(57)【要約】【課題】本発明はユーモア生成に基づく感情対話方法とロボットシステムを開示した。【解決手段】ユーザーのデータを取得する、それによって、ユーモアパラグラフを生成して出力する、出力されたユーモアパラグラフへのユーザーの感情フィードバックを監視する、ユーザーの感情フィードバックがデフォルト感情に識別されると、出力されたユーモアパラグラフがユーモアの特性を持っていると断じ、ユーザーの感情フィードバック識別の結果でデフォルト感情レベルが大きいほど、出力されたユーモアパラグラフのユーモアレベルが大きくなり、ユーザーの感情フィードバックがデフォルト感情以外の感情に識別されると、出力されたユーモアパラグラフがユーモアの特性を持ってないと断じ、ユーモア特徴を持っているユーモアパラグラフ、該当ユーモアパラグラフに対応する環境情報およびユーモアレベルをユーモアビッグデータ知識ベースに保存する。【選択図】図１
2019040605.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーモア生成に基づく感情対話方法の特徴は、前記方法がロボットに応用され、以下を含む：
ユーザーのデータを取得し、
ユーザーのデータによって、ユーモアパラグラフを生成して出力し、
出力されたユーモアパラグラフへのユーザーの感情フィードバックを監視し、
ユーザーの感情フィードバックがデフォルト感情に識別されると、出力されたユーモアパラグラフがユーモアの特性を持っていると断じ、ユーザーの感情フィードバック識別の結果でデフォルト感情レベルが大きいほど、出力されたユーモアパラグラフのユーモアレベルが大きくなり、
ユーザーの感情フィードバックがデフォルト感情以外の感情に識別されると、出力されたユーモアパラグラフがユーモアの特性を持ってないと断じ、
ユーモアの特性を持っているユーモアパラグラフ、該当ユーモアパラグラフに対応する環境情報、該当ユーモアパラグラフのユーモアレベルおよび該当ユーモアパラグラフに対するユーザーの感情フィードバックをユーモアビッグデータ知識ベースに保存し、
前記ユーザーのデータによって、ユーモアパラグラフを生成して出力する、具体的に以下を含む：ユーザーのデータから一部のデータを第一小データとして抽出し、もう一部のデータを第二小データとして抽出し、
ビッグデータを取得し、
ビッグデータから第一小データに関わるデータを得てクリーニングして第一相関データセットとし、
第一相関データセットから第一小データとの正相関度がデフォルト正相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその正相関度を正相関パラグラフ集合に保存し、
正相関パラグラフ集合から第二小データとの負相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその正相関度と負相関度を正負相関パラグラフ集合に保存し、
正負相関パラグラフ集合の各パラグラフが対応する正相関度と負相関度により、該当パラグラフのユーモアレベルを計算し、ユーモアレベルがデフォルトユーモアしきい値より大きいパラグラフをユーモアパラグラフ集合に保存し、
ユーモアパラグラフ集合からユーモアレベルの一番大きいユーモアパラグラフを選択し、該当ユーモアパラグラフを出力し、
前記ユーザーのデータによって、ユーモアパラグラフを生成して出力する、具体的に以下を含む：ユーザーのデータから一部のデータを第一小データとして抽出し、もう一部のデータを第二小データとして抽出し、
ビッグデータを取得し、
ビッグデータから第一小データに関わるデータを得てクリーニングして第一相関データセットとし、
第一相関データセットから第二小データとの負相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその負相関度を負相関パラグラフ集合に保存し、
負相関パラグラフ集合から第一小データとの正相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその負相関度と正相関度を負正相関パラグラフ集合に保存し、
負正相関パラグラフ集合の各パラグラフが対応する負相関度と正相関度に基づき、該当パラグラフのユーモアレベルを計算し、ユーモアレベルがデフォルトユーモアしきい値より大きいパラグラフをユーモアパラグラフ集合に保存し、
ユーモアパラグラフ集合からユーモアレベルの一番大きいユーモアパラグラフを選択し、該当ユーモアパラグラフを出力し、
前記方法が以下を含む：
ユーモアビッグデータ知識ベース内のデータ及び過去毎回異なる返事への異なるタイプのユーザーのデフォルト感情以外の感情フィードバックに基づいて、過去毎回異なる返事への異なるタイプのユーザーの感情フィードバック関連情報を取得し、その中に、前記感情フィードバック関連情報はユーザー情報、返事内容、感情フィードバック内容と感情フィードバックタイプを含み、
過去毎回異なる返事への異なるタイプのユーザーの感情フィードバック関連情報を感情フィードバックビッグデータに保存し、
返事待ちのユーザー情報を取得し、返事待ちのユーザーへの候補返事集合を取得し、
予期ユーザー感情フィードバックを取得し、
感情フィードバックビッグデータから返事待ちのユーザー情報及び返事待ちのユーザーへの候補返事集合内の返事内容に最もマッチングするすべての感情フィードバック記録を検索し、
感情フィードバック記録から感情フィードバックを抽出し、感情フィードバックと予期ユーザー感情フィードバックとの一致度を計算し、
感情フィードバックと予期ユーザー感情フィードバックとの一番大きい一致度に対応する感情フィードバック記録に基づいて、該当感情フィードバック記録の対応する返事内容を取得し、該当返事内容を返事待ちのユーザーへの返事として、
前記感情フィードバックビッグデータからユーザー情報、候補返事集合の返事内容に最も一致するすべての感情フィードバック記録を検索し、具体的には：
感情フィードバックビッグデータ中の各感情フィードバック記録のユーザー情報、返事内容を返事待ちのユーザー情報、返事待ちのユーザーへの候補返事集合内の返事内容にマッチングさせ、各感情フィードバック記録と返事待ちのユーザー情報、返事待ちのユーザーへの候補返事集合との一致度を取得し、その中から一番大きい一致度の対応する感情フィードバック記録を選択し、返事待ちのユーザー情報や返事待ちのユーザーへの候補返事集合に最も一致する感情フィードバック記録として、
【請求項２】
ユーモア生成に基づく感情対話方法とロボットシステムであって、前記システムはユーザーデータ取得モジュール、ユーモアパラグラフ生成出力モジュール、感情フィードバック監視モジュール、第一判断モジュール、第二判断モジュール及びユーモアビッグデータ知識ベース取得モジュールを含み、
前記ユーザーデータ取得モジュールは、ユーザーのデータを取得し、
前記ユーモアパラグラフ生成出力モジュールは、ユーザーのデータによって、ユーモアパラグラフを生成して出力し、
前記感情フィードバック監視モジュールは、出力されたユーモアパラグラフへのユーザーの感情フィードバックを監視し、
前記第一判断モジュールは、ユーザーの感情フィードバックがデフォルト感情に識別されると、出力されたユーモアパラグラフがユーモアの特性を持っていると断じ、ユーザーの感情フィードバック識別の結果でデフォルト感情レベルが大きいほど、出力されたユーモアパラグラフのユーモアレベルが大きくなり、
前記第二判断モジュールは、ユーザーの感情フィードバックがデフォルト感情以外の感情に識別されると、出力されたユーモアパラグラフがユーモアの特性を持ってないと断じると断じ、
前記ユーモアビッグデータ知識ベース取得モジュールは、ユーモアの特性を持っているユーモアパラグラフ、該当ユーモアパラグラフに対応する環境情報、該当ユーモアパラグラフのユーモアレベルおよび該当ユーモアパラグラフに対するユーザーの感情フィードバックをユーモアビッグデータ知識ベースに保存し、
前記ユーモアパラグラフ生成出力モジュールは小データ抽出ユニット、ビッグデータ取得ユニット、第一相関データセット取得ユニット、正相関パラグラフ集合取得ユニット、正負相関パラグラフ集合取得ユニット、ユーモアパラグラフ集合取得ユニット及びユーモアパラグラフ出力ユニットを含み、
小データ抽出ユニットは、ユーザーのデータから一部のデータを第一小データとして抽出し、もう一部のデータを第二小データとして抽出し、
前記ビッグデータ取得ユニットは、ビッグデータを取得し、
前記第一相関データセット取得ユニットは、ビッグデータから第一小データに関わるデータを得てクリーニングして第一相関データセットとし、
前記正相関パラグラフ集合取得ユニットは、第一相関データセットから第一小データとの正相関度がデフォルト正相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその正相関度を正相関パラグラフ集合に保存し、
前記正負相関パラグラフ集合取得ユニットは、正相関パラグラフ集合から第二小データとの負相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその正相関度と負相関度を正負相関パラグラフ集合に保存し、
前記ユーモアパラグラフ集合取得ユニットは、正負相関パラグラフ集合の各パラグラフが対応する正相関度と負相関度により、該当パラグラフのユーモアレベルを計算し、ユーモアレベルがデフォルトユーモアしきい値より大きいパラグラフをユーモアパラグラフ集合に保存し、
前記ユーモアパラグラフ出力ユニットは、ユーモアパラグラフ集合からユーモアレベルの一番大きいユーモアパラグラフを選択し、該当ユーモアパラグラフを出力し、
前記ユーモアパラグラフ生成出力モジュールは、小データ抽出ユニット、ビッグデータ取得ユニット、第一相関データセット取得ユニット、負相関パラグラフ集合取得ユニット、負正相関パラグラフ集合取得ユニット、ユーモアパラグラフ集合取得ユニット及びユーモアパラグラフ出力ユニットを含み、
前記小データ抽出ユニットは、ユーザーのデータから一部のデータを第一小データとして抽出し、また一部のデータを第二小データとして抽出し、
前記ビッグデータ取得ユニットは、ビッグデータを取得し、
前記第一相関データセット取得ユニットは、ビッグデータから第一小データに関わるデータを得てクリーニングして第一相関データセットとし、
前記負相関パラグラフ集合取得ユニットは、第一相関データセットから第二小データとの負相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその負相関度を負相関パラグラフ集合に保存し、
前記負正相関パラグラフ集合取得ユニットは、負相関パラグラフ集合から第一小データとの正相関度がデフォルト正相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその負相関度と正相関度を負正相関パラグラフ集合に保存し、
前記ユーモアパラグラフ集合取得ユニットは、負正相関パラグラフ集合の各パラグラフが対応する負相関度と正相関度に基づき、該当パラグラフのユーモアレベルを計算し、ユーモアレベルがデフォルトユーモアしきい値より大きいパラグラフをユーモアパラグラフ集合に保存し、
前記ユーモアパラグラフ出力ユニットは、ユーモアパラグラフ集合からユーモアレベルの一番大きいユーモアパラグラフを選択し、該当ユーモアパラグラフを出力し、
前記システムは、感情フィードバック関連情報取得モジュール、感情フィードバックビッグデータ取得モジュール、候補返事集合取得モジュール、予期ユーザー感情フィードバック取得モジュール、感情フィードバック記録検索モジュール、一致度計算モジュール及び返事内容取得モジュールを含み
前記感情フィードバック関連情報取得モジュールは、ユーモアビッグデータ知識ベース内のデータ及び過去毎回異なる返事への異なるタイプのユーザーのデフォルト感情以外の感情フィードバックに基づいて、過去毎回異なる返事への異なるタイプのユーザーの感情フィードバック関連情報を取得し、その中に、前記感情フィードバック関連情報はユーザー情報、返事内容、感情フィードバック内容と感情フィードバックタイプを含み、
前記感情フィードバックビッグデータ取得モジュールは、過去毎回異なる返事への異なるタイプのユーザーの感情フィードバック関連情報を感情フィードバックビッグデータに保存し、
前記候補返事集合取得モジュールは、返事待ちのユーザー情報を取得し、返事待ちのユーザーへの候補返事集合を取得し、
前記予期ユーザー感情フィードバック取得モジュールは、予期ユーザー感情フィードバックを取得し、
前記感情フィードバック記録検索モジュールは、感情フィードバックビッグデータから返事待ちのユーザー情報及び返事待ちのユーザーへの候補返事集合内の返事内容に最もマッチングするすべての感情フィードバック記録を検索し、
前記一致度計算モジュールは、感情フィードバック記録から感情フィードバックを抽出し、感情フィードバックと予期ユーザー感情フィードバックとの一致度を計算し、
前記返事内容取得モジュールは、感情フィードバックと予期ユーザー感情フィードバックとの一番大きい一致度に対応する感情フィードバック記録に基づいて、該当感情フィードバック記録が対応する返事内容を取得し、該当返事内容を返事待ちのユーザーへの返事とし、
前記感情フィードバック記録検索モジュールは、具体的には：
感情フィードバックビッグデータ中の各感情フィードバック記録のユーザー情報、返事内容を返事待ちのユーザー情報、返事待ちのユーザーへの候補返事集合内の返事内容にマッチングさせ、各感情フィードバック記録と返事待ちのユーザー情報、返事待ちのユーザーへの候補返事集合との一致度を取得し、その中から一番大きい一致度の対応する感情フィードバック記録を選択し、返事待ちのユーザー情報や返事待ちのユーザーへの候補返事集合に最も一致する感情フィードバック記録とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は感情的な対話型方法とシステム、特にユーモア生成に基づく感情対話方法とシステム、人工知能技術分野に属する。
【背景技術】
【０００２】
ロボット技術の素早い発展につれて、ユーザーがロボットの機能に対して要求も高まり、感情とユーモアは知恵のロボットの一番重要な内容の一つである。
【０００３】
既存の感情計算の主な機能は感情を識別して表現し、既存のユーモア計算の主な機能はユーモアを認識して生成することであり、しかし既存の感情計算技術とユーモア計算技術は結合せず、それぞれに進行する。
【０００４】
また、既存のロボットには以下のような問題がある：
【０００５】
１）既存のロボットがユーモア知識ベースを通じてユーモアパラグラフあるいはユーモア成分を取得し、ユーモア知識ベースのユーモアパラグラフと成分の数が限られたるため、ユーモア程度とレベルが低い。
【０００６】
２）既存のロボットが感知、識別、理解、感情表現できるが、人間の感情を予測することができないため、人間の感情を如何に変えられるか知らなくて、ユーザーを喜ばせることもできなく、ユーザーの同じパラグラフへの異なる返事がユーザーにどのような感情が生まれるかロボットには予測できなく、例えば、どんな返事がユーザーの感情をデフォルトさせるか、どんな返事がユーザーを怒らせるか、故に、ロボットはユーザーに特定の感情を生まれるための返事を選択することができない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】中国特許出願公開第103488293号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は上記の背景技術に提出された問題を解決するためのユーモア生成に基づく感情対話方法を提供し、この方法はユーモアを通じてユーザーの感情を生成触発して変えられ、且つ感情識別を通じてユーモア効果をテストし、その上でさらに返事をしてユーザーに特定の感情を生ませる。
【０００９】
本発明のもう一つの目的はユーモア生成に基づく感情対話方法とロボットシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の目的は下記の技術プランで達成することができる：
【００１１】
ユーモア生成に基づく感情対話方法であって、前記方法はロボットに応用され、以下を含む：
ユーザーのデータを取得し、
ユーザーのデータによって、ユーモアパラグラフを生成して出力し、
出力されたユーモアパラグラフへのユーザーの感情フィードバックを監視し、
ユーザーの感情フィードバックがデフォルト感情に識別されると、出力されたユーモアパラグラフがユーモアの特性を持っていると断じ、ユーザーの感情フィードバック識別の結果でデフォルト感情レベルが大きいほど、出力されたユーモアパラグラフのユーモアレベルが大きくなり、
ユーザーの感情フィードバックがデフォルト感情以外の感情に識別されると、出力されたユーモアパラグラフがユーモアの特性を持ってないと断じ、
ユーモアの特性を持っているユーモアパラグラフ、該当ユーモアパラグラフに対応する環境情報、該当ユーモアパラグラフのユーモアレベルおよび該当ユーモアパラグラフに対するユーザーの感情フィードバックをユーモアビッグデータ知識ベースに保存する。
【００１２】
さらに、前記ユーザーのデータによって、ユーモアパラグラフを生成して出力することは、具体的に以下を含む：
ユーザーのデータから一部のデータを第一小データとして抽出し、もう一部のデータを第二小データとして抽出し、
ビッグデータを取得し、
ビッグデータから第一小データに関わるデータを得てクリーニングして第一相関データセットとし、
第一相関データセットから第一小データとの正相関度がデフォルト正相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその正相関度を正相関パラグラフ集合に保存し、
正相関パラグラフ集合から第二小データとの負相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその正相関度と負相関度を正負相関パラグラフ集合に保存し、
正負相関パラグラフ集合の各パラグラフが対応する正相関度と負相関度により、該当パラグラフのユーモアレベルを計算し、ユーモアレベルがデフォルトユーモアしきい値より大きいパラグラフをユーモアパラグラフ集合に保存し、
ユーモアパラグラフ集合からユーモアレベルの一番大きいユーモアパラグラフを選択し、該当ユーモアパラグラフを出力する。
【００１３】
さらに、前記ユーザーのデータによって、ユーモアパラグラフを生成して出力することは、具体的に以下を含む：
ユーザーのデータから一部のデータを第一小データとして抽出し、もう一部のデータを第二小データとして抽出し、
ビッグデータを取得し、
ビッグデータから第一小データに関わるデータを得てクリーニングして第一相関データセットとし、
第一相関データセットから第二小データとの負相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその負相関度を負相関パラグラフ集合に保存し、
負相関パラグラフ集合から第一小データとの正相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその負相関度と正相関度を負正相関パラグラフ集合に保存し、
負正相関パラグラフ集合の各パラグラフが対応する負相関度と正相関度に基づき、該当パラグラフのユーモアレベルを計算し、ユーモアレベルがデフォルトユーモアしきい値より大きいパラグラフをユーモアパラグラフ集合に保存し、
ユーモアパラグラフ集合からユーモアレベルの一番大きいユーモアパラグラフを選択し、該当ユーモアパラグラフを出力する。
【００１４】
さらに、前記方法は以下を含む：
ユーモアビッグデータ知識ベース内のデータ及び過去毎回異なる返事への異なるタイプのユーザーのデフォルト感情以外の感情フィードバックに基づいて、過去毎回異なる返事への異なるタイプのユーザーの感情フィードバック関連情報を取得し、その中に、前記感情フィードバック関連情報はユーザー情報、返事内容、感情フィードバック内容と感情フィードバックタイプを含み、
過去毎回異なる返事への異なるタイプのユーザーの感情フィードバック関連情報を感情フィードバックビッグデータに保存し、
返事待ちのユーザー情報を取得し、返事待ちのユーザーへの候補返事集合を取得し、
予期ユーザー感情フィードバックを取得し、
感情フィードバックビッグデータから返事待ちのユーザー情報及び返事待ちのユーザーへの候補返事集合内の返事内容に最もマッチングするすべての感情フィードバック記録を検索し、
感情フィードバック記録から感情フィードバックを抽出し、感情フィードバックと予期ユーザー感情フィードバックとの一致度を計算し、
感情フィードバックと予期ユーザー感情フィードバックとの一番大きい一致度に対応する感情フィードバック記録に基づいて、該当感情フィードバック記録の対応する返事内容を取得し、該当返事内容を返事待ちのユーザーへの返事とする。
【００１５】
さらに、前記感情フィードバックビッグデータからユーザー情報、候補返事集合内の返事内容に最も一致するすべての感情フィードバック記録を検索することは、具体的には：
感情フィードバックビッグデータ中の各感情フィードバック記録のユーザー情報、返事内容を返事待ちのユーザー情報、返事待ちのユーザーへの候補返事集合内の返事内容にマッチングさせ、各感情フィードバック記録と返事待ちのユーザー情報、返事待ちのユーザーへの候補返事集合との一致度を取得し、その中から一番大きい一致度の対応する感情フィードバック記録を選択し、返事待ちのユーザー情報や返事待ちのユーザーへの候補返事集合に最も一致する感情フィードバック記録とする。
【００１６】
本発明のもう一つの目的は下記の技術プランで達成できる：
【００１７】
ユーモア生成に基づく感情対話方法とロボットシステムであって、前記システムはユーザーデータ取得モジュール、ユーモアパラグラフ生成出力モジュール、感情フィードバック監視モジュール、第一判断モジュール、第二判断モジュール及びユーモアビッグデータ知識ベース取得モジュールを含み、
前記ユーザーデータ取得モジュールは、ユーザーのデータを取得し、
前記ユーモアパラグラフ生成出力モジュールは、ユーザーのデータによって、ユーモアパラグラフを生成して出力し、
前記感情フィードバック監視モジュールは、出力されたユーモアパラグラフへのユーザーの感情フィードバックを監視し、
前記第一判断モジュールは、ユーザーの感情フィードバックがデフォルト感情に識別されると、出力されたユーモアパラグラフがユーモアの特性を持っていると断じ、ユーザーの感情フィードバック識別の結果でデフォルト感情レベルが大きいほど、出力されたユーモアパラグラフのユーモアレベルが大きくなり、
前記第二判断モジュールは、ユーザーの感情フィードバックがデフォルト感情以外の感情に識別されると、出力されたユーモアパラグラフがユーモアの特性を持ってないと断じ、
前記ユーモアビッグデータ知識ベース取得モジュールは、ユーモアの特性を持っているユーモアパラグラフ、該当ユーモアパラグラフに対応する環境情報、該当ユーモアパラグラフのユーモアレベルおよび該当ユーモアパラグラフに対するユーザーの感情フィードバックをユーモアビッグデータ知識ベースに保存する。
【００１８】
さらに、前記ユーモアパラグラフ生成出力モジュールは小データ抽出ユニット、ビッグデータ取得ユニット、第一相関データセット取得ユニット、正相関パラグラフ集合取得ユニット、正負相関パラグラフ集合取得ユニット、ユーモアパラグラフ集合取得ユニット及びユーモアパラグラフ出力ユニットを含み、
前記小データ抽出ユニットは、ユーザーのデータから一部のデータを第一小データとして抽出し、また一部のデータを第二小データとして抽出し、
前記ビッグデータ取得ユニットは、ビッグデータを取得し、
前記第一相関データセット取得ユニットは、ビッグデータから第一小データに関わるデータを得てクリーニングして第一相関データセットとし、
前記正相関パラグラフ集合取得ユニットは、第一相関データセットから第一小データとの正相関度がデフォルト正相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその正相関度を正相関パラグラフ集合に保存し、
前記正負相関パラグラフ集合取得ユニットは、正相関パラグラフ集合から第二小データとの負相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその正相関度と負相関度を正負相関パラグラフ集合に保存し、
前記ユーモアパラグラフ集合取得ユニットは、正負相関パラグラフ集合の各パラグラフが対応する正相関度と負相関度により、該当パラグラフのユーモアレベルを計算し、ユーモアレベルがデフォルトユーモアしきい値より大きいパラグラフをユーモアパラグラフ集合に保存し、
前記ユーモアパラグラフ出力ユニットは、ユーモアパラグラフ集合からユーモアレベルの一番大きいユーモアパラグラフを選択し、該当ユーモアパラグラフを出力する。
【００１９】
さらに、前記ユーモアパラグラフ生成出力モジュールは、小データ抽出ユニット、ビッグデータ取得ユニット、第一相関データセット取得ユニット、負相関パラグラフ集合取得ユニット、負正相関パラグラフ集合取得ユニット、ユーモアパラグラフ集合取得ユニット及びユーモアパラグラフ出力ユニットを含み、
前記小データ抽出ユニットは、ユーザーのデータから一部のデータを第一小データとして抽出し、また一部のデータを第二小データとして抽出し、
前記ビッグデータ取得ユニットは、ビッグデータを取得し、
前記第一相関データセット取得ユニットは、ビッグデータから第一小データに関わるデータを得てクリーニングして第一相関データセットとし、
前記負相関パラグラフ集合取得ユニットは、第一相関データセットから第二小データとの負相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその負相関度を負相関パラグラフ集合に保存し、
前記負正相関パラグラフ集合取得ユニットは、負相関パラグラフ集合から第一小データとの正相関度がデフォルト正相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその負相関度と正相関度を負正相関パラグラフ集合に保存し、
前記ユーモアパラグラフ集合取得ユニットは、負正相関パラグラフ集合の各パラグラフが対応する負相関度と正相関度に基づき、該当パラグラフのユーモアレベルを計算し、ユーモアレベルがデフォルトユーモアしきい値より大きいパラグラフをユーモアパラグラフ集合に保存し、
前記ユーモアパラグラフ出力ユニットは、ユーモアパラグラフ集合からユーモアレベルの一番大きいユーモアパラグラフを選択し、該当ユーモアパラグラフを出力する。
【００２０】
さらに、前記システムは、感情フィードバック関連情報取得モジュール、感情フィードバックビッグデータ取得モジュール、候補返事集合取得モジュール、予期ユーザー感情フィードバック取得モジュール、感情フィードバック記録検索モジュール、一致度計算モジュール及び返事内容取得モジュールを含み、
前記感情フィードバック関連情報取得モジュールは、ユーモアビッグデータ知識ベース内のデータ及び過去毎回異なる返事への異なるタイプのユーザーのデフォルト感情以外の感情フィードバックに基づいて、過去毎回異なる返事への異なるタイプのユーザーの感情フィードバック関連情報を取得し、その中に、前記感情フィードバック関連情報はユーザー情報、返事内容、感情フィードバック内容と感情フィードバックタイプを含み、
前記感情フィードバックビッグデータ取得モジュールは、過去毎回異なる返事への異なるタイプのユーザーの感情フィードバック関連情報を感情フィードバックビッグデータに保存し、
前記候補返事集合取得モジュールは、返事待ちのユーザー情報を取得し、返事待ちのユーザーへの候補返事集合を取得し、
前記予期ユーザー感情フィードバック取得モジュールは、予期ユーザー感情フィードバックを取得し、
前記感情フィードバック記録検索モジュールは、感情フィードバックビッグデータから返事待ちのユーザー情報及び返事待ちのユーザーへの候補返事集合内の返事内容に最もマッチングするすべての感情フィードバック記録を検索し、
前記一致度計算モジュールは、感情フィードバック記録から感情フィードバックを抽出し、感情フィードバックと予期ユーザー感情フィードバックとの一致度を計算し、
前記返事内容取得モジュールは、感情フィードバックと予期ユーザー感情フィードバックとの一番大きい一致度に対応する感情フィードバック記録に基づいて、該当感情フィードバック記録が対応する返事内容を取得し、該当返事内容を返事待ちのユーザーへの返事とする。
【００２１】
さらに、前記感情フィードバック記録検索モジュールは、具体的には：
感情フィードバックビッグデータ中の各感情フィードバック記録のユーザー情報、返事内容を返事待ちのユーザー情報、返事待ちのユーザーへの候補返事集合内の返事内容にマッチングさせ、各感情フィードバック記録と返事待ちのユーザー情報、返事待ちのユーザーへの候補返事集合との一致度を取得し、その中から一番大きい一致度の対応する感情フィードバック記録を選択し、返事待ちのユーザー情報や返事待ちのユーザーへの候補返事集合に最も一致する感情フィードバック記録とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明が既存の技術にとって以下の有益効果を持っている：
【００２３】
１、本発明はユーモアパラグラフの出力を通じて、ユーザーの感情を触発して変え、且つ出力されたユーモアパラグラフへのユーザーの感情フィードバックを監視し、即ち感情識別でユーモアの効果を検証し、ユーザーにフィードバックされた感情の識別結果がデフォルト感情に対応するユーモアパラグラフであることからユーモアの特徴を持っていると断じ、ユーモアの特徴を持っているユーモアパラグラフおよびその関連情報をユーモアビッグデータ知識ベースに保存し、将来ユーモアビッグデータ知識ベースを通じて、ユーモアパラグラフを選択し、それによって、ロボットのユーモア生成能力を向上させる。
【００２４】
２、本発明は、まず、ビッグデータと第一小データに対して正相関分析を行い、正相関パラグラフ集合を取得し、正相関パラグラフ集合から第二小データと負相関するパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその対応する正相関度と負相関度を正負相関パラグラフ集合に保存し、正負相関パラグラフ集合によりユーモアパラグラフ集合を取得し、ユーモアパラグラフ集合からユーモアレベルの一番大きいユーモアパラグラフを選択し、ロボットのユーモアレベルを向上させ、また正相関と負相関を行ったパラグラフが同じであるため、該当パラグラフが合理的且つおかしく、ユーモラスな効果が出て、それから後続ステップのユーザー感情識別により、出力されたユーモアパラグラフを選別し、ユーモアビッグデータ知識ベースにより良い選択肢を提供し、さらにロボットのユーモア生成能力を向上させる。
【００２５】
３、本発明は、まず、ビッグデータと第二小データに対して負相関分析を行い、負相関パラグラフ集合を取得し、負相関パラグラフ集合から第二小データと正相関するパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその対応する負相関度と正相関度を負正相関パラグラフ集合に保存し、負正相関パラグラフ集合によりユーモアパラグラフ集合を取得し、ユーモアパラグラフ集合からユーモアレベルの一番大きいユーモアパラグラフを選択し、ロボットのユーモアレベルを向上させ、また負相関と正相関を行ったパラグラフが同じであるため、該当パラグラフが合理的且つおかしく、ユーモラスな効果が出て、それから後続ステップのユーザー感情識別により、出力されたユーモアパラグラフを選別し、ユーモアビッグデータ知識ベースにより良い選択肢を提供し、さらにロボットのユーモア生成能力を向上させる。
【００２６】
４、本発明はユーモアビッグデータ知識ベース内のデータ及び異なる返事へのユーザーの過去でのデフォルト感情以外の感情フィードバックにより、感情フィードバックビッグデータを取得し、感情フィードバックビッグデータから返事待ちのユーザー情報と返事待ちのユーザーへの候補返事の返事内容に最も一致するすべての感情フィードバック記録を検索することができ、ユーザーの同じな言葉に対して異なる返事をすれば、ユーザーがどんな感情を生ずるのかを予測し、さらに予測結果によってユーザーに一定感情のある返事をさせることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
附図を利用して本発明をさらに説明し、しかし附図の実施例は本発明に制限せず、本分野の普通の技術分野にとって、創造的な労働を通じない場合、下記の附図に基づいて他の附図を取得する。
【００２８】
【図１】図１は本発明実施例１のユーモア生成に基づく感情対話方法流れ図である。
【図２】図２は本発明実施例２のユーモアパラグラフを生成して出力する流れ図である。
【図３】図３は本発明実施例２の正相関パラグラフをマイニングする流れ図である。
【図４】図４は本発明実施例２の負相関パラグラフをマイニングする流れ図である。
【図５】図５は本発明実施例２のユーモアパラグラフ集合の取得の簡易見取り図である。
【図６】図６は本発明実施例２のビッグデータの正負相関分析に基いてユーモアパラグラフを生成する簡易見取り図である。
【図７】図７は本発明実施例３のユーモアパラグラフを生成して出力する流れ図である。
【図８】図８は本発明実施例３の負相関パラグラフをマイニングする流れ図である。
【図９】図９は本発明実施例３の正相関パラグラフをマイニングする流れ図である。
【図１０】図１０は本発明実施例３のユーモアパラグラフ集合を取得する簡易見取り図である。
【図１１】図１１は本発明実施例３のビッグデータの負正相関分析に基づいてユーモアパラグラフを生成する簡易見取り図である。
【図１２】図１２は本発明実施例４のユーモア生成に基づく感情対話方法の流れ図である。
【図１３】図１３は本発明実施例５のユーモア生成に基づく感情対話ロボットシステムのブロック図である。
【図１４】図１４は本発明実施例６のユーモアパラグラフ生成出力モジュールのブロック図である。
【図１５】図１５は本発明実施例７のユーモアパラグラフ生成出力モジュールのブロック図である。
【図１６】図１６は本発明実施例８のユーモア生成に基づく感情対話ロボットシステムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
下記に本発明の実施例と附図を交え、さらに詳しく説明し、ただし本発明の実施方式はこれに限らないのである。
【００３０】
実施例１：
【００３１】
ロボットの出力したユーモアパラグラフがユーモア計算により生成され、該当ユーモアパラグラフを読む又は聞くユーザーが笑い出すというデフォルト感情に走ることは感情計算により識別され、このときに、該当ユーモアパラグラフを読む又は聞くユーザーが笑い出したことを識別したことから、ロボットの出力したユーモアパラグラフが合格であることがわかり、この成功経験が将来においてのロボットのユーモア生成に応用される。
【００３２】
図１が示すように、本実施例はユーモア生成に基づく感情対話方法を提供して、この方法はロボットに応用されることができ、以下のステップを含む：
【００３３】
Ｓ１０１、ユーザーのデータを取得する。
【００３４】
本実施例の中で、ロボットは知能ロボットを指し、人間の行動や思考などをシミュレートできるマシンであり、チャットプログラムその他コンピュータプログラムを含み、ロボットがユーザーと対話する時、ロボットの官能がいくつかの小データを取得することができ、例えば、ロボットの目にカメラが取り付けられ、ユーザーの動画画像データを取得でき、ロボットの耳にプックアップが取り付けられ、ユーザーのオーディオデータを取得でき、他のセンサーがセンスデータを取得し（例えばユーザーの体温、心拍数など）、各端末がユーザーの入力したテキストデータ（例えばユーザーの属性、パラグラフなど）を取得する。
【００３５】
Ｓ１０２、ユーザーのデータによって、ユーモアパラグラフを生成して出力する。
【００３６】
本実施例の中で、ユーザーの入力したパラグラフを取得し、既存のユーモア生成方法を通じてユーモアパラグラフを生成して出力し、出力する方式はテキストまたは音声である。
【００３７】
Ｓ１０３、出力されたユーモアパラグラフへのユーザーの感情フィードバックを監視する。
出力されたユーモアパラグラフへのユーザーの感情フィードバックを監視し、ロボットがカメラを利用してユーザーの顔の表情を検査測定したりマイクでユーザーの音声を検査測定したり、文字入力でユーザーに入力されたテキストを検査測定し、たとえば出力されたユーモアパラグラフへのユーザーの感情フィードバックがデフォルト感情であるかどうかを監視する時、カメラを利用してユーザーが笑顔になるかどうかを検査測定したり、マイクを利用してユーザーの声に笑い声があるかどうかを検査測定したり、文字入力を利用してユーザーの入力したテキストにｈｕｍｏｒまたはｈａｈａの文字が含まれるかどうかを検査測定し、本分野技術者はデフォルト感情以外他の感情にも対応する判断方法があることを理解することができる。
【００３８】
Ｓ１０４、ユーザーにフィードバックされた感情がデフォルト感情に識別された場合、出力されたユーモアパラグラフがユーモアの特性を持っていると断じ、ユーザーにフィードバックされた感情の識別結果に、デフォルト感情のレベルが高いほど、出力したユーモアパラグラフのユーモアレベルも高くなると断じ、ユーザーにフィードバックされた感情がデフォルト感情以外の感情に識別された場合、出力されたユーモアパラグラフがユーモアの特性を持っていないと断じる。
【００３９】
デフォルト感情の設定する方法は：人々が実際のユーモアパラグラフに対してフィードバックした感情を検査測定し、デフォルト感情とする。例えば、１００００人が１００の実際のユーモアパラグラフに対してフィードバックした感情を検査測定し、その中に最も多い感情フィードバックをデフォルト感情にして、もちろん、他の方式でデフォルト感情を取得することもでき、さらに、デフォルト感情は多種の感情の按分組合せでもいい。いわゆる実際のユーモアパラグラフは、ユーモアレベルが高いパラグラフのことを指す。デフォルト感情が設定されていない場合、「楽しい」という感情がデフォルト感情として自動に設定され、それは、人間がユーモアパラグラフを聞くと、最も一般的な反応は笑うのであり、笑うということは楽しい感情の一種である。
【００４０】
本実施例ではデフォルト感情を「楽しい」に設定し、デフォルト感情のレベルは、即ち楽しさのレベルであり、笑顔の幅、笑い声のデジベル及びテキストの中の「笑」に関する文字数のいずれかにより決定され、またはその中の二つあるいは三つの組合せにより決定され、楽しさのレベルによって、対応するユーモアレベルを高、中、低あるいは一級、二級、三級、四級などあるいはＡ級、Ｂ級、Ｃ級、Ｄ級などに分けることができ、また採点によりユーモアレベルを分けることもできる。デフォルト感情以外の感情は、沈黙、怒り、痛みなどとなる。
【００４１】
Ｓ１０５、改めてユーザーの入力したパラグラフに基づいて、普通返事語句生成方法で非ユーモアパラグラフを出力し、ユーザーに「先のはユーモアパラグラフであり、気にしないでください、今のこの非ユーモアパラグラフをご参考に」。
【００４２】
該当ステップは実験中に省略することができるが、実際の応用では非常に重要であり、該当ステップが欠けると、ユーザーの誤解を招く恐れがあり、それは一般的にユーモアパラグラフには人を笑わせるミスが含まれ、該当ステップを通じて、ユーザーが正誤を判断することから楽しい経験と正しい知識を取得でき、特に教育支援ロボットに応用する時、該当ステップがさらに不可欠である。
【００４３】
Ｓ１０６、ユーモアの特性を持っているユーモアパラグラフ、該当ユーモアパラグラフに対応する環境情報、該当ユーモアパラグラフのユーモアレベルおよび該当ユーモアパラグラフに対するユーザーの感情フィードバックをユーモアビッグデータ知識ベースに保存する。
該当ステップの環境情報は、ユーザーがロボットと対話する時間、場所、場合、両方の属性などを指し、将来でロボットがユーモアを生成する時、ユーモアビッグデータ知識ベース内の各ユーモアパラグラフ、各ユーモアパラグラフが対応する環境情報、各ユーモアパラグラフのユーモアレベルおよび各ユーモアパラグラフに対するユーザーの感情フィードバックに基づいてユーモアパラグラフを選択し、ロボットのユーモア生成する能力を向上させる。
【００４４】
実施例２：
【００４５】
本実施例の他のステップが実施例１と同じであり、異なる部分はステップＳ１０２がビッグデータの正負相関分析に基づく方法によって実現され、図２が示すように、具体的には以下のステップを含む：
【００４６】
Ｓ１０２１、ユーザーのデータから一部のデータを第一小データとして抽出し、もう一部のデータを第二小データとして抽出する。
【００４７】
取得したいくつかの小データ（石）をビッグデータ（池）に「投げ込み」、ユーモアを生成し（石で一気に波紋が広がった）、ユーモアを識別あるいは生成する過程は小データとビッグデータの間に関連データマイニングを行い、従って小データ又はビッグデータだけで識別又は生成のできないユーモアを生み出すことであり、このユーモアはビッグデータと第一小データに基づくロボットユーモア識別と生成の結果である。
【００４８】
小データはユーザーとの対話過程ならではの個性化データであり、同じの対話過程中に、異なる経路で複数の小データを取得することができ、例えば、ユーザーのパラグラフ、ユーザーの属性、対話シーン、対話時間、対話場所、ロボットの属性など。
【００４９】
これらの小データの中で、ユーザーのパラグラフはコア小データであり、ロボットの応答がユーザーのパラグラフを完全に否定すると（つまり、ユーザーのパラグラフに完全に負相関する応答、即ち対話が合わないということ）、ユーモア効果が出ないだけでなく、ロボットがデタラメを言ったり、答えが質問に外れたりすることをユーザーに感じさせるため、ユーザーのすべてのあるいは一部のパラグラフを肯定する（即ちユーザーのパラグラフに正相関する応答のこと）ことが必要であり、その上でユーザーを共鳴させ、ユーモアの基礎になる。
【００５０】
本実施例ではステップＳ１０１で取得したユーザーのデータからユーザーのパラグラフの全部または一部を第一小データとして抽出する。これらの小データはユーモアの基礎であるが、感知されたすべての小データを肯定する（即ち感知したすべての小データに完全に正相関する応答のこと）わけには行けなく、それは、全部を肯定すれば、普通の応答パラグラフになり、ユーモアにならないからであり、故に、その中の一部の小データを否定することが必要であり、またこの否定部分を肯定部分と統合し融合する必要があり、その上で対立統一のユーモアを実現する。
【００５１】
Ｓ１０２２、ビッグデータを取得する。
【００５２】
ビッグデータは大量のユーザーによって長時間にわたって累計されたデータであり、例えばインターネットビッグデータとは無数のインターネットユーザーによって長時間にわたって累計されたデータであり、故に、ロボット及び対話過程にとってビッグデータが外部データに属し、本実施例ではロボットがサーバーを通じてビッグデータを取得できる。
【００５３】
Ｓ１０２３、ビッグデータから第一小データに関わるデータを得てクリーニングして第一相関データセットとする。
ビッグデータから第一小データに関わるデータを得る：ビッグデータから第一小データとの一致度がデフォルト一致度しきい値より高いパラグラフを検索し、その中に、ビッグデータのあるパラグラフと小データの一致度は小データのワード数で該当パラグラフに表れた小データのワード数を割ることを指す。
【００５４】
データをクリニングする：データは複数の語句で構成される一段落である可能性があり、小データのキーワードの表れた語句をマークし、もしある語句及びその前の語句あるいは次の語句がマークされていなければ、該当語句を削除し、あるいは小データのキーワードの表れた語句をマークし、
もしある語句がマークされていなければ、該当語句を削除し、
その中に、語句は句点あるいは感嘆符あるいは疑問符あるいはその他の文末識別子で終わる語句である。
【００５５】
Ｓ１０２４、第一相関データセットから第一小データとの正相関度がデフォルト正相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその正相関度を正相関パラグラフ集合に保存する。
【００５６】
正相関度がデフォルト正相関度しきい値より大きいパラグラフを正相関パラグラフと呼び、正相関パラグラフのマイニングは、現有のビッグデータを相関性分析する技術でも実現でき、図３の方式でも実現でき、具体的には以下のステップを含む：
【００５７】
Ｓ１０２４１、ビッグデータでの第一小データの類似パラグラフの数を得て第一数量とし、ｍで記録し、
【００５８】
Ｓ１０２４２、ビッグデータでの第一相関データセット内の各データの類似データの数を統計し、該当データの第二数量とし、ｎで記録し、
【００５９】
Ｓ１０２４３、該当データと第一小データを合併した後で取得したデータのビッグデータでの類似するデータの数を統計し、該当データの第三数量とし、ｏで記録し、
【００６０】
Ｓ１０２４４、第一数量ｍ、該当データの第二数量ｎと第三数量ｏに基づき、該当データの正相関度を計算し、ｐｃで記録し、
【００６１】
具体的には、該当データの正相関度ｐｃの計算公式は以下のように：
【００６２】
ｐｃ＝ｏ／（（ｍ×ｎ）１／２）  （１）
【００６３】
Ｓ１０２４５、第一相関データセットのすべてのパラグラフと第二小データとの正相関度がデフォルト正相関度しきい値より大きいかどうかを判断し、
【００６４】
Ｓ１０２４６、第一小データとの正相関度がデフォルト正相関度しきい値より大きいパラグラフ及びその正相関度を正相関パラグラフ集合に保存し、Ｚ１で記録する。
【００６５】
正相関度が十分大きければ（即ちデフォルト正相関度しきい値より大きければ）、該当パラグラフと第一小データの組み合わせは大部分の人の合意であり、それによってユーモアパラグラフを合理的にさせる。
【００６６】
Ｓ１０２５、正相関パラグラフ集合から第二小データとの負相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその正相関度、負相関度を正負相関パラグラフ集合に保存する。
【００６７】
負相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいパラグラフを負相関パラグラフと呼び、負相関パラグラフのマイニングは、現有のビッグデータを相関性分析する技術で実現でき、図４の方式でも実現でき、具体的には以下のステップを含む：
【００６８】
Ｓ１０２５１、第二小データがビッグデータでの類似パラグラフの数を取得し、第四数量として、ｐで記録し、
【００６９】
Ｓ１０２５２、正相関パラグラフ集合Ｚ１内の各データがビッグデータでの類似データの数を統計し、該当データの第五数量とし、ｑで記録し、
【００７０】
Ｓ１０２５３、該当データと第二小データを合併して取得したデータがビッグデータでの類似データの数を統計し、該当データの第六数量として、ｒで記録し、
【００７１】
Ｓ１０２５４、第四数量ｐ、該当データの第五数量ｑと第六数量ｒに基づき、該当データの負相関度を計算して、ｎｃで記録し、
【００７２】
具体的には、該当データの負相関度ｎｃの計算公式は以下のように：
【００７３】
ｎｃ＝１−ｒ／（（ｐ×ｑ）１／２）  （２）
【００７４】
Ｓ１０２５５、正相関パラグラフ集合Ｚ１内のすべてのパラグラフの第二小データとの負相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいかどうかを判断し、
【００７５】
Ｓ１０２５６、第二小データとの負相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいパラグラフおよび対応する正相関度、負相関度を正負相関パラグラフ集合に保存し、Ｚ２で記録する。
【００７６】
負相関度が十分大きければ（即ちデフォルト負相関度しきい値より大きければ）、該当パラグラフと第二小データの組み合わせが大部分の人の非コモンセンスであり、それによってユーモアパラグラフを可笑しくさせる。
【００７７】
Ｓ１０２６、正負相関パラグラフ集合の各パラグラフが対応する正相関度と負相関度により、該当パラグラフのユーモアレベルを計算し、ユーモアレベルがデフォルトユーモアしきい値より大きいパラグラフをユーモアパラグラフ集合に保存する。
【００７８】
本実施例では、正負相関パラグラフ集合Ｚ２から一つのパラグラフおよびその正相関度と負相関度を取得し、その中に、正相関度が８０％であり、負相関度が９０％であり、正相関度と負相関度により該当パラグラフのユーモアレベルを計算し、ユーモアレベルがデフォルトユーモアしきい値より大きいパラグラフおよびそのユーモアレベルをユーモアパラグラフ集合に保存し、「Ｚ」で記録する。
【００７９】
具体的には、該当パラグラフのユーモアレベルｈの計算公式は下記のように：
【００８０】
ｈ＝（ｐｃ×ｎｃ）１／２  （３）
【００８１】
ステップＳ１０２４とＳ１０２５の中の数量統計は、既存のｍａｐｒｅｄｕｃｅモデルを採用し、ｈａｄｏｏｐあるいはｓｐａｒｋを利用してビッグデータ向けの迅速な統計を行うことである。
【００８２】
図５がユーモアパラグラフ集合を取得する簡易見取り図であり、ビッグデータＸから第一小データｙ１と一致する（正相関）パラグラフ集合Ｚ１をマイニングし、採用するビッグデータ分析過程をＺ１＝ｆ（Ｘ，ｙ１）で記録し、これは正相関階段に対応する。ビッグデータＸから第一小データｙ１に一致し（正相関）、第二小データｙ２に一致していない（負相関）パラグラフ集合Ｚをマイニングし、採用するビッグデータ分析過程をｇ（Ｘ，ｙ２∪ｆ（Ｘ，ｙ１））で記録し、これは対立統一ユーモアの対立統一階段に対応し、即ちユーモア識別と生成の階段へスクリュー式で上昇する階段である。この二つの階段の過程は分裂されたものではなく、お互いに影響して、有機的に構成されたものである。
【００８３】
図６が上記ステップＳ１０２１〜Ｓ１０２６の簡易見取り図であり、ビッグデータＸと第一小データｙ１に正相関分析を行い、ビッグデータからＺ１をマイニングして取得し、それからＺ１のビッグデータＸと第二小データｙ２に負相関性分析を行い、ビッグデータからＺをマイニングして取得する。
【００８４】
Ｓ１０２７、ユーモアパラグラフ集合からユーモアレベルの一番大きいユーモアパラグラフを選択し、該当ユーモアパラグラフを出力する。
【００８５】
本実施例は、ビッグデータの正負相関分析に基づいてユーモアのあるパラグラフを取得し、ロボットのユーモアレベルを向上させ、また正相関パラグラフと負相関パラグラフが同じであるため、該当パラグラフが合理的で可笑しくて、ユーモア効果を形成し、また、実施例１の後続ステップにおけるユーザー感情識別を通じて、ビッグデータの正負相関分析に基づいて生成されたユーモアパラグラフをスクリーニングし、ユーモアビッグデータ知識ベースにより良い選択肢を提供し、ロボットのユーモア生成能力をさらに向上させる。
【００８６】
実施例３：
【００８７】
本実施例の他のステップが実施例１と同じであり、異なる部分はステップＳ１０２がビッグデータの負正相関分析に基づく方法で実現され、図７が示すように、具体的には以下のステップを含む：
【００８８】
Ｓ１０２１、ユーザーのデータから一部のデータを第一小データとして抽出し、もう一部のデータを第二小データとして抽出し、このステップの具体的な内容は上記実施例２を参照にできるできる。
【００８９】
Ｓ１０２２、ビッグデータを取得し、このステップの具体的な内容は上記実施例２を参照にできるできる。
【００９０】
Ｓ１０２３、ビッグデータから第一小データに関わるデータを得てクリーニングして第一相関データセットとし、このステップの具体的な内容は上記実施例２を参照にできるできる。
【００９１】
Ｓ１０２４、第一相関データセットから第二小データとの負相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその負相関度を負相関パラグラフ集合に保存する。
【００９２】
負相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいパラグラフは負相関パラグラフと呼ばれ、負相関パラグラフのマイニングが現有のビッグデータを相関性分析する技術で実現でき、図８の方式を通じても実現でき、具体的には以下のステップを含む：
【００９３】
Ｓ１０２４１、第二小データがビッグデータでの類似パラグラフの数を得て第一数量として、ｍで記録し、
【００９４】
Ｓ１０２４２、ビッグデータでの第一相関データセット内の各データの類似データの数を統計し、該当データの第二数量として、ｎで記録し、
【００９５】
Ｓ１０２４３、該当データを第二データと合併してから取得するデータがビッグデータでの類似データの数を統計し、該当データの第三数量とし、ｏで記録し、
【００９６】
Ｓ１０２４４、第一数量ｍ、該当データの第二数量ｎと第三数量ｏに基づき、該当データの負相関度を計算し、ｎｃで記録し、
【００９７】
具体的には、該当データの負相関度ｎｃの計算公式は以下のように：
ｎｃ＝１−ｏ／（（ｍ×ｎ）１／２）  （４）
【００９８】
Ｓ１０２４５、第一相関データセットのすべてのパラグラフと第二小データの負相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいかどうかを判断し、
【００９９】
Ｓ１０２４６、第二小データとの負相関度がデフォルトしきい値より大きいパラグラフおよびその負相関度を負相関パラグラフ集合に保存し、Ｚ１で記録する。
【０１００】
Ｓ１０２５、負相関パラグラフ集合から第一小データとの正相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその負相関度と正相関度を負正相関パラグラフ集合に保存する。
【０１０１】
正相関度がデフォルト正相関度しきい値より大きいパラグラフを正相関パラグラフと呼び、正相関パラグラフのマイニングは、現有のビッグデータを相関性分析する技術で実現でき、図９の方式を通じても実現でき、具体的には以下のステップを含む：
【０１０２】
Ｓ１０２５１、ビッグデータでの第一小データの類似パラグラフの数を取得し、第四数量として、ｐで記録し、
【０１０３】
Ｓ１０２５２、負相関パラグラフ集合Ｚ１の各データがビッグデータでの類似データの数を統計し、該当データの第五数量とし、ｑで記録し、
【０１０４】
Ｓ１０２５３、該当データを第一小データと合併して取得したデータがビッグデータでの類似データの数を統計し、該当データの第六数量として、ｒで記録し、
【０１０５】
Ｓ１０２５４、第四数量ｐ、該当データの第五数量ｑと第六数量ｒに基づき、該当データの正相関度を計算して、ｐｃで記録し、
【０１０６】
具体的には、該当データの正相関度ｐｃの計算公式は以下のように：
【０１０７】
ｐｃ＝ｒ／（（ｐ×ｑ）１／２）  （５）
【０１０８】
Ｓ１０２５５、負相関パラグラフ集合Ｚ１内のすべてのパラグラフと第一小データとの正相関度がデフォルト正相関度しきい値より大きいかどうかを判断し、
【０１０９】
Ｓ１０２５６、第一小データのと正相関度がデフォルト正相関度しきい値より大きいパラグラフおよび対応する負相関度と正相関度を負正相関パラグラフ集合に保存し、Ｚ２で記録する。
【０１１０】
Ｓ１０２６、負正相関パラグラフ集合の各パラグラフが対応する負相関度と正相関度に基づき、該当パラグラフのユーモアレベルを計算し、ユーモアレベルがデフォルトユーモアしきい値より大きいパラグラフをユーモアパラグラフ集合に保存する。
【０１１１】
本実施例は、負正相関パラグラフ集合Ｚ２から一つのパラグラフおよび対応する負相関と正相関度度を取得し、その中に、負相関度が９０％であり、正相関度８０％であり、負相関度と正相関度に基づいて該当パラグラフのユーモアレベルを計算し、ユーモアレベルがデフォルトユーモアしきい値より大きいパラグラフおよびそのユーモアレベルをユーモアパラグラフ集合に保存し、「Ｚ」で記録する。
【０１１２】
具体的には、該当パラグラフのユーモアレベルｈの計算公式は下記のように：
ｈ＝（ｐｃ×ｎｃ）１／２  （６）
【０１１３】
ステップＳ１０２４とＳ１０２５の中の数量統計は、既存のｍａｐｒｅｄｕｃｅモデルを採用し、ｈａｄｏｏｐあるいはｓｐａｒｋを利用してビッグデータ向けの迅速な統計を行うことである。
【０１１４】
図１０はユーモアパラグラフ集合を取得する簡易見取り図であり、ビッグデータＸから第二小データｙ２と一致しない（負相関）パラグラフ集合Ｚ１をマイニングし、採用されたビッグデータ分析過程をＺ１＝ｇ（Ｘ，ｙ２）で記録し、これが負相関階段に対応する。ビッグデータＸから第一小データｙ１に一致し（正相関）、第二小データｙ２に一致しない（負相関）パラグラフ集合Ｚをマイニングし、採用されたビッグデータ分析過程をｆ（Ｘ，ｙ１∪ｇ（Ｘ，ｙ２））で記録し、これは対立統一ユーモアの対立統一階段に対応し、即ちユーモア識別と生成の階段へスクリュー式で上昇する階段である。この二つの階段の過程は分裂されたものではなく、お互いに影響して、有機的に構成されたものである。
【０１１５】
図１１は上記ステップＳ１０２１〜Ｓ１０２６の簡易見取り図であり、ビッグデータＸと第二小データｙ２を負相関性分析し、ビッグデータからＺ１をマイニングして取得し、Ｚ１内のビッグデータＸと第一小データｙ１と正相関性分析し、ビッグデータからユーモアパラグラフ集合Ｚをマイニングして取得する。
【０１１６】
Ｓ１０２７、ユーモアパラグラフ集合からユーモアレベルの一番大きいユーモアパラグラフを選択し、該当ユーモアパラグラフを出力する。
【０１１７】
本実施例はビッグデータの負正相関分析に基づいてユーモアのあるパラグラフを取得し、ロボットのユーモアレベルを向上させ、負相関パラグラフが正相関パラグラフと同じなので、該当パラグラフが合理的で可笑しくて、ユーモア効果を形成し、また、実施例１の後続ステップにおけるユーザー感情識別を通じて、ビッグデータの正負相関分析に基づいて生成されたユーモアパラグラフをスクリーニングし、ユーモアビッグデータ知識ベースにより良い選択肢を提供し、ロボットのユーモア生成能力をさらに向上させる。
【０１１８】
実施例４：
【０１１９】
図１２が示すように、本実施例のステップＳ１０１〜Ｓ１０６が実施例１、２あるいは３と同じで、しかし本実施例のユーモア生成に基づく感情対話方法は以下も含む：
【０１２０】
Ｓ１０７、ユーモアビッグデータ知識ベース内のデータ及び過去毎回異なる返事への異なるタイプのユーザーのデフォルト感情以外の感情フィードバックに基づいて、過去毎回異なる返事への異なるタイプのユーザーの感情フィードバック関連情報を取得する。
【０１２１】
前記感情フィードバック関連情報はユーザー情報（ユーザータイプを含む）、返事内容、感情フィードバック内容と感情フィードバックタイプを含む。
【０１２２】
前記実施例１から分かるように、ユーモアビッグデータ知識ベース内のデータはユーモアパラグラフ、ユーモアパラグラフが対応する環境情報、ユーモアパラグラフのユーモアレベルおよびユーザーのユーモアパラグラフへの感情フィードバックを含み、ユーモアパラグラフがロボットの返事内容であり、環境情報がユーザー情報を含み、ユーザーのユーモアパラグラフへの感情フィードバックが感情フィードバック内容と感情フィードバック内容タイプを含み、感情フィードバックの内容がユーザーの顔の表情、ユーザーが発した声と/あるいはユーザーの入力したテキストを含み、感情フィードバックタイプがデフォルト感情（楽しい）であり、ユーモアビッグデータ知識ベース内のデータには過去毎回異なるタイプのユーザーから異なるユーモアパラグラフ返事へのデフォルト感情フィードバックが含まれると考えられる。
【０１２３】
ユーモアビッグデータ知識ベース内のデータは、ユーザーがユーモアパラグラフ返事へのデフォルト感情フィードバックを含むが、その他の返事に対してユーザーからフィードバックされた沈黙、怒り、苦しみなどデフォルト感情以外の感情には触れてないため、ユーモアビッグデータ知識ベース内のデータに加え、過去毎回異なるタイプのユーザーが異なる返事へのデフォルト感情以外の感情フィードバックを結びつける必要があり、それで全面的な感情フィードバック関連情報を取得することができる。
【０１２４】
Ｓ１０８、過去毎回異なる返事への異なるタイプのユーザーの感情フィードバック関連情報を感情フィードバックビッグデータに保存する。
【０１２５】
Ｓ１０９、返事待ちのユーザー情報を取得し、返事待ちのユーザーへの候補返事集合を取得する。
【０１２６】
返事待ちのユーザー情報をＵで記録し、返事待ちのユーザーへの候補返事集合をＰで記録し、候補返事集合Ｐの中に返事内容Ｐｉが含まれ、その中に、ｉは１からｎまで、ｎは候補の返事数である。
【０１２７】
Ｓ１１０、予期ユーザー感情フィードバックを取得する。
【０１２８】
予期ユーザー感情フィードバックをＦで記録し、予期ユーザー感情フィードバックを取得し、例えば：ユーザーが返事を聞いて楽しくなると見込む場合、予期ユーザー感情フィードバックＦが楽しいであり、
あるいはユーザーが返事を聞いてさらに苦しくなると見込む場合、予期ユーザー感情フィードバックＦが苦しいである。
【０１２９】
Ｓ１１１、感情フィードバックビッグデータから返事待ちのユーザー情報、返事待ちのユーザーの候補返事内の返事内容に最も一致するすべての感情フィードバック記録を検索する。
【０１３０】
具体的な検査測定過程は：感情フィードバックビッグデータ内の各感情フィードバック記録のユーザー情報、返事内容を返事待ちのユーザー情報Ｕ、返事待ちのユーザーへの候補返事Ｐの返事内容Ｐｉにマッチングさせ、各感情フィードバック記録が返事待ちのユーザー情報Ｕ、返事待ちのユーザーへの候補返事Ｐの返事内容Ｐｉとの一致度を取得し、そこから最大一致度が対応する感情フィードバック記録を選択し、返事待ちのユーザー情報Ｕ、返事待ちのユーザーへの候補返事Ｐの返事内容Ｐｉに最も一致する感情フィードバック記録として、Ｒｉで記録する。
【０１３１】
Ｓ１１２、感情フィードバック記録から感情フィードバックを抽出し、感情フィードバックと予期ユーザー感情フィードバックとの一致度を計算し、Ｄｉで記録する。
【０１３２】
Ｓ１１３、感情フィードバックと予期ユーザー感情フィードバックとの一番大きい一致度に対応する感情フィードバック記録に基づいて、該当感情フィードバック記録の対応する返事内容を取得し、該当返事内容を返事待ちのユーザーへの返事とする。
【０１３３】
理解できるのは、最大一致度Ｄｉが対応する感情フィードバックＲｉ内の感情フィードバックＦｉが予期ユーザー感情フィードバックＦに最も近いため、最大一致度Ｄｉが感情フィードバック記録Ｒｉと対応し、該当感情フィードバック記録Ｒｉが対応する返事内容Ｐｉを取得し、該当返事内容Ｐｉは必ずすべての候補返事において、予想に最も近いユーザー感情フィードバックＦを生成する可能性が一番大きい。
【０１３４】
本実施例は、ユーモアビッグデータ知識ベース内のデータ、およびユーザーが過去で異なる返事へのデフォルト感情以外の感情フィードバックを通じて、ユーザーの同じな言葉に対して異なる返事をすれば、ユーザーがどんな感情を生ずるのかを予測し、さらに予測結果によりユーザーに特定の感情を生ませる返事を選択する。
【０１３５】
本分野の当業者が理解できるのは、上記各実施例の方法の全部または一部のステップがプログラムが関連ハードウェアを指示することによって実現され、対応するプログラムはコンピューターの可読記憶媒体に保存でき、前記の記憶媒体は例えばＲＯＭ／ＲＡＭ、磁気ディスクまたはディスクなどのことである。
【０１３６】
実施例５：
【０１３７】
図１３が示すように、本実施例はユーモア生成に基づくロボットシステムを提供し、該当システムはユーザーデータ取得モジュール１３０１、ユーモアパラグラフ生成出力モジュール１３０２、感情フィードバック監視モジュール１３０３、第一判断モジュール１３０４、第二判断モジュール１３０５及びユーモアビッグデータ知識ベース取得モジュール１３０６を含み、各モジュールの具体的な機能は下記のように：
【０１３８】
前記ユーザーデータ取得モジュール１３０１は、ユーザーのデータを取得する。
【０１３９】
前記ユーモアパラグラフ生成出力モジュール１３０２は、ユーザーのデータによって、ユーモアパラグラフを生成して出力し、ユーモアパラグラフが現有のユーモア生成方法により生成され、
【０１４０】
前記感情フィードバック監視モジュール１３０３は、出力されたユーモアパラグラフへのユーザーの感情フィードバックを監視し、
【０１４１】
前記第一判断モジュール１３０４は、ユーザーの感情フィードバックがデフォルト感情に識別されると、出力されたユーモアパラグラフがユーモアの特性を持っていると断じ、且つユーザーの感情フィードバックの識別結果でデフォルト感情レベルが大きいほど、出力されたユーモアパラグラフのユーモアレベルが大きくなると断じ、
【０１４２】
前記第二判断モジュール１３０５は、ユーザーの感情フィードバックがデフォルト感情以外の感情に識別されると、出力されたユーモアパラグラフがユーモアの特性を持ってないと断じ、
【０１４３】
前記ユーモアビッグデータ知識ベース取得モジュール１３０６は、ユーモアの特性を持っているユーモアパラグラフ、該当ユーモアパラグラフに対応する環境情報、該当ユーモアパラグラフのユーモアレベルおよび該当ユーモアパラグラフに対するユーザーの感情フィードバックをユーモアビッグデータ知識ベースに保存する。
【０１４４】
実施例６：
【０１４５】
本実施例の他のモジュールは実施例１と同じで、異なる部分はユーモアパラグラフ生成出力モジュール１３０２の実現にあり、図１４が示すように、前記ユーモアパラグラフ生成出力モジュール１３０２は小データ抽出ユニット１３０２１、ビッグデータ取得ユニット１３０２２、第一相関データセット取得ユニット１３０２３、正相関パラグラフ集合取得ユニット１３０２４、正負相関パラグラフ集合取得ユニット１３０２５、ユーモアパラグラフ集合取得ユニット１３０２６及びユーモアパラグラフ出力ユニット１３０２７を含み、各ユニットの具体的な機能は下記のように：
【０１４６】
前記小データ抽出ユニット１３０２１は、ユーザーのデータから一部のデータを第一小データとして抽出し、もう一部のデータを第二小データとして抽出する。
【０１４７】
前記ビッグデータ取得ユニット１３０２２は、ビッグデータを取得する。
【０１４８】
前記第一相関データセット取得ユニット１３０２３は、ビッグデータから第一小データに関わるデータを得てクリーニングして第一相関データセットとする。
【０１４９】
前記正相関パラグラフ集合取得ユニット１３０２４は、第一相関データセットから第一小データとの正相関度がデフォルト正相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその正相関度を正相関パラグラフ集合に保存し、具体的な過程は実施例２を参照にできるできる。
【０１５０】
前記正負相関パラグラフ集合取得ユニット１３０２５は、正相関パラグラフ集合から第二小データとの負相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその正相関度と負相関度を正負相関パラグラフ集合に保存し、具体的な過程は実施例２を参照にできるできる。
【０１５１】
前記ユーモアパラグラフ集合取得ユニット１３０２６は、正負相関パラグラフ集合の各パラグラフが対応する正相関度と負相関度により、該当パラグラフのユーモアレベルを計算し、ユーモアレベルがデフォルトユーモアしきい値より大きいパラグラフをユーモアパラグラフ集合に保存し、具体的な過程は実施例２を参照にできる。
【０１５２】
前記ユーモアパラグラフ出力ユニット１３０２７は、ユーモアパラグラフ集合からユーモアレベルの一番大きいユーモアパラグラフを選択し、該当ユーモアパラグラフを出力する。
【０１５３】
実施例７：
【０１５４】
本実施例の他のモジュールは実施例１と同じで、異なる部分がユーモアパラグラフ生成出力モジュール１３０２の実現にあり、図１５が示すように、前記ユーモアパラグラフ生成出力モジュール１３０２は小データ抽出ユニット１３０２１、ビッグデータ取得ユニット１３０２２、第一相関データセット取得ユニット１３０２３、負相関パラグラフ集合取得ユニット１３０２４、負正相関パラグラフ集合取得ユニット１３０２５、ユーモアパラグラフ集合取得ユニット１３０２６及びユーモアパラグラフ出力ユニット１３０２７を含み、各ユニットの具体的な機能は下記のように：
【０１５５】
前記小データ抽出ユニット１３０２１は、ユーザーのデータから一部のデータを第一小データとして抽出し、もう一部のデータを第二小データとして抽出する。
【０１５６】
前記ビッグデータ取得ユニット１３０２２は、ビッグデータを取得する。
【０１５７】
前記第一相関データセット取得ユニット１３０２３は、ビッグデータから第一小データに関わるデータを得てクリーニングして第一相関データセットとする。
【０１５８】
前記負相関パラグラフ集合取得ユニット１３０２４は、第一相関データセットから第二小データとの負相関度がデフォルト負相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその負相関度を負相関パラグラフ集合に保存し、具体的な過程は実施例３を参照にできる。
【０１５９】
前記負正相関パラグラフ集合取得ユニット１３０２５は、負相関パラグラフ集合から第一小データとの正相関度がデフォルト正相関度しきい値より大きいパラグラフをマイニングし、マイニングされたパラグラフおよびその負相関度と正相関度を負正相関パラグラフ集合に保存し、具体的な過程は実施例３を参照にできる。
【０１６０】
前記ユーモアパラグラフ集合取得ユニット１３０２６は、負正相関パラグラフ集合の各パラグラフが対応する負相関度と正相関度に基づき、該当パラグラフのユーモアレベルを計算し、ユーモアレベルがデフォルトユーモアしきい値より大きいパラグラフをユーモアパラグラフ集合に保存し、具体的な過程は実施例３を参照にできる。
【０１６１】
前記ユーモアパラグラフ出力ユニット１３０２７は、ユーモアパラグラフ集合からユーモアレベルの一番大きいユーモアパラグラフを選択し、該当ユーモアパラグラフを出力する。
【０１６２】
実施例８：
【０１６３】
図１６が示すように、本実施例のユーザーデータ取得モジュール１３０１、ユーモアパラグラフ生成出力モジュール１３０２、感情フィードバック監視モジュール１３０３、第一判断モジュール１３０４、第二判断モジュール１３０５及びユーモアビッグデータ知識ベース取得モジュール１３０６が実施例５、６または７と同じであり、しかし本実施例のユーモア生成に基づくロボットシステムは感情フィードバック関連情報取得モジュール１３０７、感情フィードバックビッグデータ取得モジュール１３０８、候補返事集合取得モジュール１３０９、予期ユーザー感情フィードバック取得モジュール１３１０、感情フィードバック記録検索モジュール１３１１、一致度計算モジュール１３１２及び返事内容取得モジュール１３１３を含み、これらのモジュールの具体的な機能は下記のように：
【０１６４】
前記感情フィードバック関連情報取得モジュール１３０７は、ユーモアビッグデータ知識ベース内のデータ及び過去毎回異なる返事への異なるタイプのユーザーのデフォルト感情以外の感情フィードバックに基づいて、過去毎回異なる返事への異なるタイプのユーザーの感情フィードバック関連情報を取得し、その中に、前記感情フィードバック関連情報はユーザー情報、返事内容、感情フィードバック内容と感情フィードバックタイプを含み、
【０１６５】
前記感情フィードバックビッグデータ取得モジュール１３０８は、過去毎回異なる返事への異なるタイプのユーザーの感情フィードバック関連情報を感情フィードバックビッグデータに保存し、
【０１６６】
前記候補返事集合取得モジュール１３０９は、返事待ちのユーザー情報を取得し、返事待ちのユーザーへの候補返事集合を取得し、
【０１６７】
前記予期ユーザー感情フィードバック取得モジュール１３１０は、予期ユーザー感情フィードバックを取得し、
【０１６８】
前記感情フィードバック記録検索モジュール１３１１は、感情フィードバックビッグデータから返事待ちのユーザー情報及び返事待ちのユーザーへの候補返事集合内の返事内容に最もマッチングするすべての感情フィードバック記録を検索し、具体的に下記のように：
【０１６９】
感情フィードバックビッグデータ内の各感情フィードバック記録のユーザー情報、返事内容を返事待ちのユーザー情報、返事待ちのユーザーへの候補返事集合内の返事内容にマッチングさせ、各感情フィードバック記録と返事待ちのユーザー情報、返事待ちのユーザーへの候補返事集合との一致度を取得し、その中から一番大きい一致度の対応する感情フィードバック記録を選択し、返事待ちのユーザー情報や返事待ちのユーザーへの候補返事集合に最も一致する感情フィードバック記録とする。
【０１７０】
前記一致度計算モジュール１３１２は、感情フィードバック記録から感情フィードバックを抽出し、感情フィードバックと予期ユーザー感情フィードバックとの一致度を計算する。
【０１７１】
前記返事内容取得モジュール１３１３は、感情フィードバックと予期ユーザー感情フィードバックとの一番大きい一致度に対応する感情フィードバック記録に基づいて、該当感情フィードバック記録が対応する返事内容を取得し、該当返事内容を返事待ちのユーザーへの返事とする。
【０１７２】
ここで説明すべきなのは、前記実施例が提供したロボットシステムはただ前記各機能モジュールの区分によって例を挙げて説明し、実際の応用では、需要に応じて前記機能をそれぞれの機能モジュールに配って完成し、即ち内部構造をそれぞれの機能モジュールに区分し、上記の全部または一部の機能を完成する。
【０１７３】
理解できるのは、上記の各実施例の提供したロボットシステムに使用される術語「第一」、「第二」  などが各種のモジュールを記述できるが、これらのモジュールが術語の制限を受けないのである。これらの術語は第一モジュールをもう一つのモジュールと区別することしかに用られない。例えば、本発明の範囲から離脱しない場合、第一判断モジュールを第二判断モジュールと呼べ、且つ類似的に、第二判断モジュールを第一判断モジュールと呼べ、第一判断モジュールと第二判断モジュールがいずれかも判断モジュールであるが、同じ判断モジュールではない。
【０１７４】
以上に述べたのはただ本発明の具体的な実施方式で、しかし本発明の保護範囲はここに限らないである。全部の創造的な労働を通じなく思いついた変化と取替は本発明の保護範囲にカバーされる。だから本発明の保護範囲は権利要求書が限定される保護範囲を標準とする。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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