JP2849342B2

JP2849342B2 - 対話活性化装置

Info

Publication number: JP2849342B2
Application number: JP6279446A
Authority: JP
Inventors: 一志西本
Original assignee: Ei Tei Aaru Tsushin Shisutemu Kenkyusho Kk
Current assignee: Ei Tei Aaru Tsushin Shisutemu Kenkyusho Kk
Priority date: 1994-11-14
Filing date: 1994-11-14
Publication date: 1999-01-20
Anticipated expiration: 2014-01-20
Also published as: JPH08137875A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、対話活性化装置に関
し、特に、複数の話者間での対話を活性化することがで
きるような対話活性化装置に関する。

【０００２】

【従来の技術および発明が解決しようとする課題】従来
においては、複数の人々の間で対話が行なわれている場
合に、その対話を活性化できるような装置は存在しなか
った。

【０００３】一方、近年バーチャルリアリティ技術を応
用した臨場感通信会議システムの研究が行なわれてい
る。この臨場感会議システムは、３次元コンピュータグ
ラフィックスによって生成される仮想空間を会議の
「場」として提供することにより、従来のＴＶ会議シス
テムのような単なる音声・映像の認識にとどまらず、実
空間に存在する人物に仮想空間の人物の雰囲気を伝える
ことや、また仮想物体を互いに遠隔地にいる会議参加者
が操作することによる高度な協調作業を可能とているも
のである。

【０００４】そして、この臨場感会議システムを「発想
の場」としてより高度に応用するための研究も進められ
ており、そのような応用の１つとして、その発想の場で
画期的な発想を得るためのきっかけを得るようなものが
望まれている。その例として、発想支援システムという
ものが研究されている。

【０００５】ところで、このような発想支援システムが
複数の人々の間で行なえる対話に対して適用されるため
には、その対話を実時間で処理する必要がある。しかし
ながら、そのような対話の処理、たとえば話題転換およ
び話題の同定を行なえるような技術は従来においてなか
った。

【０００６】以上のことをまとめると、従来において
は、複数の人々の間で行なわれる対話を活性化できるよ
うな技術は存在しなかった。

【０００７】ゆえに、本発明の目的は、複数の人々の間
で行なわれる対話を活性化することができるような対話
活性化装置を提供することである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】この発明による対話活性
化装置は、データベースと、話者監視手段と、話者履歴
記録手段とを備える。データベースは、話者に提示され
るべき情報を蓄積する。話者監視手段は、いずれの話者
が発話しているかを監視する。話者履歴記録手段は、話
者監視手段の監視結果に基づいて発話した話者の履歴を
記録し、かつ、履歴に基づいて発話頻度が他の話者の発
話頻度よりも少ない不活発話者を検出したとき、データ
ベースから情報を読出して話者に提示する。

【０００９】好ましくは、上記話者監視手段はさらに話
題を同定する。上記対話活性化装置はさらに、想起情報
抽出手段を備える。想起情報抽出手段は、話者監視手段
により同定された話題から連想される事項を想起する。
上記話者履歴記録手段は、不活発話者を検出したとき、
想起情報抽出手段により想起された事項に基づいてデー
タベースから情報を読出して話者に提示する。

【００１０】好ましくは、上記対話活性化装置はさら
に、興味データベースを備える。興味データベースは、
各話者が興味を有する事項を蓄積する。上記話者履歴記
録手段は、興味データベースに蓄積された事項のうち不
活発話者が興味を有する事項に基づいてデータベースか
ら情報を読出して話者に提示する。

【００１１】この発明によるもう１つの対話活性化装置
は、データベースと、時間監視手段と、時間記録手段と
を備える。データベースは、話者に提示されるべき情報
を蓄積する。時間監視手段は、話者の発話開始時刻およ
び発話終了時刻を監視する。時間記録手段は、時間監視
手段の監視結果に基づいて発話開始時刻および発話終了
時刻を記録し、かつ、前回の発話終了時刻から今回の発
話開始時刻までの時間が所定の時間よりも長い無発話期
間を検出したとき、データベースから情報を読出して話
者に提示する。

【００１２】好ましくは、上記時間監視手段はさらに話
題を同定する。上記対話活性化装置はさらに、想起情報
抽出手段を備える。想起情報抽出手段は、時間監視手段
により同定された話題から連想される事項を想起する。
上記時間記録手段は、無発話期間を検出したとき、想起
情報抽出手段により想起された事項に基づいてデータベ
ースから情報を読出して話者に提示する。

【００１３】この発明によるさらにもう１つの対話活性
化装置は、データベースと、話題転換検出手段と、話題
膠着監視手段とを備える。データベースは、話者に提示
されるべき情報を蓄積する。話題転換検出手段は、話題
の転換を検出する。話題膠着監視手段は、話題転換検出
手段の検出結果に基づいて話題が膠着しているか否かを
監視し、かつ、話題の膠着を検出したとき、データベー
スから情報を読出して話者に提示する。好ましくは、上
記話題転換検出手段はさらに話題を同定する。上記対話
活性化装置はさらに、想起情報抽出手段を備える。想起
情報抽出手段は、話題転換検出手段により同定された話
題から連想される事項を想起する。上記話題膠着監視手
段は、話題の膠着を検出したとき、想起情報抽出手段に
より想起された事項に基づいてデータベースから情報を
読出して話者に提示する。

【００１４】

【００１５】

【作用】この発明による対話活性化装置は、いずれの話
者が発話しているかを監視し、その監視した話者の履歴
を記録するとともに、その履歴に現われることの少ない
話者が存在することに応じてその話者が発話するような
データを提示して、複数の話者間での対話を活性化する
ことができる。

【００１６】好ましくは、上記対話活性化装置は、その
履歴に現われることの少ない話者が発話するような興味
に偏ったデータを提示して、複数の話者の対話を活性化
することができる。

【００１７】この発明によるもう１つの対話活性化装置
は、それぞれの話者が発話しているその開始時刻とその
終了時刻とを監視して抽出し、そしてその発話の開始時
刻および終了時刻を記録紙、前回発話の終了時刻から今
回発話の開始時刻間の時間が大きくなることに応じてた
とえば沈黙期間を減らすような対話を活性化するために
必要なデータを提示し、複数の話者間での対話を活性化
することができる。

【００１８】この発明によるさらにもう１つの対話活性
化装置は、対話内における話題転換の有無を検出し、そ
の検出結果に応じて対話内における話題の膠着を監視
し、その監視結果に応じて対話を活性化するために必要
なデータを提示して、複数の話者間での対話を活性化す
ることができる。

【００１９】好ましくは、上記対話活性化装置は、話題
を同定し、同定結果から連想されるデータを提示して、
複数の話者間での対話を発散させて活性化することがで
きる。

【００２０】

【実施例】図１は、この発明の第１の実施例による対話
活性化装置の概略ブロック図である。

【００２１】図１を参照して、人々の間で行なわれる対
話を活性化する対話活性化装置５０１は、ユーザインタ
ーフェース５０３と、話者監視装置５０５と、話者履歴
部５０７と、データベース部５０９とを含む。

【００２２】ユーザインターフェース５０３には、各話
者の発話が入力される。話者監視装置５０５は、いずれ
の話者が発話をしているかを監視する。その監視結果が
話者履歴部５０７に与えられる。話者履歴部５０７は、
話者監視装置５０５の監視結果である話者の履歴を記録
する。たとえば、話者がＡ，ＢおよびＣいたとすれば、
ＡＢＣＡＣＡＡＣＣのようにその話者の履歴を記録す
る。

【００２３】ここで、話者履歴部５０７に記録された話
者の履歴には、話者Ｂが一度記録された後には記録され
ていない。したがって、話者Ａ，Ｂ，Ｃの中には、話者
Ｂのように対話に参加していないような話者が存在す
る。この場合、話者履歴部５０７は、データベース５０
９から話者Ｂが対話に参加するような対話を活性化する
データをユーザインターフェース５０３から話者達に提
供できるように指示する。このように、データベース部
５０９から対話を活性化するためのデータが出力される
ために、データベース部５０９は種々のデータを蓄積し
ている。このデータベース部５０９は、一般的なデータ
ベースが用いられればよい。

【００２４】このようにして、いずれの話者が発話して
いるかを監視することで、対話に参加していないような
話者を検出でき、その参加していないような話者が発話
できるようなデータが提示されて、対話が活性化され
る。

【００２５】図２は、この発明の第２の実施例による対
話活性化装置の概略ブロック図である。

【００２６】図２を参照して、対話活性化装置５５１
は、図１に示した実施例の構成に加えて、新たな構成が
付加されている。すなわち、対話活性化装置５５１は、
ユーザインターフェース５０３、話者監視装置５０５、
話者履歴部５０７およびデータベース部５０９に加え
て、興味データベース５５３を備えている。

【００２７】この興味データベース５５３は、対話を行
なっている話者がＡ、Ｂ、Ｃであれば、話者Ａが興味を
有していることがらについてのデータを記憶し、同様に
話者ＢおよびＣのそれぞれの興味のあるデータを保持し
ている。

【００２８】これによって、話者履歴部５０７からたと
えば前述のように話者Ｂが発話していないような情報が
興味データベース５５３に与えられ、興味データベース
５５３からは話者Ｂが興味を有しているデータがデータ
ベース部５０９に与えられる。したがって、データベー
ス部５０９は、話者履歴部５０７が出力する不活性な話
者の興味に関する情報を興味データベース５５３から獲
得し、これを使用することによってユーザインターフェ
ース５０３を介して話者Ｂの興味に偏ったデータを提示
することができる。

【００２９】これにより、話者Ｂは自分の興味に関する
話題について発話でき、対話の活性化が行なわれる。

【００３０】図３は、この発明の第３の実施例による対
話活性化装置の概略ブロック図である。

【００３１】図３を参照して、対話活性化装置６０１
は、ユーザインターフェース６０３と、発話推移時間監
視装置６０５と、発話推移時間当りカウント装置６０７
と、データベース部６０９とを含む。

【００３２】ユーザインターフェース６０３には各話者
の発話が与えられる。そして、発話推移時間監視装置６
０５は、各発話の開始時刻および終了時刻を監視する。
これによって、各発話が発せられている間の推移時間が
監視される。この推移時間が発話推移時間当りカウント
装置６０７に与えられる。

【００３３】発話推移時間当りカウント装置６０７は、
各発話の開始時刻および終了時刻を記録し、前回発話の
終了時刻から今回発話の開始時刻間の時間をカウントす
る。このように前回発話の終了時刻から今回発話の開始
時刻間の時間が大きい場合には、話題があまりないか、
あるいは一通り現在の話題に対する対話が収束してしま
った状態になっているものと思われる。したがって、発
話推移時間当りカウント装置６０７は、このように前回
発話の終了時刻から今回発話の開始時刻間の時間間隔が
大きい場合に、データベース部６０９から対話を活性化
するために必要なデータをユーザインターフェース６０
３を介して話者に提示させる。

【００３４】これにより、対話が非活性状態にあること
が時間的情報から検出され、その検出結果に基づき何ら
かのデータが話者に提示される。話者はこの提示された
データによって触発され、新たな話題が得られることに
よって以後の対話が活性化される。

【００３５】図４は、この発明の第４の実施例による対
話活性化装置の概略ブロック図である。

【００３６】図４を参照して、対話活性化装置６５１
は、ユーザインターフェース６５３と、対話処理部１
と、話題膠着監視装置６５７と、データベース部６５９
とを含む。

【００３７】ユーザインターフェース６５３には各話者
の発話が入力される。そして、さらに各発話は対話処理
部１に与えられる。対話処理部１は後で説明するような
処理を行ない、話題の転換の有無を検出する。そして、
話題膠着監視装置６５７は、与えられた話題転換の有無
によって話題が膠着しているか否かを監視する。話題膠
着監視装置６５７は、話題が膠着していると判断する場
合には、データベース部６５９からユーザインターフェ
ース６５３を介して話題膠着を解消するようなデータを
話者に提示させる。

【００３８】図４に示す対話処理部１は、特に話題転換
の有無を実時間で行なえる。したがって、データベース
部６５９からユーザインターフェース６５３を介して与
えられるデータは、ほぼ実時間で話者に提供される。以
下、対話処理部１について詳しく説明する。

【００３９】図５は、図４の対話処理部の内部構成を示
した概略ブロック図である。図５を参照して、人々の間
で行なわれる対話を処理する対話処理部１は、対話入力
部３と、形態素解析部５と、話題転換要因抽出部７と、
話題候補語抽出部９と、解析情報統計処理部１１と、単
語の話題転換寄与指数演算部１３と、話題転換尤度評価
部１５とを含む。

【００４０】対話入力部３は、対話を行なっている人々
のそれぞれの発話を対話処理部１本体に入力する。対話
入力部３は、テキスト入力装置１９で構成される。テキ
スト入力装置１９は、人々の発話内容をテキスト形式で
装置本体に入力する。たとえば、テキスト入力装置１９
が音声認識装置で構成された場合には、人々のうちの話
者の音声による発話に対して音声認識を行ない、その発
話内容をテキスト形式に変換して形態素解析部５に出力
する。また、テキスト入力装置１９には、キーボードな
どが用いられてもよく、用いられたキーボードによって
話者の発話内容がテキスト形式に変換されて形態素解析
部５に与えられてもよい。さらに、テキスト入力装置１
９は、人々の間で行なわれる手話や点字に対しての対話
の発話内容を入力してもよい。

【００４１】形態素解析部５は、単語辞書２１を有して
いる。そして、単語辞書２１を用いて、形態素解析部５
は、対話入力部３でテキスト化された発話文を単語に分
解する。その後、形態素解析部５は、分解された単語の
品詞を決定する。そして、形態素解析部５は、単語品詞
リストを話題転換要因抽出部７、話題候補語抽出部９お
よび解析情報統計処理部１１に与える。

【００４２】話題転換要因抽出部７は、予め定められた
話題転換要因規則２２を知識として有している。そし
て、形態素解析部５が決定した単語の品詞に転換要因規
則２２を利用して、話題転換を発生させやすい単語の検
出を行なう。たとえば、そのような単語としては、クル
ーワード（話変わって、ところで、など）、疑問文、ま
たは相手を特定する語もしくは言回しなどが挙げられ
る。そして、話題転換要因抽出部７は、たとえばクルー
ワードの有無を話題転換尤度評価部１５に与える。

【００４３】話題候補語抽出部９は話題化規則２３を知
識として有している。そして、形態素解析部５が決定し
た単語の品詞にその話題化規則２３が適用されて、規則
に当てはまる構文が発話中から検出される。そして、検
出が行なわれたことで、その構文を指示する話題候補が
得られ、話題候補語リストが解析情報統計処理部１１に
出力される。

【００４４】解析情報統計処理部１１は、形態素解析部
５、話題候補語抽出部９、後で説明する単語の話題転換
寄与数演算部１３、および後で説明する話題転換尤度評
価部１５で得られる情報を基に、統計処理を行なう。そ
して、統計処理後に得られる各話題候補語の転換寄与指
数および話題候補語の数／有無を話題転換尤度評価部１
５に与える。

【００４５】単語の話題転換寄与指数演算部１３は、解
析情報統計処理部１１で得られる、入力された名詞の出
現回数、最も最近にその語が使用されてからの経過時間
に基づいて、所定の方法によってその語の話題転換寄与
指数を演算して解析情報統計処理部１１に出力する。

【００４６】話題転換尤度評価部１５は、解析情報統計
処理部１１が統計処理することで得られた話題候補語の
数／有無および各話題候補語の転換寄与指数と、話題転
換要因抽出部７で得られたたとえばクルーワードの有無
に基づいて、現在の発話において話題転換が発生してい
るかどうかを評価する。そして、その評価結果によって
話題転換の有無２５が得られる。また、話題転換したか
否かは、解析情報統計処理部１１にも与えられる。

【００４７】次に、動作について簡単に説明する。ま
ず、対話入力部３に入力された発話が、テキスト入力装
置１９によってコンピュータ処理可能な形式（テキス
ト）に変換される。そして、変換されたテキストは形態
素解析部５に与えられる。

【００４８】次に、形態素解析部５は、単語辞書２１を
使用して、入力された発話を解析して単語に分解し、各
単語の品詞を決定する。解析結果である単語品詞リスト
は、話題転換要因抽出部７、話題候補語抽出部９および
解析情報統計処理部１１に与えられる。

【００４９】次に、話題転換要因抽出部７は、形態素解
析部５の解析結果中に話題の転換を促す語（句）が現れ
ているかどうかを話題転換要因規則２２に従ってチェッ
クする。そのような語（句）が検出されれば、話題転換
要因抽出部７は解析情報統計処理部１１に通知する。

【００５０】話題候補語抽出部９は、形態素解析部５の
解析結果に話題化規則２３を適用し、規則に一致する構
文が発見されれば、その構文が指示する話題候補語を抽
出して、解析情報統計処理部１１に与える。

【００５１】解析情報統計処理部１１は、対話入力部
３、形態素解析部５、話題転換要因抽出部７、話題候補
抽出部９から入力される情報に基づき、単語／文／発話
単位に各量の統計を取る。また、形態素解析部５および
話題候補語抽出部９のそれぞれから名詞および話題候補
語が入力されて、その後の出現回数と、初出語でない場
合は前回に出現してからの経過時間を単語の話題転換寄
与指数演算部１３に与える。そして、単語の話題転換寄
与指数演算部１３の演算結果を受取って、その値も統計
処理する。

【００５２】単語の話題転換寄与指数演算部１３は、解
析情報統計処理部１１から入力されるある語の出現回数
と前回に出現してからの経過時間を用いて、その語が話
題の転換発生に寄与する度合を計算し、結果を解析情報
統計処理部１１に与える。

【００５３】話題転換尤度評価部１５は、解析情報統計
処理部１１からたとえば話題転換候補語の数／有無や各
話題候補語の転換寄与指数のような各種の統計情報、話
題転換要因抽出部７から与えられるたとえばクルーワー
ドの有無のような話題転換要因に基づき、所定の評価手
法によって現在の発話において話題転換があったかどう
かを評価する。その評価結果は、解析情報統計処理部１
１に与えられる。また、話題転換尤度評価部１５は、話
題の転換の有無を話題膠着監視装置６５７に通知する。

【００５４】このような対話処理部１によって、目的指
向型の対話のみならず、特に目的を持たない自由展開型
の対話に適用可能である話題転換の有無が検出される。
また、モデルや話題分野に応じた辞書などの対話の内容
に依存する部分が処理の中で存在しないため、どんな分
野の話題に対しても変更する必要のない装置が提供され
る。これは、対話の構造、内容の分野などが一切仮定さ
れず、話題の転換の検出が実際の人間から獲得されたヒ
ューリスティックなルールに基づいて行なわれているた
めである。さらに、話題転換の検出が時間遅れなく行な
われる。

【００５５】図６は、この発明の第５の実施例による対
話活性化装置の概略ブロック図である。

【００５６】図６を参照して、対話活性化装置７０１
は、ユーザインターフェース７０３と、対話処理部１０
１と、話題膠着監視装置７０７と、データベース部７０
９とを含む。

【００５７】この実施例においては、特に対話処理部１
０１とデータベース部７０９とが特徴とされる。すなわ
ち、対話処理部１０１は、ユーザインターフェース７０
３を介して入力される発話をテキスト化し、その後単語
品詞リストを作成してデータベース部７０９に与える。
また、対話処理部１０１は、後で説明する処理を行なっ
て話題の同定と話題転換の有無とを決定し、それらを表
わす出力を話題膠着監視装置７０７に与える。

【００５８】話題膠着監視装置７０７は、与えられた話
題と話題転換の有無とから話題が膠着しているかを監視
し、その監視結果をデータベース部７０９に与える。デ
ータベース部７０９は、後で説明する門外漢の役割を果
たすデータベースであり、話者の対話を発散させるよう
なデータをユーザインターフェース７０３から話者に提
示するためのものである。

【００５９】以下、この実施例の特徴的な構成である対
話処理部１０１とデータベース部７０９について詳しく
説明する。

【００６０】図７は、対話処理部の内部構成を示した概
略ブロック図である。図７を参照して、この対話処理部
１０１は、対話入力部１０３と、形態素解析部１０５
と、話題転換要因抽出部１０７と、話題候補語抽出部１
０９と、解析情報統計処理部１１１と、単語の話題転換
寄与指数演算部１１３と、話題転換尤度評価部１１５
と、話題語同定部１１７とを含む。

【００６１】図５に示した対話処理部１と異なる部分に
ついて特に説明する。対話入力部１０３は、テキスト入
力装置１９に加え、話者監視装置１１９と、発話推移時
間監視装置１２１とを含む。話者監視装置１１９には、
人々の発話が入力されており、話者監視装置１１９は現
在の話者が誰であるかを監視して、その監視結果を示す
話者ＩＤを解析情報統計処理部１１１に与える。発話推
移時間監視装置１２１には、人々の発話が入力されてお
り、発話推移時間監視装置１２１は発話行為に係る時間
情報を獲得する。そのような時間情報としては、現在の
発話の開始時刻と、現在の発話の終了時刻とが挙げられ
る。これらの情報は解析情報統計処理部１１１に与えら
れる。

【００６２】次に、形態素解析部１０５は、単語辞書２
１に加え、対比語辞書１２３と、同義語辞書１２５とを
有する。したがって、形態素解析部１０５は、対比語辞
書１２３を用いて対比語（反意語）を検出する。同様
に、形態素解析部１０５は、同義語辞書１２５を用いて
同義語を検出する。そして、形態素解析部１０５の対比
語辞書１２３で得られた対比語リストは、解析情報統計
処理部１１１および後で説明する話題語同定部１１７に
与えられる。さらに、形態素解析部１０５の同義語辞書
１２５で得られた同義語リストは、話題転換要因抽出部
１０７および話題語同定部１１７に与えられる。

【００６３】話題転換要因抽出部１０７は、話題転換要
因規則２２を用いて、以下のような話題転換要因を抽出
して話題転換尤度評価部１１５に与える。すなわち、図
５の対話処理部１で示したクルーワードの有無のみなら
ず、疑問文か否か、相手特定語の有無、同義語の数／有
無、指示語の数／有無、接続詞の数／有無を話題転換尤
度評価部１１５に与える。クルーワードの有無、疑問文
か否か、相手特定語の有無、指示語の数／有無および接
続詞の数／有無は、単語辞書２１によって与えられた単
語品詞リストから、得られる。同義語の数／有無は、同
義語辞書１２５から得られた同義語リストによって得ら
れる。

【００６４】話題候補語抽出部１０９は、図５の話題候
補語抽出部９とほぼ同様であり、得られた話題候補語リ
ストを解析情報統計処理部１１１だけでなく、話題語同
定部１１７にも与える。

【００６５】次に、解析情報統計処理部１１１は、図５
の解析情報統計処理部１１よりも多くの統計処理結果を
得て、それを話題転換尤度評価部１１５に与える。ま
ず、与えられた単語品詞リストに従って、解析情報統計
処理部１１１は、話題候補語の数／有無、各話題候補語
の転換寄与指数だけでなく、初出語の数／有無、初出語
かつ話題候補語の数／有無、各初出語の転換寄与指数を
話題転換尤度評価部１１５に与える。また、対話入力部
１０３に話者監視装置１１９および発話推移時間監視装
置１２１が加わったこと、形態素解析部１０５に対比語
辞書１２３が加わったことに伴って、解析情報統計処理
部１１１は以下のような統計情報を得て話題転換尤度評
価部１１５に与える。

【００６６】まず、形態素解析部１０５に対比語辞書１
２３が加わったことに伴って、前文対比語の数／有無の
情報が得られ、それを話題転換尤度評価部１１５に与え
る。対話入力部１０３に話者監視装置１１９および発話
推移時間監視装置１２１が加わったことに伴って、解析
情報統計処理部１１１は、話者の交代の有無、前話題転
換からの経過時間、現発話者の前発話からの経過時間、
現発話の発話時間、および前発話終了から現発話開始ま
での時間に関する情報を得て、それを話題転換尤度評価
部１１５に与える。

【００６７】次に、単語の話題転換寄与指数演算部１１
３は、解析情報統計処理部１１１が話題転換尤度評価部
１１５に各話題候補の転換寄与指数だけでなく、各初出
語の転換寄与指数をも与えるため、この各初出語の転換
寄与指数を演算して求め解析情報統計処理部１１１に与
える。

【００６８】次に、話題転換尤度評価部１１５は、話題
転換要因抽出部１０７から与えられた話題転換要因、解
析情報統計処理部１１１から与えられた統計処理結果の
情報を含めて評価し、話題転換したか否かを決定する。

【００６９】次に、話題語同定部１１７は、話題転換尤
度評価部１１５が話題転換があると評価したことに応じ
て、形態素解析部１０５の対比語辞書１２３および同義
語辞書１２５によって得られた対比語リストおよび同義
語リストと、話題候補語抽出部１０９によって得られた
話題候補語リストとに従って、話題語を同定し、話題１
２７を話題膠着監視装置７０７に与える。

【００７０】このような新たな構成を加えた対話処理部
１０１では、図５に示す対話処理部１と同様に、話題転
換のほぼ実時間による検出が可能となる。さらに、新た
な構成によって以下のような効果が得られる。

【００７１】まず、話者監視装置１１９によって、話者
指定による話題転換の発生のルールが適用可能となり、
転換検出精度が向上する。次に、発話推移時間監視装置
１２１によって、発話と発話の間の空きかたによる話題
転換の発生のルールが適用可能となり、転換検出精度が
向上する。次に、同義語辞書１２５および対比語辞書１
２３の使用により、同義語および対比語による話題転換
のルールが適用可能となり、転換検出精度が向上する。
次に、話題語同定部１１７の追加によって、話題転換検
出時に転換した話題を表わす語の抽出が可能となる。

【００７２】なお、話題語同定部１１７が同定した結果
が解析情報統計処理部１１１に与えられてもよい。そし
て与えられた話題語が何度話題化に寄与したかを示す話
題化回数が解析情報統計処理部１１１で統計処理されれ
ば、より話題転換検出精度が向上する。

【００７３】次に、このような効果をもたらす対話処理
部１０１の動作について詳しく説明する。

【００７４】まず、対話入力部１０３のテキスト入力装
置１９は、入力された発話をコンピュータ処理可能な形
式（テキスト）に変換し、形態素解析部１０５の対比語
辞書１２３、単語辞書２１および同義語辞書１２５に与
える。また、話者監視装置１１９によって現在の話者が
監視される。そして、発話推移時間監視装置１２１は、
発話行為にかかる推移時間情報を検出する。そして、話
者監視装置１１９の出力である検出結果（話者ｉｄ）お
よび話者推移時間監視装置の検出結果が解析情報統計処
理部１１１に与えられる。

【００７５】形態素解析装置１０５は、同義語辞書１２
５および対比語辞書１２３を使用して、同義語および対
比語の検出を行なう。その検出された結果である同義語
リストは話題転換要因抽出部１０７および話題語同定部
１１７に与えられ、対比語リストは解析情報統計処理部
１１１および話題語同定部１１７に与えられる。

【００７６】話題転換要因抽出部１０７は、図５の対話
処理部１で示したように形態素解析部１０５の単語辞書
２１から与えられた単語品詞リストに従って、話題転換
要因として以下の情報を検出する。その以下の情報と
は、第１はクルーワードの有無であり、第２は疑問文か
否かであり、第３は相手特定語の有無であり、第４は同
義語（同語）の数／有無であり、第５は、指示語の数／
有無であり、第６は、接続詞の数／有無である。

【００７７】第１のクルーワードとは、一般に明示的に
話題の転換を促す語（句）であり、その例としては、と
ころで、次に、話変わって、それから、後、等が挙げら
れる。このクルーワードの有無は、話題転換要因抽出部
１０７に与えられる単語品詞リストから、話題転換要因
規則２２に記述されるクルーワードに相当する語が見つ
け出されることで得られる。

【００７８】第２の疑問文か否かは、疑問文が出現した
場合に話題転換として認識されやすいという、実験に基
づくヒューリスティックなルールによって得られる情報
である。この疑問文か否かは、話題転換要因抽出部１０
７に与えられる単語品詞リストから、話題転換要因規則
２２に記述される疑問文に相当するかどうかが判断され
ることで得られる。

【００７９】第３の相手特定語の有無は、対話に参加し
ている特定の人に向かって話しかける場合に話題転換と
して認識されやすいという、実験に基づくヒューリステ
ィックなルールによって得られる情報である。たとえ
ば、参加者の名前、人称代名詞が挙げられる。この相手
特定語の有無は、話題転換要因抽出部１０７に与えられ
る単語品詞リストから、話題転換要因規則２２に記述さ
れる相手特定語に相当する語が取出されることで得られ
る。

【００８０】第４の同義語の数／有無は、１発話または
１文中に同義語（同語）が出現する場合、それらの語は
強調されている（つまり話題を示す語である）と認識さ
れやすいという、実験に基づくヒューリスティックなル
ールによって得られる情報である。この同義語の数／有
無は、話題転換要因抽出部１０７に与えられる同義語リ
ストから同義語が取出されることで得られる。

【００８１】第５の指示語の数／有無は、前発話に関す
る指示語が出現する発話は話題が継続しているものと認
識しやすいという実験に基づくヒューリスティックなル
ールによって得られる情報である。この指示語の数／有
無は、話題転換要因抽出部１０７に与えられる単語品詞
リストから指示語が取出されることで得られる。

【００８２】第６の接続詞の数／有無は、前発話に対す
る接続詞が出現する発話は話題が継続しているものと認
識されやすいという実験に基づくヒューリスティックな
ルールによって得られる情報である。この接続詞の数／
有無は、話題転換要因抽出部１０７に与えられる単語品
詞リストから接続詞が取出されることで得られる。

【００８３】次に、話題候補語抽出部１０９は、話題化
規則２３によって話題候補語を抽出する。その話題規則
２３としては、以下のようなものが挙げられる。

【００８４】まず第１は、強調文の名詞が話題候補語と
される。強調文の例としては名詞＋助動詞「だ」、また
は名詞＋助動詞「で」が挙げられる。第２は、体言止め
の名詞が話題候補語とされる。たとえば、名詞＋句
点「。」の構文の場合の名詞が話題候補語とされる。

【００８５】第３は、名詞＋格助詞＋提題助詞の構文の
場合の名詞が話題候補語とされる。第４は、名詞＋提題
助詞の構文の場合の名詞が話題候補語とされる。第５
は、名詞＋副助詞＋提題助詞の構文の場合の名詞が話題
候補語とされる。第６は、名詞＋取立助詞の構文の場合
の名詞が話題候補語とされる。第７は、名詞＋格助詞＋
取立助詞の構文の場合の名詞が話題候補語とされる。

【００８６】第８は、存在文の場合の名詞が話題候補語
される。存在文の例としては、名詞＋格助詞「が」＋あ
る（本動詞語幹）、名詞＋格助詞「が」＋い（本動詞語
幹）、または名詞＋格助詞「が」＋あ（本動詞語幹）の
構文が挙げられる。

【００８７】第９は、名詞＋副助詞＋取立助詞の構文の
場合の名詞が話題候補語とされる。第１０は、名詞＋副
助詞「とか」の構文の場合の名詞が話題候補語とされ
る。

【００８８】このような話題候補語をも入力される解析
情報統計処理部１１１は、以下のように管理表を作成し
て情報を管理する。

【００８９】図８は、そのような管理を説明するための
第１の図であり、図９は、そのような管理を説明するた
めの第２の図であり、図１０は、そのような管理を説明
するための第３の図である。

【００９０】図８から図１０を参照して、解析情報統計
処理部１１１は、図８の対話管理表２０１で管理する。
対話管理表２０１には、カレント・メタ情報２０３と、
話者情報２０５と、言語情報２０７と、文脈情報２０９
とが含まれる。カレント・メタ２０３には、発話番号、
文番号、発話内文番号および発話ＩＤが含まれる。

【００９１】話者情報２０５は、話者ＩＤを添字とする
配列で示されている。たとえば、話者ＩＤが０の情報に
は、最近発話文番号２１１と、最近発話時刻２１３と、
全発話回数２１５と、名前２１７とが情報として含まれ
る。このような話者情報に関しては後で具体的に説明す
る。

【００９２】言語情報２０７には名詞要素リスト２１９
が含まれる。名詞要素リスト２１９は、図９に示すよう
に、見出し語２２１、出現回数２２３、ＥＮＴＲＹ（対
比語）２２５と、話題化回数２２７と、話題認識回数２
２９と、最新使用文番号２３１と、Ｌｅｆｔ（左）２３
３と、Ｒｉｇｈｔ（右）２３５とが含まれる。見出し語
２２１は、シソーラス同義語情報により正規化されてい
る。ＥＮＴＲＹ（対比語）２２５は、反対語を参照する
ために取入れられている。そして、名詞要素リスト２１
９のＬｅｆｔ（左）２３３には、さらに名詞要素リスト
２３７が記録され、名詞要素リスト２１９のＲｉｇｈｔ
（右）２３５には名詞要素リスト２３９が記録されてい
る。このように、左右の名詞要素リストが各名詞要素リ
ストに記録されることにより、ツリー構造が作られる。
これにより、検索が容易となる。このような、名詞要素
リストについては後で具体的に説明する。

【００９３】次に、図８の対話管理表２０１に戻って、
対話管理表２０１の文脈情報２０９には、カレント情報
２４１と、短期発話メモリ（ＦＩＦＯ）２４３とが含ま
れる。カレント情報２４１には、最近転換文番号２４５
と、現在の話題２４７とが含まれる。

【００９４】このようなカレント情報２４１以外のカレ
ント情報は、短期発話メモリ（ＦＩＦＯ）２４３に含ま
れており、短期発話メモリ（ＦＩＦＯ）２４３は、５つ
の発話情報によって形成されている。その１つの発話情
報２４９は、図１０に示すように、発話番号２５１と、
発話者番号２５３と、文情報リスト２５５と、前発話情
報ポインタ２５７とを含む。そして、文情報２５５は、
文番号２５９と、発話内文番号２６１と、各種指標（ビ
ット表現）２６３と、有題文フラグ２６５と、チャート
（形態素情報ほか）２６７と、次の文情報２６９とを含
む。さらに、各種指標（ビット表現）２６３は、位置と
区分と内容とによって項分けされた情報２７１を含む。
このような、発話情報２４９および文情報２５５につい
ては後で説明する。

【００９５】次に、表１から表４を用いて具体的に説明
する。

【００９６】

【表１】

【００９７】

【表２】

【００９８】

【表３】

【００９９】

【表４】

【０１００】表１に示すような対話管理表が得られてい
るとする。すなわち、発話番号は１３であり、文番号は
２３であり、発話内文番号は１であり、話者ＩＤは０の
情報が得られているとする。この情報は、以下のような
状態を示している。すなわち、話者ＩＤ．０（名前は黒
鉄）の人が喋っている状態は、ある基準から数えて１３
番目の発話であり、同じ基準から数えて２３番目の文で
あること、さらに、１３番目の発話内おける１番目の文
であることを示している。

【０１０１】さらに、表２の話者情報によって、現在発
話を行なっている話者ＩＤが０の人の前に発話を行なっ
た人は、話者ＩＤが２の人であることが最近の文番号の
示す値からわかる。また、話者ＩＤが０、１および２の
全員の全発話回数を加えれば、１２であることより、表
１の対話管理表における発話番号が１３であることも明
らかである。そして、表２の話者情報の各話者ＩＤごと
の情報は、図８の話者情報２０５と対応している。

【０１０２】次に、表１の対話管理表の言語情報（名詞
要素リスト）は、具体的には表３に示されるような情報
である。表３の各見出し語に対応した情報が、図９の名
詞要素リスト２１９，２３７，２３９のそれぞれに対応
している。特に、話題化回数は、話題候補語抽出部１０
９によって得られ、話題認識回数は、話題語同定部１１
７によって得られる。

【０１０３】ところで、表３には単語評価値（％）が記
載されているが、図９の名詞要素リストにはそのような
記載はない。これは、単語の話題転換寄与指数演算部１
１３で得られる話題転換寄与指数が解析情報統計処理部
１１１にフィードバックされてもまたはされなくてもよ
いことを示すためである。すなわち、表３で得られる名
詞要素リストの場合には、単語の話題転換寄与指数演算
部１１３からの話題転換寄与指数のフィードバックがあ
った場合であり、図９に示す名詞要素リストの場合には
単語の話題転換寄与指数演算部１１３からの話題転換寄
与指数がフィードバックされず、話題転換尤度評価部１
１５に直接与えられた場合である。したがって、単語の
話題転換寄与指数演算部１１３の出力が解析情報統計処
理部１１１にフィードバックされない場合には、各話題
候補語の転換寄与指数および各初出語の転換寄与指数は
単語の話題転換寄与指数演算部１１３から話題転換尤度
評価部１１５に直接入力される。話題転換寄与指数のフ
ィードバックが必要な場合としては、話題転換寄与指数
を求める関数が漸化式で表現されており、以前の話題転
換寄与指数の値が現在の話題転換寄与指数の計算のため
に必要な場合などが挙げられる。次に、対話管理表の文
情報は、具体的には表４に示すような情報である。表４
に示す文脈情報は、発話情報と文情報に大きく分けて別
れている。

【０１０４】発話情報には、Ｕで表わされる発話番号
と、各発話の開始時刻および終了時刻と、転で表わされ
る話題が転換した文番号と、ワダイとが示されている。
発話番号Ｕ＝９は、開始時刻が１４時３０分０５秒であ
り、終了時刻は１４時３０分１０秒である。発話番号Ｕ
＝１０の開始時刻は１４時３０分１１秒であり、終了時
刻は１４時３０分２０秒である。発話番号Ｕ＝１１の開
始時刻は１４時３０分２２秒であり、終了時刻は１４時
３０分４３秒である。発話番号Ｕ＝１２の開始時刻は１
４時３０分４４秒であり、終了時刻は１４時３０分４６
秒である。そして、発話番号Ｕ＝１３の開始時刻は１４
時３０分５１秒である。発話情報の最新の入力文は、話
題番号が１３、話題転換の文番号が２３、話題がお二人
となっており、表１の対話管理表に対応している。

【０１０５】文情報には、メタ情報と、各種指標（ビッ
ト表現）と、その他の情報が示される。メタ情報には、
表でＳで表わされる文番号と、ＳＵで表わされる発話内
の文番号が示されている。最新の入力文である文番号が
２３、発話内の文番号が１となっており、表１の対話管
理表と対応している。

【０１０６】各種指標（ビット表現）には、後続要因、
前節要因、転換要因、判定が含まれる。後続要因には、
表でＱで表わされる疑問文であるか否かを示す情報が示
されている。前節要因には、表でそれぞれ接、指、同、
対で表わされるように、接続詞、指示語、同義語、対比
語を示す情報が示されている。転換要因には、それぞれ
初、クル、初提、相、題で示される、初出語の有無、ク
ルーワードの有無、初出語でありかつ話題候補語である
語の有無、対話の相手を特定する語の有無、話題候補語
の有無を示す情報が示されている。

【０１０７】判定には、表で転で示す話題の転換があっ
たか否かを示す情報が示されている。発話推移時間監視
装置１２１がある場合には、ここに話題転換が発生した
発話の開始時刻が記録される。

【０１０８】このように表４で示される文脈情報のたと
えばメタ情報の文番号が１６から２１にかけての情報
が、図１０の発話情報２４９に対応し、文脈情報の各１
行が図１０の文脈情報２５５に対応する。

【０１０９】なお、図８から図９および表１から表２を
用いた解析情報統計処理部では、統計処理する必要のな
い情報も管理しているが、図７に示すように、解析情報
統計処理部１１１から出力する情報に関してのみ管理し
てもよい。

【０１１０】以上のように、解析情報統計処理部１１１
は、種々の情報を統計処理する。次に、このような統計
処理の結果得られる入力された単語の出現頻度および最
近出現してからの経過時間に従って、単語の話題転換寄
与指数演算部１１３は話題転換寄与指数を求める。

【０１１１】入力された単語の出現頻度をｆで表わし、
最近出現してからの経過時間をｔで表わすと、第（１）
式に示すような関数によって寄与指数ｈが求められる。
また、第（１）式の右辺のｇ（ｔ）は、第（２）式によ
って与えられる。

【０１１２】ｈ＝ｅ^g(t)f…（１）ｇ（ｔ）＝（１＋ｋｔ）^-1…（２）ここで、ｋは時間の重みを調整する係数である。このよ
うな関数は図１１に示されるような関数となる。

【０１１３】図１１におけるグラフでは、平面座標の一
方の軸がｔ（経過時間）であり、他方の軸がｆ（出現頻
度）とされており、さらに縦軸にはｈ（評価値）が取ら
れている。図１１から明らかなように、前に出現してか
ら今回出現するまでの経過時間が長いほど、評価値の値
は大きくなっている。これに対して、出現回数が増える
ほど、評価値の値は小さくなっている。

【０１１４】なお、第（１）式で初出語の場合のｆの値
は０とする。すなわち、初出語は必ず評価値（ｈ）の値
が１とされるように設定されている。

【０１１５】このように、ある単語が初めて出現した場
合に、または久し振りに出現した場合に寄与率が高く、
逆にしばしば出現する場合、またはほんのちょっと前に
も出現したことがある場合に寄与率が低くなるような関
数が用いられることで、話題転換の評価が可能となって
いる。

【０１１６】図１２は、第（１）式に示されるような関
数が実際にどのような値を示すかを実験した結果を示し
たグラフである。図１２において、横軸は出現時刻
（ｔ）を示し、縦軸は出現単語話題転換指数（ｈ）を示
す。ただし、出現時刻（ｔ）として、実際の経過時間で
なく文字数を使用し、ｋ＝０．０１と設定されている。
さらに、ある対談記事中の「男」という単語の寄与指数
について図１２に示すグラフは表わしている。

【０１１７】図１２を参照して、ｔ＝２０００までは連
続的に「男」という単語が頻出するので、寄与指数は時
間とともに低下している。しかし、ｔ＝２０００から５
０００の間では発話中に出現していないため、ｔ＝５０
００付近で出現した際の寄与指数は再び高く評価されて
いる。つまり、ｔ＝１５００辺りでは「男」という単語
による話題転換はあまり促進されていないが、ｔ＝５０
００付近で再出現した際には「男」によって話題が転換
する可能性が高いことを、図１２に示すグラフは表わし
ている。

【０１１８】次に、話題転換尤度評価部１１５について
説明する。話題転換尤度評価部１１５は、３層のニュー
ラルネットで構成されている。入力層に与えられるデー
タと、各データの取り得る値は以下のとおりである。

【０１１９】第１は、クルーワードの有無である。この
クルーワードは、なしの場合０の値を取り、ありの場合
１の値を取る。このようなクルーワードの有無は、前述
したように話題転換要因抽出部１０７によって話題転換
尤度評価部１１５に与えられる。

【０１２０】第２は、疑問文か否かである。疑問文であ
る場合は１を取り、それ以外は０を取る。このような疑
問文か否かは、話題転換要因抽出部１０７によって与え
られる。

【０１２１】第３は、相手特定語の有無である。対話の
相手を特定する語がない場合には０を取り、ある場合に
は１を取る。このような対話の相手を特定する語の有無
は、話題転換要因抽出部１０７によって与えられる。

【０１２２】第４は、同義語の数／有無である。同義語
（同語）が１発話または１文中に含まれない場合には０
を取り、含まれる場合には１またはその個数の値を取
る。このような同義語（同語）が１発話または１文中に
含まれている数は、同義語辞書１２５で得られた同義語
リストから同義語の数がカウントされることで得られ
る。

【０１２３】第５は、指示語の数／有無である。指示語
がない場合には０を取り、ある場合には１またはその個
数の値を取る。このような指示語の数は、単語辞書２１
から得られた単語品詞リストから指示語が数えられるこ
とで得られる。

【０１２４】第６は、接続詞の数／有無である。接続詞
がない場合には０を取り、ある場合には１またはその個
数の値を取る。このような接続詞の数は、単語辞書２１
から得られる単語品詞リストの接続詞が取出されること
で得られる。

【０１２５】第７は、初出語の数／有無である。初出語
がない場合には０を取り、ある場合には１を取る。この
ような初出語の有無や数は単語辞書２１から与えられる
単語品詞リストが解析情報統計処理部１１で統計処理さ
れることで得られる。

【０１２６】第８は、話題候補語の数／有無である。話
題候補語がない場合には０を取り、ある場合には１また
はその個数の値を取る。話題候補語の数や有無は、話題
候補語抽出部１０９で得られた話題候補語リストから話
題候補語が抽出されて得られる。

【０１２７】第９は、初出語かつ話題候補語の語の有無
／数である。初出語かつ話題候補語である語がない場合
には０を取り、ある場合には１またはその個数の値を取
る。このような初出語かつ話題候補語である語の有無や
数は、初出語の数／有無と話題候補語の数／有無より得
られる。

【０１２８】第１０は、前文または前発話に含まれた語
の対比語の数／有無である。前文または前発話に含まれ
た語の対比語がない場合には０を取り、ある場合には１
またはその個数の値を取る。このような前文または前発
話に含まれた語の対比語の数や有無は、単語品詞リスト
から統計処理されて得られた情報と、現発話から出力さ
れた対比語リストとが比べられることで、対比語リスト
に含まれる語は前発話に現れているかどうかが調べられ
て得られる。

【０１２９】第１１は、各初出語の転換寄与指数であ
る。この話題転換寄与指数は０以上１以下の実数を取
り、初出語がない場合には０を取る。

【０１３０】第１２は、各話題候補語の転換寄与指数で
ある。この話題転換寄与指数は０以上１以下の実数を取
り、候補語がない場合には０を取る。

【０１３１】第１３は、話者の交代の有無である。話者
監視装置１１９で得られる話者ＩＤと解析情報統計処理
部１１で統計処理した統計情報から得られる。話者が交
代している場合には１を取り、交代していない場合には
０を取る。なお、この話者が交代したか否かに関して
は、処理が発話単位で行なわれれば通常は必ず１とな
る。

【０１３２】第１４は、前話題転換からの経過時間であ
る。話題転換からの経過時間も０以上の実数を取る。こ
れは、話題転換尤度評価部１１５が転換を検出したとき
に、統計情報から前の話題転換検出発話の発話時刻が発
話推移時間監視装置１２１からの発話開始および終了時
刻から得られるので、現発話の発話開始時刻および終了
時刻とが演算されてその間の経過時間により得られる。

【０１３３】第１５は、現発話者の前発話終了からの時
間である。この値は０以上の実数を取る。現発話の話者
ＩＤと同じ話者ＩＤの話者による前発話の開始時刻を統
計情報から得ることができ、現発話の開始時刻との差が
解析情報統計処理部１１で統計処理されることで経過時
間が得られる。

【０１３４】第１６は、現発話の発話時間である。この
現発話の発話時間は、発話推移時間監視装置１２１から
与えられる現発話の開始時刻および現発話の終了時刻の
差から得られる。

【０１３５】第１７は、前発話終了から現発話開始まで
の時間である。この時間は、発話推移時間監視装置１２
１から与えられる現発話の開始時刻と、統計情報として
記録されている前発話の終了時刻との差から得られる。

【０１３６】以上のような値が入力層に与えられると、
出力層には話題転換の可能性が実数として出力される。
最終的には、この出力される値に対して何らかの足切り
が行なわれ、転換があったか否かが判定される。このよ
うに、話題転換の判断に使用される情報は、基本的に現
在の発話から得られたものである。各種経過時間情報、
この出現頻度および対比語検出などで過去の発話の情報
がが使用されるが、話題同定／転換の認識を遡って行な
うためにそのような過去のデータが使用されるのではな
く、あくまでも現在の発話で転換が発生したかどうかの
判定のために使用される。これによって、対話処理部１
０１の実時間性は損なわれない。

【０１３７】話題転換度の評価は、必ずしもニューラル
ネットが使用される必要はない。たとえば、何らかの妥
当な多項式などによる評価関数が定義されれば、それが
使用されても構わない。ただし、判定に用いられる要素
が上記のように非常に多く、しかも各要素の重み付けが
困難であり、主観評価実験の結果から解析的に何らかの
評価加数が獲得されることは、一般的に極めて困難であ
ると思われる。そこで、ニューラルネットが用いられて
主観評価実験から得られた結果が教師データとして与え
られて学習が行なわれれば、比較的容易に評価関数に相
当するものが得られる。そのために、本実施例ではニュ
ーラルネットが使用されている。

【０１３８】学習は、以下のように行なわれる。まず、
ある対話文を５名の被検者に粗読してもらう。そして、
話題転換があったと思った箇所にチェックをしてもら
う。このようにして得られた結果から、２名以上の被検
者が転換ありと判断した発話または文が話題転換のあっ
た発話または文とされる。

【０１３９】次に、ニューラルネットの入力層に、各発
話または文から得られる上記データが入力され、その発
話または文で話題転換があった場合には１、なかった場
合には０が出力層に与えられる。そして、バックプロパ
ゲーションによって学習が行なわれる。このような学習
が対話の初めから終わりまで順次繰返され、必要であれ
ば同じ対談について複数回学習が行なわれる。これによ
ってニューラルネットは次第に適正な評価を行なわれる
ように学習される。または、ｓｉｎ（ｘπ／２ｍ）のよ
うな関数（ここで、ｘは話題転換を検出した被検者の数
であり、ｍは被検者総数である。）が用いられて教師デ
ータが生成される方法も考えられる。このような関数が
用いられれば、総被検者数が少ない場合には教師データ
の転換尤度をより低く、逆にある程度以上の検出者がい
る場合には全員が検出しなくても転換尤度をほぼ１にす
ることができ、より現実的な学習の可能性がある。

【０１４０】なお、実施例では被検者で２名以上が転換
と認めた箇所を転換ありとして学習が行なわれている。
しかし、他にも、たとえば５名のうち何名が転換ありと
認識したかの割合を使って学習する方法も考えられる。
たとえば、５名による主観評価実験で３名が転換ありと
した箇所については、出力層に与える教師データを０．
６とするような方法によってもよい。

【０１４１】このような方法によって、話題転換があっ
たかどうかが、時間遅れなく評価が可能となる。

【０１４２】次に、話題語同定部１１７について説明す
る。話題語同定部１１７は、話題転換尤度評価部１１５
から話題の転換ありと通知されたときに、話題候補語抽
出部１０９から与えられる現在の発話に含まれる話題候
補語から話題と見なされる語を抽出し、話題膠着監視装
置７０７に与える。話題候補語から話題と見なされる語
が抽出される方法としては、以下のようなやり方が挙げ
られる。

【０１４３】図１３は、そのような話題候補語から話題
と見なされる語が抽出される種々の方法を説明するため
の図である。特に、図１３には、図１３（ａ）から１３
（ｅ）に示すように、以下のような５種類の方法を示し
ている。

【０１４４】第１は、図１３（ａ）に示すように、話題
候補語すべてを話題候補語と見なして使用者に提示する
方法である。

【０１４５】第２は、図１３（ｂ）に示すように、話題
候補語で初出語があればそれを話題語として提示する。
初出語でなければ、前回の出現から最も長い時間出現し
ていなかった語を話題語として提示しておけばよい。ま
たは、初出語がなければ、前回の出現か長い時間出現し
なかった順に所定の数の語を話題語として提示してもよ
い。さらに、初出語がなければ、出現頻度の最も低い語
を話題語として提示してもよい。さらに、初出語がなけ
れば、出現頻度の低いものから順に所定の数の語を話題
語として提示してもよい。

【０１４６】第３の方法は、図１３（ｃ）に示すよう
に、話題候補語から、過去に話題語として同定された語
を削除した残りの語を話題語として提示する方法であ
る。このような第３の方法の場合には、話題語同定結果
である話題語が解析情報統計処理部１１１にフィードバ
ックされることで、過去に話題語として同定された語に
関する情報が解析情報統計処理部１１に与えられる。

【０１４７】第４は、図１３（ｄ）に示すように、転換
が検出された発話内に複数回使用されている語、または
同義語が出現する語が強調されていると見なして、これ
を話題語として提示する方法である。

【０１４８】第５は、図１３（ｅ）に示すように、話題
転換要因抽出部１０７から、直前の発話内に含まれる語
の対比語は本発話内に含まれることが通知されていれ
ば、その対比語を話題語として提示する方法である。

【０１４９】以上のような種々の方法があるが、これら
の方法が単独で用いられるだけでなく、いくつかが組合
される方法でもよい。ただし、この対話処理部では、話
題の同定はあまり重要な位置を占めていない。すなわ
ち、この対話処理部の最も重要な目的は実時間に話題の
転換を検出することであり、その検出に当たって予め話
題が同定される必要がない。

【０１５０】図１４は、図６のデータベース部が門外漢
の役割を果たすため、その門外漢について説明するため
の図である。

【０１５１】たとえば、ある研究室においてブレインス
トーミングを行なう場合、日頃似たような研究を行なっ
ている者同士ではどうしても発想の幅が狭まりがちであ
る。そこで、図１４に示すような門外漢３０１が一人参
加させられる。

【０１５２】門外漢３０１は、他の会議参加者である専
門家３０３の発言内容（専門的意見）について深く理解
することは一般的に不可能である。しかし、その発言内
容のうちから理解可能な断片を用いて自分なりにそれら
の発言を部分的／表面的理解３０５する。この場合、門
外漢３０１は専門家３０３の発言内容を誤解する場合も
あり得る。そして、この部分的／表面的理解３０５を基
に、門外漢３０１は、自分の持つ知識３０７から現在の
話題３０９に関連のありそうな情報を取出して時には意
外性のある意見３１１を発言する。

【０１５３】もちろん浅い理解に基づく発言なので、こ
の内容はまるで的外れである可能性も十分にある。しか
し、ある場合にこの門外漢３０１が提供する一見異質で
無関係に見える意外性のある情報３１１が他の会議参加
者３０３の誰かに現在の話題と結び付けられれば、そこ
から何らかの新たな発見が得られる可能性がある。なぜ
ならば、「発想とは、全然性質の違う異質のデータの組
合せから発見されるものである」からである。

【０１５４】このような門外漢３０１が会議の話題や各
参加者の発言内容について深い理解を必要とせず、浅い
理解で十分であるとの観点から、後で詳しく説明するデ
ータベース部７０９でも文の意味の理解は避けられ、表
層レベルでの処理が行なわれる。もちろん文の意味が理
解できればより有効な場面も多いと思われるが、文の理
解のためにはドメイン知識の構成などの難しい問題が多
い。特に門外漢として別分野の知識を持ちつつ現在の話
題に関する理解を行なうようなデータベース部７０９を
構成することは非常に困難と思われる。しかも出来上が
ったデータベース部７０９が特定分野でしか対応できな
くなる可能性が多い。これらが現在意味理解を避けてい
る主な理由である。

【０１５５】また、キーワードの重み付けは明示的に行
なうことも基本的に避けられる。これは、ある情報のあ
るキーワードに対する重みが、そのときの議論のテーマ
に応じて変化すると予想されるためである。また、話題
の抽出や発言の意味理解が困難な状況、場面に応じた的
確な重み付けを行なうことが実質不可能と思われること
による。人間の対話の話題の変化や発想の飛躍が必ずし
も重みの大きいキーワードから行なわれているとは限ら
ないとも思われる。そこで、キーワードとして扱う単語
すべてが平等な重み付けで処理される。また、抽出され
る情報の関連性は直接的な場合も、極めて間接的な場合
もあり非常に幅広くなると思われる。これによって、非
常に発散的な情報が提供できるデータベース部７０９が
提供される。そこで、以下にデータベース部７０９につ
いて詳しく説明する。

【０１５６】図１５は、データベース部７０９の概略ブ
ロック図である。図１５を参照して、データベース部７
０９は、キーワードベクトル生成部３１３と、想起情報
抽出部３１５と、データベース３１７とを含む。

【０１５７】キーワードベクトル生成部３１３には図７
の形態素解析部１０５の単語辞書２１から出力された単
語品詞リストが入力される。そして、キーワードベクト
ル生成部３１３は単語品詞リストをキーワードベクトル
に変換して生成し、そのキーワードベクトルを想起情報
抽出部３１５およびデータベース３１７に与える。想起
情報抽出部３１５では、入力されたキーワードベクトル
が用いられて、連想的な想起が行なわれる。この結果、
想起情報抽出部３１５は何らかのキーワードベクトルを
想起でき、データベース３１７から想起されたキーワー
ドベクトルと、データベース３１７に登録されてある各
記事のキーワードベクトルとが比較され、最も両者の一
致している記事が連想の末に得られるデータ結果として
ユーザインターフェース７０３に入力される。そして、
対話を行なっている話者に、ユーザインターフェース７
０３から対話を発散させることができるような情報が提
供される。

【０１５８】次に、より詳しく説明する。図１６は、図
１５のキーワードベクトル生成部３１３の動作を説明す
るための図である。

【０１５９】キーワードベクトル生成部３１３は、入力
された単語品詞リストにおける同じ意味の単語を１つの
代表単語に変換する。たとえば、動詞はすべてその基本
的現在形に変換される（例、ｗａｓ／ａｍ／ｉｓなどは
ｂｅに、ｇｏｎｅ／ｇｏｉｎｇ／ｇｏｅｓはｇｏに変換
される）。また、キーワードベクトル生成部３１３は、
基本的に同じ意味であるが、さまざまな品詞のある語
は、そのうちのいずれか１つの代表単語に変換する
（例、ａｂｏｌｉｓｈａｂｌｅ／ａｂｏｌｉｓｈｍｅｎ
ｔ／ａｂｏｌｉｓｈｅｒ／ａｂｏｌｉｔｉｏｎ／ａｂｏ
ｌｉｔｉｏｎｉｓｍなどはａｂｏｌｉｓｈに変換され
る）。

【０１６０】そして、単語品詞リストはキーワードベク
トル化される。発話Ａ_iのキーワードベクトルＫ_iは第
（３）式のように構成される。第（３）式の要素ｋ
_jは、単語Ｗ_jが発話Ａ_iに出現しているとき１、出現
していないとき０となる。つまり、発話のキーワードベ
クトルは、ある単語がその記事に表われたか否かだけで
構成されており、ある発話のその発話内における出現頻
度、重要度などは全く考慮されていない。発話のキーワ
ードベクトルの長さｎは、形態素解析部１０５で処理し
たすべての発話に出現した総単語種類数となり、新たな
単語が出現するたびにｎの値は大きくなる。

【０１６１】発話のキーワードベクトル化についてさら
に図１６を用いて具体的に説明する。

【０１６２】たとえば発話Ａ₁ がＡｎａｐｐｌｅｉ
ｓｓｗｅｅｔ．であり、発話Ａ₂がＩａｍａｂ
ｏｙ．である場合、単語Ｗ₁がａ、単語Ｗ₂がａｐｐｌ
ｅ、単語Ｗ₃がｂｅ、単語Ｗ₄がｓｗｅｅｔ、単語Ｗ₅
がＩ、単語Ｗ₆がｂｏｙとなり、キーワードベクトルの
長さｎは６となる。その結果得られるキーワードベクト
ルＫ₁ ，Ｋ₂ は、Ｋ₁ ＝（１１１１００）、Ｋ₂ ＝（１
０１０１１）となる。

【０１６３】次に、想起情報抽出部３１５の動作につい
て説明する。想起情報抽出部３１５の具体例としては、
アソシアトロンがある。以下では、アソシアトロンを用
いた場合の想起情報抽出部３１５について説明する。

【０１６４】アソシアトロンでは、各記憶事項ごとにベ
クトルｘの自己相関を表わす行列ｘｘ′が求められ、そ
の行列を加え合わせた行列Ｍが保持される。ただし、ｘ
は縦ベクトル、ｘ′はｘの転置ベクトルである。この行
列Ｍが連想記憶行列である。したがって、この想起情報
抽出部３１５の場合には、ｍ個の発話のキーワードベク
トルが記銘されて得られる連想記憶行列Ｍは、第（４）
式で与えられる。なお、以下で使用するベクトルはすべ
て縦ベクトルとする。

【０１６５】次に、想起について説明する。単語品詞リ
ストから得られたキーワードベクトルをＱとするとき、
想起されるベクトルＲは第（５）式で得られる。第
（５）式で、φ₀ は第（６）式で示すような量子化関数
であり、φ^*は第（７）式に示すような量子化関数であ
る。このφ₀ ，φ^*はベクトルおよび行列に対しても適
用でき、この場合はそのベクトルおよび行列が要素ごと
に量子化される。θの値が適切に選ばれることで、アソ
シアトロンは無用なノイズなく記銘した情報をより正確
に想起できる。

【０１６６】想起について具体的に説明する。図１６に
示したキーワードベクトルＫ₁ ，Ｋ ₂ が記銘された場
合、連想記憶行列Ｍは第（８）式のようになる。データ
ベース３１７にキーワードベクトルＫ₁ ，Ｋ₂ が記銘さ
れている状態で、利用者が「Ｂｏｙｓｌｉｋｅｓｗ
ｅｅｔａｐｐｌｅｓ」という発話を入力されたとす
る。このとき、ｌｉｋｅはすでに記銘されている発話中
に表われていないので、単語数ｎ＝７、単語Ｗ₇ “ｌｉ
ｋｅ”とし、キーワードベクトルＱが第（９）式のよう
に作成される。なお、転置を表わす記号′は、このよう
にベクトルを表わす小括弧にも適用できるものとする。
これにより、キーワードベクトルＫ₁ ，Ｋ₂は、それぞ
れ第（１０）式および第（１１）式のように拡張され
る。同時に、連想記憶行列Ｍも第（１２）式のように拡
張される。

【０１６７】このキーワードベクトルＱと連想記憶行列
ＭからベクトルＲが想起される。すなわち、第（１３）
式に示すφ₀ （Ｍ）Ｑが得られるので、θ＝１とするこ
とによって想起されるベクトルＲは、第（１４）式のよ
うになる。この想起されたベクトルＲは、キーワードベ
クトルＫ₁ に一致している。すなわち、「Ｂｏｙｓｌｉ
ｋｅｓｗｅｅｔａｐｐｌｅｓ」という入力に対して
発話Ａ₁ の「Ａｎａｐｐｌｅｉｓｓｗｅｅｔ」が想
起されたことになる。

【０１６８】

【数１】

【０１６９】

【数２】

【０１７０】結果的に重要なことは、ｂｏｙ，ｌｉｋ
ｅ，ｓｗｅｅｔ，ａｐｐｌｅという４つのキーワードに
対して、その結合をアンドでもオアでもない中間的な結
合によって検索が行なわれ、最終的に対話を発散させる
ような検索結果が得られて、ユーザインターフェースか
ら対話者に与えられる。

【０１７１】なお、図６に示す実施例の対話処理部１０
１には、図７に示すように、話者監視装置１１９、発話
推移時間監視装置１２１が設けられているため、図６に
示す実施例に図１に示す実施例、図２に示す実施例、図
３に示す実施例が適用されてもよい。

【０１７２】

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、複数
の話者に提示されるデータを蓄積し、その複数の話者間
での対話を活性化するための情報を対話から抽出し、抽
出した情報に応じて、蓄積されたデータのうちから対話
を活性化するために必要なデータを提示して、複数の話
者間での対話を活性化することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の第１の実施例による対話活性化装置
の概略ブロック図である。

【図２】この発明の第２の実施例による対話活性化装置
の概略ブロック図である。

【図３】この発明の第３の実施例による対話活性化装置
の概略ブロック図である。

【図４】この発明の第４の実施例による対話活性化装置
の概略ブロック図である。

【図５】図４の対話処理部の内部構成を示した概略ブロ
ック図である。

【図６】この発明の第５の実施例による対話活性化装置
の概略ブロック図である。

【図７】図６の対話処理部の内部構成を示した概略ブロ
ック図である。

【図８】図７の解析情報統計処理部の動作を説明するた
めの第１の図である。

【図９】図７の解析情報統計処理部の動作を説明するた
めの第２の図である。

【図１０】図７の解析情報統計処理部の動作を説明する
ための第３の図である。

【図１１】図７の単語の話題転換寄与指数演算部で用い
られる関数を示したグラフである。

【図１２】図７の単語の話題転換寄与指数演算部で用い
られる関数に実験を施した場合のその実験結果を示した
グラフである。

【図１３】図７の話題転換尤度評価部の動作を説明する
ための図である。

【図１４】図６のデータベースが門外漢として用いられ
るために、その門外漢を説明するための図である。

【図１５】図６のデータベース部の内部構成を示した概
略ブロック図である。

【図１６】図１５のキーワードベクトル生成部の動作を
説明するための図である。

【符号の説明】

５０１，５５１，６０１，６５１，７０１対話活性化
装置５０５話者監視装置５０７話者履歴部６０５発話推移時間監視装置６０７発話推移時間当りカウント装置１，１０１対話処理部６５７，７０７話題膠着監視装置５０９，６０９，６５９，７０９データベース部５５３興味データベース

フロントページの続き (56)参考文献特開平４−332084（ＪＰ，Ａ) 特開平６−139276（ＪＰ，Ａ) 竹下敦、「表層的処理による話題抽出」、情報処理学会研究報告、Ｖｏｌ. 91、Ｎｏ．37（ＮＬ83−４）、ｐ．23− ｐ．30（1991) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G06F 17/20 - 17/30 G06F 9/44 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】話者に提示されるべき情報を蓄積するデ
ータベースと、いずれの話者が発話しているかを監視する話者監視手段
と、前記話者監視手段の監視結果に基づいて発話した話者の
履歴を記録し、かつ、前記履歴に基づいて発話頻度が他
の話者の発話頻度よりも少ない不活発話者を検出したと
き、前記データベースから情報を読出して話者に提示す
る話者履歴記録手段とを備える、対話活性化装置。
【請求項２】前記話者監視手段はさらに話題を同定
し、前記対話活性化装置はさらに、前記話者監視手段により
同定された話題から連想される事項を想起する想起情報
抽出手段を備え、前記話者履歴記録手段は、前記不活発話者を検出したと
き、前記想起情報抽出手段により想起された事項に基づ
いて前記データベースから情報を読出して話者に提示す
る、請求項１に記載の対話活性化装置。
【請求項３】前記対話活性化装置はさらに、各話者が
興味を有する事項を蓄積する興味データベースを備え、前記話者履歴記録手段は、前記興味データベースに蓄積
された事項のうち前記不活発話者が興味を有する事項に
基づいて前記データベースから情報を読出して話者に提
示する、請求項１に記載の対話活性化装置。
【請求項４】話者に提示されるべき情報を蓄積するデ
ータベースと、話者の発話開始時刻および発話終了時刻を監視する時間
監視手段と、前記時間監視手段の監視結果に基づいて前記発話開始時
刻および前記発話終了時刻を記録し、かつ、前回の発話
終了時刻から今回の発話開始時刻までの時間が所定の時
間よりも長い無発話期間を検出したとき、前記データベ
ースから情報を読出して話者に提示する時間記録手段と
を備える、対話活性化装置。
【請求項５】前記時間監視手段はさらに話題を同定
し、前記対話活性化装置はさらに、前記時間監視手段により
同定された話題から連想される事項を想起する想起情報
抽出手段を備え、前記時間記録手段は、前記無発話期間を検出したとき、
前記想起情報抽出手段により想起された事項に基づいて
前記データベースから情報を読出して話者に提示する、
請求項４に記載の対話活性化装置。
【請求項６】話者に提示されるべき情報を蓄積するデ
ータベースと、話題の転換を検出する話題転換検出手段と、前記話題転換検出手段の検出結果に基づいて話題が膠着
しているか否かを監視し、かつ、話題の膠着を検出した
とき、前記データベースから情報を読出して話者に提示
する話題膠着監視手段とを備える、対話活性化装置。
【請求項７】前記話題転換検出手段はさらに話題を同
定し、前記対話活性化装置はさらに、前記話題転換検出手段に
より同定された話題から連想される事項を想起する想起
情報抽出手段を備え、前記話題膠着監視手段は、前記話題の膠着を検出したと
き、前記想起情報抽出手段により想起された事項に基づ
いて前記データベースから情報を読出して話者に提示す
る、請求項６に記載の対話活性化装置。