CN101506765B - 目的推测装置以及目的推测方法 - Google Patents

Abstract

能够恰当地推测操作对象设备所具有的功能中的、用户作为目的的功能的目的推测装置，其具有：选择项输入部(102)，获得选择项；功能表现存储部(107)，记忆操作对象设备的功能名；一致单词检测部(116)，按照功能表现存储部(107)所记忆的每个功能名，检测该功能名和选择项之间一致的单词的类别；操作意图计算部(117)，按照每个功能名，并按照一致单词检测部(116)所检测出的类别，变更选择项和功能名之间的相似度的计算方法，并利用变更后的计算方法，计算该相似度以作为用户的意图度；以及目的推测部(112)，推测用户作为目的的功能，使操作意图度越大的功能，越成为用户作为目的的功能。

Description

目的推测装置以及目的推测方法 

技术领域

本发明涉及一种目的推测装置，其用于支援用户对例如具有菜单选择方式的操作界面的计算机、DVD(Digital Versatile Disk：数字通用光盘)记录器、数字电视、移动电话、以及汽车导航系统等家电产品的操作，尤其涉及一种目的推测装置以及目的推测方法，从选择项的选择操作来推测用户的目的并作为支援信息来提供。 

背景技术

近些年，计算机、移动电话、DVD记录器等电器产品设备的操作随着所安装的功能的多样化变得复杂化。因此，趋势是：通过在设备中采用选择式菜单方式的界面、尤其是采用分层式界面，从而控制复杂化的加深，使多种功能变得容易使用。 

然而，对于这样的分层式界面，用户不容易理解显示于菜单的选择项词语，有时出现界面的设计者和使用设备的用户之间对选择项所示的词语存在概念上的偏差。例如，对于DVD记录器的操作，出现的问题是，用户欲进行“将字幕变为英文”这一任务时，想起的选择项和实际显示的选择项出现偏差，用户找不到作为目的的功能等。因此，期待对于这样的具有选择式菜单方式的界面本质上具有的、设计者对任务的概念和用户对任务的概念之间的偏差所导致的、找不到功能的困惑，实现有效的用户支援。 

以往，提出了用于消除这样的困惑的方案(例如，参照专利文献1)。上述专利文献1的装置，对于设备预置的各功能付与相关的关键字，若用户按下帮助键输入与作为目的的功能相关的关键字，则检索该关键字相对的功能(帮助检索)。据此，推测用户作为目的的功能以实现操作支援。然而，这样的专利文献1的装置，因为预测并付与用户有可能输入的所有的关键字是困难的，而且还存在用户不能输入适当的关键字的情况，所以不能恰当地推测用户作为目的的功能。 

因此，为了解决上述问题，提出了利用用户的操作履历来推测用户的目的的方案(例如，参照专利文献2)。 

上述专利文献2的装置，除了利用输入关键字以帮助检索之外，还对各操作按钮和/或选择项付与关键字，从而生成用户按下帮助键为止的操作履历。并且，该装置能够通过利用操作履历，来推测用户作为目的的功能以支援操作。 

图1是示出上述专利文献2的目的推测装置的构成的方框图。 

该目的推测装置具有输入部2001、请求句存储部2002、检索部2003、显示部2004、履历信息存储部2005、操作履历矢量生成部2006、功能说明数据库2007。输入部2001由键盘和/或鼠标等构成，其接受操作信息和/或帮助检索时的关键字。履历信息存储部2005存储从输入部2001接受的操作信息。操作履历矢量生成部2006利用履历信息存储部2005所存储的、紧接之前的n步骤的操作信息和操作矢量辞典，来生成与操作状况对应的特征矢量。检索部2003对与该操作状况对应的特征矢量、和功能说明数据库2007所存储的付与到各功能的功能说明矢量之间的内积进行计算，求出与操作履历(特征矢量)对应的各功能的得分。而且，检索部2003也计算基于帮助检索的得分，并通过对两个得分进行组合，从而检索成为帮助的对象的功能，即检索用户作为目的的功能。显示部2004按得分顺序显示检索部2003的检索结果即功能。 

专利文献1：(日本国)特开平7-121563号公报 

专利文献2：(日本国)特开2000-137726号公报 

然而，即使是上述专利文献2的目的推测装置，也存在不能恰当地推测用户的目的这一问题。 

一般而言，在显示器基级的人机界面(HCI：Human-ComputerInterface)，用户以任务的目标的观点来评价显示器所显示的信息以进行选择操作，并观测及评价该操作结果所带来的变化，进行下一个操作。对于这样的HCI，已周知显示器等所显示的信息的重要性，此时作为用户的选择行动的一个特征，已周知利用称为标签跟踪策略的策略(“HCIにおける探索过程の认知モデル.ヒユ一マンインタ一フエ一スシンポジウム′99，831-836.”(“HCI的探索过程的认知模式.人机界面学术研讨 会’99，831-836.”)：非专利文献1)。标签跟踪策略是指，用户在选择下一个操作时，从显示器上的对象(描述)中，选择其描述最适合目的的功能的描述这一操作策略。 

在显示器基极的HCI的一个例子，即菜单选择方式的操作界面也同样观测到标签跟踪策略。实际上，面对DVD记录器，交给被试验者“消去已录像的节目”等任务(作为目的的功能)，并观察被试验者的行动，则观测到这样一种选择倾向，即，如“阅览节目表”这样，选择表示法的一部分中包含表现任务的一部分单词的倾向。也就是说，被试验者跟踪着标签，即，着眼于选择项中包含的一部分的信息来进行操作。 

然而，上述专利文献2的目的推测装置中对各选择项分配唯一的关键字。因此，不能表现随着任务而变化的选择项内的着眼点的不同，实际在推测用户作为目的的功能时，不能得到充分的性能。 

发明内容

因此，本发明鉴于上述的问题，目的在于提供一种目的推测装置，其能够恰当地推测操作对象设备所具有的功能中的、用户作为目的的功能。 

为了达到上述目的，本发明所涉及的目的推测装置，对于操作对象设备，推测用户作为目的的功能，所述操作对象设备是确定用户所选择的选择项所对应的功能并执行该功能的操作对象设备，具有：选择项获得单元，获得用户所选择的、由多个单词构成的选择项；功能记忆单元，按所述操作对象设备的每个功能，记忆表示该功能的、由多个单词构成的功能名；一致单词检测单元，按照所述功能记忆单元所记忆的每个功能名，检测该功能名和所述选择项获得单元所获得的选择项之间一致的单词的类别；意图计算单元，按照所述功能记忆单元所记忆的每个功能名，并按照所述一致单词检测单元所检测出的类别，变更所述选择项和所述功能名之间的相似度的计算方法，并利用变更后的计算方法，计算所述相似度以作为用户的意图的程度，所述意图的程度是针对所述功能名的功能用户选择了所述选择项的意图的程度；以及推测单元，推测用户作为目的的功能，使所述意图计算单元所计算的意图的程度越大的功能，越成为用户作为目的的功能。 

据此，在用户选择了选择项的情况下，按照操作对象设备所具有的每个功能，检测该功能的功能名和选择项之间一致的单词的类别，因此，能够按照操作对象设备所具有的每个功能，确定用户针对该功能选择了选择项的着眼点。例如，选择项以及功能名分别以“～を…する(“…する”为谓语，“～”为宾语)”这样的多个单词构成的情况下，检测作为操作对象的单词“～”的类别、作为操作目的的单词“…”的类别。因此，能够按照操作对象设备所具有的每个功能确定用户是着眼于选择项的操作对象来选择了该选择项，还是着眼于选择项的操作目的来选择了该选择项。并且，因为按照该检测出的类别，并按照每个功能变更计算方法来计算用户的意图的程度，所以能够以按照每个功能并按照用户的选择项的着眼点的计算方法，来恰当地计算针对该功能的用户的意图的程度。即，以往，与选择项的着眼点无关地、利用全体选择项的一种计算方法来计算意图的程度，因此未能恰当地计算该意图的程度，但是，本发明按照选择项的着眼点变更计算方法，所以能够恰当地计算意图的程度。并且，因为该意图的程度越大的功能，越推测为用户作为目的的功能，所以，能够恰当地推测用户作为目的的功能，充分地支援针对该操作对象设备的用户的操作。 

并且，也可以是，所述选择项和所述记忆单元所记忆的各功能名，包含表示操作对象的单词，所述意图计算单元，在所述一致单词检测单元所检测出的类别是操作对象的情况下，利用将权重放在所述选择项所包含的单词中的表示操作对象的单词的计算方法，计算所述意图的程度。例如，所述选择项和所述记忆单元所记忆的各功能名，还包含表示针对所述操作对象的操作目的的单词，所述意图计算单元利用的计算方法是，比起针对所述功能名的表示操作对象的单词及表示操作目的的单词的、所述选择项的表示操作目的的单词的语言性的相似度，更将权重放在针对所述功能名的表示操作对象的单词及表示操作目的的单词的、所述选择项的表示操作对象的单词的语言性的相似度的计算方法。 

据此，在用户的选择项的着眼点在于操作对象的情况下，将权重放在该操作对象来计算意图的程度。例如，存在表示功能名的操作对象的单词和表示选择项的操作对象的单词之间的相似度α1、表示功能名的操作目的的单词和表示选择项的操作对象的单词之间的相似度α2、表示功能名的操 作对象的单词和表示选择项的操作目的的单词之间的相似度α3、表示功能名的操作目的的单词和表示选择项的操作目的的单词之间的相似度α4的情况下，利用比起相似度α3以及相似度α4更将权重放在相似度α1以及相似度α2的计算方法来计算意图的程度。或者，不利用相似度α3以及相似度α4，而是只利用相似度α1以及相似度α2的计算方法来计算意图的程度。因此，用户未着眼的表示选择项的操作目的单词有关的相似度α3以及相似度α4较难体现于意图的程度，因此能够恰当地计算该意图的程度。 

并且，也可以是，所述选择项和所述记忆单元所记忆的各功能名，包含表示操作目的的单词，所述意图计算单元，在所述一致单词检测单元所检测出的类别是操作目的的情况下，利用将权重放在所述选择项所包含的单词中的表示操作目的的单词的计算方法，计算所述意图的程度。例如，所述选择项和所述记忆单元所记忆的各功能名，还包含表示针对所述操作目的的操作对象的单词，所述意图计算单元利用的计算方法是，比起针对所述功能名的表示操作对象的单词及表示操作目的的单词的、所述选择项的表示操作对象的单词的语言性的相似度，更将权重放在针对所述功能名的表示操作对象的单词及表示操作目的的单词的、所述选择项的表示操作目的的单词的语言性的相似度的计算方法。 

据此，在用户的选择项的着眼点在于操作对象的情况下，将权重放在该操作对象来计算意图的程度。例如，存在表示功能名的操作对象的单词和表示选择项的操作对象的单词之间的相似度α1、表示功能名的操作目的的单词和表示选择项的操作对象的单词之间的相似度α2、表示功能名的操作对象的单词和表示选择项的操作目的的单词之间的相似度α3、表示功能名的操作目的的单词和表示选择项的操作目的的单词之间的相似度α4的情况下，利用比起相似度α1以及相似度α2更将权重放在相似度α3以及相似度α4的计算方法来计算意图的程度。或者，不利用相似度α1以及相似度α2，而是只利用相似度α3以及相似度α4的计算方法来计算意图的程度。因此，用户未着眼的表示选择项的操作对象的单词有关的相似度α1以及相似度α2较难体现于意图的程度，因此能够恰当地计算该意图的程度。 

并且，也可以是，所述目的推测装置还具有：意图记忆单元，用于记忆所述意图计算单元所计算的各功能的意图的程度；以及意图存储单元，每当所述选择项获得单元获得选择项，就将针对该选择项计算出的各功能的意图的程度存储到所述意图记忆单元，所述推测单元，从所述意图记忆单元读出针对多个选择项的各个选择项的各功能的意图的程度，并按照每个功能，计算该功能的意图的程度的平均值以作为得分，推测用户作为目的的功能，使所述得分越大的功能，越成为用户作为目的的功能。 

据此，每当用户选择选择项，计算出针对该选择项的各功能的意图的程度，推测出用户作为目的的功能时，按照每个功能，平均化针对该功能所计算出的各选择项的意图的程度并计算得分。并且，该得分越大的功能，越推测为用户作为目的的功能，因此，能够考虑用户所选择的所有的选择项，恰当地推测用户作为目的的功能。 

并且，也可以是，所述目的推测装置还具有：推测指示单元，按照用户的操作，指示所述推测单元推测用户作为目的的功能；以及出示单元，向用户出示所述推测单元所推测的功能，所述推测单元，在接受了来自所述推测指示单元的指示的情况下，推测用户作为目的的功能。并且，也可以是，所述目的推测装置，还具有：困惑检测单元，检测用户是否对选择选择项感到困惑；以及出示单元，向用户出示所述推测单元所推测的功能，所述推测单元，在所述困惑检测单元检测出用户在感到困惑的情况下，推测用户作为目的的功能。 

据此，在用户对选择选择项感到困惑的情况下，推测该用户作为目的的功能并向用户出示，因此，能够充分地支援针对该操作对象设备的用户的操作。 

并且，也可以是，所述目的推测装置还具有消息出示单元，所述消息出示单元判别所述推测单元所计算出的各功能的得分是否满足预先规定的条件，在判别为不满足的情况下，出示催促用户选择选择项的消息。 

据此，例如，在所有的功能的得分比基准值低的情况下，和/或各功能的得分无差别的情况下，针对各功能评优劣是较困难的，本发明在这样的情况下出示催促用户选择选择项的消息，因此，能够提高某一个功能的得分，或使得分有差别，能够恰当地推测用户作为目的的功能。 

并且，也可以是，所述目的推测装置还具有简档信息获得单元，所述简档信息获得单元获得表示用户的特性的简档信息，所述意图计算单元按照所述简档信息调整所述权重。 

据此，因为按照用户的特性调整权重，所以能够针对该用户恰当地推测用户作为目的的功能。 

如此这般，本发明通过在各个操作，在该操作进行选择，所选择项和各个功能之间单词一致的情况下，进行着眼于一致的单词的相似度的计算，从而能够实现以往的针对选择项分配唯一的关键字的方式所不能实现的、按照用户的着眼点的计算方法来计算操作意图度。据此，能够提高目的推测的精确度，确实地进行操作支援。 

另外，本发明不仅能够作为这样的目的推测装置来实现，而且能够作为出示该装置所推测的用户作为目的的功能并支援操作对象设备的操作的操作支援装置、目的推测方法、操作支援方法、程序、和存储该程序的CD-ROM或DVDRAM等计算机能够读出的记忆媒介来实现。 

本发明的目的推测装置能够将重点放在选择选择项时用户所着眼的信息以推测用户作为目的的功能，能够进行精确度高的目的推测。并且，若向用户出示被推测的目的即功能，则能够支援用户对操作对象设备的操作。因此，即使是用户第一次使用该操作对象设备的情况下，或不擅长操作该操作对象设备的情况下，也能够例如以画面上所出示的功能为线索轻松地对操作对象设备进行操作。 

附图说明

图1是以往的目的推测装置的构成图。 

图2是本发明的实施例1的目的推测装置的构成图。 

图3是用于说明本发明的实施例1的目的推测装置的选择项和功能的说明图。 

图4是示出本发明的实施例1的目的推测装置的输入部101的外观的图。 

图5是示出在本发明的实施例1的目的推测装置的选择项表现存储部中存储的信息的图。 

图6是示出在本发明的实施例1的目的推测装置的功能表现存储部中存储的信息的图。 

图7是示出本发明的实施例1的目的推测装置的第一计算对象信号所包含的信息的图。 

图8是示出本发明的实施例1的目的推测装置的操作意图度的计算方法的图。 

图9是示出在本发明的实施例1的目的推测装置的操作意图履历存储部中蓄积的信息的图。 

图10是示出本发明的实施例1的目的推测装置的支援信息的内容的图。 

图11是示出在本发明的实施例1的目的推测装置的输出部的操作支援出示部显示的画面的图。 

图12是示出本发明的实施例1的目的推测装置的工作的流程图。 

图13是示出本发明的实施例1的目的推测装置的计算部计算操作意图度的工作的流程图。 

图14是示出本发明的实施例1的目的推测装置的针对上述的选择项以及功能利用潜在语义分析(LSA：latent semantic analysis)计算相似度α1～α4的图。 

图15是对由本发明的实施例1的目的推测装置和以往的装置分别计算的每个功能的得分进行比较并示出的图。 

图16是用于说明本发明的实施例1的目的推测装置恰当地推测目的的说明图。 

图17是本发明的实施例2的目的推测装置的构成图。 

图18是示出本发明的实施例2的目的推测装置的工作的流程图。 

图19是本发明的实施例3的目的推测装置的构成图。 

图20是示出本发明的实施例3的目的推测装置的简档(profile)信息的内容的图。 

图21是示出本发明的实施例3的目的推测装置的操作特性信息的内容的图。 

图22是本发明的实施例3的目的推测装置的简档依存计算部的构成 图。 

图23是示出本发明的实施例3的目的推测装置的工作的流程图。 

符号说明 

101输入部 

102选择项输入部 

103输出部 

104选择项出示部 

105操作支援出示部 

106操作意图履历存储部 

107功能表现存储部 

108选择项表现存储部 

109输入输出控制部 

110设备控制部 

111操作支援决定部 

112目的推测部 

113计算部 

114单词概念记忆部 

115支援请求输入部 

116一致单词检测部 

117操作意图计算部 

121输入信号 

122输出信号 

123操作意图履历信号 

124功能表现信号 

125选择项表现信号 

126设备控制信号 

127操作支援信号 

128操作支援对象信号 

129目的推测对象信号 

130第一计算对象信号 

131操作意图信号 

132单词间相似度定义信号 

133第二计算对象信号 

134目的推测结果信号 

401首层菜单 

402菜单 

403菜单 

502光标键 

503决定按钮 

504返回按钮 

505电源按钮 

506菜单按钮 

507帮助按钮 

601选择项表现数据库 

1201困惑状态检测部 

1401简档输入部 

1402操作特性存储部 

1403简档依存计算部 

1411操作特性信号 

1501简档依存操作意图计算部 

1701功能表现数据库 

具体实施方式

以下，参照附图说明本发明的实施例。 

(实施例1) 

图2是本发明的实施例1的目的推测装置的构成图。 

本实施例的目的推测装置100能够恰当地推测操作对象设备所具有的功能中的、用户作为目的的功能，并充分地支援用户对该操作对象设备的操作。并且，该目的推测装置100具有输入部101、输出部103、输入输出控制部109、设备控制部110、操作支援决定部111、目的推测部112、 计算部113、单词概念记忆部114、操作意图履历存储部106、功能表现存储部107、以及选择项表现存储部108。 

这样的目的推测装置100被分离为例如输入部101、与由输入部101以外的构成要素构成的目的推测装置主体。而且，目的推测装置主体是被设置在操作对象设备中。并且，输入部101作为例如用于遥控操作对象设备以及目的推测装置主体的终端(以下，单称遥控器)来构成。 

输入输出控制部109根据来自输入部101的信号来控制目的推测装置主体的各构成要素。 

输入部101接受用户的输入。并且，输入部101具有选择项输入部102和支援请求输入部115，该选择项输入部102接受根据用户的操作被选择的、菜单上的选择项，该支援请求输入部115接受来自用户的支援请求。支援请求输入部115作为推测指示单元来构成，通过设置在该遥控器的帮助按钮、和/或在输出部103被出示的记为“？”的按钮等被选择，接受支援请求。并且，输入部101向输入输出控制部109发送示出所接受的选择项、以及所接受的支援请求的输入信号121。另外，在本实施例选择项输入部102作为选择项获得单元来构成。 

输出部103从输入输出控制部109获得输出信号122，并向用户出示该输出信号122所示的信息。并且，输出部103具有显示多个选择项的选择项出示部104和显示支援信息的操作支援出示部105。支援信息是用于支援用户对操作对象设备的操作的信息，是示出由目的推测装置100推测的、用户作为目的的功能的信息。即，在本实施例操作支援出示部105作为出示单元来构成。 

功能表现存储部107作为功能记忆单元来构成，将分别表示操作对象设备具有的所有的功能的名称，以该名称按每个构成要素(单词)被分割的状态进行存储。并且，该功能表现存储部107所存储的信息作为功能表现信号124输出到输入输出控制部109。 

选择项表现存储部108将出示在选择项出示部104的所有的选择项，以该选择项按每个构成要素(单词)被分割的状态进行存储。并且，该选择项表现存储部108所存储的信息作为选择项表现信号125输出到输入输出控制部109。 

设备控制部110控制操作对象设备(例如DVD记录器等)。该设备控制部110从输入输出控制部109获得设备控制信号126。并且，设备控制部110按照该设备控制信号126所示的功能来控制操作对象设备。即，输入输出控制部109根据从输入部101获得的输入信号121，确定应当使操作对象设备执行的功能，并向设备控制部110输出示出该功能的设备控制信号126。 

单词概念记忆部114记忆定义了单词间的相似度的信息。这样的信息，例如以潜在语义分析(LSA：latent semantic analysis)等方法来生成，并作为单词间相似度定义信号132输出到操作意图计算部117。即，单词间相似度定义信号132针对多个单词中的各个单词示出表示该单词的矢量。并且，通过利用两个单词的矢量，来定义这些单词间的相似度。在此，以从例如操作对象设备的手册、和/或与此相关的Web(World Wide Web：万维网)等获得的文本信息来作成LSA。 

计算部113利用从输入输出控制部109输出的第一计算对象信号130、和从单词概念记忆部114输出的单词间相似度定义信号132，针对操作对象设备所具有的全部的各个功能，计算选择了第一计算对象信号130所示的选择项的用户的意图，作为操作意图度。 

另外，输入输出控制部109若从输入部101获得了示出选择项的输入信号121，则从功能表现存储部107获得功能表现信号124，并从选择项表现存储部108获得选择项表现信号125。并且，输入输出控制部109根据选择项表现信号125所示的信息，确定该输入信号121所示的选择项的构成要素，并向计算部113输出伴随该选择项和该构成要素的功能表现信号124作为上述的第一计算对象信号130。 

并且，计算部113具有一致单词检测部116和操作意图计算部117。 

一致单词检测部116若接受了第一计算对象信号130，则比较第一计算对象信号130所示的选择项和该第一计算对象信号130所示的各功能的名称。即，一致单词检测部116按每个功能的名称，检测该功能的名称和选择项之间一致的构成要素的类别(操作对象或操作目的)。并且，一致单词检测部116向操作意图计算部117输出包含检测结果的第一计算对象信号130作为第二计算对象信号133。 

操作意图计算部117若获得了第二计算对象信号133，则计算针对该第二计算对象信号133所示的选择项的各功能的操作意图度。此时，操作意图计算部117利用单词间相似度定义信号132所示的矢量，计算针对选择项的各功能的相似度作为上述的操作意图度。 

并且，本实施例的操作意图计算部117作为意图计算单元来构成，按照第二计算对象信号133所示的一致单词检测部116的检测结果，按照每个功能来切换操作意图度的计算方法。 

并且，操作意图计算部117向输入输出控制部109输出计算出的操作意图度作为操作意图信号131。 

操作意图履历存储部106作为意图记忆单元来构成，通过输入输出控制部109获得从计算部113输出的操作意图信号131并进行蓄积。即，在本实施例，输入输出控制部109作为意图存储单元来构成。并且，输入输出控制部109读取在该操作意图履历存储部106蓄积的信息作为操作意图履历信号123。 

目的推测部112作为推测单元来构成，从输入输出控制部109接受目的推测对象信号129，该目的推测对象信号129示出在操作意图履历存储部106存储的信息，从到此为止的操作的履历来推测用户作为目的的功能，并输出其结果作为目的推测结果信号134。 

操作支援决定部111通过输入输出控制部109接受目的推测部112的推测结果作为操作支援对象信号128，决定操作支援方法，并输出用于支援操作的操作支援信号127。 

图3是用于说明选择项和功能的说明图。 

操作对象设备例如是具有菜单选择式界面的DVD记录器。 

一般而言，DVD记录器和/或电视机等设备的菜单以分层方式构成，依次选择画面所显示的菜单的项目(选择项)，并逐层向下选择，来实现所期望的功能。另外，菜单由多个选择项构成。 

输入输出控制部109为了管理用户的当前状态，如图3所示，利用操作对象设备的树形(分层式)菜单信息。该菜单信息示出以树形构成的各菜单对应的节点，和用于识别各节点对应的显示画面的画面ID。例如，记为第一层即首层的节点是开始操作时最初被选择的节点，若选择该节点， 则显示与画面ID“A”对应的画面即首层菜单401。若用户从首层菜单401所显示的项目(选择项)中，选择例如节目表，则记为第二层的“节目表”的节点被选择，显示与画面ID“F”对应的画面即菜单402。 

即，选择项出示部104首先显示示出选择项“正在广播的节目、再生导航、G代码等”的第一层即首层菜单401。选择项输入部102将按照用户的操作选择的选择项，例如示出“节目表”的输入信号121输出到输入输出控制部109。输入输出控制部109若获得了该输入信号121，则从菜单信息中确定与该输入信号121所示的选择项“节目表”对应的第二层的节点。并且，输入输出控制部109使选择项出示部104显示与该第二层的节点对应的、示出选择项“地面波模拟、BS(broadcasting satellite：广播卫星)、CS(communications satellite：通信卫星)”的菜单402。并且，选择项输入部102将按照用户的操作选择的选择项，例如示出“CS”的输入信号121，输出到输入输出控制部109。如此这般，每当选择项被依次选择，操作对象设备的所有的功能F(1)～F(N)中，应使操作对象设备执行的功能的范围就缩小，最终，一个功能被确定。 

图4是示出输入部101的外观的图。 

如上所述，输入部101作为遥控器来构成，具有选择项输入部102和支援请求输入部115，所述选择项输入部102具有菜单按钮506、光标键502、返回按钮504、以及决定按钮503，支援请求输入部115具有帮助按钮507。并且，输入部101具有电源按钮505。 

即，用户按下如图4所示的输入部101的电源按钮505，来接通操作对象设备的电源。并且，用户按下菜单按钮506，首先，显示如图3所示的首层菜单401。其后，用户利用图4所示的输入部101的光标键502，使光标移动到首层菜单401内的所期望的项目(选择项)，并按下决定按钮503。其结果，菜单信息的显示对象的节点移到下层，显示的画面转移到下个画面。 

例如，用户在显示如图3所示的首层菜单401后，按下4次光标键502的下，将光标移动到选择项“节目表”，按下决定按钮503。其结果，图3所示的菜单信息中的第二层节点“节目表”中定义的菜单402被显示。并且，通过用户按下返回按钮504，菜单信息中的显示对象的节点向上层一 侧移一层，再次显示在第一层的节点“首层菜单”中定义的首层菜单401。 

并且，例如，用户欲从当前正在广播的CS广播节目视听所期望的节目的情况下，用户通过进行相同的操作，按照“首层菜单”→“节目表”→“CS”→“当前时刻”→“节目清单”的顺序，改变显示的菜单。其结果，显示示出当前正在广播的CS广播节目的一览的菜单403。并且，用户通过从该菜单“节目清单”选择欲看的节目(选择项)，从而能够视听该节目。 

图5是示出在选择项表现存储部108存储的信息的图。 

选择项表现存储部108存储图5所示的选择项表现数据库601。选择项表现数据库601示出输出到选择项出示部104的所有的选择项所对应的选择项名、操作对象、操作目的以及周边信息。选择项名正是表示选择项的语言标签。另外，在本实施例的说明中，选择项主要意味着选择项名。操作对象是将选择项名与“～を～する(做～)”进行替换的情况下的与“～を(～为宾语)”对应的部分。并且，操作目的是将选择项名与“～を～する(做～)”进行替换的情况下的与“～する(做，即谓语)”对应的部分。另外，通过对选择项名的表现进行词素分析而生成这样的操作对象以及操作目的。并且，周边信息由作为“～を～する(做～)”来表示的选择项的词素中的、作为操作对象和操作目的不合适的，进一步将助词以及助动词除去的部分构成。 

具体而言，选择项名是“タイトル消去(标题的消去)”的情况下，若将该选择项名转换为“～を～する(做～)”这样的表现，则变成“タイトルを消去する(消去标题)”。因此，对于选择项名“タイトル消去(标题的消去)”，操作对象是“タイトル(标题)”，操作目的是“消去(消去)”。并且，此时不存在周边信息。 

即，选择项表现数据库601示出用于识别选择项的选择项ID，和该选择项的选择项名、操作对象、操作目的、以及周边信息。例如，选择项表现数据库601示出针对选择项ID为“Sel(1)”的选择项的选择项名“タイトル消去(标题的消去)”、操作对象“タイトル(标题)”、以及操作目的“消去(消去)”。 

这样的选择项表现数据库601作为选择项表现信号125输出到输入输出控制部109。 

图6是示出在功能表现存储部107存储的信息的图。 

功能表现存储部107存储图6所示的功能表现数据库1701。为了计算操作意图度，功能表现数据库1701示出表示各功能的名称，和构成该名称的构成要素(单词)。即，功能表现数据库1701作为构成要素示出名称中的与“～を(即宾语)”部分对应的操作对象、与“～する(即谓语)”部分对应的操作目的、以及作为两者都不合适的周边信息。具体而言，这样的功能的名称及/或构成要素使用作为各设备的表现(功能的名称(说明))记载于手册等的说明句来生成。即，对功能的名称(说明)进行词素分析后，通过抽出与“～を(即宾语)”对应的部分的词素，来构成操作对象。并且，对功能的名称(说明)进行词素分析后，通过抽出与“～する(即谓语)”对应的部分的词素，来构成操作目的。并且，对功能的名称(说明)进行词素分析后，通过抽出不适合操作对象和操作目的词素、且是助词以及助动词以外的词素，来构成周边信息。 

具体而言，功能的名称(说明)是“すべて の录画番组(タイトル)を消去する(消去所有的录像节目(标题))”的情况下，对于该功能的名称，操作对象是“録画、番组、タイトル(录像、节目、标题)”，操作目的是“消去(消去)”，周边信息是“すべて(所有的)”。 

即，功能表现数据库1701示出用于识别功能的功能ID、该功能的名称、操作对象、操作目的、以及周边信息。例如，功能表现数据库1701示出针对功能ID为“F(1)”的选择项的、功能的名称“すベての录画番组(タイトル)を消去する(消去所有的录像节目(标题))”、操作对象“録画、番组、タイトル(录像、节目、标题)”、操作目的“消去(消去)”、以及周边信息“すべて(所有的)”。 

这样的功能表现数据库1701作为功能表现信号124输出到输入输出控制部109。 

图7是示出第一计算对象信号130所包含的信息的图。 

第一计算对象信号130包含功能表现信号124、与输入信号121所示的选择项对应的选择项信息703。即，第一计算对象信号130由与被输入的选择项对应的、选择项表现存储部108的一部分信息，和功能表现存储部107所存储的所有的信息构成，以计算用户输入的选择项的、针对各功 能的操作意图度。 

输入输出控制部109若获得了输入信号121，则通过从选择项表现信号125(选择项表现数据库601)中抽出与该输入信号121所示的选择项对应的信息，从而生成选择项信息703。并且，输入输出控制部109通过将该选择项信息703组合到功能表现信号124，从而生成第一计算对象信号130。 

另外，选择项信息703示出输入信号121所示的选择项的选择项ID、操作对象、操作目的、以及周边信息。 

在此，利用附图8详细地说明本实施例的计算部113的工作。 

图8是示出本实施例的操作意图度的计算方法的图。 

计算部113若获得了第一计算对象信号130，则将该第一计算对象信号130分离为选择项信息703和功能表现信号124。并且，计算部113将选择项信息703与功能表现信号124所示的各功能有关的信息进行比较。其结果，计算部113按功能表现信号124所示的每个功能，计算选择了选择项信息703所对应的选择项的用户的意图，作为操作意图度。 

具体而言，一致单词检测部116按功能表现信号124所示的每个功能，比较选择项信息703所示的选择项的操作对象以及操作目的、和该功能的操作对象以及操作目的。并且，一致单词检测部116判断选择项和功能的各自的操作对象中是否包含相同的词素(单词)。而且，一致单词检测部116判断选择项和功能的各自的操作目的中是否包含相同的词素(单词)。即，一致单词检测部116按各功能确定选择项和功能之间一致的单词的类别(操作对象或操作目的)。 

其结果，一致单词检测部116按功能表现信号124所示的每个功能，确定选择项和功能之间的关系相当于T1、T2、T3三种类型中的哪一个类型。类型T1是选择项的操作对象和功能的操作对象之间包含一致的词素的关系。这样的关系意味着用户的着眼点在于操作对象。 

类型T2是选择项的操作目的和功能的操作目的之间包含一致的词素的关系。这样的关系意味着用户的着眼点在于操作目的。并且，类型T3是选择项的操作对象和功能的操作对象之间无一致的词素，且选择项的操作目的和功能的操作目的之间无一致的词素的关系，或者，选择项的操作对象和 功能的操作对象之间有一致的词素，且选择项的操作目的和功能的操作目的之间有一致的词素的关系。这样的关系意味着用户的着眼点不偏重于操作对象以及操作目的中的任一方。 

并且，一致单词检测部116通过将按其每个功能确定的类型附加在第一计算对象信号130，从而生成第二计算对象信号133并输出到操作意图计算部117。 

例如，选择项信息703示出选择项(选择项ID“Sel(2)”)的操作对象“节目、表”以及操作目的“阅览”，功能表现信号124示出功能(功能ID“F(1)”)的操作对象“录像、节目、标题”以及操作目的“消去”。在这样的情况下，因为选择项的操作对象和功能的操作对象之间包含一致的词素“节目”，所以一致单词检测部116判断该选择项和功能的关系是类型T1的关系。 

即，假设用户设想该功能而选择了该选择项的情况下，根据标签跟踪策略，考虑用户是着眼于选择项的操作对象“节目”，而被该“节目”这一表示法误导，而几乎忽视了操作目的“阅览”，所以选择了该选择项。 

如此这般，在选择项和功能之间的关系是类型T1的情况下，可以预想到用户着眼于选择项的操作对象，即着眼点在于操作对象。 

并且，例如，选择项信息703示出选择项(选择项ID“Sel(2)”)的操作对象“节目、表”以及操作目的“阅览”，功能表现信号124示出功能(功能ID“F(N)”)的操作对象“播放清单”以及操作目的“阅览”。在这样的情况下，因为选择项的操作目的和功能的操作目的之间包含一致的词素“阅览”，所以一致单词检测部116判断该选择项和功能之间是类型T2的关系。 

即，假设用户设想该功能而选择了该选择项的情况下，根据标签跟踪策略，考虑用户是着眼于选择项的操作目的“阅览”，而被“阅览”这一表示法误导，而几乎忽视了操作对象“节目、表”而选择了该选择项。 

如此这般，在选择项和功能之间的关系是类型T2的情况下，可以预想到用户着眼于选择项的操作目的，即着眼点在于操作目的。 

并且，例如，选择项信息703示出选择项(选择项ID“Sel(2)”)的操作对象“节目、表”以及操作目的“阅览”，功能表现信号124示出功能(功能ID“F(2)”)的操作对象“钟表、时刻”以及操作目的“设定”。在这样 的情况下，因为选择项的操作对象和功能的操作对象以及选择项的操作目的和功能的操作目的之间不包含一致的词素，所以一致单词检测部116判断为该选择项和功能之间的关系是类型3。 

即，假定用户设想了该功能而选择了该选择项的情况下，能够设想到用户选择该选择项时未将基于标签跟踪策略的明确的着眼点放在选择项的表示法上。也就是说，能够设想到用户是根据用户的知识考虑到选择项“节目表的阅览”的下层中有“设定钟表的时刻”，而选择了该选择项。在这样的情况下，设想用户是以什么为线索进行了该操作是困难的。 

如此这般，选择项和功能之间的关系是类型3的情况下，能够预想到用户未偏重着眼于选择项的操作对象以及操作目的中的任一方，即无着眼点。 

操作意图计算部117若从一致单词检测部116获得了第二计算对象信号133，则将该第二计算对象信号133分离为选择项信息703、功能表现信号124、和按每个功能确定的类型。 

并且，操作意图计算部117利用选择项信息703所示的选择项的操作对象以及操作目的、和功能表现信号124所示的功能的操作对象以及操作目的之间的相似度α1～α4中的至少两个来计算该选择项和功能之间的操作意图度。 

另外，相似度α1是选择项的操作对象和功能的操作对象之间的相似度，相似度α2是选择项的操作对象和功能的操作目的之间的相似度。并且，相似度α3是选择项的操作目的和功能的操作对象之间的相似度，相似度α4是选择项的操作目的和功能的操作目的之间的相似度。 

例如，如图8所示，相似度α1示出功能的操作对象“录像、节目、标题”和选择项的操作对象“节目、表”有多接近。并且，相似度α2示出功能的操作目的“消去”和选择项的操作对象“节目、表”的组合有多利于操作，或操作对象“节目、表”的目的是“消去”这一上下文的组合有多恰当。同样，相似度α3示出选择项的操作目的“阅览”和功能的操作对象“录像、节目、标题”的组合有多利于操作，或操作对象“录像、节目、标题”的目的是“阅览”这一上下文的组合有多恰当。并且，相似度α4示出功能的操作目的“消去”和选择项的操作目的“阅览”有多接近。 

即，在选择项和功能的关系是类型T1的情况下，本实施例的操作意图计算部117利用选择项的操作对象、和功能的操作对象以及操作目的之间的相似度α1、α2来计算针对该选择项的功能的操作意图度。另外，不利用相似度α3的理由是因为如图8所示的情况下，则会变成评价“阅览录像节目(标题)”这一其他的目的，即，变成评价“消去录像节目(标题)”这一功能之外的其他的功能。并且，不利用相似度α4的理由是因为能够假定用户未着眼于“阅览”，尤其是在操作目的之间的相似度小的情况下(因为“消去”和“阅览”是不同的概念所以相似度小)，若利用相似度α4则有可能对目的的推测造成不良影响。 

并且，在选择项和功能之间的关系是类型T2的情况下，操作意图计算部117利用选择项的操作目的、和功能的操作对象以及操作目的之间的相似度α3、α4来计算该选择项和功能之间的操作意图度。而且，在选择项和功能的关系是类型T3的情况下，操作意图计算部117利用选择项的操作对象以及操作目的、和功能的操作对象以及操作目的之间的相似度α1～α4来计算该选择项和功能之间的操作意图度。据此，本实施例的操作意图计算部117能够计算按照标签跟踪的用户的操作意图度。 

在此，在计算相似度α1～α4的情况下，操作意图计算部117利用在单词概念记忆部114存储的信息。单词概念记忆部114中存储以矢量表现的大量的单词。即，在单词概念记忆部114中存储的单词w以矢量LSA(w)来表现，该矢量LSA(w)是以LSA定义的n维空间上的矢量。另外，矢量LSA(w)被标准化为大小成为1。并且，例如，单词wi和单词wj之间的相似度作为以LSA定义的空间上的余弦距离，通过Sim(wi，wj)＝LSA(wi)·LSA(wj)来计算。 

另外，LSA(latent semantic analysis)，是通过计算各种各样的上下文中的搭配关系的统计信息，从而以上下文的接近度来判断单词的语义的手法。为了求出单词的搭配关系，利用大规模的文本语料库作成单词间的搭配关系的矩阵。并且，LSA能够通过执行奇异值分解和维数压缩来作成该搭配矩阵。通过利用LSA，能够将单词表现为维数压缩后的n维空间上的矢量，单词间的语义的近似度定义为矢量间的距离。此时，已被示出，以矢量间的距离定义的单词间的近似度，与人所感觉的语义的近似程度相 似，北岛等(H C Iにおける探索过程の认知モデル.ヒユ一マンインタ一フエ一スシンポジウム′99，831-836.(HCI的探索过程的认知模式.人机接口学术研讨会’99，831-836.)：非专利文献1)也利用为人的GUI选择行动的模型。在此，本发明中，利用该LSA来表现单词，利用以单词间的距离来定义的值来计算操作意图度。 

操作意图计算部117利用单词概念记忆部114分别将选择项的操作对象以及操作目的、和功能的操作对象以及操作目的，转换为上述的矢量。另外，以下分别将操作对象以及操作目的总称为相似对象部分。即，相似对象部分的类别中有操作对象和操作目的。 

操作意图计算部117在例如相似对象部分中只有一个单词的情况下，通过从单词概念记忆部114中读出与该单词对应的矢量，从而将该相似对象部分转换为该被读出的矢量。而在例如操作对象“录像、节目、标题”这样，如果相似对象部分中有多个单词，则操作意图计算部117从单词概念记忆部114读出与这些单词对应的矢量。并且，操作意图计算部117将这些单词的矢量加起来生成合成矢量，通过标准化该合成矢量，从而将该相似对象部分转换为该被标准化的矢量。 

具体而言，在作为相似对象部分的功能的操作对象中包含作为词素的单词“w1，w2，…wK”的情况下，操作意图计算部117将该功能的操作对象转换为(数1)所示的LSA空间上的矢量LSA(F)。 

[数1] 

$\mathrm{LSA}\left(F\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{LSA}\left(w_k\right)/\left|\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{LSA}\left(w_k\right)\right|$

并且，操作意图计算部117通过计算表示两个相似对象部分的矢量的余弦距离，从而计算这些相似对象部分之间的相似度。 

操作意图计算部117在选择项和功能的关系是类型T1的情况下，如上所述，利用相似度α1、α2，计算对该选择项Sel(j)的功能F(i)的操作意图度SC(F(i)、Sel(j))。另外，以下，将选择项ID“Sel(j)”对应的选择项表示为选择项Sel(j)，将功能ID“F(i)”对应的功能表示为功能F(i)。此时，操作意图计算部117首先如(数2)所示来计算相似度α1、α2。另外，在(数2)，将选择项Sel(j)的操作对象表示为So(j)，将功能F(i)的操作对 象表示为Fo(i)，功能(i)的操作目的表示为Fv(i)。 

[数2] 

α1＝Sim(Fo(i)，So(j)) 

α2＝Sim(Fv(i)，So(j)) 

并且，操作意图计算部117如(数3)所示来计算类型T1的操作意图度SC(F(i)、Sel(j))。 

[数3] 

SC(F(i)，Sel(j))＝(α1+α2)/2 

并且，本实施例的操作意图计算部117在选择项和功能的关系是类型T1的情况下，虽然利用相似度α1、α2来计算操作意图度SC(F(i)，Sel(j))，但是，也可以不利用相似度α1、α2而计算操作意图度SC(F(i)，Sel(j))。此时，操作意图计算部117计算功能的操作对象Fo(i)和操作目的Fv(i)的LSA上的合成矢量、和选择项的操作对象So(j)的LSA上的矢量之间的相似度(余弦距离)作为操作意图度。 

即，操作意图计算部117如(数4)所示，来计算类型T1的操作意图度SC(F(i)，Sel(j))。 

[数4] 

SC(F(i)，Sel(j))＝Sim(Fo(i)+Fv(i)，So(j)) 

另外，(数4)所示的式子中的“+”意味着，将Fo(i)和Fv(i)重新表现为在LSA等语义空间上的矢量后，在矢量空间上对这些进行加法运算。并且，以下将通过(数3)或(数4)计算的、类型T1的操作意图度SC(F(i)，Sel(j))表示为Soc(F(i)，Sel(j))。 

在选择项和功能的关系是类型T2的情况下，如上所述，操作意图计算部117利用相似度α3、α4，计算对该选择项Sel(j)的功能F(i)的操作意图度SC(F(i)，Sel(j))。此时，如(数5)所示，操作意图计算部117计算类型T2的操作意图度SC(F(i)，Sel(j))。另外，在(数5)，选择项Sel(j)的操作目的表示为Sv(j)，功能F(i)的操作对象表示为Fo(i)，功能F(i)的操作目的表示为Fv(i)。 

[数5] 

SC(F(i)，Sel(j))＝(α3+α4)/2 

＝(Sim(Fo(i)，Sv(j))+Sim(Fv(i)，Sv(j)))/2 

另外，以下将如此计算的类型T2的操作意图度SC(F(i)，Sel(j))表示为Svc(F(i)，Sel(j))。 

在选择项和功能的关系是类型T3的情况下，如上所述，操作意图计算部117利用相似度α1～α4来计算对该选择项Sel(j)的功能F(i)的操作意图度SC(F(i)，Sel(j))。此时，如(数6)所示，操作意图计算部117计算类型T3的操作意图度SC(F(i)，Sel(j))。 

[数6] 

SC(F(i)，Sel(j))＝(α1+α2+α3+α4)/4 

如此这般，在选择项和功能的关系是类型T3的情况下，本实施例的操作意图计算部117利用相似度α1～α4来计算操作意图度SC(F(i)，Sel(j))而不将权重放在选择项以及功能中的任一个词素(单词)。 

并且，也可以是，在选择项和功能的关系是类型T3的情况下，本实施例的操作意图计算部117不利用相似度α1～α4而计算操作意图度SC(F(i)，Sel(j))。此时，操作意图计算部117，计算功能的操作对象Fo(i)和操作目的Fv(i)的LSA上的合成矢量，和选择项的操作对象So(j)和操作目的Sv(j)的LSA上的合成矢量之间的相似度(余弦距离)作为操作意图度。 

即，如(数7)所示，与在信息检索等领域通常被使用的Bag-Of-Words同样，操作意图计算部117预先将构成功能和选择项的操作对象和操作目的的词素进行加法运算，从而计算类型T3的操作意图度SC(F(i)，Sel(j))。 

[数7] 

SC(F(i)，Sel(j))-Bow(F(i)，Sel(j)) 

＝Sim(Fo(i)+Fv(i)，So(j)+Sv(j)) 

另外，以下将如此计算的类型T3的操作意图度SC(F(i)，Sel(j))表示为Bow(F(i)，Sel(j))。 

如此这般，操作意图计算部117若计算出针对选择项的所有的功能的操作意图度，则将示出其结果的操作意图信号131输出到输入输出控制部109。 

如此这般，在本实施例，根据被选择的选择项包含的词素是包含在各个功能表现的哪一个要素(相似对象部分)中而改变操作意图度的计算方法。据此，能够根据要计算操作意图度的选择项和功能的组合，来考虑标签跟踪行动即用户着眼于选择项的哪一部分。具体而言，如上所述，按照类型T1、T2、T3以不同的计算方法来计算操作意图度。据此，在假定用户要使用该功能的情况下，可以分为着眼于选择项的操作对象的情况(1)，着眼于选择项的操作目的的情况(2)，着眼点没有明确的偏重的情况(3)这三个情况来计算操作意图度。 

图9是示出操作意图履历存储部106所蓄积的信息的图。 

每当从计算部113输出操作意图信号131，输入输出控制部109获得该操作意图信号131并存储到操作意图履历存储部106。其结果，在操作意图履历存储部106中蓄积履历信息106a。按照用户所选择的每个选择项，该履历信息106a蓄积针对该选择项的所有的功能的操作意图度。 

例如，履历信息106a示出针对用户所选择的选择项Sel(2)的、功能F(1)的操作意图度“SC21”和功能F(2)的操作意图度“SC22”等。 

若示出支援请求的输入信号121从输入部101输出到输入输出控制部109，则目的推测部112向输入输出控制部109请求履历信息106a。其结果，在操作意图履历存储部106蓄积的履历信息106a作为操作意图履历信号123被输入输出控制部109读出。并且，目的推测部112从输入输出控制部109获得该操作意图履历信号123以作为目的推测对象信号129。 

若获得了目的推测对象信号129，则目的推测部112通过求出按每个选择项计算出的、与同一个功能ID对应的操作意图度的平均值，从而计算该功能ID所示的功能的得分。目的推测部112针对所有的功能计算这样的得分(目的推测得分)。 

即，目的推测部112按如(数8)所示计算功能ID“F(i)”的得分S(i)。另外，T示出用户到此为止选择的选择项的数量，Item(t)示出第t个选择项。 

[数8] 

$S\left(i\right)=\frac{1}{T}\underset{i=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{SC}(F\left(i\right),\mathrm{Item}\left(t\right))$

目的推测部112若计算出所有的功能的得分，则输出该计算结果作为目的推测结果信号134。 

操作支援决定部111通过输入输出控制部109获得从目的推测部112输出的目的推测结果信号134作为操作支援对象信号128。并且，操作支援决定部111根据操作支援对象信号128所示的个功能的得分，决定应当显示于输出部103的操作支援出示部105的功能。例如，操作支援决定部111从n个功能(功能ID)中，按得分高的顺序抽出M个功能(功能ID)(M-best)。并且，操作支援决定部111输出操作支援信号127，该操作支援信号127示出这样被抽出的M个功能ID、和该功能ID对应的得分。 

输入输出控制部109若获得了从操作支援决定部111输出的操作支援信号127，则利用该操作支援信号127和功能表现信号124生成支援信息，将该支援信息作为输出信号122输出到输出部103的操作支援出示部105。 

图10是示出支援信息的内容的图。 

输入输出控制部109利用功能表现信号124确定操作支援信号127所示的功能ID所对应的功能的名称。并且，输入输出控制部109生成示出操作支援信号127的功能ID、该功能ID所对应的功能的名称、以及示出该功能的得分的支援信息127a。并且，该支援信息127a对操作支援决定部111决定的M个功能，按得分高的顺序示出各功能ID以及各功能的名称。 

图11是示出输出部103的操作支援出示部105所显示的画面的图。 

操作支援出示部105若获得了支援信息127a(输出信号122)，则按该支援信息127a所示的顺序，显示该支援信息127a所示的M个功能的名称。 

用户通过选择如此被显示的功能的名称，能够直接使操作对象设备执行该功能，而不必按照图3所示的菜单信息的分层顺序地选择选择项。 

另外，操作支援出示部105显示的M个功能(功能的名称)最好是轻松地收纳在一个画面上，此时例如M个是五个左右。并且，在该画面滚动显示M个功能的情况下，最好是例如M个是十个左右。并且，操作支援决定部111也可以输出其得分在预先规定的阈值以上的功能的功能ID以及示出得分的操作支援信号127。例如，阈值为0.3的情况下，不生成图10所示的支援信息127a，而是生成只示出功能ID“F(1)、F(5)、F(3)、F(10)” 这四个功能的名称以及得分等的支援信息。因此，操作支援出示部105只显示这四个功能的名称。 

图12是示出本实施例的目的推测装置100的工作的流程图。 

首先，目的推测装置100的输入输出控制部109从输入部101获得输入信号121(步骤S202)。并且，输入输出控制部109判别该输入信号121是否示出断开操作对象设备的电源(步骤S203)。也就是说，在操作对象设备的电源接通的状态下，若用户按下输入部101的电源按钮505，则输入输出控制部109从输入部101获得与该用户的操作对应的输入信号121。此时，输入输出控制部109判别为该输入信号121示出电源断开。 

在此，输入输出控制部109在判别为输入信号121示出电源断开的情况下(步骤S203的“是”)，结束所有的处理。而输入输出控制部109在判别为输入信号121未示出电源断开的情况下(步骤S203的“否”)，进一步，判别输入信号121是否示出支援请求(步骤S204)。也就是说，用户若按下输入部101的帮助按钮507，则输入输出控制部109从输入部101获得与该用户的操作对应的输入信号121。此时，输入输出控制部109判别为该输入信号121示出支援请求。并且，若用户按下输入部101的菜单按钮506，或者，若通过按下光标键502或回车按钮504来将光标移到所期望的选择项并按下决定按钮503，则输入输出控制部109从输入部101获得与该用户的操作对应的输入信号121。此时，输入输出控制部109判别为该输入信号121示出选择项。 

在此，输入输出控制部109在判别为输入信号121未示出支援请求的情况下(步骤S204的“否”)，即，在判别为输入信号121示出选择项的情况下，执行与该选择项对应的处理(步骤S205)。例如，用户若按下菜单按钮506，则输入输出控制部109从输入部101获得与该用户的操作对应的输入信号121。此时，输入输出控制部109判别为该输入信号121示出菜单信息的第一层的节点对应的选择项“首层菜单”。并且，输入输出控制部109执行与该选择项对应的处理，即显示首层菜单401。并且，用户若按下光标键502以及决定按钮503来选择首层菜单401所示的选择项“节目表”，则输入输出控制部109从输入部101获得与该用户的操作对应的输入信号121。此时，输入输出控制部109判别为该输入信号121示出与菜 单信息的第二层的节点对应的选择项“节目表”。并且，输入输出控制部109执行与该选择项对应的处理，即显示菜单402。 

并且，用户按下光标键502以及决定按钮503来选择菜单403所示的、与功能直接连接的选择项“大联赛转播”，则输入输出控制部109从输入部101获得与用户的该操作对应的输入信号121。此时，输入输出控制部109判别为该输入信号121示出与功能直接连接的选择项“大联赛转播”。并且，输入输出控制部109使操作对象设备执行与该选择对应的处理，即显示节目“大联赛转播”这一功能。即，输入输出控制部109向设备控制部110输出设备控制信号126，该设备控制信号126的内容为指示显示节目“大联赛转播”。 

接着，输入输出控制部109判别在步骤S205功能是否被执行(步骤S206)。在此，输入输出控制部109若判别为功能未被执行(步骤S206的“否”)，则使计算部113计算针对输入信号121所示的选择项的各功能的操作意图度(步骤S207)。而输入输出控制部109若判别为功能已被执行(步骤S206的“是”)，则执行结束处理，即消去操作意图履历存储部106所存储的履历信息106a等(步骤S208)。 

并且，输入输出控制部109在判别为在步骤S204输入信号121示出支援请求的情况下(步骤S204的“是”)，读出在操作意图履历存储部106存储的履历信息106a，使目的推测部112推测用户作为目的的功能(步骤S209)。即，目的推测部112计算针对各功能的得分。并且，输入输出控制部109从得分高的功能按顺序在操作支援出示部105显示该功能的名称，从而执行操作支援(步骤S210)。其后，输入输出控制部109执行结束处理(步骤S208)。 

另外，输入输出控制部109在步骤S207计算出操作意图度的情况下，或在步骤S208执行了结束处理的情况下，重新执行从步骤S202之后的处理。 

图13是示出计算部113计算操作意图度的工作的流程图。即，图13是示出图12所示的步骤S207的详细的工作。 

计算部113若被指示从输入输出控制部109获得第一计算对象信号130以计算操作意图度，则首先将计数值i设定为初始值“1”(步骤S302)。 并且，计算部113判别计数值i是否比功能表现数据库1701所示的功能(功能ID)的个数N大(步骤S303)。即，计算部113判别是否针对功能表现数据库1701所示的所有的功能计算出了操作意图度。 

在此，计算部113若判别为计数值i在个数N以下(步骤S303的“否”)，则检测选择项和第i个功能之间单词一致的相似对象项目的类别(步骤S304)。例如，选择项的操作对象中有单词“节目”，第i个功能的操作对象中有单词“节目”的情况下，计算部113检测操作对象以作为单词一致的相似对象部分的类别。 

接着，计算部113根据在步骤S304检测出的相似对象部分的类别，确定选择项和第i个功能的关系是类型T1～T3中的哪一类，来决定该被确定的类型对应的操作意图度的计算方法(步骤S308)。其结果，计算部113利用该计算方法，计算对选择项的第i个功能的操作意图度(步骤S305)。 

并且，计算部113加大计数值i(步骤S307)，并重复执行从步骤S303之后的处理。 

并且，计算部113若判别为在步骤S303计数值i比个数N大(步骤S303的“是”)，即，针对所有的功能计算出了操作意图度，则向输入输出控制部109输出示出针对所有的功能的操作意图度的操作意图信号131，并在操作意图履历存储部106存储该操作意图度(步骤S306)。 

以下具体说明通过这样的本实施例的目的推测装置100提高用户作为目的的功能的推测率的工作。 

例如，设想以下情况。也就是说，操作对象设备只具有图6所示的功能表现数据库1701的功能ID“F(1)、F(2)、F(3)、F(N-1)、F(N)”对应的功能，用户选择图5所示的选择项表现数据库601的选择项ID“Sel(4)”对应的选择项“功能的选择”，然后选择选择项ID“Sel(2)”对应的选择项“节目表的阅览”。 

在这样的情况下，一般而言，设想用户的目的是与节目有关的某种操作(功能)、或与阅览有关的某种操作(功能)。因此，用户作为目的的功能为功能ID“F(1)”对应的功能“消去所有的录像节目(标题)”，功能ID“F(3)”对应的功能“以种类进行检索预约录像”，或功能ID“F(N)”对应的功能“阅览播放清单”的可能性较大。并且，能够考虑到用户作为目 的的功能为其他的两个功能，即，功能ID“F(2)”对应的功能“设定钟表的时刻”，或功能ID“F(N-1)”对应的功能“设定网络连接”的可能性较小。 

因此，以下，通过实验证明本实施例的目的推测装置100，对前三个功能的目的推测得分，比对后两个功能的目的推测得分高。另外，从网络收集与DVD有关的文本来作成在实验中使用的LSA模型。通过在检索引擎中输入“DVD HDD操作记录器”并从被抽出的前100页爬行(crawling)了两层链接方之后，删除标识符等信息来进行文本的收集。利用了以主页为单位求出搭配频度来执行奇异值分解后，压缩到25维的LSA。 

图14是示出针对上述的选择项以及功能利用LSA计算出的相似度α1～α4的图。 

利用LSA，计算出针对选择项“功能的选择”的操作对象“功能”的各功能的操作对象的相似度α1为“0.3、0.3、0.4、0.3、0.2”。并且，计算出针对选择项“节目表的阅览”的操作对象“节目、表”的各功能的操作对象的相似度α1为“0.7、0.5、0.7、0、0.5”。 

并且，计算出针对选择项“功能的选择”的操作对象“功能”的各功能的操作目的的相似度α2为“0.4、0.2、0.4、0.2”。并且，计算出针对选择项“节目表的阅览”的操作对象“节目、表”的各功能的操作目的的相似度α2为“0.4、0.3、0.6、0.3”。 

并且，计算出针对选择项“功能的选择”的操作目的“选择”的各功能的操作对象的相似度α3为“0.2、0.2、0.2、-0.1、0.3”。并且，计算出针对选择项“节目表的阅览”的操作目的“阅览”的各功能的操作对象的相似度α3为“0.1、0、0.2、0.2、0.4”。 

并且，计算出针对选择项“功能的选择”的操作目的“选择”的各功能的操作目的的相似度α4为“0.3、0.6、0.3、0.3”。并且，计算出针对选择项“节目表的阅览”的操作目的“阅览”的各功能的操作目的的相似度α4为“0.1、0.4、0.1、1”。 

图15是示出比较利用本实施例的目的推测装置100和以往的装置分别计算出的按照每个功能的得分的图。另外，在图15(a)示出利用以往的装置计算出的得分，在图15(b)示出利用目的推测装置100计算出的得分。 

以往的装置利用图14所示的相似度α1～α4，通过不考虑标签跟踪的方法，即不考虑着眼点的方法，如图15(a)所示，计算针对各选择项的各功能的操作意图度。即，以往的装置通过操作意图度＝(α1+α2+α3+α4)/4，计算操作意图度。例如，计算出针对选择项“功能的选择”的功能“消去所有的录像节目(标题)”的操作意图度为“0.3”，计算出对选择项“节目表的阅览”的功能“消去所有的录像节目(标题)”的操作意图度为“0.3”。 

并且，以往的装置，通过按每个功能计算针对该功能的各选择项的操作意图度的平均值，来计算该功能的得分。例如，计算针对功能“消去所有的录像节目(标题)”的选择项“功能的选择”以及选择项“节目表的阅览”的操作意图度“0.3、0.3”的平均值“0.3”作为得分。 

其结果，以往的装置推测用户作为目的的功能的第一位是功能ID“F(N)”的功能“阅览播放清单”，第二位是功能ID“F(3)”的功能“以种类检索预约录像节目”，第三位是功能ID“F(1)、F(2)”的功能“消去所有的录像节目(标题)”以及功能“设定钟表的时刻”，第五位是功能ID“F(N-1)”的功能“设定网络的连接”。 

所以，在以往的装置，功能F(1)的得分和功能F(2)的得分相同。为此，难于区别作为目的的功能的可能性高的功能F(1)，和可能性低的功能F(2)。 

而本实施例的目的推测装置100，利用图14所示的相似度α1～α4，通过考虑了标签跟踪的方法，即考虑了着眼点的方法，如图15(b)所示，计算针对各选择项的各功能的操作意图度。例如，计算出针对选择项“功能的选择”的功能“消去所有的录像节目(标题)”的操作意图度为“0.3”，计算出针对选择项“节目表的阅览”的功能“消去所有的录像节目(标题)”的操作意图度为“0.5”。 

并且，目的推测装置100，通过按每个功能计算针对该功能的各选择项的操作意图度的平均值，来计算该功能的得分。例如，计算出针对功能“消去所有的录像节目(标题)”的选择项“功能的选择”以及选择项“节目表的阅览”的操作意图度“0.3、0.5”的平均值“0.4”作为得分。 

其结果，目的推测装置100推测用户作为目的的功能的第一位是功能ID“F(3)、F(N)”的功能“按种类进行检索预约录像节目”以及功能“阅览播放清单”，第三位是功能ID“F(1)”的功能“消去所有的录像节目(标 题)”，第四位是功能ID“F(2)”的功能“设定钟表的时刻”，第五位是功能ID“F(N-1)”的功能“设定网络的连接”。 

因此，本实施例的目的推测装置100，能够推测功能F(1)比功能F(2)被用户作为目的的可能性大，能够恰当地推测作为目的的可能性大的功能。 

图16是用于说明本实施例的目的推测装置100恰当地推测目的的说明图。 

在本实施例的目的推测装置100，一般考虑为用户作为目的的功能的、功能ID“F(1)、F(3)、F(N)”对应的功能的得分的平均值变为0.46，其他的功能ID“F(2)、F(N-1)”对应的功能的得分的平均值变为0.25。即，其平均值的差是0.21。 

而在以往的装置，一般考虑为用户作为目的的功能的、功能“F(1)、F(3)、F(N)”对应的功能的得分的平均值变为0.36，其他的功能ID“F(2)、F(N-1)”对应的功能的得分的平均值变为0.25。即，其平均值的差是0.11。 

因此，在本实施例能够明确区分一般考虑为用户作为目的的功能的功能和其他的功能，能够恰当地推测作为目的的功能。 

如此这般，与以往的、使各选择项与唯一的操作矢量对应的方式相比，本实施例能够参考用户以什么为线索进行了操作这一信息，通过以选择项的一部分的信息为线索来操作的情况下的选择行动为根据，从而能够提高目的的推测率，进行恰当的操作支援。 

(实施例2) 

本实施例的目的推测装置，即使在用户未按下帮助按钮的情况下，在检测出用户对选择选择项感到困惑的情况下，计算对各功能的得分并推测用户作为目的的功能。 

图17是本实施例的目的推测装置的构成图。 

本实施例的目的推测装置100a，在实施例1的目的推测装置100的构成要素的基础上，还具有相当于困惑检测单元的困惑状态检测部1201和计时器1202。另外，对于图17所示的目的推测装置100a的构成要素中的、与图2所示的目的推测装置100的构成要素相同的构成要素附加相同的符号来示出，并省略详细的说明。 

计时器1202对当前时刻进行计时，并向困惑状态检测部1201输出示 出该当前时刻的时刻信息信号1211。 

输入部101a具有选择项输入部102以及支援请求输入部115，还具有困惑状态检测部1201。该困惑状态检测部1201判别用户未选择选择项的状态是否持续了规定的时间以上。并且，困惑状态检测部1201在判别为持续了规定时间以上的情况下，与支援请求输入部115相同，向输入输出控制部109输出示出支援请求的输入信号121。在此，困惑状态检测部1201通过获得时刻信息信号1211，并利用该时刻信息信号1211所示的当前时刻，从而判别上述的状态是否经过了规定时间以上。 

图18是示出本实施例的目的推测装置100a的工作的流程图。 

首先，目的推测装置100a的困惑状态检测部1201设定时间计数值dt为初始值，即设定为0(步骤S1301)。并且，若经过了单位时间，则困惑状态检测部1201增大时间计数值dt并进行更新(步骤S1302)。而且，困惑状态检测部1201，判别在该单位时间内，输入输出控制部109是否获得了输入信号121(步骤S1304)。 

在此，困惑状态检测部1201在判别为未获得输入信号121的情况下(步骤S1304的“否”)，进一步，判别时间计数值dt是否比阈值θ大(步骤S1303)。在此，困惑状态检测部1201在判别为时间计数值dt比阈值θ大的情况下(步骤S1303的“是”)，向输入输出控制部109输出示出支援请求的输入信号121(步骤S1305)。 

而困惑状态检测部1201在判别为时间计数值dt为阈值θ以下的情况下(步骤S1303的“否”)，重复执行从步骤S1302以后的处理。也就是说，困惑状态检测部1201在该步骤S1302，若从紧前一个时间计数值dt被更新后经过了单位时间，则再次增大该时间计数值dt并进行更新。 

并且，本实施例的目的推测装置100a，在步骤S1305输出示出支援请求的输入信号121后，与实施例1相同，推测用户作为目的的功能(步骤S209)。并且，目的推测装置100a，在判别为在步骤S1304获得了输入信号121之后(步骤S1304的“是”)，与实施例1相同，判别该输入信号121是否示出断开操作对象设备的电源(步骤S203)。 

即，本实施例的目的推测装置100a在步骤S203以及步骤S209以后，执行与实施例1的目的推测装置100相同的工作。另外，在步骤S208执 行了结束处理后，或者，在步骤S207计算出操作意图度以后，目的推测装置100a重复执行从步骤S1301以后的处理。 

据此，在本实施例，选择项未被选择的状态持续了规定时间以上的情况下，判断为用户对选择选择项感到困惑，与支援请求输入部115的帮助按钮507被按下时相同，向输入输出控制部109输出示出支援请求的输入信号121。其结果，即使用户不按下帮助按钮507，也能够使目的推测装置100a执行目的的推测。 

如此这般，在本实施例，用户在对选择选择项感到困惑的情况下，不必按下帮助按钮，就能够享受被推测出的功能。以往，用户若不按下帮助按钮提问，则找不到作为目的的功能。但是，在本实施例，在用户对选择选择项感到困惑的情况下，不必进行积极地操作，就能够知道推测出的功能，即使是第一次利用操作对象设备的人，也能够对话性地容易地找到所期望的功能并使该操作对象设备执行该功能。 

(实施例3) 

本实施例的目的推测装置进一步考虑用户的操作特性，计算对各功能的得分以推测用户作为目的的功能。 

每个人的操作特性根据过去使用的操作对象设备的操作方法、其本来就有的习惯而不同。因此，在本实施例，以各人的简档信息为根据，通过考虑其操作特性来推测目的，从而进一步地提高精确度，实现正确的操作支援。 

例如，C公司产的操作对象设备所显示的菜单的特点是其所具有的选择项的重点放在操作目的，如“再生”、“设定”、“预约”以及“编辑”等。此时，利用过该C公司产的操作对象设备的人把注意力放在操作目的的要素的倾向变强。而B公司产的操作对象设备所显示的菜单其所具有的选择项包含操作对象和操作目的双方，如“功能的选择”、“再生导航”以及“节目表的阅览”等。因此，利用过C公司产的操作对象设备的人，注意力被吸引到操作目的词语的倾向较强，因此在其使用B公司产的操作对象设备时有效的是，加强针对操作目的一致的情况下(类型T2)的标签跟踪效果，减弱针对操作对象一致的情况下(类型T1)的标签跟踪效果。 

即，本实施例的目的推测装置考虑这样一种人所具有的潜在的判断偏 差，推测用户作为目的的功能。 

图19是本实施例的目的推测装置的构成图。 

本实施例的目的推测装置100b，不具有实施例1的目的推测装置100的计算部113，取而代之的是简档依存计算部1403，并且还具有相当于简档信息获得单元的简档输入部1401和操作特性存储部1402。另外，如图19所示的目的推测装置100b的构成要素中的、与图2所示的目的推测装置100的构成要素相同的构成要素，附加相同的符号来示出，并省略详细的说明。 

简档输入部1401按照用户的操作生成该用户的简档信息，并向简档依存计算部1403输出该简档信息。这样的简档输入部1401根据用户的输入操作，获得数字、平假名、字母、片假名等，并利用所获得的数字等生成简档信息。并且，简档输入部1401与输入部101也可以构成一体。 

操作特性存储部1402存储操作特性信息，该操作特性信息示出具有何种简档的人具有何种操作特性。 

简档依存计算部1403读出在操作特性存储部1402存储的操作特性信息作为操作特性信号1411，根据从简档输入部1401获得的简档信息和该操作特性信息，计算操作意图度。 

图20是示出简档信息的内容的图。 

简档信息1401a示出用户的特点(简档)，具体而言，示出用户的性别、年龄、用户主要使用的操作对象设备(例如DVD记录器)的使用史，该操作对象设备的厂家名、以及该操作对象设备的机种名等。 

例如，简档信息1401a示出性别“男性”、年龄“17”、使用史“0.5年”、厂家名“C公司”、以及机种名“DV-010”。 

另外，也可以是，简档输入部1401，从预先存储了简档信息的记忆介质，通过如网络获得这样的简档信息1401a，或以对话性的方式从用户获得。 

图21是示出操作特性信息1402a的内容的图。 

操作特性信息1402a，按每个用户的简档，示出该简档对应的操作对象的权重Wa以及操作目的的权重Wb。 

例如，对于示出性别“男性”、年龄“17”、主要使用的操作对象设备 的使用史“0.5年”、以及该操作对象设备的厂家名“C公司”的用户的简档，操作特性信息1402a示出操作对象的权重Wa＝0.2和操作目的的权重Wb＝1.0。 

此时，C公司的操作对象设备的菜单，因为比重放在操作目的，所以作为操作对象的权重的操作对象意向性为0.2，作为操作目的的权重的操作目的意向性为1.0。在此，操作目的意向性是指，在要进行的功能的表现和操作目的一致的情况下，表示着眼于该操作目的进行操作的用户的倾向，在上述的例子(Wb＝0.1)的情况下，表示用户确实以操作目的为线索。而操作对象意向性是指，在要进行的功能的表现和操作对象一致的情况下，表示着眼于该操作对象进行操作的用户的倾向。 

图22是简档依存计算部1403的构成图。 

简档依存计算部1403具有一致单词检测部116、和简档依存操作意图计算部1501。 

一致单词检测部116，与实施例1以及实施例2相同，按每个功能确定选择项和功能(功能的名称)之间一致的单词的类别，从类型T1、T2、T3中确定示出选择项和功能之间的关系的类型。并且，一致单词检测部116通过将按每个功能确定的类型附加到第一计算对象信号130，从而生成第二计算对象信号133并输出到简档依存操作意图计算部1501。 

简档依存操作意图计算部1501，与实施例1以及实施例2相同，若获得了第二计算对象信号133，则针对该第二计算对象信号133所包含的第一计算对象信号130所示的选择项的各功能计算操作意图度。 

并且，本实施例的简档依存操作意图计算部1501，若获得了简档信息1401a，则读出在操作特性存储部1402存储的操作特性信息1402a(操作特性信号1411)，确定该简档信息1401a所示的简档对应的、操作对象的权重Wa和操作目的的权重Wb。 

并且，简档依存操作意图计算部1501、在针对功能F(i)计算选择项Sel(j)的操作意图度SC’(F(i)，Sel(j))的情况下，在该选择项和功能之间的关系是类型T1时，利用上述的Soc(F(i)，Sel(j))以及Bow(F(i)，Sel(j))、和操作对象的权重Wa，如(数9)所示进行计算。 

[数9] 

SC′(F(i)，Sel(j))＝Wa·Soc(F(i)，Sel(j))+(1-Wa)·Bow(F(i)，Sel(j)) 

如此这般，在类型T1的情况下，若存在用户着眼于操作对象的倾向，即操作对象的权重Wa大，则计算操作意图度，使该操作意图度受Soc(F(i)，Sel(j))的影响大。而若存在用户难于着眼于操作对象的倾向，即操作对象的权重Wa小，则计算操作意图度，使该操作意图度受Bow(F(i)，Sel(j))的影响大。 

并且，简档依存操作意图计算部1501在计算针对功能F(i)的选择项Sel(j)的操作意图度SC’(F(i)，Sel(j))的情况下，在该选择项和功能之间的关系是类型T2时，利用上述Svc(F(i)，Sel(j))以及Bow(F(i)，Sel(j))、和操作目的的权重Wb，如(数10)所示进行计算。 

[数10] 

SC′(F(i)，Sel(j))＝Wb·Svc(F(i)，Sel(j))+(1-Wb)·Bow(F(i)，Sel(j)) 

如此这般，在类型T2的情况下，若存在用户着眼于操作目的的倾向，即操作目的的权重Wb大，则计算操作意图度，使该操作意图度受Svc(F(i)，Sel(j))的影响大。而若存在用户难于着眼于操作目的的倾向，即操作目的的权重Wb小，则计算操作意图度，使该操作意图度受Bow(F(i)，Sel(j))的影响大。 

并且，简档依存操作意图计算部1501，计算针对功能F(i)的选择项Sel(j)的操作意图度SC’(F(i)，Sel(j))的情况下，若该选择项和功能之间的关系是类型T3时，与实施例1以及实施例2相同，如(数11)所示进行计算。 

[数11] 

SC′(F(i)，Sel(j))＝Bow(F(i)，Sel(j)) 

另外，在(数9)以及(数10)的第二项考虑了在类型T3的操作意图度的影响。也就是说，第二项是与这样的情况对应的项，即用户未留意到一致单词的情况、或根据与无一致单词的情况相同的判断来进行行动的情况。 

具体而言，简档依存操作意图计算部1501计算选择项ID“Sel(2)”的选择项“节目表的阅览”的、针对功能ID“F(2)”的功能“消去所有的录像节目(标题)”的操作意图度SC’(F(2)，Sel(2))。此时，因为操作对象之间存在一致的单词，所以选择项和功能之间的关系是类型T1。因此，简档依存操作意图计算部1501对于Soc(F(2)，Sel(2))考虑用户的操作特性，如(数12)所示计算操作意图度SC’(F(2)，Sel(2))。 

【数12】 

SC′(F(2)，Sel(2))＝Wa·Soc(F(2)，Sel(2))+(1-Wa)·Bow(F(2)，Sel(2)) 

同样，简档依存操作意图计算部1501，计算选择项ID“Sel(2)”的选择项“节目表的阅览”的、针对功能ID“F(N)”的功能“阅览播放清单”的操作意图度SC’(F(N)，Sel(2))。此时，因为操作目的之间存在一致的单词，所以该选择项和功能之间的关系是类型T2。因此，简档依存操作意图计算部1501，对Svc(F(N)，Sel(2))考虑用户的操作特性，如(数13)所示计算操作意图度SC’(F(N)，Sel(2))。 

【数13】 

SC′(F(N)，Sel(2))＝Wb·Svc(F(N)，Sel(2))+(1-Wb)·Bow(F(N)，Sel(2)) 

如此这般，在本实施例，通过利用用户所使用过的设备所显示的菜单的特点相对应的用户的操作特性，能够进行更加反映用户的操作意向性的目的的推测，进行正确的操作支援。另外，在本实施例，虽然以性别、年龄、DVD使用史、以及使用的DVD厂家作为简档，但是也可以是，以移动电话的使用年数、机种、电视机的机种、个人计算机的使用史等各种各样的设备的使用状况作为简档来使用。 

图23是示出本实施例的目的推测装置100b的工作的流程图。 

首先，通过用户操作目的推测装置100b的简档输入部1401，简档输入部1401生成简档信息1401a，简档依存计算部1403获得所生成的简档信息1401a(步骤S1601)。 

然后，目的推测装置100b的输入输出控制部109从输入部101获得输入信号121(步骤S202)。并且，本实施例的目的推测装置100b在步骤S202以后，执行和实施例1相同的工作。 

以上，利用实施例1～3说明了本发明所涉及的目的推测装置，但是本发明并不局限于此。 

例如，在实施例1～3设想操作对象设备为DVD来进行了说明，但是， 若是具有选择式的菜单的设备，操作对象设备也可以是如移动电话、数字电视、汽车导航系统、个人计算机等其他的设备。 

并且，在实施例1～3的图12、图18以及图23所示的步骤S210，在步骤S209计算出的各功能的得分不满足规定的基准的情况下，也可以出示催促用户选择选择项的消息。此时，输入输出控制部109判别各功能的得分是否满足规定的基准。并且，输入输出控制部109在判断为不满足的情况下，在操作支援出示部105显示例如“请操作。根据您的操作，我们会推测并告诉您，您想作的工作。”等消息。即，输入输出控制部109以及操作支援出示部105作为消息出示单元来构成。据此，通过目的推测装置获得更多的操作履历，能够在再次出现操作停滞、帮助按钮被按下等情况时，推测恰当的目的并进行操作支援。 

另外，本发明能够适用于多功能移动电话等移动终端。据此，用户即使在例如机种变更等导致要利用具有与以前不同的用户接口的移动终端的情况下，也能够通过适用本发明顺利地选择所期望的功能。 

本发明的目的推测装置通过在菜单选择式接口按照用户选择的选择项所记载的标签信息中的、选择项和作为推测对象的功能之间单词一致的地方(类别)进行推测处理，达到能够将范围缩小到用户所着眼的信息来推测目的的效果，其能够适用于例如具有分层式接口的电视机、DVD播放器、DVD记录器、移动电话等，并且，作为具有下拉式菜单这样的不选择菜单就看不到其中具有的功能这种接口的个人计算机等设备的操作支援设备也有用。 

Claims (10)

1.一种目的推测装置，对于操作对象设备，推测用户作为目的的功能，所述操作对象设备是确定用户所选择的选择项所对应的功能并执行该功能的操作对象设备，所述目的推测装置的特征在于，具有：

选择项获得单元，获得用户所选择的、由多个单词构成的选择项；

功能记忆单元，按所述操作对象设备的每个功能，记忆表示该功能的、由多个单词构成的功能名；

一致单词检测单元，按照所述功能记忆单元所记忆的每个功能名，检测该功能名和所述选择项获得单元所获得的选择项之间一致的单词的类别；

意图计算单元，按照所述功能记忆单元所记忆的每个功能名，并按照所述一致单词检测单元所检测出的类别，变更所述选择项和所述功能名之间的相似度的计算方法，并利用变更后的计算方法，计算所述相似度以作为用户的意图的程度，所述意图的程度是针对所述功能名的功能用户选择了所述选择项的意图的程度；以及

推测单元，推测用户作为目的的功能，使所述意图计算单元所计算的意图的程度越大的功能，越成为用户作为目的的功能；

所述选择项和所述记忆单元所记忆的各功能名，包含表示操作对象的单词，

所述意图计算单元，在所述一致单词检测单元所检测出的类别是操作对象的情况下，利用将权重放在所述选择项所包含的单词中的表示操作对象的单词的计算方法，计算所述意图的程度。

2.如权利要求1所述的目的推测装置，其特征在于，

所述选择项和所述记忆单元所记忆的各功能名，还包含表示针对所述操作对象的操作目的的单词，

在所述一致单词检测单元所检测出的单词的类别是操作对象的情况下，所述意图计算单元利用的计算方法是，比起针对所述功能名的表示操作对象的单词及表示操作目的的单词的、所述选择项的表示操作目的的单词的语言性的相似度，更将权重放在针对所述功能名的表示操作对象的单词及表示操作目的的单词的、所述选择项的表示操作对象的单词的语言性的相似度的计算方法。

3.如权利要求1所述的目的推测装置，其特征在于，

所述选择项和所述记忆单元所记忆的各功能名，包含表示操作目的的单词，

所述意图计算单元，在所述一致单词检测单元所检测出的类别是操作目的的情况下，利用将权重放在所述选择项所包含的单词中的表示操作目的的单词的计算方法，计算所述意图的程度。

4.如权利要求3所述的目的推测装置，其特征在于，

在所述一致单词检测单元所检测出的单词的类别是操作目的的情况下，所述意图计算单元利用的计算方法是，比起针对所述功能名的表示操作对象的单词及表示操作目的的单词的、所述选择项的表示操作对象的单词的语言性的相似度，更将权重放在针对所述功能名的表示操作对象的单词及表示操作目的的单词的、所述选择项的表示操作目的的单词的语言性的相似度的计算方法。

5.如权利要求1所述的目的推测装置，其特征在于，

所述目的推测装置还具有：

意图记忆单元，用于记忆所述意图计算单元所计算的各功能的意图的程度；以及

意图存储单元，每当所述选择项获得单元获得选择项，就将针对该选择项计算出的各功能的意图的程度存储到所述意图记忆单元，

所述推测单元，从所述意图记忆单元读出针对多个选择项的各个选择项的各功能的意图的程度，并按照每个功能，计算该功能的意图的程度的平均值以作为得分，推测用户作为目的的功能，使所述得分越大的功能，越成为用户作为目的的功能。

6.如权利要求5所述的目的推测装置，其特征在于，

所述目的推测装置还具有：

推测指示单元，按照用户的操作，指示所述推测单元推测用户作为目的的功能；以及

出示单元，向用户出示所述推测单元所推测的功能，

所述推测单元，在接受了来自所述推测指示单元的指示的情况下，推测用户作为目的的功能。

7.如权利要求5所述的目的推测装置，其特征在于，

所述目的推测装置，还具有：

困惑检测单元，检测用户是否对选择选择项感到困惑；以及

出示单元，向用户出示所述推测单元所推测的功能，

所述推测单元，在所述困惑检测单元检测出用户在感到困惑的情况下，推测用户作为目的的功能。

8.如权利要求5所述的目的推测装置，其特征在于，

所述目的推测装置还具有消息出示单元，所述消息出示单元判别所述推测单元所计算出的各功能的得分是否满足预先规定的条件，在判别为不满足的情况下，出示催促用户选择选择项的消息。

9.如权利要求1所述的目的推测装置，其特征在于，

所述目的推测装置还具有简档信息获得单元，所述简档信息获得单元获得表示用户的特性的简档信息，

所述意图计算单元按照所述简档信息调整所述权重。

10.一种目的推测方法，对于操作对象设备，推测用户作为目的的功能，所述操作对象设备是确定用户所选择的选择项所对应的功能并执行该功能的操作对象设备，所述目的推测方法的特征在于，包括：

选择项获得步骤，获得用户所选择的、由多个单词构成的选择项；

一致单词检测步骤，利用按所述操作对象设备的每个功能来记忆表示该功能的、由多个单词构成的功能名的功能记忆单元，按照所述功能记忆单元所记忆的每个功能名，检测该功能名和在所述选择项获得步骤获得的选择项之间一致的单词的类别；

意图计算步骤，按照所述功能记忆单元所记忆的每个功能名，并按照在所述一致单词检测步骤检测出的类别，变更所述选择项和所述功能名之间的相似度的计算方法，并利用变更后的计算方法，计算所述相似度以作为用户的意图的程度，所述意图的程度是针对所述功能名的功能用户选择了所述选择项的意图的程度；以及

推测步骤，推测用户作为目的的功能，使在所述意图计算步骤计算的意图的程度越大的功能，越成为用户作为目的的功能；

所述选择项和所述功能记忆单元所记忆的各功能名，包含表示操作对象的单词，

在所述意图计算步骤中，在所述一致单词检测步骤所检测出的类别是操作对象的情况下，利用将权重放在所述选择项所包含的单词中的表示操作对象的单词的计算方法，计算所述意图的程度。

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