JP2003330923A - Automatic conversation device - Google Patents

Automatic conversation device

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JP2003330923A
JP2003330923A JP2002136826A JP2002136826A JP2003330923A JP 2003330923 A JP2003330923 A JP 2003330923A JP 2002136826 A JP2002136826 A JP 2002136826A JP 2002136826 A JP2002136826 A JP 2002136826A JP 2003330923 A JP2003330923 A JP 2003330923A
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JP
Japan
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data
conversation
database
word
sentence
Prior art date
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Withdrawn
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JP2002136826A
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Japanese (ja)
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Kazunobu Sugitani
和宣 杉谷
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Canon Inc
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Canon Inc
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Publication date
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide simple sentences for continuing a conversation while preparing for corresponding properly to a human's talk, avoiding the conversation from being interrupted. <P>SOLUTION: The automatic conversation device has two different types of databases, a database relating to common words and a database relating to proper nouns. The database relating to common words includes simple conversational sentences, and the database relating to proper nouns includes mainly explanatory items such as definition of a word. The device outputs simple sentences while forming a conversation by retrieving the data of the proper noun. <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】本発明は話題のデータベース
を有した対話ロボットに関する物である。
TECHNICAL FIELD The present invention relates to an interactive robot having a topic database.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、人間の発する声を解析してその内
容に対して、返事をしたり或はその内容に関連する新た
な話題を提供する対話型ロボットがあった。従来は簡単
な会話しか出来なかったので、人間の声を聞いて即座に
対応する事が可能であったが、複雑な会話をさせる為に
はロボットに話題の素となる大きなデータベースを搭載
する必要がある。このデータベースを検索するには時間
が掛かる為、何も話さない空白の時間が発生するため、
会話がスムーズに進まないという欠陥が生じる事にな
る。
2. Description of the Related Art Conventionally, there has been an interactive robot which analyzes a human voice and replies to the content of the voice or provides a new topic related to the content. In the past, only simple conversations were possible, so it was possible to respond immediately by listening to human voices, but in order to make complicated conversations, it is necessary to equip the robot with a large database that is a topic of conversation. There is. It takes a long time to search this database, so there is a blank time when you do not speak anything.
The flaw is that the conversation does not proceed smoothly.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】本発明では、上述した
欠点を解消し、人間とロボットの会話が途切れることな
くスムースな流れになる様に、ロボットが話題のデータ
を検索する最中も繋ぎの話をするようにした。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention solves the above-mentioned drawbacks, and the connection is maintained even while the robot searches for topical data so that the conversation between the human and the robot becomes smooth without interruption. I tried to talk.

【0004】[0004]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成する為
に、本発明の自動対話装置は第1のデータを受信する受
信手段、受信内容を解析する解析手段、第2のデータを
格納するデータ格納手段、該第2のデータを検索するデ
ータ検索手段、該第2のデータ及び第3のデータを各々
出力する出力手段、前記第2のデータの検索中に前記第
3のデータを出力する並行処理手段を有する事を特徴と
する。
In order to achieve the above object, the automatic interactive apparatus of the present invention comprises a receiving means for receiving the first data, an analyzing means for analyzing the received contents, and a data for storing the second data. Storage means, data retrieval means for retrieving the second data, output means for outputting the second data and third data, respectively, and parallel for outputting the third data during retrieval of the second data It is characterized by having a processing means.

【0005】さらに、前記第2のデータの検索が終了し
該第2のデータの出力準備が完了した時点で、前記第3
のデータの出力を中止する中止手段を有する事を特徴と
する。
Further, when the retrieval of the second data is completed and the preparation for outputting the second data is completed, the third data is retrieved.
It is characterized by having a canceling means for canceling the output of the data.

【0006】さらに、前記第2のデータを検索する、若
しくは前記第3のデータを出力する際に該第2及び第3
のデータは前記第1のデータに関連したデータである事
を特徴とする。
Further, when the second data is searched or the third data is output, the second and third data are output.
Data is data related to the first data.

【0007】[0007]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
に基づいて詳細に説明する。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described in detail below with reference to the drawings.

【0008】(概要)先ず、本提案装置の動作概要につ
いて述べる。図8に人間が話した内容について、本装置
がどのような対応をするかを示した。人間が「今日、藤
沢周平の小説を読んだ。」(801)と話したとする。
本装置は、人間の話を解析し、単語を幾つか抽出する。
各々の単語について対応する文を準備する(802)。
(Outline) First, an outline of the operation of the proposed apparatus will be described. FIG. 8 shows how the present apparatus responds to the contents spoken by humans. Suppose a human being said, "I read Shuhei Fujisawa's novel today" (801).
This device analyzes a human story and extracts some words.
A corresponding sentence is prepared for each word (802).

【0009】但し、単語は即座に対応を準備出来るもの
とそうで無いものがある。「今日」「小説」「読んだ」
という一般名詞、動詞は準備がすぐに出来るが、「藤沢
周平」という人名は固有名詞なので、百科事典的なデー
タベースを検索して、この人名に関するデータを取り揃
えなくてはならない(803)。
However, there are some words that can be immediately prepared for correspondence and some that are not. "Today""Novel""Read"
Although the general noun and verb can be prepared immediately, the personal name "Shuhei Fujisawa" is a proper noun, so we must search the encyclopedia database and collect data on this personal name (803).

【0010】しかし、話の要はこの人名によるから、ど
うしてもデータは揃える必要がある。その間に、本装置
が話を繋ぐ必要がある。その為には早く話を準備出来る
一般名詞に関する文章を用いる。例えば「どんな作品を
読んだのですか」(804)といった文章で話を繋ぐ訳
である。以上が本装置の動作概要である。
However, since the main point of the story depends on this person's name, it is necessary to prepare the data. In the meantime, the device needs to connect. For that, use sentences about general nouns that can prepare the story quickly. For example, the story is connected by a sentence such as “What kind of work did you read?” (804). The above is the outline of the operation of this device.

【0011】(ブロック図)図1に示したのは本発明に
係る、自動対話装置のブロック図である。
(Block Diagram) FIG. 1 is a block diagram of an automatic dialogue apparatus according to the present invention.

【0012】まず、101RECは受信装置であり、音
声でも文字コードの信号いずれでも構わない本装置への
人間の声や文章の受信を行なうものである。音声の場合
は文字コード信号に変換する機能を持たせる。
First, 101REC is a receiving device for receiving a human voice or a sentence to this device which may be either a voice or a character code signal. In the case of voice, it has a function of converting into a character code signal.

【0013】102CPUは中央処理装置で、受信した
信号に基づいて解析したり、後述するデータベースを検
索したり、出力する為の制御や演算を行なう。
The CPU 102 is a central processing unit, which performs control and calculation for analyzing based on the received signal, searching a database described later, and outputting.

【0014】103SENは本装置からデータを音声や
文字で出力する為の送信装置である。音声の場合は文字
コードから音声信号に変換するし、文字で表示させる場
合はフォントと表示装置を持たせて文字パターンで表示
させる。領域人間に対してに指示をさせる為のキースイ
ッチであり、詳細は後述する。
Reference numeral 103SEN is a transmission device for outputting data as voice or characters from this device. In the case of voice, the character code is converted into a voice signal, and in the case of displaying in characters, a font and a display device are provided and displayed in a character pattern. This is a key switch for instructing the area person, and details will be described later.

【0015】104ROMは本装置を動作させる為のプ
ログラムを格納するリードオンリメモリである。
The 104ROM is a read-only memory that stores a program for operating this apparatus.

【0016】105HDはデータを格納するデータベー
ス装置である。ここには普通名詞に対応する文章や、固
有名詞に関する辞典ともいえるデータベースを持ってい
る。
Reference numeral 105HD is a database device for storing data. Here, we have a database that corresponds to common nouns and a dictionary of proper nouns.

【0017】106RAMは送受信データの一時的記憶
や演算に利用するワークエリアを受け持つ。
The 106 RAM is responsible for a work area used for temporary storage and calculation of transmitted / received data.

【0018】107BLは以上のデバイスを結んで情報
のやりとりを実行する為のバスラインである。
Reference numeral 107BL is a bus line for connecting the above devices and exchanging information.

【0019】(データベースの詳細)上述したデータベ
ースの詳細について説明する。図4に示した様にデータ
ベースは固有データ部分(401)と一般データ部分
(402)とから構成される。固有データとは固有名詞
に伴う単語とその説明から構成される。一般データは固
有名詞以外の単語とそれに関する発信データとから構成
される。
(Details of Database) Details of the above-mentioned database will be described. As shown in FIG. 4, the database is composed of a unique data part (401) and a general data part (402). The proper data is composed of a word associated with a proper noun and its description. The general data is composed of words other than proper nouns and transmission data related thereto.

【0020】図5に固有データの例を示した。例えば藤
沢周平という小説家の項目(501)があるとする。こ
の固有名詞に関連する複数の言葉がデータ(502)と
して揃っている。例えば最初に「小説家」(503)で
あるという事。これはいはば定義である。次に時代小
説、日本文学、山形県(出身地)と項目が続く。
FIG. 5 shows an example of unique data. For example, assume that there is an item (501) by a novelist Shuhei Fujisawa. A plurality of words related to this proper noun are gathered as data (502). For example, first being a "novelist" (503). This is a definition. Next, items such as historical novels, Japanese literature, Yamagata prefecture (hometown) follow.

【0021】図6は一般単語のデータベースである。ま
ず見出しとしての単語(601)がある。この単語に対
応する様に一群のデータ(602)が格納されている訳
であるが、こちらは固有データとは違い、単語の定義で
はなく、単語に関わる会話文が納められている。例えば
「小説」という単語に対しては「面白そうですね。」
(603)「長い小説ですか」といった会話文がある。
これらの会話文は時間繋ぎとして使われる。
FIG. 6 is a general word database. First, there is a word (601) as a headline. Although a group of data (602) is stored so as to correspond to this word, unlike the unique data, this is not the definition of the word but the conversational sentence related to the word is stored. For example, when it comes to the word "novel," it sounds interesting.
(603) There is a conversation sentence such as "Is it a long novel?"
These conversations are used as time links.

【0022】(動作処理)本装置の動作処理例を、図2
〜図3のフローチャートを参照して説明する。本動作の
プログラムはROMに格納されている。
(Operation Processing) An example of operation processing of this apparatus is shown in FIG.
~ It demonstrates with reference to the flowchart of FIG. The program for this operation is stored in the ROM.

【0023】本装置の電源が入力されると、まず人間の
話を受信する所から始まる。話は音声で無く、文章で入
力されても良い。一旦受信したデータは文字コードに変
換されてRAMのワーク領域に格納される(ステップS
201)。
When the power of the device is turned on, the process begins with receiving a human story. The story may be input as text instead of voice. The data once received is converted into a character code and stored in the work area of the RAM (step S
201).

【0024】入力された受信文を単語に分解して、文の
内容そのものを解析する。図8の802に示した様に各
単語毎に対応する事項を整理する(ステップS20
2)。
The input received sentence is decomposed into words, and the content itself of the sentence is analyzed. As shown in 802 of FIG. 8, items corresponding to each word are organized (step S20).
2).

【0025】解析した結果、受信した話が単なる挨拶文
の様に単純な内容で即返信出来るか、あるいは返信に時
間が掛かる複雑な内容かを判別する(ステップS20
3)。
As a result of the analysis, it is determined whether the received story can be immediately returned with a simple content such as a simple greeting or a complicated content that requires a long time to reply (step S20).
3).

【0026】単純な内容であれば返信文を作って送信装
置へ送信する。その結果人間に対し本装置が話す若しく
は文章を表示するという事が行なわれる(ステップS2
04)。
If the content is simple, a reply sentence is created and transmitted to the transmission device. As a result, the present apparatus speaks or displays a sentence to a human (step S2).
04).

【0027】その後、再度受信処理に戻る。After that, the process returns to the receiving process again.

【0028】一方、話が複雑で即返信が出来ない場合は
割り込み処理を発生させ、返信文の組立を行なう(ステ
ップS205)。
On the other hand, if the story is complicated and an immediate reply cannot be made, an interrupt process is generated and a reply sentence is assembled (step S205).

【0029】ここで割り込み処理の説明を図3のフロー
チャートで行なう。割り込み処理後は、データベースを
検索し(ステップS301)、返信文を作成する(ステ
ップS302)。
Here, the interrupt processing will be described with reference to the flowchart of FIG. After the interruption process, the database is searched (step S301) and a reply sentence is created (step S302).

【0030】然る後、準備完了信号を出して(ステップ
S303)、割り込み処理を抜ける。
After that, a preparation completion signal is issued (step S303), and the interrupt processing is terminated.

【0031】一方、割り込み処理を行なっている最中、
本処理では繋ぎの会話を出力する。この繋ぎの会話は一
般単語から導き出される引き出される会話文をそのまま
出力する(ステップS206)。
On the other hand, during interrupt processing,
In this process, the connected conversation is output. In this connected conversation, the conversation sentence derived from the general word is output as it is (step S206).

【0032】次に、割り込み処理が終了したか否か判別
する(ステップS207)。
Next, it is judged whether or not the interrupt processing is completed (step S207).

【0033】割り込み処理が終了して無ければ、引き続
き繋ぎの会話を行なう。会話の文は受信信号から得た単
語を素に行なう。割込が完了したらデータベースに基づ
く送信処理を行なう。(ステップS208)以上の過程
で本格的な会話文を形成中に、繋ぎの会話を送信して場
を持つことが出来る。
If the interrupt processing is not completed, the connected conversation is continued. Conversational sentences are based on words obtained from received signals. When the interrupt is completed, the transmission process based on the database is performed. (Step S208) It is possible to transmit a connected conversation and have a place while forming a full-fledged conversation sentence in the above process.

【0034】(その他の実施例)上述した実施例では、
繋ぎの会話として、受信した単語に基づいた会話文を用
いる様にしたが、いつも同じ会話文を使用する訳には行
かないので、一通り受信単語に関する会話文を出力した
後は別の単語の会話文を送信する。例えば図7に示した
様に、受信した文が「今日、藤沢周平の小説を読んだ」
という場合、藤沢周平についてデータベースを検索中、
一般単語である「今日」「小説」の会話文を702、7
03、704、704の様に出力するのであるが、これ
が終わると出力すべき会話文が途切れてしまう。そこ
で、704にある「面白い」という単語に着目してさら
にこの単語の会話文を引き出して706の様に出力す
る。即ち、単語を孫引きして会話文を延々と引き出す訳
である。
(Other Embodiments) In the above embodiment,
As a connecting conversation, I tried to use a conversation sentence based on the received word, but it can not always be used to use the same conversation sentence, so after outputting the conversation sentence about the received word all the other words Send a conversation sentence. For example, as shown in Fig. 7, the received sentence is "I read a novel written by Shuhei Fujisawa today."
In that case, while searching the database for Shuhei Fujisawa,
702, 7 of the conversational sentences of the common words "today" and "novel"
The output is 03, 704, and 704, but when this ends, the conversational sentence to be output is interrupted. Then, paying attention to the word "interesting" in 704, the conversation sentence of this word is further extracted and output as in 706. In other words, the word is pulled out and the conversation sentence is drawn out endlessly.

【0035】[0035]

【発明の効果】以上説明した通り、本提案によれば、人
間とロボットの会話が途切れることなくスムースな流れ
になる様に、ロボットが話題のデータを検索する最中も
繋ぎの話をするようにした。
As described above, according to the present proposal, the robot talks while the robot searches for the topic data so that the conversation between the human and the robot can be smoothly and smoothly. I chose

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

【図1】本装置のブロック図。FIG. 1 is a block diagram of the present apparatus.

【図2】処理のフローチャート。FIG. 2 is a flowchart of processing.

【図3】処理のフローチャート。FIG. 3 is a flowchart of processing.

【図4】データベースの概念図。FIG. 4 is a conceptual diagram of a database.

【図5】固有名詞のデータベースの構成図。FIG. 5 is a block diagram of a proper noun database.

【図6】一般単語のデータベースの構成図。FIG. 6 is a block diagram of a general word database.

【図7】繋ぎ会話の例。FIG. 7 shows an example of a connected conversation.

【図8】人間の話からロボットの出力までの過程図。FIG. 8 is a process diagram from a human story to a robot output.

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 第1のデータを受信する受信手段、受信
内容を解析する解析手段、第2のデータを格納するデー
タ格納手段、該第2のデータを検索するデータ検索手
段、該第2のデータ及び第3のデータを各々出力する出
力手段、前記第2のデータの検索中に前記第3のデータ
を出力する並行処理手段を有する事を特徴とする自動対
話装置。
1. Receiving means for receiving first data, analyzing means for analyzing received contents, data storing means for storing second data, data retrieving means for retrieving the second data, and second retrieving means. An automatic dialogue apparatus comprising: output means for outputting data and third data respectively; and parallel processing means for outputting the third data during retrieval of the second data.
【請求項2】 前記第2のデータの検索が終了し該第2
のデータの出力準備が完了した時点で、前記第3のデー
タの出力を中止する中止手段を有する事を特徴とする請
求項1記載の自動対話装置。
2. The retrieval of the second data is completed and the second data is retrieved.
2. The automatic dialogue apparatus according to claim 1, further comprising a stopping unit that stops outputting the third data when the preparation for outputting the data is completed.
【請求項3】 前記第2のデータを検索する、若しくは
前記第3のデータを出力する際に該第2及び第3のデー
タは前記第1のデータに関連したデータである事を特徴
とする請求項2記載の自動対話装置。
3. The second and third data are data related to the first data when the second data is searched or the third data is output. The automatic dialogue apparatus according to claim 2.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008158985A (en) * 2006-12-26 2008-07-10 Sharp Corp Electronic equipment and control method therefor
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