JP3770667B2

JP3770667B2 - Dialog management system

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Publication number: JP3770667B2
Application number: JP25193296A
Authority: JP
Inventors: 圭輔渡▲辺▼; 明人永井
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1996-09-24
Filing date: 1996-09-24
Publication date: 2006-04-26
Anticipated expiration: 2016-09-24
Also published as: JPH1097534A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、自然言語によるマン・マシン・インタフェースに用いられる対話管理システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図２６は、例えば特開平７−１３４６５２公報に示された従来の対話処理方法である。
このように構成された従来の対話処理方法では、入力部１から入力された発話に対して、言語解析部２とモーダル解析部３において意味解析とモーダル解析がなされる。推論部４は、利用者の発話の意味解析結果に基づき推論を行い、利用者との対話を行うために利用者の発話に対する応答を作成し利用者に対し出力する。この時、推論部４は対話履歴を参照して推論処理を行い、利用者の発話と対話履歴とに矛盾がある場合にも、モーダル解析結果に基づき矛盾を生じさせていると考えられる利用者の発話部分を対話履歴において特定し、該発話部分を無視して推論を行うことで、矛盾を検出しても対話処理を停止させることなく円滑に対話を進めることができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
自然言語を用いた対話型のマンマシンインタフェースにおいては、ユーザの入力に対してシステムが応答し、それに対してユーザが応答する、という対話を繰り返すことによりユーザは目的を達成する。したがって、このような対話型のインタフェースにおいて、ユーザとシステムがより円滑で効率のよい対話を行なうためには、ユーザの入力に対して最も適切に動作・応答を行う対話管理システムが必要である。
ユーザはシステムに対して自然言語で入力を行うが、入力の自然言語表現が表層的には同じであっても、ユーザが何をしたくてその入力を行ったかという、その入力の背景となるユーザの行動目標が異なる場合がある。例えば、「鎌倉ホテルはどこにあるのですか」というユーザ入力は、『鎌倉ホテルに行きたい』という行動目標の下になされる場合があり、また『ホテルを予約したい』という行動目標の下になされる場合もある。
このように入力の背景となるユーザの行動目標が異なる場合、一入力の文意だけでなく、ユーザの行動目標も考慮する対話管理を行うことにより、より円滑で効率のよい対話が可能である。例えば、「鎌倉ホテルはどこにあるのですか」という入力が、『ホテルを予約したい』という行動目標の下になされたと推定できれば、鎌倉ホテルの場所を答えるだけでなく、例えば「鎌倉駅から徒歩２分です。予約なさいますか？」と応答したり、あるいは『対象物についての詳細な情報を得たい』という行動目標が推定されれば、例えば「鎌倉駅から徒歩２分です。地図をご覧になりますか？」と応答することにより効率のよい対話が行える。しかしながら、上記のような従来の自然言語対話処理制御方式では、システムの応答をユーザの一入力の意図と対話履歴のみに基づいて生成して対話の流れを制御するので、入力の背景となるユーザの行動目標を推定することができず、行動目標に応じて適切な動作・応答を生成することができないという課題があった。
【０００４】
また、入力の背景となるユーザの行動目標は対話を重ねるうちに徐々に明らかになるものである。
例えば、対話の開始時に「鎌倉ホテルはどこにあるのですか」という入力があった場合、その入力を行った背景となるユーザの行動目標が、『ホテルを予約したい』、『鎌倉ホテルに行きたい』、『対象物についての詳細な情報を得たい』などいずれかであるかは、この入力のみから決定できず、対話の流れの中で次第に明らかになるものである。
したがって、上述のように入力の背景となるユーザの行動目標が明確でない場合、ユーザの行動目標を明確にするように対話を制御して行動目標を特定することができれば、対話はユーザの目的を達するために円滑で効率の良いものとなる。
このために対話システムには、ユーザとのインタラクションを重ね、対話が進行するにつれ、徐々にユーザの行動目標を推定・管理する機構が必要となる。
しかしながら、上記のような対話処理装置では、ユーザの一入力の意図と対話履歴のみに基づいてシステムの応答を生成し対話の流れを制御するので、対話の流れの中のユーザの大局的な行動目標を管理し、さらにユーザとのインタラクションを重ねることによって徐々にユーザの行動目標を推定するような対話制御ができないという問題点があった。
【０００５】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、ユーザとのインタラクションを重ね、対話が進行するにつれ、ユーザの入力の背景となるの行動目標を推定・管理し、さらに、ユーザの行動目標に応じて最も適切な動作・応答を生成する対話管理システムを得ることを目的とするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る対話管理システムは、以下の特徴を有する。
（１）ユーザの入力する自然言語から、文意を抽出し入力文の意味表現を生成する文意抽出部と、
タスクにおけるユーザの行動目標を規定し、各行動目標ごとに、行動目標の活性度を変化させる文意と、前記文意によって行動目標の活性度がどの程度変化するかを表す活性値を対応付けた行動目標活性化知識と、
行動目標と、前記行動目標がどの程度活性化しているかを表す活性度の組を保持する行動目標活性度記憶部と、
前記文意抽出部から入力される文意に対して活性度が変化する行動目標および活性値を、前記行動目標活性化知識から検索し、前記行動目標活性度記憶部に保持される活性度を更新する行動目標活性度更新部と、
複数の行動目標の活性度の関係からユーザの行動目標を推定する規則である行動目標推定知識と、
前記行動目標活性度記憶部に保持される各行動目標の活性度と、前記行動目標推定知識を参照してユーザの行動目標を推定する行動目標推定部と、
システムの動作目標であるシステムゴールと、システムゴールを達成するために必要なシステムアクションを対応付け、さらに文意とシステムゴールを対応付け、さらにまた行動目標とシステムゴールを対応付けるシステムゴール知識と、
前記文意抽出部から入力される文意、前記行動目標推定部から入力される行動目標、後述するゴール管理部から入力されるシステムゴール生成指令の少なくとも一つにより、前記システムゴール知識と必要であれば後述するゴール記憶部に保持される内容を参照してシステムゴールを決定するシステムゴール決定部と、
前記システムゴール決定部から出力されるシステムゴールと文意と行動目標を保持するゴール記憶部と、
前記システムゴール知識と、前記ゴール記憶部に保持されるシステムゴールおよび文意を参照し、必要であれば後述する外部アプリケーションの実行結果を用いて、システムゴールを達成するために必要なシステムアクションを生成し、実行可能であれば後述の外部アプリケーションに出力し、実行不可能であれば新たなシステムゴールの生成指令をシステムゴール決定部に出力するゴール管理部と、前記ゴール管理部から出力されたシステムアクションを入力して駆動され、アクションの実行結果を出力する外部アプリケーションと、を備えたものである。
【０００７】
したがって、上記のように構成された対話管理システムにおいては、文意抽出部の出力するユーザの文意に対して、行動目標活性度更新部が行動目標活性度記憶部に保持された各行動目標の活性度を更新し、行動目標推定部が行動目標推定知識に基づき行動目標活性度記憶部に保持された活性度からユーザの行動目標を推定を行うため、ユーザの行動目標の推定・管理が可能になる。さらに、システムゴール決定部が、システムゴール知識に基づき、文意抽出部から入力された文意と、行動目標推定部から入力されたユーザの行動目標に応じてシステムのゴールを決定するため、ユーザの行動目標に応じて最も適切な動作・応答の生成を行う対話管理が可能になる。
【０００８】
（２）また、文意抽出部から入力される文意に対して活性度が変化する行動目標および活性値を、前記行動目標活性化知識から検索し、さらに検索された行動目標の現在の活性度を行動目標活性度記憶部から検索して、得られた活性値と現在の活性度に応じて行動目標活性度記憶部に保持される活性度を更新する行動目標活性度更新部を備えたものである。
【０００９】
したがって、行動目標活性度更新部は、文意抽出部から入力される文意に対して活性度が変化する行動目標および活性値を、前記行動目標活性化知識から検索し、さらに検索された行動目標の現在の活性度を行動目標活性度記憶部から検索して、得られた活性値と現在の活性度に応じて行動目標活性度記憶部に保持される活性度を更新するため、現在のユーザの行動目標を考慮したユーザの行動目標の推定・管理が行えるようになる。
【００１０】
（３）さらにまた、ユーザの行動目標の関係を規定する行動目標関係知識と、
前記行動目標関係知識を参照することにより、行動目標の関係を表現する構造で行動目標と活性度の組を保持する行動目標活性度記憶部と、
文意抽出部から入力される文意に対して活性度が変化する行動目標および活性値を、前記行目標活性化知識から検索し、さらに検索された行動目標に関連付けられた行動目標の活性度を前記行動目標活性度記憶部から検索して、得られた活性値と、関連付けられた行動目標の活性度に応じて前記行動目標活性度記憶部に保持される活性度を更新する行動目標活性度更新部と、を備えたものである。
【００１１】
したがって、ユーザの行動目標の関係を行動目標関係知識として規定し、行動目標活性度記憶部において、前記行動目標関係知識を参照することにより、行動目標の関係を表現する構造で行動目標と活性度の組を保持することができる。また、行動目標活性度更新部は、文意抽出部から入力される文意に対して活性度が変化する行動目標および活性値を、前記行動目標活性化知識から検索し、さらに検索された行動目標に関連付けられた行動目標の活性度を前記行動目標活性度記憶部から検索して、得られた活性値と、関連付けられた行動目標の活性度に応じて前記行動目標活性度記憶部に保持される活性度を更新するため、複数の行動目標相互の活性度を考慮したユーザの行動目標の推定・管理が行えるようになる。
【００１２】
（４）また、行動目標を節点とし、行動目標同士を枝で結んだネットワーク構造で行動目標の関係を表現する行動目標関係知識を備えたものである。
【００１３】
したがって、行動目標を節点とし行動目標同士を枝で結んだネットワーク構造で行動目標の関係を表現するので、複数の行動目標相互の活性度を考慮したユーザの行動目標の推定・管理が行えるようになる。
【００１４】
（５）また、文意抽出部から入力される文意に対して活性度の変化が対応付けられていない行動目標に対しても、行動目標活性度記憶部に保持される活性度を更新する行動目標活性度更新部を備えたものである。
【００１５】
したがって、行動目標活性度更新部において、文意抽出部から入力される文意に対して活性度の変化が対応付けられていない行動目標に対しても、行動目標活性度記憶部に保持される活性度を更新するので、ユーザの行動目標の推定・管理が適切に行えるようになる。
【００１６】
（６）さらにまた、行動目標と、前記行動目標がどの程度活性化しているかを表す活性度と、前記行動目標活性度更新部によって活性度が変化した時刻の組を保持する行動目標活性度記憶部と、
行動目標活性度記憶部に保持される活性度を時間の関数で更新する行動目標更新部と、を備えたものである。
【００１７】
したがって、行動目標活性度記憶部において、行動目標と、前記行動目標がどの程度活性化しているかを表す活性度と、前記行動目標活性度更新部によって活性度が変化した時刻の組を保持し、行動目標更新部において、行動目標活性度記憶部に保持される活性度を時間の関数で更新するので、ユーザの行動目標の推定・管理が適切に行えるようになる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
第１実施形態．
図１は，請求項１及び請求項３、４を含む一実施形態である対話管理システムを示すものである。図１に示すように、文意抽出部１２は、ユーザの入力する自然言語から、文意を抽出し入力文の意味表現を生成する。行動目標活性化知識１３は、タスクにおけるユーザの行動目標を規定し、各行動目標ごとに、行動目標の活性度を変化させる文意と、前記文意によって行動目標の活性度がどの程度変化するかを表す活性値を対応付けた知識を有する。
行動目標活性度記憶部１４は、行動目標と、前記行動目標がどの程度活性化しているかを表す活性度の組を保持する。行動目標活性度更新部１５は、文意抽出部１２から入力される文意に対して活性度が変化する行動目標および活性値を、行動目標活性化知識１３から検索し、行動目標活性度記憶部１４に保持される活性度を更新する。行動目標推定知識１６は、複数の行動目標の活性度の関係からユーザの行動目標を推定する規則を有する。行動目標推定部１７は、行動目標活性度記憶部１４に保持される各行動目標の活性度と、行動目標推定知識１６を参照してユーザの行動目標を推定する。
システムゴール知識１８は、システムの動作目標であるシステムゴールと、システムゴールを達成するために必要なシステムアクションを対応付け、さらに文意とシステムゴールを対応付け、さらにまた行動目標とシステムゴールを対応付ける。システムゴール決定部１９は、文意抽出部１２から入力される文意、行動目標推定部１７から入力される行動目標、後述するゴール管理部２１から入力されるシステムゴール生成指令の少なくとも一つにより、システムゴール知識１８と必要であれば後述するゴール記憶部２０に保持される内容を参照してシステムゴールを決定する。
ゴール記憶部２０は、システムゴール決定部１９から出力されるシステムゴールと文意と行動目標を保持する。ゴール管理部２１は、システムゴール知識１８と、ゴール記憶部２０に保持されるシステムゴールおよび文意を参照し、必要であれば後述する外部アプリケーション２２の実行結果を用いて、システムゴールを達成するために必要なシステムアクションを生成し、実行可能であれば後述の外部アプリケーション２２に出力し、実行不可能であれば新たなシステムゴールの生成指令をシステムゴール決定部に出力する。外部アプリケーション２２は、ゴール管理部から出力されたシステムアクションを入力して駆動し、アクションの実行結果を出力するのである。
【００１９】
文意抽出部１２は、例えばユーザの入力する自然言語発話「鎌倉で有名なところってなにがあるんですか。」に対して構文解析および意味解析を行い、例えば図３に示すような文意の意味表現を生成し、行動目標活性度更新部１５とシステムゴール決定部１９に出力する。
【００２０】
図４は、行動目標活性化知識１３の一例を示すものであり、行動目標「観光場所決定」の活性度を変化させる文意として「retrieve(X, object p(X))」や「retrieve(X, category (X,神社仏閣))」が対応付けられて、さらに、前者に対しては活性値１が付与され、後者に対しては活性値０．８が付与されている。
【００２１】
図５は、行動目標活性度記憶部１４の一例を示すものであり、行動目標「観光場所決定」の現在の活性度は initNumであり、行動目標「神社仏閣決定」の活性度も initNumである。対話の開始時には各行動目標には初期活性度 initNumが与えられており、これらの活性度は対話が進行するにつれ行動目標活性度更新部１５によって更新される。
【００２２】
文意抽出部１２から文意が入力されると、行動目標活性度更新部１５は入力された文意に対して活性度が変化する行動目標を行動目標活性化知識１３から選択し、行動目標活性度記憶部１４に保持された、前記選択した行動目標に対する活性度を、行動目標活性化知識１３に規定された活性値を用いて更新する。
例えば、図３に示す文意が入力される直前に、行動目標活性度記憶部１４の内容が図５の場合について説明する。図３の文意が入力されると行動目標活性度更新部１５は、この文意によって活性度が変化する行動目標「観光場所決定」、「神社仏閣決定」、「飲食店決定」、「ホテル決定」、「ホテル予約」を行動目標活性化知識１３から選択し、行動目標活性度記憶部１４に保持された行動目標「観光場所決定」の活性度 initNumを１．０に更新する。同様に他の行動目標に対する活性度の更新を行い、活性度の更新がすべて終了した直後の行動目標活性度記憶部１４の内容を図６に示す。
【００２３】
また、例えば、行動目標活性度記憶部１４の内容が図６であるとき、文意 retrieve( X, category( X,神社仏閣))が入力されると、行動目標活性度更新部１５は、この文意によって活性度が変化する行動目標「観光場所決定」、「神社仏閣決定」、「飲食店決定」、「ホテル決定」、「ホテル予約」を行動目標活性化知識１３から選択し、行動目標活性度記憶部１４に保持された行動目標「観光場所決定」の活性度１．０に行動目標活性化知識１３から得られる活性値０．８を加えて１．８に更新する。同様に他の行動目標に対する活性度の更新を行い、活性度の更新がすべて終了した直後の行動目標活性度記憶部１４の内容を図７に示す。
【００２４】
行動目標推定知識１６には、例えば「最も活性度が高い行動目標が一つある場合それを推定結果とする」、「活性度が閾値以上で共に等しい行動目標が複数あり、その個数がある範囲内にある場合、それらすべてを推定結果とする」などの、活性度から行動目標を推定する規則が記述される。
【００２５】
行動目標推定部１７は、行動目標活性度記憶部１４に保持された各行動目標の活性度と、行動目標推定知識１６から、現在のユーザの行動目標を推定する。
例えば、行動目標活性度記憶部１４の内容が図６の時、例えば行動目標推定知識１６に「最も活性度が高い行動目標が一つある場合それを推定結果とする」という規則がある場合、ユーザの行動目標を「観光場所決定」と推定し、システムゴール決定部１９に出力する。
【００２６】
また、例えば行動目標活性度記憶部１４の内容が図８であり、例えば行動目標推定知識１６に「活性度が１．０以上で共に等しい行動目標が複数あり、その個数が３つ以内である場合、それらすべてを推定結果とする」いう規則がある場合、ユーザの行動目標を「神社仏閣決定」および「飲食店決定」と推定し、これら複数の推定結果ををシステムゴール決定部１９に出力する。
【００２７】
システムゴール知識１８には、
１．システムの動作目標であるシステムゴールを達成するために、後述する外部アプリケーション２２に出力されるシステムアクションの宣言、
２．システムゴールとシステムアクションの対応付け、
３．文意に対するシステムゴールの対応付け、
４．後述するゴール管理部２１から入力されるシステムゴール生成指令、および行動目標に対するシステムゴールの対応付け、を記述する。
図９は、システムゴール知識１８の一例を示す図で、１行目〜４行目まではシステムのアクションが宣言されている。例えば、アクション retrieve_recordは引数 <CATEGORY> を持つアクションである。アクションの実行に必須の引数は引数の名前の前に記号！を付与し定義する。５行目以降では、例えばシステムゴール GIVE_RECORDに対するゴール知識の記述である。actionSequence以降にシステムゴールを達成するために必要なアクションの系列が定義されており、最初に起動されるアクションが retrieve_recordであり、その実行結果が NONE ならば次のアクションが inform_none、ONE ならば inform_recordと定義されている。
更に詳説すると、現在の行動目標が「観光場所決定」であれば、後述する外部アプリケーション２２は、観光案内データベース（図示せず）からデータ検索を行い、検索の結果、該当するデータが得られない場合にはNONEを、一方該当するデータが一つ得られた場合にはONEをアクション実行結果としてゴール管理部２１に出力する。また、同様に、後述する外部アプリケーション２２は、観光案内データベース（図示せず）からデータ検索を行い、検索結果、該当するデータ数が規定値以下かつ複数の場合UNDER_THRESHOLDを、一方該当するデータ数が規定値以上の場合OVER_THRESHOLDを、アクションの実行結果としてゴール管理部２１に出力する。
１２行目以降で、例えば文意 retrieve() に対してシステムゴール GIVE_RECORDが、文意 reserve()に対してシステムゴール RESERVEが対応付けられている。
さらに、14行目以降で、例えばシステムゴール生成指令 GET_CATEGORY に対して、現在の行動目標が「観光場所決定」であればシステムゴール SUGEST_PLACE_1が、「神社仏閣決定」および「飲食店決定」であればシステムゴール ASK_PREFERENCEが対応付けられている。
【００２８】
ゴール記憶部２０は、後述するシステムゴール決定部１９から出力されるシステムゴールと文意と行動目標を、例えば図１０に示すようなスタックに保持する。
【００２９】
システムゴール決定部１９は、システムゴール知識１８を参照することにより、文意抽出部１２から入力される文意と行動目標推定部１７から入力される行動目標に応じたシステムゴールを決定し、文意と決定したシステムゴールをゴール記憶部２０に出力する。
例えば、文意 retrieve(X, category(神社仏閣), famous)と行動目標「観光場所決定」が入力された場合、図９のシステムゴール知識１８を参照することでシステムゴールを GIVE RECORDに決定し、ゴール記憶部２０に出力する。ゴール記憶部２０には図１２に示す内容が保持される。
【００３０】
また、例えば、文意 retrieve(X, object p(X))と複数の行動目標「神社仏閣決定」および「飲食店決定」が入力された場合、図９のシステムゴール知識１８を参照することでシステムゴールを GIVE RECORDに決定し、ゴール記憶部２０に出力する。ゴール記憶部２０には図１２に示す内容が保持される。
【００３１】
あるいはまた、システムゴール決定部１９は、後述するゴール管理部２１においてシステムアクションが実行できないときにゴール管理部２１から入力されるシステムゴール生成指令により、システムゴール知識１８およびゴール記憶部２０に保持された内容を参照してシステムゴールを決定する。
例えば、ゴール記憶部２０が図１１に示す内容であるとき、「ユーザに検索対象物のカテゴリを質問する」というシステムゴール生成指令 GET CATEGORYがゴール管理部２１から入力される場合、ゴール記憶部２０に保持される行動目標「観光場所決定」とシステムゴール知識１８から、「ユーザに検索可能な観光場所の案内をする」というシステムゴール SUGEST PLACE １を決定して出力する。
【００３２】
あるいは、例えば、ゴール記憶部２０が図１２に示す内容において、システムゴール生成指令 GET CATEGORYがゴール管理部２１から入力される場合、ゴール記憶部２０には複数の行動目標「神社仏閣決定」および「飲食店決定」が保持されており、ユーザの行動目標に曖昧性がある。したがって、システムゴール決定部１９は、曖昧性を解消するためのシステムゴール ASK PREFERENCEをシステムゴール知識１８から決定して出力する。
【００３３】
ゴール管理部２１は、ゴール記憶部２０に保持されたシステムゴールを達成するために必要なシステムアクションを、システムゴール知識１８を参照することにより決定し、さらにシステムアクションの引数をゴール記憶部２０に保持された文意を用いて決定する。
例えば、ゴール記憶部２０の内容が図１０の場合、ゴール管理部２１は図９のシステムゴール知識１８を参照することにより、システムアクションとして retrieve recordを決定し、ゴール記憶部２０に保持された文意から必須引数 <CATEGORY> を category(神社仏閣)と決定する。さらに文意より famousを引数に加え、最終的にシステムアクション retrieve record(category(神社仏閣), famous)を生成する。
上記の例では必須引数が文意から得られシステムアクションが実行可能であるので、システムアクションは外部アプリケーション２２に出力される。
【００３４】
あるいは、例えばゴール記憶部２０の内容が図１１の場合、ゴール管理部２１は図９のシステムゴール知識を参照することにより、システムアクションとして retrieve recordを決定するが、必須引数である <CATEGORY> が文意から得られず前記システムアクションの実行が不可能であるので、システムゴール生成指令をシステムゴール決定部１９に出力する。
【００３５】
外部アプリケーション２２は、例えばデータベースからの情報検索システム、ホテル予約システム、航空券予約システムであり、ゴール管理部２１から出力されるシステムアクションを実行し実行結果を出力するものである。
例えば、システムアクション retrieve_record(category(神社仏閣), famous)が入力されると、外部アプリケーション２２は、観光案内データベースからデータ検索を行い、検索の結果該当するデータが得られない場合NONEを、該当するデータが一つ得られた場合ONEを、該当するデータ数が規定値以下かつ複数の場合UNDER_THRESHOLDを、該当するデータ数が規定値以上の場合 OVER_THRESHOLDを、アクション実行結果として出力する。また、外部アプリケーション２２は、例えば検索結果、予約状況をユーザに対して、合成音声、ＧＵＩで提示する。
【００３６】
第２実施形態．
請求項２の一実施形態である、図１の行動目標活性度更新部１５の動作について説明する。なお、第２実施形態において図１の符号１２〜１３、および符号１４〜２２の動作は第１実施形態と同じなので省略する。
【００３７】
行動目標活性度更新部１５は、1)入力された文意によって活性化される行動目標と活性値を行動目標活性化知識１３から検索し、2)検索された行動目標の現在の活性度を行動目標活性度記憶部１４から検索し、前述の1)によって得られた活性値と、2)によって得られた活性度を用いて行動目標活性度記憶部１４に保持される活性度を更新する。
例えば、行動目標活性度記憶部１４の内容が図６であるときに、文意 retrieve( X, category (X,神社仏閣))が入力された場合について説明する。行動目標活性度更新部１５は、前述の文意によって活性度が変化する行動目標「観光場所決定」、「神社仏閣決定」、「飲食店決定」、「ホテル決定」、「ホテル予約」を行動目標活性化知識１３から選択し、例えば行動目標「観光場所決定」の活性値として０．８を得る。さらに、行動目標活性度更新部１５は前記選択した行動目標の現在の活性度を行動目標活性度記憶部１４から検索することで、例えば行動目標「観光場所決定」の現在の活性度として１．０を得る。
【００３８】
行動目標活性度更新部１５は、前記得られた現在の活性度に基づき、前記得られた活性値を例えば図１３に示すように変更し、変更した活性値を用いて行動目標活性度記憶部１４に保持された活性度を更新する。
例えば、前記得られた現在の活性度が１．０であるので、図１３に従い前記得られた活性値０．８に＋１．０を加え１．８に変更する。そして、前記得られた現在の活性度１．０に前記変更した活性値１．８を加え、現在の活性度を２．８に更新する。同様に他の行動目標に対する活性度の更新を行い、活性度の更新がすべて終了した直後の行動目標活性度記憶部１４の内容を図１４に示す。
【００３９】
第３実施形態．
請求項５および請求項６の一実施形態である、図２の行動目標関係知識２３、行動目標活性度更新部１５、および行動目標活性度記憶部１４の動作について説明する。なお、第３実施形態において図２の符号１２〜１３および符号１６〜２２の動作は第１実施形態と同じなので省略する。
【００４０】
図１５は、行動目標関係知識２３の一例を示すものであり、例えば行動目標「観光場所決定」に対しては４つの行動目標「神社仏閣決定」、「美術館決定」、「ホテル決定」、「飲食店決定」が関係付けられている。
【００４１】
図１６は、行動目標活性度記憶知識の一例を示すものであり、前記行動目標関係知識２３を参照することにより、例えば、行動目標「観光場所決定」とその活性度１．０の組（観光場所決定，１．０）に対して、４つの行動目標と活性度の組（神社仏閣決定，０．５）、（美術館決定，０．５）、（ホテル決定，０．３）、（飲食店決定，０．５）が関係付けられて保持されている。
【００４２】
例えば、行動目標活性度記憶部１４の内容が図１６であるときに、文意 retrieve( X, category( X,神社仏閣))が入力された場合について説明する。行動目標活性度更新部１５は、前述の文意によって活性度が変化する行動目標「観光場所決定」、「神社仏閣決定」、「飲食店決定」、「ホテル決定」、「ホテル予約」を行動目標活性化知識１３から選択し、例えば行動目標「観光場所決定」の活性値として０．８を得る。さらに、行動目標活性度更新部１５は、前記選択した行動目標に関係付けられた行動目標の現在の活性度を行動目標活性度記憶部１４から検索し、活性度の総和を得る。例えば行動目標「観光場所決定」に関係付けられた４つの行動目標「神社仏閣決定」、「美術館決定」、「ホテル決定」、「飲食店決定」のそれぞれの現在の活性度の総和として１．３を得る。
【００４３】
行動目標活性度更新部１５は、前記得られた活性度の総和に基づき、前記得られた活性値を例えば図１７に示すように変更し、変更した活性値を用いて行動目標活性度記憶部１４に保持された活性度を更新する。
例えば、前記得られた活性度の総和が１．８であるので、図１７に従い前記得られた活性値０．８に＋２．０を加え２．８に変更する。そして、前記得られた現在の活性度１．０に前記変更した活性値２．８を加え、現在の活性度を３．８に更新する。同様に他の行動目標に対する活性度の更新を行い、活性度の更新がすべて終了した直後の行動目標活性度記憶部１４の内容を図１８に示す。
【００４４】
なお、活性度の総和を求めるために参照する各行動目標の活性度は、上記の動作により更新される前の値を用いる。
【００４５】
なお、行動目標活性度記憶部１４における行動目標の関係を表現する構造として、例えば図１９に示すような行動目標を節点とし、行動目標同士を枝で結んだネットワーク構造を用いることにより表現効率を高めることができる。
【００４６】
第４実施形態．
請求項７の一実施形態である図１の行動目標活性度更新部１５の動作について説明する。なお、第４実施形態において図１の符号１２〜１３および符号１４〜２２の動作は第１実施形態と同じなので省略する。
【００４７】
例えば、行動目標活性度記憶部１４の内容が図６であるときに、文意 responce( X, duration(X))が入力された場合について説明する。
行動目標活性度更新部１５は、前述の文意によって活性度が変化する行動目標として「ホテル予約」、その活性値として２．０を行動目標活性化知識１３から得る。そして、得られた活性値２．０を行動目標活性度記憶部１４に保持された行動目標「ホテル予約」の現在の活性度０．３に加え２．３に更新する。さらに、文意 responce( X, duration(X))によって活性度が変化しない行動目標「観光場所決定」、「神社仏閣決定」、「飲食店決定」、「ホテル決定」の、行動目標活性度記憶部１４に保持された活性度に対して、例えば−１．０を加えることにより活性度の更新を行う。以上の動作によって、行動目標活性度記憶部１４の内容は図２０に示すように更新される。
【００４８】
第５実施形態．
請求項８の一実施形態である図１の行動目標活性度記憶部１４および行動目標活性度更新部１５の動作について説明する。なお、第４実施形態において図１の符号１２〜１３および符号１６〜２２の動作は第１実施形態と同じなので省略する。
【００４９】
図２１は、行動目標活性度記憶部１４の一例を示すものであり、（行動目標、活性度、活性度が変化した時刻）の組がそれぞれの行動目標に対して保持されている。例えば、行動目標「ホテル予約」の現在の活性度は０．２であり、活性度が変化した時刻が１．０である。
【００５０】
行動目標活性度更新部１５は、文意が入力されると、例えば図２２に示すような時間ｔの関数で定まるΔを用いて、行動目標活性度記憶部１４に保持された行動目標の活性度を更新する。ここで図中のＮおよびεは定数、ｔ_activateは以前に活性度が変化した時刻である。
例えば図２２の関数での定数Ｎ，εがそれぞれＮ＝２．０，ε＝０．３であり、時刻ｔ＝５．０に行動目標活性度記憶部１４の内容が図２１であるときに、例えば文意 responce( X,duration(X)) が入力された場合の、行動目標「観光場所決定」および「ホテル予約」の活性度の更新について説明する。
まず、行動目標「観光場所決定」の、以前に活性度が変化した時刻ｔ_activateとして、図２１に示す行動目標活性度記憶部１４からｔ_activate＝３．０が得られる。したがって、図２２の関数は具体的には図２３に示すものとなる。
現在の時刻がｔ＝５．０であるので、図２３の関数よりΔは０と定まり、この値を行動目標活性度記憶部１４に保持される現在の活性度０．８に加えることにより、行動目標「観光場所決定」の活性度を０．８に更新する。この場合活性度は変化しないので、行動目標活性度記憶部１４中の活性度が変化した時刻は更新されない。
【００５１】
さらに、行動目標「ホテル予約」の、以前に活性度が変化した時刻ｔ_activateとして、図２１に示す行動目標活性度記憶部１４からｔ_activate＝１．０が得られる。したがって、図２２の関数は具体的には図２４に示すものとなる。
現在の時刻がｔ＝５．０であるので、図２４の関数よりΔは−０．６と定まり、この値を行動目標活性度記憶部１４に保持される現在の活性度０．２に加えることにより、行動目標「ホテル予約」の活性度を−０．４に更新する。活性度が変化したので、行動目標活性度記憶部１４中の活性度が変化した時刻を５．０に更新する。
【００５２】
さらに、行動目標活性度更新部１５は、前述の文意によって活性度が変化する行動目標として「ホテル予約」、その活性値として２．０を行動目標活性化知識１３から得る。そして、得られた活性値２．０を加えることにより行動目標活性度記憶部１４に保持された現在の活性度−０．４を、１．６に更新する。さらに、活性度が変化したので、行動目標活性度記憶部１４中の活性度が変化した時刻を５．０に更新する。
同様に他の行動目標に対する活性度の更新が行われ、最終的に行動目標活性度記憶部１４の内容は図２５に示すように更新される。
【００５３】
【発明の効果】
この発明は、以上説明したように構成されているので、以下に示すような効果を奏する。
【００５４】
文意抽出部の出力するユーザの文意に対して、行動目標活性度更新部が行動目標活性度記憶部に保持された各行動目標の活性度を更新し、行動目標推定部が行動目標推定知識に基づき行動目標活性度記憶部に保持された活性度からユーザの行動目標を推定するため、ユーザの行動目標の推定・管理が行える。
さらに、システムゴール決定部が、システムゴール知識に基づき、文意抽出部から入力された文意と、行動目標推定部から入力されたユーザの行動目標に応じてシステムのゴールを決定するため、ユーザの行動目標に応じて最も適切な動作・応答の生成が行える。
【００５５】
また、行動目標活性度更新部において、文意抽出部から入力される文意に対して活性度が変化する行動目標および活性値を、前記行動目標活性化知識から検索し、さらに検索された行動目標の現在の活性度を行動目標活性度記憶部から検索して、得られた活性値と現在の活性度に応じて行動目標活性度記憶部に保持される活性度を更新するため、現在のユーザの行動目標を考慮したユーザの行動目標の推定・管理が行える。
【００５６】
さらに、ユーザの行動目標の関係を行動目標関係知識として規定し、行動目標活性度記憶部において、前記行動目標関係知識を参照することにより、行動目標の関係を表現する構造で行動目標と活性度の組を保持し、行動目標活性度更新部において、文意抽出部から入力される文意に対して活性度が変化する行動目標および活性値を、前記行動目標活性化知識から検索し、さらに検索された行動目標に関連付けられた行動目標の活性度を前記行動目標活性度記憶部から検索して、得られた活性値と、関連付けられた行動目標の活性度に応じて前記行動目標活性度記憶部に保持される活性度を更新するため、複数の行動目標相互の活性度を考慮したユーザの行動目標の推定・管理が行なえる。
【００５７】
さらにまた、行動目標を節点とし行動目標同士を枝で結んだネットワーク構造で行動目標の関係を表現するので、複数の行動目標相互の活性度を考慮したユーザの行動目標の推定・管理が行える
【００５８】
また、行動目標活性度更新部において、文意抽出部から入力される文意に対して活性度の変化が対応付けられていない行動目標に対しても、行動目標活性度記憶部に保持される活性度を更新するので、ユーザの行動目標の推定・管理が適切に行える。
【００５９】
さらに、行動目標活性度記憶部において、行動目標と、前記行動目標がどの程度活性化しているかを表す活性度と、前記行動目標活性度更新部によって活性度が変化した時刻の組を保持し、行動目標更新部において、行動目標活性度記憶部に保持される活性度を時間の関数で更新するので、ユーザの行動目標の推定・管理が適切に行える。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態を示す対話管理システムの機能ブロック構成図である。
【図２】本発明の一実施形態を示す対話管理システムの機能ブロック構成図である。
【図３】本発明の第１実施形態における文意抽出部によって抽出される文意の一形態を示す図である。
【図４】本発明の第１実施形態における行動目標活性化知識の一形態を示す図である。
【図５】本発明の第１実施形態における行動目標活性度記憶部の一形態を示す図である。
【図６】本発明の第１実施形態における行動目標活性度記憶部の別の一形態を示す図である。
【図７】本発明の第１実施形態における行動目標活性度記憶部の別の一形態を示す図である。
【図８】本発明の第１実施形態における行動目標活性度記憶部の別の一形態を示す図である。
【図９】本発明の第１実施形態におけるシステムゴール知識の一形態を示す図である。
【図１０】本発明の第１実施形態におけるゴール記憶部の一形態を示す図である。
【図１１】本発明の第１実施形態におけるゴール記憶部の別の一形態を示す図である。
【図１２】本発明の第１実施形態におけるゴール記憶部のさらに別の一形態を示す図である。
【図１３】本発明の第２実施形態における行動目標活性度更新部での活性値変更規則の一形態を示す図である。
【図１４】本発明の第２実施形態における行動目標活性度記憶部の別の一形態を示す図である。
【図１５】本発明の第３実施形態における行動目標関係知識の一形態を示す図である。
【図１６】本発明の第３実施形態における行動目標活性度記憶部の一形態を示す図である。
【図１７】本発明の第３実施形態における行動目標活性度更新部での活性値変更規則の一形態を示す図である。
【図１８】本発明の第３実施形態における行動目標活性度記憶部の別の一形態を示す図である。
【図１９】本発明の第３実施形態における行動目標活性度記憶部の別の一形態を示す図である。
【図２０】本発明の第４実施形態における行動目標活性度記憶部の一形態を示す図である。
【図２１】本発明の第５実施形態における行動目標活性度記憶部の一形態を示す図である。
【図２２】本発明の第５実施形態における関数の一形態を示す図である。
【図２３】本発明の第５実施形態における関数の別の一形態を示す図である。
【図２４】本発明の第５実施形態における関数の別の一形態を示す図である。
【図２５】本発明の第５実施形態における行動目標活性度記憶部の別の一形態を示す図である。
【図２６】従来の対話処理方法を示す図である。
【符号の説明】
１入力部、２言語解析部、３モーダル解析部、４推論部、５出力部、６対話履歴管理部、７矛盾検出部、８矛盾条件特定部、９モーダル情報テーブル、１０知識ベース、１１対話履歴バッファ、１２文意抽出部、１３行動目標活性化知識、１４行動目標活性度記憶部、１５行動目標活性度更新部、１６行動目標推定知識、１７行動目標推定部、１８システムゴール知識、１９システムゴール決定部、２０ゴール記憶部、２１ゴール管理部、２２外部アプリケーション、２３行動目標関係知識。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
  The present invention relates to dialogue management used in a man-machine interface in natural language.systemIt is about.
[0002]
[Prior art]
FIG. 26 shows a conventional dialogue processing method disclosed in, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 7-134652.
In the conventional dialogue processing method configured as described above, the language analysis unit 2 and the modal analysis unit 3 perform semantic analysis and modal analysis on the utterance input from the input unit 1. The inference unit 4 performs inference based on the semantic analysis result of the user's utterance, creates a response to the user's utterance, and outputs the response to the user in order to interact with the user. At this time, the inference unit 4 performs inference processing with reference to the dialogue history, and even if there is a contradiction between the user's utterance and the dialogue history, the user who is considered to have caused the contradiction based on the modal analysis result. Is identified in the dialogue history, and the inference is performed while ignoring the utterance portion, so that the dialogue can be smoothly advanced without stopping the dialogue processing even if a contradiction is detected.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
  In an interactive man-machine interface using natural language, a user achieves an object by repeating a dialog in which the system responds to a user input and the user responds to the input. Therefore, in such an interactive interface, in order for the user and the system to perform a smoother and more efficient dialog, the dialog management that performs the most appropriate operation and response to the user's inputsystemis required.
  The user inputs to the system in natural language, but even if the natural language expression of the input is the same on the surface, it becomes the background of the input as to what the user wanted to do and input User behavior goals may be different. For example, the user input “Where is the Kamakura Hotel” may be made under the action goal of “I want to go to the Kamakura Hotel” or under the action goal of “I want to book a hotel”. There is also a case.
  In this way, when the user's action target that is the background of the input is different, a smoother and more efficient dialog is possible by performing dialog management that considers not only the meaning of one input sentence but also the user's action target. . For example, if it can be estimated that the input “Where is the Kamakura Hotel” was made under the action goal of “I want to reserve a hotel”, not only answer the location of the Kamakura Hotel, For example, “It is a 2-minute walk from Kamakura Station. Look at the map.” An efficient dialogue can be performed by responding "Do you want to?" However, in the conventional natural language dialogue processing control system as described above, the system response is generated based only on the intention of the user's input and the dialogue history to control the flow of the dialogue. However, there was a problem that it was not possible to estimate the action target, and it was not possible to generate an appropriate action / response according to the action target.
[0004]
In addition, the user's action goal as the background of input gradually becomes clear as the conversations are repeated.
For example, if there is an input such as “Where is the Kamakura Hotel” at the start of the dialogue, the action target of the user who made the input is “I want to reserve a hotel” or “I want to go to the Kamakura Hotel” ”,“ I want to get detailed information about the object ”, etc., cannot be determined from this input alone, and will gradually become clear in the flow of dialogue.
Therefore, if the user's action target that is the background of the input is not clear as described above, if the action can be specified by controlling the dialog so as to clarify the user's action target, the dialog It will be smooth and efficient to reach.
For this reason, the interaction system needs a mechanism for repeatedly estimating and managing the user's action goal as the interaction progresses with repeated interaction with the user.
However, in the dialog processing apparatus as described above, the system response is generated based on only the input intention of the user and the dialog history, and the flow of the dialog is controlled. There is a problem in that it is impossible to control the dialog so that the user's action target is gradually estimated by managing the goal and further interacting with the user.
[0005]
  The present invention has been made to solve the above-described problems. The interaction with the user is repeated, and as the dialogue progresses, the behavioral target that becomes the background of the user's input is estimated and managed. Dialog management that generates the most appropriate actions and responses according to user behavioral goalssystemThe purpose is to obtain.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
  Dialogue according to the present inventionManagement systemHas the following characteristics.
(1) a sentence meaning extraction unit that extracts a meaning from a natural language input by a user and generates a semantic expression of the input sentence;
  Define the action target of the user in the task, and for each action target, associate a sentence that changes the activity level of the action target with an activity value that indicates how much the activity level of the action target changes due to the sentence Action goal activation knowledge,
  An action target activity storage unit that holds an action target and a set of activities indicating how much the action target is activated;
  The behavioral target and activity value whose activity changes with respect to the text input from the text extraction unit are searched from the behavioral target activation knowledge, and the activity level stored in the behavioral goal activity storage unit is determined. An action target activity update unit to be updated;
  Action target estimation knowledge, which is a rule for estimating a user's action target from the relationship between the activity levels of a plurality of action targets,
  An activity target estimation unit that estimates the activity target of each action target stored in the activity target activity storage unit and the user's action target with reference to the action target estimation knowledge;
  A system goal that is an operation target of the system, a system action necessary to achieve the system goal, a correspondence between the meaning and the system goal, and a system goal knowledge that associates the action goal with the system goal;
  At least one of the text input from the text extraction unit, the action target input from the behavior target estimation unit, and the system goal generation command input from the goal management unit described later, the system goal knowledge and necessary If there is a system goal determination unit that determines a system goal with reference to the content held in the goal storage unit described later,
  A goal storage unit for holding a system goal, a literary meaning, and an action target output from the system goal determination unit;
  With reference to the system goal knowledge and the system goal and sentence held in the goal storage unit, if necessary, the system action necessary to achieve the system goal is obtained using the execution result of the external application described later. Generated and output to an external application described later if executable, and a goal management unit that outputs a new system goal generation command to the system goal determination unit if not executable, and output from the goal management unit An external application that is driven by inputting a system action and outputs an execution result of the action.
[0007]
  Therefore, the dialog management configured as abovesystemThe activity target activity level update unit updates the activity level of each activity target stored in the activity target activity level storage unit, and the activity target estimation unit Since the user's action target is estimated from the activity stored in the action target activity degree storage unit based on the action target estimation knowledge, the user's action target can be estimated and managed. Furthermore, since the system goal determination unit determines the system goal according to the sentence intention input from the sentence extraction unit and the user's action target input from the action target estimation unit based on the system goal knowledge, the user It is possible to manage dialogs that generate the most appropriate actions and responses according to the action goals.
[0008]
(2) In addition, a behavior target and activity value whose activity changes with respect to the text input from the text extraction unit is searched from the behavior target activation knowledge, and the current activity of the searched behavior target is further searched. A behavior target activity update unit that retrieves the degree of activity from the activity target activity storage unit and updates the activity level stored in the activity target activity storage unit according to the obtained activity value and the current activity level Is.
[0009]
Therefore, the behavior target activity update unit searches the behavior target activation knowledge for a behavior target and an activity value whose activity changes with respect to the text input from the text extraction unit, and further searches for the retrieved behavior The current activity of the target is searched from the activity target activity storage unit, and the activity level stored in the activity target activity storage unit is updated according to the obtained activity value and the current activity. It becomes possible to estimate and manage the user's action target in consideration of the user's action target.
[0010]
(3) Furthermore, behavior target relationship knowledge that defines the relationship between the user's behavior goals,
By referring to the behavioral target relationship knowledge, a behavioral target activity storage unit that holds a pair of behavioral goals and activities in a structure that expresses the relationship of behavioral goals;
An activity target and activity value whose activity changes with respect to the text input from the text extraction unit is searched from the row target activation knowledge, and the activity activity of the activity target associated with the searched activity target is further searched. Action target activity that updates the activity stored in the action target activity storage unit according to the obtained activity value and the activity level of the associated action target And a degree updating unit.
[0011]
Therefore, the relationship between the user's behavioral goals is defined as behavioral goal relationship knowledge, and the behavioral goal activity level memory unit refers to the behavioral goal relationship knowledge so that the behavioral goal and activity are expressed in a structure that expresses the behavioral goal relationship. A set of can be held. The behavior target activity level update unit searches the behavior target activation knowledge for a behavior target and an activity value whose activity level changes with respect to the text input from the text extraction unit, and further searches the behavior target The activity target activity level associated with the goal is retrieved from the activity goal activity level storage unit and stored in the activity target activity level storage unit according to the obtained activity value and the activity level of the associated activity target. In order to update the activity level, the user's behavioral target can be estimated and managed in consideration of the mutual activity level of the plurality of behavioral targets.
[0012]
(4) Moreover, it has the action target relation knowledge which expresses the relation of an action target with the network structure which made the action target a node and connected the action targets with branches.
[0013]
Therefore, since the relationship between the behavioral goals is expressed by a network structure in which the behavioral goals are nodes and the behavioral goals are connected by branches, it is possible to estimate and manage the user's behavioral goals in consideration of the degree of activity among the behavioral goals. Become.
[0014]
(5) Also, the activity level held in the activity target activity level storage unit is updated even for an activity target in which a change in activity level is not associated with the text input from the text extraction unit. An action target activity level update unit is provided.
[0015]
Therefore, in the behavioral goal activity level update unit, the behavioral goal activity level storage unit holds even a behavioral target whose activity level is not associated with the textual meaning input from the text extraction unit. Since the degree of activity is updated, it becomes possible to appropriately estimate and manage the user's action target.
[0016]
(6) Furthermore, an action target activity memory that holds a set of an action target, an activity level indicating how much the action target is activated, and a time when the activity level is changed by the action target activity level update unit. And
An activity target update unit that updates the activity held in the activity target activity storage unit with a function of time.
[0017]
Therefore, in the behavioral target activity storage unit, a behavioral target, a degree of activity indicating how much the behavioral target is activated, and a set of times when the activity level is changed by the behavioral target activity update unit, In the behavioral goal update unit, the activity held in the behavioral goal activity storage unit is updated with a function of time, so that the behavioral goal of the user can be appropriately estimated and managed.
[0018]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
First embodiment.
  FIG. 1 is a dialog management according to an embodiment including claims 1 and 3 and 4.systemIs shown. As shown in FIG. 1, the sentence extraction unit 12 extracts a sentence meaning from a natural language input by a user and generates a semantic expression of the input sentence. The action target activation knowledge 13 defines a user's action target in a task, and for each action target, a sentence that changes the activity level of the action target, and how much the activity target activity changes according to the sentence meaning. It has the knowledge which matched the activity value which expresses.
  The behavior target activity storage unit 14 holds a set of activity goals and activity levels indicating how much the behavior goals are activated. The behavioral target activity update unit 15 searches the behavioral target activation knowledge 13 for behavioral targets and activity values whose activity changes with respect to the text input from the text extraction unit 12, and stores the behavioral goal activity level storage. The activity held in the unit 14 is updated. The behavior target estimation knowledge 16 has a rule for estimating a user's behavior target from the relationship between the activity levels of a plurality of behavior targets. The behavior target estimation unit 17 estimates the user's behavior target with reference to the activity target activity level held in the behavior target activity level storage unit 14 and the behavior target estimation knowledge 16.
  The system goal knowledge 18 associates a system goal, which is an operation target of the system, with a system action necessary to achieve the system goal, further associates a meaning with a system goal, and further associates an action goal with the system goal. . The system goal determination unit 19 is based on at least one of the text input from the text extraction unit 12, the behavior target input from the behavior target estimation unit 17, and the system goal generation command input from the goal management unit 21 described later. The system goal is determined with reference to the system goal knowledge 18 and, if necessary, the content held in the goal storage unit 20 described later.
  The goal storage unit 20 holds the system goal, the sentence, and the action target output from the system goal determination unit 19. The goal management unit 21 refers to the system goal knowledge 18 and the system goal and sentence held in the goal storage unit 20 and, if necessary, achieves the system goal using the execution result of the external application 22 described later. A system action necessary for this is generated, and if it can be executed, it is output to an external application 22 described later, and if it cannot be executed, a new system goal generation command is output to the system goal determination unit. The external application 22 inputs and drives the system action output from the goal management unit, and outputs the execution result of the action.
[0019]
The sentence extraction unit 12 performs syntax analysis and semantic analysis on the natural language utterance “What is famous in Kamakura?” Input by the user, for example, and the sentence as shown in FIG. The meaning expression is generated and output to the action target activity update unit 15 and the system goal determination unit 19.
[0020]
FIG. 4 shows an example of the behavioral target activation knowledge 13, and “retrieve (X, object p (X)) ”and“ retrieve (X, category (X, shrines and temples)) ”are associated with each other, and an activation value of 1 is assigned to the former, and an activation value of 0. 8 is given.
[0021]
FIG. 5 shows an example of the action target activity level storage unit 14, where the current activity level of the action target “sightseeing place determination” is initNum, and the activity level of the action target “shrine Buddhist temple determination” is also initNum. . At the start of the dialogue, each activity target is given an initial activity initNum, and these activity levels are updated by the activity target activity update unit 15 as the dialogue progresses.
[0022]
When a textual intention is input from the text extraction unit 12, the behavioral target activity update unit 15 selects a behavioral target whose activity changes with respect to the input textual intention from the behavioral target activation knowledge 13, and the behavioral target The degree of activity for the selected action target held in the degree of activity storage unit 14 is updated using the activity value defined in the action target activation knowledge 13.
For example, a case will be described in which the content of the action target activity storage unit 14 is FIG. 5 immediately before the text shown in FIG. 3 is input. When the text of FIG. 3 is input, the activity target activity update unit 15 changes the activity goals “sightseeing place determination”, “shrine / buddhist temple determination”, “restaurant determination”, “hotel” whose activity changes according to this text. “Decision” and “Hotel reservation” are selected from the behavioral target activation knowledge 13, and the activity initNum of the behavioral target “sightseeing place determination” held in the behavioral target activity storage unit 14 is updated to 1.0. Similarly, FIG. 6 shows the contents of the activity target activity level storage unit 14 immediately after the activity levels for other activity targets are updated and all the activity level updates are completed.
[0023]
Also, for example, when the content of the action target activity storage unit 14 is FIG. 6, when the sentence retrieve (X, category (X, shrine Buddhist temple)) is input, the action target activity update unit 15 Action goals whose activity changes depending on the meaning of the sentence are selected from the action goal activation knowledge 13 from the action goal activation knowledge 13 such as “sightseeing place decision”, “shrine and shrine temple decision”, “restaurant decision”, “hotel decision” and “hotel reservation”. The activity value 0.8 obtained from the activity target activation knowledge 13 is added to the activity level 1.0 of the activity target “sightseeing place determination” held in the activity level storage unit 14 and updated to 1.8. Similarly, the activity level for other behavioral targets is updated, and the contents of the behavioral target activity storage unit 14 immediately after all the activity level updates are shown in FIG.
[0024]
The action target estimation knowledge 16 includes, for example, “when there is one action target with the highest activity, that is assumed as an estimation result”, “a plurality of action targets whose activity is equal to or greater than a threshold value, and the number of the action targets is within a certain range. A rule for estimating an action target from the degree of activity is described, such as “if all of them are assumed to be estimation results”.
[0025]
The action target estimation unit 17 estimates the action target of the current user from the activity level of each action target held in the action target activity level storage unit 14 and the action target estimation knowledge 16.
For example, when the content of the behavior target activity storage unit 14 is as shown in FIG. 6, for example, the behavior target estimation knowledge 16 has a rule that “if there is one behavior target with the highest activity, that is the estimation result” The user's action goal is estimated to be “sightseeing place determination” and output to the system goal determination unit 19.
[0026]
Further, for example, the contents of the action target activity storage unit 14 are shown in FIG. 8. For example, in the action target estimation knowledge 16, “there are a plurality of action targets equal to or greater than 1.0 and the number is within three. If there is a rule that “all of them are estimated results”, the user's action goals are estimated as “decision of shrines and temples” and “decision of restaurant”, and the plurality of estimation results are output to the system goal determination unit 19 To do.
[0027]
System goal knowledge 18 includes
1. In order to achieve a system goal that is a system operation goal, a declaration of a system action that is output to an external application 22 described later;
2. Mapping system goals to system actions,
3. Mapping system goals to written meaning,
4). A system goal generation command input from a goal management unit 21 to be described later and a system goal association with an action goal are described.
FIG. 9 is a diagram showing an example of the system goal knowledge 18. In the first to fourth lines, system actions are declared. For example, the action retrieve_record is an action with an argument <CATEGORY>. Arguments required to execute an action are preceded by the symbol name! Is assigned and defined. In the fifth and subsequent lines, for example, a goal knowledge description for the system goal GIVE_RECORD is described. The sequence of actions required to achieve the system goal is defined after actionSequence. The first action to be invoked is retrieve_record. If the execution result is NONE, the next action is inform_none, and if it is ONE, inform_record. Is defined.
More specifically, if the current action target is “determination of sightseeing place”, the external application 22 to be described later performs a data search from a tourism guide database (not shown), and the corresponding data cannot be obtained as a result of the search. If NONE, while the corresponding dataOneIf it is obtained, ONE is output to the goal management unit 21 as an action execution result. Similarly, the external application 22 to be described later performs a data search from a tourist information database (not shown), and the search result and the number of corresponding data are less than a specified value.And multipleFor UNDER_THRESHOLD, while the corresponding datanumberIf the value is greater than or equal to the specified value, OVER_THRESHOLD is output to the goal management unit 21 as the action execution result.
In the 12th and subsequent lines, for example, the system goal GIVE_RECORD is associated with the text retrieve () and the system goal RESERVE is associated with the text reserve ().
Furthermore, in the 14th line and after, for example, for the system goal generation command GET_CATEGORY, if the current action goal is “Sightseeing place decision”, if the system goal SUGEST_PLACE_1 is “Shrine Buddhist temple decision” and “Restaurant decision” The system goal ASK_PREFERENCE is associated.
[0028]
The goal storage unit 20 holds, for example, a system goal, sentence meaning, and action target output from a system goal determination unit 19 described later in a stack as shown in FIG.
[0029]
The system goal determination unit 19 refers to the system goal knowledge 18 to determine a system goal corresponding to the sentence intention input from the sentence extraction unit 12 and the action target input from the action target estimation unit 17. The determined system goal is output to the goal storage unit 20.
For example, if the text retrieve (X, category (shrines and shrines), famous) and the action target “determining the tourist location” are entered, the system goal can be determined by referring to the system goal knowledge 18 in FIG. RECORD is determined and output to the goal storage unit 20. The goal storage unit 20 holds the contents shown in FIG.
[0030]
For example, the sentence retrieve (X, object p (X)) and multiple action targets “Shinto shrine Buddhist temple decision” and “Restaurant decision” are entered, the system goal is determined by referring to the system goal knowledge 18 in FIG. RECORD is determined and output to the goal storage unit 20. The goal storage unit 20 holds the contents shown in FIG.
[0031]
Alternatively, the system goal determination unit 19 is held in the system goal knowledge 18 and the goal storage unit 20 by a system goal generation command input from the goal management unit 21 when a system action cannot be executed in the goal management unit 21 described later. The system goal is determined by referring to the contents.
For example, when the goal storage unit 20 has the contents shown in FIG. 11, a system goal generation command GET “Ask the user about the category of the search object” GET When CATEGORY is input from the goal management unit 21, the system goal of “Guide the tourist places that can be searched for to the user” from the action target “determination of sightseeing places” and the system goal knowledge 18 held in the goal storage unit 20. SUGEST PLACE 1 is determined and output.
[0032]
Alternatively, for example, in the content shown in FIG. When CATEGORY is input from the goal management unit 21, the goal storage unit 20 holds a plurality of behavioral goals “decision of shrines and temples” and “decision of restaurant”, and the behavioral goals of the user are ambiguous. Therefore, the system goal determination unit 19 uses the system goal ASK to resolve the ambiguity. PREFERENCE is determined from the system goal knowledge 18 and output.
[0033]
The goal management unit 21 determines a system action necessary for achieving the system goal held in the goal storage unit 20 by referring to the system goal knowledge 18, and further, an argument of the system action is stored in the goal storage unit 20. Make a decision using the retained meaning.
For example, when the content of the goal storage unit 20 is FIG. 10, the goal management unit 21 retrieves the system action as a system action by referring to the system goal knowledge 18 of FIG. The record is determined, and the required argument <CATEGORY> is determined to be category (shrine and shrine) from the meaning of the text stored in the goal storage unit 20. Furthermore, famous is added to the argument from the meaning of the sentence, and finally the system action retrieve Generate record (category, famous).
In the above example, since the required argument is obtained from the meaning of the sentence and the system action can be executed, the system action is output to the external application 22.
[0034]
Alternatively, for example, when the content of the goal storage unit 20 is FIG. 11, the goal management unit 21 retrieves the system action as a system action by referring to the system goal knowledge of FIG. The record is determined, but since the required argument <CATEGORY> cannot be obtained from the meaning of the sentence and the system action cannot be executed, a system goal generation command is output to the system goal determination unit 19.
[0035]
The external application 22 is, for example, an information retrieval system from a database, a hotel reservation system, or an airline ticket reservation system, and executes a system action output from the goal management unit 21 and outputs an execution result.
For example, when the system action retrieve_record (category (shrine and shrine), famous) is input, the external application 22 performs a data search from the tourist information database, and if the corresponding data is not obtained as a result of the search, NONE is determined. ONE if one data is obtained, the number of applicable data is less than the specified valueAnd multipleIf it is, UNDER_THRESHOLD is output as the action execution result, and OVER_THRESHOLD is output as the action execution result when the number of corresponding data is more than the specified value. Further, the external application 22 presents the search result and reservation status to the user, for example, with synthesized speech and GUI.
[0036]
Second embodiment.
The operation of the action target activity update unit 15 of FIG. 1, which is an embodiment of claim 2, will be described. In addition, in 2nd Embodiment, since operation | movement of the code | symbol 12-13 of FIG. 1 and code | symbol 14-22 is the same as 1st Embodiment, it abbreviate | omits.
[0037]
The action target activity level update unit 15 1) searches the action target activation knowledge 13 for action targets and activity values that are activated by the input text, and 2) determines the current activity level of the searched action targets. The activity target activity level storage unit 14 is searched, and the activity level stored in the activity target activity level storage unit 14 is updated using the activity value obtained by the above 1) and the activity level obtained by 2). .
For example, the case where the text retrieve (X, category (X, shrine and temple)) is input when the content of the action target activity storage unit 14 is FIG. 6 will be described. The activity target activity level update unit 15 performs the activity goals “decision place determination”, “shrine / buddhist temple determination”, “restaurant determination”, “hotel determination”, “hotel reservation” whose activity changes according to the above-mentioned meaning. The target activation knowledge 13 is selected, and for example, 0.8 is obtained as the activity value of the action target “sightseeing place determination”. Furthermore, the behavior target activity update unit 15 searches the behavior target activity degree storage unit 14 for the current activity level of the selected behavior target, for example, 1. Get 0.
[0038]
The action target activity level update unit 15 changes the obtained activity value based on the obtained current activity level, for example, as shown in FIG. 13, and uses the changed activity value to change the action target activity level storage unit. The activity held in 14 is updated.
For example, since the obtained current activity is 1.0, +1.0 is added to the obtained activity value 0.8 according to FIG. Then, the changed activity value 1.8 is added to the obtained current activity 1.0, and the current activity is updated to 2.8. Similarly, the activity level for other behavioral targets is updated, and the contents of the behavioral target activity storage unit 14 immediately after the activity level update is completed are shown in FIG.
[0039]
Third embodiment.
Operations of the behavioral target relation knowledge 23, the behavioral target activity update unit 15 and the behavioral target activity storage unit 14 of FIG. 2, which are one embodiment of claims 5 and 6, will be described. In addition, in 3rd Embodiment, since the operation | movement of the code | symbol 12-13 of FIG. 2 and the code | symbol 16-22 is the same as 1st Embodiment, it abbreviate | omits.
[0040]
FIG. 15 shows an example of the behavioral target relation knowledge 23. For example, for the behavioral goal “sightseeing place determination”, four behavioral goals “decision of shrines and temples”, “decision of museum”, “decision of hotel”, “ “Restaurant decision” is related.
[0041]
FIG. 16 shows an example of action target activity memory knowledge. By referring to the action target relation knowledge 23, for example, a set of action target “determination of sightseeing place” and its activity 1.0 (tourism) (Place decision, 1.0), four action goals and activity pairs (shrines and temples decision, 0.5), (museum decision, 0.5), (hotel decision, 0.3), (food and drink Store decision, 0.5) is held in association.
[0042]
For example, a description will be given of a case where the text retrieve (X, category (X, shrine and temple)) is input when the content of the action target activity storage unit 14 is FIG. The activity target activity level update unit 15 performs the activity goals “decision place determination”, “shrine / buddhist temple determination”, “restaurant determination”, “hotel determination”, “hotel reservation” whose activity changes according to the above-mentioned meaning. The target activation knowledge 13 is selected, and for example, 0.8 is obtained as the activity value of the action target “sightseeing place determination”. Further, the behavior target activity level update unit 15 searches the behavior target activity level storage unit 14 for the current activity level of the behavior target associated with the selected behavior target, and obtains the sum of the activity levels. For example, as the sum of the current activities of the four action goals “Shinto Buddhist temple decision”, “Museum decision”, “Hotel decision” and “Restaurant decision” related to the action goal “Sightseeing place decision” Get 3.
[0043]
The action target activity level update unit 15 changes the obtained activity value as shown in FIG. 17, for example, based on the total sum of the obtained activity levels, and uses the changed activity value to change the action target activity level storage unit. The activity held in 14 is updated.
For example, since the total sum of the obtained activities is 1.8, +2.0 is added to the obtained activity value 0.8 and changed to 2.8 according to FIG. Then, the changed activity value 2.8 is added to the obtained current activity 1.0, and the current activity is updated to 3.8. Similarly, the activity level for other behavioral targets is updated, and the contents of the behavioral target activity storage unit 14 immediately after all the activity level updates are shown in FIG.
[0044]
In addition, the value before updating by said operation | movement is used for the activity of each action target referred in order to obtain | require the sum total of activity.
[0045]
In addition, as a structure that expresses the relationship between the behavioral goals in the behavioral goal activity storage unit 14, for example, the behavioral goal as shown in FIG. 19 is used as a node, and the expression efficiency is improved by using a network structure in which the behavioral goals are connected by branches. Can be increased.
[0046]
Fourth embodiment.
The operation of the action target activity level update unit 15 of FIG. 1 which is an embodiment of claim 7 will be described. In addition, in 4th Embodiment, since the operation | movement of the code | symbol 12-13 of FIG. 1 and the code | symbol 14-22 is the same as 1st Embodiment, it abbreviate | omits.
[0047]
For example, the case where the sentence response (X, duration (X)) is input when the content of the action target activity storage unit 14 is FIG. 6 will be described.
The action target activity level update unit 15 obtains “hotel reservation” from the action target activation knowledge 13 as the action target whose activity level changes according to the above-mentioned meaning and the activity value thereof. Then, the obtained activity value 2.0 is updated to 2.3 in addition to the current activity level 0.3 of the activity target “hotel reservation” held in the activity target activity level storage unit 14. In addition, the activity target activity memory of the action targets `` Sightseeing place determination '', `` Shrine and Buddhist temple determination '', `` Restaurant decision '', `` Hotel determination '' whose activity does not change due to the letter responce (X, duration (X)) The activity is updated by adding, for example, -1.0 to the activity held in the unit 14. With the above operation, the contents of the action target activity storage unit 14 are updated as shown in FIG.
[0048]
Fifth embodiment.
The operations of the action target activity level storage unit 14 and the action target activity level update unit 15 of FIG. 1 as an embodiment of claim 8 will be described. In addition, in 4th Embodiment, since operation | movement of the code | symbol 12-13 of FIG. 1 and code | symbol 16-22 is the same as 1st Embodiment, it abbreviate | omits.
[0049]
FIG. 21 shows an example of the behavior target activity level storage unit 14, and a set of (the behavior goal, the activity level, and the time when the activity level changes) is held for each behavior target. For example, the current activity level of the action target “hotel reservation” is 0.2, and the time when the activity level is changed is 1.0.
[0050]
When the intention is input, the behavior target activity update unit 15 uses, for example, Δ determined by a function of the time t as shown in FIG. 22, the activity of the behavior target held in the behavior target activity storage unit 14. Update the degree. Here, N and ε in the figure are constants, t_activateIs the time when the activity changed before.
For example, when the constants N and ε in the function of FIG. 22 are N = 2.0 and ε = 0.3, respectively, and the content of the action target activity storage unit 14 is FIG. 21 at time t = 5.0. For example, the update of the activity targets “determination of sightseeing place” and “hotel reservation” when the sentence response (X, duration (X)) is input will be described.
First, the time t when the activity level of the action target “determination of sightseeing place” changed before_activateFrom the action target activity storage unit 14 shown in FIG._activate= 3.0 is obtained. Therefore, the function of FIG. 22 is specifically shown in FIG.
Since the current time is t = 5.0, Δ is determined as 0 from the function of FIG. 23, and by adding this value to the current activity level 0.8 held in the action target activity level storage unit 14, Updates the activity of the action target “determination of sightseeing place” to 0.8 In this case, since the activity does not change, the time when the activity in the behavior target activity storage unit 14 changes is not updated.
[0051]
Furthermore, the time t when the activity level of the action target “hotel reservation” changed before_activateFrom the action target activity storage unit 14 shown in FIG._activate= 1.0 is obtained. Therefore, the function of FIG. 22 is specifically shown in FIG.
Since the current time is t = 5.0, Δ is determined to be −0.6 from the function of FIG. 24, and this value is added to the current activity level 0.2 held in the action target activity level storage unit 14. As a result, the activity of the action target “hotel reservation” is updated to −0.4. Since the activity level has changed, the time when the activity level in the action target activity level storage unit 14 has been changed is updated to 5.0.
[0052]
Furthermore, the action target activity level update unit 15 obtains “hotel reservation” from the action target activation knowledge 13 as the action target whose activity level changes according to the above-mentioned meaning and the activity value thereof. Then, by adding the obtained activity value 2.0, the current activity level −0.4 held in the action target activity level storage unit 14 is updated to 1.6. Furthermore, since the activity has changed, the time when the activity in the behavior target activity storage unit 14 has changed is updated to 5.0.
Similarly, the activity level for other behavioral targets is updated, and the content of the behavioral target activity level storage unit 14 is finally updated as shown in FIG.
[0053]
【The invention's effect】
Since the present invention is configured as described above, the following effects can be obtained.
[0054]
The action target activity update unit updates the activity level of each action target stored in the action target activity storage unit, and the action target estimation unit estimates the action target in response to the user's intention output by the sentence extraction unit. Since the user's action target is estimated from the activity stored in the action target activity level storage unit based on the knowledge, the user's action target can be estimated and managed.
Further, the system goal determination unit determines the system goal according to the sentence intention input from the sentence extraction unit and the user's action target input from the action target estimation unit based on the system goal knowledge. The most appropriate action / response can be generated according to the action target.
[0055]
Further, the action target activity level update unit searches the action target activation knowledge for an action target and an activity value whose activity level changes with respect to the sentence meaning input from the sentence extraction unit, and further searches for the searched action The current activity of the target is searched from the activity target activity storage unit, and the activity level stored in the activity target activity storage unit is updated according to the obtained activity value and the current activity. It is possible to estimate and manage the user's behavioral goals considering the user's behavioral goals.
[0056]
Furthermore, the relationship between the user's behavioral goals is defined as behavioral goal relationship knowledge, and the behavioral goal activity level storage unit refers to the behavioral goal relationship knowledge, thereby representing the behavioral goal and activity in a structure that expresses the behavioral goal relationship. And the behavioral target activity update unit searches the behavioral target activation knowledge for a behavioral target and an activity value whose activity changes with respect to the textual meaning input from the text extraction unit, and The activity target activity level associated with the retrieved activity target is searched from the activity target activity level storage unit, and the activity value obtained according to the activity value obtained and the activity level of the associated activity target are retrieved. Since the degree of activity held in the storage unit is updated, it is possible to estimate and manage the user's behavioral target in consideration of the degree of activity among the plurality of behavioral targets.
[0057]
Furthermore, since the relationship between the behavioral goals is expressed by a network structure in which the behavioral goals are nodes and the behavioral goals are connected to each other, the user's behavioral goals can be estimated and managed in consideration of the degree of activity among the behavioral goals.
[0058]
Further, in the action target activity level update unit, the action target activity level storage unit holds the action target in which the change in the activity level is not associated with the text input from the sentence extraction unit. Since the degree of activity is updated, it is possible to appropriately estimate and manage the user's action target.
[0059]
Furthermore, in the action target activity storage unit, a set of action targets, an activity level indicating how much the action target is activated, and a time when the activity level is changed by the action target activity update unit is retained, In the behavioral goal update unit, the activity held in the behavioral goal activity storage unit is updated with a function of time, so that the user's behavioral goal can be estimated and managed appropriately.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 Dialogue showing an embodiment of the present inventionManagement systemIt is a functional block block diagram.
FIG. 2 is a dialog showing an embodiment of the present invention.Management systemIt is a functional block block diagram.
FIG. 3 is a diagram illustrating one form of a sentence extracted by a sentence extraction unit according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram showing one form of action target activation knowledge in the first embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram showing one form of an action target activity storage unit in the first embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a diagram showing another embodiment of an action target activity storage unit in the first embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram showing another embodiment of an action target activity storage unit in the first embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram showing another embodiment of an action target activity storage unit in the first embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a diagram showing one form of system goal knowledge in the first embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a diagram showing one form of a goal storage unit in the first embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a diagram showing another form of the goal storage unit in the first embodiment of the present invention.
FIG. 12 is a diagram showing still another form of the goal storage unit in the first embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a diagram showing one form of an activity value change rule in an action target activity level update unit in the second embodiment of the present invention.
FIG. 14 is a diagram showing another form of an action target activity storage unit in the second embodiment of the present invention.
FIG. 15 is a view showing one form of behavioral target relationship knowledge in the third exemplary embodiment of the present invention.
FIG. 16 is a diagram showing one form of an action target activity storage unit in the third embodiment of the present invention.
FIG. 17 is a diagram showing one form of an activity value change rule in an action target activity level update unit in the third embodiment of the present invention.
FIG. 18 is a diagram showing another form of an action target activity storage unit in the third embodiment of the present invention.
FIG. 19 is a diagram showing another form of an action target activity storage unit in the third embodiment of the present invention.
FIG. 20 is a diagram showing one form of an action target activity storage unit in the fourth embodiment of the present invention.
FIG. 21 is a diagram showing one form of an action target activity storage unit in the fifth embodiment of the present invention.
FIG. 22 is a diagram showing one form of a function in the fifth embodiment of the present invention.
FIG. 23 is a diagram showing another form of a function in the fifth embodiment of the invention.
FIG. 24 is a diagram showing another form of a function in the fifth embodiment of the invention.
FIG. 25 is a diagram showing another form of an action target activity storage unit in the fifth embodiment of the present invention.
FIG. 26 is a diagram illustrating a conventional dialogue processing method.
[Explanation of symbols]
  DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Input part, 2 Language analysis part, 3 Modal analysis part, 4 Reasoning part, 5 Output part, 6 Dialog history management part, 7 Contradiction detection part, 8 Contradiction condition specific part, 9 Modal information table, 10 Knowledge base, 11 Dialogue History buffer, 12 sentence extraction part, 13 action target activation knowledge, 14 action target activity storage part, 15 action target activity update part, 16 action target estimation knowledge, 17 action target estimation part, 18 system goal knowledge, 19 System goal determination unit, 20 goal storage unit, 21 goal management unit, 22 external application, 23 action target related knowledge.

Claims

A sentence extraction unit that extracts the meaning of a sentence from a natural language input by the user and generates a semantic expression of the input sentence;
Define the action target of the user in the task, and for each action target, associate a sentence that changes the activity level of the action target with an activity value that indicates how much the activity level of the action target changes due to the sentence Action target activation knowledge,
An action target activity storage unit that holds an action target and a set of activities indicating how much the action target is activated;
The behavioral target and activity value whose activity changes with respect to the text input from the text extraction unit are searched from the behavioral target activation knowledge, and the activity level stored in the behavioral goal activity storage unit is determined. An action target activity update unit to be updated;
Action target estimation knowledge, which is a rule for estimating a user's action target from the relationship between the activity levels of a plurality of action targets,
An activity target estimation unit that estimates the activity target of each action target stored in the activity target activity storage unit and the user's action target with reference to the action target estimation knowledge;
A system goal which is an operation target of the system, a system action necessary to achieve the system goal, a sentence meaning and a system goal, a system goal knowledge which associates an action goal and a system goal, A system goal determination unit for determining a system goal based on at least one of the text input from the text extraction unit and the behavior target input from the behavior target estimation unit;
A goal storage unit for holding a system goal, a literary meaning, and an action target output from the system goal determination unit;
Refers to the system goal knowledge and the system goal and sentence held in the goal storage unit, generates a system action necessary for achieving the system goal, and outputs it to an external application if it can be executed. A goal management unit that outputs a new system goal generation command to the system goal determination unit if it is not possible, the external application inputs and drives the system action output from the goal management unit; A dialog management system characterized by outputting an action execution result.

The behavior target activity update unit searches the behavior target activation knowledge for a behavior target and an activity value whose activity changes with respect to the text input from the text extraction unit, and further searches the behavior target The current activity level is searched from the activity target activity storage unit, and the activity level stored in the activity target activity storage unit is updated according to the obtained activity value and the current activity level. The dialogue management system according to claim 1.

The system goal determination unit further includes at least one of a text input input from the text extraction unit, an action target input from the action target estimation unit, and a system goal generation command input from the goal management unit. 2. The dialogue management system according to claim 1, wherein a system goal is determined with reference to the system goal knowledge and, if necessary, contents held in the goal storage unit.

The goal management unit generates a system action necessary to achieve the system goal using the execution result of the external application if necessary, and outputs it to the external application if it can be executed. 2. The dialog management system according to claim 1, wherein if possible, a new system goal generation command is output to the system goal determination unit.

In addition, it has behavioral target relationship knowledge that defines the relationship between the user's behavioral goals,
The behavior target activity degree storage unit holds a pair of behavior goal and activity in a structure that expresses a relationship between behavior goals by referring to the behavior goal relationship knowledge,
The behavior target activity update unit searches the behavior target activation knowledge for a behavior target and an activity value whose activity changes with respect to the text input from the text extraction unit, and further searches the behavior target The activity target activity level associated with the activity target activity is stored in the activity target activity level storage unit according to the activity value obtained and the activity level of the associated activity target. dialog management system according to any one of claims 1 to 4, characterized in that updating that activity.

6. The dialogue management system according to claim 5, wherein the structure expressing the relationship between the behavioral goals is a network structure in which the behavioral goals are nodes and the behavioral goals are connected by branches.

The activity target activity level update unit stores the activity held in the activity target activity level storage unit for an activity target whose activity level is not associated with the text input from the text extraction unit. dialog management system according to any one of claims 1 to 6, characterized in that updating the degrees.

The behavior target activity storage unit holds a set of a behavior target, an activity level indicating how much the behavior target is activated, and a time when the activity level is changed by the behavior target activity update unit,
The action targets updating unit, the dialog management system according to any one of claims 1 to 7, characterized in that updating the activity retained in the action target activity storage unit as a function of time.