JP2003316806A - Image processing system, image processing device, image processing method, program, and recording medium with program recorded thereon - Google Patents

Image processing system, image processing device, image processing method, program, and recording medium with program recorded thereon

Info

Publication number
JP2003316806A
JP2003316806A JP2002126752A JP2002126752A JP2003316806A JP 2003316806 A JP2003316806 A JP 2003316806A JP 2002126752 A JP2002126752 A JP 2002126752A JP 2002126752 A JP2002126752 A JP 2002126752A JP 2003316806 A JP2003316806 A JP 2003316806A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
morpheme
information
morpheme information
unit
discourse range
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2002126752A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP4434553B2 (en
Inventor
Seiyo Ko
声揚 黄
Yutaka Katsukura
裕 勝倉
To Go
濤 呉
Azuma Ri
東 李
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
P to PA Inc
Original Assignee
P to PA Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by P to PA Inc filed Critical P to PA Inc
Priority to JP2002126752A priority Critical patent/JP4434553B2/en
Priority to PCT/JP2003/004563 priority patent/WO2003085550A1/en
Priority to AU2003236049A priority patent/AU2003236049B2/en
Priority to CN03808195.4A priority patent/CN100583086C/en
Priority to EP03745994A priority patent/EP1494129A4/en
Publication of JP2003316806A publication Critical patent/JP2003316806A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP4434553B2 publication Critical patent/JP4434553B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To retrieve, based on input information such as speech contents input from a user, pre-created answering contents correlated with contents understood from the input information, and refer to details of this retrieval, thereby, for example, the degree of a feeling with respect to the user is easily specified. <P>SOLUTION: The system according to the present invention comprises a topic retrieving portion 360 which compares first morpheme information constructing the speech contents of the user with each piece of pre-stored second morpheme information to retrieve a piece of the second morpheme information including a morpheme constructing the first morpheme information, and a ranking portion 380 which grades in rank, for example, the degree of a feeling with respect to the user based on the second morpheme information retrieved by the topic retrieving portion 360. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、利用者から入力さ
れた入力情報に基づいて、利用者に対して抱く感情度等
をランク付する情報処理システム、情報処理方法、プロ
グラム及びプログラムを記録した記録媒体に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention records an information processing system, an information processing method, a program and a program for ranking the emotional level of the user based on the input information input by the user. Recording medium

【0002】[0002]

【従来の技術】近年から、利用者に対して抱く感情の度
合い(以下、単に「感情度」と省略する)は、パーソナ
ルコンピュータを用いて特定(ランク付するなどにより
特定)することができる。具体的に、この感情度は、利
用者からの発話内容を解析し、解析した発話内容と予め
定めた複数の感情に関するカテゴリーとを比較し、発話
内容がどの感情に関するカテゴリーに属するものである
のかを判定する処理を行うことにより特定することがで
きる。
2. Description of the Related Art In recent years, the degree of emotion that a user has (hereinafter simply referred to as "emotion degree") can be specified (specified by ranking, etc.) using a personal computer. Specifically, this emotion level analyzes the utterance content from the user, compares the analyzed utterance content with a plurality of predetermined categories related to emotions, and determines which emotional category the utterance content belongs to. Can be specified by performing a process for determining.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記感
情度を特定する処理において、利用者からの発話内容に
基づいて感情度を特定(ランク付)するためには、利用
者の発話内容がどの感情に関するカテゴリーに属するも
のであるのかを判定させるための複雑なアルゴリズム又
はニューラルネットワーク等を構築する必要があり、発
話内容から利用者の感情度を簡単に特定するためのシス
テムを作製することは困難であった。
However, in the process of specifying the emotion level, in order to specify (rank) the emotion level based on the content of the utterance from the user, the emotion content of the user is It is necessary to build a complicated algorithm or a neural network to determine whether it belongs to the category related to, and it is difficult to create a system for easily specifying the emotional level of the user from the utterance content. there were.

【0004】そこで、本願発明は以上の点に鑑みてなさ
れたものであり、利用者から入力された発話内容などの
入力情報に基づいて、入力情報から把握される意味内容
に関連付けられている予め作成された回答内容等を検索
し、この検索の頻度の大きさに応じてランク付すること
のできる情報処理システム、情報処理装置、情報処理方
法、プログラム及びプログラムを記録した記録媒体を提
供することを課題とする。
Therefore, the present invention has been made in view of the above points, and is associated with the meaning content grasped from the input information in advance based on the input information such as the utterance content input by the user. To provide an information processing system, an information processing apparatus, an information processing method, a program, and a recording medium on which the program can be searched, by searching the created reply contents and the like and ranking according to the frequency of the search. Is an issue.

【0005】[0005]

【課題を解決するための手段】本願に係る発明は、利用
者から入力された入力情報に基づいて利用者に対して抱
く感情度等をランク付する際に、一つの文字、複数の文
字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二
形態素情報を予め複数記憶し、利用者から入力された入
力情報に基づいて、入力情報を示す文字列を特定し、特
定された文字列に基づいて、文字列の最小単位を構成す
る少なくとも一つの形態素を第一形態素情報として抽出
し、抽出された第一形態素情報と各第二形態素情報とを
照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を
含む第二形態素情報を検索し、検索結果に基づいて各第
二形態素情報の中から、第一形態素情報を含む第二形態
素情報が検索される頻度の大きさに応じてランク付する
ことを特徴とするものである。
According to the invention of the present application, one character or a plurality of character strings are used when ranking the emotional level or the like to the user based on the input information input by the user. Or a plurality of second morpheme information indicating a morpheme consisting of these combinations is stored in advance, based on the input information input by the user, a character string indicating the input information is specified, and based on the specified character string, At least one morpheme that constitutes the minimum unit of the character string is extracted as the first morpheme information, the extracted first morpheme information and each second morpheme information are collated, and from each of the second morpheme information, the first morpheme information is extracted. The second morpheme information including the morpheme information is searched, and the second morpheme information including the first morpheme information is ranked from the second morpheme information based on the search result according to the frequency of the search. Characterized by Than it is.

【0006】尚、会話制御装置(情報処理装置)は、ラ
ンク付した大きさを、前記利用者に対して抱く感情度又
は入力情報に対する理解度として出力してもよい。ま
た、会話制御装置は、検索される頻度が低い場合には、
低いランクにランク付し、検索される頻度が高い場合に
は、高いランクにランク付するのが好ましい。
[0006] The conversation control device (information processing device) may output the ranked size as the emotional level of the user or the level of understanding of the input information. Also, the conversation control device, when the search frequency is low,
It is preferable to rank a low rank and rank a high rank when the search frequency is high.

【0007】このような本願に係る発明によれば、会話
制御装置が、各第二形態素情報の中から、第一形態素情
報を含む第二形態素情報が検索される頻度の大きさに応
じてランク付することができるので、例えば、ランク付
した大きさを利用者に対して抱く感情度として出力(例
えば、画面、音声など)することができれば、会話制御
装置は、擬似的に利用者に対して抱く感情度を特定する
ものとして利用することができる。
According to the invention of the present application, the conversation control apparatus ranks according to the frequency with which the second morpheme information including the first morpheme information is searched from each second morpheme information. For example, if it is possible to output the ranked size as the degree of emotion that the user has (for example, screen, voice, etc.), the conversation control device can be simulated for the user. It can be used to specify the degree of emotions to be held.

【0008】また、会話制御装置を開発する開発者は、
第一形態素情報と各第二形態素情報との間で行われた検
索履歴のみに基づいて、例えば利用者に対して抱く感情
度を特定することができるので、利用者に対して抱く感
情度を会話制御装置で計算させるための複雑なアルゴリ
ズム又はニューラルネットワーク等を開発する必要がな
くなり、結果的には本装置を開発するための開発時間を
短縮させることができる。
A developer who develops a conversation control device is
Based on only the search history performed between the first morpheme information and each of the second morpheme information, for example, since the emotional level of the user can be specified, the emotional level of the user can be determined. It is not necessary to develop a complicated algorithm or neural network for the conversation controller to calculate, and as a result, the development time for developing this device can be shortened.

【0009】また、本願に係る発明は、利用者から入力
されるであろう入力情報又は利用者への回答内容に関連
性のある形態素を示す談話範囲には、第二形態素情報が
複数関連付けられており、談話範囲を複数記憶し、第一
形態素情報と各談話範囲とを照合し、各談話範囲の中か
ら、第一形態素情報を含む談話範囲を検索し、検索され
た談話範囲を示す第一談話範囲と、後に談話検索手段で
検索された談話範囲を示す第二談話範囲とを照合し、第
二談話範囲が第一談話範囲と関連性を有するかについて
判定し、この判定結果に基づいてランク付することを特
徴とするものである。
Further, according to the invention of the present application, a plurality of second morpheme information is associated with a discourse range indicating a morpheme that is relevant to the input information or the content of the reply to the user that is likely to be input by the user. Therefore, a plurality of discourse ranges are stored, the first morpheme information is compared with each discourse range, the discourse range including the first morpheme information is searched from each discourse range, and the first discourse range indicating the retrieved discourse range is displayed. The one discourse range is collated with the second discourse range indicating the discourse range retrieved by the discourse search means later to determine whether the second discourse range is related to the first discourse range, and based on this determination result. It is characterized by ranking.

【0010】尚、会話制御装置は、第二談話範囲が第一
談話範囲と関連性を有しないと判定された場合には、低
いランクにランク付し、第二談話範囲が第一談話範囲と
関連性を有すると判定された場合には、高いランクにラ
ンク付することが好ましい。
When it is determined that the second discourse range is not related to the first discourse range, the conversation control device ranks a lower rank, and the second discourse range becomes the first discourse range. When it is determined that there is relevance, it is preferable to rank a higher rank.

【0011】このような本願に係る発明によれば、会話
制御装置が、最初に検索された第一形態素情報と関連す
る第一談話範囲と、後に検索された第一形態素情報と関
連する第二談話範囲との間で関連性を有するかにより、
ランク付することができるので、会話制御装置は、第一
形態素情報と各第二形態素情報とを照合したことによる
検索結果に基づいて、ランク付するよりも、例えばより
適切な上記感情度としてランク付することができる。
According to the invention of the present application, the conversation control apparatus includes the first discourse range associated with the first morpheme information retrieved first and the second discourse range associated with the first morpheme information retrieved later. Depending on the relationship with the discourse range,
Since it is possible to rank, the conversation control device, based on the search result by collating the first morpheme information and each second morpheme information, rather than ranked, for example, as a more appropriate degree of emotion Can be attached.

【0012】例えば、第二談話範囲が第一談話範囲との
間で関連性を有していなければ、現在の入力情報(利用
者から入力されたもの)と前に入力された入力情報とは
全く異なる内容であると判断することができるので、利
用者はある話題に対して一貫性のないことを入力してい
るものと断定することができ、会話制御装置は、利用者
に対する感情度を低くランク付することができる。
For example, if the second discourse range is not related to the first discourse range, the current input information (input by the user) and the previously input information are Since it can be determined that the contents are completely different, the user can conclude that he / she is inputting inconsistency with respect to a certain topic, and the conversation control device displays the emotion level toward the user. Can be ranked low.

【0013】一方、第二談話範囲が第一談話範囲との間
で関連性を有していれば、現在の入力情報(利用者から
入力されたもの)と前に入力された入力情報とは関連性
を有すると判断することができるので、利用者はある話
題に対して一貫性のあることを入力しているものと断定
することができ、会話制御装置は、利用者に対して抱く
感情度を高く(良い方向)設定することができる。
On the other hand, if the second discourse range is related to the first discourse range, the current input information (input by the user) and the previously input information are Since it can be judged that the user has input, it is possible to conclude that the user has input that the user is consistent with respect to a certain topic. The degree can be set high (good direction).

【0014】更に、本願に係る発明は、第一形態素情報
が、主格からなる主体格、目的格からなる対象格などの
属性毎に対応付けられた各形態素からなり、抽出された
第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報を構成する
各属性の中から、形態素を含まない属性を検索し、検索
された属性に基づいて、属性に、検索された談話範囲を
構成する形態素を付加し、談話範囲を構成する形態素が
付加された結果に基づいてランク付することを特徴とす
るものである。
Further, according to the invention of the present application, the first morpheme information is composed of the respective morphemes associated with each attribute such as the subject case composed of the nominative case and the target case composed of the objective case. Based on, from each of the attributes that form the first morpheme information, to search for attributes that do not include morphemes, based on the searched attributes, add the morphemes that form the searched discourse range to the attributes, It is characterized in that the ranking is performed based on the result of adding the morphemes constituting the discourse range.

【0015】このような本願に係る発明によれば、会話
制御装置が、談話範囲を構成する形態素を、第一形態素
情報に付加した場合には、利用者に対して抱く感情度を
高いランクにランク付するので、会話制御装置は、第一
形態素情報を構成する各属性に談話範囲の形態素が付加
された場合には、第一形態素情報からなる入力情報が省
略文であると判断することができる。
According to the invention of the present application, when the conversation control device adds the morphemes forming the discourse range to the first morpheme information, the emotional level of the user becomes high. Since the ranking is performed, the conversation control device may determine that the input information composed of the first morpheme information is an abbreviated sentence when the morpheme of the discourse range is added to each attribute forming the first morpheme information. it can.

【0016】このため、入力情報からなる第一形態素情
報が省略文である場合には、前に検索された談話範囲を
前提に入力情報を入力しているものと判断することがで
きるので、利用者はある話題に対して一貫性のあること
を入力しているものと断定することができ、会話制御装
置は、利用者に対して抱く感情度を高く(良い方向)設
定することができる。
Therefore, when the first morpheme information consisting of the input information is an abbreviation, it can be judged that the input information is being input on the premise of the discourse range retrieved previously. The person can determine that he / she is inputting consistency with respect to a certain topic, and the conversation control apparatus can set a high emotional level (good direction) to the user.

【0017】また、本願に係る発明は、利用者からの入
力情報に対して定型的な内容を回答するための定型内容
を予め複数記憶し、抽出された第一形態素情報と各定型
内容とを照合し、各定型内容の中から、第一形態素情報
を含む定型内容を検索し、この検索結果に基づいて各定
型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容が検索
される頻度の大きさに応じてランク付するものである。
尚、会話制御装置は、検索される頻度が高い場合には、
高いランクにランク付し、検索される頻度が低い場合に
は、低いランクにランク付するのが好ましい。
Further, according to the invention of the present application, a plurality of standard contents for replying the standard contents to the input information from the user are stored in advance, and the extracted first morpheme information and the respective standard contents are stored. Matching is performed, a standard content including the first morpheme information is searched from each standard content, and the frequency of searching for the standard content including the first morpheme information is determined from each standard content based on the search result. It is ranked according to the size.
If the conversation control device is searched frequently,
It is preferable to rank in a high rank and rank in a low rank when the search frequency is low.

【0018】このような本願に係る発明によれば、会話
制御装置が、第一形態素情報と各定型内容とを照合し、
各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容を
検索し、この検索の頻度の大きさに基づいてランク付す
るので、会話制御装置は、例えば、第一形態素情報を含
む定型内容を検索し、この定型内容が会話制御装置から
の回答文を聞き返す内容(鸚鵡返し)である場合には、
利用者はある話題に対して中断させるための入力情報を
入力したものと断定することができるので、利用者に対
して抱く感情度を低いランクにランク付することがで
き、結果的には適切にランク付(利用者に対して抱く感
情度など)することができる。
According to the invention of the present application, the conversation control device collates the first morpheme information with each standard content,
From each standard content, the standard content including the first morpheme information is searched and ranked based on the size of the frequency of the search, so the conversation control device, for example, determines the standard content including the first morpheme information. If the standard content is searched and the answer sentence from the conversation control device is returned (parody),
Since the user can conclude that the input information for interrupting a certain topic has been input, it is possible to rank the emotion level of the user to a low rank, and as a result, it is appropriate. Can be ranked (such as the degree of emotion that the user has).

【0019】一方、会話制御装置は、第一形態素情報を
含む定型内容を検索することができない場合には、利用
者はある話題に対して中断させるための入力情報を入力
しておらず、現在の話題に対して真剣に回答しているも
のと擬似的に断定することができるので、高いランクに
ランク付することができる。
On the other hand, when the conversation control device cannot retrieve the fixed contents including the first morpheme information, the user has not input the input information for interrupting a certain topic, Since it is possible to artificially conclude that the topic is answered seriously, it is possible to rank it in a high rank.

【0020】更に、本願に係る発明は、特定された文字
列に基づいて、入力情報の種類を示す入力種類を特定
し、特定された入力種類が反発文などの反発要素である
場合には、低いランクにランク付することを特徴とする
ものである。
Further, according to the invention of the present application, an input type indicating the type of input information is specified based on the specified character string, and when the specified input type is a repulsive element such as a repulsive sentence, It is characterized by being ranked in a low rank.

【0021】このような本願に係る発明によれば、会話
制御装置が、入力情報の種類を示す入力種類を特定し、
特定された入力種類が反発文などの反発要素である場合
には、低いランクにランク付するので、会話制御装置
は、例えば、利用者が会話制御装置から出力した回答内
容に対して反発している場合には、例えば、利用者に対
して抱く感情度を低いランクにランクすることができ、
利用者に対して抱く感情度等をより適切にランク付する
ことができる。
According to the invention of the present application, the conversation control device identifies the input type indicating the type of input information,
If the identified input type is a repulsive element such as a repulsive sentence, it is ranked in a lower rank, so that the conversation control device may, for example, repulsively respond to the response content output from the conversation control device by the user. If it is, for example, it is possible to rank the emotion level of the user to a low rank,
It is possible to more appropriately rank the emotional level of the user.

【0022】更にまた、本願に係る発明は、第一形態素
情報を含む第二形態素情報が検索されない場合には、利
用者から入力された入力情報が難解であると判断し、入
力情報に対する理解度を低いランクにランク付すること
を特徴とするものである。
Further, according to the invention of the present application, if the second morpheme information including the first morpheme information is not retrieved, it is determined that the input information input by the user is difficult, and the degree of understanding of the input information is determined. Is characterized by being ranked at a low rank.

【0023】このような本願に係る発明によれば、会話
制御装置が、第一形態素情報を含む第二形態素情報が検
索されない場合には、第一形態素情報と関連する第二形
態素情報が予め記憶されていないことを意味するので、
第一形態素情報からなる入力情報が第二形態素情報から
なる文よりも難解であると判断することができる。
According to the invention of the present application, the second morpheme information related to the first morpheme information is stored in advance when the second morpheme information including the first morpheme information is not retrieved by the conversation control device. Because it means not been done
It can be determined that the input information including the first morpheme information is more difficult than the sentence including the second morpheme information.

【0024】このため、会話制御装置は、第一形態素情
報からなる入力情報を理解することができないため、利
用者はある話題に対して意味の分からないことを入力し
ていると擬似的に断定することができ、入力情報に対す
る理解度を低いランクにランク付することができる。
For this reason, since the conversation control device cannot understand the input information consisting of the first morpheme information, it is pseudo-asserted that the user is inputting meaningless to a certain topic. Therefore, it is possible to rank the degree of comprehension of the input information in a low rank.

【0025】また、本願に係る発明は、第一形態素情報
を含む第二形態素情報が検索された場合には、利用者か
ら入力された入力情報が容易であると判断し、入力情報
に対する理解度を高いランクにランク付することを特徴
とするものである。
Further, in the invention according to the present application, when the second morpheme information including the first morpheme information is retrieved, it is determined that the input information input by the user is easy, and the degree of understanding of the input information is determined. Is characterized by being ranked in a high rank.

【0026】このような本願に係る発明によれば、会話
制御装置が、第一形態素情報と関連する第二形態素情報
を検索することができた場合には、会話制御装置は、第
一形態素情報からなる入力情報を理解することができる
ので、利用者はある話題に対して意味の分かることを入
力していると擬似的に断定することができ、入力情報に
対する理解度を高いランクにランク付することができ
る。
According to the invention of the present application, when the conversation control device can retrieve the second morpheme information related to the first morpheme information, the conversation control device determines the first morpheme information. Since the input information consisting of can be understood, the user can artificially conclude that he or she is inputting something that makes sense for a certain topic, and the degree of understanding of the input information is ranked high. can do.

【0027】更に、本願に係る発明は、利用者が求める
話題、ある事柄に対する利用者して抱く感情度、又は陳
述文、肯定文、疑問文、反発文などの種類をその意味内
容に応じて形態素と関連付けて階層的にデータベースに
蓄積するための言語で記述されることを特徴とするもの
である。尚、言語は、DKML(Discourse Knowledge
Markup Language)からなることが望ましい。これによ
り、会話制御装置を開発する開発者は、利用者の入力情
報に対する回答内容を検索するための第二形態素情報等
を、データベースにおいて前記言語を用いて階層的に構
築することができるので、会話制御装置は、利用者の入
力情報に対応する第一形態素情報に基づいて第一形態素
情報に関連する第二形態素情報等を、階層的な手順を経
てデータベースから検索することができる。
Further, according to the invention of the present application, the topic desired by the user, the degree of emotion the user has for a certain matter, or the type of a statement, affirmative sentence, a question sentence, a repulsive sentence, etc., depending on the meaning of the content. It is characterized by being described in a language that is hierarchically stored in a database in association with morphemes. The language is DKML (Discourse Knowledge
Markup Language) is desirable. With this, the developer who develops the conversation control device can hierarchically construct the second morpheme information and the like for searching the answer content to the input information of the user in the database by using the language, The conversation control device can search the database for second morpheme information and the like related to the first morpheme information based on the first morpheme information corresponding to the input information of the user through a hierarchical procedure.

【0028】即ち、会話制御装置は、入力情報に対応す
る第一形態素情報の階層(例えば、データベースに蓄積
されている第二形態素情報に対して上位概念にあるの
か、又は下位概念にあるのか)を見極めて、見極めた階
層に基づいて予め蓄積された各第二形態素情報の中か
ら、適切な第二形態素情報を検索することができる。
That is, the conversation control device has a hierarchy of the first morpheme information corresponding to the input information (for example, is it a superordinate concept or a subordinate concept with respect to the second morphological information accumulated in the database). It is possible to search for the appropriate second morpheme information from among the respective second morpheme information stored in advance based on the determined hierarchy.

【0029】このため、会話制御装置は、利用者の入力
情報からなる第一形態素情報と、予め記憶されている”
全て”の第二形態素情報とを逐一照合することなく、あ
る特定の階層に属する”特定”の各第二形態素情報と第
一形態素情報とを照合すればよいので、第一形態素情報
と近似する第二形態素情報を短時間で検索することがで
き、この結果、検索結果に基づいて利用者に対して抱く
感情度等を短時間でランク付することができる。
Therefore, the conversation control device stores in advance the first morpheme information consisting of the input information of the user.
Since it is sufficient to compare each "specific" second morpheme information and the first morpheme information belonging to a certain hierarchy without collating all "second morpheme information", it is approximate to the first morpheme information. The second morpheme information can be searched for in a short time, and as a result, the emotional level of the user and the like can be ranked in a short time based on the search result.

【0030】また、本願に係る発明は、第二形態素情報
が複数記憶され、各第二形態素情報には、回答内容がそ
れぞれに対応付けられており、検索された第二形態素情
報に基づいて、第二形態素情報に対応付けられた回答内
容を取得し、取得された過去の回答内容を記憶し、取得
された現在の第一形態素情報と過去の回答内容とを照合
し、現在の第一形態素情報が過去の回答内容に含まれる
かを判定し、判定結果に基づいてランク付することを特
徴とするものである。
In the invention according to the present application, a plurality of pieces of second morpheme information are stored, and each second morpheme information is associated with an answer content, and based on the retrieved second morpheme information, Acquires the reply content associated with the second morpheme information, stores the acquired past reply content, collates the acquired current first morpheme information with the past reply content, and determines the current first morpheme. It is characterized in that it is determined whether or not the information is included in the past reply contents, and ranking is performed based on the determination result.

【0031】このような本願に係る発明によれば、会話
制御装置が、現在の第一形態素情報と過去の回答内容と
を照合し、現在の第一形態素情報が過去の回答内容に含
まれる場合には、会話制御装置は、利用者が過去の回答
内容に対して鸚鵡返し(利用者が回答内容に対して聞き
直していること)ているものと擬似的に断定することが
できる。
According to the invention of this application, the conversation control device collates the present first morpheme information with the past answer contents, and the present first morpheme information is included in the past answer contents. In the above, the conversation control device can artificially determine that the user is humorous with respect to the past reply contents (that the user is listening again to the reply contents).

【0032】この場合、会話制御装置は、利用者が過去
の回答内容に対して鸚鵡返しを行っているので、利用者
はある話題に対して中断させるための入力情報を入力し
たものと擬似的に断定することができ、例えば、利用者
に対して抱く感情度を低いランクにランク付することが
でき、結果的には利用者に対して抱く感情度等をより適
切にランク付することができる。
In this case, in the conversation control device, since the user makes a parody on the contents of the past answers, the user imitates that the user has input the input information for interrupting a certain topic. It can be determined, for example, that the emotional level of the user can be ranked in a low rank, and as a result, the emotional level of the user can be more appropriately ranked. .

【0033】更に、本願に係る発明は、取得された過去
の前記第一形態素情報を記憶し、取得された現在の第一
形態素情報と過去の第一形態素情報とを照合し、現在の
第一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれるかを
判定し、この判定結果に基づいてランク付することを特
徴とするものである。
Further, in the invention according to the present application, the acquired first morpheme information in the past is stored, the acquired first morpheme information in the past is collated with the past first morpheme information, and the current first morpheme information is compared. It is characterized in that it is determined whether or not the morpheme information is included in the past first morpheme information, and ranking is performed based on the determination result.

【0034】このような本願に係る発明によれば、会話
制御装置が、現在の第一形態素情報と過去の第一形態素
情報とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の第一形
態素情報に含まれる場合には、利用者は単に過去に入力
した入力情報を、会話制御装置からの回答内容とは全く
関係なく再入力したものと擬似的に断定することができ
る。
According to the invention of the present application, the conversation control device compares the present first morpheme information with the past first morpheme information, and the present first morpheme information is the past first morpheme information. , The user can simply determine that the input information input in the past is re-input regardless of the reply content from the conversation control device.

【0035】この場合は、会話制御装置からの回答内容
とは全く関係なく、利用者が前の入力情報と同一の入力
情報を単に反復して入力しているだけであるので、会話
制御装置は、例えば利用者に対して抱く感情度を低いラ
ンクにランク付することができ、結果的には利用者に対
して抱く感情度等をより適切にランク付することができ
る。
In this case, since the user simply repeatedly inputs the same input information as the previous input information regardless of the content of the reply from the conversation control device, the conversation control device For example, the emotional level of the user can be ranked lower, and as a result, the emotional level of the user can be more appropriately ranked.

【0036】尚、第一形態素情報を含む第二形態素情報
(談話範囲、定型内容又は回答内容等をも含む。以下、
「第二形態素情報等」と略す)とは、第二形態素情報等
が第一形態素情報をそのまま含む場合のみならず、第二
形態素情報等が第一形態素情報を構成する少なくとも一
つの形態素を含む場合をも意味するものとする。
It should be noted that the second morpheme information including the first morpheme information (including the discourse range, the fixed contents or the reply contents, etc.
“Abbreviated as“ second morpheme information etc. ”” does not only mean that the second morpheme information etc. includes the first morpheme information as it is, but the second morpheme information etc. includes at least one morpheme that constitutes the first morpheme information. We shall also mean the case.

【0037】[0037]

【発明の実施の形態】[第一実施形態] (会話制御システムの基本構成)本発明に係る会話制御
システムについて図面を参照しながら説明する。図1
は、本実施形態に係る会話制御装置1(ランク付装置)
を有する会話制御システムの概略構成図である。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION First Embodiment (Basic Configuration of Conversation Control System) A conversation control system according to the present invention will be described with reference to the drawings. Figure 1
Is a conversation control device 1 (ranked device) according to the present embodiment.
It is a schematic block diagram of a conversation control system having.

【0038】同図に示すように、会話制御装置1は、入
力部100と、音声認識部200と、会話制御部300
と、文解析部400と、会話データベース500と、出
力部600と、音声認識辞書記憶部700とを備えてい
る。
As shown in the figure, the conversation control device 1 includes an input unit 100, a voice recognition unit 200, and a conversation control unit 300.
A sentence analysis unit 400, a conversation database 500, an output unit 600, and a voice recognition dictionary storage unit 700.

【0039】尚、本実施形態では、説明の便宜上、利用
者の発話内容(この発話内容は、入力情報の一種)に限
定して説明するが、この利用者の発話内容に限定される
ものではなく、キーボード等から入力された入力情報で
あってもよい。従って、以下に示す「発話内容」は、
「発話内容」を「入力情報」に置き換えて説明すること
もできる。
In the present embodiment, for convenience of explanation, the description will be limited to the utterance content of the user (this utterance content is a kind of input information), but it is not limited to the utterance content of the user. Alternatively, the input information may be input from a keyboard or the like. Therefore, the following "utterance content" is
The "utterance content" can be replaced with the "input information" for explanation.

【0040】同様にして、後述の説明では、説明の便宜
上、「発話文のタイプ」(発話種類)に限定して説明す
るが、この「発話文のタイプ」に限定されるのではな
く、キーボードなどから入力された入力情報の種類を示
す「入力種類」であってもよい。従って、以下に示す
「発話文のタイプ」(発話種類)は、「発話種類」を
「入力種類」に置き換えて説明することもできる。
Similarly, in the following description, for convenience of explanation, the description will be limited to the "type of utterance sentence" (utterance type), but the keyboard type is not limited to this "type of utterance sentence". It may be an “input type” indicating the type of input information input from, for example. Therefore, the “utterance sentence type” (utterance type) shown below can be described by replacing the “utterance type” with the “input type”.

【0041】入力部100は、利用者からの入力情報を
取得する取得手段であり、本実施形態では、マイクロホ
ン、キーボード等が挙げられる。この入力部100は、
利用者から入力された入力情報(音声以外)に基づい
て、入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段でも
ある。
The input section 100 is an acquisition means for acquiring the input information from the user, and in the present embodiment, a microphone, a keyboard and the like can be mentioned. This input unit 100 is
It is also a character recognition means for specifying the character string indicating the input information based on the input information (other than voice) input by the user.

【0042】ここで、入力情報とは、キーボード等を通
じて入力された文字、記号、音声等を意味するものであ
る。具体的に、入力部100は、入力された入力情報
(音声以外)に基づいて入力情報を示す文字列を特定
し、特定した文字列を文字列信号として会話制御部30
0に出力する。また、利用者からの発話内容(この発話
内容は、音声からなるものであり、入力情報の一種であ
る)をマイクロホンなどで取得した入力部100は、取
得した発話内容を構成する音声を音声信号として音声認
識部200に出力する。
Here, the input information means a character, a symbol, a voice or the like input through a keyboard or the like. Specifically, the input unit 100 specifies a character string indicating the input information based on the input information (other than voice) that has been input, and the conversation control unit 30 uses the specified character string as a character string signal.
Output to 0. Further, the input unit 100, which has acquired the utterance content from the user (this utterance content is composed of voice and is a kind of input information) with a microphone or the like, outputs the voice that constitutes the acquired utterance content as a voice signal. To the voice recognition unit 200.

【0043】音声認識部200は、入力部100で取得
した発話内容に基づいて、発話内容に対応する文字列を
特定する文字認識手段である。具体的には、入力部10
0から音声信号が入力された音声認識部200は、入力
された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応する
文字列を、音声認識辞書記憶部700に格納されている
辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号とし
て会話制御部300に出力する。音声認識辞書記憶部7
00は、標準的な音声信号に対応する辞書を格納してい
るものである。
The voice recognition section 200 is a character recognition means for specifying a character string corresponding to the utterance content based on the utterance content acquired by the input section 100. Specifically, the input unit 10
The voice recognition unit 200, to which the voice signal is input from 0, analyzes the input voice signal and specifies the character string corresponding to the analyzed voice signal using the dictionary stored in the voice recognition dictionary storage unit 700. Then, the specified character string is output to the conversation control unit 300 as a character string signal. Voice recognition dictionary storage unit 7
00 stores a dictionary corresponding to a standard audio signal.

【0044】前記文解析部400は、入力部100又は
音声認識部200で特定された文字列を解析するもので
あり、本実施形態では、図2に示すように、形態素抽出
部410と、文節解析部420と、文構造解析部430
と、発話種類判定部440と、形態素データベース45
0と、発話種類データベース460とを有している。
The sentence analysis unit 400 analyzes the character string specified by the input unit 100 or the voice recognition unit 200, and in the present embodiment, as shown in FIG. 2, the morpheme extraction unit 410 and the phrase. Analysis unit 420 and sentence structure analysis unit 430
, Utterance type determination unit 440, and morpheme database 45
0 and an utterance type database 460.

【0045】形態素抽出部410は、入力部100又は
音声認識部200で特定された文字列に基づいて、文字
列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報とし
て抽出する形態素抽出手段である。
The morpheme extraction unit 410 is a morpheme extraction unit that extracts each morpheme that constitutes the minimum unit of the character string as the first morpheme information based on the character string specified by the input unit 100 or the voice recognition unit 200. .

【0046】具体的に、管理部310から文字列信号が
入力された形態素抽出部410は、入力された文字列信
号に対応する文字列の中から各形態素を抽出する。ここ
で、形態素とは、本実施形態では、文字列に現された語
構成の最小単位を意味するものとする。この語構成の最
小単位としては、図3に示すように、例えば、名詞、形
容詞、動詞などの品詞が挙げられる。各形態素は、本実
施形態では、m1、m2、・・・、mlと表現する。
Specifically, the morpheme extraction unit 410 to which the character string signal is input from the management unit 310 extracts each morpheme from the character string corresponding to the input character string signal. Here, in this embodiment, the morpheme means the minimum unit of the word structure represented in the character string. As the minimum unit of the word structure, as shown in FIG. 3, for example, a part of speech such as a noun, an adjective, or a verb can be cited. In the present embodiment, each morpheme is expressed as m1, m2, ..., Ml.

【0047】即ち、形態素抽出部410は、入力された
文字列信号に対応する文字列と、形態素データベース4
50に予め格納されている名詞、形容詞、動詞などの形
態素群とを照合し、文字列の中から形態素群と一致する
各形態素(m1、m2、・・・)を抽出し、抽出した各
形態素を抽出信号として文節解析部420に出力する。
That is, the morpheme extraction unit 410 detects the character string corresponding to the input character string signal and the morpheme database 4
The morphemes (m1, m2, ...) Matching the morphemes in the character string are collated with the morphemes such as nouns, adjectives and verbs stored in advance in 50, and the extracted morphemes are extracted. Is output to the phrase analysis unit 420 as an extraction signal.

【0048】文節解析部420は、形態素抽出部410
で抽出された各形態素に基づいて、各形態素を文節形式
に変換する変換手段である。具体的に、形態素抽出部4
10から抽出信号が入力された文節解析部420は、入
力された抽出信号に対応する各形態素を用いて文節形式
にまとめる。
The phrase analysis unit 420 includes a morpheme extraction unit 410.
It is a conversion means for converting each morpheme into a bunsetsu format based on each morpheme extracted in. Specifically, the morpheme extraction unit 4
The bunsetsu analysis unit 420 to which the extracted signal is input from 10 uses the morphemes corresponding to the input extracted signal to assemble the bunsetsu form.

【0049】ここで、文節形式とは、本実施形態では、
日本語文法において、自立語又は自立語に一つ以上の付
属語がついた文、或いは、日本語文法の意味を崩さない
程度に文字列をできるだけ細かく区切った一区切りの文
を意味する。この文節は、本実施形態では、p1、p
2、・・・pkと表現する。
Here, the phrase format means, in the present embodiment,
In Japanese grammar, it means an independent word or a sentence in which one or more attached words are attached to an independent word, or a single-divided sentence in which a character string is divided as finely as possible without impairing the meaning of Japanese grammar. This clause is p1, p in this embodiment.
It is expressed as 2, ... pk.

【0050】即ち、文節解析部420は、図4に示すよ
うに、入力された抽出信号に対応する各形態素に基づい
て各形態素の係り受け要素(例えば、が(m2)・は
(m4)・を(m5)・・)を抽出し、抽出した係り受
け要素に基づいて各形態素を各文節にまとめることを行
う。同図に示す「t」は、転置を意味する。
That is, as shown in FIG. 4, the bunsetsu parsing unit 420, based on each morpheme corresponding to the input extracted signal, has a dependency element of each morpheme (eg, (m2). (M5) ...) is extracted, and each morpheme is collected into each clause based on the extracted dependency element. “T” shown in the figure means transposition.

【0051】各形態素を各文節にまとめた文節解析部4
20は、各形態素をまとめた各文節と、各文節を構成す
る各形態素とを含む文型情報を文型信号として文構造解
析部430及び発話種類判定部440に出力する。
A bunsetsu analysis unit 4 which collects each morpheme into each bunsetsu
The 20 outputs, as a sentence pattern signal, sentence pattern information including each phrase in which each morpheme is collected and each morpheme forming each phrase to the sentence structure analysis unit 430 and the utterance type determination unit 440.

【0052】文構造解析部430は、文節解析部420
で分節された第一形態素情報の各形態素を主体格、対象
格などの各属性に分類する分類手段である。具体的に、
文節解析部420から文型信号が入力された文構造解析
部430は、入力された文型信号に対応する各形態素と
各形態素からなる文節とに基づいて、文節に含まれる各
形態素の「格構成」を決定する。
The sentence structure analysis unit 430 includes a phrase analysis unit 420.
It is a classifying means for classifying each morpheme of the first morpheme information segmented into paragraphs into each attribute such as a subject case and a target case. Specifically,
The sentence structure analysis unit 430 to which the sentence pattern signal is input from the phrase analysis unit 420, based on each morpheme corresponding to the input sentence pattern signal and the phrase formed of each morpheme, is a “case configuration” of each morpheme included in the sentence. To decide.

【0053】ここで、「格構成」とは、文節における実
質的な概念を示す格(属性)を意味するものであり、本
実施形態では、例えば、主語・主格を意味するサブジェ
クト(主体格)、対象を意味するオブジェクト(対象
格)、動作を意味するアクション、時間を意味するタイ
ム(テンス、アスペクト)、場所を意味するロケーショ
ン等が挙げられる。本実施形態では、サブジェクト、オ
ブジェクト、アクションの三要素の「格」(格構成)に
対応付けられた各形態素を第一形態素情報とする。
Here, the "case composition" means a case (attribute) indicating a substantial concept in a bunsetsu, and in the present embodiment, for example, a subject (subject case) meaning a subject or a nominative case. , An object meaning a target (object case), an action meaning a motion, a time meaning a time (tens, aspect), a location meaning a place, and the like. In the present embodiment, each morpheme associated with a “case” (case composition) of three elements of a subject, an object, and an action is defined as first morpheme information.

【0054】即ち、文構造解析部430は、図5に示す
ように、例えば、各形態素の係り受け要素が”が”又
は”は”である場合は、その係り受け要素の前にある形
態素がサブジェクト(主語又は主格)であると判断す
る。また、文構造解析部430は、例えば、各形態素の
係り受け要素が”の”又は”を”である場合は、その係
り受け要素の前にある形態素がオブジェクト(対象)で
あると判断する。
That is, as shown in FIG. 5, when the dependency element of each morpheme is “” or “wa”, the sentence structure analysis unit 430 determines that the morpheme in front of the dependency element is Judge as a subject (subject or nominative case). In addition, for example, when the dependency element of each morpheme is “no” or “wa”, the sentence structure analysis unit 430 determines that the morpheme in front of the dependency element is an object (target).

【0055】更に、文構造解析部430は、例えば、各
形態素の係り受け要素が”する”である場合は、その係
り受け要素の前にある形態素がアクション(述語;この
述語は動詞、形容詞などから構成される)であると判断
する。
Further, for example, when the dependency element of each morpheme is “do”, the sentence structure analysis unit 430 determines that the morpheme in front of the dependency element is an action (predicate; this predicate is a verb, an adjective, etc.). It consists of)).

【0056】各文節を構成する各形態素の「格構成」を
決定した文構造解析部430は、決定した「格構成」に
対応付けられた第一形態素情報に基づいて、後述する話
題(トピック)の範囲を特定させるための話題検索命令
信号を反射的判定部320に出力する。
The sentence structure analysis unit 430, which has determined the “case composition” of each morpheme constituting each phrase, will be described later on the basis of the first morpheme information associated with the determined “case composition”. The topic search command signal for specifying the range of is output to the reflexive determination unit 320.

【0057】発話種類判定部440は、文節解析部42
0で特定された文節に基づいて、発話内容(入力情報)
の種類を示す発話種類(入力種類)を特定する種類特定
手段である。具体的に、文節解析部420から入力され
た文型信号に対応する各形態素と各形態素から構成され
る文節とに基づいて、「発話文のタイプ」(発話種類)を
判定する。
The utterance type determination unit 440 is used by the phrase analysis unit 42.
Utterance content (input information) based on the clause specified by 0
It is a type specifying means for specifying the utterance type (input type) indicating the type. Specifically, the “utterance sentence type” (utterance type) is determined based on each morpheme corresponding to the sentence pattern signal input from the bunsetsu analysis unit 420 and the bunsetsu composed of each morpheme.

【0058】ここで、「発話文のタイプ」は、本実施形態
では、図6に示すように、陳述文(D;Declaratio
n)、感想文(I;Impression)、条件文(C;Conditi
on)、結果文(E;Effect)、時間文(T;Time)、場
所文(L;Location)、反発文(N;Negation)などか
ら構成されるものである。
Here, in the present embodiment, the "type of utterance sentence" is the statement sentence (D; Declaratio) as shown in FIG.
n), impression sentence (I; Impression), conditional sentence (C; Conditi
on), a result sentence (E; Effect), a time sentence (T; Time), a place sentence (L; Location), a repulsive sentence (N; Negation), and the like.

【0059】陳述文とは、利用者の意見又は考えなどか
らなる文を意味するものであり、本実施形態では、図6
に示すように、例えば”佐藤が好きだ”などの文が挙げ
られる。感想文とは、利用者が抱く感想からなる文を意
味するものである。場所文とは、場所的な要素からなる
文を意味するものである。
The statement sentence means a sentence composed of a user's opinion or thought, and in the present embodiment, it is shown in FIG.
As shown in, for example, a sentence such as "I like Sato" can be cited. The impression sentence means a sentence composed of impressions held by the user. The place sentence means a sentence composed of place-like elements.

【0060】結果文とは、話題に対して文が結果の要素
を含む文から構成されるものを意味する。時間文とは、
話題に関わる時間的な要素を含む文から構成されるもの
を意味する。
The result sentence means a sentence composed of a sentence including a result element for a topic. What is a time sentence?
It means a sentence composed of sentences including temporal elements related to the topic.

【0061】条件文とは、一つの発話を話題と捉えた場
合に、話題の前提、話題が成立している条件や理由など
の要素を含む文から構成されるものを意味する。反発文
とは、発話相手に対して反発するような要素を含む文か
ら構成されるものを意味する。各「発話文のタイプ」につ
いての例文は、図6に示す通りである。
The conditional sentence means a sentence including elements such as a premise of a topic, a condition and a reason that the topic is established when one utterance is regarded as a topic. The repulsive sentence means a sentence composed of a sentence including an element that repels the utterance partner. An example sentence about each "utterance sentence type" is as shown in FIG.

【0062】即ち、発話種類判定部440は、入力され
た文型信号に対応する各文節に基づいて、その各文節と
発話種類データベース460に格納されている各辞書と
を照合し、各文節の中から、各辞書に関係する文要素を
抽出する。各文節の中から各辞書に関係する文要素を抽
出した発話種類判定部440は、抽出した文要素に基づ
いて、「発話文のタイプ」を判定する。文要素とは、文字
列の種類を特定するための分の種別を意味し、文要素
は、本実施形態では、上記説明した定義句(〜のこと
だ)などが挙げられる。
That is, the utterance type determination unit 440 compares each bunsetsu with the dictionary stored in the utterance type database 460 based on each bunsetsu corresponding to the input sentence pattern signal, From, the sentence elements related to each dictionary are extracted. The utterance type determination unit 440 that has extracted the sentence element related to each dictionary from each bunsetsu determines the “utterance sentence type” based on the extracted sentence element. The sentence element means a type of a portion for specifying the type of character string, and in the present embodiment, the sentence element includes the definition phrase (which means to) described above and the like.

【0063】ここで、上記発話種類データベース460
は、図7に示すように、定義句(例えば、〜のことだ)
に関係する辞書を備えた定義表現事例辞書、肯定句(例
えば、賛成、同感、ピンポーン)に関係する辞書を備え
た肯定事例辞書、結果句(例えば、それで、だから)に
関係する辞書を備えた結果表現事例辞書、挨拶句(例え
ば、こんにちは)に関係する辞書を備えた挨拶事例辞
書、否定句(例えば、馬鹿言うんじゃないよ、反対)に
関係する辞書を備えた否定事例辞書などから構成され、
各辞書は、「発話文のタイプ」と関連付けられている。
Here, the utterance type database 460 is used.
Is a definition phrase (for example, ~), as shown in Figure 7.
With definitional expression case dictionary with dictionaries related to, affirmative case dictionary with dictionary related to positive phrases (eg, yes, sympathy, ping pong), with dictionary related to result phrases (eg, so and so) result representation example dictionary, greeting clause (for example, Hello) greeting case dictionary with a dictionary related to, negative clause (for example, by not you say stupid, opposite) is composed of such negative cases dictionary with a dictionary related to the ,
Each dictionary is associated with a "sentence type".

【0064】これにより、発話種類判定部440は、文
節と発話種類データベース460に格納されている各辞
書とを照合し、文節の中から各辞書に関連する文要素を
抽出し、抽出した文要素に関連付けられた判定の種類を
参照することで、「発話文のタイプ」を判定することがで
きる。
As a result, the utterance type determination unit 440 collates the phrase with each dictionary stored in the utterance type database 460, extracts the sentence element related to each dictionary from the phrase, and extracts the extracted sentence element. By referring to the type of determination associated with, it is possible to determine the “type of utterance sentence”.

【0065】この発話種類判定部440は、後述する話
題検索部360からの指示に基づいて、該当する利用者
に特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号を
回答文検索部370に出力する。
The utterance type determination unit 440 outputs an answer search command signal for causing the corresponding user to search for a specific answer sentence to the answer sentence retrieval unit 370 based on an instruction from the topic retrieval unit 360 described later. To do.

【0066】前記会話データベース500は、一つの文
字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態
素を示す第二形態素情報と、発話内容に対する利用者へ
の回答内容とを予め相互に関連付けて複数記憶する回答
記憶手段(談話記憶手段)である。また、会話データベ
ース500は、複数の回答内容に対応付けられた各回答
内容の種類を示す回答種類を、第二形態素情報に関連付
けて予め複数記憶する回答記憶手段(談話記憶手段)で
もある。
The conversation database 500 stores a plurality of second morpheme information indicating a morpheme consisting of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof, and the contents of an answer to the user for the contents of utterance in association with each other in advance. Answer storage means (discourse storage means). The conversation database 500 is also an answer storage unit (discourse storage unit) that stores a plurality of answer types indicating the types of each answer content associated with the plurality of answer contents in advance in association with the second morpheme information.

【0067】更に、会話データベース500は、利用者
から入力されるであろう入力内容又は利用者への回答内
容に関連性のある範囲を構成する形態素を示す談話範囲
(キーワード)を予め複数記憶する談話記憶手段でもあ
る。この談話範囲(キーワード)には、一つの文字、複
数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示
す第二形態素情報が複数関連付けられ、各第二形態素情
報には、利用者への回答内容がそれぞれに関連付けてら
れている。
Further, the conversation database 500 stores in advance a plurality of discourse ranges (keywords) indicating morphemes constituting a range relevant to the input contents or the reply contents to the user which are likely to be inputted by the user. It is also a means of storing discourse. This discourse range (keyword) is associated with a plurality of pieces of second morpheme information indicating a morpheme consisting of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof, and each second morpheme information contains the content of the answer to the user. It is associated with each.

【0068】更にまた、会話データベース500は、第
二形態素情報を構成する各要素を、主格からなる主体
各、目的格からなる対象格などの属性に分類して記憶す
る回答記憶手段(談話記憶手段)でもある。
Furthermore, the conversation database 500 classifies and stores each element constituting the second morpheme information into attributes such as each subject consisting of the nominative case and the target case consisting of the objective case (discourse storage means). ) Is also.

【0069】この会話データベース500は、図8に示
すように、本実施形態では、大きく分けると、利用者か
ら発話されるであろう発話内容又は利用者への回答内容
について関連性のある範囲を意味する談話範囲(ディス
コース)と、利用者が発話している内容に最も密接な関
連性のある範囲を意味する話題(トピック)とから構成
されている。同図に示すように、”談話範囲”は、本実
施形態では、”話題”の上位概念として位置付けるもの
とする。
As shown in FIG. 8, in the conversation database 500, according to the present embodiment, when broadly classified, the utterance content that is likely to be uttered by the user or the relevant range of the reply content to the user is shown. It is composed of a discourse range that means and a topic that means a range that is most closely related to the content spoken by the user. As shown in the figure, the "discourse range" is positioned as a superordinate concept of "topic" in the present embodiment.

【0070】各談話範囲は、図9に示すように、階層構
造となるように構成することができる。同図に示すよう
に、例えば、ある談話範囲(映画)に対する上位概念の
談話範囲(娯楽)は、上の階層構造に位置するように
し、談話範囲(映画)に対する下位概念の談話範囲(映
画の属性、上映映画)は、下の階層構造に位置するよう
にすることができる。即ち、各談話範囲は、本実施形態
では、他の談話範囲との間で上位概念、下位概念、同義
語、対義語の関係が明確となる階層位置に配置すること
かできる。
Each discourse range can be configured to have a hierarchical structure as shown in FIG. As shown in the figure, for example, the discourse range (entertainment) of a higher concept for a certain discourse range (movie) is located in the upper hierarchical structure, and the discourse range of a lower concept (movie) for the discourse range (movie) is set. Attributes, movies to be shown) may be located in a lower hierarchical structure. That is, in the present embodiment, each discourse range can be arranged in a hierarchical position where the relationship of the superordinate concept, the subordinate concept, the synonym, and the antonym is clear with respect to the other discourse ranges.

【0071】上述の如く、談話範囲は、各話題から構成
されるものであり、本実施形態では、例えば、談話範囲
がA映画名であれば、”A映画名”に関係する複数の話
題を含んでいる。
As described above, the discourse range is made up of each topic. In the present embodiment, for example, if the discourse range is the A movie name, a plurality of topics related to "A movie name" will be displayed. Contains.

【0072】この話題は、一つの文字、複数の文字列又
はこれらの組み合わせからなる形態素、即ち、利用者か
ら発話されるであろう発話内容を構成する各形態素を意
味するものであり、本実施形態では、サブジェクト(主
体格)、オブジェクト(対象格)、アクションの「格」
(属性)に対応付けられた各形態素からなるものであ
る。これら三要素に対応付けられた各形態素は、本実施
形態では、話題タイトル(この話題タイトルは、”話
題”の下位概念に相当するものである)(第二形態素情
報)と表現することにする。
This topic means a morpheme consisting of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof, that is, each morpheme that constitutes the utterance content that the user may utter. In form, subject (subject case), object (target case), action "case"
Each morpheme is associated with (attribute). In the present embodiment, each morpheme associated with these three elements will be expressed as a topic title (this topic title corresponds to a subordinate concept of "topic") (second morpheme information). .

【0073】尚、話題タイトルには、上記三要素に対応
付けられた各形態素に限定されるものではなく、他の
「格」、即ち、時間を意味するタイム(テンス、アスペ
クト)、場所を意味するロケーション、条件を意味する
コンディション、感想を意味するインプレッション、結
果を意味するエフェクトなどに対応付けられた各形態素
を有してもよい。
The topic title is not limited to each morpheme associated with the above three elements, but means another "case", that is, a time (tense, aspect) meaning time and a place. Each morpheme may be associated with a location, a condition that means a condition, an impression that means an impression, an effect that means a result, and the like.

【0074】この話題タイトル(第二形態素情報)は、
本実施形態では、会話データベース500に予め格納さ
れているものであり、上記第一形態素情報(利用者が発
話した発話内容から導かれたもの)とは区別されるもの
である。
This topic title (second morpheme information) is
In the present embodiment, it is stored in advance in the conversation database 500 and is distinguished from the first morpheme information (derived from the utterance content uttered by the user).

【0075】例えば、話題タイトルは、談話範囲が”A
映画名”である場合には、図10に示すように、サブジ
ェクト(A映画名)、オブジェクト(監督)、アクショ
ン(素晴らしい){これは、”A映画名の監督は素晴ら
しい”を意味する}から構成されるものである。
For example, a topic title has a discourse range of "A".
In the case of "movie name", as shown in FIG. 10, from subject (A movie name), object (director), action (great) {this means "the director of A movie name is wonderful"} It is composed.

【0076】話題タイトルのうち、「格構成」(サブジ
ェクト、オブジェクト、アクションなど)に対応付けら
れた形態素がない場合は、その部分については、本実施
形態では、”*”を示すことにする。
In the topic title, if there is no morpheme associated with “case composition” (subject, object, action, etc.), that part is indicated by “*” in this embodiment.

【0077】例えば、{A映画名って?}の文を話題タ
イトル(サブジェクト;オブジェクト;アクション)に
変換すると、{A映画名って?}の文のうち、”A映画
名”がサブジェクトとして特定することができるが、そ
の他”オブジェクト””アクション”は文の要素になっ
ていないので、話題タイトルは、”サブジェクト”(A
映画名);”オブジェクト”なし(*);”アクショ
ン”なし(*)となる(図10参照)。
For example, {A movie name? } Is converted into a topic title (subject; object; action), {A movie name? }, "A movie name" can be specified as the subject, but other "objects" and "actions" are not elements of the sentence, so the topic title is "subject" (A
Movie name); “Object” is not provided (*); “Action” is not provided (*) (see FIG. 10).

【0078】回答文とは、利用者に対して回答する回答
文(回答内容)を意味するものであり、本実施形態で
は、各話題タイトル(第二形態素情報)に関連付けられ
ている(図8参照)。回答文は、本実施形態では、図1
1に示すように、利用者から発話された発話文のタイプ
に対応した回答をするために、陳述文(D;Declaratio
n)、感想文(I;Impression)、条件文(C;Conditi
on)、結果文(E;Effect)、時間文(T;Time)、場
所文(L;Location)、否定文(N;Negation)などの
タイプ(回答種類)に分類されている。
The answer sentence means an answer sentence (responding content) to the user and is associated with each topic title (second morpheme information) in this embodiment (FIG. 8). reference). In this embodiment, the answer sentence is shown in FIG.
As shown in Fig. 1, in order to make an answer corresponding to the type of utterance sentence uttered by the user, a statement sentence (D; Declaratio
n), impression sentence (I; Impression), conditional sentence (C; Conditi
On), result sentence (E; Effect), time sentence (T; Time), place sentence (L; Location), negative sentence (N; Negation), etc.

【0079】即ち、各回答文は、図12に示すように、
例えば、談話範囲(佐藤){下位概念;ホームラン、上
位概念;草野球、同義語;パンダ佐藤・佐藤選手・パン
ダ}及び各話題タイトルと関連付けられている。
That is, each answer sentence is, as shown in FIG.
For example, the discourse range (Sato) {subordinate concept: home run, superordinate concept; grass baseball, synonym: Panda Sato / Sato player / panda] and each topic title are associated.

【0080】同図に示すように、例えば、話題タイトル
1−1が{(佐藤;*;好きだ):これは、上述の如く
(サブジェクト;オブジェクト;アクション)の順番か
らなるものである。この順番は、以下同様とする}であ
る場合は、その話題タイトル1−1に対応する回答文1
−1は、(DA;陳述肯定文”佐藤が好きです”)、
(IA;感想肯定文”佐藤がとても好きです”)、(C
A;条件肯定文”佐藤のホームランはとても印象的だか
らです”)、(EA;結果肯定文”いつも佐藤の出る試
合をテレビ観戦してしまいます”)、(TA;時間肯定
文”実は、甲子園での5打席連続敬遠から好きになって
います”)、(LA;場所肯定文”打撃に立ったときの
真剣な顔が好きですね”)、(NA;反発肯定文”佐藤
を嫌いな人とは話したくないですね、さよなら”)など
が挙げられる。
As shown in the figure, for example, the topic title 1-1 is {(Sato; *; I like it): This is in the order of (subject; object; action) as described above. If the order is the same below}, the answer sentence 1 corresponding to the topic title 1-1
-1 is (DA; statement affirmative sentence "I like Sato"),
(IA; affirmative statement "I really like Sato"), (C
A: Conditional affirmative statement "Because Sato's home run is very impressive"), (EA; Result affirmative statement "I always watch Sato's games on TV"), (TA; Time affirmative statement "Actually, Koshien I've come to like it for five consecutive bats in "", (LA; place affirmative sentence "I like a serious face when standing at a blow"), (NA; repulsive affirmative sentence "people who dislike Sato. I don't want to talk to you, goodbye ”).

【0081】前記会話制御部300は、本実施形態で
は、図2に示すように、管理部310と、反射的判定部
320と、鸚鵡返し判定部330と、談話範囲決定部3
40と、省略文補完部350と、話題検索部360と、
回答文検索部370とを有している。
In the present embodiment, the conversation control unit 300, as shown in FIG. 2, has a management unit 310, a reflexive determination unit 320, a parrot judgment unit 330, and a conversation range determination unit 3.
40, an abbreviation completion unit 350, a topic search unit 360,
It has an answer sentence search unit 370.

【0082】前記管理部310は、会話制御部300の
全体を制御するものである。具体的に、入力部100又
は音声認識部200から文字列信号が入力された管理部
310は、入力された文字列信号を形態素抽出部410
に出力する。また、管理部310は、回答文検索部37
0で検索された回答文を出力部600に出力する。
The management section 310 controls the entire conversation control section 300. Specifically, the management unit 310, to which the character string signal is input from the input unit 100 or the voice recognition unit 200, extracts the input character string signal from the morpheme extraction unit 410.
Output to. In addition, the management unit 310, the answer sentence search unit 37
The answer sentence retrieved with 0 is output to the output unit 600.

【0083】反射的判定部320は、形態素抽出部41
0で抽出された第一形態素情報と各定型内容を照合し、
各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容を
検索する定型取得手段である。
The reflexive determination unit 320 includes a morpheme extraction unit 41.
The first morpheme information extracted with 0 is compared with each standard content,
It is a fixed form acquisition means for searching fixed form contents including the first morpheme information from the fixed form contents.

【0084】ここで、定型内容とは、利用者からの発話
内容に対して定型的な内容を回答するための反射要素情
報を意味し、この反射要素情報は、反射要素データベー
ス801(定型記憶手段)に予め複数記憶されている。
反射要素情報としては、本実施形態では、図13に示す
ように、例えば”おはよう”、”こんにちは”、”こん
ばんわ”、”やあ”などの「挨拶的要素」、「なるほ
ど」、「本当?」などの「定型的要素」などが挙げられ
る。
Here, the fixed contents mean the reflection element information for replying the fixed contents to the utterance contents from the user, and this reflection element information is the reflection element database 801 (fixed storage means). ) Are stored in advance.
As the reflective element information, in the present embodiment, as shown in FIG. 13, for example, "Good morning", "Hello", "Good evening", "greeting elements" such as "Hey", "I see", "Really?" Examples include "standard elements".

【0085】具体的に、文構造解析部430から話題検
索命令信号が入力された反射的判定部320は、入力さ
れた話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報と反射
要素データベース801に記憶されている各反射要素情
報とを照合し、各反射要素情報の中から、第一形態素情
報を含む反射要素情報を検索し、検索した反射要素情報
を管理部310に出力する。
Specifically, the reflexive determination unit 320 to which the topic search command signal is input from the sentence structure analysis unit 430 is stored in the first morpheme information included in the input topic search command signal and the reflection element database 801. The reflective element information including the first morpheme information is searched from each reflective element information, and the searched reflective element information is output to the management unit 310.

【0086】即ち、反射要素情報をD1、第一形態素情
報をWとすると、反射的判定部320は、W∩D1≠φ
(φ;空集合)の関係が成立していると判断した場合
は、上記反射的な回答を行うための処理を行う。
That is, assuming that the reflection element information is D1 and the first morpheme information is W, the reflection determining unit 320 has W∩D1 ≠ φ.
When it is determined that the relationship of (φ: empty set) is established, the processing for making the above-mentioned reflexive reply is performed.

【0087】例えば、利用者が”おはよう”という発話
内容を発した場合には、反射的判定部320は、発話内
容”おはよう”と各反射要素情報とを照合し、各反射要
素情報の中から、発話内容”おはよう”を含む(と一致
する)反射要素情報”おはよう”を検索し、検索した反
射要素情報”おはよう”を管理部310に出力する。
For example, when the user utters the utterance content "Good morning", the reflexive determination unit 320 collates the utterance content "Good morning" with each reflection element information, and selects from each reflection element information. , The reflection element information “good morning” including (matching with) the utterance content “good morning” is retrieved, and the retrieved reflection element information “good morning” is output to the management unit 310.

【0088】反射的判定部320は、各反射要素情報の
中から、発話内容を含む反射要素情報を検索することが
できない場合には、文構造解析部430から入力された
話題検索命令信号を鸚鵡返し判定部330に出力する。
If the reflexive determination unit 320 cannot retrieve the reflexive element information including the utterance content from each reflexive element information, it returns the topic retrieval command signal input from the sentence structure analysis unit 430. It outputs to the determination unit 330.

【0089】鸚鵡返し判定部330は、形態素抽出部4
20で抽出された現在の第一形態素情報と、鸚鵡返し要
素データベース802に記憶されている過去の回答内容
とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の回答内容に
含まれる場合には、合意内容を取得する定型取得手段で
ある。
The parrot judging section 330 includes a morpheme extracting section 4
The current first morpheme information extracted in step 20 is collated with the past answer contents stored in the parrot element database 802, and if the current first morpheme information is included in the past answer contents, an agreement is reached. It is a fixed form acquisition means for acquiring the contents.

【0090】ここで、鸚鵡返しとは、本実施形態では、
利用者の発話内容をそのまま(又はそれに近い内容を)
言い返すことを意味する。鸚鵡返し要素は、本実施形態
では、直前に会話制御装置1から出力された回答内容を
構成する第一形態素情報などからなるのもであり、図1
4に示すように、例えば、”馬は美しい”(馬;*;美
しい)、”佐藤が好きです”(佐藤;*;好きです)な
どが挙げられる。
Here, the term "back-and-back" is used in this embodiment.
User's utterance content as it is (or content close to it)
It means to say back. In the present embodiment, the parrot element is composed of the first morpheme information or the like that constitutes the content of the answer output immediately before from the conversation control device 1.
As shown in FIG. 4, for example, "horse is beautiful"(horse;*; beautiful), "I like Sato"(Sato;*; I like), etc.

【0091】また、鸚鵡返し要素データベース802
は、利用者から入力された入力情報に合意するための合
意内容を予め記憶する合意記憶手段でもある。合意内容
には、例えば、前回、利用者から入力された入力情報
(利用者により前回の入力情報が”A映画名の監督はS
氏ですか”である場合には、合意内容としては、”A映
画名の監督はS氏です”)、又は ”その通りで
す”、”本当です”などが挙げられる。
In addition, a parrot element database 802
Is also an agreement storage unit that stores in advance the agreement content for agreeing to the input information input by the user. The contents of the agreement include, for example, the input information input by the user last time (the previous input information by the user is “A movie name is S
If it is "Mr.?", The content of the agreement includes "A is the director of the movie name is Mr. S"), "Yes, it is", "It is true", etc.

【0092】具体的に、反射的判定部320から話題検
索命令信号が入力された鸚鵡返し判定部330は、各鸚
鵡返し要素毎に、入力された話題検索命令信号に含まれ
る第一形態素情報と鸚鵡返し要素を構成する各形態素と
を照合し、鸚鵡返し要素の中に第一形態素情報が含まれ
ているかを判断する(図14参照)。
Specifically, the parody return judgment unit 330 to which the topic search command signal is input from the reflexive judgment unit 320, the first morpheme information and the parrot return element included in the input topic search command signal for each parallax return element. It is determined whether each morpheme constituting the above is compared with the morpheme element to include the first morpheme information (see FIG. 14).

【0093】鸚鵡返し判定部330は、各鸚鵡返し要素
の中に第一形態素情報が含まれていると判断した場合に
は、合意内容を取得し、取得した合意内容からなる回答
文を管理部310に出力(鸚鵡返し処理)する。即ち、
鸚鵡返し要素(前回の回答文など)をS、第一形態素情
報をWとすると、鸚鵡返し判定部330は、W⊂S、W
≠φの関係が成立している場合には、上記に示す鸚鵡返
し処理を行う。
When the parallax judging unit 330 judges that the first morpheme information is included in each parsing element, the agreement contents are acquired and the answer sentence including the acquired agreement contents is sent to the management unit 310. Output (parousel processing). That is,
Letting S be the parsing element (such as the previous answer sentence) and W be the first morpheme information, the parsing determination unit 330 determines that W⊂S, W
When the relationship of ≠ φ is established, the above-mentioned parrot feeding process is performed.

【0094】例えば、会話制御装置1が回答文として”
A映画名の監督はS氏です”(A映画名の監督;S氏;
*)(この順番は、サブジェクト;オブジェクト;アク
ションの順番、以下同様とする)を出力し、その後、利
用者が出力された回答内容に対して”A映画名の監督は
S氏ですか”(A映画名の監督;S氏;*)と発話した
場合には、鸚鵡返し判定部330は、利用者の第一形態
素情報(A映画名の監督;S氏;*)と回答文の各形態
素(A映画名の監督;S氏;*)とが一致しているの
で、利用者は回答内容に対して鸚鵡返しを行っていると
断定し、記憶されている合意内容”その通りです”など
を取得し、取得した合意内容を出力する。
For example, the conversation control device 1 uses the answer sentence "
The director of the A movie name is Mr. S ”(Director of the A movie name; Mr. S;
*) (This order is subject; object; order of actions, the same shall apply hereinafter), and then the user answers "A is the director of the movie name Mr. S?" () When the utterance “Director of A movie name; Mr. S; *) is made, the parsing judgment unit 330 causes the first morpheme information of the user (Director of A movie name; Mr. S; *) and each morpheme of the answer sentence ( Since the director of A movie name; Mr. S; *) is the same, the user concludes that he is giving a reply to the answer contents, and acquires the memorized agreement contents "Yes" Then, the acquired agreement content is output.

【0095】また、鸚鵡返し判定部330は、形態素抽
出部420で抽出された現在の第一形態素情報と、鸚鵡
返し要素データベース802に記憶されている過去の第
一形態素情報とを照合し、現在の第一形態素情報が過去
の第一形態素情報に含まれる場合には、反発内容を取得
する定型取得手段でもある。
Further, the parrot judging section 330 compares the present first morpheme information extracted by the morpheme extracting section 420 with the past first morpheme information stored in the parrot element database 802 to obtain the present first morpheme information. When one morpheme information is included in the first morpheme information in the past, it is also a fixed form acquisition means for acquiring the content of repulsion.

【0096】具体的には、利用者が”馬は美しい”とい
う発話内容を発話し、会話制御装置1が回答内容とし
て”馬は躍動感があって良いですね”の内容を出力した
場合に、後に利用者が”馬は美しい”という発話内容を
繰り返したときは、鸚鵡返し判定部330は、現在の発
話内容”馬は美しい”を構成する各形態素(第一形態素
情報){馬;*;美しい}と前の発話内容”馬は美しい”
を構成する各形態素(第一形態素情報){馬;*;美し
い}とが一致しているので、利用者は会話制御装置1か
らの回答内容”馬は躍動感があって良いですね”につい
ては全く聞いていないものと断定することができる。
Specifically, when the user utters the utterance content that "horse is beautiful", and the conversation control device 1 outputs the content "it is good for a horse to be lively" as an answer content. Later, when the user repeats the utterance content that "horse is beautiful", the parrot judgment unit 330 causes the morphemes (first morpheme information) {horse; *; Beautiful} and the previous utterance "The horse is beautiful"
Since each morpheme (first morpheme information) {horse; *; beautiful} that composes the same matches the content of the response from the conversation control device 1 "the horse may have a sense of dynamism" Can be concluded to have not heard at all.

【0097】この場合、鸚鵡返し判定部330は、利用
者が会話制御装置1からの回答内容を聞いていないの
で、記憶された反発内容(例えば、同じ内容を繰り返さ
ないでよ”など)取得し、取得した反発内容を出力する
ことができる。
In this case, since the user has not heard the reply contents from the conversation control device 1, the parsing judgment unit 330 obtains the stored repulsion contents (for example, do not repeat the same contents), It is possible to output the acquired repulsion content.

【0098】一方、鸚鵡返し判定部330は、第一形態
素情報が前回の回答文の内容と同一、又は第一形態素情
報が前回の第一形態素情報と同一でないと判断した場合
には、反射的判定部320から入力された話題検索命令
信号を談話範囲決定部340に出力する。
On the other hand, when the parody judgment unit 330 judges that the first morpheme information is the same as the content of the previous answer sentence, or that the first morpheme information is not the same as the previous first morpheme information, the reflexive judgment is made. The topic search command signal input from the unit 320 is output to the discourse range determination unit 340.

【0099】尚、上記の鸚鵡返し判定部330は、「会
話制御装置1の回答内容」に対して利用者が鸚鵡返しを
行った場合の処理を示してきたが、更に以下の処理も行
うことができる。例えば、出力部600が”馬は美し
い”という回答文を出力した場合、この回答文に対して
利用者が”どうして馬は美しいの?”、”どうして美し
いの?”、又は”どうして?”と発話した場合に対して
行う鸚鵡返し判定部330の処理である。
Although the above-mentioned parsing judgment unit 330 has shown the processing when the user makes parsing for the "contents of reply of the conversation control device 1", the following processing can also be carried out. . For example, when the output unit 600 outputs an answer sentence "a horse is beautiful", the user asks "why a horse is beautiful?", "Why is it beautiful?", Or "why?" This is a process of the parody judgment unit 330 performed when a utterance is made.

【0100】この場合、鸚鵡返し判定部330は、出力
した回答文S”馬は美しい”と利用者からの発話内容W
(”どうして馬は美しいの?(疑問文)”又は”どうし
て美しいの?(疑問文)”)とを照合すると、(W−
c)⊂S(このcは、Wの発話種類を意味し、この発話
種類は、後述する発話種類判定部440で判定されるも
のである。発話種類には、後述するように、例えば、疑
問文などが挙げられる。)の関係が成立するので、”条
件付”の鸚鵡返し処理(回答内容に対して利用者が疑問
文付きの鸚鵡返しを行った場合の処理)を行う。
In this case, the parrot judging section 330 outputs the response sentence S "horse is beautiful" and the utterance content W from the user.
If you match ("Why is the horse beautiful? (Question)" or "Why beautiful? (Question)"),
c) ⊂S (This c means the utterance type of W, and this utterance type is determined by the utterance type determination unit 440 described later. The utterance type is, for example, questioned as described later. Since a relation such as a sentence) is established, a “conditional” parsing process (a process when the user performs parsing with an interrogative sentence on the answer content) is performed.

【0101】”条件付”の鸚鵡返し処理としては、例え
ば、会話制御装置1が”馬は美しいね”の回答文を出力
した場合に、上記利用者が”どうして馬は美しいの?”
の発話内容を発したときは、利用者の疑問等を解消する
ため、鸚鵡返し判定部330が”だって馬は美しいじゃ
ない”などの回答文を鸚鵡返し要素データベース802
の中から取得し、取得した回答文を管理部310に出力
する処理を行う。
As the "conditional" parsing process, for example, when the conversation control device 1 outputs an answer sentence "The horse is beautiful", the user asks "why is the horse beautiful?"
When the utterance content of “No.” is uttered, in order to solve the user's doubts, the parody judgment unit 330 gives a reply sentence such as “The horse is not beautiful” to the parody element database 802.
Processing for acquiring the obtained answer sentence from the management unit 310.

【0102】談話範囲決定部340は、文節解析部42
0で抽出された第一形態素と各談話範囲とを照合し、各
談話範囲の中から、第一形態素情報を含む談話範囲を検
索する談話検索手段である。
The discourse range determination unit 340 is used by the phrase analysis unit 42.
It is a discourse search means that collates the first morpheme extracted in 0 with each discourse range and retrieves the discourse range including the first morpheme information from each discourse range.

【0103】具体的に、鸚鵡返し判定部330から話題
検索命令信号が入力された談話範囲決定部340は、入
力された談話検索命令信号に基づいて、利用者の談話範
囲を決定する。即ち、談話範囲決定部340は、入力さ
れた検索命令信号に基づいて、会話データベース500
の中から、利用者が発話している内容について関連性の
ある範囲(談話範囲)を検索する。
Specifically, the discourse range determination unit 340 to which the topic search command signal is input from the parody judgment unit 330 determines the discourse range of the user based on the input discourse search command signal. That is, the discourse range determination unit 340, based on the input search command signal, the conversation database 500.
From among the above, search for a range (discourse range) that is relevant to the content spoken by the user.

【0104】例えば、談話範囲決定部340は、入力さ
れた話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報が(面
白い映画;*;ある){面白い映画はある?}である場合
には、この第一形態素情報と談話範囲群とを照合し、談
話範囲群に第一形態素情報を構成する形態素(例えば”
映画”)が含まれているときは、第一形態素情報に含ま
れる”映画”を談話範囲として決定する。この場合、談
話範囲決定部340は、第一形態素情報に談話範囲”映
画”が含まれているので、入力された第一形態素情報を
話題検索命令信号に含めて話題検索部360に出力す
る。
For example, the discourse range determination unit 340 includes the first morpheme information (interesting movie; *; is present) included in the input topic search command signal (is there an interesting movie? }, The first morpheme information is collated with the discourse range group, and the morpheme that constitutes the first morpheme information in the discourse range group (for example, "
When the movie “) is included, the“ movie ”included in the first morpheme information is determined as the discourse range. In this case, the discourse range determination unit 340 includes the discourse range“ movie ”in the first morpheme information. Therefore, the input first morpheme information is included in the topic search command signal and output to the topic search unit 360.

【0105】一方、談話範囲決定部340は、第一形態
素情報に談話範囲群が含まれていない場合には、入力さ
れた第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて省略文
補完部350に出力する。
On the other hand, if the discourse range group is not included in the first morpheme information, the discourse range determination unit 340 includes the input first morpheme information in the topic search command signal and sends it to the abbreviated sentence complementation unit 350. Output.

【0106】これにより、後述する話題検索部360
は、談話範囲決定部340で決定された”談話範囲”に
属する各「話題タイトル」と、文構造解析部430で特
定された第一形態素情報とを照合することができるの
で、”全て”の「話題タイトル」(第二形態素情報)と
第一形態素情報とを照合する必要がなくなり、後述する
回答文検索部370は、最終的な回答文を検索するまで
の時間を短縮することができる。
As a result, the topic retrieval unit 360 described later will be described.
Can collate each “topic title” belonging to the “discourse range” determined by the discourse range determination unit 340 with the first morpheme information specified by the sentence structure analysis unit 430, so that “all” Since it is not necessary to collate the “topic title” (second morpheme information) with the first morpheme information, the answer sentence search unit 370, which will be described later, can shorten the time until the final answer sentence is searched.

【0107】尚、談話範囲決定部340は、上記の如
く、第一形態素情報と談話範囲群とを照合し、談話範囲
群に第一形態素情報の形態素が含まれていれば、その形
態素を談話範囲として決定していたが、これに限定され
るものではなく、鸚鵡返し判定部330で直前に検索さ
れた鸚鵡返し要素の形態素、又は利用者が発話した発話
内容を構成する形態素を談話範囲として決定しても良
い。後述する省略文補完部350は、上記談話範囲決定
部340で決定された談話範囲を用いて、その談話範囲
を、形態素が省略されている第一形態素情報に付加する
ことができる。
As described above, the discourse range determining unit 340 collates the first morpheme information with the discourse range group, and if the discourse range group contains the morpheme of the first morpheme information, discourse the morpheme. Although it is determined as the range, it is not limited to this, and the morpheme of the parody returning element searched immediately before by the parody determining unit 330 or the morpheme constituting the utterance content uttered by the user is determined as the discourse range. May be. The abbreviated sentence complementing unit 350, which will be described later, can add the discourse range to the first morpheme information in which the morpheme is omitted, using the discourse range determined by the discourse range determining unit 340.

【0108】省略文補完部350は、文節解析部420
で抽出された第一形態素情報に基づいて第一形態素情報
を構成する各属性(サブジェクト、オブジェクト、アク
ションなど)の中から、形態素を含まない属性を検索す
る属性検索手段である。また、省略文補完部350は、
検索した属性に基づいて、属性に、談話範囲決定部34
0で検索された談話範囲を構成する形態素を付加する形
態素付加手段でもある。
The abbreviated sentence complementing unit 350 includes a clause analyzing unit 420.
It is an attribute search means for searching an attribute that does not include a morpheme from among the attributes (subject, object, action, etc.) that form the first morpheme information based on the extracted first morpheme information. Also, the abbreviated sentence complementing unit 350
Based on the retrieved attribute, the discourse range determination unit 34 is set as the attribute.
It is also a morpheme addition means for adding the morphemes forming the discourse range searched for by 0.

【0109】具体的に、談話範囲決定部340から話題
検索命令信号が入力された省略文補完部350は、入力
された談話検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基
づいて、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であ
るかを判定し、第一形態素情報からなる発話内容が省略
文である場合には、第一形態素情報が属する談話範囲の
形態素を、第一形態素情報に付加する。
Specifically, the abbreviated sentence complementation unit 350 to which the topic search command signal has been input from the discourse range determination unit 340, the first morpheme information based on the first morpheme information included in the input discourse search command signal. If the utterance content consisting of the first morpheme information is an abbreviation sentence, the morpheme of the discourse range to which the first morpheme information belongs is added to the first morpheme information. .

【0110】例えば、省略文補完部350は、入力され
た話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報を構成す
る形態素が(監督;*;*)(監督は?)(この文
は、”何の”監督であるかが不明であるので、省略文を
意味する。)である場合には、前に談話範囲決定部34
0で決定された談話範囲(A映画名;このA映画名は映
画のタイトルを示すものである)に属する第一形態素情
報であれば、第一形態素情報を構成する形態素に、決定
された談話範囲(A映画名)を第一形態素情報に付
加(”A映画名”の監督;*;*)する。
For example, in the abbreviated sentence complementing unit 350, the morphemes forming the first morpheme information included in the input topic search command signal are (director; *; *) (director?) In this case, the abbreviation is meant because it is unclear whether the director is the director.)
If the first morpheme information belongs to the discourse range determined by 0 (A movie name; this A movie name indicates the title of the movie), the determined discourse is the morpheme that constitutes the first morpheme information. A range (A movie name) is added to the first morpheme information (director of "A movie name";*; *).

【0111】即ち、第一形態素情報をW、決定された談
話範囲をDとすると、省略文補完部350は、第一形態
素情報Wに談話範囲Dを付加し、付加後の第一形態素情
報を話題検索命令信号に含めて話題検索部360に出力
する。
That is, assuming that the first morpheme information is W and the determined discourse range is D, the abbreviated sentence complementing unit 350 adds the discourse range D to the first morpheme information W, and adds the first morpheme information after the addition. It is included in the topic search command signal and output to the topic search unit 360.

【0112】これにより、第一形態素情報が省略文であ
り、日本語として明解でない場合であっても、省略文補
完部350は、第一形態素情報がある談話範囲に属して
いる場合には、その談話範囲D(A映画名)を第一形態
素情報W(監督;*;*)に付加し、第一形態素情報を
W’(A映画名の監督;*;*){A映画名の監督は?}
として扱うことができるので、利用者の発話内容が省略
文である場合であっても、前に決定された談話範囲に基
づいて省略文を補完することができ、省略文を明確にす
ることができる。
As a result, even when the first morpheme information is an abbreviated sentence and it is not clear in Japanese, the abbreviated sentence complementation unit 350 can: The discourse range D (A movie name) is added to the first morpheme information W (director; *; *), and the first morpheme information is W '(A movie name director; *; *) {A movie name director What? }
Even if the user's utterance content is an abbreviation, it can be supplemented based on the previously determined discourse range, and the abbreviation can be clarified. it can.

【0113】このため、省略文補完部350が、第一形
態素情報を構成する発話内容が省略文であっても、第一
形態素情報を構成する発話内容が適正な日本語となるよ
うに、第一形態素情報に特定の形態素を補完することが
できるので、話題検索部360は、補完後の第一形態素
情報に基づいて、第一形態素情報に関連する最適な「話
題タイトル」(第二形態素情報)を取得することがで
き、回答文検索部370は、話題検索部360で取得さ
れた「話題タイトル」に基づいて利用者の発話内容によ
り適した回答内容を出力することができる。
Therefore, the abbreviated sentence complementing unit 350 ensures that the utterance contents constituting the first morpheme information are in proper Japanese even if the utterance contents constituting the first morpheme information are abbreviated sentences. Since the specific morpheme can be complemented to the one morpheme information, the topic search unit 360, based on the first morpheme information after the complement, the optimum “topic title” (second morpheme information) related to the first morpheme information. ) Can be acquired, and the answer sentence search unit 370 can output the answer content more suitable for the utterance content of the user based on the “topic title” acquired by the topic search unit 360.

【0114】話題検索部360は、文節解析部420で
抽出された第一形態素情報又は省略文補完部350で補
完された第一形態素情報と、各第二形態素情報とを照合
し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成
する形態素を含む第二形態素情報を検索する第一検索手
段である。
The topic search unit 360 collates the first morpheme information extracted by the phrase analysis unit 420 or the first morpheme information complemented by the abbreviated sentence complementation unit 350 with each second morpheme information, and each second morpheme information. It is a first searching means for searching the second morpheme information including the morphemes forming the first morpheme information from the morpheme information.

【0115】具体的に、談話範囲決定部340又は省略
文補完部350から話題検索命令信号が入力された話題
検索部360は、入力された話題検索命令信号に含まれ
る第一形態素情報に基づいて、談話範囲決定部340で
決定された談話範囲に属する各「話題タイトル」(第二
形態素情報)の中から、第一形態素情報の形態素を含む
「話題タイトル」を検索し、この検索結果を検索結果信
号として回答文検索部370及び発話種類判定部440
に出力する。
Specifically, the topic search unit 360 to which the topic search command signal is input from the discourse range determination unit 340 or the abbreviated sentence complementation unit 350 is based on the first morpheme information included in the input topic search command signal. The "topic title" including the morpheme of the first morpheme information is searched from each "topic title" (second morpheme information) belonging to the discourse range determined by the discourse range determination unit 340, and this search result is searched. As a result signal, the answer sentence search unit 370 and the utterance type determination unit 440
Output to.

【0116】例えば、第一形態素情報を構成する「格構
成」が(佐藤;*;好きだ){佐藤は好きだ}である場合
には、話題検索部360は、図12に示すように、上記
「格構成」に属する各形態素(佐藤;*;好きだ)と談
話範囲(佐藤)に属する各話題タイトル1−1〜1−4
とを照合し、各話題タイトル1−1〜1−4の中から
「格構成」に属する各形態素(佐藤;*;好きだ)と一
致(又は近似)する話題タイトル1−1(佐藤;*;好
きだ)を検索し、この検索結果を検索結果信号として回
答文検索部370及び発話種類判定部440に出力す
る。
For example, when the "case composition" that constitutes the first morpheme information is (Sato; *; I like) {I like Sato}, the topic retrieval unit 360, as shown in FIG. Each morpheme (Sato; *; I like) belonging to the above "case composition" and each topic title 1-1 to 1-4 belonging to the discourse range (Sato)
And a topic title 1-1 (Sato; *) that matches (or approximates) each morpheme (Sato; *; I like) that belongs to the "case composition" among the topic titles 1-1 to 1-4. ; I like), and outputs the search result as a search result signal to the answer sentence search unit 370 and the utterance type determination unit 440.

【0117】話題検索部360から検索結果信号が入力
された発話種類判定部440は、入力された検索結果信
号に基づいて、該当する利用者に対して回答する特定の
回答文を検索させるための回答検索命令信号(この回答
検索命令信号には、判定した「発話文のタイプ」も含まれ
る)を回答文検索部370に出力する。
The utterance type determination unit 440, to which the search result signal is input from the topic search unit 360, searches for a specific answer sentence to be answered by the corresponding user based on the input search result signal. An answer search command signal (this answer search command signal also includes the determined “utterance sentence type”) is output to the answer sentence search unit 370.

【0118】回答文検索部370は、話題検索部360
で検索された第二形態素情報(話題タイトル)に基づい
て、第二形態素情報に関連付けられた回答文を取得する
回答取得手段である。また、回答文検索部370は、話
題検索部360で検索された第二形態素情報に基づい
て、特定された利用者の発話種類と第二形態素情報に関
連付けられた各回答種類とを照合し、各回答種類の中か
ら、利用者の発話種類と一致する回答種類を検索する第
二検索手段でもある。
The answer sentence search unit 370 is the topic search unit 360.
It is an answer acquisition unit that acquires the answer sentence associated with the second morpheme information, based on the second morpheme information (topic title) searched in. In addition, the response sentence search unit 370 collates the utterance type of the identified user with each answer type associated with the second morpheme information, based on the second morpheme information retrieved by the topic search unit 360, It is also a second search means for searching the answer type that matches the utterance type of the user from among the respective answer types.

【0119】具体的に、話題検索部360から検索結果
信号と、発話種類判定部440から回答検索命令信号と
が入力された回答文検索部370は、入力された検索結
果信号に対応する話題タイトル(検索結果によるもの;
第二形態素情報)と回答検索命令信号に対応する「発話
文のタイプ」(発話種類)とに基づいて、その「話題タ
イトル」に関連付けられている回答文群(各回答内容)
の中から、「発話文のタイプ」(DA、IA、CAな
ど)と一致する回答種類(この回答種類は、図11に示
す「回答文のタイプ」を意味する)からなる回答文を検
索する。
Specifically, the answer sentence search unit 370, to which the search result signal from the topic search unit 360 and the answer search command signal from the utterance type determination unit 440 have been input, selects the topic title corresponding to the input search result signal. (Based on search results;
Based on the second morpheme information) and the "type of utterance sentence" (utterance type) corresponding to the answer search command signal, the answer sentence group (each answer content) associated with the "topic title"
From among the search results, search for an answer sentence consisting of an answer type that matches the “sentence type” (DA, IA, CA, etc.) (this answer type means the “answer sentence type” shown in FIG. 11). .

【0120】例えば、回答文検索部370は、検索結果
に対応する話題タイトルが図12に示す話題タイトル1
−1(佐藤;*;好きだ)である場合は、その話題タイ
トル1−1に関連付けられている回答文1−1(DA、
IA、CAなど)の中から、発話種類判定部440で判
定された「発話文のタイプ」(例えばDA;発話種類)
と一致する回答種類(DA)からなる回答文1−1(D
A;(私も)佐藤が好きです)を検索し、この検索した
回答文を回答文信号として管理部310に出力する。
For example, the answer sentence search unit 370 determines that the topic title corresponding to the search result is the topic title 1 shown in FIG.
-1 (Sato; *; I like it), answer sentence 1-1 (DA, which is associated with the topic title 1-1)
IA, CA, etc.), the “utterance sentence type” (for example, DA; utterance type) determined by the utterance type determination unit 440.
Answer sentence 1-1 (D) consisting of the answer type (DA) that matches
A: (I also like Sato) is searched, and the searched reply sentence is output to the management unit 310 as a reply sentence signal.

【0121】回答文検索部370から回答文信号が入力
された管理部310は、入力された回答文信号を出力部
600に出力する。また、反射的判定部320から反射
要素情報、又は鸚鵡返し判定部330から鸚鵡返し処理
の内容が入力された管理部310は、入力された反射要
素情報に対応する回答文、入力された鸚鵡返し処理の内
容に対応する回答文を出力部600に出力する。
The management unit 310 to which the answer sentence signal is input from the answer sentence search unit 370 outputs the input answer sentence signal to the output unit 600. In addition, the management unit 310 to which the reflection element information is input from the reflexive determination unit 320 or the content of the parallax return processing from the parallax determination unit 330 is input, the answer sentence corresponding to the input reflection element information, the content of the input parallax process. The answer sentence corresponding to is output to the output unit 600.

【0122】出力部600は、回答文検索部370で取
得された回答文を出力する出力手段であり、本実施形態
では、例えば、スピーカ、ディスプレイなどが挙げられ
る。具体的に、管理部310から回答文が入力された出
力部600は、入力された回答文{例えば、私も佐藤が
好きです}を出力する。
The output unit 600 is an output means for outputting the answer sentence acquired by the answer sentence search unit 370. In the present embodiment, for example, a speaker, a display, etc. can be mentioned. Specifically, the output unit 600 to which the answer sentence is input from the management unit 310 outputs the input answer sentence {for example, I also like Sato}.

【0123】(会話制御装置を用いた会話制御方法)上
記構成を有する会話制御装置1による会話制御方法は、
以下の手順により実施することができる。図15は、本
実施形態に係る会話制御方法の手順を示すフロー図であ
る。
(Conversation Control Method Using Conversation Control Device) A conversation control method by the conversation control device 1 having the above-mentioned configuration is as follows:
It can be carried out by the following procedure. FIG. 15 is a flowchart showing the procedure of the conversation control method according to this embodiment.

【0124】先ず、入力部100が、利用者からの発話
内容を取得するステップを行う(S101)。具体的に
入力部100は、利用者の発話内容を構成する音声を取
得し、取得した音声を音声信号として音声認識部200
に出力する。また、入力部100は、利用者から入力さ
れた入力情報(音声以外)に基づいて、入力情報(音声
以外)に対応する文字列を特定し、特定した文字列を文
字列信号として会話制御部300に出力する。
First, the input section 100 performs a step of acquiring the contents of the utterance from the user (S101). Specifically, the input unit 100 acquires a voice that constitutes the utterance content of the user, and uses the acquired voice as a voice signal, the voice recognition unit 200.
Output to. In addition, the input unit 100 specifies a character string corresponding to the input information (other than voice) based on the input information (other than voice) input by the user, and the conversation control unit uses the specified character string as a character string signal. Output to 300.

【0125】次いで、音声認識部200が、入力部10
0で取得した発話内容に基づいて、発話内容に対応する
文字列を特定するステップを行う(S102)。具体的
には、入力部100から音声信号が入力された音声認識
部200は、入力された音声信号を解析し、解析した音
声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部700
に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字列
を文字列信号として会話制御部300に出力する。
Next, the voice recognition unit 200 is changed to the input unit 10
Based on the utterance content acquired at 0, a step of identifying the character string corresponding to the utterance content is performed (S102). Specifically, the voice recognition unit 200 to which the voice signal is input from the input unit 100 analyzes the input voice signal, and outputs a character string corresponding to the analyzed voice signal to the voice recognition dictionary storage unit 700.
It is specified by using the dictionary stored in, and the specified character string is output to the conversation control unit 300 as a character string signal.

【0126】そして、形態素抽出部410が、音声認識
部200で特定された文字列に基づいて、文字列の最小
単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出す
るステップを行う(S103)。
Then, the morpheme extraction unit 410 performs a step of extracting, as the first morpheme information, each morpheme constituting the minimum unit of the character string based on the character string specified by the voice recognition unit 200 (S103).

【0127】具体的に、管理部310から文字列信号が
入力された形態素抽出部410は、入力された文字列信
号に対応する文字列と、形態素データベース450に予
め格納されている名詞、形容詞、動詞などの形態素群と
を照合し、文字列の中から形態素群と一致する各形態素
(m1、m2、・・・)を抽出し、抽出した各形態素を
抽出信号として文節解析部420に出力する。
Specifically, the morpheme extraction unit 410 to which the character string signal is input from the management unit 310, the character string corresponding to the input character string signal, and the nouns and adjectives previously stored in the morpheme database 450. A morpheme group such as a verb is matched, each morpheme (m1, m2, ...) Matching the morpheme group is extracted from the character string, and each extracted morpheme is output to the clause analysis unit 420 as an extraction signal. .

【0128】そして、文節解析部420は、形態素抽出
部410で抽出された各形態素に基づいて、各形態素を
文節形式にまとめるステップを行う(S104)。具体
的に、形態素抽出部410から抽出信号が入力された文
節解析部420は、入力された抽出信号に対応する各形
態素を用いて文節形式にまとめる。
Then, the phrase analysis unit 420 performs a step of collecting each morpheme in the phrase form based on each morpheme extracted by the morpheme extraction unit 410 (S104). Specifically, the bunsetsu analysis unit 420 to which the extraction signal is input from the morpheme extraction unit 410 uses the morphemes corresponding to the input extraction signal to group them in a bunsetsu form.

【0129】即ち、文節解析部420は、図4に示すよ
うに、入力された抽出信号に対応する各形態素に基づい
て各形態素の係り受け要素(例えば、が・は・を・・)
を抽出し、抽出した係り受け要素に基づいて各形態素を
各文節にまとめることを行う。 各形態素を各文節にま
とめた文節解析部420は、各形態素をまとめた各文節
と、各文節を構成する各形態素とを含む文型情報を文型
信号として文構造解析部430及び発話種類判定部44
0に出力する。
That is, as shown in FIG. 4, the bunsetsu analyzing section 420 determines the dependency element (eg, ga.ha ...) of each morpheme based on each morpheme corresponding to the input extracted signal.
Is extracted, and each morpheme is collected into each clause based on the extracted dependency element. The phrase analysis unit 420 that collects each morpheme into each phrase uses the sentence structure information that includes each phrase that collects each morpheme and each morpheme that forms each phrase as a sentence pattern signal, and the sentence structure analysis unit 430 and the utterance type determination unit 44.
Output to 0.

【0130】その後、文構造解析部430が、文節解析
部420で分節された第一形態素情報の各形態素を主体
格、対象格などの各属性に分類するステップを行う(S
105)。具体的に、文節解析部420から文型信号が
入力された文構造解析部430は、入力された文型信号
に対応する各形態素と各形態素からなる文節とに基づい
て、文節に含まれる各形態素の「格構成」を決定する。
After that, the sentence structure analysis unit 430 performs a step of classifying each morpheme of the first morpheme information segmented by the phrase analysis unit 420 into each attribute such as a subject case and a target case (S).
105). Specifically, the sentence structure analysis unit 430, to which the sentence pattern signal is input from the phrase analysis unit 420, detects each morpheme included in the sentence based on each morpheme corresponding to the input sentence pattern signal and the phrase formed of each morpheme. Determine the case composition.

【0131】即ち、文構造解析部430は、図5に示す
ように、例えば、各形態素の係り受け要素が”が”又
は”は”である場合は、その係り受け要素の前にある形
態素がサブジェクト(主語又は主格)であると判断す
る。また、文構造解析部430は、例えば、各形態素の
係り受け要素が”の”又は”を”である場合は、その係
り受け要素の前にある形態素がオブジェクト(対象)で
あると判断する。
That is, as shown in FIG. 5, for example, when the dependency element of each morpheme is “” or “wa”, the sentence structure analysis unit 430 determines that the morpheme in front of the dependency element is Judge as a subject (subject or nominative case). In addition, for example, when the dependency element of each morpheme is “no” or “wa”, the sentence structure analysis unit 430 determines that the morpheme in front of the dependency element is an object (target).

【0132】更に、文構造解析部430は、例えば、各
形態素の係り受け要素が”する”である場合は、その係
り受け要素の前にある形態素がアクション(述語;この
述語は動詞、形容詞などから構成される)であると判断
する。
Further, for example, when the dependency element of each morpheme is “do”, the sentence structure analysis unit 430 determines that the morpheme in front of the dependency element is an action (predicate; this predicate is a verb, an adjective, etc.). It consists of)).

【0133】各文節を構成する各形態素の「格構成」を
決定した文構造解析部430は、決定した「格構成」に
対応付けられた第一形態素情報に基づいて、後述する話
題(トピック)の範囲を特定させるための話題検索命令
信号を話題検索部360に出力する。
The sentence structure analysis unit 430, which has determined the “case composition” of each morpheme that constitutes each phrase, will be described later based on the first morpheme information associated with the determined “case composition”. The topic search command signal for specifying the range of is output to the topic search unit 360.

【0134】次いで、発話種類判定部440は、文節解
析部420で特定された文節に基づいて、発話内容の種
類を示す発話種類を特定するステップを行う(S10
6)。具体的に、文節解析部420から入力された文型
信号に対応する各形態素と各形態素から構成される文節
とに基づいて、「発話文のタイプ」(発話種類)を判定す
る。
Next, the utterance type determination unit 440 performs a step of identifying the utterance type indicating the type of utterance content based on the bunsetsu identified by the bunsetsu analysis unit 420 (S10).
6). Specifically, the “utterance sentence type” (utterance type) is determined based on each morpheme corresponding to the sentence pattern signal input from the bunsetsu analysis unit 420 and the bunsetsu composed of each morpheme.

【0135】即ち、発話種類判定部440は、入力され
た文型信号に対応する各文節に基づいて、その各文節と
発話種類データベース460に格納されている各辞書と
を照合し、各文節の中から、各辞書に関係する文要素を
抽出する。各文節の中から各辞書に関係する文要素を抽
出した発話種類判定部440は、抽出した文要素に基づ
いて、「発話文のタイプ」を判定する。
That is, the utterance type determination unit 440 compares each bunsetsu with the dictionary stored in the utterance type database 460 based on each bunsetsu corresponding to the input sentence pattern signal, From, the sentence elements related to each dictionary are extracted. The utterance type determination unit 440 that has extracted the sentence element related to each dictionary from each bunsetsu determines the “utterance sentence type” based on the extracted sentence element.

【0136】この発話種類判定部440は、後述する話
題検索部360からの指示に基づいて、該当する利用者
に特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号を
回答文検索部370に出力する。
The utterance type determination unit 440 outputs an answer search command signal for causing the corresponding user to search for a specific answer sentence to the answer sentence retrieval unit 370 based on an instruction from the topic retrieval unit 360 described later. To do.

【0137】次いで、反射的判定部320が、形態素抽
出部410で抽出された第一形態素情報と各定型内容を
照合し、各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定
型内容を検索するステップを行う(S107;反射的処
理)。
Next, the reflexive determination unit 320 collates the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 with each standard content, and retrieves the standard content including the first morpheme information from each standard content. Steps are performed (S107; reflective processing).

【0138】具体的に、文構造解析部430から話題検
索命令信号が入力された反射的判定部320は、入力さ
れた話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報と反射
要素データベース801に記憶されている各反射要素情
報(定型内容)とを照合し、各反射要素情報の中から、
第一形態素情報を含む反射要素情報を検索し、検索した
反射要素情報を管理部310に出力する。
Specifically, the reflex determination unit 320 to which the topic search command signal is input from the sentence structure analysis unit 430 is stored in the first morpheme information included in the input topic search command signal and the reflection element database 801. It collates each reflection element information (standard content) that is present, and from each reflection element information,
The reflective element information including the first morpheme information is searched, and the searched reflective element information is output to the management unit 310.

【0139】反射的判定部320は、各反射要素情報の
中から、第一形態素情報を含む反射要素情報を検索する
ことができない場合には、文構造解析部430から入力
された話題検索命令信号を鸚鵡返し判定部330に出力
する。
When it is not possible to retrieve the reflection element information including the first morpheme information from each reflection element information, the reflexive determination section 320 receives the topic retrieval instruction signal input from the sentence structure analysis section 430. Is output to the parsing judgment unit 330.

【0140】次いで、鸚鵡返し判定部330が、形態素
抽出部410で抽出された第一形態素情報と各鸚鵡返し
要素を照合し、各鸚鵡返し要素の中から、第一形態素情
報を含む鸚鵡返し要素を検索するステップを行う(S1
08;鸚鵡返し処理)。
Next, a step in which the parsley judging unit 330 collates the first morpheme information extracted by the morpheme extracting unit 410 with each parsing element and retrieves each parsing element containing the first morpheme information from each parsing element. (S1
08: parrying process).

【0141】鸚鵡返し判定部330は、各鸚鵡返し要素
の中に第一形態素情報が含まれていると判断した場合に
は、第一形態素情報を含む鸚鵡返し要素を取得し、取得
した鸚鵡返し要素からなる回答文を管理部310に出力
(鸚鵡返し処理)する。即ち、鸚鵡返し要素(前回出力
された回答文、前回利用者が発話した発話内容など)を
S、第一形態素情報をWとすると、鸚鵡返し判定部33
0は、W⊂S、W≠φの関係が成立している場合には、
上記に示す鸚鵡返し処理を行う。
When it is determined that the first morpheme information is contained in each of the parrot return elements, the parrot return element 330 acquires the parrot return element including the first morpheme information, and returns the response including the obtained parrot return element. The sentence is output to the management unit 310 (parsing process). That is, assuming that the parallax element (reply sentence output last time, utterance content uttered by the user last time, etc.) is S and the first morpheme information is W, the parody judgment unit 33
0 is W⊂S and W ≠ φ, if
Perform the parrying process shown above.

【0142】一方、鸚鵡返し判定部330は、各鸚鵡返
し要素の中に第一形態素情報が含まれていないと判断し
た場合には、反射的判定部320から入力された話題検
索命令信号を談話範囲決定部340に出力する。
On the other hand, when the parallax judging section 330 judges that the first morpheme information is not included in each parsing element, the topic search command signal input from the reflexive judging section 320 is used to determine the discourse range. Output to the unit 340.

【0143】そして、談話範囲決定部340が、文節解
析部420で抽出された第一形態素と各談話範囲とを照
合し、各談話範囲の中から、第一形態素情報を含む談話
範囲を検索するステップを行う(S109)。
Then, the discourse range determination unit 340 collates the first morpheme extracted by the clause analysis unit 420 with each discourse range, and retrieves the discourse range including the first morpheme information from each discourse range. Steps are performed (S109).

【0144】具体的に、鸚鵡返し判定部330から話題
検索命令信号が入力された談話範囲決定部340は、入
力された検索命令信号に基づいて、会話データベース5
00の中から、利用者が発話している内容について関連
性のある範囲(談話範囲)を検索する。
Specifically, the discourse range determination unit 340 to which the topic search command signal is input from the parody judgment unit 330, the conversation database 5 based on the input search command signal.
From 00, a relevant range (discourse range) regarding the content spoken by the user is searched.

【0145】例えば、談話範囲決定部340は、入力さ
れた話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報が(面
白い映画;*;ある){面白い映画はある?}である場合
には、この第一形態素情報と談話範囲群とを照合し、談
話範囲群に第一形態素情報を構成する形態素(例えば”
映画”)が含まれているときは、第一形態素情報に含ま
れる”映画”を談話範囲として決定する。この場合、談
話範囲決定部340は、第一形態素情報に談話範囲”映
画”が含まれているので、入力された第一形態素情報を
話題検索命令信号に含めて話題検索部360に出力す
る。
For example, the discourse range deciding unit 340 has the first morpheme information included in the input topic search command signal (interesting movie; *; there) {is there any interesting movie? }, The first morpheme information is collated with the discourse range group, and the morpheme that constitutes the first morpheme information in the discourse range group (for example, "
When the movie “) is included, the“ movie ”included in the first morpheme information is determined as the discourse range. In this case, the discourse range determination unit 340 includes the discourse range“ movie ”in the first morpheme information. Therefore, the input first morpheme information is included in the topic search command signal and output to the topic search unit 360.

【0146】一方、談話範囲決定部340は、第一形態
素情報に談話範囲群が含まれていない場合には、入力さ
れた第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて省略文
補完部350に出力する。
On the other hand, if the discourse range group is not included in the first morpheme information, the discourse range determination section 340 includes the input first morpheme information in the topic search command signal and sends it to the abbreviated sentence complementing section 350. Output.

【0147】次いで、省略文補完部350が、文節解析
部420で抽出された第一形態素情報に基づいて第一形
態素情報を構成する各属性(サブジェクト、オブジェク
ト、アクションなど)の中から、形態素を含まない属性
を検索するステップを行う。その後、省略文補完部35
0が、検索した形態素を含まない属性に基づいて、その
属性に、前に談話範囲決定部340で検索された談話範
囲を構成する形態素を付加するステップを行う(S11
0;省略文を補完)。
Next, the abbreviated sentence complementing unit 350 selects a morpheme from each attribute (subject, object, action, etc.) that constitutes the first morpheme information based on the first morpheme information extracted by the clause analysis unit 420. Perform the steps to search for attributes that are not included. After that, the abbreviated sentence complementing unit 35
0 performs a step of adding a morpheme that constitutes the discourse range previously searched by the discourse range determination unit 340 to the attribute based on the attribute that does not include the searched morpheme (S11).
0: Completion of abbreviations).

【0148】具体的に、談話範囲決定部340から話題
検索命令信号が入力された省略文補完部350は、入力
された談話検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基
づいて、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であ
るかを判定し、第一形態素情報からなる発話内容が省略
文である場合には、第一形態素情報が属する談話範囲の
形態素を、第一形態素情報に付加する。
Specifically, the abbreviated sentence complementation unit 350 to which the topic search command signal is input from the discourse range determination unit 340, the first morpheme information is based on the first morpheme information included in the input discourse search command signal. If the utterance content consisting of the first morpheme information is an abbreviation sentence, the morpheme of the discourse range to which the first morpheme information belongs is added to the first morpheme information. .

【0149】例えば、省略文補完部350は、入力され
た話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報を構成す
る形態素が(監督;*;*)(監督は?)(この文
は、”何の”監督であるかが不明であるので、省略文を
意味する。)である場合には、談話範囲決定部340で
決定された談話範囲(A映画名;このA映画名は映画の
タイトルを示すものである)に属する第一形態素情報で
あれば、第一形態素情報を構成する形態素に、決定され
た談話範囲の形態素(A映画名)を第一形態素情報に付
加(”A映画名”の監督;*;*)する。
For example, in the abbreviated sentence complementing unit 350, the morphemes forming the first morpheme information included in the input topic search command signal are (director; *; *) (director?) If it is “Director, it is unclear that it is an abbreviation.”), The discourse range determined by the discourse range determination unit 340 (A movie name; this A movie name is the movie title). If the first morpheme information belongs to the first morpheme information, the morpheme (A movie name) of the decided discourse range is added to the first morpheme information (“A movie name”) to the morpheme that constitutes the first morpheme information. Supervision; *; *).

【0150】即ち、第一形態素情報をW、決定された談
話範囲をDとすると、省略文補完部350は、第一形態
素情報Wに談話範囲Dを付加し、付加後の第一形態素情
報を話題検索命令信号に含めて話題検索部360に出力
する。
That is, assuming that the first morpheme information is W and the determined discourse range is D, the abbreviated sentence complementing unit 350 adds the discourse range D to the first morpheme information W, and adds the first morpheme information after the addition. It is included in the topic search command signal and output to the topic search unit 360.

【0151】次いで、話題検索部360が、文節解析部
420で抽出された第一形態素情報又は省略文補完部3
50で補完された第一形態素情報と、各第二形態素情報
とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情
報を構成する形態素を含む第二形態素情報を検索するス
テップを行う(S111)。
Next, the topic search unit 360 causes the phrase analysis unit 420 to extract the first morpheme information or the abbreviated sentence complementation unit 3.
The first morpheme information complemented by 50 is compared with each second morpheme information, and the step of searching the second morpheme information for the second morpheme information including the morpheme constituting the first morpheme information is performed. (S111).

【0152】具体的に、談話範囲決定部340又は省略
文補完部350から話題検索命令信号が入力された話題
検索部360は、入力された話題検索命令信号に含まれ
る第一形態素情報に基づいて、談話範囲決定部340で
決定された談話範囲に属する各「話題タイトル」(第二
形態素情報)の中から、第一形態素情報の形態素を含む
「話題タイトル」を検索し、この検索結果を検索結果信
号として回答文検索部370及び発話種類判定部440
に出力する。
Specifically, the topic search unit 360 to which the topic search command signal is input from the discourse range determination unit 340 or the abbreviated sentence complementation unit 350 is based on the first morpheme information included in the input topic search command signal. The "topic title" including the morpheme of the first morpheme information is searched from each "topic title" (second morpheme information) belonging to the discourse range determined by the discourse range determination unit 340, and this search result is searched. As a result signal, the answer sentence search unit 370 and the utterance type determination unit 440
Output to.

【0153】例えば、第一形態素情報を構成する「格構
成」が(佐藤;*;好きだ){佐藤は好きだ}である場合
には、話題検索部360は、図12に示すように、上記
「格構成」に属する各形態素(佐藤;*;好きだ)と談
話範囲(佐藤)に属する各話題タイトル1−1〜1−4
とを照合し、各話題タイトル1−1〜1−4の中から
「格構成」に属する各形態素(佐藤;*;好きだ)と一
致(又は近似)する話題タイトル1−1(佐藤;*;好
きだ)を検索し、この検索結果を検索結果信号として回
答文検索部370及び発話種類判定部440に出力す
る。
For example, when the “case composition” that constitutes the first morpheme information is (Sato; *; I like) {I like Sato}, the topic retrieval unit 360, as shown in FIG. Each morpheme (Sato; *; I like) belonging to the above "case composition" and each topic title 1-1 to 1-4 belonging to the discourse range (Sato)
And a topic title 1-1 (Sato; *) that matches (or approximates) each morpheme (Sato; *; I like) that belongs to the "case composition" among the topic titles 1-1 to 1-4. ; I like), and outputs the search result as a search result signal to the answer sentence search unit 370 and the utterance type determination unit 440.

【0154】話題検索部360から検索結果信号が入力
された発話種類判定部440は、入力された検索結果信
号に基づいて、該当する利用者に対して回答する特定の
回答文を検索させるための回答検索命令信号(この回答
検索命令信号には、判定した「発話文のタイプ」も含まれ
る)を回答文検索部370に出力する。
The utterance type determination unit 440, to which the search result signal is input from the topic search unit 360, searches for a specific answer sentence for the corresponding user based on the input search result signal. An answer search command signal (this answer search command signal also includes the determined “utterance sentence type”) is output to the answer sentence search unit 370.

【0155】そして、回答文検索部370が、話題検索
部360で検索された第二形態素情報に基づいて、特定
された利用者の発話種類と第二形態素情報に関連付けら
れた各回答種類とを照合し、各回答種類の中から、利用
者の発話種類と一致する回答種類を検索し、検索した回
答種類に関連付けられている回答文を取得するステップ
を行う(S112)。
Then, the answer sentence search unit 370 determines the utterance type of the identified user and each answer type associated with the second morpheme information based on the second morpheme information retrieved by the topic retrieval unit 360. A step of collating and searching for an answer type that matches the user's utterance type from the respective answer types and acquiring an answer sentence associated with the searched answer type is performed (S112).

【0156】具体的に、話題検索部360から検索結果
信号と、発話種類判定部440から回答検索命令信号と
が入力された回答文検索部370は、入力された検索結
果信号に対応する話題タイトル(検索結果によるもの;
第二形態素情報)と回答検索命令信号に対応する「発話
文のタイプ」(発話種類)とに基づいて、その「話題タ
イトル」に関連付けられている回答文群(各回答内容)
の中から、「発話文のタイプ」(DA、IA、CAな
ど)と一致する回答種類(この回答種類は、図11に示
す「回答文のタイプ」を意味する)からなる回答文を検
索する。
Specifically, the answer sentence search unit 370, to which the search result signal from the topic search unit 360 and the answer search command signal from the utterance type determination unit 440 have been input, returns to the topic title corresponding to the input search result signal. (Based on search results;
Based on the second morpheme information) and the "type of utterance sentence" (utterance type) corresponding to the answer search command signal, the answer sentence group (each answer content) associated with the "topic title"
From among the search results, search for an answer sentence consisting of an answer type that matches the “sentence type” (DA, IA, CA, etc.) (this answer type means the “answer sentence type” shown in FIG. 11). .

【0157】例えば、回答文検索部370は、検索結果
に対応する話題タイトルが図12に示す話題タイトル1
−1(佐藤;*;好きだ)である場合は、その話題タイ
トル1−1に関連付けられている回答文1−1(DA、
IA、CAなど)の中から、発話種類判定部440で判
定された「発話文のタイプ」(例えばDA;発話種類)
と一致する回答種類(DA)からなる回答文1−1(D
A;(私も)佐藤が好きです)を検索し、この検索した
回答文を回答文信号として管理部310に出力する。
For example, in the answer sentence search unit 370, the topic title corresponding to the search result is the topic title 1 shown in FIG.
-1 (Sato; *; I like it), answer sentence 1-1 (DA, which is associated with the topic title 1-1)
IA, CA, etc.), the “utterance sentence type” (for example, DA; utterance type) determined by the utterance type determination unit 440.
Answer sentence 1-1 (D) consisting of the answer type (DA) that matches
A: (I also like Sato) is searched, and the searched reply sentence is output to the management unit 310 as a reply sentence signal.

【0158】次いで、回答文検索部370から回答文信
号が入力された管理部310は、入力された回答文信号
を出力部600に出力する。また、反射的判定部320
から反射要素情報、又は鸚鵡返し判定部330から鸚鵡
返し処理の内容が入力された管理部310は、入力され
た反射要素情報に対応する回答文、入力された鸚鵡返し
処理の内容に対応する回答文を出力部600に出力す
る。管理部310から回答文が入力された出力部600
は、入力された回答文{例えば、私も佐藤が好きです}
を出力する(S113)。
Next, the management unit 310 to which the reply sentence signal is input from the reply sentence search unit 370 outputs the input reply sentence signal to the output unit 600. In addition, the reflective determination unit 320
The management unit 310 to which the reflection element information is input, or the content of the trick-and-repelling process is input from the trick-and-repelling determination unit 330, outputs the reply sentence corresponding to the input reflection-element information and the reply sentence corresponding to the input contents of the trick-and-repelling process. It is output to the unit 600. Output unit 600 to which the answer sentence is input from the management unit 310
Is the input answer {for example, I also like Sato}
Is output (S113).

【0159】(会話制御システム及び会話制御方法によ
る作用及び効果)上記構成を有する本願に係る発明によ
れば、反射的判定部320が、利用者から発話された発
話内容を構成する第一形態素情報と予め記憶された各定
型内容とを照合し、各定型内容の中から、第一形態素情
報を含む定型内容を検索することができるので、反射的
判定部320は、例えば第一形態素情報が”こんにち
は”などの定型内容である場合には、この定型内容と同
一の定型内容”こんにちは”等を回答することができ
る。
(Operation and Effect of Conversation Control System and Conversation Control Method) According to the invention of the present application having the above-described configuration, the reflex determination unit 320 configures the first morpheme information that constitutes the utterance content uttered by the user. Since it is possible to search the standard contents including the first morpheme information from each standard content by collating each of the standard contents stored in advance with each of the pre-stored standard contents, the reflexive determination unit 320 determines, for example, that the first morpheme information is “ Hello "in the case of fixed content, such as, the standard contents same boilerplate content and" it is possible to say hello "or the like.

【0160】また、反射的判定部320は、利用者の発
話内容が定型内容である場合には、その定型内容(挨拶
など)を回答するので、利用者は、最初に、会話制御装
置1との間で意思の疎通をしているような感覚を味わう
ことができる。
Further, when the utterance content of the user is the fixed content, the reflexive determination unit 320 replies the fixed content (greeting, etc.), so that the user first communicates with the conversation control device 1. You can feel as if you are communicating with each other.

【0161】また、鸚鵡返し判定部330が、現在の第
一形態素情報と過去の回答内容とを照合し、現在の第一
形態素情報が過去の回答内容に含まれていない場合に
は、予め記憶してある合意内容を取得することができる
ので、鸚鵡返し判定部330は、利用者から現在入力さ
れた入力情報と過去の回答内容とが一致していれば、利
用者が過去の回答内容に対して鸚鵡返し(利用者が回答
内容に対して聞き直していること)の入力情報を入力し
たものと断定することができる。
Further, the parrot judging section 330 collates the present first morpheme information with the past answer contents, and if the present first morpheme information is not included in the past answer contents, it is stored in advance. Since it is possible to obtain the agreed content, the parsing and judgment unit 330 determines that the user can answer the past reply content if the input information currently input by the user and the past reply content match. It is possible to conclude that the input information for parsing (that the user is listening again to the answer contents) has been input.

【0162】この場合、鸚鵡返し判定部330は、利用
者が過去の回答内容に対して鸚鵡返しを行っているの
で、記憶されている合意内容を取得し、取得した合意内
容(例えば、”その通りです”など)を出力することが
できる。これにより、利用者は、会話制御装置1から出
力された回答内容の意味が分からなければ、もう一度聞
き直して、再度回答内容を聞き直すことができるので、
恰も他の利用者と会話しているような感覚を味わうこと
ができる。
[0162] In this case, the parsing judgment unit 330 acquires the consensus contents that have been stored because the user is parsing the past reply contents, and the acquired consensus contents (for example, "Yes." , Etc.) can be output. Thereby, if the user does not understand the meaning of the answer content output from the conversation control device 1, the user can listen again and listen again to the answer content.
I can also feel as if I was talking to another user.

【0163】また、鸚鵡返し判定部330が、現在の第
一形態素情報と過去の第一形態素情報とを照合し、現在
の第一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれる場
合には、反発内容を取得することができるので、鸚鵡返
し判定部330は、前回入力された入力情報が今回入力
された入力情報に含まれている場合には、利用者が前の
入力情報と同一の内容を反復して入力したものと判断す
ることができ、利用者が会話制御装置からの回答内容に
対して適切に回答していないものと断定することができ
る。
Further, the parrot judging section 330 collates the present first morpheme information with the past first morpheme information, and when the present first morpheme information is included in the past first morpheme information, the repulsion is made. Since the contents can be acquired, the parody judgment unit 330 repeats the same contents as the previous input information when the previously input information is included in the previously input information. It is possible to judge that the user has input the information, and it can be concluded that the user has not properly answered the reply content from the conversation control device.

【0164】この場合、鸚鵡返し判定部330は、利用
者が前回の回答内容に対して適切に回答していないの
で、利用者に対して反発するため、記憶されている反発
内容を取得し、取得した反発内容を出力する。これによ
り、利用者は、会話制御装置1からの回答内容に対して
適切な入力情報を入力しなければ、会話制御装置1から
反発内容が出力されるので、恰も他の利用者と会話して
いるような感覚を味わうことができる。
In this case, since the user has not properly responded to the previous reply content, the parsing judgment unit 330 acquires the stored repulsion content in order to repel the user, and acquires it. The content of the repulsion is output. As a result, if the user does not input the appropriate input information with respect to the reply content from the conversation control device 1, the repulsion content is output from the conversation control device 1, so that the user may have a conversation with another user. You can feel as if you are there.

【0165】また、話題検索部360は、第一形態素情
報と近似する第二形態素情報を検索するには、”談話範
囲”に属する各第二形態素情報と第一形態素情報とを照
合すればよく、”全て”の第二形態素情報と第一形態素
情報とを照合する必要がないので、第一形態素情報と近
似している第二形態素情報を検索するまでの時間を短縮
することができる。
Further, the topic retrieval unit 360 may collate each second morpheme information belonging to the "discourse range" with the first morpheme information in order to retrieve the second morpheme information which is similar to the first morpheme information. , It is not necessary to match the “all” second morpheme information with the first morpheme information, so that the time required to retrieve the second morpheme information that is similar to the first morpheme information can be shortened.

【0166】この結果、話題検索部360が、第一形態
素情報と近似している第二形態素情報を短時間で検索
(ピンポイント検索)することができるので、回答文検
索部370は、話題検索部360で検索された第二形態
素情報に基づいて第二形態素情報に関連付けられている
回答文を短時間で取得することができ、会話制御装置1
は、利用者からの発話内容に対して迅速に回答すること
ができる。
As a result, the topic search unit 360 can search (pinpoint search) the second morpheme information that is similar to the first morpheme information in a short time, so that the answer sentence search unit 370 can search the topic. The answer sentence associated with the second morpheme information can be acquired in a short time based on the second morpheme information retrieved by the unit 360, and the conversation control device 1
Can promptly reply to the utterance content from the user.

【0167】また、話題検索部360が、各第二形態素
情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素(利用
者の発話内容を構成する要素)を含む第二形態素情報を
検索し、回答文検索部370が、話題検索部360で検
索された第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報に
関連付けられた回答内容を取得することができるので、
回答文検索部370は、利用者の発話内容を構成する各
形態素(第一形態素情報)に基づいて、各形態素により
構築される意味空間(主体、対象等)を考慮し、かかる
意味空間に基づいて予め作成された回答内容を取得する
ことができることとなり、単に発話内容の全体をキーワ
ードとして、そのキーワードに関連付けられた回答内容
を取得するよりも、より発話内容に適した回答内容を取
得することができる。
Further, the topic retrieval unit 360 retrieves, from each of the second morpheme information, the second morpheme information including the morpheme which constitutes the first morpheme information (elements which constitute the utterance content of the user), and returns the answer. Since the sentence search unit 370 can acquire the answer content associated with the second morpheme information based on the second morpheme information searched by the topic search unit 360,
The answer sentence search unit 370 considers a semantic space (subject, target, etc.) constructed by each morpheme, based on each morpheme (first morpheme information) that constitutes the utterance content of the user, and based on this semantic space Therefore, it is possible to acquire the answer content created in advance by using the entire utterance content as a keyword and acquire the answer content more suitable for the utterance content than simply acquiring the answer content associated with the keyword. You can

【0168】また、話題検索部360は、第一形態素情
報を含む第二形態素情報を検索するので、利用者の発話
内容と完全に一致する第二形態素情報を検索する必要が
なく、会話制御装置1を開発する開発者は、利用者から
発話されるであろう発話内容に対応する膨大な回答内容
を予め記憶する必要がなくなり、記憶部の容量を低減さ
せることができる。
Further, since the topic retrieval unit 360 retrieves the second morpheme information including the first morpheme information, it is not necessary to retrieve the second morpheme information which completely matches the utterance content of the user, and the conversation control device The developer who develops No. 1 does not need to previously store a huge amount of reply content corresponding to the utterance content that will be uttered by the user, and can reduce the capacity of the storage unit.

【0169】更に、回答文検索部370が、”談話範
囲”に属する各第二形態素情報に関連付けられた回答種
類(陳述、肯定、場所、反発など)の中から、利用者の
発話種類と一致する回答種類を検索し、検索した回答種
類に基づいて回答種類に対応付けられた回答内容を取得
することができるので、会話制御装置1は、利用者の会
話内容を構成する発話種類、例えば、利用者が単に意見
を述べたもの、利用者が抱く感想からなるもの、利用者
が場所的な要素を述べたものなどに基づいて、複数の回
答内容の中から利用者の発話種類にマッチした回答内容
を取得することができることとなり、該当する利用者に
対してより最適な回答をすることができる。
Furthermore, the answer sentence search unit 370 matches the utterance type of the user from the answer types (statement, affirmation, place, repulsion, etc.) associated with each second morpheme information belonging to the “discourse range”. Since it is possible to retrieve the answer type to be obtained and obtain the answer content associated with the answer type based on the retrieved answer type, the conversation control device 1 makes the conversation control device 1 the utterance type that constitutes the conversation content of the user, for example, Matched to the type of utterance of the user from multiple answers based on what the user simply stated, what the user had impressions, what the user said about the spatial element, etc. Since the answer contents can be acquired, it is possible to give a more optimal answer to the corresponding user.

【0170】更にまた、回答文検索部370は、談話範
囲決定部340で検索された”談話範囲”にのみ属する
各第二形態素情報に関連付けられた回答種類の中から、
利用者の発話種類と一致する回答種類を検索(ピンポイ
ント検索が可能)するだけでよいので、”全て”の第二
形態素情報に関連付けられた回答種類と利用者の発話種
類とを逐一検索する必要がなくなり、利用者の発話種類
に対応する最適な回答内容を短時間で取得することがで
きる。
Furthermore, the answer sentence search unit 370 selects from the answer types associated with the respective second morpheme information belonging only to the “discourse range” searched by the discourse range determination unit 340,
Since it is only necessary to search for the answer type that matches the user's utterance type (pinpoint search is possible), the answer types associated with the "all" second morpheme information and the user's utterance type are searched point by point. It is not necessary and the optimum answer content corresponding to the type of utterance of the user can be acquired in a short time.

【0171】最後に、省略文補完部350は、利用者の
発話内容を構成する第一形態素情報が省略文であり、日
本語として明解でない場合であっても、第一形態素情報
がある談話範囲に属している場合には、その談話範囲を
第一形態素情報に付加し、省略文からなる第一形態素情
報を補完することができる。
Finally, the abbreviated sentence complementing unit 350 uses the first morpheme information constituting the utterance content of the user as an abbreviated sentence, and even if the first morpheme information is not clear in Japanese, the discourse range including the first morpheme information , The discourse range can be added to the first morpheme information to complement the first morpheme information consisting of abbreviations.

【0172】これにより、省略文補完部350は、第一
形態素情報を構成する発話内容が省略文であっても、第
一形態素情報を構成する発話内容が適正な日本語となる
ように、第一形態素情報に特定の形態素(談話範囲を構
成する形態素など)を補完することができるので、話題
検索部360は、省略文補完部350で補完された補完
後の第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報に関連
する最適な第二形態素情報を取得することができ、回答
文検索部370は、話題検索部360で取得された第二
形態素情報に基づいて利用者の発話内容により適した回
答内容を出力することができる。
Thus, the abbreviated sentence complementing unit 350 ensures that the utterance contents constituting the first morpheme information are in proper Japanese even if the utterance contents constituting the first morpheme information are abbreviated sentences. Since a specific morpheme (such as a morpheme forming a discourse range) can be complemented to the one morpheme information, the topic search unit 360, based on the complemented first morpheme information complemented by the abbreviated sentence complementation unit 350, The optimum second morpheme information related to the first morpheme information can be acquired, and the answer sentence search unit 370 is more suitable for the utterance content of the user based on the second morpheme information acquired by the topic search unit 360. Answer contents can be output.

【0173】この結果、会話制御装置1は、利用者から
の入力情報が省略文であったとしても、ニューロネット
ワーク、人工知能などの機能を用いることなく、過去の
検索結果を通じて、その省略文が何を意味するのかを推
論することができ、会話制御装置1の開発者は、ニュー
ロネットワーク、人工知能を搭載する必要がないので、
会話制御装置1のシステムをより簡便に構築することが
できる。
As a result, even if the input information from the user is the abbreviated sentence, the conversation control device 1 can use the abbreviated sentence through the past search results without using the functions such as the neural network and the artificial intelligence. It is possible to infer what it means, and the developer of the conversation control device 1 does not need to install a neuro network or artificial intelligence.
The system of the conversation control device 1 can be constructed more easily.

【0174】[変更例]尚、本発明は、上記実施形態に
限定されるものではなく、以下に示すような変更を加え
ることができる。
[Modification] The present invention is not limited to the above embodiment, and the following modifications can be made.

【0175】(第一変更例)本変更例においては、会話
データベース500は、複数の形態素の集合からなる集
合群の全体を示す要素情報を、集合群に関連付けて複数
記憶する要素記憶手段であってもよい。更に、形態素抽
出部410は、文字列から抽出した形態素と各集合群と
を照合し、各集合群中から、抽出された形態素を含む集
合群を選択し、選択した集合群に関連付けられた要素情
報を第一形態素情報として抽出してもよい。
(First Modification) In this modification, the conversation database 500 is an element storage means for storing a plurality of pieces of element information indicating the entire set group made up of a plurality of morphemes in association with the set group. May be. Further, the morpheme extraction unit 410 collates the morpheme extracted from the character string with each set group, selects a set group including the extracted morpheme from each set group, and selects an element associated with the selected set group. Information may be extracted as the first morpheme information.

【0176】図16に示すように、利用者が発話した文
字列に含まれる各形態素には、類似しているものがあ
る。例えば、図16に示すように、集合群の全体を示す
要素情報を「贈答」とすると、「贈答」は、プレゼン
ト、贈り物、御歳暮、御中元、お祝いなど(集合群)と
相互に類似しているので、形態素抽出部410は、「贈
答」に類似する形態素(上記のプレゼントなど)がある
場合には、その類似する形態素については、「贈答」と
して取り扱うことができる。
As shown in FIG. 16, some morphemes included in the character string uttered by the user are similar. For example, as shown in FIG. 16, when the element information indicating the entire group is “gift”, the “gift” is similar to a present, a gift, a year-end gift, a mid-year gift, a celebration (a group). Therefore, when there is a morpheme similar to the “gift” (such as the above gift), the morpheme extraction unit 410 can handle the similar morpheme as the “gift”.

【0177】即ち、形態素抽出部410は、例えば、文
字列から抽出した形態素が「プレゼント」である場合に
は、図16に示すように、「プレゼント」を代表する要
素情報が「贈答」であるので、上記「プレゼント」を
「贈答」に置き換えることができる。
That is, for example, when the morpheme extracted from the character string is a "present", the morpheme extraction unit 410 indicates that the element information representing the "present" is a "gift", as shown in FIG. Therefore, the "present" can be replaced with the "gift".

【0178】これにより、形態素抽出部410が相互に
類似する形態素を整理することができるので、会話制御
装置を開発する開発者は、相互に類似した各第一形態素
情報から把握される意味空間に対応した第二形態素情報
及び第二形態素情報に関係する回答内容を逐一作成する
必要がなくなり、結果的に、記憶部に格納させるデータ
量を低減させることができる。
As a result, the morpheme extraction unit 410 can sort out morphemes that are similar to each other, so that a developer who develops a conversation control device can create a semantic space that is understood from mutually similar first morpheme information. It is not necessary to create the corresponding second morpheme information and the response contents related to the second morpheme information one by one, and as a result, the amount of data stored in the storage unit can be reduced.

【0179】(第二変更例)図17に示すように、本変
更例においては、割合計算部361と、選択部362と
を話題検索部360に備えてもよい。
(Second Modification) As shown in FIG. 17, in this modification, the topic calculation unit 360 may include a ratio calculation unit 361 and a selection unit 362.

【0180】割合計算部361は、形態素抽出部410
で抽出された第一形態素情報と各第二情報とを照合し、
各第二形態素情報毎に、第二形態素情報に対して第一形
態素情報が占める割合を計算する計算手段である。
The ratio calculation unit 361 has a morpheme extraction unit 410.
Collate the first morpheme information and each second information extracted in,
It is a calculating means for calculating the ratio of the first morpheme information to the second morpheme information for each second morpheme information.

【0181】具体的に、文構造解析部430から話題検
索命令信号が入力された割合計算部361は、図17に
示すように、入力された話題検索命令信号に含まれる第
一形態素情報に基づいて、第一形態素情報と会話データ
ベース500に格納されている談話範囲に属する各話題
タイトル(第二形態素情報)とを照合し、各話題タイト
ル毎に、それぞれの話題タイトルの中に、第一形態素情
報が占める割合を計算する。
Specifically, as shown in FIG. 17, the ratio calculation unit 361 to which the topic search command signal is input from the sentence structure analysis unit 430 is based on the first morpheme information included in the input topic search command signal. Then, the first morpheme information is collated with each topic title (second morpheme information) stored in the conversation database 500, and the first morpheme is included in each topic title for each topic title. Calculate the percentage of information.

【0182】例えば、図17に示すように、利用者から
発話された発話文を構成する第一形態素情報が(佐藤;
*;好きだ){佐藤は好きだ}である場合は、割合計算部
361は、「格構成」に属する各形態素(佐藤;*;好
きだ)と話題タイトルに含まれる各形態素(佐藤;*;
好きだ)とを照合し、上記話題タイトルに、「格構成」
に属する各形態素(佐藤;*;好きだ)が含まれる割合
を、100%であると計算する。割合計算部361は、
これらの計算を話題タイトル毎に行い、計算した各割合
を割合信号として選択部362に出力する。
For example, as shown in FIG. 17, the first morpheme information constituting the utterance sentence uttered by the user is (Sato;
*; I like) {I like Sato}, the ratio calculation unit 361 determines that each morpheme (Sato; *; I like) belonging to the "case composition" and each morpheme (Sato; *) included in the topic title. ;
(I like it), and add "Case composition" to the topic title above.
The ratio of each morpheme belonging to (Sato; *; I like) is calculated to be 100%. The ratio calculation unit 361
These calculations are performed for each topic title, and each calculated ratio is output to the selection unit 362 as a ratio signal.

【0183】選択部362は、割合計算部361で各第
二形態素情報毎に計算された各割合の大きさに応じて、
各第二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を選択
する選択手段である。
The selection unit 362 determines, according to the size of each ratio calculated for each second morpheme information by the ratio calculation unit 361.
It is a selection unit that selects one second morpheme information item from each second morpheme information item.

【0184】具体的に、割合計算部361から割合信号
が入力された選択部362は、入力された割合信号に含
まれる各割合(「格構成」の要素/「話題タイトル」の
要素×100)の中から、例えば割合の高い話題タイト
ルを選択する(図18参照)。割合の高い話題タイトル
を選択した選択部362は、選択した話題タイトルを検
索結果信号として回答文検索部370及び発話種類判定
部440に出力する。回答文検索部370は、選択部3
62で選択された話題タイトルに基づいて、話題タイト
ルに関連付けられた回答文を取得する。
Specifically, the selection unit 362, to which the ratio signal is input from the ratio calculation unit 361, includes the respective ratios included in the input ratio signal (elements of “case composition” / elements of “topic title” × 100). From among the above, for example, a topic title with a high ratio is selected (see FIG. 18). The selecting unit 362 that selects a topic title with a high ratio outputs the selected topic title as a search result signal to the response sentence search unit 370 and the utterance type determination unit 440. The answer sentence search unit 370 is the selection unit 3
Based on the topic title selected in 62, the answer sentence associated with the topic title is acquired.

【0185】これにより、選択部362が、各第二形態
素情報毎に、第二形態素情報に対して第一形態素情報が
占める割合を計算し、各第二形態素情報毎に計算された
各割合の大きさに応じて、各第二形態素情報の中から、
一の第二形態素情報を選択することができるので、選択
部362は、例えば、第一形態素情報(利用者の発話内
容を構成するもの)が第二形態素情報に占める割合の大
きい第二形態素情報を、複数ある第二形態素情報群の中
から取得することができれば、第一形態素情報から把握
される意味空間を踏襲した第二形態素情報をより的確に
取得することができ、結果的に、回答文検索部370
は、利用者の発話内容に対して最適な回答をすることが
できる。
As a result, the selection unit 362 calculates the ratio of the first morpheme information to the second morpheme information for each second morpheme information, and the calculated ratio of each second morpheme information is calculated. Depending on the size, from each second morpheme information,
Since one second morpheme information can be selected, the selection unit 362, for example, the second morpheme information in which the first morpheme information (which constitutes the utterance content of the user) occupies a large proportion of the second morpheme information. , If it can be obtained from a plurality of second morpheme information group, it is possible to more accurately obtain the second morpheme information that follows the semantic space grasped from the first morpheme information, and as a result, Sentence search unit 370
Can give an optimal answer to the user's utterance content.

【0186】また、選択部362は、複数の話題タイト
ルの中から、割合計算部361で計算された割合の高い
話題タイトルを選択することができるので、利用者の発
話文に含まれる「格構成」に属する各形態素と会話デー
タベース500に格納されている各話題タイトルとが完
全に一致しなくても、「格構成」に属する各形態素に密
接する話題タイトルを取得することができる。
Further, since the selection unit 362 can select a topic title having a high ratio calculated by the ratio calculation unit 361 from a plurality of topic titles, the case composition included in the utterance sentence of the user is selected. Even if each morpheme belonging to "" does not completely match each topic title stored in the conversation database 500, a topic title closely related to each morpheme belonging to "case composition" can be acquired.

【0187】この結果、選択部362が第一形態素情報
を構成する「格構成」に密接する話題タイトルを取得す
ることができるので、会話制御装置1を開発する開発者
は、第一形態素情報を構成する「格構成」と完全に一致
する話題タイトルを会話データベース500に逐一格納
する必要がなくなるので、会話データベース500の容
量を低減させることができる。
As a result, the selecting unit 362 can acquire the topic title closely related to the "case configuration" that constitutes the first morpheme information, so that the developer who develops the conversation control device 1 can obtain the first morpheme information. It is not necessary to store in the conversation database 500 the topic titles that completely match the constituent “case composition”, so that the capacity of the conversation database 500 can be reduced.

【0188】更に、割合計算部361は、談話範囲決定
部340で検索された”談話範囲”にのみ属する各第二
形態素情報毎に、第二形態素情報に対して第一形態素情
報が占める割合を計算するので、”全て”の第二形態素
情報に対して第一形態素情報が占める割合を計算する必
要がなくなり、第一形態素情報から構成される意味空間
を踏襲した第二形態素情報をより短時間で取得すること
ができ、結果的に、取得した第二形態素情報に基づいて
利用者からの発話内容に対しての最適な回答内容を迅速
に出力することができる。
Further, the ratio calculation unit 361 determines the ratio of the first morpheme information to the second morpheme information for each second morpheme information belonging to only the "discourse range" retrieved by the discourse range determination unit 340. Since the calculation is performed, it is not necessary to calculate the ratio of the first morpheme information to the "all" second morpheme information, and the second morpheme information following the semantic space composed of the first morpheme information can be shortened. As a result, the optimum answer content for the utterance content from the user can be promptly output based on the acquired second morpheme information.

【0189】尚、割合計算部361は、分類された各属
性に属する第一形態素情報の各形態素と、予め記憶され
た各属性に属する各第二形態素情報の各形態素とを各属
性毎に照合し、各第二形態素情報の中から、少なくとも
一の属性に第一形態素情報の各形態素を含む第二形態素
情報を検索する第一検索手段であってもよい。
The ratio calculation unit 361 compares each morpheme of the first morpheme information belonging to each classified attribute with each morpheme of each second morpheme information stored in advance for each attribute for each attribute. However, it may be a first search unit that searches the second morpheme information in which at least one attribute includes each morpheme of the first morpheme information from each second morpheme information.

【0190】具体的に、話題検索命令信号が入力された
割合計算部361は、入力された話題検索命令信号に含
まれる「格構成」の各「格」(サブジェクト;オブジェ
クト;アクション)毎に、その「格」に属する各形態素
と、同一の「格」からなる話題タイトルの「格」に属す
る各形態素とを照合し、互いの「格」を構成する形態素
が同一か否かを判定する。
More specifically, the ratio calculation unit 361 to which the topic search command signal is input, for each “case” (subject; object; action) of the “case configuration” included in the input topic search command signal, Each morpheme belonging to the "case" is collated with each morpheme belonging to the "case" of the topic title consisting of the same "case", and it is determined whether or not the morphemes forming the "case" are the same.

【0191】例えば、図19に示すように、割合計算部
361は、「格構成」の「格」の形態素が(犬;人;噛
んだ){犬が人を噛んだ}である場合は、それらの形態
素”犬”、”人”、”噛んだ”と、それらの形態素を構
成する「格」と同一の「格」からなる話題タイトルの形
態素”犬”、”人”、”噛んだ”とを照合し、話題タイ
トルを構成する各形態素”犬”、”人”、”噛んだ”の
うち、各形態素に対応する「格」と同一の「格」からな
る「格構成」の形態素”犬”、”人”、”噛んだ”と一
致している割合を算出(100%)する。
For example, as shown in FIG. 19, if the morpheme of “case” of “case composition” is (dog; person; bite) {dog dog bite person} as shown in FIG. The morpheme "dog", "person", "bite" of the topic title consisting of those morpheme "dog", "person", "bite", and "case" which is the same as "case" that constitutes these morphemes The “morphology” morpheme consisting of the “case” that is the same as the “case” corresponding to each morpheme among the morphemes “dog”, “person”, and “bite” that form the topic title. The rate of matching with "dog", "person", and "bite" is calculated (100%).

【0192】もし、話題タイトルを構成する要素が
(人;犬;噛んだ){人が犬を噛んだ}である場合には、
割合計算部361は、上記と同様の手順により、二つの
格に属する形態素が異なるので、「格構成」を構成する
形態素と「話題タイトル」との「格」毎の一致度を33
%であると算出する(図19参照)。
If the element constituting the topic title is (person; dog; bite) {person bites dog},
Since the morphemes belonging to the two cases differ by the same procedure as described above, the ratio calculation unit 361 determines the degree of coincidence between the morphemes forming the “case composition” and the “topic title” by “case” to be 33.
% Is calculated (see FIG. 19).

【0193】割合を計算した割合計算部361は、各割
合の中から、割合の高い話題タイトルを選択し、選択し
た話題タイトルを検索結果信号として回答文検索部37
0及び発話種類判定部440に出力する。
The ratio calculation unit 361 that has calculated the ratio selects a topic title having a high ratio from each ratio, and the selected sentence title is used as a search result signal in the response sentence search unit 37.
0 and output to the utterance type determination unit 440.

【0194】これにより、割合計算部361が、分類さ
れた各「格構成」(主体格、対象格など)に属する第一
形態素情報の各形態素と、予め記憶された話題タイトル
とを各「格」毎に照合し、各話題タイトルの中から、少
なくとも一の「格」に第一形態素情報の各形態素を含む
第二形態素情報を検索することができるので、割合計算
部361は、通常の語順とは異なるものから構成される
発話内容、例えば”人が犬を噛む”である場合には、主
体格の形態素が”人”、対象格の形態素が”犬”である
ことから、その各「格」と一致する第二形態素情報を検
索することができ、その第二形態素情報(人;犬;噛
む)に関連付けられている回答内容{”本当に?”又
は”意味がよくわかんないよ”など}を取得することが
できる。
As a result, the ratio calculation unit 361 sets each morpheme of the first morpheme information belonging to each classified “case composition” (subjective case, target case, etc.) and the topic title stored in advance in each “case case”. Since the second morpheme information that includes each morpheme of the first morpheme information in at least one “case” can be searched from each topic title, the ratio calculation unit 361 uses the normal word order. In the case of a utterance content composed of something different from, for example, "a person bites a dog", the morpheme of the subject case is "person" and the morpheme of the target case is "dog". You can search for the second morpheme information that matches the "case", and the answer content {"really?" Or "I don't know what you mean", etc. associated with that second morpheme information (person; dog; chew), etc. } Can be obtained.

【0195】即ち、割合計算部361は、識別が困難な
発話内容、例えば”人が犬を噛む”と”犬が人を噛む”
とを識別することができるので、その識別した発話内容
に最適な回答、前者については例えば”本当に?”、後
者については例えば”大丈夫?”をすることができる。
That is, the ratio calculation unit 361 determines the utterance content that is difficult to identify, for example, “a person bites a dog” and “a dog bites a person”.
Since it is possible to identify the above, it is possible to give an optimum answer to the identified utterance content, for example, “really?” For the former and “okay?” For the latter.

【0196】また、割合計算部361は、”談話範囲”
に属する各第二形態素情報の中から、少なくとも一の属
性に第一形態素情報の形態素を含む第二形態素情報を検
索すればよいので、”全て”の第二形態素情報の中か
ら、一の第二形態素情報を取得する必要がなくなり、第
一形態素情報から構成される意味空間を踏襲した第二形
態素情報をより短時間で取得することができ、結果的
に、会話制御装置1は、取得した第二形態素情報に基づ
いて利用者からの発話内容に対しての最適な回答内容を
迅速に出力することができる。
Further, the ratio calculation unit 361 uses the "discourse range".
Since the second morpheme information including the morpheme of the first morpheme information in at least one attribute can be searched from each of the second morpheme information belonging to, the first of the "all" second morpheme information is searched. It is not necessary to acquire the two morpheme information, the second morpheme information following the semantic space composed of the first morpheme information can be acquired in a shorter time, and as a result, the conversation control device 1 acquires Based on the second morpheme information, it is possible to promptly output the optimum answer content for the utterance content from the user.

【0197】尚、選択部362は、予め定められた優先
順位に従って各話題タイトルの中から、一の話題タイト
ルを選択してもよい。この優先順位とは、話題タイトル
として選出されるための優先度を意味するものである。
この優先順位は、開発段階で開発者が予め定めるもので
ある。
The selecting unit 362 may select one topic title from each topic title in accordance with a predetermined priority order. This priority order means the priority for being selected as a topic title.
This priority is predetermined by the developer at the development stage.

【0198】(第三変更例)図20に示すように、本変
更例においては、上記実施形態及び上記各変更例に限定
されるものではなく、会話制御装置1a,1bにある通
信部800と、通信ネットワーク1000を介して通信
部800との間でデータの送受信をするための通信部9
00と、通信部900に接続された各会話データベース
500b〜500dと、サーバ2a〜2cとを備えても
よい(会話制御システム)。
(Third Modification) As shown in FIG. 20, the present modification is not limited to the above-described embodiment and each modification, but includes the communication unit 800 in the conversation control devices 1a and 1b. , A communication unit 9 for transmitting and receiving data to and from the communication unit 800 via the communication network 1000.
00, each of the conversation databases 500b to 500d connected to the communication unit 900, and the servers 2a to 2c (conversation control system).

【0199】ここで、通信ネットワーク1000とは、
データを送受信する通信網を意味するものであり、本実
施形態では、例えば、インターネットなどが挙げられ
る。
Here, the communication network 1000 is
It means a communication network for transmitting and receiving data, and in the present embodiment, for example, the Internet is mentioned.

【0200】尚、本変更例では、便宜上、会話制御装置
1a,1b、会話データベース500b〜500d、サ
ーバ2a〜2cを限定しているが、これに限定されるも
のではなく、更に他の会話データベースを設けてもよ
い。このサーバ2a〜2cには、会話データベース50
0a〜500dに記憶されている内容と同様の内容が記
憶されている。
In this modification, the conversation control devices 1a and 1b, the conversation databases 500b to 500d, and the servers 2a to 2c are limited for the sake of convenience. However, the present invention is not limited to this, and other conversation databases are also included. May be provided. A conversation database 50 is provided for the servers 2a to 2c.
The same contents as the contents stored in 0a to 500d are stored.

【0201】これにより、会話制御部300は、会話制
御装置1aの内部に配置してある会話データベース50
0aのみならず、通信ネットワーク1000を介して、
他の会話制御装置1b、会話データベース500b〜5
00d、サーバ2a〜2cをも参照することができるの
で、例えば、会話データベース500aの中から、話題
検索命令信号に含まれる「格構成」に属する各形態素
(第一形態素情報)と関連する談話範囲を検索すること
ができない場合であっても、他の会話制御装置1b、会
話データベース500b〜500d、サーバ2a〜2c
を参照することにより、上記第一形態素情報と関連する
談話範囲を検索することができ、利用者の発話文により
適した回答文を検索することができる。
As a result, the conversation control unit 300 causes the conversation database 50 arranged inside the conversation control device 1a.
0a as well as via the communication network 1000,
Other conversation control device 1b, conversation database 500b-5
00d and the servers 2a to 2c can also be referred to, and therefore, for example, from the conversation database 500a, a discourse range associated with each morpheme (first morpheme information) belonging to the “case configuration” included in the topic search command signal. Even if it is not possible to search for the other conversation control device 1b, conversation databases 500b to 500d, and servers 2a to 2c.
By referring to, it is possible to search the discourse range related to the first morpheme information, and it is possible to search the answer sentence more suitable for the utterance sentence of the user.

【0202】(第四変更例)文構造解析部430は、特
定した第一形態素情報を構成する各「格構成」及び各
「格構成」に対応付けられた各形態素を会話データベー
ス500に記憶するものであってもよい。回答文検索部
370は、検索した回答文を構成する各「格構成」及び
各「格構成」に対応付けられた各形態素を会話データベ
ース500に記憶するものであってもよい。
(Fourth Modification) The sentence structure analysis unit 430 stores, in the conversation database 500, each “case composition” that constitutes the specified first morpheme information and each morpheme associated with each “case composition”. It may be one. The answer sentence search unit 370 may be configured to store, in the conversation database 500, each “case composition” and each morpheme associated with each “case composition” that make up the retrieved answer sentence.

【0203】談話範囲決定部340は、検索した談話範
囲を会話データベース500に記憶するものであっても
よい。話題検索部360は、検索した第二形態素情報を
会話データベース500に記憶するものであってもよ
い。
The discourse range determination unit 340 may store the retrieved discourse range in the conversation database 500. The topic search unit 360 may store the searched second morpheme information in the conversation database 500.

【0204】上記第一形態素情報と、第二形態素情報
と、第一形態素情報又は第二形態素情報を構成する各
「格構成」及び各「格構成」に対応付けられた各形態素
と、検索した回答文を構成する各「格構成」及び各「格
構成」に対応付けられた各形態素と、検索した談話範囲
とは、それらを相互に関連付けて履歴形態素情報として
会話データベース500に記憶することができる。
The above-mentioned first morpheme information, second morpheme information, each "case configuration" constituting the first morpheme information or the second morpheme information, and each morpheme associated with each "case configuration" are searched. Each “case composition” forming each answer sentence, each morpheme associated with each “case composition”, and the searched discourse range may be stored in the conversation database 500 as history morpheme information in association with each other. it can.

【0205】省略文補完部350は、文節解析部420
で抽出された第一形態素情報に基づいて第一形態素情報
を構成する各属性(サブジェクト、オブジェクト、アク
ションなど;格構成)の中から、形態素を含まない属性
を検索し、検索した属性に基づいてその属性に、会話デ
ータベース500に記憶された履歴形態素情報を付加す
るものであってもよい。
The abbreviated sentence complementing unit 350 includes a clause analyzing unit 420.
From the attributes (subject, object, action, etc .; case configuration) that compose the first morpheme information based on the extracted first morpheme information, an attribute that does not include a morpheme is searched, and based on the searched attribute The history morpheme information stored in the conversation database 500 may be added to the attribute.

【0206】具体的に、談話範囲決定部340から話題
検索命令信号が入力された省略文補完部350は、入力
された談話検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基
づいて、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であ
るかを判定し、第一形態素情報からなる発話内容が省略
文(例えば、サブジェクト、オブジェクト、又はアクシ
ョンに所定の形態素を有しないなど)である場合には、
会話データベース500に記憶されている履歴形態情報
を、第一形態素情報に付加する。
Specifically, the abbreviated sentence complementation unit 350 to which the topic search command signal has been input from the discourse range determination unit 340, the first morpheme information based on the first morpheme information included in the input discourse search command signal. If the utterance content consisting of is an abbreviation, and the utterance content consisting of the first morpheme information is an abbreviation (for example, the subject, object, or action does not have a predetermined morpheme),
The history morphological information stored in the conversation database 500 is added to the first morpheme information.

【0207】即ち、履歴形態情報に含まれるサブジェク
トをS1、オブジェクトをO1、アクションA1、談話
範囲をD1とし、省略された第一形態素情報をWとする
と、補完後の第一形態素情報W1は、S1∪W、O1∪
W、A1∪W、又はD1∪Wとして表現することができ
る。
That is, if the subject included in the history morphological information is S1, the object is O1, the action A1, the discourse range is D1, and the omitted first morpheme information is W, the first morpheme information W1 after the complement is: S1∪W, O1∪
It can be expressed as W, A1∪W, or D1∪W.

【0208】話題検索部360は、省略文補完部350
で補完された第一形態素情報W1と各第二形態素情報と
を照合し、各「話題タイトル」(第二形態素情報)の中
から、第一形態素情報W1を含む第二形態素情報を検索
し、検索した話題タイトルを検索結果信号として回答文
検索部370及び発話種類判定部440に出力する。
The topic retrieval unit 360 includes the abbreviated sentence complementing unit 350.
By collating the first morpheme information W1 complemented with each second morpheme information and searching the second morpheme information including the first morpheme information W1 from each “topic title” (second morpheme information), The retrieved topic title is output to the response sentence search unit 370 and the utterance type determination unit 440 as a search result signal.

【0209】これにより、第一形態素情報からなる発話
内容が省略文であり、日本語として明解でない場合であ
っても、省略文補完部350は、会話データベース50
0に記憶されている履歴形態情報を用いて、省略された
第一形態素情報の形態素を補完することができるので、
省略された第一形態素情報からなる発話内容を明確にす
ることができる。
As a result, even if the utterance content consisting of the first morpheme information is an abbreviated sentence and it is not clear as Japanese, the abbreviated sentence complementing unit 350 causes the conversation database 50
Since the morpheme of the omitted first morpheme information can be complemented by using the history morphology information stored in 0,
It is possible to clarify the utterance content including the omitted first morpheme information.

【0210】このため、省略文補完部350が、第一形
態素情報を構成する発話内容が省略文である場合には、
第一形態素情報からなる発話内容が適正な日本語となる
ように、第一形態素情報に省略された形態素を補完する
ことができるので、話題検索部360は、形態素が補完
された第一形態素情報に基づいて、その第一形態素情報
と関連する最適な「話題タイトル」(第二形態素情報)
を取得することができ、回答文検索部370は、話題検
索部360で取得された最適な「話題タイトル」に基づ
いて、利用者の発話内容により適した回答内容を出力す
ることができる。
Therefore, when the utterance content forming the first morpheme information is an abbreviated sentence, the abbreviated sentence complementing unit 350:
Since the omitted morphemes can be complemented in the first morpheme information so that the utterance content composed of the first morpheme information becomes appropriate Japanese, the topic retrieval unit 360 causes the topic search unit 360 to perform the morpheme complemented first morpheme information. Based on, the optimal "topic title" related to the first morpheme information (second morpheme information)
Based on the optimum “topic title” acquired by the topic search section 360, the response sentence search section 370 can output the reply content more suitable for the utterance content of the user.

【0211】(第五変更例)話題検索部360は、図2
1に示すように、削除部361と、談話付加部362と
を備えてもよい。削除部361は、検索した第二形態素
情報に基づいて、第二形態素情報と談話範囲決定部34
0で検索された談話範囲とを照合し、第二形態素情報を
構成する各形態素の中から、談話範囲と一致する形態素
を削除する削除手段である。
(Fifth Modification) The topic retrieval unit 360 is shown in FIG.
As shown in FIG. 1, a deletion unit 361 and a discourse addition unit 362 may be provided. The deleting unit 361 determines the second morpheme information and the discourse range determining unit 34 based on the searched second morpheme information.
It is a deleting unit that collates the discourse range searched for 0 and deletes the morpheme that matches the discourse range from among the morphemes forming the second morpheme information.

【0212】具体的に、省略文補完部350から話題検
索命令信号が入力された話題検索部360は、入力され
た話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報と、談話
範囲決定部340で決定された談話範囲に属する各第二
形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第
一形態素情報と一致する第二形態素情報を検索する。
Specifically, the topic search unit 360 to which the topic search command signal is input from the abbreviated sentence complementation unit 350 determines the first morpheme information included in the input topic search command signal and the discourse range determination unit 340. The second morpheme information that belongs to the discourse range is collated, and the second morpheme information that matches the first morpheme information is searched from the respective second morpheme information.

【0213】そして、削除部361は、検索された第二
形態素情報に基づいて、その第二形態素情報と談話範囲
決定部340で決定された談話範囲を構成する形態素と
を照合し、第二形態素情報の中から、談話範囲を構成す
る形態素と一致する形態素を削除し、形態素が削除され
た第二形態素情報を削除信号として談話付加部362に
出力する。
Then, the deleting unit 361 collates the second morpheme information with the morphemes constituting the discourse range determined by the discourse range determining unit 340 based on the retrieved second morpheme information, and determines the second morpheme. The morphemes that match the morphemes that make up the discourse range are deleted from the information, and the second morpheme information from which the morphemes have been deleted is output to the discourse addition unit 362 as a deletion signal.

【0214】即ち、削除部361は、第二形態素情報を
構成する各形態素t1から、談話範囲決定部340で決
定された現在の談話範囲D2(このD2は、形態素から
なるものである)を取り除く(取り除いた結果をt2と
すると、t2=t1−D2)。
That is, the deleting unit 361 removes the current discourse range D2 (this D2 is composed of morphemes) determined by the discourse range determining unit 340 from each morpheme t1 constituting the second morpheme information. (T2 = t1-D2, where t2 is the removed result).

【0215】談話付加部362は、削除部361で形態
素が削除された第二形態素情報に基づいて、談話範囲決
定部340で検索された談話範囲に関連付けられた他の
談話範囲を取得し、取得した他の談話範囲を構成する形
態素を、第二形態素情報に付加する談話付加手段であ
る。
The discourse adding unit 362 acquires and obtains another discourse range associated with the discourse range searched by the discourse range determining unit 340 based on the second morpheme information from which the morpheme was deleted by the deleting unit 361. It is a discourse adding unit that adds the morphemes forming the other discourse range to the second morpheme information.

【0216】具体的には、現在の談話範囲D2が回答文
K1と関連性のある談話範囲をDKとすると、回答文K
1又は現在の談話範囲D2と関連性(兄弟関係にあるも
の)のある他の談話範囲D3は、D3=D2∪DKとし
て表現することができるので、他の談話範囲D3を構成
する形態素を付加した後の第二形態素情報W2は、W2
=t2∪D3とすることができる。
Specifically, if the current discourse range D2 is a discourse range that is related to the answer sentence K1, then DK is the answer sentence K.
1 or another discourse range D3 that is related (in a sibling relationship) to the current discourse range D2 can be expressed as D3 = D2∪DK, so a morpheme that constitutes another discourse range D3 is added. The second morpheme information W2 after
= T2∪D3.

【0217】例えば、第二形態素情報を構成する各形態
素t1が(A映画名;*;面白い){A映画名は面白い
?}であり、談話範囲決定部340で決定された現在の
談話範囲D2が(A映画名)である場合には、削除部3
61は、先ず、各形態素t1(A映画名;*;面白い)
から談話範囲D2(A映画名)を削除し、削除した結果
をt2(*;*;面白い)とする(t2=t1−D
2)。
For example, each morpheme t1 constituting the second morpheme information is (A movie name; *; interesting) {A movie name is interesting? }, And when the current discourse range D2 determined by the discourse range determination unit 340 is (A movie name), the deletion unit 3
61 is, first, each morpheme t1 (A movie name; *; interesting)
The discourse range D2 (A movie name) is deleted from, and the deleted result is set to t2 (*; *; funny) (t2 = t1-D).
2).

【0218】現在の談話範囲D2(A映画名)と関連性
のある他の談話範囲D3が”B映画名”である場合に
は、他の談話範囲D3を構成する形態素を付加した後の
第二形態素情報W2は、t2∪D3であるので、(B映
画名;*;面白い){B映画名は面白い?}とすることが
できる。
If another discourse range D3 related to the current discourse range D2 (A movie name) is "B movie name", it is the first after adding the morphemes constituting the other discourse range D3. Since the dimorpheme information W2 is t2∪D3, (B movie name; *; interesting) {B movie name is interesting? } Can be used.

【0219】これにより、利用者の発話内容が”A映画
名は面白い?”である場合には、談話付加部362は、
利用者の発話内容を構成する各形態素(A映画名;*;
面白い)と一致する第二形態素情報(A映画名;*;面
白い)を、他の第二形態素情報(B映画名;*;面白
い){B映画名は面白い?}に変更することができるの
で、回答文検索部370は、談話付加部362で変更さ
れた第二形態素情報に関連付けられた回答文(例え
ば、”B映画名は面白いよ”)を取得し、取得した回答
文を出力することができる。
As a result, when the utterance content of the user is "A is the movie name interesting?"
Each morpheme (A movie name; *;
The second morpheme information (A movie name; *; funny) that matches with (interesting), the other second morpheme information (B movie name; *; funny) {B movie name is interesting? }, The answer sentence search unit 370 acquires the answer sentence associated with the second morpheme information changed by the discourse addition unit 362 (for example, “B movie name is funny”), It is possible to output the acquired answer sentence.

【0220】この結果、回答文検索部370は、利用者
の発話内容に対する回答文を出力するわけではないが、
談話付加部362で付加された形態素を含む第二形態素
情報に基づいて、発話内容に関連する回答文を出力する
ことができるので、出力部600は、回答文検索部37
0で検索された回答文に基づいて、さらに人間味のある
回答文を出力することができる。
As a result, the answer sentence search unit 370 does not output the answer sentence for the utterance content of the user,
Since the answer sentence related to the utterance content can be output based on the second morpheme information including the morpheme added by the discourse adding unit 362, the output unit 600 causes the answer sentence searching unit 37 to output.
It is possible to output a more human-like answer sentence based on the answer sentence retrieved with 0.

【0221】尚、談話付加部362は、形態素が削除さ
れた第二形態素情報に他の談話範囲を付加するものだけ
に限定されるものではなく、形態素が削除された第二形
態素情報に履歴形態素情報(会話データベース500に
記憶されている)を付加するものであってもよい。
Note that the discourse addition unit 362 is not limited to the one that adds another discourse range to the second morpheme information in which the morpheme has been deleted, and the history morpheme in the second morpheme information in which the morpheme has been deleted. Information (stored in the conversation database 500) may be added.

【0222】(第六変更例)話題検索部360は、各第
二形態素情報の中から、第一形態素情報を含む第二形態
素情報を検索することができない場合に、第一形態素情
報と各回答内容とを照合し、各回答内容の中から、第一
形態素情報を含む回答内容を検索することができたとき
は、検索した回答内容に関連付けられている第二形態素
情報を取得する第一検索手段であってもよい。
(Sixth Modification) When the second topic morpheme information cannot retrieve the second morpheme information including the first morpheme information from the second morpheme information, the topic retrieval unit 360 returns the first morpheme information and each answer. When the answer contents including the first morpheme information can be searched from the respective answer contents by collating the contents, the second search that acquires the second morpheme information associated with the searched answer contents It may be a means.

【0223】具体的に、省略文補完部350から話題検
索命令信号が入力された話題検索部360は、入力され
た話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づい
て、第一形態素情報と各第二形態素情報とを照合し、各
第二形態素情報の中から、第一形態素情報と一致する第
二形態素情報を取得することができない場合には、図2
2に示すように、第一形態素情報と、第二形態素情報に
関連付けられている回答文とを照合する。
Specifically, the topic search unit 360 to which the topic search command signal is input from the abbreviated sentence complementation unit 350 determines the first morpheme information based on the first morpheme information included in the input topic search command signal. If the second morpheme information that matches the first morpheme information cannot be acquired from each of the second morpheme information by collating with each second morpheme information,
As shown in 2, the first morpheme information is collated with the answer sentence associated with the second morpheme information.

【0224】この照合により、話題検索部360は、回
答文の中に第一形態素情報を構成する形態素(アクショ
ン又はアクションに対応付けられた形態素)が含まれて
いると判断した場合には、その回答文に関連付けられて
いる第二形態素情報を検索する。
When the topic search unit 360 determines that the answer sentence includes a morpheme (action or a morpheme associated with the action) that constitutes the first morpheme information by this collation, The second morpheme information associated with the answer sentence is searched.

【0225】これにより、話題検索部360は、各第二
形態素情報の中から、第一形態素情報と一致する第二形
態素情報を検索することができなくても、各回答文の中
から、第一形態素情報を構成する形態素(アクション又
はアクションに対応付けられた形態素)を含む回答文を
特定し、この特定した回答文に関連付けられている第二
形態素情報を検索することができるので、利用者の発話
内容を構成する第一形態素情報に対応する第二形態素情
報を適切に検索することができる。
As a result, even if the topic retrieval unit 360 cannot retrieve the second morpheme information that matches the first morpheme information from the respective second morpheme information, the topic retrieval unit 360 retrieves the first morpheme information from the respective answer sentences. Since it is possible to specify the answer sentence including the morpheme (the action or the morpheme associated with the action) that constitutes one morpheme information, and search the second morpheme information associated with the specified answer sentence, the user The second morpheme information corresponding to the first morpheme information constituting the utterance content of can be appropriately searched.

【0226】この結果、話題検索部360が第一形態素
情報に対応する最適な第二形態素情報を検索することが
できるので、回答文検索部370は、話題検索部360
で検索された最適な第二形態素情報に基づいて、利用者
の発話内容に対する適切な回答内容を取得することがで
きる。
As a result, the topic retrieval unit 360 can retrieve the optimum second morpheme information corresponding to the first morpheme information. Therefore, the answer sentence retrieval unit 370 causes the topic retrieval unit 360 to operate.
Based on the optimum second morpheme information searched in, it is possible to acquire appropriate answer contents for the user's utterance contents.

【0227】[プログラム]上記会話制御システム及び
会話制御方法で説明した内容は、パーソナルコンピュー
タ等の汎用コンピュータにおいて、所定のプログラム言
語を利用するための専用プログラムを実行することによ
り実現することができる。
[Program] The contents described in the conversation control system and the conversation control method can be realized by executing a dedicated program for utilizing a predetermined programming language in a general-purpose computer such as a personal computer.

【0228】ここで、プログラム言語としては、本実施
形態では、利用者が求める話題、ある事柄において利用
者に対して抱く感情度、又は陳述文、肯定文、疑問文、
反発文などの種類をその意味内容に応じて形態素と関連
付けて階層的にデータベースに蓄積するための言語、例
えば、発明者らが開発したDKML(Discourse Knowle
dge Markup Language)、XML(eXtensible Markup L
anguage)、C言語等が挙げられる。
Here, as the programming language, in the present embodiment, the topic desired by the user, the emotional level of the user with respect to a certain matter, or a statement, an affirmative sentence, a question sentence,
A language for hierarchically accumulating types of repulsive sentences and the like in a database by associating them with morphemes according to their semantic content, for example, DKML (Discourse Knowle) developed by the inventors.
dge Markup Language), XML (eXtensible Markup L)
anguage), C language, etc.

【0229】即ち、会話制御装置1は、各会話データベ
ース500a〜500dに格納されているデータ(第二
形態素情報、定型内容、回答文、回答種類、集合群、談
話範囲、要素情報などの記憶情報)、その他の各部を、
DKML(Discourse Knowledge Markup Language)等
で構築し、この構築した記憶情報等を利用するためのプ
ログラムを実行することにより実現することができる。
That is, the conversation control device 1 stores the data stored in each of the conversation databases 500a to 500d (the second morpheme information, the fixed contents, the answer sentence, the answer type, the set group, the discourse range, the element information, and the like). ), Other parts,
It can be realized by constructing in DKML (Discourse Knowledge Markup Language) or the like and executing a program for utilizing the constructed memory information and the like.

【0230】このような本実施形態に係るプログラムに
よれば、利用者の発話内容を構成する各形態素を特定
し、特定した各形態素から把握される意味内容を解析し
て、解析した意味内容に関連付けられている予め作成さ
れた回答内容を出力することで、利用者の発話内容に対
応する最適な回答内容を出力することができるという作
用効果を奏する会話制御装置、会話制御システム及び会
話制御方法を一般的な汎用コンピュータで容易に実現す
ることができる。
According to the program according to the present embodiment as described above, each morpheme constituting the utterance content of the user is specified, the semantic content grasped from each specified morpheme is analyzed, and the analyzed semantic content is obtained. A conversation control device, a conversation control system, and a conversation control method, which have an effect that the optimum response content corresponding to the utterance content of the user can be output by outputting the associated pre-created response content. Can be easily realized by a general purpose computer.

【0231】また、会話制御装置1を開発する開発者
は、利用者の発話内容に対する回答内容を検索するため
の第二形態素情報等を、データベースにおいて前記言語
を用いて階層的に構築することができるので、会話制御
装置1は、利用者の発話内容に基づいて発話内容に対す
る回答内容を、階層的な手順を経てデータベースから取
得することができる。
Further, the developer who develops the conversation control device 1 can hierarchically construct the second morpheme information and the like for retrieving the answer contents to the utterance contents of the user in the database using the language. Therefore, the conversation control device 1 can acquire the answer content for the utterance content from the database through a hierarchical procedure based on the utterance content of the user.

【0232】即ち、会話制御装置1は、利用者の発話内
容の階層(例えば、データベースに蓄積されている第二
形態素情報に対して上位概念にあるのか、又は下位概念
にあるのか)を見極めて、見極めた階層に基づいて予め
蓄積された各回答内容の中から、適切な回答内容を取得
することができる。
That is, the conversation control device 1 determines the hierarchy of the utterance content of the user (for example, whether it is in the superordinate concept or the subordinate concept with respect to the second morpheme information accumulated in the database). It is possible to acquire appropriate answer contents from the answer contents accumulated in advance based on the determined hierarchy.

【0233】このため、会話制御装置1は、利用者の発
話内容からなる第一形態素情報と、予め記憶されてい
る”全て”の第二形態素情報とを逐一照合することな
く、ある特定の階層に属する各第二形態素情報と第一形
態素情報とを照合すればよいので、第一形態素情報と近
似する第二形態素情報を短時間で取得することができ
る。
For this reason, the conversation control device 1 does not collate the first morpheme information consisting of the utterance content of the user with the "all" second morpheme information stored in advance, without any specific collation. Since the second morpheme information belonging to the first morpheme information and the first morpheme information may be collated, the second morpheme information that is similar to the first morpheme information can be acquired in a short time.

【0234】更に、上記通信部800と通信部900と
の間の通信は、通信ネットワーク1000を介して、D
KML等からなるプロトコルによってデータを送受信し
てもよい。これにより、会話制御装置1は、例えば、会
話制御装置1に利用者の発話内容に適した回答内容がな
い場合には、通信ネットワーク1000を通じて、DK
ML等の約束事に従って、利用者の発話内容に適した回
答内容(DKMLなどで記述されたもの)を検索し、検
索した回答内容を取得することができる(図20参
照)。
Further, the communication between the communication section 800 and the communication section 900 is performed through the communication network 1000 through the D network.
Data may be transmitted and received by a protocol such as KML. As a result, the conversation control device 1 sends the DK through the communication network 1000 when the conversation control device 1 does not have an answer content suitable for the utterance content of the user.
According to a convention such as ML, it is possible to search the answer content (the one described in DKML or the like) suitable for the utterance content of the user, and obtain the searched answer content (see FIG. 20).

【0235】尚、プログラムは、記録媒体に記録するこ
とができる。この記録媒体は、図23に示すように、例
えば、ハードディスク1100、フロッピー(登録商
標)ディスク1200、コンパクトディスク1300、
ICチップ1400、カセットテープ1500などが挙
げられる。このようなプログラムを記録した記録媒体に
よれば、プログラムの保存、運搬、販売などを容易に行
うことができる。
The program can be recorded in a recording medium. As shown in FIG. 23, this recording medium is, for example, a hard disk 1100, a floppy (registered trademark) disk 1200, a compact disk 1300,
An IC chip 1400, a cassette tape 1500 and the like can be mentioned. According to the recording medium recording such a program, it is possible to easily store, transport, sell, etc. the program.

【0236】[第二実施形態] (情報処理システムの基本構成)本発明の第二実施形態
について図面を参照しながら説明する。図24は、本実
施形態に係る情報処理システム(会話制御システム)の
内部構造を示したものである。同図に示すように、情報
処理システムは、第一実施形態における会話制御装置1
(情報処理装置)の内部構造とほぼ同じであるが、会話
制御部300にランク付部380(ランク付手段)を有
する点で相違する。この相違する点以外は、第一実施形
態及び変更例の構造と同じであるので、相違する点以外
の構造についての説明は、省略する。
Second Embodiment (Basic Configuration of Information Processing System) A second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 24 shows the internal structure of the information processing system (conversation control system) according to this embodiment. As shown in the figure, the information processing system includes a conversation control device 1 according to the first embodiment.
The internal structure is almost the same as that of the (information processing device), except that the conversation control unit 300 has a ranking unit 380 (ranking unit). Except for this difference, the structure is the same as the structure of the first embodiment and the modification, and therefore the description of the structure other than the difference is omitted.

【0237】第一実施形態では、会話制御装置1が、利
用者からの入力情報に基づいて入力情報に対応する最適
な回答文を取得する処理について説明したが、本実施形
態では、会話制御部300にあるランク付部380が、
利用者からの入力情報に基づいて利用者に対して抱く感
情度等をランク付する処理について説明する。具体的な
説明は以下の通りである。
In the first embodiment, the conversation control device 1 has described the processing for acquiring the optimum answer sentence corresponding to the input information based on the input information from the user, but in the present embodiment, the conversation control unit is described. The ranked section 380 in 300
A process of ranking the emotional level of the user and the like based on the input information from the user will be described. The specific description is as follows.

【0238】ランク付部380は、利用者から入力され
た入力情報に基づいて、利用者に対して抱く感情度等と
してランク付するものであり、本実施形態では、図24
に示すように、感情状態判定部381と、理解状態判定
部382と、対立状態判定部383とを有する。ここ
で、感情度とは、会話制御装置1が入力情報に対して抱
く感情の度合いを意味するものである。この感情度は、
本実施形態では、入力情報に基づいて後述する感情状態
判定部381により一義的に判定される。
The ranking unit 380 ranks the emotional level of the user based on the input information input by the user. In the present embodiment, FIG.
As shown in FIG. 3, the emotional state determination unit 381, the understanding state determination unit 382, and the conflict state determination unit 383 are included. Here, the degree of emotion means the degree of emotion that the conversation control device 1 has for the input information. This emotion level is
In this embodiment, the emotional state determination unit 381, which will be described later, makes a unique determination based on the input information.

【0239】このランク付部380は、談話データベー
スに格納されている「談話イベント」テーブルに基づい
て、利用者に対して抱く感情度等を判定する。ここで、
「談話イベント」テーブルは、図25に示すように、本
実施形態では、第一形態素情報が談話範囲と関連性(結
束性)を有する要因となることを示す結束要因(coher
e)、第一形態素情報が現在の談話範囲と関連性を有しな
い要因となることを示す話題変更(shift)からなるもの
である。
The ranking unit 380 determines the emotional level of the user and the like based on the "discourse event" table stored in the discourse database. here,
As shown in FIG. 25, the "discourse event" table is a coherence factor (coher) indicating that the first morpheme information is a factor having relevance (cohesion) with the discourse range in the present embodiment.
e), which includes a topic change (shift) indicating that the first morpheme information is a factor that is not related to the current discourse range.

【0240】具体的に、結束要因は、図26に示すよう
に、本実施形態では、結束要因(−)と結束要因(+)
とからなる。結束要因(−)は、同図に示すように、第
一形態素情報が前の談話範囲に属し、その話題タイトル
に属する「感情度 低」に関連付けられた話題タイトル
が話題検索部360で検索されたことを意味する。ここ
で、「感情度 低」とは、会話制御装置1が、話題タイ
トルに対して抱く感情度を低く(例えば、会話制御装置
1が話題タイトルに対して余り関心がない場合など)設
定していることを意味する。
Specifically, as shown in FIG. 26, the binding factors are the binding factor (-) and the binding factor (+) in this embodiment.
Consists of. As for the cohesion factor (-), as shown in the figure, the topic search unit 360 searches for a topic title whose first morpheme information belongs to the previous discourse range and which is associated with "low emotion" belonging to the topic title. Means that Here, "low emotional level" means that the conversation control apparatus 1 has a low emotional level with respect to the topic title (for example, when the conversation control apparatus 1 has little interest in the topic title). Means that

【0241】結束要因(+)は、同図に示すように、第
一形態素情報が前の談話範囲に属し、その談話範囲に属
する「感情度 高」に関連付けられた話題タイトルが話
題検索部360で検索されたことを意味する。ここで、
「感情度 高」とは、会話制御装置1が、話題タイトル
に対して抱く感情度を高く(例えば、会話制御装置1が
話題タイトルに対して関心がある場合など)設定してい
ることを意味する。
As for the cohesion factor (+), as shown in the figure, the topic morpheme information belongs to the previous discourse range, and the topic title associated with “high emotion” belonging to the discourse range is the topic search unit 360. It means that it was searched by. here,
“High emotion level” means that the conversation control device 1 sets a high emotion level for the topic title (for example, when the conversation control device 1 is interested in the topic title). To do.

【0242】これら結束要因(−)(+)は、図26に
示すように、鸚鵡返し判定部330による”条件付”鸚
鵡返し処理の結果、省略文補完部350による省略文補
完処理の結果に基づいて、ランク付部380で決定され
る。
As shown in FIG. 26, these binding factors (-) and (+) are determined based on the result of the "conditional" parsing process by the paring judgment unit 330 and the result of the abbreviated sentence complementing process by the abbreviated sentence complementing unit 350. , The ranking section 380 determines.

【0243】また、話題変更は、図26に示すように、
話題変更(−)と話題変更(+)とからなるものであ
る。話題変更(−)は、同図に示すように、話題検索部
360で検索された現在の話題タイトルが、後に「感情
度 低」に関連付けられた他の話題タイトルに変更され
たことを意味する。
Further, the topic change is as shown in FIG.
It consists of topic change (-) and topic change (+). The topic change (-) means that the current topic title retrieved by the topic retrieval unit 360 is later changed to another topic title associated with "low emotional level", as shown in FIG. .

【0244】話題変更(+)は、同図に示すように、話
題検索部360で検索された現在の話題タイトルが、後
に「感情度 高」に関連付けられた他の話題タイトルに
変更されたことを意味する。これら話題変更(−)
(+)は、図26に示すように、談話範囲決定部340
による談話範囲の検索結果に基づいてランク付部380
で決定されるものである。
The topic change (+) means that the current topic title retrieved by the topic retrieval unit 360 is later changed to another topic title associated with "high emotion level", as shown in FIG. Means Change these topics (-)
As shown in FIG. 26, (+) indicates the discourse range determination unit 340.
Ranking unit 380 based on the search result of the discourse range by
It is decided by.

【0245】また、「談話範囲イベント」テーブルは、
上記の他に、第一形態素情報が現在の話題を中断する要
因となることを示す中断要因(interruput)、第一形態素
情報が第二形態素情報よりも難解な情報となることを示
す難解要因(harass)、第一形態素情報が第二形態素情報
に対して対立する要因となることを示す対立要因(oppos
e)等からなるものである。
[0245] The "discourse range event" table is
In addition to the above, an interruption factor indicating that the first morpheme information is a factor that interrupts the current topic (interruput), an esoteric factor indicating that the first morpheme information is more esoteric information than the second morpheme information ( harass), an opposition factor (oppos) indicating that the first morpheme information causes a conflict with the second morpheme information.
e) etc.

【0246】図24に示すように、中断要因は、鸚鵡返
し判定部330による鸚鵡返し処理、反射的判定部32
0による反射的処理に基づいて、ランク付部380によ
り決定される。難解要因は、話題検索部360による話
題タイトル(第二形態素情報)の検索結果に基づいて、
ランク付部380により決定されるものである。対立要
因は、発話種類判定部440による発話種類の判定に基
づいて、ランク付部380により決定されるものであ
る。
As shown in FIG. 24, the interruption factors are the bird-peel process by the bird-peel determination unit 330 and the reflex determination unit 32.
It is determined by the ranking unit 380 based on the reflective processing by 0. The difficulty factor is based on the search result of the topic title (second morpheme information) by the topic search unit 360.
It is determined by the ranking unit 380. The confrontation factor is determined by the ranking unit 380 based on the determination of the utterance type by the utterance type determination unit 440.

【0247】感情状態判定部381は、話題検索部36
0による検索結果に基づいて、各第二形態素情報の中か
ら、第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索される
頻度の大きさに応じてランク付するランク付手段であ
る。
The emotional state determination unit 381 is the topic search unit 36.
It is a ranking unit that ranks the second morpheme information including the first morpheme information based on the search result of 0 according to the frequency of search.

【0248】感情状態判定部381は、検索される頻度
が低い場合には、低いランクにランク付し、検索される
頻度が高い場合には、高いランクにランク付するランク
付手段でもある。このランクの大きさは、利用者に対し
て抱く感情度、入力情報に対する理解度、利用者との間
で感じる対立度として表現することができる。
The emotional state determination unit 381 is also a ranking means for ranking a low rank when the frequency of the search is low and a high rank when the frequency of the search is high. The size of this rank can be expressed as the degree of emotions the user has, the degree of understanding of the input information, and the degree of conflict felt with the user.

【0249】感情状態判定部381で判定する感情度
は、本実施形態では、例えば、図27に示すように、例
えば6段階にランク付することができる。この感情度
は、利用者に対して抱く感情度が高く(良くなる方向)
なればなる程、同図に示す数値が上昇する方向に位置付
けれれるものである。
In the present embodiment, the emotional level determined by the emotional state determination section 381 can be ranked into, for example, six levels as shown in FIG. As for this emotion level, the degree of emotion that the user has is high (direction to improve).
The higher the value, the more the numerical value shown in FIG.

【0250】従って、感情度がe(0)からe(3)へ
と遷移することによって、利用者に対して抱く感情度が
高くなることを意味する。一方、感情度がe(0)から
e(−2)へと遷移することによって、利用者に対して
抱く感情度が低くなることを意味する。6段階のうち、
基準となる感情度は、本実施形態では、e(0)である
とする。
Therefore, it means that the transition of the emotion level from e (0) to e (3) increases the emotion level of the user. On the other hand, the transition of the emotion level from e (0) to e (-2) means that the emotion level held by the user decreases. Out of 6
In this embodiment, the reference emotion level is e (0).

【0251】また、感情度のランク付は、本実施形態で
は、感情マイナス要因、感情プラス要因、話題変更
(+)(−)を用いて行うものとする。この感情マイナ
ス要因は、本実施形態では、上記説明した中断要因、難
解要因、対立要因、結束要因(−)、話題変更(−)か
らなるものとする。感情プラス要因は、結束要因
(+)、話題変更(+)からなるものである。
In the present embodiment, the ranking of the emotion level is performed by using the negative emotion factor, the positive emotion factor, and the topic change (+) (-). In the present embodiment, this negative emotion factor is assumed to be the interruption factor, the difficult factor, the conflict factor, the cohesion factor (-), and the topic change (-) described above. Positive emotion factors consist of cohesion factors (+) and topic changes (+).

【0252】尚、同図では、話題変更(−)(+)によ
り感情度が二段階以上、遷移しているが、これは、現在
の話題タイトルから「感情度 ”とても”低い」又は
「感情度 ”とても”高い」に関連付けられた話題タイ
トルが選択されたときに、感情度が2段階以上、遷移さ
れるものである。
[0252] In the figure, the degree of emotion changes by two or more stages due to topic change (-) (+). This means that the emotion level is "very low" or "emotional" from the current topic title. When the topic title associated with the degree of "very high" is selected, the emotion level is changed in two or more stages.

【0253】具体的に、感情状態判定部381は、話題
検索部360で第一形態素情報を含む第二形態素情報が
検索されない場合には、利用者に対して抱く感情度を低
いランクにランク付する。
Specifically, when the topic search unit 360 does not search for the second morpheme information including the first morpheme information, the emotional state determination unit 381 ranks the emotional level of the user low. To do.

【0254】即ち、話題検索部360で第一形態素情報
を含む第二形態素情報が検索されないということは、利
用者から入力された入力情報を構成する第一形態素情報
が予め記憶されている各第二形態素情報よりも難解(ha
rass)であると擬似的に断定することができるので、感
情状態判定部381は、利用者から入力された入力情報
(第一形態素情報)が感情マイナス要因(難解要因)で
あると判断し、利用者に対して抱く感情度を低い方に設
定する。
That is, the fact that the topic search unit 360 does not search the second morpheme information including the first morpheme information means that the first morpheme information constituting the input information input by the user is stored in advance. More difficult than dimorphic information (ha
Since it can be pseudo-asserted that it is rass), the emotional state determination unit 381 determines that the input information (first morpheme information) input by the user is an emotional negative factor (difficulty factor), Set the emotional level of the user to be lower.

【0255】一方、感情状態判定部381は、話題検索
部360で第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索
された場合には、利用者に対して抱く感情度を高いラン
クにランク付する。
On the other hand, when the topic search unit 360 searches for the second morpheme information including the first morpheme information, the emotional state determination unit 381 ranks the emotional level of the user in a high rank. .

【0256】即ち、話題検索部360で第一形態素情報
を含む第二形態素情報が検索されたということは、利用
者から入力された入力情報を構成する第一形態素情報が
予め記憶されている各第二形態素情報よりも容易である
と擬似的に断定することができるので、感情状態判定部
381は、利用者から入力された入力情報を理解するこ
とができると判断し、利用者に対して抱く感情度を高い
方に設定する。
That is, the fact that the topic search unit 360 has searched for the second morpheme information including the first morpheme information means that the first morpheme information constituting the input information input by the user is stored in advance. Since it can be pseudo-asserted that it is easier than the second morpheme information, the emotional state determination unit 381 determines that the user can understand the input information input by the user, and Set the emotional level to be high.

【0257】また、感情状態判定部381は、談話範囲
決定部340(関連性判定手段)による判定結果に基づ
いてランク付するランク付手段でもある。この談話範囲
決定部340は、本実施形態では、検索した談話範囲を
示す第一談話範囲と、その後に検索した談話範囲を示す
第二談話範囲とを照合し、第二談話範囲が第一談話範囲
と関連性を有するかについて判定する関連性判定手段で
ある。
The emotional state determination unit 381 is also a ranking unit for ranking based on the determination result by the discourse range determination unit 340 (relevance determination unit). In the present embodiment, the discourse range determination unit 340 matches the first discourse range indicating the retrieved discourse range with the second discourse range indicating the retrieved discourse range, and the second discourse range is the first discourse. It is a relevance determination means for determining whether or not the range has relevance.

【0258】具体的に、感情状態判定部381は、談話
範囲決定部340で第二談話範囲が第一談話範囲と関連
性を有しないと判定された場合には、例えば利用者に対
して抱く感情度を低いランクにランク付する。
Specifically, when the discourse range determination unit 340 determines that the second discourse range is not related to the first discourse range, the emotional state determination unit 381 embraces the user, for example. Rank the emotional level low.

【0259】即ち、談話範囲決定部340で第二話題範
囲が第一話題範囲と関連性を有しないと判定されたとい
うことは、第一形態素情報を含む現在の談話範囲(第二
談話範囲)がその前の談話範囲(第一談話範囲)とは異
なる(前後関係の話題に結束性がない;これは”話題変
更”ともいう)ものであると擬似的に断定することがで
きるので、感情状態判定部381は、第二談話範囲に属
する第一形態素情報が「感情度 低」に関連付けられた
話題タイトル(第二形態素情報)に含まれる場合には、
第一形態素情報が感情マイナス要因(話題変更(−))
であると判断し、利用者に対して抱く感情度を低い方に
設定する(図26、図27参照)。
That is, the fact that the second topic range is not related to the first topic range by the discourse range determination unit 340 means that the current discourse range including the first morpheme information (second discourse range). Is different from the previous discourse range (the first discourse range) (the context related topics have no cohesiveness; this is also called "topic change"), so it can be pseudo-asserted. When the state determination unit 381 includes the first morpheme information belonging to the second discourse range in the topic title (second morpheme information) associated with “low emotional level”,
The first morpheme information is a negative factor for emotions (topic change (-))
Then, the emotional level of the user is set to be lower (see FIGS. 26 and 27).

【0260】これにより、話題変更(−)は、現在の談
話範囲が他の談話範囲に変更され、変更された後の談話
範囲に属する第一形態素情報が会話制御装置1にとって
は面白くない内容であることを意味する。
As a result, the topic change (-) is such that the current discourse range is changed to another discourse range, and the first morpheme information belonging to the changed discourse range is not interesting to the conversation control device 1. Means there is.

【0261】この場合、感情状態判定部381は、第二
談話範囲に属する第一形態素情報が「感情度 高」に関
連付けられた話題タイトル(第二形態素情報)に含まれ
る場合には、第一形態素情報が感情プラス要因(話題変
更(+))であると判断し、利用者に対して抱く感情度
を高い方に設定することもできる。
In this case, if the emotional state determining unit 381 includes the first morpheme information belonging to the second discourse range in the topic title (second morpheme information) associated with “high emotion level”, It is also possible to determine that the morpheme information is an emotional plus factor (topic change (+)) and set the emotional level to the user to be higher.

【0262】これにより、話題変更(+)は、現在の談
話範囲が他の談話範囲に変更され、変更された後の談話
範囲に属する第一形態素情報が会話制御装置1にとって
は面白い内容であることを意味する。
As a result, the topic change (+) is an interesting content for the conversation control device 1 because the current discourse range is changed to another discourse range and the first morpheme information belonging to the changed discourse range is interesting. Means that.

【0263】一方、感情状態判定部381は、談話範囲
決定部340で第二談話範囲が第一談話範囲と関連性を
有すると判定された場合には、例えば利用者に対して抱
く感情度を高いランクにランク付する。
On the other hand, when the discourse range determination section 340 determines that the second discourse range is related to the first discourse range, the emotional state determination section 381 determines, for example, the emotional level of the user. Rank high.

【0264】即ち、談話範囲決定部340で第二話題範
囲が第一話題範囲と関連性を有すると判定されたという
ことは、第一形態素情報を含む現在の談話範囲(第二談
話範囲)がその前の談話範囲(第一談話範囲)と実質的
に同一(前後関係の話題に結束性がある)のものである
と擬似的に断定することができるので、感情状態判定部
381は、第二談話範囲に属する第一形態素情報が「感
情度 高」に関連付けられた話題タイトル(第二形態素
情報)に含まれる場合には、第一形態素情報が感情プラ
ス要因(結束要因(+))であると判断し、利用者に対
して抱く感情度を高い方に設定する(図26、図27参
照)。
That is, the discourse range determination unit 340 determines that the second topic range is related to the first topic range, which means that the current discourse range including the first morpheme information (second discourse range) is Since it can be pseudo-asserted that it is substantially the same as the previous discourse range (first discourse range) (the related topics have cohesiveness), the emotional state determination unit 381 determines that When the first morpheme information belonging to the two discourse ranges is included in the topic title (second morpheme information) associated with “high emotion level”, the first morpheme information is an emotional plus factor (cohesion factor (+)). It is determined that there is, and the emotional level that the user has is set to be higher (see FIGS. 26 and 27).

【0265】これにより、結束要因(+)は、現在の談
話範囲がその前の談話範囲と実質的に同一であり、現在
の談話範囲に属する第一形態素情報が会話制御装置1に
とっては面白い内容であることを意味する。
As a result, the cohesion factor (+) is such that the current discourse range is substantially the same as the previous discourse range, and the first morpheme information belonging to the current discourse range is interesting to the conversation control device 1. Means that.

【0266】この場合、感情状態判定部381は、第二
談話範囲に属する第一形態素情報が「感情度 低」に関
連付けられた話題タイトル(第二形態素情報)に含まれ
る場合には、第一形態素情報が感情マイナス要因(結束
要因(−))であると判断し、利用者に対して抱く感情
度を低い方に設定することもできる。
In this case, if the emotional state determination section 381 includes the first morpheme information belonging to the second discourse range in the topic title (second morpheme information) associated with "low emotional level", It is also possible to determine that the morpheme information is a negative factor for emotion (cohesion factor (-)) and set the emotional level to the user to be lower.

【0267】これにより、結束要因(−)は、現在の談
話範囲がその前の談話範囲と実質的に同一であるが、現
在の談話範囲に属する第一形態素情報が会話制御装置1
にとっては面白くない内容であることを意味する。
As a result, the cohesion factor (-) is such that the current discourse range is substantially the same as the previous discourse range, but the first morpheme information belonging to the current discourse range is the conversation control device 1.
It means that the content is not interesting to me.

【0268】また、感情状態判定部381は、省略文補
完部350で談話範囲を構成する形態素が第一形態素情
報に付加された結果に基づいてランクにランク付するラ
ンク付手段でもある。
The emotional state determination section 381 is also a ranking means for ranking the morphemes forming the discourse range in the abbreviated sentence complementing section 350 on the basis of the result added to the first morpheme information.

【0269】具体的に、省略文補完部350が、文構造
解析部430で抽出された第一形態素情報を構成する各
属性(主格からなる主体格、目的格からなる対象格な
ど)の中から、形態素を含まない属性を検索する。省略
文補完部350が、検索した属性に基づいて、その属性
に、談話範囲決定部340で検索された談話範囲を構成
する形態素を付加する。
More specifically, the abbreviated sentence complementing unit 350 selects from among the attributes (the subject case consisting of the nominative case, the target case consisting of the objective case, etc.) constituting the first morpheme information extracted by the sentence structure analyzing section 430. , Search for attributes that do not include morphemes. The abbreviated sentence complementing unit 350 adds the morphemes forming the discourse range searched by the discourse range determining unit 340 to the attribute based on the searched attribute.

【0270】感情状態判定部381は、省略文補完部3
50で談話範囲を構成する形態素が第一形態素情報に付
加された場合には、利用者に対して抱く感情度を高いラ
ンクにランク付する。
The emotional state determining unit 381 is the abbreviated sentence complementing unit 3
When the morphemes composing the discourse range at 50 are added to the first morpheme information, the emotional level of the user is ranked high.

【0271】即ち、省略文補完部350で第一形態素情
報からなる入力情報が省略文(第一形態素情報に談話範
囲が付加された場合には、この形態素が付加される前の
第一形態素情報からなる入力情報は省略文であることを
意味する)であると判断されたということは、利用者
は、現在の談話範囲に属していることを前提に、現在の
談話範囲に属する入力情報を入力しているものと考えら
れるので、この段階で入力された入力された入力情報
は、現在の談話範囲からなる形態素を省略した省略文で
ある傾向が高い(詳述は、第一実施形態における”省略
文補完部350”の項を参照のこと)。
That is, in the abbreviated sentence complementing unit 350, the input information consisting of the first morpheme information is the abbreviated sentence (when the discourse range is added to the first morpheme information, the first morpheme information before this morpheme is added It means that the input information consisting of is abbreviations) means that the user can input the input information that belongs to the current discourse range on the assumption that the user belongs to the current discourse range. Since it is considered that the input information is input at this stage, it is highly likely that the input information input at this stage is an abbreviated sentence in which the morpheme consisting of the current discourse range is omitted (for details, refer to the first embodiment. (See the section "Abbreviated sentence complementing section 350").

【0272】そこで、感情状態判定部381は、省略文
補完部350で第一形態素情報が省略文であると判断さ
れた場合には、現在の談話範囲がその前の談話範囲と実
質的に同一であると擬似的に断定し、この第一形態素情
報が前の談話範囲と関連性を有する結束要因であると判
断する。この場合、感情状態判定部381は、結束要因
が結束要因(+)であれば、利用者に対して抱く感情度
を高い方へと設定し、結束要因が結束要因(−)であれ
ば、利用者に対して抱く感情度を低い方へと設定するこ
とができる。
Therefore, when the abbreviated sentence complementing unit 350 determines that the first morpheme information is an abbreviated sentence, the emotional state determination unit 381 has the current discourse range substantially the same as the previous discourse range. And the first morpheme information is determined to be a cohesive factor that is related to the previous discourse range. In this case, the emotional state determination unit 381 sets the emotional level of the user to be higher if the binding factor is the binding factor (+), and sets the binding factor to be the binding factor (-), It is possible to set the emotional level of the user to be low.

【0273】更に、感情状態判定部381は、反射的判
定部320又は鸚鵡返し判定部330による検索結果に
基づいて、第一形態素情報を含む定型内容又は鸚鵡返し
要素が検索される頻度の大きさに応じてランク付するラ
ンク付手段でもある。この反射的判定部320は、抽出
された第一形態素情報と各定型内容とを照合し、各定型
内容の中から、第一形態素情報を含む反射的要素情報を
検索する定型取得手段である。具体的に、反射的判定部
320が各定型内容の中から第一形態素情報と一致する
定型内容を検索した場合には、感情状態判定部381
は、利用者に対して抱く感情度を低いランクにランク付
ける。
Further, the emotional state determination unit 381 determines, based on the search result by the reflexive determination unit 320 or the parody return determination unit 330, the standard content including the first morpheme information or the frequency of retrieval of the parody return element. It is also a means of ranking. The reflexive determination unit 320 is a fixed-form acquisition unit that collates the extracted first morpheme information with each standard content and retrieves reflexive element information including the first morpheme information from each standard content. Specifically, when the reflexive determination unit 320 retrieves a standard content that matches the first morpheme information from each standard content, the emotional state determination unit 381.
Ranks a user's emotional level to a low rank.

【0274】即ち、反射的判定部320で第一形態素情
報と一致する定型内容が検索されたということは、第一
形態素情報が現在の話題を中断させるための要素(中断
要因;interrupt)であると擬似的に断定することがで
きるので、感情状態判定部381は、この第一形態素情
報が感情マイナス要因(中断要因)であると判断し、利
用者に対して抱く感情度を低い方に設定する(図26、
図27参照)。例えば利用者が会話の途中で話題とは全
く関係ない”おはよう”(定型内容)を入力した場合に
は、”おはよう”が中断要因となる。
That is, the fact that the reflexive determination unit 320 has searched for the fixed contents that match the first morpheme information is an element (interruption factor; interrupt) for the first morpheme information to interrupt the current topic. Therefore, the emotional state determination unit 381 determines that the first morpheme information is an emotional negative factor (interruption factor), and sets the emotional level held by the user to a lower emotional level. (Fig. 26,
See FIG. 27). For example, if the user inputs "Good morning" (standard content) that has nothing to do with the topic during the conversation, "Good morning" becomes the interruption factor.

【0275】また、鸚鵡返し判定部330は、形態素抽
出部410で抽出された現在の第一形態素情報が、形態
素抽出部410で抽出された過去の回答内容(この過去
の第一形態素情報(鸚鵡返し要素)は、鸚鵡返し要素デ
ータベース802に記憶されている)に含まれるかを判
定するものである。
[0275] Further, the parrot judgment unit 330 determines that the present first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 is the past answer content extracted by the morpheme extraction unit 410 (this past first morpheme information (parousel element ) Is stored in the parrot element database 802).

【0276】鸚鵡返し判定部330が、現在の第一形態
素情報が過去の回答内容に含まれると判定した場合に
は、感情状態判定部381は、利用者が過去の回答内容
に対して鸚鵡返し(利用者が回答内容に対して聞き直し
ていること)しており、第一形態素情報が現在の話題を
中断させるための中断要因であると擬似的に断定するこ
とができる。
When the parody judgment unit 330 judges that the current first morpheme information is included in the past reply contents, the emotional state judging unit 381 determines that the user has returned the parody to the past reply contents (use The person is listening again to the answer contents), and it is possible to artificially conclude that the first morpheme information is an interruption factor for interrupting the current topic.

【0277】この場合、感情状態判定部381は、現在
の第一形態素情報が感情マイナス要因(中断要因)であ
るので、利用者に対して抱く感情度を低い方に設定す
る。(図26、図27参照)。
In this case, since the current first morpheme information is an emotional negative factor (interruption factor), the emotional state determining unit 381 sets the emotional level to the user to be lower. (See FIGS. 26 and 27).

【0278】更に、鸚鵡返し判定部330が、形態素抽
出部410で抽出された現在の形態素情報が過去の第一
形態素情報(この過去の第一形態素情報は、鸚鵡返し要
素データベース802に記憶されている)に含まれると
判定した場合には、感情状態判定部381は、現在の第
一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれるので、
現在の話題とは関係なく、利用者が過去の入力情報と同
一の入力情報を反復して入力しているものと判断するこ
とができる。
Furthermore, the parrot judging section 330 determines that the present morpheme information extracted by the morpheme extracting section 410 is the past first morpheme information (the past first morpheme information is stored in the parrot element database 802). When it is determined that the first first morpheme information is included in the past first morpheme information,
It can be determined that the user repeatedly inputs the same input information as the past input information regardless of the current topic.

【0279】この場合、感情状態判定部381は、反復
して入力された入力情報が中断要因であると判断し、利
用者に対して抱く感情度を低い方に設定する(詳述は、
第一実施形態における”鸚鵡返し処理”を参照のこ
と)。
In this case, the emotional state determination unit 381 determines that the input information repeatedly input is the interruption factor and sets the emotional level to the user to be lower (details will be described below).
(Refer to the "parsing process" in the first embodiment).

【0280】尚、鸚鵡返し判定部330又は反射的判定
部320が各定型内容の中から第一形態素情報と一致す
る定型内容を検索できない場合には、感情状態判定部3
81は、利用者に対して抱く感情度を低いランクにラン
ク付してもよい。
If the parody judgment unit 330 or the reflexive judgment unit 320 cannot retrieve the fixed contents matching the first morpheme information from the fixed contents, the emotional state judging unit 3
81 may rank the emotional level that the user has in a low rank.

【0281】更に、感情状態判定部381は、発話種類
判定部440で特定された入力情報が反発文などの反発
要素である場合には、利用者に対して抱く感情度を低い
ランクにランク付するものでもある。
Furthermore, when the input information specified by the utterance type determination unit 440 is a repulsive element such as a repulsive sentence, the emotional state determination unit 381 ranks the emotional level of the user to be low. It is also something to do.

【0282】ここで、反発要素とは、会話制御装置1か
ら出力される回答内容に対して利用者が反発するための
要素を意味するものであり、本実施形態では、例えば、
利用者の入力情報が回答内容に対して反発的な文である
ことを示す反発文、利用者の入力情報が回答内容に対し
て否定的な文であることを示す否定文等からなるもので
ある。
Here, the repulsion element means an element for the user to repel the reply content output from the conversation control device 1. In the present embodiment, for example,
It consists of a repulsive sentence indicating that the input information of the user is a sentence that is repulsive to the response content, and a negative sentence that indicates that the input information of the user is a negative sentence to the response content. is there.

【0283】即ち、発話種類判定部440で利用者から
入力された入力情報の入力種類が反発要素からなるもの
であると特定されたということは、利用者と会話制御装
置1とが対立(oppose)していると擬似的に断定するこ
とができるので、感情状態判定部381は、この第一形
態素情報が感情マイナス要因(対立要因)であると判断
し、利用者に対して抱く感情度を低い方に設定する(図
26、図27参照)。
That is, the fact that the input type of the input information input by the user by the utterance type determination unit 440 is specified to consist of repulsive elements means that the user and the conversation control device 1 are in opposition. ), The emotional state determination unit 381 determines that the first morpheme information is an emotional negative factor (opposite factor), and determines the emotional level to the user. The lower one is set (see FIGS. 26 and 27).

【0284】理解状態判定部382は、話題検索部36
0で各第二形態素情報の中から第一形態素情報を含む第
二形態素情報が検索されない場合には、利用者から入力
された入力情報が難解(harass)(難解要因)であると
判断し、入力情報に対する理解度を低いランクにランク
付するランク付手段である。
The understanding state determination unit 382 is the topic search unit 36.
When the second morpheme information including the first morpheme information is not retrieved from each second morpheme information with 0, it is determined that the input information input by the user is harass (difficulty factor), It is a ranking means that ranks the degree of comprehension of input information to a low rank.

【0285】即ち、話題検索部360で各第二形態素情
報の中から第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索
されないということは、第一形態素情報が第二形態素情
報よりも難解であると擬似的に断定することができるの
で、理解状態判定部382は、この第一形態素情報が難
解要因であると判断し、入力情報に対する理解度を低い
方へと設定する。
That is, the fact that the second morpheme information including the first morpheme information is not retrieved from the respective second morpheme information by the topic retrieval unit 360 means that the first morpheme information is more difficult than the second morpheme information. Since it is possible to make a pseudo-assertion, the understanding state determination unit 382 determines that the first morpheme information is a difficult factor and sets the degree of comprehension of the input information to the lower one.

【0286】尚、理解状態判定部382は、話題検索部
360で各第二形態素情報の中から第一形態素情報を含
む第二形態素情報が検索された場合には、利用者から入
力された入力情報が容易であると判断し、入力情報に対
する理解度を高いランクにランク付てもよい。また、理
解状態判定部382は、第一形態素情報が結束要因へと
話題変更する要因である場合には、入力情報に対する理
解度を高いランクにランク付てもよい。
When the topic retrieval unit 360 retrieves the second morpheme information including the first morpheme information from the second morpheme information, the understanding state determination unit 382 inputs the input from the user. It may be determined that the information is easy, and the degree of understanding of the input information may be ranked high. Further, when the first morpheme information is a factor that changes the topic to a cohesion factor, the understanding state determination unit 382 may rank the degree of comprehension of the input information to a high rank.

【0287】ここで、理解度とは、利用者から入力され
た入力情報に対する理解の度合いを意味するものであ
る。この理解度は、図28に示すように、本実施形態で
は、例えば、4段階にランク付することができる。
Here, the degree of comprehension means the degree of comprehension of the input information inputted by the user. As shown in FIG. 28, the degree of understanding can be ranked in four levels in this embodiment, for example.

【0288】数値が大きくなればなる程(r(−2)か
らr(1)への方向)、入力情報に対してより理解が深
まる方向(理解が明確に張る方向)にあることを意味す
る。一方、数値が小さくなればなる程(r(1)からr
(−2)、入力情報に対してより理解がされなくなる方
向(理解が不明確になる方向)にあることを意味する。
The larger the numerical value (direction from r (-2) to r (1)), the more the understanding of the input information is deepened (the direction in which the understanding is clearly extended). . On the other hand, the smaller the numerical value (from r (1) to r
(-2) means that the input information tends to be less understood (direction in which the understanding is unclear).

【0289】具体的に理解状態判定部382は、同図に
示すように、r(0)を基準とし、第一形態素情報が難
解要因であると判断した場合には、理解度を低い方向へ
と遷移(ランク付)させ、第一形態素情報が結束要因へ
と話題変更する要因であると判断した場合には、理解度
を高い方向へと遷移させる。
Specifically, as shown in the same figure, when the understanding state judging unit 382 judges that the first morpheme information is a difficult factor with r (0) as a reference, the understanding level is lowered. When it is determined that the first morpheme information is a factor that changes the topic to a cohesion factor, the understanding level is transitioned to a higher degree.

【0290】また、理解状態判定部382は、第一形態
素情報が中断要因又は対立要因であると判断した場合に
は、第一形態素情報は入力情報の理解に何ら寄与してい
ないので、理解度のランクを現状のままに維持する(同
図参照)。更に、理解状態判定部382は、感情度がプ
ラスの方向に遷移した場合には、理解度のランクを高い
ランクへと遷移させる。
If the understanding state determination unit 382 determines that the first morpheme information is the interruption factor or the conflicting factor, the first morpheme information does not contribute to the understanding of the input information. The rank of is maintained as it is (see the figure). Further, the understanding state determination unit 382 transitions the understanding level to a higher rank when the emotion level shifts in the positive direction.

【0291】尚、難解要因、結束要因、話題変更、中断
要因及び対立要因は、上記感情状態判定部381の項で
説明した内容と同様であるので、この説明は、省略す
る。
Since the difficult factor, the cohesive factor, the topic change, the interruption factor, and the conflicting factor are the same as the contents described in the section of the emotional state determining section 381, the description thereof will be omitted.

【0292】対立状態判定部383は、発話種類判定部
440で特定された入力情報が反発文などの反発要素
(oppose;対立要因とも呼ぶ)である場合には、利用者
との間の対立度を高いランクにランク付するものであ
る。また、対立状態判定部383は、発話種類判定部4
40で特定された入力情報が反発文などの反発要素でな
い場合には、利用者との間の対立度を低いランクにラン
ク付するものでもある。
If the input information specified by the utterance type determination unit 440 is a repulsive element (oppose; also referred to as an opposition factor) such as a repulsive sentence, the conflict state determination unit 383 determines the degree of conflict with the user. Is to be ranked high. In addition, the conflict state determination unit 383 is the utterance type determination unit 4
When the input information specified by 40 is not a repulsive element such as a repulsive sentence, the degree of confrontation with the user is also ranked low.

【0293】ここで、対立度とは、会話制御装置1が利
用者に対して抱く対立の度合いを意味するものである。
この対立度は、図29に示すように、本実施形態では、
例えば、5段階にランク付することができる。数値が大
きくなればなる程、利用者に対して抱く対立度が低く
(弱く)なる方向にあることを意味する。一方、数値が
小さくなればなる程、利用者に対して抱く対立度が高く
(強く)なる方向にあることを意味する。
Here, the degree of conflict means the degree of conflict the conversation control device 1 has with the user.
As shown in FIG. 29, this degree of conflict is
For example, it can be ranked in five stages. The higher the value, the lower (weaker) the degree of conflict with the user is. On the other hand, the smaller the numerical value, the higher (stronger) the degree of conflict with the user is.

【0294】具体的に対立状態判定部383は、同図に
示すように、O(0)を基準とし、第一形態素情報が対
立要因であると判断した場合には、対立度を低い方へと
遷移(ランク付)させる。また、対立状態判定部383
は、第一形態素情報が対立要因ではなく、結束要因へと
談話変更する要因(反発要素でない)であると判断した
場合には、対立度を高い方へと遷移させる。
Specifically, as shown in the same figure, the confrontation state determination unit 383 determines that the degree of confrontation is lower when the first morpheme information is the confrontation factor based on O (0). And make a transition (with rank). In addition, the conflict state determination unit 383
If it is determined that the first morpheme information is not a confrontation factor but a discourse change factor (not a repulsion factor) to a cohesion factor, the first morpheme information transitions to a higher confrontation degree.

【0295】更に、第一形態素情報に対する感情度が感
情状態判定部381により高い方向へ設定された場合に
は、対立状態判定部383は、対立度を低い(対立度が
弱い)方へと設定することができる。また、第一形態素
情報に対する感情度が感情状態判定部381により低い
方向へ設定された場合には、対立状態判定部383は、
対立度を高い(対立度が強い)方へと設定することもで
きる。
Further, when the emotional degree with respect to the first morpheme information is set to a higher direction by the emotional state determining section 381, the conflicting state determining section 383 sets the conflicting degree to a lower one (weaker the degree of conflicting). can do. In addition, when the emotional degree with respect to the first morpheme information is set to a lower direction by the emotional state determination unit 381, the conflict state determination unit 383,
It is also possible to set the degree of conflict to be higher (stronger degree of conflict).

【0296】また、対立状態判定部383は、第一形態
素情報が中断要因又は難解要因である場合には、第一形
態素情報は回答内容に対して反発するものではないの
で、対立度のランクを現状のままに維持する(同図参
照)。
If the first morpheme information is an interruption factor or an esoteric factor, the conflict state determination unit 383 determines that the first morpheme information is not repulsive to the content of the answer, and therefore the degree of conflict is determined. Keep it as it is (see figure).

【0297】上記感情状態判定部381、理解状態判定
部382又は対立状態判定部383は、それぞれ判定し
た感情度、理解度、対立度を出力部600に出力し、出
力部は、入力された感情度、理解度、対立度を表示等さ
せる。
The emotional state determination unit 381, the understanding state determination unit 382, or the conflict state determination unit 383 outputs the determined emotion level, understanding level, and conflict level to the output unit 600, and the output unit receives the input emotion. Display the degree, comprehension, and conflict.

【0298】(情報処理システムを用いた情報処理方
法)上記構成を有する情報処理システムによる情報処理
方法は、以下の手順により実施することができる。図3
0は、本実施形態に係るランク付方法の手順を示すフロ
ー図である。
(Information Processing Method Using Information Processing System) The information processing method by the information processing system having the above configuration can be implemented by the following procedure. Figure 3
0 is a flow chart showing the procedure of the ranking method according to the present embodiment.

【0299】同図に示すように、先ず、入力部100
が、利用者から入力された入力情報を取得するステップ
を行う(S201)。そして、形態素抽出部410が、
入力部100で取得された入力情報に基づいて、入力情
報を構成する各形態素を抽出するステップを行う(S2
02)。
As shown in the figure, first, the input unit 100
Performs a step of acquiring the input information input by the user (S201). Then, the morpheme extraction unit 410
Based on the input information acquired by the input unit 100, a step of extracting each morpheme forming the input information is performed (S2).
02).

【0300】その後、文構造解析部430が、形態素抽
出部410で抽出された各形態素に基づいて、各形態素
を文節形式にまとめるステップを行う(S203)。一
つの文節形式に属する各形態素は、本実施形態では、第
一形態素情報であるとする。
After that, the sentence structure analysis unit 430 performs a step of collecting each morpheme into a phrase form based on each morpheme extracted by the morpheme extraction unit 410 (S203). In the present embodiment, each morpheme belonging to one bunsetsu format is the first morpheme information.

【0301】次いで、反射的判定部320が、文構造解
析部430で特定された第一形態素情報に基づいて、反
射的処理をするステップを行う(S204、S20
5)。そして、鸚鵡返し判定部330が、文構造解析部
430で特定された第一形態素情報に基づいて、鸚鵡返
し処理、又は条件付鸚鵡返し処理をするステップを行う
(S206)。
Next, the reflexive determination unit 320 performs a reflexive processing step based on the first morpheme information specified by the sentence structure analysis unit 430 (S204, S20).
5). Then, the parrot determining process 330 performs a parcel returning process or a conditional paring returning process based on the first morpheme information identified by the sentence structure analyzing unit 430 (S206).

【0302】その後、談話範囲決定部340が、第一形
態素情報と各談話範囲とを照合し、各談話範囲の中か
ら、第一形態素情報を含む談話範囲を検索するステップ
を行う(S207)。更に、省略文補完部350が、第
一形態素情報からなる入力情報が省略文である場合に
は、この第一形態素情報に談話範囲からなる形態素を付
加するステップを行う(S208)。
After that, the discourse range determination unit 340 performs a step of collating the first morpheme information with each discourse range and searching the discourse range for the discourse range including the first morpheme information (S207). Further, when the input information including the first morpheme information is an abbreviation, the abbreviated sentence complementing unit 350 performs a step of adding a morpheme including a discourse range to the first morpheme information (S208).

【0303】そして、話題検索部360が、特定された
第一形態素情報又は形態素が付加された第一形態素情報
に基づいて、第一形態素情報と各第二形態素情報とを照
合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を含
む第二形態素情報を検索するステップを行う(S20
9)。上記S201〜S208の具体的な処理は、第一
実施形態で説明した”会話制御方法”の内容と同様であ
るので、これらの処理の詳細は省略する。
Then, the topic retrieval unit 360 compares the first morpheme information and the respective second morpheme information with each other based on the identified first morpheme information or the first morpheme information to which the morpheme is added. A step of searching the morpheme information for the second morpheme information including the first morpheme information is performed (S20).
9). Since the specific processing of S201 to S208 is the same as the content of the "conversation control method" described in the first embodiment, the details of these processings will be omitted.

【0304】次いで、感情状態判定部381が、反射的
判定部320、鸚鵡返し判定部330、談話範囲決定部
340、省略文補完部350又は話題検索部360によ
る検索結果に基づいて、利用に対して抱く感情度をラン
ク付するステップを行う(S210)。具体的に、感情
状態判定部381は、話題検索部360で第一形態素情
報を含む第二形態素情報が検索されない場合には、利用
者に対して抱く感情度を低いランクにランク付する。
Next, the emotional state determination unit 381 determines whether to use the emotional state determination unit 320 based on the search results by the reflexive determination unit 320, the parody judgment unit 330, the discourse range determination unit 340, the abbreviated sentence completion unit 350, or the topic search unit 360. A step of ranking the emotional level to be held is performed (S210). Specifically, when the topic search unit 360 does not search for the second morpheme information including the first morpheme information, the emotional state determination unit 381 ranks the emotional level of the user to be low.

【0305】即ち、話題検索部360で第一形態素情報
を含む第二形態素情報が検索されないということは、利
用者から入力された入力情報を構成する第一形態素情報
が予め記憶されている各第二形態素情報よりも難解(ha
rass)であると擬似的に断定することができるので、感
情状態判定部381は、利用者から入力された入力情報
(第一形態素情報)が感情マイナス要因(難解要因)で
あると判断し、利用者に対して抱く感情度を低い方に設
定する。
That is, the fact that the topic search unit 360 does not search the second morpheme information including the first morpheme information means that the first morpheme information constituting the input information input by the user is stored in advance. More difficult than dimorphic information (ha
Since it can be pseudo-asserted that it is rass), the emotional state determination unit 381 determines that the input information (first morpheme information) input by the user is an emotional negative factor (difficulty factor), Set the emotional level of the user to be lower.

【0306】一方、感情状態判定部381は、話題検索
部360で第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索
された場合には、利用者に対して抱く感情度を高いラン
クにランク付する。
On the other hand, when the topic search unit 360 searches for the second morpheme information including the first morpheme information, the emotional state determination unit 381 ranks the emotional level of the user in a high rank. .

【0307】即ち、話題検索部360で第一形態素情報
を含む第二形態素情報が検索されたということは、利用
者から入力された入力情報を構成する第一形態素情報が
予め記憶されている各第二形態素情報よりも容易である
と擬似的に断定することができるので、感情状態判定部
381は、利用者から入力された入力情報を理解するこ
とができると判断し、利用者に対して抱く感情度を高い
方に設定する。
That is, the fact that the topic search unit 360 has searched for the second morpheme information including the first morpheme information means that the first morpheme information constituting the input information input by the user is stored in advance. Since it can be pseudo-asserted that it is easier than the second morpheme information, the emotional state determination unit 381 determines that the user can understand the input information input by the user, and Set the emotional level to be high.

【0308】また、感情状態判定部381は、談話範囲
決定部340による判定結果に基づいて、利用者に対し
て抱く感情度をランク付するステップも行うことができ
る。この談話範囲決定部340は、本実施形態では、検
索した談話範囲を示す第一談話範囲と、その後に検索し
た談話範囲を示す第二談話範囲とを照合し、第二談話範
囲が第一談話範囲と関連性を有するかについて判定する
ものである。
The emotional state determination unit 381 can also perform a step of ranking the emotional level of the user based on the determination result by the discourse range determination unit 340. In the present embodiment, the discourse range determination unit 340 matches the first discourse range indicating the retrieved discourse range with the second discourse range indicating the retrieved discourse range, and the second discourse range is the first discourse. It is determined whether or not there is a relationship with the range.

【0309】具体的に、感情状態判定部381は、談話
範囲決定部340で第二談話範囲が第一談話範囲と関連
性を有しないと判定された場合には、利用者に対して抱
く感情度を低いランクにランク付する。
Specifically, when the discourse range determination unit 340 determines that the second discourse range is not related to the first discourse range, the emotional state determination unit 381 has emotions to the user. Rank the degree low.

【0310】即ち、談話範囲決定部340で第二話題範
囲が第一話題範囲と関連性を有しないと判定されたとい
うことは、第一形態素情報を含む現在の談話範囲(第二
談話範囲)がその前の談話範囲(第一談話範囲)とは異
なる(前後関係の話題に結束性がない;これは”話題変
更”ともいう)ものであると擬似的に断定することがで
きるので、感情状態判定部381は、第二談話範囲に属
する第一形態素情報が「感情度 低」に関連付けられた
話題タイトル(第二形態素情報)に含まれる場合には、
第一形態素情報が感情マイナス要因(話題変更(−))
であると判断し、利用者に対して抱く感情度を低い方に
設定する(図26、図27参照)。
That is, the fact that the second topic range is not related to the first topic range by the discourse range determination unit 340 means that the current discourse range including the first morpheme information (second discourse range). Is different from the previous discourse range (the first discourse range) (the context related topics have no cohesiveness; this is also called "topic change"), so it can be pseudo-asserted. When the state determination unit 381 includes the first morpheme information belonging to the second discourse range in the topic title (second morpheme information) associated with “low emotional level”,
The first morpheme information is a negative factor for emotions (topic change (-))
Then, the emotional level of the user is set to be lower (see FIGS. 26 and 27).

【0311】これにより、話題変更(−)は、現在の談
話範囲が他の談話範囲に変更され、変更された後の談話
範囲に属する第一形態素情報が会話制御装置1にとって
は面白くない内容であることを意味する。
As a result, the topic change (-) is such that the current discourse range is changed to another discourse range, and the first morpheme information belonging to the changed discourse range is not interesting to the conversation control device 1. Means there is.

【0312】この場合、感情状態判定部381は、第二
談話範囲に属する第一形態素情報が「感情度 高」に関
連付けられた話題タイトル(第二形態素情報)に含まれ
る場合には、第一形態素情報が感情プラス要因(話題変
更(+))であると判断し、利用者に対して抱く感情度
を高い方に設定することもできる。
In this case, if the emotional state determining unit 381 includes the first morpheme information belonging to the second discourse range in the topic title (second morpheme information) associated with “high emotion level”, It is also possible to determine that the morpheme information is an emotional plus factor (topic change (+)) and set the emotional level to the user to be higher.

【0313】これにより、話題変更(+)は、現在の談
話範囲が他の談話範囲に変更され、変更された後の談話
範囲に属する第一形態素情報が会話制御装置1にとって
は面白い内容であることを意味する。
As a result, the topic change (+) changes the current discourse range to another discourse range, and the first morpheme information belonging to the changed discourse range is interesting to the conversation control device 1. Means that.

【0314】一方、感情状態判定部381は、談話範囲
決定部340で第二談話範囲が第一談話範囲と関連性を
有すると判定された場合には、利用者に対して抱く感情
度を高いランクにランク付する。
On the other hand, when the discourse range determination unit 340 determines that the second discourse range is related to the first discourse range, the emotional state determination unit 381 has a high emotional level to the user. Rank to rank.

【0315】即ち、談話範囲決定部340で第二話題範
囲が第一話題範囲と関連性を有すると判定されたという
ことは、第一形態素情報を含む現在の談話範囲(第二談
話範囲)がその前の談話範囲(第一談話範囲)と実質的
に同一(前後関係の話題に結束性がある)のものである
と擬似的に断定することができるので、感情状態判定部
381は、第二談話範囲に属する第一形態素情報が「感
情度 高」に関連付けられた話題タイトル(第二形態素
情報)に含まれる場合には、第一形態素情報が感情プラ
ス要因(結束要因(+))であると判断し、利用者に対
して抱く感情度を高い方に設定する(図26、図27参
照)。
That is, the fact that the second topic range is related to the first topic range by the discourse range determination unit 340 means that the current discourse range (second discourse range) including the first morpheme information is Since it can be pseudo-asserted that it is substantially the same as the previous discourse range (first discourse range) (the related topics have cohesiveness), the emotional state determination unit 381 determines that When the first morpheme information belonging to the two discourse ranges is included in the topic title (second morpheme information) associated with “high emotion level”, the first morpheme information is an emotional plus factor (cohesion factor (+)). It is determined that there is, and the emotional level that the user has is set to be higher (see FIGS. 26 and 27).

【0316】これにより、結束要因(+)は、現在の談
話範囲がその前の談話範囲と実質的に同一であり、現在
の談話範囲に属する第一形態素情報が会話制御装置1に
とっては面白い内容であることを意味する。
Accordingly, the cohesion factor (+) is such that the current discourse range is substantially the same as the previous discourse range, and the first morpheme information belonging to the current discourse range is an interesting content for the conversation control device 1. Means that.

【0317】この場合、感情状態判定部381は、第二
談話範囲に属する第一形態素情報が「感情度 低」に関
連付けられた話題タイトル(第二形態素情報)に含まれ
る場合には、第一形態素情報が感情マイナス要因(結束
要因(−))であると判断し、利用者に対して抱く感情
度を低い方に設定することもできる。
In this case, if the emotional state determining unit 381 includes the first morpheme information belonging to the second discourse range in the topic title (second morpheme information) associated with "low emotional level", It is also possible to determine that the morpheme information is a negative factor for emotion (cohesion factor (-)) and set the emotional level to the user to be lower.

【0318】これにより、結束要因(−)は、現在の談
話範囲がその前の談話範囲と実質的に同一であるが、現
在の談話範囲に属する第一形態素情報が会話制御装置1
にとっては面白くない内容であることを意味する。
As a result, the cohesion factor (-) is such that the current discourse range is substantially the same as the previous discourse range, but the first morpheme information belonging to the current discourse range is the conversation control device 1.
It means that the content is not interesting to me.

【0319】また、感情状態判定部381は、省略文補
完部350で談話範囲を構成する形態素が第一形態素情
報に付加された場合には、利用者に対して抱く感情度を
高いランクにランク付するステップも行うことができ
る。
When the abbreviated sentence complementing unit 350 adds the morphemes forming the discourse range to the first morpheme information, the emotional state determining unit 381 ranks the emotional level of the user high. The steps of attaching can also be performed.

【0320】具体的に、省略文補完部350が、文構造
解析部430で抽出された第一形態素情報を構成する各
属性(主格からなる主体格、目的格からなる対象格な
ど)の中から、形態素を含まない属性を検索する。省略
文補完部350が、検索した属性に基づいて、その属性
に、談話範囲決定部340で検索された談話範囲を構成
する形態素を付加する。感情状態判定部381は、省略
文補完部350で談話範囲を構成する形態素が第一形態
素情報に付加された場合には、利用者に対して抱く感情
度を高いランクにランク付する。
Specifically, the abbreviated sentence complementing unit 350 selects from among the attributes (the subject case consisting of the nominative case, the target case consisting of the objective case, etc.) that constitute the first morpheme information extracted by the sentence structure analyzing section 430. , Search for attributes that do not include morphemes. The abbreviated sentence complementing unit 350 adds the morphemes forming the discourse range searched by the discourse range determining unit 340 to the attribute based on the searched attribute. When the morphemes forming the discourse range are added to the first morpheme information by the abbreviated sentence complementing unit 350, the emotional state determining unit 381 ranks the emotional level of the user in a high rank.

【0321】即ち、省略文補完部350で第一形態素情
報からなる入力情報が省略文(第一形態素情報に談話範
囲が付加された場合には、この形態素が付加される前の
第一形態素情報からなる入力情報は省略文であることを
意味する)であると判断されたということは、利用者
は、現在の談話範囲に属していることを前提に、現在の
談話範囲に属する入力情報を入力しているものと考えら
れるので、この段階で入力された入力された入力情報
は、現在の談話範囲からなる形態素を省略した省略文で
ある傾向が高い(詳述は、第一実施形態における”省略
文補完部350”の項を参照のこと)。
That is, the input information consisting of the first morpheme information in the abbreviated sentence complementing unit 350 is the abbreviated sentence (when the discourse range is added to the first morpheme information, the first morpheme information before this morpheme is added It means that the input information consisting of is abbreviations) means that the user can input the input information that belongs to the current discourse range on the assumption that the user belongs to the current discourse range. Since it is considered that the input information is input at this stage, it is highly likely that the input information input at this stage is an abbreviated sentence in which the morpheme consisting of the current discourse range is omitted (for details, refer to the first embodiment. (See the section "Abbreviated sentence complementing section 350").

【0322】そこで、感情状態判定部381は、省略文
補完部350で第一形態素情報が省略文であると判断さ
れた場合には、現在の談話範囲がその前の談話範囲と実
質的に同一であると擬似的に断定し、この第一形態素情
報が前の談話範囲と関連性を有する結束要因であると判
断する。この場合、感情状態判定部381は、結束要因
が結束要因(+)であれば、利用者に対して抱く感情度
を高い方へと設定し、結束要因が結束要因(−)であれ
ば、利用者に対して抱く感情度を低い方へと設定するこ
とができる。
Therefore, when the abbreviated sentence complementation unit 350 determines that the first morpheme information is an abbreviated sentence, the emotional state determination unit 381 makes the current discourse range substantially the same as the previous discourse range. And the first morpheme information is determined to be a cohesive factor that is related to the previous discourse range. In this case, the emotional state determination unit 381 sets the emotional level of the user to be higher if the binding factor is the binding factor (+), and sets the binding factor to be the binding factor (-), It is possible to set the emotional level of the user to be low.

【0323】更に、感情状態判定部381は、反射的判
定部320又は鸚鵡返し判定部330による検索結果に
基づいて、利用者に対して抱く感情度をランク付するス
テップも行うことができる。この反射的判定部320
は、抽出された第一形態素情報と各定型内容とを照合
し、各定型内容に中から、第一形態素情報を含む反射的
要素情報を検索する定型取得手段である。具体的に、反
射的判定部320が各定型内容の中から第一形態素情報
と一致する定型内容を検索した場合には、感情状態判定
部381は、利用者に対して抱く感情度を低いランクに
ランク付ける。
Furthermore, the emotional state determination unit 381 can also perform the step of ranking the emotional level of the user, based on the search result by the reflexive determination unit 320 or the trick-back determination unit 330. This reflective determination unit 320
Is a fixed-form acquisition unit that collates the extracted first morpheme information with each standard content and retrieves the reflective element information including the first morpheme information from each standard content. Specifically, when the reflexive determination unit 320 retrieves a standard content that matches the first morpheme information from each standard content, the emotional state determination unit 381 ranks the emotional level of the user low. Rank.

【0324】即ち、反射的判定部320で第一形態素情
報と一致する定型内容が検索されたということは、第一
形態素情報が現在の話題を中断させるための要素(中断
要因;interrupt)であると擬似的に断定することがで
きるので、感情状態判定部381は、この第一形態素情
報が感情マイナス要因(中断要因)であると判断し、利
用者に対して抱く感情度を低い方に設定する(図26、
図27参照)。例えば利用者が会話の途中で話題とは全
く関係ない”おはよう”(定型内容)を入力した場合に
は、”おはよう”が中断要因となる。
That is, the fact that the reflexive determination unit 320 has searched for the fixed contents that match the first morpheme information is an element (interruption factor; interrupt) for the first morpheme information to interrupt the current topic. Therefore, the emotional state determination unit 381 determines that the first morpheme information is an emotional negative factor (interruption factor), and sets the emotional level held by the user to a lower emotional level. (Fig. 26,
See FIG. 27). For example, if the user inputs "Good morning" (standard content) that has nothing to do with the topic during the conversation, "Good morning" becomes the interruption factor.

【0325】また、鸚鵡返し判定部330は、形態素抽
出部410で抽出された現在の第一形態素情報が、形態
素抽出部410で抽出された過去の回答内容(この過去
の第一形態素情報は、鸚鵡返し要素データベース802
に記憶されている)に含まれるかを判定するものでもあ
る。
Further, the parody judgment unit 330 determines that the current first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 is the past answer content extracted by the morpheme extraction unit 410 (this past first morpheme information is parody Element database 802
(Stored in) is included.

【0326】鸚鵡返し判定部330が、現在の第一形態
素情報が過去の回答内容に含まれると判定した場合に
は、感情状態判定部381は、現在の第一形態素情報が
過去の回答内容に含まれるので、利用者が過去の回答内
容に対して鸚鵡返し(利用者が回答内容に対して聞き直
していること)しており、第一形態素情報が現在の話題
を中断させるための中断要因であると擬似的に断定する
ことができる。
When the parrot judging section 330 determines that the current first morpheme information is included in the past answer content, the emotional state determining section 381 determines that the current first morpheme information is included in the past answer content. Therefore, the user is arguing back to the past reply contents (that the user is listening again to the reply contents), and the first morpheme information is the interruption factor for interrupting the current topic. Can be artificially determined.

【0327】この場合、感情状態判定部381は、現在
の第一形態素情報が感情マイナス要因(中断要因)であ
るので、利用者に対して抱く感情度を低い方に設定す
る。(図26、図27参照)。
In this case, since the current first morpheme information is an emotional negative factor (interruption factor), the emotional state determination unit 381 sets the emotional level held by the user to the lower emotional level. (See FIGS. 26 and 27).

【0328】更に、鸚鵡返し判定部330が、形態素抽
出部410で抽出された現在の形態素情報と過去の第一
形態素情報とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の
第一形態素情報に含まれると判定した場合には、感情状
態判定部381は、現在の第一形態素情報が過去の第一
形態素情報に含まれるので、現在の話題とは関係なく、
利用者が過去の入力情報と同一の入力情報を単に反復し
て入力しているものと判断することができる。この場
合、感情状態判定部381は、反復して入力された入力
情報が中断要因であるので、利用者に対して抱く感情度
を低い方に設定する。
Further, the parrot judging section 330 collates the present morpheme information extracted by the morpheme extraction section 410 with the past first morpheme information, and the present first morpheme information is included in the past first morpheme information. If it is determined that the current first morpheme information is included in the past first morpheme information, the emotional state determination unit 381 has no relation to the current topic.
It can be determined that the user simply repeatedly inputs the same input information as the past input information. In this case, since the input information repeatedly input is the interruption factor, the emotional state determination unit 381 sets the emotional level to the user to be lower.

【0329】尚、反射的判定部320が各定型内容の中
から第一形態素情報と一致する定型内容を検索できない
場合には、感情状態判定部381は、利用者に対して抱
く感情度を高いランクにランク付してもよい。鸚鵡返し
判定部330が現在の第一形態素情報と一致する過去の
第一形態素情報又は過去の回答内容を検索できない場合
には、感情状態判定部381は、利用者に対して抱く感
情度を高いランクにランク付してもよい。
If the reflexive determination unit 320 cannot retrieve a fixed form content that matches the first morpheme information from the fixed form contents, the emotional state determination unit 381 has a high emotional level to the user. You may rank in a rank. When the parody judgment unit 330 cannot retrieve past first morpheme information or past answer contents that match the current first morpheme information, the emotional state determination unit 381 ranks the emotion level of the user to be high. May be ranked.

【0330】更にまた、感情状態判定部381は、発話
種類判定部440で特定された入力情報が反発文などの
反発要素である場合には、利用者に対して抱く感情度を
低いランクにランク付するステップも行うことができ
る。
Furthermore, when the input information specified by the utterance type determination unit 440 is a repulsive element such as a repulsive sentence, the emotional state determination unit 381 ranks the emotional level of the user low. The steps of attaching can also be performed.

【0331】即ち、発話種類判定部440で利用者から
入力された入力情報の入力種類が反発要素からなるもの
であると特定されたということは、利用者と会話制御装
置1とが対立(oppose)していると擬似的に断定するこ
とができるので、感情状態判定部381は、この第一形
態素情報が感情マイナス要因(対立要因)であると判断
し、利用者に対して抱く感情度を低い方に設定する(図
26、図27参照)。
That is, the fact that the input type of the input information input by the user by the utterance type determination unit 440 is specified to consist of the repulsive element means that the user and the conversation control device 1 are in opposition. ), The emotional state determination unit 381 determines that the first morpheme information is an emotional negative factor (opposite factor), and determines the emotional level to the user. The lower one is set (see FIGS. 26 and 27).

【0332】次いで、理解状態判定部382が、話題検
索部360で各第二形態素情報の中から第一形態素情報
を含む第二形態素情報が検索されない場合には、利用者
から入力された入力情報が難解(harass)(難解要因)
であると判断し、入力情報に対する理解度を低いランク
にランク付するステップを行う(S211)。
Next, when the understanding state determination unit 382 does not retrieve the second morpheme information including the first morpheme information from the respective second morpheme information by the topic retrieval unit 360, the input information input by the user Is difficult (harass) (difficult factor)
Then, a step of ranking the degree of understanding of the input information to a low rank is performed (S211).

【0333】具体的には、話題検索部360で各第二形
態素情報の中から第一形態素情報を含む第二形態素情報
が検索されないということは、第一形態素情報が第二形
態素情報よりも難解であると擬似的に断定することがで
きるので、理解状態判定部382は、この第一形態素情
報が難解要因であると判断し、入力情報に対する理解度
を低い方へと設定する。
More specifically, the fact that the topic search unit 360 does not search the second morpheme information including the first morpheme information from the respective second morpheme information means that the first morpheme information is more difficult than the second morpheme information. Therefore, the understanding state determination unit 382 determines that the first morpheme information is a difficult factor and sets the degree of comprehension to the input information to be lower.

【0334】尚、理解状態判定部382は、話題検索部
360で各第二形態素情報の中から第一形態素情報を含
む第二形態素情報が検索された場合には、利用者から入
力された入力情報が容易であると判断し、入力情報に対
する理解度を高いランクにランク付てもよい。また、理
解状態判定部382は、第一形態素情報が結束要因へと
話題変更する要因である場合には、入力情報に対する理
解度を高いランクにランク付てもよい。
When the topic retrieval unit 360 retrieves the second morpheme information including the first morpheme information from the second morpheme information, the understanding state determination unit 382 inputs the input from the user. It may be determined that the information is easy, and the degree of understanding of the input information may be ranked high. Further, when the first morpheme information is a factor that changes the topic to a cohesion factor, the understanding state determination unit 382 may rank the degree of comprehension of the input information to a high rank.

【0335】次いで、対立状態判定部383が、発話種
類判定部440で特定された入力情報が反発文などの反
発要素(oppose;対立要因とも呼ぶ)である場合には、
利用者との間の対立度を高いランクにランク付するステ
ップを行う(S212)。また、対立状態判定部383
は、発話種類判定部440で特定された入力情報が反発
文などの反発要素でない場合には、利用者との間の対立
度を低いランクにランク付するステップを行う。
Then, if the input information specified by the utterance type determination unit 440 is a repulsive element (oppose; also referred to as an opposition factor) such as a repulsive sentence,
A step of ranking the degree of confrontation with the user into a high rank is performed (S212). In addition, the conflict state determination unit 383
When the input information specified by the utterance type determination unit 440 is not a repulsive element such as a repulsive sentence, the step of ranking the degree of confrontation with the user to a low rank is performed.

【0336】その後、上記感情状態判定部381、理解
状態判定部382又は対立状態判定部383は、それぞ
れ判定した感情度、理解度、対立度を出力部600に出
力し、出力部は、入力された感情度、理解度、対立度を
表示等するステップを行う(S213)。
After that, the emotional state determination unit 381, the understanding state determination unit 382, or the conflict state determination unit 383 outputs the determined emotion level, understanding level, and conflict level to the output unit 600, and the output unit receives the input. A step of displaying the emotional level, understanding level, and conflict level is performed (S213).

【0337】(情報処理システム及び情報処理方法によ
る作用及び効果)このような本実施形態に係る発明によ
れば、反射的判定部320、鸚鵡返し判定部330又は
話題検索部360が、第一形態素情報と各第二形態素情
報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素
情報を含む第二形態素情報を検索し、感情状態判定部3
81が、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を
含む第二形態素情報が検索される頻度の大きさに応じ
て、利用者に対して抱く感情度等としてランク付するこ
とができるので、感情状態判定部381は、例えば、ラ
ンク付した大きさを利用者に対して抱く感情度として出
力(例えば、画面、音声など)することができれば、会
話制御装置1は、擬似的に利用者に対して抱く感情度を
特定するものとして利用することができる。
(Operations and Effects of Information Processing System and Information Processing Method) According to the invention of the present embodiment, the reflexive determination unit 320, the parody return determination unit 330, or the topic search unit 360 is the first morpheme information. And each second morpheme information are collated, and the second morpheme information including the first morpheme information is searched from each second morpheme information, and the emotional state determination unit 3
81 can be ranked as the degree of emotion to the user according to the frequency with which the second morpheme information including the first morpheme information is searched from each second morpheme information. Therefore, if the emotional state determination unit 381 can output (for example, a screen, a voice, etc.) the ranked size as the degree of emotion held by the user, the conversation control device 1 uses the simulated state. It can be used to specify the emotional level of a person.

【0338】また、情報処理システムを開発する開発者
は、第一形態素情報と各第二形態素情報との間で行われ
た検索履歴に基づいて、例えば簡単に感情度としてラン
ク付することができるので、利用者に対して抱く感情度
等を情報処理システムで計算させるための複雑なアルゴ
リズム又はニューラルネットワーク等を開発する必要が
なくなり、結果的には本システムを開発するための開発
時間を短縮させることができる。
Further, the developer who develops the information processing system can easily rank the emotion level based on the search history performed between the first morpheme information and each second morpheme information. Therefore, it is not necessary to develop a complicated algorithm or a neural network for causing the information processing system to calculate the degree of emotion held by the user, and as a result, the development time for developing this system can be shortened. be able to.

【0339】また、談話範囲決定部340が、最初に検
索された第一形態素情報と関連する第一談話範囲と、後
に検索された第一形態素情報と関連する第二談話範囲と
の間で関連性を有するかを判定し、感情状態判定部38
1が、談話範囲決定部340で判定された結果に基づい
て利用者に対して抱く感情度をランク付するので、感情
状態判定部381は、第一形態素情報と各第二形態素情
報とを照合したことによる検索結果に基づいて、利用者
に対して抱く感情度をランク付するよりも、より適切に
利用者に対して抱く感情度をランク付することができ
る。
Further, the discourse range determination unit 340 relates the first discourse range associated with the first morpheme information searched first and the second discourse range related with the first morpheme information retrieved later. The emotional state determining unit 38
Since 1 ranks the emotional level of the user based on the result determined by the discourse range determination unit 340, the emotional state determination unit 381 compares the first morpheme information with each second morpheme information. It is possible to rank the emotional level of the user more appropriately than to rank the emotional level of the user based on the search result.

【0340】例えば、感情状態判定部381は、第二談
話範囲が第一談話範囲との間で関連性を有していなけれ
ば、現在の入力情報(利用者から入力されたもの)と前
に入力された入力情報とは全く異なる内容であると判断
することができるので、利用者はある話題に対して一貫
性のないことを入力しているものと擬似的に断定するこ
とができ、利用者に対して抱く感情度を低く(悪い方
向)設定することができる。
For example, if the second discourse range has no relevance to the first discourse range, the emotional state determination unit 381 determines that the current input information (the one input by the user) is displayed before the second discourse range. Since it can be judged that the input information is completely different from the input information entered, the user can artificially conclude that the input is inconsistent for a certain topic, and It is possible to set a low emotional level for a person (in a bad direction).

【0341】一方、感情状態判定部381は、第二談話
範囲が第一談話範囲との間で関連性を有していれば、現
在の入力情報(利用者から入力されたもの)と前に入力
された入力情報とは関連性を有すると判断することがで
きるので、利用者はある話題に対して一貫性のあること
を入力しているものと擬似的に断定することができ、利
用者に対して抱く感情度を高く(良い方向)設定するこ
とができる。
On the other hand, if the second discourse range is related to the first discourse range, the emotional state determination unit 381 determines that the current input information (those input by the user) is displayed before. Since it can be judged that the input information is related to the input information, the user can artificially conclude that the input information is consistent with respect to a certain topic. It is possible to set a high emotional level for (good direction).

【0342】更に、感情状態判定部381は、省略文補
完部350により第一形態素情報を構成する各属性に談
話範囲の形態素が付加された場合には、第一形態素情報
からなる入力情報が省略文であると判断することがで
き、利用者は前に検索された談話範囲を前提に入力情報
を入力しているものと判断することができる。
Furthermore, when the abbreviated sentence complementing unit 350 adds morphemes in the discourse range to each attribute forming the first morpheme information, the emotional state determining unit 381 omits the input information consisting of the first morpheme information. It can be determined that the sentence is a sentence, and the user can determine that the input information is input on the premise of the discourse range previously searched.

【0343】このため、感情状態判定部381は、入力
情報からなる第一形態素情報が省略文である場合には、
前に検索された談話範囲を前提に入力情報を入力してい
るものと判断することができるので、利用者はある話題
に対して一貫性のあることを入力しているものと擬似的
に断定することができ、利用者に対して抱く感情度を高
く(良い方向)設定することができる。
Therefore, if the first morpheme information consisting of the input information is an abbreviation,
Since it can be judged that the input information is entered based on the discourse range searched previously, the user can artificially conclude that the input is consistent for a certain topic. Therefore, it is possible to set a high emotion level for the user (a good direction).

【0344】更にまた、反射的判定部320が、第一形
態素情報と各定型内容とを照合し、各定型内容の中か
ら、第一形態素情報を含む定型内容を検索し、感情状態
判定部381が、この検索結果に基づいて利用者に対し
て抱く感情度をランク付するので、感情状態判定部38
1は、例えば、第一形態素情報を含む定型内容が検索さ
れた場合には、利用者はある話題に対して中断させるた
めの入力情報を入力したものと擬似的に断定することが
できるので、利用者に対して抱く感情度を低いランクに
ランク付することができ、結果的には利用者に対して抱
く感情度をより適切にランク付することができる。
Furthermore, the reflexive determination unit 320 collates the first morpheme information with each standard content, retrieves the standard content including the first morpheme information from each standard content, and the emotional state determination unit 381. However, since the emotional level of the user is ranked based on the search result, the emotional state determination unit 38
1 is, for example, when the standard content including the first morpheme information is searched, the user can artificially determine that the input information for interrupting a certain topic is input, The emotional level of the user can be ranked lower, and as a result, the emotional level of the user can be more appropriately ranked.

【0345】一方、反射的判定部320が、第一形態素
情報を含む定型内容を検索することができない場合に
は、感情状態判定部381は、利用者はある話題に対し
て中断させるための入力情報を入力しておらず、現在の
話題に対して真剣に回答しているものと擬似的に断定す
ることができるので、利用者に対して抱く感情度を高い
ランクにランク付することができる。
On the other hand, when the reflexive determination unit 320 cannot retrieve the fixed contents including the first morpheme information, the emotional state determination unit 381 inputs the input for the user to interrupt a certain topic. Since it is possible to artificially conclude that the user has answered the current topic seriously without inputting information, it is possible to rank the emotion level of the user in a high rank. .

【0346】更に、発話種類判定部440が、入力情報
の種類を示す入力種類を特定し、特定された入力種類が
反発文などの反発要素である場合には、感情状態判定部
381は、利用者に対して抱く感情度を低いランクにラ
ンクすることができ、利用者に対して抱く感情度をより
適切にランク付することができる。
Further, the utterance type determination unit 440 identifies the input type indicating the type of input information, and when the identified input type is a repulsive element such as a repulsive sentence, the emotional state determination unit 381 uses It is possible to rank the emotional level that the user has in a lower rank, and to more appropriately rank the emotional level that the user has.

【0347】更にまた、理解状態判定部382は、話題
検索部360で第一形態素情報を含む第二形態素情報が
検索されない場合には、第一形態素情報と関連する第二
形態素情報が予め記憶されていないことを意味するの
で、第一形態素情報からなる入力情報が第二形態素情報
からなる文よりも難解であると擬似的に断定することが
できる。
Furthermore, if the topic search unit 360 does not search the second morpheme information including the first morpheme information, the understanding state determination unit 382 stores the second morpheme information related to the first morpheme information in advance. Since it means that the input information composed of the first morpheme information is more difficult to understand than the sentence composed of the second morpheme information, it can be pseudo-asserted.

【0348】このため、理解状態判定部382は、第一
形態素情報からなる入力情報を理解することができない
ため、利用者はある話題に対して意味の分からないこと
を入力していると擬似的に断定することができ、入力情
報に対する理解度を低いランクにランク付することがで
きる。
For this reason, since the understanding state determination unit 382 cannot understand the input information composed of the first morpheme information, it is pseudo that the user inputs that the meaning is unknown to a certain topic. Therefore, it is possible to rank the degree of comprehension with respect to input information to a low rank.

【0349】また、理解状態判定部382が、話題検索
部360で第一形態素情報と関連する第二形態素情報を
検索することができた場合には、理解状態判定部382
は、利用者はある話題に対して意味の分かることを入力
しているものと擬似的に断定することができ、入力情報
に対する理解度を高いランクにランク付することができ
る。
When the understanding state determination unit 382 can retrieve the second morpheme information related to the first morpheme information by the topic retrieval unit 360, the understanding state determination unit 382.
Can pseudo-assert that the user is inputting something that makes sense for a certain topic, and can rank the degree of comprehension of the input information to a high rank.

【0350】また、会話制御装置1を開発する開発者
は、利用者の入力情報に対する回答内容を検索するため
の第二形態素情報等を、DKML等の言語を用いて階層
的に構築することができるので、会話制御装置1は、利
用者の入力情報に対応する第一形態素情報に基づいて第
一形態素情報に関連する第二形態素情報等を、階層的な
手順を経てデータベースから検索することができる。
Further, the developer who develops the conversation control device 1 can hierarchically construct the second morpheme information and the like for searching the answer contents to the input information of the user using a language such as DKML. Therefore, the conversation control device 1 can search the database for the second morpheme information and the like related to the first morpheme information based on the first morpheme information corresponding to the input information of the user through a hierarchical procedure. it can.

【0351】即ち、反射的判定部320、鸚鵡返し判定
部330、談話範囲決定部340又は話題検索部360
は、入力情報に対応する第一形態素情報の階層(例え
ば、データベースに蓄積されている第二形態素情報に対
して上位概念にあるのか、又は下位概念にあるのか)を
見極めて、見極めた階層に基づいて予め蓄積された各第
二形態素情報の中から、適切な第二形態素情報を検索す
ることができる。
That is, the reflex determination unit 320, the parody judgment unit 330, the discourse range determination unit 340, or the topic search unit 360.
Identifies the hierarchy of the first morpheme information corresponding to the input information (for example, whether it is in a superordinate concept or a subordinate concept with respect to the second morpheme information stored in the database), Based on each of the second morpheme information stored in advance, it is possible to search for appropriate second morpheme information.

【0352】このため、反射的判定部320、鸚鵡返し
判定部330、談話範囲決定部340又は話題検索部3
60は、利用者の入力情報からなる第一形態素情報と、
予め記憶されている”全て”の第二形態素情報とを逐一
照合することなく、ある特定の階層に属する”特定”の
各第二形態素情報と第一形態素情報とを照合すればよい
ので、第一形態素情報と近似する第二形態素情報を短時
間で検索することができ、結果には、検索結果に基づい
て利用者に対して抱く感情度等を短時間でランク付する
ことができる。
Therefore, the reflex determination unit 320, the parody judgment unit 330, the discourse range determination unit 340, or the topic search unit 3
60 is the first morpheme information consisting of the input information of the user,
Since it is sufficient to collate each "specific" second morpheme information and the first morpheme information belonging to a certain specific hierarchy without collating each "all" second morpheme information stored in advance, The second morpheme information that is similar to the one morpheme information can be searched for in a short time, and the result can be ranked in a short time, for example, the emotional level that the user has based on the search result.

【0353】更に、鸚鵡返し判定部330が、現在の第
一形態素情報と過去の回答内容とを照合し、現在の第一
形態素情報が過去の回答内容に含まれると判定した場合
には、感情状態判定部381は、利用者が過去の回答内
容に対して鸚鵡返し(利用者が回答内容に対して聞き直
していること)しているものと擬似的に断定することが
できる。
Further, when the parody judging section 330 collates the present first morpheme information with the past answer contents and decides that the current first morpheme information is included in the past answer contents, the emotional state is judged. The determination unit 381 can artificially determine that the user is pardoning the previous reply content (that the user is listening again to the reply content).

【0354】この場合、感情状態判定部381は、利用
者が過去の回答内容に対して鸚鵡返しを行っているの
で、利用者はある話題に対して中断させるための入力情
報を入力したものと擬似的に断定することができ、利用
者に対して抱く感情度を低いランクにランク付すること
ができ、結果的には利用者に対して抱く感情度をより適
切にランク付することができる。
In this case, the emotional state determination section 381 simulates that the user has input the input information for interrupting a certain topic, because the user is performing a trick reply to the past reply contents. The emotional level of the user can be ranked lower, and as a result, the emotional level of the user can be more appropriately ranked.

【0355】最後に、鸚鵡返し判定部330が、現在の
第一形態素情報と過去の第一形態素情報とを照合し、現
在の第一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれる
場合には、感情状態判定部381は、利用者が単に過去
に入力した入力情報を、会話制御装置1からの回答内容
とは全く関係なく再入力したものと擬似的に断定するこ
とができる。
Finally, the parrot judging section 330 collates the present first morpheme information with the past first morpheme information, and when the present first morpheme information is included in the past first morpheme information, The emotional state determination unit 381 can artificially determine that the input information input by the user in the past is re-input regardless of the reply content from the conversation control device 1.

【0356】この場合、感情状態判定部381は、会話
制御装置1からの回答内容とは全く関係なく、利用者が
前の入力情報と同一の入力情報を単に反復して入力して
いるだけであるので、利用者に対して抱く感情度を低い
ランクにランク付することができ、結果的には利用者に
対して抱く感情度をより適切にランク付することができ
る。
In this case, the emotional state determination section 381 has nothing to do with the content of the reply from the conversation control device 1, and the user simply repeatedly inputs the same input information as the previous input information. Therefore, the emotional level of the user can be ranked lower, and as a result, the emotional level of the user can be more appropriately ranked.

【0357】[0357]

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
会話制御装置(情報処理装置)が、利用者から入力され
た発話内容などの入力情報に基づいて、入力情報から把
握される意味内容に関連付けられている予め作成された
回答内容等を検索し、この検索の頻度の大きさに応じて
ランク付することができる。
As described above, according to the present invention,
The conversation control device (information processing device) searches for pre-created answer contents and the like associated with the meaning contents grasped from the input information, based on the input information such as the utterance contents inputted by the user, Ranking can be performed according to the frequency of this search.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】第一実施形態に係る会話制御装置の概略構成を
示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a conversation control device according to a first embodiment.

【図2】第一実施形態における会話制御部及び文解析部
の内部構造を示すブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram showing an internal structure of a conversation control unit and a sentence analysis unit in the first embodiment.

【図3】第一実施形態における形態素抽出部で抽出する
各形態素の内容を示す図である。
FIG. 3 is a diagram showing the contents of each morpheme extracted by a morpheme extraction unit in the first embodiment.

【図4】第一実施形態における文節解析部で抽出する各
文節の内容を示す図である。
FIG. 4 is a diagram showing the content of each phrase extracted by a phrase analysis unit in the first embodiment.

【図5】第一実施形態における文構造解析部で特定する
「格」の内容を示す図である。
FIG. 5 is a diagram showing the content of “case” specified by the sentence structure analysis unit in the first embodiment.

【図6】第一実施形態における発話種類判定部で特定す
る「発話文のタイプ」を示す図である。
FIG. 6 is a diagram showing “type of utterance sentence” specified by the utterance type determination unit in the first embodiment.

【図7】第一実施形態における発話種類データベースで
格納する各辞書の内容を示す図である。
FIG. 7 is a diagram showing the contents of each dictionary stored in the utterance type database in the first embodiment.

【図8】第一実施形態における会話データベースの内部
で構築される階層構造の内容を示す図である。
FIG. 8 is a diagram showing contents of a hierarchical structure constructed inside a conversation database in the first embodiment.

【図9】第一実施形態における会話データベースの内部
で構築される階層構造の詳細な関係を示す図である。
FIG. 9 is a diagram showing a detailed relationship of a hierarchical structure constructed inside the conversation database in the first embodiment.

【図10】第一実施形態における会話データベースの内
部で構築される「話題タイトル」の内容を示す図であ
る。
FIG. 10 is a diagram showing the contents of a “topic title” constructed inside the conversation database in the first embodiment.

【図11】第一実施形態における会話データベースの内
部で構築される「話題タイトル」に関連付けられている
「回答文のタイプ」の内容を示す図である。
FIG. 11 is a diagram showing the content of “response sentence type” associated with “topic title” constructed inside the conversation database in the first embodiment.

【図12】第一実施形態における会話データベースの内
部で構築される「談話範囲」に属する「話題タイトル」
及び「回答文」の内容を示す図である。
FIG. 12 is a “topic title” belonging to a “discourse range” constructed inside the conversation database according to the first embodiment.
It is a figure which shows the content of and "answer sentence."

【図13】第一実施形態における反射要素データベース
で記憶する反射要素情報の内容を示す図である。
FIG. 13 is a diagram showing the content of reflective element information stored in a reflective element database in the first embodiment.

【図14】第一実施形態における鸚鵡返し要素データベ
ースで記憶する鸚鵡返し要素、鸚鵡返し要素の形態素の
内容を示す図である。
FIG. 14 is a diagram showing the contents of a hawk and a turtle's morpheme stored in the bird and turtle element database in the first embodiment.

【図15】第一実施形態に係る会話制御方法の手順を示
すフロー図である。
FIG. 15 is a flowchart showing a procedure of a conversation control method according to the first embodiment.

【図16】第一変更例における形態素抽出部で整理する
発話内容を示す図である。
FIG. 16 is a diagram showing utterance contents organized by a morpheme extraction unit in the first modification.

【図17】第二変更例における話題検索部の内部構成を
示す図である。
FIG. 17 is a diagram showing an internal configuration of a topic search unit in a second modification.

【図18】第二変更例における割合計算部が「格構成」
に属する各形態素と各「話題タイトル」とを「話題タイ
トル」毎に照合する様子を示す図である。
FIG. 18 is a case configuration in which the ratio calculation unit in the second modification example
It is a figure which shows a mode that each morpheme which belongs to and each "topic title" are collated for every "topic title."

【図19】第二変更例における割合計算部が「各構成」
に属する各形態素と「話題タイトル」に属する各形態素
とを「格」毎に照合する様子を示す図である。
FIG. 19 is a diagram showing that the ratio calculation unit in the second modified example is “each component”.
It is a figure which shows a mode that each morpheme which belongs to "topic title" is collated for every "case".

【図20】第三変更例における会話制御システムの概略
構成を示す図である。
FIG. 20 is a diagram showing a schematic configuration of a conversation control system in a third modification.

【図21】第六変更例における話題検索部の内部構成を
示す図である。
FIG. 21 is a diagram showing an internal configuration of a topic search unit in a sixth modification.

【図22】第六変更例における話題検索部が第一形態素
情報と、第二形態素情報又は回答文とを照合する様子を
示す図である。
FIG. 22 is a diagram showing how the topic search unit in the sixth modified example matches the first morpheme information with the second morpheme information or the answer sentence.

【図23】本実施形態におけるプログラムを格納する記
録媒体を示す図である。
FIG. 23 is a diagram showing a recording medium that stores a program according to the present embodiment.

【図24】第二実施形態における会話制御部及び文解析
部の内部構造を示すブロック図である。
FIG. 24 is a block diagram showing internal structures of a conversation control unit and a sentence analysis unit in the second embodiment.

【図25】第二実施形態における談話イベントデータベ
ースで記憶されている「談話イベントテーブル」の内容
を示す図である。
FIG. 25 is a diagram showing the content of a “discourse event table” stored in a discourse event database in the second embodiment.

【図26】第二実施形態における「話題変更」と「結束
要因」との関係を示す図である。
FIG. 26 is a diagram showing a relationship between “topic change” and “cohesion factor” in the second embodiment.

【図27】第二実施形態における感情状態判定部で判定
する感情度のランクを示す図である。
FIG. 27 is a diagram showing ranks of emotion levels determined by an emotional state determination unit according to the second embodiment.

【図28】第二実施形態における理解状態判定部で判定
する理解度のランクを示す図である。
FIG. 28 is a diagram showing ranks of understanding levels determined by an understanding state determination unit according to the second embodiment.

【図29】第二実施形態における対立状態判定部で判定
する対立度のランクを示す図である。
FIG. 29 is a diagram showing ranks of the degree of conflict determined by a conflict state determination unit in the second embodiment.

【図30】第二実施形態におけるランク付方法の手順を
示すフロー図である。
FIG. 30 is a flowchart showing a procedure of a ranking method in the second embodiment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1…会話制御装置、100…入力部、200…音声認識
部、300…会話制御部、310…管理部、320…反
射的判定部、321…割合計算部、322…選択部、3
30…鸚鵡返し判定部、340…談話範囲決定部、35
0…省略文補完部、360…話題検索部、361…削除
部、362…談話付加部、370…回答文検索部、38
0…ランク付部、381…感情状態判定部、382…理
解状態判定部、383…対立状態判定部、400…文解
析部、410…形態素抽出部、420…文節解析部、4
30…文構造解析部、440…発話種類判定部、450
…形態素データベース、460…発話種類データベー
ス、500…会話データベース、600…出力部、70
0…音声認識辞書記憶部、800…通信部、801…反
射要素データベース、802…鸚鵡返し要素データベー
ス、900…通信部、1000…通信ネットワーク、1
100…ハードディスク、1200…フロッピーディス
ク、1300…コンパクトディスク、1400…ICチ
ップ、1500…カセットテープ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Conversation control device, 100 ... Input part, 200 ... Voice recognition part, 300 ... Conversation control part, 310 ... Management part, 320 ... Reflexive determination part, 321 ... Ratio calculation part, 322 ... Selection part, 3
30 ... Parlor judgment unit, 340 ... Discourse range determination unit, 35
0 ... Abbreviated sentence complementing unit, 360 ... Topic search unit, 361 ... Delete unit, 362 ... Discourse addition unit, 370 ... Answer sentence search unit, 38
0 ... Ranking unit, 381 ... Emotional state determination unit, 382 ... Understanding state determination unit, 383 ... Conflict state determination unit, 400 ... Sentence analysis unit, 410 ... Morpheme extraction unit, 420 ... Phrase analysis unit, 4
30 ... Sentence structure analysis unit, 440 ... Utterance type determination unit, 450
... Morphological database, 460 ... Utterance type database, 500 ... Conversation database, 600 ... Output unit, 70
0 ... Voice recognition dictionary storage unit, 800 ... Communication unit, 801 ... Reflective element database, 802 ... Pardal element database, 900 ... Communication unit, 1000 ... Communication network, 1
100 ... Hard disk, 1200 ... Floppy disk, 1300 ... Compact disk, 1400 ... IC chip, 1500 ... Cassette tape

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 呉 濤 東京都港区高輪3−22−9 アルゼ高輪ビ ル (72)発明者 李 東 東京都港区高輪3−22−9 アルゼ高輪ビ ル Fターム(参考) 5B075 ND03 PP07 PP24 PQ72    ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continued front page    (72) Inventor Wu             3-22-9 Takanawa, Minato-ku, Tokyo Aruze Takanawa Bi             Le (72) Inventor Lee Dong             3-22-9 Takanawa, Minato-ku, Tokyo Aruze Takanawa Bi             Le F term (reference) 5B075 ND03 PP07 PP24 PQ72

Claims (75)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 利用者から入力された入力情報に基づい
て、該入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段
と、 前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、
該文字列の最小単位を構成する少なくとも一つの形態素
を第一形態素情報として抽出する形態素抽出手段と、 一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせから
なる形態素を示す第二形態素情報を予め複数記憶する形
態素記憶手段と、 前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と
前記各第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報
の中から、該第一形態素情報を含む前記第二形態素情報
を検索する第一検索手段と、 前記第一検索手段で検索された検索結果に基づいて、前
記各第二形態素情報の中から、前記第一形態素情報を含
む前記第二形態素情報が検索される頻度の大きさに応じ
てランク付するランク付手段とを有することを特徴とす
る情報処理システム。
1. A character recognizing unit that specifies a character string indicating the input information based on input information input by a user, and based on the character string specified by the character recognizing unit,
A morpheme extraction unit that extracts at least one morpheme that constitutes the minimum unit of the character string as the first morpheme information, and a plurality of second morpheme information that indicates a morpheme consisting of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof in advance. A morpheme storage unit to store, collates the first morpheme information and each of the second morpheme information extracted by the morpheme extraction unit, and from the second morpheme information, including the first morpheme information, First search means for searching the second morpheme information, based on the search result searched by the first search means, from among each of the second morpheme information, the second morpheme information including the first morpheme information An information processing system comprising: ranking means for ranking according to the size of the search frequency.
【請求項2】 請求項1に記載の情報処理システムであ
って、 前記ランク付手段は、ランク付した大きさを前記利用者
に対して抱く感情度として出力することを特徴とする情
報処理システム。
2. The information processing system according to claim 1, wherein the ranking means outputs the ranked size as an emotional level that the user has. .
【請求項3】 請求項1又は請求項2のいずれかに記載
の情報処理システムであって、 前記ランク付手段は、検索される前記頻度が低い場合に
は、低いランクにランク付することを特徴とする情報処
理システム。
3. The information processing system according to claim 1, wherein the ranking means ranks a lower rank when the frequency of searching is low. A characteristic information processing system.
【請求項4】 請求項1又は請求項2のいずれかに記載
の情報処理システムであって、 前記ランク付手段は、検索される前記頻度が高い場合に
は、高いランクにランク付することを特徴とする情報処
理システム。
4. The information processing system according to claim 1 or 2, wherein the ranking means ranks a higher rank when the frequency of searching is high. A characteristic information processing system.
【請求項5】 請求項1又は請求項2のいずれかに記載
の情報処理システムであって、 前記利用者から入力されるであろう前記入力情報又は前
記利用者への回答内容に関連性のある前記形態素を示す
談話範囲を複数記憶する談話記憶手段と、 前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と
前記各談話範囲とを照合し、該各談話範囲の中から、該
第一形態素情報を含む前記談話範囲を検索する談話検索
手段と、 前記談話検索手段で検索された前の前記談話範囲を示す
第一談話範囲と後の前記談話範囲を示す第二談話範囲と
を照合し、該第二談話範囲が該第一談話範囲と関連性を
有するかについて判定する関連性判定手段とを有し、 前記ランク付手段は、前記関連性判定手段による判定結
果に基づいてランク付することを特徴とする情報処理シ
ステム。
5. The information processing system according to claim 1, wherein the information related to the input information or the reply content to the user that is likely to be input from the user is provided. A discourse storage unit that stores a plurality of discourse ranges indicating the morphemes, the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit and the discourse ranges are collated, and the first discourse range is selected from the discourse ranges. A discourse search means for searching the discourse range including morpheme information, a first discourse range showing the discourse range before and a second discourse range showing the discourse range after being searched by the discourse search means. , And a relevance determination unit that determines whether the second discourse range is related to the first discourse range, and the ranking unit ranks based on the determination result by the relevance determination unit. Information that is characterized by Processing system.
【請求項6】 請求項5に記載の情報処理システムであ
って、 前記ランク付手段は、前記関連性判定手段で前記第二談
話範囲が前記第一談話範囲と関連性を有しないと判定さ
れた場合には、低いランクにランク付することを特徴と
する情報処理システム。
6. The information processing system according to claim 5, wherein in the ranking unit, the relevance determination unit determines that the second discourse range is not related to the first discourse range. In the case of the above, an information processing system characterized by ranking in a low rank.
【請求項7】 請求項5に記載の情報処理システムであ
って、 前記ランク付手段は、前記関連性判定手段で前記第二談
話範囲が前記第一談話範囲と関連性を有すると判定され
た場合には、高いランクにランク付することを特徴とす
る情報処理システム。
7. The information processing system according to claim 5, wherein the ranking unit determines that the second discourse range has relevance to the first discourse range by the relevance determination unit. In some cases, an information processing system that ranks high.
【請求項8】 請求項5に記載の情報処理システムであ
って、 前記第一形態素情報は、主格からなる主体格、目的格か
らなる対象格などの属性毎に対応付けられた各形態素か
らなり、 前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報に
基づいて、該第一形態素情報を構成する前記各属性の中
から、前記形態素を含まない前記属性を検索する属性検
索手段と、 前記属性検索手段で検索された前記属性に基づいて、該
属性に、前記談話検索手段で検索された前記談話範囲を
構成する前記形態素を付加する形態素付加手段とを有
し、 前記ランク付手段は、前記形態素付加手段で前記談話範
囲を構成する前記形態素が付加された結果に基づいてラ
ンク付することを特徴とする情報処理システム。
8. The information processing system according to claim 5, wherein the first morpheme information includes morphemes associated with each attribute such as a subject case composed of a nominative case and a target case composed of an objective case. An attribute search unit that searches the attribute that does not include the morpheme from the attributes that form the first morpheme information based on the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit; A morpheme adding means for adding the morpheme constituting the discourse range searched by the discourse search means to the attribute based on the attribute searched by the search means, and the ranking means, An information processing system, wherein the morpheme adding means ranks based on a result of adding the morphemes forming the discourse range.
【請求項9】 請求項1又は請求項2のいずれかに記載
の情報処理システムであって、 前記利用者からの前記入力情報に対して定型的な内容を
回答するための定型内容を予め複数記憶する定型記憶手
段と、 前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と
前記各定型内容とを照合し、該各定型内容の中から、該
第一形態素情報を含む前記定型内容を検索する定型取得
手段と、 前記ランク付手段は、前記定型取得手段で検索された検
索結果に基づいて、各定型内容の中から、前記第一形態
素情報を含む前記定型内容が検索される前記頻度の大き
さに応じてランク付することを特徴とする情報処理シス
テム。
9. The information processing system according to claim 1, wherein a plurality of standard contents for replying standard contents to the input information from the user are provided in advance. A fixed-form storage unit for storing, collates the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit with each of the fixed-form contents, and searches the fixed-form contents including the first morpheme information from the fixed-form contents. The fixed form acquisition unit, and the ranking unit, based on the search result searched by the fixed form acquisition unit, from among the fixed form contents, the frequency of the fixed form contents including the first morpheme information is searched. An information processing system characterized by ranking according to size.
【請求項10】 請求項1又は請求項2のいずれかに記
載の情報処理システムであって、 前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、
前記入力情報の種類を示す入力種類を特定する種類特定
手段を有し、 前記ランク付手段は、前記種類特定手段で特定された前
記入力種類が反発文などの反発要素である場合には、低
いランクにランク付することを特徴とする情報処理シス
テム。
10. The information processing system according to claim 1 or 2, wherein based on the character string specified by the character recognition means,
It has a type identifying means for identifying an input type indicating the type of the input information, and the ranking means is low when the input type identified by the type identifying means is a repulsive element such as repulsive sentence. An information processing system characterized by ranking in ranks.
【請求項11】 請求項9に記載の情報処理システムで
あって、 前記形態素記憶手段には、前記第二形態素情報が複数記
憶され、前記各第二形態素情報には、前記回答内容がそ
れぞれに対応付けられており、 前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報に基
づいて、該第二形態素情報に対応付けられた前記回答内
容を取得する回答取得手段と、 前記回答取得手段で取得された過去の前記回答内容を記
憶する履歴記憶手段とを有し、 前記定型取得手段は、前記形態素抽出手段で取得された
現在の前記第一形態素情報と過去の前記回答内容とを照
合し、現在の該第一形態素情報が過去の該回答内容に含
まれるかを判定し、 前記ランク付手段は、前記定型取得手段による判定結果
に基づいてランク付することを特徴とする情報処理シス
テム。
11. The information processing system according to claim 9.
A plurality of the second morpheme information is stored in the morpheme storage means.
The answer contents are stored in each of the second morpheme information.
The second morpheme information, which is associated with each of them, is searched based on the second morpheme information searched by the first search means.
Then, in the answer associated with the second morpheme information
And an answer acquisition unit for acquiring the content, and the past contents of the answer acquired by the answer acquisition unit.
And a history storage unit that stores the history, and the fixed form obtaining unit obtains the morpheme extracting unit.
Compare the current first morpheme information and past answer contents.
And the current first morpheme information is included in the past answer contents.
The ranking means determines the determination result by the routine acquisition means.
Information processing system characterized by ranking based on
Tem.
【請求項12】 請求項9に記載の情報処理システムで
あって、 前記履歴記憶手段には、前記定型取得手段で取得された
過去の前記第一形態素情報が記憶され、 前記定型取得手段は、前記形態素抽出手段で取得された
現在の前記第一形態素情報と過去の前記第一形態素情報
とを照合し、現在の該第一形態素情報が過去の該第一形
態素情報に含まれるかを判定し、 前記ランク付手段は、前記定型取得手段による判定結果
に基づいてランク付することを特徴とする情報処理シス
テム。
12. The information processing system according to claim 9, wherein the history storage unit stores the past first morpheme information acquired by the fixed form acquisition unit, and the fixed form acquisition unit includes: The present first morpheme information and the past first morpheme information acquired by the morpheme extraction means are collated to determine whether the present first morpheme information is included in the past first morpheme information. The information processing system, wherein the ranking means ranks based on the determination result by the fixed form obtaining means.
【請求項13】 請求項1に記載の情報処理システムで
あって、 前記ランク付手段は、ランク付した大きさを前記入力情
報に対する理解度として出力することを特徴とする情報
処理システム。
13. The information processing system according to claim 1, wherein the ranking means outputs a ranked size as an understanding level for the input information.
【請求項14】 請求項1に記載の情報処理システム
であって、 前記ランク付手段は、前記利用者が求める話題、ある事
柄に対する前記利用者に対して抱く感情度、又は陳述
文、肯定文、疑問文、反発文などの種類をその意味内容
に応じて前記形態素と関連付けて階層的にデータベース
に蓄積するための言語で記述されることを特徴とする情
報処理システム。
14. The information processing system according to claim 1, wherein the ranking means is a topic requested by the user, an emotional level of the user with respect to a certain matter, or a statement or an affirmative sentence. An information processing system characterized by being described in a language for hierarchically accumulating types such as question sentences and repulsive sentences in the database in association with the morphemes according to their meaning contents.
【請求項15】 請求項1に記載の情報処理システムで
あって、 前記言語は、DKMLからなることを特徴とする情報処
理システム。
15. The information processing system according to claim 1, wherein the language is DKML.
【請求項16】 利用者から入力された入力情報に基づ
いて、該入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段
と、 前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、
該文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情
報として抽出する形態素抽出手段と、 一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせから
なる形態素を示す第二形態素情報を予め複数記憶する形
態素記憶手段と、 前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と
前記各第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報
の中から、該第一形態素情報を含む前記第二形態素情報
を検索する第一検索手段と、 前記第一検索手段で検索された検索結果に基づいて、前
記各第二形態素情報の中から、前記第一形態素情報を含
む前記第二形態素情報が検索される頻度の大きさに応じ
てランク付するランク付手段とを有することを特徴とす
る情報処理装置。
16. A character recognizing unit that specifies a character string indicating the input information based on input information input by a user; and a character string specified by the character recognizing unit,
A morpheme extraction unit that extracts each morpheme that constitutes the minimum unit of the character string as the first morpheme information, and a plurality of second morpheme information indicating a morpheme consisting of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof is stored in advance. A morpheme storage means, collates the first morpheme information extracted by the morpheme extraction means with each of the second morpheme information, and from the second morpheme information, the second morpheme information including the first morpheme information First search means for searching morpheme information, based on the search results searched by the first search means, from the second each morpheme information, the second morpheme information including the first morpheme information is searched An information processing apparatus, comprising: a ranking unit that ranks according to the magnitude of the frequency.
【請求項17】 請求項16に記載の情報処理装置であ
って、 前記ランク付手段は、ランク付した大きさを前記利用者
に対して抱く感情度として出力することを特徴とする情
報処理装置。
17. The information processing apparatus according to claim 16, wherein the ranking means outputs the ranked size as an emotional level to hold for the user. .
【請求項18】 請求項16又は請求項17のいずれか
に記載の情報処理装置であって、 前記ランク付手段は、検索される前記頻度が低い場合に
は、低いランクにランク付することを特徴とする情報処
理装置。
18. The information processing apparatus according to claim 16, wherein the ranking means ranks a lower rank when the frequency of searches is low. A characteristic information processing device.
【請求項19】 請求項16又は請求項17のいずれか
に記載の情報処理装置であって、 前記ランク付手段は、検索される前記頻度が高い場合に
は、高いランクにランク付することを特徴とする情報処
理装置。
19. The information processing apparatus according to claim 16 or 17, wherein the ranking unit ranks a high rank when the frequency of the search is high. A characteristic information processing device.
【請求項20】 請求項16又は請求項17のいずれか
に記載の情報処理装置であって、 前記利用者から入力されるであろう前記入力情報又は前
記利用者への回答内容に関連性のある前記形態素を示す
談話範囲を複数記憶する談話記憶手段と、 前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と
前記各談話範囲とを照合し、該各談話範囲の中から、該
第一形態素情報を含む前記談話範囲を検索する談話検索
手段と、 前記談話検索手段で検索された前の前記談話範囲を示す
第一談話範囲と後の前記談話範囲を示す第二談話範囲と
を照合し、該第二談話範囲が該第一談話範囲と関連性を
有するかについて判定する関連性判定手段とを有し、 前記ランク付手段は、前記関連性判定手段による判定結
果に基づいてランク付することを特徴とする情報処理装
置。
20. The information processing apparatus according to claim 16 or 17, wherein the information related to the input information or the reply content to the user that is likely to be input from the user. A discourse storage unit that stores a plurality of discourse ranges indicating the morphemes, the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit and the discourse ranges are collated, and the first discourse range is selected from the discourse ranges. A discourse search means for searching the discourse range including morpheme information, a first discourse range showing the discourse range before and a second discourse range showing the discourse range after being searched by the discourse search means. , And a relevance determination unit that determines whether the second discourse range is related to the first discourse range, and the ranking unit ranks based on the determination result by the relevance determination unit. Characterized by Broadcast processing apparatus.
【請求項21】 請求項20に記載の情報処理装置であ
って、 前記ランク付手段は、前記関連性判定手段で前記第二談
話範囲が前記第一談話範囲と関連性を有しないと判定さ
れた場合には、低いランクにランク付することを特徴と
する情報処理装置。
21. The information processing apparatus according to claim 20, wherein the ranking unit determines that the second discourse range has no relevance to the first discourse range by the relevance determination unit. In the case of the above, the information processing apparatus is characterized in that it is ranked low.
【請求項22】 請求項20に記載の情報処理装置であ
って、 前記ランク付手段は、前記関連性判定手段で前記第二談
話範囲が前記第一談話範囲と関連性を有すると判定され
た場合には、高いランクにランク付することを特徴とす
る情報処理装置。
22. The information processing apparatus according to claim 20, wherein the ranking unit determines that the second discourse range has relevance to the first discourse range by the relevance determination unit. In some cases, the information processing device is characterized by being ranked high.
【請求項23】 請求項20に記載の情報処理装置であ
って、 前記第一形態素情報は、主格からなる主体格、目的格か
らなる対象格などの属性毎に対応付けられた各形態素か
らなり、 前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報に
基づいて、該第一形態素情報を構成する前記各属性の中
から、前記形態素を含まない前記属性を検索する属性検
索手段と、 前記属性検索手段で検索された前記属性に基づいて、該
属性に、前記談話検索手段で検索された前記談話範囲を
構成する前記形態素を付加する形態素付加手段とを有
し、 前記ランク付手段は、前記形態素付加手段で前記談話範
囲を構成する前記形態素が付加された結果に基づいてラ
ンク付することを特徴とする情報処理装置。
23. The information processing apparatus according to claim 20, wherein the first morpheme information includes morphemes associated with each attribute such as a subject case composed of a nominative case and a target case composed of an objective case. An attribute search unit that searches the attribute that does not include the morpheme from the attributes that form the first morpheme information based on the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit; A morpheme adding means for adding the morpheme constituting the discourse range searched by the discourse search means to the attribute based on the attribute searched by the search means, and the ranking means, An information processing apparatus, wherein the morpheme adding means ranks based on a result of adding the morphemes forming the discourse range.
【請求項24】 請求項16又は請求項17のいずれか
に記載の情報処理装置であって、 前記利用者からの前記入力情報に対して定型的な内容を
回答するための定型内容を予め複数記憶する定型記憶手
段と、 前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と
前記各定型内容とを照合し、該各定型内容の中から、該
第一形態素情報を含む前記定型内容を検索する定型取得
手段と、 前記ランク付手段は、前記定型取得手段で検索された検
索結果に基づいて、各定型内容の中から、前記第一形態
素情報を含む前記定型内容が検索される前記頻度の大き
さに応じてランク付することを特徴とする情報処理装
置。
24. The information processing apparatus according to claim 16, wherein a plurality of standard contents for replying standard contents to the input information from the user are provided in advance. A fixed-form storage unit for storing, collates the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit with each of the fixed-form contents, and searches the fixed-form contents including the first morpheme information from the fixed-form contents. The fixed form acquisition unit, and the ranking unit, based on the search result searched by the fixed form acquisition unit, from among the fixed form contents, the frequency of the fixed form contents including the first morpheme information is searched. An information processing device characterized by being ranked according to size.
【請求項25】 請求項16又は請求項17のいずれか
に記載の情報処理装置であって、 前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、
前記入力情報の種類を示す入力種類を特定する種類特定
手段を有し、 前記ランク付手段は、前記種類特定手段で特定された前
記入力種類が反発文などの反発要素である場合には、低
いランクにランク付することを特徴とする情報処理装
置。
25. The information processing apparatus according to claim 16 or 17, wherein the character string is identified by the character recognition means,
It has a type identifying means for identifying an input type indicating the type of the input information, and the ranking means is low when the input type identified by the type identifying means is a repulsive element such as repulsive sentence. An information processing device characterized by being ranked according to rank.
【請求項26】 請求項24に記載の情報処理装置であ
って、 前記形態素記憶手段には、前記第二形態素情報が複数記
憶され、前記各第二形態素情報には、前記回答内容がそ
れぞれに対応付けられており、 前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報に基
づいて、該第二形態素情報に対応付けられた前記回答内
容を取得する回答取得手段と、 前記回答取得手段で取得された過去の前記回答内容を記
憶する履歴記憶手段とを有し、 前記定型取得手段は、前記形態素抽出手段で取得された
現在の前記第一形態素情報と過去の前記回答内容とを照
合し、現在の該第一形態素情報が過去の該回答内容に含
まれるかを判定し、 前記ランク付手段は、前記定型取得手段による判定結果
に基づいてランク付することを特徴とする情報処理装
置。
26. The information processing apparatus according to claim 24, wherein the morpheme storage unit stores a plurality of the second morpheme information, and each of the second morpheme information includes the answer content. Corresponding, based on the second morpheme information searched by the first search unit, an answer acquisition unit that acquires the answer content associated with the second morpheme information, and the answer acquisition unit And a history storage unit that stores the acquired response contents in the past, the fixed form acquisition unit collates the current first morpheme information acquired by the morpheme extraction unit with the past response contents. An information processing apparatus, wherein it is determined whether or not the present first morpheme information is included in the past answer contents, and the ranking unit ranks based on the determination result by the fixed form obtaining unit.
【請求項27】 請求項24に記載の情報処理装置であ
って、 前記履歴記憶手段には、前記定型取得手段で取得された
過去の前記第一形態素情報が記憶され、 前記定型取得手段は、前記形態素抽出手段で取得された
現在の前記第一形態素情報と過去の前記第一形態素情報
とを照合し、現在の該第一形態素情報が過去の該第一形
態素情報に含まれるかを判定し、 前記ランク付手段は、前記定型取得手段による判定結果
に基づいてランク付することを特徴とする情報処理装
置。
27. The information processing apparatus according to claim 24, wherein the history storage unit stores the past first morpheme information acquired by the fixed form acquisition unit, and the fixed form acquisition unit includes: The present first morpheme information and the past first morpheme information acquired by the morpheme extraction means are collated to determine whether the present first morpheme information is included in the past first morpheme information. The information processing apparatus, wherein the ranking means ranks based on the determination result by the fixed form obtaining means.
【請求項28】 請求項16に記載の情報処理装置であ
って、 前記ランク付手段は、ランク付した大きさを前記入力情
報に対する理解度として出力することを特徴とする情報
処理装置。
28. The information processing apparatus according to claim 16, wherein the ranking means outputs a ranked size as an understanding level for the input information.
【請求項29】 請求項16に記載の情報処理装置で
あって、 前記ランク付手段は、前記利用者が求める話題、ある事
柄に対する前記利用者して抱く感情度、又は陳述文、肯
定文、疑問文、反発文などの種類をその意味内容に応じ
て前記形態素と関連付けて階層的にデータベースに蓄積
するための言語で記述されることを特徴とする情報処理
装置。
29. The information processing apparatus according to claim 16, wherein the ranking means is a topic desired by the user, a degree of emotion the user has for a certain matter, or a statement statement, an affirmative statement, An information processing apparatus, characterized in that it is described in a language for hierarchically accumulating types such as interrogative sentences and repulsive sentences in the database in association with the morphemes according to their meaning contents.
【請求項30】 請求項16に記載の情報処理装置であ
って、 前記言語は、DKMLからなることを特徴とする情報処
理装置。
30. The information processing apparatus according to claim 16, wherein the language is DKML.
【請求項31】 利用者から入力された入力情報に基づ
いて、該入力情報を示す文字列を特定するステップと、 特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位
を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するス
テップと、 一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせから
なる第二形態素情報を予め複数記憶するステップと、 抽出された前記第一形態素情報と前記各第二形態素情報
とを照合し、該各第二形態素情報の中から、該第一形態
素情報を含む前記第二形態素情報を検索するステップ
と、 検索された検索結果に基づいて、前記各第二形態素情報
の中から、前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情
報が検索される頻度の大きさに応じてランク付するステ
ップとを有することを特徴とする情報処理方法。
31. A step of specifying a character string indicating the input information based on input information input by a user, and each of the minimum units of the character string based on the specified character string. A step of extracting a morpheme as the first morpheme information; a step of pre-storing a plurality of second morpheme information consisting of one character, a plurality of character strings or a combination thereof, the extracted first morpheme information and each of the first morpheme information Collating the two morpheme information and searching the second morpheme information including the first morpheme information from the respective second morpheme information; and the second morpheme based on the searched search result. And a step of ranking the second morpheme information including the first morpheme information in accordance with the frequency of retrieval from the information.
【請求項32】 請求項31に記載の情報処理方法であ
って、 ランク付した大きさを前記利用者に対して抱く感情度と
して出力することを特徴とする情報処理方法。
32. The information processing method according to claim 31, wherein the ranked size is output as an emotion level to the user.
【請求項33】 請求項31又は請求項32のいずれか
に記載の情報処理方法であって、 検索される前記頻度が低い場合には、低いランクにラン
ク付することを特徴とする情報処理方法。
33. The information processing method according to claim 31 or 32, wherein when the frequency of retrieval is low, a low rank is applied. .
【請求項34】 請求項31又は請求項32のいずれか
に記載の情報処理方法であって、 検索される前記頻度が高い場合には、高いランクにラン
ク付することを特徴とする情報処理方法。
34. The information processing method according to claim 31 or 32, wherein when the frequency of retrieval is high, a high rank is assigned. .
【請求項35】 請求項31又は請求項32のいずれか
に記載の情報処理方法であって、 前記利用者から入力されるであろう前記入力情報又は前
記利用者への回答内容に関連性のある前記形態素を示す
談話範囲を複数記憶するステップと、 抽出された前記第一形態素情報と前記各談話範囲とを照
合し、該各談話範囲の中から、該第一形態素情報を含む
前記談話範囲を検索するステップと、 検索された前の前記談話範囲を示す第一談話範囲と後の
前記談話範囲を示す第二談話範囲とを照合し、該第二談
話範囲が該第一談話範囲と関連性を有するかについて判
定するステップと、 判定の結果に基づいてランク付するステップとことを特
徴とする情報処理方法。
35. The information processing method according to claim 31 or 32, wherein the input information or the reply content to the user, which is likely to be input from the user, is relevant. Storing a plurality of discourse ranges indicating a certain morpheme, collating the extracted first morpheme information with each discourse range, and selecting the discourse range including the first morpheme information from each discourse range And a second discourse range indicating the previous discourse range and a second discourse range indicating the subsequent discourse range, and the second discourse range is related to the first discourse range. An information processing method comprising: a step of determining whether or not there is property, and a step of ranking based on a result of the determination.
【請求項36】 請求項35に記載の情報処理方法であ
って、 前記第二談話範囲が前記第一談話範囲と関連性を有しな
いと判定された場合には、低いランクにランク付するこ
とを特徴とする情報処理方法。
36. The information processing method according to claim 35, wherein when it is determined that the second discourse range is not related to the first discourse range, the second discourse range is ranked low. An information processing method characterized by:
【請求項37】 請求項35に記載の情報処理方法であ
って、 前記第二談話範囲が前記第一談話範囲と関連性を有する
と判定された場合には、高いランクにランク付すること
を特徴とする情報処理方法。
37. The information processing method according to claim 35, wherein when it is determined that the second discourse range is related to the first discourse range, the second discourse range is ranked high. A characteristic information processing method.
【請求項38】 請求項35に記載の情報処理方法であ
って、 前記第一形態素情報は、主格からなる主体格、目的格か
らなる対象格などの属性毎に対応付けられた各形態素か
らなり、 抽出された前記第一形態素情報に基づいて、該第一形態
素情報を構成する前記各属性の中から、前記形態素を含
まない前記属性を検索するステップと、 検索された前記属性に基づいて、該属性に、検索された
前記談話範囲を構成する前記形態素を付加するステップ
と、 前記談話範囲を構成する前記形態素が付加された結果に
基づいてランク付するステップとを有することを特徴と
する情報処理方法。
38. The information processing method according to claim 35, wherein the first morpheme information includes morphemes associated with each attribute such as a subject case composed of a nominative case and a target case composed of an objective case. , Based on the extracted first morpheme information, from among the attributes constituting the first morpheme information, searching for the attribute that does not include the morpheme, based on the searched attribute, Information including the step of adding the morphemes forming the searched discourse range to the attribute, and ranking based on the result of adding the morphemes forming the discourse range Processing method.
【請求項39】 請求項31又は請求項32のいずれか
に記載の情報処理方法であって、 前記利用者からの前記入力情報に対して定型的な内容を
回答するための定型内容を予め複数記憶するステップ
と、 抽出された前記第一形態素情報と前記各定型内容とを照
合し、該各定型内容の中から、該第一形態素情報を含む
前記定型内容を検索するステップと、 検索された検索結果に基づいて、各定型内容の中から、
前記第一形態素情報を含む前記定型内容が検索される前
記頻度の大きさに応じてランク付するステップとを有す
ることを特徴とする情報処理方法。
39. The information processing method according to claim 31 or 32, wherein a plurality of standard contents for replying standard contents to the input information from the user are prepared in advance. A step of storing, a step of collating the extracted first morpheme information with each of the standard content, and a step of searching the standard content including the first morpheme information from the respective standard content; Based on the search results, from each standard content,
And a step of ranking the standard contents including the first morpheme information according to the frequency of the search.
【請求項40】 請求項31又は請求項32のいずれか
に記載の情報処理方法であって、 前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、
前記入力情報の種類を示す入力種類を特定するステップ
と、 特定された前記入力種類が反発文などの反発要素である
場合には、低いランクにランク付するステップとを有す
ることを特徴とする情報処理方法。
40. The information processing method according to claim 31 or 32, wherein, based on the character string specified by the character recognition means,
Information having a step of specifying an input type indicating the type of the input information, and a step of ranking a low rank when the specified input type is a repulsive element such as a repulsive sentence Processing method.
【請求項41】 請求項39に記載の情報処理方法であ
って、 前記第二形態素情報が複数記憶され、前記各第二形態素
情報には、前記回答内容がそれぞれに対応付けられてお
り、 検索された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態
素情報に対応付けられた前記回答内容を取得するステッ
プと、 取得された過去の前記回答内容を記憶するステップと、 取得された現在の前記第一形態素情報と過去の前記回答
内容とを照合し、現在の該第一形態素情報が過去の該回
答内容に含まれるかを判定するステップと、 判定の結果に基づいてランク付するステップとを有する
ことを特徴とする情報処理方法。
41. The information processing method according to claim 39, wherein a plurality of the second morpheme information items are stored, and each of the second morpheme information items is associated with the answer content. Acquiring the answer content associated with the second morpheme information based on the acquired second morpheme information; storing the acquired answer content in the past; Collating the first morpheme information with the past answer content, determining whether the current first morpheme information is included in the past answer content, and a step of ranking based on the result of the determination. An information processing method comprising:
【請求項42】 請求項39に記載の情報処理方法であ
って、 取得された過去の前記第一形態素情報を記憶するステッ
プと、 取得された現在の前記第一形態素情報と過去の前記第一
形態素情報とを照合し、現在の該第一形態素情報が過去
の該第一形態素情報に含まれるかを判定するステップ
と、 判定の結果に基づいてランク付するステップとを有する
ことを特徴とする情報処理方法。
42. The information processing method according to claim 39, wherein the step of storing the acquired past first morpheme information, the acquired current first morpheme information and the past first It is characterized by comprising a step of comparing with the morpheme information and determining whether the current first morpheme information is included in the past first morpheme information, and a step of ranking based on the result of the determination. Information processing method.
【請求項43】 請求項31に記載の情報処理方法であ
って、 ランク付した大きさを前記入力情報に対する理解度とし
て出力することを特徴とする情報処理方法。
43. The information processing method according to claim 31, wherein the ranked size is output as an understanding level for the input information.
【請求項44】 請求項31に記載の情報処理方法で
あって、 前記利用者が求める話題、ある事柄に対する前記利用者
して抱く感情度、又は陳述文、肯定文、疑問文、反発文
などの種類をその意味内容に応じて前記形態素と関連付
けて階層的にデータベースに蓄積するための言語で記述
されることを特徴とする情報処理方法。
44. The information processing method according to claim 31, wherein a topic desired by the user, an emotional level of the user having a certain thing, a statement, an affirmative sentence, a question sentence, a repulsive sentence, and the like. The information processing method is characterized by being described in a language for hierarchically accumulating in the database the types of the items in association with the morphemes according to their meaning contents.
【請求項45】 請求項31に記載の情報処理方法であ
って、 前記言語は、DKMLからなることを特徴とする情報処
理方法。
45. The information processing method according to claim 31, wherein the language is DKML.
【請求項46】 コンピュータに、 利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報
を示す文字列を特定するステップと、 特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位
を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するス
テップと、 前記利用者から入力されるであろう入力情報の前記各形
態素を示す第二形態素情報を予め複数記憶するステップ
と、 抽出された前記第一形態素情報と前記各第二形態素情報
とを照合し、該各第二形態素情報の中から、該第一形態
素情報を含む前記第二形態素情報を検索するステップ
と、 検索された検索結果に基づいて、前記各第二形態素情報
の中から、前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情
報が検索される頻度の大きさに応じてランク付するステ
ップとを有する処理をさせるためのプログラム。
46. A step of specifying, on the computer, a character string indicating the input information based on the input information input by the user; and a minimum unit of the character string based on the specified character string. A step of extracting each morpheme constituting the first morpheme information; a step of pre-storing a plurality of second morpheme information indicating each of the morphemes of the input information that will be input from the user; Collating one morpheme information with each of the second morpheme information, and searching the second morpheme information including the first morpheme information from each of the second morpheme information, and based on the searched result A step of ranking the second morpheme information among the respective second morpheme information in accordance with the frequency with which the second morpheme information including the first morpheme information is searched. Program.
【請求項47】 請求項46に記載のプログラムであっ
て、 ランク付した大きさを前記利用者に対して抱く感情度と
して出力するステップを有する処理をさせるためのプロ
グラム。
47. The program according to claim 46, which carries out a process including a step of outputting the ranked size as an emotional level to the user.
【請求項48】 請求項46又は請求項47のいずれか
に記載のプログラムであって、 検索される前記頻度が低い場合には、低いランクにラン
ク付するステップを有する処理をさせるためのプログラ
ム。
48. The program according to claim 46 or 47, wherein the program has a step of ranking a low rank when the frequency of searches is low.
【請求項49】 請求項46又は請求項47のいずれか
に記載のプログラムであって、 検索される前記頻度が高い場合には、高いランクにラン
ク付するステップを有する処理をさせるためのプログラ
ム。
49. The program according to claim 46 or 47, wherein the program has a step of ranking a high rank when the frequency of searching is high.
【請求項50】 請求項46又は請求項47のいずれか
に記載のプログラムであって、 前記利用者から入力されるであろう前記入力情報又は前
記利用者への回答内容に関連性のある前記形態素を示す
談話範囲を複数記憶するステップと、 抽出された前記第一形態素情報と前記各談話範囲とを照
合し、該各談話範囲の中から、該第一形態素情報を含む
前記談話範囲を検索するステップと、 検索された前の前記談話範囲を示す第一談話範囲と後の
前記談話範囲を示す第二談話範囲とを照合し、該第二談
話範囲が該第一談話範囲と関連性を有するかについて判
定するステップと、 判定の結果に基づいてランク付するステップとを有する
処理をさせるためのプログラム。
50. The program according to claim 46 or 47, wherein the program is related to the input information that may be input from the user or the reply content to the user. Storing a plurality of discourse ranges indicating morphemes, collating the extracted first morpheme information with each discourse range, and searching the discourse range including the first morpheme information from each discourse range And a second discourse range indicating the retrieved discourse range and a second discourse range indicating the retrieved discourse range, and the second discourse range is related to the first discourse range. A program for performing processing including a step of determining whether or not to have and a step of ranking based on the result of the determination.
【請求項51】 請求項50に記載のプログラムであっ
て、 前記第二談話範囲が前記第一談話範囲と関連性を有しな
いと判定された場合には、低いランクにランク付するス
テップを有する処理をさせるためのプログラム。
51. The program according to claim 50, further comprising the step of ranking a lower rank when it is determined that the second discourse range is not related to the first discourse range. A program for processing.
【請求項52】 請求項50に記載のプログラムであっ
て、 前記第二談話範囲が前記第一談話範囲と関連性を有する
と判定された場合には、高いランクにランク付するステ
ップを有する処理をさせるためのプログラム。
52. The program according to claim 50, wherein when the second discourse range is determined to be related to the first discourse range, a process of ranking a higher rank Program to let you do.
【請求項53】 請求項50に記載のプログラムであっ
て、 前記第一形態素情報は、主格からなる主体格、目的格か
らなる対象格などの属性毎に対応付けられた各形態素か
らなり、 抽出された前記第一形態素情報に基づいて、該第一形態
素情報を構成する前記各属性の中から、前記形態素を含
まない前記属性を検索するステップと、 検索された前記属性に基づいて、該属性に、検索された
前記談話範囲を構成する前記形態素を付加するステップ
と、 前記談話範囲を構成する前記形態素が付加された結果に
基づいてランク付するステップとを有する処理をさせる
ためのプログラム。
53. The program according to claim 50, wherein the first morpheme information is composed of morphemes associated with each attribute such as a subject case made up of a nominative case and a target case made up of an objective case. A step of searching the attribute that does not include the morpheme from the respective attributes that constitute the first morpheme information based on the searched first morpheme information; and the attribute based on the searched attribute. And a step of adding the morphemes forming the searched discourse range, and ranking based on a result of the addition of the morphemes forming the discourse range.
【請求項54】 請求項46又は請求項47のいずれか
に記載のプログラムであって、 前記利用者からの前記入力情報に対して定型的な内容を
回答するための定型内容を予め複数記憶するステップ
と、 抽出された前記第一形態素情報と前記各定型内容とを照
合し、該各定型内容の中から、該第一形態素情報を含む
前記定型内容を検索するステップと、 検索された検索結果に基づいて、各定型内容の中から、
前記第一形態素情報を含む前記定型内容が検索される前
記頻度の大きさに応じてランク付するステップとを有す
る処理をさせるためのプログラム。
54. The program according to claim 46 or 47, wherein a plurality of standard contents for replying standard contents to the input information from the user are stored in advance. A step of collating the extracted first morpheme information with each of the standard contents and searching the standard contents including the first morpheme information from the standard contents; Based on each of the standard contents,
And a step of ranking the standard content including the first morpheme information according to the frequency of the search.
【請求項55】 請求項46又は請求項47のいずれか
に記載のプログラムであって、 前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、
前記入力情報の種類を示す入力種類を特定するステップ
と、 特定された前記入力種類が反発文などの反発要素である
場合には、低いランクにランク付するステップとを有す
る処理をさせるためのプログラム。
55. The program according to claim 46 or 47, wherein the program is based on the character string specified by the character recognition means,
A program for performing a process including a step of specifying an input type indicating the type of the input information, and a step of ranking a lower rank when the specified input type is a repulsive element such as a repulsive sentence. .
【請求項56】 請求項54に記載のプログラムであっ
て、 前記第二形態素情報が複数記憶され、前記各第二形態素
情報には、前記回答内容がそれぞれに対応付けられてお
り、 検索された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態
素情報に対応付けられた前記回答内容を取得するステッ
プと、 取得された過去の前記回答内容を記憶するステップと、 取得された現在の前記第一形態素情報と過去の前記回答
内容とを照合し、現在の該第一形態素情報が過去の該回
答内容に含まれるかを判定するステップと、 判定の結果に基づいてランク付するステップとを有する
処理をさせるためのプログラム。
56. The program according to claim 54, wherein a plurality of the second morpheme information items are stored, and each of the second morpheme information items is associated with the answer content and retrieved. Acquiring the answer content associated with the second morpheme information based on the second morpheme information; storing the acquired answer content in the past; A process including a step of comparing the morpheme information with the past answer content, determining whether the current first morpheme information is included in the past answer content, and a step of ranking based on a result of the determination. Program to let you do.
【請求項57】 請求項54に記載のプログラムであっ
て、 取得された過去の前記第一形態素情報を記憶するステッ
プと、 取得された現在の前記第一形態素情報と過去の前記第一
形態素情報とを照合し、現在の該第一形態素情報が過去
の該第一形態素情報に含まれるかを判定するステップ
と、 判定の結果に基づいてランク付するステップとを有する
処理をさせるためのプログラム。
57. The program according to claim 54, wherein the step of storing the acquired first morpheme information of the past, the acquired first morpheme information of the present and the first morpheme information of the past And a step of determining whether the current first morpheme information is included in the past first morpheme information, and a step of ranking based on the result of the determination.
【請求項58】 請求項46に記載のプログラムであっ
て、 ランク付した大きさを前記入力情報に対する理解度とし
て出力するステップを有する処理をさせるためのプログ
ラム。
58. The program according to claim 46, wherein the program has a step of outputting a ranked size as an understanding level for the input information.
【請求項59】 請求項46に記載のプログラムであ
って、 前記利用者が求める話題、ある事柄に対する前記利用者
して抱く感情度、又は陳述文、肯定文、疑問文、反発文
などの種類をその意味内容に応じて前記形態素と関連付
けて階層的にデータベースに蓄積するための言語で記述
されることを特徴とするプログラム。
59. The program according to claim 46, wherein the topic desired by the user, the degree of emotion the user has for a certain matter, or the type of statement, affirmative sentence, question sentence, repulsive sentence, etc. Is described in a language for hierarchically accumulating in a database in association with the morpheme according to its meaning content.
【請求項60】 請求項46に記載のプログラムであっ
て、 前記言語は、DKMLからなることを特徴とするプログ
ラム。
60. The program according to claim 46, wherein the language is DKML.
【請求項61】 コンピュータに、 利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報
を示す文字列を特定するステップと、 特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位
を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するス
テップと、 一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせから
なる形態素を示す第二形態素情報を予め複数記憶するス
テップと、 抽出された前記第一形態素情報と前記各第二形態素情報
とを照合し、該各第二形態素情報の中から、該第一形態
素情報を含む前記第二形態素情報を検索するステップ
と、 検索された検索結果に基づいて、前記各第二形態素情報
の中から、前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情
報が検索される頻度の大きさに応じてランク付するステ
ップとを有する処理をさせるためのプログラムを記録し
たコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
61. A step of specifying, in a computer, a character string indicating the input information based on input information input by a user; and a minimum unit of the character string based on the specified character string. A step of extracting each morpheme constituting the first morpheme information, a step of pre-storing a plurality of second morpheme information indicating a morpheme consisting of one character, a plurality of character strings or a combination thereof, the extracted first morpheme information Matching the morpheme information with each of the second morpheme information, and searching the second morpheme information including the first morpheme information from each of the second morpheme information, and based on the searched result Of the second morpheme information, the second morpheme information including the first morpheme information is ranked according to the frequency of retrieval, A computer-readable recording medium storing a program fit.
【請求項62】 請求項61に記載の記録媒体であっ
て、 ランク付した大きさを前記利用者に対して抱く感情度と
して出力するステップを有する処理をさせるためのプロ
グラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒
体。
62. The recording medium according to claim 61, wherein the computer-readable recording medium stores a program for causing a process to output a ranked size as an emotional level to the user. Recording medium.
【請求項63】 請求項61又は請求項62のいずれか
に記載の記録媒体であって、 検索される前記頻度が低い場合には、低いランクにラン
ク付するステップを有する処理をさせるためのプログラ
ムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
63. The recording medium according to claim 61 or 62, wherein a program having a step of ranking a lower rank when the frequency of the search is low is provided. A computer-readable recording medium in which is recorded.
【請求項64】 請求項61又は請求項62のいずれか
に記載の記録媒体であって、 検索される前記頻度が高い場合には、高いランクにラン
ク付するステップを有する処理をさせるためのプログラ
ムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
64. The recording medium according to claim 61 or 62, wherein a program having a step of ranking a high rank when the frequency of searching is high A computer-readable recording medium in which is recorded.
【請求項65】 請求項61又は請求項62のいずれか
に記載の記録媒体であって、 前記利用者から入力されるであろう前記入力情報又は前
記利用者への回答内容に関連性のある前記形態素を示す
談話範囲を複数記憶するステップと、 抽出された前記第一形態素情報と前記各談話範囲とを照
合し、該各談話範囲の中から、該第一形態素情報を含む
前記談話範囲を検索するステップと、 検索された前の前記談話範囲を示す第一談話範囲と後の
前記談話範囲を示す第二談話範囲とを照合し、該第二談
話範囲が該第一談話範囲と関連性を有するかについて判
定するステップと、 判定の結果に基づいてランク付するステップとを有する
処理をさせるためのプログラムを記録したコンピュータ
読み取り可能な記録媒体。
65. The recording medium according to claim 61 or 62, wherein the recording medium is relevant to the input information that may be input from the user or the reply content to the user. Storing a plurality of discourse ranges indicating the morphemes, collating the extracted first morpheme information with each discourse range, and selecting the discourse range including the first morpheme information from each discourse range. The step of searching and the searched first discourse range indicating the discourse range and the retrieved second discourse range indicating the discourse range are collated, and the second discourse range is related to the first discourse range. A computer-readable recording medium having a program for performing a process including a step of determining whether or not the item has a value and a step of ranking based on a result of the determination.
【請求項66】 請求項65に記載の記録媒体であっ
て、 前記第二談話範囲が前記第一談話範囲と関連性を有しな
いと判定された場合には、低いランクにランク付するス
テップを有する処理をさせるためのプログラムを記録し
たコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
66. The recording medium according to claim 65, wherein when it is determined that the second discourse range is not related to the first discourse range, a step of ranking a lower rank is performed. A computer-readable recording medium in which a program for causing the processing to be recorded is recorded.
【請求項67】 請求項65に記載の記録媒体であっ
て、 前記第二談話範囲が前記第一談話範囲と関連性を有する
と判定された場合には、高いランクにランク付するステ
ップを有する処理をさせるためのプログラムを記録した
コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
67. The recording medium according to claim 65, further comprising a step of ranking a higher rank when it is determined that the second discourse range is related to the first discourse range. A computer-readable recording medium in which a program for processing is recorded.
【請求項68】 請求項65に記載の記録媒体であっ
て、 前記第一形態素情報は、主格からなる主体格、目的格か
らなる対象格などの属性毎に対応付けられた各形態素か
らなり、 抽出された前記第一形態素情報に基づいて、該第一形態
素情報を構成する前記各属性の中から、前記形態素を含
まない前記属性を検索するステップと、 検索された前記属性に基づいて、該属性に、検索された
前記談話範囲を構成する前記形態素を付加するステップ
と、 前記談話範囲を構成する前記形態素が付加された結果に
基づいてランク付するステップとを有する処理をさせる
ためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能
な記録媒体。
68. The recording medium according to claim 65, wherein the first morpheme information includes morphemes associated with each attribute such as a subject case composed of a nominative case and a target case composed of an objective case, Based on the extracted first morpheme information, a step of searching for the attribute that does not include the morpheme from among the attributes that form the first morpheme information; and, based on the searched attribute, A program for performing a process that includes a step of adding the morphemes forming the searched discourse range to an attribute, and a step of ranking based on a result of adding the morphemes forming the discourse range The recorded computer-readable recording medium.
【請求項69】 請求項61又は請求項62のいずれか
に記載の記録媒体であって、 前記利用者からの前記入力情報に対して定型的な内容を
回答するための定型内容を予め複数記憶するステップ
と、 抽出された前記第一形態素情報と前記各定型内容とを照
合し、該各定型内容の中から、該第一形態素情報を含む
前記定型内容を検索するステップと、 検索された検索結果に基づいて、各定型内容の中から、
前記第一形態素情報を含む前記定型内容が検索される前
記頻度の大きさに応じてランク付するステップとを有す
る処理をさせるためのプログラムを記録したコンピュー
タ読み取り可能な記録媒体。
69. The recording medium according to claim 61 or 62, wherein a plurality of standard contents for replying standard contents to the input information from the user are stored in advance. And a step of collating the extracted first morpheme information with each of the standard contents and searching the standard contents including the first morpheme information from the standard contents, and the searched search Based on the results, from each standard content,
A computer-readable recording medium having a program for performing a process including a step of ranking the standard contents including the first morpheme information according to the frequency of the frequency of retrieval.
【請求項70】 請求項61又は請求項62のいずれか
に記載の記録媒体であって、 前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、
前記入力情報の種類を示す入力種類を特定するステップ
と、 特定された前記入力種類が反発文などの反発要素である
場合には、低いランクにランク付するステップとを有す
る処理をさせるためのプログラムを記録したコンピュー
タ読み取り可能な記録媒体。
70. The recording medium according to claim 61 or 62, wherein, based on the character string specified by the character recognition means,
A program for performing a process including a step of specifying an input type indicating the type of the input information, and a step of ranking a lower rank when the specified input type is a repulsive element such as a repulsive sentence. A computer-readable recording medium in which is recorded.
【請求項71】 請求項69に記載の記録媒体であっ
て、 前記第二形態素情報が複数記憶され、前記各第二形態素
情報には、前記回答内容がそれぞれに対応付けられてお
り、 検索された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態
素情報に対応付けられた前記回答内容を取得するステッ
プと、 取得された過去の前記回答内容を記憶するステップと、 取得された現在の前記第一形態素情報と過去の前記回答
内容とを照合し、現在の該第一形態素情報が過去の該回
答内容に含まれるかを判定するステップと、 判定の結果に基づいてランク付するステップとを有する
処理をさせるためのプログラムを記録したコンピュータ
読み取り可能な記録媒体。
71. The recording medium according to claim 69, wherein a plurality of the second morpheme information items are stored, and each of the second morpheme information items is associated with the answer content and is searched. The step of acquiring the answer content associated with the second morpheme information based on the second morpheme information, the step of storing the acquired past answer content, and the acquired current first The method includes a step of comparing one morpheme information with the past answer content, determining whether the current first morpheme information is included in the past answer content, and a step of ranking based on the result of the determination. A computer-readable recording medium in which a program for processing is recorded.
【請求項72】 請求項69に記載の記録媒体であっ
て、 取得された過去の前記第一形態素情報を記憶するステッ
プと、 取得された現在の前記第一形態素情報と過去の前記第一
形態素情報とを照合し、現在の該第一形態素情報が過去
の該第一形態素情報に含まれるかを判定するステップ
と、 判定の結果に基づいてランク付するステップとを有する
処理をさせるためのプログラムを記録したコンピュータ
読み取り可能な記録媒体。
72. The recording medium according to claim 69, wherein the step of storing the acquired past first morpheme information, the acquired current first morpheme information and the past first morpheme information A program for performing a process including a step of determining whether the current first morpheme information is included in the past first morpheme information by collating information, and a step of ranking based on the result of the determination A computer-readable recording medium in which is recorded.
【請求項73】 請求項61に記載の記録媒体であっ
て、 ランク付した大きさを前記入力情報に対する理解度とし
て出力するステップを有する処理をさせるためのプログ
ラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
73. The recording medium according to claim 61, wherein a computer-readable recording medium having recorded therein a program for causing a process to have a step of outputting a ranked size as an understanding level with respect to the input information. .
【請求項74】 請求項61に記載の記録媒体であっ
て、 前記利用者が求める話題、ある事柄に対する前記利用者
して抱く感情度、又は陳述文、肯定文、疑問文、反発文
などの種類をその意味内容に応じて前記形態素と関連付
けて階層的にデータベースに蓄積するための言語で記述
されることを特徴とするプログラムを記録したコンピュ
ータ読み取り可能な記録媒体。
74. The recording medium according to claim 61, wherein a topic desired by the user, an emotional level that the user has for a certain matter, or a statement, an affirmative sentence, a question sentence, a repulsive sentence, or the like. A computer-readable recording medium storing a program, characterized in that a type is described in a language for hierarchically accumulating in a database in association with the morpheme according to its meaning content.
【請求項75】 請求項61に記載の記録媒体であっ
て、 前記言語は、DKMLからなることを特徴とするプログ
ラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
75. The recording medium according to claim 61, wherein the language is DKML and a computer-readable recording medium recording a program.
JP2002126752A 2002-04-11 2002-04-26 Information processing system, information processing apparatus, information processing method, program, and recording medium recording the program Expired - Lifetime JP4434553B2 (en)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2002126752A JP4434553B2 (en) 2002-04-26 2002-04-26 Information processing system, information processing apparatus, information processing method, program, and recording medium recording the program
PCT/JP2003/004563 WO2003085550A1 (en) 2002-04-11 2003-04-10 Conversation control system and conversation control method
AU2003236049A AU2003236049B2 (en) 2002-04-11 2003-04-10 Conversation control system and conversation control method
CN03808195.4A CN100583086C (en) 2002-04-11 2003-04-10 Conversation control system and conversation control method
EP03745994A EP1494129A4 (en) 2002-04-11 2003-04-10 Conversation control system and conversation control method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2002126752A JP4434553B2 (en) 2002-04-26 2002-04-26 Information processing system, information processing apparatus, information processing method, program, and recording medium recording the program

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2009178110A Division JP4913850B2 (en) 2009-07-30 2009-07-30 Information processing system and information processing method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2003316806A true JP2003316806A (en) 2003-11-07
JP4434553B2 JP4434553B2 (en) 2010-03-17

Family

ID=29541081

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2002126752A Expired - Lifetime JP4434553B2 (en) 2002-04-11 2002-04-26 Information processing system, information processing apparatus, information processing method, program, and recording medium recording the program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP4434553B2 (en)

Also Published As

Publication number Publication date
JP4434553B2 (en) 2010-03-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2003085550A1 (en) Conversation control system and conversation control method
JP3997105B2 (en) Conversation control system, conversation control device
JP4279883B2 (en) Conversation control system, conversation control method, program, and recording medium recording program
JP4110012B2 (en) Conversation control device and conversation control method
JP2004258902A (en) Conversation controller, and conversation control method
JP4110011B2 (en) Conversation control device and conversation control method
JP4913850B2 (en) Information processing system and information processing method
JP4413486B2 (en) Home appliance control device, home appliance control method and program
JP4038399B2 (en) Face image display device, face image display method and program
JP4188622B2 (en) Access system and access control method
JP3923378B2 (en) Robot control apparatus, robot control method and program
JP4751563B2 (en) Product discharge device, product discharge control method and program
JP4434553B2 (en) Information processing system, information processing apparatus, information processing method, program, and recording medium recording the program
JP4205370B2 (en) Conversation control system, conversation control method and program
JP4274760B2 (en) Map output device, map output method and program
JP4109964B2 (en) Information output device, information output method, and program
JP4402868B2 (en) Information acquisition apparatus, information acquisition method, and program
JP3927067B2 (en) Conversation control system, conversation control device, conversation control method, program, and recording medium recording program
JP4253487B2 (en) Information acquisition device
JP4141783B2 (en) USAGE NOTICE SYSTEM, USAGE NOTICE CONTROL METHOD AND PROGRAM
JP3947421B2 (en) Conversation control system, conversation control method, program, and recording medium recording program
JP4316839B2 (en) Conversation control device and conversation control method
JP4116367B2 (en) Conversation control system, conversation control method, program
JP4832701B2 (en) Game machine, game control method, control program
JP4751565B2 (en) Conversation control device, conversation control method, and program

Legal Events

Date Code Title Description
A625 Written request for application examination (by other person)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A625

Effective date: 20050119

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20080401

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20080602

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20090602

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20090730

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20091215

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20091222

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 4434553

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130108

Year of fee payment: 3

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130108

Year of fee payment: 3

S631 Written request for registration of reclamation of domicile

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313631

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130108

Year of fee payment: 3

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130108

Year of fee payment: 3

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R360 Written notification for declining of transfer of rights

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R360

R360 Written notification for declining of transfer of rights

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R360

R371 Transfer withdrawn

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R371

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

EXPY Cancellation because of completion of term