JP2010160608A - 対話装置、対話プログラムおよび対話方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの発話に対してユーザの関心に応じた応答を行うことができる対話装置を提供する。
【解決手段】対話装置１は、ユーザ情報入力手段１０、主要語抽出手段２０、関心度判定手段３０、関連語データベース４０、関連語選択手段５０、定形文データベース６０、応答文作成手段７０、および、応答文出力手段８０を具備する。主要語抽出手段２０は、ユーザが表した言語を構成する単語から主要語を抽出する。関心度判定手段３０は、ユーザの関心度について少なくとも高低を示すユーザ関心度を判定する。関連語選択手段５０は、ユーザ関心度に応じて、複数の単語のそれぞれに関連する関連語を収納した関連語データベース４０内から主要語と関連する関連語を選択する。応答文作成手段７０は、定形文データベースに収納された定形文に関連語を挿入してユーザが表した言語に対する応答文を作成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、ユーザとの対話を行う対話装置、コンピュータを用いてこの装置を機能させるための対話プログラム、および、コンピュータを用いてユーザとの対話を実行する対話方法に関する。

対話装置については、例えば、特許文献１および特許文献２に開示されている。

特許文献１に記載の応答生成装置は、入力部、解析部、応答生成部および出力部を備えている。

入力部は、ユーザの発話を入力し、解析部は、入力された発話を解析して発話に含まれる概念語とその概念語に含まれる属性とを抽出する。応答生成部は、ユーザに対する応答としてユーザの発話に含まれない属性に関する質問を生成する。出力部は、生成された応答を出力する。

また、特許文献２に記載の対話システムは、生活支援ロボットシステムおよび対話ロボットを備えている。この対話ロボットは、対話戦略データベース、音声合成手段、音声認識手段、状況情報取得手段、対話制御手段および実行要求手段を有する。

この対話システムは、ユーザの発話データおよびユーザの状況情報に基づき、ユーザと対話ロボットとの対話引き込み判定処理を行う。対話システムは、対話の引き込みに成功したと判断した場合には、ユーザが要求するサービスを実行する。一方、成功しなかったと判断した場合には、新しい連想によって話題を修正し、ユーザに対して応答し、再度、ユーザの発話データおよびユーザの状況情報に基づき、ユーザと対話ロボットとの対話引き込み判定処理を行う。

特開２００８−１３９７８８号公報 ＷＯ２００５／０８６０５１

特許文献１に記載の応答生成装置は、ユーザの発話に関連した応答を行うことができるが、その応答がユーザにとって関心、興味があるとは限らない。

また、特許文献２には、対話システムが、ユーザの発話およびユーザの状況情報に基づいて、ユーザと対話ロボットとの対話引き込み判定処理を行い、引き込みに成功しなかったと判断した場合には、新しい連想によって話題を修正し、ユーザに対して応答する旨が記載されている。しかし、その具体的な話題の修正方法については記載されていない。

そこで、本発明に係る対話装置、対話プログラムおよび対話方法は、上記課題を解決するためになされたものであり、ユーザの発話に対してユーザの関心度に応じた応答を行うことを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る対話装置は、ユーザが表した言語に基づいた言語情報および前記ユーザの関心度が表された関心情報を含むユーザ情報を入力するユーザ情報入力手段と、前記ユーザ情報入力手段が入力した前記言語情報を解析して前記ユーザが表した言語を構成する単語から主要語を抽出する主要語抽出手段と、前記ユーザ情報入力手段が入力した前記関心情報を解析して前記ユーザの関心度について少なくとも高低を示すユーザ関心度を判定する関心度判定手段と、複数の単語のそれぞれに関連する関連語を収納した関連語データベースと、前記関連語データベースから前記ユーザ関心度に応じて前記主要語抽出手段が抽出した前記主要語と関連する関連語を選択する関連語選択手段と、１以上の任意の単語を挿入することにより応答文として使用される定形文を収納した定形文データベースと、前記関連語選択手段が選択した前記関連語を前記定形文に挿入して前記ユーザが表した言語に対する応答文を作成する応答文作成手段と、前記応答文作成手段により作成された前記応答文を出力する応答文出力手段とを具備することを特徴とする。

また、上記目的を達成するために、本発明に係る対話プログラムは、１又は複数のコンピュータを、ユーザが表した言語に基づいた言語情報および前記ユーザの関心度が表された関心情報を含むユーザ情報を入力するユーザ情報入力手段と、前記ユーザ情報入力手段が入力した前記言語情報を解析して前記ユーザが表した言語を構成する単語から主要語を抽出する主要語抽出手段と、前記ユーザ情報入力手段が入力した前記関心情報を解析して前記ユーザの関心度について少なくとも高低を示すユーザ関心度を判定する関心度判定手段と、複数の単語のそれぞれに関連する関連語を収納した関連語データベースから前記ユーザ関心度に応じて前記主要語抽出手段が抽出した前記主要語と関連する関連語を選択する関連語選択手段と、１以上の任意の単語を挿入することにより応答文として使用される定形文を収納した定形文データベースと、前記関連語選択手段が選択した前記関連語を定形文データベースに収納された１以上の任意の単語を挿入することにより応答文として使用される定形文に挿入して前記ユーザが表した言語に対する応答文を作成する応答文作成手段と、前記応答文作成手段により作成された前記応答文を出力する応答文出力手段として機能させるためのプログラムであることを特徴とする。

さらに、上記目的を達成するために、本発明に係る対話方法は、１又は複数のコンピュータが、ユーザが表した言語に基づいた言語情報および前記ユーザの関心度が表された関心情報を含むユーザ情報を入力するユーザ情報入力工程と、前記ユーザ情報入力工程において入力した前記言語情報を解析して前記ユーザが表した言語を構成する単語から主要語を抽出する主要語抽出工程と、前記ユーザ情報入力工程において入力した前記関心情報を解析して前記ユーザの関心度について少なくとも高低を示すユーザ関心度を判定する関心度判定工程と、複数の単語のそれぞれに関連する関連語を収納した関連語データベースから前記ユーザ関心度に応じて前記主要語抽出工程において抽出した前記主要語と関連する関連語を選択する関連語選択工程と、前記関連語選択工程において選択した前記関連語を定形文データベースに収納された１以上の任意の単語を挿入することにより応答文として使用される定形文に挿入して前記ユーザが表した言語に対する応答文を作成する応答文作成工程と、前記応答文作成工程において作成された前記応答文を出力する応答文出力工程とを実行する方法であることを特徴とする。

本発明によれば、ユーザの発話に対してユーザの関心度に応じた応答を行うことができる。

本発明の一実施形態に係る対話装置の主要構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る対話装置の初回の応答処理を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る対話装置の２回目以降の応答処理を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る対話装置の主要語抽出手段の詳細を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る対話装置の主要語抽出手段の処理を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る対話装置の関心度判定手段の詳細を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る対話装置の関心度判定手段の処理を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る対話装置の関連語データベースに収納された「料理」に関連する単語の一部およびその関連性を示す表である。 本発明の一実施形態に係る対話装置の関連語データベースに収納された「料理」を中心にしてその関連語の一部との上下関係を示すイメージ図である。 本発明の一実施形態に係る対話装置の関連語データベースに収納された単語の一部の互いの上下関係を示すイメージ図である。 本発明の一実施形態に係る対話装置の関連語選択手段の詳細を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る対話装置の関連語選択手段の処理の一部を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る対話装置の関連語選択手段の処理の一部を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る対話装置の定形文データベースに収納された定形文の一部を示す表である。 本発明の一実施形態に係る対話装置の関連語選択手段の詳細を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る対話装置の応答文作成手段の処理を示すフローチャートである。

本発明に係る対話装置、対話プログラムおよび対話方法の一実施形態について図１ないし図１６を用いて説明する。

まず、本実施形態に係る対話装置の構成の概略について図１を用いて説明する。図１は、本実施形態に係る対話装置の主要構成を示すブロック図である。

対話装置１は、ユーザ情報入力手段１０、主要語抽出手段２０、関心度判定手段３０、関連語データベース４０、関連語選択手段５０、定形文データベース６０、応答文作成手段７０、応答文出力手段８０、および、対話記録手段９０を有する。

ユーザ情報入力手段１０は、言語情報入力手段１１および関心情報入力手段１２を有する。

言語情報入力手段１１は、ユーザが表した言語に基づいた言語情報を対話装置１に入力する。ここで、言語情報は、ユーザが発した音声でも良いし、ユーザが入力した文字でも良い。言語情報入力手段１１は、前者の場合には例えばマイクを含み、後者の場合には例えばキーボードを含む。

関心情報入力手段１２は、ユーザの関心度が表された関心情報を対話装置１に入力する。ここで、関心情報は、ユーザの動作（例えば、頷き）、顔の表情、または、音声（例えば、相槌や声のトーン）などであって、ユーザの関心度が表された情報を含むものである。関心情報入力手段１２は、関心情報がユーザの動作の場合にはビデオやセンサ等を含み、関心情報が顔の表情の場合にはカメラ等を含み、関心情報が音声の場合にはマイクを含む。

主要語抽出手段２０は、言語情報入力手段１１が入力した言語情報を解析して、発話文を構成する単語から主要語を抽出する。

関心度判定手段３０は、関心情報入力手段１２が入力した関心情報を解析して、関心情報からユーザの関心について少なくとも高低を示すユーザ関心度を判定する。

関連語データベース４０は、複数の単語のそれぞれに関連する関連語を収納している。

関連語選択手段５０は、関連語データベース４０からユーザ関心度に応じて主要語抽出手段２０が抽出した主要語と関連する関連語を選択する。

定形文データベース６０は、１以上の任意の単語を挿入することにより応答文として使用される定形文を収納している。

応答文作成手段７０は、少なくとも関連語選択手段５０が選択した関連語を定形文に挿入してユーザの発話に対する応答文を作成する。

応答文出力手段８０は、応答文作成手段７０により作成された応答文を出力し、ユーザの発話に対して応答する。ここで、応答文は、音声によりユーザに伝えられても良いし、文字を表示することによりユーザに伝えられても良い。応答文出力手段８０は、前者の場合にはスピーカーであり、後者の場合にはディスプレイである。

対話記録手段９０は、主要語抽出手段２０が抽出した主要語、関心度判定手段３０が判定したユーザ関心度、関連語選択手段５０が選択した関連語、および、応答文作成手段７０が作成した応答文を記録する。

次に、本実施形態に係る対話装置の処理の概略について図２および図３を用いて説明する。図２および図３は、本発明の第１の実施形態に係る対話装置の処理の概略を示すフローチャートである。以下、ユーザが初回の発話において「良い店を知りたいな！」と発声した場合を例として説明する。

各手段が初期化（Ｓ１）された後、言語情報入力手段１１は、ユーザの初回の発話（「良い店を知りたいな！」）を入力し（Ｓ２）、音声信号を主要語抽出手段２０に出力する。

主要語抽出手段２０は、ユーザの初回の発話文（「良い店を知りたいな」）を構成する単語（良い／店／を／知り／たい／な）の中から主要語ａ１（「店」）を抽出し（Ｓ３）、関連語選択手段５０に出力する。

関連語抽出手段５０は、関連語データベース４０から主要語ａ１（「店」）に関連する関連語ｂ１（「グルメ」）を選択し（Ｓ４）、関連語ｂ１（「グルメ」）を定形文作成手段７０に出力する。

定形文作成手段７０は、定形文データベース４０から任意の定形文（「ａの中では何が好きですか？」）を選択し、その定形文に関連語ｂ１（「グルメ」）を挿入して、応答文ｃ１（「グルメの中では何が好きですか？」）を作成する（Ｓ５）。

応答文出力手段８０は、この応答文ｃ１を出力し、ユーザの初回の発話に対する対話装置１の初回の応答（「グルメの中では何が好きですか？」）を行う（Ｓ６）。

ここで、対話装置１の初回の応答に対して、ユーザが発話を行わなかった場合には、ユーザと対話装置１との対話は終了する（Ｓ７，Ｓ８）。

一方、対話装置１の初回の応答に対して、ユーザが２回目の発話（「料理だよ」）を行った場合には、言語情報入力手段１１は、その発話を入力する（Ｓ９）。また、この場合には、関心情報入力手段１２は、初回の応答時または応答後のユーザの関心情報（例えば、頷き）を検出して、関心情報を入力する（Ｓ９）。

主要語抽出手段２０は、２回の発話文（「料理だよ」）を構成する単語（料理／だ／よ）の中から主要語ａ２（「料理」）を抽出し（Ｓ１０）、関心度判定手段３０は、ユーザ関心度を判定し（Ｓ１１）、関連語選択手段５０に出力する。

関連語抽出手段５０は、関心度判定手段３０が判定したユーザ関心度に応じて、関連語データベース４０から主要語ａ２（「料理」）に関連する関連語ｂ２（「中華」）を選択する（Ｓ１２）。

定形文作成手段７０は、定形文データベース４０から任意の定形文（「ａと言えばｂっていいよね。」）を選択し、その定形文に主要語ａ２（「料理」）および関連語ｂ２（「中華」）を挿入して、応答文ｃ２（「料理と言えば中華っていいよね。」）を作成する（Ｓ１３）。

応答文出力手段８０は、この応答文ｃ２を出力し、ユーザの２回目の発話に対する対話装置１の２回目の応答（「料理と言えば中華っていいよね。」）を行う（Ｓ１４）。

ここで、対話装置１の２回目の応答に対して、ユーザが３回目の発話を行った場合（ユーザの３回目の発話が対話装置１に入力された場合）には、対話装置１の対話処理が上述と同様に繰り返される（Ｓ９〜Ｓ１４）。

一方、対話装置１の２回目の応答に対して、ユーザが発話を行わなかった場合（ユーザの３回目の発話が対話装置１に入力されなかった場合）には、直前に判定（Ｓ１１）したユーザ関心度の高低に応じて、その後の処理が異なる（Ｓ１６）。このユーザ関心度は、対話記録手段９０により記録されている。

ユーザ関心度が高い場合には、ユーザが一時的に対話を中断した可能性が高いため、対話保留手段９１が処理を保留して（Ｓ１７）、対話処理は一時的に中断される（Ｓ１８）。これに対して、ユーザ関心度が低い場合には、ユーザが興味をなくして対話を終了した可能性が高いため、対話処理は終了される（Ｓ１９）。

次に、各手段の処理について詳細に説明する。

主要語抽出手段２０の処理について図４および図５を用いて詳細に説明する。図４は、本発明の第１の実施形態に係る対話装置の主要語抽出手段の詳細を示すブロック図である。図５は、本発明の第１の実施形態に係る対話装置の主要語抽出手段の処理を示すフローチャートである。

主要語抽出手段２０は、音声認識部２１、形態素解析部２２および主要語抽出部２３を有する。

音声認識部２１は、言語情報入力手段１１から入力した音声信号（例えば「料理だよ」）をテキスト化したテキスト文（「料理だよ」）を作成し、出力する（Ｓ２１，Ｓ２２）。

形態素解析部２２は、そのテキスト文を形態素解析して、各単語の品詞（料理［名詞］／だ［助詞］／よ［助詞］）などの形態素情報を出力する（Ｓ２３）。

主要語抽出部２３は、各単語（料理／だ／よ）から主要語ａ２（料理）を選択し（Ｓ２４）、関連語選択手段５０に出力する（Ｓ２５）。ここで、主要語の選択においては、例えば、名詞、動詞、動名詞の順に選択するように設定されていても良い。

また、直前の対話装置の応答文に「何？」が含まれる場合には名詞または動名詞を選択し、「どうやって？」が含まれる場合には動詞を選択し、名詞が含まれる場合には名詞、動詞または形容詞を選択するように設定されていても良い。

また、主要語抽出部２３と関連語データベース４０とがリンクしている場合には、直前の対話装置の応答文（「グルメの中では何が好きですか？」）に含まれる関連語ｂ１（「グルメ」）に関連する単語（「料理」）が関連語データベース４０内に存在するならば、その単語を選択するように設定されていても良い。

さらには、同一のユーザとの対話において、同一の応答が繰り返されることを避けるために、既に抽出した主要語を選択しないように設定されていても良い。

関心度判定手段３０の処理について図６および図７を用いて詳細に説明する。図６は、本発明の第１の実施形態に係る対話装置の関心度判定手段の詳細を示すブロック図である。図７は、本発明の第１の実施形態に係る対話装置の関心度判定手段の処理を示すフローチャートである。

関心度判定手段３０は、関心情報解析部３１および関心度判定部３２を有する。

関心情報解析部３１は、例えば、関心情報入力手段１２から入力した動画データを解析して、ユーザの頷きの有無またはその回数を調べ、出力する（Ｓ３１，Ｓ３２）。

関心度判定部３２は、ユーザの関心の高低を示すユーザ関心度を判定する。例えば、ユーザが頷いた場合には「ユーザ関心度：高い」、ユーザが頷かなかった場合には「ユーザ関心度：低い」と判断し（Ｓ３３）、関連語選択手段５０に出力する（Ｓ３４）。

また、関心度判定部３２は、判定したユーザ関心度を対話記録手段９０に出力して、対話記録手段９０は、ユーザ関心度を記録する。記録されたユーザ関心度は、前述したとおり、対話装置１の２回目以降の応答に対してユーザが発話を行わなかった場合に、対話処理を中断するか終了するかの判断に使用される（図２におけるＳ１６）。

なお、ユーザ関心度は、例えば、４段階（「高い」，「やや高い」，「やや低い」，「低い」）で判定されても良い。

関連語データベース４０について図８ないし図１０を用いて詳細に説明する。図８は、本実施形態に係る対話装置の関連語データベースに収納された「料理」に関連する単語の一部およびその関連性を示す表である。図９は、本実施形態に係る対話装置の関連語データベースに収納された「料理」を中心にしてその関連語の一部との上下関係を示すイメージ図である。図９において、４１は「料理」の上層概念語の集合、４２は「料理」の同層概念語の集合、４３は「料理」の下層概念語の集合であり、矢印は下層側に向いている。図１０は、本実施形態に係る対話装置の関連語データベースに収納された単語の一部の互いの上下関係を示すイメージ図である。図１０において、矢印は下層側に向いていて、点線で結ばれた単語は同層である。

関連語データベース４０は、ある単語（例えば「料理」）とその単語に関連した１以上の単語（例えば「グルメ」、「趣味」、「食べる」、「メニュー」、「洋食」など）の組合せを複数記録している。ここでいう「ある単語に関連した単語」とは、ある単語から連想される単語、あるいは、ある単語の類義語などをいう。すなわち、主要語とその関連語の組合せを記録している。

また、関連語データベース４０は、主要語とその関連語との関連性を示すデータを記録している。この関連性を示すデータには、例えば、上下層データ、距離データ、または、属性データなどがある。

「上下層データ」は、単語間の概念上の上下関係を示すデータであって、関連語が概念上その主要語に対して上位概念なのか下位概念なのか等を考慮して、関連語データベース４０の作成者により決定される。例えば、作成者により「趣味」は「料理」の上位概念であると判断された場合には、「趣味」は「料理」の上層概念語である旨が関連語データベース４０に記録される。また、作成者により「洋食」は「料理」の上位概念であると判断された場合には、「洋食」は「料理」の下層概念語である旨が関連語データベース４０に記録される。さらに、作成者により「調理」が「料理」の類義語であると判断された場合には、「調理」は「料理」の同層概念語である旨が関連語データベース４０に記録される。「上層概念語」、「下層概念語」および「同層概念語」の区別は、厳密である必要はない。

「距離データ」は、単語間の概念上の距離関係を示すデータであって、関連語が概念上その主要語からどのくらい容易に連想されるか、どのくらい類似しているか等を考慮して、関連語データベース４０の作成者により単語間距離として決定される。関連語がその主要語から容易に予想できる程、単語間距離は小さく設定される（単語間距離が近い）。この「距離データ」の大小は、厳密である必要はない。

「属性データ」（図示しない）は、関連語がその主要語（例えば「料理」）の主体を表す語（「コック」）なのか、客体を表す語（「食物」）なのか、場所を表す語（「レストラン」、「キッチン」）なのか等を考慮して、関連語データベース４０の作成者により決定される。この「属性データ」の区別は、厳密である必要はない。

さらには、関連語データベース４０は、主要語およびその関連語の品詞を記録している。主要語およびその関連語の意味や文法上の用法なども収納していても良い。

関連語選択手段５０の処理について図１１ないし図１３を用いて詳細に説明する。図１１は、本実施形態に係る対話装置の関連語選択手段の詳細を示すブロック図である。図１２および図１３は、本実施形態に係る対話装置の関連語選択手段の処理を示すフローチャートである。

関連語選択手段５０は、関連語選択部５１を有する。

関連語選択手段５０は、ユーザが２回目以降の発話を行った場合には、主要語抽出手段２０から主要語を入力し、かつ、関心度判定手段３０からユーザ関心度を入力する（Ｓ４１）。

関連語選択手段５０は、入力した主要語（「料理」）に関連した単語（「グルメ」、「趣味」、「食べる」、「メニュー」、「洋食」など）を関連語データベース４０から読み込んで、その単語の中から最適なものを関連語として選択する。

この選択処理の例について説明する。関連語選択手段５０は、入力したユーザ関心度が高い場合には（Ｓ４２）、まず、主要語（「料理」）に関連した単語の中から下層概念語を選択する。下層概念語が複数存在する場合には、そのうち最も単語間距離が近い単語（「中華」）を選択する（Ｓ４３，Ｓ４４）。

次に、下層概念語が存在しない場合には、主要語（「料理」）に関連した単語の中から同層概念語を選択する。同層概念語が複数存在する場合には、そのうち最も単語間距離が近い単語（「美味しい」）を選択する（Ｓ４５，Ｓ４６）。

同層概念語も存在しない場合には、主要語（「料理」）に関連した単語の中から下層概念語を選択する。下層概念語が複数存在する場合には、そのうち単語間距離が最も遠い単語（「動作」）を選択する（Ｓ４７，Ｓ４８）。

上層概念語も存在しない場合には、関連語データベース４０に収納された単語の中からランダムに選択する（Ｓ５２）。

ユーザ関心度が高い場合には、ユーザが前回の対話装置１の応答に対して関心を示している（話題に満足している）場合が多いと考えられる。したがって、関連語選択手段５０は、対話の内容をより深めるために、上述のように下層概念語から優先的に選択する（Ｓ４３，Ｓ４５，Ｓ４７）。また、下層概念語または同層概念語が複数存在する場合には、対話の内容（話題）を大きく変えないように、上述のように単語間距離が近い単語から優先的に選択する（Ｓ４４，Ｓ４６）。

下層概念語および同層概念語が存在しない場合には、関連語選択手段５０は、上層概念語４１から選択する（Ｓ４７）。ここで、下層概念語および同層概念語が存在しない場合とは、対話の内容をより深めることができない場合であることが多い。よって、ユーザが前回の対話装置１の応答に対して関心を示していても、対話の内容を大きく変えるために、単語間距離が遠い単語から優先的に選択する（Ｓ４８）。

一方、関連語選択手段５０は、入力したユーザ関心度が低い場合には（Ｓ４２）、まず、主要語（「料理」）に関連した単語の中から上層概念語を選択する。上層概念語が複数存在する場合には、そのうち単語間距離が最も遠い単語（「動作」）を選択する（Ｓ５０，Ｓ５１）。

上層概念語が存在しない場合には、関連語データベース４０に収納された単語の中からランダムに選択する（Ｓ５０，Ｓ５２）。

ユーザ関心度が低い場合には、ユーザが前回の対話装置１の応答に対して関心を示していない（話題に満足していない）場合が多いと考えられる。したがって、関連語選択手段５０は、対話の内容を大きく変えるために、上述のように上層概念語から選択し（Ｓ５０）、上層概念語が複数存在する場合には、単語間距離が遠い単語から優先的に選択する（Ｓ５１）。

なお、同一のユーザとの対話において、短期間に同一の応答が繰り返されることを避けるために、関連語選択手段５０は、対話記録手段９０に問い合わせ、所定の期間内にまだ関連語として選択されていない単語を選択するように設定されていても良い（図示しない）。例えば、ステップＳ４４において、単語間距離が最も近い単語が既に選択された単語であれば、単語間距離が２番目に近い単語、あるいは、同層概念語などから選択するように設定されていても良い。

関連語選択手段５０は、上述の処理により関連語を選択後、この関連語を応答文作成手段７０に出力する（Ｓ４９，Ｓ５３）。

定形文データベース６０について図１４を用いて詳細に説明する。図１４は、本実施形態に係る対話装置の定形文データベースに収納された定形文の一部を示す表である。

定形文データベース６０は、１つまたは２つの任意の単語を挿入することにより応答文として使用される定形文を複数収納し、それぞれの定形文に挿入すべき単語の品詞を記録している。

また、定形文データベース６０は、２つの任意の単語を挿入することにより応答文として使用される定形文については、挿入すべき２つの単語間の「概念上の上下関係」を記録している。また、それぞれの定形文が質問文なのか提示文なのかを示す「種別」を記録している。

さらには、定形文データベース６０は、それぞれの定形文に挿入すべき単語の「属性」（図示しない）を記録していても良い。

応答文作成手段７０の処理について図１５および図１６を用いて詳細に説明する。図１５は、本実施形態に係る対話装置の関連語選択手段の詳細を示すブロック図である。図１６は、本実施形態に係る対話装置の応答文作成手段の処理を示すフローチャートである。

応答文作成手段７０は、単語認識部７１、定形文選択部７２および応答文作成部７３を有する。

単語認識部７１は、主要語抽出手段２０から主要語（例えば「料理」）を入力し、関連語選択手段５０から関連語（例えば「中華」）を入力する（Ｓ６１）。そして、単語認識部７１は、入力した主要語および関連語の品詞、単語間の概念上の上下関係、属性などの情報を認識する（Ｓ６２）。なお、主要語は、主要語抽出手段２０から直接的に入力しなくても良く、関連語選択手段５０または対話記録手段９０を介して入力しても良い。

定形文選択部７２は、単語認識部７１において認識した情報に合致した定形文（例えば「ａと言えばｂっていいよね。」）を選択する（Ｓ６３）。

応答文作成部７３は、選択した定形文に主要語および関連語を入力して、応答文（「料理と言えば中華っていいよね。」）を作成して、応答文出力手段に出力する（Ｓ６４，Ｓ６５）。

本実施形態によれば、対話装置１は、ユーザの発話に対してユーザの関心に応じた応答を行うことができる。

よって、対話装置１は、同一のユーザが同一の発話内容を繰り返しても、利用時のユーザの関心によって、異なった応答を行うことができる。したがって、同一のユーザが何度利用しても、ユーザが飽きてしまうことを抑制できる。また、対話装置１は、同一の話題で対話し続けることにより、ユーザの関心が低くなった場合には、話題を修正することができる。

また、対話装置１は、同一の話題で対話し続けることにより、ユーザが飽きてしまった（ユーザの関心が低くなってしまった）場合には、話題を修正することができる。

本実施形態は単なる例示であって、本発明はこれらに限定されるものではない。上記の各手段の処理は、一のコンピュータにより実行されても良いし、ネットワーク等を介して複数のコンピュータにより実行されても良い。

１…対話装置、１０…ユーザ情報入力手段、１１…言語情報入力手段、１２…関心情報入力手段、２０…主要語抽出手段、２１…音声認識部、２２…形態素解析部、２３…主要語抽出部、３０…関心度判定手段、３１…関心情報解析部、３２…関心判定部、４０…関連語データベース、５０…関連語選択手段、５１…関連語選択部、６０…定形文データベース、７０…応答文作成手段、７１…単語認識部、７２…定形文選択部、７３…応答文作成部、８０…応答文出力手段、９０…対話記録手段

Claims (8)

1. ユーザが表した言語に基づいた言語情報および前記ユーザの関心度が表された関心情報を含むユーザ情報を入力するユーザ情報入力手段と、
   前記ユーザ情報入力手段が入力した前記言語情報を解析して前記ユーザが表した言語を構成する単語から主要語を抽出する主要語抽出手段と、
   前記ユーザ情報入力手段が入力した前記関心情報を解析して前記ユーザの関心度について少なくとも高低を示すユーザ関心度を判定する関心度判定手段と、
   複数の単語のそれぞれに関連する関連語を収納した関連語データベースと、
   前記関連語データベースから前記ユーザ関心度に応じて前記主要語抽出手段が抽出した前記主要語と関連する関連語を選択する関連語選択手段と、
   １以上の任意の単語を挿入することにより応答文として使用される定形文を収納した定形文データベースと、
   前記関連語選択手段が選択した前記関連語を前記定形文に挿入して前記ユーザが表した言語に対する応答文を作成する応答文作成手段と、
   前記応答文作成手段により作成された前記応答文を出力する応答文出力手段と
   を具備することを特徴とする対話装置。
2. 前記ユーザ情報入力手段は、前記言語情報を入力する言語情報入力手段と、前記関心情報を入力する関連情報入力手段とを有することを特徴とする請求項１に記載の対話装置。
3. 前記関連語データベースは、収納された単語とその単語に関連する関連語との間に存在する概念上の上下関係を示した上下層データを収納し、
   前記関連語選択手段は、前記関心度判定手段が判定した前記ユーザ関心度が高い場合には、前記主要語の下層概念に該当する前記関連語から優先的に選択し、前記関心度判定手段が判定した前記ユーザ関心度が低い場合には、前記主要語の上層概念に該当する前記関連語から優先的に選択すること
   を特徴とする請求項１または２に記載の対話装置。
4. 前記関連語データベースは、収納された単語とその単語に関連する関連語との間に存在する概念上の距離関係を示した距離データを収納し、
   前記関連語選択手段は、前記関心度判定手段が判定した前記ユーザ関心度が高い場合には、前記主要語から近い前記関連語から優先的に選択し、前記関心度判定手段が判定した前記ユーザ関心度が低い場合には、前記主要語に遠い前記関連語から優先的に選択すること
   を特徴とする請求項１ないし３のいずれか一項に記載の対話装置。
5. 前記定形文データベースは、２つの任意の単語を挿入することにより応答文として使用される定形文を収納し、
   前記応答文作成手段は、前記主要語とその主要語に関連する前記関連語とを前記定形文に挿入して前記ユーザが表した言語に対する応答文を作成すること
   を特徴とする請求項１ないし４のいずれか一項に記載の対話装置。
6. 前記言語情報は、ユーザが発した音声であって、
   前記主要語抽出手段は、前記言語情報をテキスト文に変換するテキスト化手段と、前記テキスト化手段により変換された前記テキスト文を形態素解析して前記テキスト文を構成する１以上の単語を識別する形態素解析手段とを有すること
   を特徴とする請求項１ないし５のいずれか一項に記載の対話装置。
7. １又は複数のコンピュータを、
   ユーザが表した言語に基づいた言語情報および前記ユーザの関心度が表された関心情報を含むユーザ情報を入力するユーザ情報入力手段と、
   前記ユーザ情報入力手段が入力した前記言語情報を解析して前記ユーザが表した言語を構成する単語から主要語を抽出する主要語抽出手段と、
   前記ユーザ情報入力手段が入力した前記関心情報を解析して前記ユーザの関心度について少なくとも高低を示すユーザ関心度を判定する関心度判定手段と、
   複数の単語のそれぞれに関連する関連語を収納した関連語データベースから前記ユーザ関心度に応じて前記主要語抽出手段が抽出した前記主要語と関連する関連語を選択する関連語選択手段と、
   １以上の任意の単語を挿入することにより応答文として使用される定形文を収納した定形文データベースと、
   前記関連語選択手段が選択した前記関連語を定形文データベースに収納された１以上の任意の単語を挿入することにより応答文として使用される定形文に挿入して前記ユーザが表した言語に対する応答文を作成する応答文作成手段と、
   前記応答文作成手段により作成された前記応答文を出力する応答文出力手段
   として機能させるための対話プログラム。
8. １又は複数のコンピュータが、
   ユーザが表した言語に基づいた言語情報および前記ユーザの関心度が表された関心情報を含むユーザ情報を入力するユーザ情報入力工程と、
   前記ユーザ情報入力工程において入力した前記言語情報を解析して前記ユーザが表した言語を構成する単語から主要語を抽出する主要語抽出工程と、
   前記ユーザ情報入力工程において入力した前記関心情報を解析して前記ユーザの関心度について少なくとも高低を示すユーザ関心度を判定する関心度判定工程と、
   複数の単語のそれぞれに関連する関連語を収納した関連語データベースから前記ユーザ関心度に応じて前記主要語抽出工程において抽出した前記主要語と関連する関連語を選択する関連語選択工程と、
   前記関連語選択工程において選択した前記関連語を定形文データベースに収納された１以上の任意の単語を挿入することにより応答文として使用される定形文に挿入して前記ユーザが表した言語に対する応答文を作成する応答文作成工程と、
   前記応答文作成工程において作成された前記応答文を出力する応答文出力工程と
   を実行する対話方法。

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