JP6064855B2 - 情報処理プログラム及び情報処理装置 - Google Patents

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Description

本発明は、情報処理プログラム及び情報処理装置に関する。
従来の技術として、利用者のフィードバックに基づき内容が類似する文書情報の集合を収集する情報処理装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１に開示された情報処理装置は、内容が類似する文書情報を収集し、当該収集した文書情報の集合を利用者に提示し、集合に間違って含まれている文書の指摘と、集合に含まれていない追加するべき文書情報の指摘とを、利用者からフィードバックとして収集し、当該フィードバックに基づいて文書情報の類似性の算出を最適化する。なお、以下において、内容が類似する文書情報を収集して集合とすることを「分類する」といい、当該集合の内容を「分類」という。
特開２０１２−１１８９７７号公報
本発明の目的は、文書情報の分類が適切か否か利用者に判断させるための情報を作成する情報処理プログラム及び情報処理装置を提供することにある。
本発明の一態様は、上記目的を達成するため、以下の情報処理プログラム及び情報処理装置を提供する。
［１］コンピュータを、
一対一の関係にある第１の文書情報と第２の文書情報の組を複数取得して、取得した複数の組に含まれる複数の前記第２の文書情報のそれぞれの特徴量を前記第２の文書情報のそれぞれから取得する特徴量取得手段と、
前記複数の第２の文書情報のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報を作成する分布図作成手段と、
前記特徴量取得手段が取得した特徴量に基づいて、前記複数の第２の文書情報のそれぞれの間の特徴量空間における距離を求め、求めた前記距離が予め定めた値以上離れている第２の文書情報の集合は、それぞれ異なる属性情報が付与されるものとして、前記複数の第２の文書情報を分類し、分類した分類結果に基づいて当該複数の第２の文書情報に対応する複数の前記第１の文書情報を分類する分類手段
として機能させるための情報処理プログラム。
［２］前記分布図作成手段は、同一の属性情報に付与された前記第２の文書情報について作成された複数の分布図情報を結合し、新たな分布図情報を作成する前記［１］に記載の情報処理プログラム。
［３］前記コンピュータを、
前記特徴量取得手段が取得した特徴量に基づいて、前記複数の第２の文書情報のそれぞれの間の特徴量空間における距離を求め、求めた前記距離が予め定めた値以上離れている前記第２の文書情報は、前記属性情報に付与されないものとして、前記複数の第２の文書情報を分類する分類手段としてさらに機能させる前記［１］又は［２］に記載の情報処理プログラム。
［４］前記分類手段は、前記属性情報に付与されないものとされた前記第２の文書情報に他の属性情報を付与する前記［３］に記載の情報処理プログラム。
［５］前記コンピュータを、
前記複数の第２の文書情報の分類を要求した要求元に対し、前記分布図作成手段の作成した前記分布図情報を通知する通知手段としてさらに機能させる前記［１］−［４］のいずれかに記載の情報処理プログラム。
［６］前記複数の第２の文書情報の分類を要求した要求元に対し、前記分布図作成手段の作成した前記分布図情報及び前記分類手段が分類した分類結果を通知する通知手段としてさらに機能させる前記［３］に記載の情報処理プログラム。
［７］一対一の関係にある第１の文書情報と第２の文書情報の組を複数取得して、取得した複数の組に含まれる複数の前記第２の文書情報のそれぞれの特徴量を前記第２の文書情報のそれぞれから取得する特徴量取得手段と、
前記複数の第２の文書情報のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報を作成する分布図作成手段と、
前記特徴量取得手段が取得した特徴量に基づいて、前記複数の第２の文書情報のそれぞれの間の特徴量空間における距離を求め、求めた前記距離が予め定めた値以上離れている第２の文書情報の集合は、それぞれ異なる属性情報が付与されるものとして、前記複数の第２の文書情報を分類し、分類した分類結果に基づいて当該複数の第２の文書情報に対応する複数の前記第１の文書情報を分類する分類手段とを有する情報処理装置。
［８］コンピュータを、
質問と回答の関係にある複数の質問文書情報と複数の回答文書情報を取得して、当該複数の回答文書情報のそれぞれの特徴量を前記回答文書情報のそれぞれから取得する特徴量取得手段と、
前記複数の回答文書情報のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報を作成する分布図作成手段と、
前記特徴量取得手段が取得した特徴量に基づいて、前記複数の回答文書情報のそれぞれの間の特徴量空間における距離を求め、求めた前記距離が予め定めた値以上離れている回答文書情報の集合は、それぞれ異なる属性情報が付与されるものとして、前記複数の回答文書情報を分類し、分類した分類結果に基づいて当該複数の回答文書情報に対応する前記複数の質問文書情報を分類する分類手段として機能させるための情報処理プログラム。
［９］前記コンピュータを、
前記分類された質問文書情報にそれぞれ属性情報を付与する属性情報付与手段としてさらに機能させる前記［８］に記載の情報処理プログラム。
［１０］前記コンピュータを、
前記属性情報が付与された質問文書情報について学習を行い、学習結果を生成する学習手段と、
前記学習結果を用いて、属性情報が付与されていない質問文書情報に付与されるべき属性情報を推定する推定手段と、
前記推定された属性情報が付与されている回答文書情報を、前記属性情報が付与されていない質問文書情報に対する回答として提示する提示手段としてさらに機能させる前記［９］に記載の情報処理プログラム。
［１１］コンピュータを、
質問と回答の関係にある複数の質問文書情報と複数の回答文書情報及び当該複数の質問文書情報と当該複数の回答文書情報について質問から回答を作成する際の観点を示す判断情報を取得して、前記判断情報に基づいて前記複数の回答文書情報を複数の集合に分類する判断情報分類手段と、
前記判断情報分類手段により一の集合に分類された複数の回答文書情報のそれぞれの特徴量を前記回答文書情報のそれぞれから取得する特徴量取得手段と、
前記複数の集合のそれぞれについて、前記複数の回答文書情報のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報を作成する分布図作成手段と、
前記複数の集合のそれぞれについて、前記特徴量取得手段が取得した特徴量に基づいて、前記複数の回答文書情報のそれぞれの間の特徴量空間における距離を求め、前記複数の集合のそれぞれについて、求めた前記距離が予め定めた値以上離れている回答文書情報の集合は、それぞれ異なる属性情報が付与されるものとして、前記複数の回答文書情報を分類する分類手段と、
前記分類手段により前記複数の回答文書情報が分離よく分類された集合に対応する判断情報が、質問から回答を作成する際に着目すべき観点であるものとして通知する判断情報通知手段として機能させるための情報処理プログラム。
［１２］コンピュータを、
質問と回答の関係にある複数の質問文書情報と複数の回答文書情報及び当該複数の質問文書情報と当該複数の回答文書情報について質問から回答を作成する際の観点を示す判断情報を取得して、前記判断情報に基づいて前記複数の回答文書情報を複数の集合に分類する判断情報分類手段と、
前記判断情報分類手段により一の集合に分類された複数の回答文書情報のそれぞれの特徴量を前記回答文書情報のそれぞれから取得する特徴量取得手段と、
前記複数の集合のそれぞれについて、前記複数の回答文書情報のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報を作成する分布図作成手段と、
前記複数の集合のそれぞれについて、前記特徴量取得手段が取得した特徴量に基づいて、前記複数の回答文書情報のそれぞれの間の特徴量空間における距離を求め、前記複数の集合のそれぞれについて、求めた前記距離が予め定めた値以上離れている回答文書情報の集合は、それぞれ異なる属性情報が付与されるものとして、前記複数の回答文書情報を分類し、分類した分類結果に基づいて当該複数の回答文書情報に対応する前記複数の質問文書情報を分類する分類手段と、
それぞれ異なる属性情報が付与されるものとされた回答文書情報の集合に新たな属性情報を付与する属性情報付与手段として機能させるための情報処理プログラム。
［１３］質問と回答の関係にある複数の質問文書情報と複数の回答文書情報を取得して、当該複数の回答文書情報のそれぞれの特徴量を前記回答文書情報のそれぞれから取得する特徴量取得手段と、
前記複数の回答文書情報のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報を作成する分布図作成手段と、
前記特徴量取得手段が取得した特徴量に基づいて、前記複数の回答文書情報のそれぞれの間の特徴量空間における距離を求め、求めた前記距離が予め定めた値以上離れている回答文書情報の集合は、それぞれ異なる属性情報が付与されるものとして、前記複数の回答文書情報を分類し、分類した分類結果に基づいて当該複数の回答文書情報に対応する前記複数の質問文書情報を分類する分類手段とを有する情報処理装置。
［１４］質問と回答の関係にある複数の質問文書情報と複数の回答文書情報及び当該複数の質問文書情報と当該複数の回答文書情報について質問から回答を作成する際の観点を示す判断情報を取得して、前記判断情報に基づいて前記複数の回答文書情報を複数の集合に分類する判断情報分類手段と、
前記判断情報分類手段により一の集合に分類された複数の回答文書情報のそれぞれの特徴量を前記回答文書情報のそれぞれから取得する特徴量取得手段と、
前記複数の集合のそれぞれについて、前記複数の回答文書情報のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報を作成する分布図作成手段と、
前記複数の集合のそれぞれについて、前記特徴量取得手段が取得した特徴量に基づいて、前記複数の回答文書情報のそれぞれの間の特徴量空間における距離を求め、前記複数の集合のそれぞれについて、求めた前記距離が予め定めた値以上離れている回答文書情報の集合は、それぞれ異なる属性情報が付与されるものとして、前記複数の回答文書情報を分類する分類手段と、
前記分類手段により前記複数の回答文書情報が分離よく分類された集合に対応する判断情報が、質問から回答を作成する際に着目すべき観点であるものとして通知する判断情報通知手段とを有する情報処理装置。
［１５］質問と回答の関係にある複数の質問文書情報と複数の回答文書情報及び当該複数の質問文書情報と当該複数の回答文書情報について質問から回答を作成する際の観点を示す判断情報を取得して、前記判断情報に基づいて前記複数の回答文書情報を複数の集合に分類する判断情報分類手段と、
前記判断情報分類手段により一の集合に分類された複数の回答文書情報のそれぞれの特徴量を前記回答文書情報のそれぞれから取得する特徴量取得手段と、
前記複数の集合のそれぞれについて、前記複数の回答文書情報のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報を作成する分布図作成手段と、
前記複数の集合のそれぞれについて、前記特徴量取得手段が取得した特徴量に基づいて、前記複数の回答文書情報のそれぞれの間の特徴量空間における距離を求め、前記複数の集合のそれぞれについて、求めた前記距離が予め定めた値以上離れている回答文書情報の集合は、それぞれ異なる属性情報が付与されるものとして、前記複数の回答文書情報を分類し、分類した分類結果に基づいて当該複数の回答文書情報に対応する前記複数の質問文書情報を分類する分類手段と、
それぞれ異なる属性情報が付与されるものとされた回答文書情報の集合に新たな属性情報を付与する属性情報付与手段とを有する情報処理装置。
請求項１又は７に係る発明によれば、文書情報の分類が適切か否か利用者に判断させるための情報を作成することができる。
請求項２に係る発明によれば、特徴量空間における距離に基づいて文書情報の分類が適切か否か利用者に判断させるための情報を作成することができる。
請求項３に係る発明によれば、文書情報の分類が適切でない場合に、他の属性情報を付与することができる。
請求項４に係る発明によれば、複数の分布図情報を結合して、文書情報の分類が適切か否か利用者に判断させるための情報を作成することができる。
請求項５に係る発明によれば、分布図情報を利用者に提示することができる。
請求項６に係る発明によれば、分布図情報及び分類結果を利用者に提示することができる。
請求項８又は１３に係る発明によれば、回答文書情報を分類することで、質問文書情報を分類することができる。
請求項９に係る発明によれば、回答文書情報を分類することで、分類された質問文書情報に属性情報を付与することができる。
請求項１０に係る発明によれば、回答文書情報を分類することで属性情報が付与された質問文書情報について学習を行い、当該学習結果に基づいて質問文書情報に対する回答文書情報を提示することができる。
請求項１１又は１４に係る発明によれば、回答文書情報を分類した際の分離の良さに基づいて、回答文書情報を作成する際に着目すべき観点を示す判断情報を通知することができる。
請求項１２又は１５に係る発明によれば、判断情報に基づいて属性情報を付与することができる。
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 図２（ａ）及び（ｂ）は、分布図作成動作の一例を説明するための概略図である。 図３（ａ）及び（ｂ）は、分類動作の一例を説明するための概略図である。 図４（ａ）−（ｃ）は、第２の実施の形態に係る情報処理装置の動作例を説明するための概略図である。 図５（ａ）及び（ｂ）は、第３の実施の形態の情報処理装置の動作の一例を説明するための概略図である。 図６（ａ）及び（ｂ）は、第３の実施の形態の情報処理装置の動作の他の例を説明するための概略図である。 図７は、本発明の第４の実施の形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 図８（ａ）−（ｄ）は、質問文書情報及び回答文書情報の構成の一例を示す概略図である。 図９（ａ）−（ｄ）は、質問文書情報と回答文書情報の特徴を説明するための概略図である。 図１０（ａ）−（ｅ）は、情報処理装置の分類及び学習動作の一例を説明するための概略図である。 図１１（ａ）−（ｃ）は、情報処理装置の推定動作の一例を説明するための概略図である。 図１２は、情報処理装置の分類及び学習動作の一例を説明するためのフローチャートである。 図１３は、情報処理装置の推定動作の一例を説明するためのフローチャートである。 図１４は、本発明の第５の実施の形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 図１５（ａ）−（ｃ）は、質問文書情報及び回答文書情報の構成の一例を示す概略図である。 図１６（ａ）−（ｃ）は、情報処理装置の動作の一例を説明するための概略図である。 図１７は、情報処理装置の動作の一例を説明するためのフローチャートである。 図１８（ａ）−（ｅ）は、第６の実施の形態の情報処理装置の動作の一例を説明するための概略図である。
［第１の実施の形態］
（情報処理装置の構成）
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る情報処理装置１の構成の一例を示すブロック図である。
この情報処理装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等から構成され各部を制御するとともに各種のプログラムを実行する制御部１０と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ等の記録媒体から構成され情報を記憶する記憶装置の一例としての記憶部１１と、外部の端末とネットワークを介して通信する通信部１２とを備える。
なお、情報処理装置１は、通信部１２及びネットワークを介して接続された外部の端末から要求を受け付けて動作し、要求に対する応答を要求元である外部の端末に送信するサーバ装置である。
制御部１０は、後述する情報処理プログラム１１０を実行することで、属性情報受付手段１００、特徴量算出手段１０１、分布図作成手段１０２、距離算出手段１０３、分類手段１０４及び通知手段１０５等として機能する。
属性情報受付手段１００は、外部から受け付けた属性情報付与要求に応じて、文書情報１１１に対して付与される少なくとも属性名を含む属性情報１１２を受け付ける。当該属性情報１１２は、分類の名称を示すものである。ここで、文書情報とは、例えば、電子メール、チャット等の情報通信で送信されるテキスト情報や、音声情報をテキスト化した情報、紙文書等を光学走査して得られた情報等を用いることができる。
特徴量算出手段１０１は、外部から受け付けた文書情報分類要求に応じて、共通の属性情報１１２が付与された複数の文書情報１１１から、一例として、単語出現頻度（ＴＦ−ＩＤＦ）等を用いて文書をベクトル表現し、多次元尺度構成法（ＭＤＳ）にて特徴量を算出する。なお、他の手法を用いて特徴量を算出してもよい。
分布図作成手段１０２は、特徴量算出手段１０１が算出した特徴量に基づいて、同一分類の文書情報１１１、つまり、共通の属性情報１１２が付与された複数の文書情報１１１のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報１１３を作成する。なお、特徴量空間の次元は、特徴量算出手段１０１が算出する特徴量の種類の数に依存するものである。
距離算出手段１０３は、共通の属性情報１１２が付与された複数の文書情報１１１のそれぞれの間の特徴量空間における距離を、特徴量算出手段１０１が算出した特徴量に基づいて算出する。
分類手段１０４は、距離算出手段１０３が算出した特徴量空間における距離に基づいて、共通の属性情報１１２が付与された複数の文書情報１１１のそれぞれが正しい分類か否か判断し、正しい分類でない場合は異なるものとして分類する。
通知手段１０５は、分布図作成手段１０２が作成した分布図情報１１３及び／又は分類手段１０４により分類された内容を文書情報分類要求の要求元に対して通知する。
記憶部１１は、情報処理プログラム１１０、文書情報１１１、属性情報１１２、分布図情報１１３及び分布履歴情報１１４等を格納する。
情報処理プログラム１１０は、制御部１０を上記した各手段１００〜１０６として動作させるプログラムである。
分布履歴情報１１４は、分布図情報１１３を一定期間に渡り日時情報とともに記録した情報である。
なお、情報処理装置１は、例えば、サーバ装置又はパーソナルコンピュータであるが、その他に携帯電話機、タブレット端末等を用いることもできる。
また、情報処理装置１は、操作部及び表示部をさらに有する構成とすることで、外部の端末を用いずに単独で動作するように構成してもよい。
（情報処理装置の動作）
次に、本実施の形態の作用を、（１）基本動作、（２）分布図作成動作、（３）分類動作に分けて説明する。
（１）基本動作
まず、情報処理装置１の利用者は、記憶部１１の複数の文書情報１１１を分類するため、複数の文書情報１１１に対して属性情報を登録するため属性名を入力すべく情報処理装置１にネットワークを介して接続された端末装置（図示せず）の操作部を操作する。
次に、属性情報受付手段１００は、属性情報入力欄を端末装置の表示部に表示して属性名の入力を受け付ける。一例として、「税金」という属性名が入力されたとする。
次に、属性情報受付手段１００は、属性情報入力欄に入力された属性名である「税金」を複数の文書情報１１１に付与して属性情報１１２として記憶部１１に保存する。
次に、利用者は、属性情報１１２が付与された複数の文書情報１１１の分類が正しいかどうかを確かめるため、つまり、複数の文書情報１１１のすべてが属性情報１１２に付与されるものであるかどうかを確かめるため、情報処理装置１に対して文書情報の分類を要求する。
なお、属性情報１１２の文書情報１１１に対する付与は、利用者が行うもの以外に、機械で自動で付与されたものであってもよい。
（２）分布図作成動作
図２（ａ）及び（ｂ）は、分布図作成動作の一例を説明するための概略図である。
図２（ａ）に示すように、文書情報１１１ａ１−１１１ａｎからなる集合１１１ａは、利用者によって属性情報１１２ａとして例えば「税金」が付与されている。本実施形態においては、図２（ａ）以降に示すように、属性情報を「ｔａｇ」で表現している。属性情報１１２ａには、種別、カテゴリ、業種等が用意されている。
特徴量算出手段１０１は、文書情報分類要求に応じて、共通の属性情報１１２ａが付与された複数の文書情報１１１ａ１−１１１ａｎからそれぞれ特徴量を算出する。
次に、分布図作成手段１０２は、図２（ｂ）に示すように、特徴量算出手段１０１が算出した特徴量に基づいて、共通の属性情報１１２が付与された複数の文書情報１１１ａ１−１１１ａｎのそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報１１３を作成する。
なお、分布図情報１１３は、説明のために二次元空間上の分布を示しているが、ｎ次元空間上の分布を示すものであってもよい。
また、距離算出手段１０３は、共通の属性情報１１２が付与された複数の文書情報１１１ａ１−１１１ａｎのそれぞれの間の特徴量空間における距離を、特徴量算出手段１０１が算出した特徴量に基づいて算出する。図２（ｂ）に示す距離ｄａは、文書情報１１１ａｉとそれ以外の集合１１１ａｍに属する文書情報それぞれとの距離の平均である。なお、距離ｄａは、最も近い文書情報との距離でもよいし、最も遠い文書情報との距離でもよく、適宜定義してよい。
（３）分類動作
図３（ａ）及び（ｂ）は、分類動作の一例を説明するための概略図である。
以下は「（２）分布図作成動作」に続く動作を説明するものであって、「（２）分布図作成動作」において、利用者によって文書情報１１１ａｍと文書情報１１１ａｉに対して、同一の属性情報１１２aである「税金」が付与されていること前提に説明する。分類手段１０４は、図３（ａ）に示すように分布図情報１１３を参照し、特徴量空間における距離ｄａに基づいて、距離が予め定めた閾値ｄｔ以上のものを共通の属性情報１１２ａにあたる「税金」以外の属性情報が付与されるべき別分類の文書情報であるとして、共通の属性情報１１２ａが付与されるべき集合１１１ａｍと属性情報１１２ａ以外の属性情報が付与されるべき文書情報１１１ａｉとをそれぞれ異なる分類の集合に属するものと判断する。
分類手段１０４は、分類の結果ｄａ＞ｄｔである場合、集合１１１ａｍと文書情報１１１ａｉとをそれぞれ異なる分類の集合に属するものと判断し、図３（ｂ）に示すように、文書情報ａｉから属性情報１１２ａを削除する。なお、分類手段１０４は、属性情報１１２ａを削除せずに、以下に説明する通知手段１０５により属性情報１１２ａが誤って付与されている可能性がある旨を分類結果として利用者に通知してもよい。また、分類手段１０４は、属性情報１１２ａを削除した文書情報１１１ａｉに対し、過去の履歴等を利用して、特徴量空間における距離の近い他の文書情報に付与されている属性情報を、属性情報１１２ａの代わりに再付与すべき属性情報であると推測して付与してもよい。ここで、「再付与」とは、予め付与された属性情報と異なる他の属性情報を予め付与された属性情報に代えて付与することをいうものとする。
通知手段１０５は、分布図作成手段１０２が作成した分布図情報１１３ａ及び／又は分類手段１０４による分類結果を文書情報分類要求の要求元である利用者に対して通知する。
例えば、分布図情報１１３ａを利用者の利用する端末の表示部に表示するとともに、分類結果として、距離が予め定めた閾値ｄｔ以上の文書情報１１１ａｉをハイライト表示して、当該文書情報１１１ａｉから属性情報１１２ａが削除された旨をメッセージで表示するようにしてもよい。
（第１の実施の形態の効果）
上記した実施の形態によると、属性情報１１２ａが付与された集合１１１ａに含まれる複数の文書情報の特徴量を算出し、特徴量空間における文書情報同士の距離が予め定めた閾値以上の文書情報が存在した場合に、当該文書情報に付与された属性情報１１２ａを削除することとしたため、属性情報１１２ａを削除した文書情報を示すことで、当該文書情報に付与された属性情報１１２ａが適切でない旨を利用者に提示することができる。
また、特徴量空間における文書情報同士の距離が予め定めた閾値以上の文書情報が存在した場合に、当該文書情報の存在を利用者に通知するようにしたため、複数の文書情報に付与された属性情報１１２ａが適切か否か利用者に判断するための情報を提示することができる。
特徴量空間における文書情報同士の距離が予め定めた閾値以上 の文書情報が存在した場合に、当該文書情報の属性情報を再付与することとしたため、属性情報を再付与した文書情報を示すことで、当該文書情報に付与された属性情報１１２ａが適切でない旨を利用者に提示することができる。
これらの効果をまとめると、上記した実施の形態により、複数の文書情報に付与された属性情報１１２ａが適切か否か利用者に判断するための情報を提示することができる。なお、本実施の形態においては、文書情報同士の距離が予め定めた閾値以上の文書情報が存在した場合に、属性情報を削除、利用者に通知又は属性情報を再付与するようにしているが、文書情報同士の距離が他の文書情報同士の距離との関係で相対的に大きい場合に、属性情報を削除、利用者に通知又は属性情報を再付与するようにしてもよい。
なお、判断の条件として予め定めた閾値を含まずに、距離が予め定めた閾値より大きい文書情報が存在した場合に動作を行うようにしても、同様の効果を得られる。また、距離が予め定めた閾値より小さい文書情報について付与された属性情報が適切である旨を通知してもよい。
［第２の実施の形態］
第２の実施の形態は、複数の利用者のそれぞれについて第１の実施の形態で説明した分布図情報を作成した後、作成された複数の分布図情報を結合して分類を行う点で異なる。
図４（ａ）−（ｃ）は、第２の実施の形態に係る情報処理装置１の動作例を説明するための概略図である。
図４（ａ）に示すように、複数の利用者Ａ−Ｃによりそれぞれ文書情報の集合１１１ａＡ−１１１ａＣに対し、共通の属性情報１１２ａを付与した場合について説明する。なお、付与動作は第１の実施の形態の「（１）基本動作」と同様であるため省略する。
次に、図４（ｂ）に示すように、文書情報の集合１１１ａＡ−１１１ａＣのそれぞれについて特徴量空間における分布図情報１１３Ａ−１１３Ｃを作成する。なお、分布図情報１１３Ａ−１１３Ｃの作成は、第１の実施の形態の「（２）分布図作成動作」と同様であるため省略する。
分布図情報１１３Ａ−１１３Ｃが作成された時点で、文書情報１１１ａＡｉ−１１１ａＣｉはそれぞれ集合１１１ａＡｍ−１１１ａＣｍと予め定めた閾値ｄｔ以上の距離を有している場合、別分類の文書情報であると分類されるものである。
次に、分布図作成手段１０２は、分布図情報１１３Ａ−１１３Ｃを結合し、図４（ｃ）に示すように、分布図情報１１３Ａ＋Ｂ＋Ｃとする。これにより文書情報１１１ａＡｉ−１１１ａＣｉは、他の文書情報の集合１１１ａＡ＋Ｂ＋Ｃと特徴量空間において予め定めた閾値ｄｔより小さい距離に位置することとなる。
（第２の実施の形態の効果）
上記した実施の形態によると、複数の利用者で手分けする等して文書情報に対する属性情報の付与を行った場合に、特徴量空間における文書情報の分布を結合したため、文書情報の数が少ない場合には分類が誤っていると判断されるおそれのあった文書情報について、結合した結果においては分類が誤っていないと判断することができる。なお、結合しても他の文書情報とｄｔ以上の距離を有する文書情報は本来通り他の集合であると分類される。
なお、前述した第２の実施の形態では、分布図情報１１３Ａ−１１３Ｃを結合した分布図情報１１３Ａ＋Ｂ＋Ｃについて、分類を行うようにした。しかし、これに限らず、分布図情報１１３Ａ−１１３Ｃが作成された時点で、文書情報１１１ａＡｉ−１１１ａＣｉはそれぞれ集合１１１ａＡｍ−１１１ａＣｍと予め定めた閾値ｄｔ以上の距離を有している場合、別分類の文書情報であると分類し、分布図情報１１３Ａ−１１３Ｃを結合した分布図情報１１３Ａ＋Ｂ＋Ｃについて、改めて分類をしなおすように実施してもよく、当該実施の形態であっても第２の実施の形態と同様の効果を奏することができる。
［第３の実施の形態］
第３の実施の形態は、第１の実施の形態で説明した分布図情報を作成して経時的に蓄積し、分布図情報の履歴によって分類を行う点で異なる。
図５（ａ）及び（ｂ）は、第３の実施の形態の情報処理装置１の動作の一例を説明するための概略図である。
図５（ａ）に示すように、分布図作成手段１０２が文書情報の集合１１１ｂについて特徴量空間における分布図情報１１３ｂを作成した場合について説明する。なお、分布図情報１１３ｂの作成は、第１の実施の形態の「（２）分布図作成動作」と同様であるため省略する。
分布図情報１１３ｂにおいて文書情報１１１ｂｉは、他の文書情報の集合１１１ｂｍと閾値ｄｔ以上の距離ｄｂだけ離れているものとする。通常であれば、分類手段１０４は、分類の結果ｄｂ＞ｄｔである場合、文書情報１１１ｂｉから属性情報を削除するが、本実施の形態においては最初に作成された分布図情報１１３ｂについては削除しない。なお、このタイミングで当該文書情報１１１ｂｉについて属性情報の付与が適切でない旨の通知を実行することを妨げるものではない。
次に、文書情報の集合１１１ｂと同一の属性情報が付与された文書情報の集合１１１ｂ’（図５（ｂ）中のハッチングで示された文書情報の集合）について文書情報分類要求を受け付けた場合、分布図作成手段１０２は、図５（ｂ）に示すように、文書情報の集合１１１ｂと１１１ｂ’とを結合した集合について、特徴量空間における分布図情報１１３ｂ’を作成する。
分布図情報１１３ｂ’において文書情報１１１ｂｉは、他の文書情報の集合１１１ｂｍｓと閾値ｄｔ以上の距離ｄｂだけ離れていないため、分類手段１０４は文書情報１１１ｂｉから属性情報を削除しない。
図６（ａ）及び（ｂ）は、第３の実施の形態の情報処理装置１の動作の他の例を説明するための概略図である。
図６（ａ）に示すように、分布図作成手段１０２が同一の属性情報が付与された文書情報の集合１１１ｃについて特徴量空間における分布図情報１１３ｃを作成した場合について説明する。なお、分布図情報１１３ｃの作成は、第１の実施の形態の「（２）分布図作成動作」と同様であるため省略する。
分布図情報１１３ｃにおいて文書情報１１１ｃｉは、他の文書情報の集合１１１ｃｍと閾値ｄｔ以上の距離ｄｃだけ離れているものとする。通常であれば、分類手段１０４は、分類の結果ｄｃ＞ｄｔである場合、文書情報１１１ｃｉから属性情報を削除するが、本実施の形態においては最初に作成された分布図情報１１３ｃについては削除しない。なお、このタイミングで当該文書情報１１１ｃｉについて属性情報の付与が適切でない旨の通知を実行することを妨げるものではない。
次に、文書情報の集合１１１ｃと同一の属性情報が付与された文書情報の集合１１１ｃ’ （図６（ｂ）中のハッチングで示された文書情報の集合）について文書情報分類要求を受け付けた場合、分布図作成手段１０２は、図６（ｂ）に示すように、文書情報の集合１１１ｃと１１１ｃ’とを結合した集合について、特徴量空間における分布図情報１１３ｃ’を作成する。
分布図情報１１３ｃ’において文書情報１１１ｃｉは、他の文書情報の集合１１１ｃＳ１と閾値ｄｔ以上の距離ｄｃだけ離れているものの、新たにできた集合１１１ｃＳ２と閾値ｄｔ以上は離れていない。さらに集合１１１ｃＳ１と集合１１１ｃＳ２とが閾値ｄｔ以上離れている。そのため、分類手段１０４は文書情報１１１ｃｉが含まれる文書情報の集合１１１ｃＳ２に対し１１１ｃＳ１に対応付けられた属性情報とは異なる新たな属性情報が対応付けられるべきであると判断する。
通知手段１０５は、分類手段１０４が文書情報１１１ｃｉが含まれる文書情報の集合１１１ｃＳ２に対し１１１ｃＳ１に対応付けられた属性情報とは異なる属性情報が対応付けられると判断した場合、文書情報の集合１１１ｃＳ２に対し新たな属性情報を付与するよう提案すべく、文書情報分類要求の要求元である利用者に対して通知してもよい。
なお、分類手段１０４は、図５及び図６で説明したように文書情報分類要求を通算で２回受け付けるまでは属性情報の削除又は不削除の判断をせず、通算で２回受け付けた場合に属性情報の削除又は不削除を判断したが、ｎ回受け付けた場合に判断してもよいし、回数ではなく、ある期間を経過した場合に判断してもよい。ある期間を経過した場合としては、例えば、１年を経過した場合や季節毎等が挙げられる。また、予め定めたイベントが発生した場合を条件としてもよい。予め定めたイベントとしては、例えば、一定以上の数の文書情報の集合が蓄積された場合等が挙げられる。また、利用者の指示があった場合に属性情報の削除又は不削除の判断を行うようにしてもよい。
また、分類手段１０４が判断することなく、通知手段１０５が経時的な分布図情報の変化をアニメーション等を用いて利用者に提示し、利用者に属性情報の付与の適否の判断をさせるものでもよい。
（第３の実施の形態の効果）
上記した実施の形態によると、経時的に作成された複数の特徴量空間における文書情報の分布を結合したため、分類が誤っている文書情報について、結合した結果において新たな分類を提案することができる。
［第４の実施の形態］
第４の実施の形態は、文書情報が質問文書情報と、当該質問文書情報に対する回答である回答文書情報との組み合わせに代わった点で第１の実施の形態と異なり、回答文書情報について第１の実施の形態で説明した分布図情報を作成し、分類した後、当該分類結果を用いて質問文書情報を分類して、当該質問文書情報の分類結果によって学習を行うものである。また、当該学習結果を用いて質問文書情報に対応する回答文書情報を推定するものである。
（情報処理装置の構成）
図７は、本発明の第４の実施の形態に係る情報処理装置２の構成の一例を示すブロック図である。
この情報処理装置２は、ＣＰＵ等から構成され各部を制御するとともに各種のプログラムを実行する制御部２０と、ＨＤＤやフラッシュメモリ等の記録媒体から構成され情報を記憶する記憶装置の一例としての記憶部２１と、外部の端末とネットワークを介して通信する通信部２２とを備える。
なお、情報処理装置２は、通信部２２及びネットワークを介して接続された外部の端末から要求を受け付けて動作し、要求に対する応答を要求元である外部の端末に送信するサーバ装置である。
制御部２０は、後述する情報処理プログラム２１０を実行することで、特徴量算出手段２００、分布図作成手段２０１、距離算出手段２０２、分類手段２０３、通知手段２０４、属性情報付与手段２０５、学習手段２０６、質問受付手段２０７、属性推定手段２０８及び回答提示手段２０９等として機能する。
特徴量算出手段２００は、質問文書情報２１１の分類要求に応じて、対応する複数の回答文書情報２１２を、一例として、単語出現頻度（ＴＦ−ＩＤＦ）等を用いてベクトル表現し、多次元尺度構成法（ＭＤＳ）にて特徴量を算出する。なお、他の手法を用いて特徴量を算出してもよい。
ここで、質問文書情報２１１とは、質問形式のテキスト情報であって、質問をする利用者（以下、「質問者」という。）によって作成されたものであり、例えば、電子メール、チャット等の情報通信で送信されるテキスト情報や、音声情報をテキスト化した情報、紙文書等を光学走査して得られた情報等を用いることができる。また、回答文書情報２１２は、回答をする利用者（以下、「回答者」という。）によって作成されたものであって、質問文書情報２１１及び回答文書情報２１２は、質問に対する回答の関係にあり、それぞれ一対一に対応している情報の集合とする。つまり、質問文書情報２１１と回答文書情報２１２は、回答文書情報２１２を作成した回答者が関連付けるものである。
分布図作成手段２０１は、特徴量算出手段２００が算出した特徴量に基づいて、複数の回答文書情報２１２のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報２１４を作成する。なお、特徴量空間の次元は、特徴量算出手段２００が算出する特徴量の種類の数に依存するものである。
距離算出手段２０２は、複数の回答文書情報２１２のそれぞれの間の特徴量空間における距離を、特徴量算出手段２００が算出した特徴量に基づいて算出する。
分類手段２０３は、距離算出手段２０２が算出した特徴量空間における距離が予め定めた距離だけ離れている場合に、回答文書情報２１２どうしが異なる属性情報２１３を付与されるものとして分類する。
通知手段２０４は、分類手段２０３によって分類された複数の回答文書情報２１２及び／又は当該複数の回答文書情報２１２に対応する質問文書情報２１１を分類要求の要求元に対して通知する。
属性情報付与手段２０５は、外部から受け付けた属性情報付与要求に応じて、同一分類の回答文書情報２１２及び／又は質問文書情報２１１に対して付与される少なくとも属性名を含む属性情報２１３を受け付ける。当該属性情報２１３は、分類の名称を示すものである。
学習手段２０６は、属性情報２１３が付与された質問文書情報２１１を用いて学習を行い、学習情報２１５を生成する。なお、ここで学習とは、例えば、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）等を用いた機械学習により行われる。
質問受付手段２０７は、通信部２２を介して外部から質問文書情報２１１を受け付ける。
属性推定手段２０８は、質問受付手段２０７が外部から受け付けた質問文書情報２１１に付与される属性情報を、学習情報２１５を用いて推定する。
回答提示手段２０９は、属性推定手段２０８によって推定された属性情報に対応する回答文書情報２１２を、質問文書情報２１１の送信元に提示する。
記憶部２１は、情報処理プログラム２１０、質問文書情報２１１、回答文書情報２１２、属性情報２１３、分布図情報２１４及び学習情報２１５等を格納する。
情報処理プログラム２１０は、制御部２０を上記した各手段２００〜２０９として動作させるプログラムである。
なお、情報処理装置２は、例えば、サーバ装置又はパーソナルコンピュータであるが、その他に携帯電話機、タブレット端末等を用いることもできる。
また、情報処理装置２は、操作部及び表示部をさらに有する構成とすることで、外部の端末を用いずに単独で動作するように構成してもよい。
（質問文書情報及び回答文書情報の構成）
図８（ａ）−（ｄ）は、質問文書情報２１１及び回答文書情報２１２の構成の一例を示す概略図である。
図８（ａ）に示す質問文書情報２１１ａは、質問文書情報２１１の一例であり、例えば、質問すべき分野の情報を的確に理解している専門家等によるものではなく、質問すべき分野の情報を完全には理解していない一般の利用者（質問者）による質問であって、質問の前提となる情報や質問に派生する情報等である（質問の本質的内容とは無関係な）背景内容２１１０と、質問の本質的な内容である質問内容２１１１とを有する。なお、背景内容２１１０は、必ず含まれるものではないが、一般の利用者からの質問であることを前提とすると含まれることが多い内容である。また、質問内容２１１１は、質問の本質的な内容であるが、利用者によっては的確な内容を示していない場合が多い内容である。
上記のような前提において、第１の実施の形態と同様の動作によって、質問文書情報２１１ａについて特徴量算出手段２００によって特徴量を算出し、分布図作成手段２０１によって図８（ｃ）に示す分布図情報２１４ａＱを作成すると、背景内容２１１０に含まれる単語や、的確な内容でない質問内容２１１１の単語が、質問文書情報２１１ａから抽出される特徴量に影響し、各質問文書情報２１１ａの分類結果は必ずしも理想的なものとはならない。
一方、図８（ｂ）に示す回答文書情報２１２ａは、回答すべき分野の情報を的確に理解している専門家等（回答者）により作成されるものであって、質問の本質的な内容に対する回答の内容である回答内容２１２０を有する。
上記のような前提において、第１の実施の形態と同様の動作によって、回答文書情報２１２ａについて特徴量算出手段２００によって特徴量を算出し、分布図作成手段２０１によって図８（ｄ）に示す分布図情報２１４ａＡを作成すると、的確な単語が回答内容２１２０に含まれるため、分布図情報２１４ａＱと比較して、各回答文書情報２１２ａの分類結果は理想的なものとなることが多い。
第４の実施の形態は、上記した質問文書情報２１１と回答文書情報２１２の特徴を利用したものであり、質問文書情報２１１の分類を、対応する回答文書情報２１２を用いて行うものである。
以下において、質問文書情報２１１と回答文書情報２１２の他の特徴についてさらに説明する。
図９（ａ）−（ｄ）は、質問文書情報２１１と回答文書情報２１２の特徴を説明するための概略図である。
図９（ａ）に示す分布図情報２１４ｂＱに示すように、質問文書情報２１１ｂ１、２１１ｂ３、２１１ｂ５と質問文書情報２１１ｂ２、２１１ｂ４とが異なるものとして分類される場合であっても、図９（ｃ）に示す分布図情報２１４ｂＡに示すように、回答文書情報２１２ｂ１、２１２ｂ３、２１２ｂ５と回答文書情報２１２ｂ２、２１２ｂ４とが同一のものとして分類される場合があり、これはつまり、異なる質問であっても、似た内容の回答で対応可能な場合を示す。
一方、図９（ｂ）に示す分布図情報２１４ｃＱに示すように、質問文書情報２１１ｃ１、２１１ｃ２、２１１ｃ３、２１１ｃ４、２１１ｃ７、２１１ｃ８が同一のものとして分類される場合であっても、図９（ｄ）に示す分布図情報２１４ｃＡに示すように、回答文書情報２１２ｃ１、２１２ｃ２、２１２ｃ３と回答文書情報２１２ｃ４、２１２ｂ７、２１２ｂ８とが異なるものとして分類される場合があり、これはつまり、似たような質問であっても、異なる内容の回答で対応可能な場合を示す。
上記した図９（ａ）及び図９（ｃ）の例並びに図９（ｂ）及び図９（ｄ）の例のいずれにおいても、回答文書情報２１２の分類に基づいて質問文書情報２１１を分類することで、適切な回答文書情報２１２を提示することができる。
（情報処理装置の動作）
次に、本実施の形態の作用を、（１）分類及び学習動作、（２）推定動作に分けて説明する。
（１）分類及び学習動作
図１０（ａ）−（ｅ）は、情報処理装置２の分類及び学習動作の一例を説明するための概略図である。図１２は、情報処理装置２の分類及び学習動作の一例を説明するためのフローチャートである。
まず、情報処理装置２の管理をする利用者（以下、「管理者」という。）は、図１０（ａ）に示す質問文書情報２１１ｄ１、２１１ｄ２、２１１ｄ３…を分類して、質問文書情報２１１ｄ１、２１１ｄ２、２１１ｄ３…に対して属性情報を登録するため、まず、対応する回答文書情報２１２ｄ１、２１２ｄ２、２１２ｄ３…を分類すべく情報処理装置２にネットワークを介して接続された端末装置（図示せず）の操作部を操作する。なお、管理者は、回答者であってもよい。
情報処理装置２は、管理者の操作内容に応じて、互いに関連付けられた質問文書情報２１１ｄ１、２１１ｄ２、２１１ｄ３…及び回答文書情報２１２ｄ１、２１２ｄ２、２１２ｄ３…のセットを記憶部２１から取得する（Ｓ１）。
次に、特徴量算出手段２００は、回答文書情報２１２ｄ１、２１２ｄ２、２１２ｄ３…の特徴量を算出する（Ｓ２）。
次に、分布図作成手段２０１は、図１０（ｂ）に示すように、特徴量算出手段２００が算出した特徴量に基づいて、回答文書情報２１２ｄ１、２１２ｄ２、２１２ｄ３…のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報２１４ｄを作成する（Ｓ３）。
次に、距離算出手段２０２は、複数の回答文書情報２１２のそれぞれの間の特徴量空間における距離ｄｄを、特徴量算出手段２００が算出した特徴量に基づいて算出する（Ｓ４）。
分類手段２０３は、距離算出手段２０２が算出した特徴量空間における距離が予め定めた距離だけ離れている場合に、図１０（ｃ）に示すように、回答文書情報２１２ｄ１−２１２ｄ５と回答文書情報２１２ｄ６−２１２ｄ８にそれぞれ異なる属性情報２１３を付与するものとして分類する（Ｓ５）。
通知手段２０４は、分類手段２０３によって分類された回答文書情報２１２ｄ１−２１２ｄ５と回答文書情報２１２ｄ６−２１２ｄ８を分類要求の要求元である端末装置に対して通知する（Ｓ６）。
情報処理装置２の利用者は、端末装置に通知された内容を確認し、回答文書情報２１２ｄ１−２１２ｄ５と回答文書情報２１２ｄ６−２１２ｄ８に属性情報２１３ｄ１と属性情報２１３ｄ２をそれぞれ付与するべく操作する。
属性情報付与手段２０５は、端末装置から属性情報付与要求を受け付け（Ｓ７）、当該属性情報付与要求に応じて、図１０（ｃ）に示すように、回答文書情報２１２ｄ１−２１２ｄ５に属性情報２１３ｄ１を付与し、回答文書情報２１２ｄ６−２１２ｄ８に属性情報２１３ｄ２を付与する（Ｓ７）。
また、属性情報付与手段２０５は、図１０（ｄ）に示すように、回答文書情報２１２ｄ１−２１２ｄ５と回答文書情報２１２ｄ６−２１２ｄ８に対応した質問文書情報２１１ｄ１−２１１ｄ５と質問文書情報２１１ｄ６−２１１ｄ８に対しても、同様に属性情報２１３ｄ１と属性情報２１３ｄ２を付与する（Ｓ８）。
次に、学習手段２０６は、図１０（ｄ）に示す属性情報２１３ｄ１と属性情報２１３ｄ２が付与された質問文書情報２１１ｄ１−２１１ｄ５と質問文書情報２１１ｄ６−２１１ｄ８を用いて学習を行い、学習情報２１５を生成する（Ｓ９）。
次に、管理者の操作に基づき、図１０（ｅ）に示すように、属性情報２１３ｄ１及び属性情報２１３ｄ２のそれぞれについて、回答文書情報２１２ｄ１−２１２ｄ５を一般化した回答文書情報２１２ｄａ及び回答文書情報２１２ｄ６−２１２ｄ８を一般化した回答文書情報２１２ｄｂを作成して、関連付ける。なお、回答文書情報２１２ｄａ及び回答文書情報２１２ｄｂは、回答文書情報２１２ｄ１−２１２ｄ５及び回答文書情報２１２ｄ６−２１２ｄ８から共通する単語を抽出して自動で生成するものであってもよい。
（２）推定動作
図１１（ａ）−（ｃ）は、情報処理装置２の推定動作の一例を説明するための概略図である。図１３は、情報処理装置２の推定動作の一例を説明するためのフローチャートである。
まず、情報処理装置２に対して質問者は、質問をするために、図１１（ａ）に示す質問文書情報２１１ｄｍを作成して、情報処理装置２にネットワークを介して接続された他の端末装置（図示せず）から情報処理装置２に送信する。
情報処理装置２の質問受付手段２０７は、質問者から質問文書情報２１１ｄｍを受け付ける（Ｓ２０）。なお、質問文書情報２１１ｄｍは、回答文書情報２１２が関連付けられていないものである。
次に、属性推定手段２０８は、学習情報２１５を用いて質問文書情報２１１ｄｍに付与されるべき属性情報を推定し、図１１（ｂ）に示すように、属性情報２１３ｄ２を付与する（Ｓ２１）。
次に、回答提示手段２０９は、図１１（ｃ）に示すように、属性情報２１３ｄ２に関連付けられた回答文書情報２１２ｄｂを、質問文書情報２１１ｄｍに対する回答として、質問者の利用する端末装置に表示することで提示する（Ｓ２２）。なお、回答文書情報２１２ｄｂは、質問者の利用する端末装置に直接表示せずに、回答者の利用する端末装置に一端表示してから、回答者によって確認や修正を行って質問者に提示するものであってもよい。
（第４の実施の形態の効果）
上記した実施の形態によると、質問の本質的な内容に対する回答の内容である回答内容２１２０を有する回答文書情報２１２を用いて、対応する質問文書情報２１１を分類したため、質問文書情報２１１が必ずしも質問の本質的な内容を有しない場合であっても質問文書情報２１１を直接分類する場合に比べて、質問文書情報２１１の背景内容２１１０に含まれる単語や、的確な内容でない質問内容２１１１の単語が抽出される特徴量に影響されることのない分類結果を得られる。
また、回答文書情報２１２により分類された質問文書情報２１１に属性情報２１３を付与して、当該質問文書情報２１１と属性情報２１３のセットについて学習手段２０６によって学習して学習情報２１５を生成し、当該学習情報２１５を用いた属性推定により提示すべき回答文書情報２１２を特定するため、回答文書情報２１２の分類に沿った回答を提示することができる。
［第５の実施の形態］
第５の実施の形態は、第４の実施の形態の質問文書情報に対する回答として、回答者が回答文書情報を作成する際の観点としての判断情報を追加したものである。また、当該判断情報を用いて回答文書情報を分類するものであり、当該分類に応じて属性情報を付与するものである。
（情報処理装置の構成）
図１４は、本発明の第５の実施の形態に係る情報処理装置３の構成の一例を示すブロック図である。
この情報処理装置３は、ＣＰＵ等から構成され各部を制御するとともに各種のプログラムを実行する制御部３０と、ＨＤＤやフラッシュメモリ等の記録媒体から構成され情報を記憶する記憶装置の一例としての記憶部３１と、外部の端末とネットワークを介して通信する通信部３２とを備える。
なお、情報処理装置３は、通信部３２及びネットワークを介して接続された外部の端末から要求を受け付けて動作し、要求に対する応答を要求元である外部の端末に送信するサーバ装置である。
制御部３０は、後述する情報処理プログラム３１０を実行することで、判断情報付与手段３００、判断情報分類手段３０１、特徴量算出手段３０２、分布図作成手段３０３、距離算出手段３０４、分類手段３０５、判断情報通知手段３０６及び属性情報付与手段３０７等として機能する。
判断情報付与手段３００は、質問文書情報３１１に対する回答文書情報３１２を作成する際の観点を判断情報３１４として質問文書情報３１１及び回答文書情報３１２に関連付けて付与する。
判断情報分類手段３０１は、質問文書情報３１１と回答文書情報３１２の組み合わせが複数ある場合に、質問文書情報３１１と回答文書情報３１２に付与された判断情報３１４に基づいて質問文書情報３１１と回答文書情報３１２の組み合わせを複数の集合に分類する。
特徴量算出手段３０２は、集合に含まれる複数の回答文書情報３１２を、一例として、単語出現頻度（ＴＦ−ＩＤＦ）等を用いてベクトル表現し、多次元尺度構成法（ＭＤＳ）にて特徴量を算出する。なお、他の手法を用いて特徴量を算出してもよい。
分布図作成手段３０３は、特徴量算出手段３０２が算出した特徴量に基づいて、集合に含まれる複数の回答文書情報３１２のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報３１５を作成する。なお、特徴量空間の次元は、特徴量算出手段３０２が算出する特徴量の種類の数に依存するものである。
距離算出手段３０４は、集合に含まれる複数の回答文書情報３１２のそれぞれの間の特徴量空間における距離を、特徴量算出手段３０２が算出した特徴量に基づいて算出する。
分類手段３０５は、距離算出手段３０４が算出した特徴量空間における距離に基づいて、集合に含まれる複数の回答文書情報３１２を分類する。
判断情報通知手段３０６は、分類手段３０５によって特徴量空間において複数の回答文書情報３１２が分離よく分類された集合の判断情報を、推薦する判断情報として回答文書情報３１２の作成者、つまり回答者に対して通知する。
属性情報付与手段３０７は、外部から受け付けた属性情報付与要求に応じて、同一分類の回答文書情報３１２又は質問文書情報３１１に対して付与される少なくとも属性名を含む属性情報３１３を受け付ける。当該属性情報３１３は、分類の名称を示すものである。
記憶部３１は、情報処理プログラム３１０、質問文書情報３１１、回答文書情報３１２、属性情報３１３、判断情報３１４及び分布図情報３１５等を格納する。
情報処理プログラム３１０は、制御部３０を上記した各手段３００〜３０７として動作させるプログラムである。
なお、情報処理装置３は、例えば、サーバ装置又はパーソナルコンピュータであるが、その他に携帯電話機、タブレット端末等を用いることもできる。
また、情報処理装置３は、操作部及び表示部をさらに有する構成とすることで、外部の端末を用いずに単独で動作するように構成してもよい。
（質問文書情報及び回答文書情報の構成）
図１５（ａ）−（ｃ）は、質問文書情報３１１及び回答文書情報３１２の構成の一例を示す概略図である。
図１５（ａ）に示す質問文書情報３１１ｅは、質問文書情報３１１の一例であり、例えば、質問すべき分野の情報を的確に理解している専門家等によるものではなく、質問すべき分野の情報を完全には理解していない一般の利用者（質問者）による質問であって、質問の前提となる情報や質問に派生する情報等である（質問の本質的内容とは無関係な）背景内容３１１０と、質問の本質的な内容である質問内容３１１１とを有する。なお、背景内容３１１０は、必ず含まれるものではないが、一般の利用者からの質問であることを前提とすると含まれることが多い内容である。また、質問内容３１１１は、質問の本質的な内容であるが、利用者によっては的確な内容を示していない場合が多い内容である。
一方、図１５（ｂ）及び（ｃ）に示す回答文書情報３１２ｅＡ及び３１２ｅＢは、回答すべき内容を的確に理解している専門家等（回答者５Ａ及び５Ｂ）により作成されるものであって、質問の本質的な内容に対する回答の内容である回答内容３１２１及び３１２２を有する。
しかし、回答者５Ａ及び５Ｂは、回答すべき内容を的確に理解している専門家等であっても、質問内容３１１１が的確な内容を示していない場合には、それぞれ異なる観点で回答文書情報３１２ｅＡ及び３１２ｅＢを作成してしまう場合がある。つまり、回答文書情報３１２ｅＡは回答者５Ａが「地域」の観点で作成したものであり、回答文書情報３１２ｅＢは回答者５Ｂが「業界」の観点で作成したものである。
上記のような前提において、回答文書情報３１２を作成する際の回答者の観点、つまり判断情報３１４が異なることは好ましいことではなく、同一の観点で回答文書情報３１２が作成することが質問者にとっては望ましい。従って、以下において回答者間で共通の観点により回答文書情報３１２を作成できるように複数の判断情報３１４がある場合には最適な判断情報３１４を回答者に提示するための動作について説明する。
（情報処理装置の動作）
次に、本実施の形態の作用を説明する。
図１６（ａ）−（ｃ）は、情報処理装置３の動作の一例を説明するための概略図である。図１７は、情報処理装置３の動作の一例を説明するためのフローチャートである。
まず、回答者は、図１６（ａ）に示すように、質問文書情報３１１ｆ１、３１１ｆ２、３１１ｆ３…に対する、回答文書情報３１２ｆ１、３１２ｆ２、３１２ｆ３…を作成するとともに、当該回答文書情報３１２ｆ１、３１２ｆ２、３１２ｆ３…を作成した際の観点として判断情報３１４ｆ１や３１４ｆ２を関連付けるべく情報処理装置３にネットワークを介して接続された端末装置（図示せず）の操作部を操作する。なお、質問文書情報３１１ｆ１、３１１ｆ２、３１１ｆ３…と、回答文書情報３１２ｆ１、３１２ｆ２、３１２ｆ３…とは、同一の属性情報３１３ｆ１が付与されているものとする。
情報処理装置３の判断情報付与手段３００は、回答者の操作内容に応じて、質問文書情報３１１ｆ１−３１１ｆ６及び回答文書情報３１２ｆ１−３１２ｆ６に対して判断情報３１４ｆ１を付与し、質問文書情報３１１ｆ１１−３１１ｆ１６及び回答文書情報３１２ｆ１１−３１２ｆ１６に対して判断情報３１４ｆ２を付与する。
上記した質問文書情報３１１、回答文書情報３１２及び判断情報３１４のセットがある場合に、判断情報分類手段３０１は、上記セットを取得し（Ｓ３０）、判断情報３１４で質問文書情報３１１及び回答文書情報３１２のセットを複数の集合に分類する（Ｓ３１）。つまり、上記した例であれば、質問文書情報３１１ｆ１−３１１ｆ６及び回答文書情報３１２ｆ１−３１２ｆ６の集合（判断情報３１４ｆ１）と、質問文書情報３１１ｆ１１−３１１ｆ１６及び回答文書情報３１２ｆ１１−３１２ｆ１６の集合（判断情報３１４ｆ２）とに分類する。
次に、特徴量算出手段３０２は、回答文書情報３１２ｆ１−３１２ｆ６及び回答文書情報３１２ｆ１１−３１２ｆ１６の特徴量を算出する（Ｓ３２）。
次に、分布図作成手段３０３は、図１６（ｂ）及び（ｃ）に示すように、特徴量算出手段３０２が算出した特徴量に基づいて、回答文書情報３１２ｆ１−３１２ｆ６及び回答文書情報３１２ｆ１１−３１２ｆ１６のそれぞれを判断情報３１４ｆ１及び３１４ｆ２毎に特徴量空間上にプロットした分布図情報３１５ｆ１及び３１５ｆ２を作成する（Ｓ３３）。
次に、距離算出手段３０４は、回答文書情報３１２ｆ１−３１２ｆ６及び回答文書情報３１２ｆ１１−３１２ｆ１６のそれぞれの間の特徴量空間における距離ｄｆ１及びｄｆ２を、特徴量算出手段３０２が算出した特徴量に基づいて算出する（Ｓ３４）。
次に、分類手段３０５は、距離算出手段３０４が算出した特徴量空間における距離が予め定めた距離だけ離れている場合に、図１６（ｂ）及び（ｃ）に示すように、回答文書情報３１２ｆ１−３１２ｆ６及び回答文書情報３１２ｆ１１−３１２ｆ１６を分類する（Ｓ３５）。
次に、判断情報通知手段３０６は、分布図情報３１５ｆ１及び３１５ｆ２を比較して評価し、分類の分離の良い分布図情報３１５ｆ２の判断情報３１４ｆ２を、回答文書情報を作成する際に着目すべき観点として回答者の使用する他の端末装置に通知する（Ｓ３６）。なお、通知のタイミングは、属性情報３１３ｆ１が付与されると推定される回答文書情報３１２を回答者が受信したタイミングであってもよいし、回答者が要求した任意のタイミングであってもよい。
（第５の実施の形態の効果）
上記した実施の形態によると、質問文書情報３１１及び回答文書情報３１２と関連付けられた判断情報３１４を用いて、質問文書情報３１１及び回答文書情報３１２の集合を分類し、分類毎に分布図情報３１５を作成して回答文書情報３１２の分類の分離の良さを基準に判断情報３１４を評価して、分類の分離の良い分布図情報３１５の判断情報３１４を、回答文書情報を作成する際に着目すべき観点として回答者の使用する他の端末装置に通知したため、複数の回答者間で同一の観点を共有して回答文書情報３１２を作成することができる。
［第６の実施の形態］
第６の実施の形態は、第５の実施の形態と同様の構成において、判断情報３１４の概念を細分化し、当該判断情報３１４の細分化を利用して回答文書情報３１２の概念を細分化するものである。
（情報処理装置の動作）
次に、本実施の形態の作用を説明する。
図１８（ａ）−（ｅ）は、第６の実施の形態の情報処理装置３の動作の一例を説明するための概略図である。
まず、回答者は、図１８（ａ）に示すように、質問文書情報３１１ｇ１、３１１ｇ２、３１１ｇ３…３１１ｇ６に対する、回答文書情報３１２ｇ１、３１２ｇ２、３１２ｇ３…３１２ｇ６を作成するとともに、当該回答文書情報３１２ｇ１、３１２ｇ２、３１２ｇ３…３１２ｇ６を作成した際の観点として判断情報３１４ｇ１（「業種」）を関連付けるべく情報処理装置３にネットワークを介して接続された端末装置（図示せず）の操作部を操作する。なお、質問文書情報３１１ｇ１、３１１ｇ２、３１１ｇ３…３１１ｇ６と回答文書情報３１２ｇ１、３１２ｇ２、３１２ｇ３…３１２ｇ６とは、同一の属性情報３１３ｇ１が付与されているものとする。
情報処理装置３の判断情報付与手段３００は、回答者の操作内容に応じて、質問文書情報３１１ｇ１−３１１ｇ６及び回答文書情報３１２ｇ１−３１２ｇ６に対して判断情報３１４ｇ１を付与する。
次に、回答者は、図１８（ｂ）に示すように、質問文書情報３１１ｇ１−３１１ｇ６及び回答文書情報３１２ｇ１−３１２ｇ６を作成した際の観点として、判断情報３１４ｇ１（「業種」）をさらに細分化した判断情報３１４ｇ１１（「業種Ａ」）と判断情報３１４ｇ１２（「業種Ｂ」）を関連付けるべく情報処理装置３にネットワークを介して接続された端末装置の操作部を操作する。例えば、回答者は、回答文書情報３１２ｇ３を作成した際の観点として判断情報３１４ｇ１１（「業種Ａ」）を関連付け、回答文書情報３１２ｇ１、３１２ｇ２、３１２ｇ４−３１２ｇ６を作成した際の観点として判断情報３１４ｇ１２（「業種Ｂ」）を関連付けた場合について説明する。
情報処理装置３の判断情報付与手段３００は、回答者の操作内容に応じて、質問文書情報３１１ｇ３及び回答文書情報３１２ｇ３に対して判断情報３１４ｇ１１を付与し、質問文書情報３１１ｇ１、３１１ｇ２、３１１ｇ４−３１１ｇ６及び回答文書情報３１２ｇ１、３１２ｇ２、３１２ｇ４−３１２ｇ６に対して判断情報３１４ｇ１２を付与する。
上記した質問文書情報３１１、回答文書情報３１２及び判断情報３１４のセットがある場合に、第５の実施の形態と同様に、判断情報分類手段３０１は、上記セットを取得し、判断情報３１４で質問文書情報３１１及び回答文書情報３１２のセットを分類する。つまり、上記した例であれば、質問文書情報３１１ｇ３及び回答文書情報３１２ｇ３の集合（判断情報３１４ｇ１１）と、質問文書情報３１１ｇ１、３１１ｇ２、３１１ｇ４−３１１ｇ６及び回答文書情報３１２ｇ１、３１２ｇ２、３１２ｇ４−３１２ｇ６の集合（判断情報３１４ｇ１２）とに分類する。
次に、特徴量算出手段３０２は、回答文書情報３１２ｇ３及び回答文書情報３１２ｇ１、３１２ｇ２、３１２ｇ４−３１２ｇ６の特徴量を算出する（Ｓ３２）。
次に、分布図作成手段３０３は、図１８（ｃ）に示すように、特徴量算出手段３０２が算出した特徴量に基づいて、回答文書情報３１２ｇ３及び回答文書情報３１２ｇ１、３１２ｇ２、３１２ｇ４−３１２ｇ６のそれぞれを判断情報３１４ｇ１１及び３１４ｇ１２毎に特徴量空間上にプロットした分布図情報３１５ｇ１１及び３１５ｇ１２を作成する（Ｓ３３）。
次に、距離算出手段３０４は、回答文書情報３１２ｇ１、３１２ｇ２、３１２ｇ４−３１２ｇ６のそれぞれの間の特徴量空間における距離ｄ１２を、特徴量算出手段３０２が算出した特徴量に基づいて算出する（Ｓ３４）。なお、回答文書情報３１２ｇ３については単一であるために距離を算出していない。
次に、分類手段３０５は、距離算出手段３０４が算出した特徴量空間における距離ｄ１２が予め定めた距離だけ離れている場合に、図１８（ｄ）に示すように、回答文書情報３１２ｇ１、３１２ｇ２、３１２ｇ４−３１２ｇ６を回答文書情報３１２ｇ１、３１２ｇ２と回答文書情報３１２ｇ４−３１２ｇ６とに分類する。
次に、判断情報通知手段３０６は、上記した分類結果とともに、分類毎に属性情報３１３ｇ１をさらに細分化した属性情報を付与するよう回答者に通知する。
回答者は、図１８（ｄ）に示すように、質問文書情報３１１ｇ３及び回答文書情報３１２ｇ３に対して属性情報３１３ｇ１１を付与し、質問文書情報３１１ｇ１、３１１ｇ２及び回答文書情報３１２ｇ１、３１２ｇ２に対して属性情報３１３ｇ１２を付与し、質問文書情報３１１ｇ４−３１１ｇ６及び回答文書情報３１２ｇ４−３１２ｇ６に対して属性情報３１３ｇ１２’を付与する。
上記した細分化された属性情報３１３ｇ１１、属性情報３１３ｇ１２及び属性情報３１３ｇ１２’と、属性情報３１３ｇ１との関係は図１８（ｅ）に示すようになり、情報処理装置３は当該木構造を属性情報３１３の付随情報として記憶する。なお、細分化された判断情報３１４ｇ１１及び判断情報３１４ｇ１２と、判断情報３１４ｇ１との関係も同様に木構造であり、回答文書情報を作成する際に当該構造を回答者に提示して、回答者に適切な判断情報を選択させるようにしてもよい。
また、当該細分化された属性情報３１３ｇ１１が付与された質問文書情報３１１ｇ３と、属性情報３１３ｇ１２が付与された質問文書情報３１１ｇ１、３１１ｇ２と、属性情報３１３ｇ１２’が付与された質問文書情報３１１ｇ４−３１１ｇ６とについて、第４の実施の形態に示したように、学習手段２０６によって学習して学習情報２１５を生成してもよい。
（第６の実施の形態の効果）
上記した実施の形態によると、判断情報３１４を細分化して、質問文書情報３１１及び回答文書情報３１２の集合を分類し、分類毎に分布図情報３１５を作成してさらに分類したため、質問文書情報３１１及び回答文書情報３１２に細分化した属性情報３１３を付与することができる。また、細分化された判断情報３１４の構造を回答者に提示したため、回答者は当該構造に沿って適切な判断情報３１４を選択することができる。
なお、第２の実施の形態のように複数の利用者によって文書情報を分類していく場合に、本実施の形態を適用し、判断情報３１４及び属性情報３１３を複数の回答者によって細分化して回答文書情報を分類していく場合（図４（ａ）の利用者Ａ−Ｃを回答者Ａ−Ｃとし、文書情報１１１ａＡ−１１１ａＣを回答文書情報１１１ａＡ−１１１ａＣとする）、各回答者によって細分化された判断情報３１４及び属性情報３１３が付与されたとしても（図４（ｂ）参照）、複数の回答者の回答文書情報を結合した場合に文書情報が分類されない場合（図４（ｃ）参照）は、各回答者によって細分化された判断情報３１４及び属性情報３１３は採用せずに、細分化されていない判断情報３１４及び属性情報３１３を用いることとしてもよい。
［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。
上記実施の形態では制御部１０内の各手段１００−１０５の機能をプログラムで実現したが、各手段の全て又は一部をＡＳＩＣ等のハードウエアによって実現してもよい。また、上記実施の形態で用いたプログラムをＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記憶して提供することもできる。また、上記実施の形態で説明した上記ステップの入れ替え、削除、追加等は本発明の要旨を変更しない範囲内で可能である。
１ 情報処理装置
２ 情報処理装置
３ 情報処理装置
５Ａ 回答者
５Ｂ 回答者
１０ 制御部
１１ 記憶部
１２ 通信部
２０ 制御部
２１ 記憶部
２２ 通信部
３０ 制御部
３１ 記憶部
３２ 通信部
１００ 属性情報受付手段
１０１ 特徴量算出手段
１０２ 分布図作成手段
１０３ 距離算出手段
１０４ 分類手段
１０５ 通知手段
１１０ 情報処理プログラム
１１１ 文書情報
１１２ 属性情報
１１３ 分布図情報
１１４ 分布履歴情報
２００ 特徴量算出手段
２０１ 分布図作成手段
２０２ 距離算出手段
２０３ 分類手段
２０４ 通知手段
２０５ 属性情報付与手段
２０６ 学習手段
２０７ 質問受付手段
２０８ 属性推定手段
２０９ 回答提示手段
２１０ 情報処理プログラム
２１１ 質問文書情報
２１２ 回答文書情報
２１３ 属性情報
２１４ 分布図情報
２１５ 学習情報
３００ 判断情報付与手段
３０１ 判断情報分類手段
３０２ 特徴量算出手段
３０３ 分布図作成手段
３０４ 距離算出手段
３０５ 分類手段
３０６ 判断情報通知手段
３０７ 属性情報付与手段
３１０ 情報処理プログラム
３１１ 質問文書情報
３１２ 回答文書情報
３１３ 属性情報
３１４ 判断情報
３１５ 分布図情報
２１１０ 背景内容
２１１１ 質問内容
２１２０ 回答内容
３１１０ 背景内容
３１１１ 質問内容
３１２１ 回答内容

Claims (15)

  1. コンピュータを、
    一対一の関係にある第１の文書情報と第２の文書情報の組を複数取得して、取得した複数の組に含まれる複数の前記第２の文書情報のそれぞれの特徴量を前記第２の文書情報のそれぞれから取得する特徴量取得手段と、
    前記複数の第２の文書情報のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報を作成する分布図作成手段と、
    前記特徴量取得手段が取得した特徴量に基づいて、前記複数の第２の文書情報のそれぞれの間の特徴量空間における距離を求め、求めた前記距離が予め定めた値以上離れている第２の文書情報の集合は、それぞれ異なる属性情報が付与されるものとして、前記複数の第２の文書情報を分類し、分類した分類結果に基づいて当該複数の第２の文書情報に対応する複数の前記第１の文書情報を分類する分類手段
    として機能させるための情報処理プログラム。
  2. 前記分布図作成手段は、同一の属性情報に付与された前記第２の文書情報について作成された複数の分布図情報を結合し、新たな分布図情報を作成する請求項１に記載の情報処理プログラム。
  3. 前記コンピュータを、
    前記特徴量取得手段が取得した特徴量に基づいて、前記複数の第２の文書情報のそれぞれの間の特徴量空間における距離を求め、求めた前記距離が予め定めた値以上離れている前記第２の文書情報は、前記属性情報に付与されないものとして、前記複数の第２の文書情報を分類する分類手段としてさらに機能させる請求項１又は２に記載の情報処理プログラム。
  4. 前記分類手段は、前記属性情報に付与されないものとされた前記第２の文書情報に他の属性情報を付与する請求項３に記載の情報処理プログラム。
  5. 前記コンピュータを、
    前記複数の第２の文書情報の分類を要求した要求元に対し、前記分布図作成手段の作成した前記分布図情報を通知する通知手段としてさらに機能させる請求項１−４のいずれか１項に記載の情報処理プログラム。
  6. 前記複数の第２の文書情報の分類を要求した要求元に対し、前記分布図作成手段の作成した前記分布図情報及び前記分類手段が分類した分類結果を通知する通知手段としてさらに機能させる請求項３に記載の情報処理プログラム。
  7. 一対一の関係にある第１の文書情報と第２の文書情報の組を複数取得して、取得した複数の組に含まれる複数の前記第２の文書情報のそれぞれの特徴量を前記第２の文書情報のそれぞれから取得する特徴量取得手段と、
    前記複数の第２の文書情報のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報を作成する分布図作成手段と、
    前記特徴量取得手段が取得した特徴量に基づいて、前記複数の第２の文書情報のそれぞれの間の特徴量空間における距離を求め、求めた前記距離が予め定めた値以上離れている第２の文書情報の集合は、それぞれ異なる属性情報が付与されるものとして、前記複数の第２の文書情報を分類し、分類した分類結果に基づいて当該複数の第２の文書情報に対応する複数の前記第１の文書情報を分類する分類手段とを有する情報処理装置。
  8. コンピュータを、
    質問と回答の関係にある複数の質問文書情報と複数の回答文書情報を取得して、当該複数の回答文書情報のそれぞれの特徴量を前記回答文書情報のそれぞれから取得する特徴量取得手段と、
    前記複数の回答文書情報のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報を作成する分布図作成手段と、
    前記特徴量取得手段が取得した特徴量に基づいて、前記複数の回答文書情報のそれぞれの間の特徴量空間における距離を求め、求めた前記距離が予め定めた値以上離れている回答文書情報の集合は、それぞれ異なる属性情報が付与されるものとして、前記複数の回答文書情報を分類し、分類した分類結果に基づいて当該複数の回答文書情報に対応する前記複数の質問文書情報を分類する分類手段として機能させるための情報処理プログラム。
  9. 前記コンピュータを、
    前記分類された質問文書情報にそれぞれ属性情報を付与する属性情報付与手段としてさらに機能させる請求項８に記載の情報処理プログラム。
  10. 前記コンピュータを、
    前記属性情報が付与された質問文書情報について学習を行い、学習結果を生成する学習手段と、
    前記学習結果を用いて、属性情報が付与されていない質問文書情報に付与されるべき属性情報を推定する推定手段と、
    前記推定された属性情報が付与されている回答文書情報を、前記属性情報が付与されていない質問文書情報に対する回答として提示する提示手段としてさらに機能させる請求項９に記載の情報処理プログラム。
  11. コンピュータを、
    質問と回答の関係にある複数の質問文書情報と複数の回答文書情報及び当該複数の質問文書情報と当該複数の回答文書情報について質問から回答を作成する際の観点を示す判断情報を取得して、前記判断情報に基づいて前記複数の回答文書情報を複数の集合に分類する判断情報分類手段と、
    前記判断情報分類手段により一の集合に分類された複数の回答文書情報のそれぞれの特徴量を前記回答文書情報のそれぞれから取得する特徴量取得手段と、
    前記複数の集合のそれぞれについて、前記複数の回答文書情報のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報を作成する分布図作成手段と、
    前記複数の集合のそれぞれについて、前記特徴量取得手段が取得した特徴量に基づいて、前記複数の回答文書情報のそれぞれの間の特徴量空間における距離を求め、前記複数の集合のそれぞれについて、求めた前記距離が予め定めた値以上離れている回答文書情報の集合は、それぞれ異なる属性情報が付与されるものとして、前記複数の回答文書情報を分類する分類手段と、
    前記分類手段により前記複数の回答文書情報が分離よく分類された集合に対応する判断情報が、質問から回答を作成する際に着目すべき観点であるものとして通知する判断情報通知手段として機能させるための情報処理プログラム。
  12. コンピュータを、
    質問と回答の関係にある複数の質問文書情報と複数の回答文書情報及び当該複数の質問文書情報と当該複数の回答文書情報について質問から回答を作成する際の観点を示す判断情報を取得して、前記判断情報に基づいて前記複数の回答文書情報を複数の集合に分類する判断情報分類手段と、
    前記判断情報分類手段により一の集合に分類された複数の回答文書情報のそれぞれの特徴量を前記回答文書情報のそれぞれから取得する特徴量取得手段と、
    前記複数の集合のそれぞれについて、前記複数の回答文書情報のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報を作成する分布図作成手段と、
    前記複数の集合のそれぞれについて、前記特徴量取得手段が取得した特徴量に基づいて、前記複数の回答文書情報のそれぞれの間の特徴量空間における距離を求め、前記複数の集合のそれぞれについて、求めた前記距離が予め定めた値以上離れている回答文書情報の集合は、それぞれ異なる属性情報が付与されるものとして、前記複数の回答文書情報を分類し、分類した分類結果に基づいて当該複数の回答文書情報に対応する前記複数の質問文書情報を分類する分類手段と、
    それぞれ異なる属性情報が付与されるものとされた回答文書情報の集合に新たな属性情報を付与する属性情報付与手段として機能させるための情報処理プログラム。
  13. 質問と回答の関係にある複数の質問文書情報と複数の回答文書情報を取得して、当該複数の回答文書情報のそれぞれの特徴量を前記回答文書情報のそれぞれから取得する特徴量取得手段と、
    前記複数の回答文書情報のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報を作成する分布図作成手段と、
    前記特徴量取得手段が取得した特徴量に基づいて、前記複数の回答文書情報のそれぞれの間の特徴量空間における距離を求め、求めた前記距離が予め定めた値以上離れている回答文書情報の集合は、それぞれ異なる属性情報が付与されるものとして、前記複数の回答文書情報を分類し、分類した分類結果に基づいて当該複数の回答文書情報に対応する前記複数の質問文書情報を分類する分類手段とを有する情報処理装置。
  14. 質問と回答の関係にある複数の質問文書情報と複数の回答文書情報及び当該複数の質問文書情報と当該複数の回答文書情報について質問から回答を作成する際の観点を示す判断情報を取得して、前記判断情報に基づいて前記複数の回答文書情報を複数の集合に分類する判断情報分類手段と、
    前記判断情報分類手段により一の集合に分類された複数の回答文書情報のそれぞれの特徴量を前記回答文書情報のそれぞれから取得する特徴量取得手段と、
    前記複数の集合のそれぞれについて、前記複数の回答文書情報のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報を作成する分布図作成手段と、
    前記複数の集合のそれぞれについて、前記特徴量取得手段が取得した特徴量に基づいて、前記複数の回答文書情報のそれぞれの間の特徴量空間における距離を求め、前記複数の集合のそれぞれについて、求めた前記距離が予め定めた値以上離れている回答文書情報の集合は、それぞれ異なる属性情報が付与されるものとして、前記複数の回答文書情報を分類する分類手段と、
    前記分類手段により前記複数の回答文書情報が分離よく分類された集合に対応する判断情報が、質問から回答を作成する際に着目すべき観点であるものとして通知する判断情報通知手段とを有する情報処理装置。
  15. 質問と回答の関係にある複数の質問文書情報と複数の回答文書情報及び当該複数の質問文書情報と当該複数の回答文書情報について質問から回答を作成する際の観点を示す判断情報を取得して、前記判断情報に基づいて前記複数の回答文書情報を複数の集合に分類する判断情報分類手段と、
    前記判断情報分類手段により一の集合に分類された複数の回答文書情報のそれぞれの特徴量を前記回答文書情報のそれぞれから取得する特徴量取得手段と、
    前記複数の集合のそれぞれについて、前記複数の回答文書情報のそれぞれを特徴量空間上にプロットした分布図情報を作成する分布図作成手段と、
    前記複数の集合のそれぞれについて、前記特徴量取得手段が取得した特徴量に基づいて、前記複数の回答文書情報のそれぞれの間の特徴量空間における距離を求め、前記複数の集合のそれぞれについて、求めた前記距離が予め定めた値以上離れている回答文書情報の集合は、それぞれ異なる属性情報が付与されるものとして、前記複数の回答文書情報を分類し、分類した分類結果に基づいて当該複数の回答文書情報に対応する前記複数の質問文書情報を分類する分類手段と、
    それぞれ異なる属性情報が付与されるものとされた回答文書情報の集合に新たな属性情報を付与する属性情報付与手段とを有する情報処理装置。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105281925B (zh) * 2014-06-30 2019-05-14 腾讯科技（深圳）有限公司 网络业务用户群组划分的方法和装置
CN106227808B (zh) * 2016-07-22 2019-04-05 厦门容能科技有限公司 一种去除邮件干扰信息的方法以及垃圾邮件判定方法
CN106339418A (zh) * 2016-08-15 2017-01-18 乐视控股（北京）有限公司 一种分类纠错方法及装置
US11030409B2 (en) * 2016-08-19 2021-06-08 Accenture Global Solutions Limited Identifying attributes associated with an entity using natural language processing
US11947898B2 (en) * 2021-03-31 2024-04-02 Storyroom Inc. System and method of content brief generation using machine learning

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05342272A (ja) * 1992-06-05 1993-12-24 Fujitsu Ltd テキスト自動分類方式
JP4955843B2 (ja) * 1998-08-31 2012-06-20 三菱電機株式会社 情報検索システム、情報検索方法およびその方法をコンピュータに実行させる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
JP3812799B2 (ja) * 2000-03-06 2006-08-23 Ｋｄｄｉ株式会社 文書集合特徴化方法および該方法を用いた文書集合検索方法およびそれらの装置
JP2001312503A (ja) * 2000-04-28 2001-11-09 Ricoh Co Ltd 文書群分類装置、文書群分類方法及び文書群分類プログラムを記録した記録媒体
JP3625054B2 (ja) * 2000-11-29 2005-03-02 松下電器産業株式会社 技術文書検索装置
US20030046297A1 (en) * 2001-08-30 2003-03-06 Kana Software, Inc. System and method for a partially self-training learning system
JP2005208977A (ja) * 2004-01-23 2005-08-04 Fuji Xerox Co Ltd 文書ファイリング装置および文書ファイリング方法
US20060069678A1 (en) * 2004-09-30 2006-03-30 Wu Chou Method and apparatus for text classification using minimum classification error to train generalized linear classifier
US8090743B2 (en) 2006-04-13 2012-01-03 Lg Electronics Inc. Document management system and method
US8275803B2 (en) 2008-05-14 2012-09-25 International Business Machines Corporation System and method for providing answers to questions
JP5374078B2 (ja) * 2008-06-16 2013-12-25 オリンパス株式会社 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム
US8645369B2 (en) 2008-07-31 2014-02-04 Yahoo! Inc. Classifying documents using implicit feedback and query patterns
JP5173721B2 (ja) * 2008-10-01 2013-04-03 キヤノン株式会社 文書処理システム及びその制御方法、プログラム、記憶媒体
US20120084112A1 (en) * 2010-09-24 2012-04-05 International Business Machines Corporation Providing community for customer questions
US20120136812A1 (en) 2010-11-29 2012-05-31 Palo Alto Research Center Incorporated Method and system for machine-learning based optimization and customization of document similarities calculation

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