JP2010140282A - 対話装置、対話方法、対話プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 社会的対話の仕方を適宜変更することが可能な対話システムを実現する。
【解決手段】 対話装置１の発話理解部２は、ユーザの発話を解析して、該発話の意味内容を示す対話行為タイプを求める。対話管理部３は、ドメイン知識データベース５を参照して発話理解部２の取得情報に対して応答可能な対話行為タイプ列を取得し、設定パラメータから自己開示および共感の対話行為を行う生起確率を求める。そして、取得した対話行為タイプ列と前記生起確率のそれぞれで表現される自己開示および共感の特徴量を比較して、該両特徴量が合致する対話行為タイプ列を選択し、付随情報を付加して対話行為列を生成する。発話生成部４は、対話管理部３の生成した対話行為列を自然な文章に変換し、音声またはテキストによりユーザに提示する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、ユーザとの社会的対話を行う対話装置に関し、特にユーザの対話装置に対する親近感を向上させる技術に関する。

身近な話題についての雑談や挨拶といった、対人関係の確立・維持を主目的とする対話は「社会的対話」と呼ばれる。人間とシステムとのやり取り（インタラクション）を研究する分野において、システムがそうした社会的対話を行うことにより、システムに対するユーザの親近感が高まり、システムとユーザが協調して行うべき課題（タスク）が効率的に遂行できたり、ユーザにシステムを継続的に使用してもらえることが知られている。

例えば非特許文献１では、不動産売買を行う対話システムがユーザに不動産を購入してもらう場合、対話の途中で天気の話題などを話すことによってユーザのシステムに対する親近感を高め、ユーザがより不動産を購入しやすい状況を作ることが可能であると報告されている。

また、非特許文献２では、体調管理を行う「ＦｉｔＴｒａｃｋ」というシステムにおいて、メニュー画面に挨拶などの体調管理とは関係のない社会的対話の要素を盛り込むことが、ユーザのシステムに対する親近感を高め、システムを長く使用してもらうために有効であると報告されている。

また、ユーザのシステムに対する親近感を高めるために、システムが社会的対話の一つである自己開示（自己に関わる私的な情報を相手と共有すること、「わたしは実は○○なんです」など）を行うことの有効性も調査されている。

例えば非特許文献３では、自己開示を行うシステムが、そうでないシステムよりもユーザに使用されやすいと報告されている。ただし、このシステムは、画面上に自己開示を行う文面を連続して表示するのみであり、対話を行うわけではない。

さらに、非特許文献４では、人同士の対話において、こちらも社会的対話の一つである相手に共感を伝える発話（「わたしもそう思います」など）が、相手の親近感を高めるということが報告されている。
Ｔｉｍｏｔｈｙ Ｗ．Ｂｉｃｋｍｏｒｅ ａｎｄ Ｊｕｓｔｉｎｅ Ｃａｓｓｅｌｌ，"Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ ａｇｅｎｔｓ：ａ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｕｓｅｒ ｔｒｕｓｔ，"ｉｎ Ｐｒｏｃ．ＣＨＩ，２００１，ｐｐ．３９６−４０３． Ｔｉｍｏｔｈｙ Ｗ．Ｂｉｃｋｍｏｒｅ ａｎｄ Ｒｏｓａｌｉｎｄ Ｗ．Ｐｉｃａｒｄ，"Ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ ａｎｄ ｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇ ｌｏｎｇ−ｔｅｒｍ ｈｕｍａｎ−ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ，"ＡＣＭ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ｈｕｍａｎ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ（ＴＯＣＨＩ），ｖｏｌ．１２，ｎｏ．２，ｐｐ．２９３−３２７，２００５． Ｙｏｕｎｇｍｅ Ｍｏｏｎ，"Ｉｎｔｉｍａｔｅ ｅｘｃｈａｎｇｅｓ：Ｕｓｉｎｇ ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ ｔｏ ｅｌｉｃｉｔ ｓｅｌｆ−ｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅ ｆｒｏｍ ｃｏｎｓｕｍｅｒｓ，"Ｔｈｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，ｖｏｌ．２６，ｎｏ．４，ｐｐ．３２３−３３９，２０００． Ｈａｒｒｙ Ｔ．Ｒｅｉｓ ａｎｄ Ｐｈｉｌｌｉｐ Ｓｈａｖｅｒ，"Ｉｎｔｉｍａｃｙ ａｓ ａｎ ｉｎｔｅｒｐｅｒｓｏｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓ，"ｉｎ Ｈａｎｄｂｏｏｋ ｏｆ ｐｅｒｓｏｎａｌ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ，Ｓ．Ｄｕｃｋ，Ｅｄ．，ｐｐ．３６７−３９８．Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ Ｌｔｄ．，１９９８． Ｒｏｂｅｒｔ Ｂ．Ｃｉａｌｄｉｎｉ，Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ：Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｐｒａｃｔｉｃｅ，Ａｌｌｙｎ ＆ Ｂａｃｏｎ，２０００． Ｊｕｎ Ｏｋａｍｏｔｏ，Ｓｈｕｎ Ｉｓｈｉｚａｋｉ："Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｉｍｐｏｒｔａｎｔ Ｓｅｎｔｅｎｃｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅ Ｃｏｎｃｅｐｔ Ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ ｗｉｔｈ Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｃｏｎｃｅｐｔｓ"，ＰＡＣＬＩＮＧ２００３，ｐｐ．３１５−３２３，２００３．

対話システムは、社会的対話を行うことによりユーザの親近感を高めることが可能だが、現状の対話システムは、社会的対話を作り込みにより行っており、その挙動を適宜変更することは難しい。そのため、社会的対話の仕方の異なる複数のシステムを容易に作成することができず、システムの挙動が固定化してしまうおそれがある。また、社会的対話の仕方を変えた場合、ユーザがシステムに対してどのような印象や感情を持つかを実験により調べることが難しいという問題がある。

例えば現状では、対話システムが社会的対話を行うことの重要さは判明しているが、どのように社会的対話を行えばよいか（例えばどのタイミングでどの程度、相手に共感を伝えるか）については明らかになっていない。これは、社会的対話の仕方をさまざまに変えたシステムを使った対話実験を行うことができないからである。

また、非特許文献５の対人関係を分析した研究では、人は自分と似た動作を行う相手に親近感を感じることが知られている。しかしながら、現状の固定的に社会的対話を行うシステムでは、対話相手の社会的対話の仕方に自身の社会的対話の仕方を即時に適応することができず、ユーザが感じるシステムへの親近感が低下する可能性がある。

そこで本発明は、このような問題に鑑み、社会的対話の仕方を適宜変更することが可能な対話システムを提案することを解決課題としている。

本発明は、前記課題を解決するため、対話装置が自己開示，共感，非共感の応答を行う生起確率を予め与えられたパラメータに従って決定することにより、ユーザに対して次に行う対話内容を制御している。

具体的には、請求項１記載の発明は、音声またはテキストをもってユーザと対話を行う対話装置であって、入力されたユーザの発話を解析して、該ユーザ発話の意味内容を示す対話行為タイプを求める発話理解手段と、前記対話行為タイプに応じた対話行為タイプ列を、自己開示および共感の対話行為を行う生起確率に従って選択し、該選択した対話行為タイプ列に付随情報を付加して対話行為列を生成する対話管理手段と、前記対話行為列を自然な文章に変換してユーザに提示する発話生成手段とを備えることを特徴としている。

また、請求項２記載の発明は、前記対話行為タイプに対して応答可能な対話行為タイプ列を保存する保存手段をさらに備え、前記対話管理手段が、前記発話理解手段の求めた対話行為タイプに応じた対話行為タイプ列を前記保存手段から取得し、該取得した対話行為タイプ列と前記生起確率のそれぞれで表現される自己開示および共感の特徴量を比較し、該両特徴量が合致する対話行為タイプ列を選択することを特徴としている。

また、請求項３記載の発明は、前記対話管理手段が、前記保存手段からユーザとの対話状況に応じた対話行為タイプ列を取得することを特徴としている。

また、請求項４記載の発明は、音声またはテキストをもってユーザと対話を行う対話方法であって、発話理解手段が、入力されたユーザの発話を解析して、該ユーザ発話の意味内容を示す対話行為タイプを求める第１ステップと、対話管理手段が、前記対話行為タイプに応じた対話行為タイプ列を、自己開示および共感の対話行為を行う生起確率に従って選択し、該選択した対話行為タイプ列に付随情報を付加して対話行為列を生成する第２ステップと、発話生成手段が、前記対話行為列を自然な文章に変換してユーザに提示する第３ステップとを有することを特徴としている。

また、請求項５記載の発明は、前記対話行為タイプに対して応答可能な対話行為タイプ列を保存手段に保存するステップをさらに有し、前記第２ステップが、前記第１ステップの求めた対話行為タイプに応じた対話行為タイプ列を前記保存手段から取得し、該取得した対話行為タイプ列と前記生起確率のそれぞれで表現される自己開示および共感の特徴量を比較し、該両特徴量が合致する対話行為タイプ列を選択することを特徴としている。

また、請求項６記載の発明は、前記第２ステップが、前記保存手段からユーザとの対話状況に応じた対話行為タイプ列を取得することを特徴としている。

また、請求項７記載の発明は、対話プログラムであり、請求項１〜３のいずれか１項に記載の対話装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させることを特徴としている。

また、請求項８記載の発明は、コンピュータの読み取り可能な記録媒体であり、請求項７記載の対話プログラムを記録したことを特徴としている。

請求項１〜８記載の発明によれば、システムの応答における自己開示および共感の生起確率をパラメータで制御することで、対話装置の社会的対話の仕方を容易に変更できる。したがって、対話の挙動に柔軟性を持たせることが可能になり、ユーザに応じた社会的対話を行う対話装置が実現される。

さらに、さまざまな社会的対話を行う対話装置に対してユーザが抱く印象を調査することで、ユーザの親近感を高めることのできる対話装置が実現できる。

本発明における対話装置は、ユーザとの社会的対話において、ユーザの意見に共感する発言をしたり、自身の保持する情報（意見）を開示したりする機能を有している。この対話装置は、例えば物品の売買を行うシステムなど、ユーザとの社会的対話が有効と想定されるシステムに応用することができる。ここでは実施例として、社会的対話の仕方をさまざまに変えた時、ユーザのシステムに対する親近感がどのように変化するかを分析する対話装置について説明する。

図１は、本発明の実施形態に係る対話装置１の構成例を示している。この対話装置１は、コンピュータにより構成され、ユーザとの対話はテキストまたは音声を用いて行う。このとき、社会的対話として「自己開示」と「共感」の発話に着目し、これらの発話の生起確率を外部からのパラメータによって変更することが可能である。

前記対話装置１は、本実施例ではウィンドウズ（登録商標）上で動作するスタンドアローンアプリケーションとして実装されているものとし、図１に示すように、発話理解部２，対話管理部３，発話生成部４，ドメイン知識データベース５，対話状態データベース６を備えている。

前記対話装置１の各部２〜６の機能は、コンピュータのハードウェアとソフトウェアの協働で実現されている。また、前記対話装置１は、コンピュータの通常の構成要素、例えば前記各部２〜６の処理データなどを一時記憶する書き換え可能なメモリ（ＲＡＭ）と、ネットワーク接続に使用する通信デバイスと、前記各部２〜６の制御や演算処理などを行う処理部（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｕｎｉｔ等）と、ハードディスクドライブ装置などの保存部と、キーボードやマウスなどの入力部と、ディスプレイなどの表示部とを備え、前記両ＤＢ５．６は前記ハードディスクドライブ装置上に構築されている。

なお、本実施例では、ユーザとの対話をテキストベースで行う例を説明する。ここではユーザは、前記表示部に図２のように表示された画面のテキストフィールドＲに、前記入力部の操作をもってユーザ発話を入力する。すると、ユーザ発話は「ＵＳＥＲ＞」のプロンプトの後に表示される。これに対する対話装置１の発話は、ユーザの発話が処理された後、「ＳＹＳＴＥＭ＞」のプロンプトに続いて同画面に表示される。また、本実施例においては、対話の話題（ドメイン）は「動物の好き嫌い」であり、ユーザと対話装置１は動物の好き嫌いについて話し合うこととする。以下、前記各部２〜６の処理を説明する。

＜発話理解部２＞
前記発話理解部２は、ユーザの発話を解析し、該発話を対話行為と呼ばれる意味表現に変換する。対話行為は、ユーザ発話の大まかな意味内容を示す対話行為タイプと、属性値対で表現される付随情報から構成される。本実施例において、対話行為タイプは全部で２２種類あり、６つのカテゴリに分類される。６つのカテゴリとは、「自己開示」「共感」「非共感」「対話管理」「質問」「相槌」である。それぞれのカテゴリに分類される対話行為タイプは以下の通りである。

（１）自己開示に関する対話行為タイプ
「ＤＩＳＣ−Ｐ」，「ＤＩＳＣ−Ｒ」，「ＤＩＳＣ−Ｐ−Ｒ」，「ＤＩＳＣ−Ｒ−ＯＴＨＥＲ」，「ＲＥＳ」が自己開示に関する対話行為タイプである。

「ＤＩＳＣ−Ｐ」は、動物の好き嫌いに関する命題Ｐの自己開示を表す対話行為タイプである。ここで、命題とは、「話者が動物Ｘを好き」か、「話者が動物Ｘを嫌い」かのどちらかである。例えば、「私は猫が好きです」はＤＩＳＣ−Ｐである。また、同様に「私はキリンが嫌いです」もＤＩＳＣ−Ｐである。「好き」も「嫌い」も共にＤＩＳＣ−Ｐであるが、これらの違いは付随情報によって表される。付随情報については後述する。

「ＤＩＳＣ−Ｒ」は、動物の好き嫌いに関する命題Ｐの理由Ｒの自己開示を表す対話行為タイプである。例えば、猫が好きであると伝えた後の「猫は可愛いからです」という発話は、ＤＩＳＣ−Ｒとなる。嫌いな理由を述べる発話もＤＩＳＣ−Ｐと同様、ＤＩＳＣ−Ｒとなる。

「ＤＩＳＣ−Ｐ−Ｒ」は、ＤＩＳＣ−ＰとＤＩＳＣ−Ｒを同時に発話することを表す対話行為タイプである。例えば、「私は可愛いので猫が好きです」はＤＩＳＣ−Ｐ−Ｒである。

「ＤＩＳＣ−Ｒ−ＯＴＨＥＲ」は、命題Ｐについて一度ＤＩＳＣ−Ｒを行った後、再度別の理由を述べる発話を表す対話行為タイプである。例えば、一度「猫は可愛いからです」と発話した後、「それにあたたかいですよね」と付け加えるような発話に対して与えられる。

「ＲＥＳ」は、応答（ｒｅｓｐｏｎｓｅ）の意味で、命題Ｐに関するＹｅｓ−Ｎｏ質問（「はい」か「いいえ」で答える質問）に対する、「はい」か「いいえ」の応答を表す対話行為である。命題Ｐについて肯定または否定をすることは、命題Ｐを自己開示することと等価であるため、ＲＥＳは自己開示の対話行為タイプに分類されている。

（２）共感に関する対話行為タイプ
「ＤＩＳＣ−ＡＧＲＥＥ−Ｐ」，「ＤＩＳＣ−ＡＧＲＥＥ−Ｒ」，「ＥＭＰ」，「ＲＥＰＥＡＴ」が共感に関する対話行為タイプである。

「ＤＩＳＣ−ＡＧＲＥＥ−Ｐ」は、対話相手が自己開示した命題Ｐについて、同意を表す発話に対応する。例えば、「私は猫が好きです」という発話に対して発せられた「私も好きです」や「私もです」である。

「ＤＩＳＣ−ＡＧＲＥＥ−Ｒ」は、対話相手が自己開示した理由Ｒについて、同意を表す発話に対応する。例えば、猫は可愛いので好きだという対話相手に対する「私も可愛いから猫が好きです」という発話である。

「ＥＭＰ」は、共感（ｅｍｐａｔｈｙ）の意味で、単純に共感を表す発話を表す対話行為タイプである。例えば、相手の発話に対する「そうなんですね」，「そうなんですか」，「わかります」，「よく分かります」などである。

「ＲＥＰＥＡＴ」は、相手の自己開示を繰り返す発話を表す対話行為タイプである。例えば、「私は猫が好きです」と言った対話相手に対して「猫が好きなんですね」と応答するような発話や、「私は可愛いので猫が好きです」という発話に対して「可愛いから猫が好きなんですね」と応答するような発話である。

（３）非共感に関する対話行為タイプ
「ＤＩＳＣ−ＤＩＳＡＧＲＥＥ−Ｐ」と「ＤＩＳＣ−ＤＩＳＡＧＲＥＥ−Ｒ」が、非共感に関する対話行為タイプである。

「ＤＩＳＣ−ＤＩＳＡＧＲＥＥ−Ｐ」は、対話相手が自己開示した命題Ｐについて、非同意を表す発話に対応する。例えば、「私は猫が好きです」という発話に対して発せられる「私は猫が嫌いです」や「私は違います」などである。

「ＤＩＳＣ−ＤＩＳＡＧＲＥＥ−Ｒ」は、対話相手が自己開示した理由Ｒについて、非同意を表す発話に対応する。例えば、「私は可愛いから猫が好きです」という発話に対してなされる「私が可愛いから猫が好きなわけではありません」という発話である。なお、ＤＩＳＣ−ＤＩＳＡＧＲＥＥ−Ｒは、命題Ｐについては同意がなされ、その上でその理由が異なる場合にしか発話されない。

（４）対話管理に関する対話行為タイプ
「ＧＲＥＥＴＩＮＧ」，「ＧＯＯＤＢＹＥ」，「ＯＰＥＮ−ＤＩＡＬＯＧＵＥ」，「Ｑ−ＯＰＥＮ−ＤＩＡＬＯＧＵＥ」，「ＣＬＯＳＥ−ＤＩＡＬＯＧＵＥ」，「ＳＨＩＦＴ−ＴＯＰＩＣ」が対話管理に関する対話行為タイプである。

「ＧＲＥＥＴＩＮＧ」は、対話の始まりの挨拶を表す。例えば、「こんにちは」や「どうも」である。

「ＧＯＯＤＢＹＥ」は、対話の終わりの挨拶を表す。例えば、「さようなら」や「バイバイ」である。

「ＯＰＥＮ−ＤＩＡＬＯＧＵＥ」は、動物の好き嫌いについて対話を始める意図を示す発話を表す。例えば、「動物の好き嫌いについて話しましょう」である。

「Ｑ−ＯＰＥＮ−ＤＩＡＬＯＧＵＥ」は、ＯＰＥＮ−ＤＩＡＬＯＧＵＥと同様に、動物の好き嫌いについて対話を始める意図を示す発話を表すが、それを質問形式で行うものを指す。例えば、「動物は何が好きですか、それとも、嫌いですか」である。

「ＣＬＯＳＥ−ＤＩＡＬＯＧＵＥ」は、対話を終える意図を示す発話を表す。例えば、「そろそろ終わりにしましょう」や「ではこのあたりで終わりにしましょうか」である。

「ＳＨＩＦＴ−ＴＯＰＩＣ」は、対話中に話しているトピック（動物の好き嫌いにおいては、話題となっている動物）を変えることを意図する発話を表す。例えば、「話題を変えましょう」や「話を変えましょう」である。

（５）質問に関する対話行為タイプ
「Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ」，「Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ−ＯＰＥＮ」，「Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｒ」，「Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｒ−ＯＴＨＥＲ」が質問に関する対話行為タイプである。

「Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ」は、命題Ｐについて対話相手にＹｅｓ−Ｎｏ質問をする発話を表す。例えば、「猫は好きですか？」である。

「Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ−ＯＰＥＮ」は、命題ＰについてＹｅｓ−Ｎｏ質問ではない形式で質問を行う発話を表す。具体的には、「○○はどうですか？」のような、いわゆるオープン質問の形式でなされる発話を指す。例えば、「猫はどうですか？」や「犬はどうですか？」などである。

「Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｒ」は、理由Ｒを尋ねる質問を表す。例えば、「猫が好きです」と言った対話相手に対してなされる「どうして猫が好きなのですか？」という発話である。

「Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｒ−ＯＴＨＥＲ」は、相手が理由Ｒを述べた後、さらに理由を尋ねる発話を表す。例えば、「他に理由はありますか？」である。

（６）相槌に関する対話行為タイプ
「ＡＣＫ」が相槌に関する対話行為タイプである。対話相手の発話に対して、発話を促す「ええ」や「はい」などの発話に対応する。

前記発話理解部２は、まず、ユーザ発話を「Ｓｅｎ」と呼ばれる形態素解析器により形態素情報付き単語列に分割し、これらを前述のいずれかの対話行為タイプを含む対話行為に変換する。この変換には、「Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｆｉｎｉｔｅ Ｓｔａｔｅ Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ（ＷＦＳＴ）」と呼ばれる、シンボル列を別のシンボル列に変換する機構を用いる。ＷＦＳＴは、例えば音声認識において、音素列のテキストへの変換や、日本語文字列の英語文字列への変換などに用いられる汎用的な技術である。

ＷＦＳＴにより単語列を対話行為に変換するためには、あらかじめどのような単語列がどのような対話行為に対応するかを定義しておく必要がある。これを対話行為解析文法と呼ぶ。本実施例では、この文法を手作業で作成し、「ＭＩＴ ＦＳＴ」（ｈｔｔｐ：／／ｐｅｏｐｌｅ．ｃｓａｉｌ．ｍｉｔ．ｅｄｕ／ｉｌｈ／ｆｓｔ／）と呼ばれるツールによりＷＦＳＴとして実現した。この対話行為解析文法（ＷＦＳＴ）は、前記ドメイン知識データベース５に格納されているものとする。

一例として、式（１）に対話行為タイプ「ＤＩＳＣ−Ｐ」を導く単語列の定義を示す。

これは、「^*はＯｂｊ^*好き です」という単語列が、（ＤＩＳＣ−Ｐ ｐｏｌａｒｉｔｙ＝＋ ａｎｉｍａｌ＝Ｏｂｊ）という対話行為を導くことを表す。ここで、「＊」は０個以上の任意の単語を表す。また、「Ｏｂｊ」は、対話装置１が認識可能な動物の名前のいずれかを表す。また、「ｐｏｌａｒｉｔｙ＝＋」と「ａｎｉｍａｌ＝Ｏｂｊ」は対話行為の付随情報であり、それぞれ、極性が正（「好き」）であること、対話行為は「Ｏｂｊ」という動物（ａｎｉｍａｌ）についてなされたものであることを示す。

ここで、対話装置１が認識可能な動物のリスト（全９０種）を図３に示す。これらの動物のリストは、慶応義塾大学の石崎研究室が配布する連想概念辞書に見出し語として登録されている単語のうち、動物に該当する単語のみを抽出したものである。このように生成された動物のリストも、前記ドメイン知識データベース５に格納されているものとする。なお、連想概念辞書は、見出し語とその見出し語から連想される単語が書かれた辞書であり、非特許文献６に詳細が説明されている。

例えば、「私は猫が好きです」というユーザ発話は、まず「Ｓｅｎ」により下記のように解析される。
１．品詞＝名詞−代名詞−一般 単語＝私 読み＝ワタシ
２．品詞＝助詞−係助詞 単語＝は 読み＝ハ
３．品詞＝名詞−一般 単語＝猫 読み＝ネコ
４．品詞＝助詞−格助詞−一般 単語＝が 読み＝ガ
５．品詞＝名詞−形容動詞語幹 単語＝好き 読み＝スキ
６．品詞＝助動詞 単語＝です 読み＝デス
この単語の項目だけを抜き出すと、「私 は 猫 が 好き です」となり、「^*はＯｂｊ^*好き です」に合致することが分かる。そのため、式（１）により（ＤＩＳＣ−Ｐ ｐｏｌａｒｉｔｙ＝＋ ａｎｉｍａｌ＝猫）が対話行為として得られる。同様に、「私は猫が嫌いです」であれば「^*はＯｂｊ^*嫌い です」に合致するため、（ＤＩＳＣ−Ｐ ｐｏｌａｒｉｔｙ＝− ａｎｉｍａｌ＝猫）が対話行為として得られる。このとき、極性の属性は「ｐｏｌａｒｉｔｙ＝−」すなわち負（「嫌い」）であることを示している。

また、対話行為タイプ「ＤＩＳＣ−Ｒ」であれば、前記対話行為解析文法（ＷＦＳＴ）に式（２）のような単語列が定義されている。

ここで「Ｅｘｐｒ」は、あらかじめ定義された理由となる表現のいずれかであり、理由表現辞書として定義した。この理由表現辞書は、高村らがウェブサイト（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｌｒ．ｐｉ．ｔｉｔｅｃｈ．ａｃ．ｊｐ／^〜ｔａｋａｍｕｒａ／ｐｎｄｉｃ＿ｊａ．ｈｔｍｌ）で公開している単語感情極性対応表と呼ばれる、物事を評価するのに用いられる単語の集合から、形容詞または形容動詞を抽出して生成されている。例えば「可愛い」，「綺麗」，「汚い」である。さらに、図３に示した９０種類の動物から連想される形容詞・形容動詞を前記連想概念辞書から抽出し、これらも前記理由表現辞書に加えている。この理由表現辞書も前記ドメイン知識データベース５に格納されており、該理由表現辞書に含まれる単語がそれぞれ理由「Ｅｘｐｒ」となり得る。

例えば「猫は可愛いから」というユーザ発話は、「ＯｂｊはＥｘｐｒから」にマッチするため、式（２）により（ＤＩＳＣ−Ｒ ａｎｉｍａｌ＝猫 ｅｘｐｒ＝可愛い）という対話行為を獲得することができる。同様に、「白鳥は綺麗なので」は「ＯｂｊはＥｘｐｒので」にマッチし、（ＤＩＳＣ−Ｒ ａｎｉｍａｌ＝白鳥 ｅｘｐｒ＝綺麗）という対話行為に変換される。

このように、各対話行為についてあらかじめ単語列が人手により定義されており、ユーザ発話はこの定義により作成されたＷＦＳＴに従って対話行為に変換される。このとき、単一のユーザ発話から複数の対話行為を導出することが可能な場合があるが、その場合にどれを優先すべきかはあらかじめプログラムに設定されている。

＜対話管理部３＞
前記対話管理部３は、前記発話理解部２からの対話行為を入力とし、前記ドメイン知識データベース５および前記対話状態データベース６を参照・更新して、次にどのような発話をユーザに行うべきかを決定する。

前記対話管理部３は、ユーザとの対話の状況に応じて２つのモード、すなわち「開始モード」および「情報交換モード」を持つ。以下、それぞれのモードで行う処理について説明する。

（１）開始モード
対話の初期段階では前記対話管理部３は「開始モード」であり、対話装置１とユーザが共に挨拶をし終わるか、どちらかが自己開示を行ったと判断できる場合、「情報交換モード」に移行する。

この判断には、前記対話状態データベース６が利用される。すなわち、前記対話状態データベース６には、ユーザとの対話履歴など、対話装置１が管理する対話に関する雑多な情報が対話状態として保存されている。対話状態としては、例えばすでにユーザがどのような対話行為を行ってきたかや、ユーザとどのような動物について話し合ってきたかなどが保存されている。

また、対話状態には挨拶に関する４つのフラグと、対話制御に関する４つのフラグがある。すなわち、挨拶に関わる４つのフラグは、
・ユーザが初めの挨拶をしたか（ＰＡＲＴＮＥＲ−ＣＲＥＥＴＩＮＧ）
・ユーザが終わりの挨拶をしたか（ＰＡＲＴＮＥＲ−ＧＯＯＤＢＹＥ）
・対話装置１が初めの挨拶をしたか（ＳＥＬＦ−ＧＲＥＥＴＩＮＧ）
・対話装置１が終わりの挨拶をしたか（ＳＥＬＦ−ＧＯＯＤＢＹＥ）
である。

また、対話制御に関する４つのフラグは、
・ユーザが命題Ｐを自己開示したか（ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｐ）
・ユーザが理由Ｒを自己開示したか（ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｒ）
・対話装置１が命題Ｐを自己開示したか（ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｐ）
・対話装置１が理由Ｒを自己開示したか（ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｒ）
である。

それぞれのフラグは、初期状態では「０」であり、ユーザや対話装置１の発話に応じて「０」または「１」となる。例えば、ユーザが挨拶（ＧＲＥＥＴＩＮＧ）をすると、前記対話管理部３は「ＰＡＲＴＮＥＲ−ＧＲＥＥＴＩＮＧ」を「１」に更新する。また、対話装置１が同様に挨拶をすると、「ＳＥＬＦ−ＧＲＥＥＴＩＮＧ」を「１」に更新する。

また、ユーザが対話行為（ＤＩＳＣ−Ｐ ｐｏｌａｒｉｔｙ＝＋ ａｎｉｍａｌ＝猫）により「猫が好き」であることを自己開示し、この対話行為が前記対話管理部３に入力されれば、「ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｐ」を「１」とし、同様の発話を対話装置１がユーザに対して行えば「ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｐ」を「１」とする。なお、「ＰＡＲＴＮＥＲ」は対話装置１から見た対話相手の意味であり、「ＳＥＬＦ」は対話装置１から見た自分自身を意味している。

前記対話管理部３は、これら各フラグを参照し、対話装置１とユーザが共に挨拶済みか、どちらかが命題Ｐの自己開示を行ったと判断された場合、情報交換モードに移行する。

（２）情報交換モード
情報交換モードでは、前記対話管理部３は前述した対話制御に関する４つのフラグに基づき、ユーザに発話すべき意味内容を決定する。このとき、対話制御に関する４つのフラグが取りうる値のパターンは、以下の９通りである。
（ａ）ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｐ＝０，ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｒ＝０，ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｐ＝０，ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｒ＝０
（ｂ）ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｐ＝１，ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｒ＝０，ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｐ＝０，ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｒ＝０
（ｃ）ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｐ＝１，ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｒ＝１，ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｐ＝０，ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｒ＝０
（ｄ）ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｐ＝０，ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｒ＝０，ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｐ＝１，ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｒ＝０
（ｅ）ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｐ＝０，ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｒ＝０，ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｐ＝１，ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｒ＝１
（ｆ）ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｐ＝１，ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｒ＝０，ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｐ＝１，ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｒ＝０
（ｇ）ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｐ＝１，ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｒ＝１，ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｐ＝１，ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｒ＝０
（ｈ）ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｐ＝１，ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｒ＝０，ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｐ＝１，ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｒ＝１
（ｉ）ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｐ＝１，ＰＡＲＴＮＥＲ−ＤＩＳＣ−Ｒ＝１，ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｐ＝１，ＳＥＬＦ−ＤＩＳＣ−Ｒ＝１
これら各パターンに対して発話可能な対話行為タイプ列があらかじめ人手で作成され、対話管理規則として前記ドメイン知識データベース５に格納されている。

例えば、最初のパターン（ａ）はユーザも対話装置１も自己開示を行っていない状態を表すが、このときに対話装置１が発話し得る対話行為タイプ列は以下のように定義されている。
・Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ−ＯＰＥＮ
・ＤＩＳＣ−Ｐ Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ
・ＤＩＳＣ−Ｐ Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ−ＯＰＥＮ
・ＤＩＳＣ−Ｐ−Ｒ Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ−ＯＰＥＮ
・ＤＩＳＣ−Ｐ−Ｒ Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ
・ＤＩＳＣ−Ｐ
・ＤＩＳＣ−Ｐ−Ｒ
・ＲＥＳ ＤＩＳＣ−Ｐ
・ＲＥＳ ＤＩＳＣ−Ｐ Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ−ＯＰＥＮ
・ＲＥＳ ＤＩＳＣ−Ｐ−Ｒ Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ
・ＲＥＳ ＤＩＳＣ−Ｐ−Ｒ Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ−ＯＰＥＮ
・Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ
・ＲＥＳ ＤＩＳＣ−Ｐ−Ｒ
・ＲＥＳ ＤＩＳＣ−Ｐ Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ
この場合、対話装置１は、これらの対話行為タイプ列から一つを選択して発話する。例えばオープン質問により好きな（嫌いな）動物をユーザに尋ねたり（Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ−ＯＰＥＮ）、自分の好きな（嫌いな）動物について自己開示（ＤＩＳＣ−Ｐ）した後、相手にその動物が好きか質問したり（Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ）、動物について好き嫌いとその理由を同時に自己開示（ＤＩＳＣ−Ｐ−Ｒ）したりする。

ここで、複数ある対話行為タイプ列から、どれを選択するべきかを決定するプロセスについて述べる。このプロセスは、（イ）実行時チェック（ロ）確率変数との比較の順に行われる。

（イ）実行時チェック
まず、複数ある対話行為タイプ列について、実行時の制約により発話可能なもののみを残す。この処理を行う理由は、例えば「ＲＥＳ」のように、直前の対話行為タイプが「Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ」でないと発話できないものがあり、発話可能なものだけを残したいからである。また、「ＤＩＳＣ−ＡＧＲＥＥ−Ｐ」も、対話装置１とユーザの好き嫌いが異なると対話中に判明した場合には発話不能である。

この実行時チェックは、前記対話状態データベース６に格納されたユーザとの対話履歴を参照して行われる。このように、対話状況に応じて対話行為タイプ列を選択することで、ユーザ発話に対する不自然な応答が防止される。

（ロ）確率変数との比較
（イ）の実行時チェックで残った対話行為タイプ列について、それぞれ下記の３つのフラグでその特徴を表現する。
・自己開示の対話行為を含むか
・共感の対話行為を含むか
・非共感の対話行為を含むか
例えば、対話行為タイプ列「ＤＩＳＣ−Ｐ Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ」であれば、「ＤＩＳＣ−Ｐ」は自己開示の対話行為であり、「Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ」は自己開示，共感，非共感のいずれにも当てはまらない。そこで、この対話行為タイプ列は「１，０，０」というフラグで表される。同様に、「ＥＭＰ」は「０，１，０」となる。また、「ＲＥＰＥＡＴ ＤＩＳＣ−Ｐ」なら「１，１，０」となり、質問や「ＡＣＫ」などしか含まないような対話行為タイプ列は「０，０，０」と表現される。

このように自己開示，共感，非共感の３つのフラグで表現された対話行為タイプ列のうち、対話装置１が表出しようとする対話行為タイプに合致するものを選択する。

すなわち、対話装置１の自己開示，共感，非共感の生起確率を制御するために、３つの離散確率変数Ｘ，Ｙ，Ｚを用意する。それぞれの確率変数は「０」または「１」の値を取り、以下の事象を表している。
・確率変数Ｘが「１」のとき、対話装置１が自己開示を行うことを示し、確率変数Ｘが「０」のとき、対話装置１が自己開示を行わないことを示す
・確率変数Ｙが「１」のとき、対話装置１が共感を行うことを示し、確率変数Ｙが「０」のとき、対話装置１が共感を行わないことを示す
・確率変数Ｚが「１」のとき、対話装置１が非共感を行うことを示し、確率変数Ｚが「０」のとき、対話装置１が非共感を行わないことを示す
それぞれの確率変数が「０」あるいは「１」を取る確率は、式（３）に示すように、事前に決定された３つのパラメータα，β，γによって与えられる。パラメータα，β，γは、それぞれ［０，１］の間の実数値を取る。

すなわち、パラメータα，β，γはそれぞれ、対話装置１が自己開示を行う確率、共感を行う確率、非共感を行う確率を表している。例えば、（α＝０．５，β＝０．５，γ＝０．５）のとき、３つの確率変数は各々が確率０．５で「１」の値を取る。また、（α＝０．１，β＝０．９，γ＝０．２）のとき、確率変数Ｘは確率０．１で「１」の値を取り、確率変数Ｙは確率０．９で「１」の値を取り、確率変数Ｚは確率０．２で「１」の値を取る。このように、パラメータα，β，γの三つ組が与えられれば、それらの確率に基づく「０」あるいは「１」の三つ組（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を生成することができる。

このように３つの確率変数Ｘ，Ｙ，Ｚによって得られる「０」と「１」の三つ組と、前述した各対話行為タイプ列に与えられた３つのフラグとを比較する。その結果、「０」と「１」の三つ組とフラグが一致した対話行為タイプ列を、実際に対話装置１が発話すべき対話行為タイプ列として残し、それ以外は削除する。この過程で、対話装置１が発話すべき対話行為タイプ列として残ったものからランダムに一つ選択し、最終的に対話装置１が発話する対話行為タイプ列とする。

例えば、あるパラメータα，β，γの三つ組により、確率変数Ｘ，Ｙ，Ｚの「１，０，０」という三つ組が生成されたとする。この場合、先程示した対話行為タイプ列は、まず実行時チェックの後、特徴が「１，０，０」に合致するかのチェックが行われ、合致したものの中から一つがランダムに選択される。この処理の過程を表１に示す。この場合では、最終的に「ＤＩＳＣ−Ｐ−Ｒ Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ」が発話すべき対話行為タイプ列として選択されている。ここで、「ＲＥＳ」を含む発話は、実行時チェックにより発話不可能であったとする。

なお、確率変数Ｘ，Ｙ，Ｚの三つ組によっては、対話行為タイプ列が一つも合致しない場合も考えられる。その場合は、同じパラメータα，β，γにより「０」と「１」の三つ組を生成し直し、少なくとも一つの対話行為タイプ列が選択できるまで繰り返す。このように、３つのパラメータα，β，γを与えることにより、対話装置１が表出する自己開示，共感，非共感の生起確率を制御することが可能となる。

（付随情報の設定）
以上のような過程で対話行為タイプ列が選択された結果、対話装置１から自己開示を行う場合、動物は図３に示すリストの９０種類の中からランダムに選ばれる。また、付随情報（好き嫌いとその理由）は、対話装置１の起動時にランダムに割り当てられる。この割り当ては、以下の手順で行われる。

例えば、ある対話装置は「猫が好き」であり、その理由は「可愛い」，「あたたかい」，「やわらかい」の３つが割り当てられる。このとき、好き嫌いについては、「好き」「嫌い」「どちらでもない」からいずれか１つが選択される。ここでは、「好き」，「嫌い」，「どちらでもない」が選ばれる確率はそれぞれ４５％，４５％，１０％に設定されている。

また、理由については、前記連想概念辞書に含まれる動物から連想される単語のうち、形容詞・形容動詞を抽出したリストから選択される。例えば、下記は猫についての形容詞・形容動詞のリストである。
・かわいい ＋
・うるさい −
・やわらかい ０
・素早い ０
・綺麗 ＋
・孤独 ０
・あたたかい ０
・しなやか ０
各語のマーク「＋」「−」「０」は、それぞれ「好き」の理由にしかならない、「嫌い」の理由にしかならない、「好き」「嫌い」のどちらの理由にもなりうることを表す。このマークは手作業であらかじめ付与されたものである。

例えば、対話装置１の「猫」についての好き嫌いとその理由を決定する場合、まず「好き」「嫌い」「どちらでもない」の中からランダムに好き嫌いが決定される。ここでは「好き」が選ばれたとする。そして、猫に関する形容詞・形容動詞のうち、「０」とマークされている表現について、この「０」をランダムに「＋」か「−」に変更する。最後に、「好き」の理由として「＋」がマークされている形容詞・形容動詞の集合を「猫」が「好き」な理由として保持する。

例えば、「０」をランダムに「＋」か「−」にしたとき、「素早い」と「あたたかい」が「＋」になったとする。このとき、対話装置１は「かわいい」「素早い」「綺麗」「あたたかい」という理由により、「猫」が「好き」ということになる。

なお、「嫌い」な場合も同様に理由が割り当てられる。また、「どちらでもない」の場合、対話装置１は理由を持たない。以上のような付随情報（好き嫌いおよびその理由）の設定は、対話装置１の起動時に９０種類の動物すべてについて行われる。

（対話行為の生成）
このように、前述の（イ）（ロ）のプロセスを経て選択された対話行為タイプ列には付随情報が付け加えられ、対話行為として実体化される。例えば、現在対話が始まったばかりで、対話装置１が「猫」について話そうとして、「ＤＩＳＣ−Ｐ−Ｒ Ｑ−ＤＩＳＣ−Ｐ」が対話行為タイプ列として選択されたとすると、式（４）のような対話行為として実体化される。ここで付随情報、例えば「ｐｏｌａｒｉｔｙ＝＋」や「ｅｘｐｒ＝可愛い」は対話装置１の起動時に設定された好き嫌いと理由のリストから生成される。最終的にこれらの対話行為列が前記発話生成部４に送られる。

なお、同じ動物について多くのやり取りが交わされると、ユーザも対話装置１も話す理由が枯渇することがある。そのため、本実施例では、同じ動物について対話装置１が１５発話を行ったら、強制的に違う動物についての対話を行う。すなわち、前記対話管理部３は、対話行為タイプ列として「ＳＨＩＦＴ−ＴＯＰＩＣ」を選択する。

話題となる動物が変わると、前記対話状態データベース６内の対話制御に関する４つのフラグはすべて「０」にリセットされ、これまでに話した動物のリストに先程まで話題となっていた動物名が追加される。これにより、理由の枯渇による対話の停滞が防止されるばかりか、ユーザに対して対話の継続を促すことができる。なお、話題を変える対話を行うときの閾値（発話数）は、プログラムなどに任意に設定することができる。

また、情報交換モードにおいて、ユーザが終わりの挨拶をすると、前記対話管理部３は前述の挨拶に関するフラグ「ＰＡＲＴＮＥＲ−ＧＯＯＤＢＹＥ」を「１」に更新する。その後、前記対話管理部３は、対話行為「ＧＯＯＤＢＹＥ」を前記発話生成部４へ送信し、挨拶に関するフラグ「ＳＥＬＦ−ＧＯＯＤＢＹＥ」を「１」に更新する。そして、前記発話生成部４にて生成された終わりの挨拶をユーザに提示して対話を終了する。対話の終了をもって、対話装置１のプロセスが終了する。

＜発話生成部４＞
前記発話生成部４は、前記対話管理部３からの対話行為列を入力とし、その対話行為列を対話装置１の発話として自然な文字列（文章）に変換し、ユーザに提示する。

この変換には、あらかじめ用意された発話生成知識を用いる。この発話生成知識は、どの対話行為がどのような表現で発話されるかを定義している。ここでは、対話装置１が発話する可能性のあるすべての対話行為について発話生成知識があらかじめ手作業で作成され、前記ドメイン知識データベース５に保存されている。

例えば本実施例では、対話行為「ＤＩＳＣ−Ｐ」について次のような発話生成知識を持つ。
「ｐｏｌａｒｉｔｙ＝０」の場合：
私は好きでも嫌いでもないです
「ｐｏｌａｒｉｔｙ＝＋」の場合：
私は Ｏｂｊ が好きなんですよ
私は Ｏｂｊ が好きなんです
私は Ｏｂｊ が好きです
「ｐｏｌａｒｉｔｙ＝−」の場合：
私は Ｏｂｊ が嫌いなんですよ
私は Ｏｂｊ が嫌いなんです
私は Ｏｂｊ が嫌いです
前記発話生成部４は、対話行為「ＤＩＳＣ−Ｐ」の「ｐｏｌａｒｉｔｙ」に従って発話可能な表現を参照し、列挙されている表現のうちの一つをランダムに選択して発話とする。なお、表現中の「Ｏｂｊ」は、対話行為中の「Ｏｂｊ」の値で置き換えられる。

例えば、対話行為が（ＤＩＳＣ−Ｐ ｐｏｌａｒｉｔｙ＝＋ Ｏｂｊ＝猫）であれば、「私は猫が好きなんですよ」，「私は猫が好きなんです」，「私は猫が好きです」のいずれか一つが発話文字列として選択される。選択された文字列は、対話装置１の発話として、図２に示した画面の「ＳＹＳＴＥＭ＞」プロンプトの後に表示され、ユーザに提示される。

以上のように、前記対話装置１によれば、自己開示，共感，非共感の生起確率のパラメータをさまざまに変更することで、各対話行為タイプの表出頻度を適宜変更することができる。これにより、対話の挙動に柔軟性を持たせることが可能になり、ユーザに応じた社会的対話を行う対話装置が実現できる。

＜対話装置１を用いた対話データ収集例＞
以下、前記対話装置１を５０人の被験者に使用してもらったときの実施例を説明する。ここでは、自己開示，共感，非共感のパラメータセットα，β，γを１８種類用意し、各被験者は各パラメータが与えられた対話装置１とそれぞれ一回ずつ、全部で１８回対話した。各対話時間は約４分間で、収集した対話データは全部で９００（５０人×１８回）である。本実験に用いられた１８のパラメータセットは表２に示す通りである。

表２によれば、パラメータ番号１のパラメータが与えられた対話装置は、自己開示，共感，非共感をそれぞれ「０．１」の確率で行うため、全体的にほとんどこれらの対話行為を行わない装置だと言える。また、パラメータ番号５のパラメータが与えられた対話装置は、βのみが「０．９」と高いため、共感を多く表出する装置だと言える。また、パラメータ番号１８のパラメータを持つ対話装置は、α，β，γが「０．９」と高く、できる限り自己開示，共感，非共感に対応する対話行為を行う装置だと言える。

また、各被験者には対話ごとにアンケート調査を実施した。項目は７つあり、各項目は５段階評価によって評価された。どの項目においても、「１」が最も悪く、「５」が最も良い。その結果を表３に示しておく。なお、スコアの平均および標準偏差は全９００対話の平均を表し、括弧内の値は被験者内でのスコアの標準偏差の平均を表す。

また、この実験で収集した対話のログを図４に示す。ログはＸＭＬ形式で前記保存部などに保存されており、対話装置１およびユーザの発話がそれぞれ＜ｓｙｓｔｅｍ＞タグ，＜ｕｓｅｒ＞タグに記されている。

前記両タグ中の「ｔｕｒｎ属性」は、それぞれの発話が何ターン目（対話装置−ユーザのやり取りで１ターンとカウントする）の発話かを表す。また、「ｕｉｄ属性」はそれぞれの発話が通しで何発話目かを表す。

また、＜ｕｓｅｒ＞タグ中の＜ｕｔｔｅｒａｎｃｅ＞は発話文字列を表し、＜ｐａｒｓｅ＞タグ内でこの発話文字列がＷＦＳＴによって解析された結果が示されている。また、＜ｐａｒｓｅ＞タグ内の「ｓｃｏｒｅ」は、この発話文字列とＷＦＳＴの与える対話行為解析文法との合致度を表すスコアである。

さらに、「ｂａｓｅ」は単語の基本形、「ａｃｔｉｏｎ」は対話行為の意味（対話行為タイプ）である。解析の結果、最終的に得られる対話行為タイプは、＜ａｃｔｉｏｎｓ＞タグの中に＜ａｃｔｉｏｎ＞要素として記録される。

＜ｓｙｓｔｅｍ＞タグは＜ｕｓｅｒ＞タグとほぼ同様の構成を持つが、＜ｐａｒｓｅ＞タグを持たず、１つ以上の＜ｕｔｔｅｒａｎｃｅ＞タグを持つ点が異なる。また、＜ｕｔｔｅｒａｎｃｅ＞タグの発話文字列の後には、括弧付きで対話行為タイプが記録されている。

９００対話収録後、それぞれのユーザ発話について、本当はどのような対話行為として対話装置１が認識すべきだったかを調べ、各ユーザ発話について正しい対話行為列を人手によりラベリングした。このラベリングにより、実際にユーザが発した各対話行為に対する正確な応答数を数え上げることが可能になる。

その後、一対話における各対話行為カテゴリに属する対話行為の出現回数と、前述のアンケート結果により得られた「ユーザが対話装置１に感じた親近感」のスコアとの間の相関係数を算出した。その結果、ユーザの「共感」カテゴリに属する対話行為の数と親近感との間に有意な相関があり、相関係数が「０．１９６」と他のものに比べ高かった。また、次点は対話装置１の「共感」カテゴリに属する対話行為の数で、相関係数は「０．１４６」であった。

このことから、ユーザの「共感」カテゴリに属する対話行為の数が、ユーザが対話装置に感じる親近感に最も影響があることが分かった。つまり、ユーザの対話装置に対する親近感を高めるには、ユーザに共感的な発話を促すように対話装置を設計すればよいという知見が得られた。

なお、ユーザの「共感」カテゴリに属する対話行為の数が０回，１回，２回以上の時に、対話装置１に対する親近感に差があるかどうかの分析も行った。その結果、「共感」カテゴリに属する対話行為の数が２回以上の時が、０回，１回の場合に比べ統計的に有意に親近感を高く感じていることも明らかになった（ｐ＜０．００１）。なお、ここで用いた検定法はＳｔｅｅｌ−Ｄｗａｓｓのノンパラメトリック多重比較の手法である。

この結果から、ユーザは２回以上の「共感」カテゴリに属する対話行為を行った場合、対話装置に親近感を寄せることが分かった。したがって、対話装置の設計者は、ユーザがなるべく２回以上「共感」カテゴリに属する発話を行うように対話装置を設計することが有効であることが分かった。

このように、自己開示，共感，非共感の生起確率のパラメータを変更させた対話装置１によって、さまざまなパターンの対話データを収集することができた。これらのデータを分析することで、ユーザの親近感を高めることのできる対話装置の設計指針を作成できたことが分かる。

なお、本発明は、コンピュータを前記対話装置１の各部２〜６として機能させる対話プログラムとしても提供することができる。このプログラムは、コンピュータに前記各部２〜６の全ての機能を実現させるものでもよく、あるいは一部の機能を実現させるものであってもよい。

このプログラムは、Ｗｅｂサイトなどからのダウンロードによってコンピュータに提供される。また、前記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＨＤＤ，Ｂｌｕ−ｒａｙ Ｄｉｓｋ（登録商標）などの記録媒体に格納してコンピュータに提供してもよい。この記録媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータを前記各部２〜６として機能させるので、該記録媒体も本発明を構成する。

本発明の実施形態に係る対話装置１の構成図。 同 対話装置１の画面表示例。 同 対話装置１の認識可能な動物のリスト。 同 対話装置１に記録された対話ログの例。

符号の説明

１…対話装置
２…発話理解部
３…対話管理部
４…発話生成部
５…ドメイン知識データベース
６…対話状態データベース

Claims (8)

1. 音声またはテキストをもってユーザと対話を行う対話装置であって、
   入力されたユーザの発話を解析して、該ユーザ発話の意味内容を示す対話行為タイプを求める発話理解手段と、
   前記対話行為タイプに応じた対話行為タイプ列を、自己開示および共感の対話行為を行う生起確率に従って選択し、該選択した対話行為タイプ列に付随情報を付加して対話行為列を生成する対話管理手段と、
   前記対話行為列を自然な文章に変換してユーザに提示する発話生成手段と、
   を備えることを特徴とする対話装置。
2. 前記対話行為タイプに対して応答可能な対話行為タイプ列を保存する保存手段をさらに備え、
   前記対話管理手段が、前記発話理解手段の求めた対話行為タイプに応じた対話行為タイプ列を前記保存手段から取得し、
   該取得した対話行為タイプ列と前記生起確率のそれぞれで表現される自己開示および共感の特徴量を比較し、該両特徴量が合致する対話行為タイプ列を選択する
   ことを特徴とする請求項１記載の対話装置。
3. 前記対話管理手段が、前記保存手段からユーザとの対話状況に応じた対話行為タイプ列を取得する
   ことを特徴とする請求項２記載の対話装置。
4. 音声またはテキストをもってユーザと対話を行う対話方法であって、
   発話理解手段が、入力されたユーザの発話を解析して、該ユーザ発話の意味内容を示す対話行為タイプを求める第１ステップと、
   対話管理手段が、前記対話行為タイプに応じた対話行為タイプ列を、自己開示および共感の対話行為を行う生起確率に従って選択し、該選択した対話行為タイプ列に付随情報を付加して対話行為列を生成する第２ステップと、
   発話生成手段が、前記対話行為列を自然な文章に変換してユーザに提示する第３ステップと、
   を有することを特徴とする対話方法。
5. 前記対話行為タイプに対して応答可能な対話行為タイプ列を保存手段に保存するステップをさらに有し、
   前記第２ステップが、前記第１ステップの求めた対話行為タイプに応じた対話行為タイプ列を前記保存手段から取得し、
   該取得した対話行為タイプ列と前記生起確率のそれぞれで表現される自己開示および共感の特徴量を比較し、該両特徴量が合致する対話行為タイプ列を選択する
   ことを特徴とする請求項４記載の対話方法。
6. 前記第２ステップが、前記保存手段からユーザとの対話状況に応じた対話行為タイプ列を取得する
   ことを特徴とする請求項５記載の対話方法。
7. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の対話装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする対話プログラム。
8. 請求項７記載の対話プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータの読み取り可能な記録媒体。

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