JP2004030323A

JP2004030323A - System and method for information transmission, and program

Info

Publication number: JP2004030323A
Application number: JP2002186780A
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: 2002-06-26
Filing date: 2002-06-26
Publication date: 2004-01-29

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To prevent contents different from input information from being reported to a person concerned with the input information (e.g. a person in charge) and to prevent the input information from being reported to a person having no relation with the input information. <P>SOLUTION: This invention is provided with: a morpheme extraction part 410 which extracts first morpheme information; a conversation database 500 which previously stores a plurality of pieces of second morpheme information where the second morpheme information showing a specified morpheme and a mail address are correlated to each other, a retrieval part 360 which collates the first morpheme information with the second morpheme information to retrieve second morpheme information from the individual pieces of second morpheme information; a mail address acquisition part 380 which obtains the mail address correlated to the second morpheme information; and a transmission part 810 which transmits a character string of the input information to a PC terminal at the destination corresponding to the mail address. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、送信元の端末装置が、利用者から入力された入力情報を、宛先の端末装置に送信する情報送信システム、情報送信方法、プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、例えば、ある商品の販売を行っている会社において、上記商品についての問い合わせを、利用者（例えば、顧客）から口頭で受けた者は、電話等でその問い合わせと関係する者（例えば、問い合わせを担当する担当者）に連絡していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した手法では、利用者からの問い合わせを口頭で受けた者が、常に、上記問い合わせ内容を正確に理解しているとは限らないので、問い合わせを受けた者が、問い合わせ内容を誤解して、担当者に連絡してしまう場合があった。また、上述した方法では、上記問い合わせを受けた者が、問い合わせに関係する担当者をいちいち調べる必要があったため、問い合わせを受けた者があわてていたような場合には、問い合わせに関係する担当者を間違ってしまい、問い合わせと関係ない者に連絡してしまう場合もあった。
【０００４】
そこで、本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、利用者からの入力情報（問い合わせ内容等）を自動で、所定の宛先の端末装置（例えば、問い合わせを担当する担当者の端末装置）に送信することにより、入力情報と異なる内容が、入力情報に関係する者（例えば、上記担当者）に通知されることを防止するとともに、入力情報が、入力情報に関係しない者に通知されてしまうことを防止できる情報送信システム、情報送信方法、プログラムの提供を目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本願に係る発明は、上記課題を解決すべくなされたものであり、送信元の端末装置が、利用者から入力された入力情報を、宛先の端末装置に送信する際に、利用者から入力された前記入力情報を示す文字列を特定し、特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出し、所定の形態素を示す第二形態素情報と、宛先の端末装置を特定するための宛先情報とが対応づけられており、前記第二形態素情報を予め記憶手段に複数記憶し、抽出された前記第一形態素情報と、前記各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、前記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し、検索された前記第二形態素情報に基づいて、前記第二形態素情報に対応づけられた前記宛先情報を取得し、送信元の端末装置において、取得された前記宛先情報に基づいて、当該宛先情報に対応する宛先の端末装置に、前記入力情報の文字列を送信することを特徴とするものである。
【０００６】
本発明によれば、形態素抽出手段は、利用者からの入力情報（発話内容）に基づいて、第一形態素情報を抽出し、第二形態素情報検索手段が、第一形態素情報と、各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報を検索し、宛先情報取得手段が、検索された第二形態素情報に基づいて、上記第二形態素情報に対応づけられた宛先情報を取得し、送信手段は、取得した宛先情報に基づいて、当該宛先情報に対応する宛先の端末装置に、上記入力情報の文字列を送信する。
【０００７】
このため、宛先の端末装置を特定するための宛先情報を、利用者から入力された入力情報（問い合わせ内容等）に関係する者（問い合わせ内容に関係する担当者など）の端末装置に割り当てられた宛先情報とすれば、利用者から問い合わせ内容等の入力情報の文字列を自動で、入力情報に関連する宛先の端末装置（例えば、問い合わせを担当する担当者の端末装置）に送信することができる。これにより、誤った内容の入力情報が、入力情報に関連する者（例えば、上記担当者）に通知されてしまうことを防止するとともに、入力情報の文字列が、入力情報に関連しない者に通知されてしまうことを防止することが可能となる。
【０００８】
また、本発明は、上記発明において、前記記憶手段に記憶された各第二形態素情報には、各々、利用者への回答内容が対応づけられており、検索された前記第二形態素情報に基づいて、前記第二形態素情報に対応づけられた前記回答内容を取得することを特徴とするものである。
【０００９】
本発明によれば、記憶手段に記憶された各第二形態素情報には、各々、利用者への回答内容が対応づけられており、回答取得手段は、検索された第二形態素情報に基づいて、上記第二形態素情報に対応づけられた回答内容を取得する。
【００１０】
このため、利用者から入力情報（例えば、問い合わせ内容等）が入力された場合、例えば、利用者への回答文として、（担当者に連絡します）等の回答文が出力できるので、利用者の入力情報はどのように扱われるのかという利用者が抱く不安を解消することができる。また、利用者が入力情報として、苦情内容を入力したような場合には、例えば、利用者への回答文として、（申しわけありません、担当者に連絡します）等の回答文が出力できるので、利用者が抱く不満の解消につなげることができる。
【００１１】
また、本発明は、上記発明において、利用者から入力されるであろう入力情報又は利用者への回答内容に関連性のある形態素を示す談話範囲には、前記第二形態素情報が複数関連づけられており、前記談話範囲を予め前記記憶手段に複数記憶し、抽出された前記第一形態素情報と、前記各談話範囲とを照合し、前記各談話範囲の中から、前記第一形態素情報に含まれるいずれか一つの形態素と一致する前記談話範囲を検索し、検索された前記談話範囲に関連づけられている前記各第二形態素情報と、前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報とを照合し、前記各第二形態素情報の中から、前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情報を検索することを特徴とするものである。
【００１２】
本発明によれば、会話制御装置が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（ピンポイントで検索することが可能）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。
【００１３】
この結果、会話制御装置１は、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することができるので、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宛先情報や回答文を短時間で取得することができ、利用者からの入力情報に対して迅速に回答することができるとともに、入力情報の文字列を宛先の端末装置に迅速に送信することができる。
【００１４】
また、会話制御装置は、第一形態素情報を含む第二形態素情報を検索するので、利用者の入力情報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、会話制御装置を開発する開発者は、利用者から入力されるであろう入力情報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。
【００１５】
【発明の実施の形態】
［実施の形態１］
（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。
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【００５５】
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）。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
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。
【００６３】
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。
【００６４】
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。
【００６５】
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。
【００６６】
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。
【００６７】
鸚鵡返し判定部３３０は、形態素抽出部４２０で抽出された現在の第一形態素情報と、鸚鵡返し要素データベース８０２に記憶されている過去の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。
【００６８】
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。
【００６９】
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。
【００７０】
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）。
【００７１】
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。
【００７２】
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。
【００７３】
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。
【００７４】
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。
【００７５】
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。
【００７６】
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。
【００７７】
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。
【００７８】
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。
【００７９】
”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。
【００８０】
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、第一形態素情報を含む談話範囲を検索する談話検索手段である。
【００８１】
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。
【００８２】
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。
【００８３】
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。
【００８４】
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。
【００８５】
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。
【００８６】
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。
【００８７】
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。
【００８８】
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。
【００８９】
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。
【００９０】
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。
【００９１】
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。
【００９２】
話題検索部３６０は、文節解析部４２０で抽出された第一形態素情報又は省略文補完部３５０で補完された第一形態素情報と、各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報を検索する第一検索手段である。
【００９３】
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。
【００９４】
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。
【００９５】
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。
【００９６】
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。
【００９７】
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。
【００９８】
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。
【００９９】
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。
【０１００】
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。
【０１０１】
（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。
【０１０２】
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。
【０１０３】
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。
【０１０４】
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）。
【０１０５】
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。
【０１０６】
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。
【０１０７】
即ち、文節解析部４２０は、図４に示すように、入力された抽出信号に対応する各形態素に基づいて各形態素の係り受け要素（例えば、が・は・を・・）を抽出し、抽出した係り受け要素に基づいて各形態素を各文節にまとめることを行う。　各形態素を各文節にまとめた文節解析部４２０は、各形態素をまとめた各文節と、各文節を構成する各形態素とを含む文型情報を文型信号として文構造解析部４３０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【０１０８】
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。
【０１０９】
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。
【０１１０】
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。
【０１１１】
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。
【０１１２】
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。
【０１１３】
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。
【０１１４】
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。
【０１１５】
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）。
【０１１６】
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。
【０１１７】
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。
【０１１８】
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）。
【０１１９】
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。
【０１２０】
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。
【０１２１】
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）。
【０１２２】
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。
【０１２３】
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。
【０１２４】
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。
【０１２５】
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）。
【０１２６】
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。
【０１２７】
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。
【０１２８】
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。
【０１２９】
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）。
【０１３０】
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。
【０１３１】
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。
【０１３２】
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。
【０１３３】
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）。
【０１３４】
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。
【０１３５】
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。
【０１３６】
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。
【０１３７】
（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。
【０１３８】
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。
【０１３９】
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。
【０１４０】
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。
【０１４１】
また、鸚鵡返し判定部３３０が、現在の第一形態素情報と過去の第一形態素情報とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれる場合には、反発内容を取得することができるので、鸚鵡返し判定部３３０は、前回入力された入力情報が今回入力された入力情報に含まれている場合には、利用者が前の入力情報と同一の内容を反復して入力したものと判断することができ、利用者が会話制御装置からの回答内容に対して適切に回答していないものと断定することができる。
【０１４２】
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。
【０１４３】
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。
【０１４４】
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。
【０１４５】
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。
【０１４６】
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。
【０１４７】
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。
【０１４８】
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。
【０１４９】
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。
【０１５０】
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。
【０１５１】
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。
【０１５２】
［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。
【０１５３】
（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。
【０１５４】
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。
【０１５５】
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。
【０１５６】
これにより、形態素抽出部４１０が相互に類似する形態素を整理することができるので、会話制御装置を開発する開発者は、相互に類似した各第一形態素情報から把握される意味空間に対応した第二形態素情報及び第二形態素情報に関係する回答内容を逐一作成する必要がなくなり、結果的に、記憶部に格納させるデータ量を低減させることができる。
【０１５７】
（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。
【０１５８】
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。
【０１５９】
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。
【０１６０】
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。
【０１６１】
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。
【０１６２】
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。
【０１６３】
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。
【０１６４】
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。
【０１６５】
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。
【０１６６】
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。
【０１６７】
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。
【０１６８】
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。
【０１６９】
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。
【０１７０】
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）。
【０１７１】
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。
【０１７２】
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。
【０１７３】
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。
【０１７４】
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。
【０１７５】
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。
【０１７６】
（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）。
【０１７７】
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。
【０１７８】
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。
【０１７９】
（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。
【０１８０】
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。
【０１８１】
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。
【０１８２】
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。
【０１８３】
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。
【０１８４】
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。
【０１８５】
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。
【０１８６】
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。
【０１８７】
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。
【０１８８】
（第五変更例）
話題検索部３６０は、図２１に示すように、削除部３６１と、談話付加部３６２とを備えてもよい。削除部３６１は、検索した第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報と談話範囲決定部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。
【０１８９】
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。
【０１９０】
そして、削除部３６１は、検索された第二形態素情報に基づいて、その第二形態素情報と談話範囲決定部３４０で決定された談話範囲を構成する形態素とを照合し、第二形態素情報の中から、談話範囲を構成する形態素と一致する形態素を削除し、形態素が削除された第二形態素情報を削除信号として談話付加部３６２に出力する。
【０１９１】
即ち、削除部３６１は、第二形態素情報を構成する各形態素ｔ１から、談話範囲決定部３４０で決定された現在の談話範囲Ｄ２（このＤ２は、形態素からなるものである）を取り除く（取り除いた結果をｔ２とすると、ｔ２＝ｔ１−Ｄ２）。
【０１９２】
談話付加部３６２は、削除部３６１で形態素が削除された第二形態素情報に基づいて、談話範囲決定部３４０で検索された談話範囲に関連付けられた他の談話範囲を取得し、取得した他の談話範囲を構成する形態素を、第二形態素情報に付加する談話付加手段である。
【０１９３】
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。
【０１９４】
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３６１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）。
【０１９５】
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。
【０１９６】
これにより、利用者の発話内容が”Ａ映画名は面白い？”である場合には、談話付加部３６２は、利用者の発話内容を構成する各形態素（Ａ映画名；＊；面白い）と一致する第二形態素情報（Ａ映画名；＊；面白い）を、他の第二形態素情報（Ｂ映画名；＊；面白い）｛Ｂ映画名は面白い？｝に変更することができるので、回答文検索部３７０は、談話付加部３６２で変更された第二形態素情報に関連付けられた回答文（例えば、”Ｂ映画名は面白いよ”）を取得し、取得した回答文を出力することができる。
【０１９７】
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３６２で付加された形態素を含む第二形態素情報に基づいて、発話内容に関連する回答文を出力することができるので、出力部６００は、回答文検索部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。
【０１９８】
尚、談話付加部３６２は、形態素が削除された第二形態素情報に他の談話範囲を付加するものだけに限定されるものではなく、形態素が削除された第二形態素情報に履歴形態素情報（会話データベース５００に記憶されている）を付加するものであってもよい。
【０１９９】
（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。
【０２００】
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。
【０２０１】
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。
【０２０２】
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。
【０２０３】
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。
【０２０４】
［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。
【０２０５】
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。
【０２０６】
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。
【０２０７】
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。
【０２０８】
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。
【０２０９】
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。
【０２１０】
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。
【０２１１】
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）。
【０２１２】
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。
【０２１３】
［実施の形態２］
本発明の第２の実施の形態について図面を参照しながら以下に説明する。図２４は、本実施の形態に係る情報送信システム（会話制御システム）の構成を示す図であり、図２５は、本実施の形態の会話制御部３００、文解析部４００の構成を示す図である。
【０２１４】
図２４、図２５に示すように、情報送信システムは、実施の形態１の会話制御システムの構成とほぼ同じであるが、以下の機能、構成の点において、相違する。本実施の形態では、この相違する点以外の構成については、実施の形態１、変更例の構成と同じであるので、相違する点以外の構成についての説明は省略する。
【０２１５】
本実施の形態では、管理部３１０の機能、会話データベース５００の機能が異なる点、メールアドレス取得部３８０、通信部（送信部及び受信部）８１０が設けられている点、発話種類判定部４４０、発話種類データベース４６０、省略文補完部３５０が設けられていない点において、実施の形態１と相違する。
【０２１６】
また、会話制御装置１は、例えば、ＰＣ端末装置で構成されている。会話制御装置１は、公衆ネットワーク１０００（例えば、インターネット）を介して、複数のＰＣ端末装置１００１ａ，１００１ｂ，１００１ｃ，１００１ｄと接続されている。なお、ＰＣ端末装置の代わりに、携帯端末装置を用いても良い。
【０２１７】
入力部１００には、利用者から入力された入力情報が入力される。本実施の形態では、１人の利用者が、１文節の入力情報を入力部１００に入力する場合を例にして説明する。この入力情報とは、例えば、利用者からの問い合わせを示す内容（りんごがくさっているよ、どんなりんごがありますか、等）や、利用者からの感謝や感想を示す内容（貴社のりんごは、すばらしい等）のことである。
【０２１８】
管理部３１０は、音声認識部２００により特定された文字列（入力部１００で取得した利用者による発話内容に対応する文字例）を取得し、保持する保持手段である。例えば、入力部１００により入力された入力情報に基づいて、音声認識部２００が特定した文字列が「りんごがくさっています」の場合には、管理部３１０は、上記特定した文字列「りんごがくさっています」を保持する。
【０２１９】
１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、宛先のＰＣ端末装置を特定するための宛先情報が対応づけられており、会話データベース５００は、上記第二形態素情報を予め複数記憶する記憶手段である。宛先情報は、各ＰＣ端末装置の個々に対してユニークに割り当てられている。本実施の形態では、宛先情報の一例として、メールアドレスを用いて、説明する。
【０２２０】
また、会話データベース５００に記憶された各第二形態素情報には、各々、利用者への回答文が対応付けられている。
【０２２１】
また、利用者から入力されるであろう入力情報又は利用者への回答内容に関連性のある形態素を示す談話範囲には、第二形態素情報が複数関連づけられており、会話データベース５００は、上記談話範囲を予め複数記憶する談話記憶手段でもある。
【０２２２】
会話データベース５００の記憶内容の一例について、図２６を用いて、具体的に説明する。会話データベース５００においては、各談話範囲（りんご）、（みかん）、（バナナ）の各々に、各話題タイトル（第二形態素情報）が対応付けらている。そして、各第二形態素情報には、各々、回答文及びメールアドレスが対応づけられている。
【０２２３】
例えば、談話範囲（りんご）には、話題タイトル（りんご；＊；くさっています）が対応づけられており、上記話題タイトルは、（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。なお、この順番は全ての話題タイトルについて同様とする。上記話題タイトルに対応する回答文は、（申し訳ありません、担当者に連絡します）であり、上記話題タイトルに対応するメールアドレスは、メールアドレス１である。
【０２２４】
なお、本実施の形態では、話題タイトルのアクションに属する形態素については、係り受け要素（する。ます等）を含めたものを考える。
【０２２５】
また、このメールアドレス１は、上記話題タイトルの意味内容に関係する者（例えば、りんごの品質についての苦情処理担当の者）が所有するＰＣ端末装置に割り当てられたメールアドレスである。
【０２２６】
また、談話範囲（りんご）には、話題タイトル（りんご；＊；届いていません）が対応づけられており、その話題タイトルに対応する回答文は、（しばらくお待ちください、担当者に連絡します）であり、上記話題タイトルに対応するメールアドレスは、メールアドレス２である。
【０２２７】
このメールアドレス２は、上記話題タイトルの意味内容に関係する者（例えば、りんごが届いたか否かを管理する者）のＰＣ端末装置に割り当てられたメールアドレスである。
【０２２８】
また、談話範囲（りんご）には、話題タイトル（どんなりんご；＊；ありますか）が対応づけられており、上記話題タイトルに対応する回答文は、（しばらくお待ちください、担当者に連絡します）であり、上記話題タイトルに対応するメールアドレスは、メールアドレス３である。
【０２２９】
このメールアドレス３は、話題タイトルの意味内容に関係する者（例えば、りんごの宣伝担当の者）のＰＣ端末装置に割り当てられたメールアドレスである。談話範囲（みかん）や（バナナ）に対しても、上述の場合と同様に、話題タイトル（第二形態素情報）、回答文、メールアドレスが対応づけられている。
【０２３０】
また、談話範囲決定部（談話範囲検索部）３４０は、形態素抽出部４１０で抽出された第一形態素情報と、各談話範囲とを照合し、各談話範囲の中から、第一形態素情報に含まれるいずれか一つの形態素と一致する談話範囲を検索する。談話範囲決定部３４０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話題検索部３６０に出力する。
【０２３１】
そして、話題検索部（第二形態素情報検索部）３６０は、検索された談話範囲に関連づけられている各第二形態素情報と、形態素抽出部４１０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、第一形態素情報を含む第二形態素情報を検索する。
【０２３２】
例えば、第一形態素情報が（りんご；＊；くさっています）である場合には、談話範囲決定部３４０は、上記第一形態素情報と、各談話範囲（りんご）、（みかん）、（バナナ）とを照合し、第一形態素情報に含まれる形態素（りんご）と一致する談話範囲（りんご）を決定（検索）する。
【０２３３】
そして、話題検索部３６０は、検索された談話範囲（りんご）に関連づけられている各第二形態素情報（各話題タイトル）と、形態素抽出部４１０で抽出された第一形態素情報（りんご；＊；くさっています）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（話題タイトル（りんご；＊；くさっています））を検索する。話題検索部３６０は、検索した第二形態素情報を検索結果信号として、メールアドレス取得部３８０及び回答文検索部（回答取得部）３７０に出力する。
【０２３４】
メールアドレス取得部３８０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、上記第二形態素情報に対応づけられたメールアドレスを取得する。そして、メールアドレス取得部３８０は、取得したメールアドレスをアドレス信号として、管理部３１０に出力する。
【０２３５】
例えば、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）が話題タイトル（りんご；＊；くさっています）の場合には、メールアドレス取得部３８０は、上記話題タイトルに対応づけられたメールアドレス１を取得する。
【０２３６】
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、上記第二形態素情報に対応づけられた回答文を取得する。そして、回答文検索部３７０は、取得した回答文を回答文信号として管理部３１０に出力する。
【０２３７】
例えば、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）が話題タイトル（りんご；＊；くさっています）の場合には、回答文検索部３７０は、上記話題タイトルに対応づけられた回答文（申し訳ありません。担当者に連絡します）を取得する。
【０２３８】
管理部３１０は、保持していた入力情報の文字列にメールアドレス取得部３８０により取得されたメールアドレスを対応づけた文字列信号を通信部８１０に出力する。具体的には、管理部３１０は、例えば、保持していた入力情報の文字列をデータ部分、メールアドレスをヘッダ部分として、データ部分及びヘッダ部分からなる電子メール情報を生成し、生成した電子メール情報を電子メール信号（文字列信号）として通信部８１０に出力する。
【０２３９】
そして、管理部３１０は、上記文字列信号を通信部８１０に出力した後は、保持していた入力情報の文字列を消去し、別の利用者から入力された入力情報の文字列が入力されるまで上記保持動作を行わない。また、管理部３１０は、入力された回答文信号を出力部６００に対して出力する。
【０２４０】
通信部８１０は、メールアドレスに基づいて、このメールアドレスに対応する宛先のＰＣ端末装置に、入力情報の文字列を送信する。具体的には、通信部８１０は、送られた電子メール情報のうち、ヘッダ部分を参照して、メールアドレスを取得し、メールアドレスに対応する宛先のＰＣ端末装置（例えば、ＰＣ端末装置１００１ｂ）に、電子メール情報を公衆ネットワーク１０００を介して送信する。
【０２４１】
また、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、申し訳ありません、担当者に連絡します）を利用者に対して出力する。
【０２４２】
これにより、利用者から入力された入力情報の文字列（例えば、「りんごがくさっています」）が、入力情報の意味内容に関係する宛先のＰＣ端末装置（例えば、りんごの苦情処理担当の者のＰＣ端末装置）に送信されるとともに、利用者に対して、回答文（例えば、申し訳ありません、担当者に連絡します）が出力される。
【０２４３】
なお、上述した説明では、第二形態素情報の上位概念として、談話範囲を用いて、説明したが、談話範囲を用いないようにすることも可能である。即ち、会話データベース５００には、第二形態素情報にメールアドレス及び利用者への回答文が対応づけられており、上記第二形態素情報が複数記憶されている。そして、また、話題検索部３６０は、形態素抽出部４１０で抽出された第一形態素情報と、各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を含む第二形態素情報を検索することも可能である。
【０２４４】
（情報送信システムを用いた情報送信方法）
上記構成を有する情報送信システムによる情報送信方法は、以下の手順により実施することができる。図２７は、本実施の形態に係る情報送信方法の手順を示すフローチャート図である。本実施の形態では、音声が入力された場合を例にして説明する。
【０２４５】
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（所定の通知内容を含む）を取得し（Ｓ２０１）、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。
【０２４６】
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し（Ｓ２０２）、特定した文字列を文字列信号として、管理部３１０に出力する。
【０２４７】
管理部３１０は、音声認識部２００により特定された入力情報の文字列（例えば、「りんごがくさっています」）を取得し保持する（Ｓ２０３）。また、管理部３１０は、音声認識部２００から出力された文字列信号を形態素抽出部４１０に出力する。
【０２４８】
形態素抽出部４１０は、音声認識部２００で特定された文字列に基づいて、各形態素を第一形態素情報として抽出する（Ｓ２０４）。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（Ｓ２０５）。各形態素を各文節にまとめた文節解析部４２０は、文型信号を文構造解析部４３０に出力する。
【０２４９】
文構造解析部４３０は、第一形態素情報の各形態素を各属性に分類する（Ｓ２０６）。文構造解析部４３０は、決定した格構成に対応づけられた第一形態素情報に基づいて、話題を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に出力するとともに、上記第一形態素情報を、反射的判定部３２０及び鸚鵡返し判定部３３０を介して談話範囲決定部３４０へ出力する。
【０２５０】
なお、本実施の形態では、入力情報の文字列には、（こんにちは）等の挨拶的要素や定型的要素は含まれていない場合を考える。また、上記入力情報の文字列には、鸚鵡返し要素が含まれていない場合を考える。
【０２５１】
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情報と、各談話範囲とを照合し、各談話範囲の中から、第一形態素情報に含まれるいずれかの形態素を含む談話範囲を決定（検索）する（Ｓ２０７）。談話範囲決定部３４０は、決定した談話範囲及び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。
【０２５２】
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と、上記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、第一形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報を検索する（Ｓ２０８）。話題検索部３６０が検索した第二形態素情報は、検索結果信号として、メールアドレス取得部３８０及び回答文検索部３７０に出力される。
【０２５３】
メールアドレス取得部３８０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、第二形態素情報に対応づけられたメールアドレスを取得する（Ｓ２０９）。そして、メールアドレス取得部３８０は、取得したメールアドレスをアドレス信号として、管理部３１０に出力する。
【０２５４】
管理部３１０は、保持していた入力情報の文字列に、メールアドレス取得部により取得されたメールアドレスとを対応づけた文字列信号を通信部８１０に送る。
【０２５５】
通信部８１０は、上記メールアドレスに基づいて、このメールアドレスに対応する宛先のＰＣ端末装置に、上記入力情報の文字列（例えば、「りんごがくさっています」）を公衆ネットワーク１０００を介して送信する（Ｓ２１０）。
【０２５６】
一方、ステップＳ２０９からステップＳ２１０の処理と並行して、以下の処理も行われる。
【０２５７】
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、第二形態素情報に対応づけられた回答文を取得する（Ｓ２１１）。そして、回答文検索部３７０は、取得した回答文を回答文信号として管理部３１０に出力する。
【０２５８】
管理部３１０は、入力された回答文信号を出力部６００に対して出力する。管理部３１０から回答文が入力された出力部６００は、入力された回答文（例えば、「申し訳ありません、担当者に連絡します」）を利用者に対して出力する（Ｓ２１２）。
【０２５９】
（作用効果）
本実施の形態によれば、形態素抽出部４１０は、利用者からの入力情報（発話内容）に基づいて、第一形態素情報を抽出し、話題検索部３６０（第二形態素情報検索部）が、第一形態素情報と、各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報を検索し、メールアドレス取得部３８０（宛先情報取得部）が、検索された第二形態素情報に基づいて、上記第二形態素情報に対応づけられたメールアドレス（宛先情報）を取得し、通信部８１０は、取得したメールアドレスに基づいて、当該メールアドレスに対応する宛先のＰＣ端末装置に、上記入力情報の文字列を送信する。
【０２６０】
このため、宛先のＰＣ端末装置を特定するためのメールアドレスを、利用者から入力された入力情報（問い合わせ内容等）に関係する者（問い合わせ内容に関係する担当者など）のＰＣ端末装置に割り当てられた宛先情報とすれば、利用者から問い合わせ内容等の入力情報の文字列を自動で、入力情報に関連する宛先のＰＣ端末装置（例えば、問い合わせを担当する担当者の端末装置）に送信することができる。これにより、誤った内容の入力情報が、入力情報に関連する者（例えば、上記担当者）に通知されてしまうことを防止するとともに、入力情報の文字列が、入力情報に関連しない者に通知されてしまうことを防止することが可能となる。
【０２６１】
また、本実施の形態によれば、会話データベース５００に記憶された各第二形態素情報には、各々、利用者への回答内容が対応づけられており、回答検索部３７０（回答取得部）は、話題検索部３６０にて検索された第二形態素情報に基づいて、上記第二形態素情報に対応づけられた回答内容を取得する。
【０２６２】
このため、利用者から入力情報（例えば、問い合わせ内容等）が入力された場合、例えば、利用者への回答文として、（担当者に連絡します）等の回答文が出力できるので、利用者の入力情報はどのように扱われるのかという利用者が抱く不安を解消することができる。また、利用者が入力情報として、苦情内容を入力したような場合には、例えば、利用者への回答文として、（申しわけありません、担当者に連絡します）等の回答文が出力できるので、利用者が抱く不満の解消につなげることができる。
【０２６３】
また、本実施の形態によれば、会話制御装置１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（ピンポイントで検索することが可能）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。
【０２６４】
この結果、会話制御装置１は、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することができるので、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宛先情報や回答文を短時間で取得することができ、利用者からの入力情報に対して迅速に回答することができるとともに、入力情報の文字列を宛先のＰＣ端末装置に迅速に送信することができる。
【０２６５】
また、会話制御装置１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、利用者の入力情報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、利用者から入力されるであろう入力情報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。
【０２６６】
なお、第一形態素情報を含む第二形態素情報（談話範囲、定型内容又は回答内容等をも含む。以下、「第二形態素情報等」と略す）とは、第二形態素情報等が第一形態素情報をそのまま含む場合のみならず、第二形態素情報等が第一形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素を含む場合をも意味するものとする。
【０２６７】
（実施の形態２の変更例）
上述した実施の形態２の情報送信システムは以下のように変更することも可能である。
【０２６８】
入力部１００には、利用者の氏名、利用者が所有するＰＣ端末装置に割り当てられたメールアドレス等、利用者の連絡先情報が、連絡先情報の入力の旨と対応づけられて入力されてもよい。
【０２６９】
上記連絡先情報、連絡先情報の入力の旨が管理部３１０に送られると、管理部３１０は、連絡先情報の入力の旨に基づいて、連絡先情報を保持する。
【０２７０】
そして、メールアドレス取得部３８０からメールアドレス信号が管理部３１０に出力されたとき、管理部３１０は、保持している入力情報の文字列及び連絡先情報が、上記メールアドレスと対応づけられて、通信部８１０に送られる。以降の処理は、実施の形態２と同じである。
【０２７１】
本変更例によれば、利用者により入力された入力情報の文字列（例えば、「りんごがくさっています」）とともに、連絡先情報（利用者の氏名やメールアドレス等）が、入力情報の意味内容に関係する宛先のＰＣ端末装置（例えば、りんごの苦情処理担当の者のＰＣ端末装置）に送信される。このため、例えば、りんごの苦情処理担当の者は、上記連絡先情報に基づいて、利用者に対して、入力情報に対する返答を即座に送信することができる。
【０２７２】
なお、上記情報送信システム及び情報送信方法で説明した内容は、実施の形態１や変更例と同様に、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。また、上記プログラムは、実施の形態１や変更例と同様に、記録媒体に記録することができる。
【０２７３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、宛先の端末装置を特定するための宛先情報を、利用者から入力された入力情報（問い合わせ内容等）に関係する者（問い合わせ内容に関係する担当者など）の端末装置に割り当てられた宛先情報とすれば、利用者から問い合わせ内容等の入力情報の文字列を自動で、入力情報に関連する宛先の端末装置（例えば、問い合わせを担当する担当者の端末装置）に送信することができる。これにより、誤った内容の入力情報が、入力情報に関連する者（例えば、上記担当者）に通知されてしまうことを防止するとともに、入力情報の文字列が、入力情報に関連しない者に通知されてしまうことを防止することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態１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】実施の形態１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】実施の形態１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】実施の形態１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】実施の形態１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】実施の形態１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】実施の形態１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】実施の形態１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】実施の形態１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】実施の形態１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】実施の形態１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】実施の形態１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】実施の形態１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】実施の形態１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】実施の形態１に係る会話制御方法の手順を示すフローチャート図である。
【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、第二形態素情報又は回答文とを照合する様子を示す図である。
【図２３】実施の形態１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】実施の形態２に係る情報送信システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２５】実施の形態２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２６】実施の形態２の会話データベースの記憶内容の一例を示す図である。
【図２７】実施の形態２の情報送信システムを用いた情報送信方法を説明するためのフローチャート図である。
【符号の説明】
１…会話制御装置、１００…入力部、２００…音声認識部、３００…会話制御部、３１０…管理部、３２０…反射的判定部、３２１…割合計算部、３２２…選択部、３３０…判定部、３４０…談話範囲決定部、３６０…話題検索部、３６１…削除部、３６２…談話付加部、３７０…回答文検索部、３８０…メールアドレス取得部、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、４５０…形態素データベース、５００ａ〜５００ｄ…会話データベース、６００…出力部、７００…音声認識辞書記憶部、８００、８１０…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、１００１ａ，１００１ｂ，１００１ｃ，１００１ｄ…ＰＣ端末装置，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[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an information transmission system, an information transmission method, and a program in which a transmission source terminal device transmits input information input by a user to a destination terminal device.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, for example, in a company that sells a certain product, a person who verbally receives an inquiry about the above product from a user (for example, a customer) is a person (for example, an inquiry) Contact person in charge).
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the above-described method, the person who receives the inquiry from the user does not always understand the contents of the inquiry accurately, so that the person who receives the inquiry misunderstands the contents of the inquiry. And contacted the person in charge. Also, in the above-described method, the person who received the inquiry had to check each person in charge of the inquiry. In some cases, they made mistakes and contacted people who were not involved in the inquiry.
[0004]
Accordingly, the present invention has been made in view of the above-described problems, and automatically inputs information (contents of an inquiry, etc.) from a user to a terminal device at a predetermined destination (for example, a person in charge of inquiring. To the input device, the content that is different from the input information is prevented from being notified to a person (for example, the person in charge) related to the input information, and the input information is not related to the input information. It is an object of the present invention to provide an information transmission system, an information transmission method, and a program that can prevent a user from being notified.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
The invention according to the present application has been made in order to solve the above-described problem, and when a transmission source terminal device transmits input information input by a user to a destination terminal device, the input information is input by a user. A second morpheme indicating a predetermined morpheme, extracting a morpheme constituting a minimum unit of the character string as first morpheme information based on the identified character string. Information is associated with destination information for specifying a destination terminal device, a plurality of the second morphological information are stored in a storage unit in advance, and the extracted first morphological information and each of the second The second morpheme information is compared with the second morpheme information, and the second morpheme information including the morpheme constituting the first morpheme information is searched from the second morpheme information. Before being associated with morphological information Acquiring destination information, and transmitting the character string of the input information to a destination terminal device corresponding to the destination information based on the acquired destination information at the source terminal device. It is.
[0006]
According to the present invention, the morpheme extraction means extracts the first morpheme information based on the input information (speech content) from the user, and the second morpheme information search means executes the first morpheme information and each second morpheme information. The second morpheme information is compared with the second morpheme information, and the second morpheme information including the morphemes constituting the first morpheme information is searched from each of the second morpheme information. Acquiring the destination information associated with the second morpheme information, and transmitting the character string of the input information to the terminal device corresponding to the destination information based on the acquired destination information. .
[0007]
For this reason, the destination information for specifying the destination terminal device is assigned to the terminal device of a person (person in charge of the inquiry content, etc.) related to the input information (inquiry content, etc.) input by the user. With the destination information, the user can automatically transmit a character string of the input information such as the content of the inquiry to the terminal device of the destination related to the input information (for example, the terminal device of the person in charge of the inquiry). . This prevents input information with incorrect contents from being notified to a person (for example, the person in charge) related to the input information, and also allows a character string of the input information to be notified to a person not related to the input information. It can be prevented from being done.
[0008]
Further, according to the present invention, in the above invention, each of the second morpheme information stored in the storage means is associated with a response content to a user, and based on the retrieved second morpheme information. And acquiring the answer content associated with the second morphological information.
[0009]
According to the present invention, each of the second morpheme information stored in the storage means is associated with the content of an answer to the user, and the answer acquisition means is configured to execute the search based on the retrieved second morpheme information. Then, the response content associated with the second morphological information is obtained.
[0010]
For this reason, when input information (for example, inquiry contents) is input from the user, for example, an answer sentence such as (contact a person in charge) can be output as an answer sentence to the user. The user's anxiety about how the input information is handled can be resolved. Also, in the case where the user inputs the content of the complaint as input information, for example, as a response to the user, an answer sentence such as (I'm sorry, contact the person in charge) can be output, It can lead to the elimination of dissatisfaction that users have.
[0011]
Further, in the present invention according to the above invention, a plurality of the second morphological information are associated with the input information that will be input from the user or the discourse range indicating the morpheme relevant to the answer to the user. A plurality of the discourse ranges are stored in advance in the storage means, and the extracted first morpheme information is compared with each of the discourse ranges, and among the respective discourse ranges, included in the first morpheme information. Search for the discourse range that matches any one of the morphemes, the second morpheme information associated with the searched discourse range, and the first morpheme information extracted by the morpheme extraction means Collating and searching the second morpheme information including the first morpheme information from each of the second morpheme information.
[0012]
According to the present invention, in order for the conversation control device to search for second morpheme information that is similar to the first morpheme information, each second morpheme information belonging to the “discussion range” is compared with the first morpheme information (pinpoint Search is possible), and it is not necessary to match “all” of the second morpheme information with the first morpheme information. Time can be reduced.
[0013]
As a result, the conversation control device 1 can search for the second morpheme information that is similar to the first morpheme information in a short time, so that the conversation control device 1 is associated with the second morpheme information based on the searched second morpheme information. Address information and an answer sentence can be obtained in a short time, and a response can be quickly made to the input information from the user, and the character string of the input information can be quickly transmitted to the destination terminal device. be able to.
[0014]
Further, since the conversation control device 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 user's input information. The user does not need to previously store a huge amount of response contents corresponding to the input information that will be input from the user, and the capacity of the storage unit can be reduced.
[0015]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
[Embodiment 1]
(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.
[0016]
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.
[0017]
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".
[0018]
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".
[0019]
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.
[0020]
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.
[0021]
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.
[0022]
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.
[0023]
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.
[0024]
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.
[0025]
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.
[0026]
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.
[0027]
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.
[0028]
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.
[0029]
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
[0030]
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".
[0031]
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.
[0032]
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). Also, the sentence structure analysis unit 430
For example, when the dependency element of each morpheme is "" or "", it is determined that the morpheme in front of the dependency element is an object (object).
[0033]
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.
[0034]
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.
[0035]
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.
[0036]
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.
[0037]
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.
[0038]
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.
[0039]
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.
[0040]
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).
[0041]
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”.
[0042]
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.
[0043]
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.
[0044]
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.
[0045]
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.
[0046]
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. .
[0047]
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.
[0048]
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.
[0049]
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.
[0050]
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). .
[0051]
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.
[0052]
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.
[0053]
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.”
[0054]
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.
[0055]
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).
[0056]
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).
[0057]
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.
[0058]
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").
[0059]
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.
[0060]
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.
[0061]
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. .
[0062]
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".
[0063]
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.
[0064]
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.
[0065]
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.
[0066]
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
[0067]
The parrot return determination unit 330 compares the current first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 420 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 content, it is a standard acquisition means for acquiring the agreement content.
[0068]
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).
[0069]
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".
[0070]
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).
[0071]
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.
[0072]
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.
[0073]
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.
[0074]
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."
[0075]
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.
[0076]
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.
[0077]
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.
[0078]
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).
[0079]
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.
[0080]
The discourse range determination unit 340 is a discourse search unit that compares the first morpheme extracted by the phrase analysis unit 420 with each discourse range, and searches for a discourse range including the first morpheme information from each discourse range. .
[0081]
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.
[0082]
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.
[0083]
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.
[0084]
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.
[0085]
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.
[0086]
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.
[0087]
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.
[0088]
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.
[0089]
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.
[0090]
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.
[0091]
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.
[0092]
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, It is a first search means for searching for second morpheme information including morphemes constituting the first morpheme information from the inside.
[0093]
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.
[0094]
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.
[0095]
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.
[0096]
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.
[0097]
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.
[0098]
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.
[0099]
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.
[0100]
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}.
[0101]
(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.
[0102]
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.
[0103]
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.
[0104]
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).
[0105]
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.
[0106]
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.
[0107]
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. 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
[0108]
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".
[0109]
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).
[0110]
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.
[0111]
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.
[0112]
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.
[0113]
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.
[0114]
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.
[0115]
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).
[0116]
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.
[0117]
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.
[0118]
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).
[0119]
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.
[0120]
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.
[0121]
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).
[0122]
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).
[0123]
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.
[0124]
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.
[0125]
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).
[0126]
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.
[0127]
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”). *; *).
[0128]
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.
[0129]
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).
[0130]
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.
[0131]
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.
[0132]
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.
[0133]
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).
[0134]
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.
[0135]
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.
[0136]
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}.
[0137]
(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.
[0138]
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.
[0139]
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).
[0140]
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.
[0141]
In addition, the parrot return determination 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. When 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. It can be determined that the user has not responded appropriately to the content of the response from the conversation control device.
[0142]
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.
[0143]
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.
[0144]
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.
[0145]
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.
[0146]
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.
[0147]
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.
[0148]
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.
[0149]
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.
[0150]
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.
[0151]
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.
[0152]
[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.
[0153]
(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.
[0154]
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”.
[0155]
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".
[0156]
Accordingly, the morpheme extraction unit 410 can sort morphemes similar to each other, so that a developer who develops a conversation control device can use a morpheme extraction unit corresponding to a semantic space grasped from each of the mutually similar first morpheme information. It is not necessary to create answer contents related to the two morpheme information and the second morpheme information one by one, and as a result, the amount of data stored in the storage unit can be reduced.
[0157]
(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.
[0158]
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.
[0159]
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.
[0160]
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.
[0161]
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.
[0162]
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.
[0163]
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.
[0164]
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”.
[0165]
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.
[0166]
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.
[0167]
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.
[0168]
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.
[0169]
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”.
[0170]
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).
[0171]
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.
[0172]
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.
[0173]
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?"
[0174]
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.
[0175]
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.
[0176]
(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).
[0177]
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.
[0178]
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.
[0179]
(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”.
[0180]
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.
[0181]
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.
[0182]
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.
[0183]
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.
[0184]
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.
[0185]
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.
[0186]
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.
[0187]
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. .
[0188]
(Fifth modification example)
As shown in FIG. 21, the topic search unit 360 may include a deletion unit 361 and a discourse addition unit 362. The deletion unit 361 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.
[0189]
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.
[0190]
Then, based on the retrieved second morpheme information, the deletion unit 361 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 362 as a deletion signal.
[0191]
That is, the deletion unit 361 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).
[0192]
The discourse adding unit 362 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 361, and obtains another obtained discourse range. This is a discourse adding means for adding morphemes constituting the discourse range to the second morpheme information.
[0193]
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.
[0194]
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 361 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).
[0195]
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? ｝.
[0196]
Accordingly, when the user's utterance content is “Is the A movie name interesting?”, The discourse adding unit 362 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 362, The obtained answer sentence can be output.
[0197]
As a result, the answer sentence search unit 370 does not directly output the 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 362, 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.
[0198]
Note that the discourse adding unit 362 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).
[0199]
(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.
[0200]
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.
[0201]
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.
[0202]
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.
[0203]
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.
[0204]
[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.
[0205]
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.
[0206]
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.
[0207]
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.
[0208]
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.
[0209]
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.
[0210]
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.
[0211]
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).
[0212]
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.
[0213]
[Embodiment 2]
A second embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 24 is a diagram illustrating a configuration of an information transmission system (conversation control system) according to the present embodiment, and FIG. 25 is a diagram illustrating configurations of a conversation control unit 300 and a sentence analysis unit 400 according to the present embodiment. is there.
[0214]
As shown in FIGS. 24 and 25, the information transmission system has almost the same configuration as the conversation control system of the first embodiment, but differs in the following functions and configurations. In the present embodiment, since the configuration other than the difference is the same as the configuration of the first embodiment and the modification, the description of the configuration other than the difference is omitted.
[0215]
In the present embodiment, the function of the management unit 310 and the function of the conversation database 500 are different, the mail address acquisition unit 380, the communication unit (transmission unit and reception unit) 810 are provided, the utterance type determination unit 440, Embodiment 2 is different from Embodiment 1 in that the utterance type database 460 and the abbreviation sentence complementing unit 350 are not provided.
[0216]
Further, the conversation control device 1 is configured by, for example, a PC terminal device. The conversation control device 1 is connected to a plurality of PC terminal devices 1001a, 1001b, 1001c, and 1001d via a public network 1000 (for example, the Internet). Note that a mobile terminal device may be used instead of the PC terminal device.
[0219]
Input information input by a user is input to the input unit 100. In the present embodiment, a case will be described as an example where one user inputs input information of one phrase to input unit 100. This input information includes, for example, content indicating inquiries from users (apples are caught, what kind of apples are present, etc.) and content indicating appreciation and impressions from users (your apples, Wonderful etc.).
[0218]
The management unit 310 is a holding unit that obtains and holds the character string specified by the voice recognition unit 200 (character example corresponding to the utterance content of the user obtained by the input unit 100). For example, when the character string specified by the voice recognition unit 200 is “Apple is caught” based on the input information input by the input unit 100, the management unit 310 determines that the specified character string “Apple is It's sulking. "
[0219]
The second morpheme information indicating a morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof is associated with destination information for specifying a destination PC terminal device. This is storage means for storing a plurality of pieces of dimorphological information in advance. The destination information is uniquely assigned to each of the PC terminal devices. In the present embodiment, a description will be given using a mail address as an example of the destination information.
[0220]
In addition, each second morpheme information stored in the conversation database 500 is associated with an answer sentence to the user.
[0221]
Further, a plurality of second morpheme information items are associated with a discourse range indicating morphemes that are relevant to the input information that will be input from the user or the contents of the answer to the user, and the conversation database 500 It is also a discourse storage unit that stores a plurality of discourse ranges in advance.
[0222]
An example of the storage content of the conversation database 500 will be specifically described with reference to FIG. In the conversation database 500, each topic title (second morpheme information) is associated with each of the discourse ranges (apples), (mandarins), and (bananas). Each second morpheme information is associated with an answer sentence and a mail address.
[0223]
For example, a topic title (apple; *; wavy) is associated with the discourse range (apple), and the topic title has an order of (subject; object; action). This order is the same for all topic titles. The answer sentence corresponding to the topic title is (sorry, contact the person in charge), and the e-mail address corresponding to the topic title is e-mail address 1.
[0224]
In the present embodiment, a morpheme belonging to the action of the topic title is considered to include a dependency element (such as masuru).
[0225]
The e-mail address 1 is an e-mail address assigned to a PC terminal device owned by a person related to the meaning of the topic title (for example, a person in charge of processing complaints about apple quality).
[0226]
A topic title (apple; *; not received) is associated with the discourse range (apple), and the answer corresponding to the topic title is (please wait, contact the person in charge) ), And the mail address corresponding to the topic title is mail address 2.
[0227]
The mail address 2 is a mail address assigned to the PC terminal of a person related to the meaning of the topic title (for example, a person who manages whether or not an apple has arrived).
[0228]
A topic title (what kind of apple; *; is there?) Is associated with the discourse range (apple), and the answer corresponding to the above topic title is (please wait, contact the person in charge) And the mail address corresponding to the topic title is mail address 3.
[0229]
This e-mail address 3 is an e-mail address assigned to the PC terminal device of a person related to the meaning of the topic title (for example, a person in charge of advertising the apple). A topic title (second morpheme information), an answer sentence, and a mail address are also associated with the discourse range (orange) and (banana), as in the above-described case.
[0230]
The discourse range determination unit (discussion range search unit) 340 compares the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 with each discourse range, and includes the first morpheme information from each discourse range. Search for a discourse range that matches any one of the morphemes. The discourse range determination unit 340 outputs the input first morpheme information to the topic search unit 360 by including it in the topic search command signal.
[0231]
Then, the topic search unit (second morpheme information search unit) 360 collates each piece of second morpheme information associated with the searched discourse range with the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410, The second morpheme information including the first morpheme information is searched from each of the second morpheme information.
[0232]
For example, when the first morpheme information is (apple; *; crumbling), the discourse range determination unit 340 sets the first morpheme information and each discourse range (apple), (mikan), (banana) Are determined, and a discourse range (apple) that matches the morpheme (apple) included in the first morpheme information is determined (retrieved).
[0233]
Then, the topic search unit 360 determines each second morpheme information (each topic title) associated with the searched discourse range (apple) and the first morpheme information (apple; *;) extracted by the morpheme extraction unit 410. The second morpheme information is searched for from the second morpheme information (the topic title (apple; *; craps)) including the first morpheme information. The topic search unit 360 outputs the searched second morpheme information as a search result signal to the mail address acquisition unit 380 and the answer sentence search unit (answer acquisition unit) 370.
[0234]
The mail address acquisition unit 380 acquires a mail address associated with the second morpheme information based on the second morpheme information (topic title) searched by the topic search unit 360. Then, mail address obtaining section 380 outputs the obtained mail address to management section 310 as an address signal.
[0235]
For example, when the second morpheme information (topic title) retrieved by the topic retrieval unit 360 is a topic title (apple; *; squatting), the mail address acquisition unit 380 associates the topic title with the above-mentioned topic title. Get mail address 1.
[0236]
The answer sentence search unit 370 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. Then, the answer sentence search unit 370 outputs the obtained answer sentence to the management unit 310 as an answer sentence signal.
[0237]
For example, when the second morpheme information (topic title) searched by the topic search unit 360 is a topic title (apple; *; squatting), the answer sentence search unit 370 associates the topic title with the above-mentioned topic title. Get the answer (sorry, contact the person in charge).
[0238]
The management unit 310 outputs to the communication unit 810 a character string signal in which the held character string of the input information is associated with the mail address acquired by the mail address acquisition unit 380. Specifically, for example, the management unit 310 generates e-mail information including a data part and a header part by using a character string of the input information held as a data part and a mail address as a header part, and generates the generated e-mail information. The information is output to communication unit 810 as an e-mail signal (character string signal).
[0239]
Then, after outputting the character string signal to communication unit 810, management unit 310 deletes the character string of the input information that is held, and receives the character string of the input information input from another user. The above-mentioned holding operation is not performed until the operation is completed. Further, management section 310 outputs the input answer sentence signal to output section 600.
[0240]
The communication unit 810 transmits the character string of the input information to the destination PC terminal device corresponding to the mail address based on the mail address. Specifically, the communication unit 810 obtains a mail address by referring to the header portion of the sent electronic mail information, and the PC terminal device of the destination corresponding to the mail address (for example, the PC terminal device 1001b) Then, the electronic mail information is transmitted via the public network 1000.
[0241]
The output unit 600 to which the answer sentence has been input from the management unit 310 outputs the input answer sentence (for example, I'm sorry, contact the person in charge) to the user.
[0242]
As a result, the character string of the input information input by the user (for example, “Apple is caught”) is converted to the destination PC terminal device (for example, the person in charge of complaint processing of the apple) related to the meaning of the input information. PC terminal device), and an answer (for example, I'm sorry, contact the person in charge) is output to the user.
[0243]
In the above description, the discourse range is used as a higher concept of the second morpheme information. However, the discourse range may not be used. That is, in the conversation database 500, the mail address and the answer sentence to the user are associated with the second morpheme information, and a plurality of the second morpheme information are stored. Then, the topic search unit 360 collates the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 with each piece of second morpheme information, and among the pieces of second morpheme information, It is also possible to search for dimorphological information.
[0244]
(Information transmission method using information transmission system)
The information transmission method by the information transmission system having the above configuration can be implemented by the following procedure. FIG. 27 is a flowchart showing a procedure of the information transmission method according to the present embodiment. In the present embodiment, a case where a voice is input will be described as an example.
[0245]
As shown in the figure, first, the input unit 100 acquires the utterance content (including the predetermined notification content) input from the user (S201), and outputs the acquired voice to the voice recognition unit 200 as a voice signal. .
[0246]
The speech recognition unit 200 specifies a character string corresponding to the utterance content based on the utterance content obtained by the input unit 100 (S202), and outputs the specified character string as a character string signal to the management unit 310.
[0247]
The management unit 310 acquires and holds the character string of the input information specified by the voice recognition unit 200 (for example, “Apple is caught”) (S203). Further, management section 310 outputs the character string signal output from speech recognition section 200 to morpheme extraction section 410.
[0248]
The morpheme extraction unit 410 extracts each morpheme as first morpheme information based on the character string specified by the speech recognition unit 200 (S204). Thereafter, the phrase analysis unit 420 puts each morpheme into a phrase format based on each morpheme extracted by the morpheme extraction unit 410 (S205). The phrase analyzing unit 420 that combines each morpheme into each phrase outputs a sentence pattern signal to the sentence structure analyzing unit 430.
[0249]
The sentence structure analysis unit 430 classifies each morpheme of the first morpheme information into each attribute (S206). The sentence structure analysis unit 430 outputs a topic search command signal for specifying a topic range to the topic search unit 360 based on the first morpheme information associated with the determined case configuration, and outputs the first morpheme. The information is output to the discourse range determination unit 340 via the reflective determination unit 320 and the parrot return determination unit 330.
[0250]
In this embodiment, the character string of the input information, a case that is not included greetings elements and fixed elements, such as (Hi). It is also assumed that the character string of the input information does not include a parrot return element.
[0251]
The discourse range determination unit 340 compares the first morpheme information extracted by the phrase analysis unit 420 with each discourse range, and a discourse including any morpheme included in the first morpheme information from each discourse range. The range is determined (searched) (S207). The discourse range determining unit 340 includes the determined discourse range and the input first morpheme information in the topic search command signal and outputs the signal to the topic search unit 360.
[0252]
Next, the topic search unit 360 collates the first morpheme information extracted by the phrase analysis unit 420 with each second morpheme information belonging to the discourse range, and from among the second morpheme information, Is searched for second morpheme information including the morphemes constituting (step S208). The second morpheme information searched by the topic search unit 360 is output to the mail address acquisition unit 380 and the answer sentence search unit 370 as a search result signal.
[0253]
The mail address obtaining unit 380 obtains the mail address associated with the second morpheme information based on the second morpheme information (topic title) searched by the topic search unit 360 (S209). Then, mail address obtaining section 380 outputs the obtained mail address to management section 310 as an address signal.
[0254]
The management unit 310 sends a character string signal in which the held character string of the input information is associated with the mail address acquired by the mail address acquisition unit to the communication unit 810.
[0255]
The communication unit 810 transmits the character string of the input information (for example, “Apple is lost”) to the destination PC terminal device corresponding to the mail address via the public network 1000 based on the mail address. (S210).
[0256]
On the other hand, the following processing is also performed in parallel with the processing from step S209 to step S210.
[0257]
The answer sentence search unit 370 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 (S211). Then, the answer sentence search unit 370 outputs the obtained answer sentence to the management unit 310 as an answer sentence signal.
[0258]
The management unit 310 outputs the input answer sentence signal to the output unit 600. The output unit 600 to which the answer sentence is input from the management unit 310 outputs the input answer sentence (for example, “I'm sorry, contact the person in charge”) to the user (S212).
[0259]
(Effect)
According to the present embodiment, morpheme extraction section 410 extracts first morpheme information based on input information (speech content) from a user, and topic search section 360 (second morpheme information search section) The first morpheme information is compared with each piece of second morpheme information, and from each piece of second morpheme information, second morpheme information including morphemes constituting the first morpheme information is searched. The information acquisition unit) acquires a mail address (destination information) associated with the second morpheme information based on the retrieved second morpheme information, and the communication unit 810 acquires a mail address based on the acquired mail address. The character string of the input information is transmitted to the destination PC terminal device corresponding to the mail address.
[0260]
For this reason, a mail address for specifying the destination PC terminal device is assigned to a PC terminal device of a person related to the input information (inquiry content, etc.) input by the user (a person in charge of the inquiry content, etc.). Given the destination information, the user automatically transmits a character string of the input information such as the content of the inquiry to the PC terminal device of the destination related to the input information (for example, a terminal device of a person in charge of the inquiry). be able to. This prevents input information with incorrect contents from being notified to a person (for example, the person in charge) related to the input information, and also allows a character string of the input information to be notified to a person not related to the input information. It can be prevented from being done.
[0261]
Further, according to the present embodiment, each second morpheme information stored in conversation database 500 is associated with an answer content to the user, and answer search unit 370 (answer acquisition unit) Then, based on the second morpheme information searched by the topic search unit 360, an answer content associated with the second morpheme information is acquired.
[0262]
For this reason, when input information (for example, inquiry contents) is input from the user, for example, an answer sentence such as (contact a person in charge) can be output as an answer sentence to the user. The user's anxiety about how the input information is handled can be resolved. Also, in the case where the user inputs the content of the complaint as input information, for example, as a response to the user, an answer sentence such as (I'm sorry, contact the person in charge) can be output, It can lead to the elimination of dissatisfaction that users have.
[0263]
In addition, according to the present embodiment, the conversation control device 1 searches each second morpheme information belonging to the “discussion range” and the first morpheme information in order to search for second morpheme information similar to the first morpheme information. , It is not necessary to match “all” of the second morpheme information with the first morpheme information, so the second morpheme that is close to the first morpheme information The time required for searching for information can be reduced.
[0264]
As a result, the conversation control device 1 can search for the second morpheme information that is similar to the first morpheme information in a short time, so that the conversation control device 1 is associated with the second morpheme information based on the searched second morpheme information. Address information and the answer sentence can be obtained in a short time, and the input information from the user can be quickly answered, and the character string of the input information can be quickly transmitted to the destination PC terminal device. can do.
[0265]
Further, since the conversation control device 1 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 input information 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 input information that will be input from a user, and can reduce the capacity of the storage unit.
[0266]
In addition, the second morpheme information including the first morpheme information (including the discourse range, the fixed content or the answer content, etc .; hereinafter, abbreviated as “second morpheme information, etc.”) means that the second morpheme information is the first morpheme information. This means not only the case where the information is included as it is, but also the case where the second morpheme information and the like include at least one morpheme constituting the first morpheme information.
[0267]
(Modification of Second Embodiment)
The information transmission system of the second embodiment described above can be modified as follows.
[0268]
In the input unit 100, the contact information of the user, such as the name of the user, the mail address assigned to the PC terminal device owned by the user, and the like is input in association with the input of the contact information. Is also good.
[0269]
When the contact information and the input of the contact information are sent to the management unit 310, the management unit 310 holds the contact information based on the input of the contact information.
[0270]
Then, when a mail address signal is output from the mail address acquisition unit 380 to the management unit 310, the management unit 310 associates the character string and the contact information of the input information held with the mail address, Sent to communication unit 810. Subsequent processing is the same as in the second embodiment.
[0271]
According to this modified example, the contact information (user name, e-mail address, etc.) together with the character string of the input information input by the user (for example, "The apple is clogged") is the meaning of the input information. The information is transmitted to the destination PC terminal device related to the content (for example, the PC terminal device of the person in charge of complaint processing for apples). Therefore, for example, the person in charge of complaint processing for an apple can immediately send a reply to the input information to the user based on the contact information.
[0272]
Note that the contents described in the information transmission system and the information transmission method are the same as those in the first embodiment and the modified example, in that a general-purpose computer such as a personal computer executes a dedicated program for using a predetermined program language. Can be realized. Further, the above-mentioned program can be recorded on a recording medium, similarly to the first embodiment and the modifications.
[0273]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the destination information for specifying the destination terminal device is changed to a person (person in charge related to the inquiry content) related to the input information (inquiry content, etc.) input by the user. ), The character string of the input information such as the content of the inquiry from the user is automatically transmitted to the terminal device of the destination related to the input information (for example, the person in charge of the inquiry). Terminal device). This prevents input information with incorrect contents from being notified to a person (for example, the person in charge) related to the input information, and also allows a character string of the input information to be notified to a person not related to the input information. It can be prevented from being done.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a conversation control system according to a first embodiment.
FIG. 2 is a block diagram showing an internal structure of a conversation control unit and a sentence analysis unit according to the first embodiment.
FIG. 3 is a diagram showing the content of each morpheme extracted by a morpheme extraction unit according to the first embodiment.
FIG. 4 is a diagram showing the content of each phrase extracted by a phrase analysis unit according to the first embodiment.
FIG. 5 is a diagram showing 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 according to 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 according to the first embodiment.
FIG. 11 is a diagram showing contents of “answer sentence type” 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 “discussion range” constructed inside the conversation database according to the first embodiment.
FIG. 13 is a diagram showing contents of reflection element information stored in a reflection element database in 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 second morpheme information 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 block diagram illustrating a schematic configuration of an information transmission system according to a second embodiment.
FIG. 25 is a block diagram showing an internal structure of a conversation control unit and a sentence analysis unit according to the second embodiment.
FIG. 26 is a diagram showing an example of storage contents of a conversation database according to the second embodiment.
FIG. 27 is a flowchart illustrating an information transmission method using the information transmission system according to the second embodiment.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Conversation control apparatus, 100 ... Input part, 200 ... Speech recognition part, 300 ... Conversation control part, 310 ... Management part, 320 ... Reflective determination part, 321 ... Rate calculation part, 322 ... Selection part, 330 ... Decision part 340: discourse range determination unit, 360: topic search unit, 361: deletion unit, 362: discourse addition unit, 370: answer sentence search unit, 380: mail address acquisition unit, 400: sentence analysis unit, 410: morphological extraction unit , 420: sentence analysis unit, 430: sentence structure analysis unit, 450: morphological database, 500a to 500d: conversation database, 600: output unit, 700: speech recognition dictionary storage unit, 800, 810: communication unit, 801: reflection element Database, 802: Parrot return element database, 900: Communication unit, 1000: Communication network, 1001a, 1001b, 1001c, 1001d PC terminal, 1100 ... hard disk 1200 ... flexible disk, 1300 ... compact disc, 1400 ... IC chip, 1500 ... Tape

Claims

An information transmission system in which a transmission source terminal device transmits input information input by a user to a destination terminal device,
Character recognition means for specifying a character string indicating the input information input by a user; and, based on the character string specified by the character recognition means, each morpheme constituting a minimum unit of the character string Morpheme extraction means for extracting as morpheme information,
A second morpheme information indicating a predetermined morpheme, and destination information for specifying the terminal device of the destination is associated, storage means for storing a plurality of the second morpheme information in advance,
The first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit is compared with each of the second morpheme information, and among the second morpheme information, second morpheme information including morphemes constituting the first morpheme information Second morpheme information search means for searching for
Based on the second morpheme information retrieved by the second morpheme information retrieval means, destination information acquisition means for acquiring the destination information associated with the second morpheme information,
A transmitting terminal for transmitting the character string of the input information to a terminal device corresponding to the destination information based on the destination information acquired by the destination information acquiring unit; An information transmission system characterized by the following.

Each of the second morpheme information stored in the storage unit is associated with a response content to the user,
2. An answer acquisition unit for acquiring the answer content associated with the second morpheme information based on the second morpheme information retrieved by the second morpheme information retrieval unit. The information transmission system described in 1.

A plurality of the second morphological information are associated with a discourse range indicating a morpheme relevant to input information to be input from a user or an answer to the user, and a plurality of the discourse ranges are stored in advance. Discourse memory means to
The first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit is compared with each of the discourse ranges, and the discourse that matches any one of the morphemes included in the first morpheme information from each of the discourse ranges Discourse range search means for searching a range,
The second morpheme information search means compares each of the second morpheme information associated with the discourse range searched by the discourse range search means with the first morpheme information extracted by the morpheme extraction means. The information transmission system according to claim 1, wherein the second morpheme information including the first morpheme information is searched from each of the second morpheme information.

An information transmission method in which a transmission source terminal device transmits input information input by a user to a destination terminal device,
Identifying a character string indicating the input information entered by the user;
Based on the identified character string, extracting each morpheme constituting the minimum unit of the character string as first morpheme information;
Second morpheme information indicating a predetermined morpheme, and destination information for specifying the terminal device of the destination is associated, a step of storing a plurality of the second morpheme information in the storage means in advance,
Comparing the extracted first morpheme information with each of the second morpheme information, and searching for second morpheme information including morphemes constituting the first morpheme information from each second morpheme information; ,
Based on the retrieved second morphological information, obtaining the destination information associated with the second morphological information,
Transmitting a character string of the input information to a destination terminal device corresponding to the destination information, based on the obtained destination information, at the transmission source terminal device. .

Each of the second morpheme information stored in the storage unit is associated with a response content to the user,
The method according to claim 4, further comprising a step of acquiring the answer content associated with the second morpheme information based on the retrieved second morpheme information.

A plurality of the second morpheme information is associated with a discourse range indicating a morpheme relevant to input information to be input from a user or an answer to the user, and the discourse range is stored in advance in the memory. Storing the plurality of means in the means, collating the extracted first morpheme information with each of the discourse ranges, and matching any one of the morphemes included in the first morpheme information from each of the discourse ranges Searching for the discourse range to do;
The second morpheme information associated with the retrieved discourse range is compared with the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit, and the first morpheme information is selected from among the second morpheme information. Retrieving the second morpheme information including morpheme information.

A source terminal device is a program for transmitting input information input by a user to a destination terminal device, and includes:
Identifying a character string indicating the input information entered by the user;
Based on the identified character string, extracting each morpheme constituting the minimum unit of the character string as first morpheme information;
Second morpheme information indicating a predetermined morpheme, and destination information for specifying the terminal device of the destination is associated, a step of storing a plurality of the second morpheme information in the storage means in advance,
Comparing the extracted first morpheme information with each of the second morpheme information, and searching for second morpheme information including morphemes constituting the first morpheme information from each second morpheme information; ,
Based on the retrieved second morphological information, obtaining the destination information associated with the second morphological information,
Transmitting a character string of the input information to a destination terminal device corresponding to the destination information based on the obtained destination information in the transmission source terminal device.

Each of the second morpheme information stored in the storage unit is associated with a response content to the user,
The computer-readable storage medium according to claim 7, wherein the program executes a process having a step of acquiring the answer content associated with the second morphological information based on the retrieved second morphological information.

A plurality of the second morpheme information is associated with a discourse range indicating a morpheme relevant to input information to be input from a user or an answer to the user, and the discourse range is stored in advance in the memory. Storing the plurality of means in the means, collating the extracted first morpheme information with each of the discourse ranges, and matching any one of the morphemes included in the first morpheme information from each of the discourse ranges Searching for the discourse range to do;
The second morpheme information associated with the retrieved discourse range is compared with the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit, and the first morpheme information is selected from among the second morpheme information. The program according to claim 7, wherein the program includes a step of retrieving the second morpheme information including morpheme information.