JP3994368B2 - 情報処理装置および情報処理方法、並びに記録媒体 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報処理装置および情報処理方法、並びに記録媒体に関し、特に、例えば、ユーザの趣味、趣向等を表すユーザ情報を、容易に収集することができるようにする情報処理装置および情報処理方法、並びに記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、近年急速に普及しているインターネット上に構築されているＷＷＷ(World Wide Web)サーバにおいては、莫大な量の情報が提供されているが、そのような莫大な量の情報から、所望する情報を、ユーザ自身が探し出すことは困難であることから、いわゆる検索エンジンと呼ばれるＷｅｂページが提供されている。
【０００３】
検索エンジンとしてのＷｅｂページとしては、例えば、株式会社インフォシークや、ヤフー株式会社等が提供しているものがある。
【０００４】
ＷＷＷサーバから提供されている情報を検索しようとするユーザは、検索エンジンとしてのＷｅｂページにアクセスし、検索しようとしている情報に関係するキーワードを入力する等の所定操作を行うことで、検索エンジンによる検索結果を得ることができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、検索エンジンによる検索を行う場合であっても、入力したキーワードを含む様々なカテゴリの情報が検索結果として得られる。従って、ユーザは、そのような情報の中から、自身が所望するものを探し出す必要があり、面倒であった。
【０００６】
そこで、例えば、ユーザの趣味、趣向に関するユーザ情報としてのプロファイルをあらかじめ作成しておき、検索エンジンの検索結果から、そのプロファイルに合致するものだけを、ユーザに提示する方法が考えられる。
【０００７】
しかしながら、従来においては、ユーザのプロファイルとしてのユーザ情報は、各種の質問に対する回答として、ユーザに、キーボードやマウス等を操作して入力してもらう必要があり、ユーザの負担が大である。
【０００８】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザの趣味、趣向等に関するユーザ情報を、容易に収集することができるようにするものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の情報処理装置は、ユーザの音声を認識する音声認識手段と、音声認識手段による音声認識結果に基づいて、ユーザとの対話を行うための対話文を生成する対話文生成手段と、音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数をカウントし、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値以上である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集し、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値未満である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集しない収集手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
この情報処理装置には、ユーザ情報を記憶する記憶手段をさらに設けることができる。
【００１１】
対話文生成手段には、対話文を、テキストまたは合成音で出力させることができる。
【００１２】
収集手段には、さらに、音声認識結果に含まれる単語の出現頻度を計算し、その出現頻度が所定の閾値以上である場合、その単語の上位概念に対応するユーザ情報を収集させることができる。
【００１３】
また、収集手段には、さらに、音声認識結果に含まれる単語の上位概念の出現頻度を計算し、その出現頻度が所定の閾値以上である場合、その上位概念に対応するユーザ情報を収集させることができる。
【００１７】
ユーザ情報は、ユーザの趣味または趣向を表す情報とすることができる。
【００１８】
本発明の情報処理方法は、ユーザの音声を認識する音声認識手段が、ユーザの音声を認識する音声認識ステップと、音声認識手段による音声認識結果に基づいて、ユーザとの対話を行うための対話文を生成する対話文生成手段が、音声認識手段による音声認識結果に基づいて、ユーザとの対話を行うための対話文を生成する対話文生成ステップと、音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数をカウントし、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値以上である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集し、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値未満である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集しない収集手段が、音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数をカウントし、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値以上である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集し、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値未満である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集しない収集ステップとを備えることを特徴とする。
【００１９】
本発明の記録媒体は、ユーザの音声を認識する音声認識手段が、ユーザの音声を認識する音声認識ステップと、音声認識手段による音声認識結果に基づいて、ユーザとの対話を行うための対話文を生成する対話文生成手段が、音声認識手段による音声認識結果に基づいて、ユーザとの対話を行うための対話文を生成する対話文生成ステップと、音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数をカウントし、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値以上である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集し、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値未満である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集しない収集手段が、音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数をカウントし、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値以上である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集し、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値未満である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集しない収集ステップとを含む情報処理を、コンピュータに行わせるプログラムが記録されていることを特徴とする。
【００２０】
本発明の情報処理装置および情報処理方法、並びに記録媒体においては、ユーザの音声が認識され、その音声認識結果に基づいて、ユーザとの対話を行うための対話文が生成される。さらに、音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数がカウントされ、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値以上である場合、同一の話題に対応するユーザ情報が収集され、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値未満である場合、同一の話題に対応するユーザ情報が収集されない。
【００２１】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示している。
【００２２】
このコンピュータには、後述する一連の処理を実行するためのプログラムがインストールされている。
【００２３】
ここで、プログラムは、コンピュータに内蔵されている記録媒体としてのハードディスク１０５やＲＯＭ１０３に予め記録しておくことができる。
【００２４】
あるいはまた、プログラムは、フロッピーディスク、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)，MO(Magneto optical)ディスク，DVD(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体１１１に、一時的あるいは永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体１１１は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。
【００２５】
なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体１１１からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトから、ディジタル衛星放送用の人工衛星を介して、コンピュータに無線で転送したり、LAN(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送し、コンピュータでは、そのようにして転送されてくるプログラムを、通信部１０８で受信し、内蔵するハードディスク１０５にインストールすることができる。
【００２６】
コンピュータは、CPU(Central Processing Unit)１０２を内蔵している。CPU１０２には、バス１０１を介して、入出力インタフェース１１０が接続されており、CPU１０２は、入出力インタフェース１１０を介して、ユーザによって、キーボードやマウス等で構成される入力部１０７が操作されることにより指令が入力されると、それにしたがって、ROM(Read Only Memory)１０３に格納されているプログラムを実行する。あるいは、また、CPU１０２は、ハードディスク１０５に格納されているプログラム、衛星若しくはネットワークから転送され、通信部１０８で受信されてハードディスク１０５にインストールされたプログラム、またはドライブ１０９に装着されたリムーバブル記録媒体１１１から読み出されてハードディスク１０５にインストールされたプログラムを、RAM(Random Access Memory)１０４にロードして実行する。これにより、CPU１０２は、後述するフローチャートにしたがった処理、あるいは後述するブロック図の構成により行われる処理を行う。そして、CPU１０２は、その処理結果を、必要に応じて、例えば、入出力インタフェース１１０を介して、LCD(Liquid CryStal Display)やスピーカ等で構成される出力部１０６から出力、あるいは、通信部１０８から送信、さらには、ハードディスク１０５に記録等させる。
【００２７】
本実施の形態においては、コンピュータを、後述するような対話型ユーザプロファイル収集装置として機能させるためのプログラムがインストールされており、CPU１０２が、このプログラムを実行することで、コンピュータは、図２に示すような対話型ユーザプロファイル収集装置として機能する。
【００２８】
即ち、図２は、CPU１０２がプログラムを実行することにより、図１のコンピュータによって機能的に実現される対話型ユーザプロファイル収集装置の一実施の形態の構成例を示している。
【００２９】
この対話型ユーザプロファイル収集装置では、ユーザとの間で、音声対話が行われることにより、その対話の中で、ユーザが発話した音声等に基づいて、ユーザの趣味、趣向等のユーザ情報が収集され、そのユーザ情報としてのユーザのプロファイル（ユーザプロファイル）が記憶（記録）されるようになっている。
【００３０】
即ち、音声認識部１には、ユーザが発話した音声が入力されるようになっており、音声認識部１は、入力された音声を音声認識し、その音声認識結果としてのテキスト（音韻情報）を、言語処理部２に出力する。また、音声認識部１は、ユーザが発話した音声の韻律情報を抽出し、対話管理部３に出力する。
【００３１】
言語処理部２は、音声認識部１が出力する音声認識結果を言語処理し、その音声認識結果に含まれる単語や、構文および意味に関する情報を、言語処理結果として、対話管理部３に出力する。
【００３２】
対話管理部３は、ユーザとの対話を行うための文（対話文）を生成する対話管理を行うとともに、ユーザ情報を抽出する。即ち、対話管理部３は、例えば、言語処理部２が出力する言語処理結果に基づいて、音声認識部１で認識されたユーザの音声に対する応答文等の生成を指示する応答生成情報を生成し、応答生成部５に出力する。また、対話管理部３は、例えば、言語処理部２が出力する言語処理結果や、音声認識部１が出力する韻律情報に基づいて、ユーザの趣味、趣向を表すユーザ情報を収集し、ユーザ情報管理部４に供給する。
【００３３】
ユーザ情報管理部４は、対話管理部３から供給されるユーザ情報を、ユーザプロファイルとして記憶する。
【００３４】
応答生成部５は、対話管理部３から供給される応答生成情報に基づいて、ユーザの発話に対する応答文等を生成し、合成音で出力する。
【００３５】
以上のように構成される対話型ユーザプロファイル収集装置では、ユーザが発話した音声が、音声認識部１で音声認識され、言語処理部２に供給される。言語処理部２では、音声認識部１による音声認識結果の意味内容の理解が行われ、対話管理部３に供給される。対話管理部３は、言語処理部２の出力に基づき、ユーザの発話に対する応答文等を生成するための応答生成情報を生成し、応答生成部５に供給する。応答生成部５は、対話管理部３からの応答生成情報にしたがって、応答文等を生成し、合成音で出力する。
【００３６】
応答生成部５が出力する応答文等に対して、ユーザが発話を行うと、音声認識部１において、その発話の音声認識が行われる。そして、以下、上述した処理が繰り返され、これにより、ユーザとの間で対話が行われていく。
【００３７】
以上のようにして対話が行われる一方、対話管理部３は、音声認識部１や言語処理部２の出力に基づいて、ユーザの趣味、趣向を表すユーザ情報を収集し、ユーザ情報管理部４に供給する。そして、ユーザ情報管理部４は、対話管理部３から供給されるユーザ情報を、ユーザプロファイルとして記憶する。
【００３８】
従って、図２の対話型ユーザプロファイル収集装置では、ユーザとの間で対話が行われ、ユーザが知らないうちに、ユーザ情報が収集されるので、ユーザ情報を、容易に（ユーザに負担を感じさせることなく）収集して記憶することができる。
【００３９】
次に、図３は、図２の音声認識部１の機能的構成例を示している。
【００４０】
ユーザの発話は、マイク（マイクロフォン）１１に入力され、マイク１１では、その発話が、電気信号としての音声信号に変換される。この音声信号は、Ａ／Ｄ(Analog Digital)変換部１２に供給される。Ａ／Ｄ変換部１２では、マイク１１からのアナログ信号である音声信号がサンプリング、量子化され、ディジタル信号である音声データに変換される。この音声データは、特徴抽出部１３に供給される。
【００４１】
特徴抽出部１３は、Ａ／Ｄ変換部１２からの音声データについて、適当なフレームごとに、例えば、スペクトルや、線形予測係数、ケプストラム係数、線スペクトル対、ＭＦＣＣ(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)等の特徴パラメータを抽出し、マッチング部１４に供給する。
【００４２】
マッチング部１４は、特徴抽出部１３から供給される特徴パラメータに基づき、音響モデルデータベース１５、辞書データベース１６、および文法データベース１７を必要に応じて参照しながら、マイク１１に入力された音声（入力音声）を認識する。
【００４３】
即ち、音響モデルデータベース１５は、音声認識する音声の言語における個々の音素や音節などの音響的な特徴を表す音響モデルを記憶している。ここで、音響モデルとしては、例えば、ＨＭＭ(Hidden Markov Model)などを用いることができる。辞書データベース１６は、認識対象の各単語について、その発音に関する情報が記述された単語辞書を記憶している。文法データベース１７は、辞書データベース１６の単語辞書に登録されている各単語が、どのように連鎖する（つながる）かを記述した文法規則を記憶している。ここで、文法規則としては、例えば、文脈自由文法（ＣＦＧ）やＨＰＳＧ（Head-driven Phrase Structure Grammar）（主辞駆動句構造文法）、統計的な単語連鎖確率（Ｎ−ｇｒａｍ）などに基づく規則を用いることができる。
【００４４】
マッチング部１４は、辞書データベース１６の単語辞書を参照することにより、音響モデルデータベース１５に記憶されている音響モデルを接続することで、単語の音響モデル（単語モデル）を構成する。さらに、マッチング部１４は、幾つかの単語モデルを、文法データベース１７に記憶された文法規則を参照することにより接続し、そのようにして接続された単語モデルを用いて、特徴パラメータに基づき、例えば、ＨＭＭ法等によって、マイク１１に入力された音声を認識する。
【００４５】
そして、マッチング部１４による音声認識結果としての音韻情報は、例えば、テキスト等で、言語処理部２に出力される。
【００４６】
また、マッチング部１４は、マイク１１に入力された音声の韻律情報を抽出し、対話管理部３に出力する。即ち、例えば、マッチング部１４は、得られた音声認識結果のモーラ数をカウントし、１フレーム当たりのモーラ数等を計算して、ユーザの発話速度として、対話管理部３に出力する。
【００４７】
次に、図４は、図２の言語処理部２の機能的構成例を示している。
【００４８】
テキスト解析部２１には、音声認識部１（図３のマッチング部１４）が出力する音声認識結果としてのテキスト（音韻情報）が入力されるようになっており、テキスト解析部２１は、辞書データベース２３や解析用文法データベース２４を参照しながら、そのテキストを解析する。
【００４９】
即ち、辞書データベース２３には、各単語の表記や、解析用文法を適用するために必要な品詞情報などが記述された単語辞書が記憶されている。また、解析用文法データベース２４には、辞書データベース２３の単語辞書に記述された各単語の情報に基づいて、単語連鎖に関する制約等が記述された解析用文法規則が記憶されている。そして、テキスト解析部２１は、その単語辞書や解析用文法規則に基づいて、そこに入力されるテキスト（音声認識結果）の形態素解析を行い、その解析結果を、構文/意味解析部２２に出力する。
【００５０】
構文／意味解析部２２は、辞書データベース２５や解析用文法データベース２６を参照しながら、テキスト解析部２１の出力に基づき、音声認識部１による音声認識結果の構文解析、さらには、その意味内容の理解を行う。そして、構文／意味解析部２２は、その処理結果として、音声認識部１による音声認識結果に対して、その音声認識結果を構成する各単語の概念や、意味内容を表す情報を付加して、対話管理部３に出力する。
【００５１】
ここで、辞書データベース２５と解析用文法データベース２６には、辞書データベース２３と解析用文法データベース２４における場合とそれぞれ同様の情報が記憶されている。また、構文／意味解析部２２では、例えば、正規文法や、文脈自由文法、ＨＰＳＧ、統計的な単語連鎖確率を用いて、構文解析や意味内容の理解が行われる。
【００５２】
次に、図５は、図２の対話管理部３の機能的構成例を示している。
【００５３】
対話処理部３１には、音声認識部１（図３のマッチング部１４）が出力する韻律情報としての発話速度、および言語処理部２（図４の構文／意味解析部２２）の処理結果（言語処理結果）が入力されるようになっており、対話処理部３１は、言語処理部２の言語処理結果に基づき、シナリオデータベース３４や知識データベース３５を参照しながら、音声認識部１による音声認識結果に対する応答文等の生成を指示する応答生成情報を生成する。
【００５４】
即ち、シナリオデータベース３４は、例えば、ユーザとの対話パターンの記述としてのシナリオを、タスク（話題）ごとに記憶しており、対話処理部３１は、そのシナリオにしたがって、応答生成情報を生成する。
【００５５】
具体的には、例えば、ビデオ予約等の目的志向型のタスクについては、例えば、次のようなシナリオが記憶されている。
【００５６】
【００５７】
ここで、（１）のシナリオによれば、言語処理部２による言語処理結果が、録画の要求を表すものである場合には、対話処理部３１において、録画を行う日付、録画を開始する時刻、録画を終了する時刻、録画を行うチャンネルを、そのような順番で質問する文の生成を指示する応答生成情報が生成される。
【００５８】
また、例えば、ELIZA（ELIZAに関しては、Weizenbaum, Joseph, "ELIZA - a computer program for the study of natural language communication between man and machine." ,Communications of the ACM 9. 1966や、James Allen "Natural Language Understanding" The Benjamin/Cunnings Publishing Company Inc. pp.6-9等に記載されている）等の、対話を行うプログラム等に代表される無目的型の対話（いわゆる雑談）を行うためのシナリオとしては、次のようなものが記憶されている。
【００５９】
【００６０】
ここで、（２）のシナリオによれば、言語処理部２による言語処理結果に、「お金」というキーワードが含まれていれば、対話処理部３１において、「何が欲しいの」という、質問を行う文の生成を指示する応答生成情報が生成される。また、言語処理部２による言語処理結果に、「食べたい」というキーワードが含まれていれば、対話処理部３１において、「お腹がすいているの」という、質問を行う文の生成を指示する応答生成情報が生成される。
【００６１】
知識データベース３５には、ユーザと対話を行うにあたっての一般的な知識が記憶されている。即ち、知識データベース３５には、例えば、言語処理部２による言語処理結果が、ユーザが挨拶をしたことを表している場合には、その挨拶に対する挨拶を行うことを指示する情報が、一般的な知識として記憶されている。また、知識データベース３５には、例えば、雑談時に使用する話題なども、一般的な知識として記憶されている。
【００６２】
さらに、知識データベース３５には、ユーザの趣味、趣向に関するユーザ情報を問い合わせる方法（例えば、問い合わせる内容や、問い合わせを行う間隔（時間）、問い合わせる回数など）に関する情報も、一般的な知識として記憶されている。
【００６３】
対話処理部３１は、必要に応じて、知識データベース３５の、上述したような知識を参照して、応答生成情報を生成する。
【００６４】
また、対話処理部３１は、音声認識部１からの韻律情報としての発話速度や、言語処理部２による言語処理結果、抽出部３２の出力、対話履歴記憶部３３に記憶された対話履歴、ユーザ情報管理部４に記憶されたプロファイル登録情報等に基づいて、ユーザの趣味、趣向に関するユーザ情報を収集し、そのユーザ情報を、ユーザプロファイルに反映させることを指示するプロファイル制御情報を、ユーザ情報管理部４に供給するプロファイル収集処理を行う。
【００６５】
即ち、対話処理部３１は、例えば、言語処理部２による言語処理結果に含まれる単語（音声認識部１による音声認識結果に含まれる単語）や、その上位概念に基づいて、ユーザの趣味、趣向を認識する。そして、対話処理部３１は、その認識結果に基づいて、プロファイル制御情報を生成し、ユーザ情報管理部４に供給する。
【００６６】
また、対話処理部３１は、音声認識部１からの韻律情報としての発話速度や、言語処理部２による言語処理結果等に基づいて、ユーザとの対話における話題が遷移（変更）したかどうかを判定し、同一の話題についての発話回数や、発話時間等を認識する。そして、対話処理部３１は、その認識した情報に基づいて、プロファイル制御情報を生成し、ユーザ情報管理部４に供給する。
【００６７】
抽出部３２は、対話処理部３１からの要求に応じ、言語処理部２による言語処理結果に含まれる単語のうち、ユーザの趣味、趣向に関する情報として利用することのできるものを抽出し、対話処理部３１に供給する。また、抽出部３２は、概念情報データベース３６を参照することで、言語処理部２による言語処理結果に含まれる単語の上位概念を認識し、対話処理部３１に供給する。
【００６８】
ここで、概念情報データベース３６は、例えば、単語の概念を、階層構造で表現したシソーラスが記憶されており、抽出部３２は、単語が、シソーラス上のどの概念に属するかを検索することで、その単語の上位概念を認識するようになっている。
【００６９】
対話履歴記憶部３３は、対話処理部３１からの要求に応じて、ユーザとの対話の履歴（対話履歴）を記憶する。ここで、対話履歴には、対話処理部３１が、言語処理部２から受信した言語処理結果、およびその言語処理結果に対して生成した応答生成情報の他、同一の話題について応答した回数や、応答を行った時刻、ユーザが発話を行った時刻等も適宜含まれる。これらの対話履歴としての情報は、対話処理部３１から対話履歴記憶部３３に供給されるようになっている。
【００７０】
次に、図６は、図２のユーザ情報管理部４の機能的構成例を示している。
【００７１】
記録再生部４１には、対話管理部３（図５の対話処理部３１）が出力するプロファイル制御情報が供給されるようになっており、記録再生部４１は、そのプロファイル制御情報にしたがって、ユーザの趣味、趣向に関するユーザ情報を、プロファイルデータベース４２のユーザプロファイルに記録する。
【００７２】
また、記録再生部４１は、対話管理部３（図５の対話処理部３１）の要求に応じて、プロファイルデータベース４２に記録されているプロファイル管理情報を読み出し、対話管理部３（図５の対話処理部３１）に供給する。
【００７３】
プロファイルデータベース４２は、例えば、図７に示すようなユーザプロファイルとプロファイル管理情報を記憶している。
【００７４】
即ち、図７（Ａ）は、プロファイル管理情報を示しており、図７（Ａ）の実施の形態では、プロファイル管理情報は、識別子、趣向情報、閾値で構成されている。識別子は、趣向情報を識別するためのもので、趣向情報ごとに、ユニークな値になっている。趣向情報は、ユーザの趣味、趣向を表すカテゴリ（分野）を表しており、図７（Ａ）の実施の形態では、映画、音楽、車、本、旅行が登録されている。閾値は、各趣向情報ごとに設定されており、ユーザプロファイルにおける、後述する回数と比較される値が登録されている。
【００７５】
図７（Ｂ）は、ユーザプロファイルを示しており、図７（Ｂ）の実施の形態では、ユーザプロファイルは、識別子、趣向情報、回数、趣向フラグで構成されている。識別子および趣向情報は、プロファイル管理情報と同様のものであり、回数は、趣向情報が表すカテゴリに対して、ユーザが興味を持っていると推測された回数を表す。趣向フラグは、例えば、１ビットのフラグで、ユーザの趣味、趣向に合致するカテゴリを表す趣向情報の趣向フラグのみが、例えば、１とされ、他は、０とされる。従って、図７（Ｂ）のユーザプロファイルによれば、趣向フラグが１となっている趣向情報が表すカテゴリが、ユーザの趣味、趣向に合致するものとなる。
【００７６】
次に、図８は、図２の応答生成部５の機能的構成例を示している。
【００７７】
応答文生成部５１には、対話管理部３（図５の対話処理部３１）から応答生成情報が供給されるようになっており、応答文生成部５１は、必要に応じて、テンプレートデータベース５５、生成文法データベース５６、および辞書データベース５７を参照しながら、応答生成情報に対応する、テキストの応答文を生成し、テキスト解析部５２に供給する。
【００７８】
即ち、テンプレートデータベース５５には、応答文の例のテンプレートが記憶されており、生成文法データベース５６には、応答文を生成するのに必要な単語の活用規則や、語順の制約情報等の文法規則が記憶されている。また、辞書データベース５７には、各単語の品詞情報や、読み、アクセント等の情報が記述された単語辞書が記憶されている。そして、応答文生成部５１は、これらのテンプレート、文法規則、単語辞書を必要に応じて参照し、対話管理部３からの応答生成情報に対応する応答文を生成して、テキスト解析部５２に出力する。
【００７９】
なお、文の生成の方法としては、テンプレートを用いる方法の他、例えば、格構造に基づく方法等を採用することも可能である。
【００８０】
テキスト解析部５２は、辞書データベース５７や解析用文法データベース５８を参照しながら、応答文生成部５１からの応答文としてのテキストを解析する。
【００８１】
即ち、辞書データベース５７には、上述したような単語辞書が記憶されており、また、解析用文法データベース５８には、辞書データベース５７の単語辞書に記述された単語について、単語連鎖に関する制約等の解析用文法規則が記憶されている。そして、テキスト解析部５２は、この単語辞書および解析用文法規則に基づいて、応答文生成部５１からの応答文の形態素解析や構文解析等の解析を行い、後段の規則合成部５３で行われる規則音声合成に必要な情報を抽出する。ここで、規則音声合成に必要な情報としては、例えば、ポーズの位置や、アクセントおよびイントネーションを制御するための情報その他の韻律情報や、各単語の発音等の音韻情報などがある。
【００８２】
テキスト解析部５２で得られた情報は、規則合成部５３に供給され、規則合成部５３では、音素片データベース５９を用いて、応答文生成部５１において生成された応答文に対応する合成音の音声データ（ディジタルデータ）が生成される。
【００８３】
即ち、音素片データベース５９には、例えば、ＣＶ(Consonant, Vowel)や、ＶＣＶ、ＣＶＣ等の形で音素片データが記憶されており、規則合成部５３は、テキスト解析部５２からの情報に基づいて、必要な音素片データを接続し、さらに、ポーズ、アクセント、イントネーション等を適切に付加することで、応答文生成部５１で生成された応答文に対応する合成音の音声データを生成する。
【００８４】
この音声データは、Ｄ／Ａ(Digital Analog)変換部５４に供給され、そこで、アナログ信号としての音声信号に変換される。この音声信号は、図示せぬスピーカに供給され、これにより、応答文生成部５１で生成された応答文に対応する合成音が出力される。
【００８５】
次に、図９乃至図１３のフローチャートを参照して、図５の対話管理部３が行う、ユーザの趣味、趣向に関するユーザ情報を収集してユーザプロファイル（図７（Ｂ））に反映するプロファイル収集処理について説明する。
【００８６】
ユーザが発話を行い、そのユーザの音声が、音声認識部１で認識され、言語処理部２で言語処理されると、音声認識部１で得られるユーザの音声の韻律情報としての発話速度と、言語処理部２による言語処理結果が、対話管理部３の対話処理部３１に供給される。対話処理部３１は、言語処理部２による言語処理結果を、抽出部３２に供給することで、その言語処理結果に含まれる所定のキーワードを抽出させ、対話履歴記憶部３３に、対話履歴として記憶させた後、以下に説明するプロファイル収集処理を行う。
【００８７】
従って、ここでは、プロファイル収集処理は、ユーザの発話があるごとに行われるが、プロファイル収集処理は、その他、例えば、ユーザとの間で、何度かやりとりが行われるごとに行ったり、一定時間ごとに行ったりすることも可能である。
【００８８】
図９は、プロファイル収集処理の第１実施の形態を示すフローチャートである。
【００８９】
図９の実施の形態においては、まず最初に、ステップＳ１において、対話処理部３１は、対話履歴記憶部３３に記憶されている対話履歴を参照することで、そこに登録されている、ある単語に注目し、その注目単語の出現回数（出現頻度）を計算する。さらに、対話処理部３１は、ステップＳ１において、注目単語の出現回数が、所定の閾値以上かどうかを判定し、閾値以上でないと判定された場合、ユーザが次の発話を行うのを待って、ステップＳ１に戻る。
【００９０】
また、ステップＳ１において、注目単語の出現回数が、所定の閾値以上であると判定された場合、ステップＳ２に進み、対話処理部３１は、注目単語を、抽出部３２に供給することで、その注目単語の上位概念を取得する。
【００９１】
即ち、抽出部３２は、対話処理部３１から注目単語を受信すると、概念情報データベース３６に記憶されているシソーラスを参照することで、注目単語の上位概念を認識し、対話処理部３１に供給する。対話処理部３１では、このようにして抽出部３２から供給される注目単語の上位概念が、ステップＳ２において取得される。
【００９２】
その後、ステップＳ３に進み、対話処理部３１は、注目単語の上位概念をユーザプロファイルに反映させることを指示するプロファイル制御情報を、ユーザ情報管理部４（図６の記録再生部４１）に供給し、ユーザが次の発話を行うのを待って、ステップＳ１に戻る。
【００９３】
この場合、ユーザ情報管理部４（図６）の記録再生部４１は、プロファイルデータベース４２のユーザプロファイル（図７（Ｂ））を参照し、そのユーザプロファイルの、対話処理部３１からのプロファイル制御情報が表す上位概念に対応する趣向情報の回数を、１だけインクリメントする。
【００９４】
その後、対話処理部３１は、プロファイルデータベース４２のプロファイル管理情報（図７（Ａ））を、記録再生部４１に読み出させ、回数をインクリメントした趣向情報の閾値を取得する。さらに、対話処理部３１は、その取得した閾値（以下、適宜、取得閾値という）と、インクリメントした回数（以下、適宜、インクリメント回数という）とを比較し、その大小を判定する。即ち、対話処理部３１は、プロファイルデータベース４２のユーザプロファイルから、インクリメント回数を、記録再生部４１に読み出させ、そのインクリメント回数が、取得閾値以上であるかどうかを判定する。そして、対話処理部３１は、インクリメント回数が、取得閾値以上である場合において、ユーザプロファイルにおける、インクリメント回数に対応する趣向情報の趣向フラグが０であるときには、記録再生部４１を制御することにより、その趣向フラグを１にさせる。
【００９５】
従って、例えば、ユーザが映画に興味があり、映画の出演者名や、監督名、タイトル、ロケ地等の単語を、数多く発話した場合には、その上位概念である映画に対応する趣向情報の趣向フラグが１にされることになる。
【００９６】
なお、図９のユーザプロファイル収集処理は、対話履歴記憶部３３に記憶されている対話履歴に登録されているすべての単語を、注目単語として行われる。
【００９７】
次に、図１０は、プロファイル収集処理の第２実施の形態を示すフローチャートである。
【００９８】
図１０の実施の形態においては、まず最初に、ステップＳ１１において、対話処理部３１は、対話履歴記憶部３３に記憶されている対話履歴を参照し、そこに登録されている各単語の上位概念を、抽出部３２を制御することで取得する。
【００９９】
そして、ステップＳ１２に進み、対話処理部３１は、取得した上位概念のうちの、あるものに注目し、その注目上位概念の出現回数（出現頻度）を計算する。さらに、対話処理部３１は、ステップＳ１２において、注目上位概念の出現回数が、所定の閾値以上かどうかを判定し、閾値以上でないと判定された場合、ユーザが次の発話を行うのを待って、ステップＳ１１に戻る。
【０１００】
また、ステップＳ１２において、注目上位概念の出現回数が、所定の閾値以上であると判定された場合、ステップＳ１３に進み、対話処理部３１は、注目上位概念をユーザプロファイルに反映させることを指示するプロファイル制御情報を、ユーザ情報管理部４（図６の記録再生部４１）に供給し、ユーザが次の発話を行うのを待って、ステップＳ１１に戻る。
【０１０１】
この場合、図９の実施の形態で説明したのと同様の処理が行われ、その結果、例えば、ユーザが映画に興味があり、映画の出演者名や、監督名、タイトル、ロケ地等の、上位概念が映画に属する単語を、数多く発話した場合には、その映画に対応する趣向情報の趣向フラグが１にされることになる。
【０１０２】
なお、図１０のユーザプロファイル収集処理は、対話履歴記憶部３３に記憶されている対話履歴に登録されているすべての単語の上位概念を、注目上位概念として行われる。
【０１０３】
また、ここでは、対話履歴には、単語を登録するようにしたが、図１０の実施の形態においては、対話履歴には、単語の上位概念を登録するようにしても良い。
【０１０４】
次に、図１１は、プロファイル収集処理の第３実施の形態を示すフローチャートである。
【０１０５】
図１１の実施の形態においては、まず最初に、ステップＳ２１において、対話処理部３１は、ユーザとの対話における話題が遷移したかどうかの簡易判定を行う。
【０１０６】
ここで、話題が遷移したかどうかの簡易判定（大まかな判定）は、例えば、次のようにして行うことができる。
【０１０７】
即ち、第１に、音声認識部１から供給される発話速度に基づいて、話題が遷移したかどうかの簡易判定を行うことができる。具体的には、一般に、話題が遷移する場合には、発話速度が減速してから加速する傾向があるので、そのような発話速度の変化があった場合には、話題が遷移したと判定することができる。
【０１０８】
また、第２に、話題が遷移する場合には、例えば、「ちょっと話が変わるんだけど」や「他のことで」等の特有の言い回しが行われることがあるので、言語処理部２からの言語処理結果に、そのような言い回しが含まれている場合には、話題が遷移したと判定することができる。
【０１０９】
さらに、第３に、話題が遷移する場合には、言語処理部２が出力する、話題の遷移前と遷移後の言語処理結果に含まれる単語（語彙）どうしの意味内容の類似性、あるいは関連性が低くなる傾向がある。従って、そのような単語どうしの意味内容の類似性、あるいは関連性に基づいて、話題の遷移の有無を判定することができる。
【０１１０】
なお、単語どうしの意味内容の類似性、あるいは関連性は、例えば、概念情報データベース３６に記憶されているシソーラスに基づいて計算することができる。即ち、２つの単語どうしの意味的な類似度は、例えば、シソーラス上において、２つの単語の共通する上位概念に基づいて計算することが可能である。
【０１１１】
ステップＳ２１における簡易判定の結果、話題が遷移していないと判定された場合は、ユーザからの次の発話を待って、ステップＳ２１に戻る。
【０１１２】
また、ステップＳ２１において、話題が遷移したと判定された場合、ステップＳ２２に進み、対話処理部３１は、ユーザとの対話における話題が遷移したかどうかの詳細判定（簡易判定よりも精度の高い判定）を行う。
【０１１３】
なお、話題が遷移したかどうかの詳細判定は、例えば、対話履歴を参照し、ユーザの発話の言語処理結果を詳細に検討することで行われる。
【０１１４】
ステップＳ２２において、話題が遷移していないと判定された場合、ユーザからの次の発話を待って、ステップＳ２１に戻る。また、ステップＳ２３において、話題が遷移したと判定された場合、ステップＳ２３に進む。
【０１１５】
ここで、図１１の実施の形態においては（後述する図１２および図１３においても同様）、話題が遷移したかどうかについて、簡易判定を行い、さらに、詳細判定を行うようにしたが、話題が遷移したかどうかについては、簡易判定は行わず、詳細判定だけを行うようにしても良い。なお、簡易判定は、判定精度が劣る反面、負荷が軽い処理であるのに対して、詳細判定は、判定精度が高い反面、負荷の重い処理であり、従って、詳細判定だけ行う場合には、処理の冗長性はなくなるが、ユーザが発話を行うごとに、負荷の重い詳細判定を行う必要がある。一方、簡易判定を行い、さらに、詳細判定を行う場合には、処理が多少冗長にはなるが、負荷の重い詳細判定は、簡易判定において、話題が遷移したと判定されたときだけ行えば済む。
【０１１６】
ステップＳ２３では、対話処理部３１は、対話履歴を参照することで、遷移前の話題において、ユーザが発話を行った発話回数を計算し、ステップＳ２４に進む。
【０１１７】
ここで、ユーザと、対話型ユーザプロファイル収集装置との間で、例えば、
のような会話が交わされた場合には、ユーザによる８番目の発話「8:usr>ちょっと、話が変わるんだけど。」で話題の遷移があったと判定される。
【０１１８】
ここで、会話（３）において、sys>は、装置（対話型ユーザプロファイル収集装置）による発話（合成音）を表し、usr>は、ユーザによる発話を表す。また、sys>やusr>の前の数字は、発話が行われた順番を表す。
【０１１９】
会話（３）においては、上述のように、ユーザによる８番目の発話で話題の遷移があり、遷移前の話題は、装置による１番目の発話から、装置による７番目の発話までの話題となる。この間、ユーザは、２番目、４番目、６番目の３回の発話を行っており、従って、この場合、ステップＳ２３では、遷移前の話題についての発話回数は３回と計算される。
【０１２０】
なお、会話（３）の１番目の発話から７番目の発話までの話題は、映画に関する話題となっている。
【０１２１】
ステップＳ２４では、対話処理部３１は、発話回数が、所定の閾値以上であるかどうかを判定し、所定の閾値以上でないと判定された場合、即ち、遷移前の話題について、ユーザがそれほどの回数の発話を行わず、従って、ユーザが、その話題に、あまり興味がないと考えられる場合、ユーザからの次の発話を待って、ステップＳ２１に戻る。
【０１２２】
また、ステップＳ２４において、発話回数が、所定の閾値以上であると判定された場合、即ち、遷移前の話題について、ユーザが、多くの回数の発話を行い、従って、ユーザが、その話題に、興味があると考えられる場合、ステップＳ２５に進み、対話処理部３１は、遷移前の話題をユーザプロファイルに反映させることを指示するプロファイル制御情報を、ユーザ情報管理部４（図６の記録再生部４１）に供給し、ユーザが次の発話を行うのを待って、ステップＳ２１に戻る。
【０１２３】
この場合、ユーザ情報管理部４（図６）の記録再生部４１は、プロファイルデータベース４２のユーザプロファイル（図７（Ｂ））を参照し、そのユーザプロファイルの、対話処理部３１からのプロファイル制御情報が表す話題に対応する趣向情報の回数を、１だけインクリメントする。
【０１２４】
その後、対話処理部３１は、プロファイルデータベース４２のプロファイル管理情報（図７（Ａ））を、記録再生部４１に読み出させ、回数をインクリメントした趣向情報の閾値を取得する。さらに、対話処理部３１は、その取得した閾値（取得閾値）と、インクリメントした回数（インクリメント回数）とを比較し、その大小を判定する。即ち、対話処理部３１は、プロファイルデータベース４２のユーザプロファイルから、インクリメント回数を、記録再生部４１に読み出させ、そのインクリメント回数が、取得閾値以上であるかどうかを判定する。そして、対話処理部３１は、インクリメント回数が、取得閾値以上である場合において、ユーザプロファイルにおける、インクリメント回数に対応する趣向情報の趣向フラグが０であるときには、記録再生部４１を制御することにより、その趣向フラグを１にさせる。
【０１２５】
従って、例えば、ユーザが映画に興味があり、映画が話題となっている場合において、発話を、数多くしたときには、その話題である映画に対応する趣向情報の趣向フラグが１にされることになる。
【０１２６】
なお、図１１の実施の形態では、遷移前の話題についてのユーザの発話回数を計算するようにしたが、発話回数は、ユーザによるもののみならず、装置によるものも含めて計算するようにしても良い。
【０１２７】
次に、図１２は、プロファイル収集処理の第４実施の形態を示すフローチャートである。
【０１２８】
図１２の実施の形態においては、まず最初に、ステップＳ３１，Ｓ３２において、図１１におけるステップＳ２１，Ｓ２２における場合とそれぞれ同様のそりが行われる。
【０１２９】
そして、ステップＳ３２において、話題が遷移したと判定された場合、ステップＳ３３に進み、対話処理部３１は、対話履歴を参照することで、遷移前の話題において、ユーザが発話を行った時間と、装置が発話を行った時間との合計の発話時間を計算し、ステップＳ３４に進む。
【０１３０】
即ち、例えば、上述した（３）のような会話が、ユーザと装置との間で交わされた場合には、ユーザによる８番目の発話「8:usr>ちょっと、話が変わるんだけど。」で話題の遷移があったと判定されるが、この場合、ステップＳ３３では、遷移前の話題についての発話時間として、装置による１番目の発話の開始時刻から、装置による７番目の発話の終了時刻までの時間が計算される。
【０１３１】
なお、対話履歴には、上述したように、ユーザが発話を行った時刻等も登録されるので、発話時刻は、そのような時刻を参照することで計算される。
【０１３２】
ステップＳ３４では、対話処理部３１は、発話時間が、所定の閾値以上であるかどうかを判定し、所定の閾値以上でないと判定された場合、即ち、遷移前の話題について、ユーザと装置との間で、それほどの時間の会話が行わず、従って、ユーザが、その話題に、あまり興味がないと考えられる場合、ユーザからの次の発話を待って、ステップＳ３１に戻る。
【０１３３】
また、ステップＳ３４において、発話時間が、所定の閾値以上であると判定された場合、即ち、遷移前の話題について、ユーザと装置との間で、比較的長い時間の会話が行われ、従って、ユーザが、その話題に、興味があると考えられる場合、ステップＳ３５に進み、対話処理部３１は、遷移前の話題をユーザプロファイルに反映させることを指示するプロファイル制御情報を、ユーザ情報管理部４（図６の記録再生部４１）に供給し、ユーザが次の発話を行うのを待って、ステップＳ３１に戻る。
【０１３４】
この場合、図１１の実施の形態で説明したのと同様の処理が行われ、その結果、例えば、ユーザが映画に興味があり、ユーザと装置との間で、映画の出演者名や、監督名、タイトル、ロケ地等の映画に関連する会話を長時間交わした場合には、その映画に対応する趣向情報の趣向フラグが１にされることになる。
【０１３５】
なお、図１２の実施の形態では、遷移前の話題についてのユーザと装置の発話時間の合計を計算するようにしたが、発話時間は、ユーザによるものだけ、あるいは装置によるものだけ計算するようにしても良い。
【０１３６】
次に、図１３は、プロファイル収集処理の第５実施の形態を示すフローチャートである。
【０１３７】
図１３の実施の形態においては、まず最初に、ステップＳ４１，Ｓ４２において、図１１におけるステップＳ２１，Ｓ２２における場合とそれぞれ同様のそりが行われる。
【０１３８】
そして、ステップＳ４２において、話題が遷移したと判定された場合、ステップＳ４３に進み、対話処理部３１は、対話履歴を参照することで、遷移後の話題について、会話が交わされた回数（遷移後の話題の出現回数）を計算し、ステップＳ４４に進む。
【０１３９】
ステップＳ４４では、対話処理部３１は、遷移後の話題の出現回数が、所定の閾値以上であるかどうかを判定し、所定の閾値以上でないと判定された場合、即ち、遷移後の話題について、ユーザと装置との間で、それほどの回数の会話が行われておらず、従って、ユーザが、その話題に、あまり興味がないと考えられる場合、ユーザからの次の発話を待って、ステップＳ４１に戻る。
【０１４０】
また、ステップＳ４４において、遷移後の話題の出現回数が、所定の閾値以上であると判定された場合、即ち、遷移前の話題について、ユーザと装置との間で、比較的多い回数の会話が行われ、従って、ユーザが、その話題に、興味があると考えられる場合、ステップＳ４５に進み、対話処理部３１は、遷移後の話題をユーザプロファイルに反映させることを指示するプロファイル制御情報を、ユーザ情報管理部４（図６の記録再生部４１）に供給し、ユーザが次の発話を行うのを待って、ステップＳ４１に戻る。
【０１４１】
この場合、図１１の実施の形態で説明したのと同様の処理が行われ、その結果、例えば、ユーザが映画に興味があり、ユーザと装置との間で、映画の出演者名や、監督名、タイトル、ロケ地等の映画に関連する話題についての会話を多い回数交わした場合には、その映画に対応する趣向情報の趣向フラグが１にされることになる。
【０１４２】
即ち、いま、ユーザと装置との間で会話が行われ、例えば、映画に関する話題、音楽に関する話題、作業依頼、映画に関する話題、本に関する話題、映画に関する話題、映画に関する話題の順で、話題が遷移したとすると、最後の映画に関する話題に遷移した時点では、その映画に関する話題の出現回数が４回と計算される。そして、ステップＳ４４で用いられる所定の閾値が４回であるとすると、最後の映画に関する話題に遷移した後、ユーザプロファイル（図７（Ｂ））の映画に対応する趣向情報の回数が１だけインクリメントされる。さらに、そのインクリメントされた回数（インクリメント回数）が、プロファイル管理情報（図７（Ａ））における、映画に対応する趣向情報の閾値（図７（Ａ）の実施の形態では、４回）以上であれば、ユーザプロファイルにおける、映画に対応する趣向情報の趣向フラグは１とされる。
【０１４３】
以上のように、プロファイル収集処理によれば、ユーザが、装置と何らかの会話を交わす中で、ユーザの趣味、趣向に関するユーザ情報が収集され、ユーザプロファイルに反映される。従って、ユーザの趣味、趣向を反映したユーザプロファイルを、ユーザに負担をかけることなく、容易に作成することができ、さらに、そのユーザプロファイルを参照することで、ユーザの趣味、趣向を認識することができる。その結果、例えば、ＷＷＷサーバから提供されている情報を検索する場合には、検索エンジンの検索結果から、ユーザプロファイルに合致するものだけを、ユーザに提示するようにすることで、ユーザは、所望の情報を容易に得ることができる。
【０１４４】
また、プロファイル収集処理では、ユーザが、装置と何らかの会話を交わす中で、ユーザの趣味、趣向が収集されるので、ユーザプロファイルには、ユーザ自身が意識していない趣味、趣向も反映されることがある。
【０１４５】
なお、本明細書において、コンピュータに各種の処理を行わせるためのプログラムを記述する処理ステップは、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含むものである。
【０１４６】
また、プログラムは、１のコンピュータにより処理されるものであっても良いし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであっても良い。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであっても良い。
【０１４７】
さらに、上述した一連の処理は、ソフトウェアによって行う他、それ専用のハードウェアにより行うこともできる。
【０１４８】
また、本実施の形態では、装置から、応答文を、合成音で出力するようにしたが、応答文は、ディスプレイに表示するようにすることも可能である。
【０１４９】
さらに、本実施の形態では、ユーザプロファイル（図７（Ｂ））に、１ビットの趣向フラグを設け、回数が、プロファイル管理情報（図７（Ａ））の閾値以上になった場合に、対応する趣向フラグを０から１にセットするようにしたが、趣向フラグは、３以上の異なる値をとるものとすることができる。この場合、例えば、回数が、プロファイル管理情報（図７（Ａ））の閾値の１倍、２倍、・・・となるごとに、趣向フラグを１ずつインクリメントするようにすることで、趣向フラグの値に、対応する趣向情報に対するユーザの興味の度合いを反映させることができる。
【０１５０】
また、本実施の形態では、ユーザの趣味、趣向に関するユーザ情報を収集するようにしたが、本発明は、その他のユーザ情報を収集するのにも適用可能である。
【０１５１】
【発明の効果】
本発明の情報処理装置および情報処理方法、並びに記録媒体によれば、ユーザの音声が認識され、その音声認識結果に基づいて、ユーザとの対話を行うための対話文が生成される。さらに、音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数がカウントされ、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値以上である場合、同一の話題に対応するユーザ情報が収集される。従って、例えば、ユーザの趣味、趣向等に関するユーザ情報を、容易に収集することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１のコンピュータにより機能的に実現される対話型ユーザプロファイル収集装置の一実施の形態のブロック図である。
【図３】音声認識部１の構成例を示すブロック図である。
【図４】言語処理部２の構成例を示すブロック図である。
【図５】対話管理部３の構成例を示すブロック図である。
【図６】ユーザ情報管理部４の構成例を示すブロック図である。
【図７】プロファイル管理情報とユーザプロファイルの例を示す図である。
【図８】応答生成部５の構成例を示すブロック図である。
【図９】プロファイル収集処理の第１実施の形態を示すフローチャートである。
【図１０】プロファイル収集処理の第２実施の形態を示すフローチャートである。
【図１１】プロファイル収集処理の第３実施の形態を示すフローチャートである。
【図１２】プロファイル収集処理の第４実施の形態を示すフローチャートである。
【図１３】プロファイル収集処理の第５実施の形態を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ 音声認識部， ２ 言語処理部， ３ 対話管理部， ４ ユーザ情報管理部， ５ 応答生成部， １１ マイク， １２ Ａ／Ｄ変換部， １３ 特徴抽出部， １４ マッチング部， １５ 音響モデルデータベース， １６ 辞書データベース， １７ 文法データベース， ２１ テキスト解析部， ２２ 構文／意味解析部， ２３ 辞書データベース， ２４ 解析用文法データベース， ２５ 辞書データベース， ２６ 解析用文法データベース， ３１対話処理部， ３２ 抽出部， ３３ 対話履歴記憶部， ３４ シナリオデータベース， ３５ 知識データベース， ３６ 概念情報データベース， ４１ 記録再生部， ４２ プロファイルデータベース， ５１ 応答文生成部，５２ テキスト解析部， ５３ 規則合成部， ５４ Ｄ／Ａ変換部， ５５テンプレートデータベース， ５６ 生成文法データベース， ５７ 辞書データベース， ５８ 解析用文法データベース， ５９ 音素片データベース，１０１ バス， １０２ CPU， １０３ ROM， １０４ RAM， １０５ ハードディスク， １０６ 出力部， １０７ 入力部， １０８ 通信部， １０９ ドライブ， １１０ 入出力インタフェース， １１１ リムーバブル記録媒体
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報処理装置および情報処理方法、並びに記録媒体に関し、特に、例えば、ユーザの趣味、趣向等を表すユーザ情報を、容易に収集することができるようにする情報処理装置および情報処理方法、並びに記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、近年急速に普及しているインターネット上に構築されているＷＷＷ(World Wide Web)サーバにおいては、莫大な量の情報が提供されているが、そのような莫大な量の情報から、所望する情報を、ユーザ自身が探し出すことは困難であることから、いわゆる検索エンジンと呼ばれるＷｅｂページが提供されている。
【０００３】
検索エンジンとしてのＷｅｂページとしては、例えば、株式会社インフォシークや、ヤフー株式会社等が提供しているものがある。
【０００４】
ＷＷＷサーバから提供されている情報を検索しようとするユーザは、検索エンジンとしてのＷｅｂページにアクセスし、検索しようとしている情報に関係するキーワードを入力する等の所定操作を行うことで、検索エンジンによる検索結果を得ることができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、検索エンジンによる検索を行う場合であっても、入力したキーワードを含む様々なカテゴリの情報が検索結果として得られる。従って、ユーザは、そのような情報の中から、自身が所望するものを探し出す必要があり、面倒であった。
【０００６】
そこで、例えば、ユーザの趣味、趣向に関するユーザ情報としてのプロファイルをあらかじめ作成しておき、検索エンジンの検索結果から、そのプロファイルに合致するものだけを、ユーザに提示する方法が考えられる。
【０００７】
しかしながら、従来においては、ユーザのプロファイルとしてのユーザ情報は、各種の質問に対する回答として、ユーザに、キーボードやマウス等を操作して入力してもらう必要があり、ユーザの負担が大である。
【０００８】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザの趣味、趣向等に関するユーザ情報を、容易に収集することができるようにするものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の情報処理装置は、ユーザの音声を認識する音声認識手段と、音声認識手段による音声認識結果に基づいて、ユーザとの対話を行うための対話文を生成する対話文生成手段と、音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数をカウントし、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値以上である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集し、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値未満である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集しない収集手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
この情報処理装置には、ユーザ情報を記憶する記憶手段をさらに設けることができる。
【００１１】
対話文生成手段には、対話文を、テキストまたは合成音で出力させることができる。
【００１２】
収集手段には、さらに、音声認識結果に含まれる単語の出現頻度を計算し、その出現頻度が所定の閾値以上である場合、その単語の上位概念に対応するユーザ情報を収集させることができる。
【００１３】
また、収集手段には、さらに、音声認識結果に含まれる単語の上位概念の出現頻度を計算し、その出現頻度が所定の閾値以上である場合、その上位概念に対応するユーザ情報を収集させることができる。
【００１７】
ユーザ情報は、ユーザの趣味または趣向を表す情報とすることができる。
【００１８】
本発明の情報処理方法は、ユーザの音声を認識する音声認識手段が、ユーザの音声を認識する音声認識ステップと、音声認識手段による音声認識結果に基づいて、ユーザとの対話を行うための対話文を生成する対話文生成手段が、音声認識手段による音声認識結果に基づいて、ユーザとの対話を行うための対話文を生成する対話文生成ステップと、音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数をカウントし、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値以上である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集し、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値未満である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集しない収集手段が、音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数をカウントし、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値以上である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集し、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値未満である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集しない収集ステップとを備えることを特徴とする。
【００１９】
本発明の記録媒体は、ユーザの音声を認識する音声認識手段が、ユーザの音声を認識する音声認識ステップと、音声認識手段による音声認識結果に基づいて、ユーザとの対話を行うための対話文を生成する対話文生成手段が、音声認識手段による音声認識結果に基づいて、ユーザとの対話を行うための対話文を生成する対話文生成ステップと、音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数をカウントし、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値以上である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集し、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値未満である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集しない収集手段が、音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数をカウントし、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値以上である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集し、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値未満である場合、同一の話題に対応するユーザ情報を収集しない収集ステップとを含む情報処理を、コンピュータに行わせるプログラムが記録されていることを特徴とする。
【００２０】
本発明の情報処理装置および情報処理方法、並びに記録媒体においては、ユーザの音声が認識され、その音声認識結果に基づいて、ユーザとの対話を行うための対話文が生成される。さらに、音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数がカウントされ、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値以上である場合、同一の話題に対応するユーザ情報が収集され、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値未満である場合、同一の話題に対応するユーザ情報が収集されない。
【００２１】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示している。
【００２２】
このコンピュータには、後述する一連の処理を実行するためのプログラムがインストールされている。
【００２３】
ここで、プログラムは、コンピュータに内蔵されている記録媒体としてのハードディスク１０５やＲＯＭ１０３に予め記録しておくことができる。
【００２４】
あるいはまた、プログラムは、フロッピーディスク、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)，MO(Magneto optical)ディスク，DVD(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体１１１に、一時的あるいは永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体１１１は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。
【００２５】
なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体１１１からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトから、ディジタル衛星放送用の人工衛星を介して、コンピュータに無線で転送したり、LAN(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送し、コンピュータでは、そのようにして転送されてくるプログラムを、通信部１０８で受信し、内蔵するハードディスク１０５にインストールすることができる。
【００２６】
コンピュータは、CPU(Central Processing Unit)１０２を内蔵している。CPU１０２には、バス１０１を介して、入出力インタフェース１１０が接続されており、CPU１０２は、入出力インタフェース１１０を介して、ユーザによって、キーボードやマウス等で構成される入力部１０７が操作されることにより指令が入力されると、それにしたがって、ROM(Read Only Memory)１０３に格納されているプログラムを実行する。あるいは、また、CPU１０２は、ハードディスク１０５に格納されているプログラム、衛星若しくはネットワークから転送され、通信部１０８で受信されてハードディスク１０５にインストールされたプログラム、またはドライブ１０９に装着されたリムーバブル記録媒体１１１から読み出されてハードディスク１０５にインストールされたプログラムを、RAM(Random Access Memory)１０４にロードして実行する。これにより、CPU１０２は、後述するフローチャートにしたがった処理、あるいは後述するブロック図の構成により行われる処理を行う。そして、CPU１０２は、その処理結果を、必要に応じて、例えば、入出力インタフェース１１０を介して、LCD(Liquid CryStal Display)やスピーカ等で構成される出力部１０６から出力、あるいは、通信部１０８から送信、さらには、ハードディスク１０５に記録等させる。
【００２７】
本実施の形態においては、コンピュータを、後述するような対話型ユーザプロファイル収集装置として機能させるためのプログラムがインストールされており、CPU１０２が、このプログラムを実行することで、コンピュータは、図２に示すような対話型ユーザプロファイル収集装置として機能する。
【００２８】
即ち、図２は、CPU１０２がプログラムを実行することにより、図１のコンピュータによって機能的に実現される対話型ユーザプロファイル収集装置の一実施の形態の構成例を示している。
【００２９】
この対話型ユーザプロファイル収集装置では、ユーザとの間で、音声対話が行われることにより、その対話の中で、ユーザが発話した音声等に基づいて、ユーザの趣味、趣向等のユーザ情報が収集され、そのユーザ情報としてのユーザのプロファイル（ユーザプロファイル）が記憶（記録）されるようになっている。
【００３０】
即ち、音声認識部１には、ユーザが発話した音声が入力されるようになっており、音声認識部１は、入力された音声を音声認識し、その音声認識結果としてのテキスト（音韻情報）を、言語処理部２に出力する。また、音声認識部１は、ユーザが発話した音声の韻律情報を抽出し、対話管理部３に出力する。
【００３１】
言語処理部２は、音声認識部１が出力する音声認識結果を言語処理し、その音声認識結果に含まれる単語や、構文および意味に関する情報を、言語処理結果として、対話管理部３に出力する。
【００３２】
対話管理部３は、ユーザとの対話を行うための文（対話文）を生成する対話管理を行うとともに、ユーザ情報を抽出する。即ち、対話管理部３は、例えば、言語処理部２が出力する言語処理結果に基づいて、音声認識部１で認識されたユーザの音声に対する応答文等の生成を指示する応答生成情報を生成し、応答生成部５に出力する。また、対話管理部３は、例えば、言語処理部２が出力する言語処理結果や、音声認識部１が出力する韻律情報に基づいて、ユーザの趣味、趣向を表すユーザ情報を収集し、ユーザ情報管理部４に供給する。
【００３３】
ユーザ情報管理部４は、対話管理部３から供給されるユーザ情報を、ユーザプロファイルとして記憶する。
【００３４】
応答生成部５は、対話管理部３から供給される応答生成情報に基づいて、ユーザの発話に対する応答文等を生成し、合成音で出力する。
【００３５】
以上のように構成される対話型ユーザプロファイル収集装置では、ユーザが発話した音声が、音声認識部１で音声認識され、言語処理部２に供給される。言語処理部２では、音声認識部１による音声認識結果の意味内容の理解が行われ、対話管理部３に供給される。対話管理部３は、言語処理部２の出力に基づき、ユーザの発話に対する応答文等を生成するための応答生成情報を生成し、応答生成部５に供給する。応答生成部５は、対話管理部３からの応答生成情報にしたがって、応答文等を生成し、合成音で出力する。
【００３６】
応答生成部５が出力する応答文等に対して、ユーザが発話を行うと、音声認識部１において、その発話の音声認識が行われる。そして、以下、上述した処理が繰り返され、これにより、ユーザとの間で対話が行われていく。
【００３７】
以上のようにして対話が行われる一方、対話管理部３は、音声認識部１や言語処理部２の出力に基づいて、ユーザの趣味、趣向を表すユーザ情報を収集し、ユーザ情報管理部４に供給する。そして、ユーザ情報管理部４は、対話管理部３から供給されるユーザ情報を、ユーザプロファイルとして記憶する。
【００３８】
従って、図２の対話型ユーザプロファイル収集装置では、ユーザとの間で対話が行われ、ユーザが知らないうちに、ユーザ情報が収集されるので、ユーザ情報を、容易に（ユーザに負担を感じさせることなく）収集して記憶することができる。
【００３９】
次に、図３は、図２の音声認識部１の機能的構成例を示している。
【００４０】
ユーザの発話は、マイク（マイクロフォン）１１に入力され、マイク１１では、その発話が、電気信号としての音声信号に変換される。この音声信号は、Ａ／Ｄ(Analog Digital)変換部１２に供給される。Ａ／Ｄ変換部１２では、マイク１１からのアナログ信号である音声信号がサンプリング、量子化され、ディジタル信号である音声データに変換される。この音声データは、特徴抽出部１３に供給される。
【００４１】
特徴抽出部１３は、Ａ／Ｄ変換部１２からの音声データについて、適当なフレームごとに、例えば、スペクトルや、線形予測係数、ケプストラム係数、線スペクトル対、ＭＦＣＣ(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)等の特徴パラメータを抽出し、マッチング部１４に供給する。
【００４２】
マッチング部１４は、特徴抽出部１３から供給される特徴パラメータに基づき、音響モデルデータベース１５、辞書データベース１６、および文法データベース１７を必要に応じて参照しながら、マイク１１に入力された音声（入力音声）を認識する。
【００４３】
即ち、音響モデルデータベース１５は、音声認識する音声の言語における個々の音素や音節などの音響的な特徴を表す音響モデルを記憶している。ここで、音響モデルとしては、例えば、ＨＭＭ(Hidden Markov Model)などを用いることができる。辞書データベース１６は、認識対象の各単語について、その発音に関する情報が記述された単語辞書を記憶している。文法データベース１７は、辞書データベース１６の単語辞書に登録されている各単語が、どのように連鎖する（つながる）かを記述した文法規則を記憶している。ここで、文法規則としては、例えば、文脈自由文法（ＣＦＧ）やＨＰＳＧ（Head-driven Phrase Structure Grammar）（主辞駆動句構造文法）、統計的な単語連鎖確率（Ｎ−ｇｒａｍ）などに基づく規則を用いることができる。
【００４４】
マッチング部１４は、辞書データベース１６の単語辞書を参照することにより、音響モデルデータベース１５に記憶されている音響モデルを接続することで、単語の音響モデル（単語モデル）を構成する。さらに、マッチング部１４は、幾つかの単語モデルを、文法データベース１７に記憶された文法規則を参照することにより接続し、そのようにして接続された単語モデルを用いて、特徴パラメータに基づき、例えば、ＨＭＭ法等によって、マイク１１に入力された音声を認識する。
【００４５】
そして、マッチング部１４による音声認識結果としての音韻情報は、例えば、テキスト等で、言語処理部２に出力される。
【００４６】
また、マッチング部１４は、マイク１１に入力された音声の韻律情報を抽出し、対話管理部３に出力する。即ち、例えば、マッチング部１４は、得られた音声認識結果のモーラ数をカウントし、１フレーム当たりのモーラ数等を計算して、ユーザの発話速度として、対話管理部３に出力する。
【００４７】
次に、図４は、図２の言語処理部２の機能的構成例を示している。
【００４８】
テキスト解析部２１には、音声認識部１（図３のマッチング部１４）が出力する音声認識結果としてのテキスト（音韻情報）が入力されるようになっており、テキスト解析部２１は、辞書データベース２３や解析用文法データベース２４を参照しながら、そのテキストを解析する。
【００４９】
即ち、辞書データベース２３には、各単語の表記や、解析用文法を適用するために必要な品詞情報などが記述された単語辞書が記憶されている。また、解析用文法データベース２４には、辞書データベース２３の単語辞書に記述された各単語の情報に基づいて、単語連鎖に関する制約等が記述された解析用文法規則が記憶されている。そして、テキスト解析部２１は、その単語辞書や解析用文法規則に基づいて、そこに入力されるテキスト（音声認識結果）の形態素解析を行い、その解析結果を、構文/意味解析部２２に出力する。
【００５０】
構文／意味解析部２２は、辞書データベース２５や解析用文法データベース２６を参照しながら、テキスト解析部２１の出力に基づき、音声認識部１による音声認識結果の構文解析、さらには、その意味内容の理解を行う。そして、構文／意味解析部２２は、その処理結果として、音声認識部１による音声認識結果に対して、その音声認識結果を構成する各単語の概念や、意味内容を表す情報を付加して、対話管理部３に出力する。
【００５１】
ここで、辞書データベース２５と解析用文法データベース２６には、辞書データベース２３と解析用文法データベース２４における場合とそれぞれ同様の情報が記憶されている。また、構文／意味解析部２２では、例えば、正規文法や、文脈自由文法、ＨＰＳＧ、統計的な単語連鎖確率を用いて、構文解析や意味内容の理解が行われる。
【００５２】
次に、図５は、図２の対話管理部３の機能的構成例を示している。
【００５３】
対話処理部３１には、音声認識部１（図３のマッチング部１４）が出力する韻律情報としての発話速度、および言語処理部２（図４の構文／意味解析部２２）の処理結果（言語処理結果）が入力されるようになっており、対話処理部３１は、言語処理部２の言語処理結果に基づき、シナリオデータベース３４や知識データベース３５を参照しながら、音声認識部１による音声認識結果に対する応答文等の生成を指示する応答生成情報を生成する。
【００５４】
即ち、シナリオデータベース３４は、例えば、ユーザとの対話パターンの記述としてのシナリオを、タスク（話題）ごとに記憶しており、対話処理部３１は、そのシナリオにしたがって、応答生成情報を生成する。
【００５５】
具体的には、例えば、ビデオ予約等の目的志向型のタスクについては、例えば、次のようなシナリオが記憶されている。
【００５６】
ここで、（１）のシナリオによれば、言語処理部２による言語処理結果が、録画の要求を表すものである場合には、対話処理部３１において、録画を行う日付、録画を開始する時刻、録画を終了する時刻、録画を行うチャンネルを、そのような順番で質問する文の生成を指示する応答生成情報が生成される。
【００５８】
また、例えば、ELIZA（ELIZAに関しては、Weizenbaum, Joseph, "ELIZA - a computer program for the study of natural language communication between man and machine." ,Communications of the ACM 9. 1966や、James Allen "Natural Language Understanding" The Benjamin/Cunnings Publishing Company Inc. pp.6-9等に記載されている）等の、対話を行うプログラム等に代表される無目的型の対話（いわゆる雑談）を行うためのシナリオとしては、次のようなものが記憶されている。
【００５９】
ここで、（２）のシナリオによれば、言語処理部２による言語処理結果に、「お金」というキーワードが含まれていれば、対話処理部３１において、「何が欲しいの」という、質問を行う文の生成を指示する応答生成情報が生成される。また、言語処理部２による言語処理結果に、「食べたい」というキーワードが含まれていれば、対話処理部３１において、「お腹がすいているの」という、質問を行う文の生成を指示する応答生成情報が生成される。
【００６１】
知識データベース３５には、ユーザと対話を行うにあたっての一般的な知識が記憶されている。即ち、知識データベース３５には、例えば、言語処理部２による言語処理結果が、ユーザが挨拶をしたことを表している場合には、その挨拶に対する挨拶を行うことを指示する情報が、一般的な知識として記憶されている。また、知識データベース３５には、例えば、雑談時に使用する話題なども、一般的な知識として記憶されている。
【００６２】
さらに、知識データベース３５には、ユーザの趣味、趣向に関するユーザ情報を問い合わせる方法（例えば、問い合わせる内容や、問い合わせを行う間隔（時間）、問い合わせる回数など）に関する情報も、一般的な知識として記憶されている。
【００６３】
対話処理部３１は、必要に応じて、知識データベース３５の、上述したような知識を参照して、応答生成情報を生成する。
【００６４】
また、対話処理部３１は、音声認識部１からの韻律情報としての発話速度や、言語処理部２による言語処理結果、抽出部３２の出力、対話履歴記憶部３３に記憶された対話履歴、ユーザ情報管理部４に記憶されたプロファイル登録情報等に基づいて、ユーザの趣味、趣向に関するユーザ情報を収集し、そのユーザ情報を、ユーザプロファイルに反映させることを指示するプロファイル制御情報を、ユーザ情報管理部４に供給するプロファイル収集処理を行う。
【００６５】
即ち、対話処理部３１は、例えば、言語処理部２による言語処理結果に含まれる単語（音声認識部１による音声認識結果に含まれる単語）や、その上位概念に基づいて、ユーザの趣味、趣向を認識する。そして、対話処理部３１は、その認識結果に基づいて、プロファイル制御情報を生成し、ユーザ情報管理部４に供給する。
【００６６】
また、対話処理部３１は、音声認識部１からの韻律情報としての発話速度や、言語処理部２による言語処理結果等に基づいて、ユーザとの対話における話題が遷移（変更）したかどうかを判定し、同一の話題についての発話回数や、発話時間等を認識する。そして、対話処理部３１は、その認識した情報に基づいて、プロファイル制御情報を生成し、ユーザ情報管理部４に供給する。
【００６７】
抽出部３２は、対話処理部３１からの要求に応じ、言語処理部２による言語処理結果に含まれる単語のうち、ユーザの趣味、趣向に関する情報として利用することのできるものを抽出し、対話処理部３１に供給する。また、抽出部３２は、概念情報データベース３６を参照することで、言語処理部２による言語処理結果に含まれる単語の上位概念を認識し、対話処理部３１に供給する。
【００６８】
ここで、概念情報データベース３６は、例えば、単語の概念を、階層構造で表現したシソーラスが記憶されており、抽出部３２は、単語が、シソーラス上のどの概念に属するかを検索することで、その単語の上位概念を認識するようになっている。
【００６９】
対話履歴記憶部３３は、対話処理部３１からの要求に応じて、ユーザとの対話の履歴（対話履歴）を記憶する。ここで、対話履歴には、対話処理部３１が、言語処理部２から受信した言語処理結果、およびその言語処理結果に対して生成した応答生成情報の他、同一の話題について応答した回数や、応答を行った時刻、ユーザが発話を行った時刻等も適宜含まれる。これらの対話履歴としての情報は、対話処理部３１から対話履歴記憶部３３に供給されるようになっている。
【００７０】
次に、図６は、図２のユーザ情報管理部４の機能的構成例を示している。
【００７１】
記録再生部４１には、対話管理部３（図５の対話処理部３１）が出力するプロファイル制御情報が供給されるようになっており、記録再生部４１は、そのプロファイル制御情報にしたがって、ユーザの趣味、趣向に関するユーザ情報を、プロファイルデータベース４２のユーザプロファイルに記録する。
【００７２】
また、記録再生部４１は、対話管理部３（図５の対話処理部３１）の要求に応じて、プロファイルデータベース４２に記録されているプロファイル管理情報を読み出し、対話管理部３（図５の対話処理部３１）に供給する。
【００７３】
プロファイルデータベース４２は、例えば、図７に示すようなユーザプロファイルとプロファイル管理情報を記憶している。
【００７４】
即ち、図７（Ａ）は、プロファイル管理情報を示しており、図７（Ａ）の実施の形態では、プロファイル管理情報は、識別子、趣向情報、閾値で構成されている。識別子は、趣向情報を識別するためのもので、趣向情報ごとに、ユニークな値になっている。趣向情報は、ユーザの趣味、趣向を表すカテゴリ（分野）を表しており、図７（Ａ）の実施の形態では、映画、音楽、車、本、旅行が登録されている。閾値は、各趣向情報ごとに設定されており、ユーザプロファイルにおける、後述する回数と比較される値が登録されている。
【００７５】
図７（Ｂ）は、ユーザプロファイルを示しており、図７（Ｂ）の実施の形態では、ユーザプロファイルは、識別子、趣向情報、回数、趣向フラグで構成されている。識別子および趣向情報は、プロファイル管理情報と同様のものであり、回数は、趣向情報が表すカテゴリに対して、ユーザが興味を持っていると推測された回数を表す。趣向フラグは、例えば、１ビットのフラグで、ユーザの趣味、趣向に合致するカテゴリを表す趣向情報の趣向フラグのみが、例えば、１とされ、他は、０とされる。従って、図７（Ｂ）のユーザプロファイルによれば、趣向フラグが１となっている趣向情報が表すカテゴリが、ユーザの趣味、趣向に合致するものとなる。
【００７６】
次に、図８は、図２の応答生成部５の機能的構成例を示している。
【００７７】
応答文生成部５１には、対話管理部３（図５の対話処理部３１）から応答生成情報が供給されるようになっており、応答文生成部５１は、必要に応じて、テンプレートデータベース５５、生成文法データベース５６、および辞書データベース５７を参照しながら、応答生成情報に対応する、テキストの応答文を生成し、テキスト解析部５２に供給する。
【００７８】
即ち、テンプレートデータベース５５には、応答文の例のテンプレートが記憶されており、生成文法データベース５６には、応答文を生成するのに必要な単語の活用規則や、語順の制約情報等の文法規則が記憶されている。また、辞書データベース５７には、各単語の品詞情報や、読み、アクセント等の情報が記述された単語辞書が記憶されている。そして、応答文生成部５１は、これらのテンプレート、文法規則、単語辞書を必要に応じて参照し、対話管理部３からの応答生成情報に対応する応答文を生成して、テキスト解析部５２に出力する。
【００７９】
なお、文の生成の方法としては、テンプレートを用いる方法の他、例えば、格構造に基づく方法等を採用することも可能である。
【００８０】
テキスト解析部５２は、辞書データベース５７や解析用文法データベース５８を参照しながら、応答文生成部５１からの応答文としてのテキストを解析する。
【００８１】
即ち、辞書データベース５７には、上述したような単語辞書が記憶されており、また、解析用文法データベース５８には、辞書データベース５７の単語辞書に記述された単語について、単語連鎖に関する制約等の解析用文法規則が記憶されている。そして、テキスト解析部５２は、この単語辞書および解析用文法規則に基づいて、応答文生成部５１からの応答文の形態素解析や構文解析等の解析を行い、後段の規則合成部５３で行われる規則音声合成に必要な情報を抽出する。ここで、規則音声合成に必要な情報としては、例えば、ポーズの位置や、アクセントおよびイントネーションを制御するための情報その他の韻律情報や、各単語の発音等の音韻情報などがある。
【００８２】
テキスト解析部５２で得られた情報は、規則合成部５３に供給され、規則合成部５３では、音素片データベース５９を用いて、応答文生成部５１において生成された応答文に対応する合成音の音声データ（ディジタルデータ）が生成される。
【００８３】
即ち、音素片データベース５９には、例えば、ＣＶ(Consonant, Vowel)や、ＶＣＶ、ＣＶＣ等の形で音素片データが記憶されており、規則合成部５３は、テキスト解析部５２からの情報に基づいて、必要な音素片データを接続し、さらに、ポーズ、アクセント、イントネーション等を適切に付加することで、応答文生成部５１で生成された応答文に対応する合成音の音声データを生成する。
【００８４】
この音声データは、Ｄ／Ａ(Digital Analog)変換部５４に供給され、そこで、アナログ信号としての音声信号に変換される。この音声信号は、図示せぬスピーカに供給され、これにより、応答文生成部５１で生成された応答文に対応する合成音が出力される。
【００８５】
次に、図９乃至図１３のフローチャートを参照して、図５の対話管理部３が行う、ユーザの趣味、趣向に関するユーザ情報を収集してユーザプロファイル（図７（Ｂ））に反映するプロファイル収集処理について説明する。
【００８６】
ユーザが発話を行い、そのユーザの音声が、音声認識部１で認識され、言語処理部２で言語処理されると、音声認識部１で得られるユーザの音声の韻律情報としての発話速度と、言語処理部２による言語処理結果が、対話管理部３の対話処理部３１に供給される。対話処理部３１は、言語処理部２による言語処理結果を、抽出部３２に供給することで、その言語処理結果に含まれる所定のキーワードを抽出させ、対話履歴記憶部３３に、対話履歴として記憶させた後、以下に説明するプロファイル収集処理を行う。
【００８７】
従って、ここでは、プロファイル収集処理は、ユーザの発話があるごとに行われるが、プロファイル収集処理は、その他、例えば、ユーザとの間で、何度かやりとりが行われるごとに行ったり、一定時間ごとに行ったりすることも可能である。
【００８８】
図９は、プロファイル収集処理の第１実施の形態を示すフローチャートである。
【００８９】
図９の実施の形態においては、まず最初に、ステップＳ１において、対話処理部３１は、対話履歴記憶部３３に記憶されている対話履歴を参照することで、そこに登録されている、ある単語に注目し、その注目単語の出現回数（出現頻度）を計算する。さらに、対話処理部３１は、ステップＳ１において、注目単語の出現回数が、所定の閾値以上かどうかを判定し、閾値以上でないと判定された場合、ユーザが次の発話を行うのを待って、ステップＳ１に戻る。
【００９０】
また、ステップＳ１において、注目単語の出現回数が、所定の閾値以上であると判定された場合、ステップＳ２に進み、対話処理部３１は、注目単語を、抽出部３２に供給することで、その注目単語の上位概念を取得する。
【００９１】
即ち、抽出部３２は、対話処理部３１から注目単語を受信すると、概念情報データベース３６に記憶されているシソーラスを参照することで、注目単語の上位概念を認識し、対話処理部３１に供給する。対話処理部３１では、このようにして抽出部３２から供給される注目単語の上位概念が、ステップＳ２において取得される。
【００９２】
その後、ステップＳ３に進み、対話処理部３１は、注目単語の上位概念をユーザプロファイルに反映させることを指示するプロファイル制御情報を、ユーザ情報管理部４（図６の記録再生部４１）に供給し、ユーザが次の発話を行うのを待って、ステップＳ１に戻る。
【００９３】
この場合、ユーザ情報管理部４（図６）の記録再生部４１は、プロファイルデータベース４２のユーザプロファイル（図７（Ｂ））を参照し、そのユーザプロファイルの、対話処理部３１からのプロファイル制御情報が表す上位概念に対応する趣向情報の回数を、１だけインクリメントする。
【００９４】
その後、対話処理部３１は、プロファイルデータベース４２のプロファイル管理情報（図７（Ａ））を、記録再生部４１に読み出させ、回数をインクリメントした趣向情報の閾値を取得する。さらに、対話処理部３１は、その取得した閾値（以下、適宜、取得閾値という）と、インクリメントした回数（以下、適宜、インクリメント回数という）とを比較し、その大小を判定する。即ち、対話処理部３１は、プロファイルデータベース４２のユーザプロファイルから、インクリメント回数を、記録再生部４１に読み出させ、そのインクリメント回数が、取得閾値以上であるかどうかを判定する。そして、対話処理部３１は、インクリメント回数が、取得閾値以上である場合において、ユーザプロファイルにおける、インクリメント回数に対応する趣向情報の趣向フラグが０であるときには、記録再生部４１を制御することにより、その趣向フラグを１にさせる。
【００９５】
従って、例えば、ユーザが映画に興味があり、映画の出演者名や、監督名、タイトル、ロケ地等の単語を、数多く発話した場合には、その上位概念である映画に対応する趣向情報の趣向フラグが１にされることになる。
【００９６】
なお、図９のユーザプロファイル収集処理は、対話履歴記憶部３３に記憶されている対話履歴に登録されているすべての単語を、注目単語として行われる。
【００９７】
次に、図１０は、プロファイル収集処理の第２実施の形態を示すフローチャートである。
【００９８】
図１０の実施の形態においては、まず最初に、ステップＳ１１において、対話処理部３１は、対話履歴記憶部３３に記憶されている対話履歴を参照し、そこに登録されている各単語の上位概念を、抽出部３２を制御することで取得する。
【００９９】
そして、ステップＳ１２に進み、対話処理部３１は、取得した上位概念のうちの、あるものに注目し、その注目上位概念の出現回数（出現頻度）を計算する。さらに、対話処理部３１は、ステップＳ１２において、注目上位概念の出現回数が、所定の閾値以上かどうかを判定し、閾値以上でないと判定された場合、ユーザが次の発話を行うのを待って、ステップＳ１１に戻る。
【０１００】
また、ステップＳ１２において、注目上位概念の出現回数が、所定の閾値以上であると判定された場合、ステップＳ１３に進み、対話処理部３１は、注目上位概念をユーザプロファイルに反映させることを指示するプロファイル制御情報を、ユーザ情報管理部４（図６の記録再生部４１）に供給し、ユーザが次の発話を行うのを待って、ステップＳ１１に戻る。
【０１０１】
この場合、図９の実施の形態で説明したのと同様の処理が行われ、その結果、例えば、ユーザが映画に興味があり、映画の出演者名や、監督名、タイトル、ロケ地等の、上位概念が映画に属する単語を、数多く発話した場合には、その映画に対応する趣向情報の趣向フラグが１にされることになる。
【０１０２】
なお、図１０のユーザプロファイル収集処理は、対話履歴記憶部３３に記憶されている対話履歴に登録されているすべての単語の上位概念を、注目上位概念として行われる。
【０１０３】
また、ここでは、対話履歴には、単語を登録するようにしたが、図１０の実施の形態においては、対話履歴には、単語の上位概念を登録するようにしても良い。
【０１０４】
次に、図１１は、プロファイル収集処理の第３実施の形態を示すフローチャートである。
【０１０５】
図１１の実施の形態においては、まず最初に、ステップＳ２１において、対話処理部３１は、ユーザとの対話における話題が遷移したかどうかの簡易判定を行う。
【０１０６】
ここで、話題が遷移したかどうかの簡易判定（大まかな判定）は、例えば、次のようにして行うことができる。
【０１０７】
即ち、第１に、音声認識部１から供給される発話速度に基づいて、話題が遷移したかどうかの簡易判定を行うことができる。具体的には、一般に、話題が遷移する場合には、発話速度が減速してから加速する傾向があるので、そのような発話速度の変化があった場合には、話題が遷移したと判定することができる。
【０１０８】
また、第２に、話題が遷移する場合には、例えば、「ちょっと話が変わるんだけど」や「他のことで」等の特有の言い回しが行われることがあるので、言語処理部２からの言語処理結果に、そのような言い回しが含まれている場合には、話題が遷移したと判定することができる。
【０１０９】
さらに、第３に、話題が遷移する場合には、言語処理部２が出力する、話題の遷移前と遷移後の言語処理結果に含まれる単語（語彙）どうしの意味内容の類似性、あるいは関連性が低くなる傾向がある。従って、そのような単語どうしの意味内容の類似性、あるいは関連性に基づいて、話題の遷移の有無を判定することができる。
【０１１０】
なお、単語どうしの意味内容の類似性、あるいは関連性は、例えば、概念情報データベース３６に記憶されているシソーラスに基づいて計算することができる。即ち、２つの単語どうしの意味的な類似度は、例えば、シソーラス上において、２つの単語の共通する上位概念に基づいて計算することが可能である。
【０１１１】
ステップＳ２１における簡易判定の結果、話題が遷移していないと判定された場合は、ユーザからの次の発話を待って、ステップＳ２１に戻る。
【０１１２】
また、ステップＳ２１において、話題が遷移したと判定された場合、ステップＳ２２に進み、対話処理部３１は、ユーザとの対話における話題が遷移したかどうかの詳細判定（簡易判定よりも精度の高い判定）を行う。
【０１１３】
なお、話題が遷移したかどうかの詳細判定は、例えば、対話履歴を参照し、ユーザの発話の言語処理結果を詳細に検討することで行われる。
【０１１４】
ステップＳ２２において、話題が遷移していないと判定された場合、ユーザからの次の発話を待って、ステップＳ２１に戻る。また、ステップＳ２３において、話題が遷移したと判定された場合、ステップＳ２３に進む。
【０１１５】
ここで、図１１の実施の形態においては（後述する図１２および図１３においても同様）、話題が遷移したかどうかについて、簡易判定を行い、さらに、詳細判定を行うようにしたが、話題が遷移したかどうかについては、簡易判定は行わず、詳細判定だけを行うようにしても良い。なお、簡易判定は、判定精度が劣る反面、負荷が軽い処理であるのに対して、詳細判定は、判定精度が高い反面、負荷の重い処理であり、従って、詳細判定だけ行う場合には、処理の冗長性はなくなるが、ユーザが発話を行うごとに、負荷の重い詳細判定を行う必要がある。一方、簡易判定を行い、さらに、詳細判定を行う場合には、処理が多少冗長にはなるが、負荷の重い詳細判定は、簡易判定において、話題が遷移したと判定されたときだけ行えば済む。
【０１１６】
ステップＳ２３では、対話処理部３１は、対話履歴を参照することで、遷移前の話題において、ユーザが発話を行った発話回数を計算し、ステップＳ２４に進む。
【０１１７】
ここで、ユーザと、対話型ユーザプロファイル収集装置との間で、例えば、
【０１１８】
ここで、会話（３）において、sys>は、装置（対話型ユーザプロファイル収集装置）による発話（合成音）を表し、usr>は、ユーザによる発話を表す。また、sys>やusr>の前の数字は、発話が行われた順番を表す。
【０１１９】
会話（３）においては、上述のように、ユーザによる８番目の発話で話題の遷移があり、遷移前の話題は、装置による１番目の発話から、装置による７番目の発話までの話題となる。この間、ユーザは、２番目、４番目、６番目の３回の発話を行っており、従って、この場合、ステップＳ２３では、遷移前の話題についての発話回数は３回と計算される。
【０１２０】
なお、会話（３）の１番目の発話から７番目の発話までの話題は、映画に関する話題となっている。
【０１２１】
ステップＳ２４では、対話処理部３１は、発話回数が、所定の閾値以上であるかどうかを判定し、所定の閾値以上でないと判定された場合、即ち、遷移前の話題について、ユーザがそれほどの回数の発話を行わず、従って、ユーザが、その話題に、あまり興味がないと考えられる場合、ユーザからの次の発話を待って、ステップＳ２１に戻る。
【０１２２】
また、ステップＳ２４において、発話回数が、所定の閾値以上であると判定された場合、即ち、遷移前の話題について、ユーザが、多くの回数の発話を行い、従って、ユーザが、その話題に、興味があると考えられる場合、ステップＳ２５に進み、対話処理部３１は、遷移前の話題をユーザプロファイルに反映させることを指示するプロファイル制御情報を、ユーザ情報管理部４（図６の記録再生部４１）に供給し、ユーザが次の発話を行うのを待って、ステップＳ２１に戻る。
【０１２３】
この場合、ユーザ情報管理部４（図６）の記録再生部４１は、プロファイルデータベース４２のユーザプロファイル（図７（Ｂ））を参照し、そのユーザプロファイルの、対話処理部３１からのプロファイル制御情報が表す話題に対応する趣向情報の回数を、１だけインクリメントする。
【０１２４】
その後、対話処理部３１は、プロファイルデータベース４２のプロファイル管理情報（図７（Ａ））を、記録再生部４１に読み出させ、回数をインクリメントした趣向情報の閾値を取得する。さらに、対話処理部３１は、その取得した閾値（取得閾値）と、インクリメントした回数（インクリメント回数）とを比較し、その大小を判定する。即ち、対話処理部３１は、プロファイルデータベース４２のユーザプロファイルから、インクリメント回数を、記録再生部４１に読み出させ、そのインクリメント回数が、取得閾値以上であるかどうかを判定する。そして、対話処理部３１は、インクリメント回数が、取得閾値以上である場合において、ユーザプロファイルにおける、インクリメント回数に対応する趣向情報の趣向フラグが０であるときには、記録再生部４１を制御することにより、その趣向フラグを１にさせる。
【０１２５】
従って、例えば、ユーザが映画に興味があり、映画が話題となっている場合において、発話を、数多くしたときには、その話題である映画に対応する趣向情報の趣向フラグが１にされることになる。
【０１２６】
なお、図１１の実施の形態では、遷移前の話題についてのユーザの発話回数を計算するようにしたが、発話回数は、ユーザによるもののみならず、装置によるものも含めて計算するようにしても良い。
【０１２７】
次に、図１２は、プロファイル収集処理の第４実施の形態を示すフローチャートである。
【０１２８】
図１２の実施の形態においては、まず最初に、ステップＳ３１，Ｓ３２において、図１１におけるステップＳ２１，Ｓ２２における場合とそれぞれ同様のそりが行われる。
【０１２９】
そして、ステップＳ３２において、話題が遷移したと判定された場合、ステップＳ３３に進み、対話処理部３１は、対話履歴を参照することで、遷移前の話題において、ユーザが発話を行った時間と、装置が発話を行った時間との合計の発話時間を計算し、ステップＳ３４に進む。
【０１３０】
即ち、例えば、上述した（３）のような会話が、ユーザと装置との間で交わされた場合には、ユーザによる８番目の発話「8:usr>ちょっと、話が変わるんだけど。」で話題の遷移があったと判定されるが、この場合、ステップＳ３３では、遷移前の話題についての発話時間として、装置による１番目の発話の開始時刻から、装置による７番目の発話の終了時刻までの時間が計算される。
【０１３１】
なお、対話履歴には、上述したように、ユーザが発話を行った時刻等も登録されるので、発話時刻は、そのような時刻を参照することで計算される。
【０１３２】
ステップＳ３４では、対話処理部３１は、発話時間が、所定の閾値以上であるかどうかを判定し、所定の閾値以上でないと判定された場合、即ち、遷移前の話題について、ユーザと装置との間で、それほどの時間の会話が行わず、従って、ユーザが、その話題に、あまり興味がないと考えられる場合、ユーザからの次の発話を待って、ステップＳ３１に戻る。
【０１３３】
また、ステップＳ３４において、発話時間が、所定の閾値以上であると判定された場合、即ち、遷移前の話題について、ユーザと装置との間で、比較的長い時間の会話が行われ、従って、ユーザが、その話題に、興味があると考えられる場合、ステップＳ３５に進み、対話処理部３１は、遷移前の話題をユーザプロファイルに反映させることを指示するプロファイル制御情報を、ユーザ情報管理部４（図６の記録再生部４１）に供給し、ユーザが次の発話を行うのを待って、ステップＳ３１に戻る。
【０１３４】
この場合、図１１の実施の形態で説明したのと同様の処理が行われ、その結果、例えば、ユーザが映画に興味があり、ユーザと装置との間で、映画の出演者名や、監督名、タイトル、ロケ地等の映画に関連する会話を長時間交わした場合には、その映画に対応する趣向情報の趣向フラグが１にされることになる。
【０１３５】
なお、図１２の実施の形態では、遷移前の話題についてのユーザと装置の発話時間の合計を計算するようにしたが、発話時間は、ユーザによるものだけ、あるいは装置によるものだけ計算するようにしても良い。
【０１３６】
次に、図１３は、プロファイル収集処理の第５実施の形態を示すフローチャートである。
【０１３７】
図１３の実施の形態においては、まず最初に、ステップＳ４１，Ｓ４２において、図１１におけるステップＳ２１，Ｓ２２における場合とそれぞれ同様のそりが行われる。
【０１３８】
そして、ステップＳ４２において、話題が遷移したと判定された場合、ステップＳ４３に進み、対話処理部３１は、対話履歴を参照することで、遷移後の話題について、会話が交わされた回数（遷移後の話題の出現回数）を計算し、ステップＳ４４に進む。
【０１３９】
ステップＳ４４では、対話処理部３１は、遷移後の話題の出現回数が、所定の閾値以上であるかどうかを判定し、所定の閾値以上でないと判定された場合、即ち、遷移後の話題について、ユーザと装置との間で、それほどの回数の会話が行われておらず、従って、ユーザが、その話題に、あまり興味がないと考えられる場合、ユーザからの次の発話を待って、ステップＳ４１に戻る。
【０１４０】
また、ステップＳ４４において、遷移後の話題の出現回数が、所定の閾値以上であると判定された場合、即ち、遷移前の話題について、ユーザと装置との間で、比較的多い回数の会話が行われ、従って、ユーザが、その話題に、興味があると考えられる場合、ステップＳ４５に進み、対話処理部３１は、遷移後の話題をユーザプロファイルに反映させることを指示するプロファイル制御情報を、ユーザ情報管理部４（図６の記録再生部４１）に供給し、ユーザが次の発話を行うのを待って、ステップＳ４１に戻る。
【０１４１】
この場合、図１１の実施の形態で説明したのと同様の処理が行われ、その結果、例えば、ユーザが映画に興味があり、ユーザと装置との間で、映画の出演者名や、監督名、タイトル、ロケ地等の映画に関連する話題についての会話を多い回数交わした場合には、その映画に対応する趣向情報の趣向フラグが１にされることになる。
【０１４２】
即ち、いま、ユーザと装置との間で会話が行われ、例えば、映画に関する話題、音楽に関する話題、作業依頼、映画に関する話題、本に関する話題、映画に関する話題、映画に関する話題の順で、話題が遷移したとすると、最後の映画に関する話題に遷移した時点では、その映画に関する話題の出現回数が４回と計算される。そして、ステップＳ４４で用いられる所定の閾値が４回であるとすると、最後の映画に関する話題に遷移した後、ユーザプロファイル（図７（Ｂ））の映画に対応する趣向情報の回数が１だけインクリメントされる。さらに、そのインクリメントされた回数（インクリメント回数）が、プロファイル管理情報（図７（Ａ））における、映画に対応する趣向情報の閾値（図７（Ａ）の実施の形態では、４回）以上であれば、ユーザプロファイルにおける、映画に対応する趣向情報の趣向フラグは１とされる。
【０１４３】
以上のように、プロファイル収集処理によれば、ユーザが、装置と何らかの会話を交わす中で、ユーザの趣味、趣向に関するユーザ情報が収集され、ユーザプロファイルに反映される。従って、ユーザの趣味、趣向を反映したユーザプロファイルを、ユーザに負担をかけることなく、容易に作成することができ、さらに、そのユーザプロファイルを参照することで、ユーザの趣味、趣向を認識することができる。その結果、例えば、ＷＷＷサーバから提供されている情報を検索する場合には、検索エンジンの検索結果から、ユーザプロファイルに合致するものだけを、ユーザに提示するようにすることで、ユーザは、所望の情報を容易に得ることができる。
【０１４４】
また、プロファイル収集処理では、ユーザが、装置と何らかの会話を交わす中で、ユーザの趣味、趣向が収集されるので、ユーザプロファイルには、ユーザ自身が意識していない趣味、趣向も反映されることがある。
【０１４５】
なお、本明細書において、コンピュータに各種の処理を行わせるためのプログラムを記述する処理ステップは、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含むものである。
【０１４６】
また、プログラムは、１のコンピュータにより処理されるものであっても良いし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであっても良い。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであっても良い。
【０１４７】
さらに、上述した一連の処理は、ソフトウェアによって行う他、それ専用のハードウェアにより行うこともできる。
【０１４８】
また、本実施の形態では、装置から、応答文を、合成音で出力するようにしたが、応答文は、ディスプレイに表示するようにすることも可能である。
【０１４９】
さらに、本実施の形態では、ユーザプロファイル（図７（Ｂ））に、１ビットの趣向フラグを設け、回数が、プロファイル管理情報（図７（Ａ））の閾値以上になった場合に、対応する趣向フラグを０から１にセットするようにしたが、趣向フラグは、３以上の異なる値をとるものとすることができる。この場合、例えば、回数が、プロファイル管理情報（図７（Ａ））の閾値の１倍、２倍、・・・となるごとに、趣向フラグを１ずつインクリメントするようにすることで、趣向フラグの値に、対応する趣向情報に対するユーザの興味の度合いを反映させることができる。
【０１５０】
また、本実施の形態では、ユーザの趣味、趣向に関するユーザ情報を収集するようにしたが、本発明は、その他のユーザ情報を収集するのにも適用可能である。
【０１５１】
【発明の効果】
本発明の情報処理装置および情報処理方法、並びに記録媒体によれば、ユーザの音声が認識され、その音声認識結果に基づいて、ユーザとの対話を行うための対話文が生成される。さらに、音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数がカウントされ、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数が所定の閾値以上である場合、同一の話題に対応するユーザ情報が収集される。従って、例えば、ユーザの趣味、趣向等に関するユーザ情報を、容易に収集することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１のコンピュータにより機能的に実現される対話型ユーザプロファイル収集装置の一実施の形態のブロック図である。
【図３】音声認識部１の構成例を示すブロック図である。
【図４】言語処理部２の構成例を示すブロック図である。
【図５】対話管理部３の構成例を示すブロック図である。
【図６】ユーザ情報管理部４の構成例を示すブロック図である。
【図７】プロファイル管理情報とユーザプロファイルの例を示す図である。
【図８】応答生成部５の構成例を示すブロック図である。
【図９】プロファイル収集処理の第１実施の形態を示すフローチャートである。
【図１０】プロファイル収集処理の第２実施の形態を示すフローチャートである。
【図１１】プロファイル収集処理の第３実施の形態を示すフローチャートである。
【図１２】プロファイル収集処理の第４実施の形態を示すフローチャートである。
【図１３】プロファイル収集処理の第５実施の形態を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ 音声認識部， ２ 言語処理部， ３ 対話管理部， ４ ユーザ情報管理部， ５ 応答生成部， １１ マイク， １２ Ａ／Ｄ変換部， １３ 特徴抽出部， １４ マッチング部， １５ 音響モデルデータベース， １６ 辞書データベース， １７ 文法データベース， ２１ テキスト解析部， ２２ 構文／意味解析部， ２３ 辞書データベース， ２４ 解析用文法データベース， ２５ 辞書データベース， ２６ 解析用文法データベース， ３１対話処理部， ３２ 抽出部， ３３ 対話履歴記憶部， ３４ シナリオデータベース， ３５ 知識データベース， ３６ 概念情報データベース， ４１ 記録再生部， ４２ プロファイルデータベース， ５１ 応答文生成部，５２ テキスト解析部， ５３ 規則合成部， ５４ Ｄ／Ａ変換部， ５５テンプレートデータベース， ５６ 生成文法データベース， ５７ 辞書データベース， ５８ 解析用文法データベース， ５９ 音素片データベース，１０１ バス， １０２ CPU， １０３ ROM， １０４ RAM， １０５ ハードディスク， １０６ 出力部， １０７ 入力部， １０８ 通信部， １０９ ドライブ， １１０ 入出力インタフェース， １１１ リムーバブル記録媒体
Claims (8)
- ユーザに関するユーザ情報を収集する情報処理装置であって、
ユーザの音声を認識する音声認識手段と、
前記音声認識手段による音声認識結果に基づいて、前記ユーザとの対話を行うための対話文を生成する対話文生成手段と、
前記音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数をカウントし、同一の話題についての前記発話回数、前記発話時間、または同一の話題が出現した前記出現回数が所定の閾値以上である場合、前記同一の話題に対応する前記ユーザ情報を収集し、同一の話題についての前記発話回数、前記発話時間、または同一の話題が出現した前記出現回数が所定の閾値未満である場合、前記同一の話題に対応する前記ユーザ情報を収集しない収集手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記ユーザ情報を記憶する記憶手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記対話文生成手段は、前記対話文を、テキストまたは合成音で出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記収集手段は、さらに、前記音声認識結果に含まれる単語の出現頻度を計算し、その出現頻度が所定の閾値以上である場合、前記単語の上位概念に対応する前記ユーザ情報を収集する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記収集手段は、さらに、前記音声認識結果に含まれる単語の上位概念の出現頻度を計算し、その出現頻度が所定の閾値以上である場合、前記上位概念に対応する前記ユーザ情報を収集する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記ユーザ情報は、前記ユーザの趣味または趣向を表す情報である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 - ユーザに関するユーザ情報を収集する情報処理方法であって、
ユーザの音声を認識する音声認識手段が、ユーザの音声を認識する音声認識ステップと、
前記音声認識手段による音声認識結果に基づいて、前記ユーザとの対話を行うための対話文を生成する対話文生成手段が、前記音声認識手段による音声認識結果に基づいて、前記ユーザとの対話を行うための対話文を生成する対話文生成ステップと、
前記音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数をカウントし、同一の話題についての前記発話回数、前記発話時間、または同一の話題が出現した前記出現回数が所定の閾値以上である場合、前記同一の話題に対応する前記ユーザ情報を収集し、同一の話題についての前記発話回数、前記発話時間、または同一の話題が出現した前記出現回数が所定の閾値未満である場合、前記同一の話題に対応する前記ユーザ情報を収集しない収集手段が、前記音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数をカウントし、同一の話題についての前記発話回数、前記発話時間、または同一の話題が出現した前記出現回数が所定の閾値以上である場合、前記同一の話題に対応する前記ユーザ情報を収集し、同一の話題についての前記発話回数、前記発話時間、または同一の話題が出現した前記出現回数が所定の閾値未満である場合、前記同一の話題に対応する前記ユーザ情報を収集しない収集ステップと
を備えることを特徴とする情報処理方法。 - ユーザに関するユーザ情報を収集する情報処理を、コンピュータに行わせるプログラムが記録されている記録媒体であって、
ユーザの音声を認識する音声認識手段が、ユーザの音声を認識する音声認識ステップと、
前記音声認識手段による音声認識結果に基づいて、前記ユーザとの対話を行うための対話文を生成する対話文生成手段が、前記音声認識手段による音声認識結果に基づいて、前記ユーザとの対話を行うための対話文を生成する対話文生成ステップと、
前記音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数をカウントし、同一の話題についての前記発話回数、前記発話時間、または同一の話題が出現した前記出現回数が所定の閾値以上である場合、前記同一の話題に対応する前記ユーザ情報を収集し、同一の話題についての前記発話回数、前記発話時間、または同一の話題が出現した前記出現回数が所定の閾値未満である場合、前記同一の話題に対応する前記ユーザ情報を収集しない収集手段が、前記音声認識結果に基づいて、同一の話題についての発話回数、発話時間、または同一の話題が出現した出現回数をカウントし、同一の話題についての前記発話回数、前記発話時間、または同一の話題が出現した前記出現回数が所定の閾値以上である場合、前記同一の話題に対応する前記ユーザ情報を収集し、同一の話題についての前記発話回数、前記発話時間、または同一の話題が出現した前記出現回数が所定の閾値未満である場合、前記同一の話題に対応する前記ユーザ情報を収集しない収集ステップと
を含む情報処理を、コンピュータに行わせるプログラムが記録されている
ことを特徴とする記録媒体。
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