WO2010125709A1 - 対話制御システム、方法及びコンピュータ可読記憶媒体、並びに、多次元オントロジー処理システム、方法及びコンピュータ可読記憶媒体 - Google Patents

Abstract

　本発明は、概念や概念間の関係を示すドメイン知識を体系的に表現したオントロジーを用いてユーザに対する質問を決定して質問を行い、受け取ったユーザ回答に応じた対話を行う対話制御システムであって、１以上の次元別オントロジーと、基本オントロジーとを格納し、ユーザ回答の概念が条件として設定されると、この条件に合う１又は複数の次元別オントロジーを取り出し、取り出された各次元別オントロジーのうち、次元優先度に従って次元優先度の低いものから順に、各次元別オントロジーの内容を基本オントロジーに上書きして多次元オントロジーを生成し、この多次元オントロジーを用いて対話を制御する対話制御システムを提供する。

Description

対話制御システム、方法及びコンピュータ可読記憶媒体、並びに、多次元オントロジー処理システム、方法及びコンピュータ可読記憶媒体

　本発明は、対話制御システム、方法及びコンピュータ可読記憶媒体、並びに、多次元オントロジー処理システム、方法及びコンピュータ可読記憶媒体に関する。例えば、対話の中で徐々に掘り下げた質問を繰り返すことにより、利用者のニーズや価値観を引き出し、多種多様でかつ大量のサービスやコンテンツの中から、利用者のニーズや価値観にマッチするものを検索する情報検索・解析システムに適用し得るものである。

　ＩＴ（情報技術）を通じたコミュニケーションは、将来、テキスト情報から、個人の記憶する動画像や会話、放送映像や映画映像、商品情報やセンサー情報、生産履歴や交通履歴、刻一刻と変化する地理・気候情報等の様々な情報媒体に対象を広げ、その利用局面も、情報家電、車載端末、電子タグや、公共交通機関、企業の生産・流通現場、市場の店頭等の様々な局面へとダイナミック拡大していくことが予想される。

　その契機となるのは、現在のパソコンによるホームページの中だけのテキスト中心の情報検索ではない、個人の生活、ビジネス等のあらゆる局面での新たなコミュニケーションニーズに応える次世代の情報検索・解析技術である。

　従来の情報検索・解析技術では、キーワードの入力を受け付け、ネットワーク上の情報から入力キーワードと一致する情報を検索し、ヒット件数が多い順から紹介するものがある。この他にも、入力キーワードと一緒に使われるキーワードも表示するキーワード自動拡張技術や、多くのユーザによる口コミ情報から商品等をレコメンドする技術等もある。

　前記のような技術によれば、当該利用者は入力キーワードを含む多くの情報を検索することができる。しかしながら、これらの情報は、多くの他ユーザにより検索された結果を統計的にまとめた情報であって、当該利用者の真のニーズや希望する個別化された情報ではない。

　また、情報過多の時代において、情報量の爆発的な増加に対応しきれず、情報選択基準を見失い易くなっている人が増えているという現状がある。自らの欲する情報や行動を決めきれないという問題を抱えるユーザに対して、単なる検索だけではなく、検索に至るまでの考え方をシステムが一緒に探るという情報検索・解析技術が求められている。

　これに対して、本願発明者は、対話の中で、徐々に掘り下げた質問を繰り返すことにより、利用者のニーズや価値観を引き出すラダリング手法を活用し、利用者とシステムとが対話を繰り返すことにより、利用者が自ら表現することが困難であったサービスやコンテンツに関するニーズを引き出し、多種多様でかつ大量のサービスやコンテンツの中からこれにマッチングするものを検索する情報検索・解析技術を提案する（特願２００８－０３６３４２、特願２００８－０３６３５６）。

　この対話型検索システムでは、ドメイン知識に基づいて質問文を生成して利用者に提示し、利用者からの回答を意図解析によって意味レベルで解釈し、その利用者から引き出した情報及び予め検索対象解析（例えば、利用者の回答から解釈したいと解析結果）と、検索対象データを解析した結果とマッチングすることにより検索を実現している。

　ところで、対話型検索システムにおいて、徐々に掘り下げた質問を繰り返して利用者の真のニーズや希望を引き出すためには、（１）意思決定プロセスを支援すること、（２）ユーザ本人だけでは言語化しきれていない「気付き」の促し、（３）情報の選択基準を正確に認識することが重要となる。

　つまり、対話型検索システムでは、利用者一人一人に応じたパーソナライズが動的に行われることや、利用者の発言に対して、寄り添い感を与える応答や対話の流れや、様々な状況変化に応じて質問すべき事柄の重要度は刻々と変化する。よって、これに応じて、質問文を提示することやマッチングを行うことが求められる。

　溝口理一郎他２名，「オントロジー工学基礎論－意味リンク、クラス、関係、ロールのオントロジー的意味論－」，人工知能学会誌，Ｖｏｌ．１４，ｐｐ．１０１９－１０３２，１９９９年には、オントロジーの意義に関して記載されている。オントロジーとは、特定の領域についての知識、複数の領域にまたがる知識、あるいは、汎用の知識を定義し、体系化したものである。ここで、知識とは、用語・語彙とその意味、他の用語・語彙との関係を示し、領域とは、医学、工学、不動産、自動車、金融などの分野を指す。

　オントロジーは、語の概念や、語と語の関係を体系的に表現することができる。従って、対話型検索システムにおいては、ドメイン毎にオントロジーで記述したものを、ドメイン知識として利用することが考えられる。

　これにより、オントロジーを利用した質問文を提示することができる。また、この質問文に対する回答を関連付けることができる。よって、利用者の回答（入力）を理解することができたり、それまでの対話のモデル化が簡易になる。

　しかしながら、現行のオントロジーは、語の概念や語と語の関係を表す際、１つの観点からの語の概念や語と語の関係しか表現することができない。つまり、文脈すなわちコンテキストを認識して対話を制御できる体系になっていない。

　また、現行のオントロジーは、対話と検索に必要なドメイン毎の知識・情報を記述することができる。しかし、現行のオントロジーは、上記のように１つの観点からしか知識の関係を表現することができないため、静的なデータとなってしまい、対話や検索のダイナミック性を記述することができないことがある。

　さらに、対話型検索システムでは、対話で得られる利用者のデータや状況に応じて、使用する意味空間を瞬時に切り替えることが求められるが、これを実現することができないことがあり得る。

　上記に対応する方法として、ロール概念を用いて、コンテキストに依存したクラスやプロパティを表現することも考えられる。

　ロール概念は、ある概念との間で意味関係における役割を示す概念をいう。従って、概念間の関係を示すことができても、ロール概念間の関係性を記述することができない。例えば１００種類のロール概念があれば、１００種類全ての関係性が独立に存在しなければならない。従って、データ作成やデータ管理の煩雑化かつ複雑化を招くことがあり得る。

　本発明は、多次元オントロジーを利用することにより、ユーザの発言に対して、寄り添う感を与える応答や対話の流れを円滑にしたり、ユーザの状況変化に応じて質問すべき事柄の重要度を刻々と変化させたりすることができる対話制御システム、方法及びコンピュータ可読記憶媒体、並びに、多次元オントロジー処理システム、方法及びコンピュータ可読記憶媒体を提供する。

　本発明の一態様に係る対話制御システムは、概念や概念間の関係を示すドメイン知識を体系的に表現したオントロジーを用いて所定の処理を行うオントロジー処理システムであって、（１）条件の組み合わせの次元ごとにドメイン知識の内容が異なる１以上の次元別オントロジーを格納する次元別オントロジー格納手段と、（２）条件なしの時のドメイン知識の内容を有する基本オントロジーを格納する基本オントロジー格納手段と、（３）次元毎の優先度を示す次元優先度を格納する次元優先度格納手段と、（４）条件が設定されると、次元別オントロジー格納手段から設定された条件に合う１以上の次元別オントロジーを取り出す次元別オントロジー取出手段と、（５）取り出された各次元別オントロジーのうち、次元優先度格納手段の次元優先度に従って次元優先度の低いものから順に、各次元別オントロジーの内容を基本オントロジーに上書きして、設定された条件で使用する多次元オントロジーを生成する多次元オントロジー生成手段と、（６）多次元オントロジー生成手段により生成された多次元オントロジーを用いて所定の処理を行う処理手段とを備える。

　本発明の一態様に係るコンピュータ可読記憶媒体は、概念や概念間の関係を示すドメイン知識を体系的に表現したオントロジーを用いて所定の処理を行うオントロジー処理プログラムを記憶するコンピュータ可読記憶媒体であって、前記オントロジー処理は、（１）条件の組み合わせの次元ごとにドメイン知識の内容が異なる１以上の次元別オントロジーを格納し、（２）条件なしの時のドメイン知識の内容を有する基本オントロジーを格納し、（３）次元毎の優先度を示す次元優先度を格納し、（４）条件が設定されると、設定された条件に合う１以上の次元別オントロジーを格納された１以上の次元別オントロジーから取り出し、（５）取り出された各次元別オントロジーのうち、格納された次元優先度の低いものから順に、各次元別オントロジーの内容を基本オントロジーに上書きして、設定された条件で使用する多次元オントロジーを生成し、（６）生成された多次元オントロジーを用いて所定の処理を行うことを含む。

　本発明の一態様に係る対話制御システムは、質問に用いる概念や概念間の関係を示すドメイン知識を体系的に表現したオントロジーを用いて、ユーザに対する質問を定めて質問を行い、その質問に対するユーザ回答を受け取り、そのユーザ回答に応じた対話を制御する対話制御システムであって、（１）ドメイン知識は、概念や概念間の関係、及び、質問に適用する概念から次の質問に適用する概念への移行関係を設定する対話進行情報を有し、（２）条件の組み合わせの次元ごとにドメイン知識の内容が異なる１以上の次元別オントロジーを格納する次元別オントロジー格納手段と、（３）条件なしの時のドメイン知識の内容を有する基本オントロジーを格納する基本オントロジー格納手段と、（４）次元毎の優先度を示す次元優先度を格納する次元優先度格納手段と、（５）ユーザ回答の概念が条件として設定されると、次元別オントロジー格納手段から条件に合う１以上の次元別オントロジーを取り出す次元別オントロジー取出手段と、（６）取り出された各次元別オントロジーのうち、次元優先度格納手段の次元優先度に従って次元優先度の低いものから順に、各次元別オントロジーの内容を基本オントロジーに上書きして、条件で使用する多次元オントロジーを生成する多次元オントロジー生成手段と、（７）多次元オントロジー生成手段により生成された多次元オントロジーの対話進行情報に基づいて次の質問に適用する概念を決定して、ユーザに質問を与える対話制御手段とを備える。

　本発明の一態様に係るコンピュータ可読記憶媒体は、は、質問に用いる概念や概念間の関係を示すドメイン知識を体系的に表現したオントロジーを用いて、ユーザに対する質問を定めて質問を行い、その質問に対するユーザ回答を受け取り、そのユーザ回答に応じた対話を制御する対話制御プログラムを記憶するコンピュータ可読記憶媒体であって、（１）ドメイン知識は、概念や概念間の関係、及び、質問に適用する概念から次の質問に適用する概念への移行関係を設定する対話進行情報を有するものであり、前記対話を制御することは、（２）条件の組み合わせの次元ごとにドメイン知識の内容が異なる１以上の次元別オントロジーを格納し、（３）条件なしの時のドメイン知識の内容を有する基本オントロジーを格納し、（４）次元毎の優先度を示す次元優先度を格納し、（５）ユーザ回答の概念が条件として設定されると、条件に合う１以上の次元別オントロジーを、前記格納された１以上の次元別オントロジーから取り出させ、（６）取り出された各次元別オントロジーのうち、格納された次元優先度に従って次元優先度の低いものから順に、各次元別オントロジーの内容を基本オントロジーに上書きして、条件で使用する多次元オントロジーを生成し、（７）生成された多次元オントロジーの対話進行情報に基づいて次の質問に適用する概念を決定して、ユーザに質問を与える、ことを含む。

　本発明の一態様に係るオントロジー処理方法は、概念や概念間の関係を示すドメイン知識を体系的に表現したオントロジーを用いて所定の処理を行うオントロジー処理方法であって、（１）条件の組み合わせの次元ごとに前記ドメイン知識の内容が異なる１以上の次元別オントロジーを格納し、（２）条件なしの時の前記ドメイン知識の内容を有する基本オントロジーを格納し、（３）前記次元毎の優先度を示す次元優先度を格納し、（４）条件が設定されると、設定された前記条件に合う１以上の次元別オントロジーを格納された１以上の次元別オントロジーから取り出し、（５）取り出された前記各次元別オントロジーのうち、前記格納された前記次元優先度に従って前記次元優先度の低いものから順に、前記各次元別オントロジーの内容を前記格納された前記基本オントロジーに上書きして、設定された前記条件で使用する多次元オントロジーを生成し、（６）前記生成された前記多次元オントロジーを用いて所定の処理を行う。

　本発明の一態様に係る対話制御方法は、質問に用いる概念や概念間の関係を示すドメイン知識を体系的に表現したオントロジーを用いて、ユーザに対する質問を定めて質問を行い、その質問に対するユーザ回答を受け取り、そのユーザ回答に応じた対話を制御する方法であって、（１）前記ドメイン知識は、概念や概念間の関係、及び、質問に適用する概念から次の質問に適用する概念への移行関係を設定する対話進行情報を有するものであり、（２）条件の組み合わせの次元ごとに前記ドメイン知識の内容が異なる１以上の次元別オントロジーを格納し、（３）条件なしの時の前記ドメイン知識の内容を有する基本オントロジーを格納し、（４）前記次元毎の優先度を示す次元優先度を格納し、（５）ユーザ回答の概念が条件として設定されると、前記条件に合う１以上の前記次元別オントロジーを前記格納された前記１以上の次元別オントロジーから取り出し、（６）取り出された前記各次元別オントロジーのうち、前記格納された前記次元優先度に従って前記次元優先度の低いものから順に、前記各次元別オントロジーの内容を前記基本オントロジーに上書きして、前記条件で使用する多次元オントロジーを生成し、（７）前記生成された前記多次元オントロジーの前記対話進行情報に基づいて次の質問に適用する概念を決定して、ユーザに質問を与える。

　本発明によれば、多次元オントロジーを利用することにより、ユーザの発言に対して、寄り添い感を与える応答や対話の流れを円滑にしたり、ユーザの状況変化に応じて質問すべき事柄の重要度を刻々と変化させたりすることができる。

第１の実施形態の対話型解析・検索システムの全体構成を示す全体構成図である。 多次元オントロジーの基本概念を説明する説明図である（その１）。 多次元オントロジーの基本概念を説明する説明図である（その２）。 第１の実施形態の対話制御システムの全体の流れを示すフローチャートである。 プロパティ定義（表形式）を説明する説明図である。 プロパティ定義（ネットワーク形式）を説明する説明図である。 第１の実施形態の意図解析処理を示すフローチャートである。 「サイト訪問目的」クラスのクラス定義及び異表記定義を説明する説明図である。 意図解析部が解析した意図解析結果を説明する説明図である。 第１の実施形態の対話制御処理を示すフローチャートである。 「サイト訪問目的」クラスのクラス定義及びオプション定義を説明する説明図である。 第１の実施形態のドメイン知識マネージャ*処理を示すフローチャートである。 ドメイン知識マネージャが取得したユーザデータを説明する説明図である。 次元の優先度を示す次元リストを説明する説明図である。 次元優先度定義テーブルを説明する説明図である。 多次元オントロジーの生成処理を説明する説明図である。 第１の実施形態の推論処理の際に用いる推論定義を説明する説明図である。 第１の実施形態の推論処理の際に用いる推論定義を説明する説明図である。 第１の実施形態の推論処理の際に用いる推論定義を説明する説明図である。 ドメイン知識マネージャが取得したユーザデータを説明する説明図である（その１）。 取得したユーザデータの推論後の状態を説明する説明図である（その１）。 ドメイン知識マネージャが取得したユーザデータを説明する説明図である（その２）。 取得したユーザデータの推論後の状態を説明する説明図である（その２）。 第１の実施形態のプロパティ定義の多次元化を行うドメイン知識マネージャが取得したユーザデータを説明する説明図である。 第１の実施形態のプロパティ定義の多次元化を行うドメイン知識マネージャが取得したユーザデータを説明する説明図である。 ベース次元のプロパティ定義を説明する説明図である。 「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」次元のプロパティ定義を説明する説明図である。 「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝ＳＥ」次元のプロパティ定義を説明する説明図である。 第１の実施形態の基本質問文及びつなぎ文の多次元化を行うドメイン知識マネージャが取得したユーザデータを説明する説明図である。 各次元のプロパティ定義を説明する説明図である。 第１の実施形態の頻出表現サブルーチン定義を説明する説明図である。 頻出表現を検出した場合のユーザデータの構成を説明する説明図である。 「状態＝不安」クラスのクラス定義及び受け止め文定義を説明する説明図である。 「状態＝不安」クラスのクラス定義及び受け止め文定義を説明する説明図である。

（Ａ）第１の実施形態
　以下では、本発明の対話制御システム、方法及びコンピュータ可読記憶媒体、並びに、多次元オントロジー処理システム、方法及びコンピュータ可読記憶媒体の第１の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。

　第１の実施形態では、ユーザに対して質問を繰り返してユーザの真のニーズや希望を引き出すラダリングを利用した対話型解析・検索システムに本発明を適用した実施形態を例示して説明する。

（Ａ－１）多次元オントロジーの基本概念
　まず、第１の実施形態において利用する多次元オントロジーの概念を、図面を参照しながら説明する。

　多次元オントロジーとは、多数の意味空間を多次元化して保持し、対話で得られるユーザのデータ又は対象データ／状況に応じて、使用する意味空間を瞬時に切り替えることができるオントロジーをいう。

　上述したように、現行のオントロジーは、ある１つの観点からしか語の概念や語と語の関係を表現していない。よって、現行のオントロジーを対話型検索システムに利用しても、静的なデータしか得られない。

　そこで、第１の実施形態では、オントロジーを多次元化して保持できるようし、さらにユーザから引き出した情報が変化するたびに次元間を自動的に移動する仕組みを提案する。

　これにより、対話で得られるユーザデータや状況に応じて瞬時に、意味空間を切り替えたり、対話のための情報を切り替えることができる。これにより、対話や検索がもつダイナミック性をシステムとして実現できる。また、次元間でデータを継承できるようにする。これにより、記述性とその省力性（最小限の記述）を同時に実現した。多次元化の最大の特徴である記述したいところだけを詳細に記述することができる。

　図２及び図３は、多次元オントロジーの基本概念を説明する説明図である。図２及び図３では、第１の実施形態の対話型検索・解析システム１を職業紹介システムに利用した場合を例示する。

　図２及び図３に示すように、多次元オントロジーは、それぞれプロパティが設定されている次元が、優先度に従って位置づけされている。多次元オントロジーは、ベースの次元と、ベース以外の特別な次元（以下、サブ次元という）とを有して構成される。

　ベースの次元及びサブ次元には、それぞれ様々なオントロジーが定義されている。ベースの次元とは、最も優先度が低い次元であり、サブ次元に定義される全てのクラス及びプロパティが定義されているものである。また、サブ次元は、それぞれ必要なクラス及びプロパティだけが定義されている。よって、条件の数が多いものほど優先度が高くなる。なお、条件の数が同数の場合には、例えば、開発者により予め優先度付けしておく。

　例えば、図２及び図３では、ベースの次元を含めて６次元オントロジーを例示する。「業種＝ＩＴ」のサブ次元、「職種＝営業」のサブ次元、「職種＝ＳＥ」のサブ次元はそれぞれ、条件が１個であり、条件数が同数である。しかし、「業種＝ＩＴ」のサブ次元、「職種＝営業」のサブ次元、「職種＝ＳＥ」のサブ次元の順に優先度を高く設定したものとする。

　また「職種＝営業＆＆業種＝ＩＴ（この表記は「職種が営業であり、かつ、業種がＩＴである」ことを示す、以下同様である）」のサブ次元、「職種＝ＳＥ＆＆業種＝ＩＴ」サブ次元はそれぞれ条件が２個であり、条件数が同数である。しかし、「職種＝営業＆＆業種＝ＩＴ」のサブ次元、「職種＝ＳＥ＆＆業種＝ＩＴ」の順に優先度を高く設定したものとする。

　従って、これらの次元を重ねると、「ベースの次元」は優先度が最も低いので、次元の優先度は、「ベースの次元」→「業種＝ＩＴ」のサブ次元→「職種＝営業」のサブ次元→「職種＝ＳＥ」のサブ次元→「職種＝営業＆＆業種」のサブ次元→「職種＝ＳＥ＆＆業種＝ＩＴ」サブ次元の順に高くなる。

　また、図２及び図３において、各サブ次元上の丸は、各サブ次元で定義されているクラス及びプロパティを示す。

　図２は、ユーザが「何も（データを）取得していない時」を示す。この場合、まだ対話が進行していない。このとき、ベース次元に定義されているクラス及びプロパティ（図２には図示しない）を用いて対話進行する。

　対話が進行して、ユーザが「業種＝ＩＴ」とする条件を取得したとする。この場合、図３に示すように、適用される次元は「業種＝ＩＴ」のサブ次元となる。そして、この「業種＝ＩＴ」のサブ次元に定義されているクラス及びプロパティを用いた対話に切り替る。

　さらに対話が進行して、ユーザが「職業＝営業かつ業種＝ＩＴ」とする条件を取得したとする。この場合、図３に示すように、適用される次元は「職種＝営業＆＆業種＝ＩＴ」のサブ次元となる。そして、この「職種＝営業＆＆業種＝ＩＴ」のサブ次元に定義されているクラス及びプロパティを用いた対話に切り替る。

　ここで、対話に適用された次元は、「業種＝ＩＴ」と「職業＝営業かつ業種＝ＩＴ」の２個のサブ次元であり、適用された各サブ次元のクラス及びプロパティは、ベースの次元に上書きされて継承される。このとき、優先度の高いサブ次元のクラス及びプロパティが記憶されるように、優先度が低いサブ次元から順に継承される。つまり、ベースの次元には、「業種＝ＩＴ」のサブ次元のクラス及びプロパティが記憶されてから、「職業＝営業かつ業種＝ＩＴ」のサブ次元のクラス及びプロパティが上書きされる。

　このように多次元オントロジーを用いることにより、次元間でデータを継承することができる。

（Ａ－２）第１の実施形態の構成
　以下では、第１の実施形態の対話型解析・検索システムの全体構成について、図１を参照しながら説明する。

　図１において、第１の実施形態の対話型解析・検索システム１は、対話管理部１０、意図解析部２０、ドメイン知識管理部３０、マッチング部４０、マッチング対象分析部５０を少なくとも有している。

　対話型解析・検索システム１は、ユーザにデータを提供するデータ提供サーバ８０と接続している。対話型解析・検索システム１は、データ提供サーバ８０が保持する対象データを取得し、マッチング対象分析部５０の拡張対象データ５４に格納する。

　ユーザは、ブラウザ９０を用いてＷｅｂサーバ７０にアクセスすることで、対話型解析・検索システム１を起動させる。なお、ユーザ側のインターフェースとしては、通信機能を有するＰＣや携帯端末や専用端末など広く適用することができる。しかし、ユーザが発した音声をテキスト変換する音声合成・認識部等を備えるようにしてもよい。

　対話管理部１０は、検索を希望するユーザとの間の対話進行を管理する。対話管理部１０は、対話進行を制御する対話制御部１１を有する。

　対話制御部１１は、ドメイン知識管理部３０から多次元オントロジーを受け取り、この多次元オントロジーに基づいて、対話進行に係る質問文（システム発話文ともいう）を作成する。

　また、対話制御部１１は、質問文に対するユーザからの回答文（ユーザ発話文ともいう）を意図解析部２０に与えてユーザ発話文の内容を解析させる。なお、対話制御部１１は、ユーザ発話文の意図解析結果を受け取ると、そのユーザ発話文の意図解析結果をユーザデータとして、マッチング対象分析部５０の拡張ユーザデータ５３に格納する。

　さらに、対話制御部１１は、意図解析部２０から意図解析結果を受け取ると、その意図解析結果をドメイン知識管理部３０に与えて、対話進行に利用する多次元オントロジーを生成させ、ドメイン知識管理部３０からの多次元オントロジーを利用して、次の質問文を決定して対話を進行させる。

　また、対話制御部１１は、マッチング部４０に対してユーザのデータと対象データとのマッチングを指示する。このマッチングを指示するタイミングは、例えば、ユーザからのマッチング指示を受けたときや、各質問文に対する回答文が得られたときや、全ての質問項目が終了したときなどと種々のタイミングを設定することができる。

　意図解析部２０は、対話制御部１１から取得した質問文に対してユーザが回答したユーザ発話文を受け取り、ユーザ発話文の内容を解析する。また、意図解析部２０は、解析した意図解析結果をオントロジー形式にして対話制御部１１に与える。意図解析部２０は、意図解析実行部２１、意図解析用辞書２２を有する。

　意図解析実行部２１は、意図解析用辞書２２を参照して、ユーザ発話文に対して形態素解析を行う形態素解析部２１１と、意図解析用辞書２２を参照して、ユーザ発話文に対して構文解析を行う構文解析部２１２を有する。

　意図解析実行部２１は、ユーザ発話文に対して形態素解析や構文解析を行うことで、ドメイン知識ＤＢ３２のプロパティ定義に定義されるクラスを取得し、取得したクラスをドメイン知識管理部３０に与える。

　意図解析用辞書２２は、ユーザ発話文の内容を解析するための辞書群であり、例えば、形態素辞書（例えば、日本語形態素辞書）、構文辞書（例えば、日本語構文辞書）、ベース次元及び各次元のクラス定義から自動生成されたドメイン知識辞書等が該当する。

　ドメイン知識管理部３０は、ドメイン毎の多次元オントロジーを知識とするドメイン知識を管理する。ドメイン知識管理部３０は、ドメイン知識マネージャ３１、ドメイン知識ＤＢ３２を有する。

　ドメイン知識ＤＢ３２には、多次元オントロジーを構築するためのベース次元及び各次元のプロパティ定義及びクラス定義及び推論定義、多次元オントロジーを構成するための次元の条件、次元の条件の優先度を定義する次元優先度定義テーブル、生成された多次元オントロジーを格納する。

　ドメイン知識マネージャ３１は、対話制御部１１から意図解析結果を受け取り、意図解析結果から特徴を抽出して、ドメイン知識ＤＢ３２のプロパティ定義及び次元優先度定義テーブルを参照しながら、多次元オントロジーを生成する。ドメイン知識マネージャ３１は、生成した多次元オントロジーをドメイン知識ＤＢ３２に格納する。

　ドメイン知識管理部３０のドメイン知識マネージャ３１は、特徴抽出部３１１、条件照合部３１２、多次元オントロジー生成部３１３を有する。

　特徴抽出部３１１は、ユーザ発話文の内容を解析した意図解析結果に、次元の条件となる特徴（次元条件にあたる値）がセットされているか否かを確認し、セットされている場合には、その特徴を抽出する。

　条件照合部３１２は、特徴抽出部３１１が抽出した次元の値と次元優先度定義テーブルの内容を照合する。

　多次元オントロジー生成部３１３は、次元優先度定義テーブルの優先度に従って、次元別オントロジーを基本オントロジーに重ねて、多次元オントロジーを生成する。

　マッチング部４０は、ユーザデータ管理部５１に格納されるユーザデータと、対象データ管理部５０に格納される対象データとのマッチングを行い、ユーザが希望する条件のマッチングを行う。

　マッチング部４０は、対話制御部１１から受け取った多次元オントロジーをマッチャー４２に与えたり、マッチャー４２によりマッチングされた情報を対話制御部１１に与えたりするマッチングマネージャ４１と、ユーザデータと対象データとのマッチング処理を行うマッチャー４２とを有する。

　マッチング対象分析部５０は、マッチング対象とするユーザデータや対象データを格納する。マッチング対象分析部５０は、マッチングしやすい形に拡張し、拡張したユーザデータ及び対象データを格納する。マッチング対象分析部５０は、ユーザデータ管理部５１、対象データ管理部５２、拡張ユーザデータ５３、拡張対象データ５４を有する。

　ここで、ユーザデータ管理部５１が管理するユーザデータＤＢ（拡張ユーザデータ）５３に対話制御部１１がユーザ発話から得られたユーザ情報を格納する。このユーザデータＤＢ（拡張ユーザデータ）５３には、ユーザ情報の格納場所（格納位置）を示すユーザデータパスと、ユーザ情報の値を示すユーザデータクラス名とを保持する。

（Ａ－３）第１の実施形態の動作
　次に、第１の実施形態の対話型解析・検索システム１における対話制御システムの動作について図面を参照しながら説明する。

（Ａ－３－１）全体動作
　まず、対話型解析・検索システム１における対話制御の全体の流れについて図面を参照しながら説明する。

　図４は、対話型解析・検索システム１の対話制御の全体の流れを示すフローチャートである。

　対話型解析・検索システム１を利用するユーザは、ブラウザ９０を用いて指定のＵＲＬにアクセスし、Ｗｅｂサーバ７０を通じて対話型解析・検索システム１を起動する。

　対話型解析・検索システム１が起動すると、対話制御部１１が、ドメイン知識マネージャ３１を通じて、ドメイン知識ＤＢ３２に格納されるプロパティ定義を参照し、現在のポインタを定義域に持つプロパティで最も優先度が高いプロパティを選択する。

　ここで、図５は、プロパティ定義の構成を示す構成図であり、図６は、プロパティ定義の一部をネットワーク形式で示した図である。

　図５に示すプロパティ定義は、多次元のベースとなるプロパティ定義の例であり、例えば、「人間」を頂点として、各クラスのプロパティ関係を記述する。また、各プロパティが有する対話戦略やシステム発話に関するオプション情報を記述し、システムがどのような質問をどの順番でするかを規定する。

　図５において、プロパティ定義は、定義域、プロパティ、値域、オプション情報の項目を有する。また、オプション情報には、必須の質問かどうかを決定する度合いを示す重要度、質問の順序（すなわち対話の流れ）を決定する度合いを示す優先度が設けられている。

　さらに、オプション情報には、システム１が生成する基本質問文が定義されている。なお、図５には、オプション情報には、質問文の前に生成するつなぎ文、意図解析結果に基づき生成する各種受け止め文など、システムが円滑に対話を進行するための各種機能が定義されている。

　なお、オプション情報に記述される例文の種類としては、例えば、開始文、感情受け止め文、プロパティ受け止め文、オントロジー受け止め文、推論受け止め文、推論ルール受け止め文、頻出表現受け止め文、ユーザデータ受け止め文、選択肢受け止め文、説明文、つなぎ文、質問文、終了文等がある。例えば、オントロジー受け止め文は、図１６に見ることができ、ここでは「営業」クラスに対して、「営業のお仕事をされているんですね。」という値がセットされている。

　また、オプション情報には、プロパティの種類が記述されている。例えば、オプション情報には、グループ、取得対象がある。なお、ここではプロパティの種類を２種類の場合を例示したが、これに限定されることなく、設定することができる。

　プロパティの種類が「取得対象」の場合、ドメイン知識マネージャ３１は、基本質問文の項目に設定されている基本質問文を対話制御部１１に与え、対話制御部１１が、これをシステム発話文としてＷｅｂサーバ７０を通じてユーザ側に送信する。

　一方、プロパティの種類が「グループ」の場合、ドメイン知識マネージャ３１は、その値域クラスを定義域に持つプロパティを探索して選択する。このとき、この値域クラスを定義域とするプロパティが複数個ある場合、ドメイン知識マネージャ３１は、オプション情報の優先度を見て、最も優先度が高いプロパティを選択する。そして、この選択したプロパティが「取得対象」ならば、ドメイン知識マネージャ３１は、その基本質問文を対話制御部１１に与えて、対話制御部１１が、これをシステム発話文としてユーザ側に送信する。

　このように、プロパティの種類がグループの場合に、優先度を利用することで、値域クラスを定義域に持つプロパティへの移行を実現することができる。

　図６は、図５に示すプロパティ定義の一部をネットワーク形式に展開した構成図である。

　図６において、丸はクラス（すなわち、図５の定義域及び値域）を示し、クラスとクラスとの間を結ぶ線はプロパティを示す。

　例えば、図６おいて、「人間」を頂点とし、プロパティを「パーソナリティ」とする場合の値域は「パーソナリティ」であり、プロパティを「強み」とする場合の値域は「仕事に活かせる強み」であり、プロパティを「転職をしようと思ったきっかけ」とする場合の値域は「転職理由」であり、プロパティを「仕事の経験」とする場合の値域は「現在の仕事」である。

　また、例えば、「パーソナリティ」を定義域とする場合にも、上記と同様に、例えばプロパティを「サイト訪問目的」とする場合の値域は「サイト訪問目的」である等の関係を持つ。また、「パーソナリティ」と「サイト訪問目的」等とはｈａｓ　ｐａｒｔの関係にある。そして、「サイト訪問目的」とユーザの回答である「適職を知りたい」とはｉｓ　Ａの関係にある。

　システム開始時の場合、プロパティ定義では、初期値として選択する定義域が設定されている。図５の第１段目の定義域クラス「人間」に対してポインタが設定されている。

　従って、ドメイン知識マネージャ３１は、初期のポインタが指す定義域クラス「人間」のプロパティで最も優先度の高い「パーソナリティ」とする場合の値域クラス「パーソナリティ」を見る。

　このとき、この値域クラス「パーソナリティ」のプロパティの種類は「グループ」である。よって、ドメイン知識マネージャ３１は、値域クラス「パーソナリティ」を定義域とするプロパティのうち、優先度が最も高い定義域クラス「パーソナリティ」－プロパティ「サイト訪問目的」－値域クラス「サイト訪問目的」のプロパティに選択する。

　そして、ドメイン知識マネージャ３１は、このプロパティの基本質問文である「このサイトに来た目的を教えて下さい」を対話制御部１１に与える。対話制御部１１は、この基本質問文をシステム発話としてユーザ側に送信する。このようにして、システムからの質問を開始する（ステップＳ１０１）。

　このシステム発話文を受信したユーザは、例えば「自分の適職が何かを知りたいので」と回答し、これを回答文としてＷｅｂサーバ７０を通じて対話制御部１１に送信する（ステップＳ１０２）。

　対話制御部１１は、ユーザ発話文を受信すると、このユーザ発話文を意図解析部２０に与える。意図解析部２０では、意図解析実行部２１が、意図解析用辞書２２を用いて、ユーザ発話文に対して、形態素解析や構文解析を行い、その結果「適職を知りたい」というユーザの意図を解析し、その意図解析結果を対話制御部１１に与える（ステップＳ１０３）。

　このとき、意図解析部２０の意図解析結果は、ドメイン知識マネージャ３１に与えられ、ドメイン知識マネージャ３１により多次元オントロジーが生成され、生成された多次元オントロジーがドメイン知識ＤＢ３２に記憶される。

　対話制御部１１は、意図解析部２０からの意図解析結果を受け取ると、ドメイン知識マネージャ３１に対して次の質問の問い合わせを行い、次の質問を決定する（ステップＳ１０４）。

　このとき、ドメイン知識マネージャ３１は、プロパティ定義を参照し、値域クラス「サイト訪問」の次に優先度が高い、定義域クラス「パーソナリティ」－プロパティ「現在の職種」－値域クラス「職種」に移行して、基本質問文「現在のあなたの職種は何ですか？」を対話制御部１１に与える。対話制御部１１は、これをシステム発話文として決定してユーザ側に送信する（ステップＳ１０５）。

　このように、次の質問文の提示とユーザからの回答文の受信とを繰り返し行うことで、システムとユーザとの間の対話が実現される。

　なお、ステップＳ１０４において、次の質問が決定されなかった場合、すなわち全ての
質問が終了した場合、システム動作は終了する。

（Ａ－３－２）意図解析処理
　次に、図４のステップＳ１０４における意図解析処理の詳細な動作について、図面を参
照しながら説明する。

　図７は、意図解析処理の詳細な動作を示すフローチャートである。

　ユーザ発話文を受信した対話制御部１１は、このユーザ発話文を意図解析部２０に与える（ステップＳ２０１）。意図解析実行部２１は、このユーザ発話文を意図解析する。

　例えば、値域クラス「サイト訪問目的」に対するユーザ回答文が「自分の適職が何かを知りたいので」とする。

　まず、意図解析実行部２１では、ユーザ発話文に対して文単位で区切り、日本語文区切りを行い（ステップＳ２０２）、形態素解析部２１１が、意図解析用辞書２２の日本語形態素辞書を用いて、ユーザ発話文に対して形態素解析を行う（ステップＳ２０３）。

　次に、構文解析部２１２が、意図解析辞書２２の日本語構文辞書を参照しながら、形態素解析結果を用いて構文解析を行う（ステップＳ２０３）。

　意図解析実行部２１は、意図解析用辞書２２の日本語構文辞書及びドメイン知識辞書を用いて、構文解析部２１２による構文解析結果から意図解析を行う（ステップＳ２０５）。

　ここで、ドメイン知識辞書には、事前にクラスとその異表記に関する情報（異表記定義ともいう）が、例えば図８に示すクラス定義及び異表記定義から予め自動生成されて、格納されている。

　図８は、ドメイン知識辞書に格納されるクラス定義及び異表記定義の構成例を示す。図８は、クラスと異表記とを対応関係を持たせた形式で表記している。

図８に示すように、例えば、ドメイン知識辞書には、プロパティ「サイト訪問目的」－値域クラス「サイト訪問目的」の配下にあるクラスとしてクラス「適職が知りたい」が定義されている。また、このクラスの異表記「適職＋知る｜自分に合った職業＋知る」が定義されている（｜は「又は」を意味する）。

　意図解析実行部２１２は、ドメイン知識辞書を参照して、値域クラス「サイト訪問目的」に対するクラスを構文解析結果から取得する。例えば、ドメイン知識辞書のクラス定義として「適職が知りたい」がある場合、このクラス「適職が知りたい」を取得する。

　さらに、意図解析実行部２１２は、プロパティ「サイト訪問目的」－クラス「適職が知りたい」を、図９に示すようにオントロジー形式にして対話制御部１１に与えて（Ｓ２０６）処理を終了する。

（Ａ－３－３）対話制御処理
　次に、図４のステップＳ１０５における対話制御処理の詳細な動作について、図面を参照しながら説明する。

　図１０は、対話制御処理の詳細な動作を示すフローチャートである。

　意図解析部２０による意図解析結果は、対話制御部１１に与えられる（ステップＳ３０１）。

　例えば、意図解析結果はオントロジー形式のものであり、例えば、プロパティ「サイト訪問目的」－クラス「適職が知りたい」の場合、「／人間／サイト訪問目的＝適職が知りたい」という意図解析結果が与えられる。

　対話制御部１１は、この意図解析結果をユーザデータ管理部５１の拡張ユーザデータ５３に格納する（ステップＳ３０２）。

　また、対話制御部１１は、意図解析結果を、ドメイン知識マネージャ３１に与える。ドメイン知識マネージャ３１は、ドメイン知識ＤＢ３２に格納されているクラス「適職が知りたい」のクラス定義を取得する。

　そして、ドメイン知識マネージャ３１は、このクラス定義のオプション情報として、オントロジー受け止め文（以下、単に受け止め文という）が記述されているか否かを判断し、記述されている場合には、その受け止め文を対話制御部１１に与える。対話制御部１１は、ユーザ側に受け止め文を送信する（ステップＳ３０３）。

　ここで、受け止め文は、ユーザからの回答に対して何らかの受け止めを行うための文である。従来の対話型検索システムの場合、ユーザが発話した内容をシステムが正しく理解できているのかどうか不安にさせることがある。これに対して、本実施例ではユーザに安心感をもってもらうために、クラス定義のオプション情報としてクラスに対応した受け止め文を定義する。

　図１１は、オプション定義をしたクラス定義の構成を示す構成図である。図１１は、プロパティ「サイト訪問目的」－クラス「適職が知りたい」の場合のクラス定義を例示する。図１１では、プロパティ「サイト訪問目的」－クラス「適職が知りたい」に対して、「自分自身を再確認したいのですね。」が受け止め文として定義されている。

　ドメイン知識マネージャ３１は、図１１に例示するクラス定義を取得する。すると、クラス定義のオプション情報には、受け止め文が定義されているので、受け止め文「自分自身を再確認したいのですね。」を対話制御部１１に与える。対話制御部１１は、この受け止め文をシステム発話文としてユーザに出力する。

　さらに、意図解析結果である「／人間／サイト訪問目的＝適職が知りたい」に関する推論データが存在する場合、対話制御部１１は、その推論データについて推論処理を行う（ステップＳ３０４）。この推論処理の詳細については後述する。

　次に、対話制御部１１は、現在のポインタが定義域クラス「パーソナリティ」－値域クラス「サイト訪問目的」であることをドメイン知識マネージャ３１に与える。ドメイン知識マネージャ３１は、現在のポインタが指している定義域クラス「パーソナリティ」のプロパティのうち、次に優先度が高いプロパティ「現在の職種」を次の質問対象として選択する（ステップＳ３０５）
　このとき、プロパティ「現在の職種」のオプション情報としてつなぎ文が記述されている場合、ドメイン知識マネージャ３１は、このつなぎ文を対話制御部１１に与える。そして、対話制御部１１は、つなぎ文をユーザに出力する（ステップＳ３０６）。なお、プロパティ「現在の職種」には、つなぎ文が記述されていないので、この場合、つなぎ文の出力をしない。

　そして、つなぎ文の出力後、対話制御部１１は、次に優先度が高いプロパティ「現在の
職種」の基本質問文をユーザに出力する（ステップＳ３０７）。

　上記のように、システム発話文は、「受け止め文」－「つなぎ文」－「基本質問文」の順番で発話される。また、「受け止め文」、「つなぎ文」は種々の内容のものを複数発話させるようにしても良い。このような順序でシステムが発話させることで、システムが理解できていることをユーザに示すことができる。これにより、ユーザに対する安心感を持たせ、かつ、寄り添い感をユーザに与えながら対話を進行させることができる。

（Ａ－３－４）オントロジー受け止め文出力処理
　次に、多次元オントロジーを用いたドメイン知識マネージャ３１の処理について説明する。

　第一は、図１０のステップＳ３０３における、ドメイン知識マネージャ３１が対話制御部１１に出力する受け止め文出力処理の詳細について図面を参照しながら説明する。

　図１２は、ドメイン知識マネージャ３１における受け止め文出力処理の動作を示すフローチャートである。

　ドメイン知識マネージャ３１は、対話制御部１１から意図解析結果を受け取る。また、ドメイン知識マネージャ３１は、当該ユーザのユーザデータをユーザデータ管理部５１から取得する（ステップＳ４０１）。

　例えば、対話制御部１１からの意図解析結果が、「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」とする。

　また、ユーザデータ管理部５１からの当該ユーザのユーザデータが、図１３に示す内容であるとする。図１３に示すように、ユーザデータは、オントロジー形式で記述されている。図１３の場合、当該ユーザのユーザデータとしては、プロパティ「ニックネーム」のクラスがクラス「○ちゃん」であり、同様に、プロパティ「転職活動のステージ」－クラス「履歴書送付」、プロパティ「ライフイベント」－クラス「リストラ・倒産」、プロパティ「現在の業種」－クラス「医薬品」、プロパティ「現在の職種」－クラス「営業」であるとする。

　なお、ユーザデータは、説明便宜上のため、ユーザの回答から得られたプロパティに対するクラスをデータとする場合を示す。しかし、例えば、ユーザの回答クラスから推論された新たなクラスをデータとする等、ユーザデータを拡張した内容であってよい。

　ドメイン知識マネージャ３１の特徴抽出部３１１が、ユーザデータと、ドメイン知識ＤＢ３２に登録されている全ての次元の条件と照合し、条件に合う次元条件を抽出する（ステップＳ４０２）。つまり、特徴抽出部３１１は、ユーザデータに全ての次元の条件となる値が含まれているか否かを確認し、条件となる値がある場合には、その次元の条件となる値を抽出する。

　例えば、ドメイン知識ＤＢ３２に格納されている次元の条件として、「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」、「／人間／パーソナリティ／現在の業種＝医薬品」、「／人間／パーソナリティ／ライフイベント＝リストラ・倒産＆＆／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」があるとする。

　特徴抽出部３１１は、上記のような次元の条件とマッチングして、「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」、「／人間／パーソナリティ／現在の業種＝医薬品」、「／人間／パーソナリティ／ライフイベント＝リストラ・倒産＆＆／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」という特徴をユーザデータから抽出する。

　次に、条件照合部３１２は、特徴抽出部３１１が抽出した次元の条件となる値を、所定の優先度の高い順に並べ替え（ステップＳ４０３）、次元の条件となる値の有無を確認して、次元優先度定義テーブルに格納する（ステップＳ４０４）。

　このとき、例えば、次元の条件の数が多いものの優先度を高くする。また、次元の条件の数が同じ場合には、事前に次元毎の優先度を設定しておき、この優先度に基づいて並べ替えをする。

　例えば、特徴抽出部３１１が抽出した次元の条件の値のうち、「／人間／パーソナリティ／ライフイベント＝リストラ・倒産＆＆／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」は条件数が２個であるから、最も優先度が高い。

　次に、「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」と「／人間／パーソナリティ／現在の業種＝医薬品」とは、次元の条件の数が１個であり、同数である。

　そこで、条件照合部３１２は、例えば、図１４に示す次元リストを参照して、各次元の条件の値の優先度を確認し、この次元リストに従って各次元の条件の値をソートする。

　図１４の次元リストでは、上に記述されているものほど優先度が高い。例えば、「／人間／パーソナリティ／ライフイベント」は、「／人間／パーソナリティ／現在の職種」よりも優先度が高い。また、次元を表すパスが同じ場合、「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」は、「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝ＳＥ」よりも優先度が高い。

　従って、「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」と「／人間／パーソナリティ／現在の業種＝医薬品」について、条件照合部３１２は、「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」が「／人間／パーソナリティ／現在の業種＝医薬品」より優先度が高くなるように並べ替える。

　その結果、図１５に示すように、「／人間／パーソナリティ／ライフイベント＝リストラ・倒産＆＆／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」、「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」、「／人間／パーソナリティ／現在の業種＝医薬品」の順にソートされる。

　次に、多次元オントロジー生成部３１３は、次元優先度定義テーブルの優先度に従って、次元別オントロジーを基本オントロジーに重ね合わせて多次元オントロジーを生成する（ステップＳ４０５）。

　図１６は、多次元オントロジーの生成処理を説明する説明図である。図１６は、ベース次元に定義されている職種クラス及びクラスオプションならびに「業種クラス＝医薬品」の次元の職種クラス及びクラスオプションの定義を示す。

　多次元オントロジー生成部３１３は、ベース次元に定義されている職種クラス及びクラスオプションに対して、「業種＝医薬品」の次元の職種クラス及びクラスオプションの内容を上書きする。

　このとき、図１６のベース次元の職種クラスでは、クラス「職種」－クラス「営業」のオプションの受け止め文が「営業のお仕事をされているんですね。」と定義されているが、ステップＳ４０５の上書きにより、クラス「職種」－クラス「営業」のオプションの受け止め文が「競争の激しい業界でも営業は大変でしょう。」に書き換えされる。

　このように、多次元オントロジーによれば、ベース次元に定義されるクラスオプション定義の内容を変更することができる。これにより、例えばユーザの職種などに応じて適切な受け止め文を出力することができる。

　多次元オントロジー生成部３１３は、生成した多次元オントロジーを対話制御部１１に出力する（ステップＳ４０６）。なお、この生成された多次元オントロジーは、ドメイン知識ＤＢ３２に格納される。

（Ａ－３－５）推論処理
　第二に、図１０のステップＳ３０４における、ドメイン知識マネージャ３１が対話制御部に出力する推論処理の詳細について、図面を参照しながら説明する。

　ここでの推論処理とは、ユーザから直接得られた回答から別の値を推論することを意味する。一般に、ある値から別の値を推論する場合、その１つの値だけでなく、それに関係する別の値に鑑みて推論しなければ、適切な推論結果を得られることはできない。そこで、第１の実施形態では、このような複数の回答結果を条件とする処理を、多次元オントロジーを用いて行う。

　この推理処理（推論定義の多次元化処理）は、図１０及び図１２を用いて説明できるので、図１０及び図１２を参照しながら説明する。

　図１７Ａ～Ｃは、ドメイン知識ＤＢ３２に定義されている推論定義の構成を説明する説明図である。

　例えば、図１７Ａは、「／人間／パーソナリティ／現在の会社形態＝外資系」の次元の推論定義であり、推論処理を行う定義域は「／人間／パーソナリティ／現在の職種」であり、推論により渡される値域は「／人間／強み／コンピテンシー」である。

　図１７Ａにおいて、現在の職種が「ＳＥ」の場合と「営業」の場合の、「ＩＴスキル」、「英語力」、「交渉力」の推定値が定義されている。

　例えば、外資系に勤務しているユーザの現在の職種が「ＳＥ」の場合には、ＩＴスキルや英語力は高いと考えられる。よって、「ＩＴスキル＝０．７」、「英語力＝０．８」と高い推定値を設定する。その一方で、交渉力についてはそれほど高くないと考えられるので、「交渉力＝０．２」と低めの推定値を設定する。

　同様にして、外資系に勤務しているユーザの現在の職種が「営業」の場合には、英語力や交渉力は高いと考えられる。よって、例えば「英語力＝０．９」、「交渉力＝０．６」と高い推定値を設定する。その一方で、ＩＴスキルについてはそれほど高くないと考えられる。よって、「ＩＴスキル＝０．１」と低めの推定値を設定する。

　また図１７Ｂは、「／人間／パーソナリティ／現在の会社形態＝ベンチャー系」の次元の推論定義であり、推論処理を行う定義域は「／人間／パーソナリティ／現在の職種」であり、推論により渡される値域は「／人間／強み／コンピテンシー」とする。

　例えば、ベンチャー企業に勤務しているユーザの現在の職種が「ＳＥ」の場合には、ＩＴスキルや交渉力は高いと考えられる。よって、「ＩＴスキル＝０．９」、「交渉力＝０．７」と高い推定値を設定する。その一方で、英語力についてはそれほど高くないと考えられる。よって、「英語力＝０．２」と低めの推定値を設定する。

　同様にして、ベンチャー企業に勤務しているユーザの現在の職種が「営業」の場合には、交渉力はきわめて高いと考えられる。よって、例えば「交渉力＝０．９」と高い推定値を設定する。その一方で、ＩＴスキルや英語力についてはそれほど高くないと考えられる。よって、「ＩＴスキル＝０．２」、「英語力＝０．３」と低めの推定値を設定する。

　また、図１７Ｃは、ベース次元の推論定義であり、推論処理を行う定義域は「／人間／パーソナリティ／現在の職種」であり、推論により渡される値域は「／人間／強み／コンピテンシー」とする。

　図１７Ｃのベース次元の推論定義は、例えば現在の職種「ＳＥ」、「営業」…に対するＩＴスキル、英語力、交渉力…の推定値はそれぞれ「０．５」と設定されている。

　ドメイン知識マネージャ３１は、「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」という意図解析結果として図１８Ａに示すユーザデータを取得したとする（Ｓ４０１）。ドメイン知識マネージャ３１は、（Ａ－３－４）で説明した対話制御処理と同様に、次元条件と拡張ユーザデータと照合し（Ｓ４０２）、次元の条件を優先度順に並べ替える（Ｓ４０３）。

　次に、ドメイン知識マネージャ３１は、「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」を定義域にもつ推論定義のみを抽出し（Ｓ４０４）、それらの推論定義を次元優先度定義テーブルの優先度順に従って、次元別のオントロジー（ここでは推論定義）を、ベースの次元のオントロジーに重ねて（Ｓ４０５）、多次元オントロジー（推論定義）を生成する（Ｓ４０６）。

　ここでは、図１８Ａのユーザデータより、図１７Ａの「／人間／パーソナリティ／現在の会社形態＝外資系」次元の推論定義を、図１７Ｃのベース次元の推論定義に上書きして、多次元オントロジーを生成する。これにより、図１７Ａとまったく同じ内容の推論定義がドメイン知識ＤＢ３２から対話制御部１１に渡される。

　対話制御部１１は、意図解析結果が「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」なので、図１７Ａの推論定義を参照して、外資系に勤務する「現在の職種＝営業」である場合の推定値が所定の閾値（例えば０．６）以上である推定値を抽出する。

　例えば、この場合、「英語力＝０．９」、「交渉力＝０．６」を抽出する。対話制御部１１は、各推定値が閾値（例えば、０．６）以上であるものは、当該ユーザの仕事に活かせる強みであると推定し、図１８Ｂに示すように、プロパティ「コンピテンシー」に対するクラスとしてクラス「英語力、交渉力」を生成して、ユーザデータに格納する。

　また同様に、ドメイン知識マネージャ３１が「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」の意図解析結果として図１９Ａに示すユーザデータを取得したとする。図１９Ａのユーザデータより、「／人間／パーソナリティ／現在の会社形態＝ベンチャー系」であるため、推論定義に対する多次元オントロジーの生成処理（Ｓ４０５）により、図１７Ｂの推論定義を生成する。

　そして、対話制御部１１は、「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」の意図解析結果から、図１７Ｂの推論定義を参照して、外資系に勤務する「現在の職種＝営業」である場合の推定値が所定の閾値（例えば０．６）以上である推定値を抽出する。

　例えば、この場合、「交渉力＝０．９」を抽出する。推定部３３は、各推定値が閾値（例えば、０．６）以上であるものは、当該ユーザの仕事に活かせる強みであると推定し、図１９Ｂに示すように、プロパティ「コンピテンシー」に対するクラスとしてクラス「交渉力」を生成して、ユーザデータに格納する。

　なお、推論結果がクラスとして生成し、ユーザデータに格納されるので、推論結果としてのクラス定義のオプションに受け止め文が定義されている場合には、ドメイン知識マネージャ３１は、その受け止め文（推論受け止め文）を対話制御部１１に与える。対話制御部１１はこの受け止め文をユーザに送信する。

（Ａ－３－６）プロパティ定義による質問の多次元化処理
　第三は、ドメイン知識マネージャ３１が、プロパティ定義を多次元化する処理について図面を参照しながら説明する。

　このプロパティ定義の多次元化処理は、図１０及び図１２を用いて説明できる。よって、ここでも図１０及び図１２を参照して説明する。

　例えば、ユーザの現在の職種が「ＳＥ」の場合と「営業」の場合とで、次に聞くべき質問が違ってくる。しかし、多次元オントロジーでは、質問を変えたい職種毎に次元を複数定義しておき、職種が判明した時点で参照するプロパティ定義を切り替える。これにより、ユーザの職種に応じた適正な質問を行うことができる。

　まず、対話制御部１１は、現次元における次のプロパティを決定するために、ドメイン知識マネージャ３１に定義域クラスを与える。また、ドメイン知識マネージャ３１は、当該ユーザのユーザデータをユーザデータ管理部５１から取得する（ステップＳ３０１、Ｓ３０２）。

　例えば、ドメイン知識マネージャ３１が取得したユーザデータが図２０Ａの場合と、図２０Ｂの場合について説明する。

　図２０Ａは、ユーザの現在の職種が「営業」である場合であり、図２０Ｂは、ユーザの現在の職種が「ＳＥ」である場合を示す。なお、共に、意図解析結果は「／人間／パーソナリティ／転職理由＝キャリアアップ」であり、現在のポインタが示す定義域クラスは「人間」クラスであるとする。

　ドメイン知識マネージャ３１は、図１２のＳ４０１～Ｓ４０４に従って、次元優先度定義テーブルを作成する。

　このとき、ドメイン知識マネージャ３１は、次元優先度定義テーブルの優先度に従って、次元別のプロパティ定義を、ベース次元のプロパティ定義に重ね合わせ（上書きし）、プロパティ定義の多次元化を行う（ステップＳ４０５）。

　すなわち、（Ａ－３－４）では、ベース次元である基本オントロジーのクラスオプション定義を変更（上書き変更）した場合を示した。しかし、ここでは、ベース次元の基本オントロジーのプロパティ定義を変更（上書き変更）する。

　例えば、図２１は、ベース次元に定義されているプロパティ定義の構成を示す。図２１は、変更前のプロパティ定義であり、図５に示すプロパティ定義の一部に対応する。

　図２１において、クラス間を結ぶ線には、「プロパティ名　重要度／優先度」が示されている。例えば、「パーソナリティ　１／１」は、プロパティ名がパーソナリティ、重要度が１、優先度が１を示す。

　図２０Ａ及び図２０Ｂの例では、「／人間／パーソナリティ／転職理由」まで意図解析されているので、図２０Ａ～Ｂに示すように、次に優先度の高いプロパティ「仕事の経験」が選択される。

　図２０Ａの場合、ユーザデータが「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」である。よって、ドメイン知識マネージャ３１は、「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」次元のプロパティ定義をドメイン知識ＤＢ３２から取得する。

　図２２は、「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」次元のプロパティ定義を表形式およびネットワーク表現にしたときの例、ならびに図２１に示すベース次元と「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」次元が重ね合わされたプロパティ定義をネットワーク表現にしたときの例を示す。

　図２２に例示するプロパティ定義は、「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」次元のプロパティ定義である。よって、所属企業の規模やクライアント業界などよりも、相手顧客や経験業態について質問することが重要と考えられる。従って、プロパティ「相手顧客」の重要度／優先度を「１／１」とし、プロパティ「経験業態」の重要度／優先度を「１／０．９」と定義している。

　そして、多次元オントロジー生成部３１３は、図２１に示すベース次元のプロパティ定義に、図２２に示す「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」次元のプロパティ定義を上書きする。これにより、図２２に図示されているように、ベース次元と「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝営業」次元が重ね合わされたプロパティ定義を生成する。

　これにより、図２０Ａのユーザデータを有するユーザに対する次の質問文として、定義域「現在の仕事」－プロパティ「相手顧客」－値域「顧客」の基本質問文「対象となる顧客はどのような方ですか？」が、対話制御部１１から出力される（ステップＳ３０５）。

　また例えば、図２０Ｂの場合、ユーザデータが「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝ＳＥ」であるから、ドメイン知識マネージャ３１は、「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝ＳＥ」次元のプロパティ定義をドメイン知識ＤＢ３２から取得する。

　図２３は、「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝ＳＥ」次元のプロパティ定義を表形式およびネットワーク表現にしたときの例、ならびに図２１に示すベース次元と「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝ＳＥ」次元が重ね合わされたプロパティ定義をネットワーク表現にしたときの例を示す。

　図２３に示すプロパティ定義は、「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝ＳＥ」次元のプロパティ定義である。よって、相手顧客や経験業態などよりも、所属企業の規模やクライアント業界について質問することが重要と考えられる。従って、プロパティ「所属企業規模」の重要度／優先度を「１／１」とし、プロパティ「クライアント業界」の重要度／優先度を「１／０．９」と定義している。

　そして、多次元オントロジー生成部３１３は、図２１に示すベース次元のプロパティ定義に、図２３に示す「／人間／パーソナリティ」／現在の職種＝営業」次元のプロパティ定義を上書きすることにより、図２３に図示されているようにベース次元と「／人間／パーソナリティ／現在の職種＝ＳＥ」次元が重ね合わされたプロパティ定義を生成する。

　これにより、図２０Ｂのユーザデータを有するユーザに対する次の質問文として、定義域「現在の仕事」－プロパティ「相手顧客」－値域「企業規模」の基本質問文「会社の規模はどのくらいですか？」が、対話制御部１１から出力される（ステップＳ３０５）。

（Ａ－３－７）つなぎ文の出力処理
　第四は、対話制御部１１が出力する多次元オントロジーを用いたつなぎ文出力処理について図面を参照しながら詳細に説明する。

　この基本質問文及びつなぎ文の多次元化処理は、図１０及び図１２を用いて説明できる。よって、ここでも図１０及び図１２を参照して説明する。

　例えば、ユーザからの回答からユーザの状況を把握し、ユーザの状況に応じて次に聞くべき質問が違ってくる。しかし、多次元オントロジーでは、ユーザの状況に応じた次元を複数定義しておき、ユーザの状況に応じた基本質問文及びつなぎ文を切り替えることができる。

　まず、対話制御部１１は、現次元における次のプロパティを決定するために、ドメイン知識マネージャ３１に定義域クラスを与える。また、ドメイン知識マネージャ３１は、当該ユーザのユーザデータをユーザデータ管理部５１から取得する（ステップＳ３０１、Ｓ３０２）。

　例えば、ドメイン知識マネージャ３１が取得したユーザデータが図２４の場合について説明する。

　図２４は、意図解析結果が「／人間／パーソナリティ／ライフイベント＝リストラ・倒産」であり、現在のポインタが示す定義域クラスは「パーソナリティ」クラスであるとする。

　ドメイン知識マネージャ３１は、図１２のＳ４０１～Ｓ４０４に従って、次元優先度定義テーブルを作成する。

　このとき、ドメイン知識マネージャ３１は、次元優先度定義テーブルの優先度に従って、次元別のプロパティ定義を、ベース次元のプロパティ定義に重ね合わせ（上書きし）、プロパティ定義の多次元化を行う（ステップＳ４０５）。

　例えば、図２５の例１は、「転職活動のステージ＝履歴書送付＆＆ライフイベント＝リストラ・倒産＆＆年代＝４０歳以上」次元のプロパティ定義の構成を示す。

　図２５の例２は、「転職活動のステージ＝履歴書送付＆＆ライフイベント＝リストラ・倒産」次元のプロパティ定義の構成を示す。

　図２５の例３は、条件のない次元のプロパティ定義の構成を示す。

　ドメイン知識マネージャ３１は、図２３に示すユーザデータと図２５の例１～３に示す次元条件とを照合する。次元条件にマッチする次元条件は、「転職活動のステージ＝履歴書送付＆＆ライフイベント＝リストラ・倒産」である。

　従って、図２５の例１に示す次元のプロパティ定義は適用しない。

　一方、図２４のユーザデータがマッチする次元条件は、図２５の例２及び図２５の例３の次元条件にはマッチする。

　また、次元優先度定義テーブルでは、次元条件数が多いものについて優先度を高くしている。よって、ドメイン知識マネージャ３１は、図２５の例２及び例３のうち、優先度が高い例２を選択し、例２の次元のプロパティ定義を、ベース次元のプロパティ定義に上書きする。

　これにより、対話制御部１１は、図２５の例２に記述されているつなぎ文及び基本質問文をユーザに出力する（ステップＳ３０５）。

　すなわち、対話制御部１１は、つなぎ文として「はじめまして○ちゃんさん、現在の転職活動状況を見ますと、すでに履歴書を送付しているとのこと。積極的に転職活動を行なっていらっしゃるようですね。さてあなたは、倒産やリストラといったキーワードにチェックされていますね。開示していただきありがとうございます。今回はあなたのできることや強みをきちんと棚卸ししながら、ぜひ一緒に、新しい可能性を見つけていきましょう。」を出力する。

　さらに、その後、対話制御部１１は、基本質問部として「まずは、転職をするきっかけとなった状況について、もう少し詳しく教えていただけますか？」をユーザに出力する。

（Ａ－３－８）頻出表現サブルーチン
　最後に、対話制御部１１による頻出表現サブルーチン処理について図面を参照しながら説明する。

　頻出表現サブルーチンは、ユーザ発話から、特別な表現又はクラスが指定した回数を超えて取得された場合に発火するサブルーチンである。

　この頻出表現サブルーチン定義は、ドメイン知識ＤＢ３２に格納されている。図２６は、頻出表現サブルーチン定義の構成例を示す。図２６に示すように、頻出表現サブルーチンは、頻出表現クラス名を示すＳＲ名、頻出表現文字列リスト、頻出回数を項目とする。

　まず、意図解析部２０は、ユーザ発話文を解析して、頻出表現文字列リストに登録されている頻出表現文字列が含まれているかチェックする。

　そして、頻出表現文字列が含まれている場合、意図解析部２０は、頻出表現文字列の出現頻度をカウントし、頻出表現サブルーチンに定義されている頻出回数を超えるか否かを判断する。

　頻出表現文字列の出現頻度が頻出回数を超えている場合、意図解析部２０は、図２７に示すようなユーザデータを拡張ユーザデータ５３に格納する。

　例えば、図２６のクラス「不安」の頻出表現文字列リストに登録されている「心配」、「不安だ」、「心細い」等の表現が３回以上出現した場合、図２７に示すユーザデータクラス名「不安」のユーザデータが、ユーザデータ管理部５１の拡張ユーザデータ５３に格納される（ステップＳ１０３）。

　ドメイン知識マネージャ３１は、図２７に示す「状態＝不安」クラスが、拡張ユーザデータ５３に格納されている場合、次の対話制御として処理を行う（ステップＳ１０４）。

　ここで、対話制御処理は、（Ａ－３－４）で説明した処理に準じる。しかし、異なる点は、（Ａ－３－４）の意図解析結果に代えて、頻出表現サブルーチンの解析結果が次元の条件となる点である。

　つまり、ドメイン知識マネージャ３１は、図２８Ｂに示す「転職理由」－「倒産」のベース次元のクラス定義の内容に、図２８Ａに示す「状態＝不安」の次元のクラス定義の内容を上書きをし、多次元オントロジーを生成する。

　これにより、最終的に、図２８Ａで定義した受け止め文が出力される。なお、「状態＝不安」の次元のクラスがセットされていない場合には、図２８Ｂのクラス定義は、上書きされないので、図２８Ｂで定義した受け止め文が出力される。

（Ａ－４）第１の実施形態の効果
　以上のように、従来のオントロジーでは静的なデータの取得及び提示となっていたが、第１の実施形態によれば、多次元オントロジーを利用することにより、対話で取得したデータに応じて意味空間を瞬時に切り替えることができるので、ダイナミックな対話を実現することができる。

　また、第１の実施形態によれば、多次元オントロジーを利用することにより、ユーザの発言に対して、寄り添う感を与える応答や対話の流れを円滑にしたり、ユーザの状況変化に応じて質問すべき事柄の重要度を刻々と変化させたりすることができる。

　さらに、第１の実施形態によれば、ユーザから得られたデータを基にして推論処理を行うことができるので、ユーザから直接得られた回答だけでなく、ユーザの回答から真意を推定することができる。

　また、第１の実施形態によれば、ユーザが数多く発話する頻出表現を検出することにより、ユーザの真意を把握し、これに応じた応答を実現することができる。

　また、第１の実施形態によれば、大量の次元の設定（細かな条件の設定）をしても、実際に使用されるオントロジーは、１層のオントロジーであるため、高速にデータにアクセスできる。

（Ｂ）他の実施形態
（Ｂ－１）多次元オントロジーは、対話制御システム・プログラムだけでなく、常に環境が変化する状態のもとで、その環境に応じてデータを使い分ける必要があるシステム・プログラム全てに有効である。例えば、推論エンジンを備えたエキスパートシステム、意思決定システム、エージェントシステム等が挙げられる。

（Ｂ－２）第１の実施形態では、ユーザ発話を解析するための意図解析部を備えた例を示したが、意図解析部はなくてもよい。例えば、システムが予め用意した選択肢をユーザが選び、選択結果に応じて、次元が切り替わるシステムでも動作原理は同じである。

（Ｂ－３）第１の実施形態では、次元に応じて、オプション定義の受け止め文、つなぎ文の値や、推論定義で用いる類似度の値が変わる例を示したが、次元に応じて変化する値は、どんなものでも構わない。クラスの値自身も次元に応じて変わるようにしてもよい（例えば、あるクラスのサブクラスを次元によって変わるようにすることもできる）。

（Ｂ－３）第１の実施形態の（Ａ－３－８）では、頻出表現のサブルーチンを例示したが、これに限定されるものではなく、例えばアラートワードであってもいい。

Claims (12)

1. 　概念や概念間の関係を示すドメイン知識を体系的に表現したオントロジーを用いて所定の処理を行うオントロジー処理システムであって、
   　条件の組み合わせの次元ごとに前記ドメイン知識の内容が異なる１以上の次元別オントロジーを格納する次元別オントロジー格納手段と、
   　条件なしの時の前記ドメイン知識の内容を有する基本オントロジーを格納する基本オントロジー格納手段と、
   　前記次元毎の優先度を示す次元優先度を格納する次元優先度格納手段と、
   　条件が設定されると、前記次元別オントロジー格納手段から設定された前記条件に合う１以上の前記次元別オントロジーを取り出す次元別オントロジー取出手段と、
   　取り出された前記各次元別オントロジーのうち、前記次元優先度格納手段の前記次元優先度に従って前記次元優先度の低いものから順に、前記各次元別オントロジーの内容を前記基本オントロジーに上書きして、設定された前記条件で使用する多次元オントロジーを生成する多次元オントロジー生成手段と、
   　前記多次元オントロジー生成手段により生成された前記多次元オントロジーを用いて所定の処理を行う処理手段と
   　を備えるオントロジー処理システム。
2. 　前記ドメイン知識は、概念や概念間の関係、及び、質問に適用する概念から次の質問に適用する概念への移行関係を設定する対話進行情報を有し、
   　前記所定の処理は、
   　ユーザに対する質問を定めて質問を行い、その質問に対するユーザ回答を受け取り、そのユーザ回答に応じた条件に従って前記多次元オントロジー生成手段により生成された前記多次元オントロジーに基づいて次の質問に適用する概念を決定して、ユーザに質問を与えることを含む、
   　請求項１に記載のオントロジー処理システム。
3. 　概念や概念間の関係を示すドメイン知識を体系的に表現したオントロジーを用いて所定の処理を行うオントロジー処理プログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であって、
   　前記オントロジー処理は、
   　条件の組み合わせの次元ごとに前記ドメイン知識の内容が異なる１以上の次元別オントロジーを格納し、
   　条件なしの時の前記ドメイン知識の内容を有する基本オントロジーを格納し、
   　前記次元毎の優先度を示す次元優先度を格納し、
   　条件が設定されると、設定された前記条件に合う１以上の前記次元別オントロジーを前記格納された１以上の前記次元別オントロジーから取り出し、
   　取り出された前記各次元別オントロジーのうち、前記格納された前記次元優先度に従って前記次元優先度の低いものから順に、前記各次元別オントロジーの内容を前記基本オントロジーに上書きして、設定された前記条件で使用する多次元オントロジーを生成し、
   　前記生成された前記多次元オントロジーを用いて所定の処理を行う、
   　ことを含む、
   　コンピュータ可読記憶媒体。
4. 　質問に用いる概念や概念間の関係を示すドメイン知識を体系的に表現したオントロジーを用いて、ユーザに対する質問を定めて質問を行い、その質問に対するユーザ回答を受け取り、そのユーザ回答に応じた対話を制御する対話制御システムであって、
   　前記ドメイン知識は、概念や概念間の関係、及び、質問に適用する概念から次の質問に適用する概念への移行関係を設定する対話進行情報を有し、
   　条件の組み合わせの次元ごとに前記ドメイン知識の内容が異なる１以上の次元別オントロジーを格納する次元別オントロジー格納手段と、
   　条件なしの時の前記ドメイン知識の内容を有する基本オントロジーを格納する基本オントロジー格納手段と、
   　前記次元毎の優先度を示す次元優先度を格納する次元優先度格納手段と、
   　ユーザ回答の概念が条件として設定されると、前記次元別オントロジー格納手段から前記条件に合う１以上の前記次元別オントロジーを取り出す次元別オントロジー取出手段と、
   　取り出された前記各次元別オントロジーのうち、前記次元優先度格納手段の前記次元優先度に従って前記次元優先度の低いものから順に、前記各次元別オントロジーの内容を前記基本オントロジーに上書きして、前記条件で使用する多次元オントロジーを生成する多次元オントロジー生成手段と、
   　前記多次元オントロジー生成手段により生成された前記多次元オントロジーの前記対話進行情報に基づいて次の質問に適用する概念を決定して、ユーザに質問を与える対話制御手段と
   　を備える対話制御処理システム。
5. 　前記ドメイン知識は、概念間の関係に質問文が設定されており、
   　前記対話制御手段は、次の質問に適用する概念に設定されている前記質問文をユーザに出力する請求項４に記載の対話制御システム。
6. 　前記ドメイン知識は、概念間の関係に、少なくとも受け止め文やつなぎ文が設定されており、
   　前記多次元オントロジー生成手段が、前記ユーザ回答の概念を条件として前記多次元オントロジーを生成することにより、前記受け止め文や前記つなぎ文を動的に変更し、
   　前記対話制御手段は、動的に変更した前記受け止め文や前記つなぎ文をユーザに出力する
   　請求項４に記載の対話制御システム。
7. 　前記基本オントロジー及び前記各次元別オントロジーは、ある概念から他の概念を推論する推論定義情報を有し、
   　前記多次元オントロジー生成手段が、前記ユーザ回答の概念を条件として前記多次元オントロジーを生成することにより、前記推論定義を動的に変更し、
   　前記対話制御手段は、動的に変更した前記推論定義に基づいて、前記ユーザ回答の概念に応じた概念を推論する
   　請求項４に記載の対話制御システム。
8. 　前記対話制御手段の前段に、ユーザに対して行った質問に対して取得した前記ユーザ回答の概念からユーザの意図解析を行う意図解析手段を備える請求項４に記載の対話制御システム。
9. 　前記意図解析手段が、前記ユーザ回答の概念に基づいて、ある特別な表現や単語を所定回数以上だけ検出した場合に、前記多次元オントロジー生成手段は、前記ある特別な表現や単語を条件とした多次元オントロジーを生成する請求項８に記載の対話制御システム。
10. 　質問に用いる概念や概念間の関係を示すドメイン知識を体系的に表現したオントロジーを用いて、ユーザに対する質問を定めて質問を行い、その質問に対するユーザ回答を受け取り、そのユーザ回答に応じた対話を制御する対話制御プログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であって、
    　前記ドメイン知識は、概念や概念間の関係、及び、質問に適用する概念から次の質問に適用する概念への移行関係を設定する対話進行情報を有し、
    　前記対話を制御することは、
    　条件の組み合わせの次元ごとに前記ドメイン知識の内容が異なる１以上の次元別オントロジーを格納し、
    　条件なしの時の前記ドメイン知識の内容を有する基本オントロジーを格納し、
    　前記次元毎の優先度を示す次元優先度を格納し、
     
    　ユーザ回答の概念が条件として設定されると、前記条件に合う１以上の前記次元別オントロジーを前記格納された１以上の前記次元別オントロジーから取り出し、
    　取り出された前記各次元別オントロジーのうち、前記格納された前記次元優先度に従って前記次元優先度の低いものから順に、前記各次元別オントロジーの内容を前記基本オントロジーに上書きして、前記条件で使用する多次元オントロジーを生成し、
    　前記生成された前記多次元オントロジーの前記対話進行情報に基づいて次の質問に適用する概念を決定させて、ユーザに質問を与える、ことを含む、
    　コンピュータ可読記憶媒体。
11. 　概念や概念間の関係を示すドメイン知識を体系的に表現したオントロジーを用いて所定の処理を行うオントロジー処理方法であって、
    　条件の組み合わせの次元ごとに前記ドメイン知識の内容が異なる１以上の次元別オントロジーを格納し、
    　条件なしの時の前記ドメイン知識の内容を有する基本オントロジーを格納し、
    　前記次元毎の優先度を示す次元優先度を格納し、
    　条件が設定されると、設定された前記条件に合う１以上の次元別オントロジーを前記格納された１以上の前記次元別オントロジーから取り出し、
    　取り出された前記各次元別オントロジーのうち、前記格納された前記次元優先度に従って前記次元優先度の低いものから順に、前記各次元別オントロジーの内容を前記格納された前記基本オントロジーに上書きして、設定された前記条件で使用する多次元オントロジーを生成し、
    　前記生成された前記多次元オントロジーを用いて所定の処理を行う
    　オントロジー処理方法。
12. 　質問に用いる概念や概念間の関係を示すドメイン知識を体系的に表現したオントロジーを用いて、ユーザに対する質問を定めて質問を行い、その質問に対するユーザ回答を受け取り、そのユーザ回答に応じた対話を制御する方法であって、
    　前記ドメイン知識は、概念や概念間の関係、及び、質問に適用する概念から次の質問に適用する概念への移行関係を設定する対話進行情報を有するものであり、
    　条件の組み合わせの次元ごとに前記ドメイン知識の内容が異なる１以上の次元別オントロジーを格納し、
    　条件なしの時の前記ドメイン知識の内容を有する基本オントロジーを格納し、
    　前記次元毎の優先度を示す次元優先度を格納し、
    　ユーザ回答の概念が条件として設定されると、前記条件に合う１以上の前記次元別オントロジーを前記格納された前記１以上の次元別オントロジーから取り出し、
    　取り出された前記各次元別オントロジーのうち、前記格納された前記次元優先度に従って前記次元優先度の低いものから順に、前記各次元別オントロジーの内容を前記基本オントロジーに上書きして、前記条件で使用する多次元オントロジーを生成し、
    　前記生成された前記多次元オントロジーの前記対話進行情報に基づいて次の質問に適用する概念を決定して、ユーザに質問を与える
    　対話制御処理方法。

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