JP2004016743A

JP2004016743A - Game machine, game control method and program

Info

Publication number: JP2004016743A
Application number: JP2002180355A
Authority: JP
Inventors: Seiyo Ko; 黄　声揚; Yutaka Katsukura; 勝倉　裕; Kazuo Okada; 岡田　和生; Atsushi Fujimoto; 富士本　淳
Original assignee: P to PA Inc; Aruze Corp
Current assignee: Universal Entertainment Corp; P to PA Inc
Priority date: 2002-06-20
Filing date: 2002-06-20
Publication date: 2004-01-22

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a user with excitements and thrills by outputting a sentence based on contents spoken by the user so as to stir his/her feelings. <P>SOLUTION: First morpheme information extracted by a sentence structure analysis part 430 is compared with each topic title stored beforehand. The topic title containing the first morpheme information is retrieved from each of the topic titles. A first numeric value information associated with the retrieved topic title is obtained by a topic retrieval part 360. The first numeric value information is compared with each of second numeric value information stored beforehand based on the first numeric value information obtained in the topic retrieval part 360. The second numeric value information matched with the first numeric value information is retrieved from each of the second numeric value information. A talking sentence associated with the retrieved second numeric value information is obtained by a talking sentence retrieval part 371. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、所定の図柄を表示する複数のリールを備え、各リールを始動させる始動レバーの操作により各リールが回転された後、各リールの回転が停止した場合に、停止した各リールのそれぞれに有する図柄の組み合わせと、予め設定された入賞の図柄の組み合わせとが一致したときに、所定の遊技価値を多数排出する入賞の状態へと移行する遊技機、遊技制御方法及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、回胴式の遊技機においては、利用者が始動レバーを操作することにより、遊技機に設置されている各リールが回転し、その後各リールの回転が停止した時に、停止した時の各図柄の組み合わせが全て揃っていれば、いわゆる入賞態様となり排出口から多数のメダルを払い出ししていた。
【０００３】
また、最近の遊技機では、複数の種類からなる入賞態様を有しており、例えば、ある図柄の組み合わせが揃って特定の入賞態様が成立したときは、一回のメダルの払出しに終わらず、複数回の払出しを行うことで通常の入賞態様よりもよい払出しを行い、利用者に大きな利益を与えることも行っている。
【０００４】
これにより、利用者は、各リールの図柄を一致させて、多数のメダルを獲得するために、各リールが回転している際に停止させる特定の図柄を意図的に停止させる「目押し」により専念することができ、将来的に得る利益を期待しながら退屈な時間を楽しく過すことができた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記遊技機では、特定の入賞態様になれば多数のメダルを排出口から払出しすることができるが、上記「目押し」により頻繁に特定の入賞態様になるのを避けるために、利用者が行う停止操作を内部的にずらす等をしていたため、利用者は、特定の入賞態様になるまでに自己の集中力が欠けてしまい、所定の時間が経過すると飽きてしまっていた。このため、特定の入賞態様になるまでの期間を利用者に楽しく過させるシステムの開発が望まれていた。
【０００６】
そこで、本発明は以上の点に鑑みてなされたものであり、利用者が発話した発話内容に基づいて利用者の感情を刺激する文を出力することで、利用者に白熱した興奮とスリルの双方を与えることのできる遊技機、遊技制御方法及びプログラムを提供する。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記課題を解決すべくなされたものであり、所定の図柄を表示する複数のリールを備え、各リールを始動させる始動レバーの操作により各リールが回転された後、各リールの回転が停止した場合に、停止した各リールのそれぞれに有する図柄の組み合わせと、予め設定された入賞の図柄の組み合わせとが一致したときに、所定の遊技価値を多数排出する入賞の状態へと移行する際に、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には、数値、符合等の第一数値情報が関連付けられており、第二形態素情報を予め複数記憶し、利用者に語りかける文は、第二数値情報が対応付けられ、その文を予め複数記憶し、利用者から入力された発話内容に基づいて発話内容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各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予め記憶された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、検索した第二形態素情報に関連付けられた第一数値情報を取得し、取得された第一数値情報に基づいて第一数値情報と予め記憶された各第二数値情報とを照合し、各第二数値情報の中から、第一数値情報と一致する第二数値情報を検索し、検索した第二数値情報に対応付けられた語りかける文を取得することを特徴とする。
【０００８】
このような請求項１に係る遊技機によれば、遊技機が、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報（利用者からの発話内容を構成する形態素）を含む第二形態素情報を検索し、検索した第二形態素情報に関連付けられた第一数値情報を取得し、取得された第一数値情報に基づいて第一数値情報と予め記憶された各第二数値情報とを照合し、各第二数値情報の中から、第一数値情報と一致する第二数値情報を検索し、検索した第二数値情報に対応付けられた文を取得することができるので、遊技機は、利用者からの発話内容に基づいて特定の文を出力することができる。このため、遊技機から出力される文が利用者の感情を刺激する文であれば、利用者は、出力された文によって更にスリルと興奮とが湧き上がり、入賞の状態になるまでの時間をより楽しく過すことができる。
【０００９】
特に、第二数値情報を利用者に対して抱く感情度として見立てて、この感情度が高い時に、利用者に対して抱く心象のランクを良い方向に設定すれば、遊技機は、検索した第二数値情報に対応する感情度が高ければ、利用者に対して抱く心象が良いため、その高い感情度（第二数値情報）に対応付けられた文、例えば利用者を励ます文（”そろそろメダルが多数出そうな感じだね”など）を出力することができ、利用者は、スリルと興奮を味わいながらもより楽しくゲームを行うことができる。
【００１０】
上記構成においては、各第二形態素情報には、第一数値情報がそれぞれに関連付けられ、語りかける文は、第二数値情報と、入賞の状態となった後に利用者が始動レバーを操作すると予想される回数を示す予想情報とに対応付けられ、その語りかける文を第二数値情報毎及び予想情報毎に予め複数記憶し、入賞の状態となった後に、利用者が始動レバーを操作した回数をカウントし、取得された第一数値情報及びカウントされた回数に基づいて、予め記憶された各第二数値情報及び各予想情報の中から、第一数値情報及びカウントされた回数のそれぞれに一致する第二数値情報及び予想情報を検索し、検索した第二数値情報及び予想情報に対応付けられた文を取得することを特徴とする。
【００１１】
これにより、遊技機が、取得された第一数値情報及びカウントされた回数（入賞後のゲーム回数）に基づいて、予め記憶された各第二数値情報及び各予想情報の中から、第一数値情報及びカウントされた回数のそれぞれに一致する第二数値情報及び予想情報を検索し、検索した第二数値情報及び予想情報に対応付けられた文を取得することができるので、遊技機は、取得された第一数値情報のみならず、入賞後のゲーム回数に応じて語りかける文の内容を変えることができる。
【００１２】
このように、入賞後のゲーム回数に応じて語りかける文の内容を変えるのは、当たりの際には遊技価値（メダルなど）が多数排出されるが、その後のゲームの回数に応じてその遊技価値の枚数が減少していく。このため、この遊技価値の減少に伴なって、遊技機が利用者に向かって特定の語りかける文（例えば”メダルがどんどん減っているよ”）を発すれば、利用者はスリルと興奮を味わいながらもより楽しくゲームを行うことができる。
【００１３】
更に上記構成においては、利用者から入力されるであろう発話内容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、各第二形態素情報には、第一数値情報がそれぞれに関連付けられ、談話範囲が予め複数記憶されており、抽出された第一形態素情報と予め記憶された各談話範囲とを照合し、各談話範囲の中から、第一形態素情報に含まれる形態素と一致する談話範囲を検索し、検索された談話範囲に関連付けられた各第二形態素情報と、抽出された第一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、検索した第二形態素情報に関連付けられた第一数値情報を取得することを特徴とする。
【００１４】
これにより、遊技機は、全ての第二形態素情報と抽出された第一形態素情報とを照合する必要がなく、検索された”談話範囲”にのみ関連付けられた各第二形態素情報と、抽出された第一形態素情報とを照合するだけであるので、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を短時間で検索（ピンポイント検索）することができる。
【００１５】
この結果、遊技機は、該当する第二形態素情報を短時間で検索することができるので、その第二形態素情報に関連付けられた第一数値情報に基づいて、第一数値情報と一致する第二数値情報等に対応付けられた文を素早く出力することができる。
【００１６】
尚、取得された第一数値情報に対応する数値を順次累積し、順次累積した数値を第一数値情報とすることが好ましい。これにより、遊技機は、順次累積した数値を第一数値情報とすることができるので、この第一数値情報と一致する第二数値情報を上記感情度とすれば、過去から現在に渡る全体の感情度を基にして、該当する文を出力することができる。
【００１７】
【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を有する会話制御システムの概略構成図である。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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、利用者の入力情報（音声以外）を取得し、取得した入力情報を会話制御部３００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。
【００２３】
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。音声認識辞書記憶部７００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。
【００２４】
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４５０と、発話種類データベース４６０とを有している。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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、ｐ２、・・・ｐｋと表現する。
【００３０】
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。
【００３１】
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４４０に出力する。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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（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。
【００３８】
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；Ｄｅｃｌａｒａｔｉｏｎ）、感想文（Ｉ；Ｉｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）、条件文（Ｃ；Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）、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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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各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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【００５５】
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。
【００５６】
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。
【００５７】
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）。
【００５８】
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、本実施形態では、図１１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；Ｄｅｃｌａｒａｔｉｏｎ）、感想文（Ｉ；Ｉｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）、条件文（Ｃ；Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）、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。
【００５９】
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。
【００６０】
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”）、（ＣＡ；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。
【００６１】
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３４０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。
【００６２】
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から文字列が入力された管理部３１０は、入力された文字列を文字列信号として形態素抽出部４１０に出力する。また、管理部３１０は、回答文検索部３７０で検索された回答文を出力部６００に出力する。
【００６３】
反射的判定部３２０は、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定型取得手段である。
【００６４】
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。
【００６５】
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。
【００６６】
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。
【００６７】
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。
【００６８】
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。
【００６９】
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。
【００７０】
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１４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。
【００７１】
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。
【００７２】
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）。
【００７３】
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。
【００７４】
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。
【００７５】
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。
【００７６】
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。
【００７７】
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。
【００７８】
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。
【００７９】
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。
【００８０】
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、Ｓ≠φ、ｃ≠φ（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。
【００８１】
”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。
【００８２】
談話範囲決定部３４０は、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、第一形態素情報に含まれる形態素と一致する談話範囲を検索する談話検索手段である。
【００８３】
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。
【００８４】
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。
【００８５】
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。
【００８６】
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。
【００８７】
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。
【００８８】
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３４０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。
【００８９】
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。
【００９０】
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（Ａ映画名）を第一形態素情報に付加（”Ａ映画名”の監督；＊；＊）する。
【００９１】
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、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。
【００９２】
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、例えば、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。
【００９３】
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。
【００９４】
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検索手段である。
【００９５】
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。
【００９６】
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。
【００９７】
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。
【００９８】
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。
【００９９】
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。
【０１００】
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（ＤＡ；（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。
【０１０１】
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。
【０１０２】
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。
【０１０３】
（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。
【０１０４】
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。
【０１０５】
次いで、音声認識部２００が、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。
【０１０６】
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）。
【０１０７】
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。
【０１０８】
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。
【０１０９】
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。
【０１１０】
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４４０に出力する。
【０１１１】
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（Ｓ１０５）。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。
【０１１２】
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。
【０１１３】
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。
【０１１４】
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。
【０１１５】
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（Ｓ１０６）。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。
【０１１６】
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。
【０１１７】
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。
【０１１８】
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）。
【０１１９】
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。
【０１２０】
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。
【０１２１】
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（Ｓ１０８；鸚鵡返し処理）。
【０１２２】
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。
【０１２３】
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。
【０１２４】
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（決定）するステップを行う（Ｓ１０９）。
【０１２５】
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。
【０１２６】
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。
【０１２７】
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。
【０１２８】
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３５０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、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（Ｓ１１０；省略文を補完）。
【０１２９】
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。
【０１３０】
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３４０で決定された談話範囲（Ａ映画名；このＡ映画名と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。
【０１３１】
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。
【０１３２】
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ステップを行う（Ｓ１１１）。
【０１３３】
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。
【０１３４】
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。
【０１３５】
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。
【０１３６】
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基づいて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）。
【０１３７】
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。
【０１３８】
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（ＤＡ；（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。
【０１３９】
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（Ｓ１１３）。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。
【０１４０】
（会話制御装置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。
【０１４１】
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。
【０１４２】
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。
【０１４３】
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。
【０１４４】
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１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。
【０１４５】
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。
【０１４６】
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。
【０１４７】
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。
【０１４８】
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。
【０１４９】
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。
【０１５０】
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。
【０１５１】
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。
【０１５２】
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。
【０１５３】
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。
【０１５４】
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、ＡＩ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、ＡＩ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。
【０１５５】
［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。
【０１５６】
（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。
【０１５７】
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。
【０１５８】
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。
【０１５９】
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１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。
【０１６０】
（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。
【０１６１】
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。
【０１６２】
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。
【０１６３】
例えば、図１８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。
【０１６４】
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。
【０１６５】
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３６２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。
【０１６６】
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該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。
【０１６７】
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。
【０１６８】
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。
【０１６９】
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該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。
【０１７０】
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。
【０１７１】
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。
【０１７２】
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。
【０１７３】
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）。
【０１７４】
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３７０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【０１７５】
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。
【０１７６】
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。
【０１７７】
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。
【０１７８】
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。
【０１７９】
（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を介してデータの送受信をするための通信部９００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）。
【０１８０】
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。尚、本変更例では、便宜上、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。
【０１８１】
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５００ａのみならず、その他の会話制御装置１ｂ、他の会話データベース５００ｂ〜５００ｄ、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等を検索することができない場合であっても、その他の会話制御装置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「格構成」と関連する談話範囲等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。
【０１８２】
（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。
【０１８３】
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。
【０１８４】
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又は鸚鵡返し要素データベース８０２に記憶することができる。
【０１８５】
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又は鸚鵡返し要素データベース８０２に記憶された履歴形態素情報を付加する。
【０１８６】
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又は鸚鵡返し要素データベース８０２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。
【０１８７】
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。
【０１８８】
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。
【０１８９】
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５００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。
【０１９０】
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。
【０１９１】
（第五変更例）
話題検索部３６０は、図２１に示すように、削除部３６３と、談話付加部３６４とを備えてもよい。削除部３６３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３４０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。
【０１９２】
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。
【０１９３】
そして、削除部３６３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３６４に出力する。
【０１９４】
即ち、削除部３６３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）。
【０１９５】
談話付加部３６４は、削除部３６３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。
【０１９６】
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Ｋ１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。
【０１９７】
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３６３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−Ｄ２）。
【０１９８】
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。
【０１９９】
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３６４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３６４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。
【０２００】
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直接的に出力するわけではないが、談話付加部３６４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３７０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。
【０２０１】
尚、談話付加部３６４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。
【０２０２】
（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。
【０２０３】
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２２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。
【０２０４】
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。
【０２０５】
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。
【０２０６】
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。
【０２０７】
［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。
【０２０８】
ここで、プログラム言語としては、利用者が求める話題、ある事柄に対する利用者の感情度、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、本実施形態では、例えば、発明者らが開発したＤＫＭＬ（Ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ　Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　Ｍａｒｋｕｐ　Ｌａｎｇｕａｇｅ）、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ　Ｍａｒｋｕｐ　Ｌａｎｇｕａｇｅ）、Ｃ言語等が挙げられる。
【０２０９】
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）、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ　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。
【０２１０】
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。
【０２１１】
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。
【０２１２】
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。
【０２１３】
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。
【０２１４】
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、ＤＫＭＬ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、ＤＫＭＬ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）。
【０２１５】
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、フレキシブルディスク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。
【０２１６】
［第二実施形態］
（遊技機の基本構成）遊技
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、本実施形態に係る遊技機３の外観を示したものである。同図に示すように、この遊技機３の正面には、縦長矩形の表示窓４Ｌ，４Ｃ，４Ｒが設けられている。表示窓４Ｌ，４Ｃ，４Ｒのそれぞれの内側には、所定の図柄を表示するリール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒが設けられている。
【０２１７】
この遊技機３は、各リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒを始動させる始動レバー６の操作により各リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒが回転された後、各リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒのそれぞれを停止させる停止ボタン７Ｌ，７Ｃ，７Ｒを全て押すことにより各リールの回転が停止した場合に、停止した各リールのそれぞれに有する図柄の組み合わせと、予め設定された入賞の図柄の組み合わせとが一致したときに、所定の遊技価値（メダルなど）を多数排出する入賞（当たり）の状態へと移行するものである。
【０２１８】
同図に示すように、遊技機３の内部構造は、第一実施形態における会話制御装置１の内部構造とほぼ同じであるが、語りかけ文検索部３７１と、語りかけ文データベース５０１と、カウント部２０００とを有する点、話題検索部３６０の機能が第一実施形態とは多少異なる点で相違する。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。
【０２１９】
第一実施形態では、会話制御装置１が、利用者からの発話内容に基づいて、発話内容に対応する最適な回答文を取得する処理を行ったが、本実施形態では、遊技機３が、利用者からの発話内容とカウント部２０００でカウントされた当たり後のゲーム回数とに基づいて、利用者に特定の文（語りかけ文）を出力する処理を行うという点で相違する。具体的な説明は以下の通りである。
【０２２０】
前記カウント部２０００は、所定の遊技価値を多数排出する入賞の状態になった後に、利用者が始動レバー６を操作した回数をカウントするカウント手段であり、本実施形態では、リール停止部２１００と、遊技制御部２２００と、モータ駆動部２３００と、リール位置検出部２４００と、当たり判定部２５００と、スタート部２６００と、ゲーム回数カウント部２７００とを有する。
【０２２１】
ここで、本実施形態では、始動レバー６の操作により各リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒが回転した後、各リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒのそれぞれを停止させる停止ボタン７Ｌ，７Ｃ，７Ｒを全て押すことにより全リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒの回転が停止したときに、１ゲームが終了するものとする。従って、カウント部２０００は、本実施形態では、入賞の状態になった後に、利用者が上記ゲームを行った回数をカウントするものである。
【０２２２】
スタート部２６００は、始動レバー６の操作により、全リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒを回転させるものである。具体的に、始動レバー６の操作を検知したスタート部２６００は、各リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒを全て回転させるための回転命令信号を遊技制御部２２００に出力する。
【０２２３】
リール停止部２１００から回転命令信号が入力された遊技制御部２２００は、入力された回転命令信号をモータ駆動部２３００に出力する。また、スタート部２６００は、始動レバー６が操作されたことを示す操作開始信号を遊技制御部２２００に出力するものでもある。スタート部２６００から操作開始信号が入力された遊技制御部２２００は、入力された操作開始信号をゲーム回数カウント部２７００に出力する。
【０２２４】
リール停止部２１００は、停止ボタン７Ｌ，７Ｃ，７Ｒを押すことにより、その押した停止ボタン７Ｌ，７Ｃ，７Ｒに対応するリール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒの回転を停止させるものである。具体的に、いずれか一つの停止ボタン７Ｌ，７Ｃ，７Ｒが押されたことを検知したリール停止部２１００は、押された停止ボタン７Ｌ，７Ｃ，７Ｒに対応するリール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒを停止させるための回転停止命令信号を遊技制御部２２００に出力する。リール停止部２１００から回転停止命令信号が入力された遊技制御部２２００は、入力された回転停止命令信号をモータ駆動部２３００に出力する。
【０２２５】
モータ駆動部２３００は、各電動モータ２４０１Ｌ，２４０１Ｃ，２４０１Ｒのそれぞれを駆動・停止させるものである。この各電動モータ２４０１Ｌ，２４０１Ｃ，２４０１Ｒは、各リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒのそれぞれに配置され、モータ駆動部２３００からの駆動源（電圧パルスなど）により回転駆動するものであり、本実施形態では、例えば、ステッピングモータなどが挙げられる。
【０２２６】
具体的に、遊技制御部２２００から回転命令信号が入力されたモータ駆動部２３００は、入力された回転命令信号に基づいて、各電動モータ２４０１Ｌ，２４０１Ｃ，２４０１Ｒを駆動させるための駆動源を、各電動モータ２４０１Ｌ，２４０１Ｃ，２４０１Ｒに供給する。各電動モータ２４０１Ｌ，２４０１Ｃ，２４０１Ｒは、モータ駆動部２３００から供給された駆動源により各リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒを回転させる。
【０２２７】
一方、遊技制御部２２００から回転停止命令信号が入力されたモータ駆動部２３００は、入力された回転停止命令信号に基づいて、停止させる電動モータ２４０１Ｌ，２４０１Ｃ，２４０１Ｒに駆動源を供給しないようにする。電動モータ２４０１Ｌ，２４０１Ｃ，２４０１Ｒは、モータ駆動部２３００から駆動源が供給されない場合には、該当するリール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒの回転を停止させる。
【０２２８】
リール位置検出部２４００は、各リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒの回転位置を検出するものである。ここで、各リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒからは、回転の開始位置を知らせるための開始パルスが一回転毎に発生している。また、各リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒの外周上に描かれた各図柄には、上記回転の開始位置を基準として、各リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒの一定の回転ピッチ毎にコードナンバーがそれぞれ付与されている。
【０２２９】
具体的に、リール位置検出部２４００は、各リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒから発生している開始パルスを基準として、各リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒの回転ピッチ毎に付与されているコードナンバーを各リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒ毎に検出して、この検出した各コードナンバーを当たり判定部２５００に出力する。リール位置検出部２４００は、各リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒの回転が停止したときは、その停止した際に検出した各コードナンバーとリール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒが停止したことを示す停止信号とを当たり判定部２５００に出力する。
【０２３０】
当たり判定部２５００は、各リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒの回転が停止した場合に、停止した各リール５Ｌ，５Ｃ，５Ｒのそれぞれに有する図柄の組み合わせと、予め設定された入賞の図柄の組み合わせとが一致したときに、所定の遊技価値を多数排出する入賞の状態へ移行させるものである。
【０２３１】
具体的に、リール位置検出部２４００から停止信号と各コードナンバーとが入力された当たり判定部２５００は、入力された停止信号と検出された各コードナンバーとに基づいて、予め設定された複数の入賞のコードナンバー（以下、「入賞ナンバー」と省略する）と、検出された全コードナンバーとを照合し、各入賞ナンバーのいずれかと、検出された全コードナンバーとが一致していれば、当たり（入賞）であると判定する。当たりであると判定した当たり判定部２５００は、当たりであることを示す当たり信号をゲーム回数カウント部２７００に出力する。
【０２３２】
ゲーム回数カウント部２７００は、当たり後のゲーム回数をカウントするものである。具体的に、遊技制御部２２００から操作開始信号と当たり判定部２５００から当たり信号とが入力されたゲーム回数カウント部２７００は、入力された操作開始信号と当たり信号とに基づいて、当たり後のゲーム回数をカウントし、このカウントした回数をカウント信号として語りかけ文検索部３７１に出力する。
【０２３３】
ここで、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話題タイトル（第二形態素情報）には、数値、符合等の第一数値情報が関連付けられており、会話データベース５００（形態素記憶手段）は、上記話題タイトルを予め複数記憶している。
【０２３４】
本実施形態では、図２６に示すように、利用者から入力されるであろう発話内容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、上記話題タイトルが複数関連付けられ、各話題タイトルには、上記第一数値情報がそれぞれに関連付けられ、その談話範囲が会話データベース５００に予め複数記憶されているものとする。
【０２３５】
即ち、図２７に示すように、談話範囲が”今日”であり、その談話範囲”今日”に関連付けられた各話題タイトルが、（今日；＊；ついている）、（今日；＊；当たりが多い）、（今日；＊；当たらない）、（今日；＊；だめ）であり、その各話題タイトルのそれぞれに関連付けられた第一数値情報が＋１、＋１、−１、−１であり、その談話範囲以外にも他の談話範囲が会話データベース５００に複数記憶されている。
【０２３６】
上記第一数値情報は、本実施形態では、上記の如く、例えば遊技機３を誉めるようなフレーズ（今日はついている）（今日；＊；ついている）であれば、＋１とし、遊技機３に反発するようなフレーズ（今日は当たらない）（今日；＊；当たらない）であれば、−１とするものとする。
【０２３７】
この第一数値情報の大きさは、利用者に対して抱く感情度（第二数値情報）の大きさと対応付けることができる。具体的には、図２８に示すように、例えば、第一数値情報が”−１”であれば、これに対応付ける感情度を”悪い”にし、第一数値情報が”０”であれば、これに対応付ける感情度を”普通”にし、第一数値情報が”＋１”であれば、これに対応付ける感情度を”良い”にすることができる。後述する語りかけ文検索部３７１は、この感情度の大きさに応じて、利用者に語りかける文を選択することができる。
【０２３８】
例えば、話題タイトルに関連付けられた感情度の大きさが”＋１”である場合には、後述する語りかけ文検索部３７１は、感情度の大きさがプラスの方向にあるので、利用者を喜ばせる文を選択することなどができる。
【０２３９】
語りかけ文データベース５０１（文記憶手段）は、利用者に語りかける文を、数値、符合等の上記第二数値情報（感情度）に対応付けて予め記憶するものでもある。本実施形態では、図２９に示すように、上記語りかける文は、感情度と、入賞の状態となった後に利用者が始動レバー６を操作すると予想される回数を示す予想情報とに対応付けられ、感情度毎及び予想情報毎に語りかけ文データベース５０１に予め複数記憶されているものとする（図２９に示す「語りかけ文テーブル」を参照）。
【０２４０】
この語りかけ文は、本実施形態では、上記の如く、当たり後に利用者が行ったゲームの回数と感情度の大きさとによって内容が異なっている。このように、当たり後のゲーム回数に応じて語りかけ文の内容を変えるのは、当たりの際には遊技価値（メダルなど）が多数排出されるが、その後のゲームの回数に応じてその遊技価値の枚数が減少していく。このため、この遊技価値の減少に伴なって、遊技機３が利用者に向かって特定の語りかけ文（例えば”メダルがどんどん減っているよ”）を発すれば、利用者はスリルと興奮を味わいながらゲームを行うことができる。
【０２４１】
また、この語りかけ文は、感情度の大きさによっても内容が変わるので、遊技機３は、感情度の大きさに応じて語りかける文の内容を逐一変えることができ、利用者に対して抱く感情度が高い場合には、その利用者に対しては励ます言葉等をかけることができ、利用者は、その出力された語りかけ文によりさらにゲームを楽しく行うことができる。
【０２４２】
話題検索部３６０は、文構造解析部４３０で抽出された第一形態素情報と予め記憶された各話題タイトルとを照合し、各話題タイトルの中から、第一形態素情報を含む話題タイトルを検索し、検索した話題タイトルに関連付けられた第一数値情報を取得する第一取得手段である。
【０２４３】
また、話題検索部３６０は、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各話題タイトルと、文構造解析部４３０で抽出された第一形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、その第一形態素情報を含む話題タイトルを検索し、検索した話題タイトルに関連付けられた第一数値情報を取得するものでもある。
【０２４４】
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話題検索部３６０は、入力された話題検索命令信号に対応する談話範囲と第一形態素情報とに基づいて、その談話範囲に関連付けられた各話題タイトルの中から、第一形態素情報と一致する話題タイトルを検索し、その検索した話題タイトルに関連付けられた第一数値情報を取得する。この第一数値情報を取得した話題検索部３６０は、取得した第一数値情報を数値信号として語りかけ文検索部３７１に出力する。
【０２４５】
前記語りかけ文検索部３７１は、話題検索部３６０で取得された第一数値情報に基づいて、第一数値情報と予め記憶された各第二数値情報とを照合し、各第二数値情報の中から、第一数値情報と一致する第二数値情報を検索し、検索した第二数値情報に対応付けられた語りかけ文を取得する第二取得手段である。
【０２４６】
また、語りかけ文検索部３７１は、話題検索部３６０で取得された第一数値情報及びゲーム回数カウント部２７００でカウントされた回数に基づいて、予め記憶された各第二数値情報及び各予想情報の中から、第一数値情報及びカウントされた回数のそれぞれに一致する第二数値情報及び予想情報を検索し、検索した第二数値情報及び予想情報に対応付けられた語りかけ文を取得するものでもある。
【０２４７】
具体的に、ゲーム回数カウント部２７００からカウント信号と話題検索部３６０から数値信号とが入力された語りかけ文検索部３７１は、図２９に示すように、入力されたカウント信号に対応する当たり後のゲーム回数（例えば５回）と、入力された数値信号に対応する第一数値情報（例えば”＋１”）とに基づいて、その回数（５回）及び第一数値情報（＋１）のそれぞれと一致する予想情報（５回）及び感情度（＋１）を検索し、検索した予想情報（５回）と感情度（＋１）とに対応付けられた語りかけ文（今日は絶好調だね！）を語りかけ文データベース５０１から取得する。
【０２４８】
この語りかけ文を取得した語りかけ文検索部３７１は、取得した語りかけ文を管理部３１０に出力し、語りかけ文検索部３７１から語りかけ文が入力された管理部３１０は、入力された語りかけ文を出力部６００に出力し、管理部３１０から語りかけ文が入力された出力部６００は、入力された語りかけ文を音声をもって出力、又は画面上に表示する。
【０２４９】
尚、語りかけ文検索部３７１は、話題検索部３６０で取得された第一数値情報に対応する数値を順次累積し、順次累積した数値を第一数値情報としてもよい。これにより、語りかけ文検索部３７１は、順次累積した数値を第一数値情報とすることができるので、この第一数値情報と一致する第二数値情報を上記感情度とすれば、過去から現在に渡る全体の感情度を基にして、該当する語りかけ文を検索することができる。
【０２５０】
（遊技機を用いた遊技制御方法）
上記構成を有する遊技機による遊技制御方法は、以下の手順により実施することができる。図３０は、本実施形態に係る遊技制御方法の手順を示すフロー図である。
【０２５１】
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発話内容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で取得された発話内容に基づいて、発話内容を構成する文字列を特定し、特定した文字列の中から各形態素を抽出するステップを行う（Ｓ２０２、Ｓ２０３）。
【０２５２】
その後、文節解析部４２０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（Ｓ２０４）。一つの文節形式に属する各形態素は、本実施形態では、まとめて第一形態素情報とする。Ｓ２０１〜Ｓ２０４の処理は、第一実施形態で説明したＳ１０１〜Ｓ１０４の処理と同じである。このため、これらの処理についての詳細な説明は省略する。
【０２５３】
次いで、話題検索部３６０が該当する第一数値情報を取得するステップを行う（Ｓ２０５）。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話題検索部３６０は、入力された話題検索命令信号に対応する談話範囲と第一形態素情報とに基づいて、その談話範囲に関連付けられた各話題タイトルの中から、第一形態素情報と一致する話題タイトルを検索し、その検索した話題タイトルに関連付けられた第一数値情報を取得する。この第一数値情報を取得した話題検索部３６０は、取得した第一数値情報を数値信号として語りかけ文検索部３７１に出力する。
【０２５４】
そして、カウント部２０００が、所定の遊技価値を多数排出する当たりの状態になった後に、利用者が始動レバー６を操作した回数（当たり後のゲーム回数）をカウントするステップを行う（Ｓ２０６）。その後、語りかけ文検索部３７１が該当する語りかけ文を取得するステップを行う（Ｓ２０７）。
【０２５５】
具体的に、ゲーム回数カウント部２７００からカウント信号と話題検索部３６０から数値信号とが入力された語りかけ文検索部３７１は、図２９に示すように、入力されたカウント信号に対応する当たり後のゲーム回数（例えば５回）と、入力された数値信号に対応する第一数値情報（例えば”＋１”）とに基づいて、その回数（５回）及び第一数値情報（＋１）のそれぞれと一致する予想情報（５回）及び感情度（＋１）を検索し、検索した予想情報（５回）と感情度（＋１）に対応付けられた語りかけ文（今日は絶好調だね！）を語りかけ文データベース５０１から取得する。
【０２５６】
この語りかけ文を取得した語りかけ文検索部３７１は、取得した語りかけ文を管理部３１０に出力し、語りかけ文検索部３７１から語りかけ文が入力された管理部３１０は、入力された語りかけ文を出力部６００に出力し、管理部３１０から語りかけ文が入力された出力部６００は、入力された語りかけ文を音声をもって出力、又は画面上に表示する。
【０２５７】
（遊技機及び遊技制御方法による作用及び効果）
上記構成を有する発明によれば、語りかけ文検索部３７１が、話題検索部３６０で取得された第一数値情報に基づいて第一数値情報と予め記憶された各第二数値情報とを照合し、各第二数値情報の中から、第一数値情報と一致する第二数値情報を検索し、検索した第二数値情報に対応付けられた語りかけ文を取得することができるので、語りかけ文検索部３７１は、利用者からの発話内容に対応する語りかけ文を出力することができる。
【０２５８】
このため、遊技機３から出力される語りかけ文が利用者の感情を刺激する文であれば、利用者は、出力された文によって更にスリルと興奮とが湧き上がり、入賞の状態になるまでの時間をより楽しく過すことができる。
【０２５９】
特に、第二数値情報を利用者に対して抱く感情度として見立てて、この感情度が高い時に、利用者に対して抱く心象のランクを良い方向に設定すれば、語りかけ文検索部３７１は、検索した第二数値情報に対応する感情度が高ければ、利用者に対して抱く心象が良いため、その高い感情度に対応付けられた語りかけ文、例えば利用者を励ます文（”そろそろメダルが多数出そうな感じだね”など）を出力することができ、利用者は、スリルと興奮を味わいながらも楽しくゲームを行うことができる。
【０２６０】
また、語りかけ文検索部３７１が、話題検索部３６０で取得された第一数値情報及びゲーム回数カウント部２７００でカウントされた回数（当たり後のゲーム回数）に基づいて、予め記憶された各第二数値情報及び各予想情報の中から、その第一数値情報及び回数のそれぞれに一致する第二数値情報及び予想情報を検索し、検索した第二数値情報及び予想情報に対応付けられた語りかけ文を取得することができるので、語りかけ文検索部３７１は、取得された第一数値情報のみならず、当たり後のゲーム回数に応じて取得する語りかけ文を変えることができる。
【０２６１】
このように、当たり後のゲーム回数に応じて語りかけ文の内容を変えるのは、当たりの際には遊技価値（メダルなど）が多数排出されるが、その後のゲームの回数に応じてその遊技価値の枚数が減少していく。このため、この遊技価値の減少に伴なって、遊技機が利用者に向かって特定の語りかけ文（例えば”メダルがどんどん減っているよ”）を発すれば、利用者はスリルと興奮を味わいながらもより楽しくゲームを行うことができる。
【０２６２】
更に、話題検索部３６０は、全ての話題タイトルと抽出された第一形態素情報とを照合する必要がなく、検索された”談話範囲”にのみ関連付けられた各話題タイトルと、抽出された第一形態素情報とを照合するだけであるので、各話題タイトルの中から、第一形態素情報を含む話題タイトルを短時間で検索（ピンポイント検索）することができる。
【０２６３】
この結果、語りかけ文検索部３７１が該当する話題タイトルを短時間で検索することができるので、語りかけ文検索部３７１は、その検索された話題タイトルに関連付けられた第一数値情報に基づいて、第一数値情報と一致する第二数値情報等に対応付けられた語りかけ文を素早く検索することができる。
【０２６４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、利用者から発話された発話内容に基づいて利用者の感情を刺激する文を出力することで、利用者に白熱した興奮とスリルの双方を与えることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第一実施形態に係る会話制御システムの概略構成を示すブロック図である。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【図２１】第五変更例における話題検索部の内部構成を示す図である。
【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、話題タイトル又は回答文とを照合する様子を示す図である。
【図２３】第一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。
【図２４】第二実施形態に係る遊技機の外観を示す図である。
【図２５】第二実施形態に係る遊技機の内部構成を示す図である。
【図２６】第二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群の階層構造の詳細な関係を示す図である。
【図２７】第二実施形態における談話範囲に関連付けられている話題タイトル及び第一数値情報の内容を示す図である。
【図２８】第二実施形態における第一数値情報と第二数値情報との対応関係を示す図である。
【図２９】第二実施形態における語りかけ文データベースの内部で記憶される語りかけ文テーブルの内容を示す図である。
【図３０】第二実施形態に係る遊技制御方法の手順を示すフロー図である。
【符号の説明】
１…会話制御装置、２…サーバ、３…遊技機、４Ｌ，４Ｃ，４Ｒ…表示窓、５Ｌ，５Ｃ，５Ｒ…リール、６…始動レバー、７Ｌ，７Ｃ，７Ｒ…停止ボタン、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、３３０…判定部、３４０…談話範囲決定部、３５０…省略文補完部、３６０…話題検索部、３６１…割合計算部、３６２…選択部、３６３…削除部、３６４…談話付加部、３７０…回答文検索部、３７１…語りかけ文検索部、４００…文解析部、４１０…形態素抽出部、４２０…文節解析部、４３０…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、５０１…語りかけ文データベース、６００…出力部、７００…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、１１００…ハードディスク、１２００…フレキシブルディスク、１３００…コンパクトディスク、１４００…ＩＣチップ、１５００…カセットテープ、２０００…カウント部、２１００…リール停止部、２２００…遊技制御部、２３００…モータ駆動部、２４００…リール位置検出部、２４０１Ｌ，２４０１Ｃ，２４０１Ｒ…電動モータ、２５００…当たり判定部、２６００…スタート部、２７００…ゲーム回数カウント部、[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention includes a plurality of reels that display a predetermined symbol, and after each reel is rotated by an operation of a start lever that starts each reel, when the rotation of each reel is stopped, each of the stopped reels is The present invention relates to a gaming machine, a game control method, and a program for shifting to a winning state in which a large number of predetermined game values are discharged when a combination of symbols held in the game and a preset combination of winning symbols match.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, in a spinning-type gaming machine, when a user operates a start lever, each reel installed in the gaming machine rotates, and thereafter, when the rotation of each reel stops, when the rotation is stopped, If all the combinations of the respective symbols were completed, it was a so-called winning mode, and a large number of medals were paid out from the outlet.
[0003]
Further, recent gaming machines have a plurality of types of winning modes, for example, when a certain winning combination is established with a certain combination of symbols, one medal payout does not end, By paying out a plurality of times, a payout better than a normal prize mode is given, and a great profit is given to the user.
[0004]
This allows the user to match the symbols on each reel and obtain a large number of medals by intentionally stopping a specific symbol to be stopped when each reel is spinning. I was able to concentrate and enjoy the boring time while expecting future benefits.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the above-mentioned gaming machine, a large number of medals can be paid out from the discharge port when a specific winning mode is achieved. Performed a stop operation internally performed by the user, the user lacked his or her concentration before reaching a specific winning mode, and became tired after a predetermined time had elapsed. For this reason, there has been a demand for the development of a system that allows the user to enjoy the period until a specific winning mode is achieved.
[0006]
In view of the above, the present invention has been made in view of the above points, and outputs a sentence that stimulates the user's emotion based on the utterance content uttered by the user. A gaming machine, a gaming control method, and a program capable of providing both are provided.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The present invention has been made to solve the above problems, and has a plurality of reels for displaying a predetermined symbol. After each reel is rotated by operating a start lever for starting each reel, the rotation of each reel is performed. Is stopped, when the combination of the symbols held on each stopped reel matches the combination of the predetermined winning symbols, a transition is made to a winning state in which a large number of predetermined game values are discharged. At this time, the second morpheme information indicating a morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof is associated with first numerical information such as a numerical value and a sign, and a plurality of pieces of second morpheme information are stored in advance. The sentence to be spoken to the user is associated with the second numerical information, the sentence is stored in advance, and a character string indicating the utterance content is specified based on the utterance content input by the user. Based on the extracted character string, each morpheme constituting the minimum unit of the character string is extracted as first morpheme information, and the extracted first morpheme information is compared with each of the previously stored second morpheme information, From the second morphological information, search for the second morphological information including the first morphological information, obtain the first numerical information associated with the searched second morphological information, based on the obtained first numerical information The first numerical information is compared with each of the previously stored second numerical information, and from each second numerical information, a second numerical information that matches the first numerical information is searched. It is characterized in that a sentence to be associated with is spoken.
[0008]
According to such a gaming machine according to claim 1, the gaming machine outputs the second morpheme information including the first morpheme information (the morpheme constituting the utterance content from the user) from among the respective second morpheme information. Search, obtain the first numerical information associated with the searched second morphological information, collate the first numerical information and each previously stored second numerical information based on the obtained first numerical information, From each of the second numerical information, it is possible to search for the second numerical information that matches the first numerical information and obtain a sentence associated with the searched second numerical information. A specific sentence can be output based on the utterance content from. For this reason, if the sentence output from the gaming machine is a sentence that stimulates the user's emotion, the user can further increase the thrill and excitement by the output sentence, and give the user time to reach a winning state. You can have more fun.
[0009]
In particular, if the second numerical information is regarded as the degree of emotion held by the user, and when the degree of emotion is high, the rank of the image held by the user is set in a better direction, the gaming machine can search for If the degree of emotion corresponding to the two-value information is high, the image of the user is good, so the sentence associated with the high degree of emotion (second numerical information), for example, a sentence encouraging the user ("Medal is soon And so on), and the user can play the game more enjoyably while enjoying the thrill and excitement.
[0010]
In the above configuration, the first numerical information is associated with each of the second morpheme information, and the sentence to be spoken is the second numerical information, and it is expected that the user will operate the starting lever after the winning state has been achieved. Is associated with the expected information indicating the number of times the user has started, and the sentence to be spoken is stored in advance for each of the second numerical information and the expected information, and the number of times the user has operated the starting lever is counted after the winning state is achieved. Then, based on the obtained first numerical information and the counted number, from among the second numerical information and the predicted information stored in advance, the first numerical information and the counted number corresponding to the first numerical information and the counted number, respectively. The second numerical information and the expected information are searched, and a sentence associated with the searched second numerical information and the expected information is acquired.
[0011]
Thereby, based on the acquired first numerical information and the counted number (the number of games after winning), the gaming machine selects the first numerical value information from the second numerical information and the predicted information stored in advance. Since the second numerical information and the expected information corresponding to the information and the counted number can be searched, and the sentence associated with the searched second numerical information and the predicted information can be acquired, the gaming machine can acquire the sentence. The content of the sentence to be spoken can be changed according to not only the given first numerical information but also the number of games after winning.
[0012]
Changing the contents of the sentence to be spoken according to the number of games after the prize as described above involves a large number of game values (medals and the like) being discharged at the time of a hit, but the game value is determined according to the number of games thereafter. The number of is decreasing. For this reason, if the gaming machine issues a specific speaking sentence to the user (for example, “medals are steadily decreasing”) with the decrease in the gaming value, the user will be thrilled and excited. You can play the game more fun.
[0013]
Further, in the above configuration, a plurality of pieces of second morpheme information are associated with the utterance content that will be input from the user or the discourse range indicating the morpheme relevant to the content of the answer to the user. In the information, the first numerical information is associated with each, a plurality of discourse ranges are stored in advance, and the extracted first morphological information is collated with each of the pre-stored discourse ranges. Searching for a discourse range that matches the morpheme included in the first morpheme information, collating each second morpheme information associated with the searched discourse range with the extracted first morpheme information, The method is characterized in that second morpheme information including first morpheme information is searched from the information, and first numerical information associated with the searched second morpheme information is obtained.
[0014]
This eliminates the need for the gaming machine to collate all the second morpheme information with the extracted first morpheme information, and allows each of the extracted second morpheme information and the extracted second morpheme information to be associated only with the searched “discussion range”. Since only the first morpheme information is compared with the first morpheme information, the second morpheme information including the first morpheme information can be searched (pinpoint search) in a short time from each of the second morpheme information.
[0015]
As a result, the gaming machine can search for the corresponding second morpheme information in a short time, and based on the first numerical information associated with the second morpheme information, A sentence associated with numerical information or the like can be output quickly.
[0016]
It is preferable that numerical values corresponding to the obtained first numerical information are sequentially accumulated, and the sequentially accumulated numerical values are used as first numerical information. Thus, the gaming machine can use the sequentially accumulated numerical values as the first numerical information, so that if the second numerical information that matches the first numerical information is the emotion level, the overall numerical value from the past to the present is obtained. The corresponding sentence can be output based on the emotion level.
[0017]
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. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a conversation control system having a conversation control device 1 according to the present embodiment.
[0018]
As shown in FIG. 1, the conversation control device 1 includes an input unit 100, a speech recognition unit 200, a conversation control unit 300, a sentence analysis unit 400, a conversation database 500, an output unit 600, and a speech recognition dictionary storage. And a unit 700.
[0019]
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 type of input information). However, the present invention is not limited to the utterance content of the user, and is not limited to the utterance content of the user. For example, the input information may be input from a user or the like. Therefore, the "speech content" described below can also be described by replacing "speech content" with "input information".
[0020]
Similarly, in the following description, for convenience of explanation, the description will be limited to “speech sentence type” (speech type). The “input type” indicating the type of input information that has been input may be used. Therefore, the "utterance sentence type" (utterance type) described below can also be described by replacing "utterance type" with "input type".
[0021]
The input unit 100 is an obtaining unit that obtains input information from a user. In the present embodiment, the input unit 100 includes a microphone, a keyboard, and the like. The input unit 100 is also a character recognition unit that specifies a character string indicating input information based on input information input by a user.
[0022]
Here, the input information means characters, symbols, voices and the like input through a keyboard or the like. Specifically, the input unit 100 acquires input information (other than voice) of the user and outputs the acquired input information to the conversation control unit 300. Also, the input unit 100 that has acquired the utterance content from the user (this utterance content is composed of voice and is a type of input information) with a microphone or the like, the input unit 100 converts the voice constituting the acquired utterance content into an audio signal. Is output to the voice recognition unit 200.
[0023]
The voice recognition unit 200 is a character recognition unit that specifies a character string corresponding to the utterance content based on the utterance content acquired by the input unit 100. Specifically, the speech recognition unit 200 to which the speech signal is input from the input unit 100 analyzes the input speech signal, and stores a character string corresponding to the analyzed speech signal in the speech recognition dictionary storage unit 700. The specified character string is output to the conversation control unit 300 as a character string signal. The voice recognition dictionary storage unit 700 stores a dictionary corresponding to a standard voice signal.
[0024]
The sentence analysis unit 400 analyzes a character string specified by the input unit 100 or the speech recognition unit 200. In the present embodiment, as shown in FIG. 2, a morpheme extraction unit 410 and a phrase analysis unit 420 , A sentence structure analysis unit 430, an utterance type determination unit 440, a morpheme database 450, and an utterance type database 460.
[0025]
The morpheme extraction unit 410 is a morpheme extraction unit that extracts each morpheme constituting the minimum unit of the character string as first morpheme information based on the character string specified by the input unit 100 or the speech recognition unit 200.
[0026]
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 the present embodiment, a morpheme means a minimum unit of a word configuration represented in a character string. As shown in FIG. 3, examples of the minimum unit of the word configuration include a part of speech such as a noun, an adjective, and a verb. In the present embodiment, each morpheme is represented as m1, m2,..., Ml.
[0027]
That is, the morpheme extraction unit 410 collates a character string corresponding to the input character string signal with a morpheme group such as a noun, adjective, or verb stored in the morpheme database 450 in advance, and extracts a morpheme from the character string. Each morpheme (m1, m2,...) That matches the group is extracted, and each extracted morpheme is output to the phrase analysis unit 420 as an extraction signal.
[0028]
The phrase analysis unit 420 is a conversion unit that converts each morpheme into a phrase format based on each morpheme extracted by the morpheme extraction unit 410. Specifically, the phrase analysis unit 420 to which the extraction signal is input from the morpheme extraction unit 410 uses the respective morphemes corresponding to the input extraction signal to combine them into a phrase format.
[0029]
In the present embodiment, the phrase form refers to a sentence having an independent word or an independent word with one or more attached words in the Japanese grammar, or a character string that does not break the meaning of the Japanese grammar. It means a sentence that is as small as possible. This clause is expressed as p1, p2,... Pk in the present embodiment.
[0030]
That is, as shown in FIG. 4, the phrase analyzing unit 420 converts the dependency element of each morpheme (for example, (m2) · (m4) · (m5) based on each morpheme corresponding to the input extracted signal. ) ..) are extracted, and each morpheme is grouped into each phrase based on the extracted dependency elements. "T" shown in the figure means transposition.
[0031]
The phrase analysis unit 420 that compiles each morpheme into each phrase, the sentence structure analysis unit 430 and the utterance type determination unit 440, using the morphological information including each morpheme that summarizes each morpheme and each morpheme that composes each phras as a morphological signal. Output to
[0032]
The sentence structure analysis unit 430 is a classification unit that classifies each morpheme of the first morpheme information segmented by the phrase analysis unit 420 into attributes such as subject matter and object case. Specifically, the sentence structure analysis unit 430 to which the sentence pattern signal is input from the sentence pattern analysis unit 420, based on each morpheme corresponding to the input sentence pattern signal and the sentence formed by each morpheme, Determine the "case composition".
[0033]
Here, the “case composition” means a case (attribute) indicating a substantial concept in a phrase, and in the present embodiment, for example, a subject (subject case) meaning a subject / subject and an object Examples include a meaningful object (target case), an action meaning an action, a time meaning a time (tense, aspect), a location meaning a place, and the like. In the present embodiment, each morpheme associated with three elements “case” (case configuration) of a subject, an object, and an action is defined as first morpheme information.
[0034]
That is, as shown in FIG. 5, for example, when the dependency element of each morpheme is "" or "ha", the sentence structure analysis unit 430 determines that the morpheme before the dependency element is the subject (subject) Or nominative). In addition, for example, when the dependency element of each morpheme is "" or "", the sentence structure analysis unit 430 determines that the morpheme before the dependency element is an object (object).
[0035]
Further, for example, when the dependency element of each morpheme is “do”, the sentence structure analysis unit 430 determines that the morpheme preceding the dependency element is an action (predicate; this predicate is composed of a verb, an adjective, etc.). Is determined.
[0036]
The sentence structure analysis unit 430 that has determined the “case configuration” of each morpheme constituting each phrase, based on the first morpheme information associated with the determined “case configuration”, determines the range of a topic described below. A topic search command signal for specifying is output to the reflective determination unit 320.
[0037]
The utterance type determination unit 440 is a type specifying unit that specifies an utterance type (input type) indicating the type of utterance content (input information) based on the phrase specified by the phrase analysis unit 420. Specifically, the “speech sentence type” (speech type) is determined based on each morpheme corresponding to the sentence pattern signal input from the phrase analysis unit 420 and the clause composed of each morpheme.
[0038]
In this embodiment, as shown in FIG. 6, the “utterance sentence type” is a statement (D; Declaration), a comment sentence (I; Impression), a conditional sentence (C; Condition), and a result sentence (D: Declaration). E; Effect), time sentence (T; Time), place sentence (L; Location), repulsion sentence (N; Negation), and the like.
[0039]
The statement is a sentence composed of a user's opinion or idea, and in the present embodiment, as shown in FIG. 6, a sentence such as "I like Sato" is exemplified. The impression sentence means a sentence composed of impressions held by the user. The location sentence means a sentence composed of locational elements.
[0040]
The result sentence means a sentence composed of a sentence including a result element for a topic. The time sentence means a sentence including a temporal element related to a topic.
[0041]
The conditional sentence means a sentence including elements such as a premise of the topic and a condition or a reason why the topic is established when one utterance is regarded as a topic. The repulsive sentence means a sentence including an element that repels the utterer. An example sentence for each “utterance sentence type” is as shown in FIG.
[0042]
That is, based on each phrase corresponding to the input sentence pattern signal, the utterance type determination unit 440 collates each phrase with each dictionary stored in the utterance type database 460, and from among each phrase, Extract sentence elements related to the dictionary. The utterance type determination unit 440 that extracts a sentence element related to each dictionary from each phrase determines a “speech sentence type” based on the extracted sentence element. The sentence element means a minute type for specifying the type of the character string, and in the present embodiment, the sentence element includes the above-described definition phrase (to).
[0043]
Here, the utterance type database 460 includes, as shown in FIG. 7, a definition expression example dictionary including a dictionary related to a definition phrase (for example, 〜), and a positive phrase (for example, agree, agree, ping-pong). positive cases dictionary with a dictionary related to, a result clause (for example, so, so) the results representation case dictionary with a dictionary related to, greeting clause (for example, Hello) greeting case dictionary with a dictionary related to, It is composed of a negative case dictionary having a dictionary related to a negative phrase (for example, it is not stupid, opposite), and each dictionary is associated with a “speech sentence type”.
[0044]
Accordingly, the utterance type determination unit 440 compares the phrase with each dictionary stored in the utterance type database 460, extracts a sentence element related to each dictionary from the phrase, and associates the extracted sentence element with the extracted sentence element. The “utterance sentence type” can be determined by referring to the type of determination.
[0045]
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 search unit 370 based on an instruction from the topic search unit 360 described later.
[0046]
The conversation database 500 stores a plurality of pieces of second morpheme information indicating each morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof, and a plurality of replies to the user with respect to the utterance contents in advance in association with each other. Storage means (discussion storage means). The conversation database 500 is also an answer storage unit (discussion storage unit) that stores a plurality of answer types indicating the types of each answer content associated with a plurality of answer contents in advance in association with the second morphological information.
[0047]
Further, the conversation database 500 stores in advance a plurality of discourse ranges (keywords) indicating morphemes constituting ranges related to the input contents to be input by the user or the contents of answers to the user. But also. This discourse range (keyword) is associated with a plurality of pieces of second morpheme information indicating a morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof, and each piece of the second morpheme information contains an answer to the user. Associated with each.
[0048]
Furthermore, the conversation database 500 is also an answer storage unit (discussion storage unit) that classifies and stores each element constituting the second morphological information into attributes such as a subject composed of a nominative case and a target case composed of a purpose case. .
[0049]
As shown in FIG. 8, in the present embodiment, the conversation database 500 can be roughly divided into a discourse meaning a range that is relevant to the utterance content that will be uttered by the user or the answer content to the user. It is composed of a range (discourse) and a topic (topic) indicating a range most closely related to the content spoken by the user. As shown in the drawing, the “discussion range” is positioned as a higher concept of “topic” in the present embodiment.
[0050]
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 with respect to a certain discourse range (movie) is arranged in an upper hierarchical structure, and the discourse range of a lower concept with respect to the discourse range (movie) (movie) Attribute, showing movie) can be located in a lower hierarchical structure. That is, in the present embodiment, each discourse range can be arranged at a hierarchical position where the relationship between the superordinate concept, the subordinate concept, the synonym, and the synonym with the other discourse ranges is clear.
[0051]
As described above, the discourse range is composed of each topic. In the present embodiment, for example, if the discourse range is the A movie name, the discourse range includes a plurality of topics related to the A movie name.
[0052]
This topic means a morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof, that is, each morpheme constituting the utterance content that will be uttered by the user. In the present embodiment, It is composed of each morpheme associated with the subject (subject), the object (target case), and the "case" (attribute) of the action. In the present embodiment, each morpheme associated with these three elements is expressed as a topic title (this topic title corresponds to a lower concept of “topic”) (second morpheme information). .
[0053]
The topic title is not limited to each morpheme associated with the above three elements, but may include other "cases", that is, time (tense, aspect) meaning time, location meaning location, Each morpheme may be associated with a condition indicating a condition, an impression indicating an impression, an effect indicating a result, or the like.
[0054]
In this embodiment, the topic title (second morpheme information) is stored in the conversation database 500 in advance, and the first morpheme information (derived from the utterance content uttered by the user) They are distinct.
[0055]
For example, if the topic title has a discourse range of “A movie name”, as shown in FIG. 10, subject (A movie name), object (director), action (great) ｛this is “A movie The name director is made up of｝, which means “great.”
[0056]
If there is no morpheme associated with “case composition” (subject, object, action, etc.) in the topic title, this portion is indicated with “*” in the present embodiment.
[0057]
For example, what is the $ A movie name? When the sentence of｝ is converted into a topic title (subject; object; action), what is the name of ｛A movie? In the sentence of｝, “A movie name” can be specified as the subject, but the other “object” “action” is not an element of the sentence, so the topic title is “subject” (A movie name) No "object"(*); no "action" (*) (see FIG. 10).
[0058]
The answer sentence means an answer sentence (answer content) that answers the user, and is associated with each topic title (second morpheme information) in the present embodiment (see FIG. 8). In this embodiment, as shown in FIG. 11, the answer sentence includes a statement (D; Declaration) and an impression sentence in order to make an answer corresponding to the type of the utterance sentence uttered by the user. (I; Impression), conditional sentence (C; Condition), result sentence (E; Effect), time sentence (T; Time), location sentence (L; Location), negative sentence (N; Negation), etc. (answer) Types).
[0059]
That is, as shown in FIG. 12, each answer sentence is associated with, for example, the discourse range (Sato) {lower concept; home run, higher concept; grass baseball, synonyms; panda Sato / Sato / Panda} and each topic title Have been.
[0060]
As shown in the figure, for example, the topic title 1-1 is $ (Sato; *; I like): This is the order of (subject; object; action) as described above. If the order is the same as in the following, the answer sentence 1-1 corresponding to the topic title 1-1 is (DA; statement positive sentence "I like Sato"), (IA; impression positive sentence) "I like Sato very much"), (CA; positive statement on condition "Because Sato's home run is very impressive"), (EA; positive statement on result "I always watch TV games where Sato appears"), (TA; Time affirmative sentence "I really like it because of the five consecutive hits in Koshien"), (LA; Place affirmative sentence "I like the serious face when standing on a blow"), (NA Affirmative sentence "I don't want to talk to someone who dislikes Sato, goodbye").
[0061]
In the present embodiment, as shown in FIG. 2, the conversation control unit 300 includes a management unit 310, a reflective determination unit 320, a parrot return determination unit 330, a discourse range determination unit 340, and an abbreviation sentence complementing unit 350. , A topic search unit 360 and an answer sentence search unit 370.
[0062]
The management section 310 controls the entire conversation control section 300. Specifically, the management unit 310 to which the character string has been input from the input unit 100 or the voice recognition unit 200 outputs the input character string to the morpheme extraction unit 410 as a character string signal. Further, management section 310 outputs the answer sentence searched by answer sentence search section 370 to output section 600.
[0063]
The reflexive determination unit 320 is a fixed form acquisition unit that compares the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 with each fixed content, and searches for fixed content including the first morpheme information from each fixed content. .
[0064]
Here, the standard content means reflective element information for answering the standard content to the utterance content from the user, and this reflective element information is stored in the reflective element database 801 (standard type storage means) in advance. A plurality is stored. 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?" And "typical elements".
[0065]
Specifically, the reflexive determination unit 320 to which the topic search command signal has been input from the sentence structure analysis unit 430 receives the first morphological information included in the input topic search command signal and each of the information stored in the reflection element database 801. By comparing the reflection element information with the reflection element information, the reflection element information including the first morphological information is searched from each reflection element information, and the searched reflection element information is output to the management unit 310.
[0066]
That is, assuming that the reflection element information is D1 and the first morpheme information is W, the reflection determining unit 320 determines that the relation of W∩D1 ≠ φ (φ; empty set) is satisfied, Perform a process for giving a typical answer.
[0067]
For example, when the user utters the utterance content of “good morning”, the reflexive determination unit 320 compares the utterance content “good morning” with each piece of reflection element information, and from each piece of reflection element information, The reflection element information “good morning” including (matching with) “good morning” is retrieved, and the retrieved reflection element information “good morning” is output to the management unit 310.
[0068]
When it is not possible to search for the reflection element information including the utterance content from each of the reflection element information, the reflexive determination section 320 converts the topic search command signal input from the sentence structure analysis section 430 into a parallax return determination section 330. Output to
[0069]
The parrot return determination unit 330 compares the current first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 with past response contents stored in the parrot return element database 802, and determines that the current first morpheme information is a past response. If it is included in the contents, it is a standard acquisition means for acquiring the contents of the agreement.
[0070]
Here, in this embodiment, the parrot return means that the content of the utterance of the user is repeated as it is (or a content close thereto). In this embodiment, the parrot return element is composed of first morpheme information and the like constituting the answer content output from the conversation control device 1 immediately before. As shown in FIG. 14, for example, “horse is beautiful” (Horse; *; beautiful) and "I like Sato"(Sato;*; I like it).
[0071]
In addition, the parrot return element database 802 is an agreement storage unit that previously stores agreement details for agreeing to input information input by a user. The contents of the agreement include, for example, the input information previously input by the user (if the previous input information is “Is the director of the A movie name Mr. S?” The director of A movie name is Mr. S)), or "Exactly", "True".
[0072]
Specifically, the parrot return determining unit 330 to which the topic search command signal is input from the reflexive determination unit 320 configures the first morphological information and the parrot return element included in the input topic search command signal for each parrot return element. By comparing each morpheme, it is determined whether or not the first morpheme information is included in the parrot return element (see FIG. 14).
[0073]
When the parrot return determination unit 330 determines that the first morpheme information is included in each parrot return element, it obtains the consensus content and outputs an answer sentence including the obtained consensus content to the management unit 310 (parrot return). Process). That is, assuming that the parrot return element (such as the previous answer sentence) is S and the first morpheme information is W, the parrot return determination unit 330 indicates above when the relationship of W⊂S and W ≠ φ is established. Perform parrot return processing.
[0074]
For example, the conversation control device 1 gives the answer sentence "The director of the A movie name is Mr. S" (the director of the A movie name; Mr. S; *) (the order is subject, object, action, and so on). ) Is output, and then, when the user utters “A is the director of the A movie name Mr. S” (Director of the A movie name; Mr. S; *) in response to the output content, the parrot returns The determination unit 330 determines that the first morpheme information of the user (Director of the A movie name; Mr. S; *) matches each morpheme of the answer sentence (Director of the A movie name; Mr. S; *). The user concludes that the answer is being parroted, obtains the memorized agreement contents such as "exactly," and outputs the acquired agreement contents.
[0075]
The parrot return determining unit 330 compares the current first morphological information extracted by the morphological extracting unit 410 with the past first morphological information stored in the parrot return element database 802, and outputs the current first morphological information. Is included in the past first morphological information, it is also a fixed form acquiring means for acquiring the content of repulsion.
[0076]
Specifically, when the user utters the utterance content that “the horse is beautiful” and the conversation control device 1 outputs the content of “the horse has a sense of dynamism” as the answer content, it is used later. When the person repeats the utterance content “horse is beautiful”, the parrot return determining unit 330 determines that each morpheme (first morpheme information) constituting the current utterance content “horse is beautiful” {horse; Since each morpheme (first morpheme information) {horse; *; beautiful} that constitutes the previous utterance content “horse is beautiful” matches, the user responds from the conversation control device 1 “horse is dynamic. "I have a good feeling."
[0077]
In this case, since the user has not heard the answer content from the conversation control device 1, the parrot return determination unit 330 acquires the stored rebound content (for example, do not repeat the same content) and obtains the acquired repulsion. The contents can be output.
[0078]
On the other hand, when the parrot return determining unit 330 determines that the first morpheme information is the same as the content of the previous answer sentence or that the first morphological information is not the same as the previous first morphological information, the reflexive determining unit 320 The input topic search command signal is output to the discourse range determination unit 340.
[0079]
Although the parrot return determination unit 330 has described the process in the case where the user has performed the parrot return on “the answer content of the conversation control device 1”, the following process can be further performed. For example, when the output unit 600 outputs an answer sentence “Horse is beautiful”, the user responds to this answer with “Why is the horse beautiful?”, “Why is it beautiful?”, Or “Why is it?” This is the process of the parrot return determination unit 330 performed when the user utters.
[0080]
In this case, the parrot return determination unit 330 outputs the answer sentence S “the horse is beautiful” and the utterance content W from the user (“Why is the horse beautiful? (Question sentence)” or “Why is it beautiful? (Question sentence). )), (W−c) ⊂S, S ≠ φ, c ≠ φ (where c represents the utterance type of W, and this utterance type is determined by the utterance type determination unit 440 described below. The utterance type includes, for example, a question sentence, as will be described later.) Therefore, a “conditional” parrot return process (when the user Process when a parrot with a mark is performed).
[0081]
As the “conditional” parrot return processing, for example, when the conversation control device 1 outputs an answer sentence “Horse is beautiful”, the user utters the utterance content “Why is the horse beautiful?” At this time, in order to solve the user's questions and the like, the parrot return determining unit 330 obtains an answer sentence such as “The horse is not beautiful” from the parrot return element database 802, and the obtained answer sentence is stored in the management unit 310. Perform output processing.
[0082]
The discourse range determination unit 340 compares the first morpheme extracted by the phrase analysis unit 420 with each discourse range, and searches each discourse range for a discourse range that matches the morpheme included in the first morpheme information. It is a discourse search means.
[0083]
Specifically, the discourse range determination unit 340 to which the topic search command signal is input from the parrot return determination unit 330 determines the user's discourse range based on the input discourse search command signal. That is, the discourse range determination unit 340 searches the conversation database 500 for a range relevant to the content spoken by the user (discussion range) based on the input search command signal.
[0084]
For example, the discourse range determining unit 340 determines that the first morpheme information included in the input topic search command signal is (interesting movie; *; is there) / is there an interesting movie? In the case of｝, the first morpheme information is collated with the discourse range group, and when the discourse range group includes a morpheme (for example, “movie”) constituting the first morpheme information, The "movie" included in the information is determined as the discourse range. In this case, since the discourse range “movie” is 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 outputs it to the topic search unit 360.
[0085]
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 outputs it to the abbreviation sentence complementing unit 350.
[0086]
Thereby, the topic search unit 360, which will be described later, checks each “topic title” belonging to the “discussion range” determined by the discourse range determination unit 340 against the first morpheme information specified by the sentence structure analysis unit 430. Therefore, it is not necessary to collate “all” “topic titles” (second morpheme information) with the first morpheme information, and the answer sentence search unit 370 described later performs until the final answer sentence is searched. Time can be shortened.
[0087]
As described above, the discourse range determination unit 340 compares the first morpheme information with the discourse range group, and if the discourse range group includes the morpheme of the first morpheme information, determines the morpheme as the discourse range. However, the present invention is not limited to this, and the morpheme of the parrot return element searched immediately before by the parrot return determination unit 330 or the morpheme constituting the utterance content uttered by the user may be determined as the discourse range. . Using the discourse range determined by the discourse range determination unit 340, the abbreviated sentence complementing unit 350 described below can add the discourse range to the first morpheme information in which the morpheme is omitted.
[0088]
The abbreviated sentence complementing unit 350 searches for an attribute that does not include a morpheme from among the attributes (subject, object, action, etc.) constituting the first morpheme information based on the first morpheme information extracted by the phrase analysis unit 420. Attribute search means. The abbreviation sentence complementing unit 350 is also a morpheme adding unit that adds a morpheme constituting the discourse range searched by the discourse range determination unit 340 to the attribute based on the searched attribute.
[0089]
Specifically, the abbreviation sentence complementing unit 350 to which the topic search command signal has been input from the discourse range determination unit 340, based on the first morpheme information included in the input discourse search command signal, generates an utterance composed of the first morpheme information. It is determined whether the content is an abbreviated sentence, and if the utterance content composed of the first morpheme information is an abbreviated sentence, the morpheme of the discourse range to which the first morpheme information belongs is added to the first morpheme information.
[0090]
For example, the abbreviation sentence complementing unit 350 determines that the morpheme constituting the first morpheme information included in the input topic search command signal is (supervisor; *; *) (supervisor?) Is unknown, meaning an abbreviated sentence.), The discourse range determined by the discourse range determination unit 340 (A movie name; the A movie name indicates the title of the movie) If the first morpheme information belongs to a certain morpheme information, the determined discourse range (A movie name) is added to the first morpheme information to the morphemes constituting the first morpheme information (director of “A movie name”; *; *) Yes.
[0091]
That is, assuming that the first morpheme information is W and the determined discourse range is D, the abbreviation sentence complementing unit 350 adds the discourse range D to W and includes the added first morpheme information in the topic search command signal. Output to the topic search unit 360.
[0092]
With this, even when the first morpheme information is an abbreviation and is not clear as Japanese, the abbreviation sentence complementing unit 350, for example, if the first morpheme information belongs to a certain discourse range, The discourse range D (A movie name) is added to the first morpheme information W (Director; *; *), and the first morpheme information is W '(Director of A movie name; *; *) ｛Director of the A movie name is ? Because it can be treated as｝, even if the user's utterance content is an abbreviation, the abbreviation can be complemented based on the previously determined discourse range, and the abbreviation should be clarified Can be.
[0093]
For this reason, the abbreviation sentence complementing unit 350 generates the first morpheme information so that even if the utterance content constituting the first morpheme information is an abbreviation, the utterance content constituting the first morpheme information becomes proper Japanese. The topic search unit 360 obtains an optimal “topic title” (second morpheme information) related to the first morpheme information based on the complemented first morpheme information. The answer sentence search unit 370 can output an answer content more suitable for the utterance content of the user based on the “topic title” acquired by the topic search unit 360.
[0094]
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 abbreviation sentence complementing unit 350 with each second morpheme information, Search means for searching for second morpheme information including morphemes constituting the first morpheme information.
[0095]
Specifically, the topic search unit 360 to which the topic search command signal has been input from the discourse range determination unit 340 or the abbreviation sentence complementing unit 350 has the discourse range based on the first morpheme information included in the input topic search command signal. From each "topic title" (second morpheme information) belonging to the discourse range determined by the determination unit 340, a "topic title" including the morpheme of the first morpheme information is searched, and this search result is used as a search result signal. Output to answer sentence search unit 370 and utterance type determination unit 440.
[0096]
For example, if the “case configuration” that constitutes the first morphological information is (Sato; *; like) {I like Sato}, the topic search unit 360 determines the “case” as shown in FIG. The morphemes (Sato; *; I like) belonging to “composition” are compared with the topic titles 1-1 to 1-4 belonging to the discourse range (Sato), and from among the topic titles 1-1 to 1-4, A topic title 1-1 (Sato; *; I like) that matches (or approximates) each morpheme (Sato; *; I like) belonging to "case composition" is searched, and the search result is used as an answer sentence as a search result signal. The data is output to the search unit 370 and the utterance type determination unit 440.
[0097]
The utterance type determination unit 440 to which the search result signal is input from the topic search unit 360 is an answer search command for causing the user to search for a specific answer sentence based on the input search result signal. The signal (the answer search command signal also includes the determined “uttered sentence type”) is output to the answer sentence search unit 370.
[0098]
The answer sentence search unit 370 is an answer acquisition unit that acquires an answer sentence associated with the second morpheme information based on the second morpheme information (topic title) searched by the topic search unit 360. Also, the answer 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 searched by the topic search unit 360, It is also a second search unit that searches for an answer type that matches the utterance type of the user from among the answer types.
[0099]
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, outputs the topic title (search result) corresponding to the input search result signal. Based on the second morphological information) and the "utterance sentence type" (utterance type) corresponding to the answer search command signal, based on the answer sentence group (each answer content) associated with the "topic title". From among them, an answer sentence composed of an answer type (this answer type means "answer sentence type" shown in FIG. 11) matching "uttered sentence type" (DA, IA, CA, etc.) is searched.
[0100]
For example, if the topic title corresponding to the search result is the topic title 1-1 (Sato; *; I like it) shown in FIG. 12, the answer sentence search unit 370 is associated with the topic title 1-1. From the answer sentence 1-1 (DA, IA, CA, etc.), an answer consisting of an answer type (DA) that matches the "utterance sentence type" (for example, DA; utterance type) determined by the utterance type determination unit 440 The sentence 1-1 (DA; (I also like Sato)) is searched, and the searched answer sentence is output to the management unit 310 as an answer sentence signal.
[0101]
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 reflective judgment unit 320 or the content of the parrot return processing from the parrot return determination unit 330 is input, and the answer sentence corresponding to the input reflection element information, the content of the input parrot return processing Is output to the output unit 600.
[0102]
The output unit 600 is an output unit that outputs the answer sentence obtained by the answer sentence search unit 370. In the present embodiment, for example, a speaker, a display, or the like is used. 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}.
[0103]
(Conversation control method using conversation control device)
The conversation control method by the conversation control device 1 having the above configuration can be performed according to the following procedure. FIG. 15 is a flowchart illustrating a procedure of the conversation control method according to the present embodiment.
[0104]
First, the input unit 100 performs a step of acquiring the utterance content from the user (S101). Specifically, the input unit 100 acquires a voice that constitutes the utterance content of the user, and outputs the acquired voice to the voice recognition unit 200 as a voice signal. 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 from the user, and uses the specified character string as a character string signal as a conversation controller. Output to 300.
[0105]
Next, the voice recognition unit 200 performs a step of specifying a character string corresponding to the utterance content based on the utterance content acquired by the input unit 100 (S102). Specifically, the speech recognition unit 200 to which the speech signal is input from the input unit 100 analyzes the input speech signal, and stores a character string corresponding to the analyzed speech signal in the speech recognition dictionary storage unit 700. The specified character string is output to the conversation control unit 300 as a character string signal.
[0106]
Then, the morpheme extraction unit 410 performs a step of extracting each morpheme constituting the minimum unit of the character string as the first morpheme information based on the character string specified by the speech recognition unit 200 (S103).
[0107]
Specifically, the morpheme extraction unit 410 to which the character string signal has been input from the management unit 310 includes a character string corresponding to the input character string signal and a noun, adjective, verb, or the like stored in the morphological database 450 in advance. The morphemes are collated with each other, each morpheme (m1, m2,...) That matches the morpheme group is extracted from the character string, and each extracted morpheme is output to the phrase analyzer 420 as an extraction signal.
[0108]
Then, the phrase analysis unit 420 performs a step of compiling each morpheme into a phrase format based on each morpheme extracted by the morpheme extraction unit 410 (S104). Specifically, the phrase analysis unit 420 to which the extraction signal is input from the morpheme extraction unit 410 uses the respective morphemes corresponding to the input extraction signal to combine them into a phrase format.
[0109]
That is, as shown in FIG. 4, the phrase analysis unit 420 extracts a dependency element (for example, ga wo wo ...) of each morpheme based on each morpheme corresponding to the input extracted signal and extracts the morpheme. The morphemes are grouped into phrases based on the dependency elements.
[0110]
The phrase analysis unit 420 that compiles each morpheme into each phrase, the sentence structure analysis unit 430 and the utterance type determination unit 440, using the morphological information including each morpheme that summarizes each morpheme and each morpheme that composes each phras as a morphological signal. Output to
[0111]
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 attributes such as subject matter and object case (S105). Specifically, the sentence structure analysis unit 430 to which the sentence pattern signal is input from the sentence pattern analysis unit 420, based on each morpheme corresponding to the input sentence pattern signal and the sentence formed by each morpheme, Determine the "case composition".
[0112]
That is, as shown in FIG. 5, for example, when the dependency element of each morpheme is "" or "ha", the sentence structure analysis unit 430 determines that the morpheme before the dependency element is the subject (subject) Or nominative). In addition, for example, when the dependency element of each morpheme is "" or "", the sentence structure analysis unit 430 determines that the morpheme before the dependency element is an object (object).
[0113]
Further, for example, when the dependency element of each morpheme is “do”, the sentence structure analysis unit 430 determines that the morpheme preceding the dependency element is an action (predicate; this predicate is composed of a verb, an adjective, etc.). Is determined.
[0114]
The sentence structure analysis unit 430 that has determined the “case configuration” of each morpheme constituting each phrase, based on the first morpheme information associated with the determined “case configuration”, determines the range of a topic described below. A topic search command signal for specifying is output to topic search section 360.
[0115]
Next, the utterance type determination unit 440 performs a step of specifying an utterance type indicating the type of utterance content based on the phrase specified by the phrase analysis unit 420 (S106). Specifically, the “speech sentence type” (speech type) is determined based on each morpheme corresponding to the sentence pattern signal input from the phrase analysis unit 420 and the clause composed of each morpheme.
[0116]
That is, based on each phrase corresponding to the input sentence pattern signal, the utterance type determination unit 440 collates each phrase with each dictionary stored in the utterance type database 460, and from among each phrase, Extract sentence elements related to the dictionary. The utterance type determination unit 440 that extracts a sentence element related to each dictionary from each phrase determines a “speech sentence type” based on the extracted sentence element.
[0117]
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 search unit 370 based on an instruction from the topic search unit 360 described later.
[0118]
Next, the reflexive determination unit 320 performs a step of comparing the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 with each of the fixed contents, and searching for the fixed contents including the first morpheme information from among the fixed contents. (S107: reflective processing).
[0119]
Specifically, the reflexive determination unit 320 to which the topic search command signal has been input from the sentence structure analysis unit 430 receives the first morphological information included in the input topic search command signal and each of the information stored in the reflection element database 801. The reflection element information is compared with the reflection element information (standard content), the reflection element information including the first morpheme information is searched from each reflection element information, and the searched reflection element information is output to the management unit 310.
[0120]
When it is not possible to search for the reflection element information including the first morpheme information from among the respective pieces of reflection element information, the reflexive determination unit 320 determines the topic search command signal input from the sentence structure analysis unit 430 in a parable manner. Output to the unit 330.
[0121]
Next, the parrot return determining unit 330 performs a step of comparing the first morphological information extracted by the morphological extraction unit 410 with each parrot return element, and searching for a parrot return element including the first morphological information from each parrot return element ( S108: parrot return processing).
[0122]
When the parrot return determining unit 330 determines that the first morpheme information is included in each parrot return element, the parrot return element acquires the parrot return element including the first morphological information, and manages an answer sentence including the obtained parrot return element. Output to the unit 310 (parrot return processing). That is, if the parrot return element (response sentence output last time, the utterance content of the previous user's utterance, etc.) is S and the first morpheme information is W, the parrot return determination unit 330 determines that the relationship of W⊂S and W ≠ φ If it is established, the parrot return processing described above is performed.
[0123]
On the other hand, if the parrot return determining unit 330 determines that the first morphological information is not included in each parrot return element, the parrot return determining unit 330 sends the topic search command signal input from the reflective determining unit 320 to the discourse range determining unit 340. Output.
[0124]
Then, the discourse range determination unit 340 compares the first morpheme extracted by the phrase analysis unit 420 with each discourse range, and searches (determines) a discourse range including the first morpheme information from each discourse range. The step is performed (S109).
[0125]
Specifically, the discourse range determining unit 340 to which the topic search command signal has been input from the parrot return determination unit 330 determines, based on the input search command signal, the contents of the conversation database 500 that the user is speaking. Search for a relevant range (discussion range).
[0126]
For example, the discourse range determining unit 340 determines that the first morpheme information included in the input topic search command signal is (interesting movie; *; is there) / is there an interesting movie? In the case of｝, the first morpheme information is collated with the discourse range group, and when the discourse range group includes a morpheme (for example, “movie”) constituting the first morpheme information, The "movie" included in the information is determined as the discourse range. In this case, since the discourse range “movie” is 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 outputs it to the topic search unit 360.
[0127]
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 outputs it to the abbreviation sentence complementing unit 350.
[0128]
Next, the abbreviation sentence complementing section 350 selects, from among the attributes (subject, object, action, etc.) constituting the first morphological information based on the first morphological information extracted by the phrase analyzing section 420, an attribute that does not include a morpheme. Perform the step of searching for Thereafter, the abbreviation sentence complementing unit 350 performs a step of adding a morpheme constituting the discourse range searched by the discourse range determination unit 340 to the attribute based on the attribute that does not include the searched morpheme (S110; abbreviation sentence). Complement).
[0129]
Specifically, the abbreviation sentence complementing unit 350 to which the topic search command signal has been input from the discourse range determination unit 340, based on the first morpheme information included in the input discourse search command signal, generates an utterance composed of the first morpheme information. It is determined whether the content is an abbreviated sentence, and if the utterance content composed of the first morpheme information is an abbreviated sentence, the morpheme of the discourse range to which the first morpheme information belongs is added to the first morpheme information.
[0130]
For example, the abbreviation sentence complementing unit 350 determines that the morpheme constituting the first morpheme information included in the input topic search command signal is (supervisor; *; *) (supervisor?) Is unknown, so it means an abbreviation.) In the case of, the discourse range previously determined by the discourse range determination unit 340 (A movie name; the A movie name is the movie title) If the first morpheme information belongs to the first morpheme information, the morpheme of the determined discourse range (A movie name) is added to the first morpheme information (“A movie name”). *; *).
[0131]
That is, assuming that the first morpheme information is W and the determined discourse range is D, the abbreviation sentence complementing unit 350 adds the discourse range D to the first morpheme information W, and uses the post-addition first morpheme information as a topic search command. It is included in the signal and output to the topic search unit 360.
[0132]
Next, 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 abbreviation sentence complementing unit 350 with each second morpheme information, A step of searching the information for second morpheme information including morphemes constituting the first morpheme information is performed (S111).
[0133]
Specifically, the topic search unit 360 to which the topic search command signal has been input from the discourse range determination unit 340 or the abbreviation sentence complementing unit 350 has the discourse range based on the first morpheme information included in the input topic search command signal. From each "topic title" (second morpheme information) belonging to the discourse range determined by the determination unit 340, a "topic title" including the morpheme of the first morpheme information is searched, and this search result is used as a search result signal. Output to answer sentence search unit 370 and utterance type determination unit 440.
[0134]
For example, if the “case configuration” that constitutes the first morphological information is (Sato; *; like) {I like Sato}, the topic search unit 360 determines the “case” as shown in FIG. The morphemes (Sato; *; I like) belonging to “composition” are compared with the topic titles 1-1 to 1-4 belonging to the discourse range (Sato), and from among the topic titles 1-1 to 1-4, A topic title 1-1 (Sato; *; I like) that matches (or approximates) each morpheme (Sato; *; I like) belonging to "case composition" is searched, and the search result is used as an answer sentence as a search result signal. The data is output to the search unit 370 and the utterance type determination unit 440.
[0135]
The utterance type determination unit 440 to which the search result signal is input from the topic search unit 360 is an answer search command for causing the user to search for a specific answer sentence based on the input search result signal. The signal (the answer search command signal also includes the determined “uttered sentence type”) is output to the answer sentence search unit 370.
[0136]
Then, the answer sentence search unit 370 collates the utterance type of the specified user with each answer type associated with the second morpheme information based on the second morpheme information searched by the topic search unit 360, A step of searching for an answer type that matches the user's utterance type from each answer type and acquiring an answer sentence associated with the answer type based on the searched answer type is performed (S112).
[0137]
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, outputs the topic title (search result) corresponding to the input search result signal. Based on the second morphological information) and the "utterance sentence type" (utterance type) corresponding to the answer search command signal, based on the answer sentence group (each answer content) associated with the "topic title". From among them, an answer sentence composed of an answer type (this answer type means "answer sentence type" shown in FIG. 11) matching "uttered sentence type" (DA, IA, CA, etc.) is searched.
[0138]
For example, if the topic title corresponding to the search result is the topic title 1-1 (Sato; *; I like it) shown in FIG. 12, the answer sentence search unit 370 is associated with the topic title 1-1. From the answer sentence 1-1 (DA, IA, CA, etc.), an answer consisting of an answer type (DA) that matches the "utterance sentence type" (for example, DA; utterance type) determined by the utterance type determination unit 440 The sentence 1-1 (DA; (I also like Sato)) is searched, and the searched answer sentence is output to the management unit 310 as an answer sentence signal.
[0139]
Next, the management unit 310 to which the answer sentence signal has been 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 reflective judgment unit 320 or the content of the parrot return processing from the parrot return determination unit 330 is input, and the answer sentence corresponding to the input reflection element information, the content of the input parrot return processing Is output to the output unit 600 (S113). 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}.
[0140]
(Operation and effect of the conversation control device and the conversation control method)
According to the invention of the present application having the above-described configuration, the reflexive determination unit 320 collates the first morpheme information constituting the utterance content uttered by the user with each of the pre-stored standard contents, and from among, it is possible to find the standard content including a first morpheme information, reflexive determination unit 320, for example when the first morpheme information is a fixed content such as "Hello" includes the standard content it is possible to answer the same boilerplate content "Hello" or the like.
[0141]
When the utterance content of the user is a fixed content, the reflexive determination unit 320 answers the fixed content (such as greeting), so that the user first communicates with the conversation control device 1. You can enjoy the feeling of communicating.
[0142]
In addition, the parrot return determining unit 330 compares the current first morpheme information with the past answer contents, and if the current first morpheme information is not included in the past answer contents, an agreement stored in advance. Since the content can be acquired, if the input information currently input by the user matches the past answer content, the parrot return determination unit 330 returns the user to the past That the user has re-examined the answer).
[0143]
In this case, the parrot return determination unit 330 obtains the stored agreement content because the user has performed a parrot on the past answer content, and obtains the obtained agreement content (for example, “Yes, it is”). 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 to the answer content again, so that the user is just talking with another user. You can enjoy such feeling.
[0144]
In addition, the parrot return determining unit 330 compares the current first morpheme information with the past first morpheme information, and obtains the repulsion content when the current first morpheme information is included in the past first morpheme information. If the input information input last time is included in the input information input this time, the user repeatedly inputs the same content as the previous input information. Thus, it can be determined that the user has not properly responded to the content of the response from the conversation control device 1.
[0145]
In this case, the parrot return determination unit 330 obtains the stored repulsion content, and obtains the obtained repulsion content in order to repel the user because the user has not properly responded to the previous response content. Is output. As a result, if the user does not input appropriate input information with respect to the answer content from the conversation control device 1, the repulsion content is output from the conversation control device 1, so that the user can speak with another user. You can enjoy the feeling of being.
[0146]
Also, the topic search unit 360 may search each second morpheme information belonging to the “discussion range” with the first morpheme information to search for second morpheme information that is similar to the first morpheme information. It is not necessary to collate the second morpheme information with the first morpheme information, so that the time required to search for second morpheme information similar to the first morpheme information can be reduced.
[0147]
As a result, the topic search unit 360 can quickly search (pinpoint search) for the second morpheme information that is similar to the first morpheme information, so that the answer sentence search unit 360 The answer sentence associated with the second morpheme information can be acquired in a short time based on the retrieved second morpheme information, and the conversation control device 1 quickly answers the utterance content from the user. be able to.
[0148]
Also, the topic search unit 360 searches the second morpheme information for second morpheme information including morphemes constituting the first morpheme information (elements constituting the utterance content of the user), and an answer sentence search unit Since the 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 extracts the utterance content of the user. Based on the constituent morphemes (first morpheme information), it is possible to take into account the semantic space (subject, target, etc.) constructed by each morpheme, and obtain the answer content created in advance based on the semantic space. Thus, it is possible to acquire an answer content more suitable for the utterance content than to simply obtain the answer content associated with the keyword using the entire utterance content as a keyword.
[0149]
Further, since the topic search unit 360 searches for the second morpheme information including the first morpheme information, there is no need to search for the second morpheme information that completely matches the utterance content of the user, and the conversation control device 1 is developed. A developer who does not need to previously store a huge amount of response contents corresponding to the utterance contents that will be uttered by the user, and can reduce the capacity of the storage unit.
[0150]
Further, the answer sentence search unit 370 selects an answer type that matches the utterance type of the user from among the answer types (statements, affirmations, places, repulsions, etc.) associated with each second morpheme information belonging to the “discussion range”. Can be obtained, and the answer content associated with the answer type can be acquired based on the searched answer type. Therefore, the conversation control device 1 sets the utterance type that constitutes the conversation content of the user, for example, Based on a simple opinion, a user's impression, or a user's locational element, a response that matches the user's utterance type is selected from multiple responses. As a result, it is possible to obtain an optimum answer to the corresponding user.
[0151]
Furthermore, the answer sentence search unit 370 selects, from among the answer types associated with each second morpheme information belonging only to the “discussion range” retrieved by the discourse range determination unit 340, an answer that matches the utterance type of the user. Since it is only necessary to search for the type (pinpoint search is possible), there is no need to search for the answer type and the user's utterance type associated with the "all" second morpheme information one by one, and the user's utterance type In a short period of time, it is possible to obtain the optimum answer content corresponding to the above.
[0152]
Finally, the abbreviation sentence complementing unit 350 determines that the first morpheme information belonging to the discourse range where the first morpheme information is present even if the first morpheme information constituting the utterance content of the user is an abbreviation and is not clear as Japanese. If so, the discourse range can be added to the first morpheme information to complement the first morpheme information composed of abbreviations.
[0153]
With this, the abbreviation sentence complementing unit 350 generates the first morpheme information so that the utterance content constituting the first morpheme information becomes proper Japanese even if the utterance content constituting the first morpheme information is an abbreviation sentence. Can be supplemented with a specific morpheme (such as a morpheme constituting the discourse range), the topic search unit 360 determines the first morpheme based on the complemented first morpheme information supplemented by the abbreviation sentence complementing unit 350. The optimal second morpheme information related to the information can be obtained, and the answer sentence search unit 370 determines an answer content more suitable for the utterance content of the user based on the second morpheme information obtained by the topic search unit 360. Can be output.
[0154]
As a result, even if the input information from the user is an abbreviated sentence, the conversation control device 1 uses the past search result without using the functions such as the neural network and the AI intelligence to determine what the abbreviated sentence means. It is possible to infer whether the conversation control device 1 is to be used, and the developer of the conversation control device 1 does not need to install a neural network and AI intelligence, so that the system of the conversation control device 1 can be constructed more easily.
[0155]
[Example of change]
It should be noted that the present invention is not limited to the above embodiment, and the following changes can be made.
[0156]
(First modification example)
In the present modification, the conversation database 500 may be an element storage unit that stores a plurality of element information indicating the entire set group including a plurality of morpheme sets in association with the set group. Further, the morpheme extraction unit 410 compares 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 first morpheme information.
[0157]
As shown in FIG. 16, some morphemes included in a character string uttered by the user are similar. For example, as shown in FIG. 16, when the element information indicating the entire set group is “gift”, the “gift” is similar to a present, a gift, a year-end gift, a gift, a celebration, etc. (set group). Therefore, if there is a morpheme similar to “gift” (such as the above-described present), the morpheme extraction unit 410 can treat the similar morpheme as “gift”.
[0158]
That is, for example, when the morpheme extracted from the character string is “present”, the morpheme extracting unit 410 determines that the element information representing “present” is “gift” as shown in FIG. "Present" can be replaced with "gift".
[0159]
Thereby, the morpheme extraction unit 410 can arrange morphemes similar to each other, so that the developer who develops the conversation control device 1 can handle the semantic space grasped from each of the first morpheme information similar to each other. It is not necessary to create the second morpheme information and answer contents related to the second morpheme information one by one, and as a result, the amount of data to be stored in the storage unit can be reduced.
[0160]
(Second modification example)
As shown in FIG. 17, in this modification, the topic search unit 360 may include a ratio calculation unit 361 and a selection unit 362.
[0161]
The ratio calculator 361 compares the first morpheme information extracted by the morpheme extractor 410 with each second information, and for each second morpheme information, a ratio of the first morpheme information to the second morpheme information. Is a calculation means for calculating.
[0162]
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, generates a second morpheme information based on the first morpheme information included in the input topic search command signal. The one morpheme information is compared with each topic title (second morpheme information) belonging to the discourse range stored in the conversation database 500, and for each topic title, the first morpheme information occupies each topic title. Calculate the percentage.
[0163]
For example, as shown in FIG. 18, when the first morpheme information constituting the utterance sentence uttered by the user is (Sato; *; I like) {I like Sato}, the ratio calculation unit 361 Each morpheme (Sato; *; I like) belonging to "case composition" is compared with each morpheme (Sato; *; I like) included in the topic title, and each morpheme belonging to "case composition" is added to the topic title. (Sato; *; like) is calculated as 100%. The ratio calculation unit 361 performs these calculations for each topic title, and outputs the calculated ratios to the selection unit 362 as ratio signals.
[0164]
The selection unit 362 is a selection unit that selects one piece of second morpheme information from each piece of second morpheme information according to the magnitude of each ratio calculated for each piece of second morpheme information by the ratio calculation unit 361. is there.
[0165]
Specifically, the selection unit 362 to which the ratio signal is input from the ratio calculation unit 361 selects from among the ratios (element of “case composition” / element of “topic title” × 100) included in the input ratio signal. For example, a topic title having a high ratio is selected (see FIG. 18). The selecting unit 362 that has selected the topic title having a high ratio outputs the selected topic title to the answer sentence searching unit 370 and the utterance type determining unit 440 as a search result signal. The answer sentence search unit 370 acquires an answer sentence associated with the topic title based on the topic title selected by the selection unit 362.
[0166]
Accordingly, the selecting unit 362 calculates, for each piece of the second morpheme information, the ratio of the first morpheme information to the second morpheme information, and calculates the magnitude of each ratio calculated for each piece of the second morpheme information. The second morpheme information can be selected from among the pieces of second morpheme information in accordance with the above. Therefore, the selecting unit 362 determines that the first morpheme information (which constitutes the utterance content of the user) If the second morpheme information having a large proportion in the second morpheme information can be obtained from a plurality of second morpheme information groups, the second morpheme information following the semantic space grasped from the first morpheme information can be more efficiently obtained. As a result, the answer sentence search unit 370 can give an optimal answer to the utterance content of the user.
[0167]
Further, since the selecting unit 362 can select a topic title having a high ratio calculated by the ratio calculating unit 361 from a plurality of topic titles, the selecting unit 362 belongs to the “case configuration” included in the utterance sentence of the user. Even if each morpheme and each topic title stored in the conversation database 500 do not completely match, it is possible to acquire a topic title closely related to each morpheme belonging to “case composition”.
[0168]
As a result, the selecting unit 362 can acquire a topic title closely related to the “case configuration” that forms the first morpheme information, so that the developer who develops the conversation control device 1 configures “ It is not necessary to store topic titles that completely match the "case configuration" in the conversation database 500 one by one, so that the capacity of the conversation database 500 can be reduced.
[0169]
Further, the ratio calculation unit 361 calculates the ratio of the first morpheme information to the second morpheme information for each second morpheme information belonging only to the “discussion range” retrieved by the discourse range determination unit 340. Therefore, there is no need to calculate the ratio of the first morpheme information to all the second morpheme information, and the second morpheme information following the semantic space composed of the first morpheme information is obtained in a shorter time. As a result, based on the acquired second morphological information, it is possible to quickly output the optimum answer content to the utterance content from the user.
[0170]
Note that the ratio calculation unit 361 collates each morpheme of the first morpheme information belonging to each classified attribute with each morpheme of the second morpheme information belonging to each attribute stored in advance for each attribute. The first morpheme information may be a first retrieval unit that retrieves second morpheme information that includes each morpheme of the first morpheme information in at least one attribute from the second morpheme information.
[0171]
Specifically, the ratio calculation unit 361 to which the topic search command signal has been input, for each “case” (subject; object; action) of the “case configuration” included in the input topic search command signal, generates the “case”. Is compared with each morpheme belonging to the topic title “case” having the same “case”, and it is determined whether or not the morphemes constituting the “case” are the same.
[0172]
For example, as shown in FIG. 19, when the morpheme of the “case” of the “case configuration” is (dog; person; bites) {the dog bites the person}, the ratio calculation unit 361 Match "dog", "person", "bite" with the morpheme "dog", "person", "bite" of the topic title consisting of "case" which is the same as "case" that composes those morphemes Then, among the morphemes “dog”, “person”, and “bite” constituting the topic title, the morpheme “dog” of “case composition” consisting of the same “case” as the “case” corresponding to each morpheme, Calculate (100%) the percentage that matches “person” and “bite”.
[0173]
If the element composing the topic title is (person; dog; bite) {the person bites the dog}, the ratio calculation unit 361 performs the morpheme belonging to the two cases by the same procedure as described above. Therefore, the degree of matching between the morphemes constituting the “case composition” and the “topic title” for each “case” is calculated to be 33% (see FIG. 19).
[0174]
The ratio calculation unit 361 that has calculated the ratio selects a topic title having a high ratio from among the ratios, and outputs the selected topic title to the answer sentence search unit 370 and the utterance type determination unit 440 as a search result signal.
[0175]
Thereby, the ratio calculation unit 361 divides each morpheme of the first morpheme information belonging to each classified “case configuration” (subject case, target case, etc.) and a topic title stored in advance for each “case”. Since the matching can be performed and the second morpheme information including each morpheme of the first morpheme information in at least one “case” can be searched from each topic title, the ratio calculation unit 361 differs from the normal word order. In the case of utterance contents composed of things, for example, "a person bites a dog", the subject morpheme is a "person" and the target morpheme is a "dog". The matching second morpheme information can be searched, and the answer content associated with the second morpheme information (person; dog; chewing) {“really?” Or “I do not understand the meaning” etc.} is obtained. can do.
[0176]
That is, the ratio calculation unit 361 can identify the utterance content that is difficult to identify, for example, “people bite a dog” and “dog bite a human”. For the former, for example, "really?" For the latter, for example, "OK?"
[0177]
Further, the ratio calculation unit 361 may search the second morpheme information that includes the morpheme of the first morpheme information in at least one attribute from each of the second morpheme information belonging to the “discussion range”, and thus “all”. Of the second morpheme information, it is not necessary to obtain one second morpheme information, it is possible to obtain the second morpheme information following the semantic space composed of the first morpheme information in a shorter time, As a result, the conversation control device 1 can quickly output the optimum answer content to the utterance content from the user based on the acquired second morpheme information.
[0178]
Note that the selection unit 362 may select one topic title from among the topic titles according to a predetermined priority. The priority means a priority for being selected as a topic title. This priority is determined in advance by the developer at the development stage.
[0179]
(Third modification example)
As shown in FIG. 20, the present modified example is not limited to the above-described embodiment and each modified example, and transmits and receives data to and from the communication unit 800 in the conversation control devices 1a and 1b via the communication network 1000. May be provided, a conversation database 500b to 500d connected to the communication unit 900, and servers 2a to 2c (conversation control system).
[0180]
Here, the communication network 1000 means a communication network for transmitting and receiving data, and in the present embodiment, for example, the Internet is used. In this modification, the conversation databases 500b to 500d and the servers 2a to 2c are limited for convenience. However, the present invention is not limited to this, and another conversation database may be provided.
[0181]
Thereby, the conversation control unit 300 refers not only to the conversation database 500a disposed inside the conversation control device 1a but also to the other conversation control devices 1b, the other conversation databases 500b to 500d, and the servers 2a to 2c. Therefore, for example, it is not possible to search the conversation database 500a for a discourse range related to each morpheme (first morpheme information) belonging to the "case configuration" included in the topic search command signal. However, by referring to the other conversation control device 1b, the conversation databases 500b to 500d, and the servers 2a to 2c, it is possible to search the discourse range related to the "case configuration" and the like, and the A suitable answer sentence can be searched.
[0182]
(Fourth modification)
The sentence structure analysis unit 430 may store, in the conversation database 500, each “case configuration” constituting the identified first morphological information and each morpheme associated with each “case configuration”. The answer sentence search unit 370 may store, in the conversation database 500, each “case configuration” constituting the searched answer sentence and each morpheme associated with each “case configuration”.
[0183]
The discourse range determination unit 340 may store the searched discourse range in the conversation database 500. The topic search unit 360 may store the searched second morphological information in the conversation database 500.
[0184]
The first morpheme information, the second morpheme information, each "case configuration" constituting the first morpheme information or the second morpheme information and each morpheme associated with each "case configuration", and the retrieved answer sentence The morphemes associated with each “case configuration” and each “case configuration” and the searched discourse range are associated with each other and stored in the conversation database 500 or the parrot return element database 802 as history morpheme information. be able to.
[0185]
The abbreviation sentence complementing unit 350 does not include a morpheme from each of the attributes (subject, object, action, etc .; case composition) constituting the first morphological information based on the first morphological information extracted by the phrase analyzing unit 420. The attribute is searched, and the history morpheme information stored in the conversation database 500 or the parrot return element database 802 is added to the attribute based on the searched attribute.
[0186]
Specifically, the abbreviation sentence complementing unit 350 to which the topic search command signal has been input from the discourse range determination unit 340, based on the first morpheme information included in the input discourse search command signal, generates an utterance composed of the first morpheme information. It is determined whether the content is an abbreviated sentence, and if the utterance content composed of the first morpheme information is an abbreviated sentence (for example, the subject, object, or action does not have a predetermined morpheme), the conversation database 500 or The history form information stored in the parrot return element database 802 is added to the first morpheme information.
[0187]
That is, if the subject included in the history form information is S1, the object is O1, the action A1, the discourse range is D1, and the omitted first morpheme information is W, the complemented first morpheme information W1 is S1 @ W , O1 @ W, A1 @ W, or D1 @ W.
[0188]
The topic search unit 360 collates the first morpheme information W1 complemented by the abbreviation sentence complementing unit 350 with each piece of second morpheme information, and selects the first morpheme information from each “topic title” (second morpheme information). The second morpheme information including W1 is searched, and the searched topic title is output as a search result signal to the answer sentence search unit 370 and the utterance type determination unit 440.
[0189]
Thus, even when the utterance content composed of the first morpheme information is an abbreviation and is not clear as Japanese, the abbreviation complementing unit 350 uses the history morphology information stored in the conversation database 500 to Since the morpheme of the omitted first morpheme information can be complemented, the utterance content composed of the omitted first morpheme information can be clarified.
[0190]
For this reason, if the utterance content constituting the first morpheme information is an abbreviation, the abbreviation sentence complementing unit 350 sets the first morpheme information so that the utterance content composed of the first morpheme information becomes proper Japanese. Can be complemented, the topic search unit 360 determines the optimal “topic title” (second morpheme) related to the first morpheme information based on the first morpheme information with the complemented morpheme. Information), and the answer sentence search unit 370 can output an answer content more suitable for the utterance content of the user based on the optimal “topic title” acquired by the topic search unit 360. .
[0191]
(Fifth modification example)
The topic search unit 360 may include a deletion unit 363 and a discourse addition unit 364, as shown in FIG. The deletion unit 363 compares the second morpheme information with the discourse range retrieved by the discourse range determination unit 340 based on the retrieved second morpheme information, and selects a discourse from among the morphemes constituting the second morpheme information. This is a deletion unit that deletes a morpheme that matches the range.
[0192]
Specifically, the topic search unit 360 to which the topic search command signal is input from the abbreviation sentence complementing unit 350 receives the first morpheme information included in the input topic search command signal and the discourse determined by the discourse range determination unit 340. Each second morpheme information belonging to the range is collated, and second morpheme information that matches the first morpheme information is searched from each second morpheme information.
[0193]
Then, based on the retrieved second morpheme information, the deletion unit 363 collates the second morpheme information with the morphemes constituting the discourse range determined by the discourse range determination unit 340, and , The morpheme that matches the morpheme constituting the discourse range is deleted, and the second morpheme information from which the morpheme has been deleted is output to the discourse adding unit 364 as a deletion signal.
[0194]
That is, the deletion unit 363 removes (removes) the current discourse range D2 (this D2 is made up of morphemes) determined by the discourse range determination unit 340 from each morpheme t1 constituting the second morpheme information. Assuming that the result is t2, t2 = t1-D2).
[0195]
The discourse adding unit 364 obtains another discourse range associated with the discourse range searched by the discourse range determination unit 340 based on the second morpheme information from which the morpheme has been deleted by the deletion unit 363, and obtains another obtained discourse range. This is a discourse adding means for adding morphemes constituting the discourse range to the second morpheme information.
[0196]
Specifically, assuming that the discourse range in which the current discourse range D2 is related to the answer sentence K1 is DK, another discourse having a relevance (one having a sibling relationship) to the answer sentence K1 or the current discourse range D2. Since the range D3 can be expressed as D3 = D2∪DK, the second morpheme information W2 after adding the morphemes constituting the other discourse range D3 can be expressed as W2 = t2∪D3.
[0197]
For example, each morpheme t1 constituting the second morpheme information is (A movie name; *; interesting) ｛Is the A movie name interesting? If the current discourse range D2 determined by the discourse range determination unit 340 is (A movie name), the deletion unit 363 first determines from each morpheme t1 (A movie name; *; interesting). The discourse range D2 (A movie name) is deleted, and the deleted result is set as t2 (*; *; interesting) (t2 = t1-D2).
[0198]
If the other discourse range D3 related to the current discourse range D2 (A movie name) is “B movie name”, the second morpheme information after adding the morphemes constituting the other discourse range D3 Since W2 is t2∪D3, (B movie name; *; interesting) ｛B movie name is interesting? ｝.
[0199]
Accordingly, when the user's utterance content is “A movie name is interesting?”, The discourse adding unit 364 matches each morpheme (A movie name; *; interesting) constituting the user's utterance content. The second morpheme information (A movie name; *; interesting), and the other second morpheme information (B movie name; *; interesting)？ Is the B movie name interesting? Since it can be changed to｝, the answer sentence search unit 370 acquires the answer sentence (for example, “B movie name is interesting”) associated with the second morpheme information changed by the discourse adding unit 364, The obtained answer sentence can be output.
[0200]
As a result, the answer sentence search unit 370 does not directly output an answer sentence to the utterance content of the user, but, based on the second morpheme information including the morpheme added by the discourse adding unit 364, the utterance content Can be output, and the output unit 600 can output a more personalized answer sentence based on the answer sentence searched by the answer sentence search unit 370.
[0201]
Note that the discourse adding unit 364 is not limited to the one that adds another discourse range to the second morpheme information from which the morpheme has been deleted, and the history morpheme information (conversation) (Stored in the database 500).
[0202]
(Sixth modification example)
If the second morpheme information including the first morpheme information cannot be searched from the second morpheme information, the topic search unit 360 collates the first morpheme information with each answer content, and If the answer content including the first morpheme information can be searched from among the above, the first search means for acquiring the second morpheme information associated with the searched answer content may be used.
[0203]
Specifically, the topic search unit 360, to which the topic search command signal is input from the abbreviation sentence complementing unit 350, based on the first morpheme information included in the input topic search command signal, If the second morpheme information matching the first morpheme information cannot be obtained from each of the second morpheme information by comparing the morpheme information, as shown in FIG. The answer sentence associated with the second morphological information is collated.
[0204]
By this collation, when the topic search unit 360 determines that the morpheme (action or morpheme associated with the action) constituting the first morpheme information is included in the answer sentence, Search for the associated second morpheme information.
[0205]
Thus, even if the topic search unit 360 cannot search for the second morpheme information that matches the first morpheme information from each of the second morpheme information, the topic search unit 360 can search for the first morpheme information from each answer sentence. Can be identified, and the second morpheme information associated with the identified answer sentence can be searched, so that the utterance content of the user can be specified. Can be appropriately searched for the second morpheme information corresponding to the first morpheme information that constitutes.
[0206]
As a result, the topic search unit 360 can search for the optimum second morpheme information corresponding to the first morpheme information, so that the answer sentence search unit 370 determines the optimum second morpheme information searched for by the topic search unit 360. , It is possible to acquire an appropriate answer content for the utterance content of the user.
[0207]
[program]
The contents described in the conversation control system and the conversation control method can be realized by executing a dedicated program for using a predetermined program language on a general-purpose computer such as a personal computer.
[0208]
Here, as a programming language, a hierarchical level is established by associating a topic desired by the user, the degree of emotion of the user with respect to a certain matter, or a type of statement, affirmative sentence, question sentence, repellent sentence, etc. with a morpheme according to its semantic content. In this embodiment, for example, a language for storing information in a database, such as a DKML (Discoverse Knowledge Markup Language), an XML (extensible Markup Language), and a C language developed by the inventors.
[0209]
That is, the conversation control device 1 stores data stored in each of the conversation databases 500a to 500d (storage information such as second morphological information, fixed contents, answer sentences, answer types, sets, discourse ranges, and element information), and others. Can be realized by constructing DKML (Discoverse Knowledge Markup Language), XML (eXtensible Markup Language), or the like, and executing a program for using the constructed storage information and the like.
[0210]
According to such a program according to the present embodiment, each morpheme constituting the utterance content of the user is identified, the semantic content grasped from each identified morpheme is analyzed, and the morpheme is associated with the analyzed semantic content. In general, a conversation control device, a conversation control system, and a conversation control method that have an operation effect of outputting an optimal response content corresponding to a user's utterance content by outputting a pre-created response content are generally used. It can be easily realized with a simple general-purpose computer.
[0211]
Further, the developer who develops the conversation control device 1 can hierarchically construct the second morphological information and the like for searching for the answer content to the utterance content of the user in the database using the language, The conversation control device 1 can acquire the answer content to the utterance content from the database through a hierarchical procedure based on the utterance content of the user.
[0212]
That is, the conversation control device 1 determines and determines the hierarchy of the utterance contents of the user (for example, whether the second morpheme information stored in the database is in a higher concept or a lower concept). An appropriate answer content can be obtained from each answer content stored in advance based on the hierarchy.
[0213]
For this reason, the conversation control device 1 does not collate the first morpheme information composed of the utterance content of the user with the “all” second morpheme information stored in advance, and each of the morpheme information belonging to a certain specific hierarchy. Since the second morpheme information and the first morpheme information need only be collated, the second morpheme information similar to the first morpheme information can be obtained in a short time.
[0214]
Further, in the communication between the communication unit 800 and the communication unit 900, data may be transmitted and received via the communication network 1000 using a protocol such as DKML. Thereby, for example, when there is no answer content suitable for the user's utterance content in the conversation control device 1, the conversation control device 1 is adapted to the user's utterance content through the communication network 1000 in accordance with a convention such as DKML. The searched answer contents (written in DKML or the like) can be searched, and the searched answer contents can be acquired (see FIG. 20).
[0215]
Note that the program can be recorded on a recording medium. As shown in FIG. 23, the recording medium includes, for example, a hard disk 1100, a flexible disk 1200, a compact disk 1300, an IC chip 1400, a cassette tape 1500, and the like. According to the recording medium on which such a program is recorded, it is possible to easily store, transport, and sell the program.
[0216]
[Second embodiment]
(Basic configuration of gaming machines)
A second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 24 shows an appearance of the gaming machine 3 according to the present embodiment. As shown in the figure, vertically long display windows 4L, 4C and 4R are provided on the front of the gaming machine 3. Inside each of the display windows 4L, 4C, 4R, reels 5L, 5C, 5R for displaying a predetermined symbol are provided.
[0219]
The gaming machine 3 has a stop button 7L for stopping each of the reels 5L, 5C, 5R after the reels 5L, 5C, 5R are rotated by operating a start lever 6 for starting the respective reels 5L, 5C, 5R. , 7C, and 7R are stopped, and when the rotation of each reel is stopped, when the combination of the symbols held on each stopped reel and the combination of the symbols for the winning combination set in advance match, a predetermined The state shifts to a prize (win) state in which a large number of game values (medals and the like) are discharged.
[0218]
As shown in the figure, the internal structure of the gaming machine 3 is almost the same as the internal structure of the conversation control device 1 in the first embodiment, but the utterance sentence search unit 371, the utterance sentence database 501, and the count unit 2000 And the function of the topic search unit 360 is slightly different from that of the first embodiment. Except for this difference, the structure is the same as that of the first embodiment and the modified example, and the description of the structure other than the difference will be omitted.
[0219]
In the first embodiment, the conversation control device 1 performs a process of acquiring an optimal answer sentence corresponding to the utterance content based on the utterance content from the user. In the present embodiment, the gaming machine 3 The difference is that a process of outputting a specific sentence (spoken sentence) to the user is performed based on the content of the utterance from the user and the number of hit games counted by the counting unit 2000. The specific description is as follows.
[0220]
The counting unit 2000 is a counting unit that counts the number of times the user operates the start lever 6 after a winning state in which a large number of predetermined game values are discharged. In the present embodiment, the reel stopping unit 2100 , A game control unit 2200, a motor drive unit 2300, a reel position detection unit 2400, a hit determination unit 2500, a start unit 2600, and a game number counting unit 2700.
[0221]
Here, in the present embodiment, after the reels 5L, 5C, 5R are rotated by the operation of the starting lever 6, all the stop buttons 7L, 7C, 7R for stopping the respective reels 5L, 5C, 5R are pressed. When the rotation of all the reels 5L, 5C, 5R is stopped, one game ends. Therefore, in the present embodiment, the counting unit 2000 counts the number of times the user has played the game after the winning state.
[0222]
The start unit 2600 rotates all the reels 5L, 5C, 5R by operating the start lever 6. Specifically, the start unit 2600 that has detected the operation of the starting lever 6 outputs a rotation command signal for rotating all the reels 5L, 5C, 5R to the game control unit 2200.
[0223]
The game control unit 2200 to which the rotation command signal has been input from the reel stop unit 2100 outputs the input rotation command signal to the motor drive unit 2300. The start unit 2600 also outputs an operation start signal indicating that the start lever 6 has been operated to the game control unit 2200. The game control unit 2200 to which the operation start signal is input from the start unit 2600 outputs the input operation start signal to the game number counting unit 2700.
[0224]
The reel stop unit 2100 stops the rotation of the reels 5L, 5C, 5R corresponding to the pressed stop buttons 7L, 7C, 7R by pressing the stop buttons 7L, 7C, 7R. Specifically, upon detecting that any one of the stop buttons 7L, 7C, 7R is pressed, the reel stop unit 2100 stops the reels 5L, 5C, 5R corresponding to the pressed stop buttons 7L, 7C, 7R. A rotation stop instruction signal for causing the game control unit 2200 to output is output. The game control unit 2200 to which the rotation stop command signal is input from the reel stop unit 2100 outputs the input rotation stop command signal to the motor drive unit 2300.
[0225]
The motor drive unit 2300 drives and stops each of the electric motors 2401L, 2401C, 2401R. Each of the electric motors 2401L, 2401C, 2401R is disposed on each of the reels 5L, 5C, 5R, and is driven to rotate by a drive source (such as a voltage pulse) from a motor drive unit 2300. For example, a stepping motor may be used.
[0226]
Specifically, the motor drive unit 2300, to which the rotation command signal is input from the game control unit 2200, sets a drive source for driving each of the electric motors 2401L, 2401C, 2401R based on the input rotation command signal. The electric motors 2401L, 2401C, and 2401R are supplied. Each of the electric motors 2401L, 2401C, 2401R rotates each of the reels 5L, 5C, 5R by a driving source supplied from the motor driving unit 2300.
[0227]
On the other hand, the motor drive unit 2300 to which the rotation stop command signal has been input from the game control unit 2200 does not supply a drive source to the electric motors 2401L, 2401C, 2401R to be stopped based on the input rotation stop command signal. . The electric motors 2401L, 2401C, 2401R stop the rotation of the corresponding reels 5L, 5C, 5R when the driving source is not supplied from the motor driving unit 2300.
[0228]
The reel position detector 2400 detects the rotation position of each of the reels 5L, 5C, 5R. Here, from each of the reels 5L, 5C, 5R, a start pulse for notifying the start position of the rotation is generated every one rotation. A code number is given to each symbol drawn on the outer periphery of each of the reels 5L, 5C, 5R at a constant rotation pitch of each of the reels 5L, 5C, 5R based on the rotation start position. ing.
[0229]
More specifically, the reel position detection unit 2400 sets a code number assigned to each reel 5L, 5C, 5R for each rotation pitch on the basis of the start pulse generated from each reel 5L, 5C, 5R. The code numbers are detected for each of 5L, 5C, and 5R, and the detected code numbers are output to the hit determination unit 2500. When the rotation of each of the reels 5L, 5C, 5R is stopped, the reel position detection unit 2400 hits each code number detected when the rotation is stopped and a stop signal indicating that the reels 5L, 5C, 5R are stopped. Output to determination section 2500.
[0230]
When the rotation of each of the reels 5L, 5C, and 5R is stopped, the hit determination unit 2500 determines the combination of the symbols on each of the stopped reels 5L, 5C, and 5R and the combination of the symbols for the winning set in advance. When they match, a transition is made to a winning state where a large number of predetermined game values are discharged.
[0231]
Specifically, the hit judging section 2500 to which the stop signal and the respective code numbers are input from the reel position detecting section 2400 receives a plurality of preset plural numbers based on the input stop signal and the detected respective code numbers. The winning code numbers (hereinafter abbreviated as “winning numbers”) are compared with all the detected code numbers, and if any of the winning numbers matches all the detected code numbers, a winning (Winning). The hit determination unit 2500 that has determined that the game is a hit outputs a hit signal indicating the hit to the game number counting unit 2700.
[0232]
The number-of-games counting section 2700 counts the number of games played after winning. Specifically, the game number counting unit 2700, to which the operation start signal from the game control unit 2200 and the hit signal from the hit determination unit 2500, are input, the game number counting unit 2700 based on the input operation start signal and hit signal, The number of times is counted, and the counted number is output as a count signal to the talking sentence search unit 371.
[0233]
Here, a topic title (second morpheme information) indicating a morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof is associated with first numerical information such as a numerical value and a sign, and the conversation database 500 ( The morpheme storage means) stores a plurality of the topic titles in advance.
[0234]
In the present embodiment, as shown in FIG. 26, a plurality of the above-described topic titles are associated with a utterance content that will be input from the user or a discourse range indicating a morpheme that is relevant to the answer content to the user. It is assumed that the first numerical information is associated with each topic title, and a plurality of discourse ranges are stored in the conversation database 500 in advance.
[0235]
That is, as shown in FIG. 27, the discourse range is “today”, and the topic titles associated with the discourse range “today” are (today; *; attached) and (today; *; ), (Today; *; not applicable), (today; *; no), and the first numerical information associated with each of the topic titles is +1, +1, -1, -1, and the discourse A plurality of conversation ranges other than the ranges are stored in the conversation database 500.
[0236]
In the present embodiment, as described above, the first numerical value information is set to +1 if the phrase (today is on) (today; *; is attached) that praise the gaming machine 3 as described above. If the phrase rebounds (does not hit today) (today; *; does not hit), the value is assumed to be -1.
[0237]
The magnitude of the first numerical information can be associated with the magnitude of the degree of emotion (second numerical information) held by the user. Specifically, as shown in FIG. 28, for example, if the first numerical information is “−1”, the emotion degree corresponding to the first numerical information is “bad”, and if the first numerical information is “0”, If the degree of emotion associated with this is set to “normal” and the first numerical information is “+1”, the degree of emotion associated with this can be set to “good”. The sentence sentence search unit 371, which will be described later, can select a sentence to be sent to the user according to the degree of the emotion level.
[0238]
For example, when the magnitude of the degree of emotion associated with the topic title is “+1”, the talking sentence search unit 371 described later pleases the user because the degree of the degree of emotion is in the positive direction. You can select a sentence.
[0239]
The spoken sentence database 501 (sentence storage means) stores a sentence spoken to the user in advance in association with the second numerical information (degree of emotion) such as a numerical value and a code. In the present embodiment, as shown in FIG. 29, the sentence to be spoken is associated with the degree of emotion and prediction information indicating the number of times the user is expected to operate the starting lever 6 after the winning state. It is assumed that a plurality of speaking sentence databases 501 are stored in advance in each of the speaking sentence database 501 for each emotion level and for each piece of expected information (see “Talking Sentence Table” shown in FIG. 29).
[0240]
In the present embodiment, as described above, the content of the spoken sentence differs depending on the number of games played by the user after the hit and the degree of emotion. Changing the content of the spoken sentence in accordance with the number of games played after the above, in the case of a hit, a large number of game values (medals and the like) are discharged, but the game value is determined according to the number of games thereafter. The number of is decreasing. For this reason, if the gaming machine 3 emits a specific utterance sentence (for example, “medals are steadily decreasing”) to the user as the game value decreases, the user will be thrilled and excited. You can play the game while tasting.
[0241]
Further, since the content of the spoken sentence changes depending on the magnitude of the emotion level, the gaming machine 3 can change the content of the sentence one by one in accordance with the magnitude of the emotion level, and the emotion held by the user When the degree is high, words of encouragement can be given to the user, and the user can play the game more happily by the output spoken sentence.
[0242]
The topic search unit 360 collates the first morpheme information extracted by the sentence structure analysis unit 430 with each of the topic titles stored in advance, and searches each topic title for a topic title including the first morpheme information. A first acquiring unit for acquiring first numerical information associated with the searched topic title.
[0243]
Also, the topic search unit 360 collates each topic title associated with the discourse range searched by the discourse range determination unit 340 with the first morpheme information extracted by the sentence structure analysis unit 430, and From the information, a topic title including the first morpheme information is searched, and first numerical information associated with the searched topic title is obtained.
[0244]
Specifically, the topic search unit 360 to which the topic search command signal has been input from the discourse range determination unit 340 determines the discourse range based on the discourse range corresponding to the input topic search command signal and the first morpheme information. A topic title that matches the first morpheme information is searched from among the associated topic titles, and first numerical information associated with the searched topic title is obtained. The topic search unit 360 that has obtained the first numerical information outputs the obtained first numerical information as a numerical signal to the talking sentence search unit 371.
[0245]
The talking sentence search unit 371 collates the first numerical information with each pre-stored second numerical information based on the first numerical information obtained by the topic search unit 360, and From the second numerical information that matches the first numerical information, and obtains a spoken sentence associated with the searched second numerical information.
[0246]
In addition, the talking sentence search unit 371 generates the second numerical information and the prediction information of each of the second numerical information and the prediction information stored in advance based on the first numerical information acquired by the topic search unit 360 and the number of times counted by the game number counting unit 2700. From among them, the second numerical information and the expected information that match the first numerical information and the counted number, respectively, are searched, and the talking sentence associated with the searched second numerical information and the expected information is also obtained. .
[0247]
Specifically, the speaking sentence search unit 371 to which the count signal from the game number counting unit 2700 and the numerical signal from the topic search unit 360 are input, as shown in FIG. Based on the number of games (for example, five times) and the first numerical information (for example, “+1”) corresponding to the input numerical signal, the number of times (five) and the first numerical information (+1) match each other. The expected sentence (5 times) and the degree of emotion (+1) to be searched are searched, and the spoken sentence associated with the retrieved expected information (5 times) and the degree of emotion (+1) (it looks great today!) Obtained from the database 501.
[0248]
The wording sentence search unit 371 that has acquired the wording sentence outputs the acquired wording sentence to the management unit 310, and the management unit 310 to which the wording sentence is input from the wording sentence search unit 371 outputs the input wording sentence. The output unit 600 outputs the spoken sentence from the management unit 310 and outputs the input spoken sentence by voice or displays it on the screen.
[0249]
The talking sentence search unit 371 may sequentially accumulate numerical values corresponding to the first numerical information acquired by the topic search unit 360, and use the sequentially accumulated numerical values as first numerical information. Thereby, the talking sentence search unit 371 can use the numerical value sequentially accumulated as the first numerical information. If the second numerical information that matches this first numerical information is set as the emotion degree, the sentence search unit 371 can change from the past to the present. Based on the overall degree of emotion, the corresponding sentence can be searched.
[0250]
(Gaming control method using a gaming machine)
The game control method using the gaming machine having the above configuration can be implemented by the following procedure. FIG. 30 is a flowchart showing the procedure of the game control method according to the present embodiment.
[0251]
As shown in the figure, first, the input unit 100 performs a step of acquiring the utterance content input by the user (S201). Then, the morpheme extraction unit 410 performs a step of specifying a character string constituting the utterance content based on the utterance content obtained by the input unit 100 and extracting each morpheme from the specified character string (S202, S203).
[0252]
Thereafter, the phrase analysis unit 420 performs a step of compiling each morpheme into a phrase format based on each morpheme extracted by the morpheme extraction unit 410 (S204). In the present embodiment, morphemes belonging to one phrase form are collectively referred to as first morpheme information. The processing of S201 to S204 is the same as the processing of S101 to S104 described in the first embodiment. Therefore, a detailed description of these processes will be omitted.
[0253]
Next, the topic search unit 360 performs a step of acquiring the corresponding first numerical information (S205). Specifically, the topic search unit 360 to which the topic search command signal has been input from the discourse range determination unit 340 determines the discourse range based on the discourse range corresponding to the input topic search command signal and the first morpheme information. A topic title that matches the first morpheme information is searched from among the associated topic titles, and first numerical information associated with the searched topic title is obtained. The topic search unit 360 that has obtained the first numerical information outputs the obtained first numerical information as a numerical signal to the talking sentence search unit 371.
[0254]
Then, after the count unit 2000 has reached a state of hitting a large number of predetermined game values, a step of counting the number of times the user has operated the start lever 6 (the number of games after the hit) is performed (S206). Thereafter, the speaking sentence search unit 371 performs a step of acquiring the corresponding speaking sentence (S207).
[0255]
Specifically, the speaking sentence search unit 371 to which the count signal from the game number counting unit 2700 and the numerical signal from the topic search unit 360 are input, as shown in FIG. Based on the number of games (for example, five times) and the first numerical information (for example, “+1”) corresponding to the input numerical signal, the number of times (five) and the first numerical information (+1) match each other. Sentence database that searches for expected information (5 times) and degree of emotion (+1), and talks a sentence associated with the searched information (5 times) and degree of emotion (+1). 501.
[0256]
The wording sentence search unit 371 that has acquired the wording sentence outputs the acquired wording sentence to the management unit 310, and the management unit 310 to which the wording sentence is input from the wording sentence search unit 371 outputs the input wording sentence. The output unit 600 outputs the spoken sentence from the management unit 310 and outputs the input spoken sentence by voice or displays it on the screen.
[0257]
(Operations and effects of the gaming machine and the game control method)
According to the invention having the above configuration, the talking sentence search unit 371 collates the first numerical information with each of the previously stored second numerical information based on the first numerical information acquired by the topic search unit 360, From each of the second numerical information, it is possible to search for second numerical information that matches the first numerical information, and to obtain a spoken sentence associated with the searched second numerical information. Can output a spoken sentence corresponding to the utterance content from the user.
[0258]
For this reason, if the spoken sentence output from the gaming machine 3 is a sentence that stimulates the user's emotion, the user will feel more thrilled and excited by the output sentence, until the sentence is reached. You can have more fun with your time.
[0259]
In particular, if the second numerical information is regarded as the degree of emotion held by the user, and when the degree of emotion is high, the rank of the image held by the user is set in a better direction, the speaking sentence search unit 371 can If the degree of emotion corresponding to the retrieved second numerical information is high, the feelings held by the user are good. Therefore, a sentence sentence associated with the high degree of emotion, for example, a sentence encouraging the user (" The user can enjoy the game while enjoying the thrill and excitement.
[0260]
In addition, the talking sentence search unit 371 uses the first numerical information acquired by the topic search unit 360 and the number of times counted by the game number counting unit 2700 (the number of hit games) to store each second stored in advance. From the numerical information and each forecast information, search for the second numerical information and the forecast information corresponding to the first numerical information and the number of times, respectively, and search for the talking sentence associated with the searched second numerical information and the forecast information. Since it is possible to acquire the wording sentence, the wording sentence search unit 371 can change the wording sentence to be acquired according to not only the acquired first numerical information but also the number of games after the hit.
[0261]
Changing the content of the spoken sentence in accordance with the number of games played after the above, in the case of a hit, a large number of game values (medals and the like) are discharged, but the game value is determined according to the number of games thereafter. The number of is decreasing. For this reason, if the gaming machine emits a specific speaking sentence (for example, “medals are steadily decreasing”) to the user with the decrease in the game value, the user will be thrilled and excited. You can play the game more fun.
[0262]
Further, the topic search unit 360 does not need to collate all the topic titles with the extracted first morphological information, and each topic title associated only with the searched “discussion range” and the extracted first morphological information. Since only the morphological information is collated, a topic title including the first morphological information can be searched (pinpoint search) from each topic title in a short time.
[0263]
As a result, the story-telling sentence search unit 371 can search for the relevant topic title in a short time, and the story-telling sentence search unit 371 performs the search based on the first numerical information associated with the searched topic title. It is possible to quickly search for a spoken sentence associated with second numerical information or the like that matches one numerical information.
[0264]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, a sentence that stimulates the user's emotion is output based on the utterance content uttered by the user, thereby giving the user both excitement and thrill. Can be.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a conversation control system according to a first embodiment.
FIG. 2 is a block diagram illustrating an internal structure of a conversation control unit and a sentence analysis unit according to the first embodiment.
FIG. 3 is a diagram illustrating the content of each morpheme extracted by a morpheme extraction unit according to the first embodiment.
FIG. 4 is a diagram showing the contents of each phrase extracted by a phrase analysis unit in the first embodiment.
FIG. 5 is a diagram illustrating contents of “case” specified by a sentence structure analysis unit according to the first embodiment.
FIG. 6 is a diagram illustrating “utterance sentence type” specified by an utterance type determination unit according to the first embodiment.
FIG. 7 is a diagram showing the contents of each dictionary stored in the utterance type database in the first embodiment.
FIG. 8 is a diagram showing contents of a hierarchical structure constructed inside a conversation database in the first embodiment.
FIG. 9 is a diagram showing a detailed relationship of a hierarchical structure constructed inside a conversation database in the first embodiment.
FIG. 10 is a diagram showing the contents of a “topic title” constructed inside a conversation database in the first embodiment.
FIG. 11 is a diagram showing the contents of “type of answer sentence” associated with “topic title” constructed inside the conversation database in the first embodiment.
FIG. 12 is a diagram showing contents of “topic title” and “answer sentence” belonging to a “discussion range” constructed inside a conversation database in the first embodiment.
FIG. 13 is a diagram illustrating contents of reflection element information stored in a reflection element database according to the first embodiment.
FIG. 14 is a diagram showing parrot return elements stored in a parrot return element database and the contents of morphemes of the parrot return elements in the first embodiment.
FIG. 15 is a flowchart illustrating a procedure of a conversation control method according to the first embodiment.
FIG. 16 is a diagram showing utterance contents arranged by a morpheme extraction unit in the first modification.
FIG. 17 is a diagram illustrating an internal configuration of a topic search unit according to a second modification.
FIG. 18 is a diagram illustrating a manner in which the ratio calculation unit in the second modification checks each morpheme belonging to “case configuration” and each “topic title” for each “topic title”.
FIG. 19 is a diagram illustrating a manner in which the ratio calculation unit in the second modification checks each morpheme belonging to “each component” and each morpheme belonging to “topic title” for each “case”.
FIG. 20 is a diagram illustrating a schematic configuration of a conversation control system according to a third modification.
FIG. 21 is a diagram illustrating an internal configuration of a topic search unit in a fifth modification.
FIG. 22 is a diagram illustrating a manner in which a topic search unit in the sixth modification example compares first morpheme information with a topic title or an answer sentence.
FIG. 23 is a diagram illustrating a recording medium that stores a program according to the first embodiment.
FIG. 24 is a view illustrating an appearance of a gaming machine according to a second embodiment.
FIG. 25 is a view showing the internal configuration of the gaming machine according to the second embodiment.
FIG. 26 is a diagram showing a detailed relationship of a hierarchical structure of a discourse range group constructed inside a conversation database in the second embodiment.
FIG. 27 is a diagram showing contents of a topic title and first numerical information associated with a discourse range in the second embodiment.
FIG. 28 is a diagram illustrating a correspondence relationship between first numerical information and second numerical information in the second embodiment.
FIG. 29 is a diagram showing the contents of a speaking sentence table stored inside a speaking sentence database in the second embodiment.
FIG. 30 is a flowchart showing a procedure of a game control method according to the second embodiment.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Conversation control device, 2 ... Server, 3 ... Game machine, 4L, 4C, 4R ... Display window, 5L, 5C, 5R ... Reel, 6 ... Start lever, 7L, 7C, 7R ... Stop button, 100 ... Input part , 200: voice recognition unit, 300: conversation control unit, 310: management unit, 320: reflective determination unit, 330: determination unit, 340: discourse range determination unit, 350: abbreviation sentence complement unit, 360: topic search unit, 361: ratio calculation unit, 362: selection unit, 363: deletion unit, 364: discourse addition unit, 370: answer sentence search unit, 371: spoken sentence search unit, 400: sentence analysis unit, 410: morpheme extraction unit, 420 ... Sentence analysis unit, 430: sentence structure analysis unit, 440: utterance type determination unit, 450: morphological database, 460: utterance type database, 500: conversation database, 501: spoken sentence database, 600 ... Power unit, 700: Voice recognition dictionary storage unit, 800: Communication unit, 801: Reflection element database, 802: Parrot return element database, 900: Communication unit, 1000: Communication network, 1100: Hard disk, 1200: Flexible disk, 1300: Compact Disc 1400 IC chip 1500 tape cassette 2000 counting unit 2100 reel stop unit 2200 game control unit 2300 motor drive unit 2400 reel position detection unit 2401 L, 2401 C, 2401 R electric motor 2500 2500 hit determination unit 2600 start unit 2700 game count unit

Claims

A plurality of reels for displaying a predetermined symbol are provided, and after the reels are rotated by the operation of a start lever for starting the respective reels, when the rotation of the respective reels is stopped, each of the stopped reels is A game machine that shifts to a winning state in which a predetermined number of game values are discharged when a combination of symbols having
The second morpheme information indicating a morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof is associated with first numerical information such as a numerical value, a sign, and the like. Storage means;
A sentence to be spoken to the user is associated with the second numerical information, and a sentence storage means for storing a plurality of the sentences in advance;
Character recognition means for specifying a character string indicating the utterance content based on the utterance content input by the user;
Based on the character string specified by the character recognition means, morpheme extraction means for extracting each morpheme constituting the minimum unit of the character string as first morpheme information,
The first morpheme information extracted by the morpheme extraction means is compared with each of the second morpheme information stored in advance, and the second morpheme including the first morpheme information is selected from the second morpheme information. A first obtaining means for searching for information and obtaining the first numerical information associated with the searched second morphological information,
Based on the first numerical information obtained by the first obtaining unit, the first numerical information is compared with each of the second numerical information stored in advance, from among the respective second numerical information, A gaming machine comprising: a second acquisition unit that retrieves the second numerical information that matches the first numerical information and acquires the sentence associated with the retrieved second numerical information.

The gaming machine according to claim 1,
The first numerical information is associated with each of the second morphological information,
The sentence is associated with the second numerical information and expected information indicating the number of times the user is expected to operate the start lever after the winning state is established, and the sentence is associated with the second numerical information. Are stored in advance for each of the forecast information and
After the winning state, a counting means for counting the number of times the user has operated the start lever,
The second acquisition unit is based on the first numerical information acquired by the first acquisition unit and the number of times counted by the counting unit, based on each of the second numerical information and the forecast information stored in advance. From among the second numerical information and the expected information that match the first numerical information and the number of times, respectively, and obtain the sentence associated with the searched second numerical information and the expected information A gaming machine characterized by:

The gaming machine according to claim 2,
A plurality of the second morpheme information is associated with a discourse range indicating a morpheme relevant to an utterance content or an answer content to the user that will be input from the user, and the second morpheme information is The first numerical information is associated with each, the plurality of discourse ranges are stored in advance,
The discourse matching the first morpheme information extracted by the morpheme extraction means with each of the pre-stored discourse ranges, and matching the morpheme included in the first morpheme information from each of the discourse ranges It has a discourse search means for searching the range,
The first acquisition unit compares the respective second morpheme information associated with the discourse range searched by the discourse search unit with the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit, A gaming machine that retrieves the second morpheme information including the first morpheme information from the second morpheme information, and acquires the first numerical information associated with the retrieved second morpheme information. .

The gaming machine according to claim 3,
A gaming machine, wherein the second acquiring means sequentially accumulates numerical values corresponding to the first numerical information acquired by the first acquiring means, and uses the sequentially accumulated numerical values as the first numerical information.

A plurality of reels for displaying a predetermined symbol are provided, and after the respective reels are rotated by the operation of a start lever for starting the respective reels, when the rotation of the respective reels is stopped, each of the stopped respective reels is stopped. A game control method for a gaming machine that shifts to a winning state in which a large number of predetermined game values are discharged when a combination of symbols having a match with a preset combination of winning symbols,
The second morpheme information indicating a morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof is associated with first numerical information such as a numerical value and a sign, and a plurality of the second morpheme information are stored in advance. When,
A sentence that speaks to the user is associated with the second numerical information, and a plurality of sentences are stored in advance;
Identifying a character string indicating the utterance content based on the utterance content input by the user;
Based on the identified character string, extracting each morpheme constituting the minimum unit of the character string as first morpheme information;
The extracted first morpheme information is compared with each of the previously stored second morpheme information, and from each of the second morpheme information, the second morpheme information including the first morpheme information is searched for. Acquiring the first numerical information associated with the retrieved second morphological information;
Based on the obtained first numerical information, the first numerical information is compared with each of the previously stored second numerical information, and from the respective second numerical information, the first numerical information is matched with the first numerical information. Retrieving said second numerical information, and acquiring the sentence associated with the retrieved second numerical information.

It is a game control method according to claim 5,
The first numerical information is associated with each of the second morphological information,
The sentence is associated with the second numerical information and expected information indicating the number of times the user is expected to operate the start lever after the winning state is established, and the sentence is associated with the second numerical information. Are stored in advance for each of the forecast information and
Counting the number of times the user has operated the starting lever after the winning state has been reached;
Based on the obtained first numerical information and the counted number of times, from among the previously stored second numerical information and each of the forecast information, the first numerical information and the number of times coincide with each other. Retrieving the second numerical information and the expected information, and acquiring the sentence associated with the retrieved second numerical information and the predicted information.

It is a game control method according to claim 6,
A plurality of the second morpheme information is associated with a discourse range indicating a morpheme relevant to an utterance content or an answer content to the user that will be input from the user, and the second morpheme information is The first numerical information is associated with each, the plurality of discourse ranges are stored in advance,
Collating the extracted first morpheme information with each of the prestored discourse ranges, and searching the discourse ranges for the discourse ranges that match the morphemes included in the first morpheme information; When,
The second morpheme information associated with the searched discourse range is compared with the extracted first morpheme information, and from among the second morpheme information, the second morpheme information including the first morpheme information is included. Retrieving dimorphological information and obtaining the first numerical information associated with the retrieved second morphological information.

It is a game control method according to claim 7,
A game control method characterized by sequentially accumulating numerical values corresponding to the acquired first numerical information, and using the sequentially accumulated numerical values as the first numerical information.

A plurality of reels for displaying a predetermined symbol are provided, and after the reels are rotated by the operation of a start lever for starting the respective reels, when the rotation of the respective reels is stopped, each of the stopped reels is When the combination of symbols having a match with a predetermined combination of winning symbols, a game machine program that shifts to a winning state that discharges a large number of predetermined game values,
On the computer,
The second morpheme information indicating a morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof is associated with first numerical information such as a numerical value and a sign, and a plurality of the second morpheme information are stored in advance. When,
A sentence that speaks to the user is associated with the second numerical information, and a plurality of sentences are stored in advance;
Identifying a character string indicating the utterance content based on the utterance content input by the user;
Based on the identified character string, extracting each morpheme constituting the minimum unit of the character string as first morpheme information;
The extracted first morpheme information is compared with each of the previously stored second morpheme information, and from each of the second morpheme information, the second morpheme information including the first morpheme information is searched for. Acquiring the first numerical information associated with the retrieved second morphological information;
Based on the obtained first numerical information, the first numerical information is compared with each of the previously stored second numerical information, and from the respective second numerical information, the first numerical information is matched with the first numerical information. Retrieving the second numerical information, and acquiring the sentence associated with the retrieved second numerical information.

The program according to claim 9,
The first numerical information is associated with each of the second morphological information,
The sentence is associated with the second numerical information and expected information indicating the number of times the user is expected to operate the start lever after the winning state is established, and the sentence is associated with the second numerical information. Are stored in advance for each of the forecast information and
Counting the number of times the user has operated the starting lever after the winning state has been reached;
Based on the obtained first numerical information and the counted number of times, from among the previously stored second numerical information and each of the forecast information, the first numerical information and the number of times coincide with each other. Retrieving the second numerical information and the expected information, and acquiring the sentence associated with the retrieved second numerical information and the predicted information.

The program according to claim 10, wherein:
A plurality of the second morpheme information is associated with a discourse range indicating a morpheme relevant to an utterance content or an answer content to the user that will be input from the user, and the second morpheme information is The first numerical information is associated with each, the plurality of discourse ranges are stored in advance,
Collating the extracted first morpheme information with each of the prestored discourse ranges, and searching the discourse ranges for the discourse ranges that match the morphemes included in the first morpheme information; When,
The second morpheme information associated with the searched discourse range is compared with the extracted first morpheme information, and from among the second morpheme information, the second morpheme information including the first morpheme information is included. Retrieving dimorphological information and acquiring the first numerical information associated with the retrieved second morphological information.

The program according to claim 11, wherein
A program for sequentially accumulating numerical values corresponding to the acquired first numerical information and executing a process of sequentially accumulating the numerical values as the first numerical information.