(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声／動画の番組についての、ネットワーク上に存在する補足的な情報にアクセスするためのシステムであって、
ネットワーク上に存在する情報をそれを介して取得するネットワーク接続と、
番組についての情報に対するユーザの入力音声要求を受信する音声認識部と、
上記音声認識部に接続され、上記情報に対するユーザの要求の意味的表現を抽出する自然言語構文解析部と、
電子番組ガイドの表現を記憶するデータ記憶装置と、
少なくとも１つの検索要求を上記ネットワーク接続を介して少なくとも１つの検索エンジンに発行する検索エンジン指令部であって、上記ユーザの要求の上記意味的表現に基づいて上記少なくとも１つの検索要求を発行し、上記電子番組ガイドの表現を用いて上記検索要求を制約する検索エンジン指令部と、
上記検索要求に応答した検索結果を受信し、上記受信された検索結果の少なくとも一部を音声／動画の番組についての情報として上記ユーザに提供する検索結果プロセッサとを備えたシステム。
【請求項２】
上記検索結果プロセッサに接続され、音声／動画の番組についての合成された音声の情報を上記ユーザに提供する音声合成器をさらに備えた請求項１記載のシステム。
【請求項３】
上記ネットワーク接続はインターネットへの接続を提供する請求項１記載のシステム。
【請求項４】
上記検索エンジンは、音声／動画の番組に関係する予め決められた複数のトピックについての情報を含む、予め決められた少なくとも１つのサイトにアクセスする請求項１記載のシステム。
【請求項５】
上記検索エンジン指令部は、ユーザによる情報に対する以前の要求についての履歴データを記憶するユーザプロファイルデータ記憶装置を含む請求項１記載のシステム。
【請求項６】
上記検索エンジン指令部は、上記電子番組ガイドのデータ記憶装置を更新する機構を含む請求項１記載のシステム。
【請求項７】
上記自然言語構文解析部は、予め画成され目的付けられた複数の文法のセットを含む請求項１記載のシステム。
【請求項８】
上記自然言語構文解析部は、上記ネットワーク接続を介してダウンロードされた複数の文法のセットを記憶するデータ記憶装置を含む請求項１記載のシステム。
【請求項９】
上記電子番組ガイドは、上記ユーザの要求の時点で上記ユーザによって視聴されている番組を識別する識別子を有する請求項１記載のシステム。
【請求項１０】
音声／動画の番組についての、ネットワーク上に存在する情報の検索を処理する方法であって、
番組についての情報に対するユーザの入力音声要求を処理して意味的表現を生成するステップと、
上記意味的表現に基づいて検索エンジン検索要求を定式化するステップと、
記憶された電子番組ガイドにアクセスし、上記電子番組ガイドを使用して上記検索要求を制約するステップと、
上記制約された検索要求をネットワークを介して少なくとも１つの検索エンジンに送信するステップと、
上記少なくとも１つの検索エンジンから検索結果を受信するステップとを含む方法。
【請求項１１】
上記記憶された電子番組ガイドを使用して上記受信された検索結果をフィルタリングすることをさらに含む請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
上記受信された検索結果を音声合成装置に供給して、合成された音声情報を生成することをさらに含む請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
上記記憶された電子番組ガイドを含むデータ記憶装置を周期的に更新することをさらに含む請求項１１記載の方法。
【請求項１４】
上記ユーザの入力音声を処理することは、自然言語構文解析部を使用することを含む請求項１１記載の方法。
【請求項１５】
少なくとも１つの文法を上記ネットワークを介してダウンロードし、上記文法を上記自然言語構文解析部と共に使用することをさらに含む請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
音声／動画の番組についての、ネットワーク上に存在する情報の検索を処理する方法であって、
番組についての情報に対するユーザの入力音声要求を処理して意味的表現を生成するステップと、
上記意味的表現に基づいて検索エンジン検索要求を定式化するステップと、
上記検索要求をネットワークを介して少なくとも１つの検索エンジンに送信するステップと、
上記少なくとも１つの検索エンジンから検索結果を受信するステップと、
記憶された電子番組ガイドにアクセスするステップと、
上記電子番組ガイドを使用して上記検索結果をフィルタリングするステップとを含む方法。
【請求項１７】
上記受信された検索結果を音声合成装置に供給して、合成された音声情報を生成することをさらに含む請求項１６記載の方法。
【請求項１８】
上記記憶された電子番組ガイドを含むデータ記憶装置を周期的に更新することをさらに含む請求項１６記載の方法。
【請求項１９】
上記ユーザの入力音声を処理することは、自然言語構文解析部を使用することを含む請求項１６記載の方法。
【請求項２０】
少なくとも１つの文法を上記ネットワークを介してダウンロードし、上記文法を上記自然言語構文解析部と共に使用することをさらに含む請求項１９記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一般に、対話式のテレビジョンと情報の検索とに関する。特に本発明は、音声制御可能なシステムであって、それによって情報に対するユーザの発話された要求が、認識され、構文解析され、ユーザの要求に対して適切な情報を検索するための検索エンジンへと供給されるシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
視聴者にとって利用可能なテレビジョン番組の数と種類は急速に拡大している。従って、視聴者は、彼らの嗜好や必要に適した放送を検索する迅速でユーザフレンドリーな方法を必要としている。テレビジョン番組についての多くの情報をさまざまなインターネットサイトの上で利用できるが、それらのサイトへのアクセスにはコンピュータにログオンして、キーワードをタイプすることが必要とされる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
理想的には、ユーザは、テレビジョンに向かって声に出された要求をして、それに要求された情報を取得させることによって、彼又は彼女がテレビジョンを使用している間に複数のインターネットサイトから情報を取得できることを希望する。このように、ユーザは彼又は彼女が何を見たいかを、例えば「水球の国際試合を何か見せなさい（Ｓｈｏｗ  ｍｅ  ａｎｙ  ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ｗａｔｅｒ  ｐｏｌｏ  ｅｖｅｎｔ）」とテレビジョンに言うだけで、テレビジョンはインターネットにアクセスし、そのような番組がいつ、どのチャンネルで放送されるかを発見する。ダウンロードされた情報を用いて、テレビジョンは、「どのチームが競技しているか（Ｗｈａｔ  ｔｅａｍｓ  ａｒｅ  ｐｌａｙｉｎｇ  ？）」というような放送についての質問にも答えることができる。
【０００４】
さらに例として山登りについての特定の番組を見ているユーザは、最も高い山頂や、それらが初めて登られたときについてのより多くの情報を望むかもしれない。ユーザはテレビジョンにこれらの質問に対する答えを見つけ、次いで、結果をスクリーン上で表示し、又は合成された音声の応答を介して示すように要求できることを希望する。
残念ながら、テレビジョンとの、このタイプの複雑な対話は可能ではなかった。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明はこの事項において新しい分野を切り開く。本発明は、ユーザの発話された指令又は照会から意味的内容又は意味を抽出し、１つ又はそれ以上のインターネット検索エンジンに供給することに適するように検索要求を定式化する、関連付けられた言語構文解析部を備えた音声認識システムを提供する。上記構文解析部は変更可能な文法を含み、それによって、それは与えられた文脈の中のユーザの発話された要求の意味を理解することができる。上記文法は、ユーザが現在何を視聴しているかという知識に基づき、インターネットを介してそれ自身で変更してもよい。この知識は、電子番組ガイドによって、又はディジタルテレビジョンのデータストリームの一部として供給されてもよい。
【０００６】
複数の検索エンジンから得られる結果は、構文解析部によってさらに分析され、ユーザの元の照会に応答する最も適当な候補を選択してもよい。次いで、これらの結果は、スクリーン上で、又は合成された音声を介して、又はその両方でユーザに提供される。
【０００７】
本発明と、その目的及び利点のより完全な理解のためには、以下の明細書及び添付の図面を参照せよ。
【０００８】
【発明の実施の形態】
図１を参照すると、音声制御可能な情報アクセスシステムの好ましい本実施形態は、適当なマイクロフォンインターフェースを介して入力された音声を供給する音声認識部１０を備える。この点について、上記マイクロフォンは、音声認識部１０に、ケーブルによって取り付けられているか、又は無線接続を介して接続されている。上記マイクロフォンは、例えば、テレビジョンのハンドヘルドのリモートコントローラ又は他の情報機器の中にパッケージ化されていてもよい。
【０００９】
音声認識部１０の出力は、自然言語構文解析部１２に接続されている。上記自然言語構文解析部は、ユーザによって供給された発話された単語、フレーズ及び文の意味解釈又は意味を抽出する。以下でより完全に議論されるように、自然言語構文解析部１０は、好ましくは目的付けられたタスクに基づいて構成される予め画成された複数の文法のセットを用いて動作する。好ましい本実施形態においては、これらの文法は２つのタイプ、すなわち固定された文法１４及びダウンロードされた文法１６のうちの１つとしてカテゴリに分けられてもよい。
【００１０】
上記固定された文法は、システムがインストレーションしたときに即座に実行することができる、目的づけられた複数のタスクの予め画成されたセットを表現する。例えば、固定された文法は、自然言語構文解析部に「水球の国際試合を見つけてください（Ｐｌｅａｓｅ  ｆｉｎｄ  ｍｅ  ａｎ  ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ｗａｔｅｒ  ｐｏｌｏ  ｅｖｅｎｔ）」といった文を理解できるようにする。
【００１１】
固定された文法を拡張して、オプションのダウンロードされた文法をシステムに付加することができ、自然言語構文解析部に、もとは元のパッケージには提供されなかった、異なるクラスの文を理解する能力を与える。これらの付加的なダウンロードされた文法は、システムの能力を周期的（システムの製造業者が新しい機能強化又は新しい特徴を開発したとき）に拡張することに、又はユーザが特に関心を持ったサードパーティーの機能強化を付加することに用いることができる。
【００１２】
例えば、特定のユーザが、世界中のユーザと対話的にチェスをすることに関心を持っているとき、ダウンロードされた文法を増大させて、チェスの駒を動かす指令を与えるために必要な文法をシステムに含ませることができる。
【００１３】
システムの基礎を成す能力のほとんどは、インターネット上で発見される豊富な情報のコンテンツにアクセスするその能力に由来する。システムは、自然言語構文解析部１２からの意味的命令を受信する検索エンジン指令部１８を含む。上記検索エンジン指令部は、多くの情報取り扱い処理のハブに存在している。検索エンジン指令部はインターネット接続モジュール２０に接続され、上記インターネット接続モジュール２０は、インターネット２２へのアクセスを与える適当なサービスプロバイダとの通信に必要な適当なＴＣＰ／ＩＰプロトコルを有する。検索エンジン指令部は、自然言語構文解析部１２によって抽出されたユーザの入力に基づいて、複数の検索要求を定式化する。上記指令部１８は、インターネット上の複数のサードパーティーによって保持される１つ又はそれ以上の検索エンジンにハンドオフするために適当なように、複数の検索要求を定式化する。図１において、２４において３つの検索エンジンが図示されている。適当な検索エンジンの例は、ヤフー（Ｙａｈｏｏ）、アルタビスタ（ＡｌｔａＶｉｓｔａ）、エキサイト（Ｅｘｃｉｔｅ）、ライコス（Ｌｙｃｏｓ）、ゴートゥー（ＧｏＴｏ）などを含む。本質的には、検索エンジン指令部１８は、全ての検索エンジンと平行して通信し、ユーザの発話された照会に応答して、位置情報のタスク上のそれらの各々に送る。
【００１４】
次いで、複数の検索エンジンは、インターネット上で発見されたユーザの要求に応答する情報を識別する。典型的には、このタイプの検索エンジンは、検索された情報がユーザの要求に対してどのくらい適当に応答するかを示す、優先度のスコア又は確率のスコアを返信する。この点では、異なる検索エンジンは、そのような確率を決定するために異なるアルゴリズムを用いている。従って、複数の検索エンジンに平行してアクセスする能力を有することは、検索された情報の豊富さを向上させる。言い換えると、全ての検索エンジンが全ての行われた照会に同一の情報を返信するわけではないが、複数の検索エンジンを用いることの結合された効果は、いかなる単一の検索エンジンのみよりも、より豊富な結果を生成する。
【００１５】
複数の検索エンジンは、要求に応答する複数のリンク（例えば、ハイパーテキストリンク又はＵＲＬアドレス）のリストを返信する。典型的には、関連した情報を最も含みそうなサイトが最初に示されるように、返信された情報は確率のスコアによって分類される。
【００１６】
返信された複数の結果は検索エンジン指令部１８にフィードバックされ、次いで、検索エンジン指令部１８はフィルタリングのために検索結果プロセッサ２６に結果を渡す。典型的には、このシステムのユーザは、複数の検索エンジンによって識別された全ての情報を見ることを望んでいない。むしろ、ユーザは典型的には最良の１つ又は２つの情報リソースに関心がある。結果をフィルタリングするために、検索エンジンプロセッサ２６は、ユーザが示した好みに基づく、オプションの複数の情報フィルタ２８を有していてもよい。これらの情報フィルタは、どの応答がユーザにとってより興味深いらしいかということと、どの応答が棄却されるべきかということとをプロセッサ２６が決定することを補助する。好ましい本実施形態は、ユーザがシステムを利用することで収集された履歴データに基づいて、ユーザごとの基準でこれらの情報フィルタを更新する。
【００１７】
検索結果をフィルタリングすることにおいて非常に重要な情報のアイテムは、ユーザが現在何を見ているかということの知識から得られる。この情報は、検索エンジン指令部によるアクセスのために３０に局所的に記憶されていてもよい、電子番組ガイドから抽出される。上記電子番組ガイドは、予め決められた時間間隔での視聴に対して利用可能な各番組についての情報を含む。上記ガイドは、番組の日付及び時刻、番組タイトル、及び番組がどのカテゴリに含まれるか（例えば、コメディー、ドラマ、ニュース、スポーツなど）、番組にどの俳優が出演するか、誰が番組を監督したかなどといった他の有用な情報を含む。しばしば、この情報は、ユーザがどの情報を検索することに関心があるかということの決定に関係する。
【００１８】
例えば、ユーザがマリリン・モンロー（Ｍａｒｉｌｙｎ  Ｍｏｎｒｏｅ）が出演している映画を見ているとき、ユーザはこの女優の生涯についてより多くの知識を得ることに関心を持つかもしれない。従って、ユーザはシステムに「主演女優の人生についてもっと教えなさい（Ｔｅｌｌ  ｍｅ  ｍｏｒｅ  ａｂｏｕｔ  ｔｈｅ  ｍａｉｎ  ａｃｔｒｅｓｓ’  ｌｉｆｅ）」と頼み、システムは、電子番組ガイドから、女優がマリリン・モンローであることを確かめる。
【００１９】
電子番組ガイドに含まれる情報は複数の方法で使用することができる。検索エンジン指令部はこの情報を利用して、検索エンジン２４に送られる、情報のためのそれの複数の要求を定式化することができる。それに加えて、情報が複数の検索エンジンによって返信されたとき、検索エンジン指令部１８は、検索結果プロセッサ２６に、複数の検索結果に加えて、関連した電子番組ガイドのデータを渡す。このことは、検索結果プロセッサに、得られた結果をフィルタリングするときに、関連した電子番組ガイドの情報を用いることを可能にする。
【００２０】
電子番組ガイドは時間を通して変化するため、電子番組ガイドデータ記憶装置３０の内容を周期的な基準で更新することが必要である。検索エンジン指令部は、インターネットにアクセスすることによって、このことを自動的に実行する。それに代わって、希望するならば、電子番組ガイドの情報をテレビジョンシステムのケーブル又は衛星のリンクを介して取得することができる。
【００２１】
上述のシステムがインターネット上で利用可能な任意の情報にアクセスする能力を有するとき、特に頑健な実施形態が、ユーザが興味を持っているものとして選択した情報を含む、ある予め決められた複数のサイト、又は多くの視聴者にとって関心のある情報を含むようにシステムの製造業者によって指示された複数のサイトを指示することによって実装される。そのような予め指示された複数のサイトから検索された情報は、ユーザに対してより高速に検索及び通信されるが、なぜならば複数の検索エンジンを呼び出して、インターネット上で利用可能な情報の全体を探し回る必要がないからである。
【００２２】
説明のために、システムは、ユーザが視聴している番組について共通して要求された情報を供給することに用いられる、オンライン百科辞典のインターネットサイトにアクセスするように予め構成されていてもよい。例えば、ユーザがインドについての映画を見ているとき、システムはその国についての関連した統計を自動的に検索し、ユーザの要求に応答してそれらをスクリーン上に提供する。
【００２３】
この能力の興味深い拡張は、予め選択されたインターネットウェブサイトからの、マルチメディアデータ又はストリーミングデータの提示を必要とする。スクリーニングデータの提供によって、ユーザは、フィルムクリップ又はアニメーションとしての補足の素材を現時点で視聴していることの経験を与えられる。そのような複数のフィルムクリップ又はアニメーションは、例えば、コマーシャルによる中断の間に視聴することができる。それに代わって、ユーザがビデオオンデマンドで提供されるテレビジョンシステムを楽しんでいるとき、ユーザは元の番組の伝送を一時停止することができ、予め決められたインターネットサイトから提供された補足的な情報の視聴を可能にする。
【００２４】
検索エンジン指令部は、それ自身、システムの有用さをさらに拡張するために用いてもよいユーザプロファイルデータ記憶装置３２を保持する。ユーザプロファイルデータ記憶装置に記憶されたユーザの好みは、電子番組ガイドの中の情報と結合されて、検索要求を自動的に生成することができる。従って、システムが、以前の使い方から、視聴者がある国際試合に興味を持ったことを確かめたとき、検索エンジン指令部は関連した情報のための複数の要求を送り、そのような情報が現在視聴しているコンテキストにおいて適当か否かに基づいて、上記関連した情報をスクリーン上に表示させることができる。例えば、視聴者の居住している国や地域についての重要なニュースが発見されたならば、それは、国際的なニュースが視聴されている間は、スクリーン上に表示することができる。視聴者が映画を見ていて、同時に記録しているとき、同一のメッセージは抑制される。
【００２５】
好ましい本実施形態は、目的付けられた自然言語構文解析部を用いる。図２は、自然言語構文解析部１２の構成要素をより詳細に図示している。特に、音声理解モジュール１２８は、予め決定された関係するタスクに関連した複数の断片を識別するための局所的構文解析部１６０を含む。また、音声理解モジュール１２８は、話者の要求の全体の意味を抽出する大域的構文解析部１６２を含む。
【００２６】
局所的構文解析部１６０は、好ましい実施形態において、いくつかのパス（ｐａｓｓ）に加えて、小さい複数の文法と、構文解析の仮定を提供するための一意なスコアリング機構とを利用する。例えば、新しい局所的構文解析部１０２は、このアプローチに従って、日付、人名、及び映画のカテゴリのようなフレーズを認識する。話者が「メル・ブルックスが出演して、１月２３日より前に放送されたコメディーについて教えなさい（ｔｅｌｌ  ｍｅ  ａｂｏｕｔ  ａ  ｃｏｍｅｄｙ  ｉｎ  ｗｈｉｃｈ  Ｍｅｌ  Ｂｒｏｏｋｓ  ｓｔａｒｓ  ａｎｄ  ｉｓ  ｓｈｏｗｎ  ｂｅｆｏｒｅ  Ｊａｎｕａｒｙ  ２３ｒｄ）」と発話したとき、局所的構文解析部は、「コメディー」を映画のカテゴリとして、「１月２３日」を日付として、そして「メル・ブルックス」を俳優として認識する。大域的構文解析部は、それらのアイテム（映画のカテゴリ、日付など）をともにアセンブルし、話者がある拘束条件で映画についての情報を検索することを望んでいるということを認識する。
【００２７】
音声理解モジュール１２８は、ある領域（すなわち、達成されるべきゴール）の意味を符号化する知識データベース１６３を含む。この意味で、知識データベース１６３は、好ましくは参照番号１６５で図示されるような特定分野のデータベースであり、予め決定された目標を達成することに関連した特定の動作が可能であるか否かを決定するために、対話管理部１３０によって用いられる。
【００２８】
好ましい実施形態は、フレームデータ構造１６４を介して意味を符号化する。上記フレームデータ構造１６４は、大域的構文解析部１６２の意味的解釈がフレームに合致したときに充てんされる空スロット１６６を含む。例えば、（領域が同調したコマンドである）フレームデータ構造は、１つの時間周期に対して視聴者によって要求されたチャンネルを特定するための空スロットを含む。視聴者１２０がチャンネルを提供したとき、その空スロットはその情報で充てんされる。しかしながら、その特定のフレームが、視聴者が最初にその要求を提供した後で充てんされる必要があるときは、対話管理部１３０はコンピュータ応答モジュール１３４に命令して、視聴者１２０に所望のチャンネルを提供するように依頼する。
【００２９】
フレームデータ構造１６４は、好ましくは、それぞれ代わる代わるに複数のスロットを有する複数のフレームを含む。１つのフレームは、映画、監督、及び映画のタイプの属性に割り当てられた複数のスロットを有してもよい。もう１つのフレームは、映画が放送されている時間、チャンネルなどに関連付けられた属性に割り当てられた複数のスロットを有してもよい。
【００３０】
以下の参考文献は複数の大域的構文解析部及び複数のフレームを議論している。Ｒ．  Ｋｕｈｎ  ａｎｄ  Ｒ．  Ｄ．  Ｍｏｒｉ，  Ｓｐｏｋｅｎ  Ｄｉａｌｏｇｕｅｓ，  ｗｉｔｈ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ  （Ｃｈａｐｔｅｒ  １４：  Ｓｅｎｔｅｎｃｅ  Ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ），  Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ，  ボストン，１９９８年。
【００３１】
対話管理部１３０は対話履歴データファイル１６７を用い、情報のために話者に尋ねる前に、複数の空スロットを充てんすることを補助する。対話履歴データファイル１６７は、本発明の装置を介して発生した会話のログを含む。例えば、話者が「もう１つのマリリン・モンローの映画を見たい（Ｉ’ｄ  ｌｉｋｅ  ｔｏ  ｗａｔｃｈ  ａｎｏｔｈｅｒ  Ｍａｒｉｌｙｎ  Ｍｏｎｒｏｅ  ｍｏｖｉｅ）」と発話するとき、対話管理部１３０は対話履歴データファイル１６７を検査して、何の映画をユーザがすでに見たことがあるか、又は以前の対話のやり取りにおいて拒否したかをチェックする。話者が以前に「お熱いのがお好き（Ｓｏｍｅ  Ｌｉｋｅ  Ｉｔ  Ｈｏｔ）」を拒否していたときは、対話管理部１３０は映画のタイトルの空スロットを異なるタイトルの映画で充てんする。十分な数のスロットが充てんされたとき、本発明は話者に尋ねて、番組の選択を照合しかつ確認する。従って、対話履歴データファイル１６７の使用を介して対話管理部１３０によって作られた任意の仮定が正しくないと証明されたとき、話者はその仮定を訂正することができる。
【００３２】
自然言語構文解析部１２は、ゆるく構成された自然言語のテキストから、意味的に重要で有意なトピックを分析し、かつ抽出する。上記テキストは、対話又は音声理解システムによって用いられる自動音声認識システム（ＡＳＲ）の出力として生成された。トピック情報及びデータを含むよく構成された複数のタグを生成し、タグ付けされた情報を含む入力テキストの複数のセグメントと各タグを関連付けることによって、自然言語構文解析部１２は自然言語のテキストの入力を新しい表現に翻訳する。それに加えて、複数のタグは、分離したリスト、又は意味的なフレームのような他の形式で生成されてもよい。
【００３３】
入力文は以下のような理由によって文法的に正しくない英文を含むことがあるので、頑健さは自然言語構文解析部１２の特徴である。その理由は、認識部への入力はカジュアルな、対話のスタイルであること、自然言語は中断された文、部分的なフレーズ、挿入、省略を含むことがあり、又は音声の入力が正しいと考えられるときでさえも、音声認識部によって誤りであると間違って認識されることがあるということである。自然言語構文解析部１２は全てのタイプの入力を頑健に扱い、可能な限り多くの情報を抽出する。
【００３４】
図３は自然言語構文解析部２４の局所的構文解析部１６０の異なる構成要素を図示している。自然言語構文解析部１２は、好ましくは、固定小数点の計算としてマルチパスのアプローチにおける一般化された構文解析技術を利用する。各トピックは、文脈依存のＬＲ（左−右及び最右導出）文法として記述され、曖昧さを許容する。以下は、文脈依存のＬＲ文法に関連した参考文献である。Ａ．  Ａｈｏ  ａｎｄ  Ｊ．  Ｄ．  Ｕｌｌｍａｎ，  Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｉｌｅｒ  Ｄｅｓｉｇｎ，  Ａｄｄｉｓｏｎ  Ｗｅｓｌｅｙ  ＰｕｂｌｉｓｈｉｎｇＣｏ．，  Ｒｅａｄｉｎｇ，  Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓ  （１９７７）；  ａｎｄ  Ｎ  Ｔｏｍｉｔａ，  Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  ＬＲ  Ｐａｒｓｉｎｇ，  Ｋｌｕｗｅｒ  Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ，  Ｂｏｓｔｏｎ，  Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓ  （１９９１）。
【００３５】
計算の各パスにおいて、一般化された構文解析アルゴリズムは好ましくは、各目的とされたトピック（ｔａｒｇｅｔｅｄ  ｔｏｐｉｃ）に対して独立に、全ての可能な（完全及び部分的の両方の）構文解析木を生成するために用いられる。各パスはいくつかの選択肢となる複数の構文解析木を潜在的には生成可能で、各構文解析木は特定のトピックの可能な異なる解釈を表現する。好ましくは平行で独立したパスを通る複数のパスにより、結果として、異なるトピックの間の曖昧さ及び重複が実質的に除去される。一般化された構文解析アルゴリズムは、システムに存在する文脈情報を利用して（Ｎ）ベスト候補が選択されるように、全ての可能な構文解析木をスコア計算するシステマティックな方法である。
【００３６】
局所的構文解析システム１６０は、語彙解析２２０と、各トピックに対する平行な構文解析森の生成（例えば生成器２３０及び２３２）と、一般に参照番号２３４で図示される、構文解析された成分の分析及び合成との、３つのステージで実行される。
【００３７】
語彙解析（Ｌｅｘｉｃａｌ  ａｎａｌｙｓｉｓ）
話者は、入力文２１８を生成する自動音声認識部２１７によって認識されるフレーズを発話する。語彙解析ステージ２２０は識別をし、語彙フィルタ２２６及び２２８を用いて、入力文２１８の中の（拡張文法（ｅｘｔｅｎｓｉｖｅ  ｇｒａｍｍａｒｓ）を必要としない）複数のトピックに対して複数のタグを生成する。これらは、例えば映画名、映画のカテゴリ、製作者、男優及び女優の名前などを含む。言及された例示的な複数のタグにおいて必要とされる複数のキーワードを用いた、入力文２１８の通常の拡張スキャン（ｒｅｇｕｌａｒ−ｅｘｐａｎｓｉｏｎ  ｓｃａｎ）は、典型的にはこのレベルで十分である。また、このステージで実行されることは、特定の文法の辞書（ｌｅｘｉｃｏｎ）の一部ではない、入力文の中の複数の単語のタグ付けである。これらの単語は、そのような雑音の単語（ｎｏｉｓｅ  ｗｏｒｄｓ）が文字「Ｘ」で置き換えられるように、Ｘ−タグを用いて表示される。
【００３８】
平行な構文解析森の生成
構文解析部１２は、各トピックを個別に記述し、かつ構文解析するために、高レベルの一般的な構文解析戦略を用い、複数のタグを生成し、それらを入力ストリームにマッピングする。組織されていない入力テキスト２１８の性質により、各個別のトピックの構文解析部は、好ましくは、できるだけ多くの言語を受容し、重要ではない全ての単語を無視し、挿入及び削除の誤りを扱う。各トピックの構文解析は、ＬＲ構文解析において用いられるものとよく似たメタレベルの性質を有する言語を用いて、文脈依存の文法の複数のルールをデザインすることを必要とする。文法の例は、文法Ａ２４０及び文法Ｂ２４２を含む。本発明のアプローチを用いて、トピックの文法２４０及び２４２は、ＬＲ型文法であり、複数の冗語を含み、シフトの除去及びコンフリクトの減少を除くように記述される。入力文の構文解析の結果は、文法の性質に基づいて、全ての可能な構文解析結果である。
【００３９】
生成器２３０及び２３２は、構文解析森２５０及び２５２をそれらのトピックに対して生成する。タグ生成は、構文解析の間に取得された構文解析木において発見された実際の情報を合成することによって実行される。タグ生成は、それぞれタグ２６４及び２６６を生成する、タグ及びスコア生成器２６０及び２６２を介して達成される。また、各識別されたタグは、入力文中の複数の入力単語のどのセットが上記タグによってカバーされるかについて、情報を搬送する。続いて、上記タグはそのカバーセット（ｃｏｖｅｒ−ｓｅｔ）を置き換える。好ましい実施形態において、文脈情報２６７は、生成器２６０及び２６２などによって、タグ及びスコア生成のために利用される。文脈情報２６７は、以下で議論される、発見的スコア係数の技術に関連付けられた重みを調整するためのスコアの発見において利用される。文脈情報２６７は、好ましくは、単語コンフィデンスベクトル２６８及び対話文脈荷重２６９を含む。しかしながら、構文解析部１２は、単語コンフィデンスベクトル２６８及び対話文脈荷重２６９の双方を用いることに制限されず、文脈情報２６７を用いないことと同様に、一方を用いて他方を排除することを含むことが理解されるべきである。
【００４０】
自動音声認識処理ブロック２１７は、入力分２１８中の複数の単語がどの程度十分に認識されたかを示す単語コンフィデンスベクトル２６８を生成する。対話管理部１３０は、対話の状態を決定することによって、対話文脈荷重２６９を生成する。例えば、対話管理部１３０は、ユーザに、どの視聴時刻が好ましいのかといった特定のトピックについて尋ねる。この要求のために、対話管理部１３０は、対話の状態が時刻に対して適応されているということを決定する。対話管理部１３０は、検出された時刻に対して適応された単語により重い荷重をかける適当な処理を通知するために、対話文脈荷重２６９を提供する。
【００４１】
タグ−成分の合成
前のステージの、トピックを見分ける構文解析部は、局所的構文解析部の最終の出力を形成するために分析され、かつ互いに結合される必要がある、非常に多くの量の情報を生成する。構文解析部１２は、好ましくは、各トピックを見分けて、結果として複数のタグの候補を生成するということにおいて、可能な限り「積極的（ａｇｇｒｅｓｓｉｖｅ）」である。それに加えて、複数の数字、又は「間に（ｂｅｔｗｅｅｎ）」「前に（ｂｅｆｏｒｅ）」「及び（ａｎｄ）」「又は（ｏｒ）」「辺りに（ａｒｏｕｎｄ）」などのような、あるキーワードが存在し、そして特にこれらの単語が認識の誤りによって導入又は紛失されるときに、それに代わる多くのタグの候補を構成することが可能である。例えば、入力文は挿入又は削除の誤りを有することがある。結合するフェーズは、どの複数のタグが入力のより有意な解釈を形成するかを決定する。構文解析部１２は発見的方法を決定し、Ｎ−ベスト候補の選択処理を用いるそれらに基づいて選択をする。各生成されたタグは、タグのカバーセットと呼ばれる、入力された単語のストリングの中の複数の単語のセットに対応する。
【００４２】
複数のタグのカバーセットがスコアを生成するために用いられる、発見的方法が用いられる。上記スコアは、おおよそ、カバーセットのサイズと、カバーされた複数のアイテムの中の複数のギャップの多くの単語におけるサイズと、あるキーワードの存在に割り当てられた荷重とに依存する。好ましい実施形態において、ＡＳＲから導出されたコンフィデンスベクトルと対話文脈情報とは、複数のタグに優先度を割り当てるために利用される。例えば、チャンネルのタグの構文解析を最初に適用することで、入力されたストリームから一意に識別することがより容易であるチャンネルに関連した数を除去することが潜在的に可能であり、他の複数のタグとの曖昧さを生成するためにはより少ない数が残される。好ましくは、対話文脈情報は優先度を調整するために用いられる。
【００４３】
Ｎ−ベスト候補の選択
各パスの最後に、Ｎ−ベストプロセッサ２７０は、複数のタグに関連付けられた複数のスコアに基づいてＮ−ベスト候補を選択し、それぞれ対応する構文解析木において発見された情報を表現するトピック−タグを生成する。いったんこの方法で複数のトピックが発見されると、入力の中の対応する複数の単語はタグ情報によって置換することができる。上記置換変換は、現在の入力テキストから対応する複数の単語を除去する。各パスの出力２８０は、新しい入力として次のパスへフィードバックされ、上記置換は、競合する文法の間の、あるあいまいさを除去することを補助し、又は重複するシンボルをフィルタリングすることによって、よりよい構文解析木を生成することを補助する。
【００４４】
最後のパスにおいて付加的なタグが生成されないとき、計算は終了する。最後のパスの出力は、局所的構文解析部から大域的構文解析部１６２への出力になる。各フェーズはその入力の中の単語の数のみを減少させ、入力テキストの長さは有限なので、固定小数点の計算におけるパスの数は、その入力のサイズによって線形に有界である。
【００４５】
以下のスコア係数は、構文解析木の以下の属性に基づいた、それに代わる構文解析木のランク付けに用いられる。
・終端のシンボルの数。
・終端でないシンボルの数。
・構文解析木の深さ。
・終端のシンボルにおけるギャップのサイズ。
・各終端のシンボルに関連付けられたＡＳＲ−コンフィデンス基準。
・各終端のシンボル及び終端でないシンボルに関連付けられた文脈に応じて調整可能な荷重。
【００４６】
各パスは、好ましくは、独立に発達させ、少ない量のデータで動作させることができ、計算機的には安価な方法である、個別のトピックに対応する。自然言語構文解析部１２のアーキテクチャは、新しいトピックに対して付加的な複数のパス及び文法を組み込むように柔軟でかつモジュール化されていて、又は、複数の特定のトピックに対して発見的方法を変更することは容易であり、またこのことは異なるシステムの間で共有することができる再利用可能な構成要素を容易に開発することを可能にする。
【００４７】
【発明の効果】
前述のことから、本発明はテレビジョンの視聴者にインターネットから取得された有用な情報を提供することに効果的に適応される。音声制御可能な、自然言語のインターフェースは、テレビジョンとインターネットの双方の楽しみと有用さを大幅に拡張することができる、ユーザフレンドリーで、使うことが簡単なシステムを生成する。システムを用いた結果は、受動的なテレビジョンの視聴と、対話的なインターネットの情報検索との自然な混合である。
【００４８】
本発明はその好ましい本実施形態において記述されたが、添付された請求項に示された本発明の精神から離れることなく、本発明を変形できることが理解されるだろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の好ましい本実施形態のブロック図である。
【図２】本発明の好ましい本実施形態に係る自然言語構文解析部の構成要素を図示するブロック図である。
【図３】本発明の好ましい本実施形態に係る局所的構文解析部の構成要素を図示するブロック図である。
【符号の説明】
１０…音声認識部、
１２…自然言語構文解析部、
１４…固定された文法、
１６…ダウンロードされた文法、
１８…検索エンジン指令部、
２０…インターネット接続モジュール、
２２…インターネット、
２４…検索エンジン、
２６…検索結果プロセッサ、
２８…情報フィルタ、
３０…電子番組ガイド、
３２…ユーザプロファイルデータ記憶装置、
１２８…音声理解モジュール、
１３０…対話管理部、
１３４…コンピュータ応答モジュール、
１６０…局所的構文解析部、
１６２…大域的構文解析部、
１６３…知識データベース、
１６４…フレームデータ構造、
１６５…特定分野、
１６６…空スロット、
１６７…対話履歴データファイル、
２１７…自動音声認識部、
２１８…入力文、
２２０…語彙解析、
２２６，２２８…語彙フィルタ、
２３０，２３２…構文解析森生成器、
２３４…構文解析された成分の分析及び合成、
２４０…文法Ａ、
２４２…文法Ｂ、
２６０，２６２…タグ及びスコア生成器、
２６４，２６６…タグ、
２６７…文脈情報、
２６８…単語コンフィデンスベクトル、
２６９…対話文脈荷重、
２７０…Ｎ−ベストプロセッサ、
２８０…出力。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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