JP2001216326A - 情報処理装置及び方法並びに記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】人は、発想を容易には行い難い問題があった。 【解決手段】入力した自然言語から必要な語彙を抽出
し、当該抽出した語彙と関連する関連語彙を、複数の語
彙についての関連語彙が格納されたデータベースから連
続的に検出して出力するようにした。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は情報処理装置及び方
法並びに記録媒体に関し、例えばペットロボットに適用
して好適なものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、人間には物事を発想する能力が備
わっている。そして人類は、この能力を活用して、文化
及び文明を進化させてきた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところが発想は、外界
からの刺激なしには簡単にできるわけではない。そして
この刺激は、主として書物や、音楽及び会話などの視覚
的及び聴覚的な情報によるものである。

【０００４】本発明は以上の点を考慮してなされたもの
で、人の発想を支援し得る情報処理装置及び方法並びに
記憶媒体を提案しようとするものである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め本発明においては、情報処理装置において、入力した
自然言語から必要な語彙を抽出する語彙抽出手段と、複
数の語彙について、当該語彙と関連する関連語彙を記憶
する記憶手段と、記憶手段に記憶された関連語彙のなか
から、語彙抽出手段により抽出された語彙と関連する関
連語彙を連続的に検索して出力する関連語彙検索手段と
を設けるようにした。この結果この情報処理装置では、
入力した自然言語に関連する関連語彙を連続的に出力す
ることができる。

【０００６】また本発明においては、情報処理方法にお
いて、複数の語彙について、当該語彙と関連する関連語
彙を記憶する第１のステップと、入力した自然言語から
必要な語彙を抽出する第２のステップと、第１のステッ
プにおいて記憶した関連語彙のなかから、第２のステッ
プにおいて抽出した語彙と関連する関連語彙を連続的に
検索して出力する第３のステップとを設けるようにし
た。この結果この情報処理方法によれば、入力した自然
言語に関連する関連語彙を連続的に出力することができ
る。

【０００７】さらに本発明においては、記憶媒体におい
て、入力した自然言語から必要な語彙を抽出する第１の
ステップと、複数の語彙について関連語彙が格納された
データベースから第１のステップにおいて抽出した語彙
と関連する関連語彙を連続的に検索して出力する第２の
ステップとを有する情報処理プログラムを記録するよう
にした。この結果この記録媒体に記録された情報処理プ
ログラムによれば、入力した自然言語に関連する関連語
彙を連続的に出力することができる。

【０００８】

【発明の実施の形態】以下図面について、本発明の一実
施の形態を詳述する。

【０００９】（１）本実施の形態によるロボットの構成 図１において、１は全体として本発明を適用したペット
ロボットを示し、全体として一般家庭において飼育され
る犬や猫のような４足歩行型動物と似た形状に形成され
ている。

【００１０】すなわちかかるペットロボット１において
は、胴体部ユニット２の前後左右にそれぞれ脚部ユニッ
ト３Ａ〜３Ｄが連結されると共に、胴体部ユニット２の
前端部及び後端部にそれぞれ頭部ユニット４及び尻尾部
ユニット５が連結されている。

【００１１】この場合胴体部ユニット２には、図２に示
すように、このペットロボット１全体の動作を制御する
コントローラ１０と、このペットロボット１の動力源と
なるバッテリ１１と、バッテリセンサ１２及び熱センサ
１３となどが収納されている。

【００１２】また頭部ユニット４には、このペットロボ
ット１の「耳」に相当するマイクロホン１４と、「目」
に相当するＣＣＤ（Charge Coupled Device ）カメラ１
５と、タッチセンサ１６と、「口」に相当するスピーカ
１７となどがそれぞれ所定位置に配設されている。

【００１３】さらに各脚部ユニット３Ａ〜３Ｄの関節部
分や、各脚部ユニット３Ａ〜３Ｄ及び胴体部ユニット２
の各連結部分、頭部ユニット４及び胴体部ユニット２の
連結部分、並びに尻尾部ユニット５における尻尾５Ａの
付け根部分などには、それぞれ自由度数分のアクチュエ
ータ１８₁ 〜１８_n が配設されている。

【００１４】そして頭部ユニット４のマイクロホン１４
は、ユーザから図示しないサウンドコマンダを介して音
階として与えられる「歩け」、「伏せ」又は「ボールを
追いかけろ」等の指令音を集音し、得られた音声信号Ｓ
１をコントローラ１０に送出する。またＣＣＤカメラ１
５は、周囲の状況を撮像し、得られた画像信号Ｓ２をコ
ントローラ１０に送出する。

【００１５】さらにタッチセンサ１６は、図１において
明らかなように、頭部ユニット４の上部に配設されてお
り、ユーザからの「なでる」や「たたく」といった物理
的な働きかけにより受けた圧力を検出し、検出結果を圧
力検出信号Ｓ３としてコントローラ１０に送出する。

【００１６】さらに胴体部ユニット２のバッテリセンサ
１２は、バッテリ１１のエネルギー残量を検出し、検出
結果をバッテリ残量検出信号Ｓ４としてコントローラ１
０に送出し、熱センサ１３は、ペットロボット１内部の
熱を検出して検出結果を熱検出信号Ｓ５としてコントロ
ーラ１０に送出する。

【００１７】コントローラ１０は、ＣＰＵ（Central Pr
ocessing Unit ）と、ＲＯＭ（ReadOnly Memory）及び
ＲＡＭ（Random Access Memory）等からなるメモリ１０
Ａとを有するマイクロコンピュータ構成でなり、マイク
ロホン１４、ＣＣＤカメラ１５、タッチセンサ１６、バ
ッテリセンサ１２及び熱センサ１３から与えられる音声
信号Ｓ１、画像信号Ｓ２、圧力検出信号Ｓ３、バッテリ
残量検出信号Ｓ４及び熱検出信号Ｓ５と、メモリ１０Ａ
に格納された制御プログラムとに基づいて、周囲の状況
や、ユーザからの指令及び働きかけの有無などを判断す
る。

【００１８】そしてコントローラ１０は、この判断結果
と、メモリ１０Ａに格納された制御プログラムとに基づ
いて続く行動を決定し、決定結果に基づいて必要なアク
チュエータ１８₁ 〜１８_n を駆動させることにより、頭
部ユニット４を上下左右に振らせたり、尻尾部ユニット
５の尻尾５Ａを動かせたり、各脚部ユニット３Ａ〜３Ｄ
を駆動して歩行させるなどの行動を行わせる。

【００１９】またこの際コントローラ１０は、必要に応
じて所定の音声信号Ｓ７を生成してこれをスピーカ１７
に与えることにより当該音声信号Ｓ７に基づく音声を外
部に出力させたり、このペットロボット１の「目」の位
置に設けられた図示しないＬＥＤ（Light Emitting Dio
de）を点滅させる。

【００２０】このようにしてこのペットロボット１にお
いては、周囲の状況及び制御プログラム等に基づいて自
律的に行動し得るようになされている。

【００２１】（２）発想支援モード時におけるコントロ
ーラ１０の処理 次にこのペットロボット１に搭載された発想支援機能に
ついて説明する。このペットロボット１は、動作モード
として上述のような自律動作モードの他に発想支援モー
ドを有しており、コントローラ１０がメモリ１０Ａに格
納されたプログラムに基づいて後述のような処理をソフ
トウェア的に行うことにより、当該発想支援モード時に
はユーザの発話内容に関連した事物や事柄を連続して無
作為に音声として出力するようにしてユーザの発想を支
援し得るようになされている。

【００２２】図３は、このような発想支援モード時にお
けるコントローラ１０の処理を機能的に分けて表したも
のである。この図３からも明らかなように、発想支援モ
ード時におけるコントローラ１０の機能は、音声認識部
２０、言語処理部２１、対話管理部２２及び音声合成部
２３に分けることができる。

【００２３】この場合、音声認識部２０は、マイクロホ
ン１４から与えられる音声信号Ｓ１に基づき得られるユ
ーザが発した音声（入力音声）の認識処理を行い、認識
結果を言語処理部２１に出力する。

【００２４】より具体的には音声認識部２０は、まずマ
イクロホン１４から与えられる音声信号Ｓ１をディジタ
ル変換し、かくして得られたディジタル信号である音声
データＤ１から例えば短時間パワー及び自己相関分析を
組み合わせた所定の方法を用いて音声区間を抽出する。

【００２５】続いて音声認識部２０は、このようにして
抽出した各音声区間について、ＭＦＣＣ（Mel Frequenc
y Cepstral Coefficients ）分析処理を用いて特徴パラ
メータ（特徴ベクトル）を抽出する。なおこのような特
徴パラメータを抽出する手法としては、ＭＦＣＣ分析処
理以外にも、バンドパスフィルタなどを用いた簡単な方
法や、差分値などを組み合わせた特徴量にする方法など
を利用することができる。

【００２６】次いで音声認識部２０は、このようにして
抽出した特徴パラメータを用い、メモリ１０Ａ（図２）
に予め格納されている音響モデルデータベース２４、辞
書データベース２５及び文法データベース２６を参照し
て、入力音声を認識する。

【００２７】すなわち音響モデルデータベース２４は、
音声認識する音声の言語における個々の音素や音節など
の音響的な特徴を表す音響モデルを記憶している。そし
てこの実施の形態においては、音響モデルとしてＨＭＭ
（Hidden Markov Model ）が用いられている。また辞書
データベース２５は、認識対象の各単語についての発音
に関する情報（音韻情報）が記述された単語辞書を記憶
している。さらに文法データベース２６は、辞書データ
ベース２５の単語辞書に登録されている各単語がどのよ
うに連鎖する（つながる）かを記述した文法規則を記憶
している。なおこの文法規則としては、例えば文脈自由
文法（ＣＦＧ）や、統計的な単語連鎖確率（Ｎ−ｇｒａ
ｍ）などに基づく規則などを用いることができる。

【００２８】そして音声認識部２０は、各音声区間につ
いて、特徴パラメータに基づき、辞書データベース２５
の単語辞書を参照して、音響モデルデータベース２４の
音響モデルを接続することで単語の音響モデル（単語モ
デル）を生成すると共に、生成した単語モデルを文法デ
ータベース２６の文法規則を参照しながら順次接続し、
そのようにして接続された単語モデルを用いてＨＭＭ法
によって入力音声を認識し、認識結果を単語グラフ形式
のテキストでなる文字情報Ｄ１として言語処理部２１に
出力する。

【００２９】なおこの実施の形態の場合、音声認識部２
０においては、辞書データベース２５の単語辞書の内容
を予備選択するようになされ、これにより音声の各フレ
ームにおける照合個数を減らして認識を高速化させ得る
ようになされている。

【００３０】言語処理部２１においては、音声認識部２
０から与えられる文字情報Ｄ１について、複数の単語か
らなる句（フレーズ）単位にまで解析する処理を行う。
すなわち言語処理部２１は、文字情報Ｄ１対して形態素
解析処理を行った後、当該解析結果に基づいてチャート
パーザ（chart parser）に基づく方法で、予めメモリ１
０Ａ（図２）に格納された辞書データベース２７及び解
析用文法データベース２８を用いて、ボトムアップ法で
複数の単語が接続されてなる句を作成する。

【００３１】具体的に辞書データベース２７には、その
一例を図４に示すように、いわゆるＳ式を用いた表現で
各種単語についてその意味を表す単語意味情報が格納さ
れている。ここでＳ式とは、例えば“（）”や
“ 〔〕”等の括弧で複数のトークンを囲む表現形式で
ある。この単語意味情報は、単語のカテゴリを表す「SY
N 」、単語の意味的な分類を表す「TYPE」及び単語の構
文的な分類を示す「SEM 」からなる意味情報と、単語の
発音を示す「VAL 」からなる。

【００３２】また解析用文法データベース２８には、そ
の一例を図５に示すように、複数の単語を接続すること
で句単位に解析するための文法規則がＳ式を用いた表現
形式で記述されている。ここで図５において、「?T」、
「?X」、「?TT 」、「?Y」は、各分類における意味内容
等を示す変数である。この文法規則は、例えば[SYN N]
[TYPE ?T] [VAL ?X]で表現される単語と、[SYN CASE GE
N] [VAL no] で表現される単語が順次配列されていると
きには、[SYN NP] [TYPE ?TT] [SEM ?T] [VAL(?X no ?
Y]で表現されるように各単語を接続してなる句となるよ
うにボトムアップすることを示している。

【００３３】そして言語処理部２１は、形態素解析を行
った文字情報Ｄ１に対して上述のような処理を行うこと
によってフレーム列を作成すると共に、所定の方法を用
いてこのフレーズ列及び当該フレーム列により表される
意味内容を確定し、かくして得られたフレームグラフ形
式の句情報Ｄ２を対話管理部２２に送出する。なお句情
報Ｄ２の一例を以下に示す。

【００３４】 (([SYN N] [TYPE 場所] [SEM もの] [VAL 茶碗]) ([SYN ?] [TYPE 目標] [SEM 話題] [VAL には]) ([SYN ADV] [ATTR 容量] [VAL どれくらい]) ([SYN VP] [TYPE 質問] [VAL 入ったっけなぁ])) 対話管理部２２は、言語処理部２１から与えられる句情
報Ｄ２と、予めメモリ１０Ａ（図２）に格納された知識
データベース２９とを用いてユーザに対する応答文を作
成し、これを音声合成部２３に送出する。

【００３５】具体的に、知識データベース２９には、ユ
ーザがペットロボット１と家庭環境又はオフィス環境に
おいて対話できるように、そのような場におかれている
ことの多い物体に関連する語彙（以下、このようにある
第１の語彙に関連する第２の語彙を、第１の語彙の関連
語彙と呼ぶ）が、その属性及び属性値の組で登録されて
いる。例えば家庭環境設定の場合、 名称：茶碗 材質：陶器 容量：230 〔cc〕 というように物体（茶碗）が登録され、これと同様にし
て家庭環境に存在する可能性のあるものが多数登録され
ている。

【００３６】そして対話管理部２２は、言語処理部２１
から与えられる句情報Ｄ２の意味内容を抽出（すなわち
必要な語彙を抽出）すると共に当該抽出した語彙と関連
する関連語彙を知識データベース２９から無作為に探し
出す。

【００３７】例えば対話管理部２２は、言語処理部２１
から与えられる句情報Ｄ２が上述した以下 (([SYN N] [TYPE 場所] [SEM もの] [VAL 茶碗]) ([SYN ?] [TYPE 目標] [SEM 話題] [VAL には]) ([SYN ADV] [ATTR 容量] [VAL どれくらい]) ([SYN VP] [TYPE 質問] [VAL 入ったっけなぁ])) のようなものであった場合には、これが茶碗の容量に関
する疑問であることを分析する。

【００３８】そして対話管理部２２は、この分析結果に
基づいて例えば茶碗に関連する語彙を知識データベース
２９から無作為に探し出す。例えば上述の例であれば、
このとき知識データベース２９において、茶碗に 材質：陶器、容量：230 〔cc〕 という語彙が関連付けられているのでこれらの語彙（関
連語彙）が読み出される。

【００３９】そして対話管理部２２は、このようにして
読み出した各関連語彙を用いて応答文を順次作成すると
共に、当該読み出した各関連語彙についてさらにこれら
関連語彙と関連する関連語彙を検索し、検出された関連
語彙を用いて応答文を作成して、その文字列でなるテキ
ストデータを応答文情報Ｄ３として音声合成部２３に出
力する。

【００４０】なおこの実施の形態の場合において、対話
管理部２２は、例えば (([SYN N] [TYPE 材質] [SEM こと] [VAL 材質]) ([SYN ?] [TYPE 問いかけ] [SEM 話題] [VAL は])) や、 (([SYN N] [TYPE 材質] [SEM こと] [VAL 陶器]) ([SYN ?] [TYPE 問いかけ] [SEM 話題] [VAL は])) のように、「〜は？」というテンプレートに、上述の検
索により得られた関連語彙を入れるようにして応答文を
生成する。

【００４１】音声合成部２３は、対話管理部２２から与
えられる応答文情報Ｄ３に基づいて音声信号Ｓ６を生成
し、これをスピーカ１７（図２）に送出することにより
当該応答文情報Ｄ３に基づく応答文を音声として出力さ
せる。

【００４２】このようにしてこのペットロボット１にお
いては、発想支援モード時、ユーザの発話内容に関連し
た語彙（関連語彙）を連続して無作為に音声として出力
する。

【００４３】（３）各機能ブロックの処理 次に上述の音声認識部２０、言語処理部２１及び対話管
理部２２の処理について説明する。まず音声認識部２０
は、図６に示す音声区間検出処理手順ＲＴ１に従って音
声データの音声区間を抽出する。

【００４４】すなわち音声認識部２０は、この音声区間
検出処理処理手順ＲＴ１をステップＳＰ０において開始
後、続くステップＳＰ１において短時間パワー及び自己
相関分析を組み合わせた所定の方法を用いて音声データ
を監視し、音声を検知するのを待ち受ける。

【００４５】そして音声認識部２０は、やがて音声を検
知することによりこのステップＳＰ１において肯定結果
を得ると、ステップＳＰ２に進んで音声データを音声認
識部２０における次段のオブジェクトに出力し、この後
ステップＳＰ３に進んで音声の終了を検知したか否かを
判断する。

【００４６】音声認識部２０は、このステップＳＰ３に
おいて否定結果を得ると、ステップＳＰ２に戻り、この
後ステップＳＰ３において肯定結果を得るまでステップ
ＳＰ２−ＳＰ３−ＳＰ２のループを繰り返す。

【００４７】そして音声認識部２０は、１つの音声区間
が終了することによりステップＳＰ３において肯定結果
を得るとステップＳＰ１に戻り、この後音声を検出する
ごとに同様の処理を繰り返すことにより音声データの音
声区間を順次抽出する。

【００４８】一方、音声認識部２０は、図７に示す音声
認識処理手順ＲＴ２に従って各音声区間における入力音
声を認識する。

【００４９】すなわち音声認識部２０は、この音声認識
処理手順ＲＴ２をステップＳＰ１０において開始後、続
くステップＳＰ１１において上述の音声区間検出処理処
理手順ＲＴ１（図６）に従って抽出した音声区間の音声
データの入力を待ち受ける。

【００５０】そして音声認識部２０は、やがて音声デー
タが入力すると、続くステップＳＰ１１において入力し
た音声データに対してＭＦＣＣ処理を施すことにより、
その音声区間の特徴パラメータを抽出する。

【００５１】続いて音声認識部２０は、この特徴パラメ
ータに基づき、音響モデルデータベース２４、辞書デー
タベース２５及び文法データベース２６を用いて、上述
のようにしてこの音声区間の音声データをデコードする
ことによりテキストデータを作成する。

【００５２】また音声認識部２０は、続くステップＳＰ
１４において、音声区間と間違えて検出されたノイズ区
間を排除するため、その音声区間の特徴パラメータを用
いてコンフィデンスメジャー（Confidence Mesure ）を
計算し、当該計算結果に基づいて当該音声区間のテキス
トデータを棄却するか否かを判断する。

【００５３】そして音声認識部２０は、このステップＳ
Ｐ１４で肯定結果を得た場合（すなわちその音声区間が
実はノイズ区間であると判断した場合）にはステップＳ
Ｐ１１に戻り、これに対して否定結果を得た場合（すな
わちその音声区間がノイズ区間でないと判断した場合）
にはステップＳＰ１５に進んで音声認識の結果文を確定
する。

【００５４】続いて音声認識部２０は、ステップＳＰ１
６に進んでこの音声認識の結果文でなる単語グラフ形式
の文字情報Ｄ１を言語処理部２１に送出してステップＳ
Ｐ１１に戻り、この後ステップＳＰ１１〜ステップＳＰ
１６について、上述と同様の処理を繰り返す。

【００５５】一方、言語処理部２１は、音声認識部２０
から与えられる音声認識結果でなる文字情報Ｄ１に基づ
いて、図８に示す句情報作成処理手順ＲＴ３に従って句
情報Ｄ２を作成する。

【００５６】すなわち言語処理部２１は、この句情報作
成処理手順ＲＴ３をステップＳＰ３０において開始後、
続くステップＳＰ３１において文字情報Ｄ１を形態素解
析することにより当該文字情報Ｄ１に基づく文を単語ご
とに分割し、この後ステップＳＰ３２に進んで上述のよ
うなボトムアップパーザを用いた単一化（unification
）処理により、文字情報Ｄ１に基づく文について構文
及び意味解析を行う。

【００５７】続いて言語処理部２１は、ステップＳＰ３
３に進んでフレーズ列と、文字情報Ｄ１に基づく文の意
味内容とを確定すると共に、続くステップＳＰ３４にお
いてステップＳＰ３３における確定結果でなるフレーズ
グラフ形式の句情報Ｄ２を対話管理部２２に送出する。
なおこのときのフレーズ列及び意味内容の確定方法とし
ては、辞書データベース２８の単語辞書において予め単
語に意味の距離を定義しておき、これを利用する方法を
用いることができる。

【００５８】そして言語処理部２１は、この後ステップ
ＳＰ３１に戻り、さらにこの後音声認識部２０から文字
情報Ｄ１が与えられるごとに同様の処理を繰り返す。

【００５９】これに対して対話管理部２２は、言語処理
部２１から与えられる句情報Ｄ２に基づき、図９に示す
応答文作成処理手順ＲＴ４に従って応答文を作成する。

【００６０】すなわち対話管理部２２は、この応答文作
成処理手順ＲＴ４をステップＳＰ４０において開始後、
続くステップＳＰ４１において言語処理部２１から与え
られる句情報Ｄ２から意味を抽出（必要な語彙を抽出）
する。

【００６１】続いて対話管理部２２は、ステップＳＰ４
２に進んでステップＳＰ４１において抽出した語彙の関
連語彙を知識データベース２９で検索した後、ステップ
ＳＰ４３に進んで関連語彙を検出できなかったか否か
（検索処理を終了するか否か）を判断する。

【００６２】そして対話管理部２２は、関連語彙が検出
できたことによりステップＳＰ４３において肯定結果を
得ると、ステップＳＰ４４に進んでこの語彙を用いて上
述のようにして応答文を作成する。

【００６３】さらに対話管理部２２は、この後ステップ
ＳＰ４５に進んでこれを音声合成部２３に送出した後ス
テップＳＰ４１に戻り、この後ステップＳＰ４４におい
て否定結果を得るまでステップＳＰ４１〜ステップＳＰ
４５を繰り返す。

【００６４】そして対話管理部２２は、やがて関連語彙
を検出し得なくなることによりステップＳＰ４３におい
て肯定結果を得ると、ステップＳＰ４６に進んでこの応
答文作成処理手順ＲＴ４を終了する。

【００６５】（４）本実施の形態の動作及び効果 以上の構成において、このペットロボット１は、発想支
援モード時、ユーザから発せられた語彙の関連語彙を連
続的に「（関連語彙）は？」の応答形式で順次音声出力
する。

【００６６】従ってこのペットロボット１によれば、当
該ペットロボット１の音声出力を刺激として、ユーザに
当該ユーザの発話に関連する事柄を容易に発想させるこ
とができ、ユーザの発想を支援することができる。

【００６７】以上の構成によれば、ユーザの発話を音声
認識し、認識結果に基づいて関連語彙を連続して順次音
声出力するようにしたことにより、ユーザに刺激を与え
ることができ、かくしてユーザの発想を支援し得るペッ
トロボットを実現できる。

【００６８】（５）他の実施の形態 なお上述の実施の形態においては、本発明を図１のよう
に構成されたペットロボット１に適用するようにした場
合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えばヒ
ューマノイドタイプのロボット装置や、通常のパーソナ
ルコンピュータ等の各種情報処理装置にも広く適用する
ことができる。

【００６９】また上述の実施の形態においては、本発明
を、自然言語を音声として入力する情報処理装置（ペッ
トロボット１）に適用するようにした場合について述べ
たが、本発明はこれに限らず、例えばキーボードを介し
て直接テキストデータとして入力する情報処理装置にも
適用することができる。

【００７０】さらに上述の実施の形態においては、関連
語彙を音声出力するようにした場合について述べたが、
本発明はこれに限らず、モニタ等に文字として表示する
ようにしても良い。

【００７１】さらに上述の実施の形態においては、各関
連語彙を単に対応する語彙と対応付けて知識データベー
ス２９に格納しておくようにした場合について述べた
が、本発明はこれに限らず、例えば各関連語彙を、対応
する語彙との意味的な距離を定義して格納しておき、対
話管理部２２がこの対応する語彙との意味的な距離に基
づいて関連性の高いものから順番に利用して応答文を作
成し、これを音声合成部に送出するようにしても良い。

【００７２】さらに上述の実施の形態においては、対話
管理部２２が知識データベース２９から関連語彙が検索
できなくなるまで検索処理を行うようにした場合につい
て述べたが、本発明はこれに限らず、検索処理を予め設
定された回数だけ行うようにしても良い。

【００７３】さらに上述の実施の形態においては、入力
した自然言語から必要な語彙を抽出する語彙抽出手段
と、メモリ１０Ａに記憶された関連語彙のなかから、語
彙抽出手段により抽出された語彙と関連する関連語彙を
連続的に検索して出力する関連語彙検索手段と、音声入
力手段（本実施の形態においてはスピーカ１７）を介し
て入力した音声を認識して、自然言語を作成する音声認
識手段とを同じ１つのコントローラ１０を用いて構成す
るようにした場合について述べたが、本発明はこれに限
らず、これら語彙抽出手段、関連語彙検索手段及び音声
認識手段を別の演算処理手段により構成するようにして
も良い。またこれらをそれぞれハードウェア的に構成す
るようにしても良い。

【００７４】さらに上述の実施の形態においては、複数
の語彙について、当該語彙と関連する関連語彙を記憶す
る記憶手段をメモリ１０Ａにより構成するようにした場
合について述べたが、本発明はこれに限らず、ハードデ
ィスク、光磁気ディスク又は磁気ディスク等のディスク
状記録媒体や、磁気テープ等のテープ状記録媒体などこ
の他種々の記憶手段を広く適用することができる。

【００７５】

【発明の効果】上述のように本発明によれば、情報処理
装置において、入力した自然言語から必要な語彙を抽出
する語彙抽出手段と、複数の語彙について、当該語彙と
関連する関連語彙を記憶する記憶手段と、記憶手段に記
憶された関連語彙のなかから、語彙抽出手段により抽出
された語彙と関連する関連語彙を連続的に検索して出力
する関連語彙検索手段とを設けるようにしたことによ
り、入力した自然言語に関連する関連語彙を連続的に出
力することができ、かくしてユーザの発想を支援し得る
情報処理装置を実現できる。

【００７６】また本発明においては、情報処理方法にお
いて、複数の語彙について、当該語彙と関連する関連語
彙を記憶する第１のステップと、入力した自然言語から
必要な語彙を抽出する第２のステップと、第１のステッ
プにおいて記憶した関連語彙のなかから、第２のステッ
プにおいて抽出した語彙と関連する関連語彙を連続的に
検索して出力する第３のステップとを設けるようにした
ことにより、入力した自然言語に関連する関連語彙を連
続的に出力することができ、かくしてユーザの発想を支
援し得る情報処理方法を実現できる。

【００７７】さらに本発明においては、記憶媒体におい
て、入力した自然言語から必要な語彙を抽出する第１の
ステップと、複数の語彙について関連語彙が格納された
データベースから第１のステップにおいて抽出した語彙
と関連する関連語彙を連続的に検索して出力する第２の
ステップとを有する情報処理プログラムを記録するよう
にしたことにより、この記録媒体に記録された情報処理
プログラムによれば、入力した自然言語に関連する関連
語彙を連続的に出力することができ、かくしてユーザの
発想を支援し得る記録媒体を実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を適用したペットロボットの構成を示す
斜視図である。

【図２】図１に示すペットロボットの回路構成を示すブ
ロック図である。

【図３】発想支援モード時におけるコントローラの処理
の説明に供するブロック図である。

【図４】辞書データベースにおける単語辞書の説明に供
する概念図である。

【図５】文法データベースにおける文法規則の説明に供
する概念図である。

【図６】音声区間検出処理手順を示すフローチャートで
ある。

【図７】音声認識処理手順を示すフローチャートであ
る。

【図８】句情報作成処理手順を示すフローチャートであ
る。

【図９】応答文作成処理手順を示すフローチャートであ
る。

【符号の説明】

１……ペットロボット、１０……コントローラ、１０Ａ
……メモリ、１４……マイク、１７……スピーカ、２０
……音声認識部、２１……言語処理部、２２……対話管
理部、２３……音声合成部、２４……音響モデルデータ
ベース、２５、２７……辞書データベース、２６、２８
……文法データベース、２９……知識データベース。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ１０Ｌ 13/00 Ｇ０６Ｆ 15/401 ３１０Ａ ９Ａ００１ 15/00 15/403 ３３０Ｃ Ｇ１０Ｌ 3/00 Ｅ ５５１Ｂ (72)発明者 包 洪長 東京都品川区北品川６丁目７番35号ソニー 株式会社内 (72)発明者 廣江 厚夫 東京都品川区北品川６丁目７番35号ソニー 株式会社内 (72)発明者 岸 秀樹 東京都品川区北品川６丁目７番35号ソニー 株式会社内 (72)発明者 武田 正資 東京都品川区北品川６丁目７番35号ソニー 株式会社内 Ｆターム(参考） 2C150 CA02 DA02 DA05 DA23 DF01 DG21 ED42 ED47 ED49 ED52 ED55 ED59 EF16 EF21 EF23 EF28 EH07 EH08 FA01 FA03 5B009 KB01 RD03 VA09 5B075 ND03 NK02 NK32 NK44 PQ04 UU40 5D015 KK02 5D045 AA20 9A001 BB06 EE02 FF03 HH13 HH17 HH18 HH19 HH34 KK62

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力した自然言語から必要な語彙を抽出す
   る語彙抽出手段と、 複数の語彙について、当該語彙と関連する関連語彙を記
   憶する記憶手段と、 上記記憶手段に記憶された上記関連語彙のなかから、上
   記語彙抽出手段により抽出された上記語彙と関連する上
   記関連語彙を連続的に検索して出力する関連語彙検索手
   段とを具えることを特徴とする情報処理装置。
2. 【請求項２】各上記関連語彙は、対応する上記語彙との
   意味的な距離が定義されて上記記憶手段に記憶され、 上記関連語彙検索出力手段は、上記関連語彙を、当該関
   連語彙に定義された対応する上記語彙との上記意味的な
   距離に基づいて、関連性の高い順に出力することを特徴
   とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 【請求項３】上記関連語彙検索手段から出力される上記
   関連語彙を、音声として外部出力する音声出力手段を具
   えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 【請求項４】音声を入力する音声入力手段と、 上記音声入力手段を介して入力した上記音声を認識し
   て、上記自然言語を作成する音声認識手段とを具えるこ
   とを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
5. 【請求項５】複数の語彙について、当該語彙と関連する
   関連語彙を記憶する第１のステップと、 入力した自然言語から必要な語彙を抽出する第２のステ
   ップと、 上記第１のステップにおいて記憶した上記関連語彙のな
   かから、上記第２のステップにおいて抽出した上記語彙
   と関連する上記関連語彙を連続的に検索して出力する第
   ３のステップとを具えることを特徴とする情報処理方
   法。
6. 【請求項６】上記第１のステップでは、各上記関連語彙
   を、対応する上記語彙との意味的な距離を定義して記憶
   し、 上記第３のステップでは、上記関連語彙を、当該関連語
   彙に定義された対応する上記語彙との上記意味的な距離
   に基づいて、関連性の高い順に出力することを特徴とす
   る請求項５に記載の情報処理方法。
7. 【請求項７】上記第３のステップにおいて検索された上
   記関連語彙を、音声として外部出力する第４のステップ
   を具えることを特徴とする請求項５に記載の情報処理方
   法。
8. 【請求項８】上記第２のステップは、 音声を入力する音声入力ステップと、 上記音声入力手段を介して入力した上記音声を認識し
   て、上記自然言語を作成する音声認識ステップと、 作成された上記自然言語から必要な語彙を抽出する語彙
   抽出ステップとを具えることを特徴とする請求項５に記
   載の情報処理方法。
9. 【請求項９】自然言語から必要な語彙を抽出する第１の
   ステップと、 複数の語彙について関連語彙が格納されたデータベース
   から上記第１のステップにおいて抽出した上記語彙と関
   連する上記関連語彙を連続的に検索して出力する第２の
   ステップとを有する情報処理プログラムが記録されたこ
   とを特徴とする記録媒体。
10. 【請求項１０】上記データベースには、各上記関連語彙
    が、対応する上記語彙との意味的な距離が定義されて格
    納され、 上記第２のステップでは、上記関連語彙を、当該関連語
    彙に定義された対応する上記語彙との上記意味的な距離
    に基づいて、関連性の高い順に出力することを特徴とす
    る請求項９に記載の記録媒体。
11. 【請求項１１】上記第２のステップにおいて検索された
    上記関連語彙を、音声として外部出力する第３のステッ
    プを具えることを特徴とする請求項９に記載の記録媒
    体。
12. 【請求項１２】上記第１のステップは、 音声を入力する音声入力ステップと、 上記音声入力手段を介して入力した上記音声を認識し
    て、上記自然言語を作成する音声認識ステップと、 作成された上記自然言語から必要な語彙を抽出する語彙
    抽出ステップとを具えることを特徴とする請求項９に記
    載の記録媒体。