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(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】P2024080174
(43)【公開日】2024-06-13
(54)【発明の名称】質問生成装置、質問生成方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06F 40/56 20200101AFI20240606BHJP
G06F 16/90 20190101ALI20240606BHJP
【ＦＩ】
G06F40/56
G06F16/90 100
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022193134
(22)【出願日】2022-12-01
(71)【出願人】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000338
【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ
(72)【発明者】
【氏名】秋元 康佑
(72)【発明者】
【氏名】竹岡 邦紘
【テーマコード（参考）】
5B091
5B175
【Ｆターム（参考）】
5B091CA21
5B091EA01
5B175DA01
5B175EA01
5B175HB03
(57)【要約】
【課題】回答が複数となる質問を精度よく生成する。
【解決手段】質問生成装置（１）は、複数の文字列および文章を取得する取得部（１１）と、複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成部（１２）と、複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する曖昧性判定部（１３）と、回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力部（１４）と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】質問生成装置（１）は、複数の文字列および文章を取得する取得部（１１）と、複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成部（１２）と、複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する曖昧性判定部（１３）と、回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力部（１４）と、を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得する取得手段と、
前記文章を参照して、前記複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成手段と、
前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する曖昧性判定手段と、
前記質問生成手段が生成した複数の質問のうち、前記曖昧性判定手段によって前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、
を備える質問生成装置。
前記文章を参照して、前記複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成手段と、
前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する曖昧性判定手段と、
前記質問生成手段が生成した複数の質問のうち、前記曖昧性判定手段によって前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、
を備える質問生成装置。
【請求項2】
前記曖昧性判定手段は、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、当該質問および他の質問が類似する度合いを示す類似度に基づいて、回答が複数存在するか否かを判定する、
請求項１に記載の質問生成装置。
請求項１に記載の質問生成装置。
【請求項3】
前記質問生成手段は、１の文字列および１の文章を入力として、当該１の文字列が回答となる１の質問を出力するように学習済の質問生成モデルに、前記複数の文字列のうち少なくとも何れかの文字列および当該文字列に関連付けられた文章を入力することによって、前記質問を生成する、
請求項１または２に記載の質問生成装置。
請求項１または２に記載の質問生成装置。
【請求項4】
前記質問生成手段は、１の文字列および１の文章を入力として、当該１の文字列が回答となる１の質問を出力するように学習済の質問生成モデルであって、出力する質問を構成するトークンの並びの予測確率を示す中間情報を生成する質問生成モデルによって生成される第１中間情報および第２中間情報を参照することによって、前記質問を生成し、
前記第１中間情報は、前記質問生成モデルに、前記複数の文字列のうち第１文字列および当該第１文字列に関連付けられた文章を入力することにより生成され、
前記第２中間情報は、前記質問生成モデルに、前記複数の文字列のうち第１文字列とは異なる第２文字列および当該第２文字列に関連付けられた文章を入力することにより生成される、請求項１または２に記載の質問生成装置。
前記第１中間情報は、前記質問生成モデルに、前記複数の文字列のうち第１文字列および当該第１文字列に関連付けられた文章を入力することにより生成され、
前記第２中間情報は、前記質問生成モデルに、前記複数の文字列のうち第１文字列とは異なる第２文字列および当該第２文字列に関連付けられた文章を入力することにより生成される、請求項１または２に記載の質問生成装置。
【請求項5】
前記取得手段によって取得された前記複数の文字列のそれぞれは、当該文字列に関連付けられた前記文章から抽出されたものである、
請求項１または２に記載の質問生成装置。
請求項１または２に記載の質問生成装置。
【請求項6】
前記曖昧性判定手段は、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、当該質問を構成するトークンの並びが他の質問と類似する度合いを前記類似度として、回答が複数存在するか否かを判定する、
請求項２に記載の質問生成装置。
請求項２に記載の質問生成装置。
【請求項7】
前記質問生成手段は、前記文字列が回答となる質問を生成する際に、当該質問が当該回答に対する質問として適切であるかの度合いを示す適切度を算出し、
前記曖昧性判定手段は、前記複数の質問のそれぞれについて、当該質問および他の質問の類似度が閾値以上であった場合、当該質問および当該他の質問のそれぞれの適切度が閾値以上であるか否かに基づいて、回答が複数存在するか否かを判定する、
請求項２に記載の質問生成装置。
前記曖昧性判定手段は、前記複数の質問のそれぞれについて、当該質問および他の質問の類似度が閾値以上であった場合、当該質問および当該他の質問のそれぞれの適切度が閾値以上であるか否かに基づいて、回答が複数存在するか否かを判定する、
請求項２に記載の質問生成装置。
【請求項8】
少なくとも１つの文章を取得する取得手段と、
前記少なくとも１つの文章から抽出された、質問の回答となり得る複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成手段と、
前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを、当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定する曖昧性判定手段と、
前記質問生成手段が生成した複数の質問のうち、前記曖昧性判定手段によって前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、
を備える質問生成装置。
前記少なくとも１つの文章から抽出された、質問の回答となり得る複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成手段と、
前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを、当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定する曖昧性判定手段と、
前記質問生成手段が生成した複数の質問のうち、前記曖昧性判定手段によって前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、
を備える質問生成装置。
【請求項9】
質問生成装置が、
質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得することと、
前記文章を参照して、前記複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成することと、
前記生成することにおいて生成された複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定することと、
前記生成することにおいて生成された複数の質問のうち、前記判定することにおいて前記回答が複数存在すると判定された質問を出力することと、
を含む質問生成方法。
質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得することと、
前記文章を参照して、前記複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成することと、
前記生成することにおいて生成された複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定することと、
前記生成することにおいて生成された複数の質問のうち、前記判定することにおいて前記回答が複数存在すると判定された質問を出力することと、
を含む質問生成方法。
【請求項10】
コンピュータを質問生成装置として機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得する取得手段と、
前記文章を参照して、前記複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成手段と、
前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する曖昧性判定手段と、
前記質問生成手段が生成した複数の質問のうち、前記曖昧性判定手段によって前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、
として機能させるプログラム。
前記コンピュータを、
質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得する取得手段と、
前記文章を参照して、前記複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成手段と、
前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する曖昧性判定手段と、
前記質問生成手段が生成した複数の質問のうち、前記曖昧性判定手段によって前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、質問生成装置、質問生成方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、単一の回答から単一の質問を生成する質問生成器を用いて、複数の回答に対応する質問文を生成する情報処理装置が開示されている。当該情報処理装置は、文章から複数の回答を抽出し、当該複数の回答のうちの少なくとも１つを質問生成器に入力して生成される質問を、当該複数の回答に対応する質問として生成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２２－５０９７３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、特許文献１に記載の情報処理装置における質問生成器が生成した質問は、質問生成器に入力しなかった他の回答に対応する質問として適切であるとは限らない。したがって、特許文献１には、複数の回答に対応する質問を精度よく生成できないという問題があった。
【0005】
本発明の一態様は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的の一例は、回答が複数となる質問を精度よく生成する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の一態様に係る質問生成装置は、質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得する取得手段と、前記文章を参照して、前記複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する曖昧性判定手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のうち、前記曖昧性判定手段によって前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、を備える。
【0007】
本発明の一態様に係る質問生成装置は、少なくとも１つの文章を取得する取得手段と、前記少なくとも１つの文章から抽出された、質問の回答となり得る複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを、当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定する曖昧性判定手段と、、前記質問生成手段が生成した複数の質問のうち、前記曖昧性判定手段によって前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、を備える。
【0008】
本発明の一態様に係る質問生成方法は、質問生成装置が、質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得することと、前記文章を参照して、前記複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成することと、前記生成することにおいて生成された複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定することと、前記生成することにおいて生成された複数の質問のうち、前記判定することにおいて前記回答が複数存在すると判定された質問を出力することと、を含む。
【0009】
本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータを質問生成装置として機能させるプログラムであって、前記コンピュータを、質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得する取得手段と、前記文章を参照して、前記複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する曖昧性判定手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のうち、前記曖昧性判定手段によって前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、として機能させる。
【発明の効果】
【0010】
本発明の一態様によれば、回答が複数となる質問を精度よく生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】本発明の例示的実施形態１に係る質問生成装置の構成を示すブロック図である。
【図2】本発明の例示的実施形態１に係る質問生成方法の流れを示すフロー図である。
【図3】本発明の例示的実施形態２に係る質問生成装置の構成を示すブロック図である。
【図4】本発明の例示的実施形態２に係る質問生成方法の流れを示すフロー図である。
【図5】本発明の例示的実施形態３に係る質問生成装置の構成を示すブロック図である。
【図6】本発明の例示的実施形態３に係る取得部が実行する処理の一例を示す図である。
【図7】本発明の例示的実施形態３に係る質問生成部が実行する処理の他の例を示す図である。
【図8】本発明の例示的実施形態３に係る曖昧性判定部が実行する処理の例を示す図である。
【図9】本発明の各例示的実施形態に係る質問生成装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
〔例示的実施形態１〕
本発明の第１の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。本例示的実施形態は、後述する例示的実施形態の基本となる形態である。
本発明の第１の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。本例示的実施形態は、後述する例示的実施形態の基本となる形態である。
【0013】
【0014】
本例示的実施形態に係る質問生成装置１は、質問の回答となり得る複数の文字列が何れも回答となる１の質問を生成する。以下では、「質問の回答となり得る文字列」とは、１または複数の単語を含む、意味のある文字列を指す。また、「文章」とは、１または複数の文からなり、まとまった内容を表すものを指す。
【0015】
また、質問生成装置１は、生成した質問について、回答が複数存在する場合に、当該質問を出力する。以下では、質問に対して複数の回答が存在することを、質問が曖昧性を有するとも表現する。
【0016】
質問生成装置１は、図１に示すように、取得部１１、質問生成部１２、曖昧性判定部１３、および出力部１４を備えている。取得部１１、質問生成部１２、曖昧性判定部１３、および出力部１４は、それぞれ本例示的実施形態において、取得手段、質問生成手段、曖昧性判定手段、および出力手段を実現する構成である。
【0017】
取得部１１は、質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得する。
【0018】
「文字列に関連付けられた文章」の例として、当該文字列を含む文章、当該文字列と同じ意味であるが異なる表記を含む文章（例えば、文字列が漢字の場合、当該文字列と同じ意味で用いられ、平仮名で記載された文章、アルファベットで記載された文章、または省略された表現で記載された文章など）が挙げられる。「当該文字列と同じ意味であるが異なる表記」は、当該文字列と埋め込み表現が類似する文字列であってもよい。また、「文字列に関連付けられた文章」は、当該文字列を含む文章に対して埋め込み表現が類似する文章であってもよい。取得部１１は、取得した文章を質問生成部１２に供給する。
【0019】
ここで、「埋め込み表現」とは、文字列、単語、文章、または文書などの自然言語を構成する要素を、空間における実数値ベクトルで表現したものである。
【0020】
質問生成部１２は、取得部１１が取得した文章を参照して、複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する。質問生成部１２は、生成した複数の質問を曖昧性判定部１３に供給する。
【0021】
曖昧性判定部１３は、質問生成部１２が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する。換言すると、曖昧性判定部１３は、質問生成部１２が生成した複数の質問のそれぞれが曖昧性を有しているかどうかを判定する。曖昧性判定部１３は、判定結果を出力部１４に供給する。
【0022】
出力部１４は、質問生成部１２が生成した複数の質問のうち、曖昧性判定部１３によって回答が複数存在すると判定された質問を出力する。
【0023】
以上のように、本例示的実施形態に係る質問生成装置１においては、質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得する取得部１１と、取得部１１が取得した文章を参照して、複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成部１２と、質問生成部１２が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する曖昧性判定部１３と、質問生成部１２が生成した複数の質問のうち、曖昧性判定部１３によって回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力部１４とを備える構成が採用されている。
【0024】
このように、本例示的実施形態においては、複数の文字列のそれぞれについて当該１つの文字列が回答となる１の質問を複数生成し、生成した複数の質問のうち回答が複数存在するものを出力する。このため、１の回答に対応する質問を生成するように学習されたモデルに複数の回答を入力する場合に比べて、回答が複数存在する質問を精度よく生成することができる、という効果が得られる。
【0025】
また、本例示的実施形態においては、複数の文字列にはそれぞれに文章が関連付けられており、当該複数の文字列は必ずしも１つの文章に含まれているものではない。例えば、当該複数の文字列のうち、或る文字列に関連付けられた文章と、他の文字列に関連付けられた文章とが異なっていてもよい。これに対して、特許文献１に記載の情報処理装置では、１つの文章に含まれている文字列を回答とした質問しか生成されない。したがって、本例示的実施形態によれば、より多様な複数の回答が存在する質問を精度よく生成することができる、という効果が得られる。
【0026】
【0027】
（ステップＳ１１）
ステップＳ１１において、取得部１１は、質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得する。取得部１１は、取得した文章を質問生成部１２に供給する。
ステップＳ１１において、取得部１１は、質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得する。取得部１１は、取得した文章を質問生成部１２に供給する。
【0028】
（ステップＳ１２）
ステップＳ１２において、質問生成部１２は、取得部１１が取得した文章を参照して、複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する。質問生成部１２は、生成した複数の質問を曖昧性判定部１３に供給する。
ステップＳ１２において、質問生成部１２は、取得部１１が取得した文章を参照して、複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する。質問生成部１２は、生成した複数の質問を曖昧性判定部１３に供給する。
【0029】
（ステップＳ１３）
ステップＳ１３において、曖昧性判定部１３は、質問生成部１２が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する。曖昧性判定部１３は、判定結果を出力部１４に供給する。
ステップＳ１３において、曖昧性判定部１３は、質問生成部１２が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する。曖昧性判定部１３は、判定結果を出力部１４に供給する。
【0030】
（ステップＳ１４）
ステップＳ１４において、出力部１４は、質問生成部１２が生成した複数の質問のうち、曖昧性判定部１３によって回答が複数存在すると判定された質問を出力する。
ステップＳ１４において、出力部１４は、質問生成部１２が生成した複数の質問のうち、曖昧性判定部１３によって回答が複数存在すると判定された質問を出力する。
【0031】
以上のように、本例示的実施形態に係る質問生成方法Ｓ１においては、取得部１１が、質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得するステップＳ１１と、質問生成部１２が、取得部１１が取得した文章を参照して、複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成するステップＳ１２と、、曖昧性判定部１３が、質問生成部１２が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定するステップＳ１３と、出力部１４が、質問生成部１２が生成した複数の質問のうち、曖昧性判定部１３によって回答が複数存在すると判定された質問を出力するステップＳ１４とを含む構成が採用されている。このため、本例示的実施形態に係る質問生成方法Ｓ１によれば、上述した質問生成装置１と同様の効果が得られる。
【0032】
〔例示的実施形態２〕
本発明の第２の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、例示的実施形態１にて説明した構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付し、その説明を適宜省略する。
本発明の第２の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、例示的実施形態１にて説明した構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付し、その説明を適宜省略する。
【0033】
【0034】
本例示的実施形態に係る質問生成装置２は、質問の回答となり得る複数の文字列が何れも回答となる１の質問を生成する。質問生成装置２は、少なくとも１つの文章から抽出された、質問の回答となり得る複数の文字列のそれぞれが回答となる質問を生成する。また、質問生成装置２は、生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定し、回答が複数存在すると判定された質問を出力する。
【0035】
質問生成装置２は、図３に示すように、取得部２１、質問生成部２２、曖昧性判定部２３、および出力部２４を備えている。取得部２１、質問生成部２２、曖昧性判定部２３、および出力部２４は、それぞれ本例示的実施形態において、取得手段、質問生成手段、曖昧性判定手段、および出力手段を実現する構成である。
【0036】
取得部２１は、少なくとも１つの文章を取得する。取得部２１は、取得した少なくとも１つの文章を質問生成部２２に供給する。
【0037】
質問生成部２２は、取得部２１が取得した少なくとも１つの文章から抽出された、質問の回答となり得る複数の文字列のそれぞれが回答となる質問を生成する。質問生成部２２は、生成した複数の質問を曖昧性判定部２３に供給する。
【0038】
曖昧性判定部２３は、質問生成部２２が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを、当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定する。曖昧性判定部２３は、判定結果を出力部２４に供給する。
【0039】
出力部２４は、質問生成部２２が生成した複数の質問のうち、曖昧性判定部２３によって回答が複数存在すると判定された質問を出力する。換言すると、出力部２４は、上述した出力部１４と同様の機能を備える。
【0040】
以上のように、本例示的実施形態に係る質問生成装置２においては、少なくとも１つの文章を取得する取得部２１と、取得部２１が取得した少なくとも１つの文章から抽出された、質問の回答となり得る複数の文字列のそれぞれが回答となる質問を生成する質問生成部２２と、質問生成部２２が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを、当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定する曖昧性判定部２３と、質問生成部２２が生成した複数の質問のうち、曖昧性判定部２３によって回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力部２４とを備える構成が採用されている。なお、「類似する」とは、「同一である」場合を含むものとし、例えば、当該質問および他の質問が同一であることは、類似度が最も大きいとして表される。
【0041】
このように、本例示的実施形態においては、複数の文字列のそれぞれについて当該１つの文字列が回答となる１の質問を複数生成し、生成した複数の質問のうち回答が複数存在するものを出力する。このため、１の回答に対応する質問を生成するように学習されたモデルに複数の回答を入力する場合に比べて、回答が複数存在する質問を精度よく生成することができる、という効果が得られる。
【0042】
また、本例示的実施形態に係る質問生成装置２は、回答が複数存在するか否かを、当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定する。例えば、本例示的実施形態に係る質問生成装置２が、回答Ａ＿１が回答となる質問Ｑ＿１を生成し、回答Ａ＿２（≠回答Ａ＿１）が回答となる質問Ｑ＿２（≠質問Ｑ＿１）を生成した場合を想定する。この場合、質問Ｑ＿１と質問Ｑ＿２との類似度が高いと、質問Ｑ＿２の回答である回答Ａ＿２は、質問Ｑ＿１の回答にもなる可能性が高い。この場合、本例示的実施形態に係る質問生成装置２は、質問Ｑ＿１を出力する。したがって、本例示的実施形態に係る質問生成装置２によれば、回答が複数となる質問を精度よく生成することができる、という効果が得られる。
【0043】
【0044】
（ステップＳ２１）
ステップＳ２１において、取得部２１は、少なくとも１つの文章を取得する。取得部２１は、取得した少なくとも１つの文章を質問生成部２２に供給する。
ステップＳ２１において、取得部２１は、少なくとも１つの文章を取得する。取得部２１は、取得した少なくとも１つの文章を質問生成部２２に供給する。
【0045】
（ステップＳ２２）
ステップＳ２２において、質問生成部２２は、取得部２１が取得した少なくとも１つの文章から抽出された、質問の回答となり得る複数の文字列のそれぞれが回答となる質問を生成する。質問生成部２２は、生成した複数の質問を曖昧性判定部２３に供給する。
ステップＳ２２において、質問生成部２２は、取得部２１が取得した少なくとも１つの文章から抽出された、質問の回答となり得る複数の文字列のそれぞれが回答となる質問を生成する。質問生成部２２は、生成した複数の質問を曖昧性判定部２３に供給する。
【0046】
（ステップＳ２３）
ステップＳ２３において、曖昧性判定部２３は、質問生成部２２が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを、当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定する。曖昧性判定部２３は、判定結果を出力部２４に供給する。
ステップＳ２３において、曖昧性判定部２３は、質問生成部２２が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを、当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定する。曖昧性判定部２３は、判定結果を出力部２４に供給する。
【0047】
（ステップＳ２４）
ステップＳ２４において、出力部２４は、質問生成部２２が生成した複数の質問のうち、曖昧性判定部２３によって回答が複数存在すると判定された質問を出力する。
ステップＳ２４において、出力部２４は、質問生成部２２が生成した複数の質問のうち、曖昧性判定部２３によって回答が複数存在すると判定された質問を出力する。
【0048】
以上のように、本例示的実施形態に係る質問生成方法Ｓ２においては、取得部２１が、少なくとも１つの文章を取得するステップＳ２１と、質問生成部２２が、取得部２１が取得した少なくとも１つの文章から抽出された、質問の回答となり得る複数の文字列のそれぞれが回答となる質問を生成するステップＳ２２と、曖昧性判定部２３が、質問生成部２２が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを、当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定するステップＳ２３と、出力部２４が、質問生成部２２が生成した複数の質問のうち、曖昧性判定部２３によって回答が複数存在すると判定された質問を出力するステップＳ２４とを含む構成が採用されている。このため、本例示的実施形態に係る質問生成方法Ｓ２によれば、上述した質問生成装置２と同様の効果が得られる。
【0049】
〔例示的実施形態３〕
本発明の第３の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、上述した例示的実施形態にて説明した構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付し、その説明を適宜省略する。
本発明の第３の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、上述した例示的実施形態にて説明した構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付し、その説明を適宜省略する。
【0050】
（質問生成装置３の概要）
本例示的実施形態に係る質問生成装置３は、質問の回答となり得る複数の文字列が何れも回答となる１の質問を生成する。質問生成装置３は、上述した質問生成装置１および質問生成装置２の機能を備えている。
本例示的実施形態に係る質問生成装置３は、質問の回答となり得る複数の文字列が何れも回答となる１の質問を生成する。質問生成装置３は、上述した質問生成装置１および質問生成装置２の機能を備えている。
【0051】
また、質問生成装置３は、生成した質問について、回答が複数存在する場合に、当該質問を出力する。すなわち、質問生成装置３は、曖昧性を有する質問を出力する。
【0052】
【0053】
質問生成装置３は、図５に示すように、制御部３０、通信部３５、および記憶部３６を備えている。
【0054】
通信部３５は、データを送受信するインターフェースである。通信部３５が受信するデータの一例として、質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章が挙げられる。また、通信部３５が受信するデータの他の例として、質問の回答となり得る複数の文字列が挙げられる。また、通信部３５が送信するデータの一例として、回答が複数存在すると判定された質問が挙げられる。
【0055】
また、質問生成装置３は、通信部３５に替えて、または通信部３５に加えて、データの入力を受け付けるインターフェースであるデータ入力部、およびデータを出力するインターフェースであるデータ出力部を備える構成であってもよい。
【0056】
記憶部３６には、制御部３０が参照するデータが格納される。記憶部３６に格納されるデータの例として、質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章、質問の回答となり得る複数の文字列、生成された複数の質問、後述する判定結果、回答が複数存在すると判定された質問、および後述する中間情報が挙げられる。
【0057】
（制御部３０）
制御部３０は、質問生成装置３が備える各構成要素を制御する。また、制御部３０は、図５に示すように、取得部３１、質問生成部３２、曖昧性判定部３３、および出力部３４を備える。取得部３１、質問生成部３２、曖昧性判定部３３、および出力部３４は、それぞれ本例示的実施形態において、取得手段、質問生成手段、曖昧性判定手段、および出力手段を実現する構成である。
制御部３０は、質問生成装置３が備える各構成要素を制御する。また、制御部３０は、図５に示すように、取得部３１、質問生成部３２、曖昧性判定部３３、および出力部３４を備える。取得部３１、質問生成部３２、曖昧性判定部３３、および出力部３４は、それぞれ本例示的実施形態において、取得手段、質問生成手段、曖昧性判定手段、および出力手段を実現する構成である。
【0058】
取得部３１は、通信部３５を介してデータを取得する。一例として、取得部３１は、質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得する。他の例として、取得部３１は、少なくとも１つの文章を取得する。すなわち、取得部３１は、上述した取得部１１および取得部２１の少なくとも何れかの機能を備える。
【0059】
取得部３１は、質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を同時に取得してもよいし、別々に取得してもよい。別々に取得する場合、取得部３１は、質問の回答となり得る複数の文字列を取得し、取得した文字列に基づいて文章を取得してもよい。また、取得部３１は、取得した文章に基づいて、質問の回答となり得る複数の文字列を取得してもよい。また、取得部３１は、取得した文字列に基づいて文章を取得する処理と、取得した文章に基づいて質問の回答となり得る複数の文字列を取得する処理とを、繰り返し行ってもよい。
【0060】
一例として、取得部３１によって取得された複数の文字列のそれぞれは、当該文字列に関連付けられた文章から抽出されたものであってもよい。換言すると、複数の文字列のそれぞれには、当該文字列の抽出元の文章が関連付けられている。一例として、質問の回答となり得る或る文字列は、１つの文章から抽出されたものであってよい。他の例として、質問の回答となり得る或る文字列は、複数の文章から共通して抽出されたものであってもよい。さらに他の例として、質問の回答となり得る或る文字列および他の文字列は、同一の文章から抽出されたものであってもよいし、異なる文章からそれぞれ抽出されたものであってもよい。また、文章から文字列を抽出する処理は、取得部３１が行ってもよい。
【0061】
また、取得部３１は、ユーザにより入力されたデータを取得する構成であってもよい。一例として、取得部３１は、複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章の少なくとも何れかを、ユーザによる入力によって取得してもよい。
【0062】
また取得部３１は、アクセス可能なネットワーク上の任意のサーバに格納されているデータを取得してもよい。一例として、取得部３１は、文章データベースに格納されている文章を取得してもよい。
【0063】
取得部３１は、取得した文章または複数の文字列を記憶部３６に格納する。取得部３１が実行する処理の例について、後述する。
【0064】
質問生成部３２は、文字列が回答となる質問を生成する。一例として、質問生成部３２は、取得部３１が取得した文章を参照して、複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する。例えば、取得部３１が、文章データベースに記憶された文章のうち、複数の文字列のそれぞれを含む文章を取得した場合、質問生成部３２は、文章データベースに記憶された文章のうち、複数の文字列のそれぞれを含む文章を、複数の文字列に関連付けられた文章として参照する。
【0065】
他の例として、質問生成部３２は、、取得部３１が取得した少なくとも１つの文章から抽出された、質問の回答となり得る複数の文字列のそれぞれが回答となる質問を生成する。すなわち、質問生成部３２は、上述した質問生成部１２および質問生成部２２の少なくとも何れかの機能を備える。質問生成部３２は、生成した質問を記憶部３６に格納する。質問生成部３２が実行する処理の例について、後述する。
【0066】
曖昧性判定部３３は、質問の回答が複数存在するか否かを判定する。一例として、曖昧性判定部３３は、質問生成部３２が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する。例えば、曖昧性判定部３３は、複数の質問のうち、１つの質問を選択し、当該１つの質問について、回答が複数存在するか否かを判定する。続いて、曖昧性判定部３３は、複数の質問のうち、選択済みの質問以外の他の質問を選択し、当該他の質問について、回答が複数存在するか否かを判定する。曖昧性判定部３３は、当該処理を繰り返すことにより、複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する。
【0067】
他の例として、曖昧性判定部３３は、質問生成部３２が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを、当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定する。
【0068】
例えば、曖昧性判定部３３は、Ｎ個の複数の質問（質問Ｑ１～質問ＱＮ）から、判定対象となる質問Ｑ１と、比較対象となる質問Ｑ２とを選択する。次に、曖昧性判定部３３は、質問Ｑ１および質問Ｑ２の間における類似度に基づいて、質問Ｑ１について回答が複数存在するか否かを判定する。続いて、曖昧性判定部３３は、比較対象となる質問として、質問Ｑ３を選択し、判定対象となる質問Ｑ１および比較対象となる質問Ｑ３の間における類似度に基づいて、質問Ｑ１について回答が複数存在するか否かを判定する。曖昧性判定部３３は、同様の処理を、比較対象として質問ＱＮを選択するまで繰り返す。
【0069】
そして、曖昧性判定部３３は、比較対象として質問ＱＮを選択し、質問Ｑ１および質問ＱＮの間における類似度に基づいて、質問Ｑ１について回答が複数存在するか否かを判定すると、次に、判定対象となる質問Ｑ２を選択する。また、曖昧性判定部３３は、比較対象となる質問Ｑ３とを選択する。そして、曖昧性判定部３３は、質問Ｑ２および質問Ｑ３の間における類似度に基づいて、質問Ｑ２について回答が複数存在するか否かを判定する。以降の処理は、上述した処理と同様である。ここで、曖昧性判定部３３は、判定対象となる質問を選択した際に、既に類似度を比較済みの質問を比較対象として選択する処理を省略してもよい。例えば、曖昧性判定部３３は、質問Ｑ２を判定対象として選択した際、既に類似度を比較済みの質問Ｑ１を比較対象として選択する処理を省略してもよい。
【0070】
すなわち、曖昧性判定部３３は、上述した曖昧性判定部１３および曖昧性判定部２３の少なくとも何れかの機能を備える。曖昧性判定部３３は、判定結果を記憶部３６に格納する。曖昧性判定部３３が実行する処理の例について、後述する。
【0071】
出力部３４は、通信部３５を介してデータを出力する。一例として、出力部３４は、記憶部３６に格納されている判定結果および生成された複数の質問を参照する。そして、出力部３４は、生成された複数の質問のうち、曖昧性判定部３３によって回答が複数存在すると判定された質問を出力する。すなわち、出力部３４は、上述した出力部１４および出力部２４と同様の機能を有する。また、出力部３４は、回答が複数存在すると判定された質問の回答を、質問と共に出力する構成であってもよい。
【0072】
（取得部３１が実行する処理の例１）
取得部３１が文章を取得する構成として、上述したように、アクセス可能なネットワーク上の任意のサーバに格納されている文章を取得してもよい。一例として、取得部３１は、アクセス可能なネットワーク上の任意のサーバに格納されている文章のうち、質問の回答となり得る文字列を含む文章を取得してもよい。さらに、取得部３１は、質問の回答となり得る文字列が主語となっている文章を取得してもよい。
取得部３１が文章を取得する構成として、上述したように、アクセス可能なネットワーク上の任意のサーバに格納されている文章を取得してもよい。一例として、取得部３１は、アクセス可能なネットワーク上の任意のサーバに格納されている文章のうち、質問の回答となり得る文字列を含む文章を取得してもよい。さらに、取得部３１は、質問の回答となり得る文字列が主語となっている文章を取得してもよい。
【0073】
他の例として、取得部３１は、質問の回答となり得る文字列と共に、当該質問の回答となり得る他の文字列を含む文章を取得してもよい。例えば、質問の回答となり得る文字列が「日本」の場合、質問として「アジアにある国はなんですか」という質問が想定され得る。そして、「アジアにある国はなんですか」の回答の例として、「中国」が挙げられる。この場合、取得部３１は、「中国」を含む文章を取得してもよい。
【0074】
さらに他の例として、取得部３１は、質問の回答となり得る文字列と同じカテゴリに属する記事を、アクセス可能なネットワーク上の任意のサーバから文章として取得する構成が挙げられる。例えば、質問の回答となり得る文字列が「日本」の場合、「日本」と同じ「アジアの国」というカテゴリに属する記事（例えば、中国に関する記事）を、取得部３１は文章として取得してもよい。
【0075】
さらに他の例として、取得部３１は、質問の回答となり得る文字列が含まれている文章において、当該文字列に対して他の文章にアクセスするよう設定されている場合、当該他の文章を取得してもよい。例えば、ウェブページにおいて、質問の回答となり得る文字列「日本」に、百科事典の「日本」のウェブページにアクセスするよう設定されている場合、取得部３１は、サクセス先である百科事典の「日本」のウェブページに記載されている文章を取得してもよい。
【0076】
（取得部３１が実行する処理の例２）
質問の回答となり得る文字列が複数ある場合、取得部３１は、複数の文字列に共通するカテゴリの文章を取得してもよい。例えば、質問の回答となり得る文字列として、「日本」および「中国」がある場合、取得部３１は、「日本」および「中国」に共通するカテゴリである「国」に関する文章を取得してもよい。
質問の回答となり得る文字列が複数ある場合、取得部３１は、複数の文字列に共通するカテゴリの文章を取得してもよい。例えば、質問の回答となり得る文字列として、「日本」および「中国」がある場合、取得部３１は、「日本」および「中国」に共通するカテゴリである「国」に関する文章を取得してもよい。
【0077】
また、取得部３１が複数の文字列に共通するカテゴリの文章を取得する方法として、文脈を考慮した複数の文字列のベクトルの類似度を用いる方法が挙げられる。以下に具体例を記載する。
【0078】
複数の文字列の集合を｛Ａ＿１，Ａ＿２，・・・Ａ＿ｎ｝とすると、取得部３１は、Ａ＿ｉ（ｉ＝１，２、・・・ｎ）がそれぞれ含まれる文章の集合を選択する。ここで、Ａ＿ｉが含まれる文章を、ｄ＿ｉｊ（ｊ＝１，２、・・・Ｍ（ｉ））とする。Ｍ（ｉ）は、Ａ＿ｉを含む文章の数である。
【0079】
続いて、取得部３１は、ｄ＿ｉｊのそれぞれを、テキスト情報を特徴ベクトルに変換する既知のアルゴリズム（例えば、BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers）に入力する。そして、取得部３１は、当該アルゴリズムから出力されたベクトルのうち、Ａ＿ｉの文字列に相当する部分のベクトルを平均化したｖ＿ｉｊを算出する。算出されたｖ＿ｉｊは、文章ｄ＿ｉｊにおける文字列Ａ＿ｉの役割を表したベクトルとみなせる。
【0080】
次に、取得部３１は、ベクトル間の類似度を算出する。一例として、取得部３１は、コサイン類似度を算出する類似度関数ｓｉｍを用いることにより、ベクトル間の類似度を算出する。
【0081】
例えば、取得部３１は、文字列Ａ＿ｉごとに、対応するベクトルｖ＿ｉｊの要素ごとの平均ベクトルＶ＿ｉを、以下の式（１）を用いて算出する。
Ｖ＿ｉ＝（ｖ＿ｉ１＋ｖ＿ｉ２＋・・・＋ｖ＿ｉＭ（ｉ））／Ｍ（ｉ） ・・・（１）
平均ベクトルＶ＿ｉは、Ａ＿ｉを含む文章におけるＡ＿ｉの平均的な役割を表すベクトルとみなすことができる。
Ｖ＿ｉ＝（ｖ＿ｉ１＋ｖ＿ｉ２＋・・・＋ｖ＿ｉＭ（ｉ））／Ｍ（ｉ） ・・・（１）
平均ベクトルＶ＿ｉは、Ａ＿ｉを含む文章におけるＡ＿ｉの平均的な役割を表すベクトルとみなすことができる。
【0082】
続いて、取得部３１は、全ての文字列の平均ベクトルＶ＿ｉの平均ベクトルＶを、以下の式（２）を用いて算出する。
Ｖ＝（Ｖ＿１＋Ｖ＿２＋・・・＋Ｖ＿ｎ）／ｎ ・・・（２）
ベクトルＶは、Ａ＿１，Ａ＿２，・・・，Ａ＿ｎの役割を表すベクトルの平均であり、Ａ＿ｉ，・・・，Ａ＿ｎの「共通の役割」を表すベクトルとみなすことができる。
Ｖ＝（Ｖ＿１＋Ｖ＿２＋・・・＋Ｖ＿ｎ）／ｎ ・・・（２）
ベクトルＶは、Ａ＿１，Ａ＿２，・・・，Ａ＿ｎの役割を表すベクトルの平均であり、Ａ＿ｉ，・・・，Ａ＿ｎの「共通の役割」を表すベクトルとみなすことができる。
【0083】
そして、取得部３１は、Ａ＿ｉごとに、ベクトルｖ＿ｉｊとベクトルＶとの類似度ｓｉｍ（ｖ＿ｉｊ，Ｖ）を算出し、算出した類似度が閾値以上の文章ｄ＿ｉｊを取得する。
【0084】
（取得部３１が実行する処理の例３）
取得部３１が、取得した少なくとも１つの文章から質問の回答となり得る文字列を抽出する処理について、図６を参照して説明する。図６は、本例示的実施形態に係る取得部３１が実行する処理の一例を示す図である。
取得部３１が、取得した少なくとも１つの文章から質問の回答となり得る文字列を抽出する処理について、図６を参照して説明する。図６は、本例示的実施形態に係る取得部３１が実行する処理の一例を示す図である。
【0085】
一例として、取得部３１は、既知の技術を用いて文章の文法および構文を解析し、当該文章に含まれる固有名詞、名詞節、主語、目的語などを、文字列として抽出する。例えば、図６の上側に示す文章Ｐ＿１を取得した場合、取得部３１は、文章Ｐ＿１の文法および構文を解析し、文章Ｐ＿１から文字列Ａ＿１「日本」を抽出する。さらに、図６の真ん中に示す文章Ｐ＿２を取得した場合、取得部３１は、文章Ｐ＿２の文法および構文を解析し、文章Ｐ＿２から文字列Ａ＿２「中国」を抽出する。
【0086】
また、取得部３１は、１つの文章から複数の文字列を抽出してもよい。例えば、図６の下側に示す文章Ｐ＿３を取得した場合、取得部３１は、文章Ｐ＿３の文法および構文を解析し、文章Ｐ＿３から文字列Ａ＿１「日本」および文字列Ａ＿２「中国」を抽出する。
【0087】
他の例として、取得部３１は、文章を入力として、当該文章に含まれている文字列であって、質問の回答となり得る文字列を出力するように学習済の言語生成モデルを用いる構成であってもよい。当該言語生成モデルは、文章および質問の回答となり得る文字列をペアとした複数の組からなる教師データによって、学習される。言語生成モデルの例として、Ｔ５(Text-to-Text Transfer Transformer)、ＢＡＲＴ(Bidirectional Auto-Regressive Transformer)、およびＧＰＴ(Generative Pre-trained Transformer)が挙げられる。
【0088】
さらに他の例として、取得部３１は、質問の回答となり得る文字列と同じ性質を持った物や人物に関する既存のリストを取得してもよい。当該リストの一例として、知識ベースにおいて、サーバに格納されているリストであって、質問の回答となり得る文字列と同じクラスに属するエンティティのリストが挙げられる。
【0089】
さらに他の例として、取得部３１は、抽出した文字列と同じ種類のエンティティを有する文字列を、文章中から抽出してもよい。一例として、取得部３１は、既知のentity set expansionの技術を利用して、抽出した文字列と同じ種類のエンティティを有する文字列を、文章中から抽出する構成が挙げられる。
【0090】
（質問生成部３２が実行する処理の例１）
質問生成部３２は、１の文字列および１の文章を入力として、当該１の文字列が回答となる１の質問を出力するように学習済の質問生成モデルを用いる構成であってもよい。この場合は、質問生成部３２は、当該質問生成モデルに、複数の文字列のうち少なくとも何れかの文字列および当該文字列に関連付けられた文章を入力することによって、質問を生成する。
質問生成部３２は、１の文字列および１の文章を入力として、当該１の文字列が回答となる１の質問を出力するように学習済の質問生成モデルを用いる構成であってもよい。この場合は、質問生成部３２は、当該質問生成モデルに、複数の文字列のうち少なくとも何れかの文字列および当該文字列に関連付けられた文章を入力することによって、質問を生成する。
【0091】
また、質問生成部３２は、１の文字列および１の文章を入力として、当該１の文字列が回答となる１の質問を出力するように学習済の質問生成モデルが生成する、出力する質問を構成するトークンの並びの予測確率を示す中間情報を用いる構成であってもよい。当該構成について、図７を用いて説明する。図７、本例示的実施形態に係る質問生成部３２が実行する処理の他の例を示す図である。
【0092】
図７の上側に示すように、質問生成部３２は、文字列Ａ１および文字列Ａ１に関連付けられた文章Ｐ１を、質問生成モデルＭに入力する。質問生成モデルＭからは、以下の式（３）を用いて算出された中間情報であって、質問文のトークン（単語）をｗ＿１，ｗ＿２，・・・，ｗ＿ｎとした場合に、次のトークンを予測する確率分布ｐ１が出力される。
ｐ１＝ｐ（ｗ＿ｉ｜Ｐ１，Ａ１，ｗ＿１，ｗ＿２，・・・，ｗ＿｛ｉー１｝，Θ） ・・・（３）
ここで、Θは、質問生成モデルのパラメータである。
ｐ１＝ｐ（ｗ＿ｉ｜Ｐ１，Ａ１，ｗ＿１，ｗ＿２，・・・，ｗ＿｛ｉー１｝，Θ） ・・・（３）
ここで、Θは、質問生成モデルのパラメータである。
【0093】
質問生成部３２は、質問生成モデルＭから出力される確率分布ｐ１を参照し、次のトークンとして出現する確率が高いトークンを選択する処理を再帰的に繰り返すことにより、質問Ｑ１を作成する。
【0094】
同様に、図７の上から２番目に示すように、質問生成部３２は、文字列Ａ２および文章Ｐ２を、質問生成モデルＭに入力する。質問生成モデルＭからは、以下の式（４）を用いて、次のトークンを予測する確率分布ｐ２が出力される。
ｐ２＝ｐ（ｗ＿ｉ｜Ｐ２，Ａ２，ｗ＿１，ｗ＿２，・・・，ｗ＿｛ｉー１｝，Θ） ・・・（４）
質問生成部３２は、質問生成モデルＭから出力される確率分布ｐ２を参照し、次のトークンとして出現する確率が高いトークンを選択する処理を再帰的に繰り返すことにより、質問Ｑ２を作成する。
ｐ２＝ｐ（ｗ＿ｉ｜Ｐ２，Ａ２，ｗ＿１，ｗ＿２，・・・，ｗ＿｛ｉー１｝，Θ） ・・・（４）
質問生成部３２は、質問生成モデルＭから出力される確率分布ｐ２を参照し、次のトークンとして出現する確率が高いトークンを選択する処理を再帰的に繰り返すことにより、質問Ｑ２を作成する。
【0095】
このように、質問生成部３２は、１の文字列および１の文章を入力として、当該１の文字列が回答となる１の質問を出力するように学習済の質問生成モデルを用いて、質問を生成する。そのため、質問生成部３２は、文字列が回答となる質問を精度よく生成することができる。
【0096】
（質問生成部３２が実行する処理の例２）
質問生成部３２は、学習済の質問生成モデルによって生成される第１中間情報および第２中間情報を参照することによって、質問を生成してもよい。第１中間情報は、質問生成モデルに、複数の文字列のうち第１文字列および第１文字列に関連付けられた文章を入力することにより生成される。第２中間情報は、質問生成モデルに、複数の文字列のうち第１文字列とは異なる第２文字列および第２文字列に関連付けられた文章を入力することにより生成される。
質問生成部３２は、学習済の質問生成モデルによって生成される第１中間情報および第２中間情報を参照することによって、質問を生成してもよい。第１中間情報は、質問生成モデルに、複数の文字列のうち第１文字列および第１文字列に関連付けられた文章を入力することにより生成される。第２中間情報は、質問生成モデルに、複数の文字列のうち第１文字列とは異なる第２文字列および第２文字列に関連付けられた文章を入力することにより生成される。
【0097】
例えば、図７の下側に示すように、質問生成部３２は、質問生成モデルＭに文字列Ａ３および文章Ｐ３を入力する。質問生成モデルＭは第１中間情報である確率分布ｐ３を以下の式（５）用いて算出し、出力する。同様に、質問生成部３２は、質問生成モデルＭに文字列Ａ４および文章Ｐ３を入力する。質問生成モデルＭは、第２中間情報である確率分布ｐ４を、以下の式（６）を用いて算出し、出力する。
ｐ３＝ｐ（ｗ＿ｉ｜Ｐ３，Ａ３，ｗ＿１，ｗ＿２，・・・，ｗ＿｛ｉー１｝，Θ） ・・・（５）
ｐ４＝ｐ（ｗ＿ｉ｜Ｐ３，Ａ４，ｗ＿１，ｗ＿２，・・・，ｗ＿｛ｉー１｝，Θ） ・・・（６）
質問生成部３２は、確率分布ｐ３および確率分布ｐ４を平均化した確率分布（ｐ３＋ｐ４）／２を参照し、次のトークンとして出現する確率が高いトークンを選択する処理を再帰的に繰り返すことにより、質問Ｑ３を生成する。
ｐ３＝ｐ（ｗ＿ｉ｜Ｐ３，Ａ３，ｗ＿１，ｗ＿２，・・・，ｗ＿｛ｉー１｝，Θ） ・・・（５）
ｐ４＝ｐ（ｗ＿ｉ｜Ｐ３，Ａ４，ｗ＿１，ｗ＿２，・・・，ｗ＿｛ｉー１｝，Θ） ・・・（６）
質問生成部３２は、確率分布ｐ３および確率分布ｐ４を平均化した確率分布（ｐ３＋ｐ４）／２を参照し、次のトークンとして出現する確率が高いトークンを選択する処理を再帰的に繰り返すことにより、質問Ｑ３を生成する。
【0098】
当該構成では、質問生成部３２は、１つの文字列に関連する複数の文章を、質問生成モデルＭに入力する構成であってもよい。例えば、質問生成部３２は、文字列Ａ３および文章Ｐ３と、文字列Ａ４および文章Ｐ３と、文字列Ａ４および文章Ｐ４とを、質問生成モデルＭに入力してもよい。この場合、それぞれを質問生成モデルＭに入力することによって算出された確率分布ｐ５、確率分布ｐ６、および確率分布ｐ７を平均化した確率分布（ｐ５＋ｐ６＋ｐ７）／３を参照し、質問生成部３２は質問を生成する。
【0099】
すなわち、質問生成部３２は、文字列および文章の組であるＮ個のペアであって、互いに文字列または文章の少なくとも何れかが異なるＮ個のペアを、それぞれ質問生成モデルＭに入力する。そして、質問生成部３２は、質問生成モデルＭから出力された確率分布ｐ１～ｐＮを平均化した確率分布（ｐ１＋ｐ２＋・・・＋ｐＮ）／Ｎを参照し、質問を生成する。
【0100】
このように、質問生成部３２は、学習済の質問生成モデルによって生成される第１中間情報および第２中間情報を参照することによって、質問を生成する。そのため、質問生成部３２は、複数の文字列が回答となる質問を精度よく生成することができる。
【0101】
ここで、当該処理の例２と、特許文献１に記載の技術との差異について説明する。特許文献１における質問生成器は、１の質問と１の回答との組を複数含む単一回答データセットを用いて学習される。すなわち、当該質問生成器は、複数の回答に対応する質問を生成するように学習されたモデルではない。そのような質問生成器を用いて複数の回答を持つ質問をどのように生成するのか、特許文献１にはその詳細が記載されていない。仮に、当該質問生成器に複数の回答を入力した場合（例えば、複数の回答に対応する文字列を連結した文字列を入力する等の場合）、当該質問生成器から出力される質問が、複数の回答に対応する質問であるとは限らない。
【0102】
これに対して、当該処理の例２は、１の回答を入力して１の質問を出力する質問生成モデルに対して、第１文字列および第２文字列を一度に入力するのではなく、それぞれ入力する。そして、当該処理の例２は、質問生成モデルに第１文字列を入力して得られた第１中間情報、および、第２文字列を入力して得られた第２中間情報を用いて、複数の文字列が回答となる質問を生成する。したがって、当該処理の例２は、１の回答を入力して１の質問を出力する質問生成モデルを用いつつ、特許文献１に記載の技術と比較して、複数の文字列が回答となる質問を精度よく生成することができる。
【0103】
【0104】
曖昧性判定部３３は、質問生成部３２が生成した複数の質問のそれぞれについて、当該質問を構成するトークンの並びが他の質問と類似する度合いを類似度として、回答が複数存在するか否かを判定してもよい。
【0105】
例えば、曖昧性判定部３３は、互いに異なる文字列が回答となるように質問生成部３２が生成した複数の質問のうち、トークンの並びが同じ質問が存在した場合、当該質問は、回答が複数存在すると判定する。
【0106】
一例として、図８の上側に示すように、文字列Ａ１「日本」を質問生成モデルに入力し、質問生成部３２が質問Ｑ１「アジアにある国はなんですか」を生成した場合を想定する。また、図８の上側に示すように、文字列Ａ２「中国」を質問生成モデルに入力し、質問生成部３２が質問Ｑ２「アジアにある国はなんですか」を生成した場合を想定する。この場合、質問Ｑ１と質問Ｑ２とは、トークンの並びが同じとなる。そのため、曖昧性判定部３３は、質問Ｑ１について、回答が複数存在すると判定する。また、この場合、出力部３４は、質問Ｑ１を出力する。また、出力部３４は、質問Ｑ１と共に、回答である文字列Ａ１「日本」および文字列Ａ２「中国」を出力してもよい。
【0107】
一方、図８の上側に示すように、文字列Ａ３「カナダ」を質問生成モデルに入力し、質問生成部３２が質問Ｑ３「北米の国はなんですか」を生成した場合、質問Ｑ３は、質問Ｑ１および質問Ｑ２とトークンの並びが異なる。そのため、曖昧性判定部３３は、質問Ｑ３には回答が複数存在しないと判定する。換言すると、文字列Ａ３「カナダ」は、質問Ｑ１「アジアにある国はなんですか」の回答として不適切であるとも言える。
【0108】
このように、トークンの並びが同じ質問が存在した場合、曖昧性判定部３３は、当該質問には回答が複数存在すると判定する。そのため、曖昧性判定部３３は、回答が複数となる質問を精度よく出力することができる。
【0109】
（曖昧性判定部３３が実行する処理の例２）
曖昧性判定部３３は、質問生成部３２が生成した複数の質問のそれぞれについて、当該質問を構成するトークンの並びが他の質問と類似する度合いを示す類似度を算出し、当該類似度が閾値以上の場合、当該質問は回答が複数存在すると判定してもよい。曖昧性判定部３３が類似度を算出する構成の一例として、上述した類似度関数ｓｉｍを用いる構成が挙げられる。類似度関数ｓｉｍは、上述したように、２つの質問をベクトルに埋め込んだ場合のベクトル間のコサイン類似度を算出する構成であってもよいし、２つの質問の単語の重複度合いを算出する構成であってもよい。
曖昧性判定部３３は、質問生成部３２が生成した複数の質問のそれぞれについて、当該質問を構成するトークンの並びが他の質問と類似する度合いを示す類似度を算出し、当該類似度が閾値以上の場合、当該質問は回答が複数存在すると判定してもよい。曖昧性判定部３３が類似度を算出する構成の一例として、上述した類似度関数ｓｉｍを用いる構成が挙げられる。類似度関数ｓｉｍは、上述したように、２つの質問をベクトルに埋め込んだ場合のベクトル間のコサイン類似度を算出する構成であってもよいし、２つの質問の単語の重複度合いを算出する構成であってもよい。
【0110】
一例として、図８の真ん中に示すように、文字列Ａ１「日本」を質問生成モデルに入力し、質問生成部３２が質問Ｑ１「アジアにある国はなんですか」を生成した場合を想定する。また、図８の真ん中に示すように、文字列Ａ２「中国」を質問生成モデルに入力し、質問生成部３２が質問Ｑ２「アジアにはどんな国がありますか」を生成した場合を想定する。この場合、質問Ｑ１および質問Ｑ２には、共通する単語「アジア」、「国」が含まれているため、質問Ｑ１と質問Ｑ２との類似度は閾値以上になる。そのため、曖昧性判定部３３は、質問Ｑ１について、回答が複数存在すると判定する。この場合、出力部３４は、質問Ｑ１を出力する。また、出力部３４は、質問Ｑ１と共に、回答である文字列Ａ１「日本」および文字列Ａ２「中国」を出力してもよい。
【0111】
一方、図８の真ん中に示すように、文字列Ａ３「カナダ」を質問生成モデルに入力し、質問生成部３２が質問Ｑ３「北米の国はなんですか」を生成した場合、質問Ｑ３と質問Ｑ１には、共通する単語が「国」しか含まれていない。この場合、質問Ｑ３と質問Ｑ１との類似度は閾値よりも低くなる。そのため、そのため、曖昧性判定部３３は、質問Ｑ３には回答が複数存在しないと判定する。
【0112】
このように、トークンの並びが他の質問と類似する質問が存在した場合、曖昧性判定部３３は、当該質問には回答が複数存在すると判定する。そのため、曖昧性判定部３３は、回答が複数となる質問を精度よく出力することができる。
【0113】
（曖昧性判定部３３が実行する処理の例３）
質問生成部３２が、文字列が回答となる質問を生成する際に、当該質問が当該回答に対する質問として適切であるかの度合いを示す適切度（スコア）を算出する場合、曖昧性判定部３３は、適切度を参照して回答が複数存在するか否かを判定してもよい。より具体的には、曖昧性判定部３３は、複数の質問のそれぞれについて、当該質問および他の質問の類似度が閾値以上であった場合、当該質問および他の質問のそれぞれの適切度が閾値以上であるか否かに基づいて、回答が複数存在するか否かを判定する。以下では一例として、スコアの閾値が「０．７」の場合について説明する。
質問生成部３２が、文字列が回答となる質問を生成する際に、当該質問が当該回答に対する質問として適切であるかの度合いを示す適切度（スコア）を算出する場合、曖昧性判定部３３は、適切度を参照して回答が複数存在するか否かを判定してもよい。より具体的には、曖昧性判定部３３は、複数の質問のそれぞれについて、当該質問および他の質問の類似度が閾値以上であった場合、当該質問および他の質問のそれぞれの適切度が閾値以上であるか否かに基づいて、回答が複数存在するか否かを判定する。以下では一例として、スコアの閾値が「０．７」の場合について説明する。
【0114】
図８の下側に示すように、文字列Ａ１「日本」を質問生成モデルに入力し、質問生成部３２が質問Ｑ１「アジアにある国はなんですか」を生成し、質問生成モデルから適切度を示すスコア「０．８」が出力された場合を想定する。また、図８の下側に示すように、文字列Ａ２「中国」を質問生成モデルに入力し、質問生成部３２が質問Ｑ２「アジアにはどんな国がありますか」を生成し、スコア「０．８５」が出力された場合を想定する。この場合、上述したように、質問Ｑ１と質問Ｑ２との類似度は閾値以上になる。
【0115】
次に、曖昧性判定部３３は、スコア「０．８」およびスコア「０．８５」が閾値「０．７」以上であるか否かを判定する。スコア「０．８」およびスコア「０．８５」は閾値以上であるため、曖昧性判定部３３は、質問Ｑ１について、回答が複数存在すると判定する。この場合、出力部３４は、質問Ｑ１を出力する。また、出力部３４は、質問Ｑ１と共に、回答である文字列Ａ１「日本」および文字列Ａ２「中国」を出力してもよい。
【0116】
一方、図８の下側に示すように、文字列Ａ３「カナダ」を質問生成モデルに入力し、質問生成部３２が質問Ｑ３「アジアにある国はなんですか」を生成し、スコア「０．２」が出力された場合、質問Ｑ１と質問Ｑ３とは同じ質問であるため、類似度は閾値以上になる。
【0117】
次に、曖昧性判定部３３は、スコア「０．８」およびスコア「０．２」が閾値「０．７」以上であるか否かを判定する。スコア「０．２」は閾値以上ではないため、曖昧性判定部３３は、質問Ｑ３には回答が複数存在しないと判定する。
【0118】
このように、トークンの並びが他の質問と類似する質問が存在した場合、曖昧性判定部３３は、当該他の質問および当該質問が、それぞれ回答に対する質問として適切であるかの度合いを示す適切度が閾値以上であるか否かに基づいて、当該質問について、回答が複数あるか否かを判定する。そのため、曖昧性判定部３３は、他の質問と類似する質問が存在した場合、当該他の質問および当該質問の適切度が高い場合に、当該質問について、回答が複数存在すると判定する。そのため、曖昧性判定部３３は、回答が複数となる質問を精度よく出力することができる。
【0119】
（曖昧性判定部３３が実行する処理の例４）
曖昧性判定部３３は、質問を入力として、当該質問の回答を出力する質問応答モデルを用いて、回答が複数存在するか否かを判定する。
曖昧性判定部３３は、質問を入力として、当該質問の回答を出力する質問応答モデルを用いて、回答が複数存在するか否かを判定する。
【0120】
一例として、曖昧性判定部３３は、既知の質問応答モデルに、質問生成部３２が生成した複数の質問のそれぞれを入力する。そして、曖昧性判定部３３は、質問応答モデルから出力された文字列の種類が閾値を超えるか否かを判定する。質問応答モデルから出力された文字列の種類が閾値を超えたと判定された場合、曖昧性判定部３３は、入力した質問の回答は複数存在すると判定する。
【0121】
一方、質問応答モデルから出力された文字列の種類が閾値を超えていないと判定された場合、曖昧性判定部３３は、入力した質問の回答は複数存在しないと判定する。
【0122】
このように、質問応答モデルから出力された文字列の種類が閾値を超えたと判定された場合、曖昧性判定部３３は、入力した質問の回答は複数存在すると判定する。そのため、曖昧性判定部３３は、既知の質問応答モデルを用いて、回答が複数となる質問を精度よく出力することができる。
【0123】
〔ソフトウェアによる実現例〕
質問生成装置１、２、３の一部又は全部の機能は、集積回路（ＩＣチップ）等のハードウェアによって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
質問生成装置１、２、３の一部又は全部の機能は、集積回路（ＩＣチップ）等のハードウェアによって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
【0124】
後者の場合、質問生成装置１、２、３は、例えば、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータによって実現される。このようなコンピュータの一例（以下、コンピュータＣと記載する）を図９に示す。コンピュータＣは、少なくとも１つのプロセッサＣ１と、少なくとも１つのメモリＣ２と、を備えている。メモリＣ２には、コンピュータＣを質問生成装置１、２、３として動作させるためのプログラムＰが記録されている。コンピュータＣにおいて、プロセッサＣ１は、プログラムＰをメモリＣ２から読み取って実行することにより、質問生成装置１、２、３の各機能が実現される。
【0125】
プロセッサＣ１としては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＦＰＵ（Floating point number Processing Unit）、ＰＰＵ（Physics Processing Unit）、ＴＰＵ（Tensor Processing Unit）、量子プロセッサ、マイクロコントローラ、又は、これらの組み合わせなどを用いることができる。メモリＣ２としては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、又は、これらの組み合わせなどを用いることができる。
【0126】
なお、コンピュータＣは、プログラムＰを実行時に展開したり、各種データを一時的に記憶したりするためのＲＡＭ（Random Access Memory）を更に備えていてもよい。また、コンピュータＣは、他の装置との間でデータを送受信するための通信インターフェースを更に備えていてもよい。また、コンピュータＣは、キーボードやマウス、ディスプレイやプリンタなどの入出力機器を接続するための入出力インターフェースを更に備えていてもよい。
【0127】
また、プログラムＰは、コンピュータＣが読み取り可能な、一時的でない有形の記録媒体Ｍに記録することができる。このような記録媒体Ｍとしては、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、又はプログラマブルな論理回路などを用いることができる。コンピュータＣは、このような記録媒体Ｍを介してプログラムＰを取得することができる。また、プログラムＰは、伝送媒体を介して伝送することができる。このような伝送媒体としては、例えば、通信ネットワーク、又は放送波などを用いることができる。コンピュータＣは、このような伝送媒体を介してプログラムＰを取得することもできる。
【0128】
〔付記事項１〕
本発明は、上述した実施形態に限定されるものでなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。例えば、上述した実施形態に開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても、本発明の技術的範囲に含まれる。
本発明は、上述した実施形態に限定されるものでなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。例えば、上述した実施形態に開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても、本発明の技術的範囲に含まれる。
【0129】
〔付記事項２〕
上述した実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載され得る。ただし、本発明は、以下の記載する態様に限定されるものではない。
上述した実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載され得る。ただし、本発明は、以下の記載する態様に限定されるものではない。
【0130】
（付記１）
質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得する取得手段と、前記文章を参照して、前記複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する曖昧性判定手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のうち、前記曖昧性判定手段によって前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、を備える質問生成装置。
質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得する取得手段と、前記文章を参照して、前記複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する曖昧性判定手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のうち、前記曖昧性判定手段によって前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、を備える質問生成装置。
【0131】
（付記２）
前記曖昧性判定手段は、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、当該質問および他の質問が類似する度合いを示す類似度に基づいて、回答が複数存在するか否かを判定する、付記１に記載の質問生成装置。
前記曖昧性判定手段は、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、当該質問および他の質問が類似する度合いを示す類似度に基づいて、回答が複数存在するか否かを判定する、付記１に記載の質問生成装置。
【0132】
（付記３）
前記質問生成手段は、１の文字列および１の文章を入力として、当該１の文字列が回答となる１の質問を出力するように学習済の質問生成モデルに、前記複数の文字列のうち少なくとも何れかの文字列および当該文字列に関連付けられた文章を入力することによって、前記質問を生成する、付記１または２に記載の質問生成装置。
前記質問生成手段は、１の文字列および１の文章を入力として、当該１の文字列が回答となる１の質問を出力するように学習済の質問生成モデルに、前記複数の文字列のうち少なくとも何れかの文字列および当該文字列に関連付けられた文章を入力することによって、前記質問を生成する、付記１または２に記載の質問生成装置。
【0133】
（付記４）
前記質問生成手段は、１の文字列および１の文章を入力として、当該１の文字列が回答となる１の質問を出力するように学習済の質問生成モデルであって、出力する質問を構成するトークンの並びの予測確率を示す中間情報を生成する質問生成モデルによって生成される第１中間情報および第２中間情報を参照することによって、前記質問を生成し、前記第１中間情報は、前記質問生成モデルに、前記複数の文字列のうち第１文字列および当該第１文字列に関連付けられた文章を入力することにより生成され、前記第２中間情報は、前記質問生成モデルに、前記複数の文字列のうち第１文字列とは異なる第２文字列および当該第２文字列に関連付けられた文章を入力することにより生成される、付記１または２に記載の質問生成装置。
前記質問生成手段は、１の文字列および１の文章を入力として、当該１の文字列が回答となる１の質問を出力するように学習済の質問生成モデルであって、出力する質問を構成するトークンの並びの予測確率を示す中間情報を生成する質問生成モデルによって生成される第１中間情報および第２中間情報を参照することによって、前記質問を生成し、前記第１中間情報は、前記質問生成モデルに、前記複数の文字列のうち第１文字列および当該第１文字列に関連付けられた文章を入力することにより生成され、前記第２中間情報は、前記質問生成モデルに、前記複数の文字列のうち第１文字列とは異なる第２文字列および当該第２文字列に関連付けられた文章を入力することにより生成される、付記１または２に記載の質問生成装置。
【0134】
（付記５）
前記取得手段によって取得された前記複数の文字列のそれぞれは、当該文字列に関連付けられた前記文章から抽出されたものである、付記１～４の何れかに記載の質問生成装置。
前記取得手段によって取得された前記複数の文字列のそれぞれは、当該文字列に関連付けられた前記文章から抽出されたものである、付記１～４の何れかに記載の質問生成装置。
【0135】
（付記６）
前記曖昧性判定手段は、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、当該質問を構成するトークンの並びが他の質問と類似する度合いを前記類似度として、回答が複数存在するか否かを判定する、付記２に記載の質問生成装置。
前記曖昧性判定手段は、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、当該質問を構成するトークンの並びが他の質問と類似する度合いを前記類似度として、回答が複数存在するか否かを判定する、付記２に記載の質問生成装置。
【0136】
（付記７）
前記質問生成手段は、前記文字列が回答となる質問を生成する際に、当該質問が当該回答に対する質問として適切であるかの度合いを示す適切度を算出し、前記曖昧性判定手段は、前記複数の質問のそれぞれについて、当該質問および他の質問の類似度が閾値以上であった場合、当該質問および当該他の質問のそれぞれの適切度が閾値以上であるか否かに基づいて、回答が複数存在するか否かを判定する、付記２または６に記載の質問生成装置。
前記質問生成手段は、前記文字列が回答となる質問を生成する際に、当該質問が当該回答に対する質問として適切であるかの度合いを示す適切度を算出し、前記曖昧性判定手段は、前記複数の質問のそれぞれについて、当該質問および他の質問の類似度が閾値以上であった場合、当該質問および当該他の質問のそれぞれの適切度が閾値以上であるか否かに基づいて、回答が複数存在するか否かを判定する、付記２または６に記載の質問生成装置。
【0137】
（付記８）
少なくとも１つの文章を取得する取得手段と、前記少なくとも１つの文章から抽出された、質問の回答となり得る複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを、当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定する曖昧性判定手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のうち、前記曖昧性判定手段によって前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、を備える質問生成装置。
少なくとも１つの文章を取得する取得手段と、前記少なくとも１つの文章から抽出された、質問の回答となり得る複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを、当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定する曖昧性判定手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のうち、前記曖昧性判定手段によって前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、を備える質問生成装置。
【0138】
（付記９）
質問生成装置が、質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得することと、前記文章を参照して、前記複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成することと、前記生成することにおいて生成された複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定することと、前記生成することにおいて生成された複数の質問のうち、前記判定することにおいて前記回答が複数存在すると判定された質問を出力することと、を含む質問生成方法。
質問生成装置が、質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得することと、前記文章を参照して、前記複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成することと、前記生成することにおいて生成された複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定することと、前記生成することにおいて生成された複数の質問のうち、前記判定することにおいて前記回答が複数存在すると判定された質問を出力することと、を含む質問生成方法。
【0139】
（付記９ａ）
前記判定することでは、前記生成することにおいて生成された複数の質問のそれぞれについて、当該質問および他の質問が類似する度合いを示す類似度に基づいて、回答が複数存在するか否かを判定する、付記９に記載の質問生成方法。
前記判定することでは、前記生成することにおいて生成された複数の質問のそれぞれについて、当該質問および他の質問が類似する度合いを示す類似度に基づいて、回答が複数存在するか否かを判定する、付記９に記載の質問生成方法。
【0140】
（付記１０）
コンピュータを質問生成装置として機能させるプログラムであって、前記コンピュータを、質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得する取得手段と、前記文章を参照して、前記複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する曖昧性判定手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のうち、前記曖昧性判定手段によって前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、として機能させるプログラム。
コンピュータを質問生成装置として機能させるプログラムであって、前記コンピュータを、質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得する取得手段と、前記文章を参照して、前記複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する曖昧性判定手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のうち、前記曖昧性判定手段によって前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、として機能させるプログラム。
【0141】
（付記１０ａ）
前記曖昧性判定手段は、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、当該質問および他の質問が類似する度合いを示す類似度に基づいて、回答が複数存在するか否かを判定する、付記１０に記載のプログラム。
前記曖昧性判定手段は、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、当該質問および他の質問が類似する度合いを示す類似度に基づいて、回答が複数存在するか否かを判定する、付記１０に記載のプログラム。
【0142】
（付記１１）
前記質問生成手段は、文章データベースに記憶された文章のうち、前記複数の文字列のそれぞれを含む文章を、前記複数の文字列に関連付けられた文章として参照する、付記１～５に記載の質問生成装置。
前記質問生成手段は、文章データベースに記憶された文章のうち、前記複数の文字列のそれぞれを含む文章を、前記複数の文字列に関連付けられた文章として参照する、付記１～５に記載の質問生成装置。
【0143】
（付記１２）
質問生成装置が、少なくとも１つの文章を取得することと、前記少なくとも１つの文章から抽出された、質問の回答となり得る複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成することと、前記質問を生成することにおいて生成された複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを、当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定することと、前記生成することにおいて生成された複数の質問のうち、前記判定することにおいて前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、を含む質問生成方法。
質問生成装置が、少なくとも１つの文章を取得することと、前記少なくとも１つの文章から抽出された、質問の回答となり得る複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成することと、前記質問を生成することにおいて生成された複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを、当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定することと、前記生成することにおいて生成された複数の質問のうち、前記判定することにおいて前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、を含む質問生成方法。
【0144】
（付記１３）
コンピュータを質問生成装置として機能させるプログラムであって、前記コンピュータを、少なくとも１つの文章を取得する取得手段と、前記少なくとも１つの文章から抽出された、質問の回答となり得る複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを、当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定する曖昧性判定手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のうち、前記曖昧性判定手段によって前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、として機能させるプログラム。
コンピュータを質問生成装置として機能させるプログラムであって、前記コンピュータを、少なくとも１つの文章を取得する取得手段と、前記少なくとも１つの文章から抽出された、質問の回答となり得る複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを、当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定する曖昧性判定手段と、前記質問生成手段が生成した複数の質問のうち、前記曖昧性判定手段によって前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力手段と、として機能させるプログラム。
【0145】
（付記１４）
少なくとも１つのプロセッサを備える質問生成装置であって、前記プロセッサは、質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得する取得処理と、前記文章を参照して、前記複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成処理と、前記質問生成処理において生成された複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する曖昧性判定処理と、前記質問生成処理において生成された複数の質問のうち、前記曖昧性判定処理において前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力処理と、を実行する質問生成装置。
少なくとも１つのプロセッサを備える質問生成装置であって、前記プロセッサは、質問の回答となり得る複数の文字列および当該複数の文字列のそれぞれに関連付けられた文章を取得する取得処理と、前記文章を参照して、前記複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成処理と、前記質問生成処理において生成された複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを判定する曖昧性判定処理と、前記質問生成処理において生成された複数の質問のうち、前記曖昧性判定処理において前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力処理と、を実行する質問生成装置。
【0146】
なお、この質問生成装置は、更にメモリを備えていてもよく、このメモリには、前記取得処理と、前記質問生成処理と、前記曖昧性判定処理と、前記出力処理とを前記プロセッサに実行させるためのプログラムが記憶されていてもよい。また、このプログラムは、コンピュータ読み取り可能な一時的でない有形の記録媒体に記録されていてもよい。
【0147】
（付記１５）
少なくとも１つのプロセッサを備える質問生成装置であって、前記プロセッサは、少なくとも１つの文章を取得する取得処理と、前記少なくとも１つの文章から抽出された、質問の回答となり得る複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成処理と、前記質問生成処理において生成された複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを、当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定する曖昧性判定処理と、前記質問生成処理において生成された複数の質問のうち、前記曖昧性判定処理において前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力処理と、を実行する質問生成装置。
少なくとも１つのプロセッサを備える質問生成装置であって、前記プロセッサは、少なくとも１つの文章を取得する取得処理と、前記少なくとも１つの文章から抽出された、質問の回答となり得る複数の文字列のそれぞれについて、当該文字列が回答となる質問を生成する質問生成処理と、前記質問生成処理において生成された複数の質問のそれぞれについて、回答が複数存在するか否かを、当該質問および他の質問の間において類似する度合いを示す類似度に基づいて判定する曖昧性判定処理と、前記質問生成処理において生成された複数の質問のうち、前記曖昧性判定処理において前記回答が複数存在すると判定された質問を出力する出力処理と、を実行する質問生成装置。
【0148】
なお、この質問生成装置は、更にメモリを備えていてもよく、このメモリには、前記取得処理と、前記質問生成処理と、前記曖昧性判定処理と、前記出力処理とを前記プロセッサに実行させるためのプログラムが記憶されていてもよい。また、このプログラムは、コンピュータ読み取り可能な一時的でない有形の記録媒体に記録されていてもよい。
【符号の説明】
【0149】
１、２、３ 質問生成装置
１１、２１、３１ 取得部
１２、２２、３２ 質問生成部
１３、２３、３３ 曖昧性判定部
１４、２４、３４ 出力部
１１、２１、３１ 取得部
１２、２２、３２ 質問生成部
１３、２３、３３ 曖昧性判定部
１４、２４、３４ 出力部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】