JP2016001242A - 質問文生成方法、装置、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザ毎に異なる質問文を生成することができるようにする。
【解決手段】ユーザ発話理解部２２が、入力されたユーザの発話から、述語項構造を抽出すると共に、対話行為タイプを推定する。そして、質問文生成部２８が、ユーザ発話理解部２２によって抽出された述語項構造と推定された対話行為タイプとに基づいて、推定された対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザの発話について、述語項構造と、自己開示に対応する対話行為タイプ毎に予め定められたテンプレートとから、ユーザに対する質問文を生成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、ユーザに対する質問文を生成するための質問文生成方法、対話方法、装置、及びプログラムに関する。

従来、ユーザの発話を解析し、ユーザの発話の意味内容を示す対話行為タイプを求めることで、対話行為タイプに基づいた発話を返すシステムがあった（例えば、特許文献１）。具体的には、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って、ユーザに対して次に行う対話内容を制御する。従来のシステムの構成例を図６に示す。

特開２０１０−１４０２８２号公報

しかし、従来手法では、ユーザごとの個別の話題等については考慮されておらず、システムからユーザに意見や感想を聞いたり、ユーザが好きなものを聞いたりする等のユーザ自身への質問に関して、どのユーザに対しても同じ質問をしていた。

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、ユーザ毎に異なる質問文を生成することができる質問文生成方法、装置、及びプログラムを提供することを目的とする。
また、ユーザ毎に異なる質問をすることができる対話方法、装置、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の質問文生成方法は、ユーザ発話理解部及び質問文生成部を含む質問文生成装置における質問文生成方法であって、前記ユーザ発話理解部が、入力されたユーザの発話から、述語と前記述語に対応する格の要素である格要素との組み合わせである述語項構造を抽出すると共に、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定するステップと、前記質問文生成部が、前記ユーザ発話理解部によって抽出された前記述語項構造と推定された前記対話行為タイプとに基づいて、推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザの発話について、前記述語項構造と、前記自己開示に対応する前記対話行為タイプ毎に予め定められたテンプレートとから、前記ユーザに対する質問文を生成するステップと、を備えている。

本発明の質問文生成装置は、入力されたユーザの発話から、述語と前記述語に対応する格の要素である格要素との組み合わせである述語項構造を抽出すると共に、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定するユーザ発話理解部と、前記ユーザ発話理解部によって抽出された前記述語項構造と推定された前記対話行為タイプとに基づいて、推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザの発話について、前記述語項構造と、前記自己開示に対応する前記対話行為タイプ毎に予め定められたテンプレートとから、前記ユーザに対する質問文を生成する質問文生成部と、を備えている。

本発明の前記質問文生成部は、前記述語項構造と、前記予め定められたテンプレートとから、前記ユーザに対する質問文を生成し、前記質問文に対して、前記テンプレートに対して予め定められた前記質問文の前記対話行為タイプを付与するようにすることができる。

本発明の対話方法は、入力部、ユーザ発話理解部、対話管理部、及び発話選択部を含む対話装置における対話方法であって、前記入力部が、ユーザの発話を受け付けるステップと、前記ユーザ発話理解部は、前記ユーザの発話から、前記対話行為タイプを推定するステップと、前記対話管理部は、前記ユーザ発話理解部によって推定された前記対話行為タイプに基づいて、エージェント発話の対話行為タイプを選択するステップと、前記発話選択部が、本発明の質問文生成方法によって生成された前記質問文を記憶した発話候補データベースから、前記対話管理部によって選択された前記エージェント発話の対話行為タイプが付与された質問文を、前記エージェント発話として選択するステップと、を備えている。

本発明の対話装置は、ユーザの発話を受け付ける入力部と、前記ユーザの発話から、前記対話行為タイプを推定するユーザ発話理解部と、前記ユーザ発話理解部によって推定された前記対話行為タイプに基づいて、エージェント発話の対話行為タイプを選択する対話管理部と、本発明の質問文生成装置によって生成された前記質問文を記憶した発話候補データベースから、前記対話管理部によって選択された前記エージェント発話の対話行為タイプが付与された質問文を、前記エージェント発話として選択する発話選択部と、を備えている。

本発明に係るプログラムは、本発明の質問文生成方法、あるいは本発明の対話方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。

以上説明したように、本発明の質問文生成方法、装置、及びプログラムによれば、入力されたユーザの発話から、述語項構造を抽出すると共に、対話行為タイプを推定し、推定された対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザの発話について、述語項構造と、自己開示に対応する対話行為タイプ毎に予め定められたテンプレートとから、ユーザに対する質問文を生成することにより、ユーザ毎に異なる質問文を生成することができる、という効果が得られる。

また、本発明の対話方法、装置、及びプログラムによれば、ユーザの発話から、対話行為タイプを推定し、推定された対話行為タイプに基づいて、エージェント発話の対話行為タイプを選択し、発話候補データベースから、選択されたエージェント発話の対話行為タイプが付与された質問文を、エージェント発話として選択することにより、ユーザ毎に異なる質問をすることができる、という効果が得られる。

本発明の実施の形態に係る対話装置の構成の一例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態のユーザ履歴データベースに格納されるデータの一例を示す図である。 本発明の実施の形態の発話候補データベースに格納されるデータの一例を示す図である。 本発明の実施の形態に係る対話処理ルーチンのフローチャートの一例である。 本発明の第２の実施の形態のユーザ履歴データベースに格納されるデータの一例を示す図である。 従来技術を説明するための図である。

＜概要＞
まず、本発明の実施の形態の概要について説明する。

本発明の実施の形態は、ユーザとの社会的対話を行うための対話装置に関し、特にユーザの発話に対する質問文を、ユーザとの対話履歴に関連づけて発話する技術に関するものである。

本発明の実施の形態では、ユーザ毎の対話履歴に関連づけた質問文の生成を行う。
具体的には、本発明の実施の形態では、ユーザに意見や感想を聞いたり、ユーザが好きなものを聞いたりする等のユーザ自身への質問文を生成する際に、「○○についてどう思いますか？」、「何が好きですか？」や「趣味は何ですか？」などありきたりな質問をするのではなく、ユーザとエージェントとの対話履歴中の関連する情報を利用して、「××は良いと言っていましたが、○○もいいと思いますか？」、「××の他には何が好きですか？」「××以外には趣味は何ですか？」と質問する。

これによって、ユーザに対して「自分のことを覚えていてくれているんだ」という満足感を与えるだけでなく、対話の中でより自然にユーザへ質問を投げることが可能となる。

［第１の実施の形態］
＜対話装置のシステム構成＞
以下、図面を参照して本発明の第１の実施の形態を詳細に説明する。図１は、本実施の形態に係る対話装置の構成の一例を示す図である。なお、本発明の実施の形態では、ユーザとエージェントとが対話を行うものとする。ユーザはエージェントに対して発話を発し、当該発話は対話装置に入力される。また、エージェントは、対話装置によって出力された発話をユーザに対して発するものとする。

本実施の形態に係る対話装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する対話処理ルーチンを実行するためのプログラム及び各種データを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成されている。また、記憶手段としてＨＤＤを設けてもよい。

このコンピュータは、機能的には、図１に示すように、入力部１０、演算部２０、及び出力部４０を含んだ構成で表わすことができる。

入力部１０は、ユーザの発話の入力を受け付ける。

演算部２０は、ユーザ発話理解部２２と、データベース更新部２４と、ユーザ履歴データベース２６と、質問文生成部２８と、発話候補データベース３０と、対話管理部３２と、発話選択部３４とを備えている。

ユーザ発話理解部２２は、入力部１０によって受け付けたユーザの発話から、述語項構造を抽出すると共に、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定する。述語項構造は、述語と当該述語に対応する格の要素である格要素との組み合わせである。
具体的には、ユーザ発話理解部２２は、ユーザがエージェントに対して発した発話の入力を受け付け、当該発話に対して形態素解析、述語項構造解析、焦点抽出、及び対話行為タイプの推定の各処理を行う。

ユーザ発話理解部２２は、まず、入力部１０によって受け付けた発話に対して形態素解析を行う。次に、ユーザ発話理解部２２は、形態素解析結果に基づいて当該発話の係り受け解析を行い、形態素解析結果と係り受け解析結果とに基づいて、述語項構造解析を行って、当該発話の述語項構造を取得する。

例えば、「ラーメンが好きです。」というユーザの発話が入力された場合、ユーザ発話理解部２２は、「ラーメン（名詞）/が（助詞）/好き（名詞:形容）/です（判定詞）」というように、形態素解析を行う。そして、ユーザ発話理解部２２は、形態素解析結果に基づいて、当該発話に対して係り受け解析を行い、形態素解析結果及び係り受け解析結果に基づいて、述語項構造解析によって、「ラーメン：が：好き」という述語項構造を得る。

また、ユーザ発話理解部２２は、入力部１０によって受け付けた発話の焦点を抽出する。焦点とは、対話における話題を表す単語である。例えば、ユーザ発話理解部２２は、入力部１０によって受け付けた発話の述語項構造解析結果に基づいて、提題助詞の「は」で示される名詞や、ガ格・ヲ格で提示される名詞を焦点として抽出する。
例えば、ユーザ発話理解部２２は、形態素解析結果に基づいて、焦点抽出によって、「ラーメン」を当該発話の焦点として抽出する。

そして、ユーザ発話理解部２２は、入力部１０によって受け付けた発話の対話行為タイプを推定する。例えば、ユーザ発話理解部２２は、当該発話内の単語に基づいて、単語特徴量を抽出し、当該単語特徴量から、対話行為タイプを推定する推定器を用いて、対話行為タイプを推定する。ここで、推定器は、機械学習の手法によって予め構築しておけばよい。例えば、文書分類で一般的に用いられる手法である、サポートベクトルマシンなどを用いて構築することができる。

例えば、ユーザ発話理解部２２は、形態素解析結果に基づいて、対話行為推定によって、当該発話が発話者自身のことを伝える対話行為タイプである「自己開示_評価＋」を推定する。

データベース更新部２４は、ユーザ発話理解部２２によって推定された対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプである当該ユーザの発話について、抽出された述語項構造と推定された対話行為タイプとの組み合わせを、後述するユーザ履歴データベース２６に格納する。

具体的には、データベース更新部２４は、ユーザ発話理解部２２によって抽出された述語項構造と、対話行為タイプとに基づいて、対話行為タイプがユーザ自身のことを発話しているという意味の「自己開示」から始まる場合に、該当する述語項構造を、後述するユーザ履歴データベース２６へ格納する。例えば、上述の例では、データベース更新部２４は、自己開示_評価＋の「ラーメン：が：好き」をユーザ履歴データベース２６に格納する。

ユーザ履歴データベース２６には、対話行為タイプが「自己開示」から始まる対話行為タイプである場合の、対話行為タイプと述語項構造との組み合わせが格納される。ユーザ履歴データベース２６に格納されるデータの一例を、図２に示す。

質問文生成部２８は、ユーザ履歴データベース２６に格納された述語項構造と対話行為タイプとの組み合わせに基づいて、対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザの発話について、述語項構造と、自己開示に対応する対話行為タイプ毎に予め定められたテンプレートとから、ユーザに対する質問文を生成する。
また、質問文生成部２８は、ユーザに対する質問文を生成し、当該質問文に対して、テンプレートに対して予め定められた質問文の対話行為タイプを付与する。

質問文生成部２８は、ユーザ履歴データベース２６に格納された対話行為タイプと述語項構造との組み合わせの各々について、話題を変えたり、広げたりするための質問文を生成する。具体的には、質問文生成部２８は、質問文を生成する際、発話生成のテンプレートを用意しておき、ユーザ履歴データベース２６に格納されている述語項構造の情報をテンプレートの空白部分に埋め込み、質問文と当該質問文の対話行為タイプとの組み合わせを出力する。

例えば、テンプレートとして、「ＩＦ 対話行為タイプ＝自己開示＿評価＋ ＴＨＥＮ ＜項＞の他に何＜格＞＜述語＞ですか？（対話行為タイプ＝質問＿評価＋）」を用いると、ユーザ履歴データベース２６中の対話行為タイプ「自己開示＿評価＋」及び述語項構造の組み合わせから、例えば、「ラーメンの他に何が好きですか？」という質問文が生成され、対話行為タイプ「質問＿評価＋」が付与される。

他にも、テンプレートとして、「ＩＦ 対話行為タイプ＝自己開示＿経験 ＴＨＥＮ ＜項＞以外にはどこに＜述語＞ことがありますか？（対話行為タイプ＝質問＿経験）」を用いると、「イギリス以外にはどこに行ったことがありますか？」という質問文が生成され、対話行為タイプ「質問＿経験」が付与される。

そして、質問文生成部２８は、生成した質問文と対話行為タイプの組み合わせの各々を、発話候補データベース３０に格納する。なお、発話候補データベース３０には、焦点＝＊として、質問文と対話行為タイプとの組み合わせが格納される。焦点が”＊”のものは、後述する発話選択部３４によるエージェント発話の選択において、どんな焦点でもよいという意味を表す。

発話候補データベース３０に格納された質問文と対話行為タイプの組み合わせの各々は、後述する発話選択部３４によって選択される。

発話候補データベース３０には、エージェントがユーザに対して発するためのエージェント発話の候補が複数記憶されている。エージェント発話の候補は、焦点と対話行為タイプと発話文との組み合わせを表すデータである。図３に発話候補データベース３０に格納されるエージェント発話の候補の一例を示す。発話候補データベース３０に格納されているエージェント発話の候補には、質問文生成部２８によって生成された質問文が含まれている。

対話管理部３２は、ユーザ発話理解部２２によって推定された対話行為タイプに基づいて、エージェント発話の対話行為タイプを選択する。対話管理部３２は、ユーザ発話理解部２２によって抽出された対話行為タイプに基づいて、次のエージェントの発話としてふさわしい対話行為タイプを選択する。具体的には、対話管理部３２は、３３種類の対話行為タイプを、直前とその前の対話行為タイプから選択する（詳細については上記特許文献１を参照。）。例えば、上記の例の場合では、直前の発話の対話行為タイプが「自己開示＿評価＋」なので、対話行為タイプ「質問＿評価＋」が次のエージェント発話の対話行為タイプとして選ばれる。

発話選択部３４は、発話候補データベース３０から、対話管理部３２によって選択されたエージェント発話の対話行為タイプが付与され、かつユーザ発話理解部２２によって抽出された焦点に対応する発話文を、エージェント発話として選択する。
例えば、発話選択部３４は、上記の例の場合に、ユーザ発話理解部２２によって抽出された焦点情報「ラーメン」と、対話管理部３２によって決定された次のエージェント発話の対話行為タイプ「質問＿評価＋」とを含む検索クエリを用いて、発話候補データベース３０から検索する。例えば、上記の例の場合では、図３に示す「何系が好きですか？」や「何が好きですか？」が選択される。上記の例では、焦点が”＊”のものは、エージェント発話の選択において、どんな焦点でもよいという意味を表す。なお、例えば「何系が好きですか？」はラーメンの話題を深掘りするための質問であり、「何が好きですか？」は話題を変えたり、広げたりするための質問である。

出力部４０は、発話選択部３４によって選択されたエージェント発話を出力する。出力部４０によって出力された発話は、エージェントによってユーザに対して発せられる。

＜対話装置１００の動作＞
次に、本実施の形態に係る対話装置１００の作用について説明する。まず、ユーザとエージェントとの対話が開始されると、対話装置１００によって、図４に示す対話処理ルーチンが実行される。対話処理ルーチンは、ユーザの発話が発せられる毎に実行される。

まず、ステップＳ１００において、入力部１０によって、ユーザの発話の入力を受け付ける。

次に、ステップＳ１０２において、ユーザ発話理解部２２によって、上記ステップＳ１００で受け付けたユーザの発話から、述語項構造を抽出すると共に、焦点を抽出し、対話行為タイプを推定する。

ステップＳ１０４において、データベース更新部２４によって、上記ステップＳ１０２で推定された対話行為タイプが、自己開示に対応する対話行為タイプであるか否かを判定する。上記ステップＳ１０２で推定された対話行為タイプが、自己開示に対応する対話行為タイプである場合には、ステップＳ１０６へ進む。一方、上記ステップＳ１０２で推定された対話行為タイプが、自己開示に対応する対話行為タイプでない場合には、ステップＳ１１０へ移行する。

ステップＳ１０６において、データベース更新部２４によって、上記ステップＳ１０２で抽出された述語項構造と推定された対話行為タイプとの組み合わせを、ユーザ履歴データベース２６に格納する。

ステップＳ１０８において、質問文生成部２８によって、上記ステップＳ１０６でユーザ履歴データベース２６に格納された述語項構造と対話行為タイプとの組み合わせに基づいて、述語項構造と、当該対話行為タイプに対して予め定められたテンプレートとから、ユーザに対する質問文を生成する。また、質問文生成部２８によって、生成した当該質問文に対して、当該テンプレートに対して予め定められた質問文の対話行為タイプを付与して、発話候補データベース３０に格納する。

ステップＳ１１０において、対話管理部３２によって、上記ステップＳ１０２で推定された対話行為タイプに基づいて、エージェント発話の対話行為タイプを選択する。

そして、ステップＳ１１２において、発話選択部３４によって、発話候補データベース３０から、上記ステップＳ１１０で選択されたエージェント発話の対話行為タイプが付与され、かつ上記ステップＳ１０２で抽出された焦点に対応する発話を、エージェント発話として選択する。

そして、ステップＳ１１４において、出力部４０によって、上記ステップＳ１１２で選択されたエージェント発話を出力して、対話処理ルーチンを終了する。

出力部４０によって出力された発話は、エージェントによってユーザに対して発せられる。

以上説明したように、本実施の形態に係る対話装置１００によれば、入力されたユーザの発話から、述語項構造を抽出すると共に、対話行為タイプを推定し、推定された対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザの発話について、述語項構造と、自己開示に対応する対話行為タイプ毎に予め定められたテンプレートとから、ユーザに対する質問文を生成することにより、ユーザ毎に異なる質問文を生成することができる。

また、ユーザの発話から、対話行為タイプを推定し、推定された対話行為タイプに基づいて、エージェント発話の対話行為タイプを選択し、発話候補データベース３０から、選択されたエージェント発話の対話行為タイプが付与された質問文を、エージェント発話として選択することにより、ユーザ毎に異なる質問をすることができる。

また、ユーザ毎の個別の話題等について考慮できるので、システムからユーザに意見や感想を聞いたり、ユーザが好きなものを聞いたりする等のユーザ自身への質問に関して、過去の対話を関連づけ、ユーザ毎に異なる質問をすることが可能となる。

［第２の実施の形態］
＜システム構成＞
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態に係る対話装置の構成は、第１の実施の形態と同様の構成となるため、同一符号を付して説明を省略する。

第２の実施の形態では、ユーザとエージェントとの対話における焦点を、生成された質問文に付与する点が、第１の実施の形態と異なっている。

第２の実施の形態に係る対話装置のデータベース更新部２４は、ユーザ発話理解部２２によって推定された対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザの発話について、抽出された述語項構造と、抽出された焦点と、推定された対話行為タイプとの組み合わせを、ユーザ履歴データベース２６に格納する。

ユーザ履歴データベース２６には、対話行為タイプが「自己開示」から始まる対話行為タイプである場合の、焦点と対話行為タイプと述語項構造との組み合わせが格納される。ユーザ履歴データベース２６に格納されるデータの一例を、図５に示す。

質問文生成部２８は、ユーザ履歴データベース２６に格納された述語項構造と対話行為タイプとの組み合わせに基づいて、対話行為タイプが自己開示に対応する対話行為タイプであるユーザの発話について、述語項構造と、自己開示に対応する対話行為タイプ毎に予め定められたテンプレートとから、ユーザに対する質問文を生成する。
また、質問文生成部２８は、ユーザに対する質問文を生成し、当該質問文に対して、テンプレートに対して予め定められた質問文の対話行為タイプ、及びユーザ履歴データベース２６に格納された焦点を付与する。
そして、質問文生成部２８は、生成された質問文と対話行為タイプと焦点との組み合わせを、発話候補データベース３０に格納する。

なお、第２の実施の形態に係る対話装置の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

以上説明したように、第２の実施の形態に係る対話装置によれば、ユーザの発話から、焦点を抽出し、対話行為タイプを推定し、推定された対話行為タイプに基づいて、エージェント発話の対話行為タイプを選択し、発話候補データベース３０から、選択されたエージェント発話の対話行為タイプ、及び抽出された焦点が付与された質問文を、エージェント発話として選択することにより、ユーザ毎に異なる質問をすることができる。

なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。

また、上記実施の形態では、ユーザ履歴データベース２６、及び発話候補データベース３０を備えている場合について説明したが、例えばユーザ履歴データベース２６、及び発話候補データベース３０の少なくとも１つが対話装置の外部装置に設けられ、対話装置は、外部装置と通信手段を用いて通信することにより、ユーザ履歴データベース２６、及び発話候補データベース３０の少なくとも１つを参照するようにしてもよい。

また、上記実施の形態では、発話選択部３４は、発話候補データベース３０から、対話管理部３２によって選択されたエージェント発話の対話行為タイプが付与され、かつユーザ発話理解部２２によって抽出された焦点に対応する発話文を、エージェント発話として選択する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、発話選択部３４は、ユーザ発話理解部２２によって抽出された焦点を用いずに、発話候補データベース３０から、対話管理部３２によって選択されたエージェント発話の対話行為タイプが付与された発話文を、エージェント発話として選択してもよい。

また、上記実施の形態では、エージェント発話の選択処理と質問文の生成処理とを１つの装置として構成する場合を例に説明したが、エージェント発話の選択処理と質問文の生成処理とを別々の装置として構成してもよい。エージェント発話の選択処理と質問文の生成処理とを別々の装置として構成する場合には、例えば、ユーザ発話理解部２２、対話管理部３２、発話候補データベース３０、及び発話選択部３４を含む対話装置を構成し、ユーザ発話理解部２２、データベース更新部２４、ユーザ履歴データベース２６、質問文生成部２８、及び発話候補データベース３０を含む質問文生成装置を構成する。

また、上述の対話装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、コンピュータシステムは、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。

また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。

１０ 入力部
２０ 演算部
２２ ユーザ発話理解部
２４ データベース更新部
２６ ユーザ履歴データベース
２８ 質問文生成部
３０ 発話候補データベース
３２ 対話管理部
３４ 発話選択部
４０ 出力部
１００ 対話装置

Claims (6)

1. ユーザ発話理解部及び質問文生成部を含む質問文生成装置における質問文生成方法であって、
   前記ユーザ発話理解部が、入力されたユーザの発話から、述語と前記述語に対応する格の要素である格要素との組み合わせである述語項構造を抽出すると共に、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定するステップと、
   前記質問文生成部が、前記ユーザ発話理解部によって抽出された前記述語項構造と推定された前記対話行為タイプとに基づいて、推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザの発話について、前記述語項構造と、前記自己開示に対応する前記対話行為タイプ毎に予め定められたテンプレートとから、前記ユーザに対する質問文を生成するステップと、
   を含む質問文生成方法。
2. 前記質問文生成部が前記ユーザに対する質問文を生成するステップは、前記述語項構造と、前記予め定められたテンプレートとから、前記ユーザに対する質問文を生成し、前記質問文に対して、前記テンプレートに対して予め定められた前記質問文の前記対話行為タイプを付与する
   請求項１記載の質問文生成方法。
3. 入力部、ユーザ発話理解部、対話管理部、及び発話選択部を含む対話装置における対話方法であって、
   前記入力部が、ユーザの発話を受け付けるステップと、
   前記ユーザ発話理解部は、前記ユーザの発話から、前記対話行為タイプを推定するステップと、
   前記対話管理部は、前記ユーザ発話理解部によって推定された前記対話行為タイプに基づいて、エージェント発話の対話行為タイプを選択するステップと、
   前記発話選択部が、請求項２記載の質問文生成方法によって生成された前記質問文を記憶した発話候補データベースから、前記対話管理部によって選択された前記エージェント発話の対話行為タイプが付与された質問文を、前記エージェント発話として選択するステップと、
   を含む対話方法。
4. 入力されたユーザの発話から、述語と前記述語に対応する格の要素である格要素との組み合わせである述語項構造を抽出すると共に、対話における発話の意図を表す対話行為タイプを推定するユーザ発話理解部と、
   前記ユーザ発話理解部によって抽出された前記述語項構造と推定された前記対話行為タイプとに基づいて、推定された前記対話行為タイプが自己開示に対応する前記対話行為タイプである前記ユーザの発話について、前記述語項構造と、前記自己開示に対応する前記対話行為タイプ毎に予め定められたテンプレートとから、前記ユーザに対する質問文を生成する質問文生成部と、
   を含む質問文生成装置。
5. ユーザの発話を受け付ける入力部と、
   前記ユーザの発話から、前記対話行為タイプを推定するユーザ発話理解部と、
   前記ユーザ発話理解部によって推定された前記対話行為タイプに基づいて、エージェント発話の対話行為タイプを選択する対話管理部と、
   請求項３記載の質問文生成装置によって生成された前記質問文を記憶した発話候補データベースから、前記対話管理部によって選択された前記エージェント発話の対話行為タイプが付与された質問文を、前記エージェント発話として選択する発話選択部と、
   を含む対話装置。
6. 請求項１又は請求項２記載の質問文生成方法、あるいは請求項３記載の対話方法の各ステップを、コンピュータに実行させるためのプログラム。