(57)【要約】【課題】自然な対話を実現する対話装置を提供する。【解決手段】本発明の一形態に係る対話装置１は、入力されたユーザの言葉に対する応答文を対話モデルに基づいて決定して出力する対話装置であって、ユーザの言葉に基づいて、応答の種類を示す応答種別と関連付られた応答文を生成する応答生成部４と、ユーザの言葉に基づいて、ユーザの意思を推定する意思推定部５と、ユーザの意思と応答種別との関係を示す対話モデルを格納した対話モデル格納部６と、対話モデルを参照してユーザの意思に対応する応答種別を選択し、出力する応答文を選択する応答選択部７と、ユーザの意思と応答種別との組み合わせに基づいて、予め設定された評価点を格納した評価点格納部と、推定したユーザの意思と、選択した応答種別と、に基づいて評価点を付与し、付与した評価点に基づいて、対話モデルの適否を学習する対話モデル学習部９と、を備える。【選択図】図１
2018132704.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたユーザの言葉に対する応答文を対話モデルに基づいて決定して出力する対話装置であって、
前記ユーザの言葉に基づいて、応答の種類を示す応答種別と関連付られた応答文を生成する応答生成部と、
前記ユーザの言葉に基づいて、前記ユーザの意思を推定する意思推定部と、
前記ユーザの意思と前記応答種別との関係を示す対話モデルを格納した対話モデル格納部と、
前記対話モデルを参照して前記ユーザの意思に対応する応答種別を選択し、出力する応答文を選択する応答選択部と、
前記ユーザの意思と前記応答種別との組み合わせに基づいて、予め設定された評価点を格納した評価点格納部と、
前記推定したユーザの意思と、前記選択した応答種別と、に基づいて評価点を付与し、前記付与した評価点に基づいて、前記対話モデルの適否を学習する対話モデル学習部と、
を備える、対話装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対話装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的な対話装置は、特許文献１に開示されているように、ユーザの発話に基づいて生成した複数の応答の中から１つの応答を、予め設定された評価関数を用いた評価結果に基づいて選択して出力している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−２５５９９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の対話装置においては、予め評価関数を設定する際に全ての状況を想定する必要があり、想定外の発話が行われた場合に適切な応答を行うことが難しい。そのため、特許文献１の対話装置は、自然な対話を行うことが難しい。
【０００５】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、自然な対話を実現する対話装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る対話装置は、入力されたユーザの言葉に対する応答文を対話モデルに基づいて決定して出力する対話装置であって、
前記ユーザの言葉に基づいて、応答の種類を示す応答種別と関連付られた応答文を生成する応答生成部と、
前記ユーザの言葉に基づいて、前記ユーザの意思を推定する意思推定部と、
前記ユーザの意思と前記応答種別との関係を示す対話モデルを格納した対話モデル格納部と、
前記対話モデルを参照して前記ユーザの意思に対応する応答種別を選択し、出力する応答文を選択する応答選択部と、
前記ユーザの意思と前記応答種別との組み合わせに基づいて、予め設定された評価点を格納した評価点格納部と、
前記推定したユーザの意思と、前記選択した応答種別と、に基づいて評価点を付与し、前記付与した評価点に基づいて、前記対話モデルの適否を学習する対話モデル学習部と、
を備える。
このような構成では、ユーザの意思と、選択した応答種別と、に基づいて評価点を付与し、付与した評価点に基づいて、対話モデルの適否を学習する。そのため、ユーザから想定外の発話が行われた場合も、学習を積めば、適切な応答を行うことができる。よって、ユーザとの自然な対話を実現することができる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、自然な対話を実現する対話装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態の対話装置を模式的に示すブロック図である。
【図２】実施の形態の対話装置において、対話モデルを学習する流れを示すフローチャート図である。
【図３】ユーザの意思と応答種別との組み合わせに基づいて予め設定された報酬の評価点を示す評価テーブルである。
【図４】ユーザの意思と応答種別との組み合わせに基づいて予め設定されたペナルティの評価点を示す評価テーブルである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。但し、本発明が以下の実施の形態に限定される訳ではない。また、説明を明確にするため、以下の記載及び図面は、適宜、簡略化されている。
【００１０】
本実施の形態の対話装置の基本構成を説明する。本実施の形態の対話装置は、ユーザの発話に対して応答することで、音声対話を実現する構成とされている。但し、本実施の形態の対話装置は、文章対話でも実施することができる。
【００１１】
図１は、本実施の形態の対話装置を模式的に示すブロック図である。図１に示すように、対話装置１は、発話入力部２、音声認識部３、応答生成部４、意思推定部５、対話モデル格納部６、応答選択部７及び応答出力部８を備えている。
【００１２】
発話入力部２は、ユーザの発話（音声）を集音するマイクロフォンなどを備えており、集音した音声のアナログデータをデジタルデータに変換して音声波形データを取得する。そして、発話入力部２は、音声波形データを音声認識部３及び意思推定部５に出力する。
【００１３】
音声認識部３は、発話入力部２から入力される音声波形データが示す音声波形に基づいて認識文字列を取得する。例えば、音声認識部３は、音声波形データが示す音声波形をテキストデータ化し、当該音声波形のテキストデータから各形態素の種類や掛かり受け関係を推定して認識文字列を取得する。そして、音声認識部３は、取得した認識文字列を示す認識文字列データを応答生成部４及び意思推定部５に出力する。ちなみに、各形態素の種類や掛かり受け関係の推定は、一般的な手法を用いることができる。
【００１４】
応答生成部４は、音声認識部３から入力される認識文字列データが示す認識文字列に基づいて応答（応答文）を生成する。応答生成部４は、一つの認識文字列に対して複数の応答を生成できるように、複数の応答生成器４ａを備えている。
【００１５】
これらの応答生成器４ａは、予め応答記憶部（図示を省略）に記憶された認識文字列と応答との関係を参照して、入力された認識文字列データが示す認識文字列に対応する応答を予め設定されている応答生成ルールに基づいて生成する。
【００１６】
例えば、応答生成部４は、応答生成器４ａとして、ＱＡ（Question/Anser）応答生成器４ａ１、共感応答生成器４ａ２、不足格質問生成器４ａ３、話題誘導生成器４ａ４、オウム返し生成器４ａ５及び相槌生成器４ａ６を備えている。そして、例えば、入力された認識文字列データが示す認識文字列が「昨日プレゼントをもらったよ」の場合、ＱＡ応答生成器４ａ１は応答を生成せず、共感応答生成器４ａ２は「それはうれしかったね」を生成し、不足格質問生成器４ａ３は「誰にもらったのかな？」を生成し、話題誘導生成器４ａ４は「明日、晴れるかな？」を生成し、オウム返し生成器４ａ５は「プレゼントだね」を生成し、相槌生成器４ａ６は「うんうん」を生成する。各々の応答生成器４ａは、このように生成した応答を示す応答データを応答選択部７に出力する。但し、各々の応答生成器４ａで生成される応答は、適宜、変更することができる。
【００１７】
意思推定部５は、発話入力部２から入力される音声波形データが示す音声波形、及び音声認識部３から入力される認識文字列データが示す認識文字列に基づいて、ユーザの意思（例えば、ユーザの感情及びユーザが対話装置１に求める意図）を推定する。例えば、意思推定部５は、感情推定器５ａ及び意図推定器５ｂを備えている。
【００１８】
感情推定器５ａは、発話入力部２から入力される音声波形データが示す音声波形、及び音声認識部３から入力される認識文字列データが示す認識文字列に基づいて、ユーザの感情（例えば、ポジティブ／ニュートラル／ネガティブ）を推定する。例えば、感情推定器５ａは、音声波形の基本周波数や振幅の変化など、即ち、韻律特徴に基づいて、ユーザの感情を推定する。また、例えば、感情推定器５ａは、認識文字列の複数の形態素を一組とする形態素組の特徴ベクトルを算出し、算出した特徴ベクトルをＳＶＭ（Support Vector Machines）を用いて判別し、ユーザの感情を推定する。そして、感情推定器５ａは、推定したユーザの感情を示す感情データを応答選択部７に出力する。但し、感情推定器５ａは、ユーザの感情を推定することができれば、一般的な手法を用いることができる。
【００１９】
意図推定器５ｂは、音声認識部３から入力される認識文字列データが示す認識文字列に基づいて、ユーザが対話装置１に求める意図（例えば、質問／挨拶／同意の要求／語り／質問に対する回答／無効な入力（即ち、ノイズなど）を推定する。例えば、意図推定器５ｂは、認識文字列の品詞構造と述語項構造との組み合わせがユーザにとってどのような意図を有するかを機械学習から推定する。そして、意図推定器５ｂは、推定したユーザが対話装置１に求める意図を示す意図データを応答選択部７に出力する。但し、意図推定器５ｂは、ユーザの意図を推定することができれば、一般的な手法を用いることができる。
【００２０】
対話モデル格納部６には、ユーザの意思と応答生成器４ａの応答種別（例えば、ＱＡ（Question/Anser）、共感、オウム返し、不足格質問、相槌及び課題誘導）との関係を表す対話モデルを示す対話モデルデータを格納している。例えば、対話モデルは、感情と意図との組み合わせに基づいて、各々の応答種別に付与された係数である。
【００２１】
応答選択部７は、感情推定器５ａから入力される感情データが示すユーザの感情、及び意図推定器５ｂから入力される意図データが示すユーザが対話装置１に求める意図に対応する応答種別を、対話モデル格納部６に格納されている対話モデルデータが示す対話モデルの係数を参照して選択し（例えば、推定したユーザの感情及びユーザが対話装置１に求める意図に対応する応答種別のうち、係数が最も高い応答種別を選択し）、各々の応答生成器から入力される応答データが示す応答から選択した応答種別の応答生成器から入力される応答データが示す応答を選択し、選択した応答を示す応答データを応答出力部８に出力する。
【００２２】
応答出力部８は、応答選択部７から入力される応答データが示す応答を出力する。例えば、応答出力部８は、スピーカを備えており、デジタルデータである応答データをアナログデータに変換して出力する。
【００２３】
このような対話装置１は、ユーザとの対話に基づいて、対話モデルを学習（補正）できる構成とされており、上述の構成に加えて、対話モデル学習部９を備えている。対話モデル学習部９は、詳細は後述するが、図示を省略した評価点格納部に格納されている評価点テーブルデータが示す評価点テーブルを参照しつつ、ユーザの発話に基づいて推定した当該ユーザの意思と、出力した応答を生成した応答生成器の応答種別と、に基づいて評価点を付与（加算及び減算）し、付与した評価点に基づいて、対話モデルの適否を学習する。
【００２４】
次に、本実施の形態の対話装置１において、対話モデルを学習する流れを説明する。図２は、本実施の形態の対話装置において、対話モデルを学習する流れを示すフローチャート図である。本実施の形態の対話モデル学習部９は、評価点として報酬とペナルティとを付与して、対話モデルを学習する。また、本実施の形態の対話モデル学習部９は、ユーザとの対話回数（ターン数）も考慮して対話モデルを学習する。そのため、意思推定部５は、ターン数を計測するターンカウンタ５ｃを備えており、計測したターン数を示すターン数データを対話モデル学習部９に出力する。
【００２５】
先ず、図２に示すように、対話モデル学習部９は、感情推定器５ａからユーザの感情を示す感情データ、及び意図推定器５ｂからユーザが対話装置１に求める意図を示す意図データが入力されると、報酬及びペナルティを付与する（Ｓ１〜Ｓ３）。
【００２６】
ここで、評価点格納部には、報酬の評価点テーブルを示す評価点テーブルデータ、及びペナルティの評価点テーブルを示す評価点テーブルデータが格納されている。図３は、ユーザの意思と応答種別との組み合わせに基づいて予め設定された報酬の評価点を示す評価テーブルである。図４は、ユーザの意思と応答種別との組み合わせに基づいて予め設定されたペナルティの評価点を示す評価テーブルである。
【００２７】
図３に示すように、対話モデル学習部９は、報酬として、ユーザの発話に基づいて推定した当該ユーザの意思と応答出力部８から出力した応答の応答種別との関係に基づいて、「１」、「０」又は「−１」の何れかを付与する。
【００２８】
また、図４に示すように、対話モデル学習部９は、ペナルティとして、ユーザの発話に基づいて推定した当該ユーザの意思と応答出力部８から出力した応答の応答種別との関係に基づいて、「２」、「１」又は「０」の何れかを付与する。
【００２９】
次に、対話モデル学習部９は、ターンカウンタ５ｃから入力されるターン数データが示すターン数が一定回数（例えば、１０ターン）以上か否かを判定する（Ｓ４）。例えば、ターンカウンタ５ｃには、応答選択部７から選択した応答種別を示す応答種別データが入力される。そして、ターンカウンタ５ｃは、応答選択部７から応答種別データが入力されてから、予め設定された期間内に発話入力部２から音声波形データが入力された場合、ユーザとの対話において１ターン成立したと判定し、ユーザとの対話が開始されてからのターン数を計測（累計）する。なお、ターンカウンタ５ｃは、予め設定された期間内に発話入力部２から音声波形データが入力されない場合、ユーザとの対話が遮断されたものと判定し、ターン数をリセットする。
【００３０】
ターン数が一定回数以上の場合（Ｓ４のＹＥＳ）は、ユーザへの応答が適切で、対話が弾んでいる可能性が高いため、対話モデル学習部９は、報酬として一定値（例えば、２０）を加算する（Ｓ５）。
【００３１】
一方、対話モデル学習部９は、ターンカウンタ５ｃから入力されるターン数データが示すターン数が一定回数未満の場合（Ｓ４のＮＯ）、Ｓ５をスキップしてＳ６に移行する。
【００３２】
次に、対話モデル学習部９は、ペナルティの累計が一定値（例えば、１０）以上か否かを判定する（Ｓ６）。ペナルティの累計が一定値以上の場合（Ｓ６のＹＥＳ）は、ユーザへの応答が不適切で、対話が弾んでいない可能性が高いため、対話モデル学習部９は、報酬の累計から一定値（例えば、２０）を減算する（Ｓ７）。
【００３３】
一方、ペナルティの累計が一定値未満の場合（Ｓ６のＮＯ）、ユーザへの応答が適切である可能性が高いので、Ｓ７をスキップしてＳ８に移行する。
【００３４】
次に、対話モデル学習部９は、報酬の累計及びペナルティの累計に基づいて、対話モデルにおける応答種別の係数を補正する（Ｓ８）。例えば、対話モデル学習部９は、ペナルティの累計に応じて、対話モデルにおいて、推定したユーザの意思に基づいて選択した応答種別に付与されている係数を下げ、報酬の累計に応じて、対話モデルにおいて、推定したユーザの意思に基づいて推定した応答種別に付与されている係数を上げる。
【００３５】
次に、対話モデル学習部９は、ターンカウンタ５ｃから入力されるターン数データが示すターン数が学習上限ターン数以上か否かを判定する（Ｓ９）。対話モデル学習部９は、ターンカウンタ５ｃから入力されるターン数データが示すターン数が学習上限ターン数以上の場合（Ｓ９のＹＥＳ）、係数を補正した対話モデルを示す対話モデルデータを対話モデル格納部６に出力する（Ｓ１０）。対話モデル格納部６は、格納されている対話モデルデータを入力された対話モデルデータに書き換える。これにより、本実施の形態の対話装置１における対話モデルの学習が終了する。
【００３６】
一方、対話モデル学習部９は、ターンカウンタ５ｃから入力されるターン数データが示すターン数が学習上限ターン数未満の場合（Ｓ９のＮＯ）、Ｓ１に移行する。
【００３７】
このように本実施の形態の対話装置１は、ユーザの意思と、選択した応答種別と、に基づいて評価点を付与し、付与した評価点に基づいて、対話モデルの適否を学習する。そのため、本実施の形態の対話装置１は、ユーザから想定外の発話が行われた場合も、学習を積めば、適切な応答を行うことができる。よって、本実施の形態の対話装置１は、ユーザとの自然な対話を実現することができる。
【００３８】
本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上述の実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明は、任意の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
【００３９】
上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ(Blu-ray(登録商標) Disc)、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【符号の説明】
【００４０】
１  対話装置
２  発話入力部
３  音声認識部
４  応答生成部、４ａ  応答生成器、４ａ１  ＱＡ応答生成器、４ａ２  共感応答生成器、４ａ３  不足格質問生成器、４ａ４  話題誘導生成器、４ａ５  オウム返し生成器、４ａ６  相槌生成器
５  意思推定部、５ａ  感情推定器、５ｂ  意図推定器、５ｃ  ターンカウンタ
６  対話モデル格納部
７  応答選択部
８  応答出力部
９  対話モデル学習部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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