(57)【要約】【課題】  従来の自動応答文生成は，インターネット上の掲示板やブログ，チャットなど，利用者がどのような事項に対する対話を行うか不明確であるとともに，対話が進むにつれ話題が変化することもしばしばあるため，あらかじめ応答文もしくは応答すべき事項の知識を準備することは不可能であり，しばしば，まったく整合性のない応答文が生成されるという問題が生じていた．【解決手段】  人間が発信した言語情報からキーワードを抽出し，このキーワードに対してインターネットにおけるＷｅｂ上の情報を収集しキーワードを補完し，これらのキーワードに対して分野連想語辞書を照合することで，まず人間が発信した言語情報がどのような話題の言語情報であるかを確定する．その後，人間が発信した言語情報から抽出したキーワードおよびその分野情報と応答文の雛形となる文テンプレートから文生成を行うことで，不特定の話題であっても話題に対して適切な応答文を生成することを特徴とする．【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
インターネットにおけるＷｅｂ上の掲示板やブログ，チャットなど，不特定の話題に対する会話文が入力されるシステムや様々な機器の操作方法や利用方法の案内システムや各種展示会場や企業内における案内システムなど，人間が書き込むこともしくは発話すること発信した言語情報に対して機械もしくはシステムが応答する環境において，人間が発信した言語情報を取り込む言語情報入力手段と，言語情報から分野を確定するための情報となるキーワードを抽出するキーワード抽出手段と，人間が発信した言語情報に対してインターネットにおけるＷｅｂ上の情報を収集しキーワードを補完するＷｅｂキーワード補完手段と，キーワードと分野名の対応情報を格納した分野連想語辞書とを用い，人間が発信した言語情報に対してキーワード抽出手段で抽出したキーワードとＷｅｂキーワード補完手段で補完したキーワードと分野連想語辞書を照合することで各キーワードの属する分野情報を取得する分野情報取得手段と，分野間の階層構造を格納した分野階層構造辞書と，人間が発信した言語情報に対してキーワード抽出手段で抽出したキーワードとＷｅｂキーワード補完手段で補完したキーワードの属する分野情報と分野階層構造辞書とを照合することで分野を推論し出力する分野推論手段と，応答文の雛形となる文テンプレートを格納した応答文辞書と人間が発信した言語情報に対してキーワード抽出手段で抽出したキーワードと，分野推論手段で推論した話題を，応答文辞書に格納された応答文の雛形となる文テンプレートを接続する応答文構築手段を用いることで，人間が発信した言語情報に対して，不特定の話題であっても話題に対して適切な応答文を生成することを特徴とする自動応答文生成システム．
【請求項２】
複数単語を１つにまとめた略語，英文表記の頭文字をつなぎ合わせた略語，さらには俗称など国語辞典などの現存する辞典に登録されていないが一般的に用いられる単語に対応すると共に，関連する情報となる単語数を増加させるための手段であって，人間が発信した言語情報に対してキーワード抽出手段で抽出したキーワードを用いてインターネット上のＷｅｂページを検索するＷｅｂ検索手段と，Ｗｅｂ検索手段にて検索した結果の言語情報に対しキーワード抽出手段にてキーワードを抽出し抽出したキーワードを集約するＷｅｂキーワード集約手段を用いることで，人間が発信した言語情報に対してキーワード情報を補完することを特徴とするＷｅｂキーワード補完手段．
【請求項３】
キーワードとキーワードの属する分野情報の集合からこの集合の属する分野を推論するため，推論する分野を分野階層構造辞書の下位階層へと限定することで出来る限り分野の絞り込みを行うと共に，異なる分野で使用される同音異義語の曖昧性を消去するための手段であって，キーワードの属する分野情報の集合に対して同一の分野情報数を数える分野頻度抽出手段と，集約された分野に対して分野階層構造辞書中の分野階層で親子関係があった場合に親子関係を抽出する分野親子関係抽出手段と，集約された分野に対して分野階層構造辞書中の分野階層で兄弟関係があった場合に兄弟関係を抽出する分野兄弟関係抽出手段を用いることで，分野頻度抽出手段から出力された情報に対して分野頻度抽出手段と分野兄弟関係抽出手段の情報を用いて各分野の重み付けを行うと共に統計処理を行う分野情報分析手段を用いることにより，入力されたキーワードとキーワードの属する分野情報の集合がどのような分野の話題であるかを推論することを特徴とする分野推論手段．
【請求項４】
人間が発信した言語情報の話題に対して適切な応答文を生成する手段であって，人間が発信した言語情報に対してキーワード抽出手段で抽出したキーワードとその数，および分野推論手段で推論した話題とその数，分野推論手段で推論する際に用いた分野親子関係や分野兄弟関係の知識およびその数をパラメータとして，応答文辞書に格納された応答文の雛形となる文テンプレートを組み合わせることや変形することで，より利用者に違和感を与えない応答文を生成することを特徴する応答文構築手段．
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は，インターネット上の掲示板やブログ，チャットなど，不特定の話題に対する会話文に対して，その話題を理解し，話題に対して適切な応答文を生成するシステムに関する．
【背景技術】
【０００２】  従来の自動応答文生成としては，特定の装置やインターネット上の画面において，特定のシチュエーションに対して，次にどのような操作を行うべきかを案内する操作方法案内ガイドなどが存在する．また，同様の特定の装置やインターネット上の画面において，質問文に対して，あらかじめ準備されたマニュアルやＱ＆Ａ集などで類似する情報を検索し，その検索結果を応答文として表示する手段などが存在する．
また，自動応答文生成に関する学術研究は様々な取り組みが行われており，数多くの研究者がこの課題に取り組んでいる．その研究成果の報告として［非特許文献１］や［非特許文献２］，［非特許文献３］に示す文献が報告されている．
【非特許文献１】清田陽司，黒橋禎夫，木戸冬子：“大規模テキスト知識ベースに基づく自動質問応答−ダイアログナビ−”，自然言語処理学会論文誌，Ｖｏｌ．１０，Ｎｏ．４，ｐｐ．１４５−１７５，２００３年．
【非特許文献２】松本匡史，白井清昭：“質問の曖昧性を検出し複数の解答を提示する質問応答システム”，言語処理学会第１２回年次大会発表論文集，ｐｐ．９３５−９３８，２００６年．
【非特許文献３】坂本篤史：“対話型質問応答システムにおける問い返し文の生成に関する研究”，Ｍａｓｔｅｒ’ｓｔｈｅｓｉｓ，北陸先端科学技術大学院大学，２００７年．
【非特許文献４】中川裕志，森辰則，湯本紘彰：“出現頻度と連接頻度に基づく専門語抽出”，自然言語処理学会論文誌，Ｖｏｌ．１０，Ｎｏ．１，ｐｐ．２７−４５，２００３年
【非特許文献５】梅村恭司：“未踏テキスト情報中のキーワード抽出システム開発”，未踏ソフトウェア創造事業，２０００年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】  従来の自動応答文生成としては，前記［０００２］に示すように，特定の装置やインターネット上の画面において，特定のシチュエーションを対象とする応答文を生成する技術は存在するが，不特定のシチュエーションを対象とする応答文の生成システムは存在していない．【０００４】  これは，特定の装置やインターネット上の画面における特定のシチュエーションを対象とする場合，そのシチュエーションを限定できるため，利用者がそのシチュエーションにおいて次に何をするのか，そのシチュエーションにおいて何を考えるのか，などが限定できるため，あらかじめ応答すべき事項を限定することが可能である．そのため，あらかじめ応答文もしくは応答すべき事項の知識を準備することができるが，インターネット上の掲示板やブログ，チャットなどでは，利用者がどのような事項に対する対話を行うか不明確であるとともに，対話が進むにつれ話題が変化することもしばしばあるため，あらかじめ応答文もしくは応答すべき事項の知識を準備することは不可能である．【０００５】  また，現存する国語辞典や類義語辞典や単語間の意味的な階層構造を表したシソーラス辞典などの知識と，文書中から名詞や固有名詞など話題を特定するために必要となる単語をキーワードとして抽出する文中からのキーワード抽出技術は既に存在するが，これらを用いキーワード抽出技術で抽出した話題を特定するために必要となるキーワードを，シソーラス辞典などと照合し，話題の分野を特定する手法がある．しかし，インターネット上の掲示板やブログ，チャットなどでは，複数単語を１つにまとめた略語，英文表記の頭文字をつなぎ合わせた略語，さらには俗称などが頻繁に使用されて文書を記述する場合が多く，文書中からキーワード抽出技術にて切り出した単語と，現存する国語辞典や類義語辞典や単語間の意味的な階層構造を表したシソーラス辞典などと，照合できない場合が多々あり，分野特定が出来ない場合があり，特定した分野の正解率が低くなる．それ故，特定した分野に対応した応答文を生成しても，まったく整合性のない応答文となるという問題が生じる．【０００６】  また，分野を特定する単語の中には，同音異義語が多く含まれるため，キーワード抽出技術にて分野を特定するに足りる単語を正確に抽出でき，かつ，抽出した単語と現存する国語辞典や類義語辞典や単語間の意味的な階層構造を表したシソーラス辞典などとの照合も正しく実行されたとしても，特定した分野が間違ってしまい，特定した分野に対応した応答文を生成しても，まったく整合性のない応答文となるという問題が生じる．
【課題を解決するための手段】
【０００７】  かかる課題を解決するため本発明では，インターネットにおけるＷｅｂ上の掲示板やブログ，チャットなど，不特定の話題に対する会話文が入力されるシステムや様々な機器の操作方法や利用方法の案内システムや各種展示会場や企業内における案内システムなど，人間が書き込むこともしくは発話することで発信した言語情報に対して機械もしくはシステムが応答する環境において，人間が発信した言語情報を取り込む言語情報入力手段と，言語情報から分野を確定するための情報となるキーワードを抽出するキーワード抽出手段と，人間が発信した言語情報に対してインターネットにおけるＷｅｂ上の情報を収集しキーワードを補完するＷｅｂキーワード補完手段と，キーワードと分野名の対応情報を格納した分野連想語辞書とを用い，人間が発信した言語情報に対してキーワード抽出手段で抽出したキーワードとＷｅｂキーワード補完手段で補完したキーワードと分野連想語辞書を照合することで各キーワードの属する分野情報を取得する分野情報取得手段と，分野間の階層構造を格納した分野階層構造辞書と，人間が発信した言語情報に対してキーワード抽出手段で抽出したキーワードとＷｅｂキーワード補完手段で補完したキーワードの属する分野情報と分野階層構造辞書とを照合することで分野を推論し出力する分野推論手段と，応答文の雛形となる文テンプレートを格納した応答文辞書と人間が発信した言語情報に対してキーワード抽出手段で抽出したキーワードと，分野推論手段で推論した話題を，応答文辞書に格納された応答文の雛形となる文テンプレートを接続する応答文構築手段を用いることで，人間が発信した言語情報に対して，不特定の話題であっても話題に対して適切な応答文を生成することを特徴とする自動応答文生成システムを採用する．【０００８】  更には，複数単語を１つにまとめた略語，英文表記の頭文字をつなぎ合わせた略語，さらには俗称など国語辞典などの現存する辞典に登録されていないが一般的に用いられる単語に対応すると共に，関連する情報となる単語数を増加させるための手段であって，人間が発信した言語情報に対してキーワード抽出手段で抽出したキーワードを用いてインターネット上のＷｅｂページを検索するＷｅｂ検索手段と，Ｗｅｂ検索手段にて検索した結果の言語情報に対しキーワード抽出手段にてキーワードを抽出し抽出したキーワードを集約するＷｅｂキーワード集約手段を用いることで，人間が発信した言語情報に対してキーワード情報を補完することを特徴とするＷｅｂキーワード補完手段を採用する．【０００９】  更には，キーワードとキーワードの属する分野情報の集合からこの集合の属する分野を推論するため，推論する分野を分野階層構造辞書の下位階層へと限定することで出来る限り分野の絞り込みを行うと共に，異なる分野で使用される同音異義語の曖昧性を消去するための手段であって，キーワードの属する分野情報の集合に対して同一の分野情報数を数える分野頻度抽出手段と，集約された分野に対して分野階層構造辞書中の分野階層で親子関係があった場合に親子関係を抽出する分野親子関係抽出手段と，集約された分野に対して分野階層構造辞書中の分野階層で兄弟関係があった場合に兄弟関係を抽出する分野兄弟関係抽出手段を用いることで，分野頻度抽出手段から出力された情報に対して分野頻度抽出手段と分野兄弟関係抽出手段の情報を用いて各分野の重み付けを行うと共に統計処理を行う分野情報分析手段を用いることにより，入力されたキーワードとキーワードの属する分野情報の集合がどのような分野の話題であるかを推論することを特徴とする分野推論手段を採用する．【００１０】  最後に本発明では，人間が発信した言語情報に対して話題に対して適切な応答文を生成する手段であって，人間が発信した言語情報に対してキーワード抽出手段で抽出したキーワードとその数，および分野推論手段で推論した話題とその数，分野推論手段で推論する際に用いた分野親子関係や分野兄弟関係の知識およびその数をパラメータとして，応答文辞書に格納された応答文の雛形となる文テンプレートを組み合わせることや変形することで，より利用者に違和感を与えない応答文を生成することを特徴とする応答文構築手段を採用する．
【発明の効果】
【００１１】  以上，本発明は，インターネット上の掲示板やブログ，チャットなど，不特定の話題に対する会話文に対して，インターネット上のＷｅｂ検索を行うことにより複数単語を１つにまとめた略語，英文表記の頭文字をつなぎ合わせた略語，さらには俗称や新語などに対して，分野連想語辞書や分野階層構造辞書のメンテナンスを行わなくても柔軟に対応してその話題を理解し，話題に対して適切な応答文を生成することが可能である．【００１２】  更には，人間が発信した言語情報から抽出した分野の親子関係や兄弟関係を抽出することで，取得する話題の精度を向上させることが可能となると共に，分野の親子関係や兄弟関係を考慮した応答文を生成することが可能となる．【００１３】  これによって，利用者にとっては自らが発信した言語情報を正確に理解されているという安心感が生じ，更なる対話を進めるきっかけとなる．
【発明を実施するための形態】
【００１４】  本発明の自動応答文生成システムは，人間が書き込むこともしくは発話することで発信した言語情報を入力とし，その言語情報からキーワードを抽出し，抽出したキーワードによりインターネット上のＷｅｂページを検索し，検索結果からもキーワードを抽出する．そして，これらのキーワードを分野名と当該分野に属する単語を格納した分野分類辞典と照合し，キーワードに分野情報を付与し，これらのキーワードと付与された分野情報を元に人間が書き込むこともしくは発話することで発信した言語情報の話題分野を特定する．特定された話題の分野を元に，応答文辞書より適切と思われる応答文の文テンプレートを選択し，文テンプレート中に該キーワードと分野情報を埋め込むことで，利用者が発信した言語情報に対して適切な応答文を生成するシステムである．
【実施例】
【００１５】  以下，本発明をその実施例を示す図に基づいて説明する．［図１］は，本発明の自動応答文生成システムに対する処理フローの概要を示した図である．【００１６】  まず，インターネット上の掲示板やブログ，チャットなど，不特定の話題に対する会話文など，人間が書き込むこともしくは発話することで発信した言語情報は言語情報入力手段１によってコンピュータで処理可能なテキスト情報に変換される．【００１７】  言語情報入力手段１によってコンピュータで処理可能なテキスト情報は，キーワード抽出手段２によりテキスト情報中でそのテキスト情報の話題を特定するために重要と思われる単語を抽出する．具体的には，まず形態素解析と呼ばれるソフトウェアにて文を単語単位に区切ると共に各単語の品詞情報を付与し，主に名詞や固有名詞などをキーワードとして抽出する．この処理は様々な研究が進んでおり，例えば［非特許文献２］や［非特許文献３］に示す学術論文が公表されている．本発明におけるキーワード抽出手段２ではこのように一般的に実施されているキーワード抽出の処理を用いる．【００１８】  キーワード抽出手段２によりテキスト情報から抽出されたキーワードは，Ｗｅｂキーワード補完手段３に送られ，キーワード抽出手段２で抽出したキーワードを用いてインターネット上のＷｅｂを検索し，ヒットするページを収集する．この収集したページのテキスト情報に対してキーワード抽出処理を行うことで，更なるキーワードを取得する．【００１９】  この処理については，図２に詳細を示す．キーワード抽出手段２によりテキスト情報から抽出されたキーワードに対して，Ｗｅｂ検索手段３１でインターネット上のＷｅｂページを検索すると共に検索されたＷｅｂページのテキスト情報を収集する．その後，Ｗｅｂキーワード集約手段３２にて収集された全てのＷｅｂページのテキスト情報に対してキーワード抽出処理を行い，抽出された全てのキーワードに対して分野連想語辞書５と照合し分野情報を付与し，それらの情報を集約する．【００２０】  この処理では，利用者がインターネット上の掲示板やブログ，チャットなどに入力する言語情報には，複数単語を１つにまとめた略語，英文表記の頭文字をつなぎ合わせた略語，さらには俗称などが頻繁に使用されて文書を記述する場合が多く，文書中からキーワード抽出技術にて切り出した単語と，現存する国語辞典や類義語辞典や単語間の意味的な階層構造を表したシソーラス辞典などと，照合できない場合が多々あるという問題点を解決できる．なぜなら利用者が入力する言語情報中に使用している言葉は，その時点において一般的に用いられていることが多く，辞典類には登録されていないがインターネット上のＷｅｂでは頻繁に用いられている場合が多々あるからである．
例えば「ギザかわいい」などの「ギザ」という言葉は２０００年時点では存在しない言葉であり，当然２００９年の辞典には登録されていない言葉である．しかし，Ｗｅｂ上には多用され，２００９年辞典では「ギザ」＝「とっても」ということは大半の人が知る言葉である．さらには「約４０才」ということを「アラウンド・フォーティー」と言い，略して「アラフォー」という言葉がある．「アラフォー」は多くの人が知りうる言葉であるが，最近では６０歳近い年齢のことを，「還暦」とかけ合わせ「アラカン」などという造語が頻繁に使われている．本発明ではＷｅｂキーワード補完手段３を採用することでこのような一時的なはやり言葉など辞典に掲載されていない言葉に対応することを可能としているという特徴を持つ．【００２１】  キーワード抽出手段２によりテキスト情報から抽出されたキーワードおよびＷｅｂキーワード補完手段３で補完されたキーワードは，分野情報取得手段４にて分野連想語辞書５に格納された情報と照合し，各キーワードがどのような分野に属するのかという情報を付与する．【００２２】  分野連想語辞書５は，図４に示すように分野の名前とその分野に属する単語を対応付けて格納したものである．【００２３】  分野情報取得手段４の出力であるキーワード抽出手段２によりテキスト情報から抽出されたキーワードおよびＷｅｂキーワード補完手段３で補完されたキーワードおよびその各キーワードに付与された分野情報は，１つの集合体として，分野推論手段６へ送られる．分野推論手段６では，図３に示すように，まず分野頻度抽出手段６１にて，分野情報取得手段４から送られてきたキーワードとその分野情報を分野ごとに集約する．集約された情報の形態は，図５に示すように「家具（２９）」などのような情報になる．これは，「家具」という分野に属するキーワードが２９個存在する，ということを意味する．【００２４】  次に分野頻度抽出手段６１にて集約した分野情報に対して，分野階層構造辞書７と照合する．分野階層構造辞書７の内容は図６に示すような，分野名が階層構造上に関連性を示す情報となっている．例えば，＜映像＞という分野に対して下層階層に＜ＳＦ＞，＜邦画＞，＜洋画＞，＜映画製作＞，＜アニメ＞，＜テレビ＞などが存在していることを示している．【００２５】  この分野階層構造辞書７を基にして，分野頻度抽出手段６１にて集約した分野情報に対して，分野親子関係抽出手段６２を用いて親子関係の関係性のある分野が存在するのかを判断すると共に，分野兄弟関係抽出手段６３を用いて兄弟関係の関係性のある分野が存在するのかを判断する．ここで，分野親子関係とは分野階層構造辞書７における上位階層の分野名と下位階層の分野名のことであり，図６に示す例では＜映像＞と＜アニメ＞などが親子関係に当たる．兄弟関係とは分野階層構造辞書７において同一の上位階層に属する並列の下位階層にある分野のことであり，図６に示す例では＜邦画＞と＜洋画＞などが兄弟関係に当たる．【００２６】  分野情報分析手段６４では，分野頻度抽出手段６１にて集約した分野情報と分野親子関係抽出手段６２を用いて抽出した分野の親子関係と分野兄弟関係抽出手段６３を用いて抽出した分野の兄弟関係の情報を用いて分野情報の分析を行う．本発明においては，分野頻度抽出手段６１にて集約した分野情報のうち親子関係や兄弟関係にある分野を融合することで，より正確に分野を判定する手順を採用する．【００２７】  図５に親子関係にある分野の融合について説明する．分野頻度抽出手段６１にて集約した分野情報は「家具（２９），交通手段（２５），タンス・戸棚類（１１），自動車（１０），ＲＶ車（９）」となっている．ここで，「タンス・戸棚類（１１）」と「家具（２９）」とは親子関係であると共に，「自動車（１０）」と「ＲＶ車（９）」は親子関係が存在する．そこで，親分野を子分野に融合する．具体的には，親分野に属するキーワード数を子分野に属するキーワードに足し込み，その数を子分野のキーワード数にするという処理を行う．この融合を順融合という．順融合を行った結果，分野情報は「タンス・戸棚類（４０），交通手段（２５），ＲＶ車（１９）」となる．さらに「交通手段（２５）」と「ＲＶ車（１９）」の間にも親子関係が存在するのでこれも融合する．ここでは子分野に属するキーワード数を親分野に属するキーワードに足し込み，その数を親分野のキーワード数にするという，逆融合の処理を示している．この逆融合処理を行った結果「タンス・戸棚類（４０），交通手段（４４）」となる．【００２８】  当初の分野情報は「家具（２９），交通手段（２５），タンス・戸棚類（１１），自動車（１０），ＲＶ車（９）」であり，もっとも数が多かったのは「家具（２９）」であったが，分野融合を行った結果は「タンス・戸棚類（４０），交通手段（４４）」となり，「交通手段（４４）」がもっとも数が多くなっている．このように親子関係や兄弟関係である類似する分野のキーワードが多くの分野に渡って多くのキーワードが出現しているが故，単独分野で判断した場合に一番多くのキーワードが出現した分野が利用者が入力した言語情報の話題である，という誤認識を回避することが可能となる．【００２９】  応答文構築手段８では，応答文辞書９に格納された応答文の文テンプレートに対して，分野や分野情報取得手段４で取得した分野情報，キーワード抽出手段２やＷｅｂキーワード補完手段３で獲得したキーワードを埋め込むことで生成する．このとき分野推論手段６で推論した利用者が入力した言語情報の話題を考慮して応答文辞書９に格納された応答文の文テンプレートを選択すると共に，埋め込むキーワードを選択する．
図７は応答文辞書９に格納された応答文の文テンプレートの一例を示したものである．応答文の文テンプレートはｘｍｌ形式のタグつきテキストで記述されている．ここではタグの一例について解説する．【００３０】  ＜ｐａｔ＞とは，分野数と人間が入力した言語情報の話題によりメジャー情報数で応答文テンプレートのパターンを分類するタグである．これにより分野数と人間が入力した言語情報の話題によって，応答文テンプレートにはめ込む応答情報の数や位置の違いに対応するためである．図９に応答文テンプレートのパターンの一例としては７つのパターンを示す．このように取得できた分野数や入力された言語情報から取得された話題数に対応した応答文を生成することで，より利用者に違和感を与えない応答文を生成する．図中の＜Ｋｅｙ＞は入力キーワードを埋め込むためのタグであり，＜Ｆｉｅｌｄ＞は分野を埋め込むためのタグである．【００３１】  ＜ｒｅｓｐｏｎｓｅ＞ではタグ内に１つの応答文を記述し，条件には１位分野の比率、及び兄弟分野や親子分野の有無を条件として場合分けが可能である．例えば，＜ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｒａｔｉｏ＿ｕｐ＝″７０″＞とすると，１位分野の比率が７０％以上のテンプレートを作成でき，＜ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｎｅａｒ＝″１″＞とすると，１位分野の兄弟分野が１つ以上存在する場合のテンプレートを作成できる．＜ｒｅｓｐｏｎｓｅ＞による条件付けは，これら３つの条件を組み合わせることも可能であり，様々な場合分けが可能である．【００３２】  ＜ｋｅｙ＞タグでは抽出したキーワードを応答文テンプレートにはめ込むためのタグである．例えば「＜ｋｅｙ＞ですか？」という文テンプレートに対して，「風邪」というキーワードを与えると，「風邪ですか？」という応答文が生成される．【００３３】  ＜ｆｉｅｌｄ＞タグでは，抽出した分野を応答文テンプレートにはめ込むためのタグである．例えば＜ｆｉｅｌｄ  ｎｕｍ＝″０″＞とすると，１位分野を応答文テンプレートにはめ込む．要素ｎｕｍの値を設定しない場合は，抽出した分野からランダムに選択する．例えば「＜ｋｅｙ＞なら＜ｆｉｅｌｄ＞ですね．」という文テンプレートに対して，「ＲＶ車」というキーワードを与えると，ＲＶ車というキーワードより「自動車」という＜ｆｉｅｌｄ＞が抽出されているので「ＲＶ車なら自動車ですね」という応答文が生成される．【００３４】  ＜ｓｅｌｅｃｔ＞タグでは，タグ内の＜ｓｅｔ＞タグで指定された中から乱数を用いてランダムに応答文を選択するという機能を持つ．これによりいつも同じ応答文が生成されて利用者が飽きるという状態を回避する．【００３５】  ここで図７に示す応答文の文テンプレートに対して，「レッドクリフ」というキーワードが入力された場合を例に応答文生成のフォローを説明する．まず，「レッドクリフ」というキーワードは分野推論手段６にて「洋画」という分野が得られる．まず＜ｋｅｙ＞として「レッドクリフ」その後ろに＜ｓｅｌｅｃｔ＞により「といえば」か「は」という言葉の何れかが続き，その後ろに＜ｆｉｅｌｄ＞の「洋画」が続き，最後に＜ｓｅｌｅｃｔ＞により「でしょう！！」か「しかないよね！！」という言葉が続く．これにより生成される応答文は，「レッドクリフといえば洋画でしょう！！」，「レッドクリフは洋画でしょう！！」，「レッドクリフといえば洋画しかないよね！！」，「レッドクリフは洋画しかないよね！！」という４通りの何れかの応答文が生成される．【００３６】  以上により，利用者が入力した言語情報に対して，話題の分野を考慮しかつ何時も同じ応答文とならず利用者を飽きさせない応答文を生成するシステムとなる．
【産業上の利用可能性】
【００３７】  本発明の自動応答文生成システムは，コンピュータ上において，インターネット上のＷｅｂを閲覧できる環境，および，人間が書き込むこともしくは発話することで発信した言語情報を受諾できる状態において稼動するシステムである．すなわち，コンピュータ上におけるＷｅｂ上の掲示板やブログ，チャットなどのほか，様々な対話を行うシステムに適用可能であると共に，待ち時間が長くなる処理を実行する環境において，一時的に利用者の暇つぶし的なサービスを提供するという利用方法なども存在する．また，様々な案内システムなどにも適用可能である．
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】は，本発明の自動応答文生成システムの処理フローの概略を示した図である．
【図２】は，本発明のＷｅｂキーワード補完手段の処理フローの概略を示した図である．
【図３】は，本発明の分野推論手段の処理フローの概略を示した図である．
【図４】は，本発明の分野連想語辞書に登録されている分野と単語の対応一例を示した図である．
【図５】は，本発明の分野の融合処理の一例を示した図である．
【図６】は，本発明の分野階層構造辞書に登録されている分野階層構造の一例を示した図である．
【図７】は，本発明の応答文辞書に登録されている応答文の一例を示した図である．
【図８】は，本発明の応答文構築手段の処理の一例を示した図である．
【図９】は，本発明の応答文辞書に登録されている応答文のバリエーション例を示した図である．
【符号の説明】  １      言語情報入力手段
２      キーワード抽出手段
３      Ｗｅｂキーワード補完手段
３１    Ｗｅｂ検索手段
３２    Ｗｅｂキーワード集約手段
４      分野情報取得手段
５      分野連想語辞書
６      分野推論手段
６１    分野頻度抽出手段
６２    分野親子関係抽出手段
６３    分野兄弟関係抽出手段
６４    分野情報分析手段
７      分野階層構造辞書
８      応答文構築手段
９      応答文辞書
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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