(57)【要約】【課題】ユーザに親近感を感じさせるための技術を改善する。【解決手段】対話装置１００は、言語解析部１１２と、ユーザ特徴情報取得部１１３と、システム発話文生成部１１４と、システム発話文出力部１１５と、を備える。言語解析部１１２は、ユーザ発話文を言語解析して発話文特徴情報を取得する。ユーザ特徴情報取得部１１３は、言語解析部１１２が取得した発話文特徴情報からユーザの嗜好、要望又は過去の出来事に関する情報であるユーザ特徴情報を取得する。システム発話文生成部１１４は、ユーザ特徴情報取得部１１３が取得したユーザ特徴情報を用いてシステム発話文を生成する。システム発話文出力部１１５は、システム発話文生成部１１４が生成したシステム発話文を出力する。【選択図】図３
2019061487.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが発話したユーザ発話文を言語解析して前記ユーザ発話文に含まれる体言及び用言の情報を含む発話文特徴情報を取得する言語解析部と、
前記言語解析部が取得した発話文特徴情報の中からユーザの嗜好、要望又は過去の出来事に関する情報であるユーザ特徴情報を取得するユーザ特徴情報取得部と、
前記ユーザ特徴情報取得部が取得したユーザ特徴情報を用いてシステム発話文を生成するシステム発話文生成部と、
前記システム発話文生成部が生成したシステム発話文を出力するシステム発話文出力部と、
を備える対話装置。
【請求項２】
前記発話文特徴情報は、前記ユーザ発話文の種別を示す発話種別情報を含む、
請求項１に記載の対話装置。
【請求項３】
前記システム発話文生成部が生成するシステム発話文は、前記ユーザ特徴情報に関する質問文である、
請求項１又は２に記載の対話装置。
【請求項４】
ユーザを識別するユーザ識別部をさらに備え、
前記ユーザ特徴情報取得部は、前記言語解析部が取得した発話文特徴情報の中から、前記ユーザ識別部が識別したユーザの前記ユーザ特徴情報を取得する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の対話装置。
【請求項５】
前記ユーザ特徴情報を反映したシステム発話文のテンプレートを登録したシステム発話テンプレートを記憶し、
前記システム発話文生成部は、前記システム発話テンプレートと前記ユーザ特徴情報取得部が取得した前記ユーザ特徴情報とを用いてシステム発話文を生成する、
請求項１から４のいずれか１項に記載の対話装置。
【請求項６】
ユーザ発話文を言語解析して体言及び用言の情報を取得し、前記体言及び用言の情報から取得したユーザの嗜好、要望又は過去の出来事に関する情報に基づいて生成したシステム発話文を出力する対話方法。
【請求項７】
ユーザ発話文を言語解析して前記ユーザ発話文に含まれる体言及び用言の情報を含む発話文特徴情報を取得する言語解析ステップと、
前記言語解析ステップで取得した発話文特徴情報からユーザの嗜好、要望又は過去の出来事に関する情報であるユーザ特徴情報を取得するユーザ特徴情報取得ステップと、
前記ユーザ特徴情報取得ステップで取得したユーザ特徴情報を用いてシステム発話文を生成するシステム発話文生成ステップと、
前記システム発話文生成ステップで生成したシステム発話文を出力するシステム発話文出力ステップと、
を含む対話方法。
【請求項８】
コンピュータに、
ユーザ発話文を言語解析して前記ユーザ発話文に含まれる体言及び用言の情報を含む発話文特徴情報を取得する言語解析ステップ、
前記言語解析ステップで取得した発話文特徴情報からユーザの嗜好、要望又は過去の出来事に関する情報であるユーザ特徴情報を取得するユーザ特徴情報取得ステップ、
前記ユーザ特徴情報取得ステップで取得したユーザ特徴情報を用いてシステム発話文を生成するシステム発話文生成ステップ、及び、
前記システム発話文生成ステップで生成したシステム発話文を出力するシステム発話文出力ステップ、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボット等がユーザと対話する際の発話文を生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザと対話することができる端末やロボットの開発が進められている。そして、これら端末やロボットがユーザと対話をする際に、ユーザと円滑な対話処理を行えるようにするための技術開発も進められている。例えば、特許文献１には、ユーザの発話文を解析して得られた述語及びそれに対応する格要素に基づいてシステム発話文を生成することにより、ユーザと円滑に対話を行うことができる応答生成装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２０６８８８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に記載の応答生成装置は、ユーザの発話文から抽出された述語や格要素を確認するシステム発話文を生成することにより、システム発話文を生成するための特別な用意をすることなく、ユーザの発話内容に応じたシステム発話文を生成することができる。しかし、生成されるシステム発話文は、ユーザの発話内容に応じたものではあるが、ユーザの趣味や嗜好に応じたものではなく、ユーザにとって特に興味のないものに対する質疑応答的なものになってしまうことが多い。したがって、このような対話装置に対してユーザが親近感を感じることは難しいと考えられる。このように、従来の対話装置では、ユーザに親近感を感じさせるための技術に改善の余地がある。
【０００５】
本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、ユーザに親近感を感じさせるための技術を改善することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の対話装置は、
ユーザが発話したユーザ発話文を言語解析して前記ユーザ発話文に含まれる体言及び用言の情報を含む発話文特徴情報を取得する言語解析部と、
前記言語解析部が取得した発話文特徴情報の中からユーザの嗜好、要望又は過去の出来事に関する情報であるユーザ特徴情報を取得するユーザ特徴情報取得部と、
前記ユーザ特徴情報取得部が取得したユーザ特徴情報を用いてシステム発話文を生成するシステム発話文生成部と、
前記システム発話文生成部が生成したシステム発話文を出力するシステム発話文出力部と、
を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、ユーザに親近感を感じさせるための技術を改善することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態に係る対話装置とユーザとの対話の様子を示す図である。
【図２】実施形態に係る対話装置の外観を示す図である。
【図３】実施形態に係る対話装置の構成を示す図である。
【図４】実施形態に係る対話装置の記憶部に記憶されるユーザ発話文履歴の一例を示す図である。
【図５】各発話種別のユーザ発話文の例を示す図である。
【図６】実施形態に係る対話装置がユーザ発話文を言語解析した結果の一例を示す図である。
【図７】実施形態に係る対話装置がユーザ発話文を言語解析した結果の第２の例を示す図である。
【図８】実施形態に係る体言用言ペア情報の一例を示す図である。
【図９】実施形態に係る体言用言ペア情報の第２の例を示す図である。
【図１０】実施形態に係る体言用言ペア情報の第３の例を示す図である。
【図１１】実施形態に係る体言用言ペア情報の第４の例を示す図である。
【図１２】実施形態に係るシステム発話テンプレートの一例を示す図である。
【図１３】実施形態に係る言語解析処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】実施形態に係るポジネガ極性単語辞書の一例を示す図である。
【図１５】実施形態に係る発話種別判定ルールの一例を示す図である。
【図１６】実施形態に係る対話制御処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】変形例に係る体言用言ペア情報の一例を示す図である。
【図１８】変形例に係るシステム発話テンプレートの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図表を参照して説明する。なお、図中同一又は相当部分には同一符号を付す。
【００１０】
（実施形態）
図１に示すように、本発明の実施形態に係る対話装置１００は、音声でユーザＵと対話することができるロボットである。図２に示すように、対話装置１００は頭２０と胴体３０とからなる。そして、対話装置１００の頭２０には、マイク２１と、カメラ２２と、スピーカ２３と、センサ群２４と、が設けられている。
【００１１】
マイク２１は、頭２０の左右、人の顔でいうところの耳の位置に複数設けられており、アレイマイクを構成する。マイク２１は、対話装置１００の周囲にいるユーザＵが発話した音声を音声データとして取得する音声取得部として機能する。
【００１２】
カメラ２２は、頭２０の前面の中央部、人の顔でいうところの鼻の位置に設けられている撮像装置である。カメラ２２は、対話装置１００の正面の画像のデータ（画像データ）を取得する画像取得部として機能し、取得した画像データを後述する制御部１１０に入力する。対話装置１００は、予めユーザの顔の画像データ（又は当該画像データの特徴量）を後述する記憶部１２０に記憶させておく。そして、対話装置１００は、対話中にカメラ２２で取得した顔の画像データを画像認識することにより、対話相手が誰なのかを識別（ユーザ識別）することができる。
【００１３】
スピーカ２３は、カメラ２２の下側、人の顔でいうところの口の位置に設けられている。スピーカ２３は、音声を出力する音声出力部として機能する。
【００１４】
センサ群２４は、人の顔でいうところの目の位置に設けられている。センサ群２４は、加速度センサ、障害物検知センサ等を含み、各種物理量を検出して、対話装置１００の姿勢制御、衝突回避、安全性確保等のために使用される。
【００１５】
対話装置１００の頭２０と胴体３０とは、図２に示すように、破線で示される首関節３１によって相互に連結されている。首関節３１は、複数のモータを含む。後述する制御部１１０がこれら複数のモータを駆動することにより、対話装置１００の頭２０を上下方向、左右方向及び傾ける方向の３軸で回転させることができる。これにより、対話装置１００は、例えばうなずきの動作をすることができる。
【００１６】
図２に示すように、対話装置１００の胴体３０の下部には足回り部３２が設けられている。足回り部３２は、４つの車輪（ホイール）と駆動モータとを含む。４つの車輪のうち、２つが前輪として胴体３０の前側に、残り２つが後輪として胴体３０の後ろ側に、それぞれ配置されている。車輪としては、例えば、オムニホイール、メカナムホイール等を使用しても良い。後述する制御部１１０が、駆動モータを制御して車輪を回転させると、対話装置１００は移動する。
【００１７】
次に、図３を参照して、対話装置１００の機能構成を説明する。図３に示すように、対話装置１００は、上述の構成に加え、操作ボタン３３と、制御部１１０と、記憶部１２０と、を備える。
【００１８】
操作ボタン３３は、図示しないが、胴体３０の背中の位置に設けられている。操作ボタン３３は、対話装置１００を操作するための各種ボタンである。操作ボタン３３は、電源ボタン、スピーカ２３の音量調節ボタン等を含む。
【００１９】
制御部１１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等で構成される。制御部１１０は、記憶部１２０に記憶されたプログラムを実行することにより、後述する音声認識部１１１、言語解析部１１２、ユーザ特徴情報取得部１１３、システム発話文生成部１１４、システム発話文出力部１１５及びユーザ識別部１１６として機能する。また、制御部１１０は、時計機能及びタイマー機能を備え、現在時刻（現在日時）や経過時間を取得することができる。
【００２０】
記憶部１２０は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、制御部１１０のＣＰＵが実行するプログラム、各種データ等を記憶する。また、記憶部１２０は、音声認識部１１１、言語解析部１１２及びユーザ特徴情報取得部１１３が取得したユーザ発話文に関する情報をユーザ発話文履歴１２１として記憶する。
【００２１】
ユーザ発話文履歴１２１は、図４に示すように、「ユーザ」、「発話日時」、「ユーザ発話文」及び「体言用言ペア情報」の各情報からなる。これは、「ユーザ」の項目で示されるユーザが、「発話日時」の項目で示される日時に、「ユーザ発話文」の項目で示されるユーザ発話文を発話したことを示している。そして、「体言用言ペア情報」の項目には、ユーザ発話文に含まれる体言及び用言の情報を含むユーザ特徴情報である体言用言ペア情報が記憶されている。なお、体言用言ペア情報がどのような情報なのかについては後述する。
【００２２】
次に、制御部１１０が実現する各機能について説明する。制御部１１０は、前述したように、記憶部１２０に記憶されたプログラムを実行することにより、音声認識部１１１、言語解析部１１２、ユーザ特徴情報取得部１１３、システム発話文生成部１１４、システム発話文出力部１１５及びユーザ識別部１１６として機能する。また、制御部１１０は、マルチスレッド機能に対応しており、複数のスレッド（異なる処理の流れ）を並行して実行することができる。
【００２３】
音声認識部１１１は、音声取得部（マイク２１）が取得した音声データを音声認識して、テキストデータとしてのユーザ発話文を取得する。
【００２４】
言語解析部１１２は、音声認識部１１１が取得したユーザ発話文（テキストデータ）を後述する言語解析処理によって言語解析する。具体的には、ユーザ発話文を形態素解析及び構文解析してユーザ発話文の中の各単語の品詞情報、係り受け情報等を取得するとともに、ユーザ発話文の発話種別を判定する。発話種別とは、図５に示すように、ユーザ発話文の種類（主張、要望、質問、依頼、命令、提案、等）を表す情報（発話種別情報）である。
【００２５】
言語解析部１１２により得られるユーザ発話文中の各単語の品詞情報、係り受け情報及び発話種別情報をまとめて発話文特徴情報と呼ぶことにする。言語解析部１１２による言語解析処理によって、構文解析した結果と発話種別判定した結果の例を図６及び図７に示す。図６は、「私は、カレーライスが好きです。」というユーザ発話文を構文解析した結果と発話種別判定した結果を示したものである。図７は、「明日、焼肉を食べたいな。」というユーザ発話文を構文解析した結果と発話種別判定した結果を示したものである。
【００２６】
ユーザ特徴情報取得部１１３は、言語解析部１１２が取得した発話文特徴情報（品詞情報、係り受け情報及び発話種別情報）に基づき、ユーザの特徴（特にユーザの嗜好又は要望）を示す情報（ユーザ特徴情報）として、ユーザ発話文毎に体言用言ペア情報を取得する。体言用言ペア情報とは図８に示すように、ユーザ発話文の発話種別、用言の文字列（用言文字列）、用言文字列にかかる体言の文字列（体言文字列）、体言文字列に付属している助詞の文字列（体言付属助詞）、体言文字列の属性（体言属性）で構成される情報である。
【００２７】
図８は「私は、カレーライスが好きです。」というユーザ発話文から取得した体言用言ペア情報である。図９は、「明日、焼肉を食べたいな。」というユーザ発話文から取得した体言用言ペア情報である。図１０は「Ｂ君は、カレーライスが嫌いだよ。」というユーザ発話文から取得した体言用言ペア情報である。図１１は、「僕は、明日寿司を食べたいんだ。」というユーザ発話文から取得した体言用言ペア情報である。
【００２８】
システム発話文生成部１１４は、ユーザ特徴情報取得部１１３が取得した体言用言ペア情報（ユーザ特徴情報）とシステム発話テンプレートとを用いて、システム発話文を生成する。システム発話テンプレートとは、図１２に示すように、ユーザ特徴情報を反映したシステム発話文のテンプレートが登録されたものである。システム発話テンプレートを用いると、ユーザ発話文から取得した体言用言ペア情報に含まれる発話種別、体言属性、用言文字列等に基づき、該ユーザ発話文を発したユーザに対する自然な発話文を生成することができる。なお、図１２は、体言属性が１つだけの場合のテンプレートの例であるが、体言属性を複数のテンプレートを定義しても良い。
【００２９】
なお、対話装置１００は、ユーザに親近感を感じさせるために、ユーザの嗜好や要望に合ったシステム発話文を生成することが望ましい。したがって、システム発話テンプレートには、主に発話種別が「要望」又は「主張」であるものについて用意することが望ましい。ユーザの嗜好を把握しやすいユーザ発話文の発話種別は「主張」であることが多く、また、ユーザの要望を把握しやすいユーザ発話文の発話種別は「要望」であることが多いからである。
【００３０】
また、システム発話テンプレートに登録するシステム発話文はユーザの嗜好や要望（ユーザ特徴情報）に関する質問文であることが望ましい。対話装置１００がユーザの嗜好や要望に関する質問文を発話することにより、ユーザに親近感を感じさせることができ、自然な返答をうながすことにつながるからである。
【００３１】
システム発話文出力部１１５は、システム発話文生成部１１４が生成したシステム発話文を音声合成し、スピーカ２３からシステム発話文の音声を出力する。
【００３２】
ユーザ識別部１１６は、カメラ２２で取得したユーザの顔の画像データを画像認識して、現在の対話相手を識別する。なお、ユーザ識別部１１６は、マイク２１で取得した音声データから音声の特徴を認識することによって、対話相手を識別しても良い。また、カメラ２２で取得した画像データの認識結果と、マイク２１で取得した音声データの認識結果とを両方とも用いて、対話相手を識別しても良い。
【００３３】
以上、対話装置１００の機能構成を説明した。次に、言語解析部１１２による言語解析処理について、図１３を参照して説明する。この処理は、ユーザが発した音声を音声認識してテキストデータを取得する度に行われる。
【００３４】
まず、言語解析部１１２は、ユーザ発話文を形態素解析及び構文解析してユーザ発話文の中の各単語の品詞情報、係り受け情報等を取得する（ステップＳ１０１）。次に、言語解析部１１２は、ポジネガ極性単語辞書に基づいて、ステップＳ１０１で取得した解析結果にポジネガ極性情報を付与する（ステップＳ１０２）。ここで、ポジネガ極性単語辞書とは、図１４に示すように、ポジティブな表現を表す用言（例えば、好き（動詞）、美味しい（形容詞）、きれいだ（形容動詞）等）と、ネガティブな表現を表す用言（例えば、嫌い（動詞）、不味い（形容詞）、不細工だ（形容動詞）等）が登録されている単語辞書である。
【００３５】
言語解析部１１２がステップＳ１０１で取得した解析結果に、ポジネガ極性単語辞書に登録されているポジティブな表現を表す用言が存在すれば、その解析結果にはポジネガ極性情報として、「ポジ」が付与される。また、言語解析部１１２がステップＳ１０１で取得した解析結果に、ポジネガ極性単語辞書に登録されているネガティブな表現を表す用言が存在すれば、その解析結果にはポジネガ極性情報として、「ネガ」が付与される。言語解析部１１２がステップＳ１０１で取得した解析結果に、ポジネガ極性単語辞書に登録されている単語が存在しなければ、その解析結果にはポジネガ極性情報は付与されない。
【００３６】
そして、言語解析部１１２は、解析結果に発話種別判定ルールを適用して、発話種別を判定し（ステップＳ１０３）、処理を終了する。ここで、発話種別判定ルールとは、図１５に示すように、ユーザ発話文の末尾の品詞、活用形、ポジネガ極性情報等に基づいて、当該ユーザ発話文の発話種別を判定するルールである。なお、いずれのルールにも該当しなかった場合は、当該ユーザ発話文の発話種別は「その他」と判定される。図１５に示す発話種別判定ルールはあくまでも一例である。また、発話種別についても、図１５に示されているものに限定されない。例えば「挨拶」（「こんにちは」等、挨拶の発話）、「同意」（「同感です」等、対話者の発話に対して同意していることを表す発話）、「感謝」（「ありがとう」等、感謝の意を表す発話）、「謝罪」（「ごめんなさい」等、謝罪の意を表す発話）等を発話種別に追加することも可能である。
【００３７】
以上の言語解析処理によって、ユーザ発話文の中の各単語の品詞情報、係り受け情報等の取得と、ユーザ発話文の発話種別の判定が行われる。発話種別を判定することにより、後述する対話制御処理において、ユーザ発話文履歴１２１中の体言用言ペア情報から対応するシステム発話文テンプレートを選択する処理時間を短縮することができる。
【００３８】
次に、対話装置１００の制御部１１０が実行する対話制御処理について、図１６を参照して説明する。この処理は、対話装置１００が起動すると開始される。
【００３９】
まず、ユーザ識別部１１６は、カメラ２２で取得した画像データを画像認識して、ユーザを識別する（ステップＳ２０１）。カメラ２２で取得した画像データに顔が写っていない場合等、画像認識ができなかった場合は、直前に識別できていたユーザを現在対話しているユーザとみなす。
【００４０】
次に、制御部１１０は、発話するか否かを判定する（ステップＳ２０２）。この判定は様々な観点で行うことができる。例えば、ユーザ発話文履歴１２１に、ステップＳ２０１で識別したユーザのデータが存在しない場合、当該ユーザに対するシステム発話文を生成するのが困難なので、この場合は、制御部１１０は、発話しないという判定を行う。また、基準待ち時間（例えば５秒）待ってもユーザが発話しない場合は、当該ユーザは対話装置１００が発話するのを待っていると考えられるので、この場合は、制御部１１０は、発話するという判定を行う。また、通常対話は対話相手と交互に発話を行うため、前回発話すると判定したら今回は発話しないと判定し、前回発話しないと判定したら今回は発話すると判定しても良い。
【００４１】
制御部１１０が、発話しないと判定したら（ステップＳ２０２；Ｎｏ）、音声認識部１１１は、マイク２１から取得した音声データを音声認識して、ユーザ発話文のテキストデータを取得する（ステップＳ２１１）。ステップＳ２１１は、音声認識ステップとも呼ばれる。
【００４２】
そして、言語解析部１１２は、ステップＳ２１１で取得したテキストデータを上述の言語解析処理（図１３）により言語解析して、ユーザ発話文の中の各単語の品詞情報、係り受け情報等の取得と、ユーザ発話文の発話種別の判定を行う（ステップＳ２１２）。ステップＳ２１２は、言語解析ステップとも呼ばれる。
【００４３】
そして、ユーザ特徴情報取得部１１３は、ステップＳ２１２で取得した品詞情報、係り受け情報及び発話種別情報に基づき、ユーザ特徴情報（体言用言ペア情報）を取得する（ステップＳ２１３）。ステップＳ２１３は、ユーザ特徴情報取得ステップとも呼ばれる。
【００４４】
そして、制御部１１０は、ステップＳ２０１で識別したユーザ名、ユーザの発話日時（この時点での現在日時でも良い）、ステップＳ２１１で取得したユーザ発話文及びステップＳ２１３で取得した体言用言ペア情報を、ユーザ発話文履歴１２１に追加して、記憶部１２０に記憶する（ステップＳ２１４）。そして、ステップＳ２０１に戻る。
【００４５】
一方、ステップＳ２０２で、制御部１１０が発話すると判定したら（ステップＳ２０２；Ｙｅｓ）、システム発話文生成部１１４は、ユーザ発話文履歴１２１から、ステップＳ２０１で識別したユーザの体言用言ペア情報を取得する（ステップＳ２２１）。該ユーザの体言用言ペア情報が複数記憶されている場合、その中の任意の１つを選択して取得しても良いし、全て又は一部を取得しても良い。
【００４６】
そして、システム発話文生成部１１４は、ステップＳ２２１で取得した体言用言ペア情報とシステム発話テンプレートとを用いてシステム発話文候補を生成する（ステップＳ２２２）。システム発話文候補とは、システム発話文の候補となる複数のシステム発話文である。ステップＳ２２１で取得した体言用言ペアが複数の場合だけでなく、１つの場合であっても、システム発話テンプレートからは複数のシステム発話文の候補が生成される可能性がある。
【００４７】
例えば、図８に示す体言用言ペア情報と図１２に示すシステム発話テンプレートを用いてシステム発話文の候補を生成すると、次の２つの文が生成される。
「以前、カレーライスが好きって言っていたけど、なんでカレーライスが好きなの？」
「以前、カレーライスが好きって言っていたけど、どこのカレーライスが好きなの？」
【００４８】
したがって、次に、システム発話文生成部１１４は、ステップＳ２２２で複数生成されたシステム発話文候補の中から１つのシステム発話文を選択する（ステップＳ２２３）。ステップＳ２２３は、システム発話文生成ステップとも呼ばれる。システム発話文候補の中から１つを選択する方法としては、システム発話文候補の中からランダムに１つを選択するなど、任意の方法を採用することができる。
【００４９】
なお、システム発話文生成部１１４は、ステップＳ２２２で、システム発話テンプレートからシステム発話文候補を１つも生成できなかった場合は、従来技術を用いて標準的なシステム発話文の候補を１つ以上生成する。
【００５０】
そして、システム発話文出力部１１５は、システム発話文生成部１１４で生成及び選択されたシステム発話文を音声合成して、スピーカ２３から出力する（ステップＳ２２４）。ステップＳ２２４は、システム発話文出力ステップとも呼ばれる。そして、ステップＳ２０１に戻る。
【００５１】
以上説明した対話制御処理により、対話装置１００は、ユーザの嗜好情報や要望情報等を反映したシステム発話文を生成することができる。したがって、対話装置１００は、ユーザに自発的に話しかける際に、話しかけるユーザ毎に、それぞれのユーザの特徴（ユーザの嗜好や要望）を反映したシステム発話文で話しかけることができ、ユーザに親近感を感じさせることができる。このように、対話装置１００は、ユーザに親近感を感じさせるための技術を改善することができる。
【００５２】
（変形例）
なお、本発明は、上述の実施形態に限られるものではなく、様々な変更が可能である。例えば、図１７に示すように、ユーザ特徴情報としての体言用言ペア情報に時制の情報を追加しても良い。そして、図１８に示すように、発話種別が「その他」（発話種別判定ルールでは判定不能）であっても、時制が過去であれば、「過去の経験」として、システム発話文を生成できるように、システム発話テンプレートを構成しても良い。
【００５３】
この変形例によれば、例えば、「先月、北海道に行った。」というシステム発話文に対し、図１７に示す体言用言ペア情報が得られる。そして、図１７に示す体言用言ペア情報と図１８に示すシステム発話テンプレートとから、次の２つのシステム発話文候補が生成される。
「以前、北海道に行ったって言っていたけど、楽しかった？」
「以前、北海道に行ったって言っていたけど、今度の休みにも行くの？」
【００５４】
このような、時制に対応した体言用言ペア情報（ユーザ特徴情報）とシステム発話テンプレートとを用意することによって、ユーザの特徴として、ユーザの嗜好や要望だけでなく、ユーザの過去の出来事（過去の経験等）を反映したシステム発話文を生成することができる。これにより、対話装置は、ユーザの特徴や経験をより反映した自発的な発話をすることができるようになり、ユーザにより親近感を感じさせることができる。このように、変形例に係る対話装置は、ユーザに親近感を感じさせるための技術をさらに改善することができる。
【００５５】
（その他の変形例）
上述の実施形態では、図１２に示すように、システム発話文テンプレートの文頭には「以前、」が入っている。しかし、必ず「以前」と発話しなければならないわけではない。システム発話文生成部１１４は、対話制御処理（図１６）のステップＳ２２１で取得した体言用言ペア情報が含まれるユーザ発話文履歴の発話日時と現在日時とを比較し、この差が第１の基準時間（例えば５分）未満なら、システム発話文テンプレートで得られた文章から文頭の「以前、」を削除したものをシステム発話文としても良い。また、この差が第１の基準時間（例えば５分）以上、第２の基準時間（例えば３時間）未満なら、システム発話文テンプレートで得られた文章の文頭の「以前」を「さっき」に置き換えたものをシステム発話文としても良い。
【００５６】
また、上述の実施形態では、対話装置１００がユーザ識別部１１６を備え、カメラ２２又はマイク２１でユーザ識別を行い、ユーザ毎のユーザ発話文履歴１２１を記憶している。しかし、対話装置が特定のユーザ専用で使用されることを前提にしている場合は、ユーザ識別部１１６を備える必要はない。この場合はカメラ２２も不要であり、ユーザ発話文履歴１２１に「ユーザ」の項目を設ける必要もない。
【００５７】
また、上述の実施形態では、対話制御処理（図１６）のステップＳ２０１で毎回ユーザを識別しているが、これに限られない。対話装置１００が起動直後に、対話制御処理（図１６）のステップＳ２０１のみに相当するユーザ識別処理を行って、対話ユーザを識別しておき、その後はステップＳ２０１を省略した対話制御処理を行っても良い。そして、ユーザ識別処理においては、対話装置１００が「顔を見せてください」と発話することによって、ユーザに顔をカメラ２２に向けてもらっても良い。また対話装置１００が、起動後に、「あなたの名前を教えてください」と発話して、カメラ２２を使用せずに、マイク２１を使用して、音声認識によってユーザ識別を行っても良い。
【００５８】
また、いずれのユーザ識別処理においてもユーザを識別できなかった場合のために、対話装置１００は、例えば「デフォルトユーザ」のようなユーザ名を定義しておき、識別不能のユーザのユーザ名は「デフォルトユーザ」等として扱うことにしても良い。
【００５９】
また、上述の実施形態では、対話装置１００が移動可能なロボットであり、センサ群２４、首関節３１、足回り部３２等を備えることで、様々な動作を行うことができた。しかし、対話装置は移動等の様々な動作を行えなくても、ユーザと対話ができるだけでも良い。この場合、センサ群２４、首関節３１、足回り部３２は不要である。
【００６０】
なお、対話装置１００の各機能は、通常のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等のコンピュータによっても実施することができる。具体的には、上記実施形態では、対話装置１００が行う対話制御処理のプログラムが、記憶部１２０のＲＯＭに予め記憶されているものとして説明した。しかし、プログラムを、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）及びＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｄｉｓｃ）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータに読み込んでインストールすることにより、上述の各機能を実現することができるコンピュータを構成してもよい。
【００６１】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、本発明には、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲が含まれる。以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
【００６２】
（付記１）
ユーザが発話したユーザ発話文を言語解析して前記ユーザ発話文に含まれる体言及び用言の情報を含む発話文特徴情報を取得する言語解析部と、
前記言語解析部が取得した発話文特徴情報の中からユーザの嗜好、要望又は過去の出来事に関する情報であるユーザ特徴情報を取得するユーザ特徴情報取得部と、
前記ユーザ特徴情報取得部が取得したユーザ特徴情報を用いてシステム発話文を生成するシステム発話文生成部と、
前記システム発話文生成部が生成したシステム発話文を出力するシステム発話文出力部と、
を備える対話装置。
【００６３】
（付記２）
前記発話文特徴情報は、前記ユーザ発話文の種別を示す発話種別情報を含む、
付記１に記載の対話装置。
【００６４】
（付記３）
前記システム発話文生成部が生成するシステム発話文は、前記ユーザ特徴情報に関する質問文である、
付記１又は２に記載の対話装置。
【００６５】
（付記４）
ユーザを識別するユーザ識別部をさらに備え、
前記ユーザ特徴情報取得部は、前記言語解析部が取得した発話文特徴情報の中から、前記ユーザ識別部が識別したユーザの前記ユーザ特徴情報を取得する、
付記１から３のいずれか１つに記載の対話装置。
【００６６】
（付記５）
前記ユーザ特徴情報を反映したシステム発話文のテンプレートを登録したシステム発話テンプレートを記憶し、
前記システム発話文生成部は、前記システム発話テンプレートと前記ユーザ特徴情報取得部が取得した前記ユーザ特徴情報とを用いてシステム発話文を生成する、
付記１から４のいずれか１つに記載の対話装置。
【００６７】
（付記６）
ユーザ発話文を言語解析して体言及び用言の情報を取得し、前記体言及び用言の情報から取得したユーザの嗜好、要望又は過去の出来事に関する情報に基づいて生成したシステム発話文を出力する対話方法。
【００６８】
（付記７）
ユーザ発話文を言語解析して前記ユーザ発話文に含まれる体言及び用言の情報を含む発話文特徴情報を取得する言語解析ステップと、
前記言語解析ステップで取得した発話文特徴情報からユーザの嗜好、要望又は過去の出来事に関する情報であるユーザ特徴情報を取得するユーザ特徴情報取得ステップと、
前記ユーザ特徴情報取得ステップで取得したユーザ特徴情報を用いてシステム発話文を生成するシステム発話文生成ステップと、
前記システム発話文生成ステップで生成したシステム発話文を出力するシステム発話文出力ステップと、
を含む対話方法。
【００６９】
（付記８）
コンピュータに、
ユーザ発話文を言語解析して前記ユーザ発話文に含まれる体言及び用言の情報を含む発話文特徴情報を取得する言語解析ステップ、
前記言語解析ステップで取得した発話文特徴情報からユーザの嗜好、要望又は過去の出来事に関する情報であるユーザ特徴情報を取得するユーザ特徴情報取得ステップ、
前記ユーザ特徴情報取得ステップで取得したユーザ特徴情報を用いてシステム発話文を生成するシステム発話文生成ステップ、及び、
前記システム発話文生成ステップで生成したシステム発話文を出力するシステム発話文出力ステップ、
を実行させるためのプログラム。
【符号の説明】
【００７０】
２０…頭、２１…マイク、２２…カメラ、２３…スピーカ、２４…センサ群、３０…胴体、３１…首関節、３２…足回り部、３３…操作ボタン、１００…対話装置、１１０…制御部、１１１…音声認識部、１１２…言語解析部、１１３…ユーザ特徴情報取得部、１１４…システム発話文生成部、１１５…システム発話文出力部、１１６…ユーザ識別部、１２０…記憶部、１２１…ユーザ発話文履歴、Ｕ…ユーザ
【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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【図１７】
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【図１８】
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