(57)【要約】  オーディオ対話システムとボイスブラウズ方法を記載している。オーディオ入力部（１２）がオーディオ入力信号を取得する。スピーチ認識手段（２０）がオーディオ入力信号をテキスト入力データ（２１）に変換する。コンテントデータ（Ｄ１）は、テキストコンテントと少なくとも１つの参照（ＬＮ１）を有する。参照は、参照先と起動フレーズを有する。ブラウズ手段は、取得した入力テキストデータ８２１）を起動フレーズ（２８）と比較する。入力テキストデータ（２１）が起動フレーズ（２８）と同一でなくても、入力テキストデータと起動フレーズが類似した意味を有する場合マッチしたとされる。マッチした場合、参照先に対応するコンテントデータにアクセスする。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
オーディオ対話システムであって、
オーディオ入力信号を入力するオーディオ入力部と、
前記オーディオ入力部と結合した前記オーディオ入力信号をテキスト入力データに変換するスピーチ認識手段と、
オーディオ出力信号を出力するオーディオ出力部と、出力部と結合したテキスト出力データを前記オーディオ出力信号に変換するスピーチ合成手段と、
テキストコンテントと少なくとも１つの参照とを有するコンテントデータを処理するブラウズ手段であって、前記参照は参照先と起動情報とを有し、前記起動情報は１つ以上の起動フレーズを有するところのブラウズ手段と、を有し、
前記ブラウズ手段は、前記スピーチ合成手段を制御して前記テキストコンテントを出力するように構成され、
前記ブラウズ手段は、前記入力テキストデータを前記起動フレーズと比較して、マッチする場合、前記参照先に対応するコンテントデータにアクセスするようにさらに構成され、
前記テキスト入力データが前記起動フレーズと同一でない場合、前記ブラウズ手段は前記入力テキストデータが前記起動フレーズと類似するかどうかマッチすることを特徴とするシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、
複数の検索語について、前記検索語の意味と関連する意味を有する連想語を格納する辞書手段をさらに有し、
前記ブラウズ手段は、前記入力テキストデータ中に含まれる単語及び／または前記起動フレーズ中に含まれる単語の連想語を検索し、前記比較に前記連想語を使用するように構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項２に記載のシステムであって、
前記辞書手段は少なくとも前記検索語の一部について、同義語、上位語、下位語、全体名、部分名よりなるグループから取った１つ以上のカテゴリーに入る連想とを有することを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項１ないし３いずれか一項に記載のシステムであって、
前記ブラウズ手段は、複数の用語と複数の起動フレーズについて前記フレーズ中における前記用語の出現回数を与える共起行列を求め、前記共起行列を特異値分解して語義空間を計算し、前記入力テキストデータと前記起動フレーズを前記語義空間のベクトルとして表してそのベクトル間の角度の尺度を計算することにより類似性を決定するように構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項１ないし４いずれか一項に記載のシステムであって、
前記ブラウズ手段は、前記コンテントデータ中の全てのリンクの全ての起動フレーズ中の複数の単語の頻度を決定し、前記入力テキストデータと前記起動フレーズ中の共通単語を見つけることにより類似性を決定することを特徴とするシステム。
【請求項６】
請求項１ないし５いずれか一項に記載のシステムであって、
前記ブラウズ手段は、前記コンテントデータ中の前記リンクの全てのすべての起動フレーズの複数のワードシーケンスのワードシーケンス頻度を決定し、前記入力テキストデータのワードシーケンスを処理することにより類似性を決定することを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項１ないし６いずれか一項に記載のシステムであって、
言語モデルがトレーニングされる前記リンクのそれぞれについて、前記言語モデルはワードシーケンス頻度を有し、
前記入力テキストデータは、前記入力テキストデータの前記モデルとの一致を示すスコアを決定することにより前記言語モデルのそれぞれと比較され、
前記類似する意味は前記スコアにより決定されることを特徴とするシステム。
【請求項８】
ボイスブラウズ方法であって、
テキストコンテントと少なくとも１つの参照とを有するコンテントデータを処理するステップであって、前記参照は参照先と起動情報とを有し、前記起動情報は１つ以上の起動フレーズを有するところのステップと、
スピーチ合成を用いて前記テキストコンテントをオーディオ出力信号に変換し、前記オーディオ出力信号を出力するステップと、
オーディオ入力信号を取得し、スピーチ認識を用いて前記オーディオ入力信号をテキスト入力データに変換するステップと、
前記テキスト入力データを前記起動フレーズと比較し、前記テキスト入力データが前記起動フレーズと同一でない場合、前記入力テキストデータが前記起動フレーズと類似する意味を有するかどうかのマッチを示し、マッチする場合、前記参照先に対応するコンテントデータにアクセスするステップと、を有することを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明はオーディオ対話システム及びボイスブラウズ方法に関する。
【０００２】
オーディオ対話システムにより、人間のユーザは、自動装置（一般的にはコンピュータ）とオーディオ対話をすることができる。装置は、自然なスピーチを用いることによりユーザに情報を話す。対応するボイス合成手段は、一般に知られており広く使用されている。一方、装置は、利用可能なスピーチ認識技術を用いて、ユーザによる入力を自然なスピーチとして受け取る。
【０００３】
オーディオ対話システムの例として、例えば、例えば、自動電車時刻表情報システムのような電話情報システムがある。
【０００４】
装置とユーザの間の対話の内容はその装置、またはその装置がアクセス可能な離れた記憶場所（remote  location）に格納される。その内容は、ハイパーテキストフォーマットで格納されてもよく、この場合は、そのコンテントデータは１つ以上の文書として利用可能である。その文書は実際のテキストコンテントを含む。そのテキストコンテントは、フォーマットディスクリプタ（タグと呼ぶ）によりフォーマットされていてもよい。特殊な種類のタグとして参照タグ（すなわちリンク）がある。参照では参照先が指定される。参照先は、そのコンテント文書の他の部分、または別のハイパーテキスト文書である。各参照には、起動情報も含まれる。その起動情報によりユーザは参照すなわちリンクを選択することができる。ハイパーテキストフォーマットの標準はＸＭＬフォーマットである。
【０００５】
利用可能なオーディオ対話システムにより、ユーザはオーディオのみのチャンネルによりハイパーテキスト文書にアクセスすることができる。ハイパーテキスト文書の読み出しは一般的に「ブラウズ」と言われるので、これらのシステムは「ボイスブラウザ」とも呼ばれる。米国特許公報第５，８８４，２６６号は、ハイパーテキスト文書のコンテントデータをスピーチとしてユーザに出力するオーディオ対話システムを記載している。
【０００６】
文書が参照を含んでいる場合、対応する起動情報（ここでは「リンク識別子」という起動フレーズとして与えられる）をスピーチとしてユーザに読み、一方、異なるサウンド特性を用いてリンク識別子を区別する。これは、ユーザが回りのテキストと容易に区別できるボイスピッチ、ボリューム、その他のサウンドまたはオーディオ特性を用いてリンク識別子テキストを聴覚的に表示することを含む。リンクを起動するために、ユーザは、リンク識別子または起動フレーズに対応するボイスコマンドを発する。ユーザのボイスコマンドは、スピーチ認識システムで変換され、コマンドプロセッサで処理される。ボイス入力がリンク識別子すなわち起動フレーズと同じである場合、そのボイスコマンドを、リンクアドレス（参照先）を用いて実行し、指定されたアドレスからテキスト情報をユーザに読むことを続ける。
【０００７】
オーディオのみのシステムにねらいをつけたハイパーテキスト文書の特殊フォーマットの例として、ＶｏｉｃｅＸＭＬがある。現在Ｗ３Ｃで候補となっている「ボイスエクステンシブルマークアップランゲージ（ＶｏｉｃｅＸＭＬ）バージョン２．０」では、リンクと関連する起動フレーズは、内部または外部の文法として与えられる。このように、複数の有効な起動フレーズを指定してもよい。リンクが起動されるには、ユーザスピーチ入力がこれらの起動フレーズと正確にマッチしなければならない。
【０００８】
ユーザの入力が起動フレーズと正確にマッチしない場合、ユーザは、通常、入力が認識されなかったことを示すエラーメッセージを受け取る。これを避けるため、ユーザは、聞いた起動フレーズを正確に記憶するか、コンテント文書の著者は、リンクの起動フレーズとして許容できるだろうユーザボイスコマンドを予想しなければならない。
【０００９】
本発明の目的は、容易に直感的なユーザが参照を起動できる、オーディオ対話システムとボイスブラウズ方法を提供することである。
【００１０】
この目的は、本発明の請求項１に記載したオーディオ対話システムと請求項８に記載したボイスブラウズ方法により達成することができる。従属項には好ましい実施形態を記載した。
【００１１】
本発明によるシステムは、スピーチ認識手段を有するオーディオ入力部と、スピーチ合成手段を有するオーディオ出力部とを有する。本システムは、さらに、ブラウズ手段を有する。留意すべきことは、これらの用語は機能的構成のみをサシ、具体的なシステムにおいては、これらの手段はかならずしも物理的に別々のアセンブリである必要はない。少なくともブラウズ手段は、コンピュータにより実行されるソフトウェアとして実装されることが特に好ましい。スピーチ認識手段及びスピーチ合成手段は、当業者には容易に利用可能であり、別の構成として実装してもよいし、あるいは、ソフトウェアでブラウズ手段を実施するときは、同じコンピュータ上で実行されるソフトウェアとして実装してもよい。
【００１２】
本発明によると、オーディオ入力信号（ユーザボイスコマンド）はスピーチからテキスト入力データに変換され、現在処理されている文書の起動フレーズと比較される。前から知られているように、厳密にマッチした場合、すなわち、入力テキストデータが与えられた起動フレーズと同一である場合、参照先に対応するコンテントデータにアクセスすることにより参照すなわちリンクが起動される。
【００１３】
従来の対話システム及びボイスブラウズ方法と対照的に、テキスト入力データが起動フレーズと同一でないが類似した意味を有するとき、マッチしたとされる。
【００１４】
このように、本発明による対話システムまたはボイスブラウズ方法においては、ユーザは起動フレーズは厳密に記憶することをもはや強制されない。これは特に、多数のリンクを有する文書で有利な点である。ユーザは、利用可能な選択肢を全て聞いてから選択することができる。その時、ユーザは、文書の例えば最初と２番目のリンクの正確な起動フレーズを覚えていないかも知れない。しかし、起動フレーズは一般にリンクされる文書を短く記述するので、ユーザは起動フレーズの意味は覚えていることが多い。その時は、自分の言葉でコマンドを与えることによりリンクを起動することができる。そのコマンドは認識され、対応するリンクに正しく関連づけられる。
【００１５】
本発明の他の実施形態において、本システムは辞書手段を用いて、入力テキストデータが起動フレーズと類似した意味を有するかどうか判断する。複数の検索語について、連想語を辞書手段から読み出すことができる。連想語派遣錯誤の意味と関連した意味を有する。特に好ましくは、連想語は、検索語に対して、同一の意味（同義語）、上位または下位の意味（上位語、下位語）、または全体と部分の関係（全体名称、部分名称）である。
【００１６】
マッチする意味を見つけるために、入力テキストデータ、起動フレーズ、またはその両方のいずれかを含む単語の連想語を検索する。次に、連想語を用いて起動フレーズとテキスト入力の比較を行う。このように、ユーザが起動コマンドで厳密な起動フレーズと比較して、別の、しかし意味的には関連した用語を使用した時にマッチしたものとされる。
【００１７】
本発明の他の実施形態によると、ブラウズ手段は、潜在語義分析（ＬＳＡ）法またはそれと類似した方法を用いることにより、入力コマンドと起動フレーズ間の意味の類似性を判断する。ＬＳＡは、複数の文書から抽出した統計的情報を用いて、単語／単語、単語／フレーズ、及びフレーズ／フレーズのペアの意味の類似性の尺度を与える方法である。この数学的に求めた類似性の尺度は、人間の単語とフレーズの理解をよく近似することが分かっている。この実施形態において、ＬＳＡを有利に利用して、起動フレーズとユーザ（テキスト入力データ）によるボイスコマンド入力が類似する意味を有するかどうか判断することができる。
【００１８】
本発明の他の実施形態によると、ブラウズ手段は、共通単語を見つけるために２つのフレーズの比較に依存する情報検索方法により、かつその共通単語の文書頻度の逆数により共通の出現回数を重みづけすることにより、入力コマンドと起動フレーズ間の意味の類似性を判断する。単語の文書頻度の逆数は、特定の起動フレーズ中のその単語の出現回数を決定して、この値を現在の文書中の全てのリンクの全ての起動フレーズ中のその単語の出現の合計数で割ることにより計算することができる。
【００１９】
本発明のさらに別の実施形態によると、ブラウズ手段は、ソフトコンセプトを用いることにより、入力コマンドと起動フレーズ間の意味の類似性を判断する。この方法は、単語のシーケンスに焦点を絞っている。起動フレーズ中の単語出現シーケンスを処理する。これらの単語のシーケンスを処理することにより、入力テキストデータがマッチしているか分かる。
【００２０】
好ましい実施形態において、各リンクについて、対応する起動フレーズの単語シーケンス頻度を与える言語モデルをトレーニングする。有利にも、そのモデルは、周知の技術を用いて平坦化してうまく一般化することができる。また、バックグラウンドモデルもトレーニングしてもよい。マッチを試みている時、テキスト入力データとこれらのモデルの一致が判断される。
【００２１】
以下、本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。
【００２２】
図１には、オーディオ対話システム１０が示されている。システム１０は、オーディオインターフェイス１２、ボイスブラウザ１４、及び幾つかの文書Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３を有する。
【００２３】
図１に示した実施形態例において、オーディオインターフェイス１２は電話であり、その電話は電話ネットワーク１６を介してボイスブラウザ１４に接続されている。ボイスブラウザ１４はデータネットワーク１８（例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはインターネット）を介して文書Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３にアクセスすることができる。
【００２４】
ボイスブラウザ１４は、オーディオインターフェイス１２に接続されたスピーチ認識部２０を有する。テキストデータ２１は、中央ブラウズ部２２に送られる。中央ブラウズ部２２は、出力テキストデータ２４をスピーチ合成部２６に送る。スピーチ合成部２６は、出力テキストデータ２４を出力スピーチオーディオ信号に変換する。出力スピーチオーディオ信号は、電話ネットワーク１６とオーディオインターフェイス１２を介してユーザに出力される。
【００２５】
図１において、対話システム１０と特にボイスブラウザ１４は、その機能ユニットで概要だけが示されている。実際の実施においては、ボイスブラウザ１４は、処理部（例えば、マイクロプロセッサ）とコンピュータプログラムを格納するプログラムメモリを有するコンピュータである。そのコンピュータプログラムは、その処理部で実行された時、ボイスブラウザ１４の機能を実施する。スピーチ合成とスピーチ認識は両方ともソフトウェアで実施してもよい。これらは周知の技術なので、ここではこれ以上説明しない。
【００２６】
ハイパーテキスト文書Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３には、ネットワークアドレスを用いてネットワーク１８を介してアクセス可能である。図１に示した実施形態例において、単純化のため、ネットワークアドレスは参照番号と同一であると仮定する。インターネットのＨＴＴＰプロトコルのように、データネットワーク内で文書を利用可能とする技術は当業者には周知なので、これ以上説明しない。
【００２７】
ハイパーテキスト文書Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３は、ＸＭＬフォーマットでフォーマットされたテキスト文書である。以下に、文書Ｄ１のソースコードの単純化した例を挙げる：
【００２８】
【数１】
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文書Ｄ１は、テキストコンテントを含み、鳥に関する利用可能な情報を記述している。文書Ｄ１のソースコードは、２つのリンクＬｎ１とＬｎ２を含む。
【００２９】
第１のリンクＬｎ１は、上記の文書Ｄ１のソーステキストにあるように、図２に表されている。そのリンクは参照先（この場合Ｄ２）を含んでいる。リンクは、いくつかの起動フレーズも含む。これらは、ユーザがリンクＬｎ１を起動するために発話するフレーズである。図１によるシステム１０の動作において、ボイスブラウザ１４は、文書Ｄ１にアクセスし、オーディオインターフェイス１２を介してユーザにその内容を読み上げる。中央ユニット２２は、コンテントテキストを抽出し、それをテキストデータ２４としてボイス合成部２６に送る。ボイス合成部２６は、そのテキストデータ２４をオーディオ信号に変換し、電話ネットワーク１６を介してユーザに送信して、電話１２に出力させる。
【００３０】
文書Ｄ１のテキストコンテントを読んでいるとき、リンクＬｎ１、Ｌｎ２が出てくる。中央ユニット２２は、リンクタグを認識し、リンクＬｎ１、Ｌｎ２を適宜処理する。リンクフレーズ（例えば、リンクＬｎ１の場合、「鳥をシルエットで見分ける」）を、このフレーズを用いてリンクを起動することをユーザが分かるように、ユーザに読む。このために、区別可能なサウンドをリンクフレーズに付加するか、テキストを読む声を変える（例えば、人工的に歪める）か、またはそのフレーズを特定の読み方（ピッチ、ボリューム等）で読む。
【００３１】
文書を読んでいる間はいつも、ユーザはオーディオインターフェイス１２を介してボイスコマンドを入力することができる。入力されたボイスコマンドは、テキスト入力２１として中央ユニット２２に入力される。これらのワードコマンドは、現在の文書中のリンクの１つを起動するために用いられる。具体的なボイスコマンドがリンクを起動するためのものであるかどうかを判断するため、そのボイスコマンドを現在の文書のリンクについて与えられた有効なリンク起動フレーズと比較する。これを図３に示した。ここで、ボイスコマンド２１は、３つのワード２１ａ、２１ｂ、２１ｃにより構成されている。第１のステップで、これらの３つのワードを現在の（current）文書中のすべての有効な起動フレーズと比較する。図３において、３つのワード２８ａ、２８ｂ、２８ｃにより構成される起動フレーズ２８は、ボイスコマンド２１と比較される。正確にマッチした場合、例えば、ワード２１ａ、２１ｂ、２１ｃがワード２８ａ、２８ｂ、２８ｃとその順序で一致した場合、対応して指定されたリンクが起動される。
【００３２】
リンクを起動するとき、中央ユニット２２は、現在の文書Ｄ１の処理を停止し、続けて参照先（この場合文書Ｄ２）として指定された文書の処理をする。新しい文書Ｄ２は、Ｄ１と同じように処理される。
【００３３】
しかし、中央ユニット２２は、ボイスコマンド２１がリンク起動フレーズ２８と厳密に正確に一致する必要はない。そうではなく、ボイスコマンド２１は、リンクの起動フレーズ２８の１つが類似の意味を有する場合、特定のリンクを指定するものとして認識される。
【００３４】
２つのフレーズが類似の意味を有するかどうか自動的に判断するため、第１の実施形態では、辞書データベース３０を使用する。データベース３０は、多数のデータベースエントリー３２、３３、３４を含む。図３には３つの例しか示していない。各データベースエントリーでは、検索語３２ａについて、幾つかの連想語３２ｂ、３２ｃ、３２ｄが与えられている。
【００３５】
簡単な実施形態では、データベース３０はシソーラスであり、各検索語について同義語（意味が同じ用語）のみを検索できるが、より範囲が広いデータベースを利用することが好ましい。より範囲が広いデータベースを利用する場合、同義語のほかに、検索語より一般的な上位語（hypernyms）、検索語よりも具体的な下位語（hyponyms）、検索語により指示された全体の部分名（meronyms）、及び検索語が部分である全体名（holonyms）が返される。相当する電子電気データベースは、プリンストン大学の「ワードネット」であり、インターネット経由でもアクセスすることができる。ワードネットは、文献「ワードネット、電子辞書データベース」（編集者：Christiane  Fellbaum、Bradford  Books、1998年）に記載されている。
【００３６】
フレーズ２１、２８についてマッチしない場合、中央ユニット２２はデータベース３０にアクセスして、起動フレーズ２８の各ワード２８ａ、２８ｂ、２８ｃの連想語を読み出す。
【００３７】
例えば、リンクＬｎ１の起動フレーズ２８が「シルエットで見分ける」であるとする。さらに、ユーザコマンド２１がこの状況では明らかに同じ意味である「形で見分ける」であるとする。しかし、フレーズ２１と２８は同一ではなく、第１のステップではマッチするとはされない。
【００３８】
同じ意味のフレーズをチェックするために、中央ユニット２２は、データベース３０にアクセスする。検索語「シルエット」３２ａの場合、データベース３０は、関連語である「外形」３２ｂ、「形」３２ｃ及び「描写」３２ｄを返す。この情報を用いて、中央ユニット２２は、有効な起動フレーズ２８を対応する代替フレーズである「外形で見分ける」、「形で見分ける」等に拡張する。
【００３９】
このように拡張された起動フレーズ「形で見分ける」をユーザコマンド２１と比較した時、これらが同一であると中央ユニットが判断し、ユーザ入力と第１のリンクＬｎ１がマッチすると分かる。中央ユニット２２はこのリンクＬｎ１を起動し、与えられた参照先アドレス（Ｄ２）から処理を続ける。
【００４０】
図４は、本発明の第２の実施形態による中央ユニット２２ａを示す図である。本発明の第２の実施形態において、オーディオ対話システムの構成は、図１と同じである。第１と第２の実施形態は、第２の実施形態においては、フレーズ２１と２８の意味が同じかどうかの判断のやり方が異なる点で違う。
【００４１】
図４に示した第２の実施形態において、フレーズ２１と２８は、ＬＳＡ部４０からコヒーレンススコアを求めることにより比較される。
【００４２】
ＬＳＡ部４０は、潜在的語義分析（latent  semantic  analysis、ＬＳＡ）を用いてフレーズ２１、２８を比較する。ＬＳＡは、２つのテキストの類似性を測るために用いられる数学的な、完全に自動的な方法である。これらのテキストは、個々の単語、文、パラグラフ等である。ＬＳＡを用いて、２つが語義的に関連している程度を表す数値を決定することができる。
【００４３】
ＬＳＡ法を詳細に説明した多数の情報源が利用可能である。概要は、
http://lsa.colorado.edu/whatis.html
で知ることができる。さらに詳細は、
http://lsa.colorado.edu/papers.html
に上げられた論文を参照せよ。この方法の包括的な説明は、Quesada,  J.F.「潜在的問題解決分析（ＬＰＳＡ）：複雑かつ動的な問題解決タスクにおける表現の計算理論」（Dissertation、University  of  Granada、（２００３年））、特に第２章にある。
【００４４】
ここで再び、ＬＳＡ部４０は、ＬＳＡモデルをボイスブラウザに組み込む方法を例示するためだけに示したことに留意すべきである。実際の実施においては、フレーズ２１と２８を比較する中央ユニット２２も含めたボイスブラウザの完全な機能とＬＳＡによるこの比較の実現は、単一のソフトウェアとして実装することが好ましい。
【００４５】
ＬＳＡは、ベクトル空間モデリングを用いる情報検索方法である。ドメインの語義空間を高次元ベクトル空間とするモデリングに基づく。このベクトル空間の次元変数は単語（または単語ファミリ）である。
【００４６】
現在の起動フレーズの文脈において、トレーニング空間として使用される利用可能な文書は、現在処理されているハイパーテキスト文書Ｄ１のリンクに対する起動フレーズである。このトレーニング空間から、Ｎ×ｋ次の共起行列Ａを抽出する。Ｎ通りの可能な単語のそれぞれに対して、トレーニング空間に含まれるｋ通の文書中の単語の出現数が対応する行列値で与えられる。多数の文脈における単語の出現による影響を避けるため、共起行列は空間的フィルタリング関数を用いてフィルタしてもよい。
【００４７】
この行列Ａ（フィルタされている場合もある）は、特異値分解（ＳＶＤ）にかけられる。特異値分解は、行列を３つの行列ＵＤＶＴの積に分解する因子分析の１つである。ここで、Ｄは対角成分が特異値でありその他の成分は０である、Ｋ×Ｋ次元の対角行列である。Ｕは、Ｎ×Ｎ次の正方直交行列であり、行列Ａの固有ベクトルを有する。この分解により固有ベクトルにより記述される投影された語義空間が与えられる。
【００４８】
限られた数の特異値だけを選択することにより、すなわち、最大の特異値を選択し対応する固有ベクトルのみを使用することにより、有利に語義空間の次元を下げることもできる。この次元の低減は、ノイズの低減と見ることができる。
【００４９】
フェーズの語義的意味は、語義空間中の対応するベクトルの方向と解釈することができる。２つのフレーズの間の語義的関係は、対応するベクトルのスカラー積を計算することにより数量化できる。例えば、２つの（単位長さの）ベクトルのユークリッド積は、ベクトルの間の余弦により決まり、ベクトルが平行な場合は１であり、ベクトルが直交する場合は０である。
【００５０】
ここでこの数値を用いて、ユーザのテキストデータ２１と有効な起動フレーズ２８が同じ意味を有する程度を数量化することができる。
【００５１】
ＬＳＡ部は、全ての起動フレーズについてこの値を決定する。値のすべてが一定の閾値より低い場合、どのリンクも起動されず、エラーメッセージがユーザに出される。さもなければ、値が最大となる起動フレーズが「認識」され、対応するリンクが起動される。
【００５２】
上記のＬＳＡ法は、違ったように実施してもよい。この方法は、より大きなトレーニング空間があればより効果的になる。この状況において、トレーニング空間は有効な起動フレーズにより与えられる。文書の著者が特別なリンクのためにユーザの可能な発話を決定するために時間をかけていない場合、起動フレーズの数は少ない。しかし、リンクが指示する文書も考慮することによりトレーニング空間を拡張することができる。その理由は、起動フレーズは、一般的に参照先に対応する文書の内容に関係しているからである。
【００５３】
さらに、共起行列は、起動フレーズに実際にあるＮ個の単語のみでなく、より多数の単語（例えば、ボイス認識手段のボキャブラリ全部）を有する。
【００５４】
オーディオ対話システムのさらに別の実施形態において、他の方法を利用して入力テキストデータ２１と起動フレーズ２８間の意味の類似性を決定してもよい。例えば、単語の頻度（特定のフレーズ中の用語の出現回数）とその単語の全体的な出現頻度（全てのフレーズにおけるその用語の全体的出現回数）の比率としてスコアを決定する既知の情報検索方法を用いることもできる。共通する各用語にその特定の用語のスコアを与えることによりフレーズを比較する。（多数のフレーズにある）一般的な意味を有する用語のスコアは低く、リンクを区別する特定の意味を有する用語のスコアは高いので、フレーズの各ペアのスコアの合計はそのフレーズが一致する程度を示す。
【００５５】
さらに別の実施形態において、いわゆるソフトコンセプトを用いて、入力テキストデータ２１と起動フレーズ２８の間の類似性を決定する。これには、単一の共通用語に関してだけでなく、用語の特性シーケンスに関して２つのフレーズを比較することが含まれる。対応する方法は、コンセプト依存／特定言語モデルとしても知られている。
【００５６】
「ソフトコンセプト」を使用した場合、単語シーケンスの頻度をトレーニング空間に基づいて決定する。この状況において、トレーニング空間は現在の文書中の全てのリンクの有効な起動フレーズである。リンクはそれぞれ語義的コンセプトとして見なされる。各コンセプトについて、利用可能な起動フレーズにより言語モデルをトレーニングする。また、特定コンセプトモデルとの比較として、対応する言語中の一般的テキストを使用して、バックグラウンドモデルを決定する。モデルはうまく一般化するため平坦化（smoothed）される。
【００５７】
入力テキストデータ２１をモデルとマッチさせる時、各言語モデルとの一致を示すスコアを付与する。特定のモデルとのスコアが高い場合、対応するリンクがよくマッチしていることを示す。一般言語モデルが「勝った」場合、マッチしない。
【００５８】
「勝った」言語モデルとのリンクが起動される。
【００５９】
ソフトコンセプト方法は、次の文献に記載されている：Souvignier,  B.、Kellner,  A.、Rueber,  B.、Schramm,  H.、及びSeide,  F.「思慮深い象：口語対話システムへの戦略」（IEEE-SPAU、２０００年、Vol  8,  No.  1,  p.51-62）。この方法のさらに詳細は次の文献に記載されている：Kellner,  A.、Portele,  T.「ＳＰＩＣＥ−−電子番組ガイドへのマルチモーダル会話ユーザインターフェイス」（ICSA-Tutorial  and  Research  Workshop  on  Multi-Modal  Dialogue  in  Mobile  Environments、２００２年、Kloster  Irsee、ドイツ）。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】オーディオ対話システムの第１の実施形態を示す概略図である。
【図２】図１のシステムにおけるハイパーリンクを示す概略図である。
【図３】図１によるシステムのマッチング及び辞書手段を示す概略図である。
【図４】オーディオ対話システムの第２の実施形態の一部を示す図である。
【図１】
2007514992.tif 000004
【図２】
2007514992.tif 000005
【図３】
2007514992.tif 000006
【図４】
2007514992.tif 000007
【国際調査報告】
2007514992.tif 000008
2007514992.tif 000009
2007514992.tif 000010