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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】P2025025517
(43)【公開日】2025-02-21
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び記録媒体
(51)【国際特許分類】
G06F 16/332 20250101AFI20250214BHJP
【ＦＩ】
G06F16/332
【審査請求】有
【請求項の数】24
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023130342
(22)【出願日】2023-08-09
(11)【特許番号】
(45)【特許公報発行日】2024-03-22
(71)【出願人】
【識別番号】000214272
【氏名又は名称】長瀬産業株式会社
(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】伊藤 史朗
【テーマコード（参考）】
5B175
【Ｆターム（参考）】
5B175DA01
5B175JB02
(57)【要約】
【課題】コストの上昇を抑えつつ、正確性の高いデータを生成する
【解決手段】情報処理装置（１００）は、 クエリを取得する第１の取得部（１１）と、１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成部（２１）と、前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部（１２）とを備えている。
【選択図】図１
【解決手段】情報処理装置（１００）は、 クエリを取得する第１の取得部（１１）と、１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成部（２１）と、前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部（１２）とを備えている。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
クエリを取得する第１の取得部と、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成部と、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部と
を備えている情報処理装置。
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成部と、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部と
を備えている情報処理装置。
【請求項2】
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成部と、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得部と、
を更に備えている請求項１に記載の情報処理装置。
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得部と、
を更に備えている請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記第２の生成部は、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成部
を備えている請求項２に記載の情報処理装置。
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成部
を備えている請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
ユーザからの指示に応じて前記第２の条件を修正する条件修正部と
を備えている
請求項３に記載の情報処理装置。
を備えている
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記第２の生成部は、
前記第２の条件の少なくとも一部を含む表示用データを生成する第２の表示用データ生成部
を更に備えている
請求項４に記載の情報処理装置。
前記第２の条件の少なくとも一部を含む表示用データを生成する第２の表示用データ生成部
を更に備えている
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記第３の取得部は、
前記複数のチャンクのうち、前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクを前記１又は複数の対象チャンクとして取得する
請求項５に記載の情報処理装置。
前記複数のチャンクのうち、前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクを前記１又は複数の対象チャンクとして取得する
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記第３の取得部は、
前記複数のチャンクのうち、前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクを取得し、
前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって前記１又は複数の対象チャンクを取得する
請求項５に記載の情報処理装置。
前記複数のチャンクのうち、前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクを取得し、
前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって前記１又は複数の対象チャンクを取得する
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記第１の生成部は、
前記クエリから前記指示文を生成する指示文生成部を備えている
請求項６に記載の情報処理装置。
前記クエリから前記指示文を生成する指示文生成部を備えている
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記出力情報を参照して回答情報を生成する回答情報生成部
を更に備えている
請求項１から８の何れか１項に記載の情報処理装置。
を更に備えている
請求項１から８の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項10】
前記回答情報生成部は、
前記回答情報を含む表示用データを生成する回答情報表示用データ生成部を備えている
請求項９に記載の情報処理装置。
前記回答情報を含む表示用データを生成する回答情報表示用データ生成部を備えている
請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項11】
前記クエリには、
物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れかが含まれており、
前記回答情報には、
文献情報と、物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れとが含まれている
請求項１０に記載の情報処理装置。
物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れかが含まれており、
前記回答情報には、
文献情報と、物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れとが含まれている
請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項12】
前記第１の生成部は、
前記１又は複数の対象チャンクの第１の部分と、前記クエリから得られる指示文とを含む第１の入力情報と、
前記１又は複数の対象チャンクの第２の部分と、前記クエリから得られる指示文とを含む第２の入力情報と
を生成し、
前記第２の取得部は、
前記第１の入力情報が入力された前記言語モデルが出力する第１の出力情報と、
前記第２の入力情報が入力された前記言語モデルが出力する第２の出力情報と
を取得し、
前記回答情報生成部は、
前記第１の出力情報の少なくとも一部と前記第２の出力情報の少なくとも一部とを統合することによって前記回答情報を生成する
請求項９に記載の情報処理装置。
前記１又は複数の対象チャンクの第１の部分と、前記クエリから得られる指示文とを含む第１の入力情報と、
前記１又は複数の対象チャンクの第２の部分と、前記クエリから得られる指示文とを含む第２の入力情報と
を生成し、
前記第２の取得部は、
前記第１の入力情報が入力された前記言語モデルが出力する第１の出力情報と、
前記第２の入力情報が入力された前記言語モデルが出力する第２の出力情報と
を取得し、
前記回答情報生成部は、
前記第１の出力情報の少なくとも一部と前記第２の出力情報の少なくとも一部とを統合することによって前記回答情報を生成する
請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項13】
前記回答情報生成部は、
前記クエリに含まれる１又は複数の項目の少なくとも一部に関し、
前記第２の取得部が取得した出力情報に含まれる１又は複数の要素の少なくとも一部に対するスコアリングを行う
請求項９に記載の情報処理装置。
前記クエリに含まれる１又は複数の項目の少なくとも一部に関し、
前記第２の取得部が取得した出力情報に含まれる１又は複数の要素の少なくとも一部に対するスコアリングを行う
請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項14】
複数のチャンクから１又は複数の対象チャンクを抽出するために用いる条件を生成する条件生成部と、
前記条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得するチャンク取得部と、
を備えている情報処理装置。
前記条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得するチャンク取得部と、
を備えている情報処理装置。
【請求項15】
クエリを取得するクエリ取得部を備え、
前記条件生成部は、前記クエリを参照して前記条件を生成する
請求項１４に記載の情報処理装置。
前記条件生成部は、前記クエリを参照して前記条件を生成する
請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項16】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
クエリを取得する第１の取得ステップと、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成ステップと、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップと
を含んでいる情報処理方法。
クエリを取得する第１の取得ステップと、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成ステップと、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップと
を含んでいる情報処理方法。
【請求項17】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
複数のチャンクから１又は複数の対象チャンクを抽出するために用いる条件を生成する条件生成ステップと、
前記条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得するチャンク取得ステップと
を含んでいる情報処理方法。
複数のチャンクから１又は複数の対象チャンクを抽出するために用いる条件を生成する条件生成ステップと、
前記条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得するチャンク取得ステップと
を含んでいる情報処理方法。
【請求項18】
請求項１に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記第１の取得部、上記第１の生成部、及び上記第２の取得部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項19】
請求項１４に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記条件生成部、及び上記チャンク取得部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項20】
請求項１８に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項21】
請求項１９に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、言語モデルを用いて情報を生成する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
ユーザから受け付けたクエリに応じて、情報を提供する技術が知られている。例えば、特許文献１には、ユーザから検索クエリを受け付け、当該検索クエリと予め用意された複数の検索対象データの各々との適合度を算出する検索装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】国際公開第２０２１／１１１７６９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１のような従来技術は、コスト、及び提供するデータの正確性という側面において改善すべき点があった。
【0005】
本発明の一態様は、コストの上昇を抑えつつ、正確性の高いデータを生成することのでき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】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、クエリを取得する第１の取得部と、１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成部と、前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部とを備えている。
【0007】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、複数のチャンクから１又は複数の対象チャンクを抽出するために用いる条件を生成する条件生成部と、前記条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得するチャンク取得部と、を備えている。
【0008】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理方法は、情報処理装置が実行する情報処理方法であって、クエリを取得する第１の取得ステップと、１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成ステップと、前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップとを含んでいる。
【0009】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理方法は、情報処理装置が実行する情報処理方法であって、複数のチャンクから１又は複数の対象チャンクを抽出するために用いる条件を生成する条件生成ステップと、前記条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得するチャンク取得ステップと、を含んでいる。
【0010】
本発明の各態様に係る情報処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記情報処理装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記情報処理装置をコンピュータにて実現させるプログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【0011】
本発明の一態様によれば、コストの上昇を抑えつつ、正確性の高いデータを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】本発明の実施形態１に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図2】本発明の実施形態１に係る情報処理装置による処理の流れを示すフロー図である。
【図3】本発明の実施形態１に係る情報処理装置による処理を説明するための図である。
【図4】本発明の実施形態２に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図5】本発明の実施形態２に係る情報処理装置による処理の流れを示すフロー図である。
【図6】本発明の実施形態２に係る情報処理装置が表示する表示情報の例を示す図である。
【図7】本発明の実施形態２に係る情報処理装置が表示する表示情報の例を示す図である。
【図8】本発明の実施形態２に係る情報処理装置による処理を説明するための図である。
【図9】本発明の実施形態２に係る情報処理装置が生成する入力情報の例を示す図である。
【図10】本発明の実施形態２に係る情報処理装置が生成する回答情報の例を示す図である。
【図11】本発明の実施形態２に係る情報処理装置が生成する回答情報の例を示す図である。
【図12】本発明の実施形態２に係る情報処理装置による処理の流れを示すフロー図である。
【図13】本発明の実施形態２に係る情報処理装置による処理を説明するための図である。
【図14】本発明の実施形態２に係る情報処理装置による処理の流れを示すフロー図である。
【図15】本発明の実施形態３に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図16】本発明の実施形態４に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図17】本発明の各実施形態に係る情報処理システムのハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
〔実施形態１〕
＜情報処理システム１の概要＞
詳細については後述するが、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１００と、サーバ２００とを含んでいる。ここで、サーバ２００は、情報処理装置１００から提供される入力データ（入力情報）であるプロンプトＰＲから出力データ（出力情報ＯＵＴ）を生成する言語モデルＬＭを備えている。
＜情報処理システム１の概要＞
詳細については後述するが、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１００と、サーバ２００とを含んでいる。ここで、サーバ２００は、情報処理装置１００から提供される入力データ（入力情報）であるプロンプトＰＲから出力データ（出力情報ＯＵＴ）を生成する言語モデルＬＭを備えている。
【0014】
一方、情報処理装置１００は、概略的に言えば、
・クエリを取得し、
・１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成し、
・前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する
という構成を有している。
・クエリを取得し、
・１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成し、
・前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する
という構成を有している。
【0015】
情報処理装置１００は、上述のように、クエリを取得し、１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成し、前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する。したがって、情報処理装置１００によれば、言語モデルを好適に利用することにより、コストの上昇を抑えつつ、正確性の高いデータを生成することができる。
【0016】
＜情報処理システム１の構成＞
以下では、図面を参照しつつ、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１について、詳細に説明する。図１は、情報処理システム１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、情報処理システム１は、情報処理装置１００とサーバ２００とを備えている。
以下では、図面を参照しつつ、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１について、詳細に説明する。図１は、情報処理システム１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、情報処理システム１は、情報処理装置１００とサーバ２００とを備えている。
【0017】
（サーバ２００の構成）
まず、情報処理システム１が備えるサーバ２００の構成について説明する。サーバ２００は、図１に示すように、制御部２４０、記憶部２２０、及び通信部２３０を備えている。
まず、情報処理システム１が備えるサーバ２００の構成について説明する。サーバ２００は、図１に示すように、制御部２４０、記憶部２２０、及び通信部２３０を備えている。
【0018】
（通信部２３０）
通信部２３０は、サーバ２００の外部の装置と通信を行う。一例として通信部２３０は、情報処理システム１が備える情報処理装置１００と通信を行う。通信部２３０は、制御部２４０から供給されたデータを情報処理装置１００に送信したり、情報処理装置１００から受信したデータを制御部２４０に供給したりする。なお、通信部２３０が情報処理装置１００から受信するデータには、当該情報処理装置１００によって生成された入力情報であるプロンプトＰＲが含まれる。また、通信部２３０が情報処理装置１００に提供するデータには、言語モデルＬＭが当該プロンプトＰＲを参照して生成した出力情報ＯＵＴが含まれ得る。
通信部２３０は、サーバ２００の外部の装置と通信を行う。一例として通信部２３０は、情報処理システム１が備える情報処理装置１００と通信を行う。通信部２３０は、制御部２４０から供給されたデータを情報処理装置１００に送信したり、情報処理装置１００から受信したデータを制御部２４０に供給したりする。なお、通信部２３０が情報処理装置１００から受信するデータには、当該情報処理装置１００によって生成された入力情報であるプロンプトＰＲが含まれる。また、通信部２３０が情報処理装置１００に提供するデータには、言語モデルＬＭが当該プロンプトＰＲを参照して生成した出力情報ＯＵＴが含まれ得る。
【0019】
（記憶部２２０）
記憶部２２０には、言語モデルＬＭが格納されている。より具体的には、記憶部２２０には、当該言語モデルＬＭを規定する複数のパラメータが格納されている。これらのパラメータは、一例として、機械学習によって予め学習（更新）されたパラメータであるが、これは本実施形態を限定するものではない。また、言語モデルＬＭは、様々な分野における文書を教師データとして機械学習されたモデルであるが、言語モデルＬＭの詳細は本実施形態を限定するものではない。
記憶部２２０には、言語モデルＬＭが格納されている。より具体的には、記憶部２２０には、当該言語モデルＬＭを規定する複数のパラメータが格納されている。これらのパラメータは、一例として、機械学習によって予め学習（更新）されたパラメータであるが、これは本実施形態を限定するものではない。また、言語モデルＬＭは、様々な分野における文書を教師データとして機械学習されたモデルであるが、言語モデルＬＭの詳細は本実施形態を限定するものではない。
【0020】
（制御部２４０）
制御部２４０は、上記言語モデルＬＭを実行することによって当該言語モデルＬＭによる出力結果を取得する。一例として、制御部２４０は、情報処理装置１００から受信したプロンプトＰＲを、当該言語モデルＬＭに入力し、当該言語モデルＬＭが生成した出力情報ＯＵＴを取得する。また、当該出力情報ＯＵＴを、通信部２３０を介して情報処理装置１００に提供する。
制御部２４０は、上記言語モデルＬＭを実行することによって当該言語モデルＬＭによる出力結果を取得する。一例として、制御部２４０は、情報処理装置１００から受信したプロンプトＰＲを、当該言語モデルＬＭに入力し、当該言語モデルＬＭが生成した出力情報ＯＵＴを取得する。また、当該出力情報ＯＵＴを、通信部２３０を介して情報処理装置１００に提供する。
【0021】
なお、本実施形態では、サーバ２００が備える各構成を、情報処理装置１００とは別体の構成として例示したが、これは本実施形態を限定するものではない。例えば、サーバ２００が備える制御部２４０又は当該制御部２４０における言語モデル実行部としての機能を、情報処理装置１００の制御部が備える構成としてもよい。同様に、サーバ２００が備える記憶部２２０に格納された言語モデルＬＭを、情報処理装置１００の記憶部が格納し、当該情報処理装置１００自身によって言語モデルＬＭを実行可能な構成としてもよい。
【0022】
（情報処理装置１００の構成）
続いて、情報処理システム１が備える情報処理装置１００の構成について説明する。図１に示すように、情報処理装置１００は、制御部１１０、記憶部１２０、通信部１３０、及び入出力部１４０を備えている。
続いて、情報処理システム１が備える情報処理装置１００の構成について説明する。図１に示すように、情報処理装置１００は、制御部１１０、記憶部１２０、通信部１３０、及び入出力部１４０を備えている。
【0023】
なお、ここでの説明では、情報処理装置１００が上述の各部を備える構成としているが、これは本実施形態を限定するものではない。一例として、通信可能に接続された複数の装置において、上記各部が、分散的に配置される構成としてもよい。
【0024】
（通信部１３０）
通信部１３０は、情報処理装置１００の外部の装置と通信を行う。一例として通信部１３０は、サーバ２００と通信を行う。通信部１３０は、制御部１１０から供給されたデータをサーバ２００に送信したり、サーバ２００から受信したデータを制御部１１０に供給したりする。なお、通信部１３０がサーバ２００に送信するデータには、制御部１１０によって生成されたプロンプトＰＲが含まれ得る。また、通信部１３０がサーバ２００から受信するデータには、当該プロンプトＰＲを参照することにより、サーバ２００の言語モデルＬＭが生成した出力情報ＯＵＴが含まれ得る。
通信部１３０は、情報処理装置１００の外部の装置と通信を行う。一例として通信部１３０は、サーバ２００と通信を行う。通信部１３０は、制御部１１０から供給されたデータをサーバ２００に送信したり、サーバ２００から受信したデータを制御部１１０に供給したりする。なお、通信部１３０がサーバ２００に送信するデータには、制御部１１０によって生成されたプロンプトＰＲが含まれ得る。また、通信部１３０がサーバ２００から受信するデータには、当該プロンプトＰＲを参照することにより、サーバ２００の言語モデルＬＭが生成した出力情報ＯＵＴが含まれ得る。
【0025】
（入出力部１４０）
入出力部１４０は、キーボード、マウス、表示パネル、タッチパッド、タッチパネル等の入出力装置の少なくとも何れかを備えて構成される。或いは、入出力部１４０を、キーボード、マウス、表示パネル、タッチパッド、タッチパネル等の入出力機器が接続される入出力インタフェースとして構成してもよい。当該構成の場合、入出力部１４０は、接続された入力機器から情報処理装置１００に対する各種の情報の入力を受け付ける。また、入出力部１４０は、接続された出力機器に各種の情報を出力する。
入出力部１４０は、キーボード、マウス、表示パネル、タッチパッド、タッチパネル等の入出力装置の少なくとも何れかを備えて構成される。或いは、入出力部１４０を、キーボード、マウス、表示パネル、タッチパッド、タッチパネル等の入出力機器が接続される入出力インタフェースとして構成してもよい。当該構成の場合、入出力部１４０は、接続された入力機器から情報処理装置１００に対する各種の情報の入力を受け付ける。また、入出力部１４０は、接続された出力機器に各種の情報を出力する。
【0026】
なお、情報処理装置１００において、入出力部１４０は必須の構成ではない。一例として、情報処理装置１００は入出力部１４０を備えずに、情報処理装置１００と通信可能に構成された別の装置が入出力部１４０を備える構成としてもよい。
【0027】
（記憶部１２０）
記憶部１２０には、制御部１１０が参照する各種のデータ、及び制御部１１０によって生成された各種のデータが格納される。一例として、記憶部１２０には、
・文書群ＤＧ
・チャンク群ＣＧ
・ベクトル群ＶＧ
・クエリＱＲ
・指示文ＩＮ
・対象チャンクＴＣ
・出力情報ＯＵＴ
・回答情報ＲＩ
が格納されている。ここで、文書群ＤＧは、予め取得された複数の文書から構成される。ここで、文書の種別、言語、取得元、サイズ等は、本実施形態を限定するものではなく、任意の種別、言語、取得元、サイズ等を有する文書を用いることができる。なお、当該文書群ＤＧの一例として、公開された無償の論文、有償の論文、特許明細書、技報、社内文書等を挙げることができる。なお、本実施形態において後述する「同義語」「類義語」との概念には、互いに異なる言語に属する「同義語」「類義語」も含まれる。
記憶部１２０には、制御部１１０が参照する各種のデータ、及び制御部１１０によって生成された各種のデータが格納される。一例として、記憶部１２０には、
・文書群ＤＧ
・チャンク群ＣＧ
・ベクトル群ＶＧ
・クエリＱＲ
・指示文ＩＮ
・対象チャンクＴＣ
・出力情報ＯＵＴ
・回答情報ＲＩ
が格納されている。ここで、文書群ＤＧは、予め取得された複数の文書から構成される。ここで、文書の種別、言語、取得元、サイズ等は、本実施形態を限定するものではなく、任意の種別、言語、取得元、サイズ等を有する文書を用いることができる。なお、当該文書群ＤＧの一例として、公開された無償の論文、有償の論文、特許明細書、技報、社内文書等を挙げることができる。なお、本実施形態において後述する「同義語」「類義語」との概念には、互いに異なる言語に属する「同義語」「類義語」も含まれる。
【0028】
チャンク群ＣＧは、文書群ＤＧに含まれる１又は複数の文書から抽出された１又は複数のチャンクから構成される。ここで、チャンクとは、文書自体、又は文書に含まれる１又は複数の構成要素のことを指す。チャンクの一例として、文書自体、文書に含まれる文章、段落、文、文節、単語、文字、数字、記号等を挙げることができるが、当該例は本実施形態を限定するものではない。
【0029】
ベクトル群ＶＧは、チャンク群ＣＧに含まれる１又は複数のチャンクの各々についてのベクトル（特徴量空間における特徴ベクトルとも呼ぶ）から構成される。ここで、チャンクから特徴ベクトルへの変換（特徴量空間へのチャンクの埋め込み（embedding））は、所定のアルゴリズムを用いて予め行っておくことができる。
【0030】
なお、本実施形態において、情報処理装置１００がベクトル群ＶＧを保持すること、及び当該ベクトル群ＶＧに含まれるベクトルを用いて各種の処理を行うことは必須でない。
【0031】
なお、各実施形態の説明において、制御部１１０の各部が主として、「チャンク」を参照した処理を行う場合を例に挙げているが、当該例は各実施形態を限定するものではなく、予め文書が１又は複数の文書に分割されていることは各実施形態の処理において本質的な事項ではない。例えば、各実施形態に記載の各処理において、「チャンク」「対象チャンク」を、それぞれ、「文書」「対象文書」としても当該処理はそのまま成立し、そのような例もまた各実施形態に含まれる。
【0032】
クエリＱＲは、ユーザからの問い合わせ、要求、要望等を示すデータであり、一例として、情報処理装置１００の入出力部１４０を介して取得される。クエリＱＲに含まれるデータの具体例は本実施形態を限定するものではないが、クエリＱＲの一例として、条件（第１の条件とも呼ぶ）ＣＯＮＤ１を示すデータ、及び当該条件に付随して入力される１又は複数の項目（ＩＴＥＭ１等などとも表記等）を示すデータが挙げられる。クエリＱＲに含まれるデータは一例としてテキストデータの形式で表現され得るが、これは本実施形態を限定するものではない。
【0033】
また、クエリＱＲがテキストデータの形式で表現される場合、当該テキストの言語は本実施形態を限定するものではない。また、クエリＱＲの言語は、上述した文書群ＤＧに含まれる文書と異なる言語であってもよい。また、クエリＱＲの言語は、上述したチャンク群ＣＧに含まれるチャンクと異なる言語であってもよい。
【0034】
プロンプトＰＲは、後述する第１の生成部２１によって生成される情報であり、一例として、
・チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクのうち、少なくとも何れかのチャンクを対象チャンクＴＣとして含むと共に、
・前記クエリＱＲから得られる指示文ＩＮを更に含んでいる。
プロンプトＰＲは、言語モデルＬＭに入力される入力情報の一例である。
・チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクのうち、少なくとも何れかのチャンクを対象チャンクＴＣとして含むと共に、
・前記クエリＱＲから得られる指示文ＩＮを更に含んでいる。
プロンプトＰＲは、言語モデルＬＭに入力される入力情報の一例である。
【0035】
なお、対象チャンクＴＣ及び指示文ＩＮは、一例としてテキストデータであり、プロンプトＰＲもこれらのテキストデータを含んで構成されるが、これは本実施形態を限定するものではない。プロンプトＰＲは、テキストデータ以外にも、画像データ、グラフデータ、及び表データ等の任意の形式のデータを含む構成としてもよい。
【0036】
出力情報ＯＵＴは、プロンプトＰＲが入力された言語モデルＬＭが出力する情報であり、一例として、通信部１３０を介して、後述する第２の取得部１２によって取得される。出力情報ＯＵＴの具体例については後述する。
【0037】
回答情報ＲＩは、後述する回答情報生成部２３によって、出力情報ＯＵＴを参照して生成される情報である。当該回答情報ＲＩは、一例として、上述したクエリＱＲに対する回答を含む情報である。回答情報ＲＩの具体例については後述する。
【0038】
（制御部１１０）
制御部１１０は、図１に示すように、第１の取得部１１、第１の生成部２１、第２の取得部１２、及び回答情報生成部２３を備えている。
制御部１１０は、図１に示すように、第１の取得部１１、第１の生成部２１、第２の取得部１２、及び回答情報生成部２３を備えている。
【0039】
（第１の取得部１１）
第１の取得部１１は、クエリＱＲを取得する。一例として、第１の取得部１１は、入出力部１４０を介したユーザからの入力に応じたクエリＱＲを取得する。取得したクエリＱＲは、一例として、記憶部１２０に格納されると共に、第１の生成部２１によって参照される。クエリＱＲには、一例として、上述したように第１の条件ＣＯＮＤ１が含まれ得る。
第１の取得部１１は、クエリＱＲを取得する。一例として、第１の取得部１１は、入出力部１４０を介したユーザからの入力に応じたクエリＱＲを取得する。取得したクエリＱＲは、一例として、記憶部１２０に格納されると共に、第１の生成部２１によって参照される。クエリＱＲには、一例として、上述したように第１の条件ＣＯＮＤ１が含まれ得る。
【0040】
（第１の生成部２１）
第１の生成部２１は、１又は複数の対象チャンクＴＣと、前記クエリＱＲに含まれる第１の条件ＣＯＮＤ１に応じた指示文ＩＮとを含むプロンプトＰＲ（入力情報）を生成する。生成されたプロンプトＰＲは、一例として通信部１３０を介して、サーバ２００の言語モデルＬＭに提供される。
第１の生成部２１は、１又は複数の対象チャンクＴＣと、前記クエリＱＲに含まれる第１の条件ＣＯＮＤ１に応じた指示文ＩＮとを含むプロンプトＰＲ（入力情報）を生成する。生成されたプロンプトＰＲは、一例として通信部１３０を介して、サーバ２００の言語モデルＬＭに提供される。
【0041】
第１の生成部２１は、一例として、図１に示すように、指示文生成部２１１及び第１の表示用データ生成部２１２を備えている。ただし、第１の生成部２１に関する当該構造は、あくまで一例であり、第１の生成部２１は、これらの構成要素による処理を実行可能に構成されていれば、任意の構成であってよい。
【0042】
第１の生成部２１が備える指示文生成部２１１は、クエリＱＲから指示文ＩＮを生成する。一例として、指示文生成部２１１は、クエリＱＲに含まれる第１の条件ＣＯＮＤ１、及び１又は複数の項目（ＩＴＥＭ１等）に応じた指示文ＩＮを生成する。指示文生成部２１１が生成する指示文の具体例については後述する。
【0043】
一方、第１の生成部２１が備える第１の表示用データ生成部２１２は、上記プロンプトＰＲ（入力情報）の少なくとも一部を含む表示用データを生成する。第１の表示用データ生成部２１２が生成した表示用データは、一例として、入出力部１４０が備える表示パネル又はタッチパネルを介してユーザに視覚的に提示される。
【0044】
また、第１の生成部２１は、第１の表示用データ生成部２１２が生成した表示用データを視認したユーザによる修正指示を取得し、当該取得した修正指示に応じて、上記プロンプトＰＲを修正する構成としてもよい。当該構成の場合、第１の生成部２１は、修正後のプロンプトＰＲを、サーバ２００の言語モデルＬＭに提供する構成としてもよい。
【0045】
（第２の取得部１２）
第２の取得部１２は、上記プロンプトＰＲ又は上記修正後のプロンプトＰＲが入力された言語モデルＬＭが出力する出力情報ＯＵＴを取得する。取得された出力情報ＯＵＴは、一例として、記憶部１２０に格納され、後述する回答情報生成部２３によって参照される。出力情報ＯＵＴの具体例については後述する。
第２の取得部１２は、上記プロンプトＰＲ又は上記修正後のプロンプトＰＲが入力された言語モデルＬＭが出力する出力情報ＯＵＴを取得する。取得された出力情報ＯＵＴは、一例として、記憶部１２０に格納され、後述する回答情報生成部２３によって参照される。出力情報ＯＵＴの具体例については後述する。
【0046】
（回答情報生成部２３）
回答情報生成部２３は、言語モデルＬＭによって出力された前記出力情報ＯＵＴを参照して回答情報ＲＩを生成する。回答情報ＲＩの具体例については後述する。また、回答情報生成部２３は、一例として、図１に示すように、回答情報表示用データ生成部２３１を備えている。ただし、回答情報生成部２３に関する当該構造は、あくまで一例であり、回答情報生成部２３は、当該構成要素による処理を実行可能に構成されていれば、任意の構成であってよい。回答情報生成部２３が備える回答情報表示用データ生成部２３１は、前記回答情報ＲＩを含む表示用データを生成する。回答情報ＲＩの表示例については後述する。
回答情報生成部２３は、言語モデルＬＭによって出力された前記出力情報ＯＵＴを参照して回答情報ＲＩを生成する。回答情報ＲＩの具体例については後述する。また、回答情報生成部２３は、一例として、図１に示すように、回答情報表示用データ生成部２３１を備えている。ただし、回答情報生成部２３に関する当該構造は、あくまで一例であり、回答情報生成部２３は、当該構成要素による処理を実行可能に構成されていれば、任意の構成であってよい。回答情報生成部２３が備える回答情報表示用データ生成部２３１は、前記回答情報ＲＩを含む表示用データを生成する。回答情報ＲＩの表示例については後述する。
【0047】
（情報処理装置１００による処理の流れ）
続いて、図２を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１００による処理の流れについて説明する。図２は、情報処理装置１００による情報処理方法Ｓ１００の流れを示すフロー図である。
続いて、図２を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１００による処理の流れについて説明する。図２は、情報処理装置１００による情報処理方法Ｓ１００の流れを示すフロー図である。
【0048】
（ステップＳ１０１）
ステップＳ１０１において、第１の取得部１１は、クエリＱＲを取得する。図３の上段は、本ステップにおいて、制御部１１０が入出力部１４０を介して取得するクエリＱＲの例を示す図である。図３に示すように、本例に係るクエリＱＲは、条件文（第１の条件）ＣＯＮＤ１、及び回答項目ＩＴＥＭ１を含んでいる。第１の取得部１１は、一例として、当該条件文ＣＯＮＤ１及び回答項目ＩＴＥＭ１を受け付け可能に構成されているＵＩ（User Interface）画面を介して、クエリＱＲを取得する。
ステップＳ１０１において、第１の取得部１１は、クエリＱＲを取得する。図３の上段は、本ステップにおいて、制御部１１０が入出力部１４０を介して取得するクエリＱＲの例を示す図である。図３に示すように、本例に係るクエリＱＲは、条件文（第１の条件）ＣＯＮＤ１、及び回答項目ＩＴＥＭ１を含んでいる。第１の取得部１１は、一例として、当該条件文ＣＯＮＤ１及び回答項目ＩＴＥＭ１を受け付け可能に構成されているＵＩ（User Interface）画面を介して、クエリＱＲを取得する。
【0049】
ここで、第１の条件ＣＯＮＤ１は、情報処理装置１００を用いて、ユーザがどのような情報を取得したいのかを規定するための条件である。図３に示す例は、情報処理装置１００をマテリアルインフォマティクスの分野に適用した場合の例を挙げており、第１の条件ＣＯＮＤ１として、ユーザが、「1.60×10-6 cm2/s 以下のメタノール透過率をもつ複合膜」と入力した例が示されている。また、回答項目ＩＴＥＭ１は、情報処理装置１００による回答としてユーザが所望する項目を示している。図３に示す例では、回答項目ＩＴＥＭ１として、ユーザが「薄膜組成」と入力した例が示されている。
【0050】
このように、情報処理装置１００をマテリアルインフォマティクスの分野に適用した場合、クエリＱＲには、一例として、物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れかが含まれ得る。ただし、これらの条件や項目はあくまで例であり、第１の取得部１１は、他の情報をクエリＱＲとして取得する構成としてもよく、また、情報処理装置１００は任意の分野に適用可能である。
【0051】
なお、図３の上段に示したように、クエリＱＲが、条件文（第１の条件）ＣＯＮＤ１と回答項目ＩＴＥＭ１の双方を含んでいることは本実施形態において必須ではない。一例として、クエリＱＲが、条件文（第１の条件）ＣＯＮＤ１を含み、回答項目ＩＴＥＭ１を含まない構成とし、本ステップＳ１０１による処理を、以下のようにサブステップＳ１０１１～Ｓ１０１３によって行う構成としてもよい。
【0052】
（サブステップＳ１０１１）
クエリＱＲとして「1.60×10-6cm2/s以下のメタノール透過率を持つ複合膜の薄膜組成」というテキストを含むクエリが入力され、第１の取得部１１が当該クエリＱＲを取得する。
クエリＱＲとして「1.60×10-6cm2/s以下のメタノール透過率を持つ複合膜の薄膜組成」というテキストを含むクエリが入力され、第１の取得部１１が当該クエリＱＲを取得する。
【0053】
（サブステップＳ１０１２）
第１の取得部１１は、入力されたクエリＱＲを解析することによって、当該クエリＱＲを、第１の条件ＣＯＮＤ１「1.60×10-6 cm2/s以下のメタノール透過率を持つ複合膜」と回答項目ＩＴＥＭ１「薄膜組成」とに分割する。これは、当該クエリＱＲから、第１の条件ＣＯＮＤ１「1.60×10-6 cm2/s以下のメタノール透過率を持つ複合膜」と回答項目ＩＴＥＭ１「薄膜組成」とを抽出（生成）すると表現してもよい。また、第１の取得部１１は、上記の処理を、情報処理装置１００が備える言語モデルを用いて行ってもよいし、サーバ２００が備える言語モデルＬＭを用いて行ってもよい。なお、第１の取得部１１がサブステップＳ１０１１及びＳ１０１２の処理を行う場合、以下の説明における「クエリＱＲに含まれる第１の条件、及び回答項目」との表現は、「クエリＱＲから抽出された第１の条件、及び回答項目」と読み替えるものとする。
第１の取得部１１は、入力されたクエリＱＲを解析することによって、当該クエリＱＲを、第１の条件ＣＯＮＤ１「1.60×10-6 cm2/s以下のメタノール透過率を持つ複合膜」と回答項目ＩＴＥＭ１「薄膜組成」とに分割する。これは、当該クエリＱＲから、第１の条件ＣＯＮＤ１「1.60×10-6 cm2/s以下のメタノール透過率を持つ複合膜」と回答項目ＩＴＥＭ１「薄膜組成」とを抽出（生成）すると表現してもよい。また、第１の取得部１１は、上記の処理を、情報処理装置１００が備える言語モデルを用いて行ってもよいし、サーバ２００が備える言語モデルＬＭを用いて行ってもよい。なお、第１の取得部１１がサブステップＳ１０１１及びＳ１０１２の処理を行う場合、以下の説明における「クエリＱＲに含まれる第１の条件、及び回答項目」との表現は、「クエリＱＲから抽出された第１の条件、及び回答項目」と読み替えるものとする。
【0054】
（ステップＳ１０２）
ステップＳ１０２において、第１の生成部２１は、チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクから、対象チャンクＴＣを選択する。ここで、対象チャンクＴＣの選択の仕方は、本実施形態を限定するものではないが、一例として、チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクの各々に付されたチャンクＩＤの降順又は昇順に対象チャンクＴＣを選択すればよい。
ステップＳ１０２において、第１の生成部２１は、チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクから、対象チャンクＴＣを選択する。ここで、対象チャンクＴＣの選択の仕方は、本実施形態を限定するものではないが、一例として、チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクの各々に付されたチャンクＩＤの降順又は昇順に対象チャンクＴＣを選択すればよい。
【0055】
（ステップＳ１０３）
ステップＳ１０３において、第１の生成部２１は、指示文生成部２１１により、クエリＱＲを参照して指示文ＩＮを生成する。また、第１の生成部２１は、生成された指示文ＩＮと、ステップＳ１０２において選択された１又は複数の対象チャンクＴＣとを含むプロンプトＰＲを生成する。
ステップＳ１０３において、第１の生成部２１は、指示文生成部２１１により、クエリＱＲを参照して指示文ＩＮを生成する。また、第１の生成部２１は、生成された指示文ＩＮと、ステップＳ１０２において選択された１又は複数の対象チャンクＴＣとを含むプロンプトＰＲを生成する。
【0056】
図３の下段には、本ステップにおいて、第１の生成部２１が生成したプロンプトＰＲの一例が示されている。図３の下段に示すように、本ステップにおいて指示文生成部２１１は、クエリＱＲに含まれる
・条件文（第１の条件）：「1.60×10-6 cm2/s 以下のメタノール透過率をもつ複合膜」
・回答項目：「薄膜組成」
を参照し、これらに応じた指示文ＩＮとして、
・『以下のテキストから「1.60×10-6 cm2/s 以下のメタノール透過率をもつ複合膜」の「薄膜組成」を抽出して、リスト形式で答えなさい。』
を生成している。
・条件文（第１の条件）：「1.60×10-6 cm2/s 以下のメタノール透過率をもつ複合膜」
・回答項目：「薄膜組成」
を参照し、これらに応じた指示文ＩＮとして、
・『以下のテキストから「1.60×10-6 cm2/s 以下のメタノール透過率をもつ複合膜」の「薄膜組成」を抽出して、リスト形式で答えなさい。』
を生成している。
【0057】
ただし、図３の下段に示したプロンプトの例はあくまで一例であり、本実施形態を限定するものではない。第１の生成部２１が生成するプロンプトＰＲは、条件文（第１の条件）を満たす回答項目を言語モデルＬＭが出力するよう指示するプロンプトであればどのような形式であってもよい。
【0058】
また、言語モデルＬＭによっては、プロンプトＰＲにおいてロールの設定が可能な場合がある。そのような場合、第１の生成部２１が、当該言語モデルＬＭの仕様に応じて、プロンプトＰＲにおいてロールの設定を行ったり、プロンプトＰＲを複数のプロンプトに分割したうえで各プロンプトにおいてロールの設定を行ったりする構成としてもよい。
【0059】
なお、本ステップにおいて、第１の生成部２１は、
・第１の表示用データ生成部２１２が生成した表示用データをユーザに提示し、
・当該表示用データを視認したユーザによる修正指示を取得し、
・当該取得した修正指示に応じて、上記プロンプトＰＲを修正する
という処理を更に行ってもよい。
・第１の表示用データ生成部２１２が生成した表示用データをユーザに提示し、
・当該表示用データを視認したユーザによる修正指示を取得し、
・当該取得した修正指示に応じて、上記プロンプトＰＲを修正する
という処理を更に行ってもよい。
【0060】
（ステップＳ１０４）
ステップＳ１０４において、第１の生成部２１は、ステップＳ１０３において生成されたプロンプトＰＲ、またはステップＳ１０３において生成されユーザ指示によって修正されたプロンプトＰＲを、通信部１３０を介してサーバ２００に提供し、当該プロンプトＰＲを、言語モデルＬＭに入力する。当該プロンプトが入力された言語モデルＬＭは、当該プロンプトＰＲに応じた出力情報ＯＵＴを生成する。
ステップＳ１０４において、第１の生成部２１は、ステップＳ１０３において生成されたプロンプトＰＲ、またはステップＳ１０３において生成されユーザ指示によって修正されたプロンプトＰＲを、通信部１３０を介してサーバ２００に提供し、当該プロンプトＰＲを、言語モデルＬＭに入力する。当該プロンプトが入力された言語モデルＬＭは、当該プロンプトＰＲに応じた出力情報ＯＵＴを生成する。
【0061】
（ステップＳ１０５）
ステップＳ１０５において、第２の取得部１２は、言語モデルＬＭが出力した出力情報ＯＵＴを取得する。取得された出力情報ＯＵＴは、一例として記憶部１２０に格納されると共に、回答情報生成部２３によって参照される。
ステップＳ１０５において、第２の取得部１２は、言語モデルＬＭが出力した出力情報ＯＵＴを取得する。取得された出力情報ＯＵＴは、一例として記憶部１２０に格納されると共に、回答情報生成部２３によって参照される。
【0062】
（ステップＳ１０６）
ステップＳ１０６において、回答情報生成部２３は、ステップＳ１０５において取得した出力情報ＯＵＴを結果リストに追加する。
ステップＳ１０６において、回答情報生成部２３は、ステップＳ１０５において取得した出力情報ＯＵＴを結果リストに追加する。
【0063】
（ステップＳ１０７）
ステップＳ１０７において、回答情報生成部２３は、チャンク群に含まれる複数のチャンク、又は当該複数のチャンクから抽出され、対象チャンクＴＣの候補として保持されている複数のチャンクのうち、未処理のチャンクがあるか否かを判定する。
ステップＳ１０７において、回答情報生成部２３は、チャンク群に含まれる複数のチャンク、又は当該複数のチャンクから抽出され、対象チャンクＴＣの候補として保持されている複数のチャンクのうち、未処理のチャンクがあるか否かを判定する。
【0064】
未処理のチャンクがある場合（ステップＳ１０７でＹＥＳ）、ステップＳ１０２に戻り、当該未処理のチャンクから対象チャンクＴＣを選択し、ステップＳ１０３以降の処理を行う。一方で、未処理のチャンクがない場合（ステップＳ１０７でＮＯ）、ステップＳ１０８に進む。
【0065】
（ステップＳ１０８）
ステップＳ１０８において、回答情報生成部２３は、出力情報ＯＵＴを参照して、回答情報ＲＩを生成する。一例として、回答情報生成部２３は、
・結果リストに蓄積された出力情報ＯＵＴの少なくとも一部を参照することによって、回答情報ＲＩを生成したり、
・結果リストに蓄積された出力情報ＯＵＴを統合し、統合後の回答情報を参照することによって、回答情報ＲＩを生成したりする。
ステップＳ１０８において、回答情報生成部２３は、出力情報ＯＵＴを参照して、回答情報ＲＩを生成する。一例として、回答情報生成部２３は、
・結果リストに蓄積された出力情報ＯＵＴの少なくとも一部を参照することによって、回答情報ＲＩを生成したり、
・結果リストに蓄積された出力情報ＯＵＴを統合し、統合後の回答情報を参照することによって、回答情報ＲＩを生成したりする。
【0066】
このように、情報処理装置１００をマテリアルインフォマティクスの分野に適用した場合、前記回答情報ＲＩには、文献情報と、物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れとが含まれ得る。
【0067】
情報処理装置１００は、上述のように、クエリを取得し、１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成し、前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する。したがって、情報処理装置１００によれば、言語モデルを好適に利用することにより、コストの上昇を抑えつつ、正確性の高いデータを生成することができる。
【0068】
（実施形態１の付記事項）
実施形態１に係る情報処理装置１００は、任意の分野におけるデータ生成に適用することができる。上述した説明では、情報処理装置１００を主としてマテリアルインフォマティクスの分野におけるデータ生成に適用した場合を挙げたがもちろんこれに限定されるものではない。
実施形態１に係る情報処理装置１００は、任意の分野におけるデータ生成に適用することができる。上述した説明では、情報処理装置１００を主としてマテリアルインフォマティクスの分野におけるデータ生成に適用した場合を挙げたがもちろんこれに限定されるものではない。
【0069】
一例として、第１の取得部１１は、クエリＱＲとして、
・条件文ＣＯＮＤ１「７０歳以上のみが居住する住宅での火災」
・回答項目ＩＴＥＭ１「発生日」
を含むクエリを取得し、第１の生成部２１は、当該クエリＱＲを参照して指示文ＩＮを生成すると共に、生成された指示文ＩＮと、１又は複数の対象チャンクＴＣとを含むプロンプトＰＲを生成する構成としてもよい。ここで、当該対象チャンクＴＣとしては、一例として、ニュースを含むチャンク群から選択されたチャンクを用いることができる。そして、第２の取得部１２は、当該プロンプトＰＲが入力された言語モデルＬＭが出力した出力情報ＯＵＴを取得し、回答情報生成部２３は、出力情報ＯＵＴを参照して、回答情報ＲＩを生成してもよい。
・条件文ＣＯＮＤ１「７０歳以上のみが居住する住宅での火災」
・回答項目ＩＴＥＭ１「発生日」
を含むクエリを取得し、第１の生成部２１は、当該クエリＱＲを参照して指示文ＩＮを生成すると共に、生成された指示文ＩＮと、１又は複数の対象チャンクＴＣとを含むプロンプトＰＲを生成する構成としてもよい。ここで、当該対象チャンクＴＣとしては、一例として、ニュースを含むチャンク群から選択されたチャンクを用いることができる。そして、第２の取得部１２は、当該プロンプトＰＲが入力された言語モデルＬＭが出力した出力情報ＯＵＴを取得し、回答情報生成部２３は、出力情報ＯＵＴを参照して、回答情報ＲＩを生成してもよい。
【0070】
一方で、マテリアルインフォマティクス及びそれに関連する分野では、ユーザに対して提供するためのデータを生成するにあたり、参照可能な論文や技報等が多数存在している。このため、コストを抑えつつ、データの正確性を担保することは容易ではないという側面がある。上述した情報処理装置１００によれば、クエリを取得し、１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成し、前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する。したがって、情報処理装置１００によれば、言語モデルを好適に利用することにより、マテリアルインフォマティクス及びそれに関連する分野において、コストの上昇を抑えつつ、正確性の高いデータを生成することができる。
【0071】
〔実施形態２〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略することがある。
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略することがある。
【0072】
＜情報処理システム１Ａの概要＞
詳細については後述するが、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１Ａは、情報処理装置１００Ａと、サーバ２００とを含んでいる。ここで、サーバ２００は、実施形態１と同様に、情報処理装置１００Ａから提供される入力データ（入力情報）であるプロンプトＰＲから出力データ（出力情報ＯＵＴ）を生成する言語モデルＬＭを備えている。
詳細については後述するが、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１Ａは、情報処理装置１００Ａと、サーバ２００とを含んでいる。ここで、サーバ２００は、実施形態１と同様に、情報処理装置１００Ａから提供される入力データ（入力情報）であるプロンプトＰＲから出力データ（出力情報ＯＵＴ）を生成する言語モデルＬＭを備えている。
【0073】
一方、情報処理装置１００Ａは、概略的に言えば、
・クエリを取得し、
・複数のチャンクから１又は複数の対象チャンクを抽出するために用いる条件を生成し、
・前記条件を用いて、１又は複数の対象チャンクを取得し、
・前記１又は複数の対象チャンクの少なくとも一部と、前記クエリから得られる指示文とを含む入力情報を生成し、
・前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する
という構成を有している。
・クエリを取得し、
・複数のチャンクから１又は複数の対象チャンクを抽出するために用いる条件を生成し、
・前記条件を用いて、１又は複数の対象チャンクを取得し、
・前記１又は複数の対象チャンクの少なくとも一部と、前記クエリから得られる指示文とを含む入力情報を生成し、
・前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する
という構成を有している。
【0074】
情報処理装置１００Ａは、上述のように、抽出条件を生成し、当該抽出条件を用いて複数のチャンクから対象チャンクを抽出し、当該対象チャンクの少なくとも一部を含む入力情報を言語モデルに入力する。したがって、情報処理装置１００Ａによれば、コストの上昇を抑えつつ、正確性の高いデータを生成することができる。
【0075】
＜情報処理システム１Ａの構成＞
以下では、図面を参照しつつ、本実施形態に係る情報処理システム１Ａについて、詳細に説明する。図４は、情報処理システム１Ａの構成を示すブロック図である。図４に示すように、情報処理システム１Ａは、情報処理装置１００Ａとサーバ２００とを備えている。ここで、サーバ２００の構成については、実施形態１について説明した構成と同様であるので説明を省略する。
以下では、図面を参照しつつ、本実施形態に係る情報処理システム１Ａについて、詳細に説明する。図４は、情報処理システム１Ａの構成を示すブロック図である。図４に示すように、情報処理システム１Ａは、情報処理装置１００Ａとサーバ２００とを備えている。ここで、サーバ２００の構成については、実施形態１について説明した構成と同様であるので説明を省略する。
【0076】
（情報処理装置１００Ａの構成）
図４に示すように、情報処理装置１００Ａは、制御部１１０Ａ、記憶部１２０Ａ、通信部１３０、及び入出力部１４０を備えている。ここで、通信部１３０及び入出力部１４０については、実施形態１において説明した構成と同様であるので説明を省略する。
図４に示すように、情報処理装置１００Ａは、制御部１１０Ａ、記憶部１２０Ａ、通信部１３０、及び入出力部１４０を備えている。ここで、通信部１３０及び入出力部１４０については、実施形態１において説明した構成と同様であるので説明を省略する。
【0077】
（記憶部１２０Ａ）
記憶部１２０には、制御部１１０Ａが参照する各種のデータ、及び制御部１１０Ａによって生成された各種のデータが格納される。一例として、記憶部１２０Ａには、
・文書群ＤＧ
・チャンク群ＣＧ
・ベクトル群ＶＧ
・クエリＱＲ
・条件情報ＣＩ
・指示文ＩＮ
・対象チャンクＴＣ
・出力情報ＯＵＴ
・回答情報ＲＩ
が格納されている。ここで、文書群ＤＧ、チャンク群ＣＧ、及びベクトル群ＶＧについては、実施形態１において説明したため、ここでは説明を省略する。
記憶部１２０には、制御部１１０Ａが参照する各種のデータ、及び制御部１１０Ａによって生成された各種のデータが格納される。一例として、記憶部１２０Ａには、
・文書群ＤＧ
・チャンク群ＣＧ
・ベクトル群ＶＧ
・クエリＱＲ
・条件情報ＣＩ
・指示文ＩＮ
・対象チャンクＴＣ
・出力情報ＯＵＴ
・回答情報ＲＩ
が格納されている。ここで、文書群ＤＧ、チャンク群ＣＧ、及びベクトル群ＶＧについては、実施形態１において説明したため、ここでは説明を省略する。
【0078】
クエリＱＲは、実施形態１と同様に、ユーザからの問い合わせ、要求、要望等を示すデータであり、一例として、情報処理装置１００Ａの入出力部１４０を介して取得される。クエリＱＲに含まれるデータの具体例は本実施形態を限定するものではないが、クエリＱＲの一例として、後述する表示画面ＤＩＳ０を介して入力される条件（第１の条件とも呼ぶ）ＣＯＮＤ１を示すデータ、及び当該条件に付随して入力される１又は複数の項目（ＩＴＥＭ１、ＩＴＥＭ２等）を示すデータが挙げられる。クエリＱＲに含まれるデータは一例としてテキストデータの形式で表現され得るが、これは本実施形態を限定するものではない。
【0079】
条件情報ＣＩは、複数のチャンクから１又は複数の対象チャンクＴＣを抽出するために用いる条件（第２の条件とも呼ぶ）ＣＯＮＤ２を含む情報である。当該第２の条件ＣＯＮＤ２は、一例として、後述する第２の生成部２２によって生成され、後述する第３の取得部１３によって参照される。
【0080】
第２の条件ＣＯＮＤ２の具体的な構成は本実施形態を限定するものではないが、一例として、１又は複数のキーワードによって構成される。第２の条件ＣＯＮＤ２のより具体的な例については後述する。
【0081】
プロンプトＰＲは、実施形態１と同様に、第１の生成部２１によって生成される情報であり、一例として、前記１又は複数の対象チャンクＴＣの少なくとも一部と、前記クエリＱＲから得られる指示文ＩＮとを含んでいる。プロンプトＰＲは、言語モデルＬＭに入力される入力情報の一例である。
【0082】
なお、対象チャンクＴＣ及び指示文ＩＮは、実施形態１と同様に、一例としてテキストデータであり、プロンプトＰＲもこれらのテキストデータを含んで構成されるが、これは本実施形態を限定するものではない。プロンプトＰＲは、テキストデータ以外にも、画像データ、グラフデータ、及び表データ等の任意の形式のデータを含む構成としてもよい。
【0083】
出力情報ＯＵＴは、プロンプトＰＲが入力された言語モデルＬＭが出力する情報であり、一例として、実施形態１と同様に、通信部１３０を介して、第２の取得部１２によって取得される。出力情報ＯＵＴの具体例については後述する。
【0084】
回答情報ＲＩは、実施形態１と同様に、回答情報生成部２３によって、出力情報ＯＵＴを参照して生成される情報である。当該回答情報ＲＩは、実施形態１と同様に、一例として、クエリＱＲに対する回答を含む情報である。回答情報ＲＩの具体例については後述する。
【0085】
（制御部１１０Ａ）
制御部１１０Ａは、図４に示すように、第１の取得部１１、第１の生成部２１、第２の取得部１２、第２の生成部２２、第３の取得部１３、及び回答情報生成部２３を備えている。ここで、第１の取得部１１、第１の生成部２１、及び第２の取得部１２については、実施形態１において説明した構成と同様であるのでここでは説明を省略する。
制御部１１０Ａは、図４に示すように、第１の取得部１１、第１の生成部２１、第２の取得部１２、第２の生成部２２、第３の取得部１３、及び回答情報生成部２３を備えている。ここで、第１の取得部１１、第１の生成部２１、及び第２の取得部１２については、実施形態１において説明した構成と同様であるのでここでは説明を省略する。
【0086】
（第２の生成部２２）
第２の生成部２２は、図４に示すように、一例として、条件生成部２２１、条件修正部２２２、及び第２の表示用データ生成部２２３を備えている。ただし、第２の生成部２２に関する当該構造は、あくまで一例であり、第２の生成部２２は、これらの構成要素による処理を実行可能に構成されていれば、任意の構成であってよい。
第２の生成部２２は、図４に示すように、一例として、条件生成部２２１、条件修正部２２２、及び第２の表示用データ生成部２２３を備えている。ただし、第２の生成部２２に関する当該構造は、あくまで一例であり、第２の生成部２２は、これらの構成要素による処理を実行可能に構成されていれば、任意の構成であってよい。
【0087】
第２の生成部２２が備える条件生成部２２１は、チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクから１又は複数の対象チャンクＴＣを抽出するために用いる条件（第２の条件ＣＯＮＤ２）を生成する。
【0088】
一例として、条件生成部２２１は、クエリＱＲに含まれる第１の条件ＣＯＮＤ１を参照して、上記第２の条件ＣＯＮＤ２を生成する。より具体的な例として、条件生成部２２１は、クエリＱＲに含まれる第１の条件ＣＯＮＤ１に応じたものとなるように、上記第２の条件ＣＯＮＤ２を生成する。
【0089】
第２の生成部２２が備える第２の表示用データ生成部２２３は、前記第２の条件ＣＯＮＤ２の少なくとも一部を含む表示用データを生成する。第２の表示用データ生成部２２３が生成した表示用データは、一例として、入出力部１４０が備える表示パネル又はタッチパネルを介してユーザに視覚的に提示される。
【0090】
第２の生成部２２が備える条件修正部２２２は、ユーザからの指示に応じて、上記第２の条件ＣＯＮＤ２を修正する。一例として、条件修正部２２２は、第２の表示用データ生成部２２３が生成した表示用データを視認したユーザによる修正指示を取得し、当該取得した修正指示に応じて、上記第２の条件ＣＯＮＤ２を修正する。条件修正部２２２がユーザからの修正指示に応じて、上記第２の条件ＣＯＮＤ２を修正することにより、上記第２の条件ＣＯＮＤ２を、ユーザにとってより好ましいものとすることができる。
【0091】
なお、第２の生成部２２は、条件修正部２２２及び第２の表示用データ生成部２２３を備えない構成としてもよく、そのような構成も本実施形態に含まれる。
【0092】
（第３の取得部１３）
第３の取得部１３は、条件生成部２２１が生成した第２の条件ＣＯＮＤ２、又は、条件生成部２２１によって生成され条件修正部２２２によって修正された第２の条件ＣＯＮＤ２を用いて、チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクから、１又は複数の対象チャンクＴＣを取得する。
第３の取得部１３は、条件生成部２２１が生成した第２の条件ＣＯＮＤ２、又は、条件生成部２２１によって生成され条件修正部２２２によって修正された第２の条件ＣＯＮＤ２を用いて、チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクから、１又は複数の対象チャンクＴＣを取得する。
【0093】
一例として、第３の取得部１３は、チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクに対して、第２の条件ＣＯＮＤ２を用いた抽出処理を適用することによって、１又は複数の対象チャンクＴＣを取得する。ここで、当該抽出処理は、
・第２の条件ＣＯＮＤ２に含まれるキーワードを用いたワードマッチング
・第２の条件ＣＯＮＤ２に対応する特徴ベクトルと、各チャンクの特徴ベクトルとを参照した近傍ベクトル探索
等の処理を含んでもよい。
・第２の条件ＣＯＮＤ２に含まれるキーワードを用いたワードマッチング
・第２の条件ＣＯＮＤ２に対応する特徴ベクトルと、各チャンクの特徴ベクトルとを参照した近傍ベクトル探索
等の処理を含んでもよい。
【0094】
また、第３の取得部１３は、上記抽出処理として、チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクのうち、前記第２の条件ＣＯＮＤ２に整合する１又は複数のチャンクを１又は複数の対象チャンクＴＣとして取得する構成としてもよい。ここで、「第２の条件ＣＯＮＤ２に整合するチャンク」とは、一例として、当該第２の条件ＣＯＮＤ２に含まれる１又は複数のキーワード、又は、当該１又は複数のキーワードの同義語又は類義語を含むチャンクのことを指す（以下同様）。ただし、当該例は本実施形態を限定するものではない。
【0095】
上記の構成によれば、第２の条件ＣＯＮＤ２に整合するチャンクを対象チャンクとして取得するので、第３の取得部１３は、チャンクの絞り込みを好適に行うことができる。したがって、チャンクを参照した処理のコストを好適に低減することができる。
【0096】
また、他の例として、第３の取得部１３は、
・チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクのうち、前記第２の条件ＣＯＮＤ２に整合する１又は複数のチャンクを取得し、
・前記第２の条件ＣＯＮＤ２に整合する１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって１又は複数の対象チャンクＴＣを取得する
という構成としてもよい。
・チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクのうち、前記第２の条件ＣＯＮＤ２に整合する１又は複数のチャンクを取得し、
・前記第２の条件ＣＯＮＤ２に整合する１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって１又は複数の対象チャンクＴＣを取得する
という構成としてもよい。
【0097】
ここで、「拡大処理」とは、一例として、対象チャンクＴＣに、
・前記第２の条件ＣＯＮＤ２に整合する１又は複数のチャンクＣＫ
に加えて、
・当該チャンクＣＫに対して文脈上前及び後ろの少なくとも何れかに位置するチャンク
を含める処理のことを指す。
・前記第２の条件ＣＯＮＤ２に整合する１又は複数のチャンクＣＫ
に加えて、
・当該チャンクＣＫに対して文脈上前及び後ろの少なくとも何れかに位置するチャンク
を含める処理のことを指す。
【0098】
より具体的な例として、「拡大処理」には、
・前記第２の条件ＣＯＮＤ２に整合する１又は複数のチャンクＣＫ１と、当該チャンクＣＫ１に対して文脈上前又は後ろに位置するチャンクＣＫ２との類似度を算出し、
・算出した類似度が所定の閾値以上であれば、前記チャンクＣＫ１に加えて、当該チャンクＣＫ２も対象チャンクＴＣに含める
という処理が含まれ得る。また、「拡大処理」として、これらの処理を複数のチャンクＣＫ１に対して繰り返し行ってもよい。例えば、「拡大処理」として、
・上記チャンクＣＫ２を対象チャンクＴＣに加えたうえで、上記チャンクＣＫ２に対して文脈上前又は後ろに位置するチャンクＣＫ３と、チャンクＣＫ１又はチャンクＣＫ２との類似度を算出し、
・算出した類似度が所定の閾値以上であれば、当該チャンクＣＫ３も対象チャンクＴＣに含め、
・更に、当該チャンクＣＫ３と、その前後のチャンクとの類似度に応じて、当該前後のチャンクを対象チャンクに加える
という処理を行ってもよい。ここで、チャンクの類似度の算出処理においてチャンクの各々についての特徴ベクトルの類似度を用いる構成としてもよい。
・前記第２の条件ＣＯＮＤ２に整合する１又は複数のチャンクＣＫ１と、当該チャンクＣＫ１に対して文脈上前又は後ろに位置するチャンクＣＫ２との類似度を算出し、
・算出した類似度が所定の閾値以上であれば、前記チャンクＣＫ１に加えて、当該チャンクＣＫ２も対象チャンクＴＣに含める
という処理が含まれ得る。また、「拡大処理」として、これらの処理を複数のチャンクＣＫ１に対して繰り返し行ってもよい。例えば、「拡大処理」として、
・上記チャンクＣＫ２を対象チャンクＴＣに加えたうえで、上記チャンクＣＫ２に対して文脈上前又は後ろに位置するチャンクＣＫ３と、チャンクＣＫ１又はチャンクＣＫ２との類似度を算出し、
・算出した類似度が所定の閾値以上であれば、当該チャンクＣＫ３も対象チャンクＴＣに含め、
・更に、当該チャンクＣＫ３と、その前後のチャンクとの類似度に応じて、当該前後のチャンクを対象チャンクに加える
という処理を行ってもよい。ここで、チャンクの類似度の算出処理においてチャンクの各々についての特徴ベクトルの類似度を用いる構成としてもよい。
【0099】
また、他の例として、「拡大処理」には、
・前記第２の条件ＣＯＮＤ２に整合する１又は複数のチャンクＣＫが、照応詞を含んでいるかを判定し、
・照応詞を含んでいる場合には、当該照応詞が指し示す先を判定する処理を実行し、
・当該指し示す先が判定できた場合には、当該指し示す先を含むチャンクを対象チャンクＴＣに含め、
・当該指し示す先が判定できなかった場合には、当該チャンクＣＫに対して文脈上前に位置するチャンクを対象チャンクＴＣに加える
という処理を含めてもよい。ここで、上述の「照応詞が指し示す先を判定する処理」は、言語モデルＬＭを用いた処理としてもよいし、そうでなくてもよい。
・前記第２の条件ＣＯＮＤ２に整合する１又は複数のチャンクＣＫが、照応詞を含んでいるかを判定し、
・照応詞を含んでいる場合には、当該照応詞が指し示す先を判定する処理を実行し、
・当該指し示す先が判定できた場合には、当該指し示す先を含むチャンクを対象チャンクＴＣに含め、
・当該指し示す先が判定できなかった場合には、当該チャンクＣＫに対して文脈上前に位置するチャンクを対象チャンクＴＣに加える
という処理を含めてもよい。ここで、上述の「照応詞が指し示す先を判定する処理」は、言語モデルＬＭを用いた処理としてもよいし、そうでなくてもよい。
【0100】
また、他の例として、「拡大処理」には、
・前記第２の条件ＣＯＮＤ２に整合する１又は複数のチャンクＣＫに対して文脈上前に位置するＮ個までのチャンク、及び当該１又は複数のチャンクＣＫに対して文脈上後に位置するＮ個までのチャンクを対象チャンクＴＣに含める構成としてもよい。
・前記第２の条件ＣＯＮＤ２に整合する１又は複数のチャンクＣＫに対して文脈上前に位置するＮ個までのチャンク、及び当該１又は複数のチャンクＣＫに対して文脈上後に位置するＮ個までのチャンクを対象チャンクＴＣに含める構成としてもよい。
【0101】
以上のように、第３の取得部１３が拡大処理を適用することによって、好適な分量の対象チャンクＴＣを用意することができるので、チャンクを参照して生成されるデータの正確性を向上させることができる。
【0102】
（情報処理装置１００Ａによる処理の流れ）
続いて、図５を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１００Ａによる処理の流れについて説明する。図５は、情報処理装置１００Ａによる情報処理方法Ｓ２００の流れを示すフロー図である。
続いて、図５を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１００Ａによる処理の流れについて説明する。図５は、情報処理装置１００Ａによる情報処理方法Ｓ２００の流れを示すフロー図である。
【0103】
（ステップＳ１０１）
ステップＳ１０１において、第１の取得部１１は、クエリＱＲを取得する。図６は、本ステップにおいて、制御部１１０が入出力部１４０に表示する表示画面の例である表示画面ＤＩＳ０を示す図である。図６に示すように、表示画面ＤＩＳ０は、第１の条件ＣＯＮＤ１、回答項目ＩＴＥＭ１、及び付帯項目ＩＴＥＭ２を受け付け可能に構成されているＵＩ（User Interface）画面である。第１の取得部１１は、表示画面ＤＩＳ０を介して受け付けた第１の条件ＣＯＮＤ１、回答項目ＩＴＥＭ１、及び付帯項目ＩＴＥＭ２を、クエリＱＲとして取得する。
ステップＳ１０１において、第１の取得部１１は、クエリＱＲを取得する。図６は、本ステップにおいて、制御部１１０が入出力部１４０に表示する表示画面の例である表示画面ＤＩＳ０を示す図である。図６に示すように、表示画面ＤＩＳ０は、第１の条件ＣＯＮＤ１、回答項目ＩＴＥＭ１、及び付帯項目ＩＴＥＭ２を受け付け可能に構成されているＵＩ（User Interface）画面である。第１の取得部１１は、表示画面ＤＩＳ０を介して受け付けた第１の条件ＣＯＮＤ１、回答項目ＩＴＥＭ１、及び付帯項目ＩＴＥＭ２を、クエリＱＲとして取得する。
【0104】
ここで、第１の条件ＣＯＮＤ１は、情報処理装置１００Ａを用いて、ユーザがどのような情報を取得したいのかを規定するための条件である。図６に示す例は、情報処理装置１００Ａをマテリアルインフォマティクスの分野に適用した場合の例を挙げており、第１の条件ＣＯＮＤ１として、ユーザが、「ポリ乳酸の硬度を高める」と入力した例が示されている。また、回答項目ＩＴＥＭ１は、情報処理装置１００Ａによる回答としてユーザが所望する項目を示している。図６に示す例では、回答項目ＩＴＥＭ１として、ユーザが「フィラー」と入力した例が示されている。また、付帯項目ＩＴＥＭ２は、情報処理装置１００Ａによる回答としてユーザが付帯的に取得したい項目を示している。図６に示す例では、付帯項目ＩＴＥＭ２として、ユーザが「高度、重量比」と入力した例が示されている。
【0105】
このように、情報処理装置１００Ａをマテリアルインフォマティクスの分野に適用した場合、クエリＱＲには、一例として、物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れかが含まれ得る。ただし、これらの条件や項目はあくまで例であり、第１の取得部１１は、他の情報をクエリＱＲとして取得する構成としてもよく、また、情報処理装置１００Ａは任意の分野に適用可能である。
【0106】
また、図６に示すように、表示画面ＤＩＳ０は、当該クエリＱＲを用いた処理にかかる費用の推定値を表示する領域（図６におけるＣＯＳＴ１）を含んでいてもよい。また、図６に示すように、表示画面ＤＩＳ０は、
・対象を指定するための「対象指定」ボタンＢ１
・抽出を開始するための「抽出開始」ボタンＢ２
・抽出された文献等のダウンロードを行うための「ダウンロード」ボタンＢ３
・抽出された文献等のスコアリングを行うための「スコアリング」ボタンＢ４
の少なくとも一部を含む構成としてもよい。
・対象を指定するための「対象指定」ボタンＢ１
・抽出を開始するための「抽出開始」ボタンＢ２
・抽出された文献等のダウンロードを行うための「ダウンロード」ボタンＢ３
・抽出された文献等のスコアリングを行うための「スコアリング」ボタンＢ４
の少なくとも一部を含む構成としてもよい。
【0107】
（ステップＳ２０２～Ｓ２０３）
続いて、ステップＳ２０２において、第２の生成部２２は、クエリＱＲに含まれる第１の条件ＣＯＮＤ１を参照して、第２の条件ＣＯＮＤ２を生成する。そして、ステップＳ２０３において、第２の生成部２２は、入出力部１４０を介して、第２の条件ＣＯＮＤ２をユーザに提示する。
続いて、ステップＳ２０２において、第２の生成部２２は、クエリＱＲに含まれる第１の条件ＣＯＮＤ１を参照して、第２の条件ＣＯＮＤ２を生成する。そして、ステップＳ２０３において、第２の生成部２２は、入出力部１４０を介して、第２の条件ＣＯＮＤ２をユーザに提示する。
【0108】
図７は、ステップＳ２０２において生成され、ステップＳ２０３においてユーザに提示される第２の条件ＣＯＮＤ２を含む表示画面ＤＩＳ１を示す図である。当該表示画面ＤＩＳ１は、第２の表示用データ生成部２２３が生成した表示用データの一例である。当該表示用データを提示することにより、ユーザは、第２の条件ＣＯＮＤ２の内容を容易に把握することができる。
【0109】
図７に示すように、第２の条件ＣＯＮＤ２は、対象であるチャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクを絞り込むための１又は複数のキーワードを含んで構成されている。例えば、図７に示す例では、第２の条件ＣＯＮＤ２には、当該キーワードとして、「ポリ乳酸」「硬度」が含まれている。ここで、これらのキーワードは、第２の生成部２２が、クエリＱＲに含まれる第１の条件及び１又は複数の項目を参照して生成したものである。
【0110】
例えば、キーワード１「ポリ乳酸」は、クエリＱＲに含まれる「樹脂」の同義語又は類義語として、第２の生成部２２によって生成（取得）されたキーワードである。また、キーワード２「硬度」は、クエリＱＲに含まれる「硬度」の同義語又は類義語として、第２の生成部２２によって生成（取得）されたキーワードである。
【0111】
【0112】
なお、上述したキーワードの生成（取得）処理は、言語モデルＬＭを用いた処理を含んでもよい。例えば、第２の生成部２２は、クエリＱＲに含まれる各情報を漏れなく検索するための１又は複数のキーワードを言語モデルＬＭに問い合わせ、当該言語モデルＬＭからの回答を参照して、第２の条件ＣＯＮＤ２を生成してもよい。より具体的な例として、第２の生成部２２は、ユーザにより設定可能な任意の自然数Ｎ（例えばＮ＝３）を用いた問い合わせプロンプトとして、
・『「ポリ乳酸の硬度を高める」ための情報を検索するためのキーワードとして適切はキーワードをＮ個回答せよ』
のような問い合わせプロンプトを言語モデルＬＭに入力し、当該言語モデルＬＭが出力したキーワード「ポリ乳酸」「硬度」を含む第２の条件ＣＯＮＤ２を出力する構成としてもよい。
・『「ポリ乳酸の硬度を高める」ための情報を検索するためのキーワードとして適切はキーワードをＮ個回答せよ』
のような問い合わせプロンプトを言語モデルＬＭに入力し、当該言語モデルＬＭが出力したキーワード「ポリ乳酸」「硬度」を含む第２の条件ＣＯＮＤ２を出力する構成としてもよい。
【0113】
或いは、第２の生成部２２は、
・予め複数のエンティティタイプを管理しておき、
・クエリＱＲに含まれる第１の条件ＣＯＮＤ１の中に、当該複数のエンティティタイプの少なくとも何れかに対応するエンティティが存在するか否かを判定し、
・存在すると判定した場合には、当該エンティティを、第２の条件ＣＯＮＤ２にキーワードとして含める
という処理を行ってもよい。ここで、エンティティタイプとしては、例えば、物質名、物性名、及び単位などを挙げることができるが、これは本実施形態を限定するものではない。また、上記の処理の少なくとも一部を、言語モデルＬＭを用いて行ってもよい。
・予め複数のエンティティタイプを管理しておき、
・クエリＱＲに含まれる第１の条件ＣＯＮＤ１の中に、当該複数のエンティティタイプの少なくとも何れかに対応するエンティティが存在するか否かを判定し、
・存在すると判定した場合には、当該エンティティを、第２の条件ＣＯＮＤ２にキーワードとして含める
という処理を行ってもよい。ここで、エンティティタイプとしては、例えば、物質名、物性名、及び単位などを挙げることができるが、これは本実施形態を限定するものではない。また、上記の処理の少なくとも一部を、言語モデルＬＭを用いて行ってもよい。
【0114】
また、第２の生成部２２は、生成（取得）したキーワードの同義語を、第２の条件ＣＯＮＤ２にキーワードとして更に追加するという構成としてもよい。当該構成の場合、当該追加されるキーワードを「ＯＲ」条件による検索キーワードとして第２の条件ＣＯＮＤ２に含める構成としてもよい。
【0115】
（ステップＳ２０４）
ステップＳ２０４において、第２の生成部２２は、ユーザからの入力を受け付け、当該入力に応じて、第２の条件ＣＯＮＤ２を修正する。図７に示す例では、第２の生成部２２は、キーワード４をユーザから受け付け、受け付けたキーワードを含むよう、第２の条件ＣＯＮＤ２を修正する例が示されている。
ステップＳ２０４において、第２の生成部２２は、ユーザからの入力を受け付け、当該入力に応じて、第２の条件ＣＯＮＤ２を修正する。図７に示す例では、第２の生成部２２は、キーワード４をユーザから受け付け、受け付けたキーワードを含むよう、第２の条件ＣＯＮＤ２を修正する例が示されている。
【0116】
なお、第２の生成部２２が、条件修正部２２２及び第２の表示用データ生成部２２３を備えない構成の場合、上述したステップＳ２０３～ステップＳ２０４における、第２の条件ＣＯＮＤ２をユーザに提示する処理、及びユーザからの入力に応じて、第２の条件ＣＯＮＤ２を修正する処理は省略される。
【0117】
（ステップＳ２０５）
ステップＳ２０５において、第３の取得部１３は、ステップＳ２０２において第２の生成部２２が生成した第２の条件ＣＯＮＤ２、又はステップＳ２０２において第２の生成部２２が生成し、ステップＳ２０４において第２の生成部２２が修正した第２の条件ＣＯＮＤ２を用いて、チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクから、１又は複数の対象チャンクＴＣを取得する。一例として、第３の取得部１３は、チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクのうち、前記第２の条件ＣＯＮＤ２に整合する１又は複数のチャンクを前記１又は複数の対象チャンクＴＣとして取得する。
ステップＳ２０５において、第３の取得部１３は、ステップＳ２０２において第２の生成部２２が生成した第２の条件ＣＯＮＤ２、又はステップＳ２０２において第２の生成部２２が生成し、ステップＳ２０４において第２の生成部２２が修正した第２の条件ＣＯＮＤ２を用いて、チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクから、１又は複数の対象チャンクＴＣを取得する。一例として、第３の取得部１３は、チャンク群ＣＧに含まれる複数のチャンクのうち、前記第２の条件ＣＯＮＤ２に整合する１又は複数のチャンクを前記１又は複数の対象チャンクＴＣとして取得する。
【0118】
図８は、本ステップにおける第３の取得部１３による処理を模式的に示す図である。図８に示す例では、チャンク群ＣＧは、複数の論文に含まれる構成要素をチャンクとして含んでいる。より具体的には、図８に示すチャンク群ＣＧは、論文１～３のそれぞれにおける「実験結果の説明」の記載を、チャンクＣ１～Ｃ３として含んでいる。
【0119】
本ステップにおいて、第３の取得部１３は、上述した第２の条件ＣＯＮＤ２に含まれるキーワードによる絞り込みを行うことによって、チャンクＣ１を除外する一方で、チャンクＣ２及びＣ３を抽出する。本例では、チャンクＣ１は、第２の条件ＣＯＮＤ２に含まれるキーワードに該当する文言を含んでいないため、第３の取得部１３によって除外される。一方、チャンクＣ２及びＣ３は、第２の条件ＣＯＮＤ２に含まれるキーワードに該当する文言を含んでいるため第３の取得部１３によって抽出される。このようにして抽出されたチャンクＣ２及びチャンクＣ３は、対象チャンクＴＣ２及び対象チャンクＴＣ３として、対象チャンクＴＣ又は対象チャンク群ＴＣＧ１を構成する。
【0120】
（ステップＳ２０６）
ステップＳ２０６において、第３の取得部１３は、ステップＳ２０５において取得した対象チャンクＴＣを拡大する。一例として、第３の取得部１３は、
・ステップＳ２０５において取得した１又は複数のチャンクであって、第２の条件ＣＯＮＤ２に整合する１又は複数のチャンクＣＫ（図８におけるチャンクＣ２及びＣ３）
に加え、
・当該チャンクＣＫ（図８におけるチャンクＣ２及びＣ３）に対して文脈上前及び後ろの少なくとも何れかに位置するチャンク
を、対象チャンクＴＣに含める。
ステップＳ２０６において、第３の取得部１３は、ステップＳ２０５において取得した対象チャンクＴＣを拡大する。一例として、第３の取得部１３は、
・ステップＳ２０５において取得した１又は複数のチャンクであって、第２の条件ＣＯＮＤ２に整合する１又は複数のチャンクＣＫ（図８におけるチャンクＣ２及びＣ３）
に加え、
・当該チャンクＣＫ（図８におけるチャンクＣ２及びＣ３）に対して文脈上前及び後ろの少なくとも何れかに位置するチャンク
を、対象チャンクＴＣに含める。
【0121】
図８に示す例では、第３の取得部１３は、論文２に関し、チャンクＣ２に対して文脈上前に位置する「実験装置の説明」の記載、及び文脈上後に位置する「結論」の記載を対象チャンクＴＣに含めている。また、図８に示す例では、第３の取得部１３は、更に、論文３に関し、チャンクＣ３に対して文脈上前に位置する「実験装置の説明」の記載、及び文脈上後に位置する「結論」の記載を対象チャンクＴＣに含めている。図８では、チャンクＣ２を拡大して得られる拡大後の対象チャンクをＥＣ２又はＴＣ２’と表記し、チャンクＣ３を拡大して得られる拡大後の対象チャンクをＥＣ３又はＴＣ３’と表記している。ただしこれらの表記法は本実施形態を限定するものではない。
【0122】
また、第３の取得部１３は、照応詞を参照してチャンクの拡大処理を行ってもよい。例えば、対象チャンク群ＴＣＧ１として得られたチャンクＣ２に、「前述のサンプルの強度は、・・・」という記述があったとする。そして、当該チャンクＣ２の前に位置するチャンクＣ２ａに「サンプルでは〇〇を重量比△%で加えている」という記述があるとする。この場合、第３の取得部１３は、「前述のサンプル」と「サンプルでは」とが照応関係にあることを特定し、対象チャンクＣ２を、上記チャンクＣ２ａを含むように拡大してもよい。換言すれば、第３の取得部は、対象チャンクに含まれる文言と照応関係にある文言を含む他のチャンクを含むよう、当該対象チャンクを拡大してもよい。
【0123】
なお、本ステップにおいて第３の取得部１３が実行する「拡大処理」の具体的内容については、すでに詳細な例を上述したためここでは説明を省略する。なお、本ステップは、本実施形態を限定するものではなく、本ステップを含まない処理の流れも本実施形態に含まれる。
【0124】
（ステップＳ１０２）
続いて、ステップＳ１０２において、第１の生成部２１は、ステップＳ２０５において取得された１又は複数の対象チャンクＴＣ、及びステップＳ２０６において拡大された１又は複数の対象チャンクＴＣ（これらの対象チャンクを対象チャンクの候補と呼ぶこともある）の少なくとも何れかから、後述するステップＳ１０３においてプロンプトＰＲに含めるべき対象チャンクＴＣを選択する。なお、本ステップにおいて、１又は複数の対象チャンクの候補の全てを対象チャンクＴＣとして選択する構成としてもよい。
続いて、ステップＳ１０２において、第１の生成部２１は、ステップＳ２０５において取得された１又は複数の対象チャンクＴＣ、及びステップＳ２０６において拡大された１又は複数の対象チャンクＴＣ（これらの対象チャンクを対象チャンクの候補と呼ぶこともある）の少なくとも何れかから、後述するステップＳ１０３においてプロンプトＰＲに含めるべき対象チャンクＴＣを選択する。なお、本ステップにおいて、１又は複数の対象チャンクの候補の全てを対象チャンクＴＣとして選択する構成としてもよい。
【0125】
（ステップＳ１０３）
ステップＳ１０３において、第１の生成部２１は、クエリＱＲを参照して指示文ＩＮを生成すると共に、
・当該指示文ＩＮと、
・ステップＳ２０５において取得した対象チャンクＴＣ又はステップＳ２０６において拡大された拡大後のチャンクＥＣのうち、ステップＳ１０２において選択さえた対象チャンクＴＣと
を含むプロンプトＰＲを生成する。
ステップＳ１０３において、第１の生成部２１は、クエリＱＲを参照して指示文ＩＮを生成すると共に、
・当該指示文ＩＮと、
・ステップＳ２０５において取得した対象チャンクＴＣ又はステップＳ２０６において拡大された拡大後のチャンクＥＣのうち、ステップＳ１０２において選択さえた対象チャンクＴＣと
を含むプロンプトＰＲを生成する。
【0126】
図９は、本ステップにおいて第１の生成部２１が生成したプロンプトＰＲの一例であるＰＲ１を示す図である。図９に示すプロンプトＰＲ１は、第１の表示用データ生成部２１２が生成する表示用データ（表示画面ＤＩＳ２）の一例でもある。
【0127】
図９に示すように、プロンプトＰＲ１は、指示文ＩＮの一例として、
『以下の検索対象から、
・「ポリ乳酸の硬度を高める」という性質を有する「フィラー」
・当該「フィラー」の「硬度」及び「重量比」
を抽出してください。
また、抽出元の検索対象のチャンクＩＤを出力してください。
抽出した結果は、区切り文字として「｜」を用いた形式で回答して下さい。』
との指示文ＩＮ１を含んでいる。当該指示文ＩＮ１は、
・第１の条件：「ポリ乳酸の硬度を高める」
・回答項目：「フィラー」
・付帯項目：「硬度、重量比」
を含むクエリＱＲを参照して、第１の生成部２１が生成した指示文である。
『以下の検索対象から、
・「ポリ乳酸の硬度を高める」という性質を有する「フィラー」
・当該「フィラー」の「硬度」及び「重量比」
を抽出してください。
また、抽出元の検索対象のチャンクＩＤを出力してください。
抽出した結果は、区切り文字として「｜」を用いた形式で回答して下さい。』
との指示文ＩＮ１を含んでいる。当該指示文ＩＮ１は、
・第１の条件：「ポリ乳酸の硬度を高める」
・回答項目：「フィラー」
・付帯項目：「硬度、重量比」
を含むクエリＱＲを参照して、第１の生成部２１が生成した指示文である。
【0128】
より具体的には、第１の生成部２１は、クエリＱＲに含まれている第１の条件「ポリ乳酸の硬度を高める」と回答項目「フィラー」とを参照して、指示文ＩＮ１における指示情報である
・「ポリ乳酸の硬度を高める」という性質を有する「フィラー」を抽出する旨の指示
を生成する。また、第１の生成部２１は、クエリＱＲに含まれている回答項目「フィラー」と付帯項目「硬度、重量比」とを参照して、指示文ＩＮ１における指示情報である
・当該「フィラー」の「硬度」及び「重量比」を抽出する旨の指示
を生成する。
・「ポリ乳酸の硬度を高める」という性質を有する「フィラー」を抽出する旨の指示
を生成する。また、第１の生成部２１は、クエリＱＲに含まれている回答項目「フィラー」と付帯項目「硬度、重量比」とを参照して、指示文ＩＮ１における指示情報である
・当該「フィラー」の「硬度」及び「重量比」を抽出する旨の指示
を生成する。
【0129】
なお、第１の生成部２１が生成した指示文ＩＮ１における
・「抽出元の検索対象のチャンクＩＤを出力してください。」
との指示情報は、「フィラー」「硬度」「重量比」が、何れのチャンクから抽出されたものかを制御部１１０Ａが特定することができるよう、指示文ＩＮ１に含められている。制御部１１０Ａは、一例として、当該チャンクＩＤを、当該対象チャンクの抽出元である文献ＩＤと関連付けて管理しておくことにより、「フィラー」「硬度」「重量比」が、何れの文献から抽出されたものであるかを特定することができる。
・「抽出元の検索対象のチャンクＩＤを出力してください。」
との指示情報は、「フィラー」「硬度」「重量比」が、何れのチャンクから抽出されたものかを制御部１１０Ａが特定することができるよう、指示文ＩＮ１に含められている。制御部１１０Ａは、一例として、当該チャンクＩＤを、当該対象チャンクの抽出元である文献ＩＤと関連付けて管理しておくことにより、「フィラー」「硬度」「重量比」が、何れの文献から抽出されたものであるかを特定することができる。
【0130】
また、第１の生成部２１が生成した指示文ＩＮ１における
・「抽出した結果は、区切り文字として「｜」を用いた形式で回答して下さい。」
との指示情報は、言語モデルＬＭによる出力情報が、ユーザが指定する回答形式に沿ったものとなるよう、第１の生成部２１によって指示文ＩＮ１に含められた指示情報である。当該指示情報は、ユーザが所望する回答形式となるよう第１の生成部２１によって予め定めておくことができる。
・「抽出した結果は、区切り文字として「｜」を用いた形式で回答して下さい。」
との指示情報は、言語モデルＬＭによる出力情報が、ユーザが指定する回答形式に沿ったものとなるよう、第１の生成部２１によって指示文ＩＮ１に含められた指示情報である。当該指示情報は、ユーザが所望する回答形式となるよう第１の生成部２１によって予め定めておくことができる。
【0131】
また、図９に示すように、プロンプトＰＲ１は、上記指示文ＩＮ１において言及されている「検索対象」として、ステップＳ２０６において拡大された対象チャンクＥＣ２（ＴＣ２’）及び対象チャンクＥＣ３（ＴＣ３’）を含んでいる。プロンプトＰＲ１が、検索対象として、これらの対象チャンクを含んでいるため、当該プロンプトＰＲ１が入力された言語モデルＬＭは、これらの対象チャンクから、上記指示文ＩＮ１に従って、
・「ポリ乳酸の硬度を高める」という性質を有する「フィラー」
・当該「フィラー」の「硬度」及び「重量比」
を抽出することになる。
・「ポリ乳酸の硬度を高める」という性質を有する「フィラー」
・当該「フィラー」の「硬度」及び「重量比」
を抽出することになる。
【0132】
なお、本ステップにおいて、第１の生成部２１が備える第１の表示用データ生成部２１２は、プロンプトＰＲ１を表示画面ＤＩＳ２として入出力部１４０が備える表示パネル又はタッチパネルを介してユーザに提示してもよい。当該構成によれば、生成されたプロンプトＰＲを、言語モデルＬＭに入力する前に、ユーザが容易に確認することができる。
【0133】
また、本ステップにおいて、第１の生成部２１は、当該表示画面ＤＩＳ２を視認したユーザからの修正指示を受け付け、当該修正指示に基づき、プロンプトＰＲ１を修正してもよい。当該構成によれば、プロンプトＰＲを、ユーザにとってより好ましいものとすることができる。
【0134】
なお、図９に示したプロンプトの例はあくまで一例であり、本実施形態を限定するものではない。第１の生成部２１が生成するプロンプトＰＲは、クエリＱＲに含まれている第１の条件と回答項目とを参照して生成された指示情報が示す指示への回答を言語モデルＬＭが出力するよう指示するプロンプトであればどのような形式であってもよい。
【0135】
また、言語モデルＬＭによっては、プロンプトＰＲにおいてロールの設定が可能な場合がある。そのような場合、第１の生成部２１が、当該言語モデルＬＭの仕様に応じて、プロンプトＰＲにおいてロールの設定を行ったり、プロンプトＰＲを複数のプロンプトに分割したうえで各プロンプトにおいてロールの設定を行ったりする構成としてもよい。
【0136】
（ステップＳ１０４）
ステップＳ１０４において、第１の生成部２１は、ステップＳ１０３において生成されたプロンプトＰＲ、またはステップＳ１０３において生成されユーザ指示によって修正されたプロンプトＰＲを、通信部１３０を介してサーバ２００に提供し、当該プロンプトＰＲを、言語モデルＬＭに入力する。当該プロンプトが入力された言語モデルＬＭは、当該プロンプトＰＲに応じた出力情報ＯＵＴを生成する。
ステップＳ１０４において、第１の生成部２１は、ステップＳ１０３において生成されたプロンプトＰＲ、またはステップＳ１０３において生成されユーザ指示によって修正されたプロンプトＰＲを、通信部１３０を介してサーバ２００に提供し、当該プロンプトＰＲを、言語モデルＬＭに入力する。当該プロンプトが入力された言語モデルＬＭは、当該プロンプトＰＲに応じた出力情報ＯＵＴを生成する。
【0137】
（ステップＳ１０５）
ステップＳ１０５において、第２の取得部１２は、言語モデルＬＭが出力した出力情報ＯＵＴを取得する。取得された出力情報ＯＵＴは、一例として記憶部１２０Ａに格納されると共に、回答情報生成部２３によって参照される。
ステップＳ１０５において、第２の取得部１２は、言語モデルＬＭが出力した出力情報ＯＵＴを取得する。取得された出力情報ＯＵＴは、一例として記憶部１２０Ａに格納されると共に、回答情報生成部２３によって参照される。
【0138】
（ステップＳ１０６）
ステップＳ１０６において、回答情報生成部２３は、ステップＳ１０５において取得した出力情報ＯＵＴを結果リストに追加する。
ステップＳ１０６において、回答情報生成部２３は、ステップＳ１０５において取得した出力情報ＯＵＴを結果リストに追加する。
【0139】
（ステップＳ１０７）
ステップＳ１０７において、回答情報生成部２３は、チャンク群に含まれる複数のチャンク、又は当該複数のチャンクから抽出され、対象チャンクＴＣの候補として保持されている複数のチャンクのうち、未処理のチャンクがあるか否かを判定する。
ステップＳ１０７において、回答情報生成部２３は、チャンク群に含まれる複数のチャンク、又は当該複数のチャンクから抽出され、対象チャンクＴＣの候補として保持されている複数のチャンクのうち、未処理のチャンクがあるか否かを判定する。
【0140】
未処理のチャンクがある場合（ステップＳ１０７でＹＥＳ）、ステップＳ１０２に戻り、当該未処理のチャンクから対象チャンクＴＣを選択し、ステップＳ１０３以降の処理を行う。一方で、未処理のチャンクがない場合（ステップＳ１０７でＮＯ）、ステップＳ１０８に進む。
【0141】
（ステップＳ１０８）
ステップＳ１０８において、回答情報生成部２３は、出力情報ＯＵＴを参照して、回答情報ＲＩを生成する。一例として、回答情報生成部２３は、
・結果リストに蓄積された出力情報ＯＵＴの少なくとも一部を参照することによって、回答情報ＲＩを生成したり、
・結果リストに蓄積された出力情報ＯＵＴを統合し、統合後の回答情報を参照することによって、回答情報ＲＩを生成したりする。
ステップＳ１０８において、回答情報生成部２３は、出力情報ＯＵＴを参照して、回答情報ＲＩを生成する。一例として、回答情報生成部２３は、
・結果リストに蓄積された出力情報ＯＵＴの少なくとも一部を参照することによって、回答情報ＲＩを生成したり、
・結果リストに蓄積された出力情報ＯＵＴを統合し、統合後の回答情報を参照することによって、回答情報ＲＩを生成したりする。
【0142】
図１０は、本ステップにおいて、回答情報生成部２３が生成した回答情報ＲＩを含む表示用データ（表示画面ＤＩＳ３）を示す図である。当該表示用データは、一例として、回答情報表示用データ生成部２３１によって生成される。図１０に示すように、回答情報ＲＩは、「フィラー」「硬度」「重量比」及び「文献情報」を含んで構成されている。ここで、回答情報ＲＩに含まれる「フィラー」「硬度」「重量比」は、言語モデルＬＭによる出力情報ＯＵＴから、回答情報生成部２３によって抽出されたものである。
【0143】
また、回答情報ＲＩにおける「文献情報」は、「フィラー」「硬度」「重量比」の抽出元である文献の情報を示している。回答情報生成部２３は、出力情報ＯＵＴに含まれるチャンクＩＤに関連付けられた文献ＩＤを特定することによって、当該「文献情報」を特定することができる。
【0144】
このように、情報処理装置１００Ａをマテリアルインフォマティクスの分野に適用した場合、前記回答情報ＲＩには、文献情報と、物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れとが含まれ得る。
【0145】
また、回答情報生成部２３が生成する回答情報ＲＩには、実際に使用した費用を表示する領域（図１０におけるＣＯＳＴ２）を含んでいてもよい。また、図１０に示すように、表示画面ＤＩＳ３には「ダウンロード」ボタンＢ３が含まれており、ユーザが当該ボタンを押下することによって、回答情報生成部２３は、回答情報ＲＩにおいて特定されている文献のダウンロードを行う。
【0146】
また、回答情報生成部２３は、図１０に示す「スコアリング」ボタンの押下に応じて、回答情報ＲＩに含まれる各情報のスコアリングを行う構成としてもよい。一例として、回答情報生成部２３は、そのようなスコアリング処理として、
・クエリＱＲに含まれる１又は複数の項目（本例の場合、回答項目、付帯項目）の少なくとも一部に関し、
第２の取得部１２が取得した出力情報ＯＵＴ又は回答情報生成部２３が生成した回答情報ＲＩに含まれる１又は複数の要素の少なくとも一部に対するスコアリングを行う
という処理を行う構成としてもよい。ここで、上記「１又は複数の要素」とは、一例として、上記「１又は複数の項目」に対応する要素や、回答情報に含まれる文献情報等のことを指す。
・クエリＱＲに含まれる１又は複数の項目（本例の場合、回答項目、付帯項目）の少なくとも一部に関し、
第２の取得部１２が取得した出力情報ＯＵＴ又は回答情報生成部２３が生成した回答情報ＲＩに含まれる１又は複数の要素の少なくとも一部に対するスコアリングを行う
という処理を行う構成としてもよい。ここで、上記「１又は複数の要素」とは、一例として、上記「１又は複数の項目」に対応する要素や、回答情報に含まれる文献情報等のことを指す。
【0147】
図１１は、図１０に示す「スコアリング」ボタンの押下に応じて、回答情報生成部２３が生成した、スコアリング後の表示画面ＤＩＳ４を示している。なお、回答情報生成部２３は、前記「スコアリング」ボタンの押下に依らずにスコアリング処理を実行し、図１１に示した表示画面ＤＩＳ４を生成する構成としてもよい。また、表示画面ＤＩＳ４に示した各要素を、図１０に示した出力情報ＯＵＴに代えて表示する構成としてもよい。
【0148】
図１１に示す例では、一例として、文献における登場回数を用いて「フィラー」に対するスコアリングがなされると共に、スコアの高い順に「フィラー」が表示されている。このようなスコアリングを行うことによって、ユーザは重要性又は信頼性の高い情報を容易に識別することができる。
【0149】
以上説明したように、本実施形態に係る情報処理装置１００Ａでは、抽出条件を生成し、当該抽出条件を用いて複数のチャンクから対象チャンクを抽出し、当該対象チャンクの少なくとも一部を含む入力情報を言語モデルに入力する。したがって、情報処理装置１００Ａによれば、コストの上昇を抑えつつ、正確性の高いデータを生成することができる。
【0150】
（実施形態２の付記事項１）
上述したように、複数の対象チャンクＴＣが存在する場合、情報処理装置１００Ａは、プロンプトＰＲに含める対象チャンクを変更しつつ、上述したステップＳ１０２～ステップＳ１０６の処理を複数回行ってもよい。ここで、情報処理装置１００Ａは、一例として、言語モデルＬＭの仕様を満たすよう、プロンプトＰＲに含める対象チャンクの長さを調整しつつ、上述したステップＳ１０２～ステップＳ１０６の処理を複数回行ってもよい。一例として、対象チャンクＴＣとして、対象チャンクＴＣ０１～ＴＣ０８という８個のチャンクが存在する場合、情報処理装置１００Ａの制御部１１０Ａは、
・対象チャンクＴＣ０１～ＴＣ０４の４つの対象チャンクと、上述した指示文ＩＮとを含むプロンプトＰＲ０１を生成し、当該プロンプトＰＲに基づき言語モデルが出力した出力情報ＯＵＴ０１を取得し、
・対象チャンクＴＣ０５～ＴＣ０８の４つの対象チャンクと、上述した指示文ＩＮとを含むプロンプトＰＲ０２を生成し、当該プロンプトＰＲ０２に基づき言語モデルが出力した出力情報ＯＵＴ０２を取得する
という構成としてもよい。
上述したように、複数の対象チャンクＴＣが存在する場合、情報処理装置１００Ａは、プロンプトＰＲに含める対象チャンクを変更しつつ、上述したステップＳ１０２～ステップＳ１０６の処理を複数回行ってもよい。ここで、情報処理装置１００Ａは、一例として、言語モデルＬＭの仕様を満たすよう、プロンプトＰＲに含める対象チャンクの長さを調整しつつ、上述したステップＳ１０２～ステップＳ１０６の処理を複数回行ってもよい。一例として、対象チャンクＴＣとして、対象チャンクＴＣ０１～ＴＣ０８という８個のチャンクが存在する場合、情報処理装置１００Ａの制御部１１０Ａは、
・対象チャンクＴＣ０１～ＴＣ０４の４つの対象チャンクと、上述した指示文ＩＮとを含むプロンプトＰＲ０１を生成し、当該プロンプトＰＲに基づき言語モデルが出力した出力情報ＯＵＴ０１を取得し、
・対象チャンクＴＣ０５～ＴＣ０８の４つの対象チャンクと、上述した指示文ＩＮとを含むプロンプトＰＲ０２を生成し、当該プロンプトＰＲ０２に基づき言語モデルが出力した出力情報ＯＵＴ０２を取得する
という構成としてもよい。
【0151】
上記構成の場合、ステップＳ１０８において、回答情報生成部２３は、まず、出力情報ＯＵＴ０１～ＯＵＴ０２を統合し、統合後の出力情報を参照して、回答情報ＲＩを生成する構成とすればよい。また、当該統合処理の少なくとも一部を、言語モデルＬＭを用いて行ってもよい。
【0152】
このように、第１の生成部２１は、
前記１又は複数の対象チャンクＴＣの第１の部分と、前記クエリＱＲから得られる指示文ＩＮとを含む第１の入力情報（プロンプト０１）と、
前記１又は複数の対象チャンクＴＣの第２の部分と、前記クエリＱＲから得られる指示文ＩＮとを含む第２の入力情報（プロンプト０２）と
を生成し、
前記第２の取得部１２は、
前記第１の入力情報（プロンプト０１）が入力された前記言語モデルＬＭが出力する第１の出力情報（ＯＵＴ０１）と、
前記第２の入力情報（プロンプト０２）が入力された前記言語モデルＬＭが出力する第２の出力情報（ＯＵＴ０２）とを取得し、
前記回答情報生成部２３は、
前記第１の出力情報（ＯＵＴ０１）の少なくとも一部と前記第２の出力情報（ＯＵＴ０２）の少なくとも一部とを統合することによって前記回答情報ＲＩを生成する
という構成としてもよい。
前記１又は複数の対象チャンクＴＣの第１の部分と、前記クエリＱＲから得られる指示文ＩＮとを含む第１の入力情報（プロンプト０１）と、
前記１又は複数の対象チャンクＴＣの第２の部分と、前記クエリＱＲから得られる指示文ＩＮとを含む第２の入力情報（プロンプト０２）と
を生成し、
前記第２の取得部１２は、
前記第１の入力情報（プロンプト０１）が入力された前記言語モデルＬＭが出力する第１の出力情報（ＯＵＴ０１）と、
前記第２の入力情報（プロンプト０２）が入力された前記言語モデルＬＭが出力する第２の出力情報（ＯＵＴ０２）とを取得し、
前記回答情報生成部２３は、
前記第１の出力情報（ＯＵＴ０１）の少なくとも一部と前記第２の出力情報（ＯＵＴ０２）の少なくとも一部とを統合することによって前記回答情報ＲＩを生成する
という構成としてもよい。
【0153】
上記の構成によれば、多数の対象チャンクが存在する場合であっても、一部の対象チャンクのみを含むプロンプトを繰り返し入力することにより、当該多数の対象チャンク全体に関する言語モデルＬＭの出力を取得することができる。このため、言語モデルＬＭに対して過度な負荷をかけることなく、又は当該言語モデルＬＭの仕様に沿った態様により、プロンプトＰＲの入力及び出力情報ＯＵＴの取得を好適に行うことができる。
【0154】
なお、実施形態２では、１つのプロンプトＰＲに複数のチャンクが含まれる例を挙げたが、これは実施形態２及び関連する記載を限定するものではない。１つのプロンプトＰＲに含めるチャンクの数を１つのみとする構成も本明細書に記載の内容に含まれる。より具体的には、
・第１の生成部２１は、１つのプロンプトＰＲに含める対象チャンクの数が１つのみとなるよう構成され、
・当該プロンプトＰＲは上述のチャンクＩＤを含まない構成とする一方で、制御部１１０Ａは、当該対象チャンクを当該対象チャンクの抽出元である文献ＩＤと関連付けて管理し、
・回答情報生成部２３は、上記文献ＩＤによって特定される文献情報を回答情報ＲＩに含める
という構成としてもよい。
・第１の生成部２１は、１つのプロンプトＰＲに含める対象チャンクの数が１つのみとなるよう構成され、
・当該プロンプトＰＲは上述のチャンクＩＤを含まない構成とする一方で、制御部１１０Ａは、当該対象チャンクを当該対象チャンクの抽出元である文献ＩＤと関連付けて管理し、
・回答情報生成部２３は、上記文献ＩＤによって特定される文献情報を回答情報ＲＩに含める
という構成としてもよい。
【0155】
（実施形態２の付記事項２）
第２の生成部２２による第２の条件ＣＯＮＤ２の生成処理は、上述した例に限定されない。以下では、第２の生成部２２による第２の条件ＣＯＮＤ２の生成処理の具体例として、言語モデルＬＭを利用した処理について説明する。
第２の生成部２２による第２の条件ＣＯＮＤ２の生成処理は、上述した例に限定されない。以下では、第２の生成部２２による第２の条件ＣＯＮＤ２の生成処理の具体例として、言語モデルＬＭを利用した処理について説明する。
【0156】
図１２は、第２の生成部２２による第２の条件ＣＯＮＤ２の生成処理の流れの例を示すフロー図である。
【0157】
（ステップＳ３０１）
ステップＳ３０１において、第２の生成部２２は、未処理の語句クラスがあるか否かを判定する。ここで、当該語句クラスとは、一例として、抽出又は絞り込みの対象となるカテゴリのことを指す。未処理の語句クラスがある場合（ステップＳ３０１でＹＥＳ）には、ステップＳ３０２に進み、そうでない場合（ステップＳ３０１でＮＯ）には、処理を終了する。
ステップＳ３０１において、第２の生成部２２は、未処理の語句クラスがあるか否かを判定する。ここで、当該語句クラスとは、一例として、抽出又は絞り込みの対象となるカテゴリのことを指す。未処理の語句クラスがある場合（ステップＳ３０１でＹＥＳ）には、ステップＳ３０２に進み、そうでない場合（ステップＳ３０１でＮＯ）には、処理を終了する。
【0158】
（ステップＳ３０２）
ステップＳ３０２において、第２の生成部２２は、未処理の語句クラスのうち、何れか１つの語句クラスを選択して、処理対象の語句クラスに設定する。図１３の上段は、上述した語句クラスの例として、「物性名」及び「単位」を含む語句クラスＷＣを、条件文及び回答項目を含むクエリＱＲと共に示す図である。図１３の上段に示す例は、一例として、入出力部１４０を介してユーザが視認可能に提示され得るが、これは本実施形態を限定するものではない。なお、第２の生成部２２は、ユーザによる各語句クラスの選択の頻度を蓄積する構成とし、選択頻度が相対的に低い語句クラスを、ユーザへの提示対象の語句クラスから排除する構成としてもよい。
ステップＳ３０２において、第２の生成部２２は、未処理の語句クラスのうち、何れか１つの語句クラスを選択して、処理対象の語句クラスに設定する。図１３の上段は、上述した語句クラスの例として、「物性名」及び「単位」を含む語句クラスＷＣを、条件文及び回答項目を含むクエリＱＲと共に示す図である。図１３の上段に示す例は、一例として、入出力部１４０を介してユーザが視認可能に提示され得るが、これは本実施形態を限定するものではない。なお、第２の生成部２２は、ユーザによる各語句クラスの選択の頻度を蓄積する構成とし、選択頻度が相対的に低い語句クラスを、ユーザへの提示対象の語句クラスから排除する構成としてもよい。
【0159】
本ステップにおいて、第２の生成部２２は、語句クラス「物性名」及び「単位」のうち、未処理の語句クラスを処理対象の語句クラスに設定する。
【0160】
（ステップＳ３０３）
ステップＳ３０３において、第２の生成部２２は、クエリＱＲに含まれる条件文及び回答項目から、処理対象の語句クラスに属する語句を抽出するためのプロンプトを生成する。図１３の下段左側には、「物性名」が処理対象の語句クラスとして選択された場合に第２の生成部２２が生成するプロンプトであるプロンプト１（ＰＲ０１）が示されている。また、図１３の下段右側には、「単位」が処理対象の語句クラスとして選択された場合に第２の生成部２２が生成するプロンプトであるプロンプト２（ＰＲ０２）が示されている。
ステップＳ３０３において、第２の生成部２２は、クエリＱＲに含まれる条件文及び回答項目から、処理対象の語句クラスに属する語句を抽出するためのプロンプトを生成する。図１３の下段左側には、「物性名」が処理対象の語句クラスとして選択された場合に第２の生成部２２が生成するプロンプトであるプロンプト１（ＰＲ０１）が示されている。また、図１３の下段右側には、「単位」が処理対象の語句クラスとして選択された場合に第２の生成部２２が生成するプロンプトであるプロンプト２（ＰＲ０２）が示されている。
【0161】
なお、図１３の下段に示したプロンプト１及びプロンプト２はあくまで一例であり本実施形態を限定するものではない。第２の生成部２２が生成するプロンプトは、クエリＱＲに含まれる条件文及び回答項目から、処理対象の語句クラスに属する語句を抽出するためのプロンプトであればどのような形式であってもよい。
【0162】
（ステップＳ３０４）
ステップＳ３０４において、第２の生成部２２は、ステップＳ３０３で生成したプロンプトを言語モデルＬＭに入力し、当該言語モデルＬＭが出力する出力情報を取得する。図１３の下段左側には、プロンプト１（ＰＲ０１）が入力された言語モデルＬＭが出力した出力情報である回答１（Ｒ０１）が示されている。より具体的には、回答１として、語句クラス「物性名」に属する語句であって、クエリＱＲに含まれる条件文及び回答項目から抽出された語句である「メタノール透過率」が示されている。
ステップＳ３０４において、第２の生成部２２は、ステップＳ３０３で生成したプロンプトを言語モデルＬＭに入力し、当該言語モデルＬＭが出力する出力情報を取得する。図１３の下段左側には、プロンプト１（ＰＲ０１）が入力された言語モデルＬＭが出力した出力情報である回答１（Ｒ０１）が示されている。より具体的には、回答１として、語句クラス「物性名」に属する語句であって、クエリＱＲに含まれる条件文及び回答項目から抽出された語句である「メタノール透過率」が示されている。
【0163】
一方で、図１３の下段右側には、プロンプト２（ＰＲ０２）が入力された言語モデルＬＭが出力した出力情報である回答２（Ｒ０２）が示されている。より具体的には、回答２として、語句クラス「単位」に属する語句であって、クエリＱＲに含まれる条件文及び回答項目から抽出された語句である「cm2/s」が示されている。
【0164】
（ステップＳ３０５）
ステップＳ３０５において、第２の生成部２２は、言語モデルＬＭの出力情報に含まれる語句（回答）を、「ＡＮＤ」によって絞り込み条件（第２の条件）に加える。図１３の最下段には、本ステップにおいて生成された絞り込み条件（第２の条件）ＣＯＮＤ２が示されている。図１３の最下段に示すように、絞り込み条件（第２の条件）ＣＯＮＤ２は、プロンプト１に対する言語モデルＬＭからの回答１「メタノール透過率」とプロンプト２に対する言語モデルＬＭからの回答２「cm2/s」とを「ＡＮＤ」を用いて含んでいる。
ステップＳ３０５において、第２の生成部２２は、言語モデルＬＭの出力情報に含まれる語句（回答）を、「ＡＮＤ」によって絞り込み条件（第２の条件）に加える。図１３の最下段には、本ステップにおいて生成された絞り込み条件（第２の条件）ＣＯＮＤ２が示されている。図１３の最下段に示すように、絞り込み条件（第２の条件）ＣＯＮＤ２は、プロンプト１に対する言語モデルＬＭからの回答１「メタノール透過率」とプロンプト２に対する言語モデルＬＭからの回答２「cm2/s」とを「ＡＮＤ」を用いて含んでいる。
【0165】
なお、本ステップでは、第２の生成部２２は、クエリＱＲに含まれる条件文に含まれる各語句の同義語を、絞り込み条件（第２の条件）ＣＯＮＤ２に、「ＯＲ」で更に含める構成としてもよい。
【0166】
第２の生成部２２は、上述の処理を行うことによって第２の条件ＣＯＮＤ２を好適に生成することができる。なお、第２の生成部２２による第２の条件ＣＯＮＤ２の生成処理の具体例は上記の例に限られるものではなく、例えば、図１４に示すような処理を行ってもよい。
【0167】
図１４は、第２の生成部２２による第２の条件ＣＯＮＤ２の生成処理の流れの他の例を示すフロー図である。
【0168】
（ステップＳ４０１）
続いて、ステップＳ４０１において、第２の生成部２２は、クエリＱＲに含まれる条件文及び回答項目から、絞り込み条件（第２の条件）ＣＯＮＤ２を生成するためのプロンプトを生成する。換言すれば、第２の生成部２２は、
・言語モデルＬＭに対する指示であって、クエリＱＲに含まれる条件文及び回答項目から、絞り込み条件（第２の条件）ＣＯＮＤ２を生成する旨の指示
を含むプロンプトを生成する。
続いて、ステップＳ４０１において、第２の生成部２２は、クエリＱＲに含まれる条件文及び回答項目から、絞り込み条件（第２の条件）ＣＯＮＤ２を生成するためのプロンプトを生成する。換言すれば、第２の生成部２２は、
・言語モデルＬＭに対する指示であって、クエリＱＲに含まれる条件文及び回答項目から、絞り込み条件（第２の条件）ＣＯＮＤ２を生成する旨の指示
を含むプロンプトを生成する。
【0169】
（ステップＳ３０４）
ステップＳ３０４は、図１２を用いて説明した処理と同様であるので説明を省略する。
ステップＳ３０４は、図１２を用いて説明した処理と同様であるので説明を省略する。
【0170】
（ステップＳ４０２）
ステップＳ４０２において、第２の生成部２２は、ステップＳ４０１において生成されたプロンプトが入力された言語モデルＬＭが出力した出力情報を参照し、当該出力情報を、絞り込み条件（第２の条件）ＣＯＮＤ２に設定する。
ステップＳ４０２において、第２の生成部２２は、ステップＳ４０１において生成されたプロンプトが入力された言語モデルＬＭが出力した出力情報を参照し、当該出力情報を、絞り込み条件（第２の条件）ＣＯＮＤ２に設定する。
【0171】
第２の生成部２２は、上述の処理を行うことによっても、第２の条件ＣＯＮＤ２を好適に生成することができる。
【0172】
（実施形態２の付記事項３）
実施形態１Ａに係る情報処理装置１００Ａは、任意の分野におけるデータ生成に適用することができる。上述した説明では、情報処理装置１００Ａを主としてマテリアルインフォマティクスの分野におけるデータ生成に適用した場合を挙げたがもちろんこれに限定されるものではない。
実施形態１Ａに係る情報処理装置１００Ａは、任意の分野におけるデータ生成に適用することができる。上述した説明では、情報処理装置１００Ａを主としてマテリアルインフォマティクスの分野におけるデータ生成に適用した場合を挙げたがもちろんこれに限定されるものではない。
【0173】
一例として、第１の取得部１１は、クエリＱＲとして、
・条件ＣＯＮＤ１「７０歳以上のみが居住する住宅での火災」
・回答項目ＩＴＥＭ１「発生日」
・付帯項目ＩＴＥＭ２「発生市町村」
を含むクエリを取得し、第１の生成部２１は、当該クエリＱＲを参照して指示文ＩＮを生成すると共に、生成された指示文ＩＮと、１又は複数の対象チャンクＴＣとを含むプロンプトＰＲを生成する構成としてもよい。ここで、当該対象チャンクＴＣとしては、一例として、ニュースを含むチャンク群から選択されたチャンクを用いることができる。そして、第２の取得部１２は、当該プロンプトＰＲが入力された言語モデルＬＭが出力した出力情報ＯＵＴを取得し、回答情報生成部２３は、出力情報ＯＵＴを参照して、回答情報ＲＩを生成してもよい。
・条件ＣＯＮＤ１「７０歳以上のみが居住する住宅での火災」
・回答項目ＩＴＥＭ１「発生日」
・付帯項目ＩＴＥＭ２「発生市町村」
を含むクエリを取得し、第１の生成部２１は、当該クエリＱＲを参照して指示文ＩＮを生成すると共に、生成された指示文ＩＮと、１又は複数の対象チャンクＴＣとを含むプロンプトＰＲを生成する構成としてもよい。ここで、当該対象チャンクＴＣとしては、一例として、ニュースを含むチャンク群から選択されたチャンクを用いることができる。そして、第２の取得部１２は、当該プロンプトＰＲが入力された言語モデルＬＭが出力した出力情報ＯＵＴを取得し、回答情報生成部２３は、出力情報ＯＵＴを参照して、回答情報ＲＩを生成してもよい。
【0174】
一方で、マテリアルインフォマティクス及びそれに関連する分野では、ユーザに対して提供するためのデータを生成するにあたり、参照可能な論文や技報等が多数存在している。このため、言語モデルＬＭへの入力の候補となり得るチャンクのデータ量も増大してしまう傾向にある。上述した情報処理装置１００Ａによれば、複数のチャンクから１又は複数の対象チャンクを抽出するために用いる条件（第２の条件ＣＯＮＤ２）を生成し、前記条件（第２の条件ＣＯＮＤ２）を用いて、１又は複数の対象チャンクＴＣを取得し、前記１又は複数の対象チャンクＴＣの少なくとも一部と、クエリＱＲから得られる指示文ＩＮとを含む入力情報（プロンプトＰＲ）を生成する。このため、言語モデルＬＭに入力するチャンクのデータ量を好適に抑制しつつ、言語モデルＬＭによるデータ生成（出力情報ＯＵＴの生成）において有用性の高い対象チャンクを用いることができる。したがって、情報処理装置１００Ａによれば、マテリアルインフォマティクス及びそれに関連する分野において、コストの上昇を抑えつつ、正確性の高いデータを生成することができる。
【0175】
（実施形態１、２の付記事項）
上記の各実施形態において、プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの長さは特に限定されない。一方で、プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの長さ、数、種類等に応じて、言語モデルＬＭが出力する出力情報ＯＵＴの精度、及び出力情報ＯＵＴを取得するためのコストは変動し得る。このため、情報処理装置１００，１００Ａにおいて、対象チャンクＴＣの長さ、数、種類等を予め設定可能な構成としてもよい。
上記の各実施形態において、プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの長さは特に限定されない。一方で、プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの長さ、数、種類等に応じて、言語モデルＬＭが出力する出力情報ＯＵＴの精度、及び出力情報ＯＵＴを取得するためのコストは変動し得る。このため、情報処理装置１００，１００Ａにおいて、対象チャンクＴＣの長さ、数、種類等を予め設定可能な構成としてもよい。
【0176】
一例として、情報処理装置１００，１００Ａは、入出力部１４０を介して、対象チャンクＴＣの長さ、数、種類等の少なくとも何れかを指定する情報をユーザから受け付け可能な構成としてもよい。
【0177】
例えば、情報処理装置１００，１００Ａは、入出力部１４０を介して、
・プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの最小文字数及び最大文字数
・プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの最小数及び最大数
・プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの種類（文節単位とするのか、文章単位とするのか、段落単位とするのか、章単位とするのか等）
を受け付け、当該受け付けた情報を満たすよう、第１の生成部２１がプロンプトＰＲを生成する構成としてもよい。
・プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの最小文字数及び最大文字数
・プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの最小数及び最大数
・プロンプトＰＲに含める対象チャンクＴＣの種類（文節単位とするのか、文章単位とするのか、段落単位とするのか、章単位とするのか等）
を受け付け、当該受け付けた情報を満たすよう、第１の生成部２１がプロンプトＰＲを生成する構成としてもよい。
【0178】
或いは、情報処理装置１００は、
・プロンプトＰＲを生成する毎に、当該プロンプトＰＲに含めた対象チャンクＴＣの長さ、数、種類等を保持し、
・これらの情報と当該プロンプトＰＲに基づく出力情報ＯＵＴの精度及びコストとを関連付けて管理し、
・上記精度及びコストがユーザが所望する値に近づくための、好ましい対象チャンクＴＣの長さ、数、種類を決定（更新）し、次回のプロンプトＰＲの生成処理に反映させる
という構成としてもよい。
・プロンプトＰＲを生成する毎に、当該プロンプトＰＲに含めた対象チャンクＴＣの長さ、数、種類等を保持し、
・これらの情報と当該プロンプトＰＲに基づく出力情報ＯＵＴの精度及びコストとを関連付けて管理し、
・上記精度及びコストがユーザが所望する値に近づくための、好ましい対象チャンクＴＣの長さ、数、種類を決定（更新）し、次回のプロンプトＰＲの生成処理に反映させる
という構成としてもよい。
【0179】
〔実施形態３〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。なお、以下の説明では、一例として、登録部３５を実施形態２で説明した構成への追加構成として説明を行っているが、これは本実施形態を限定するものではなく、実施形態１において説明した情報処理装置１００に登録部３５を追加した構成も本実施形態に含まれる。
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。なお、以下の説明では、一例として、登録部３５を実施形態２で説明した構成への追加構成として説明を行っているが、これは本実施形態を限定するものではなく、実施形態１において説明した情報処理装置１００に登録部３５を追加した構成も本実施形態に含まれる。
【0180】
（情報処理システム１Ｂ）
図１５は本実施形態に係る情報処理システム１Ｂの構成を示す図である。図１５に示すように、本実施形態に係る情報処理システム１Ｂは、実施形態２に係る情報処理システム１Ａが備える各構成に加え、複数の文書サーバ（図１５における第１の文書サーバ３００、第２の文書サーバ４００、・・・）を備えている。
図１５は本実施形態に係る情報処理システム１Ｂの構成を示す図である。図１５に示すように、本実施形態に係る情報処理システム１Ｂは、実施形態２に係る情報処理システム１Ａが備える各構成に加え、複数の文書サーバ（図１５における第１の文書サーバ３００、第２の文書サーバ４００、・・・）を備えている。
【0181】
ここで、第１の文書サーバ３００は、一例として、無料または有償の論文を配信する論文配信サーバである。また、第２の文書サーバは、一例として、対象企業が管理するサーバであって、当該対象企業の技報や社内文書を管理するサーバである。ただし、これらの例は本実施形態を限定するものではない。
【0182】
（情報処理装置１００Ｂ）
本実施形態に係る情報処理システム１Ｂが備える情報処理装置１００Ｂは、図１５に示すように、以下の点を除き、実施形態２に係る情報処理装置１００Ａと同様の構成を備えている。すなわち、本実施形態に係る情報処理装置１００Ｂは、実施形態２に係る情報処理装置１００Ａが備える各構成に加えて、登録部３５を備えている。
本実施形態に係る情報処理システム１Ｂが備える情報処理装置１００Ｂは、図１５に示すように、以下の点を除き、実施形態２に係る情報処理装置１００Ａと同様の構成を備えている。すなわち、本実施形態に係る情報処理装置１００Ｂは、実施形態２に係る情報処理装置１００Ａが備える各構成に加えて、登録部３５を備えている。
【0183】
（登録部３５）
登録部３５は、第１の文書サーバ３００及び第２の文書サーバ４００から、対象の文書を取得し、取得した文書をチャンクに分解することによって複数のチャンクを取得し、取得した複数のチャンクを記憶部１２０に格納する。これら複数のチャンクは、図１５におけるチャンク群ＣＧを構成する。
登録部３５は、第１の文書サーバ３００及び第２の文書サーバ４００から、対象の文書を取得し、取得した文書をチャンクに分解することによって複数のチャンクを取得し、取得した複数のチャンクを記憶部１２０に格納する。これら複数のチャンクは、図１５におけるチャンク群ＣＧを構成する。
【0184】
また、登録部３５は、チャンク群ＣＧに含まれる１又は複数のチャンクの各々についてのベクトル（特徴量空間における特徴ベクトル）を生成し、生成したベクトルを記憶部１２０に格納する。これらのベクトルは、図１５におけるベクトル群ＶＧを構成する。なお、登録部３５は、１又は複数のチャンクの各々に対して所定のアルゴリズムを適用することによって、チャンクから特徴ベクトルへの変換（特徴量空間へのチャンクの埋め込み（embedding））を行うことができる。また、登録部３５による上記の処理の少なくとも一部を、一例として、サーバ２００等の情報処理装置１００Ｂとは別体の装置によって行う構成としてもよい。
【0185】
上記のように構成された情報処理装置１００Ｂによれば、言語モデルＬＭによるデータ生成（出力情報ＯＵＴの生成）において参照される対象チャンクＴＣの元となる複数のチャンクを好適に準備しておくことができる。また、上記の構成によれば、複数のサーバから文書を取得し、チャンクを抽出するので、様々な分野の論文や様々な企業の文書等を用いたデータ生成（出力情報ＯＵＴの生成）を行うことができる。また、情報処理装置１００Ｂによれば、実施形態１及び２に係る情報処理装置１００、１００Ａと同様の効果を奏する。
【0186】
〔実施形態４〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
【0187】
（情報処理装置１００Ｃ）
図１６は本実施形態に係る情報処理装置１００Ｃの構成を示すブロック図である。図１６に示すように、情報処理装置１００Ｃは、制御部１１０Ｃ及び記憶部１２０Ｃを備えている。記憶部１２０Ｃに格納されているクエリＱＲ、条件情報ＣＩ、及び対象チャンクＴＣについては、実施形態１～３において説明した通りであるので、ここでは説明を繰り返さない。
図１６は本実施形態に係る情報処理装置１００Ｃの構成を示すブロック図である。図１６に示すように、情報処理装置１００Ｃは、制御部１１０Ｃ及び記憶部１２０Ｃを備えている。記憶部１２０Ｃに格納されているクエリＱＲ、条件情報ＣＩ、及び対象チャンクＴＣについては、実施形態１～３において説明した通りであるので、ここでは説明を繰り返さない。
【0188】
（制御部１１０Ｃ）
制御部１１０Ｃは、クエリ取得部４１、条件生成部４２、及びチャンク取得部４３を備えている。ここで、クエリ取得部４１は、実施形態１～３における第１の取得部１１と同様の処理を行う構成であり、クエリを取得する構成である。
制御部１１０Ｃは、クエリ取得部４１、条件生成部４２、及びチャンク取得部４３を備えている。ここで、クエリ取得部４１は、実施形態１～３における第１の取得部１１と同様の処理を行う構成であり、クエリを取得する構成である。
【0189】
また、条件生成部４２は、実施形態２～３における第２の生成部２２と同様の処理を行う構成であり、複数のチャンクから１又は複数の対象チャンクを抽出するために用いる条件（実施形態２～３における第２の条件ＣＯＮＤ２）を生成する。条件生成部４２は、一例として、前記クエリを参照して前記条件を生成する。また、チャンク取得部４３は、実施形態２～３における第３の取得部１３と同様の構成であり、前記条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する。
【0190】
以上のように構成された情報処理装置１００Ｃによれば、複数のチャンクから１又は複数の対象チャンクを抽出するために用いる条件を生成し、前記条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得するので、検索や処理の対象となる対象チャンクを好適に絞り込んでおくことができる。したがって、情報処理装置１００Ｃによって絞り込まれた対象チャンクＴＣを用いることにより、コストの上昇を抑えつつ、正確性の高いデータを生成する処理が可能となる。
【0191】
〔ソフトウェアによる実現例〕
情報処理装置１００、１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃの機能的な各ブロック（特に第１の取得部１１、第２の取得部１２、第３の取得部１３、第１の生成部２１、第２の生成部２２、回答情報生成部２３、登録部３５、クエリ取得部４１、条件生成部４２、チャンク取得部４３）、及びサーバ２００の機能的な各ブロック（特に制御部２４０）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（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。後者の場合、情報処理装置１００、１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃおよびサーバ２００の各々は、例えば、コンピュータ（電子計算機）を用いて構成することができる。図１７は、情報処理装置１００（又は情報処理装置１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃ）およびサーバ２００として用いられるコンピュータの物理的構成を例示したブロック図である。
情報処理装置１００、１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃの機能的な各ブロック（特に第１の取得部１１、第２の取得部１２、第３の取得部１３、第１の生成部２１、第２の生成部２２、回答情報生成部２３、登録部３５、クエリ取得部４１、条件生成部４２、チャンク取得部４３）、及びサーバ２００の機能的な各ブロック（特に制御部２４０）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（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。後者の場合、情報処理装置１００、１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃおよびサーバ２００の各々は、例えば、コンピュータ（電子計算機）を用いて構成することができる。図１７は、情報処理装置１００（又は情報処理装置１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃ）およびサーバ２００として用いられるコンピュータの物理的構成を例示したブロック図である。
【0192】
（情報処理装置１００の物理的構成）
情報処理装置１００（又は情報処理装置１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃ）は、図１７に示すように、バス１１０と、プロセッサ１０１と、主メモリ１０２と、補助メモリ１０３と、通信インタフェース１０４と、入出力インタフェース１０５とを備えたコンピュータによって構成可能である。プロセッサ１０１、主メモリ１０２、補助メモリ１０３、通信インタフェース１０４、および入出力インタフェース１０５は、バス１１０を介して互いに接続されている。入出力インタフェース１０５には、入力装置４０、出力装置５０が接続されている。
情報処理装置１００（又は情報処理装置１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃ）は、図１７に示すように、バス１１０と、プロセッサ１０１と、主メモリ１０２と、補助メモリ１０３と、通信インタフェース１０４と、入出力インタフェース１０５とを備えたコンピュータによって構成可能である。プロセッサ１０１、主メモリ１０２、補助メモリ１０３、通信インタフェース１０４、および入出力インタフェース１０５は、バス１１０を介して互いに接続されている。入出力インタフェース１０５には、入力装置４０、出力装置５０が接続されている。
【0193】
プロセッサ１０１としては、例えば、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、マイクロコントローラ、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。主メモリ１０２としては、例えば、半導体ＲＡＭ（random access memory）等が用いられる。
【0194】
補助メモリ１０３としては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。補助メモリ１０３には、プロセッサ１０１に上述した情報処理装置１００（又は情報処理装置１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃ）の動作を実行させるためのプログラムが格納されている。プロセッサ１０１は、補助メモリ１０３に格納されたプログラムを主メモリ１０２上に展開し、展開したプログラムに含まれる各命令を実行する。また、補助メモリ１０３には、当該コンピュータを情報処理装置１００（又は情報処理装置１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃ）として動作させるためにプロセッサ１０１が参照する各種データが格納されている。
【0195】
通信インタフェース１０４は、ネットワーク９１に接続するインタフェースである。入出力インタフェース１０５としては、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）インタフェース、赤外線やBluetooth（登録商標）等の近距離通信インタフェース、またはこれらの組み合わせが用いられる。
【0196】
入力装置４０としては、例えば、キーボード、マウス、タッチパッド、マイク、又はこれらの組み合わせ等が用いられる。出力装置５０としては、例えば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ、又はこれらの組み合わせが用いられる。
【0197】
（サーバ２００の物理的構成）
サーバ２００は、図１７に示すように、バス２１０と、プロセッサ２０１と、主メモリ２０２と、補助メモリ２０３と、通信インタフェース２０４と、通信インタフェース２０５とを備えたコンピュータによって構成可能である。プロセッサ２０１、主メモリ２０２、補助メモリ２０３、通信インタフェース２０４、および通信インタフェース２０５は、バス２１０を介して互いに接続されている。
サーバ２００は、図１７に示すように、バス２１０と、プロセッサ２０１と、主メモリ２０２と、補助メモリ２０３と、通信インタフェース２０４と、通信インタフェース２０５とを備えたコンピュータによって構成可能である。プロセッサ２０１、主メモリ２０２、補助メモリ２０３、通信インタフェース２０４、および通信インタフェース２０５は、バス２１０を介して互いに接続されている。
【0198】
プロセッサ２０１としては、例えば、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、マイクロコントローラ、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。主メモリ２０２としては、例えば、半導体ＲＡＭ等が用いられる。
【0199】
補助メモリ２０３としては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。補助メモリ２０３には、当該コンピュータをサーバ２００として動作させるためのプログラムが格納されている。プロセッサ２０１は、補助メモリ２０３に格納されたプログラムを主メモリ２０２上に展開し、展開したプログラムに含まれる各命令を実行する。また、補助メモリ２０３には、当該コンピュータをサーバ２００として動作させるためにプロセッサ２０１が参照する各種データとが格納されている。
【0200】
通信インタフェース２０４は、ネットワーク９１に接続するインタフェースである。通信インタフェース２０５は、ネットワーク９２に接続するインタフェースである。
【0201】
なお、上述した各プログラムは、補助メモリ１０３または補助メモリ２０３にそれぞれ記憶される代わりに、外部記録媒体に記録され、外部記録媒体から読み込まれることにより該当するコンピュータに供給されてもよい。外部記録媒体としては、コンピュータ読み取り可能な「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブル論理回路などを用いることができる。また、上述した各プログラムは、伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介してコンピュータに供給されてもよい。また、本発明の一態様は、各プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【0202】
〔まとめ〕
本明細書に記載の事項には、少なくとも以下の構成が含まれる。
本明細書に記載の事項には、少なくとも以下の構成が含まれる。
【0203】
（構成１）
クエリを取得する第１の取得部と、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成部と、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部と
を備えている情報処理装置。
クエリを取得する第１の取得部と、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成部と、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部と
を備えている情報処理装置。
【0204】
上記の構成によれば、コストの上昇を抑えつつ、正確性の高いデータを生成することができる。
【0205】
（構成２）
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成部と、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得部と、
を更に備えている構成１に記載の情報処理装置。
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成部と、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得部と、
を更に備えている構成１に記載の情報処理装置。
【0206】
上記の構成によれば、第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得するので、コストの上昇を抑えつつ、正確性の高いデータを生成することができる。
【0207】
（構成３）
前記第１の生成部は、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成部と、
ユーザからの指示に応じて前記第２の条件を修正する条件修正部と
を備えている
構成２に記載の情報処理装置。
前記第１の生成部は、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成部と、
ユーザからの指示に応じて前記第２の条件を修正する条件修正部と
を備えている
構成２に記載の情報処理装置。
【0208】
上記の構成によれば、前記クエリを参照して前記第２の条件を好適に生成することができる。また、ユーザからの修正指示に応じて、上記第２の条件を修正することにより、上記条件を、ユーザにとってより好ましいものとすることができる。
【0209】
（構成４）
前記第１の生成部は、
前記第２の条件の少なくとも一部を含む表示用データを生成する第１の表示用データ生成部
を更に備えている
構成２又は３に記載の情報処理装置。
前記第１の生成部は、
前記第２の条件の少なくとも一部を含む表示用データを生成する第１の表示用データ生成部
を更に備えている
構成２又は３に記載の情報処理装置。
【0210】
上記の構成によれば、上記表示用データを提示することにより、ユーザは、上記第２の条件の内容を容易に把握することができる。
【0211】
（構成５）
前記第２の取得部は、
前記複数のチャンクのうち、前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクを前記１又は複数の対象チャンクとして取得する
構成２から４の何れか１項に記載の情報処理装置。
前記第２の取得部は、
前記複数のチャンクのうち、前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクを前記１又は複数の対象チャンクとして取得する
構成２から４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【0212】
上記の構成によれば、上記第２の条件に整合するチャンクを対象チャンクとして取得するので、チャンクの絞り込みを好適に行うことができる。したがって、チャンクを参照した処理のコストを好適に低減することができる。
【0213】
（構成６）
前記第２の取得部は、
前記複数のチャンクのうち、前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクを取得し、
前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって前記１又は複数の対象チャンクを取得する
構成２から４の何れか１項に記載の情報処理装置。
前記第２の取得部は、
前記複数のチャンクのうち、前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクを取得し、
前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって前記１又は複数の対象チャンクを取得する
構成２から４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【0214】
上記の構成によれば、上記第２の取得部が拡大処理を適用することによって、好適な分量の対象チャンクを用意することができるので、チャンクを参照して生成されるデータの正確性を向上させることができる。
【0215】
（構成７）
前記第２の生成部は、
前記クエリから前記指示文を生成する指示文生成部を備えている
構成２から６の何れか１項に記載の情報処理装置。
前記第２の生成部は、
前記クエリから前記指示文を生成する指示文生成部を備えている
構成２から６の何れか１項に記載の情報処理装置。
【0216】
上記の構成によれば、入力情報に含める指示文が前記クエリに応じたものとなるよう、当該指示文を好適に生成することができる。
【0217】
（構成８）
前記第２の生成部は、
前記入力情報の少なくとも一部を含む表示用データを生成する第２の表示用データ生成部を備えている
構成２から７の何れか１項に記載の情報処理装置。
前記第２の生成部は、
前記入力情報の少なくとも一部を含む表示用データを生成する第２の表示用データ生成部を備えている
構成２から７の何れか１項に記載の情報処理装置。
【0218】
上記の構成によれば、上記表示用データを提示することにより、ユーザは、上記入力情報の内容を容易に把握することができる。
【0219】
（構成９）
前記出力情報を参照して回答情報を生成する回答情報生成部
を更に備えている
構成２から８の何れか１項に記載の情報処理装置。
前記出力情報を参照して回答情報を生成する回答情報生成部
を更に備えている
構成２から８の何れか１項に記載の情報処理装置。
【0220】
上記の構成によれば、前記クエリに対するユーザへの回答である回答情報が前記出力情報に応じたものとなるように、前記回答情報を好適に生成することができる。
【0221】
（構成１０）
前記回答情報生成部は、
前記回答情報を含む表示用データを生成する回答情報表示用データ生成部を備えている
構成９に記載の情報処理装置。
前記回答情報生成部は、
前記回答情報を含む表示用データを生成する回答情報表示用データ生成部を備えている
構成９に記載の情報処理装置。
【0222】
上記の構成によれば、上記表示用データを提示することにより、ユーザは、上記回答情報の内容を容易に把握することができる。
【0223】
（構成１１）
前記クエリには、
物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れかが含まれており、
前記回答情報には、
文献情報と、物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れとが含まれている
構成９又は１０に記載の情報処理装置。
前記クエリには、
物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れかが含まれており、
前記回答情報には、
文献情報と、物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れとが含まれている
構成９又は１０に記載の情報処理装置。
【0224】
上記の構成によれば、マテリアルインフォマティクス及び関連する分野において、コストの上昇を抑えつつ、正確性の高いデータを生成することができる。
【0225】
（構成１２）
前記第２の生成部は、
前記１又は複数の対象チャンクの第１の部分と、前記クエリから得られる指示文とを含む第１の入力情報と、
前記１又は複数の対象チャンクの第２の部分と、前記クエリから得られる指示文とを含む第２の入力情報と
を生成し、
前記第３の取得部は、
前記第１の入力情報が入力された前記言語モデルが出力する第１の出力情報と、
前記第２の入力情報が入力された前記言語モデルが出力する第２の出力情報と
を取得し、
前記回答情報生成部は、
前記第１の出力情報の少なくとも一部と前記第２の出力情報の少なくとも一部とを統合することによって前記回答情報を生成する
構成９から１１の何れか１項に記載の情報処理装置。
前記第２の生成部は、
前記１又は複数の対象チャンクの第１の部分と、前記クエリから得られる指示文とを含む第１の入力情報と、
前記１又は複数の対象チャンクの第２の部分と、前記クエリから得られる指示文とを含む第２の入力情報と
を生成し、
前記第３の取得部は、
前記第１の入力情報が入力された前記言語モデルが出力する第１の出力情報と、
前記第２の入力情報が入力された前記言語モデルが出力する第２の出力情報と
を取得し、
前記回答情報生成部は、
前記第１の出力情報の少なくとも一部と前記第２の出力情報の少なくとも一部とを統合することによって前記回答情報を生成する
構成９から１１の何れか１項に記載の情報処理装置。
【0226】
上記の構成によれば、言語モデルＬＭに対して過度な負荷をかけることなく、又は当該言語モデルＬＭの仕様に沿った態様により、入力情報の入力及び出力情報の取得を好適に行うことができる。
【0227】
（構成１３）
前記回答情報生成部は、
前記クエリに含まれる１又は複数の項目の少なくとも一部に関し、
前記第３の取得部が取得した出力情報に含まれる１又は複数の要素の少なくとも一部に対するスコアリングを行う
構成９から１２の何れか１項に記載の情報処理装置。
前記回答情報生成部は、
前記クエリに含まれる１又は複数の項目の少なくとも一部に関し、
前記第３の取得部が取得した出力情報に含まれる１又は複数の要素の少なくとも一部に対するスコアリングを行う
構成９から１２の何れか１項に記載の情報処理装置。
【0228】
上記の構成によれば、ユーザは重要性又は信頼性の高い情報を容易に識別することができる。
【0229】
（構成１４）
複数のチャンクから１又は複数の対象チャンクを抽出するために用いる条件を生成する条件生成部と、
前記条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得するチャンク取得部と、
を備えている情報処理装置。
複数のチャンクから１又は複数の対象チャンクを抽出するために用いる条件を生成する条件生成部と、
前記条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得するチャンク取得部と、
を備えている情報処理装置。
【0230】
上記の構成によれば、コストの上昇を抑えつつ、正確性の高いデータの生成に資する。
【0231】
（構成１５）
クエリを取得するクエリ取得部を備え、
前記条件生成部は、前記クエリを参照して前記条件を生成する
構成１４に記載の情報処理装置。
クエリを取得するクエリ取得部を備え、
前記条件生成部は、前記クエリを参照して前記条件を生成する
構成１４に記載の情報処理装置。
【0232】
上記の構成によれば、コストの上昇を抑えつつ、正確性の高いデータの生成に資する。
【0233】
（構成１６）
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
クエリを取得する第１の取得ステップと、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成ステップと、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップと
を含んでいる情報処理方法。
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
クエリを取得する第１の取得ステップと、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成ステップと、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップと
を含んでいる情報処理方法。
【0234】
上記の構成によれば、構成１に係る情報処理装置と同様の効果を奏する。
【0235】
（構成１７）
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
複数のチャンクから１又は複数の対象チャンクを抽出するために用いる条件を生成する条件生成ステップと、
前記条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得するチャンク取得ステップと
を含んでいる情報処理方法。
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
複数のチャンクから１又は複数の対象チャンクを抽出するために用いる条件を生成する条件生成ステップと、
前記条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得するチャンク取得ステップと
を含んでいる情報処理方法。
【0236】
（構成１８）
構成１に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記第１の取得部、上記第１の生成部、及び上記第２の取得部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
構成１に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記第１の取得部、上記第１の生成部、及び上記第２の取得部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【0237】
上記の構成によれば、構成１に係る情報処理装置と同様の効果を奏する。
【0238】
（構成１９）
構成１４に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記条件生成部、及び上記チャンク取得部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
構成１４に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記条件生成部、及び上記チャンク取得部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【0239】
上記の構成によれば、構成１４に係る情報処理装置と同様の効果を奏する。
【0240】
（構成２０）
構成１８に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
構成１８に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【0241】
上記の構成によれば、構成１に係る情報処理装置と同様の効果を奏する。
【0242】
（構成２１）
構成１９に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
構成１９に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【0243】
上記の構成によれば、構成１４に係る情報処理装置と同様の効果を奏する。
【0244】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ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。
【符号の説明】
【0245】
１００，１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ ・・・ 情報処理装置
１１０，１１０Ａ，１１０Ｂ ・・・ 制御部
１１ ・・・ 第１の取得部
２１ ・・・ 第１の生成部
２１１ ・・・ 条件生成部
２１２ ・・・ 条件修正部
２１３ ・・・ 第１の表示用データ生成部
１２ ・・・ 第２の取得部
２２ ・・・ 第２の生成部
２２１ ・・・ 指示文生成部
２２２ ・・・ 第２の表示用データ生成部
１３ ・・・ 第３の取得部
２３ ・・・ 回答情報生成部
２３１ ・・・ 回答情報表示用データ生成部
３５ ・・・ 登録部
４１ ・・・ クエリ取得部
４２ ・・・ 条件生成部
４３ ・・・ チャンク取得部
２００ ・・・ サーバ
１１０，１１０Ａ，１１０Ｂ ・・・ 制御部
１１ ・・・ 第１の取得部
２１ ・・・ 第１の生成部
２１１ ・・・ 条件生成部
２１２ ・・・ 条件修正部
２１３ ・・・ 第１の表示用データ生成部
１２ ・・・ 第２の取得部
２２ ・・・ 第２の生成部
２２１ ・・・ 指示文生成部
２２２ ・・・ 第２の表示用データ生成部
１３ ・・・ 第３の取得部
２３ ・・・ 回答情報生成部
２３１ ・・・ 回答情報表示用データ生成部
３５ ・・・ 登録部
４１ ・・・ クエリ取得部
４２ ・・・ 条件生成部
４３ ・・・ チャンク取得部
２００ ・・・ サーバ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【手続補正書】
【提出日】2023-12-20
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
クエリを取得する第１の取得部と、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成部と、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部と、
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成部と、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得部と
を備え、
前記第２の生成部は、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成部
を備え、
前記第１の生成部は、
前記クエリから前記指示文を生成する指示文生成部
を備え、
前記クエリは、条件文と回答項目とを含み、
前記指示文は、前記条件文を満たす内容であって前記回答項目に関する内容を出力するよう前記言語モデルに対して指示する指示文である
情報処理装置。
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成部と、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部と、
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成部と、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得部と
を備え、
前記第２の生成部は、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成部
を備え、
前記第１の生成部は、
前記クエリから前記指示文を生成する指示文生成部
を備え、
前記クエリは、条件文と回答項目とを含み、
前記指示文は、前記条件文を満たす内容であって前記回答項目に関する内容を出力するよう前記言語モデルに対して指示する指示文である
情報処理装置。
【請求項2】
前記クエリは、１又は複数の付帯項目を更に含み、
前記指示文は、前記条件文を満たす内容であって前記回答項目に関する内容及び前記付帯項目に関する内容を出力するよう前記言語モデルに対して指示する指示文である
請求項１に記載の情報処理装置。
前記指示文は、前記条件文を満たす内容であって前記回答項目に関する内容及び前記付帯項目に関する内容を出力するよう前記言語モデルに対して指示する指示文である
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記第２の生成部は、
ユーザからの指示に応じて前記第２の条件を修正する条件修正部
を備えている
請求項２に記載の情報処理装置。
ユーザからの指示に応じて前記第２の条件を修正する条件修正部
を備えている
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
クエリを取得する第１の取得部と、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成部と、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部と、
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成部と、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得部と
を備え、
前記第２の生成部は、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成部と、
ユーザから受け付けたキーワードに応じて前記第２の条件を修正する条件修正部と
を備えている情報処理装置。
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成部と、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部と、
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成部と、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得部と
を備え、
前記第２の生成部は、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成部と、
ユーザから受け付けたキーワードに応じて前記第２の条件を修正する条件修正部と
を備えている情報処理装置。
【請求項5】
前記第１の生成部は、
前記クエリから前記指示文を生成する指示文生成部を備えている
請求項４に記載の情報処理装置。
前記クエリから前記指示文を生成する指示文生成部を備えている
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
クエリを取得する第１の取得部と、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた第１の指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成部と、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部と、
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成部と、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得部と
を備え、
前記第２の生成部は、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成部
を備え、
前記条件生成部は、
前記クエリに含まれる条件文から、１又は複数の語句クラスに属する語句を抽出するための第２の指示文を生成し、
前記第２の指示文が入力された言語モデルの出力を参照して、前記第２の条件を生成する
情報処理装置。
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた第１の指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成部と、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部と、
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成部と、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得部と
を備え、
前記第２の生成部は、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成部
を備え、
前記条件生成部は、
前記クエリに含まれる条件文から、１又は複数の語句クラスに属する語句を抽出するための第２の指示文を生成し、
前記第２の指示文が入力された言語モデルの出力を参照して、前記第２の条件を生成する
情報処理装置。
【請求項7】
前記第２の生成部は、
ユーザからの指示に応じて前記第２の条件を修正する条件修正部
を備えている
請求項６に記載の情報処理装置。
ユーザからの指示に応じて前記第２の条件を修正する条件修正部
を備えている
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記第１の生成部は、
前記クエリから前記指示文を生成する指示文生成部を備えている
請求項７に記載の情報処理装置。
前記クエリから前記指示文を生成する指示文生成部を備えている
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記第２の生成部は、
前記第２の条件の少なくとも一部を含む表示用データを生成する第２の表示用データ生成部
を更に備えている
請求項１から８の何れか１項に記載の情報処理装置。
前記第２の条件の少なくとも一部を含む表示用データを生成する第２の表示用データ生成部
を更に備えている
請求項１から８の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項10】
前記第３の取得部は、
前記複数のチャンクのうち、前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクを前記１又は複数の対象チャンクとして取得する
請求項９に記載の情報処理装置。
前記複数のチャンクのうち、前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクを前記１又は複数の対象チャンクとして取得する
請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項11】
前記第３の取得部は、
前記複数のチャンクのうち、前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクを取得し、
前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって前記１又は複数の対象チャンクを取得する
請求項９に記載の情報処理装置。
前記複数のチャンクのうち、前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクを取得し、
前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって前記１又は複数の対象チャンクを取得する
請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項12】
クエリを取得する第１の取得部と、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成部と、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部と
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成部と、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得部と
を備え、
前記第２の生成部は、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成部と、
ユーザからの指示に応じて前記第２の条件を修正する条件修正部と、
前記第２の条件の少なくとも一部を含む表示用データを生成する表示用データ生成部と
を備え
前記第３の取得部は、
前記複数のチャンクのうち、前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクを取得し、
前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって前記１又は複数の対象チャンクを取得する
情報処理装置。
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成部と、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得部と
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成部と、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得部と
を備え、
前記第２の生成部は、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成部と、
ユーザからの指示に応じて前記第２の条件を修正する条件修正部と、
前記第２の条件の少なくとも一部を含む表示用データを生成する表示用データ生成部と
を備え
前記第３の取得部は、
前記複数のチャンクのうち、前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクを取得し、
前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって前記１又は複数の対象チャンクを取得する
情報処理装置。
【請求項13】
前記出力情報を参照して回答情報を生成する回答情報生成部
を更に備えている
請求項１から８及び１２の何れか１項に記載の情報処理装置。
を更に備えている
請求項１から８及び１２の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項14】
前記回答情報生成部は、
前記回答情報を含む表示用データを生成する回答情報表示用データ生成部を備えている
請求項１３に記載の情報処理装置。
前記回答情報を含む表示用データを生成する回答情報表示用データ生成部を備えている
請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項15】
前記クエリには、
物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れかが含まれており、
前記回答情報には、
文献情報と、物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れとが含まれている
請求項１４に記載の情報処理装置。
物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れかが含まれており、
前記回答情報には、
文献情報と、物性名、物質名、組成名、物性値、単位、実験条件、及び実験装置の少なくとも何れとが含まれている
請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項16】
前記第１の生成部は、
前記１又は複数の対象チャンクの第１の部分と、前記クエリから得られる指示文とを含む第１の入力情報と、
前記１又は複数の対象チャンクの第２の部分と、前記クエリから得られる指示文とを含む第２の入力情報と
を生成し、
前記第２の取得部は、
前記第１の入力情報が入力された前記言語モデルが出力する第１の出力情報と、
前記第２の入力情報が入力された前記言語モデルが出力する第２の出力情報と
を取得し、
前記回答情報生成部は、
前記第１の出力情報の少なくとも一部と前記第２の出力情報の少なくとも一部とを統合することによって前記回答情報を生成する
請求項１３に記載の情報処理装置。
前記１又は複数の対象チャンクの第１の部分と、前記クエリから得られる指示文とを含む第１の入力情報と、
前記１又は複数の対象チャンクの第２の部分と、前記クエリから得られる指示文とを含む第２の入力情報と
を生成し、
前記第２の取得部は、
前記第１の入力情報が入力された前記言語モデルが出力する第１の出力情報と、
前記第２の入力情報が入力された前記言語モデルが出力する第２の出力情報と
を取得し、
前記回答情報生成部は、
前記第１の出力情報の少なくとも一部と前記第２の出力情報の少なくとも一部とを統合することによって前記回答情報を生成する
請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項17】
前記回答情報生成部は、
前記クエリに含まれる１又は複数の項目の少なくとも一部に関し、
前記第２の取得部が取得した出力情報に含まれる１又は複数の要素の少なくとも一部に対するスコアリングを行う
請求項１３に記載の情報処理装置。
前記クエリに含まれる１又は複数の項目の少なくとも一部に関し、
前記第２の取得部が取得した出力情報に含まれる１又は複数の要素の少なくとも一部に対するスコアリングを行う
請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項18】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
クエリを取得する第１の取得ステップと、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成ステップと、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップと、
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成ステップと、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得ステップと
を含み、
前記第２の生成ステップは、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成ステップ
を含み、
前記第１の生成ステップは、
前記クエリから前記指示文を生成する指示文生成ステップ
を含み、
前記クエリは、条件文と回答項目とを含み、
前記指示文は、前記条件文を満たす内容であって前記回答項目に関する内容を出力するよう前記言語モデルに対して指示する指示文である
情報処理方法。
クエリを取得する第１の取得ステップと、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成ステップと、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップと、
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成ステップと、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得ステップと
を含み、
前記第２の生成ステップは、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成ステップ
を含み、
前記第１の生成ステップは、
前記クエリから前記指示文を生成する指示文生成ステップ
を含み、
前記クエリは、条件文と回答項目とを含み、
前記指示文は、前記条件文を満たす内容であって前記回答項目に関する内容を出力するよう前記言語モデルに対して指示する指示文である
情報処理方法。
【請求項19】
前記クエリは、１又は複数の付帯項目を更に含み、
前記指示文は、前記条件文を満たす内容であって前記回答項目に関する内容及び前記付帯項目に関する内容を出力するよう前記言語モデルに対して指示する指示文である
請求項１８に記載の情報処理方法。
前記指示文は、前記条件文を満たす内容であって前記回答項目に関する内容及び前記付帯項目に関する内容を出力するよう前記言語モデルに対して指示する指示文である
請求項１８に記載の情報処理方法。
【請求項20】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
クエリを取得する第１の取得ステップと、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成ステップと、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップと、
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成ステップと、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得ステップと
を含み、
前記第２の生成ステップは、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成ステップと、
ユーザから受け付けたキーワードに応じて前記第２の条件を修正する条件修正ステップと
を含んでいる情報処理方法。
クエリを取得する第１の取得ステップと、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成ステップと、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップと、
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成ステップと、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得ステップと
を含み、
前記第２の生成ステップは、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成ステップと、
ユーザから受け付けたキーワードに応じて前記第２の条件を修正する条件修正ステップと
を含んでいる情報処理方法。
【請求項21】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
クエリを取得する第１の取得ステップと、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた第１の指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成ステップと、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップと、
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成ステップと、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得ステップと
を含み、
前記第２の生成ステップは、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成ステップ
を含み、
前記条件生成ステップは、
前記クエリに含まれる条件文から、１又は複数の語句クラスに属する語句を抽出するための第２の指示文を生成し、
前記第２の指示文が入力された言語モデルの出力を参照して、前記第２の条件を生成する
情報処理方法。
クエリを取得する第１の取得ステップと、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた第１の指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成ステップと、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップと、
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成ステップと、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得ステップと
を含み、
前記第２の生成ステップは、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成ステップ
を含み、
前記条件生成ステップは、
前記クエリに含まれる条件文から、１又は複数の語句クラスに属する語句を抽出するための第２の指示文を生成し、
前記第２の指示文が入力された言語モデルの出力を参照して、前記第２の条件を生成する
情報処理方法。
【請求項22】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
クエリを取得する第１の取得ステップと、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成ステップと、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップと、
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成ステップと、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得ステップと
を含み、
前記第２の生成ステップは、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成ステップと、
ユーザからの指示に応じて前記第２の条件を修正する条件修正ステップと、
前記第２の条件の少なくとも一部を含む表示用データを生成する表示用データ生成ステップと
を含み、
前記第３の取得ステップは、
前記複数のチャンクのうち、前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクを取得し、
前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって前記１又は複数の対象チャンクを取得する
情報処理方法。
クエリを取得する第１の取得ステップと、
１又は複数の対象チャンクと、前記クエリに含まれる第１の条件に応じた指示文とを含む入力情報を生成する第１の生成ステップと、
前記入力情報が入力された言語モデルが出力する出力情報を取得する第２の取得ステップと、
複数のチャンクから１又は複数の前記対象チャンクを抽出するために用いる第２の条件を生成する第２の生成ステップと、
前記第２の条件を用いて、１又は複数の前記対象チャンクを取得する第３の取得ステップと
を含み、
前記第２の生成ステップは、
前記クエリを参照して前記第２の条件を生成する条件生成ステップと、
ユーザからの指示に応じて前記第２の条件を修正する条件修正ステップと、
前記第２の条件の少なくとも一部を含む表示用データを生成する表示用データ生成ステップと
を含み、
前記第３の取得ステップは、
前記複数のチャンクのうち、前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクを取得し、
前記第２の条件に整合する１又は複数のチャンクに対して拡大処理を適用することによって前記１又は複数の対象チャンクを取得する
情報処理方法。
【請求項23】
請求項１、４、６、及び１２の何れか１項に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記第１の取得部、上記第１の生成部、上記第２の取得部、上記第２の生成部、及び上記第３の取得部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項24】
請求項２３に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。