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JP4110011B2 - Conversation control device and conversation control method - Google Patents

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JP4110011B2
JP4110011B2 JP2003047883A JP2003047883A JP4110011B2 JP 4110011 B2 JP4110011 B2 JP 4110011B2 JP 2003047883 A JP2003047883 A JP 2003047883A JP 2003047883 A JP2003047883 A JP 2003047883A JP 4110011 B2 JP4110011 B2 JP 4110011B2
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声揚 黄
裕 勝倉
和生 岡田
淳 富士本
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PtoPA Inc
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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、会話制御装置及び会話制御方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来からの会話制御装置においては、利用者からの発話内容に基づいて、その発話内容に対応する予め格納された回答文を出力することができる(例えば、特許文献1。)。これにより、利用者は、会話制御装置からの回答文により、擬似的に他の利用者と話しているような感覚を味わうことができた。
【0003】
【特許文献1】
特開2002−169804号(第6−15頁、図16)
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、利用者が同一の発話内容を繰り返して発話した場合には、上記会話制御装置はその発話内容に対応付けられた回答文を繰り返し出力していた。このため、利用者は、同一の回答文が繰り返して会話制御装置から出力されることがあるので、会話を楽しむという本来の目的が失われると共に、本物の利用者と会話しているような感覚を味わうことができなかった。
【0005】
また、会話制御装置の設計者は、利用者からの発話内容に対応付けられた回答文に、その発話内容に関係する広告内容を含めることもできる。この場合には、利用者は、会話制御装置との間で楽しく会話をすることができると共に、その発話内容に関係する貴重な広告内容を会話制御装置から取得することができる。
【0006】
ところが、利用者が同一の発話内容を繰り返して発話したときは、会話制御装置は、上記と同様に、その発話内容に対応付けられた同一の広告内容を繰り返して出力することになる。このため、利用者は、場合によっては何度も同じ広告内容を聞かなければならず、本物の人間と会話をしているようなリアルな感覚を味わうことができなかった。
【0007】
そこで、本発明は以上の点に鑑みてなされたものであり、利用者が同一の発話内容を繰り返して発話した場合には、先に出力した回答文とは異なる回答文を出力することで、本物の人間との間で会話をしているようなリアルな感覚を利用者に味わせることのできる会話制御装置及び会話制御方法を提供することを課題とする。
【0008】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記課題を解決すべくなされたものであり、利用者から入力された前記入力情報に基づいて、同一の該入力情報が基準回数を越えて入力された場合には、前回取得された該入力情報に対応する前記回答文とは異なる回答文を検索することを特徴とするものである。
【0009】
すなわち、本発明は、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報には回答文が対応付けられており、第二形態素情報及び回答文を予め複数記憶し、利用者から入力された入力情報に含まれる文字列に基づいて、文字列の最小単位を構成する少なくとも一つの形態素を第一形態素情報として抽出し、抽出された第一形態素情報に基づいて、予め記憶された各第二形態素情報の中から、第一形態素情報と一致する第二形態素情報を検索し、検索された第二形態素情報に基づいて、今回検索された第二形態素情報と同一の第二形態素情報が所定の基準回数を越えて前回検索された場合には、前回検索された第二形態素情報に対応付けられた回答文とは異なる回答文を検索することを特徴とするものである。
【0010】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置は、今回検索された第二形態素情報と同一の第二形態素情報が所定の基準回数を越えて前回検索された場合には、前回検索された第二形態素情報に対応付けられた回答文とは異なる回答文を検索することができる。
【0011】
この結果、会話制御装置は、最初に第二形態素情報が検索されたときは、その第二形態素情報に対応する回答文の中に、その第二形態素情報に関係する広告内容等を含めて出力し、最初に検索された第二形態素情報と同一の第二形態素情報が後に検索されたときは、第二形態素情報に対応する回答文(上記広告内容等を含まず)のみを出力することができる。
【0012】
これにより、会話制御装置が、例えば利用者に広告内容を宣伝をする際に、何度も同じ広告内容を繰り返さないようにすることができるので、利用者は、本物の人間との間で会話をしているようなリアルな感覚を味わうことができる。また、会話制御装置が、同一の広告内容を繰り返し出力させないようにすることができるので、会話制御装置は、利用者の心証を崩さないようにしつつ、会話と関係する広告内容を出力することができる。
【0013】
上記発明においては、利用者から入力されると予想される入力情報又は利用者への回答内容に関連性のある形態素を示す談話範囲には、各第二形態素情報が予め対応付けられており、抽出された第一形態素情報と各談話範囲とを照合し、各談話範囲の中から、第一形態素情報に含まれる形態素と一致する談話範囲を検索し、検索された談話範囲に基づいて談話範囲に対応付けられた各第二形態素情報と、抽出された第一形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報と一致する第二形態素情報を検索することが好ましい。
【0014】
この場合には、会話制御装置は、先ず談話範囲を検索し、この検索した談話範囲に関連付けられた各第二形態素情報の中から、抽出した第一形態素情報と一致する第二形態素情報を検索することができる。これにより、会話制御装置は、予め記憶された”全ての”各第二形態素情報と抽出した第一形態素情報とを照合する必要がなくなるため、該当する第二形態素情報をより迅速に検索することができる。
【0015】
また、談話範囲が、利用者から入力されると予想される入力情報又は利用者への回答内容に関連性のある形態素からなるので、会話制御装置は、現在の話題に関係する第二形態素情報を複数検索することができる。このため、会話制御装置が、検索した複数の第二形態素情報の中から、現在の話題により適した一の第二形態素情報を検索することができるので、会話制御装置は、検索した第二形態素情報に基づいて、現在の話題に適した回答文を出力することができる。
【0016】
上記発明においては、第二形態素情報に対応付けられた第一回答文又は第二回答文のいずれかには、特定の話題に誘導させるための内容又は所定の情報を宣伝するための広告内容が含まれることが好ましい。例えば、第二形態素情報に対応付けられた第一回答文又は第二回答文のいずれかには、第二形態素情報に対応付けられた談話範囲以外の談話範囲に関係する内容が含まれることが好ましい。この場合には、同一の第一形態素情報が繰り返し入力された場合には、会話制御装置は、前回出力した第一回答文の内容とは異なる話題が含まれる第二回答文を出力することができる。
【0017】
特に、第二形態素情報が(A装置;売っている?){これは、”A装置は売っている?”に含まれる各形態素を抽出したものである}であり、その第二形態素情報に対応付けられた談話範囲が(A装置)である場合には、第二形態素情報(A装置;売っている?)に対応付けられた談話範囲(A装置)以外の談話範囲に関係する内容として、例えば{A装置は売っておりません、同じようなタイプの”B装置”は如何ですか}とすることができる。
【0018】
この結果、利用者が同じ内容を繰り返し発話した場合には、会話制御装置は、前回出力した回答文の内容とは異なる話題を含めた回答文を出力することができるので、より人間味のある会話制御を行うことができる。
【0019】
更に会話制御装置は、上記入力情報に含まれる日本語特有な助詞(て・に・を・・等)を除いた形態素を用いて該当する回答文を検索するので、その各形態素から把握することができる意味内容に基づいて、予め作成された回答文をより的確に検索することができる。すなわち、会話制御装置は、単に入力情報の全体をキーワードとして、そのキーワードに関連付けられた回答文を検索するよりも、より入力情報に適した回答文を検索することができる。
【0020】
また、会話制御装置は、第一形態素情報を含む第二形態素情報を検索するので、利用者からの入力情報と完全に一致する第二形態素情報を検索する必要がない。この結果、会話制御装置を開発する開発者は、利用者から入力されると予想される入力情報に対応する膨大な回答文を予め記憶する必要がなくなり、記憶部の容量を低減させることができる。
【0021】
なお、上記発明においては、第一形態素情報と一致する第二形態素情報が第一検索手段で検索されない場合には、談話範囲検索手段で検索された談話範囲を第一形態素情報に含める談話範囲付加手段を有し、第一検索手段は、談話範囲付加手段で談話範囲が含められた第一形態素情報に基づいて、予め記憶された各第二形態素情報の中から、第一形態素情報と一致する第二形態素情報を検索してもよい。
【0022】
【発明の実施の形態】
[第一実施形態]
(会話制御システムの基本構成)
本発明に係る会話制御システムについて図面を参照しながら説明する。図1は、本実施形態に係る会話制御装置1を有する会話制御システムの概略構成図である。
【0023】
同図に示すように、会話制御装置1は、入力部100と、音声認識部200と、会話制御部300と、文解析部400と、会話データベース500と、出力部600と、音声認識辞書記憶部700とを備えている。
【0024】
尚、本実施形態では、説明の便宜上、利用者の発話内容(この発話内容は、入力情報の一種)に限定して説明するが、この利用者の発話内容に限定されるものではなく、キーボード等から入力された入力情報であってもよい。従って、以下に示す「発話内容」は、「発話内容」を「入力情報」に置き換えて説明することもできる。
【0025】
同様にして、後述の説明では、説明の便宜上、「発話文のタイプ」(発話種類)に限定して説明するが、この「発話文のタイプ」に限定されるのではなく、キーボードなどから入力された入力情報の種類を示す「入力種類」であってもよい。従って、以下に示す「発話文のタイプ」(発話種類)は、「発話種類」を「入力種類」に置き換えて説明することもできる。
【0026】
入力部100は、利用者からの入力情報を取得する取得手段であり、本実施形態では、マイクロホン、キーボード等が挙げられる。この入力部100は、利用者から入力された入力情報に基づいて、入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段でもある。
【0027】
ここで、入力情報とは、キーボード等を通じて入力された文字、記号、音声等を意味するものである。具体的に、入力部100は、利用者の入力情報(音声以外)を取得し、取得した入力情報を会話制御部300に出力する。また、利用者からの発話内容(この発話内容は、音声からなるものであり、入力情報の一種である)をマイクロホンなどで取得した入力部100は、取得した発話内容を構成する音声を音声信号として音声認識部200に出力する。
【0028】
音声認識部200は、入力部100で取得した発話内容に基づいて、発話内容に含まれる文字列を特定する文字認識手段である。具体的には、入力部100から音声信号が入力された音声認識部200は、入力された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部700に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号として会話制御部300に出力する。音声認識辞書記憶部700は、標準的な音声信号に対応する辞書を格納しているものである。
【0029】
前記文解析部400は、入力部100又は音声認識部200で特定された文字列を解析するものであり、本実施形態では、図2に示すように、形態素抽出部410と、文節解析部420と、文構造解析部430と、発話種類判定部440と、形態素データベース450と、発話種類データベース460とを有している。
【0030】
形態素抽出部410は、入力部100又は音声認識部200で特定された文字列に基づいて、文字列の最小単位を構成する少なくとも一つの形態素を第一形態素情報として抽出する形態素抽出手段である。
【0031】
具体的に、管理部310から文字列信号が入力された形態素抽出部410は、入力された文字列信号に対応する文字列の中から各形態素を抽出する。ここで、形態素とは、本実施形態では、文字列に現された語構成の最小単位を意味するものとする。この語構成の最小単位としては、図3に示すように、例えば、名詞、形容詞、動詞などの品詞が挙げられる。各形態素は、本実施形態では、m1、m2、・・・、mlと表現する。
【0032】
即ち、形態素抽出部410は、入力された文字列信号に対応する文字列と、形態素データベース450に予め格納されている名詞、形容詞、動詞などの形態素群とを照合し、文字列の中から形態素群と一致する各形態素(m1、m2、・・・)を抽出し、抽出した各形態素を抽出信号として文節解析部420に出力する。
【0033】
文節解析部420は、形態素抽出部410で抽出された各形態素に基づいて、各形態素を文節形式に変換する変換手段である。具体的に、形態素抽出部410から抽出信号が入力された文節解析部420は、入力された抽出信号に対応する各形態素を用いて文節形式にまとめる。
【0034】
ここで、文節形式とは、本実施形態では、日本語文法において、自立語又は自立語に一つ以上の付属語がついた文、或いは、日本語文法の意味を崩さない程度に文字列をできるだけ細かく区切った一区切りの文を意味する。この文節は、本実施形態では、p1、p2、・・・pkと表現する。
【0035】
即ち、文節解析部420は、図4に示すように、入力された抽出信号に対応する各形態素に基づいて各形態素の係り受け要素(例えば、が(m2)・は(m4)・を(m5)・・)を抽出し、抽出した係り受け要素に基づいて各形態素を各文節にまとめることを行う。同図に示す「t」は、転置を意味する。
【0036】
各形態素を各文節にまとめた文節解析部420は、各形態素をまとめた各文節と、各文節を構成する各形態素とを含む文型情報を文型信号として文構造解析部430及び発話種類判定部440に出力する。
【0037】
文構造解析部430は、文節解析部420で分節された第一形態素情報の各形態素を主体格、対象格などの各属性に分類する分類手段である。具体的に、文節解析部420から文型信号が入力された文構造解析部430は、入力された文型信号に対応する各形態素と各形態素からなる文節とに基づいて、文節に含まれる各形態素の「格構成」を決定する。
【0038】
ここで、「格構成」とは、文節における実質的な概念を示す格(属性)を意味するものであり、本実施形態では、例えば、主語・主格を意味するサブジェクト(主体格)、対象を意味するオブジェクト(対象格)、動作を意味するアクション、時間を意味するタイム(テンス、アスペクト)、場所を意味するロケーション等が挙げられる。本実施形態では、サブジェクト、オブジェクト、アクションの三要素の「格」(格構成)に対応付けられた各形態素を第一形態素情報とする。
【0039】
即ち、文構造解析部430は、図5に示すように、例えば、各形態素の係り受け要素が”が”又は”は”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がサブジェクト(主語又は主格)であると判断する。また、文構造解析部430は、例えば、各形態素の係り受け要素が”の”又は”を”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がオブジェクト(対象)であると判断する。
【0040】
更に、文構造解析部430は、例えば、各形態素の係り受け要素が”する”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がアクション(述語;この述語は動詞、形容詞などから構成される)であると判断する。
【0041】
各文節を構成する各形態素の「格構成」を決定した文構造解析部430は、決定した「格構成」に対応付けられた第一形態素情報に基づいて、後述する話題(トピック)の範囲を特定させるための話題検索命令信号を反射的判定部320に出力する。
【0042】
発話種類判定部440は、文節解析部420で特定された文節に基づいて、発話内容(入力情報)の種類を示す発話種類(入力種類)を特定する種類特定手段である。具体的に、文節解析部420から入力された文型信号に対応する各形態素と各形態素から構成される文節とに基づいて、「発話文のタイプ」(発話種類)を判定する。
【0043】
ここで、「発話文のタイプ」は、本実施形態では、図6に示すように、陳述文(D;Declaration)、感想文(I;Impression)、条件文(C;Condition)、結果文(E;Effect)、時間文(T;Time)、場所文(L;Location)、反発文(N;Negation)などから構成されるものである。これらの各文は、図6に示すように、肯定文(A;Answer)又は質問文(Q;Question)で表現される。
【0044】
陳述文とは、利用者の意見又は考えなどからなる文を意味するものであり、本実施形態では、図6に示すように、例えば”佐藤が好きだ”などの文が挙げられる。感想文とは、利用者が抱く感想からなる文を意味するものである。場所文とは、場所的な要素からなる文を意味するものである。
【0045】
結果文とは、話題に対して文が結果の要素を含む文から構成されるものを意味する。時間文とは、話題に関わる時間的な要素を含む文から構成されるものを意味する。
【0046】
条件文とは、一つの発話を話題と捉えた場合に、話題の前提、話題が成立している条件や理由などの要素を含む文から構成されるものを意味する。反発文とは、発話相手に対して反発するような要素を含む文から構成されるものを意味する。各「発話文のタイプ」についての例文は、図6に示す通りである。
【0047】
即ち、発話種類判定部440は、入力された文型信号に対応する各文節に基づいて、その各文節と発話種類データベース460に格納されている各辞書とを照合し、各文節の中から、各辞書に関係する文要素を抽出する。各文節の中から各辞書に関係する文要素を抽出した発話種類判定部440は、抽出した文要素に基づいて、「発話文のタイプ」を判定する。文要素とは、文字列の種類を特定するための分の種別を意味し、文要素は、本実施形態では、上記説明した定義句(〜のことだ)などが挙げられる。
【0048】
ここで、上記発話種類データベース460は、図7に示すように、定義句(例えば、〜のことだ)に関係する辞書を備えた定義表現事例辞書、肯定句(例えば、賛成、同感、ピンポーン)に関係する辞書を備えた肯定事例辞書、結果句(例えば、それで、だから)に関係する辞書を備えた結果表現事例辞書、挨拶句(例えば、こんにちは)に関係する辞書を備えた挨拶事例辞書、否定句(例えば、馬鹿言うんじゃないよ、反対)に関係する辞書を備えた否定事例辞書などから構成され、各辞書は、「発話文のタイプ」と対応付けられている。
【0049】
これにより、発話種類判定部440は、文節と発話種類データベース460に格納されている各辞書とを照合し、文節の中から各辞書に関連する文要素を抽出し、抽出した文要素に対応付けられた判定の種類を参照することで、「発話文のタイプ」を判定することができる。
【0050】
この発話種類判定部440は、後述する話題検索部360からの指示に基づいて、該当する利用者に特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号を回答文検索部370に出力する。
【0051】
前記会話データベース500は、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる各形態素を示す第二形態素情報と、発話内容に対する利用者への回答文とを予め相互に対応付けて複数記憶する回答記憶手段(形態素記憶手段)である。また、会話データベース500は、複数の回答文に対応付けられた各回答文の種類を示す回答種類を、第二形態素情報に対応付けて予め複数記憶する回答記憶手段(談話記憶手段)でもある。
【0052】
更に、会話データベース500は、利用者から入力されるであろう入力内容又は利用者への回答文に関連性のある範囲を構成する形態素を示す談話範囲(キーワード)を予め複数記憶する談話記憶手段でもある。この談話範囲(キーワード)には、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報が複数対応付けられ、各第二形態素情報には、利用者への回答文がそれぞれに対応付けてられている。
【0053】
更にまた、会話データベース500は、第二形態素情報を構成する各要素を、主格からなる主体各、目的格からなる対象格などの属性に分類して記憶する回答記憶手段(談話記憶手段)でもある。
【0054】
この会話データベース500は、図8に示すように、本実施形態では、大きく分けると、利用者から発話されるであろう発話内容又は利用者への回答文について関連性のある範囲を意味する談話範囲(ディスコース)と、利用者が発話している内容に最も密接な関連性のある範囲を意味する話題(トピック)とから構成されている。同図に示すように、”談話範囲”は、本実施形態では、”話題”の上位概念として位置付けるものとする。
【0055】
各談話範囲は、図9に示すように、階層構造となるように構成することができる。同図に示すように、例えば、ある談話範囲(映画)に対する上位概念の談話範囲(娯楽)は、上の階層構造に位置するようにし、談話範囲(映画)に対する下位概念の談話範囲(映画の属性、上映映画)は、下の階層構造に位置するようにすることができる。即ち、各談話範囲は、本実施形態では、他の談話範囲との間で上位概念、下位概念、同義語、対義語の関係が明確となる階層位置に配置することかできる。
【0056】
上述の如く、談話範囲は、各話題から構成されるものであり、本実施形態では、例えば、談話範囲がA映画名であれば、A映画名に関係する複数の話題を含んでいる。
【0057】
この話題は、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素、即ち、利用者から発話されるであろう発話内容を構成する各形態素を意味するものであり、本実施形態では、サブジェクト(主体格)、オブジェクト(対象格)、アクションの「格」(属性)に対応付けられた各形態素からなるものである。これら三要素に対応付けられた各形態素は、本実施形態では、話題タイトル(この話題タイトルは、”話題”の下位概念に相当するものである)(第二形態素情報)と表現することにする。
【0058】
尚、話題タイトルには、上記三要素に対応付けられた各形態素に限定されるものではなく、他の「格」、即ち、時間を意味するタイム(テンス、アスペクト)、場所を意味するロケーション、条件を意味するコンディション、感想を意味するインプレッション、結果を意味するエフェクトなどに対応付けられた各形態素を有してもよい。
【0059】
この話題タイトル(第二形態素情報)は、本実施形態では、会話データベース500に予め格納されているものであり、上記第一形態素情報(利用者が発話した発話内容から導かれたもの)とは区別されるものである。
【0060】
例えば、話題タイトルは、談話範囲が”A映画名”である場合には、図10に示すように、サブジェクト(A映画名)、オブジェクト(監督)、アクション(素晴らしい){これは、”A映画名の監督は素晴らしい”を意味する}から構成されるものである。
【0061】
話題タイトルのうち、「格構成」(サブジェクト、オブジェクト、アクションなど)に対応付けられた形態素がない場合は、その部分については、本実施形態では、”*”を示すことにする。
【0062】
例えば、{A映画名って?}の文を話題タイトル(サブジェクト;オブジェクト;アクション)に変換すると、{A映画名って?}の文のうち、”A映画名”がサブジェクトとして特定することができるが、その他”オブジェクト””アクション”は文の要素になっていないので、話題タイトルは、”サブジェクト”(A映画名);”オブジェクト”なし(*);”アクション”なし(*)となる(図10参照)。
【0063】
回答文は、本実施形態では、各話題タイトル(第二形態素情報)に対応付けられている(図8参照)。回答文は、本実施形態では、本実施形態では、図11に示すように、利用者から発話された発話文のタイプに対応した回答をするために、陳述文(D;Declaration)、感想文(I;Impression)、条件文(C;Condition)、結果文(E;Effect)、時間文(T;Time)、場所文(L;Location)、否定文(N;Negation)などのタイプ(回答種類)に分類されている。
【0064】
即ち、各回答文は、図12に示すように、例えば、談話範囲(佐藤){下位概念;ホームラン、上位概念;草野球、同義語;パンダ佐藤・佐藤選手・パンダ}及び各話題タイトルと対応付けられている。
【0065】
同図に示すように、例えば、話題タイトル1−1が{(佐藤;*;好きだ):これは、上述の如く(サブジェクト;オブジェクト;アクション)の順番からなるものである。この順番は、以下同様とする}である場合は、その話題タイトル1−1に対応する回答文1−1は、(DA;陳述肯定文”佐藤が好きです”)、(IA;感想肯定文”佐藤がとても好きです”)、(CA;条件肯定文”佐藤のホームランはとても印象的だからです”)、(EA;結果肯定文”いつも佐藤の出る試合をテレビ観戦してしまいます”)、(TA;時間肯定文”実は、甲子園での5打席連続敬遠から好きになっています”)、(LA;場所肯定文”打撃に立ったときの真剣な顔が好きですね”)、(NA;反発肯定文”佐藤を嫌いな人とは話したくないですね、さよなら”)などが挙げられる。
【0066】
前記会話制御部300は、本実施形態では、図2に示すように、管理部310と、反射的判定部320と、鸚鵡返し判定部330と、談話範囲決定部340と、省略文補完部350と、話題検索部360と、回答文検索部370とを有している。
【0067】
前記管理部310は、会話制御部300の全体を制御するものである。具体的に、入力部100又は音声認識部200から文字列が入力された管理部310は、入力された文字列を文字列信号として形態素抽出部410に出力する。また、管理部310は、回答文検索部370で検索された回答文を出力部600に出力する。
【0068】
反射的判定部320は、形態素抽出部410で抽出された第一形態素情報と各定型内容を照合し、各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容を検索する定型取得手段である。
【0069】
ここで、定型内容とは、利用者からの発話内容に対して定型的な内容を回答するための反射要素情報を意味し、この反射要素情報は、反射要素データベース801(定型記憶手段)に予め複数記憶されている。反射要素情報としては、本実施形態では、図13に示すように、例えば”おはよう”、”こんにちは”、”こんばんわ”、”やあ”などの「挨拶的要素」、「なるほど」、「本当?」などの「定型的要素」などが挙げられる。
【0070】
具体的に、文構造解析部430から話題検索命令信号が入力された反射的判定部320は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報と反射要素データベース801に記憶されている各反射要素情報とを照合し、各反射要素情報の中から、第一形態素情報を含む反射要素情報を検索し、検索した反射要素情報を管理部310に出力する。
【0071】
即ち、反射要素情報をD1、第一形態素情報をWとすると、反射的判定部320は、W∩D1≠φ(φ;空集合)の関係が成立していると判断した場合は、上記反射的な回答を行うための処理を行う。
【0072】
例えば、利用者が”おはよう”という発話内容を発した場合には、反射的判定部320は、発話内容”おはよう”と各反射要素情報とを照合し、各反射要素情報の中から、発話内容”おはよう”を含む(と一致する)反射要素情報”おはよう”を検索し、検索した反射要素情報”おはよう”を管理部310に出力する。
【0073】
反射的判定部320は、各反射要素情報の中から、発話内容を含む反射要素情報を検索することができない場合には、文構造解析部430から入力された話題検索命令信号を鸚鵡返し判定部330に出力する。
【0074】
鸚鵡返し判定部330は、形態素抽出部410で抽出された現在の第一形態素情報と、鸚鵡返し要素データベース802に記憶されている過去の回答文とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の回答文に含まれる場合には、合意内容を取得する定型取得手段である。
【0075】
ここで、鸚鵡返しとは、本実施形態では、利用者の発話内容をそのまま(又はそれに近い内容を)言い返すことを意味する。鸚鵡返し要素は、本実施形態では、直前に会話制御装置1から出力された回答文を構成する第一形態素情報などからなるのもであり、図14に示すように、例えば、”馬は美しい”(馬;*;美しい)、”佐藤が好きです”(佐藤;*;好きです)などが挙げられる。
【0076】
また、鸚鵡返し要素データベース802は、利用者から入力された入力情報に合意するための合意内容を予め記憶する合意記憶手段でもある。合意内容には、例えば、前回、利用者から入力された入力情報(利用者により前回の入力情報が”A映画名の監督はS氏ですか”である場合には、合意内容としては、”A映画名の監督はS氏です”)、又は ”その通りです”、”本当です”などが挙げられる。
【0077】
具体的に、反射的判定部320から話題検索命令信号が入力された鸚鵡返し判定部330は、各鸚鵡返し要素毎に、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報と鸚鵡返し要素を構成する各形態素とを照合し、鸚鵡返し要素の中に第一形態素情報が含まれているかを判断する(図14参照)。
【0078】
鸚鵡返し判定部330は、各鸚鵡返し要素の中に第一形態素情報が含まれていると判断した場合には、合意内容を取得し、取得した合意内容からなる回答文を管理部310に出力(鸚鵡返し処理)する。即ち、鸚鵡返し要素(前回の回答文など)をS、第一形態素情報をWとすると、鸚鵡返し判定部330は、W⊂S、W≠φの関係が成立している場合には、上記に示す鸚鵡返し処理を行う。
【0079】
例えば、会話制御装置1が回答文として”A映画名の監督はS氏です”(A映画名の監督;S氏;*)(この順番は、サブジェクト;オブジェクト;アクションの順番、以下同様とする)を出力し、その後、利用者が出力された回答文に対して”A映画名の監督はS氏ですか”(A映画名の監督;S氏;*)と発話した場合には、鸚鵡返し判定部330は、利用者の第一形態素情報(A映画名の監督;S氏;*)と回答文の各形態素(A映画名の監督;S氏;*)とが一致しているので、利用者は回答文に対して鸚鵡返しを行っていると断定し、記憶されている合意内容”その通りです”などを取得し、取得した合意内容を出力する。
【0080】
また、鸚鵡返し判定部330は、形態素抽出部410で抽出された現在の第一形態素情報と、鸚鵡返し要素データベース802に記憶されている過去の第一形態素情報とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれる場合には、反発内容を取得する定型取得手段でもある。
【0081】
具体的には、利用者が”馬は美しい”という発話内容を発話し、会話制御装置1が回答文として”馬は躍動感があって良いですね”の内容を出力した場合に、後に利用者が”馬は美しい”という発話内容を繰り返したときは、鸚鵡返し判定部330は、現在の発話内容”馬は美しい”を構成する各形態素(第一形態素情報){馬;*;美しい}と前の発話内容”馬は美しい”を構成する各形態素(第一形態素情報){馬;*;美しい}とが一致しているので、利用者は会話制御装置1からの回答文”馬は躍動感があって良いですね”については全く聞いていないものと断定することができる。
【0082】
この場合、鸚鵡返し判定部330は、利用者が会話制御装置1からの回答文を聞いていないので、記憶された反発内容(例えば、同じ内容を繰り返さないでよ”など)取得し、取得した反発内容を出力することができる。
【0083】
一方、鸚鵡返し判定部330は、第一形態素情報が前回の回答文の内容と同一、又は第一形態素情報が前回の第一形態素情報と同一でないと判断した場合には、反射的判定部320から入力された話題検索命令信号を談話範囲決定部340に出力する。
【0084】
尚、上記の鸚鵡返し判定部330は、「会話制御装置1の回答文」に対して利用者が鸚鵡返しを行った場合の処理を示してきたが、更に以下の処理も行うことができる。例えば、出力部600が”馬は美しい”という回答文を出力した場合、この回答文に対して利用者が”どうして馬は美しいの?”、”どうして美しいの?”、又は”どうして?”と発話した場合に対して行う鸚鵡返し判定部330の処理である。
【0085】
この場合、鸚鵡返し判定部330は、出力した回答文S”馬は美しい”と利用者からの発話内容W(”どうして馬は美しいの?(疑問文)”又は”どうして美しいの?(疑問文)”)とを照合すると、(W−c)⊂S、S≠φ、c≠φ(このcは、Wの発話種類を意味し、この発話種類は、後述する発話種類判定部440で判定されるものである。発話種類には、後述するように、例えば、疑問文などが挙げられる。)の関係が成立するので、”条件付”の鸚鵡返し処理(回答文に対して利用者が疑問文付きの鸚鵡返しを行った場合の処理)を行う。
【0086】
”条件付”の鸚鵡返し処理としては、例えば、会話制御装置1が”馬は美しいね”の回答文を出力した場合に、上記利用者が”どうして馬は美しいの?”の発話内容を発したときは、利用者の疑問等を解消するため、鸚鵡返し判定部330が”だって馬は美しいじゃない”などの回答文を鸚鵡返し要素データベース802の中から取得し、取得した回答文を管理部310に出力する処理を行う。
【0087】
談話範囲決定部340は、文節解析部420で抽出された第一形態素情報と予め記憶された各談話範囲とを照合し、各談話範囲の中から、第一形態素情報に含まれる形態素と一致する談話範囲を検索する談話範囲検索手段である。
【0088】
具体的に、鸚鵡返し判定部330から話題検索命令信号が入力された談話範囲決定部340は、入力された談話検索命令信号に基づいて、利用者の談話範囲を決定する。即ち、談話範囲決定部340は、入力された検索命令信号に基づいて、会話データベース500の中から、利用者が発話している内容について関連性のある範囲(談話範囲)を検索する。
【0089】
例えば、談話範囲決定部340は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報が(面白い映画;*;ある){面白い映画はある?}である場合には、この第一形態素情報と談話範囲群とを照合し、談話範囲群に第一形態素情報を構成する形態素(例えば”映画”)が含まれているときは、第一形態素情報に含まれる”映画”を談話範囲として決定する。この場合、談話範囲決定部340は、第一形態素情報に談話範囲”映画”が含まれているので、入力された第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて話題検索部360に出力する。
【0090】
一方、談話範囲決定部340は、第一形態素情報に談話範囲群が含まれていない場合には、入力された第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて省略文補完部350に出力する。
【0091】
これにより、後述する話題検索部360は、談話範囲決定部340で決定された”談話範囲”に属する各「話題タイトル」と、文構造解析部430で特定された第一形態素情報とを照合することができるので、”全て”の「話題タイトル」(第二形態素情報)と第一形態素情報とを照合する必要がなくなり、後述する回答文検索部370は、最終的な回答文を検索するまでの時間を短縮することができる。
【0092】
尚、談話範囲決定部340は、上記の如く、第一形態素情報と談話範囲群とを照合し、談話範囲群に第一形態素情報の形態素が含まれていれば、その形態素を談話範囲として決定していたが、これに限定されるものではなく、鸚鵡返し判定部330で直前に検索された鸚鵡返し要素の形態素、又は利用者が発話した発話内容を構成する形態素を談話範囲として決定しても良い。後述する省略文補完部350は、上記談話範囲決定部340で決定された談話範囲を用いて、その談話範囲を、形態素が省略されている第一形態素情報に付加することができる。
【0093】
省略文補完部350は、文節解析部420で抽出された第一形態素情報に基づいて第一形態素情報を構成する各属性(サブジェクト、オブジェクト、アクションなど)の中から、形態素を含まない属性を検索する談話範囲付加手段である。また、省略文補完部350は、検索した属性に基づいて、属性に、談話範囲決定部340で検索された談話範囲を構成する形態素を付加する談話範囲付加手段でもある。
【0094】
具体的に、談話範囲決定部340から話題検索命令信号が入力された省略文補完部350は、入力された談話検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であるかを判定し、第一形態素情報からなる発話内容が省略文である場合には、第一形態素情報が属する談話範囲の形態素を、第一形態素情報に付加する。
【0095】
例えば、省略文補完部350は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報を構成する形態素が(監督;*;*)(監督は?)(この文は、”何の”監督であるかが不明であるので、省略文を意味する。)である場合には、談話範囲決定部340で決定された談話範囲(A映画名;このA映画名は映画のタイトルを示すものである)に属する第一形態素情報であれば、第一形態素情報を構成する形態素に、決定された談話範囲(A映画名)を第一形態素情報に付加(”A映画名”の監督;*;*)する。
【0096】
即ち、第一形態素情報をW、決定された談話範囲をDとすると、省略文補完部350は、Wに談話範囲Dを付加し、付加後の第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて話題検索部360に出力する。
【0097】
これにより、第一形態素情報が省略文であり、日本語として明解でない場合であっても、省略文補完部350は、第一形態素情報がある談話範囲に属している場合には、例えば、その談話範囲D(A映画名)を第一形態素情報W(監督;*;*)に付加し、第一形態素情報をW’(A映画名の監督;*;*){A映画名の監督は?}として扱うことができるので、利用者の発話内容が省略文である場合であっても、前に決定された談話範囲に基づいて省略文を補完することができ、省略文を明確にすることができる。
【0098】
このため、省略文補完部350が、第一形態素情報を構成する発話内容が省略文であっても、第一形態素情報を構成する発話内容が適正な日本語となるように、第一形態素情報に特定の形態素を補完することができるので、話題検索部360は、補完後の第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報に関連する最適な「話題タイトル」(第二形態素情報)を取得することができ、回答文検索部370は、話題検索部360で取得された「話題タイトル」に基づいて利用者の発話内容により適した回答文を出力することができる。
【0099】
話題検索部360は、文節解析部420で抽出された第一形態素情報又は省略文補完部350で補完された第一形態素情報と、各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報を検索する第一検索手段である。また、話題検索部360は、談話範囲決定部340で検索された談話範囲に基づいて、談話範囲に対応付けられた各話題タイトルと、抽出された第一形態素情報とを照合し、各話題タイトルの中から、第一形態素情報と一致する話題タイトルを検索するものでもある。
【0100】
具体的に、談話範囲決定部340又は省略文補完部350から話題検索命令信号が入力された話題検索部360は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、談話範囲決定部340で決定された談話範囲に属する各「話題タイトル」(第二形態素情報)の中から、第一形態素情報の形態素を含む「話題タイトル」を検索し、この検索結果を検索結果信号として回答文検索部370及び発話種類判定部440に出力する。
【0101】
例えば、第一形態素情報を構成する「格構成」が(佐藤;*;好きだ){佐藤は好きだ}である場合には、話題検索部360は、図12に示すように、上記「格構成」に属する各形態素(佐藤;*;好きだ)と談話範囲(佐藤)に属する各話題タイトル1−1〜1−4とを照合し、各話題タイトル1−1〜1−4の中から「格構成」に属する各形態素(佐藤;*;好きだ)と一致(又は近似)する話題タイトル1−1(佐藤;*;好きだ)を検索し、この検索結果を検索結果信号として回答文検索部370及び発話種類判定部440に出力する。
【0102】
話題検索部360から検索結果信号が入力された発話種類判定部440は、入力された検索結果信号に基づいて、該当する利用者に対して回答する特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号(この回答検索命令信号には、判定した「発話文のタイプ」も含まれる)を回答文検索部370に出力する。
【0103】
回答文検索部370は、話題検索部360で検索された第二形態素情報(話題タイトル)に基づいて、第二形態素情報に対応付けられた回答文を検索する回答検索手段である。また、回答文検索部370は、話題検索部360で検索された第二形態素情報に基づいて、特定された利用者の発話種類と第二形態素情報に対応付けられた各回答種類とを照合し、各回答種類の中から、利用者の発話種類と一致する回答種類を検索する第二検索手段でもある。
【0104】
具体的に、話題検索部360から検索結果信号と、発話種類判定部440から回答検索命令信号とが入力された回答文検索部370は、入力された検索結果信号に対応する話題タイトル(検索結果によるもの;第二形態素情報)と回答検索命令信号に対応する「発話文のタイプ」(発話種類)とに基づいて、その「話題タイトル」に対応付けられている回答文群の中から、「発話文のタイプ」(DA、IA、CAなど)と一致する回答種類(この回答種類は、図11に示す「回答文のタイプ」を意味する)からなる回答文を検索する。
【0105】
例えば、回答文検索部370は、検索結果に対応する話題タイトルが図12に示す話題タイトル1−1(佐藤;*;好きだ)である場合は、その話題タイトル1−1に対応付けられている回答文1−1(DA、IA、CAなど)の中から、発話種類判定部440で判定された「発話文のタイプ」(例えばDA;発話種類)と一致する回答種類(DA)からなる回答文1−1(DA;(私も)佐藤が好きです)を検索し、この検索した回答文を回答文信号として管理部310に出力する。
【0106】
回答文検索部370から回答文信号が入力された管理部310は、入力された回答文信号を出力部600に出力する。また、反射的判定部320から反射要素情報、又は鸚鵡返し判定部330から鸚鵡返し処理の内容が入力された管理部310は、入力された反射要素情報に対応する回答文、入力された鸚鵡返し処理の内容に対応する回答文を出力部600に出力する。
【0107】
出力部600は、回答文検索部370で取得された回答文を出力する出力手段であり、本実施形態では、例えば、スピーカ、ディスプレイなどが挙げられる。具体的に、管理部310から回答文が入力された出力部600は、入力された回答文{例えば、私も佐藤が好きです}を出力する。
【0108】
(会話制御装置を用いた会話制御方法)
上記構成を有する会話制御装置1による会話制御方法は、以下の手順により実施することができる。図15は、本実施形態に係る会話制御方法の手順を示すフロー図である。
【0109】
先ず、入力部100が、利用者からの発話内容を取得するステップを行う(S101)。具体的に入力部100は、利用者の発話内容を構成する音声を取得し、取得した音声を音声信号として音声認識部200に出力する。また、入力部100は、利用者から入力された入力情報(音声以外)に基づいて、入力情報(音声以外)に対応する文字列を特定し、特定した文字列を文字列信号として会話制御部300に出力する。
【0110】
次いで、音声認識部200が、入力部100で取得した発話内容に基づいて、発話内容に含まれる文字列を特定するステップを行う(S102)。具体的には、入力部100から音声信号が入力された音声認識部200は、入力された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部700に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号として会話制御部300に出力する。
【0111】
そして、形態素抽出部410が、音声認識部200で特定された文字列に基づいて、文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するステップを行う(S103)。
【0112】
具体的に、管理部310から文字列信号が入力された形態素抽出部410は、入力された文字列信号に対応する文字列と、形態素データベース450に予め格納されている名詞、形容詞、動詞などの形態素群とを照合し、文字列の中から形態素群と一致する各形態素(m1、m2、・・・)を抽出し、抽出した各形態素を抽出信号として文節解析部420に出力する。
【0113】
そして、文節解析部420は、形態素抽出部410で抽出された各形態素に基づいて、各形態素を文節形式にまとめるステップを行う(S104)。具体的に、形態素抽出部410から抽出信号が入力された文節解析部420は、入力された抽出信号に対応する各形態素を用いて文節形式にまとめる。
【0114】
即ち、文節解析部420は、図4に示すように、入力された抽出信号に対応する各形態素に基づいて各形態素の係り受け要素(例えば、が・は・を・・)を抽出し、抽出した係り受け要素に基づいて各形態素を各文節にまとめることを行う。 各形態素を各文節にまとめた文節解析部420は、各形態素をまとめた各文節と、各文節を構成する各形態素とを含む文型情報を文型信号として文構造解析部430及び発話種類判定部440に出力する。
【0115】
その後、文構造解析部430が、文節解析部420で分節された第一形態素情報の各形態素を主体格、対象格などの各属性に分類するステップを行う(S105)。具体的に、文節解析部420から文型信号が入力された文構造解析部430は、入力された文型信号に対応する各形態素と各形態素からなる文節とに基づいて、文節に含まれる各形態素の「格構成」を決定する。
【0116】
即ち、文構造解析部430は、図5に示すように、例えば、各形態素の係り受け要素が”が”又は”は”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がサブジェクト(主語又は主格)であると判断する。また、文構造解析部430は、例えば、各形態素の係り受け要素が”の”又は”を”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がオブジェクト(対象)であると判断する。
【0117】
更に、文構造解析部430は、例えば、各形態素の係り受け要素が”する”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がアクション(述語;この述語は動詞、形容詞などから構成される)であると判断する。
【0118】
各文節を構成する各形態素の「格構成」を決定した文構造解析部430は、決定した「格構成」に対応付けられた第一形態素情報に基づいて、後述する話題(トピック)の範囲を特定させるための話題検索命令信号を話題検索部360に出力する。
【0119】
次いで、発話種類判定部440は、文節解析部420で特定された文節に基づいて、発話内容の種類を示す発話種類を特定するステップを行う(S106)。具体的に、文節解析部420から入力された文型信号に対応する各形態素と各形態素から構成される文節とに基づいて、「発話文のタイプ」(発話種類)を判定する。
【0120】
即ち、発話種類判定部440は、入力された文型信号に対応する各文節に基づいて、その各文節と発話種類データベース460に格納されている各辞書とを照合し、各文節の中から、各辞書に関係する文要素を抽出する。各文節の中から各辞書に関係する文要素を抽出した発話種類判定部440は、抽出した文要素に基づいて、「発話文のタイプ」を判定する。
【0121】
この発話種類判定部440は、後述する話題検索部360からの指示に基づいて、該当する利用者に特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号を回答文検索部370に出力する。
【0122】
次いで、反射的判定部320が、形態素抽出部410で抽出された第一形態素情報と各定型内容を照合し、各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容を検索するステップを行う(S107;反射的処理)。
【0123】
具体的に、文構造解析部430から話題検索命令信号が入力された反射的判定部320は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報と反射要素データベース801に記憶されている各反射要素情報(定型内容)とを照合し、各反射要素情報の中から、第一形態素情報を含む反射要素情報を検索し、検索した反射要素情報を管理部310に出力する。
【0124】
反射的判定部320は、各反射要素情報の中から、第一形態素情報を含む反射要素情報を検索することができない場合には、文構造解析部430から入力された話題検索命令信号を鸚鵡返し判定部330に出力する。
【0125】
次いで、鸚鵡返し判定部330が、形態素抽出部410で抽出された第一形態素情報と各鸚鵡返し要素を照合し、各鸚鵡返し要素の中から、第一形態素情報を含む鸚鵡返し要素を検索するステップを行う(S108;鸚鵡返し処理)。
【0126】
鸚鵡返し判定部330は、各鸚鵡返し要素の中に第一形態素情報が含まれていると判断した場合には、第一形態素情報を含む鸚鵡返し要素を取得し、取得した鸚鵡返し要素からなる回答文を管理部310に出力(鸚鵡返し処理)する。即ち、鸚鵡返し要素(前回出力された回答文、前回利用者が発話した発話内容など)をS、第一形態素情報をWとすると、鸚鵡返し判定部330は、W⊂S、W≠φの関係が成立している場合には、上記に示す鸚鵡返し処理を行う。
【0127】
一方、鸚鵡返し判定部330は、各鸚鵡返し要素の中に第一形態素情報が含まれていないと判断した場合には、反射的判定部320から入力された話題検索命令信号を談話範囲決定部340に出力する。
【0128】
そして、談話範囲決定部340が、文節解析部420で抽出された第一形態素と各談話範囲とを照合し、各談話範囲の中から、第一形態素情報を含む談話範囲を検索(決定)するステップを行う(S109)。
【0129】
具体的に、鸚鵡返し判定部330から話題検索命令信号が入力された談話範囲決定部340は、入力された検索命令信号に基づいて、会話データベース500の中から、利用者が発話している内容について関連性のある範囲(談話範囲)を検索する。
【0130】
例えば、談話範囲決定部340は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報が(面白い映画;*;ある){面白い映画はある?}である場合には、この第一形態素情報と談話範囲群とを照合し、談話範囲群に第一形態素情報を構成する形態素(例えば”映画”)が含まれているときは、第一形態素情報に含まれる”映画”を談話範囲として決定する。この場合、談話範囲決定部340は、第一形態素情報に談話範囲”映画”が含まれているので、入力された第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて話題検索部360に出力する。
【0131】
一方、談話範囲決定部340は、第一形態素情報に談話範囲群が含まれていない場合には、入力された第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて省略文補完部350に出力する。
【0132】
次いで、省略文補完部350が、文節解析部420で抽出された第一形態素情報に基づいて第一形態素情報を構成する各属性(サブジェクト、オブジェクト、アクションなど)の中から、形態素を含まない属性を検索するステップを行う。その後、省略文補完部350が、検索した形態素を含まない属性に基づいて、その属性に、談話範囲決定部340で検索された談話範囲を構成する形態素を付加するステップを行う(S110;省略文を補完)。
【0133】
具体的に、談話範囲決定部340から話題検索命令信号が入力された省略文補完部350は、入力された談話検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であるかを判定し、第一形態素情報からなる発話内容が省略文である場合には、第一形態素情報が属する談話範囲の形態素を、第一形態素情報に付加する。
【0134】
例えば、省略文補完部350は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報を構成する形態素が(監督;*;*)(監督は?)(この文は、”何の”監督であるかが不明であるので、省略文を意味する。)である場合には、前に談話範囲決定部340で決定された談話範囲(A映画名;このA映画名とは映画のタイトルを示すものである)に属する第一形態素情報であれば、第一形態素情報を構成する形態素に、決定された談話範囲の形態素(A映画名)を第一形態素情報に付加(”A映画名”の監督;*;*)する。
【0135】
即ち、第一形態素情報をW、決定された談話範囲をDとすると、省略文補完部350は、第一形態素情報Wに談話範囲Dを付加し、付加後の第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて話題検索部360に出力する。
【0136】
次いで、話題検索部360が、文節解析部420で抽出された第一形態素情報又は省略文補完部350で補完された第一形態素情報と、各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報を検索するステップを行う(S111)。
【0137】
具体的に、談話範囲決定部340又は省略文補完部350から話題検索命令信号が入力された話題検索部360は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、談話範囲決定部340で決定された談話範囲に属する各「話題タイトル」(第二形態素情報)の中から、第一形態素情報の形態素を含む「話題タイトル」を検索し、この検索結果を検索結果信号として回答文検索部370及び発話種類判定部440に出力する。
【0138】
例えば、第一形態素情報を構成する「格構成」が(佐藤;*;好きだ){佐藤は好きだ}である場合には、話題検索部360は、図12に示すように、上記「格構成」に属する各形態素(佐藤;*;好きだ)と談話範囲(佐藤)に属する各話題タイトル1−1〜1−4とを照合し、各話題タイトル1−1〜1−4の中から「格構成」に属する各形態素(佐藤;*;好きだ)と一致(又は近似)する話題タイトル1−1(佐藤;*;好きだ)を検索し、この検索結果を検索結果信号として回答文検索部370及び発話種類判定部440に出力する。
【0139】
話題検索部360から検索結果信号が入力された発話種類判定部440は、入力された検索結果信号に基づいて、該当する利用者に対して回答する特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号(この回答検索命令信号には、判定した「発話文のタイプ」も含まれる)を回答文検索部370に出力する。
【0140】
そして、回答文検索部370が、話題検索部360で検索された第二形態素情報に基づいて、特定された利用者の発話種類と第二形態素情報に対応付けられた各回答種類とを照合し、各回答種類の中から、利用者の発話種類と一致する回答種類を検索し、検索した回答種類に基づいて回答種類に対応付けられている回答文を検索するステップを行う(S112)。
【0141】
具体的に、話題検索部360から検索結果信号と、発話種類判定部440から回答検索命令信号とが入力された回答文検索部370は、入力された検索結果信号に対応する話題タイトル(検索結果によるもの;第二形態素情報)と回答検索命令信号に対応する「発話文のタイプ」(発話種類)とに基づいて、その「話題タイトル」に対応付けられている回答文群の中から、「発話文のタイプ」(DA、IA、CAなど)と一致する回答種類(この回答種類は、図11に示す「回答文のタイプ」を意味する)からなる回答文を検索する。
【0142】
例えば、回答文検索部370は、検索結果に対応する話題タイトルが図12に示す話題タイトル1−1(佐藤;*;好きだ)である場合は、その話題タイトル1−1に対応付けられている回答文1−1(DA、IA、CAなど)の中から、発話種類判定部440で判定された「発話文のタイプ」(例えばDA;発話種類)と一致する回答種類(DA)からなる回答文1−1(DA;(私も)佐藤が好きです)を検索し、この検索した回答文を回答文信号として管理部310に出力する。
【0143】
次いで、回答文検索部370から回答文信号が入力された管理部310は、入力された回答文信号を出力部600に出力する。また、反射的判定部320から反射要素情報、又は鸚鵡返し判定部330から鸚鵡返し処理の内容が入力された管理部310は、入力された反射要素情報に対応する回答文、入力された鸚鵡返し処理の内容に対応する回答文を出力部600に出力する(S113)。管理部310から回答文が入力された出力部600は、入力された回答文{例えば、私も佐藤が好きです}を出力する。
【0144】
(会話制御装置及び会話制御方法による作用及び効果)
上記構成を有する本願に係る発明によれば、反射的判定部320が、利用者から発話された発話内容を構成する第一形態素情報と予め記憶された各定型内容とを照合し、各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容を検索することができるので、反射的判定部320は、例えば第一形態素情報が”こんにちは”などの定型内容である場合には、この定型内容と同一の定型内容”こんにちは”等を回答することができる。
【0145】
また、反射的判定部320は、利用者の発話内容が定型内容である場合には、その定型内容(挨拶など)を回答するので、利用者は、最初に、会話制御装置1との間で意思の疎通をしているような感覚を味わうことができる。
【0146】
また、鸚鵡返し判定部330が、現在の第一形態素情報と過去の回答文とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の回答文に含まれていない場合には、予め記憶してある合意内容を取得することができるので、鸚鵡返し判定部330は、利用者から現在入力された入力情報と過去の回答文とが一致していれば、利用者が過去の回答文に対して鸚鵡返し(利用者が回答文に対して聞き直していること)の入力情報を入力したものと断定することができる。
【0147】
この場合、鸚鵡返し判定部330は、利用者が過去の回答文に対して鸚鵡返しを行っているので、記憶されている合意内容を取得し、取得した合意内容(例えば、”その通りです”など)を出力することができる。これにより、利用者は、会話制御装置1から出力された回答文の意味が分からなければ、もう一度聞き直して、再度回答文を聞き直すことができるので、恰も他の利用者と会話しているような感覚を味わうことができる。
【0148】
また、鸚鵡返し判定部330が、現在の第一形態素情報と過去の第一形態素情報とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれる場合には、反発内容を取得することができるので、鸚鵡返し判定部330は、前回入力された入力情報が今回入力された入力情報に含まれている場合には、利用者が前の入力情報と同一の内容を反復して入力したものと判断することができ、利用者が会話制御装置からの回答文に対して適切に回答していないものと断定することができる。
【0149】
この場合、鸚鵡返し判定部330は、利用者が前回の回答文に対して適切に回答していないので、利用者に対して反発するため、記憶されている反発内容を取得し、取得した反発内容を出力する。これにより、利用者は、会話制御装置1からの回答文に対して適切な入力情報を入力しなければ、会話制御装置1から反発内容が出力されるので、恰も他の利用者と会話しているような感覚を味わうことができる。
【0150】
また、話題検索部360は、第一形態素情報と近似する第二形態素情報を検索するには、”談話範囲”に属する各第二形態素情報と第一形態素情報とを照合すればよく、”全て”の第二形態素情報と第一形態素情報とを照合する必要がないので、第一形態素情報と近似している第二形態素情報を検索するまでの時間を短縮することができる。
【0151】
この結果、話題検索部360が、第一形態素情報と近似している第二形態素情報を短時間で検索(ピンポイント検索)することができるので、回答文検索部370は、話題検索部360で検索された第二形態素情報に基づいて第二形態素情報に対応付けられている回答文を短時間で取得することができ、会話制御装置1は、利用者からの発話内容に対して迅速に回答することができる。
【0152】
また、話題検索部360が、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素(利用者の発話内容を構成する要素)を含む第二形態素情報を検索し、回答文検索部370が、話題検索部360で検索された第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報に対応付けられた回答文を検索することができるので、回答文検索部370は、利用者の発話内容を構成する各形態素(第一形態素情報)に基づいて、各形態素により構築される意味空間(主体、対象等)を考慮し、かかる意味空間に基づいて予め作成された回答文を検索することができることとなり、単に発話内容の全体をキーワードとして、そのキーワードに対応付けられた回答文を検索するよりも、より発話内容に適した回答文を検索することができる。
【0153】
また、話題検索部360は、第一形態素情報を含む第二形態素情報を検索するので、利用者の発話内容と完全に一致する第二形態素情報を検索する必要がなく、会話制御装置1を開発する開発者は、利用者から発話されるであろう発話内容に対応する膨大な回答文を予め記憶する必要がなくなり、記憶部の容量を低減させることができる。
【0154】
更に、回答文検索部370が、”談話範囲”に属する各第二形態素情報に対応付けられた回答種類(陳述、肯定、場所、反発など)の中から、利用者の発話種類と一致する回答種類を検索し、検索した回答種類に基づいて回答種類に対応付けられた回答文を検索することができるので、会話制御装置1は、利用者の会話内容を構成する発話種類、例えば、利用者が単に意見を述べたもの、利用者が抱く感想からなるもの、利用者が場所的な要素を述べたものなどに基づいて、複数の回答文の中から利用者の発話種類にマッチした回答文を検索することができることとなり、該当する利用者に対してより最適な回答をすることができる。
【0155】
更にまた、回答文検索部370は、談話範囲決定部340で検索された”談話範囲”にのみ属する各第二形態素情報に対応付けられた回答種類の中から、利用者の発話種類と一致する回答種類を検索(ピンポイント検索が可能)するだけでよいので、”全て”の第二形態素情報に対応付けられた回答種類と利用者の発話種類とを逐一検索する必要がなくなり、利用者の発話種類に対応する最適な回答文を短時間で取得することができる。
【0156】
最後に、省略文補完部350は、利用者の発話内容を構成する第一形態素情報が省略文であり、日本語として明解でない場合であっても、第一形態素情報がある談話範囲に属している場合には、その談話範囲を第一形態素情報に付加し、省略文からなる第一形態素情報を補完することができる。
【0157】
これにより、省略文補完部350は、第一形態素情報を構成する発話内容が省略文であっても、第一形態素情報を構成する発話内容が適正な日本語となるように、第一形態素情報に特定の形態素(談話範囲を構成する形態素など)を補完することができるので、話題検索部360は、省略文補完部350で補完された補完後の第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報に関連する最適な第二形態素情報を取得することができ、回答文検索部370は、話題検索部360で取得された第二形態素情報に基づいて利用者の発話内容により適した回答文を出力することができる。
【0158】
この結果、会話制御装置1は、利用者からの入力情報が省略文であったとしても、ニューロネットワーク、AI知能などの機能を用いることなく、過去の検索結果を通じて、その省略文が何を意味するのかを推論することができ、会話制御装置1の開発者は、ニューロネットワーク、AI知能を搭載する必要がないので、会話制御装置1のシステムをより簡便に構築することができる。
【0159】
[変更例]
尚、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、以下に示すような変更を加えることができる。
【0160】
(第一変更例)
本変更例においては、会話データベース500は、複数の形態素の集合からなる集合群の全体を示す要素情報を、集合群に対応付けて複数記憶する要素記憶手段であってもよい。更に、形態素抽出部410は、文字列から抽出した形態素と各集合群とを照合し、各集合群中から、抽出された形態素を含む集合群を選択し、選択した集合群に対応付けられた要素情報を第一形態素情報として抽出してもよい。
【0161】
図16に示すように、利用者が発話した文字列に含まれる各形態素には、類似しているものがある。例えば、図16に示すように、集合群の全体を示す要素情報を「贈答」とすると、「贈答」は、プレゼント、贈り物、御歳暮、御中元、お祝いなど(集合群)と相互に類似しているので、形態素抽出部410は、「贈答」に類似する形態素(上記のプレゼントなど)がある場合には、その類似する形態素については、「贈答」として取り扱うことができる。
【0162】
即ち、形態素抽出部410は、例えば、文字列から抽出した形態素が「プレゼント」である場合には、図16に示すように、「プレゼント」を代表する要素情報が「贈答」であるので、上記「プレゼント」を「贈答」に置き換えることができる。
【0163】
これにより、形態素抽出部410が相互に類似する形態素を整理することができるので、会話制御装置を開発する開発者は、相互に類似した各第一形態素情報から把握される意味空間に対応した第二形態素情報及び第二形態素情報に関係する回答文を逐一作成する必要がなくなり、結果的に、記憶部に格納させるデータ量を低減させることができる。
【0164】
(第二変更例)
図17に示すように、本変更例においては、割合計算部361と、選択部362とを話題検索部360に備えてもよい。
【0165】
割合計算部361は、形態素抽出部410で抽出された第一形態素情報と各第二情報とを照合し、各第二形態素情報毎に、第二形態素情報に対して第一形態素情報が占める割合を計算する計算手段である。
【0166】
具体的に、文構造解析部430から話題検索命令信号が入力された割合計算部361は、図17に示すように、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報と会話データベース500に格納されている談話範囲に属する各話題タイトル(第二形態素情報)とを照合し、各話題タイトル毎に、それぞれの話題タイトルの中に、第一形態素情報が占める割合を計算する。
【0167】
例えば、図18に示すように、利用者から発話された発話文を構成する第一形態素情報が(佐藤;*;好きだ){佐藤は好きだ}である場合は、割合計算部361は、「格構成」に属する各形態素(佐藤;*;好きだ)と話題タイトルに含まれる各形態素(佐藤;*;好きだ)とを照合し、上記話題タイトルに、「格構成」に属する各形態素(佐藤;*;好きだ)が含まれる割合を、100%であると計算する。割合計算部361は、これらの計算を話題タイトル毎に行い、計算した各割合を割合信号として選択部362に出力する。
【0168】
選択部362は、割合計算部361で各第二形態素情報毎に計算された各割合の大きさに応じて、各第二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を選択する選択手段である。
【0169】
具体的に、割合計算部361から割合信号が入力された選択部362は、入力された割合信号に含まれる各割合(「格構成」の要素/「話題タイトル」の要素×100)の中から、例えば割合の高い話題タイトルを選択する(図18参照)。割合の高い話題タイトルを選択した選択部362は、選択した話題タイトルを検索結果信号として回答文検索部370及び発話種類判定部440に出力する。回答文検索部370は、選択部362で選択された話題タイトルに基づいて、話題タイトルに対応付けられた回答文を検索する。
【0170】
これにより、選択部362が、各第二形態素情報毎に、第二形態素情報に対して該第一形態素情報が占める割合を計算し、各第二形態素情報毎に計算された各割合の大きさに応じて、各第二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を選択することができるので、選択部362は、例えば、第一形態素情報(利用者の発話内容を構成するもの)が第二形態素情報に占める割合の大きい第二形態素情報を、複数ある第二形態素情報群の中から取得することができれば、第一形態素情報から把握される意味空間を踏襲した第二形態素情報をより的確に取得することができ、結果的に、回答文検索部370は、利用者の発話内容に対して最適な回答をすることができる。
【0171】
また、選択部362は、複数の話題タイトルの中から、割合計算部361で計算された割合の高い話題タイトルを選択することができるので、利用者の発話文に含まれる「格構成」に属する各形態素と会話データベース500に格納されている各話題タイトルとが完全に一致しなくても、「格構成」に属する各形態素に密接する話題タイトルを取得することができる。
【0172】
この結果、選択部362が第一形態素情報を構成する「格構成」に密接する話題タイトルを取得することができるので、会話制御装置1を開発する開発者は、第一形態素情報を構成する「格構成」と完全に一致する話題タイトルを会話データベース500に逐一格納する必要がなくなるので、会話データベース500の容量を低減させることができる。
【0173】
更に、割合計算部361は、談話範囲決定部340で検索された”談話範囲”にのみ属する各第二形態素情報毎に、第二形態素情報に対して該第一形態素情報が占める割合を計算するので、”全て”の第二形態素情報に対して第一形態素情報が占める割合を計算する必要がなくなり、第一形態素情報から構成される意味空間を踏襲した第二形態素情報をより短時間で取得することができ、結果的に、取得した第二形態素情報に基づいて利用者からの発話内容に対しての最適な回答文を迅速に出力することができる。
【0174】
尚、割合計算部361は、分類された各属性に属する第一形態素情報の各形態素と、予め記憶された各属性に属する各第二形態素情報の各形態素とを各属性毎に照合し、各第二形態素情報の中から、少なくとも一の属性に第一形態素情報の各形態素を含む第二形態素情報を検索する第一検索手段であってもよい。
【0175】
具体的に、話題検索命令信号が入力された割合計算部361は、入力された話題検索命令信号に含まれる「格構成」の各「格」(サブジェクト;オブジェクト;アクション)毎に、その「格」に属する各形態素と、同一の「格」からなる話題タイトルの「格」に属する各形態素とを照合し、互いの「格」を構成する形態素が同一か否かを判定する。
【0176】
例えば、図19に示すように、割合計算部361は、「格構成」の「格」の形態素が(犬;人;噛んだ){犬が人を噛んだ}である場合は、それらの形態素”犬”、”人”、”噛んだ”と、それらの形態素を構成する「格」と同一の「格」からなる話題タイトルの形態素”犬”、”人”、”噛んだ”とを照合し、話題タイトルを構成する各形態素”犬”、”人”、”噛んだ”のうち、各形態素に対応する「格」と同一の「格」からなる「格構成」の形態素”犬”、”人”、”噛んだ”と一致している割合を算出(100%)する。
【0177】
もし、話題タイトルを構成する要素が(人;犬;噛んだ){人が犬を噛んだ}である場合には、割合計算部361は、上記と同様の手順により、二つの格に属する形態素が異なるので、「格構成」を構成する形態素と「話題タイトル」との「格」毎の一致度を33%であると算出する(図19参照)。
【0178】
割合を計算した割合計算部361は、各割合の中から、割合の高い話題タイトルを選択し、選択した話題タイトルを検索結果信号として回答文検索部370及び発話種類判定部440に出力する。
【0179】
これにより、割合計算部361が、分類された各「格構成」(主体格、対象格など)に属する第一形態素情報の各形態素と、予め記憶された話題タイトルとを各「格」毎に照合し、各話題タイトルの中から、少なくとも一の「格」に第一形態素情報の各形態素を含む第二形態素情報を検索することができるので、割合計算部361は、通常の語順とは異なるものから構成される発話内容、例えば”人が犬を噛む”である場合には、主体格の形態素が”人”、対象格の形態素が”犬”であることから、その各「格」と一致する第二形態素情報を検索することができ、その第二形態素情報(人;犬;噛む)に対応付けられている回答文{”本当に?”又は”意味がよくわかんないよ”など}を取得することができる。
【0180】
即ち、割合計算部361は、識別が困難な発話内容、例えば”人が犬を噛む”と”犬が人を噛む”とを識別することができるので、その識別した発話内容に最適な回答、前者については例えば”本当に?”、後者については例えば”大丈夫?”をすることができる。
【0181】
また、割合計算部361は、”談話範囲”に属する各第二形態素情報の中から、少なくとも一の属性に第一形態素情報の形態素を含む第二形態素情報を検索すればよいので、”全て”の第二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を取得する必要がなくなり、第一形態素情報から構成される意味空間を踏襲した第二形態素情報をより短時間で取得することができ、結果的に、会話制御装置1は、取得した第二形態素情報に基づいて利用者からの発話内容に対しての最適な回答文を迅速に出力することができる。
【0182】
尚、選択部362は、予め定められた優先順位に従って各話題タイトルの中から、一の話題タイトルを選択してもよい。この優先順位とは、話題タイトルとして選出されるための優先度を意味するものである。この優先順位は、開発段階で開発者が予め定めるものである。
【0183】
(第三変更例)
図20に示すように、本変更例においては、上記実施形態及び各変更例に限定されるものではなく、会話制御装置1a,1bにある通信部800と、通信ネットワーク1000を介してデータの送受信をするための通信部900と、通信部900に接続された各会話データベース500b〜500dと、サーバ2a〜2cとを備えてもよい(会話制御システム)。
【0184】
ここで、通信ネットワーク1000とは、データを送受信する通信網を意味するものであり、本実施形態では、例えば、インターネットなどが挙げられる。尚、本変更例では、便宜上、会話データベース500b〜500d、サーバ2a〜2cを限定しているが、これに限定されるものではなく、更に他の会話データベースを設けてもよい。
【0185】
これにより、会話制御部300は、会話制御装置1aの内部に配置してある会話データベース500aのみならず、その他の会話制御装置1b、他の会話データベース500b〜500d、サーバ2a〜2cをも参照することができるので、例えば、会話データベース500aの中から、話題検索命令信号に含まれる「格構成」に属する各形態素(第一形態素情報)と関連する談話範囲等を検索することができない場合であっても、その他の会話制御装置1b、会話データベース500b〜500d、サーバ2a〜2cを参照することにより、上記「格構成」と関連する談話範囲等を検索することができ、利用者の発話文により適した回答文を検索することができる。
【0186】
(第四変更例)
文構造解析部430は、特定した第一形態素情報を構成する各「格構成」及び各「格構成」に対応付けられた各形態素を会話データベース500に記憶するものであってもよい。回答文検索部370は、検索した回答文を構成する各「格構成」及び各「格構成」に対応付けられた各形態素を会話データベース500に記憶するものであってもよい。
【0187】
談話範囲決定部340は、検索した談話範囲を会話データベース500に記憶するものであってもよい。話題検索部360は、検索した第二形態素情報を会話データベース500に記憶するものであってもよい。
【0188】
上記第一形態素情報と、第二形態素情報と、第一形態素情報又は第二形態素情報を構成する各「格構成」及び各「格構成」に対応付けられた各形態素と、検索した回答文を構成する各「格構成」及び各「格構成」に対応付けられた各形態素と、検索した談話範囲とは、それらを相互に対応付けて履歴形態素情報として会話データベース500又は鸚鵡返し要素データベース802に記憶することができる。
【0189】
省略文補完部350は、文節解析部420で抽出された第一形態素情報に基づいて第一形態素情報を構成する各属性(サブジェクト、オブジェクト、アクションなど;格構成)の中から、形態素を含まない属性を検索し、検索した属性に基づいてその属性に、会話データベース500又は鸚鵡返し要素データベース802に記憶された履歴形態素情報を付加する。
【0190】
具体的に、談話範囲決定部340から話題検索命令信号が入力された省略文補完部350は、入力された談話検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であるかを判定し、第一形態素情報からなる発話内容が省略文(例えば、サブジェクト、オブジェクト、又はアクションに所定の形態素を有しないなど)である場合には、会話データベース500又は鸚鵡返し要素データベース802に記憶されている履歴形態情報を、第一形態素情報に付加する。
【0191】
即ち、履歴形態情報に含まれるサブジェクトをS1、オブジェクトをO1、アクションA1、談話範囲をD1とし、省略された第一形態素情報をWとすると、補完後の第一形態素情報W1は、S1∪W、O1∪W、A1∪W、又はD1∪Wとして表現することができる。
【0192】
話題検索部360は、省略文補完部350で補完された第一形態素情報W1と各第二形態素情報とを照合し、各「話題タイトル」(第二形態素情報)の中から、第一形態素情報W1を含む第二形態素情報を検索し、検索した話題タイトルを検索結果信号として回答文検索部370及び発話種類判定部440に出力する。
【0193】
これにより、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であり、日本語として明解でない場合であっても、省略文補完部350は、会話データベース500に記憶されている履歴形態情報を用いて、省略された第一形態素情報の形態素を補完することができるので、省略された第一形態素情報からなる発話内容を明確にすることができる。
【0194】
このため、省略文補完部350が、第一形態素情報を構成する発話内容が省略文である場合には、第一形態素情報からなる発話内容が適正な日本語となるように、第一形態素情報に省略された形態素を補完することができるので、話題検索部360は、形態素が補完された第一形態素情報に基づいて、その第一形態素情報と関連する最適な「話題タイトル」(第二形態素情報)を取得することができ、回答文検索部370は、話題検索部360で取得された最適な「話題タイトル」に基づいて、利用者の発話内容により適した回答文を出力することができる。
【0195】
(第五変更例)
話題検索部360は、図21に示すように、削除部363と、談話付加部364とを備えてもよい。削除部363は、検索した第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報と談話範囲決定部340で検索された談話範囲とを照合し、第二形態素情報を構成する各形態素の中から、談話範囲と一致する形態素を削除する削除手段である。
【0196】
具体的に、省略文補完部350から話題検索命令信号が入力された話題検索部360は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報と、談話範囲決定部340で決定された談話範囲に属する各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報と一致する第二形態素情報を検索する。
【0197】
そして、削除部363は、検索された第二形態素情報に基づいて、その第二形態素情報と談話範囲決定部340で決定された談話範囲を構成する形態素とを照合し、第二形態素情報の中から、談話範囲を構成する形態素と一致する形態素を削除し、形態素が削除された第二形態素情報を削除信号として談話付加部364に出力する。
【0198】
即ち、削除部363は、第二形態素情報を構成する各形態素t1から、談話範囲決定部340で決定された現在の談話範囲D2(このD2は、形態素からなるものである)を取り除く(取り除いた結果をt2とすると、t2=t1−D2)。
【0199】
談話付加部364は、削除部363で形態素が削除された第二形態素情報に基づいて、談話範囲決定部340で検索された談話範囲に対応付けられた他の談話範囲を取得し、取得した他の談話範囲を構成する形態素を、第二形態素情報に付加する談話付加手段である。
【0200】
具体的には、現在の談話範囲D2が回答文K1と関連性のある談話範囲をDKとすると、回答文K1又は現在の談話範囲D2と関連性(兄弟関係にあるもの)のある他の談話範囲D3は、D3=D2∪DKとして表現することができるので、他の談話範囲D3を構成する形態素を付加した後の第二形態素情報W2は、W2=t2∪D3とすることができる。
【0201】
例えば、第二形態素情報を構成する各形態素t1が(A映画名;*;面白い){A映画名は面白い?}であり、談話範囲決定部340で決定された現在の談話範囲D2が(A映画名)である場合には、削除部363は、先ず、各形態素t1(A映画名;*;面白い)から談話範囲D2(A映画名)を削除し、削除した結果をt2(*;*;面白い)とする(t2=t1−D2)。
【0202】
現在の談話範囲D2(A映画名)と関連性のある他の談話範囲D3が”B映画名”である場合には、他の談話範囲D3を構成する形態素を付加した後の第二形態素情報W2は、t2∪D3であるので、(B映画名;*;面白い){B映画名は面白い?}とすることができる。
【0203】
これにより、利用者の発話内容が”A映画名は面白い?”である場合には、談話付加部364は、利用者の発話内容を構成する各形態素(A映画名;*;面白い)と一致する第二形態素情報(A映画名;*;面白い)を、他の第二形態素情報(B映画名;*;面白い){B映画名は面白い?}に変更することができるので、回答文検索部370は、談話付加部364で変更された第二形態素情報に対応付けられた回答文(例えば、”B映画名は面白いよ”)を取得し、取得した回答文を出力することができる。
【0204】
この結果、回答文検索部370は、利用者の発話内容に対する回答文を直接的に出力するわけではないが、談話付加部364で付加された形態素を含む第二形態素情報に基づいて、発話内容に関連する回答文を出力することができるので、出力部600は、回答文検索部370で検索された回答文に基づいて、さらに人間味のある回答文を出力することができる。
【0205】
尚、談話付加部364は、形態素が削除された第二形態素情報に他の談話範囲を付加するものだけに限定されるものではなく、形態素が削除された第二形態素情報に履歴形態素情報(会話データベース500に記憶されている)を付加するものであってもよい。
【0206】
(第六変更例)
話題検索部360は、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を含む第二形態素情報を検索することができない場合に、第一形態素情報と各回答文とを照合し、各回答文の中から、第一形態素情報を含む回答文を検索することができたときは、検索した回答文に対応付けられている第二形態素情報を取得する第一検索手段であってもよい。
【0207】
具体的に、省略文補完部350から話題検索命令信号が入力された話題検索部360は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報と各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報と一致する第二形態素情報を取得することができない場合には、図22に示すように、第一形態素情報と、第二形態素情報に対応付けられている回答文とを照合する。
【0208】
この照合により、話題検索部360は、回答文の中に第一形態素情報を構成する形態素(アクション又はアクションに対応付けられた形態素)が含まれていると判断した場合には、その回答文に対応付けられている第二形態素情報を検索する。
【0209】
これにより、話題検索部360は、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報と一致する第二形態素情報を検索することができなくても、各回答文の中から、第一形態素情報を構成する形態素(アクション又はアクションに対応付けられた形態素)を含む回答文を特定し、この特定した回答文に対応付けられている第二形態素情報を検索することができるので、利用者の発話内容を構成する第一形態素情報に対応する第二形態素情報を適切に検索することができる。
【0210】
この結果、話題検索部360が第一形態素情報に対応する最適な第二形態素情報を検索することができるので、回答文検索部370は、話題検索部360で検索された最適な第二形態素情報に基づいて、利用者の発話内容に対する適切な回答文を検索することができる。
【0211】
[プログラム]
上記会話制御システム及び会話制御方法で説明した内容は、パーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータにおいて、所定のプログラム言語を利用するための専用プログラムを実行することにより実現することができる。
【0212】
ここで、プログラム言語としては、利用者が求める話題、ある事柄に対する利用者の感情度、又は陳述文、肯定文、疑問文、反発文などの種類をその意味内容に応じて形態素と対応付けて階層的にデータベースに蓄積するための言語、本実施形態では、例えば、発明者らが開発したDKML(Discourse Knowledge Markup Language)、XML(eXtensible Markup Language)、C言語等が挙げられる。
【0213】
即ち、会話制御装置1は、各会話データベース500a〜500dに格納されているデータ(第二形態素情報、定型内容、回答文、回答種類、集合群、談話範囲、要素情報などの記憶情報)、その他の各部を、DKML(Discourse Knowledge Markup Language)、XML(eXtensible Markup Language)等で構築し、この構築した記憶情報等を利用するためのプログラムを実行することにより実現することができる。
【0214】
このような本実施形態に係るプログラムによれば、利用者の発話内容を構成する各形態素を特定し、特定した各形態素から把握される意味内容を解析して、解析した意味内容に対応付けられている予め作成された回答文を出力することで、利用者の発話内容に対応する最適な回答文を出力することができるという作用効果を奏する会話制御装置、会話制御システム及び会話制御方法を一般的な汎用コンピュータで容易に実現することができる。
【0215】
また、会話制御装置1を開発する開発者は、利用者の発話内容に対する回答文を検索するための第二形態素情報等を、データベースにおいて前記言語を用いて階層的に構築することができるので、会話制御装置1は、利用者の発話内容に基づいて発話内容に対する回答文を、階層的な手順を経てデータベースから取得することができる。
【0216】
即ち、会話制御装置1は、利用者の発話内容の階層(例えば、データベースに蓄積されている第二形態素情報に対して上位概念にあるのか、又は下位概念にあるのか)を見極めて、見極めた階層に基づいて予め蓄積された各回答文の中から、適切な回答文を検索することができる。
【0217】
このため、会話制御装置1は、利用者の発話内容からなる第一形態素情報と、予め記憶されている”全て”の第二形態素情報とを逐一照合することなく、ある特定の階層に属する各第二形態素情報と第一形態素情報とを照合すればよいので、第一形態素情報と近似する第二形態素情報を短時間で取得することができる。
【0218】
更に、上記通信部800と通信部900との間の通信は、通信ネットワーク1000を介して、DKML等からなるプロトコルによってデータを送受信してもよい。これにより、会話制御装置1は、例えば、会話制御装置1に利用者の発話内容に適した回答文がない場合には、通信ネットワーク1000を通じて、DKML等の約束事に従って、利用者の発話内容に適した回答文(DKMLなどで記述されたもの)を検索し、検索した回答文を検索することができる(図20参照)。
【0219】
尚、プログラムは、記録媒体に記録することができる。この記録媒体は、図23に示すように、例えば、ハードディスク1100、フレキシブルディスク1200、コンパクトディスク1300、ICチップ1400、カセットテープ1500などが挙げられる。このようなプログラムを記録した記録媒体によれば、プログラムの保存、運搬、販売などを容易に行うことができる。
【0220】
[第二実施形態]
(会話制御装置の基本構成)
本発明の第二実施形態について図面を参照しながら説明する。本実施形態における会話制御部300(検索手段)は、第一実施形態における会話制御部300の内部構造とほぼ同じである。しかしながら、本実施形態における回答文検索部370及び会話データベース500の構造は第一実施形態におけるものとは一部相違する。
【0221】
この相違する点以外は、第一実施形態及び変更例の構造と同じであるので、相違する点以外の構造についての説明は省略する。なお、本実施形態では、上記第一実施形態における諸機能、例えば鸚鵡返し処理、反射的処理等なども当然に有し、またそれら機能に対応する効果も当然に奏する。
【0222】
なお、本実施形態では、後述する第一形態素情報及び話題タイトルは、第一実施形態とは異なって、その第一形態素情報及び話題タイトルに属する各形態素がサブジェクト、オブジェクト、アクション等の「格」構成に関係なく含まれているものとして説明する。
【0223】
第一実施形態では、会話制御装置1が、利用者からの発話内容に基づいて、その発話内容に対応する回答文を出力する処理について説明した。本実施形態では、同一の発話内容が繰り返し発話された場合には、会話制御装置1が、前回出力した回答文とは異なる回答文を出力する処理について説明する。本実施形態における会話制御装置1の構造は以下の通りである。なお、会話制御方法は下記に示す同様の処理内容で実行することができる。
【0224】
図24に示すように、本実施形態では、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す話題タイトルには、第一回答文及び第二回答文が対応付けられている。これらの話題タイトル、第一回答文及び第二回答文は予め会話データベース500に複数記憶されている。
【0225】
この話題タイトルに対応付けられた第一回答文又は第二回答文のいずれかには、本実施形態では、その話題タイトルに対応付けられた談話範囲以外の談話範囲に関係する内容が含まれる。この談話範囲以外の談話範囲に関係する内容には、例えば、特定の話題に誘導させるための内容、又は所定の情報を宣伝するための広告内容が挙げられる。
【0226】
図24に示すように、例えば、話題タイトル1−1が(A装置;売っている?){A装置は売っている?}である場合には、話題タイトル1−1に対応付けられる第一回答文は、{A装置は売っておりません(回答文)、同じタイプのB装置は如何ですか(広告内容)?}等が挙げられる。
【0227】
第二回答文には、本実施形態では、上記広告内容が含まれないものである。図24に示すように、例えば、話題タイトル1−1が(A装置;売っている?){A装置は売っている?}である場合には、話題タイトル1−1に対応付けられる第二回答文は、{A装置は売っておりません(回答文のみ)}等が挙げられる。
【0228】
回答文検索部370(第二検索手段)は、入力部100で取得された発話内容に基づいて、同一の発話内容が基準回数を越えて取得された場合には、前回取得された同一の発話内容に対応する回答文(第一回答文)とは異なる回答文(第二回答文)を検索するものである。具体的に、回答文検索部370は、話題検索部360で話題タイトル1−1が検索されたときは、話題タイトル1−1の検索回数を1とする。この回答文検索部370は、検索回数を自部の記憶エリア内に記憶させる。
【0229】
この回答文検索部370は、自部の記憶エリアに接続して、話題検索部360で今回検索された話題タイトルと同一の話題タイトルが前回検索された回数を参照する。回答文検索部370は、参照した回数が予め設定された基準回数以内であれば、今回検索された話題タイトルに対応付けられた第一回答文を検索する。一方、回答文検索部370は、上記回数が予め設定された基準回数を超えていれば、今回検索された話題タイトルに対応付けられた第二回答文を検索する。
【0230】
例えば、図24に示すように、今回検索された話題タイトルが話題タイトル1−1(A装置;売っている?)である場合には、回答文検索部370は、話題タイトル1−1が前に検索された回数(例えば、”1”)を参照する。回答文検索部370は、その検索回数(1)が予め設定した基準回数(本実施形態では、”2”とする)以下であるので、今回検索された話題タイトル1−1に対応付けられた第一回答文を検索する。
【0231】
一方、図24に示すように、例えば、上記検索回数が3である場合には、その検索回数(3)が予め設定した基準回数(本実施形態では、”2”とする)を超えるので、回答文検索部370は、今回検索された話題タイトル1−1に対応付けられた第二回答文を検索する。
【0232】
(会話制御装置を用いた会話制御方法)
上記構成を有する会話制御装置1による会話制御方法は、以下の手順により実施することができる。図25は、本実施形態に係る会話制御方法の手順を示すフロー図である。図25に示す(S201)〜(S204)までの処理は上記第一実施形態における(S101)〜(S104)までの処理と同様であるので、詳細な説明は省略する。
【0233】
図25に示すように、話題検索部360が、談話範囲決定部340又は省略文補完部350から入力された第一形態素情報に基づいて、予め記憶された各話題タイトルの中から、その第一形態素情報と一致する話題タイトルを検索するステップを行う(S205)。
【0234】
次いで、回答文検索部370が、自部の記憶エリア内に接続して、話題検索部360で今回検索された話題タイトルと同一の話題タイトルが前回検索された回数を参照する。回答文検索部370は、参照した回数が予め設定された基準回数以内であれば、今回検索された話題タイトルに対応付けられた第一回答文を検索する(S206〜S208)。
【0235】
具体的には、例えば、図24に示すように、今回検索された話題タイトルが話題タイトル1−1(A装置;売っている?)である場合には、回答文検索部370は、自部の記憶エリア内に接続して、話題タイトル1−1が前に検索された回数(例えば、”1”)を参照する。回答文検索部370は、その検索回数(1)が予め設定した基準回数(本実施形態では、”2”とする)以下であるので、今回検索された話題タイトル1−1に対応付けられた第一回答文を検索する。回答文検索部370は、出力部600を介して検索した第一回答文を出力する。
【0236】
一方、回答文検索部370は、上記回数が予め設定された基準回数を超えていれば、今回検索された話題タイトルに対応付けられた第二回答文を検索する(S206,S207,S209)。具体的には、図24に示すように、例えば、上記検索回数が3である場合には、その検索回数(3)が予め設定した基準回数(本実施形態では、”2”とする)を超えるので、回答文検索部370は、今回検索された話題タイトル1−1に対応付けられた第二回答文を検索する。回答文検索部370は、出力部600を介して検索した第一回答文を出力する。
【0237】
(会話制御装置及び会話制御方法による作用及び効果)
上記構成を有する発明によれば、回答文検索部370は、今回検索された話題タイトルと同一の話題タイトルが前回検索された回数に応じて、今回検索された話題タイトルに対応付けられた第一回答文又は第二回答文のいずれかを検索することができる。この結果、回答文検索部370は、最初に話題タイトルが検索されたときは、その話題タイトルに対応する回答文の中に、その話題タイトルに関係する広告内容を含めて出力し、最初に検索された話題タイトルと同一の話題タイトルが後に検索されたときは、広告内容を含まない回答文のみを出力することができる。
【0238】
これにより、回答文検索部370が、例えば利用者に広告内容を宣伝をする際に、何度も同じ広告内容を繰り返さないようにすることができるので、利用者は、広告内容が出力されたとしても、本物の人間と会話をしているようなリアルな感覚を味わうことができる。また、回答文検索部370が、同一の広告内容を繰り返し出力しないようにすることができるので、回答文検索部370は、利用者の心証を崩さないようにしつつ、会話と関係する広告内容等を出力することができる。
【0239】
更に、話題検索部360は、談話範囲決定部340で決定された談話範囲に対応付けられた各話題タイトルの中から、文節解析部420で抽出された第一形態素情報と一致する話題タイトルを検索することができる。これにより、話題検索部360が、予め記憶された”全ての”各話題タイトルと抽出された第一形態素情報とを照合する必要がなくなるため、回答文検索部370は、該当する話題タイトルに対応付けられた回答文をより迅速に検索することができる。
【0240】
また、談話範囲が、利用者から入力されると予想される発話内容又は利用者への回答内容に関連性のある形態素からなるので、話題検索部360は、検索された談話範囲に基づいて、その談話範囲に対応付けられた各話題タイトル、すなわち現在の話題に関係する複数の話題タイトルを検索することができる。これにより、回答文検索部370は、検索された話題タイトルに基づいて、現在の話題に適した回答文を出力することができる。
【0241】
更に、回答文検索部370は、上記入力情報に含まれる日本語特有な助詞(て・に・を・・等)を除いた形態素を用いて該当する回答文を検索するので、その各形態素から把握することができる意味内容に基づいて、予め作成された回答文をより的確に検索することができる。すなわち、回答文検索部370は、単に入力情報の全体をキーワードとして、そのキーワードに関連付けられた回答文を検索するよりも、より入力情報に適した回答文を検索することができる。
【0242】
加えて、回答文検索部370は、第一形態素情報を含む話題タイトルを検索するので、利用者からの入力情報と完全に一致する話題タイトルを検索する必要がない。この結果、会話制御装置1を開発する開発者は、利用者から入力されると予想される入力情報に対応する膨大な回答文を予め記憶する必要がなくなり、記憶部の容量を低減させることができる。
【0243】
(変更例)
尚、本発明は上記構成に限定されるものではなく、以下に示す変更を加えることができる。省略文補完部350は、話題検索部360で第一形態素情報と一致する話題タイトルが検索されない場合には、談話範囲決定部340で検索された談話範囲を第一形態素情報に含めてもよい。話題検索部360は、省略文補完部350で談話範囲が含められた第一形態素情報に基づいて、予め記憶された各話題タイトルの中から、第一形態素情報と一致する話題タイトルを検索してもよい。
【0244】
具体的には、談話範囲決定部340で前に検索された談話範囲が(A装置)であり、第一形態素情報が(売っている?)であり、第一形態素情報(売っている?)と一致する話題タイトルが検索されない場合には、省略文補完部350は、前に検索された談話範囲(A装置)をその第一形態素情報に含めて、第一形態素情報を(A装置;売っている)とする。
【0245】
話題検索部360は、省略文補完部350で談話範囲が含められた第一形態素情報(A装置;売っている)に基づいて、その第一形態素情報と一致する話題タイトル(A装置;売っている)を検索する。
【0246】
これにより、第一形態素情報から構成される発話内容が省略文(例えば、売っている?等)であり、日本語として明解でない場合であっても、省略文補完部350は、第一形態素情報がある談話範囲に属している場合には、例えば、その談話範囲(A装置)を第一形態素情報(売っている)に含めて、第一形態素情報(A装置;売っている?){A装置は売っている?}とすることができる。
【0247】
すなわち、省略文補完部350は、利用者の発話内容が省略文である場合であっても、前に決定された談話範囲に基づいて省略文を補完することができ、省略文を明確にすることができる。この結果、回答文検索部370は、明確になった第一形態素情報と一致する話題タイトルを検索することにより、より適切な回答文を検索することができる。
【0248】
尚、上記会話制御装置1は、利用者との間で会話を行うことだけに限定されるものではなく、遊技機等における機能も当然に含めてもよい。また、上記実施形態では、基準回数が2、回答文が2つ(第一回答文,第二回答文)とされているが、これに限定されるものではなく、基準回数がある一定の幅を有していてもよく(例えば、検索回数が0〜3の間に入ればよい等)、また回答文が2つ以上あってもよい。例えば、回答文検索部370は、検索回数が0〜3であれば第一回答文、検索回数が4〜7であれば第二回答文、8以上であれば第三回答文を検索する。
【0249】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、利用者が同一の発話内容を繰り返して発話した場合には、先に出力した回答文とは異なる回答文を出力することで、本物の人間との間で会話をしているようなリアルな感覚を利用者に味わせることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】第一実施形態に係る会話制御システムの概略構成を示すブロック図である。
【図2】第一実施形態における会話制御部及び文解析部の内部構造を示すブロック図である。
【図3】第一実施形態における形態素抽出部で抽出する各形態素の内容を示す図である。
【図4】第一実施形態における文節解析部で抽出する各文節の内容を示す図である。
【図5】第一実施形態における文構造解析部で特定する「格」の内容を示す図である。
【図6】第一実施形態における発話種類判定部で特定する「発話文のタイプ」を示す図である。
【図7】第一実施形態における発話種類データベースで格納する各辞書の内容を示す図である。
【図8】第一実施形態における会話データベースの内部で構築される階層構造の内容を示す図である。
【図9】第一実施形態における会話データベースの内部で構築される階層構造の詳細な関係を示す図である。
【図10】第一実施形態における会話データベースの内部で構築される「話題タイトル」の内容を示す図である。
【図11】第一実施形態における会話データベースの内部で構築される「話題タイトル」に対応付けられている「回答文のタイプ」の内容を示す図である。
【図12】第一実施形態における会話データベースの内部で構築される「談話範囲」に属する「話題タイトル」及び「回答文」の内容を示す図である。
【図13】第一実施形態における反射要素データベースで記憶する反射要素情報の内容を示す図である。
【図14】第一実施形態における鸚鵡返し要素データベースで記憶する鸚鵡返し要素、鸚鵡返し要素の形態素の内容を示す図である。
【図15】第一実施形態に係る会話制御方法の手順を示すフロー図である。
【図16】第一変更例における形態素抽出部で整理する発話内容を示す図である。
【図17】第二変更例における話題検索部の内部構成を示す図である。
【図18】第二変更例における割合計算部が「格構成」に属する各形態素と各「話題タイトル」とを「話題タイトル」毎に照合する様子を示す図である。
【図19】第二変更例における割合計算部が「各構成」に属する各形態素と「話題タイトル」に属する各形態素とを「格」毎に照合する様子を示す図である。
【図20】第三変更例における会話制御システムの概略構成を示す図である。
【図21】第五変更例における話題検索部の内部構成を示す図である。
【図22】第六変更例における話題検索部が第一形態素情報と、話題タイトル又は回答文とを照合する様子を示す図である。
【図23】第一実施形態におけるプログラムを格納する記録媒体を示す図である。
【図24】第二実施形態における会話データベースの内部で構築される「話題タイトル」及び「回答文」の内容を示す図である。
【図25】第二実施形態に係る会話制御方法の手順を示すフロー図である。
【符号の説明】
1…会話制御装置、2…サーバ、100…入力部、200…音声認識部、300…会話制御部、310…管理部、320…反射的判定部、330…鸚鵡返し判定部、340…談話範囲決定部、350…省略文補完部、360…話題検索部、361…割合計算部、362…選択部、363…削除部、364…談話付加部、370…回答文検索部、400…文解析部、410…形態素抽出部、420…文節解析部、430…文構造解析部、440…発話種類判定部、450…形態素データベース、460…発話種類データベース、500…会話データベース、600…出力部、700…音声認識辞書記憶部、800…通信部、801…反射要素データベース、802…鸚鵡返し要素データベース、900…通信部、1000…通信ネットワーク、1100…ハードディスク、1200…フレキシブルディスク、1300…コンパクトディスク、1400…ICチップ、1500…カセットテープ
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a conversation control device and a conversation control method.
[0002]
[Prior art]
A conventional conversation control device can output a pre-stored answer sentence corresponding to the utterance content based on the utterance content from the user (for example, Patent Document 1). As a result, the user was able to experience a feeling of speaking with another user in a pseudo manner by using the answer sentence from the conversation control device.
[0003]
[Patent Document 1]
JP 2002-169804 (page 6-15, FIG. 16)
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, when the user utters the same utterance content repeatedly, the conversation control apparatus repeatedly outputs an answer sentence associated with the utterance content. For this reason, since the same answer sentence may be repeatedly output from the conversation control device, the user loses the original purpose of enjoying the conversation and feels like having a conversation with a real user. Could not taste.
[0005]
Further, the designer of the conversation control device can include the advertisement content related to the utterance content in the answer sentence associated with the utterance content from the user. In this case, the user can have a pleasant conversation with the conversation control apparatus, and can acquire valuable advertisement contents related to the utterance contents from the conversation control apparatus.
[0006]
However, when the user utters the same utterance content repeatedly, the conversation control device repeatedly outputs the same advertisement content associated with the utterance content, as described above. For this reason, the user has to listen to the same advertisement content many times in some cases, and has not been able to experience a real feeling like having a conversation with a real person.
[0007]
Therefore, the present invention has been made in view of the above points, and when the user utters the same utterance content repeatedly, by outputting an answer sentence different from the answer sentence output earlier, It is an object of the present invention to provide a conversation control device and a conversation control method that allow a user to taste a real sense of having a conversation with a real person.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
The present invention has been made to solve the above problems, and based on the input information input from the user, when the same input information is input exceeding the reference count, it is acquired last time. In addition, an answer sentence different from the answer sentence corresponding to the input information is searched.
[0009]
That is, according to the present invention, an answer sentence is associated with second morpheme information indicating a morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof, and a plurality of second morpheme information and answer sentences are stored in advance. , Based on the character string included in the input information input from the user, at least one morpheme constituting the minimum unit of the character string is extracted as the first morpheme information, based on the extracted first morpheme information, The second morpheme information that matches the first morpheme information is searched from the previously stored second morpheme information, and based on the searched second morpheme information, the same as the second morpheme information searched this time When the second morpheme information is searched last time exceeding a predetermined reference number, the answer sentence is different from the answer sentence associated with the second morpheme information searched last time. Ah .
[0010]
According to the invention according to the present application, the conversation control device is searched last time when the second morpheme information identical to the second morpheme information searched this time is searched last time exceeding a predetermined reference number. An answer sentence different from the answer sentence associated with the second morpheme information can be searched.
[0011]
As a result, when the second morpheme information is retrieved for the first time, the conversation control device outputs the answer sentence corresponding to the second morpheme information including the advertisement content related to the second morpheme information. When the second morpheme information that is the same as the second morpheme information searched first is searched later, only the answer sentence (not including the above-mentioned advertisement contents) corresponding to the second morpheme information may be output. it can.
[0012]
As a result, when the conversation control device advertises the advertisement content to the user, for example, the same advertisement content can be prevented from being repeated many times, so that the user can have a conversation with a real person. You can enjoy a real feeling like you are doing. In addition, since the conversation control device can prevent the same advertisement content from being repeatedly output, the conversation control device can output the advertisement content related to the conversation while keeping the user's identity intact. it can.
[0013]
In the above-mentioned invention, each second morpheme information is associated in advance with the discourse range indicating the morpheme related to the input information expected to be input from the user or the response content to the user, The extracted first morpheme information and each discourse range are collated, and the discourse range that matches the morpheme contained in the first morpheme information is searched from each discourse range, and the discourse range based on the searched discourse range It is preferable to collate each second morpheme information associated with the first morpheme information extracted, and to search for second morpheme information that matches the first morpheme information from each second morpheme information. .
[0014]
In this case, the conversation control device first searches for the discourse range, and searches for the second morpheme information that matches the extracted first morpheme information from each second morpheme information associated with the searched discourse range. can do. This eliminates the need for the conversation control device to collate “all” second morpheme information stored in advance with the extracted first morpheme information, so that the corresponding second morpheme information can be searched more quickly. Can do.
[0015]
Further, since the discourse range is composed of morphemes related to the input information expected to be input by the user or the answer contents to the user, the conversation control device is provided with the second morpheme information related to the current topic. Multiple searches can be performed. For this reason, since the conversation control device can retrieve one second morpheme information that is more suitable for the current topic from the plurality of retrieved second morpheme information, the conversation control device can retrieve the retrieved second morpheme information. An answer sentence suitable for the current topic can be output based on the information.
[0016]
In the above invention, either the first answer sentence or the second answer sentence associated with the second morpheme information includes contents for inducing a specific topic or advertisement contents for promoting predetermined information. It is preferably included. For example, the first answer sentence or the second answer sentence associated with the second morpheme information may include content related to the discourse range other than the discourse range associated with the second morpheme information. preferable. In this case, when the same first morpheme information is repeatedly input, the conversation control device may output a second answer sentence including a topic different from the content of the first answer sentence output last time. it can.
[0017]
In particular, the second morpheme information is (A device; is it sold?) {This is an extraction of each morpheme contained in "A device is sold?" When the associated discourse range is (A device), the contents related to the discourse range other than the discourse range (A device) associated with the second morpheme information (A device; sold?) For example, {A device is not for sale, what about a similar type of “B device”}.
[0018]
As a result, when the user repeatedly utters the same content, the conversation control device can output an answer sentence including a topic different from the content of the answer sentence output last time, so that a more humane conversation Control can be performed.
[0019]
Furthermore, the conversation control device searches for a corresponding answer sentence using a morpheme excluding Japanese-specific particles included in the above-mentioned input information, so that it can be grasped from each morpheme. It is possible to more accurately search for an answer sentence created in advance based on the meaning content that can be executed. That is, the conversation control device can search for an answer sentence more suitable for the input information than simply searching for an answer sentence associated with the keyword using the entire input information as a keyword.
[0020]
Moreover, since the conversation control apparatus searches for the second morpheme information including the first morpheme information, it is not necessary to search for the second morpheme information that completely matches the input information from the user. As a result, the developer who develops the conversation control device does not need to store a huge amount of answer sentences corresponding to input information expected to be input from the user in advance, and can reduce the capacity of the storage unit. .
[0021]
In the above invention, when the second morpheme information that matches the first morpheme information is not searched by the first search unit, the discourse range addition that includes the discourse range searched by the discourse range search unit in the first morpheme information. The first search means matches the first morpheme information from the previously stored second morpheme information based on the first morpheme information including the talk range by the talk range addition unit. The second morpheme information may be searched.
[0022]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
[First embodiment]
(Basic configuration of conversation control system)
A conversation control system according to the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a conversation control system having a conversation control apparatus 1 according to the present embodiment.
[0023]
As shown in the figure, the conversation control device 1 includes an input unit 100, a speech recognition unit 200, a conversation control unit 300, a sentence analysis unit 400, a conversation database 500, an output unit 600, and a speech recognition dictionary storage. Part 700.
[0024]
In the present embodiment, for convenience of explanation, the description is limited to the user's utterance content (this utterance content is a kind of input information), but is not limited to the user's utterance content, and the keyboard. The input information may be input from the above. Therefore, the “utterance content” shown below can be described by replacing “utterance content” with “input information”.
[0025]
Similarly, in the following description, for convenience of explanation, the description will be limited to the “spoken sentence type” (speech type), but is not limited to this “spoken sentence type”, and input from a keyboard or the like. It may be an “input type” indicating the type of input information. Accordingly, the following “speech sentence type” (speech type) can be described by replacing “speech type” with “input type”.
[0026]
The input unit 100 is an acquisition unit that acquires input information from a user. In the present embodiment, a microphone, a keyboard, and the like are used. The input unit 100 is also a character recognition unit that specifies a character string indicating input information based on input information input from a user.
[0027]
Here, the input information means characters, symbols, voices and the like input through a keyboard or the like. Specifically, the input unit 100 acquires user input information (other than voice), and outputs the acquired input information to the conversation control unit 300. Further, the input unit 100 that has acquired the utterance content from the user (the utterance content is composed of voice and is a kind of input information) with a microphone or the like, the voice constituting the acquired utterance content is a voice signal. To the voice recognition unit 200.
[0028]
The voice recognition unit 200 is a character recognition unit that identifies a character string included in the utterance content based on the utterance content acquired by the input unit 100. Specifically, the speech recognition unit 200 to which a speech signal is input from the input unit 100 analyzes the input speech signal, and a character string corresponding to the analyzed speech signal is stored in the speech recognition dictionary storage unit 700. The specified character string is output to the conversation control unit 300 as a character string signal. The speech recognition dictionary storage unit 700 stores a dictionary corresponding to standard speech signals.
[0029]
The sentence analysis unit 400 analyzes a character string specified by the input unit 100 or the speech recognition unit 200. In the present embodiment, as shown in FIG. 2, a morpheme extraction unit 410 and a phrase analysis unit 420 are included. A sentence structure analysis unit 430, an utterance type determination unit 440, a morpheme database 450, and an utterance type database 460.
[0030]
The morpheme extraction unit 410 is a morpheme extraction unit that extracts, as first morpheme information, at least one morpheme constituting a minimum unit of a character string based on the character string specified by the input unit 100 or the speech recognition unit 200.
[0031]
Specifically, the morpheme extraction unit 410 to which the character string signal is input from the management unit 310 extracts each morpheme from the character string corresponding to the input character string signal. Here, in this embodiment, the morpheme means the minimum unit of the word structure represented in the character string. As the minimum unit of the word structure, as shown in FIG. 3, for example, parts of speech such as nouns, adjectives and verbs can be cited. In the present embodiment, each morpheme is expressed as m1, m2,.
[0032]
That is, the morpheme extraction unit 410 collates a character string corresponding to the input character string signal with a morpheme group such as nouns, adjectives, and verbs stored in advance in the morpheme database 450, and the morpheme is extracted from the character string. Each morpheme (m1, m2,...) That matches the group is extracted, and each extracted morpheme is output to the phrase analysis unit 420 as an extraction signal.
[0033]
The phrase analysis unit 420 is a conversion unit that converts each morpheme into a phrase format based on each morpheme extracted by the morpheme extraction unit 410. Specifically, the phrase analysis unit 420 to which the extraction signal is input from the morpheme extraction unit 410 uses the morphemes corresponding to the input extraction signal to combine them into a phrase format.
[0034]
Here, in this embodiment, the phrase format is a sentence in which the independent grammar or one or more attached words are attached to the independent grammar in the Japanese grammar, or a character string that does not destroy the meaning of the Japanese grammar. Means a sentence that is separated as finely as possible. This clause is expressed as p1, p2,... Pk in this embodiment.
[0035]
That is, the phrase analysis unit 420, as shown in FIG. 4, based on each morpheme corresponding to the input extracted signal, the dependency element of each morpheme (for example, (m2), (m4), (m5) ) ・ ・) Is extracted, and each morpheme is grouped into each phrase based on the extracted dependency elements. “T” shown in the figure means transposition.
[0036]
The phrase analysis unit 420 that collects each morpheme into each phrase includes a sentence structure analysis unit 430 and an utterance type determination unit 440 using sentence pattern information including each phrase that combines each morpheme and each morpheme constituting each phrase as a sentence pattern signal. Output to.
[0037]
The sentence structure analysis unit 430 is a classification unit that classifies each morpheme of the first morpheme information segmented by the phrase analysis unit 420 into attributes such as subject case and target case. Specifically, the sentence structure analysis unit 430, to which the sentence pattern signal is input from the phrase analysis unit 420, determines each morpheme included in the phrase based on each morpheme corresponding to the input sentence pattern signal and the phrase composed of each morpheme. Determine the “case composition”.
[0038]
Here, the “case structure” means a case (attribute) indicating a substantial concept in the clause. In the present embodiment, for example, a subject (subject) that represents a subject / subject, Examples include a meaning object (target case), an action meaning an action, a time meaning (tense, aspect), a location meaning a place, and the like. In this embodiment, each morpheme associated with the “case” (case configuration) of the three elements of the subject, the object, and the action is used as the first morpheme information.
[0039]
That is, as shown in FIG. 5, for example, when the dependency element of each morpheme is “” or “is”, the sentence structure analysis unit 430 applies the subject (subject) to the morpheme before the dependency element. Or a leading character). For example, when the dependency element of each morpheme is “NO” or “NO”, the sentence structure analysis unit 430 determines that the morpheme before the dependency element is an object (target).
[0040]
Further, for example, when the dependency element of each morpheme is “Yes”, the sentence structure analysis unit 430 includes an action (predicate; this predicate is composed of a verb, an adjective, and the like). It is determined that
[0041]
The sentence structure analysis unit 430 that has determined the “case structure” of each morpheme that constitutes each clause determines the range of topics (topics) to be described later based on the first morpheme information associated with the determined “case structure”. A topic search command signal for specifying is output to the reflective determination unit 320.
[0042]
The utterance type determination unit 440 is a type specifying unit that specifies an utterance type (input type) indicating the type of utterance content (input information) based on the phrase specified by the phrase analysis unit 420. Specifically, “speech sentence type” (speech type) is determined based on each morpheme corresponding to the sentence pattern signal input from the phrase analysis unit 420 and a phrase composed of each morpheme.
[0043]
In this embodiment, as shown in FIG. 6, the “spoken sentence type” is a statement sentence (D; Declaration), an impression sentence (I; Impression), a conditional sentence (C; Condition), and a result sentence ( E; Effect, time sentence (T; Time), location sentence (L; Location), repulsive sentence (N; Negation), and the like. Each of these sentences is expressed by an affirmative sentence (A; Answer) or a question sentence (Q; Question) as shown in FIG.
[0044]
The statement sentence means a sentence composed of a user's opinion or idea, and in this embodiment, as shown in FIG. 6, for example, a sentence such as “I like Sato” can be cited. An impression sentence means the sentence which consists of an impression which a user holds. A place sentence means a sentence made up of place elements.
[0045]
The result sentence means a sentence composed of sentences including a result element for a topic. A time sentence means a sentence composed of sentences including temporal elements related to a topic.
[0046]
The conditional sentence means a sentence composed of sentences including elements such as a premise of a topic, a condition and a reason why the topic is established, when one utterance is regarded as a topic. The repulsive sentence means a sentence composed of a sentence including an element that repels the utterance partner. An example sentence for each “spoken sentence type” is as shown in FIG.
[0047]
That is, the utterance type determination unit 440 collates each phrase with each dictionary stored in the utterance type database 460 based on each phrase corresponding to the input sentence pattern signal, and from each phrase, Extract sentence elements related to the dictionary. The utterance type determination unit 440 that extracts sentence elements related to each dictionary from each phrase determines “spoken sentence type” based on the extracted sentence elements. The sentence element means a type for identifying the type of character string, and the sentence element in the present embodiment includes the above-described definition phrase (which means “-”).
[0048]
Here, as shown in FIG. 7, the utterance type database 460 includes a definition expression example dictionary having a dictionary related to a definition phrase (for example,), an affirmative phrase (for example, approval, sympathy, ping pong). positive cases dictionary with a dictionary related to, a result clause (for example, so, so) the results representation case dictionary with a dictionary related to, greeting clause (for example, Hello) greeting case dictionary with a dictionary related to, It is composed of a negative example dictionary having a dictionary related to a negative phrase (for example, it's not a fool, opposite), and each dictionary is associated with “type of spoken sentence”.
[0049]
As a result, the utterance type determination unit 440 collates the phrase with each dictionary stored in the utterance type database 460, extracts a sentence element related to each dictionary from the phrase, and associates it with the extracted sentence element. The “type of utterance” can be determined by referring to the determined determination type.
[0050]
The utterance type determination unit 440 outputs an answer search command signal for causing the corresponding user to search for a specific answer sentence to the answer sentence search unit 370 based on an instruction from the topic search unit 360 described later.
[0051]
The conversation database 500 stores a plurality of second morpheme information indicating each morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof, and a reply sentence to the user with respect to the utterance content in association with each other in advance. It is an answer storage means (morpheme storage means). The conversation database 500 is also an answer storage unit (discourse storage unit) that stores in advance a plurality of answer types indicating the types of each answer sentence associated with a plurality of answer sentences in association with the second morpheme information.
[0052]
Furthermore, the conversation database 500 stores in advance a plurality of discourse ranges (keywords) indicating morphemes that constitute a range relevant to the input contents that will be input by the user or the answer sentence to the user. But there is. This discourse range (keyword) is associated with a plurality of second morpheme information indicating a morpheme made up of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof, and each second morpheme information includes an answer sentence to the user. Are associated with each.
[0053]
Furthermore, the conversation database 500 is also an answer storage means (discourse storage means) for classifying and storing each element constituting the second morpheme information into attributes such as each subject consisting of a main case and a target case consisting of a target case. .
[0054]
As shown in FIG. 8, in the present embodiment, the conversation database 500 is roughly divided in the present embodiment, which means a range of relevance with respect to utterance contents that will be uttered by the user or an answer sentence to the user. It consists of a range (discourse) and a topic (topic) that means a range that is most closely related to the content the user is speaking. As shown in the figure, “discourse range” is positioned as a superordinate concept of “topic” in the present embodiment.
[0055]
Each discourse range can be configured to have a hierarchical structure as shown in FIG. As shown in the figure, for example, a higher level discourse range (entertainment) for a certain discourse range (movie) is positioned in the upper hierarchical structure, and a lower level discourse range (movie) for the discourse range (movie). The attribute (movie) can be located in the lower hierarchical structure. That is, in the present embodiment, each discourse range can be arranged at a hierarchical position where the relationship between the higher concept, the lower concept, the synonym, and the synonym becomes clear with other discourse ranges.
[0056]
As described above, the discourse range is composed of topics, and in this embodiment, for example, if the discourse range is an A movie name, it includes a plurality of topics related to the A movie name.
[0057]
This topic means a morpheme composed of a single character, a plurality of character strings, or a combination thereof, that is, each morpheme constituting speech content that will be uttered by the user. Each morpheme is associated with a subject (subject), an object (target case), and an action “case” (attribute). In this embodiment, each morpheme associated with these three elements is expressed as a topic title (this topic title corresponds to a subordinate concept of “topic”) (second morpheme information). .
[0058]
The topic title is not limited to each morpheme associated with the above three elements, but other “cases”, that is, time (tense, aspect) meaning time, location meaning place, You may have each morpheme matched with the condition which means a condition, the impression which means an impression, the effect which means a result, etc.
[0059]
In this embodiment, the topic title (second morpheme information) is stored in advance in the conversation database 500, and the first morpheme information (derived from the utterance content uttered by the user) is It is a distinction.
[0060]
For example, if the talk range is “A movie name”, as shown in FIG. 10, the subject title is subject (A movie name), object (director), action (great) {this is “A movie name” The director of the name is composed of "meaning great".
[0061]
If there is no morpheme associated with “case composition” (subject, object, action, etc.) among the topic titles, “*” is indicated for the portion in the present embodiment.
[0062]
For example, {A movie name? } Is converted into a topic title (subject; object; action). }, “A movie name” can be specified as a subject, but “object” and “action” are not elements of the sentence, so the topic title is “subject” (A movie name) “No object” (*); no “action” (*) (see FIG. 10).
[0063]
In the present embodiment, the answer sentence is associated with each topic title (second morpheme information) (see FIG. 8). In this embodiment, as shown in FIG. 11, the answer sentence is a statement sentence (D; Declaration), an impression sentence in order to make an answer corresponding to the type of utterance sentence uttered by the user. Types such as (I; Impression), conditional statement (C; Condition), result statement (E; Effect), time statement (T; Time), location statement (L; Location), negative statement (N; Negation) Type).
[0064]
That is, each reply sentence corresponds to, for example, a discourse range (Sato) {subordinate concept; home run, superordinate concept; grass baseball, synonym; panda Sato, Sato player, panda} and each topic title, as shown in FIG. It is attached.
[0065]
As shown in the figure, for example, the topic title 1-1 is {(Sato; *; I like): this consists of the order of (subject; object; action) as described above. If the order is the same below, the answer sentence 1-1 corresponding to the topic title 1-1 is (DA; statement affirmation “I like Sato”), (IA; comment affirmation) "I like Sato very much"), (CA; conditional affirmation sentence "Sato's home run is very impressive"), (EA; a result affirming sentence "I always watch Sato's games on TV"), (TA: Time affirmative sentence "I actually like it from the five-bats continual refrain in Koshien"), (LA; Place affirmative sentence "I like the serious face when standing on the blow"), (NA A repulsive affirmative sentence "I don't want to talk to people who don't like Sato, goodbye").
[0066]
In the present embodiment, as shown in FIG. 2, the conversation control unit 300 includes a management unit 310, a reflexive determination unit 320, a turnback determination unit 330, a discourse range determination unit 340, and an abbreviated sentence complement unit 350. , A topic search unit 360 and an answer sentence search unit 370.
[0067]
The management unit 310 controls the entire conversation control unit 300. Specifically, the management unit 310 to which a character string is input from the input unit 100 or the voice recognition unit 200 outputs the input character string to the morpheme extraction unit 410 as a character string signal. In addition, the management unit 310 outputs the answer sentence searched by the answer sentence search unit 370 to the output unit 600.
[0068]
The reflexive determination unit 320 is a fixed form acquisition unit that collates the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 with each fixed content, and searches the fixed content including the first morpheme information from each fixed content. .
[0069]
Here, the standard content means reflection element information for replying a standard content to the utterance content from the user, and this reflection element information is stored in the reflection element database 801 (standard storage means) in advance. A plurality are stored. As the reflective element information, in the present embodiment, as shown in FIG. 13, for example, "Good morning", "Hello", "Good evening", "greeting elements" such as "Hey", "I see", "Really?""Typicalelements" such as
[0070]
Specifically, the reflexive determination unit 320 to which the topic search command signal is input from the sentence structure analysis unit 430 receives the first morpheme information included in the input topic search command signal and the reflection element database 801. The reflection element information is collated, the reflection element information including the first morpheme information is searched from the reflection element information, and the searched reflection element information is output to the management unit 310.
[0071]
That is, assuming that the reflection element information is D1 and the first morpheme information is W, the reflective determination unit 320 determines that the relationship of W∩D1 ≠ φ (φ; empty set) is established. Process to give a typical answer.
[0072]
For example, when the user utters the utterance content “Good morning”, the reflexive determination unit 320 collates the utterance content “Good morning” with each reflection element information, and the utterance content from each reflection element information. The reflection element information “good morning” including (matching) “good morning” is searched, and the searched reflection element information “good morning” is output to the management unit 310.
[0073]
When the reflection determination unit 320 cannot search the reflection element information including the utterance content from the reflection element information, the reflex determination unit 320 returns the topic search command signal input from the sentence structure analysis unit 430. Output to.
[0074]
The return determination unit 330 collates the current first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 with a past answer sentence stored in the return element database 802, and the current first morpheme information is a past answer. When included in the sentence, it is a fixed form acquisition means for acquiring the contents of the agreement.
[0075]
Here, “turnback” means to say back the content of the user's utterance as it is (or content close to it) in this embodiment. In this embodiment, the return element is composed of first morpheme information constituting the answer sentence output from the conversation control apparatus 1 immediately before, for example, as shown in FIG. (Horse; *; Beautiful), “I like Sato” (Sato; *; I like).
[0076]
Further, the return element database 802 is also an agreement storage means for preliminarily storing agreement contents for agreeing to input information input by the user. The content of the agreement includes, for example, the input information previously input by the user (if the previous input information by the user is “A film name director is Mr. S”, the content of the agreement is “ The director of the A movie name is Mr. S)), or “Yes”, “It is true”.
[0077]
Specifically, the return determination unit 330 to which the topic search command signal is input from the reflective determination unit 320 configures the first morpheme information and the return element included in the input topic search command signal for each return element. Each morpheme is collated, and it is determined whether or not the first morpheme information is included in the return element (see FIG. 14).
[0078]
If it is determined that the first morpheme information is included in each return element, the return determination unit 330 acquires the content of the agreement and outputs an answer sentence including the acquired content of the agreement to the management unit 310 (return) Process). That is, assuming that the return element (such as the previous answer sentence) is S and the first morpheme information is W, the return determination unit 330 indicates the above when the relationship of W⊂S and W ≠ φ is established. Performs a reversal process.
[0079]
For example, the conversation control device 1 responds with “The director of the A movie name is Mr. S” (Director of the A movie name; Mr. S; *) (the order is the subject, the object, the order of the action, and so on. ) Is output, and if the user utters “Is the director of the movie name Mr. S” (Director of the movie name; Mr. S; Since the determination unit 330 matches the first morpheme information of the user (Director of A movie name; Mr. S; *) and each morpheme of the answer sentence (Director of A movie name; Mr. S; *), The user concludes that he / she is replying to the reply sentence, obtains the stored agreement contents “Yes”, and outputs the obtained agreement contents.
[0080]
Further, the return determination unit 330 collates the current first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 with the past first morpheme information stored in the return element database 802 to obtain the current first morpheme information. Is included in the past first morpheme information, it is also a fixed form acquisition means for acquiring the repulsion content.
[0081]
Specifically, when the user utters the utterance content “Horse is beautiful” and the conversation control device 1 outputs the content “Horse is good” as an answer sentence, it is used later When the person repeats the utterance content that “the horse is beautiful”, the turn-back determination unit 330 determines that each morpheme (first morpheme information) {horse; *; beautiful} constituting the current utterance content “horse is beautiful” Each morpheme (first morpheme information) {horse; *; beautiful} that constitutes the content of the previous utterance “Horse is beautiful” is the same, so the user responds from the conversation control device 1 “Horse is dynamic You can conclude that you have not heard about "I feel good."
[0082]
In this case, since the user has not heard the answer sentence from the conversation control device 1, the return determination unit 330 acquires the stored repulsion content (for example, do not repeat the same content) and the acquired repulsion The contents can be output.
[0083]
On the other hand, if the reversion determining unit 330 determines that the first morpheme information is the same as the content of the previous answer sentence or the first morpheme information is not the same as the previous first morpheme information, the reflex determination unit 320 The input topic search command signal is output to the conversation range determination unit 340.
[0084]
In addition, although the said return determination part 330 has shown the process in case a user makes a return with respect to "the reply sentence of the conversation control apparatus 1," the following processes can also be performed. For example, when the output unit 600 outputs an answer sentence “Horse is beautiful”, the user answers “Why is the horse beautiful?”, “Why is it beautiful?”, Or “Why?” This is a process of the turn-back determination unit 330 performed when the utterance is made.
[0085]
In this case, the return determination unit 330 outputs the response sentence S “the horse is beautiful” and the utterance content W (“why is the horse beautiful? (Question sentence)” or “why is it beautiful? (Question sentence) ”), (W−c) ⊂S, S ≠ φ, c ≠ φ (where c means the utterance type of W, and this utterance type is determined by the utterance type determination unit 440 described later. As will be described later, for example, a question sentence can be cited as an utterance type, so a “conditional” reversal process (the user asks the question sentence for the answer sentence). (Processing when a flip is performed).
[0086]
For example, when the conversation control device 1 outputs an answer sentence “The horse is beautiful”, the above-mentioned user utters the content of the utterance “Why is the horse beautiful?”. At that time, in order to resolve the user's question, the return determination unit 330 acquires an answer sentence such as “Even the horse is not beautiful” from the return element database 802, and the acquired answer sentence is sent to the management unit 310. Process to output.
[0087]
The discourse range determination unit 340 collates the first morpheme information extracted by the phrase analysis unit 420 with each discourse range stored in advance, and matches the morpheme included in the first morpheme information from each discourse range. This is a discourse range search means for searching a discourse range.
[0088]
Specifically, the conversation range determination unit 340 to which the topic search command signal is input from the turn-back determination unit 330 determines the user's conversation range based on the input talk search command signal. That is, based on the input search command signal, the conversation range determination unit 340 searches the conversation database 500 for a range (discourse range) relevant to the content spoken by the user.
[0089]
For example, the discourse range determination unit 340 includes the first morpheme information included in the input topic search command signal (an interesting movie; *; is there) {is there an interesting movie? }, The first morpheme information is compared with the discourse range group, and if the discourse range group includes a morpheme (for example, “movie”) constituting the first morpheme information, The “movie” included in the information is determined as the discourse range. In this case, since the discourse range “movie” is included in the first morpheme information, the discourse range determination unit 340 includes the input first morpheme information in the topic search command signal and outputs it to the topic search unit 360.
[0090]
On the other hand, when the first morpheme information does not include a discourse range group, the conversation range determination unit 340 includes the input first morpheme information in the topic search command signal and outputs it to the abbreviated sentence complement unit 350.
[0091]
Thereby, the topic search unit 360 described later collates each “topic title” belonging to the “discourse range” determined by the conversation range determination unit 340 with the first morpheme information specified by the sentence structure analysis unit 430. Therefore, it is unnecessary to collate “all” “topic titles” (second morpheme information) with the first morpheme information, and the answer sentence search unit 370 to be described later will search for the final answer sentence. Can be shortened.
[0092]
As described above, the discourse range determination unit 340 collates the first morpheme information and the discourse range group, and if the discourse range group includes the morpheme of the first morpheme information, determines the morpheme as the discourse range. However, the present invention is not limited to this, and the morpheme of the return element retrieved immediately by the return determination unit 330 or the morpheme constituting the utterance content uttered by the user may be determined as the discourse range. . The abbreviated sentence complementing unit 350, which will be described later, can add the discourse range to the first morpheme information from which the morpheme is omitted, using the discourse range determined by the discourse range determination unit 340.
[0093]
The abbreviated sentence complementing unit 350 searches the attributes (subjects, objects, actions, etc.) constituting the first morpheme information based on the first morpheme information extracted by the phrase analysis unit 420 for attributes that do not include a morpheme. This is a discourse range adding means. The abbreviated sentence complementing unit 350 is also a discourse range adding unit that adds morphemes constituting the discourse range searched by the discourse range determining unit 340 to the attribute based on the searched attribute.
[0094]
Specifically, the abbreviated sentence complementing unit 350 to which the topic search command signal is input from the discourse range determination unit 340 is based on the first morpheme information included in the input discourse search command signal, and the utterance including the first morpheme information. It is determined whether or not the content is an abbreviated sentence. If the utterance content including the first morpheme information is an abbreviated sentence, the morpheme in the discourse range to which the first morpheme information belongs is added to the first morpheme information.
[0095]
For example, the abbreviation sentence complementing unit 350 has a morpheme constituting the first morpheme information included in the input topic search command signal (director; *; *) (director?) (This sentence is “what” director If it is unknown, it means an abbreviated sentence.), The discourse range determined by the discourse range determination unit 340 (A movie name; this A movie name indicates the title of the movie) If it is the first morpheme information belonging to A), the determined discourse range (A movie name) is added to the first morpheme information to the morpheme constituting the first morpheme information (director of “A movie name”; *; *) Yes.
[0096]
That is, assuming that the first morpheme information is W and the determined discourse range is D, the abbreviated sentence complementing unit 350 adds the discourse range D to W and includes the added first morpheme information in the topic search command signal. The information is output to the topic search unit 360.
[0097]
Thereby, even if the first morpheme information is an abbreviated sentence and it is not clear as Japanese, the abbreviated sentence complementing unit 350, when the first morpheme information belongs to a certain discourse range, for example, The discourse range D (A movie name) is added to the first morpheme information W (director; *; *), and the first morpheme information is added to W ′ (A movie name director; *; *). ? }, Even if the user's utterance content is an abbreviated sentence, the abbreviated sentence can be supplemented based on the previously determined discourse range, and the abbreviated sentence should be clarified Can do.
[0098]
For this reason, the first morpheme information is set so that the abbreviated sentence complementing unit 350 has the proper utterance contents constituting the first morpheme information even if the utterance contents constituting the first morpheme information are omitted sentences. Since the specific morpheme can be complemented, the topic search unit 360 acquires the optimal “topic title” (second morpheme information) related to the first morpheme information based on the first morpheme information after the complement. The answer sentence search unit 370 can output an answer sentence that is more suitable for the content of the user's utterance based on the “topic title” acquired by the topic search unit 360.
[0099]
The topic search unit 360 collates the first morpheme information extracted by the phrase analysis unit 420 or the first morpheme information supplemented by the abbreviated sentence complement unit 350 with each second morpheme information, It is the 1st search means which searches the 2nd morpheme information containing the morpheme which comprises 1st morpheme information from inside. Further, the topic search unit 360 collates each topic title associated with the discourse range with the extracted first morpheme information based on the discourse range searched by the discourse range determination unit 340, and each topic title The topic title that matches the first morpheme information is also searched.
[0100]
Specifically, the topic search unit 360 to which the topic search command signal is input from the talk range determination unit 340 or the abbreviated sentence complement unit 350 is based on the first morpheme information included in the input topic search command signal. The “topic title” including the morpheme of the first morpheme information is searched from each “topic title” (second morpheme information) belonging to the discourse range determined by the determination unit 340, and the search result is used as a search result signal. The information is output to the answer sentence search unit 370 and the utterance type determination unit 440.
[0101]
For example, when the “case configuration” constituting the first morpheme information is (Sato; *; I like) {I like Sato}, the topic search unit 360, as shown in FIG. Each morpheme (Sato; *; I like) belonging to the “composition” is compared with each topic title 1-1 to 1-4 belonging to the discourse range (Sato), and from among the topic titles 1-1 to 1-4 A topic title 1-1 (Sato; *; likes) that matches (or approximates) each morpheme (Sato; *; likes) belonging to the “case composition” is searched, and this search result is used as a search result signal as a response sentence. The data is output to the search unit 370 and the utterance type determination unit 440.
[0102]
The utterance type determination unit 440 to which the search result signal is input from the topic search unit 360, based on the input search result signal, an answer search command for searching for a specific answer sentence that answers to the corresponding user. A signal (this answer search command signal also includes the determined “sentence type”) is output to the answer sentence search unit 370.
[0103]
The answer sentence search unit 370 is an answer search unit that searches for an answer sentence associated with the second morpheme information based on the second morpheme information (topic title) searched by the topic search unit 360. In addition, the answer sentence search unit 370 collates the utterance type of the identified user with each answer type associated with the second morpheme information based on the second morpheme information searched by the topic search unit 360. This is also a second search means for searching for a response type that matches the user's utterance type from among the respective response types.
[0104]
Specifically, the answer sentence search unit 370, to which the search result signal from the topic search unit 360 and the answer search command signal from the utterance type determination unit 440 are input, the topic title (search result) corresponding to the input search result signal. Based on the second morpheme information) and the “utterance sentence type” (utterance type) corresponding to the answer search command signal, from among the answer sentence groups associated with the “topic title”, An answer sentence having an answer type (the answer type means “type of answer sentence” shown in FIG. 11) matching the “sentence sentence type” (DA, IA, CA, etc.) is searched.
[0105]
For example, when the topic title corresponding to the search result is the topic title 1-1 (Sato; *; I like) shown in FIG. 12, the answer sentence search unit 370 associates with the topic title 1-1. Answer type 1-1 (DA, IA, CA, etc.) consisting of the answer type (DA) that matches the “type of uttered sentence” (eg, DA; utterance type) determined by the utterance type determination unit 440. Answer sentence 1-1 (DA; (I also like Sato) is searched for, and the searched answer sentence is output to the management unit 310 as an answer sentence signal.
[0106]
The management unit 310 to which the answer sentence signal is input from the answer sentence search unit 370 outputs the input answer sentence signal to the output unit 600. In addition, the management unit 310 to which the reflection element information is input from the reflective determination unit 320 or the contents of the turn-back process from the turn-back determination unit 330, the answer sentence corresponding to the input reflection element information, the content of the turn-back process that is input To the output unit 600.
[0107]
The output unit 600 is an output unit that outputs the answer text acquired by the answer text search unit 370. In this embodiment, for example, a speaker, a display, and the like can be given. Specifically, the output unit 600 to which an answer sentence is input from the management unit 310 outputs the input answer sentence {for example, I also like Sato}.
[0108]
(Conversation control method using conversation control device)
The conversation control method by the conversation control apparatus 1 having the above configuration can be implemented by the following procedure. FIG. 15 is a flowchart showing the procedure of the conversation control method according to the present embodiment.
[0109]
First, the input unit 100 performs a step of acquiring the utterance content from the user (S101). Specifically, the input unit 100 acquires the voice that constitutes the utterance content of the user, and outputs the acquired voice to the voice recognition unit 200 as a voice signal. Further, the input unit 100 identifies a character string corresponding to the input information (other than the voice) based on the input information (other than the voice) input from the user, and the conversation control unit uses the identified character string as a character string signal. Output to 300.
[0110]
Next, the voice recognition unit 200 performs a step of identifying a character string included in the utterance content based on the utterance content acquired by the input unit 100 (S102). Specifically, the speech recognition unit 200 to which a speech signal is input from the input unit 100 analyzes the input speech signal, and a character string corresponding to the analyzed speech signal is stored in the speech recognition dictionary storage unit 700. The specified character string is output to the conversation control unit 300 as a character string signal.
[0111]
And the morpheme extraction part 410 performs the step which extracts each morpheme which comprises the minimum unit of a character string as 1st morpheme information based on the character string specified by the speech recognition part 200 (S103).
[0112]
Specifically, the morpheme extraction unit 410 to which the character string signal is input from the management unit 310 includes a character string corresponding to the input character string signal and nouns, adjectives, verbs, and the like stored in advance in the morpheme database 450. The morpheme group is collated, each morpheme (m1, m2,...) Matching the morpheme group is extracted from the character string, and each extracted morpheme is output to the phrase analysis unit 420 as an extraction signal.
[0113]
Then, the phrase analysis unit 420 performs a step of grouping each morpheme into a phrase format based on each morpheme extracted by the morpheme extraction unit 410 (S104). Specifically, the phrase analysis unit 420 to which the extraction signal is input from the morpheme extraction unit 410 uses the morphemes corresponding to the input extraction signal to combine them into a phrase format.
[0114]
That is, as shown in FIG. 4, the phrase analysis unit 420 extracts and extracts the dependency elements (for example, gahahahahaha ...) of each morpheme based on each morpheme corresponding to the input extraction signal. Each morpheme is grouped into each clause based on the dependency element. The phrase analysis unit 420 that collects each morpheme into each phrase includes a sentence structure analysis unit 430 and an utterance type determination unit 440 using sentence pattern information including each phrase that combines each morpheme and each morpheme constituting each phrase as a sentence pattern signal. Output to.
[0115]
Thereafter, the sentence structure analysis unit 430 performs a step of classifying each morpheme of the first morpheme information segmented by the phrase analysis unit 420 into attributes such as subject case and target case (S105). Specifically, the sentence structure analysis unit 430, to which the sentence pattern signal is input from the phrase analysis unit 420, determines each morpheme included in the phrase based on each morpheme corresponding to the input sentence pattern signal and the phrase composed of each morpheme. Determine the “case composition”.
[0116]
That is, as shown in FIG. 5, for example, when the dependency element of each morpheme is “” or “is”, the sentence structure analysis unit 430 applies the subject (subject) to the morpheme before the dependency element. Or a leading character). For example, when the dependency element of each morpheme is “NO” or “NO”, the sentence structure analysis unit 430 determines that the morpheme before the dependency element is an object (target).
[0117]
Further, for example, when the dependency element of each morpheme is “Yes”, the sentence structure analysis unit 430 includes an action (predicate; this predicate is composed of a verb, an adjective, and the like). It is determined that
[0118]
The sentence structure analysis unit 430 that has determined the “case structure” of each morpheme that constitutes each clause determines the range of topics (topics) to be described later based on the first morpheme information associated with the determined “case structure”. A topic search command signal for specifying is output to the topic search unit 360.
[0119]
Next, the utterance type determination unit 440 performs a step of specifying an utterance type indicating the type of utterance content based on the phrase specified by the phrase analysis unit 420 (S106). Specifically, “speech sentence type” (speech type) is determined based on each morpheme corresponding to the sentence pattern signal input from the phrase analysis unit 420 and a phrase composed of each morpheme.
[0120]
That is, the utterance type determination unit 440 collates each phrase with each dictionary stored in the utterance type database 460 based on each phrase corresponding to the input sentence pattern signal, and from each phrase, Extract sentence elements related to the dictionary. The utterance type determination unit 440 that extracts sentence elements related to each dictionary from each phrase determines “spoken sentence type” based on the extracted sentence elements.
[0121]
The utterance type determination unit 440 outputs an answer search command signal for causing the corresponding user to search for a specific answer sentence to the answer sentence search unit 370 based on an instruction from the topic search unit 360 described later.
[0122]
Next, the reflexive determination unit 320 compares the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 with each fixed content, and performs a step of searching for fixed content including the first morpheme information from each fixed content. (S107: reflective processing).
[0123]
Specifically, the reflexive determination unit 320 to which the topic search command signal is input from the sentence structure analysis unit 430 receives the first morpheme information included in the input topic search command signal and the reflection element database 801. The reflection element information (standard content) is collated, the reflection element information including the first morpheme information is searched from each reflection element information, and the searched reflection element information is output to the management unit 310.
[0124]
When the reflection element information cannot be searched for the reflection element information including the first morpheme information from the reflection element information, the reflection determination unit 320 determines whether to return the topic search command signal input from the sentence structure analysis unit 430. To the unit 330.
[0125]
Next, the return determination unit 330 collates the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 with each return element, and performs a step of searching for the return element including the first morpheme information from each return element ( S108;
[0126]
When it is determined that the first morpheme information is included in each return element, the return determination unit 330 acquires the return element including the first morpheme information, and manages the response sentence including the acquired return element. The data is output to the unit 310 (turnback processing). That is, assuming that the return element (answer sentence output last time, utterance content uttered by the previous user, etc.) is S and the first morpheme information is W, the return determination unit 330 has a relationship of W が S and W ≠ φ. If it is established, the turn-back process shown above is performed.
[0127]
On the other hand, when determining that the first morpheme information is not included in each return element, the return determination unit 330 sends the topic search command signal input from the reflective determination unit 320 to the conversation range determination unit 340. Output.
[0128]
Then, the discourse range determination unit 340 collates the first morpheme extracted by the phrase analysis unit 420 with each discourse range, and searches (determines) the discourse range including the first morpheme information from each discourse range. A step is performed (S109).
[0129]
Specifically, the conversation range determination unit 340 to which the topic search command signal is input from the reversal determination unit 330 is based on the input search command signal, and the content that the user is speaking from the conversation database 500. Search for a relevant range (discourse range).
[0130]
For example, the discourse range determination unit 340 includes the first morpheme information included in the input topic search command signal (an interesting movie; *; is there) {is there an interesting movie? }, The first morpheme information is compared with the discourse range group, and if the discourse range group includes a morpheme (for example, “movie”) constituting the first morpheme information, The “movie” included in the information is determined as the discourse range. In this case, since the discourse range “movie” is included in the first morpheme information, the discourse range determination unit 340 includes the input first morpheme information in the topic search command signal and outputs it to the topic search unit 360.
[0131]
On the other hand, when the first morpheme information does not include a discourse range group, the conversation range determination unit 340 includes the input first morpheme information in the topic search command signal and outputs it to the abbreviated sentence complement unit 350.
[0132]
Next, the abbreviation sentence complementing unit 350 includes attributes that do not include a morpheme among the attributes (subject, object, action, etc.) constituting the first morpheme information based on the first morpheme information extracted by the phrase analysis unit 420. Perform the step of searching. Thereafter, the abbreviated sentence complementing unit 350 performs a step of adding the morpheme constituting the discourse range searched by the discourse range determining unit 340 to the attribute based on the attribute not including the searched morpheme (S110; abbreviated sentence). Complement).
[0133]
Specifically, the abbreviated sentence complementing unit 350 to which the topic search command signal is input from the discourse range determination unit 340 is based on the first morpheme information included in the input discourse search command signal, and the utterance including the first morpheme information. It is determined whether or not the content is an abbreviated sentence. If the utterance content including the first morpheme information is an abbreviated sentence, the morpheme in the discourse range to which the first morpheme information belongs is added to the first morpheme information.
[0134]
For example, the abbreviation sentence complementing unit 350 has a morpheme constituting the first morpheme information included in the input topic search command signal (director; *; *) (director?) (This sentence is “what” director If it is unknown, it means an abbreviated sentence.), The conversation range previously determined by the conversation range determination unit 340 (A movie name; this A movie name is the title of the movie) The first morpheme information belonging to the first morpheme information is added to the first morpheme information ("A movie name"). Director; *; *).
[0135]
That is, assuming that the first morpheme information is W and the determined discourse range is D, the abbreviated sentence complementing unit 350 adds the discourse range D to the first morpheme information W, and uses the first morpheme information after the addition as a topic search command. It is included in the signal and output to the topic search unit 360.
[0136]
Next, the topic search unit 360 collates the first morpheme information extracted by the phrase analysis unit 420 or the first morpheme information supplemented by the abbreviated sentence complement unit 350 with each second morpheme information, and each second morpheme A step of searching for second morpheme information including morpheme constituting the first morpheme information from the information is performed (S111).
[0137]
Specifically, the topic search unit 360 to which the topic search command signal is input from the talk range determination unit 340 or the abbreviated sentence complement unit 350 is based on the first morpheme information included in the input topic search command signal. The “topic title” including the morpheme of the first morpheme information is searched from each “topic title” (second morpheme information) belonging to the discourse range determined by the determination unit 340, and the search result is used as a search result signal. The information is output to the answer sentence search unit 370 and the utterance type determination unit 440.
[0138]
For example, when the “case configuration” constituting the first morpheme information is (Sato; *; I like) {I like Sato}, the topic search unit 360, as shown in FIG. Each morpheme (Sato; *; I like) belonging to the “composition” is compared with each topic title 1-1 to 1-4 belonging to the discourse range (Sato), and from among the topic titles 1-1 to 1-4 A topic title 1-1 (Sato; *; likes) that matches (or approximates) each morpheme (Sato; *; likes) belonging to the “case composition” is searched, and this search result is used as a search result signal as a response sentence. The data is output to the search unit 370 and the utterance type determination unit 440.
[0139]
The utterance type determination unit 440 to which the search result signal is input from the topic search unit 360, based on the input search result signal, an answer search command for searching for a specific answer sentence that answers to the corresponding user. A signal (this answer search command signal also includes the determined “sentence type”) is output to the answer sentence search unit 370.
[0140]
Then, based on the second morpheme information searched by the topic search unit 360, the answer sentence search unit 370 compares the identified user's utterance type with each answer type associated with the second morpheme information. Then, a search is made for a response type that matches the user's utterance type from the respective response types, and a step of searching for a response sentence associated with the response type based on the searched response type is performed (S112).
[0141]
Specifically, the answer sentence search unit 370, to which the search result signal from the topic search unit 360 and the answer search command signal from the utterance type determination unit 440 are input, the topic title (search result) corresponding to the input search result signal. Based on the second morpheme information) and the “utterance sentence type” (utterance type) corresponding to the answer search command signal, from among the answer sentence groups associated with the “topic title”, An answer sentence having an answer type (the answer type means “type of answer sentence” shown in FIG. 11) matching the “sentence sentence type” (DA, IA, CA, etc.) is searched.
[0142]
For example, when the topic title corresponding to the search result is the topic title 1-1 (Sato; *; I like) shown in FIG. 12, the answer sentence search unit 370 associates with the topic title 1-1. Answer type 1-1 (DA, IA, CA, etc.) consisting of the answer type (DA) that matches the “type of uttered sentence” (eg, DA; utterance type) determined by the utterance type determination unit 440. Answer sentence 1-1 (DA; (I also like Sato) is searched for, and the searched answer sentence is output to the management unit 310 as an answer sentence signal.
[0143]
Next, the management unit 310 to which the answer sentence signal is input from the answer sentence search unit 370 outputs the input answer sentence signal to the output unit 600. In addition, the management unit 310 to which the reflection element information is input from the reflective determination unit 320 or the contents of the turn-back process from the turn-back determination unit 330, the answer sentence corresponding to the input reflection element information, the contents of the turn-back process input Is output to the output unit 600 (S113). The output unit 600 to which an answer sentence is input from the management unit 310 outputs the input answer sentence {for example, I also like Sato}.
[0144]
(Operation and effect of conversation control device and conversation control method)
According to the invention according to the present application having the above-described configuration, the reflexive determination unit 320 collates the first morpheme information constituting the utterance content uttered by the user with each fixed content stored in advance, and each fixed content from among, it is possible to find the standard content including a first morpheme information, reflexive determination unit 320, for example when the first morpheme information is a fixed content such as "Hello" includes the standard content it is possible to answer the same boilerplate content "Hello" or the like.
[0145]
In addition, when the user's utterance content is a fixed content, the reflexive determination unit 320 replies with the fixed content (greeting etc.), so that the user first contacts the conversation control device 1. You can enjoy a sense of communication.
[0146]
Further, the reversal determination unit 330 collates the current first morpheme information with the past answer sentence, and if the current first morpheme information is not included in the past answer sentence, the agreement stored in advance Since the contents can be acquired, the return determination unit 330 returns the response to the past answer sentence if the input information currently input by the user matches the past answer sentence (use) It is possible to conclude that the user has input the input information that the person is listening to the answer sentence.
[0147]
In this case, since the user has turned back the past answer sentence, the return determination unit 330 acquires the stored agreement content, and the acquired agreement content (for example, “That is right”) Can be output. As a result, if the user does not understand the meaning of the answer sentence output from the conversation control device 1, the user can listen again and listen again to the answer sentence. You can taste a feeling like this.
[0148]
Further, the reversal determination unit 330 collates the current first morpheme information with the past first morpheme information, and if the current first morpheme information is included in the past first morpheme information, the repulsion content is acquired. Therefore, when the input information input last time is included in the input information input this time, the user may repeatedly input the same content as the previous input information. Therefore, it can be determined that the user has not properly answered the answer text from the conversation control device.
[0149]
In this case, since the user does not appropriately reply to the previous response sentence, the reversal determination unit 330 acquires the repulsion content stored in order to repel the user, and the acquired repulsion content Is output. As a result, if the user does not input appropriate input information in response to the reply from the conversation control device 1, the content of repulsion is output from the conversation control device 1, so that the user can also talk with other users. You can taste a sense of being.
[0150]
Further, in order to search for the second morpheme information approximate to the first morpheme information, the topic search unit 360 may collate each second morpheme information belonging to the “discourse range” with the first morpheme information. Since it is not necessary to collate the second morpheme information with the first morpheme information, the time until the second morpheme information approximate to the first morpheme information can be shortened.
[0151]
As a result, the topic search unit 360 can search (pinpoint search) the second morpheme information that approximates the first morpheme information in a short time, so that the answer sentence search unit 370 is the topic search unit 360. An answer sentence associated with the second morpheme information can be acquired in a short time based on the retrieved second morpheme information, and the conversation control device 1 quickly answers the utterance content from the user. can do.
[0152]
Moreover, the topic search part 360 searches the 2nd morpheme information which contains the morpheme (element which comprises a user's utterance content) which comprises 1st morpheme information from each 2nd morpheme information, and an answer sentence search part Since the 370 can search for an answer sentence associated with the second morpheme information based on the second morpheme information searched by the topic search unit 360, the answer sentence search unit 370 Based on each morpheme (first morpheme information) that constitutes, the semantic space (subject, subject, etc.) constructed by each morpheme is considered, and a response sentence created in advance based on such semantic space can be searched Thus, it is possible to search for an answer sentence more suitable for the utterance content than simply searching for an answer sentence associated with the keyword using the entire utterance contents as a keyword.
[0153]
Further, since the topic search unit 360 searches for the second morpheme information including the first morpheme information, it is not necessary to search for the second morpheme information that completely matches the utterance content of the user, and the conversation control device 1 is developed. The developer who does this need not store in advance a huge amount of answer sentences corresponding to the utterance content that will be uttered by the user, and the capacity of the storage unit can be reduced.
[0154]
Furthermore, the answer sentence search unit 370 matches the user's utterance type from the answer types (description, affirmation, location, repulsion, etc.) associated with each second morpheme information belonging to the “discourse range”. Since the type can be searched and an answer sentence associated with the answer type can be searched based on the searched answer type, the conversation control device 1 can determine the utterance type that constitutes the conversation content of the user, for example, the user Answers that match the user's utterance type from multiple answer sentences based on what the user simply expressed their opinions, what the user has to say, what the user described the location element, etc. Can be searched, and a more optimal answer can be made to the corresponding user.
[0155]
Furthermore, the answer sentence search unit 370 matches the user's utterance type from among the answer types associated with each second morpheme information belonging only to the “discourse range” searched by the discourse range determination unit 340. Since it is only necessary to search for the answer type (pinpoint search is possible), it is not necessary to search for the answer type associated with the “all” second morpheme information and the user's utterance type one by one. It is possible to acquire an optimal answer sentence corresponding to the utterance type in a short time.
[0156]
Finally, the abbreviated sentence complementing unit 350 belongs to the discourse range in which the first morpheme information exists even if the first morpheme information constituting the utterance content of the user is an abbreviated sentence and is not clear as Japanese. If so, the discourse range can be added to the first morpheme information, and the first morpheme information consisting of abbreviated sentences can be complemented.
[0157]
Thus, the abbreviated sentence complementing unit 350 allows the first morpheme information so that the utterance contents constituting the first morpheme information are appropriate Japanese even if the utterance contents constituting the first morpheme information are abbreviated sentences. Since a specific morpheme (such as a morpheme constituting a discourse range) can be complemented, the topic search unit 360 is based on the first morpheme information after completion supplemented by the abbreviated sentence complement unit 350. The optimal second morpheme information related to the information can be acquired, and the answer sentence search unit 370 can select an answer sentence that is more suitable for the content of the user's utterance based on the second morpheme information acquired by the topic search unit 360. Can be output.
[0158]
As a result, even if the input information from the user is an abbreviated sentence, the conversation control device 1 does not use a function such as a neuro network or an AI intelligence, and does not mean what the abbreviated sentence means through past search results. Since the developer of the conversation control device 1 does not need to install a neuro network or AI intelligence, the system of the conversation control device 1 can be constructed more simply.
[0159]
[Example of change]
In addition, this invention is not limited to the said embodiment, The change as shown below can be added.
[0160]
(First change example)
In the present modification, the conversation database 500 may be an element storage unit that stores a plurality of pieces of element information indicating the whole set group including a plurality of morpheme sets in association with the set group. Further, the morpheme extraction unit 410 collates the morpheme extracted from the character string with each set group, selects a set group including the extracted morpheme from each set group, and associates it with the selected set group. Element information may be extracted as first morpheme information.
[0161]
As shown in FIG. 16, some morphemes included in the character string uttered by the user are similar. For example, as shown in FIG. 16, if the element information indicating the entire group is “gift”, the “gift” is similar to a present, gift, year-end gift, mid-year gift, celebration, etc. (group). Therefore, when there is a morpheme similar to “gift” (such as the present), the morpheme extraction unit 410 can handle the similar morpheme as “gift”.
[0162]
That is, for example, when the morpheme extracted from the character string is “present”, the morpheme extraction unit 410 has “present” as the element information representing “present” as shown in FIG. “Present” can be replaced with “Gift”.
[0163]
This allows the morpheme extraction unit 410 to sort out morphemes that are similar to each other, so that the developer who develops the conversation control device can perform the first corresponding to the semantic space that is grasped from the mutually similar first morpheme information. It is not necessary to create answer sentences related to the bimorphic information and the second morpheme information one by one, and as a result, the amount of data stored in the storage unit can be reduced.
[0164]
(Second modified example)
As shown in FIG. 17, in the present modification example, the topic search unit 360 may include a ratio calculation unit 361 and a selection unit 362.
[0165]
The ratio calculation unit 361 compares the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 with each second information, and the ratio of the first morpheme information to the second morpheme information for each second morpheme information. Is a calculation means for calculating.
[0166]
Specifically, the ratio calculation unit 361 to which the topic search command signal is input from the sentence structure analysis unit 430, based on the first morpheme information included in the input topic search command signal, as shown in FIG. One morpheme information is collated with each topic title (second morpheme information) belonging to the discourse range stored in the conversation database 500, and the first morpheme information occupies in each topic title for each topic title. Calculate the percentage.
[0167]
For example, as shown in FIG. 18, when the first morpheme information constituting the utterance sentence uttered by the user is (Sato; *; I like) {I like Sato}, the ratio calculation unit 361 Each morpheme belonging to “case composition” (Sato; *; likes) is compared with each morpheme (Sato; *; likes) included in the topic title, and each morpheme belonging to “case composition” is matched to the topic title. The ratio of (Sato; *; I like) is calculated to be 100%. The ratio calculation unit 361 performs these calculations for each topic title, and outputs each calculated ratio to the selection unit 362 as a ratio signal.
[0168]
The selection unit 362 is a selection unit that selects one second morpheme information from each second morpheme information according to the size of each rate calculated by the rate calculation unit 361 for each second morpheme information. is there.
[0169]
Specifically, the selection unit 362 to which the ratio signal is input from the ratio calculation unit 361 selects from among the ratios included in the input ratio signal (element of “case configuration” / element of “topic title” × 100). For example, a topic title with a high ratio is selected (see FIG. 18). The selection unit 362 that has selected a topic title with a high ratio outputs the selected topic title to the answer sentence search unit 370 and the utterance type determination unit 440 as a search result signal. The answer sentence search unit 370 searches for an answer sentence associated with the topic title based on the topic title selected by the selection unit 362.
[0170]
Accordingly, the selection unit 362 calculates the ratio of the first morpheme information to the second morpheme information for each second morpheme information, and the size of each ratio calculated for each second morpheme information. Accordingly, one second morpheme information can be selected from each second morpheme information, so that the selection unit 362 has, for example, first morpheme information (which constitutes the user's utterance content). If second morpheme information with a large proportion of second morpheme information can be acquired from a plurality of second morpheme information groups, the second morpheme information that follows the semantic space grasped from the first morpheme information is more As a result, the answer sentence search unit 370 can make an optimum answer to the utterance content of the user.
[0171]
Further, since the selection unit 362 can select a topic title having a high ratio calculated by the ratio calculation unit 361 from a plurality of topic titles, the selection unit 362 belongs to the “case configuration” included in the user's utterance sentence. Even if each morpheme and each topic title stored in the conversation database 500 do not completely match, it is possible to acquire a topic title closely related to each morpheme belonging to “case composition”.
[0172]
As a result, since the selection unit 362 can acquire a topic title closely related to the “case configuration” constituting the first morpheme information, the developer who develops the conversation control device 1 configures the first morpheme information. Since it is not necessary to store topic titles that completely match “case configuration” in the conversation database 500, the capacity of the conversation database 500 can be reduced.
[0173]
Further, the ratio calculation unit 361 calculates the ratio of the first morpheme information to the second morpheme information for each second morpheme information belonging only to the “discourse range” searched by the discourse range determination unit 340. Therefore, it is not necessary to calculate the ratio of the first morpheme information to the “all” second morpheme information, and the second morpheme information that follows the semantic space composed of the first morpheme information is acquired in a shorter time. As a result, it is possible to quickly output an optimum answer sentence for the utterance content from the user based on the acquired second morpheme information.
[0174]
The ratio calculation unit 361 collates each morpheme of the first morpheme information belonging to each classified attribute and each morpheme of each second morpheme information belonging to each attribute stored in advance for each attribute. It may be a first search means for searching for second morpheme information including each morpheme of the first morpheme information in at least one attribute from the second morpheme information.
[0175]
Specifically, the ratio calculation unit 361 to which the topic search command signal is input, for each “case” (subject; object; action) of the “case configuration” included in the input topic search command signal. ”And each morpheme belonging to“ case ”of the topic title composed of the same“ case ”are collated, and it is determined whether or not the morphemes constituting each“ case ”are the same.
[0176]
For example, as illustrated in FIG. 19, when the “case” morpheme of “case configuration” is (dog; person; bitten) {dog bites a person}, the ratio calculation unit 361 displays those morphemes. Match "dog", "person", and "chewed" with the morpheme "dog", "person", and "chewed" of the topic title consisting of the same "case" that constitutes the morpheme Then, among the morphemes “dog”, “people”, and “chewing” that make up the topic title, the “case composition” morpheme “dog” consisting of the same “case” corresponding to each morpheme, The ratio of “people” and “biting” is calculated (100%).
[0177]
If the element constituting the topic title is (person; dog; bite) {person bites the dog}, the ratio calculation unit 361 performs morphemes belonging to two cases by the same procedure as described above. Therefore, the degree of coincidence of each “case” between the morpheme constituting “case composition” and “topic title” is calculated to be 33% (see FIG. 19).
[0178]
The ratio calculation unit 361 that has calculated the ratio selects a topic title with a high ratio from the ratios, and outputs the selected topic title to the answer sentence search unit 370 and the utterance type determination unit 440 as a search result signal.
[0179]
As a result, the ratio calculation unit 361 displays, for each “case”, each morpheme of the first morpheme information belonging to each classified “case configuration” (subject case, target case, etc.) and a pre-stored topic title. Since the second morpheme information including each morpheme of the first morpheme information in at least one “case” can be searched from each topic title, the ratio calculator 361 is different from the normal word order. If the utterance content is composed of things, for example, “a person bites a dog”, the morpheme of the subject case is “person” and the morpheme of the subject case is “dog”. Search for matching second morpheme information, and answer text {"Really?" Or "I don't know the meaning"} associated with the second morpheme information (person; dog; bite)} Can be acquired.
[0180]
That is, since the ratio calculation unit 361 can identify utterance contents that are difficult to identify, for example, “a person bites a dog” and “a dog bites a person”, an optimal answer to the identified utterance contents, For the former, for example, “Really?”, For the latter, for example, “Are you okay?”
[0181]
Further, the ratio calculation unit 361 may search for the second morpheme information including the morpheme of the first morpheme information in at least one attribute from the respective second morpheme information belonging to the “discourse range”. From the second morpheme information, it is no longer necessary to acquire one second morpheme information, the second morpheme information that follows the semantic space composed of the first morpheme information can be acquired in a shorter time, As a result, the conversation control device 1 can quickly output an optimal answer sentence for the utterance content from the user based on the acquired second morpheme information.
[0182]
Note that the selection unit 362 may select one topic title from among the topic titles according to a predetermined priority order. This priority order means a priority for selection as a topic title. This priority order is predetermined by the developer at the development stage.
[0183]
(Third change example)
As shown in FIG. 20, the present modification is not limited to the above-described embodiment and each modification, and data is transmitted and received via the communication network 800 in the conversation control devices 1 a and 1 b and the communication network 1000. Communication unit 900, conversation databases 500b to 500d connected to communication unit 900, and servers 2a to 2c (conversation control system).
[0184]
Here, the communication network 1000 means a communication network that transmits and receives data. In the present embodiment, for example, the Internet is used. In this modification, the conversation databases 500b to 500d and the servers 2a to 2c are limited for convenience. However, the present invention is not limited to this, and other conversation databases may be provided.
[0185]
Thereby, the conversation control unit 300 refers not only to the conversation database 500a arranged inside the conversation control device 1a but also to the other conversation control device 1b, the other conversation databases 500b to 500d, and the servers 2a to 2c. Therefore, for example, it is a case where it is not possible to search from the conversation database 500a the discourse range related to each morpheme (first morpheme information) belonging to the “case configuration” included in the topic search command signal. However, by referring to the other conversation control device 1b, conversation databases 500b to 500d, and servers 2a to 2c, it is possible to search the range of conversation related to the above “case structure” and the like based on the user's utterance sentence. A suitable answer sentence can be searched.
[0186]
(Fourth change example)
The sentence structure analysis unit 430 may store in the conversation database 500 each “case configuration” and each “case configuration” constituting the identified first morpheme information. The answer sentence search unit 370 may store each “case structure” and each “morpheme” associated with each “case structure” constituting the searched answer sentence in the conversation database 500.
[0187]
The conversation range determination unit 340 may store the searched conversation range in the conversation database 500. The topic search unit 360 may store the searched second morpheme information in the conversation database 500.
[0188]
The first morpheme information, the second morpheme information, each “case composition” that constitutes the first morpheme information or the second morpheme information, each morpheme associated with each “case composition”, and the retrieved answer sentence Each “case structure” and each “case structure” to be configured and the searched discourse range are stored in the conversation database 500 or the reversal element database 802 as history morpheme information in association with each other. can do.
[0189]
The abbreviated sentence complementing unit 350 does not include a morpheme from each attribute (subject, object, action, etc .; case configuration) constituting the first morpheme information based on the first morpheme information extracted by the phrase analysis unit 420. The attribute is searched, and the history morpheme information stored in the conversation database 500 or the return element database 802 is added to the attribute based on the searched attribute.
[0190]
Specifically, the abbreviated sentence complementing unit 350 to which the topic search command signal is input from the discourse range determination unit 340 is based on the first morpheme information included in the input discourse search command signal, and the utterance including the first morpheme information. If the content is an abbreviated sentence, and the utterance content made up of the first morpheme information is an abbreviated sentence (for example, the subject, object, or action does not have a predetermined morpheme), the conversation database 500 or The history form information stored in the return element database 802 is added to the first morpheme information.
[0191]
That is, assuming that the subject included in the history form information is S1, the object is O1, the action A1, the discourse range is D1, and the omitted first morpheme information is W, the supplemented first morpheme information W1 is S1SW , O1∪W, A1∪W, or D1∪W.
[0192]
The topic search unit 360 collates the first morpheme information W1 supplemented by the abbreviated sentence complement unit 350 and each second morpheme information, and from each “topic title” (second morpheme information), the first morpheme information The second morpheme information including W1 is searched, and the searched topic title is output to the answer sentence search unit 370 and the utterance type determination unit 440 as a search result signal.
[0193]
Thereby, even if the utterance content composed of the first morpheme information is an abbreviated sentence and is not clear as Japanese, the abbreviated sentence complementing unit 350 uses the history form information stored in the conversation database 500, Since the omitted morpheme of the first morpheme information can be complemented, the utterance content including the omitted first morpheme information can be clarified.
[0194]
For this reason, when the abbreviated sentence complementing part 350 is the abbreviated sentence which comprises 1st morpheme information, 1st morpheme information is set so that the utterance content which consists of 1st morpheme information becomes appropriate Japanese. Since the morpheme omitted in FIG. 6 can be supplemented, the topic search unit 360 is based on the first morpheme information supplemented with the morpheme, and the optimal “topic title” (second morpheme) related to the first morpheme information. Information) and the answer sentence search unit 370 can output an answer sentence that is more suitable for the content of the user's utterance based on the optimal “topic title” acquired by the topic search unit 360. .
[0195]
(Fifth change example)
The topic search unit 360 may include a deletion unit 363 and a discourse addition unit 364, as shown in FIG. The deletion unit 363 collates the second morpheme information with the discourse range searched by the discourse range determination unit 340 based on the searched second morpheme information, and determines the discourse from each morpheme constituting the second morpheme information. It is a deletion means for deleting a morpheme that matches the range.
[0196]
Specifically, the topic search unit 360 to which the topic search command signal is input from the abbreviated sentence complement unit 350 receives the first morpheme information included in the input topic search command signal and the discourse determined by the discourse range determination unit 340. Each second morpheme information belonging to the range is collated, and second morpheme information matching the first morpheme information is searched from each second morpheme information.
[0197]
Then, based on the searched second morpheme information, the deletion unit 363 collates the second morpheme information with the morphemes constituting the discourse range determined by the discourse range determination unit 340, and stores the second morpheme information. Then, the morpheme that matches the morpheme constituting the discourse range is deleted, and the second morpheme information from which the morpheme has been deleted is output to the discourse adding unit 364 as a delete signal.
[0198]
That is, the deletion unit 363 removes (removes) the current discourse range D2 (this D2 is made of morpheme) determined by the discourse range determination unit 340 from each morpheme t1 constituting the second morpheme information. If the result is t2, t2 = t1-D2).
[0199]
The discourse adding unit 364 acquires another discourse range associated with the discourse range searched by the discourse range determination unit 340 based on the second morpheme information from which the morpheme has been deleted by the deletion unit 363, and the acquired other This is a discourse adding means for adding the morpheme constituting the discourse range to the second morpheme information.
[0200]
Specifically, when the current discourse range D2 is related to the answer sentence K1, and the discourse range is DK, other discourses related to the answer sentence K1 or the current discourse range D2 (those that have a sibling relationship). Since the range D3 can be expressed as D3 = D2∪DK, the second morpheme information W2 after adding the morpheme constituting the other discourse range D3 can be set to W2 = t2∪D3.
[0201]
For example, each morpheme t1 constituting the second morpheme information is (A movie name; *; interesting) {A movie name is interesting? }, And the current discourse range D2 determined by the discourse range determination unit 340 is (A movie name), the deletion unit 363 first starts from each morpheme t1 (A movie name; *; interesting). The conversation range D2 (A movie name) is deleted, and the deleted result is set to t2 (*; *; interesting) (t2 = t1-D2).
[0202]
When the other conversation range D3 related to the current conversation range D2 (A movie name) is “B movie name”, the second morpheme information after adding the morpheme constituting the other conversation range D3 W2 is t2∪D3, so (B movie name; *; funny) {B movie name is interesting? }.
[0203]
Thereby, when the user's utterance content is “A movie name is interesting?”, The discourse adding unit 364 matches each morpheme (A movie name; *; interesting) constituting the user's utterance content. Second morpheme information (A movie name; *; interesting), other second morpheme information (B movie name; *; interesting) {B movie name is interesting? }, The answer sentence search unit 370 obtains an answer sentence (for example, “B movie name is interesting”) associated with the second morpheme information changed by the discourse adding unit 364. , The obtained answer sentence can be output.
[0204]
As a result, the answer sentence search unit 370 does not directly output the answer sentence to the user's utterance contents, but based on the second morpheme information including the morpheme added by the discourse addition part 364, the utterance contents Therefore, the output unit 600 can output a more humane answer sentence based on the answer sentence searched by the answer sentence search unit 370.
[0205]
Note that the discourse adding unit 364 is not limited to adding the other discourse range to the second morpheme information from which the morpheme has been deleted, but to the second morpheme information from which the morpheme has been deleted. (Stored in the database 500) may be added.
[0206]
(Sixth change example)
When the topic search unit 360 cannot search the second morpheme information including the first morpheme information from the second morpheme information, the topic search unit 360 collates the first morpheme information with each answer sentence, When the answer sentence including the first morpheme information can be searched from among the first morpheme information, the first search unit may acquire the second morpheme information associated with the searched answer sentence.
[0207]
Specifically, the topic search unit 360, to which the topic search command signal is input from the abbreviated sentence complement unit 350, based on the first morpheme information included in the input topic search command signal, If the second morpheme information that matches the first morpheme information cannot be obtained from each second morpheme information by collating with the morpheme information, as shown in FIG. The reply sentence associated with the second morpheme information is collated.
[0208]
When the topic search unit 360 determines that the morpheme constituting the first morpheme information (the action or the morpheme associated with the action) is included in the answer sentence by this collation, the answer sentence includes Search the associated second morpheme information.
[0209]
Thereby, even if the topic search unit 360 cannot search the second morpheme information that matches the first morpheme information from each second morpheme information, The utterance of the user can be identified by identifying the answer sentence including the morpheme (action or morpheme associated with the action) that constitutes, and searching for the second morpheme information associated with the identified answer sentence The second morpheme information corresponding to the first morpheme information constituting the contents can be appropriately searched.
[0210]
As a result, since the topic search unit 360 can search for the optimal second morpheme information corresponding to the first morpheme information, the answer sentence search unit 370 can search for the optimal second morpheme information searched by the topic search unit 360. Based on the above, it is possible to search for an appropriate answer sentence for the utterance content of the user.
[0211]
[program]
The contents described in the conversation control system and the conversation control method can be realized by executing a dedicated program for using a predetermined program language in a general-purpose computer such as a personal computer.
[0212]
Here, as the programming language, the topic requested by the user, the user's emotion level for a certain matter, or the type of statement, affirmative sentence, question sentence, repulsive sentence, etc. are associated with the morpheme according to the meaning content. In this embodiment, for example, DKML (Discourse Knowledge Markup Language), XML (eXtensible Markup Language), C language, or the like developed by the inventors can be used.
[0213]
That is, the conversation control device 1 stores data stored in each of the conversation databases 500a to 500d (stored information such as second morpheme information, fixed content, answer sentence, answer type, set group, discourse range, element information, etc.), etc. These parts can be constructed by DKML (Discourse Knowledge Markup Language), XML (eXtensible Markup Language), or the like, and can be realized by executing a program for using the constructed storage information.
[0214]
According to such a program according to the present embodiment, each morpheme constituting the utterance content of the user is identified, the semantic content grasped from each identified morpheme is analyzed, and is associated with the analyzed semantic content. A conversation control device, a conversation control system, and a conversation control method that have the effect of being able to output an optimum answer sentence corresponding to the utterance content of a user by outputting a prepared answer sentence It can be easily realized by a general purpose computer.
[0215]
In addition, since the developer who develops the conversation control device 1 can hierarchically construct the second morpheme information and the like for searching the answer sentence for the utterance content of the user using the language in the database. The conversation control device 1 can acquire an answer sentence to the utterance content from the database through a hierarchical procedure based on the utterance content of the user.
[0216]
In other words, the conversation control device 1 has determined and determined the hierarchy of the user's utterance content (for example, whether the second morpheme information stored in the database is in a higher concept or a lower concept). An appropriate answer sentence can be searched from among the answer sentences stored in advance based on the hierarchy.
[0217]
For this reason, the conversation control device 1 does not collate the first morpheme information composed of the user's utterance content and the previously stored “all” second morpheme information one by one. Since the second morpheme information and the first morpheme information may be collated, the second morpheme information approximate to the first morpheme information can be acquired in a short time.
[0218]
Furthermore, communication between the communication unit 800 and the communication unit 900 may be performed by transmitting and receiving data via a communication network 1000 using a protocol such as DKML. Thereby, for example, when the conversation control device 1 does not have an answer sentence suitable for the user's utterance content, the conversation control device 1 is suitable for the user's utterance content through the communication network 1000 according to the convention such as DKML. Answer sentences (written in DKML or the like) can be retrieved, and the retrieved answer sentences can be retrieved (see FIG. 20).
[0219]
The program can be recorded on a recording medium. As shown in FIG. 23, examples of the recording medium include a hard disk 1100, a flexible disk 1200, a compact disk 1300, an IC chip 1400, and a cassette tape 1500. According to the recording medium on which such a program is recorded, the program can be easily stored, transported, sold, and the like.
[0220]
[Second Embodiment]
(Basic configuration of conversation control device)
A second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. The conversation control unit 300 (search means) in the present embodiment is substantially the same as the internal structure of the conversation control unit 300 in the first embodiment. However, the structures of the answer text search unit 370 and the conversation database 500 in this embodiment are partly different from those in the first embodiment.
[0221]
Since it is the same as the structure of 1st embodiment and a modified example except this difference, description about structures other than a difference is abbreviate | omitted. In addition, in this embodiment, it naturally has various functions in the first embodiment, for example, a turning process, a reflective process, and the like, and an effect corresponding to these functions is naturally produced.
[0222]
In the present embodiment, the first morpheme information and topic title to be described later are different from the first embodiment, and each morpheme belonging to the first morpheme information and topic title is a “case” such as a subject, an object, and an action. It demonstrates as what is contained regardless of a structure.
[0223]
In the first embodiment, the process in which the conversation control device 1 outputs an answer sentence corresponding to the utterance content based on the utterance content from the user has been described. In this embodiment, when the same utterance content is repeatedly uttered, a process in which the conversation control apparatus 1 outputs an answer sentence different from the answer sentence output last time will be described. The structure of the conversation control device 1 in this embodiment is as follows. The conversation control method can be executed with the same processing contents as shown below.
[0224]
As shown in FIG. 24, in this embodiment, a first answer sentence and a second answer sentence are associated with a topic title indicating a morpheme made up of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof. A plurality of these topic titles, first answer sentences, and second answer sentences are stored in the conversation database 500 in advance.
[0225]
In this embodiment, the first answer sentence or the second answer sentence associated with the topic title includes contents related to the conversation range other than the conversation range associated with the topic title. The content related to the conversation range other than the conversation range includes, for example, content for guiding to a specific topic or advertisement content for promoting predetermined information.
[0226]
As shown in FIG. 24, for example, the topic title 1-1 is (A device; is it sold?) {A device is sold? }, The first response text associated with the topic title 1-1 is {A device is not sold (answer text), what is the same type of B device (advertising content)? } And the like.
[0227]
In the present embodiment, the second answer sentence does not include the advertisement content. As shown in FIG. 24, for example, the topic title 1-1 is (A device; is it sold?) {A device is sold? }, The second answer text associated with the topic title 1-1 includes {A device is not sold (answer text only)}.
[0228]
If the same utterance content is acquired exceeding the reference number based on the utterance content acquired by the input unit 100, the answer sentence search unit 370 (second search means) uses the same utterance acquired last time. An answer sentence (second answer sentence) different from the answer sentence (first answer sentence) corresponding to the content is searched. Specifically, when the topic title 1-1 is searched by the topic search unit 360, the answer sentence search unit 370 sets the number of searches for the topic title 1-1 to 1. The answer sentence search unit 370 stores the number of searches in its own storage area.
[0229]
This answer sentence search unit 370 connects to its own storage area, and refers to the number of times the topic title identical to the topic title searched this time by the topic search unit 360 has been searched last time. If the number of times of reference is within a preset reference number, the answer sentence search unit 370 searches for the first answer sentence associated with the topic title searched this time. On the other hand, if the number of times exceeds a preset reference number, the answer sentence search unit 370 searches for a second answer sentence associated with the currently searched topic title.
[0230]
For example, as shown in FIG. 24, when the topic title searched this time is the topic title 1-1 (A device; sells?), The answer sentence search unit 370 determines that the topic title 1-1 is the previous one. Refers to the number of times searched (eg, “1”). Since the number of searches (1) is equal to or less than a preset reference number (in this embodiment, “2”), the answer sentence search unit 370 is associated with the topic title 1-1 searched this time. Search for the first answer sentence.
[0231]
On the other hand, as shown in FIG. 24, for example, when the number of searches is 3, the number of searches (3) exceeds a preset reference number (in this embodiment, “2”). The answer sentence search unit 370 searches for the second answer sentence associated with the topic title 1-1 searched this time.
[0232]
(Conversation control method using conversation control device)
The conversation control method by the conversation control apparatus 1 having the above configuration can be implemented by the following procedure. FIG. 25 is a flowchart showing the procedure of the conversation control method according to the present embodiment. Since the processing from (S201) to (S204) shown in FIG. 25 is the same as the processing from (S101) to (S104) in the first embodiment, detailed description thereof is omitted.
[0233]
As illustrated in FIG. 25, the topic search unit 360 selects the first of the topic titles stored in advance based on the first morpheme information input from the conversation range determination unit 340 or the abbreviated sentence complement unit 350. A step of searching for a topic title that matches the morpheme information is performed (S205).
[0234]
Next, the answer sentence search unit 370 connects to its own storage area, and refers to the number of times the topic title identical to the topic title searched this time by the topic search unit 360 was previously searched. If the number of references is within a preset reference number, the answer sentence search unit 370 searches for the first answer sentence associated with the topic title searched this time (S206 to S208).
[0235]
Specifically, for example, as shown in FIG. 24, when the topic title searched this time is the topic title 1-1 (A device; is it sold?), The answer sentence search unit 370 has its own part. And the number of times the topic title 1-1 was previously searched (for example, “1”) is referred to. Since the number of searches (1) is equal to or less than a preset reference number (in this embodiment, “2”), the answer sentence search unit 370 is associated with the topic title 1-1 searched this time. Search for the first answer sentence. The answer sentence search unit 370 outputs the first answer sentence searched through the output unit 600.
[0236]
On the other hand, if the number of times exceeds the preset reference number, the answer sentence search unit 370 searches for the second answer sentence associated with the topic title searched this time (S206, S207, S209). Specifically, as shown in FIG. 24, for example, when the number of searches is 3, the search count (3) is a preset reference count (in this embodiment, “2”). Therefore, the answer sentence search unit 370 searches for the second answer sentence associated with the topic title 1-1 searched this time. The answer sentence search unit 370 outputs the first answer sentence searched through the output unit 600.
[0237]
(Operation and effect of conversation control device and conversation control method)
According to the invention having the above-described configuration, the answer sentence search unit 370 first associates with the topic title searched this time according to the number of times the same topic title as the currently searched topic title is searched. Either the answer sentence or the second answer sentence can be searched. As a result, when the topic title is searched for the first time, the answer sentence search unit 370 outputs the answer sentence corresponding to the topic title including the advertisement content related to the topic title, and searches first. When a topic title that is the same as the selected topic title is searched later, only an answer sentence that does not include advertisement content can be output.
[0238]
Accordingly, when the answer sentence search unit 370 advertises the advertisement content to the user, for example, the same advertisement content can be prevented from being repeated many times. Even so, you can enjoy the real feeling of having a conversation with a real person. In addition, since the answer sentence search unit 370 can prevent the same advertisement content from being repeatedly output, the answer sentence search unit 370 does not disturb the user's mind, and the advertisement content related to the conversation. Can be output.
[0239]
Further, the topic search unit 360 searches for topic titles that match the first morpheme information extracted by the phrase analysis unit 420 from the topic titles associated with the conversation range determined by the conversation range determination unit 340. can do. This eliminates the need for the topic search unit 360 to collate “all” topic titles stored in advance with the extracted first morpheme information, so that the answer sentence search unit 370 corresponds to the corresponding topic title. The attached answer sentences can be searched more quickly.
[0240]
Further, since the conversation range is composed of morphemes that are related to the utterance content expected to be input by the user or the response content to the user, the topic search unit 360 is based on the searched conversation range, Each topic title associated with the talk range, that is, a plurality of topic titles related to the current topic can be searched. Accordingly, the answer sentence search unit 370 can output an answer sentence suitable for the current topic based on the searched topic title.
[0241]
Further, the answer sentence search unit 370 searches for a corresponding answer sentence using a morpheme excluding Japanese-specific particles included in the input information, and from each of the morphemes. Based on the semantic content that can be grasped, it is possible to more accurately search for an answer sentence created in advance. That is, the answer sentence search unit 370 can search for an answer sentence more suitable for the input information than simply searching for an answer sentence associated with the keyword using the entire input information as a keyword.
[0242]
In addition, since the answer sentence search unit 370 searches for topic titles including the first morpheme information, it is not necessary to search for topic titles that completely match the input information from the user. As a result, the developer who develops the conversation control device 1 does not need to store a huge amount of answer sentences corresponding to input information expected to be input from the user in advance, and can reduce the capacity of the storage unit. it can.
[0243]
(Example of change)
In addition, this invention is not limited to the said structure, The change shown below can be added. If the topic search unit 360 does not search for a topic title that matches the first morpheme information, the abbreviated sentence complementing unit 350 may include the discourse range searched by the discourse range determination unit 340 in the first morpheme information. The topic search unit 360 searches the topic titles that match the first morpheme information from the previously stored topic titles based on the first morpheme information that includes the discourse range by the abbreviated sentence complement unit 350. Also good.
[0244]
Specifically, the conversation range previously searched by the conversation range determination unit 340 is (A device), the first morpheme information is (sells?), And the first morpheme information (sells?). If a topic title that matches is not found, the abbreviated sentence complementing unit 350 includes the previously searched discourse range (A device) in the first morpheme information and includes the first morpheme information (A device; sells). And).
[0245]
The topic search unit 360, based on the first morpheme information (A device; sold) including the discourse range by the abbreviated sentence complement unit 350, the topic title (A device; sold) that matches the first morpheme information. Search).
[0246]
Thereby, even if the utterance content composed of the first morpheme information is an abbreviated sentence (for example, is it sold?) And is not clear as Japanese, the abbreviated sentence complementing unit 350 may For example, if the user belongs to a certain discourse range, the discourse range (A device) is included in the first morpheme information (sold), and the first morpheme information (A device; sells?) {A Do you sell equipment? }.
[0247]
That is, even if the user's utterance content is an abbreviated sentence, the abbreviated sentence complementing unit 350 can complement the abbreviated sentence based on the previously determined discourse range and clarify the abbreviated sentence. be able to. As a result, the answer sentence search unit 370 can search for a more appropriate answer sentence by searching for a topic title that matches the clarified first morpheme information.
[0248]
Note that the conversation control device 1 is not limited to having a conversation with a user, and may naturally include a function in a gaming machine or the like. In the above embodiment, the reference count is 2 and the answer sentences are two (first answer sentence, second answer sentence). However, the present invention is not limited to this. (For example, the number of searches may be between 0 and 3), and there may be two or more answer sentences. For example, the answer sentence search unit 370 searches for the first answer sentence if the search count is 0 to 3, the second answer sentence if the search count is 4 to 7, and the third answer sentence if the search count is 8 or more.
[0249]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, when a user repeatedly utters the same utterance content, an answer sentence that is different from the answer sentence output earlier is output, so that Users can enjoy a real feeling like having a conversation between them.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a conversation control system according to a first embodiment.
FIG. 2 is a block diagram showing an internal structure of a conversation control unit and a sentence analysis unit in the first embodiment.
FIG. 3 is a diagram showing the contents of each morpheme extracted by a morpheme extraction unit in the first embodiment.
FIG. 4 is a diagram showing the contents of each phrase extracted by a phrase analysis unit in the first embodiment.
FIG. 5 is a diagram showing the contents of “case” specified by the sentence structure analysis unit in the first embodiment.
FIG. 6 is a diagram showing an “uttered sentence type” specified by an utterance type determining unit in the first embodiment.
FIG. 7 is a diagram showing the contents of each dictionary stored in the utterance type database in the first embodiment.
FIG. 8 is a diagram showing the contents of a hierarchical structure built inside the conversation database in the first embodiment.
FIG. 9 is a diagram showing a detailed relationship of a hierarchical structure built inside the conversation database in the first embodiment.
FIG. 10 is a diagram showing the content of a “topic title” built inside the conversation database in the first embodiment.
FIG. 11 is a diagram showing the content of “answer text type” associated with “topic title” built inside the conversation database in the first embodiment.
FIG. 12 is a diagram showing the contents of “topic title” and “answer text” belonging to “discourse range” built inside the conversation database in the first embodiment.
FIG. 13 is a diagram showing the contents of reflection element information stored in the reflection element database in the first embodiment.
FIG. 14 is a diagram showing the contents of a wrapping element and a morpheme of the wrapping element stored in the wrapping element database in the first embodiment.
FIG. 15 is a flowchart showing a procedure of a conversation control method according to the first embodiment.
FIG. 16 is a diagram showing utterance contents organized by a morpheme extraction unit in the first modification.
FIG. 17 is a diagram illustrating an internal configuration of a topic search unit in a second modified example.
FIG. 18 is a diagram illustrating a state in which the ratio calculation unit in the second modification collates each morpheme belonging to “case configuration” and each “topic title” for each “topic title”.
FIG. 19 is a diagram illustrating a state in which the ratio calculation unit in the second modified example collates each morpheme belonging to “each component” and each morpheme belonging to “topic title” for each “case”.
FIG. 20 is a diagram showing a schematic configuration of a conversation control system in a third modified example.
FIG. 21 is a diagram illustrating an internal configuration of a topic search unit in a fifth modification example.
FIG. 22 is a diagram illustrating a state in which the topic search unit in the sixth modification collates first morpheme information with a topic title or an answer sentence.
FIG. 23 is a diagram showing a recording medium for storing a program in the first embodiment.
FIG. 24 is a diagram showing the contents of “topic title” and “answer text” built inside the conversation database in the second embodiment.
FIG. 25 is a flowchart showing a procedure of a conversation control method according to the second embodiment.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Conversation control apparatus, 2 ... Server, 100 ... Input part, 200 ... Voice recognition part, 300 ... Conversation control part, 310 ... Management part, 320 ... Reflective determination part, 330 ... Reversal determination part, 340 ... Determination of conversation range 350: Abbreviated sentence complementing part, 360 ... Topic search part, 361 ... Ratio calculation part, 362 ... Selection part, 363 ... Deletion part, 364 ... Discourse addition part, 370 ... Answer sentence search part, 400 ... Sentence analysis part, 410 ... morpheme extraction unit, 420 ... phrase analysis unit, 430 ... sentence structure analysis unit, 440 ... utterance type determination unit, 450 ... morpheme database, 460 ... utterance type database, 500 ... conversation database, 600 ... output unit, 700 ... voice Recognition dictionary storage unit, 800 ... communication unit, 801 ... reflection element database, 802 ... reversal element database, 900 ... communication unit, 1000 ... communication network, 100 ... hard disk, 1200 ... flexible disk, 1300 ... compact disc, 1400 ... IC chip, 1500 ... cassette tape

Claims (5)

利用者から入力された発話内容を含む入力情報に対応する回答文を検索する会話制御装置であって、
利用者から入力された前記入力情報に基づいて、同一の該入力情報が基準回数を越えて入力された場合には、前回取得された該入力情報に対応する前記回答文とは異なる回答文を検索する検索手段を有し、
さらに、
利用者から入力された前記入力情報に含まれる文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する少なくとも一つの形態素を第一形態素情報として抽出する形態素抽出手段と、
一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報には、第一回答文及び第二回答文が対応付けられており、前記第二形態素情報、前記第一回答文及び前記第二回答文を予め複数記憶する形態素記憶手段とを有し、
前記検索手段は、前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報に基づいて、予め記憶された前記各第二形態素情報の中から、該第一形態素情報と一致する前記第二形態素情報を検索する第一検索手段と、
前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報に基づいて、今回検索された前記第二形態素情報と同一の該第二形態素情報が所定の基準回数を越えて検索された場合には、前回検索された該第二形態素情報に対応付けられた前記回答文とは異なる回答文を検索する第二検索手段とを有することを特徴とする会話制御装置。
A conversation control device that searches for an answer sentence corresponding to input information including an utterance content input by a user,
Based on the input information input from the user, when the same input information is input more than the reference number, an answer sentence different from the answer sentence corresponding to the input information acquired last time is displayed. Having a search means for searching ,
further,
Morpheme extraction means for extracting at least one morpheme constituting the minimum unit of the character string as first morpheme information based on a character string included in the input information input from a user;
The second morpheme information indicating the morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof is associated with the first answer sentence and the second answer sentence, and the second morpheme information and the first answer Morpheme storage means for storing a plurality of sentences and the second answer sentence in advance,
Based on the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit, the search unit retrieves the second morpheme information that matches the first morpheme information from the second morpheme information stored in advance. A first search means for searching;
Based on the second morpheme information searched by the first search means, when the second morpheme information identical to the second morpheme information searched this time is searched more than a predetermined reference number, A conversation control apparatus, comprising: a second search unit that searches for an answer sentence that is different from the answer sentence associated with the second morpheme information searched last time.
請求項1に記載の会話制御装置であって、
利用者から入力されると予想される入力情報又は利用者への回答内容に、関連性のある形態素を示す談話範囲には、前記各第二形態素情報が予め対応付けられており、
前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と前記各談話範囲とを照合し、該各談話範囲の中から、該第一形態素情報に含まれる前記形態素と一致する前記談話範囲を検索する談話範囲検索手段を有し、
前記第一検索手段は、前記談話範囲検索手段で検索された前記談話範囲に基づいて、該談話範囲に対応付けられた前記各第二形態素情報と、抽出された前記第一形態素情報とを照合し、前記各第二形態素情報の中から、該第一形態素情報と一致する前記第二形態素情報を検索することを特徴とする会話制御装置。
The conversation control device according to claim 1 ,
Each of the second morpheme information is associated in advance with the discourse range indicating the relevant morpheme to the input information expected to be input from the user or the response content to the user,
The first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit is compared with each discourse range, and the discourse range that matches the morpheme included in the first morpheme information is searched from the discourse ranges. It has a conversation range search means,
The first search means collates the second morpheme information associated with the discourse range with the extracted first morpheme information based on the discourse range searched by the discourse range search means. And searching for the second morpheme information matching the first morpheme information from the second morpheme information.
請求項2に記載の会話制御装置であって、
前記第一回答文又は前記第二回答文のいずれかには、特定の話題に誘導させるための内容、又は所定の情報を宣伝するための広告内容が含まれることを特徴とする会話制御装置。
The conversation control device according to claim 2 ,
Either of the first answer sentence or the second answer sentence includes contents for guiding to a specific topic or advertisement contents for advertising predetermined information.
コンピュータが、利用者から入力された発話内容を含む入力情報に対応する回答文を検索する会話制御方法であって、
検索手段が、利用者から入力された前記入力情報に基づいて、同一の該入力情報が基準回数を越えて入力された場合には、前回取得された該入力情報に対応する前記回答文とは異なる回答文を検索するステップを有し、
さらに、
形態素抽出手段が、利用者から入力された前記入力情報に含まれる文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する少なくとも一つの形態素を第一形態素情報として抽出するステップを有し、
一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報には、第一回答文及び第二回答文が対応付けられており、前記第二形態素情報、前記第一回答文及び前記第二回答文を予め形態素記憶手段に複数記憶し、
前記検索手段が、利用者から入力された前記入力情報に基づいて、同一の該入力情報が基準回数を越えて入力された場合には、前回取得された該入力情報に対応する前記回答文とは異なる回答文を検索するステップは、
第一検索手段が、前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報に基づいて、予め記憶された前記各第二形態素情報の中から、該第一形態素情報と一致する前記第二形態素情報を検索するステップと、
第二検索手段が、前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報に基づいて、今回検索された前記第二形態素情報と同一の該第二形態素情報が所定の基準回数を越えて検索された場合には、前回検索された該第二形態素情報に対応付けられた前記回答文とは異なる回答文を検索するステップとを有することを特徴とする会話制御方法
A conversation control method in which a computer searches for an answer sentence corresponding to input information including utterance content input by a user,
If the same input information is input exceeding the reference number based on the input information input by the user, the search means is the answer sentence corresponding to the previously acquired input information. Having a step of searching for different answer sentences ;
further,
The morpheme extraction means has a step of extracting at least one morpheme constituting the minimum unit of the character string as the first morpheme information based on the character string included in the input information input from the user ,
The second morpheme information indicating the morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof is associated with the first answer sentence and the second answer sentence, and the second morpheme information, the first answer A plurality of sentences and the second answer sentence are previously stored in the morpheme storage means,
When the same input information is input exceeding the reference number based on the input information input from the user, the search means and the answer sentence corresponding to the input information acquired last time The step to search for different answer sentences is
Based on the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit , the first retrieval unit matches the first morpheme information from the second morpheme information stored in advance. the method comprising the steps of: searching,
Based on the second morpheme information searched by the first search unit , the second search unit searches the second morpheme information that is the same as the second morpheme information searched this time exceeding a predetermined reference number. been the case, the conversation control method characterized by a step of searching the different reply sentence from the reply sentence associated with said second morpheme information was last searched.
請求項4に記載の会話制御方法であって、
利用者から入力されると予想される入力情報又は利用者への回答内容に、関連性のある形態素を示す談話範囲には、前記各第二形態素情報が予め対応付けられており、
談話範囲検索手段が、前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と前記各談話範囲とを照合し、該各談話範囲の中から、該第一形態素情報に含まれる前記形態素と一致する前記談話範囲を検索するステップを有し、
前記第一検索手段は、前記談話範囲検索手段で検索された前記談話範囲に基づいて、該談話範囲に対応付けられた前記各第二形態素情報と、抽出された前記第一形態素情報とを照合し、前記各第二形態素情報の中から、該第一形態素情報と一致する前記第二形態素情報を検索することを特徴とする会話制御方法
The conversation control method according to claim 4 ,
Each of the second morpheme information is associated in advance with the discourse range indicating the relevant morpheme to the input information expected to be input from the user or the response content to the user,
The discourse range search means collates the first morpheme information extracted by the morpheme extraction means with the respective discourse ranges, and matches the morpheme included in the first morpheme information from the discourse ranges. comprising the step of searching the discourse range,
The first search means collates the second morpheme information associated with the discourse range with the extracted first morpheme information based on the discourse range searched by the discourse range search means. conversation control method, and to the out of the second morpheme information, wherein the searching for the second morpheme information matching said first morpheme information.
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