JP4441782B2 - 情報提示方法及び情報提示装置 - Google Patents
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【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報提示方法及び情報提示装置に関する。即ち、会話内容を理解し、会話内容に適した情報を検索する仕組みを提供するものである。具体的には、体系化した知識としてオントロジ(ontology)を利用し、Ｗｅｂページに登録されているメタ情報を利用することで、会話内容に適したＷｅｂページを検索することを可能とするものである。
【０００２】
【従来の技術】
現在、電話やテレビ電話、ＩＰ電話は音声や映像メディアを送受信して会話を行っている。
従来の電話は、会話参加者自身の発話や参加者自身の映像、相手に送りたい映像など、参加者が主体的に選択した情報を相手に伝える仕組みである。
一方、現在インターネット上には膨大な情報がＷｅｂページの形で配信され、街角の商店や観光地、商品情報など、さまざまな情報がネットワーク経由で容易に手に入るようになった。
【０００３】
また、ＩＰ電話やディスプレイ付きの電話など、音声と画像を同時に伝えることのできる機器が広まっている。
会話の内容を適切に理解し、会話に適した情報をインターネット上に蓄積されている膨大な情報から適切に検索することができれば、会話の内容にあった情報を利用者の電話に表示することが可能になると考えられる。
【０００４】
会話内容を理解し、会話内容に適した情報を検索する仕組みを提供するとは、例えば、車の購入に関した会話に基づき車のディーラーや車の製品紹介のページなどを提供すること、また、食事に行くことに関した会話に基づきレストランのページなどを提示することである。
ここで、会話内容を適切に理解するためには、知識構造を体系化した知識が必要である。
また、インターネット上に存在する情報の中から会話内容に適したＷｅｂページを適切に見つけ出せなければならない。
【０００５】
従来の会話内容に応じて情報を提供するサービスにおいて、会話を理解する方法は主に三つある。
一つは、キーワードを使った理解方法である。
この方法では、認識すべきキーワードを予め設定しておき、音声や文字列からキーワードを探すものである(例えば、非特許文献１参照)。
【０００６】
二つめの会話理解方法は、それぞれの発語の意味や意図を理解し、会話の構造を理解する方法である。
この方法では、会話を理解する規則を用いて、質問や主張などの発話のタイプや、その内容を認識する。
会話を理解する規則は、車を購入する会話や旅行計画の会話など会話の種類ごとに用意する必要がある(例えば、非特許文献２参照)。
【０００７】
会話を理解する三つめの方法は、事前に収録した会話集を使って、統計的に理解する方法である。
この方法では、収録した会話の書き起こしと、各発話の発話内容を人手で構築する。
その後、会話の書き起こしと発話内容を統計的に処理して会話を理解する知識を構築し、構築した知識を用いて会話理解を行う(例えば、非特許文献３参照)。
【０００８】
【非特許文献１】
Kazunori Komatani, Katsuaki Tanaka, Hiroaki Kashima, Tatsuya Kawahara: Domain-Independent Spoken Dialogue Platform using Key-Phrase Spotting based on Combined Language Model, The 7th European Conf. on Speech Communication and Technology (Eurospeech2001),pp.1319-1322, 2001。
【非特許文献２】
James Allen, George Ferguson, Amanda Stent: An Architecture For More Realistic Conversational Systems, Proc. of Intelligent User Interfaces 2001,pp.1-8,2001
【非特許文献３】
甘粕哲郎、村上仁一、小原永：音声対話システムにおける次発話予測の１手法.日本音響学会2001年春季講演論文集、pp.45-46.2001.
【非特許文献４】
清野正樹、来間啓伸、今村誠：セマンティックＷｅｂとオントロジ記述言語、情報処理，Vol.43,No.7,pp727-733,2002
【非特許文献５】
T. Berners-Lee, J. Hendler, and O. Lassila: The semantic web, Scientific American, Vol. 284 No.5, pp 34-43, 2001.（邦訳：自分で推論する未来型ウェブ、日経サイエンス2001年8月号）
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
さまざまな話題が話し合われる人間同士の会話内容を正しく理解するには、キーワードや会話理解規則、統計的処理の方法では不十分である。
キーワードを使った方法では、単純な会話理解しか出来ないため、会話内容に適した情報を提供するには、会話理解が不十分である。
【００１０】
会話規則を用いた方法では、会話の種類ごとに規則を用意する必要がある。
会話内容が予め決まっていない場合においては、すべての種類の会話規則を用意する必要があり、実現することは困難である。
【００１１】
また、統計処理を用いた方法でも、すべての種類の会話を収録し、書き起こしなどをしなければならず、多大な労力を必要とする。
会話内容を理解するためには、さまざまな話題に関する知識を体系化した知識を利用することは有効である。
【００１２】
本発明は、知識を体系化したオントロジを利用することで、会話内容を正しく理解するものである。
また、会話内容に適した情報をインターネットに存在する膨大なＷｅｂページから適切に見つけ出すには、Ｗｅｂページに記述されている内容を計算機が正確に理解できなければならない。
【００１３】
本発明では、オントロジとＷｅｂページに登録されるメタ情報を利用することでこの問題に対処する。
即ち、本発明は、オントロジを利用して人間同士の会話を正確に理解し、オントロジとメタ情報を利用して適切なＷｅｂページを検索し提示する方法を実現することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
斯かる目的を達成する本発明の請求項１に係る情報提示方法は、概念間の関係を体系化した知識であるオントロジを保持するオントロジデータベースと、情報源の情報を前記オントロジに基づいて整理して、概念と語彙のペアで表されるメタ情報を抽出し、当該メタ情報を前記情報に付加したメタ情報付き情報を保持するメタ情報付き情報データベースと、前記メタ情報付き情報データベースに出現する語彙と当該語彙の出現頻度をオントロジの概念毎に集計した出現頻度データベースとを用い、会話内容を計算機で情報処理して、会話内容に応じた情報を提示する方法において、前記計算機が、会話を音声認識して文字列にするステップと、認識した文字列を形態素解析して単語列を出力するステップと、出力した単語列の単語を、前記オントロジデータベース及び前記出現頻度データベースを用いて、当該単語と同じ語彙を持つオントロジの概念に割り当てると共に、一定区間の会話に現れた単語列の単語を割り当てたオントロジ群を会話内容理解結果として出力するステップと、出力した会話内容理解結果のオントロジ群から多くの単語が割り当てられたオントロジを選択し、選択したオントロジにおける概念と語彙とのペアが最も多く共通するメタ情報付き情報を、前記メタ情報付き情報データベースから検索するステップと、検索によって得られたメタ情報付き情報を提示するステップとを実行することを特徴とする。
【００１５】
上記目的を達成する本発明の請求項２に係る情報提示方法は、請求項１記載の情報提示方法において、前記会話がネットワークを介して行われることを特徴とする。
【００１６】
上記目的を達成する本発明の請求項３に係る情報提示装置は、概念間の関係を体系化した知識であるオントロジを保持するオントロジデータベースと、情報源の情報を前記オントロジに基づいて整理して、概念と語彙のペアで表されるメタ情報を抽出し、当該メタ情報を前記情報に付加したメタ情報付き情報を保持するメタ情報付き情報データベースと、前記メタ情報付き情報データベースに出現する語彙と当該語彙の出現頻度をオントロジの概念毎に集計した出現頻度データベースとを用いて、会話内容を情報処理する計算機を備え、会話内容に応じた情報を提示する装置において、前記計算機は、会話を音声認識して文字列に変換する手段と、認識した文字列を形態素解析して単語列を出力する手段と、出力した単語列の単語を、前記オントロジデータベース及び前記出現頻度データベースを用いて、当該単語と同じ語彙を持つオントロジの概念に割り当てると共に、一定区間の会話に現れた単語列の単語を割り当てたオントロジ群を会話内容理解結果として出力する手段と、出力した会話内容理解結果のオントロジ群から多くの単語が割り当てられたオントロジを選択し、選択したオントロジにおける概念と語彙とのペアが最も多く共通するメタ情報付き情報を、前記メタ情報付き情報データベースから検索する手段と、検索によって得られたメタ情報付き情報を提示する手段を備えることを特徴とする。
【００１７】
上記目的を達成する本発明の請求項４に係る情報提示装置は、請求項３記載の情報提示装置において、前記会話がネットワークを介して行われることを特徴とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】
本発明は、図１に示すように、会話音声を音声認識して文字列に変換し(ステップＳ１)、文字列を形態素解析して形態素列を抽出し(ステップＳ２)、抽出した形態素列からオントロジに基づいて会話内容理解結果を生成し(ステップＳ３)、会話内容理解結果とメタ情報付き情報源とを比較し、会話内容理解結果と同じ属性と値を持つメタ情報付き情報を検索して(ステップＳ４)、前記検索によって得られたメタ情報付き情報を提示する(ステップＳ５)。
【００１９】
従来の会話理解の技術には、会話の種類ごとに会話を理解する規則を用意しなければならないことや、会話の種類ごとに会話を収録してデータを用意しなければならないという課題があった。
本発明は、会話を理解するための知識としてオントロジを利用することで上記目的を実現する。
【００２０】
オントロジとは、概念間の関係を体系化した知識である。
例えば、店舗のオントロジでは、店舗の特徴をあらわす概念として店名や、所在地、種類などの概念があることが記述される。
オントロジは特定の概念ごとに定義される。
例えば、店舗のオントロジやビールのオントロジ、車のオントロジなど、多くのオントロジが定義されている。
オントロジとセマンティックＷｅｂに関しては既に文献により公知となっている（例えば、非特許文献４参照）。
【００２１】
本発明では、オントロジを、会話に現れる語のあいまい性の解消と、会話理解のために利用する。
まず、会話に現れる単語をオントロジに貼り付ける。
この際、一つの単語が複数のオントロジに貼り付けられることがあり、あいまい性が生じる。
一定区間の会話の単語列をすべてオントロジに貼り付け、多くの単語が現れたオントロジを選択することにより、このあいまい性を解消する。
【００２２】
会話に現れた単語を貼り付けたオントロジは、会話内容を表している。
また、メタ情報付き情報源とは、Ｗｅｂページなどの情報源を、オントロジに基づいて意味情報を付加した情報源のことである。
Ｗｅｂページなどの情報に記述されている文字情報などから、記述されている内容をオントロジの体系を利用してまとめ、オントロジ記述言語で記述したものがメタ情報である。
【００２３】
メタ情報源付き情報源に関しては、既に文献により公知である（例えば、非特許文献５参照）。
オントロジであらわした会話内容とメタ情報付き情報源を比較し、会話内容に適した情報を検索する。
【００２４】
[実施例１]
本発明の第一の実施例に係る情報提示装置を図２に示す。
前処理として、さまざまな概念のオントロジのデータベースであるオントロジデータベース１０と、オントロジに基づいて整理されたメタ情報付き情報データベース２０から、オントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース３０を生成する。
【００２５】
メタ情報には、Ｗｅｂページなどの情報に記述されている内容がオントロジに基づいて記述されている。
メタ情報を見ることで、その情報に記述されている語彙がどのオントロジのどの概念のものなのかがわかる。
検索対象であるメタ情報付き情報データベース２０のすべてのメタ情報から語彙の情報を集めることで、検索対象に出現する語彙とその出現頻度を、オントロジ毎に集計する。
【００２６】
先ず、音声で交わされる会話内容が音声認識部１で認識され、文字列が出力される。
次に、認識された文字列は、形態素解析部２で解析され、単語列が出力される。
更に、会話理解部３において、単語列は、図中破線で示すように、オントロジデータベース１０とオントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース３０を用いて、各単語に適したオントロジの概念に貼り付けられる。
一定区間の会話で現れた単語を貼り付けたオントロジ群が、会話内容理解結果として出力される。
【００２７】
引き続き、情報検索部４において、オントロジで表された会話内容を、図中破線で示すように、オントロジで整理されたメタ情報付き情報データベース２０を検索対象として検索し、会話内容に適した情報を抽出する。
具体的には、会話内容理解結果と同じ値を最も多く持つメタ情報付き情報を選択する。
関連情報提示部５は、抽出した情報を関連情報として提示する。
【００２８】
以下、図３の会話を例にして、会話理解部３と情報検索部４の詳細を説明する。
図５は、オントロジとメタ情報との関係と、その関係により提示される情報の例を示している。
オントロジとして、「飲食店」の例を示している。
「飲食店」には「居酒屋」や「和食店」のサブクラスがあることや、「所在地」や「営業時間」などの属性があるなどの知識構造がオントロジとして記述されている。
【００２９】
メタ情報として、実際に存在する店の情報、例えば、「のんべえ」という店の情報を記述する。
メタ情報付き情報データベース２０には、Ｗｅｂページなどの情報源からメタ情報を抽出したメタ情報付きの情報が保持される。
オントロジデータベース１０には、図５の例のようなオントロジが複数保持されている。
例えば、「飲食店」のオントロジだけでなく、「地図」のオントロジや「日本酒」のオントロジなどさまざまなオントロジが含まれる。
【００３０】
前処理で、オントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース３０を構築する。
この例では、「飲食店」のオントロジの「居酒屋」という概念に「のんべえ」という語彙があることや、「場所」の概念に「祇園」という語彙があるなどのオントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース３０を構築する。
会話内容に応じた情報提供では、まず会話を音声認識部１と形態素解析部２で処理をすることによって単語に分割する。
【００３１】
図３に示す会話例、発話Ａ７（＝僕は日本酒が飲みたいな）とＡ８（＝場所は祇園あたりで飲むんだよね）を単語に分割した例を図４に示す。
形態素解析部２は、音声認識部１が出力した文字列を形態素解析することで、語彙と品詞情報を得る。
次に、会話理解部３で各単語をオントロジの適応する個所に当てはめる。
【００３２】
図３の会話例をオントロジに割り当てた例が図６である。
予め構築したオントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース３０を利用して、会話に現れた語彙を、図６のようにおなじ語彙をもつオントロジの概念に割り当てる。
例えば、前処理で構築したオントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース３０には、「飲食店」オントロジの中の、「飲食店」概念と「お薦め」の関係にある「品物」概念に「魚料理」と「日本酒」という語彙があることが、「のんべえ」の情報のメタ情報から得られている。
【００３３】
会話理解部３では、発話Ａ７に現れる「日本酒」を、オントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース３０で「日本酒」を語彙にもつ概念を調べることで、「飲食店」オントロジの「品物」概念のインスタンスであることがわかる。
発話Ａ８の「祇園」も同様に、「飲食店」オントロジの「場所」概念のインスタンスであることがわかり、図６のような会話理解が得られる。
【００３４】
同様に、「祇園」は「地図」オントロジの「地域名」概念のインスタンスでもあるので、「地図」オントロジの「地域名」概念の値として「祇園」が割り当てられたオントロジも会話理解の一部として得られる。
また、「日本酒」オントロジの「種類」概念に「日本酒」が割り当てられたオントロジも会話理解の一部である。
【００３５】
結果、会話理解部３では、図６のオントロジのインスタンスと、「祇園」が割り当てられた「地図」オントロジのインスタンス、「日本酒」が割り当てられた「日本酒」オントロジのインスタンスの３つのオントロジのインスタンスの集合が、会話理解として出力する。
情報検索部４では、あいまい性の解消と情報の検索を行う。
「祇園」や「日本酒」は、２つのオントロジに割り当てられており、あいまいである。
【００３６】
この例では、「飲食店」オントロジに割り当てられた語の数が３つであり、「地図」オントロジと「日本酒」オントロジの語は１つである。
これによりこの会話は、「飲食店」オントロジに関した話題であると判断し、「祇園」「日本酒」は、「飲食店」オントロジの意味であるとし、あいまい性を解消する。
【００３７】
その後、図６のオントロジのインスタンスと似たメタ情報を持つ情報を、メタ情報付き情報データベース２０から探しだすことで、会話内容に適した情報を検索する。
情報検索部４で、図６のオントロジのインスタンスと似たメタ情報を持つ情報を、メタ情報付き情報データベース２０から探しだす。
【００３８】
この例では、「飲食店」オントロジの「場所」概念の値が「祇園」であることと、「商品」概念の値が「魚料理」と「日本酒」であることが会話情報である。これら３つの観念と値のペアを最も多く持つメタ情報付き情報を、メタ情報付き情報データベース２０から検出する。
この例の場合、「居酒屋のんべえ」の情報がこれら３つのペアを有するので、会話に適した情報として出力される。
【００３９】
本実施例において、提示される情報はＷｅｂドキュメントであり、例えば、Ｗｅｂページに含まれるテキストデータ、画像データ、音声データなどである。
提示を行う装置は、携帯電話、ＩＰ電話、テレビ電話などを含む計算機システムである。
計算機システムにおいて情報提示にかかわる主たる部位は提示される情報に依存しており、提示される情報が画像であればディスプレイが、音声であればスピーカが主たる部位となる。
【００４０】
また、会話理解結果はメタ情報と同様に、概念と値とのペアで表される。
前記概念はオントロジによって体系化されている。
会話理解結果とメタ情報付き情報源を比較し、会話理解結果と同じ属性と値とを持つメタ情報付き情報を検索する際には、会話理解結果に含まれる概念と値とのペアのそれぞれをＯＲ条件として用いる。
概念と値とのペアが最も多く共通するメタ情報付き情報を「適した」情報であるとする。
【００４１】
[実施例２]
本発明の第二の実施例に係る情報提示装置を図７に示す。
本実施例は、ネットワークを介して通信する手段を有するものであり、例えば、インターネットなどのネットワークを介した通信手段により、会話内容に適した情報をそれぞれの利用者に対して提示する。
ネットワークを介した通信手段は、図７に示すように、通信部６が行う。
【００４２】
通信部６は、例えばＩＰ電話などの方法でネットワークを介して音声会話を実現する。
更に通信部６は、ネットワークに存在するオントロジデータベース１０とメタ情報付き情報データベース２０にアクセスする機能を持つ。
前処理として、図中破線で示すように、ネットワークに存在するオントロジデータベース１０とメタ情報付き情報データベース２０を収集し、オントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース３０を構築する。
【００４３】
通信部６を利用してネットワークを介した音声会話の通信を確立する。
例えば、図中実線で示すように、自分の声は直接音声認識部１に渡して音声認識をし、相手には音声と音声認識結果の文字列を両方送る。
このとき、文字列には時間情報も加える。
自分の声を音声認識部１で認識して得た文字列と、相手から送られた文字列を時間情報を基に並べて、形態素解析部２に入力する。
以降の処理は前記の方法と同じである。
【００４４】
このように説明したように、本発明は、会話から生成した文字情報に対してオントロジを適用し、得られたオントロジ群とＷｅｂページから抽出されたメタ情報付き情報とを関係づけることに特徴がある。
【００４５】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明によれば、以下の効果を奏する。
（１）人間同士の会話内容理解結果を生成できる。
（２）会話内容に適したＷｅｂページを検索できるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】会話内容に応じた情報提示の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２】会話内容に応じた情報提示の実施例に係る情報提示装置の概念図である。
【図３】会話例を示す説明図である。
【図４】形態素解析の結果得られた単語列の例を示す説明図である。
【図５】オントロジとメタ情報との関係、その関係より提示される情報の例を示す説明図である。
【図６】オントロジを利用した会話理解結果の例を示す説明図である。
【図７】ネットワーク機能を有した情報提示の例を示す説明図である。
【符号の説明】
１ 音声認識部
２ 形態素解析部
３ 会話理解部
４ 情報検索部
５ 関連情報提示部
６ 通信部
１０ オントロジデータベース
２０ メタ情報付き情報データベース
３０ オントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報提示方法及び情報提示装置に関する。即ち、会話内容を理解し、会話内容に適した情報を検索する仕組みを提供するものである。具体的には、体系化した知識としてオントロジ(ontology)を利用し、Ｗｅｂページに登録されているメタ情報を利用することで、会話内容に適したＷｅｂページを検索することを可能とするものである。
【０００２】
【従来の技術】
現在、電話やテレビ電話、ＩＰ電話は音声や映像メディアを送受信して会話を行っている。
従来の電話は、会話参加者自身の発話や参加者自身の映像、相手に送りたい映像など、参加者が主体的に選択した情報を相手に伝える仕組みである。
一方、現在インターネット上には膨大な情報がＷｅｂページの形で配信され、街角の商店や観光地、商品情報など、さまざまな情報がネットワーク経由で容易に手に入るようになった。
【０００３】
また、ＩＰ電話やディスプレイ付きの電話など、音声と画像を同時に伝えることのできる機器が広まっている。
会話の内容を適切に理解し、会話に適した情報をインターネット上に蓄積されている膨大な情報から適切に検索することができれば、会話の内容にあった情報を利用者の電話に表示することが可能になると考えられる。
【０００４】
会話内容を理解し、会話内容に適した情報を検索する仕組みを提供するとは、例えば、車の購入に関した会話に基づき車のディーラーや車の製品紹介のページなどを提供すること、また、食事に行くことに関した会話に基づきレストランのページなどを提示することである。
ここで、会話内容を適切に理解するためには、知識構造を体系化した知識が必要である。
また、インターネット上に存在する情報の中から会話内容に適したＷｅｂページを適切に見つけ出せなければならない。
【０００５】
従来の会話内容に応じて情報を提供するサービスにおいて、会話を理解する方法は主に三つある。
一つは、キーワードを使った理解方法である。
この方法では、認識すべきキーワードを予め設定しておき、音声や文字列からキーワードを探すものである(例えば、非特許文献１参照)。
【０００６】
二つめの会話理解方法は、それぞれの発語の意味や意図を理解し、会話の構造を理解する方法である。
この方法では、会話を理解する規則を用いて、質問や主張などの発話のタイプや、その内容を認識する。
会話を理解する規則は、車を購入する会話や旅行計画の会話など会話の種類ごとに用意する必要がある(例えば、非特許文献２参照)。
【０００７】
会話を理解する三つめの方法は、事前に収録した会話集を使って、統計的に理解する方法である。
この方法では、収録した会話の書き起こしと、各発話の発話内容を人手で構築する。
その後、会話の書き起こしと発話内容を統計的に処理して会話を理解する知識を構築し、構築した知識を用いて会話理解を行う(例えば、非特許文献３参照)。
【０００８】
【非特許文献１】
Kazunori Komatani, Katsuaki Tanaka, Hiroaki Kashima, Tatsuya Kawahara: Domain-Independent Spoken Dialogue Platform using Key-Phrase Spotting based on Combined Language Model, The 7th European Conf. on Speech Communication and Technology (Eurospeech2001),pp.1319-1322, 2001。
【非特許文献２】
James Allen, George Ferguson, Amanda Stent: An Architecture For More Realistic Conversational Systems, Proc. of Intelligent User Interfaces 2001,pp.1-8,2001
【非特許文献３】
甘粕哲郎、村上仁一、小原永：音声対話システムにおける次発話予測の１手法.日本音響学会2001年春季講演論文集、pp.45-46.2001.
【非特許文献４】
清野正樹、来間啓伸、今村誠：セマンティックＷｅｂとオントロジ記述言語、情報処理，Vol.43,No.7,pp727-733,2002
【非特許文献５】
T. Berners-Lee, J. Hendler, and O. Lassila: The semantic web, Scientific American, Vol. 284 No.5, pp 34-43, 2001.（邦訳：自分で推論する未来型ウェブ、日経サイエンス2001年8月号）
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
さまざまな話題が話し合われる人間同士の会話内容を正しく理解するには、キーワードや会話理解規則、統計的処理の方法では不十分である。
キーワードを使った方法では、単純な会話理解しか出来ないため、会話内容に適した情報を提供するには、会話理解が不十分である。
【００１０】
会話規則を用いた方法では、会話の種類ごとに規則を用意する必要がある。
会話内容が予め決まっていない場合においては、すべての種類の会話規則を用意する必要があり、実現することは困難である。
【００１１】
また、統計処理を用いた方法でも、すべての種類の会話を収録し、書き起こしなどをしなければならず、多大な労力を必要とする。
会話内容を理解するためには、さまざまな話題に関する知識を体系化した知識を利用することは有効である。
【００１２】
本発明は、知識を体系化したオントロジを利用することで、会話内容を正しく理解するものである。
また、会話内容に適した情報をインターネットに存在する膨大なＷｅｂページから適切に見つけ出すには、Ｗｅｂページに記述されている内容を計算機が正確に理解できなければならない。
【００１３】
本発明では、オントロジとＷｅｂページに登録されるメタ情報を利用することでこの問題に対処する。
即ち、本発明は、オントロジを利用して人間同士の会話を正確に理解し、オントロジとメタ情報を利用して適切なＷｅｂページを検索し提示する方法を実現することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
斯かる目的を達成する本発明の請求項１に係る情報提示方法は、概念間の関係を体系化した知識であるオントロジを保持するオントロジデータベースと、情報源の情報を前記オントロジに基づいて整理して、概念と語彙のペアで表されるメタ情報を抽出し、当該メタ情報を前記情報に付加したメタ情報付き情報を保持するメタ情報付き情報データベースと、前記メタ情報付き情報データベースに出現する語彙と当該語彙の出現頻度をオントロジの概念毎に集計した出現頻度データベースとを用い、会話内容を計算機で情報処理して、会話内容に応じた情報を提示する方法において、前記計算機が、会話を音声認識して文字列にするステップと、認識した文字列を形態素解析して単語列を出力するステップと、出力した単語列の単語を、前記オントロジデータベース及び前記出現頻度データベースを用いて、当該単語と同じ語彙を持つオントロジの概念に割り当てると共に、一定区間の会話に現れた単語列の単語を割り当てたオントロジ群を会話内容理解結果として出力するステップと、出力した会話内容理解結果のオントロジ群から多くの単語が割り当てられたオントロジを選択し、選択したオントロジにおける概念と語彙とのペアが最も多く共通するメタ情報付き情報を、前記メタ情報付き情報データベースから検索するステップと、検索によって得られたメタ情報付き情報を提示するステップとを実行することを特徴とする。
【００１５】
上記目的を達成する本発明の請求項２に係る情報提示方法は、請求項１記載の情報提示方法において、前記会話がネットワークを介して行われることを特徴とする。
【００１６】
上記目的を達成する本発明の請求項３に係る情報提示装置は、概念間の関係を体系化した知識であるオントロジを保持するオントロジデータベースと、情報源の情報を前記オントロジに基づいて整理して、概念と語彙のペアで表されるメタ情報を抽出し、当該メタ情報を前記情報に付加したメタ情報付き情報を保持するメタ情報付き情報データベースと、前記メタ情報付き情報データベースに出現する語彙と当該語彙の出現頻度をオントロジの概念毎に集計した出現頻度データベースとを用いて、会話内容を情報処理する計算機を備え、会話内容に応じた情報を提示する装置において、前記計算機は、会話を音声認識して文字列に変換する手段と、認識した文字列を形態素解析して単語列を出力する手段と、出力した単語列の単語を、前記オントロジデータベース及び前記出現頻度データベースを用いて、当該単語と同じ語彙を持つオントロジの概念に割り当てると共に、一定区間の会話に現れた単語列の単語を割り当てたオントロジ群を会話内容理解結果として出力する手段と、出力した会話内容理解結果のオントロジ群から多くの単語が割り当てられたオントロジを選択し、選択したオントロジにおける概念と語彙とのペアが最も多く共通するメタ情報付き情報を、前記メタ情報付き情報データベースから検索する手段と、検索によって得られたメタ情報付き情報を提示する手段を備えることを特徴とする。
【００１７】
上記目的を達成する本発明の請求項４に係る情報提示装置は、請求項３記載の情報提示装置において、前記会話がネットワークを介して行われることを特徴とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】
本発明は、図１に示すように、会話音声を音声認識して文字列に変換し(ステップＳ１)、文字列を形態素解析して形態素列を抽出し(ステップＳ２)、抽出した形態素列からオントロジに基づいて会話内容理解結果を生成し(ステップＳ３)、会話内容理解結果とメタ情報付き情報源とを比較し、会話内容理解結果と同じ属性と値を持つメタ情報付き情報を検索して(ステップＳ４)、前記検索によって得られたメタ情報付き情報を提示する(ステップＳ５)。
【００１９】
従来の会話理解の技術には、会話の種類ごとに会話を理解する規則を用意しなければならないことや、会話の種類ごとに会話を収録してデータを用意しなければならないという課題があった。
本発明は、会話を理解するための知識としてオントロジを利用することで上記目的を実現する。
【００２０】
オントロジとは、概念間の関係を体系化した知識である。
例えば、店舗のオントロジでは、店舗の特徴をあらわす概念として店名や、所在地、種類などの概念があることが記述される。
オントロジは特定の概念ごとに定義される。
例えば、店舗のオントロジやビールのオントロジ、車のオントロジなど、多くのオントロジが定義されている。
オントロジとセマンティックＷｅｂに関しては既に文献により公知となっている（例えば、非特許文献４参照）。
【００２１】
本発明では、オントロジを、会話に現れる語のあいまい性の解消と、会話理解のために利用する。
まず、会話に現れる単語をオントロジに貼り付ける。
この際、一つの単語が複数のオントロジに貼り付けられることがあり、あいまい性が生じる。
一定区間の会話の単語列をすべてオントロジに貼り付け、多くの単語が現れたオントロジを選択することにより、このあいまい性を解消する。
【００２２】
会話に現れた単語を貼り付けたオントロジは、会話内容を表している。
また、メタ情報付き情報源とは、Ｗｅｂページなどの情報源を、オントロジに基づいて意味情報を付加した情報源のことである。
Ｗｅｂページなどの情報に記述されている文字情報などから、記述されている内容をオントロジの体系を利用してまとめ、オントロジ記述言語で記述したものがメタ情報である。
【００２３】
メタ情報源付き情報源に関しては、既に文献により公知である（例えば、非特許文献５参照）。
オントロジであらわした会話内容とメタ情報付き情報源を比較し、会話内容に適した情報を検索する。
【００２４】
[実施例１]
本発明の第一の実施例に係る情報提示装置を図２に示す。
前処理として、さまざまな概念のオントロジのデータベースであるオントロジデータベース１０と、オントロジに基づいて整理されたメタ情報付き情報データベース２０から、オントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース３０を生成する。
【００２５】
メタ情報には、Ｗｅｂページなどの情報に記述されている内容がオントロジに基づいて記述されている。
メタ情報を見ることで、その情報に記述されている語彙がどのオントロジのどの概念のものなのかがわかる。
検索対象であるメタ情報付き情報データベース２０のすべてのメタ情報から語彙の情報を集めることで、検索対象に出現する語彙とその出現頻度を、オントロジ毎に集計する。
【００２６】
先ず、音声で交わされる会話内容が音声認識部１で認識され、文字列が出力される。
次に、認識された文字列は、形態素解析部２で解析され、単語列が出力される。
更に、会話理解部３において、単語列は、図中破線で示すように、オントロジデータベース１０とオントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース３０を用いて、各単語に適したオントロジの概念に貼り付けられる。
一定区間の会話で現れた単語を貼り付けたオントロジ群が、会話内容理解結果として出力される。
【００２７】
引き続き、情報検索部４において、オントロジで表された会話内容を、図中破線で示すように、オントロジで整理されたメタ情報付き情報データベース２０を検索対象として検索し、会話内容に適した情報を抽出する。
具体的には、会話内容理解結果と同じ値を最も多く持つメタ情報付き情報を選択する。
関連情報提示部５は、抽出した情報を関連情報として提示する。
【００２８】
以下、図３の会話を例にして、会話理解部３と情報検索部４の詳細を説明する。
図５は、オントロジとメタ情報との関係と、その関係により提示される情報の例を示している。
オントロジとして、「飲食店」の例を示している。
「飲食店」には「居酒屋」や「和食店」のサブクラスがあることや、「所在地」や「営業時間」などの属性があるなどの知識構造がオントロジとして記述されている。
【００２９】
メタ情報として、実際に存在する店の情報、例えば、「のんべえ」という店の情報を記述する。
メタ情報付き情報データベース２０には、Ｗｅｂページなどの情報源からメタ情報を抽出したメタ情報付きの情報が保持される。
オントロジデータベース１０には、図５の例のようなオントロジが複数保持されている。
例えば、「飲食店」のオントロジだけでなく、「地図」のオントロジや「日本酒」のオントロジなどさまざまなオントロジが含まれる。
【００３０】
前処理で、オントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース３０を構築する。
この例では、「飲食店」のオントロジの「居酒屋」という概念に「のんべえ」という語彙があることや、「場所」の概念に「祇園」という語彙があるなどのオントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース３０を構築する。
会話内容に応じた情報提供では、まず会話を音声認識部１と形態素解析部２で処理をすることによって単語に分割する。
【００３１】
図３に示す会話例、発話Ａ７（＝僕は日本酒が飲みたいな）とＡ８（＝場所は祇園あたりで飲むんだよね）を単語に分割した例を図４に示す。
形態素解析部２は、音声認識部１が出力した文字列を形態素解析することで、語彙と品詞情報を得る。
次に、会話理解部３で各単語をオントロジの適応する個所に当てはめる。
【００３２】
図３の会話例をオントロジに割り当てた例が図６である。
予め構築したオントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース３０を利用して、会話に現れた語彙を、図６のようにおなじ語彙をもつオントロジの概念に割り当てる。
例えば、前処理で構築したオントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース３０には、「飲食店」オントロジの中の、「飲食店」概念と「お薦め」の関係にある「品物」概念に「魚料理」と「日本酒」という語彙があることが、「のんべえ」の情報のメタ情報から得られている。
【００３３】
会話理解部３では、発話Ａ７に現れる「日本酒」を、オントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース３０で「日本酒」を語彙にもつ概念を調べることで、「飲食店」オントロジの「品物」概念のインスタンスであることがわかる。
発話Ａ８の「祇園」も同様に、「飲食店」オントロジの「場所」概念のインスタンスであることがわかり、図６のような会話理解が得られる。
【００３４】
同様に、「祇園」は「地図」オントロジの「地域名」概念のインスタンスでもあるので、「地図」オントロジの「地域名」概念の値として「祇園」が割り当てられたオントロジも会話理解の一部として得られる。
また、「日本酒」オントロジの「種類」概念に「日本酒」が割り当てられたオントロジも会話理解の一部である。
【００３５】
結果、会話理解部３では、図６のオントロジのインスタンスと、「祇園」が割り当てられた「地図」オントロジのインスタンス、「日本酒」が割り当てられた「日本酒」オントロジのインスタンスの３つのオントロジのインスタンスの集合が、会話理解として出力する。
情報検索部４では、あいまい性の解消と情報の検索を行う。
「祇園」や「日本酒」は、２つのオントロジに割り当てられており、あいまいである。
【００３６】
この例では、「飲食店」オントロジに割り当てられた語の数が３つであり、「地図」オントロジと「日本酒」オントロジの語は１つである。
これによりこの会話は、「飲食店」オントロジに関した話題であると判断し、「祇園」「日本酒」は、「飲食店」オントロジの意味であるとし、あいまい性を解消する。
【００３７】
その後、図６のオントロジのインスタンスと似たメタ情報を持つ情報を、メタ情報付き情報データベース２０から探しだすことで、会話内容に適した情報を検索する。
情報検索部４で、図６のオントロジのインスタンスと似たメタ情報を持つ情報を、メタ情報付き情報データベース２０から探しだす。
【００３８】
この例では、「飲食店」オントロジの「場所」概念の値が「祇園」であることと、「商品」概念の値が「魚料理」と「日本酒」であることが会話情報である。これら３つの観念と値のペアを最も多く持つメタ情報付き情報を、メタ情報付き情報データベース２０から検出する。
この例の場合、「居酒屋のんべえ」の情報がこれら３つのペアを有するので、会話に適した情報として出力される。
【００３９】
本実施例において、提示される情報はＷｅｂドキュメントであり、例えば、Ｗｅｂページに含まれるテキストデータ、画像データ、音声データなどである。
提示を行う装置は、携帯電話、ＩＰ電話、テレビ電話などを含む計算機システムである。
計算機システムにおいて情報提示にかかわる主たる部位は提示される情報に依存しており、提示される情報が画像であればディスプレイが、音声であればスピーカが主たる部位となる。
【００４０】
また、会話理解結果はメタ情報と同様に、概念と値とのペアで表される。
前記概念はオントロジによって体系化されている。
会話理解結果とメタ情報付き情報源を比較し、会話理解結果と同じ属性と値とを持つメタ情報付き情報を検索する際には、会話理解結果に含まれる概念と値とのペアのそれぞれをＯＲ条件として用いる。
概念と値とのペアが最も多く共通するメタ情報付き情報を「適した」情報であるとする。
【００４１】
[実施例２]
本発明の第二の実施例に係る情報提示装置を図７に示す。
本実施例は、ネットワークを介して通信する手段を有するものであり、例えば、インターネットなどのネットワークを介した通信手段により、会話内容に適した情報をそれぞれの利用者に対して提示する。
ネットワークを介した通信手段は、図７に示すように、通信部６が行う。
【００４２】
通信部６は、例えばＩＰ電話などの方法でネットワークを介して音声会話を実現する。
更に通信部６は、ネットワークに存在するオントロジデータベース１０とメタ情報付き情報データベース２０にアクセスする機能を持つ。
前処理として、図中破線で示すように、ネットワークに存在するオントロジデータベース１０とメタ情報付き情報データベース２０を収集し、オントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース３０を構築する。
【００４３】
通信部６を利用してネットワークを介した音声会話の通信を確立する。
例えば、図中実線で示すように、自分の声は直接音声認識部１に渡して音声認識をし、相手には音声と音声認識結果の文字列を両方送る。
このとき、文字列には時間情報も加える。
自分の声を音声認識部１で認識して得た文字列と、相手から送られた文字列を時間情報を基に並べて、形態素解析部２に入力する。
以降の処理は前記の方法と同じである。
【００４４】
このように説明したように、本発明は、会話から生成した文字情報に対してオントロジを適用し、得られたオントロジ群とＷｅｂページから抽出されたメタ情報付き情報とを関係づけることに特徴がある。
【００４５】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明によれば、以下の効果を奏する。
（１）人間同士の会話内容理解結果を生成できる。
（２）会話内容に適したＷｅｂページを検索できるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】会話内容に応じた情報提示の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２】会話内容に応じた情報提示の実施例に係る情報提示装置の概念図である。
【図３】会話例を示す説明図である。
【図４】形態素解析の結果得られた単語列の例を示す説明図である。
【図５】オントロジとメタ情報との関係、その関係より提示される情報の例を示す説明図である。
【図６】オントロジを利用した会話理解結果の例を示す説明図である。
【図７】ネットワーク機能を有した情報提示の例を示す説明図である。
【符号の説明】
１ 音声認識部
２ 形態素解析部
３ 会話理解部
４ 情報検索部
５ 関連情報提示部
６ 通信部
１０ オントロジデータベース
２０ メタ情報付き情報データベース
３０ オントロジ毎の語彙とその出現頻度データベース
Claims (4)
- 概念間の関係を体系化した知識であるオントロジを保持するオントロジデータベースと、情報源の情報を前記オントロジに基づいて整理して、概念と語彙のペアで表されるメタ情報を抽出し、当該メタ情報を前記情報に付加したメタ情報付き情報を保持するメタ情報付き情報データベースと、前記メタ情報付き情報データベースに出現する語彙と当該語彙の出現頻度をオントロジの概念毎に集計した出現頻度データベースとを用い、会話内容を計算機で情報処理して、会話内容に応じた情報を提示する方法において、
前記計算機が、
会話を音声認識して文字列にするステップと、
認識した文字列を形態素解析して単語列を出力するステップと、
出力した単語列の単語を、前記オントロジデータベース及び前記出現頻度データベースを用いて、当該単語と同じ語彙を持つオントロジの概念に割り当てると共に、一定区間の会話に現れた単語列の単語を割り当てたオントロジ群を会話内容理解結果として出力するステップと、
出力した会話内容理解結果のオントロジ群から多くの単語が割り当てられたオントロジを選択し、選択したオントロジにおける概念と語彙とのペアが最も多く共通するメタ情報付き情報を、前記メタ情報付き情報データベースから検索するステップと、
検索によって得られたメタ情報付き情報を提示するステップとを実行することを特徴とする情報提示方法。 - 請求項１記載の情報提示方法において、
前記会話がネットワークを介して行われることを特徴とする情報提示方法。 - 概念間の関係を体系化した知識であるオントロジを保持するオントロジデータベースと、情報源の情報を前記オントロジに基づいて整理して、概念と語彙のペアで表されるメタ情報を抽出し、当該メタ情報を前記情報に付加したメタ情報付き情報を保持するメタ情報付き情報データベースと、前記メタ情報付き情報データベースに出現する語彙と当該語彙の出現頻度をオントロジの概念毎に集計した出現頻度データベースとを用いて、会話内容を情報処理する計算機を備え、会話内容に応じた情報を提示する装置において、
前記計算機は、
会話を音声認識して文字列に変換する手段と、
認識した文字列を形態素解析して単語列を出力する手段と、
出力した単語列の単語を、前記オントロジデータベース及び前記出現頻度データベースを用いて、当該単語と同じ語彙を持つオントロジの概念に割り当てると共に、一定区間の会話に現れた単語列の単語を割り当てたオントロジ群を会話内容理解結果として出力する手段と、
出力した会話内容理解結果のオントロジ群から多くの単語が割り当てられたオントロジを選択し、選択したオントロジにおける概念と語彙とのペアが最も多く共通するメタ情報付き情報を、前記メタ情報付き情報データベースから検索する手段と、
検索によって得られたメタ情報付き情報を提示する手段を備えることを特徴とする情報提示装置。 - 請求項３記載の情報提示装置において、
前記会話がネットワークを介して行われることを特徴とする情報提示装置。
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