JP7079530B2 - 知識ベースに基づき、ロボットのユーモラスな性格情報を生成する方法及びシステム - Google Patents

Description

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本出願は、２０１８年０７月２７日にて、中国特許庁に提出され、出願番号が２０１８１０８４３７６２.６であり、発明の名称が「知識ベースに基づき、ロボットのユーモラスな性格情報を生成する方法及びシステム」である中国特許出願の優先権を主張して、その全ての内容は、本出願に援用される。

本発明は、人工知能技術分野に関わり、特に、知識ベースに基づき、ロボットのユーモラスな性格情報を生成する方法及びシステムに関わる。

ユーモアは人に面白さ、愉快及び可笑しさを感じさせ、認知、心理、生理及び社会活動が入り交じる。ユーモアには主に、優越感、発散、不適合及び軽微な違反などのいくつかの理論がある。優越感の理論は、ユーモアが、他人の不正常、不幸または欠陥などのマイナスの特点から、自分が優越感を有することと認める。発散の理論は、ユーモアが原の心理的なストレスが急に消えることに由来すると認める。不適合の理論は、ユーモアが矛盾、不正常、不適合または不適合の消去に由来すると認める。軽微な違反の理論は、ユーモアがある常識に少し違反したが、悪い結果をもたらさないことに由来すると認める。優越感の理論はユーモアの心理結果を発見し、発散の理論はユーモアの心理動機を重視し、不適合の理論は不適合を発見するとともに、除去を図る。

ロボットのユーモラスな性格を生成する従来技術のうちの１つの主な形態は、人類のユーモア知識ベースから、既有のユーモア材料を検索及びマッチングし、例えば、マイクロソフトのチャットボットであるりんながある。他の主な態様は、ユーモアが優越感、ストレス発散、軽微な違反、不適合または不適合の解決などに由来すると認め、主にいくつかの特定言語のワードゲームを生成し、ユーモア効果が弱い。

従って、如何にロボットのユーモラスな性格情報をより効果的に生成することは、解決しようとする問題である。

これに鑑みると、本発明は、人類のユーモアの本質及びロボットの特点に基づき、従来技術に対して、ロボットのユーモラスな性格情報をより効果的に生成できる、知識ベースに基づき、ロボットのユーモラスな性格情報を生成する方法及システムを提供する。

本発明は知識ベースに基づき、ロボットのユーモラスな性格情報を生成する方法を提供し、前記方法は、
グループを区画するステップと、
各類グループの予知を情報分類基準とするグループ知識ベースを構築するステップと、
視聴者が所属するグループの種別を判定するステップと、
前記グループ知識ベースから、視聴者の予知を情報分類基準とする視聴者知識ベースを構築するステップと、
１つの情報を生成するか、または該情報から他の情報に発展するステップと、
コンテキスト知識ベースを構築するステップと、
生成された前記情報を視聴者知識ベースにおける情報と矛盾させ、生成された前記情報の意味、または前記発展方式を変更させるように、コンテキスト知識ベースのうちの１つの情報を変更すると仮定するステップと、
前記コンテキスト知識ベースのうちの変更された情報に基づき、生成された前記情報または前記発展を変更するステップと、
変更された生成された前記情報、仮定された情報または変更された発展を表示するステップとを含む。

本発明は知識ベースに基づき、ロボットのユーモラスな性格情報を生成するシステムを提供し、
グループを区画するための区画モジュールと、
各類グループの予知を情報分類基準とするグループ知識ベースを構築するための第１構築モジュールと、
視聴者が所属するグループの種別を判定するための判定モジュールと、
前記グループ知識ベースから、視聴者の予知を情報分類基準とする視聴者知識ベースを構築するための第２構築モジュールと、
１つの情報を生成するか、または該情報から他の情報に発展するための生成モジュールと、
コンテキスト知識ベースを構築するための第３構築モジュールと、
生成された前記情報を視聴者知識ベースにおける情報と矛盾させ、生成された前記情報の意味、または前記発展方式を変更させるように、コンテキスト知識ベースのうちの１つの情報を変更すると仮定し、前記コンテキスト知識ベースのうちの変更された情報に基づき、生成された前記情報または前記発展を変更し、変更された生成された前記情報、仮定された情報または変更された発展を表示するための処理モジュールと、を備える。

前記技術案から分かるように、本発明は知識ベースに基づき、ロボットのユーモラスな性格情報を生成する方法及びシステムを提供する。方法は、まず、グループを区画し、そしてグループ知識ベースを構築し、視聴者が所属するグループの種別を判定し、視聴者知識ベースを構築し、１つの情報または発展を生成し、コンテキスト知識ベースを構築し、コンテキストを変更すると仮定し、生成された情報または発展を変更し、最後は、変更された生成した情報、仮定された情報または変更された発展を表示する。従来技術に対して、本発明はロボットのユーモラスな性格情報をより効果的に生成でき、合理の否定に対する否定であり、表示された情報と視聴者知識ベースの情報との矛盾性により合理性を判定し、視聴者は無理解及び緊張から、共通の背景知識を介して、息を合わせて秘密を理解し及び共有することで、知力の誇り、一体感、ラポール、気楽、愉快及び可笑しさを体験し、ロボットのユーモアを体験する。

本発明の実施例または従来技術の技術案をより明らかに説明するために、以下は実施例または従来技術の記載にとって必要な図面を簡単に紹介し、明らかに、以下の記載における図面は本発明のいくつかの実施例のみであり、当業者にとって、進歩性に値する労働をしない前提で、こられの図面に基づき、他の図面を取得できる。
本発明が開示する、知識ベースに基づき、ロボットのユーモラスな性格情報を生成する方法の実施例１の方法のフロ一チヤ一卜である。 本発明が開示する、知識ベースに基づき、ロボットのユーモラスな性格情報を生成するシステムの実施例１の構成模式図である。

以下、本発明の実施例における図面を結合して、本発明の実施例における技術案を明らか、完全に記載し、明らかに、記載される実施例は全ての実施例ではなく、本発明の一部の実施例のみである。本発明の実施例に基づき、当業者は進歩性に値する労働をしない前提で取得した他の実施例は、いずれも本発明の保護範囲に該当する。

図１に示すように、本発明が開示する、知識ベースに基づき、ロボットのユーモラスな性格情報を生成する方法の実施例１のフロ一チヤ一卜であり、前記方法は以下のステップを有し、
Ｓ１０１、グループを区画する。
知識ベースに基づきロボットのユーモラスな性格情報を生成しようとする場合、まず、それぞれ年齢、性別、教育、専門、職業、階級、言語、民族、人種、趣味、好み、信仰、宗教、地域、国家または文化などのグループ特点を基準としてグループを区画する。グループを区画することで、視聴者にねらいを具備させる。

具体的に、グループは国籍に基づき、「中国人」、「アメリカ人」及び「日本人」などに分けられる。

具体的に、グループは職業に基づき、「医者」、「教師」、「農民」などに分けられる。

Ｓ１０２、各類グループの予知を情報分類基準とするグループ知識ベースを構築する。
そして、コンテンツに含まれるいくつかのキーワードを基準とし、グループ知識ベースを組織構築するのではなく、各類グループの予知を情報分類基準とするグループ知識ベースを構築する。あるグループが分かる可能性が高い情報を予知情報とする。グループの予知情報はグループ知識ユニットを構成し、グループ知識ユニットはグループ知識ベースを構成する。グループ知識ベースについて、最も簡単なのは、ただ１つのグループ知識ユニットからなり、複雑なのは、複数のグループ知識ユニットからなる。１つのみのグループ知識ユニットからなるグループ知識ベースは、１つのグループのみに向けて、複数のグループ知識ユニットからなるグループ知識ベースは、複数のグループに向ける。グループ知識ベースは視聴者知識ベースに情報の由来を提供する。

例えば、１つのみの「中国人」グループ知識ユニットからなるグループ知識ベースは、中国人のみにロボットのユーモアを感じさせる。「中国人」グループの予知を基準とし、「北京は城市です」、「北京は中国の北方にあります」、「中国は長い歴史を有します」、「ベトナムは中国の南にあります」及び「長江は黄河よりも長い」などのような「中国人」グループが分かる可能性が高い情報を組み合わせ、「中国人」グループ知識ユニットを構築し、さらにグループ知識ベースを構築する。

具体的に、グループ知識ベースには「中国人」グループ知識ユニットもあれば、「アメリカ人」グループ知識ユニット、「ドイツ人」グループ知識ユニットもあり、「労働者」グループ知識ユニットもあれば、「農民」グループ知識ユニット、「弁護士」グループ知識ユニット、さらに「医者」グループ知識ユニットなどもある。

具体的に、「中学生」グループの予知を基準として、「中学生」グループが分かる可能性が高い情報である「加減乗除演算規則」などの情報を組み合わせ、「中学生」グループ知識ユニットを構築する。

具体的に、「中国人の中学生」の予知を基準とし、「中国人の中学生」グループが分かる可能性が高い情報を組み合わせ、「中国人の中学生」グループ知識ユニットを構築する。「中国人の中学生」が分かる可能性が高い情報には、「中国人」グループの全体が分かる可能性が高い情報及び「中学生」グループ全体が分かる可能性が高い情報もあれば、「中国人」グループの「中学生」部分、即ち「中学生」グループの「中国人」部分のみが分かる可能性が高い情報、例えば、中国高校入試に関する情報もある。

具体的に、「中国人の男子中学生」の予知を基準として「中国人の男子中学生」グループの予知の情報を組み合わせ、「中国男子中学生」グループ知識ユニットを形成する。

Ｓ１０３、視聴者が所属するグループの種別を判定する。
それぞれ所属する年齢、性別、教育、国家または専門などの視聴者の特点を基準として視聴者が所属するグループの種別をそれぞれ判定する。

例えば、ある視聴者が「中国人」グループに属すると判定する。

例えば、ある視聴者が「男性」、「中国人」、「中学生」グループに属すると判定する。

Ｓ１０４、グループ知識ベースから、視聴者の予知を情報分類基準とする視聴者知識ベースを構築する。
グループ知識ベースから、視聴者の予知を情報分類基準とする視聴者知識ベースを構築する。視聴者が分かる可能性が高い情報を予知情報とする。

具体的に、視聴者が所属するグループは、グループ知識ベースにおいて、既有のグループ知識ユニットを有する場合、視聴者知識ベースの情報は、直接的に視聴者が所属するグループのグループ知識ユニットを利用する。例えば、グループ知識ベースには「中国人の中学生」グループ知識ユニットがある場合、「中国人の中学生」という視聴者知識ベースは直接的に「中国人の中学生」グループ知識ユニットを利用する。

具体的に、視聴者が所属するグループは、グループ知識ベースにおいて、既有のグループ知識ユニットを有していない場合、複数のグループの特点を共通部分とする視聴者の視聴者知識ベースは、これらの特点を有するグループ知識ユニットの和集合を利用する。例えば、「中国人のサッカーファン」は、「中国人」という特点と「サッカーファン」という特点を共通部分とする視聴者である。グループ知識ベースには「中国人のサッカーファン」グループ知識ユニットがなく、「中国人」グループ知識ユニットと「サッカーファン」グループ知識ユニットがある場合、「中国人のサッカーファン」という視聴者知識ベースは、「中国人」グループ知識ユニットと「サッカーファン」グループ知識ユニットとの和集合を利用する。視聴者の特点は多いほど、視聴者知識ベースにおける情報は多くなる。視聴者の特点がなければ、視聴者知識ベースの情報は、全人類が分かるコンテンツのみを有する。

具体的に、視聴者が所属するグループは、グループ知識ベースにおいて、既有のグループ知識ユニットを有していない場合、複数のグループの特点を和集合とする視聴者の視聴者知識ベースは、これらの特点を有するグループ知識ユニットの共通部分を利用する。例えば、「中国人もいれば、サッカーファンもいる」という視聴者は、「中国人」という特点と「サッカーファン」という特点を和集合とする。グループ知識ベースには「中国人もいれば、サッカーファンもいる」グループ知識ユニットがなく、「中国人」グループ知識ユニットと「サッカーファン」グループ知識ユニットがある場合、「中国人もいれば、サッカーファンもいる」という視聴者知識ベースは、「中国人」グループ知識ユニットと「サッカーファン」グループ知識ユニットとの共通部分を利用する。

視聴者知識ベースは視聴者とロボットとの情報交流に、共通のコンテキストを具備させる。

Ｓ１０５、１つの情報を生成し、または該情報から他の情報に発展する。
１つの情報（情報Ａとする）を生成し、または該情報から他の情報（情報Ｂとする）に発展する。情報の形式は、単語、フレーズ、文などの言語或または文字であってもよいし、単語、フレーズ、文などの言語または文字のような形式で表現される口調、表情、動作、行為、イベントなどであってもよい。

特定の言語において、同一の単語、フレーズまたは文の形式は、異なるコンテキストで、異なる意味を示すことができる。同一の単語、フレーズ、文、口調、表情、動作、行為、イベントなどは、異なるコンテキストで、異なる意味を示すことができる。

具体的に、１つの単語で、情報を表現できる。例えば、香港の有名な芸能人を張國榮、國榮、レスリー、榮坊ちゃん、お兄さん、張の叔父さんまたは張の猿と呼ぶことは、異なる意味を表現する。

例えば、「彼は突然立ち上がる」という文の形式は、足が迅速に曲げから伸ばしへの動作の浅い意味を示すだけではなく、該動作が異なるコンテキストで、怒り、喜び、興奮、衝動、従順、反対、屈服、同意、支持、抗議、離れ、指示を受け入れまたは行動を起こすなどのような深い意味も示す。

例えば、「今日の天気はいいです」ということは、天気予報のコンテキストで、天気の物理状態を表現し、ソーシャルコンテキストで、主に友好及び善意を表現する。

情報Ａから情報Ｂに発展した場合、情報Ａは生成された情報であってもよいし、受信された情報であってもよい。

例えば、「ちょっど腹が減るから、飯に行きたい。」ということは、前文から後文に発展する。両文はともに新たに生成された情報である。

例えば、会話の「あなたの家はよく雨漏りがしますか」「いいえ、雨の日だけで、雨漏りがします。」も前文情報から後文に発展する。前文は他人の既有の情報であってもよい。

Ｓ１０６、コンテキスト知識ベースを構築する。
情報Ａまたは情報Ｂの文を構成する単語をキーワーとして、視聴者知識ベースから検索された情報及び視聴者が受信したばかり情報をコンテキスト知識ベースのコンテンツとする。検索された、包含するキーワードが、コンテンツ、時間または空間で、表示対象となる情報と密接な関係をもつ情報、または、視聴者が最も近い時間で取得した情報を前に配列し、コンテキスト知識ベースを構築する。コンテキスト知識ベースは、表示される情報形式に正確な意味を具備させる。

例えば、「李明が草原で馬に乗ります」というコンテキスト知識ベースを構築しようとする場合、「李明」、「草原」、「乗る」及び「馬」をキーワードとし、視聴者知識ベースから検索し、前後順序に従って、検索された馬に関する情報、大型哺乳類に関する情報、哺乳類に関する情報、動物に関する情報、及び和生物に関する情報を配列し、前後順序に従って、検索された視聴者がある地点の馬に関する情報、他の地点の馬に関する情報、他の城市の馬に関する情報、他の地域の馬に関する情報及び他の国家の馬に関する情報を配列し、前後順序に従って、検索された最近の数分内の馬に関する情報、最近の数時間内の馬に関する情報、最近の数日内の馬に関する情報、最近の数月内の馬に関する情報、最近の数年内の馬に関する情報及び最近の数十年内の馬に関する情報を配列し、前後順序に従って、検索された視聴者が最近の１分内で取得した馬の情報、視聴者が最近の数分内で取得した馬の情報、視聴者が最近の数十分内で取得した馬の情報、視聴者が最近の数時間内で取得した馬の情報、視聴者が最近の数日内で取得した馬の情報、及び視聴者が最近の数月内で取得した馬の情報を配列し、前後順序に従って、検索された視聴者が最近の１分内で取得した情報、視聴者が最近の数分内で取得した情報、視聴者が最近の数十分内で取得した情報、視聴者が最近の数時間内で取得した情報を配列する。

Ｓ１０７、前記生成された情報を視聴者知識ベースにおける情報と矛盾させ、前記生成された情報の意味、または前記発展方式を変更させるように、コンテキスト知識ベースのうちの１つの情報を変更すると仮定する。
前記生成された情報Ａを視聴者知識ベースにおける情報と矛盾させ、前記生成された情報Ａの意味を変更させ、または前記情報Ａから情報Ｂに発展する方式を変更させるように、コンテキスト知識ベースにおける１つの情報（情報Ｍとする）を他の情報（情報Ｎとする）に変更させると仮定する。例えば、情報Ｍである「彼は今晩、家にいます。」を情報Ｎである「彼は今晩、家にいません。」に変更させると仮定し、コンテキスト知識ベースにおける１つの情報を変更すると仮定することで、デフォルトのコンテキストを仮定のコンテキストに変更させる。

情報Ｍと情報Ｎとは互いに相容れない。

情報Ｍはコンテキスト知識ベースにおける全ての情報と矛盾していない。情報Ｎは、コンテキスト知識ベースにおける、情報Ｍ及び情報Ｍによる情報以外の全ての情報と矛盾していない。

情報Ｍは視聴者知識ベースにおける全ての情報と矛盾しない可能性がある。情報Ｎは視聴者知識ベースにおける全ての情報と矛盾しない可能性があり、前者の可能性は一般的に、後者の可能性より大きい。例えば、一般的に、デフォルトのコンテキスト知識ベースにおいて、将軍は男性である。実際に、視聴者知識ベースにおいて、将軍は男性である可能性もあり、女性である可能性もあるが、両者は視聴者知識ベースにおける情報と矛盾しないかもしれないが、前者の可能性は一般的に、後者より大きい。

ユーモアが早めに感知されてほしい場合、情報Ｍのコンテキスト知識ベースにおける順位を前に近接させ、ユーモアが遅く感知されてほしい場合、情報Ｍのコンテキスト知識ベースにおける順位を後ろに近接させる。

皮肉の効果がほしい場合、情報Ｎを視聴者知識ベースにおける情報と矛盾させ、真実、合理、賛美または友好などのポジティブな情報を表示し、冗談の効果がほしい場合、情報Ｎを視聴者知識ベースにおける情報と矛盾させ、虚偽、違法、侮辱、攻撃などのネガティブな情報を表示する。例えば、李明は２台の自転車があれば、友達に１台を分け、李明は２台の自動車があれば、友達に１台を分け、李明は２台のヨットがあれば、友達に１台を分ける。李明は２台の宇宙船があれば、友達に１台を分ける。仮定情報が客観現実と矛盾する可能性が大きいほど、合理性がますます小さくなる。李明に対する、賛美から皮肉への変更はますます明らかになる。

滑稽な効果がほしい場合、情報Ｎを視聴者知識ベースにおける情報と矛盾させず、生成された情報の意味を現実に変更して、視聴者の前に表示する。仮定情報が実の存在になる場合、意味は現実に変わり、直接的に視聴者の前に表示され、視聴者は考慮する必要がなく、デフォルトのコンテキストにおける不合理の情報の、仮定のコンテキストにおける合理を理解でき、分かりやすく、滑稽に見える。例えば、情報である「虎と羊は平和で一緒にいます」ということは、デフォルトのコンテキストで不合理であるが、仮定のコンテキストで合理であるかどうかについて、視聴者が考慮しなければならない。情報である「虎は満腹のときに獲物に嫌がらせをしません」ということは実に存在すると仮定すれば、虎を満腹にして、「虎と羊は平和で一緒にいます」ことを、直接的に視聴者の前に表現することは、滑稽に見える。

詭弁の効果がほしい場合、情報Ｎが存在する際に表示された情報が視聴者知識ベースにおける情報と矛盾しないことを、情報Ｍが存在する際に表示された情報が視聴者知識ベースにおける情報と矛盾しないことにして、即ち、仮定条件での合理を、デフォルト条件での合理とし、つまり、仮定のコンテキストにおける合理をデフォルトのコンテキストにおける合理とする。

ユーモアの効果を強化したい場合、情報Ｎの意味、または情報Ｎが存在する際に表示された情報の意味を視聴者が受け入れたくない社会規則、または認めたくない実際などに違反させる。視聴者は仮想の満足を得るとともに、懲罰を受けがたいため、強い知力の誇りが生じる。例えば、他の種別の視聴者に対する攻撃の冗談がある。

コンテキスト知識ベースにおける情報Ｍを情報Ｎに変更させると仮定し、仮定のコンテキストにおいて、情報Ａを視聴者知識ベースにおける情報と矛盾させる。

例えば、情報Ａの「ある人は、自分が将軍の息子だと言って、将軍も、彼がこの人の父親であることを認めました」を生成する。コンテキスト知識ベースにおける１つの情報Ｍの「将軍は男性です」を、情報Ｎの「将軍は女性です」に変更すると仮定し、情報Ａは仮定のコンテキストにおいて、視聴者知識ベースにおける情報と矛盾する。

コンテキスト知識ベースにおける情報Ｍを情報Ｎに変更させると仮定し、仮定のコンテキストにおいて、情報Ａの意味を変更させる。

例えば、情報Ａの「上司が今朝私に言ったことを取り戻さなければ、この会社を辞めます」を生成し、コンテキスト知識ベースにおける１つの情報Ｍの「上司と私との地位は平等です」を、情報Ｎの「私は上司に解雇されていました」に変更すると仮定すれば、情報Ａの意味は、「私は上司に謝罪を強くお願いします」から、「私はやむを得ず、服従しかいません」に変更する。

コンテキスト知識ベースにおける情報Ｍを情報Ｎに変更させると仮定し、仮定のコンテキストにおいて、情報Ａの発展方式を変更させる。

例えば、情報Ａの「今年の降水と気温とは適切です」から、情報Ｂの「今年の作物は豊作かもしれません」に発展する。コンテキスト情報には、１つの情報Ｍの「降水と気温とが適切であることは、作物が豊作になる必要条件です」がある。発展は前提があれば、結論があるかもしれないという方式である。情報Ｍを、情報Ｎの「降水と気温とが適切であることは、作物が豊作になる十分条件です」に変更させると仮定すれば、発展は前提があれば、必ず結論があるという方式である。仮定のコンテキストにおいて、情報Ａから、情報Ｄの「今年の作物は間違いなく豊作になります」に発展する。

例えば、１つのコンテキスト情報の「子供は、私がリンゴを食べたいと言いました」を生成する。情報Ａの「今は、大人ではなく、子供の就寝時間です」を生成し、情報Ｂの「母親：リンゴは寝っています」に発展する。コンテキストにおける１つの情報Ｍは「リンゴと子供との共通点は决定作用を果たす」であるから、類推して、情報Ｂに発展する。情報Ｍを情報Ｎの「大きいリンゴと大人との共通点は、決定作用を果たす」に変更すると仮定すれば、発展は異なる方式を利用する。大きいリンゴは大人と類推するように発展する。情報Ａから情報Ｄの「子供：小さい方は眠っているかもしれませんが、大きい方は必ずまだ眠っていません」に発展する。

情報Ａと情報Ｂとは簡単な判定であってもよいし、繁雑な判定であってもよい。

例えば、Ａの、「私の故郷は無線電波を使っていますから、私の故郷には電話回線がありません」を生成する。１つのコンテキスト情報Ｍの「無線電波を利用している限り、電話回線はありません」ということは、十分な条件という方式の発展である。情報Ｍを情報Ｎの「無線電波を利用している限り、電話回線はなく、そして、無線電波を利用するだけで、電話回線はありません」に変更すると仮定すれば、前提を十分な必要条件とする発展である。仮定のコンテキストにおいて、情報Ａから情報Ｂの「私の故郷には電話回線がありませんから、無線電波を使っています」に発展する。

コンテキストと発展との変更は１回を超えてもよい。

例えば、「子供のアイスクリームが地面に落ちました」から「子供が泣いました」に発展し、さらに、「通行者は子供のために１つのアイスクリームを買いました」に発展し、さらに、「子供はまだ食べられる１つのアイスクリームを持っています」に発展し、さらに、「子供が泣かなくなりました」に発展する。

１つのコンテキスト情報の、「アイスクリームが地面に落ちないと、子供が泣いていません」があり、「子供のアイスクリームが地面に落ちました」は前提を必要条件とする方式で、「子供が泣いました」に発展する。また、もう１つのコンテキスト情報の「子供が泣かないと、通行者は子供のためにアイスクリームを買いません」があり、「子供が泣いました」は前提を必要条件とする方式で、「通行者は子供のために１つのアイスクリームを買いました」に発展する。

該２つのコンテキスト情報をそれぞれ「アイスクリームが地面に落ちなくても、子供は泣きます」、または「子供が泣かなくても、通行者は子供のためにアイスクリームを買います」に変更すると仮定する。アイスクリームが地面に落ちることは、子供が泣く必要条件ではなく、または子供が泣くことは、通行者が子供のためにアイスクリームを買う必要条件ではない。「子供のアイスクリームが地面に落ちていません」から、「子供が泣いました」または「子供が泣きません」に発展し、「子供が泣きません」から、さらに「通行者は子供のために１つのアイスクリームを買いました」に発展し、さらに、「子供は食べられる２つのアイスクリームを持っています」に発展する。

「子供のアイスクリームが地面に落ちていないと、子供は、食べられる２つのアイスクリームを持っています」から、「子供のアイスクリームが地面に落ちたから、子供はまた泣いちゃいました」に発展する。発展の前提及び結果そのものは、いずれも繁雑な判定である。

デフォルトのコンテキストに対する変更は、合理に対する否定であると仮定する。

Ｓ１０８、前記コンテキスト知識ベースのうちの変更された情報に基づき、前記生成された情報、または前記の発展を変更する。
コンテキストの変更のため、情報または発展が不合理になるから、前記コンテキスト知識ベースのうちの変更された情報に基づき、前記生成された情報または前記発展を変更する。

情報Ａは仮定のコンテキストにおいて、視聴者知識ベースにおける情報と矛盾するようになった場合、情報Ａを他の情報（情報Ｃとする）に変更させる。情報Ｃはデフォルトのコンテキストにおいて、視聴者知識ベースにおける情報と矛盾し、仮定のコンテキストにおいて、視聴者知識ベースにおける情報と矛盾しない。

具体的に、コンテキスト知識ベースにおける情報Ｍを情報Ｎに変更させると仮定し、仮定のコンテキストにおいて、情報Ａを情報Ｃに変更する。情報Ｃの、デフォルトのコンテキストにおける意味と、仮定のコンテキストにおける意味とは同様であるが、情報Ｃと視聴者知識ベースにおける情報とは、デフォルトのコンテキストにおいて矛盾することから、仮定のコンテキストにおいて、矛盾しないようになる。

例えば、デフォルトのコンテキストにおいて、情報Ａの「ある人は、自分が将軍の息子だと言って、将軍も、彼がこの人の父親であることを認めました」を生成し、情報Ａはデフォルトのコンテキストにおいて合理であり、コンテキスト知識ベースにおける１つの情報Ｍの「将軍は男性です」を、情報Ｎの「将軍は女性です」に変更すると仮定し、情報Ａは仮定のコンテキストにおいて不合理である。仮定のコンテキストにおいて、情報Ａを情報Ｃの「ある人は、自分が将軍の息子だと言ったが、将軍は、彼がこの人の父親であることを認めません」に変更し、情報Ｃはデフォルトのコンテキストにおいて、不合理であるが、仮定のコンテキストにおいて、合理であり、情報Ｃを表示する。

具体的に、コンテキスト知識ベースにおける情報Ｍを情報Ｎに変更させると仮定し、仮定のコンテキストにおいて、情報Ａを情報Ｃに変更する。情報Ｃの、デフォルトのコンテキストにおける意味と、仮定のコンテキストにおける意味とは異なって、情報Ｃと視聴者知識ベースにおける情報とは、デフォルトのコンテキストにおいて矛盾することから、仮定のコンテキストにおいて、矛盾しないようになる。

例えば、知識ベースを構築し、視聴者知識ベースにおける、「王凡は中国で最も多くの映画を監督しました」及び「李明は中国の監督業界で最も多くの子供を持っています」などの情報を取得し、デフォルトのコンテキストにおいて、情報Ａの「王凡は中国で最も多作な監督です」、または「李明は中国で最も多作な監督ではありません」を生成し、情報Ａはデフォルトのコンテキストにおいて合理であり、コンテキスト知識ベースにおける１つの情報Ｍの「これは映画の話をします」を、情報Ｎの「これは出産の話をします」に変更すると仮定すれば、情報Ａは仮定のコンテキストにおいて、不合理になる。仮定のコンテキストにおいて、情報Ａを情報Ｃの「李明は中国で最も多作な監督です」に変更すれば、情報Ｃの、デフォルトのコンテキストにおける意味と、仮定のコンテキストにおける意味とは異なって、情報Ｃはデフォルトのコンテキストにおいて、不合理であるが、仮定のコンテキストにおいて、合理であり、情報Ｃを表示する。

情報Ａの意味が変わる場合、情報Ａを他の情報（情報Ｅとする）に変更させる。情報Ｅと情報Ａとの形式は同様である。情報Ｅの、仮定のコンテキストにおける意味と、デフォルトのコンテキストにおける意味とは異なる。

具体的に、コンテキスト知識ベースにおける情報Ｍを情報Ｎに変更させると仮定し、仮定のコンテキストにおいて、情報Ａを情報Ｅに変更し、情報Ｅと情報Ａとの形式は同様である。情報Ｅの、仮定のコンテキストにおける意味と、デフォルトのコンテキストにおける意味とは異なる。情報Ｅを表示してから、情報Ｎを表示する。

例えば、情報Ａの「上司が今朝私に言ったことを取り戻さなければ、この会社を辞めます」を生成し、１つの情報Ｍの「上司と私との地位は平等です」などの情報が含まれたデフォルトのコンテキストにおいて、情報Ａの意味は「上司に謝罪を強くお願いします」である。コンテキスト知識ベースにおける情報Ｍを、情報Ｎの「私は上司に解雇されていました」に変更したと仮定し、「上司が今朝私に言ったことを取り戻さなければ、この会社を辞めます」という形式及び「私は上司に謝罪を強くお願いします」という意味を有する情報Ａを、同じ形式を有するが、「私はやむを得ず、服従しかいません」という意味の情報Ｅに変更し、情報Ｅを表示してから、情報Ｎを表示する。

情報Ａの意味、または発展方式が変わる場合、情報Ａから情報Ｂに発展することを、情報Ａから他の情報（Ｄとする）に発展するように変更させる。

具体的に、コンテキスト知識ベースにおける情報Ｍを情報Ｎに変更させると仮定し、情報Ａの意味が変わる場合、情報Ａを情報Ｄに発展させる。情報Ａの意味が他の意味に変わる場合、該他の意味から情報Ｄに発展する。情報Ａを表示してから、情報Ｄを表示する。

例えば、情報Ａの、「ある従業員は、一昨日、エレベーターに入ると、中が突然暗くなり、びっくりしたと言いました」を生成し、情報Ａから、情報Ｂの、「支配人はそれを聞いたら、私はすぐにエレベーターの安全検査を手配すると言いました」に発展する。コンテキストにおける１つの情報Ｍは「従業員は安全問題の話をします」である。デフォルトのコンテキストにおいて、情報Ａの意味は、「従業員はエレベーターに危険を起こり得ると心配します」である。情報Ｍを情報Ｎの「従業員は照明問題の話をします」に変更すると仮定し、仮定のコンテキストにおいて、情報Ａの意味である「エレベーターが暗すぎると、従業員が不満を言います」から、情報Ｄの「君たちにそれぞれ懐中電灯を与えます」に発展する。情報Ａを表示してから、情報Ｄを表示する。

具体的に、コンテキスト知識ベースにおける情報Ｍを情報Ｎに変更させると仮定し、情報Ａの発展方式が他の方式に変わる場合、情報Ａはこのような変更された発展方式から、情報Ｄに発展する。情報Ａを表示してから、情報Ｄを表示する。

例えば、情報Ａの「今年の降水と気温とは適切です」から、情報Ｂの「今年の作物は豊作かもしれません」に発展する。コンテキスト情報には、１つの情報Ｍの「降水と気温とが適切であることは、作物が豊作になる必要条件です」がある。発展は前提があれば、結論があるかもしれないという方式である。情報Ｍを、情報Ｎの「降水と気温とが適切であることは、作物が豊作になる十分条件です」に変更させると仮定すれば、発展は前提があれば、必ず結論があるという方式である。仮定のコンテキストにおいて、情報Ａから、情報Ｄの「今年の作物は間違いなく豊作になります」に発展する。情報Ａが情報Ｄに発展するように表示する。

例えば、１つのコンテキスト情報の「子供は、私がリンゴを食べたいと言いました」を生成する。情報Ａの「今は、大人ではなく、子供の就寝時間です」を生成し、情報Ｂの「母親：リンゴは寝っています」に発展する。コンテキストにおける１つの情報Ｍは「リンゴと子供との共通点は决定作用を果たす」であり、類推して、情報Ｂに発展する。情報Ｍを情報Ｎの「大きいリンゴと大人との共通点は决定作用を果たす」に変更させると仮定すれば、発展は異なる方式を利用する。大きいリンゴは大人と類推するように発展する。情報Ａから、情報Ｄの「子供：小さい方は眠っているかもしれませんが、大きい方は必ずまだ眠っていません」に発展する。コンテキスト情報を表示でき、情報Ａが情報Ｂに発展するように表示し、情報Ａが情報Ｄに発展するように表示する。

デフォルトのコンテキストに対する変更は、合理に対する否定であると仮定し、仮定のコンテキストにおける変更は、合理の否定に対する否定であり、ロボットにユーモアを具備させる。

Ｓ１０９、前記変更された生成された情報、仮定された情報、または変更された発展を表示する。

最後は、変更された生成された情報、仮定された情報、または変更された発展を表示する。具体的な実施において、情報Ｃを表示し、情報Ｅを表示してから、情報Ｎを表示し、或いは情報Ａを表示してから、Ｄを表示するなど。情報Ａと情報Ｅとの意味は異なるが、形式は同様であるから、情報Ａを表示する効果と、情報Ｅを表示する効果とは同様である。

ロボットのユーモアを表示できた。

前記のように、本発明の特有の理論基礎は以下の通りであり、ユーモアは合理の、潜在意識的な否定に対する否定である。本発明は、ロボットの情報記憶量が大きく、演算速度が早いという特点に基づき、人類の心理活動をシミュレーションし、総合的な技術手段を介して、視聴者にロボットの合理性に対する巧妙な処理を感じさせるように、ロボットのユーモアを体現する。ロボットはまず、意識的に合理の否定を否定し、視聴者は潜在意識的に、ロボットの該過程をトレースバックする。合理性は、表示された情報と、視聴者が分かるとともに認める自然、及び社会などの分野の事実、規則などの全ての情報との矛盾性により判定され、矛盾すれば、不合理であり、矛盾しないと、合理である。例えば、思惟の同一性に基づき、決定された表現形式は、決定されたコンテキストにおいて、意味が決定でなければ、合理ではない。合理性は特定の視聴者をねらいとし、ある視聴者に対して合理であっても、他の視聴者に対して必ずしも合理ではない。ある人が、いくつかの事情が真実であり、いくつかの規則は受け入れられると主張しても、他の人はそうではないと主張する可能性があり、例えば、ほとんどの人が、「地球は太陽の周りを回転する」ことが真実であると主張しても、ごく僅かな人は、「太陽は地球の周りを回転する」ことが真実であると主張する。

本発明の技術手段は３つの階層に分けられ、第１階層の技術手段は、息を合わせて、表示されるコンテンツが矛盾するから、矛盾しないようになることを共有することで、ユーモアを有する目的を達成し、主に心理学及び哲学分野に関わる。第２階層の技術手段は、視聴者とロボットとは共同のコンテキストを有することで、息を合わせるように共有するという目的を達成し、デフォルトのコンテキストから仮定のコンテキストに変換されることで、表示されるコンテンツが矛盾するから、矛盾しないようになったという目的を達成し、主に論理学及び言語学分野に関わる。第３个階層の技術手段は、コンテキスト知識ベースを構築することで、コンテキストを共同するという目的を達成し、データベースを変換することで、コンテキストを変換するという目的を達成し、主に視聴者知識ベースにより、コンテキスト知識ベースを構築し、グループ知識ベースにより、視聴者知識ベースを構築し、主にコンピュータ分野に関わる。

視聴者は、ロボットによるユーモア情報の生成過程をトレースバックし感じて、ロボットが表示したコンテンツに対して、最初は不合理、緊張及び戸惑いを感じて、自分が誤解し、またはスマートロボットが間違っていると疑って、そして、自分もロボットも多分間違いないと判定し、そうすると、ロボットの表現を合理化しようとし、その後、仮定のコンテキストにおいて、ロボットの表現が合理であると発見し、合理の否定に対する否定であり、最後は、共通の背景知識により、息を合わせて該秘密を発見し及び共有することで、知力の誇り、認め、ラポール、気楽及び愉快などを感じて笑う。

本発明は一般的な情報からユーモアを生成し、コンテンツが豊かで、効果が明らかであり、他のロボットのユーモラスな性格の生成技術は、人類の従来のユーモア材料に依存し、主にワードゲームを生成するという制約を克服する。

ロボットのユーモア情報の生成効果はテスト可能である。１つのテスト方法は、まず、テストされるロボットを、チューリングテストにおいて質問に答えさせ、この場合、ロボットが人類を騙す成功率をＳにして、そして、ユーモアが強いいくつかの人とロボットとを一緒にユーモラスに、質問に答えさせ、この場合、ロボットが人類を騙す成功率をＴにすれば、ロボットが人類のユーモアをミュレーションすることと、人類の他の特性をシミュレーションすることとの成功率はＴ／Ｓになる。Ｔ／Ｓが１に近接し、または１より大きいと、ロボットが人類のユーモアを成功的にシミュレーションしたことを示す。他のテスト方法は、ユーモアが強いいくつかの人とロボットとを一緒に匿名且つユーモラスに、質問に答えさせ、人類の視聴者が各回答者のユーモアの得点を判定し、ロボットの、全ての回答者における順位は、ロボットのユーモアの成績である。順位が上位５０％にあれば、人類より、ロボットのユーモアが強いことを示す。

図２は、本発明が開示する、知識ベースに基づき、ロボットのユーモラスな性格情報を生成するシステムの実施例１の構成模式図を示し、前記システムは以下のモジュールを備える。
グループを区画するための区画モジュール２０１であって、
知識ベースに基づきロボットのユーモラスな性格情報を生成する必要がある場合、まず、それぞれ年齢、性別、教育、専門、職業、階級、言語、民族、人種、趣味、好み、信仰、宗教、地域、国家または文化などのグループ特点を基準として、グループを区画する。グループを区画することで、視聴者にねらいを具備させる。

具体的に、グループは国籍に基づき、「中国人」、「アメリカ人」及び「日本人」などに分けられる。

具体的に、グループは職業に基づき、「医者」、「教師」、「農民」などに分けられる。

各類グループの予知を情報分類基準とするグループ知識ベースを構築するための第１構築モジュール２０２であって、
コンテンツに含まれるいくつかのキーワードを基準とし、グループ知識ベースを組織構築するのではなく、各類グループの予知を情報分類基準とするグループ知識ベースを構築する。あるグループが分かる可能性が高い情報を予知情報とする。グループの予知情報はグループ知識ユニットを構成し、グループ知識ユニットはグループ知識ベースを構成する。グループ知識ベースについて、最も簡単なのは、ただ１つのグループ知識ユニットからなり、複雑なのは、複数のグループ知識ユニットからなる。１つのみのグループ知識ユニットからなるグループ知識ベースは、該１つのグループのみに向けて、複数のグループ知識ユニットからなるグループ知識ベースは、複数のグループに向ける。グループ知識ベースは視聴者知識ベースに情報の由来を提供する。

例えば、１つのみの「中国人」グループ知識ユニットからなるグループ知識ベースは、中国人のみにロボットのユーモアを感じさせる。「中国人」グループの予知を基準とし、「北京は城市です」、「北京は中国の北方にあります」、「中国は長い歴史を有します」、「ベトナムは中国の南にあります」及び「長江は黄河よりも長い」などのようなこれらの「中国人」グループが分かる可能性が高い情報を組み合わせ、「中国人」グループ知識ユニットを構築し、さらにグループ知識ベースを構築する。

具体的に、グループ知識ベースには「中国人」グループ知識ユニットもあれば、「アメリカ人」グループ知識ユニット、「ドイツ人」グループ知識ユニットもあり、「労働者」グループ知識ユニットもあれば、「農民」グループ知識ユニットもあり、さらに、「弁護士」グループ知識ユニット、「医者」グループ知識ユニットなどもある。

具体的に、「中学生」グループの予知を基準として、「中学生」グループが分かる可能性が高い情報である「加減乗除演算規則」などの情報を組み合わせ、「中学生」グループ知識ユニットを構築する。

具体的に、「中国人の中学生」の予知を基準とし、「中国人の中学生」グループが分かる可能性が高い情報を組み合わせ、「中国人の中学生」グループ知識ユニットを構築する。「中国人の中学生」が分かる可能性が高い情報には、「中国人」グループの全体が分かる可能性が高い情報及び「中学生」グループ全体が分かる可能性が高い情報もあれば、「中国人」グループの「中学生」部分、即ち「中学生」グループの「中国人」部分のみが分かる可能性が高い情報、例えば、中国高校入試に関する情報もある。

具体的に、「中国人の男子中学生」の予知を基準として、「中国人の男子中学生」グループの予知の情報を組み合わせ、「中国男子中学生」グループ知識ユニットを形成する。

視聴者が所属するグループの種別を判定するための判定モジュール２０３であって、
それぞれ所属する年齢、性別、教育、国家または専門などの視聴者の特点を基準として、視聴者が所属するグループの種別をそれぞれ判定する。

例えば、ある視聴者が「中国人」グループに属すると判定する。

例えば、ある視聴者が「男性」、「中国人」、「中学生」グループに属すると判定する。

グループ知識ベースから、視聴者の予知を情報分類基準とする視聴者知識ベースを構築するための第２構築モジュール２０４であって、
グループ知識ベースから、視聴者の予知を情報分類基準とする視聴者知識ベースを構築する。視聴者が分かる可能性が高い情報を予知情報とする。

具体的に、視聴者が所属するグループは、グループ知識ベースにおいて、既有のグループ知識ユニットを有する場合、視聴者知識ベースの情報は、直接的に視聴者が所属するグループのグループ知識ユニットを利用する。例えば、グループ知識ベースに「中国人の中学生」グループ知識ユニットがある場合、「中国人の中学生」という視聴者知識ベースは直接的に「中国人の中学生」グループ知識ユニットを利用する。

具体的に、視聴者が所属するグループは、グループ知識ベースにおいて、既有のグループ知識ユニットを有していない場合、複数のグループの特点を共通部分とする視聴者の視聴者知識ベースは、これらの特点を有するグループ知識ユニットの和集合を利用する。例えば、「中国人のサッカーファン」は、「中国人」という特点と「サッカーファン」という特点を共通部分とする視聴者である。グループ知識ベースに「中国人のサッカーファン」グループ知識ユニットがなく、「中国人」グループ知識ユニットと「サッカーファン」グループ知識ユニットがある場合、「中国人のサッカーファン」という視聴者知識ベースは、「中国人」グループ知識ユニットと「サッカーファン」グループ知識ユニットとの和集合を利用する。視聴者の特点は多いほど、視聴者知識ベースにおける情報は多くなる。視聴者の特点がなければ、視聴者知識ベースの情報は、全人類が分かるコンテンツのみを有する。

具体的に、視聴者が所属するグループは、グループ知識ベースにおいて、既有のグループ知識ユニットを有していない場合、複数のグループの特点を和集合とする視聴者の視聴者知識ベースは、これらの特点を有するグループ知識ユニットの共通部分を利用する。例えば、「中国人もいれば、サッカーファンもいる」という視聴者は、「中国人」という特点と「サッカーファン」という特点を和集合とする。グループ知識ベースに「中国人もいれば、サッカーファンもいる」グループ知識ユニットがなく、「中国人」グループ知識ユニットと「サッカーファン」グループ知識ユニットがある場合、「中国人もいれば、サッカーファンもいる」という視聴者知識ベースは、「中国人」グループ知識ユニットと「サッカーファン」グループ知識ユニットとの共通部分を利用する。

視聴者知識ベースは視聴者とロボットとの情報交流に、共通のコンテキストを具備させる。

１つの情報を生成し、または該情報から他の情報に発展するための生成モジュール２０５であって、
１つの情報（情報Ａとする）を生成し、または該情報から他の情報（情報Ｂとする）に発展する。情報の形式は、単語、フレーズ、文などの言語或または文字であってもよいし、単語、フレーズ、文などの言語または文字のような形式で表現される口調、表情、動作、行為、イベントなどであってもよい。

特定の言語において、同一単語、フレーズまたは文の形式は、異なるコンテキストで、異なる意味を示すことができる。同一単語、フレーズ、文、口調、表情、動作、行為、イベント等は、異なるコンテキストで、異なる意味を示すことができる。

具体的に、１つの単語で、情報を表現できる。例えば、香港の有名な芸能人を張國榮、國榮、レスリー、榮坊ちゃん、お兄さん、張の叔父さんまたは張の猿と呼ぶことは、異なる意味を表現する。

例えば、「彼は突然立ち上がる」、該文の形式は、足が迅速に曲げから伸ばしへの動作の浅い意味を示すだけではなく、該動作が異なるコンテキストで、怒り、喜び、興奮、衝動、従順、反対、屈服、同意、支持、抗議、離れ、指示を受け入れまたは行動を起こすなどのような深い意味も示す。

例えば、「今日の天気はいいです」ということは、天気予報のコンテキストで、天気の物理状態を表現し、ソーシャルコンテキストで、主に友好及び善意を表現する。

情報Ａから情報Ｂに発展した場合、情報Ａは生成された情報であってもよいし、受信された情報であってもよい。

例えば、「ちょっど腹が減るから、飯に行きたい。」は前文から後文に発展する。両文はともに新たに生成された情報である。

例えば、会話の「あなたの家はよく雨漏りがしますか」「いいえ、雨の日だけで、雨漏りがします。」も前文情報から後文に発展する。前文は他人の既有の情報であってもよい。

コンテキスト知識ベースを構築するための第３構築モジュール２０６であって、
情報Ａまたは情報Ｂの文を構成する単語をキーワーとして、視聴者知識ベースから検索された情報及び視聴者が受信したばかり情報をコンテキスト知識ベースのコンテンツとする。検索された、包含するキーワードが、コンテンツ、時間または空間で、表示対象となる情報と密接な関係をもつ情報、または、視聴者が最も近い時間で取得した情報を前に配列し、コンテキスト知識ベースを構築する。コンテキスト知識ベースは、表示される情報形式に正確な意味を具備させる。

例えば、「李明が草原で馬に乗ります」というコンテキスト知識ベースを構築しようとする場合、「李明」、「草原」、「乗る」及び「馬」をキーワードとし、視聴者知識ベースから検索し、前後順序に従って、検索された馬に関する情報、大型哺乳類に関する情報、哺乳類に関する情報、動物に関する情報、及び生物に関する情報を配列し、前後順序に従って、検索された視聴者がある地点の馬に関する情報、他の地点の馬に関する情報、他の城市の馬に関する情報、他の地域の馬に関する情報及び他の国家の馬に関する情報を配列し、前後順序に従って、検索された最近の数分内の馬に関する情報、最近の数時間内の馬に関する情報、最近の数日内の馬に関する情報、最近の数月内の馬に関する情報、最近の数年内の馬に関する情報及び最近の数十年内の馬に関する情報を配列し、前後順序に従って、検索された視聴者が最近の１分内で取得した馬の情報、視聴者が最近の数分内で取得した馬の情報、視聴者が最近の数十分内で取得した馬の情報、視聴者が最近の数時間内で取得した馬の情報、視聴者が最近の数日内で取得した馬の情報、及び視聴者が最近の数月内で取得した馬の情報を配列し、前後順序に従って、検索された視聴者が最近の１分内で取得した情報、視聴者が最近の数分内で取得した情報、視聴者が最近の数十分内で取得した情報、視聴者が最近の数時間内で取得した情報を配列する。

前記生成された情報が視聴者知識ベースにおける情報と矛盾し、前記生成された情報の意味、または前記発展方式を変更させるように、コンテキスト知識ベースのうちの１つの情報を変更すると仮定し、前記コンテキスト知識ベースのうちの変更された情報に基づき、前記生成された情報または前記発展を変更し、及び前記変更された生成された情報、仮定された情報または変更された発展を表示するための処理モジュール２０７を備える。

前記生成された情報Ａが視聴者知識ベースにおける情報と矛盾し、前記生成された情報Ａの意味を変更させ、または前記情報Ａから情報Ｂに発展する方式を変更させるように、コンテキスト知識ベースにおける１つの情報（情報Ｍとする）を他の情報（情報Ｎとする）に変更させると仮定する。例えば、情報Ｍである「彼は今晩、家にいます。」を情報Ｎである「彼は今晩、家にいません。」に変更させると仮定し、コンテキスト知識ベースにおける１つの情報を変更すると仮定することで、デフォルトのコンテキストを仮定のコンテキストに変更させる。

情報Ｍと情報Ｎとは互いに相容れない。

情報Ｍはコンテキスト知識ベースにおける全ての情報と矛盾しない。情報Ｎは、コンテキスト知識ベースにおける、情報Ｍ及び情報Ｍによる情報以外の全ての情報と矛盾しない。

情報Ｍは視聴者知識ベースにおける全ての情報と矛盾しない可能性がある。情報Ｎは視聴者知識ベースにおける全ての情報と矛盾しない可能性があり、前者の可能性は一般的に、後者の可能性より大きい。例えば、一般的に、デフォルトのコンテキスト知識ベースにおいて、将軍は男性である。実際に、視聴者知識ベースにおいて、将軍は男性である可能性が高いが、女性である可能性もあり、両者は視聴者知識ベースにおける情報と矛盾しないかもしれないが、前者の可能性は一般的に、後者より大きい。

ユーモアが早めに感知されてほしい場合、情報Ｍのコンテキスト知識ベースにおける順位を前に近接させ、ユーモアが遅く感知されてほしい場合、情報Ｍのコンテキスト知識ベースにおける順位を後ろに近接させる。

皮肉の効果がほしい場合、情報Ｎを視聴者知識ベースにおける情報と矛盾させ、真実、合理、賛美または友好などのポジティブな情報を表示し、冗談の効果がほしい場合、情報Ｎを視聴者知識ベースにおける情報と矛盾させ、虚偽、違法、侮辱、攻撃などのネガティブな情報を表示する。例えば、李明は２台の自転車があれば、友達に１台を分け、李明は２台の自動車があれば、友達に１台を分け、李明は２台のヨットがあれば、友達に１台を分ける。李明は２台の宇宙船があれば、友達に１台を分ける。仮定情報が客観現実と矛盾する可能性が大きいほど、合理性がますます小さくなる。李明に対する、賛美から皮肉への変更はますます明らかになる。

滑稽な効果がほしい場合、情報Ｎを視聴者知識ベースにおける情報と矛盾させず、生成された情報の意味を現実に変更して、視聴者の前に表示する。仮定情報は実の存在になる場合、意味は現実に変わり、直接的に視聴者の前に表示され、視聴者は考慮する必要がなく、デフォルトのコンテキストにおける不合理の情報の、仮定のコンテキストにおける合理を理解でき、分かりやすく、滑稽に見える。例えば、情報の「虎と羊は平和で一緒にいます」ということは、デフォルトのコンテキストで不合理であるが、仮定のコンテキストで合理であるかどうかについて、視聴者が考慮しなければならない。情報である「虎は満腹のときに獲物に嫌がらせをしません」ということは実に存在すると仮定すれば、虎を満腹にして、「虎と羊は平和で一緒にいます」ことを、直接的に視聴者の前に表現することは、滑稽に見える。

詭弁の効果がほしい場合、情報Ｎが存在する際に表示された情報が視聴者知識ベースにおける情報と矛盾しないことを、情報Ｍが存在する際に表示された情報が視聴者知識ベースにおける情報と矛盾しないことにして、即ち、仮定条件での合理を、デフォルト条件での合理とし、つまり、仮定のコンテキストにおける合理をデフォルトのコンテキストにおける合理とする。

ユーモアの効果を強化したい場合、情報Ｎの意味、または情報Ｎが存在する際に表示された情報の意味を視聴者が受け入れたくない社会規則、または認めたくない実際などに違反させる。視聴者は仮想の満足を得るとともに、懲罰を受けがたいため、強い知力の誇りが生じる。例えば、他の種別の視聴者に対する攻撃の冗談がある。

コンテキスト知識ベースにおける情報Ｍを情報Ｎに変更させると仮定し、仮定のコンテキストにおいて、情報Ａを視聴者知識ベースにおける情報と矛盾させる。

例えば、情報Ａの「ある人は、自分が将軍の息子だと言って、将軍も、彼がこの人の父親であることを認めました」を生成する。コンテキスト知識ベースにおける１つの情報Ｍの「将軍は男性です」を、情報Ｎの「将軍は女性です」に変更すると仮定し、情報Ａは仮定のコンテキストにおいて、視聴者知識ベースにおける情報と矛盾する。

コンテキスト知識ベースにおける情報Ｍを情報Ｎに変更させると仮定し、仮定のコンテキストで、情報Ａの意味を変更させる。

例えば、情報の「上司が今朝私に言ったことを取り戻さなければ、この会社を辞めます」を生成し、コンテキスト知識ベースにおける１つの情報Ｍの「上司と私との地位は平等です」ことを、情報Ｎの「私は上司に解雇されていました」ことに変更すると仮定すれば、情報Ａの意味は、「私は上司に謝罪を強くお願いします」から、「私はやむを得ず、服従しかいません」に変更する。

コンテキスト知識ベースにおける情報Ｍを情報Ｎに変更させると仮定し、仮定のコンテキストにおいて、情報Ａの発展方式を変更させる。

例えば、情報Ａの「今年の降水と気温とは適切です」から、情報Ｂの「今年の作物は豊作かもしれません」に発展する。コンテキスト情報には、１つの情報Ｍの「降水と気温とが適切であることは、作物が豊作になる必要条件です」がある。発展は前提があれば、結論があるかもしれないという方式である。情報Ｍを情報Ｎの「降水と気温とが適切であることは、作物が豊作になる十分条件です」に変更すると仮定し、発展は前提があれば、必ず結論があるという方式である。仮定のコンテキストにおいて、情報Ａから、情報Ｄの「今年の作物は間違いなく豊作になります」に発展する。

例えば、１つのコンテキスト情報の「子供は、私がリンゴを食べたいと言いました」を生成する。情報Ａの「今は、大人ではなく、子供の就寝時間です」を生成し、情報Ｂの「母親：リンゴは寝っています」に発展する。コンテキストにおける１つの情報Ｍは「リンゴと子供との共通点は决定作用を果たす」であり、類推して、情報Ｂに発展する。情報Ｍを情報Ｎの「大きいリンゴと大人との共通点は、決定作用を果たす」に変更すると仮定すれば、発展は異なる方式を利用する。大きいリンゴは大人と類推するように発展する。情報Ａから、情報Ｄの「子供：小さい方は眠っているかもしれませんが、大きい方は必ずまだ眠っていません」に発展する。

情報Ａと情報Ｂとは簡単な判定であってもよいし、繁雑な判定であってもよい。

例えば、Ａの「私の故郷は無線電波を使っていますから、私の故郷には電話回線がありません」を生成する。１つのコンテキスト情報Ｍの「無線電波を利用している限り、電話回線はありません」は、十分な条件という方式の発展である。情報Ｍを、情報Ｎの「無線電波を利用している限り、電話回線はありません。そして、無線電波を利用するだけで、電話回線はありません」に変更すると仮定すれば、前提を十分な必要条件とする発展である。仮定のコンテキストにおいて、情報Ａから、情報Ｂの「私の故郷には電話回線がありませんから、無線電波を使っています」に発展する。

コンテキストと発展との変更は１回を超えてもよい。

例えば、「子供のアイスクリームが地面に落ちました」から、「子供が泣いました」に発展し、さらに、「通行者は子供のために１つのアイスクリームを買いました」に発展し、さらに、「子供はまだ食べられる１つのアイスクリームを持っています」に発展し、さらに、「子供が泣かなくなりました」に発展する。

１つのコンテキスト情報の、「アイスクリームが地面に落ちないと、子供が泣いていません」があり、「子供のアイスクリームが地面に落ちました」は前提を必要条件とする方式で、「子供が泣いました」に発展する。また、もう１つのコンテキスト情報の「子供が泣かないと、通行者は子供のためにアイスクリームを買っていません」があり、「子供が泣いました」は前提を必要条件とする方式で、「通行者は子供のために１つのアイスクリームを買いました」に発展する。

該２つのコンテキスト情報をそれぞれ「アイスクリームが地面に落なくても、子供は泣きます」、または「子供が泣かなくても、通行者は子供のためにアイスクリームを買います」に変更すると仮定する。アイスクリームが地面に落ちることは、子供が泣く必要条件ではなく、または子供が泣くことは、通行者が子供のためにアイスクリームを買う必要条件ではない。「子供のアイスクリームが地面に落ちていません」から、「子供が泣いました」または「子供が泣きません」に発展し、「子供が泣きません」から、さらに「通行者は子供のために１つのアイスクリームを買いました」に発展し、さらに、「子供は食べられる２つのアイスクリームを持っています」に発展する。

「子供のアイスクリームが地面に落ちていないと、子供は、食べられる２つのアイスクリームを持っています」から、「子供のアイスクリームが地面に落ちたから、子供はまた泣いちゃいました」に発展する。発展の前提及び結果そのものは、いずれも繁雑な判定である。

デフォルトのコンテキストに対する変更は、合理に対する否定であると仮定する。

コンテキストの変更により、情報または発展が不合理になるから、前記コンテキスト知識ベースのうちの変更された情報に基づき、前記生成された情報または前記発展を変更する。

情報Ａは仮定のコンテキストにおいて、視聴者知識ベースにおける情報と矛盾するようになった場合、情報Ａを他の情報（情報Ｃとする）に変更させる。情報Ｃはデフォルトのコンテキストにおいて、視聴者知識ベースにおける情報と矛盾し、仮定のコンテキストにおいて、視聴者知識ベースにおける情報と矛盾しない。

具体的に、コンテキスト知識ベースにおける情報Ｍを情報Ｎに変更させると仮定し、仮定のコンテキストにおいて、情報Ａを情報Ｃに変更する。情報Ｃの、デフォルトのコンテキストにおける意味と、仮定のコンテキストにおける意味とは同様であるが、情報Ｃと視聴者知識ベースにおける情報とは、デフォルトのコンテキストにおいて矛盾することから、仮定のコンテキストにおいて、矛盾しないようになる。

例えば、デフォルトのコンテキストにおいて、情報Ａの「ある人は、自分が将軍の息子だと言って、将軍も、彼がこの人の父親であることを認めました」を生成し、情報Ａはデフォルトのコンテキストにおいて合理であり、コンテキスト知識ベースにおける１つの情報Ｍの「将軍は男性です」を情報Ｎの「将軍は女性です」に変更すると仮定し、情報Ａは仮定のコンテキストにおいて不合理である。仮定のコンテキストにおいて、情報Ａを情報Ｃの「ある人は、自分が将軍の息子だと言ったが、将軍は、彼がこの人の父親であることを認めません」に変更し、情報Ｃはデフォルトのコンテキストにおいて、不合理であるが、仮定のコンテキストにおいて、合理であり、情報Ｃを表示する。

具体的に、コンテキスト知識ベースにおける情報Ｍを情報Ｎに変更させると仮定し、仮定のコンテキストにおいて、情報Ａを情報Ｃに変更する。情報Ｃの、デフォルトのコンテキストにおける意味と、仮定のコンテキストにおける意味とは異なって、情報Ｃと視聴者知識ベースにおける情報とは、デフォルトのコンテキストにおいて矛盾することから、仮定のコンテキストにおいて、矛盾しないようになる。

例えば、知識ベースを構築し、視聴者知識ベースにおける、「王凡は中国で最も多くの映画を監督しました」及び「李明は中国の監督業界で最も多くの子供を持っています」などの情報を取得し、デフォルトのコンテキストにおいて、情報Ａの「王凡は中国で最も多作な監督です」、または「李明は中国で最も多作な監督ではありません」を生成し、情報Ａはデフォルトのコンテキストにおいて合理であり、コンテキスト知識ベースにおける１つの情報Ｍの「これは映画の話をします」を、情報Ｎの「これは出産の話をします」に変更すると仮定すれば、情報Ａは仮定のコンテキストにおいて、不合理になり、仮定のコンテキストにおいて、情報Ａを情報Ｃの「李明は中国で最も多作な監督です」に変更すれば、情報Ｃの、デフォルトのコンテキストにおける意味と、仮定のコンテキストにおける意味とは異なって、情報Ｃはデフォルトのコンテキストにおいて、不合理であるが、仮定のコンテキストにおいて、合理であり、情報Ｃを表示する。

情報Ａの意味が変わる場合、情報Ａを他の情報（情報Ｅとする）に変更させる。情報Ｅと情報Ａとの形式は同様である。情報Ｅの、仮定のコンテキストにおける意味と、デフォルトのコンテキストにおける意味とは異なる。

具体的に、コンテキスト知識ベースにおける情報Ｍを情報Ｎに変更させると仮定し、仮定のコンテキストにおいて、情報Ａを情報Ｅに変更し、情報Ｅと情報Ａとの形式は同様である。情報Ｅの、仮定のコンテキストにおける意味と、デフォルトのコンテキストにおける意味とは異なる。情報Ｅを表示してから、情報Ｎを表示する。

例えば、情報Ａの「上司が今朝私に言ったことを取り戻さなければ、この会社を辞めます」を生成し、１つの情報Ｍの「上司と私との地位は平等です」などの情報が含まれたデフォルトのコンテキストにおいて、情報Ａの意味は「上司に謝罪を強くお願いします」であり、コンテキスト知識ベースにおける情報Ｍを、情報Ｎの「私は上司に解雇されていました」に変更し、「上司が今朝私に言ったことを取り戻さなければ、この会社を辞めます」という形式及び「私は上司に謝罪を強くお願いします」という意味を有する情報Ａを、同じ形式を有するが、「私はやむを得ず、服従しかいません」という意味の情報Ｅに変更すると仮定し、情報Ｅを表示してから、情報Ｎを表示する。

情報Ａの意味、または発展方式が変わる場合、情報Ａから情報Ｂに発展することを、情報Ａから他の情報（Ｄとする）に発展するように変更させる。

具体的に、コンテキスト知識ベースにおける情報Ｍを情報Ｎに変更させると仮定し、情報Ａの意味が変わる場合、情報Ａを情報Ｄに発展させる。情報Ａの意味が他の意味に変わる場合、該他の意味から情報Ｄに発展する。情報Ａを表示してから、情報Ｄを表示する。

例えば、情報Ａの、「ある従業員は、一昨日、エレベーターに入ると、中が突然暗くなり、びっくりしたと言いました」を生成し、情報Ａから、情報Ｂの、「支配人はそれを聞いたら、私はすぐにエレベーターの安全検査を手配すると言いました」に発展する。コンテキストにおける１つの情報Ｍは「従業員は安全問題の話をします」である。デフォルトのコンテキストにおいて、情報Ａの意味は、「従業員はエレベーターに危険を起こり得ると心配します」である。情報Ｍを情報Ｎの「従業員は照明問題の話をします」に変更すると仮定し、仮定のコンテキストにおいて、情報Ａの意味である「エレベーターが暗すぎると、従業員が不満を言います」から、情報Ｄの「君たちにそれぞれ懐中電灯を与えます」に発展する。情報Ａを表示してから、情報Ｄを表示する。

具体的に、コンテキスト知識ベースにおける情報Ｍを情報Ｎに変更させると仮定し、情報Ａの発展方式は他の方式に変わる場合、情報Ａはこのような変更された発展方式から、情報Ｄに発展する。情報Ａを表示してから、情報Ｄを表示する。

例えば、情報Ａの「今年の降水と気温とは適切です」から、情報Ｂの「今年の作物は豊作かもしれません」に発展する。コンテキスト情報には、１つの情報Ｍの「降水と気温とが適切であることは、作物が豊作になる必要条件です」がある。発展は前提があれば、結論があるかもしれないという方式である。情報Ｍを、情報Ｎの「降水と気温とが適切であることは、作物が豊作になる十分条件です」に変更させると仮定すれば、発展は前提があれば、必ず結論があるという方式である。仮定のコンテキストにおいて、情報Ａから、情報Ｄの「今年の作物は間違いなく豊作になります」に発展する。

例えば、１つのコンテキスト情報の「子供は、私がリンゴを食べたいと言いました」を生成する。情報Ａの「今は、大人ではなく、子供の就寝時間です」を生成し、情報Ｂの「母親：リンゴは寝っています」に発展する。コンテキストにおける１つの情報Ｍは「リンゴと子供との共通点は决定作用を果たす」であるから、類推して、情報Ｂに発展する。情報Ｍを情報Ｎの「大きいリンゴと大人との共通点は、決定作用を果たす」に変更すると仮定すれば、発展は異なる方式を利用する。大きいリンゴは大人と類推するように発展する。情報Ａから、情報Ｄの「子供：小さい方は眠っているかもしれませんが、大きい方は必ずまだ眠っていません」に発展する。コンテキスト情報を表示でき、情報Ａが情報Ｂに発展するように表示し、情報Ａが情報Ｄに発展するように表示する。

デフォルトのコンテキストに対する変更は、合理に対する否定であると仮定し、仮定のコンテキストにおける変更は、合理の否定に対する否定であり、ロボットにユーモアを具備させる。

最後は、変更された生成された情報、仮定された情報、または変更された発展を表示する。具体的な実施において、情報Ｃを表示し、情報Ｅを表示してから、情報Ｎを表示し、或いは情報Ａを表示してから、Ｄを表示するなど。情報Ａと情報Ｅとの意味は異なるが、形式は同様であるから、情報Ａを表示する効果と、情報Ｅを表示する効果とは同様である。

ロボットのユーモアを表示できた。

前記のように、本発明の特有の理論基礎は以下の通りであり、ユーモアは合理の、潜在意識的な否定に対する否定である。本発明は、ロボットの情報記憶量が大きく、演算速度が早いという特点に基づき、人類の心理活動をシミュレーションし、総合的な技術手段を介して、視聴者にロボットの合理性に対する巧妙な処理を感じさせるように、ロボットのユーモアを体現する。ロボットはまず、意識的に合理の否定を否定し、視聴者は潜在意識的に、ロボットの該過程をトレースバックする。合理性は、表示された情報と、視聴者が分かるとともに認める自然、及び社会などの分野の事実、規則などの全ての情報との矛盾性により判定され、矛盾すれば、不合理であり、矛盾しないと、合理である。例えば、思惟の同一性に基づき、決定された表現形式は、決定されたコンテキストにおいて、意味が決定でなければ、合理ではない。合理性は特定の視聴者をねらいとし、ある視聴者に対して合理であっても、他の視聴者に対して必ずしも合理ではない。ある人が、いくつかの事情が真実であり、いくつかの規則は受け入れられると主張しても、他の人はそうではないと主張する可能性があり、例えば、ほとんどの人が、「地球は太陽の周りを回転する」ことが真実であると主張しても、ごく僅かな人は、「太陽は地球の周りを回転する」ことが真実であると主張する。

本発明の技術手段は３つの階層に分けられ、第１階層の技術手段は、息を合わせて、表示されるコンテンツが矛盾するから、矛盾しないようになることを共有することで、ユーモアを有する目的を達成し、主に心理学及び哲学分野に関わる。第２階層の技術手段は、視聴者とロボットとは共同のコンテキストを有することで、息を合わせるように共有するという目的を達成し、デフォルトのコンテキストから仮定のコンテキストに変換されることで、表示されるコンテンツが矛盾するから、矛盾しないようになったという目的を達成し、主に論理学及び言語学分野に関わる。第３个階層の技術手段は、コンテキスト知識ベースを構築することで、コンテキストを共同するという目的を達成し、データベースを変換することで、コンテキストを変換するという目的を達成し、主に視聴者知識ベースにより、コンテキスト知識ベースを構築し、グループ知識ベースにより、視聴者知識ベースを構築し、主にコンピュータ分野に関わる。

視聴者は、ロボットによるユーモア情報の生成過程をトレースバックし感じて、ロボットが表示したコンテンツに対して、最初は不合理、緊張及び戸惑いを感じて自分が誤解し、またはスマートロボットが間違っていると疑って、そして、自分もロボットも多分間違いないと判定し、そうすると、ロボットの表現を合理化しようとし、その後、仮定のコンテキストにおいて、ロボットの表現が合理であると発見し、合理の否定に対する否定であり、最後は、共通の背景知識により、息を合わせて該秘密を発見し及び共有することで、知力の誇り、認め、ラポール、気楽及び愉快などを感じて笑う。

本発明は一般的な情報からユーモアを生成し、コンテンツが豊かで、効果が明らかであり、他のロボットのユーモラスな性格の生成技術は、人類の従来のユーモア材料に依存し、主にワードゲームを生成するという制約を克服する。

ロボットのユーモア情報の生成効果はテスト可能である。１つのテスト方法は、まず、テストされるロボットを、チューリングテストにおいて質問に答えさせ、この場合、ロボットが人類を騙す成功率をＳにして、そして、ユーモアが強いいくつかの人とロボットとを一緒にユーモラスに、質問に答えさせ、この場合、ロボットが人類を騙す成功率をＴにすれば、ロボットシが人類のユーモアをミュレーションすることと、人類の他の特性をシミュレーションすることとの成功率はＴ／Ｓになる。Ｔ／Ｓが１に近接し、または１より大きいと、ロボットが人類のユーモアを成功的にシミュレーションしたことを示す。他のテスト方法は、ユーモアが強いいくつかの人とロボットとを一緒に匿名且つユーモラスに、質問に答えさせ、人類の視聴者が各回答者のユーモアの得点を判定し、ロボットの、全ての回答者における順位は、ロボットのユーモアの成績である。順位が上位５０％にあれば、人類より、ロボットのユーモアが強いことを示す。

本明細書において各実施例に対して漸進という方式で記載し、各実施例は主に他の実施例との相違点を説明するから、各実施例の間の同様又は類似の部分について、互いに参照すればよい。実施例が開示した装置について、実施例が開示した方法に対応するから、記載は比較的に簡単である。関する部分について、方法に対する説明を参照すればよい。

当業者は、本明細書が開示した実施例を結合して説明した各例示のユニット及びアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、又は前記両者の組み合わせを介して実現できることを理解でき、ハードウェアとソフトウェアとの互換性を明らかに説明するために、各例示の構成及びステップは、前記説明において機能性の観点で説明した。これら機能がハードウェア方式で実行されるか、それともソフトウェア方式で実行されるかということは、本技術案の特定適用及び設計制約条件に依存する。当業者は、各特定適用に対して、異なる方法を利用することで、記載された機能を実現できるが、このような実現は、本発明の範囲を越えると考えるべきでない。

本明細書が開示した実施例を結合して記載した方法またはアルゴリズムのステップは、直接的にハードウェア、プロセッサにより実行されるソフトウェアモジュール、又は両者の組み合わせで実施できる。ソフトウェアモジュールは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、メモリ、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的プログラマブルＲＯＭ、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、ＣＤ‐ＲＯＭ、又は当分野における公知の任意の他のタイプの記憶媒体などに記憶できる。

開示した実施形態に対する前記説明により、当業者は本発明を実現又は利用できる。これらの実施例に対する多種の補正は、当業者にとって自明であり、本明細書に定義された一般的原理は本発明の精神または範囲から逸脱しない場合、他の実施例において実現できる。従って、本発明は、本明細書が開示したこれらの実施例に限定されず、本明細書が開示した原理及び新規の特徴に一致した最も広い範囲に合う。

Claims (2)

1. 知識ベースに基づき、ロボットのユーモラスな性格情報を生成する方法であって、前記方法は、
   グループを区画するステップと、
   各類グループの予知を情報分類基準とするグループ知識ベースを構築するステップと、
   視聴者が所属するグループの種別を判定するステップと、
   前記グループ知識ベースから、視聴者の予知を情報分類基準とする視聴者知識ベースを構築するステップと、
   １つの情報を生成するか、または該情報から他の情報に発展するステップと、
   コンテキスト知識ベースを構築するステップと、
   生成された前記情報を視聴者知識ベースにおける情報と矛盾させ、生成された前記情報の意味、または前記発展方式を変更させるように、コンテキスト知識ベースのうちの１つの情報を変更すると仮定するステップと、
   前記コンテキスト知識ベースのうちの変更された情報に基づき、生成された前記情報または前記発展を変更するステップと、
   変更された生成された前記情報、仮定された情報または変更された発展を表示するステップとを含み、
   前記各ステップは、ハードウェア、ソフトウェア、又は前記両者の組み合わせを介して実現することを特徴とする方法。
2. 知識ベースに基づき、ロボットのユーモラスな性格情報を生成するシステムであって、
   グループを区画するための区画モジュールと、
   各類グループの予知を情報分類基準とするグループ知識ベースを構築するための第１構築モジュールと、
   視聴者が所属するグループの種別を判定するための判定モジュールと、
   前記グループ知識ベースから、視聴者の予知を情報分類基準とする視聴者知識ベースを構築するための第２構築モジュールと、
   １つの情報を生成するか、または該情報から他の情報に発展するための生成モジュールと、
   コンテキスト知識ベースを構築するための第３構築モジュールと、
   生成された前記情報を視聴者知識ベースにおける情報と矛盾させ、生成された前記情報の意味、または前記発展方式を変更させるように、コンテキスト知識ベースのうちの１つの情報を変更すると仮定し、前記コンテキスト知識ベースのうちの変更された情報に基づき、生成された前記情報または前記発展を変更し、変更された生成された前記情報、仮定された情報または変更された発展を表示するための処理モジュールと、を備えることを特徴とするシステム。
   

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