JP2023145092A

JP2023145092A - 対話システム、対話方法及び対話プログラム

Info

Publication number: JP2023145092A
Application number: JP2022052377A
Authority: JP
Inventors: 尚史福江; Naofumi Fukue; 裕太平山; Yuta HIRAYAMA; 敬介森; Keisuke Mori; 勇樹山本; Yuki Yamamoto; 敬真福岡; Takamasa Fukuoka; 智史三浦; Tomohito Miura
Original assignee: NATIONAL CANCER CENTER; TIS Inc
Current assignee: NATIONAL CANCER CENTER; TIS Inc
Priority date: 2022-03-28
Filing date: 2022-03-28
Publication date: 2023-10-11
Anticipated expiration: 2042-03-28
Also published as: JP7171000B1

Abstract

【課題】ユーザの発言を傾聴する対話システム、対話方法及び対話プログラムを提供する。【解決手段】音声又はテキストによるユーザの発言に基づいて生成される文字列を取得する文字列取得部と、用語ごとに設定される重み情報に基づいて、文字列に含まれる、症状に関する少なくとも１つの第１の症状用語を抽出する第１症状用語抽出部と、症状と症状用語との対応関係を示す対応関係情報に基づいて、少なくとも１つの第１の症状用語に対応する症状を特定する症状特定部と、対応関係情報に基づいて、発言に対応してユーザに返答するための返答用文字列であって、特定される症状に対応する少なくとも１つの第２の症状用語を含む返答用文字列を、音声又はテキストによりユーザに提供する返答部と、を備える対話システム。【選択図】図１

Description

本発明は、対話システム、対話方法及び対話プログラムに関する。

従来、対話システムを用いて、ユーザの症状を診断し、医療提供につなげる技術が知られている。

例えば、特許文献１に記載されているコミュニケーションロボットは、マイクロホンから入力されたユーザの音声を認識し、マイクロホンから入力された音声の音響的特徴に基づいてユーザの生体状態を推定し、スピーカから音声を出力する。

特開第２０１７－１００２２１号公報

しかしながら、特許文献１に記載されているコミュニケーションロボットでは、ユーザの生体状態を推定することができるものの、ユーザの発言を傾聴し、ユーザを精神的にサポートすることができない。

そこで、本発明は、ユーザの発言を傾聴する対話システムを提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る対話システムは、音声又はテキストによるユーザの発言に基づいて生成される文字列を取得する文字列取得部と、用語ごとに設定される重み情報に基づいて、文字列に含まれる、症状に関する少なくとも１つの第１の症状用語を抽出する第１症状用語抽出部と、症状と症状用語との対応関係を示す対応関係情報に基づいて、少なくとも１つの第１の症状用語に対応する症状を特定する症状特定部と、対応関係情報に基づいて、発言に対応してユーザに返答するための返答用文字列であって、特定される症状に対応する少なくとも１つの第２の症状用語を含む返答用文字列を、音声又はテキストによりユーザに提供する返答部と、を備える対話システム。

本発明の一態様に係る対話方法は、コンピュータが、音声又はテキストによるユーザの発言に基づいて生成される文字列を取得し、用語ごとに設定される重み情報に基づいて、文字列に含まれる、症状に関する少なくとも１つの第１の症状用語を抽出し、症状と症状用語との対応関係を示す対応関係情報に基づいて、少なくとも１つの第１の症状用語に対応する症状を特定し、対応関係情報に基づいて、発言に対応してユーザに返答するための返答用文字列であって、特定される症状に対応する少なくとも１つの第２の症状用語を含む返答用文字列を、音声又はテキストによりユーザに提供する。

本発明の一態様に係る対話プログラムは、コンピュータに、音声又はテキストによるユーザの発言に基づいて生成される文字列を取得する文字列取得部と、用語ごとに設定される重み情報に基づいて、文字列に含まれる、症状に関する少なくとも１つの第１の症状用語を抽出する取得用語抽出部と、症状と症状用語との対応関係を示す対応関係情報に基づいて、少なくとも１つの第１の症状用語に対応する症状を特定する症状特定部と、対応関係情報に基づいて、発言に対応してユーザに返答するための返答用文字列であって、特定される症状に対応する少なくとも１つの第２の症状用語を含む返答用文字列を、音声又はテキストによりユーザに提供する返答部と、を実現させる。

なお、本発明において、「部」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その「部」が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの「部」や装置が有する機能が２つ以上の物理的手段や装置により実現されても、２つ以上の「部」や装置の機能が１つの物理的手段や装置により実現されてもよい。

本発明によれば、ユーザの発言を傾聴する対話システムを提供することが可能となる。

本発明の一実施形態である対話システム１００の構成を示す図である。記憶部１１１に記憶される文字列情報の例を示す図である。記憶部１１１に記憶される重み情報の例を示す図である。記憶部１１１に記憶される第１症状用語情報の例を示す図である。記憶部１１１に記憶される対応関係情報の例を示す図である。記憶部１１１に記憶される第２症状用語情報の例を示す図である。節記憶部１４１に記憶される情報の例を示す図である。返答記憶部１４４に記憶される情報の例を示す図である。対話システム１００における処理の例を示すフローチャートである。

添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態である対話システム１００の構成を示す図である。対話システム１００は、情報処理システム２００とインターネット等のネットワークを介して通信可能に接続されるシステムである。

対話システム１００は、ユーザと、音声又はテキストによる対話を行うシステムである。
対話システム１００は、音声又はテキストによるユーザの発言を文字列として取得し、取得した文字列に含まれる症状に関する第１の症状用語に基づいて第２の症状用語を抽出し、第２の症状用語を含む返答用文字列をユーザに提供して、ユーザと対話を行う。また、対話システム１００は、第１の症状用語に基づいて特定される症状に関する情報を、情報処理システム２００に提供することができる。対話システム１００の詳細については後述する。

情報処理システム２００は、対話システム１００において特定される症状に関する情報を、対話システム１００から取得する情報処理システムである。情報処理システム２００は、例えば、医療機関や医師、看護師、介護士等が利用する端末やサーバであってもよく、また、例えば家族等、ユーザと密接な関係にある者が利用する端末やサーバであってもよい。

続いて、対話システム１００の詳細について説明する。対話システム１００は、記憶部１１１、音声認識部１２１、文字列取得部１２２、第１症状用語抽出部１３１、症状特定部１３２、第２症状用語抽出部１３３、節記憶部１４１、返答用文字列生成部１４２、返答部１４３、返答記憶部１４４、外部提供部１５１、用語登録部１５２を備える。対話システム１００を構成するコンピュータは、プロセッサ及び記憶領域を備える。図１に示す各部は、例えば、記憶領域を用いたり、記憶領域に格納されたプログラムをプロセッサが実行したりすることにより実現することができる。

記憶部１１１は、対話システム１００において処理される情報を記憶する。記憶部１１１は、例えば、後述する、文字列情報、第１症状用語情報、重み情報、対応関係情報、第２症状用語情報を記憶することができる。

音声認識部１２１は、ユーザの発話を取得して、文字列を生成し、生成した文字列を後述する文字列取得部１２２に提供する。音声認識部１２１は、音声認識技術を用いて、ユーザの発話から文字列を生成することができる。

音声認識部１２１は、ユーザの発話に含まれる所定の音声（例えば、「ねえ」等の呼びかけ）の後に続くユーザの発話を文字列として生成してもよい。また、音声認識部１２１は、対話システム１００からユーザに提供される文字列（例えば、「気分はいかがですか」等の問いかけ）の後に続くユーザの発話を文字列として生成してもよい。

文字列取得部１２２は、音声又はテキストによるユーザの発言に基づいて生成される文字列を取得し、取得した文字列を示す文字列情報を記憶部１１１に格納する。

なお、文字列取得部１２２は、ユーザの発言が音声による発話である場合、音声認識部１２１によってユーザの発話に基づいて生成された文字列を取得してもよい。また、文字列取得部１２２は、ユーザの発言がテキストで入力される場合、例えば、対話システム１００とインターネット等のネットワークを介して通信可能に接続される、ユーザが利用するユーザ装置から、ユーザの発言に対応するテキストを取得してもよい。

図２は、記憶部１１１に記憶される文字列情報の例を示す図である。記憶部１１１に記憶される情報は、例えば、文字列ＩＤ及び文字列情報を含む。

文字列ＩＤは、文字列取得部１２２が取得する文字列を識別する文字列識別情報である。文字列情報は、文字列取得部１２２が取得する文字列を示す情報である。

第１症状用語抽出部１３１は、用語ごとに設定される重み情報に基づいて、文字列に含まれる、症状に関する少なくとも１つの第１の症状用語を抽出し、抽出される少なくとも１つの第１の症状用語を記憶部１１１に格納する。

ここで、症状用語は、症状に関する用語であり、例えば、「吐き気」「むかむか」「頭痛」等の症状を示す用語であってもよい。また、症状用語は、「頭」「胸」等の部位を示す部位用語であってもよく、また、「とても」「少し」等の程度を示す程度用語であってもよい。

重み情報は、用語に対応付けられた、第１の症状用語として抽出する際の度合いを示す重みを示す情報である。なお、重み情報に含まれる用語は、症状用語であってもよく、症状用語以外の用語であってもよい。

具体的には、第１症状用語抽出部１３１は、例えば、まず、文字列取得部１２２が取得した文字列について、所定の自然言語処理技術に基づく形態素解析を行う。その後、形態素解析によって生成される複数の形態素のそれぞれと、記憶部１１１に記憶される重み情報とに基づいて、症状に関する少なくとも１つの第１の症状用語として抽出する。このとき、第１症状用語抽出部１３１は、例えば、形態素と形態素に対応する重みを入力として所定の評価値を出力する用語抽出モデルを用いて、一定値以上の評価値を出力する形態素を、症状に関する少なくとも１つの第１の症状用語として抽出することができる。

このように、第１症状用語抽出部１３１は、用語ごとに設定される重み情報を用いて、文字列に含まれる、ユーザの症状に関する第１の症状用語を抽出する。

図３は、記憶部１１１に記憶される重み情報の例を示す図である。記憶部１１１に記憶される情報は、例えば、用語ＩＤ、用語情報、重み情報を含む。

用語ＩＤは、記憶部１１１に記憶される重み情報に対応する用語を識別する用語識別情報である。用語情報は、記憶部１１１に記憶される重み情報に対応する用語を示す情報である。重み情報は、用語に対応する重みを示す情報である。

図４は、記憶部１１１に記憶される第１症状用語情報の例を示す図である。記憶部１１１に記憶される情報は、例えば、文字列ＩＤ及び第１症状用語情報を含む。ここで、第１症状用語情報は、第１症状用語抽出部１３１によって抽出された少なくとも１つの第１の症状用語を示す情報である。

なお、記憶部１１１は、１つの文字列ＩＤに複数の第１の症状用語を対応付けて、第１症状用語情報を記憶してもよい。また、記憶部１１１は、用語抽出モデルに基づいて算出される評価値の順と対応付けて、複数の第１の症状用語を記憶してもよい。

症状特定部１３２は、症状と症状用語との対応関係を示す、後述する対応関係情報に基づいて、少なくとも１つの第１の症状用語に対応する症状を特定し、特定される症状を記憶部１１１に格納する。

ここで、対応関係情報は、症状と症状用語の対応関係を示す情報である。なお、対応関係情報は、１つの症状に複数の症状用語が対応する情報であってもよい。また、対応関係情報は、対応する症状と症状用語が同じ文字列であってもよい。すなわち、１つの症状「吐き気」に、３つの症状用語「吐き気」、「むかむか」、「嘔吐感」が対応してもよい。

また、対応関係情報は、所定の機械学習モデルに関する情報であってもよい。すなわち、対応関係情報は、症状用語を入力として、所定の演算により、対応する症状を出力するモデルを示す情報であってもよく、また、症状を入力として、所定の演算により、対応する症状用語を出力するモデルを示す情報であってもよい。

図５は、記憶部１１１に記憶される対応関係情報の例を示す図である。記憶部１１１に記憶される情報は、例えば、症状情報及び症状用語情報を含む。

症状情報は、症状を示す情報である。症状用語情報は、症状用語を示す情報である。

記憶部１１１に記憶される対応関係情報は、１つの症状に複数の症状用語が対応する情報であってもよい。また、対応関係情報は、対応する症状と症状用語が同じ文字列であってもよい。すなわち、１つの症状「吐き気」に、３つの症状用語「吐き気」、「むかむか」、「嘔吐感」が対応してもよい。

このように、症状特定部１３２は、症状と症状用語の対応関係を示す対応関係情報に基づいて、少なくとも１つの第１の症状用語に対応する症状を特定する。すなわち、第１の症状用語が「むかむか」である場合、症状特定部１３２は、対応関係情報に基づいて、症状「吐き気」を特定する。

症状特定部１３２は、特定した症状を記憶部１１１に格納する。症状特定部１３２は、例えば、文字列取得部１２２が取得した文字列情報と対応付けて、特定した症状を記憶部１１１に格納する。このとき、症状特定部１３２は、文字列取得部１２２が取得した文字列情報に対応する文字列ＩＤと対応付けて、特定した症状を記憶部１１１に格納してもよい。

第２症状用語抽出部１３３は、対応関係情報に基づいて、症状特定部１３２によって特定された症状に対応する、少なくとも１つの第２の症状用語を抽出し、記憶部１１１に格納する。

すなわち、第２症状用語抽出部１３３は、例えば、症状特定部１３２によって特定された症状が「吐き気」である場合、対応関係情報に基づいて、対応する症状用語「吐き気」、「むかむか」、「嘔吐感」のうち少なくとも１つを第２の症状用語として抽出することができる。

第２症状用語抽出部１３３は、症状特定部１３２によって特定された症状に対応する症状用語が複数の症状用語である場合、当該複数の症状用語及び、第１症状用語抽出部１３１によって抽出される少なくとも１つの第１の症状用語に基づいて、当該複数の症状用語のうち少なくとも１つの第２の症状用語を抽出することができる。

このとき、第２症状用語抽出部１３３は、当該複数の症状用語のうち、第１の症状用語と異なる少なくとも１つの第２の症状用語を抽出することができる。また、第２症状用語抽出部１３３は、当該複数の症状用語のうち、第１の症状用語と同一の少なくとも１つの第２の症状用語を抽出することができる。

すなわち、第２症状用語抽出部１３３は、例えば、第１の症状用語が「むかむか」である場合、症状特定部１３２によって特定された症状「吐き気」に対応する症状用語「吐き気」、「むかむか」、「嘔吐感」のうち、第１の症状用語「むかむか」と異なる症状用語「吐き気」及び「嘔吐感」の少なくともいずれかを第２の症状用語として抽出することができ、また、第１の症状用語「むかむか」と同一の症状用語「むかむか」を第２の症状用語として抽出することができる。

従来、例えば、末期のがん等の完治が難しい疾患や精神疾患の患者や高齢者等に対し、メンタルケアが行われている。メンタルケアにおいては、ユーザ（例えば、患者）が他者（例えば、ケアを行う人やシステム）に寄り添われていることを実感できることが重要であり、例えば、ユーザ（例えば、患者）が、自身の発言を傾聴されていると実感できることが重要である。ユーザへの傾聴を実現する手法として、例えば、ユーザの発言や当該発言に含まれる用語を言い換えて繰り返す手法や、ユーザの発言や当該発言に含まれる用語をそのまま繰り返す手法がある。ユーザは、自身の発言をそのまま繰り返されたり、言い換えて繰り返されたりすることで、対話内容が機械的に生成された印象を受けず、自身の発言が傾聴されていると実感する。なお、ユーザ自身の性格や発言時の精神状態、疾患の状況等に応じて、ユーザへの傾聴を実現するための適切な手法は変わりうる。

第２症状用語抽出部１３３は、当該複数の症状用語のうち、第１の症状用語と異なる少なくとも１つの第２の症状用語を抽出することで、ユーザの発言を言い換えて繰り返す対話システム１００を実現し、また、当該複数の症状用語のうち、第１の症状用語と同一の少なくとも１つの第２の症状用語を抽出することで、ユーザの発言をそのまま繰り返す対話システム１００を実現することができる。これにより、ユーザの発言を傾聴する対話システム１００を実現することができる。

また、第２症状用語抽出部１３３は、症状特定部１３２によって特定された症状に対応する症状用語が複数の症状用語である場合、当該複数の症状用語の数に基づいて、当該複数の症状用語のうち少なくとも１つの第２の症状用語を抽出することができる。

すなわち、例えば、第２症状用語抽出部１３３は、当該複数の症状用語の数が所定の値より大きい場合、当該複数の症状用語のうちから少なくとも１つの第２の症状用語を無作為に抽出し、また、当該複数の症状用語の数が所定の値より小さい場合、当該複数の症状用語のうち、第１の症状用語と異なる少なくとも１つの第２の症状用語を抽出してもよい。これにより、ユーザは、第２の症状用語が機械的に抽出された印象を受けず、自身の発言が傾聴されていると実感することができる。

また、第２症状用語抽出部１３３は、症状特定部１３２によって特定される症状に基づいて、当該複数の症状用語のうち少なくとも１つの第２の症状用語を抽出することができる。

すなわち、第２症状用語抽出部１３３は、特定される症状が軽い症状であるとき、症状が軽いことを暗に示すような第２の症状用語を抽出することができる。また、第２症状用語抽出部１３３は、特定される症状が重い症状であるとき、症状が重いことを暗に示すような第２の症状用語を抽出することができる。具体的には、第２症状用語抽出部１３３は、例えば、症状が「軽い咳」のとき、症状用語「咳」や「いがいが」を第２の症状用語として抽出することができ、また、例えば、症状が「重い咳」のとき、症状用語「咳き込む」を第２の症状用語として抽出することができる。

また、第２症状用語抽出部１３３は、後述する返答記憶部１４４を参照して、返答記憶部１４４に記憶される所定の条件に基づいて、当該複数の症状用語のうち、少なくとも１つの第２の症状用語を抽出することができる。

ここで、所定の条件は、例えば、症状用語それぞれの、後述する返答用文字列としてユーザに提供された時期や、所定の期間内に返答用文字列としてユーザに提供された回数に関する条件である。

所定の条件が、例えば、「過去の一定期間内に、一回以上提供」である場合、第２症状用語抽出部１３３は、返答記憶部１４４を参照して、例えば、返答用文字列に含まれる第２の症状用語として当該期間内にユーザに提供されたことがある症状用語と異なる症状用語を、第２の症状用語として抽出してもよい。

すなわち、第２症状用語抽出部１３３は、過去の所定の期間内に、症状用語「むかむか」及び「嘔吐感」をユーザに返答として提供している場合、症状用語「吐き気」（すなわち、症状用語「むかむか」及び「嘔吐感」と異なる症状用語）を第２の症状用語として抽出してもよい。これにより、対話システム１００は、短い期間の間に同一の症状用語を第２の症状用語として抽出しないようにすることができ、ユーザは、第２の症状用語が機械的に抽出された印象を受けず、自身の発言が傾聴されていると実感することができる。

図６は、記憶部１１１に記憶される第２症状用語情報の例を示す図である。記憶部１１１に記憶される情報は、例えば、文字列ＩＤ、第２症状用語情報を含む。ここで、第２症状用語情報は、第２の症状用語を示す情報である。

節記憶部１４１は、用語と組み合わせることによって文の少なくとも一部を生成することが可能となる、少なくとも１つの文節からなる節を示す少なくとも１つの節情報を記録する。

ここで、節は、「するんですね」や「しちゃうんですね」等の少なくとも１つの文節からなり、用語と組み合わせることによって文の少なくとも一部となる。例えば、症状用語「吐き気」及び節「するんですね」を組み合わせることによって、文「吐き気がするんですね」を生成することができる。なお、用語及び節の組み合わせに際して、適宜、文字又は文字列（例えば、助詞「が」）が付加されてもよい。

図７は、節記憶部１４１に記憶される節情報の例を示す図である。記憶部１１１に記憶される情報は、例えば、節ＩＤ、節情報を含む。

返答用文字列生成部１４２は、ユーザの発言に対応してユーザに返答するための返答用文字列であって、特定される症状に対応する少なくとも１つの第２の症状用語を含む返答用文字列を生成する。

具体的には、返答用文字列生成部１４２は、記憶部１１１及び節記憶部１４１を参照して、少なくとも１つの第２の症状用語及び少なくとも１つの節情報を組み合わせて、返答用文字列を生成することができる。なお、返答用文字列生成部１４２は、第２の症状用語及び節情報の組み合わせに際して、適宜、文字又は文字列（例えば、助詞「が」等）を付加してもよい

また、返答用文字列生成部１４２は、節記憶部１４１に記憶される複数の節情報から無作為に抽出される節情報を、第２の症状用語と組み合わせて、返答用文字列を生成してもよい。これにより、ユーザは、返答用文字列が機械的に生成された印象を受けず、自身の発言が傾聴されていると実感することができる。

また、返答用文字列生成部１４２は、後述する返答記憶部１４４を参照して、所定の条件に基づいて、過去の所定の期間内に、後述する返答部１４３によってユーザに提供した返答用文字列に含まれる節と異なる節を示す節情報を、節記憶部１４１に記憶される複数の節情報のうちから抽出して、返答用文字列を生成してもよい。これにより、ユーザは、返答用文字列が機械的に生成された印象を受けず、自身の発言が傾聴されていると実感することができる。

また、返答用文字列生成部１４２は、症状特定部１３２によって特定された症状に基づいて節記憶部１４１に記憶される複数の節情報から抽出される節情報を、第２の症状用語と組み合わせて、返答用文字列を生成してもよい。

すなわち、返答用文字列生成部１４２は、例えば、症状特定部１３２によって特定された症状が重篤な疾患に関わるものである場合、節記憶部１４１に記憶される複数の節情報のうち、厳かな表現が用いられている節（例えば、節「してしまうのですね」）を示す節情報を抽出してもよい。これにより、ユーザは、自身の症状に応じて異なる返答を受けることができ、自身の発言が傾聴されていると実感することができる。

返答部１４３は、返答用文字列生成部１４２によって生成された返答用文字列を、音声又はテキストによりユーザに提供し、提供した返答用文字列を返答記憶部１４４に格納する。返答部１４３がテキストにより返答用文字列を提供する場合、返答部１４３は、例えば、ユーザが利用するユーザ装置に対し、返答用文字列を提供してもよい。

図８は、返答記憶部１４４に記憶される情報の例を示す図である。返答記憶部１４４に記憶される情報は、例えば、返答ＩＤ、文字列ＩＤ、返答用文字列情報を含む。ここで、返答用文字列情報は、返答用文字列を示す情報である。

なお、返答記憶部１４４は、返答用文字列情報と対応付けて、さらに、所定の情報（例えば、返答用文字列がユーザに提供された時刻）を記憶してもよい。また、返答記憶部１４４は、返答用文字列情報を記憶せずに、返答用文字列として組み合わされた第２の症状用語及び、節情報の少なくとも一方を記憶してもよい。

外部提供部１５１は、症状特定部１３２によって特定される症状を情報処理システム２００に提供する。

また、外部提供部１５１は、対話システム１００とユーザとの対話の内容（すなわち、例えば、文字列取得部１２２が取得した文字列情報や、返答用文字列生成部１４２が生成した返答用文字列）を、情報処理システム２００に提供してもよい。これにより、情報処理システム２００の管理者や操作者（例えば、医師や看護師、介護士、家族等）は、ユーザ（例えば、患者）の対話記録に基づいて、ユーザへのケア（例えば、医療・介護サービスや日常のサポート）を行うことができる。

用語登録部１５２は、第１症状用語抽出部１３１によって抽出された少なくとも１つの第１の症状用語が対応関係情報に含まれていない場合、当該含まれていない少なくとも１つの第１の症状用語を、所定の症状と対応付けて対応関係情報に登録し、記憶部１１１に記憶される対応関係情報を更新する。

用語登録部１５２は、例えば、機械学習モデルに基づいて、対応関係情報に含まれていない第１の症状用語を所定の症状と対応付けてもよく、また、対話システム１００のシステム管理者の操作に基づいて、対応関係情報に含まれていない第１の症状用語を所定の症状と対応付けてもよい。

図９は、対話システム１００における処理の例を示すフローチャートである。

まず、音声認識部１２１が、ユーザの発言に基づいて文字列を生成する。文字列取得部１２２が、ユーザの発言に基づく文字列を取得する（Ｓ９０１）。なお、文字列取得部１２２は、テキストにより、ユーザの発言を取得してもよい。続いて、第１症状用語抽出部１３１が、文字列に含まれる、症状に関する少なくとも１つの第１の症状用語を抽出する（Ｓ９０２）。症状特定部１３２が、対応関係情報に基づいて、少なくとも１つの第１の症状用語に対応する症状を特定する（Ｓ９０３）。

第２症状用語抽出部１３３が、対応関係情報に基づいて、特定された症状に対応する少なくとも１つの第２の症状用語を抽出する（Ｓ９０４）。返答用文字列生成部１４２が、少なくとも１つの第２の症状用語及び節記憶部１４１に記憶される節情報に基づいて、返答用文字列を生成する（Ｓ９０５）。返答部１４３が、音声又はテキストにより、返答用文字列をユーザに提供する（Ｓ９０６）。

以上、本発明の一実施形態について説明した。対話システム１００は、ユーザの発言に基づいて生成される文字列に含まれる少なくとも１つの第１の症状用語を抽出し、少なくとも１つの第１の症状用語に対応する症状を特定し、症状に対応する少なくとも１つの第２の症状用語を含む返答用文字列をユーザに提供することができる。これにより、ユーザの発言を傾聴する対話システムを実現することが可能となる。

また、対話システム１００は、症状に対応する第２の症状用語が複数の症状用語である場合、第１の症状用語及び複数の症状用語に基づいて、複数の症状用語のうち少なくとも１つの第２の症状用語を抽出することができる。このとき、対話システム１００は、第１の症状用語と同一の第２の症状用語を抽出することができ、また、第１の症状用語と異なる第２の症状用語を抽出することができる。これにより、ユーザは、自身の発言した症状用語が返答用文字列において再度使用されることで、自身の発言が傾聴されていると実感でき、また、自身の発言した症状用語と異なる症状用語が返答用文字列において使用されることで、返答用文字列が機械的に生成された印象を受けず、自身の発言が傾聴されていると実感することができる。

また、対話システム１００は、第１の症状用語によって特定される症状に基づいて、複数の症状用語のうち少なくとも１つの第２の症状用語を抽出することができる。これにより、特定される症状や対応する疾患を考慮して、ユーザの心情に配慮した対話を実現することができる。

また、対話システム１００は、返答記憶部１４４を参照して、返答記憶部１４４に記憶されている所定の情報に対応する所定の条件に基づいて、複数の症状用語のうち少なくとも１つの第２の症状用語を抽出することができる。これにより、対話システム１００は、過去にユーザに返答した内容を考慮して、返答用文字列をユーザに提供することができ、ユーザは、返答用文字列が機械的に生成された印象を受けず、自身の発言が傾聴されていると実感することができる。

また、対話システム１００は、第１の症状用語が対応関係情報に含まれていない場合、当該含まれていない第１の症状用語を、所定の症状と対応付けて対応関係情報に登録することができる。これにより、対話システム１００は、ユーザの発言を学習して、対話可能な症状を追加することで、より高精度にユーザの発言を傾聴することができる。

また、対話システム１００は、節記憶部１４１を参照して、少なくとも１つの節情報及び少なくとも１つの第２の症状用語を組み合わせて、返答用文字列を生成することができる。これにより、ユーザの発言を傾聴する対話システムを実現することが可能となる。

また、対話システム１００は、ユーザの発話を取得して、文字列を生成することができる。これにより、ユーザは、音声により、対話システム１００と対話することができる。

また、対話システム１００は、第１の症状用語に基づいて特定される症状を、情報処理システム２００に提供することができる。これにより、情報処理システム２００の管理者や操作者は、対話システム１００とユーザとの対話に基づいて、ユーザへのケアを行うことができる。

なお、本実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更／改良され得るととともに、本発明にはその等価物も含まれる。

１００対話システム、１１１記憶部、１２１音声認識部、１２２文字列取得部、１３１第１症状用語抽出部、１３２症状特定部、１３３第２症状用語抽出部、１４１節記憶部、１４２返答用文字列生成部、１４３返答部、１４４返答記憶部、１５１外部提供部、１５２用語登録部、２００情報処理システム

Claims

音声又はテキストによるユーザの発言に基づいて生成される文字列を取得する文字列取得部と、
用語ごとに設定される重み情報に基づいて、前記文字列に含まれる、症状に関する少なくとも１つの第１の症状用語を抽出する第１症状用語抽出部と、
症状と症状用語との対応関係を示す対応関係情報に基づいて、前記少なくとも１つの第１の症状用語に対応する前記症状を特定する症状特定部と、
前記対応関係情報に基づいて、前記発言に対応して前記ユーザに返答するための返答用文字列であって、前記特定される症状に対応する少なくとも１つの第２の症状用語を含む返答用文字列を、音声又はテキストにより前記ユーザに提供する返答部と、
を備える対話システム。
前記対応関係情報において、前記少なくとも１つの第２の症状用語が複数の症状用語である場合、前記少なくとも１つの第１の症状用語及び前記複数の症状用語に基づいて、前記複数の症状用語のうち前記少なくとも１つの第２の症状用語を抽出する第２症状用語抽出部をさらに備える、請求項１に記載の対話システム。
前記第２症状用語抽出部は、前記特定される症状にさらに基づいて、前記複数の症状用語のうち前記少なくとも１つの第２の症状用語を抽出する、請求項２に記載に対話システム。
前記第２症状用語抽出部は、前記複数の症状用語のうち、前記少なくとも１つの第１の症状用語と異なる前記少なくとも１つの第２の症状用語を抽出する、請求項２又は３に記載の対話システム。
前記第２症状用語抽出部は、前記複数の症状用語のうち、前記少なくとも１つの第１の症状用語と同一の前記少なくとも１つの第２の症状用語を抽出する、請求項２～４のいずれか一項に記載の対話システム。
前記第２症状用語抽出部は、前記抽出される少なくとも１つの第２の症状用語を所定の情報と対応付けて記録する返答記憶部を参照して、前記所定の情報に対応する所定の条件に基づいて、前記複数の症状用語のうち前記少なくとも１つの第２の症状用語を抽出する、請求項２～５のいずれか一項に記載の対話システム。
前記少なくとも１つの第１の症状用語が前記対応関係情報に含まれていない場合、前記含まれていない少なくとも１つの第１の症状用語を、所定の症状と対応付けて前記対応関係情報に登録する用語登録部をさらに備える、請求項１～６のいずれか一項に記載の対話システム。
用語と組み合わせることによって文の少なくとも一部を生成することが可能となる、少なくとも１つの文節からなる節を示す少なくとも１つの節情報を記録する節記憶部を参照して、前記少なくとも１つの節情報及び前記少なくとも１つの第２の症状用語を組み合わせて、前記返答用文字列を生成する返答用文字列生成部をさらに備え、
前記返答部は、前記生成される返答用文字列を音声又はテキストにより前記ユーザに提供する、
請求項１～７のいずれか一項に記載の対話システム。
前記ユーザの発話を取得して、前記文字列を生成する音声認識部をさらに備え、
前記文字列取得部は、前記生成される文字列を取得する、
請求項１～８のいずれか一項に記載の対話システム。
前記特定される症状を外部の情報処理システムに提供する外部提供部をさらに備える、請求項１～９のいずれか一項に記載の対話システム。
コンピュータが、
音声又はテキストによるユーザの発言に基づいて生成される文字列を取得し、
用語ごとに設定される重み情報に基づいて、前記文字列に含まれる、症状に関する少なくとも１つの第１の症状用語を抽出し、
症状と症状用語との対応関係を示す対応関係情報に基づいて、前記少なくとも１つの第１の症状用語に対応する前記症状を特定し、
前記対応関係情報に基づいて、前記発言に対応して前記ユーザに返答するための返答用文字列であって、前記特定される症状に対応する少なくとも１つの第２の症状用語を含む返答用文字列を、音声又はテキストにより前記ユーザに提供する、
対話方法。
コンピュータに、
音声又はテキストによるユーザの発言に基づいて生成される文字列を取得する文字列取得部と、
用語ごとに設定される重み情報に基づいて、前記文字列に含まれる、症状に関する少なくとも１つの第１の症状用語を抽出する第１症状用語抽出部と、
症状と症状用語との対応関係を示す対応関係情報に基づいて、前記少なくとも１つの第１の症状用語に対応する前記症状を特定する症状特定部と、
前記対応関係情報に基づいて、前記発言に対応して前記ユーザに返答するための返答用文字列であって、前記特定される症状に対応する少なくとも１つの第２の症状用語を含む返答用文字列を、音声又はテキストにより前記ユーザに提供する返答部と、
を実現させるための対話プログラム。