JP6252204B2 - 情報処理装置、意図解析方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、意図解析方法、およびプログラムに関する。

昨今、車載情報端末（例えば、カーナビゲーション装置）、多機能携帯電話等での音声対話技術が普及し始めている。このような音声対話技術においては、音声対話システムが、予め決められたユーザの発話（例えば、コマンド）のみを受け付けるのではなく、自然かつ自由な表現でのユーザの発話を理解することが求められている。これにより、音声を介してユーザが端末を操作したり、端末から適切な応答を得たりすることができる機能の実現が期待されている。このような機能のためには、発話の意図を正確に認識することが重要となる。よって、音声認識技術に加え、音声を解析して得られる様々な表現の文の意図を正確に読み取ることが必要とされる。

例えば、検索対象文を形態素解析して得られた表記および意味カテゴリと、テキストベース蓄積手段で蓄積された表記、意味カテゴリ、および重みを基に算出される入力文との類似度に基づき順位付けされた検索対象文を表示する技術が知られている。また、類似度算出に用いる部分文字列を選別することにより、文書検索の高速化を行う技術も知られている。（例えば、特許文献１〜２参照）。

特開平４−５４５６４号公報 特開２００２−２９７６６０号公報

しかしながら、上記のような従来の技術では、入力の意図と関係しない文字列が入力文と検索対象文とで多く一致しているために、算出される類似度が大きくなり、間違った意図が出力される場合がある。このような場合には、入力の意図と異なる指示が行われたり、求める応答が得られなかったりするという問題が生ずる。

ひとつの側面によれば、本発明の目的は、入力された情報の意図を正確に解釈することを可能にすることである。

ひとつの態様である情報処理装置は、文例意図記憶部、関連重み記憶部、意図解析部、および出力部を有している。文例意図記憶部は、第１の文と第１の文に対応する意図とを対応付けて記憶している。関連重み記憶部は、第１の文字列と第２の文字列との関連を示す関連重みを記憶している。関連重みは、第１の文字情報に含まれる第１の文字列と第１の文字情報において第１の文字列より前に出現する第２の文字列との出現頻度に基づき算出される。意図解析部は、第１の文字列が第１の文と第２の文字情報に含まれる第２の文とに共通して含まれ、第２の文字列が第２の文字情報において第２の文より前に出現する場合、関連重みと第１の文に対応する意図とに基づき、第２の文の意図を解析する。出力部は、第２の文の意図を出力する。

実施形態の情報処理装置、意図解析方法およびプログラムによれば、入力された情報の意図を正確に解釈することが可能になる。

第１の実施の形態による情報処理装置の機能的な構成を示す図である。 第１の実施の形態による意図カテゴリテーブルの一例を示す図である。 第１の実施の形態による関連重みテーブルの一例を示す図である。 第１の実施の形態による第２の文字情報の一例を示す図である。 第１の実施の形態による情報処理を説明するフローチャートである。 第２の実施の形態による情報処理装置の機能的な構成の一例を示す図である。 第２の実施の形態による対話履歴の一例を示す図である。 第２の実施の形態による情報処理の一例を示すフローチャートである。 第２の実施の形態による意図解析処理の一例を示すフローチャートである。 第２の実施の形態による関連重みテーブルの更新処理の一例を示すフローチャートである。 第２の実施の形態の変形例による関連確率重みテーブルの一例を示す図である。 第２の実施の形態の変形例による関連確率重みテーブルの更新処理の一例を示すフローチャートである。 第２の実施の形態の変形例による関連確率重みテーブルの更新処理の一例を示すフローチャートである。 第３の実施の形態による情報処理装置の機能的な構成の一例を示す図である。 第３の実施の形態による関連単語重みテーブルの一例を示す図である。 第３の実施の形態による関連単語重みテーブル更新処理の一例を示すフローチャートである。 第４の実施の形態による情報処理装置の機能的な構成の一例を示す図である。 第４の実施の形態による単独重みテーブルの一例を示す図である。 第４の実施の形態による情報処理装置による意図解析処理の一例を示すフローチャートである。 第５の実施の形態による情報処理装置の機能的な構成の一例を示す図である。 標準的なコンピュータのハードウエア構成の一例を示すブロック図である。

（第１の実施の形態）
以下、第１の実施の形態について、図１を参照しながら説明する。図１は、第１の実施の形態による情報処理装置１の機能的な構成を示す図である。情報処理装置１は、解析対象の文字情報が入力されると、文例・意図記憶部７、関連重み記憶部９に記憶された情報に基づき、解析対象の文字情報の意図を解析する装置である。図１に示すように、情報処理装置１は、入力部３、意図解析部５、文例・意図記憶部７、関連重み記憶部９、および出力部１１を有している。

入力部３は、解析対象の文字情報の入力を受付ける。意図解析部５は、文例・意図記憶部７、関連重み記憶部９に記憶された情報に基づき、入力部３で入力された文字情報の意図を解析する。意図解析の詳細は後述する。文例・意図記憶部７は、少なくとも一つの文と、その文の意図とが関連付けられた、後述する意図カテゴリテーブル３０が記憶された記憶装置である。意図カテゴリテーブル３０の詳細は後述する。

関連重み記憶部９は、第１の文字列と第２の文字列との関連を示す重み（以下、関連重みという）が記憶された記憶装置である。関連重み記憶部９は、例えば、関連重みテーブル５０を記憶する。関連重みテーブル５０は、第１の文字列と第２の文字列とを関連重みと対応付けた情報である。

第１の文字列と第２の文字列とは、例えば、一つの対話文に含まれる文字列である。このとき、第２の文字列は、第１の文字列が含まれる対話文において第１の文字列より先に出現する文字列である。第１の文字列と第２の文字列との関連を示す関連重みは、第１の文字情報における第１の文字列と第２の文字列との出現頻度に基づき算出される。第１の文字情報は、例えば、対話文を少なくとも一つ含む情報である。出力部１１は、意図解析部５で解析された、入力されたテキストの意図を出力する。

なお、対話とは、例えば、ユーザとシステム、質問者と回答者等、２者間による言語を介した発話および応答のことをいう。対話文とは、対話を文字で表したものである。本明細書において、対話文とは、少なくとも一つの第１の発話文、または少なくとも一つの第１の発話文と第１の発話文に対する第１の応答文とを含み、後述する終了検出が行われるまでの文のまとまりをいう。

以下、一つの発話文を示す文字情報、または一つの発話文とその発話文に対する応答文を示す文字情報を「ターン」という。また、対話文を「タスク」ともいう。つまり。「タスク」は、後述する終了検出がされるまでの少なくとも一つの「ターン」を含む文字情報である。第１の文字情報は、少なくとも一つのタスクを含む。

図２は、意図カテゴリテーブル３０の一例を示す図である。意図カテゴリテーブル３０は、第１の文３２と意図カテゴリ３４との関連を示す情報である。第１の文３２は、例えば、発話の例文である。意図カテゴリ３４は、第１の文３２の意図を示す。例えば、第１の文３６、第１の文３８は、それぞれ第１の文の一例である。例えば、第１の文３６の意図は、「交通情報：ルート：電車」である。

図３は、関連重みテーブル５０の一例を示す図である。関連重みテーブル５０は、２つの文字列の関連を示す情報である。関連重みテーブル５０は、第１の文字情報に含まれるタスク毎に算出された関連重みを全タスクで加算して生成される。図３の例では、当該ターン５１に含まれる第１の文字列５２のそれぞれと、既出ターン５４に含まれる第２の文字列５５のそれぞれとの関連を示す情報となっている。当該ターン５１とは、今注目しているターンをいう。既出ターン５４とは、当該ターン５１を含むタスクの当該ターン５１より前に出現するターンをいう。関連重みとは、一個のタスクで当該ターン５１までに入力された第２の文字列５５に対応する、当該ターン５１での特定の第１の文字列５２の出現しやすさを示す数値である。

第１の文字列５２は、当該ターン５１に含まれる、一文字以上の連続する文字列である。図３の例では、第１の文字列５２は、特定文字数ｋ（ｋは、１以上の整数）の連続した文字列である。関連重みテーブル５０においては、ｋ＝２を例として示している。第２の文字列５５は、当該タスクの全ての既出ターン５４における連続した文字列である。なお、第１の文字列、第２の文字列は、例えば互いに異なる文字数の文字列であってもよい。

図３において、関連重み５６は、当該ターン５１の第１の文字列５２＝「値段」と、既出ターン５４の第２の文字列５５＝「電車」との関連を示す情報である。具体的には、当該ターン５１に「値段」という文字列が含まれている場合に、当該ターン５１が含まれるタスクの、当該ターン５１より先のいずれかの既出ターン５４において「電車」が出現する出現頻度に基づいて算出される。関連重み５６は、１タスク中の全ターンをそれぞれ当該ターン５１とし、夫々の当該ターン５１について、上記出現頻度を加算した出現頻度である。

例えば、関連重み５６は、「電車」が既出のときの「値段」の関連重みであり、全タスクで同様の出現頻度を加算して得られる。この関連重み５６＝Ｗ（値段｜電車）として、下記式１で表すことができる。
Ｗ（値段｜電車）＝ΣΣＮ（値段｜電車）・・・（式１）
ここで、Ｎ（値段｜電車）は、「電車」が既出のときの、「値段」の出現頻度である。例えば、既出ターンに「電車」があり、当該ターンに「値段」が１つ出現していると、Ｎ（値段｜電車）＝１となる。また、式１において、２つのΣのうちの１つめは、全タスクについて出現頻度を加算することを示し、２つ目のΣは、全ターンについて出現頻度を加算することを示している。関連重みテーブル５０では、関連重みとして、例えば、Ｗ（値段｜行き）、Ｗ（ルー｜電車）、Ｗ（ルー｜行き）、Ｗ（ルー｜値段）などが算出されている。

図４は、第２の文字情報の一例を示す図である。図４に示すように、第２の文字情報４１は、現在進行中のタスクの一例である。第２の文字情報４１は、入力部３から入力されている最新のタスクとすることができ、ユーザとシステムとの対話となっている。第２の文字情報４１は、ターン４２、ターン４４を含んでいる。図４の例では、第２の文４５が解析対象の文となる。

第２の文字情報４１において、第２の文４５＝「値段を知りたい」は、最新の発話文であり、最新に入力された入力文である。第３の文字列４６＝「値段」は、第１の文３８と第２の文４５とに共通する文字列である。第４の文字列４８＝「電車」は、関連重みテーブル５０において、第３の文字列４６に関して関連重みが算出されており、ターン４４の既出ターンとなるターン４２に含まれる文字列である。なお、区別のために第３の文字列４６、第４の文字列４８という名称を用いているが、第３の文字列は、第１の文字列に対応し、第４の文字列は、第２の文字列に対応している。

ここで、第２の文字情報４１を用いて、意図解析部５の処理を説明する。図５は、第１の実施の形態による情報処理を説明するフローチャートである。図５に示すように、入力部３は、第２の文字情報の入力を受付ける（Ｓ６１）。意図解析部５は、文例・意図記憶部７、関連重み記憶部９を参照しながら、意図解析を行う（Ｓ６２）。例えば、第２の文字情報４１の最新のターンがターン４４であり、第２の文４５が解析対象である場合について説明する。

意図解析部５は、第２の文４５と意図カテゴリテーブル３０に記憶された各第１の文３２との一致を参照する。例えば、意図解析部５は、第１の文３６＝「電車のルートを知りたい」を選択する。意図解析部５は、第２の文４５と、第１の文３６との共通する文字列を検索する。この共通する文字列を、第３の文字列という。この例では、共通する文字列は「を知りたい」となる。意図解析部５は、関連重みテーブル５０の当該ターン５１を参照する。関連重みテーブル５０において、当該ターン５１の「を知りたい」に含まれるｋ（＝２）文字の文字列「を知」、「知り」、「りた」、「たい」が第３の文字列となる。これらの第３の文字列に対して関連重みが参照される。意図解析部５は、いずれの文字列に関する関連重みも算出されていないことを判別する。よって、第２の文４５と第１の文３６に関する関連重みは「０」である。

さらに意図解析部５は、意図カテゴリテーブル３０において、例えば、第１の文３８＝「値段はいくら」を選択する。意図解析部５は、第２の文４５と、第１の文３８との共通する文字列を検索する。この例では、共通の文字列である「値段」は２文字の文字列であるため、第３の文字列となる。

意図解析部５は、ターン４４の既出ターンとなるターン４２に含まれるｋ（＝２）文字の文字列を、関連重みテーブル５０の既出ターン５４において検索する。これらの文字列を、第４の文字列という。第４の文字列は、ターン４２では、例えば、「電車」、「車の」、「のル」、・・・などである。また、意図解析部５は、関連重みテーブル５０の当該ターン５１を参照する。関連重みテーブル５０において、当該ターン５１の第３の文字列＝「値段」に対して関連重みが算出されているのは、既出ターン５４の「電車」、「行き」、「値段」である。意図解析部５は、第４の文字列の中で、「電車」が既出ターン５４に出現する文字列であると判別し、ターン４４の第２の文４５に関連する関連重みとして、Ｗ（値段｜電車）＝関連重み５６＝１６を抽出する。なお、第３の文字列、第４の文字列が複数ある場合については、意図解析部５は、夫々に算出される関連重みを例えば加算する。

例えば、第３の文字列と第４の文字列とに基づく関連重みＷ（第３の文字列｜第４の文字列）を、Ｗ（第３の文字列｜第４の文字列）＝Ｗｉと表すと、一つの第１の文３２と第２の文４５とに関する関連重みＷｒは、以下のように算出される。
関連重みＷｒ＝ΣΣＷｉ・・・（式２）
ここで、一つ目のΣは、全ての第３の文字列について関連重みＷｉを加算することを示し、２つ目のΣは、全ての第４の文字列について関連重みＷｉを加算することを示す。

意図解析部５は、例えば意図カテゴリテーブル３０の全ての第１の文３２について、上記のような処理を行う。意図解析部５は、最も大きな関連重みが算出された第１の文３２に関連付けられた意図カテゴリ３４を、第２の文４５の意図として出力する。上記の第１の文３６と第１の文３８の例で説明すると、第１の文３６に関する関連重み０、第１の文３８に関する関連重み１６であるので、これらの２つの文で考えると、意図が近い第１の文３２は、第１の文３８となる。最も大きな関連重みが算出された第１の文＝第１の文３８である場合、出力される意図は、「交通情報：料金」となる。出力部１１は、意図解析部５が解析した意図を出力する（Ｓ６３）。

以上説明したように、第１の実施の形態による情報処理装置１によれば、文例・意図記憶部７と関連重み記憶部９とに基づき、入力された文字情報の意図を解析することができる。このとき、文例・意図記憶部７には、第１の文とその意図とが関連付けられて記憶されている。関連重み記憶部９に記憶される関連重みは、同一タスクにおける出現順を考慮した２つの文字列の出現頻度に基づき算出されている。意図解析部５は、解析対象の第２の文字情報における第２の文と、文例・意図記憶部７における第１の文とに共通する第３の文字列と、第２の文字情報における既出ターンの第４の文字列とに関連する関連重みを、関連重み記憶部９を参照して積算する。意図解析部５は、上記のように算出され、加算された関連重みが最も大きい第１の文に対応する意図を、第２の文の意図と解析する。

以上のように、第１の実施の形態においては、対話形式の文字情報の既出ターンと当該ターンに出現する文字列の組合せは、類似したタスクでは類似していることを利用して、文字情報の意図解析が行われる。このため、意図解析部５は、文字列の出現順を考慮した出現頻度に基づく関連重みを算出している。例えば、既出ターンに第４の文字列があるとき、当該ターンの第２の文において、第４の文字列と関連する関連重みの大きい第３の文字列は、意図解析に重要な文字列であるという解釈となる。この解釈に基づき、情報処理装置１は、第１の文と第２の文とに共通する第３の文字列の関連重みが大きい第１の文に関連する意図を、第２の文の意図と解析することができる。このとき、入力する文字情報は、予め決められた文型などに従う必要はなく、様々な表現の文字情報の意図を解析することができる。

なお、意図カテゴリテーブル３０の第１の文３２は、図２の例では発話文のみを示しているが、例えば応答文を含むようにしてもよい。第２の文としては、発話文が考えられるが、発話文以外の文に利用することも可能である。

（第２の実施の形態）
以下、第２の実施の形態による情報処理装置１００について説明する。第２の実施の形態において、第１の実施の形態による情報処理装置１と同様の構成および動作については、同一番号を付し、詳細説明を省略する。情報処理装置１００は、関連重み記憶部９の関連重みテーブル５０を生成する機能を含んでいる。また、情報処理装置１００は、第１の文字情報と第２の文字情報との類似度を算出する機能を含んでいる。

図６は、第２の実施の形態による情報処理装置１００の機能的な構成の一例を示す図である。図６に示すように、情報処理装置１００は、情報処理装置１と同様に、入力部３、意図解析部５、文例・意図記憶部７、関連重み記憶部９、出力部１１を有している。情報処理装置１００はさらに、終了判定部１３、類似度算出部１５、関連重み算出部１７、履歴管理部１９、履歴記憶部２１、一時格納部２３を有している。

終了判定部１３は、タスクの終了を判定する。タスクの終了は、例えば、情報処理装置１００の挙動、タイムアウト、または、ユーザからの入力内容等に基づき判定される。例えば、情報処理装置１００の挙動とは、電話などを介したサービスであれば、回線の切断、Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ（ＧＵＩ）等に用意された終了ボタンの押下である。タイムアウトとは、ユーザからの入力が所定時間ないことである。入力内容とは、「ありがとう」、「終了」等、タスクの終了を示す所定の文字情報の入力である。

類似度算出部１５は、例えば第１の文と第２の文とに共通して含まれる文字列の文字数に基づき、類似度を算出する。関連重み算出部１７は、対話文を少なくとも一つ含む第１の情報から、関連重みテーブル５０を生成する。

履歴管理部１９は、一時格納部２３に一時的に記憶されている第２の文字情報を履歴記憶部２１に記憶させる。履歴記憶部２１は、少なくとも一つのタスクを含む情報を記憶した記憶装置である。履歴記憶部２１は、例えば対話履歴９０を記憶する。一時格納部２３は、入力部３で入力された第２の文字情報を一時的に記憶する。

図７は、対話履歴９０の一例を示す図である。図７に示すように、対話履歴９０は、例えばタスク９１−１、９１−２、９１−３等（まとめて、あるいは代表してタスク９１ともいう）を含んでいる。タスク９１−１は、例えばターン９２、ターン９４などを含んでいる。各タスク９１は、終了判定部１３により終了判定が行われるまでの対話を含んでいる。各タスク９１は、入力部３を介して入力された第２の文字情報が、一時格納部２３に一時的に格納され、終了判定部１３でタスクの終了が判定されると、履歴管理部１９により履歴記憶部２１に記憶される。対話履歴９０は、第１の文字情報の一例となる。

次に、図８を参照しながら、情報処理装置１００の動作について説明する。図８は、第２の実施の形態による情報処理の一例を示すフローチャートである。図８に示すように、情報処理装置１００は、例えばユーザからの電源オンなど所定動作を検出すると、起動する（Ｓ７１）。処理終了の入力があると（Ｓ７２：ＹＥＳ）、情報処理装置１００は、所定の終了処理を実行し（Ｓ８２）、処理を終了する。

処理終了の入力がない場合には（Ｓ７２：ＮＯ）、終了判定部１３は、当該タスクの終了の入力があるか否かを判別する（Ｓ７３）。タスクの終了が検出されない場合には（Ｓ７３：ＮＯ）、入力部３は、第２の文字情報の入力を受け付ける（Ｓ７４）。意図解析部５は、受付けた第２の文字情報に基づき、意図解析を行う（Ｓ７５）。意図解析の詳細については、後述する。

入力部３における入力が、当該タスク終了と判定されない場合には（Ｓ７６：ＮＯ）、出力部１１は、出力情報を生成し（Ｓ７７）、出力する（Ｓ７８）。タスクの終了と判定される場合には（Ｓ７６：ＹＥＳ）、Ｓ８０に処理が進められる。

なお、ここで、出力情報として、Ｓ７５で解析された意図に応じたシステム側からの応答文を生成するようにしてもよい。例えば、図４の第２の文字情報４１のターン４２において、第２の文４５の意図を解析し、「交通情報：料金」と解析された場合に、「１２６０円です。」等という応答文を出力情報として生成するようにしてもよい。履歴管理部１９は、例えば、第２の文４５と出力情報とを一時格納部２３に格納し（Ｓ７９）、処理をＳ７３に戻す。

Ｓ７３で、終了判定部１３がタスク終了を検知した場合（Ｓ７３：ＹＥＳ）、または、意図解析部５がタスクの終了と判定した場合には（Ｓ７６：ＹＥＳ）、履歴管理部１９は、一時格納部２３の内容を、履歴記憶部２１に格納する（Ｓ８０）。すなわち、例えば対話履歴９０において、タスク９１がひとつ増えることになる。さらに、履歴記憶部１９に新たに格納されたタスク９１に基づき関連重みテーブル５０の更新を行う（Ｓ８１）。関連重みテーブル５０の更新については後述する。

図９は、意図解析処理の一例を示すフローチャートである。図９に示すように、意図解析部５は、意図カテゴリテーブル３０に、意図解析に関して未処理の第１の文がない場合には（Ｓ８６：ＮＯ）、処理をＳ８９に進める。未処理の第１の文がある場合には（Ｓ８６：ＹＥＳ）、類似度算出部１５は、意図カテゴリテーブル３０の未処理の第１の文３２と、現在進行中のタスクの第２の文との類似度を算出する（Ｓ８７）。類似度は、例えば第１の文と第２の文との共通する文字列の文字数に基づき算出される。

今、第１の文の文字数を文字数Ｌ１、第２の文の文字数を文字数Ｌ２、第１の文と第２の文との共通する文字列の文字数を文字数Ｌｎとする。このとき、第１の文と第２の文との類似度Ｓ１は、例えば、式３で算出される。

例えば、当該第１の文が、図２の第１の文３６であり、第２の文が、図４の第２の文４５である場合、Ｌ１＝１１、Ｌ２＝７である。上述のように、一致する文字列は「を知りたい」であるので、Ｌｎ＝５である。よって、このときの類似度は、式４のように算出される。
Ｓ１＝２×５／（１１＋７）＝０．５６・・・（式４）

さらに、意図解析部５は、類似度Ｓ１に、文字列に基づく関連重みＷｒを加算する。すなわち、第１の実施の形態において説明したように、第１の文と第２の文とに関して、関連重みテーブル５０および式２に基づき関連重みＷｒを算出し、類似度Ｓ１に加算することで、評価値Ｇ１を算出する（Ｓ８８）。例えば、評価値Ｇ１は、下記式５により算出する。

例えば、第１の文３６と第２の文４５との評価値Ｇ１は、Ｗｒ＝０であることから、評価値Ｇ１は、下記の式６により算出される。
Ｇ１＝Ｓ１＝０．５６・・・（式６）

別の例として、例えば、第１の文３８と第２の文４５との関連重みは、Ｗｒ＝１６である。また、共通する文字列は「値段」、「い」であり、Ｌｎ＝３となる。よって、第１の文３８と第２の文４５との評価値Ｇ１は、下記の式７で算出される。
Ｇ１＝（２×Ｌｎ＋Ｗｒ）／（Ｌ１＋Ｌ２）＝（２×３＋１６）／（７＋７）＝１．５７
・・・（式７）
意図解析部５は、上記のように、各第１の文３２について、評価値Ｇ１を算出する。

続いて、意図解析部５は、処理をＳ８６に戻す。Ｓ８６において、意図解析に関して未処理の第１の文がない場合には（Ｓ８６：ＮＯ）、意図解析部５は、評価値Ｇ１が最大の第１の文３２に関連付けられた意図カテゴリ３４を、第２の文の意図として出力し（Ｓ８９）、処理を図８の処理に戻す。

図１０は、第２の実施の形態による関連重みテーブル５０の更新処理の一例を示すフローチャートである。情報処理装置１００において、履歴管理部１９は、入力部３で入力される例えば第２の文字情報４１等の第２の文字情報に基づき、履歴記憶部２１の対話履歴９０を生成する。関連重み算出部１７は、対話履歴９０に基づき、関連重みテーブル５０を更新する。図１０の処理は、図８のＳ８０で、対話履歴９０に、新たなタスク９１が追加された後の処理である。なお、図１０における当該タスクとは、この新たなタスク９１であるとする。また、図１０において、関連重みを算出する対象の文字列は、ｋ文字の文字列であるとして説明する。このとき、関連重み算出部１７は、各ターンにおける各文に対し、文の先頭からｋ文字ずつ第１の文字列を抽出するものとする。

図１０に示すように、関連重み算出部１７は、当該タスクにおいて、更新処理が未処理の次のターンがある場合には（Ｓ１０１：ＹＥＳ）、次のターンを当該ターンとし、当該ターンの更新処理に関して未処理のｋ文字の文字列（第１の文字列）があるか否か判別する（Ｓ１０２）。未処理のｋ文字の文字列がない場合には、関連重み算出部１７は、Ｓ１０１に戻って処理を繰り返す（Ｓ１０２：ＮＯ）。

未処理のｋ文字の第１の文字列がある場合には（Ｓ１０２：ＹＥＳ）、関連重み算出部１７は、当該ターンの更新処理に関して未処理の既出ターンがあるか否かを判別する（Ｓ１０３）。未処理の既出ターンがない場合には（Ｓ１０３：ＮＯ）、Ｓ１０２から処理が繰り返される。

未処理の既出ターンがある場合には（Ｓ１０３：ＹＥＳ）、関連重み算出部１７は、当該既出ターンに、他のｋ文字の文字列（第２の文字列）があるか否かを判別する（Ｓ１０４）。他のｋ文字の第２の文字列がない場合には（Ｓ１０４：ＮＯ）、Ｓ１０３に戻って処理が繰り返される。

他の第２の文字列がある場合には（Ｓ１０４：ＹＥＳ）、関連重み算出部１７は、関連重みテーブル５０において、対応する関連重みに「１」を加算し（Ｓ１０５）、処理をＳ１０４に戻す。Ｓ１０１において、次のターンがない場合には（Ｓ１０１：ＮＯ）、関連重み算出部１７は、図８の処理に処理を戻す。

上記のように、新しいタスクが対話履歴９０に追加される毎に、全てのターンをそれぞれ当該ターンとして、同様の処理を繰り返すことにより、関連重みが更新され、履歴記憶部２１に記憶された対話履歴９０に基づく関連重みテーブル５０となる。

以上のようにして、関連重みテーブル５０が更新される。本実施の形態においては、入力部３に入力されるタスク毎に関連重みテーブル５０が更新され、更新された関連重みテーブル５０に基づき、第２の文の意図が出力される。

以上詳細に説明したように、第２の実施の形態による情報処理装置１００によれば、履歴管理部１９は、第２の文字情報に基づき、履歴記憶部２１における対話履歴９０を更新する。関連重み算出部１７は、新たに追加されたタスク９１に基づき、関連重みテーブル５０を更新する。意図解析部５は、類似度算出部１５が算出した類似度と、更新された関連重みテーブル５０に基づく関連重みに基づき、意図を解析する。類似度は、第１の文と第２の文とで一致する文字列の文字数に基づき算出される。

以上のように、第２の実施の形態による情報処理装置１００によれば、第１の実施の形態による情報処理装置１による効果に加え、さらに精度の高い意図検出が行われることが期待される。

なお、式３、式５は一例であり、上記に限定されない。例えば、類似度については、式３の類似度Ｓ１に代えて、下記式８のように類似度Ｓ２でもよい。

ここで、ｎは、第１の文と第２の文とで連続して一致した文字列の文字数である。Σは、全ての連続して一致した文字列について加算することを示している。例えば、連続して一致した文字列が、２文字の文字列一つであれば、ｎ＝２となり、ｎ（ｎ＋１）／２＝３となる。２文字の文字列が二つ一致していれば、Σ（ｎ（ｎ＋１）／２）＝３＋３＝６となる。

また、式５の評価値Ｇ１に代えて、下記式９のように、評価値Ｇ２でもよい。

さらに、式３、式５、式８、式９では、第１の文と第２の文との文字数の和（Ｌ１＋Ｌ２）を分母に用いたが、分子のみを評価値に用いるなど、変形は可能である。

また、式３および式８において、類似度を第１の文と第２の文との共通する文字列の文字数に基づき算出したが、第１の文と第２の文の形態素解析を行い、第１の文と第２の文とで共通する単語の単語数に基づき算出するなどの、変形も可能である。その場合には、式３および式８におけるＬ１は第１の文の単語数、Ｌ２は第２の文の単語数となり、式３におけるＬｎは第１の文と第２の文との共通する単語数、また、式８におけるｎは第１の文と第２の文とで、連続して一致する単語の単語数である。

（第２の実施の形態の変形例）
以下、第２の実施の形態の変形例について説明する。本変形例において、第２の実施の形態による情報処理装置１００と同様の構成および動作については、同一番号を付し、詳細説明を省略する。装置の構成については、情報処理装置１００と同様である。

本変形例は、第２の実施の形態による関連重みテーブル５０に代えて、関連確率重みテーブル１１０を用いる変形例である。図１１は、関連確率重みテーブル１１０の一例を示す図である。関連確率重みテーブル１１０では、出現数１１３が導入されている。出現数１１３は、当該ターン１１２における各第３の文字列の出現数である。出現数１１３は、第３の文字列の、全タスクの全ターンにおける出現数の和である。また、重み確率は。出現頻度の和の関連重み１１６を、出現数で序した重み確率１１８で表される。なお、関連確率重みテーブル１１０においても、所定の文字数ｋの文字列を例にしている。

図１２、図１３は、関連確率重みテーブル１１０の更新処理の一例を示すフローチャートである。図８における関連重みテーブルの更新（Ｓ８１）が、ここでは関連確率重みテーブル更新処理に相当する。図１２に示すように、図１２の処理は、図８のＳ８０で、対話履歴９０に、新たなタスク９１が追加された後の処理である。図１２における当該タスクとは、この新たなタスク９１である。また、図１２において、関連重みを算出する対象の文字列は、ｋ文字の文字列であるとして説明する。

図１２に示すように、関連重み算出部１７は、当該タスクにおいて、次のターンがある場合には（Ｓ１３１：ＹＥＳ）、次のターンを当該ターンとし、当該ターンの関連重み算出に関する未処理のｋ文字の文字列（第３の文字列）があるか否か判別する（Ｓ１３２）。未処理のｋ文字の文字列がない場合には、関連重み算出部１７は、Ｓ１３１に戻って処理を繰り返す（Ｓ１３２：ＮＯ）。

未処理のｋ文字の第３の文字列がある場合には（Ｓ１３２：ＹＥＳ）、関連重み算出部１７は、当該第３の文字列の出現数１１３に「１」を加算する（Ｓ１３３）。関連重み算出部１７は、当該ターンの関連重み算出に関して、未処理の既出ターンがあるか否かを判別する（Ｓ１３４）。未処理の既出ターンがない場合には（Ｓ１３４：ＮＯ）、Ｓ１３２から処理が繰り返される。

未処理の既出ターンがある場合には（Ｓ１３４：ＹＥＳ）、関連重み算出部１７は、当該既出ターンに、他のｋ文字の文字列（第４の文字列）があるか否かを判別する（Ｓ１３５）。他のｋ文字の第４の文字列がない場合には（Ｓ１３５：ＮＯ）、Ｓ１３４に戻って処理が繰り返される。

他の第４の文字列が出現している場合には（Ｓ１３５：ＹＥＳ）、関連重み算出部１７は、関連確率重みテーブル１１０において、対応する関連重みに「１」を加算し（Ｓ１３６）、処理をＳ１３５に戻す。Ｓ１３１において、次のターンがない場合には（Ｓ１３１：ＮＯ）、関連重み算出部１７は、図１３の処理に処理を進める。

図１３に示すように、関連重み算出部１７は、関連確率重みテーブル１１０において、例えば、更新された関連重み１１６に対して、重み確率１１８を算出する。すなわち、関連重み算出部１７は、当該ターン１１２において、重み確率の算出に関して未処理の文字列がある場合には（Ｓ１４１：ＹＥＳ）、既出ターン１１４において、当該ターンの当該文字列に関して未処理の文字列があるか否か判別する（Ｓ１４２）。既出ターン１１４に、未処理の文字列がない場合には（Ｓ１４２：ＮＯ）、Ｓ１４１からの処理が繰り返される。

既出ターン１１４に、当該ターンの当該文字列に関して未処理の文字列がある場合には（Ｓ１４２：ＹＥＳ）、関連重み算出部１７は、例えば、関連重み１１６を出現数１１３で除することにより、重み確率１１８を算出し（Ｓ１４３）、Ｓ１４２に処理を戻す。Ｓ１４１で、未処理の当該ターン１１２がない場合には（Ｓ１４１：ＮＯ）、図８の処理に処理が戻される。

以上説明したように、第２の実施の形態の変形例においては、第２の実施の形態における関連重みテーブル５０に代えて関連確率重みテーブル１１０を用いた意図解析を行う。上記のような第２の実施の形態の変形例１によっても、第２の実施の形態と同様の効果を得るとともに、第３の文字列の出現頻度を考慮した関連確率重みを用いるので、関連重みが第３の文字列の出現頻度に依存しない値となる。よって、より適切に意図解析を行うことができる。

（第３の実施の形態）
以下、第３の実施の形態による情報処理装置２０１について説明する。本実施の形態において、第１の実施の形態による情報処理装置１、または第２の実施の形態による情報処理装置１００と同様の構成および動作については、同一番号を付し、詳細説明を省略する。情報処理装置２０１は、関連重みテーブル５０を生成する際に、第１の文および第２の文の形態素解析を行った結果を用いる。

図１４は、第３の実施の形態による情報処理装置２０１の機能的な構成の一例を示す図である。図１４に示すように、情報処理装置２０１は、情報処理装置１、および情報処理装置１００と同様に、入力部３、意図解析部５、文例・意図記憶部７、関連重み記憶部９、出力部１１を有している。また、情報処理装置２０１は、情報処理装置１００と同様に、終了判定部１３、類似度算出部１５、関連重み算出部１７、履歴管理部１９、履歴記憶部２１、一時格納部２３を有している。さらに情報処理装置２０１は、形態素解析部２５を有している。

形態素解析部２５は、意図カテゴリテーブル３０の第１の文３２、対話履歴９０のタスク９１または入力部３で入力される第２の文字情報４１における第２の文を形態素解析する。本実施の形態においては、関連重み算出部１７は、ｋ文字の文字列でなく、形態素解析を行った結果に基づき、単語についての関連重みを算出する。例えば形態素解析結果の名詞だけに注目して、名詞のみの関連重みを算出してもよい。

図１５は、第３の実施の形態による関連単語重みテーブル２１０の一例を示す図である。図１５に示すように、関連単語重みテーブル２１０では、当該ターン２１２に含まれる単語と、既出ターン２１４に含まれる単語との関連を示す関連重みが算出されている。単語は、形態素解析結果に基づき抽出される。このため、関連単語重みテーブル２１０では、文字列２１６＝「ルート」や、文字列２１８＝「行き先」のように、３文字の文字列が抽出されており、他の「値段」や「電車」等、２文字の文字列とは文字数が異なる単語も抽出されている。関連単語重みテーブル２１０における、関連重みの算出、更新に関する他の処理は、第２の実施の形態による関連重みテーブル５０と同様である。

すなわち、情報処理装置２０１において、形態素解析部２５は、例えば、第１の文３２と第２の文４５とを夫々形態素解析する。意図解析部５は、形態素解析された形態素から、夫々の文に共通して含まれる単語を第３の文字列とする。意図解析部５は、関連単語重みテーブル２１０で、既出ターンに含まれる第４の文字列を検索し、関連重みＷｉを算出する。意図解析部５は、すべての既出ターンについて、全ての第３の文字列、第４の文字列に関する関連重みＷｉを算出して加算することにより、関連重みＷｒを算出する。

意図の解析については、第１の実施の形態による情報処理装置１のように、関連重みＷｒを用いてもよいし、第２の実施の形態において説明したように、評価値Ｇ１、または評価値Ｇ２を用いてもよい。

図１６は、第３の実施の形態による関連単語重みテーブル更新処理の一例を示すフローチャートである。図８における関連重みテーブルの更新（Ｓ８１）が、ここでは関連単語重みテーブル更新処理に相当する。図１６に示すように、関連重み算出部１７は、対話履歴９０における当該タスクの全ターンの形態素解析を行う（Ｓ２３１）。関連重み算出部１７は、当該タスクに関連重み算出に関し未処理のターンがある場合には（Ｓ２３２：ＹＥＳ）、当該ターンの形態素解析結果により抽出された単語の中で、関連重み算出に関して未処理の単語があるか否か判別する（Ｓ２３３）。未処理のターンがない場合には（Ｓ２３２：ＮＯ）、例えば、図８の処理に戻って処理が行われる。

Ｓ２３３において未処理の単語がない場合には（Ｓ２３３：ＮＯ）、Ｓ２３２から処理が繰り返される。未処理の単語がある場合には（Ｓ２３３：ＹＥＳ）、関連重み算出部１７は、当該ターンの当該単語の関連重み算出に関して未処理の既出ターンがあるか否か判別する（Ｓ２３４）。未処理の既出ターンがない場合には（Ｓ２３４：ＮＯ）、Ｓ２３３から処理が繰り返される。

未処理の既出ターンがある場合には（Ｓ２３４：ＹＥＳ）、当該既出ターンに、当該ターンの関連重み算出に関して未処理の他の単語があるか否かを判別する（Ｓ２３５）。他の単語がない場合には（Ｓ２３５：ＮＯ）、Ｓ２３４から処理が繰り返される。

他の単語がある場合には（Ｓ２３５：ＹＥＳ）、関連重み算出部１７は、関連単語重みテーブル２１０における、当該他の単語に関する頻度に「１」を加算し（Ｓ２３６）、Ｓ２３５に処理を戻す。本実施の形態においては、上記のように関連単語重みテーブル２１０が更新される。情報処理装置２０１は、関連単語重みテーブル２１０を用いて評価値を算出し、意図を出力する。評価値の算出方法は、第１の実施の形態または第２の実施の形態のいずれの方法でもよい。

以上説明したように、第３の実施の形態による情報処理装置２０１によれば、形態素解析の結果得られる単語を文字列として算出された関連単語重みテーブル２１０に基づき関連重みを算出するので、関連重みをより適切に算出することが可能となる。また、意味を成さない文字列に関する関連重みの算出が行われることがないので、より効率よく関連重みが算出される。よって、より適切により効率よく入力された文の意図を解析することが可能になる。

（第４の実施の形態）
以下、第４の実施の形態による情報処理装置２５１について説明する。本実施の形態において、第１の実施の形態による情報処理装置１、第２の実施の形態による情報処理装置１００、第３の実施の形態による情報処理装置２０１と同様の構成および動作については、同一番号を付し、詳細説明を省略する。情報処理装置２５１では、意図解析部５が意図を解析する際に、関連重みテーブル５０、関連確率重みテーブル１１０、または関連単語重みテーブル２１０に加え、単独重みテーブル２６０を用いる。

図１７は、第４の実施の形態による情報処理装置２５１の機能的な構成の一例を示す図である。図１７に示すように、情報処理装置２５１は、情報処理装置１、情報処理装置１００、および情報処理装置２０１と同様に、入力部３、意図解析部５、文例・意図記憶部７、関連重み記憶部９、出力部１１を有している。また、情報処理装置２５１は、情報処理装置１００と同様に、終了判定部１３、類似度算出部１５、関連重み算出部１７、履歴管理部１９、履歴記憶部２１、一時格納部２３を有している。さらに情報処理装置２５１は、単独重み記憶部２７を有している。

単独重み記憶部２７は、単独重みテーブル２６０を記憶している。単独重みテーブル２６０は、第１の文３２に出現する各文字列を、その重み（以下、単独重みという）と関連付けた情報であり、意図カテゴリテーブル３０に基づき算出される。ある文字列Ｃの単独重みを単独重みＷｓ（ｃ）とすると、単独重みＷｓ（ｃ）は、下記の式１０で表される。

ここで、頻度Ｎｃｈ（ｃ）とは、意図カテゴリテーブル３０において同一のカテゴリに分類されている第１の文３２の中での、文字列Ｃの出現数である。ｍａｘ（Ｎｃｈ（ｃ））は、文字列Ｃを最も多く含むカテゴリにおける、文字列Ｃの出現頻度である。総数Ｍは、意図カテゴリテーブル３０における意図カテゴリ３４の種類の総数である。カテゴリ数Ｎｃｔｇ（ｃ）とは、文字列Ｃを含む意図カテゴリ３４の合計数である。

図１８は、単独重みテーブル２６０の一例を示す図である。図１８に示すように、単独重みテーブル２６０では、文字列Ｃ＝「値段」に対して単独重みＷｓ（ｃ）＝５と算出されている。同様に、文字列Ｃ＝「ルート」に対して、単独重みＷｓ（ｃ）＝２と算出されている。

図１９は、第４の実施の形態による情報処理装置２５１による意図解析処理の一例を示すフローチャートである。図１９に示すように、意図解析部５は、意図カテゴリテーブル３０に、意図解析に関して未処理の第１の文３２がない場合には（Ｓ２８１：ＮＯ）、処理をＳ２８５に進める。未処理の第１の文３２がある場合には（Ｓ２８１：ＹＥＳ）、類似度算出部１５は、意図カテゴリテーブル３０の未処理の第１の文３２と、現在進行中のタスクの第２の文との類似度を算出する（Ｓ２８２）。類似度は、例えば第１の文と第２の文との共通する文字列の文字数に基づき、例えば式３、式８などを用いて算出される。

意図解析部５は、例えば、式５、式９等を用いて、各第１の文３２について、関連重みを類似度に加算することにより、評価値Ｇ１または評価値Ｇ２等を算出する（Ｓ２８３）。さらに、意図解析部５は、当該第１の文３２に関する第３の文字列の単独重みＷｓ（ｃ）を、評価値Ｇ１または評価値Ｇ２に加算する（Ｓ２８４）。

続いて、意図解析部５は、処理をＳ２８１に戻す。Ｓ２８１において、意図解析に関して未処理の第１の文がない場合には（Ｓ２８１：ＮＯ）、意図解析部５は、単独重みＷｓ（ｃ）を考慮した評価値が最大の第１の文３２に関連付けられた意図カテゴリ３４を、第２の文の意図として出力する（Ｓ２８５）。さらに意図解析部５は、処理を、例えば図８の処理に戻す。

以上詳細に説明したように、第４の実施の形態による情報処理装置２５１によれば、第１の文と第２の文とに共通する第３の文字列の単独重みＷｓ（ｃ）を考慮して、意図解析を行う。よって、さらに、信頼度の高い意図解析を行うことが可能となる。

（第５の実施の形態）
以下、第５の実施の形態による情報処理装置２９０について説明する。本実施の形態において、他の実施の形態による情報処理装置１、１００、２０１、２５１と同様の構成および動作については、同一番号を付し、詳細説明を省略する。

図２０は、第５の実施の形態による情報処理装置２９０の機能的な構成の一例を示す図である。図２０に示すように、情報処理装置２９０は、音声処理部２９２と情報処理装置１とを有している。音声処理部２９２は、音声を受付け、所定の処理を行って文字情報に変換する処理を行う。音声処理部２９２は、音声から文字への変換処理を行った文字情報を、第２の文字情報として入力部３に出力する。他の動作は、第１の実施の形態による情報処理装置１と同様である。

以上説明したように、第５の実施の形態による情報処理装置２９０によれば、音声を入力すると、入力された音声の意図が解釈される。このとき、関連重みテーブル５０を用いて文字列の関連重みを考慮した意図解析を行うので、精度の高い意図解析を行うことができる。

なお、情報処理装置２９０では、情報処理装置１に代えて情報処理装置１００、情報処理装置２０１、情報処理装置２５１を用いるようにしてもよい。この場合、夫々の効果に加え、さらに入力を音声で行うことができる。また、出力部１１の後段に、文字情報を音声に変換して出力する出力装置を設けることにより、応答を音声で出力するような変形も可能である。

ここで、上記第１から第５の実施の形態、および第２の実施の形態の変形例による意図解析方法の動作をコンピュータに行わせるために共通に適用されるコンピュータの例について説明する。図２１は、標準的なコンピュータのハードウエア構成の一例を示すブロック図である。図２１に示すように、コンピュータ３００は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）３０２、メモリ３０４、入力装置３０６、出力装置３０８、外部記憶装置３１２、媒体駆動装置３１４、ネットワーク接続装置３１８等がバス３１０を介して接続されている。

ＣＰＵ３０２は、コンピュータ３００全体の動作を制御する演算処理装置である。メモリ３０４は、コンピュータ３００の動作を制御するプログラムを予め記憶したり、プログラムを実行する際に必要に応じて作業領域として使用したりするための記憶部である。メモリ３０４は、例えばＲａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）等である。入力装置３０６は、コンピュータの使用者により操作されると、その操作内容に対応付けられている使用者からの各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をＣＰＵ３０２に送付する装置であり、例えばキーボード装置、マウス装置などである。出力装置３０８は、コンピュータ３００による処理結果を出力する装置であり、表示装置などが含まれる。例えば表示装置は、ＣＰＵ３０２により送付される表示データに応じてテキストや画像を表示する。

外部記憶装置３１２は、例えば、ハードディスクなどの記憶装置であり、ＣＰＵ３０２により実行される各種制御プログラムや、取得したデータ等を記憶しておく装置である。媒体駆動装置３１４は、可搬記録媒体３１６に書き込みおよび読み出しを行うための装置である。ＣＰＵ３０２は、可搬記録媒体３１６に記録されている所定の制御プログラムを、媒体駆動装置３１４を介して読み出して実行することによって、各種の制御処理を行うようにすることもできる。可搬記録媒体３１６は、例えばＣｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ（ＣＤ）−ＲＯＭ、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ（ＤＶＤ）、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ（ＵＳＢ）メモリ等である。ネットワーク接続装置３１８は、有線または無線により外部との間で行われる各種データの授受の管理を行うインタフェース装置である。バス３１０は、上記各装置等を互いに接続し、データのやり取りを行う通信経路である。

上記第１から第５の実施の形態、および第２の実施の形態の変形例による意図解析方法をコンピュータに実行させるプログラムは、例えば外部記憶装置３１２に記憶させる。ＣＰＵ３０２は、外部記憶装置３１２からプログラムを読み出し、コンピュータ３００に情報処理の動作を行なわせる。このとき、まず、情報処理の処理をＣＰＵ３０２に行わせるための制御プログラムを作成して外部記憶装置３１２に記憶させておく。そして、入力装置３０６から所定の指示をＣＰＵ３０２に与えて、この制御プログラムを外部記憶装置３１２から読み出させて実行させるようにする。また、このプログラムは、可搬記録媒体３１６に記憶するようにしてもよい。

なお、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を採ることができる。例えば、上記各実施の形態における各構成は、論理的に可能な限り、組み合わせて変形例とすることができる。関連重みの算出などは、上記式に限定されず、変形が可能である。タスク終了の判定については、特定のキーを押す動作や、特定の音声の入力を検知することにより行われるようにしてもよい。また、上記第１から第５の実施の形態および第２の実施の形態の変形例では、対話文を例にして説明したが、上記意図解析方法は、対話文以外の文にも適用が可能である。

以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
第１の文と前記第１の文に対応する意図とを対応付けて記憶した文例意図記憶部と、
第１の文字情報に含まれる第１の文字列と前記第１の文字情報において前記第１の文字列より前に出現する第２の文字列との出現頻度に基づき算出された、前記第１の文字列と前記第２の文字列との関連を示す関連重みを記憶した関連重み記憶部と、
前記第１の文字列が前記第１の文と第２の文字情報に含まれる第２の文とに共通して含まれ、前記第２の文字列が前記第２の文字情報において前記第２の文より前に出現する場合、前記関連重みと前記第１の文に対応する前記意図とに基づき、前記第２の文の意図を解析する意図解析部と、
前記第２の文の意図を出力する出力部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
（付記２）
前記第１の文字情報および前記第２の文字情報は、第１の発話文から予め決められた方法で終了と判定されるまでの発話文と応答文とを含む文字情報であることを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
（付記３）
前記第２の文字情報の入力を受付ける入力部と、
予め決められた方法により前記第２の文字情報の入力の終了を判定する終了判定部と、
前記関連重みを算出する関連重み算出部と、
前記第２の文字情報の履歴を管理する履歴管理部と、
前記履歴を記憶する履歴記憶部と、
をさらに有し、
前記履歴管理部は、前記終了判定部が前記終了を判定すると、前記入力部で受付けた前記第２の文字情報を前記履歴記憶部に記憶させ、
前記関連重み算出部は、前記履歴記憶部に記憶された第２の文字情報に基づき前記関連重みを算出する
ことを特徴とする付記１または２に記載の情報処理装置。
（付記４）
前記第１の文と前記第２の文とに共通して含まれる文字の文字数に基づき類似度を算出する類似度算出部、
をさらに有し、
前記意図解析部は、さらに前記類似度に基づき前記第２の文の意図を解析する
ことを特徴とする付記１から付記３のいずれかに記載の情報処理装置。
（付記５）
前記第１の文字列および前記第２の文字列は、連続する所定文字数の文字列であることを特徴とする付記１から付記４のいずれかに記載の情報処理装置。
（付記６）
前記第２の文字情報を形態素解析する形態素解析部
をさらに有し、
前記第１の文字列および前記第２の文字列は、形態素解析によって求められた単語の文文字列であることを特徴とする付記１から付記４のいずれかに記載の情報処理装置。
（付記７）
予め意図がそれぞれ対応付けられた複数の第１の文と、対応付けられた前記意図とに基づき算出される、前記複数の第１の文に含まれる一つの文字列に応じた単独重みを前記単語と関連付けて記憶した単独重み記憶部、
をさらに有し、
前記意図解析部は、さらに前記単独重みに基づき前記第２の文の意図を解析する
ことを特徴とする付記１から付記６のいずれかに記載の情報処理装置。
（付記８）
情報処理装置によって実行される意図解析方法であって、
第１の文字情報に含まれる第１の文字列が第１の文と第２の文字情報に含まれる第２の文とに共通して含まれ、前記第１の文字情報において前記第１の文字列より前に出現する第２の文字列が前記第２の文字情報において前記第２の文より前に出現する場合、前記第１の文字列と前記第２の文字列との前記第１の文字情報における出現頻度に基づき算出された、前記第１の文字列と前記第２の文字列との関連を示す関連重みと、前記第１の文に対応する意図とに基づき、前記第２の文の意図を解析し
前記第２の文の意図を出力する、
ことを特徴とする意図解析方法。
（付記９）
前記第１の文字情報および前記第２の文字情報は、前記第１の発話文から予め決められた方法で終了と判定されるまでの発話文と応答文とを含む文字情報であることを特徴とする付記８に記載の意図解析方法。
（付記１０）
前記第２の文字情報の入力を受付け、
予め決められた方法で前記第２の文字情報の入力の終了が判定されると、受付けた前記第２の文字情報を履歴記憶部に記憶させ、
前記履歴記憶部に記憶された第２の文字情報に基づき前記関連重みを算出し
算出された前記関連重みに基づき前記意図を解析する
ことを特徴とする付記８または付記９に記載の意図解析方法。
（付記１１）
さらに、
前記第１の文と前記第２の文とに共通して含まれる文字の文字数に基づき類似度を算出し、
前記類似度に基づき前記第２の文の意図を解析する
ことを特徴とする付記８から付記１０のいずれかに記載の意図解析方法。
（付記１２）
前記第１の文字列および前記第２の文字列は、連続する所定文字数の文字列であることを特徴とする付記８から付記１１のいずれかに記載の意図解析方法。
（付記１３）
前記第２の文字情報を形態素解析し
前記第１の文字列および前記第２の文字列は、形態素解析によって求められた単語の文文字列であることを特徴とする付記８から付記１１のいずれかに記載の意図解析方法。
（付記１４）
予め意図がそれぞれ対応付けられた複数の第１の文と、対応付けられた前記意図とに基づき算出される、前記複数の第１の文に含まれる一つの文字列に応じた単独重みにさらに基づき前記第２の文の意図を解析する
ことを特徴とする付記８から付記１３のいずれかに記載の意図解析方法。
（付記１５）
第１の文字情報に含まれる第１の文字列が第１の文と第２の文字情報に含まれる第２の文とに共通して含まれ、前記第１の文字情報において前記第１の文字列より前に出現する第２の文字列が前記第２の文字情報において前記第２の文より前に出現する場合、前記第１の文字列と前記第２の文字列との前記第１の文字情報における出現頻度に基づき算出された、前記第１の文字列と前記第２の文字列との関連を示す関連重みと、前記第１の文に対応する意図とに基づき、前記第２の文の意図を解析し
前記第２の文の意図を出力する、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記１６）
前記第１の文字情報および前記第２の文字情報は、前記第１の発話文から予め決められ方法で終了と判定されるまでの発話文と応答文とを含む文字情報であることを特徴とする付記１３に記載のプログラム。
（付記１７）
さらに、
前記第２の文字情報の入力を受付け、
予め決められた方法で前記第２の文字情報の入力の終了が判定されると、受付けた前記第２の文字情報を履歴記憶部に記憶させ、
前記履歴記憶部に記憶された第２の文字情報に基づき前記関連重みを算出し
算出された前記関連重みに基づき前記意図を解析する
ことを特徴とする付記１５または付記１６に記載のプログラム。

１ 情報処理装置
３ 入力部
５ 意図解析部
７ 文例・意図記憶部
９ 関連重み記憶部
１１ 出力部
１３ 終了判定部
１５ 類似度算出部
１７ 関連重み算出部
１９ 履歴管理部
２１ 履歴記憶部
２３ 一時格納部
２５ 形態素解析部
２７ 単独重み記憶部
３０ 意図カテゴリテーブル
３２ 第１の文
３４ 意図カテゴリ
４１ 第２の文字情報
４２ ターン
４４ ターン
４５ 第２の文
４６ 第３の文字列
４８ 第４の文字列
５０ 関連重みテーブル
５１ 当該ターン
５２ 第１の文字列
５４ 既出ターン
５５ 第２の文字列
５６ 重み

Claims (9)

1. 第１の文と前記第１の文に対応する意図とを対応付けて記憶した文例意図記憶部と、
   第１の文字情報に含まれる第１の文字列と前記第１の文字情報において前記第１の文字列より前に出現する第２の文字列との出現頻度に基づき算出された、前記第１の文字列と前記第２の文字列との関連を示す関連重みを記憶した関連重み記憶部と、
   前記第１の文字列が前記第１の文と第２の文字情報に含まれる第２の文とに共通して含まれ、前記第２の文字列が前記第２の文字情報において前記第２の文より前に出現する場合、前記関連重みと前記第１の文に対応する前記意図とに基づき、前記第２の文の意図を解析する意図解析部と、
   前記第２の文の意図を出力する出力部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記第１の文字情報および前記第２の文字情報は、第１の発話文から予め決められた方法で終了と判定されるまでの発話文と応答文とを含む文字情報であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第２の文字情報の入力を受付ける入力部と、
   予め決められた方法により前記第２の文字情報の入力の終了を判定する終了判定部と、
   前記関連重みを算出する関連重み算出部と、
   前記第２の文字情報の履歴を管理する履歴管理部と、
   前記履歴を記憶する履歴記憶部と、
   をさらに有し、
   前記履歴管理部は、前記終了判定部が前記終了を判定すると、前記入力部で受付けた前記第２の文字情報を前記履歴記憶部に記憶させ、
   前記関連重み算出部は、前記履歴記憶部に記憶された第２の文字情報に基づき前記関連重みを算出する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記第１の文と前記第２の文とに共通して含まれる文字の文字数に基づき類似度を算出する類似度算出部、
   をさらに有し、
   前記意図解析部は、さらに前記類似度に基づき前記第２の文の意図を解析する
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の情報処理装置。
5. 前記第１の文字列および前記第２の文字列は、連続する所定文字数の文字列であることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の情報処理装置。
6. 前記第２の文字情報を形態素解析する形態素解析部と、
   をさらに有し、
   前記第１の文字列および前記第２の文字列は、形態素解析によって求められた単語の文文字列であることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の情報処理装置。
7. 予め意図がそれぞれ対応付けられた複数の第１の文と、対応付けられた前記意図とに基づき算出される、前記複数の第１の文に含まれる一つの文字列に応じた単独重みを前記単語と関連付けて記憶した単独重み記憶部、
   をさらに有し、
   前記意図解析部は、さらに前記単独重みに基づき前記第２の文の意図を解析する
   ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 情報処理装置によって実行される意図解析方法であって、
   第１の文字情報に含まれる第１の文字列が第１の文と第２の文字情報に含まれる第２の文とに共通して含まれ、前記第１の文字情報において前記第１の文字列より前に出現する第２の文字列が前記第２の文字情報において前記第２の文より前に出現する場合、前記第１の文字列と前記第２の文字列との前記第１の文字情報における出現頻度に基づき算出された、前記第１の文字列と前記第２の文字列との関連を示す関連重みと、前記第１の文に対応する意図とに基づき、前記第２の文の意図を解析し
   前記第２の文の意図を出力する、
   ことを特徴とする意図解析方法。
9. 第１の文字情報に含まれる第１の文字列が第１の文と第２の文字情報に含まれる第２の文とに共通して含まれ、前記第１の文字情報において前記第１の文字列より前に出現する第２の文字列が前記第２の文字情報において前記第２の文より前に出現する場合、前記第１の文字列と前記第２の文字列との前記第１の文字情報における出現頻度に基づき算出された、前記第１の文字列と前記第２の文字列との関連を示す関連重みと、前記第１の文に対応する意図とに基づき、前記第２の文の意図を解析し
   前記第２の文の意図を出力する、
   処理をコンピュータに実行させるプログラム。

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