JP2004062685A

JP2004062685A - Information processing system, information processing method and program

Info

Publication number: JP2004062685A
Application number: JP2002222113A
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: 2002-07-30
Filing date: 2002-07-30
Publication date: 2004-02-26

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an information processing system that can arouse a user's affinity. <P>SOLUTION: The information processing system has a sound intensity acquisition part 420 for acquiring a sound intensity value of a sound signal of input information in connection with first morpheme information, a storage part 345 for storing a plurality of semantic morphemes in advance, a search part 344 for searching the semantic morphemes for a semantic morpheme corresponding to any morpheme included in the first morpheme information, a writing part 341 for writing the first morpheme information and the sound intensity value relationally into the storage part 345 about the semantic morpheme found, and a selection part 342 for selecting given morpheme information as information in which a user is interested, from a plurality of pieces of morpheme information related to the same semantic morpheme, according to the sound intensity value of each piece of morpheme information related to the same semantic morpheme. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、利用者から入力された入力情報のうち、利用者が関心を持っている情報を選択することができる情報処理システム、情報処理方法、プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ＰＣ端末等の情報処理装置（会話制御装置）は、利用者からの発話に基づいて、所定の回答を出力することができる。この際、利用者からの発話に対応する会話を出力できるので、利用者は、情報処理装置との間で、コミニュケーションを行っているような感覚を味わうことができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記情報処理装置は、利用者から入力された、ある言葉が共通して含まれている複数の発話情報のうち、どの発話情報について、利用者が関心を持っているのかを認識することができなかった。
【０００４】
利用者は、例えば、会話中において、一般的に、（野球が好きです）、（テニスが好きです）、（サッカーが好きです）といった複数の発話情報（「好き」という言葉が共通に含まれている）を情報処理装置に入力する場合、関心を持っている対象（例えば、サッカー）が含まれている発話情報（サッカーが好きです）については、強い口調で発話する。
【０００５】
しかし、情報処理装置は、上記複数の発話情報（ある言葉が共通して含まれている複数の発話情報）のうち、どの発話情報について、利用者が関心を持っているのか、認識することができなかった。このため、利用者が関心を持っている発話情報について、せっかく、感情を込めて強い口調で発話したとしても、利用者に対して、（どうして、サッカーが非常に好きなの？）等の利用者に親近感を与えるような文の出力ができなかった。
【０００６】
同じく、上記情報処理装置は、利用者から入力された、ある言葉が共通して含まれている複数の発話情報のうち、どの発話情報について、利用者が関心を持っていないのか、認識することができなかった。このため、利用者が関心を持っていない発話情報について、弱い口調で発話したとしても、利用者に対して、（どうして、サッカーに興味がないの？）等の利用者に親近感を与えるような文の出力ができなかった。
【０００７】
この結果、利用者は、情報処理装置が自分の気持ちを理解していないと感じることになり、利用者は、会話をしていても、情報処理装置に対して親近感がわかなかった。
【０００８】
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、利用者に親近感を持たせることができる情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【０００９】
【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、利用者から入力された入力情報の音声信号に基づいて、文字列の最小単位を構成する形態素を１又は複数組み合わせてなる形態素情報を取得し、前記音声信号の音声強度値を、前記形態素情報と関連づけて取得し、名詞、形容詞等の意味内容をもつ形態素である意味形態素を記憶手段に予め複数記憶し、前記形態素情報と、各意味形態素とを照合し、前記各意味形態素の中から、前記形態素情報に含まれるいずれかの形態素と一致する意味形態素を検索し、検索された意味形態素に対して、前記形態素情報と、当該形態素情報に関連づけられた音声強度値とを対応づけて、前記記憶手段に書き込み、同一の意味形態素に対応づけられた、複数の形態素情報のうち、前記同一の意味形態素に対応づけられた各形態素情報の音声強度値に基づいて、利用者が関心を持っている情報として、所定の形態素情報を選択することを特徴とするものである。
【００１０】
本発明によれば、利用者から、ある言葉が共通して含まれる複数の発話情報が入力されたとき、複数の発話情報は、各々、形態素情報として、抽出されるとともに、形態素情報は、当該形態素情報に対応する音声強度値と対応づけられる。そして、各形態素情報及び音声強度値は、検索された意味形態素と対応づけられて、記憶手段に書き込まれる。
【００１１】
これにより、所定の言葉（検索された意味形態素）を共通に含む各形態素情報は、検索された意味形態素と対応づけられて記憶されることになる。そして、選択手段は、検索された意味形態素に対応づけられた複数の形態素情報のうち、各形態素情報に対応づけられた音声強度値に基づいて、所定の形態素情報を、利用者が関心を持っている情報として、選択する。
【００１２】
通常、音声強度値の高い情報とは、利用者が関心を持っている情報ということができる。このため、選択手段は、所定の言葉（検索された意味形態素）を共通に含む複数の発話情報（形態素情報）のうち、例えば、最も音声強度値の高い形態素情報を選択することにより、利用者が関心を持っている情報を選択することができる。
【００１３】
この結果、利用者が関心を持っている発話情報について、感情を込めて強い口調で発話すれば、情報処理システムは、利用者が関心を持っている情報を認識することができ、例えば、利用者に対して、利用者の関心を持っている情報を認識していること等の文を出力することもできる。
【００１４】
従って、本発明によれば、利用者は、情報処理システムが自分の気持ちを理解していることを感じ、情報処理システムに対して、親近感を持つことになる。
【００１５】
また、本発明は、利用者から入力された入力情報の音声信号に基づいて、文字列の最小単位を構成する形態素を１又は複数組み合わせてなる形態素情報を取得し、前記音声信号の音声強度値を、前記形態素情報と関連づけて取得し、名詞、形容詞等の意味内容をもつ形態素である意味形態素を記憶手段に予め複数記憶し、前記形態素情報と、各意味形態素とを照合し、前記各意味形態素の中から、前記形態素情報に含まれるいずれかの形態素と一致する意味形態素を検索し、検索された意味形態素に対して、前記形態素情報と、当該形態素情報に関連づけられた音声強度値とを対応づけて、前記記憶手段に書き込み、同一の意味形態素に対応づけられた、複数の形態素情報のうち、前記同一の意味形態素に対応づけられた各形態素情報の音声強度値に基づいて、利用者が関心を持っていない情報として、所定の形態素情報を選択することを特徴とするものである。
【００１６】
通常、音声強度値の低い情報とは、利用者が関心を持っていない情報ということができる。このため、選択手段は、所定の言葉（検索された意味形態素）を共通に含む複数の発話情報（形態素情報）のうち、例えば、最も音声強度値の低い形態素情報を選択することにより、利用者が関心を持っていない情報を選択することができる。
【００１７】
この結果、利用者が関心を持っていない発話情報について、利用者が弱い口調で発話したような場合でも、情報処理システムは、利用者が関心を持っていない情報を認識することができ、例えば、利用者に対して、情報処理システムが利用者の関心を持っていない情報を認識していること等の文を出力することもできる。
【００１８】
従って、本発明によっても、利用者は、情報処理システムが自分の気持ちを理解していることを感じ、情報処理システムに対して、親近感を持つことになる。
【００１９】
また、本発明は、利用者から入力された入力情報の音声信号に基づいて、文字列の最小単位を構成する形態素を１又は複数組み合わせてなる形態素情報を取得し、前記音声信号の音声強度値を、前記形態素情報と関連づけて取得し、名詞、形容詞等の意味内容をもつ形態素である意味形態素を記憶手段に予め複数記憶し、前記形態素情報と、各意味形態素とを照合し、前記各意味形態素の中から、前記形態素情報に含まれるいずれかの形態素と一致する意味形態素を検索し、検索された意味形態素に対して、前記形態素情報と、当該形態素情報に関連づけられた音声強度値とを対応づけて、前記記憶手段に書き込み、同一の意味形態素に対応づけられた、複数の形態素情報のうち、前記同一の意味形態素に対応づけられた各形態素情報の音声強度値に基づいて、利用者が関心を持っている情報として、第一の所定の形態素情報を選択するとともに、同一の意味形態素に対応づけられた、複数の形態素情報のうち、前記同一の意味形態素に対応づけられた各形態素情報の音声強度値に基づいて、利用者が関心を持っていない情報として、第二の所定の形態素情報を選択するように構成することも可能である。
【００２０】
具体的には、上記発明において、第一の所定の種類の意味形態素には、当該意味形態素に対応づけられた各形態素情報のうち、最も音声強度値の高い形態素情報を選択するように指示する第一指令が対応づけられているとともに、第二の所定の種類の意味形態素には、当該意味形態素に対応づけられた各形態素情報のうち、最も音声強度値の低い形態素情報を選択するように指示する第二指令が対応づけられており、各意味形態素を前記記憶手段に前記第一の所定の種類の意味形態素と、前記第二の所定の種類の意味形態素とに分類して記憶し、同一の意味形態素に対応づけられた、複数の形態素情報のうち、前記第一指令が前記同一の意味形態素に対応づけられていた場合には、前記第一指令に基づいて、前記第一の所定の形態素情報を、利用者が関心を持っている情報として、選択し、同一の意味形態素に対応づけられた、複数の形態素情報のうち、前記第二指令が前記同一の意味形態素に対応づけられていた場合には、前記第二指令に基づいて、前記第二の所定の形態素情報を、利用者が関心を持っていない情報として、選択するように構成できる。
【００２１】
また、本発明は、上記発明において、取得された前記形態素情報の各形態素を、主体格、対象格等の格の属性に分類し、各属性と、前記形態素情報の形態素の後に係る文字又は文字列である係り受け要素及び前記形態素の前に係る文字又は文字列である先行要素とが対応づけられた対応テーブルを参照して、前記選択手段で選択された形態素情報の各形態素に対して、前記各形態素が分類された属性に対応する前記係り受け要素及び／又は前記先行要素を結合させることにより、前記利用者へ出力する文を生成することが好ましい。
【００２２】
本発明によれば、選択手段が、利用者が関心を持っている情報として、所定の形態素情報を選択したとき、選択した形態素情報の各形態素に対して、上記係り受け要素や、先行要素を結合させることにより、例えば、（どうして野球がとても好きなのですか）、（野球がとても好きなのですね）等の文の生成が可能になる。この生成した文を利用者に対して出力することにより、利用者に対して、親近感を与える文の出力が可能となる。
【００２３】
【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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【００５５】
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。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
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。
【００６３】
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）。
【００６４】
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。
【００６５】
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。
【００６６】
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。
【００６７】
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。
【００６８】
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。
【００６９】
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。
【００７０】
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。
【００７１】
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。
【００７２】
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。
【００７３】
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。
【００７４】
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。
【００７５】
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。
【００７６】
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。
【００７７】
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。
【００７８】
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）。
【００７９】
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。
【００８０】
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。
【００８１】
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。
【００８２】
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。
【００８３】
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。
【００８４】
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。
【００８５】
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。
【００８６】
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。
【００８７】
”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。
【００８８】
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。
【００８９】
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。
【００９０】
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。
【００９１】
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。
【００９２】
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。
【００９３】
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。
【００９４】
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。
【００９５】
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。
【００９６】
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。
【００９７】
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。
【００９８】
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。
【００９９】
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。
【０１００】
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。
【０１０１】
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。
【０１０２】
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。
【０１０３】
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。
【０１０４】
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。
【０１０５】
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。
【０１０６】
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。
【０１０７】
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。
【０１０８】
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。
【０１０９】
（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。
【０１１０】
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。
【０１１１】
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。
【０１１２】
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）。
【０１１３】
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。
【０１１４】
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。
【０１１５】
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。
【０１１６】
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。
【０１１７】
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。
【０１１８】
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。
【０１１９】
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。
【０１２０】
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。
【０１２１】
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。
【０１２２】
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。
【０１２３】
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。
【０１２４】
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）。
【０１２５】
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。
【０１２６】
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。
【０１２７】
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）。
【０１２８】
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。
【０１２９】
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。
【０１３０】
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）。
【０１３１】
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。
【０１３２】
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。
【０１３３】
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。
【０１３４】
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）。
【０１３５】
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。
【０１３６】
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。
【０１３７】
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。
【０１３８】
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）。
【０１３９】
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。
【０１４０】
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。
【０１４１】
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。
【０１４２】
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）。
【０１４３】
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。
【０１４４】
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。
【０１４５】
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。
【０１４６】
（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。
【０１４７】
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。
【０１４８】
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。
【０１４９】
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。
【０１５０】
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。
【０１５１】
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。
【０１５２】
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。
【０１５３】
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。
【０１５４】
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。
【０１５５】
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。
【０１５６】
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。
【０１５７】
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。
【０１５８】
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。
【０１５９】
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。
【０１６０】
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。
【０１６１】
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。
【０１６２】
［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。
【０１６３】
（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。
【０１６４】
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。
【０１６５】
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。
【０１６６】
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。
【０１６７】
（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。
【０１６８】
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。
【０１６９】
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。
【０１７０】
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。
【０１７１】
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。
【０１７２】
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。
【０１７３】
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。
【０１７４】
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。
【０１７５】
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。
【０１７６】
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。
【０１７７】
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。
【０１７８】
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。
【０１７９】
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。
【０１８０】
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）。
【０１８１】
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。
【０１８２】
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。
【０１８３】
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。
【０１８４】
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。
【０１８５】
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。
【０１８６】
（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）。
【０１８７】
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。
【０１８８】
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。
【０１８９】
（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。
【０１９０】
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。
【０１９１】
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。
【０１９２】
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。
【０１９３】
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。
【０１９４】
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。
【０１９５】
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。
【０１９６】
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。
【０１９７】
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。
【０１９８】
（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。
【０１９９】
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。
【０２００】
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。
【０２０１】
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）。
【０２０２】
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。
【０２０３】
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。
【０２０４】
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）。
【０２０５】
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。
【０２０６】
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。
【０２０７】
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。
【０２０８】
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。
【０２０９】
（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。
【０２１０】
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。
【０２１１】
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。
【０２１２】
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。
【０２１３】
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。
【０２１４】
［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。
【０２１５】
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。
【０２１６】
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。
【０２１７】
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。
【０２１８】
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。
【０２１９】
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。
【０２２０】
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。
【０２２１】
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）。
【０２２２】
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。
【０２２３】
［実施の形態２］
（情報処理システムの構成）
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、本実施の形態の会話制御部３００、文解析部４００の構成を示す図である。
【０２２４】
図２４に示すように、情報処理システムは、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、各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。
【０２２５】
本実施の形態では、音声強度算出部４２５、書き込み部３４１、形態素選択部３４２、生成部３４３、意味形態素検索部３４４、意味形態素記憶部３４５が設けられている点において、実施の形態１と相違する。
【０２２６】
入力部１００は、音声情報入力部（図示せず）及び文字情報入力部（図示せず）から構成される。入力部（音声情報入力部）１００には、発話内容を構成する音声信号（入力情報の音声信号）が利用者により入力される。この発話内容とは、例えば、「野球が好きです」、「サッカーが好きです」、「テニスが好きです」等の情報である。
【０２２７】
なお、本実施の形態では、利用者の関心が高まるような要素（（好き）、（興味がある）、（自信がある）等の要素）を含む入力情報が入力部１００に入力される場合について説明する。
【０２２８】
入力部（音声情報入力部）１００は、上記音声信号を音声認識部２００に出力するとともに、文節解析部４２０に出力する。また、入力部１００（文字情報入力部）には、利用者を識別するための情報である利用者ＩＤ情報が入力される。なお、利用者ＩＤ情報が入力部１００に入力されるのは、上記利用者が発話を開始する前の１回限りである。また、利用者が変わると、そのたびに、利用者ＩＤ情報が入力部１００に入力される。
【０２２９】
入力部（文字情報入力部）１００は、利用者ＩＤ情報を利用者ＩＤ信号として、管理部３１０に出力する。管理部３１０は、利用者ＩＤ情報を取得した場合には、後述する意味形態素記憶部３４５にアクセスし、記憶内容を消去させる。
【０２３０】
音声認識部２００は、入力部（音声情報入力部）１００で取得した音声信号に基づいて、発話内容に対応する文字列を特定する。そして、音声認識部２００は、上記特定した文字列を管理部３１０に出力する。
【０２３１】
管理部３１０は、上記特定した文字列を形態素抽出部４１０に出力する。形態素抽出部４１０は、入力された文字列の中から、形態素群と一致する各形態素を抽出する。そして、形態素抽出部４１０は、抽出した各形態素を文節解析部４２０に出力する。
【０２３２】
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。文節解析部４２０は、上記文節を構成する各形態素をまとめた第一形態素情報を保持する。また、文節解析部４２０は、入力部１００から出力された入力情報の音声信号に基づいて、保持している第一形態素情報に対応する音声信号（例えば、所定時間Ｔにおいて、微小時間（ｔ１〜ｔ１００）ごとに計測された音声強度値ｆ１〜ｆ１００）を判断する。そして、文節解析部４２０は、上記第一形態素情報に対応する音声信号を音声強度算出部４２５に出力する。
【０２３３】
音声強度算出部４２５は、上記第一形態素情報に対応する音声信号を取得し、取得した音声信号に基づいて、第一形態素情報の音声強度値を算出する。具体的には、上記音声信号が、例えば、所定時間Ｔにおいて、微小時間（ｔ１〜ｔ１００）ごとに計測された音声強度値ｆ１〜ｆ１００で表されている場合、音声強度算出部４２５は、各音声強度値の総和（ｆ１＋ｆ２＋．．＋ｆ１００）を計測数（１００）で割った値である平均音声強度値ｆａｖｅを、第一形態素情報の音声強度値（以下、形態素音声強度値という）として、算出する。なお、音声強度算出部４２５による形態素音声強度値の算出の仕方には、種々の方法があり、本発明では、上述した方法に特に限定しない。また、音声強度算出部４２５は、各音声強度値（ｆ１〜ｆ１００）を相互に比較し、最大値となる音声強度値（例えば、ｆ５０）を、形態素音声強度値として、取得することも可能である。
【０２３４】
そして、音声強度算出部４２５は、形態素音声強度値を音声強度信号として、文節解析部４２０に出力する。
【０２３５】
文節解析部４２０は、音声強度算出部４２５により出力された形態素音声強度値を、上記第一形態素情報と対応づけて取得する音声強度取得手段である。即ち、文節解析部４２０は、保持していた第一形態素情報信号と、上記音声強度信号とに基づいて、上記第一形態素情報に対して、形態素音声強度値を対応づける。そして、文節解析部４２０は、形態素音声強度値が対応づけられた第一形態素情報を第一形態素情報信号として、文構造解析部４３０に出力する。
【０２３６】
なお、本実施の形態では、文節解析部４２０は、利用者から入力された入力情報の音声信号に基づいて、音声認識部２００が特定した文字列の最小単位を構成する形態素を１又は複数組み合わせてなる形態素情報を取得する形態素取得手段といえる。
【０２３７】
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、対象格などの属性（格の属性）に分類する。そして、文構造解析部４３０は、第一形態素情報の各形態素がどの属性に属するかを示す情報（以下、分類結果という）を、第一形態素情報と対応づけた後、分類結果及び形態素音声強度値と対応づけられた第一形態素情報を第一形態素情報信号として、意味形態素検索部３４４に出力する。なお、文構造解析部４３０は、決定された（格構成）に対応づけられた第一形態素情報を保持する。また、発話種類判定部４４０は、文節解析部４２０で特定された文節を保持する。
【０２３８】
意味形態素検索部３４４は、文節解析部４２０で抽出された第一形態素情報と、意味形態素記憶部３４５に記憶された各意味形態素とを照合し、各意味形態素の中から第一形態素情報に含まれるいずれかの形態素と一致する意味形態素を検索する。ここで、意味形態素記憶部３４５は、名詞、形容詞等の意味内容をもつ形態素である意味形態素を予め複数記憶する記憶手段である。意味形態素は、具体的には、（好き）や、（面白い）などの利用者の関心が高まるような意味内容をもつ形態素であり、（こんにちは）や（とても）などの意味内容を持たない形態素は、ここでいう意味形態素とはいわない。
【０２３９】
例えば、意味形態素検索部３４４は、入力された第一形態素情報信号に含まれる第一形態素情報が（＊；野球；好き）｛野球が好きです｝である場合には、この第一形態素情報と各意味形態素とを照合し、各意味形態素に第一形態素情報を構成する形態素（例えば、「好き」）が含まれているときには、第一形態素情報に含まれる「好き」を意味形態素として検索する。
【０２４０】
そして、意味形態素検索部３４４は、検索した意味形態素と、上記第一形態素情報及びこれに対応する形態素音声強度値、分類結果と、を対応づける。意味形態素検索部３４４は、検索した意味形態素（以下、検索意味形態素という）と、第一形態素情報及び形態素音声強度値、分類結果とを対応づけた意味形態素信号を、書き込み部３４１に出力する。
【０２４１】
書き込み部３４１は、意味形態素記憶部３４５にアクセスし、入力された意味形態素信号に基づいて、意味形態素記憶部３４５に記憶された検索意味形態素に対応させて、上記第一形態素情報及び形態素音声強度値を書き込む。
【０２４２】
具体的には、検索意味形態素が（好き）であり、これに対応する第一形態素情報（＊；野球；好き）であり、この第一形態素情報に対応する形態素音声強度値がＸ１である場合、書き込み部３４１は、意味形態素記憶部３４５にアクセスし、上記意味形態素（好き）に対応させて、第一形態素情報（＊；野球；好き）及び形態素音声強度値Ｘ１を意味形態素記憶部３４５に書き込む。
【０２４３】
この際、書き込み部３４１は、上記分類結果に基づいて、第一形態素情報の各形態素を、文構造解析部４３０で分類された主体格、対象格等の属性と対応づけて、意味形態素記憶部３４５に書き込む。そして、書き込み部３４１は、上記書き込み動作を行った場合、形態素選択部３４２へその旨を示す信号を出力する。
【０２４４】
そして、文構造解析部４３０から次々と出力された各第一形態素情報に対して、意味形態素検索部３４０は、上述の動作を行い、書き込み部３４１も上述の動作を行う。これにより、意味形態素記憶部３４５には、例えば、図２５に示すように、各意味形態素（検索意味形態素）にそれぞれ、対応して、１又は複数の第一形態素情報及び形態素音声強度値が書き込まれることとなる。
【０２４５】
形態素選択部３４２は、同一の意味形態素に対応づけられた、複数の第一形態素情報のうち、上記同一の意味形態素に対応づけられた各第一形態素情報の音声強度値に基づいて、利用者が関心を持っている情報として、所定の形態素情報を選択する。具体的に、形態素選択部３４２の動作を以下に説明する。
【０２４６】
書き込み部３４１から出力された信号（上記その旨を示す信号）に基づいて、形態素選択部３４２は、検索意味形態素に対応づけられている第一形態素情報の数をカウントする。そして、形態素選択部３４２は、カウントした第一形態素情報の数が所定数以上であるか否かを判断する。
【０２４７】
この所定数とは、例えば、情報処理システムの設計上決定される数値である。例えば、予め、システム管理者が、所定の装置を用いて、実験的に、１人の利用者が、情報処理装置との間で会話を始めてから終了するまで、同じ意味形態素を繰り返し発話する回数を算出する。そして、管理者は、複数の利用者に対して、上述の動作を行い、同じ意味形態素を繰り返し発話する回数の平均値を求める。そして、管理者は、上記回数の平均値及びシステムの設計を考慮して、上記所定数を決めることができる。なお、上記所定数については、全ての意味形態素について、共通の所定数としてもよいし、意味形態素によって、異なる所定数としてもよい。本実施の形態では、上記所定数は、全ての意味形態素に共通の値として説明する。
【０２４８】
形態素選択部３４２は、所定数以上でないと判断した場合には、書き込み部３４１から、再度、上記その旨を示す信号が出力されるまで待機し、出力された場合、再度、上述の動作（所定数以上であるか否かの判断）を行う。また、形態素選択部３４２は、所定数以上でないと判断した場合、その旨を示す信号を文構造解析部４３０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【０２４９】
文構造解析部４３０は、保持していた（格構成）に対応づけられた第一形態素情報に基づいて、話題検索命令信号を反射的判定部３２０に出力する。また、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。以降の動作は、実施の形態１で示した動作と同じである。
【０２５０】
形態素選択部３４２は、所定数以上と判断した場合には、意味形態素記憶部３４５にアクセスし、上記検索意味形態素に対応づけられた複数の第一形態素情報のうち、各第一形態素情報に対応づけられた形態素音声強度値を相互に比較し、例えば、最も形態素音声強度値の大きい第一形態素情報を選択する。
【０２５１】
なお、形態素選択部３４２は、所定数以上と判断した場合、その旨を示す信号を文構造解析部４３０及び発話種類判定部４４０に出力する。文構造解析部４３０は、保持していた（格構成）に対応づけられた第一形態素情報を消去する。また、発話種類判定部４４０は、保持していた、文節解析部４２０で特定された文節を消去する。
【０２５２】
図２５を用いて具体的に説明する。例えば、上記所定数が４の場合であって、検索した意味形態素が（好き）である場合には、形態素選択部３４２は、検索した意味形態素（好き）に対応づけられた各第一形態素情報（＊；野球；好き）、（＊；サッカー；好き）、（＊；テニス；好き）、（＊；水泳；好き）のうち、各第一形態素情報に対応づけられた形態素音声強度値（Ｘ１からＸ４））を比較する。そして、形態素選択部３４２は、各強度値のうち、例えば、最も強度値の大きい形態素音声強度値（例えば、Ｘ３）を判断する。そして、形態素選択部３４２は、上記強度値（例えば、Ｘ３）に対応づけられた第一形態素情報（＊；テニス；好き）を、利用者が関心を持っている情報として、選択する。
【０２５３】
生成部３４３は、各属性と、形態素（第一形態素情報の形態素）の後に係る文字又は文字列である係り受け要素及び形態素の前に係る文字又は文字列である先行要素と、が対応づけられた対応テーブルを保持している。そして、生成部３４３は、上記対応テーブルを参照して、形態素選択部３４２により選択された第一形態素情報の各形態素に対して、上記各形態素が分類された属性に対応する係り受け要素を結合させる。また、生成部３４３は、上記対応テーブルを参照して、形態素選択部３４２により選択された第一形態素情報の各形態素に対して、上記各形態素が分類された属性に対応する先行要素を結合させる。
【０２５４】
生成部３４３は、各形態素に係り受け要素及び／又は先行要素を結合させることにより、利用者に対して出力する回答文を生成する。即ち、生成部３４３は、ある形態素が属する属性に対応して、係り受け要素及び先行要素が対応テーブルに記録されている場合には、上記ある形態素に係り要素及び先行要素を結合させるとともに、ある形態素が属する属性に対応して、係り受け要素だけが対応テーブルに記録されている場合には、上記ある形態素に係り受け要素だけを結合させる。
【０２５５】
具体的に、以下に説明する。上記対応テーブルにおいては、例えば、主体格に対しては、第一形態素情報の形態素の後に係る係り受け要素（は）が対応づけられ、対象格に対しては、第一形態素情報の形態素の後に係る係り受け要素（が）が対応づけられ、述語格に対しては、第一形態素情報の形態素の後に係る係り受け要素（なのですか）が対応づけられている。
【０２５６】
また、上記対応テーブルにおいては、例えば、対象格に対して、第一形態素情報の形態素の前に係る先行要素（どうして）が対応づけられており、述語格に対して、第一形態素情報の形態素の前に係る先行要素（とても）が対応づけられている。
【０２５７】
そして、生成部３４３は、上記対応テーブルを参照して、形態素選択部３４２で選択された第一形態素情報の各形態素に対して、上記各形態素が分類された属性に対応する係り受け要素を結合させる。
【０２５８】
例えば、形態素選択部３４２で選択された第一形態素情報を構成する形態素（野球）、形態素（好き）がそれぞれ、対象格、述語格に分類されている場合、生成部３４３は、対応テーブルを参照して、対象格に分類された形態素（野球）には、係り受け要素（が）を結合させ、述語格に分類された形態素（好き）には、係り受け要素（なのですか）を結合させる。
【０２５９】
また、生成部３４３は、上記対応テーブルを参照して、形態素選択部３４２で選択された第一形態素情報の各形態素に対して、上記各形態素が分類された属性に対応する先行要素を結合させる。例えば、選択部３４２で選択された第一形態素情報を構成する形態素（野球）、形態素（好き）がそれぞれ、対象格、述語格に分類されている場合、生成部３４３は、対応テーブルを参照して、対象格に分類された形態素（野球）には、先行要素（どうして）を結合させ、述語格に分類された形態素（好き）には、先行要素（とても）を結合させる。
【０２６０】
そして、生成部３４３は、各形態素と、各形態素に結合された係り受け要素や先行要素に基づいて、利用者へ出力するための文を生成する。生成部３４３は、例えば、形態素選択部３４２により選択された第一形態素情報（＊；野球；好き）から、（どうして野球がとても好きなのですか）という文を生成する。生成された文は、文信号として、管理部３１０を介して出力部６００に送られる。
【０２６１】
なお、生成部３４３が生成する文は、質問文に限定されず、例えば、「野球がとても好きなのですね」のような同調肯定文でもよい。出力部６００は、生成部３４３により生成された文信号に対応する文（どうして野球がとても好きなのですか）を出力する。
【０２６２】
（情報処理システムを用いた情報処理方法）
上記構成を有する情報処理システムによる情報処理方法は、以下の手順により実施することができる。図２６は、本実施の形態に係る情報処理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について説明する。
【０２６３】
図に示すように、先ず、入力部１００が利用者から入力された入力情報の音声信号を取得し（Ｓ２０１）、取得した音声信号（以下、入力音声信号）を、音声認識部２００及び文節解析部４２０に出力する。
【０２６４】
音声認識部２００は、入力部１００で取得した入力音声信号に基づいて、発話内容に対応する文字列を特定する（Ｓ２０２）。そして、音声認識部２００は、上記特定した文字列を管理部３１０に出力する。
【０２６５】
管理部３１０は、上記特定した文字列を形態素抽出部４１０に出力する。形態素抽出部４１０は、入力された文字列の中から、形態素群と一致する各形態素を抽出する（Ｓ２０３）。そして、形態素抽出部４１０は、抽出した各形態素を文節解析部４２０に出力する。
【０２６６】
文節解析部４２０は、上記文節を構成する各形態素をまとめた第一形態素情報を第一形態素情報信号として、保持する（Ｓ２０４）とともに、第一形態素情報に対応づけられた入力音声信号を音声強度算出部４２５に出力する。
【０２６７】
音声強度算出部４２５は、上記第一形態素情報に対応する入力音声信号を取得し、取得した入力音声信号に基づいて、第一形態素情報の入力音声信号の音声強度値（形態素音声強度値）を算出する（Ｓ２０５）。音声強度算出部４２５は、算出された形態素音声強度値を、文節解析部４２０に出力する。
【０２６８】
文節解析部４２０は、形態素音声強度値を、上記第一形態素情報と対応づけて取得する（Ｓ２０６）。そして、文節解析部４２０は、形態素音声強度値が対応づけられた第一形態素情報を第一形態素情報信号として、文構造解析部４３０に出力する。
【０２６９】
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、対象格などの属性に分類する（Ｓ２０７）。そして、文構造解析部４３０は、分類結果を、第一形態素情報と対応づけた後、分類結果及び形態素音声強度値と対応づけられた第一形態素情報を第一形態素情報信号として、意味形態素検索部３４４に出力する。なお、文構造解析部４３０は、決定された格構成に対応付けられた第一形態素情報を保持する。また、発話種類判定部４４０は、文節解析部４２０で特定された文節を保持する。
【０２７０】
意味形態素検索部３４０は、文節解析部４２０で抽出された第一形態素情報と、各意味形態素とを照合し、各意味形態素の中から第一形態素情報に含まれるいずれかの形態素と一致する意味形態素を検索する（Ｓ２０８）。そして、意味形態素検索部３４０は、決定した意味形態素と、上記第一形態素情報及びこれに対応する形態素音声強度値、分類結果とを対応づける。意味形態素検索部３４０は、決定した意味形態素（以下、検索意味形態素という）と、第一形態素情報及び形態素音声強度値、分類結果とを対応づけた意味形態素信号を、書き込み部３４１に出力する。
【０２７１】
書き込み部３４１は、意味形態素記憶部３４５にアクセスし、入力された意味形態素信号に基づいて、意味形態素記憶部３４５に記憶された検索意味形態素に対応させて、上記第一形態素情報及び形態素音声強度値を書き込む（Ｓ２０９）。この際、書き込み部３４１は、上記分類結果に基づいて、第一形態素情報の各形態素を、文構造解析部４３０で分類された主体格、対象格等の属性と対応づけて、意味形態素記憶部３４５に書き込む。
【０２７２】
そして、書き込み部３４１は、上記書き込み動作を行った場合、形態素選択部３４２へその旨（検索意味形態素に対して、第一形態素情報等を書き込んだ旨）を示す信号を出力する。なお、文構造解析部４３０から次々と出力された各第一形態素情報に対して、意味形態素検索部３４０は、上述の動作（Ｓ２０８）を行い、書き込み部３４１も上述の動作（Ｓ２０９）を行う。
【０２７３】
ステップＳ２１０では、形態素選択部３４２は、書き込み部３４１から出力された信号（上記その旨を示す信号）に基づいて、検索意味形態素に対応づけて、書き込まれている第一形態素情報の数をカウントする。そして、形態素選択部３４２は、カウントした第一形態素情報の数が所定数以上であるか否かを判断する。
【０２７４】
所定数以上でない場合には、形態素選択部３４２は、再度ステップＳ２１０の動作を行う。また、形態素選択部３４２は、所定数以上でないと判断した場合、その旨を示す信号を文構造解析部４３０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【０２７５】
文構造解析部４３０は、保持していた（格構成）に対応づけられた第一形態素情報に基づいて、話題検索命令信号を反射的判定部３２０に出力する。また、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。以降の動作は、実施の形態１で示した動作と同じである。
【０２７６】
所定数以上の場合には、形態素選択部３４２は、検索意味形態素に対応づけられた複数の第一形態素情報のうち、各第一形態素情報に対応づけられた形態素音声強度値を相互に比較し、例えば、最も形態素音声強度値の大きい第一形態素情報を、利用者が関心を持っている情報として、選択する（Ｓ２１１）。また、形態素選択部３４２は、所定数以上と判断した場合、その旨を示す信号を文構造解析部４３０及び発話種類判定部４４０に出力する。文構造解析部４３０は、保持していた（格構成）に対応づけられた第一形態素情報を消去する。また、発話種類判定部４４０は、保持していた、文節解析部４２０で特定された文節を消去する。そして、形態素選択部３４２は、選択した第一形態素情報と分類結果と対応づけた選択第一形態素情報信号を生成部３４３に出力する。
【０２７７】
生成部３４３は、選択第一形態素情報信号に基づいて、上記対応テーブルを参照して、形態素選択部３４２により選択された第一形態素情報の各形態素に対して、上記各形態素が分類された属性に対応する係り受け要素を結合させる。また、生成部３４３は、上記対応テーブルを参照して、形態素選択部３４２により選択された第一形態素情報の各形態素に対して、上記各形態素が分類された属性に対応する先行要素を結合させる。
【０２７８】
生成部３４３は、各形態素に係り受け要素及び／又は先行要素を結合させることにより、利用者に対して出力する回答文を生成する（Ｓ２１２）。生成された文は、文信号として、管理部３１０を介して出力部６００に送られる。
【０２７９】
出力部６００は、生成部３４３により生成された文信号に対応する文（例えば、どうして野球がとても好きなのですか）を出力する（Ｓ２１３）。
【０２８０】
なお、本実施の形態では、意味形態素検索部３４４、意味形態素記憶部３４５を設けたが、以下のようにしてもよい。即ち、情報処理システムに、意味形態素検索部３４４、意味形態素記憶部３４５を設けず、会話データベース５００に記憶される談話範囲を上記意味形態素として用い、会話データベース５００に、意味形態素記憶部３４５の機能を持たせても良い。そして、意味形態素検索部３４４の機能を談話範囲決定部３４０が持っても良い。
【０２８１】
（作用効果）
本実施の形態によれば、文節解析部４２０は、入力情報の音声信号に基づいて、文字列の最小単位を構成する形態素を１又は複数組み合わせてなる第一形態素情報を取得する。そして、第一形態素情報に対応づけられた入力音声信号に基づいて、音声強度算出部４２５により算出された形態素音声強度値を、文節解析部４２０（取得部）は、第一形態素情報と対応づけて取得する。そして、意味形態素検索部３４４は、上記第一形態素情報と、意味形態素記憶部３４５に記憶された各意味形態素とを照合し、各意味形態素の中から、上記第一形態素情報に含まれるいずれかの形態素と一致する意味形態素を検索意味形態素として検索する。
【０２８２】
そして、書き込み部３４１は、意味形態素記憶部３４５にアクセスし、意味形態素記憶部３４５に記憶された検索意味形態素に対応させて、上記第一形態素情報と、当該第一形態素情報に対応する形態素音声強度値とを、意味形態素記憶部３４５に、書き込む。そして、形態素選択部３４２は、同一の意味形態素（検索意味形態素）に対応付けられた複数（所定数）の第一形態素情報のうち、上記同一の意味形態素に対応付けられた各第一形態素情報の音声強度値に基づいて、所定の第一形態素情報を、利用者が関心を持っている情報として、選択する。
【０２８３】
このため、利用者から、ある言葉が共通して含まれる複数の発話情報が入力されたとき、複数の発話情報は、各々、第一形態素情報として、抽出されるとともに、第一形態素情報は、当該第一形態素情報に対応する形態素音声強度値と対応づけられる。そして、各第一形態素情報及び形態素音声強度値は、検索意味形態素と対応づけられて、意味形態素記憶部３４５に書き込まれる。これにより、所定の言葉（検索意味形態素）を共通に含む各第一形態素情報は、検索意味形態素と対応づけられて記憶されることになる。そして、形態素選択部３４２は、検索意味形態素に対応づけられた複数の第一形態素情報のうち、各第一形態素情報に対応づけられた形態素音声強度値を相互に比較し、例えば、最も形態素音声強度値の高い第一形態素情報を選択する。
【０２８４】
通常、音声強度値の高い情報とは、利用者が関心を持っている情報ということができる。このため、形態素選択部３４２は、所定の言葉（検索意味形態素）を共通に含む複数の発話情報（第一形態素情報）のうち、例えば、最も形態素音声強度値の高い第一形態素情報を選択することにより、利用者が関心を持っている情報を選択することができる。
【０２８５】
この結果、利用者が関心を持っている発話情報について、感情を込めて強い口調で発話すれば、情報処理装置は、利用者が関心を持っている情報を認識することができ、例えば、利用者に対して、情報処理装置が利用者の関心を持っている情報を認識していること等の文を出力することもできる。
【０２８６】
従って、本実施の形態によれば、利用者は、情報処理装置が自分の気持ちを理解していることを感じ、情報処理装置に対して、親近感を持つことになる。
【０２８７】
また、本実施の形態によれば、文構造解析部４３０（分類部）は、第一形態素情報の各形態素を、主体格、対象格等の格の属性に分類し、生成部３４３は、上記対応テーブルを参照して、形態素選択部３４２で選択された第一形態素情報の各形態素に対して、上記各形態素が分類された属性に対応する係り受け要素及び／又は先行要素を結合させることにより、利用者へ出力する文を生成する。
【０２８８】
このため、例えば、形態素選択部３４２が、利用者が関心を持っている情報として、所定の第一形態素情報を選択したとき、選択した第一形態素情報の各形態素に対して、上記係り受け要素や、先行要素を結合させることにより、例えば、（どうして野球がとても好きなのですか）、（野球がとても好きなのですね）等の文の生成が可能になる。この生成した文を利用者に対して出力することにより、利用者に対して、親近感を与える文の出力が可能となる。
【０２８９】
（実施の形態２の変更例１）
上述した実施の形態２の情報処理システムは、以下のように変更することも可能である。
【０２９０】
上述した実施の形態２では、第一形態素情報として、主体格に属する形態素が含まれないものについて説明したが、もちろん、これに限定されず、主体格に属する形態素が含まれる第一形態素情報についても、実施の形態２は、以下の点を除いて、同様に適用できる。
【０２９１】
生成部３４３は、選択された第一形態素情報中の主体格に分類された形態素（（私）や（僕））を削除するか又は主体格に分類された形態素（私）を形態素（あなた）や（貴方）に変換する。
【０２９２】
例えば、形態素選択部３４２で選択された第一形態素情報を構成する形態素（私）、（野球）、（好き）がそれぞれ、主体格、対象格、述語格に分類されている場合、生成部３４３は、先ず、形態素（私）を削除する。そして、生成部３４３は、対応テーブルを参照して、対象格に分類された形態素（野球）には、係り受け要素（が）を結合させ、述語格に分類された形態素（好き）には、係り受け要素（なのですか）を結合させる。以降の動作は、実施の形態２と同じである。これにより、例えば、選択された第一形態素情報が（私；野球；好き）の場合には、生成部３４３から出力される文は、（どうして野球がとても好きなのですか）となる。
【０２９３】
また、例えば、形態素選択部３４２で選択された第一形態素情報を構成する形態素（私）、（野球）、形態素（好き）がそれぞれ、主体格、対象格、述語格に分類されている場合、生成部３４３は、対応テーブルを参照して、主体格に分類された形態素を形態素（あなた）に変換し、上記形態素に、係り受け要素（は）を結合させ、対象格に分類された形態素（野球）には、係り受け要素（が）を結合させ、述語格に分類された形態素（好き）には、係り受け要素（なのですか）を結合させる。
【０２９４】
以降の動作は、実施の形態２と同じである。これにより、例えば、選択された第一形態素情報が（私；野球；好き）の場合には、生成部３４３から出力される文は、（どうしてあなたは野球が好きなのですか）となる。
【０２９５】
（実施の形態２の変更例２）
上述した実施の形態２では、（好き）、（興味がある）、（自信がある）等の要素（利用者の関心が高まるような要素）が含まれた入力情報が入力部１００に入力される場合について説明したが、（興味がない）、（自信がない）等の要素（利用者の関心が低くくなるような要素）が含まれた入力情報が入力部１００に入力される場合もある。
【０２９６】
このような場合、情報処理装置が、利用者が関心を持っていない第一形態素情報を選択することができるようにすることも可能である。
【０２９７】
本変更例においては、実施の形態１，実施の形態２、各変更例と同一点については、説明を省略し、異なる点についてのみ説明する。
【０２９８】
入力部１００には、利用者の関心が低くなるような要素（（嫌い）、（興味がない）、（自信がない）等）を含む入力情報が入力される。
【０２９９】
意味形態素記憶部３４５には、意味形態素として、（嫌い）、（興味がない）、（自信がない）等の要素であり、利用者の関心が低くくなるような形態素が記憶されている。
【０３００】
形態素選択部３４２は、形態素選択部３４２は、所定数以上と判断した場合には、意味形態素記憶部３４５にアクセスし、意味形態素検索部３４４にて検索された検索意味形態素に対応づけられた複数の第一形態素情報のうち、各第一形態素情報に対応づけられた形態素音声強度値を相互に比較し、例えば、最も形態素音声強度値の小さい第一形態素情報を選択する。
【０３０１】
具体的に説明する。例えば、上記所定数が４の場合であって、検索した意味形態素が（興味がない）である場合には、形態素選択部３４２は、検索した意味形態素（興味がない）に対応づけられた各第一形態素情報（＊；野球；興味がない）、（＊；サッカー；興味がない）、（＊；テニス；興味がない）、（＊；水泳；興味がない）のうち、各第一形態素情報に対応づけられた形態素音声強度値（Ｘ１からＸ４））を比較する。そして、形態素選択部３４２は、各強度値のうち、例えば、最も強度値の小さい形態素音声強度値（例えば、Ｙ３）を判断する。そして、形態素選択部３４２は、上記強度値（例えば、Ｙ３）に対応づけられた第一形態素情報（＊；テニス；興味がない）を、利用者が関心を持っていない情報として、選択する。
【０３０２】
本変更例によれば、通常、音声強度値の低い情報とは、利用者が関心を持っていない情報ということができる。このため、形態素選択部３４２は、所定の言葉（検索された意味形態素）を共通に含む複数の発話情報（形態素情報）のうち、例えば、最も音声強度値の低い形態素情報を選択することにより、利用者が関心を持っていない情報を選択することができる。
【０３０３】
この結果、利用者が関心を持っていない発話情報について、利用者が弱い口調で発話したような場合でも、情報処理システムは、利用者が関心を持っていない情報を認識することができ、例えば、利用者に対して、情報処理システムが利用者の関心を持っていない情報を認識していること等の文を出力することもできる。
【０３０４】
従って、本変更例によっても、利用者は、情報処理システムが自分の気持ちを理解していることを感じ、情報処理システムに対して、親近感を持つことになる。
【０３０５】
また、本変更例でも、生成部３４３は、上記対応テーブルを参照して、形態素選択部３４２で選択された第一形態素情報の各形態素に対して、上記各形態素が分類された属性に対応する係り受け要素及び／又は先行要素を結合させることにより、利用者へ出力する文を生成することができる。
【０３０６】
このため、例えば、形態素選択部３４２が、利用者が関心を持っていない情報として、所定の第一形態素情報を選択したとき、選択した第一形態素情報の各形態素に対して、上記係り受け要素や、先行要素を結合させることにより、例えば、（どうして野球に、興味がないのですか）、（野球に興味がないのですね）等の文の生成が可能になる。そして、この生成した文を利用者に対して出力することもできる。
【０３０７】
（実施の形態２の変更例３）
上述した実施の形態２では、（好き）、（興味がある）、（自信がある）等の要素（利用者の関心が高まるような要素）が含まれた入力情報が入力部１００に入力される場合について説明し、変更例２では、（興味がない）、（自信がない）等の要素（利用者の関心が低くくなるような要素）が含まれた入力情報が入力部１００に入力される場合について説明したが、利用者の関心が高まるような要素とともに、利用者の関心が低くなるような要素が１人の利用者から発話されてくることもある。
【０３０８】
このような場合、情報処理装置が、利用者が関心を持っている第一形態素情報を選択することができるとともに、利用者が関心を持っていない第一形態素情報を選択することができるようにすることも可能である。
【０３０９】
本変更例においては、実施の形態１，実施の形態２、各変更例と同一点については、説明を省略し、異なる点について説明する。
【０３１０】
本変更例に係る意味形態素記憶部３４５では、各意味形態素が第一の所定の種類の意味形態素と、第二の所定の種類の意味形態素に分類して記憶されている。この第一の所定の種類の意味形態素とは、例えば、（好き）、（興味がある）、（自信がある）等の要素であり、利用者の関心が高まるような要素である。
【０３１１】
第一の所定の種類の意味形態素には、当該意味形態素に対応づけられた各第一形態素情報のうち、例えば、最も形態素音声強度値の高い第一形態素情報を形態素選択部３４２に対して選択するように指示する第一指令が対応づけられている。
【０３１２】
第二の所定の種類の意味形態素要素とは、例えば、（嫌い）、（興味がない）、（自信がない）等の要素であり、利用者の関心が低くくなるような要素である。第二の所定の種類の意味形態素には、当該意味形態素に対応づけられた各第一形態素情報のうち、例えば、最も形態素音声強度値の低い第一形態素情報を形態素選択部３４２が選択するように指示する第二指令が対応づけられている。
【０３１３】
形態素選択部３４２は、同一の意味形態素に対応づけられた、複数の形態素情報のうち、同一の意味形態素に対応づけられた各第一形態素情報の音声強度値に基づいて、利用者が関心を持っている情報として、第一の所定の形態素を選択するとともに、同一の意味形態素に対応づけられた、複数の形態素情報のうち、同一の意味形態素に対応づけられた各第一形態素情報の音声強度値に基づいて、利用者が関心を持っていない情報として、第二の所定の形態素を選択する。
【０３１４】
具体的には、形態素選択部３４２は、同一の意味形態素に対応づけられた、複数の第一形態素情報のうち、第一指令が上記同一の意味形態素に対応づけられていた場合には、第一指令に基づいて、第一の所定の第一形態素情報を、利用者が関心を持っている情報として選択し、同一の意味形態素に対応づけられた、複数の第一形態素情報のうち、第二指令が上記同一の意味形態素に対応づけられていた場合には、第二指令に基づいて、第二の所定の第一形態素情報を、利用者が関心を持っていない情報として選択する。
【０３１５】
即ち、形態素選択部３４２は、検索意味形態素に対応させて、書き込まれた第一形態素情報の数が所定数になったとき、意味形態素記憶部３４５にて第一指令が上記検索意味形態素に対応づけられていた場合には、上記第一指令に基づいて、上記検索意味形態素に対応づけられた各第一形態素情報のうち、第一の所定の第一形態素情報を、利用者が関心を持っている情報として、選択する。
【０３１６】
また、形態素選択部３４２は、検索意味形態素に対応させて、書き込まれた第一形態素情報の数が所定数になったとき、意味形態素記憶部３４５にて第二指令が上記検索意味形態素に対応づけられていた場合には、上記第二指令に基づいて、上記検索意味形態素に対応づけられた各第一形態素情報のうち、第二の所定の第一形態素情報を、利用者が関心を持っていない情報として、選択する。
【０３１７】
例えば、検索した意味形態素が（興味がない）である場合には、形態素選択部３４２は、上記意味形態素に対応する第二指令を先ず形態素記憶部３４５から取得する。そして、形態素選択部３４２は、検索した意味形態素（興味がない）に対応づけられた各第一形態素情報（＊；野球；興味がない）、（＊；サッカー；興味がない）、（＊；テニス；興味がない）、（＊；水泳；興味がない）のうち、各第一形態素情報に対応づけられた形態素音声強度値（Ｙ１からＹ４））を比較する。そして、形態素選択部３４２は、第二指令に基づいて、各形態素音声強度値のうち、最も形態素音声強度値の小さい形態素音声強度値（例えば、Ｙ３）を判断する。そして、形態素選択部３４２は、上記形態素音声強度値（例えば、Ｙ３）に対応づけられた第一形態素情報（＊；テニス；興味がない）を、利用者が関心を持っていない情報として選択する。
【０３１８】
そして、実施の形態２やその変更例２と同様にして、生成部３４３が、対応テーブルを参照して、利用者に対して出力する文（例えば、「どうして、テニスには興味がないのですか」など）を生成する。
【０３１９】
本変更例によれば、実施の形態２の作用効果と変更例２の作用効果を同時に有することができる。従って、本変更例によれば、利用者は、一層、情報処理装置が自分の気持ちを理解していることを感じ、情報処理装置に対して、一層親近感を持つことになる。
【０３２０】
なお、上記情報処理システム及び情報処理方法で説明した内容は、実施の形態１やその変更例と同様に、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。
【０３２１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、選択手段は、所定の言葉（検索手段により検索された意味形態素）を共通に含む複数の発話情報（形態素情報）のうち、例えば、利用者が関心を持っている情報（音声強度値の高い形態素情報）を選択することができる。
【０３２２】
この結果、利用者が関心を持っている発話情報（形態素情報）について、感情を込めて強い口調で発話すれば、情報処理システムは、利用者が関心を持っている情報を認識することができ、例えば、利用者に対して、利用者の関心を持っている情報を認識していること等の文を出力することもできる。
【０３２３】
これにより、本発明によれば、利用者は、情報処理システムが自分の気持ちを理解していることを感じ、親近感を持って会話を行うことができる。
【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に係る情報処理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における会話データベースに記憶された内容の一例を示す図である。
【図２６】実施の形態２の情報処理システムを用いた情報処理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、３４１…書き込み部、３４２…形態素選択部、３４３…生成部、３４４…意味形態素検索部、３４５…意味形態素記憶部、３６０…話題検索部、３６１…削除部、３６２…談話付加部、３７０…回答文検索部、４００…文解析部、４１０…形態素抽出部、４２０…文節解析部、４２５…音声強度算出部、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…通信部、８０１…反射要素データベース、８０２…鸚鵡返し要素データベース、９００…通信部、１０００…通信ネットワーク、１１００…ハードディスク、１２００…フレキシブルディスク、１３００…コンパクトディスク、１４００…ＩＣチップ、１５００…カセットテープ[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an information processing system, an information processing method, and a program capable of selecting information of interest from a user among input information input by the user.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, an information processing device (conversation control device) such as a PC terminal can output a predetermined answer based on an utterance from a user. At this time, since the conversation corresponding to the utterance from the user can be output, the user can enjoy the feeling of performing communication with the information processing device.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, the information processing apparatus recognizes which utterance information of a plurality of pieces of utterance information input by the user that includes a certain word is of interest to the user. Could not.
[0004]
For example, a user generally has a plurality of pieces of utterance information such as (I like baseball), (I like tennis), (I like soccer) during a conversation. Is input to the information processing apparatus, the utterance information (I like soccer) including the object of interest (for example, soccer) is uttered in a strong tone.
[0005]
However, the information processing apparatus can recognize which of the plurality of pieces of utterance information (a plurality of pieces of utterance information including a certain word in common) the user is interested in. could not. For this reason, even if the user utters the utterance information that the user is interested in with a strong tone with a great deal of emotion, the user is asked to the user (Why do they like football very much?) Couldn't output a sentence that gives a sense of closeness.
[0006]
Similarly, the information processing apparatus recognizes which utterance information among a plurality of pieces of utterance information input by the user that includes a certain word is not interested in the user. Could not. For this reason, even if the user utters the utterance information that he is not interested in in a weak tone, the user is given a feeling of closeness to the user, such as (Why are you not interested in soccer?). Could not be output.
[0007]
As a result, the user feels that the information processing device does not understand his / her own feelings, and the user has no familiarity with the information processing device even while having a conversation.
[0008]
Therefore, the present invention has been made in view of the above problems, and has as its object to provide an information processing system, an information processing method, and an information processing program capable of giving a user a sense of closeness. I do.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
The invention according to the present application has been made to solve the above-described problem, and is based on an audio signal of input information input from a user, and is a morpheme obtained by combining one or more morphemes constituting a minimum unit of a character string. Obtain information, obtain the voice intensity value of the voice signal in association with the morphological information, pre-store a plurality of semantic morphemes which are morphemes having semantic contents such as nouns and adjectives in storage means, and store the morpheme information and , Matching each semantic morpheme, from among each of the semantic morphemes, searching for a semantic morpheme that matches any of the morphemes included in the morpheme information, for the searched semantic morpheme, the morpheme information, The morpheme information is associated with the voice intensity value and written into the storage unit, and among the plurality of morpheme information items associated with the same semantic morpheme, the same meaning is output. Morpheme on the basis of the voice intensity values for each morpheme information associated, as the information the user is interested, is characterized in that selecting a predetermined morpheme information.
[0010]
According to the present invention, when a user inputs a plurality of pieces of utterance information that includes a certain word, the plurality of pieces of utterance information are each extracted as morpheme information, and the morpheme information is It is associated with the voice intensity value corresponding to the morpheme information. Then, each morpheme information and voice intensity value are written in the storage unit in association with the searched semantic morpheme.
[0011]
As a result, each piece of morphological information that includes a predetermined word (searched semantic morpheme) in common is stored in association with the searched semantic morpheme. Then, the selecting means, based on the voice intensity value associated with each morpheme information, among the plurality of morpheme information associated with the searched semantic morpheme, gives the user And select it as the information.
[0012]
Normally, information having a high voice intensity value can be regarded as information that the user is interested in. For this reason, the selecting means selects, for example, morpheme information having the highest voice intensity value from among a plurality of pieces of utterance information (morpheme information) that include a predetermined word (searched semantic morpheme) in common, and Can select the information they are interested in.
[0013]
As a result, if the user is interested in utterance information and speaks in a strong tone with emotion, the information processing system can recognize the information that the user is interested in. It is also possible to output a sentence to the user that the user is aware of information of interest.
[0014]
Therefore, according to the present invention, the user feels that the information processing system understands his / her feeling, and has a close affinity with the information processing system.
[0015]
Also, the present invention obtains morpheme information obtained by combining one or a plurality of morphemes constituting a minimum unit of a character string based on a speech signal of input information input from a user, and acquires a speech intensity value of the speech signal. Is acquired in association with the morphological information, a plurality of semantic morphemes, which are morphemes having semantic contents such as nouns and adjectives, are stored in advance in a storage unit, and the morphological information is compared with each semantic morpheme, From the morphemes, a semantic morpheme that matches any of the morphemes included in the morpheme information is searched, and for the searched semantic morpheme, the morpheme information and the voice intensity value associated with the morpheme information are searched. The voice of each piece of morpheme information associated with the same semantic morpheme among a plurality of pieces of morpheme information written in the storage means and associated with the same semantic morpheme. Based on the degree value, as information which the user does not have an interest, it is characterized in that selecting a predetermined morpheme information.
[0016]
Usually, information having a low voice intensity value can be regarded as information that the user is not interested in. For this reason, the selecting means selects, for example, morpheme information having the lowest voice intensity value from among a plurality of pieces of utterance information (morpheme information) which include a predetermined word (searched semantic morpheme) in common, and Can select information that they are not interested in.
[0017]
As a result, for utterance information that the user is not interested in, even when the user utters in a weak tone, the information processing system can recognize information that the user is not interested in, for example, For example, a sentence indicating that the information processing system recognizes information that is not of interest to the user can be output to the user.
[0018]
Therefore, also according to the present invention, the user feels that the information processing system understands his / her feeling, and has a close affinity with the information processing system.
[0019]
Also, the present invention obtains morpheme information obtained by combining one or a plurality of morphemes constituting a minimum unit of a character string based on a speech signal of input information input from a user, and acquires a speech intensity value of the speech signal. Is acquired in association with the morphological information, a plurality of semantic morphemes, which are morphemes having semantic contents such as nouns and adjectives, are stored in a storage unit in advance, and the morphological information is compared with each semantic morpheme, and each of the semantic morphemes is compared. From the morphemes, a semantic morpheme that matches any of the morphemes included in the morpheme information is searched, and for the searched semantic morpheme, the morpheme information and the voice intensity value associated with the morpheme information are searched. The voice of each piece of morpheme information associated with the same semantic morpheme among a plurality of pieces of morpheme information written in the storage means and associated with the same semantic morpheme. Based on the degree value, the user selects the first predetermined morpheme information as the information of interest, and among the plurality of morpheme information items associated with the same semantic morpheme, It is also possible to adopt a configuration in which the second predetermined morpheme information is selected as information that the user is not interested in, based on the voice intensity value of each morpheme information associated with the morpheme.
[0020]
Specifically, in the above invention, the first predetermined type of semantic morpheme is instructed to select the morpheme information having the highest voice intensity value from among the morpheme information associated with the semantic morpheme. The first instruction is associated, and the second predetermined type of semantic morpheme is selected from among the morpheme information associated with the semantic morpheme, the morpheme information having the lowest voice intensity value. The second command to be instructed is associated, and each semantic morpheme is stored in the storage means by being classified into the first predetermined type of semantic morpheme and the second predetermined type of semantic morpheme, If the first command is associated with the same semantic morpheme among a plurality of pieces of morpheme information associated with the same semantic morpheme, the first predetermined command is set based on the first command. Morpheme information In the case where the second instruction is associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information selected as information that the user is interested in and associated with the same semantic morpheme, Based on the second command, the second predetermined morphological information may be selected as information that the user is not interested in.
[0021]
Further, according to the present invention, in the above invention, each morpheme of the acquired morpheme information is classified into attributes of a case such as subject matter and target case, and each attribute and a character or a character related to the morpheme of the morpheme information With reference to a correspondence table in which a dependency element that is a column and a preceding element that is a character or a character string in front of the morpheme is associated, for each morpheme of the morpheme information selected by the selection unit, It is preferable to generate a sentence to be output to the user by combining the dependency element and / or the preceding element corresponding to the attribute in which each of the morphemes is classified.
[0022]
According to the present invention, when the selection means selects predetermined morpheme information as information of which the user is interested, for each morpheme of the selected morpheme information, the dependency element or the preceding element is used. By combining, for example, a sentence such as (Why do you like baseball so much?) Or (Why do you like baseball so much?) Can be generated. By outputting the generated sentence to the user, it is possible to output a sentence that gives the user a sense of closeness.
[0023]
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.
[0024]
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.
[0025]
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".
[0026]
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".
[0027]
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.
[0028]
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.
[0029]
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.
[0030]
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.
[0031]
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.
[0032]
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.
[0033]
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.
[0034]
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.
[0035]
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.
[0036]
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.
[0037]
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
[0038]
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".
[0039]
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.
[0040]
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).
[0041]
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.
[0042]
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.
[0043]
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.
[0044]
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.
[0045]
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.
[0046]
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.
[0047]
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.
[0048]
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).
[0049]
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”.
[0050]
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.
[0051]
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.
[0052]
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.
[0053]
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.
[0054]
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. .
[0055]
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.
[0056]
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.
[0057]
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.
[0058]
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). .
[0059]
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.
[0060]
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.
[0061]
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.”
[0062]
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.
[0063]
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).
[0064]
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).
[0065]
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.
[0066]
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").
[0067]
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.
[0068]
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.
[0069]
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. .
[0070]
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".
[0071]
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.
[0072]
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.
[0073]
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.
[0074]
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
[0075]
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.
[0076]
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).
[0077]
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".
[0078]
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).
[0079]
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.
[0080]
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.
[0081]
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.
[0082]
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."
[0083]
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.
[0084]
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.
[0085]
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.
[0086]
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).
[0087]
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.
[0088]
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. .
[0089]
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.
[0090]
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.
[0091]
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.
[0092]
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.
[0093]
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.
[0094]
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.
[0095]
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.
[0096]
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.
[0097]
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.
[0098]
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.
[0099]
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.
[0100]
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 among them.
[0101]
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.
[0102]
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.
[0103]
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.
[0104]
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.
[0105]
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.
[0106]
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.
[0107]
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.
[0108]
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}.
[0109]
(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.
[0110]
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.
[0111]
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.
[0112]
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).
[0113]
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.
[0114]
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.
[0115]
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.
[0116]
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
[0117]
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".
[0118]
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).
[0119]
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.
[0120]
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.
[0121]
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.
[0122]
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.
[0123]
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.
[0124]
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).
[0125]
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.
[0126]
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.
[0127]
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).
[0128]
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.
[0129]
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.
[0130]
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).
[0131]
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).
[0132]
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.
[0133]
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.
[0134]
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).
[0135]
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.
[0136]
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”). *; *).
[0137]
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.
[0138]
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).
[0139]
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.
[0140]
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.
[0141]
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.
[0142]
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).
[0143]
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.
[0144]
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.
[0145]
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}.
[0146]
(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.
[0147]
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.
[0148]
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).
[0149]
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.
[0150]
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.
[0151]
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.
[0152]
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.
[0153]
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.
[0154]
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.
[0155]
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.
[0156]
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.
[0157]
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.
[0158]
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.
[0159]
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.
[0160]
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.
[0161]
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.
[0162]
[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.
[0163]
(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.
[0164]
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”.
[0165]
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".
[0166]
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.
[0167]
(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.
[0168]
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.
[0169]
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.
[0170]
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.
[0171]
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.
[0172]
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.
[0173]
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.
[0174]
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”.
[0175]
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.
[0176]
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.
[0177]
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.
[0178]
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.
[0179]
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”.
[0180]
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).
[0181]
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.
[0182]
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 "people" and the target morpheme is "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.
[0183]
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?"
[0184]
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.
[0185]
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.
[0186]
(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).
[0187]
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.
[0188]
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.
[0189]
(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”.
[0190]
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.
[0191]
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.
[0192]
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.
[0193]
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.
[0194]
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.
[0195]
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.
[0196]
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.
[0197]
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. .
[0198]
(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.
[0199]
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.
[0200]
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.
[0201]
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).
[0202]
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.
[0203]
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.
[0204]
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).
[0205]
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? ｝.
[0206]
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.
[0207]
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.
[0208]
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).
[0209]
(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.
[0210]
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.
[0211]
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.
[0212]
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.
[0213]
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.
[0214]
[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.
[0215]
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.
[0216]
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.
[0219]
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.
[0218]
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.
[0219]
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.
[0220]
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.
[0221]
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).
[0222]
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.
[0223]
[Embodiment 2]
(Configuration of information processing system)
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 the conversation control unit 300 and the sentence analysis unit 400 according to the present embodiment.
[0224]
As shown in FIG. 24, the information processing system has substantially the same configuration as the conversation control system according to the first embodiment, but differs in the following functions and configurations. In the present embodiment, the configuration other than the difference is the same as the configuration of the first embodiment and each modified example, and the description of the configuration other than the difference is omitted.
[0225]
The present embodiment is different from the first embodiment in that a voice intensity calculation unit 425, a writing unit 341, a morpheme selection unit 342, a generation unit 343, a semantic morpheme search unit 344, and a semantic morpheme storage unit 345 are provided. I do.
[0226]
The input unit 100 includes a voice information input unit (not shown) and a character information input unit (not shown). To the input unit (voice information input unit) 100, a user inputs a voice signal (voice signal of input information) constituting the utterance content. The utterance content is information such as “I like baseball”, “I like football”, “I like tennis”, and the like.
[0227]
In the present embodiment, when input information including elements (elements such as (like), (interested), and (confident)) that increase the user's interest is input to the input unit 100. Will be described.
[0228]
The input unit (speech information input unit) 100 outputs the above speech signal to the speech recognition unit 200 and also to the phrase analysis unit 420. In addition, user ID information, which is information for identifying a user, is input to the input unit 100 (character information input unit). Note that the user ID information is input to the input unit 100 only once before the user starts speaking. Further, whenever the user changes, the user ID information is input to the input unit 100 each time.
[0229]
The input unit (character information input unit) 100 outputs the user ID information to the management unit 310 as a user ID signal. When acquiring the user ID information, the management unit 310 accesses the semantic morphological storage unit 345 described below and deletes the stored contents.
[0230]
The voice recognition unit 200 specifies a character string corresponding to the utterance content based on the voice signal acquired by the input unit (voice information input unit) 100. Then, the voice recognition unit 200 outputs the specified character string to the management unit 310.
[0231]
The management unit 310 outputs the specified character string to the morpheme extraction unit 410. The morpheme extraction unit 410 extracts each morpheme that matches the morpheme group from the input character string. Then, the morpheme extraction unit 410 outputs the extracted morphemes to the phrase analysis unit 420.
[0232]
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. The phrase analysis unit 420 holds first morpheme information in which morphemes forming the phrase are summarized. In addition, the phrase analysis unit 420 generates an audio signal corresponding to the held first morpheme information (for example, in a predetermined time T, a minute time (t1 to t1)) based on the audio signal of the input information output from the input unit 100. The sound intensity values f1 to f100) measured at every t100) are determined. Then, the phrase analysis unit 420 outputs a voice signal corresponding to the first morpheme information to the voice strength calculation unit 425.
[0233]
The voice strength calculation unit 425 obtains a voice signal corresponding to the first morpheme information, and calculates a voice strength value of the first morpheme information based on the obtained voice signal. Specifically, for example, when the audio signal is represented by audio intensity values f1 to f100 measured at short time intervals (t1 to t100) at a predetermined time T, the audio intensity calculation unit 425 The average voice intensity value fave, which is a value obtained by dividing the sum of the voice intensity values (f1 + f2 +... + F100) by the number of measurements (100), is calculated as the voice intensity value of the first morpheme information (hereinafter, referred to as a morpheme voice intensity value). I do. Note that there are various methods for calculating the morpheme voice intensity value by the voice strength calculation unit 425, and the present invention is not particularly limited to the above-described method. In addition, the voice strength calculation unit 425 can compare the voice strength values (f1 to f100) with each other and acquire the voice strength value (for example, f50) that becomes the maximum value as the morpheme voice strength value. is there.
[0234]
Then, the voice strength calculation unit 425 outputs the morpheme voice strength value to the phrase analysis unit 420 as a voice strength signal.
[0235]
The phrase analysis unit 420 is a voice strength acquisition unit that obtains the morpheme voice strength value output by the voice strength calculation unit 425 in association with the first morpheme information. That is, the phrase analyzing unit 420 associates the morpheme speech intensity value with the first morpheme information based on the held first morpheme information signal and the speech intensity signal. Then, the phrase analysis unit 420 outputs the first morpheme information associated with the morpheme voice intensity value to the sentence structure analysis unit 430 as a first morpheme information signal.
[0236]
Note that, in the present embodiment, the phrase analysis unit 420 combines one or more morphemes constituting the minimum unit of the character string specified by the speech recognition unit 200 based on the speech signal of the input information input by the user. It can be said that it is a morpheme acquisition unit that acquires morpheme information consisting of:
[0237]
The sentence structure analysis unit 430 classifies each morpheme of the first morpheme information segmented by the phrase analysis unit 420 into attributes (case attributes) such as subject matter and target case. Then, the sentence structure analysis unit 430 associates information (hereinafter referred to as a classification result) indicating which attribute each morpheme of the first morpheme information belongs to with the first morpheme information, and then classifies the morpheme and the morpheme voice intensity. The first morpheme information associated with the value is output to the semantic morpheme search unit 344 as a first morpheme information signal. Note that the sentence structure analysis unit 430 holds the first morpheme information associated with the determined (case configuration). Further, the utterance type determination unit 440 holds the phrase specified by the phrase analysis unit 420.
[0238]
The semantic morpheme search unit 344 compares the first morpheme information extracted by the phrase analysis unit 420 with each semantic morpheme stored in the semantic morpheme storage unit 345, and includes the semantic morpheme from the semantic morphemes in the first morpheme information. Search for a semantic morpheme that matches any of the morphemes. Here, the semantic morpheme storage unit 345 is a storage unit that previously stores a plurality of semantic morphemes that are morphemes having semantic contents such as nouns and adjectives. Meaning morpheme, specifically, (like) or, (interesting) is a morpheme that has a meaning, such as interest of users increases, such as, does not have the meaning, such as (Hello) and (very) morpheme Is not a semantic morpheme here.
[0239]
For example, when the first morpheme information included in the input first morpheme information signal is (*; baseball; like) {I like baseball}, the semantic morpheme search unit 344 determines the first morpheme information and Match each semantic morpheme, and when each semantic morpheme includes a morpheme constituting the first morpheme information (for example, “like”), search for “like” included in the first morpheme information as a semantic morpheme. .
[0240]
Then, the semantic morpheme search unit 344 associates the searched semantic morpheme with the first morpheme information, the corresponding morpheme voice intensity value, and the classification result. The semantic morpheme search unit 344 outputs to the writing unit 341 a semantic morpheme signal in which the searched semantic morpheme (hereinafter, referred to as a searched semantic morpheme) is associated with the first morpheme information, the morpheme voice intensity value, and the classification result.
[0241]
The writing unit 341 accesses the semantic morpheme storage unit 345 and, based on the input semantic morpheme signal, associates the first morpheme information and the morpheme speech intensity with the search semantic morpheme stored in the semantic morpheme storage unit 345. Write the value.
[0242]
Specifically, when the search semantic morpheme is (like), the corresponding first morpheme information (*; baseball; like), and the morpheme voice intensity value corresponding to the first morpheme information is X1 The writing unit 341 accesses the semantic morpheme storage unit 345, and stores the first morpheme information (*; baseball; liking) and the morpheme voice intensity value X1 in the semantic morpheme storage unit 345 in association with the semantic morpheme (like). Write.
[0243]
At this time, based on the classification result, the writing unit 341 associates each morpheme of the first morpheme information with the attributes such as the subject matter and the object case classified by the sentence structure analysis unit 430, and stores them in the semantic morpheme storage unit. Write to 345. Then, when the writing operation has been performed, the writing unit 341 outputs a signal indicating that to the morpheme selection unit 342.
[0244]
Then, the semantic morpheme search unit 340 performs the above-described operation on each piece of the first morpheme information sequentially output from the sentence structure analysis unit 430, and the writing unit 341 also performs the above-described operation. Thereby, for example, as shown in FIG. 25, one or a plurality of first morpheme information and morpheme voice intensity values are written in the semantic morpheme storage unit 345 in correspondence with each semantic morpheme (search semantic morpheme). Will be.
[0245]
The morpheme selection unit 342 determines a user based on a voice intensity value of each piece of first morpheme information associated with the same semantic morpheme among a plurality of pieces of first morpheme information associated with the same semantic morpheme. Selects predetermined morphological information as information of interest. Specifically, the operation of the morpheme selection unit 342 will be described below.
[0246]
Based on the signal output from the writing unit 341 (the signal indicating the above), the morpheme selection unit 342 counts the number of pieces of the first morpheme information associated with the search meaning morpheme. Then, the morpheme selection unit 342 determines whether or not the number of counted first morpheme information is equal to or more than a predetermined number.
[0247]
The predetermined number is, for example, a numerical value determined in the design of the information processing system. For example, the number of times the system administrator repeatedly speaks the same semantic morpheme from the start to the end of the conversation with the information processing device by a system administrator using a predetermined device experimentally Is calculated. Then, the administrator performs the above-described operation for a plurality of users, and obtains an average value of the number of times of repeatedly uttering the same semantic morpheme. Then, the administrator can determine the predetermined number in consideration of the average value of the number of times and the system design. The predetermined number may be a common predetermined number for all semantic morphemes, or may be a different predetermined number depending on the semantic morpheme. In the present embodiment, the predetermined number will be described as a value common to all semantic morphemes.
[0248]
If it is determined that the number is not equal to or more than the predetermined number, the morpheme selection unit 342 waits until a signal indicating the above is output from the writing unit 341 again. Judge whether the number is equal to or more than the number). If the morpheme selection unit 342 determines that the number is not equal to or more than the predetermined number, it outputs a signal indicating that to the sentence structure analysis unit 430 and the utterance type determination unit 440.
[0249]
The sentence structure analysis unit 430 outputs a topic search command signal to the reflective determination unit 320 based on the first morpheme information associated with the held (case configuration). Further, the utterance type determination unit 440 specifies the utterance type indicating the type of the utterance content based on the phrase specified by the phrase analysis unit 420. Subsequent operations are the same as those described in the first embodiment.
[0250]
If the morpheme selection unit 342 determines that the number is equal to or more than the predetermined number, the morpheme selection unit 342 accesses the semantic morpheme storage unit 345, and corresponds to each of the first morpheme information among the plurality of first morpheme information associated with the search semantic morpheme. The assigned morpheme speech intensity values are compared with each other, and for example, the first morpheme information having the largest morpheme speech intensity value is selected.
[0251]
If the morpheme selection unit 342 determines that the number is equal to or more than the predetermined number, it outputs a signal indicating that to the sentence structure analysis unit 430 and the utterance type determination unit 440. The sentence structure analysis unit 430 deletes the first morpheme information associated with the held (case configuration). Also, the utterance type determination unit 440 deletes the phrase specified by the phrase analysis unit 420, which has been retained.
[0252]
This will be specifically described with reference to FIG. For example, when the predetermined number is 4 and the searched semantic morpheme is (like), the morpheme selection unit 342 determines the first morpheme information associated with the searched semantic morpheme (like). (*; Baseball; like), (*; soccer; like), (*; tennis; like), (*; swimming; like), the morpheme voice intensity value (X1 To X4)). Then, the morpheme selection unit 342 determines, for example, a morpheme voice intensity value (for example, X3) having the largest intensity value among the respective intensity values. Then, the morpheme selection unit 342 selects the first morpheme information (*; tennis; like) associated with the intensity value (for example, X3) as information that the user is interested in.
[0253]
The generating unit 343 associates each attribute with a dependency element that is a character or a character string after the morpheme (the morpheme of the first morphological information) and a preceding element that is a character or a character string before the morpheme. Holding the corresponding table. Then, the generation unit 343 refers to the correspondence table and combines, with each morpheme of the first morpheme information selected by the morpheme selection unit 342, a dependency element corresponding to the attribute into which the morpheme is classified. Let it. In addition, the generation unit 343 refers to the correspondence table and associates each morpheme of the first morpheme information selected by the morpheme selection unit 342 with the preceding element corresponding to the attribute in which each of the morphemes is classified. .
[0254]
The generation unit 343 generates an answer sentence to be output to the user by combining the dependency element and / or the preceding element with each morpheme. That is, when the dependency element and the preceding element are recorded in the correspondence table corresponding to the attribute to which the certain morpheme belongs, the generation unit 343 combines the dependency element and the preceding element with the certain morpheme, and If only the dependency element is recorded in the correspondence table corresponding to the attribute to which the morpheme belongs, only the dependency element is linked to the certain morpheme.
[0255]
This will be specifically described below. In the correspondence table, for example, for the subject case, the dependency element (wa) associated with the morpheme of the first morpheme information is associated, and for the target case, the dependency element is attached after the morpheme of the first morpheme information. The dependency element is associated with the predicate case, and the dependency element after the morpheme of the first morpheme information is associated with the predicate case.
[0256]
In the correspondence table, for example, a precedent element (why) before the morpheme of the first morpheme information is associated with the target case, and the morpheme of the first morpheme information is associated with the predicate case. Is associated with the preceding element (very).
[0257]
Then, the generation unit 343 refers to the correspondence table and combines, with each morpheme of the first morpheme information selected by the morpheme selection unit 342, a dependency element corresponding to the attribute in which the morpheme is classified. Let it.
[0258]
For example, when the morpheme (baseball) and the morpheme (like) constituting the first morpheme information selected by the morpheme selection unit 342 are classified into a target case and a predicate case, the generation unit 343 refers to the correspondence table. Then, the morpheme (baseball) classified into the target case is combined with the dependency element (ga), and the morpheme (like) classified into the predicate case is combined with the dependency element (what?).
[0259]
In addition, the generation unit 343 refers to the correspondence table and associates each morpheme of the first morpheme information selected by the morpheme selection unit 342 with the preceding element corresponding to the attribute in which the morpheme is classified. . For example, when the morpheme (baseball) and the morpheme (like) constituting the first morpheme information selected by the selection unit 342 are classified into a target case and a predicate case, the generation unit 343 refers to the correspondence table. The morpheme (baseball) classified into the target case is combined with the preceding element (why), and the morpheme (like) classified into the predicate case is combined with the preceding element (very).
[0260]
Then, the generation unit 343 generates a sentence to be output to the user based on each morpheme, the dependency element and the preceding element combined with each morpheme. The generation unit 343 generates a sentence (Why do you like baseball so much?) From the first morpheme information (*; baseball; like) selected by the morpheme selection unit 342, for example. The generated sentence is sent to the output unit 600 via the management unit 310 as a sentence signal.
[0261]
The sentence generated by the generation unit 343 is not limited to a question sentence, and may be a tuning affirmative sentence such as “I really like baseball”. The output unit 600 outputs a sentence corresponding to the sentence signal generated by the generation unit 343 (why do you like baseball so much)?
[0262]
(Information processing method using information processing system)
The information processing method by the information processing system having the above configuration can be implemented by the following procedure. FIG. 26 is a flowchart illustrating a procedure of the information processing method according to the present embodiment. In the present embodiment, a case where a voice is input will be described.
[0263]
As shown in the drawing, first, the input unit 100 obtains a voice signal of input information input from a user (S201), and converts the obtained voice signal (hereinafter, input voice signal) into a voice recognition unit 200 and a phrase analysis. Output to the unit 420.
[0264]
The voice recognition unit 200 specifies a character string corresponding to the utterance content based on the input voice signal acquired by the input unit 100 (S202). Then, the voice recognition unit 200 outputs the specified character string to the management unit 310.
[0265]
The management unit 310 outputs the specified character string to the morpheme extraction unit 410. The morpheme extraction unit 410 extracts each morpheme that matches the morpheme group from the input character string (S203). Then, the morpheme extraction unit 410 outputs the extracted morphemes to the phrase analysis unit 420.
[0266]
The phrase analysis unit 420 holds the first morpheme information in which the morphemes constituting the phrase are put together as a first morpheme information signal (S204), and also converts the input speech signal associated with the first morpheme information into the speech intensity. Output to calculation section 425.
[0267]
The voice strength calculation unit 425 obtains an input voice signal corresponding to the first morpheme information, and calculates a voice strength value (morpheme voice strength value) of the input voice signal of the first morpheme information based on the obtained input voice signal. It is calculated (S205). The voice strength calculation unit 425 outputs the calculated morpheme voice strength value to the phrase analysis unit 420.
[0268]
The phrase analysis unit 420 acquires the morpheme voice intensity value in association with the first morpheme information (S206). Then, the phrase analysis unit 420 outputs the first morpheme information associated with the morpheme voice intensity value to the sentence structure analysis unit 430 as a first morpheme information signal.
[0269]
The sentence structure analysis unit 430 classifies each morpheme of the first morpheme information segmented by the phrase analysis unit 420 into attributes such as subject matter and target case (S207). Then, the sentence structure analysis unit 430 associates the classification result with the first morpheme information, and then uses the first morpheme information associated with the classification result and the morpheme voice intensity value as a first morpheme information signal to perform a semantic morpheme search. Output to the unit 344. The sentence structure analysis unit 430 holds the first morpheme information associated with the determined case configuration. Further, the utterance type determination unit 440 holds the phrase specified by the phrase analysis unit 420.
[0270]
The semantic morpheme search unit 340 collates the first morpheme information extracted by the phrase analysis unit 420 with each semantic morpheme, and finds a semantic morpheme that matches any of the morphemes included in the first morpheme information from among the semantic morphemes. A morpheme is searched (S208). Then, the semantic morpheme search unit 340 associates the determined semantic morpheme with the first morpheme information, the corresponding morpheme voice intensity value, and the classification result. The semantic morpheme search unit 340 outputs, to the writing unit 341, a semantic morpheme signal in which the determined semantic morpheme (hereinafter, referred to as a search semantic morpheme) is associated with the first morpheme information, the morpheme voice intensity value, and the classification result.
[0271]
The writing unit 341 accesses the semantic morpheme storage unit 345 and, based on the input semantic morpheme signal, associates the first morpheme information and the morpheme speech intensity with the search semantic morpheme stored in the semantic morpheme storage unit 345. The value is written (S209). At this time, based on the classification result, the writing unit 341 associates each morpheme of the first morpheme information with the attributes such as the subject matter and the object case classified by the sentence structure analysis unit 430, and stores them in the semantic morpheme storage unit. Write to 345.
[0272]
Then, when performing the above-described writing operation, the writing unit 341 outputs a signal to that effect (to the effect that the first morphological information or the like has been written to the retrieval semantic morpheme) to the morpheme selecting unit 342. The semantic morpheme search unit 340 performs the above-described operation (S208) on each of the first morpheme information sequentially output from the sentence structure analysis unit 430, and the writing unit 341 also performs the above-described operation (S209). .
[0273]
In step S210, the morpheme selection unit 342 counts the number of written first morpheme information in association with the retrieval semantic morpheme based on the signal (the signal indicating the above) output from the writing unit 341. I do. Then, the morpheme selection unit 342 determines whether or not the number of counted first morpheme information is equal to or more than a predetermined number.
[0274]
If the number is not equal to or larger than the predetermined number, the morpheme selection unit 342 performs the operation of step S210 again. If the morpheme selection unit 342 determines that the number is not equal to or more than the predetermined number, it outputs a signal indicating that to the sentence structure analysis unit 430 and the utterance type determination unit 440.
[0275]
The sentence structure analysis unit 430 outputs a topic search command signal to the reflective determination unit 320 based on the first morpheme information associated with the held (case configuration). Further, the utterance type determination unit 440 specifies the utterance type indicating the type of the utterance content based on the phrase specified by the phrase analysis unit 420. Subsequent operations are the same as those described in the first embodiment.
[0276]
If the number is equal to or greater than the predetermined number, the morpheme selection unit 342 compares the morpheme voice intensity values associated with each piece of the first morpheme information among the plurality of pieces of first morpheme information associated with the search semantic morpheme. For example, the first morpheme information having the largest morpheme voice intensity value is selected as information that the user is interested in (S211). If the morpheme selection unit 342 determines that the number is equal to or larger than the predetermined number, it outputs a signal indicating that to the sentence structure analysis unit 430 and the utterance type determination unit 440. The sentence structure analysis unit 430 deletes the first morpheme information associated with the held (case configuration). Also, the utterance type determination unit 440 deletes the phrase specified by the phrase analysis unit 420, which has been retained. Then, the morpheme selector 342 outputs a selected first morpheme information signal in which the selected first morpheme information is associated with the classification result to the generator 343.
[0277]
The generation unit 343 refers to the correspondence table based on the selected first morpheme information signal and refers to the attribute in which the morpheme is classified for each morpheme of the first morpheme information selected by the morpheme selection unit 342 Is coupled to the corresponding dependency element. In addition, the generation unit 343 refers to the correspondence table and associates each morpheme of the first morpheme information selected by the morpheme selection unit 342 with the preceding element corresponding to the attribute in which each of the morphemes is classified. .
[0278]
The generation unit 343 generates an answer sentence to be output to the user by combining the dependency element and / or the preceding element with each morpheme (S212). The generated sentence is sent to the output unit 600 via the management unit 310 as a sentence signal.
[0279]
The output unit 600 outputs a sentence corresponding to the sentence signal generated by the generation unit 343 (for example, why do you like baseball so much) (S213).
[0280]
In the present embodiment, the semantic morpheme search unit 344 and the semantic morpheme storage unit 345 are provided, but the following may be performed. That is, the information processing system does not include the semantic morpheme search unit 344 and the semantic morpheme storage unit 345, and uses the discourse range stored in the conversation database 500 as the semantic morpheme. May be provided. The discourse range determination unit 340 may have the function of the semantic morpheme search unit 344.
[0281]
(Effect)
According to the present embodiment, phrase analyzer 420 acquires first morpheme information obtained by combining one or more morphemes constituting the minimum unit of a character string, based on the audio signal of the input information. Then, the phrase analysis unit 420 (acquisition unit) associates the morpheme speech intensity value calculated by the speech intensity calculation unit 425 with the first morpheme information based on the input speech signal associated with the first morpheme information. To get. Then, the semantic morpheme search unit 344 compares the first morpheme information with each semantic morpheme stored in the semantic morpheme storage unit 345, and selects one of the semantic morphemes included in the first morpheme information. Search for a semantic morpheme that matches the morpheme of.
[0282]
Then, the writing unit 341 accesses the semantic morpheme storage unit 345 and associates the first morpheme information with the search semantic morpheme stored in the semantic morpheme storage unit 345 and the morpheme speech corresponding to the first morpheme information. The strength value is written in the semantic morpheme storage unit 345. Then, the morpheme selection unit 342, among the plurality (predetermined number) of the first morpheme information associated with the same semantic morpheme (search semantic morpheme), outputs the first morpheme information associated with the same semantic morpheme. The predetermined first morphological information is selected as information of which the user is interested, based on the voice intensity value of.
[0283]
For this reason, when a plurality of pieces of utterance information including a certain word are input from the user, the plurality of pieces of utterance information are each extracted as first morpheme information, and the first morpheme information is It is associated with the morpheme voice intensity value corresponding to the first morpheme information. Then, the first morpheme information and the morpheme voice intensity value are written in the semantic morpheme storage unit 345 in association with the search semantic morpheme. As a result, each piece of the first morpheme information including the predetermined word (search semantic morpheme) in common is stored in association with the search semantic morpheme. Then, the morpheme selection unit 342 compares the morpheme voice intensity values associated with each piece of the first morpheme information among the plurality of pieces of first morpheme information associated with the search semantic morpheme, and, for example, First morpheme information having a high intensity value is selected.
[0284]
Normally, information having a high voice intensity value can be regarded as information that the user is interested in. For this reason, the morpheme selection unit 342 selects, for example, first morpheme information having the highest morpheme voice intensity value among a plurality of pieces of utterance information (first morpheme information) that include a predetermined word (search semantic morpheme) in common. This allows the user to select information of interest.
[0285]
As a result, if the utterance information that the user is interested in speaks with a strong tone with emotion, the information processing apparatus can recognize the information that the user is interested in. It is also possible to output a sentence to the user that the information processing device recognizes information of interest to the user.
[0286]
Therefore, according to the present embodiment, the user feels that the information processing device understands his / her feeling, and has a close affinity with the information processing device.
[0287]
Further, according to the present embodiment, the sentence structure analysis unit 430 (classification unit) classifies each morpheme of the first morpheme information into attributes of case, such as subject matter and object case, and the generation unit 343 By referring to the correspondence table, the morpheme of the first morpheme information selected by the morpheme selection unit 342 is combined with the dependency element and / or the preceding element corresponding to the attribute in which the morpheme is classified. , Generate a sentence to be output to the user.
[0288]
For this reason, for example, when the morpheme selection unit 342 selects predetermined first morpheme information as information that the user is interested in, the above-described dependency element is applied to each morpheme of the selected first morpheme information. Also, by combining the preceding elements, for example, it is possible to generate a sentence such as (Why do you like baseball so much?) Or (I like baseball so much). By outputting the generated sentence to the user, it is possible to output a sentence that gives the user a sense of closeness.
[0289]
(Modification 1 of Embodiment 2)
The information processing system according to the second embodiment described above can be modified as follows.
[0290]
In the second embodiment described above, the first morpheme information that does not include the morpheme belonging to the subject is described. However, the first morpheme information is not limited to this, and the first morpheme information including the morpheme belonging to the subject is included. However, Embodiment 2 is similarly applicable except for the following points.
[0291]
The generation unit 343 deletes the morpheme ((I) or (I)) classified into the subject in the selected first morpheme information or deletes the morpheme (I) classified into the subject as a morpheme (you) Or (you).
[0292]
For example, when the morphemes (I), (baseball), and (like) constituting the first morpheme information selected by the morpheme selection unit 342 are classified into subject, target, and predicate, respectively, the generation unit 343 First deletes the morpheme (I). Then, the generating unit 343 refers to the correspondence table and combines the dependency element (GA) with the morpheme (baseball) classified into the target case, and adds the dependency element (GA) into the morpheme (like) classified into the predicate case. Join the dependency elements (what?). Subsequent operations are the same as in the second embodiment. Thus, for example, when the selected first morpheme information is (I; baseball; like), the sentence output from the generation unit 343 is (Why do you like baseball so much?).
[0293]
Also, for example, when the morphemes (I), (baseball), and morphemes (like) constituting the first morpheme information selected by the morpheme selection unit 342 are classified into an independent case, a target case, and a predicate case, respectively, The generation unit 343 refers to the correspondence table, converts the morpheme classified into the subject into a morpheme (you), combines the morpheme with the dependency element (ha), and converts the morpheme ( Baseball) is linked with a dependency element (ga), and morphemes (like) classified into predicate cases are linked with a dependency element (what?).
[0294]
Subsequent operations are the same as in the second embodiment. Thus, for example, when the selected first morpheme information is (I; baseball; like), the sentence output from the generation unit 343 is (Why do you like baseball)?
[0295]
(Modification 2 of Embodiment 2)
In Embodiment 2 described above, input information including elements such as (like), (interest), and (confident) (elements that increase the user's interest) is input to the input unit 100. However, there is a case where input information including elements such as (not interested) and (not confident) (elements that reduce the user's interest) is input to the input unit 100. is there.
[0296]
In such a case, the information processing device can select the first morpheme information that the user is not interested in.
[0297]
In this modified example, the description of the same points as those in the first and second embodiments and the respective modified examples will be omitted, and only different points will be described.
[0298]
Input information including elements ((dislike), (not interested), (not confident), and the like) that reduce the user's interest is input to the input unit 100.
[0299]
The semantic morpheme storage unit 345 stores, as semantic morphemes, elements such as (dislike), (not interested), (not confident), etc., which cause the interest of the user to be low.
[0300]
If the morpheme selection unit 342 determines that the number is equal to or more than the predetermined number, the morpheme selection unit 342 accesses the semantic morpheme storage unit 345 and associates the plurality of search semantic morphemes searched by the semantic morpheme search unit 344 with. Of the first morpheme information, the morpheme speech intensity values associated with the respective first morpheme information are compared with each other, and for example, the first morpheme information having the smallest morpheme speech intensity value is selected.
[0301]
This will be specifically described. For example, when the predetermined number is 4, and the searched semantic morpheme is (not interested), the morpheme selection unit 342 determines whether each of the searched semantic morphemes (not interested) is associated with the searched semantic morpheme. First morpheme information of the first morpheme information (*; baseball; not interested), (*; soccer; not interested), (*; tennis; not interested), (*; swimming; not interested) The morpheme voice intensity values (X1 to X4) associated with the information are compared. Then, the morpheme selection unit 342 determines, for example, a morpheme voice intensity value (for example, Y3) having the smallest intensity value among the intensity values. Then, the morpheme selection unit 342 selects the first morpheme information (*; tennis; not interested) associated with the intensity value (for example, Y3) as information that the user is not interested in.
[0302]
According to this modified example, normally, information having a low voice intensity value can be regarded as information that the user is not interested in. For this reason, the morpheme selection unit 342 selects, for example, morpheme information having the lowest voice intensity value from among a plurality of pieces of speech information (morpheme information) that include a predetermined word (searched semantic morpheme) in common, Information that the user is not interested in can be selected.
[0303]
As a result, for utterance information that the user is not interested in, even when the user utters in a weak tone, the information processing system can recognize information that the user is not interested in, for example, For example, a sentence indicating that the information processing system recognizes information that is not of interest to the user can be output to the user.
[0304]
Therefore, also in this modification, the user feels that the information processing system understands his / her own feeling, and has a close affinity with the information processing system.
[0305]
Also in this modification example, the generation unit 343 refers to the correspondence table and, for each morpheme of the first morpheme information selected by the morpheme selection unit 342, corresponds to the attribute in which the morpheme is classified. By combining the dependency element and / or the preceding element, a sentence to be output to the user can be generated.
[0306]
For this reason, for example, when the morpheme selection unit 342 selects the predetermined first morpheme information as the information that the user is not interested in, when the morpheme selection of the selected first morpheme information is performed, By combining the preceding elements, for example, it is possible to generate a sentence such as (Why are you not interested in baseball), (I am not interested in baseball), and so on. Then, the generated sentence can be output to the user.
[0307]
(Modification 3 of Embodiment 2)
In Embodiment 2 described above, input information including elements such as (like), (interest), and (confident) (elements that increase the user's interest) is input to the input unit 100. In the second modification, input information including elements such as (not interested) and (not confident) (elements that reduce the user's interest) is input to the input unit 100. Although the description has been given of the case in which the user's interest is increased, an element that reduces the user's interest may be uttered from one user.
[0308]
In such a case, the information processing apparatus can select the first morpheme information that the user is interested in, and can select the first morpheme information that the user is not interested in. It is also possible.
[0309]
In this modified example, the description of the same points as those in the first and second embodiments and the respective modified examples will be omitted, and different points will be described.
[0310]
In the semantic morpheme storage unit 345 according to the present modification, each semantic morpheme is classified and stored as a first predetermined type of semantic morpheme and a second predetermined type of semantic morpheme. The first predetermined type of semantic morpheme is, for example, an element such as (like), (interested), (confident), etc., and is an element that increases the interest of the user.
[0311]
For the first predetermined type of semantic morpheme, for example, among the respective first morpheme information associated with the semantic morpheme, for example, the first morpheme information having the highest morpheme voice intensity value is selected by the morpheme selector 342. The first command instructing to do so is associated.
[0312]
The second predetermined type of semantic morpheme element is, for example, an element such as (dislike), (not interested), (not confident), etc., and is an element that reduces the interest of the user. For the second predetermined type of semantic morpheme, the morpheme selection unit 342 selects, for example, the first morpheme information having the lowest morpheme voice intensity value among the pieces of first morpheme information associated with the semantic morpheme. Is associated with the second instruction.
[0313]
The morpheme selection unit 342 determines whether or not the user is interested in the plurality of pieces of morpheme information associated with the same semantic morpheme, based on the voice intensity value of each piece of the first morpheme information associated with the same semantic morpheme. The first predetermined morpheme is selected as the information possessed, and the voice of each first morpheme information associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information associated with the same semantic morpheme Based on the intensity value, a second predetermined morpheme is selected as information that the user is not interested in.
[0314]
Specifically, the morpheme selection unit 342, when the first command is associated with the same semantic morpheme among a plurality of pieces of first morpheme information associated with the same semantic morpheme, Based on one command, the first predetermined first morpheme information is selected as information that the user is interested in, and is associated with the same semantic morpheme. If the two commands are associated with the same semantic morpheme, the second predetermined first morpheme information is selected as information that the user is not interested in based on the second command.
[0315]
That is, when the number of the written first morpheme information reaches a predetermined number in correspondence with the search semantic morpheme, the morpheme selection unit 342 determines that the first command in the semantic morpheme storage unit 345 corresponds to the search semantic morpheme. If the user has interest, the first predetermined first morpheme information among the first morpheme information associated with the search semantic morpheme based on the first command is attached. And select it as the information.
[0316]
Further, when the number of written first morpheme information reaches a predetermined number in correspondence with the search semantic morpheme, the morpheme selection unit 342 causes the semantic morpheme storage unit 345 to change the second instruction to the search semantic morpheme. If the user has interest, the second predetermined first morpheme information among the first morpheme information associated with the search semantic morpheme based on the second command Choose as information that is not.
[0317]
For example, when the searched semantic morpheme is (not interested), the morpheme selection unit 342 first obtains the second command corresponding to the semantic morpheme from the morpheme storage unit 345. Then, the morpheme selection unit 342 generates the first morpheme information (*; baseball; not interested), (*; soccer; not interested), (*; The morpheme voice intensity values (Y1 to Y4) associated with each piece of the first morpheme information among tennis; not interested) and (*; swimming; not interested) are compared. Then, the morpheme selection unit 342 determines the morpheme speech intensity value (for example, Y3) having the smallest morpheme speech intensity value among the morpheme speech intensity values based on the second command. Then, the morpheme selection unit 342 selects the first morpheme information (*; tennis; not interested) associated with the morpheme voice intensity value (for example, Y3) as information that the user is not interested in. .
[0318]
Then, in the same manner as in the second embodiment and the modification example 2, the generation unit 343 refers to the correspondence table and outputs a sentence to the user (for example, "Why are you not interested in tennis? Or ").
[0319]
According to the present modification, the operation and effect of the second embodiment and the operation and effect of the second modification can be simultaneously obtained. Therefore, according to the present modified example, the user feels that the information processing device understands his / her own feeling, and has a closer feeling to the information processing device.
[0320]
The contents described in the information processing system and the information processing method are the same as those in the first embodiment and the modifications thereof, in which a general-purpose computer such as a personal computer executes a dedicated program for using a predetermined program language. This can be achieved by: Further, the above-mentioned program can be recorded on a recording medium, similarly to the first embodiment and the modifications.
[0321]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, for example, among a plurality of pieces of utterance information (morpheme information) that commonly include a predetermined word (a semantic morpheme searched by the search means), (Morphological information having a high voice intensity value) can be selected.
[0322]
As a result, the information processing system can recognize the information that the user is interested in if the user utters the utterance information (morpheme information) of interest with a strong tone with emotion. For example, it is possible to output a sentence to the user that the user is aware of information of interest.
[0323]
Thus, according to the present invention, the user can feel that the information processing system understands his / her own feeling and can have a conversation with a sense of closeness.
[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 processing system according to a second embodiment.
FIG. 25 is a diagram showing an example of contents stored in a conversation database according to the second embodiment.
FIG. 26 is a flowchart illustrating an information processing method using the information processing 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, 341: writing unit, 342: morpheme selection unit, 343 ... generation unit, 344: semantic morpheme search unit, 345 ... semantic morpheme storage unit, 360 ... ... Discourse adding unit, 370: Answer sentence search unit, 400: Sentence analysis unit, 410: Morphological extraction unit, 420: Sentence analysis unit, 425: Voice intensity calculation unit, 430: Sentence structure analysis unit, 450: Morphological database, 500a ５００500d: conversation database, 600: output unit, 700: voice recognition dictionary storage unit, 800: communication unit, 801: reflection element database, 802: parrot return element database Scan, 900 ... communication unit, 1000 ... communication network, 1100 ... hard disk 1200 ... flexible disk, 1300 ... compact disc, 1400 ... IC chip, 1500 ... Tape

Claims

A morpheme acquisition unit configured to acquire morpheme information obtained by combining one or a plurality of morphemes constituting a minimum unit of a character string, based on an audio signal of input information input from a user;
Sound intensity acquisition means for acquiring a sound intensity value of the sound signal in association with the morphological information,
Storage means for preliminarily storing a plurality of semantic morphemes which are morphemes having semantic contents such as nouns and adjectives,
A search unit that compares the morphological information with each semantic morpheme, and searches each of the semantic morphemes for a semantic morpheme that matches any of the morphemes included in the morpheme information;
For the semantic morpheme searched by the search means, the morpheme information and the voice intensity value associated with the morpheme information are associated with each other, and writing means for writing to the storage means,
Based on the voice intensity value of each morpheme information associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information associated with the same semantic morpheme, predetermined information is determined as information the user is interested in. A selection unit for selecting the morpheme information.

A morpheme acquisition unit configured to acquire morpheme information obtained by combining one or a plurality of morphemes constituting a minimum unit of a character string, based on an audio signal of input information input from a user;
Sound intensity acquisition means for acquiring a sound intensity value of the sound signal in association with the morphological information,
Storage means for preliminarily storing a plurality of semantic morphemes which are morphemes having semantic contents such as nouns and adjectives,
A search unit that compares the morphological information with each semantic morpheme, and searches each of the semantic morphemes for a semantic morpheme that matches any of the morphemes included in the morpheme information;
For the semantic morpheme searched by the search means, the morpheme information and the voice intensity value associated with the morpheme information are associated with each other, and writing means for writing to the storage means,
Based on a voice intensity value of each morpheme information associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information associated with the same semantic morpheme, predetermined information is determined as information that the user is not interested in. A selection unit for selecting the morpheme information.

A morpheme acquisition unit configured to acquire morpheme information obtained by combining one or a plurality of morphemes constituting a minimum unit of a character string, based on an audio signal of input information input from a user;
Sound intensity acquisition means for acquiring a sound intensity value of the sound signal in association with the morphological information,
Storage means for preliminarily storing a plurality of semantic morphemes which are morphemes having semantic contents such as nouns and adjectives,
A search unit that compares the morphological information with each semantic morpheme, and searches each of the semantic morphemes for a semantic morpheme that matches any of the morphemes included in the morpheme information;
For the semantic morpheme searched by the search means, the morpheme information and the voice intensity value associated with the morpheme information are associated with each other, and writing means for writing to the storage means,
Based on the voice intensity value of each morpheme information associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information associated with the same semantic morpheme, as information that the user is interested in, While selecting one predetermined morpheme information,
Based on the voice intensity value of each morpheme information associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information associated with the same semantic morpheme, as information that the user is not interested in, A selection unit for selecting two predetermined morpheme information.

A first command instructing to select the morpheme information having the highest voice intensity value among the morpheme information associated with the semantic morpheme is associated with the first predetermined type of semantic morpheme. With
The second predetermined type of semantic morpheme is associated with a second command instructing to select the morpheme information having the lowest voice intensity value among the morpheme information associated with the semantic morpheme. In the storage unit, each semantic morpheme is stored by being classified into the first predetermined type of semantic morpheme and the second predetermined type of semantic morpheme,
The selecting means is associated with the same semantic morpheme, among a plurality of morpheme information, if the first command is associated with the same semantic morpheme, based on the first command, Selecting the first predetermined morphological information as information that the user is interested in,
In the case where the second command is associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information items associated with the same semantic morpheme, the second predetermined 4. The information processing system according to claim 3, wherein the morphological information is selected as information that the user is not interested in.

Classification means for classifying each morpheme of the morpheme information acquired by the morpheme acquisition means into case attributes such as subject matter and object case,
Referring to a correspondence table in which each attribute is associated with a dependency element that is a character or a character string related to the morpheme of the morpheme information and a preceding element that is a character or a character string related to the morpheme. A sentence to be output to the user is obtained by combining the morpheme of the morpheme information selected by the selection means with the dependency element and / or the preceding element corresponding to the attribute into which the morpheme is classified. The information processing system according to claim 1, further comprising: a generation unit configured to generate the information.

A step of acquiring morpheme information obtained by combining one or a plurality of morphemes constituting a minimum unit of a character string, based on an audio signal of input information input from a user;
Obtaining a voice intensity value of the voice signal in association with the morphological information;
Storing a plurality of semantic morphemes, which are morphemes having semantic contents such as nouns and adjectives, in a storage unit in advance;
Comparing the morphological information with each semantic morpheme, and searching for a semantic morpheme that matches any of the morphemes included in the morpheme information from the respective semantic morphemes;
For the retrieved semantic morpheme, writing the morpheme information and the voice intensity value associated with the morpheme information into the storage unit,
Based on the voice intensity value of each morpheme information associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information associated with the same semantic morpheme, predetermined information is determined as information the user is interested in. And selecting the morpheme information.

A step of acquiring morpheme information obtained by combining one or a plurality of morphemes constituting a minimum unit of a character string, based on an audio signal of input information input from a user;
Obtaining a voice intensity value of the voice signal in association with the morphological information;
Storing a plurality of semantic morphemes, which are morphemes having semantic contents such as nouns and adjectives, in a storage unit in advance;
Comparing the morphological information with each semantic morpheme, and searching for a semantic morpheme that matches any of the morphemes included in the morpheme information from the respective semantic morphemes;
For the retrieved semantic morpheme, writing the morpheme information and the voice intensity value associated with the morpheme information into the storage unit,
Based on the voice intensity value of each morpheme information associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information associated with the same semantic morpheme, predetermined information is determined as information that the user is not interested in. Selecting the morpheme information.

A step of acquiring morpheme information obtained by combining one or a plurality of morphemes constituting a minimum unit of a character string, based on an audio signal of input information input from a user;
Obtaining a voice intensity value of the voice signal in association with the morphological information;
Storing a plurality of semantic morphemes, which are morphemes having semantic contents such as nouns and adjectives, in a storage unit in advance;
Comparing the morphological information with each semantic morpheme, and searching for a semantic morpheme that matches any of the morphemes included in the morpheme information from the respective semantic morphemes;
For the retrieved semantic morpheme, writing the morpheme information and the voice intensity value associated with the morpheme information into the storage unit,
Based on the voice intensity value of each morpheme information associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information associated with the same semantic morpheme, as information that the user is interested in, While selecting one predetermined morpheme information,
Based on the voice intensity value of each morpheme information associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information associated with the same semantic morpheme, as information that the user is not interested in, Selecting two predetermined morpheme information.

A first command instructing to select the morpheme information having the highest voice intensity value among the morpheme information associated with the semantic morpheme is associated with the first predetermined type of semantic morpheme. With
The second predetermined type of semantic morpheme is associated with a second command instructing to select the morpheme information having the lowest voice intensity value among the morpheme information associated with the semantic morpheme. Storing each semantic morpheme in the storage means into the first predetermined type of semantic morpheme and the second predetermined type of semantic morpheme,
In the case where the first command is associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information items associated with the same semantic morpheme, the first predetermined command is set based on the first command. Morphological information is selected as information that the user is interested in,
When the second command is associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information items associated with the same semantic morpheme, the second predetermined Selecting said morphological information as information that the user is not interested in.

Classifying each morpheme of the obtained morphological information into attributes of a case, such as subject matter and target case;
With reference to a correspondence table in which each attribute is associated with a dependency element that is a character or a character string after the morpheme of the morpheme information and a preceding element that is a character or a character string before the morpheme, By combining the dependency element and / or the preceding element corresponding to the attribute in which each morpheme is classified with each morpheme of the morpheme information selected by the selection means, a sentence to be output to the user is obtained. 10. The information processing method according to claim 6, further comprising the step of generating.

On the computer,
A step of acquiring morpheme information obtained by combining one or a plurality of morphemes constituting a minimum unit of a character string, based on an audio signal of input information input from a user;
Obtaining a voice intensity value of the voice signal in association with the morphological information;
Storing a plurality of semantic morphemes, which are morphemes having semantic contents such as nouns and adjectives, in a storage unit in advance;
Comparing the morphological information with each semantic morpheme, and searching for a semantic morpheme that matches any of the morphemes included in the morpheme information from the respective semantic morphemes;
For the retrieved semantic morpheme, writing the morpheme information and the voice intensity value associated with the morpheme information into the storage unit,
Based on the voice intensity value of each morpheme information associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information associated with the same semantic morpheme, predetermined information is determined as information the user is interested in. For selecting the morphological information.

On the computer,
A step of acquiring morpheme information obtained by combining one or a plurality of morphemes constituting a minimum unit of a character string, based on an audio signal of input information input from a user;
Obtaining a voice intensity value of the voice signal in association with the morphological information;
Storing a plurality of semantic morphemes, which are morphemes having semantic contents such as nouns and adjectives, in a storage unit in advance;
Comparing the morphological information with each semantic morpheme, and searching for a semantic morpheme that matches any of the morphemes included in the morpheme information from the respective semantic morphemes;
For the retrieved semantic morpheme, writing the morpheme information and the voice intensity value associated with the morpheme information into the storage unit,
Based on the voice intensity value of each morpheme information associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information associated with the same semantic morpheme, predetermined information is determined as information that the user is not interested in. For selecting the morphological information.

On the computer,
A step of acquiring morpheme information obtained by combining one or a plurality of morphemes constituting a minimum unit of a character string, based on an audio signal of input information input from a user;
Obtaining a voice intensity value of the voice signal in association with the morphological information;
Storing a plurality of semantic morphemes, which are morphemes having semantic contents such as nouns and adjectives, in a storage unit in advance;
Comparing the morphological information with each semantic morpheme, and searching for a semantic morpheme that matches any of the morphemes included in the morpheme information from the respective semantic morphemes;
For the retrieved semantic morpheme, writing the morpheme information and the voice intensity value associated with the morpheme information into the storage unit,
Based on the voice intensity value of each morpheme information associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information associated with the same semantic morpheme, as information that the user is interested in, While selecting one predetermined morpheme information,
Based on the voice intensity value of each morpheme information associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information associated with the same semantic morpheme, as information that the user is not interested in, A step of selecting two pieces of predetermined morphological information.

A first command instructing to select the morpheme information having the highest voice intensity value among the morpheme information associated with the semantic morpheme is associated with the first predetermined type of semantic morpheme. With
The second predetermined type of semantic morpheme is associated with a second command instructing to select the morpheme information having the lowest voice intensity value among the morpheme information associated with the semantic morpheme. Storing each semantic morpheme in the storage means into the first predetermined type of semantic morpheme and the second predetermined type of semantic morpheme,
In the case where the first command is associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information items associated with the same semantic morpheme, the first predetermined command is set based on the first command. Morphological information is selected as information that the user is interested in,
In the case where the second command is associated with the same semantic morpheme among a plurality of morpheme information items associated with the same semantic morpheme, the second predetermined Selecting the morpheme information as information that the user is not interested in.

Classifying each morpheme of the obtained morphological information into attributes of a case, such as subject matter and target case;
Referring to a correspondence table in which each attribute is associated with a dependency element that is a character or a character string related to the morpheme of the morpheme information and a preceding element that is a character or a character string related to the morpheme. A sentence to be output to the user is obtained by combining the morpheme of the morpheme information selected by the selection means with the dependency element and / or the preceding element corresponding to the attribute into which the morpheme is classified. The program according to any one of claims 11 to 14, for causing a computer to execute a process having a generating step.