JP3997105B2 - 会話制御システム、会話制御装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、利用者から入力された入力情報に基づいて、入力情報に適した回答を出力する会話制御システム、会話制御装置、会話制御方法、プログラム及びプログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来からの会話制御システムにおいては、利用者からの発話内容に基づいて、その発話内容に対応する予め格納された回答内容を出力するので、利用者は、会話制御システムから回答される回答内容により、擬似的に他の利用者と話しているような感覚を味わうことができた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記会話制御システムでは、利用者からの発話内容（入力情報）と、予め格納してある利用者の発話内容（フレーズ）群とを照合し、そのフレーズ群の中から入力情報と一致するフレーズを検索し、検索したフレーズに対応付けられている回答内容を出力するものであることから、上記入力情報と少しでも近似するフレーズを数多く格納しなければ、入力情報により適した回答内容を出力することができなかった。
【０００４】
一方、会話制御システムを構築する開発者が、入力情報と少しでも近似する膨大なフレーズと、その膨大なフレーズに対応付けられた回答内容とを予め会話制御システムに格納すれば、上記会話制御システムは、予め格納してある膨大なフレーズ群の中から、入力情報と一致するフレーズを検索し、検索したフレーズに対応付けられている回答内容を出力することができるので、入力情報により適した回答内容を出力することができる。
【０００５】
ところが、会話制御システムを構築する開発者は、入力情報と一致するフレーズを会話制御システムで検索させるためには、利用者から発話されるであろう膨大なフレーズ群（無限大に近いフレーズ群）を予め会話制御システムに格納しなければならないこととなり、入力情報により適した回答内容を出力させる会話制御システムを構築することは困難であった。
【０００６】
そこで、本願は以上の点に鑑みてなされたものであり、利用者から入力された入力情報を構成する各形態素を特定し、特定した各形態素から把握される意味内容を解析して、解析した意味内容に関連付けられている予め作成された回答内容を取得することで、利用者からの入力情報に対応する最適な回答内容を出力し、更に予め格納する各回答内容を少なくしても適切な回答内容を出力することのできる会話制御システム、会話制御装置、会話制御方法、プログラム及びプログラムを記録した記録媒体を提供することを課題とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本願に係る発明は、上記課題を解決すべくなされたものであり、利用者から入力された入力情報に基づいて入力情報に適した回答を出力する際に、利用者から入力された入力情報に基づいて入力情報を示す文字列を特定し、特定された文字列に基づいて文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出し、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報と、入力情報に対する利用者への回答内容とを予め相互に関連付けて複数記憶し、抽出された第一形態素情報と各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報を検索し、検索された第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報に関連付けられた回答内容を取得し、取得された回答内容を出力することを特徴とするものである。
【０００８】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置が、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素（利用者から入力された入力情報を構成するもの）を含む第二形態素情報を検索し、検索した第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報に関連付けられた回答内容を取得することができるので、会話制御装置は、利用者からの入力情報を構成する各形態素に基づいて、各形態素により構築される意味空間（各形態素からなる文字列から把握される意味内容）に基づいて予め作成された回答内容を取得（検索）することができることとなり、単に入力情報の全体をキーワードとして、そのキーワードに関連付けられた回答内容を取得するよりも、より入力情報に適した回答内容を取得することができる。
【０００９】
また、会話制御装置は、利用者からの入力情報を構成する各形態素に基づいて、利用者の入力情報に適した回答内容を検索することができるので、会話制御装置を開発する開発者は、各形態素から構築される意味空間に基づいた回答内容とその回答内容を検索するための検索機能とを主に作製すればよく、利用者からの入力情報を解析するための人工知能、ニューラルネットワーク等からなるプログラムを逐一構築する必要がない。
【００１０】
更に、会話制御装置は、第一形態素情報を含む第二形態素情報を検索するので、利用者からの入力情報と完全に一致する第二形態素情報を検索する必要がなく、会話制御装置を開発する開発者は、利用者から入力されるであろう入力情報に対応する膨大な回答内容を予め記憶する必要がなくなり、記憶部の容量を低減させることができる。
【００１１】
また、本願に係る発明は、第二形態素情報には、複数の回答内容が関連付けられ、各回答内容には、各回答内容の種類を示す回答種類がそれぞれに対応付けられて予め記憶されており、複数の回答内容に対応付けられた各回答内容の種類を示す回答種類が第二形態素情報に関連付けられて予め複数記憶されており、特定された文字列に基づいて入力情報の種類を示す入力種類を特定し、検索された第二形態素情報に基づいて、特定された入力種類と第二形態素情報に関連付けられた各回答種類とを照合し、各回答種類の中から、入力種類と一致する回答種類を検索し、検索された回答種類に基づいて、回答種類に対応付けられた回答内容を取得することを特徴とするものである。尚、入力種類又は回答種類は、陳述文、肯定文、否定文又は反発文等からなるものが望ましい。
【００１２】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置が、各第二形態素情報に関連付けられた回答種類（陳述、肯定、場所、反発など）の中から、利用者の入力種類と一致する回答種類を検索し、検索した回答種類に基づいて回答種類に対応付けられた回答内容を取得することができるので、会話制御装置は、利用者の会話内容を構成する入力種類、例えば、利用者が単に意見を述べたもの、利用者が抱く感想からなるもの、利用者が場所的な要素を述べたものなどに基づいて、複数の回答内容の中から入力種類にマッチした回答内容を取得することができることとなり、該当する利用者に対してより最適な回答をすることができる。
【００１３】
更に、本願に係る発明は、抽出された第一形態素情報と各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報毎に、第二形態素情報に対して第一形態素情報が占める割合を計算し、各第二形態素情報毎に計算された各割合の大きさに応じて、各第二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を選択し、選択された第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報に関連付けられた回答内容を取得することを特徴とするものである。
【００１４】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置が、各第二形態素情報毎に、第二形態素情報に対して第一形態素情報が占める割合を計算し、各第二形態素情報毎に計算された各割合の大きさに応じて、各第二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を選択することができるので、会話制御装置は、例えば、第一形態素情報（利用者の入力情報を構成する要素）が第二形態素情報に占める割合の大きい第二形態素情報を、各第二形態素情報群の中から取得することができれば、第一形態素情報から構成される意味空間を踏襲した第二形態素情報をより的確に取得することができ、結果的に、利用者からの入力情報に対して最適な回答をすることができる。
【００１５】
更にまた、本願に係る発明は、複数の形態素の集合からなる集合群の全体を示す要素情報を、集合群に関連付けて予め複数記憶し、文字列から抽出した形態素と各集合群とを照合し、各集合群の中から形態素を含む集合群を選択し、選択した集合群に関連付けられた要素情報を第一形態素情報として抽出することを特徴とするものである。
【００１６】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置が、文字列から抽出した形態素と各集合群とを照合し、各集合群の中から形態素を含む一の集合群を選択し、選択した集合群に関連付けられた要素情報を第一形態素情報として抽出することができるので、第一形態素情報が例えば”プレゼント”である場合には、”プレゼント”は、例えばプレゼント、贈り物、御中元、お祝いなどからなる集合群に含まれるので、会話制御装置は、その集合群に関連付けられている要素情報、例えば”贈答”を第一形態素情報として抽出することができる。
【００１７】
これにより、会話制御装置を開発する開発者は、相互に類似する第一形態素情報から把握される意味に対応した第二形態素情報及び第二形態素情報に関連する回答内容を、類似する第一形態素情報毎に逐一作成する必要がなくなり、結果的に、記憶部に格納させるデータ量を低減させることができる。
【００１８】
また、本願に係る発明は、第二形態素情報を構成する各形態素が主格からなる主体格、目的格からなる対象格などの属性毎に分類されて予め記憶されており、抽出された第一形態素情報の各形態素を主体格、対象格などの各属性に分類し、分類された各属性に属する第一形態素情報の各形態素と、予め記憶された各属性に属する各第二形態素情報の各形態素とを各属性毎に照合し、各第二形態素情報の中から、少なくとも一の属性に第一形態素情報の各形態素を含む第二形態素情報を検索することを特徴とするものである。
【００１９】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置が、分類された各属性（主体格、対象格など）に属する第一形態素情報の各形態素と、予め記憶された各属性に属する各第二形態素情報の各形態素とを各属性毎に照合し、各第二形態素情報の中から、少なくとも一の属性に第一形態素情報の各形態素を含む第二形態素情報を検索することができるので、会話制御装置は、通常の語順とは異なるものから構成される入力情報、例えば”人が犬を噛む”である場合には、主体格の形態素が”人”、対象格の形態素が”犬”であることから、その各「格」と一致する第二形態素情報を検索することができ、その第二形態素情報に関連付けられている回答内容{”本当に？”又は”意味がよくわかんないよ”など}を取得することができる。
【００２０】
即ち、会話制御装置は、識別が困難な入力情報、例えば”人が犬を噛む”と”犬が人を噛む”とを識別することができるので、その識別した入力情報により適した回答、前者については例えば”本当に？”、後者については例えば”大丈夫？”をすることができる。
【００２１】
尚、第二形態素情報、回答内容、回答種類又は集合群を含む記憶情報は、利用者が求める話題、ある事柄において利用者に対して抱く感情度、又は陳述文、肯定文、疑問文、反発文などの種類をその意味内容に応じて形態素と関連付けて階層的にデータベースに蓄積するための言語（例えば、ＤＫＭＬ（Discourse Knowledge Markup Languageなど）で記述してもよい。
【００２２】
これにより、会話制御装置を開発する開発者は、利用者からの入力情報に対する回答内容を検索するための第二形態素情報等を、データベースにおいて前記言語を用いて階層的に構築することができるので、会話制御装置は、利用者の入力情報に基づいて入力情報に対する回答内容を、階層的な手順を経てデータベースから取得することができる。
【００２３】
即ち、会話制御装置は、利用者からの入力情報の階層（例えば、データベースに蓄積されている第二形態素情報に対して上位概念にあるのか、又は下位概念にあるのか）を見極めて、見極めた階層に基づいて予め蓄積された各回答内容の中から、適切な回答内容を取得することができる。
【００２４】
更に、会話制御装置は、通信ネットワークを通じて上記言語で記述された記憶情報を取得してもよい。尚、前記言語で記述された記憶情報を記憶するサーバが通信ネットワーク上に配置され、会話制御装置が、通信ネットワークを介して、サーバから前記言語で記述された記憶情報を取得してもよい。
【００２５】
これにより、会話制御装置は、例えば、会話制御装置に入力情報に適した回答内容がない場合には、通信ネットワークを通じて、利用者の入力情報に適した回答内容（ＤＫＭＬなどで記述されたもの）を検索し、検索した回答内容を取得することができる。
【００２６】
尚、第一形態素情報を含む第二形態素情報（談話範囲、定型内容又は回答内容等をも含む。以下、「第二形態素情報等」と略す）とは、第二形態素情報等が第一形態素情報をそのまま含む場合のみならず、第二形態素情報等が第一形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素を含む場合をも意味するものとする。
【００２７】
【発明の実施の形態】
［会話制御システムの基本構成］
本発明に係る会話制御システムについて図面を参照しながら説明する。図１は、本実施形態に係る会話制御装置１を有する会話制御システムの概略構成図である。
【００２８】
同図に示すように、会話制御装置１は、入力部１００と、音声認識部２００と、会話制御部３００と、文解析部４００と、会話データベース５００と、出力部６００と、音声認識辞書記憶部７００とを備えている。
【００２９】
尚、本実施形態では、説明の便宜上、利用者の発話内容（この発話内容は、入力情報の一種）に限定して説明するが、この利用者の発話内容に限定されるものではなく、キーボード等から入力された入力情報であってもよい。従って、以下に示す「発話内容」は、「発話内容」を「入力情報」に置き換えて説明することもできる。
【００３０】
同様にして、後述の説明では、説明の便宜上、「発話文のタイプ」（発話種類）に限定して説明するが、この「発話文のタイプ」に限定されるのではなく、キーボードなどから入力された入力情報の種類を示す「入力種類」であってもよい。従って、以下に示す「発話文のタイプ」（発話種類）は、「入力文のタイプ」に置き換えて説明することもできる。
【００３１】
入力部１００は、利用者からの入力情報を取得する取得手段であり、本実施形態では、マイクロホン、キーボード等が挙げられる。この入力部１００は、利用者から入力された入力情報に基づいて、入力情報（音声以外）に対応する文字列を特定する文字認識手段でもある。
【００３２】
ここで、入力情報とは、キーボード等を通じて入力された文字、記号、音声等を意味するものである。具体的に、入力部１００は、利用者の入力情報（音声以外）を取得し、取得した入力情報を文字列として特定し、特定した文字列を会話制御部３００に出力する。また、利用者からの発話内容（この発話内容は、音声からなるものであり、入力情報の一種である）をマイクロホンなどで取得した入力部１００は、取得した発話内容を構成する音声を音声信号として音声認識部２００に出力する。
【００３３】
音声認識部２００は、入力部１００で取得した発話内容に基づいて、発話内容に対応する文字列を特定する文字認識手段である。具体的には、入力部１００から音声信号が入力された音声認識部２００は、入力された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部７００に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号として会話制御部３００に出力する。音声認識辞書記憶部７００は、標準的な音声信号に対応する辞書（あ、い、う、え、など）を格納しているものである。
【００３４】
前記文解析部４００は、会話制御部３００に入力された文字列を解析するものであり、本実施形態では、図２に示すように、形態素抽出部４１０と、文節解析部４２０と、文構造解析部４３０と、発話種類判定部４４０と、形態素データベース４５０と、発話種類データベース４６０とを有している。
【００３５】
形態素抽出部４１０は、音声認識部２００で特定された文字列に基づいて、文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出する形態素抽出手段である。
【００３６】
具体的に、管理部３１０から文字列が入力された形態素抽出部４１０は、入力された文字列の中から各形態素を抽出する。ここで、形態素とは、本実施形態では、文字列に表された語構成の最小単位を意味するものであり、この語構成の最小単位としては、図３に示すように、例えば、名詞、形容詞、動詞などの品詞が挙げられる。各形態素は、本実施形態では、ｍ１、ｍ２、・・、ｍｌと表現する。
【００３７】
即ち、形態素抽出部４１０は、入力された文字列信号に対応する文字列と、形態素データベース４５０に予め格納されている名詞、形容詞、動詞などからなる形態素群とを照合し、文字列の中から形態素群と一致する各形態素（ｍ１、ｍ２、・・・）を抽出し、抽出した各形態素を抽出信号として文節解析部４２０に出力する。
【００３８】
文節解析部４２０は、形態素抽出部４１０で抽出された各形態素に基づいて、各形態素を文節形式に変換する変換手段である。具体的に、形態素抽出部４１０から抽出信号が入力された文節解析部４２０は、入力された抽出信号に対応する各形態素を用いて文節形式にまとめる。
【００３９】
ここで、文節形式とは、本実施形態では、日本語文法において、自立語又は自立語に一つ以上の付属語がついた文、或いは、日本語文法の意味を崩さない程度に文字列をできるだけ細かく区切った一区切りの文を意味する。この文節は、本実施形態では、ｐ１、ｐ２、・・・ｐｋと表現する。
【００４０】
即ち、文節解析部４２０は、図４に示すように、入力された抽出信号に対応する各形態素に基づいて各形態素の係り受け要素（例えば、が・は・を・・）を抽出し、抽出した係り受け要素に基づいて各形態素を各文節にまとめることを行う。
【００４１】
各形態素を各文節にまとめた文節解析部４２０は、各形態素をまとめた各文節と、各文節を構成する各形態素とを含む文型情報を文型信号として文構造解析部４３０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【００４２】
文構造解析部４３０は、文節解析部４２０で分節された第一形態素情報の各形態素を主体格、対象格などの各属性に分類する分類手段である。具体的に、文節解析部４２０から文型信号が入力された文構造解析部４３０は、入力された文型信号に対応する各形態素と各形態素からなる文節とに基づいて、文節に含まれる各形態素の「格構成」（属性）を決定する。
【００４３】
ここで、「格構成」とは、文節における実質的な概念を示す格（属性）を意味するものであり、本実施形態では、例えば、主語・主格を意味するサブジェクト（主体格）、対象を意味するオブジェクト（対象格）、動作・動詞を意味するアクション、時間を意味するタイム（テンス、ムード、アスペクトからなるもの）、場所を意味するロケーション等が挙げられる。本実施形態では、文節におけるサブジェクト、オブジェクト、アクションの三要素の「格」（格構成）に対応付けられた各形態素を第一形態素情報とする。
【００４４】
即ち、文構造解析部４３０は、図５に示すように、例えば、各形態素の係り受け要素が”が”又は”は”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がサブジェクト（主語又は主格）であると判断する。また、文構造解析部４３０は、例えば、各形態素の係り受け要素が”の”又は”を”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がオブジェクト（対象）であると判断する。
【００４５】
更に、文構造解析部４３０は、例えば、各形態素の係り受け要素が”する”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がアクション（述語；この述語は動詞、形容詞などから構成される）であると判断する。
【００４６】
各文節を構成する各形態素の「格構成」を決定した文構造解析部４３０は、決定した「格構成」に対応付けられた第一形態素情報に基づいて、後述する話題（トピック）の範囲を特定させるための話題検索命令信号を話題検索部３２０に出力する。
【００４７】
発話種類判定部４４０は、文節解析部４２０で特定された文節に基づいて、発話内容の種類を示す発話種類を特定する種類特定手段である。具体的に、文節解析部４２０から入力された文型信号に対応する各形態素と各形態素から構成される文節とに基づいて、「発話文のタイプ」（発話種類）を判定する。
【００４８】
ここで、「発話文のタイプ」は、本実施形態では、図６に示すように、陳述文（Ｄ；Declaration）、感想文（Ｉ；Impression）、条件文（Ｃ；Condition）、結果文（Ｅ；Effect）、時間文（Ｔ；Time）、場所文（Ｌ；Location）、反発文（Ｎ；Negation）、肯定文（Ａ；Answer）、質問文（Ｑ；Question）などから構成されるものである。
【００４９】
陳述文とは、利用者の意見又は考えなどからなる文を意味するものであり、本実施形態では、図６に示すように、例えば”佐藤が好きだ”などの文が挙げられる。感想文とは、利用者が抱く感想からなる文を意味するものである。場所文とは、場所的な要素からなる文を意味するものである。
【００５０】
結果文とは、話題に対して文が結果の要素を含む文から構成されるものを意味する。時間文とは、話題に関わる時間的な要素を含む文から構成されるものを意味する。
【００５１】
条件文とは、一つの発話を話題と捉えた場合に、話題の前提、話題が成立している条件や理由などの要素を含む文から構成されるものを意味する。反発文とは、利用者の発話相手に対して反発するような要素を含む文から構成されるものを意味する。各「発話文のタイプ」についての例文は、図６に示す通りである。
【００５２】
即ち、発話種類判定部４４０は、入力された文型信号に対応する各文節に基づいて、その各文節と発話種類データベース４６０に格納されている各辞書とを照合し、各文節の中から、各辞書に関係する文要素（図７参照）を抽出する。各文節の中から各辞書に関係する文要素を抽出した発話種類判定部４４０は、抽出した文要素に基づいて、「発話文のタイプ」を判定する。文要素とは、文字列の種類を特定するための文の種別を意味し、文要素は、本実施形態では、上記説明した定義句（〜のことだ）などが挙げられる。
【００５３】
ここで、上記発話種類データベース４６０は、図７に示すように、定義句（例えば、〜のことだ）に関係する辞書を備えた定義表現事例辞書、肯定句（例えば、賛成、同感、ピンポーン）に関係する辞書を備えた肯定事例辞書、結果句（例えば、それで、だから）に関係する辞書を備えた結果表現事例辞書、挨拶句（例えば、こんにちは）に関係する辞書を備えた挨拶辞書、否定句（例えば、馬鹿言うんじゃないよ、反対）に関係する辞書を備えた否定事例辞書などから構成され、各辞書は、「発話文のタイプ」と関連付けられている。
【００５４】
これにより、発話種類判定部４４０は、文節と発話種類データベース４６０に格納されている各辞書とを照合し、文節の中から各辞書に関連する文要素を抽出し、抽出した文要素に関連付けられた判定の種類を参照することで、「発話文のタイプ」を判定することができる（図７参照）。
【００５５】
この発話種類判定部４４０は、後述する話題検索部３２０からの指示に基づいて、該当する利用者に特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号を回答文検索部３３０に出力する。
【００５６】
前記会話データベース５００は、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報と、発話内容に対する利用者への回答内容とを予め相互に関連付けて複数記憶する回答記憶手段である。
【００５７】
また、会話データベース５００は、第二形態素情報に複数の回答内容を関連付け、各回答内容に各回答内容の種類を示す回答種類をそれぞれに対応付けて予め記憶する回答記憶手段でもある。更に、会話データベース５００は、第二形態素情報を構成する各要素を、主格からなる主体格、目的格からなる対象格などの属性に分類して記憶する回答記憶手段でもある。
【００５８】
この会話データベース５００は、図８に示すように、本実施形態では、大きく分けると、利用者が発話している内容について関連性のある範囲を意味する談話範囲（ディスコース）と、談話範囲に属し、利用者が発話している内容に最も密接な関連性のある範囲を意味する話題（トピック）とから構成されている。同図に示すように、”談話範囲”は、本実施形態では、”話題”の上位概念として位置付けるものとする。
【００５９】
各談話範囲は、図９に示すように、階層構造となるように構成することができる。同図に示すように、例えば、ある談話範囲（映画）に対する上位概念の談話範囲（娯楽）は、上の階層構造に位置するようにし、談話範囲（映画）に対する下位概念の談話範囲（映画の属性、上映映画）は、下の階層構造に位置するようにすることができる。即ち、各談話範囲は、本実施形態では、他の談話範囲との関係で上位概念、下位概念、同義語、対義語の関係が明確となる階層位置に配置することかできる。
【００６０】
上述の如く、談話範囲は、各話題から構成されるものであり、本実施形態では、例えば、談話範囲がＡ映画名であれば、”Ａ映画名”に関係する複数の話題を含んでいる。
【００６１】
この話題は、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素、即ち、利用者から発話されるであろう発話内容を構成する各形態素を意味するものであり、本実施形態では、サブジェクト（主体格）、オブジェクト（対象格）、アクションの「格」（属性）に対応付けられた各形態素からなるものである。これら三要素に対応付けられた各形態素は、本実施形態では、話題タイトル（この話題タイトルは、”話題”の下位概念に相当するものである）（第二形態素情報）と表現することにする。
【００６２】
尚、話題タイトルには、上記三要素に対応付けられた各形態素に限定されるものではなく、他の「格」、即ち、時間を意味するタイム（ムード、テンス、アスペクトなどからなるもの）、場所を意味するロケーション、条件を意味するコンディション、感想を意味するインプレッション、結果を意味するエフェクトなどに対応付けられた各形態素を有していてもよい。
【００６３】
この話題タイトル（第二形態素情報）は、本実施形態では、会話データベース５００に予め格納されているものであり、上記第一形態素情報（利用者が発話した内容から導かれたもの）とは区別されるものである。
【００６４】
例えば、話題タイトルは、談話範囲が”Ａ映画名”である場合には、図１０に示すように、サブジェクト（Ａ映画名）、オブジェクト（監督）、アクション（素晴らしい）｛これは、”Ａ映画名の監督は素晴らしい”を意味する｝から構成されるものである。
【００６５】
話題タイトルのうち、「格構成」（サブジェクト、オブジェクト、アクションなど）に対応付けられた形態素がない場合は、その部分については、本実施形態では、”＊”を示すことにする。
【００６６】
例えば、｛Ａ映画名って？｝の文を話題タイトル（サブジェクト；オブジェクト；アクション)に変換すると、｛Ａ映画名って？｝の文のうち、”Ａ映画名”がサブジェクトとして特定することができるが、その他”オブジェクト””アクション”は文の要素になっていないので、この話題タイトルは、”サブジェクト”（Ａ映画名）；”オブジェクト”なし（＊）；”アクション”なし（＊）となる（図１０参照）。
【００６７】
回答文とは、利用者に対して回答する回答文（回答内容）を意味するものであり、この回答文は、本実施形態では、各話題タイトル（第二形態素情報）のそれぞれに関連付けられて会話データベース５００に予め記憶されている（図８参照）。回答文は、本実施形態では、図１１に示すように、利用者から発話された発話文のタイプに対応した回答をするために、陳述文（Ｄ；Declaration）、感想文（Ｉ；Impression）、条件文（Ｃ；Condition）、結果文（Ｅ；Effect）、時間文（Ｔ；Time）、場所文（Ｌ；Location）、否定文（Ｎ；Negation）、肯定文（Ａ；Answer）、疑問文（Ｑ；Question）などのタイプ（回答種類）に分類するものとする。
【００６８】
即ち、各回答文は、図１２に示すように、例えば、談話範囲（佐藤）｛下位概念；ホームラン、上位概念；草野球、同義語；パンダ佐藤・佐藤選手・パンダ｝及び各話題タイトルと関連付けられている。
【００６９】
同図に示すように、例えば、話題タイトル１−１が｛（佐藤；＊；好きだ）：これは、上述の如く（サブジェクト；オブジェクト；アクション）の順番からなるものである。この順番は、以下同様とする｝である場合は、その話題タイトル１−１に対応する回答文１−１は、（ＤＡ；陳述肯定文”（私も）佐藤が好きです”）、（ＩＡ；感想肯定文”佐藤がとても好きです”）、（ＣＡ；条件肯定文”佐藤のホームランはとても印象的だからです”）、（ＥＡ；結果肯定文”いつも佐藤の出る試合をテレビ観戦してしまいます”）、（ＴＡ；時間肯定文”実は、甲子園での５打席連続敬遠から好きになっています”）、（ＬＡ；場所肯定文”打撃に立ったときの真剣な顔が好きですね”）、（ＮＡ；反発肯定文”佐藤を嫌いな人とは話したくないですね、さよなら”）などが挙げられる。
【００７０】
前記会話制御部３００は、本実施形態では、図２に示すように、管理部３１０と、話題検索部３２０と、回答文検索部３３０とを有している。
【００７１】
管理部３１０は、会話制御部３００の全体を制御するものである。具体的に、入力部１００又は音声認識部２００から文字列が入力された管理部３１０は、入力された文字列を形態素抽出部４１０に出力する。また、管理部３１０は、回答文検索部３３０で検索された回答文を出力部６００に出力する。
【００７２】
話題検索部３２０は、文節解析部４２０で抽出された第一形態素情報と各第二形態素情報（話題タイトル）とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報を検索する第一検索手段である。具体的に、文構造解析部４３０から話題検索命令信号が入力された話題検索部３２０は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報と会話データベース５００に格納されている談話範囲群とを照合し、談話範囲群の中から第一形態素情報と関連する談話範囲を検索する。
【００７３】
例えば、利用者から発話された発話文を構成する「格構成」に属する各形態素（第一形態素情報）が（佐藤；＊；好きだ）{佐藤は好きだ}である場合は、話題検索部３２０は、「格構成」に”佐藤”が含まれていることから、この”佐藤”と談話範囲群とを照合し、”佐藤”と一致する談話範囲（佐藤）を検索する。
【００７４】
更に、「格構成」に関連する談話範囲を選択した話題検索部３２０は、選択した談話範囲に属する各話題タイトルの中から、「格構成」に属する各形態素に最も近い「話題タイトル」を検索し、この検索結果を検索結果信号として回答文検索部３３０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【００７５】
例えば、発話内容の「格構成」が（佐藤；＊；好きだ）{佐藤は好きだ}である場合は、話題検索部３２０は、図１２に示すように、上記「格構成」に属する各形態素（佐藤；＊；好きだ）と談話範囲（佐藤）に属する各話題タイトル１−１〜１−４とを照合し、各話題タイトル１−１〜１−４の中から、「格構成」に属する各形態素（佐藤；＊；好きだ）と一致（又は近似）する話題タイトル１−１（佐藤；＊；好きだ）を検索し、この検索結果を検索結果信号として回答文検索部３３０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【００７６】
話題検索部３２０から検索結果信号が入力された発話種類判定部４４０は、入力された検索結果信号に基づいて、該当する利用者に対して回答する特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号（この回答検索命令信号には、判定した「発話文のタイプ」も含まれる）を回答文検索部３３０に出力する。
【００７７】
回答文検索部３３０は、話題検索部３２０で検索された第二形態素情報（話題タイトル）に基づいて、第二形態素情報に関連付けられた回答文を取得する回答取得手段である。また、回答文検索部３３０は、話題検索部３２０で検索された第二形態素情報に基づいて、特定された利用者の発話種類と第二形態素情報に関連付けられた各回答種類とを照合し、各回答種類の中から、利用者の発話種類と一致する回答種類を検索し、検索した回答種類に基づいて回答種類に対応付けられた回答文を取得するものでもある（第二検索手段、回答取得手段）。
【００７８】
具体的に、話題検索部３２０から検索結果信号と、発話種類判定部４４０から回答検索命令信号とが入力された回答文検索部３３０は、入力された検索結果信号に対応する話題タイトル（検索結果によるもの；第二形態素情報）と回答検索命令信号に対応する「発話文のタイプ」（発話種類）とに基づいて、その話題タイトルに関連付けられている回答文群（各回答内容）の中から、「発話文のタイプ」（ＤＡ、ＩＡ、ＣＡなど）と一致する回答種類（この回答種類は、図１１に示す「回答文のタイプ」を意味する）からなる回答文を検索する。
【００７９】
例えば、回答文検索部３３０は、検索結果に対応する話題タイトル（第二形態素情報）が図１２に示す話題タイトル１−１（佐藤；＊；好きだ）である場合は、その話題タイトル１−１に関連付けられている回答文１−１（ＤＡ、ＩＡ、ＣＡなど）の中から、発話種類判定部４４０で判定された「発話文のタイプ」（例えばＤＡ；発話種類）と一致する回答種類（ＤＡ）からなる回答文１−１（ＤＡ；（私も）佐藤が好きです）を検索し、この検索した回答文を回答文信号として管理部３１０に出力する。
【００８０】
回答文検索部３３０から回答文信号が入力された管理部３１０は、入力された回答文信号を出力部６００に出力する。出力部６００は、回答文検索部３３０で取得された回答文を出力する出力手段であり、本実施形態では、例えば、スピーカ、ディスプレイなどが挙げられる。具体的に、管理部３１０から回答文信号が入力された出力部６００は、入力された回答文信号に対応する回答文｛例えば、私も佐藤が好きです｝を出力する。
【００８１】
［会話制御装置を用いた会話制御方法］
上記構成を有する会話制御装置１による会話制御方法は、以下の手順により実施することができる。図１３は、本実施形態に係る会話制御方法の手順を示すフロー図である。
【００８２】
先ず、入力部１００が、利用者からの発話内容を取得するステップを行う（Ｓ１０１）。具体的に入力部１００は、利用者の発話内容を構成する音声を取得し、取得した音声を音声信号として音声認識部２００に出力する。また、入力部１００は、利用者から入力された入力情報（音声以外）に基づいて、入力情報（音声以外）に対応する文字列を特定し、特定した文字列を文字列信号として会話制御部３００に出力する。
【００８３】
次いで、音声認識部２００が、入力部１００で取得した発話内容に基づいて、発話内容に対応する文字列を特定するステップを行う（Ｓ１０２）。具体的には、入力部１００から音声信号が入力された音声認識部２００は、入力された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部７００に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号として会話制御部３００に出力する。
【００８４】
次いで、形態素抽出部４１０が、音声認識部２００で特定された文字列に基づいて、文字列の最小単位を構成する各形態素を抽出するステップを行う（Ｓ１０３）。
【００８５】
具体的に、管理部３１０から文字列信号が入力された形態素抽出部４１０は、入力された文字列信号に対応する文字列と、形態素データベース４５０に予め格納されている名詞、形容詞、動詞などの形態素群とを照合し、文字列の中から形態素群と一致する各形態素（ｍ１、ｍ２、・・・）を抽出し、抽出した各形態素を抽出信号として文節解析部４２０に出力する。
【００８６】
そして、文節解析部４２０は、形態素抽出部４１０で抽出された各形態素に基づいて、各形態素を文節形式にまとめる（Ｓ１０４）。具体的に、形態素抽出部４１０から抽出信号が入力された文節解析部４２０は、図４に示すように、入力された抽出信号に対応する各形態素に基づいて各形態素の係り受け要素（例えば、が・は・を・・）を抽出し、抽出した係り受け要素に基づいて各形態素を各文節にまとめることを行う。第一形態素情報は、本実施形態では、一つの文節に属する各形態素を意味する。
【００８７】
各形態素を各文節にまとめた文節解析部４２０は、各形態素をまとめた各文節と、各文節を構成する各形態素とを含む文型情報を文型信号として文構造解析部４３０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【００８８】
その後、文構造解析部４３０が、文節解析部４２０で分節された第一形態素情報の各形態素を主体格、対象格などの各属性に分類するステップを行う（Ｓ１０５）。具体的に、文節解析部４２０から文型信号が入力された文構造解析部４３０は、入力された文型信号に対応する各形態素と各形態素からなる文節とに基づいて、文節に含まれる各形態素の「格構成」を決定する。
【００８９】
即ち、文構造解析部４３０は、図５に示すように、例えば、文節における各形態素の係り受け要素が”が”又は”は”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がサブジェクト（主語又は主格）であると判断する。また、文構造解析部４３０は、例えば、文節における各形態素の係り受け要素が”の”又は”を”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がオブジェクト（対象）であると判断する。
【００９０】
更に、文構造解析部４３０は、例えば、文節における各形態素の係り受け要素が”する”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がアクション（述語；この述語は動詞、形容詞などから構成される）であると判断する。
【００９１】
各文節を構成する各形態素の「格構成」を決定した文構造解析部４３０は、決定した「格構成」に対応付けられた第一形態素情報に基づいて、後述する話題（トピック）の範囲を特定させるための話題検索命令信号を話題検索部３２０に出力する。
【００９２】
次いで、発話種類判定部４４０は、文節解析部４２０で特定された文節に基づいて、発話内容の種類を示す発話種類を特定するステップを行う（Ｓ１０６）。具体的に、発話種類判定部４４０は、文節解析部４２０から入力された文型信号に対応する各形態素と各形態素から構成される文節とに基づいて、「発話文のタイプ」（発話種類）を判定する。
【００９３】
即ち、発話種類判定部４４０は、入力された文型信号に対応する各文節に基づいて、その各文節と発話種類データベース４６０に格納されている各辞書とを照合し、各文節の中から、各辞書に関係する文要素を抽出する。各文節の中から各辞書に関係する文要素を抽出した発話種類判定部４４０は、抽出した文要素に基づいて、「発話文のタイプ」（発話種類）を判定する。
【００９４】
この発話種類判定部４４０は、後述する話題検索部３２０からの指示に基づいて、該当する利用者に特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号を回答文検索部３３０に出力する。
【００９５】
次いで、話題検索部３２０が、文節解析部４２０で抽出された第一形態素情報と各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報（話題タイトル）を検索するステップを行う（Ｓ１０７）。
【００９６】
具体的に、文構造解析部４３０から話題検索命令信号が入力された話題検索部３２０は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報と会話データベース５００に格納されている談話範囲群とを照合し、談話範囲群の中から第一形態素情報と関連する談話範囲を検索する。
【００９７】
例えば、利用者から発話された発話文を構成する「格構成」に属する各形態素（第一形態素情報）が（佐藤；＊；好きだ）{佐藤は好きだ}である場合は、話題検索部３２０は、「格構成」に”佐藤”が含まれていることから、この”佐藤”と談話範囲群とを照合し、”佐藤”と一致する談話範囲（佐藤）を検索する。
【００９８】
更に、「格構成」に関連する談話範囲を選択した話題検索部３２０は、選択した談話範囲に属する各話題タイトルの中から、「格構成」に属する各形態素に最も近い「話題タイトル」を検索し、この検索結果を検索結果信号として回答文検索部３３０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【００９９】
例えば、「格構成」が（佐藤；＊；好きだ）{佐藤は好きだ}である場合は、話題検索部３２０は、図１２に示すように、上記「格構成」に属する各形態素（佐藤；＊；好きだ）と談話範囲（佐藤）に属する各話題タイトル１−１〜１−４とを照合し、各話題タイトル１−１〜１−４の中から「格構成」に属する各形態素（佐藤；＊；好きだ）と一致（又は近似）する話題タイトル１−１（佐藤；＊；好きだ）を検索し、この検索結果を検索結果信号として回答文検索部３３０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【０１００】
話題検索部３２０から検索結果信号が入力された発話種類判定部４４０は、入力された検索結果信号に基づいて、該当する利用者に特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号（この回答検索命令信号には、判定した「発話文のタイプ」も含まれる）を回答文検索部３３０に出力する。
【０１０１】
次いで、回答文検索部３３０は、話題検索部３２０で検索された第二形態素情報（話題タイトル）に基づいて、特定された利用者の発話種類と第二形態素情報に関連付けられた各回答種類とを照合し、各回答種類の中から、利用者の発話種類と一致する回答種類を検索し、検索した回答種類に関連付けられた回答文を取得するステップを行う（Ｓ１０８）。
【０１０２】
具体的に、話題検索部３２０から検索結果信号と、発話種類判定部４４０から回答検索命令信号とが入力された回答文検索部３３０は、入力された検索結果信号に対応する話題タイトル（第二形態素情報）と回答検索命令信号に対応する「発話文のタイプ」（発話種類）とに基づいて、その話題タイトルに関連付けられている回答文群（各回答内容）の中から、「発話文のタイプ」（ＤＡ、ＩＡ、ＣＡなど）と一致する回答種類（この回答種類は、図１１に示す「回答文のタイプ」を意味する）からなる回答文を検索する。
【０１０３】
例えば、回答文検索部３３０は、検索結果に対応する話題タイトルが図１２に示す話題タイトル１−１（佐藤；＊；好きだ）である場合は、その話題タイトル１−１に関連付けられている回答文１−１（ＤＡ、ＩＡ、ＣＡなど）の中から、発話種類判定部４４０で判定された「発話文のタイプ」（例えばＤＡ；発話種類）と一致する回答種類（ＤＡ）からなる回答文１−１（ＤＡ；（私も）佐藤が好きです）を検索し、この検索した回答文を回答文信号として管理部３１０に出力する。
【０１０４】
そして、回答文検索部３３０から回答文信号が入力された管理部３１０は、入力された回答文信号を出力部６００に出力する。その後、管理部３１０から回答文信号が入力された出力部６００は、入力された回答文信号に対応する回答文｛例えば、私も佐藤が好きです｝を出力する（Ｓ１０９）。
【０１０５】
［会話制御装置及び会話制御方法による作用及び効果］
上記構成を有する本願に係る発明によれば、話題検索部３２０が、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素（利用者の発話内容を構成する要素）を含む第二形態素情報を検索し、検索した第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報に関連付けられた回答内容を取得することができるので、話題検索部３２０は、利用者の発話内容を構成する各形態素に基づいて、各形態素により構築される意味空間（各形態素からなる文字列から把握される意味）を考慮し、かかる意味空間に基づいて予め作成された回答内容を取得することができることとなり、単に発話内容の全体をキーワードとして、そのキーワードに関連付けられた回答内容を取得するよりも、より発話内容に適した回答内容を取得することができる。
【０１０６】
また、会話制御装置１は、利用者の発話内容を構成する各形態素に基づいて、利用者の発話内容に適した最適な回答内容を検索することができるので、会話制御装置１を開発する開発者は、各形態素により構築される意味空間に基づいた回答内容とその回答内容を検索するための検索機能とを主に作製すればよく、利用者の発話内容を解析するための人工知能、ニューラルネットワーク等からなるプログラムを逐一構築する必要がない。
【０１０７】
更に、話題検索部３２０は、第一形態素情報を含む第二形態素情報を検索するので、利用者の発話内容と完全に一致する第二形態素情報を検索する必要がなく、会話制御装置１を開発する開発者は、利用者から発話されるであろう発話内容に対応する膨大な回答内容を予め記憶する必要がなくなり、記憶部の容量を低減させることができる。
【０１０８】
更にまた、回答文検索部３３０が、各第二形態素情報に関連付けられた回答種類（陳述、肯定、場所、反発など）の中から、利用者の発話種類と一致する回答種類を検索し、検索した回答種類に基づいて回答種類に対応付けられた回答内容を取得することができるので、回答文検索部３３０は、利用者の会話内容を構成する発話種類、例えば、利用者が単に意見を述べたもの、利用者が抱く感想からなるもの、利用者が場所的な要素を述べたものなどに基づいて、複数の回答内容の中から発話種類にマッチした回答内容を取得することができることとなり、該当する利用者に対してより最適な回答をすることができる。
【０１０９】
［変更例］
尚、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、以下に示すような変更を加えることができる。
【０１１０】
（第一変更例）
本変更例においては、会話データベース５００は、複数の形態素の集合からなる集合群の全体を示す要素情報を、集合群に関連付けて複数記憶する要素記憶手段であってもよい。更に、形態素抽出部４１０は、文字列から抽出した形態素と各集合群とを照合し、各集合群中から、抽出された形態素を含む集合群を選択し、選択した集合群に関連付けられた要素情報を第一形態素情報として抽出してもよい。
【０１１１】
図１４に示すように、利用者が発話した文字列に含まれる各形態素には、類似しているものがある。例えば、図１４に示すように、集合群の全体を示す要素情報を「贈答」とすると、「贈答」は、プレゼント、贈り物、御歳暮、御中元、お祝いなど（集合群）と相互に類似しているので、形態素抽出部４１０は、「贈答」に類似する形態素（上記のプレゼントなど）がある場合には、その類似する形態素については、「贈答」として取り扱うことができる。
【０１１２】
即ち、形態素抽出部４１０は、例えば、文字列から抽出した形態素が「プレゼント」である場合は、図１４に示すように、「プレゼント」を代表する要素情報が「贈答」であるので、上記「プレゼント」を「贈答」に置き換えることができる。
【０１１３】
これにより、形態素抽出部４１０が相互に類似する形態素を整理することができるので、会話制御装置を開発する開発者は、相互に類似した各第一形態素情報から把握される意味空間に対応した第二形態素情報及び第二形態素情報に関係する回答内容を逐一作成する必要がなくなり、結果的に、記憶部に格納させるデータ量を低減させることができる。
【０１１４】
（第二変更例）
図１５に示すように、本変更例においては、割合計算部３２１と、選択部３２２とを話題検索部３２０に備えてもよい。
【０１１５】
割合計算部３２１は、形態素抽出部４１０で抽出された第一形態素情報と各第二形態素情報（話題タイトル）とを照合し、各第二形態素情報毎に、第二形態素情報に対して第一形態素情報が占める割合を計算する計算手段である。
【０１１６】
具体的に、文構造解析部４３０から話題検索命令信号が入力された割合計算部３２１は、図１５に示すように、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報と会話データベース５００に格納されている談話範囲に属する各話題タイトル（第二形態素情報）とを照合し、各話題タイトル毎に、それぞれの話題タイトルの中に、第一形態素情報が占める割合を計算する。
【０１１７】
例えば、図１６に示すように、利用者から発話された発話文を構成する第一形態素情報が（佐藤；＊；好きだ）{佐藤は好きだ}である場合は、割合計算部３２１は、「格構成」に属する各形態素（佐藤；＊；好きだ）と話題タイトルに含まれる各形態素（佐藤；＊；好きだ）とを照合し、両者は一致するので、上記話題タイトルに、「格構成」に属する各形態素（佐藤；＊；好きだ）が含まれる割合を、１００％であると計算する。割合計算部３２１は、これらの計算を話題タイトル毎に行い、計算した各割合を割合信号として選択部３２２に出力する。
【０１１８】
選択部３２２は、割合計算部３２１で各第二形態素情報毎に計算された各割合の大きさに応じて、各第二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を選択する選択手段である。
【０１１９】
具体的に、割合計算部３２１から割合信号が入力された選択部３２２は、入力された割合信号に含まれる各割合（｛「格構成」の要素／「話題タイトル」の要素｝×１００）の中から、例えば割合の高い話題タイトルを選択する（図１６参照）。割合の高い話題タイトルを選択した選択部３２２は、選択した話題タイトルを検索結果信号として回答文検索部３３０及び発話種類判定部４４０に出力する。回答文検索部３３０は、選択部３２２で選択された話題タイトルに基づいて、話題タイトルに関連付けられた回答文を取得する。
【０１２０】
これにより、割合計算部３２１が、各第二形態素情報毎に、第二形態素情報に対して第一形態素情報が占める割合を計算し、選択部３２２が、各第二形態素情報毎に計算された各割合の大きさに応じて、各第二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を選択することができるので、選択部３２２は、例えば、第一形態素情報（利用者の発話内容を構成するもの）が第二形態素情報に占める割合の大きい第二形態素情報を、複数ある第二形態素情報群の中から取得することができれば、第一形態素情報から構成される意味空間を踏襲した第二形態素情報をより的確に取得することができる。
【０１２１】
この結果、回答文検索部３３０は、選択部３２２で取得された第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報に関連付けられた回答文を取得することができるので、利用者の発話内容に対して最適な回答文を取得することができる。
【０１２２】
また、選択部３２２は、複数の話題タイトルの中から、割合計算部３２１で計算された割合の高い話題タイトルを選択することができるので、利用者の発話文に含まれる「格構成」に属する各形態素と会話データベース５００に格納されている各話題タイトルとが完全に一致しなくても、「格構成」に属する各形態素に密接する話題タイトルを取得することができる。
【０１２３】
この結果、選択部３２２が「格構成」に密接する話題タイトルを取得するので、会話制御装置１を開発する開発者は、「格構成」と完全に一致する話題タイトルを会話データベース５００に逐一格納する必要がなくなるので、会話データベース５００の容量を低減させることができる。
【０１２４】
尚、割合計算部３２１は、分類された各属性に属する第一形態素情報の各形態素と、予め記憶された各属性に属する各第二形態素情報の各形態素とを各属性毎に照合し、各第二形態素情報の中から、少なくとも一の属性に第一形態素情報の各形態素を含む第二形態素情報を検索する第一検索手段であってもよい。
【０１２５】
具体的に、話題検索命令信号が入力された割合計算部３２１は、入力された話題検索命令信号に含まれる「格構成」の各「格」（サブジェクト；オブジェクト；アクション）毎に、その「格」に属する第一形態素情報の各形態素と、「格構成」と同一の「格」からなる話題タイトルの「格」に属する各形態素とを照合し、互いの「格」を構成する形態素が同一か否かを判定する。
【０１２６】
例えば、図１７に示すように、割合計算部３２１は、「格構成」の「格」の形態素が（犬；人；噛んだ）{犬が人を噛んだ}である場合は、それらの形態素”犬”、”人”、”噛んだ”と、それらの形態素を構成する「格」と同一の「格」からなる話題タイトルの形態素”犬”、”人”、”噛んだ”とを照合し、話題タイトルを構成する各形態素”犬”、”人”、”噛んだ”のうち、各形態素に対応する「格」と同一の「格」からなる「格構成」の形態素”犬”、”人”、”噛んだ”と一致している割合を算出（１００％）する。
【０１２７】
もし、話題タイトルを構成する要素が（人；犬；噛んだ）{人が犬を噛んだ}である場合は、割合計算部３２１は、上記と同様の手順により、二つの格に属する形態素が異なるので、「格構成」を構成する形態素と「話題タイトル」との「格」毎の一致度を３３％であると算出する（図１７参照）。
【０１２８】
割合を計算した割合計算部３２１は、各割合の中から、割合の高い話題タイトルを選択し、選択した話題タイトルを検索結果信号として回答文検索部３３０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【０１２９】
これにより、割合計算部３２１が、分類された各「格構成」（主体格、対象格など）に属する第一形態素情報の各形態素と、予め記憶された話題タイトルとを各「格」毎に照合し、各話題タイトルの中から、少なくとも一の「格」に第一形態素情報の各形態素を含む第二形態素情報を検索することができるので、割合計算部３２１は、通常の語順とは異なるものから構成される発話内容、例えば”人が犬を噛む”である場合には、主体格の形態素が”人”、対象格の形態素が”犬”であることから、その各「格」と一致する第二形態素情報を検索することができ、その第二形態素情報に関連付けられている回答内容{”本当に？”又は”意味がよくわかんないよ”など}を取得することができる。
【０１３０】
即ち、割合計算部３２１は、識別が困難な発話内容、例えば”人が犬を噛む”と”犬が人を噛む”とを識別することができるので、その識別した発話内容により適した回答、前者については例えば”本当に？”、後者については例えば”大丈夫？”をすることができる。
【０１３１】
（第三変更例）
図１８に示すように、本変更例においては、上記実施形態及び上記各変更例に限定されるものではなく、会話制御装置１ａ,１ｂにある通信部８００と、通信ネットワーク１０００を介して通信部８００との間でデータの送受信をするための通信部９００と、通信部９００に接続された各会話データベース５００ｂ〜５００ｄと、サーバ２ａ〜２ｃとを備えてもよい（会話制御システム）。
【０１３２】
ここで、通信ネットワーク１０００とは、データを送受信する通信網を意味するものであり、本実施形態では、例えば、インターネットなどが挙げられる。
【０１３３】
尚、本変更例では、便宜上、会話制御装置１ａ,１ｂ、会話データベース５００ｂ〜５００ｄ、サーバ２ａ〜２ｃを限定しているが、これに限定されるものではなく、更に他の会話データベースを設けてもよい。このサーバ２ａ〜２ｃには、会話データベース５００ａ〜５００ｄに記憶されている内容と同様の内容が記憶されている。
【０１３４】
これにより、会話制御部３００は、会話制御装置１ａの内部に配置してある会話データベース５００ａのみならず、通信ネットワーク１０００を介して、他の会話制御装置１ｂ、会話データベース５００ｂ〜５００ｄ、サーバ２ａ〜２ｃをも参照することができるので、例えば、会話データベース５００ａの中から、話題検索命令信号に含まれる「格構成」に属する各形態素（第一形態素情報）と関連する談話範囲を検索することができない場合であっても、他の会話制御装置１ｂ、会話データベース５００ｂ〜５００ｄ、サーバ２ａ〜２ｃを参照することにより、上記第一形態素情報と関連する談話範囲を検索することができ、利用者の発話文により適した回答文を検索することができる。
【０１３５】
［プログラム］
上記会話制御システム及び会話制御方法で説明した内容は、パーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータにおいて、所定のプログラム言語を利用するための専用プログラムを実行することにより実現することができる。
【０１３６】
ここで、プログラム言語としては、本実施形態では、利用者が求める話題、ある事柄において利用者に対して抱く感情度、又は陳述文、肯定文、疑問文、反発文などの種類をその意味内容に応じて形態素と関連付けて階層的にデータベースに蓄積するための言語、例えば、本発明者らが開発したＤＫＭＬ（Discourse Knowledge Markup Language）、その他Ｃ言語等が挙げられる。
【０１３７】
即ち、会話制御装置１は、各会話データベース５００ａ〜５００ｄに格納されているデータ（第二形態素情報、回答文、回答種類、集合群、要素情報などの記憶情報）、その他の各部を、ＤＫＭＬ（Discourse Knowledge Markup Language）等で構築し、この構築した記憶情報等を利用するためのプログラムを実行することにより実現することができる。
【０１３８】
このような本実施形態に係るプログラムによれば、利用者の発話内容を構成する各形態素を特定し、特定した各形態素から把握される意味内容を解析して、解析した意味内容に関連付けられている予め作成された回答内容を出力することで、利用者の発話内容に対応する最適な回答内容を出力することができるという作用効果を奏する会話制御装置、会話制御システム及び会話制御方法を一般的な汎用コンピュータで容易に実現することができる。
【０１３９】
更に、上記通信部８００と通信部９００との間の通信は、通信ネットワークを介して、ＤＫＭＬ等からなるプロトコルによってデータを送受信してもよい。これにより、会話制御装置１は、例えば、会話制御装置に利用者の発話内容に適した回答内容がない場合には、通信ネットワーク１０００を通じて、ＤＫＭＬ等の約束事に従って、利用者の発話内容に適した回答内容（ＤＫＭＬなどで記述されたもの）を検索し、検索した回答内容を取得することができる。
【０１４０】
尚、プログラムは、記録媒体に記録することができる。この記録媒体は、図１９に示すように、例えば、ハードディスク１１００、フロッピーディスク１２００、コンパクトディスク１３００、ＩＣチップ１４００、カセットテープ１５００などが挙げられる。このようなプログラムを記録した記録媒体によれば、プログラムの保存、運搬、販売などを容易に行うことができる。
【０１４１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、会話制御装置が、利用者から入力された入力情報を構成する各形態素を特定し、特定した各形態素から把握される意味内容を解析して、解析した意味内容に関連付けられている予め作成された回答内容を取得することができる。この結果、会話制御装置は、利用者から入力された入力情報に対応する最適な回答内容を取得し、取得した回答内容を出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態に係る会話制御システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態における会話制御部及び文解析部の内部構造を示すブロック図である。
【図３】本実施形態における形態素抽出部で抽出する各形態素の内容をを示す図である。
【図４】本実施形態における文節解析部で抽出する各文節の内容を示す図である。
【図５】本実施形態における文構造解析部で特定する「格」の内容を示す図である。
【図６】本実施形態における発話種類判定部で特定する「発話文のタイプ」を示す図である。
【図７】本実施形態における発話種類データベースで格納する各辞書の内容を示す図である。
【図８】本実施形態における会話データベースの内部で構築される階層構造の内容を示す図である。
【図９】本実施形態における会話データベースの内部で構築される階層構造の詳細な関係を示す図である。
【図１０】本実施形態における会話データベースの内部で構築される「話題タイトル」の内容を示す図である。
【図１１】本実施形態における会話データベースの内部で構築される「話題タイトル」に関連付けられている「回答文のタイプ」の内容を示す図である。
【図１２】本実施形態における会話データベースの内部で構築される「談話範囲」に属する「話題タイトル」及び「回答文」の内容を示す図である。
【図１３】本実施形態に係る会話制御方法の手順を示すフロー図である。
【図１４】第一変更例における形態素抽出部で整理する発話内容を示す図である。
【図１５】第二変更例における話題検索部の内部構成を示す図である。
【図１６】第二変更例における割合計算部が「格構成」に属する各形態素と各「話題タイトル」とを「話題タイトル」毎に照合する様子を示す図である。
【図１７】第二変更例における割合計算部が「格構成」に属する各形態素と「話題タイトル」に属する各形態素とを「格」毎に照合する様子を示す図である。
【図１８】第三変更例における会話制御システムの概略構成を示す図である。
【図１９】本実施形態におけるプログラムを格納する記録媒体を示す図である。
【符号の説明】
１…会話制御装置、１００…入力部、２００…音声認識部、３００…会話制御部、３１０…管理部、３２０…話題検索部、３２１…割合計算部、３２２…選択部、３３０…回答文検索部、４００…文解析部、４１０…形態素抽出部、４２０…文節解析部、４３０…文構造解析部、４４０…発話種類判定部、４５０…形態素データベース、４６０…発話種類データベース、５００…会話データベース、６００…出力部、７００…音声認識辞書記憶部、８００…通信部、９００…通信部、１０００…通信ネットワーク、１１００…ハードディスク、１２００…フロッピーディスク、１３００…コンパクトディスク、１４００…ＩＣチップ、１５００…カセットテープ

Claims (22)

1. 利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段と、
   前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する少なくとも一つの形態素を第一形態素情報として抽出する形態素抽出手段と、
   一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報と、該入力情報に対する該利用者への回答内容とを予め相互に関連付けて複数記憶する回答記憶手段と、
   前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と前記各第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報の中から、該第一形態素情報を構成する前記形態素を含む前記第二形態素情報を検索する第一検索手段と、
   前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態素情報に関連付けられた前記回答内容を取得する回答取得手段とを有し、
   前記第二形態素情報を構成する各形態素は、主格からなる主体格、目的格からなる対象格などの属性毎に分類されて前記回答記憶手段に予め記憶されており、
   前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報の各形態素を前記主体格、前記対象格などの各属性に分類する分類手段を有し、
   前記第一検出手段は、前記分類手段で分類された各属性に属する前記第一形態素情報の前記各形態素と、予め記憶された前記各属性に属する前記各第二形態素情報の前記各形態素とを各属性毎に照合し、該各第二形態素情報の中から、少なくとも一の前記属性に該第一形態素情報の前記形態素を含む前記第二形態素情報を検索する
   ことを特徴とする会話制御システム。
2. 請求項１に記載の会話制御システムであって、
   前記第二形態素情報には、複数の回答内容が関連付けられ、前記各回答内容には、該各回答内容の種類を示す回答種類がそれぞれに対応付けられて前記回答記憶手段に予め記憶されており、
   前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、前記入力情報の種類を示す入力種類を特定する種類特定手段と、
   前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報に基づいて、特定された前記入力種類と該第二形態素情報に関連付けられた前記各回答種類とを照合し、該各回答種類の中から、該入力種類と一致する前記回答種類を検索する第二検索手段とを有し、
   前記回答取得手段は、前記第二検索手段で検索された前記回答種類に基づいて、該回答種類に対応付けられた前記回答内容を取得する
   ことを特徴とする会話制御システム。
3. 請求項２に記載の会話制御システムであって、
   前記入力種類又は前記回答種類は、肯定、否定又は反発などの種類からなることを特徴とする会話制御システム。
4. 請求項１に記載の会話制御システムであって、
   前記第一検索手段は、
   前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と前記各第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報毎に、前記第二形態素情報に対して該第一形態素情報が占める割合を計算する計算手段と、
   前記計算手段で前記各第二形態素情報毎に計算された前記各割合の大きさに応じて、前記各第二形態素情報の中から、一の前記第二形態素情報を選択する選択手段とを有し、
   前記回答取得手段は、前記選択手段で選択された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態素情報に関連付けられた前記回答内容を取得する
   ことを特徴とする会話制御システム。
5. 請求項１に記載の会話制御システムであって、
   複数の前記形態素の集合からなる集合群の全体を示す要素情報を、該集合群に関連付けて予め複数記憶する要素記憶手段をさらに有し、
   前記形態素抽出手段は、前記文字列から抽出した前記形態素と前記各集合群とを照合し、前記各集合群の中から、該形態素を含む前記集合群を選択し、選択した該集合群に関連付けられた前記要素情報を前記第一形態素情報として抽出することを特徴とする会話制御システム。
6. 請求項２に記載の会話制御システムであって、
   前記回答記憶手段で記憶される前記第二形態素情報、前記回答内容、前記回答種類を含む記憶情報は、前記利用者が求める話題、ある事柄において前記利用者に対して抱く感情度又は陳述文、肯定文、疑問文、反発文などの種類をその意味内容に応じて前記形態素と関連付けて階層的にデータベースに蓄積するための言語で記述されることを特徴とする会話制御システム。
7. 請求項５に記載の会話制御システムであって、
   前記要素記憶手段で記憶される前記集合群又は前記要素情報は、前記利用者が求める話題、ある事柄において前記利用者に対して抱く感情度又は陳述文、肯定文、疑問文、反発文などの種類をその意味内容に応じて前記形態素と関連付けて階層的にデータベースに蓄積するための言語で記述されることを特徴とする会話制御システム。
8. 請求項７に記載の会話制御システムであって、
   前記回答記憶手段は、通信ネットワークに接続され、
   前記第一検索手段、前記回答取得手段又は前記種類特定手段は、前記通信ネットワークを通じて、前記言語で記述された前記記憶情報を、前記回答記憶手段から取得することを特徴とする会話制御システム。
9. 請求項８に記載の会話制御システムであって、
   前記要素記憶手段は、通信ネットワークに接続され、
   前記第一検索手段又は前記形態要素抽出手段は、前記通信ネットワークを通じて、前記言語で記述された前記集合群又は前記要素情報を、前記要素記憶手段から取得することを特徴とする会話制御システム。
10. 請求項６乃至請求項９のいずれかに記載の会話制御システムであって、
    前記言語は、ＤＫＭＬからなることを特徴とする会話制御システム。
11. 利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段と、
    前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する少なくとも一つの形態素を第一形態素情報として抽出する形態素抽出手段と、
    一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報と、該入力情報に対する該利用者への回答内容とを予め相互に関連付けて複数記憶する回答記憶手段と、
    前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と前記各第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報の中から、該第一形態素情報を構成する前記形態素を含む前記第二形態素情報を検索する第一検索手段と、
    前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態素情報に関連付けられた前記回答内容を取得する回答取得手段とを有し、
    前記第一検索手段は、
    前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と前記各第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報毎に、前記第二形態素情報に対して該第一形態素情報が占める割合を計算する計算手段と、
    前記計算手段で前記各第二形態素情報毎に計算された前記各割合の大きさに応じて、前記各第二形態素情報の中から、一の前記第二形態素情報を選択する選択手段とを有し、
    前記回答取得手段は、前記選択手段で選択された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態素情報に関連付けられた前記回答内容を取得する
    ことを特徴とする会話制御システム。
12. 利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報に適した回答を出力する会話制御装置であって、
    前記利用者から入力された前記入力情報に基づいて、該入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段と、
    前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出する形態素抽出手段と、
    一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報と、該入力情報に対する該利用者への回答内容とを予め相互に関連付けて複数記憶する回答記憶手段と、
    前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と前記各第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報の中から、該第一形態素情報を構成する前記形態素を含む前記第二形態素情報を検索する第一検索手段と、
    前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態素情報に関連付けられた前記回答内容を取得する回答取得手段とを有し、
    前記第二形態素情報を構成する各形態素は、主格からなる主体格、目的格からなる対象格などの属性毎に分類されて前記回答記憶手段に予め記憶されており、
    前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報の各形態素を前記主体格、前記対象格などの各属性に分類する分類手段を有し、
    前記第一検出手段は、前記分類手段で分類された各属性に属する前記第一形態素情報の前記各形態素と、予め記憶された前記各属性に属する前記各第二形態素情報の前記各形態素とを各属性毎に照合し、該各第二形態素情報の中から、少なくとも一の前記属性に該第一形態素情報の前記各形態素を含む前記第二形態素情報を検索する
    ことを特徴とする会話制御装置。
13. 請求項１２に記載の会話制御装置であって、
    前記第二形態素情報には、複数の回答内容が関連付けられ、前記各回答内容には、該各回答内容の種類を示す回答種類がそれぞれに対応付けられて前記回答記憶手段に予め記憶されており、
    前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、前記入力情報の種類を示す入力種類を特定する種類特定手段と、
    前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報に基づいて、特定された前記入力種類と該第二形態素情報に関連付けられた前記各回答種類とを照合し、該各回答種類の中から、該入力種類と一致する前記回答種類を検索する第二検索手段とを有し、
    前記回答取得手段は、前記第二検索手段で検索された前記回答種類に基づいて、該回答種類に対応付けられた前記回答内容を取得する
    ことを特徴とする会話制御装置。
14. 請求項１３に記載の会話制御装置であって、
    前記入力種類又は前記回答種類は、肯定、否定又は反発などの種類からなることを特徴とする会話制御装置。
15. 請求項１２に記載の会話制御装置であって、
    前記第一検索手段は、
    前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と前記各第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報毎に、前記第二形態素情報に対して該第一形態素情報が占める割合を計算する計算手段と、
    前記計算手段で前記各第二形態素情報毎に計算された前記各割合の大きさに応じて、前記各第二形態素情報の中から、一の前記第二形態素情報を選択する選択手段とを有し、
    前記回答取得手段は、前記選択手段で選択された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態素情報に関連付けられた前記回答内容を取得する
    ことを特徴とする会話制御装置。
16. 請求項１２に記載の会話制御装置であって、
    複数の前記形態素の集合からなる集合群の全体を示す要素情報を、該集合群に関連付けて予め複数記憶する要素記憶手段をさらに有し、
    前記形態素抽出手段は、前記文字列から抽出した前記形態素と前記各集合群とを照合し、前記各集合群の中から、該形態素を含む前記集合群を選択し、選択した該集合群に関連付けられた前記要素情報を前記第一形態素情報として抽出することを特徴とする会話制御装置。
17. 請求項１３に記載の会話制御装置であって、
    前記回答記憶手段で記憶される前記第二形態素情報、前記回答内容、前記回答種類を含む記憶情報は、前記利用者が求める話題、ある事柄において前記利用者に対して抱く感情度、又は陳述文、肯定文、疑問文、反発文などの種類をその意味内容に応じて前記形態素と関連付けて階層的にデータベースに蓄積するための言語で記述されることを特徴とする会話制御装置。
18. 請求項１６に記載の会話制御装置であって、
    前記要素記憶手段で記憶される前記集合群又は前記要素情報は、前記利用者が求める話題、ある事柄において前記利用者に対して抱く感情度、又は陳述文、肯定文、疑問文、反発文などの種類をその意味内容に応じて前記形態素と関連付けて階層的にデータベースに蓄積するための言語で記述されることを特徴とする会話制御装置。
19. 請求項１７に記載の会話制御装置であって、
    前記第一検索手段、前記回答取得手段又は前記種類特定手段は、通信ネットワークに接続されている前記回答記憶手段から、前記言語で記述された前記記憶情報を取得することを特徴とする会話制御装置。
20. 請求項１８に記載の会話制御装置であって、
    前記第一検索手段又は前記形態要素抽出手段は、通信ネットワークに接続された前記要素記憶手段から、前記言語で記述された前記集合群又は前記要素情報を取得することを特徴とする会話制御装置。
21. 請求項１７乃至請求項２０のいずれかに記載の会話制御装置であって、
    前記言語は、ＤＫＭＬからなることを特徴とする会話制御装置。
22. 利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報に適した回答を出力する会話制御装置であって、
    前記利用者から入力された前記入力情報に基づいて、該入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段と、
    前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出する形態素抽出手段と、
    一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報と、該入力情報に対する該利用者への回答内容とを予め相互に関連付けて複数記憶する回答記憶手段と、
    前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と前記各第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報の中から、該第一形態素情報を構成する前記形態素を含む前記第二形態素情報を検索する第一検索手段と、
    前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態素情報に関連付けられた前記回答内容を取得する回答取得手段とを有し、
    前記第一検索手段は、
    前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と前記各第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報毎に、前記第二形態素情報に対して該第一形態素情報が占める割合を計算する計算手段と、
    前記計算手段で前記各第二形態素情報毎に計算された前記各割合の大きさに応じて、前記各第二形態素情報の中から、一の前記第二形態素情報を選択する選択手段とを有し、
    前記回答取得手段は、前記選択手段で選択された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態素情報に関連付けられた前記回答内容を取得する
    ことを特徴とする会話制御装置。

Images