JP2008165718A - Intention determination device, intention determination method, and program - Google Patents

Intention determination device, intention determination method, and program Download PDF

Info

Publication number
JP2008165718A
JP2008165718A JP2007000634A JP2007000634A JP2008165718A JP 2008165718 A JP2008165718 A JP 2008165718A JP 2007000634 A JP2007000634 A JP 2007000634A JP 2007000634 A JP2007000634 A JP 2007000634A JP 2008165718 A JP2008165718 A JP 2008165718A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
intention
answer
statement
analysis
determination
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2007000634A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Ryuta Terajima
立太 寺嶌
Ryoko Tokuhisa
良子 徳久
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyota Central R&D Labs Inc
Original Assignee
Toyota Central R&D Labs Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toyota Central R&D Labs Inc filed Critical Toyota Central R&D Labs Inc
Priority to JP2007000634A priority Critical patent/JP2008165718A/en
Publication of JP2008165718A publication Critical patent/JP2008165718A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Machine Translation (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To determine a user's intention of an input sentence with high precision. <P>SOLUTION: It is determined whether or not the intention of user's utterance is "question" (106) on the basis of whether or not a sentence of the user's utterance has an interrogative form. When it is determined that the intention of user's utterance is not "question", it is determined whether or not the intention of the user's utterance is "declarative" form (108) on the basis of whether or not the sentence of the user's utterance including a clause. When it is determined that the intention of the user's utterance is "declarative" form, the intention of the user's utterance is determined to be "declaration" or "declarative answer" (110) on the basis of whether or not the sentence of the user's utterance is interrogative form. Meanwhile, when it is determined that the intention of the user's utterance is not "declaration", the intention of the user's utterance is determined to be "Y/N answer" or "OK" on the basis of whether or not the sentence of the user's utterance is interrogative. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は、意図判定装置、意図判定方法、及びプログラムに係り、特に、ユーザからの入力文の意図を判定する意図判定装置、意図判定方法、及びプログラムに関する。   The present invention relates to an intention determination device, an intention determination method, and a program, and more particularly, to an intention determination device, an intention determination method, and a program for determining an intention of an input sentence from a user.

従来より、発話の解析結果から発話意図を抽出する発話意図抽出手段を有し、発話意図が質問であると判定された場合に、発話の解析結果を参照してデータベースの検索条件を作成して、データベースを検索し、また、発話意図が応答であると判定された場合に、正解か否かを判定する判定文を生成する対話装置が知られている(特許文献1)。この対話装置では、文末表現により発話意図が質問であるか否かを判定している。   Conventionally, it has an utterance intention extraction means for extracting utterance intention from the utterance analysis result, and when it is determined that the utterance intention is a question, a database search condition is created by referring to the utterance analysis result. An interactive device that searches a database and generates a determination sentence for determining whether or not the answer is correct when the utterance intention is determined to be a response is known (Patent Document 1). In this dialogue apparatus, it is determined whether or not the utterance intention is a question based on the sentence end expression.

また、統計的な手段に基づいた発話意図の判定手法が知られている(非特許文献2)。この判定手法では、発話中の特定の単語(固有名詞、数値)を特定の意味を表現するクラスラベルに変換した形態素列について、N−gram、VSM(Vector Space Model)、及びSVM(Support Vector Machine)を用いて発話意図毎に学習することにより、79種類の発話意図に分類している。また、発話意図判定時に、当該発話の情報だけでなく前発話の意図情報を利用することによって、判定精度を向上させている。また、SVMによる判定手法においては、one−per−classによる判別手法が用いられている。
特開2003−173335 白木将幸、伊藤敏彦、甲斐充彦、中谷広正、「自然発話文における統計的な意図理解手法の検討」、情報処理学会研究報告、2004−SLP−50、2004
Also, a method for determining utterance intention based on statistical means is known (Non-Patent Document 2). In this determination method, N-gram, VSM (Vector Space Model), and SVM (Support Vector Machine) are used for a morpheme string obtained by converting a specific word (proprietary noun, numerical value) in an utterance into a class label expressing a specific meaning. ) Is used for learning for each utterance intention, and is classified into 79 kinds of utterance intentions. Further, at the time of utterance intention determination, the determination accuracy is improved by using not only the utterance information but also the previous utterance intention information. Moreover, in the determination method by SVM, the determination method by one-per-class is used.
JP2003-173335 Masayuki Shiraki, Toshihiko Ito, Mitsuhiko Kai, Hiromasa Nakatani, “Examination of Statistical Intent Understanding Method in Natural Spoken Sentences”, Information Processing Society of Japan Research Report, 2004-SLP-50, 2004

しかしながら、上記の特許文献1に記載の技術では、以下に示す発話例1、2のように、文末表現が同一であっても、意図が同じになるとは限らないため、誤って意図を判定してしまう、という問題がある。また、文末表現に依存した判定を行うため、質問以外の意図判定には応用することが出来ない、という問題がある。
発話例1:え、それじゃ、何を作ってくれたんです(=何を作ってくれたのですか?)→質問
発話例2:グラタンを作ってくれたんです→言明
また、上記の非特許文献2に記載の技術では、前発話を直接使うのではなく、前発話の発話意図としてシステムが推定した発話意図を用いており、当該発話の意図に対する前発話の寄与が高いため、もし推定した前発話の意図が誤っている場合、次の発話の発話意図も誤る可能性が高くなってしまう、という問題がある。
However, in the technique described in Patent Document 1, the intentions are not necessarily the same even if the sentence end expressions are the same as in the following utterance examples 1 and 2, so the intention is erroneously determined. There is a problem that. In addition, since the determination depends on the sentence end expression, there is a problem that it cannot be applied to intention determination other than the question.
Utterance example 1: Well, what did you make (= What did you make?) → Question utterance example 2: He made a gratin → Statement Also, the above non-patent The technique described in Document 2 does not use the previous utterance directly, but uses the utterance intention estimated by the system as the utterance intention of the previous utterance. When the intention of the previous utterance is incorrect, there is a problem that the possibility of the utterance intention of the next utterance is also increased.

また、SVMによる判定手法では、あるクラスかそれ以外のクラスかというクラス数分の識別器によって判定を行うone−per−classによる判別手法が用いられており、例えば、言明かそれ以外かを判定する際には、Y/N回答と了解という形態素長が短い意図と言明型回答のように言明と表層的な特徴が似ている意図との二つの特徴に対して、言明の特徴と識別するための識別境界を設定する必要があるため、複雑な判定条件を設定する必要があり、高精度に判定することができない、という問題がある。   In addition, in the determination method using SVM, a determination method using one-per-class that uses a class number of classifiers such as a certain class or another class is used. When doing this, distinguish between the two features of the intention that the morpheme length of Y / N answer and OK is short and the intention that the statement and the superficial feature are similar, such as a statement-type answer, as a statement feature. For this reason, there is a problem in that it is necessary to set a complicated determination condition and an accurate determination cannot be made.

本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、ユーザからの入力文の意図を高精度に判定することができる意図判定装置、意図判定方法、及びプログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide an intention determination device, an intention determination method, and a program that can determine the intention of an input sentence from a user with high accuracy. And

上記の目的を達成するために第1の発明に係る意図判定装置は、ユーザからの入力文を入力する入力手段と、前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段と、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段と、前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定する言明系判定手段と、前記言明系判定手段によって言明系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段と、前記言明系判定手段によって言明系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定する肯定否定型回答判定手段とを含んで構成されている。   In order to achieve the above object, an intention determination apparatus according to a first invention includes an input unit for inputting an input sentence from a user, an analysis unit for analyzing the structure of the input sentence input by the input unit, Based on an analysis result by the analysis unit, a question determination unit that determines whether or not the intention of the input sentence is a question, and when the question determination unit determines that the intention is not a question, the analysis unit Based on the analysis result, it is determined that the intention of the input sentence is a statement system by a statement system determination unit that determines whether or not the intention of the input sentence is a statement system including a statement and a statement type answer, and the statement system determination unit In this case, based on the analysis result by the analysis means, the statement type answer determination means for determining whether the intention of the input sentence is the statement or the statement type answer, and the statement system determination means An affirmative / negative answer determination means for determining whether the intent of the input sentence is an affirmative / negative answer or an understanding based on the analysis result of the analysis means when it is determined that it is not a clear system; It is comprised including.

第2の発明に係る意図判定方法は、ユーザからの入力文を入力し、前記入力された前記入力文の構造を解析し、解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定し、前記質問ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定し、前記言明系であると判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定し、前記言明系ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定することを特徴としている。   An intention determination method according to a second aspect of the present invention inputs an input sentence from a user, analyzes the structure of the input sentence, and determines whether the intention of the input sentence is a question based on the analysis result. If it is determined that it is not the question, based on the analysis result, it is determined whether the intention of the input sentence is a statement system including a statement and a statement-type answer, When it is determined that it is a statement system, based on the analysis result, it is determined whether the intention of the input sentence is the statement or the statement type answer, and is determined not to be a statement system In this case, it is characterized in that it is determined whether the intention of the input sentence is an affirmative / negative answer or an understanding based on the analysis result.

第1の発明及び第2の発明によれば、入力されたユーザからの入力文の構造を解析し、解析結果に基づいて、入力文の意図が、質問であるか否かを判定する。   According to the first invention and the second invention, the structure of the input sentence from the input user is analyzed, and it is determined whether or not the intention of the input sentence is a question based on the analysis result.

質問ではないと判定された場合には、解析結果に基づいて、入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定し、入力文の意図が言明系であると判定された場合に、解析結果に基づいて、入力文の意図が、言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する。また、入力文の意図が言明系ではないと判定された場合に、解析結果に基づいて、入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定する。   If it is determined that it is not a question, it is determined whether the intention of the input sentence is a statement system including a statement and a statement-type answer based on the analysis result, and the intention of the input sentence is a statement system Is determined, based on the analysis result, it is determined whether the intention of the input sentence is a statement or the statement-type answer. When it is determined that the intention of the input sentence is not a statement system, it is determined whether the intention of the input sentence is an affirmative / negative answer or an understanding based on the analysis result.

従って、質問であるか否かの判定と、言明系であるか否かの判定と、言明及び言明型回答の何れかであるかの判定と、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかの判定との多段の判定によって、入力文の意図を判定することにより、簡易な判定の組み合わせとすることができるため、ユーザからの入力文の意図を高精度に判定することができる。   Therefore, whether it is a question, whether it is a statement system, whether it is a statement or a statement-type answer, whether it is an affirmative-negative answer or an understanding By determining the intent of the input sentence by multi-stage determination with the above determination, it is possible to make a combination of simple determinations, so that the intention of the input sentence from the user can be determined with high accuracy.

第3の発明に係る意図判定装置は、ユーザからの入力文を入力する入力手段と、前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段と、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段と、前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定する回答系判定手段と、前記回答系判定手段によって回答系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段と、前記回答系判定手段によって回答系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定する了解判定手段とを含んで構成されている。   An intention determination apparatus according to a third invention is based on an input means for inputting an input sentence from a user, an analysis means for analyzing the structure of the input sentence input by the input means, and an analysis result by the analysis means. The determination of whether or not the intention of the input sentence is a question, and when the question determination means determines that the intention is not a question, the input based on the analysis result by the analysis means An answer system determining means for determining whether the intention of the sentence is an answer system including an affirmative negative answer and a statement type answer, and the analysis when the answer system determining means determines that the answer system is an answer system Based on the analysis result by the means, a statement type answer determination means for determining whether the intention of the input sentence is the positive / negative type answer or the statement type answer; If it is determined that there is no, on the basis of the analysis result by the analyzing means, the intent of the input sentence, is configured to include a determining acknowledgment determining unit whether any of statements and understanding.

第4の発明に係る意図判定方法は、ユーザからの入力文を入力し、前記入力された前記入力文の構造を解析し、解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定し、前記質問ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定し、前記回答系であると判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定し、前記回答系ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定することを特徴としている。   An intention determination method according to a fourth aspect of the present invention is to input an input sentence from a user, analyze the structure of the input sentence, and determine whether the intention of the input sentence is a question based on the analysis result. If it is determined that it is not the question, it is determined whether the intention of the input sentence is an answer system including an affirmative negative answer and a declarative answer based on the analysis result And when it is determined that the answer system is based on the analysis result, it is determined whether the intention of the input sentence is the positive / negative answer or the declarative answer, and the answer When it is determined that it is not a system, it is characterized in that it is determined whether the intention of the input sentence is a statement or an understanding based on the analysis result.

第3の発明及び第4の発明によれば、入力されたユーザからの入力文の構造を解析し、解析結果に基づいて、入力文の意図が、質問であるか否かを判定する。   According to the third and fourth inventions, the structure of the input sentence from the input user is analyzed, and it is determined whether or not the intention of the input sentence is a question based on the analysis result.

質問ではないと判定された場合に、解析結果に基づいて、入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定し、回答系であると判定された場合に、解析結果に基づいて、入力文の意図が、肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する。   When it is determined that it is not a question, it is determined whether or not the intention of the input sentence is an answer system including an affirmative negative answer and a declarative answer based on the analysis result. In this case, based on the analysis result, it is determined whether the intention of the input sentence is an affirmative / negative answer or the above-mentioned declarative answer.

一方、回答系ではないと判定された場合に、解析結果に基づいて、入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定する。   On the other hand, when it is determined that it is not an answer system, it is determined whether the intention of the input sentence is a statement or an understanding based on the analysis result.

従って、質問であるか否かの判定と、回答系であるか否かの判定と、肯定否定型回答及び言明型回答の何れかであるかの判定と、言明及び了解の何れかであるかの判定との多段の判定によって、入力文の意図を判定することにより、簡易な判定の組み合わせとすることができるため、ユーザからの入力文の意図を高精度に判定することができる。   Therefore, whether it is a question, whether it is an answer system, whether it is an affirmative negative answer or a declarative answer, and whether it is a statement or comprehension By determining the intent of the input sentence by multi-stage determination with the above determination, it is possible to make a combination of simple determinations, so that the intention of the input sentence from the user can be determined with high accuracy.

第1の発明に係る言明系判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が、言明型回答又は言明、及び肯定否定型回答又は了解の何れかであるかを判定する。これにより、例えば節を含むという特徴を持つ言明系の文の構造に基づいて、言明系であるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。   The statement system determination means according to the first invention compares the analysis result of the analysis means with the analysis result prepared in advance based on the analysis by the analysis means, and the intention of the input sentence is a statement type answer or statement, And whether the answer is an affirmative or negative answer or approval. Accordingly, for example, based on the structure of a statement-type sentence having a feature of including a clause, the determination is made by paying attention only to whether it is a statement-type sentence, so that a highly accurate determination can be made.

第2の発明に係る回答系判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が、言明型回答又は肯定否定型回答、及び言明又は了解の何れかであるかを判定することができる。これにより、例えば前回入力文が疑問文の形式であるという特徴を持つ回答系の文の構造に基づいて、回答系であるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。   The answer system determination means according to the second invention compares the analysis result of the analysis means with the analysis result prepared in advance based on the analysis by the analysis means, and the intention of the input sentence is a declarative answer or affirmative negative A type answer and whether it is a statement or an acknowledgment can be determined. As a result, for example, based on the structure of an answer sentence having a feature that the previous input sentence is in the form of a question sentence, the decision is made with a focus on only whether it is an answer sentence. it can.

また、第1の発明に係る言明型回答判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が言明型回答及び言明の何れかであるかを判定することができる。これにより、例えば前回入力文が疑問文の形式であるという特徴を持つ言明型回答の文の構造に基づいて、言明型回答及び言明の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。   The assertion type answer determination means according to the first invention compares the analysis result of the analysis means with the analysis result prepared in advance based on the analysis by the analysis means, and the intention of the input sentence is Whether it is a statement can be determined. As a result, for example, based on the structure of a sentence-type answer sentence having the characteristic that the previous input sentence is in the form of a question sentence, it is determined by focusing only on whether it is a statement-type answer or statement. An accurate determination can be made.

また、第1の発明に係る肯定否定型回答判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定することができる。これにより、例えば前回入力文が疑問文の形式であるという特徴を持つ肯定否定型回答の文の構造に基づいて、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。   The affirmative / negative answer determination means according to the first invention compares the analysis result of the analysis means with an analysis result prepared in advance based on the analysis by the analysis means, and the intention of the input sentence is affirmative / negative It can be determined whether it is an answer or an understanding. Thus, for example, based on the structure of an affirmative / negative answer sentence having the feature that the previous input sentence is in the form of a question sentence, the determination is made by paying attention only to whether it is an affirmative / negative answer or an understanding. It can be determined with high accuracy.

また、第2の発明に係る言明型回答判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が言明型回答及び肯定否定型回答の何れかであるかを判定することができる。これにより、例えば節を含むという特徴を持つ言明型回答の文の構造に基づいて、言明型回答及び肯定否定型回答の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。   Further, the assertion type answer determination means according to the second invention compares the analysis result of the analysis means with the analysis result prepared in advance based on the analysis by the analysis means, and the intention of the input sentence is It can be determined whether the answer is an affirmative or negative answer. As a result, for example, based on the structure of a statement-type answer sentence that includes a clause, the decision is made with a focus on only a statement-type answer or an affirmative-negative answer. can do.

また、第2の発明に係る了解判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が言明及び了解の何れかであるかを判定することができる。これにより、例えば節を含むという特徴を持つ言明の文の構造に基づいて、言明及び了解の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。   The understanding determination means according to the second invention compares the analysis result of the analysis means with the analysis result prepared in advance based on the analysis by the analysis means, and the intention of the input sentence is either statement or consent Can be determined. Thereby, for example, based on the structure of a statement sentence having a characteristic of including a clause, the determination is made by paying attention only to whether the statement is a statement or an understanding, so a highly accurate determination can be made.

上記の解析手段は、入力手段によって入力された入力文と入力文の少なくとも一つ前に入力された入力文である前入力文との構造を解析することができる。これにより、入力文と前入力文との構造の解析結果に基づいて判定するため、更に高精度な判定とすることができる。   The analysis unit can analyze the structure of the input sentence input by the input unit and a previous input sentence that is an input sentence input at least one before the input sentence. Thereby, since it determines based on the analysis result of the structure of an input sentence and a previous input sentence, it can be set as a highly accurate determination.

上記の質問判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が質問あるいはそれ以外であるか否かを判定することができる。これにより、疑問文の形式であるという特徴を持つ質問の文の構造に基づいて、質問であるか否かのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。   The question determination means compares the analysis result of the analysis means with the analysis result prepared in advance based on the analysis by the analysis means to determine whether the intention of the input sentence is a question or otherwise. be able to. As a result, since the determination is made by paying attention only to whether or not the question is based on the structure of the question sentence having the feature of being in the question sentence format, the determination can be made with high accuracy.

上記の入力手段は、ユーザの発話を示す入力文を入力することができる。   Said input means can input the input sentence which shows a user's utterance.

第5の発明に係るプログラムは、コンピュータを、ユーザからの入力文を入力する入力手段、前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段、前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定する言明系判定手段、前記言明系判定手段によって言明系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段、及び前記言明系判定手段によって言明系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定する肯定否定型回答判定手段として機能させるためのプログラムである。   According to a fifth aspect of the invention, there is provided a program based on input means for inputting an input sentence from a user, analysis means for analyzing a structure of the input sentence input by the input means, and an analysis result by the analysis means. , A question determination means for determining whether the intention of the input sentence is a question, and when the question determination means determines that the intention is not a question, based on the analysis result of the analysis means, A statement system determining means for determining whether the intention is a statement system including a statement and a statement-type answer; when the statement system determination means determines that the intention is a statement system, based on the analysis result by the analysis means Thus, the intent of the input sentence is determined to be either the statement or the statement-type answer by the statement-type answer determination means and the statement-type determination means, and is determined not to be a statement system. A program for causing the input sentence to function as an affirmative / negative answer determination means for determining whether the intention of the input sentence is an affirmative / negative answer or an understanding based on the analysis result of the analysis means. is there.

また、第6の発明に係るプログラムは、コンピュータを、ユーザからの入力文を入力する入力手段、前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段、前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定する回答系判定手段、前記回答系判定手段によって回答系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段、及び前記回答系判定手段によって回答系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定する了解判定手段として機能させるためのプログラムである。   According to a sixth aspect of the present invention, there is provided a program for inputting an input sentence from a user, an analysis means for analyzing a structure of the input sentence input by the input means, and an analysis result by the analysis means. Based on the result of analysis by the analysis means when the question determination means determines that the intention of the input sentence is not a question based on the question determination means for determining whether the intention of the input sentence is a question Answer system determination means for determining whether the intention of the sentence is an answer system including an affirmative negative answer and a declaration type answer, and when the answer system determination means determines that the answer system is an answer system, the analysis means Based on the analysis result, the statement type answer determination unit that determines whether the intention of the input sentence is the positive / negative type answer or the statement type answer, and the answer type determination unit Therefore, when it is determined that it is not an answer system, a program for functioning as an understanding determination unit that determines whether the intention of the input sentence is a statement or an understanding based on the analysis result by the analysis unit It is.

以上説明したように、本発明の意図判定装置、意図判定方法、及びプログラムによれば、質問であるか否かの判定と、言明系であるか否かの判定と、言明及び言明型回答の何れかであるかの判定と、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかの判定との多段の判定によって、入力文の意図を判定することにより、又は、質問であるか否かの判定と、回答系であるか否かの判定と、肯定否定型回答及び言明型回答の何れかであるかの判定と、言明及び了解の何れかであるかの判定との多段の判定によって、入力文の意図を判定することにより、簡易な判定の組み合わせとすることができるため、ユーザからの入力文の意図を高精度に判定することができる、という効果が得られる。   As described above, according to the intention determination device, the intention determination method, and the program of the present invention, the determination of whether or not the question is, the determination of whether or not it is a statement system, and the statement and the declaration type answer By determining the intention of the input sentence, or by determining whether it is a question, by multi-step determination of whether it is any of the above and a determination of whether it is an affirmative / negative answer or approval And whether or not it is an answer system, a determination of whether it is an affirmative negative response or a declarative response, and a determination of whether it is a statement or an understanding. By determining the intention of the sentence, it is possible to obtain a combination of simple determinations, so that it is possible to determine the intention of the input sentence from the user with high accuracy.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、ユーザからの発話を入力として、所定の処理を実行して音声出力する意図推定装置に本発明を適用した場合について説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the present embodiment, a case will be described in which the present invention is applied to an intention estimation apparatus that receives a speech from a user as input and executes predetermined processing to output a voice.

図1に示すように、第1の実施の形態に係る意図推定装置10は、ユーザ発話を集音して音声信号を生成するマイクロホンを備え、かつ、音声信号に基づいてユーザ発話を音声認識して文字列情報を生成する入力装置12と、スピーカから構成され、かつ、音声出力を行う出力装置14と、入力装置12及び出力装置14に接続され、かつ、ユーザ発話の意図を推定して、所定の処理を実行するコンピュータ16とを備えている。   As shown in FIG. 1, the intention estimation apparatus 10 according to the first embodiment includes a microphone that collects user utterances and generates an audio signal, and recognizes the user utterance based on the audio signal. An input device 12 that generates character string information, an output device 14 that is composed of a speaker and that outputs voice, is connected to the input device 12 and the output device 14, and estimates the intention of the user's utterance, And a computer 16 that executes predetermined processing.

コンピュータ16は、後述する意図推定処理ルーチンを実行するための意図推定プログラムを記憶しており、一般的な形態素解析器を用いて、音声認識されたユーザ発話を示す文字列情報に対して形態素解析を行う形態素解析部18と、形態素解析の結果に基づいて、ユーザ発話の意図を推定する意図推定部20と、推定された意図に応じて、データベース検索などの所定の問題解決処理を実行すると共に、ユーザ発話に対する応答文を生成する問題解決処理部とを備えている。   The computer 16 stores an intention estimation program for executing an intention estimation processing routine, which will be described later, and uses a general morpheme analyzer to analyze morpheme information on character string information indicating a user utterance that has been voice-recognized. A morpheme analysis unit 18 for performing the process, an intention estimation unit 20 for estimating the intention of the user utterance based on the result of the morpheme analysis, and executing a predetermined problem solving process such as a database search according to the estimated intention. And a problem solving processing unit for generating a response sentence for the user utterance.

意図推定部20は、図2に示すように、ユーザ発話の意図として、「言明」、「質問」、「言明型回答」、肯定否定型回答としての「Y/N回答」、「了解」、及び「その他」の何れかであるかを推定する。このユーザ発話の意図の分類は、談話分析におけるムーブ(質問や回答など談話機能を担う構成単位)に基づいて定めたものである。ユーザ発話を上記の意図の何れかに分類する場合には、ユーザ発話の言語的特徴によって複数のクラスに分類するという分類課題において、クラスの言語的特徴を最も代表する分類器を設計することが重要となる。   As illustrated in FIG. 2, the intention estimation unit 20 includes “declaration”, “question”, “declaration-type answer”, “Y / N answer”, “acceptance” And “other”. The classification of the intention of the user utterance is determined based on a move in the discourse analysis (a structural unit that bears a discourse function such as a question and an answer). When classifying user utterances as one of the above intentions, it is possible to design a classifier that best represents the linguistic features of a class in the classification task of classifying into a plurality of classes according to the linguistic features of the user utterances. It becomes important.

発話の意図が「質問」の場合には、例えば、「明日の天気は?」といった文のように、何かを質問する文となり、疑問文の形式をとる。一方、「質問」以外の場合には、一般的に、平叙文の形式をとる。   When the intention of the utterance is “question”, for example, a sentence such as “What is the weather tomorrow?” Is used as a question and takes the form of a question sentence. On the other hand, in cases other than “question”, a plain text is generally used.

また、発話の意図が「言明」の場合には、例えば、「今日は晴れです。」といった文のように、一定の意味内容を持った文となり、節を含むという特徴を有している。   In addition, when the intention of the utterance is “statement”, for example, a sentence having a certain meaning and a clause is included, such as a sentence “Today is sunny”.

また、発話の意図が「言明型回答」となる場合には、例えば、「明日の天気は?」という質問に対する「明日は晴れです」という回答文となり、5W1H型の質問に対して、Yes、No以外の形式で質問に対して答える文であって、節を含むという特徴を有している。また、発話の意図が「Y/N回答」となる場合には、例えば、「明日は晴れですか?」という質問に対する「そうです。」という回答文となり、Yes、Noを問う質問に対して、Yes、Noの形式で答える文となる。   Also, when the intention of the utterance is “statement type answer”, for example, an answer sentence “Tomorrow is sunny” to the question “What is the weather tomorrow?” Becomes Yes, for the 5W1H type question, It is a sentence that answers a question in a format other than No, and has a feature of including a clause. In addition, when the intention of the utterance is “Y / N answer”, for example, the answer is “Yes” to the question “Is it fine tomorrow?” , Yes, No.

また、発話の意図が「了解」となる場合には、例えば、「今日は晴れですね」という相手の発話に対して、「そうですね」と同意する文又は了解する文となる。発話の意図が「その他」の場合には、例えば、「私は晴れ男なんですよ」という相手の発話に対する笑いに相当する文となる。   In addition, when the intention of the utterance is “OK”, for example, a sentence that agrees with “Yes” or an OK sentence for the utterance of the other party “Today is sunny”. When the intention of the utterance is “other”, for example, the sentence corresponds to laughter about the utterance of the other party “I am a fine man”.

図3に示すように、意図推定部20は、形態素解析結果を入力として、ユーザ発話の意図を判定する発話意図判定部24と、一つ前のユーザ発話に対する形態素解析結果を保持する前発話保持部26とから構成される。   As shown in FIG. 3, the intention estimation unit 20 receives a morphological analysis result as an input, and an utterance intention determination unit 24 that determines an intention of a user utterance, and a previous utterance holding that holds a morphological analysis result for the previous user utterance Part 26.

形態素解析結果は、図4に示すような構造木で表され、形態素の原型を葉、品詞を節として表現している。なお、図4は、前発話保持部26から得られた前発話の形態素解析結果と当該発話の形態素解析結果とを一つの構造木として表現したものであり、BOU及びEOUの各々は、発話の先頭、終端を表す記号である。   The result of morpheme analysis is represented by a structural tree as shown in FIG. 4, and the morpheme prototype is expressed as a leaf and the part of speech as a clause. FIG. 4 represents the morphological analysis result of the previous utterance obtained from the previous utterance holding unit 26 and the morphological analysis result of the utterance as one structural tree. Each of the BOU and the EOU represents the utterance of the utterance. It is a symbol representing the beginning and end.

また、発話意図判定部24は、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かを判定する質問判定部28Aと、質問判定部28Aの判定で用いるための、図5に示すような部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第1の辞書データベース30Aと、ユーザ発話の意図が、「言明」と「言明型回答」とを示す「言明系」であるか、それ以外かを判定する言明系判定部28Bと、言明系判定部28Bの判定で用いるための部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第2の辞書データベース30Bと、ユーザ発話の意図が、「言明」及び「言明型回答」の何れか一方であるかを判定する言明型回答判定部28Cと、言明型回答判定部28Cの判定で用いるための部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第3の辞書データベース30Cと、ユーザ発話の意図が、「Y/N回答」及び「了解」の何れか一方であるかを判定するY/N回答判定部28Dと、Y/N回答判定部28Dの判定で用いるための部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第4の辞書データベース30Dとで構成されている。このように、発話意図判定部24は、多段の判定部を備えている。   Also, the utterance intention determination unit 24 uses a question determination unit 28A that determines whether or not the intention of the user utterance is a “question”, and a partial tree as shown in FIG. 5 for use in the determination of the question determination unit 28A. The first dictionary database 30A storing a table in which weights and weights correspond to each other, and whether the intention of the user utterance is “statement” indicating “statement” and “statement-type answer” or not is determined The statement system determination unit 28B, the second dictionary database 30B storing a table in which subtrees and weights used in the determination of the statement system determination unit 28B correspond to each other, and the intention of the user utterance is “statement” and “statement” The third dictionary database storing a statement type answer determination unit 28C for determining whether it is any one of “type answer” and a table in which subtrees and weights for use in the determination of the statement type answer determination unit 28C are associated with each other 30C and Y / N answer determination unit 28D for determining whether the intention of the user's utterance is either “Y / N answer” or “OK”, and a subtree for use in the determination of Y / N answer determination unit 28D And a fourth dictionary database 30D storing a table in which weights correspond to each other. Thus, the utterance intention determination unit 24 includes a multistage determination unit.

なお、第1の辞書データベース30A〜第4の辞書データベースに格納されているテーブルの内容については、非特許文献(工藤他「半構造化テキストの分類のためのブースティングアルゴリズム」、情報処理学会研究報告、知能と複雑系研究会、2004−ICS−135、pp.163−168)に記載されている方法を用いて導出すればよい。具体的には、第1の辞書データベース30Aについては、あらかじめ収集した質問事例又は質問事例でない文とその文の一つ前の文との形態素解析結果である学習データのうち、質問事例(疑問形の文)を+1、それ以外の事例を−1とした場合の当該文献中の式gain(<t,y>)を最大化する部分木とその重みとを予め求めておけばよい。   The contents of the tables stored in the first dictionary database 30A to the fourth dictionary database are described in non-patent literature (Kudo et al. “Boosting Algorithm for Semi-Structured Text Classification”, Information Processing Society of Japan Report, Intelligence and Complex Research Group, 2004-ICS-135, pp.163-168). Specifically, with respect to the first dictionary database 30A, among the learning data that is the morphological analysis result of a question case collected in advance or a sentence that is not a question example and a sentence immediately before that sentence, The subtree for maximizing the expression gain (<t, y>) in the document in the case where +1 is set to +1 and the other cases are set to −1, and the weight thereof may be obtained in advance.

以下、上記のコンピュータ16で実行される意図推定処理ルーチンについて図6を用いて説明する。まず、ステップ100において、入力装置12から文字列情報が入力されたか否かを判定し、入力装置12によってユーザ発話に応じた音声信号が生成され、音声信号を音声認識し、音声認識の結果として文字列情報がコンピュータ16に入力されると、ステップ100からステップ102へ進み、入力された文字列情報に対して、構造の解析としての形態素解析を行い、解析結果として、ユーザ発話から品詞などの形態素情報を出力する。そして、ステップ104で、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前発話保持部26に格納された一つ前のユーザ発話に関する形態素解析結果に基づいて、構造木を生成し、構造木で表される木構造データを出力する。   Hereinafter, the intention estimation processing routine executed by the computer 16 will be described with reference to FIG. First, in step 100, it is determined whether or not character string information is input from the input device 12. A voice signal corresponding to the user utterance is generated by the input device 12, and the voice signal is voice-recognized. When the character string information is input to the computer 16, the process proceeds from step 100 to step 102, morphological analysis is performed on the input character string information as a structure analysis. Outputs morpheme information. Then, in step 104, based on the morphological analysis result of the user utterance and the morphological analysis result on the previous user utterance stored in the previous utterance holding unit 26, a structural tree is generated, and the tree represented by the structural tree Output structure data.

次に、ステップ106において、上記のステップ104で得られた木構造データ及び第1の辞書データベース30Aを参照して、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かを判定する。第1の辞書データベース30Aに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「質問」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出する。具体的には、ユーザ発話中に含まれる部分木の重みの線形和によってスコアを算出し、さらに、得られたスコアの符号が正であれば、「質問」である文の形態素解析結果と類似しており、当該ユーザ発話を示す文が疑問文の形式であると判断して、ユーザ発話の意図が「質問」であると判定する。そして、ステップ107において、変数iに”質問”を格納して、ステップ122へ移行する。   Next, in step 106, it is determined whether or not the intention of the user utterance is “question” by referring to the tree structure data obtained in step 104 and the first dictionary database 30A. Based on whether or not the subtree stored in the first dictionary database 30A is included in the tree structure data indicating the morphological analysis result of the user utterance and the morphological analysis result of the previous user utterance, the user utterance and the previous A score representing the degree of similarity between the morphological analysis result of the sentence indicating the user utterance and the morphological analysis result of the sentence that is the “question” and the previous sentence is calculated. Specifically, the score is calculated by the linear sum of the weights of the subtrees included in the user's utterance, and if the obtained score has a positive sign, it is similar to the morphological analysis result of the sentence “question” The sentence indicating the user utterance is determined to be in the form of a question sentence, and the intention of the user utterance is determined to be “question”. In step 107, “question” is stored in the variable i, and the routine proceeds to step 122.

一方、上記のステップ106で、得られたスコアの符号が負であれば、「質問」である文の形態素解析結果と類似しておらず、当該ユーザ発話を示す文が疑問文の形式ではなく平叙文の形式であると判断して、ユーザ発話の意図が「質問」ではないと判定されると、ステップ108において、上記のステップ104で得られた木構造データ及び第2の辞書データベース30Bを参照して、ユーザ発話の意図が「言明系」であるか否かを判定する。第2の辞書データベース30Bに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話を示す文及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「言明系」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出し、得られたスコアの符号が正であれば、「言明系」である文の形態素解析結果と類似しており、ユーザ発話を示す文が節を含んでいると判断して、ユーザ発話の意図が「言明系」であると判定 し、ステップ110へ移行する。   On the other hand, if the sign of the obtained score in step 106 is negative, it is not similar to the morphological analysis result of the sentence “question”, and the sentence indicating the user utterance is not in the question sentence format. If it is determined that it is in the form of plain text and it is determined that the intention of the user utterance is not “question”, in step 108, the tree structure data obtained in step 104 and the second dictionary database 30B are stored. Referring to this, it is determined whether or not the intention of the user utterance is “statement”. The user utterance is indicated based on whether the subtree stored in the second dictionary database 30B is included in the tree structure data indicating the morphological analysis result of the user utterance and the morphological analysis result of the previous user utterance. A score representing the degree of similarity between the morphological analysis result of the sentence and the sentence indicating the previous user utterance, and the morphological analysis result of the sentence that is the "statement system" and the previous sentence is calculated, and the obtained score If the sign is positive, it is similar to the morphological analysis result of the sentence that is “statement system”, and it is determined that the sentence indicating the user utterance includes a clause, and the intention of the user utterance is “statement system”. It is determined that there is, and the process proceeds to step 110.

ステップ110では、上記のステップ104で得られた木構造データ及び第3の辞書データベース30Cを参照して、ユーザ発話の意図が「言明」及び「言明型回答」の何れか一方であるかを判定する。第3の辞書データベース30Cに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話を示す文及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「言明型回答」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出し、得られたスコアの符号が正であれば、「言明型回答」である文の形態素解析結果と類似しており、前ユーザ発話を示す文が疑問形であると判断して、ユーザ発話の意図が「言明型回答」であると判定し、そして、ステップ112において、変数iに”言明型回答”を格納して、ステップ122へ移行する。一方、ステップ110で算出されたスコアの符号が負であれば、「言明型回答」である文の形態素解析結果と類似しておらず、前ユーザ発話を示す文が疑問形でないと判断して、ユーザ発話の意図が「言明」であると判定し、そして、ステップ114において、変数iに”言明”を格納して、ステップ122へ移行する。   In step 110, referring to the tree structure data obtained in step 104 and the third dictionary database 30C, it is determined whether the intention of the user utterance is one of “statement” and “statement type answer”. To do. The user utterance is indicated based on whether the subtree stored in the third dictionary database 30C is included in the tree structure data indicating the morphological analysis result of the user utterance and the morphological analysis result of the previous user utterance. The score obtained by calculating the score indicating the degree of similarity between the morphological analysis result of the sentence indicating the sentence and the previous user utterance, and the morphological analysis result of the sentence that is the “statement type answer” and the previous sentence If the sign of is positive, it is similar to the result of morphological analysis of a sentence that is a “statement type answer”, and it is determined that the sentence indicating the previous user utterance is a question type, and the intention of the user utterance is “statement type” In step 112, “statement type answer” is stored in the variable i, and the process proceeds to step 122. On the other hand, if the sign of the score calculated in step 110 is negative, it is not similar to the morphological analysis result of the sentence that is “statement type answer”, and it is determined that the sentence indicating the previous user utterance is not questionable. Then, it is determined that the intention of the user utterance is “statement”, and in step 114, “statement” is stored in the variable i, and the process proceeds to step 122.

例えば、図7(A)に示すように、前ユーザ発話が「天気はどうですか」であって、当該ユーザ発話が「こちらは雨です」の場合には、図8に示すテーブルに基づいてスコアを算出すると、正のスコアが得られる(0.39+0.15=0.54)。   For example, as shown in FIG. 7A, when the previous user utterance is “how is the weather” and the user utterance is “this is rain”, the score is calculated based on the table shown in FIG. When calculated, a positive score is obtained (0.39 + 0.15 = 0.54).

一方、図7(B)に示すように、前ユーザ発話が「こちらは晴れています」であって、当該ユーザ発話が「こちらは雨です」の場合には、図8に示すテーブルに基づいてスコアを算出すると、負のスコアが得られる(0.39−0.40=−0.01)。   On the other hand, as shown in FIG. 7B, when the previous user utterance is “this is sunny” and the user utterance is “this is rain”, based on the table shown in FIG. When the score is calculated, a negative score is obtained (0.39-0.40 = -0.01).

上記のステップ108において、ユーザ発話の意図が「言明系」ではないと判定されると、ステップ116で、上記のステップ104で得られた木構造データ及び第4の辞書データベース30Dを参照して、ユーザ発話の意図が「Y/N回答」及び「了解」の何れか一方であるかを判定する。第4の辞書データベース30Dに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話を示す文及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「Y/N回答」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出し、得られたスコアの符号が正であれば、「Y/N回答」である文の形態素解析結果と類似しており、前ユーザ発話を示す文が疑問形であると判断して、ユーザ発話の意図が「Y/N回答」であると判定し、そして、ステップ118において、変数iに”Y/N回答”を格納して、ステップ122へ移行する。一方、ステップ116で算出されたスコアの符号が負であれば、「Y/N回答」である文の形態素解析結果と類似しておらず、前ユーザ発話を示す文が疑問形でないと判断して、ユーザ発話の意図が「了解」であると判定し、そして、ステップ120において、変数iに”了解”を格納して、ステップ122へ移行する。   If it is determined in step 108 that the intention of the user utterance is not “statement”, in step 116, the tree structure data obtained in step 104 and the fourth dictionary database 30D are referred to. It is determined whether the intention of the user utterance is either “Y / N answer” or “OK”. The user utterance is shown based on whether or not the subtree stored in the fourth dictionary database 30D is included in the tree structure data indicating the morphological analysis result of the user utterance and the morphological analysis result of the previous user utterance. The score indicating the degree of similarity between the morphological analysis result of the sentence indicating the sentence and the previous user utterance, and the morphological analysis result of the sentence that is “Y / N answer” and the previous sentence was obtained. If the sign of the score is positive, it is similar to the morphological analysis result of the sentence “Y / N answer”, and the sentence indicating the previous user utterance is determined to be questionable, and the intention of the user utterance is “ It is determined that the answer is “Y / N answer”. In step 118, “Y / N answer” is stored in the variable i, and the process proceeds to step 122. On the other hand, if the sign of the score calculated in step 116 is negative, it is determined that the sentence indicating “Y / N answer” is not similar to the morphological analysis result and the sentence indicating the previous user utterance is not questionable. Then, it is determined that the intention of the user utterance is “OK”, and “OK” is stored in the variable i in step 120, and the process proceeds to step 122.

そして、ステップ122において、上記ステップ102で生成された当該発話の形態素解析結果を前発話として前発話保持部26に格納し、ステップ124で、推定された意図を示す変数iを出力して、意図推定処理ルーチンを終了する。   In step 122, the morphological analysis result of the utterance generated in step 102 is stored in the previous utterance holding unit 26 as a previous utterance. In step 124, a variable i indicating the estimated intention is output. The estimation processing routine is terminated.

上記のように、意図推定処理ルーチンでは、各判定処理の判定条件が、判定対象となる発話意図の表層的な特徴に基づいており、意図の差異を特徴付ける識別境界がシンプルであるため、各判定処理において、高精度に発話意図を判定することができ、また、これらの判定処理を多段に実行することにより、ユーザ発話を高精度に推定することができる。   As described above, in the intention estimation processing routine, the determination condition of each determination process is based on the surface features of the utterance intention to be determined, and the identification boundary that characterizes the difference in intention is simple. In the processing, the intention of the speech can be determined with high accuracy, and the user's speech can be estimated with high accuracy by executing these determination processing in multiple stages.

そして、意図推定処理ルーチンで出力されたユーザ発話意図に応じて、問題解決処理部22において所定の処理が実行され、実行結果を示す応答文が生成される。また、出力装置14において、生成された応答文を音声合成し、音声出力する。   Then, according to the user utterance intention output in the intention estimation processing routine, a predetermined process is executed in the problem solving processing unit 22, and a response sentence indicating the execution result is generated. Further, the output device 14 synthesizes the generated response sentence with speech and outputs the speech.

例えば、図9に示すように、意図推定装置10が航空便の予約システムである場合、意図推定装置10からの音声出力「その時刻は満席です。便を変更しますか?」に対して、ユーザ発話が「はい」であると、意図推定装置10で、ユーザ発話の意図が「Y/N回答」であると推定され、データベースに対して空席便の検索処理を実行し、空席便が検索されると、検索された空席便を表す応答文が生成され、意図推定装置10から「24便に変更しました」と音声出力される。   For example, as shown in FIG. 9, when the intention estimation device 10 is an airline reservation system, the voice output from the intention estimation device 10 is “the time is full. Do you want to change flights?” If the user utterance is “yes”, the intention estimation device 10 estimates that the intention of the user utterance is “Y / N answer”, executes a search process for vacant flights on the database, and searches for vacant flights. Then, a response sentence representing the searched vacant flight is generated, and the intention estimation device 10 outputs a voice message “Changed to 24 flights”.

また、意図推定装置10からの音声出力に対するユーザ発話が「出発時刻を変えたい」であると、意図推定装置10で、ユーザ発話の意図が「言明型回答」であると推定され、別便の要求処理を実行し、別便を要求するための応答文が生成され、意図推定装置10から「出発時刻を教えてください」と音声出力される。   Further, if the user utterance for the voice output from the intention estimation device 10 is “I want to change the departure time”, the intention estimation device 10 estimates that the intention of the user utterance is a “statement type answer”, and requests for another flight The processing is executed, a response sentence for requesting another flight is generated, and a voice message “Please tell me the departure time” is output from the intention estimation device 10.

以上説明したように、第1の実施の形態に係る意図推定装置によれば、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かの判定と、「言明系」であるか否かの判定と、「言明」及び「言明型回答」の何れかであるかの判定と、「Y/N回答」及び「了解」の何れかであるかの判定との多段の判定によって、ユーザ発話の意図を推定することにより、簡易な判定の組み合わせとすることができるため、ユーザ発話の意図を高精度に推定することができる。   As described above, according to the intention estimation device according to the first embodiment, the determination as to whether or not the intention of the user utterance is a “question”, and the determination as to whether or not it is a “declaration system” , The intention of the user's utterance is determined by multi-stage determination of whether it is “statement” or “statement type answer” and whether it is “Y / N answer” or “acceptance”. Since the estimation can be a combination of simple determinations, the intention of the user utterance can be estimated with high accuracy.

また、例えば疑問文の形式であるという特徴を持つ「質問」である文の構造に基づいて、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。また、例えば節を含むという特徴を持つ「言明系」である文の構造に基づいて、「言明系」であるか否かのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。   In addition, for example, based on the structure of a sentence that is a “question” having the characteristic of being in the form of a question sentence, the determination is made by focusing only on whether or not the intention of the user utterance is a “question”. It can be determined. In addition, for example, based on the structure of a sentence that is a “statement” that has a feature of including a clause, it is determined only by whether or not it is a “statement”, so that a highly accurate determination can be made. .

また、例えば前回のユーザ発話が疑問文の形式であるという特徴を持つ「言明型回答」である文の構造に基づいて、「言明型回答」及び「言明」の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。また、例えば前回のユーザ発話が疑問文の形式であるという特徴を持つ「Y/N回答」である文の構造に基づいて、「Y/N回答」及び「了解」の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。   Also, for example, based on the structure of a sentence that is a “statement-type answer” that has the characteristic that the previous user utterance is in the form of a question sentence, focus only on whether it is a “statement-type answer” or “statement” Therefore, the determination can be made with high accuracy. Also, for example, based on the structure of a sentence that is a “Y / N answer” having the feature that the previous user utterance is in the form of a question sentence, it is only one of “Y / N answer” and “OK”. Therefore, the determination can be made with high accuracy.

また、前発話保持部によって保持された一つ前のユーザ発話の情報をも用いてユーザ発話の意図の判定を行うことにより、下記のユーザ発話例1〜4のように同一発話においても、前ユーザ発話の違いによって意図が異なることを判定することができる。
(ユーザ発話例1)
A:天気はどうですか?
B:こちらは雨です。→「言明型回答」
(ユーザ発話例2)
A:東京は晴れです。
B:こちらは雨です。→「言明」
(ユーザ発話例3)
A:福井は蟹がおいしくて
B:うん。→「了解」
(ユーザ発話例4)
A:蟹食べに行く?
B:うん。→「Y/N回答」
また、前回推定された前ユーザ発話の意図を、当該ユーザ発話の意図の推定に用いるのではなく、前ユーザ発話の形態素解析結果と当該ユーザ発話の形態素解析結果とから直接当該ユーザ発話の意図を推定するため、誤りの連鎖が生じることを防ぐことができる。
Also, by determining the intention of the user utterance using the information of the previous user utterance held by the previous utterance holding unit, even in the same utterance as in the following user utterance examples 1 to 4, It can be determined that the intention is different depending on the user utterance.
(User utterance example 1)
A: How is the weather?
B: This is rain. → "Statement type answer"
(User utterance example 2)
A: Tokyo is sunny.
B: This is rain. → "Statement"
(User utterance example 3)
A: Fukui is delicious, B: Yeah. → "OK"
(User utterance example 4)
A: Going to eat salmon?
B: Yeah. → "Y / N answer"
In addition, the intention of the previous user utterance estimated last time is not used for estimation of the intention of the user utterance, but the intention of the user utterance is directly determined from the morphological analysis result of the previous user utterance and the morphological analysis result of the user utterance. Since the estimation is performed, it is possible to prevent a chain of errors from occurring.

なお、上記の実施の形態では、スピーカによる音声出力を行う場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、ディスプレイに応答文を表示するようにしてもよい。   In the above-described embodiment, the case where voice output by a speaker is performed has been described as an example. However, the present invention is not limited to this, and a response sentence may be displayed on a display.

また、ユーザから音声がマイクロホンに入力される場合を例に説明したが、ユーザがキーボードなどを用いて入力文としてのテキストを入力するようにしてもよい。   Moreover, although the case where the voice is input from the user to the microphone has been described as an example, the user may input text as an input sentence using a keyboard or the like.

また、形態素解析の結果に基づいて、構造木を生成する場合を例に説明したが、形態素解析の後に係り受け解析処理を導入することによって、図10のように、構造木を係り受け木として表現するようにしてもよい。この場合には、形態素解析の結果に基づいて、各文節の係り受け(修飾関係)を解析し、係り受け解析の結果に基づいて構造木を生成する。例えば、図10に示すように、「天気は」が「どうですか」に係り、「こちらは」と「激しく」とが「降っています」に係っていることを示す係り受け木を生成する。   Moreover, although the case where the structural tree is generated based on the result of the morphological analysis has been described as an example, by introducing the dependency analysis processing after the morphological analysis, the structural tree is changed to a dependency tree as shown in FIG. You may make it express. In this case, the dependency (modification relationship) of each clause is analyzed based on the result of the morphological analysis, and the structural tree is generated based on the result of the dependency analysis. For example, as shown in FIG. 10, a dependency tree indicating that “weather is” is related to “how is” and “here is” and “violent” is related to “falling” is generated.

また、全ての判定処理で、前ユーザ発話の形態素解析結果及び当該ユーザ発話の形態素解析結果を示す構造木を用いて、ユーザ発話の意図を判定する場合を例に説明したが、判定処理で判定するユーザ発話の意図によって、当該ユーザ発話の形態素解析結果のみを示す構造木を用いて判定するようにしてもよい。例えば、「質問」であるか否かの判定において、前ユーザ発話が何であるかの寄与はそれほど大きくないため、処理の効率化のために「質問」であるか否かの判定処理のみは、前ユーザ発話の情報を用いずに判定を行う。この場合、木構造生成時に前ユーザ発話を含まない木構造データを生成しておき、「質問」でないと判定された場合の後段の判定処理で、前ユーザ発話の木構造データを追加すればよい。   Further, in all the determination processes, the case where the intention of the user utterance is determined using the morphological analysis result of the previous user utterance and the morphological analysis result of the user utterance has been described as an example. Depending on the intention of the user utterance to be made, the determination may be made using a structural tree indicating only the morphological analysis result of the user utterance. For example, in the determination of whether or not it is a “question”, since the contribution of what the previous user utterance is is not so great, only the determination process of whether or not it is a “question” for the sake of processing efficiency, The determination is made without using the information of the previous user utterance. In this case, tree structure data that does not include the previous user utterance is generated at the time of generating the tree structure, and the tree structure data of the previous user utterance may be added in the subsequent determination process when it is determined not to be a “question”. .

また、一つ前のユーザ発話の形態素解析結果と当該ユーザ発話の形態素解析結果とを用いて判定処理を行う場合を例に説明したが、これに限定するものではなく、文脈情報をより豊富に用いるために、一つ前のユーザ発話の他に、それ以前のユーザ発話を用いて判定処理を行ってもよい。この場合、構造木の根ノードに、さらに前のユーザ発話を表す部分木を追加すればよい。   In addition, although the case where the determination process is performed using the morphological analysis result of the previous user utterance and the morphological analysis result of the user utterance has been described as an example, it is not limited thereto, and the context information is more abundant. In order to use, the determination process may be performed using the previous user utterance in addition to the previous user utterance. In this case, a subtree representing the previous user utterance may be added to the root node of the structural tree.

また、ユーザ発話の意図を「質問」、「言明回答」、「言明」、「Y/N回答」、及び「了解」の何れかに分類する場合を例に説明したが、意図が認定できないフィラーやつぶやきなどがユーザ発話として入力される場合があるため、「その他」という分類を追加してもよい。この場合には、「その他」の判定を行うための辞書データベースとして、他の意図と同様に、予め収集した「その他」事例又は「その他」事例でない文とその文の一つ前の文との形態素解析結果である学習データのうち、「その他」事例を+1、それ以外の事例を−1とした場合のgain(<t,y>)を最大化する部分木とその重みとを求め、求めた部分木とその重みとを辞書データベースに格納しておけばよい。そして、この辞書データベースを用いて判定を行う。意図推定処理ルーチンでは、木構造データの生成(ステップ104)と質問の判定処理(ステップ106)との間で、「その他」の判定を行い、ユーザ発話が「その他」であれば変数iに”その他”を代入した上で、ステップ122以降の処理を行い、「その他」でなければ、ステップ106以下の処理を実行する。   Moreover, although the case where the intention of the user utterance is classified into any of “question”, “statement answer”, “statement”, “Y / N answer”, and “acceptance” has been described as an example, a filler whose intention cannot be recognized Since tweets and tweets may be input as user utterances, a classification of “others” may be added. In this case, as a dictionary database for determining “others”, similar to other intentions, a sentence other than “other” cases or “other” cases collected in advance and a sentence immediately before that sentence are used. In the learning data that is the result of morphological analysis, a subtree that maximizes the gain (<t, y>) and its weight when the “other” case is +1 and the other cases are −1 is obtained and obtained. The subtree and its weight may be stored in the dictionary database. Then, a determination is made using this dictionary database. In the intention estimation processing routine, “other” is determined between the generation of the tree structure data (step 104) and the question determination processing (step 106). If the user utterance is “other”, the variable i is set to “ After substituting “others”, the process from step 122 is performed. If not “others”, the process from step 106 is executed.

次に、第2の実施の形態について説明する。なお、第1の実施の形態と同様の構成になっている部分については、同一符号を付して説明を省略する。   Next, a second embodiment will be described. In addition, about the part which has the structure similar to 1st Embodiment, the same code | symbol is attached | subjected and description is abbreviate | omitted.

第2の実施の形態では、ユーザ発話の意図が質問でないと判定された場合の後段の判定処理の内容が第1の実施の形態と異なっている。   In the second embodiment, the content of the subsequent determination process when it is determined that the intention of the user utterance is not a question is different from the first embodiment.

図11に示すように、第2の実施の形態に係る意図推定装置の意図推定部220の発話意図判定部224は、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かを判定する質問判定部28Aと、質問判定部28Aの判定で用いるための第1の辞書データベース30Aと、ユーザ発話の意図が、「Y/N回答」と「言明型回答」とを示す「回答系」であるか、それ以外かを判定する回答系判定部228Bと、回答系判定部228Bの判定で用いるための部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第2の辞書データベース230Bと、ユーザ発話の意図が、「Y/N回答」及び「言明型回答」の何れか一方であるかを判定するY/N回答判定部228Cと、Y/N回答判定部228Cの判定で用いるための部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第3の辞書データベース230Cと、ユーザ発話の意図が、「言明」及び「了解」の何れか一方であるかを判定する了解判定部228Dと、了解判定部228Dの判定で用いるための部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第4の辞書データベース230Dとで構成されている。   As illustrated in FIG. 11, the utterance intention determination unit 224 of the intention estimation unit 220 of the intention estimation apparatus according to the second embodiment is configured to determine whether the intention of the user utterance is a “question”. 28A, the first dictionary database 30A for use in the determination by the question determination unit 28A, and the intention of the user utterance is “answer system” indicating “Y / N answer” and “statement type answer”, An answer system determination unit 228B that determines whether or not the second dictionary database 230B that stores a table in which a partial tree and a weight for use in the determination of the answer system determination unit 228B are stored, and the intention of the user utterance is A Y / N answer determination unit 228C that determines whether the answer is “Y / N answer” or “statement type answer”, and a subtree and a weight to be used in the determination of the Y / N answer determination unit 228C. Store the corresponding table A third dictionary database 230C, an approval determination unit 228D for determining whether the intention of the user's utterance is “statement” or “acceptance”, and a subtree for use in the determination of the approval determination unit 228D The fourth dictionary database 230D stores a table corresponding to the weights.

次に、第2の実施の形態に係る意図推定処理ルーチンについて図12を用いて説明する。なお、第1の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して、詳細な説明を省略する。   Next, an intention estimation processing routine according to the second embodiment will be described with reference to FIG. In addition, about the process similar to 1st Embodiment, the same code | symbol is attached | subjected and detailed description is abbreviate | omitted.

まず、ステップ100において、入力装置12から文字列情報が入力されたか否かを判定し、入力装置12から、ユーザ発話に対する音声認識の結果として文字列情報がコンピュータ16に入力されると、ステップ102で、入力された文字列情報に対して形態素解析を行い、ステップ104で、解析結果に基づいて、構造木を生成し、構造木で表される木構造データを出力する。   First, in step 100, it is determined whether or not character string information is input from the input device 12, and when character string information is input from the input device 12 to the computer 16 as a result of speech recognition for a user utterance, step 102 is performed. Then, morphological analysis is performed on the input character string information. In step 104, a structure tree is generated based on the analysis result, and tree structure data represented by the structure tree is output.

次に、ステップ106において、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かを判定し、ユーザ発話の意図が「質問」であると判定されると、ステップ107において、変数iに”質問”を格納して、ステップ122へ移行する。   Next, in step 106, it is determined whether or not the intention of the user utterance is “question”. When it is determined that the intention of the user utterance is “question”, in step 107, the variable i is set to “question”. Is stored and the process proceeds to step 122.

一方、上記のステップ106で、ユーザ発話の意図が「質問」ではないと判定されると、ステップ208において、上記のステップ104で得られた木構造データ及び第2の辞書データベース230Bを参照して、ユーザ発話の意図が「回答系」であるか否かを判定する。第2の辞書データベース230Bに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「回答系」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出し、得られたスコアの符号が正であれば、「回答系」である文の形態素解析結果と類似しており、前ユーザ発話を示す文が疑問形であると判断して、ユーザ発話の意図が「回答系」であると判定し、ステップ210へ移行する。   On the other hand, if it is determined in step 106 that the intention of the user utterance is not “question”, in step 208, the tree structure data obtained in step 104 and the second dictionary database 230B are referred to. Then, it is determined whether or not the intention of the user utterance is “answer system”. Based on whether the subtree stored in the second dictionary database 230B is included in the tree structure data indicating the morphological analysis result of the user utterance and the morphological analysis result of the previous user utterance, the user utterance and the previous A score indicating the degree of similarity between the morphological analysis result of the sentence indicating the user's utterance and the morphological analysis result of the sentence that is the “answer system” and the previous sentence is calculated, and the sign of the obtained score is correct. If so, it is similar to the morphological analysis result of the sentence that is “answer system”, and it is determined that the sentence indicating the previous user utterance is a question form and the intention of the user utterance is “answer system” Then, the process proceeds to step 210.

ステップ210では、上記のステップ104で得られた木構造データ及び第3の辞書データベース230Cを参照して、ユーザ発話の意図が「Y/N回答」及び「言明型回答」の何れか一方であるかを判定する。第3の辞書データベース30Cに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「言明型回答」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出し、得られたスコアの符号が負であれば、「言明型回答」である文の形態素解析結果と類似しておらず、当該ユーザ発話を示す文が節を含んでいないと判断して、ユーザ発話の意図が「Y/N回答」であると判定し、そして、ステップ212において、変数iに”Y/N回答”を格納して、ステップ122へ移行する。一方、ステップ210で算出されたスコアの符号が正であれば、「言明型回答」である文の形態素解析結果と類似しており、当該ユーザ発話を示す文が節を含んでいると判断して、ユーザ発話の意図が「言明型回答」であると判定し、そして、ステップ214において、変数iに”言明型回答”を格納して、ステップ122へ移行する。   In step 210, referring to the tree structure data obtained in step 104 and the third dictionary database 230C, the intention of the user utterance is either “Y / N answer” or “statement type answer”. Determine whether. Based on whether or not the subtree stored in the third dictionary database 30C is included in the tree structure data indicating the morphological analysis result of the user utterance and the morphological analysis result of the previous user utterance, the user utterance and the previous A score indicating the degree of similarity between the morphological analysis result of the sentence indicating the user's utterance, the sentence that is the "statement type answer" and the morphological analysis result of the previous sentence is calculated, and the sign of the obtained score is If it is negative, it is determined that the sentence indicating “user's utterance” does not resemble the morphological analysis result of the sentence, and the sentence indicating the user utterance does not contain a clause, and the intention of the user utterance is “Y / N In step 212, “Y / N answer” is stored in the variable i, and the process proceeds to step 122. On the other hand, if the sign of the score calculated in step 210 is positive, it is similar to the morphological analysis result of the sentence that is a “statement type answer”, and it is determined that the sentence indicating the user utterance includes a clause. Then, it is determined that the intention of the user utterance is “statement type answer”, and in step 214, “statement type answer” is stored in the variable i, and the process proceeds to step 122.

上記のステップ208において、得られたスコアの符号が負であれば、「回答系」である文の形態素解析結果と類似しておらず、前ユーザ発話を示す文が疑問形でないと判断され、ユーザ発話の意図が「回答系」ではないと判定されると、ステップ216で、上記のステップ104で得られた木構造データ及び第4の辞書データベース230Dを参照して、ユーザ発話の意図が「言明」及び「了解」の何れか一方であるかを判定する。第4の辞書データベース230Dに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「言明」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出し、得られたスコアの符号が正であれば、「言明」である文の形態素解析結果と類似しており、ユーザ発話を示す文が節を含んでいると判断して、ユーザ発話の意図が「言明」であると判定し、そして、ステップ218において、変数iに”言明”を格納して、ステップ122へ移行する。一方、ステップ216で算出されたスコアの符号が負であれば、「言明」である文の形態素解析結果と類似しておらず、ユーザ発話を示す文が節を含んでいないと判断して、ユーザ発話の意図が「了解」であると判定し、ステップ219において、変数iに”了解”を格納して、ステップ122へ移行する。   In the above step 208, if the sign of the obtained score is negative, it is determined that the sentence that is “answer system” is not similar to the morphological analysis result, and the sentence indicating the previous user utterance is not questionable, If it is determined that the intention of the user utterance is not “answer system”, the intention of the user utterance is “step 216” with reference to the tree structure data obtained in step 104 and the fourth dictionary database 230D. It is determined whether it is one of “statement” and “acceptance”. Based on whether the subtree stored in the fourth dictionary database 230D is included in the tree structure data indicating the morphological analysis result of the user utterance and the morphological analysis result of the previous user utterance, the user utterance and the previous A score indicating the degree of similarity between the morphological analysis result of the sentence indicating the user's utterance, the sentence that is “statement”, and the morphological analysis result of the previous sentence is calculated, and the sign of the obtained score is positive. If so, it is similar to the morphological analysis result of the sentence “statement”, determines that the sentence indicating the user utterance includes a clause, determines that the intention of the user utterance is “statement”, and In step 218, “statement” is stored in the variable i, and the routine proceeds to step 122. On the other hand, if the sign of the score calculated in step 216 is negative, it is determined that the sentence that is “statement” is not similar to the morphological analysis result and the sentence indicating the user utterance does not include a clause, It is determined that the intention of the user utterance is “OK”, “OK” is stored in the variable i in Step 219, and the process proceeds to Step 122.

そして、ステップ122において、上記ステップ102で生成された当該発話の形態素解析結果を前発話として前発話保持部26に格納し、ステップ124で、ユーザ発話の意図を示す変数iを出力して、意図推定処理ルーチンを終了する。   In step 122, the morphological analysis result of the utterance generated in step 102 is stored in the previous utterance holding unit 26 as a previous utterance. In step 124, a variable i indicating the intention of the user utterance is output. The estimation processing routine is terminated.

以上説明したように、第2の実施の形態に係る意図推定装置によれば、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かの判定と、「回答系」であるか否かの判定と、「Y/N回答」及び「言明型回答」の何れかであるかの判定と、「言明」及び「了解」の何れかであるかの判定との多段の判定によって、ユーザ発話の意図を判定することにより、簡易な判定の組み合わせとすることができるため、ユーザ発話の意図を高精度に判定することができる。   As described above, according to the intention estimation device according to the second embodiment, the determination as to whether the intention of the user utterance is a “question” and the determination as to whether it is a “answer system” , The intention of the user utterance is determined by multi-stage determination of whether the answer is “Y / N answer” or “statement type answer” and whether it is “statement” or “acceptance”. Since the determination can be a simple combination of determinations, the intention of the user utterance can be determined with high accuracy.

また、例えば前回のユーザ発話が疑問文の形式であるという特徴を持つ「回答系」である文の構造に基づいて、ユーザ発話の意図が「回答系」であるか否かのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。また、例えばユーザ発話が節を含むという特徴を持つ「言明型回答」である文の構造に基づいて、「言明型回答」及び「Y/N回答」の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。   Also, for example, based on the structure of a sentence that is an “answer system” with the characteristic that the previous user utterance is in the form of a question sentence, paying attention only to whether or not the intention of the user utterance is “answer system” Since it determines, it can be set as highly accurate determination. For example, based on the structure of a sentence that is a “declaration-type answer” having a feature that the user utterance includes a clause, paying attention to only one of the “declaration-type answer” and the “Y / N answer” Since it determines, it can be set as highly accurate determination.

また、例えばユーザ発話が節を含むという特徴を持つ「言明」である文の構造に基づいて、「言明」及び「了解」の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。   In addition, for example, based on the structure of a sentence that is a “statement” having a feature that a user utterance includes a clause, the determination is made by focusing only on whether it is “statement” or “acceptance”. It can be determined.

次に、第3の実施の形態について説明する。なお、第3の実施の形態に係る意図推定装置の構成は、第1の実施の形態と同様の構成になっているため、同一符号を付して説明を省略する。   Next, a third embodiment will be described. In addition, since the structure of the intention estimation apparatus which concerns on 3rd Embodiment is the structure similar to 1st Embodiment, it attaches | subjects the same code | symbol and abbreviate | omits description.

第3の実施の形態では、形態素解析結果を示す木構造データが、形態素情報だけでなく、他の言語的な特徴に関する情報も示している点が第1の実施の形態と異なっている。   The third embodiment is different from the first embodiment in that the tree structure data indicating the morphological analysis result indicates not only morphological information but also information on other linguistic features.

図13に示すように、形態素解析結果を示す構造木には、形態素情報のみならず、他の言語的な特徴を根ノードに追加した木構造データを用いている。例えば、「了解」や「Y/N回答」は形態素長が短いという特徴があり、また、「了解」では述語を含まないといった大まかな特徴があるため、形態素長が閾値以下かどうかを示す部分木や述語を含むか否かを示す部分木を根ノードに追加している。   As shown in FIG. 13, tree structure data in which not only morphological information but also other linguistic features are added to the root node is used for the structure tree indicating the morphological analysis result. For example, “OK” or “Y / N response” has a feature that the morpheme length is short, and “OK” has a rough feature that it does not include a predicate, and therefore a part indicating whether the morpheme length is equal to or less than a threshold value. A subtree indicating whether or not a tree or predicate is included is added to the root node.

意図推定処理ルーチンでは、ユーザ発話の意図が「言明系」であるか否かを判定する際に、第2の辞書データベース30Bを参照して、スコアを算出すると共に、形態素長を参照して、スコアが負であり、形態素長が短ければ、「言明系」ではないと判定する。   In the intention estimation processing routine, when determining whether or not the intention of the user utterance is “declaration system”, the score is calculated with reference to the second dictionary database 30B, and the morpheme length is referred to. If the score is negative and the morpheme length is short, it is determined that the statement is not “statement”.

また、ユーザ発話の意図が、「Y/N回答」及び「了解」の何れか一方であるか否かを判定する際に、第4の辞書データベース30Dを参照して、スコアを算出すると共に、述語の有無を参照して、スコアが負であり、述語を含まなければ、「了解」であると判定する。   Further, when determining whether the intention of the user utterance is any one of “Y / N answer” and “OK”, the score is calculated with reference to the fourth dictionary database 30D, With reference to the presence or absence of the predicate, if the score is negative and the predicate is not included, it is determined as “OK”.

このように、辞書データベースを参照して算出したスコアと共に、形態素長や述語の有無などの特徴を示す情報を用いて、ユーザ発話の意図の判定処理を行うことにより、より高精度にユーザ発話の意図を推定することができる。   In this way, by using information indicating characteristics such as the morpheme length and the presence / absence of a predicate together with the score calculated by referring to the dictionary database, the user utterance intention determination process is performed, so that the user utterance can be more accurately recorded. Intent can be estimated.

本発明の第1の実施の形態に係る意図推定装置の構成を示す概略図である。It is the schematic which shows the structure of the intention estimation apparatus which concerns on the 1st Embodiment of this invention. ユーザ発話の意図の分類、役割、及び発話例を示す表である。It is a table | surface which shows the classification | category of the intention of a user utterance, a role, and the example of utterance. 本発明の第1の実施の形態に係る意図推定装置の意図推定部の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the intention estimation part of the intention estimation apparatus which concerns on the 1st Embodiment of this invention. 木構造データの内容を示すイメージ図である。It is an image figure which shows the content of tree structure data. ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かを判定する場合に用いられる辞書データベースの内容を示すイメージ図である。It is an image figure which shows the content of the dictionary database used when determining whether the intention of a user utterance is a "question". 本発明の第1の実施の形態に係る意図推定装置の意図推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the content of the intention estimation process routine of the intention estimation apparatus which concerns on the 1st Embodiment of this invention. (A)ユーザ発話の意図が「言明型回答」である場合の木構造データの内容を示すイメージ図、及び(B)ユーザ発話の意図が「言明」である場合の木構造データの内容を示すイメージ図である。(A) Image diagram showing contents of tree structure data when intention of user utterance is “statement type answer”, and (B) Image diagram showing contents of tree structure data when intention of user utterance is “statement” It is. ユーザ発話の意図が「言明型回答」であるか否かを判定する場合に用いられる辞書データベースの内容を示すイメージ図である。It is an image figure which shows the content of the dictionary database used when determining whether the intention of a user utterance is a "statement type answer". 意図推定装置が航空便の予約システムである場合の処理を示すイメージ図である。It is an image figure which shows a process in case an intention estimation apparatus is an airline reservation system. 係り受け解析の結果に基づいて生成された木構造データの内容を示すイメージ図である。It is an image figure which shows the content of the tree structure data produced | generated based on the result of dependency analysis. 本発明の第2の実施の形態に係る意図推定装置の意図推定部の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the intention estimation part of the intention estimation apparatus which concerns on the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2の実施の形態に係る意図推定装置の意図推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the content of the intention estimation process routine of the intention estimation apparatus which concerns on the 2nd Embodiment of this invention. 形態素長及び述語の有無を示す部分木を追加した木構造データの内容を示すイメージ図である。It is an image figure which shows the content of the tree structure data which added the partial tree which shows the presence or absence of a morpheme length and a predicate.

符号の説明Explanation of symbols

10 意図推定装置
12 入力装置
14 出力装置
16 コンピュータ
18 形態素解析部
20 意図推定部
22 問題解決処理部
24 発話意図判定部
26 前発話保持部
28A 質問判定部
28B 言明系判定部
28C 言明型回答判定部
28D Y/N回答判定部
30A、30B、30C、30D、230B、230C、230D 辞書データベース
220 意図推定部
224 発話意図判定部
228B 回答系判定部
228C Y/N回答判定部
228D 了解判定部
10 intention estimation device 12 input device 14 output device 16 computer 18 morpheme analysis unit 20 intention estimation unit 22 problem solving processing unit 24 utterance intention determination unit 26 previous utterance holding unit 28A question determination unit 28B statement system determination unit 28C statement type answer determination unit 28D Y / N answer determination unit 30A, 30B, 30C, 30D, 230B, 230C, 230D Dictionary database 220 Intention estimation unit 224 Utterance intention determination unit 228B Answer system determination unit 228C Y / N answer determination unit 228D Comprehension determination unit

Claims (15)

ユーザからの入力文を入力する入力手段と、
前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段と、
前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段と、
前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定する言明系判定手段と、
前記言明系判定手段によって言明系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段と、
前記言明系判定手段によって言明系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定する肯定否定型回答判定手段と、
を含む意図判定装置。
An input means for inputting an input sentence from the user;
Analyzing means for analyzing the structure of the input sentence input by the input means;
Question determination means for determining whether the intention of the input sentence is a question based on the analysis result by the analysis means;
A statement for determining whether the intention of the input sentence is a statement system including a statement and a statement type answer based on the analysis result by the analysis unit when the question determination unit determines that the question is not a question System determination means;
When the statement system determination unit determines that it is a statement system, it determines whether the intention of the input sentence is either the statement or the statement type answer based on the analysis result by the analysis unit A statement-type answer determination means;
Affirmation to determine whether the intention of the input sentence is an affirmative negative answer or an understanding based on the analysis result by the analysis unit when it is determined that the statement system determination unit is not a statement system A negative answer determination means;
An intention determination device including:
ユーザからの入力文を入力する入力手段と、
前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段と、
前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段と、
前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定する回答系判定手段と、
前記回答系判定手段によって回答系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段と、
前記回答系判定手段によって回答系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定する了解判定手段と、
を含む意図判定装置。
An input means for inputting an input sentence from the user;
Analyzing means for analyzing the structure of the input sentence input by the input means;
Question determination means for determining whether the intention of the input sentence is a question based on the analysis result by the analysis means;
Whether the intent of the input sentence is an answer system including an affirmative negative answer and a declarative answer based on the analysis result by the analysis means when the question determination means determines that the question is not a question An answer type determination means for determining;
Whether the intention of the input sentence is either the positive / negative answer or the assertion type answer based on the analysis result by the analysis means when the answer type determination means determines that the answer type is A statement type answer determination means for determining
An understanding determination means for determining whether the intention of the input sentence is a statement or an understanding based on an analysis result by the analysis means when the answer system determination means determines that it is not an answer system; ,
An intention determination device including:
前記言明系判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が、前記言明型回答又は前記言明、及び前記肯定否定型回答又は前記了解の何れかであるかを判定する請求項1記載の意図判定装置。   The statement system determination means compares the analysis result of the analysis means with the analysis result prepared in advance based on the analysis by the analysis means, and the intention of the input sentence is the statement type answer or the statement, The intention determination apparatus according to claim 1, wherein the intention determination apparatus determines whether the answer is an affirmative / negative answer or the approval. 前記回答系判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が、前記言明型回答又は前記肯定否定型回答、及び前記言明又は前記了解の何れかであるかを判定する請求項2記載の意図判定装置。   The answer system determination means compares the analysis result of the analysis means with an analysis result prepared in advance based on the analysis by the analysis means, and the intention of the input sentence is determined to be the declarative answer or the positive / negative The intention determination apparatus according to claim 2, wherein the intention determination apparatus determines whether the answer is a type answer and the statement or the understanding. 前記言明型回答判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が前記言明型回答及び前記言明の何れかであるかを判定する請求項1又は3記載の意図判定装置。   The assertion type answer determination unit compares the analysis result of the analysis unit with an analysis result prepared in advance based on the analysis by the analysis unit, and the intention of the input sentence is determined by the declaration type answer and the statement The intention determination apparatus according to claim 1, wherein the intention determination apparatus determines whether the determination is any one. 前記肯定否定型回答判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が前記肯定否定型回答及び前記了解の何れかであるかを判定する請求項1、3、又は5項記載の意図判定装置。   The affirmative / negative answer determination means compares the analysis result of the analysis means with an analysis result prepared in advance based on the analysis by the analysis means, and the intention of the input sentence is the positive / negative answer and the The intention determination apparatus according to claim 1, wherein the intention determination apparatus determines whether it is an understanding. 前記言明型回答判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が前記言明型回答及び前記肯定否定型回答の何れかであるかを判定する請求項2又は4記載の意図判定装置。   The assertion type answer determination unit compares the analysis result of the analysis unit with an analysis result prepared in advance based on the analysis by the analysis unit, and the intention of the input sentence is the declaration type answer and the positive / negative The intention determination apparatus according to claim 2 or 4, wherein the intention determination apparatus determines whether the answer is a type answer. 前記了解判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が前記言明及び前記了解の何れかであるかを判定する請求項2、4、又は7記載の意図判定装置。   The understanding determination means compares the analysis result of the analysis means with an analysis result prepared in advance based on the analysis by the analysis means, and the intention of the input sentence is either the statement or the understanding. The intention determination device according to claim 2, 4, or 7. 前記解析手段は、前記入力手段によって入力された前記入力文と該入力文の少なくとも一つ前に入力された入力文である前入力文との構造を解析する請求項1〜請求項8の何れか1項記載の意図判定装置。   9. The analysis unit according to claim 1, wherein the analysis unit analyzes a structure of the input sentence input by the input unit and a previous input sentence that is an input sentence input at least one before the input sentence. The intention determination device according to claim 1. 前記質問判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が質問あるいはそれ以外であるか否かを判定する請求項1〜請求項9の何れか1項記載の意図判定装置。   The question determination means compares the analysis result of the analysis means with an analysis result prepared in advance based on the analysis by the analysis means, and determines whether the intention of the input sentence is a question or otherwise. The intention determination device according to any one of claims 1 to 9, wherein the determination is made. 前記入力手段は、ユーザの発話を示す入力文を入力する請求項1〜請求項10の何れか1項記載の意図判定装置。   The intention determination apparatus according to claim 1, wherein the input unit inputs an input sentence indicating a user's utterance. ユーザからの入力文を入力し、
前記入力された前記入力文の構造を解析し、
解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定し、
前記質問ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定し、
前記言明系であると判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定し、
前記言明系ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定することを特徴とする意図判定方法。
Enter the input sentence from the user,
Analyzing the structure of the input sentence,
Based on the analysis result, determine whether the intention of the input sentence is a question,
When it is determined that it is not the question, based on the analysis result, it is determined whether the intention of the input sentence is a statement system including a statement and a statement type answer,
When it is determined that the statement system is based on the analysis result, it is determined whether the intention of the input sentence is the statement or the statement type answer,
An intention determination method comprising: determining whether the intention of the input sentence is an affirmative negative answer or an understanding based on the analysis result when it is determined that the statement is not a statement system.
ユーザからの入力文を入力し、
前記入力された前記入力文の構造を解析し、
解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定し、
前記質問ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定し、
前記回答系であると判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定し、
前記回答系ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定することを特徴とする意図判定方法。
Enter the input sentence from the user,
Analyzing the structure of the input sentence,
Based on the analysis result, determine whether the intention of the input sentence is a question,
When it is determined that it is not the question, based on the analysis result, it is determined whether the intention of the input sentence is an answer system including an affirmative negative answer and a assertion answer,
When it is determined that the answer system, based on the analysis result, it is determined whether the intention of the input sentence is the positive / negative answer or the assertion type answer,
An intention determination method comprising: determining whether the intention of the input sentence is a statement or an understanding based on the analysis result when it is determined that the answer system is not used.
コンピュータを、
ユーザからの入力文を入力する入力手段、
前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段、
前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段、
前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定する言明系判定手段、
前記言明系判定手段によって言明系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段、及び
前記言明系判定手段によって言明系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定する肯定否定型回答判定手段
として機能させるためのプログラム。
Computer
An input means for inputting an input sentence from the user,
Analyzing means for analyzing the structure of the input sentence input by the input means;
Question determination means for determining whether the intention of the input sentence is a question based on the analysis result by the analysis means;
A statement for determining whether the intention of the input sentence is a statement system including a statement and a statement type answer based on the analysis result by the analysis unit when the question determination unit determines that the question is not a question System determination means,
When the statement system determination unit determines that it is a statement system, it determines whether the intention of the input sentence is either the statement or the statement type answer based on the analysis result by the analysis unit A statement type answer determination unit, and when the statement type determination unit determines that the statement is not a statement type, the intention of the input sentence is either an affirmative negative type answer or an understanding based on an analysis result by the analysis unit A program for functioning as an affirmative / negative answer determination means for determining whether or not
コンピュータを、
ユーザからの入力文を入力する入力手段、
前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段、
前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段、
前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定する回答系判定手段、
前記回答系判定手段によって回答系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段、及び
前記回答系判定手段によって回答系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定する了解判定手段
として機能させるためのプログラム。
Computer
An input means for inputting an input sentence from the user,
Analyzing means for analyzing the structure of the input sentence input by the input means;
Question determination means for determining whether the intention of the input sentence is a question based on the analysis result by the analysis means;
Whether the intent of the input sentence is an answer system including an affirmative negative answer and a declarative answer based on the analysis result by the analysis means when the question determination means determines that the question is not a question Answering system judging means for judging,
Whether the intention of the input sentence is either the positive / negative answer or the assertion type answer based on the analysis result by the analysis means when the answer type determination means determines that the answer type is A statement-type answer determination unit that determines whether the input sentence is intended to be a statement or an understanding based on the analysis result of the analysis unit A program for functioning as an understanding determination means for determining whether or not.
JP2007000634A 2007-01-05 2007-01-05 Intention determination device, intention determination method, and program Pending JP2008165718A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007000634A JP2008165718A (en) 2007-01-05 2007-01-05 Intention determination device, intention determination method, and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007000634A JP2008165718A (en) 2007-01-05 2007-01-05 Intention determination device, intention determination method, and program

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2008165718A true JP2008165718A (en) 2008-07-17

Family

ID=39695080

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007000634A Pending JP2008165718A (en) 2007-01-05 2007-01-05 Intention determination device, intention determination method, and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2008165718A (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101402339B1 (en) 2012-08-23 2014-06-02 주식회사 다음커뮤니케이션 System and method of managing document
KR20200070198A (en) * 2020-06-10 2020-06-17 한국전자통신연구원 Chatbot apparatus and method of operation thereof using automatic question generation
JP2020537223A (en) * 2017-09-28 2020-12-17 オラクル・インターナショナル・コーポレイション Allowing autonomous agents to distinguish between questions and requests

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101402339B1 (en) 2012-08-23 2014-06-02 주식회사 다음커뮤니케이션 System and method of managing document
JP2020537223A (en) * 2017-09-28 2020-12-17 オラクル・インターナショナル・コーポレイション Allowing autonomous agents to distinguish between questions and requests
JP7214719B2 (en) 2017-09-28 2023-01-30 オラクル・インターナショナル・コーポレイション Allow autonomous agents to distinguish between questions and requests
KR20200070198A (en) * 2020-06-10 2020-06-17 한국전자통신연구원 Chatbot apparatus and method of operation thereof using automatic question generation
KR102230372B1 (en) * 2020-06-10 2021-03-22 한국전자통신연구원 Chatbot apparatus and method of operation thereof using automatic question generation

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8335683B2 (en) System for using statistical classifiers for spoken language understanding
US8185376B2 (en) Identifying language origin of words
US8719006B2 (en) Combined statistical and rule-based part-of-speech tagging for text-to-speech synthesis
Fonseca et al. A two-step convolutional neural network approach for semantic role labeling
US20110307252A1 (en) Using Utterance Classification in Telephony and Speech Recognition Applications
US20200243075A1 (en) Flexible-response dialogue system through analysis of semantic textual similarity
JP2016536652A (en) Real-time speech evaluation system and method for mobile devices
Atmadja et al. Comparison on the rule based method and statistical based method on emotion classification for Indonesian Twitter text
JP2013016011A (en) Synonym dictionary generation device, method therefor, and program
Nugues Language Processing with Perl and Prolog
JP2008276543A (en) Interactive processing apparatus, response sentence generation method, and response sentence generation processing program
JP2008165718A (en) Intention determination device, intention determination method, and program
JP5243325B2 (en) Terminal, method and program using kana-kanji conversion system for speech recognition
JP5911911B2 (en) Cohesiveness determination device, model learning device, method, and program
Wray Classification of closely related sub-dialects of Arabic using support-vector machines
JP5954836B2 (en) Ununderstood sentence determination model learning method, ununderstood sentence determination method, apparatus, and program
JP6126965B2 (en) Utterance generation apparatus, method, and program
JP2011175046A (en) Voice search device and voice search method
JP5544575B2 (en) Spoken language evaluation apparatus, method, and program
CN112071304B (en) Semantic analysis method and device
JP4478042B2 (en) Word set generation method with frequency information, program and program storage medium, word set generation device with frequency information, text index word creation device, full-text search device, and text classification device
CN113887239A (en) Statement analysis method and device based on artificial intelligence, terminal equipment and medium
Qafmolla Automatic language identification
Harsha et al. Lexical ambiguity in natural language processing applications
JP5744150B2 (en) Utterance generation apparatus, method, and program