JP6898064B2 - Dialogue decision system, dialogue decision method, dialogue decision program, and terminal device - Google Patents

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Description

本発明は、対話決定システム、対話決定方法、対話決定プログラム、及び端末装置に関する。 The present invention relates to a dialogue determination system, a dialogue determination method, a dialogue determination program, and a terminal device.

従来、ユーザの音声入力に対して情報提供を行う対話システムに関する技術が提供されている。例えば、自動車の搭乗者であるユーザの音声入力に対して情報提供を行う車両用音声対話システムが提供されている。 Conventionally, a technique related to a dialogue system that provides information to a user's voice input has been provided. For example, a vehicle voice dialogue system that provides information to a voice input of a user who is a passenger of a vehicle is provided.

特開２００６−１９５６３７号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2006-195637

しかしながら、上記の従来技術では、対話システムにおける出力を適切に決定できるとは限らない。例えば、対話システム内において収集されるユーザに関する情報のみに基づいて、ユーザの音声入力に対する出力を決定する場合、ユーザの意図を総合的に判断して出力を決定することが難しい。このような場合、ユーザの満足度を高めることが難しく、対話システムの利用を促進することが難しい場合がある。 However, with the above-mentioned prior art, it is not always possible to appropriately determine the output in the dialogue system. For example, when determining the output for the user's voice input based only on the information about the user collected in the dialogue system, it is difficult to comprehensively determine the user's intention to determine the output. In such a case, it may be difficult to increase user satisfaction, and it may be difficult to promote the use of the dialogue system.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、対話システムにおける出力を適切に決定する対話決定システム、対話決定方法、対話決定プログラム、及び端末装置を提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object of the present application is to provide a dialogue determination system, a dialogue determination method, a dialogue determination program, and a terminal device for appropriately determining an output in a dialogue system.

本願に係る対話決定システムは、対話システム以外のシステムからユーザに関する行動情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記ユーザに関する行動情報に基づいて、前記対話システムにおける前記ユーザに対する出力を決定する決定部と、を備えたことを特徴とする。 The dialogue determination system according to the present application outputs an output to the user in the dialogue system based on an acquisition unit that acquires behavior information about the user from a system other than the dialogue system and the behavior information about the user acquired by the acquisition unit. It is characterized by having a decision-making unit for making decisions.

実施形態の一態様によれば、対話システムにおける出力を適切に決定することができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, there is an effect that the output in the dialogue system can be appropriately determined.

図１は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an example of a determination process according to an embodiment. 図２は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of a determination process according to the embodiment. 図３は、実施形態に係る応答生成サーバの構成例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of the response generation server according to the embodiment. 図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of a user information storage unit according to the embodiment. 図５は、実施形態に係る未来イベント情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of a future event information storage unit according to the embodiment. 図６は、実施形態に係る話題情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of a topic information storage unit according to the embodiment. 図７は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing a configuration example of the terminal device according to the embodiment. 図８は、実施形態に係る決定処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart showing an example of the determination process according to the embodiment. 図９は、実施形態に係る決定処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart showing an example of the determination process according to the embodiment. 図１０は、実施形態に係る決定処理の一例を示すシーケンス図である。FIG. 10 is a sequence diagram showing an example of the determination process according to the embodiment. 図１１は、応答生成サーバ及び端末装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。FIG. 11 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that realizes the functions of the response generation server and the terminal device.

以下に、本願に係る対話決定システム、対話決定方法、対話決定プログラム、及び端末装置を実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る対話決定システム、対話決定方法、対話決定プログラム、及び端末装置が限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, a mode for implementing the dialogue determination system, the dialogue determination method, the dialogue determination program, and the terminal device according to the present application (hereinafter, referred to as “embodiment”) will be described in detail with reference to the drawings. It should be noted that this embodiment does not limit the dialogue determination system, the dialogue determination method, the dialogue determination program, and the terminal device according to the present application. Further, in each of the following embodiments, the same parts are designated by the same reference numerals, and duplicate description is omitted.

（実施形態）
〔１−１．生成処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る生成処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。具体的には、図１は、実施形態に係る決定処理における情報更新の一例を示す図である。なお、本実施形態においては、ユーザの音声入力（以下、単に「入力」とする場合がある）に対して出力を決定する対話決定システム１が、ユーザの入力に対して出力を行う対話システムである場合を示すが、対話決定システムと対話システムとは別システムであってもよい。例えば、ここで対話決定システムとは、音声対話サービスを提供する際に、ユーザへの対話（応答）を決定するシステムのことをいう。また、例えば、ここで対話システムとは、音声対話サービスを提供する際に、ユーザの端末装置へ情報を送信したり、実際にユーザへの対話（応答）を出力したりするシステムのことをいう。つまり、図１では、対話決定システム１が音声対話サービスを提供する際に、ユーザへの対話（応答）を決定し、ユーザの端末装置へ情報を送信する場合を示す。 (Embodiment)
[1-1. Generation process]
First, an example of the generation process according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram showing an example of a determination process according to an embodiment. Specifically, FIG. 1 is a diagram showing an example of information update in the determination process according to the embodiment. In the present embodiment, the dialogue determination system 1 that determines the output in response to the user's voice input (hereinafter, may be simply referred to as "input") is a dialogue system that outputs in response to the user's input. Although a certain case is shown, the dialogue decision system and the dialogue system may be separate systems. For example, the dialogue decision system here refers to a system that determines a dialogue (response) to a user when providing a voice dialogue service. Further, for example, the dialogue system here refers to a system that transmits information to a user's terminal device or actually outputs a dialogue (response) to the user when providing a voice dialogue service. .. That is, FIG. 1 shows a case where the dialogue determination system 1 determines a dialogue (response) to the user and transmits information to the user's terminal device when the dialogue determination system 1 provides the voice dialogue service.

図１及び図２に示すように、対話決定システム１には、応答生成サーバ１００と、音声認識サーバ３０と、音声合成サーバ４０とが含まれる。応答生成サーバ１００と、音声認識サーバ３０と、音声合成サーバ４０とは図示しない所定のネットワークを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図１に示した対話決定システム１には、複数台の応答生成サーバ１００や、複数台の音声認識サーバ３０や、複数台の音声合成サーバ４０が含まれてもよい。 As shown in FIGS. 1 and 2, the dialogue determination system 1 includes a response generation server 100, a voice recognition server 30, and a voice synthesis server 40. The response generation server 100, the voice recognition server 30, and the voice synthesis server 40 are connected to each other so as to be communicable by wire or wirelessly via a predetermined network (not shown). The dialogue determination system 1 shown in FIG. 1 may include a plurality of response generation servers 100, a plurality of voice recognition servers 30, and a plurality of voice synthesis servers 40.

また、図１に示すように、対話決定システム１以外の外部システム５には、コンテンツ配信サーバ５１やメールサーバ５２等が含まれる。例えば、コンテンツ配信サーバ５１は、ユーザにコンテンツを配信するサービスを提供する情報処理装置である。また、例えば、メールサーバ５２は、ユーザに電子メールを送受信するサービスを提供する情報処理装置である。なお、外部システム５は、対話決定システム１以外のシステムであることを示すためのものであり、コンテンツ配信サーバ５１を含むシステムとメールサーバ５２を含むシステムとは別システムであってもよい。 Further, as shown in FIG. 1, the external system 5 other than the dialogue determination system 1 includes a content distribution server 51, a mail server 52, and the like. For example, the content distribution server 51 is an information processing device that provides a service for distributing content to users. Further, for example, the mail server 52 is an information processing device that provides a service for sending and receiving e-mails to users. The external system 5 is for indicating that the system is other than the dialogue determination system 1, and the system including the content distribution server 51 and the system including the mail server 52 may be different systems.

なお、端末装置２０は、対話決定システム１を利用中においては、対話決定システム１に含まれてもよい。例えば、端末装置２０は、対話決定システム１を利用中においては、対話決定システム１の各構成と図示しない所定のネットワークを介して、有線または無線により通信可能に接続される。また、例えば、端末装置２０は、外部システム５を利用中においては、外部システム５の各構成と図示しない所定のネットワークを介して、有線または無線により通信可能に接続される。また、端末装置２０は、複数台であってもよい。 The terminal device 20 may be included in the dialogue determination system 1 while the dialogue determination system 1 is being used. For example, while using the dialogue determination system 1, the terminal device 20 is connected to each configuration of the dialogue determination system 1 so as to be communicable by wire or wirelessly via a predetermined network (not shown). Further, for example, while using the external system 5, the terminal device 20 is connected to each configuration of the external system 5 so as to be communicable by wire or wirelessly via a predetermined network (not shown). Further, the number of terminal devices 20 may be a plurality of units.

端末装置２０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置２０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。図１は、端末装置２０がスマートフォンである場合を示す。 The terminal device 20 is an information processing device used by the user. The terminal device 20 is realized by, for example, a smartphone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like. FIG. 1 shows a case where the terminal device 20 is a smartphone.

また、端末装置２０は、ユーザによる操作を受け付ける。図１に示す例において、端末装置２０は、所定のアプリ（例えば、ブラウザ等）に表示するコンテンツをコンテンツ配信サーバ５１へ要求する。なお、以下では、端末装置２０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置２０と読み替えることもできる。 In addition, the terminal device 20 accepts operations by the user. In the example shown in FIG. 1, the terminal device 20 requests the content distribution server 51 for the content to be displayed in a predetermined application (for example, a browser or the like). In the following, the terminal device 20 may be referred to as a user. That is, in the following, the user can be read as the terminal device 20.

音声認識サーバ３０は、発話の音声データを受信すると、音声データをテキストデータに変換する情報処理装置である。例えば、音声認識サーバ３０は、変換した発話のテキストデータを端末装置２０に送信する。また、音声合成サーバ４０は、応答発話用のテキストデータから音声を合成する音声合成処理を行って、応答発話用の中間表記を生成する情報処理装置である。また、例えば、音声合成サーバ４０は、応答発話用の中間表記を応答生成サーバ１００に送信する。なお、ここでいう中間表記とは、音声出力を行う端末装置２０が音声の出力を行う際に用い、音声出力される応答文等の読みに関する情報を含む中間言語（音声情報）を意味する。なお、中間表記は、中間表記に基づいて端末装置２０が音声を出力可能であれば、どのような情報であってもよい。例えば、端末装置２０がテキストデータ（文字情報）を基に音声の出力を行う場合、中間表記は、テキストデータであってもよい。 The voice recognition server 30 is an information processing device that converts voice data into text data when it receives voice data of an utterance. For example, the voice recognition server 30 transmits the converted text data of the utterance to the terminal device 20. Further, the voice synthesis server 40 is an information processing device that performs a voice synthesis process for synthesizing voice from text data for response utterance and generates an intermediate notation for response utterance. Further, for example, the voice synthesis server 40 transmits an intermediate notation for response utterance to the response generation server 100. The intermediate notation referred to here means an intermediate language (voice information) that is used by the terminal device 20 that outputs voice and includes information related to reading of a response sentence or the like that is output by voice. The intermediate notation may be any information as long as the terminal device 20 can output audio based on the intermediate notation. For example, when the terminal device 20 outputs voice based on text data (character information), the intermediate notation may be text data.

応答生成サーバ１００は、ユーザに関する行動情報に基づいて、対話決定システム１におけるユーザに対する出力を決定する情報処理装置である。例えば、応答生成サーバ１００は、ユーザに関する行動情報に基づいてユーザが関心を示すと推定される未来のイベントに関する情報（「未来イベント情報」と記載する場合がある）を、対話決定システム１における出力として決定する。 The response generation server 100 is an information processing device that determines the output to the user in the dialogue determination system 1 based on the behavior information about the user. For example, the response generation server 100 outputs information about a future event (may be described as "future event information") that the user is presumed to be interested in based on the behavior information about the user in the dialogue determination system 1. To determine as.

以下、図１を用いて、決定処理の一例を説明する。図１は、ユーザがユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザ（以下、「ユーザＵ１」とする場合がある）である場合を示す。図１は、ユーザＵ１が外部システム５のサービスを利用する場合を示す。また、図１では、対話決定システム１に含まれる応答生成サーバ１００が、対話決定システム１以外の外部システム５からユーザに関する行動情報を取得する場合を示す。具体的には、応答生成サーバ１００は、外部システム５のコンテンツ配信サーバ５１がユーザＵ１に配信したコンテンツに関する情報（以下、「利用情報」とする場合がある）を取得する場合を示す。そして、応答生成サーバ１００が、取得したユーザＵ１に関する利用情報に基づいて、ユーザＵ１に関する未来イベントに関する情報を更新する場合を示す。また、図１に示す処理は、２０ＸＸ年２月２５日に行われたものとする。 Hereinafter, an example of the determination process will be described with reference to FIG. FIG. 1 shows a case where the user is a user identified by the user ID “U1” (hereinafter, may be referred to as “user U1”). FIG. 1 shows a case where the user U1 uses the service of the external system 5. Further, FIG. 1 shows a case where the response generation server 100 included in the dialogue decision system 1 acquires action information about the user from an external system 5 other than the dialogue decision system 1. Specifically, the response generation server 100 shows a case where the content distribution server 51 of the external system 5 acquires information regarding the content distributed to the user U1 (hereinafter, may be referred to as “usage information”). Then, the case where the response generation server 100 updates the information about the future event about the user U1 based on the acquired usage information about the user U1 is shown. Further, it is assumed that the processing shown in FIG. 1 was performed on February 25, 20XX.

まず、図１に示すように、ユーザＵ１は、端末装置２０を操作して、コンテンツ配信サーバ５１にコンテンツの要求を行う（ステップＳ１１）。例えば、端末装置２０は、ユーザＵ１による操作に応じて、コンテンツ配信サーバ５１にコンテンツＣＴ１１の要求を行う。 First, as shown in FIG. 1, the user U1 operates the terminal device 20 to request the content from the content distribution server 51 (step S11). For example, the terminal device 20 requests the content distribution server 51 for the content CT 11 in response to an operation by the user U1.

端末装置２０からコンテンツ要求を受信したコンテンツ配信サーバ５１は、端末装置２０にコンテンツＣＴ１１を配信する（ステップＳ１２）。例えば、コンテンツ配信サーバ５１は、端末装置２０からコンテンツＣＴ１１の要求を受信し、端末装置２０にコンテンツＣＴ１１を配信する。図１に示す例おいて、コンテンツＣＴ１１は、スポーツニュースに関する記事であり、「２０ＸＸ年２月２９日１９時からＺスタジアムでサッカーＡリーグのチームＢとＣが、首位を争う試合を…」といった内容が記載される。また、コンテンツ配信サーバ５１は、ユーザＵ１にコンテンツＣＴ１１を配信したことを示す履歴を所定の記憶部に記憶する。 The content distribution server 51 that has received the content request from the terminal device 20 distributes the content CT 11 to the terminal device 20 (step S12). For example, the content distribution server 51 receives a request for the content CT 11 from the terminal device 20 and distributes the content CT 11 to the terminal device 20. In the example shown in FIG. 1, the content CT11 is an article about sports news, such as "From 19:00 on February 29, 20XX, teams B and C of the soccer A league will compete for the lead at Z stadium ..." The content is described. Further, the content distribution server 51 stores a history indicating that the content CT11 has been distributed to the user U1 in a predetermined storage unit.

その後、応答生成サーバ１００は、外部システム５に情報を要求する（ステップＳ１３）。そして、応答生成サーバ１００は、外部システム５からユーザの利用情報を取得する（ステップＳ１４）。例えば、応答生成サーバ１００は、コンテンツ配信サーバ５１から利用情報を取得する。具体的には、応答生成サーバ１００は、利用情報として、ユーザＵ１にコンテンツＣＴ１１を配信したことを示す情報を、コンテンツ配信サーバ５１から取得する。 After that, the response generation server 100 requests information from the external system 5 (step S13). Then, the response generation server 100 acquires the user's usage information from the external system 5 (step S14). For example, the response generation server 100 acquires usage information from the content distribution server 51. Specifically, the response generation server 100 acquires, as usage information, information indicating that the content CT11 has been distributed to the user U1 from the content distribution server 51.

そして、応答生成サーバ１００は、取得した利用情報に基づいて未来イベントを抽出する（ステップＳ１５）。ここでいう未来イベントとは、例えば、ステップＳ１５における未来イベントを抽出する処理を行う時点以降に行われる所定の事象をいう。図１では、応答生成サーバ１００は、ユーザＵ１に配信されたコンテンツＣＴ１１に関する情報（記事の内容等）から、未来イベントを抽出する。例えば、応答生成サーバ１００は、コンテンツＣＴ１１から、日時「２０ＸＸ年２月２９日１９時」からイベント「サッカーの試合」が行われることを示す未来イベントに関する情報を抽出する。また、応答生成サーバ１００は、サッカーのリーグが「Ａリーグ」であり、対戦チームが「チームＢ」と「チームＣ」であり、場所が「Ｚスタジアム」であることを示す情報を、未来イベントに関する情報として抽出してもよい。なお、応答生成サーバ１００が利用情報から、未来イベントを抽出する処理の詳細は後述する。 Then, the response generation server 100 extracts future events based on the acquired usage information (step S15). The future event referred to here means, for example, a predetermined event that occurs after the time when the process of extracting the future event in step S15 is performed. In FIG. 1, the response generation server 100 extracts future events from information (contents of articles, etc.) related to the content CT11 delivered to the user U1. For example, the response generation server 100 extracts from the content CT11 information about a future event indicating that the event "soccer match" will be held from the date and time "February 29, 20XX, 19:00". In addition, the response generation server 100 provides information indicating that the soccer league is "A league", the opponent teams are "team B" and "team C", and the location is "Z stadium" in the future event. It may be extracted as information about. The details of the process by which the response generation server 100 extracts future events from the usage information will be described later.

ここで、応答生成サーバ１００は、図１に示すように、未来イベント情報記憶部１２２に各ユーザに対応付けて未来イベントに関する情報を記憶する。以下では、ユーザＵ１に対応する未来イベントに関する情報の更新に応じて、未来イベント情報記憶部１２２を未来イベント情報記憶部１２２−１、１２２−２として説明する。具体的には、ステップＳ１６における更新前の未来イベント情報記憶部１２２を未来イベント情報記憶部１２２−１として図示し、ステップＳ１６における更新後の未来イベント情報記憶部１２２を未来イベント情報記憶部１２２−２として図示する。なお、未来イベント情報記憶部１２２−１、１２２−２は同一の未来イベント情報記憶部１２２である。また、以下では、未来イベント情報記憶部１２２−１、１２２−２について、特に区別することなく説明する場合には、未来イベント情報記憶部１２２と記載する。 Here, as shown in FIG. 1, the response generation server 100 stores information about future events in the future event information storage unit 122 in association with each user. In the following, the future event information storage unit 122 will be described as the future event information storage units 122-1 and 122-2 according to the update of the information regarding the future event corresponding to the user U1. Specifically, the future event information storage unit 122 before the update in step S16 is illustrated as the future event information storage unit 122-1, and the future event information storage unit 122 after the update in step S16 is shown as the future event information storage unit 122-. It is shown as 2. The future event information storage units 122-1 and 122-2 are the same future event information storage units 122. Further, in the following, when the future event information storage units 122-1 and 122-2 will be described without particular distinction, they will be referred to as future event information storage units 122.

ステップＳ１５における未来イベントの抽出後、応答生成サーバ１００は、未来イベント情報記憶部１２２に記憶された未来イベントに関する情報を更新する（ステップＳ１６）。例えば、応答生成サーバ１００は、ステップＳ１５において抽出した未来イベントに関する情報を追加する。具体的には、応答生成サーバ１００は、イベントＩＤ「ＩＶ１２」により識別されるイベント「サッカーの試合」（以下、「未来イベントＩＶ１２」とする）を示す未来イベントに関する情報を、ユーザＵ１に対応付けて未来イベント情報記憶部１２２に記憶する。また、応答生成サーバ１００は、未来イベントＩＶ１２の分類が「スポーツ」であり、未来イベントＩＶ１２が開催される日時「２０ＸＸ年２月２９日１９時」から行われることを示す情報も未来イベント情報記憶部１２２に記憶する。これにより、未来イベント情報記憶部１２２は、図１に示すように、未来イベント情報記憶部１２２−１から未来イベント情報記憶部１２２−２に更新される。 After extracting the future event in step S15, the response generation server 100 updates the information about the future event stored in the future event information storage unit 122 (step S16). For example, the response generation server 100 adds information about the future event extracted in step S15. Specifically, the response generation server 100 associates the information about the future event indicating the event "soccer match" (hereinafter referred to as "future event IV12") identified by the event ID "IV12" with the user U1. It is stored in the future event information storage unit 122. In addition, the response generation server 100 also stores information indicating that the future event IV12 is classified as "sports" and that the future event IV12 will be held from the date and time "February 29, 19:00, 20XX". Store in unit 122. As a result, the future event information storage unit 122 is updated from the future event information storage unit 122-1 to the future event information storage unit 122-2, as shown in FIG.

上述したように、対話決定システム１は、ユーザの利用情報に基づいて未来イベント情報記憶部１２２に記憶された未来イベントに関する情報を更新する。すなわち、対話決定システム１は、対話決定システム１以外の外部システム５から取得したユーザに関する行動情報に基づいて未来イベント情報記憶部１２２に記憶された未来イベントに関する情報を更新する。これにより、対話決定システム１は、各ユーザが関心を示す可能性の高い未来イベントに関する情報を、ユーザに対応付けて記憶することができる。 As described above, the dialogue determination system 1 updates the information about the future event stored in the future event information storage unit 122 based on the usage information of the user. That is, the dialogue decision system 1 updates the information about the future event stored in the future event information storage unit 122 based on the action information about the user acquired from the external system 5 other than the dialogue decision system 1. As a result, the dialogue determination system 1 can store information about future events that each user is likely to be interested in in association with the user.

また、対話決定システム１は、ユーザ情報記憶部１２１（図４参照）に記憶されたユーザの嗜好（興味・関心）に関する情報を更新してもよい。例えば、対話決定システム１は、分類が「スポーツ」である未来イベントＩＶ１２を未来イベント情報記憶部１２２に記憶する際に、ユーザ情報記憶部１２１にユーザＵ１の嗜好（興味・関心）に関する情報として「スポーツ」を記憶してもよい。すなわち、対話決定システム１は、ユーザＵ１の利用情報に基づく未来イベントＩＶ１２に関する情報により、ユーザ情報記憶部１２１に記憶されたユーザＵ１の嗜好に関する情報を更新してもよい。これにより、対話決定システム１は、ユーザＵ１に対してより適切な応答を行うことが可能となる。 Further, the dialogue determination system 1 may update the information regarding the user's preference (interest / interest) stored in the user information storage unit 121 (see FIG. 4). For example, when the future event IV12 whose classification is "sports" is stored in the future event information storage unit 122, the dialogue determination system 1 stores the user information storage unit 121 as information regarding the preference (interest / interest) of the user U1. You may remember "sports". That is, the dialogue determination system 1 may update the information regarding the preference of the user U1 stored in the user information storage unit 121 by the information regarding the future event IV12 based on the usage information of the user U1. As a result, the dialogue determination system 1 can make a more appropriate response to the user U1.

〔１−２．配信処理〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る決定処理の一例について説明する。図２は、実施形態に係る配信処理の一例を示す図である。具体的には、図２は、実施形態に係る決定処理における未来イベント決定の一例を示す図である。図２は、ユーザＵ１が対話決定システム１のサービスを利用する場合を示す。図２は、応答生成サーバ１００が、ユーザＵ１の発話による入力情報から抽出された話題に対応する未来イベントに関する情報を出力として決定する場合を示す。また、図２に示す処理は、２０ＸＸ年２月２７日に行われたものとする。 [1-2. Delivery process]
Next, an example of the determination process according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram showing an example of distribution processing according to the embodiment. Specifically, FIG. 2 is a diagram showing an example of future event determination in the determination process according to the embodiment. FIG. 2 shows a case where the user U1 uses the service of the dialogue determination system 1. FIG. 2 shows a case where the response generation server 100 determines as output information about a future event corresponding to a topic extracted from the input information uttered by the user U1. Further, it is assumed that the processing shown in FIG. 2 was performed on February 27, 20XX.

なお、応答生成サーバ１００が、出力する未来イベントに関する情報の決定以外の通常の出力を決定する処理については説明を省略する。例えば、応答生成サーバ１００が、ユーザＵ１の発話による入力情報に対して出力する未来イベントに関する情報の決定以外の出力に関して決定する処理については説明を省略する。また、図２では、端末装置２０からの入力に対して、応答生成サーバ１００が未来イベントに関する情報の決定し、対話決定システム１が出力する処理について説明し、対話決定システム１内の各構成の処理についての詳細は後述する。 The process of determining the normal output other than the determination of the information regarding the future event to be output by the response generation server 100 will be omitted. For example, the process of determining the output other than the determination of the information regarding the future event to be output to the input information uttered by the user U1 by the response generation server 100 will be omitted. Further, in FIG. 2, the process in which the response generation server 100 determines the information regarding the future event and the dialogue determination system 1 outputs the information in response to the input from the terminal device 20 is described, and each configuration in the dialogue determination system 1 is described. Details of the processing will be described later.

図２に示すように、端末装置２０は、対話決定システム１に関するアプリケーション（以下、「対話アプリ」とする場合がある）の起動指示を受け付けると、対話アプリを起動する（ステップＳ２１）。そして、ユーザＵ１は、対話アプリが起動された端末装置２０に音声を入力する（ステップＳ２２）。図２では、端末装置２０は、２０ＸＸ年２月２７日１７時にユーザＵ１が対話アプリを起動中の端末装置２０に対して発話した「昨日のサッカーの試合結果を教えて。」という音声情報を用いて、所定の処理により入力情報ＩＭ１１を取得する。そして、端末装置２０は、応答生成サーバ１００に入力情報ＩＭ１１を送信する（ステップＳ２３）。 As shown in FIG. 2, when the terminal device 20 receives a start instruction of an application related to the dialogue determination system 1 (hereinafter, may be referred to as a “dialogue application”), the terminal device 20 activates the dialogue application (step S21). Then, the user U1 inputs voice to the terminal device 20 in which the dialogue application is activated (step S22). In FIG. 2, the terminal device 20 gives the voice information "Tell me the result of yesterday's soccer match" that the user U1 uttered to the terminal device 20 in which the dialogue application is running at 17:00 on February 27, 20XX. The input information IM11 is acquired by a predetermined process. Then, the terminal device 20 transmits the input information IM 11 to the response generation server 100 (step S23).

応答生成サーバ１００は、端末装置２０から取得した入力情報ＩＭ１１から話題を抽出する（ステップＳ２４）。例えば、応答生成サーバ１００は、話題情報記憶部１２３に記憶された各話題に対応付けられたキーワードのスコアに基づいて、入力情報ＩＭ１１から話題を抽出する。例えば、応答生成サーバ１００は、話題ごとに対応付けられたキーワードのスコアを合算し、合算したスコアが最大の話題を入力情報ＩＭ１１の話題として抽出する。図２では、応答生成サーバ１００は、話題リストＴＬ１１に示すように、入力情報ＩＭ１１から話題「スポーツ」を抽出する。 The response generation server 100 extracts a topic from the input information IM11 acquired from the terminal device 20 (step S24). For example, the response generation server 100 extracts a topic from the input information IM 11 based on the score of the keyword associated with each topic stored in the topic information storage unit 123. For example, the response generation server 100 adds up the scores of the keywords associated with each topic, and extracts the topic having the largest total score as the topic of the input information IM11. In FIG. 2, the response generation server 100 extracts the topic “sports” from the input information IM11 as shown in the topic list TL11.

そして、応答生成サーバ１００は、話題リストＴＬ１１と、入力情報ＩＭ１１を送信したユーザＵ１や日時を示す関連情報ＩＮ１１とに基づいて、出力する未来イベントに関する情報を決定する（ステップＳ２５）。例えば、応答生成サーバ１００は、未来イベント情報記憶部１２２−２中のユーザＵ１に対応し分類が「スポーツ」であって、「２０ＸＸ年２月２７日１７時」から所定の期間内の未来に行われる未来イベントに関する情報を出力する未来イベントに関する情報として決定する。例えば、応答生成サーバ１００は、「２０ＸＸ年２月２７日１７時」から１週間以内に行われる未来イベントに関する情報を出力する未来イベントに関する情報として決定する。図２では、応答生成サーバ１００は、未来イベントＩＶ１２を出力する未来イベントに関する情報として決定する。 Then, the response generation server 100 determines the information regarding the future event to be output based on the topic list TL11, the user U1 who transmitted the input information IM11, and the related information IN11 indicating the date and time (step S25). For example, the response generation server 100 corresponds to the user U1 in the future event information storage unit 122-2 and is classified as "sports", and from "February 27, 20XX 17:00" to the future within a predetermined period. Output information about future events to be held Determined as information about future events. For example, the response generation server 100 determines the information regarding the future event that outputs the information regarding the future event that will be performed within one week from "17:00 on February 27, 20XX". In FIG. 2, the response generation server 100 determines the information regarding the future event that outputs the future event IV12.

そして、応答生成サーバ１００は、通常の処理により決定される入力情報ＩＭ１１に対応する応答に関する情報と、ステップＳ２５により決定された未来イベントＩＶ１２とに基づいて出力を決定する（ステップＳ２６）。例えば、応答生成サーバ１００は、通常の処理により、「２０ＸＸ年２月２７日」の前日である「２０ＸＸ年２月２６日」に行われたサッカーの試合結果を示す情報を種々のニュース等に関する情報を記憶する記憶部から取得して、入力情報ＩＭ１１に対応する応答を決定する。例えば、応答生成サーバ１００は、外部システム５から取得したユーザＵ１がＸ国の試合情報に関するニュースを閲覧したことを示す情報に基づいて、Ｙ国やＺ国の試合結果でなくＸ国の結果を入力情報ＩＭ１１に対応する応答として決定する。このように、応答生成サーバ１００は、「２０ＸＸ年２月２６日」に行われたサッカーの試合が複数ある場合であっても、外部システム５から取得した情報に基づいて、ユーザＵ１に対して複数の候補から適切と推定される応答を決定する。すなわち、応答生成サーバ１００は、複数の候補がある場合であっても、外部システム５から取得した情報に基づいて、ユーザＵ１に対して適切な応答を決定することができる。なお、応答生成サーバ１００は、種々のニュース等に関する情報記憶する記憶部を有してもよいし、外部に設けられた記憶部から取得してもよい。また、応答生成サーバ１００は、ユーザ情報記憶部１２１に記憶されたユーザの嗜好（興味・関心）に関する情報に基づいて、入力情報ＩＭ１１に対応する応答に関する情報を決定してもよい。 Then, the response generation server 100 determines the output based on the information regarding the response corresponding to the input information IM11 determined by the normal processing and the future event IV12 determined in step S25 (step S26). For example, the response generation server 100 relates to various news items such as information indicating the result of a soccer match played on "February 26, 20XX", which is the day before "February 27, 20XX", by normal processing. Acquired from the storage unit that stores the information, the response corresponding to the input information IM11 is determined. For example, the response generation server 100 obtains the result of country X instead of the result of the game of country Y or Z based on the information indicating that the user U1 acquired from the external system 5 has viewed the news about the game information of country X. It is determined as a response corresponding to the input information IM11. In this way, the response generation server 100 refers to the user U1 based on the information acquired from the external system 5 even when there are a plurality of soccer games played on "February 26, 20XX". Determine the response that is presumed appropriate from multiple candidates. That is, the response generation server 100 can determine an appropriate response to the user U1 based on the information acquired from the external system 5 even when there are a plurality of candidates. The response generation server 100 may have a storage unit for storing information related to various news and the like, or may acquire the information from an externally provided storage unit. Further, the response generation server 100 may determine the information regarding the response corresponding to the input information IM 11 based on the information regarding the user's preference (interest / interest) stored in the user information storage unit 121.

図２では、応答生成サーバ１００は、入力情報ＩＭ１１に対応する応答に関する通常情報ＮＭ１１と、未来イベントＩＶ１２と関する未来情報ＦＭ１１とを含む出力情報ＯＭ１１を端末装置２０に出力する出力として決定する。なお、通常情報ＮＭ１１には、「２―１でＸ国が勝ちました。」という、入力情報ＩＭ１１に対応する応答を示す情報が含まれる。また、未来情報ＦＭ１１には、「来週は、チームＢの試合があります。また結果を聞きに来てくださいね。」という、入力情報ＩＭ１１に対応する未来イベントに関する情報や、ユーザＵ１に後日に再び対話アプリの利用を促す情報が含まれる。 In FIG. 2, the response generation server 100 determines as an output to output the output information OM11 including the normal information NM11 regarding the response corresponding to the input information IM11 and the future information FM11 related to the future event IV12 to the terminal device 20. The normal information NM11 includes information indicating a response corresponding to the input information IM11, such as "Country X won 2-1." In addition, the future information FM11 contains information about future events corresponding to the input information IM11, such as "There will be a Team B match next week. Please come and hear the results." Contains information that encourages the use of interactive apps.

そして、応答生成サーバ１００は、出力情報ＯＭ１１を端末装置２０へ送信する（ステップＳ２７）。なお、応答生成サーバ１００は、出力情報ＯＭ１１に関する応答発話用の中間表記を端末装置２０へ送信してもよい。 Then, the response generation server 100 transmits the output information OM 11 to the terminal device 20 (step S27). The response generation server 100 may transmit an intermediate notation for response utterance regarding the output information OM 11 to the terminal device 20.

出力情報ＯＭ１１を受信した端末装置２０は、出力情報ＯＭ１１を音声として出力する（ステップＳ２８）。図２では、端末装置２０は、最初に「２―１でＸ国が勝ちました。」というユーザＵ１の質問に対する回答を出力する。続けて、端末装置２０は、「来週は、チームＢの試合があります。また結果を聞きに来てくださいね。」という未来イベントに関する情報やユーザＵ１に後日に再び対話アプリの利用を促す情報を音声として出力する。このように、対話決定システム１は、ユーザの入力に対して回答した後に続けて、未来のイベントに関する情報を出力することにより、ユーザに対して違和感のない流れで、未来のイベントに関する情報を出力することができる。なお、上述した例では、ユーザの入力に対しての回答（通常の応答）後に続けて、未来のイベントに関する情報を出力する例を示したが、通常の応答は行わなくてもよい。例えば、対話決定システム１は、ユーザの入力に対して、未来のイベントに関する情報のみを出力してもよい。 The terminal device 20 that has received the output information OM11 outputs the output information OM11 as voice (step S28). In FIG. 2, the terminal device 20 first outputs an answer to the question of the user U1 that "Country X won 2-1." Next, the terminal device 20 provides information on future events such as "There will be a Team B match next week. Please come and listen to the results." And information that encourages user U1 to use the dialogue app again at a later date. Output as audio. In this way, the dialogue decision system 1 outputs information about future events in a flow that does not give a sense of discomfort to the user by continuously outputting information about future events after responding to the user's input. can do. In the above-mentioned example, an example is shown in which information about a future event is output after the response to the user's input (normal response), but the normal response may not be performed. For example, the dialogue determination system 1 may output only information about future events in response to user input.

上述したように、対話決定システム１は、対話決定システム１以外の外部システム５から取得したユーザに関する行動情報に基づいて、対話システムにおけるユーザに対する出力を決定する。これにより、対話決定システム１は、ユーザの発話の意図を総合的に判断して出力を決定することができる。また、対話決定システム１は、対話決定システム１以外の外部システム５から取得したユーザに関する行動情報から未来のイベントに関する情報を抽出し、抽出した未来のイベントに関する情報を対話システムにおける出力として決定する。これにより、対話決定システム１は、各ユーザが関心を示す可能性の高い未来イベントに関する情報を、ユーザに対して出力することができる。したがって、対話決定システム１は、対話システムにおける出力を適切に決定することができる。また、上述したように、「また結果を聞きに来てくださいね。」等のユーザに近い未来に再度対話決定システム１を利用するよう応答で誘導することにより、対話決定システム１は、対話システムの利用促進させることが可能となる。 As described above, the dialogue determination system 1 determines the output to the user in the dialogue system based on the behavior information about the user acquired from the external system 5 other than the dialogue determination system 1. As a result, the dialogue determination system 1 can comprehensively determine the intention of the user's utterance and determine the output. Further, the dialogue decision system 1 extracts information about future events from the behavior information about users acquired from the external system 5 other than the dialogue decision system 1, and determines the extracted information about future events as output in the dialogue system. As a result, the dialogue decision system 1 can output information about future events that each user is likely to be interested in to the user. Therefore, the dialogue determination system 1 can appropriately determine the output in the dialogue system. In addition, as described above, the dialogue decision system 1 is a dialogue system by inducing the user to use the dialogue decision system 1 again in the near future, such as "Please come to hear the result again." It is possible to promote the use of.

なお、図２では、入力情報ＩＭ１１に対して出力情報ＯＭ１１を決定する場合を示したが、対話決定システム１は、入力情報ＩＭ１１に対応する未来イベントに関する情報に基づいて所定の出力を決定してもよい。例えば、対話決定システム１は、入力情報ＩＭ１１に対応する未来イベントに関する情報に基づいて、端末装置２０に所定のアプリケーションを起動させる情報を送信してもよい。また、例えば、対話決定システム１は、入力情報ＩＭ１１に対応する未来イベントに関する情報に基づいて、所定のコンテンツを表示させる情報を送信してもよい。また、図１及び図２に示した例においては、応答生成サーバ１００が決定処理を行う場合を示したが、図１及び図２に示す決定処理は、端末装置２０において行われてもよい。例えば、端末装置２０にインストールされたアプリケーション（対話アプリ等）により、図１及び図２に示す決定処理が行われてもよい。例えば、端末装置２０のアプリ２５により、図１及び図２に示す決定処理が行われてもよい。この場合、端末装置２０のアプリ２５は、取得部や決定部や更新部を有してもよい。例えば、端末装置２０は、決定装置１００であってもよい。例えば、端末装置２０は、決定装置１００の有する機能を有してもよい。この場合、端末装置２０は、図１及び図２において決定装置１００が行うステップを行ってもよい。 Although FIG. 2 shows a case where the output information OM11 is determined for the input information IM11, the dialogue determination system 1 determines a predetermined output based on the information about the future event corresponding to the input information IM11. May be good. For example, the dialogue determination system 1 may transmit information for invoking a predetermined application to the terminal device 20 based on the information regarding the future event corresponding to the input information IM 11. Further, for example, the dialogue determination system 1 may transmit information for displaying predetermined contents based on the information regarding the future event corresponding to the input information IM11. Further, in the examples shown in FIGS. 1 and 2, the case where the response generation server 100 performs the determination process is shown, but the determination process shown in FIGS. 1 and 2 may be performed in the terminal device 20. For example, the determination process shown in FIGS. 1 and 2 may be performed by an application (interactive application or the like) installed in the terminal device 20. For example, the determination process shown in FIGS. 1 and 2 may be performed by the application 25 of the terminal device 20. In this case, the application 25 of the terminal device 20 may have an acquisition unit, a determination unit, and an update unit. For example, the terminal device 20 may be the determination device 100. For example, the terminal device 20 may have the function of the determination device 100. In this case, the terminal device 20 may perform the steps performed by the determination device 100 in FIGS. 1 and 2.

また、対話決定システム１は、未来のイベントに関する情報が出力されたユーザの対話決定システム１における応答に関する情報に基づいて、対話決定システム１におけるユーザに対する出力を決定してもよい。例えば、対話決定システム１は、ユーザが対話決定システム１からの出力に対して応答した未来イベントの分類をユーザが関心を示す可能性の高い対象としてもよい。例えば、対話決定システム１は、ユーザＵ１が出力情報ＯＭ１１に対して応答した場合、未来イベントＩＶ１２の分類「スポーツ」を、ユーザ情報記憶部１２１にユーザＵ１の嗜好（興味・関心）に関する情報として記憶してもよい。この場合、例えば、対話決定システム１は、ユーザＵ１に対する出力を決定する場合、ユーザＵ１が関心を示す可能性の高い「スポーツ」に関する話題を優先してもよい。 Further, the dialogue determination system 1 may determine the output to the user in the dialogue determination system 1 based on the information regarding the response in the dialogue determination system 1 of the user to which the information regarding the future event is output. For example, the dialogue decision system 1 may target the classification of future events in which the user responded to the output from the dialogue decision system 1 with a high possibility that the user will be interested. For example, when the user U1 responds to the output information OM11, the dialogue determination system 1 stores the classification "sports" of the future event IV12 in the user information storage unit 121 as information on the preference (interest / interest) of the user U1. You may. In this case, for example, the dialogue determination system 1 may prioritize the topic of "sports" that the user U1 is likely to be interested in when determining the output to the user U1.

例えば、対話決定システム１は、応答に関する情報を用いた学習により生成されるモデルに基づいて、対話決定システム１におけるユーザに対する出力を決定してもよい。例えば、対話決定システム１は、ユーザごとが対話決定システム１からの出力に対して応答した未来イベントの分類に基づいて、モデルを生成してもよい。これにより、対話決定システム１は、各ユーザがどの分類の未来イベントに関心を示す可能性の高いかを適切に判定することができる。なお、対話決定システム１が学習するモデルは、上記に限らず、ユーザがどのような出力に対して関心を示す可能性の高いかを判定するモデルであってもよい。例えば、対話決定システム１は、各ユーザが出力にどのようなキーワードが含まれる場合に、出力に対して関心を示す可能性の高いかを判定するモデルであってもよい。この場合、例えば、対話決定システム１は、ユーザごとに素性をキーワードとするモデルを生成してもよい。 For example, the dialogue determination system 1 may determine the output to the user in the dialogue determination system 1 based on a model generated by learning with information about the response. For example, the dialogue decision system 1 may generate a model based on the classification of future events in which each user responds to the output from the dialogue decision system 1. Thereby, the dialogue determination system 1 can appropriately determine which classification of future events each user is likely to be interested in. The model learned by the dialogue determination system 1 is not limited to the above, and may be a model for determining what kind of output the user is likely to be interested in. For example, the dialogue determination system 1 may be a model for determining what kind of keywords are included in the output for each user to be likely to be interested in the output. In this case, for example, the dialogue determination system 1 may generate a model with the feature as a keyword for each user.

〔２．応答生成サーバの構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る応答生成サーバ１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る応答生成サーバ１００の構成例を示す図である。図３に示すように、応答生成サーバ１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、応答生成サーバ１００は、応答生成サーバ１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。 [2. Response generation server configuration]
Next, the configuration of the response generation server 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of the response generation server 100 according to the embodiment. As shown in FIG. 3, the response generation server 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130. The response generation server 100 includes an input unit (for example, a keyboard, a mouse, etc.) that receives various operations from the administrator of the response generation server 100, and a display unit (for example, a liquid crystal display, etc.) for displaying various information. You may have.

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置２０や音声認識サーバ３０や音声合成サーバ４０との間で情報の送受信を行う。 (Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. Then, the communication unit 110 is connected to the network by wire or wirelessly, and transmits / receives information to / from the terminal device 20, the voice recognition server 30, and the voice synthesis server 40.

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図３に示すように、ユーザ情報記憶部１２１と、未来イベント情報記憶部１２２と、話題情報記憶部１２３とを有する。また、記憶部１２０には、上記に限らず、音声対話サービスを提供するために必要な種々の情が記憶される。例えば、記憶部１２０には、ユーザの入力に対して、未来イベント情報以外の通常の応答を行うための対話コーパス等が記憶される。例えば、対話システムが、自動車に搭載されるナビゲーションシステムに用いられる場合、対話システム自身から取得できる情報（例えば、ユーザとの対話履歴やカーナビの検索履歴など）を記憶してもよい。 (Memory unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory (Flash Memory), or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 3, the storage unit 120 according to the embodiment includes a user information storage unit 121, a future event information storage unit 122, and a topic information storage unit 123. Further, the storage unit 120 stores not only the above but also various emotions necessary for providing the voice dialogue service. For example, the storage unit 120 stores a dialogue corpus or the like for performing a normal response other than future event information to the user's input. For example, when the dialogue system is used in a navigation system mounted on an automobile, information that can be acquired from the dialogue system itself (for example, a dialogue history with a user, a car navigation search history, etc.) may be stored.

（ユーザ情報記憶部１２１）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２１は、ユーザに関する各種情報を記憶する。図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。図４に示すユーザ情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「嗜好１」、「嗜好２」等といった項目が含まれる。 (User information storage unit 121)
The user information storage unit 121 according to the embodiment stores various information about the user. FIG. 4 is a diagram showing an example of a user information storage unit according to the embodiment. The user information storage unit 121 shown in FIG. 4 includes items such as "user ID", "preference 1", and "preference 2".

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザＵ１に対応する。また、「嗜好１」や「嗜好２」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザが興味・関心のある対象を示す。例えば、ユーザが興味・関心のある対象は、対話システムが自動車に搭載されるナビゲーションシステムに用いられる場合、対話システム自身から取得できる情報（例えば、ユーザとの対話履歴やカーナビの検索履歴など）から推定されてもよい。 The "user ID" indicates identification information for identifying a user. For example, the user identified by the user ID "U1" corresponds to the user U1 shown in the example of FIG. Further, "preference 1" and "preference 2" indicate an object of interest to the user identified by the user ID. For example, when the dialogue system is used in a navigation system installed in a car, the target that the user is interested in is from the information that can be obtained from the dialogue system itself (for example, the dialogue history with the user, the search history of the car navigation system, etc.). It may be estimated.

例えば、図４に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザが興味・関心のある対象は、「スポーツ」や「車」であることを示す。また、例えば、例えば、図４に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ２」により識別されるユーザが興味・関心のある対象は、「グルメ」や「ファッション」であることを示す。 For example, in the example shown in FIG. 4, it is shown that the target of interest / interest of the user identified by the user ID "U1" is "sports" or "car". Further, for example, in the example shown in FIG. 4, it is shown that the target of interest / interest of the user identified by the user ID "U2" is "gourmet" or "fashion".

なお、ユーザ情報記憶部１２１は、ユーザ情報であれば、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、ユーザ情報記憶部１２１は、氏名、年齢、性別、居住地、家族構成、収入、勤務先等の情報を記憶してもよい。 The user information storage unit 121 is not limited to the above as long as it is user information, and various information may be stored depending on the purpose. For example, the user information storage unit 121 may store information such as name, age, gender, place of residence, family structure, income, and place of employment.

（未来イベント情報記憶部１２２）
実施形態に係る未来イベント情報記憶部１２２は、未来イベントに関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係る未来イベント情報記憶部の一例を示す図である。例えば、図５では、未来イベント情報記憶部１２２に、各端末装置２０から取得した利用情報に基づく未来イベントに関する情報が各ユーザに対応付けて記憶される場合を示す。図５に示す未来イベント情報記憶部１２２には、「ユーザＩＤ」、「未来イベント情報」、「抽出元情報」といった項目が含まれる。また、「未来イベント情報」には、「イベント名」、「ＩＤ」、「分類」、「日時」、「対象」といった項目が含まれる。 (Future event information storage unit 122)
The future event information storage unit 122 according to the embodiment stores various information related to the future event. FIG. 5 is a diagram showing an example of a future event information storage unit according to the embodiment. For example, FIG. 5 shows a case where the future event information storage unit 122 stores information about a future event based on the usage information acquired from each terminal device 20 in association with each user. The future event information storage unit 122 shown in FIG. 5 includes items such as "user ID", "future event information", and "extraction source information". Further, the "future event information" includes items such as "event name", "ID", "classification", "date and time", and "target".

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「イベント名」は、未来イベントの名称を示す。「ＩＤ」は、未来イベントを識別するための識別情報を示す。「分類」は、未来イベントの分類を示す。「日時」は、未来イベントが行われる日時に関する情報を示す。「対象」は、未来イベントに関連する対象を示す。なお、「対象」は複数記憶されてもよい。「抽出元情報」は、未来イベントが抽出された情報を示す。 The "user ID" indicates identification information for identifying a user. "Event name" indicates the name of a future event. The "ID" indicates identification information for identifying a future event. "Classification" indicates the classification of future events. "Date and time" indicates information about the date and time when the future event will take place. "Target" indicates a target related to a future event. A plurality of "objects" may be stored. “Extract source information” indicates information from which future events have been extracted.

例えば、図５中の未来イベント情報記憶部１２２では、ＩＤ「ＩＶ１１」により識別されるイベント名「ライブ」や、ＩＤ「ＩＶ１２」により識別されるイベント名「サッカーの試合」（「未来イベントＩＶ１２」に対応）が、ユーザＵ１に対応付けて記憶される。 For example, in the future event information storage unit 122 in FIG. 5, the event name “live” identified by the ID “IV11” and the event name “soccer match” identified by the ID “IV12” (“future event IV12””. Corresponds to) is stored in association with the user U1.

また、図５に示す例では、ＩＤ「ＩＶ１１」により識別されるイベント名「ライブ」は、分類が「音楽」であり、日時「２０ＸＸ年２月２８日１７時」から行われることを示す。また、ＩＤ「ＩＶ１１」により識別されるイベント名「ライブ」は、対象が「アーティストＡ」であり、抽出元となった情報がメールＭＬ１１であることを示す。 Further, in the example shown in FIG. 5, the event name "live" identified by the ID "IV11" is classified as "music" and is performed from the date and time "February 28, 17:00, 20XX". Further, the event name "live" identified by the ID "IV11" indicates that the target is "artist A" and the information that is the extraction source is the mail ML11.

なお、未来イベント情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、未来イベント情報記憶部１２２は、未来イベントが行われるまでの残り時間に関する情報を記憶してもよい。また、例えば、未来イベント情報記憶部１２２に記憶された未来イベントは、現在時刻が日時を過ぎた場合には、削除されてもよい。 The future event information storage unit 122 is not limited to the above, and may store various information depending on the purpose. For example, the future event information storage unit 122 may store information regarding the remaining time until the future event is performed. Further, for example, the future event stored in the future event information storage unit 122 may be deleted when the current time has passed the date and time.

（話題情報記憶部１２３）
実施形態に係る話題情報記憶部１２３は、話題フォーマットの評価値（例えばＣＴＲ等）を算出するモデルに関する各種情報を記憶する。図６は、実施形態に係る話題情報記憶部の一例を示す図である。例えば、図６では、話題情報記憶部１２３に、各話題に対応付けて各キーワードのスコアが記憶される場合を示す。図６に示す話題情報記憶部１２３は、キーワードとして「天気」、「観光」、「旅行」、「サッカー」、「試合」といった項目が含まれる。 (Topic information storage unit 123)
The topic information storage unit 123 according to the embodiment stores various information related to the model for calculating the evaluation value (for example, CTR) of the topic format. FIG. 6 is a diagram showing an example of a topic information storage unit according to the embodiment. For example, FIG. 6 shows a case where the topic information storage unit 123 stores the score of each keyword in association with each topic. The topic information storage unit 123 shown in FIG. 6 includes items such as "weather", "sightseeing", "travel", "soccer", and "match" as keywords.

例えば、図６に示す例では、話題「スポーツ」は、キーワード「天気」のスコアが「０．１」であり、キーワード「観光」のスコアが「０」であり、キーワード「旅行」のスコアが「−０．２」であることを示す。また、例えば、話題「スポーツ」は、キーワード「サッカー」のスコアが「２．０」であり、キーワード「試合」のスコアが「１．０」であることを示す。 For example, in the example shown in FIG. 6, the topic "sports" has a keyword "weather" score of "0.1", a keyword "sightseeing" score of "0", and a keyword "travel" score. Indicates that it is "-0.2". Further, for example, the topic "sports" indicates that the score of the keyword "soccer" is "2.0" and the score of the keyword "match" is "1.0".

例えば、図６に示す例では、話題「旅行」は、キーワード「天気」のスコアが「０．５」であり、キーワード「観光」のスコアが「１．０」であり、キーワード「旅行」のスコアが「２．０」であることを示す。また、例えば、話題「旅行」は、キーワード「サッカー」のスコアが「−０．１」であり、キーワード「試合」のスコアが「０」であることを示す。 For example, in the example shown in FIG. 6, the topic "travel" has a keyword "weather" score of "0.5", a keyword "sightseeing" score of "1.0", and a keyword "travel". Indicates that the score is "2.0". Further, for example, the topic "travel" indicates that the score of the keyword "soccer" is "-0.1" and the score of the keyword "match" is "0".

なお、話題情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。 The topic information storage unit 123 is not limited to the above, and may store various information depending on the purpose.

（制御部１３０）
図３の説明に戻って、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、応答生成サーバ１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（配信プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。 (Control unit 130)
Returning to the description of FIG. 3, the control unit 130 uses, for example, a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), or the like to store various programs (delivery programs) stored in the storage device inside the response generation server 100. (Corresponding to one example) is realized by executing RAM as a work area. Further, the control unit 130 is realized by, for example, an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、要求生成部１３２と、変換部１３３と、抽出部１３４と、決定部１３５と、音声合成指示部１３６と、応答生成部１３７と、更新部１３８と、送信部１３９とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。 As shown in FIG. 3, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, a request generation unit 132, a conversion unit 133, an extraction unit 134, a determination unit 135, a voice synthesis instruction unit 136, and a response generation unit 137. It has an update unit 138 and a transmission unit 139, and realizes or executes the functions and operations of information processing described below. The internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration shown in FIG. 3, and may be another configuration as long as it is a configuration for performing information processing described later. Further, the connection relationship of each processing unit included in the control unit 130 is not limited to the connection relationship shown in FIG. 3, and may be another connection relationship.

（取得部１３１）
取得部１３１は、対話システム以外のシステムからユーザに関する行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、対話決定システム１以外の外部システム５からユーザに関する行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、外部システム５からユーザの利用情報を取得する。例えば、取得部１３１は、コンテンツ配信サーバ５１から利用情報を取得する。図１では、取得部１３１は、利用情報として、ユーザＵ１にコンテンツＣＴ１１を配信したことを示す情報を、コンテンツ配信サーバ５１から取得する。また、取得部１３１は、端末装置２０から入力情報ＩＭ１１を取得する。 (Acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires behavioral information about the user from a system other than the dialogue system. For example, the acquisition unit 131 acquires behavioral information about the user from an external system 5 other than the dialogue determination system 1. For example, the acquisition unit 131 acquires user usage information from the external system 5. For example, the acquisition unit 131 acquires usage information from the content distribution server 51. In FIG. 1, the acquisition unit 131 acquires, as usage information, information indicating that the content CT11 has been distributed to the user U1 from the content distribution server 51. Further, the acquisition unit 131 acquires the input information IM 11 from the terminal device 20.

（要求生成部１３２）
要求生成部１３２は、外部システム５に情報を要求する。例えば、要求生成部１３２は、外部システム５にユーザの利用情報を応答生成サーバ１００に送信するように要求する。また、例えば、要求生成部１３２は、応答の生成に必要なデータを外部装置が有している場合、データの検索条件を指定し、所定のＡＰＩ（Application Program Interface）サーバ（図示せず）に対してデータの要求を行ってもよい。例えば、ＡＰＩサーバは、路線ＡＰＩサーバや天気ＡＰＩサーバやＷｅｂ検索ＡＰＩサーバ等、種々のＡＰＩサーバであってもよい。 (Request generation unit 132)
The request generation unit 132 requests information from the external system 5. For example, the request generation unit 132 requests the external system 5 to transmit the user's usage information to the response generation server 100. Further, for example, when the external device has the data necessary for generating the response, the request generation unit 132 specifies the data search condition and sends it to a predetermined API (Application Program Interface) server (not shown). Data may be requested for the data. For example, the API server may be various API servers such as a route API server, a weather API server, and a Web search API server.

（変換部１３３）
変換部１３３は、所定のＡＰＩサーバからＸＭＬ（Extensible Markup Language）データを受信すると、予め記憶されたフォーマットに従って、ＸＭＬデータからデータを抽出し、ＸＭＬデータをＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）データに変換する。例えば、変換部１３３は、路線検索に関するＸＭＬデータを受信すると、乗り換えに関するフォーマットに従って、ＸＭＬデータから駅名や乗車時間の情報を抽出し、ＸＭＬデータをＨＴＭＬデータに変換する。なお、応答生成サーバ１００は、所定のＡＰＩサーバからＸＭＬデータを受信しない場合、変換部１３３を有しなくてもよい。 (Conversion unit 133)
When the conversion unit 133 receives the XML (Extensible Markup Language) data from the predetermined API server, the conversion unit 133 extracts the data from the XML data according to the format stored in advance and converts the XML data into HTML (Hyper Text Markup Language) data. .. For example, when the conversion unit 133 receives the XML data related to the route search, it extracts the station name and boarding time information from the XML data according to the format related to the transfer, and converts the XML data into HTML data. The response generation server 100 does not have to have the conversion unit 133 when it does not receive the XML data from the predetermined API server.

（抽出部１３４）
抽出部１３４は、取得部１３１により取得された利用情報に基づいて未来イベントを抽出する。例えば、抽出部１３４は、ユーザＵ１に配信されたコンテンツＣＴ１１に関する情報（記事の内容等）から、未来イベントを抽出する。図１の例では、抽出部１３４は、コンテンツＣＴ１１から、日時「２０ＸＸ年２月２９日１９時」からイベント「サッカーの試合」が行われることを示す未来イベントに関する情報を抽出する。例えば、抽出部１３４は、固有表現抽出等の種々の従来技術を適宜用いて、未来イベント情報を抽出する。 (Extractor 134)
The extraction unit 134 extracts future events based on the usage information acquired by the acquisition unit 131. For example, the extraction unit 134 extracts future events from the information (contents of the article, etc.) about the content CT11 delivered to the user U1. In the example of FIG. 1, the extraction unit 134 extracts information about a future event indicating that the event “soccer match” will be performed from the date and time “February 29, 2019, 19:00” from the content CT11. For example, the extraction unit 134 extracts future event information by appropriately using various conventional techniques such as named entity extraction.

また、抽出部１３４は、ユーザの発話に基づいて入力された情報から話題を抽出する。例えば、抽出部１３４は、端末装置２０から取得した入力情報ＩＭ１１から話題を抽出する。例えば、抽出部１３４は、話題情報記憶部１２３に記憶された各話題に対応付けられたキーワードのスコアに基づいて、入力情報ＩＭ１１から話題を抽出する。例えば、抽出部１３４は、話題ごとに対応付けられたキーワードのスコアを合算し、合算したスコアが最大の話題を入力情報ＩＭ１１の話題として抽出する。図２では、抽出部１３４は、話題リストＴＬ１１に示すように、入力情報ＩＭ１１から話題「スポーツ」を抽出する。 In addition, the extraction unit 134 extracts a topic from the information input based on the user's utterance. For example, the extraction unit 134 extracts a topic from the input information IM 11 acquired from the terminal device 20. For example, the extraction unit 134 extracts a topic from the input information IM 11 based on the score of the keyword associated with each topic stored in the topic information storage unit 123. For example, the extraction unit 134 adds up the scores of the keywords associated with each topic, and extracts the topic having the largest total score as the topic of the input information IM11. In FIG. 2, the extraction unit 134 extracts the topic “sports” from the input information IM11 as shown in the topic list TL11.

（決定部１３５）
決定部１３５は、取得部１３１により取得されたユーザに関する行動情報に基づいて、対話システムにおけるユーザに対する出力を決定する。例えば、決定部１３５は、取得部１３１により取得された利用情報に基づいて、対話決定システム１におけるユーザに対する出力を決定する。例えば、決定部１３５は、抽出部１３４により抽出された未来イベントに関する情報に基づいて、対話決定システム１におけるユーザに対する出力を決定する。 (Decision part 135)
The decision unit 135 determines the output to the user in the dialogue system based on the action information about the user acquired by the acquisition unit 131. For example, the determination unit 135 determines the output to the user in the dialogue determination system 1 based on the usage information acquired by the acquisition unit 131. For example, the determination unit 135 determines the output to the user in the dialogue determination system 1 based on the information about the future event extracted by the extraction unit 134.

決定部１３５は、ユーザに関する行動情報に基づいてユーザが関心を示すと推定される未来のイベントに関する情報を、対話システムにおける出力として決定する。また、決定部１３５は、未来のイベントに関する情報が出力されたユーザの対話システムにおける応答に関する情報に基づいて、対話システムにおける前記ユーザに対する出力を決定してもよい。また、決定部１３５は、応答に関する情報を用いた学習により生成されるモデルに基づいて、対話システムにおけるユーザに対する出力を決定してもよい。 The decision unit 135 determines the information about the future event that the user is presumed to be interested in based on the behavior information about the user as the output in the dialogue system. Further, the determination unit 135 may determine the output to the user in the dialogue system based on the information about the response in the dialogue system of the user to which the information about the future event is output. In addition, the determination unit 135 may determine the output to the user in the dialogue system based on the model generated by learning using the information about the response.

決定部１３５は、ユーザに対する出力として、ユーザの入力に対応する文字情報（文字列）に応答する文字情報（文字列）である応答文字情報を決定する。例えば、決定部１３５は、入力情報ＩＭ１１に対応する文字情報に応答する応答文字情報を含む通常情報ＮＭ１１を決定する。決定部１３５は、対話システムにおけるユーザの入力が回答を求める情報であった場合、ユーザに対する出力として、応答文字情報に続けて出力される文字情報であって、応答文字情報に関連する未来のイベントに関する文字情報を決定する。例えば、決定部１３５は、入力情報ＩＭ１１が回答を求める情報であるため、通常情報ＮＭ１１に含まれる応答文字情報に関連する未来のイベントに関する文字情報であって、通常情報ＮＭ１１に続けて出力される未来イベントＩＶ１２と関する未来情報ＦＭ１１を決定する。 The determination unit 135 determines the response character information, which is the character information (character string) that responds to the character information (character string) corresponding to the user's input, as an output to the user. For example, the determination unit 135 determines the normal information NM 11 including the response character information corresponding to the character information corresponding to the input information IM 11. When the input of the user in the dialogue system is the information for which the answer is requested, the determination unit 135 is the character information output following the response character information as the output to the user, and is a future event related to the response character information. Determine the textual information about. For example, since the input information IM11 is the information for which the input information IM11 requests a reply, the determination unit 135 is the character information about the future event related to the response character information included in the normal information NM11, and is output after the normal information NM11. Determine future information FM11 related to future event IV12.

図２では、決定部１３５は、話題リストＴＬ１１と、入力情報ＩＭ１１を送信したユーザＵ１や日時を示す関連情報ＩＮ１１とに基づいて、出力する未来イベントに関する情報を決定する。例えば、決定部１３５は、未来イベント情報記憶部１２２−２中のユーザＵ１に対応し分類が「スポーツ」であって、「２０ＸＸ年２月２７日１７時」から所定の期間内の未来に行われる未来イベントに関する情報を出力する未来イベントに関する情報として決定する。例えば、決定部１３５は、「２０ＸＸ年２月２７日１７時」から１週間以内に行われる未来イベントに関する情報を出力する未来イベントに関する情報として決定する。例えば、決定部１３５は、未来イベントＩＶ１２を出力する未来イベントに関する情報として決定する。 In FIG. 2, the determination unit 135 determines the information regarding the future event to be output based on the topic list TL11, the user U1 who transmitted the input information IM11, and the related information IN11 indicating the date and time. For example, the determination unit 135 corresponds to the user U1 in the future event information storage unit 122-2 and has a classification of "sports", and goes to the future within a predetermined period from "February 27, 20XX 17:00". Output information about future events to be reported Determined as information about future events. For example, the determination unit 135 determines as information on a future event that outputs information on a future event to be performed within one week from "17:00 on February 27, 20XX". For example, the determination unit 135 determines as information about a future event that outputs the future event IV12.

そして、決定部１３５は、通常の処理により決定される入力情報ＩＭ１１に対応する応答に関する情報と、未来イベントＩＶ１２とに基づいて出力を決定する。例えば、決定部１３５は、通常の処理により、「２０ＸＸ年２月２７日」の前日である「２０ＸＸ年２月２６日」に行われたサッカーの試合結果を示す情報を種々のニュース等に関する情報記憶する記憶部から取得して、入力情報ＩＭ１１に対応する応答を決定する。また、決定部１３５は、入力情報ＩＭ１１に対応する応答に関する通常情報ＮＭ１１と、未来イベントＩＶ１２と関する未来情報ＦＭ１１とを含む出力情報ＯＭ１１を端末装置２０に出力する出力として決定する。 Then, the determination unit 135 determines the output based on the information regarding the response corresponding to the input information IM11 determined by the normal processing and the future event IV12. For example, the determination unit 135 provides information indicating the result of a soccer match held on "February 26, 20XX", which is the day before "February 27, 20XX", by normal processing, and information on various news items. Acquired from the storage unit to be stored, the response corresponding to the input information IM 11 is determined. Further, the determination unit 135 determines as an output to output the output information OM11 including the normal information NM11 regarding the response corresponding to the input information IM11 and the future information FM11 related to the future event IV12 to the terminal device 20.

例えば、決定部１３５は、ユーザの発話（入力情報）が「明日の天気は？」であり、ユーザに対応する未来イベントにユーザの発話時点の翌日が日時である旅行が含まれる場合、入力情報に対応する応答に関する通常情報「晴れです。」や未来イベントと関する未来情報「明日から旅行ですね。帰ってきたら感想を聞かせてください。」をユーザに対する出力情報として決定する。また、例えば、決定部１３５は、ユーザの発話（入力情報）が「好きな食べ物は？」であり、ユーザに対応する未来イベントにユーザの発話時点の翌日が日時であるチョコレートの祭典が含まれる場合、入力情報に対応する応答に関する通常情報「（チョコレート名）ＸＸＸです。」や未来イベントと関する未来情報「明日はチョコレートの祭典がありますね。行ったら感想を聞かせてください。」をユーザに対する出力情報として決定する。 For example, in the determination unit 135, when the user's utterance (input information) is "What is the weather tomorrow?" And the future event corresponding to the user includes a trip whose date and time is the day after the user's utterance, the input information The normal information about the response corresponding to "It's sunny" and the future information about the future event "It's a trip from tomorrow. Please tell us your impressions when you come back." Are decided as output information for the user. Further, for example, in the determination unit 135, the user's utterance (input information) is "What is your favorite food?", And the future event corresponding to the user includes a chocolate festival whose date and time is the day after the user's utterance. In the case, output to the user the normal information "(Chocolate name) XXX" about the response corresponding to the input information and the future information "There will be a chocolate festival tomorrow. Please tell us your impressions when you go." Determined as information.

例えば、図２では、決定部１３５は、取得部１３１により、２０ＸＸ年２月２７日１７時に「昨日のサッカーの試合結果を教えて。」という内容の入力情報ＩＭ１１が取得された場合、サッカーの試合結果を示す情報を種々のニュース等に関する情報を記憶する記憶部から取得して、入力情報ＩＭ１１に対応する応答を決定する。例えば、決定部１３５は、取得部１３１により外部システム５から取得されたユーザＵ１がＸ国の試合情報に関するニュースを閲覧したことを示す情報に基づいて、Ｙ国やＺ国の試合結果でなくＸ国の結果を入力情報ＩＭ１１に対応する応答として決定する。 For example, in FIG. 2, when the acquisition unit 131 acquires the input information IM11 having the content "Tell me the result of yesterday's soccer match" at 17:00 on February 27, 20XX, the determination unit 135 of the soccer Information indicating the match result is acquired from a storage unit that stores information related to various news and the like, and a response corresponding to the input information IM 11 is determined. For example, the determination unit 135 is based on the information indicating that the user U1 acquired from the external system 5 by the acquisition unit 131 has viewed the news regarding the match information of the X country, and is not the match result of the Y country or the Z country, but the X. The country result is determined as the response corresponding to the input information IM11.

また、例えば、決定部１３５は、取得部１３１により、「昨日のＸＸＸの結果は？」という内容の入力情報が取得された場合、人名であるＸＸＸの試合結果を示す情報を種々のニュース等に関する情報を記憶する記憶部から取得して、応答を決定する。例えば、昨日（例えば、２０１６年２月２５日）に試合等の結果が生じる行動を行ったＸＸＸという名前に対応する人が複数いる場合、決定部１３５は、外部システム５から取得されたユーザのコンテンツ等の閲覧に関する情報に基づいて、いずれのＸＸＸの結果を応答するかを決定する。例えば、決定部１３５は、取得部１３１により外部システム５からユーザがスケート選手のＸＸＸのニュースを閲覧したことを示す情報が取得された場合、他のＸＸＸの結果ではなくスケート選手のＸＸＸの結果を応答として決定する。 Further, for example, when the acquisition unit 131 acquires the input information of the content "What was the result of yesterday's XXX?", The determination unit 135 provides information indicating the match result of the person's name XXX regarding various news and the like. The response is determined by acquiring the information from the storage unit that stores the information. For example, if there are a plurality of people corresponding to the name XXX who performed an action such as a match yesterday (for example, February 25, 2016), the determination unit 135 is a user acquired from the external system 5. Which XXX result is to be responded to is determined based on the information regarding browsing of the content or the like. For example, when the acquisition unit 131 acquires information indicating that the user has viewed the skateboarder's XXX news from the external system 5, the determination unit 135 obtains the skateboarder's XXX result instead of the other XXX results. Determined as a response.

また、例えば、決定部１３５は、取得部１３１により、「何か面白いイベントない？」という内容の入力情報が取得された場合、ユーザが閲覧したコンテンツに関する情報に基づいて、応答を決定する。例えば、決定部１３５は、取得部１３１により外部システム５からユーザがチョコレートの祭典に関するニュースを閲覧していたことを示す情報が取得された場合、Ｘ月Ｙ日に開催されるチョコレートの祭典に関する未来イベント情報を応答として決定する。 Further, for example, when the acquisition unit 131 acquires the input information of the content "is there any interesting event?", The determination unit 135 determines the response based on the information regarding the content viewed by the user. For example, the decision unit 135 may obtain information from the external system 5 indicating that the user has been viewing news about the chocolate festival by the acquisition unit 131, and the future regarding the chocolate festival to be held on X / Y. Determine the event information as a response.

これにより、決定部１３５は、ユーザの興味・関心にあったイベント情報を応答として決定することができる。このように、決定部１３５は、未来のイベント情報に基づいて、よりユーザの興味・関心にあった適切な応答を決定することが可能となる。 As a result, the determination unit 135 can determine the event information that is of interest to the user as a response. In this way, the determination unit 135 can determine an appropriate response that is more in line with the user's interests and interests, based on future event information.

（音声合成指示部１３６）
音声合成指示部１３６は、応答発話用のテキストデータを音声合成サーバ４０に送信する。音声合成指示部１３６は、テキストデータを音声合成サーバ４０に送信することにより、音声合成サーバ４０に応答発話用のテキストデータから音声を合成する音声合成処理を行わせ、応答発話用の中間表記を生成させる。 (Speech synthesis instruction unit 136)
The voice synthesis instruction unit 136 transmits the text data for response utterance to the voice synthesis server 40. The voice synthesis instruction unit 136 causes the voice synthesis server 40 to perform a voice synthesis process for synthesizing a voice from the text data for the response utterance by transmitting the text data to the voice synthesis server 40, and performs an intermediate notation for the response utterance. Generate.

（応答生成部１３７）
応答生成部１３７は、応答発話用の中間表記と応答発話用のテキストデータとＨＴＭＬデータとに基づいて出力情報を生成する。なお、応答生成部１３７は、端末装置２０へ送信する情報が応答発話用の中間表記のみである場合、応答発話用の中間表記を出力情報としてもよい。また、応答生成サーバ１００は、端末装置２０へ送信する情報が応答発話用の中間表記のみである場合、応答生成部１３７を有しなくてもよい。 (Response generation unit 137)
The response generation unit 137 generates output information based on the intermediate notation for response utterance, the text data for response utterance, and HTML data. When the information transmitted to the terminal device 20 is only the intermediate notation for response utterance, the response generation unit 137 may use the intermediate notation for response utterance as output information. Further, the response generation server 100 does not have to have the response generation unit 137 when the information to be transmitted to the terminal device 20 is only the intermediate notation for response utterance.

（更新部１３８）
更新部１３８は、ユーザに関する行動情報に基づいてユーザが関心を示すと推定される未来のイベントに関する情報により、記憶部１２０に記憶されたユーザの嗜好に関する情報を更新する。例えば、更新部１３８は、取得部１３１により取得されたユーザの利用情報に基づいて、ユーザ情報記憶部１２１に記憶されたユーザの嗜好（興味・関心）に関する情報を更新する。例えば、更新部１３８は、分類が「スポーツ」である未来イベントＩＶ１２を未来イベント情報記憶部１２２に記憶する際に、ユーザ情報記憶部１２１にユーザＵ１の嗜好（興味・関心）に関する情報として「スポーツ」を記憶してもよい。例えば、更新部１３８は、ユーザＵ１の利用情報に基づく未来イベントＩＶ１２に関する情報により、ユーザ情報記憶部１２１に記憶されたユーザＵ１の嗜好に関する情報を更新してもよい。 (Update part 138)
The update unit 138 updates the information about the user's preference stored in the storage unit 120 with the information about the future event that the user is presumed to be interested in based on the behavior information about the user. For example, the update unit 138 updates the information regarding the user's preference (interest / interest) stored in the user information storage unit 121 based on the user's usage information acquired by the acquisition unit 131. For example, when the update unit 138 stores the future event IV12 whose classification is "sports" in the future event information storage unit 122, the update unit 138 stores the user information storage unit 121 as information regarding the preference (interest / interest) of the user U1. May be memorized. For example, the update unit 138 may update the information regarding the preference of the user U1 stored in the user information storage unit 121 by the information regarding the future event IV12 based on the usage information of the user U1.

また、更新部１３８は、取得部１３１により取得されたユーザの利用情報に基づいて、未来イベント情報記憶部１２２に記憶された未来イベントに関する情報を更新する。例えば、更新部１３８は、未来イベントが抽出された後、未来イベント情報記憶部１２２に記憶された未来イベントに関する情報を更新する。例えば、更新部１３８は、抽出部１３４により抽出された未来イベントにより、未来イベント情報記憶部１２２に記憶された未来イベントに関する情報を更新する。 In addition, the update unit 138 updates the information about the future event stored in the future event information storage unit 122 based on the user's usage information acquired by the acquisition unit 131. For example, the update unit 138 updates the information about the future event stored in the future event information storage unit 122 after the future event is extracted. For example, the update unit 138 updates the information about the future event stored in the future event information storage unit 122 by the future event extracted by the extraction unit 134.

（送信部１３９）
送信部１３９は、各種情報を外部装置へ送信する。例えば、送信部１３９は、応答発話用の中間表記と応答発話表示用のテキストデータとＨＴＭＬデータを端末装置２０へ送信する。図２では、送信部１３９は、出力情報ＯＭ１１を端末装置２０へ送信する。また、例えば、送信部１３９は、出力情報ＯＭ１１に関する応答発話用の中間表記を端末装置２０へ送信してもよい。 (Transmission unit 139)
The transmission unit 139 transmits various information to the external device. For example, the transmission unit 139 transmits the intermediate notation for the response utterance, the text data for the response utterance display, and the HTML data to the terminal device 20. In FIG. 2, the transmission unit 139 transmits the output information OM 11 to the terminal device 20. Further, for example, the transmission unit 139 may transmit an intermediate notation for response utterance regarding the output information OM 11 to the terminal device 20.

〔３．端末装置の構成〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る端末装置２０の構成について説明する。図７は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。図７に示すように、端末装置２０は、通信部２１と、マイク２２と、スピーカ２３と、表示部２４と、アプリ２５と、メモリ２６とを有する。 [3. Terminal device configuration]
Next, the configuration of the terminal device 20 according to the embodiment will be described with reference to FIG. 7. FIG. 7 is a diagram showing a configuration example of the terminal device according to the embodiment. As shown in FIG. 7, the terminal device 20 includes a communication unit 21, a microphone 22, a speaker 23, a display unit 24, an application 25, and a memory 26.

通信部２１は、所定のネットワークを介して応答生成サーバ１００や音声認識サーバ３０との間で各種データを送受信する。通信部２１は、例えば、携帯端末やスマートフォンの場合には、アンテナや通信制御を行う電子回路等である。例えば、端末装置２０がノート型ＰＣやデスクトップ型ＰＣである場合には、ＮＩＣ等に該当する。通信部２１は、例えば、端末装置２０がタブレット型ＰＣである場合には、アンテナや通信制御を行う電子回路等である。 The communication unit 21 transmits and receives various data to and from the response generation server 100 and the voice recognition server 30 via a predetermined network. The communication unit 21 is, for example, an antenna or an electronic circuit that controls communication in the case of a mobile terminal or a smartphone. For example, when the terminal device 20 is a notebook PC or a desktop PC, it corresponds to NIC or the like. The communication unit 21 is, for example, an antenna, an electronic circuit that controls communication, or the like when the terminal device 20 is a tablet PC.

マイク２２は、端末装置２０を利用するユーザが発話した音声入力を受け付ける入力デバイスである。スピーカ２３は、端末装置２０のユーザが発話した音声入力に対する応答音声を出力する出力デバイスである。また、表示部２４は、各種情報を表示する表示デバイスであり、例えばタッチパネルや液晶ディスプレイ等である。表示部２４は、例えば、応答発話表示用のテキストデータや発話意図に応じてＨＴＭＬデータ等を表示する。 The microphone 22 is an input device that receives voice input spoken by a user who uses the terminal device 20. The speaker 23 is an output device that outputs a response voice to a voice input spoken by the user of the terminal device 20. The display unit 24 is a display device that displays various types of information, such as a touch panel and a liquid crystal display. The display unit 24 displays, for example, text data for displaying a response utterance, HTML data according to the utterance intention, and the like.

アプリ２５は、ユーザが発話した音声入力を受け付けると、音声データを音声認識サーバ３０に送信し、音声認識サーバ３０から発話のテキストデータを受信する。また、アプリ２５は、発話のテキストデータや過去の発話情報を応答生成サーバ１００に送信し、応答生成サーバ１００からＨＴＭＬ等の言語で記述されたデータ、応答発話用の中間表記および応答発話表示用のテキストデータなどを受信する。また、アプリ２５は、端末装置２０を利用するユーザが発話した音声入力に対する応答音声を出力したり、ＨＴＭＬ等の言語で記述されたデータを表示したりする。アプリ２５は、ＣＰＵやＭＰＵ等により実現され、音声データ送信部２５ａ、テキストデータ受信部２５ｂ、テキストデータ送信部２５ｃ、ＨＴＭＬデータ受信部２５ｄ、表示制御部２５ｅによる処理を実現する。 When the application 25 receives the voice input spoken by the user, the application 25 transmits the voice data to the voice recognition server 30 and receives the text data of the utterance from the voice recognition server 30. Further, the application 25 transmits utterance text data and past utterance information to the response generation server 100, and the response generation server 100 transmits data described in a language such as HTML, an intermediate notation for response utterance, and a response utterance display. Receive text data etc. In addition, the application 25 outputs a response voice to a voice input spoken by a user who uses the terminal device 20, and displays data described in a language such as HTML. The application 25 is realized by a CPU, an MPU, or the like, and realizes processing by a voice data transmission unit 25a, a text data reception unit 25b, a text data transmission unit 25c, an HTML data reception unit 25d, and a display control unit 25e.

メモリ２６は、履歴記憶部２６ａおよび位置情報記憶部２６ｂを有する。メモリ２６は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子等の記憶装置である。履歴記憶部２６ａは、発話のテキストデータとともに送信される、過去の発話に関する履歴情報を記憶する。位置情報記憶部２６ｂは、例えば、発話のテキストデータとともに送信される、端末装置２０の現在位置を示す位置情報を記憶する。なお、メモリ２６は、履歴情報や位置情報のほかに、ユーザの自宅の住所などの個人情報を記憶していてもよい。これらの情報は、位置情報と同様に、発話のテキストデータとともに応答生成サーバ１００に送信してもよい。 The memory 26 has a history storage unit 26a and a position information storage unit 26b. The memory 26 is, for example, a storage device such as a semiconductor memory element such as a RAM or a flash memory. The history storage unit 26a stores the history information related to the past utterances, which is transmitted together with the text data of the utterances. The position information storage unit 26b stores, for example, the position information indicating the current position of the terminal device 20, which is transmitted together with the text data of the utterance. The memory 26 may store personal information such as the user's home address in addition to the history information and the location information. Such information may be transmitted to the response generation server 100 together with the text data of the utterance as well as the position information.

なお、端末装置２０が有する各処理部は、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。 Each processing unit of the terminal device 20 realizes or executes the functions and operations of information processing described below.

〔４．決定処理のフロー〕
次に、図８及び図９を用いて、実施形態に係る対話決定システム１による決定処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る決定処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図８は、実施形態に係る決定処理における未来イベントに関する情報の更新の一例を示すフローチャートである。また、図９は、実施形態に係る決定処理の一例を示すフローチャートである。具体的には、図９は、実施形態に係る決定処理における未来イベント決定の一例を示すフローチャートである。 [4. Decision processing flow]
Next, the procedure of the determination process by the dialogue determination system 1 according to the embodiment will be described with reference to FIGS. 8 and 9. FIG. 8 is a flowchart showing an example of the determination process according to the embodiment. Specifically, FIG. 8 is a flowchart showing an example of updating information regarding a future event in the determination process according to the embodiment. Further, FIG. 9 is a flowchart showing an example of the determination process according to the embodiment. Specifically, FIG. 9 is a flowchart showing an example of future event determination in the determination process according to the embodiment.

〔４−１．未来イベント情報の記憶〕
図８に示すように、応答生成サーバ１００は、ユーザの利用情報を取得する（ステップＳ１０１）。その後、応答生成サーバ１００は、ステップＳ１０１において取得したユーザの利用情報からイベント名を抽出する（ステップＳ１０２）。 [4-1. Memory of future event information]
As shown in FIG. 8, the response generation server 100 acquires the user's usage information (step S101). After that, the response generation server 100 extracts the event name from the user usage information acquired in step S101 (step S102).

そして、ステップＳ１０２において利用情報からイベント名を抽出できた場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、応答生成サーバ１００は、利用情報から日時を抽出する（ステップＳ１０４）。一方、ステップＳ１０２において利用情報からイベント名を抽出できなかった場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、応答生成サーバ１００は、処理を終了する。 Then, when the event name can be extracted from the usage information in step S102 (step S103: Yes), the response generation server 100 extracts the date and time from the usage information (step S104). On the other hand, if the event name cannot be extracted from the usage information in step S102 (step S103: No), the response generation server 100 ends the process.

また、ステップＳ１０４において利用情報から日時を抽出できた場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、応答生成サーバ１００は、ステップＳ１０４において利用情報から抽出された日時が未来の日時かを判定する（ステップＳ１０６）。一方、ステップＳ１０４において利用情報から日時を抽出できなかった場合（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、応答生成サーバ１００は、処理を終了する。 If the date and time can be extracted from the usage information in step S104 (step S105: Yes), the response generation server 100 determines whether the date and time extracted from the usage information in step S104 is a future date and time (step S106). On the other hand, if the date and time cannot be extracted from the usage information in step S104 (step S105: No), the response generation server 100 ends the process.

そして、ステップＳ１０４において利用情報から抽出された日時が未来の日時である場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、応答生成サーバ１００は、利用情報から話題を抽出する（ステップＳ１０７）。その後、一方、応答生成サーバ１００は、抽出した未来イベント情報を記憶する（ステップＳ１０８）。例えば、応答生成サーバ１００は、抽出したイベント名や日時や話題等を含む未来イベント情報を未来イベント情報記憶部１２２に記憶する。一方、ステップＳ１０４において利用情報から抽出された日時が未来の日時ではなかった場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、応答生成サーバ１００は、処理を終了する。 Then, when the date and time extracted from the usage information in step S104 is a future date and time (step S106: Yes), the response generation server 100 extracts a topic from the usage information (step S107). After that, on the other hand, the response generation server 100 stores the extracted future event information (step S108). For example, the response generation server 100 stores future event information including the extracted event name, date and time, topic, etc. in the future event information storage unit 122. On the other hand, if the date and time extracted from the usage information in step S104 is not a future date and time (step S106: No), the response generation server 100 ends the process.

〔４−２．未来イベント情報の決定〕
また、図９に示すように、応答生成サーバ１００は、ユーザの音声入力を取得する（ステップＳ２０１）。その後、応答生成サーバ１００は、ステップＳ２０１において入力された情報から話題を抽出する（ステップＳ２０２）。 [4-2. Determination of future event information]
Further, as shown in FIG. 9, the response generation server 100 acquires the voice input of the user (step S201). After that, the response generation server 100 extracts a topic from the information input in step S201 (step S202).

そして、応答生成サーバ１００は、ステップＳ２０２において抽出した話題に対応する未来イベント情報が存在するかを判定する（ステップＳ２０３）。 Then, the response generation server 100 determines whether or not future event information corresponding to the topic extracted in step S202 exists (step S203).

ステップＳ２０２において抽出した話題に対応する未来イベント情報が存在する場合（ステップＳ２０３：Ｙｅｓ）、応答生成サーバ１００は、未来イベント情報に含まれるイベントの日時が現在時刻から所定の期間内かを判定する（ステップＳ２０４）。 When the future event information corresponding to the topic extracted in step S202 exists (step S203: Yes), the response generation server 100 determines whether the date and time of the event included in the future event information is within a predetermined period from the current time. (Step S204).

未来イベント情報に含まれるイベントの日時が現在時刻から所定の期間内である場合（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、応答生成サーバ１００は、未来イベント情報に関する対話を行う（ステップＳ２０５）。 When the date and time of the event included in the future event information is within a predetermined period from the current time (step S204: Yes), the response generation server 100 engages in a dialogue regarding the future event information (step S205).

一方、ステップＳ２０２において抽出した話題に対応する未来イベント情報が存在しない場合（ステップＳ２０３：Ｎｏ）、応答生成サーバ１００は、通常の対話を行う（ステップＳ２０６）。また、未来イベント情報に含まれるイベントの日時が現在時刻から所定の期間内でない場合（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、応答生成サーバ１００は、通常の対話を行う（ステップＳ２０６）。 On the other hand, when the future event information corresponding to the topic extracted in step S202 does not exist (step S203: No), the response generation server 100 performs a normal dialogue (step S206). If the date and time of the event included in the future event information is not within a predetermined period from the current time (step S204: No), the response generation server 100 performs a normal dialogue (step S206).

〔５．決定処理の流れ〕
次に、図１０を用いて、対話決定システム１における決定処理の流れを示す。図１０は、実施形態に係る決定処理の一例を示すシーケンス図である。 [5. Flow of decision processing]
Next, with reference to FIG. 10, the flow of the determination process in the dialogue determination system 1 is shown. FIG. 10 is a sequence diagram showing an example of the determination process according to the embodiment.

図１０に例示するように、端末装置２０は、アプリケーションの起動指示を受け付けると、対話アプリを起動する（ステップＳ５１）。そして、端末装置２０の音声データ送信部２５ａは、ユーザの発話を検知すると、発話の音声データをｓｏｃｋｅｔ通信により音声認識サーバ３０へ送信する（ステップＳ５２）。図２の例では、端末装置２０は、「昨日のサッカーの試合結果を教えて。」というユーザＵ１の発話の音声データ（音声情報）を音声認識サーバ３０へ送信する。 As illustrated in FIG. 10, when the terminal device 20 receives the application start instruction, it starts the dialogue application (step S51). Then, when the voice data transmission unit 25a of the terminal device 20 detects the user's utterance, the voice data of the utterance is transmitted to the voice recognition server 30 by socket communication (step S52). In the example of FIG. 2, the terminal device 20 transmits the voice data (voice information) of the utterance of the user U1 "Tell me the result of the soccer match yesterday" to the voice recognition server 30.

そして、音声認識サーバ３０は、発話の音声データを受信すると、音声データをテキストデータに変換する（ステップＳ５３）。図２の例では、音声認識サーバ３０は、端末装置２０から受信した「昨日のサッカーの試合結果を教えて。」というユーザＵ１の発話の音声データをテキストデータ（例えば、入力情報ＩＭ１１）に変換する。そして、音声認識サーバ３０は、変換した発話のテキストデータを端末装置２０に送信する（ステップＳ５４）。図２の例では、音声認識サーバ３０は、変換した発話のテキストデータとして入力情報ＩＭ１１を端末装置２０に送信する。 Then, when the voice recognition server 30 receives the voice data of the utterance, the voice recognition server 30 converts the voice data into text data (step S53). In the example of FIG. 2, the voice recognition server 30 converts the voice data of the user U1's utterance "Tell me the result of yesterday's soccer match" received from the terminal device 20 into text data (for example, input information IM11). To do. Then, the voice recognition server 30 transmits the converted text data of the utterance to the terminal device 20 (step S54). In the example of FIG. 2, the voice recognition server 30 transmits the input information IM 11 to the terminal device 20 as the text data of the converted utterance.

続いて、端末装置２０は、音声認識サーバ３０から発話のテキストデータを受信すると、発話のテキストデータを応答生成サーバ１００に送信する（ステップＳ５５）。図２の例では、端末装置２０は、音声認識サーバ３０から発話のテキストデータとして入力情報ＩＭ１１を受信すると、入力情報ＩＭ１１を応答生成サーバ１００に送信する。 Subsequently, when the terminal device 20 receives the utterance text data from the voice recognition server 30, the terminal device 20 transmits the utterance text data to the response generation server 100 (step S55). In the example of FIG. 2, when the terminal device 20 receives the input information IM 11 as the text data of the utterance from the voice recognition server 30, the terminal device 20 transmits the input information IM 11 to the response generation server 100.

続いて、応答生成サーバ１００は、発話のテキストデータを取得すると、テキストデータに対応する出力を決定する決定処理を行う（ステップＳ５６）。図２の例では、応答生成サーバ１００は、発話のテキストデータとして入力情報ＩＭ１１を取得すると、入力情報ＩＭ１１に対応する通常情報ＮＭ１１や未来情報ＦＭ１１を含む出力情報ＯＭ１１を決定する。 Subsequently, when the response generation server 100 acquires the text data of the utterance, the response generation server 100 performs a determination process of determining the output corresponding to the text data (step S56). In the example of FIG. 2, when the response generation server 100 acquires the input information IM11 as the text data of the utterance, the response generation server 100 determines the output information OM11 including the normal information NM11 and the future information FM11 corresponding to the input information IM11.

また、応答生成サーバ１００は、応答発話用のテキストデータを音声合成サーバ４０に送信する（ステップＳ５７）。図２の例では、応答生成サーバ１００は、応答発話用のテキストデータとして出力情報ＯＭ１１を音声合成サーバ４０に送信する。そして、音声合成サーバ４０は、応答発話用のテキストデータから音声を合成する音声合成処理を行って、応答発話用の中間表記を生成する（ステップＳ５８）。図２の例では、応答生成サーバ１００は、出力情報ＯＭ１１から音声を合成する音声合成処理を行って、応答発話用の中間表記を生成する。そして、音声合成サーバ４０は、応答発話用の中間表記を応答生成サーバ１００に送信する（ステップＳ５９）。図２の例では、音声合成サーバ４０は、出力情報ＯＭ１１から生成した応答発話用の中間表記を応答生成サーバ１００に送信する。 Further, the response generation server 100 transmits the text data for response utterance to the voice synthesis server 40 (step S57). In the example of FIG. 2, the response generation server 100 transmits the output information OM11 as text data for response utterance to the speech synthesis server 40. Then, the voice synthesis server 40 performs a voice synthesis process for synthesizing voice from the text data for response utterance to generate an intermediate notation for response utterance (step S58). In the example of FIG. 2, the response generation server 100 performs a voice synthesis process for synthesizing voice from the output information OM11 to generate an intermediate notation for response utterance. Then, the voice synthesis server 40 transmits the intermediate notation for response utterance to the response generation server 100 (step S59). In the example of FIG. 2, the speech synthesis server 40 transmits the intermediate notation for response utterance generated from the output information OM 11 to the response generation server 100.

続いて、応答生成サーバ１００は、応答発話用の中間表記を端末装置２０に送信する（ステップＳ６０）。図２の例では、応答生成サーバ１００は、出力情報ＯＭ１１から生成された応答発話用の中間表記を端末装置２０に送信する。なお、応答生成サーバ１００は、端末装置２０が出力情報ＯＭ１１により音声の出力が可能である場合、出力情報ＯＭ１１を端末装置２０に送信してもよい。 Subsequently, the response generation server 100 transmits the intermediate notation for response utterance to the terminal device 20 (step S60). In the example of FIG. 2, the response generation server 100 transmits the intermediate notation for response utterance generated from the output information OM 11 to the terminal device 20. The response generation server 100 may transmit the output information OM 11 to the terminal device 20 when the terminal device 20 can output voice by the output information OM 11.

そして、端末装置２０は、受信した応答発話用の中間表記等を解析し、ユーザへの出力を決定する（ステップＳ６１）。続いて、端末装置２０は、応答発話用の中間表記を用いて、応答の音声を出力する（ステップＳ６２）。図２の例では、端末装置２０は、出力情報ＯＭ１１から生成された応答発話用の中間表記を用いて、通常情報ＮＭ１１や未来情報ＦＭ１１を含む応答（出力情報ＯＭ１１）の音声を出力する。なお、端末装置２０は、出力情報ＯＭ１１により音声の出力が可能である場合、出力情報ＯＭ１１を用いて、通常情報ＮＭ１１や未来情報ＦＭ１１を含む応答（出力情報ＯＭ１１）の音声を出力してもよい。 Then, the terminal device 20 analyzes the received intermediate notation for response utterance and the like, and determines the output to the user (step S61). Subsequently, the terminal device 20 outputs the response voice using the intermediate notation for response utterance (step S62). In the example of FIG. 2, the terminal device 20 outputs the voice of the response (output information OM11) including the normal information NM11 and the future information FM11 by using the intermediate notation for response utterance generated from the output information OM11. When the terminal device 20 can output the voice by the output information OM11, the terminal device 20 may output the voice of the response (output information OM11) including the normal information NM11 and the future information FM11 by using the output information OM11. ..

〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る対話決定システム１は、取得部１３１と、決定部１３５とを有する。取得部１３１は、対話システム（実施形態においては、「対話決定システム１」。以下同じ）以外のシステム（実施形態においては、「外部システム５」。以下同じ）からユーザに関する行動情報（実施形態においては、「利用情報」。以下同じ）を取得する。また、決定部１３５は、取得部１３１により取得されたユーザに関する行動情報に基づいて、対話システムにおけるユーザに対する出力を決定する。 [6. effect〕
As described above, the dialogue determination system 1 according to the embodiment has an acquisition unit 131 and a determination unit 135. The acquisition unit 131 provides behavioral information (in the embodiment) regarding the user from a system (“external system 5”; the same applies hereinafter in the embodiment) other than the dialogue system (“dialogue determination system 1” in the embodiment; the same applies hereinafter). Acquires "usage information". The same shall apply hereinafter). Further, the determination unit 135 determines the output to the user in the dialogue system based on the action information about the user acquired by the acquisition unit 131.

これにより、実施形態に係る対話決定システム１は、対話決定システム１以外の外部システム５から取得したユーザに関する行動情報に基づいて、対話システムにおけるユーザに対する出力を決定する。これにより、対話決定システム１は、ユーザの発話の意図を総合的に判断して出力を決定することができる。したがって、対話決定システム１は、対話システムにおける出力を適切に決定することができる。 As a result, the dialogue determination system 1 according to the embodiment determines the output to the user in the dialogue system based on the behavior information about the user acquired from the external system 5 other than the dialogue determination system 1. As a result, the dialogue determination system 1 can comprehensively determine the intention of the user's utterance and determine the output. Therefore, the dialogue determination system 1 can appropriately determine the output in the dialogue system.

また、実施形態に係る対話決定システム１において、決定部１３５は、ユーザに関する行動情報に基づいてユーザが関心を示すと推定される未来のイベントに関する情報を、対話システムにおける出力として決定する。 Further, in the dialogue determination system 1 according to the embodiment, the determination unit 135 determines information on a future event that the user is presumed to be interested in based on the behavior information about the user as an output in the dialogue system.

これにより、実施形態に係る対話決定システム１は、対話決定システム１以外の外部システム５から取得したユーザに関する行動情報から未来のイベントに関する情報を抽出し、抽出した未来のイベントに関する情報を対話システムにおける出力として決定する。これにより、対話決定システム１は、各ユーザが関心を示す可能性の高い未来イベントに関する情報を、ユーザに対して出力することができる。したがって、対話決定システム１は、対話システムにおける出力を適切に決定することができる。 As a result, the dialogue decision system 1 according to the embodiment extracts information about future events from the behavior information about users acquired from the external system 5 other than the dialogue decision system 1, and extracts the extracted information about future events in the dialogue system. Determined as output. As a result, the dialogue decision system 1 can output information about future events that each user is likely to be interested in to the user. Therefore, the dialogue determination system 1 can appropriately determine the output in the dialogue system.

また、実施形態に係る対話決定システム１において、決定部１３５は、未来のイベントが開始される日時がユーザに対して出力を行う日時から未来に向かって所定期間内である場合、未来のイベントに関する情報を、対話システムにおける出力として決定する。 Further, in the dialogue determination system 1 according to the embodiment, when the date and time when the future event starts is within a predetermined period from the date and time when the output is performed to the user to the future, the determination unit 135 relates to the future event. The information is determined as output in the dialogue system.

これにより、実施形態に係る対話決定システム１は、未来のイベントが開始される日時がユーザに対して出力を行う日時から未来に向かって所定期間内である場合、未来のイベントに関する情報を対話システムにおける出力として決定する。例えば、対話決定システム１は、未来のイベントが開始される日時がユーザに対して出力を行う日時に近い未来のイベントに関する情報を、対話システムにおける出力として決定する。そのため、対話決定システム１は、各ユーザが関心を示す可能性の高い未来イベントに関する情報を、ユーザに対して出力することができる。したがって、対話決定システム１は、対話システムにおける出力を適切に決定することができる。 As a result, the dialogue determination system 1 according to the embodiment provides information on future events when the date and time when the future event is started is within a predetermined period from the date and time when the future event is output to the user. Determined as the output in. For example, the dialogue determination system 1 determines information about a future event whose date and time when the future event starts is close to the date and time when the output is performed to the user as output in the dialogue system. Therefore, the dialogue determination system 1 can output information about future events that each user is likely to be interested in to the user. Therefore, the dialogue determination system 1 can appropriately determine the output in the dialogue system.

また、実施形態に係る対話決定システム１は、更新部１３８を有する。更新部１３８は、ユーザに関する行動情報に基づいて前記ユーザが関心を示すと推定される未来のイベントに関する情報により、記憶部（実施形態においては、「ユーザ情報記憶部１２１）。以下同じ」に記憶されたユーザの嗜好に関する情報を更新する。 Further, the dialogue determination system 1 according to the embodiment has an update unit 138. The update unit 138 stores information about a future event that the user is presumed to be interested in based on the behavior information about the user in a storage unit (in the embodiment, “user information storage unit 121). The same applies hereinafter”. Update information about user preferences.

これにより、実施形態に係る対話決定システム１は、対話決定システム１以外の外部システム５から取得したユーザに関する行動情報に基づいて未来イベント情報記憶部１２２に記憶された未来イベントに関する情報を更新する。これにより、対話決定システム１は、各ユーザが関心を示す可能性の高い未来イベントに関する情報を、ユーザに対応付けて記憶することができる。また、対話決定システム１は、未来イベント情報記憶部１２２に記憶された未来イベントに関する情報を用いることにより、対話システムにおける出力を適切に決定することができる。 As a result, the dialogue decision system 1 according to the embodiment updates the information about the future event stored in the future event information storage unit 122 based on the action information about the user acquired from the external system 5 other than the dialogue decision system 1. As a result, the dialogue determination system 1 can store information about future events that each user is likely to be interested in in association with the user. Further, the dialogue determination system 1 can appropriately determine the output in the dialogue system by using the information about the future event stored in the future event information storage unit 122.

また、実施形態に係る対話決定システム１において、決定部１３５は、未来のイベントに関する情報が出力されたユーザの対話システムにおける応答に関する情報に基づいて、対話システムにおけるユーザに対する出力を決定する。 Further, in the dialogue determination system 1 according to the embodiment, the determination unit 135 determines the output to the user in the dialogue system based on the information regarding the response in the dialogue system of the user to which the information regarding the future event is output.

これにより、実施形態に係る対話決定システム１は、未来のイベントに関する情報が出力されたユーザの対話システムにおける応答に関する情報に基づくことにより、対話システムにおける出力を適切に決定することができる。 As a result, the dialogue determination system 1 according to the embodiment can appropriately determine the output in the dialogue system based on the information on the response in the dialogue system of the user to which the information on the future event is output.

また、実施形態に係る対話決定システム１において、決定部１３５は、応答に関する情報を用いた学習により生成されるモデルに基づいて、対話システムにおけるユーザに対する出力を決定する。 Further, in the dialogue determination system 1 according to the embodiment, the determination unit 135 determines the output to the user in the dialogue system based on the model generated by learning using the information regarding the response.

これにより、実施形態に係る対話決定システム１は、応答に関する情報を用いた学習により生成されるモデルに基づくことにより、対話システムにおける出力を適切に決定することができる。 As a result, the dialogue determination system 1 according to the embodiment can appropriately determine the output in the dialogue system based on the model generated by learning using the information regarding the response.

また、実施形態に係る対話決定システム１において、決定部１３５は、ユーザに対する出力として、ユーザの入力に対応する文字情報に応答する文字情報である応答文字情報を決定する。 Further, in the dialogue determination system 1 according to the embodiment, the determination unit 135 determines the response character information, which is the character information corresponding to the character information corresponding to the user's input, as the output to the user.

これにより、実施形態に係る対話決定システム１は、対話システムにおける出力として、ユーザの入力に対応する文字情報に応答する文字情報である応答文字情報を適切に決定することができる。 Thereby, the dialogue determination system 1 according to the embodiment can appropriately determine the response character information which is the character information corresponding to the character information corresponding to the user's input as the output in the dialogue system.

また、実施形態に係る対話決定システム１において、決定部１３５は、対話システムにおけるユーザの入力が回答を求める情報であった場合、ユーザに対する出力として、応答文字情報に続けて出力される文字情報であって、応答文字情報に関連する未来のイベントに関する文字情報を決定する。 Further, in the dialogue determination system 1 according to the embodiment, when the input of the user in the dialogue system is the information for which an answer is requested, the determination unit 135 is the character information output following the response character information as the output to the user. It determines the textual information about future events related to the response textual information.

これにより、実施形態に係る対話決定システム１は、ユーザの入力に対して回答した後に続けて、未来のイベントに関する情報を出力することにより、ユーザに対して違和感のない流れで、未来のイベントに関する情報を出力することができる。したがって、対話決定システム１は、対話システムにおける出力を適切に決定することができる。 As a result, the dialogue determination system 1 according to the embodiment outputs information about the future event after answering the input of the user, so that the user does not feel uncomfortable about the future event. Information can be output. Therefore, the dialogue determination system 1 can appropriately determine the output in the dialogue system.

また、実施形態に係る端末装置２０は、取得部と、決定部とを有する。取得部は、対話システム以外のシステムからユーザに関する行動情報を取得する。また、決定部は、取得部により取得されたユーザに関する行動情報に基づいて、対話システムにおけるユーザに対する出力を決定する。 Further, the terminal device 20 according to the embodiment has an acquisition unit and a determination unit. The acquisition unit acquires behavioral information about the user from a system other than the dialogue system. In addition, the determination unit determines the output to the user in the dialogue system based on the behavior information about the user acquired by the acquisition unit.

これにより、実施形態に係る端末装置２０は、対話決定システム１以外の外部システム５から取得したユーザに関する行動情報に基づいて、対話システムにおけるユーザに対する出力を決定する。これにより、端末装置２０は、ユーザの発話の意図を総合的に判断して出力を決定することができる。したがって、端末装置２０は、対話システムにおける出力を適切に決定することができる。 As a result, the terminal device 20 according to the embodiment determines the output to the user in the dialogue system based on the behavior information about the user acquired from the external system 5 other than the dialogue determination system 1. As a result, the terminal device 20 can comprehensively judge the intention of the user's utterance and determine the output. Therefore, the terminal device 20 can appropriately determine the output in the dialogue system.

〔７．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る応答生成サーバ１００及び端末装置２０は、例えば図１１に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１１は、応答生成サーバ及び端末装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。 [7. Hardware configuration]
The response generation server 100 and the terminal device 20 according to the above-described embodiment are realized by, for example, a computer 1000 having a configuration as shown in FIG. FIG. 11 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that realizes the functions of the response generation server and the terminal device. The computer 1000 has a CPU 1100, a RAM 1200, a ROM 1300, an HDD 1400, a communication interface (I / F) 1500, an input / output interface (I / F) 1600, and a media interface (I / F) 1700.

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。 The CPU 1100 operates based on a program stored in the ROM 1300 or the HDD 1400, and controls each part. The ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 is started, a program depending on the hardware of the computer 1000, and the like.

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。 The HDD 1400 stores a program executed by the CPU 1100, data used by such a program, and the like. The communication interface 1500 receives data from another device via the network N and sends it to the CPU 1100, and transmits the data generated by the CPU 1100 to the other device via the network N.

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。 The CPU 1100 controls an output device such as a display or a printer, and an input device such as a keyboard or a mouse via the input / output interface 1600. The CPU 1100 acquires data from the input device via the input / output interface 1600. Further, the CPU 1100 outputs the generated data to the output device via the input / output interface 1600.

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。 The media interface 1700 reads a program or data stored in the recording medium 1800 and provides the program or data to the CPU 1100 via the RAM 1200. The CPU 1100 loads the program from the recording medium 1800 onto the RAM 1200 via the media interface 1700, and executes the loaded program. The recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or PD (Phase change rewritable Disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. And so on.

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る応答生成サーバ１００や端末装置２０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０やアプリ２５の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。 For example, when the computer 1000 functions as the response generation server 100 or the terminal device 20 according to the embodiment, the CPU 1100 of the computer 1000 executes the program loaded on the RAM 1200 to perform the functions of the control unit 130 and the application 25. Realize. The CPU 1100 of the computer 1000 reads and executes these programs from the recording medium 1800, but as another example, these programs may be acquired from another device via the network N.

以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 Although some of the embodiments and modifications of the present application have been described in detail with reference to the drawings, these are examples and vary based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure line of the invention. It is possible to carry out the present invention in another form in which the above is modified or improved.

〔８．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。 [8. Others]
Further, among the processes described in the above-described embodiments and modifications, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being manually performed. It is also possible to automatically perform all or part of the processed processing by a known method. In addition, the processing procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each figure is not limited to the illustrated information.

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Further, each component of each of the illustrated devices is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of the device is functionally or physically distributed / physically in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Further, the above-described embodiments and modifications can be appropriately combined as long as the processing contents do not contradict each other.

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、受付部は、受付手段や受付回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the reception unit can be read as a reception means or a reception circuit.

１ 対話決定システム（対話システム）
１００ 応答生成サーバ
１２１ ユーザ情報記憶部
１２２ 未来イベント情報記憶部
１２３ 話題情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 要求生成部
１３３ 変換部
１３４ 抽出部
１３５ 決定部
１３６ 音声合成指示部
１３７ 応答生成部
１３８ 更新部
１３９ 送信部
２０ 端末装置
３０ 音声認識サーバ
４０ 音声合成サーバ
Ｎ ネットワーク 1 Dialogue decision system (dialogue system)
100 Response generation server 121 User information storage unit 122 Future event information storage unit 123 Topic information storage unit 130 Control unit 131 Acquisition unit 132 Request generation unit 133 Conversion unit 134 Extraction unit 135 Decision unit 136 Speech synthesis instruction unit 137 Response generation unit 138 Update Part 139 Transmitter 20 Terminal device 30 Voice recognition server 40 Speech synthesis server N network

Claims (9)

対話システム以外のシステムからユーザに関する行動情報と、前記ユーザにより入力される所定の情報を要求する入力情報とを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記ユーザに関する行動情報と、前記入力情報とに基づいて、前記入力情報に対応する応答に関する通常情報と、前記通常情報とは異なる内容の情報であって、前記ユーザに所定の行動を促す情報とを、前記対話システムにおける前記ユーザに対する出力として決定する決定部と、
を備え、
前記決定部は、
未来のイベントに関する情報が出力されたユーザの前記対話システムにおける応答に関する情報を用いた学習により生成されるモデルに基づいて、前記対話システムにおける前記ユーザに対する出力を決定することを特徴とする対話決定システム。 An acquisition unit that acquires behavioral information about a user from a system other than the dialogue system and input information that requests predetermined information input by the user.
Based on the action information about the user acquired by the acquisition unit and the input information, the normal information about the response corresponding to the input information and the information having different contents from the normal information are given to the user. A decision unit that determines information prompting a predetermined action as an output to the user in the dialogue system, and
With
The decision unit
A dialogue determination system, characterized in that the output to the user in the dialogue system is determined based on a model generated by learning using information about the response of the user in the dialogue system to which information about a future event is output. .. 前記決定部は、
前記ユーザに関する行動情報に基づいて前記ユーザが関心を示すと推定される未来のイベントに関する情報を、前記対話システムにおける出力として決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の対話決定システム。 The decision unit
Dialogue The system of claim 1, wherein the user based on behavior information for the user is information about future events that are estimated to indicate interest is determined as an output in the interactive system. 前記決定部は、
前記未来のイベントが開始される日時が前記ユーザに対して出力を行う日時から未来に向かって所定期間内である場合、前記未来のイベントに関する情報を、前記対話システムにおける出力として決定する
ことを特徴とする請求項２に記載の対話決定システム。 The decision unit
When the date and time when the future event is started is within a predetermined period from the date and time when the output is performed to the user toward the future, the information about the future event is determined as the output in the dialogue system. The dialogue determination system according to claim 2. 前記ユーザに関する行動情報に基づいて前記ユーザが関心を示すと推定される未来のイベントに関する情報により、記憶部に記憶された前記ユーザの嗜好に関する情報を更新する更新部、
ことを特徴とする請求項２または請求項３に記載の対話決定システム。 An update unit that updates information about the user's preferences stored in the storage unit with information about future events that the user is presumed to be interested in based on behavioral information about the user.
2. The dialogue determination system according to claim 2 or 3. 前記決定部は、
前記ユーザに対する出力として、前記ユーザの入力に対応する文字情報に応答する文字情報である応答文字情報を決定する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の対話決定システム。 The decision unit
The dialogue determination system according to any one of claims 1 to 4 , wherein the response character information, which is the character information corresponding to the character information corresponding to the input of the user, is determined as the output to the user. 前記決定部は、
前記対話システムにおける前記ユーザの入力が回答を求める情報であった場合、前記ユーザに対する出力として、前記応答文字情報に続けて出力される文字情報であって、前記応答文字情報に関連する未来のイベントに関する文字情報を決定する
ことを特徴とする請求項５に記載の対話決定システム。 The decision unit
When the input of the user in the dialogue system is the information for which the answer is requested, the character information output following the response character information as the output to the user, and the future event related to the response character information. The dialogue determination system according to claim 5 , wherein the textual information relating to the information is determined. コンピュータが実行する対話決定方法であって、
対話システム以外のシステムからユーザに関する行動情報と、前記ユーザにより入力される所定の情報を要求する入力情報とを取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記ユーザに関する行動情報と、前記入力情報とに基づいて、前記入力情報に対応する応答に関する通常情報と、前記通常情報とは異なる内容の情報であって、前記ユーザに所定の行動を促す情報とを、前記対話システムにおける前記ユーザに対する出力として決定する決定工程と、
を含み、
前記決定工程は、
未来のイベントに関する情報が出力されたユーザの前記対話システムにおける応答に関する情報を用いた学習により生成されるモデルに基づいて、前記対話システムにおける前記ユーザに対する出力を決定することを特徴とする対話決定方法。 A method of determining dialogue performed by a computer
An acquisition process for acquiring behavioral information about a user from a system other than the dialogue system and input information for requesting predetermined information input by the user.
Based on the action information about the user acquired by the acquisition step and the input information, the normal information about the response corresponding to the input information and the information having different contents from the normal information are given to the user. A determination step of determining information prompting a predetermined action as an output to the user in the dialogue system, and
Including
The determination step is
A dialogue determination method comprising determining an output to the user in the dialogue system based on a model generated by learning using information on the response of the user in the dialogue system to which information about a future event is output. .. 対話システム以外のシステムからユーザに関する行動情報と、前記ユーザにより入力される所定の情報を要求する入力情報とを取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記ユーザに関する行動情報と、前記入力情報とに基づいて、前記入力情報に対応する応答に関する通常情報と、前記通常情報とは異なる内容の情報であって、前記ユーザに所定の行動を促す情報とを、前記対話システムにおける前記ユーザに対する出力として決定する決定手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記決定手順は、
未来のイベントに関する情報が出力されたユーザの前記対話システムにおける応答に関する情報を用いた学習により生成されるモデルに基づいて、前記対話システムにおける前記ユーザに対する出力を決定することを特徴とする対話決定プログラム。 An acquisition procedure for acquiring behavioral information about a user from a system other than the dialogue system and input information for requesting predetermined information input by the user.
Based on the action information about the user acquired by the acquisition procedure and the input information, the normal information about the response corresponding to the input information and the information having different contents from the normal information are given to the user. A decision procedure for determining information prompting a predetermined action as an output to the user in the dialogue system, and
Let the computer run
The determination procedure is
A dialogue decision program comprising determining the output to the user in the dialogue system based on a model generated by learning using the information about the response of the user in the dialogue system to which the information about the future event is output. .. 対話システム以外のシステムからユーザに関する行動情報と、前記ユーザにより入力される所定の情報を要求する入力情報とを取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記ユーザに関する行動情報と、前記入力情報とに基づいて、前記入力情報に対応する応答に関する通常情報と、前記通常情報とは異なる内容の情報であって、前記ユーザに所定の行動を促す情報とを、前記対話システムにおける前記ユーザに対する出力として決定する決定部と、
を備え、
前記決定部は、
未来のイベントに関する情報が出力されたユーザの前記対話システムにおける応答に関する情報を用いた学習により生成されるモデルに基づいて、前記対話システムにおける前記ユーザに対する出力を決定することを特徴とする端末装置。 An acquisition unit that acquires behavioral information about a user from a system other than the dialogue system and input information that requests predetermined information input by the user.
Based on the action information about the user acquired by the acquisition unit and the input information, the normal information about the response corresponding to the input information and the information having different contents from the normal information are given to the user. A decision unit that determines information prompting a predetermined action as an output to the user in the dialogue system, and
With
The decision unit
A terminal device characterized in that an output to the user in the dialogue system is determined based on a model generated by learning using information on the response of the user in the dialogue system to which information about a future event is output.
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