(57)【要約】【課題】ユーザに所望の情報をスムーズに入手させることを可能とする技術を提供する。【解決手段】情報検索装置１００は、ユーザの発言テキストデータを取得する発言データ取得部５１と、各情報提供部について振分けキーワードをそれぞれ格納する振分けワード格納部１０１を参照することにより、発言データ取得部５１により取得される発言テキストデータに関連する振分けキーワードを特定する特定部５２と、上記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、特定部５２により特定される振分けキーワード以外の少なくとも１つの単語データを取得する単語データ取得部５３と、単語データ取得部５３により取得される少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、特定部５２により特定される振分けキーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する情報要求部５４と、を有する。【選択図】図１
2014110005.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの発言テキストデータを取得する発言データ取得部と、
各情報提供部について振分けキーワードをそれぞれ格納する振分けワード格納部を参照することにより、前記発言データ取得部により取得される発言テキストデータに関連する振分けキーワードを特定する特定部と、
前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記特定部により特定される振分けキーワード以外の少なくとも１つの単語データを取得する単語データ取得部と、
前記単語データ取得部により取得される少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定部により特定される振分けキーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する情報要求部と、
を備える情報検索装置。
【請求項２】
前記振分けキーワードには、固定文字列である固定キーワードが含まれ、
前記特定部は、前記発言データ取得部により取得される発言テキストデータに含まれる前記固定キーワードを特定し、
前記単語データ取得部は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記特定部により特定される固定キーワード以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記情報要求部は、前記単語データ取得部により取得される少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定部により特定される固定キーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
請求項１に記載の情報検索装置。
【請求項３】
前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる単語データの中から、振分け用単語データを抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出される振分け用単語データの連想単語データを取得する連想単語取得部と、
を更に備え、
前記振分けキーワードには、前記固定キーワードの連想単語に相当する連想キーワードが含まれ、
前記特定部は、前記連想単語取得部により取得される連想単語データと一致する前記連想キーワードを特定し、
前記単語データ取得部は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記振分け用単語データ以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記情報要求部は、前記単語データ取得部により取得される少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定部により特定される連想キーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
請求項２に記載の情報検索装置。
【請求項４】
前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる単語データの中から、振分け用単語データを抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出される振分け用単語データの類義語データを取得する類義語取得部と、
を更に備え、
前記振分けキーワードには、前記固定キーワードの類義語に相当する類義キーワードが含まれ、
前記特定部は、前記類義語取得部により取得される類義語データと一致する前記類義キーワードを特定し、
前記単語データ取得部は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記振分け用単語データ以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記情報要求部は、前記単語データ取得部により取得される少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定部により特定される類義キーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
請求項２又は３に記載の情報検索装置。
【請求項５】
前記特定部により特定され、情報要求先の決定に利用された類義キーワードを、該類義キーワードに基づいて該情報要求先に決定された情報提供部と関連付けて、学習ワード格納部に格納する学習処理部、
を更に備え、
前記特定部は、前記学習ワード格納部を参照することにより、前記振分け用単語データと一致する類義キーワードを特定し、特定に失敗した場合に、前記類義ワード格納部を参照することにより、前記類義語取得部により取得される類義語データと一致する類義キーワードを特定する、
請求項４に記載の情報検索装置。
【請求項６】
前記特定部は、前記固定キーワードの特定と、前記連想キーワードの特定、及び、前記類義キーワードの特定の少なくとも１つとを所定の順番で実行する、
請求項２から５のいずれか１項に記載の情報検索装置。
【請求項７】
前記特定部は、実行された全ての特定に失敗した場合に、所定の情報提供部を特定し、
前記情報要求部は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定部により特定される前記所定の情報提供部に対し情報を要求する、
請求項６に記載の情報検索装置。
【請求項８】
前記振分けワード格納部は、前記各情報提供部について、更に、前記検索キーワードの条件情報、及び、該条件情報に対応するガイドデータをそれぞれ格納し、
前記情報要求部による情報要求に対する、情報要求先の情報提供部からの応答が、該情報要求と共に送られた前記検索キーワードに合致する情報がないことを示す場合に、前記単語データ取得部により取得され前記検索キーワードとして用いられた単語データと、前記振分けワード格納部に格納される前記検索キーワードの条件情報とを比較し、該比較結果に対応する前記ガイドデータを前記ユーザに提供するガイド提供部、
を更に備える請求項１から７のいずれか１項に記載の情報検索装置。
【請求項９】
少なくとも１つのコンピュータが、
ユーザの発言テキストデータを取得し、
各情報提供部について振分けキーワードをそれぞれ格納する振分けワード格納部を参照することにより、前記取得された発言テキストデータに関連する振分けキーワードを特定し、
前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記特定された振分けキーワード以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記取得された少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定された振分けキーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
ことを含む情報検索方法。
【請求項１０】
前記振分けキーワードには、固定文字列である固定キーワードが含まれ、
前記特定は、前記発言テキストデータに含まれる前記固定キーワードを特定し、
前記単語データの取得は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記特定された固定キーワード以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記情報要求は、前記取得された少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定された固定キーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
請求項９に記載の情報検索方法。
【請求項１１】
前記少なくとも１つのコンピュータが、
前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる単語データの中から、振分け用単語データを抽出し、
前記抽出された振分け用単語データの連想単語データを取得する、
ことを更に含み、
前記振分けキーワードには、前記固定キーワードの連想単語に相当する連想キーワードが含まれ、
前記特定は、前記取得された連想単語データと一致する前記連想キーワードを特定し、
前記単語データの取得は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記振分け用単語データ以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記情報要求は、前記取得された少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定された連想キーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
請求項１０に記載の情報検索方法。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのコンピュータが、
前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる単語データの中から、振分け用単語データを抽出し、
前記抽出された振分け用単語データの類義語データを取得する、
ことを更に含み、
前記振分けキーワードには、前記固定キーワードの類義語に相当する類義キーワードが含まれ、
前記特定は、前記取得された類義語データと一致する前記類義キーワードを特定し、
前記単語データの取得は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記振分け用単語データ以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記情報要求は、前記取得された少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定された類義キーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
請求項１０又は１１に記載の情報検索方法。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのコンピュータが、
情報要求先の決定に利用された類義キーワードを、該類義キーワードに基づいて該情報要求先に決定された情報提供部と関連付けて、学習ワード格納部に格納する、
ことを更に含み、
前記特定は、前記学習ワード格納部を参照することにより、前記振分け用単語データと一致する類義キーワードを特定し、特定に失敗した場合に、前記類義ワード格納部を参照することにより、前記取得された類義語データと一致する類義キーワードを特定する、
請求項１２に記載の情報検索方法。
【請求項１４】
前記振分けワード格納部は、前記各情報提供部について、更に、前記検索キーワードの条件情報、及び、該条件情報に対応するガイドデータをそれぞれ格納し、
前記少なくとも１つのコンピュータが、
前記情報要求に対する、情報要求先の情報提供部からの応答が、該情報要求と共に送られた前記検索キーワードに合致する情報がないことを示す場合に、前記検索キーワードとして用いられた単語データと、前記振分けワード格納部に格納される前記検索キーワードの条件情報とを比較し、該比較結果に対応する前記ガイドデータを前記ユーザに提供する、
ことを更に含む請求項９から１３のいずれか１項に記載の情報検索方法。
【請求項１５】
少なくとも１つのコンピュータに、
ユーザの発言テキストデータを取得し、
各情報提供部について振分けキーワードをそれぞれ格納する振分けワード格納部を参照することにより、前記取得された発言テキストデータに関連する振分けキーワードを特定し、
前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記特定された振分けキーワード以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記取得された少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定された振分けキーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
ことを実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報検索技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、インターネットの普及等により、欲しい情報が必要な時に入手可能となっている。例えば、スマートフォンユーザは、スマートフォンのタッチパネルを介して、所望の情報のキーワードを入力し検索を実行することで、そのキーワードに関連する情報を即座に閲覧することができる。
【０００３】
下記特許文献１は、インターネットを利用したチャットシステムを提案している。このシステムは、ユーザ端末から取得された発言文章を形態素解析することにより、その発言文章に含まれている所定のキーワードを抽出し、当該抽出されたキーワードを利用して、当該キーワードに対応する一乃至複数の応答文が登録されている会話用ＤＢを用いて上記ユーザ端末に送信する応答文を決定する。ユーザ端末から取得した発言文章から上記所定のキーワードを抽出できない場合には、上記システムは、キーワード検索用ＤＢを用いてキーワードを検索し、そのキーワードを抽出できない場合にユーザ端末に送信する質問文を作成する。また、上記システムは、所定のキーワードに基づいてインターネットのＷｅｂ上から情報を収集し、収集した情報を上記会話用ＤＢ若しくはキーワード検索用ＤＢに登録する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−１４５５４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の提案手法によれば、ユーザ端末において、音声入力又は文字入力により取得されたユーザの発言文章に対して、それに含まれるキーワードに関連しインターネット上から収集された情報を含む応答文が出力され得る。しかしながら、この提案手法や通常のインターネット検索では、そのキーワードに関連する多量な情報が得られ、ユーザは、その多量な情報の各々について所望の情報であるか否かを判断する必要がある。即ち、ユーザは、所望の情報を容易に入手することが出来ない場合がある。
【０００６】
但し、ユーザは、所望の情報を提供するサイトの存在を知っていれば、比較的容易に、その所望の情報に到達することができる。言い換えれば、ユーザは、所望の情報を提供するサイトの存在（ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）等）を知っていなければ、所望の情報を容易に入手することが出来ない場合がある。
【０００７】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、ユーザに所望の情報をスムーズに入手させることを可能とする技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の各態様では、上述した課題を解決するために、それぞれ以下の構成を採用する。
【０００９】
第１の態様は、情報検索装置に関する。第１態様に係る情報検索装置は、ユーザの発言テキストデータを取得する発言データ取得部と、各情報提供部について振分けキーワードをそれぞれ格納する振分けワード格納部を参照することにより、発言データ取得部により取得される発言テキストデータに関連する振分けキーワードを特定する特定部と、上記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、特定部により特定される振分けキーワード以外の少なくとも１つの単語データを取得する単語データ取得部と、単語データ取得部により取得される少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、特定部により特定される振分けキーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する情報要求部と、を有する。
【００１０】
第２の態様は、情報検索方法に関する。第２態様に係る情報検索方法は、少なくとも１つのコンピュータが、ユーザの発言テキストデータを取得し、各情報提供部について振分けキーワードをそれぞれ格納する振分けワード格納部を参照することにより、発言テキストデータに関連する振分けキーワードを特定し、上記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、上記特定された振分けキーワード以外の少なくとも１つの単語データを取得し、取得された少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、上記特定された振分けキーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、ことを含む。
【００１１】
なお、本発明の他の態様としては、上記第１の態様の構成を少なくとも１つのコンピュータに実現させるプログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体であってもよい。この記録媒体は、非一時的な有形の媒体を含む。
【発明の効果】
【００１２】
上記各態様によれば、ユーザに所望の情報をスムーズに入手させることを可能とする技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施の形態に係る情報検索装置の処理構成例を概念的に示す図である。
【図２】第１実施形態における音声対話サーバ装置の構成例を示す概念図である。
【図３】第１実施形態における音声対話サーバ装置及びクライアント装置の処理構成例を概念的に示す図である。
【図４】固定ワードテーブルの例を示す図である。
【図５】連想ワードテーブルの例を示す図である。
【図６】類義ワードテーブルの例を示す図である。
【図７】第１実施形態における音声対話サーバ装置の動作例を示すフローチャートである。
【図８】図７に示される固定キーワードの特定（Ｓ７２）の詳細を示すフローチャートである。
【図９】図７に示される連想キーワードの特定（Ｓ７４）の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】図７に示される学習ワードテーブルを用いた類義キーワードの特定（Ｓ７６）の詳細を示すフローチャートである。
【図１１】図７に示される類義ワードテーブルを用いた類義キーワードの特定（Ｓ７８）の詳細を示すフローチャートである。
【図１２】第２実施形態における音声対話サーバ装置及びクライアント装置の処理構成例を概念的に示す図である。
【図１３】第２実施形態における対話サーバ１の動作例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態について説明する。なお、以下に挙げる実施形態は例示であり、本発明は以下の実施形態の構成に限定されない。
【００１５】
図１は、本発明の実施の形態に係る情報検索装置１００の処理構成例を概念的に示す図である。図１に示されるように、情報検索装置１００は、ユーザの発言テキストデータを取得する発言データ取得部５１と、各情報提供部について振分けキーワードをそれぞれ格納する振分けワード格納部１０１を参照することにより、発言データ取得部５１により取得される発言テキストデータに関連する振分けキーワードを特定する特定部５２と、上記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、特定部５２により特定される振分けキーワード以外の少なくとも１つの単語データを取得する単語データ取得部５３と、単語データ取得部５３により取得される少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、特定部５２により特定される振分けキーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する情報要求部５４と、を有する。
【００１６】
情報検索装置１００は、例えば、後述する詳細実施形態における音声対話サーバ装置１と同様のハードウェア構成を有し、その音声対話サーバ装置１と同様にプログラムが処理されることで、上述の各処理部が実現される。なお、図１の例では、情報検索装置１００は、振分けワード格納部１０１を有していないが、振分けワード格納部１０１を内部に有するようにしてもよい。
【００１７】
本発明の実施の形態に係る情報検索方法は、図１に示される情報検索装置１００のような、少なくとも１つのコンピュータにより実行される次のような工程を含む。即ち、当該情報提供方法は、少なくとも１つのコンピュータが、ユーザの発言テキストデータを取得し、各情報提供部について振分けキーワードをそれぞれ格納する振分けワード格納部を参照することにより、発言テキストデータに関連する振分けキーワードを特定し、上記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、上記特定された振分けキーワード以外の少なくとも１つの単語データを取得し、取得された少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、上記特定された振分けキーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、ことを含む。
【００１８】
本実施形態では、ユーザの発言テキストデータが取得される。発言テキストデータは、ユーザにより発声された発言音声が録音及び音声認識されることにより得られる文章データであってもよいし、当該ユーザ又は他の者により、キーボード、タッチパネル等の入力装置を用いて入力された文章データであってもよい。
【００１９】
本実施形態では、振分けワード格納部に格納される振分けキーワードの中で、当該発言テキストデータに関連する振分けキーワードが特定される。振分けワード格納部では、各情報提供部に対して少なくとも１つの振分けキーワードがそれぞれ格納されている。情報提供部とは、情報提供サイトのように、情報検索装置１００以外のコンピュータであってもよいし、情報検索装置１００上で実現されるデータベース処理部であってもよい。
【００２０】
振分けキーワードには、対応する情報提供部により提供される情報を得るためにユーザが発する発言に含まれる可能性の高い言葉、この言葉から連想される言葉、その言葉の意義に類似する言葉などが設定される。振分けキーワードには、主に、名詞、名詞句、動詞又は動詞句が設定される。例えば、グルメ情報を提供するサイトの振分けキーワードには、「食べたい」や「飲みたい」が設定され、天気情報を提供するサイトの振分けキーワードには、「天気」や「気象」が設定され、辞書検索を提供するサイトの振分けキーワードには、「教えて」、「何」、「誰」などが設定される。
【００２１】
発言テキストデータに関連するとは、その発言テキストデータから導出することができることを意味する。よって、特定される振分けキーワードは、発言テキストデータに含まれていてもよいし、その発言テキストデータから連想される言葉であってもよいし、その発言テキストデータの意義に類似する言葉であってもよい。
【００２２】
これにより、上記特定された振分けキーワードにより、その振分けキーワードに対応する情報提供部が特定され得る。更に、本実施形態では、発言テキストデータを形成する単語データの中の、上記特定された振分けキーワード以外の少なくとも１つの単語データが取得され、この単語データを検索キーワードとして用いて、上記特定された振分けキーワードに対応する情報提供部に対し情報が要求される。ここで、単語データとは、単語又は単語列を示すデータを意味する。
【００２３】
このように、発言テキストデータに関連する振分けキーワードにより、その振分けキーワードに予め紐付けられている適切な情報提供部が選択されるため、本実施形態によれば、ユーザは、自身が欲しい情報を提供するサイトを知らなくても、そのようなサイトから情報を受けることができる。更に、発言テキストデータに含まれる単語又は単語列が検索キーワードに用いられるため、ユーザは、所望の情報を簡単に取得することができる。一般的に、ユーザが所望の情報を得るために発する発言（会話）には、その所望の情報に関連する言葉が含まれる可能性が高いからであり、そのような言葉は検索キーワードに適しているからである。
【００２４】
以下、上述の実施形態について更に詳細を説明する。以下には、詳細実施形態として、第１実施形態及び第２実施形態を例示する。以下の各詳細実施形態は、上述の情報検索装置１００及び情報検索方法をクラウド型の音声対話サーバ装置に適用した場合の例である。但し、上述の情報検索装置１００及び情報検索方法は、音声データを扱う音声対話システムへの適用に限定されるものではなく、入力される各種形態のデータに基づいて情報検索を行う様々な形態に適用可能である。
【００２５】
［第１実施形態］
〔装置構成〕
図２は、第１実施形態における音声対話サーバ装置（以降、単に、対話サーバと表記する）１の構成例を示す概念図である。対話サーバ１は、通信網３を介して、ユーザが利用するクライアント装置２、及び、情報提供サイト５に通信可能に接続される。通信網３は、インターネット等のような公衆網、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、無線通信ネットワーク等である。なお、本実施形態において、対話サーバ１、クライアント装置２及び情報提供サイト５の間の通信形態は限定されない。
【００２６】
情報提供サイト５は、一般的なコンピュータであり、ＷＥＢサーバ、データベースサーバ等のような各種情報を提供するサーバ装置である。本実施形態は、情報提供サイト５のハードウェア構成及びソフトウェア構成を制限しない。情報提供サイト５は、上述の実施形態における情報提供部に相当する。
【００２７】
対話サーバ１は、クライアント装置２からユーザの発言テキストデータを取得し、この発言テキストデータに基づいて情報提供サイト５を検索することにより、その検索結果をクライアント装置２へ提供する。
【００２８】
対話サーバ１は、図２に示されるように、ハードウェア構成として、相互にバス１５により接続される、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０、メモリ１１、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１２、通信装置１３等を有する。メモリ１１は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ハードディスク、可搬型記憶媒体等である。入出力Ｉ／Ｆ１２は、キーボード、マウス等のようなユーザ操作の入力を受け付ける装置、表示装置やプリンタ等のようなユーザに情報を提供する装置などと接続される。通信装置１３は、通信網３を介して、他のノードと通信を行う。なお、対話サーバ１のハードウェア構成は制限されない。なお、上述の情報検索装置１００は、このような対話サーバ１と同様のハードウェア構成を有してもよい。この場合、上述の情報検索装置１００の各処理部は、例えば、ＣＰＵ１０によりメモリ１１に格納されるプログラムが実行されることにより実現される。
【００２９】
クライアント装置２は、ＰＣ（Personal Computer）、タブレット端末、スマートフォン、携帯電話等のような一般的なユーザ端末である。以降、クライアント装置２は、単に、クライアント２と表記する。クライアント２は、図２に示されるように、相互にバス１５により接続される、ＣＰＵ１０、メモリ１１、入出力Ｉ／Ｆ１２、通信装置１３等を有する。入出力Ｉ／Ｆ１２は、キーボード、マウス等のようなユーザ操作の入力を受け付ける入力装置（図示せず）、ユーザの発言音声を取得するマイク（図示せず）、音声を出力するスピーカ（図示せず）、ディスプレイ装置やプリンタ等のようなユーザに情報を提供する出力装置（図示せず）などと接続される。なお、クライアント２のハードウェア構成は制限されない。
【００３０】
〔処理構成〕
図３は、第１実施形態における対話サーバ１及びクライアント２の処理構成例を概念的に示す図である。図３において、図１に示される情報検索装置１００の処理部と同じ処理部には、図１と同じ符号が付されている。
【００３１】
〈クライアント装置〉
クライアント２は、音声認識部２１、音声合成部２２等を有する。これら各処理部は、例えば、ＣＰＵ１０によりメモリ１１に格納されるプログラムが実行されることにより実現される。また、当該プログラムは、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、メモリカード等のような可搬型記録媒体やネットワーク上の他のコンピュータから入出力Ｉ／Ｆ１２又は通信装置１３を介してインストールされ、メモリ１１に格納されてもよい。
【００３２】
音声認識部２１は、マイクを介して入力されかつ録音されたユーザの発言音声に対して音声認識処理を実行することにより、その発言音声に対応する発言テキストデータを生成する。発言テキストデータは、その出力元となるユーザの識別情報（ユーザＩＤと表記）と共に、対話サーバ１へ送られる。発言テキストデータとは、ユーザにより発された声がテキスト化された文字データである。なお、本実施形態では、この音声認識処理には、周知な手法が利用されればよく、その音声認識処理自体及びその音声認識処理で利用される各種音声認識パラメータを制限しない。
【００３３】
音声合成部２２は、対話サーバ１から送られる検索結果データを音声合成処理することにより、その検索結果データの音声をスピーカを介して出力する。スピーカから出力される音声は、例えば、その検索結果データに含まれる情報を読み上げる音声である。なお、本実施形態では、この音声合成処理には、周知な手法が利用されればよく、その音声合成処理自体は制限されない。
【００３４】
〈音声対話サーバ装置〉
対話サーバ１は、図３に示されるように、ＷＥＢサーバ処理部３０、対話制御エンジン３１、振分けワードＤＢ（DataBase）４１、ユーザ学習ＤＢ（DataBase）４２等を有する。これら各処理部は、例えば、ＣＰＵ１０によりメモリ１１に格納されるプログラムが実行されることにより実現される。また、当該プログラムは、例えば、ＣＤ、メモリカード等のような可搬型記録媒体やネットワーク上の他のコンピュータから入出力Ｉ／Ｆ１２又は通信装置１３を介してインストールされ、メモリ１１に格納されてもよい。
【００３５】
ＷＥＢサーバ処理部３０は、一般的なＷＥＢサーバ機能を実現する。例えば、ＷＥＢサーバ処理部３０は、クライアント装置２と音声対話サーバ装置１との間の双方向通信や、ＷＥＢサーバ上でのサーブレットの実行等を可能とする。本実施形態は、このＷＥＢサーバ処理部３０を制限しない。
【００３６】
振分けワードＤＢ４１及びユーザ学習ＤＢ４２は、情報要求先となる情報提供サイト５と振分けキーワードとの対応関係を予め格納する。１つの情報提供サイト５には、少なくとも１つの振分けキーワードが対応付けられる。振分けワードＤＢ４１及びユーザ学習ＤＢ４２は、関係データベースであってもよいし、ＪＳＯＮ（JavaScript（登録商標） Object Notation）やＸＭＬ（Extensible Markup Language）等のような所定の記述言語で記載されたファイルであってもよい。なお、振分けワードＤＢ４１は、上述の振分けワード格納部１０１に相当する。
【００３７】
上記振分けキーワードには、固定キーワード、連想キーワード、類義キーワードが含まれる。固定キーワードとは、対応する情報提供サイト５により提供される情報を得るためにユーザが発する発言に含まれる可能性の高い言葉であり、固定文字列である。連想キーワードとは、その固定キーワードの連想語である。類義キーワードとは、その固定キーワードの類義語である。振分けワードＤＢ４１は、これら各種振分けキーワードをそれぞれ格納する、固定ワードテーブル、連想ワードテーブル、類義ワードテーブル等を含む。
【００３８】
図４は、固定ワードテーブルの例を示す図である。固定ワードテーブルには、図４に示されるように、固定キーワード、情報提供サイト情報及び検索キーワードの条件情報の対応関係が格納される。情報提供サイト情報には、情報提供サイト５を特定可能な情報、例えば、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）が設定される。検索キーワードの条件情報には、その情報提供サイトに対する情報要求において検索キーワードが利用されるか否か、利用される場合にはその検索キーワードの条件が設定される。検索キーワードの条件には、図４に示されるように、発言テキストデータに含まれている単語のうち、検索キーワードとして使われる単語の情報が設定される。図４の例によれば、天気サイトについては、「天気」、「気象」、「天気情報」、「天気予報」、「気象予報」及び「気象情報」が固定キーワードとして設定され、「日付」及び「地名」に相当する単語の情報が検索キーワードとして設定されている。
【００３９】
図５は、連想ワードテーブルの例を示す図である。連想ワードテーブルには、図５に示されるように、連想キーワードと情報提供サイト情報との対応関係が格納される。図５の例によれば、天気サイトについては、「気温」、「予報」、「気象」が連想キーワードとして設定されている。
【００４０】
図６は、類義ワードテーブルの例を示す図である。類義ワードテーブルには、図６に示されるように、類義キーワードと情報提供サイト情報との対応関係が格納される。図６の例によれば、天気サイトについては、「空模様」、「天候」、「陽気」、「晴れ」、「気候」、「気圧配置」が類義キーワードとして設定されている。
【００４１】
ユーザ学習ＤＢ４２は、ユーザ毎に、類義キーワードを用いた情報要求先決定結果が反映される学習ワードテーブルを含む。これにより、ユーザ学習ＤＢ４２は、学習ワード格納部と呼ぶこともできる。学習ワードテーブルは、ユーザ毎に別々に設けられてもよいし、内部でユーザ毎の情報を区分けして格納するようにしてもよい。学習ワードテーブルは、発言データ取得部５１により発言テキストデータと共に取得されるユーザＩＤにより特定可能となっている。学習ワードテーブルは、情報要求先の決定に寄与した類義キーワードと、その類義キーワードで決定された情報提供サイト情報との対応関係を格納する。
【００４２】
対話制御エンジン３１は、クライアント装置２からユーザの発言テキストデータを取得し、この発言テキストデータに基づいて適切な情報提供サイト５を選択し、その情報提供サイト５に対して情報を要求し、その結果を取得する。対話制御エンジン３１は、図３に示されるように、発言データ取得部５１、特定部５２、単語データ取得部５３、情報要求部５４、抽出部３５、連想単語取得部３６、類義語取得部３７、学習処理部３８等を有する。これら各処理部は、同様に、例えば、ＣＰＵ１０によりメモリ１１に格納されるプログラムが実行されることにより実現される。以下、発言データ取得部５１、特定部５２、単語データ取得部５３及び情報要求部５４については、上述の情報検索装置と異なる内容を中心に説明し、同じ内容については適宜省略する。
【００４３】
発言データ取得部５１は、クライアント装置２から送られるユーザの発言テキストデータ及びユーザＩＤをＷＥＢサーバ処理部３０を介して取得する。
【００４４】
特定部５２は、発言データ取得部５１により取得された発言テキストデータに基づいて、振分けワードＤＢ４１又はユーザ学習ＤＢ４２において、情報要求先となる情報提供サイト５に紐付く振分けキーワードを特定する。特定部５２は、振分けキーワードの特定において、固定キーワード、連想キーワード、類義キーワードの順に段階的に特定する。具体的には、特定部５２は、固定キーワードの特定に失敗したら、連想キーワードの特定を試み、連想キーワードの特定にも失敗したら、類義キーワードの特定を試みる。特定部５２は、全ての振分けキーワードの特定に失敗した場合、所定の情報提供サイト５を特定する。特定部５２は、所定の情報提供サイト５として、例えば、複数の信頼できる情報提供サイト５の情報を予め保持する。但し、本実施形態は、特定の順番を上述の順番に制限しない。例えば、類義キーワードを連想キーワードよりも先に特定するようにしてもよい。
【００４５】
特定部５２は、振分けワードＤＢ４１の固定ワードテーブルを参照することにより、発言データ取得部５１により取得される発言テキストデータに含まれる固定キーワードを特定する。特定部５２は、固定キーワードが特定されなかった場合、振分けワードＤＢ４１の連想ワードテーブルを参照することにより、後述する連想単語取得部３６により取得される連想単語データと一致する連想キーワードを特定する。特定部５２は、連想キーワードが特定されなかった場合、発言テキストデータの出力者であるユーザの、ユーザ学習ＤＢ４２の学習ワードテーブルを参照することにより、後述する抽出部３５により抽出される振分け用単語データと一致する類義キーワードを特定する。特定部５２は、そのユーザの学習ワードテーブルでは、類義キーワードを特定できなかった場合、振分けワードＤＢ４１の類義ワードテーブルを参照することにより、後述する類義語取得部３７により取得される類義語データと一致する類義キーワードを特定する。
【００４６】
抽出部３５は、発言データ取得部５１により取得された発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる単語データの中から、振分け用単語データを抽出する。この振分け用単語データは、発言テキストデータに固定キーワードが含まれない場合に、その発言テキストデータ内において、その固定キーワードに代わり、振分けキーワードとなり得る単語又は単語列を示すデータである。抽出部３５は、振分け用単語データの抽出条件を予め保持しており、この抽出条件に合致する単語データを振分け用単語データとして抽出する。当該抽出条件には、例えば、発言テキストデータの中の最後の名詞句又は動詞句といった条件が設定される。
【００４７】
品詞分解処理は、抽出部３５により実行されてもよいし、他のコンピュータにより実行されてもよい。他のコンピュータにより品詞分解処理が実行される場合には、抽出部３５は、発言テキストデータをそのコンピュータに送り、品詞分解の結果をそのコンピュータから取得する。本実施形態では、周知の品詞分解処理が実行されればよいため、品詞分解処理自体の説明はここでは省略する。
【００４８】
発言テキストデータが品詞分解されると、品詞毎に区分けされた単語データと、その単語データの品詞情報とが取得される。例えば、抽出部３５は、品詞分解により得られた単語データの集合の中に所定の単語列が含まれる場合に、当該所定の単語列を名詞句又は動詞句と判定する。例えば、「奈良の大仏」、「ピサの斜塔」、「完食した」等が所定の単語列に該当する。
【００４９】
連想単語取得部３６は、抽出部３５により抽出された振分け用単語データの連想単語データを取得する。連想単語取得部３６は、連想語辞典を有していてもよいし、他のコンピュータ（情報提供サイト５等）により実装される連想語辞典や、ＣＤ等の記録媒体に記録される連想語辞典を使うようにしてもよい。情報提供サイト５により提供される連想語辞典を用いる手法は、周知であり、様々な手法が知られているため、ここでは説明を省略する。
【００５０】
類義語取得部３７は、抽出部３５により抽出された振分け用単語データの類義語データを取得する。類義語取得部３７は、類義語辞典を有していてもよいし、他のコンピュータ（情報提供サイト５）により実装される類義語辞典や、ＣＤ等の記録媒体に記録される類義語辞典を使うようにしてもよい。情報提供サイト５により提供される類義語辞典を用いる手法は、周知であり、様々な手法が知られているため、ここでは説明を省略する。
【００５１】
学習処理部３８は、特定部５２により特定された類義キーワードを、振分けワードＤＢ４１の類義ワードテーブルにてこの類義振分けキーワードと紐付けられている情報提供サイトと関連付けて、発言テキストデータの出力者であるユーザの、ユーザ学習ＤＢ４２の学習ワードテーブルに格納する。これにより、各ユーザの学習ワードテーブルには、そのユーザの発言テキストデータに含まれる振分け用単語データの類義語で、振分けワードＤＢ４１の類義ワードテーブルの類義キーワードと一致し、情報要求先の情報提供サイト５を選択するのに利用された類義語のデータが順次格納される。このように、学習処理部３８の処理によれば、学習ワードテーブルに格納される類義キーワードの数が増加し、結果として、特定部５２による、学習ワードテーブルを用いた振分けキーワードの特定の可能性を増加させることができる。
【００５２】
単語データ取得部５３は、検索キーワードとして用いるために、発言データ取得部５１により取得された発言テキストデータの中から、単語又は単語列を示す少なくとも１つの単語データを取得する。単語データ取得部５３は、固定キーワード又は振分け用単語データ以外の少なくとも１つの単語データを取得する。このとき、単語データ取得部５３は、振分けワードＤＢ４１の固定ワードテーブルにおいて、特定部５２により特定された振分けキーワードに対応する情報提供サイト５と紐付く、検索キーワードの条件情報を用いる。図４の例において、天気サイトに対応する振分けキーワードが特定部５２により特定された場合、単語データ取得部５３は、日付及び地名を示す少なくとも２つの単語データの抽出を試みる。
【００５３】
但し、単語データ取得部５３は、検索キーワードが不要な振分けキーワードが特定された場合、処理を行わなくてもよい。また、単語データ取得部５３は、特定部５２により所定の情報提供サイト５が特定された場合には、検索キーワードを取得しなくてもよいし、発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして取得してもよい。
【００５４】
情報要求部５４は、単語データ取得部５３により取得された少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、特定部５２により特定される振分けキーワード（固定キーワード、連想キーワード、又は、類義キーワード）に対応する情報提供サイトに対し情報を要求する。単語データ取得部５３により検索キーワードに用いる単語データが取得されない場合には、情報要求部５４は、検索キーワード無しの状態で、情報提供サイトに対して情報を要求する。また、情報要求部５４は、特定部５２により所定の情報提供サイト５が特定された場合には、その情報提供サイト５に対して情報を要求する。
【００５５】
情報要求部５４は、上記要求の応答として、要求先の情報提供サイト５から情報を取得し、この情報を発言テキストデータの送信元であるクライアント２に送信する。情報要求部５４は、情報提供サイト５から取得された情報をクライアント２の表示装置に表示させるための表示画面データ（ＷＥＢデータ等）を生成し、その表示画面データをクライアント２に送るようにしてもよい。また、情報要求部５４は、情報提供サイト５から取得された情報を含む電子メールをクライアント２宛てに送信するようにしてもよい。本実施形態では、情報提供サイト５から提供された情報のユーザへの具体的提供方法を制限しない。
【００５６】
〔動作例〕
以下、第１実施形態における情報検索方法について図７から図１１を用いて説明する。図７は、第１実施形態における対話サーバ１の動作例を示すフローチャートである。
【００５７】
対話サーバ１は、クライアント２から発言テキストデータを取得する（Ｓ７１）。この発言テキストデータは、例えば、クライアント２のユーザが発声した発言音声が、クライアント２で録音及び音声認識されることにより、生成され、クライアント２から対話サーバ１へ送信される。
【００５８】
対話サーバ１は、振分けワードＤＢ４１の固定ワードテーブルを参照することにより、発言データ取得部５１により取得される発言テキストデータに含まれる固定キーワードの特定を試みる（Ｓ７２）。この固定キーワードの特定（Ｓ７２）の詳細については、図８を用いて後述する。
【００５９】
対話サーバ１は、発言テキストデータに固定キーワードが含まれていないため、固定キーワードの特定に失敗した場合（Ｓ７３；ＮＯ）、連想キーワードの特定を試みる（Ｓ７４）。この連想キーワードの特定（Ｓ７４）の詳細については、図９を用いて後述する。
【００６０】
対話サーバ１は、連想キーワードの特定に失敗した場合（Ｓ７５；ＮＯ）、クライアント２のユーザのためのユーザ学習ＤＢ４２の学習ワードテーブルを用いて、類義キーワードの特定を試みる（Ｓ７６）。この学習ワードテーブルを用いた類義キーワードの特定（Ｓ７６）の詳細については、図１０を用いて後述する。
【００６１】
対話サーバ１は、学習ワードテーブルを用いた類義キーワードの特定（Ｓ７６）に失敗した場合（Ｓ７７；ＮＯ）、振分けワードＤＢ４１の類義ワードテーブルを用いて、類義キーワードの特定を試みる（Ｓ７８）。この類義ワードテーブルを用いた類義キーワードの特定（Ｓ７８）の詳細については、図１１を用いて後述する。
【００６２】
対話サーバ１は、類義ワードテーブルを用いた類義キーワードの特定（Ｓ７８）に失敗した場合（Ｓ７９；ＮＯ）、所定の情報提供サイトを特定する（Ｓ８０）。
【００６３】
続いて、対話サーバ１は、必要に応じて、（Ｓ７１）で取得された発言テキストデータを品詞分解することにより得られる単語データの中から、検索キーワードとして用いるための単語データを取得する（Ｓ８１）。具体的には、対話サーバ１は、（Ｓ７２）、（Ｓ７４）、（Ｓ７６）及び（Ｓ７８）のいずれか１つで特定された振分けキーワードに対応付けられた、振分けワードＤＢ４１の固定ワードテーブルの検索キーワード情報を取得し、検索キーワードの取得の要否を決定する。対話サーバ１は、検索キーワードの取得が不要と決定した場合、（Ｓ８１）を実行しなくてもよい。対話サーバ１は、固定ワードテーブルの検索キーワード情報により示される形態の単語データを発言テキストデータの中から取得する。
【００６４】
対話サーバ１は、（Ｓ７２）、（Ｓ７４）、（Ｓ７６）及び（Ｓ７８）のいずれか１つで特定された振分けキーワードに対応付けられた情報提供サイト５を特定する。具体的には、対話サーバ１は、振分けワードＤＢ４１の固定ワードテーブルを参照することにより、（Ｓ７２）で特定された固定キーワードに対応付けられた情報提供サイト５を特定する。また、対話サーバ１は、振分けワードＤＢ４１の連想ワードテーブルを参照することにより、（Ｓ７４）で特定された連想キーワードに対応付けられた情報提供サイト５を特定する。また、対話サーバ１は、ユーザ学習ＤＢ４２の学習ワードテーブルを参照することにより、（Ｓ７６）で特定された類義キーワードに対応付けられた情報提供サイト５を特定する。また、対話サーバ１は、振分けワードＤＢ４１の類義ワードテーブルを参照することにより、（Ｓ７８）で特定された類義キーワードに対応付けられた情報提供サイト５を特定する。
【００６５】
対話サーバ１は、（Ｓ８１）で取得された単語データを検索キーワードとして用いて、上述のように振分けキーワードにより特定された情報提供サイト５、又は、（Ｓ８０）で特定された所定の情報提供サイト５に対して情報を要求する（Ｓ８２）。
【００６６】
対話サーバ１は、上記要求の応答として、要求先の情報提供サイト５から情報を取得し、この情報を発言テキストデータの送信元であるクライアント２に送信する（Ｓ８３）。これにより、クライアント２では、例えば、対話サーバ１により送信された情報が音声により出力される。
【００６７】
図８は、図７に示される固定キーワードの特定（Ｓ７２）の詳細を示すフローチャートである。対話サーバ１は、振分けワードＤＢ４１の固定ワードテーブルに格納される情報を読み込む（Ｓ８１）。これにより、対話サーバ１は、全ての固定キーワードを取得することになる。
【００６８】
対話サーバ１は、発言テキストデータに含まれる固定キーワードが特定されるか、又は、当該固定ワードテーブルに格納される全ての固定キーワードの比較が完了するまで、固定キーワード毎に、（Ｓ８３）の比較処理を繰り返し行う（Ｓ８２、Ｓ８４）。（Ｓ８３）では、対話サーバ１は、発言テキストデータと固定キーワードとを比較する。ループ終了後、対話サーバ１は、発言テキストデータに含まれる固定キーワードが特定されたか否かを判定する（Ｓ８５）。この判定結果が、図７の（Ｓ７３）で参照される。
【００６９】
図９は、図７に示される連想キーワードの特定（Ｓ７４）の詳細を示すフローチャートである。対話サーバ１は、振分けワードＤＢ４１の連想ワードテーブルに格納される情報を読み込む（Ｓ９１）。これにより、対話サーバ１は、全ての連想キーワードを取得することになる。更に、対話サーバ１は、発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる単語データの中から、振分けキーワードになり得る振分け用単語データを抽出する（Ｓ９２）。続いて、対話サーバ１は、振分け用単語データの連想単語データを取得する（Ｓ９３）。
【００７０】
対話サーバ１は、（Ｓ９３）で取得された連想単語データと一致する連想キーワードが特定されるか、又は、当該連想ワードテーブルに格納される全ての連想キーワードの比較が完了するまで、連想キーワード毎に、（Ｓ９５）の比較処理を繰り返し行う（Ｓ９４、Ｓ９６）。（Ｓ９５）では、対話サーバ１は、（Ｓ９３）で取得された連想単語データと連想キーワードとを比較する。ループ終了後、対話サーバ１は、連想単語データと一致した連想キーワードがあったか否かを判定する（Ｓ９７）。この判定結果が、図７の（Ｓ７５）で参照される。
【００７１】
図１０は、図７に示される学習ワードテーブルを用いた類義キーワードの特定（Ｓ７６）の詳細を示すフローチャートである。対話サーバ１は、ユーザ学習ＤＢ４２における対象ユーザの学習ワードテーブルに格納される情報を読み込む（Ｓ１０１）。これにより、対話サーバ１は、対象ユーザの学習ワードテーブルに格納される全ての類義キーワードを取得することになる。更に、対話サーバ１は、発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる単語データの中から、振分けキーワードになり得る振分け用単語データを抽出する（Ｓ１０２）。
【００７２】
対話サーバ１は、（Ｓ１０２）で取得された振分け用単語データと一致する類義キーワードが特定されるか、又は、対象ユーザの学習ワードテーブルに格納される全ての類義キーワードの比較が完了するまで、類義キーワード毎に、（Ｓ１０４）の比較処理を繰り返し行う（Ｓ１０３、Ｓ１０５）。（Ｓ１０４）では、対話サーバ１は、（Ｓ１０２）で取得された振分け用単語データと類義キーワードとを比較する。ループ終了後、対話サーバ１は、振分け用単語データと一致した類義キーワードがあったか否かを判定する（Ｓ１０６）。この判定結果が、図７の（Ｓ７７）で参照される。
【００７３】
図１１は、図７に示される類義ワードテーブルを用いた類義キーワードの特定（Ｓ７８）の詳細を示すフローチャートである。対話サーバ１は、振分けワードＤＢ４１の類義ワードテーブルに格納される情報を読み込む（Ｓ１１１）。これにより、対話サーバ１は、全ての類義キーワードを取得することになる。更に、対話サーバ１は、発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる単語データの中から、振分けキーワードになり得る振分け用単語データを抽出する（Ｓ１１２）。続いて、対話サーバ１は、振分け用単語データの類義語データを取得する（Ｓ１１３）。
【００７４】
対話サーバ１は、（Ｓ１１３）で取得された類義語データと一致する類義キーワードが特定されるか、又は、全ての類義キーワードの比較が完了するまで、類義キーワード毎に、（Ｓ１１５）の比較処理を繰り返し行う（Ｓ１１４、Ｓ１１６）。（Ｓ１１５）では、対話サーバ１は、（Ｓ１１３）で取得された類義語データと類義キーワードとを比較する。ループ終了後、対話サーバ１は、類義語データと一致した類義キーワードがあったか否かを判定する（Ｓ１１７）。この判定結果が、図７の（Ｓ７９）で参照される。対話サーバ１は、類義語データと一致した類義キーワードが存在した場合（Ｓ１１７；ＹＥＳ）、その類義キーワードを、ユーザ学習ＤＢ４２における対象ユーザの学習ワードテーブルに追加する（Ｓ１１８）。
【００７５】
〔第１実施形態の作用及び効果〕
上述したように第１実施形態では、情報要求先となり得る各情報提供サイト５と、その情報提供サイト５を選択するための各振分けキーワードとが対応付けられて振分けワードＤＢ４１又はユーザ学習ＤＢ４２に格納されている。更に、その振分けキーワードとして、固定文字列である固定キーワードに加えて、その固定キーワードの連想語に相当する連想キーワード、及び、その固定キーワードの類義語に相当する類義キーワードが格納されている。これにより、ユーザの発言テキストデータに固定キーワードが含まれておらず、固定キーワードを用いて情報要求先の情報提供サイト５を決めることが出来ない場合、その発言テキストデータに含まれる振分け用単語データの連想単語データと連想キーワードとの比較により、情報要求先が決定される。更に、連想キーワードを用いて検索先の情報提供サイト５を決めることが出来ない場合には、その発言テキストデータに含まれる振分け用単語データの類義語データと類義キーワードとの比較により、情報要求先が決定される。更に、振分けキーワードを用いて情報要求先の情報提供サイト５を決めることが出来ない場合には、所定の情報提供サイト５が情報要求先に決定される。
【００７６】
このように、第１実施形態では、発言テキストデータに含まれる単語又は単語列だけでなく、発言テキストデータから連想される連想語及び発言テキストデータの類義語を用いて、情報要求先の情報提供サイト５が決定される。従って、発言テキストデータに関連する情報提供サイト５に対して情報要求をすることができるため、第１実施形態によれば、ユーザが期待する情報が見つからない可能性を極力低くすることができる。
【００７７】
また、第１実施形態では、ユーザ毎に設けられる学習ワードテーブルには、ユーザからの発言テキストデータに基づいて過去に情報要求を行った情報提供サイト５とそのときの類義語データとの対応関係が順次格納される。そして、類義キーワードを用いた情報要求先の決定において、この過去の実績が反映された対応関係がまず参照される。これにより、振分け用単語データの類義語データを取得する処理を行うことなく、その学習ワードテーブルを用いて情報要求先を即座に決めることができる。
【００７８】
以下、このような第１実施形態の作用及び効果を具体例に沿って説明する。例えば、「今日の仙台の天気を教えて」という発言テキストデータが取得されたと仮定する。この場合、その発言テキストデータには固定キーワード「天気」が含まれているため、図４に示されるように、天気サイトが情報要求先に決定される。更に、固定キーワード「天気」以外の単語データ「今日」及び「仙台」が検索キーワードとして抽出され、その天気サイトに、その検索キーワードと共に情報を提供するように要求される。
【００７９】
他の例として、「雪が降ってきた」という発言テキストデータが取得されたと仮定する。この場合、その発言テキストデータにはいずれの固定キーワードも含まれていないため、その中から振分け用単語データ「雪」が取得される。更に、この振分け用単語データ「雪」の連想単語データ「気象」が取得される。一方、連想ワードテーブルには、図５に示されるように、その連想単語データ「気象」と一致する連想キーワード「気象」が存在する。これにより、その連想キーワード「気象」と紐付く天気サイトが情報要求先に決定される。この場合には、日付及び地名に相当する単語データが存在しないので、検索キーワードなしで、その天気サイトに情報が要求されてもよい。
【００８０】
他の例として、「京都に関心がある」という発言テキストデータが取得されたと仮定する。この場合、その発言テキストデータにはいずれの固定キーワードも含まれていないため、その中から振分け用単語データ「関心」が取得される。また、この振分け用単語データ「関心」の連想単語データのいずれも、連想ワードテーブルの連想キーワードと一致しないため、この振分け用単語データ「関心」の類語単語データ「興味」が取得される。対象ユーザの学習ワードテーブルに類語キーワード「興味」が存在する場合、類語キーワード「興味」と類語単語データ「興味」が一致するため、類語キーワード「興味」と紐付く辞書サイトが情報要求先に決定される。一方、対象ユーザの学習ワードテーブルに類語キーワード「興味」が存在しない場合、類語ワードテーブルには、類語単語データ「興味」と一致する類語キーワード「興味」が存在する。これにより、類語キーワード「興味」と紐付く辞書サイトが情報要求先に決定される。また、対象ユーザの学習ワードテーブルに類語キーワード「興味」が辞書サイトと紐付けられて格納される。
【００８１】
［第２実施形態］
ユーザが期待する情報を得るために必要な検索キーワードが、発言テキストデータに含まれていない場合、振分けキーワード等により適切な情報要求先の情報提供サイト５が特定されていたとしても、ユーザが期待する情報が得られない可能性がある。具体的には、図４の例において天気サイトに対応する検索キーワード情報に「日付」と「地名」とが設定されているが、発言テキストデータに「地名」が含まれていない場合には、ユーザが期待する天気情報が得られない。そこで、第２実施形態では、情報要求の応答が検索キーワードに合致する情報がないことを示している場合には、ガイドデータがクライアント２に提供される。以下、第２実施形態における対話サーバ１について、第１実施形態と異なる内容を中心説明する。以下の説明では、第１実施形態と同様の内容については適宜省略する。
【００８２】
〔処理構成〕
図１２は、第２実施形態における対話サーバ１及びクライアント２の処理構成例を概念的に示す図である。第２実施形態における対話サーバ１は、第１実施形態に加えて、ガイド提供部６１を更に有する。ガイド提供部６１についても、他の処理部と同様に、例えば、ＣＰＵ１０によりメモリ１１に格納されるプログラムが実行されることにより実現される。
【００８３】
振分けワードＤＢ４１の固定ワードテーブルは、第１実施形態の構成に加えて、検索キーワードの条件情報に対応するガイドデータを更に格納する。即ち、当該固定ワードテーブルは、固定キーワード、情報提供サイト情報、及び検索キーワードの条件情報、並びにその条件情報に対応するガイドデータの対応関係が格納される。ガイドデータには、ガイドの内容を示すテキストデータが含まれる。具体的には、当該条件情報に示される数に満たない検索キーワードが用いられた際のガイドデータは、不足している名詞又は名詞句を入力する旨のテキストデータを含む。また、検索キーワードが用いられたのに所望の情報が得られない場合のガイドデータは、有名な観光地名を入力する旨、もう少し具体的な内容を入力する旨等のようなテキストデータを含む。
【００８４】
ガイド提供部６１は、情報要求部５４による情報要求に対する、情報要求先の情報提供サイト５からの応答が、その情報要求と共に送られた検索キーワードに合致する情報がないことを示す場合に、単語データ取得部５３により取得され検索キーワードとして用いられた単語データと、上記固定ワードテーブルに格納される検索キーワードの条件情報とを比較し、比較結果に対応するガイドデータをクライアント２に送信する。ガイド提供部６１は、当該比較により、検索キーワードの不足、検索キーワードの適性等を判断する。検索キーワードの適正の判断では、検索キーワードが不足していないのに、検索キーワードに対応する情報が得られないことのみに基づいて、その検索キーワードは不適正と判断されるようにしてもよい。また、ガイド提供部６１は、情報要求部５４による情報要求実行前に、検索キーワードの不足等を判断し、その判断結果に対応するガイドデータをクライアント２に送信するようにしてもよい。
【００８５】
〔動作例〕
以下、第２実施形態における情報検索方法について図１３を用いて説明する。図１３は、第２実施形態における対話サーバ１の動作例を示すフローチャートである。図１３には、図７に示される（Ｓ８２）以降の対話サーバ１の動作例が示され、（Ｓ８２）以前については、図７に示される第１実施形態と同様である。
【００８６】
対話サーバ１は、（Ｓ８１）で取得された単語データを検索キーワードとして用いて、振分けキーワードにより特定された情報提供サイト５、又は、（Ｓ８０）で特定された所定の情報提供サイト５に対して情報を要求する（Ｓ８２）。対話サーバ１は、当該情報要求先の情報提供サイト５から応答を受信する（Ｓ１３１）。
【００８７】
対話サーバ１は、当該応答が検索キーワードに合致する情報がその情報提供サイト５に存在しなかったことを示しているか否かを判断する（Ｓ１３２）。対話サーバ１は、当該応答が検索キーワードに合致する情報がその情報提供サイト５に存在したことを示している場合には（Ｓ１３２；ＮＯ）、その情報提供サイト５から応答として得られた情報を発言テキストデータの送信元であるクライアント２に送信する（Ｓ８３）。
【００８８】
一方、対話サーバ１は、当該応答が検索キーワードに合致する情報がその情報提供サイト５に存在しなかったことを示している場合には（Ｓ１３２；ＹＥＳ）、（Ｓ８１）で取得された単語データ（検索キーワード）が、振分けワードＤＢ４１の固定ワードテーブルに格納される検索キーワードの条件を満たしているか否かを判断する（Ｓ１３３）。この判断（Ｓ１３３）は、検索キーワードの不足、検索キーワードの適性などの判断である。
【００８９】
対話サーバ１は、当該単語データが検索キーワードの条件を満たしている場合には（Ｓ１３３；ＹＥＳ）、所望の情報が得られなかった旨を示すデータをクライアント２に送信する（Ｓ１３６）。
【００９０】
対話サーバ１は、当該単語データが検索キーワードの条件を満たしていない場合には（Ｓ１３３；ＮＯ）、当該固定ワードテーブルに格納されるガイドデータの中の、当該検索キーワード条件に対応するガイドデータを決定する（Ｓ１３４）。対話サーバ１は、決定されたガイドデータをクライアント２に送信する（Ｓ１３５）。これにより、クライアント２では、例えば、そのガイドデータが音声により出力される。
【００９１】
〔第２実施形態の作用及び効果〕
第２実施形態では、各情報提供サイト５について、振分けキーワードに加えて、検索キーワード条件に対応するガイドデータがそれぞれ格納される。そして、振分けキーワード等に応じて決められた情報要求先の情報提供サイト５から、情報要求と共に送った検索キーワードに合致する情報が得られなかった場合には、その検索キーワードが所定条件を満たしているか否かが判断される。検索キーワードが所定条件を満たしていない場合、その条件に対応するガイドデータがクライアント２に送られ、ユーザに提示される。
【００９２】
従って、そのガイドデータを聞く又は見たユーザは、どのような発言をすれば、又は、どのような発言テキストデータを入力すれば、所望の情報を得ることができるのか、即座に認識することができる。例えば、ユーザが対話サーバ１と音声対話を行う形態では、その音声対話の中でユーザは対話サーバ１から誘導されるため、その誘導に従えば、簡単に所望の情報を得ることができる。
【００９３】
具体的には、例えば、観光情報サイトについて、固定キーワード「観光」と、検索キーワードの条件情報「名詞」とが対応付けられた状態で固定ワードテーブルに格納されており、発言テキストデータ「仙台市青葉区の観光名所って何？」が取得されたと仮定する。この場合には、固定キーワード「観光」に基づいて観光情報サイトが選ばれ、検索キーワードとして「仙台市青葉区」が抽出され、その観光情報サイトに対してその検索キーワードと共に情報提供が要求される。その観光情報サイトが「仙台市青葉区」の情報が存在しない旨の応答を返してきた場合、「有名な観光地名を入力してください」というガイドデータが生成され、クライアント２に送信される。これにより、ユーザは、そのガイドに誘導され、適切なキーワードを含む発言テキストデータが得られるように、発言又は入力することができる。
【００９４】
［変形例］
上述の第１実施形態では、振分けキーワードとして、固定キーワード、連想キーワード及び類義キーワードが用いられたが、固定キーワードのみが用いられてもよいし、固定キーワードと連想キーワードとが用いられてもよいし、固定キーワードと類義キーワードとが用いられてもよい。固定キーワードのみが用いられる場合で、固定キーワードが特定されない場合には、所定の情報提供サイト５が選択されるようにすればよい。他の組み合わせについても同様に、いずれの振分けキーワードが特定されない場合には、所定の情報提供サイト５が選択されるようにすればよい。例えば、類義キーワードが用いられない場合には、類義語取得部３７及び学習処理部３８は不要となり、図７の（Ｓ７６）から（Ｓ７９）が不要となる。また、連想キーワードが用いられない場合には、連想単語取得部３６が不要となり、図７の（Ｓ７４）及び（Ｓ７５）が不要となる。更に、類義キーワードは用いられても、学習ワードテーブルが利用されなくてもよい。この場合、学習処理部３８が不要となり、図７の（Ｓ７６）及び（Ｓ７７）、図１１の（Ｓ１１８）は不要となる。
【００９５】
また、上述の各実施形態では、情報提供部として、情報提供サイト５が例示された。しかしながら、対話サーバ１内に持つデータベースが情報提供部として特定されるようにしてもよい。この場合、図４に示される固定ワードテーブル、図５に示される連想ワードテーブル、及び、図６に示される類義ワードテーブルにおける、情報提供サイトのフィールドには、対話サーバ１内のデータベース又は情報提供サイト５が設定される。同様に、ユーザ学習ＤＢ４２の情報提供サイト情報には、対話サーバ１内のデータベース又は情報提供サイト５が設定される。そして、情報要求部５４は、特定部５２により特定される振分けキーワード（固定キーワード、連想キーワード、又は、類義キーワード）に対応する要求先としてデータベースが選択された場合には、そのデータベースに対して情報を要求する。
【００９６】
また、上述の実施形態では、ユーザの発する音声から、発言データ取得部５１により取得される発言テキストデータが生成される例が示された。しかしながら、発言テキストデータは、キーボードやタッチパネル等のようなクライアント２の入力装置を介したユーザ操作により、入力されたテキストデータであってもよい。また、情報提供サイト５から提供された情報のユーザへの出力形態についても、音声出力のみに制限されず、クライアント２が備える表示装置への表示であってもよいし、クライアント２に接続される印刷装置への印刷であってもよい。更に、情報提供サイト５から提供された情報は、２種以上の出力形態で出力されるようにしてもよい。
【００９７】
また、上述の実施形態では、クライアント２が音声認識部２１及び音声合成部２２を持つ例が示されたが、対話サーバ１が音声認識部２１及び音声合成部２２を持つ形態もあり得る。この場合、対話サーバ１とクライアント２との間では、音声データのやり取りが行われてもよい。
【００９８】
なお、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、本実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。本実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態及び各変形例は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。
【００９９】
上記の各実施形態及び各変形例の一部又は全部は、以下の付記のようにも特定され得る。但し、各実施形態及び各変形例が以下の記載に限定されるものではない。
【０１００】
（付記１）
ユーザの発言テキストデータを取得する発言データ取得部と、
各情報提供部について振分けキーワードをそれぞれ格納する振分けワード格納部を参照することにより、前記発言データ取得部により取得される発言テキストデータに関連する振分けキーワードを特定する特定部と、
前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記特定部により特定される振分けキーワード以外の少なくとも１つの単語データを取得する単語データ取得部と、
前記単語データ取得部により取得される少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定部により特定される振分けキーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する情報要求部と、
を備える情報検索装置。
【０１０１】
（付記２）
前記振分けキーワードには、固定文字列である固定キーワードが含まれ、
前記特定部は、前記発言データ取得部により取得される発言テキストデータに含まれる前記固定キーワードを特定し、
前記単語データ取得部は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記特定部により特定される固定キーワード以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記情報要求部は、前記単語データ取得部により取得される少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定部により特定される固定キーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
付記１に記載の情報検索装置。
【０１０２】
（付記３）
前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる単語データの中から、振分け用単語データを抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出される振分け用単語データの連想単語データを取得する連想単語取得部と、
を更に備え、
前記振分けキーワードには、前記固定キーワードの連想単語に相当する連想キーワードが含まれ、
前記特定部は、前記連想単語取得部により取得される連想単語データと一致する前記連想キーワードを特定し、
前記単語データ取得部は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記振分け用単語データ以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記情報要求部は、前記単語データ取得部により取得される少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定部により特定される連想キーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
付記２に記載の情報検索装置。
【０１０３】
（付記４）
前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる単語データの中から、振分け用単語データを抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出される振分け用単語データの類義語データを取得する類義語取得部と、
を更に備え、
前記振分けキーワードには、前記固定キーワードの類義語に相当する類義キーワードが含まれ、
前記特定部は、前記類義語取得部により取得される類義語データと一致する前記類義キーワードを特定し、
前記単語データ取得部は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記振分け用単語データ以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記情報要求部は、前記単語データ取得部により取得される少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定部により特定される類義キーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
付記２又は３に記載の情報検索装置。
【０１０４】
（付記５）
前記特定部により特定され、情報要求先の決定に利用された類義キーワードを、該類義キーワードに基づいて該情報要求先に決定された情報提供部と関連付けて、学習ワード格納部に格納する学習処理部、
を更に備え、
前記特定部は、前記学習ワード格納部を参照することにより、前記振分け用単語データと一致する類義キーワードを特定し、特定に失敗した場合に、前記類義ワード格納部を参照することにより、前記類義語取得部により取得される類義語データと一致する類義キーワードを特定する、
付記４に記載の情報検索装置。
【０１０５】
（付記６）
前記特定部は、前記固定キーワードの特定と、前記連想キーワードの特定、及び、前記類義キーワードの特定の少なくとも１つとを所定の順番で実行する、
付記２から５のいずれか１つに記載の情報検索装置。
【０１０６】
（付記７）
前記特定部は、実行された全ての特定に失敗した場合に、所定の情報提供部を特定し、
前記情報要求部は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定部により特定される前記所定の情報提供部に対し情報を要求する、
付記６に記載の情報検索装置。
【０１０７】
（付記８）
前記振分けワード格納部は、前記各情報提供部について、更に、前記検索キーワードの条件情報、及び、該条件情報に対応するガイドデータをそれぞれ格納し、
前記情報要求部による情報要求に対する、情報要求先の情報提供部からの応答が、該情報要求と共に送られた前記検索キーワードに合致する情報がないことを示す場合に、前記単語データ取得部により取得され前記検索キーワードとして用いられた単語データと、前記振分けワード格納部に格納される前記検索キーワードの条件情報とを比較し、該比較結果に対応する前記ガイドデータを前記ユーザに提供するガイド提供部、
を更に備える付記１から７のいずれか１つに記載の情報検索装置。
【０１０８】
（付記９）
少なくとも１つのコンピュータが、
ユーザの発言テキストデータを取得し、
各情報提供部について振分けキーワードをそれぞれ格納する振分けワード格納部を参照することにより、前記取得された発言テキストデータに関連する振分けキーワードを特定し、
前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記特定された振分けキーワード以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記取得された少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定された振分けキーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
ことを含む情報検索方法。
【０１０９】
（付記１０）
前記振分けキーワードには、固定文字列である固定キーワードが含まれ、
前記特定は、前記発言テキストデータに含まれる前記固定キーワードを特定し、
前記単語データの取得は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記特定された固定キーワード以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記情報要求は、前記取得された少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定された固定キーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
付記９に記載の情報検索方法。
【０１１０】
（付記１１）
前記少なくとも１つのコンピュータが、
前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる単語データの中から、振分け用単語データを抽出し、
前記抽出された振分け用単語データの連想単語データを取得する、
ことを更に含み、
前記振分けキーワードには、前記固定キーワードの連想単語に相当する連想キーワードが含まれ、
前記特定は、前記取得された連想単語データと一致する前記連想キーワードを特定し、
前記単語データの取得は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記振分け用単語データ以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記情報要求は、前記取得された少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定された連想キーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
付記１０に記載の情報検索方法。
【０１１１】
（付記１２）
前記少なくとも１つのコンピュータが、
前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる単語データの中から、振分け用単語データを抽出し、
前記抽出された振分け用単語データの類義語データを取得する、
ことを更に含み、
前記振分けキーワードには、前記固定キーワードの類義語に相当する類義キーワードが含まれ、
前記特定は、前記取得された類義語データと一致する前記類義キーワードを特定し、
前記単語データの取得は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記振分け用単語データ以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記情報要求は、前記取得された少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定された類義キーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
付記１０又は１１に記載の情報検索方法。
【０１１２】
（付記１３）
前記少なくとも１つのコンピュータが、
情報要求先の決定に利用された類義キーワードを、該類義キーワードに基づいて該情報要求先に決定された情報提供部と関連付けて、学習ワード格納部に格納する、
ことを更に含み、
前記特定は、前記学習ワード格納部を参照することにより、前記振分け用単語データと一致する類義キーワードを特定し、特定に失敗した場合に、前記類義ワード格納部を参照することにより、前記取得された類義語データと一致する類義キーワードを特定する、
付記１２に記載の情報検索方法。
【０１１３】
（付記１４）
前記特定は、前記固定キーワードの特定と、前記連想キーワードの特定、及び、前記類義キーワードの特定の少なくとも１つとを所定の順番で実行する、
付記１０から１３のいずれか１つに記載の情報検索方法。
【０１１４】
（付記１５）
前記特定は、実行された全ての特定に失敗した場合に、所定の情報提供部を特定し、
前記情報要求は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記所定の情報提供部に対し情報を要求する、
付記１４に記載の情報検索方法。
【０１１５】
（付記１６）
前記振分けワード格納部は、前記各情報提供部について、更に、前記検索キーワードの条件情報、及び、該条件情報に対応するガイドデータをそれぞれ格納し、
前記少なくとも１つのコンピュータが、
前記情報要求に対する、情報要求先の情報提供部からの応答が、該情報要求と共に送られた前記検索キーワードに合致する情報がないことを示す場合に、前記検索キーワードとして用いられた単語データと、前記振分けワード格納部に格納される前記検索キーワードの条件情報とを比較し、該比較結果に対応する前記ガイドデータを前記ユーザに提供する、
ことを更に含む付記９から１５のいずれか１つに記載の情報検索方法。
【０１１６】
（付記１７）
少なくとも１つのコンピュータに、
ユーザの発言テキストデータを取得し、
各情報提供部について振分けキーワードをそれぞれ格納する振分けワード格納部を参照することにより、前記取得された発言テキストデータに関連する振分けキーワードを特定し、
前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記特定された振分けキーワード以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記取得された少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定された振分けキーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
ことを実行させるプログラム。
【０１１７】
（付記１８）
前記振分けキーワードには、固定文字列である固定キーワードが含まれ、
前記特定は、前記発言テキストデータに含まれる前記固定キーワードを特定し、
前記単語データの取得は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記特定された固定キーワード以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記情報要求は、前記取得された少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定された固定キーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
付記１７に記載のプログラム。
【０１１８】
（付記１９）
前記少なくとも１つのコンピュータに、
前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる単語データの中から、振分け用単語データを抽出し、
前記抽出された振分け用単語データの連想単語データを取得する、
ことを更に実行させ、
前記振分けキーワードには、前記固定キーワードの連想単語に相当する連想キーワードが含まれ、
前記特定は、前記取得された連想単語データと一致する前記連想キーワードを特定し、
前記単語データの取得は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記振分け用単語データ以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記情報要求は、前記取得された少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定された連想キーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
付記１８に記載のプログラム。
【０１１９】
（付記２０）
前記少なくとも１つのコンピュータに、
前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる単語データの中から、振分け用単語データを抽出し、
前記抽出された振分け用単語データの類義語データを取得する、
ことを更に実行させ、
前記振分けキーワードには、前記固定キーワードの類義語に相当する類義キーワードが含まれ、
前記特定は、前記取得された類義語データと一致する前記類義キーワードを特定し、
前記単語データの取得は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる、前記振分け用単語データ以外の少なくとも１つの単語データを取得し、
前記情報要求は、前記取得された少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記特定された類義キーワードに対応する情報提供部に対し情報を要求する、
付記１８又は１９に記載のプログラム。
【０１２０】
（付記２１）
前記少なくとも１つのコンピュータに、
情報要求先の決定に利用された類義キーワードを、該類義キーワードに基づいて該情報要求先に決定された情報提供部と関連付けて、学習ワード格納部に格納する、
ことを更に実行させ、
前記特定は、前記学習ワード格納部を参照することにより、前記振分け用単語データと一致する類義キーワードを特定し、特定に失敗した場合に、前記類義ワード格納部を参照することにより、前記取得された類義語データと一致する類義キーワードを特定する、
付記２０に記載のプログラム。
【０１２１】
（付記２２）
前記特定は、前記固定キーワードの特定と、前記連想キーワードの特定、及び、前記類義キーワードの特定の少なくとも１つとを所定の順番で実行する、
付記１８から２１のいずれか１つに記載のプログラム。
【０１２２】
（付記２３）
前記特定は、実行された全ての特定に失敗した場合に、所定の情報提供部を特定し、
前記情報要求は、前記発言テキストデータが品詞分解されることにより得られる少なくとも１つの単語データを検索キーワードとして用いて、前記所定の情報提供部に対し情報を要求する、
付記２２に記載のプログラム。
【０１２３】
（付記２４）
前記振分けワード格納部は、前記各情報提供部について、更に、前記検索キーワードの条件情報、及び、該条件情報に対応するガイドデータをそれぞれ格納し、
前記少なくとも１つのコンピュータに、
前記情報要求に対する、情報要求先の情報提供部からの応答が、該情報要求と共に送られた前記検索キーワードに合致する情報がないことを示す場合に、前記検索キーワードとして用いられた単語データと、前記振分けワード格納部に格納される前記検索キーワードの条件情報とを比較し、該比較結果に対応する前記ガイドデータを前記ユーザに提供する、
ことを更に実行させる付記１７から２３のいずれか１つに記載のプログラム。
【符号の説明】
【０１２４】
１  音声対話サーバ装置（対話サーバ）
２  クライアント装置（クライアント）
５  情報提供サイト
１０  ＣＰＵ
１１  メモリ
２１  音声認識部
２２  音声合成部
３０  ＷＥＢサーバ処理部
３１  対話制御エンジン
３５  抽出部
３６  連想単語取得部
３７  類義語取得部
３８  学習処理部
４１  振分けワードＤＢ
４２  ユーザ学習ＤＢ
５１  発言データ取得部
５２  特定部
５３  単語データ取得部
５４  情報要求部
１００  情報検索装置
１０１  振分けワード格納部
【図１】
2014110005.tif 000003
【図２】
2014110005.tif 000004
【図３】
2014110005.tif 000005
【図４】
2014110005.tif 000006
【図５】
2014110005.tif 000007
【図６】
2014110005.tif 000008
【図７】
2014110005.tif 000009
【図８】
2014110005.tif 000010
【図９】
2014110005.tif 000011
【図１０】
2014110005.tif 000012
【図１１】
2014110005.tif 000013
【図１２】
2014110005.tif 000014
【図１３】
2014110005.tif 000015