(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声を処理する音声認識部と、
電子番組ガイドの表現を記憶するためのデータ記憶装置と、
上記電子番組ガイドの中に表現された情報に対応する複数の文法のセットを有し、上記音声認識部とデータ通信を行い、上記入力された音声から意味的情報を抽出するように動作可能である自然言語構文解析部と、
上記データ記憶装置及び上記自然言語構文解析部とデータ通信を行い、上記電子番組ガイドからの情報を用いて上記複数の文法のセットを更新するように動作可能である番組ガイドマッピングモジュールと、
上記意味的情報に基づいて上記記憶された電子番組ガイドの表現をフィルタリングし、上記入力されたユーザの音声に応答して利用可能な複数の番組についての情報をユーザに提供する対話管理部とを備え、
上記番組ガイドマッピングモジュールは、上記番組ガイドマッピングモジュールが上記電子番組ガイドの全体の内容をもはや正しくマッピングしないように上記電子番組ガイドの全体の構造が変化するとき、遠隔のサイトから電気通信リンクを介して取得された情報に基づいて上記番組ガイドマッピングモジュールの機能を更新するマッピングモジュール更新システムを含む電子番組ガイド検索システム。
【請求項２】
上記対話管理部は、利用可能な複数の番組についての合成された音声の情報をユーザに提供する音声合成部を含む請求項１記載の電子番組ガイド検索システム。
【請求項３】
上記対話管理部は、利用可能な複数の番組についての情報の視覚表示をユーザに提供するスクリーン上への表示モジュールを含む請求項１記載の電子番組ガイド検索システム。
【請求項４】
上記自然言語構文解析部は、上記電子番組ガイドの中に表現された情報に対応する複数のスロットを有する複数の目的付けられたフレームを決定する目的付けられた自然言語構文解析部である請求項１記載の電子番組ガイド検索システム。
【請求項５】
上記対話管理部は上記検索システムのユーザによる過去の使用の表現を記憶するユーザプロファイルデータ記憶装置を含み、上記対話管理部は上記プロファイルデータ記憶装置を用いて上記記憶された電子番組ガイドの表現をさらにフィルタリングする請求項１記載の電子番組ガイド検索システム。
【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型のテレビジョンに関する。特に本発明は、後に続く番組選択のために最適な量の情報がユーザに対して表示されるように、電子番組ガイドの複雑なメニュー構造をナビゲートするための音声制御可能なシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】
電子番組ガイド及び従来のリモートコントローラを用いてテレビジョンの内容にアクセスすることに固有な問題の１つは、希望の情報にアクセスできる前に、複雑な多数のディスプレイ又は階層的なメニューを見る必要があるということである。現在の技術を用いると、回転している電子番組ガイド上の情報をユーザに表示するために、ときどき数分かかることがある。さらに、従来の押しボタン式のリモートコントローラは不器用であり、暗くなった部屋で操作することは難しいため、そのようなスクリーン上の番組ガイドの表示と対話することはわずらわしい。
【０００３】
【課題を解決するための手段】
本発明はこの問題を、最適な数のよく同調された選択物がユーザに対して表示され、続いて声又は従来の押しボタン制御又は他の手段で選択されるように、音声認識及び自然言語構文解析を用いて、電子番組ガイドの内容を自動的にフィルタリングすることで取り扱う。従って、要求された情報を表示するためにスクリーンの一部のみを用いることが必要であるため、本発明はテレビジョン番組を見ているユーザに対して高速で、より邪魔にならない。しばしば、要求を単一の文で完了することが可能である。この場合は、テレビジョンのスクリーン上にいかなる情報も表示する必要がない。システムは、時刻、チャンネル、番組又は映画のタイプ、俳優、監督などによるフィルタリングを含む、さまざまな異なる基準に基づいて情報をフィルタリングすることができる。より一般に、上記フィルタリングは、意味を表現するためにシステムによって用いられるフレーム意味解釈（ｆｒａｍｅ  ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）の複数のスロットの中に含まれる任意のアイテムに基づいて実行されてもよい。
【０００４】
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。
【０００５】
【発明の実施の形態】
本発明の好ましい本実施形態が図１に図示されている。ユーザから入力された音声は、適当な音声インターフェース及びディジタイザを介して音声認識モジュール１０に供給される。音声認識モジュール１０の出力は自然言語構文解析部１２に供給される。上記構文解析部は、構文解析部が理解できる事柄の意味を決定する複数の文法１４のセットに関連して動作する。構文解析部の細部は以下でより完全に議論される。しかしながら本質的に、構文解析部は、目的付けられた基準に基づいて動作し、認識された音声から複数のキーワード及び複数のフレーズを識別し、かつ、異なる目的付けられた複数のタスクを表現する、予め決定された複数のテンプレート又は複数のフレーム中の複数のスロットを充てんするために、それらの認識された複数の単語及び複数のフレーズを用いる。
【０００６】
また、構文解析部は電子番組ガイドの意味的表現と関係して動作する。図１において、１６で上記意味的表現は記憶される。電子番組ガイドは複数の文法１４にマッピングされる。従って、自然言語構文解析部は１６に記憶されている意味的表現を調べ、何のオプション又は応答をシステムがユーザに対して示すかを決定する。システムは、ユーザが、常に変化する電子番組ガイドデータと対話することを可能にするので、局所的構文解析部の複数の文法に最新の電子番組ガイドの内容をダウンロードするための機構が提供される。この機能は番組ガイドマッピングモジュール１８によって実行される。上記マッピングモジュールは、２０でツリー構造として概略的に図示された電子番組ガイドをダウンロードし、局所的構文解析部の複数の文法にガイドの内容をマッピングする。番組ガイドマッピングモジュールは、電子番組ガイドの全体の構造のアプリオリな知識を有する。従って、上記マッピングモジュールは、例えば、電子番組ガイドが映画、スポーツ、ニュース、天気などのために別々のカテゴリを有するということを認識している。次いで上記マッピングモジュールは、電子番組ガイドの中間ノード及びリーフノードにおいて発見された情報を複数の文法の中にマッピングすることに、このアプリオリな知識を用いる。例えば、複数の映画に対応する意味的表現は、コメディー、ドラマ、サイエンスフィクションのような異なるタイプの映画に対応する複数のスロット、監督の名前、俳優たちの名前のための複数のスロットなどをそれぞれ有する。
【０００７】
ときどき、電子番組ガイドの全体の構造は変化することがある。このことはごくまれにしか発生しないが、システムは、マッピングモジュール更新部２２を含むことによって、そのような変化に適応するように構成される。上記モジュール更新部に、インターネット又は他の電気通信リンクを介して、更新情報を供給することができる。番組ガイドマッピングモジュールが全ての番組ガイドの内容をもはや正しくマッピングしないように電子番組ガイドの全体の構造が変化するとき、上記マッピングモジュールは更新部２２によって更新される。更新は付加的な複数のプラグインモジュールの形式か、又はマッピングモジュールの全く新しいバージョンであることができる。
【０００８】
システムの１つの目的は、電子番組ガイドとの対話を単純化することである。システムはこのことを、ユーザの発話された要求の意味に基づいて、電子番組ガイドの中で発見された情報をフィルタリングすることで実行する。いくつかのケースにおいて、ユーザとの対話は、ユーザが見ることに関心を持っている単一の番組をすばやく識別することができ、より多くの場合、ユーザが何を見ることに関心を持っているかに注意を集中するために一連の複数の対話が必要とされる。
【０００９】
このことを簡易化するために、好ましい実施形態は、スクリーン上に有意に表示するか又は合成された音声を介して有意に示すことができるものにユーザの要求を精製するための自然言語構文解析部１２を用いる対話管理部２４を使用する。上記対話管理部は、ユーザに対してスクリーン上で提供するためには何が適当な量の情報なのかを決定できるような、システムのディスプレイの能力についての予め記憶された情報を有する。単一の要求に応答して５０の映画のオプションをユーザに示すことは、スクリーンの解像度及びフォントの高さの限界を与えられているので、スクリーン上に直ちに表示するためには多すぎることがある。一方、与えられた要求に応答してただ２つの番組が識別されるときは、ユーザがより多くの情報を見ることを望むか否かを決定するために、ユーザに付加的な質問を提供させてもよい。
【００１０】
電子番組ガイドの意味的表現を用いることの利点により、システムは電子番組ガイド２０に含まれる情報のフィルタリングを実行する。この機能は図１においてフィルタモジュール２６によって概略的に図示されている。
【００１１】
対話管理部はプロファイルデータ記憶装置２８と関連して動作する。このデータ記憶装置は、以前にユーザが視聴のために何を要求したのかということについてのデータのような、ユーザのプロファイル情報を含んでもよい。この情報は、例えば、対話管理部と、ユーザが視聴に関心を持っている、又は関心を持っていないかもしれない番組を識別することについての関連付けられたフィルタリング機能とをガイドするために用いることができる。例えば、ユーザが前の夜に特定の番組を視聴したとき、その事実はデータ記憶装置２８に記憶され、次いで対話管理部は次の夜にこの番組を表示することを抑制することができる。また、プロファイルデータ記憶装置は、どれだけの量の情報がスクリーン上に表示されるか、又は合成された音声を介して供給されるかをユーザが望むかということについての、ユーザの好みを記憶するために用いることができる。
【００１２】
自然言語構文解析部１２は、電子番組ガイドの意味的表現とともに、音声理解システムの心臓部を形成する。好ましい自然言語構文解析部の細部は、以下に記述される。
【００１３】
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。
【００１４】
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を記録しなさい（ｒｅｃｏｒｄ  ｍｅ  ａ  ｃｏｍｅｄｙ  ｉｎ  ｗｈｉｃｈ  Ｍｅｌ  Ｂｒｏｏｋｓ  ｓｔａｒｓ  ａｎｄｉｓ  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を記録することを望んでいるということを認識する。
【００１５】
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。
【００１６】
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。
【００１７】
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位置、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。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
図３は自然言語構文解析部２４の新しい局所的構文解析部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  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ  Ｃｏ．，  Ｒｅａｄｉｎｇ，  Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓ  （１９７７）；  ａｎｄ  Ｎ  Ｔｏｍｉｔａ，  Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  ＬＲ  Ｐａｒｓｉｎｇ，  Ｋｌｕｗｅｒ  Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ，  Ｂｏｓｔｏｎ，  Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓ  （１９９１）。
【００２３】
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。
【００２４】
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。
【００２５】
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、及び映画の要約を含む。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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
以下の新しいスコア係数は、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。
【００３４】
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。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。
【００３５】
【発明の効果】
前述のことから、本発明は、本発明を用いなければ複雑な電子番組ガイドとの対話において、ユーザフレンドリーで高速な方法を提供することが理解されるだろう。自然言語構文解析部を介して、ユーザはシステムに番組ガイドの中の情報を発見するように頼むことができ、返信された情報は理解することが容易な小片の形態で表示される。結果は、自然言語の対話の容易さとスクリーン上への表示の率直な表現とを提供する、情報表示の混合物である。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…文法、
１６…ＥＰＧの意味的表現、
１８…番組ガイドマッピングモジュール、
２０…ＥＰＧ、
２２…マッピングモジュール更新部、
２４，１３０…対話管理部、
２６…フィルタ、
２８…プロファイルデータ記憶装置、
１２８…音声理解モジュール、
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】
0003550536.tif 000002
【図２】
0003550536.tif 000003
【図３】
0003550536.tif 000004