JP4128342B2 - 対話処理装置及び対話処理方法並びにプログラム - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明はマン・マシン・インタフェースとして音声認識や文字認識を利用する対話処理装置に係り、特に入力情報に対する誤りを意味項目間の関連度や既知の誤りに基づいた信頼度補正値を用いて高精度に検出する対話処理装置及び対話処理方法並びに該対話処理をコンピュータに実行させるプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
利用者が発声した音声（以下、発話と称する）を入力とする対話処理装置では、その動作を決定するために、発話内容を解釈する音声理解処理を必要とする。
図１０は上述した音声理解処理の一例を示す図である。通常、音声理解処理は、音声認識処理と言語理解処理とを組み合わせることで実施される。例えば、入力された発話「東急イン横浜関内でそれ一泊お願いします」に音声認識処理を適用することで、単語系列「あと／九人／横浜／が／無い／で／それ／一泊／お／願い／し／ます」を得る。次に、この単語系列に言語理解処理を適用することで、予め規定された形式による意味内容の表記として、同図に示すような意味項目「人数＝９」「場所＝横浜市」「泊数＝１」「意図＝値指定」の組み合わせを得る。
【０００３】
ところで、このような音声理解処理により得られる意味項目の組み合わせ（以下、理解結果と称する）には、しばしば誤りが含まれる。図１０では「東急イン横浜関内」と発声されている区間を、誤って「あと／九人／横浜／が／無い」と認識したために、本来生成すべき意味項目「ホテル＝東急イン横浜関内」の代わりに、誤った意味項目「人数＝９」と「場所＝横浜市」とを生成している。
【０００４】
対話処理装置は、こうした誤り意味項目をそのまま受理してしまうと、適切な動作を行うことができない。かといって、理解結果が得られた全ての意味項目に対して、利用者に正誤を逐一確認した場合、本来正しい意味項目に対しても確認を行うことになるから、対話が冗長となり、利便性の悪い装置になってしまう。
【０００５】
このような不具合を解消するものとして、音声認識スコアから計算される信頼度を各意味項目に付与し、その信頼度に基づいて意味項目の確認を行う対話処理方式が、下記文献１で提案されている。
文献１："Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｎｇ ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｍｅａｓｕｒｅｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｄｕｔｃｈ ｔｒａｉｎ ｔｉｍｅｔａｂｌｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｉｎ ＡＲＩＳＥ ｐｒｏｊｅｃｔ"（Ｇ．Ｂｏｕｗｍａｎ，Ｊ．Ｓｔｕｒｍ，ａｎｄ Ｌ．Ｂｏｖｅｓ，Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ９９，ｐｐ．４９３−４９６，１９９９）．
【０００６】
図１１は上述したような従来の対話処理方式を適用した対話処理装置の構成を示すブロック図であり、音声対話によってホテルの検索や予約を行う例について示している。図において、１００は不図示の音声入力手段と接続する音声理解部で、該音声入力手段を介して利用者から入力された発話に対して音声認識・理解処理を施して意味項目の組み合わせからなる尤度付きの仮説群を生成すると共に、これらの中から尤度が最大となる仮説を理解結果として選択する。１０１は意味項目の信頼度を算出する信頼度計算部であって、音声理解部１００から入力した理解結果と尤度付きの仮説群とに基づいて理解結果に含まれる各意味項目の信頼度を算出する。１０２は対話管理部１０３と接続する対話状況記憶部で、対話管理部１０３から入力した対話状況を保持する。１０３は利用者に提示する応答を生成する対話管理部であって、音声理解部１００からの理解結果、信頼度計算部１０１からの信頼度、対話状況記憶部１０２が保持する対話状況、及びホテルデータベース１０５が保持するホテル情報とを参照して利用者に提示する応答を生成する。１０４は対話管理部１０３から入力した応答を利用者に提示する応答出力部で、例えば対話管理部１０３からの応答を文字列として不図示のディスプレイ上に表示する。１０５はホテル情報を保持するホテルデータベースであって、ホテル名、所在地、交通経路、宿泊料金や空き部屋状況をホテル情報として管理している。
【０００７】
図１２は図１１中の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図であり、この図に沿って対話処理の概要を説明する。
先ず、音声理解部１００は、入力された発話１「東急イン横浜関内でそれ一泊お願いします」に対して音声理解処理を行って、最終的に意味項目「人数＝９」「場所＝横浜市」「泊数＝１」「意図＝値指定」からなる理解結果を得る。図示の例において、理解結果として選択された意味項目のうち、「人数＝９」及び「場所＝横浜市」が誤って生成された意味項目である。また、該理解結果からは、本来生成すべき「ホテル＝東急イン横浜関内」が欠落している。
【０００８】
次に、信頼度計算部１０１が上記理解結果中の各意味項目に対して、後述する方法で信頼度を計算する。その結果、信頼度が予め設定した閾値０．５０より高い意味項目を正しい可能性が高いとして受理する。一方、信頼度が閾値より低い場合は、誤りの可能性が高いとして、利用者に確認を求める（あるいは、直ちに棄却する）。確認の結果、該意味項目が誤りであることがわかれば棄却し、逆に正しいことがわかれば受理する。
【０００９】
図１２においては、信頼度が閾値０．５０より低い意味項目は「場所＝横浜市」であるから、該意味項目の正誤を利用者に確認するため、「場所は横浜市でよろしいですか」を出力する（応答１）。これに対し利用者が「いいえ」を入力した場合（発話２）、該誤りである意味項目「場所＝横浜市」が棄却される。
しかしながら、この方法では、信頼度が閾値０．５０より高い誤り意味項目「人数＝９」に対しては何ら確認が行われないため、該誤り意味項目を保持したまま対話が進行することになる。
【００１０】
さらに、この方法では、確認対象となり得る意味項目が音声理解部１００の理解結果に含まれる意味項目に限定される。即ち、図１２では本来あるべき正しい意味項目である「ホテル＝東急イン横浜関内」が理解結果から脱落しているが、従来の対話処理装置では、この脱落を検出する手段を持たず、利用者への確認もなされない。そのため、利用者は、入力したはずの意味項目が受理されなかったことに気付かないまま対話が進行することになる。
【００１１】
次に図１１に示した対話処理装置の動作について各構成要素ごとに説明する。
先ず、音声理解部１００は、入力された発話に対して音声認識・理解処理を行うことで、意味項目の組み合わせからなる尤度付きの仮説群を生成する。以下、仮説を単に仮説と称する。さらに、仮説群の中で尤度が最大の仮説を理解結果として選択する。これら尤度付き仮説群及び理解結果は、信頼度計算部１０１に送られる。
【００１２】
図１３は図１１中の音声理解部の構成を示すブロック図である。図に示すように、音声理解部１００は、音響分析部１００ａ、音声認識部１００ｂ及び言語理解部１００ｃから構成される。先ず、利用者からの発話は、不図示の音声入力手段を介して音響分析部１００ａに入力される。音響分析部１００ａでは、入力した発話の音響分析を行って上記発話に係る入力音声の特徴ベクトルの時系列を抽出し、音声認識部１００ｂに出力する。
【００１３】
音声認識部１００ｂでは、この特徴ベクトルの時系列に対して認識処理を施すことで、尤度の高い単語系列を５種類生成する（尤度の上位５位までの単語系列を生成する）。これら５種類の単語系列は、その尤度と共に言語理解部１００ｃに送出される。ここで、単語系列の尤度とは、特徴ベクトルの時系列に対する単語系列の確率的な尤もらしさを評価したスコアであり、例えば下記文献２の第７章「連続単語モデルに基づく音声認識」に記載される認識処理によって求められる。
文献２："音声認識の基礎（下）"Ｌ．Ｒａｂｉｎｅｒ，Ｂ．Ｈ．Ｊｕａｎｇ共著，古井 監訳、ＮＴＴアドバンステクノロジ株式会社編集・発行，１９９５．
【００１４】
最後に、言語理解部１００ｃでは、入力した５種類の各単語系列に対して意味解析を行うことで意味項目の組み合わせを生成する。この結果として得られる意味項目の組み合わせを以下では仮説と称することとし、これら仮説の集まりを仮説群と称する。このあと、言語理解部１００ｃは、上記仮説群の中で尤度が最大のものを理解結果として選択し、この理解結果に加えて各仮説の尤度と共に仮説群（尤度付き仮説群）を信頼度計算部１０１や対話管理部１０３に出力する。
【００１５】
図１４は図１３中の言語理解部が使用する意味項目の生成ルールの一例を示す図である。言語理解部１００ｃによる意味解析は、例えば図１４に示すようなルールを適用して行っても良い。図示の例は、「人数」「意図」「泊数」「場所」の意味項目を生成するためのルールである。各ルールの左辺は意味項目のカテゴリ（「人数」、「意図」、「泊数」、「場所」など）を表している。右辺は「｜」で区切られた複数のパタン（意味項目のカテゴリが「人数」の場合では、「一人」など）と、値（パタン「一人」の場合で「＠」に後続する「１」など）とを定義したものである。
言語理解部１００ｃでは、これらのパタンと単語系列とを照合して合致するパタンに対応する値を用いて意味項目を生成する。例えば、単語系列「あと／九人／横浜／が／無い／・・・」に対し人数のルールを適用すると、パタン「九人」に合致することから、意味項目「人数＝９」が生成される。
【００１６】
音声理解部１００による音声処理の例は、前述した図１２に見ることができる。発話に対して音声認識処理を行うことで、尤度の大きさが１位から５位までの５種類の単語系列が生成される。さらに、言語理解処理を施すことで、各単語系列より意味項目の組み合わせ仮説が生成される。これら仮説の中で、尤度が最大（０．３８）の意味項目の組み合わせである（人数＝９、場所＝横浜市、泊数＝１、意図＝値設定）を理解結果として出力する。
【００１７】
信頼度計算部１０１は、音声理解部１００から理解結果及び尤度付き仮説群を入力すると、これらに基づいて各意味項目の信頼度を計算する。これら信頼度は、後述する対話管理部１０３に送出される。
ここで、前述の図１２を用いて信頼度の計算方法について説明する。
先ず、信頼度計算部１０１は、入力した尤度付き仮説群に対して尤度の正規化を行う。具体的には、第ｉ位の単語系列の仮説に対して認識時に付与された尤度をＬｉとして、下記式（１）から正規化後の尤度（事後確率）Ｐｉを算出する。式（１）中のＺは、Ｎ個の仮説に対してＰｉの総和が１となるように導入した正規化係数であり、下記式（２）から求められる。また、αは予め定めた重み係数（定数）であり、Ｎは仮説数を表している。ここで、仮説数Ｎは５である。図１２に示した各仮説の尤度は、この正規化処理後に得られる尤度Ｐｉである。なお、下記式（２）におけるΣ＿｛ｊ＝１，２，・・・，Ｎ｝は、ｊ＝１，２，・・・，Ｎまでのｅｘｐ（α・Ｌｊ）の各値の総和を示している。
【００１８】
Ｐｉ≡ｅｘｐ（α・Ｌｉ）／Ｚ（ｉ＝１，・・・，Ｎ） ・・・（１）
【００１９】
Ｚ≡Σ＿｛ｊ＝１，２，・・・，Ｎ｝ｅｘｐ（α・Ｌｊ） ・・・（２）
【００２０】
信頼度計算部１０１は、尤度付き仮説群に対する尤度の正規化処理が完了すると、下記式（３）を用いて理解結果に含まれる各意味項目ｖの信頼度Ｒ（ｖ）を求める。ここで、式（３）中のＶｉは、第ｉ位の仮説となる意味項目の組み合わせを表している。即ち、意味項目ｖの信頼度Ｒ（ｖ）は、意味項目ｖを含む仮説の尤度和により与えられる。例えば、図１２で意味項目「場所＝横浜市」の信頼度は、該意味項目を含む第１位の仮説と第４位の仮説との尤度和により、０．３８＋０．０９≒０．４６と求めたものである。
【００２１】
Ｒ（ｖ）＝Σ＿｛ｉｓ．ｔ．Ｖｉ∋ｖ｝Ｐｉ ・・・（３）
【００２２】
ここで、対話状況記憶部１０２及びホテルデータベース１０５について説明する。
対話状況記憶部１０２は、後述する対話管理部１０３より書き込まれた対話状況を保持する。図１５は図１１中の対話状況記憶部が保持する対話状況の一例を示す図であり、同図を用いて該対話状況の保持方法を説明する。
図１５における枠付きのボックスは、変数（スロット）であって対話管理部１０３により書き込まれた値を保持する。このうち上段の９スロットは、理解結果として得られた意味項目が書き込まれる。例えば、「場所」スロットは、対話中に利用者から「横浜市」が指定されたことを示している。空のスロットは、これに対応する値が利用者から入力されていないことを示している。スロット名に＊印が付いているものは必須スロットであり、ホテルを予約するためには該スロットの値が必須であることを表している。
【００２３】
一方、最下段のスロット「予約状況」は意味項目とは対応していない。該スロットは、対話開始時点から空になっているが、ホテルの予約が行われると、値「完了」が書き込まれる。「予約状況」スロットは、対話管理部１０３による対話の終了判定に用いられる。
【００２４】
ホテルデータベース１０５は、後述する対話管理部１０３が検索するホテル情報を保持する。図１６は図１１中のホテルデータベースが保持するホテル情報の一例を示す図である。図示の例では、ホテル情報として、ホテルの名称、所在地（住所）、交通経路（最寄駅）、宿泊料金（料金）及び空室状況がホテルごとに登録されている。
【００２５】
次に、対話管理部１０３の動作について説明する。
対話管理部１０３は、音声理解部１００から受け取る理解結果と、信頼度計算部１０１から受け取る信頼度と、対話状況記憶部１０２が保持する対話状況と、ホテルデータベース１０５が保持するホテル情報とを参照して、利用者に出力する応答を生成する。
図１７は図１１中の対話管理部の動作を示すフロー図であり、同図を用いて該対話管理部１０３の動作について詳細に説明する。
先ず、対話管理部１０３は、音声理解部１００から発話１に対する理解結果（意味項目の組み合わせ）を受け取る（ステップＳＴ１００）。続いて、対話管理部１０３は、信頼度計算部１０１からステップＳＴ１００で入力した理解結果の各意味項目に関する信頼度を受け取る（ステップＳＴ１０１）。
【００２６】
ステップＳＴ１０２において、対話管理部１０３は、ステップＳＴ１００で受け取った理解結果の意味項目に基づいて対話状況記憶部１０２の内容を更新する。具体的には、図１５に示した対話状況記憶部１０２が保持する対話状況の各スロットに、「意図」以外の意味項目を書き込む。
【００２７】
次に、ステップＳＴ１０１で受け取った理解結果の各意味項目に関する信頼度に対して、対話管理部１０３は、予め設定しておいた閾値０．５０による信頼度の閾値判定を行う（ステップＳＴ１０３）。これによって低信頼度の意味項目を検出する。このとき、理解結果の各意味項目に関する信頼度の中に閾値に達しない低信頼度の意味項目がない場合、対話管理部１０３は、ステップＳＴ１０４の処理に移行する。一方、低信頼度の意味項目がある場合は、ステップＳＴ１０６の処理に移行する。
【００２８】
ステップＳＴ１０４において、対話管理部１０３は、下記のようにして発話１に対する応答を生成し、応答出力部１０４に送出する。
図１８は対話管理部による応答生成処理の一例を示すフロー図であり、同図を用いて該ステップＳＴ１０４における動作を詳細に説明する。
先ず、対話管理部１０３は、理解結果中の意味項目「意図」による分岐を行う（ステップＳＴ１１０）。このとき、「意図＝予約要求」であればステップＳＴ１１２の処理に移行し、「意図＝値指定」であればステップＳＴ１１１の処理に移行し、「意図＝検索要求」であればステップＳＴ１１５の処理に移行する。
【００２９】
ステップＳＴ１１１において、対話管理部１０３は、対話状況の必須スロットの内容を調べる。このとき、予約に必要な全ての必須スロットが充足されている場合はステップＳＴ１１３に処理を移す。全ての必須スロットが充足されていない場合は、ステップＳＴ１１５の処理に移行する。
【００３０】
また、ステップＳＴ１１２においても、対話管理部１０３は、対話状況の必須スロットの内容を調べる。このとき、予約に必要な全ての必須スロットが充足されている場合はステップＳＴ１１３に処理を移す。全ての必須スロットが充足されていない場合は、ステップＳＴ１１７の処理に移行する。
【００３１】
ステップＳＴ１１３では、対話管理部１０３が対話状況の必須スロットの値とホテルデータベース１０５のホテル情報とを比較して実際に予約可能であるか否かを調べる。
このとき、空室が見つかり予約可能であると、対話管理部１０３は、利用者に予約要求が受理されたことを通知する「ご予約承りました」という応答を生成して応答出力部１０４に送出する（ステップＳＴ１１８）。
【００３２】
一方、空室がない場合、対話管理部１０３は、利用者に予約要求が受理されなかったことを通知する「あいにく全室ふさがっております」という応答を生成して応答出力部１０４に送出する（ステップＳＴ１１９）。
【００３３】
また、対話状況の必須スロットが充足されていない場合、対話管理部１０３は利用者に必須スロットの充足を求める応答文を生成して応答出力部１０４に送出する（ステップＳＴ１１７）。例えば、必須スロット「部屋タイプ」が未充足であった場合は、「部屋タイプはどうしますか」という応答を生成する。
【００３４】
ステップＳＴ１１８にて、利用者に予約要求が受理されたことを通知すると、対話管理部１０３は、対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」を書き込む（ステップＳＴ１２２）。
【００３５】
ステップＳＴ１１５において、対話管理部１０３は、対話状況のスロットに充足されている値を条件としてホテルデータベース１０５のホテル情報を検索し、該条件に合致するホテルを探す。このとき、上記条件に合致するホテルが１件以上見つからない、即ち、条件に合致するホテルがないと、対話管理部１０３は、「条件に合うホテルは見つかりませんでした」という応答を生成して応答出力部１０４に送出する（ステップＳＴ１２０）。
【００３６】
一方、上記条件に合致するホテルが１件以上見つかると、対話管理部１０３は、利用者に検索結果を示す応答を生成して応答出力部１０４に送出する（ステップＳＴ１２１）。例えば、条件に合致するホテルが横浜ベイシェラトンの１件であった場合、「１件見つかりました。ホテル名は横浜ベイシェラトンです。」という応答を生成する。
以上の処理が図１７におけるステップＳＴ１０４に相当する。
【００３７】
ここで、図１７に戻って対話管理部１０３の動作についての説明を続ける。
ステップＳＴ１０４にて応答出力部１０４に応答が送出されると、対話管理部１０３は、対話状況記憶部１０２の内容に基づいて対話の終了判定を行う（ステップＳＴ１０５）。このとき、対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれていれば、対話管理部１０３は対話を終了する。対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれていない場合は、ステップＳＴ１００に戻って対話を継続する。
【００３８】
一方、ステップＳＴ１０３で低信頼度の意味項目が検出されると、対話管理部１０３は、この意味項目に関する正誤を利用者に確認するための応答を生成して応答出力部１０４に送出する（ステップＳＴ１０６）。例えば、図１２に示すように、低信頼度の意味項目として「場所＝横浜市」が検出されると、対話管理部１０３は、応答として「場所は横浜市でよろしいですか」を生成する。
【００３９】
続いて、上述した意味項目に関する正誤確認に対する返答として、対話管理部１０３は、利用者から音声理解部１００を介して新たに入力された発話２に対する理解結果を受け取る（ステップＳＴ１０７）。
【００４０】
このあと、発話２に対する理解結果に基づいて、対話管理部１０３は、ステップＳＴ１０６で確認を行った意味項目の誤り判定を行う（ステップＳＴ１０８）。例えば、ステップＳＴ１０７において、発話２が「いいえ」であって、その理解結果として「意図＝否定」が得られた場合、対話管理部１０３は、ステップＳＴ１０６で確認を行った意味項目「場所＝横浜市」を誤り意味項目として確定する。
このように、誤り意味項目が確定されると、対話管理部１０３は、確定した誤り意味項目を対話状況記憶部１０２内の対話状況スロットから削除する（ステップＳＴ１０９）。
一方、誤り意味項目として確定されない場合、対話管理部１０３は、ステップＳＴ１０４の処理に移行して、上述した処理を行う。
【００４１】
応答出力部１０４は、対話管理部１０３から受け取る応答を、例えば不図示のディスプレイなどに文字列として表示して、利用者に提示する。
【００４２】
【発明が解決しようとする課題】
従来の対話処理装置は以上のように構成されているので、信頼度に関する単純な閾値判定によって利用者に意味項目の正誤確認を行うか否かを決定することから、誤り意味項目の検出精度が悪いという課題があった。
【００４３】
また、このような閾値判定では、誤り検出率を上げようとして閾値を高く設定すると、正しい意味項目に対しても頻繁に確認を行うことになって、対話処理装置の利便性が損なわれてしまう。逆に、閾値を低く設定すると、確認漏れにより誤り意味項目をそのまま受理してしまうケースが生じ、対話処理装置に誤動作を生じていた。
【００４４】
さらに、従来の対話処理装置における誤り意味項目の検出及びその確認は、誤り意味項目の棄却のみを目的とするものであることから、理解結果に意味項目の脱落誤りが生じても、その誤りを検出及び確認することができないという課題があった。この場合、入力したはずの意味項目が受理されなかったことに利用者が気付かないまま対話が進行してしまう。これによって、対話処理装置は利用者の期待に反した動作を行うことになり、利用者にとって利便性が悪い装置になってしまう。
【００４５】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、意味項目間の関連度や既知の誤りに基づいた信頼度補正値を用いることで、入力情報の理解誤りによる影響を低減し、利用者が確実且つ快適にタスクを達成することができる対話処理装置及び対話処理方法並びに該対話処理をコンピュータに実行させるプログラムを得ることを目的とする。
【００４６】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る対話処理装置は、入力した発話に対して音声理解処理を施すことにより、上記発話の意味内容を表す意味項目の組み合わせからなる仮説を生成するとともに、上記仮説の尤もらしさを示す尤度が最大となる仮説を理解結果仮説として選択する仮説生成手段と、上記理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を算出する信頼度計算手段と、上記理解結果仮説の意味項目に対して、上記仮説生成手段により生成された仮説において意味項目同士が共起する割合である関連度を算出する関連度計算手段と、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するとともに、この意味項目との関連度を所定の規定値と比較して関連度が高いと判定された上記理解結果仮説内の他の意味項目についても正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却する対話管理手段とを備えるものである。
【００４７】
この発明に係る対話処理装置は、対話管理手段が、理解結果仮説において信頼度が規定値以下の第１の意味項目が存在すると、上記第１の意味項目を正誤の確認対象として選択するとともに、上記理解結果仮説において上記第１の意味項目との関連度が規定値以上である第２の意味項目が存在すると、上記第２の意味項目を正誤の確認対象に追加した利用者への応答情報を生成し、この応答情報に対する返答で上記正誤の確認対象とした意味項目の誤りが確定した場合、この意味項目を棄却するものである。
【００４８】
この発明に係る対話処理装置は、正誤の確認で誤りが確定した意味項目以外の理解結果仮説における他の意味項目に対して、仮説生成手段により生成された仮説から上記誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説間での尤度和を補正信頼度として算出する補正信頼度計算手段を備え、対話管理手段が、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度と所定の規定値を比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報と生成するとともに、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目以外の上記理解結果仮説における他の意味項目の補正信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却するものである。
【００４９】
この発明に係る対話処理装置は、仮説生成手段により生成された仮説から、正誤の確認で誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説のうち尤度が最大となる仮説を新たな理解結果仮説として選択する補正仮説生成手段と、正誤の確認で誤りが確定した意味項目以外の理解結果仮説における他の意味項目に対して、仮説生成手段により生成された仮説から上記誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説間での尤度和を補正信頼度として算出する補正信頼度計算手段とを備え、対話管理手段が、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するとともに、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説から上記補正仮説生成手段よって選択された新たな理解結果仮説の意味項目の補正信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が高いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却するものである。
【００５０】
この発明に係る対話処理装置は、対話管理手段に信頼度の規定値を予め設定しておき、理解結果仮説内に信頼度が規定値以下である意味項目が存在すると、該意味項目を認識の正誤についての確認対象として選択した応答情報を生成するものである。
【００５１】
この発明に係る対話処理方法は、応答情報を利用者へ提示する応答出力部を備えた上記対話処理装置の対話処理方法において、仮説生成手段が、入力した発話に対して音声理解処理を施すことにより、上記発話の意味内容を表す意味項目の組み合わせからなる仮説を生成するとともに、上記仮説の尤もらしさを示す尤度が最大となる仮説を理解結果仮説として選択する仮説生成ステップと、信頼度計算手段が、上記理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を算出する信頼度計算ステップと、関連度計算手段が、上記理解結果仮説の意味項目に対して、上記仮説生成ステップで生成された仮説において意味項目同士が共起する割合である関連度を算出する関連度計算ステップと、対話処理手段が、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度と所定の規定値との比較結果から信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するとともに、この意味項目との関連度と所定の規定値との比較結果から関連度が高いと判定された上記理解結果仮説内の他の意味項目についても正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成する対話管理ステップと、上記応答出力部が、該対話管理ステップにて生成された応答情報を提示する応答提示ステップとを備えるものである。
【００５２】
この発明に係る対話処理方法は、対話管理ステップにて、対対話処理手段が、理解結果仮説において信頼度が規定値以下の第１の意味項目が存在すると、上記第１の意味項目を正誤の確認対象として選択するとともに、上記理解結果仮説において上記第１の意味項目との関連度が規定値以上である第２の意味項目が存在すると、上記第２の意味項目を正誤の確認対象に追加した利用者への応答情報を生成し、この応答情報に対する返答で上記正誤の確認対象とした意味項目の誤りが確定した場合、この意味項目を棄却するものである。
【００５３】
この発明に係る対話処理方法は、対話処理装置が、補正信頼度計算手段を有し、上記補正信頼度計算手段が、正誤の確認で誤りが確定した意味項目以外の上記理解結果仮説における他の意味項目に対して、仮説生成ステップで生成された仮説から上記誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説間での尤度和を補正信頼度として算出する補正信頼度計算ステップを備え、対話管理ステップにおいて、対話処理手段が、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度と所定の規定値を比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報と生成するとともに、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目以外の上記理解結果仮説における他の意味項目の補正信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却するものである。
【００５４】
この発明に係る対話処理方法は、対話処理装置が、補正仮説生成手段及び補正信頼度計算手段を有し、上記補正仮説生成手段が、仮説生成ステップで生成された仮説から正誤の確認で誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説のうち、尤度が最大となる仮説を新たな理解結果仮説として選択する補正仮説生成ステップと、上記補正信頼度計算手段が、正誤の確認で誤りが確定した意味項目以外の理解結果仮説における他の意味項目に対して、上記仮説生成ステップで生成された仮説から上記誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説間での尤度和を補正信頼度として算出する補正信頼度計算ステップとを備え、対話管理ステップにおいて、対話処理手段が、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度と所定の規定値との比較結果から信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記補正仮説生成ステップで選択された新たな理解結果仮説の意味項目の補正信頼度と所定の規定値との比較結果から信頼度が高いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するとともに、正誤の確認で誤りが確定した意味項目を含む理解結果仮説において上記補正仮説生成ステップで選択された新たな理解結果仮説に含まれない意味項目がある場合、この意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するものである。
【００５５】
この発明に係る対話処理方法は、対話管理ステップにて、対話処理手段が、理解結果仮説内に信頼度が予め設定した規定値以下である意味項目が存在すると、該意味項目を認識の正誤についての確認対象として選択した応答情報を生成するものである。
【００５６】
この発明に係るプログラムは、入力した発話に対して音声理解処理を施すことにより、上記発話の意味内容を表す意味項目の組み合わせからなる仮説を生成するとともに、上記仮説の尤もらしさを示す尤度が最大となる仮説を理解結果仮説として選択する仮説生成手段、上記理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を算出する信頼度計算手段、上記理解結果仮説の意味項目に対して、上記仮説生成手段により生成された仮説において意味項目同士が共起する割合である関連度を算出する関連度計算手段、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するとともに、この意味項目との関連度を所定の規定値と比較して関連度が高いと判定された上記理解結果仮説内の他の意味項目についても正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却する対話管理手段としてコンピュータを機能させるものである。
【００５７】
この発明に係るプログラムは、コンピュータを、正誤の確認で誤りが確定した意味項目以外の理解結果仮説における他の意味項目に対して、仮説生成手段により生成された仮説から上記誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説間での尤度和を補正信頼度として算出する補正信頼度計算手段、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度と所定の規定値を比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報と生成するとともに、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目以外の上記理解結果仮説における他の意味項目の補正信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却する対話管理手段として機能させるものである。
【００５８】
この発明に係るプログラムは、コンピュータを、仮説生成手段により生成された仮説から、正誤の確認で誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説のうち尤度が最大となる仮説を新たな理解結果仮説として選択する補正仮説生成手段、正誤の確認で誤りが確定した意味項目以外の理解結果仮説における他の意味項目に対して、上記仮説生成手段により生成された仮説から上記誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説間での尤度和を補正信頼度として算出する補正信頼度計算手段、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するとともに、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説から上記補正仮説生成種谷よって選択された新たな理解結果仮説の意味項目の補正信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が高いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却する対話管理手段として機能させるものである。
【００５９】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明するものである。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による対話処理装置の構成を示すブロック図であり、対話処理によってホテルの検索や予約を行う例について示している。図において、１は不図示の音声入力手段と接続する音声理解部（仮説生成手段）で、該音声入力手段を介して利用者から入力された発話に対して音声認識・理解処理を施して意味項目の組み合わせからなる尤度付きの仮説群（複数の仮説）を生成すると共に、これらの中から尤度が最大となる仮説を理解結果（理解結果仮説）として選択する。２は意味項目の信頼度を算出する信頼度計算部（信頼度計算手段）であって、音声理解部１から入力した理解結果と尤度付きの仮説群とに基づいて理解結果に含まれる各意味項目の信頼度を算出する。３は意味項目の関連度を算出する関連度計算部（関連度計算手段）で、音声理解部１から理解結果を入力して、該理解結果内の意味項目に関する関連度を算出する。４は利用者に提示する応答を生成する対話管理部（対話管理手段）であって、音声理解部１からの理解結果、信頼度計算部２からの信頼度、関連度計算部３からの関連度、対話状況記憶部５が保持する対話状況、及びホテルデータベース６が保持するホテル情報とを参照して利用者に提示する応答を生成する。
【００６０】
５は対話管理部４と接続する対話状況記憶部で、対話管理部４から入力した対話状況を保持する。６はホテル情報を保持するホテルデータベースであって、ホテル名、所在地、交通経路、宿泊料金や空き部屋状況をホテル情報として管理している。７は対話管理部４から入力した応答を利用者に提示する応答出力部で、例えば対話管理部４からの応答を文字列として不図示のディスプレイ上に表示する。ここで、音声理解部１、信頼度計算部２、関連度計算部３、対話管理部４、及び応答出力部７の一部の機能は、コンピュータ装置のプロセッサ（ＣＰＵ）に実行させるプログラムによって実現することができる。また、対話状況記憶部５やホテルデータベース６は、上記プロセッサによって適宜データの読み出し・書き込みが可能なコンピュータ装置が具備する記憶装置によって実現することができる。
【００６１】
次に動作について説明する。
図２は図１中の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図であり、この図に沿って対話処理の概要を説明する。
先ず、音声理解部１は、入力された発話１「東急イン横浜関内でそれ一泊お願いします」に対して音声理解処理を行って、意味項目「人数＝９」「場所＝横浜市」「泊数＝１」「意図＝値指定」からなる理解結果を得る。図示の例において、理解結果として選択された意味項目のうち、「人数＝９」及び「場所＝横浜市」が誤って生成された意味項目である（仮説生成ステップ）。
【００６２】
次に、信頼度計算部２が、上記理解結果中の各意味項目に対して上記従来の技術で示した方法で信頼度を計算し、対話管理部４に出力する（信頼度計算ステップ）。その結果、対話管理部４は、信頼度が予め設定された閾値（規定値）０．５０より低い意味項目「場所＝横浜市」に関して、認識の誤りがある可能性が高いと判断し、これらを正誤の確認対象として抽出する（対話管理ステップ）。
【００６３】
さらに、関連度計算部３は、上記信頼度の低い意味項目「場所＝横浜市」と、その他の意味項目との間の関連度を計算し、対話管理部４に出力する（関連度計算ステップ）。このとき、対話管理部４は、関連度が予め設定した閾値（規定値）０．３０より高い意味項目「人数＝９」に関して、認識の誤りがある可能性が高いと判断し、これを正誤の確認対象として抽出する（対話管理ステップ）。
【００６４】
こうして、対話管理部４は、抽出した意味項目の正誤を利用者に確認するための「場所は横浜市、人数は９人でよろしいですか」という応答情報を生成し、応答出力部７に出力する（応答１）。応答出力部７では、例えば不図示のディスプレイなどに文字列として上記応答情報を表示して、利用者に提示する（応答提示ステップ）。これに対して、利用者が「いいえ」を入力した場合（発話２）、該意味項目「場所＝横浜市」と「人数＝９」を棄却する。
【００６５】
次に図１に示した対話処理装置の動作について各構成要素ごとに説明する。
先ず、音声理解部１は、入力された発話に対して音声認識・理解処理を行うことで、意味項目の組み合わせからなる尤度付きの仮説群を生成する（仮説生成ステップ）。このとき、従来と同様にして、音声理解部１は仮説群の中で尤度が最大の仮説を理解結果として選択する。これら尤度付き仮説群及び理解結果は、信頼度計算部２、関連度計算部３及び対話管理部４に送られる。
【００６６】
信頼度計算部２では、音声理解部１から理解結果及び尤度付き仮説群を入力すると、これらに基づいて各意味項目の信頼度を計算する（信頼度計算ステップ）。具体的には、上記従来の技術と同様に動作する。即ち、信頼度計算部２は、入力した尤度付き仮説群に対して尤度の正規化を行い、第ｉ位の単語系列の仮説に対して認識時に付与された尤度をＬｉとして、上記式（１）から正規化後の尤度（事後確率）Ｐｉを算出する。
次に、信頼度計算部２は、尤度付き仮説群に対する尤度の正規化処理が完了すると、上記式（３）を用いて理解結果に含まれる各意味項目ｖの信頼度Ｒ（ｖ）を求める。このようにして求められた信頼度は、対話管理部４に送出される。
【００６７】
関連度計算部３では、音声理解部１から入力した尤度付き仮説群に基づいて意味項目間の関連度を計算する（関連度計算ステップ）。ここで、関連度とは、或る２つの意味項目が仮説群中でどの程度偏って共起するかを表す尺度である。この関連度としては、例えば下記式（４）に示すような、意味項目ｖａの意味項目ｖｂに対する相互情報量を用いることができる。式中、＾ｖａや＾ｖｂは、ｖａやｖｂが生起しないことを示している。また、式中、全ての確率Ｐは、上記式（１）により正規化を行った仮説の尤度Ｐｉ（ｉ＝１，・・・，Ｎ、Ｎは仮説数）に基づいて求める。さらに、Ｐ（ｖｂ）、Ｐ（ｖｂ，ｖａ）、Ｐ（ｖｂ｜ｖａ）は、それぞれ下記式（５）、式（６）、式（７）により求める。
【００６８】
Ｉ（ｖｂ；ｖａ）＝−Ｐ（ｖｂ）ｌｏｇＰ（ｖｂ）−Ｐ（＾ｖｂ）ｌｏｇＰ（＾ｖｂ）＋Ｐ（ｖｂ，ｖａ）ｌｏｇＰ（ｖｂ｜ｖａ）＋Ｐ（＾ｖｂ，ｖａ）ｌｏｇＰ（＾ｖｂ｜ｖａ）＋Ｐ（ｖｂ，＾ｖａ）ｌｏｇＰ（ｖｂ｜＾ｖａ）＋Ｐ（＾ｖｂ，＾ｖａ）ｌｏｇＰ（＾ｖｂ｜＾ｖａ） ・・・（４）
【００６９】
Ｐ（ｖｂ）＝Σ＿｛ｉｓ．ｔ．Ｖｉ∋ｖｂ｝Ｐｉ ・・・（５）
【００７０】
Ｐ（ｖｂ，ｖａ）＝Σ＿｛ｉｓ．ｔ．Ｖｉ⊇｛ｖｂ，ｖａ｝｝Ｐｉ・・・（６）
【００７１】
Ｐ（ｖｂ｜ｖａ）＝Ｐ（ｖｂ，ｖａ）／Ｐ（ｖａ） ・・・（７）
【００７２】
図２では、信頼度が閾値０．５０より低い意味項目「場所＝横浜市」と、理解結果におけるその他の意味項目との関連度を示している。関連度計算部２によって、上述の方法で関連度を計算すると、それぞれ「人数＝９」で０．３６３、「泊数＝１」で０．００５、「意図＝値指定」０．０００と求まる。これらのうち、関連度が大きい意味項目「人数＝９」は、出現する仮説がほぼ「場所＝横浜市」と一致していることを意味する。従って「人数＝９」の正誤は、「場所＝横浜市」の正誤と強い相関を持つ。
このようにして求められた信頼度が閾値０．５０より低い意味項目「場所＝横浜市」と、理解結果におけるその他の意味項目との関連度は、対話管理部４に送出される。
【００７３】
対話管理部４では、音声理解部１から受け取る理解結果と、信頼度計算部２から受け取る信頼度と、関連度計算部３から受け取る関連度と、対話状況記憶部５が保持する対話状況と、ホテルデータベース６が保持するホテルの情報とを参照して、利用者に出力する応答を生成する（対話管理ステップ）。
図３は図１中の対話管理部による動作を示すフロー図であり、同図を用いて該対話管理部の動作について詳細に説明する。
先ず、対話管理部４は、音声理解部１から発話１に対する理解結果（意味項目の組み合わせ）を受け取る（ステップＳＴ１）。続いて、対話管理部４は、信頼度計算部２からステップＳＴ１で入力した理解結果の各意味項目に関する信頼度を受け取る（ステップＳＴ２）。
ステップＳＴ３において、対話管理部４は、ステップＳＴ１で受け取った理解結果の意味項目に基づいて対話状況記憶部５の内容を更新する。具体的には、図１５に示すような対話状況記憶部５が保持する対話状況の各スロットに、「意図」以外の意味項目を書き込む。
【００７４】
次に、ステップＳＴ２で受け取った理解結果の各意味項目に関する信頼度に対して、対話管理部４は、予め設定しておいた閾値０．５０による信頼度の閾値判定を行う（ステップＳＴ４）。これによって低信頼度の意味項目を検出する。このとき、理解結果の各意味項目に関する信頼度の中に閾値に達しない低信頼度の意味項目がない場合、対話管理部４は、ステップＳＴ５の処理に移行する。一方、低信頼度の意味項目がある場合は、ステップＳＴ７の処理に移行する。
ステップＳＴ５において、対話管理部４は、下記のようにして発話１に対する応答を生成し、応答出力部７に送出する。
【００７５】
応答出力部７に応答が送出されると、対話管理部４は、対話状況記憶部５の内容に基づいて対話の終了判定を行う（ステップＳＴ６）。このとき、対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれていれば、対話管理部４は対話を終了する。対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれていない場合は、ステップＳＴ１に戻って対話を継続する。
【００７６】
一方、ステップＳＴ４で低信頼度の意味項目が検出されると、関連度計算部３は、音声理解部１から入力した尤度付き仮説群に基づいて、上記低信頼度の意味項目と理解結果内の他の意味項目との間における関連度を計算し、対話管理部４に送出する（ステップＳＴ７）。
【００７７】
対話管理部４では、ステップＳＴ４で検出した低信頼度の意味項目と、ステップＳＴ１で得られた理解結果に含まれるその他の意味項目との関連度に関し、予め定めた閾値０．３０による閾値判定を行い、高関連度の意味項目を検出する。
このあと、対話管理部４は、ステップＳＴ４で検出した低信頼度の意味項目、及びステップＳＴ７で検出した高関連度の意味項目に関し、その正誤を利用者に確認するための応答を生成し、応答出力部７に送出する（ステップＳＴ８）。例えば、図２に示すように、低信頼度の意味項目として「場所＝横浜市」が検出され、高関連度の意味項目として「人数＝９」が検出されている場合、対話管理部４は「場所は横浜市、人数は九人でよろしいですか」という応答を生成する。
【００７８】
続いて、上述した意味項目に関する正誤確認に対する返答として、対話管理部４は、利用者から音声理解部１を介して新たに入力された発話２に対する理解結果を受け取る（ステップＳＴ９）。
【００７９】
このあと、発話２に対する理解結果に基づいて、対話管理部４は、ステップＳＴ８で確認を行った意味項目の誤り判定を行う（ステップＳＴ１０）。例えば、ステップＳＴ９において、発話２「いいえ」より理解結果「意図＝否定」が得られた場合、対話管理部４は、ステップＳＴ８で確認を行った意味項目「場所＝横浜市」及び「人数＝９」を誤り意味項目として確定する。このように、誤り意味項目が確定されると、対話管理部４は、確定した誤り意味項目を対話状況記憶部５内の対話状況スロットから削除する（ステップＳＴ１１）。
一方、誤り意味項目として確定されない場合、対話管理部４は、ステップＳＴ５の処理に移行して、上述した処理を行う。
【００８０】
応答出力部７は、対話管理部４から受け取る応答を、例えば不図示のディスプレイなどに文字列として表示して、利用者に提示する（応答提示ステップ）。
【００８１】
以上のように、この実施の形態１によれば、信頼度が低い意味項目に加え、該意味項目に関連度の高い意味項目（即ち、信頼度の低い意味項目が出現する仮説に生起がほぼ限定される意味項目）を検出し、正誤を利用者に確認するので、該信頼度の低い意味項目が誤りである場合、これに対して高い関連度を示す意味項目はその生起確率が極めて小さくなることから同様に誤りである可能性が高い。これにより、信頼度に対する閾値判定では検出できない誤り意味項目を、高精度に検出することが可能であり、誤り意味項目の確認漏れに起因する対話処理装置の誤動作の問題を解決することができる。
【００８２】
実施の形態２．
図４はこの発明の実施の形態２による対話処理装置の構成を示すブロック図であり、対話処理によってホテルの検索や予約を行う例について示している。図において、４ａは利用者に提示する応答を生成する対話管理部（対話管理手段）であって、音声理解部１からの理解結果、信頼度計算部２からの信頼度、補正信頼度計算部８からの補正信頼度、対話状況記憶部５が保持する対話状況、及びホテルデータベース６が保持するホテル情報とを参照して利用者に提示する応答を生成する。８は意味項目の補正信頼度を算出する補正信頼度計算部（補正信頼度計算手段）であって、対話管理部４ａから入力した誤りが確定した意味項目と尤度付きの仮説群とに基づいて理解結果に含まれる各意味項目の信頼度を補正する。ここで、対話管理部４ａ、及び補正信頼度計算部８の機能は、コンピュータ装置のプロセッサ（ＣＰＵ）に実行させるプログラムによって実現することができる。なお、図１と同一構成要素には同一符号を付して重複する説明を省略する。
【００８３】
次に動作について説明する。
図５は図４中の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図であり、この図に沿って対話処理の概要を説明する。
先ず、音声理解部１は、入力された発話１「東急イン横浜関内でそれ一泊お願いします」に対して音声理解処理を行って、意味項目「人数＝９」「場所＝横浜市」「泊数＝１」「意図＝値指定」からなる理解結果を得る。図示の例において、理解結果として選択された意味項目のうち、「人数＝９」及び「場所＝横浜市」が誤って生成された意味項目である（仮説生成ステップ）。
【００８４】
次に、信頼度計算部２が上記理解結果中の各意味項目に対して上記従来の技術で示した方法で信頼度を計算し、対話管理部４ａに出力する（信頼度計算ステップ）。その結果、対話管理部４ａは、信頼度が予め設定された閾値（規定値）０．５０より低い意味項目「場所＝横浜市」に関して、認識の誤りがある可能性が高いと判断し、これらを正誤の確認対象として抽出する（対話管理ステップ）。
【００８５】
対話管理部４ａは、抽出した意味項目の正誤を利用者に確認するための「場所は横浜市でよろしいですか」という応答情報を生成し、応答出力部７に出力する（応答１）。応答出力部７では、例えば不図示のディスプレイなどに文字列として上記応答情報を表示して、利用者に提示する（応答提示ステップ）。これに対して、利用者が「いいえ」を入力したため（発話２）、該意味項目「場所＝横浜市」を誤りとして確定し、棄却する。
【００８６】
然る後、該意味項目「場所＝横浜市」が誤りであることに基づいて、補正信頼度計算部８は、その他の意味項目「人数＝９」「泊数＝１」の補正信頼度を計算する（補正信頼度計算ステップ）。該補正信頼度が予め設定した閾値０．３０より低い意味項目「人数＝９」は、誤りである可能性が高い。そこで、対話管理部４ａは、該意味項目の正誤を利用者に確認するための「人数は九人でよろしいですか」という応答情報を生成し、応答出力部７に出力する（応答２）。応答出力部７では、例えば不図示のディスプレイなどに文字列として上記応答情報を表示して、利用者に提示する（応答提示ステップ）。これに対して、利用者が「いいえ」を入力したため（発話３）、該意味項目「人数＝９」を誤りと確定し、棄却する。
【００８７】
次に図４に示した対話処理装置の動作について各構成要素ごとに説明する。
なお、図４において、図１と同一符号を付した構成要素は、同一乃至これに相当する処理を行うため説明を省略する。以下、図４中の対話管理部４ａ及び補正信頼度計算部８の動作について説明する。
先ず、補正信頼度計算部８は、対話管理部４ａから受け取る誤り意味項目のリスト及び尤度付き仮説群に基づいて、理解結果の意味項目の補正信頼度を計算する（補正信頼度計算ステップ）。
ここで、図５を用いて該補正信頼度計算部８の動作について詳細に説明する。
対話管理部４ａから受け取る誤り意味項目のリストとは、既に利用者に確認を行った結果から、誤りであることが確定している意味項目のリストである。例えば、誤り意味項目のリストとして、「場所＝横浜市」の１要素からなるリストを受け取ったとする。このとき、図５に示す５個の仮説のうち、１位と４位の仮説は該誤り意味項目「場所＝横浜市」を含むことから、誤った仮説であることが確定する。
【００８８】
そこで、補正信頼度計算部８は、上記仮説群から該誤った仮説を取り除くとともに、残った仮説群だけで尤度和が１となるように、下記式（７）で尤度を正規化する。式中、Ｌｉは第ｉ位の単語系列仮説に対して認識時に付与された尤度である。Ｚ'は５個の仮説に対してＰ’ｉの総和が１となるように導入した正規化係数であり、下記式（９）により与える。また、α'は予め定めた重み係数（定数）である。Ｎは仮説数であり、図示の例では５である。
【００８９】
Ｐ'ｉ≡ｅｘｐ（α'・Ｌｉ）／Ｚ'（ｉ＝１，・・・，ＮかつＶｉが誤り意味項目を含まない） ・・・（８）
【００９０】
Ｚ'≡Σ＿｛ｊ＝１，２，・・・，ＮかつＶｊが誤り意味項目を含まない｝ｅｘｐ（α'・Ｌｊ） ・・・（９）
【００９１】
補正信頼度計算部８は、該尤度を正規化した仮説群を用いて補正信頼度を計算する。或る意味項目ｖの補正信頼度Ｒ'（ｖ）は、該意味項目を含み、誤り意味項目を含まない仮説の尤度和により下記式（１０）で与える。
【００９２】
Ｒ'（ｖ）＝Σ＿｛ｉｓ．ｔ．Ｖｉ∋ｖかつＶｉが誤り意味項目を含まない｝Ｐ'ｉ ・・・（１０）
【００９３】
図５では、「場所＝横浜市」が誤り意味項目であることに基づいて、その他の意味項目「人数＝９」「泊数＝１」「意図＝値指定」の補正信頼度を計算した例であり、それぞれ０．２６，０．８９，１．００と求まる。このように、既知の誤り「場所＝横浜市」を含む仮説を除くことで、発話中の「東急イン横浜関内」の区間を誤認識した仮説が減少する。このとき、該誤認識に起因するその他の誤り意味項目「人数＝９」も、これを支持する仮説を失うことになるから、信頼度が下がる。
【００９４】
対話管理部４ａでは、音声理解部１から受け取る理解結果及び尤度付き仮説群と、信頼度計算部２から受け取る信頼度と、補正信頼度計算部８から受け取る補正信頼度と、前記対話状況記憶部５が保持する対話状況と、ホテルデータベース６が保持するホテルの情報とを参照して、利用者に出力する応答を生成する。
図６は図４中の対話管理部による動作を示すフロー図であり、同図を用いて該対話管理部の動作について詳細に説明する。
先ず、対話管理部４ａは、音声理解部１から発話１に対する理解結果（意味項目の組み合わせ）と、尤度付き仮説群とを受け取る（ステップＳＴ１ａ）。続いて、対話管理部４ａは、信頼度計算部２からステップＳＴ１ａで入力した理解結果の各意味項目に関する信頼度を受け取る（ステップＳＴ２ａ）。
【００９５】
ステップＳＴ３ａにおいて、対話管理部４ａは、ステップＳＴ１ａで受け取った理解結果の意味項目に基づいて対話状況記憶部５の内容を更新する。具体的には、図１５に示すような対話状況記憶部５が保持する対話状況の各スロットに、「意図」以外の意味項目を書き込む。
【００９６】
次に、ステップＳＴ２ａで受け取った理解結果の各意味項目に関する信頼度に対して、対話管理部４ａは、予め設定しておいた閾値０．５０による信頼度の閾値判定を行う（ステップＳＴ４ａ）。これによって低信頼度の意味項目を検出する。このとき、理解結果の各意味項目に関する信頼度の中に閾値に達しない低信頼度の意味項目がない場合、対話管理部４ａは、ステップＳＴ５ａの処理に移行する。一方、低信頼度の意味項目がある場合は、ステップＳＴ７ａの処理に移行する。
ステップＳＴ５ａにおいて、対話管理部４ａは、下記のようにして発話１に対する応答を生成し、応答出力部７に送出する。
【００９７】
応答出力部７に応答が送出されると、対話管理部４ａは、対話状況記憶部５の内容に基づいて対話の終了判定を行う（ステップＳＴ６ａ）。このとき、対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれていれば、対話管理部４ａは対話を終了する。対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれていない場合は、ステップＳＴ１ａに戻って対話を継続する。
【００９８】
対話管理部４ａは、ステップＳＴ４ａで検出した低信頼度の意味項目に関し、その正誤を利用者に確認するための応答を生成し、応答出力部７に送出する（ステップＳＴ７ａ）。例えば、図５に示すように、低信頼度の意味項目として「場所＝横浜市」が検出されている場合、対話管理部４ａは「場所は横浜市でよろしいですか」という応答を生成する。
【００９９】
続いて、上述した意味項目に関する正誤確認に対する返答として、対話管理部４ａは、利用者から音声理解部１を介して新たに入力された発話２に対する理解結果を受け取る（ステップＳＴ８ａ）。
【０１００】
このあと、発話２に対する理解結果に基づいて、対話管理部４ａは、ステップＳＴ７ａで確認を行った意味項目の誤り判定を行う（ステップＳＴ９ａ）。例えば、ステップＳＴ８ａにおいて、発話２「いいえ」より理解結果「意図＝否定」が得られた場合、対話管理部４ａは、ステップＳＴ８ａで確認を行った意味項目「場所＝横浜市」を誤り意味項目として確定する。このように、誤り意味項目が確定されると、対話管理部４ａは、確定した誤り意味項目を対話状況記憶部５内の対話状況スロットから削除する（ステップＳＴ１０ａ）。
一方、誤り意味項目として確定されない場合、対話管理部４ａは、ステップＳＴ５ａの処理に移行して、上述した処理を行う。
【０１０１】
このあと、対話管理部４ａは、ステップＳＴ９ａで確定した誤り意味項目とステップＳＴ１ａで得られた尤度付き仮説群とを補正信頼度計算部８に送出する。その結果、対話管理部４ａは、意味項目の補正信頼度を得ることとなる（ステップＳＴ１１ａ）。
【０１０２】
意味項目の補正信頼度を受けると、対話管理部４ａは、ステップＳＴ１１ａで得られた意味項目の補正信頼度に対し、予め設定した閾値０．３０による閾値判定を行って（ステップＳＴ１２ａ）、ステップＳＴ１ａで得られた理解結果に含まれる閾値より低い補正信頼度の意味項目を検出する。ただし、誤り意味項目は検出対象に含まない。
このとき、閾値より低い補正信頼度の意味項目がないと、対話管理部４ａはステップＳＴ５ａの処理に移行し、閾値より低い補正信頼度の意味項目があると、ステップＳＴ１３ａの処理に移行する。
【０１０３】
ステップＳＴ１３ａにおいて、対話管理部４ａは、ステップＳＴ４ａで検出した閾値より低い補正信頼度の意味項目に関して、その正誤を利用者に確認するための応答内容を生成し、応答出力部７に送出する。例えば、図５に示すように、閾値より低い補正信頼度の意味項目として「人数＝９」が検出された場合、対話管理部４ａは、「人数は９人でよろしいですか」という応答情報を生成する。
【０１０４】
続いて、上述した意味項目に関する正誤確認に対する返答として、対話管理部４ａは、利用者から音声理解部１を介して新たに入力された発話３に対する理解結果を受け取る（ステップＳＴ１４ａ）。
【０１０５】
ステップＳＴ１５ａでは、ステップＳＴ１４ａで得られた理解結果に基づいて、ステップＳＴ１４ａで確認した意味項目の誤り判定を行う。例えば、ステップＳＴ１６ａにおいて、発話３「いいえ」より理解結果「意図＝否定」が得られた場合、ステップＳＴ１３ａで確認を行った意味項目「人数＝９」を誤り意味項目として確定する。このように、誤り意味項目が確定された場合は、ステップＳＴ１６ａに処理を移す。検出されない場合は、ステップＳＴ５ａに処理を移す。
このあと、発話３に対する理解結果に基づいて、対話管理部４ａは、ステップＳＴ１４ａで確認を行った意味項目の誤り判定を行う（ステップＳＴ１５ａ）。例えば、ステップＳＴ１４ａにおいて、発話３「いいえ」より理解結果「意図＝否定」が得られた場合、対話管理部４ａは、ステップＳＴ１３ａで確認を行った意味項目「人数＝９」を誤り意味項目として確定する。このように、誤り意味項目が確定されると、対話管理部４ａは、確定した誤り意味項目を対話状況記憶部５内の対話状況スロットから削除する（ステップＳＴ１６ａ）。
一方、誤り意味項目として確定されない場合、対話管理部４ａは、ステップＳＴ５ａの処理に移行して、上述した処理を行う。
【０１０６】
以上のように、この実施の形態２によれば、信頼度が低い意味項目の正誤を利用者に確認した結果、該意味項目が誤りであることが確定すると、さらに再検証処理として、その他の意味項目の信頼度を補正するので、信頼度に対する閾値判定では検出できない誤り意味項目を、高精度に検出することが可能であり、誤り意味項目の確認漏れに起因する対話処理装置の誤動作の問題を解決することができる。
【０１０７】
実施の形態３．
図７はこの発明の実施の形態３による対話処理装置の構成を示すブロック図であり、対話処理によってホテルの検索や予約を行う例について示している。図において、４ｂは利用者に提示する応答を生成する対話管理部（対話管理手段）であって、音声理解部１からの理解結果、信頼度計算部２からの信頼度、補正信頼度計算部８からの補正信頼度、補正音声理解部９からの補正理解結果、対話状況記憶部５が保持する対話状況、及びホテルデータベース６が保持するホテル情報とを参照して利用者に提示する応答を生成する。９は音声理解部１の理解結果から補正理解結果を求める補正音声理解部（補正仮説生成手段）であって、対話管理部４ｂから入力した誤りが確定した意味項目と尤度付きの仮説群とに基づいて理解結果を補正する。ここで、対話管理部４ｂ、及び補正音声理解部９の機能は、コンピュータ装置のプロセッサ（ＣＰＵ）に実行させるプログラムによって実現することができる。なお、図１及び図４と同一構成要素には同一符号を付して重複する説明を省略する。
【０１０８】
次に動作について説明する。
図８は図７中の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図であり、この図に沿って対話処理の概要を説明する。
先ず、音声理解部１は、入力された発話１「東急イン横浜関内でそれ一泊お願いします」に対して音声理解処理を行って、意味項目「人数＝９」「場所＝横浜市」「泊数＝１」「意図＝値指定」からなる理解結果を得る。図示の例において、理解結果として選択された意味項目のうち、「人数＝９」及び「場所＝横浜市」が誤って生成された意味項目である（仮説生成ステップ）。また、該理解結果からは、本来生成すべき「ホテル＝東急イン横浜関内」が欠落している。
【０１０９】
次に、信頼度計算部２が上記理解結果中の各意味項目に対して上記従来の技術で示した方法で信頼度を計算し、対話管理部４ｂに出力する（信頼度計算ステップ）。その結果、対話管理部４ｂは、信頼度が予め設定された閾値（規定値）０．５０より低い意味項目「場所＝横浜市」に関して、認識の誤りがある可能性が高いと判断し、これらを正誤の確認対象として抽出する（対話管理ステップ）。
【０１１０】
対話管理部４ｂは、抽出した意味項目の正誤を利用者に確認するための「場所は横浜市でよろしいですか」という応答情報を生成し、応答出力部７に出力する（応答１）。応答出力部７では、例えば不図示のディスプレイなどに文字列として上記応答情報を表示して、利用者に提示する（応答提示ステップ）。これに対して、利用者が「いいえ」を入力したため（発話２）、該意味項目「場所＝横浜市」を誤りとして確定し、棄却する。
【０１１１】
然る後、該意味項目「場所＝横浜市」が誤りであることに基づいて、補正音声理解部９は、誤り意味項目「場所＝横浜市」を含む仮説を削除した発話１に関する仮説群から、補正理解結果を求める（補正仮説生成ステップ）。この結果、当初の理解結果に含まれていた意味項目「人数＝９」が消失し、新たな意味項目「ホテル＝東急イン横浜関内」を含む理解結果が得られる。
【０１１２】
さらに、補正信頼度計算部８は、該補正理解結果中の意味項目に対して補正信頼度を求める（補正信頼度計算ステップ）。この結果、該意味項目「ホテル＝東急イン横浜関内」の補正信頼度として、０．７３が得られる。該補正信頼度が閾値０．６０より高い場合、正しい意味項目である可能性が高い。同時に、消失した意味項目「人数＝９」は、誤りであった可能性が高い。そこで、対話管理部４ｂは、該意味項目の正誤を利用者に確認するために「人数は九人ではなく、ホテルは東急イン横浜関内でよろしいですか」という応答情報を生成し、応答出力部７に送出する（応答２）。応答出力部７では、例えば不図示のディスプレイなどに文字列として上記応答情報を表示して、利用者に提示する（応答提示ステップ）。これに対して、利用者が「はい」を入力したため（発話３）、「人数＝９」を誤りと確定して棄却すると共に、「ホテル＝東急イン横浜関内」を正解と確定して受理する。
【０１１３】
次に図７に示した対話処理装置の動作について各構成要素ごとに説明する。
なお、図７において、図１及び図４と同一符号を付した構成要素は、同一乃至これに相当する処理を行うため説明を省略する。以下、図７中の対話管理部４ｂ及び補正音声理解部９の動作について説明する。
先ず、補正音声理解部９は、対話管理部４ｂから受け取る誤り意味項目のリストと、尤度付き仮説群とに基づいて補正理解結果を生成する（補正仮説生成ステップ）。
ここで、図８を用いて該補正音声理解部９の動作について詳細に説明する。
対話管理部４ｂから受け取る誤り意味項目のリストとは、既に利用者に確認を行った結果から、誤りであることが確定している意味項目のリストである。例えば、該リストとして、誤り意味項目「場所＝横浜市」の１要素からなるリストを受け取ったとする。このとき、図８に示す仮説群のうち、１位と４位の仮説は該誤り意味項目を含むことから、誤った仮説であることが確定する。そこで、上記仮説群から誤った仮説を取り除くとともに、残った仮説群だけで尤度和が１となるように、上記式（８）による尤度の正規化を行う。
【０１１４】
この結果、補正音声理解部９は、尤度が最大の意味項目の組み合わせ「ホテル＝東急イン横浜関内、泊数＝１、意図＝値指定」を補正理解結果として選択する。このように、既知の誤り「場所＝横浜市」を含む仮説を除くことで、初めの理解結果に含まれていた意味項目「人数＝９」が消失し、脱落誤りを起こしていた意味項目「ホテル＝東急イン横浜関内」が新たに得られる。
【０１１５】
対話管理部４ｂでは、音声理解部１から受け取る理解結果及び尤度付き仮説群と、信頼度計算部２から受け取る信頼度と、補正音声理解部９から受け取る補正理解結果と、補正信頼度計算部８から受け取る補正信頼度と、対話状況記憶部５が保持する対話状況と、ホテルデータベース６が保持するホテル情報とを参照して、利用者に出力する応答を生成する。
図９は図７中の対話管理部による動作を示すフロー図であり、同図を用いて該対話管理部の動作について詳細に説明する。
先ず、対話管理部４ｂは、音声理解部１から発話１に対する理解結果（意味項目の組み合わせ）と、尤度付き仮説群とを受け取る（ステップＳＴ１ｂ）。続いて、対話管理部４ｂは、信頼度計算部２からステップＳＴ１ｂで入力した理解結果の各意味項目に関する信頼度を受け取る（ステップＳＴ２ｂ）。
【０１１６】
ステップＳＴ３ｂにおいて、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１ｂで受け取った理解結果の意味項目に基づいて対話状況記憶部５の内容を更新する。具体的には、図１５に示すような対話状況記憶部５が保持する対話状況の各スロットに、「意図」以外の意味項目を書き込む。
【０１１７】
次に、ステップＳＴ２ｂで受け取った理解結果の各意味項目に関する信頼度に対して、対話管理部４ｂは、予め設定しておいた閾値０．５０による信頼度の閾値判定を行う（ステップＳＴ４ｂ）。これによって低信頼度の意味項目を検出する。このとき、理解結果の各意味項目に関する信頼度の中に閾値に達しない低信頼度の意味項目がない場合、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ５ｂの処理に移行する。一方、低信頼度の意味項目がある場合は、ステップＳＴ７ｂの処理に移行する。
ステップＳＴ５ｂにおいて、対話管理部４ｂは、下記のようにして発話１に対する応答を生成し、応答出力部７に送出する。
【０１１８】
応答出力部７に応答が送出されると、対話管理部４ｂは、対話状況記憶部５の内容に基づいて対話の終了判定を行う（ステップＳＴ６ｂ）。このとき、対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれていれば、対話管理部４ｂは対話を終了する。対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれていない場合は、ステップＳＴ１ｂに戻って対話を継続する。
【０１１９】
対話管理部４ｂは、ステップＳＴ４ｂで検出した低信頼度の意味項目に関し、その正誤を利用者に確認するための応答を生成し、応答出力部７に送出する（ステップＳＴ７ｂ）。例えば、図８に示すように、低信頼度の意味項目として「場所＝横浜市」が検出されている場合、対話管理部４ｂは「場所は横浜市でよろしいですか」という応答を生成する。
【０１２０】
続いて、上述した意味項目に関する正誤確認に対する返答として、対話管理部４ｂは、利用者から音声理解部１を介して新たに入力された発話２に対する理解結果を受け取る（ステップＳＴ８ｂ）。
【０１２１】
このあと、発話２に対する理解結果に基づいて、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ７ｂで確認を行った意味項目の誤り判定を行う（ステップＳＴ９ｂ）。例えば、ステップＳＴ８ｂにおいて、発話２「いいえ」より理解結果「意図＝否定」が得られた場合、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ８ｂで確認を行った意味項目「場所＝横浜市」を誤り意味項目として確定する。このように、誤り意味項目が確定されると、対話管理部４ｂは、確定した誤り意味項目を対話状況記憶部５内の対話状況スロットから削除する（ステップＳＴ１０ｂ）。
一方、誤り意味項目として確定されない場合、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ５ｂの処理に移行して、上述した処理を行う。
【０１２２】
対話管理部４ｂは、ステップＳＴ９ｂで確定した誤り意味項目とステップＳＴ１ｂで受け取った尤度付き仮説群とを補正音声理解部９に送出する。この結果、対話管理部４ｂは発話１に対する補正理解結果（意味項目の組み合わせ）を得る（ステップＳＴ１１ｂ）。
【０１２３】
ステップＳＴ１２ｂにおいて、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ９ｂで確定した誤り意味項目と、ステップＳＴ１ｂで受け取った尤度付き仮説群とを補正信頼度計算部８に送出する。補正信頼度計算部８は、補正理解結果の各意味項目の補正信頼度を算出すると、これを対話管理部４ｂに返信する。
【０１２４】
このあと、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１２ｂで得られた意味項目の補正信頼度に対して、予め設定した閾値０．６０による閾値判定を行う（ステップＳＴ１３ｂ）。ここで、対話管理部４ｂは、補正理解結果から閾値より高い補正信頼度を有する新規意味項目を検出する。この新規意味項目とは、ステップＳＴ１ｂの理解結果には存在しなかった補正理解結果中の意味項目である。併せて、対話管理部４ｂは、消失した意味項目を検出する。この消失した意味項目とは、ステップＳＴ１ｂの理解結果に存在する補正理解結果に存在しない意味項目である。ただし、消失した意味項目には、誤りが確定している意味項目を含まないものとする。このようにして、閾値より高い補正信頼度の新規意味項目が検出されると、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１４ｂの処理に移行し、閾値より高い補正信頼度の新規意味項目が検出されないと、ステップＳＴ５ｂの処理に移行する。
【０１２５】
ステップＳＴ１４ｂにおいて、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１３ｂで検出した閾値より高い補正信頼度の新規意味項目と消失した意味項目とに関して、その正誤を利用者に確認するための応答情報を生成し、応答出力部７に送出する。図８の例では「ホテル＝東急イン横浜関内」と「人数＝９」との正誤を確認するため、対話管理部４ｂは、応答「人数は九人ではなく、ホテルは東急イン横浜関内でよろしいですか」という応答情報を生成する。
【０１２６】
続いて、上述した意味項目に関する正誤確認に対する返答として、対話管理部４ｂは、利用者から音声理解部１を介して新たに入力された発話３に対する理解結果を受け取る（ステップＳＴ１５ｂ）。
【０１２７】
このあと、ステップＳＴ１５ｂで得られた理解結果に基づいて、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１４ｂで確認した意味項目の正誤判定を行う（ステップＳＴ１６ｂ）。例えば、ステップＳＴ１５ｂにおいて、発話３「はい」より理解結果「意図＝肯定」が得られた場合、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１４ｂで確認を行った意味項目「ホテル＝東急イン横浜関内」を正しい新規意味項目として確定するとともに、「人数＝９」を誤り意味項目として確定する。このように、正誤が確定すると、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１７ｂの処理に移行し、確定しない場合は、ステップＳＴ５ｂの処理に移行する。
【０１２８】
ステップＳＴ１７ｂにおいて、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１６ｂで確定した正しい新規意味項目を、対話状況記憶部５のスロットに書き込む。また、誤りが確定した意味項目を対話状況記憶部５のスロットから削除する。
【０１２９】
以上のように、この実施の形態３によれば、信頼度が低い意味項目の正誤を利用者に確認した結果、該意味項目が誤りであることが分かると、さらに再理解処理として該誤り意味項目を含まない補正理解結果を求めると共に、その信頼度を計算して、補正理解結果中に新たな意味項目が高い信頼度で見つかった場合、その正誤を利用者に確認するので、従来の信頼度に基づく確認と棄却では対処できなかった意味項目の脱落誤りを救済することができる。これにより、入力情報の欠落に起因する対話処理装置の誤動作の問題を解決することができる。
【０１３０】
なお、上記実施の形態１から３において、音声を入力する代わりに、手書きの文字列や印刷された文字列を入力とし、音声認識手段の代わりに、文字認識手段を用いても良い。
【０１３１】
また、上記実施の形態１から３において、単語系列から意味項目の組み合わせを一意に生成する言語理解部を用いる代わりに、単語系列から意味項目の組み合わせを確率的に複数生成する言語理解部を用いても良い。
【０１３２】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、入力情報の内容を意味項目ごとに認識した仮説を、該入力情報に関する尤度に応じて複数生成するとともに、これらのうち所定の尤度を有する仮説を理解結果仮説として選択し、理解結果仮説の各意味項目に対して該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を算出し、加えて、理解結果仮説の意味項目に対して仮説において意味項目同士が共起する割合である関連度を算出して、理解結果仮説の意味項目の信頼度と該意味項目についての関連度とに基づいて該理解結果仮説に関する利用者への応答情報を生成するので、信頼度に対する閾値判定では検出できない誤り意味項目を高精度に検出することができるという効果がある。また、誤り意味項目の確認漏れに起因する対話処理装置の誤動作の問題を解決することができるという効果がある。
【０１３３】
この発明によれば、理解結果仮説内に信頼度が予め設定した規定値以下である意味項目が存在すると、該意味項目を認識の正誤についての確認対象として選択するとともに、該意味項目との関連度が予め設定した規定値以上である意味項目が理解結果仮説内に存在すると、該意味項目も認識の正誤についての確認対象に追加した応答情報を生成するので、信頼度に対する閾値判定では検出できない誤り意味項目を高精度に検出することができるという効果がある。
【０１３４】
この発明によれば、入力情報の内容を意味項目ごとに認識した仮説を、該入力情報に関する尤度に応じて複数生成するとともに、これらのうち所定の尤度を有する仮説を理解結果仮説として選択し、理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を算出し、加えて、複数の仮説から認識に誤りがある意味項目を含む仮説を削除し、これら仮説に基づいて理解結果仮説の各意味項目に対する信頼度を算出して、理解結果仮説の意味項目の補正信頼度に基づいて該理解結果仮説に関する利用者への応答情報を生成するので、信頼度に対する閾値判定では検出できない誤り意味項目を高精度に検出することができるという効果がある。また、誤り意味項目の確認漏れに起因する対話処理装置の誤動作の問題を解決することができるという効果がある。
【０１３５】
この発明によれば、入力情報の内容を意味項目ごとに認識した仮説を、該入力情報に関する尤度に応じて複数生成するとともに、これらのうち所定の尤度を有する仮説を理解結果仮説として選択し、理解結果仮説の各意味項目に対して該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を算出し、認識に誤りがある意味項目を含む仮説を削除した複数の仮説から、所定の尤度を有する仮説を新たな理解結果仮説として選択して、複数の仮説から認識に誤りがある意味項目を含む仮説を削除し、これら仮説に基づいて新たな理解結果仮説の各意味項目に対する信頼度を算出して、新たな理解結果仮説の各意味項目の信頼度に基づいて該理解結果仮説に関する利用者への応答情報を生成するので、信頼度に対する閾値判定では検出できない誤り意味項目を高精度に検出することができるとともに、意味項目の脱落誤りを救済することができるという効果がある。これにより、入力情報の欠落に起因する対話処理装置の誤動作の問題を解決することができるという効果がある。
【０１３６】
この発明によれば、理解結果仮説内に信頼度が予め設定した規定値以下である意味項目が存在すると、該意味項目を認識の正誤についての確認対象として選択した応答情報を生成するので、信頼度に対する閾値判定では検出できない誤り意味項目を、高精度に検出することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１による対話処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 図１中の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図である。
【図３】 図１中の対話管理部による動作を示すフロー図である。
【図４】 この発明の実施の形態２による対話処理装置の構成を示すブロック図である。
【図５】 図４中の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図である。
【図６】 図４中の対話管理部による動作を示すフロー図である。
【図７】 この発明の実施の形態３による対話処理装置の構成を示すブロック図である。
【図８】 図７中の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図である。
【図９】 図７中の対話管理部による動作を示すフロー図である。
【図１０】 音声理解処理の一例を示す図である。
【図１１】 従来の対話処理方式を適用した対話処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】 図１１中の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図である。
【図１３】 図１１中の音声理解部の構成を示すブロック図である。
【図１４】 図１３中の言語理解部が使用する意味項目の生成ルールの一例を示す図である。
【図１５】 図１１中の対話状況記憶部が保持する対話状況の一例を示す図である。
【図１６】 図１１中のホテルデータベースが保持するホテル情報の一例を示す図である。
【図１７】 図１１中の対話管理部の動作を示すフロー図である。
【図１８】 対話管理部による応答生成処理の一例を示すフロー図である。
【符号の説明】
１ 音声理解部（仮説生成手段）、２ 信頼度計算部（信頼度計算手段）、３関連度計算部（関連度計算手段）、４，４ａ，４ｂ 対話管理部（対話管理手段）、５ 対話状況記憶部、６ ホテルデータベース、７ 応答出力部、８ 補正信頼度計算部（補正信頼度計算手段）、９ 補正音声理解部（補正仮説生成手段）、１００ 音声理解部、１００ａ 音響分析部、１００ｂ 音声認識部、１００ｃ 言語理解部、１０１ 信頼度計算部、１０２ 対話状況記憶部、１０３対話管理部、１０４ 応答出力部、１０５ ホテルデータベース。
【発明の属する技術分野】
この発明はマン・マシン・インタフェースとして音声認識や文字認識を利用する対話処理装置に係り、特に入力情報に対する誤りを意味項目間の関連度や既知の誤りに基づいた信頼度補正値を用いて高精度に検出する対話処理装置及び対話処理方法並びに該対話処理をコンピュータに実行させるプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
利用者が発声した音声（以下、発話と称する）を入力とする対話処理装置では、その動作を決定するために、発話内容を解釈する音声理解処理を必要とする。
図１０は上述した音声理解処理の一例を示す図である。通常、音声理解処理は、音声認識処理と言語理解処理とを組み合わせることで実施される。例えば、入力された発話「東急イン横浜関内でそれ一泊お願いします」に音声認識処理を適用することで、単語系列「あと／九人／横浜／が／無い／で／それ／一泊／お／願い／し／ます」を得る。次に、この単語系列に言語理解処理を適用することで、予め規定された形式による意味内容の表記として、同図に示すような意味項目「人数＝９」「場所＝横浜市」「泊数＝１」「意図＝値指定」の組み合わせを得る。
【０００３】
ところで、このような音声理解処理により得られる意味項目の組み合わせ（以下、理解結果と称する）には、しばしば誤りが含まれる。図１０では「東急イン横浜関内」と発声されている区間を、誤って「あと／九人／横浜／が／無い」と認識したために、本来生成すべき意味項目「ホテル＝東急イン横浜関内」の代わりに、誤った意味項目「人数＝９」と「場所＝横浜市」とを生成している。
【０００４】
対話処理装置は、こうした誤り意味項目をそのまま受理してしまうと、適切な動作を行うことができない。かといって、理解結果が得られた全ての意味項目に対して、利用者に正誤を逐一確認した場合、本来正しい意味項目に対しても確認を行うことになるから、対話が冗長となり、利便性の悪い装置になってしまう。
【０００５】
このような不具合を解消するものとして、音声認識スコアから計算される信頼度を各意味項目に付与し、その信頼度に基づいて意味項目の確認を行う対話処理方式が、下記文献１で提案されている。
文献１："Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｎｇ ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｍｅａｓｕｒｅｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｄｕｔｃｈ ｔｒａｉｎ ｔｉｍｅｔａｂｌｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｉｎ ＡＲＩＳＥ ｐｒｏｊｅｃｔ"（Ｇ．Ｂｏｕｗｍａｎ，Ｊ．Ｓｔｕｒｍ，ａｎｄ Ｌ．Ｂｏｖｅｓ，Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ９９，ｐｐ．４９３−４９６，１９９９）．
【０００６】
図１１は上述したような従来の対話処理方式を適用した対話処理装置の構成を示すブロック図であり、音声対話によってホテルの検索や予約を行う例について示している。図において、１００は不図示の音声入力手段と接続する音声理解部で、該音声入力手段を介して利用者から入力された発話に対して音声認識・理解処理を施して意味項目の組み合わせからなる尤度付きの仮説群を生成すると共に、これらの中から尤度が最大となる仮説を理解結果として選択する。１０１は意味項目の信頼度を算出する信頼度計算部であって、音声理解部１００から入力した理解結果と尤度付きの仮説群とに基づいて理解結果に含まれる各意味項目の信頼度を算出する。１０２は対話管理部１０３と接続する対話状況記憶部で、対話管理部１０３から入力した対話状況を保持する。１０３は利用者に提示する応答を生成する対話管理部であって、音声理解部１００からの理解結果、信頼度計算部１０１からの信頼度、対話状況記憶部１０２が保持する対話状況、及びホテルデータベース１０５が保持するホテル情報とを参照して利用者に提示する応答を生成する。１０４は対話管理部１０３から入力した応答を利用者に提示する応答出力部で、例えば対話管理部１０３からの応答を文字列として不図示のディスプレイ上に表示する。１０５はホテル情報を保持するホテルデータベースであって、ホテル名、所在地、交通経路、宿泊料金や空き部屋状況をホテル情報として管理している。
【０００７】
図１２は図１１中の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図であり、この図に沿って対話処理の概要を説明する。
先ず、音声理解部１００は、入力された発話１「東急イン横浜関内でそれ一泊お願いします」に対して音声理解処理を行って、最終的に意味項目「人数＝９」「場所＝横浜市」「泊数＝１」「意図＝値指定」からなる理解結果を得る。図示の例において、理解結果として選択された意味項目のうち、「人数＝９」及び「場所＝横浜市」が誤って生成された意味項目である。また、該理解結果からは、本来生成すべき「ホテル＝東急イン横浜関内」が欠落している。
【０００８】
次に、信頼度計算部１０１が上記理解結果中の各意味項目に対して、後述する方法で信頼度を計算する。その結果、信頼度が予め設定した閾値０．５０より高い意味項目を正しい可能性が高いとして受理する。一方、信頼度が閾値より低い場合は、誤りの可能性が高いとして、利用者に確認を求める（あるいは、直ちに棄却する）。確認の結果、該意味項目が誤りであることがわかれば棄却し、逆に正しいことがわかれば受理する。
【０００９】
図１２においては、信頼度が閾値０．５０より低い意味項目は「場所＝横浜市」であるから、該意味項目の正誤を利用者に確認するため、「場所は横浜市でよろしいですか」を出力する（応答１）。これに対し利用者が「いいえ」を入力した場合（発話２）、該誤りである意味項目「場所＝横浜市」が棄却される。
しかしながら、この方法では、信頼度が閾値０．５０より高い誤り意味項目「人数＝９」に対しては何ら確認が行われないため、該誤り意味項目を保持したまま対話が進行することになる。
【００１０】
さらに、この方法では、確認対象となり得る意味項目が音声理解部１００の理解結果に含まれる意味項目に限定される。即ち、図１２では本来あるべき正しい意味項目である「ホテル＝東急イン横浜関内」が理解結果から脱落しているが、従来の対話処理装置では、この脱落を検出する手段を持たず、利用者への確認もなされない。そのため、利用者は、入力したはずの意味項目が受理されなかったことに気付かないまま対話が進行することになる。
【００１１】
次に図１１に示した対話処理装置の動作について各構成要素ごとに説明する。
先ず、音声理解部１００は、入力された発話に対して音声認識・理解処理を行うことで、意味項目の組み合わせからなる尤度付きの仮説群を生成する。以下、仮説を単に仮説と称する。さらに、仮説群の中で尤度が最大の仮説を理解結果として選択する。これら尤度付き仮説群及び理解結果は、信頼度計算部１０１に送られる。
【００１２】
図１３は図１１中の音声理解部の構成を示すブロック図である。図に示すように、音声理解部１００は、音響分析部１００ａ、音声認識部１００ｂ及び言語理解部１００ｃから構成される。先ず、利用者からの発話は、不図示の音声入力手段を介して音響分析部１００ａに入力される。音響分析部１００ａでは、入力した発話の音響分析を行って上記発話に係る入力音声の特徴ベクトルの時系列を抽出し、音声認識部１００ｂに出力する。
【００１３】
音声認識部１００ｂでは、この特徴ベクトルの時系列に対して認識処理を施すことで、尤度の高い単語系列を５種類生成する（尤度の上位５位までの単語系列を生成する）。これら５種類の単語系列は、その尤度と共に言語理解部１００ｃに送出される。ここで、単語系列の尤度とは、特徴ベクトルの時系列に対する単語系列の確率的な尤もらしさを評価したスコアであり、例えば下記文献２の第７章「連続単語モデルに基づく音声認識」に記載される認識処理によって求められる。
文献２："音声認識の基礎（下）"Ｌ．Ｒａｂｉｎｅｒ，Ｂ．Ｈ．Ｊｕａｎｇ共著，古井 監訳、ＮＴＴアドバンステクノロジ株式会社編集・発行，１９９５．
【００１４】
最後に、言語理解部１００ｃでは、入力した５種類の各単語系列に対して意味解析を行うことで意味項目の組み合わせを生成する。この結果として得られる意味項目の組み合わせを以下では仮説と称することとし、これら仮説の集まりを仮説群と称する。このあと、言語理解部１００ｃは、上記仮説群の中で尤度が最大のものを理解結果として選択し、この理解結果に加えて各仮説の尤度と共に仮説群（尤度付き仮説群）を信頼度計算部１０１や対話管理部１０３に出力する。
【００１５】
図１４は図１３中の言語理解部が使用する意味項目の生成ルールの一例を示す図である。言語理解部１００ｃによる意味解析は、例えば図１４に示すようなルールを適用して行っても良い。図示の例は、「人数」「意図」「泊数」「場所」の意味項目を生成するためのルールである。各ルールの左辺は意味項目のカテゴリ（「人数」、「意図」、「泊数」、「場所」など）を表している。右辺は「｜」で区切られた複数のパタン（意味項目のカテゴリが「人数」の場合では、「一人」など）と、値（パタン「一人」の場合で「＠」に後続する「１」など）とを定義したものである。
言語理解部１００ｃでは、これらのパタンと単語系列とを照合して合致するパタンに対応する値を用いて意味項目を生成する。例えば、単語系列「あと／九人／横浜／が／無い／・・・」に対し人数のルールを適用すると、パタン「九人」に合致することから、意味項目「人数＝９」が生成される。
【００１６】
音声理解部１００による音声処理の例は、前述した図１２に見ることができる。発話に対して音声認識処理を行うことで、尤度の大きさが１位から５位までの５種類の単語系列が生成される。さらに、言語理解処理を施すことで、各単語系列より意味項目の組み合わせ仮説が生成される。これら仮説の中で、尤度が最大（０．３８）の意味項目の組み合わせである（人数＝９、場所＝横浜市、泊数＝１、意図＝値設定）を理解結果として出力する。
【００１７】
信頼度計算部１０１は、音声理解部１００から理解結果及び尤度付き仮説群を入力すると、これらに基づいて各意味項目の信頼度を計算する。これら信頼度は、後述する対話管理部１０３に送出される。
ここで、前述の図１２を用いて信頼度の計算方法について説明する。
先ず、信頼度計算部１０１は、入力した尤度付き仮説群に対して尤度の正規化を行う。具体的には、第ｉ位の単語系列の仮説に対して認識時に付与された尤度をＬｉとして、下記式（１）から正規化後の尤度（事後確率）Ｐｉを算出する。式（１）中のＺは、Ｎ個の仮説に対してＰｉの総和が１となるように導入した正規化係数であり、下記式（２）から求められる。また、αは予め定めた重み係数（定数）であり、Ｎは仮説数を表している。ここで、仮説数Ｎは５である。図１２に示した各仮説の尤度は、この正規化処理後に得られる尤度Ｐｉである。なお、下記式（２）におけるΣ＿｛ｊ＝１，２，・・・，Ｎ｝は、ｊ＝１，２，・・・，Ｎまでのｅｘｐ（α・Ｌｊ）の各値の総和を示している。
【００１８】
Ｐｉ≡ｅｘｐ（α・Ｌｉ）／Ｚ（ｉ＝１，・・・，Ｎ） ・・・（１）
【００１９】
Ｚ≡Σ＿｛ｊ＝１，２，・・・，Ｎ｝ｅｘｐ（α・Ｌｊ） ・・・（２）
【００２０】
信頼度計算部１０１は、尤度付き仮説群に対する尤度の正規化処理が完了すると、下記式（３）を用いて理解結果に含まれる各意味項目ｖの信頼度Ｒ（ｖ）を求める。ここで、式（３）中のＶｉは、第ｉ位の仮説となる意味項目の組み合わせを表している。即ち、意味項目ｖの信頼度Ｒ（ｖ）は、意味項目ｖを含む仮説の尤度和により与えられる。例えば、図１２で意味項目「場所＝横浜市」の信頼度は、該意味項目を含む第１位の仮説と第４位の仮説との尤度和により、０．３８＋０．０９≒０．４６と求めたものである。
【００２１】
Ｒ（ｖ）＝Σ＿｛ｉｓ．ｔ．Ｖｉ∋ｖ｝Ｐｉ ・・・（３）
【００２２】
ここで、対話状況記憶部１０２及びホテルデータベース１０５について説明する。
対話状況記憶部１０２は、後述する対話管理部１０３より書き込まれた対話状況を保持する。図１５は図１１中の対話状況記憶部が保持する対話状況の一例を示す図であり、同図を用いて該対話状況の保持方法を説明する。
図１５における枠付きのボックスは、変数（スロット）であって対話管理部１０３により書き込まれた値を保持する。このうち上段の９スロットは、理解結果として得られた意味項目が書き込まれる。例えば、「場所」スロットは、対話中に利用者から「横浜市」が指定されたことを示している。空のスロットは、これに対応する値が利用者から入力されていないことを示している。スロット名に＊印が付いているものは必須スロットであり、ホテルを予約するためには該スロットの値が必須であることを表している。
【００２３】
一方、最下段のスロット「予約状況」は意味項目とは対応していない。該スロットは、対話開始時点から空になっているが、ホテルの予約が行われると、値「完了」が書き込まれる。「予約状況」スロットは、対話管理部１０３による対話の終了判定に用いられる。
【００２４】
ホテルデータベース１０５は、後述する対話管理部１０３が検索するホテル情報を保持する。図１６は図１１中のホテルデータベースが保持するホテル情報の一例を示す図である。図示の例では、ホテル情報として、ホテルの名称、所在地（住所）、交通経路（最寄駅）、宿泊料金（料金）及び空室状況がホテルごとに登録されている。
【００２５】
次に、対話管理部１０３の動作について説明する。
対話管理部１０３は、音声理解部１００から受け取る理解結果と、信頼度計算部１０１から受け取る信頼度と、対話状況記憶部１０２が保持する対話状況と、ホテルデータベース１０５が保持するホテル情報とを参照して、利用者に出力する応答を生成する。
図１７は図１１中の対話管理部の動作を示すフロー図であり、同図を用いて該対話管理部１０３の動作について詳細に説明する。
先ず、対話管理部１０３は、音声理解部１００から発話１に対する理解結果（意味項目の組み合わせ）を受け取る（ステップＳＴ１００）。続いて、対話管理部１０３は、信頼度計算部１０１からステップＳＴ１００で入力した理解結果の各意味項目に関する信頼度を受け取る（ステップＳＴ１０１）。
【００２６】
ステップＳＴ１０２において、対話管理部１０３は、ステップＳＴ１００で受け取った理解結果の意味項目に基づいて対話状況記憶部１０２の内容を更新する。具体的には、図１５に示した対話状況記憶部１０２が保持する対話状況の各スロットに、「意図」以外の意味項目を書き込む。
【００２７】
次に、ステップＳＴ１０１で受け取った理解結果の各意味項目に関する信頼度に対して、対話管理部１０３は、予め設定しておいた閾値０．５０による信頼度の閾値判定を行う（ステップＳＴ１０３）。これによって低信頼度の意味項目を検出する。このとき、理解結果の各意味項目に関する信頼度の中に閾値に達しない低信頼度の意味項目がない場合、対話管理部１０３は、ステップＳＴ１０４の処理に移行する。一方、低信頼度の意味項目がある場合は、ステップＳＴ１０６の処理に移行する。
【００２８】
ステップＳＴ１０４において、対話管理部１０３は、下記のようにして発話１に対する応答を生成し、応答出力部１０４に送出する。
図１８は対話管理部による応答生成処理の一例を示すフロー図であり、同図を用いて該ステップＳＴ１０４における動作を詳細に説明する。
先ず、対話管理部１０３は、理解結果中の意味項目「意図」による分岐を行う（ステップＳＴ１１０）。このとき、「意図＝予約要求」であればステップＳＴ１１２の処理に移行し、「意図＝値指定」であればステップＳＴ１１１の処理に移行し、「意図＝検索要求」であればステップＳＴ１１５の処理に移行する。
【００２９】
ステップＳＴ１１１において、対話管理部１０３は、対話状況の必須スロットの内容を調べる。このとき、予約に必要な全ての必須スロットが充足されている場合はステップＳＴ１１３に処理を移す。全ての必須スロットが充足されていない場合は、ステップＳＴ１１５の処理に移行する。
【００３０】
また、ステップＳＴ１１２においても、対話管理部１０３は、対話状況の必須スロットの内容を調べる。このとき、予約に必要な全ての必須スロットが充足されている場合はステップＳＴ１１３に処理を移す。全ての必須スロットが充足されていない場合は、ステップＳＴ１１７の処理に移行する。
【００３１】
ステップＳＴ１１３では、対話管理部１０３が対話状況の必須スロットの値とホテルデータベース１０５のホテル情報とを比較して実際に予約可能であるか否かを調べる。
このとき、空室が見つかり予約可能であると、対話管理部１０３は、利用者に予約要求が受理されたことを通知する「ご予約承りました」という応答を生成して応答出力部１０４に送出する（ステップＳＴ１１８）。
【００３２】
一方、空室がない場合、対話管理部１０３は、利用者に予約要求が受理されなかったことを通知する「あいにく全室ふさがっております」という応答を生成して応答出力部１０４に送出する（ステップＳＴ１１９）。
【００３３】
また、対話状況の必須スロットが充足されていない場合、対話管理部１０３は利用者に必須スロットの充足を求める応答文を生成して応答出力部１０４に送出する（ステップＳＴ１１７）。例えば、必須スロット「部屋タイプ」が未充足であった場合は、「部屋タイプはどうしますか」という応答を生成する。
【００３４】
ステップＳＴ１１８にて、利用者に予約要求が受理されたことを通知すると、対話管理部１０３は、対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」を書き込む（ステップＳＴ１２２）。
【００３５】
ステップＳＴ１１５において、対話管理部１０３は、対話状況のスロットに充足されている値を条件としてホテルデータベース１０５のホテル情報を検索し、該条件に合致するホテルを探す。このとき、上記条件に合致するホテルが１件以上見つからない、即ち、条件に合致するホテルがないと、対話管理部１０３は、「条件に合うホテルは見つかりませんでした」という応答を生成して応答出力部１０４に送出する（ステップＳＴ１２０）。
【００３６】
一方、上記条件に合致するホテルが１件以上見つかると、対話管理部１０３は、利用者に検索結果を示す応答を生成して応答出力部１０４に送出する（ステップＳＴ１２１）。例えば、条件に合致するホテルが横浜ベイシェラトンの１件であった場合、「１件見つかりました。ホテル名は横浜ベイシェラトンです。」という応答を生成する。
以上の処理が図１７におけるステップＳＴ１０４に相当する。
【００３７】
ここで、図１７に戻って対話管理部１０３の動作についての説明を続ける。
ステップＳＴ１０４にて応答出力部１０４に応答が送出されると、対話管理部１０３は、対話状況記憶部１０２の内容に基づいて対話の終了判定を行う（ステップＳＴ１０５）。このとき、対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれていれば、対話管理部１０３は対話を終了する。対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれていない場合は、ステップＳＴ１００に戻って対話を継続する。
【００３８】
一方、ステップＳＴ１０３で低信頼度の意味項目が検出されると、対話管理部１０３は、この意味項目に関する正誤を利用者に確認するための応答を生成して応答出力部１０４に送出する（ステップＳＴ１０６）。例えば、図１２に示すように、低信頼度の意味項目として「場所＝横浜市」が検出されると、対話管理部１０３は、応答として「場所は横浜市でよろしいですか」を生成する。
【００３９】
続いて、上述した意味項目に関する正誤確認に対する返答として、対話管理部１０３は、利用者から音声理解部１００を介して新たに入力された発話２に対する理解結果を受け取る（ステップＳＴ１０７）。
【００４０】
このあと、発話２に対する理解結果に基づいて、対話管理部１０３は、ステップＳＴ１０６で確認を行った意味項目の誤り判定を行う（ステップＳＴ１０８）。例えば、ステップＳＴ１０７において、発話２が「いいえ」であって、その理解結果として「意図＝否定」が得られた場合、対話管理部１０３は、ステップＳＴ１０６で確認を行った意味項目「場所＝横浜市」を誤り意味項目として確定する。
このように、誤り意味項目が確定されると、対話管理部１０３は、確定した誤り意味項目を対話状況記憶部１０２内の対話状況スロットから削除する（ステップＳＴ１０９）。
一方、誤り意味項目として確定されない場合、対話管理部１０３は、ステップＳＴ１０４の処理に移行して、上述した処理を行う。
【００４１】
応答出力部１０４は、対話管理部１０３から受け取る応答を、例えば不図示のディスプレイなどに文字列として表示して、利用者に提示する。
【００４２】
【発明が解決しようとする課題】
従来の対話処理装置は以上のように構成されているので、信頼度に関する単純な閾値判定によって利用者に意味項目の正誤確認を行うか否かを決定することから、誤り意味項目の検出精度が悪いという課題があった。
【００４３】
また、このような閾値判定では、誤り検出率を上げようとして閾値を高く設定すると、正しい意味項目に対しても頻繁に確認を行うことになって、対話処理装置の利便性が損なわれてしまう。逆に、閾値を低く設定すると、確認漏れにより誤り意味項目をそのまま受理してしまうケースが生じ、対話処理装置に誤動作を生じていた。
【００４４】
さらに、従来の対話処理装置における誤り意味項目の検出及びその確認は、誤り意味項目の棄却のみを目的とするものであることから、理解結果に意味項目の脱落誤りが生じても、その誤りを検出及び確認することができないという課題があった。この場合、入力したはずの意味項目が受理されなかったことに利用者が気付かないまま対話が進行してしまう。これによって、対話処理装置は利用者の期待に反した動作を行うことになり、利用者にとって利便性が悪い装置になってしまう。
【００４５】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、意味項目間の関連度や既知の誤りに基づいた信頼度補正値を用いることで、入力情報の理解誤りによる影響を低減し、利用者が確実且つ快適にタスクを達成することができる対話処理装置及び対話処理方法並びに該対話処理をコンピュータに実行させるプログラムを得ることを目的とする。
【００４６】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る対話処理装置は、入力した発話に対して音声理解処理を施すことにより、上記発話の意味内容を表す意味項目の組み合わせからなる仮説を生成するとともに、上記仮説の尤もらしさを示す尤度が最大となる仮説を理解結果仮説として選択する仮説生成手段と、上記理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を算出する信頼度計算手段と、上記理解結果仮説の意味項目に対して、上記仮説生成手段により生成された仮説において意味項目同士が共起する割合である関連度を算出する関連度計算手段と、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するとともに、この意味項目との関連度を所定の規定値と比較して関連度が高いと判定された上記理解結果仮説内の他の意味項目についても正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却する対話管理手段とを備えるものである。
【００４７】
この発明に係る対話処理装置は、対話管理手段が、理解結果仮説において信頼度が規定値以下の第１の意味項目が存在すると、上記第１の意味項目を正誤の確認対象として選択するとともに、上記理解結果仮説において上記第１の意味項目との関連度が規定値以上である第２の意味項目が存在すると、上記第２の意味項目を正誤の確認対象に追加した利用者への応答情報を生成し、この応答情報に対する返答で上記正誤の確認対象とした意味項目の誤りが確定した場合、この意味項目を棄却するものである。
【００４８】
この発明に係る対話処理装置は、正誤の確認で誤りが確定した意味項目以外の理解結果仮説における他の意味項目に対して、仮説生成手段により生成された仮説から上記誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説間での尤度和を補正信頼度として算出する補正信頼度計算手段を備え、対話管理手段が、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度と所定の規定値を比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報と生成するとともに、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目以外の上記理解結果仮説における他の意味項目の補正信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却するものである。
【００４９】
この発明に係る対話処理装置は、仮説生成手段により生成された仮説から、正誤の確認で誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説のうち尤度が最大となる仮説を新たな理解結果仮説として選択する補正仮説生成手段と、正誤の確認で誤りが確定した意味項目以外の理解結果仮説における他の意味項目に対して、仮説生成手段により生成された仮説から上記誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説間での尤度和を補正信頼度として算出する補正信頼度計算手段とを備え、対話管理手段が、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するとともに、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説から上記補正仮説生成手段よって選択された新たな理解結果仮説の意味項目の補正信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が高いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却するものである。
【００５０】
この発明に係る対話処理装置は、対話管理手段に信頼度の規定値を予め設定しておき、理解結果仮説内に信頼度が規定値以下である意味項目が存在すると、該意味項目を認識の正誤についての確認対象として選択した応答情報を生成するものである。
【００５１】
この発明に係る対話処理方法は、応答情報を利用者へ提示する応答出力部を備えた上記対話処理装置の対話処理方法において、仮説生成手段が、入力した発話に対して音声理解処理を施すことにより、上記発話の意味内容を表す意味項目の組み合わせからなる仮説を生成するとともに、上記仮説の尤もらしさを示す尤度が最大となる仮説を理解結果仮説として選択する仮説生成ステップと、信頼度計算手段が、上記理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を算出する信頼度計算ステップと、関連度計算手段が、上記理解結果仮説の意味項目に対して、上記仮説生成ステップで生成された仮説において意味項目同士が共起する割合である関連度を算出する関連度計算ステップと、対話処理手段が、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度と所定の規定値との比較結果から信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するとともに、この意味項目との関連度と所定の規定値との比較結果から関連度が高いと判定された上記理解結果仮説内の他の意味項目についても正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成する対話管理ステップと、上記応答出力部が、該対話管理ステップにて生成された応答情報を提示する応答提示ステップとを備えるものである。
【００５２】
この発明に係る対話処理方法は、対話管理ステップにて、対対話処理手段が、理解結果仮説において信頼度が規定値以下の第１の意味項目が存在すると、上記第１の意味項目を正誤の確認対象として選択するとともに、上記理解結果仮説において上記第１の意味項目との関連度が規定値以上である第２の意味項目が存在すると、上記第２の意味項目を正誤の確認対象に追加した利用者への応答情報を生成し、この応答情報に対する返答で上記正誤の確認対象とした意味項目の誤りが確定した場合、この意味項目を棄却するものである。
【００５３】
この発明に係る対話処理方法は、対話処理装置が、補正信頼度計算手段を有し、上記補正信頼度計算手段が、正誤の確認で誤りが確定した意味項目以外の上記理解結果仮説における他の意味項目に対して、仮説生成ステップで生成された仮説から上記誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説間での尤度和を補正信頼度として算出する補正信頼度計算ステップを備え、対話管理ステップにおいて、対話処理手段が、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度と所定の規定値を比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報と生成するとともに、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目以外の上記理解結果仮説における他の意味項目の補正信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却するものである。
【００５４】
この発明に係る対話処理方法は、対話処理装置が、補正仮説生成手段及び補正信頼度計算手段を有し、上記補正仮説生成手段が、仮説生成ステップで生成された仮説から正誤の確認で誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説のうち、尤度が最大となる仮説を新たな理解結果仮説として選択する補正仮説生成ステップと、上記補正信頼度計算手段が、正誤の確認で誤りが確定した意味項目以外の理解結果仮説における他の意味項目に対して、上記仮説生成ステップで生成された仮説から上記誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説間での尤度和を補正信頼度として算出する補正信頼度計算ステップとを備え、対話管理ステップにおいて、対話処理手段が、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度と所定の規定値との比較結果から信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記補正仮説生成ステップで選択された新たな理解結果仮説の意味項目の補正信頼度と所定の規定値との比較結果から信頼度が高いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するとともに、正誤の確認で誤りが確定した意味項目を含む理解結果仮説において上記補正仮説生成ステップで選択された新たな理解結果仮説に含まれない意味項目がある場合、この意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するものである。
【００５５】
この発明に係る対話処理方法は、対話管理ステップにて、対話処理手段が、理解結果仮説内に信頼度が予め設定した規定値以下である意味項目が存在すると、該意味項目を認識の正誤についての確認対象として選択した応答情報を生成するものである。
【００５６】
この発明に係るプログラムは、入力した発話に対して音声理解処理を施すことにより、上記発話の意味内容を表す意味項目の組み合わせからなる仮説を生成するとともに、上記仮説の尤もらしさを示す尤度が最大となる仮説を理解結果仮説として選択する仮説生成手段、上記理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を算出する信頼度計算手段、上記理解結果仮説の意味項目に対して、上記仮説生成手段により生成された仮説において意味項目同士が共起する割合である関連度を算出する関連度計算手段、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するとともに、この意味項目との関連度を所定の規定値と比較して関連度が高いと判定された上記理解結果仮説内の他の意味項目についても正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却する対話管理手段としてコンピュータを機能させるものである。
【００５７】
この発明に係るプログラムは、コンピュータを、正誤の確認で誤りが確定した意味項目以外の理解結果仮説における他の意味項目に対して、仮説生成手段により生成された仮説から上記誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説間での尤度和を補正信頼度として算出する補正信頼度計算手段、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度と所定の規定値を比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報と生成するとともに、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目以外の上記理解結果仮説における他の意味項目の補正信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却する対話管理手段として機能させるものである。
【００５８】
この発明に係るプログラムは、コンピュータを、仮説生成手段により生成された仮説から、正誤の確認で誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説のうち尤度が最大となる仮説を新たな理解結果仮説として選択する補正仮説生成手段、正誤の確認で誤りが確定した意味項目以外の理解結果仮説における他の意味項目に対して、上記仮説生成手段により生成された仮説から上記誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説間での尤度和を補正信頼度として算出する補正信頼度計算手段、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するとともに、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説から上記補正仮説生成種谷よって選択された新たな理解結果仮説の意味項目の補正信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が高いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却する対話管理手段として機能させるものである。
【００５９】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明するものである。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による対話処理装置の構成を示すブロック図であり、対話処理によってホテルの検索や予約を行う例について示している。図において、１は不図示の音声入力手段と接続する音声理解部（仮説生成手段）で、該音声入力手段を介して利用者から入力された発話に対して音声認識・理解処理を施して意味項目の組み合わせからなる尤度付きの仮説群（複数の仮説）を生成すると共に、これらの中から尤度が最大となる仮説を理解結果（理解結果仮説）として選択する。２は意味項目の信頼度を算出する信頼度計算部（信頼度計算手段）であって、音声理解部１から入力した理解結果と尤度付きの仮説群とに基づいて理解結果に含まれる各意味項目の信頼度を算出する。３は意味項目の関連度を算出する関連度計算部（関連度計算手段）で、音声理解部１から理解結果を入力して、該理解結果内の意味項目に関する関連度を算出する。４は利用者に提示する応答を生成する対話管理部（対話管理手段）であって、音声理解部１からの理解結果、信頼度計算部２からの信頼度、関連度計算部３からの関連度、対話状況記憶部５が保持する対話状況、及びホテルデータベース６が保持するホテル情報とを参照して利用者に提示する応答を生成する。
【００６０】
５は対話管理部４と接続する対話状況記憶部で、対話管理部４から入力した対話状況を保持する。６はホテル情報を保持するホテルデータベースであって、ホテル名、所在地、交通経路、宿泊料金や空き部屋状況をホテル情報として管理している。７は対話管理部４から入力した応答を利用者に提示する応答出力部で、例えば対話管理部４からの応答を文字列として不図示のディスプレイ上に表示する。ここで、音声理解部１、信頼度計算部２、関連度計算部３、対話管理部４、及び応答出力部７の一部の機能は、コンピュータ装置のプロセッサ（ＣＰＵ）に実行させるプログラムによって実現することができる。また、対話状況記憶部５やホテルデータベース６は、上記プロセッサによって適宜データの読み出し・書き込みが可能なコンピュータ装置が具備する記憶装置によって実現することができる。
【００６１】
次に動作について説明する。
図２は図１中の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図であり、この図に沿って対話処理の概要を説明する。
先ず、音声理解部１は、入力された発話１「東急イン横浜関内でそれ一泊お願いします」に対して音声理解処理を行って、意味項目「人数＝９」「場所＝横浜市」「泊数＝１」「意図＝値指定」からなる理解結果を得る。図示の例において、理解結果として選択された意味項目のうち、「人数＝９」及び「場所＝横浜市」が誤って生成された意味項目である（仮説生成ステップ）。
【００６２】
次に、信頼度計算部２が、上記理解結果中の各意味項目に対して上記従来の技術で示した方法で信頼度を計算し、対話管理部４に出力する（信頼度計算ステップ）。その結果、対話管理部４は、信頼度が予め設定された閾値（規定値）０．５０より低い意味項目「場所＝横浜市」に関して、認識の誤りがある可能性が高いと判断し、これらを正誤の確認対象として抽出する（対話管理ステップ）。
【００６３】
さらに、関連度計算部３は、上記信頼度の低い意味項目「場所＝横浜市」と、その他の意味項目との間の関連度を計算し、対話管理部４に出力する（関連度計算ステップ）。このとき、対話管理部４は、関連度が予め設定した閾値（規定値）０．３０より高い意味項目「人数＝９」に関して、認識の誤りがある可能性が高いと判断し、これを正誤の確認対象として抽出する（対話管理ステップ）。
【００６４】
こうして、対話管理部４は、抽出した意味項目の正誤を利用者に確認するための「場所は横浜市、人数は９人でよろしいですか」という応答情報を生成し、応答出力部７に出力する（応答１）。応答出力部７では、例えば不図示のディスプレイなどに文字列として上記応答情報を表示して、利用者に提示する（応答提示ステップ）。これに対して、利用者が「いいえ」を入力した場合（発話２）、該意味項目「場所＝横浜市」と「人数＝９」を棄却する。
【００６５】
次に図１に示した対話処理装置の動作について各構成要素ごとに説明する。
先ず、音声理解部１は、入力された発話に対して音声認識・理解処理を行うことで、意味項目の組み合わせからなる尤度付きの仮説群を生成する（仮説生成ステップ）。このとき、従来と同様にして、音声理解部１は仮説群の中で尤度が最大の仮説を理解結果として選択する。これら尤度付き仮説群及び理解結果は、信頼度計算部２、関連度計算部３及び対話管理部４に送られる。
【００６６】
信頼度計算部２では、音声理解部１から理解結果及び尤度付き仮説群を入力すると、これらに基づいて各意味項目の信頼度を計算する（信頼度計算ステップ）。具体的には、上記従来の技術と同様に動作する。即ち、信頼度計算部２は、入力した尤度付き仮説群に対して尤度の正規化を行い、第ｉ位の単語系列の仮説に対して認識時に付与された尤度をＬｉとして、上記式（１）から正規化後の尤度（事後確率）Ｐｉを算出する。
次に、信頼度計算部２は、尤度付き仮説群に対する尤度の正規化処理が完了すると、上記式（３）を用いて理解結果に含まれる各意味項目ｖの信頼度Ｒ（ｖ）を求める。このようにして求められた信頼度は、対話管理部４に送出される。
【００６７】
関連度計算部３では、音声理解部１から入力した尤度付き仮説群に基づいて意味項目間の関連度を計算する（関連度計算ステップ）。ここで、関連度とは、或る２つの意味項目が仮説群中でどの程度偏って共起するかを表す尺度である。この関連度としては、例えば下記式（４）に示すような、意味項目ｖａの意味項目ｖｂに対する相互情報量を用いることができる。式中、＾ｖａや＾ｖｂは、ｖａやｖｂが生起しないことを示している。また、式中、全ての確率Ｐは、上記式（１）により正規化を行った仮説の尤度Ｐｉ（ｉ＝１，・・・，Ｎ、Ｎは仮説数）に基づいて求める。さらに、Ｐ（ｖｂ）、Ｐ（ｖｂ，ｖａ）、Ｐ（ｖｂ｜ｖａ）は、それぞれ下記式（５）、式（６）、式（７）により求める。
【００６８】
Ｉ（ｖｂ；ｖａ）＝−Ｐ（ｖｂ）ｌｏｇＰ（ｖｂ）−Ｐ（＾ｖｂ）ｌｏｇＰ（＾ｖｂ）＋Ｐ（ｖｂ，ｖａ）ｌｏｇＰ（ｖｂ｜ｖａ）＋Ｐ（＾ｖｂ，ｖａ）ｌｏｇＰ（＾ｖｂ｜ｖａ）＋Ｐ（ｖｂ，＾ｖａ）ｌｏｇＰ（ｖｂ｜＾ｖａ）＋Ｐ（＾ｖｂ，＾ｖａ）ｌｏｇＰ（＾ｖｂ｜＾ｖａ） ・・・（４）
【００６９】
Ｐ（ｖｂ）＝Σ＿｛ｉｓ．ｔ．Ｖｉ∋ｖｂ｝Ｐｉ ・・・（５）
【００７０】
Ｐ（ｖｂ，ｖａ）＝Σ＿｛ｉｓ．ｔ．Ｖｉ⊇｛ｖｂ，ｖａ｝｝Ｐｉ・・・（６）
【００７１】
Ｐ（ｖｂ｜ｖａ）＝Ｐ（ｖｂ，ｖａ）／Ｐ（ｖａ） ・・・（７）
【００７２】
図２では、信頼度が閾値０．５０より低い意味項目「場所＝横浜市」と、理解結果におけるその他の意味項目との関連度を示している。関連度計算部２によって、上述の方法で関連度を計算すると、それぞれ「人数＝９」で０．３６３、「泊数＝１」で０．００５、「意図＝値指定」０．０００と求まる。これらのうち、関連度が大きい意味項目「人数＝９」は、出現する仮説がほぼ「場所＝横浜市」と一致していることを意味する。従って「人数＝９」の正誤は、「場所＝横浜市」の正誤と強い相関を持つ。
このようにして求められた信頼度が閾値０．５０より低い意味項目「場所＝横浜市」と、理解結果におけるその他の意味項目との関連度は、対話管理部４に送出される。
【００７３】
対話管理部４では、音声理解部１から受け取る理解結果と、信頼度計算部２から受け取る信頼度と、関連度計算部３から受け取る関連度と、対話状況記憶部５が保持する対話状況と、ホテルデータベース６が保持するホテルの情報とを参照して、利用者に出力する応答を生成する（対話管理ステップ）。
図３は図１中の対話管理部による動作を示すフロー図であり、同図を用いて該対話管理部の動作について詳細に説明する。
先ず、対話管理部４は、音声理解部１から発話１に対する理解結果（意味項目の組み合わせ）を受け取る（ステップＳＴ１）。続いて、対話管理部４は、信頼度計算部２からステップＳＴ１で入力した理解結果の各意味項目に関する信頼度を受け取る（ステップＳＴ２）。
ステップＳＴ３において、対話管理部４は、ステップＳＴ１で受け取った理解結果の意味項目に基づいて対話状況記憶部５の内容を更新する。具体的には、図１５に示すような対話状況記憶部５が保持する対話状況の各スロットに、「意図」以外の意味項目を書き込む。
【００７４】
次に、ステップＳＴ２で受け取った理解結果の各意味項目に関する信頼度に対して、対話管理部４は、予め設定しておいた閾値０．５０による信頼度の閾値判定を行う（ステップＳＴ４）。これによって低信頼度の意味項目を検出する。このとき、理解結果の各意味項目に関する信頼度の中に閾値に達しない低信頼度の意味項目がない場合、対話管理部４は、ステップＳＴ５の処理に移行する。一方、低信頼度の意味項目がある場合は、ステップＳＴ７の処理に移行する。
ステップＳＴ５において、対話管理部４は、下記のようにして発話１に対する応答を生成し、応答出力部７に送出する。
【００７５】
応答出力部７に応答が送出されると、対話管理部４は、対話状況記憶部５の内容に基づいて対話の終了判定を行う（ステップＳＴ６）。このとき、対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれていれば、対話管理部４は対話を終了する。対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれていない場合は、ステップＳＴ１に戻って対話を継続する。
【００７６】
一方、ステップＳＴ４で低信頼度の意味項目が検出されると、関連度計算部３は、音声理解部１から入力した尤度付き仮説群に基づいて、上記低信頼度の意味項目と理解結果内の他の意味項目との間における関連度を計算し、対話管理部４に送出する（ステップＳＴ７）。
【００７７】
対話管理部４では、ステップＳＴ４で検出した低信頼度の意味項目と、ステップＳＴ１で得られた理解結果に含まれるその他の意味項目との関連度に関し、予め定めた閾値０．３０による閾値判定を行い、高関連度の意味項目を検出する。
このあと、対話管理部４は、ステップＳＴ４で検出した低信頼度の意味項目、及びステップＳＴ７で検出した高関連度の意味項目に関し、その正誤を利用者に確認するための応答を生成し、応答出力部７に送出する（ステップＳＴ８）。例えば、図２に示すように、低信頼度の意味項目として「場所＝横浜市」が検出され、高関連度の意味項目として「人数＝９」が検出されている場合、対話管理部４は「場所は横浜市、人数は九人でよろしいですか」という応答を生成する。
【００７８】
続いて、上述した意味項目に関する正誤確認に対する返答として、対話管理部４は、利用者から音声理解部１を介して新たに入力された発話２に対する理解結果を受け取る（ステップＳＴ９）。
【００７９】
このあと、発話２に対する理解結果に基づいて、対話管理部４は、ステップＳＴ８で確認を行った意味項目の誤り判定を行う（ステップＳＴ１０）。例えば、ステップＳＴ９において、発話２「いいえ」より理解結果「意図＝否定」が得られた場合、対話管理部４は、ステップＳＴ８で確認を行った意味項目「場所＝横浜市」及び「人数＝９」を誤り意味項目として確定する。このように、誤り意味項目が確定されると、対話管理部４は、確定した誤り意味項目を対話状況記憶部５内の対話状況スロットから削除する（ステップＳＴ１１）。
一方、誤り意味項目として確定されない場合、対話管理部４は、ステップＳＴ５の処理に移行して、上述した処理を行う。
【００８０】
応答出力部７は、対話管理部４から受け取る応答を、例えば不図示のディスプレイなどに文字列として表示して、利用者に提示する（応答提示ステップ）。
【００８１】
以上のように、この実施の形態１によれば、信頼度が低い意味項目に加え、該意味項目に関連度の高い意味項目（即ち、信頼度の低い意味項目が出現する仮説に生起がほぼ限定される意味項目）を検出し、正誤を利用者に確認するので、該信頼度の低い意味項目が誤りである場合、これに対して高い関連度を示す意味項目はその生起確率が極めて小さくなることから同様に誤りである可能性が高い。これにより、信頼度に対する閾値判定では検出できない誤り意味項目を、高精度に検出することが可能であり、誤り意味項目の確認漏れに起因する対話処理装置の誤動作の問題を解決することができる。
【００８２】
実施の形態２．
図４はこの発明の実施の形態２による対話処理装置の構成を示すブロック図であり、対話処理によってホテルの検索や予約を行う例について示している。図において、４ａは利用者に提示する応答を生成する対話管理部（対話管理手段）であって、音声理解部１からの理解結果、信頼度計算部２からの信頼度、補正信頼度計算部８からの補正信頼度、対話状況記憶部５が保持する対話状況、及びホテルデータベース６が保持するホテル情報とを参照して利用者に提示する応答を生成する。８は意味項目の補正信頼度を算出する補正信頼度計算部（補正信頼度計算手段）であって、対話管理部４ａから入力した誤りが確定した意味項目と尤度付きの仮説群とに基づいて理解結果に含まれる各意味項目の信頼度を補正する。ここで、対話管理部４ａ、及び補正信頼度計算部８の機能は、コンピュータ装置のプロセッサ（ＣＰＵ）に実行させるプログラムによって実現することができる。なお、図１と同一構成要素には同一符号を付して重複する説明を省略する。
【００８３】
次に動作について説明する。
図５は図４中の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図であり、この図に沿って対話処理の概要を説明する。
先ず、音声理解部１は、入力された発話１「東急イン横浜関内でそれ一泊お願いします」に対して音声理解処理を行って、意味項目「人数＝９」「場所＝横浜市」「泊数＝１」「意図＝値指定」からなる理解結果を得る。図示の例において、理解結果として選択された意味項目のうち、「人数＝９」及び「場所＝横浜市」が誤って生成された意味項目である（仮説生成ステップ）。
【００８４】
次に、信頼度計算部２が上記理解結果中の各意味項目に対して上記従来の技術で示した方法で信頼度を計算し、対話管理部４ａに出力する（信頼度計算ステップ）。その結果、対話管理部４ａは、信頼度が予め設定された閾値（規定値）０．５０より低い意味項目「場所＝横浜市」に関して、認識の誤りがある可能性が高いと判断し、これらを正誤の確認対象として抽出する（対話管理ステップ）。
【００８５】
対話管理部４ａは、抽出した意味項目の正誤を利用者に確認するための「場所は横浜市でよろしいですか」という応答情報を生成し、応答出力部７に出力する（応答１）。応答出力部７では、例えば不図示のディスプレイなどに文字列として上記応答情報を表示して、利用者に提示する（応答提示ステップ）。これに対して、利用者が「いいえ」を入力したため（発話２）、該意味項目「場所＝横浜市」を誤りとして確定し、棄却する。
【００８６】
然る後、該意味項目「場所＝横浜市」が誤りであることに基づいて、補正信頼度計算部８は、その他の意味項目「人数＝９」「泊数＝１」の補正信頼度を計算する（補正信頼度計算ステップ）。該補正信頼度が予め設定した閾値０．３０より低い意味項目「人数＝９」は、誤りである可能性が高い。そこで、対話管理部４ａは、該意味項目の正誤を利用者に確認するための「人数は九人でよろしいですか」という応答情報を生成し、応答出力部７に出力する（応答２）。応答出力部７では、例えば不図示のディスプレイなどに文字列として上記応答情報を表示して、利用者に提示する（応答提示ステップ）。これに対して、利用者が「いいえ」を入力したため（発話３）、該意味項目「人数＝９」を誤りと確定し、棄却する。
【００８７】
次に図４に示した対話処理装置の動作について各構成要素ごとに説明する。
なお、図４において、図１と同一符号を付した構成要素は、同一乃至これに相当する処理を行うため説明を省略する。以下、図４中の対話管理部４ａ及び補正信頼度計算部８の動作について説明する。
先ず、補正信頼度計算部８は、対話管理部４ａから受け取る誤り意味項目のリスト及び尤度付き仮説群に基づいて、理解結果の意味項目の補正信頼度を計算する（補正信頼度計算ステップ）。
ここで、図５を用いて該補正信頼度計算部８の動作について詳細に説明する。
対話管理部４ａから受け取る誤り意味項目のリストとは、既に利用者に確認を行った結果から、誤りであることが確定している意味項目のリストである。例えば、誤り意味項目のリストとして、「場所＝横浜市」の１要素からなるリストを受け取ったとする。このとき、図５に示す５個の仮説のうち、１位と４位の仮説は該誤り意味項目「場所＝横浜市」を含むことから、誤った仮説であることが確定する。
【００８８】
そこで、補正信頼度計算部８は、上記仮説群から該誤った仮説を取り除くとともに、残った仮説群だけで尤度和が１となるように、下記式（７）で尤度を正規化する。式中、Ｌｉは第ｉ位の単語系列仮説に対して認識時に付与された尤度である。Ｚ'は５個の仮説に対してＰ’ｉの総和が１となるように導入した正規化係数であり、下記式（９）により与える。また、α'は予め定めた重み係数（定数）である。Ｎは仮説数であり、図示の例では５である。
【００８９】
Ｐ'ｉ≡ｅｘｐ（α'・Ｌｉ）／Ｚ'（ｉ＝１，・・・，ＮかつＶｉが誤り意味項目を含まない） ・・・（８）
【００９０】
Ｚ'≡Σ＿｛ｊ＝１，２，・・・，ＮかつＶｊが誤り意味項目を含まない｝ｅｘｐ（α'・Ｌｊ） ・・・（９）
【００９１】
補正信頼度計算部８は、該尤度を正規化した仮説群を用いて補正信頼度を計算する。或る意味項目ｖの補正信頼度Ｒ'（ｖ）は、該意味項目を含み、誤り意味項目を含まない仮説の尤度和により下記式（１０）で与える。
【００９２】
Ｒ'（ｖ）＝Σ＿｛ｉｓ．ｔ．Ｖｉ∋ｖかつＶｉが誤り意味項目を含まない｝Ｐ'ｉ ・・・（１０）
【００９３】
図５では、「場所＝横浜市」が誤り意味項目であることに基づいて、その他の意味項目「人数＝９」「泊数＝１」「意図＝値指定」の補正信頼度を計算した例であり、それぞれ０．２６，０．８９，１．００と求まる。このように、既知の誤り「場所＝横浜市」を含む仮説を除くことで、発話中の「東急イン横浜関内」の区間を誤認識した仮説が減少する。このとき、該誤認識に起因するその他の誤り意味項目「人数＝９」も、これを支持する仮説を失うことになるから、信頼度が下がる。
【００９４】
対話管理部４ａでは、音声理解部１から受け取る理解結果及び尤度付き仮説群と、信頼度計算部２から受け取る信頼度と、補正信頼度計算部８から受け取る補正信頼度と、前記対話状況記憶部５が保持する対話状況と、ホテルデータベース６が保持するホテルの情報とを参照して、利用者に出力する応答を生成する。
図６は図４中の対話管理部による動作を示すフロー図であり、同図を用いて該対話管理部の動作について詳細に説明する。
先ず、対話管理部４ａは、音声理解部１から発話１に対する理解結果（意味項目の組み合わせ）と、尤度付き仮説群とを受け取る（ステップＳＴ１ａ）。続いて、対話管理部４ａは、信頼度計算部２からステップＳＴ１ａで入力した理解結果の各意味項目に関する信頼度を受け取る（ステップＳＴ２ａ）。
【００９５】
ステップＳＴ３ａにおいて、対話管理部４ａは、ステップＳＴ１ａで受け取った理解結果の意味項目に基づいて対話状況記憶部５の内容を更新する。具体的には、図１５に示すような対話状況記憶部５が保持する対話状況の各スロットに、「意図」以外の意味項目を書き込む。
【００９６】
次に、ステップＳＴ２ａで受け取った理解結果の各意味項目に関する信頼度に対して、対話管理部４ａは、予め設定しておいた閾値０．５０による信頼度の閾値判定を行う（ステップＳＴ４ａ）。これによって低信頼度の意味項目を検出する。このとき、理解結果の各意味項目に関する信頼度の中に閾値に達しない低信頼度の意味項目がない場合、対話管理部４ａは、ステップＳＴ５ａの処理に移行する。一方、低信頼度の意味項目がある場合は、ステップＳＴ７ａの処理に移行する。
ステップＳＴ５ａにおいて、対話管理部４ａは、下記のようにして発話１に対する応答を生成し、応答出力部７に送出する。
【００９７】
応答出力部７に応答が送出されると、対話管理部４ａは、対話状況記憶部５の内容に基づいて対話の終了判定を行う（ステップＳＴ６ａ）。このとき、対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれていれば、対話管理部４ａは対話を終了する。対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれていない場合は、ステップＳＴ１ａに戻って対話を継続する。
【００９８】
対話管理部４ａは、ステップＳＴ４ａで検出した低信頼度の意味項目に関し、その正誤を利用者に確認するための応答を生成し、応答出力部７に送出する（ステップＳＴ７ａ）。例えば、図５に示すように、低信頼度の意味項目として「場所＝横浜市」が検出されている場合、対話管理部４ａは「場所は横浜市でよろしいですか」という応答を生成する。
【００９９】
続いて、上述した意味項目に関する正誤確認に対する返答として、対話管理部４ａは、利用者から音声理解部１を介して新たに入力された発話２に対する理解結果を受け取る（ステップＳＴ８ａ）。
【０１００】
このあと、発話２に対する理解結果に基づいて、対話管理部４ａは、ステップＳＴ７ａで確認を行った意味項目の誤り判定を行う（ステップＳＴ９ａ）。例えば、ステップＳＴ８ａにおいて、発話２「いいえ」より理解結果「意図＝否定」が得られた場合、対話管理部４ａは、ステップＳＴ８ａで確認を行った意味項目「場所＝横浜市」を誤り意味項目として確定する。このように、誤り意味項目が確定されると、対話管理部４ａは、確定した誤り意味項目を対話状況記憶部５内の対話状況スロットから削除する（ステップＳＴ１０ａ）。
一方、誤り意味項目として確定されない場合、対話管理部４ａは、ステップＳＴ５ａの処理に移行して、上述した処理を行う。
【０１０１】
このあと、対話管理部４ａは、ステップＳＴ９ａで確定した誤り意味項目とステップＳＴ１ａで得られた尤度付き仮説群とを補正信頼度計算部８に送出する。その結果、対話管理部４ａは、意味項目の補正信頼度を得ることとなる（ステップＳＴ１１ａ）。
【０１０２】
意味項目の補正信頼度を受けると、対話管理部４ａは、ステップＳＴ１１ａで得られた意味項目の補正信頼度に対し、予め設定した閾値０．３０による閾値判定を行って（ステップＳＴ１２ａ）、ステップＳＴ１ａで得られた理解結果に含まれる閾値より低い補正信頼度の意味項目を検出する。ただし、誤り意味項目は検出対象に含まない。
このとき、閾値より低い補正信頼度の意味項目がないと、対話管理部４ａはステップＳＴ５ａの処理に移行し、閾値より低い補正信頼度の意味項目があると、ステップＳＴ１３ａの処理に移行する。
【０１０３】
ステップＳＴ１３ａにおいて、対話管理部４ａは、ステップＳＴ４ａで検出した閾値より低い補正信頼度の意味項目に関して、その正誤を利用者に確認するための応答内容を生成し、応答出力部７に送出する。例えば、図５に示すように、閾値より低い補正信頼度の意味項目として「人数＝９」が検出された場合、対話管理部４ａは、「人数は９人でよろしいですか」という応答情報を生成する。
【０１０４】
続いて、上述した意味項目に関する正誤確認に対する返答として、対話管理部４ａは、利用者から音声理解部１を介して新たに入力された発話３に対する理解結果を受け取る（ステップＳＴ１４ａ）。
【０１０５】
ステップＳＴ１５ａでは、ステップＳＴ１４ａで得られた理解結果に基づいて、ステップＳＴ１４ａで確認した意味項目の誤り判定を行う。例えば、ステップＳＴ１６ａにおいて、発話３「いいえ」より理解結果「意図＝否定」が得られた場合、ステップＳＴ１３ａで確認を行った意味項目「人数＝９」を誤り意味項目として確定する。このように、誤り意味項目が確定された場合は、ステップＳＴ１６ａに処理を移す。検出されない場合は、ステップＳＴ５ａに処理を移す。
このあと、発話３に対する理解結果に基づいて、対話管理部４ａは、ステップＳＴ１４ａで確認を行った意味項目の誤り判定を行う（ステップＳＴ１５ａ）。例えば、ステップＳＴ１４ａにおいて、発話３「いいえ」より理解結果「意図＝否定」が得られた場合、対話管理部４ａは、ステップＳＴ１３ａで確認を行った意味項目「人数＝９」を誤り意味項目として確定する。このように、誤り意味項目が確定されると、対話管理部４ａは、確定した誤り意味項目を対話状況記憶部５内の対話状況スロットから削除する（ステップＳＴ１６ａ）。
一方、誤り意味項目として確定されない場合、対話管理部４ａは、ステップＳＴ５ａの処理に移行して、上述した処理を行う。
【０１０６】
以上のように、この実施の形態２によれば、信頼度が低い意味項目の正誤を利用者に確認した結果、該意味項目が誤りであることが確定すると、さらに再検証処理として、その他の意味項目の信頼度を補正するので、信頼度に対する閾値判定では検出できない誤り意味項目を、高精度に検出することが可能であり、誤り意味項目の確認漏れに起因する対話処理装置の誤動作の問題を解決することができる。
【０１０７】
実施の形態３．
図７はこの発明の実施の形態３による対話処理装置の構成を示すブロック図であり、対話処理によってホテルの検索や予約を行う例について示している。図において、４ｂは利用者に提示する応答を生成する対話管理部（対話管理手段）であって、音声理解部１からの理解結果、信頼度計算部２からの信頼度、補正信頼度計算部８からの補正信頼度、補正音声理解部９からの補正理解結果、対話状況記憶部５が保持する対話状況、及びホテルデータベース６が保持するホテル情報とを参照して利用者に提示する応答を生成する。９は音声理解部１の理解結果から補正理解結果を求める補正音声理解部（補正仮説生成手段）であって、対話管理部４ｂから入力した誤りが確定した意味項目と尤度付きの仮説群とに基づいて理解結果を補正する。ここで、対話管理部４ｂ、及び補正音声理解部９の機能は、コンピュータ装置のプロセッサ（ＣＰＵ）に実行させるプログラムによって実現することができる。なお、図１及び図４と同一構成要素には同一符号を付して重複する説明を省略する。
【０１０８】
次に動作について説明する。
図８は図７中の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図であり、この図に沿って対話処理の概要を説明する。
先ず、音声理解部１は、入力された発話１「東急イン横浜関内でそれ一泊お願いします」に対して音声理解処理を行って、意味項目「人数＝９」「場所＝横浜市」「泊数＝１」「意図＝値指定」からなる理解結果を得る。図示の例において、理解結果として選択された意味項目のうち、「人数＝９」及び「場所＝横浜市」が誤って生成された意味項目である（仮説生成ステップ）。また、該理解結果からは、本来生成すべき「ホテル＝東急イン横浜関内」が欠落している。
【０１０９】
次に、信頼度計算部２が上記理解結果中の各意味項目に対して上記従来の技術で示した方法で信頼度を計算し、対話管理部４ｂに出力する（信頼度計算ステップ）。その結果、対話管理部４ｂは、信頼度が予め設定された閾値（規定値）０．５０より低い意味項目「場所＝横浜市」に関して、認識の誤りがある可能性が高いと判断し、これらを正誤の確認対象として抽出する（対話管理ステップ）。
【０１１０】
対話管理部４ｂは、抽出した意味項目の正誤を利用者に確認するための「場所は横浜市でよろしいですか」という応答情報を生成し、応答出力部７に出力する（応答１）。応答出力部７では、例えば不図示のディスプレイなどに文字列として上記応答情報を表示して、利用者に提示する（応答提示ステップ）。これに対して、利用者が「いいえ」を入力したため（発話２）、該意味項目「場所＝横浜市」を誤りとして確定し、棄却する。
【０１１１】
然る後、該意味項目「場所＝横浜市」が誤りであることに基づいて、補正音声理解部９は、誤り意味項目「場所＝横浜市」を含む仮説を削除した発話１に関する仮説群から、補正理解結果を求める（補正仮説生成ステップ）。この結果、当初の理解結果に含まれていた意味項目「人数＝９」が消失し、新たな意味項目「ホテル＝東急イン横浜関内」を含む理解結果が得られる。
【０１１２】
さらに、補正信頼度計算部８は、該補正理解結果中の意味項目に対して補正信頼度を求める（補正信頼度計算ステップ）。この結果、該意味項目「ホテル＝東急イン横浜関内」の補正信頼度として、０．７３が得られる。該補正信頼度が閾値０．６０より高い場合、正しい意味項目である可能性が高い。同時に、消失した意味項目「人数＝９」は、誤りであった可能性が高い。そこで、対話管理部４ｂは、該意味項目の正誤を利用者に確認するために「人数は九人ではなく、ホテルは東急イン横浜関内でよろしいですか」という応答情報を生成し、応答出力部７に送出する（応答２）。応答出力部７では、例えば不図示のディスプレイなどに文字列として上記応答情報を表示して、利用者に提示する（応答提示ステップ）。これに対して、利用者が「はい」を入力したため（発話３）、「人数＝９」を誤りと確定して棄却すると共に、「ホテル＝東急イン横浜関内」を正解と確定して受理する。
【０１１３】
次に図７に示した対話処理装置の動作について各構成要素ごとに説明する。
なお、図７において、図１及び図４と同一符号を付した構成要素は、同一乃至これに相当する処理を行うため説明を省略する。以下、図７中の対話管理部４ｂ及び補正音声理解部９の動作について説明する。
先ず、補正音声理解部９は、対話管理部４ｂから受け取る誤り意味項目のリストと、尤度付き仮説群とに基づいて補正理解結果を生成する（補正仮説生成ステップ）。
ここで、図８を用いて該補正音声理解部９の動作について詳細に説明する。
対話管理部４ｂから受け取る誤り意味項目のリストとは、既に利用者に確認を行った結果から、誤りであることが確定している意味項目のリストである。例えば、該リストとして、誤り意味項目「場所＝横浜市」の１要素からなるリストを受け取ったとする。このとき、図８に示す仮説群のうち、１位と４位の仮説は該誤り意味項目を含むことから、誤った仮説であることが確定する。そこで、上記仮説群から誤った仮説を取り除くとともに、残った仮説群だけで尤度和が１となるように、上記式（８）による尤度の正規化を行う。
【０１１４】
この結果、補正音声理解部９は、尤度が最大の意味項目の組み合わせ「ホテル＝東急イン横浜関内、泊数＝１、意図＝値指定」を補正理解結果として選択する。このように、既知の誤り「場所＝横浜市」を含む仮説を除くことで、初めの理解結果に含まれていた意味項目「人数＝９」が消失し、脱落誤りを起こしていた意味項目「ホテル＝東急イン横浜関内」が新たに得られる。
【０１１５】
対話管理部４ｂでは、音声理解部１から受け取る理解結果及び尤度付き仮説群と、信頼度計算部２から受け取る信頼度と、補正音声理解部９から受け取る補正理解結果と、補正信頼度計算部８から受け取る補正信頼度と、対話状況記憶部５が保持する対話状況と、ホテルデータベース６が保持するホテル情報とを参照して、利用者に出力する応答を生成する。
図９は図７中の対話管理部による動作を示すフロー図であり、同図を用いて該対話管理部の動作について詳細に説明する。
先ず、対話管理部４ｂは、音声理解部１から発話１に対する理解結果（意味項目の組み合わせ）と、尤度付き仮説群とを受け取る（ステップＳＴ１ｂ）。続いて、対話管理部４ｂは、信頼度計算部２からステップＳＴ１ｂで入力した理解結果の各意味項目に関する信頼度を受け取る（ステップＳＴ２ｂ）。
【０１１６】
ステップＳＴ３ｂにおいて、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１ｂで受け取った理解結果の意味項目に基づいて対話状況記憶部５の内容を更新する。具体的には、図１５に示すような対話状況記憶部５が保持する対話状況の各スロットに、「意図」以外の意味項目を書き込む。
【０１１７】
次に、ステップＳＴ２ｂで受け取った理解結果の各意味項目に関する信頼度に対して、対話管理部４ｂは、予め設定しておいた閾値０．５０による信頼度の閾値判定を行う（ステップＳＴ４ｂ）。これによって低信頼度の意味項目を検出する。このとき、理解結果の各意味項目に関する信頼度の中に閾値に達しない低信頼度の意味項目がない場合、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ５ｂの処理に移行する。一方、低信頼度の意味項目がある場合は、ステップＳＴ７ｂの処理に移行する。
ステップＳＴ５ｂにおいて、対話管理部４ｂは、下記のようにして発話１に対する応答を生成し、応答出力部７に送出する。
【０１１８】
応答出力部７に応答が送出されると、対話管理部４ｂは、対話状況記憶部５の内容に基づいて対話の終了判定を行う（ステップＳＴ６ｂ）。このとき、対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれていれば、対話管理部４ｂは対話を終了する。対話状況の「予約状況」スロットに値「完了」が書き込まれていない場合は、ステップＳＴ１ｂに戻って対話を継続する。
【０１１９】
対話管理部４ｂは、ステップＳＴ４ｂで検出した低信頼度の意味項目に関し、その正誤を利用者に確認するための応答を生成し、応答出力部７に送出する（ステップＳＴ７ｂ）。例えば、図８に示すように、低信頼度の意味項目として「場所＝横浜市」が検出されている場合、対話管理部４ｂは「場所は横浜市でよろしいですか」という応答を生成する。
【０１２０】
続いて、上述した意味項目に関する正誤確認に対する返答として、対話管理部４ｂは、利用者から音声理解部１を介して新たに入力された発話２に対する理解結果を受け取る（ステップＳＴ８ｂ）。
【０１２１】
このあと、発話２に対する理解結果に基づいて、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ７ｂで確認を行った意味項目の誤り判定を行う（ステップＳＴ９ｂ）。例えば、ステップＳＴ８ｂにおいて、発話２「いいえ」より理解結果「意図＝否定」が得られた場合、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ８ｂで確認を行った意味項目「場所＝横浜市」を誤り意味項目として確定する。このように、誤り意味項目が確定されると、対話管理部４ｂは、確定した誤り意味項目を対話状況記憶部５内の対話状況スロットから削除する（ステップＳＴ１０ｂ）。
一方、誤り意味項目として確定されない場合、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ５ｂの処理に移行して、上述した処理を行う。
【０１２２】
対話管理部４ｂは、ステップＳＴ９ｂで確定した誤り意味項目とステップＳＴ１ｂで受け取った尤度付き仮説群とを補正音声理解部９に送出する。この結果、対話管理部４ｂは発話１に対する補正理解結果（意味項目の組み合わせ）を得る（ステップＳＴ１１ｂ）。
【０１２３】
ステップＳＴ１２ｂにおいて、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ９ｂで確定した誤り意味項目と、ステップＳＴ１ｂで受け取った尤度付き仮説群とを補正信頼度計算部８に送出する。補正信頼度計算部８は、補正理解結果の各意味項目の補正信頼度を算出すると、これを対話管理部４ｂに返信する。
【０１２４】
このあと、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１２ｂで得られた意味項目の補正信頼度に対して、予め設定した閾値０．６０による閾値判定を行う（ステップＳＴ１３ｂ）。ここで、対話管理部４ｂは、補正理解結果から閾値より高い補正信頼度を有する新規意味項目を検出する。この新規意味項目とは、ステップＳＴ１ｂの理解結果には存在しなかった補正理解結果中の意味項目である。併せて、対話管理部４ｂは、消失した意味項目を検出する。この消失した意味項目とは、ステップＳＴ１ｂの理解結果に存在する補正理解結果に存在しない意味項目である。ただし、消失した意味項目には、誤りが確定している意味項目を含まないものとする。このようにして、閾値より高い補正信頼度の新規意味項目が検出されると、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１４ｂの処理に移行し、閾値より高い補正信頼度の新規意味項目が検出されないと、ステップＳＴ５ｂの処理に移行する。
【０１２５】
ステップＳＴ１４ｂにおいて、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１３ｂで検出した閾値より高い補正信頼度の新規意味項目と消失した意味項目とに関して、その正誤を利用者に確認するための応答情報を生成し、応答出力部７に送出する。図８の例では「ホテル＝東急イン横浜関内」と「人数＝９」との正誤を確認するため、対話管理部４ｂは、応答「人数は九人ではなく、ホテルは東急イン横浜関内でよろしいですか」という応答情報を生成する。
【０１２６】
続いて、上述した意味項目に関する正誤確認に対する返答として、対話管理部４ｂは、利用者から音声理解部１を介して新たに入力された発話３に対する理解結果を受け取る（ステップＳＴ１５ｂ）。
【０１２７】
このあと、ステップＳＴ１５ｂで得られた理解結果に基づいて、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１４ｂで確認した意味項目の正誤判定を行う（ステップＳＴ１６ｂ）。例えば、ステップＳＴ１５ｂにおいて、発話３「はい」より理解結果「意図＝肯定」が得られた場合、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１４ｂで確認を行った意味項目「ホテル＝東急イン横浜関内」を正しい新規意味項目として確定するとともに、「人数＝９」を誤り意味項目として確定する。このように、正誤が確定すると、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１７ｂの処理に移行し、確定しない場合は、ステップＳＴ５ｂの処理に移行する。
【０１２８】
ステップＳＴ１７ｂにおいて、対話管理部４ｂは、ステップＳＴ１６ｂで確定した正しい新規意味項目を、対話状況記憶部５のスロットに書き込む。また、誤りが確定した意味項目を対話状況記憶部５のスロットから削除する。
【０１２９】
以上のように、この実施の形態３によれば、信頼度が低い意味項目の正誤を利用者に確認した結果、該意味項目が誤りであることが分かると、さらに再理解処理として該誤り意味項目を含まない補正理解結果を求めると共に、その信頼度を計算して、補正理解結果中に新たな意味項目が高い信頼度で見つかった場合、その正誤を利用者に確認するので、従来の信頼度に基づく確認と棄却では対処できなかった意味項目の脱落誤りを救済することができる。これにより、入力情報の欠落に起因する対話処理装置の誤動作の問題を解決することができる。
【０１３０】
なお、上記実施の形態１から３において、音声を入力する代わりに、手書きの文字列や印刷された文字列を入力とし、音声認識手段の代わりに、文字認識手段を用いても良い。
【０１３１】
また、上記実施の形態１から３において、単語系列から意味項目の組み合わせを一意に生成する言語理解部を用いる代わりに、単語系列から意味項目の組み合わせを確率的に複数生成する言語理解部を用いても良い。
【０１３２】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、入力情報の内容を意味項目ごとに認識した仮説を、該入力情報に関する尤度に応じて複数生成するとともに、これらのうち所定の尤度を有する仮説を理解結果仮説として選択し、理解結果仮説の各意味項目に対して該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を算出し、加えて、理解結果仮説の意味項目に対して仮説において意味項目同士が共起する割合である関連度を算出して、理解結果仮説の意味項目の信頼度と該意味項目についての関連度とに基づいて該理解結果仮説に関する利用者への応答情報を生成するので、信頼度に対する閾値判定では検出できない誤り意味項目を高精度に検出することができるという効果がある。また、誤り意味項目の確認漏れに起因する対話処理装置の誤動作の問題を解決することができるという効果がある。
【０１３３】
この発明によれば、理解結果仮説内に信頼度が予め設定した規定値以下である意味項目が存在すると、該意味項目を認識の正誤についての確認対象として選択するとともに、該意味項目との関連度が予め設定した規定値以上である意味項目が理解結果仮説内に存在すると、該意味項目も認識の正誤についての確認対象に追加した応答情報を生成するので、信頼度に対する閾値判定では検出できない誤り意味項目を高精度に検出することができるという効果がある。
【０１３４】
この発明によれば、入力情報の内容を意味項目ごとに認識した仮説を、該入力情報に関する尤度に応じて複数生成するとともに、これらのうち所定の尤度を有する仮説を理解結果仮説として選択し、理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を算出し、加えて、複数の仮説から認識に誤りがある意味項目を含む仮説を削除し、これら仮説に基づいて理解結果仮説の各意味項目に対する信頼度を算出して、理解結果仮説の意味項目の補正信頼度に基づいて該理解結果仮説に関する利用者への応答情報を生成するので、信頼度に対する閾値判定では検出できない誤り意味項目を高精度に検出することができるという効果がある。また、誤り意味項目の確認漏れに起因する対話処理装置の誤動作の問題を解決することができるという効果がある。
【０１３５】
この発明によれば、入力情報の内容を意味項目ごとに認識した仮説を、該入力情報に関する尤度に応じて複数生成するとともに、これらのうち所定の尤度を有する仮説を理解結果仮説として選択し、理解結果仮説の各意味項目に対して該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を算出し、認識に誤りがある意味項目を含む仮説を削除した複数の仮説から、所定の尤度を有する仮説を新たな理解結果仮説として選択して、複数の仮説から認識に誤りがある意味項目を含む仮説を削除し、これら仮説に基づいて新たな理解結果仮説の各意味項目に対する信頼度を算出して、新たな理解結果仮説の各意味項目の信頼度に基づいて該理解結果仮説に関する利用者への応答情報を生成するので、信頼度に対する閾値判定では検出できない誤り意味項目を高精度に検出することができるとともに、意味項目の脱落誤りを救済することができるという効果がある。これにより、入力情報の欠落に起因する対話処理装置の誤動作の問題を解決することができるという効果がある。
【０１３６】
この発明によれば、理解結果仮説内に信頼度が予め設定した規定値以下である意味項目が存在すると、該意味項目を認識の正誤についての確認対象として選択した応答情報を生成するので、信頼度に対する閾値判定では検出できない誤り意味項目を、高精度に検出することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１による対話処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 図１中の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図である。
【図３】 図１中の対話管理部による動作を示すフロー図である。
【図４】 この発明の実施の形態２による対話処理装置の構成を示すブロック図である。
【図５】 図４中の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図である。
【図６】 図４中の対話管理部による動作を示すフロー図である。
【図７】 この発明の実施の形態３による対話処理装置の構成を示すブロック図である。
【図８】 図７中の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図である。
【図９】 図７中の対話管理部による動作を示すフロー図である。
【図１０】 音声理解処理の一例を示す図である。
【図１１】 従来の対話処理方式を適用した対話処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】 図１１中の対話処理装置による対話処理で得られる情報を示す図である。
【図１３】 図１１中の音声理解部の構成を示すブロック図である。
【図１４】 図１３中の言語理解部が使用する意味項目の生成ルールの一例を示す図である。
【図１５】 図１１中の対話状況記憶部が保持する対話状況の一例を示す図である。
【図１６】 図１１中のホテルデータベースが保持するホテル情報の一例を示す図である。
【図１７】 図１１中の対話管理部の動作を示すフロー図である。
【図１８】 対話管理部による応答生成処理の一例を示すフロー図である。
【符号の説明】
１ 音声理解部（仮説生成手段）、２ 信頼度計算部（信頼度計算手段）、３関連度計算部（関連度計算手段）、４，４ａ，４ｂ 対話管理部（対話管理手段）、５ 対話状況記憶部、６ ホテルデータベース、７ 応答出力部、８ 補正信頼度計算部（補正信頼度計算手段）、９ 補正音声理解部（補正仮説生成手段）、１００ 音声理解部、１００ａ 音響分析部、１００ｂ 音声認識部、１００ｃ 言語理解部、１０１ 信頼度計算部、１０２ 対話状況記憶部、１０３対話管理部、１０４ 応答出力部、１０５ ホテルデータベース。
Claims (13)
- 入力した発話に対して音声理解処理を施すことにより、上記発話の意味内容を表す意味項目の組み合わせからなる仮説を生成するとともに、上記仮説の尤もらしさを示す尤度が最大となる仮説を理解結果仮説として選択する仮説生成手段と、
上記理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を算出する信頼度計算手段と、
上記理解結果仮説の意味項目に対して、上記仮説生成手段により生成された仮説において意味項目同士が共起する割合である関連度を算出する関連度計算手段と、
上記理解結果仮説の意味項目の信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するとともに、この意味項目との関連度を所定の規定値と比較して関連度が高いと判定された上記理解結果仮説内の他の意味項目についても正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却する対話管理手段とを備えた対話処理装置。 - 対話管理手段は、理解結果仮説において信頼度が規定値以下の第１の意味項目が存在すると、上記第１の意味項目を正誤の確認対象として選択するとともに、上記理解結果仮説において上記第１の意味項目との関連度が規定値以上である第２の意味項目が存在すると、上記第２の意味項目を正誤の確認対象に追加した利用者への応答情報を生成し、この応答情報に対する返答で上記正誤の確認対象とした意味項目の誤りが確定した場合、この意味項目を棄却することを特徴とする請求項１記載の対話処理装置。
- 正誤の確認で誤りが確定した意味項目以外の理解結果仮説における他の意味項目に対して、仮説生成手段により生成された仮説から上記誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説間での尤度和を補正信頼度として算出する補正信頼度計算手段を備え、
対話管理手段は、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度と所定の規定値を比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報と生成するとともに、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目以外の上記理解結果仮説における他の意味項目の補正信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却することを特徴とする請求項１記載の対話処理装置。 - 仮説生成手段により生成された仮説から、正誤の確認で誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説のうち尤度が最大となる仮説を新たな理解結果仮説として選択する補正仮説生成手段と、
正誤の確認で誤りが確定した意味項目以外の理解結果仮説における他の意味項目に対して、仮説生成手段により生成された仮説から上記誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説間での尤度和を補正信頼度として算出する補正信頼度計算手段とを備え、
対話管理手段は、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するとともに、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説から上記補正仮説生成手段よって選択された新たな理解結果仮説の意味項目の補正信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が高いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却することを特徴とする請求項１記載の対話処理装置。 - 対話管理手段は、信頼度の規定値が予め設定されており、理解結果仮説内に信頼度が上記規定値以下である意味項目が存在すると、該意味項目を認識の正誤についての確認対象として選択した応答情報を生成することを特徴とする請求項３又は請求項４記載の対話処理装置。
- 応答情報を利用者へ提示する応答出力部を備えた請求項１記載の対話処理装置の対話処理方法において、
仮説生成手段が、入力した発話に対して音声理解処理を施すことにより、上記発話の意味内容を表す意味項目の組み合わせからなる仮説を生成するとともに、上記仮説の尤もらしさを示す尤度が最大となる仮説を理解結果仮説として選択する仮説生成ステップと、
信頼度計算手段が、上記理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を算出する信頼度計算ステップと、
関連度計算手段が、上記理解結果仮説の意味項目に対して、上記仮説生成ステップで生成された仮説において意味項目同士が共起する割合である関連度を算出する関連度計算ステップと、
対話処理手段が、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度と所定の規定値との比較結果から信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するとともに、この意味項目との関連度と所定の規定値との比較結果から関連度が高いと判定された上記理解結果仮説内の他の意味項目についても正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成する対話管理ステップと、
上記応答出力部が、該対話管理ステップにて生成された応答情報を提示する応答提示ステップとを備えた対話処理方法。 - 対話管理ステップにて、対話処理手段が、理解結果仮説において信頼度が規定値以下の第１の意味項目が存在すると、上記第１の意味項目を正誤の確認対象として選択するとともに、上記理解結果仮説において上記第１の意味項目との関連度が規定値以上である第２の意味項目が存在すると、上記第２の意味項目を正誤の確認対象に追加した利用者への応答情報を生成し、この応答情報に対する返答で上記正誤の確認対象とした意味項目の誤りが確定した場合、この意味項目を棄却することを特徴とする請求項６記載の対話処理方法。
- 対話処理装置が、補正信頼度計算手段を有し、
上記補正信頼度計算手段が、正誤の確認で誤りが確定した意味項目以外の上記理解結果仮説における他の意味項目に対して、仮説生成ステップで生成された仮説から上記誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説間での尤度和を補正信頼度として算出する補正信頼度計算ステップを備え、
対話管理ステップにおいて、対話処理手段が、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度と所定の規定値を比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報と生成するとともに、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目以外の上記理解結果仮説における他の意味項目の補正信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却することを特徴とする請求項６記載の対話処理方法。 - 対話処理装置が、補正仮説生成手段及び補正信頼度計算手段を有し、
上記補正仮説生成手段が、仮説生成ステップで生成された仮説から正誤の確認で誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説のうち、尤度が最大となる仮説を新たな理解結果仮説として選択する補正仮説生成ステップと、
上記補正信頼度計算手段が、正誤の確認で誤りが確定した意味項目以外の理解結果仮説における他の意味項目に対して、上記仮説生成ステップで生成された仮説から上記誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説間での尤度和を補正信頼度として算出する補正信頼度計算ステップとを備え、
対話管理ステップにおいて、対話処理手段が、上記理解結果仮説の意味項目の信頼度と所定の規定値との比較結果から信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記補正仮説生成ステップで選択された新たな理解結果仮説の意味項目の補正信頼度と所定の規定値との比較結果から信頼度が高いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するとともに、正誤の確認で誤りが確定した意味項目を含む理解結果仮説において上記補正仮説生成ステップで選択された新たな理解結果仮説に含まれない意味項目がある場合、この意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成することを特徴とする請求項６記載の対話処理方法。 - 対話管理ステップにて、対話処理手段が、理解結果仮説内に信頼度が予め設定した規定値以下である意味項目が存在すると、該意味項目を認識の正誤についての確認対象として選択した応答情報を生成することを特徴とする請求項８又は請求項９記載の対話処理方法。
- 入力した発話に対して音声理解処理を施すことにより、上記発話の意味内容を表す意味項目の組み合わせからなる仮説を生成するとともに、上記仮説の尤もらしさを示す尤度が最大となる仮説を理解結果仮説として選択する仮説生成手段、
上記理解結果仮説の各意味項目に対して、該意味項目を有する仮説間の尤度和である信頼度を算出する信頼度計算手段、
上記理解結果仮説の意味項目に対して、上記仮説生成手段により生成された仮説において意味項目同士が共起する割合である関連度を算出する関連度計算手段、
上記理解結果仮説の意味項目の信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するとともに、この意味項目との関連度を所定の規定値と比較して関連度が高いと判定された上記理解結果仮説内の他の意味項目についても正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却する対話管理手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。 - コンピュータを、
正誤の確認で誤りが確定した意味項目以外の理解結果仮説における他の意味項目に対して、仮説生成手段により生成された仮説から上記誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説間での尤度和を補正信頼度として算出する補正信頼度計算手段、
上記理解結果仮説の意味項目の信頼度と所定の規定値を比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報と生成するとともに、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目以外の上記理解結果仮説における他の意味項目の補正信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却する対話管理手段として機能させる請求項１１記載のプログラム。 - コンピュータを、
仮説生成手段により生成された仮説から、正誤の確認で誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説のうち尤度が最大となる仮説を新たな理解結果仮説として選択する補正仮説生成手段、
正誤の確認で誤りが確定した意味項目以外の理解結果仮説における他の意味項目に対して、上記仮説生成手段により生成された仮説から上記誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説間での尤度和を補正信頼度として算出する補正信頼度計算手段、
上記理解結果仮説の意味項目の信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が低いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成するとともに、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を含む仮説を除いた仮説から上記補正仮説 生成種谷よって選択された新たな理解結果仮説の意味項目の補正信頼度を所定の規定値と比較して信頼度が高いと判定された意味項目を正誤の確認対象として追加した利用者への応答情報を生成し、上記正誤の確認により誤りが確定した意味項目を棄却する対話管理手段として機能させる請求項１１記載のプログラム。
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