JP2002269087A

JP2002269087A - キャラクタ型会話システム

Info

Publication number: JP2002269087A
Application number: JP2001070961A
Authority: JP
Inventors: Kiyoshi Ishizaki; 淑石▲崎▼; Takeo Suzuki; 武生鈴木; Toshiya Nonaka; 利哉野中; Taisuke Nakagawa; 泰典中川; 純 ▲高▼間; Jun Takama
Original assignee: ISHISAKI KK
Current assignee: ISHISAKI KK
Priority date: 2001-03-13
Filing date: 2001-03-13
Publication date: 2002-09-20
Also published as: US20030158733A1

Abstract

(57)【要約】【課題】ユーザとの会話を通じて、ユーザに関する知
識体系を学習し、ユーザの発話内容に即した特定のキャ
ラクタを成長させる。【解決手段】多数の語彙を収めた意味ネットワークデ
ータベース１０と、自由文を生成するＳＤＤモジュール
と２０、特定トピックを中心に会話を展開する定型トピ
ックモジュールと３０、ＳＤＤモジュール２０と定型ト
ピックモジュール３０との間の談話的結束性を維持・管
理しつつ、会話の連続展開を可能にする連接モジュール
４０とを備えている。これにより、会話システム（会話
ロボット）自体に談話参加者としての自律性と談話結束
性とを実現させる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、例えば会話ロボ
ットに適用されるキャラクタ型会話システムに関するも
のである。

【０００２】

【従来の技術】一般に、ユーザとの間で一定の会話を交
わすことのできる会話ロボット（会話システム）は、従
来から提案されていて、それらはおおむね、インタラク
ティブ型会話システム、刺激反応型会話システム、クエ
リ型会話システム、定型文データベース型会話システ
ム、の４種類に分類できる。

【０００３】このうち、インタラクティブ型会話システ
ムは、一定のフローの各所にYes/Noまたは選択形式でユ
ーザが対応を選択できる会話ポイントが設定され、ユー
ザが選択した情報に基づいて会話フローの進行が決定さ
れるものである。

【０００４】また、刺激反応型会話システムは、センサ
やタイマまたはユーザによる物理的接触を感知・認識
し、それにより有限個の定型発話を行うシステムであ
る。

【０００５】また、クエリ型会話システムは、ユーザが
作成した問い合わせ文の形態素・構文を解析し、それに
最も対応する情報をデータベースから抽出し、ユーザに
返すものである。

【０００６】さらに、定型文データベース型会話システ
ムは、形式の固定した有限個の会話文をデータベース内
に保持し、一定条件の外部入力によって、特定の文を返
すものである。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の会話ロボット（会話システム）は、いずれ
も、対応可能なトピック範囲、応答形式、フローの進行
形式などに大きな成約がある。例えば、クエリ型会話シ
ステムでは、解析できる知識範囲とロボットの応答形式
に限界があるため、特定の知識を検索するための検索ロ
ボットとして活用されているだけである。また、刺激反
応型会話システムは、一見するとロボットが自発的に反
応しているように見えるが、実際には特定の刺激を条件
として、特定の会話文にキックをかけているだけなの
で、ユーザとロボットとの言語的やりとりとしての会話
ではなく、外部刺激に対してロボットが規則的反応をし
ているに過ぎない。こうした制約を構成する最大の原因
は、まとまりをもつ会話活動（以下「談話」という）の
本質的性質にある。

【０００８】人間の行う談話はそれ自体きわめて動的活
動であり、また、談話に参加する話者たちもそれぞれ自
律的に談話を進行させる役割を担っている。すなわち、
自律性をもった複数の話者が、リアルタイムで動的な流
れを構成していく。しかし一方、この動的な談話フロー
は無秩序であってはならず、その前後にわたり一定の関
連性がなければならない。この談話における前後の関連
性（以下「結束性」という）がきわめて重要な要素であ
り、人間の行う談話の動性を会話ロボット（会話システ
ム）によって実現する場合、談話参加者としての自律性
と談話結束性を会話ロボット（会話システム）において
いかにして確保・実現するかがカギとなる。

【０００９】従来の４種類の会話ロボット（会話システ
ム）は、いずれも、このような談話参加者としての自律
性と談話結束性に対応していないという問題があった。

【００１０】この発明の課題は、上記従来のもののもつ
問題点を排除して、会話システム（会話ロボット）自体
に談話参加者としての自律性と談話結束性とを実現可能
に構成し、それにより、ユーザとの会話を通じて、ユー
ザに関する知識体系を学習し、ユーザの発話内容に即し
た特定のキャラクタを成長させることができ、また、ユ
ーザの反応、発話内容、使用語彙、タイミングなどに応
じて、自律的に話題を発展・展開させながら会話を行う
ことのできるキャラクタ型会話システムを提供すること
にある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】この発明は上記課題を解
決するものであって、請求項１に係る発明は、コンピュ
ータを用いてキャラクタ性のある会話をユーザと交わす
システムであって、多数の語彙を収めた意味ネットワー
クデータベースと、自由文を生成するＳＤＤモジュール
と、特定トピックを中心に会話を展開する定型トピック
モジュールと、前記ＳＤＤモジュールと前記定型トピッ
クモジュールとの間の談話的結束性を維持・管理しつ
つ、会話の連続展開を可能にする連接モジュールとを備
えているキャラクタ型会話システムである。

【００１２】請求項２に係る発明は、請求項１記載の発
明において、前記意味ネットワークデータベースは、名
詞テーブルと述語テーブルとから構成され、意味的に関
連する語彙間に一定の結束性を保持しているキャラクタ
型会話システムである。

【００１３】請求項３に係る発明は、請求項１記載の発
明において、前記ＳＤＤモジュールは、複数種類の文型
があらかじめリストとして用意され、任意の文型に任意
のトピックに必要な名詞または動詞を埋め込んで発話文
を生成する際、既知情報は省略し文中に表出させないと
いう日本語談話文法に存在するメカニズムを制約として
有しているキャラクタ型会話システムである。

【００１４】請求項４に係る発明は、請求項１記載の発
明において、前記定型トピックモジュールは、複数の個
別トピックごとに情報深度が段階的に設定され、各段階
の情報深度において複数の反応文が用意されているキャ
ラクタ型会話システムである。

【００１５】請求項５に係る発明は、請求項１記載の発
明において、前記連接モジュールは、ユーザ発話文とロ
ボット応答文における結束性を確保するためのヘッジ機
能を有しているキャラクタ型会話システムである。

【００１６】請求項６に係る発明は、請求項１記載の発
明において、ユーザ情報管理モジュールおよびキャラク
タ管理モジュールをさらに備えているキャラクタ型会話
システムである。

【００１７】

【発明の実施の形態】この発明の実施の形態を、図面を
参照して説明する。図１は、この発明によるキャラクタ
型会話システムの一実施の形態を示すブロック図であ
り、このキャラクタ型会話システム１は、コンピュータ
を用いてキャラクタ性のある会話をユーザと交わすシス
テムであって、その外見は図示してないが、例えば、人
型ロボット、動物などペット型ロボット、その他任意の
形態のロボットとして構成することが可能である。

【００１８】キャラクタ型会話システム１は、多数の語
彙を収めた意味ネットワークデータベース１０と、自由
文を生成するＳＤＤモジュール２０と、特定トピックを
中心に会話を展開する定型トピックモジュール３０と、
ＳＤＤモジュール２０と定型トピックモジュール３０と
の間の談話的結束性を維持・管理しつつ、会話の連続展
開を可能にする連接モジュール４０とを備え、また、ユ
ーザ情報管理モジュール５０およびキャラクタ管理モジ
ュール６０を備えている。

【００１９】また、図１において、１０１は継続チェッ
ク部、１０２は関連語・リンク語チェック部、１０３は
ＳＤＤ関数チェック部である。

【００２０】意味ネットワークデータベース１０には、
約５０００語の語彙が発音・文法情報とともに登録さ
れ、名詞テーブルおよび述語テーブルを備えている。名
詞テーブルに設けられるフィールドカテゴリには、ター
ゲット名詞、リンク名詞、上位概念、下位概念、連想語
彙、述語、品詞情報、属性情報、等が含まれる。また、
述語テーブルに設けられるフィールドカテゴリには、タ
ーゲット述語、述語名詞、反義述語、リンク名詞、品詞
情報、属性情報、等が含まれる。

【００２１】この意味ネットワークデータベース１０
は、他のモジュール２０〜６０を実行するうえできわめ
て重要な役割を果たす。すなわち、話題の展開・復帰・
発展および結束性のある文の生成を実現するには、特定
の統語制約を課す必要があるが、意味ネットワークデー
タベース１０自体が語彙間におけるある程度の結束性を
保持しているため、このキャラクタ型会話システム１の
目的を実現するには最適の知識管理データベースであ
る。

【００２２】ＳＤＤ（Speaker Driven Discourse）モジ
ュール２０は、このキャラクタ型会話システム１が自律
性を確保するため、自発的にさまざまな話題を提供する
とともに、ユーザの対応に応じて自由文を生成する機能
を実現するものであり、そのため、人間の行う談話活動
の発展パターン情報が記憶され、談話内における状況に
応じて最適なパターンを選択し、そのパターンをもとに
会話展開を行う機能を有している。

【００２３】すなわち、ＳＤＤモジュール２０は、以下
に説明するように、日本語の談話文法における各特徴を
最大限に活用し、最小限の談話制約条件をもって自律的
談話機能を実現している。日本語の談話文法では、既知
情報を省略し、文中に表出させないという特徴的な制約
がある。つまり、トピックと聞き手が一旦定まったら、
聞き手の名称やトピックを表出させる必要はない。例え
ば、Ａ：昨日は（君は）（君の）会社へ行った？Ｂ：（僕は）（僕の会社へ）行ったよ。Ａ：（君の仕事は）疲れた？Ｂ：まあまあ。Ａ：残業は（したのかい）？Ｂ：ない。

【００２４】この例から分かるように、日本語談話文法
では、一度「誰についての話題なのか」が決定すると、
その後その人間を英語のように代名詞で明記する必要が
ない。また、トピックが一度決定すれば（例えば「会
社」）、その他の情報（例えば「残業」）は可能な限り
そのトピックフレーム（知識の枠組み）に照らして関係
・真偽判断が行われる。そのため、Ａが「残業は？」と
尋ねた時点で、Ｂは「自分が自分の会社で残業をしたか
どうかをきいているはずだ」という判断の基に発話を行
う。つまり、日本語には、トピックと参加者が決定し、
一定の共有知識が成立した時点で、単語に現れない欠損
情報部分は、それぞれの参加者が補って理解するという
メカニズムが存在している。

【００２５】ＳＤＤモジュール２０は、基本的にこのメ
カニズムを応用して会話展開を行うものであり、談話進
行プロセスのうち、新トピックと新参加者の認定が行わ
れる新規展開部分と、既出情報に基づいて会話を継続さ
せる部分とに分析し、新規展開と既出情報展開のそれぞ
れのプロセスで必要とされる条件をシステム（ロボッ
ト）に守らせることで、「近似値的」な自然な会話を実
現する。つまり、各プロセスで最低必要とされる談話条
件さえ守られていれば、あとはユーザが無意識に欠落情
報や関係情報を補って理解しようとするというメカニズ
ムを応用しているのである。

【００２６】ところで、人間の談話は、必ずしも一定の
動性（スピード）を保ちながら推移するわけではなく、
特定トピックをめぐるやりとりにおいては、むしろ動性
は下がり、情報領域が狭まって情報深度が深まる傾向が
ある。すなわち、文生成の動性と情報深度とは反比例の
関係にある。このうち動性をＳＤＤモジュール２０によ
って確保する一方で、情報深度を確保するために設けら
れているのが定型トピックモジュール３０である。その
ため、定型トピックモジュール３０は、複数の（４０を
超す）個別トピックに対してさまざまな情報深度が設定
され、各深度において複数の反応文が用意されている。
そして、ＳＤＤモジュール２０と定型トピックモジュー
ル３０とを組み合わせることで、相反する談話動性と情
報深度とを同時に確保することを実現している。

【００２７】連接モジュール４０が、会話の連続展開を
可能にするため維持・管理する談話結束性は、領域の狭
い順に、同一文内における統語・意味論的結束性、
ユーザ発話文とロボット応答文における結束性、談話
内におけるトピックと発話される各文の間の結束性、
既知ユーザ情報とロボットの現場発話との間の結束性、
の４つのレベルに分類できる。

【００２８】このうち、同一文内における統語・意味
論的結束性については、ロボットが自由生成する文形式
が対象となる。このキャラクタ型会話システム１では、
日本語構文の分析に基づき、ＳＤＤモジュール２０に主
述構文を中心とした文生成を行わせることで、統語的結
束性を確保した。これにより、意味ネットワークデータ
ベース１０上で結束性を保持しながら格納されている語
彙同士を、その意味論的結束性を破壊することなく文に
反映することができるようにしている。また、［＋人
間］という素性を主語名詞に要求する述語については、
［＋人間］のフラグをデータベース内に設けて、主述に
おける共起関係の絞り込みを行なっている。

【００２９】また、ユーザ発話文とロボット応答文に
おける結束性については、ヘッジ管理によって実現して
いる。すなわち、「ヘッジ」とは、実質的内容を伴った
発話をする前にいわば「つなぎ」や「まくら言葉」とし
て発話される行為で、談話結束性の維持に大きな役割を
果たすものである。すなわち、ユーザの応答文の直後
に、ロボットを発話させるのではなく、ユーザの命題に
対する態度を確認・共感・反論するフレーズを入れてか
ら、その後に発話文を連続させることで、文同士の段差
を埋め、結束性を確保する。そのため、このキャラクタ
型会話システム１では、ＳＤＤモジュール２０内部、定
型トピックモジュール３０内部、連接モジュール４０内
部、およびこれら相互間において、ユーザの反応に応じ
て適切な反応を返すヘッジ管理を行なっている。

【００３０】また、談話内におけるトピックと発話さ
れる各文の間の結束性については、トピック管理という
概念によって実現している。すなわち、このキャラクタ
型会話システム１では、先行するトピックがある場合、
それを追い越す新情報語彙の出現に制限をかけるように
なっている。

【００３１】さらに、既知ユーザ情報とロボットの現
場発話との間の結束性については、ユーザが以前に発話
した内容、発話態度、情報をログとして記憶・維持する
ユーザ情報学習機能と、ロボットが発話した情報を記憶
・維持する生成文管理ログ機能とをもたせることで実現
している。すなわち、このキャラクタ型会話システム１
では、ユーザ情報管理モジュール５０がユーザ情報学習
機能を有し、また、キャラクタ管理モジュール６０が生
成文管理ログ機能を有していて、それにより、過去の会
話によってユーザとロボットとの間に成立した知識が、
後出の会話に反映されるようになっている。

【００３２】また、このキャラクタ型会話システム１
は、キャラクタの形成を行う２種類の機能を有してい
て、１つは、キーワードによってキックされる特定キャ
ラクタの動的表出により行われ、もう１つは、蓄積され
たユーザ反応の静的データに基づく特定キャラクタの表
出により行われる。このうち、前者は、ユーザが特定の
言葉を発話するとそれがキーワードとなり、そのユーザ
発話のタイプに対応するキャラクタがロボット発話内に
実現される。例えば「ギャグ連発」や「ののしり返し」
などが挙げられる。また、後者は、ユーザ情報学習機能
によって管理された知識が一定条件を満たした場合に、
特定のキャラクタが一定の頻度をもって各所に表出され
る機能である。これは主にキャラクタモード管理機能に
よって行われ、例えば、「オヤジ的語群」に該当する単
語をユーザが多用すると、ロボットも高い頻度で「オヤ
ジモード」に入りやすくなるものである。

【００３３】一方、タイムコントロール機能によって
も、動的なキャラクタの表出が行われる。例えば、起床
時間などユーザが設定したタイムスケジュールを無視さ
れた場合には、特定の感情的色彩を伴った発話が選択さ
れる。

【００３４】これらのキャラクタ性は、ロボットの顔面
部分のディスプレイ上に表示される表情と同期がとられ
ることで、ユーザに与える印象を強くする効果がある。
すなわち、図示してないが、キャラクタ型会話システム
１を、人型、ペット型など任意の形態のロボットとして
構成する場合、ロボットの表情をユーザに表すためのＬ
ＣＤ装置、および、ロボットの感情をユーザに表すため
のＬＥＤ装置を使用することが好ましい。

【００３５】次に、上記の実施の形態の作用について、
図２、図３に示すフローチャートを用いて説明する。

【００３６】図２、図３に示す例では、第１発話ステッ
プ、第１ヘッジ発話、第２発話ステップ、継続処理の順
に会話が進行する。

【００３７】第１発話ステップにおいて、まず、ＳＤＤ
モジュール２０が、用意されている確認型文リスト、
報告型文リスト、疑問型文リスト、発展型文リス
ト、転換型文リスト、状況設定型文リスト、の中か
ら、疑問型文リストを選択し、さらに文型「＄ユーザ
名＄ニトッテＮ１（名詞）ッテドウイウモノカナ」を選
択する（ステップＳＲ１）。

【００３８】つぎに、ＳＤＤモジュール２０が、ユーザ
情報管理モジュール５０から”鈴木”を引用して、それ
を文型のユーザ名に埋め込み（ステップＳＲ２）、ま
た、意味ネットワークデータベース１０から”酒”を引
用して、それを文型のＮ１（名詞）に埋め込み（ステッ
プＳＲ３）、それにより、「鈴木にとって酒ってどうい
うものかな？」という文を生成して（ステップＳＲ
４）、ロボットに発話させる。このとき、ＳＤＤモジュ
ール２０は、要求情報タイプテーブルを参照することで
（ステップＳＲ５）、上記の発話文が、Ｗｈ情報を埋め
る情報を要求するタイプの文であることを認識する。

【００３９】この第１発話に対し、ユーザが、例えば、
「知らないなあ」と応じる（ステップＳＵ１）。

【００４０】すると、ＳＤＤモジュール２０による上記
の要求情報タイプ認識に基づいて、連接モジュール４０
が、Ｗｈ情報ヒット語リストテーブルを参照し（ステッ
プＳＲ１１）、ユーザ応答ヒット語をチェックし（ステ
ップＳＲ１２）、ユーザ反応解釈テーブルを参照して
（ステップＳＲ１３）、ユーザの第１発話「知らないな
あ」は「理解不能」メッセージであるとして解釈する。
そして、対応ヘッジをチェックし（ステップＳＲ１
４）、第１ヘッジ発話として、例えば、「じゃあさ」と
いうヘッジ出力をロボットに発話させる。

【００４１】続いて、ＳＤＤモジュール２０が、第２ス
テップ接続テーブルを参照して（ステップＳＲ２１）、
文型「Ｖ１（動詞）（ナ）ノッテ｜Ｖ２（動詞）コトナ
ノカナァ」を選択し、意味ネットワークデータベース１
０から、”酒”と意味的結束性を有する”飲む”、”楽
しい”を引用して、Ｖ１、Ｖ２（動詞）にそれぞれ埋め
込み（ステップＳＲ２２）、それによって、「飲むのっ
て楽しいことなのかなぁ？」という文を生成して（ステ
ップＳＲ２３）、ロボットに発話させる。

【００４２】この第２発話に対し、ユーザが、例えば、
「ううん、まあ楽しいよ」と応じる（ステップＳＵ１
１）。

【００４３】すると、継続チェック部１０１が、関連語
や関連トピックが定型トピックモジュール３０に存在す
るか否かをチェックし（ステップＳＲ３１）、存在する
場合はそのフローへ飛ぶ。

【００４４】また、存在しない場合は、意味ネットワー
クデータベース１０を参照して（ステップＳＲ３２）、
関連語や関連トピックが定型トピックモジュール３０ま
たはＳＤＤモジュール２０に存在するか否かをチェック
する。

【００４５】そして、関連語・リンク語チェック部１０
２が、関連語リンクチェックを行い（ステップＳＲ３
３）、存在する場合は、定型トピックモジュール３０か
ＳＤＤモジュール２０に飛ばす。その際、第２発話ステ
ップにおける発話文型と飛ばし先との整合性によって、
連接モジュール４０をバイパスするか否かを決定する
（ステップＳＲ３４）。

【００４６】続いて、ＳＤＤ関数チェック部１０３がＳ
ＤＤ関数チェックを行い（ステップＳＲ３５）、関連語
や関連トピックが存在する場合は、定型トピックモジュ
ール３０かＳＤＤモジュール２０に飛ばす一方（ステッ
プＳＲ３６）、存在しない場合は、ランダムに新しい話
題をスタートさせる（ステップＳＲ３７）。

【００４７】図４は、ＳＤＤモジュール２０における連
接モジュール４０の内容を示すテーブル、図５は、ＳＤ
Ｄモジュール２０におけるヘッジ連接を示すテーブルで
あり、図中の符号Ｃは中立、Ｎは消極、Ｐは積極を意味
する。

【００４８】図５において、パターン１〜パターン６
は、図２の確認型文リスト〜状況設定型文リストに
対応する。すなわち、ロボットの第１発話が確認型文
の場合はパターン１を見て、ロボットの第２発話になり
うる文型パターン（数字だけを示す）を選択する。同様
に、ロボットの第１発話が報告型文の場合はパターン
２を見て、また、ロボットの第１発話が疑問型文の場
合はパターン３を見て、また、ロボットの第１発話が
発展型文の場合はパターン４を見て、また、ロボットの
第１発話が転換型文の場合はパターン５を見て、さら
に、ロボットの第１発話が状況設定型文の場合はパタ
ーン６を見て、ロボットの第２発話になりうる文型パタ
ーン（数字だけを示す）をそれぞれ選択する。

【００４９】上記のようなキャラクタ型会話システム１
は、つぎのようなキャラクタ型会話ロボット、すなわ
ち、音声認識、ワードスポット機能、人工知能、文章自
動生成機能、単音認識、記憶機能を搭載した、言葉を覚
えて自由なおしゃべりができるコミュニケーションロボ
ットとして実用化することが可能である。例えば、「今
日はいい天気だね。」と話しかけると、音声認識のワー
ドスポット機能により、「今日」「いい」「天気」とい
うキーとなる単語を認識する。その情報から、人工知能
が関連語を探し出し、文章自動生成機能を使って返事を
返す。「昨日は雨だったよね。」「天気がいいと気分も
いいね。」など、違和感のない会話の流れができあが
る。ワードスポット機能は、１つの単語だけでなく、２
つ以上の単語を認識単語として、人工知能が直前の会話
からも関連語を拾い上げてくるため、同じ組み合わせで
単語を認識しても、毎回違う返事を期待することができ
る。

【００５０】また、各ユーザの固有の情報を語りかける
ことで、きちんと記憶してその後の会話に反映していく
ことができ、ユーザと生きた会話を実現することが可能
である。また、人間と同様に記憶という能力をもち、記
憶されたことを会話に反映させていくため、例えば１年
後になって、「去年はこんなことを話していたよ。」な
どと言い出すこともありうる。また、記憶するのは言葉
だけでなく、スケジュールを教え込むこともできるた
め、１日の流れ、１週間の流れ、または１年の流れで適
切な会話をすることができる。例えば、「朝だよ、起き
て。」とか、「今日はゴミを出す日だよ。」とか、「ハ
ピーバースデー（ユーザ名）」と歌ってくれたりする。

【００５１】また、１文字に対し２コマ以上のリップシ
ンクロをすることで、会話の内容、言葉に合わせて豊か
に変化しながら話し相手をしてくれる。

【００５２】将来的には、ロムカセットによる拡張性
や、シリアルポートを利用したパソコンや携帯電話との
接続により、さらに進化していくことが可能である。

【００５３】さらに、人型ロボット、動物などペット型
ロボット、その他任意の形態のロボットの他、例えば、
パソコンや携帯情報端末をキャラクタ型会話システム１
として構成することも可能である。

【００５４】

【発明の効果】この発明は以上のように、多数の語彙を
収めた意味ネットワークデータベースと、自由文を生成
するＳＤＤモジュールと、特定トピックを中心に会話を
展開する定型トピックモジュールと、前記ＳＤＤモジュ
ールと前記定型トピックモジュールとの間の談話的結束
性を維持・管理しつつ、会話の連続展開を可能にする連
接モジュールとを備えて構成したので、会話システム
（会話ロボット）自体に談話参加者としての自律性と談
話結束性とを実現可能に構成することができ、それによ
り、ユーザとの会話を通じて、ユーザに関する知識体系
を学習し、ユーザの発話内容に即した特定のキャラクタ
を成長させることができ、また、ユーザの反応、発話内
容、使用語彙、タイミングなどに応じて、自律的に話題
を発展・展開させながら会話を行うことができる効果が
ある。

【図面の簡単な説明】

【図１】キャラクタ型会話システムの一実施の形態を示
すブロック図である。

【図２】図１のものの会話処理の動作を示すフローチャ
ート（１／２）である。

【図３】図１のものの会話処理の動作を示すフローチャ
ート（２／２）である。

【図４】ＳＤＤにおける連接モジュールの内容を示すテ
ーブルである。

【図５】ＳＤＤにおけるヘッジ連接を示すテーブルであ
る。

【符号の説明】

１キャラクタ型会話システム１０意味ネットワークデータベース２０ＳＤＤモジュール３０定型トピックモジュール４０連接モジュール４０５０ユーザ情報管理モジュール６０キャラクタ管理モジュール１０１継続チェック部１０２関連語・リンク語チェック部１０３ＳＤＤ関数チェック部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者中川泰典東京都世田谷区代沢５−25−４−101 (72)発明者 ▲高▼間純東京都杉並区久我山３−24−９Ｆターム(参考） 5B091 AA11 AA15 CA12 CB12 CB32 EA01

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】コンピュータを用いてキャラクタ性のあ
る会話をユーザと交わすシステムであって、多数の語彙を収めた意味ネットワークデータベースと、自由文を生成するＳＤＤモジュールと、特定トピックを中心に会話を展開する定型トピックモジ
ュールと、前記ＳＤＤモジュールと前記定型トピックモジュールと
の間の談話的結束性を維持・管理しつつ、会話の連続展
開を可能にする連接モジュールと、を備えていることを
特徴とするキャラクタ型会話システム。
【請求項２】前記意味ネットワークデータベースは、
名詞テーブルと述語テーブルとから構成され、意味的に
関連する語彙間に一定の結束性を保持していることを特
徴とする請求項１記載のキャラクタ型会話システム。
【請求項３】前記ＳＤＤモジュールは、複数種類の文
型があらかじめリストとして用意され、任意の文型に任
意のトピックに必要な名詞または動詞を埋め込んで発話
文を生成する際、既知情報は省略し文中に表出させない
という日本語談話文法に存在するメカニズムを制約とし
て有していることを特徴とする請求項１記載のキャラク
タ型会話システム。
【請求項４】前記定型トピックモジュールは、複数の
個別トピックごとに情報深度が段階的に設定され、各段
階の情報深度において複数の反応文が用意されているこ
とを特徴とする請求項１記載のキャラクタ型会話システ
ム。
【請求項５】前記連接モジュールは、ユーザ発話文と
ロボット応答文における結束性を確保するためのヘッジ
機能を有していることを特徴とする請求項１記載のキャ
ラクタ型会話システム。
【請求項６】ユーザ情報管理モジュールおよびキャラ
クタ管理モジュールをさらに備えていることを特徴とす
る請求項１記載のキャラクタ型会話システム。