JP3472194B2 - Automatic response method and device, and medium recording the program - Google Patents
Automatic response method and device, and medium recording the programInfo
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- JP3472194B2 JP3472194B2 JP14498499A JP14498499A JP3472194B2 JP 3472194 B2 JP3472194 B2 JP 3472194B2 JP 14498499 A JP14498499 A JP 14498499A JP 14498499 A JP14498499 A JP 14498499A JP 3472194 B2 JP3472194 B2 JP 3472194B2
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Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、不特定多数の利用
者（ユーザ）の文章より質問文とそれに対する応答文と
の組を対話対として学習し、この学習結果を基にユーザ
の質問文に対し応答文を生成して応答する自動応答方法
及びその装置並びにそのプログラムを記録した媒体に関
するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention learns a set of a question sentence and a response sentence from the sentence of an unspecified number of users (users) as an interactive pair, and based on the learning result, the question sentence of the user. it relates medium storing the generated automatic response method responds <br/>及originator device Narabiniso program a response sentence to.
【０００２】[0002]
【従来の技術】現在、インターネットのＷｅｂページに
おいて、チャットと呼ばれるサービスが提供されてい
る。チャットには様々な形式のものがあるが、一般的に
は、複数のユーザが単一あるいは複数のサーバを経由
し、相互に電文（文章）を送受信するものが多い。この
ように、チャットサービスにおいては複数のユーザ同士
で同時に対話を行うことが可能である。2. Description of the Related Art Currently, a service called chat is provided on Web pages on the Internet. There are various types of chat, but in general, a plurality of users often send and receive electronic messages (texts) to each other via a single or multiple servers. As described above, in the chat service, it is possible for a plurality of users to simultaneously have a dialogue.
【０００３】このようなチャットサービスにおいて提供
されている自動応答機能について述べる。The automatic response function provided in such a chat service will be described.
【０００４】自動応答機能とは、ユーザの問いかけや質
問に反応し、計算機が応答を返す機能であり、ユーザが
一人しかいない場合や発言が少ない場合等において、対
話を継続しサービスを継続することができなくなるのを
防ぐのに役立つ。そのためにはユーザからの質問を、あ
る程度計算機が理解しなくてはならない。チャットにお
ける現在の自動応答では、特定の文字列に反応して応答
する方法を採っている。The automatic response function is a function in which a computer responds to a user's question or question and returns a response. When the user is the only one or the number of utterances is small, the dialog is continued and the service is continued. Help prevent you from being unable to. To that end, the computer must understand the question from the user to some extent. The current automatic response in chat uses a method of responding to a specific character string to respond.
【０００５】即ち、まず、ユーザからの質問や問いかけ
の中に、特定の文字列が含まれているか否かを調べる。
なお、特定の文字列は、予め人間が辞書として指定して
おく。特定の文字列がユーザの文章中に含まれていた場
合、その文字列に対応した文章を応答する。また、ある
特定の文字列に対して何を応答するか、という特定文字
列に対応した文章も予め人間が辞書として指定してお
く。That is, first, it is checked whether or not a specific character string is included in the question or inquiry from the user.
It should be noted that the specific character string is designated by a person as a dictionary in advance. When a specific character string is included in the text of the user, the text corresponding to the character string is returned. In addition, a human also previously designates a sentence corresponding to a specific character string, which is what to respond to a specific character string, as a dictionary.
【０００６】これらは、現状のインターネットのチャッ
トにおいて、一般的に行われている自動応答の実現のた
めの機能であるが、次のような間題点があった。These are functions for realizing an automatic response that is generally performed in the current Internet chat, but there are the following problems.
【０００７】（１）文字列認識の限界
文章中の単語ではなく、文字の並びである文字列を認識
しているため、文字列の誤認識の問題がある。例えば、
本来、「京都」という単語を認識したい場合に、ユーザ
の送信した文中に「東京都」という文字列があると、
「京都」が含まれると認識してしまう。また、この場
合、ユーザは「東京都」に関する発話を行っているにも
拘わらず、計算機は「京都」に関する応答を行ってしま
う。(1) Limitation of character string recognition Since a character string, which is a sequence of characters, is recognized, not a word in a sentence, there is a problem of erroneous recognition of a character string. For example,
Originally, when you want to recognize the word "Kyoto", if the text "Tokyo" is included in the text sent by the user,
I recognize that "Kyoto" is included. Further, in this case, the computer makes a response regarding “Kyoto” even though the user is uttering about “Tokyo”.
【０００８】（２）辞書への文字列と応答文の登録
どういう文字列に対して、どのような文を応答するか、
という「文字列とそれに対する応答文」という情報を辞
書に人間が登録する必要がある。辞書に登録する情報が
多ければ、計算機がより多くの種類の発話に応答するこ
とができ、人間の応答に近い、より自然な応答が可能に
なる。しかし、情報は人間が登録するため、自然な応答
をさせるためには、より多くの人手をかける必要が生じ
る。(2) Registration of character string and response sentence in dictionary What kind of character string is to be responded to,
It is necessary for a person to register information such as "character string and response sentence to it" in the dictionary. The more information that is registered in the dictionary, the more the computer can respond to various types of utterances, and the more natural response that is close to human response is possible. However, since information is registered by human beings, it is necessary to add more human hands in order to make a natural response.
【０００９】次に、人間の発話について述べる。Next, human speech will be described.
【００１０】一般に、人間同士が対話を行う際には、主
語や動詞の省略、即ち「それ、これ」と言った照応表
現、倒置表現が多い。人間が入力した文に対し、計算機
は省略を補ったり、照応先を決定したり、倒置表現を理
解しないと、文章の意味を理解することはできない。こ
の文章の意味理解には、人間が意識せずに使っている常
識、あるいはその分野に関する領域知識が必要になる。In general, when humans interact with each other, abbreviated subjects and verbs, that is, anaphoric expressions and inverted expressions such as "that, this" are often used. For a sentence entered by a human, the computer cannot understand the meaning of the sentence without compensating for omissions, determining the reference destination, and understanding the inverted expression. To understand the meaning of this sentence, it is necessary to use common sense that humans are not aware of, or domain knowledge about the field.
【００１１】一般的に、このような知識を計算機が利用
できる形式で保存したデータベース等を知識ベースとい
う。これは、対話に関して言えば、例えば、省略が行わ
れている照応先はどの部分であるか、照応が起きるのは
どのような場合であるか、といった規則のことである。Generally, a database that stores such knowledge in a format that can be used by a computer is called a knowledge base. In terms of dialogue, for example, rules such as which part of the anaphor is being omitted and when the anaphor occurs.
【００１２】これらの規則は莫大な量のデータになり、
さらに、これらの規則を使って文章を理解させるには、
どの規則を、文章のどの部分に適用するかの判断を
（規則の数）×（文章中の適用候補数）
の回数だけ行わなければならず、非常に大きな計算量を
必要とする。These rules lead to huge amounts of data,
In addition, to make your text comprehensible using these rules,
Which rule should be applied to which part of the sentence must be determined by (number of rules) × (number of candidates for application in the sentence), which requires a very large amount of calculation.
【００１３】また、当然のことながら、計算機に、より
正確に文章を理解させるには、人間が利用する規則を全
て記述しておく必要があり、理解の正確さを求めると知
識の肥大化と計算量の増大につながる。即ち、大容量記
憶装置が必要となり、また、処理時間の低下を招く。In addition, as a matter of course, in order for the computer to understand the sentence more accurately, it is necessary to describe all the rules used by humans, and if the accuracy of the understanding is sought, the knowledge will be enlarged. This leads to an increase in calculation amount. That is, a large-capacity storage device is required and the processing time is reduced.
【００１４】さらに、ユーザからの発話に応答するに
は、こういった文章の意味理解を行った上で、ユーザが
何を意図してその文を話したかという、発話の意味理解
を行い、その上で計算機がユーザの意図を満足させる応
答文生成を行うことになる。Further, in order to respond to the utterance from the user, after the meaning of the sentence is understood, the meaning of the utterance, that is, what the user intended to say the sentence, is understood. In the above, the computer will generate a response sentence that satisfies the user's intention.
【００１５】意図理解においても、応答文生成において
も、常識、領域知識と言ったものを計算機が持っている
必要がある。その知識は多い方が、より正確な処理が期
待できるが、知識が増えると計算量の増加による処理時
間の増加という問題が発生するのは文章の意味理解の場
合と同様である。It is necessary for the computer to have common sense and domain knowledge for both intent understanding and response sentence generation. The more the knowledge is, the more accurate the processing can be expected, but the more the knowledge, the more the processing time increases due to the increase in the calculation amount.
【００１６】ユーザからの問い合わせに応える自動応答
システムは、従来から研究されている。これらは、分野
を限定して応答を行うことにより、知識の肥大化を防
ぎ、また、処理時間の高速化を行うものである。An automatic response system for responding to an inquiry from a user has been studied in the past. By limiting the fields and making responses, these prevent the knowledge from becoming too large and speed up the processing time.
【００１７】予め人手により作成された、ある限定され
た分野のデータベースに対して、その内容を検索する検
索要求に相当する文章をユーザが入力し、それに対する
回答をシステムから行うものがある。There is a system in which a user inputs a sentence corresponding to a search request for searching the contents of a database of a certain limited field which is manually created in advance and the system responds to the input.
【００１８】この場合においても、ユーザが日常的に使
用する、自由な文章による入力を可能とする場合は、ユ
ーザの質問を理解し、さらにユーザの意図を理解するた
めに対話知識ベースが必要になる。また、この場合、デ
ータベースの構築の手間がかかる。データベースに入力
する内容は人間が予め決めておく必要があり、また、そ
の入力も人間が行わなくてはならない。In this case as well, in the case where the user can input in free text which is used on a daily basis, an interactive knowledge base is required to understand the user's question and further understand the user's intention. Become. Further, in this case, it takes time and effort to construct the database. It is necessary for a human to decide in advance the contents to be input to the database, and the human must also input the contents.
【００１９】[0019]
【発明が解決しようとする課題】前述のように、自動応
答システムでは、計算機に発話をさせるための知識が必
要となる。ユーザの問いかけに自然な応答を与えるため
には、非常に多くの量の知識が知識ベースとして必要に
なる。また、ユーザの質問を正確に理解し、さらにユー
ザの求める応答を生成するには、さらに多くの知識を必
要とする。As described above, the automatic response system requires knowledge for making the computer speak. A very large amount of knowledge is required in the knowledge base in order to give a natural response to user inquiries. Also, more knowledge is required to correctly understand the user's question and to generate the response desired by the user.
【００２０】従来、これらの知識は人手で作成する必要
があり、多くの時間と多くの人数を必要とした。Conventionally, such knowledge needs to be created manually, which requires a lot of time and a large number of people.
【００２１】本発明の目的は、応答文を生成するのに必
要な知識ベースを、人手を介することなく自動的に作成
することができる方法、装置、プログラムを記録した媒
体を提供することにある。An object of the present invention is to provide a method, device, and medium recording a program capable of automatically creating a knowledge base necessary for generating a response sentence without human intervention. .
【００２２】また、本発明の他の目的は、前述した方法
によって作成した知識ベースを基に、人手を介すること
なく自動的に応答文を生成することができる方法、装
置、プログラムを記録した媒体を提供することにある。Further, another object of the present invention is to store a method, an apparatus and a program in which a response sentence can be automatically generated based on the knowledge base created by the above-mentioned method without human intervention. To provide.
【００２３】さらにまた、本発明の他の目的は、人手を
介することなく自動的に知識ベースを作成しかつ応答文
を生成して応答することができる方法、装置、プログラ
ムを記録した媒体を提供することにある。Still another object of the present invention is to provide a method, device and medium in which a program is recorded, which can automatically create a knowledge base and generate a response sentence to respond without manual intervention. To do.
【００２４】[0024]
【課題を解決するための手段】本発明のシステムは、
「学習モード」と、「対話モード」との２モードを持
ち、ユーザ数または発話頻度が一定以下（例えば、３人
以下または１分に１回以下）の場合に対話モードとな
り、それ以外の場合は学習モードとなる。The system of the present invention comprises:
It has two modes, "learning mode" and "interactive mode", and becomes the interactive mode when the number of users or the utterance frequency is below a certain level (for example, three people or less or once per minute), otherwise. Is in learning mode.
【００２５】学習モードでは、計算機が応答文を生成す
るのに必要な知識を、ユーザ同士の対話における問いか
けや質問と応答との組からなる対話対を学習する、即ち
収集・解析・蓄積することにより、人手を介することな
く自動的に作成する。あるユーザが質問した時に他のユ
ーザがそれにどう答えたかという質問文と、応答文の対
が対話対である。即ち、大きな談話のまとまりである談
話構造の中で質問・応答のペアに注目する。In the learning mode, the computer needs to learn, that is, collect, analyze, and accumulate the knowledge necessary for generating a response sentence, in the form of a question pair in a dialogue between users and a dialogue pair consisting of a question and a response. With this, it is automatically created without human intervention. An interactive pair is a pair of a response sentence and a question sentence of how one user answers a question when another user answers the question. In other words, pay attention to the question / answer pair in the discourse structure, which is a group of large discourses.
【００２６】対話対の最も簡単な収集方法としては、
「〜でしょうか？」や「〜です」等の表層の表現によっ
て質問と応答の関係を認識して行う方法がある。この手
法により、対話対が正しく得られる場合が７割程度あ
る、という研究もある。The simplest method of collecting dialogue pairs is as follows.
There is a method of recognizing the relation between a question and an answer by using surface expressions such as "maybe?" And "is". According to some researches, about 70% of the cases can correctly obtain a dialogue pair by this method.
【００２７】ところで、複数のユーザが同時に異なった
質問を発することがあり得る。この場合には、その後に
続いて発せられた回答がどの質問に対するものであるか
を認識する必要が生じる。By the way, a plurality of users may ask different questions at the same time. In this case, it becomes necessary to recognize which question the subsequent answer is for.
【００２８】従って、具体的な対話対の収集において
は、質問用、応答用それぞれの対話テンプレートを利用
して質問及び回答を認識する。それと同時に、質問に対
する回答を認識する際に対話テンプレートを利用して回
答がどの質問に対するものであるかを認識する。さら
に、質問に対する回答を認識する際に質問文内の単語の
類義語を利用してどの質問に対する回答かを認識する。Therefore, in the collection of a specific dialogue pair, the question and the answer are recognized by using the dialogue templates for question and response. At the same time, when recognizing the answer to the question, the dialogue template is used to recognize which question the answer is. Furthermore, when recognizing the answer to the question, the synonym of the word in the question sentence is used to recognize which question the answer is.
【００２９】また、同一の質問に対し複数の異なる回答
が収集された場合は、一定の基準に基づいて順序付けを
行う。その中の１位の候補を回答として選択しても良い
し、複数個を選択して、例えばユーザが満足するまで上
位から順に応答文を提示していっても良い。When a plurality of different answers to the same question are collected, the ordering is performed based on a certain standard. The first candidate among them may be selected as an answer, or a plurality of candidates may be selected and, for example, response sentences may be presented in order from the top until the user is satisfied.
【００３０】順序付けとしては、ユーザ数、発話頻度等
が考えられる。このほかにも、回答の順序付けの基準は
複数考えられるが、このように、基準を用いて複数の回
答候補に順序付けを行う。As the ordering, the number of users, utterance frequency, etc. can be considered. In addition to this, although there may be a plurality of criteria for ordering the answers, a plurality of answer candidates are ordered using the criteria in this way.
【００３１】このようにして、質問文及びその応答文を
ユーザ数、発話頻度とともに蓄積した対話解析データベ
ースを構築する。In this way, a dialogue analysis database is built in which the question sentence and its response sentence are accumulated together with the number of users and the utterance frequency.
【００３２】一方、対話モードでは、対話の参加者が少
ない場合、質問等を発話してもそれに対する回答がどの
参加者からも発話されない等、発話の必要性があると判
断した場合に質問文を検出して応答文を生成・発話す
る。On the other hand, in the interactive mode, when there are few participants in the dialog, when it is judged that there is a need for utterance, such as when a question is uttered, no answer is uttered by any participant. To generate and utter a response sentence.
【００３３】具体的には、前述した質問テンプレートを
利用して、これにマッチするか否かでユーザ同士の対話
から質問文を検出し、この質問文にマッチする応答文を
対話解析データベースから候補として取り出し、応答文
を生成する。Specifically, using the above-mentioned question template, a question sentence is detected from the dialogue between the users depending on whether or not it matches, and a response sentence matching this question sentence is selected from the dialogue analysis database. And generate a response sentence.
【００３４】この際、候補の数が０であれば何もせず、
ユーザ数や発話頻度のチェックに戻る。候補が１つの時
は、それを応答として発話して同じく頻度のチェックに
戻る。候補が２つ以上の時は、例えば、以下の手順でユ
ーザ数や発話頻度を用いた候補の順位付けを行って、そ
の１位を発話する。
・各応答文候補について、ユーザ数と発話頻度の積の値
を計算する。
・その値と、現在の対話状況のユーザ数・頻度積値との
差が小さいものから順に順位付けを行う。
・順位付けを行った結果、１位の候補を応答文として発
話する。At this time, if the number of candidates is 0, nothing is done,
Return to checking the number of users and utterance frequency. If there is only one candidate, utter it as a response and also return to the frequency check. When there are two or more candidates, for example, the number of users and the utterance frequency are used to rank the candidates in the following procedure, and the first place is uttered. -For each response sentence candidate, the value of the product of the number of users and the utterance frequency is calculated.・ Ranking is performed from the smallest difference between the value and the number of users / frequency product value in the current conversation status.・ As a result of ranking, utter the first candidate as a response sentence.
【００３５】前述したように、計算機において、ユーザ
の質問文に対する応答文を生成するには、文生成を行う
ための知識として、知識ベースが必要になる。本発明で
は、ユーザ同士の対話から対話対を学習することによ
り、知識ベースを自動構築する。これにより、人手を介
することなく知識ベースの構築が可能になり、意味理
解、意図理解といった大きな計算量を必要とする処理を
行わずに、計算機による自動応答文生成が可能となる。As described above, in order to generate a response sentence to a user's question sentence in a computer, a knowledge base is necessary as knowledge for generating the sentence. In the present invention, a knowledge base is automatically constructed by learning a dialogue pair from dialogues between users. As a result, a knowledge base can be constructed without human intervention, and automatic response sentence generation by a computer is possible without performing processing that requires a large amount of calculation such as meaning understanding and intention understanding.
【００３６】[0036]
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
【００３７】図１は本発明装置全体のブロック図であ
る。図中、１はユーザ端末部、２は通信部、３は入出力
制御部、４は対話解析部、５は対話解析データベース、
６は自動応答文生成部、７は対話記録部、８は対話監視
部である。FIG. 1 is a block diagram of the entire apparatus of the present invention. In the figure, 1 is a user terminal unit, 2 is a communication unit, 3 is an input / output control unit, 4 is a dialogue analysis unit, 5 is a dialogue analysis database,
6 is an automatic response sentence generation unit, 7 is a dialogue recording unit, and 8 is a dialogue monitoring unit.
【００３８】ユーザ端末部１は、ユーザが自分の発話を
入力し、また、通信部２を介して通信することにより、
対話記録部７から他ユーザの発話を取り出し、ユーザに
提示する。The user terminal unit 1 allows the user to input his / her own utterance and to communicate via the communication unit 2,
Utterances of other users are extracted from the dialogue recording unit 7 and presented to the user.
【００３９】通信部２は、ユーザ端末部１と入出力制御
部３との間で、ユーザの発話や他ユーザ発言取得要求等
のデータを通信する。The communication unit 2 communicates between the user terminal unit 1 and the input / output control unit 3 data such as a user's utterance and a request for obtaining a utterance of another user.
【００４０】入出力制御部３は、接続されている各部の
間で必要なデータや信号のやりとりを行う。入出力制御
部３には、通信部２、対話解析部４、応答文生成部６、
対話記録部７及び対話監視部８が接続されている。The input / output control unit 3 exchanges necessary data and signals between the connected units. The input / output control unit 3 includes a communication unit 2, a dialogue analysis unit 4, a response sentence generation unit 6,
The dialogue recording unit 7 and the dialogue monitoring unit 8 are connected.
【００４１】対話解析部４は、ユーザ同士の対話から質
問と回答の対である対話対を認識し、それを対話解析デ
ータベース５に保存する。The dialogue analysis unit 4 recognizes a dialogue pair, which is a question-answer pair, from the dialogue between the users and stores it in the dialogue analysis database 5.
【００４２】対話解析データベース５は、対話解析部４
で対話から取り出された対話対を保存する。The dialogue analysis database 5 includes a dialogue analysis unit 4
Save the dialogue pair extracted from the dialogue with.
【００４３】自動応答文生成部６は、対話解析データベ
ース５に基づいてユーザの質問に対する回答を行う。The automatic response sentence generator 6 answers the user's question based on the dialogue analysis database 5.
【００４４】対話記録部７は、ユーザが発話した質問、
回答、自動応答文生成部６において生成された応答文を
記録し、ユーザ端末部１からの要求に応じて対話記録を
通信部２を介してユーザ端末部１に送信する。The dialogue recording section 7 includes a question uttered by the user,
The response, the response sentence generated by the automatic response sentence generation unit 6 is recorded, and the dialogue record is transmitted to the user terminal unit 1 via the communication unit 2 in response to a request from the user terminal unit 1.
【００４５】対話監視部８は、対話状況を監視すること
により発話の必要性、即ち応答文を自動的に生成する必
要があるかどうかを判定する。The dialogue monitoring unit 8 determines the necessity of utterance, that is, whether or not it is necessary to automatically generate a response sentence by monitoring the dialogue situation.
【００４６】以下、本発明の動作を各部の詳細構成とと
もに説明する。The operation of the present invention will be described below together with the detailed configuration of each section.
【００４７】本装置は複数のユーザが同時に利用し、対
話を行うため、ユーザ端末部１及び通信部２は対話に参
加するユーザの数だけ必要であり、通信部２は対話に参
加しているユーザの数だけ入出力制御部３に接続され
る。Since the present apparatus is used by a plurality of users at the same time and has a dialogue, the user terminal unit 1 and the communication unit 2 are required for the number of users who participate in the dialogue, and the communication unit 2 participates in the dialogue. The number of users is connected to the input / output control unit 3.
【００４８】入出力制御部３は、複数接続されている通
信部２の中で、どの通信部２がどのユーザ端末部１に接
続されているか、という情報を持つ。これにより、入出
力制御部３に接続されている各部はデータや信号の送信
先として、宛先のユーザ端末のみを指定すれば良く、ど
の通信部にそれを渡すかは入出力制御部３が判断するこ
とができる。The input / output control section 3 has information indicating which communication section 2 is connected to which user terminal section 1 among a plurality of connected communication sections 2. As a result, each unit connected to the input / output control unit 3 only needs to specify the destination user terminal as the destination of the data or signal, and the input / output control unit 3 determines which communication unit to pass it to. can do.
【００４９】図２は本発明の動作の概略を示すフローチ
ャートであり、対話監視部８においてユーザ数や発話頻
度を監視し、ユーザ数または発話頻度が一定以下（例え
ば、３人以下または１分に１回以下）の場合（１０１）
は対話モード（１０２）とすべく応答文生成部６に応答
文を生成させる命令を出し、それ以外の場合は学習モー
ド（１０３）とすべく対話解析部４に対話を解析させる
命令を出す。これをプログラムの終了（１０４）まで繰
り返す。FIG. 2 is a flow chart showing the outline of the operation of the present invention. The dialogue monitoring unit 8 monitors the number of users and the utterance frequency, and the number of users or the utterance frequency is below a certain level (for example, 3 people or less or 1 minute). (1 or less) (101)
Issues a command to the response statement generation unit 6 to set the dialogue mode (102), and otherwise issues a command to analyze the dialogue to the dialogue analysis unit 4 to set the learning mode (103). This is repeated until the end of the program (104).
【００５０】まず、学習モードについて説明する。First, the learning mode will be described.
【００５１】対話解析部４では、対話対の認識を行い、
質問とそれについての回答の対を発話のための知識とし
て、対話解析データベース５に登録（保存）する。質問
と回答の認識においては、基本的には、発話文の表層的
な情報を利用する。例えば、「〜ですか？」で終わる発
話は質問で、その後に続く「〜です」はそれに対する回
答であると判断する。The dialogue analysis unit 4 recognizes dialogue pairs,
The pair of question and answer is registered (saved) in the dialogue analysis database 5 as knowledge for utterance. In recognizing questions and answers, basically, surface information of utterances is used. For example, it is determined that an utterance ending in “??” is a question, and the subsequent “... is” is an answer to it.
【００５２】具体的には、認識の精度を向上させるため
に対話テンプレートを利用し、図３に示すフローチャー
トに従って対話対の認識、登録を行う。Specifically, in order to improve the recognition accuracy, a dialogue template is used, and the dialogue pair is recognized and registered according to the flowchart shown in FIG.
【００５３】ここで、テンプレートとは、固定文字列部
分と、任意の文字列を当てはめることができるスロット
部分とからなる一次元の並びである。つまり、通常の文
意の一部分をスロットに置き換えたものである。なお、
固定文字列部分及びスロット部分とも、一つのテンプレ
ート内において複数回出現することができる。また、テ
ンプレートと発話文との照合処理において、スロット部
分に対応した語をフィラーという。Here, the template is a one-dimensional array consisting of a fixed character string portion and a slot portion into which an arbitrary character string can be fitted. In other words, a part of normal meaning is replaced with a slot. In addition,
Both the fixed character string portion and the slot portion can appear multiple times in one template. In the matching process between the template and the utterance, the word corresponding to the slot portion is called a filler.
【００５４】このような対話テンプレートを質問用と応
答用に複数用意しておき、それと一致した発話を質問文
あるいは応答文と認識する（２０１）。A plurality of such dialogue templates are prepared for a question and a response, and an utterance that matches the template is recognized as a question sentence or a response sentence (201).
【００５５】例えば、質問テンプレートとして「ＡはＢ
ですか？」を用意する。ここで、Ａ，Ｂがテンプレート
のスロット部分であり、任意の単語、名詞句、動詞句等
である。この例では、「サービスは安いですか？」とい
うユーザの発話があった場合、Ａに「サービス」、Ｂに
「安い」を当てはめると、テンプレートと発話が一致す
る。この時、発話とテンプレートはマッチングがとれる
ので、発話が質問であると認識する。For example, as a question template, "A is B
Is it? Is prepared. Here, A and B are slot portions of the template, and are arbitrary words, noun phrases, verb phrases, and the like. In this example, if the user utters "Is the service cheap?", If "service" is applied to A and "cheap" is applied to B, the template and the utterance match. At this time, since the utterance and the template can be matched, the utterance is recognized as a question.
【００５６】同様に、回答についてもテンプレートと発
話とのマッチングをとることにより、発話が回答である
かを認識するが、前記質問であると認識した発話を検出
した時点から一定時間内の発話を応答文候補とし（２０
２）、これらについてテンプレートとのマッチングをと
る。Similarly, with respect to the answer, whether the utterance is an answer is recognized by matching the template with the utterance, but the utterance within a fixed time from the time when the utterance recognized as the question is detected. As a response sentence candidate (20
2) Match these with the template.
【００５７】さらに、ユーザ同士でリアルタイムに対話
を行うことを想定すると、タイミングによっては複数の
ユーザが同時に異なった質問を発話することがあり得
る。この場合、その後に続いて発話された回答がどの質
問に対するものであるかを認識する必要が生じる。Further, assuming that the users have a real-time dialogue, a plurality of users may utter different questions at the same time depending on the timing. In this case, it becomes necessary to recognize which question the answer uttered subsequently is.
【００５８】このような場合の対話対認識の精度を向上
させるため、質問テンプレートと応答テンプレート間で
スロットの一致を調べ、スロットが一致している質問文
と応答文を対話対として認識する（２０３）。In order to improve the accuracy of the dialogue pair recognition in such a case, the slot matching is checked between the question template and the answer template, and the question sentence and the answer sentence having the matching slots are recognized as the dialogue pair (203). ).
【００５９】例えば、ユーザの発話が質問テンプレート
「ＡはＢですか？」にマッチしたとする。その後の、ユ
ーザの発話が「ＣはＤです。」という応答テンプレート
に一致した場合、この発話が先に発話された質問に対す
る回答と認識される。For example, it is assumed that the user's utterance matches the question template “A is B?”. When the user's utterance thereafter matches the response template “C is D.”, this utterance is recognized as the answer to the question uttered previously.
【００６０】さらに質問テンプレートのスロットＡと応
答テンプレートのスロットＣのマッチングをとる。２つ
のスロットの値が、（１）同じ単語である場合、類義語
同士である場合、（２）動詞句・名詞句である場合は、
句に同じ単語あるいは類義語がどの程度含まれるか等に
より、句の類似度を判定し、句の類似度が大きい場合、
には２つの発話が質問文と応答文であり、対話対である
と認識する。Further, slot A of the question template and slot C of the response template are matched. If the values of two slots are (1) the same word, synonyms, (2) verb phrase / noun phrase,
The degree of similarity between phrases is determined by the degree to which the same words or synonyms are included in a phrase.
Recognizes that the two utterances are a question sentence and an answer sentence, and that they are a dialogue pair.
【００６１】例えば「ＩＳＤＮは高いですか？」という
質問文に対して、上記質問テンプレートと照合し、スロ
ットＡ，Ｂのフィラーとして、それぞれ「ＩＳＤＮ」、
「高い」が取り出される。For example, a question sentence "is ISDN high?" Is collated with the above question template, and "ISDN" and "ISDN" are used as fillers for slots A and B, respectively.
"High" is taken out.
【００６２】一方、「ＩＳＤＮは安いです」という応答
文候補に対しては、上記応答テンプレートとのマッチン
グにより、スロットＣ，Ｄのフィラーとして、それぞれ
「ＩＳＤＮ」、「安い」が取り出される。On the other hand, for the response sentence candidates "ISDN is cheap", by matching with the response template, "ISDN" and "cheap" are extracted as the fillers of the slots C and D, respectively.
【００６３】ここで、スロットＡ，Ｃにおいて「ＩＳＤ
Ｎ」という同じ単語が含まれるので、これらが対話対を
なす質問文と応答文であると認識する。Here, in slots A and C, "ISD
Since the same word "N" is included, these are recognized as a question sentence and an answer sentence that form a dialogue pair.
【００６４】なお、テンプレートと文章との照合の詳細
については、「電子メールコミュニケーションにおける
スケジュール情報の抽出」（長谷川ら、自然言語処理シ
ンポジウム１９９７年論文集）、「電子メールを対象と
したメール秘書サービスを実現」（高木ら、ＮＴＴ技術
ジャーナル、１９９８．８、ｐｐ．７５−７９）等に記
載されており、また、フィラー、スロットの詳細につい
ては、「岩波講座ソフトウェア科学１５、自然言語処
理」（長尾 真編、岩波書店、１９９６．４、ｐｐ３７
６−３７９）等に記載されている。For the details of collating the template with the text, "Extraction of Schedule Information in E-mail Communication" (Hasegawa et al., Natural Language Processing Symposium 1997 Papers), "Mail Secretary Service for E-mail" , ”(Takagi et al., NTT Technical Journal, 1998.8, pp.75-79), and the details of fillers and slots are described in“ Iwanami Course Software Science 15, Natural Language Processing ”( Shin Nagao, Iwanami Shoten, 1996.4, pp37
6-379) and the like.
【００６５】前述したようなテンプレートとのマッチン
グにより、照合に成功した応答文候補が存在した場合
（２０４）は、その応答文と対応する質問文を対話対と
して対話解析データベース５に登録する（２０５）。な
お、照合に成功した応答文候補が存在しない場合は処理
を終了する（２０６）。If there is a response sentence candidate that has been successfully matched by the matching with the template as described above (204), the question sentence corresponding to the response sentence is registered in the dialogue analysis database 5 as a dialogue pair (205). ). If there is no response sentence candidate that has been successfully matched, the process ends (206).
【００６６】図４に前述した対話対の認識・データベー
スへの登録処理のようすを示す。FIG. 4 shows a process of recognizing the dialogue pair and registering it in the database described above.
【００６７】また、対話解析データベース５には、対話
対である質問とその回答だけでなく、この対話対が得ら
れた時のユーザ数及び発話頻度を対話監視部８より得
て、併せて登録しておいても良い。図５はこのような対
話解析データベース５の一例を示すものである。Further, in the dialogue analysis database 5, not only the question and its answer which are dialogue pairs, but also the number of users and the utterance frequency at the time when this dialogue pair is obtained from the dialogue monitoring unit 8 and registered together. You may keep it. FIG. 5 shows an example of such a dialogue analysis database 5.
【００６８】対話モードの応答文生成時には、ユーザの
発話した質問と対話解析データベースに保存されている
質問との照合を行い、一致した行からその質問に対する
回答を得る。回答は単一の場合もあるし、複数ある場合
もある。単一の場合はそれが回答になる。At the time of generating the response sentence in the interactive mode, the question uttered by the user is compared with the question stored in the interactive analysis database, and the answer to the question is obtained from the matched line. There may be a single answer or multiple answers. If there is a single, that is the answer.
【００６９】例えば「だれかいますか？」という質問が
発話された場合、図５の対話解析データベースでは、質
問の欄が「だれかいますか？」の行との照合が成功す
る。この場合、その行の回答の欄から「私一人だけで
す」という文が応答文として得られる。なお、複数の場
合の回答については後述する。For example, when the question “Who is there?” Is uttered, in the dialog analysis database of FIG. 5, the collation with the line “Who is there?” In the question column is successful. In this case, the sentence "I am the only one" is obtained as a response sentence from the answer column of that line. The answers in the case of multiple cases will be described later.
【００７０】図６、図７は学習モードの動作の詳細を示
すフローチャートであり、以下、詳細な動作について説
明する。6 and 7 are flow charts showing the details of the operation in the learning mode, and the detailed operation will be described below.
【００７１】まず、ユーザが発話した文を一つずつ質問
テンプレートと照合する（３０１）。First, the sentences uttered by the user are collated with the question template one by one (301).
【００７２】ここで、文章とテンプレートとの照合処理
は以下の手順で行う。Here, the collation process between the text and the template is performed in the following procedure.
【００７３】照合対象となる文章は読点で区切られた発
話文であり、該発話文と質問テンプレートの全てとを照
合する。処理は、テンプレートの固定文字列部分が発話
文の文字列と一致するか否かを調べる。この時、スロッ
ト部分は任意の文字列を当てはめて良い。固定文字列部
分が一致し、スロット部分が一定文字数以下の文の場合
はテンプレートとの照合に成功したとする。The sentence to be collated is an utterance sentence delimited by the reading points, and the utterance sentence and all the question templates are collated. The process checks whether or not the fixed character string portion of the template matches the character string of the utterance sentence. At this time, any character string may be applied to the slot portion. If the fixed character string part matches and the slot part is a sentence with a certain number of characters or less, it is assumed that matching with the template has succeeded.
【００７４】照合に成功した（３０２）場合は質問文、
質問テンプレート、フィラーを一時記憶する（３０
３）。但し、スロット部分に当たる文字列が一定文字数
以上の場合は、スロットに対応する語はフィラーにはな
らない。If the collation is successful (302), a question sentence,
Temporarily store question template and filler (30
3). However, when the character string corresponding to the slot portion has a certain number of characters or more, the word corresponding to the slot does not serve as a filler.
【００７５】次に、質問文を認識した時点から一定時間
内の発話を応答文候補とし（３０４）、前記質問テンプ
レートに対応する応答テンプレート（ＲＴ１〜ＲＴｒ）
を取り出す（３０５）。Next, utterances within a certain time from the time when the question sentence is recognized are set as the response sentence candidates (304), and the response templates (RT1 to RTr) corresponding to the question template are given.
Is taken out (305).
【００７６】次に、応答文候補から処理対象として１つ
選択し（３０６）、これと前記応答テンプレート（ＲＴ
１〜ＲＴｒ）とを照合（３０７）、即ち応答文候補の文
字列が応答テンプレートの固定文字列部分と一致するか
否かを調べる。さらに、照合に成功した応答文候補のフ
ィラーと前記質問文のフィラーとを照合し（３０８）、
フィラーが一致した場合はその応答文候補を該当応答文
として一時記憶する（３０９）。そして、これらの処理
を全ての応答文候補について行う（３１０）。Next, one of the response sentence candidates is selected as a processing target (306) and this and the response template (RT
1 to RTr) is collated (307), that is, it is checked whether or not the character string of the response sentence candidate matches the fixed character string portion of the response template. Furthermore, the filler of the response sentence candidate that has been successfully collated and the filler of the question sentence are collated (308),
When the fillers match, the response sentence candidate is temporarily stored as the corresponding response sentence (309). Then, these processes are performed for all response sentence candidates (310).
【００７７】前述した処理において、質問文に対応する
応答文が１つ以上記憶されている場合（３１１）は、こ
れらを対話対として対話解析データベース５に登録し
（３１２）、さらに対話監視部８から得られるユーザ数
及び発話頻度を併せて保存する（３１３）。In the above-mentioned processing, when one or more response sentences corresponding to the question sentence are stored (311), these are registered in the dialogue analysis database 5 as dialogue pairs (312), and the dialogue monitoring unit 8 The number of users and the utterance frequency obtained from the above are stored together (313).
【００７８】一方、質問文に対応する応答文が１つも記
憶されなかった場合は、後述する類義語辞書を用いて質
問文との類似度を表す得点を各応答文候補に対して計算
し（３１４）、一定以上の得点を有する候補が存在しな
ければそのままとし、存在すれば（３１５）、これを応
答文として質問文とともに対話対として対話解析データ
ベース５に登録し（３１６）、さらに対話監視部８から
得られるユーザ数及び発話頻度を併せて保存する（３１
３）。On the other hand, when no response sentence corresponding to the question sentence is stored, a score indicating the similarity with the question sentence is calculated for each response sentence candidate by using a synonym dictionary described later (314). ), If there is no candidate having a certain score or more, it is left as it is, and if it exists (315), this is registered as a response sentence together with the question sentence in the dialogue analysis database 5 as a dialogue pair (316), and further the dialogue monitoring unit. The number of users and the utterance frequency obtained from 8 are stored together (31
3).
【００７９】このようにするのは、一般的な会話であれ
ば、厳密に理論的な談話構造が成り立たずとも、対話と
して成立することから、類似する語を含む発話を応答文
とすることができるためである。In this way, in a general conversation, even if a strictly theoretical discourse structure is not established, it is established as a dialogue. Therefore, an utterance containing similar words can be used as a response sentence. Because you can.
【００８０】最後に、対話解析データベース５に登録す
る対話対の質問文及び応答文中の語に基づいて類義語辞
書を更新する（３１７）。Finally, the synonym dictionary is updated based on the words in the question sentence and the response sentence of the dialogue pair registered in the dialogue analysis database 5 (317).
【００８１】図８は類義語辞書の一例を示すもので、対
話対をなす質問文及び応答文中にそれぞれ含まれる第１
の単語及び第２の単語のペアを類義語として、その間の
類似度、ここでは出現数を併せて登録してなっている
（なお、類義語の判定においては第１または第２の単語
のいずれからでも行えるものとする。）。類義語辞書
は、当初は与えられたものを利用しても良いが、後述す
るように、対話対を認識・登録した際、既に登録されて
いるペアが出現した時は類似度を１増加させ、登録され
ていないペアが出現した時は新たに登録することによっ
て構築することができる。FIG. 8 shows an example of a synonym dictionary. The first sentence is included in each question sentence and response sentence that form a dialogue pair.
The pair of the word and the second word is registered as a synonym, and the similarity between them and the number of appearances are also registered here (in the determination of the synonym, either the first word or the second word is registered). It should be possible). The synonym dictionary may be initially provided, but as will be described later, when a dialogue pair is recognized and registered, the similarity is increased by 1 when a pair already registered appears, When an unregistered pair appears, it can be constructed by newly registering.
【００８２】図９は図７中の類似度を表す得点を計算す
る処理（３１４）の詳細を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flow chart showing the details of the processing (314) for calculating the score representing the similarity in FIG.
【００８３】まず、質問文を形態素解析し、単語（１，
２，……Ｊ）に分割し（４０１）、応答文候補から１つ
選択して（４０２）、同じく形態素解析し、単語（１，
２，……Ｋ）に分割する（４０３）。First, the question sentence is morphologically analyzed, and the word (1,
2, ... J) (401), one response sentence candidate is selected (402), morphological analysis is performed, and the word (1,
2, ... K) (403).
【００８４】次に、応答文候補中の各単語から単語ｋ
（＝１，２，……Ｋ）を１つ選択し（４０４）、類義語
辞書を参照して、この単語ｋが質問文中の単語１，２，
……Ｊの類義語であるか否かを判定し（４０５）、類義
語であれば類義語辞書中の類似度を該当応答文候補の得
点に加算する（４０６）。Next, the word k is calculated from each word in the response sentence candidates.
One of (= 1, 2, ... K) is selected (404) and the synonym dictionary is referred to.
It is determined whether or not it is a synonym of J (405), and if it is a synonym, the similarity in the synonym dictionary is added to the score of the corresponding response sentence candidate (406).
【００８５】以上の処理を全ての単語ｋについて繰り返
し行い（４０７）、さらにこれらの処理を全ての応答文
候補について繰り返し行う（４０８）。The above processing is repeated for all words k (407), and these processing is repeated for all response sentence candidates (408).
【００８６】図１０は図７中の類義語辞書を更新する処
理（３１７）の詳細を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flow chart showing the details of the processing (317) for updating the synonym dictionary in FIG.
【００８７】対話解析データベース５に登録する対話対
が決定した状態（５０１）において、質問文を形態素解
析し、単語（１，２，……Ｌ）に分割し（５０２）、応
答文を同じく形態素解析し、単語（１，２，……Ｍ）に
分割する（５０３）。In the state (501) where the dialogue pair to be registered in the dialogue analysis database 5 is determined, the question sentence is morphologically analyzed and divided into words (1, 2, ... L) (502), and the response sentence is also morpheme. It is analyzed and divided into words (1, 2, ... M) (503).
【００８８】次に、単語１，２，……Ｌと、単語１，
２，……Ｍとから各々１つ選択して単語のペアを作成し
（５０４）、各ペアが類義語辞書に存在するか否かをチ
ェックする（５０５）。ここで、ペアが類義語辞書に存
在する場合（５０６）は類義語辞書の該当するペアの類
似度を１加算し（５０７）、存在しない場合は類義語辞
書に新たなペアとして登録する（５０８）。Next, words 1, 2, ... L and word 1,
A pair of words is created by selecting one from each of 2, ... M (504), and it is checked whether each pair exists in the synonym dictionary (505). If the pair exists in the synonym dictionary (506), the similarity of the corresponding pair in the synonym dictionary is incremented by 1 (507), and if it does not exist, it is registered as a new pair in the synonym dictionary (508).
【００８９】次に、対話モードについて説明する。Next, the interactive mode will be described.
【００９０】自動応答文生成部６では、ユーザ同士の対
話から質問文を検出し、この質問文にマッチする応答文
を生成して発話する。The automatic response sentence generator 6 detects a question sentence from the dialogue between the users, generates a response sentence that matches the question sentence, and speaks.
【００９１】具体的には、学習モードで用いた質問テン
プレート、並びに学習モードで構築した対話解析データ
ベースを利用して、図１１に示すフローチャートに従っ
て応答文の選択・生成を行う。Specifically, using the question template used in the learning mode and the dialogue analysis database constructed in the learning mode, the response sentence is selected / generated according to the flowchart shown in FIG.
【００９２】まず、学習モードの場合と同様にして、ユ
ーザの発話と質問テンプレートとのマッチングをとり、
質問文を認識した場合（６０１）は対話解析データベー
ス５から該当質問文に対応する応答文を候補として取り
出す（６０２）。First, similar to the case of the learning mode, the utterance of the user and the question template are matched,
When the question sentence is recognized (601), the response sentence corresponding to the question sentence is extracted from the dialogue analysis database 5 as a candidate (602).
【００９３】この際、候補の数が０であれば発話せず、
ユーザの次の発話を待つ（６０３，６０４）。候補の数
が１つの時は、それを応答文として発話する（６０
５）。候補の数が２つ以上の時は、以下の手順でユーザ
数及び発話頻度を用いた候補の順位付けを行って、その
１位を発話する。
・各応答文候補について、ユーザ数と発話頻度との積の
値を計算する（６０６）。
・上記計算値と、現在の対話状況におけるユーザ数と発
話頻度との積の値とを比較し、差が小さいものから順に
順位付けを行う（６０７）。
・順位付けを行った結果、１位の候補（差が最も小さい
候補）を応答文として発話する（６０８）。At this time, if the number of candidates is 0, no utterance is given,
Wait for the user's next utterance (603, 604). When the number of candidates is one, utter it as a response sentence (60
5). When the number of candidates is two or more, the number of users and the utterance frequency are used to rank the candidates in the following procedure, and the first rank is uttered. -For each response sentence candidate, the value of the product of the number of users and the utterance frequency is calculated (606). -The calculated value is compared with the product value of the number of users and the utterance frequency in the current conversation situation, and ranking is performed in order from the smallest difference (607). As a result of ranking, the first candidate (the candidate with the smallest difference) is uttered as a response sentence (608).
【００９４】このように、複数の候補があった場合に
は、対話対が学習された時の状況と、現在の対話状況が
近いものを発話することで、ユーザの発話意図に沿った
応答が可能になる。As described above, when there are a plurality of candidates, by uttering a situation in which the situation when the dialogue pair is learned and the current dialogue situation are close to each other, a response in accordance with the utterance intention of the user can be obtained. It will be possible.
【００９５】例えば、ユーザＡが「今日は静かですね」
と言った場合には、ユーザＡの意図としては、
１．主要な対話相手が静かである、
２．全体の他のユーザが静かであったり、参加者が少な
い、ということを主要な対話相手に伝えている、
と言った２つの解釈が可能である。For example, the user A is "quiet today."
If so, the intention of the user A is as follows: The main conversation partner is quiet, 1. Two possible interpretations are that the rest of the users are telling the main conversational partner that they are quiet or that there are few participants.
【００９６】このような曖昧性を解消するために、対話
状況として、ユーザ数及び発話頻度を利用する。これに
よって、参加者も１，２人程度で、さらに発話頻度も１
分に１回という場合には、ユーザの意図としては２であ
ると考えられる。In order to eliminate such ambiguity, the number of users and the utterance frequency are used as the conversation status. As a result, the number of participants is about 1 or 2, and the utterance frequency is 1
If it is once a minute, it is considered to be 2 as the user's intention.
【００９７】応答文候補として、ユーザＡの「今日は静
かですね」という発言に対して、
１．「端末の前から離れていたから」
対話状況；ユーザ数１１人、頻度６回／分（ユーザ数・
頻度積６６）
２．「今日は人が少ないからね」
対話状況；ユーザ数２人、頻度１回／分（ユーザ数・頻
度積２）
という複数の候補があり得る。As a response sentence candidate, in response to user A's statement "Today is quiet,""Because I was away from the terminal." Dialogue situation: 11 users, frequency 6 times / minute (number of users
Frequency product 66) 2. "There are few people today." Dialogue situation: There can be multiple candidates: 2 users, 1 frequency / minute (2 users / frequency product).
【００９８】この時も、現在の対話状況として参加者も
少なく（３人）、発話も活発でない（２回／分）時、ユ
ーザＡの期待する答えは２である。Even at this time, when the number of participants is small (3 persons) and the utterance is not active (2 times / minute) as the current conversation situation, the answer expected by the user A is 2.
【００９９】ユーザ数・頻度積を利用することで、現在
の積６に近い２の方が選択され、ユーザＡの意図に沿っ
た応答が可能となる。By using the product of the number of users and the frequency product, 2 which is closer to the current product 6 is selected, and the response according to the intention of the user A is possible.
【０１００】なお、対話記録部７では、全ユーザの発話
した文と、本装置が自動応答した応答文を記録してい
る。ここでは、発話した文とともにその文を発話したユ
ーザのユーザ名、ユーザＩＤ、インターネットにおける
ＩＰアドレス等、計算機の識別番号、発話時刻、発話番
号等も記録している。The dialogue recording unit 7 records the sentences uttered by all the users and the response sentences automatically responded by this apparatus. Here, the uttered sentence is also recorded with the user name of the user who uttered the sentence, the user ID, the IP address on the Internet, the identification number of the computer, the utterance time, the utterance number, and the like.
【０１０１】各ユーザは、次の手順で、対話記録部７に
保存されている発言を自分の利用しているユーザ端末部
１に表示できる。表示する発言は、対話記録部７に保存
されている全部の発言でも良いし、一部の発言でも良
い。一部の発言の場合には、任意のユーザの任意の時刻
の発言を指定することができる。Each user can display the utterances stored in the dialogue recording section 7 on the user terminal section 1 he is using in the following procedure. The utterances to be displayed may be all the utterances stored in the dialogue recording unit 7 or some of them. In the case of some utterances, the utterance of any user at any time can be designated.
【０１０２】ユーザ端末部１から通信部２を通して、対
話記録部７宛に表示させる発言を指定した発言送信要求
を送る。その発言送信要求を受信した入出力制御部３
は、それが対話記録部７宛と判断し、対話記録部７に渡
す。From the user terminal unit 1 through the communication unit 2, a message transmission request designating a message to be displayed is sent to the dialogue recording unit 7. The input / output control unit 3 that has received the request to send the message
Judges that it is addressed to the dialogue recording unit 7, and passes it to the dialogue recording unit 7.
【０１０３】対話記録部７は、発言送信要求でユーザに
より指定された発話を発話データとして、発言送信要求
を送ってきたユーザ端末宛に送る。対話記録部７は、入
出力制御部３に指定された発話データを渡し、宛先のユ
ーザ端末を指定する。入出力制御部３はユーザの数だけ
接続されている通信部２の中から、対話記録部７により
指定されたユーザ端末に接続している通信部２を選択
し、そこに対話記録部７から渡された発話データを送信
する。始めに発言送信要求を送信したユーザ端末部は、
通信部２から発話データを受信し、それを表示する。The dialogue recording unit 7 sends the utterance designated by the user in the utterance transmission request as utterance data to the user terminal which has sent the utterance transmission request. The dialogue recording unit 7 passes the designated utterance data to the input / output control unit 3 and designates the destination user terminal. The input / output control unit 3 selects the communication unit 2 connected to the user terminal designated by the dialogue recording unit 7 from among the communication units 2 connected by the number of users, and from the dialogue recording unit 7, Send the passed utterance data. At the beginning, the user terminal unit that sent the utterance transmission request
The speech data is received from the communication unit 2 and displayed.
【０１０４】[0104]
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
ユーザ同士の対話から対話対を学習して知識ベースを自
動構築することにより、人手を介することなく知識ベー
スの構築が可能になり、意味理解、意図理解といった大
きな計算量を必要とする処理を行わずに、計算機による
自動応答文生成が可能となる。As described above, according to the present invention,
By constructing a knowledge base automatically by learning dialogue pairs from the dialogues between users, it is possible to construct a knowledge base without human intervention, and perform processing that requires a large amount of calculation such as meaning understanding and intention understanding. Instead, automatic response sentence generation by a computer becomes possible.
【図１】本発明装置全体のブロック図FIG. 1 is a block diagram of the entire device of the present invention.
【図２】本発明の動作の概略を示すフローチャートFIG. 2 is a flowchart showing an outline of the operation of the present invention.
【図３】学習モードの動作の概略を示すフローチャートFIG. 3 is a flowchart showing an outline of operation in a learning mode.
【図４】対話対の認識・データベースへの登録処理のよ
うすの一例を示す図FIG. 4 is a diagram showing an example of a process of recognizing a dialogue pair and registering it in a database.
【図５】対話解析データベースの一例を示す図FIG. 5 is a diagram showing an example of a dialogue analysis database.
【図６】学習モードの動作の詳細を示すフローチャートFIG. 6 is a flowchart showing details of operation in learning mode.
【図７】学習モードの動作の詳細を示すフローチャートFIG. 7 is a flowchart showing details of operation in a learning mode.
【図８】類義語辞書の一例を示す図FIG. 8 is a diagram showing an example of a synonym dictionary.
【図９】類似度得点計算処理の詳細を示すフローチャー
トFIG. 9 is a flowchart showing details of similarity score calculation processing.
【図１０】類義語辞書更新処理の詳細を示すフローチャ
ートFIG. 10 is a flowchart showing details of synonym dictionary update processing.
【図１１】対話モードの動作を示すフローチャートFIG. 11 is a flowchart showing the operation of the interactive mode.
１０１：ユーザ端末部、１０２：通信部、１０３：入出
力制御部、１０４：対話解析部、１０５：対話解析デー
タベース、１０６：自動応答文生成部、１０７：対話記
録部、１０８：対話監視部。101: user terminal unit, 102: communication unit, 103: input / output control unit, 104: dialogue analysis unit, 105: dialogue analysis database, 106: automatic response sentence generation unit, 107: dialogue recording unit, 108: dialogue monitoring unit.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ Ｇ１０Ｌ 15/06 Ｇ１０Ｌ 3/00 ５３７Ｚ 15/18 ５５１Ａ 15/22 ５７１Ｕ (72)発明者 田中 一男 東京都新宿区西新宿３丁目19番２号 日 本電信電話株式会社内 (56)参考文献 特開 平11−3335（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06F 17/28 G06F 3/16 G06F 9/44 G10L 13/00 - 15/22 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (51) Int.Cl. 7 Identification code FI G10L 15/06 G10L 3/00 537Z 15/18 551A 15/22 571U (72) Inventor Kazuo Tanaka 3-chome Nishishinjuku, Shinjuku-ku, Tokyo No. 19-2 Nihon Telegraph and Telephone Corporation (56) Reference JP-A-11-3335 (JP, A) (58) Fields investigated (Int.Cl. 7 , DB name) G06F 17/28 G06F 3 / 16 G06F 9/44 G10L 13/00-15/22
Claims (9)
送受して対話を行う方法において、 対話解析部が、利用者からの文章を、固定文字列部分及
び任意の文字列を当てはめることができるスロット部分
からなり、応答を求める質問文であることを示す少なく
とも１つの質問テンプレートと照合することにより質問
文を認識する工程と、 対話解析部が、質問文認識後の一定時間内の他の文章を
該質問文に対応する応答文の候補として選択する工程
と、 対話解析部が、前記応答文の候補を、同じく固定文字列
部分及びスロット部分からなり、応答文であることを示
す応答テンプレートであって、前記質問文を認識した際
の質問テンプレートに対応する少なくとも１つの応答テ
ンプレートと照合し、照合に成功した応答文の候補のス
ロット部分に対応する語句を質問文のスロット部分に対
応する語句と照合することにより、前記応答文の候補か
ら前記質問文に対応する応答文を抽出し、応答プレート
との照合に成功した応答文の候補のスロット部分に対応
する語句と質問文のスロット部分に対応する語句との照
合に成功しなかった場合は、対話対をなす質問文及び応
答文中にそれぞれ含まれる第１の単語及び第２の単語の
ペアを類義語として、その間の類似度を併せて登録して
なる類義語辞書を用い、質問文を形態素解析し単語に分
割し、応答文候補を同じく形態素解析し単語に分割し、
応答文候補中の各単語について類義語辞書を参照して、
この単語が質問文中の単語の類義語であるか否かを判定
し、類義語であれば類義語辞書中の類似度を該当応答文
候補の得点に加算し、これらを全ての応答文候補につい
て繰り返し行うことにより、各応答文の候補と質問文と
の類似度を表す得点を計算し、一定以上の得点が得られ
た応答文の候補を応答文として抽出する工程と、 対話解析部が、前記抽出した応答文を前記質問文ととも
に対話対としてデータベースに蓄積する工程と、 自動応答文生成部が、前記データベースから、前記認識
した質問文に対応する応答文を選択する工程と、 自動応答文生成部が、前記選択した応答文を発話する工
程とからなることを特徴とする自動応答方法。1. In a method in which at least two users send and receive texts to and from each other for dialogue, the dialogue analysis unit can apply a text from the user to a fixed character string portion and an arbitrary character string. A step of recognizing a question sentence by matching with at least one question template indicating that the question sentence is a question sentence that requires a response, and the dialogue analysis unit determines whether another question sentence within a certain period of time after the question sentence is recognized. A step of selecting a sentence as a response sentence candidate corresponding to the question sentence; and a dialogue template in which the dialogue analysis unit also includes a fixed character string portion and a slot portion and indicates that the response sentence is a response sentence. In addition, the question text is matched with at least one response template corresponding to the question template when the question text is recognized, and a candidate slot portion of the answer text that has been successfully matched is selected. By collating the corresponding phrase with the phrase corresponding to the slot portion of the question sentence, the response sentence corresponding to the question sentence is extracted from the response sentence candidates, and the response sentence candidates that have been successfully collated with the response plate are extracted. When the matching of the word / phrase corresponding to the slot part and the word / phrase corresponding to the slot part of the question sentence is not successful, the first word and the second word included in the question sentence and the answer sentence forming a dialogue pair are respectively included. Using a synonym dictionary in which pairs are synonyms and the degree of similarity between them is also registered, the question sentence is morphologically analyzed and divided into words, and the response sentence candidate is also morpheme analyzed and divided into words,
For each word in the response sentence candidates, refer to the synonym dictionary,
It is determined whether this word is a synonym of the word in the question sentence, and if it is a synonym, the similarity in the synonym dictionary is added to the score of the corresponding response sentence candidate, and these are repeated for all response sentence candidates. The step of calculating a score indicating the similarity between each of the response sentence candidates and the question sentence, and extracting the response sentence candidate having a score of a certain level or more as a response sentence, the dialogue analysis unit extracted the above. A step of accumulating a response sentence in the database as a dialogue pair together with the question sentence; a step of the automatic response sentence generation unit selecting a response sentence corresponding to the recognized question sentence from the database; and an automatic response sentence generation unit And a step of uttering the selected response sentence.
る場合、質問文を形態素解析し単語に分割し、応答文を
同じく形態素解析し単語に分割し、該分割した単語同士
から単語のペアを作成し、各ペアが類義語辞書に存在す
るか否かをチェックし、ペアが類義語辞書に存在する場
合は類義語辞書の該当するペアの類似度を１加算し、存
在しない場合は類義語辞書に新たなペアとして登録する
ことを特徴とする請求項１記載の自動応答方法。2. When the number of occurrences is used as the similarity of the synonym dictionary, the question sentence is morphologically analyzed and divided into words, the response sentence is also morpheme analyzed and divided into words, and a pair of words is divided from the divided words. It is created, and it is checked whether each pair exists in the synonym dictionary. If the pair exists in the synonym dictionary, the similarity of the corresponding pair in the synonym dictionary is incremented by 1. If it does not exist, a new word is added to the synonym dictionary. The automatic response method according to claim 1, wherein the automatic response method is registered as a pair.
び応答文とともに該質問文の検出時のユーザ数及び発話
頻度を登録することを特徴とする請求項１または２記載
の自動応答方法。3. The automatic response method according to claim 1, wherein a question number and a response sentence forming a dialogue pair, and the number of users and the utterance frequency at the time of detecting the question sentence are registered in the database.
送受して対話を行う装置において、 利用者からの文章を、固定文字列部分及び任意の文字列
を当てはめることができるスロット部分からなり、応答
を求める質問文であることを示す少なくとも１つの質問
テンプレートと照合することにより質問文を認識する手
段と、 質問文認識後の一定時間内の他の文章を該質問文に対応
する応答文の候補として選択する手段と、 前記応答文の候補を、同じく固定文字列部分及びスロッ
ト部分からなり、応答文であることを示す応答テンプレ
ートであって、前記質問文を認識した際の質問テンプレ
ートに対応する少なくとも１つの応答テンプレートと照
合し、照合に成功した応答文の候補のスロット部分に対
応する語句を質問文のスロット部分に対応する語句と照
合することにより、前記応答文の候補から前記質問文に
対応する応答文を抽出し、応答プレートとの照合に成功
した応答文の候補のスロット部分に対応する語句と質問
文のスロット部分に対応する語句との照合に成功しなか
った場合は、対話対をなす質問文及び応答文中にそれぞ
れ含まれる第１の単語及び第２の単語のペアを類義語と
して、その間の類似度を併せて登録してなる類義語辞書
を用い、質問文を形態素解析し単語に分割し、応答文候
補を同じく形態素解析し単語に分割し、応答文候補中の
各単語について類義語辞書を参照して、この単語が質問
文中の単語の類義語であるか否かを判定し、類義語であ
れば類義語辞書中の類似度を該当応答文候補の得点に加
算し、これらを全ての応答文候補について繰り返し行う
ことにより、各応答文の候補と質問文との類似度を表す
得点を計算し、一定以上の得点が得られた応答文の候補
を応答文として抽出する手段と、 前記抽出した応答文を前記質問文とともに対話対として
データベースに蓄積する手段と、 前記データベースから、前記認識した質問文に対応する
応答文を選択する手段と、 前記選択した応答文を発話する手段とからなることを特
徴とする自動応答装置。4. In a device in which at least two users send and receive texts to and from each other for dialogue, the texts from the users are composed of a fixed character string portion and a slot portion into which an arbitrary character string can be applied. A means for recognizing a question sentence by collating with at least one question template indicating that the question sentence is for a response, and a response sentence corresponding to another sentence within a certain time after the question sentence is recognized. And a response template indicating that the response sentence candidate is a response sentence, which is also composed of a fixed character string portion and a slot portion, and is used as a question template when the question sentence is recognized. Match the corresponding at least one response template, and match the word / phrase corresponding to the candidate slot portion of the response sentence that is successfully matched to the slot portion of the question sentence. The answer sentence corresponding to the question sentence is extracted from the answer sentence candidates by matching with the phrase, and the phrase corresponding to the slot portion of the answer sentence candidate that has been successfully matched with the response plate and the question sentence slot. When the matching with the word corresponding to the part is not successful, the first word and the second word pair respectively included in the question sentence and the answer sentence forming the dialogue pair are set as synonyms, and the similarity between them is combined. Using the synonym dictionary registered as above, the question sentence is morphologically analyzed and divided into words, the response sentence candidates are also morphologically analyzed and divided into words, and the synonym dictionary is referred to for each word in the response sentence candidates. It is determined whether a word is a synonym of a word in a question sentence, and if it is a synonym, the similarity in the synonym dictionary is added to the score of the corresponding response sentence candidate, and these are repeated for all response sentence candidates. A means for calculating a score indicating the similarity between each response sentence candidate and the question sentence, and extracting a response sentence candidate for which a certain score or more is obtained as a response sentence; and the extracted response sentence for the question. An automatic system comprising means for accumulating in a database as a dialogue pair together with a sentence, means for selecting an answer sentence corresponding to the recognized question sentence from the database, and means for uttering the selected answer sentence. Response device.
る場合、質問文を形態素解析し単語に分割し、応答文を
同じく形態素解析し単語に分割し、該分割した単語同士
から単語のペアを作成し、各ペアが類義語辞書に存在す
るか否かをチェックし、ペアが類義語辞書に存在する場
合は類義語辞書の該当するペアの類似度を１加算し、存
在しない場合は類義語辞書に新たなペアとして登録する
ことを特徴とする請求項４記載の自動応答装置。5. When the number of occurrences is used as the similarity of the synonym dictionary, the question sentence is morphologically analyzed and divided into words, the response sentence is also morpheme analyzed and divided into words, and a word pair is divided from the divided words. It is created, and it is checked whether each pair exists in the synonym dictionary. If the pair exists in the synonym dictionary, the similarity of the corresponding pair in the synonym dictionary is incremented by 1. If it does not exist, a new word is added to the synonym dictionary. The automatic response device according to claim 4 , wherein the automatic response device is registered as a pair.
び応答文とともに該質問文の検出時のユーザ数及び発話
頻度を登録することを特徴とする請求項４または５記載
の自動応答装置。6. A database, interactive pair answering machine according to claim 4 or 5, wherein the registering the number of users and utterance frequency at the time of detection of the question message together with the question message and the response sentence form a.
送受して対話を行うプログラムを記録した媒体におい
て、 前記プログラムはコンピュータに読み取られた時、該コ
ンピュータに、 対話解析部が、利用者からの文章を、固定文字列部分及
び任意の文字列を当てはめることができるスロット部分
からなり、応答を求める質問文であることを示す少なく
とも１つの質問テンプレートと照合することにより質問
文を認識する工程と、 対話解析部が、質問文認識後の一定時間内の他の文章を
該質問文に対応する応答文の候補として選択する工程
と、 対話解析部が、前記応答文の候補を、同じく固定文字列
部分及びスロット部分からなり、応答文であることを示
す応答テンプレートであって、前記質問文を認識した際
の質問テンプレートに対応する少なくとも１つの応答テ
ンプレートと照合し、照合に成功した応答文の候補のス
ロット部分に対応する語句を質問文のスロット部分に対
応する語句と照合することにより、前記応答文の候補か
ら前記質問文に対応する応答文を抽出し、応答プレート
との照合に成功した応答文の候補のスロット部分に対応
する語句と質問文のスロット部分に対応する語句との照
合に成功しなかった場合は、対話対をなす質問文及び応
答文中にそれぞれ含まれる第１の単語及び第２の単語の
ペアを類義語として、その間の類似度を併せて登録して
なる類義語辞書を用い、質問文を形態素解析し単語に分
割し、応答文候補を同じく形態素解析し単語に分割し、
応答文候補中の各単語について類義語辞書を参照して、
この単語が質問文中の単語の類義語であるか否かを判定
し、類義語であれば類義語辞書中の類似度を該当応答文
候補の得点に加算し、これらを全ての応答文候補につい
て繰り返し行うことにより、各応答文の候補と質問文と
の類似度を表す得点を計算し、一定以上の得点が得られ
た応答文の候補を応答文として抽出する工程と、 対話解析部が、前記抽出した応答文を前記質問文ととも
に対話対としてデータベースに蓄積する工程と、 自動応答文生成部が、前記データベースから、前記認識
した質問文に対応する応答文を選択する工程と、 自動応答文生成部が、前記選択した応答文を発話する工
程とからなる動作を実行させることを特徴とする自動応
答プログラムを記録した媒体。7. A medium in which a program in which at least two users send and receive texts to and from each other and has a dialogue is recorded, and when the program is read by a computer, the dialogue analysis unit is provided in the computer. Recognizing a question sentence by matching a sentence from the above with at least one question template that indicates a question sentence for a response, which consists of a fixed character string portion and a slot portion to which an arbitrary character string can be applied. And a step in which the dialogue analysis unit selects another sentence within a certain time after recognition of the question sentence as a candidate of a response sentence corresponding to the question sentence, and a dialogue analysis unit fixes the candidate of the response sentence in the same manner. A response template consisting of a character string portion and a slot portion, indicating a response sentence, which corresponds to the question template when the question sentence is recognized. By matching with at least one response template and matching the word / phrase corresponding to the slot portion of the response sentence candidate that has been successfully matched with the word / phrase corresponding to the slot portion of the question sentence, the response sentence candidate is converted into the question sentence. The corresponding response sentence is extracted, and if the matching of the phrase corresponding to the slot portion of the response sentence candidate that has been successfully matched with the response plate and the phrase corresponding to the slot portion of the question sentence is not successful, the interactive pairing is performed. Morphological analysis is performed on the question sentence by using a synonym dictionary in which the first word and the second word pair respectively included in the question sentence and the response sentence forming Divide and morphologically analyze response sentence candidates and divide into words,
For each word in the response sentence candidates, refer to the synonym dictionary,
It is determined whether this word is a synonym of the word in the question sentence, and if it is a synonym, the similarity in the synonym dictionary is added to the score of the corresponding response sentence candidate, and these are repeated for all response sentence candidates. The step of calculating a score indicating the similarity between each of the response sentence candidates and the question sentence, and extracting the response sentence candidate having a score of a certain level or more as a response sentence, the dialogue analysis unit extracted the above. A step of accumulating a response sentence in the database as a dialogue pair together with the question sentence; a step of the automatic response sentence generation unit selecting a response sentence corresponding to the recognized question sentence from the database; and an automatic response sentence generation unit And a step of uttering the selected response sentence, the medium including the automatic response program recorded therein.
る場合、質問文を形態素解析し単語に分割し、応答文を
同じく形態素解析し単語に分割し、該分割した単語同士
から単語のペアを作成し、各ペアが類義語辞書に存在す
るか否かをチェックし、ペアが類義語辞書に存在する場
合は類義語辞書の該当するペアの類似度を１加算し、存
在しない場合は類義語辞書に新たなペアとして登録する
ことを特徴とする請求項７記載の自動応答プログラムを
記録した媒体。8. When using the number of occurrences as the similarity of the synonym dictionary, the question sentence is morphologically analyzed and divided into words, the response sentence is also morpheme analyzed and divided into words, and a pair of words is divided from the divided words. It is created, and it is checked whether each pair exists in the synonym dictionary. If the pair exists in the synonym dictionary, the similarity of the corresponding pair in the synonym dictionary is incremented by 1. If it does not exist, a new word is added to the synonym dictionary. The medium recorded with the automatic response program according to claim 7, which is registered as a pair.
び応答文とともに該質問文の検出時のユーザ数及び発話
頻度を登録することを特徴とする請求項７または８記載
の自動応答プログラムを記録した媒体。9. A database record automatic response program according to claim 7 or 8, characterized in that together with the question message and the response sentence constituting the interactive pair registers the number of users and utterance frequency at the time of detection of the question message Made medium.
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| JP14498499A Expired - Fee Related JP3472194B2 (en) | 1999-05-25 | 1999-05-25 | Automatic response method and device, and medium recording the program |
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1999
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| JP2000339314A (en) | 2000-12-08 |
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