JP2006092473A - 回答支援システムおよび装置、回答支援プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】問合せ窓口業務など、質問者の質問に対して回答者が回答を行う作業において、回答者が、少ない専門知識や労力でも、質問者を適切な回答に導く作業を効率よく行えるようにする。また、質問者自らが、回答者の助けを要せずとも、質問に対する適切な回答を過不足なく検索することができるようにする回答支援システムを提供する。
【解決手段】質問者と回答者の間でやり取りされたメッセージの中から、後で再利用できる問合せ事例として、質問者の質問の情報と、この質問に対する回答者の問い返しの情報と、この問い返し対する質問者の返答の情報と、回答者の回答の情報とを、自動的に抽出し、これらを互いに関連付けた形で記憶する手段を具備する。このように蓄積された過去の問合せ事例から、新しい質問に類似する事例を検索して利用することにより、適切な問い返しや回答を得る。
【選択図】図1
【解決手段】質問者と回答者の間でやり取りされたメッセージの中から、後で再利用できる問合せ事例として、質問者の質問の情報と、この質問に対する回答者の問い返しの情報と、この問い返し対する質問者の返答の情報と、回答者の回答の情報とを、自動的に抽出し、これらを互いに関連付けた形で記憶する手段を具備する。このように蓄積された過去の問合せ事例から、新しい質問に類似する事例を検索して利用することにより、適切な問い返しや回答を得る。
【選択図】図1
Description
本発明は、回答支援システムおよび装置、回答支援プログラムに係わり、特に、過去の問合せ事例を蓄積して活用することにより、顧客の質問に対する適切な回答を自動的に提示したり、問合せ窓口業務の担当者が適切な対応を効率良く行えるようにするための、回答支援システムおよび装置、回答支援プログラムに関するものである。
製品やサービスを顧客に提供する企業や店舗、行政、教育、医療等の機関では、従来より、その製品・サービス等に関する顧客からの質問や苦情、要望などを受け付け、これに対応するための問合せ窓口を設けている。ヘルプデスクやコールセンター、カスタマーサポートなどと称されるこれら問合せ窓口では、顧客満足度の向上のために、その対応の適切さと迅速さが求められている一方で、その業務の省力化が課題になっている。顧客からの問合せは、従来は電話やファクシミリなどの手段を用いてなされていたが、近年では、計算機や携帯通信機器、情報ネットワークの普及に伴い、電子メールや、インターネット上のウェブサイトに設けられた所定のフォーム、電子掲示板、チャット等の手段によって行なわれることも多くなっている。
問合せ窓口業務においては、その効率化と省力化のため、頻繁に問合せを受ける事例、すなわちFAQ(Frequently Asked Questions)と称される質問と回答の組をデータベース化し、窓口業務の担当者間で共有して再利用することが行なわれている。顧客からの新しい質問を受け付けた担当者は、これと類似した過去の質問をデータベースから検索して、その回答を再利用することで、効率良く回答を行なうことができる。また、顧客自らが直接データベースに質問を入力して回答を検索できるようにしたり、質問と回答の組を整理して文書化し、ウェブサイト上などで顧客に公開するようにしたシステムも実現されている。多くの顧客がこのような検索サービスや文書を用いて自分で問題を解決できるようになれば、問合せ窓口業務の省力化を図ることができる。質問と回答をデータベースに蓄積したり、閲覧しやすい形に整理・文書化する作業は、従来は、問合せ窓口業務の担当者が、人手で行なうことが多かったが、近年では、FAQの蓄積・整理の作業を支援するシステムも考案されている。
電子メールで行なわれた質問と回答を再利用するものが提案されている(例えば、特許文献1参照。)。メーリングリストでやり取りされた過去の電子メールから、引用や段落の表現に着目して質問文とその回答文を抽出する。新しい質問のメールに対しては、その質問文と類似した過去のメールの質問文が存在すれば、この過去の質問文と対になった回答文を用いて、回答のメールを自動的に作成するものである。
過去の質問文と新しい質問文との類似度は、両質問文に共通に出現するキーワードの頻度に基づいて計算される。これは自然文検索の分野では一般的な手法であり、質問文同士の類似度によって検索や分類を行なう処理で広く用いられている。
しかしながら、問合せ窓口を利用する顧客などの質問者は、質問の対象である製品・サービス等について持っている知識の量や、年齢、職業などが様々であるため、質問者が記述する質問文の用語や言い回し、記述の詳細さなどは、質問者によって異なる。したがって、過去の、他の質問者が記述した質問文と、新しい質問文との類似度を適切に計算することができない場合が多い。その結果、例えば、新しい質問文に表現が類似した過去の質問文があっても、両者の意味や文脈が異なる場合には、適切でない回答が検索されてしまうし、逆に、質問の意味が同じでも文章が異なるために、有用な回答が存在するにもかかわらず検索できないという問題がある。
質問文の類似度を計算する方法には、公知文献1の方法以外にも、文章の構文や、異表記、同義語などを考慮した方法があるが、構文解析を用いても類似度の計算の精度が向上しないことがあるし、異表記・同義語などの辞書を、様々な製品・サービスについて用意するには労力がかかる。もとより、質問者が記述する質問には、回答を特定するために必要な情報が不足していることが多い。問合せ窓口の業務に熟練した担当者であれば、顧客の質問の記述が不十分であっても、顧客に対して適切に問い返しを行なうことで必要な情報を引き出して、回答に導くことができる。
一方、顧客自らがウェブサイト上の文書や検索サービスなどを用いて回答を探す場合には、このような手助けがないために、うまく探せないことが多い。
そこで、FAQの各情報に対して、選択肢やメッセージなどの付加的な情報をあらかじめ関連付けておき、これを用いて対話的にFAQを検索できるようにしたものが提案されている(例えば、特許文献2参照。)。そこでは、最初の質問の記述が不十分であっても、システムが提示する選択肢の中から該当する項目を質問者が選ぶことにより、詳細な情報が質問に付加されていき、質問者が必要とする回答に誘導することができるとしている。しかしながら、このような対話的な検索を実現するためには、選択肢やメッセージなどの情報をあらかじめ作成しておく必要があり、その作業は専門知識と労力を要する。
一方、問合せ窓口の担当者と顧客とが対話しながら問題を解決する場合であっても、熟練度の低い窓口担当者では、顧客を適切な回答に効率良く導くことができない。問合せ窓口業務では、とくに、顧客の質問に対する、確認や問い返しなどのやり取りに専門知識と時間を要しがちなので、例えば誤った問い返しを行なうと、質問者、回答者ともに時間を浪費することになる。したがって、業務の効率化のためには、質問と回答の情報だけでなく、質問者を回答に導くために行なわれる、確認や問い返しなどの情報についても、効率良く蓄積して再利用できるようにすることが望まれる。
特開2000−293281公報
特開2003−228575公報
上記した従来技術によった場合、公知文献1のシステムは、質問に対して直接回答が返信された場合、すなわち、一往復のメールのやり取りで回答が得られた場合の事例しか再利用できないという問題がある。他方、従来のシステムには、質問と回答だけでなく、質問から回答に至るまでの一連の情報、例えば、顧客と担当者との間でやり取りされた全てのメールの履歴を、記録するようにしたものもある。しかしながら、このような履歴を未整理のまま記録しただけでは有用な情報とそうでない情報が混在してしまって有効活用できないし、公知文献2における選択肢のような、顧客に提示できる情報として利用するには、内容や文面の点で適切でないという問題を含んでいた。
そこで、本発明は、上記の問題を鑑みてなされたものであり、質問者の質問を受けた回答者が、必要に応じて質問者に確認や問い返しを行なった際の情報や、この問い返しに対する質問者からの返答の情報をも、再利用することにより、適切かつ効率的に回答を行なえるようにすることを課題とする。さらに、これら問い返し・返答の情報を用いて、質問に対する適切な回答を過不足なく検索できるようにして、質問者が、回答者の手助けがなくても、自分で問題を解決できるようにすることを提供することを目的とする。
本発明の一態様によれば、質問者と回答者の間でやり取りされた複数のメッセージから、質問者が行った質問の文章と、当該質問に対して回答者が行った問い返しの文章と、当該問い返しに対して質問者が行った返答の文章と、回答者が行った回答の文章とを、前記複数のメッセージの返信関係、段落構造および文章表現に基づいて抽出する手段と、前記抽出された質問、問い返し、返答、回答の文章を各々関連付けて記憶する手段を具備し、新規の質問に対して、前記記憶された過去の複数組の質問、問い返し、返答、回答の文章の組の中から、前記新規の質問の文章に類似した組を検索し、その検索結果を、前記質問、問い返し、返答、回答の文章を関連付けた形で提示することを特徴とする回答支援システムが提供される。
また、本発明の別の一態様によれば、質問者と回答者とでやり取りするメッセージを送受信するメッセージ送受信部と、前記やり取りされたメッセージを記憶するメッセージ記憶部と、前記メッセージ記憶部に記憶されたメッセージのデータから、再利用すべき事例のデータを抽出する事例抽出部と、前記事例抽出部での抽出処理に利用する規則を記憶する事例抽出規則記憶部と、前記事例抽出部で抽出された事例データを所定の形式で記憶する事例記憶部と、質問者または回答者からの検索要求に応じて、適切な事例を前記事例記憶部から検索して提示する事例検索部と、から構成されることを特徴とする回答支援装置が提供される。
また、本発明の別の一態様によれば、表示装置を備えた回答支援システムの制御を行うコンピュータに、質問者と回答者の間でやり取りされた複数のメッセージから、質問者が行った質問の文章と、当該質問に対して回答者が行った問い返しの文章と、当該問い返しに対して質問者が行った返答の文章と、回答者が行った回答の文章とを、前記複数のメッセージの返信関係、段落構造および文章表現に基づいて抽出する処理を実行させ、前記抽出された質問、問い返し、返答、回答の文章を各々関連付けて記憶する処理を実行させ、新規の質問に対して、前記記憶された過去の複数組の質問、問い返し、返答、回答の文章の組の中から、前記新規の質問の文章に類似した組を検索する処理を実行させ、当該検索結果を、前記質問、問い返し、返答、回答の文章を関連付けた形で前記表示装置に表示する処理を実行させるための回答支援プログラムが提供される。
本発明によれば、質問者と回答者の間でやり取りされたメッセージの中から、後で再利用可能な問合せ事例として、質問者の質問の情報と、この質問に対する回答者の問い返しの情報と、この問い返し対する質問者の返答の情報と、回答者の回答の情報とが、自動的に抽出され、互いに関連付けられた形に整理されて蓄積される。この問合せ事例を用いることにより、回答者は、熟練を要せずとも、質問者の新しい質問に対する、適切な問い返しや回答を行って、質問者を効率よく回答に導く作業が行える。また、質問者自らが、回答者の手助けを要せずとも、質問に対する適切な回答を過不足なく検索したり閲覧したりすることができ、問合せ窓口業務や、ネットワーク・コミュニティ等において、質問に回答する作業を、大幅に効率化かつ省力化することが可能となる。
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。尚、各図において同一箇所については同一の符号を付すとともに、重複した説明は省略する。
まず、本発明の一実施形態について説明する。
図1は本発明の回答支援システムの一実施形態の構成を示した図である。図1において、1は、質問者と回答者とでやり取りするメッセージを送受信するための、メッセージ送受信部である。
メッセージ送受信部1は、従来の電子メールや電子掲示板、チャット等の電子的なコミュニケーション手段に相当するものである。
メッセージ送受信部1を用いて、質問者は回答者に対して質問のメッセージを送信し、回答者は質問のメッセージを受信して、質問者に対して回答メッセージを送信する。また、必要に応じて、問い返しや確認、およびそれへの返答などのメッセージがやり取りされる。
2は、こうしてやり取りされたメッセージのデータを記憶するメッセージ記憶部である。3は事例抽出部であり、メッセージ記憶部2に記憶されたメッセージのデータから、再利用すべき事例のデータを自動的に抽出する手段である。事例抽出部3で実行される抽出処理は、事例抽出規則記憶部4に記憶した規則に基づいて行なわれる。事例抽出部3によって抽出された事例のデータは、事例記憶部5に、後述する所定の形式で記憶される。事例検索部6は、質問者または回答者からの検索要求に応じて、適切な事例を事例記憶部5より検索して提示する手段である。
以上、図1の1から6までの手段が、本発明の一実施形態における必須の構成手段であるが、さらに付加的な手段として、図1の7から11までの手段がある。
事例編集部7は、事例抽出部2によって自動的に抽出された事例のデータを、回答者が、必要に応じて編集するためのものである。事例編集部7では、例えば、不要な事例を削除したり、事例の文章をより適切な表現に変更したり、不十分な点を補うといった作業を行なう。
事例分類部8は、事例記憶部5に蓄積された複数の事例を、回答者が指定した分類方法に応じて分類するための手段である。そして文書生成部9は、事例記憶部5に記憶された事例から、閲覧しやすい形に整理した文書を生成する手段である。本実施形態では、上記文書分類部8によって作成された分類の構造に従った形の文書を作成するように構成している。文書記憶部10は、文書生成部9が生成した文書を記憶する手段である。文書提示部11は、文書生成部9が記憶する文書を、質問者もしくは回答者の要求に応じて提示する手段である。文書記憶部10および文書提示部11は、例えば従来のウェブサーバなどのような、文書を記憶してこれを提示するサービスを行なう手段に相当する。
図1に示したように、質問者が直接利用できる手段は、メッセージ送受信部1と、事例検索部6と、文書提示部11である。これらの手段は複数の質問者が利用できるように構成されているが、その最も典型的な構成としては、質問者の各々が各自の端末を用い、インターネットなどのネットワークを介して本発明の回答支援システムに接続し、電子メール、電子掲示板およびウェブサービスなどの形で支援を受けるという構成がある。
一方、回答者についても、やはり各自の端末から回答支援システムに接続して利用する形態を取るが、回答者の場合はイントラネットでの接続が典型的である。また、回答者が直接利用できる手段は、メッセージ送受信部1、事例検索部6、事例編集部7、事例分類部8、および、事例提示部11である。すなわち回答者は、質問者とは異なり、事例を編集したり分類したりすることができるし、また、自分が直接対応していない質問者の問合せの事例を直接閲覧する権限も、場合によって与えられる。
ただし、質問者と回答者の区別があまりないような利用形態、例えば、ネットワーク・コミュニティにおいてメンバーが互いに質問し合いかつ回答し合うような利用形態では、上記のような質問者と回答者の利用上の区別はなくてもよい。
図2から図13までの図は、質問者と回答者がやり取りするメッセージの例を示した図である。これらの図は、電子メールを用いてメッセージをやり取りした場合の例であり、これらの図で示したテキストは、電子メールそのものである。電子メールのデータには、図2の21、22等に示したようなヘッダーと呼ばれる部分に、各々、メールの日時21、送信元アドレス22、送信先アドレス23、ユニークなメッセージのID24および件名25などのデータが記述されている。一方、26の部分はメッセージの本文である。
また、図3の31は、返信元のメッセージのIDであり、このデータに基づいて、メッセージ同士の返信関係を知ることができる。すなわち、図3のメッセージの返信元メッセージのIDは「m11」であるため、図2に示したメッセージに対する返信が図3のメッセージである(なお、メッセーの返信関係は、図に示した「In−Reply−To」ヘッダーフィールドや、「References」ヘッダーフィールドによって記述される)。返信メッセージでは、図3の32に示すように、元メッセージから引用した文章が記述されることが多く、引用は、多くの場合、行頭の「>」などの記号によって表現される。なお、図2、図3、図4、図5、図6で示したメッセージは、返信関係によって関連付けられているが、このような一連のメッセージを、一般にメッセージスレッドまたは単にスレッドと呼ぶ。
図14は、メッセージ記憶部2に記憶されるデータの例を示す図である。図2や図3等で示したヘッダーおよび本文のデータのうち、本発明の実施形態に係る回答支援システムで利用するデータが、図14に示した形で記憶される。例えば141の行は、図3で示したメッセージIDが「m12」のメッセージを示しているが、このメッセージの返信元メッセージのIDは「m11」であることが記述されている。図14に示した、メッセージID「m11」「m12」「m13」「m14」「m15」のメッセージは、各々、図2、図3、図4、図5、図6で示したメッセージに相当し、上述の通り、これら5つのメッセージで1つのスレッドを形成している。
図15、図16、図17は、メッセージから事例を抽出するための規則の例を示した図であり、これらの規則は、事例抽出規則記憶部4に記憶されている。図20は、上記事例抽出部によって行なわれる、メッセージから事例を抽出する処理の流れを示した図であり、図18は、その処理の過程にて、メッセージの段落形式や文章の意図を判定した結果の例を示した図である。図19は、図20の処理によって最終的に抽出され、事例記憶部5に記憶されるデータの例を示した図である。
これらの図を用い、図20の処理の流れに沿って、複数のメッセージから再利用できる形の事例を抽出する処理について説明する。事例の抽出はスレッド毎に独立に実行できるので、図20には、1つのスレッドに対して行なわれる処理の流れを記す。まず、ステップ201において、スレッド中の全メッセージについて繰り返し、ステップ202から204までの処理を行なう。ステップ202では、図15で示した段落形式判定規則に基づき、メッセージを段落に分割し、かつ、各々の段落毎に段落形式を判定する。図15の151に示すように、通常の段落は、空行や区切り線154、引用形式の切り替わる行などで分割される。引用152は、事例を抽出する処理で最も重要な要素であるが、これは「>」などの引用記号が行頭にある行から成る段落形式であり、引用記号が2個3個と連なっている場合は、引用の階層、すなわち、数段前の返信元メッセージからの引用であると判定される。その他の段落形式としては、箇条書き153、署名155などがある。
以上説明した規則に基づいて、ステップ202にて段落に分けた後は、各々の段落毎に(ステップ203)、段落中の各文章の意図を、文章意図判定規則に基づいて判定する(ステップ204)。図16に示したように、文章意図判定規則とは、文章の表現からその意図を判定するための規則であり、例えば、「ですか」「でしょうか」「?」「なぜ」といった表現を含んだ文章は疑問161の意図がある、といった判定を行なう。
なお、ここでの判定の処理は、本例のように、ある文字列が表れているかどうかという文章の表層的な表現(文章の表記)に基づいて行なってもよいし、構文解析等の自然言語処理に基づいた方法でもよいが、ステップ204の時点では多少の判定誤りがあっても後続の処理で補うことができる。以上のステップ202からステップ203の処理を、図3で示したメッセージに対して行なった結果を説明する図が図18である。図18に示したように、メッセージの段落(破線で囲まれた部分)とその形式(楕円で記した「引用」「箇条書き」など)、および、各段落中の文章の意図(「挨拶」「お礼」「確認」など)が判定される。
次に、図20のステップ205では、メッセージ間の返信関係、すなわち、図14で説明した関係と、引用文章の引用元メッセージとの合致の度合に基づいて、引用段落の引用元メッセージにおける段落を同定する。例えば、図18の181の引用段落は、このメッセージが図2のメッセージ(メッセージIDが「m11」)の返信であることと、181の部分の文章が図2の27の部分と合致することから、この引用段落の、返信元メッセージにおける段落は図2の27の部分であることが対応付けられる。
次に、図20のステップ208の処理を、スレッド中の全メッセージの(ステップ206)、全段落(ステップ207)について繰り返し行なう。すなわち、図17に示した段落意図判定規則に基づき、意図が「質問者による質問」「質問に対する回答者による問い返し」「問い返しに対する質問者による返答」「回答者による回答」であるような段落意図を判定する。 図17に示したように、これらの意図の判定は3つの条件、すなわち、送信元(質問者のメッセージか回答者のメッセージか)、文章意図(疑問、確認、依頼、解決方法など、所定の意図の文章が含まれているか)、および、引用(付近に引用されている段落または文章の意図はどのようなものか、あるいは逆に、どのような意図の段落または文章の付近に引用されているか)の条件によって総合的に判定する。例えば、「質問への問い返し」であるための条件171によれば、送信元が「回答者」であり、意図が「確認」「疑問」「依頼」「例示」であるような文章を多く含み、「質問の引用の付近に」あり、「返答の付近に引用される」ような段落が、「質問への問い返し」である可能性が高い。なお、この3つの条件のうち、送信元についての条件のみが必須の条件で、文章意図、引用の条件は必ずしも満たさなくてもよく、例えば、ある条件を満足するごとに得点(確からしさ)を加算していき、得点が最も高い段落を選択するという方法でもよい(したがって、上述のように、各文章の意図の判定に誤りがあっても、段落の意図は総合的には正しく判定される可能性が高い)。本発明の実施形態ではその判定方法を特には限定しない。このステップ208の処理の結果、図19に示すように、「質問者による質問」「質問に対する回答者による問い返し」「問い返しに対する質問者による返答」「回答者による回答」の各々に相当する段落が判定される。各段落にはIDが振られ、次のステップ209では、段落同士の返信元・返信先の関係が付けられる。すなわち例えば、段落IDb121の段落(問い返し)は、段落b111(質問)への問い返しであり、さらに段落b131(返答)によって返答されたものである、という関係付けがなされる。このようにして抽出されたデータが、事例記憶部5に記憶される。
以上、本発明の実施形態における事例の抽出処理の説明では、主に、質問から回答に至るまでにやり取りされるメッセージとして、質問、問い返し、返答、回答のメッセージが各々一つづつ送受信された場合の例で説明したが、例えば図7、図8、図9に示したように、問い返しが省略されて、質問に対して直接回答が返信される場合や、逆に、問い返し、返答等のやり取りが各々複数のメッセージによって複数往復回やり取りされる場合にも、適切に抽出が行われる。また、質問者と回答者が各々一人である例をもとに説明したが、質問者、回答者ともに、複数人であってもよい。
図22から図27までの図は、事例記憶部5に記憶された過去の事例を検索した画面の例を示した図であり、このうち、図22、図23、図24、図25は、回答者が用いる画面の例を示し、図27と図28は、質問者が用いる画面の例を示すものである。図21の(a)と(b)は、どちらも、事例検索部6によって行なわれる事例の検索の処理の流れを示した図である。図21(a)は、質問文(自然文もしくはキーワード)が検索条件として与えられた場合に、これと類似した過去の事例を検索する処理を示している。一方の図21(b)は、メッセージのやり取りが検索条件として与えられた場合に、これと類似した過去の事例を検索する処理を示している。
以下、これらの図を用いて、本発明の実施形態における検索の処理について説明する。
まず、図21(a)のステップ2101では、各メッセージのスレッドtについて上記に説明した方法で判定した質問tq、問い返しtb、返答tr、回答taの各々の文章について、単語ベクトルVtq、Vtb、Vtr、Vtaを求めておく。ここで、単語ベクトルとは、文章中に出現する各単語を各次元に対応させ、単語毎にその頻度に基づいてTF−IDF等による重み付けをしたベクトルで文章をモデル化したものであり、文書検索ではベクトル空間モデルと呼ばれる一般的な手法である。TF−IDF重み付けとは、ある文章における当該単語の生起頻度TF(Term Frequency)と、文章の数と当該単語が1回以上生起する文章の数IDF(Inverse Document Frequency)によって定義されるものである。単語の選定には、例えば形態素解析によって得られた自立語を選択する、という方法がある。形態素解析は、自然言語で書かれた文章を形態素(おおまかにいえば単語)の列に分割して品詞を見分けるものである。
図21(a)のステップ2101の処理は、図21(b)のステップ2111の処理とも、図28のステップ281の処理とも等しいので、これらの処理は、実際の検索の事前、例えば事例記憶部5に事例を記憶する際に行なっておく。次に図21(a)のステップ2102では、検索条件である質問文qの単語ベクトルVqを求める。この求め方は、例えば先の質問tqから単語ベクトルVtqを求める方法と同じである。次に、全スレッド t について繰り返し(ステップ2103)、Vtq、Vtb、Vtr、VtaとVqとの内積(もしくは余弦)により、スレッド t の得点を求める(ステップ2104)。この処理もベクトル空間モデルに基づくものであるが、ここで、各ベクトルの重みを段落の意図に応じて(1)式のように加味する。Stqは得点、wq、wb、wr、waは重み、「・」はベクトルの内積(または余弦)である。
Stq = (wqVtq + wbVtb + wrVtr + waVta)・Vq・・・(1)式
この際、質問文qと、スレッド中の質問tqおよび返答trとが、共通の単語をより多く持つようなスレッドtが、質問文との関連性が大きいと考えられるので、そのようなスレッドの得点が大きくなるように、重みwqとwrを、wbとwaに比べて大きくする。また、本検索処理では、スレッドの全文章を検索対象とするのでなく、その要約とも言える部分の文章を検索対象とするので、検索の適合率は高くなる。このようにして各スレッドの得点を求めた後は、ステップ2105にて、得点の高いスレッドtから順に、その質問tq、問い返しtb、返答tr、回答taの組を、検索結果として提示する。
この際、質問文qと、スレッド中の質問tqおよび返答trとが、共通の単語をより多く持つようなスレッドtが、質問文との関連性が大きいと考えられるので、そのようなスレッドの得点が大きくなるように、重みwqとwrを、wbとwaに比べて大きくする。また、本検索処理では、スレッドの全文章を検索対象とするのでなく、その要約とも言える部分の文章を検索対象とするので、検索の適合率は高くなる。このようにして各スレッドの得点を求めた後は、ステップ2105にて、得点の高いスレッドtから順に、その質問tq、問い返しtb、返答tr、回答taの組を、検索結果として提示する。
図22は、質問文に類似した過去の事例を検索した画面の例を示している。ここでは、検索条件として「XWord」と「インストール」という2つのキーワードによる検索条件221を指定して、画面右上に配設された検索ボタンをクリックし、検索を行なったときの検索結果である。222、223、224の行で示したような、質問、質問への問い返し、問い返しへの返答、回答の組が、検索結果として提示される。この画面は、問合せ窓口業務を担当している回答者が用いる検索画面の例であるが、図に示したように、図2から図13で示したようなメッセージが、簡潔で、かつ、やり取りの経緯が容易に把握できる形で提示される。なお、行223は、図7、図8、図9で示したメッセージの問合せ事例に相当するが、問い返しやその返答が存在しない事例の場合で、その欄が空白となる。また、図20で説明した事例抽出の処理は、自動的に行なわれる処理であり、その処理が適切に行なわれるかどうかは、メッセージの文章の記述にも依存する。このため、抽出の結果は必ずしも再利用しやすさの点で最良の文章になるとは限らないが、事例編集部7を用いて、これを適切な文章に編集することができる。図22に示した画面例では、画面右下に配設された編集ボタンをクリックし、編集作業を行う。
図23は、図22の225、226、227、228、229の部分を編集した画面の例を示した図である。後で再利用しやすいように、文章の表現を正確にしたり、不要な部分を除く(図23の231、232、233)作業をこの編集手段を用いて行なうことができる。例えば、図11で示した問い返しのメッセージ対する返答が、図12で示したように、個々の問い返し項目に対応する返答の項目を自動で分離することが難しい場合などには、これを編集して、図23の234に示したように、再利用しやすい形に整理することができる。
図24は、比較的長い自然文の質問241を検索条件とした場合の検索結果の画面例を示した図である。質問に含まれる「権限」「メッセージ」といった語によって、適切な事例が絞り込まれて表示される。また、回答者は、検索結果を参照中、特に再利用したい文章があれば、これに対応するメッセージをすぐ閲覧できるようになっている。例えば、図24の242の部分の問い返しの例文を再利用したい場合には、この部分の詳細な文章を図24の243のような画面に表示することができる。
本発明の特徴の一つは、質問文を検索条件として事例を検索するだけでなく、質問者と回答者とのメッセージのやり取りの様々な段階において、この問合せの案件と類似した事例を適切かつ容易に検索できることにある。図21(b)はその処理の流れを示した図であり、図25は問合せのやり取りに類似した過去の事例を検索した検索画面の例を示したものである。図21(b)は図21(a)と類似しているが、検索条件が、メッセージのやり取りすなわちスレッドであるため、ステップ2112では、このスレッドqの中の質問qq問い返しqb、返答qrおよび回答qaの文章を、上記図20で説明した処理によって抽出した後、これら各々の単語ベクトルVqq、Vqb、VqrおよびVqaを求める。なお、スレッドqは、問合せのやり取りが継続しているスレッドであるため、まだ回答が得られていないことが多く、qaは存在しない(Vqaは空である)ことが多い。ステップ2114では、これらqベクトルと、過去の各スレッドtのベクトルとの内積(または余弦)として、tの得点を求める。スレッドqとtのベクトルから得点を求める計算は、上述の方法と同様に、重みを加味して、次の(2)式によればよい。
Stq = (wqVtq + wbVtb + wrVtr + waVta)
・(wqVqq + wbVqb + wrVqr + waVqa)・・・(2)式
ステップ2114の処理は全スレッドtについて繰り返される(ステップ2113)。
・(wqVqq + wbVqb + wrVqr + waVqa)・・・(2)式
ステップ2114の処理は全スレッドtについて繰り返される(ステップ2113)。
図25は、スレッドを検索条件として事例を検索した画面例である。質問者と回答者とのこれまでのやり取りから抽出した質問251、質問への問い返し252、問い返しへの返答253と、総合的に類似した適切な事例が検索される。
図26と図27は、質問者自らが、本発明の実施形態に係る回答支援システムの検索機能を用いて回答を検索する場合の画面例を示す図である。本発明の特徴の一つは、事例に含まれる問い返し、返答の情報を用いて、適切な回答を、理解しやすい形で提示することにある。
図26の例は、詳細な情報が若干不足している質問文に対して、関連のある回答を適切に場合分けして提示した例である。回答は、まず、262に示すような分類カテゴリ毎にグルーピングして提示される(このカテゴリを作成する方法は後述する)。さらに各回答263,264,265には、この回答が有用な場合を明示する文章266が付されて提示される。266のような文章は、前述の、問い返しおよび返答の文章(図23の231、232、233)を用いて、「○○が××場合は」といった形式に生成したものである。質問者はこの文章を読むことで、所望の回答を容易に探して、詳細な回答のみを選択して267の回答の詳細のような形で閲覧することができるし、有用でない回答や誤った回答を用いてしまうという危険も防げる。
図27は、図26と同じく検索結果の画面例であるが、図26の例よりも質問文を詳細に記述したことにより、より適切な回答のみが検索結果として表示される。
図28は、事例記憶部5に記憶された過去の事例を分類し、さらにその分類結果から文書を生成する処理を示した図である。これらの処理は、事例分類部8および文書生成部9によって各々行なわれる。これらの処理の結果として生成された文書は、文書記憶部5に記憶され、質問者あるいは回答者の要求に応じて、文書提示部11によって提示される。
図29は、提示された文書の例を示した図である。
また、上述したように、図26および図27で示した検索結果の例は、検索結果を、分類カテゴリ毎にグルーピングして提示していたが、この分類カテゴリを作成する処理も図28で説明する処理とほぼ同じである(ステップ288のみが不要)。図28の分類処理は、図21の検索処理と類似しており、ステップ281はステップ2101と同じである。ステップ282ではまず、回答者が、空の分類カテゴリを作成し、そのカテゴリの意味内容を表す文章として、例えば「XWordがインストールできない」という文章を設定する。この文章は、図21(a)における質問文qと同等のものであり、この文章から作成された単語ベクトルVc(ステップ283)と、各スレッドtとの内積(もしくは余弦)によってtの得点を求め(ステップ285)、この得点が閾値以上のものを(ステップ286)、分類カテゴリcに加える(ステップ287)。そして、文書生成部9にて、tの問い返し、返答、回答の文章を所定の形式で追加していくことにより、分類カテゴリc用の文章を作ることができる。この作業を、必要な分類カテゴリの分だけ繰り返して行なえば、必要な文書が作成できる。
また、この分類の処理と同様の考え方で、事例をクラスタリングすることも容易に実現可能である。本発明の実施形態によって、各事例が、質問、問い返し、返答、回答の文章の組として表現され、かつ、これらの文章が自動的に抽出可能で、さらに、事例同士の類似度が定義されているからである。なお、例えば顧客一般に対して検索サービスや質問回答事例の文書を公開する場合、他の顧客の問合せ事例をそのままの形で提示することは、内容上、かつ、個人情報の保護上、問題がある場合が多いので、この場合には、上記に説明したように、回答者すなわち問合せ窓口業務の担当者が事例編集部7を用いて適切に編集した事例のみを検索・提示するようにすればよい。
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
た図。
事例を分類して文書化する処理の流れを示した図。
文書化した事例を提示した画面の例を示した図。
1…メッセージ送受信部、 2…メッセージ記憶部、 3…事例抽出部、 4…事例抽出規則記憶部、 5…事例記憶部、 6…事例検索部、 7…事例編集部、 8…事例分類部、 9…文書生成部、 10…文書記憶部、 11…文書提示部。
Claims (8)
- 質問者と回答者の間でやり取りされた複数のメッセージから、質問者が行った質問の文章と、当該質問に対して回答者が行った問い返しの文章と、当該問い返しに対して質問者が行った返答の文章と、回答者が行った回答の文章とを、前記複数のメッセージの返信関係、段落構造および文章表現に基づいて抽出する手段と、
前記抽出された質問、問い返し、返答、回答の文章を各々関連付けて記憶する手段を具備し、
新規の質問に対して、前記記憶された過去の複数組の質問、問い返し、返答、回答の文章の組の中から、前記新規の質問の文章に類似した組を検索し、その検索結果を、前記質問、問い返し、返答、回答の文章を関連付けた形で提示することを特徴とする、回答支援システム。 - 質問者と回答者の間でやり取りされた新規の複数のメッセージから、前記抽出手段を用いて抽出した、質問、問い返し、返答、回答の文章のいずれかまたは複数と類似した、過去の質問、問い返し、返答、回答の文章の組を、前記記憶手段から検索し、その検索結果を、前記質問、問い返し、返答、回答の文章を関連付けた形で提示することを特徴とする請求項1に記載の回答支援システム。
- 前記記憶手段に記憶された複数組の前記質問、問い返し、返答、回答の文章の組を、互いに類似する組同士に分類する手段を具備することを特徴とする請求項1または2に記載の回答支援システム。
- 前記記憶手段に記憶された複数組の前記質問、問い返し、返答、回答の文章の組から、その各々の文章を用いて文書を作成することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の回答支援システム。
- 質問者と回答者とでやり取りするメッセージを送受信するメッセージ送受信部と、
前記やり取りされたメッセージを記憶するメッセージ記憶部と、
前記メッセージ記憶部に記憶されたメッセージのデータから、再利用すべき事例のデータを抽出する事例抽出部と、
前記事例抽出部での抽出処理に利用する規則を記憶する事例抽出規則記憶部と、
前記事例抽出部で抽出された事例データを所定の形式で記憶する事例記憶部と、
質問者または回答者からの検索要求に応じて、適切な事例を前記事例記憶部から検索して提示する事例検索部と、
から構成されることを特徴とする回答支援装置。 - 前記回答支援装置は、さらに
前記事例抽出部で抽出された事例データを編集するための事例編集部と、
前記事例記憶部に蓄積された複数の事例を、回答者が指定した分類方法に応じて分類する事例分類部と、
前記事例記憶部に記憶された事例から整理した文書を生成する文書生成部と、
前記文書生成部で生成した文書を記憶する文書記憶部と、
前記文書記憶部で記憶する文書を質問者もしくは回答者の要求に応じて提示する文書提示部と、
を具備していることを特徴とする請求項5記載の回答支援装置。 - 前記事例抽出規則記憶部で記憶する抽出処理に利用する規則は、前記複数のメッセージの返信関係、段落構造および文章表現に基づいて、質問、問い返し、返答、回答のいずれかの文章を抽出できるものであることを特徴とする請求項5または6記載の回答支援装置。
- 表示装置を備えた回答支援システムの制御を行うコンピュータに、
質問者と回答者の間でやり取りされた複数のメッセージから、質問者が行った質問の文章と、当該質問に対して回答者が行った問い返しの文章と、当該問い返しに対して質問者が行った返答の文章と、回答者が行った回答の文章とを、前記複数のメッセージの返信関係、段落構造および文章表現に基づいて抽出する処理を実行させ、
前記抽出された質問、問い返し、返答、回答の文章を各々関連付けて記憶する処理を実行させ、
新規の質問に対して、前記記憶された過去の複数組の質問、問い返し、返答、回答の文章の組の中から、前記新規の質問の文章に類似した組を検索する処理を実行させ、
当該検索結果を、前記質問、問い返し、返答、回答の文章を関連付けた形で前記表示装置に表示する処理を実行させる回答支援プログラム。
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Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008262537A (ja) * | 2007-01-23 | 2008-10-30 | Gm Global Technology Operations Inc | アーカイブ記録からの回復ケースに基づく推論情報 |
JP2011048524A (ja) * | 2009-08-26 | 2011-03-10 | Fujitsu Ltd | 問題又は不満データ処理装置及び方法 |
JP2011192191A (ja) * | 2010-03-16 | 2011-09-29 | Nec Corp | システム開発における要求獲得支援手法、要求獲得支援システムおよびプログラム |
JP2012003704A (ja) * | 2010-06-21 | 2012-01-05 | Nomura Research Institute Ltd | Faq候補抽出システムおよびfaq候補抽出プログラム |
JP2012079166A (ja) * | 2010-10-04 | 2012-04-19 | Fujifilm Imagetec Co Ltd | 情報表示システム |
JP2012520532A (ja) * | 2009-03-16 | 2012-09-06 | アルカテル−ルーセント | コールセンタのオペレータのための支援方法 |
JP2013105226A (ja) * | 2011-11-11 | 2013-05-30 | Fujitsu Ltd | 受信メール分類装置、受信メール分類プログラム及び受信メール分類方法 |
WO2015092914A1 (ja) * | 2013-12-20 | 2015-06-25 | 株式会社日立製作所 | データ検索方法およびデータ検索システム |
JP2016048585A (ja) * | 2015-12-21 | 2016-04-07 | シャープ株式会社 | ユーザ支援システム、方法、ユーザ端末装置、オペレータ制御装置およびサーバ |
JP2017162159A (ja) * | 2016-03-09 | 2017-09-14 | 富士通株式会社 | 検索制御プログラム、検索制御装置及び検索制御方法 |
JP2019200582A (ja) * | 2018-05-16 | 2019-11-21 | ファナック株式会社 | 検索装置、検索方法及び検索プログラム |
JP2020177360A (ja) * | 2019-04-16 | 2020-10-29 | 株式会社リコー | Q&a抽出装置、方法、プログラム、および応答システム |
JP6932417B1 (ja) * | 2020-10-22 | 2021-09-08 | クーパン コーポレイション | 相談員支援方法およびその演算装置 |
JP2022040233A (ja) * | 2017-12-13 | 2022-03-10 | 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 | 情報処理装置及びプログラム |
Families Citing this family (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080040339A1 (en) * | 2006-08-07 | 2008-02-14 | Microsoft Corporation | Learning question paraphrases from log data |
US20080281922A1 (en) * | 2007-05-09 | 2008-11-13 | Microsoft Corporation | Automatic generation of email previews and summaries |
US10304064B2 (en) * | 2007-11-02 | 2019-05-28 | Altum, Inc. | Grant administration system |
US8024332B2 (en) * | 2008-08-04 | 2011-09-20 | Microsoft Corporation | Clustering question search results based on topic and focus |
US8027973B2 (en) | 2008-08-04 | 2011-09-27 | Microsoft Corporation | Searching questions based on topic and focus |
US20100063797A1 (en) * | 2008-09-09 | 2010-03-11 | Microsoft Corporation | Discovering question and answer pairs |
US8775530B2 (en) * | 2010-08-25 | 2014-07-08 | International Business Machines Corporation | Communication management method and system |
US20130204614A1 (en) * | 2010-10-06 | 2013-08-08 | Nec Corporation | Request acquisition support system in system development, request acquisition support method and recording medium |
US8515986B2 (en) | 2010-12-02 | 2013-08-20 | Microsoft Corporation | Query pattern generation for answers coverage expansion |
US9020920B1 (en) * | 2012-12-07 | 2015-04-28 | Noble Systems Corporation | Identifying information resources for contact center agents based on analytics |
US10599765B2 (en) * | 2013-06-27 | 2020-03-24 | Avaya Inc. | Semantic translation model training |
US9460211B2 (en) * | 2013-07-08 | 2016-10-04 | Information Extraction Systems, Inc. | Apparatus, system and method for a semantic editor and search engine |
US9626352B2 (en) | 2014-12-02 | 2017-04-18 | International Business Machines Corporation | Inter thread anaphora resolution |
US10102289B2 (en) | 2014-12-02 | 2018-10-16 | International Business Machines Corporation | Ingesting forum content |
US10180988B2 (en) | 2014-12-02 | 2019-01-15 | International Business Machines Corporation | Persona-based conversation |
US9811515B2 (en) | 2014-12-11 | 2017-11-07 | International Business Machines Corporation | Annotating posts in a forum thread with improved data |
US20160171900A1 (en) * | 2014-12-11 | 2016-06-16 | International Business Machines Corporation | Determining the Correct Answer in a Forum Thread |
US9626622B2 (en) | 2014-12-15 | 2017-04-18 | International Business Machines Corporation | Training a question/answer system using answer keys based on forum content |
JP6988715B2 (ja) * | 2018-06-29 | 2022-01-05 | 日本電信電話株式会社 | 回答文選択装置、方法、およびプログラム |
US11429834B1 (en) * | 2018-09-07 | 2022-08-30 | Intuit, Inc. | Neural-based agent assistance interface for providing answers based on a query vector |
CN109858976A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-06-07 | 北京智乐瑟维科技有限公司 | 产品的业务预警方法、装置、存储介质和设备 |
US11238219B2 (en) * | 2019-06-06 | 2022-02-01 | Rakuten Group, Inc. | Sentence extraction system, sentence extraction method and information storage medium |
CN111858879B (zh) * | 2020-06-18 | 2024-04-05 | 达观数据有限公司 | 一种基于机器阅读理解的问答方法及***、存储介质、计算机设备 |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5918222A (en) * | 1995-03-17 | 1999-06-29 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Information disclosing apparatus and multi-modal information input/output system |
US6377944B1 (en) * | 1998-12-11 | 2002-04-23 | Avaya Technology Corp. | Web response unit including computer network based communication |
EP1156430A2 (en) * | 2000-05-17 | 2001-11-21 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Information retrieval system |
US6901394B2 (en) * | 2000-06-30 | 2005-05-31 | Askme Corporation | Method and system for enhanced knowledge management |
US20020026435A1 (en) * | 2000-08-26 | 2002-02-28 | Wyss Felix Immanuel | Knowledge-base system and method |
JP2002278977A (ja) * | 2001-03-22 | 2002-09-27 | Fujitsu Ltd | 質問回答装置、質問回答方法及び質問回答プログラム |
GB2382678A (en) * | 2001-11-28 | 2003-06-04 | Symbio Ip Ltd | a knowledge database |
JP4004825B2 (ja) * | 2002-03-14 | 2007-11-07 | 株式会社東芝 | 情報抽出共有装置 |
-
2004
- 2004-09-27 JP JP2004280142A patent/JP2006092473A/ja active Pending
-
2005
- 2005-07-14 US US11/180,575 patent/US20060078862A1/en not_active Abandoned
Cited By (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008262537A (ja) * | 2007-01-23 | 2008-10-30 | Gm Global Technology Operations Inc | アーカイブ記録からの回復ケースに基づく推論情報 |
JP2012520532A (ja) * | 2009-03-16 | 2012-09-06 | アルカテル−ルーセント | コールセンタのオペレータのための支援方法 |
JP2011048524A (ja) * | 2009-08-26 | 2011-03-10 | Fujitsu Ltd | 問題又は不満データ処理装置及び方法 |
JP2011192191A (ja) * | 2010-03-16 | 2011-09-29 | Nec Corp | システム開発における要求獲得支援手法、要求獲得支援システムおよびプログラム |
JP2012003704A (ja) * | 2010-06-21 | 2012-01-05 | Nomura Research Institute Ltd | Faq候補抽出システムおよびfaq候補抽出プログラム |
JP2012079166A (ja) * | 2010-10-04 | 2012-04-19 | Fujifilm Imagetec Co Ltd | 情報表示システム |
JP2013105226A (ja) * | 2011-11-11 | 2013-05-30 | Fujitsu Ltd | 受信メール分類装置、受信メール分類プログラム及び受信メール分類方法 |
US10423613B2 (en) | 2013-12-20 | 2019-09-24 | Hitachi, Ltd. | Data search method and data search system |
WO2015092914A1 (ja) * | 2013-12-20 | 2015-06-25 | 株式会社日立製作所 | データ検索方法およびデータ検索システム |
JP2016048585A (ja) * | 2015-12-21 | 2016-04-07 | シャープ株式会社 | ユーザ支援システム、方法、ユーザ端末装置、オペレータ制御装置およびサーバ |
JP2017162159A (ja) * | 2016-03-09 | 2017-09-14 | 富士通株式会社 | 検索制御プログラム、検索制御装置及び検索制御方法 |
JP2022040233A (ja) * | 2017-12-13 | 2022-03-10 | 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 | 情報処理装置及びプログラム |
JP2019200582A (ja) * | 2018-05-16 | 2019-11-21 | ファナック株式会社 | 検索装置、検索方法及び検索プログラム |
JP2020177360A (ja) * | 2019-04-16 | 2020-10-29 | 株式会社リコー | Q&a抽出装置、方法、プログラム、および応答システム |
JP7099397B2 (ja) | 2019-04-16 | 2022-07-12 | 株式会社リコー | Q&a抽出装置、方法、プログラム、および応答システム |
JP6932417B1 (ja) * | 2020-10-22 | 2021-09-08 | クーパン コーポレイション | 相談員支援方法およびその演算装置 |
JP2022068807A (ja) * | 2020-10-22 | 2022-05-10 | クーパン コーポレイション | 相談員支援方法およびその演算装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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