、
速度、精度が低下することを回避する。事例が増加した
場合の辞書サイズの増加は避けられない。 自然言語で入力することが予想されるコマンドを中
心に対象を絞り込む。ＩＭの主要な機能（メール送信な
ど）をメインにして、その他の機能を追加してある。

【００４９】（絞り込み）第１に、『絞込』で予想され
るユーザの入力については、『絞込』では、絞込条件を
指定することでパラメータの抽出を行う。自由な入力が
許されてしまうので、つぎのような入力が考えられる。 絞込条件のみの入力、例えば、「未読のメール」 述語動詞として“絞り込む”をつける、例えば、
「昨日のメールを絞り込みたい」 述語動詞として“絞り込む" 以外のものをつける、
例えば、「細川の文書を印刷したい」

【００５０】第２に、文の解析については、上記の３つ
の入力パターンは、全てＩＩＦとして受け付け可能とす
る。ただし、『絞込』の実行ということを考慮して、内
部的にはつぎのような動作を行う。

【００５１】 絞込条件のみの入力、「を絞り込む」
を補って解析を行う。この結果、コマンド実行と同じ処
理で対応できる。例えば、「未読のメール」→「未読の
メールを絞り込みたい」として解析する。 述語動詞として「絞り込む」をつける。そのままの
形で解析すれば、コマンド実行と同じ処理で対応でき
る。例えば、「昨日のメールを絞り込みたい」→そのま
ま解析する。 述語動詞として「絞り込む」以外のものをつける。
そのままの形で解析する。解析結果として、『絞込』に
該当するコマンドが含まれていた場合にのみ、それを結
果として返す。例えば、「細川の文書を印刷したい」→
絞込コマンド＋印刷コマンドが解析によって得られる。
結果として『絞込』を返す。さらに、例えば、「新着チ
ェックをしたい」→新着チェックコマンドが解析によっ
て得られる。これは、解析失敗と判断する。

【００５２】（アイテム生成）第１に、『アイテム生
成』で予想されるユーザの入力については、『アイテム
生成』では、メモアイテムに文字を入力する。メモアイ
テムへの入力はその性質上かなり自由なものとなる。上
記『コマンド実行』の場合とは異なり、入力内容が文と
して成立しない場合が多いことが考えらる。すなわち、
コマンド実行の場合は受け付ける文としての条件が整っ
ているが、アイテム生成の場合には、メモとしての入力
であり、受け付けられないことが多いのである。

【００５３】第２に、属性の抽出については、ＩＩＦが
受け付ける文としての条件が整っていても、メモとして
記述される表現は多種にわたることが予想される。その
ような全ての事例を記述することは、辞書としての整合
性を保つことが難しく、現実的ではない。

【００５４】しかしながら、解析の途中段階で検出され
る時間属性、人名属性を抽出することは可能である。た
だし、この場合には、事例による解析ではないので、そ
れらの情報がどのような意図で記述されたものであるか
について判断することはできない。もし、これ以外の情
報を抽出しようとするか、あるいは、ユーザの意図を少
しでも理解するためには、専用の機構を用意する必要が
ある。

【００５５】この専用の機構としては、テンプレートマ
ッチングを用いた属性抽出機構を想定することができ
る。これは、ＩＩＦの事例検索と自然言語ヘルプのキー
ワード検索の中間的な機構である。

【００５６】第３に、『アイテム生成』におけるＩＩＦ
の役割としては、本発明にあっては、上記専用の機構を
用意せずに、 時間属性 人名属性 を抽出することにする。抽出した属性は、パラメータと
してＩＭに引き渡すことが可能である。

【００５７】一部の事例を作成することで、必要なコマ
ンド（例えば、メール送信）の実行を行うことも考えら
れるが、例えば、「細川に連絡する」のような文が、→
メール送信→ メモにＴＯＤＯ属性をつけるのどちら
の意図であるかを判定することは不可能である。

【００５８】コマンド実行の場合とは異なり、この時点
で複数コマンド選択を行わせるのは、メニューから選択
するのと違いが無くなってしまう。逆から考えると、複
数選択の可能性が残った形で事例解析を行わせても、通
常の処理（メニュー）とＩＩＦの処理とで同じような選
択画面が提示されることになり、ユーザにとっては混乱
の原因になる可能性がある。「ユーザの負荷を軽減す
る」という目的から見て、ここで事例解析を導入するメ
リットは少ないと判断できる。

【００５９】（『絞込』と類義語展開）絞込で得られた
検索キーワードは、ユーザが入力したものではあるが、
必ずしもそのままの語彙で検索するだけでは十分な情報
を得ることができない場合がある。例えば、 検索したいキーワードを曖昧な記憶に基づいて入力
した場合、 他人の文書を検索する場合（必ずしも期待する語彙
を使用していないことがある）、がある。これを解決す
るために、類義語展開を行う。類義語展開の方法として
はつぎの３つの方法が考えられる。

【００６０】第１に、検索用類義語辞書（システム辞
書）を用いる。この検索用類義語辞書（システム辞書）
には、幅広く収集された類義語が格納されている。不特
定多数ユーザを考慮しているので、必ずしも使用されな
い語彙も含まれている。例えば、ニューヨークを例にと
ると、→ ニューヨーク州、ニューヨーク、ＮＹ、Ｎ．
Ｙ．Empire State、紐育等である。

【００６１】第２に、検索用類義語辞書（ユーザ辞書）
を用いる。この検索用類義語辞書（ユーザ辞書）には、
ユーザが登録した類義語が格納されている。これによっ
て、個々の事情によって必要な類義語を使用することが
可能になる。例えば、個々のユーザに必要な類義語に絞
り込みたい場合には、上記ニューヨークを例にとると、
→ ニューヨーク州、ニューヨークとなる。

【００６２】また、検索用類義語辞書（ユーザ辞書）を
用いて独自の類義語グループを作成することができる。
例えば、本発明を開発している高藤チームを例にとる
と、→ 自然言語ヘルプ、ＩＩＦ、サマライザ等の類義
語展開ができる。

【００６３】第３に、事例記述での対応する。すなわ
ち、状況に依存した類義語が存在する場合がある。この
場合は、検索用類義語辞書では対応できないので、事例
中に検索キーワードを記述することで対応する。ただ
し、事例中の記述はユーザが確認できないし、登録もで
きない。そのため、多くの語彙を対象にしてしまうと、
逆に、ユーザの便宜を損なうおそれがある。

【００６４】したがって、本発明においては、事例中へ
の記述は、必要最低限に絞り込んで対処している。ＩＭ
においては文書類の管理が重要なファクターの一つと考
えらる。そこで、本発明は、ターゲットを「文書」に絞
って対処するものである。

【００６５】事例記述と類義語辞書を連携することで、
ユーザに必要な展開を行うことができるようにする。例
えば、「会議の資料」を例にとると、 となる。

【００６６】〔５．ＩＩＦシステムの構成〕 （モジュール構成）図１２にＩＩＦシステム１のモジュ
ール構成を示す。図１２に示すように、ＩＩＦ１は、全
体制御を実行するモジュール１１と、該全体制御を実行
するモジュール１１に接続されている文正規化を実行す
るモジュール１２と、文構造解析を実行するモジュール
１３と、ＣＢＲ処理を実行するモジュール１４と、ＤＭ
（Discourse Manager)のモジュール１５とから構成され
ており、ユーザはＩＭ３を介して上記全体制御を実行す
るモジュール１１にアクセスするものである。

【００６７】（各モジュールの役割と辞書構成）上記文
正規化を実行するモジュール１２は、形態素辞書を用
いて形態素解析、数詞の統制、形態素単位の解析（モ
ーダル情報）などの表記レベルの正規化、統制辞書を
用いて語彙統制処理、文節単位の解析（機能情報）など
の語彙レベルの正規化、言い換え規則を用いる表現の
正規化、などの処理を実行する。

【００６８】上記文構造解析を実行するモジュール１３
は、属性辞書を用いた属性処理、すなわち、時間、人
名、地名の認識、時間に対する、文節補正、数値化、
係り受け関係仮説の作成、などの処理を実行する。

【００６９】上記ＣＢＲ処理を実行するモジュール１４
は、事例とのマッチング→入力文の意図を解析するた
めの事例辞書を用いての事例処理、ルールに従って、
スクリプト（コマンド・パラメータ列）の作成、などの
処理を実行する。

【００７０】（処理の流れ）各モジュール間での処理の
流れとそこで使用される辞書の関係は、図１３に示すよ
うになる。すなわち、ユーザが文を入力すると、第１
に、文正規化処理、第２に、文構造解析処理、第３に、
ＣＢＲ処理がそれぞれ実行される。

【００７１】第１の文正規化処理として、ユーザにより
入力された文に対して、まず、形態素辞書２０を用いて
形態素解析を行う。形態素解析による形態素リスト（原
型）は、つぎに表記レベル正規化処理を行う。表記レベ
ル正規化処理語の形態素リストは、統制辞書２１を用い
て語彙レベル正規化処理を行い、つぎに、言い換え規則
２２に基づいて表現の正規化を実行する。

【００７２】つぎに、第２の文構造解析処理として、表
現の正規化処理のの結果、生成された文節リストに対し
ては、属性辞書２３を用いた属性処理を実行し、その結
果の節リストに対しては、文法ヒューリスティック２４
による係り受けの処理を実行する。

【００７３】つぎに、第３のＣＢＲ処理として、係り受
けの処理による仮説グラフに対して事例辞書２５を用い
た事例検索を行い、解析候補を得て、解析結果の確定処
理を実行する。該確定処理後の解析結果に対してスクリ
プト生成ルール２６に基づきスクリプト生成処理を行
い、スクリプトを生成する。

【００７４】（ＤＭの処理の流れ）ＤＭ（Discourse Ma
nager ）１５は、自然言語による問い返し処理を管理す
るものである。すなわち、ユーザの入力が曖昧であった
り、十分な情報が含まれていない場合には、それを補う
ために問い返しを行う。ＤＭ１５は、一回あるいは複数
回の問い返しを、自然な形で行うための制御を実行す
る。

【００７５】この処理の中で、ＣＢＲ処理で不明点が見
つかった場合には、「なにを問い返すべきか」を記述し
た「ＤＭスクリプト」が渡される。ＤＭ１５では、図１
４に示すように、その指示に基づきユーザへの問い返し
文を作成する。

【００７６】また、ＤＭ１５の問い返しに対する応答へ
の対応として、ユーザへの問い返しが１度で終了しなか
った場合には、図１５に示すように、引き続き問い返し
文を作成する。

【００７７】さらに、ＤＭ１５がどのような判断に基づ
いて動作するかは、辞書中に記述されることになる。

【００７８】ＩＭ３では、主にダイアログを用いた問い
返しが用いられる。一部、自然言語の問い返しが必要な
場面で、ＤＭ１５が使用されることがある。

【００７９】（辞書）本発明で用いられる辞書には、第
１に形態素辞書２０、第２に統制辞書２１、第３に属性
辞書２３、第４に事例辞書２５がある。以下、それぞれ
を詳細に説明する。

【００８０】第１の形態素辞書２０は、形態素解析を行
う場合に参照する辞書である。この中には、表記、読
み、品詞、属性（人名属性、地名属性、その他）等、基
本的な語彙に関する情報が格納されている。

【００８１】自然言語では、同じことを表すのに複数の
表現方法がある。それらをできる限りまとめておくの
が、第２の統制辞書２１であり、それにより、事例記述
を簡素化し、記述量を減らすことができる。例えば、 作る → 作成する 探す → 検索する などである。

【００８２】従来（事例版自然言語ヘルプでの構想）に
あっては、様々な概念を表す表現を概念辞書に格納して
いた。これらの概念記述は、本バージョンにおいては、
そのほとんどが事例として記述することが可能となっ
た。しかしながら、表現のバリエーションが多いため
に、事例として記述することが現実的ではないものが存
在する。例えば、時間、人名、地名などである。これら
は、その表現のバリエーションを、上記第３の属性辞書
２３として記述し、事例辞書の記述量を減らす。

【００８３】第４の事例辞書２５は、ユーザの入力を想
定した事例を格納しておく。従来（事例版自然言語ヘル
プ）にあっては、それぞれの事例間の関連が薄いもので
あったために、一方の事例で記述された表現が、別の事
例からは使用できないという状況になっていた。本発明
にあっては、事例間の関連を強化し、記述を共有するこ
とができるようにする。そのため、記述形式は複雑にな
るが、より少ない記述量で柔軟な解析ができるようにな
っている。

【００８４】なお、辞書は、対応するアプリケーション
ごとに用意する必要がある。本発明にあっては、ＩＭに
搭載するということなので、ＩＭに対応した辞書になっ
ている。アプリケーションが異なる場合、一般に辞書は
共通で使用することはできないと考えらる。作業として
は、全く新しい辞書を構築することになる。

【００８５】〔６．ＩＩＦシステムの発展〕本発明に係
るＩＩＦシステムには、以下の発展機能を想定し、追加
することができる。

【００８６】第１に、重文への対応ができる。第２に、
不完全な入力文への対応、すなわち、簡略化された表記
が入力される状況にも対応できる。これには、例えば、
テンプレートマッチングを用いる。ただし、予想される
入力のパターン分析が必要であり、文の意図を完全に抽
出できる場合には、全ての局面に適用することが可能と
なる。

【００８７】第３に、学習機能を追加できる。すなわ
ち、どのような局面での学習が、ユーザにとって有効で
あるかの検討をしたうえで、学習機能を追加することが
できる。第４に、ユーザカスタマイズを追加できる。こ
れもどのようなカスタマイズが、ユーザにとって有効で
あるか検討する必要がある。

【００８８】第５に、自然言語による問い返しの強化、
すなわち、主にダイアログによる問い返しを実行する。
ただし、必ずしも全ての場合にダイアログが有効である
とは限らない。自然言語による問い返しが適している局
面も存在する。また、自然言語による問い返しの強化が
必要である。

【００８９】第６に、アプリケーションとの連携の強化
であり、本発明は、アプリケーションからは、その時点
の状況についての一部の情報を得て、それに基づいて動
作を切り分けている。アプリケーションとの連携の強化
を考慮する場合には、より詳細な状況に細分化すること
が必要である。また、事例が膨大になることが予想さ
れ、事例間の整合性を確保するための手段を設ける必要
がある。

【００９０】

【発明の効果】以上説明したとおり、本発明に係るイン
テリジェント・インターフェイス・システムにあって
は、自然言語フロントエンドとして多機能なアプリケー
ションの操作に対するユーザの負荷を軽減することがで
きるインテリジェント・インターフェイス（ＩＩＦ：In
telligent Interface ）システムを得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】ＩＩＦとインフォメーションマネージャ（Ｉ
Ｍ）および関連するプログラムとの関係を示すブロック
図である。

【図２】自然言語入力の解析例を示す説明図である。

【図３】自然言語入力の解析例を示す説明図である。

【図４】自然言語入力の解析例を示す説明図である。

【図５】自然言語入力の解析例を示す説明図である。

【図６】自然言語入力の解析例を示す説明図である。

【図７】自然言語入力の解析例を示す説明図である。

【図８】ＩＩＦの解析可能であるための条件を示す説明
図である。

【図９】ＩＩＦの解析可能であるための条件を示す説明
図である。

【図１０】ＩＩＦの解析可能であるための条件を示す説
明図である。

【図１１】ＩＩＦの解析可能であるための条件を示す説
明図である。

【図１２】ＩＩＦシステムのモジュール構成を示す説明
図である。

【図１３】ＩＩＦシステムの処理の流れを示すフローチ
ャートである。

【図１４】ＤＭの自然言語による問い返し処理を示す説
明図である。

【図１５】ＤＭの自然言語による問い返し処理を示す説
明図である。

【符号の説明】

１ ＩＩＦシステム ２ａ，２ｂ アプリケーション ３ インフォメーションマネージャ（ＩＭ） ４ 類義語 １１ 全体制御を実行するモジュール １２ 文正規化を実行するモジュール １３ 文構造解析を実行するモジュール １４ ＣＢＲ処理を実行するモジュール １５ ＤＭ ２０ 形態素辞書 ２１ 統制辞書 ２２ 言い換え規則 ２３ 属性辞書 ２４ 文法ヒューリスティック ２５ 事例辞書 ２６ スクリプト生成ルール

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 全体制御を実行するモジュールと、 前記全体制御を実行するモジュールに接続され、文正規
   化処理を実行するモジュールと、 前記全体制御を実行するモジュールに接続され、文構造
   解析処理を実行するモジュールと、 前記全体制御を実行するモジュールに接続され、ＣＢＲ
   処理を実行するモジュールと、 前記全体制御を実行するモジュールに接続され、自然言
   語による問い返し処理を管理するＤＭ（Discourse Mana
   ger)のモジュールと、 を具備することを特徴とするインテリジェント・インタ
   ーフェイス・システム。
2. 【請求項２】 前記文正規化処理を実行するモジュール
   は、形態素辞書を用いて形態素解析、数詞の統制、形態
   素単位の解析（モーダル情報）などの表記レベルの正規
   化、統制辞書を用いて語彙統制処理、文節単位の解析
   （機能情報）などの語彙レベルの正規化、言い換え規則
   を用いる表現の正規化、などの処理を実行することを特
   徴とする請求項１に記載のインテリジェント・インター
   フェイス・システム。
3. 【請求項３】 前記文構造解析処理を実行するモジュー
   ルは、属性辞書を用いた属性処理、すなわち、時間、人
   名、地名の認識、時間に対する、文節補正、数値化、係
   り受け関係仮説の作成、などの処理を実行することを特
   徴とする請求項１に記載のインテリジェント・インター
   フェイス・システム。
4. 【請求項４】 前記ＣＢＲ処理を実行するモジュール
   は、事例とのマッチング、入力文の意図を解析するため
   の事例辞書を用いての事例処理、ルールに従って、スク
   リプト（コマンド・パラメータ列）の作成、などの処理
   を実行することを特徴とする請求項１に記載のインテリ
   ジェント・インターフェイス・システム。
5. 【請求項５】 前記ＤＭ（Discourse Manager)のモジュ
   ールは、ユーザの入力が曖昧であったり、十分な情報が
   含まれていない場合には、それを補うために問い返しを
   行うために、一回あるいは複数回の問い返しを、自然な
   形で行うための制御を実行することを特徴とする請求項
   １に記載のインテリジェント・インターフェイス・シス
   テム。
6. 【請求項６】 インテリジェント・インターフェイス・
   システムを用いた文書検索方法において、 ユーザにより入力された文に対して、形態素辞書を用い
   て形態素解析を行う第１工程と、 前記第１工程により生成された形態素リスト（原型）に
   対し表記レベル正規化を行う第２工程と、 前記第２工程により生成された形態素リスト（丸め表記
   追加）に対し、統制辞書を用いて語彙レベル正規化を行
   う第３工程と、 言い換え規則を用いて表現の正規化を行う第４工程と、 前記第４工程により生成された文節リストに対して、属
   性辞書を用いて属性処理を行う第５工程と、 前記第５工程により生成された節リストに対して、文法
   ヒューリスティックによる係り受けの処理を実行する第
   ６工程と、 前記第６工程により生成された仮説グラフに対して、事
   例辞書を用いて事例検索を行う第７工程と、 前記第７工程により生成された解析候補を得て、解析結
   果の確定処理を実行する第８工程と、 前記第８工程により生成された解析結果に対して、スク
   リプト生成ルールに基づきスクリプト生成処理を行い、
   スクリプトを生成する第９工程と、 を含むことを特徴とする文書検索方法。