JP2004341672A - 情報提示方法及び情報提示装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】会話内容に応じた情報を提示する方法において、会話を音声認識して文字列にするステップ(S1)と、認識した文字列を形態素解析して形態素列を抽出するステップ(S2)と、抽出した形態素列からオントロジに基づいて会話内容理解結果を生成するステップ(S3)と、生成した会話内容理解結果とメタ情報付き情報源とを比較し、会話内容理解結果と同じ属性と値とを持つメタ情報付き情報を検索するステップ(S4)と、検索によって得られたメタ情報付き情報を提示するステップ(S5)とを有することを特徴とする。
【選択図】図1
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報提示方法及び情報提示装置に関する。即ち、会話内容を理解し、会話内容に適した情報を検索する仕組みを提供するものである。具体的には、体系化した知識としてオントロジ(ontology)を利用し、Webページに登録されているメタ情報を利用することで、会話内容に適したWebページを検索することを可能とするものである。
【0002】
【従来の技術】
現在、電話やテレビ電話、IP電話は音声や映像メディアを送受信して会話を行っている。
従来の電話は、会話参加者自身の発話や参加者自身の映像、相手に送りたい映像など、参加者が主体的に選択した情報を相手に伝える仕組みである。
一方、現在インターネット上には膨大な情報がWebページの形で配信され、街角の商店や観光地、商品情報など、さまざまな情報がネットワーク経由で容易に手に入るようになった。
【0003】
また、IP電話やディスプレイ付きの電話など、音声と画像を同時に伝えることのできる機器が広まっている。
会話の内容を適切に理解し、会話に適した情報をインターネット上に蓄積されている膨大な情報から適切に検索することができれば、会話の内容にあった情報を利用者の電話に表示することが可能になると考えられる。
【0004】
会話内容を理解し、会話内容に適した情報を検索する仕組みを提供するとは、例えば、車の購入に関した会話に基づき車のディーラーや車の製品紹介のページなどを提供すること、また、食事に行くことに関した会話に基づきレストランのページなどを提示することである。
ここで、会話内容を適切に理解するためには、知識構造を体系化した知識が必要である。
また、インターネット上に存在する情報の中から会話内容に適したWebページを適切に見つけ出せなければならない。
【0005】
従来の会話内容に応じて情報を提供するサービスにおいて、会話を理解する方法は主に三つある。
一つは、キーワードを使った理解方法である。
この方法では、認識すべきキーワードを予め設定しておき、音声や文字列からキーワードを探すものである(例えば、非特許文献1参照)。
【0006】
二つめの会話理解方法は、それぞれの発語の意味や意図を理解し、会話の構造を理解する方法である。
この方法では、会話を理解する規則を用いて、質問や主張などの発話のタイプや、その内容を認識する。
会話を理解する規則は、車を購入する会話や旅行計画の会話など会話の種類ごとに用意する必要がある(例えば、非特許文献2参照)。
【0007】
会話を理解する三つめの方法は、事前に収録した会話集を使って、統計的に理解する方法である。
この方法では、収録した会話の書き起こしと、各発話の発話内容を人手で構築する。
その後、会話の書き起こしと発話内容を統計的に処理して会話を理解する知識を構築し、構築した知識を用いて会話理解を行う(例えば、非特許文献3参照)。
【0008】
【非特許文献1】
Kazunori Komatani, Katsuaki Tanaka, Hiroaki Kashima, Tatsuya Kawahara: Domain−Independent Spoken Dialogue Platform using Key−Phrase Spotting based on Combined Language Model, The 7th European Conf. on Speech Communication and Technology (Eurospeech2001),pp.1319−1322, 2001。
【非特許文献2】
James Allen, George Ferguson, Amanda Stent: An Architecture For More Realistic Conversational Systems, Proc. of Intelligent User Interfaces 2001,pp.1−8,2001
【非特許文献3】
甘粕哲郎、村上仁一、小原永:音声対話システムにおける次発話予測の1手法.日本音響学会2001年春季講演論文集、pp.45−46.2001.
【非特許文献4】
清野正樹、来間啓伸、今村誠:セマンティックWebとオントロジ記述言語、情報処理,Vol.43,No.7,pp727−733,2002
【非特許文献5】
T. Berners−Lee, J. Hendler, and O. Lassila: The semantic web, Scientific American, Vol. 284 No.5, pp 34−43, 2001.(邦訳:自分で推論する未来型ウェブ、日経サイエンス2001年8月号)
【0009】
【発明が解決しようとする課題】
さまざまな話題が話し合われる人間同士の会話内容を正しく理解するには、キーワードや会話理解規則、統計的処理の方法では不十分である。
キーワードを使った方法では、単純な会話理解しか出来ないため、会話内容に適した情報を提供するには、会話理解が不十分である。
【0010】
会話規則を用いた方法では、会話の種類ごとに規則を用意する必要がある。
会話内容が予め決まっていない場合においては、すべての種類の会話規則を用意する必要があり、実現することは困難である。
【0011】
また、統計処理を用いた方法でも、すべての種類の会話を収録し、書き起こしなどをしなければならず、多大な労力を必要とする。
会話内容を理解するためには、さまざまな話題に関する知識を体系化した知識を利用することは有効である。
【0012】
本発明は、知識を体系化したオントロジを利用することで、会話内容を正しく理解するものである。
また、会話内容に適した情報をインターネットに存在する膨大なWebページから適切に見つけ出すには、Webページに記述されている内容を計算機が正確に理解できなければならない。
【0013】
本発明では、オントロジとWebページに登録されるメタ情報を利用することでこの問題に対処する。
即ち、本発明は、オントロジを利用して人間同士の会話を正確に理解し、オントロジとメタ情報を利用して適切なWebページを検索し提示する方法を実現することを目的とする。
【0014】
【課題を解決するための手段】
斯かる目的を達成する本発明の請求項1に係る情報提示方法は、会話内容に応じた情報を提示する方法において、会話を音声認識して文字列にするステップと、認識した文字列を形態素解析して形態素列を抽出するステップと、抽出した形態素列からオントロジに基づいて会話内容理解結果を生成するステップと、生成した会話内容理解結果とメタ情報付き情報源とを比較し、会話内容理解結果と同じ属性と値とを持つメタ情報付き情報を検索するステップと、検索によって得られたメタ情報付き情報を提示するステップとを有することを特徴とする。
【0015】
上記目的を達成する本発明の請求項2に係る情報提示方法は、請求項1記載の情報提示方法において、前記会話がネットワークを介して行われることを特徴とする。
【0016】
上記目的を達成する本発明の請求項3に係る情報提示装置は、会話内容に応じた情報を提示する装置において、会話を音声認識して文字列に変換する手段と、認識した文字列を形態素解析して形態素列を抽出する手段と、抽出した形態素列からオントロジに基づいて会話内容理解結果を生成する手段と、生成した会話内容理解結果とメタ情報付き情報源とを比較し、会話内容理解結果と同じ属性と値を持つメタ情報付き情報を検索する手段と、検索によって得られたメタ情報付き情報を提示する手段を備えることを特徴とする。
【0017】
上記目的を達成する本発明の請求項4に係る情報提示装置は、請求項3記載の情報提示装置において、前記会話がネットワークを介して行われることを特徴とする。
【0018】
【発明の実施の形態】
本発明は、図1に示すように、会話音声を音声認識して文字列に変換し(ステップS1)、文字列を形態素解析して形態素列を抽出し(ステップS2)、抽出した形態素列からオントロジに基づいて会話内容理解結果を生成し(ステップS3)、会話内容理解結果とメタ情報付き情報源とを比較し、会話内容理解結果と同じ属性と値を持つメタ情報付き情報を検索して(ステップS4)、前記検索によって得られたメタ情報付き情報を提示する(ステップS5)。
【0019】
従来の会話理解の技術には、会話の種類ごとに会話を理解する規則を用意しなければならないことや、会話の種類ごとに会話を収録してデータを用意しなければならないという課題があった。
本発明は、会話を理解するための知識としてオントロジを利用することで上記目的を実現する。
【0020】
オントロジとは、概念間の関係を体系化した知識である。
例えば、店舗のオントロジでは、店舗の特徴をあらわす概念として店名や、所在地、種類などの概念があることが記述される。
オントロジは特定の概念ごとに定義される。
例えば、店舗のオントロジやビールのオントロジ、車のオントロジなど、多くのオントロジが定義されている。
オントロジとセマンティックWebに関しては既に文献により公知となっている(例えば、非特許文献4参照)。
【0021】
本発明では、オントロジを、会話に現れる語のあいまい性の解消と、会話理解のために利用する。
まず、会話に現れる単語をオントロジに貼り付ける。
この際、一つの単語が複数のオントロジに貼り付けられることがあり、あいまい性が生じる。
一定区間の会話の単語列をすべてオントロジに貼り付け、多くの単語が現れたオントロジを選択することにより、このあいまい性を解消する。
【0022】
会話に現れた単語を貼り付けたオントロジは、会話内容を表している。
また、メタ情報付き情報源とは、Webページなどの情報源を、オントロジに基づいて意味情報を付加した情報源のことである。
Webページなどの情報に記述されている文字情報などから、記述されている内容をオントロジの体系を利用してまとめ、オントロジ記述言語で記述したものがメタ情報である。
【0023】
メタ情報源付き情報源に関しては、既に文献により公知である(例えば、非特許文献5参照)。
オントロジであらわした会話内容とメタ情報付き情報源を比較し、会話内容に適した情報を検索する。
【0024】
[実施例1]
本発明の第一の実施例に係る情報提示装置を図2に示す。
前処理として、さまざまな概念のオントロジのデータベースであるオントロジデータベース10と、オントロジに基づいて整理されたメタ情報付き情報データベース20から、オントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース30を生成する。
【0025】
メタ情報には、Webページなどの情報に記述されている内容がオントロジに基づいて記述されている。
メタ情報を見ることで、その情報に記述されている語彙がどのオントロジのどの概念のものなのかがわかる。
検索対象であるメタ情報付き情報データベース20のすべてのメタ情報から語彙の情報を集めることで、検索対象に出現する語彙とその出現頻度を、オントロジ毎に集計する。
【0026】
先ず、音声で交わされる会話内容が音声認識部1で認識され、文字列が出力される。
次に、認識された文字列は、形態素解析部2で解析され、単語列が出力される。
更に、会話理解部3において、単語列は、図中破線で示すように、オントロジデータベース10とオントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース30を用いて、各単語に適したオントロジの概念に貼り付けられる。
一定区間の会話で現れた単語を貼り付けたオントロジ群が、会話内容理解結果として出力される。
【0027】
引き続き、情報検索部4において、オントロジで表された会話内容を、図中破線で示すように、オントロジで整理されたメタ情報付き情報データベース20を検索対象として検索し、会話内容に適した情報を抽出する。
具体的には、会話内容理解結果と同じ値を最も多く持つメタ情報付き情報を選択する。
関連情報提示部5は、抽出した情報を関連情報として提示する。
【0028】
以下、図3の会話を例にして、会話理解部3と情報検索部4の詳細を説明する。
図5は、オントロジとメタ情報との関係と、その関係により提示される情報の例を示している。
オントロジとして、「飲食店」の例を示している。
「飲食店」には「居酒屋」や「和食店」のサブクラスがあることや、「所在地」や「営業時間」などの属性があるなどの知識構造がオントロジとして記述されている。
【0029】
メタ情報として、実際に存在する店の情報、例えば、「のんべえ」という店の情報を記述する。
メタ情報付き情報データベース20には、Webページなどの情報源からメタ情報を抽出したメタ情報付きの情報が保持される。
オントロジデータベース10には、図5の例のようなオントロジが複数保持されている。
例えば、「飲食店」のオントロジだけでなく、「地図」のオントロジや「日本酒」のオントロジなどさまざまなオントロジが含まれる。
【0030】
前処理で、オントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース30を構築する。
この例では、「飲食店」のオントロジの「居酒屋」という概念に「のんべえ」という語彙があることや、「場所」の概念に「祇園」という語彙があるなどのオントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース30を構築する。
会話内容に応じた情報提供では、まず会話を音声認識部1と形態素解析部2で処理をすることによって単語に分割する。
【0031】
図3に示す会話例、発話A7(=僕は日本酒が飲みたいな)とA8(=場所は祇園あたりで飲むんだよね)を単語に分割した例を図4に示す。
形態素解析部2は、音声認識部1が出力した文字列を形態素解析することで、語彙と品詞情報を得る。
次に、会話理解部3で各単語をオントロジの適応する個所に当てはめる。
【0032】
図3の会話例をオントロジに割り当てた例が図6である。
予め構築したオントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース30を利用して、会話に現れた語彙を、図6のようにおなじ語彙をもつオントロジの概念に割り当てる。
例えば、前処理で構築したオントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース30には、「飲食店」オントロジの中の、「飲食店」概念と「お薦め」の関係にある「品物」概念に「魚料理」と「日本酒」という語彙があることが、「のんべえ」の情報のメタ情報から得られている。
【0033】
会話理解部3では、発話A7に現れる「日本酒」を、オントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース30で「日本酒」を語彙にもつ概念を調べることで、「飲食店」オントロジの「品物」概念のインスタンスであることがわかる。
発話A8の「祇園」も同様に、「飲食店」オントロジの「場所」概念のインスタンスであることがわかり、図6のような会話理解が得られる。
【0034】
同様に、「祇園」は「地図」オントロジの「地域名」概念のインスタンスでもあるので、「地図」オントロジの「地域名」概念の値として「祇園」が割り当てられたオントロジも会話理解の一部として得られる。
また、「日本酒」オントロジの「種類」概念に「日本酒」が割り当てられたオントロジも会話理解の一部である。
【0035】
結果、会話理解部3では、図6のオントロジのインスタンスと、「祇園」が割り当てられた「地図」オントロジのインスタンス、「日本酒」が割り当てられた「日本酒」オントロジのインスタンスの3つのオントロジのインスタンスの集合が、会話理解として出力する。
情報検索部4では、あいまい性の解消と情報の検索を行う。
「祇園」や「日本酒」は、2つのオントロジに割り当てられており、あいまいである。
【0036】
この例では、「飲食店」オントロジに割り当てられた語の数が3つであり、「地図」オントロジと「日本酒」オントロジの語は1つである。
これによりこの会話は、「飲食店」オントロジに関した話題であると判断し、「祇園」「日本酒」は、「飲食店」オントロジの意味であるとし、あいまい性を解消する。
【0037】
その後、図6のオントロジのインスタンスと似たメタ情報を持つ情報を、メタ情報付き情報データベース20から探しだすことで、会話内容に適した情報を検索する。
情報検索部4で、図6のオントロジのインスタンスと似たメタ情報を持つ情報を、メタ情報付き情報データベース20から探しだす。
【0038】
この例では、「飲食店」オントロジの「場所」概念の値が「祇園」であることと、「商品」概念の値が「魚料理」と「日本酒」であることが会話情報である。
これら3つの観念と値のペアを最も多く持つメタ情報付き情報を、メタ情報付き情報データベース20から検出する。
この例の場合、「居酒屋のんべえ」の情報がこれら3つのペアを有するので、会話に適した情報として出力される。
【0039】
本実施例において、提示される情報はWebドキュメントであり、例えば、Webページに含まれるテキストデータ、画像データ、音声データなどである。
提示を行う装置は、携帯電話、IP電話、テレビ電話などを含む計算機システムである。
計算機システムにおいて情報提示にかかわる主たる部位は提示される情報に依存しており、提示される情報が画像であればディスプレイが、音声であればスピーカが主たる部位となる。
【0040】
また、会話理解結果はメタ情報と同様に、概念と値とのペアで表される。
前記概念はオントロジによって体系化されている。
会話理解結果とメタ情報付き情報源を比較し、会話理解結果と同じ属性と値とを持つメタ情報付き情報を検索する際には、会話理解結果に含まれる概念と値とのペアのそれぞれをOR条件として用いる。
概念と値とのペアが最も多く共通するメタ情報付き情報を「適した」情報であるとする。
【0041】
[実施例2]
本発明の第二の実施例に係る情報提示装置を図7に示す。
本実施例は、ネットワークを介して通信する手段を有するものであり、例えば、インターネットなどのネットワークを介した通信手段により、会話内容に適した情報をそれぞれの利用者に対して提示する。
ネットワークを介した通信手段は、図7に示すように、通信部6が行う。
【0042】
通信部6は、例えばIP電話などの方法でネットワークを介して音声会話を実現する。
更に通信部6は、ネットワークに存在するオントロジデータベース10とメタ情報付き情報データベース20にアクセスする機能を持つ。
前処理として、図中破線で示すように、ネットワークに存在するオントロジデータベース10とメタ情報付き情報データベース20を収集し、オントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース30を構築する。
【0043】
通信部6を利用してネットワークを介した音声会話の通信を確立する。
例えば、図中実線で示すように、自分の声は直接音声認識部1に渡して音声認識をし、相手には音声と音声認識結果の文字列を両方送る。
このとき、文字列には時間情報も加える。
自分の声を音声認識部1で認識して得た文字列と、相手から送られた文字列を時間情報を基に並べて、形態素解析部2に入力する。
以降の処理は前記の方法と同じである。
【0044】
このように説明したように、本発明は、会話から生成した文字情報に対してオントロジを適用し、得られたオントロジ群とWebページから抽出されたメタ情報付き情報とを関係づけることに特徴がある。
【0045】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明によれば、以下の効果を奏する。
(1)人間同士の会話内容理解結果を生成できる。
(2)会話内容に適したWebページを検索できるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図1】会話内容に応じた情報提示の処理の流れを示すフローチャートである。
【図2】会話内容に応じた情報提示の実施例に係る情報提示装置の概念図である。
【図3】会話例を示す説明図である。
【図4】形態素解析の結果得られた単語列の例を示す説明図である。
【図5】オントロジとメタ情報との関係、その関係より提示される情報の例を示す説明図である。
【図6】オントロジを利用した会話理解結果の例を示す説明図である。
【図7】ネットワーク機能を有した情報提示の例を示す説明図である。
【符号の説明】
1 音声認識部
2 形態素解析部
3 会話理解部
4 情報検索部
5 関連情報提示部
6 通信部
10 オントロジデータベース
20 メタ情報付き情報データベース
30 オントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース
Claims (4)
- 会話内容に応じた情報を提示する方法において、会話を音声認識して文字列にするステップと、認識した文字列を形態素解析して形態素列を抽出するステップと、抽出した形態素列からオントロジに基づいて会話内容理解結果を生成するステップと、生成した会話内容理解結果とメタ情報付き情報源とを比較し、会話内容理解結果と同じ属性と値とを持つメタ情報付き情報を検索するステップと、検索によって得られたメタ情報付き情報を提示するステップとを有することを特徴とする情報提示方法。
- 請求項1記載の情報提示方法において、前記会話がネットワークを介して行われることを特徴とする情報提示方法。
- 会話内容に応じた情報を提示する装置において、会話を音声認識して文字列に変換する手段と、認識した文字列を形態素解析して形態素列を抽出する手段と、抽出した形態素列からオントロジに基づいて会話内容理解結果を生成する手段と、生成した会話内容理解結果とメタ情報付き情報源とを比較し、会話内容理解結果と同じ属性と値を持つメタ情報付き情報を検索する手段と、検索によって得られたメタ情報付き情報を提示する手段を備えることを特徴とする情報提示装置。
- 請求項3記載の情報提示装置において、前記会話がネットワークを介して行われることを特徴とする情報提示装置。
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