特開 2023-97842 情報検索方法、情報検索プログラム、情報検索システムおよびサーバ装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023097842

(43)【公開日】2023-07-10

(54)【発明の名称】情報検索方法、情報検索プログラム、情報検索システムおよびサーバ装置

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/90 20190101AFI20230703BHJP

【ＦＩ】

G06F16/90 100

【審査請求】未請求

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021214181

(22)【出願日】2021-12-28

(71)【出願人】

【識別番号】509190071

【氏名又は名称】株式会社ウォンツ

(71)【出願人】

【識別番号】516331410

【氏名又は名称】グロ－バルデザイン株式会社

(71)【出願人】

【識別番号】304027349

【氏名又は名称】国立大学法人豊橋技術科学大学

(74)【代理人】

【識別番号】100147625

【弁理士】

【氏名又は名称】澤田 高志

(72)【発明者】

【氏名】棚橋 優希

(72)【発明者】

【氏名】井佐原 均

【テーマコード（参考）】

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B175DA01

5B175GC03

5B175HB03

(57)【要約】

【課題】検索速度および検索精度を向上し得る情報検索方法、情報検索プログラム、情報検索システムおよびサーバ装置を提供する。
【解決手段】本実施形態のＦＡＱ検索システムのＦＡＱサーバ３０では、ｑＡ検索部５５の処理対象となるペア文をカテゴリ選別部５４で減らしてからｑＱ検索部５６の処理対象となる１以上のペア文をｑＡ検索部５５で選択しさらに減らすため、ｑＱ検索部５６の処理対象となる１以上のペア文が大幅に削減されて処理速度を向上させることが可能になる。またｑＱ検索部５６により、１以上のペア文の候補入力文の文脈を考慮した分散表現と、ニーズ文９２の文脈を考慮した分散表現との類似スコアを求め、ソート部５７でニーズ文９２に最も類似しているペア文の候補入力文に対応する候補出力文を出力文９３として出力するので、ニーズ文９２の文脈を考慮した検索が行われる。したがって、検索速度および検索精度を向上させることができる。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

自然言語表現の入力文（以下「ニーズ文」という）に対する検索出力として、自然言語表現の出力文を検索して出力する情報検索方法であって、
所定の入力文とそれに対応する出力文とを組み合わせた複数組のペア文であり予め定められた複数の区分のいずれに属するかを示す分類情報が前記所定の入力文にそれぞれ付与されており、
前記ニーズ文に対して推定された前記分類情報と同じ分類情報が付与された前記入力文を有するペア文を前記複数組のペア文の中から１組以上選別する第１ステップと、
前記第１ステップにより選別された前記１組以上のペア文の中から前記検索出力の候補として１以上の出力文（以下「候補出力文」という）を選択する第２ステップと、
前記第２ステップにより選択された前記１以上の候補出力文に対応する１以上の前記入力文の候補（以下「候補入力文」という）の文脈を考慮した分散表現と前記ニーズ文の文脈を考慮した分散表現との類似度を求める第３ステップと、
前記第３ステップにより求められた前記類似度から前記ニーズ文に最も類似している前記候補入力文に対応する前記候補出力文を前記出力文として出力する第４ステップと、
を含むことを特徴とする情報検索方法。

【請求項2】

自然言語表現の入力文（以下「ニーズ文」という）に対する検索出力として、自然言語表現の出力文を検索して出力する情報検索プログラムであって、
所定の入力文とそれに対応する出力文とを組み合わせた複数組のペア文であり予め定められた複数の区分のいずれに属するかを示す分類情報が前記所定の入力文にそれぞれ付与されており、コンピュータを、
前記ニーズ文に対して推定された前記分類情報と同じ分類情報が付与された前記入力文を有するペア文を前記複数組のペア文の中から１組以上選別する第１手段、
前記第１手段により選別された前記１組以上のペア文の中から前記検索出力の候補として１以上の出力文（以下「候補出力文」という）を選択する第２手段、
前記第２手段により選択された前記１以上の候補出力文に対応する１以上の前記入力文の候補（以下「候補入力文」という）の文脈を考慮した分散表現と前記ニーズ文の文脈を考慮した分散表現との類似度を求める第３手段、および、
前記第３手段により求められた前記類似度から前記ニーズ文に最も類似している前記候補入力文に対応する前記候補出力文を前記出力文として出力する第４手段、
として機能させることを特徴とする情報検索プログラム。

【請求項3】

自然言語表現の入力文（以下「ニーズ文」という）に対する検索出力として、自然言語表現の出力文を検索して出力する情報検索システムであって、
前記ニーズ文が入力される入力部と、
所定の入力文とそれに対応する出力文との組み合わせであり予め定められた複数の区分のいずれに属するかを示す分類情報が前記所定の入力文にそれぞれ付与されたペア文を、複数組、記憶する記憶部と、
前記入力部から入力された前記ニーズ文の前記分類情報を推定する推定部と、
前記推定部により推定された前記分類情報と同じ分類情報が付与された前記入力文を有する前記ペア文を前記複数組のペア文の中から１組以上選別する選別部と、
前記選別部により選別された前記１組以上のペア文の中から前記検索出力の候補として１以上の出力文（以下「候補出力文」という）を選択する選択部と、
前記選択部により選択された前記１以上の候補出力文に対応する１以上の前記入力文の候補（以下「候補入力文」という）の文脈を考慮した分散表現と前記ニーズ文の文脈を考慮した分散表現との類似度を得る取得部と、
前記取得部により得られた前記類似度から前記ニーズ文に最も類似している前記候補入力文に対応する前記候補出力文を前記出力文として出力する出力部と、
を備えることを特徴とする情報検索システム。

【請求項4】

端末装置から入力された自然言語表現の入力文（以下「ニーズ文」という）を電気通信回線を介して受け付け、前記ニーズ文に対する検索出力として、自然言語表現の出力文を検索して前記電気通信回線を介して前記端末装置に出力するサーバ装置であって、
所定の入力文とそれに対応する出力文とを組み合わせた複数組のペア文であり予め定められた複数の区分のいずれに属するかを示す分類情報が前記所定の入力文にそれぞれ付与されており、
前記ニーズ文に対して推定された前記分類情報と同じ分類情報が付与された前記入力文を有するペア文を前記複数組のペア文の中から１組以上選別する選別部と、
前記選別部により選別された前記１組以上のペア文の前記出力文の中から前記検索出力の候補として１以上の出力文（以下「候補出力文」という）を選択する選択部と、
前記選択部により選択された前記１以上の候補出力文に対応する１以上の前記入力文の候補（以下「候補入力文」という）の文脈を考慮した分散表現と前記ニーズ文の文脈を考慮した分散表現との類似度を求める取得部と、
前記取得部により求められた前記類似度から前記ニーズ文に最も類似している前記候補入力文に対応する前記候補出力文を前記出力文として出力する出力部と、
を備えることを特徴とするサーバ装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、自然文を対象にした情報検索方法、情報検索プログラム、情報検索システムおよびサーバ装置に関するものである。自然文とは、話し言葉や書き言葉等の自然言語で表現された文章のことである。

【背景技術】

【0002】

自然文を対象にした検索方法やコンピュータプログラム等に関する先行技術として、例えば、下記特許文献１に開示される「質問回答制御プログラム、質問回答制御サーバ及び質問回答制御方法」がある。この先行技術では、よくある質問とその回答の組合せをＦＡＱから選択する際において自然文で記述した質問を解析しＦＡＱデータベースを検索する。そして、検索した検索式に合致する件数が所定の範囲内にある場合には、絞り込みが適切に行われたと判断し受け付けた質問に対する回答をＦＡＱから選択して出力する。また件数が少なすぎたり多すぎたりして回答の選択が困難な場合には、関連質問や逆質問等を出力する。これにより、効率的な回答の絞り込みを実現し、顧客の質問の意図に合致しない回答を選択するリスクを回避したり、回答の絞り込みを効率的に処理したりしている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１５－３６９４５号公報

【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、上記特許文献１に開示される先行技術では、ＦＡＱデータベースを検索した検索式に合致する件数が所定の範囲内にない場合には、質問者が操作する端末に対して関連質問や逆質問を出力する。そのため、質問者は、そのような逆質問等に対する回答を当該端末に自然文で入力する必要が生ずることから、適切な回答を得るまでの操作が煩雑になったり、時間がかかったりする可能性がある。また、質問者により入力される自然文は、その文章表現が個々人により多種多様であることから、そのような逆質問等を出力しても、適切な回答が直ちに得られるとは限らない。つまり、自然文に含まれる、単なるキーワード検索だけでは、検索精度の向上に限界があるという問題がある。

【0005】

本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、検索速度および検索精度を向上し得る情報検索方法、情報検索プログラム、情報検索システムおよびサーバ装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記目的を達成するため、特許請求の範囲に記載された請求項１の技術的手段を採用する。この手段によると、請求項１の情報検索方法の発明では、所定の入力文とそれに対応する出力文とを組み合わせた複数組のペア文であり予め定められた複数の区分のいずれに属するかを示す分類情報が所定の入力文にそれぞれ付与されており、次の第１ステップ～第４ステップを含む。第１ステップは、自然言語表現の入力文（以下「ニーズ文」という）に対して推定された分類情報と同じ分類情報が付与された入力文を有するペア文を、複数組のペア文の中から１組以上選別する。第２ステップは、第１ステップにより選別された１組以上のペア文の中から検索出力の候補として１以上の出力文（以下「候補出力文」という）を選択する。第３ステップは、第２ステップにより選択された１以上の候補出力文に対応する１以上の入力文の候補（以下「候補入力文」という）の文脈を考慮した分散表現とニーズ文の文脈を考慮した分散表現との類似度を求める。そして、第４ステップは、第３ステップにより求められた類似度からニーズ文に最も類似している候補入力文に対応する候補出力文を出力文として出力する。

【0007】

また、特許請求の範囲に記載された請求項２の技術的手段を採用する。この手段によると、請求項２の情報検索プログラムの発明では、所定の入力文とそれに対応する出力文とを組み合わせた複数組のペア文であり予め定められた複数の区分のいずれに属するかを示す分類情報が所定の入力文にそれぞれ付与されており、コンピュータを第１手段～第４手段として機能させる。第１手段は、ニーズ文に対して推定された分類情報と同じ分類情報が付与された入力文を有するペア文を、複数組のペア文の中から１組以上選別する。第２手段は、第１手段により選別された１組以上のペア文の出力文の中から検索出力の候補として１以上の候補出力文を選択する。第３手段は、第２手段により選択された１以上の候補出力文に対応する１以上の候補入力文の文脈を考慮した分散表現とニーズ文の文脈を考慮した分散表現との類似度を求める。そして、第４手段は、第３手段により求められた類似度からニーズ文に最も類似している候補入力文に対応する候補出力文を出力文として出力する。

【0008】

さらに、特許請求の範囲に記載された請求項３の技術的手段を採用する。この手段によると、請求項３の情報検索システムの発明では、入力部、記憶部、推定部、選別部、選択部、取得部および出力部を備える。記憶部は、所定の入力文とそれに対応する出力文との組み合わせであり予め定められた複数の区分のいずれに属するかを示す分類情報が所定の入力文にそれぞれ付与されたペア文を、複数組、記憶する。入力部は、ニーズ文が入力される。推定部は、入力部から入力されたニーズ文の分類情報を推定する。選別部は、推定部により推定された分類情報と同じ分類情報が付与された入力文を有するペア文を複数組のペア文の中から１組以上選別する。選択部は、選別部により選別された１組以上のペア文の中から検索出力の候補として１以上の候補出力文を選択する。取得部は、選択部により選択された１以上の候補出力文に対応する１以上の候補入力文の文脈を考慮した分散表現とニーズ文の文脈を考慮した分散表現との類似度を得る。出力部は、取得部により得られた類似度からニーズ文に最も類似している候補入力文に対応する候補出力文を出力文として出力する。

【0009】

また、特許請求の範囲に記載された請求項４の技術的手段を採用する。この手段によると、請求項４のサーバ装置の発明は、端末装置から入力されたニーズ文を電気通信回線を介して受け付け、ニーズ文に対する検索出力として、自然言語表現の出力文を検索して電気通信回線を介して端末装置に出力するものであり、選別部、選択部、取得部および出力部を備える。選別部は、ニーズ文に対して推定された分類情報と同じ分類情報が付与された入力文を有するペア文を、複数組のペア文の中から１組以上選別する。ペア文や複数組のペア文は、所定の入力文とそれに対応する出力文とを組み合わせたものであり予め定められた複数の区分のいずれに属するかを示す分類情報が（ペア文の）入力文に付与されている。ペア文や複数組のペア文は、サーバ装置が内部に備えていてもよいし、サーバ装置が外部から取得してもよい。選択部は、選別部により選別された１組以上のペア文の出力文の中から検索出力の候補として１以上の候補出力文を選択する。取得部は、選択部により選択された１以上の候補出力文に対応する１以上の候補入力文の文脈を考慮した分散表現とニーズ文の文脈を考慮した分散表現との類似度を求める。出力部は、取得部により求められた類似度からニーズ文に最も類似している候補入力文に対応する候補出力文を出力文として出力する。

【0010】

請求項１～請求項４の技術的手段による各発明では、まず、ニーズ文に対して推定された分類情報と同じ分類情報が付与された入力文を有するペア文が、複数組のペア文の中から１組以上選別される。そのため、ニーズ文と同じ分類情報が付与された入力文のペア文が選別されるので、このような選別を行わない場合に比べて、選択処理の対象となるペア文の数を減らすことが可能になる。次に、選別されたこれら１組以上のペア文の中から検索出力の候補として１以上の候補出力文が選択される。そのため、選択されなかった出力文が排除されるので、このような選択を行わない場合に比べて、類似度を求める処理の対象となるペア文の数をさらに減らすことが可能になる。そして、選択されたこれら１以上の候補出力文に対応する１以上の候補入力文の文脈を考慮した分散表現と、ニーズ文の文脈を考慮した分散表現と、の類似度が求められて、ニーズ文に最も類似している候補入力文の候補出力文が出力文として出力される。なお、分散表現は、文章や単語を密なベクトルで表した表現形態のことである。類似度は、候補入力文とニーズ文をそれぞれベクトル化して求められる。

【0011】

これにより、請求項１の情報検索方法の発明では、第２ステップの処理対象となるペア文を第１ステップにより減らしてから、第３ステップの処理対象となる１以上のペア文を第２ステップにより選択してさらに減らす。そのため、このような二段階の削減により、第３ステップの処理対象となる１以上のペア文が大幅に削減されて処理速度を向上させることが可能になる。そして、第３ステップにより、１以上のペア文の候補入力文の文脈を考慮した分散表現と、ニーズ文の文脈を考慮した分散表現と、の類似度を求めて、第４ステップによりニーズ文に最も類似しているペア文の候補入力文に対応する候補出力文を出力文として出力する。そのため、例えば、データベース等に記憶されているペア文の入力文をニーズ文に含まれるキーワードに基づいて検索する場合に比べて、ニーズ文の文脈を考慮した検索が行われるので検索精度を向上させることが可能になる。

【0012】

また、請求項２の情報検索プログラムの発明では、第２手段の処理対象となるペア文を第１手段により減らしてから、第３手段の処理対象となる１以上のペア文を第２手段により選択してさらに減らす。そのため、このような二段階の削減により、第３手段の処理対象となる１以上のペア文が大幅に削減されて処理速度を向上させることが可能になる。そして、第３手段により、１以上のペア文の候補入力文の文脈を考慮した分散表現と、ニーズ文の文脈を考慮した分散表現と、の類似度を求めて、第４手段によりニーズ文に最も類似しているペア文の候補入力文に対応する候補出力文を出力文として出力する。そのため、例えば、データベース等に記憶されているペア文の入力文をニーズ文に含まれるキーワードに基づいて検索する場合に比べて、ニーズ文の文脈を考慮した検索が行われるので検索精度を向上させることが可能になる。

【0013】

さらに、請求項３の情報検索システムの発明では、選択部の処理対象となるペア文を選別部により減らしてから、取得部の処理対象となる１以上のペア文を選択部により選択してさらに減らす。そのため、このような二段階の削減により、取得部の処理対象となる１以上のペア文が大幅に削減されて処理速度を向上させることが可能になる。そして、取得部により、１以上のペア文の候補入力文の文脈を考慮した分散表現と、ニーズ文の文脈を考慮した分散表現と、の類似度を求め、出力部によりニーズ文に最も類似しているペア文の候補入力文に対応する候補出力文を出力文として出力する。そのため、例えば、データベース等に記憶されているペア文の入力文をニーズ文に含まれるキーワードに基づいて検索する場合に比べて、ニーズ文の文脈を考慮した検索が行われるので検索精度を向上させることが可能になる。

【0014】

また、請求項４のサーバ装置の発明では、選択部の処理対象となるペア文を選択部により減らしてから、取得部の処理対象となる１以上のペア文を選択部により選択してさらに減らす。そのため、このような二段階の削減により、取得部の処理対象となる１以上のペア文が大幅に削減されて処理速度を向上させることが可能になる。そして、取得部により、１以上のペア文の候補入力文の文脈を考慮した分散表現と、ニーズ文の文脈を考慮した分散表現と、の類似度を求め、出力部によりニーズ文に最も類似しているペア文の候補入力文に対応する候補出力文を出力文として出力する。そのため、例えば、データベース等に記憶されているペア文の入力文をニーズ文に含まれるキーワードに基づいて検索する場合に比べて、ニーズ文の文脈を考慮した検索が行われるので検索精度を向上させることが可能になる。

【発明の効果】

【0015】

請求項１の情報検索方法の発明では、第１ステップと第２ステップの２つのステップ（二段階の削減）で、第３ステップの処理対象となる１以上のペア文を大幅に削減するので、第３ステップの処理速度を向上させることが可能になる。また、第３ステップでは、ニーズ文の文脈を考慮した検索が行われるので検索精度を向上させることが可能になる。したがって、検索速度および検索精度を向上することができる。

【0016】

請求項２の情報検索プログラムの発明では、第１手段と第２手段の２つの手段（二段階の削減）で、第３手段の処理対象となる１以上のペア文を大幅に削減するので、第３手段の処理速度を向上させることが可能になる。また、第３手段では、ニーズ文の文脈を考慮した検索が行われるので検索精度を向上させることが可能になる。したがって、検索速度および検索精度を向上することができる。

【0017】

請求項３の情報検索システムの発明では、選別部と選択部の２つの機能部（二段階の削減）で、取得部の処理対象となる１以上のペア文を大幅に削減するので、取得部の処理速度を向上させることが可能になる。また、取得部では、ニーズ文の文脈を考慮した検索が行われるので検索精度を向上させることが可能になる。したがって、検索速度および検索精度を向上することができる。

【0018】

請求項４のサーバ装置の発明では、選別部と選択部の２つの機能部（二段階の削減）で、取得部の処理対象となる１以上のペア文を大幅に削減するので、取得部の処理速度を向上させることが可能になる。また、取得部では、ニーズ文の文脈を考慮した検索が行われるので検索精度を向上させることが可能になる。したがって、検索速度および検索精度を向上することができる。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】本発明の一実施形態に係るＦＡＱ（Frequently Asked Questions）検索システムの構成例を示す説明図である。

【図2】本実施形態のＦＡＱ検索システムが有する機能構成を示す説明図である。

【図3】図３(A)は、本実施形態のＦＡＱ検索システムが有するカテゴリ推定機能を示す説明図である。図３(B)は、カテゴリ分類の概念を示す説明図である。

【図4】図４(A)は、本実施形態のＦＡＱ検索システムが有するｑＡ検索機能を示す説明図である。図４(B)は、ｑＡ検索機能により削減されたカテゴリ番号「1102」のペア文の例を示す説明図である。図４(C)は、同システムが有するｑＱ検索機能を示す説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0020】

以下、本発明の情報検索方法、情報検索プログラム、情報検索システムおよびサーバ装置をＦＡＱ検索システムに適用した実施形態について説明する。図１に示すように、本実施形態に係るＦＡＱ検索システム１０は、例えば、行政機関のホームページ等において、行政サービスに対する問い合せとして、話し言葉や書き言葉等の自然言語で表現された質問や問合せの文章（以下「質問文」という）が入力されると、それに対する適切な回答文を出力することが可能なシステムである。なお、質問文は、特許請求の範囲に記載の「自然言語表現の入力文」や「ニーズ文」に相当し得るものである。また、回答文は、特許請求の範囲に記載の「出力文」に相当し得るものである。

【0021】

本実施形態では、問い合わせを行うユーザが質問文を入力するパソコン２０と、ＦＡＱサーバ３０と、により構成されており、これらはインターネット１００を介して情報通信可能に接続されている。ユーザがパソコン２０に入力した質問文は、入力文９１（ニーズ文９２）としてパソコン２０から出力された後、インターネット１００を経由してＦＡＱサーバ３０に入力される。入力文９１が入力されたＦＡＱサーバ３０では、入力文９１に対応する適切な回答文を検索しそれを出力文９３として出力する。ＦＡＱサーバ３０から出力された出力文９３は、インターネット１００経由でパソコン２０に入力されてその画面に表示される。これにより、ユーザは、質問文に対する回答文を得ることができる。

【0022】

次に、図２に基づいてＦＡＱサーバ３０の構成について説明する。ＦＡＱサーバ３０は、主に、制御ユニット５０、データベースユニット６０、通信ユニット７０等により構成されている。制御ユニット５０は、情報処理装置であり、後述する各機能を実現することが可能なコンピュータである。制御ユニット５０は、ハードウェア的には、ＣＰＵ、ＧＰＵ、半導体メモリや入出力インターフェース等（いずれも図略）により構成されており、機能的には、インタフェース部５１、形態素解析部５２、カテゴリ推定部５３、カテゴリ選別部５４、ｑＡ検索部５５、ｑＱ検索部５６、ソート部５７および更新部５８により構成されている。これらの機能については、後で図３や図４も参照しながら説明する。

【0023】

なお、制御ユニット５０を構成する図略の半導体メモリには、インタフェース部５１、形態素解析部５２、カテゴリ推定部５３、カテゴリ選別部５４、ｑＡ検索部５５、ｑＱ検索部５６、ソート部５７や更新部５８等として、制御ユニット５０を機能させることが可能なコンピュータプログラム（情報検索プログラム）が予め記憶されている。また、図２には図示されてないが、ＦＡＱサーバ３０は、液晶ディスプレイ等の表示装置やキーボード、マウス等の入力装置を備えている場合もある。

【0024】

データベースユニット６０は、例えば、ＴＢ（テラバイト）オーダの記憶容量を有する半導体ディスク装置である。半導体ディスク装置は、フラッシュメモリ等により構成されており、ＳＳＤ（Solid State Drive）と呼ばれる場合もある。本実施形態では、データベースユニット６０には、質問文に相当する入力文９１とそれに対応する回答文に相当する出力文９３とを組み合わせたペア文９５が当該ＦＡＱ検索システム１０において想定される問い合わせアイテム数に応じて複数記憶されてペア文９５の集合体を構成している。なお、データベースユニット６０は磁気ディスク装置（ＨＤＤ）であってもよい。

【0025】

本実施形態では、ペア文９５は、テキスト形式を有する一対の入力文９１および出力文９３であり、後述するようなカテゴリ番号９４が関連付けられて記憶されていたり、該当するカテゴリ番号９４ごとに区分されて記憶されていたりする。入力文９１や出力文９３は、いずれもテキストデータであることから、その都度、形態素解析された後、後述するｑＡ検索部５５やｑＱ検索部５６に入力される。なお、ペア文９５（入力文９１および出力文９３）は、テキスト形式ではなく、形態素解析後の所定のデータ形式でデータベースユニット６０に記憶されていてもよい。これにより、ｑＡ検索部５５やｑＱ検索部５６に入力されるごとに形態素解析を行う必要がないため、これらの検索部５５，５６における検索時間を短縮（検索速度を向上）することが可能になる。

【0026】

通信ユニット７０は、外部との情報通信を可能にする通信装置であり、例えば、有線ＬＡＮユニットや無線ＬＡＮユニット等が想定される。通信ユニット７０は、一般的にはインターネット１００に直接接続することはできないため、ＩＳＰ（Internet Service Provider）が提供するＯＮＵやＤＳＵ等の回線終端装置や、このような回線終端装置に接続されたＬＡＮルータやWi-Fiルータ等を介して接続される。なお、図２では、ニーズ文９２、出力文９３や更新情報９９がそれぞれ別個に入出力されているように表されているが、これらは通信ユニット７０が有する１つのポートで入出力されている。

【0027】

次に図３および図４を参照しながら、ＦＡＱサーバ３０の制御ユニット５０が有する各機能について説明する。インタフェース部５１は、ユーザが操作するパソコン２０に対してウェブブラウザを介して提供される機能のうち、フロントエンドからＡＰＩリクエストを受けて処理を行うバックエンドの機能を有するモジュールやコンポーネントである。バックエンドの機能としては、例えば、通信ユニット７０を介して入力されるニーズ文９２を形態素解析部５２に出力したり、ソート部５７から入力される後述の候補入力文９１’と候補出力文９３’を含む１組以上のペア文９５やその情報をフロントエンドに出力したりする。また、通信ユニット７０や更新部５８から入力される更新情報９９についても更新部５８や通信ユニット７０に出力する。

【0028】

形態素解析部５２は、入力された文章を形態素（言語学的に意味を持つ表現要素の最小単位）の文字列に分割する機能を有するモジュールやコンポーネントであり、本実施形態では、インタフェース部５１から出力されたニーズ文９２をカテゴリ推定部５３に入力可能な形式に変換するもの（カテゴリ推定部５３に対する前処理部）であり、例えば、オープンソースの形態素解析エンジンであるMeCab（https://taku910.github.io/mecab/）を使用する。形態素解析部５２では、ニーズ文９２に含まれる半角文字（例えば、数字、アルファベット、片仮名、記号等）を全角文字に変換したり、全角文字や半角文字の空白記号を削除したりもする。なお、形態素解析エンジンは、Sudachi（https://www.mlab.im.dendai.ac.jp/~yamada/ir/MorphologicalAnalyzer/Sudachi.html）や、JUMAN（https://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/?JUMAN）でもよい。

【0029】

カテゴリ推定部５３は、形態素解析部５２により得られた形態素解析情報９２ａから、ニーズ文９２が属するべきカテゴリを推定する機能を有するモジュールやコンポーネントである。本実施形態では、例えば、図３(A)に示すように、カテゴリ推定部５３は、ニーズ文９２の形態素解析情報９２ａが入力されるとそれが属するべきカテゴリ番号９４として４桁（1000～9999）の整数を出力するニューラルネットワークであり、例えば、NICT BERTを予め準備された学習データで学習させた学習済みモデル（ファインチューニングモデル）である。NICT BERTは、国立研究開発法人 情報通信研究機構（NICT(National Institute of Information and Communications Technology)）のデータ駆動知能システム研究センターが日本語版Wikipediaを対象に事前学習を行ったBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）モデルのことである。なお、NICTおよびWikipediaは、登録商標である（以下同じ）。

【0030】

ここでの学習データは、一文からなる質問文（ペア文９５を構成する入力文９１または入力文９１に相当する質問文）とその質問文が属するカテゴリ番号９４とからなるデータセットであり、十分な数のデータセットによりNICT BERTをファインチューニングしている。カテゴリ番号９４は、例えば、図３(B)に示すように設定されている。即ち、カテゴリ番号９４であるC/N:xxxxは、上一桁の数字（１～９）により９種類の大分類、上二桁の数字（１～９）により９種類の中分類、下一桁と下二桁の数字（０１～９９）により９９種類の小分類をそれぞれ表すように定められている。

【0031】

例えば、行政サービスの場合には、大分類の、「１」は申請等の手続、「２」は年金、「３」は保険、「４」は福祉、「５」は子育て支援、「６」はゴミ処理、「７」は公共施設、「８」は上下水道、「９」はその他、等に分類される。中分類の、「１」は管轄区域、「２」は利用可能時間、「３」は利用料金、等に分類される。小分類は、それぞれのカテゴリに関連して多種多様に分類される。

【0032】

図３(B)に示す例では、入力文９１の「○○○○○」と出力文９３の「×××××」とが一組のペア文９５等は、カテゴリ番号「1101」に属する。また、入力文９１の「○○◎◎◎」と出力文９３の「×△×△×」とが一組のペア文９５等は、カテゴリ番号「1102」に属する。さらに、入力文９１の「◎○◎○○」と出力文９３の「××△△△」とが一組のペア文９５等は、カテゴリ番号「1199」に属する。なお、これらのペア文９５は、データベースユニット６０に記憶されているペア文９５の集合体に含まれている。

【0033】

カテゴリ選別部５４は、カテゴリ推定部５３により推定されたカテゴリ番号９４に基づいて、そのカテゴリ番号９４に属する１組以上のペア文９５を他のカテゴリ番号９４に属する複数のペア文９５から選別する機能を有するモジュールやコンポーネントであり、複数のペア文９５は、制御ユニット５０がデータベースユニット６０にアクセスすることにより参照される。

【0034】

例えば、カテゴリ推定部５３にニーズ文９２「○○◎◎○」が入力されてカテゴリ番号９４として「1102」が出力された場合には、カテゴリ選別部５４は、カテゴリ番号９４「1102」に分類されている「C/N:1102」が付与された１組以上のペア文９５（質問文：「○○◎◎◎」と回答文：「×△×△×」等）を選別する。これにより、「C/N:1102」が付与されていない他のペア文９５はカテゴリ選別部５４により選別されないので、次のｑＡ検索部５５の処理対象となるペア文９５を削減することが可能になる。

【0035】

ｑＡ（query-Answer）検索部５５は、カテゴリ選別部５４により選別された１組以上のペア文９５（入力文９１と出力文９３の組み合わせ）から抽出したそれぞれの出力文９３と、ニーズ文９２と組み合わせ（仮ペア文９６）が適切であるか否かを表す適切スコアを出力する機能と、得られた適切スコアが予め定められた所定の閾値以上であるペア文９５を選択する機能とを有するモジュールやコンポーネントである。本実施形態では、例えば、図４(A)に示すように、ｑＡ検索部５５は、ニーズ文９２と抽出後の出力文９３を組み合わせた仮ペア文９６が入力されると適切スコアとして0.0～1.0を出力するニューラルネットワーク５５ａと、適切スコアが所定の閾値（例えば0.5）以上のペア文９５だけを選択する選択アルゴリズム５５ｂと、により構成されている。

【0036】

ニューラルネットワーク５５ａは、ニーズ文９２の表す質問に対して、仮ペア文９６としてそれに対応する出力文９３の表す回答が適合した内容であるか否かの妥当性を0.0以上1.0以下の数値で表現するように、例えば、NICT BERTを予め準備された学習データで学習させた学習済みモデル（ファインチューニングモデル）である。適切スコアは、1.0に近いほど妥当性が高く（適切である）、0.0に近いほど妥当性が低い（不適切である）。学習データは、予め人手等により作成されたペア文９５を使用する。

【0037】

例えば、Ｎ個のペア文９５（｛Ｑ０，Ａ０｝～｛Ｑｎ，Ａｎ｝）を用意し、そのうちの８０％程度を｛Ｑ０，Ａ０｝等の適切な正例のペア文９５、残りの２０％程度を｛Ｑｉ，Ａｊ｝（ｉ≠ｊ）の不適切な負例のペア文９５に設定する。ここでは、｛Ｑ＿，Ａ＿｝の添え字ｘが等しい場合（｛Ｑｘ，Ａｘ｝等）に正例、異なる場合（｛Ｑｉ，Ａｊ｝等）に負例と定義する。負例のペア文９５は、正例のペア文９５（｛Ｑ０，Ａ０｝～｛Ｑｎ，Ａｎ｝）のそれぞれの組み合わせをランダムに組み替えて｛Ｑｉ，Ａｊ｝（ｉ≠ｊ）を生成する。そして、正例のペア文９５に対しては適切スコア「1.0」のラベル、負例のペア文９５に対しては適切スコア「0.0」のラベルをそれぞれ付けて、NICT BERTの学習を行う。

【0038】

そして、選択アルゴリズム５５ｂは、例えば、適切スコアが0.5以上であるペア文９５を選択し、適切スコアが0.5未満であるペア文９５を選択から除く（選択しない）処理内容の判定処理を行い得るように構成される。これにより、図４(B)に示すように、先の例では「C/N:1102」が付与されている１組以上のペア文９５のうち、ニーズ文９２に対する回答として適切である蓋然性の低い出力文９３が排除されるため、次のｑＱ検索部５６の処理対象となるペア文９５をさらに削減することが可能になる。つまり、カテゴリ選別部５４とｑＡ検索部５５による二段階の削減により、次のｑＱ検索部５６の処理対象となるペア文９５を大幅に削減することが可能になる。ｑＡ検索部５５により選択された１以上の出力文９３（候補出力文９３’）の情報は、ｑＱ検索部５６に出力される。

【0039】

ｑＱ（query-Question）検索部５６は、ｑＡ検索部５５により選択された１以上の候補出力文９３’にそれぞれ対応する１以上の候補入力文９１’の文脈と、ニーズ文９２の文脈とに基づいて両文章の文意が類似する度合い（類似度）を求める機能を有するモジュールやコンポーネントである。本実施形態では、例えば、図４(C)に示すように、ｑＱ検索部５６は、ｑＡ検索部５５から出力される候補出力文９３’の情報に基づいて当該候補出力文９３’を含むペア文９５の候補入力文９１’と、ニーズ文９２との類似度を求めて出力するニューラルネットワークであり、例えば、NICT BERTとBERTScore（https://github.com/Tiiiger/bert_score）が用いられる。

【0040】

候補入力文９１’とニーズ文９２の類似度は、BERTScoreを使用して求める。BERTは、文脈を考慮した分散表現（埋め込み表現）を生成することが可能であるため、候補入力文９１’とニーズ文９２のそれぞれについて、文章を構成するトークンに対してベクトル化を行う。これにより得られる２つの各文章（候補入力文９１’とニーズ文９２）のトークンベクトルの間において、コサイン類似度が最も高くなる候補入力文９１’のトークンベクトルを求め、最大コサイン類似度の重み付け平均（tf-idf等）を２つの文章間の類似度として算出する。このように類似度は、候補入力文９１’とニーズ文９２とをそれぞれベクトル化することによって求められる。本実施形態では、類似度は、0.0～1.0の類似スコアとして得られる。類似スコアは、1.0に近いほど類似している可能性が高く（類似である）、0.0に近いほど類似している可能性が低い（非類似である）。

【0041】

ソート部５７は、候補入力文９１’と候補出力文９３’を含む１組以上のペア文９５を、ｑＱ検索部５６から出力された類似スコアが大きい（1.0に近い）ものが先頭に位置するように降順に並び替えるスコアソート処理を行うものである。並び替えられた１組以上のペア文９５やその情報はインタフェース部５１に出力される。これにより、インタフェース部５１では、ユーザが操作するパソコン２０に対して、例えば、類似スコアが最も高いペア文９５が表示されるように、当該ペア文９５を構成する候補入力文９１’および候補出力文９３’の情報を通信ユニット７０を介してパソコン２０に出力する。

【0042】

例えば、図１に示すように、ある地方自治体のホームページを閲覧しているユーザがパソコン２０を操作して「○×△がほしいんですが、どこへ行けばいいですか」という文字列の入力文９１（ニーズ文９２）をＦＡＱサーバ３０に対して出力した場合には、当該ＦＡＱサーバ３０は、「○×△の申請はどの窓口で行えますか？」という文字列の候補入力文９１’および「●●庁舎３階の▲▲部窓口となります。」という文字列の候補出力文９３’を当該ユーザのパソコン２０に出力する。これにより、当該ユーザが期待する情報またはそれに近い情報を素早く提供することが可能になる。

【0043】

なお、インタフェース部５１では、ユーザが操作するパソコン２０に対して、例えば、類似スコアが最も高いペア文９５の候補出力文９３’だけが表示されるように、当該ペア文９５を構成する候補出力文９３’の情報を通信ユニット７０を介してパソコン２０に出力するように構成してもよい。これにより、先の例においては、ユーザがパソコン２０を操作して出力した「○×△がほしいんですが、どこへ行けばいいですか」という質問文に対して、「●●庁舎３階の▲▲部窓口となります。」という文字列の候補出力文９３’だけを当該ユーザのパソコン２０に出力することが可能になる。

【0044】

図２に示すように、更新部５８は、データベースユニット６０に記憶されているペア文９５の集合体を更新したり追加したりする機能を有するモジュールやコンポーネントである。更新や追加は、例えば、インターネット１００に接続される図略の管理端末装置から出力されてＦＡＱサーバ３０に入力される更新情報９９により行い得るように更新部５８が構成されている。ＦＡＱサーバ３０が液晶ディスプレイ等の表示装置、キーボード、マウス等の入力装置、ＣＤ－ＲＯＭやＤＶＤ等のメディアドライブ装置等を備えている場合には、通信ユニット７０を介することなくオフラインでペア文９５の更新や追加を行い得るように更新部５８を構成してもよい。

【0045】

なお、本願発明者らは、本実施形態に係るＦＡＱ検索システム１０の構成の有効性を確認するため、ＦＡＱサーバ３０の制御ユニット５０が有する各機能のうち、カテゴリ推定部５３、カテゴリ選別部５４、ｑＡ検索部５５およびｑＱ検索部５６に代えて、ユーザが入力したニーズ文９２と、データベースユニット６０に記憶されている複数のペア文９５と、をBERTScoreにより類似スコアを求めるだけの構成（インタフェース部５１、形態素解析部５２、BERTScore、ソート部５７）にした場合（BERTScore構成の場合）と、上述した各機能（インタフェース部５１、形態素解析部５２、カテゴリ推定部５３、カテゴリ選別部５４、ｑＡ検索部５５、ｑＱ検索部５６およびソート部５７）をＦＡＱサーバ３０の制御ユニット５０が有する場合（本実施形態の場合）と、について比較実験を行った。

【0046】

比較実験では、データベースユニット６０に記憶されているペア文９５の集合体に含まれているペア文９５の入力文９１（質問文）から無作為に抽出を行い、質問文の文章全体としての意味が変わらない範囲内において表現を変更した質問文を作成して使用した。作成した質問文は１１３件である。

【0047】

例えば、ペア文９５を構成している入力文９１「夫の暴力から身を守りたいのですが、どこに相談すればよいですか」に対して「夫の暴力に耐えられないのですが、相談先はどこですか」という質問文、ペア文９５の入力文９１「インターネットで図書館の資料は予約できますか」に対して「図書館の本はインターネットで予約できますか」という質問文や、ペア文９５の入力文９１「火災や救急の通報の際に何を伝えたらいいですか」に対して、「消防車・救急車を呼ぶ際、どんな内容を伝えるのがベストですか」という質問文、を作成してＦＡＱサーバ３０等に入力した。

【0048】

実験結果は、BERTScore構成の場合には、１１３件の作成した質問文の入力に対して、質問文とペア文９５の入力文９１とが上位１件で一致したものは９６件（８４.９６％）であり、上位５件以内で一致したものは１０４件（９２.０３％）であった。これに対して、本実施形態の場合には、質問文とペア文９５の入力文９１とが上位１件で一致したものは１０１件（８９.３８％）であり、上位５件以内で一致したものは１０６件（９３.８１％）であった。これにより、本実施形態に係るＦＡＱ検索システム１０やそのＦＡＱサーバ３０では、検索精度が向上していることを確認することができた。

【0049】

以上説明したように、本実施形態のＦＡＱ検索システム１０やそのＦＡＱサーバ３０では、ｑＡ検索部５５の処理対象となるペア文９５をカテゴリ選別部５４により減らしてから、ｑＱ検索部５６の処理対象となる１以上のペア文９５をｑＡ検索部５５により選択してさらに減らす。そのため、このような二段階の削減により、ｑＱ検索部５６の処理対象となる１以上のペア文９５が大幅に削減されて処理速度を向上させることが可能になる。そして、ｑＱ検索部５６により、１以上のペア文９５の候補入力文９１’の文脈を考慮した分散表現と、ニーズ文９２の文脈を考慮した分散表現と、の類似スコア（類似度）を求め、ソート部５７によりニーズ文９２に最も類似しているペア文９５の候補入力文９１’に対応する候補出力文９３’を出力文９３として出力する。そのため、例えば、データベースユニット６０に記憶されているペア文９５の入力文９１をニーズ文９２に含まれるキーワードに基づいて検索する場合に比べて、ニーズ文９２の文脈を考慮した検索が行われるので検索精度を向上させることが可能になる。したがって、検索速度および検索精度を向上することができる。

【0050】

また、このようにＦＡＱ検索システム１０やＦＡＱサーバ３０を構成する、カテゴリ選別部５４を特許請求の範囲に記載の「第１ステップ」や「第１手段」、ｑＡ検索部５５を特許請求の範囲に記載の「第２ステップ」や「第２手段」、ｑＱ検索部５６を特許請求の範囲に記載の「第３ステップ」や「第３手段」、ソート部５７を特許請求の範囲に記載の「第４ステップ」や「第４手段」に置き換えることによって、本実施形態を、本発明の情報検索方法や本発明の情報検索プログラムに適用したものとして概念することができる。

【0051】

これにより、第２ステップや第２手段の処理対象となるペア文９５を第１ステップや第１手段により減らしてから、第３ステップや第３手段の処理対象となる１以上のペア文９５を第２ステップや第２手段により選択してさらに減らす。そのため、このような二段階の削減により、第３ステップや第３手段の処理対象となる１以上のペア文９５が大幅に削減されて処理速度を向上させることが可能になる。そして、第３ステップや第３手段により、１以上のペア文９５の候補入力文９１’の文脈を考慮した分散表現と、ニーズ文９２の文脈を考慮した分散表現と、の類似度を求めて、第４ステップや第４手段によりニーズ文９２に最も類似しているペア文９５の候補入力文９１’に対応する候補出力文９３’を出力文９３として出力する。そのため、例えば、データベースユニット６０に記憶されているペア文９５の入力文９１をニーズ文９２に含まれるキーワードに基づいて検索する場合に比べて、ニーズ文９２の文脈を考慮した検索が行われるので検索精度を向上させることが可能になる。したがって、検索速度および検索精度を向上することができる。

【0052】

なお、本発明の情報検索方法、情報検索プログラム、情報検索システムおよびサーバ装置は、研究論文を発表した研究者名等の情報を検索する場面で使用される研究シーズ検索システムにも適用することが可能である。この場合には、上述したＦＡＱ検索システム１０の実施形態とは、ＦＡＱ検索システム１０の名称が研究シーズ検索システム１０に変更になりまたＦＡＱサーバ３０の名称が研究シーズサーバ３０に変更になる点や、データベースユニット６０に記憶されているペア文９５の構成が変更になる点等が相違する。研究シーズサーバ３０のデータベースユニット６０に記憶されるペア文９５は、入力文９１と出力文９３とが同じ文章（検索の対象となる文章または文字列）で構成される点が、ＦＡＱサーバ３０のデータベースユニット６０に記憶されるペア文９５と異なる。

【0053】

例えば、研究シーズサーバ３０において情報処理の対象となるペア文９５は、例えば、研究論文のタイトルと要約の一部とを結合させた文章が入力文９１および出力文９３になる。要約の一部は、要約文を読点ごとに区切って分割することにより得られる。そして、研究論文のタイトルと要約の一部とを「：」（コロン）の記号で結合したもの、つまり「タイトル：要約の一部」が入力文９１や出力文９３に設定される。また、研究論文のタイトルには、その論文を発表した研究者の氏名や所属機関等の研究者情報を特定し得る研究者ＩＤが関連付けられている。一般的には、要約の一部は１つの要約文に複数含まれることから、データベースユニット６０には、同じタイトルを有する入力文９１や出力文９３が複数記憶されている。そのため、同じタイトルで同じ研究者ＩＤが複数検索されても検索結果は１件となるように制御ユニット５０のソート部５７により情報処理される。

【0054】

これにより、例えば、ニーズ文９２として「強制空冷用のヒートシンクを小型化・高性能化させ、冷却ファンの騒音を低減（風切音の低減）したい」が、ユーザのパソコン２０から出力された場合には、形態素解析部５２、カテゴリ推定部５３、カテゴリ選別部５４、ｑＡ検索部５５およびｑＱ検索部５６により、入力文９１および出力文９３として、「パワエレ技術によるあらゆる電源の小型化や高性能化に挑戦：（６）マルチレベル変換器の簡単化」や「高効率・低騒音なファンを目指した研究：ケーシングスリットがファン性能・騒音に及ぼす影響についての圧縮性流れ解析」等を有するペア文９５が検索される。そして、そのペア文９５の入力文９１や出力文９３に含まれるタイトルに関連付けられた情報として、研究者ＩＤに関連付けられた研究者情報が得られる。

【0055】

なお、本願発明者らは、入力文９１と出力文９３の両方に同じ内容の文章を設定した構成の有効性を確認するため、入力文９１だけに「タイトル：要約の一部」を設定した場合（片方の場合）と、入力文９１と出力文９３の両方に同じ内容の「タイトル：要約の一部」を設定した場合（両方の場合）と、について検索精度を確認する比較実験を行った。この実験では、上述のような「強制空冷用のヒートシンクを…」等の内容のニーズ文９２とそれぞれのニーズ文９２に対応することが期待される研究者情報（正例）とを２８４件分用意して行った。その結果、２８４件のニーズ文９２のうち正例と一致した研究者情報を検索できたものは、片方の場合に６９件（２４.３０％）であり、両方の場合に１０７件（３７.６７％）であった。これにより、両方の場合、即ち本実施形態に係る研究シーズ検索システム１０や研究シーズサーバ３０の方が、片方の場合に比べて検索精度が高くなることを確認することができた。

【0056】

このような研究シーズ検索システム１０や研究シーズサーバ３０においても、上述した実施形態のＦＡＱ検索システム１０やＦＡＱサーバ３０と同様に、二段階の削減により、ｑＱ検索部５６、第３ステップや第３手段の処理対象となる１以上のペア文９５が大幅に削減されて処理速度を向上させることが可能になる。また、例えば、データベースユニット６０に記憶されているペア文９５の入力文９１をニーズ文９２に含まれるキーワードに基づいて検索する場合に比べて、ニーズ文９２の文脈を考慮した検索が行われるので検索精度を向上させることが可能になる。したがって、検索速度および検索精度を向上することができる。

【0057】

なお、上述した実施形態のＦＡＱ検索システム１０や研究シーズ検索システム１０（以下「ＦＡＱ検索システム１０等」という）では、カテゴリ推定部５３、ｑＡ検索部５５やｑＱ検索部５６を構成するニューラルネットワークとして、BERTの日本語用事前学習済みモデルであるNICT BERTやその派生モデルであるBERTScoreを用いる場合を例示して説明したが、入力文９１、ニーズ文９２および出力文９３が英語で表されている場合には、オリジナルのBERTやBERTScoreを用いるとともに形態素解析部５２は英文用の形態素解析エンジンを用いることにより、英語のニーズ文９２に対応するが可能になる。また、英語以外の他国言語で表されている場合には、該当言語で事前学習済みモデルのBERTやそのBERTScoreを用いるとともに形態素解析部５２は該当言語用の形態素解析エンジンを用いることにより、英語以外の他国語のニーズ文９２にも対応することが可能になる。

【0058】

また、上述した実施形態のＦＡＱ検索システム１０等では、カテゴリ推定部５３、ｑＡ検索部５５やｑＱ検索部５６を構成するニューラルネットワークとして、NICT BERTやBERTScoreを用いる場合を例示して説明したが、自然言語で表現された文章をベクトル化することが可能なニューラルネットワークであれば、例えば、Word2vec（word to vector）、ELMo（Embeddings from Languge Models）、GloVe（Global Vectors for Word Representation）や、Multilingual-BERT（M-BERT）等のBERTの派生モデル等の他のニューラルネットワークを用いてもよい。ただし、ニューラルネットワークの特性に対応して必要な処理部を追加したり不要な処理部（例えば形態素解析部５２）を削除したりする必要がある。

【0059】

さらに、上述した実施形態では、ＦＡＱ検索システム１０は、行政サービスに対する問い合せの場面を想定して説明したが、例えば、民間企業が行う事業内容に関する問い合せの場面、教育機関や国家機関等が行うサービスに対する問い合せの場面等においても、適用することが可能である。

【0060】

また、上述した実施形態のＦＡＱ検索システム１０等では、ＦＡＱサーバ３０がデータベースユニット６０を備える構成を例示して説明したが、データベースユニット６０は、インターネット１００に情報通信可能に接続されるデータベースサーバ等のサーバ装置に代えてもよい。この場合には、ＦＡＱサーバ３０の制御ユニット５０は、カテゴリ選別部５４、ｑＡ検索部５５およびｑＱ検索部５６による情報処理において、インタフェース部５１や通信ユニット７０等を介してデータベースサーバ等のサーバ装置にアクセスしてペア文９５の情報を得る。また、この場合には更新部５８は不要になる。

【0061】

さらに、上述した実施形態のＦＡＱ検索システム１０等では、パソコン２０とＦＡＱサーバ３０は、インターネット１００を介して情報通信可能に接続したが、例えば、有線ＬＡＮや無線ＬＡＮを介してパソコン２０とＦＡＱサーバ３０をインターネット１００を介することなく、直接的に情報通信可能に接続してもよい。また、このような有線ＬＡＮや無線ＬＡＮを介することなく、スタンドアロンタイプのＦＡＱサーバ３０としてパソコン２０をＵＳＢインタフェースや通信ユニット７０等に接続してもよい。

【0062】

以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示に過ぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、上述した具体例を様々に変形または変更したものが含まれる。また、本明細書または図面に説明した技術要素は、単独であるいは各種の組合せによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時の請求項に記載の組合せに限定されるものではない。さらに、本明細書または図面に例示した技術は、複数の目的を同時に達成するものであり、そのうちの１つの目的を達成すること自体で技術的有用性を持つ。なお、[符号の説明]の欄における括弧内の記載は、上述した各実施形態で用いた用語と、特許請求の範囲に記載の用語との対応関係を明示し得るものである。

【符号の説明】

【0063】

１０…ＦＡＱ検索システム、研究シーズ検索システム（情報検索システム）
２０…パソコン（端末装置）
３０…ＦＡＱサーバ、研究シーズサーバ（サーバ装置）
５０…制御ユニット（コンピュータ）
５１…インタフェース部（入力部、出力部）
５２…形態素解析部
５３…カテゴリ推定部（推定部）
５４…カテゴリ選別部（第１ステップ、第１手段、選別部）
５５…ｑＡ検索部（第２ステップ、第２手段、選択部）
５６…ｑＱ検索部（第３ステップ、第３手段、取得部）
５７…ソート部（第４ステップ、第４手段、出力部）
５８…更新部
６０…データベースユニット（記憶部）
７０…通信ユニット
９１…入力文
９１’…候補入力文
９２…ニーズ文
９２ａ…形態素解析情報
９３…出力文
９３’…候補出力文
９４…カテゴリ番号（分類情報）
９５…ペア文
９６…仮ペア文
９９…更新情報
１００…インターネット（電気通信回線）

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】