JP4253487B2 - Information acquisition device - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数の利用者間で話題になった情報の中から、特に話題性のある情報を取得する情報取得装置、情報取得方法及びプログラムに関する。
【0002】
【従来の技術】
従来から、利用者は、端末を操作することにより、通信ネットワークを通じて、各種情報を提供する情報提供サーバから所望の情報を取得することができる(例えば、特許文献1参照)。例えば、上記各種情報には、商品情報、スポーツ、政治、経済等があり、これらは通常日付毎に管理されていることから、利用者は、端末を通じて気になる情報を迅速かつ容易に取得することができる。
【0003】
【特許文献1】
特開2002−24601(第2−6、第1図)
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、利用者は、上記の如く、過去におけるスポーツ等の情報は迅速に取得することができるが、それ以外の情報、特にある利用者間で話題になっている情報を迅速に取得することは困難であった。この話題となっている情報としては、例えば、回胴式遊技機の各リールの図柄が全て揃う確率の高い時間帯などがあり、この情報は、ある遊技場に頻繁に通っている利用者との間で交わされるものであったため、他の利用者は、上記情報を迅速に入手することは困難であった。このため、上記他の利用者であっても、話題性のある情報を迅速に入手することのできるシステムの開発が望まれていた。
【0005】
そこで、本願は以上の点に鑑みてなされたものであり、各利用者間で話題になった情報の中から、特に話題性のある情報を取得し、その取得した情報を他の利用者に提供することのできる情報取得装置、情報取得方法及びプログラムを提供することを課題とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記課題を解決するために、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には、第二形態素情報の意味内容を示す文が予め対応付けられ、第二形態素情報を予め複数記憶し、利用者から入力された入力情報に対応する文字列に基づいて、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し、抽出された第一形態素情報に基づいて、その第一形態素情報と予め記憶された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、その第二形態素情報が検索された頻度を第二形態素情報毎にカウントし、その第二形態素情報毎にカウントされた頻度の大きさに応じて、検索された各第二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を取得し、取得された第二形態素情報に対応付けられた文を取得することを特徴とする。尚、上記発明においては、カウントされた各頻度の中から、最も大きい頻度を取得し、取得された頻度に対応する検索された第二形態素情報を取得し、取得された第二形態素情報に対応付けられた文を取得することが好ましい。
【0007】
このような本願に係る発明によれば、情報取得装置は、第二形態素情報が検索された頻度の大きさに応じて、既に検索された各第二形態素情報のそれぞれに対応付けられた各文の中から、一の文を取得することができるので、各利用者の間で特に話題性のある情報を他の利用者に提供することができる。また、一の利用者が、他の各利用者との間で会話をする機会を有しなくても、その一の利用者は、情報取得装置を通じて、他の各利用者間で話題になっている情報を簡単に取得することができる。
【0008】
特に、情報取得装置は、最も検索された頻度の高い第二形態素情報に対応付けられた文を出力することができるので、利用者は、その出力された文に基づいて、他の各利用者間で最も話題に上がっている情報をより的確に取得することができる。
【0009】
上記発明においては、第二形態素情報毎にカウントされた頻度と、予め定められた閾値とを第二形態素情報毎に照合し、頻度が閾値を超えたときは、その頻度に対応する検索された第二形態素情報を取得し、取得された第二形態素情報に対応付けられた文を取得することが好ましい。
【0010】
この場合には、情報取得装置が、カウントした各頻度の中から、予め設定された閾値を超える全ての頻度を取得し、その各頻度についての各第二形態素情報に対応付けられた各文を出力することができるので、利用者は、他の各利用者間で複数の話題が頻繁に上がっている場合には、それらの話題を一括して取得することができる。
【0011】
上記発明においては、利用者から入力されるであろう入力情報又は利用者への回答内容に関連性のある形態素を示す談話範囲には、各第二形態素情報が予め関連付けられ、各第二形態素情報には、文がそれぞれに対応付けられ、談話範囲が予め複数記憶され、抽出された第一形態素情報と予め記憶された各談話範囲とを照合し、各談話範囲の中から、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談話範囲を検索し、その談話範囲が検索された頻度を談話範囲毎にカウントし、談話範囲毎にカウントされた頻度の大きさに応じて、検索された各談話範囲の中から、一の談話範囲を取得し、取得された談話範囲に関連付けられ、且つ既に検索された各第二形態素情報に基づいて、その各第二形態素情報のそれぞれに対応付けられた前記各文の中から、一の文を取得することが好ましい。
【0012】
この場合には、情報取得装置は、先ず談話範囲を特定し、この特定した談話範囲に関連付けられた各第二形態素情報の中から、抽出した第一形態素情報と一致する第二形態素情報を検索することができる。これにより、情報取得装置は、予め記憶された”全ての”各第二形態素情報と抽出した第一形態素情報とを照合する必要がなくなるため、該当する第二形態素情報をより迅速に検索することができる。
【0013】
また、情報取得装置は、該当する第二形態素情報をより迅速に検索することができるので、結果的には検索された頻度の大きさに応じて、第二形態素情報に対応付けられた文を迅速に取得することができる。更に、利用者は、情報取得装置で該当する文を迅速に取得することができるので、利用者は、各利用者間で話題に上がっていた情報を迅速に取得することができる。
【0014】
上記発明においては、検索された談話範囲に基づいてその談話範囲に関連付けられた各第二形態素情報と、抽出された第一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、その第二形態素情報が検索された頻度を第二形態素情報毎にカウントし、第二形態素情報毎にカウントされた頻度の大きさに応じて、検索された談話範囲に関連付けられ、且つ既に検索された各第二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を取得し、取得された第二形態素情報に対応付けられた文を取得することが好ましい。
【0015】
この場合には、情報取得装置は、上記より談話範囲を特定することで、該当する第二形態素情報をより迅速に検索することができるので、検索された頻度の大きい第二形態素情報に対応付けられた文を迅速に取得することができる。
【0016】
上記発明においては、利用者から入力された入力情報に対応する文字列に基づいて、文字列の最小単位を構成する少なくとも一つの形態素と、検索された談話範囲を構成する形態素とを結合させて、これら結合された各形態素を第一形態素情報として抽出することが好ましい。
【0017】
この場合には、第一形態素情報に対応する文が省略文であり、日本語として明解でない場合であっても、情報取得装置は、第一形態素情報が特定の談話範囲に属している場合には、その談話範囲を第一形態素情報に結合し、この結合されたものを再び第一形態素情報として扱うことができる。
【0018】
特に、談話範囲が、利用者から入力されるであろう入力情報又は利用者への回答内容に関連性のある形態素を意味するので、情報取得装置は、省略文に対応する第一形態素情報に談話範囲を結合することで、より正確な日本語文法に沿った文に対応する第一形態素情報とすることができる。
【0019】
この結果、情報取得装置は、その省略文に対応する第一形態素情報を補完することができるので、より正確な第一形態素情報を用いて該当する第二形態素情報を的確に検索することができる。また、情報取得装置が、より正確な第一形態素情報を用いて該当する第二形態素情報を的確に検索することができるので、利用者は、各利用者間で話題に上がっていた正確な情報を取得することができる。
【0020】
上記発明においては、抽出された第一形態素情報を構成する各形態素のそれぞれを、主体格、対象格などの格を示す属性に分類し、分類された各属性に基づいて、各属性のそれぞれに属するいずれかの形態素に、検索された談話範囲を構成する形態素を結合させて、これら結合された各形態素を第一形態素情報として抽出することが好ましい。
【0021】
この場合には、情報取得装置は、分類した各属性に基づいて、その各属性のいずれかに、談話範囲を構成する形態素を付加することができるので、更に正確な第一形態素情報を用いて該当する第二形態素情報を検索することができる。例えば、利用者が所定の文言を発する場合には、利用者は主語を省略して話す場合がある。この場合に、情報取得装置が、主語に属する形態素を補完すれば、情報取得装置は、補完後の各形態を正確な第一形態素情報として扱うことができ、この第一形態素情報を用いて的確な第二形態素情報を検索することができる。
【0022】
【発明の実施の形態】
[第一実施形態]
(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。
【0023】
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。
【0024】
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。
【0025】
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、「発話種類」を「入力種類」に置き換えて説明することもできる。
【0026】
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、入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段でもある。
【0027】
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。
【0028】
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を格納しているものである。
【0029】
前記文解析部400は、入力部100又は音声認識部200で特定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。
【0030】
形態素抽出部410は、入力部100又は音声認識部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。
【0031】
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、文字列に現された語構成の最小単位を意味するものとする。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。
【0032】
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。
【0033】
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。
【0034】
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。
【0035】
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(m2)・は(m4)・を(m5)・・)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。同図に示す「t」は、転置を意味する。
【0036】
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。
【0037】
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、対象などの格を示す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」を決定する。
【0038】
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)、動作を意味するアクション、時間を意味するタイム(テンス、アスペクト)、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、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。
【0039】
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。
【0040】
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。
【0041】
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反射的判定部320に出力する。
【0042】
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(入力情報)の種類を示す発話種類(入力種類)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。
【0043】
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)などから構成されるものである。
【0044】
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。
【0045】
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。
【0046】
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、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。
【0047】
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」を判定する。文要素とは、文字列の種類を特定するための分の種別を意味し、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。
【0048】
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事例辞書、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。
【0049】
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。
【0050】
この発話種類判定部440は、後述する話題検索部360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370に出力する。
【0051】
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各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(談話記憶手段;第一記憶手段)である。また、会話データベース500は、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を、第二形態素情報に関連付けて予め複数記憶する回答記憶手段(談話記憶手段)でもある。
【0052】
更に、会話データベース500は、利用者から入力されるであろう入力内容又は利用者への回答内容に関連性のある範囲を構成する形態素を示す談話範囲(キーワード)を予め複数記憶する談話記憶手段でもある。この談話範囲(キーワード)には、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が複数関連付けられ、各第二形態素情報には、利用者への回答内容がそれぞれに関連付けてられている。
【0053】
更にまた、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(談話記憶手段)でもある。
【0054】
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、利用者から発話されるであろう発話内容又は利用者への回答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、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。
【0055】
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、他の談話範囲との間で上位概念、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。
【0056】
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。
【0057】
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。
【0058】
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(テンス、アスペクト)、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もよい。
【0059】
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(利用者が発話した発話内容から導かれたもの)とは区別されるものである。
【0060】
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。
【0061】
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。
【0062】
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、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)。
【0063】
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、本実施形態では、各話題タイトル(第二形態素情報)に関連付けられている(図8参照)。回答文は、本実施形態では、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)などのタイプ(回答種類)に分類されている。
【0064】
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。
【0065】
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”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。
【0066】
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、反射的判定部320と、鸚鵡返し判定部330と、談話範囲決定部340と、省略文補完部350と、話題検索部360と、回答文検索部370とを有している。
【0067】
前記管理部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文字列信号として形態素抽出部410に出力する。また、管理部310は、回答文検索部370で検索された回答文を出力部600に出力する。
【0068】
反射的判定部320は、形態素抽出部410で抽出された第一形態素情報と各定型内容を照合し、各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容を検索する定型取得手段である。
【0069】
ここで、定型内容とは、利用者からの発話内容に対して定型的な内容を回答するための反射要素情報を意味し、この反射要素情報は、反射要素データベース801(定型記憶手段)に予め複数記憶されている。反射要素情報としては、本実施形態では、図13に示すように、例えば”おはよう”、”こんにちは”、”こんばんわ”、”やあ”などの「挨拶的要素」、「なるほど」、「本当?」などの「定型的要素」などが挙げられる。
【0070】
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反射的判定部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と反射要素データベース801に記憶されている各反射要素情報とを照合し、各反射要素情報の中から、第一形態素情報を含む反射要素情報を検索し、検索した反射要素情報を管理部310に出力する。
【0071】
即ち、反射要素情報をD1、第一形態素情報をWとすると、反射的判定部320は、W∩D1≠φ(φ;空集合)の関係が成立していると判断した場合は、上記反射的な回答を行うための処理を行う。
【0072】
例えば、利用者が”おはよう”という発話内容を発した場合には、反射的判定部320は、発話内容”おはよう”と各反射要素情報とを照合し、各反射要素情報の中から、発話内容”おはよう”を含む(と一致する)反射要素情報”おはよう”を検索し、検索した反射要素情報”おはよう”を管理部310に出力する。
【0073】
反射的判定部320は、各反射要素情報の中から、発話内容を含む反射要素情報を検索することができない場合には、文構造解析部430から入力された話題検索命令信号を鸚鵡返し判定部330に出力する。
【0074】
鸚鵡返し判定部330は、形態素抽出部410で抽出された現在の第一形態素情報と、鸚鵡返し要素データベース802に記憶されている過去の回答内容とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の回答内容に含まれる場合には、合意内容を取得する定型取得手段である。
【0075】
ここで、鸚鵡返しとは、本実施形態では、利用者の発話内容をそのまま(又はそれに近い内容を)言い返すことを意味する。鸚鵡返し要素は、本実施形態では、直前に会話制御装置1から出力された回答内容を構成する第一形態素情報などからなるのもであり、図14に示すように、例えば、”馬は美しい”(馬;*;美しい)、”佐藤が好きです”(佐藤;*;好きです)などが挙げられる。
【0076】
また、鸚鵡返し要素データベース802は、利用者から入力された入力情報に合意するための合意内容を予め記憶する合意記憶手段でもある。合意内容には、例えば、前回、利用者から入力された入力情報(利用者により前回の入力情報が”A映画名の監督はS氏ですか”である場合には、合意内容としては、”A映画名の監督はS氏です”)、又は ”その通りです”、”本当です”などが挙げられる。
【0077】
具体的に、反射的判定部320から話題検索命令信号が入力された鸚鵡返し判定部330は、各鸚鵡返し要素毎に、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と鸚鵡返し要素を構成する各形態素とを照合し、鸚鵡返し要素の中に第一形態素情報が含まれているかを判断する(図14参照)。
【0078】
鸚鵡返し判定部330は、各鸚鵡返し要素の中に第一形態素情報が含まれていると判断した場合には、合意内容を取得し、取得した合意内容からなる回答文を管理部310に出力(鸚鵡返し処理)する。即ち、鸚鵡返し要素(前回の回答文など)をS、第一形態素情報をWとすると、鸚鵡返し判定部330は、W⊂S、W≠φの関係が成立している場合には、上記に示す鸚鵡返し処理を行う。
【0079】
例えば、会話制御装置1が回答文として”A映画名の監督はS氏です”(A映画名の監督;S氏;*)(この順番は、サブジェクト;オブジェクト;アクションの順番、以下同様とする)を出力し、その後、利用者が出力された回答内容に対して”A映画名の監督はS氏ですか”(A映画名の監督;S氏;*)と発話した場合には、鸚鵡返し判定部330は、利用者の第一形態素情報(A映画名の監督;S氏;*)と回答文の各形態素(A映画名の監督;S氏;*)とが一致しているので、利用者は回答内容に対して鸚鵡返しを行っていると断定し、記憶されている合意内容”その通りです”などを取得し、取得した合意内容を出力する。
【0080】
また、鸚鵡返し判定部330は、形態素抽出部410で抽出された現在の第一形態素情報と、鸚鵡返し要素データベース802に記憶されている過去の第一形態素情報とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれる場合には、反発内容を取得する定型取得手段でもある。
【0081】
具体的には、利用者が”馬は美しい”という発話内容を発話し、会話制御装置1が回答内容として”馬は躍動感があって良いですね”の内容を出力した場合に、後に利用者が”馬は美しい”という発話内容を繰り返したときは、鸚鵡返し判定部330は、現在の発話内容”馬は美しい”を構成する各形態素(第一形態素情報){馬;*;美しい}と前の発話内容”馬は美しい”を構成する各形態素(第一形態素情報){馬;*;美しい}とが一致しているので、利用者は会話制御装置1からの回答内容”馬は躍動感があって良いですね”については全く聞いていないものと断定することができる。
【0082】
この場合、鸚鵡返し判定部330は、利用者が会話制御装置1からの回答内容を聞いていないので、記憶された反発内容(例えば、同じ内容を繰り返さないでよ”など)取得し、取得した反発内容を出力することができる。
【0083】
一方、鸚鵡返し判定部330は、第一形態素情報が前回の回答文の内容と同一、又は第一形態素情報が前回の第一形態素情報と同一でないと判断した場合には、反射的判定部320から入力された話題検索命令信号を談話範囲決定部340に出力する。
【0084】
尚、上記の鸚鵡返し判定部330は、「会話制御装置1の回答内容」に対して利用者が鸚鵡返しを行った場合の処理を示してきたが、更に以下の処理も行うことができる。例えば、出力部600が”馬は美しい”という回答文を出力した場合、この回答文に対して利用者が”どうして馬は美しいの?”、”どうして美しいの?”、又は”どうして?”と発話した場合に対して行う鸚鵡返し判定部330の処理である。
【0085】
この場合、鸚鵡返し判定部330は、出力した回答文S”馬は美しい”と利用者からの発話内容W(”どうして馬は美しいの?(疑問文)”又は”どうして美しいの?(疑問文)”)とを照合すると、(W−c)⊂S、S≠φ、c≠φ(このcは、Wの発話種類を意味し、この発話種類は、後述する発話種類判定部440で判定されるものである。発話種類には、後述するように、例えば、疑問文などが挙げられる。)の関係が成立するので、”条件付”の鸚鵡返し処理(回答内容に対して利用者が疑問文付きの鸚鵡返しを行った場合の処理)を行う。
【0086】
”条件付”の鸚鵡返し処理としては、例えば、会話制御装置1が”馬は美しいね”の回答文を出力した場合に、上記利用者が”どうして馬は美しいの?”の発話内容を発したときは、利用者の疑問等を解消するため、鸚鵡返し判定部330が”だって馬は美しいじゃない”などの回答文を鸚鵡返し要素データベース802の中から取得し、取得した回答文を管理部310に出力する処理を行う。
【0087】
談話範囲決定部340は、文節解析部420で抽出された第一形態素情報と各談話範囲とを照合し、各談話範囲の中から、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談話範囲を検索する第二検索手段である。
【0088】
具体的に、鸚鵡返し判定部330から話題検索命令信号が入力された談話範囲決定部340は、入力された談話検索命令信号に基づいて、利用者の談話範囲を決定する。即ち、談話範囲決定部340は、入力された検索命令信号に基づいて、会話データベース500の中から、利用者が発話している内容について関連性のある範囲(談話範囲)を検索する。
【0089】
例えば、談話範囲決定部340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が(面白い映画;*;ある){面白い映画はある?}である場合には、この第一形態素情報と談話範囲群とを照合し、談話範囲群に第一形態素情報を構成する形態素(例えば”映画”)が含まれているときは、第一形態素情報に含まれる”映画”を談話範囲として決定する。この場合、談話範囲決定部340は、第一形態素情報に談話範囲”映画”が含まれているので、入力された第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて話題検索部360に出力する。
【0090】
一方、談話範囲決定部340は、第一形態素情報に談話範囲群が含まれていない場合には、入力された第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて省略文補完部350に出力する。
【0091】
これにより、後述する話題検索部360は、談話範囲決定部340で決定された”談話範囲”に属する各「話題タイトル」と、文構造解析部430で特定された第一形態素情報とを照合することができるので、”全て”の「話題タイトル」(第二形態素情報)と第一形態素情報とを照合する必要がなくなり、後述する回答文検索部370は、最終的な回答文を検索するまでの時間を短縮することができる。
【0092】
尚、談話範囲決定部340は、上記の如く、第一形態素情報と談話範囲群とを照合し、談話範囲群に第一形態素情報の形態素が含まれていれば、その形態素を談話範囲として決定していたが、これに限定されるものではなく、鸚鵡返し判定部330で直前に検索された鸚鵡返し要素の形態素、又は利用者が発話した発話内容を構成する形態素を談話範囲として決定しても良い。後述する省略文補完部350は、上記談話範囲決定部340で決定された談話範囲を用いて、その談話範囲を、形態素が省略されている第一形態素情報に付加することができる。
【0093】
省略文補完部350は、文節解析部420で抽出された第一形態素情報に基づいて第一形態素情報を構成する各属性(サブジェクト、オブジェクト、アクションなど)の中から、形態素を含まない属性を検索する属性検索手段である。また、省略文補完部350は、検索した属性に基づいて、属性に、談話範囲決定部340で検索された談話範囲を構成する形態素を付加する形態素付加手段でもある。
【0094】
具体的に、談話範囲決定部340から話題検索命令信号が入力された省略文補完部350は、入力された談話検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であるかを判定し、第一形態素情報からなる発話内容が省略文である場合には、第一形態素情報が属する談話範囲の形態素を、第一形態素情報に付加する。
【0095】
例えば、省略文補完部350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を構成する形態素が(監督;*;*)(監督は?)(この文は、”何の”監督であるかが不明であるので、省略文を意味する。)である場合には、談話範囲決定部340で決定された談話範囲(A映画名;このA映画名は映画のタイトルを示すものである)に属する第一形態素情報であれば、第一形態素情報を構成する形態素に、決定された談話範囲(A映画名)を第一形態素情報に付加(”A映画名”の監督;*;*)する。
【0096】
即ち、第一形態素情報をW、決定された談話範囲をDとすると、省略文補完部350は、Wに談話範囲Dを付加し、付加後の第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて話題検索部360に出力する。
【0097】
これにより、第一形態素情報に対応する文字列が省略文であり、日本語として明解でない場合であっても、省略文補完部350は、第一形態素情報がある談話範囲に属している場合には、例えば、その談話範囲D(A映画名)を第一形態素情報W(監督;*;*)に付加し、第一形態素情報をW’(A映画名の監督;*;*){A映画名の監督は?}として扱うことができるので、利用者の発話内容が省略文である場合であっても、前に決定された談話範囲に基づいて省略文を補完することができ、省略文を明確にすることができる。
【0098】
このため、省略文補完部350が、第一形態素情報を構成する発話内容が省略文であっても、第一形態素情報を構成する発話内容が適正な日本語となるように、第一形態素情報に特定の形態素を補完することができるので、話題検索部360は、補完後の第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報に関連する最適な「話題タイトル」(第二形態素情報)を取得することができ、回答文検索部370は、話題検索部360で取得された「話題タイトル」に基づいて利用者の発話内容により適した回答内容を出力することができる。
【0099】
話題検索部360は、文節解析部420で抽出された第一形態素情報又は省略文補完部350で補完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する第一検索手段である。
【0100】
具体的に、談話範囲決定部340又は省略文補完部350から話題検索命令信号が入力された話題検索部360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、談話範囲決定部340で決定された談話範囲に属する各「話題タイトル」(第二形態素情報)の中から、第一形態素情報の形態素を含む「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370及び発話種類判定部440に出力する。
【0101】
例えば、第一形態素情報を構成する「格構成」が(佐藤;*;好きだ){佐藤は好きだ}である場合には、話題検索部360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370及び発話種類判定部440に出力する。
【0102】
話題検索部360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370に出力する。
【0103】
回答文検索部370は、話題検索部360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370は、話題検索部360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する第二検索手段でもある。
【0104】
具体的に、話題検索部360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370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。
【0105】
例えば、回答文検索部370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。
【0106】
回答文検索部370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。また、反射的判定部320から反射要素情報、又は鸚鵡返し判定部330から鸚鵡返し処理の内容が入力された管理部310は、入力された反射要素情報に対応する回答文、入力された鸚鵡返し処理の内容に対応する回答文を出力部600に出力する。
【0107】
出力部600は、回答文検索部370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から回答文が入力された出力部600は、入力された回答文{例えば、私も佐藤が好きです}を出力する。
【0108】
(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15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。
【0109】
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。
【0110】
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。
【0111】
そして、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第一形態素情報として抽出するステップを行う(S103)。
【0112】
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。
【0113】
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ステップを行う(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、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。
【0114】
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。 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。
【0115】
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。
【0116】
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。
【0117】
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。
【0118】
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360に出力する。
【0119】
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、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。
【0120】
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」を判定する。
【0121】
この発話種類判定部440は、後述する話題検索部360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370に出力する。
【0122】
次いで、反射的判定部320が、形態素抽出部410で抽出された第一形態素情報と各定型内容を照合し、各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容を検索するステップを行う(S107;反射的処理)。
【0123】
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反射的判定部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と反射要素データベース801に記憶されている各反射要素情報(定型内容)とを照合し、各反射要素情報の中から、第一形態素情報を含む反射要素情報を検索し、検索した反射要素情報を管理部310に出力する。
【0124】
反射的判定部320は、各反射要素情報の中から、第一形態素情報を含む反射要素情報を検索することができない場合には、文構造解析部430から入力された話題検索命令信号を鸚鵡返し判定部330に出力する。
【0125】
次いで、鸚鵡返し判定部330が、形態素抽出部410で抽出された第一形態素情報と各鸚鵡返し要素を照合し、各鸚鵡返し要素の中から、第一形態素情報を含む鸚鵡返し要素を検索するステップを行う(S108;鸚鵡返し処理)。
【0126】
鸚鵡返し判定部330は、各鸚鵡返し要素の中に第一形態素情報が含まれていると判断した場合には、第一形態素情報を含む鸚鵡返し要素を取得し、取得した鸚鵡返し要素からなる回答文を管理部310に出力(鸚鵡返し処理)する。即ち、鸚鵡返し要素(前回出力された回答文、前回利用者が発話した発話内容など)をS、第一形態素情報をWとすると、鸚鵡返し判定部330は、W⊂S、W≠φの関係が成立している場合には、上記に示す鸚鵡返し処理を行う。
【0127】
一方、鸚鵡返し判定部330は、各鸚鵡返し要素の中に第一形態素情報が含まれていないと判断した場合には、反射的判定部320から入力された話題検索命令信号を談話範囲決定部340に出力する。
【0128】
そして、談話範囲決定部340が、文節解析部420で抽出された第一形態素と各談話範囲とを照合し、各談話範囲の中から、第一形態素情報を含む談話範囲を検索(決定)するステップを行う(S109)。
【0129】
具体的に、鸚鵡返し判定部330から話題検索命令信号が入力された談話範囲決定部340は、入力された検索命令信号に基づいて、会話データベース500の中から、利用者が発話している内容について関連性のある範囲(談話範囲)を検索する。
【0130】
例えば、談話範囲決定部340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が(面白い映画;*;ある){面白い映画はある?}である場合には、この第一形態素情報と談話範囲群とを照合し、談話範囲群に第一形態素情報を構成する形態素(例えば”映画”)が含まれているときは、第一形態素情報に含まれる”映画”を談話範囲として決定する。この場合、談話範囲決定部340は、第一形態素情報に談話範囲”映画”が含まれているので、入力された第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて話題検索部360に出力する。
【0131】
一方、談話範囲決定部340は、第一形態素情報に談話範囲群が含まれていない場合には、入力された第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて省略文補完部350に出力する。
【0132】
次いで、省略文補完部350が、文節解析部420で抽出された第一形態素情報に基づいて第一形態素情報を構成する各属性(サブジェクト、オブジェクト、アクションなど)の中から、形態素を含まない属性を検索するステップを行う。その後、省略文補完部350が、検索した形態素を含まない属性に基づいて、その属性に、談話範囲決定部340で検索された談話範囲を構成する形態素を付加するステップを行う(S110;省略文を補完)。
【0133】
具体的に、談話範囲決定部340から話題検索命令信号が入力された省略文補完部350は、入力された談話検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であるかを判定し、第一形態素情報からなる発話内容が省略文である場合には、第一形態素情報が属する談話範囲の形態素を、第一形態素情報に付加する。
【0134】
例えば、省略文補完部350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を構成する形態素が(監督;*;*)(監督は?)(この文は、”何の”監督であるかが不明であるので、省略文を意味する。)である場合には、前に談話範囲決定部340で決定された談話範囲(A映画名;このA映画名とは映画のタイトルを示すものである)に属する第一形態素情報であれば、第一形態素情報を構成する形態素に、決定された談話範囲の形態素(A映画名)を第一形態素情報に付加(”A映画名”の監督;*;*)する。
【0135】
即ち、第一形態素情報をW、決定された談話範囲をDとすると、省略文補完部350は、第一形態素情報Wに談話範囲Dを付加し、付加後の第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて話題検索部360に出力する。
【0136】
次いで、話題検索部360が、文節解析部420で抽出された第一形態素情報又は省略文補完部350で補完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するステップを行う(S111)。
【0137】
具体的に、談話範囲決定部340又は省略文補完部350から話題検索命令信号が入力された話題検索部360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、談話範囲決定部340で決定された談話範囲に属する各「話題タイトル」(第二形態素情報)の中から、第一形態素情報の形態素を含む「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370及び発話種類判定部440に出力する。
【0138】
例えば、第一形態素情報を構成する「格構成」が(佐藤;*;好きだ){佐藤は好きだ}である場合には、話題検索部360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370及び発話種類判定部440に出力する。
【0139】
話題検索部360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370に出力する。
【0140】
そして、回答文検索部370が、話題検索部360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関連付けられている回答文を取得するステップを行う(S112)。
【0141】
具体的に、話題検索部360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370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。
【0142】
例えば、回答文検索部370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。
【0143】
次いで、回答文検索部370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。また、反射的判定部320から反射要素情報、又は鸚鵡返し判定部330から鸚鵡返し処理の内容が入力された管理部310は、入力された反射要素情報に対応する回答文、入力された鸚鵡返し処理の内容に対応する回答文を出力部600に出力する(S113)。管理部310から回答文が入力された出力部600は、入力された回答文{例えば、私も佐藤が好きです}を出力する。
【0144】
(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、反射的判定部320が、利用者から発話された発話内容を構成する第一形態素情報と予め記憶された各定型内容とを照合し、各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容を検索することができるので、反射的判定部320は、例えば第一形態素情報が”こんにちは”などの定型内容である場合には、この定型内容と同一の定型内容”こんにちは”等を回答することができる。
【0145】
また、反射的判定部320は、利用者の発話内容が定型内容である場合には、その定型内容(挨拶など)を回答するので、利用者は、最初に、会話制御装置1との間で意思の疎通をしているような感覚を味わうことができる。
【0146】
また、鸚鵡返し判定部330が、現在の第一形態素情報と過去の回答内容とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の回答内容に含まれていない場合には、予め記憶してある合意内容を取得することができるので、鸚鵡返し判定部330は、利用者から現在入力された入力情報と過去の回答内容とが一致していれば、利用者が過去の回答内容に対して鸚鵡返し(利用者が回答内容に対して聞き直していること)の入力情報を入力したものと断定することができる。
【0147】
この場合、鸚鵡返し判定部330は、利用者が過去の回答内容に対して鸚鵡返しを行っているので、記憶されている合意内容を取得し、取得した合意内容(例えば、”その通りです”など)を出力することができる。これにより、利用者は、会話制御装置1から出力された回答内容の意味が分からなければ、もう一度聞き直して、再度回答内容を聞き直すことができるので、恰も他の利用者と会話しているような感覚を味わうことができる。
【0148】
また、鸚鵡返し判定部330が、現在の第一形態素情報と過去の第一形態素情報とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれる場合には、反発内容を取得することができるので、鸚鵡返し判定部330は、前回入力された入力情報が今回入力された入力情報に含まれている場合には、利用者が前の入力情報と同一の内容を反復して入力したものと判断することができ、利用者が会話制御装置からの回答内容に対して適切に回答していないものと断定することができる。
【0149】
この場合、鸚鵡返し判定部330は、利用者が前回の回答内容に対して適切に回答していないので、利用者に対して反発するため、記憶されている反発内容を取得し、取得した反発内容を出力する。これにより、利用者は、会話制御装置1からの回答内容に対して適切な入力情報を入力しなければ、会話制御装置1から反発内容が出力されるので、恰も他の利用者と会話しているような感覚を味わうことができる。
【0150】
また、話題検索部360は、第一形態素情報と近似する第二形態素情報を検索するには、”談話範囲”に属する各第二形態素情報と第一形態素情報とを照合すればよく、”全て”の第二形態素情報と第一形態素情報とを照合する必要がないので、第一形態素情報と近似している第二形態素情報を検索するまでの時間を短縮することができる。
【0151】
この結果、話題検索部360が、第一形態素情報と近似している第二形態素情報を短時間で検索(ピンポイント検索)することができるので、回答文検索部370は、話題検索部360で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ている回答文を短時間で取得することができ、会話制御装置1は、利用者からの発話内容に対して迅速に回答することができる。
【0152】
また、話題検索部360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、回答文検索部370が、話題検索部360で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することができるので、回答文検索部370は、利用者の発話内容を構成する各形態素(第一形態素情報)に基づいて、各形態素により構築される意味空間(主体、対象等)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。
【0153】
また、話題検索部360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。
【0154】
更に、回答文検索部370が、”談話範囲”に属する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、会話制御装置1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利用者の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。
【0155】
更にまた、回答文検索部370は、談話範囲決定部340で検索された”談話範囲”にのみ属する各第二形態素情報に関連付けられた回答種類の中から、利用者の発話種類と一致する回答種類を検索(ピンポイント検索が可能)するだけでよいので、”全て”の第二形態素情報に関連付けられた回答種類と利用者の発話種類とを逐一検索する必要がなくなり、利用者の発話種類に対応する最適な回答内容を短時間で取得することができる。
【0156】
最後に、省略文補完部350は、利用者の発話内容を構成する第一形態素情報が省略文であり、日本語として明解でない場合であっても、第一形態素情報がある談話範囲に属している場合には、その談話範囲を第一形態素情報に付加し、省略文からなる第一形態素情報を補完することができる。
【0157】
これにより、省略文補完部350は、第一形態素情報を構成する発話内容が省略文であっても、第一形態素情報を構成する発話内容が適正な日本語となるように、第一形態素情報に特定の形態素(談話範囲を構成する形態素など)を補完することができるので、話題検索部360は、省略文補完部350で補完された補完後の第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報に関連する最適な第二形態素情報を取得することができ、回答文検索部370は、話題検索部360で取得された第二形態素情報に基づいて利用者の発話内容により適した回答内容を出力することができる。
【0158】
この結果、会話制御装置1は、利用者からの入力情報が省略文であったとしても、ニューロネットワーク、AI知能などの機能を用いることなく、過去の検索結果を通じて、その省略文が何を意味するのかを推論することができ、会話制御装置1の開発者は、ニューロネットワーク、AI知能を搭載する必要がないので、会話制御装置1のシステムをより簡便に構築することができる。
【0159】
(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。
【0160】
(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。
【0161】
図16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16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。
【0162】
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」である場合には、図16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。
【0163】
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。
【0164】
(第二変更例)
図17に示すように、本変更例においては、割合計算部361と、選択部362とを話題検索部360に備えてもよい。
【0165】
割合計算部361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する計算手段である。
【0166】
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361は、図17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。
【0167】
例えば、図18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361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、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361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362に出力する。
【0168】
選択部362は、割合計算部361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。
【0169】
具体的に、割合計算部361から割合信号が入力された選択部362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18参照)。割合の高い話題タイトルを選択した選択部362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370及び発話種類判定部440に出力する。回答文検索部370は、選択部362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。
【0170】
これにより、選択部362が、各第二形態素情報毎に、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、選択部362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把握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、回答文検索部370は、利用者の発話内容に対して最適な回答をすることができる。
【0171】
また、選択部362は、複数の話題タイトルの中から、割合計算部361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。
【0172】
この結果、選択部362が第一形態素情報を構成する「格構成」に密接する話題タイトルを取得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、第一形態素情報を構成する「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。
【0173】
更に、割合計算部361は、談話範囲決定部340で検索された”談話範囲”にのみ属する各第二形態素情報毎に、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ので、”全て”の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必要がなくなり、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短時間で取得することができ、結果的に、取得した第二形態素情報に基づいて利用者からの発話内容に対しての最適な回答内容を迅速に出力することができる。
【0174】
尚、割合計算部361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。
【0175】
具体的に、話題検索命令信号が入力された割合計算部361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」に属する各形態素と、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。
【0176】
例えば、図19に示すように、割合計算部361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。
【0177】
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}である場合には、割合計算部361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19参照)。
【0178】
割合を計算した割合計算部361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370及び発話種類判定部440に出力する。
【0179】
これにより、割合計算部361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361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(人;犬;噛む)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。
【0180】
即ち、割合計算部361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最適な回答、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。
【0181】
また、割合計算部361は、”談話範囲”に属する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形態素を含む第二形態素情報を検索すればよいので、”全て”の第二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を取得する必要がなくなり、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短時間で取得することができ、結果的に、会話制御装置1は、取得した第二形態素情報に基づいて利用者からの発話内容に対しての最適な回答内容を迅速に出力することができる。
【0182】
尚、選択部362は、予め定められた優先順位に従って各話題タイトルの中から、一の話題タイトルを選択してもよい。この優先順位とは、話題タイトルとして選出されるための優先度を意味するものである。この優先順位は、開発段階で開発者が予め定めるものである。
【0183】
(第三変更例)
図20に示すように、本変更例においては、上記実施形態及び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)。
【0184】
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。尚、本変更例では、便宜上、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。
【0185】
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、その他の会話制御装置1b、他の会話データベース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等を検索することができない場合であっても、その他の会話制御装置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「格構成」と関連する談話範囲等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。
【0186】
(第四変更例)
文構造解析部430は、特定した第一形態素情報を構成する各「格構成」及び各「格構成」に対応付けられた各形態素を会話データベース500に記憶するものであってもよい。回答文検索部370は、検索した回答文を構成する各「格構成」及び各「格構成」に対応付けられた各形態素を会話データベース500に記憶するものであってもよい。
【0187】
談話範囲決定部340は、検索した談話範囲を会話データベース500に記憶するものであってもよい。話題検索部360は、検索した第二形態素情報を会話データベース500に記憶するものであってもよい。
【0188】
上記第一形態素情報と、第二形態素情報と、第一形態素情報又は第二形態素情報を構成する各「格構成」及び各「格構成」に対応付けられた各形態素と、検索した回答文を構成する各「格構成」及び各「格構成」に対応付けられた各形態素と、検索した談話範囲とは、それらを相互に関連付けて履歴形態素情報として会話データベース500又は鸚鵡返し要素データベース802に記憶することができる。
【0189】
省略文補完部350は、文節解析部420で抽出された第一形態素情報に基づいて第一形態素情報を構成する各属性(サブジェクト、オブジェクト、アクションなど;格構成)の中から、形態素を含まない属性を検索し、検索した属性に基づいてその属性に、会話データベース500又は鸚鵡返し要素データベース802に記憶された履歴形態素情報を付加する。
【0190】
具体的に、談話範囲決定部340から話題検索命令信号が入力された省略文補完部350は、入力された談話検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であるかを判定し、第一形態素情報からなる発話内容が省略文(例えば、サブジェクト、オブジェクト、又はアクションに所定の形態素を有しないなど)である場合には、会話データベース500又は鸚鵡返し要素データベース802に記憶されている履歴形態情報を、第一形態素情報に付加する。
【0191】
即ち、履歴形態情報に含まれるサブジェクトをS1、オブジェクトをO1、アクションA1、談話範囲をD1とし、省略された第一形態素情報をWとすると、補完後の第一形態素情報W1は、S1∪W、O1∪W、A1∪W、又はD1∪Wとして表現することができる。
【0192】
話題検索部360は、省略文補完部350で補完された第一形態素情報W1と各第二形態素情報とを照合し、各「話題タイトル」(第二形態素情報)の中から、第一形態素情報W1を含む第二形態素情報を検索し、検索した話題タイトルを検索結果信号として回答文検索部370及び発話種類判定部440に出力する。
【0193】
これにより、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であり、日本語として明解でない場合であっても、省略文補完部350は、会話データベース500に記憶されている履歴形態情報を用いて、省略された第一形態素情報の形態素を補完することができるので、省略された第一形態素情報からなる発話内容を明確にすることができる。
【0194】
このため、省略文補完部350が、第一形態素情報を構成する発話内容が省略文である場合には、第一形態素情報からなる発話内容が適正な日本語となるように、第一形態素情報に省略された形態素を補完することができるので、話題検索部360は、形態素が補完された第一形態素情報に基づいて、その第一形態素情報と関連する最適な「話題タイトル」(第二形態素情報)を取得することができ、回答文検索部370は、話題検索部360で取得された最適な「話題タイトル」に基づいて、利用者の発話内容により適した回答内容を出力することができる。
【0195】
(第五変更例)
話題検索部360は、図21に示すように、削除部363と、談話付加部364とを備えてもよい。削除部363は、検索した第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報と談話範囲決定部340で検索された談話範囲とを照合し、第二形態素情報を構成する各形態素の中から、談話範囲と一致する形態素を削除する削除手段である。
【0196】
具体的に、省略文補完部350から話題検索命令信号が入力された話題検索部360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と、談話範囲決定部340で決定された談話範囲に属する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、第一形態素情報と一致する第二形態素情報を検索する。
【0197】
そして、削除部363は、検索された第二形態素情報に基づいて、その第二形態素情報と談話範囲決定部340で決定された談話範囲を構成する形態素とを照合し、第二形態素情報の中から、談話範囲を構成する形態素と一致する形態素を削除し、形態素が削除された第二形態素情報を削除信号として談話付加部364に出力する。
【0198】
即ち、削除部363は、第二形態素情報を構成する各形態素t1から、談話範囲決定部340で決定された現在の談話範囲D2(このD2は、形態素からなるものである)を取り除く(取り除いた結果をt2とすると、t2=t1−D2)。
【0199】
談話付加部364は、削除部363で形態素が削除された第二形態素情報に基づいて、談話範囲決定部340で検索された談話範囲に関連付けられた他の談話範囲を取得し、取得した他の談話範囲を構成する形態素を、第二形態素情報に付加する談話付加手段である。
【0200】
具体的には、現在の談話範囲D2が回答文K1と関連性のある談話範囲をDKとすると、回答文K1又は現在の談話範囲D2と関連性(兄弟関係にあるもの)のある他の談話範囲D3は、D3=D2∪DKとして表現することができるので、他の談話範囲D3を構成する形態素を付加した後の第二形態素情報W2は、W2=t2∪D3とすることができる。
【0201】
例えば、第二形態素情報を構成する各形態素t1が(A映画名;*;面白い){A映画名は面白い?}であり、談話範囲決定部340で決定された現在の談話範囲D2が(A映画名)である場合には、削除部363は、先ず、各形態素t1(A映画名;*;面白い)から談話範囲D2(A映画名)を削除し、削除した結果をt2(*;*;面白い)とする(t2=t1−D2)。
【0202】
現在の談話範囲D2(A映画名)と関連性のある他の談話範囲D3が”B映画名”である場合には、他の談話範囲D3を構成する形態素を付加した後の第二形態素情報W2は、t2∪D3であるので、(B映画名;*;面白い){B映画名は面白い?}とすることができる。
【0203】
これにより、利用者の発話内容が”A映画名は面白い?”である場合には、談話付加部364は、利用者の発話内容を構成する各形態素(A映画名;*;面白い)と一致する第二形態素情報(A映画名;*;面白い)を、他の第二形態素情報(B映画名;*;面白い){B映画名は面白い?}に変更することができるので、回答文検索部370は、談話付加部364で変更された第二形態素情報に関連付けられた回答文(例えば、”B映画名は面白いよ”)を取得し、取得した回答文を出力することができる。
【0204】
この結果、回答文検索部370は、利用者の発話内容に対する回答文を直接的に出力するわけではないが、談話付加部364で付加された形態素を含む第二形態素情報に基づいて、発話内容に関連する回答文を出力することができるので、出力部600は、回答文検索部370で検索された回答文に基づいて、さらに人間味のある回答文を出力することができる。
【0205】
尚、談話付加部364は、形態素が削除された第二形態素情報に他の談話範囲を付加するものだけに限定されるものではなく、形態素が削除された第二形態素情報に履歴形態素情報(会話データベース500に記憶されている)を付加するものであってもよい。
【0206】
(第六変更例)
話題検索部360は、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を含む第二形態素情報を検索することができない場合に、第一形態素情報と各回答内容とを照合し、各回答内容の中から、第一形態素情報を含む回答内容を検索することができたときは、検索した回答内容に関連付けられている第二形態素情報を取得する第一検索手段であってもよい。
【0207】
具体的に、省略文補完部350から話題検索命令信号が入力された話題検索部360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、第一形態素情報と一致する第二形態素情報を取得することができない場合には、図22に示すように、第一形態素情報と、第二形態素情報に関連付けられている回答文とを照合する。
【0208】
この照合により、話題検索部360は、回答文の中に第一形態素情報を構成する形態素(アクション又はアクションに対応付けられた形態素)が含まれていると判断した場合には、その回答文に関連付けられている第二形態素情報を検索する。
【0209】
これにより、話題検索部360は、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報と一致する第二形態素情報を検索することができなくても、各回答文の中から、第一形態素情報を構成する形態素(アクション又はアクションに対応付けられた形態素)を含む回答文を特定し、この特定した回答文に関連付けられている第二形態素情報を検索することができるので、利用者の発話内容を構成する第一形態素情報に対応する第二形態素情報を適切に検索することができる。
【0210】
この結果、話題検索部360が第一形態素情報に対応する最適な第二形態素情報を検索することができるので、回答文検索部370は、話題検索部360で検索された最適な第二形態素情報に基づいて、利用者の発話内容に対する適切な回答内容を取得することができる。
【0211】
(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。
【0212】
ここで、プログラム言語としては、利用者が求める話題、ある事柄に対する利用者の感情度、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、本実施形態では、例えば、発明者らが開発したDKML(Discourse Knowledge Markup Language)、XML(eXtensible Markup Language)、C言語等が挙げられる。
【0213】
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、定型内容、回答文、回答種類、集合群、談話範囲、要素情報などの記憶情報)、その他の各部を、DKML(Discourse Knowledge Markup Language)、XML(eXtensible 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。
【0214】
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。
【0215】
また、会話制御装置1を開発する開発者は、利用者の発話内容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1は、利用者の発話内容に基づいて発話内容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。
【0216】
即ち、会話制御装置1は、利用者の発話内容の階層(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。
【0217】
このため、会話制御装置1は、利用者の発話内容からなる第一形態素情報と、予め記憶されている”全て”の第二形態素情報とを逐一照合することなく、ある特定の階層に属する各第二形態素情報と第一形態素情報とを照合すればよいので、第一形態素情報と近似する第二形態素情報を短時間で取得することができる。
【0218】
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1000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1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(図20参照)。
【0219】
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23に示すように、例えば、ハードディスク1100、フレキシブルディスク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。
【0220】
[第二実施形態]
(情報取得装置の基本構成)
本発明の第二実施形態について図面を参照しながら説明する。図24は、本実施形態に係る情報取得装置3の内部構造を示したものである。同図に示すように、情報取得装置3は、第一実施形態及び変更例における会話制御装置1の内部構造とほぼ同じであるが、情報管理部2000を有する点で相違する。
【0221】
この相違する点以外は、第一実施形態及び変更例の構造と同様であるので、相違する点以外の構造についての説明は省略する。尚、本実施形態では、上記第一実施形態及び変更例における各機能、例えば鸚鵡返し処理、反射的処理等なども当然に有し、また第一実施形態及び変更例の各機能に対応する効果も当然に奏する。
【0222】
第一実施形態では、会話制御装置1が、利用者からの発話内容に基づいて、発話内容に対応する最適な回答文を取得する処理について説明した。本実施形態では、情報取得装置3が、多くの利用者との間で話題に上がった発話内容を取得し、取得した発話内容を他の利用者に提供する処理を行う点で相違する。具体的な説明は以下の通りである。
【0223】
前記情報管理部2000は、既に検索された各話題タイトルのそれぞれに対応付けられた各文の中から、一の文を取得するものである。この情報管理部2000は、本実施形態では、カウント部2100と、情報取得部2200とを有する。
【0224】
ここで、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話題タイトル(第二形態素情報)には、その話題タイトルの意味内容を示す文が予め対応付けられている。会話データベース500(記憶手段)は、その話題タイトルを予め複数記憶する。
【0225】
また、利用者から入力されるであろう入力情報又は利用者への回答内容に関連性のある形態素を示す談話範囲には、各話題タイトルが予め関連付けられている。更に、その各話題タイトルには、文がそれぞれに対応付けられている。すなわち、会話データベース500は、図25に示すような構造で、各談話範囲、各話題タイトル、各文を予め記憶するものである。
【0226】
この文は、本実施形態では、話題タイトルの意味内容を示す文を意味する。例えば、話題タイトルが(私;化粧品;使用しています)である場合には、その話題タイトルの意味内容を示す文としては、{私は、化粧品を使用しています}となる。
【0227】
カウント部2100は、話題検索部360で話題タイトルが検索された頻度を話題タイトル毎にカウントするカウント手段である。具体的には、図26に示すように、例えば、話題検索部360で話題タイトル(私;A社の化粧品;使用しています){私は、A社の化粧品を使用しています}が検索された場合には、カウント部2100は、その同一の話題タイトルが検索された回数(アクセス数)をカウントする。また、例えば、談話範囲決定部340で談話範囲”化粧品”が検索された場合には、カウント部2100は、この検索された談話範囲”化粧品”のアクセス数もカウントする。
【0228】
情報取得部2200は、カウント部2100でカウントされた話題タイトル毎の頻度の大きさに応じて、検索された各話題タイトルの中から、一の話題タイトルを取得し、取得した話題タイトルに対応付けられた文を取得する情報取得手段である。具体的に、情報取得部2200は、カウント部2100でカウントされた話題タイトル毎の頻度と、予め定められた閾値とを話題タイトル毎に照合する。
【0229】
この情報取得部2200は、その照合の結果に基づいて、その頻度が閾値を超えたときは、その頻度に対応する検索された話題タイトルを取得する。情報取得部2200は、その取得した話題タイトルに対応付けられた文を取得する。
【0230】
図26に示すように、例えば、検索された話題タイトルが、(私;A社の化粧品;使用しています)、(私;B社の化粧品;使用しています)及び(私;C社の化粧品;使用しています)であり、それら各話題タイトルについてのアクセス数が、それぞれ140、120、100である場合には、情報取得部2200は、各アクセス数と予め設定した閾値(例えば130)とをアクセス数毎に照合する。 この照合をした結果、情報取得部2200は、アクセス数(140)が閾値(130)を超えているので、そのアクセス数(140)に対応する文{私は、A社の化粧品を使用しています}を取得する。この情報取得部2200は、その取得した文を管理部310に出力する。情報取得部2200から文が入力された管理部310は、入力された文を出力部600に出力する。管理部310から文が入力された出力部600は、入力された文を出力する。
【0231】
尚、情報取得部2200は、カウント部2100でカウントされた各頻度の中から、最も大きい頻度を取得し、取得した頻度に対応する検索された話題タイトルを取得し、取得した話題タイトルに対応付けられた文を取得してもよい。具体的には、図26に示すように、例えば、検索された各話題タイトルに対応する各アクセス数が140、120、100である場合には、情報取得部2200は、その各アクセス数の中から、最も大きいアクセス数(140)を取得する。
【0232】
このアクセス数(140)を取得した情報取得部2200は、取得したアクセス数(140)に基づいて、アクセス数(140)に対応する検索された話題タイトル(私;A社の化粧品;使用しています)を取得する。情報取得部2200は、その取得した話題タイトルに基づいて、その話題タイトルに対応付けられた文{私は、A社の化粧品を使用しています}を取得する。
【0233】
尚、カウント部2100は、談話範囲決定部340で談話範囲が検索された頻度を談話範囲毎にカウントするものであってもよい。また、情報取得部2200は、カウント部2100で談話範囲毎にカウントされた頻度の大きさに応じて、検索された各談話範囲の中から、一の談話範囲を取得し、取得した談話範囲に関連付けられ、且つ既に検索された各話題タイトルに基づいて、その各話題タイトルのそれぞれに対応付けられた各文の中から、一の文を取得してもよい。
【0234】
更に、その情報取得部2200は、話題タイトル毎にカウントされた頻度の大きさに応じて、検索された談話範囲に関連付けられ、且つ既に検索された各話題タイトルの中から、一の話題タイトルを取得し、取得した話題タイトルに対応付けられた文を取得することが好ましい。
【0235】
具体的に、情報取得部2200は、例えば、談話範囲決定部340で談話範囲毎にカウントされた各頻度の中から、最も大きい頻度を参照し、その参照した頻度に対応する検索された談話範囲を取得する。この談話範囲を取得した情報取得部2200は、取得した談話範囲に関連付けられ、且つ既に検索された各話題タイトルの中から、一の話題タイトルを取得する。
【0236】
例えば、情報取得部2200は、取得した談話範囲に関連付けられ、且つ既に検索された各話題タイトルに基づいて、その各話題タイトルのそれぞれが検索された頻度の大きさを参照し、最も大きい頻度に対応する一の話題タイトルを取得する。情報取得部2200は、その取得した話題タイトルに対応付けられた文を取得する。
【0237】
(情報取得装置を用いた情報取得方法)
上記構成を有する情報取得装置による情報取得方法は、以下の手順により実施することができる。図27は、本実施形態に係る情報取得方法の手順を示すフロー図である。
【0238】
同図に示すように、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(S201)。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(S202)。
【0239】
そして、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第一形態素情報として抽出するステップを行う(S203)。その後、文節解析部420が、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ステップを行う(S204)。そして、話題検索部360が、各話題タイトルの中から、抽出された第一形態素情報を構成する形態素を含む話題タイトルを検索するステップを行う(S205)。ここまでの処理は第一実施形態におけるS101〜S111と同様なので、詳細な説明は省略する。
【0240】
次いで、カウント部2100が、話題検索部360で話題タイトルが検索された頻度を話題タイトル毎にカウントするステップを行う(S205)。具体的には、図26に示すように、例えば、話題検索部360で話題タイトル(私;A社の化粧品;使用しています){私は、A社の化粧品を使用しています}が検索された場合には、カウント部2100は、その同一の話題タイトルが検索された回数(アクセス数)をカウントする。
【0241】
その後、情報取得部2200が、カウント部2100でカウントされた話題タイトル毎の頻度の大きさに応じて、検索された各話題タイトルのそれぞれに対応付けられた各文の中から、一の文を取得するステップを行う(S206、S207)。即ち、情報取得部2200は、カウント部2100でカウントされた話題タイトル毎の頻度と、予め定められた閾値とを話題タイトル毎に照合し、その頻度が閾値を超えたときは、その頻度に対応する検索された話題タイトルに対応付けられた文を取得するものである。
【0242】
図26に示すように、例えば、検索された話題タイトルが、(私;A社の化粧品;使用しています)、(私;B社の化粧品;使用しています)及び(私;C社の化粧品;使用しています)であり、それら各話題タイトルについてのアクセス数が、それぞれ140、120、100である場合には、情報取得部2200は、各アクセス数と予め設定した閾値(例えば130)とをアクセス数毎に照合する。 この照合をした結果、情報取得部2200は、アクセス数(140)が閾値(130)を超えているので、そのアクセス数(140)に対応する文{私は、A社の化粧品を使用しています}を取得する。この情報取得部2200は、その取得した文を管理部310に出力する。情報取得部2200から文が入力された管理部310は、入力された文を出力部600に出力する。管理部310から文が入力された出力部600は、入力された文を出力する。
【0243】
(情報取得装置及び情報取得方法による作用及び効果)
このような本願に係る発明によれば、情報取得部2200は、カウント部2100で第二形態素情報が検索された頻度の大きさに応じて、既に検索された各第二形態素情報のそれぞれに対応付けられた各文の中から、一の文を取得することができる。
【0244】
これにより、情報取得部2200は、各利用者の間で話題性のある情報(文)を他の利用者に提供することができる。また、一の利用者が、他の各利用者との間で会話をする機会を有しなくても、その一の利用者は、情報取得装置3を通じて、他の各利用者間で話題になっている情報を簡単に取得することができる。
【0245】
特に、情報取得部2200は、最も検索された頻度の高い第二形態素情報に対応付けられた文を出力することができるので、利用者は、その出力された文に基づいて、他の各利用者間で最も話題に上がっている情報をより的確に取得することができる。
【0246】
また、情報取得部2200が、カウント部2100でカウントされた各頻度の中から、予め設定された閾値を超える全ての頻度を参照し、その参照した各頻度についての各第二形態素情報に対応付けられた各文を取得することができるので、利用者は、他の各利用者間で複数の話題が頻繁に上がっている場合には、それらの話題を一括して取得することができる。
【0247】
更に、談話範囲決定部340が、先ず談話範囲を特定することができるので、話題検索部360は、その特定された談話範囲に関連付けられた各第二形態素情報の中から、抽出した第一形態素情報と一致する第二形態素情報を検索することができる。これにより、話題検索部360は、予め記憶された”全ての”各第二形態素情報と抽出した第一形態素情報とを照合する必要がなくなるため、該当する第二形態素情報をより迅速に検索することができる。
【0248】
最後に、情報取得部2200は、話題検索部360で該当する第二形態素情報が迅速に検索されるので、結果的には検索された頻度の大きさに応じて、第二形態素情報に対応付けられた文を迅速に取得することができる。特に、情報取得部2200は、検索された頻度の大きい第二形態素情報に対応付けられた文をより迅速に取得することができるので、利用者は、各利用者間で話題に上がっていた情報を迅速に取得することができる。
【0249】
(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い。例えば、省略文補完部350は、利用者から入力された入力情報に対応する文字列に基づいて、文字列の最小単位を構成する少なくとも一つの形態素と、談話範囲決定部340で前に検索された談話範囲を構成する形態素とを結合させて、これら結合された各形態素を再び第一形態素情報として抽出してもよい。
【0250】
具体的に、省略文補完部350は、文構造解析部430で分類された各属性に基づいて、その各属性のそれぞれに属するいずれかの形態素に、話題検索部360で検索された談話範囲を構成する形態素を結合させて、これら結合された各形態素を再び第一形態素情報として抽出(補完)する。
【0251】
図28に示すように、例えば、形態素抽出部410で検索された第一形態素情報が(私;化粧品;使用しています)である場合には、この第一形態素情報に対応する文は、化粧品がどこの社の製品であるかが分からないので、省略文を意味する。すなわち、形態素抽出部410で抽出された第一形態素情報の中に、直ぐ前に検索された談話範囲を構成する形態素が含まれていない場合には、その第一形態素情報に対応する文は省略文に該当する。
【0252】
この場合には、前に検索された談話範囲が”A社”であるので、省略文補完部350は、図28及び図29に示すように、例えば、この談話範囲(A社)を、第一形態素情報のオブジェクトの形態素(化粧品)に結合する。省略文補完部350は、これら結合された各形態素を第一形態素情報として再び抽出する(図28に示す「補完された第一形態素情報」を参照)。話題検索部360は、補完後の第一形態素情報を用いて、各話題タイトルの中から、その第一形態素情報を構成する形態素を含む話題タイトルを取得する。
【0253】
このような変更例に係る発明によれば、第一形態素情報に対応する文が省略文であり、日本語として明解でない場合であっても、省略文補完部350は、第一形態素情報が特定の談話範囲に属している場合には、その談話範囲を第一形態素情報に結合し、この結合されたものを再び第一形態素情報として扱うことができる。
【0254】
特に、談話範囲が、利用者から入力されるであろう入力情報又は利用者への回答内容に関連性のある形態素を意味するので、省略文補完部350は、省略文に対応する第一形態素情報に談話範囲を結合することで、より正確な日本語文法に沿った文に対応する第一形態素情報とすることができる。
【0255】
この結果、省略文補完部350が、省略文に対応する第一形態素情報を補完することができるので、話題検索部360は、より正確な第一形態素情報を用いて該当する第二形態素情報を的確に検索することができる。
【0256】
また、省略文補完部350が、文構造解析部430で分類された各属性に基づいて、その各属性のいずれかに、談話範囲を構成する形態素を付加することができるので、話題検索部360は、更に正確な第一形態素情報を用いて該当する第二形態素情報を検索することができる。
【0257】
例えば、利用者が所定の文言を発する場合には、利用者は主語を省略して話す場合がある。この場合に、省略文補完部350が、主語に関係する形態素を補完すれば、話題検索部360は、この補完後の第一形態素情報を用いて第二形態素情報をより的確に検索することができる。
【0258】
更に、話題検索部360が、より正確な第一形態素情報を用いて該当する第二形態素情報を的確に検索することができるので、情報取得部2200は、各利用者間で話題に上がった正確な情報を取得することができる。この結果、利用者は、他の各利用者間で現在何が話題になっているのかを正確に把握することができる。
【0259】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、各利用者間で話題になった情報の中から、特に話題性のある情報を他の利用者に提供することができる。この結果、一の利用者が、他の各利用者との間で会話をする機会を有しなくても、その一の利用者は、他の各利用者間で話題になっている情報を簡単に取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】第一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】第一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】第一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示す図である。
【図4】第一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】第一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】第一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】第一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】第一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】第一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】第一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】第一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】第一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】第一実施形態における反射要素データベースで記憶する反射要素情報の内容を示す図である。
【図14】第一実施形態における鸚鵡返し要素データベースで記憶する鸚鵡返し要素、鸚鵡返し要素の形態素の内容を示す図である。
【図15】第一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16】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17】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18】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19】第二変更例における割合計算部が「各構成」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20】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21】第五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22】第六変更例における話題検索部が第一形態素情報と、第二形態素情報又は回答文とを照合する様子を示す図である。
【図23】第一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。
【図24】第二実施形態に係る情報取得装置の内部構造を示す図である。
【図25】第二実施形態における会話データベースで記憶される内容を示す図である。
【図26】第二実施形態におけるカウント部でカウントされたアクセス数を示す図である。
【図27】第二形態素情報に係る情報取得方法の手順を示すフロー図である。
【図28】変更例における省略文補完部が第一形態素情報に特定の形態素を結合する様子を示す図である(その一)。
【図29】変更例における省略文補完部が第一形態素情報に特定の形態素を結合する様子を示す図である(その二)。
【符号の説明】
1…会話制御装置、2…サーバ、3…情報取得装置、100…入力部、200…音声認識部、300…会話制御部、310…管理部、320…反射的判定部、330…判定部、340…談話範囲決定部、350…省略文補完部、360…話題検索部、361…割合計算部、362…選択部、363…削除部、364…談話付加部、370…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、801…反射要素データベース、802…鸚鵡返し要素データベース、900…通信部、1000…通信ネットワーク、1100…ハードディスク、1200…フレキシブルディスク、1300…コンパクトディスク、1400…ICチップ、1500…カセットテープ、2000…情報管理部、2100…カウント部、2200…情報取得部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an information acquisition apparatus, an information acquisition method, and a program for acquiring particularly topical information from information that has become a topic among a plurality of users.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, a user can acquire desired information from an information providing server that provides various types of information through a communication network by operating a terminal (see, for example, Patent Document 1). For example, the above-mentioned various types of information include product information, sports, politics, economy, etc., and these are usually managed on a daily basis, so the user can quickly and easily obtain information of interest through the terminal. be able to.
[0003]
[Patent Document 1]
JP-A-2002-24601 (2-6, FIG. 1)
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, as described above, the user can quickly acquire information such as sports in the past, but it is not possible to quickly acquire other information, particularly information that has become a hot topic among certain users. It was difficult. Information that has become a hot topic includes, for example, a time zone where there is a high probability that all the symbols of each reel of a spinning-reel game machine will be available. It was difficult for other users to quickly obtain the above information. For this reason, it has been desired to develop a system that can quickly obtain topical information even for other users.
[0005]
Therefore, the present application has been made in view of the above points, and acquires particularly topical information from information that has become a topic among users, and transmits the acquired information to other users. It is an object to provide an information acquisition device, an information acquisition method, and a program that can be provided.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above problems, the present invention associates in advance a sentence indicating the meaning content of the second morpheme information with the second morpheme information indicating a morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof. A plurality of second morpheme information stored in advance, based on the character string corresponding to the input information input from the user, to extract at least one morpheme constituting the minimum unit of the character string as the first morpheme information, Based on the extracted first morpheme information, the first morpheme information is compared with each second morpheme information stored in advance, and the morpheme constituting the first morpheme information is included from each second morpheme information Search the second morpheme information, count the frequency with which the second morpheme information was searched for each second morpheme information, and search for each frequency according to the magnitude of the frequency counted for each second morpheme information Second form From the element information to obtain a one second morpheme information, and acquires the associated with the second morpheme information obtained statement. In the above invention, the highest frequency is acquired from the counted frequencies, the searched second morpheme information corresponding to the acquired frequency is acquired, and the acquired second morpheme information is supported. It is preferable to acquire the attached sentence.
[0007]
According to such an invention according to the present application, the information acquisition apparatus, according to the frequency of the search for the second morpheme information, each sentence associated with each of the already searched second morpheme information. Since one sentence can be acquired from the list, information that is particularly topical among users can be provided to other users. In addition, even if one user does not have an opportunity to have a conversation with each other user, that one user becomes a topic among other users through the information acquisition device. You can easily get information.
[0008]
In particular, since the information acquisition apparatus can output a sentence associated with the most frequently searched second morpheme information, the user can select each other user based on the output sentence. Information that is most talked about among them can be acquired more accurately.
[0009]
In the above invention, the frequency counted for each second morpheme information is compared with a predetermined threshold value for each second morpheme information. When the frequency exceeds the threshold value, a search corresponding to the frequency is made. It is preferable to acquire the second morpheme information and acquire a sentence associated with the acquired second morpheme information.
[0010]
In this case, the information acquisition device acquires all the frequencies that exceed a preset threshold from the counted frequencies, and stores each sentence associated with each second morpheme information for each frequency. Since it can output, when a plurality of topics are frequently raised among the other users, the user can acquire the topics all at once.
[0011]
In the above invention, the second morpheme information is associated in advance with the discourse range indicating the morpheme related to the input information that will be input from the user or the response content to the user, In the information, a sentence is associated with each, a plurality of discourse ranges are stored in advance, the first morpheme information extracted is compared with each stored discourse range, and the first morpheme is selected from each discourse range. Search for the discourse range that includes at least one morpheme that constitutes the information, count the frequency that the discourse range was searched for each discourse range, and search according to the frequency counted for each discourse range One discourse range is acquired from each discourse range, associated with the acquired discourse range, and associated with each second morpheme information based on the already searched second morpheme information. Before From each sentence, it is preferable to obtain an statement.
[0012]
In this case, the information acquisition device first specifies the discourse range, and searches for the second morpheme information that matches the extracted first morpheme information from each second morpheme information associated with the specified discourse range. can do. As a result, the information acquisition apparatus does not need to collate “all” second morpheme information stored in advance with the extracted first morpheme information, so that the corresponding second morpheme information can be searched more quickly. Can do.
[0013]
In addition, since the information acquisition device can search for the corresponding second morpheme information more quickly, the sentence associated with the second morpheme information is eventually obtained according to the magnitude of the searched frequency. Can be acquired quickly. Furthermore, since the user can quickly acquire the corresponding sentence with the information acquisition device, the user can quickly acquire information that has been discussed among the users.
[0014]
In the above invention, each second morpheme information associated with the discourse range is collated with the extracted first morpheme information based on the searched discourse range, and the first morpheme information is compared with the first morpheme information. The second morpheme information including the morpheme constituting the morpheme information is searched, the frequency with which the second morpheme information is searched is counted for each second morpheme information, and the frequency counted for each second morpheme information is calculated. Accordingly, one second morpheme information is acquired from each second morpheme information that is associated with the searched discourse range and has already been searched, and a sentence associated with the acquired second morpheme information is obtained. It is preferable to obtain.
[0015]
In this case, since the information acquisition device can more quickly search for the corresponding second morpheme information by specifying the discourse range from the above, it is associated with the searched second morpheme information having a high frequency. Can be obtained quickly.
[0016]
In the above invention, based on the character string corresponding to the input information input from the user, at least one morpheme constituting the minimum unit of the character string and the morpheme constituting the searched discourse range are combined. The combined morphemes are preferably extracted as first morpheme information.
[0017]
In this case, even if the sentence corresponding to the first morpheme information is an abbreviated sentence and is not clear as Japanese, the information acquisition device is configured to use the first morpheme information if it belongs to a specific discourse range. Can combine the discourse range with the first morpheme information, and treat the combined range as the first morpheme information again.
[0018]
In particular, since the discourse range means morpheme that is related to input information that will be input from the user or the response content to the user, the information acquisition device uses the first morpheme information corresponding to the abbreviated sentence. By combining discourse ranges, it is possible to obtain first morpheme information corresponding to a sentence according to more accurate Japanese grammar.
[0019]
As a result, the information acquisition device can complement the first morpheme information corresponding to the abbreviated sentence, and thus can accurately search for the corresponding second morpheme information using the more accurate first morpheme information. . In addition, since the information acquisition device can accurately search for the corresponding second morpheme information using the more accurate first morpheme information, the user can obtain accurate information that has been talked about among the users. Can be obtained.
[0020]
In the above invention, each morpheme constituting the extracted first morpheme information is classified into attributes indicating cases such as subject case and target case, and each attribute is assigned to each attribute based on the classified attributes. It is preferable that a morpheme constituting the searched discourse range is combined with any of the morphemes to which the morpheme belongs, and the combined morphemes are extracted as first morpheme information.
[0021]
In this case, since the information acquisition device can add the morpheme constituting the discourse range to any of the attributes based on the classified attributes, the more accurate first morpheme information is used. Applicable second morpheme information can be searched. For example, when a user utters a predetermined word, the user may speak with the subject omitted. In this case, if the information acquisition device complements morphemes belonging to the subject, the information acquisition device can handle each of the forms after completion as accurate first morpheme information. Second morpheme information can be searched.
[0022]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
[First embodiment]
(Basic configuration of conversation control system)
A conversation control system according to the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a conversation control system having a
[0023]
As shown in the figure, the
[0024]
In the present embodiment, for convenience of explanation, the description is limited to the user's utterance content (this utterance content is a kind of input information), but is not limited to the user's utterance content, and the keyboard. The input information may be input from the above. Therefore, the “utterance content” shown below can be described by replacing “utterance content” with “input information”.
[0025]
Similarly, in the following description, for convenience of explanation, the description will be limited to the “spoken sentence type” (speech type), but is not limited to this “spoken sentence type”, and input from a keyboard or the like. It may be an “input type” indicating the type of input information. Accordingly, the following “speech sentence type” (speech type) can be described by replacing “speech type” with “input type”.
[0026]
The
[0027]
Here, the input information means characters, symbols, voices and the like input through a keyboard or the like. Specifically, the
[0028]
The
[0029]
The
[0030]
The
[0031]
Specifically, the
[0032]
That is, the
[0033]
The
[0034]
Here, in this embodiment, the phrase format is a sentence in which the independent grammar or one or more attached words are attached to the independent grammar in the Japanese grammar, or a character string that does not destroy the meaning of the Japanese grammar. Means a sentence that is separated as finely as possible. This clause is expressed as p1, p2,... Pk in this embodiment.
[0035]
That is, the
[0036]
The
[0037]
The sentence
[0038]
Here, the “case structure” means a case (attribute) indicating a substantial concept in the clause. In the present embodiment, for example, a subject (subject) that represents a subject / subject, Examples include a meaning object (target case), an action meaning an action, a time meaning (tense, aspect), a location meaning a place, and the like. In this embodiment, each morpheme associated with the “case” (case configuration) of the three elements of the subject, the object, and the action is used as the first morpheme information.
[0039]
That is, as shown in FIG. 5, for example, when the dependency element of each morpheme is “” or “is”, the sentence
For example, if the dependency element of each morpheme is “NO” or “NO”, it is determined that the morpheme before the dependency element is an object (target).
[0040]
Further, the sentence
[0041]
The sentence
[0042]
The utterance
[0043]
In this embodiment, as shown in FIG. 6, the “spoken sentence type” is a statement sentence (D; Declaration), an impression sentence (I; Impression), a conditional sentence (C; Condition), and a result sentence ( E; Effect, time sentence (T; Time), location sentence (L; Location), repulsive sentence (N; Negation), and the like.
[0044]
The statement sentence means a sentence composed of a user's opinion or idea, and in this embodiment, as shown in FIG. 6, for example, a sentence such as “I like Sato” can be cited. An impression sentence means the sentence which consists of an impression which a user holds. A place sentence means a sentence made up of place elements.
[0045]
A result sentence means a sentence composed of sentences including a result element for a topic. A time sentence means a sentence composed of sentences including temporal elements related to a topic.
[0046]
The conditional sentence means a sentence composed of sentences including elements such as a premise of a topic, a condition and a reason why the topic is established, when one utterance is regarded as a topic. The repulsive sentence means a sentence composed of a sentence including an element that repels the utterance partner. An example sentence for each “spoken sentence type” is as shown in FIG.
[0047]
That is, the utterance
[0048]
Here, as shown in FIG. 7, the
[0049]
As a result, the utterance
[0050]
The utterance
[0051]
The
[0052]
Furthermore, the
[0053]
Furthermore, the
[0054]
As shown in FIG. 8, in the present embodiment, the
[0055]
Each discourse range can be configured to have a hierarchical structure as shown in FIG. As shown in the figure, for example, a higher level discourse range (entertainment) for a certain discourse range (movie) is positioned in the upper hierarchical structure, and a lower level discourse range (movie) for the discourse range (movie). The attribute (movie) can be located in the lower hierarchical structure. That is, in the present embodiment, each discourse range can be arranged at a hierarchical position where the relationship between the higher concept, the lower concept, the synonym, and the synonym becomes clear with other discourse ranges.
[0056]
As described above, the discourse range is composed of topics, and in this embodiment, for example, if the discourse range is an A movie name, it includes a plurality of topics related to the A movie name.
[0057]
This topic means a morpheme composed of a single character, a plurality of character strings, or a combination thereof, that is, each morpheme constituting speech content that will be uttered by the user. Each morpheme is associated with a subject (subject), an object (target case), and an action “case” (attribute). In this embodiment, each morpheme associated with these three elements is expressed as a topic title (this topic title corresponds to a subordinate concept of “topic”) (second morpheme information). .
[0058]
The topic title is not limited to each morpheme associated with the above three elements, but other “cases”, that is, time (tense, aspect) meaning time, location meaning place, You may have each morpheme matched with the condition which means a condition, the impression which means an impression, the effect which means a result, etc.
[0059]
In this embodiment, the topic title (second morpheme information) is stored in advance in the
[0060]
For example, if the talk range is “A movie name”, as shown in FIG. 10, the subject title is subject (A movie name), object (director), action (great) {this is “A movie name” The director of the name is composed of "meaning great".
[0061]
If there is no morpheme associated with “case composition” (subject, object, action, etc.) among the topic titles, “*” is indicated for the portion in the present embodiment.
[0062]
For example, {A What is a movie name? } Is converted into a topic title (subject; object; action). }, “A movie name” can be specified as a subject, but “object” and “action” are not elements of the sentence, so the topic title is “subject” (A movie name) “No object” (*); “No action” (*) (see FIG. 10).
[0063]
The answer sentence means an answer sentence (answer contents) to be answered to the user, and is associated with each topic title (second morpheme information) in this embodiment (see FIG. 8). In this embodiment, as shown in FIG. 11, the answer sentence is a statement sentence (D; Declaration), an impression sentence in order to make an answer corresponding to the type of utterance sentence uttered by the user. Types such as (I; Impression), conditional statement (C; Condition), result statement (E; Effect), time statement (T; Time), location statement (L; Location), negative statement (N; Negation) Type).
[0064]
That is, as shown in FIG. 12, each answer sentence is associated with, for example, a discourse range (Sato) {subordinate concept; home run, superordinate concept; grass baseball, synonym; panda Sato, Sato player, panda} and each topic title. It has been.
[0065]
As shown in the figure, for example, the topic title 1-1 is {(Sato; *; I like): this consists of the order of (subject; object; action) as described above. If the order is the same below, the answer sentence 1-1 corresponding to the topic title 1-1 is (DA; statement affirmation “I like Sato”), (IA; comment affirmation) "I like Sato very much"), (CA; conditional affirmation sentence "Sato's home run is very impressive"), (EA; a result affirming sentence "I always watch Sato's games on TV"), (TA; time affirmative sentence "I actually like it from the five-batt continual refrain in Koshien"), (LA; place affirmative sentence "I like the serious face when I stood"), (NA A repulsive affirmative sentence "I don't want to talk to people who don't like Sato, goodbye").
[0066]
In the present embodiment, as shown in FIG. 2, the
[0067]
The
[0068]
The
[0069]
Here, the standard content means reflection element information for replying a standard content to the utterance content from the user, and this reflection element information is stored in the reflection element database 801 (standard storage means) in advance. A plurality are stored. As the reflective element information, in the present embodiment, as shown in FIG. 13, for example, "Good morning", "Hello", "Good evening", "greeting elements" such as "Hey", "I see", "Really?""Typicalelements" such as
[0070]
Specifically, the
[0071]
That is, assuming that the reflection element information is D1 and the first morpheme information is W, the
[0072]
For example, when the user utters the utterance content “Good morning”, the
[0073]
When the
[0074]
The
[0075]
Here, “turnback” means to say back the content of the user's utterance as it is (or content close to it) in this embodiment. In this embodiment, the return element is composed of the first morpheme information that constitutes the response content output from the
[0076]
Further, the
[0077]
Specifically, the
[0078]
If it is determined that the first morpheme information is included in each return element, the
[0079]
For example, the
[0080]
Further, the
[0081]
Specifically, when the user utters the utterance content “Horse is beautiful” and the
[0082]
In this case, since the user has not heard the response content from the
[0083]
On the other hand, if the
[0084]
In addition, although the said
[0085]
In this case, the
[0086]
For example, when the
[0087]
The discourse
[0088]
Specifically, the conversation
[0089]
For example, the discourse
[0090]
On the other hand, when the first morpheme information does not include a discourse range group, the conversation
[0091]
Thereby, the
[0092]
As described above, the discourse
[0093]
The abbreviated
[0094]
Specifically, the abbreviated
[0095]
For example, the abbreviation
[0096]
That is, assuming that the first morpheme information is W and the determined discourse range is D, the abbreviated
[0097]
As a result, even if the character string corresponding to the first morpheme information is an abbreviated sentence and is not clear as Japanese, the abbreviated
[0098]
For this reason, the first morpheme information is set so that the abbreviated
[0099]
The
[0100]
Specifically, the
[0101]
For example, when the “case configuration” constituting the first morpheme information is (Sato; *; I like) {I like Sato}, the
[0102]
The utterance
[0103]
The answer
[0104]
Specifically, the answer
[0105]
For example, when the topic title corresponding to the search result is the topic title 1-1 (Sato; *; I like) shown in FIG. 12, the answer
[0106]
The
[0107]
The
[0108]
(Conversation control method using conversation control device)
The conversation control method by the
[0109]
First, the
[0110]
Next, the
[0111]
And the
[0112]
Specifically, the
[0113]
Then, the
[0114]
That is, as shown in FIG. 4, the
[0115]
Thereafter, the sentence
[0116]
That is, as shown in FIG. 5, for example, when the dependency element of each morpheme is “” or “is”, the sentence
[0117]
Further, the sentence
[0118]
The sentence
[0119]
Next, the utterance
[0120]
That is, the utterance
[0121]
The utterance
[0122]
Next, the
[0123]
Specifically, the
[0124]
When the reflection element information cannot be searched for the reflection element information including the first morpheme information from the reflection element information, the
[0125]
Next, the
[0126]
When it is determined that the first morpheme information is included in each return element, the
[0127]
On the other hand, when determining that the first morpheme information is not included in each return element, the
[0128]
Then, the discourse
[0129]
Specifically, the conversation
[0130]
For example, the discourse
[0131]
On the other hand, when the first morpheme information does not include a discourse range group, the conversation
[0132]
Next, the abbreviation
[0133]
Specifically, the abbreviated
[0134]
For example, the abbreviation
[0135]
That is, assuming that the first morpheme information is W and the determined discourse range is D, the abbreviated
[0136]
Next, the
[0137]
Specifically, the
[0138]
For example, when the “case configuration” constituting the first morpheme information is (Sato; *; I like) {I like Sato}, the
[0139]
The utterance
[0140]
Then, the answer
[0141]
Specifically, the answer
[0142]
For example, when the topic title corresponding to the search result is the topic title 1-1 (Sato; *; I like) shown in FIG. 12, the answer
[0143]
Next, the
[0144]
(Operation and effect of conversation control device and conversation control method)
According to the invention according to the present application having the above-described configuration, the
[0145]
In addition, when the user's utterance content is a fixed content, the
[0146]
Further, the
[0147]
In this case, the
[0148]
Further, the
[0149]
In this case, since the user does not appropriately reply to the previous response content, the
[0150]
Further, in order to search for the second morpheme information approximate to the first morpheme information, the
[0151]
As a result, the
[0152]
Moreover, the
[0153]
Further, since the
[0154]
Furthermore, the answer
[0155]
Furthermore, the answer
[0156]
Finally, the abbreviated
[0157]
Thus, the abbreviated
[0158]
As a result, even if the input information from the user is an abbreviated sentence, the
[0159]
(Example of change)
In addition, this invention is not limited to the said embodiment, The change as shown below can be added.
[0160]
(First change example)
In this modification, the
[0161]
As shown in FIG. 16, some morphemes included in the character string uttered by the user are similar. For example, as shown in FIG. 16, when the element information indicating the entire group is “gift”, the “gift” is similar to a present, gift, year-end gift, mid-year gift, celebration, etc. (group). Therefore, when there is a morpheme similar to “gift” (such as the present), the
[0162]
That is, for example, when the morpheme extracted from the character string is “present”, the
[0163]
This allows the
[0164]
(Second modified example)
As shown in FIG. 17, in the present modification example, the
[0165]
The
[0166]
Specifically, the
[0167]
For example, as shown in FIG. 18, when the first morpheme information constituting the utterance sentence uttered by the user is (Sato; *; I like) {I like Sato}, the
[0168]
The
[0169]
Specifically, the
[0170]
Accordingly, the
[0171]
Further, since the
[0172]
As a result, since the
[0173]
Further, the
[0174]
The
[0175]
Specifically, the
[0176]
For example, as illustrated in FIG. 19, when the “case” morpheme of “case configuration” is (dog; person; bitten) {dog bites a person}, the
[0177]
If the element constituting the topic title is (person; dog; bite) {person bites the dog}, the
[0178]
The
[0179]
As a result, the
[0180]
That is, since the
[0181]
Further, the
[0182]
The
[0183]
(Third change example)
As shown in FIG. 20, the present modification is not limited to the above-described embodiment and each modification, and data is transmitted and received via the
[0184]
Here, the
[0185]
Thereby, the
[0186]
(Fourth change example)
The sentence
[0187]
The conversation
[0188]
The first morpheme information, the second morpheme information, each “case composition” that constitutes the first morpheme information or the second morpheme information, each morpheme associated with each “case composition”, and the retrieved answer sentence Each "case structure" and each morpheme associated with each "case structure" and the searched discourse range are associated with each other and stored in the
[0189]
The abbreviated
[0190]
Specifically, the abbreviated
[0191]
That is, assuming that the subject included in the history form information is S1, the object is O1, the action A1, the discourse range is D1, and the omitted first morpheme information is W, the supplemented first morpheme information W1 is S1SW , O1∪W, A1∪W, or D1∪W.
[0192]
The
[0193]
Thereby, even if the utterance content composed of the first morpheme information is an abbreviated sentence and is not clear as Japanese, the abbreviated
[0194]
For this reason, when the abbreviated
[0195]
(Fifth change example)
The
[0196]
Specifically, the
[0197]
Then, based on the searched second morpheme information, the
[0198]
That is, the
[0199]
The
[0200]
More specifically, if the current discourse range D2 is related to the answer sentence K1, and the discourse range is DK, other discourses related to the answer sentence K1 or the current discourse range D2 (those that have a sibling relationship). Since the range D3 can be expressed as D3 = D2∪DK, the second morpheme information W2 after adding the morpheme constituting the other discourse range D3 can be set to W2 = t2∪D3.
[0201]
For example, each morpheme t1 constituting the second morpheme information is (A movie name; *; interesting) {A movie name is interesting? }, And the current discourse range D2 determined by the discourse
[0202]
When the other conversation range D3 related to the current conversation range D2 (A movie name) is “B movie name”, the second morpheme information after adding the morpheme constituting the other conversation range D3 W2 is t2∪D3, so (B movie name; *; funny) {B movie name is interesting? }.
[0203]
Thereby, when the user's utterance content is “A movie name is interesting?”, The
[0204]
As a result, the answer
[0205]
Note that the
[0206]
(Sixth change example)
When the
[0207]
Specifically, the
[0208]
When the
[0209]
Thereby, even if the
[0210]
As a result, since the
[0211]
(program)
The contents described in the conversation control system and the conversation control method can be realized by executing a dedicated program for using a predetermined program language in a general-purpose computer such as a personal computer.
[0212]
Here, as the programming language, the topic that the user wants, the user's emotional level for a certain matter, or the type of statement sentence, affirmative sentence, question sentence, repulsive sentence, etc. are associated with the morpheme according to the semantic content In this embodiment, for example, DKML (Discourse Knowledge Markup Language), XML (eXtensible Markup Language), C language, etc. developed by the inventors can be used.
[0213]
That is, the
[0214]
According to such a program according to the present embodiment, each morpheme constituting the utterance content of the user is identified, the semantic content grasped from each identified morpheme is analyzed, and associated with the analyzed semantic content. A conversation control device, a conversation control system, and a conversation control method that have the effect of being able to output the optimum answer contents corresponding to the user's utterance contents by outputting the answer contents prepared in advance. It can be easily realized by a general purpose computer.
[0215]
In addition, since the developer who develops the
[0216]
In other words, the
[0217]
For this reason, the
[0218]
Furthermore, communication between the
[0219]
The program can be recorded on a recording medium. As shown in FIG. 23, examples of the recording medium include a
[0220]
[Second Embodiment]
(Basic configuration of information acquisition device)
A second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 24 shows the internal structure of the
[0221]
Since it is the same as that of the structure of 1st embodiment and a modified example except this difference, description about structures other than a different point is abbreviate | omitted. In addition, in this embodiment, it has naturally each function in the said 1st embodiment and a modified example, for example, a turning process, a reflective process, etc., and the effect corresponding to each function of a 1st embodiment and a modified example also. Play naturally.
[0222]
In the first embodiment, the process in which the
[0223]
The
[0224]
Here, a topic title (second morpheme information) indicating a morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof is previously associated with a sentence indicating the semantic content of the topic title. The conversation database 500 (storage means) stores a plurality of topic titles in advance.
[0225]
In addition, each topic title is associated in advance with a discourse range indicating morphemes that are related to input information that may be input from the user or the content of the response to the user. Further, each topic title is associated with a sentence. That is, the
[0226]
In the present embodiment, this sentence means a sentence indicating the semantic content of the topic title. For example, when the topic title is (I; cosmetics; using), the sentence indicating the semantic content of the topic title is {I use cosmetics}.
[0227]
The
[0228]
The
[0229]
When the frequency exceeds the threshold, the
[0230]
As shown in FIG. 26, for example, the searched topic titles are (I; Company A cosmetics; using), (I; Company B cosmetics; using) and (I; Company C's). If the number of accesses for each topic title is 140, 120, or 100, the
[0231]
The
[0232]
The
[0233]
Note that the
[0234]
Further, the
[0235]
Specifically, for example, the
[0236]
For example, the
[0237]
(Information acquisition method using information acquisition device)
The information acquisition method by the information acquisition apparatus having the above configuration can be implemented by the following procedure. FIG. 27 is a flowchart showing the procedure of the information acquisition method according to this embodiment.
[0238]
As shown in the figure, first, the
[0239]
And the
[0240]
Next, the
[0241]
Thereafter, the
[0242]
As shown in FIG. 26, for example, the searched topic titles are (I; Company A cosmetics; using), (I; Company B cosmetics; using) and (I; Company C's). If the number of accesses for each topic title is 140, 120, or 100, the
[0243]
(Operations and effects of information acquisition device and information acquisition method)
According to the invention according to the present application, the
[0244]
Thereby, the
[0245]
In particular, the
[0246]
In addition, the
[0247]
Furthermore, since the conversation
[0248]
Finally, since the relevant second morpheme information is quickly searched by the
[0249]
(Example of change)
The present invention is not limited to the above embodiment. For example, the abbreviated
[0250]
Specifically, the abbreviated
[0251]
As shown in FIG. 28, for example, when the first morpheme information retrieved by the
[0252]
In this case, since the previously searched discourse range is “Company A”, the abbreviated
[0253]
According to the invention according to such a modification, even if the sentence corresponding to the first morpheme information is an abbreviated sentence and is not clear as Japanese, the abbreviated
[0254]
In particular, the discourse range means a morpheme that is related to input information that will be input from the user or the response content to the user, and therefore the abbreviated
[0255]
As a result, since the abbreviated
[0256]
In addition, since the abbreviated
[0257]
For example, when a user utters a predetermined word, the user may speak with the subject omitted. In this case, if the abbreviated
[0258]
Furthermore, since the
[0259]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, particularly topical information can be provided to other users from information that has become a topic among users. As a result, even if one user does not have an opportunity to have a conversation with each other user, that one user can receive information that is discussed among other users. Can be easily obtained.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a conversation control system according to a first embodiment.
FIG. 2 is a block diagram showing an internal structure of a conversation control unit and a sentence analysis unit in the first embodiment.
FIG. 3 is a diagram showing the contents of each morpheme extracted by a morpheme extraction unit in the first embodiment.
FIG. 4 is a diagram showing the contents of each phrase extracted by a phrase analysis unit in the first embodiment.
FIG. 5 is a diagram showing the contents of “case” specified by the sentence structure analysis unit in the first embodiment.
FIG. 6 is a diagram showing an “uttered sentence type” specified by an utterance type determining unit in the first embodiment.
FIG. 7 is a diagram showing the contents of each dictionary stored in the utterance type database in the first embodiment.
FIG. 8 is a diagram showing the contents of a hierarchical structure built inside the conversation database in the first embodiment.
FIG. 9 is a diagram showing a detailed relationship of a hierarchical structure built inside the conversation database in the first embodiment.
FIG. 10 is a diagram showing the content of a “topic title” constructed within the conversation database in the first embodiment.
FIG. 11 is a diagram showing the content of “answer sentence type” associated with “topic title” built inside the conversation database in the first embodiment.
FIG. 12 is a diagram showing the contents of “topic title” and “answer sentence” belonging to “discourse range” built inside the conversation database in the first embodiment.
FIG. 13 is a diagram showing the contents of reflection element information stored in the reflection element database in the first embodiment.
FIG. 14 is a diagram showing the contents of a wrapping element and a morpheme of the wrapping element stored in the wrapping element database in the first embodiment.
FIG. 15 is a flowchart showing a procedure of a conversation control method according to the first embodiment.
FIG. 16 is a diagram showing utterance contents organized by a morpheme extraction unit in the first modification.
FIG. 17 is a diagram illustrating an internal configuration of a topic search unit in a second modified example.
FIG. 18 is a diagram illustrating a state in which the ratio calculation unit in the second modification collates each morpheme belonging to “case configuration” and each “topic title” for each “topic title”.
FIG. 19 is a diagram illustrating a state in which the ratio calculation unit in the second modified example collates each morpheme belonging to “each component” and each morpheme belonging to “topic title” for each “case”.
FIG. 20 is a diagram showing a schematic configuration of a conversation control system in a third modified example.
FIG. 21 is a diagram illustrating an internal configuration of a topic search unit in a fifth modification example.
FIG. 22 is a diagram showing how the topic search unit in the sixth modification collates first morpheme information with second morpheme information or an answer sentence.
FIG. 23 is a diagram showing a recording medium for storing a program in the first embodiment.
FIG. 24 is a diagram showing an internal structure of an information acquisition apparatus according to a second embodiment.
FIG. 25 is a diagram showing contents stored in a conversation database in the second embodiment.
FIG. 26 is a diagram showing the number of accesses counted by the counting unit in the second embodiment.
FIG. 27 is a flowchart showing a procedure of an information acquisition method according to second morpheme information.
FIG. 28 is a diagram illustrating a manner in which an abbreviated sentence complementing unit in a modified example combines a specific morpheme with first morpheme information (part 1);
FIG. 29 is a diagram showing a state in which the abbreviated sentence complementing unit in the modified example combines a specific morpheme with the first morpheme information (part 2).
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF
Claims (3)
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には、該第二形態素情報の意味内容を示す文が予め対応付けられ、該第二形態素情報を予め複数記憶する記憶手段と、
前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報に基づいて、該第一形態素情報と予め記憶された前記各第二形態素情報とを照合し、前記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前記第二形態素情報が検索された頻度を前記第二形態素情報毎にカウントするカウント手段と、
前記カウント手段で前記第二形態素情報毎にカウントされた頻度の大きさに応じて、検索された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取得し、取得した該第二形態素情報に対応付けられた文を取得する情報取得手段と、を有し、
利用者から入力されるであろう入力情報又は利用者への回答内容に関連性のある形態素を示す談話範囲には、前記各第二形態素情報が予め関連付けられ、前記各第二形態素情報には、前記文がそれぞれに対応付けられ、該談話範囲が予め前記記憶手段に複数記憶され、
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、予め記憶された前記各談話範囲とを照合し、前記各談話範囲の中から、該第一形態素情報を構成する少なくとも一つの前記形態素を含む前記談話範囲を検索する第二検索手段を有し、
前記カウント手段は、さらに、前記第二検索手段で前記談話範囲が検索された頻度を前記談話範囲毎にカウントし、
前記情報取得手段は、前記カウント手段で前記談話範囲毎にカウントされた頻度の大きさに応じて、検索された前記各談話範囲の中から、一の前記談話範囲を取得し、取得した該談話範囲に関連付けられ、且つ既に検索された前記各第二形態素情報に基づいて、該各第二形態素情報のそれぞれに対応付けられた前記各文の中から、一の前記文を取得し、
前記形態素抽出手段は、利用者から入力された前記入力情報に対応する前記文字列に基づいて、前記文字列の最小単位を構成する少なくとも一つの形態素と、前記第二検索手段で検索された前記談話範囲を構成する前記形態素とを結合させて、これら結合された各形態素を第一形態素情報として抽出することを特徴とする情報取得装置。Morpheme extraction means for extracting at least one morpheme constituting the minimum unit of the character string as first morpheme information based on the character string corresponding to the input information input from the user;
A sentence indicating the semantic content of the second morpheme information is associated in advance with the second morpheme information indicating a morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof, and a plurality of the second morpheme information is stored in advance. Storage means for
Based on the first morpheme information extracted by the morpheme extraction means, the first morpheme information and the second morpheme information stored in advance are collated, and the second morpheme information is searched for the first morpheme information. First search means for searching for the second morpheme information including the morpheme constituting one morpheme information;
Counting means for counting the frequency at which the second morpheme information is searched by the first search means for each second morpheme information;
According to the frequency counted for each second morpheme information by the counting means, one second morpheme information is obtained from the searched second morpheme information, and the obtained second morpheme information is obtained. has an information acquiring means for acquiring the statement associated with the two morphological information, a
Each of the second morpheme information is associated in advance with the discourse range indicating the morpheme related to the input information that will be input from the user or the response content to the user. , The sentences are associated with each other, and a plurality of the discourse ranges are stored in advance in the storage means,
The first morpheme information extracted by the morpheme extraction means is collated with each discourse range stored in advance, and at least one morpheme constituting the first morpheme information is selected from the discourse ranges. A second search means for searching for the discourse range including
The counting means further counts the frequency at which the discourse range is searched by the second search means for each discourse range,
The information acquisition means acquires one of the discourse ranges from the searched discourse ranges according to the frequency counted for each discourse range by the counting means, and acquires the acquired discourse Based on each of the second morpheme information that is associated with a range and that has already been searched, one sentence is acquired from each of the sentences associated with each of the second morpheme information,
The morpheme extraction means is based on the character string corresponding to the input information input from the user, and at least one morpheme constituting the minimum unit of the character string and the second search means An information acquisition apparatus characterized by combining the morphemes constituting a discourse range and extracting each combined morpheme as first morpheme information .
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には、該第二形態素情報の意味内容を示す文が予め対応付けられ、該第二形態素情報を予め複数記憶する記憶手段と、A sentence indicating the semantic content of the second morpheme information is associated in advance with the second morpheme information indicating a morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof, and a plurality of the second morpheme information is stored in advance. Storage means for
前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報に基づいて、該第一形態素情報と予め記憶された前記各第二形態素情報とを照合し、前記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、Based on the first morpheme information extracted by the morpheme extraction means, the first morpheme information and the second morpheme information stored in advance are collated, and the second morpheme information is searched for the first morpheme information. First search means for searching for the second morpheme information including the morpheme constituting one morpheme information;
前記第一検索手段で前記第二形態素情報が検索された頻度を前記第二形態素情報毎にカウントするカウント手段と、Counting means for counting the frequency at which the second morpheme information is searched by the first search means for each second morpheme information;
前記カウント手段で前記第二形態素情報毎にカウントされた頻度の大きさに応じて、検索された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取得し、取得した該第二形態素情報に対応付けられた文を取得する情報取得手段と、を有し、According to the frequency counted for each second morpheme information by the counting means, one second morpheme information is obtained from the searched second morpheme information, and the obtained second morpheme information is obtained. Information acquisition means for acquiring a sentence associated with the dimorphic information,
利用者から入力されるであろう入力情報又は利用者への回答内容に関連性のある形Relevant form to input information that will be input by the user or the content of the response to the user 態素を示す談話範囲には、前記各第二形態素情報が予め関連付けられ、前記各第二形態素情報には、前記文がそれぞれに対応付けられ、該談話範囲が予め前記記憶手段に複数記憶され、Each of the second morpheme information is associated with a discourse range indicating an element in advance, each of the second morpheme information is associated with the sentence, and a plurality of discourse ranges are stored in the storage unit in advance. ,
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、予め記憶された前記各談話範囲とを照合し、前記各談話範囲の中から、該第一形態素情報を構成する少なくとも一つの前記形態素を含む前記談話範囲を検索する第二検索手段を有し、The first morpheme information extracted by the morpheme extraction means is collated with each discourse range stored in advance, and at least one morpheme constituting the first morpheme information is selected from the discourse ranges. A second search means for searching for the range of discourse including
前記第一検索手段は、前記第二検索手段で検索された前記談話範囲に基づいて、該談話範囲に関連付けられた前記各第二形態素情報と、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を照合し、各第二形態素情報の中から、前記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し、The first search means includes the second morpheme information associated with the discourse range based on the discourse range searched by the second search means, and the first morpheme extracted by the morpheme extraction means. The information is collated, and the second morpheme information including the morpheme constituting the first morpheme information is searched from each second morpheme information,
前記情報取得手段は、前記カウント手段で前記第二形態素情報毎にカウントされた頻度の大きさに応じて、検索された前記談話範囲に関連付けられ、且つ既に検索された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取得し、取得した該第二形態素情報に対応付けられた前記文を取得し、The information acquisition means is associated with the searched discourse range according to the frequency counted for each second morpheme information by the counting means, and the second morpheme information already searched The second morpheme information is acquired from one, the sentence associated with the acquired second morpheme information is acquired,
前記形態素抽出手段は、利用者から入力された前記入力情報に対応する前記文字列に基づいて、前記文字列の最小単位を構成する少なくとも一つの形態素と、前記第二検索手段で検索された前記談話範囲を構成する前記形態素とを結合させて、これら結合された各形態素を第一形態素情報として抽出することを特徴とする情報取得装置。The morpheme extraction means is based on the character string corresponding to the input information input from the user, and at least one morpheme constituting the minimum unit of the character string and the second search means An information acquisition apparatus characterized by combining the morphemes constituting a discourse range and extracting each combined morpheme as first morpheme information.
前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報を構成する前記各形態素のそれぞれを、主体格、対象格などの格を示す属性に分類する分類手段を有し、Each of the morphemes constituting the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit has a classification unit that classifies each morpheme into an attribute indicating a case such as a subject case and a target case,
前記形態素抽出手段は、前記分類手段で分類された前記各属性に基づいて、該各属性のそれぞれに属するいずれかの前記形態素に、前記第二検索手段で検索された前記談話範囲を構成する前記形態素を結合させて、これら結合された前記各形態素を前記第一形態素情報として抽出するThe morpheme extraction means configures the discourse range searched by the second search means to any of the morphemes belonging to each of the attributes based on the attributes classified by the classification means Combining morphemes and extracting the combined morphemes as the first morpheme information
ことを特徴とする情報取得装置。An information acquisition device characterized by that.
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