JP2003029782A - 対話処理装置及び対話処理方法並びにプログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 信頼度に関する単純な閾値判定によって利用
者に意味項目の正誤確認を行うか否かを決定することか
ら、誤り意味項目の検出精度が悪いという課題があっ
た。 【解決手段】 入力情報の内容を意味項目ごとに認識し
た仮説を、該入力情報に関する尤度に応じて複数生成す
るとともに、これらのうち所定の尤度を有する仮説を理
解結果仮説として選択する仮説生成手段と、理解結果仮
説の各意味項目に対して、該意味項目を有する仮説間の
尤度和である信頼度を算出する信頼度計算手段と、理解
結果仮説の意味項目に対して、複数の仮説において意味
項目同士が共起する割合である関連度を算出する関連度
計算手段と、理解結果仮説の意味項目の信頼度と該意味
項目についての関連度とに基づいて、該理解結果仮説に
関する利用者への応答情報を生成する対話管理手段とを
備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明はマン・マシン・イ
ンタフェースとして音声認識や文字認識を利用する対話
処理装置に係り、特に入力情報に対する誤りを意味項目
間の関連度や既知の誤りに基づいた信頼度補正値を用い
て高精度に検出する対話処理装置及び対話処理方法並び
に該対話処理をコンピュータに実行させるプログラムに
関するものである。

【０００２】

【従来の技術】利用者が発声した音声（以下、発話と称
する）を入力とする対話処理装置では、その動作を決定
するために、発話内容を解釈する音声理解処理を必要と
する。図１０は上述した音声理解処理の一例を示す図で
ある。通常、音声理解処理は、音声認識処理と言語理解
処理とを組み合わせることで実施される。例えば、入力
された発話「東急イン横浜関内でそれ一泊お願いしま
す」に音声認識処理を適用することで、単語系列「あと
／九人／横浜／が／無い／で／それ／一泊／お／願い／
し／ます」を得る。次に、この単語系列に言語理解処理
を適用することで、予め規定された形式による意味内容
の表記として、同図に示すような意味項目「人数＝９」
「場所＝横浜市」「泊数＝１」「意図＝値指定」の組み
合わせを得る。

【０００３】ところで、このような音声理解処理により
得られる意味項目の組み合わせ（以下、理解結果と称す
る）には、しばしば誤りが含まれる。図１０では「東急
イン横浜関内」と発声されている区間を、誤って「あと
／九人／横浜／が／無い」と認識したために、本来生成
すべき意味項目「ホテル＝東急イン横浜関内」の代わり
に、誤った意味項目「人数＝９」と「場所＝横浜市」と
を生成している。

【０００４】対話処理装置は、こうした誤り意味項目を
そのまま受理してしまうと、適切な動作を行うことがで
きない。かといって、理解結果が得られた全ての意味項
目に対して、利用者に正誤を逐一確認した場合、本来正
しい意味項目に対しても確認を行うことになるから、対
話が冗長となり、利便性の悪い装置になってしまう。

【０００５】このような不具合を解消するものとして、
音声認識スコアから計算される信頼度を各意味項目に付
与し、その信頼度に基づいて意味項目の確認を行う対話
処理方式が、下記文献１で提案されている。文献１："
Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｎｇ ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ
ｍｅａｓｕｒｅｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｄｕｔｃｈ ｔｒａ
ｉｎ ｔｉｍｅｔａｂｌｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
ｓｙｓｔｅｍ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｉｎ ＡＲＩＳＥ
ｐｒｏｊｅｃｔ"（Ｇ．Ｂｏｕｗｍａｎ，Ｊ．Ｓｔｕ
ｒｍ，ａｎｄ Ｌ．Ｂｏｖｅｓ，Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳ
Ｐ９９，ｐｐ．４９３−４９６，１９９９）．

【０００６】図１１は上述したような従来の対話処理方
式を適用した対話処理装置の構成を示すブロック図であ
り、音声対話によってホテルの検索や予約を行う例につ
いて示している。図において、１００は不図示の音声入
力手段と接続する音声理解部で、該音声入力手段を介し
て利用者から入力された発話に対して音声認識・理解処
理を施して意味項目の組み合わせからなる尤度付きの仮
説群を生成すると共に、これらの中から尤度が最大とな
る仮説を理解結果として選択する。１０１は意味項目の
信頼度を算出する信頼度計算部であって、音声理解部１
００から入力した理解結果と尤度付きの仮説群とに基づ
いて理解結果に含まれる各意味項目の信頼度を算出す
る。１０２は対話管理部１０３と接続する対話状況記憶
部で、対話管理部１０３から入力した対話状況を保持す
る。１０３は利用者に提示する応答を生成する対話管理
部であって、音声理解部１００からの理解結果、信頼度
計算部１０１からの信頼度、対話状況記憶部１０２が保
持する対話状況、及びホテルデータベース１０５が保持
するホテル情報とを参照して利用者に提示する応答を生
成する。１０４は対話管理部１０３から入力した応答を
利用者に提示する応答出力部で、例えば対話管理部１０
３からの応答を文字列として不図示のディスプレイ上に
表示する。１０５はホテル情報を保持するホテルデータ
ベースであって、ホテル名、所在地、交通経路、宿泊料
金や空き部屋状況をホテル情報として管理している。

【０００７】図１２は図１１中の対話処理装置による対
話処理で得られる情報を示す図であり、この図に沿って
対話処理の概要を説明する。先ず、音声理解部１００
は、入力された発話１「東急イン横浜関内でそれ一泊お
願いします」に対して音声理解処理を行って、最終的に
意味項目「人数＝９」「場所＝横浜市」「泊数＝１」
「意図＝値指定」からなる理解結果を得る。図示の例に
おいて、理解結果として選択された意味項目のうち、
「人数＝９」及び「場所＝横浜市」が誤って生成された
意味項目である。また、該理解結果からは、本来生成す
べき「ホテル＝東急イン横浜関内」が欠落している。

【０００８】次に、信頼度計算部１０１が上記理解結果
中の各意味項目に対して、後述する方法で信頼度を計算
する。その結果、信頼度が予め設定した閾値０．５０よ
り高い意味項目を正しい可能性が高いとして受理する。
一方、信頼度が閾値より低い場合は、誤りの可能性が高
いとして、利用者に確認を求める（あるいは、直ちに棄
却する）。確認の結果、該意味項目が誤りであることが
わかれば棄却し、逆に正しいことがわかれば受理する。

【０００９】図１２においては、信頼度が閾値０．５０
より低い意味項目は「場所＝横浜市」であるから、該意
味項目の正誤を利用者に確認するため、「場所は横浜市
でよろしいですか」を出力する（応答１）。これに対し
利用者が「いいえ」を入力した場合（発話２）、該誤り
である意味項目「場所＝横浜市」が棄却される。しかし
ながら、この方法では、信頼度が閾値０．５０より高い
誤り意味項目「人数＝９」に対しては何ら確認が行われ
ないため、該誤り意味項目を保持したまま対話が進行す
ることになる。

【００１０】さらに、この方法では、確認対象となり得
る意味項目が音声理解部１００の理解結果に含まれる意
味項目に限定される。即ち、図１２では本来あるべき正
しい意味項目である「ホテル＝東急イン横浜関内」が理
解結果から脱落しているが、従来の対話処理装置では、
この脱落を検出する手段を持たず、利用者への確認もな
されない。そのため、利用者は、入力したはずの意味項
目が受理されなかったことに気付かないまま対話が進行
することになる。

【００１１】次に図１１に示した対話処理装置の動作に
ついて各構成要素ごとに説明する。先ず、音声理解部１
００は、入力された発話に対して音声認識・理解処理を
行うことで、意味項目の組み合わせからなる尤度付きの
仮説群を生成する。以下、仮説を単に仮説と称する。さ
らに、仮説群の中で尤度が最大の仮説を理解結果として
選択する。これら尤度付き仮説群及び理解結果は、信頼
度計算部１０１に送られる。

【００１２】図１３は図１１中の音声理解部の構成を示
すブロック図である。図に示すように、音声理解部１０
０は、音響分析部１００ａ、音声認識部１００ｂ及び言
語理解部１００ｃから構成される。先ず、利用者からの
発話は、不図示の音声入力手段を介して音響分析部１０
０ａに入力される。音響分析部１００ａでは、入力した
発話の音響分析を行って上記発話に係る入力音声の特徴
ベクトルの時系列を抽出し、音声認識部１００ｂに出力
する。

【００１３】音声認識部１００ｂでは、この特徴ベクト
ルの時系列に対して認識処理を施すことで、尤度の高い
単語系列を５種類生成する（尤度の上位５位までの単語
系列を生成する）。これら５種類の単語系列は、その尤
度と共に言語理解部１００ｃに送出される。ここで、単
語系列の尤度とは、特徴ベクトルの時系列に対する単語
系列の確率的な尤もらしさを評価したスコアであり、例
えば下記文献２の第７章「連続単語モデルに基づく音声
認識」に記載される認識処理によって求められる。文献
２："音声認識の基礎（下）"Ｌ．Ｒａｂｉｎｅｒ，Ｂ．
Ｈ．Ｊｕａｎｇ共著，古井 監訳、ＮＴＴアドバンステ
クノロジ株式会社編集・発行，１９９５．

【００１４】最後に、言語理解部１００ｃでは、入力し
た５種類の各単語系列に対して意味解析を行うことで意
味項目の組み合わせを生成する。この結果として得られ
る意味項目の組み合わせを以下では仮説と称することと
し、これら仮説の集まりを仮説群と称する。このあと、
言語理解部１００ｃは、上記仮説群の中で尤度が最大の
ものを理解結果として選択し、この理解結果に加えて各
仮説の尤度と共に仮説群（尤度付き仮説群）を信頼度計
算部１０１や対話管理部１０３に出力する。

【００１５】図１４は図１３中の言語理解部が使用する
意味項目の生成ルールの一例を示す図である。言語理解
部１００ｃによる意味解析は、例えば図１４に示すよう
なルールを適用して行っても良い。図示の例は、「人
数」「意図」「泊数」「場所」の意味項目を生成するた
めのルールである。各ルールの左辺は意味項目のカテゴ
リ（「人数」、「意図」、「泊数」、「場所」など）を
表している。右辺は「｜」で区切られた複数のパタン
（意味項目のカテゴリが「人数」の場合では、「一人」
など）と、値（パタン「一人」の場合で「＠」に後続す
る「１」など）とを定義したものである。言語理解部１
００ｃでは、これらのパタンと単語系列とを照合して合
致するパタンに対応する値を用いて意味項目を生成す
る。例えば、単語系列「あと／九人／横浜／が／無い／
・・・」に対し人数のルールを適用すると、パタン「九
人」に合致することから、意味項目「人数＝９」が生成
される。

【００１６】音声理解部１００による音声処理の例は、
前述した図１２に見ることができる。発話に対して音声
認識処理を行うことで、尤度の大きさが１位から５位ま
での５種類の単語系列が生成される。さらに、言語理解
処理を施すことで、各単語系列より意味項目の組み合わ
せ仮説が生成される。これら仮説の中で、尤度が最大
（０．３８）の意味項目の組み合わせである（人数＝
９、場所＝横浜市、泊数＝１、意図＝値設定）を理解結
果として出力する。

【００１７】信頼度計算部１０１は、音声理解部１００
から理解結果及び尤度付き仮説群を入力すると、これら
に基づいて各意味項目の信頼度を計算する。これら信頼
度は、後述する対話管理部１０３に送出される。ここ
で、前述の図１２を用いて信頼度の計算方法について説
明する。先ず、信頼度計算部１０１は、入力した尤度付
き仮説群に対して尤度の正規化を行う。具体的には、第
ｉ位の単語系列の仮説に対して認識時に付与された尤度
をＬｉとして、下記式（１）から正規化後の尤度（事後
確率）Ｐｉを算出する。式（１）中のＺは、Ｎ個の仮説
に対してＰｉの総和が１となるように導入した正規化係
数であり、下記式（２）から求められる。また、αは予
め定めた重み係数（定数）であり、Ｎは仮説数を表して
いる。ここで、仮説数Ｎは５である。図１２に示した各
仮説の尤度は、この正規化処理後に得られる尤度Ｐｉで
ある。なお、下記式（２）におけるΣ＿｛ｊ＝１，２，
・・・，Ｎ｝は、ｊ＝１，２，・・・，Ｎまでのｅｘｐ
（α・Ｌｊ）の各値の総和を示している。

【００１８】 Ｐｉ≡ｅｘｐ（α・Ｌｉ）／Ｚ（ｉ＝１，・・・，Ｎ） ・・・（１）

【００１９】 Ｚ≡Σ＿｛ｊ＝１，２，・・・，Ｎ｝ｅｘｐ（α・Ｌｊ） ・・・（２）

【００２０】信頼度計算部１０１は、尤度付き仮説群に
対する尤度の正規化処理が完了すると、下記式（３）を
用いて理解結果に含まれる各意味項目ｖの信頼度Ｒ
（ｖ）を求める。ここで、式（３）中のＶｉは、第ｉ位
の仮説となる意味項目の組み合わせを表している。即
ち、意味項目ｖの信頼度Ｒ（ｖ）は、意味項目ｖを含む
仮説の尤度和により与えられる。例えば、図１２で意味
項目「場所＝横浜市」の信頼度は、該意味項目を含む第
１位の仮説と第４位の仮説との尤度和により、０．３８
＋０．０９≒０．４６と求めたものである。

【００２１】 Ｒ（ｖ）＝Σ＿｛ｉｓ．ｔ．Ｖｉ∋ｖ｝Ｐｉ ・・・（３）

【００２２】ここで、対話状況記憶部１０２及びホテル
データベース１０５について説明する。対話状況記憶部
１０２は、後述する対話管理部１０３より書き込まれた
対話状況を保持する。図１５は図１１中の対話状況記憶
部が保持する対話状況の一例を示す図であり、同図を用
いて該対話状況の保持方法を説明する。図１５における
枠付きのボックスは、変数（スロット）であって対話管
理部１０３により書き込まれた値を保持する。このうち
上段の９スロットは、理解結果として得られた意味項目
が書き込まれる。例えば、「場所」スロットは、対話中
に利用者から「横浜市」が指定されたことを示してい
る。空のスロットは、これに対応する値が利用者から入
力されていないことを示している。スロット名に＊印が
付いているものは必須スロットであり、ホテルを予約す
るためには該スロットの値が必須であることを表してい
る。

【００２３】一方、最下段のスロット「予約状況」は意
味項目とは対応していない。該スロットは、対話開始時
点から空になっているが、ホテルの予約が行われると、
値「完了」が書き込まれる。「予約状況」スロットは、
対話管理部１０３による対話の終了判定に用いられる。

【００２４】ホテルデータベース１０５は、後述する対
話管理部１０３が検索するホテル情報を保持する。図１
６は図１１中のホテルデータベースが保持するホテル情
報の一例を示す図である。図示の例では、ホテル情報と
して、ホテルの名称、所在地（住所）、交通経路（最寄
駅）、宿泊料金（料金）及び空室状況がホテルごとに登
録されている。

【００２５】次に、対話管理部１０３の動作について説
明する。対話管理部１０３は、音声理解部１００から受
け取る理解結果と、信頼度計算部１０１から受け取る信
頼度と、対話状況記憶部１０２が保持する対話状況と、
ホテルデータベース１０５が保持するホテル情報とを参
照して、利用者に出力する応答を生成する。図１７は図
１１中の対話管理部の動作を示すフロー図であり、同図
を用いて該対話管理部１０３の動作について詳細に説明
する。先ず、対話管理部１０３は、音声理解部１００か
ら発話１に対する理解結果（意味項目の組み合わせ）を
受け取る（ステップＳＴ１００）。続いて、対話管理部
１０３は、信頼度計算部１０１からステップＳＴ１００
で入力した理解結果の各意味項目に関する信頼度を受け
取る（ステップＳＴ１０１）。

【００２６】ステップＳＴ１０２において、対話管理部
１０３は、ステップＳＴ１００で受け取った理解結果の
意味項目に基づいて対話状況記憶部１０２の内容を更新
する。具体的には、図１５に示した対話状況記憶部１０
２が保持する対話状況の各スロットに、「意図」以外の
意味項目を書き込む。

【００２７】次に、ステップＳＴ１０１で受け取った理
解結果の各意味項目に関する信頼度に対して、対話管理
部１０３は、予め設定しておいた閾値０．５０による信
頼度の閾値判定を行う（ステップＳＴ１０３）。これに
よって低信頼度の意味項目を検出する。このとき、理解
結果の各意味項目に関する信頼度の中に閾値に達しない
低信頼度の意味項目がない場合、対話管理部１０３は、
ステップＳＴ１０４の処理に移行する。一方、低信頼度
の意味項目がある場合は、ステップＳＴ１０６の処理に
移行する。

【００２８】ステップＳＴ１０４において、対話管理部
１０３は、下記のようにして発話１に対する応答を生成
し、応答出力部１０４に送出する。図１８は対話管理部
による応答生成処理の一例を示すフロー図であり、同図
を用いて該ステップＳＴ１０４における動作を詳細に説
明する。先ず、対話管理部１０３は、理解結果中の意味
項目「意図」による分岐を行う（ステップＳＴ１１
０）。このとき、「意図＝予約要求」であればステップ
ＳＴ１１２の処理に移行し、「意図＝値指定」であれば
ステップＳＴ１１１の処理に移行し、「意図＝検索要
求」であればステップＳＴ１１５の処理に移行する。

【００２９】ステップＳＴ１１１において、対話管理部
１０３は、対話状況の必須スロットの内容を調べる。こ
のとき、予約に必要な全ての必須スロットが充足されて
いる場合はステップＳＴ１１３に処理を移す。全ての必
須スロットが充足されていない場合は、ステップＳＴ１
１５の処理に移行する。

【００３０】また、ステップＳＴ１１２においても、対
話管理部１０３は、対話状況の必須スロットの内容を調
べる。このとき、予約に必要な全ての必須スロットが充
足されている場合はステップＳＴ１１３に処理を移す。
全ての必須スロットが充足されていない場合は、ステッ
プＳＴ１１７の処理に移行する。

【００３１】ステップＳＴ１１３では、対話管理部１０
３が対話状況の必須スロットの値とホテルデータベース
１０５のホテル情報とを比較して実際に予約可能である
か否かを調べる。このとき、空室が見つかり予約可能で
あると、対話管理部１０３は、利用者に予約要求が受理
されたことを通知する「ご予約承りました」という応答
を生成して応答出力部１０４に送出する（ステップＳＴ
１１８）。

【００３２】一方、空室がない場合、対話管理部１０３
は、利用者に予約要求が受理されなかったことを通知す
る「あいにく全室ふさがっております」という応答を生
成して応答出力部１０４に送出する（ステップＳＴ１１
９）。

【００３３】また、対話状況の必須スロットが充足され
ていない場合、対話管理部１０３は利用者に必須スロッ
トの充足を求める応答文を生成して応答出力部１０４に
送出する（ステップＳＴ１１７）。例えば、必須スロッ
ト「部屋タイプ」が未充足であった場合は、「部屋タイ
プはどうしますか」という応答を生成する。

【００３４】ステップＳＴ１１８にて、利用者に予約要
求が受理されたことを通知すると、対話管理部１０３
は、対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」を書
き込む（ステップＳＴ１２２）。

【００３５】ステップＳＴ１１５において、対話管理部
１０３は、対話状況のスロットに充足されている値を条
件としてホテルデータベース１０５のホテル情報を検索
し、該条件に合致するホテルを探す。このとき、上記条
件に合致するホテルが１件以上見つからない、即ち、条
件に合致するホテルがないと、対話管理部１０３は、
「条件に合うホテルは見つかりませんでした」という応
答を生成して応答出力部１０４に送出する（ステップＳ
Ｔ１２０）。

【００３６】一方、上記条件に合致するホテルが１件以
上見つかると、対話管理部１０３は、利用者に検索結果
を示す応答を生成して応答出力部１０４に送出する（ス
テップＳＴ１２１）。例えば、条件に合致するホテルが
横浜ベイシェラトンの１件であった場合、「１件見つか
りました。ホテル名は横浜ベイシェラトンです。」とい
う応答を生成する。以上の処理が図１７におけるステッ
プＳＴ１０４に相当する。

【００３７】ここで、図１７に戻って対話管理部１０３
の動作についての説明を続ける。ステップＳＴ１０４に
て応答出力部１０４に応答が送出されると、対話管理部
１０３は、対話状況記憶部１０２の内容に基づいて対話
の終了判定を行う（ステップＳＴ１０５）。このとき、
対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込
まれていれば、対話管理部１０３は対話を終了する。対
話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込ま
れていない場合は、ステップＳＴ１００に戻って対話を
継続する。

【００３８】一方、ステップＳＴ１０３で低信頼度の意
味項目が検出されると、対話管理部１０３は、この意味
項目に関する正誤を利用者に確認するための応答を生成
して応答出力部１０４に送出する（ステップＳＴ１０
６）。例えば、図１２に示すように、低信頼度の意味項
目として「場所＝横浜市」が検出されると、対話管理部
１０３は、応答として「場所は横浜市でよろしいです
か」を生成する。

【００３９】続いて、上述した意味項目に関する正誤確
認に対する返答として、対話管理部１０３は、利用者か
ら音声理解部１００を介して新たに入力された発話２に
対する理解結果を受け取る（ステップＳＴ１０７）。

【００４０】このあと、発話２に対する理解結果に基づ
いて、対話管理部１０３は、ステップＳＴ１０６で確認
を行った意味項目の誤り判定を行う（ステップＳＴ１０
８）。例えば、ステップＳＴ１０７において、発話２が
「いいえ」であって、その理解結果として「意図＝否
定」が得られた場合、対話管理部１０３は、ステップＳ
Ｔ１０６で確認を行った意味項目「場所＝横浜市」を誤
り意味項目として確定する。このように、誤り意味項目
が確定されると、対話管理部１０３は、確定した誤り意
味項目を対話状況記憶部１０２内の対話状況スロットか
ら削除する（ステップＳＴ１０９）。一方、誤り意味項
目として確定されない場合、対話管理部１０３は、ステ
ップＳＴ１０４の処理に移行して、上述した処理を行
う。

【００４１】応答出力部１０４は、対話管理部１０３か
ら受け取る応答を、例えば不図示のディスプレイなどに
文字列として表示して、利用者に提示する。

【００４２】

【発明が解決しようとする課題】従来の対話処理装置は
以上のように構成されているので、信頼度に関する単純
な閾値判定によって利用者に意味項目の正誤確認を行う
か否かを決定することから、誤り意味項目の検出精度が
悪いという課題があった。

【００４３】また、このような閾値判定では、誤り検出
率を上げようとして閾値を高く設定すると、正しい意味
項目に対しても頻繁に確認を行うことになって、対話処
理装置の利便性が損なわれてしまう。逆に、閾値を低く
設定すると、確認漏れにより誤り意味項目をそのまま受
理してしまうケースが生じ、対話処理装置に誤動作を生
じていた。

【００４４】さらに、従来の対話処理装置における誤り
意味項目の検出及びその確認は、誤り意味項目の棄却の
みを目的とするものであることから、理解結果に意味項
目の脱落誤りが生じても、その誤りを検出及び確認する
ことができないという課題があった。この場合、入力し
たはずの意味項目が受理されなかったことに利用者が気
付かないまま対話が進行してしまう。これによって、対
話処理装置は利用者の期待に反した動作を行うことにな
り、利用者にとって利便性が悪い装置になってしまう。

【００４５】この発明は上記のような課題を解決するた
めになされたもので、意味項目間の関連度や既知の誤り
に基づいた信頼度補正値を用いることで、入力情報の理
解誤りによる影響を低減し、利用者が確実且つ快適にタ
スクを達成することができる対話処理装置及び対話処理
方法並びに該対話処理をコンピュータに実行させるプロ
グラムを得ることを目的とする。

【００４６】

【課題を解決するための手段】この発明に係る対話処理
装置は、入力情報の内容を意味項目ごとに認識した仮説
を、該入力情報に関する尤度に応じて複数生成するとと
もに、これらのうち所定の尤度を有する仮説を理解結果
仮説として選択する仮説生成手段と、理解結果仮説の各
意味項目に対して、該意味項目を有する仮説間の尤度和
である信頼度を算出する信頼度計算手段と、理解結果仮
説の意味項目に対して、複数の仮説において意味項目同
士が共起する割合である関連度を算出する関連度計算手
段と、理解結果仮説の意味項目の信頼度と該意味項目に
ついての関連度とに基づいて、該理解結果仮説に関する
利用者への応答情報を生成する対話管理手段とを備える
ものである。

【００４７】この発明に係る対話処理装置は、対話管理
手段に信頼度及び関連度の規定値を予め設定しておき、
理解結果仮説内に信頼度が規定値以下である意味項目が
存在すると、該意味項目を認識の正誤についての確認対
象として選択するとともに、該意味項目との関連度が規
定値以上である意味項目が理解結果仮説内に存在する
と、該意味項目も認識の正誤についての確認対象に追加
した応答情報を生成するものである。

【００４８】この発明に係る対話処理装置は、入力情報
の内容を意味項目ごとに認識した仮説を、該入力情報に
関する尤度に応じて複数生成するとともに、これらのう
ち所定の尤度を有する仮説を理解結果仮説として選択す
る仮説生成手段と、理解結果仮説の各意味項目に対し
て、該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を
算出する信頼度計算手段と、複数の仮説から認識に誤り
がある意味項目を含む仮説を削除し、これら仮説に基づ
いて理解結果仮説の各意味項目に対する信頼度を算出す
る補正信頼度計算手段と、理解結果仮説の意味項目の補
正信頼度に基づいて、該理解結果仮説に関する利用者へ
の応答情報を生成する対話管理手段とを備えるものであ
る。

【００４９】この発明に係る対話処理装置は、入力情報
の内容を意味項目ごとに認識した仮説を、該入力情報に
関する尤度に応じて複数生成するとともに、これらのう
ち所定の尤度を有する仮説を理解結果仮説として選択す
る仮説生成手段と、理解結果仮説の各意味項目に対し
て、該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を
算出する信頼度計算手段と、認識に誤りがある意味項目
を含む仮説を削除した複数の仮説から、所定の尤度を有
する仮説を新たな理解結果仮説として選択する補正仮説
生成手段と、複数の仮説から認識に誤りがある意味項目
を含む仮説を削除し、これら仮説に基づいて新たな理解
結果仮説の各意味項目に対する信頼度を算出する補正信
頼度計算手段と、新たな理解結果仮説の各意味項目の信
頼度に基づいて、該理解結果仮説に関する利用者への応
答情報を生成する対話管理手段とを備えるものである。

【００５０】この発明に係る対話処理装置は、対話管理
手段に信頼度の規定値を予め設定しておき、理解結果仮
説内に信頼度が規定値以下である意味項目が存在する
と、該意味項目を認識の正誤についての確認対象として
選択した応答情報を生成するものである。

【００５１】この発明に係る対話処理方法は、入力情報
の内容を意味項目ごとに認識した仮説を、該入力情報に
関する尤度に応じて複数生成するとともに、これらのう
ち所定の尤度を有する仮説を理解結果仮説として選択す
る仮説生成ステップと、理解結果仮説の各意味項目に対
して、該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度
を算出する信頼度計算ステップと、理解結果仮説の意味
項目に対して、複数の仮説において意味項目同士が共起
する割合である関連度を算出する関連度計算ステップ
と、理解結果仮説の意味項目の信頼度と該意味項目につ
いての関連度とに基づいて、該理解結果仮説に関する利
用者への応答情報を生成する対話管理ステップと、該対
話管理ステップにて生成された応答情報を提示する応答
提示ステップとを備えるものである。

【００５２】この発明に係る対話処理方法は、対話管理
ステップにて、理解結果仮説内に信頼度が予め設定した
規定値以下である意味項目が存在すると、該意味項目を
認識の正誤についての確認対象として選択するととも
に、該意味項目との関連度が予め設定した規定値以上で
ある意味項目が理解結果仮説内に存在すると、該意味項
目も認識の正誤についての確認対象に追加した応答情報
を生成するものである。

【００５３】この発明に係る対話処理方法は、入力情報
の内容を意味項目ごとに認識した仮説を、該入力情報に
関する尤度に応じて複数生成するとともに、これらのう
ち所定の尤度を有する仮説を理解結果仮説として選択す
る仮説生成ステップと、理解結果仮説の各意味項目に対
して、該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度
を算出する信頼度計算ステップと、複数の仮説から認識
に誤りがある意味項目を含む仮説を削除し、これら仮説
に基づいて理解結果仮説の各意味項目に対する信頼度を
算出する補正信頼度計算ステップと、理解結果仮説の意
味項目の補正信頼度に基づいて該理解結果仮説に関する
利用者への応答情報を生成する対話管理ステップと、該
対話管理ステップにて生成された応答情報を提示する応
答提示ステップとを備えるものである。

【００５４】この発明に係る対話処理方法は、入力情報
の内容を意味項目ごとに認識した仮説を、該入力情報に
関する尤度に応じて複数生成するとともに、これらのう
ち所定の尤度を有する仮説を理解結果仮説として選択す
る仮説生成ステップと、理解結果仮説の各意味項目に対
して、該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度
を算出する信頼度計算ステップと、認識に誤りがある意
味項目を含む仮説を削除した複数の仮説から、所定の尤
度を有する仮説を新たな理解結果仮説として選択する補
正仮説生成ステップと、複数の仮説から認識に誤りがあ
る意味項目を含む仮説を削除し、これら仮説に基づいて
新たな理解結果仮説の各意味項目に対する信頼度を算出
する補正信頼度計算ステップと、新たな理解結果仮説の
各意味項目の信頼度に基づいて該理解結果仮説に関する
利用者への応答情報を生成する対話管理ステップと、該
対話管理ステップにて生成された応答情報を提示する応
答提示ステップとを備えるものである。

【００５５】この発明に係る対話処理方法は、対話管理
ステップにて、理解結果仮説内に信頼度が予め設定した
規定値以下である意味項目が存在すると、該意味項目を
認識の正誤についての確認対象として選択した応答情報
を生成するものである。

【００５６】この発明に係るプログラムは、入力情報の
内容を意味項目ごとに認識した仮説を、該入力情報に関
する尤度に応じて複数生成するとともに、これらのうち
所定の尤度を有する仮説を理解結果仮説として選択する
仮説生成手段、理解結果仮説の各意味項目に対して、該
意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を算出す
る信頼度計算手段、理解結果仮説の意味項目に対して、
複数の仮説において意味項目同士が共起する割合である
関連度を算出する関連度計算手段、理解結果仮説の意味
項目の信頼度と該意味項目についての関連度とに基づい
て該理解結果仮説に関する利用者への応答情報を生成す
る対話管理手段としてコンピュータを機能させるもので
ある。

【００５７】この発明に係るプログラムは、入力情報の
内容を意味項目ごとに認識した仮説を、該入力情報に関
する尤度に応じて複数生成するとともに、これらのうち
所定の尤度を有する仮説を理解結果仮説として選択する
仮説生成手段、理解結果仮説の各意味項目に対して、該
意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を算出す
る信頼度計算手段、複数の仮説から認識に誤りがある意
味項目を含む仮説を削除し、これら仮説に基づいて理解
結果仮説の各意味項目に対する信頼度を算出する補正信
頼度計算手段、理解結果仮説の意味項目の補正信頼度に
基づいて、該理解結果仮説に関する利用者への応答情報
を生成する対話管理手段としてコンピュータを機能させ
るものである。

【００５８】この発明に係るプログラムは、入力情報の
内容を意味項目ごとに認識した仮説を、該入力情報に関
する尤度に応じて複数生成するとともに、これらのうち
所定の尤度を有する仮説を理解結果仮説として選択する
仮説生成手段、理解結果仮説の各意味項目に対して、該
意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を算出す
る信頼度計算手段、認識に誤りがある意味項目を含む仮
説を削除した複数の仮説から、所定の尤度を有する仮説
を新たな理解結果仮説として選択する補正仮説生成手
段、複数の仮説から認識に誤りがある意味項目を含む仮
説を削除し、これら仮説に基づいて新たな理解結果仮説
の各意味項目に対する信頼度を算出する補正信頼度計算
手段、新たな理解結果仮説の各意味項目の信頼度に基づ
いて該理解結果仮説に関する利用者への応答情報を生成
する対話管理手段としてコンピュータを機能させるもの
である。

【００５９】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の一形態を
説明するものである。 実施の形態１．図１はこの発明の実施の形態１による対
話処理装置の構成を示すブロック図であり、対話処理に
よってホテルの検索や予約を行う例について示してい
る。図において、１は不図示の音声入力手段と接続する
音声理解部（仮説生成手段）で、該音声入力手段を介し
て利用者から入力された発話に対して音声認識・理解処
理を施して意味項目の組み合わせからなる尤度付きの仮
説群（複数の仮説）を生成すると共に、これらの中から
尤度が最大となる仮説を理解結果（理解結果仮説）とし
て選択する。２は意味項目の信頼度を算出する信頼度計
算部（信頼度計算手段）であって、音声理解部１から入
力した理解結果と尤度付きの仮説群とに基づいて理解結
果に含まれる各意味項目の信頼度を算出する。３は意味
項目の関連度を算出する関連度計算部（関連度計算手
段）で、音声理解部１から理解結果を入力して、該理解
結果内の意味項目に関する関連度を算出する。４は利用
者に提示する応答を生成する対話管理部（対話管理手
段）であって、音声理解部１からの理解結果、信頼度計
算部２からの信頼度、関連度計算部３からの関連度、対
話状況記憶部５が保持する対話状況、及びホテルデータ
ベース６が保持するホテル情報とを参照して利用者に提
示する応答を生成する。

【００６０】５は対話管理部４と接続する対話状況記憶
部で、対話管理部４から入力した対話状況を保持する。
６はホテル情報を保持するホテルデータベースであっ
て、ホテル名、所在地、交通経路、宿泊料金や空き部屋
状況をホテル情報として管理している。７は対話管理部
４から入力した応答を利用者に提示する応答出力部で、
例えば対話管理部４からの応答を文字列として不図示の
ディスプレイ上に表示する。ここで、音声理解部１、信
頼度計算部２、関連度計算部３、対話管理部４、及び応
答出力部７の一部の機能は、コンピュータ装置のプロセ
ッサ（ＣＰＵ）に実行させるプログラムによって実現す
ることができる。また、対話状況記憶部５やホテルデー
タベース６は、上記プロセッサによって適宜データの読
み出し・書き込みが可能なコンピュータ装置が具備する
記憶装置によって実現することができる。

【００６１】次に動作について説明する。図２は図１中
の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図
であり、この図に沿って対話処理の概要を説明する。先
ず、音声理解部１は、入力された発話１「東急イン横浜
関内でそれ一泊お願いします」に対して音声理解処理を
行って、意味項目「人数＝９」「場所＝横浜市」「泊数
＝１」「意図＝値指定」からなる理解結果を得る。図示
の例において、理解結果として選択された意味項目のう
ち、「人数＝９」及び「場所＝横浜市」が誤って生成さ
れた意味項目である（仮説生成ステップ）。

【００６２】次に、信頼度計算部２が、上記理解結果中
の各意味項目に対して上記従来の技術で示した方法で信
頼度を計算し、対話管理部４に出力する（信頼度計算ス
テップ）。その結果、対話管理部４は、信頼度が予め設
定された閾値（規定値）０．５０より低い意味項目「場
所＝横浜市」に関して、認識の誤りがある可能性が高い
と判断し、これらを正誤の確認対象として抽出する（対
話管理ステップ）。

【００６３】さらに、関連度計算部３は、上記信頼度の
低い意味項目「場所＝横浜市」と、その他の意味項目と
の間の関連度を計算し、対話管理部４に出力する（関連
度計算ステップ）。このとき、対話管理部４は、関連度
が予め設定した閾値（規定値）０．３０より高い意味項
目「人数＝９」に関して、認識の誤りがある可能性が高
いと判断し、これを正誤の確認対象として抽出する（対
話管理ステップ）。

【００６４】こうして、対話管理部４は、抽出した意味
項目の正誤を利用者に確認するための「場所は横浜市、
人数は９人でよろしいですか」という応答情報を生成
し、応答出力部７に出力する（応答１）。応答出力部７
では、例えば不図示のディスプレイなどに文字列として
上記応答情報を表示して、利用者に提示する（応答提示
ステップ）。これに対して、利用者が「いいえ」を入力
した場合（発話２）、該意味項目「場所＝横浜市」と
「人数＝９」を棄却する。

【００６５】次に図１に示した対話処理装置の動作につ
いて各構成要素ごとに説明する。先ず、音声理解部１
は、入力された発話に対して音声認識・理解処理を行う
ことで、意味項目の組み合わせからなる尤度付きの仮説
群を生成する（仮説生成ステップ）。このとき、従来と
同様にして、音声理解部１は仮説群の中で尤度が最大の
仮説を理解結果として選択する。これら尤度付き仮説群
及び理解結果は、信頼度計算部２、関連度計算部３及び
対話管理部４に送られる。

【００６６】信頼度計算部２では、音声理解部１から理
解結果及び尤度付き仮説群を入力すると、これらに基づ
いて各意味項目の信頼度を計算する（信頼度計算ステッ
プ）。具体的には、上記従来の技術と同様に動作する。
即ち、信頼度計算部２は、入力した尤度付き仮説群に対
して尤度の正規化を行い、第ｉ位の単語系列の仮説に対
して認識時に付与された尤度をＬｉとして、上記式
（１）から正規化後の尤度（事後確率）Ｐｉを算出す
る。次に、信頼度計算部２は、尤度付き仮説群に対する
尤度の正規化処理が完了すると、上記式（３）を用いて
理解結果に含まれる各意味項目ｖの信頼度Ｒ（ｖ）を求
める。このようにして求められた信頼度は、対話管理部
４に送出される。

【００６７】関連度計算部３では、音声理解部１から入
力した尤度付き仮説群に基づいて意味項目間の関連度を
計算する（関連度計算ステップ）。ここで、関連度と
は、或る２つの意味項目が仮説群中でどの程度偏って共
起するかを表す尺度である。この関連度としては、例え
ば下記式（４）に示すような、意味項目ｖａの意味項目
ｖｂに対する相互情報量を用いることができる。式中、
＾ｖａや＾ｖｂは、ｖａやｖｂが生起しないことを示し
ている。また、式中、全ての確率Ｐは、上記式（１）に
より正規化を行った仮説の尤度Ｐｉ（ｉ＝１，・・・，
Ｎ、Ｎは仮説数）に基づいて求める。さらに、Ｐ（ｖ
ｂ）、Ｐ（ｖｂ，ｖａ）、Ｐ（ｖｂ｜ｖａ）は、それぞ
れ下記式（５）、式（６）、式（７）により求める。

【００６８】 Ｉ（ｖｂ；ｖａ）＝−Ｐ（ｖｂ）ｌｏｇＰ（ｖｂ）−Ｐ（＾ｖｂ）ｌｏｇＰ（ ＾ｖｂ）＋Ｐ（ｖｂ，ｖａ）ｌｏｇＰ（ｖｂ｜ｖａ）＋Ｐ（＾ｖｂ，ｖａ）ｌｏ ｇＰ（＾ｖｂ｜ｖａ）＋Ｐ（ｖｂ，＾ｖａ）ｌｏｇＰ（ｖｂ｜＾ｖａ）＋Ｐ（＾ ｖｂ，＾ｖａ）ｌｏｇＰ（＾ｖｂ｜＾ｖａ） ・・・（４）

【００６９】 Ｐ（ｖｂ）＝Σ＿｛ｉｓ．ｔ．Ｖｉ∋ｖｂ｝Ｐｉ ・・・（５）

【００７０】 Ｐ（ｖｂ，ｖａ）＝Σ＿｛ｉｓ．ｔ．Ｖｉ⊇｛ｖｂ，ｖａ｝｝Ｐｉ ・・・（６）

【００７１】 Ｐ（ｖｂ｜ｖａ）＝Ｐ（ｖｂ，ｖａ）／Ｐ（ｖａ） ・・・（７）

【００７２】図２では、信頼度が閾値０．５０より低い
意味項目「場所＝横浜市」と、理解結果におけるその他
の意味項目との関連度を示している。関連度計算部２に
よって、上述の方法で関連度を計算すると、それぞれ
「人数＝９」で０．３６３、「泊数＝１」で０．００
５、「意図＝値指定」０．０００と求まる。これらのう
ち、関連度が大きい意味項目「人数＝９」は、出現する
仮説がほぼ「場所＝横浜市」と一致していることを意味
する。従って「人数＝９」の正誤は、「場所＝横浜市」
の正誤と強い相関を持つ。このようにして求められた信
頼度が閾値０．５０より低い意味項目「場所＝横浜市」
と、理解結果におけるその他の意味項目との関連度は、
対話管理部４に送出される。

【００７３】対話管理部４では、音声理解部１から受け
取る理解結果と、信頼度計算部２から受け取る信頼度
と、関連度計算部３から受け取る関連度と、対話状況記
憶部５が保持する対話状況と、ホテルデータベース６が
保持するホテルの情報とを参照して、利用者に出力する
応答を生成する（対話管理ステップ）。図３は図１中の
対話管理部による動作を示すフロー図であり、同図を用
いて該対話管理部の動作について詳細に説明する。先
ず、対話管理部４は、音声理解部１から発話１に対する
理解結果（意味項目の組み合わせ）を受け取る（ステッ
プＳＴ１）。続いて、対話管理部４は、信頼度計算部２
からステップＳＴ１で入力した理解結果の各意味項目に
関する信頼度を受け取る（ステップＳＴ２）。ステップ
ＳＴ３において、対話管理部４は、ステップＳＴ１で受
け取った理解結果の意味項目に基づいて対話状況記憶部
５の内容を更新する。具体的には、図１５に示すような
対話状況記憶部５が保持する対話状況の各スロットに、
「意図」以外の意味項目を書き込む。

【００７４】次に、ステップＳＴ２で受け取った理解結
果の各意味項目に関する信頼度に対して、対話管理部４
は、予め設定しておいた閾値０．５０による信頼度の閾
値判定を行う（ステップＳＴ４）。これによって低信頼
度の意味項目を検出する。このとき、理解結果の各意味
項目に関する信頼度の中に閾値に達しない低信頼度の意
味項目がない場合、対話管理部４は、ステップＳＴ５の
処理に移行する。一方、低信頼度の意味項目がある場合
は、ステップＳＴ７の処理に移行する。ステップＳＴ５
において、対話管理部４は、下記のようにして発話１に
対する応答を生成し、応答出力部７に送出する。

【００７５】応答出力部７に応答が送出されると、対話
管理部４は、対話状況記憶部５の内容に基づいて対話の
終了判定を行う（ステップＳＴ６）。このとき、対話状
況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれて
いれば、対話管理部４は対話を終了する。対話状況の
「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれていな
い場合は、ステップＳＴ１に戻って対話を継続する。

【００７６】一方、ステップＳＴ４で低信頼度の意味項
目が検出されると、関連度計算部３は、音声理解部１か
ら入力した尤度付き仮説群に基づいて、上記低信頼度の
意味項目と理解結果内の他の意味項目との間における関
連度を計算し、対話管理部４に送出する（ステップＳＴ
７）。

【００７７】対話管理部４では、ステップＳＴ４で検出
した低信頼度の意味項目と、ステップＳＴ１で得られた
理解結果に含まれるその他の意味項目との関連度に関
し、予め定めた閾値０．３０による閾値判定を行い、高
関連度の意味項目を検出する。このあと、対話管理部４
は、ステップＳＴ４で検出した低信頼度の意味項目、及
びステップＳＴ７で検出した高関連度の意味項目に関
し、その正誤を利用者に確認するための応答を生成し、
応答出力部７に送出する（ステップＳＴ８）。例えば、
図２に示すように、低信頼度の意味項目として「場所＝
横浜市」が検出され、高関連度の意味項目として「人数
＝９」が検出されている場合、対話管理部４は「場所は
横浜市、人数は九人でよろしいですか」という応答を生
成する。

【００７８】続いて、上述した意味項目に関する正誤確
認に対する返答として、対話管理部４は、利用者から音
声理解部１を介して新たに入力された発話２に対する理
解結果を受け取る（ステップＳＴ９）。

【００７９】このあと、発話２に対する理解結果に基づ
いて、対話管理部４は、ステップＳＴ８で確認を行った
意味項目の誤り判定を行う（ステップＳＴ１０）。例え
ば、ステップＳＴ９において、発話２「いいえ」より理
解結果「意図＝否定」が得られた場合、対話管理部４
は、ステップＳＴ８で確認を行った意味項目「場所＝横
浜市」及び「人数＝９」を誤り意味項目として確定す
る。このように、誤り意味項目が確定されると、対話管
理部４は、確定した誤り意味項目を対話状況記憶部５内
の対話状況スロットから削除する（ステップＳＴ１
１）。一方、誤り意味項目として確定されない場合、対
話管理部４は、ステップＳＴ５の処理に移行して、上述
した処理を行う。

【００８０】応答出力部７は、対話管理部４から受け取
る応答を、例えば不図示のディスプレイなどに文字列と
して表示して、利用者に提示する（応答提示ステッ
プ）。

【００８１】以上のように、この実施の形態１によれ
ば、信頼度が低い意味項目に加え、該意味項目に関連度
の高い意味項目（即ち、信頼度の低い意味項目が出現す
る仮説に生起がほぼ限定される意味項目）を検出し、正
誤を利用者に確認するので、該信頼度の低い意味項目が
誤りである場合、これに対して高い関連度を示す意味項
目はその生起確率が極めて小さくなることから同様に誤
りである可能性が高い。これにより、信頼度に対する閾
値判定では検出できない誤り意味項目を、高精度に検出
することが可能であり、誤り意味項目の確認漏れに起因
する対話処理装置の誤動作の問題を解決することができ
る。

【００８２】実施の形態２．図４はこの発明の実施の形
態２による対話処理装置の構成を示すブロック図であ
り、対話処理によってホテルの検索や予約を行う例につ
いて示している。図において、４ａは利用者に提示する
応答を生成する対話管理部（対話管理手段）であって、
音声理解部１からの理解結果、信頼度計算部２からの信
頼度、補正信頼度計算部８からの補正信頼度、対話状況
記憶部５が保持する対話状況、及びホテルデータベース
６が保持するホテル情報とを参照して利用者に提示する
応答を生成する。８は意味項目の補正信頼度を算出する
補正信頼度計算部（補正信頼度計算手段）であって、対
話管理部４ａから入力した誤りが確定した意味項目と尤
度付きの仮説群とに基づいて理解結果に含まれる各意味
項目の信頼度を補正する。ここで、対話管理部４ａ、及
び補正信頼度計算部８の機能は、コンピュータ装置のプ
ロセッサ（ＣＰＵ）に実行させるプログラムによって実
現することができる。なお、図１と同一構成要素には同
一符号を付して重複する説明を省略する。

【００８３】次に動作について説明する。図５は図４中
の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図
であり、この図に沿って対話処理の概要を説明する。先
ず、音声理解部１は、入力された発話１「東急イン横浜
関内でそれ一泊お願いします」に対して音声理解処理を
行って、意味項目「人数＝９」「場所＝横浜市」「泊数
＝１」「意図＝値指定」からなる理解結果を得る。図示
の例において、理解結果として選択された意味項目のう
ち、「人数＝９」及び「場所＝横浜市」が誤って生成さ
れた意味項目である（仮説生成ステップ）。

【００８４】次に、信頼度計算部２が上記理解結果中の
各意味項目に対して上記従来の技術で示した方法で信頼
度を計算し、対話管理部４ａに出力する（信頼度計算ス
テップ）。その結果、対話管理部４ａは、信頼度が予め
設定された閾値（規定値）０．５０より低い意味項目
「場所＝横浜市」に関して、認識の誤りがある可能性が
高いと判断し、これらを正誤の確認対象として抽出する
（対話管理ステップ）。

【００８５】対話管理部４ａは、抽出した意味項目の正
誤を利用者に確認するための「場所は横浜市でよろしい
ですか」という応答情報を生成し、応答出力部７に出力
する（応答１）。応答出力部７では、例えば不図示のデ
ィスプレイなどに文字列として上記応答情報を表示し
て、利用者に提示する（応答提示ステップ）。これに対
して、利用者が「いいえ」を入力したため（発話２）、
該意味項目「場所＝横浜市」を誤りとして確定し、棄却
する。

【００８６】然る後、該意味項目「場所＝横浜市」が誤
りであることに基づいて、補正信頼度計算部８は、その
他の意味項目「人数＝９」「泊数＝１」の補正信頼度を
計算する（補正信頼度計算ステップ）。該補正信頼度が
予め設定した閾値０．３０より低い意味項目「人数＝
９」は、誤りである可能性が高い。そこで、対話管理部
４ａは、該意味項目の正誤を利用者に確認するための
「人数は九人でよろしいですか」という応答情報を生成
し、応答出力部７に出力する（応答２）。応答出力部７
では、例えば不図示のディスプレイなどに文字列として
上記応答情報を表示して、利用者に提示する（応答提示
ステップ）。これに対して、利用者が「いいえ」を入力
したため（発話３）、該意味項目「人数＝９」を誤りと
確定し、棄却する。

【００８７】次に図４に示した対話処理装置の動作につ
いて各構成要素ごとに説明する。なお、図４において、
図１と同一符号を付した構成要素は、同一乃至これに相
当する処理を行うため説明を省略する。以下、図４中の
対話管理部４ａ及び補正信頼度計算部８の動作について
説明する。先ず、補正信頼度計算部８は、対話管理部４
ａから受け取る誤り意味項目のリスト及び尤度付き仮説
群に基づいて、理解結果の意味項目の補正信頼度を計算
する（補正信頼度計算ステップ）。ここで、図５を用い
て該補正信頼度計算部８の動作について詳細に説明す
る。対話管理部４ａから受け取る誤り意味項目のリスト
とは、既に利用者に確認を行った結果から、誤りである
ことが確定している意味項目のリストである。例えば、
誤り意味項目のリストとして、「場所＝横浜市」の１要
素からなるリストを受け取ったとする。このとき、図５
に示す５個の仮説のうち、１位と４位の仮説は該誤り意
味項目「場所＝横浜市」を含むことから、誤った仮説で
あることが確定する。

【００８８】そこで、補正信頼度計算部８は、上記仮説
群から該誤った仮説を取り除くとともに、残った仮説群
だけで尤度和が１となるように、下記式（７）で尤度を
正規化する。式中、Ｌｉは第ｉ位の単語系列仮説に対し
て認識時に付与された尤度である。Ｚ'は５個の仮説に
対してＰ’ｉの総和が１となるように導入した正規化係
数であり、下記式（９）により与える。また、α'は予
め定めた重み係数（定数）である。Ｎは仮説数であり、
図示の例では５である。

【００８９】 Ｐ'ｉ≡ｅｘｐ（α'・Ｌｉ）／Ｚ'（ｉ＝１，・・・，ＮかつＶｉが誤り意味 項目を含まない） ・・・（８）

【００９０】 Ｚ'≡Σ＿｛ｊ＝１，２，・・・，ＮかつＶｊが誤り意味項目を含まない｝ｅ ｘｐ（α'・Ｌｊ） ・・・（９）

【００９１】補正信頼度計算部８は、該尤度を正規化し
た仮説群を用いて補正信頼度を計算する。或る意味項目
ｖの補正信頼度Ｒ'（ｖ）は、該意味項目を含み、誤り
意味項目を含まない仮説の尤度和により下記式（１０）
で与える。

【００９２】 Ｒ'（ｖ）＝Σ＿｛ｉｓ．ｔ．Ｖｉ∋ｖかつＶｉが誤り意味項目を含まない｝ Ｐ'ｉ ・・・（１０）

【００９３】図５では、「場所＝横浜市」が誤り意味項
目であることに基づいて、その他の意味項目「人数＝
９」「泊数＝１」「意図＝値指定」の補正信頼度を計算
した例であり、それぞれ０．２６，０．８９，１．００
と求まる。このように、既知の誤り「場所＝横浜市」を
含む仮説を除くことで、発話中の「東急イン横浜関内」
の区間を誤認識した仮説が減少する。このとき、該誤認
識に起因するその他の誤り意味項目「人数＝９」も、こ
れを支持する仮説を失うことになるから、信頼度が下が
る。

【００９４】対話管理部４ａでは、音声理解部１から受
け取る理解結果及び尤度付き仮説群と、信頼度計算部２
から受け取る信頼度と、補正信頼度計算部８から受け取
る補正信頼度と、前記対話状況記憶部５が保持する対話
状況と、ホテルデータベース６が保持するホテルの情報
とを参照して、利用者に出力する応答を生成する。図６
は図４中の対話管理部による動作を示すフロー図であ
り、同図を用いて該対話管理部の動作について詳細に説
明する。先ず、対話管理部４ａは、音声理解部１から発
話１に対する理解結果（意味項目の組み合わせ）と、尤
度付き仮説群とを受け取る（ステップＳＴ１ａ）。続い
て、対話管理部４ａは、信頼度計算部２からステップＳ
Ｔ１ａで入力した理解結果の各意味項目に関する信頼度
を受け取る（ステップＳＴ２ａ）。

【００９５】ステップＳＴ３ａにおいて、対話管理部４
ａは、ステップＳＴ１ａで受け取った理解結果の意味項
目に基づいて対話状況記憶部５の内容を更新する。具体
的には、図１５に示すような対話状況記憶部５が保持す
る対話状況の各スロットに、「意図」以外の意味項目を
書き込む。

【００９６】次に、ステップＳＴ２ａで受け取った理解
結果の各意味項目に関する信頼度に対して、対話管理部
４ａは、予め設定しておいた閾値０．５０による信頼度
の閾値判定を行う（ステップＳＴ４ａ）。これによって
低信頼度の意味項目を検出する。このとき、理解結果の
各意味項目に関する信頼度の中に閾値に達しない低信頼
度の意味項目がない場合、対話管理部４ａは、ステップ
ＳＴ５ａの処理に移行する。一方、低信頼度の意味項目
がある場合は、ステップＳＴ７ａの処理に移行する。ス
テップＳＴ５ａにおいて、対話管理部４ａは、下記のよ
うにして発話１に対する応答を生成し、応答出力部７に
送出する。

【００９７】応答出力部７に応答が送出されると、対話
管理部４ａは、対話状況記憶部５の内容に基づいて対話
の終了判定を行う（ステップＳＴ６ａ）。このとき、対
話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込ま
れていれば、対話管理部４ａは対話を終了する。対話状
況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれて
いない場合は、ステップＳＴ１ａに戻って対話を継続す
る。

【００９８】対話管理部４ａは、ステップＳＴ４ａで検
出した低信頼度の意味項目に関し、その正誤を利用者に
確認するための応答を生成し、応答出力部７に送出する
（ステップＳＴ７ａ）。例えば、図５に示すように、低
信頼度の意味項目として「場所＝横浜市」が検出されて
いる場合、対話管理部４ａは「場所は横浜市でよろしい
ですか」という応答を生成する。

【００９９】続いて、上述した意味項目に関する正誤確
認に対する返答として、対話管理部４ａは、利用者から
音声理解部１を介して新たに入力された発話２に対する
理解結果を受け取る（ステップＳＴ８ａ）。

【０１００】このあと、発話２に対する理解結果に基づ
いて、対話管理部４ａは、ステップＳＴ７ａで確認を行
った意味項目の誤り判定を行う（ステップＳＴ９ａ）。
例えば、ステップＳＴ８ａにおいて、発話２「いいえ」
より理解結果「意図＝否定」が得られた場合、対話管理
部４ａは、ステップＳＴ８ａで確認を行った意味項目
「場所＝横浜市」を誤り意味項目として確定する。この
ように、誤り意味項目が確定されると、対話管理部４ａ
は、確定した誤り意味項目を対話状況記憶部５内の対話
状況スロットから削除する（ステップＳＴ１０ａ）。一
方、誤り意味項目として確定されない場合、対話管理部
４ａは、ステップＳＴ５ａの処理に移行して、上述した
処理を行う。

【０１０１】このあと、対話管理部４ａは、ステップＳ
Ｔ９ａで確定した誤り意味項目とステップＳＴ１ａで得
られた尤度付き仮説群とを補正信頼度計算部８に送出す
る。その結果、対話管理部４ａは、意味項目の補正信頼
度を得ることとなる（ステップＳＴ１１ａ）。

【０１０２】意味項目の補正信頼度を受けると、対話管
理部４ａは、ステップＳＴ１１ａで得られた意味項目の
補正信頼度に対し、予め設定した閾値０．３０による閾
値判定を行って（ステップＳＴ１２ａ）、ステップＳＴ
１ａで得られた理解結果に含まれる閾値より低い補正信
頼度の意味項目を検出する。ただし、誤り意味項目は検
出対象に含まない。このとき、閾値より低い補正信頼度
の意味項目がないと、対話管理部４ａはステップＳＴ５
ａの処理に移行し、閾値より低い補正信頼度の意味項目
があると、ステップＳＴ１３ａの処理に移行する。

【０１０３】ステップＳＴ１３ａにおいて、対話管理部
４ａは、ステップＳＴ４ａで検出した閾値より低い補正
信頼度の意味項目に関して、その正誤を利用者に確認す
るための応答内容を生成し、応答出力部７に送出する。
例えば、図５に示すように、閾値より低い補正信頼度の
意味項目として「人数＝９」が検出された場合、対話管
理部４ａは、「人数は９人でよろしいですか」という応
答情報を生成する。

【０１０４】続いて、上述した意味項目に関する正誤確
認に対する返答として、対話管理部４ａは、利用者から
音声理解部１を介して新たに入力された発話３に対する
理解結果を受け取る（ステップＳＴ１４ａ）。

【０１０５】ステップＳＴ１５ａでは、ステップＳＴ１
４ａで得られた理解結果に基づいて、ステップＳＴ１４
ａで確認した意味項目の誤り判定を行う。例えば、ステ
ップＳＴ１６ａにおいて、発話３「いいえ」より理解結
果「意図＝否定」が得られた場合、ステップＳＴ１３ａ
で確認を行った意味項目「人数＝９」を誤り意味項目と
して確定する。このように、誤り意味項目が確定された
場合は、ステップＳＴ１６ａに処理を移す。検出されな
い場合は、ステップＳＴ５ａに処理を移す。このあと、
発話３に対する理解結果に基づいて、対話管理部４ａ
は、ステップＳＴ１４ａで確認を行った意味項目の誤り
判定を行う（ステップＳＴ１５ａ）。例えば、ステップ
ＳＴ１４ａにおいて、発話３「いいえ」より理解結果
「意図＝否定」が得られた場合、対話管理部４ａは、ス
テップＳＴ１３ａで確認を行った意味項目「人数＝９」
を誤り意味項目として確定する。このように、誤り意味
項目が確定されると、対話管理部４ａは、確定した誤り
意味項目を対話状況記憶部５内の対話状況スロットから
削除する（ステップＳＴ１６ａ）。一方、誤り意味項目
として確定されない場合、対話管理部４ａは、ステップ
ＳＴ５ａの処理に移行して、上述した処理を行う。

【０１０６】以上のように、この実施の形態２によれ
ば、信頼度が低い意味項目の正誤を利用者に確認した結
果、該意味項目が誤りであることが確定すると、さらに
再検証処理として、その他の意味項目の信頼度を補正す
るので、信頼度に対する閾値判定では検出できない誤り
意味項目を、高精度に検出することが可能であり、誤り
意味項目の確認漏れに起因する対話処理装置の誤動作の
問題を解決することができる。

【０１０７】実施の形態３．図７はこの発明の実施の形
態３による対話処理装置の構成を示すブロック図であ
り、対話処理によってホテルの検索や予約を行う例につ
いて示している。図において、４ｂは利用者に提示する
応答を生成する対話管理部（対話管理手段）であって、
音声理解部１からの理解結果、信頼度計算部２からの信
頼度、補正信頼度計算部８からの補正信頼度、補正音声
理解部９からの補正理解結果、対話状況記憶部５が保持
する対話状況、及びホテルデータベース６が保持するホ
テル情報とを参照して利用者に提示する応答を生成す
る。９は音声理解部１の理解結果から補正理解結果を求
める補正音声理解部（補正仮説生成手段）であって、対
話管理部４ｂから入力した誤りが確定した意味項目と尤
度付きの仮説群とに基づいて理解結果を補正する。ここ
で、対話管理部４ｂ、及び補正音声理解部９の機能は、
コンピュータ装置のプロセッサ（ＣＰＵ）に実行させる
プログラムによって実現することができる。なお、図１
及び図４と同一構成要素には同一符号を付して重複する
説明を省略する。

【０１０８】次に動作について説明する。図８は図７中
の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図
であり、この図に沿って対話処理の概要を説明する。先
ず、音声理解部１は、入力された発話１「東急イン横浜
関内でそれ一泊お願いします」に対して音声理解処理を
行って、意味項目「人数＝９」「場所＝横浜市」「泊数
＝１」「意図＝値指定」からなる理解結果を得る。図示
の例において、理解結果として選択された意味項目のう
ち、「人数＝９」及び「場所＝横浜市」が誤って生成さ
れた意味項目である（仮説生成ステップ）。また、該理
解結果からは、本来生成すべき「ホテル＝東急イン横浜
関内」が欠落している。

【０１０９】次に、信頼度計算部２が上記理解結果中の
各意味項目に対して上記従来の技術で示した方法で信頼
度を計算し、対話管理部４ｂに出力する（信頼度計算ス
テップ）。その結果、対話管理部４ｂは、信頼度が予め
設定された閾値（規定値）０．５０より低い意味項目
「場所＝横浜市」に関して、認識の誤りがある可能性が
高いと判断し、これらを正誤の確認対象として抽出する
（対話管理ステップ）。

【０１１０】対話管理部４ｂは、抽出した意味項目の正
誤を利用者に確認するための「場所は横浜市でよろしい
ですか」という応答情報を生成し、応答出力部７に出力
する（応答１）。応答出力部７では、例えば不図示のデ
ィスプレイなどに文字列として上記応答情報を表示し
て、利用者に提示する（応答提示ステップ）。これに対
して、利用者が「いいえ」を入力したため（発話２）、
該意味項目「場所＝横浜市」を誤りとして確定し、棄却
する。

【０１１１】然る後、該意味項目「場所＝横浜市」が誤
りであることに基づいて、補正音声理解部９は、誤り意
味項目「場所＝横浜市」を含む仮説を削除した発話１に
関する仮説群から、補正理解結果を求める（補正仮説生
成ステップ）。この結果、当初の理解結果に含まれてい
た意味項目「人数＝９」が消失し、新たな意味項目「ホ
テル＝東急イン横浜関内」を含む理解結果が得られる。

【０１１２】さらに、補正信頼度計算部８は、該補正理
解結果中の意味項目に対して補正信頼度を求める（補正
信頼度計算ステップ）。この結果、該意味項目「ホテル
＝東急イン横浜関内」の補正信頼度として、０．７３が
得られる。該補正信頼度が閾値０．６０より高い場合、
正しい意味項目である可能性が高い。同時に、消失した
意味項目「人数＝９」は、誤りであった可能性が高い。
そこで、対話管理部４ｂは、該意味項目の正誤を利用者
に確認するために「人数は九人ではなく、ホテルは東急
イン横浜関内でよろしいですか」という応答情報を生成
し、応答出力部７に送出する（応答２）。応答出力部７
では、例えば不図示のディスプレイなどに文字列として
上記応答情報を表示して、利用者に提示する（応答提示
ステップ）。これに対して、利用者が「はい」を入力し
たため（発話３）、「人数＝９」を誤りと確定して棄却
すると共に、「ホテル＝東急イン横浜関内」を正解と確
定して受理する。

【０１１３】次に図７に示した対話処理装置の動作につ
いて各構成要素ごとに説明する。なお、図７において、
図１及び図４と同一符号を付した構成要素は、同一乃至
これに相当する処理を行うため説明を省略する。以下、
図７中の対話管理部４ｂ及び補正音声理解部９の動作に
ついて説明する。先ず、補正音声理解部９は、対話管理
部４ｂから受け取る誤り意味項目のリストと、尤度付き
仮説群とに基づいて補正理解結果を生成する（補正仮説
生成ステップ）。ここで、図８を用いて該補正音声理解
部９の動作について詳細に説明する。対話管理部４ｂか
ら受け取る誤り意味項目のリストとは、既に利用者に確
認を行った結果から、誤りであることが確定している意
味項目のリストである。例えば、該リストとして、誤り
意味項目「場所＝横浜市」の１要素からなるリストを受
け取ったとする。このとき、図８に示す仮説群のうち、
１位と４位の仮説は該誤り意味項目を含むことから、誤
った仮説であることが確定する。そこで、上記仮説群か
ら誤った仮説を取り除くとともに、残った仮説群だけで
尤度和が１となるように、上記式（８）による尤度の正
規化を行う。

【０１１４】この結果、補正音声理解部９は、尤度が最
大の意味項目の組み合わせ「ホテル＝東急イン横浜関
内、泊数＝１、意図＝値指定」を補正理解結果として選
択する。このように、既知の誤り「場所＝横浜市」を含
む仮説を除くことで、初めの理解結果に含まれていた意
味項目「人数＝９」が消失し、脱落誤りを起こしていた
意味項目「ホテル＝東急イン横浜関内」が新たに得られ
る。

【０１１５】対話管理部４ｂでは、音声理解部１から受
け取る理解結果及び尤度付き仮説群と、信頼度計算部２
から受け取る信頼度と、補正音声理解部９から受け取る
補正理解結果と、補正信頼度計算部８から受け取る補正
信頼度と、対話状況記憶部５が保持する対話状況と、ホ
テルデータベース６が保持するホテル情報とを参照し
て、利用者に出力する応答を生成する。図９は図７中の
対話管理部による動作を示すフロー図であり、同図を用
いて該対話管理部の動作について詳細に説明する。先
ず、対話管理部４ｂは、音声理解部１から発話１に対す
る理解結果（意味項目の組み合わせ）と、尤度付き仮説
群とを受け取る（ステップＳＴ１ｂ）。続いて、対話管
理部４ｂは、信頼度計算部２からステップＳＴ１ｂで入
力した理解結果の各意味項目に関する信頼度を受け取る
（ステップＳＴ２ｂ）。

【０１１６】ステップＳＴ３ｂにおいて、対話管理部４
ｂは、ステップＳＴ１ｂで受け取った理解結果の意味項
目に基づいて対話状況記憶部５の内容を更新する。具体
的には、図１５に示すような対話状況記憶部５が保持す
る対話状況の各スロットに、「意図」以外の意味項目を
書き込む。

【０１１７】次に、ステップＳＴ２ｂで受け取った理解
結果の各意味項目に関する信頼度に対して、対話管理部
４ｂは、予め設定しておいた閾値０．５０による信頼度
の閾値判定を行う（ステップＳＴ４ｂ）。これによって
低信頼度の意味項目を検出する。このとき、理解結果の
各意味項目に関する信頼度の中に閾値に達しない低信頼
度の意味項目がない場合、対話管理部４ｂは、ステップ
ＳＴ５ｂの処理に移行する。一方、低信頼度の意味項目
がある場合は、ステップＳＴ７ｂの処理に移行する。ス
テップＳＴ５ｂにおいて、対話管理部４ｂは、下記のよ
うにして発話１に対する応答を生成し、応答出力部７に
送出する。

【０１１８】応答出力部７に応答が送出されると、対話
管理部４ｂは、対話状況記憶部５の内容に基づいて対話
の終了判定を行う（ステップＳＴ６ｂ）。このとき、対
話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込ま
れていれば、対話管理部４ｂは対話を終了する。対話状
況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれて
いない場合は、ステップＳＴ１ｂに戻って対話を継続す
る。

【０１１９】対話管理部４ｂは、ステップＳＴ４ｂで検
出した低信頼度の意味項目に関し、その正誤を利用者に
確認するための応答を生成し、応答出力部７に送出する
（ステップＳＴ７ｂ）。例えば、図８に示すように、低
信頼度の意味項目として「場所＝横浜市」が検出されて
いる場合、対話管理部４ｂは「場所は横浜市でよろしい
ですか」という応答を生成する。

【０１２０】続いて、上述した意味項目に関する正誤確
認に対する返答として、対話管理部４ｂは、利用者から
音声理解部１を介して新たに入力された発話２に対する
理解結果を受け取る（ステップＳＴ８ｂ）。

【０１２１】このあと、発話２に対する理解結果に基づ
いて、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ７ｂで確認を行
った意味項目の誤り判定を行う（ステップＳＴ９ｂ）。
例えば、ステップＳＴ８ｂにおいて、発話２「いいえ」
より理解結果「意図＝否定」が得られた場合、対話管理
部４ｂは、ステップＳＴ８ｂで確認を行った意味項目
「場所＝横浜市」を誤り意味項目として確定する。この
ように、誤り意味項目が確定されると、対話管理部４ｂ
は、確定した誤り意味項目を対話状況記憶部５内の対話
状況スロットから削除する（ステップＳＴ１０ｂ）。一
方、誤り意味項目として確定されない場合、対話管理部
４ｂは、ステップＳＴ５ｂの処理に移行して、上述した
処理を行う。

【０１２２】対話管理部４ｂは、ステップＳＴ９ｂで確
定した誤り意味項目とステップＳＴ１ｂで受け取った尤
度付き仮説群とを補正音声理解部９に送出する。この結
果、対話管理部４ｂは発話１に対する補正理解結果（意
味項目の組み合わせ）を得る（ステップＳＴ１１ｂ）。

【０１２３】ステップＳＴ１２ｂにおいて、対話管理部
４ｂは、ステップＳＴ９ｂで確定した誤り意味項目と、
ステップＳＴ１ｂで受け取った尤度付き仮説群とを補正
信頼度計算部８に送出する。補正信頼度計算部８は、補
正理解結果の各意味項目の補正信頼度を算出すると、こ
れを対話管理部４ｂに返信する。

【０１２４】このあと、対話管理部４ｂは、ステップＳ
Ｔ１２ｂで得られた意味項目の補正信頼度に対して、予
め設定した閾値０．６０による閾値判定を行う（ステッ
プＳＴ１３ｂ）。ここで、対話管理部４ｂは、補正理解
結果から閾値より高い補正信頼度を有する新規意味項目
を検出する。この新規意味項目とは、ステップＳＴ１ｂ
の理解結果には存在しなかった補正理解結果中の意味項
目である。併せて、対話管理部４ｂは、消失した意味項
目を検出する。この消失した意味項目とは、ステップＳ
Ｔ１ｂの理解結果に存在する補正理解結果に存在しない
意味項目である。ただし、消失した意味項目には、誤り
が確定している意味項目を含まないものとする。このよ
うにして、閾値より高い補正信頼度の新規意味項目が検
出されると、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１４ｂの
処理に移行し、閾値より高い補正信頼度の新規意味項目
が検出されないと、ステップＳＴ５ｂの処理に移行す
る。

【０１２５】ステップＳＴ１４ｂにおいて、対話管理部
４ｂは、ステップＳＴ１３ｂで検出した閾値より高い補
正信頼度の新規意味項目と消失した意味項目とに関し
て、その正誤を利用者に確認するための応答情報を生成
し、応答出力部７に送出する。図８の例では「ホテル＝
東急イン横浜関内」と「人数＝９」との正誤を確認する
ため、対話管理部４ｂは、応答「人数は九人ではなく、
ホテルは東急イン横浜関内でよろしいですか」という応
答情報を生成する。

【０１２６】続いて、上述した意味項目に関する正誤確
認に対する返答として、対話管理部４ｂは、利用者から
音声理解部１を介して新たに入力された発話３に対する
理解結果を受け取る（ステップＳＴ１５ｂ）。

【０１２７】このあと、ステップＳＴ１５ｂで得られた
理解結果に基づいて、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ
１４ｂで確認した意味項目の正誤判定を行う（ステップ
ＳＴ１６ｂ）。例えば、ステップＳＴ１５ｂにおいて、
発話３「はい」より理解結果「意図＝肯定」が得られた
場合、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１４ｂで確認を
行った意味項目「ホテル＝東急イン横浜関内」を正しい
新規意味項目として確定するとともに、「人数＝９」を
誤り意味項目として確定する。このように、正誤が確定
すると、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１７ｂの処理
に移行し、確定しない場合は、ステップＳＴ５ｂの処理
に移行する。

【０１２８】ステップＳＴ１７ｂにおいて、対話管理部
４ｂは、ステップＳＴ１６ｂで確定した正しい新規意味
項目を、対話状況記憶部５のスロットに書き込む。ま
た、誤りが確定した意味項目を対話状況記憶部５のスロ
ットから削除する。

【０１２９】以上のように、この実施の形態３によれ
ば、信頼度が低い意味項目の正誤を利用者に確認した結
果、該意味項目が誤りであることが分かると、さらに再
理解処理として該誤り意味項目を含まない補正理解結果
を求めると共に、その信頼度を計算して、補正理解結果
中に新たな意味項目が高い信頼度で見つかった場合、そ
の正誤を利用者に確認するので、従来の信頼度に基づく
確認と棄却では対処できなかった意味項目の脱落誤りを
救済することができる。これにより、入力情報の欠落に
起因する対話処理装置の誤動作の問題を解決することが
できる。

【０１３０】なお、上記実施の形態１から３において、
音声を入力する代わりに、手書きの文字列や印刷された
文字列を入力とし、音声認識手段の代わりに、文字認識
手段を用いても良い。

【０１３１】また、上記実施の形態１から３において、
単語系列から意味項目の組み合わせを一意に生成する言
語理解部を用いる代わりに、単語系列から意味項目の組
み合わせを確率的に複数生成する言語理解部を用いても
良い。

【０１３２】

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、入力
情報の内容を意味項目ごとに認識した仮説を、該入力情
報に関する尤度に応じて複数生成するとともに、これら
のうち所定の尤度を有する仮説を理解結果仮説として選
択し、理解結果仮説の各意味項目に対して該意味項目を
有する仮説間の尤度和である信頼度を算出し、加えて、
理解結果仮説の意味項目に対して仮説において意味項目
同士が共起する割合である関連度を算出して、理解結果
仮説の意味項目の信頼度と該意味項目についての関連度
とに基づいて該理解結果仮説に関する利用者への応答情
報を生成するので、信頼度に対する閾値判定では検出で
きない誤り意味項目を高精度に検出することができると
いう効果がある。また、誤り意味項目の確認漏れに起因
する対話処理装置の誤動作の問題を解決することができ
るという効果がある。

【０１３３】この発明によれば、理解結果仮説内に信頼
度が予め設定した規定値以下である意味項目が存在する
と、該意味項目を認識の正誤についての確認対象として
選択するとともに、該意味項目との関連度が予め設定し
た規定値以上である意味項目が理解結果仮説内に存在す
ると、該意味項目も認識の正誤についての確認対象に追
加した応答情報を生成するので、信頼度に対する閾値判
定では検出できない誤り意味項目を高精度に検出するこ
とができるという効果がある。

【０１３４】この発明によれば、入力情報の内容を意味
項目ごとに認識した仮説を、該入力情報に関する尤度に
応じて複数生成するとともに、これらのうち所定の尤度
を有する仮説を理解結果仮説として選択し、理解結果仮
説の各意味項目に対して、該意味項目を有する仮説間の
尤度和である信頼度を算出し、加えて、複数の仮説から
認識に誤りがある意味項目を含む仮説を削除し、これら
仮説に基づいて理解結果仮説の各意味項目に対する信頼
度を算出して、理解結果仮説の意味項目の補正信頼度に
基づいて該理解結果仮説に関する利用者への応答情報を
生成するので、信頼度に対する閾値判定では検出できな
い誤り意味項目を高精度に検出することができるという
効果がある。また、誤り意味項目の確認漏れに起因する
対話処理装置の誤動作の問題を解決することができると
いう効果がある。

【０１３５】この発明によれば、入力情報の内容を意味
項目ごとに認識した仮説を、該入力情報に関する尤度に
応じて複数生成するとともに、これらのうち所定の尤度
を有する仮説を理解結果仮説として選択し、理解結果仮
説の各意味項目に対して該意味項目を有する仮説間の尤
度和である信頼度を算出し、認識に誤りがある意味項目
を含む仮説を削除した複数の仮説から、所定の尤度を有
する仮説を新たな理解結果仮説として選択して、複数の
仮説から認識に誤りがある意味項目を含む仮説を削除
し、これら仮説に基づいて新たな理解結果仮説の各意味
項目に対する信頼度を算出して、新たな理解結果仮説の
各意味項目の信頼度に基づいて該理解結果仮説に関する
利用者への応答情報を生成するので、信頼度に対する閾
値判定では検出できない誤り意味項目を高精度に検出す
ることができるとともに、意味項目の脱落誤りを救済す
ることができるという効果がある。これにより、入力情
報の欠落に起因する対話処理装置の誤動作の問題を解決
することができるという効果がある。

【０１３６】この発明によれば、理解結果仮説内に信頼
度が予め設定した規定値以下である意味項目が存在する
と、該意味項目を認識の正誤についての確認対象として
選択した応答情報を生成するので、信頼度に対する閾値
判定では検出できない誤り意味項目を、高精度に検出す
ることができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施の形態１による対話処理装置
の構成を示すブロック図である。

【図２】 図１中の対話処理装置による対話処理で得ら
れる情報を示す図である。

【図３】 図１中の対話管理部による動作を示すフロー
図である。

【図４】 この発明の実施の形態２による対話処理装置
の構成を示すブロック図である。

【図５】 図４中の対話処理装置による対話処理で得ら
れる情報を示す図である。

【図６】 図４中の対話管理部による動作を示すフロー
図である。

【図７】 この発明の実施の形態３による対話処理装置
の構成を示すブロック図である。

【図８】 図７中の対話処理装置による対話処理で得ら
れる情報を示す図である。

【図９】 図７中の対話管理部による動作を示すフロー
図である。

【図１０】 音声理解処理の一例を示す図である。

【図１１】 従来の対話処理方式を適用した対話処理装
置の構成を示すブロック図である。

【図１２】 図１１中の対話処理装置による対話処理で
得られる情報を示す図である。

【図１３】 図１１中の音声理解部の構成を示すブロッ
ク図である。

【図１４】 図１３中の言語理解部が使用する意味項目
の生成ルールの一例を示す図である。

【図１５】 図１１中の対話状況記憶部が保持する対話
状況の一例を示す図である。

【図１６】 図１１中のホテルデータベースが保持する
ホテル情報の一例を示す図である。

【図１７】 図１１中の対話管理部の動作を示すフロー
図である。

【図１８】 対話管理部による応答生成処理の一例を示
すフロー図である。

【符号の説明】

１ 音声理解部（仮説生成手段）、２ 信頼度計算部
（信頼度計算手段）、３関連度計算部（関連度計算手
段）、４，４ａ，４ｂ 対話管理部（対話管理手段）、
５ 対話状況記憶部、６ ホテルデータベース、７ 応
答出力部、８ 補正信頼度計算部（補正信頼度計算手
段）、９ 補正音声理解部（補正仮説生成手段）、１０
０ 音声理解部、１００ａ 音響分析部、１００ｂ 音
声認識部、１００ｃ 言語理解部、１０１ 信頼度計算
部、１０２ 対話状況記憶部、１０３対話管理部、１０
４ 応答出力部、１０５ ホテルデータベース。

Claims (13)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力情報の内容を意味項目ごとに認識し
   た仮説を、該入力情報に関する尤度に応じて複数生成す
   るとともに、これらのうち所定の尤度を有する仮説を理
   解結果仮説として選択する仮説生成手段と、 上記理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を
   有する仮説間の尤度和である信頼度を算出する信頼度計
   算手段と、 上記理解結果仮説の意味項目に対して、複数の上記仮説
   において意味項目同士が共起する割合である関連度を算
   出する関連度計算手段と、 上記理解結果仮説の意味項目の信頼度と該意味項目につ
   いての関連度とに基づいて、該理解結果仮説に関する利
   用者への応答情報を生成する対話管理手段とを備えた対
   話処理装置。
2. 【請求項２】 対話管理手段は、信頼度及び関連度の規
   定値が予め設定されており、理解結果仮説内に信頼度が
   上記規定値以下である意味項目が存在すると、該意味項
   目を認識の正誤についての確認対象として選択するとと
   もに、該意味項目との関連度が上記規定値以上である意
   味項目が上記理解結果仮説内に存在すると、該意味項目
   も認識の正誤についての確認対象に追加した応答情報を
   生成することを特徴とする請求項１記載の対話処理装
   置。
3. 【請求項３】 入力情報の内容を意味項目ごとに認識し
   た仮説を、該入力情報に関する尤度に応じて複数生成す
   るとともに、これらのうち所定の尤度を有する仮説を理
   解結果仮説として選択する仮説生成手段と、 上記理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を
   有する仮説間の尤度和である信頼度を算出する信頼度計
   算手段と、 複数の上記仮説から認識に誤りがある意味項目を含む仮
   説を削除し、これら仮説に基づいて上記理解結果仮説の
   各意味項目に対する信頼度を算出する補正信頼度計算手
   段と、 上記理解結果仮説の意味項目の補正信頼度に基づいて、
   該理解結果仮説に関する利用者への応答情報を生成する
   対話管理手段とを備えた対話処理装置。
4. 【請求項４】 入力情報の内容を意味項目ごとに認識し
   た仮説を、該入力情報に関する尤度に応じて複数生成す
   るとともに、これらのうち所定の尤度を有する仮説を理
   解結果仮説として選択する仮説生成手段と、 上記理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を
   有する仮説間の尤度和である信頼度を算出する信頼度計
   算手段と、 認識に誤りがある意味項目を含む仮説を削除した複数の
   仮説から、所定の尤度を有する仮説を新たな理解結果仮
   説として選択する補正仮説生成手段と、 複数の上記仮説から認識に誤りがある意味項目を含む仮
   説を削除し、これら仮説に基づいて上記新たな理解結果
   仮説の各意味項目に対する信頼度を算出する補正信頼度
   計算手段と、 上記新たな理解結果仮説の各意味項目の信頼度に基づい
   て、該理解結果仮説に関する利用者への応答情報を生成
   する対話管理手段とを備えた対話処理装置。
5. 【請求項５】 対話管理手段は、信頼度の規定値が予め
   設定されており、理解結果仮説内に信頼度が上記規定値
   以下である意味項目が存在すると、該意味項目を認識の
   正誤についての確認対象として選択した応答情報を生成
   することを特徴とする請求項３又は請求項４記載の対話
   処理装置。
6. 【請求項６】 入力情報の内容を意味項目ごとに認識し
   た仮説を、該入力情報に関する尤度に応じて複数生成す
   るとともに、これらのうち所定の尤度を有する仮説を理
   解結果仮説として選択する仮説生成ステップと、 上記理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を
   有する仮説間の尤度和である信頼度を算出する信頼度計
   算ステップと、 上記理解結果仮説の意味項目に対して、複数の上記仮説
   において意味項目同士が共起する割合である関連度を算
   出する関連度計算ステップと、 上記理解結果仮説の意味項目の信頼度と該意味項目につ
   いての関連度とに基づいて、該理解結果仮説に関する利
   用者への応答情報を生成する対話管理ステップと、 該対話管理ステップにて生成された応答情報を提示する
   応答提示ステップとを備えた対話処理方法。
7. 【請求項７】 対話管理ステップにて、理解結果仮説内
   に信頼度が予め設定した規定値以下である意味項目が存
   在すると、該意味項目を認識の正誤についての確認対象
   として選択するとともに、該意味項目との関連度が予め
   設定した規定値以上である意味項目が上記理解結果仮説
   内に存在すると、該意味項目も認識の正誤についての確
   認対象に追加した応答情報を生成することを特徴とする
   請求項６記載の対話処理方法。
8. 【請求項８】 入力情報の内容を意味項目ごとに認識し
   た仮説を、該入力情報に関する尤度に応じて複数生成す
   るとともに、これらのうち所定の尤度を有する仮説を理
   解結果仮説として選択する仮説生成ステップと、 上記理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を
   有する仮説間の尤度和である信頼度を算出する信頼度計
   算ステップと、 複数の上記仮説から認識に誤りがある意味項目を含む仮
   説を削除し、これら仮説に基づいて上記理解結果仮説の
   各意味項目に対する信頼度を算出する補正信頼度計算ス
   テップと、 上記理解結果仮説の意味項目の補正信頼度に基づいて、
   該理解結果仮説に関する利用者への応答情報を生成する
   対話管理ステップと、 該対話管理ステップにて生成された応答情報を提示する
   応答提示ステップとを備えた対話処理方法。
9. 【請求項９】 入力情報の内容を意味項目ごとに認識し
   た仮説を、該入力情報に関する尤度に応じて複数生成す
   るとともに、これらのうち所定の尤度を有する仮説を理
   解結果仮説として選択する仮説生成ステップと、 上記理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を
   有する仮説間の尤度和である信頼度を算出する信頼度計
   算ステップと、 認識に誤りがある意味項目を含む仮説を削除した複数の
   仮説から、所定の尤度を有する仮説を新たな理解結果仮
   説として選択する補正仮説生成ステップと、 複数の上記仮説から認識に誤りがある意味項目を含む仮
   説を削除し、これら仮説に基づいて上記新たな理解結果
   仮説の各意味項目に対する信頼度を算出する補正信頼度
   計算ステップと、 上記新たな理解結果仮説の各意味項目の信頼度に基づい
   て、該理解結果仮説に関する利用者への応答情報を生成
   する対話管理ステップと、 該対話管理ステップにて生成された応答情報を提示する
   応答提示ステップとを備えた対話処理方法。
10. 【請求項１０】 対話管理ステップにて、理解結果仮説
    内に信頼度が予め設定した規定値以下である意味項目が
    存在すると、該意味項目を認識の正誤についての確認対
    象として選択した応答情報を生成することを特徴とする
    請求項８又は請求項９記載の対話処理方法。
11. 【請求項１１】 入力情報の内容を意味項目ごとに認識
    した仮説を、該入力情報に関する尤度に応じて複数生成
    するとともに、これらのうち所定の尤度を有する仮説を
    理解結果仮説として選択する仮説生成手段、 上記理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を
    有する仮説間の尤度和である信頼度を算出する信頼度計
    算手段、 上記理解結果仮説の意味項目に対して、複数の上記仮説
    において意味項目同士が共起する割合である関連度を算
    出する関連度計算手段、 上記理解結果仮説の意味項目の信頼度と該意味項目につ
    いての関連度とに基づいて、該理解結果仮説に関する利
    用者への応答情報を生成する対話管理手段としてコンピ
    ュータを機能させるためのプログラム。
12. 【請求項１２】 入力情報の内容を意味項目ごとに認識
    した仮説を、該入力情報に関する尤度に応じて複数生成
    するとともに、これらのうち所定の尤度を有する仮説を
    理解結果仮説として選択する仮説生成手段、 上記理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を
    有する仮説間の尤度和である信頼度を算出する信頼度計
    算手段、 複数の上記仮説から認識に誤りがある意味項目を含む仮
    説を削除し、これら仮説に基づいて上記理解結果仮説の
    各意味項目に対する信頼度を算出する補正信頼度計算手
    段、 上記理解結果仮説の意味項目の補正信頼度に基づいて、
    該理解結果仮説に関する利用者への応答情報を生成する
    対話管理手段としてコンピュータを機能させるためのプ
    ログラム。
13. 【請求項１３】 入力情報の内容を意味項目ごとに認識
    した仮説を、該入力情報に関する尤度に応じて複数生成
    するとともに、これらのうち所定の尤度を有する仮説を
    理解結果仮説として選択する仮説生成手段、 上記理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を
    有する仮説間の尤度和である信頼度を算出する信頼度計
    算手段、 認識に誤りがある意味項目を含む仮説を削除した複数の
    仮説から、所定の尤度を有する仮説を新たな理解結果仮
    説として選択する補正仮説生成手段、 複数の上記仮説から認識に誤りがある意味項目を含む仮
    説を削除し、これら仮説に基づいて上記新たな理解結果
    仮説の各意味項目に対する信頼度を算出する補正信頼度
    計算手段、 上記新たな理解結果仮説の各意味項目の信頼度に基づい
    て、該理解結果仮説に関する利用者への応答情報を生成
    する対話管理手段としてコンピュータを機能させるため
    のプログラム。