(57)【要約】  本技術は、次の入力文字候補を予測して提示する際の予測精度を向上させることができるようにする情報処理装置および情報処理方法に関する。情報処理装置は、入力された文字列を示す情報から、次に入力される文字列を予測した単語を含む意味フレームを決定し、出力する。本技術は、例えば、ユーザが文章作成ソフトやブラウザ等で入力された文字列から、次に入力される文字列を予測して出力する情報処理装置等に適用できる。
2018190128.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された文字列を示す情報から、次に入力される文字列を予測した単語を含む意味フレームを決定し、出力する意味フレーム決定部
を備える情報処理装置。
【請求項２】
ユーザに関係する状況を解析し、解析されたユーザの状況と関連が高い意味フレームである関連意味フレームを決定するコンテキスト解析部をさらに備え、
前記意味フレーム決定部は、前記関連意味フレームを用いて、検索された１以上の意味フレームの優先度を調整した結果に基づいて、前記意味フレームを決定する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記意味フレームは、所定の概念を言語化する際に使われる単語をまとめたデータ集合である
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記意味フレームは、述語と１以上の項とで構成され、
次に入力される文字列を予測した前記単語は、前記意味フレームの前記述語として格納されている単語である
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記意味フレームの前記述語または前記項の単語には、スコアが付与されており、
前記意味フレーム決定部は、スコアの最も高い意味フレームを、次に入力される文字列を予測した単語を含む前記意味フレームとして決定する
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
１以上の前記意味フレームを格納した意味フレームDBをさらに備え、
前記意味フレーム決定部は、前記意味フレームDBから、次に入力される文字列を予測した単語を含む前記意味フレームを検索して、決定する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記意味フレームに含まれる前記単語の同義語または類義語を決定する同義類義語決定部をさらに備える
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記意味フレームに含まれる前記単語と、その同義語または類義語とを、次に入力される文字列を予測した単語として出力する予測候補生成部をさらに備える
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
１以上の単語について同義語または類義語を格納した同義類義辞書DBをさらに備え、
前記同義類義語決定部は、前記同義類義辞書DBから、前記意味フレームに含まれる前記単語の同義語または類義語を検索し、決定する
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
文法的な拡張と語彙的な拡張を行うことにより、１つの文から複数の文を生成する解釈拡張部と、
前記解釈拡張部によって生成された前記複数の文から、単語を分散表現で表す分散表現生成部と
をさらに備え、
前記同義類義辞書DBには、前記分散表現で表された単語が格納されている
請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
情報処理装置が、
入力された文字列を示す情報から、次に入力される文字列を予測した単語を含む意味フレームを決定し、出力する
ステップを含む情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、情報処理装置および情報処理方法に関し、特に、次の入力文字候補を予測して提示する際の予測精度を向上させることができるようにした情報処理装置および情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
文章を作成するソフトウエアや、入力文字を漢字等に変換する文字変換ソフトには、それまでに入力された文字列から、次に入力される文字列を予測して、入力文字候補として提示する入力補完機能を備えたものがある（例えば、特許文献１参照）。入力補完機能では、例えば、入力された文字列の連続する単語の系列情報を見て、次の入力文字候補が予測される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１５０７５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
入力された文字列の単語のみを情報として次の入力文字候補を予測する手法では、予測の精度をさほど高く上げることができなかった。【０００５】
本技術は、このような状況に鑑みてなされたものであり、次の入力文字候補を予測して提示する際の予測精度を向上させることができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本技術の一側面の情報処理装置は、入力された文字列を示す情報から、次に入力される文字列を予測した単語を含む意味フレームを決定し、出力する意味フレーム決定部を備える。【０００７】
本技術の一側面の情報処理方法は、情報処理装置が、入力された文字列を示す情報から、次に入力される文字列を予測した単語を含む意味フレームを決定し、出力するステップを含む。【０００８】
本技術の一側面においては、入力された文字列を示す情報から、次に入力される文字列を予測した単語を含む意味フレームが決定され、出力される。【０００９】
なお、本技術の一側面の情報処理装置は、コンピュータにプログラムを実行させることにより実現することができる。【００１０】
また、本技術の一側面の情報処理装置を実現するために、コンピュータに実行させるプログラムは、伝送媒体を介して伝送することにより、又は、記録媒体に記録して、提供することができる。【００１１】
情報処理装置は、独立した装置であっても良いし、１つの装置を構成している内部ブロックであっても良い。
【発明の効果】
【００１２】
本技術の一側面によれば、次の入力文字候補を予測して提示する際の予測精度を向上させることができる。【００１３】
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本技術を適用した情報処理装置の第１実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】意味フレームのデータ構造を説明する図である。
【図３】意味フレームの例を示す図である。
【図４】第１実施の形態に係る入力文字予測候補生成処理を説明するフローチャートである。
【図５】意味フレームDBと同義類義辞書DBの生成処理を説明するフローチャートである。
【図６】第１実施の形態に係る情報処理装置の変形例を示す図である。
【図７】本技術を適用した情報処理装置の第２実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図８】ユーザに関係する状況として取得可能な事象の一例を示す図である。
【図９】ユーザに関係する状況として取得可能な事象の一例を示す図である。
【図１０】第２実施の形態に係る入力文字予測候補生成処理を説明するフローチャートである。
【図１１】第２実施の形態に係る情報処理装置の変形例を示す図である。
【図１２】第２実施の形態に係る情報処理装置の変形例を示す図である。
【図１３】本技術を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本技術を実施するための形態（以下、実施の形態という）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．第１実施の形態
２．第２実施の形態
３．コンピュータ構成例
【００１６】
＜１．第１実施の形態＞
＜情報処理装置のブロック図＞
図１は、本技術を適用した情報処理装置の第１実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【００１７】
図１の情報処理装置１は、入力された文字列から、次に入力される文字列を予測し、予測した結果を入力文字予測候補として出力する処理を実行する装置である。情報処理装置１には、例えば、ユーザが文章作成ソフトやブラウザ等で入力した文字列が入力される。
【００１８】
情報処理装置１は、例えば「だから、今日は車を」という文字列が入力されると、「購入する」、「買う」、「手に入れる」等の１個以上の文字列（単語または文節）を入力文字予測候補として出力する。
【００１９】
情報処理装置１は、取得部２１、形態素解析部２２、句解析部２３、意味フレーム格納部２４、及び、予測候補生成部２５を備える。
【００２０】
取得部２１は、外部（他の装置）から供給される文字列（入力文字列）を取得し、形態素解析部２２に供給する。
【００２１】
形態素解析部２２は、取得部２１から供給された入力文字列に対して形態素解析を行い、形態素に分割して、句解析部２３に供給する。例えば、上述した「だから、今日は車を」の文字列が入力文字列として供給された場合、「だから/、/今日/は/車/を/」（“/”は形態素の区切りを表す）のように分割する。
【００２２】
句解析部２３は、形態素解析が実施された入力文字列に対して、品詞及び活用の解析、自立語と付属語の分類などを行って、意味のある最小限のまとまりである文節（句）単位に分割して、予測候補生成部２５に供給する。例えば、上述した「だから/、/今日/は/車/を/」（“/”は形態素の区切りを表す）が形態素解析部２２から供給された場合、句解析部２３は、「だから、/今日は/車を/」（“/”は文節の区切りを表す）のように分割して、予測候補生成部２５にする。
【００２３】
意味フレーム格納部２４は、１以上の意味フレームを格納した意味フレームDB４８と、１以上の単語について同義語または類義語を格納した同義類義辞書DB４５を保持している。
【００２４】
＜意味フレーム＞
ここで、意味フレーム格納部２４が保持している意味フレームについて説明する。
【００２５】
意味フレームは、所定の概念を言語化する際に使われる単語（言葉）をまとめたデータ集合である。
【００２６】
図２は、意味フレームのデータ構造の例を示している。
【００２７】
意味フレームは、例えば、図２に示されるように、@AAA{pred:{BBB1(cnt1),BBB2(cnt2),・・・},obj:{CCC1(cnt3),CCC2(cnt4),@item,@food,・・・},time:{@time,・・・},place:{DDD1(cnt4) ),DDD2(cnt5) ,・・・},nsubj:{EEE1(cnt6),EEE2(cnt7),@human,・・・}}のようなデータ構造を有する。
【００２８】
先頭の＠以下の“AAA”が、この意味フレームの概念を示す語である。
【００２９】
意味フレームは、述語predと１以上の単語または句を含む構成とされ、単語または句は、述語predとの関係または役割に応じて、対象格(obj),時間格(time),場所格(place),主格(nsubj),道具格(ins),源泉格(src),目的格(goal),経験者格(exp)のいずれかの格に分類される。単語または句を格に応じて分類した集まりを項と呼ぶこととすると、意味フレームは、述語predと１以上の項obj,time,place,nsubj,ins,src,goal,expで構成される。ただし、意味フレームには、全ての項が必ず含まれる必要はなく、いずれかの項または述語が１つ以上含まれていればよい。図２の例では、項ins,src,goal,expは省略されている。
【００３０】
述語predには、意味フレームの概念を示す動詞（動詞句）または名詞（名詞句）の単語が、その単語の優先度を表す優先度情報cntとともに格納される。“BBB1”及び“BBB2”は、意味フレームの概念を示す単語に相当し、cnt1は単語“BBB1”の優先度情報、cnt2は単語“BBB2”の優先度情報を表す。単語の優先度情報cntには、その単語が文章中で使用された回数（出現頻度）を用いたり、文章中で使用された回数から算出した確率（出現確率）を用いることができる。あるいはまた、意味フレームを定義するユーザが、優先度情報cntとして任意の値を決定してもよい。以下で説明する各項の優先度情報についても同様である。
【００３１】
項objには、意味フレームの述語に対して、目的語として文章中で使用された単語（主に名詞（名詞句））が、その単語の優先度を表す優先度情報cntとともに格納される。“CCC1”及び“CCC2”は、述語pred内の単語に対して目的語として文章中で使用された単語に相当し、cnt3は単語“CCC1”の優先度情報、cnt4は単語“CCC2”の優先度情報を表す。次の、先頭に“＠”が付加された語は、別途格納された参照単語群であることを表し、@itemや@foodは、別途格納された参照単語群が挿入されることを表す。図２の例では、@item内に格納されている単語“FFF1”、“FFF2”、及び“FFF3”と、@food｛｝内に格納されている単語“GGG1”、“GGG2”、及び“GGG3”が項obj内に格納されていることと同じ意味となる。
【００３２】
項timeには、意味フレームの述語に対して、時間を表す言葉として文章中で使用された単語（主に名詞（名詞句））が、その単語の優先度を表す優先度情報cntとともに格納される。図２の例では、別途格納された参照単語群@timeが挿入されている。
【００３３】
項placeには、意味フレームの述語に対して、場所を表す言葉として文章中で使用された単語（主に名詞（名詞句））が、その単語の優先度を表す優先度情報cntとともに格納される。“DDD1”及び“DDD2”は、述語pred内の単語に対して場所を表す言葉として文章中で使用された単語に相当し、cnt4は単語“DDD1”の優先度情報、cnt5は単語“DDD2”の優先度情報を表す。
【００３４】
項nsubjには、意味フレームの述語に対して、主語を表す言葉として文章中で使用された単語（主に名詞（名詞句））が、その単語の優先度を表す優先度情報cntとともに格納される。“EEE1”及び“EEE2”は、述語pred内の単語に対して主語を表す言葉として文章中で使用された単語に相当し、cnt6は単語“EEE1”の優先度情報、cnt7は単語“EEE2”の優先度情報を表す。また、述語pred内の単語に対して主語を表す言葉として別途格納された参照単語群@humanが挿入されている。
【００３５】
以上のように、項obj、項time、項place、及び項nsubj内には、単語をそのまま格納することができるほか、参照単語群@itemや参照単語群@foodのように、別途格納された参照単語群を参照することで指定することもできる。
【００３６】
図２の例では省略されている項ins,src,goal,expについても同様に記述される。
【００３７】
項insには、例えば、「彼はハンマーで扉を壊した。」の「ハンマーで」のような、意味フレームの述語が表す動作を可能にする道具を表す単語（主に名詞（名詞句））が、その単語の優先度を表す優先度情報cntとともに格納される。
【００３８】
項srcには、例えば、「彼はロンドンからパリへ移動した。」の「ロンドンから」のような、意味フレームの述語によって起こされる変動の開始点を表す単語（主に名詞（名詞句））が、その単語の優先度を表す優先度情報cntとともに格納される。
【００３９】
項goalには、例えば、「彼はロンドンからパリへ移動した。」の「パリへ」のような、意味フレームの述語によって起こされる変動の終着点を表す単語（主に名詞（名詞句））が、その単語の優先度を表す優先度情報cntとともに格納される。
【００４０】
項expには、例えば、「彼が太郎の背が高いと思っていた。」の「彼が」や、「彼に古文書が読める？」の「彼に」ような、意味フレームの述語によって表現される（心理）状態を経験する主体を表す単語（主に名詞（名詞句））が、その単語の優先度を表す優先度情報cntとともに格納される。項ins,src,goal,expにおいても、別途格納された参照単語群を参照する指定方法も可能である。
【００４１】
述語predと各項obj,time,place,nsubj,ins,src,goal,expに格納される単語に付与される優先度情報cntは、入力文字予測候補を含む意味フレームを検索する際のスコアとして機能する。優先度情報cntは、必ずしも必要ではなく、省略される場合もある。
【００４２】
図３は、「買う」という概念の意味フレーム@buy、「運転する」という概念の意味フレーム@drive、「壊す」という概念の意味フレーム@break、「予約する」という概念の意味フレーム@bookingの例、参照単語群@item、@food、及び、@humanの例を示している。
【００４３】
なお、本実施の形態では、述語または項に相当する単語の優先度情報cntとして、その単語が文章中で使用された回数を用いた例を示している。
【００４４】
「買う」という概念の意味フレーム@buyには、「買う」という概念の述語predとして、「買う」及び「購入する」があり、単語「買う」の優先度情報には、その単語が文章中で使用された回数である「59（回）」、単語「購入する」の優先度情報には、その単語が文章中で使用された回数である「44（回）」が付与されている。
【００４５】
また、「買う」という概念の意味フレーム@buyには、「買う」という概念の目的語として、単語「食べ物」と、その優先度情報である「102」、単語「車」と、その優先度情報である「32」、単語「ハンバーガー」と、その優先度情報である「18」が格納されている。「買う」という概念の場所を表す言葉として、単語「ディーラー」と、その優先度情報である「21」、単語「スーパー」と、その優先度情報である「32」が格納されている。
【００４６】
意味フレームの言語は、日本語に限らず、英語、中国語等の外国語であってもよい。
【００４７】
「予約する」という概念の意味フレーム@bookingには、「予約する」という概念の述語predとして、「reserve」、「book」及び「take」があり、単語「reserve」には「11」の優先度情報、単語「book」には「7」の優先度情報、単語「take」には「5」の優先度情報が格納されている。
【００４８】
また、「予約する」という概念の目的語として、単語「flight」と、その優先度情報である「12」、単語「seat」と、その優先度情報である「4」、「airplane」と、その優先度情報である「5」が格納されている。「予約する」という概念の目的語として、参照単語群@item及び@foodが格納されている。
【００４９】
「予約する」という概念の時間の場所を表す言葉として、単語「PM7:00」と、その優先度情報である「3」、単語「11：00」と、その優先度情報である「5」が格納されている。「予約する」という概念の主語を表す言葉として、参照単語群@humanと、単語「computer」と、その優先度情報である「3」が格納されている。
【００５０】
参照単語群@itemには、単語「ticket」、「magazine」、及び「pen」が格納されている。参照単語群@foodには、単語「pasta」、「curry」、「noodle」、及び「pineapple」が格納されている。参照単語群@humanには、単語「he」、「mather」、及び「I」が格納されている。
【００５１】
なお、図３の例は、述語predに格納される単語が動詞の例であるが、上述したように述語predに格納される単語は、名詞（名詞句）の場合もある。
【００５２】
図１の説明に戻り、意味フレーム格納部２４は、知識DB４１、コーパス４２、解釈拡張部４３、単語分散表現生成部４４、同義類義辞書DB４５、意味役割付与部４６、意味フレーム構築部４７、及び、意味フレームDB４８を備える。図２を参照して説明した意味フレームは、意味フレームDB４８に格納されている。
【００５３】
知識DB４１には、人手によって作成された意味フレーム（意味フレームセット）や同義語及び類義語を集めたデータ（同義類義語データセット）が格納されている。知識DB４１に格納される意味フレームは、図２を参照して説明した意味フレームDB４８に格納されている意味フレームよりも情報が少ないものとなっている。例えば、知識DB４１に格納されている意味フレームには、述語や項に格納されている単語の優先度情報は含まれていない。また、述語や項に格納されている単語の数が少ない場合もある。
【００５４】
また、知識DB４１には、人手によって専用に作成された意味フレームや同義語及び類義語の他、例えば、フレームネット（https://framenet.icsi.berkeley.edu/fndrupal/）のような、第三者が利用可能に公開されている資源を用いることもできる。
【００５５】
コーパス４２は、意味フレームの具体例としての文章（テキストデータ）が収集された文書データである。コーパス４２は、例えば、新聞記事、WEBサイト等から大量の文章を収集することにより作成することができる。
【００５６】
解釈拡張部４３は、コーパス４２に蓄積されている大量の文章について、２つの拡張方法を使って、１つの文から複数の文を生成し、単語分散表現生成部４４に供給する。２つの拡張方法は、文法的な拡張と、語彙的な拡張である。
【００５７】
文法的な拡張について説明する。
【００５８】
文法的な拡張では、解釈拡張部４３は、１つの文を構文解析し、構文解析の結果を元に、文法的に合法な部分文字列からなる文を作成する。構文解析の結果は、述語を根として木構造で表すことが可能である。木構造から、ルールを用いて、部分木を抽出することによって、文法的に誤りを含まない高品質な文を生成することが可能である。文法的な誤りを含まない文が大量に生成されることによって、単語の分散表現を生成する際に、文法表現の差異を精度良くベクトルとして表現することが可能となる。
【００５９】
具体例で説明する。例えば、解釈拡張部４３は、「今日彼はスマートフォンを買った。」という一文から、「買った」、「今日買った」、「彼は買った」、「スマートフォンを買った」、「今日スマートフォンを買った」、「今日彼は買った」、「彼はスマートフォンを今日買った」、「スマートフォンを今日彼は買った」、・・のように、文の一部の文節を削除したり、語順を変えたりして、複数の文を作成する。
【００６０】
語彙的な拡張について説明する。
【００６１】
語彙的な拡張では、知識DB４１に格納されている意味フレームセットや同義類義語データセットを用いて、置換しても意味が大きく変わらない単語を差し替えることで、１つの文から、意味的に類似する複数の文を作成する。知識DB４１の同義類義語データセットだけではなく、意味フレームセットで定義された単語（句）どうしの関係性を考慮することで、元の文意を破綻させることなく、多数の文に拡張することが可能である。意味的な語彙拡張を行うことによって、特定の単語が出現する文の数を増加させることができるため、特定の単語の使われ方を網羅的に収集することが可能となる。
【００６２】
具体例で説明する。例えば、解釈拡張部４３は、「今日彼はスマートフォンを買った。」という一文から、「今日彼女はスマートフォンを買った。」、「今日彼は携帯電話を買った。」、「今日彼はパソコンを買った。」、「今日彼はスマートフォンを購入した。」等の文を作成する。これらの例文は、例えば、「彼」と「彼女」は類義語である、「スマートフォン」と「パソコン」及び「携帯電話」は類義語である、などの知識DB４１のデータに基づいて作成される。
【００６３】
上記、文法的な拡張と語彙的な拡張の２つの拡張手法を同時に適用することによって、文法的にも語彙的にも頑健な単語分散表現を生成できる。
【００６４】
単語分散表現生成部４４は、解釈拡張部４３で生成されて供給される多数の文を用いて、多数の文に含まれる各単語について、単語の分散表現を生成する。単語の分散表現は、各単語間の意味的な類似関係（類似度）を推定し、類似した意味を持つ単語が類似したベクトルとなるように、予め定めた次元数のベクトル空間に各単語を配置する方法であり、word2vecとも呼ばれる。単語の分散表現については、例えば、「Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean, “Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality,” In Proceedings of the 27th Annual Conferenceon Neural Information Processing Systems (NIPS2013),pp.3111-3119,2013年」に開示されている。
【００６５】
単語分散表現生成部４４は、分散表現（ベクトル）で表された全ての単語について、ベクトルのコサイン距離等を用いて、類似（同義を含む）の意味をもつ単語どうしをグループにして、同義類義辞書DB４５に格納する。
【００６６】
同義類義辞書DB４５は、多数の単語それぞれについて、その単語の同義語または類義語を格納した辞書データベースである。なお、同義類義辞書DB４５には、各単語が分散表現（ベクトル表現）で格納される必要はなく、保存されるデータ形式は任意である。さらに言えば、同義語または類義語を作成する手法も、単語の分散表現を用いた方法に限られず、任意の方法を採用可能である。
【００６７】
意味役割付与部４６は、コーパス４２の大量の文章（テキストデータ）それぞれから、意味フレームを作成する。知識DB４１に既に同一の意味フレームが格納されている場合には、知識DB４１に格納されている意味フレームが変更される。これにより、知識DB４１に格納されている意味フレームが増強される。
【００６８】
具体的には、意味役割付与部４６は、コーパス４２の文章それぞれについて、形態素解析部２２と同様の形態素解析、句解析部２３と同様の文節分割、及び、構文解析を行うことにより、各単語の意味役割を識別して、単語に意味役割を付与した意味フレームを生成する。ただし、この時点では、スコアは生成されない。この時点では、例えば、「スーパーで食べ物を買う」という文章に対して、「買う」という概念の意味フレーム@buy{pred:{買う},obj:{食べ物},place:{スーパー}}が作成され、「ディーラーで車を購入する」という文章に対して、「買う」という概念の意味フレーム@buy{pred:{購入する},obj:{車},place:{ディーラー}}が作成される。
【００６９】
意味フレーム構築部４７は、意味役割付与部４６から供給される多数の意味フレームを集計し、各意味フレームの述語と項にスコアを付与する。スコアが付与された意味フレームは、図２に示したような形式となって、意味フレームDB４８に格納される。したがって、意味フレームのスコアは、述語または項に相当する各単語が、どれくらい出現しやすいか（使われやすいか）を表す。
【００７０】
予測候補生成部２５は、意味フレーム格納部２４の同義類義辞書DB４５及び意味フレームDB４８を用いて、句解析部２３から供給される文節単位の入力文字列の次に、入力が予測される文字列の候補を生成し、入力文字予測候補として出力する。
【００７１】
予測候補生成部２５は、構文解析部６１、意味フレーム決定部６２、及び、同義類義語決定部６３を有している。
【００７２】
構文解析部６１は、句解析部２３から供給される文節単位の入力文字列に対して構文解析を行い、入力文字列を構成する各文節または各単語の係り受け関係、主格、目的格などの格情報などから、各文節または各単語の意味役割などを識別する。
【００７３】
例えば、句解析部２３から供給された「だから、/今日は/車を/」という入力文字列に対して、構文解析部６１は、「今日は」の「今日」は、時間を表す言葉として文章中で使用された単語、即ち、項timeに属する語として使用された単語であり、「車を」の「車」は目的語として文章中で使用された単語、即ち、項objに属する語として使用された単語である、と識別する。
【００７４】
次に、意味フレーム決定部６２は、構文解析部６１の解析結果に基づいて、句解析部２３から供給された入力文字列に対する意味フレームを、意味フレームDB４８から検索し、決定する。
【００７５】
具体的には、句解析部２３から供給された「だから、/今日は/車を/」という入力文字列に対して、上述したように、項timeに属する単語「今日」と、項objに属する単語「車」を持つ意味フレームを意味フレームDB４８から検索する。意味フレームの検索には、意味フレームの述語pred及び各項obj,time,place,nsubj,ins,src,goal,expが保有するスコアが考慮される。
【００７６】
例えば、入力文字列が「日曜日に/ディーラーに/車を/」である場合、図３の例に従えば、「買う」という概念の意味フレーム@buyのスコアは、２７（日曜日）＋２１（ディーラー）＋３２（車）＝８０となる。
【００７７】
例えば、入力文字列が「夜/海岸を/車で/」である場合、図３の例に従えば、「運転する」という概念の意味フレーム@driveのスコアは、５１（夜）＋２１（海岸）＋１１５（車）＝１８７となる。
【００７８】
以上のようにして、入力文字列に対して、意味フレームDB４８に格納されている全ての意味フレームが検索され、スコアの最も高い意味フレームが、入力文字列に対して次に入力が予測される文字列候補を含む意味フレームとして決定される。
【００７９】
句解析部２３から供給された「だから、/今日は/車を/」という入力文字列に対して、例えば、「買う」という概念の意味フレーム@buyがスコアの最も高い意味フレームとして検出されたとする。これにより、決定された意味フレーム@buyの述語predに属する単語である「買う」及び「購入する」が、入力文字予測候補の一部として決定される。
【００８０】
同義類義語決定部６３は、意味フレーム決定部６２によって決定された意味フレームの述語predに属する単語の同義語または類義語を、同義類義辞書DB４５から検索し、決定する。例えば、上述した例で、意味フレーム決定部６２において「買う」という概念の意味フレーム@buyの述語predに属する「買う」及び「購入する」が決定された場合、「買う」及び「購入する」の同義語または類義語として「手に入れる」及び「求める」が同義類義辞書DB４５から検出される。
【００８１】
予測候補生成部２５は、構文解析部６１、意味フレーム決定部６２、及び、同義類義語決定部６３の実行結果として、意味フレームDB４８によって検索された「買う」及び「購入する」と、その同義語または類義語である、同義類義辞書DB４５によって検索された「手に入れる」及び「求める」の４つの単語を、入力文字列「だから、今日は車を」の次に入力される入力文字予測候補として出力する。
【００８２】
情報処理装置１は、以上のように構成される。
【００８３】
なお、図１で示した構成例では、情報処理装置１が意味フレーム格納部２４を備えるようにしたが、意味フレーム格納部２４は、クラウドサーバ等の他の装置に設けられ、予測候補生成部２５が、ネットワークを介して同義類義辞書DB４５や意味フレームDB４８にアクセスし、所望のデータを検索する構成とすることもできる。また、意味フレーム格納部２４については、同義類義辞書DB４５や意味フレームDB４８のみを情報処理装置１が備える構成でもよい。
【００８４】
＜入力文字予測候補生成処理＞
次に、図４のフローチャートを参照して、第１実施の形態に係る情報処理装置１による入力文字予測候補生成処理について説明する。
【００８５】
初めに、ステップＳ１において、取得部２１は、他の装置から入力された文字列を取得し、形態素解析部２２に供給する。
【００８６】
ステップＳ２において、形態素解析部２２は、取得部２１から供給された入力文字列に対して形態素解析を行い、形態素に分割して、句解析部２３に供給する。
【００８７】
ステップＳ３において、句解析部２３は、形態素解析が実施された入力文字列に対して、品詞及び活用の解析、自立語と付属語の分類などを行って、意味のある最小限のまとまりである文節単位に分割して、予測候補生成部２５に供給する。
【００８８】
ステップＳ４において、予測候補生成部２５の構文解析部６１は、句解析部２３から供給された文節単位の入力文字列に対して構文解析を行い、各文節または各単語の意味役割などを識別する。
【００８９】
ステップＳ５において、意味フレーム決定部６２は、構文解析部６１の解析結果に基づいて、句解析部２３から供給された入力文字列に対して最適な意味フレームを、意味フレームDB４８から検索（検出）する。具体的には、上述したように、入力文字列に対してスコアの最も高い意味フレームが、入力文字列に対して、次に入力が予測される文字列候補を含む意味フレームとして検索（検出）される。
【００９０】
ステップＳ６において、同義類義語決定部６３は、意味フレーム決定部６２によって決定された意味フレームの述語predに属する単語の同義語または類義語を、同義類義辞書DB４５から検索（検出）する。
【００９１】
ステップＳ７において、予測候補生成部２５は、意味フレームDB４８により決定された意味フレームの述語predに属する単語と、その同義語または類義語を、入力文字予測候補として出力する。
【００９２】
以上のように入力文字予測候補生成処理が実行される。
【００９３】
＜意味フレームDBと同義類義辞書DBの生成処理＞
次に、図５のフローチャートを参照して、情報処理装置１による意味フレームDB４８と同義類義辞書DB４５の生成処理について説明する。
【００９４】
初めに、ステップＳ２１において、解釈拡張部４３は、コーパス４２に蓄積されている大量の文章について、２つの拡張方法を使って１つの文から複数の文を生成し、単語分散表現生成部４４に供給する。
【００９５】
ステップＳ２２において、単語分散表現生成部４４は、解釈拡張部４３から供給された多数の文に含まれる各単語について、単語の分散表現を生成し、同義類義辞書DB４５に格納する。
【００９６】
ステップＳ２３において、意味役割付与部４６は、コーパス４２の大量の文章それぞれから、意味フレームを作成する。作成された意味フレームは、意味フレーム構築部４７に供給される。
【００９７】
ステップＳ２４において、意味フレーム構築部４７は、意味役割付与部４６から供給された多数の意味フレームを集計し、各意味フレームの述語predと項obj,time,place,nsubj,ins,src,goal,expにスコアを付与して、意味フレームDB４８に格納する。
【００９８】
以上のように、意味フレームDB４８と同義類義辞書DB４５の生成処理が実行される。
【００９９】
同義類義辞書DB４５を作成するステップＳ２１及びＳ２２の処理と、意味フレームDB４８を作成するステップＳ２３及びＳ２４の処理は、並行して実行してもよいし、逆の順序で実行してもよい。また、異なるタイミングで個別に実行してもよい。
【０１００】
同義類義辞書DB４５の生成処理と、意味フレームDB４８の生成処理は、任意のタイミングで定期的に実行し、データベース内の情報を更新することができるが、情報処理装置１による入力文字予測候補生成処理が実行される前に、同義類義辞書DB４５と意味フレームDB４８が用意されていればよい。
【０１０１】
以上の入力文字予測候補生成処理によれば、情報処理装置１は、コーパス４２から予め生成された意味フレームを用いて、入力文字列の予測候補を決定する。単に、入力された文字列の単語のみを用いた入力文字列の予測と比べて、意味フレームを用いて、複数の項と、その意味役割（次の文字列として目的語がくるなど）から予測するので、予測精度が向上する。また、意味フレームを用いることで、入力文字列の文中に存在しない単語も考慮して予測することができるので、予測精度が向上する。
【０１０２】
すなわち、情報処理装置１によれば、次の入力文字候補を予測して提示する際の予測精度を向上させることができる。
【０１０３】
なお、上述した入力文字予測候補生成処理によれば、入力文字列から予想される意味フレームを決定し、意味フレームの述語predに属する単語を出力（提示）するとともに、述語predに属する単語の同義語または類義語も出力（提示）するようにしたが、同義語及び類義語の出力は省略してもよい。換言すれば、入力文字予測候補生成処理では、意味フレームの述語predに属する単語が少なくとも出力できればよい。
【０１０４】
しかし、同義語及び類義語の出力も行うことにより、言い換え表現もユーザに提示することができ、ユーザの語彙を拡張することができる。
【０１０５】
例えば、ユーザが、ある書籍を購入したか否かをメール等で聞かれたときの返答メッセージを入力している場合に、「もうその本は」の入力文字予測候補として「買った」と入力しようとしたところ、同義語または類義語として提示された「手に入れました」を見て、それを選択した。このように、言い換え表現も提示することにより、ユーザが思いつかない言葉も提示することができる。
【０１０６】
同義類義辞書DB４５の生成処理では、解釈拡張部４３が１つの文から２以上の文を作成することで文の解釈を拡張し、それら全ての文を用いて、単語の分散表現を生成することで、分散表現の質を向上させることができる。
【０１０７】
なお、上述した例では、入力文字列から予想される意味フレームを決定し、意味フレームの述語predに属する単語を出力（提示）するようにしたが、図６に示されるように、情報処理装置１は、入力文字列に基づいて、意味フレームそのものを出力するようにしてもよい。
【０１０８】
図６の例では、情報処理装置１は、入力文字列「だから、今日は車を」に対して、「買う」概念の意味フレーム@buy、「売る」概念の意味フレーム@sell、「運転する」概念の意味フレーム@drive、「壊す」概念の意味フレーム@break等のなかから、「買う」概念の意味フレーム@buyを決定して出力する。
【０１０９】
この場合も、意味フレームには、出力対象としての述語predに属する単語と、そのスコアが含まれるので、意味フレームを取得した装置は、スコアに基づく優先度で、述語predに属する単語を、入力文字列の予測候補として提示することができる。
【０１１０】
＜２．第２実施の形態＞
＜情報処理装置のブロック図＞
図７は、本技術を適用した情報処理装置の第２実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【０１１１】
図７において、上述した第１実施の形態と対応する部分については同一の符号を付してあり、その部分の説明は省略する。
【０１１２】
図７の第２実施の形態に係る情報処理装置１を、図１の第１実施の形態と比較すると、第２実施の形態では、コンテキスト取得部１０１とコンテキスト解析部１０２が新たに追加されている。
【０１１３】
コンテキスト取得部１０１は、文字を入力しているユーザに関係する状況（コンテキスト情報）を取得し、コンテキスト解析部１０２に供給する。
【０１１４】
図８及び図９は、ユーザに関係する状況（コンテキスト情報）として取得可能な事象（モーダル）の一例を示している。
【０１１５】
図８は、各種のアプリケーションから取得可能なコンテキスト情報の例である。
【０１１６】
図８に示されるように、例えば、SNS（Social Networking Service）等でやりとりされるメッセージのログ、通話のログ、他人の情報との関係性、ユーザの食事内容、監視カメラのログ、ユーザのスケジュール、ユーザが利用しているアプリケーションから渡される情報（例えば、ゲームの攻略状況）、ユーザがアクセスしたWeb情報（URL、内容、滞在時間、クリックした場所、お気に入りとして登録している情報など）に関する情報などを、コンテキスト情報として取得することができる。
【０１１７】
図９は、各種のセンサから取得可能なコンテキスト情報の例である。
【０１１８】
図９に示されるように、例えば、スマートフォン等から取得できるGPSの位置情報及び移動情報、加速度、デバイス状態（電波状態、電池状態、ストレージ使用状況）、体調（体重、伸長、消費カロリー、脈拍）、脳波、年齢、世界の情報（気候（天気、風速、湿度、降雨量、花粉、今後の天気予報））、時間、株価動向、電車の遅延、周囲の音（BGM、ノイズレベル、環境音）に関する情報などを、コンテキスト情報として取得することができる。
【０１１９】
図７に戻り、コンテキスト解析部１０２は、コンテキスト取得部１０１から供給されるユーザに関係する状況（コンテキスト情報）を解析し、解析されたユーザの状況と関連が高い意味フレーム（以下、関連意味フレームという。）を決定して、予測候補生成部２５に供給する。予測候補生成部２５の意味フレーム決定部６２が意味フレームを決定する際、コンテキスト解析部１０２から供給された関連意味フレームによって、検索対象の意味フレームの優先度が変化する。その結果、コンテキスト解析部１０２からの出力がある場合とない場合とで、意味フレーム決定部６２が決定する意味フレームが異なることがあり得る。
【０１２０】
具体例を用いて説明すると、例えば、ユーザが中古車買い取りのWEBサイトへアクセスしたことを示すアクセス情報や、車を買い取る買取店へ出かけたことを示すGPS位置情報（移動情報）、買取店へ電話を掛けたことを示す通話情報などが、コンテキスト取得部１０１からコンテキスト解析部１０２に供給されたとする。
【０１２１】
コンテキスト解析部１０２は、コンテキスト取得部１０１から供給されたユーザの行動履歴を示す情報（アクセス情報、GPS位置情報、通話情報）に基づいて、ユーザの状況と関連が高い関連意味フレームとして、「売る」概念の意味フレーム@sellを決定し、予測候補生成部２５に供給する。
【０１２２】
コンテキスト解析部１０２によるユーザの状況と関連が高い関連意味フレームの決定方法としては、例えば、WEBサイトの内容やGPS位置の場所に存在する店舗の種類等に応じて、予め、URL情報やGPS情報等の情報と、コンテキスト解析結果として出力する関連意味フレームとを対応付けたテーブルを保持し、テーブルを参照して、コンテキスト解析結果としての関連意味フレームを決定し、出力することができる。
【０１２３】
なお、コンテキスト取得部１０１とコンテキスト解析部１０２は、外部装置として設けられ、コンテキスト解析結果が、情報処理装置１の予測候補生成部２５に供給される構成としてもよい。
【０１２４】
予測候補生成部２５の意味フレーム決定部６２は、コンテキスト解析部１０２の解析結果も考慮して、入力文字予測候補として「売る」概念の意味フレーム@sellを決定する。
【０１２５】
具体的には、意味フレーム決定部６２は、まず第１実施の形態と同様に、入力文字列に対して、意味フレームDB４８に格納されている全ての意味フレームを検索し、スコアの高い所定数の意味フレームを決定する。
【０１２６】
次に、意味フレーム決定部６２は、コンテキスト解析結果としてコンテキスト解析部１０２から供給された関連意味フレームのスコアに、予め定めた所定のスコア（例えば、２０）を加算する。そして、意味フレーム決定部６２は、コンテキスト解析結果に基づくスコア加算後において、スコアの最も高い意味フレームを、入力文字列に対して次に入力が予測される文字列候補を含む意味フレームとして決定する。
【０１２７】
以上のように、意味フレーム決定部６２は、コンテキスト解析部１０２の解析結果に基づいて、意味フレームDB４８に格納されている所定の意味フレームの優先度を調整した（優先度を上げた）結果に基づいて、入力文字列に対して最も適した意味フレームを決定する。
【０１２８】
なお、コンテキスト解析部１０２の解析結果に基づく意味フレームの優先度の設定方法は、これに限定されない。例えば、入力文字列に対して、スコアが上位の所定個数の意味フレームのなかに、コンテキスト解析部１０２から供給された意味フレームが存在した場合には、コンテキスト解析部１０２から供給された意味フレームを、入力文字列に対して最も適した入力文字予測候補を含む意味フレームとしてそのまま決定してもよい。
【０１２９】
＜入力文字予測候補生成処理＞
次に、図１０のフローチャートを参照して、第２実施の形態に係る情報処理装置１による入力文字予測候補生成処理について説明する。
【０１３０】
ステップＳ４１乃至Ｓ４４の処理は、図４で示した第１実施の形態におけるステップＳ１乃至Ｓ４の処理と同様であるので、説明は省略する。
【０１３１】
ステップＳ４５において、コンテキスト取得部１０１は、文字を入力しているユーザに関係する状況（コンテキスト情報）を取得し、コンテキスト解析部１０２に供給する。
【０１３２】
ステップＳ４６において、コンテキスト解析部１０２は、コンテキスト取得部１０１から供給されたユーザに関係する状況を解析し、解析されたユーザの状況と関連が高い意味フレームを決定して、予測候補生成部２５に供給する。
【０１３３】
ステップＳ４７において、意味フレーム決定部６２は、構文解析部６１の解析結果に基づいて、句解析部２３から供給された入力文字列に対して適切な意味フレームを、意味フレームDB４８から検索する。ここでは、例えば、一定値以上のスコアを有する意味フレームや、スコアの高い方から所定数の意味フレームが検索される。
【０１３４】
ステップＳ４５及びＳ４６の処理とステップＳ４７の処理は並行して実行することができる。換言すれば、ステップＳ４８の処理が開始される前までに、ステップＳ４５及びＳ４６の処理が終了すれば、ステップＳ４５及びＳ４６の処理を実行するタイミングは問わない。
【０１３５】
ステップＳ４８において、意味フレーム決定部６２は、意味フレームDB４８から検索された１以上の意味フレームのなかから、コンテキスト解析部１０２によるコンテキスト解析結果を考慮して、入力文字列に対して最適な意味フレームを決定する。例えば、コンテキスト解析結果に基づくスコア加算後において、スコアの最も高い意味フレームが、入力文字列に対して次に入力が予測される文字列候補を含む意味フレームとして決定される。
【０１３６】
ステップＳ４９において、同義類義語決定部６３は、意味フレーム決定部６２によって決定された意味フレームの述語predに属する単語の同義語または類義語を、同義類義辞書DB４５から検索（検出）する。
【０１３７】
ステップＳ５０において、予測候補生成部２５は、意味フレームDB４８により決定された意味フレームの述語predに属する単語と、その同義語または類義語を、入力文字予測候補として出力する。
【０１３８】
以上のように入力文字予測候補生成処理が実行される。
【０１３９】
図１１を参照して、入力文字列に対して、情報処理装置１が、ユーザに関係する状況も考慮して、意味フレームそのものを出力する場合について説明する。
【０１４０】
第１実施の形態に係る情報処理装置１は、図６で説明したように、入力文字列「だから、今日は車を」に対して、「買う」概念の意味フレーム@buy、「売る」概念の意味フレーム@sell、「運転する」概念の意味フレーム@drive、「壊す」概念の意味フレーム@break等のなかから、「買う」概念の意味フレーム@buyを決定して出力した。
【０１４１】
これに対して、第２実施の形態に係る情報処理装置１では、コンテキスト解析部１０２から、ユーザの状況と関連が高い関連意味フレームとして、「売る」概念の意味フレーム@sellが供給されたとする。この場合において、情報処理装置１は、「買う」概念の意味フレーム@buy、「売る」概念の意味フレーム@sell、「運転する」概念の意味フレーム@drive、「壊す」概念の意味フレーム@break等のなかから、「売る」概念の意味フレーム@sellを決定して出力する。このように、ユーザの状況が考慮されたことにより、意味フレームの優先度が調整され、出力される意味フレームが変化する。
【０１４２】
単に、入力された文字列の単語だけを用いた次の入力文字列の予測では、ユーザが車を買うことや売ることは頻繁に行われるものではないため、「車を」という入力文字列に対して、「運転する」や「走らせる」という単語が、次に入力される文字の予測候補として出やすく、「売る」や「買う」という単語の優先度は低い。
【０１４３】
しかしながら、第２実施の形態に係る情報処理装置１によれば、ユーザの状況を解析した結果に基づいて意味フレームを決定するので、「車を」という入力文字列に対して、ユーザの状況に即した「売る」や「買う」という単語を優先して出力させることができる。即ち、ユーザの状況により適した入力文字予測候補を提示することができる。
【０１４４】
なお、上述した例は、コンテンツ解析結果に基づいて、意味フレーム単位で優先度を調整する例であるが、意味フレームの述語predに格納されている各単語の優先度を、コンテンツ解析結果に基づいて調整してもよい。
【０１４５】
例えば、図１２に示されるように、意味フレームDB４８に記憶されている「買う」概念の意味フレーム@buy、「売る」概念の意味フレーム@sell、「運転する」概念の意味フレーム@drive、「壊す」概念の意味フレーム@break等のなかから、意味フレーム決定部６２によって、「買う」概念の意味フレーム@buyが決定されたとする。この場合において、意味フレームDB４８に記憶されている「買う」概念の意味フレーム@buyの述語predに格納されている各単語のスコアは、「買う」が５９、「購入する」が４４である。
【０１４６】
一方、コンテキスト解析部１０２のコンテンツ解析によって、「購入する」の優先度を上げる結果が得られたとする。情報処理装置１は、そのコンテンツ解析結果を反映して、「購入する」の優先度を上げた「買う」概念の意味フレーム@buyを出力する。図１２の例では、「購入する」のスコアが２０だけ加算され、「購入する」のスコアが６４、「買う」のスコアが５９とされ、「購入する」のスコアが高く調整された「買う」概念の意味フレーム@buyが出力されている。
【０１４７】
具体例を示す。例えば、ユーザが、電子メールのメッセージを作成している際に、「とうだい」という文字列を入力したとする。
【０１４８】
メッセージを作成する前のユーザの状況として、ユーザが週末のドライブコースをWeb検索で検索し、レンタカーの予約を行ったような場合には、入力文字列「とうだい」に対して、「灯台」が第一の入力文字予測候補として出力される。
【０１４９】
一方、メッセージを作成する前のユーザの状況として、ユーザが毎日塾に通い、大学入試過去問題集をオンラインショッピングで購入した場合、入力文字列「とうだい」に対して、「東大」が第一の入力文字予測候補として出力される。
【０１５０】
第２実施の形態に係る情報処理装置１によれば、第１実施の形態と同様に、次の入力文字候補を予測して提示する際の予測精度を向上させることができるほか、ユーザの行動や意図に合った入力文字予測候補を出力することができる。
【０１５１】
本技術を適用した実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【０１５２】
例えば、上述した複数の実施の形態の全てまたは一部を適宜組み合わせた形態を採用することができる。
【０１５３】
上述した例では、情報処理装置１に入力される文字列がテキストデータとして入力される例について説明したが、情報処理装置１に入力される文字列は、ユーザが発話した音声等の文字列でもよい。この場合、例えば、取得部２１において、音声信号として入力された文字列をテキストデータに変換する処理を行ったり、出力最終段において、入力文字予測候補を音声信号に変換する処理などを、必要に応じて行ってもよい。
【０１５４】
例えば、ユーザが「明日の大崎の」と発話した場合に、「天気予報」のように、その後に続く部分の発話を予測し、応答スピードの高速化を実現することができる。
【０１５５】
また例えば、ユーザが「タイタニック」というボイスコマンドを発話し、そのボイスコマンドに対応する入力文字列情報が入力されるとともに、ユーザのコンテキスト情報として、ユーザの位置を示すGPS位置情報や時刻情報などを含む行動ログ情報が、情報処理装置１に供給された場合、情報処理装置１は、次に予測されるユーザの発話として「見せて」や「聞きたい」などの文字列を予測して音声情報に変換して出力する。情報処理装置１からの出力として、「聞きたい」の音声情報を取得したアプリケーションソフトは、映画「タイタニック」の再生ではなく、映画「タイタニック」の音楽を再生する処理を選択して実行する。情報処理装置１からの出力として、「見せて」の音声情報を取得したアプリケーションソフトは、映画「タイタニック」の音楽の再生ではなく、映画「タイタニック」を再生する処理を選択して実行する。
【０１５６】
上述した例では、入力文字列に対して、１つの意味フレームを決定し、意味フレーム内の述語predに格納されている１以上の単語を入力文字予測候補として出力する例について説明したが、２つ以上の意味フレームを決定し、各意味フレーム内の述語predに格納されている１以上の単語を入力文字予測候補として出力してもよい。具体的には、例えば、入力文字列「だから、今日は車を」に対して、「買う」概念の意味フレーム@buyの述語predに属する単語である「買う」及び「購入する」と、「売る」概念の意味フレーム@sellの述語predに属する単語である「売る」及び「手放す」を入力文字予測候補として出力してもよい。
【０１５７】
あるいはまた、入力文字列に対して、１つの意味フレームを決定し、意味フレーム内の述語predに格納されている１以上の単語とともに、所定の項obj,time,place,nsubj,ins,src,goal,expの単語も、入力文字予測候補として同時に出力してもよい。例えば、入力文字列「明日の飲み会で」に対して、「食べる」概念の意味フレーム@eatの述語predに属する単語である「食べる」と、その意味フレーム@eatの項objに属する単語である「肉料理」を用いた「肉料理を」を入力文字予測候補として同時に出力してもよい。
【０１５８】
情報処理装置１は、入力された文字列を示す情報（テキスト情報、音声情報を含む）から、次に入力される文字列を予測した単語を含む意味フレームを少なくとも決定し、出力する構成を含むものであればよい。
【０１５９】
＜３．コンピュータ構成例＞
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているマイクロコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。
【０１６０】
図１３は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。
【０１６１】
コンピュータにおいて、CPU（Central Processing Unit）２０１，ROM（Read Only Memory）２０２，RAM（Random Access Memory）２０３は、バス２０４により相互に接続されている。
【０１６２】
バス２０４には、さらに、入出力インタフェース２０５が接続されている。入出力インタフェース２０５には、入力部２０６、出力部２０７、記憶部２０８、通信部２０９、及びドライブ２１０が接続されている。
【０１６３】
入力部２０６は、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる。出力部２０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部２０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部２０９は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ２１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体２１１を駆動する。
【０１６４】
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU２０１が、例えば、記憶部２０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース２０５及びバス２０４を介して、RAM２０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【０１６５】
コンピュータでは、プログラムは、リムーバブル記録媒体２１１をドライブ２１０に装着することにより、入出力インタフェース２０５を介して、記憶部２０８にインストールすることができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部２０９で受信し、記憶部２０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM２０２や記憶部２０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
【０１６６】
本明細書において、フローチャートに記述されたステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる場合はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで実行されてもよい。
【０１６７】
また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【０１６８】
さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。
【０１６９】
本技術は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
【０１７０】
なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、本明細書に記載されたもの以外の効果があってもよい。
【０１７１】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
入力された文字列を示す情報から、次に入力される文字列を予測した単語を含む意味フレームを決定し、出力する意味フレーム決定部
を備える情報処理装置。
（２）
ユーザに関係する状況を解析し、解析されたユーザの状況と関連が高い意味フレームである関連意味フレームを決定するコンテキスト解析部をさらに備え、
前記意味フレーム決定部は、前記関連意味フレームを用いて、検索された１以上の意味フレームの優先度を調整した結果に基づいて、前記意味フレームを決定する
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記意味フレームは、所定の概念を言語化する際に使われる単語をまとめたデータ集合である
前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記意味フレームは、述語と１以上の項とで構成され、
次に入力される文字列を予測した前記単語は、前記意味フレームの前記述語として格納されている単語である
前記（１）乃至（３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（５）
前記意味フレームの前記述語または前記項の単語には、スコアが付与されており、
前記意味フレーム決定部は、スコアの最も高い意味フレームを、次に入力される文字列を予測した単語を含む前記意味フレームとして決定する
前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
１以上の前記意味フレームを格納した意味フレームDBをさらに備え、
前記意味フレーム決定部は、前記意味フレームDBから、次に入力される文字列を予測した単語を含む前記意味フレームを検索して、決定する
前記（１）乃至（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（７）
前記意味フレームに含まれる前記単語の同義語または類義語を決定する同義類義語決定部をさらに備える
前記（１）乃至（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）
前記意味フレームに含まれる前記単語と、その同義語または類義語とを、次に入力される文字列を予測した単語として出力する予測候補生成部をさらに備える
前記（７）に記載の情報処理装置。
（９）
１以上の単語について同義語または類義語を格納した同義類義辞書DBをさらに備え、
前記同義類義語決定部は、前記同義類義辞書DBから、前記意味フレームに含まれる前記単語の同義語または類義語を検索し、決定する
前記（７）または（８）に記載の情報処理装置。
（１０）
文法的な拡張と語彙的な拡張を行うことにより、１つの文から複数の文を生成する解釈拡張部と、
前記解釈拡張部によって生成された前記複数の文から、単語を分散表現で表す分散表現生成部と
をさらに備え、
前記同義類義辞書DBには、前記分散表現で表された単語が格納されている
前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
情報処理装置が、
入力された文字列を示す情報から、次に入力される文字列を予測した単語を含む意味フレームを決定し、出力する
ステップを含む情報処理方法。
【符号の説明】
【０１７２】
１  情報処理装置，  ２１  取得部，  ２２  形態素解析部，  ２３  句解析部，  ２４  意味フレーム格納部，  ２５  予測候補生成部，  ４３  解釈拡張部，  ４４  単語分散表現生成部，  ４５  同義類義辞書DB，  ４６  意味役割付与部，  ４７  意味フレーム構築部，  ４８  意味フレームDB，  ６１  構文解析部，  ６２  意味フレーム決定部，  ６３  同義類義語決定部，  １０１  コンテキスト取得部，  １０２  コンテキスト解析部，  ２０１  CPU，  ２０２  ROM，  ２０３  RAM，  ２０６  入力部，  ２０７  出力部，  ２０８  記憶部，  ２０９  通信部，  ２１０  ドライブ
【図１】
2018190128.tif 000003
【図２】
2018190128.tif 000004
【図３】
2018190128.tif 000005
【図４】
2018190128.tif 000006
【図５】
2018190128.tif 000007
【図６】
2018190128.tif 000008
【図７】
2018190128.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【国際調査報告】
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