JP7078837B2 - 情報処理システム、情報処理装置、その制御方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ユーザの手間を軽減して学習データを収集することのできる情報処理システム、情報処理装置、その制御方法及びプログラムに関する。

従来から、インターネット上あるいは組織内で大量の文書がデジタル化されており、それらの文書を検索する検索エンジンが提供されている。これらの検索エンジンを効率的に運用するためには、ユーザが期待する文書を正しく検索結果として提示するための精度向上が不可欠である。

その精度向上の手段の１つとして、どの検索結果が正しいかを判断する判断機能が一般に提供されている。例えば人工知能（拡張知能ともいう）による検索機能である。この検索機能は、ユーザからの質問に基づく回答候補の取得だけでなく、学習モデルに基づいて正解の可能性が高い検索結果（確信度の高い回答）を優先的に取得し、ランキングすることができる。

より正しいランキングをさせるためには、正確でかつ可能な限り多くの質問とその正解のデータを収集し、当該機能にこれを入力して、適切な学習モデルを生成する必要がある。そのためには、当該データの収集と、当該データを当該機能に学習させるためのフィードバック機能が不可欠である。

特開２００６－３９８８１号公報 特開２０１４－１７０４３８号公報 特開２０１１－１７５３４２号公報

特許文献１においては、各結果に対して正しいか否かをユーザに選択させる技術が記載されている。すなわち、検索結果ごとに「役に立った」というチェックボックスを用意し、結果が正解か否かをユーザに手動入力させ、結果の評価をする方法である。

しかしながら、ユーザが入力した検索文に対して、検索エンジンが提示した回答候補をユーザがチェックボックスで評価するため手間がかかる。

特許文献２においては、ユーザによって閲覧されていたコンテンツの閲覧時間と、そのコンテンツの文字数から、当該コンテンツの難易度を評価する技術が記載されている。

また、特許文献３においては、質問文と、その質問文にヒットした回答（文書）ごとの閲覧時間の情報とに基づいて、閲覧時間が長い文書ほど上位になるようにランキングする技術が記載されている。

しかしながら、特許文献２や特許文献３の技術では、閲覧時間からユーザの手間なく回答候補を評価する事が可能だが、コンテンツ閲覧中に離席する場合や、他の人間と会話した場合等に正しく評価出来ない場合がある。

それは検索エンジンの精度向上のため、正しい学習データを収集する場合に致命的である。

本発明の目的は、ユーザの手間を軽減して学習データを収集することのできる仕組みを提供することである。

上記の目的を達成するために、テキストに対応する文書データを取得する文書取得手段と、音声データを取得する音声取得手段と、前記文書取得手段により取得された文書データと、前記音声取得手段により取得された音声データから認識される文字データとの関連性に基づいて、前記テキストと当該文書データとの対応関係を示すデータを生成する生成手段とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、ユーザの手間を軽減して学習データを収集することができる。

本発明の実施形態における、情報処理システムの構成の一例を示す図である。 本発明の実施形態における、各種装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 本発明の実施形態における、各種装置の機能構成の一例を示す図である。 本発明の実施形態における、処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施形態における、音声認識及び文書変換する処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施形態における、評価判断及び学習データの記憶処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施形態における、各種データ構成の一例を示す図である。 本発明の実施形態における、検索条件入力画面の構成の一例を示す図である。 本発明の実施形態における、検索結果一覧画面の構成の一例を示す図である。 本発明の実施形態における、文書の詳細画面の構成の一例を示す図である。 本発明の実施形態における、音声認識結果の一例を示す図である。 本発明の実施形態における、学習データの記憶処理のあとに検索キーワードで検索をした検索結果一覧画面の構成の一例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態の一例について説明する。

まず図１を参照して、本発明の実施形態における、情報処理システムの構成の一例について説明する。

クライアントＰＣ１００、検索サーバ１０１、音声認識サーバ１０２は、ネットワークを介して通信可能に接続されている。ネットワークとは、例えばＬＡＮ１０３（ローカルエリアネットワーク）である。

クライアントＰＣ１００には、ブラウザソフトウェアアプリケーション（以下、ブラウザ）がインストールされており、ブラウザにおいて検索サーバ１０１のＵＲＬの指定を受け付けることで検索サーバ１０１にアクセス可能である。

また、クライアントＰＣ１００には、マイク等の音声入力装置を備え、音声入力装置から収集された音声を、音声認識サーバ１０２のアクセスし、音声を認識させることでその認識文書を取得できる機能を備える。音声認識サーバ１０２は、通話回線の制御をしており、例えばコールセンター業務等のオペレータと発信者との通話を確立させることができる。

検索サーバ１０１は、クライアントＰＣ１００に検索条件入力画面（図９に例示）を提供する。また、当該画面において入力を受け付けた検索条件に従って、検索サーバ１０１の記憶部に記憶されている文書を検索する機能を備える。

また、検索サーバ１０１は、検索条件に従って検索された検索結果と検索条件、またその時の音声データを用いる事で学習データとして記憶するか否かを判断し、学習データとして記憶・蓄積する。

次回以降の検索では、蓄積された学習データに基づいて検索結果を評価し、検索結果一覧画面における検索結果の表示順を決定する。以上が図１の説明である。

次に図２を参照して、本発明の実施形態における各種装置のハードウェア構成の一例について説明する。

図２において、２０１はＣＰＵで、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。

また、ＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ ／ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）やオペレーティングシステムプログラム（以下、ＯＳ）や、各サーバ或いは各ＰＣの実行する機能を実現するために必要な後述する各種プログラム等が記憶されている。

２０３はＲＡＭで、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１からＲＡＭ２０３にロードして、該ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現するものである。

２０５は入力コントローラで、キーボード（ＫＢ）２０９や不図示のマウス等のポインティングデバイス等からの入力を制御する。

２０６はビデオコントローラで、ディスプレイ装置２１０（例えばＣＲＴディスプレイ）等の表示器への表示を制御する。なお、表示器はＣＲＴディスプレイだけでなく、液晶ディスプレイ等の他の表示器であってもよい。これらは必要に応じてユーザが使用するものである。

２０７はメモリコントローラで、ブートプログラム，各種のアプリケーション，フォントデータ，ユーザファイル，編集ファイル，各種データ等を記憶するハードディスク（ＨＤ）や、フレキシブルディスク（ＦＤ）、或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。

２０８は通信Ｉ／Ｆコントローラで、ネットワーク（例えば、図１に示したネットワーク）を介して外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いた通信等が可能である。

なお、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０３内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ディスプレイ装置２１０上での表示を可能としている。

また、ＣＰＵ２０１は、ディスプレイ装置２１０上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。

本発明を実現するための後述する各種プログラムは、外部メモリ２１１に記録されており、必要に応じてＲＡＭ２０３にロードされることによりＣＰＵ２０１によって実行されるものである。

さらに、上記プログラムの実行時に用いられる定義ファイル及び各種情報テーブル等も、外部メモリ２１１に格納されており、これらについての詳細な説明も後述する。以上が図２の説明である。

次に図３を参照して、本発明の実施形態における、各種装置の機能構成の一例について説明する。

クライアントＰＣ１００は３１１～３１８の機能部を備える。検索サーバ１０１は３２１～３２８の機能部を備える。音声認識サーバ１０２は音声認識処理部３３１を備える。

検索条件受付部３１１は、ユーザの入力操作による検索条件の指定を受け付ける。検索条件とは、例えば検索キーとなる文字列である。

検索条件送信部３１２は、検索条件である当該文字列を検索サーバ１０１に送信する。検索条件受信部３２１は、当該文字列を検索条件として受信することで検索条件を受信する。

検索結果一覧取得部３２２は、当該文字列を用いて、自機の検索文書記憶部３７１に記憶されている文書を検索し、検索結果の文書一覧を取得する。

ここで取得する検索結果の文書一覧とは、例えば文書中の文字列の先頭から所定数分の文字列と、当該文書のＵＲＬの一覧であるものとする。

また検索結果の文書一覧は、学習モデル記憶部３７５に記憶された学習モデルを使うことで、よりユーザの意図に沿った順に並び替える。

検索結果一覧送信部３２３は、当該文書一覧である検索結果一覧をクライアントＰＣ１００に送信する。検索結果一覧受信部３１３は、当該検索結果の一覧を受信する。

文書詳細リクエスト受付部３１４は、検索結果一覧の中から詳細を要求する文書の指定及び当該詳細のリクエストを受け付け、そのリクエストＩＤを記憶する。

文書詳細リクエスト送信部３１５は、当該リクエストＩＤを検索サーバ１０１に送信する。文書詳細リクエスト受信部３２４は、当該リクエストＩＤを受信することで、これを受け付ける。

文書詳細取得送信部３２５は、リクエストされた文書の詳細を表示文書記憶部３７２から取得し、これをクライアントＰＣ１００に送信する。

詳細画面表示部３１６は、受信した文書の詳細を表示する。

音声認識受付部３１７は、マイク等の音声入力装置による音声の入力を受け付ける。さらに、その音声を音声認識サーバ１０２の音声認識処理部３３１に送信する事で、音声から音声認識文書を得て、これを受信する。

評価判断情報送信部３１８は、音声認識受付部３１７で得られた音声認識文書、検索条件受付部３１１で得られた検索条件、および文書詳細リクエスト受付部３１４で受け付けたリクエストＩＤを、評価判断情報として検索サーバ１０１に送信する。

評価判断情報受信部３２６は、当該評価判断情報を受信し、これを受け付ける。

評価判断処理部３２７は、評価判断情報受信部３２６で受信した評価判断情報から、検索条件と、その回答となる詳細画面のリクエストＩＤのペアを学習データとして記憶するか否か判断する。

その詳細の判断方法は、図６で後述する。

学習データ記憶部３２８は、評価判断処理部３２７で学習データとして記憶すると判断された場合、検索条件とその回答となる詳細画面のリクエストＩＤをペアとして、学習データ記憶部３７４に記憶する。

なお、検索結果一覧取得部３２２は、検索結果一覧の中から、検索条件に対する評価が高い順に所定数だけ文書を取得して一覧化する。検索結果一覧送信部３２３は当該所定数の文書一覧を検索結果の一覧として送信するものとする。以上が図３の説明である。

次に図４を参照して、本発明の実施形態における処理の流れについて説明する。

ステップＳ４０１開始時点においては、クライアントＰＣ１００のブラウザ画面に、既に検索条件入力画面８００（図８）が表示されているものとする。

ステップＳ４０１で、クライアントＰＣ１００の検索条件受付部３１１は、検索条件の入力操作を受け付ける。例えば、検索条件入力画面８００の入力受付部８０１に検索条件とする文字列の入力を受け付け、「検索」ボタン８０２の押下を受け付ける。

ステップＳ４０２で、クライアントＰＣ１００の検索条件送信部３１２は、検索条件とする当該文字列を検索サーバ１０１に送信する。

ステップＳ４０３で、検索サーバ１０１の検索条件受信部３２１は、当該文字列を受信する。ステップＳ４０４で、検索結果一覧取得部３２２は、当該文字列を検索条件として検索文書記憶部３７１に記憶されている文書を検索し、さらに学習モデルを使ってよりユーザの意図に沿った順に入れ替え一覧化する。

検索文書記憶部３７１に記憶されている文書の一例を図７の検索文書情報７００に示す。ＩＤ７０１は、文書のＩＤである。ｑｕｅｓｔｉｏｎ７０２は、ａｎｓｗｅｒ７０３に示す文書内の文字列（文書の内容である文書詳細情報）を答えとする質問文である。ｕｒｌ７０４は、文書が記憶されているＵＲＬである。

検索結果一覧取得部３２２は、例えばクライアントＰＣ１００から受信した検索条件としての文字列をｑｕｅｓｔｉｏｎ７０２に含む文書を検索結果として取得する。また、当該検索結果の中から所定数の文書を抽出して検索結果一覧とする。

また当該検索結果一覧を、学習モデル記憶部３７５に記憶されているモデルを使うことで、よりユーザの意図に沿った順に並び替える。

学習モデル記憶部３７５に記憶されているモデルの一例を図７の学習モデル情報７４０に示す。ＩＤ７４１は、モデルのＩＤである。ｍｏｄｅｌ７４２は、学習データ情報７３０のデータから生成されるモデル情報である。一例として当該モデル情報はバイト配列になっており、プログラムから学習モデルを構築するのに適した形態で記憶している。学習モデルは、キーワードに対する重みづけを文書データごとに設定された重みづけであって、この重みづけを変更することで、図９に示すように検索キーワードでヒットした文書を一覧表示する際に、ユーザに好適な文書をより上位で表示することができるようになる。

また当該ｍｏｄｅｌ７４２の生成方法は、機械学習によるモデル生成手段であればどのようなアルゴリズムで生成するかは問わない。また生成タイミングも一定時間ごとに定期的に生成してもよいし、学習データ情報７３０が、一定数溜まったタイミングで生成してもよい。

ステップＳ４０５で、検索サーバ１０１の検索結果一覧送信部３２３は、当該検索結果一覧をクライアントＰＣ１００に送信する。（表示制御手段に相当する）

具体的には、検索結果一覧の中の各文書の先頭の一文に当該文書のＵＲＬのハイパーリンクを付与した一覧画面（ｈｔｍｌ）を生成して、クライアントＰＣ１００のブラウザに送信する。

一覧画面の一例を図９の９００に示す。検索条件表示部９０１は、検索に用いた検索条件を表示する表示部である。検索結果一覧表示部９１０は、検索結果の文書一覧を表示する表示部である。

文字列９１１は、各文書のＵＲＬのハイパーリンクが付与された一文を含む文字列である。

ステップＳ４０６で、クライアントＰＣ１００の検索結果一覧受信部３１３は当該一覧画面の情報を受信して表示する。（表示制御手段に相当する）

ステップＳ４０７で、クライアントＰＣ１００の文書詳細リクエスト受付部３１４は、文書詳細情報のリクエスト操作を受け付ける。例えば、一覧の中から詳細を表示したい文書の選択操作を受け付ける。

ステップＳ４０８で、クライアントＰＣ１００の文書詳細リクエスト送信部３１５は、当該選択操作がされた文書の文書詳細情報のリクエストを検索サーバ１０１に送信する。

ステップＳ４０９で、検索サーバ１０１の文書詳細リクエスト受信部３２４は、当該リクエストを受信する。

ステップＳ４１０で、検索サーバ１０１の文書詳細取得送信部３２５は、表示文書記憶部３７２に記憶している表示文書情報を取得する。

表示文書記憶部３７２に記憶されている文書情報の一例を図７の表示文書情報７１０に示す。ｉｄ７１１は表示文書のＩＤである。ｕｒｌ７１２はクライアントＰＣ１００のブラウザに表示されるＵＲＬである。ｃｏｎｔｅｎｔｓ７１３はブラウザ内に表示されるｈｔｍｌ文書である。

ステップＳ４１１で、クライアントＰＣ１００の詳細画面表示部３１６は、当該表示文書を検索サーバ１０１から受信し、これ（図１０に例示）を表示する。

ステップＳ４１２で、クライアントＰＣ１００のＣＰＵ２０１は、クライアントＰＣ１００がいずれの発信者と通話状態にあるか否かを判定する。通話状態にあると判定された場合には処理をステップＳ４１３に進め、そうでない場合には処理を終了させる。なお、ステップＳ４１２は必須の構成ではなく、この判定を行わずにステップＳ４１３に進めるようにしても構わない。
このように、通話状態にある場合の音声のみを認識して得られる単語と回答文書との関連度を求めて、学習データを記憶することで、例えば通話状態ではないときにコールセンターのオペレータが発言した内容が関連度の算出対象とならず、より精度を高めることを可能とする効果がある。

ステップＳ４１３で、ユーザの音声を認識し文書に変換する。当該処理の詳細は図５の説明で後述する。

ここで図５を参照して、本発明の実施形態における、音声認識及び文書変換する処理の詳細について説明する。

ステップＳ５０１で、マイクなどの音声入力装置から取得した音声データを蓄積する。蓄積を開始するタイミングの一例として、詳細画面表示部３１６で詳細画面（図１０に例示）を表示したタイミングから蓄積を開始する。

検索詳細画面の一例を図１０で示す。検索詳細画面１００１は、クライアントＰＣ１００のブラウザで表示した画面である。

当該検索システムの一例として、エンドユーザからの問い合わせに対してオペレータが電話口で回答するようなコールセンター業務で使用されているとする。その場合オペレータは、エンドユーザからの質問を当該検索システムに問い合わせ、その後検索詳細画面に表示されている回答内容を電話口で説明する事が想定される。その際の音声をマイク等の入力装置を通して音声データを取得する。

ステップＳ５０２で、音声データの蓄積時間が一定時間を経過したか判断する。一定時間が経過していない場合はステップＳ５０１に戻り、一定時間が経過している場合はステップＳ５０３に進む。

ステップＳ５０３で、蓄積した音声データを音声認識サーバ１０２に送信する。その後ステップＳ５０４で、蓄積していた音声データをクリアし、ステップＳ５０１に戻る。

ステップＳ５０５で、音声認識サーバ１０２の音声認識処理部３３１は、音声データを受信する。その後ステップＳ５０６で、音声認識処理部３３１は、音声認識エンジンを用いて音声データを文書（単語）に変換する。単語を取得することができれば必ずしも文書でなくてもよい（取得手段に相当する）。

ステップＳ５０７は、ステップＳ５０６で文書に変換された音声認識文書をクライアントＰＣ１００に送信する。

ステップＳ５０８で、クライアントＰＣ１００は、音声認識サーバ１０２から音声認識文書を受信する。その後ステップＳ５０９で、音声認識文書を記憶する。

具体的な音声認識文書の一例を図１１で示す。音声認識文書１１０１は、クライアントＰＣ１００のブラウザで検索詳細画面（図１０に例示）が表示されていた間に、音声を認識し変換された文書である。

なおステップＳ５０２の一定時間は、一例として数秒する事で、リアルタイムに音声が文書に変換される事を想定しているが、クライアントＰＣ１００の詳細画面表示部３１６に表示されている表示文書が、ユーザによって別ページへの遷移を受け付けた段階で、それまで蓄積した音声データを音声認識サーバ１０２に送信し、音声認識文書を受け取っても良い。以上が図５の説明である

図４の説明に戻る。ステップＳ４１４で、クライアントＰＣ１００の評価判断情報送信部３１８は、評価判断情報を検索サーバ１０１に送信する。

評価判断情報の一例として、ステップＳ４０２で送信した検索文字列、ステップＳ４０８で送信した詳細画面のリクエストＩＤ、およびステップＳ４１３で受信した音声認識文書とする。

ステップＳ４１５で、検索サーバ１０１の評価判断情報受信部３２６は、クライアントＰＣ１００から送信された評価判断情報を受信する。

ステップＳ４１６で、評価判断と学習データの記憶の処理を行う。当該処理の詳細は図６の説明で後述する。

ここで図６を参照して、本発明の実施形態における、評価判断及び学習データの記憶処理の詳細を示す。

ステップＳ６０１で、検索サーバ１０１はステップＳ４１５で受信した、詳細画面のリクエストＩＤから表示文書記憶部３７２に保存されている詳細画面の回答文書（図１１に例示）を取得する。

ステップＳ６０２で、前ステップＳ６０１で取得した回答文書と、ステップＳ４１５で事前に受信した音声認識文書を比較し、その一致率を計算する。

一致率の一例として本実施例では、それぞれの文書の文字単位で一致率を計算する。それを計算するアルゴリズムはここでは問わない。例えば単純にＤＩＦＦで差分を取り、一致する文字数を全体の文字数で割った方法でもよい。また一致率はそれぞれの文書の単語単位の一致率でもよい。

ステップＳ６０３で、検索サーバ１０１の評価判断処理部３２７は、評価判断記憶部３７３の評価判断情報７２０から、閾値を取得しそれをステップＳ６０２で計算した一致率と比較する。（算出手段に相当する）計算した一致率が閾値以上であれば、ステップＳ６０４に進み、閾値未満であれば、学習データとして不要と判断し図６の処理を終了する。本実施形態では、一致率を関連度としているが、音声認識により得られた単語と、回答文書の文書との関係を示す値であれば関連度は、何でも構わないものとする。
本実施形態で想定する、例えばコールセンター業務などの、問い合わせに対して口頭で回答するような業務においては、学習データを生成する時間も手間もできる限り軽減したい。本実施形態のように、ユーザが発言した内容と、回答文書である文書データとの関連度に基づいて、ユーザがどの回答文書で回答したかを示す学習データを自動的に作成することで、従来に比べて手間が軽減され、かつ、正確な学習データを生成することを可能とする。

評価判断記憶部３７３に記憶されている閾値情報の一例を図７の評価判断情報７２０に示す。ｉｄ７２１は閾値のＩＤである。ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ７２２は学習データとして使用するか否か判断するための一致度の閾値である。

ステップＳ６０４は、ステップＳ４１５で受信した検索文字列と詳細画面のリクエストＩＤをペアとして学習データ記憶部３７４に記憶することで、学習データを変更する。（変更手段に相当する）

学習データ記憶部３７４に記憶されている学習データの一例を図７の学習データ情報７３０に示す。ｉｄ７３１は学習データのＩＤである。ｑｕｅｓｔｉｏｎ７３２は学習に使用する質問文である。ステップＳ４１５で受信した検索文字列がこれに相当する。ａｎｓｗｅｒ７３３は質問の回答である。ステップＳ４１５の詳細画面のリクエストＩＤがこれに相当する。以上が図６の説明であり、図４における最終のステップである。

学習データが記憶される前の検索結果は、図９に示すように、適切な文書が回答３に位置していたところ、ステップＳ６０４で学習データが記憶されたことにより、図１２のように適切な文書が回答１に位置するように表示される順番が変更されるよう制御することができる。ユーザに提示する方法として、本実施形態では図９、１２に示すように文書を一覧表示し、学習データの記憶により一覧表示する際の順番を変更するようにしているが、一覧表示に限らず、ユーザに文書を提示する際に表示に係る優先順位（重みづけ）を変更するようにしても構わない。

以上説明したように音声を利用することで、ユーザは意識する事なく検索文字列に対して正しい回答をシステムにフィードバックする事が出来る。正しい回答を学習データとして蓄積する事で、より良い学習モデルが構築され次回の検索からユーザの意図に沿った回答が検索結果の上位に表示することが出来る。

尚、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体等としての実施形態も可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、１つの機器からなる装置に適用してもよい。

具体的には、クライアントＰＣ１００と検索サーバ１０１が一体であり、上述した実施形態の各処理を実行するようにしてもよい。

なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システム或いは装置に直接、或いは遠隔から供給するものを含む。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータが前記供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合も本発明に含まれる。

したがって、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、前記コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷなどがある。また、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ－ＲＯＭ，ＤＶＤ－Ｒ）などもある。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続する。そして、前記ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、若しくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。

また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ－ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせる。そして、ダウンロードした鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。その他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。その後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。

尚、前述した実施形態は、本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。
即ち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

９０１ 検索条件表示部
９１０ 検索結果一覧表示部
１０１０ 詳細画面表示部

Claims (10)

1. テキストに対応する文書データを取得する文書取得手段と、
   音声データを取得する音声取得手段と、
   前記文書取得手段により取得された文書データと、前記音声取得手段により取得された音声データから認識される文字データとの関連性に基づいて、前記テキストと当該文書データとの対応関係を示すデータを生成する生成手段と
   を備えることを特徴とする情報処理システム。
2. 前記取得された文書データを表示する表示制御手段を備え、
   前記音声取得手段は、前記文書データが表示されている間に音声データを取得すること
   を特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記対応関係は、複数の文書データを一覧表示する際の優先順位を示す指標となること
   を特徴とする請求項１または２に記載の情報処理システム。
4. 前記関連性は、前記文書データと、前記音声データから認識される文字データとの一致度であること
   を特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
5. 前記生成手段は、前記一致度が所定の閾値以上である場合には、前記テキストと前記文書データとの対応関係を強めるデータを生成することを特徴とする請求項４に記載の情報処理システム。
6. 情報処理システムの文書取得手段が、テキストに対応する文書データを取得する文書取得工程と、
   情報処理システムの音声取得手段が、音声データを取得する音声取得工程と、
   情報処理システムの生成手段が、前記文書取得工程にて取得された文書データと、前記音声取得工程にて取得された音声データから認識される文字データとの関連性に基づいて、前記テキストと当該文書データとの対応関係を示すデータを生成する生成工程と
   を含むことを特徴とする情報処理システムの制御方法。
7. コンピュータを、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理システムとして機能させることを特徴とするプログラム。
8. テキストに対応する文書データを取得する文書取得手段と、
   音声データを取得する音声取得手段と、
   前記文書取得手段により取得された文書データと、前記音声取得手段により取得された音声データから認識される文字データとの関連性に基づいて、前記テキストと当該文書データとの対応関係を示すデータを生成する生成手段と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
9. 情報処理装置の文書取得手段が、テキストに対応する文書データを取得する文書取得工程と、
   情報処理装置の音声取得手段が、音声データを取得する音声取得工程と、
   情報処理装置の生成手段が、前記文書取得工程にて取得された文書データと、前記音声取得工程にて取得された音声データから認識される文字データとの関連性に基づいて、前記テキストと当該文書データとの対応関係を示すデータを生成する生成工程と
   を含むことを特徴とする情報処理装置の制御方法。
10. コンピュータを、請求項８に記載の情報処理装置として機能させることを特徴とするプログラム。

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