WO2020080375A1 - 報告書作成装置、方法、および記録媒体 - Google Patents

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WO2020080375A1
WO2020080375A1 PCT/JP2019/040536 JP2019040536W WO2020080375A1 WO 2020080375 A1 WO2020080375 A1 WO 2020080375A1 JP 2019040536 W JP2019040536 W JP 2019040536W WO 2020080375 A1 WO2020080375 A1 WO 2020080375A1
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WO
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report
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unit
slot
slot item
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PCT/JP2019/040536
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English (en)
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卓規 山下
聡 園尾
千加志 杉浦
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株式会社 東芝
東芝デジタルソリューションズ株式会社
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Publication date
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    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
    • G—PHYSICS
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    • G—PHYSICS
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    • G06F40/166—Editing, e.g. inserting or deleting
    • G06F40/186—Templates
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    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/279—Recognition of textual entities
    • G06F40/289—Phrasal analysis, e.g. finite state techniques or chunking

Definitions

  • the embodiment of the present invention relates to a report creation device, method, and recording medium that create a report based on user utterances.
  • Patent Document 1 Conventionally, in the field of customer consultation work and the like, there is known a technology for searching for a desired information from a large amount of information by voice dialogue, as in Patent Document 1, for example.
  • search target information is classified (hierarchized), keywords for search are set for each classification, and search target information is narrowed down based on the keywords included in the input voice. Then, the desired information is retrieved.
  • a problem to be solved by the present invention is to provide a report creating apparatus, method, and recording medium for searching a desired information based on an utterance freely made by a user without paying attention to a keyword and creating a report. Is to provide.
  • the report creation device of the embodiment is a report creation device that creates a report based on voice, and includes a user information acquisition unit, a semantic class extraction unit, a slot item setting unit, a slot item correspondence unit, And a search unit.
  • the user information acquisition unit acquires user information.
  • the semantic class extraction unit extracts a keyword corresponding to a predefined semantic class from the text information and the user information converted from voice.
  • the slot item setting unit sets the input condition of the slot item for the report based on the report template determined in advance.
  • the slot item correspondence unit associates the keyword with the slot item based on the set input condition.
  • the search unit searches the database that stores the information related to the report creation for the information that corresponds to the result of the association. Then, the search result is set as a candidate for the corresponding slot item.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a specific configuration example of the report creation device of the first embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an operation example of the report creation device of the first embodiment.
  • FIG. 3 is a data table showing an example of semantic class information.
  • FIG. 4 is a schematic diagram for explaining the keyword extraction according to the extension rule.
  • FIG. 5 is a data structure diagram showing an example of the association result.
  • FIG. 6 is a data structure diagram showing an example of the conversion table.
  • FIG. 7 is a data table showing an example of weights set for each attribute in each related information database.
  • FIG. 8 is a conceptual diagram showing a configuration example of each database table stored in each related information database.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a detailed configuration example of the search result narrowing down unit.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a detailed configuration example of the search result narrowing down unit.
  • FIG. 10 is a table that displays a list of examples of records hit in the search query among the information held in the case information database table.
  • FIG. 11 is a table showing the results of sorting the records of the table shown in FIG. 10 in the order of scores.
  • FIG. 12 is a table showing a list of another example of records hit by a search query among the information held in the case information database table.
  • FIG. 13 is a table showing the results of sorting the records of the table shown in FIG. 12 in the order of scores.
  • FIG. 14 is a table showing a list of still another example of the records hit by the search query among the information held in the case information database table.
  • FIG. 15 is a table showing a result of sorting each record in the table shown in FIG. 14 in order of score.
  • FIG. 16 is a table showing a list of still another example of the records hit by the search query among the information held in the case information database table.
  • FIG. 17 is a table showing the results of sorting the records of the table shown in FIG. 15 in order of score.
  • FIG. 18 is a schematic diagram showing a display example of slot items.
  • FIG. 19 is a block diagram showing a specific functional configuration example of the report creation device according to the second embodiment.
  • FIG. 20 is a table for comparing and displaying examples of weight values before and after updating.
  • FIG. 21 is a table for comparing and displaying examples of values before and after updating the weights when the weights are further updated.
  • FIG. 22 is a table for comparing and displaying another example of weight values before and after updating.
  • FIG. 23 is a table for comparing and displaying another example of the values before and after updating the weights when the weights are further updated.
  • FIG. 24 is a flowchart showing an operation example of the report creation device of the second embodiment.
  • FIG. 25 is a block diagram showing a specific functional configuration example of the report creation device according to the third embodiment.
  • FIG. 26 is a flowchart showing an operation example of the report creation device of the third embodiment.
  • FIG. 27 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the report creating apparatus according to the first to third embodiments.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a specific configuration example of the report creation device of the first embodiment.
  • the report creation device 10 includes a voice recognition unit 12, a user information acquisition unit 14, a semantic class analysis unit 16, a slot item setting unit 18, a slot item correspondence unit 20, a search unit 22, and a search result narrowing down.
  • a unit 24, a slot item determination unit 26, and a display / selection unit 28 are provided.
  • the report creation device 10 also includes a slot item database 30, a related information database 32, and a weight database 34.
  • the voice recognition unit 12 receives an utterance (hereinafter referred to as “user utterance”) a from the user, converts the user utterance a into a voice recognition text b, and outputs the voice recognition text b to the semantic class analysis unit 16.
  • the user information acquisition unit 14 acquires at least one user information c from the user profile, time information, position information, and surrounding environment information, and outputs the user information c to the semantic class analysis unit 16.
  • User profile can be obtained from user input.
  • the user information registered in the user terminal such as a smartphone can be used as the user profile.
  • the time information, the position information, and the surrounding environment information can also be acquired from a clock function, a GPS function, a thermometer function, a hygrometer function, etc. mounted on a user terminal such as a smartphone.
  • the semantic class analysis unit 16 extracts a keyword corresponding to a predefined semantic class from the voice recognition text b output from the voice recognition unit 12 and the user information c output from the user information acquisition unit 14, The semantic class information d including the semantic class and the keyword is output to the slot item corresponding unit 20.
  • the slot item setting unit 18 acquires the preset report template 40 from, for example, an external database, sets the input condition of the slot item for the report, and sets the set input condition e to the slot item database 30. Store.
  • the slot item correspondence unit 20 refers to the input condition e stored in the slot item database 30 and associates the keyword d2 included in the semantic class information d output from the semantic class analysis unit 16 with the slot item. Then, the association result f is output to the search unit 22.
  • the search unit 22 searches the related information database 32 in which the information related to the report creation is stored for the information corresponding to the association result f output from the slot item correspondence unit 20, and retrieves the search result g. Output to the narrowing unit 24.
  • the search result narrowing unit 24 acquires the weighting information h set in the slot item corresponding to the input condition e from the weighting database 34 in which the weighting information preset for each slot item is stored, and the weighting information h Is used to calculate the score m.
  • the search result g is narrowed down based on the calculated score m, and the narrowed down result i is output to the slot item determination unit 26.
  • the slot item determination unit 26 determines the slot item j to be displayed based on the narrowing-down result i, and outputs this slot item j to the display / selection unit 28.
  • the display / selection unit 28 displays the slot item j output from the slot item determination unit 26 on the display 4 of the user terminal such as a smartphone in order to allow the user to select a slot item candidate.
  • the slot item correspondence unit 20 determines the user utterance a and the user utterance a used for extracting the semantic class information d when the slot items cannot be associated with each other or the slot item set to search as an input condition.
  • the search query k1 and the weighting information k2 are extracted from the user information c. Then, the extracted search query k1 and weighting information k2 are output to the search unit 22.
  • the search unit 22 acquires the information corresponding to the search query k1 output from the slot item corresponding unit 20 from any of the related information databases 32 (# 1), 32 (# 2), and 32 (# 3), and acquires the information.
  • the retrieved search result g is output to the retrieval result narrowing unit 24.
  • the search result narrowing unit 24 calculates the score m for the search result g using the weighting information k2.
  • the search result g is narrowed down according to the calculated score m, and the narrowed down result i is output to the slot item determination unit 26.
  • the slot item correspondence unit 20 can convert the keyword of the semantic class information d output from the semantic class analysis unit 16 into a predefined conversion value d3.
  • the search result narrowing-down unit 24 may control to change the display order of the slot item candidates displayed by the display / selection unit 28 (control the sort key) based on the semantic class information d. it can.
  • the user selects the report template 40 in advance, and utters "I revisited Shiba East in Fuchu, which I visited last day, and introduced the product X" from the user terminal such as a smartphone.
  • the user terminal such as a smartphone.
  • This user utterance a is accepted by the voice recognition unit 12, and is converted into a voice recognition text b “Revisit Shibata of Fuchu visited last time today and introduced product X” by a general voice recognition technique. .
  • the converted voice recognition text b is output from the voice recognition unit 12 to the semantic class analysis unit 16 (S1).
  • the user information acquisition unit 14 acquires at least one user information c from the user profile, time information, position information, and surrounding environment information.
  • the user profile is acquired from user information registered in a user terminal such as a smartphone, for example.
  • the time information is acquired by the clock function of a user terminal such as a smartphone.
  • the position information (for example, “35.6732357, 139.4603954”) is acquired by the GPS function of a user terminal such as a smartphone.
  • the user information c is output from the user information acquisition unit 14 to the semantic class analysis unit 16.
  • the user profile, time information, and position information may be acquired not only from the user terminal but also from the user utterance a.
  • the semantic class analysis unit 16 extracts a keyword corresponding to a predefined semantic class from the voice recognition text b output from the voice recognition unit 12 and the user information c output from the user information acquisition unit 14 ( S2).
  • FIG. 3 is a data table showing an example of semantic class information d consisting of defined semantic classes and keywords.
  • the semantic class information d is a semantic class corresponding to a proper expression class such as “date”, “company name”, “address”, “place”, “product name”, “outline”, “speaker”, and “location information”. It is composed of d1 and a keyword d2 corresponding to each of the meaning classes d1.
  • the keyword d2 corresponding to the semantic class d1 is extracted by the semantic class analysis unit 16 by using the existing proper expression extraction technology in natural language processing.
  • FIG. 3 shows the result of semantic analysis of the user utterance a by the semantic class analysis unit 16 and keyword extraction.
  • the extended rule set as follows is used.
  • FIG. 4 is a schematic diagram for explaining the keyword extraction according to the extension rule as described above.
  • a keyword d2 such as “Fuchu no Shibahito” as a semantic class d1 “place” and a keyword d2 such as “introduced product X” as a semantic class d1 “outline”
  • the keyword d2 is extracted.
  • the semantic class information d as shown in FIG. 3 in which the keyword d2 is extracted in this way is output from the semantic class analysis unit 16 to the slot item corresponding unit 20.
  • the slot item database 30 stores the input condition e of the slot item for the report set by the slot item setting unit 18 based on the preset report template 40. Specifically, in each slot, it is set which semantic class (keyword) the item value, the search query, and the related information take. The details of the slot item input condition e will be described later.
  • the slot item correspondence unit 20 refers to the input condition e stored in the slot item database 30, and associates the keyword d2 included in the semantic class information d extracted in S2 with the slot item (S3).
  • FIG. 5 is a data structure diagram showing an example of the association result.
  • the slot input condition e includes attributes of a slot f1, an item name f2, an item value f3, a search query f4, and related information f5.
  • the slot f1 indicates an input item included in the report template.
  • the item name f2 is an item name indicating the slot f1.
  • the item value f3 indicates the specific report content corresponding to the item name f2.
  • the search query f4 indicates a search query for searching information corresponding to the item value f3.
  • the related information f5 is information used for score calculation and indicates the item name or attribute of the corresponding database.
  • the item name is set for each slot. That is, the item ID is associated with the slot 1 as an item name, and information including, for example, numerical values and alphabets is set.
  • the slot 2 is associated with a destination as an item name, and a company name is set as an item value.
  • the slot 3 is associated with a visit date as an item name, and a date is set as an item value.
  • a visitor is associated with the slot 4 as an item name, and a speaker, for example, is set as an item value.
  • the slot item setting unit 18 sets the conditions set for each slot item.
  • slot 4 is a slot indicating a visitor, and indicates that “Suzuki” corresponding to the speaker extracted from user utterance a is registered as the item value f3 for slot 4.
  • information registration from the user utterance a is realized by associating the semantic class d1 with the item value f3 according to the preset attribute for each slot. If the user's utterance a contains an unclear or ambiguous keyword and the correspondence is not fixed, the item value f3 is empty and the search query f4 and the related information f5 are extracted.
  • the extraction of the search query f4 and the related information f5 is not limited to the case where the association is not fixed as described above, and the search query f4 is also applied to the slot item in which the search query f4 and the related information f5 are set in the input condition e. , Relevant information f5 is extracted.
  • the ambiguous keyword included in the user's utterance a is converted into concrete information using a conversion table described later.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the conversion table.
  • the conversion table u has a structure in which a new attribute called conversion value d3 is added to the table shown in FIG.
  • the slot item corresponding unit 20 uses the conversion table u as illustrated in FIG. 6 to convert the ambiguous keyword included in the user's utterance a into concrete information.
  • the keyword d2 “before this” is converted into a conversion value d3 “2018/7/26 to 2018/8/9”.
  • the conversion value of the conversion table u changes dynamically and can be set for each user. That is, dates such as “today” and “yesterday” are changing values and are automatically updated every day. It also has items that the user can freely change, such as the period for "before” and “the other day", the radius for "near”, and the conversion value for "example project” (in this example, converted to project X). ing.
  • a report is created by registering the user utterance a in the corresponding slot item value f3 of the report template 40.
  • the user utterance a does not include the information corresponding to the slot item set in the report template 40, or the item value f3 that cannot be associated with the ambiguous information by the search unit 22.
  • Search past report information and various master information and extract relevant information. Next, details of this search will be described.
  • the slot item correspondence unit 20 outputs the correspondence result f processed in S1 to S3 to the search unit 22.
  • the search unit 22 searches the related information database 32 based on the search query of the association result f received from the slot item correspondence unit 20, and extracts the information related to the report creation (S4).
  • FIG. 1 three related information databases 32 (# 1), 32 (# 2), and 32 (# 3) are illustrated as an example.
  • These related information databases 32 (# 1), 32 (# 2), 32 (# 3) are relational databases (RDS) having at least one attribute as a key as a prerequisite, and the related information databases 32 (# 1) ), 32 (# 2), and 32 (# 3), a weight is set for each attribute.
  • RDS relational databases
  • FIG. 7 is a data table showing an example of weights set for each attribute in the related information databases 32 (# 1), 32 (# 2), 32 (# 3).
  • the related information databases 32 (# 1), 32 (# 2), and 32 (# 3) are, specifically, the case information database 32 (# 1) related to the case information and the transaction related to the supplier information, respectively. It is illustrated as the destination information database 32 (# 2) and the business report database 32 (# 3) regarding the business report.
  • the values of these weights w1 to w5 illustrated in FIG. 7 can be updated.
  • FIG. 8 shows the database 33 (# 1), 33 (# 2), 33 (# 3) stored in the related information databases 32 (# 1), 32 (# 2), 32 (# 3). It is a figure which shows a specific example.
  • the item information database 33 (# 1) of FIG. 8 has, as attributes, “item ID”, “item name”, “company name”, “person in charge”, “reporter”, “registration date”, and “update date”. Is equipped with.
  • the supplier information database 33 (# 2) has “customer ID”, “company name”, “address”, “nearest station”, and “registration date” as attributes.
  • the sales report database 33 (# 3) has “report ID”, “case ID”, “case name”, “company name”, “reporter”, “report date”, and “summary” as attributes. .
  • These related information databases 32 (# 1), 32 (# 2), 32 (# 3) are relational databases using the case information database 33 (# 1) as a master database.
  • the case information database 33 (# 1) and the supplier information database 33 (# 2) are associated with the attribute "company name” as a key.
  • the case information database 33 (# 1) and the business report database 33 (# 3) are associated with the attributes "case ID” and "reporter” as keys.
  • the search unit 22 has the supplier information database 33 having the attributes “company name” and “address”. Search for (# 2).
  • search result g is acquired, it is output to the search result narrowing unit 24.
  • the search result narrowing unit 24 acquires the weighting information h set for the slot item corresponding to the input condition e from the weighting database 34 in which the weighting information set for each slot item is stored. Then, the weight m is used to calculate the score m. The search result g is narrowed down based on the calculated score m, and the narrowed down result i is output to the slot item determination unit 26 (S5).
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a detailed configuration example of the search result narrowing down unit.
  • the search result narrowing unit 24 includes a candidate extracting unit 24a, a score calculating unit 24b, a sorting unit 24c, and a condition determining unit 24d.
  • This search result g is the case where only the “reporter” is confirmed and the “company name” is not confirmed, so the candidate extraction unit 24a refers to the search query f4 of the association result shown in FIG. Then, the case information database 33 (# 1) is searched using “includes Suzuki in reporter” as a search query.
  • FIG. 10 is a table showing a list of records hit in the search query among the information held in the matter information database table 33 (# 1).
  • the sorting unit 24c sorts the records in descending order of the score m.
  • FIG. 11 is a table showing the results of sorting each record in the table shown in FIG. 10 in the order of scores.
  • the condition determination unit 24d identifies records satisfying the determination condition from the sorting result shown in FIG.
  • the threshold value of the score m can be used as the determination condition. For example, when the score m is set to "1.0" or more as the determination condition, it is determined that the top five records shown in FIG. 11 satisfy the determination condition.
  • the record determined to satisfy the determination condition by the condition determination unit 24d is output to the slot item determination unit 26 as the narrowing-down result i.
  • narrowing down a process in which the reporter "Suzuki” narrows down the "case ID" from the search result g "Today visited Shiba East Digital Company B and introduced the product X" will be described.
  • the candidate extraction unit 24a determines that “the reporter includes Suzuki” and The case information database table 33 (# 1) is searched using "the company name includes Shiba East Digital Company B" as a search query.
  • FIG. 12 is a table showing a list of records hit in the search query among the information held in the case information database table 33 (# 1).
  • the sorting unit 24c sorts the records in descending order of the score m.
  • FIG. 13 is a table showing the results of sorting the records in the table shown in FIG. 12 in the order of scores.
  • the condition determination unit 24d identifies records satisfying the determination condition from the sorting result shown in FIG.
  • the threshold value of the score m can be used as the determination condition. For example, when the score m is set to "2.0" or more as the determination condition, it is determined that the top two records shown in FIG. 13 satisfy the determination condition.
  • a record that is determined to satisfy the determination condition by the condition determination unit 24d is output to the slot item determination unit 26 as the narrowing-down result i.
  • This search result g is an example of narrowing down the "case ID” from the utterance made ambiguous as "Fuchu no Shibahito” as a candidate for "company name", although the "reporter” has been confirmed.
  • the candidate extraction unit 24a searches the case information database 33 (# 1) using "the reporter includes Suzuki” and "the company name includes Shibahito” as a search query.
  • FIG. 14 is a table showing a list of records hit by the search query among the information held in the case information database 33 (# 1).
  • the sorting unit 24c sorts the records in descending order of the score m.
  • FIG. 15 is a table showing the results of sorting the records in the table shown in FIG. 14 in the order of scores.
  • the condition determination unit 24d identifies records satisfying the determination condition from the sorting result shown in FIG.
  • the threshold value of the score m can be used as the determination condition. For example, when the score m is "1.5" or more as the determination condition, it is determined that the top five records shown in FIG. 15 satisfy the determination condition.
  • a record that is determined to satisfy the determination condition by the condition determination unit 24d is output to the slot item determination unit 26 as the narrowing-down result i.
  • This search result g is ambiguous, although the “reporter” has been confirmed, but “fuchu no shibahito” is a candidate for “company name” and “I visited last time” as information related to “update date”. This is an example of narrowing down the “case ID” from the utterance.
  • the candidate extraction unit 24a searches the case information database table 33 (# 1) using "includes Suzuki in reporter” and "company name includes Shibahito" as a search query.
  • FIG. 16 is a table showing a list of records hit in the search query among the information held in the case information database table 33 (# 1).
  • the keyword d2 “this last” included in the ambiguous utterance “I visited this last” is “2018/7/26 to 2018 /” in the slot item corresponding unit 20 using the conversion table shown in FIG. It is converted into a conversion value d3 of "8/9".
  • the sorting unit 24c sorts the records in descending order of the score m.
  • FIG. 17 is a table showing the results of sorting each record in the table shown in FIG. 15 in the order of scores.
  • the condition determination unit 24d identifies records satisfying the determination condition from the sorting result shown in FIG.
  • the threshold value of the score m can be used as the determination condition. For example, when the score m is set to “1.5” or more as the determination condition, it is determined that the top five records shown in FIG. 17 satisfy the determination condition.
  • a record that is determined to satisfy the determination condition by the condition determination unit 24d is output to the slot item determination unit 26 as the narrowing-down result i.
  • the slot item determination unit 26 determines the slot item j based on the narrowing-down result i and outputs the slot item j to the display / selection unit 28.
  • the display / selection unit 28 displays the slot item j output from the slot item determination unit 26 on the display 4 to allow the user to select a slot item candidate (S6).
  • FIG. 18 is a diagram showing a display example of slot items.
  • the user can check the contents of the report 50 and make corrections easily.
  • the visited candidate list 50b1 is displayed.
  • the display / selection unit 28 creates a report based on the narrowing-down result i as shown in FIG. 17, when the cursor is moved to the “company name” column 50b by a user operation, the display / selection unit 28 causes All the company names (“Shiba East Digital B Company”, “Shiba East Infrastructure C Company”, “Shiba East Energy A Company”) included in “Company Name” of the narrowing-down result i shown in FIG. 17 are candidate company names. It is displayed in the list 50b1.
  • the slot items it is advisable to display the slot items so that they can be identified, for example, by coloring the slot items so that the slot items for which information cannot be determined can be specified.
  • the user can confirm the candidate (search result) of the corresponding slot item by placing the cursor on the slot item whose information has not been confirmed (S7: No).
  • the “matter ID / matter name” 50a is shown as a slot item whose information cannot be confirmed, and the cursor is moved to the “matter ID / matter name” 50a. Then, “2222-YY-2222” and “2222-YY-2222” are displayed as candidates based on the record of FIG. When the content of the report 50 is finally confirmed, it is confirmed by operating a confirmation button (not shown) or the like (S7: Yes). It is also possible to respond by voice instructions.
  • the slot item determination unit 26 determines the report 52 based on the content determined by the user operation (S8).
  • the contents of the confirmed report 52 are stored in the related information database 32. In this way, the report 52 can be easily created using not only the user utterance a but also the related information.
  • the user can search for desired information based on an utterance freely made and create a report (slot filtering) without being conscious of the keyword. Is possible.
  • the report creation device of the present embodiment can estimate the information necessary for creating a report by using the related information and the weighting even for the slot items that the user does not speak directly. Therefore, the user is not required to manually input the report in order to create the report, and it is avoided from the trouble of selecting the candidate information from the huge list.
  • the report creating apparatus of the present embodiment may interpret the meaning from ambiguous utterances such as “Fuchu no Shibahito” and “I visited this last time” and estimate the information necessary for creating the report. it can. As a result, the accuracy of the slot filtering based on the spontaneous utterance can be improved, and the report with high reliability can be created, so that the convenience of the user can be improved.
  • the report creation device of the second embodiment is a modification of the report creation device of the first embodiment. Therefore, in the following description, different points from the first embodiment will be described, and the same parts as those of the first embodiment will be denoted by the same reference numerals and redundant description will be omitted.
  • FIG. 19 is a block diagram showing a specific functional configuration example of the report creation device of the second embodiment.
  • the report creating apparatus 10 'shown in FIG. 19 has a configuration in which a weight updating unit 36 is added to the report creating apparatus 10 shown in FIG.
  • the weight updating unit 36 receives the selection result of the slot item selected by the user via the display / selection unit 28 via the slot item determination unit 26, and the weighting set for each slot item based on the selection result. Update information. Then, the update result is reflected in the weight database 34.
  • the weight w i for the degree of association H i is updated according to the following update formula.
  • w i w i ⁇ * g (H i , w i ).
  • g (H i , w i ) is, for example, a function depending on whether or not the i-th attribute value of the first candidate and the i-th attribute value of the decision candidate match.
  • FIG. 20 is a table for comparing and displaying examples of weight values before and after updating.
  • the user utterance a considered in FIG. 21 includes the keyword “before this” regarding the “update date”, which is not included in the user utterance a considered in FIG. Therefore, in FIG. 21, it can be seen that the weight of “update date” is increased in the positive direction as compared with the result of FIG. In this way, the more the keywords related to the “update date” such as “before this time” and “visited last Thursday” are uttered, the “update date” becomes more important and the weight is learned to increase. It
  • FIG. 22 is a table for comparing and displaying another example of weight values before and after updating.
  • FIG. 22 shows the weights updated according to the above update formula when the second candidate is selected and determined according to the user utterance a “I visited Shiba today and introduced product X today”. .
  • the second candidate has a different “company name” from the first candidate.
  • learning is performed so that the weight of “company name” is reduced.
  • FIG. 23 is a table for comparing and displaying another example of the values before and after updating the weights when the weights are further updated.
  • the operation performed by the report creation device 10 ′ of the present embodiment is performed between step S7 (S7: Yes) and step S8 of the operation performed by the report creation device 10 of the first embodiment.
  • the weight updating process (S71) based on the selection result, which is performed by the weight updating unit 36, is added.
  • the weight can be appropriately updated as described above.
  • weighting information may be updated by learning so that the weight of the attribute value related to the weight determination relatively increases, and the update formula is not limited to the above example.
  • the report creating device of the third embodiment is a modification of the report creating device to which the second embodiment is applied. Therefore, in the following description, points different from those of the first and second embodiments will be described, and the same parts as those of the first and second embodiments will be denoted by the same reference numerals to omit redundant description.
  • FIG. 25 is a block diagram showing a specific functional configuration example of the report creation device of the third embodiment.
  • the report preparation device 10 ′′ shown in FIG. 25 has a configuration in which a dialogue unit 38 is added to the report preparation device 10 ′ illustrated in FIG. 19.
  • the dialogue unit 38 provides the dialogue information r for supplementing the lack information for the slot item identified by the slot item determination unit 26 based on the search result g by the search unit 22 and the narrowing result i by the search result narrowing unit 24. To generate.
  • the slot item determination unit 26 determines an appropriate slot item.
  • the operation performed by the report creating apparatus 10 ′′ of the present embodiment is performed as described above between steps S5 and S6 of the operation performed by the report creating apparatus 10 ′ of the second embodiment.
  • the determination of presence / absence of missing information made by the slot item determining unit 26 (S51) and the creation of dialogue information for missing information made by the dialogue unit 36 (S52) are added.
  • the report creating apparatus can be realized by cooperation of hardware that constitutes a general computer and a program (software) executed by the computer, for example.
  • the computer executes a predetermined program so that the voice recognition unit 12, the user information acquisition unit 14, the semantic class analysis unit 16, the slot item setting unit 18, the slot item correspondence unit 20, the search unit 22, and the search result described above.
  • the functional components that configure the report creating apparatus 10 such as the narrowing-down unit 24, the slot item determining unit 26, the display / selecting unit 28, the weight updating unit 36, and the dialogue unit 38.
  • the above-mentioned slot item database, related information database, weight database, etc. can be realized by using a mass storage device provided in the computer.
  • FIG. 27 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the report creation device 10 according to the above-described first to third embodiments.
  • a processor (CPU) 1 a random access memory (RAM) 2, a read-only memory (ROM) 3, a display 4, and a storage device 5 are provided.
  • CPU central processing unit
  • RAM random access memory
  • ROM read-only memory
  • display 4 a display
  • storage device 5 a storage device 5
  • the CPU 1 executes a program for controlling the report creating device 10 in response to a user operation or a command from an external device.
  • the CPU 1 also manages the memory space of the storage device 5.
  • the RAM 2 is a memory used as a work area of the CPU 1.
  • a semiconductor memory such as a DRAM is used as the RAM 2.
  • the ROM 3 is a non-volatile memory in which programs and control data for controlling the report creation device 10 are stored in advance.
  • the ROM 3 holds, for example, a BIOS (Basic Input / Output System).
  • the storage device 5 stores the intermediate data and final data generated by the report creating device 10.
  • the storage device 5 also holds various programs used by the report writing device 10, data associated with the programs, and various databases.
  • the program stored in the storage device 5 is read out when it is executed by the report creating device 10 and is expanded in the RAM 2.
  • the storage device 5 is only required to be able to store data, and other storage media may be used as the storage device 5.
  • the above program may be configured to be installed in a computer in advance, or may be configured to be distributed via a network and be appropriately installed in the computer.
  • the display 4 displays a GUI (Graphical User Interface), etc., which the CPU 1 supports for various programs.
  • GUI Graphic User Interface
  • the display 4 is used to display the result of the execution processing by the program.
  • the report creating apparatus 10 is configured as a network system in which a plurality of computers are communicatively connected, and each unit described above is distributed to a plurality of computers to be realized. It may be configured to. Further, the report creation device 10 according to the above-described first to third embodiments may be a virtual machine that operates on a cloud system.

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Abstract

実施形態によれば、報告書作成装置は、ユーザ情報を取得するユーザ情報取得部と、音声テキスト情報およびユーザ情報から、意味クラスに該当するキーワードを抽出する意味クラス抽出部と、報告書テンプレートから、報告書のためのスロット項目の入力条件を設定するスロット項目設定部と、入力条件に基づいて、キーワードを、スロット項目に対応付けるスロット項目対応部と、対応付け結果に該当する情報を、データベースから検索する検索部とを備え、検索結果を、対応するスロット項目の候補とする。

Description

報告書作成装置、方法、および記録媒体
　本発明の実施形態は、ユーザ発話に基づいて報告書を作成する報告書作成装置、方法、および記録媒体に関する。
　従来、顧客相談業務等の分野では、例えば特許文献１のように、音声対話による大量の情報から、所望の情報を検索する技術が知られている。
　特許文献１で開示されている技術では、検索対象情報がカテゴリ分類（階層化）され、分類毎に検索のためのキーワードが設定され、入力された音声に含まれるキーワードに基づき検索対象情報が絞り込まれ、所望の情報が検索される。
日本国特開平１１－３０６１９５号公報
　しかしながら、このような従来の音声対話に基づく情報検索では、ユーザはキーワードとして使用される語句を意識的に発話する必要があり、キーワードとして使用される語句が音声に含まれていない場合には、検索が困難となる。
　本発明が解決しようとする課題は、ユーザがキーワードを意識することなく、自由になされた発話に基づいて所望の情報を検索し、報告書を作成する報告書作成装置、方法、および記録媒体を提供することである。
　実施形態の報告書作成装置は、音声に基づいて報告書を作成する報告書作成装置であって、ユーザ情報取得部と、意味クラス抽出部と、スロット項目設定部と、スロット項目対応部と、検索部とを備える。ユーザ情報取得部は、ユーザ情報を取得する。意味クラス抽出部は、音声から変換されたテキスト情報およびユーザ情報から、予め定義された意味クラスに該当するキーワードを抽出する。スロット項目設定部は、予め決定された報告書テンプレートに基づいて、報告書のためのスロット項目の入力条件を設定する。スロット項目対応部は、設定された入力条件に基づいて、キーワードを、スロット項目に対応付ける。検索部は、対応付けの結果に該当する情報を、報告書の作成に関連する情報が格納されたデータベースから検索する。そして、検索結果を、対応するスロット項目の候補とする。
図１は、第１の実施形態の報告書作成装置の具体的な構成例を示すブロック図である。 図２は、第１の実施形態の報告書作成装置の動作例を示すフローチャートである。 図３は、意味クラス情報の一例を示すデータテーブルである。 図４は、拡張ルールに従うキーワード抽出を説明するための概要図である。 図５は、対応付け結果の一例を示すデータ構造図である。 図６は、変換テーブルの一例を示すデータ構造図である。 図７は、各関連情報データベースにおいて、属性毎に設定された重みの一例を示すデータテーブルである。 図８は、各関連情報データベースに記憶されている各データベーステーブルの構成例を示す概念図である。 図９は、検索結果絞込部の詳細構成例を示すブロック図である。 図１０は、案件情報データベーステーブルに保持される情報のうち、検索クエリにヒットしたレコードの例を一覧表示するテーブルである。 図１１は、図１０に示すテーブルの各レコードに対して、スコア順にソートした結果を示すテーブルである。 図１２は、案件情報データベーステーブルに保持される情報のうち、検索クエリにヒットしたレコードの別の例を一覧表示するテーブルである。 図１３は、図１２に示すテーブルの各レコードに対して、スコア順にソートした結果を示すテーブルである。 図１４は、案件情報データベーステーブルに保持される情報のうち、検索クエリにヒットしたレコードの更に別の例を一覧表示するテーブルである。 図１５は、図１４に示すテーブルの各レコードに対して、スコア順にソートした結果を示すテーブルである。 図１６は、案件情報データベーステーブルに保持される情報のうち、検索クエリにヒットしたレコードの更にまた別の例を一覧表示するテーブルである。 図１７は、図１５に示すテーブルの各レコードに対して、スコア順にソートした結果を示すテーブルである。 図１８は、スロット項目の表示例を示す模式図である。 図１９は、第２の実施形態の報告書作成装置の具体的な機能構成例を示すブロック図である。 図２０は、更新前後における重みの値の例を比較表示するテーブルである。 図２１は、さらに更新された場合における重みの更新前後における値の例を比較表示するテーブルである。 図２２は、更新前後における重みの値の別の例を比較表示するテーブルである。 図２３は、さらに更新された場合における重みの更新前後における値の別の例を比較表示するテーブルである。 図２４は、第２の実施形態の報告書作成装置の動作例を示すフローチャートである。 図２５は、第３の実施形態の報告書作成装置の具体的な機能構成例を示すブロック図である。 図２６は、第３の実施形態の報告書作成装置の動作例を示すフローチャートである。 図２７は、第１乃至第３の実施形態の報報告書作成装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
　以下に、本発明の各実施形態の報告書作成装置を、図面を参照して説明する。
　（第１の実施形態）
　第１の実施形態の報告書作成装置について説明する。
　図１は、第１の実施形態の報告書作成装置の具体的な構成例を示すブロック図である。
　報告書作成装置１０は、音声認識部１２と、ユーザ情報取得部１４と、意味クラス解析部１６と、スロット項目設定部１８と、スロット項目対応部２０と、検索部２２と、検索結果絞込部２４と、スロット項目決定部２６と、表示／選択部２８とを備えている。
　報告書作成装置１０はまた、スロット項目データベース３０、関連情報データベース３２、および重みデータベース３４を備えている。
　音声認識部１２は、ユーザからの発話（以下、「ユーザ発話」と称する）ａを受け付け、ユーザ発話ａを音声認識テキストｂに変換し、音声認識テキストｂを意味クラス解析部１６へ出力する。
　ユーザ情報取得部１４は、ユーザプロファイル、時刻情報、位置情報、周囲環境情報のうち少なくとも１つのユーザ情報ｃを取得し、ユーザ情報ｃを意味クラス解析部１６へ出力する。
　ユーザプロファイルは、ユーザ入力から取得することができる。または、ユーザがスマートフォンなどの利用者端末から発話した場合には、スマートフォンなどの利用者端末に登録されているユーザ情報を、ユーザプロファイルとして使用することができる。時刻情報、位置情報、周囲環境情報も、例えばスマートフォンなどの利用者端末に搭載されている時計機能、ＧＰＳ機能、温度計機能、湿度計機能等から取得することができる。
　意味クラス解析部１６は、音声認識部１２から出力された音声認識テキストｂと、ユーザ情報取得部１４から出力されたユーザ情報ｃとから、予め定義された意味クラスに該当するキーワードを抽出し、意味クラスおよびキーワードからなる意味クラス情報ｄをスロット項目対応部２０へ出力する。
　スロット項目設定部１８は、予め設定された報告書テンプレート４０を、例えば外部のデータベースから取得し、報告書のためのスロット項目の入力条件を設定し、設定した入力条件ｅをスロット項目データベース３０へ格納する。
　スロット項目対応部２０は、スロット項目データベース３０に格納された入力条件ｅを参照して、意味クラス解析部１６から出力された意味クラス情報ｄに含まれるキーワードｄ２をスロット項目に対応付ける。そして、対応付け結果ｆを検索部２２へ出力する。
　検索部２２は、スロット項目対応部２０から出力された対応付け結果ｆに該当する情報を、報告書作成に関連する情報が格納された関連情報データベース３２から検索し、その検索結果ｇを検索結果絞込部２４へ出力する。関連情報データベース３２は、必要に応じて複数存在してもよく、図１では一例として３つの関連情報データベース３２（＃１）、３２（＃２）、３２（＃３）が例示されている。
　検索結果絞込部２４は、スロット項目毎に予め設定された重み付け情報が格納された重みデータベース３４から、入力条件ｅに対応するスロット項目に設定された重み付け情報ｈを取得し、その重み付け情報ｈを使ってスコアｍを算出する。算出したスコアｍに基づいて検索結果ｇの絞り込みを行い、絞込結果ｉをスロット項目決定部２６へ出力する。
　スロット項目決定部２６は、絞込結果ｉに基づいて表示するスロット項目ｊを決定し、このスロット項目ｊを表示／選択部２８へ出力する。
　表示／選択部２８は、ユーザに対して、スロット項目の候補を選択させるために、スロット項目決定部２６から出力されたスロット項目ｊを、例えばスマートフォンなどの利用者端末のディスプレイ４に表示する。
　なお、スロット項目対応部２０は、スロット項目の対応付けができない場合や、入力条件として検索を行う設定となっているスロット項目について、意味クラス情報ｄの抽出のために使用されたユーザ発話ａおよびユーザ情報ｃから検索クエリｋ１および重み付け情報ｋ２を抽出する。そして、抽出した検索クエリｋ１および重み付け情報ｋ２を検索部２２へ出力する。
　検索部２２は、スロット項目対応部２０から出力された検索クエリｋ１に該当する情報を関連情報データベース３２（＃１）、３２（＃２）、３２（＃３）の何れかから取得し、取得した検索結果ｇを検索結果絞込部２４へ出力する。
　検索結果絞込部２４は、検索結果ｇに対して、重み付け情報ｋ２を使ってスコアｍを算出する。算出スコアｍに応じて検索結果ｇの絞り込みを行い、絞り込み結果ｉをスロット項目決定部２６へ出力する。
　また、スロット項目対応部２０は、意味クラス解析部１６から出力された意味クラス情報ｄのキーワードを、予め定義された変換値ｄ３へ変換することもできる。
　さらに、検索結果絞込部２４は、意味クラス情報ｄに基づいて、表示／選択部２８により表示されるスロット項目の候補の表示の順序を変更するように制御する（ソートキーを制御する）こともできる。
　次に、本実施形態の報告書作成装置１０の動作例について図２のフローチャートに従って説明する。
　例えばユーザ（「鈴木」氏）が、事前に報告書テンプレート４０を選択し、スマートフォンなどの利用者端末から「今日、この前訪問した府中の芝東を再訪し、製品Ｘを紹介した」と発話したとする。
　このユーザ発話ａは、音声認識部１２によって受け付けられ、一般的な音声認識技術によって音声認識テキストｂ「今日、この前訪問した府中の芝東を再訪し、製品Ｘを紹介した」に変換される。変換された音声認識テキストｂは、音声認識部１２から意味クラス解析部１６へ出力される（Ｓ１）。
　また、ユーザ情報取得部１４では、ユーザプロファイル、時刻情報、位置情報、周囲環境情報のうち少なくとも１つのユーザ情報ｃが取得される。ユーザプロファイルは、例えば、スマートフォンなどの利用者端末に登録されているユーザ情報より取得する。時刻情報は、スマートフォンなどの利用者端末の時計機能によって取得される。位置情報（例えば、「３５．６７３２３５７，１３９．４６０３９５４」）は、スマートフォンなどの利用者端末のＧＰＳ機能によって取得される。ユーザ情報ｃは、ユーザ情報取得部１４から、意味クラス解析部１６へ出力される。ユーザプロファイル、時刻情報、位置情報は利用者端末からのみならず、ユーザ発話ａから取得しても良い。
　意味クラス解析部１６では、音声認識部１２から出力された音声認識テキストｂと、ユーザ情報取得部１４から出力されたユーザ情報ｃとから、予め定義された意味クラスに該当するキーワードを抽出する（Ｓ２）。
　図３は、定義された意味クラスとキーワードとからなる意味クラス情報ｄの一例を示すデータテーブルである。
　意味クラス情報ｄは、「日付」、「会社名」、「住所」、「場所」、「製品名」、「概要」、「発話者」、「位置情報」といった固有表現クラスに相当する意味クラスｄ１と、これら各意味クラスｄ１に対応するキーワードｄ２とから構成されている。
　意味クラスｄ１に該当するキーワードｄ２は、意味クラス解析部１６において、自然言語処理における既存の固有表現抽出技術を利用して抽出される。なお、図３は意味クラス解析部１６でユーザ発話ａについて意味解析し、キーワード抽出した結果を示している。図３に示すように、意味クラスｄ１「場所」においてキーワードｄ２「府中の芝東」が、意味クラスｄ１「概要」においてキーワードｄ２「製品Ｘを紹介」が抽出されるようにするために、以下のように設定される拡張ルールが使用される。
　　　場所：＝｛住所｝の｛会社名｝
　　　　　　｜｛住所｝近くの｛会社名｝
　　　　　　｜｛駅名｝の｛会社名｝
　　　　　　 ・・・
　　　概要：＝｛製品名｝＜助詞＞？＜動詞＞
　　　　　　｜｛製品名｝＜助詞＞？＜動詞句＞
　　　　　　 ・・・
図４は、上記のような拡張ルールに従ってキーワード抽出を説明するための概要図である。
　図４に示すように、拡張ルールに従って、意味クラスｄ１「場所」として、「府中の芝東」のようなキーワードｄ２が、意味クラスｄ１「概要」として、「製品Ｘを紹介した」のようなキーワードｄ２が抽出される。
　このようにしてキーワードｄ２が抽出された図３に示すような意味クラス情報ｄが、意味クラス解析部１６からスロット項目対応部２０へ出力される。
　スロット項目データベース３０には、予め設定された報告書テンプレート４０に基づいて、スロット項目設定部１８により設定された報告書のためのスロット項目の入力条件ｅが格納されている。具体的には、各スロットにおいて、項目値、検索クエリ、関連情報が、どの意味クラス（キーワード）を取るかが設定されている。スロット項目の入力条件ｅの詳細は後述する。
　スロット項目対応部２０で、スロット項目データベース３０に格納された入力条件ｅが参照され、Ｓ２で抽出した意味クラス情報ｄに含まれるキーワードｄ２がスロット項目に対応付けられる（Ｓ３）。
　図５は、前記対応付け結果の一例を示すデータ構造図である。
　まず、スロット項目設定部１８で設定されるスロット項目の入力条件ｅについて説明する。図５に示すように、スロット入力条件ｅとして、スロットｆ１、項目名ｆ２、項目値ｆ３、検索クエリｆ４、および関連情報ｆ５の属性を備えている。スロットｆ１は、報告書テンプレートが有する入力項目を示す。項目名ｆ２は、スロットｆ１を示す項目名である。項目値ｆ３は、項目名ｆ２に該当する具体的な報告内容を示す。検索クエリｆ４は、項目値ｆ３に該当する情報を検索するための検索クエリを示す。関連情報ｆ５はスコア計算に用いる情報であり、該当するデータベースの項目名や属性を示す。
　この例では、報告書テンプレート４０には５つのスロットが設定されており、それぞれのスロットに対して項目名が設定されていることを示している。すなわち、スロット１には項目名として案件ＩＤが対応付けられ、例えば数値とアルファベットで構成される情報が設定される。スロット２は項目名として訪問先が対応付けられ、項目値として例えば会社名が設定される。スロット３は項目名として訪問日が対応付けられ、項目値として日付が設定される。スロット４は項目名として訪問者が対応つけられ、項目値として例えば発話者が設定される。このようにスロット項目設定部１８によって、各スロット項目に設定される条件が設定される。
　ユーザからの発話がなされると、前述したＳ１からＳ３の処理によって抽出した情報（キーワード）が該当する項目に登録される。例えば、スロット４は訪問者を示すスロットであり、ユーザ発話ａから抽出した発話者に該当する「鈴木」がスロット４に対する項目値ｆ３として登録されたことを示している。
　すなわち、予め設定されたスロット毎の属性に従って、意味クラスｄ１と項目値ｆ３とを対応付けることによりユーザ発話ａからの情報登録を実現している。なお、ユーザの発話ａに含まれない又は曖昧なキーワードが含まれ、対応付けが確定しないものについては項目値ｆ３は空とされ、検索クエリｆ４と関連情報ｆ５とが抽出される。
　尚、検索クエリｆ４と関連情報ｆ５の抽出は、上記のように対応付けが確定しない場合に限らず、入力条件ｅに検索クエリｆ４や関連情報ｆ５が設定されているスロット項目についても検索クエリｆ４、関連情報ｆ５が抽出される。
　また、スロット項目対応部２０では、後述する変換テーブルを用いてユーザの発話ａに含まれる曖昧なキーワードが具体的な情報へ変換される。
　図６は、変換テーブルの一例を示す図である。
　変換テーブルｕは、図３に示すテーブルに、変換値ｄ３という新たな属性を加えた構成をしている。
　スロット項目対応部２０は、図６に例示されるような変換テーブルｕを使用して、ユーザの発話ａに含まれる曖昧なキーワードを具体的な情報に変換する。
　例えば、ユーザの発話ａに「この前」というキーワードｄ２が含まれている場合、「この前」というキーワードｄ２が「２０１８／７／２６～２０１８／８／９」という変換値ｄ３へ変換される。この変換テーブルｕの変換値は動的に変わり、ユーザ毎に設定が可能である。すなわち、「今日」「昨日」などの日付は変化する値であり１日毎に自動更新される。また、「この前」「先日」などに対する期間、「近くの」に対する半径、「例のプロジェクト」に対する変換値（この例では、プロジェクトＸに変換）など、ユーザが自由に設定変更できる項目も備えている。
　このように、ユーザ発話ａを報告書テンプレート４０の該当するスロット項目値ｆ３に登録することで報告書が作成される。ここで、前述のようにユーザ発話ａに報告書テンプレート４０に設定されたスロット項目に該当する情報が含まれない、又は曖昧な情報で対応付けができなかった項目値ｆ３について、検索部２２で、過去の報告書情報や様々なマスタ情報を検索し該当情報を抽出する。次にこの検索の詳細について説明する。
　対応付けができなかった項目値ｆ３に限らず、入力条件ｅに検索クエリｆ４や関連情報ｆ５が設定されている場合も同様の処理となる。
　スロット項目対応部２０は、Ｓ１からＳ３で処理した対応付け結果ｆを検索部２２に出力する。検索部２２は、スロット項目対応部２０から受信した対応付け結果ｆの検索クエリに基づき関連情報データベース３２を検索し、報告書作成に関連する情報を抽出する（Ｓ４）。
　図１では一例として３つの関連情報データベース３２（＃１）、３２（＃２）、３２（＃３）が例示されている。これら関連情報データベース３２（＃１）、３２（＃２）、３２（＃３）は、前提条件として、少なくとも１つの属性をキーとする関係データベース（ＲＤＳ）であり、関連情報データベース３２（＃１）、３２（＃２）、３２（＃３）毎に、属性毎に重みが設定されている。
　図７は、各関連情報データベース３２（＃１）、３２（＃２）、３２（＃３）において、属性毎に設定された重みの一例を示すデータテーブルである。
　なお、図７では、関連情報データベース３２（＃１）、３２（＃２）、３２（＃３）は、それぞれ具体的に、案件情報に関する案件情報データベース３２（＃１）、取引先情報に関する取引先情報データベース３２（＃２）、および営業報告に関する営業報告データベース３２（＃３）として例示されている。図７に例示されるこれら重みｗ１～ｗ５の値は、更新することが可能である。
　図８は、各関連情報データベース３２（＃１）、３２（＃２）、３２（＃３）に記憶されている各データベース３３（＃１）、３３（＃２）、３３（＃３）の具体例を示す図である。
　図８の案件情報データベース３３（＃１）は、属性として、「案件ＩＤ」、「案件名」、「会社名」、「担当者」、「報告者」、「登録日」、「更新日」を備えている。
　取引先情報データベース３３（＃２）は、属性として、「取引先ＩＤ」、「会社名」、「住所」、「最寄り駅」、「登録日」を備えている。
　営業報告データベース３３（＃３）は、属性として、「報告ＩＤ」、「案件ＩＤ」、「案件名」、「会社名」、「報告者」、「報告日」、「概要」を備えている。
　これら関連情報データベース３２（＃１）、３２（＃２）、３２（＃３）は、案件情報データベース３３（＃１）をマスタデータベースとした関係データベースとなっている。案件情報データベース３３（＃１）と取引先情報データベース３３（＃２）とは属性「会社名」をキーに関連付けられている。案件情報データベース３３（＃１）と営業報告データベース３３（＃３）とは属性「案件ＩＤ」および「報告者」をキーに関連付けられている。
　案件情報データベース３３（＃１）では、「案件名」と同様に、「案件ＩＤ」が非常に大量に登録されている。また、例えば「１１１１－ＸＸ－１１１１」のような形式である「案件ＩＤ」は、音声入力することが困難な属性である。
　例えば、図５に示すような対応付け結果ｆに基づいて、スロット２の項目値ｆ３を埋めたい場合には、検索部２２は「会社名」および「住所」の属性を有する取引先情報データベース３３（＃２）を検索する。そして検索結果ｇを取得すると、検索結果絞込部２４に出力する。
　検索結果絞込部２４は、スロット項目毎に設定された重み付け情報が格納された重みデータベース３４から、入力条件ｅに対応するスロット項目に設定された重み付け情報ｈを取得する。そして、重み付け情報ｈを使って、スコアｍを算出する。算出したスコアｍに基づいて検索結果ｇの絞り込みを行い、絞込結果ｉをスロット項目決定部２６に出力する（Ｓ５）。
　続いて、検索結果絞込部２４における検索絞込みの詳細について説明する。
　図９は、検索結果絞込部の詳細構成例を示すブロック図である。
　検索結果絞込部２４は、候補抽出部２４ａ、スコア算出部２４ｂ、ソート部２４ｃ、および条件判定部２４ｄを備えている。
　報告者「鈴木」が、「今日、製品Ｘを紹介した」という検索結果ｇから、「案件ＩＤ」を絞り込む処理を例に説明する。
　この検索結果ｇは、「報告者」のみが確定しており、「会社名」が確定していない場合であるので、候補抽出部２４ａによって、図５に示す対応付け結果の検索クエリｆ４を参照し、「報告者に鈴木を含む」を検索クエリとして案件情報データベース３３（＃１）が検索される。
　図１０は、案件情報データベーステーブル３３（＃１）に保持される情報のうち、検索クエリにヒットしたレコードの一覧を示すテーブルである。
　次に、スコア算出部２４ｂによって、図１０のテーブルに示される各レコードに対して、関連度Ｈ１（案件名）、および関連度Ｈ２（報告者）に対する重み付けが行われ、スコアｍが算出される。例えば、「案件ＩＤ」＝「２２２２－ＹＹ－２２２２」に対しては、以下のように「１．５」というスコアｍが算出される。
　　Ｓｃｏｒｅ（２２２２－ＹＹ－２２２２）
　　　　　　　＝Ｈ１（案件名＝｛製品Ｘ、紹介｝）＊ｗ１（案件名）
　　　　　　　＋Ｈ２（報告者＝鈴木）＊ｗ２（報告者）
　　　　　　　＝０．５＊１．０＋１．０＊１．０
　　　　　　　＝１．５
　なお、上記で使用する重み（ｗ１、ｗ２）には、例えば図７に例示された値が使用される。
　このようにして各レコードについてスコアｍが算出されると、ソート部２４ｃによって各レコードがスコアｍの高い順にソートされる。
　図１１は、図１０に示すテーブルの各レコードに対して、スコア順にソートした結果を示すテーブルである。
　条件判定部２４ｄは、図１１に示すソート結果から、判定条件を満たすレコードを特定する。判定条件には、スコアｍのしきい値を使用することができる。例えば、判定条件としてスコアｍを「１．０」以上とした場合、図１１に示す上位５つのレコードが判定条件を満たすと判定される。
　条件判定部２４ｄによって判定条件を満たすと判定されたレコードは、絞込結果ｉとしてスロット項目決定部２６へ出力される。
　他の絞込み例として、報告者「鈴木」が、「今日、芝東デジタルＢ社を訪問し、製品Ｘを紹介した」という検索結果ｇから、「案件ＩＤ」を絞り込む処理について説明する。
　この検索結果ｇは、「報告者」および「会社名」が確定しており、「案件ＩＤ」が確定していない場合であるので、候補抽出部２４ａによって、「報告者に鈴木を含む」かつ「会社名が芝東デジタルＢ社を含む」を検索クエリとして案件情報データベーステーブル３３（＃１）が検索される。
　図１２は、案件情報データベーステーブル３３（＃１）に保持される情報のうち、検索クエリにヒットしたレコードの一覧を示すテーブルである。
　次に、スコア算出部２４ｂによって、図１２に示すテーブルに示される各レコードに対して、関連度Ｈ１（案件名）、関連度Ｈ２（報告者）、および関連度Ｈ３（会社名）に対する重み付けが行われ、スコアｍが算出される。例えば、「案件ＩＤ」＝「２２２２－ＹＹ－２２２２」に対しては、以下のように「２．５」というスコアｍが算出される。
　　Ｓｃｏｒｅ（２２２２－ＹＹ－２２２２）
　　　　　　　＝Ｈ１（案件名＝｛製品Ｘ、紹介｝）＊ｗ１（案件名）
　　　　　　　＋Ｈ２（報告者＝鈴木）＊ｗ２（報告者）
　　　　　　　＋Ｈ３（会社名＝芝東デジタル社）＊ｗ３（会社名）
　　　　　　　＝０．５＊１．０＋１．０＊１．０＋１．０＊１．０
　　　　　　　＝２．５
　なお、上記で使用する重み（ｗ１、ｗ２、ｗ３）には、例えば図７に例示された値が使用される。
　このようにして各レコードについてスコアｍが算出されると、ソート部２４ｃによって、各レコードがスコアｍの高い順にソートされる。
　図１３は、図１２に示すテーブルの各レコードに対して、スコア順にソートした結果を示すテーブルである。
　条件判定部２４ｄは、図１３に示すソート結果から、判定条件を満たすレコードを特定する。判定条件には、スコアｍのしきい値を使用することができる。例えば、判定条件としてスコアｍを「２．０」以上とした場合、図１３に示す上位２つのレコードが判定条件を満たすと判定される。
　条件判定部２４ｄによって判定条件を満たすと判定されたレコードは、絞込結果ｉとしてスロット項目決定部２６へ出力される。
　次に、検索結果絞込部２４による、曖昧な発話に基づいて検索結果を絞り込む場合の処理を説明する。
　この検索結果ｇは、「報告者」が確定しているものの、「会社名」の候補として「府中の芝東」と曖昧になされた発話から、「案件ＩＤ」を絞り込む例である。この場合、候補抽出部２４ａによって、「報告者に鈴木を含む」かつ「会社名が芝東を含む」を検索クエリとして案件情報データベース３３（＃１）が検索される。
　図１４は、案件情報データベース３３（＃１）に保持される情報のうち、検索クエリにヒットしたレコードの一覧を示すテーブルである。
　次に、スコア算出部２４ｂによって、図１４に示すテーブルに示される各レコードに対して、関連度Ｈ１（案件名）、関連度Ｈ２（報告者）、関連度Ｈ３（会社名）、および関連度Ｈ４（住所）に対する重み付けが行われ、スコアｍが算出される。例えば、「案件ＩＤ」＝「１１１１－ＸＸ－１１１１」に対しては、以下のように「１．８」というスコアｍが算出される。
　　Ｓｃｏｒｅ（１１１１－ＸＸ－１１１１）
　　　　　　　＝Ｈ１（案件名＝｛製品Ｘ、紹介｝）＊ｗ１（案件名）
　　　　　　　＋Ｈ２（報告者＝鈴木）＊ｗ２（報告者）
　　　　　　　＋Ｈ３（会社名＝芝東）＊ｗ３（会社名）
　　　　　　　＋Ｈ４（住所＝府中）＊ｗ４（住所）
　　　　　　　＝０（案件名には、製品Ｘも紹介も含まれていないので０となる）＊１．０＋１．０＊１．０＋０．８（会社名が完全一致ではないので０．８となる）＊１．０＋０（芝東エネルギＡ社の住所に府中が含まれていないので０となる）＊１．０
　　　　　　　＝１．８
　また、例えば、「案件ＩＤ」＝「２２２２－ＹＹ－２２２２」に対しては、以下のように３．３というスコアが算出される。
　　Ｓｃｏｒｅ（２２２２－ＹＹ－２２２２）
　　　　　　　＝Ｈ１（案件名＝｛製品Ｘ、紹介｝）＊ｗ１（案件名）
　　　　　　　＋Ｈ２（報告者＝鈴木）＊ｗ２（報告者）
　　　　　　　＋Ｈ３（会社名＝芝東）＊ｗ３（会社名）
　　　　　　　＋Ｈ４（住所＝府中）＊ｗ４（住所）
　　　　　　　＝０．５（案件名には、製品Ｘが含まれているので０．５となる）＊１．０＋１．０＊１．０＋０．８（会社名が完全一致ではないので０．８となる）＊１．０＋１．０（芝東デジタルＢ社の住所に府中が含まれているので１．０となる）＊１．０
　　　　　　　＝３．３
　このようにして各レコードについてスコアｍが算出されると、ソート部２４ｃによって、各レコードがスコアｍの高い順にソートされる。
　図１５は、図１４に示すテーブルの各レコードに対して、スコア順にソートした結果を示すテーブルである。
　条件判定部２４ｄは、図１５に示すソート結果から、判定条件を満たすレコードを特定する。判定条件には、スコアｍのしきい値を使用することができる。例えば、判定条件としてスコアｍを「１．５」以上とした場合、図１５に示す上位５つのレコードが判定条件を満たすと判定される。
　条件判定部２４ｄによって判定条件を満たすと判定されたレコードは、絞込結果ｉとしてスロット項目決定部２６へ出力される。
　さらに、検索結果絞込部２４によって、曖昧な発話に基づいて検索結果を絞り込む場合における別の処理を説明する。
　この検索結果ｇは、「報告者」が確定しているものの、「会社名」の候補として「府中の芝東」、「更新日」に関連する情報として「この前訪問した」との曖昧な発話から、「案件ＩＤ」を絞り込む例である。この場合、候補抽出部２４ａによって、「報告者に鈴木を含む」かつ「会社名が芝東を含む」を検索クエリとして案件情報データベーステーブル３３（＃１）が検索される。
　図１６は、案件情報データベーステーブル３３（＃１）に保持される情報のうち、検索クエリにヒットしたレコードの一覧を示すテーブルである。
　尚、曖昧な発話である「この前訪問した」に含まれる「この前」というキーワードｄ２は、スロット項目対応部２０において、図６に示す変換テーブルを使って「２０１８／７／２６～２０１８／８／９」という変換値ｄ３に変換される。
　次に、スコア算出部２４ｂによって、図１６に示すテーブルに示される各レコードに対して、関連度Ｈ１（案件名）、関連度Ｈ２（報告者）、関連度Ｈ３（会社名）、関連度Ｈ４（住所）、および関連度Ｈ５（更新日）に対する重み付けが行われ、スコアｍが算出される。例えば、「案件ＩＤ」＝「２２２２－ＹＹ－２２２２」に対しては、以下のように「４．３」というスコアｍが算出される。
　　Ｓｃｏｒｅ（２２２２－ＹＹ－２２２２）
　　　　　　　＝Ｈ１（案件名＝｛製品Ｘ、紹介｝）＊ｗ１（案件名）
　　　　　　　＋Ｈ２（報告者＝鈴木）＊ｗ２（報告者）
　　　　　　　＋Ｈ３（会社名＝芝東）＊ｗ３（会社名）
　　　　　　　＋Ｈ４（住所＝府中）＊ｗ４（住所）
　　　　　　　＋Ｈ５（更新日＝この前）＊ｗ５（更新日）
　　　　　　　＝０．５（案件名には、製品Ｘが含まれているので０．５となる）＊１．０＋１．０＊１．０＋０．８（会社名が完全一致ではないので０．８となる）＊１．０＋１．０（芝東デジタルＢ社の住所の府中が含まれているので１．０となる）＊１．０＋１．０（「この前」は、「２０１８／７／２６～２０１８／８／９」に変換されている）＊１．０
　　　　　　　＝４．３
　このようにして各レコードに対してスコアｍが算出されると、ソート部２４ｃによって、各レコードがスコアｍの高い順にソートされる。
　図１７は、図１５に示すテーブルの各レコードに対して、スコア順にソートした結果を示すテーブルである。
　条件判定部２４ｄは、図１７に示すソート結果から、判定条件を満たすレコードを特定する。判定条件には、スコアｍのしきい値を使用することができる。例えば、判定条件としてスコアｍを「１．５」以上とした場合、図１７に示す上位５つのレコードが判定条件を満たすと判定される。
　条件判定部２４ｄによって判定条件を満たすと判定されたレコードは、絞込結果ｉとしてスロット項目決定部２６へ出力される。
　スロット項目決定部２６は、絞込結果ｉに基づいて、スロット項目ｊを決定し、スロット項目ｊを表示／選択部２８へ出力する。
　表示／選択部２８は、ユーザに対してスロット項目の候補を選択させるために、スロット項目決定部２６から出力されたスロット項目ｊをディスプレイ４に表示する（Ｓ６）。
　図１８は、スロット項目の表示例を示す図である。
　図１８は、図１７に示す絞込結果ｉから、最も高いスコアを有する「案件ＩＤ」＝「２２２２－ＹＹ－２２２２」のレコードに基づいて作成された報告書５０を示している。
　ユーザは、このような報告書５０の内容の確認と共に修正を簡単に行うことができる。
　例えば、報告書５０に表示されている「案件ＩＤ／案件名」欄５０ａ、「会社名」欄５０ｂ、「訪問日」欄５０ｃ、「報告者」欄５０ｄ、「概要」欄５０ｅの何れかにカーソルを合わせると、検索結果絞込部２４からスロット項目決定部２６へ出力された、例えば図１７に示すような絞込結果ｉに含まれる該当するすべての情報が表示される。
　例えば、図１８に例示されるように、「会社名」欄５０ｂにカーソルが合わせられると、訪問先候補一覧５０ｂ１が表示される。表示／選択部２８が、図１７に示すような絞込結果ｉに基づいて報告書を作成する場合、ユーザ操作により「会社名」欄５０ｂにカーソルが合わせられると、表示／選択部２８によって、図１７に示す絞込結果ｉの「会社名」に含まれるすべての会社名（「芝東デジタルＢ社」、「芝東インフラＣ社」、「芝東エネルギＡ社」）が、会社名候補一覧５０ｂ１に表示される。
　このように会社名候補一覧５０ｂ１に表示された会社名の中から、ユーザが所望する会社名をマウスクリック等により選択すると、図１７に示すような絞込結果ｉのうち、選択された会社名が含まれるレコードに基づいて、項目値が確定していないスロット項目である「案件ＩＤ／案件名」欄５０ａも連動して内容が更新される。図１８の例では「芝東インフラＣ社」が選択されたため、図１７に示す絞込み結果ｉの情報に基づき「案件ＩＤ／案件名」５０ａに「３３３３－ＺＺ－３３３３／製品Ｘ不具合対応」が表示される。
　ここで、「芝東デジタルＢ社」が選択された場合は、絞込み結果ｉの中に「芝東デジタルＢ社」のレコードが２つ存在するため「案件ＩＤ／案件名」５０ａは一意に定まらない。
　この場合、例えば情報確定できないスロット項目を特定できるように該当のスロット項目に色を付けるなど識別できるように表示すると良い。ユーザは情報確定できていないスロット項目にカーソルを合わせることで、該当スロット項目の候補（検索結果）を確認することができる（Ｓ７：Ｎｏ）。
　図１８の例では、「芝東デジタルＢ社」を選択した場合には、「案件ＩＤ／案件名」５０ａが情報確定できないスロット項目として示され、「案件ＩＤ／案件名」５０ａにカーソルを合わせると図１７のレコードに基づき「２２２２－ＹＹ－２２２２」「２２２２－ＹＹ－２２２２」が候補として表示される。最終的に報告書５０の内容を確定する場合には確定ボタン（不図示）などの操作で確定する（Ｓ７：Ｙｅｓ）。なお、音声による指示で対応することも可能である。
　ユーザ操作により確定した内容に基づきスロット項目決定部２６により報告書５２として確定する（Ｓ８）。
　確定した報告書５２の内容は関連情報データベース３２に保存される。このように、ユーザ発話ａのみならず関連情報を利用して、報告書５２を簡単に作成することができる。
　本実施形態の報告書作成装置によれば、上述したように、ユーザがキーワードを意識することなく、自由になされた発話に基づいて所望の情報を検索し報告書を作成（スロットフィルタリング）することが可能となる。
　また、本実施形態の報告書作成装置は、ユーザが直接発話してないスロット項目に対しても、関連情報および重み付けによって、報告書作成に必要な情報を推定することもできる。このため、ユーザは、報告書を作成するために、手入力する必要がなくなるのみならず、膨大なリストから候補情報を選択するような煩わしさからも回避される。
　さらに、本実施形態の報告書作成装置は、例えば、「府中の芝東」、「この前訪問した」等といった曖昧な発話から意味を解釈し、報告書作成に必要な情報を推定することもできる。これによって、自然発話によるスロットフィルタリングの精度を高め、もって、信頼度の高い報告書を作成できるようになるので、ユーザの利便性を高めることが可能となる。
　（第２の実施形態）
　第２の実施形態の報告書作成装置について説明する。
　第２の実施形態の報告書作成装置は、第１の実施形態の報告書作成装置の変形例である。したがって、以下の説明では第１の実施形態と異なる点について説明し、第１の実施形態と同一部分については同一符号を用いて示すことによって重複説明を省略する。
　図１９は、第２の実施形態の報告書作成装置の具体的な機能構成例を示すブロック図である。
　図１９に示す報告書作成装置１０’は、図１に示す報告書作成装置１０に重み更新部３６を追加した構成をしている。
　重み更新部３６は、表示／選択部２８を介してユーザから選択されたスロット項目の選択結果を、スロット項目決定部２６を介して受け取り、この選択結果に基づいてスロット項目毎に設定された重み付け情報を更新する。そして更新結果を重みデータベース３４に反映する。
　重み付け情報の更新は、例えば、関連度Ｈｉに対する重みｗｉを以下の更新式に従って更新する。
　　ｗｉ＝ｗｉ－η＊ｇ（Ｈｉ、ｗｉ）
　ここで、ｇ（Ｈｉ、ｗｉ）は、例えば、第１候補のｉ番目の属性値と、決定候補のｉ番目の属性値が一致しているか否かに応じた関数とする。
　そして、第１候補のｉ番目の属性値が、決定候補のｉ番目の属性値と等しい場合には、ｇ（Ｈｉ、ｗｉ）＝｜Ｈｉ＊αｐｏｓｉｔｉｖｅ｜とし、それ以外の場合には、
ｇ（Ｈｉ、ｗｉ）＝－｜Ｈｉ＊αｎｅｇａｔｉｖｅ｜とする。
　例えば、更新パラメータは、η＝０．１、αｐｏｓｉｔｉｖｅ＝１．０、αｎｅｇａｔｉｖｅ＝１．０とする。
　図２０は、更新前後における重みの値の例を比較表示するテーブルである。
　図２０には、「今日、府中の芝東を訪問し、製品Ｘを紹介した」とのユーザ発話ａに応じて、第１候補が選択決定された場合に、上記更新式に従って更新された重みを示している。
　すなわち、重み決定に関係する属性値である「案件名」、「報告者」、「会社名」、「住所」の重みが更新され、増加している。
　上述と異なるユーザ発話ａに基づく重み更新について図２１を用いて説明する。
　図２１には、「今日、この前訪問した府中の芝東を再訪し、製品Ｘを紹介した」とのユーザ発話ａに応じて第１候補が選択決定された場合に、上記更新式に従って更新された重みを示している。
　図２１で考慮されたユーザ発話ａには、図２０で考慮されたユーザ発話ａにはなかった「更新日」に関する「この前」というキーワードが含まれている。したがって、図２１において「更新日」の重みは、図２０の結果と比較して、正の方向に増加されていることが分かる。このように、「この前」や、「先週の木曜日に訪問した」のような「更新日」に関するキーワードが発話されるほど、「更新日」が重要視され、重みが増加するように学習される。
　別の例を図２２および図２３を用いて説明する。
　図２２は、更新前後における重みの値の別の例を比較表示するテーブルである。
　図２２は、「今日、芝東を訪問し、製品Ｘを紹介した」とのユーザ発話ａに応じて第２候補が選択決定された場合に、上記更新式に従って更新された重みを示している。
　第２候補は、第１候補と「会社名」が異なっているものとする。このような場合、図２２に示すように「会社名」の重みが減少するように学習される。
　一方、図２３は、さらに更新された場合における重みの更新前後における値の別の例を比較表示するテーブルである。
　図２３には、「今日、府中の芝東を訪問し、製品Ｘを紹介した」とのユーザ発話ａに応じて第２候補が選択決定された場合に、上記更新式に従って更新された重みを示している。
　図２３によれば、「府中の」という住所情報に基づいて検索結果が絞り込まれたものの、このユーザが最終的に選択した会社名の住所に「府中」が含まれていないことにより、このユーザにおける住所情報に基づいた絞込みは不適合と判断され、「住所」に関連する重みが小さくなっている。
　次に、本実施形態の報告書作成装置１０’の動作例について図２４のフローチャートに従って説明する。
　図２４では、図２と同様の処理には、同じステップ番号が付されている。
　すなわち、本実施形態の報告書作成装置１０’によってなされる動作は、第１の実施形態の報告書作成装置１０によってなされる動作のステップＳ７（Ｓ７：Ｙｅｓ）と、ステップＳ８との間に、上述したように、重み更新部３６によってなされる、選択結果に基づく重み更新処理（Ｓ７１）が追加されたものである。
　本実施形態の報告書作成装置によれば、上述したように、重みを適切に更新することが可能となる。
　なお、重み付け情報の更新は、重み決定に関係する属性値の重みが相対的に増加するように学習されれば良く、更新式は上述した例に限定されるものではない。
　（第３の実施形態）
　第３の実施形態の報告書作成装置について説明する。
　第３の実施形態の報告書作成装置は、第２の実施形態の適用された報告書作成装置の変形例である。したがって、以下の説明では第１および第２の実施形態と異なる点について説明し、第１および第２の実施形態と同一部分については同一符号を用いて示すことによって重複説明を省略する。
　図２５は、第３の実施形態の報告書作成装置の具体的な機能構成例を示すブロック図である。
　図２５に示す報告書作成装置１０’’は、図１９に例示される報告書作成装置１０’に、対話部３８を追加した構成である。
　対話部３８は、検索部２２による検索結果ｇ、および検索結果絞込部２４による絞込結果ｉに基づいてスロット項目決定部２６が特定した、スロット項目に対する不足情報を補うための対話情報ｒを生成する。
　対話部３８で生成された表対話情報ｒを表示／選択部２８に表示することで、ユーザに対して不足情報の補足を促すことが可能となる。
　ユーザが補足情報を入力すると、スロット項目決定部２６が適切なスロット項目を決定する。
　次に、本実施形態の報告書作成装置１０’’の動作例について図２６のフローチャートに従って説明する。
　図２６では、図２および図２４と同様の処理には、同じステップ番号が付されている。
　すなわち、本実施形態の報告書作成装置１０’’によってなされる動作は、第２の実施形態の報告書作成装置１０’によってなされる動作のステップＳ５と、ステップＳ６との間に、上述したように、スロット項目決定部２６によってなされる、不足情報有無の判定（Ｓ５１）と、対話部３６によってなされる、不足情報に対する対話情報の作成（Ｓ５２）とが追加されたものである。
　以上説明したように、本実施形態の報告書作成装置１０’’によれば、スロット項目のために必要な情報が不足する場合であっても、それを補うようにユーザに要求することによって、スロット項目を適切に決定することが可能となる。
　本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
　上述の第１から第３の実施形態に係る報告書作成装置は、例えば一般的なコンピュータを構成するハードウェアとコンピュータで実行されるプログラム（ソフトウェア）との協同により実現することができる。例えば、コンピュータが所定のプログラムを実行することによって、上述の音声認識部１２、ユーザ情報取得部１４、意味クラス解析部１６、スロット項目設定部１８、スロット項目対応部２０、検索部２２、検索結果絞込部２４、スロット項目決定部２６、表示／選択部２８、重み更新部３６、対話部３８などの報告書作成装置１０を構成する機能的な構成要素を実現することができる。またコンピュータが備える大容量記憶装置を用いて上述のスロット項目データベース、関連情報データベース、重みデータベースなどを実現することができる。
　図２７は、上述の第１乃至第３の実施形態の報告書作成装置１０のハードウェア構成例を示すブロック図である。
　図２５に示すようにプロセッサ（ＣＰＵ）１、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）３、ディスプレイ４、および記憶装置５を備えている。
　ＣＰＵ１は、ユーザによる操作や外部機器からの命令に応答して、報告書作成装置１０を制御するためのプログラムを実行する。またＣＰＵ１は、記憶装置５のメモリ空間を管理する。ＲＡＭ２は、ＣＰＵ１の作業領域として使用されるメモリである。ＲＡＭ２としては、例えばＤＲＡＭ等の半導体メモリが使用される。ＲＯＭ３は、報告書作成装置１０を制御するためのプログラムや制御データ等が予め記憶された不揮発性のメモリである。ＲＯＭ３は、例えばＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）を保持する。
　記憶装置５は、報告書作成装置１０によって生成された中間データや最終データを記憶する。また記憶装置５は、報告書作成装置１０によって使用される種々のプログラム、プログラムに関連するデータ、および種々のデータベースを保持する。記憶装置５に保持されたプログラムは、報告書作成装置１０によって実行される際に読み出され、ＲＡＭ２に展開される。記憶装置５としては、例えばＳＳＤ（Solid State Drive）や、ハードディスクドライブ等が使用される。なお、記憶装置５はデータを記憶することが可能であれば良く、記憶装置５としてその他の記憶媒体を使用しても良い。上記プログラムを、コンピュータに予めインストールするように構成しても良いし、ネットワークを介して配布され、コンピュータに適宜インストールするように構成しても良い。
　ディスプレイ４は、ＣＰＵ１が種々のプログラムに対応するＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。例えばディスプレイ４は、プログラムによる実行処理の結果を表示するために使用される。
　尚、上述の第１から第３の実施形態に係る報告書作成装置１０は、複数台のコンピュータを通信可能に接続したネットワークシステムとして構成し、上述した各部を複数台のコンピュータに分散して実現する構成であっても良い。また、上述の第１から第３の実施形態に係る報告書作成装置１０は、クラウドシステム上で動作する仮想マシンであっても良い。

Claims (10)

  1. 　音声に基づいて報告書を作成する報告書作成装置であって、
    　ユーザ情報を取得するユーザ情報取得部と、
    　音声から変換されたテキスト情報および前記ユーザ情報から、予め定義された意味クラスに該当するキーワードを抽出する意味クラス抽出部と、
    　予め決定された報告書テンプレートに基づいて、前記報告書のためのスロット項目の入力条件を設定するスロット項目設定部と、
    　前記設定された入力条件に基づいて、前記キーワードを、前記スロット項目に対応付けるスロット項目対応部と、
    　前記対応付けの結果に該当する情報を、前記報告書の作成に関連する情報が格納されたデータベースから検索する検索部とを備え、
    　前記検索結果を、対応するスロット項目の候補とすることを特徴とする、報告書作成装置。
  2. 　前記スロット項目毎に予め設定された重み付け情報に基づいて、前記検索部による検索結果の絞り込みを行う検索結果絞込部と、
    　前記絞り込みの結果に基づいて、出力するスロット項目を決定するスロット項目決定部とを備えたことを特徴とする、請求項１に記載の報告書作成装置。
  3. 　ユーザからの発話を受け付け、前記発話を前記音声テキスト情報へ変換する音声認識部をさらに備えたことを特徴とする、請求項１に記載の報告書作成装置。
  4. 　前記スロット項目対応部は、前記スロット項目の対応付けをできない場合、または前記スロット項目の入力条件として検索クエリが設定されている場合に前記発話および前記ユーザ情報から、検索クエリおよび重み付け情報を抽出し、
    　前記検索部は、前記検索クエリに該当する情報を、前記データベースから取得し、
    　前記検索結果絞込部は、前記取得された検索結果に対して、前記抽出された重み付け情報を用いてスコアを算出し、
    　前記スロット項目決定部は、前記スコアに応じて前記スロット項目の候補を決定することを特徴とする、請求項２に記載の報告書作成装置。
  5. 　前記スロット項目毎に設定された前記重み付け情報を、前記ユーザによる選択に基づいて更新する重み更新部をさらに備えたことを特徴とする、請求項２に記載の報告書作成装置。
  6. 　前記スロット項目対応部は、前記意味クラス抽出部によって抽出されたキーワードを、予め定義された変換値へ変換することを特徴とする、請求項１に記載の報告書作成装置。
  7. 　前記検索結果絞込部は、前記意味クラスに基づいて、スロット項目の候補の出力の順序を変更するように制御することを特徴とする、請求項２に記載の報告書作成装置。
  8. 　前記スロット項目決定部は、前記検索結果または前記絞り込みの結果に基づいて、前記スロット項目の決定における不足情報を決定し、この不足情報を要求するための対話情報を生成する対話部を更に備えたことを特徴とする、請求項１に記載の報告書作成装置。
  9. 　音声に基づく報告書作成装置に適用する報告書作成方法であって、
    　　ユーザ情報を取得するステップと、
    　　音声テキスト情報および前記ユーザ情報から、予め定義された意味クラスに該当するキーワードを抽出するステップと、
    　　予め決定された報告書テンプレートに基づいて、前記報告書のためのスロット項目の入力条件を設定するステップと、
    　　前記設定された入力条件に基づいて、前記キーワードを、前記スロット項目に対応付けるステップと、
    　　前記対応付けの結果に該当する情報を、前記報告書の作成に関連する情報が格納されたデータベースから検索するステップとを備え、
    　　前記検索結果を、対応するスロット項目の候補とすることを特徴とする、報告書作成方法。
  10. 　コンピュータで実行される、音声に基づく報告書作成プログラムを記録した非一過性の記録媒体であって、
    　前記報告書作成プログラムは、
    　　ユーザ情報を取得する機能と、
    　　音声テキスト情報および前記ユーザ情報から、予め定義された意味クラスに該当するキーワードを抽出する機能と、
    　　予め決定された報告書テンプレートに基づいて、前記報告書のためのスロット項目の入力条件を設定する機能と、
    　　前記設定された入力条件に基づいて、前記キーワードを、前記スロット項目に対応付ける機能と、
    　　前記対応付けの結果に該当する情報を、前記報告書の作成に関連する情報が格納されたデータベースから検索する機能とを実行し、
    　　前記検索結果は、対応するスロット項目の候補であることを特徴とする、非一過性の記録媒体。
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