(57)【要約】【課題】対話装置に対するユーザの親近感を向上させることができるようにする。【解決手段】対話装置１００は、ユーザの発話を形態素解析し、嗜好、欲求、推薦、及び話題語の情報種別の各々に対応して予め定められた抽出規則を用いて、形態素解析の結果から少なくとも１つの情報種別の各々の情報を抽出し、抽出した情報種別の情報を履歴情報として、ユーザのユーザＩＤと対応付けてユーザ履歴情報データベース３１５に格納する。そして、ユーザと対話を行うときに、入力されたユーザのユーザＩＤと対応付けてユーザ履歴情報データベース３１５に格納された履歴情報を各々取得し、情報種別の各々に対応して予め定められた発話生成規則を用いて、取得された履歴情報の各々について情報種別に応じた発話候補を生成し、生成された発話候補のうちの何れか１つを選択して出力する。【選択図】図１
2015219582.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ発話解析手段によって、ユーザを一意に表すユーザＩＤと共に入力されたユーザの発話に対して形態素解析を行うステップと、
抽出手段によって、嗜好、欲求、推薦、及び話題語のうち少なくとも１つの情報種別の各々に対応して予め定められた、前記情報種別の情報を抽出するための抽出規則を用いて、前記ユーザの発話に対する前記形態素解析の結果から、前記少なくとも１つの情報種別の各々の情報を抽出するステップと、
データベース更新手段によって、抽出された前記情報種別の情報を履歴情報として、前記ユーザのユーザＩＤと対応付けてユーザ履歴情報データベースに格納するステップと、
ユーザ情報取得手段によって、ユーザと対話を行うときに、入力された前記ユーザのユーザＩＤと対応付けて前記ユーザ履歴情報データベースに格納された前記履歴情報を各々取得するステップと、
生成手段によって、前記情報種別の各々に対応して予め定められた発話生成規則を用いて、取得された前記履歴情報の各々について、前記情報種別に応じた発話候補を生成するステップと、
発話選択手段によって、生成された前記発話候補のうちの何れか１つを選択するステップと、
出力手段によって、選択された発話候補を出力するステップと、
を含む対話方法。
【請求項２】
前記少なくとも１つの情報種別の各々の情報を抽出するステップは、前記抽出規則を用いて、嗜好の情報として、前記ユーザの嗜好物を表す情報を抽出し、欲求の情報として、前記ユーザの欲求対象及び欲求行動の各々を表す情報を抽出し、推薦の情報として、前記ユーザの推薦物を表す情報を抽出し、話題語の情報として、前記ユーザが前記発話で取り上げた話題を表す情報及び前記発話に含まれる前記話題の出現頻度を抽出する請求項１記載の対話方法。
【請求項３】
前記抽出規則は、前記形態素解析の結果に含まれる解析情報を用いた正規表現で表された規則であり、
前記発話生成規則は、定型文における予め定めた箇所を前記取得された前記履歴情報で置き換える規則である
請求項１又は請求項２記載の対話方法。
【請求項４】
前記出力するステップは、前記発話候補が複数存在する場合、情報種別毎に設定された予め定めた優先度が最も高い発話候補を選択して出力する
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の対話方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つの情報種別の各々の情報を抽出するステップは、前記抽出規則を用いて、話題語の情報として、前記ユーザの発話に含まれる話題及び前記発話に含まれる前記話題の出現頻度を抽出し、
前記履歴情報をユーザ履歴情報データベースに格納するステップは、前記抽出された前記情報種別の情報が話題語の情報であり、かつ、前記ユーザ履歴情報データベースに前記ユーザのユーザＩＤと対応づけられた、前記話題語の情報と同一の話題を含む履歴情報が格納されている場合、前記同一の話題を含む履歴情報の出現頻度に、抽出された前記話題語の情報に含まれる前記同一の話題の出現頻度を加算するように更新し、
前記情報種別に応じた発話候補を生成するステップは、話題に応じた発話候補を生成するとき、前記情報種別が話題語である前記取得された前記履歴情報のうち、話題の出現頻度が最大となる履歴情報に基づいて、前記話題に応じた発話候補を生成する
請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の対話方法。
【請求項６】
ユーザを一意に表すユーザＩＤと共に入力されたユーザの発話に対して形態素解析を行うユーザ発話解析手段と、
嗜好、欲求、推薦、及び話題語のうち少なくとも１つの情報種別の各々に対応して予め定められた、前記情報種別の情報を抽出するための抽出規則を用いて、前記ユーザの発話に対する前記形態素解析の結果から、前記少なくとも１つの情報種別の各々の情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記情報種別の情報を履歴情報として、前記ユーザのユーザＩＤと対応付けてユーザ履歴情報データベースに格納するデータベース更新手段と、
ユーザと対話を行うときに、入力された前記ユーザのユーザＩＤと対応付けて前記ユーザ履歴情報データベースに格納された前記履歴情報を各々取得するユーザ情報取得手段と、
前記情報種別の各々に対応して予め定められた発話生成規則を用いて、前記ユーザ情報取得手段により取得された前記履歴情報の各々について、前記情報種別に応じた発話候補を生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された前記発話候補のうちの何れか１つを選択する発話選択手段と、
前記発話選択手段により選択された発話候補を出力する出力手段と、
を含む対話装置。
【請求項７】
コンピュータに、請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の対話方法の各ステップを実行させるためのプログラム。
【請求項８】
コンピュータに、請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の対話方法の各ステップを実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対話方法、対話装置、対話プログラム及び記録媒体に係り、特に、ユーザに対する発話を生成する対話方法、対話装置、対話プログラム及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザが発した話（発話）を解析し、発話内容に応じた話をユーザに返答することでユーザとの対話を実現する装置（対話装置）の開発が進められ、例えばカーナビゲーション、玩具、及び公共施設等における案内等において広く利用されている。
【０００３】
このような対話装置では、対話装置とユーザとの間で、身近な話題についての雑談や挨拶といった、対人関係の確立及び維持を目的とする「社会的対話」を実現することで、対話装置に対するユーザの親近感が向上することが知られている。
【０００４】
こうした対話装置とユーザとの社会的対話を実現するため、例えばユーザの発話を解析して対話行為と呼ばれる意味表現に変換し、ユーザの発話の大まかな意味内容を示す対話行為タイプを求め、対話行為タイプに基づいた発話を返答する発話装置が提案されている。
【０００５】
具体的には、対話装置が自己開示、共感、及び非共感に関する発話を行う各生起確率を予め定めたパラメータに従って決定し、対話装置が発すべき発話候補として挙げられた発話のうち、発話の対話行為タイプにおける自己開示、共感、及び非共感を表す特徴と、決定した各生起確率と、が一致する発話を対話装置が発するように制御する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−１４０２８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来の対話装置は、ユーザの発話を解析して次に返答すべき発話を決定するものであり、最初に対話装置からユーザへ話し始めることができないという問題があった。また、従来の対話装置では、ユーザ毎の発話履歴を考慮せずに、発話の対話行為タイプに基づいて対話装置が返答する発話が決定されるため、ユーザが異なる場合であってもユーザの発話の対話行為タイプが同じであれば、何れのユーザに対しても同じ対話行為タイプに基づいた発話が対話装置から返送されるという問題があった。
【０００８】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたものであり、対話装置に対するユーザの親近感を向上させることができる対話方法、対話装置、対話プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の目的を達成するために本発明に係る対話方法は、ユーザ発話解析手段によって、ユーザを一意に表すユーザＩＤと共に入力されたユーザの発話に対して形態素解析を行うステップと、抽出手段によって、嗜好、欲求、推薦、及び話題語のうち少なくとも１つの情報種別の各々に対応して予め定められた、前記情報種別の情報を抽出するための抽出規則を用いて、前記ユーザの発話に対する前記形態素解析の結果から、前記少なくとも１つの情報種別の各々の情報を抽出するステップと、データベース更新手段によって、抽出された前記情報種別の情報を履歴情報として、前記ユーザのユーザＩＤと対応付けてユーザ履歴情報データベースに格納するステップと、ユーザ情報取得手段によって、ユーザと対話を行うときに、入力された前記ユーザのユーザＩＤと対応付けて前記ユーザ履歴情報データベースに格納された前記履歴情報を各々取得するステップと、生成手段によって、前記情報種別の各々に対応して予め定められた発話生成規則を用いて、取得された前記履歴情報の各々について、前記情報種別に応じた発話候補を生成するステップと、発話選択手段によって、生成された前記発話候補のうちの何れか１つを選択するステップと、出力手段によって、選択された発話候補を出力するステップと、を含む。
【００１０】
本発明に係る対話装置は、ユーザを一意に表すユーザＩＤと共に入力されたユーザの発話に対して形態素解析を行うユーザ発話解析手段と、嗜好、欲求、推薦、及び話題語のうち少なくとも１つの情報種別の各々に対応して予め定められた、前記情報種別の情報を抽出するための抽出規則を用いて、前記ユーザの発話に対する前記形態素解析の結果から、前記少なくとも１つの情報種別の各々の情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記情報種別の情報を履歴情報として、前記ユーザのユーザＩＤと対応付けてユーザ履歴情報データベースに格納するデータベース更新手段と、ユーザと対話を行うときに、入力された前記ユーザのユーザＩＤと対応付けて前記ユーザ履歴情報データベースに格納された前記履歴情報を各々取得するユーザ情報取得手段と、前記情報種別の各々に対応して予め定められた発話生成規則を用いて、前記ユーザ情報取得手段により取得された前記履歴情報の各々について、前記情報種別に応じた発話候補を生成する生成手段と、前記生成手段により生成された前記発話候補のうちの何れか１つを選択する発話選択手段と、前記発話選択手段により選択された発話候補を出力する出力手段と、を含んで構成されている。
【００１１】
本発明に係るプログラムは、上記の対話方法の各ステップを実行させるためのプログラムである。
【００１２】
本発明に係る記録媒体は、上記の対話方法の各ステップを実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００１３】
以上説明したように、本発明の対話方法、対話装置、対話プログラム及び記録媒体によれば、ユーザの発話から形態素情報を生成し、形態素情報から予め定めた抽出規則に基づいて嗜好情報、欲求情報、推薦情報、及び話題情報に関する情報を抽出し、抽出した情報をユーザ履歴情報としてユーザ毎に記憶し、情報種別毎に予め定めた発話生成規則に基づいて、対話するユーザのユーザ履歴情報からユーザに発する発話を生成することにより、対話装置に対するユーザの親近感を向上させることができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施の形態に係る対話装置の構成を示す概略図である。
【図２】形態素情報の一例を示す図である。
【図３】ユーザ履歴情報データベースの一例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る対話装置におけるユーザ発話解析ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図５】ユーザによって発せられた発話の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る対話装置におけるユーザ情報取得ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１６】
＜対話装置のシステム構成＞
【００１７】
図１に示すように、本発明の実施の形態に係る対話装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するユーザ発話解析ルーチン及びユーザ情報取得ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
【００１８】
対話装置１００は、入力部１０と、演算部２０と、記憶部３０と、出力部４０とを備えている。
【００１９】
入力部１０により、発話者であるユーザを一意に示すユーザＩＤ（Identification）及びテキスト化されたユーザ発話が入力される。以降、ユーザ発話を単に発話と記述する。記憶部３０は、入力部１０により入力された発話及び当該発話を発した発話者のユーザＩＤを記憶する。また、記憶部３０は、後述する各処理での結果を記憶すると共に、発話に含まれる情報の情報種別毎に、発話から情報種別に応じた内容を抽出するための抽出規則である抽出規則（嗜好）３００と、抽出規則（欲求）３０５と、抽出規則（推薦）３１０とを記憶する。また、記憶部３０は、抽出規則に基づいて発話から抽出された内容と、発話を発したユーザのユーザＩＤと、発話の情報種別とを含むユーザ履歴情報を記憶するユーザ履歴情報データベース３１５と、情報種別毎に予め用意され、ユーザ履歴情報に基づいた発話候補を生成するための発話生成規則である発話生成規則（嗜好）３２０と、発話生成規則（欲求）３２５と、発話生成規則（推薦）３３０と、発話生成規則（話題語）３３５とを記憶する。
【００２０】
演算部２０は、ユーザ発話解析部２００と、抽出部２６０と、データベース更新部２２５と、ユーザ情報取得部２３０と、生成部２６５と、発話選択部２５５とを備えている。また、抽出部２６０は嗜好情報抽出部２０５と、欲求情報抽出部２１０と、推薦情報抽出部２１５と、話題情報抽出部２２０とを備え、生成部２６５は、嗜好情報応答発話生成部２３５と、欲求情報応答発話生成部２４０と、推薦情報応答発話生成部２４５と、話題語応答発話生成部２５０とを備えている。
【００２１】
ユーザ発話解析部２００は、例えば発話者のユーザＩＤと発話者が発した発話を入力として、入力された発話を１つの完結した内容を表す文単位に分割する。そして、ユーザ発話解析部２００は、形態素解析及び固有表現抽出といった公知の技術により、分割した各文を形態素単位に分割すると共に、形態素毎に出現表記、品詞、標準表記、及び固有表現タグに関する項目の情報を付加した形態素情報を生成して発話の内容を解析する。
【００２２】
なお、形態素解析とは、文を意味を持つ最小単位である形態素に分割し、品詞等の情報が付与された形態素辞書を用いて、各形態素の品詞を判別する手法である。また、固有表現抽出とは、入力テキストから人名、場所名などの固有表現を抽出する手法であり、本実施の形態に係るユーザ発話解析部２００では、一例としてＩＲＥＸ（Information Retrieval and Extraction Exercise）で定義されている種類の固有表現を抽出する固有表現抽出を実行し、抽出した固有表現の形態素にＩＯＢ２フォーマットの固有表現タグを付加する。なお、固有表現の種類はＩＲＥＸで定義されている種類に限られない。また、固有表現タグはＩＯＢ２フォーマットに限らず、例えば、ＩＯＢ１又はＩＯＥ１等の他のフォーマットを用いてもよいことはいうまでもない。
【００２３】
図２は、例えば「スペースウォーズ、おすすめです。」との発話に対する形態素情報の一例を示した図である。
【００２４】
ユーザ発話解析部２００は、形態素解析に基づいて発話を“スペース”、“ウォーズ”、“、”、“おすすめ”、“です”、“。”の各形態素に分割すると共に、形態素毎の発話における出現表記、出現表記の品詞、出現表記に対する標準表記を付加する。また、ユーザ発話解析部２００は、固有表現抽出を実行して形態素毎に固有表現タグを付加する。
【００２５】
図２に示した形態素情報の例では、出現表記と標準表記とが一致しているが、場合によっては形態素の出現表記と標準表記とが異なる場合がある。また、固有表現タグの“B-ARTIFACT”は固有物名の開始位置に相当する形態素に付加されるタグであり、“I-ARTIFACT”は固有物名の内部に相当する形態素に付加されるタグである。なお、固有表現タグ欄における“O”は、対応する形態素の出現表記が固有表現ではないことを示している。
【００２６】
嗜好情報抽出部２０５は、ユーザ発話解析部２００で解析された発話の形態素情報と発話者のユーザＩＤを入力として、記憶部３０に予め記憶された抽出規則（嗜好）３００に基づいて形態素情報からユーザの嗜好物を抽出する。そして、嗜好情報抽出部２０５は、発話者のユーザＩＤ、抽出した嗜好物、及び情報種別を各々対応付け、対応付けした情報を嗜好情報として出力する。なお、嗜好情報の情報種別として「嗜好」が設定される。
【００２７】
抽出規則（嗜好）３００は、形態素情報に含まれる形態素の出現表記、品詞、標準表記、及び固有表現タグに関する少なくとも１つ以上の情報を用いた正規表現として表される。
【００２８】
以下に示す抽出規則Ａ及び抽出規則Ｂは、抽出規則（嗜好）３００の一例である。
（抽出規則Ａ）
<固有表現タグ:B-[A-Z]+>(<固有表現タグ:I-[A-Z]+>)*<出現表記:(も|は)/品詞:連用助詞><出現表記:(好き|大好き)>
（抽出規則Ｂ）
(<品詞:(名詞|*.Undef)>+)<出現表記:(も|は)/品詞:連用助詞><出現表記:(好き|大好き)>
【００２９】
ここで、抽出規則Ａにおける“<固有表現タグ:B-[A-Z]+>(<固有表現タグ:I-[A-Z]+>)*”又は抽出規則Ｂにおける“(<品詞:(名詞|*.Undef)>+)”に一致する形態素情報の出現表記がユーザの嗜好物として抽出される。このように、抽出規則（嗜好）３００は複数の抽出規則を含んでもよい。
【００３０】
なお、正規表現において“<>”は１つの形態素、コロン“：”の左側は参照する形態素情報の項目名、コロン“：”の右側は当該項目の値を表す。また、スラッシュ“/”はＡＮＤ条件を表し、“Undef”は品詞が定義されていない未知語を表し、その他の記号は正規表現で定義された記号の意味を表す。
【００３１】
なお、嗜好情報抽出部２０５は、抽出規則（嗜好）３００に基づいて形態素情報からユーザの嗜好物が抽出できない場合には、嗜好情報を出力しない。
【００３２】
欲求情報抽出部２１０は、ユーザ発話解析部２００で解析された発話の形態素情報と発話者のユーザＩＤを入力として、記憶部３０に予め記憶された抽出規則（欲求）３０５に基づいて形態素情報からユーザの欲求対象及び欲求行動を抽出する。
【００３３】
そして、欲求情報抽出部２１０は、発話者のユーザＩＤ、抽出した欲求対象及び欲求行動（”欲求対象\t欲求行動”）、及び情報種別を各々対応付け、対応付けした情報を欲求情報として出力する。ここで“\t”はタブを表す記号であり、欲求対象と欲求行動の区切り記号として用いられる。なお、欲求情報の情報種別として「欲求」が設定される。
【００３４】
抽出規則（欲求）３０５は、形態素情報に含まれる形態素の出現表記、品詞、標準表記、及び固有表現タグに関する少なくとも１つ以上の情報を用いた正規表現として表される。
【００３５】
以下に示す抽出規則Ｃ及び抽出規則Ｄは、抽出規則（欲求）３０５の一例である。
（抽出規則Ｃ）
<固有表現タグ:B-[A-Z]+>(<固有表現タグ:I-[A-Z]+>)*<出現表記:は/品詞:連用助詞><品詞:動詞語幹.*><品詞:動詞活用語尾><標準表記:たい/品詞:動詞接尾辞.+>
（抽出規則Ｄ）
(<品詞:(名詞|*.Undef)>)+<出現表記:は/品詞:連用助詞><品詞:動詞語幹.*><品詞:動詞活用語尾><標準表記:たい/品詞:動詞接尾辞.+>
【００３６】
ここで、抽出規則Ｃにおける“<固有表現タグ:B-[A-Z]+>(<固有表現タグ:I-[A-Z]+>)*”又は抽出規則Ｄにおける“(<品詞:(名詞|*.Undef)>)+”に一致する形態素情報の出現表記がユーザの欲求対象として抽出される。また、抽出規則Ｃにおける“<品詞:動詞語幹.*>”又は抽出規則Ｄにおける“<品詞:動詞語幹.*>”に一致する形態素情報の出現表記がユーザの欲求行動として抽出される。このように、抽出規則（欲求）３０５は複数の抽出規則を含んでもよい。
【００３７】
なお、欲求情報抽出部２１０は、抽出規則（欲求）３０５に基づいて形態素情報からユーザの嗜好物が抽出できない場合には、欲求情報を出力しない。
【００３８】
推薦情報抽出部２１５は、ユーザ発話解析部２００で解析された発話の形態素情報と発話者のユーザＩＤを入力として、記憶部３０に予め記憶された抽出規則（推薦）３１０に基づいて形態素情報からユーザの推薦物を抽出する。
【００３９】
そして、推薦情報抽出部２１５は、発話者のユーザＩＤ、抽出した推薦物、及び情報種別を各々対応付け、対応付けした情報を推薦情報として出力する。なお、推薦情報の情報種別として「推薦」が設定される。
【００４０】
抽出規則（推薦）３１０は、形態素情報に含まれる形態素の出現表記、品詞、標準表記、及び固有表現タグに関する少なくとも１つ以上の情報を用いた正規表現として表される。
【００４１】
以下に示す抽出規則Ｅ及び抽出規則Ｆは、抽出規則（推薦）３１０の一例である。
（抽出規則Ｅ）
<固有表現タグ:B-[A-Z]+>(<固有表現タグ:I-[A-Z]+>)*<品詞:読点>(<品詞:連用詞>)?<出現表記:おすすめ>
（抽出規則Ｆ）
(<品詞:(名詞|*.Undef)>)+<出現表記:(も|は)/品詞:連用助詞>(<品詞:連用詞>)?<出現表記:おすすめ>
【００４２】
ここで、抽出規則Ｅにおける“<固有表現タグ:B-[A-Z]+>(<固有表現タグ:I-[A-Z]+>)*”又は抽出規則Ｆにおける“(<品詞:(名詞|*.Undef)>)+”に一致する形態素情報の出現表記がユーザの推薦物として抽出される。このように、抽出規則（推薦）３１０は複数の抽出規則を含んでもよい。
【００４３】
なお、推薦情報抽出部２１５は、抽出規則（推薦）３１０に基づいて形態素情報からユーザの推薦物が抽出できない場合には、推薦情報を出力しない。
【００４４】
話題情報抽出部２２０は、ユーザ発話解析部２００で解析された発話の形態素情報と発話者のユーザＩＤを入力として、形態素情報から話題語及び当該話題語の出現頻度を抽出する。
【００４５】
ここで話題語とは、形態素情報の固有表現タグ欄に固有表現を示すタグが付加された形態素情報の出現表記、又は形態素情報の品詞欄が名詞である形態素情報の出現表記を示し、話題情報抽出部２２０は形態素情報の品詞欄及び固有表現タグ欄を参照することで、形態素情報から話題語を抽出する。また出現頻度とは、各形態素情報における話題語の出現頻度を示し、話題情報抽出部２２０は、話題語を抽出した形態素情報に含まれる話題語の数を当該話題語の出現頻度として抽出する。
【００４６】
そして、話題情報抽出部２２０は、発話者のユーザＩＤ、抽出した話題語及び出現頻度（”話題語\t出現頻度”）、及び情報種別を各々対応付け、対応付けした情報を話題情報として出力する。ここで“\t”は欲求情報と同様にタブを表す記号であり、話題語と出現頻度の区切り記号として用いられる。
【００４７】
なお、話題情報抽出部２２０は、形態素情報から話題語が抽出できない場合には、話題情報を出力しない。また、ユーザ発話解析部２００で解析された発話の形態素情報は、嗜好情報抽出部２０５、欲求情報抽出部２１０、推薦情報抽出部２１５、及び話題情報抽出部２２０の各々へ入力される。従って、１つの形態素情報から推薦情報と話題情報といった情報種別の異なる複数の情報が得られる場合がある。
【００４８】
データベース更新部２２５は、嗜好情報抽出部２０５で抽出された嗜好情報、欲求情報抽出部２１０で抽出された欲求情報、推薦情報抽出部２１５で抽出された推薦情報、話題情報抽出部２２０で抽出された話題情報を入力とする。そして、データベース更新部２２５は、入力された各情報をユーザ履歴情報として、記憶部３０に記憶されたユーザ履歴情報データベース３１５に記憶する。
【００４９】
図３は、ユーザ履歴情報データベース３１５の一例を示した図である。
【００５０】
ユーザ履歴情報データベース３１５は、ユーザＩＤ、履歴情報、及び情報種別を含むデータベースであり、データベース更新部２２５に入力された嗜好情報、欲求情報、推薦情報、及び話題情報が記憶される。
【００５１】
例えば、データベース更新部２２５に入力された情報が嗜好情報であり、嗜好情報のユーザＩＤが“０００１”、嗜好情報の嗜好物が“ゲーム”、嗜好情報の情報種別が“嗜好”であれば、ユーザ履歴情報データベース３１５のユーザＩＤ欄には“０００１”、履歴情報欄には“ゲーム”、情報種別欄には“嗜好”が記憶される。ただし、データベース更新部２２５に入力された情報が嗜好情報、欲求情報、及び推薦情報の何れかであり、且つ、これらの情報に含まれる各項目の値と同一のユーザ履歴情報が既に存在する場合、データベース更新部２２５は入力された情報をユーザ履歴情報データベース３１５に記憶しない。
【００５２】
しかし、データベース更新部２２５に入力された情報が話題情報であり、話題情報のユーザＩＤとユーザ履歴情報のユーザＩＤとが同一、且つ、話題情報の話題語とユーザ履歴情報の履歴情報に含まれる話題語とが同一、且つ、話題情報の情報種別とユーザ履歴情報の情報種別とが同一であるユーザ履歴情報が既にユーザ履歴情報データベース３１５に存在する場合には、データベース更新部２２５は、ユーザ履歴情報データベース３１５に記憶されている該当するユーザ履歴情報に含まれる話題語の出現頻度に、入力された話題情報に含まれる話題語の出現頻度を加算して、ユーザ履歴情報データベース３１５に記憶されている該当するユーザ履歴情報に含まれる話題語の出現頻度を更新する。
【００５３】
なお、図３の例では、ユーザ履歴情報データベース３１５に含まれるユーザ履歴情報の各々は、ユーザＩＤを検索キーとして“０００１”から昇順にソートされているものとするが、ユーザ履歴情報データベース３１５における各ユーザ履歴情報のソート方法はこれに限られない。
【００５４】
ユーザ情報取得部２３０は、対話装置１００との対話を希望するユーザのユーザＩＤを入力として、ユーザ履歴情報データベース３１５のユーザＩＤ欄から、入力されたユーザＩＤと一致するユーザＩＤを含むユーザ履歴情報を全て取得する。
【００５５】
嗜好情報応答発話生成部２３５は、ユーザ情報取得部２３０で取得されたユーザ履歴情報のうち、情報種別が“嗜好”であるユーザ履歴情報を入力として、記憶部３０に予め記憶された発話生成規則（嗜好）３２０に基づいてユーザに対して発する発話候補を生成する。そして、嗜好情報応答発話生成部２３５は生成した発話候補と発話候補の情報種別（この場合、嗜好）をペアにして、後述する発話選択部２５５へ通知する。
【００５６】
以下に示す発話生成規則Ａは発話生成規則（嗜好）３２０の一例である。
（発話生成規則Ａ）
[履歴情報]についてもっと話を聞かせてください。
【００５７】
ここで、発話生成規則Ａにおける“[履歴情報]”はユーザ履歴情報に含まれる履歴情報の内容を示す。このように発話生成規則（嗜好）３２０は、定型文における予め定めた箇所をユーザ履歴情報に含まれる履歴情報の内容で置き換えるための規則を規定する。なお、発話生成規則（嗜好）３２０は複数あってもよく、この場合、嗜好に関する１つのユーザ履歴情報から複数の発話候補が生成される。また、ユーザ情報取得部２３０から嗜好情報応答発話生成部２３５へ、複数のユーザ履歴情報が通知される場合があり、この場合、嗜好情報応答発話生成部２３５は、発話生成規則（嗜好）３２０に基づいて各々のユーザ履歴情報から発話候補を生成する。
【００５８】
欲求情報応答発話生成部２４０は、ユーザ情報取得部２３０で取得されたユーザ履歴情報のうち、情報種別が“欲求”であるユーザ履歴情報を入力として、記憶部３０に予め記憶された発話生成規則（欲求）３２５に基づいてユーザに対して発する発話候補を生成する。そして、欲求情報応答発話生成部２４０は生成した発話候補と発話候補の情報種別（この場合、欲求）をペアにして、後述する発話選択部２５５へ通知する。
【００５９】
以下に示す発話生成規則Ｂは発話生成規則（欲求）３２５の一例である。
（発話生成規則Ｂ）
そういえば[欲求対象]は[欲求行動]ましたか？
【００６０】
ここで、発話生成規則Ｂにおける“[欲求対象]”はユーザ履歴情報に含まれる履歴情報をタブ“\t”で分割した際、タブ“\t”の左側に配置された語句を示す。すなわち、発話生成規則Ｂにおける“[欲求対象]”は、欲求情報抽出部２１０が抽出した欲求対象に関する内容で置き換えられる。また、発話生成規則Ｂにおける“[欲求行動]”はユーザ履歴情報に含まれる履歴情報をタブ“\t”で分割した際、タブ“\t”の右側に配置された語句を示す。すなわち、発話生成規則Ｂにおける“[欲求行動]”は、欲求情報抽出部２１０が抽出した欲求行動に関する内容で置き換えられる。
【００６１】
このように発話生成規則（欲求）３２５は、定型文における予め定めた箇所をユーザ履歴情報に含まれる履歴情報の内容で置き換えるための規則を規定する。なお、発話生成規則（欲求）３２５は複数あってもよく、この場合、欲求に関する１つのユーザ履歴情報から複数の発話候補が生成される。また、ユーザ情報取得部２３０から欲求情報応答発話生成部２４０へ、複数のユーザ履歴情報が通知される場合があり、この場合、欲求情報応答発話生成部２４０は、発話生成規則（欲求）３２５に基づいて各々のユーザ履歴情報から発話候補を生成する。
【００６２】
推薦情報応答発話生成部２４５は、ユーザ情報取得部２３０で取得されたユーザ履歴情報のうち、情報種別が“推薦”であるユーザ履歴情報を入力として、記憶部３０に予め記憶された発話生成規則（推薦）３３０に基づいてユーザに対して発する発話候補を生成する。そして、推薦情報応答発話生成部２４５は生成した発話候補と発話候補の情報種別（この場合、推薦）をペアにして、後述する発話選択部２５５へ通知する。
【００６３】
以下に示す発話生成規則Ｃは発話生成規則（推薦）３３０の一例である。
（発話生成規則Ｃ）
この前すすめてくださった[履歴情報]について調べてみましたよ。
【００６４】
ここで、発話生成規則Ｃにおける“[履歴情報]”はユーザ履歴情報に含まれる履歴情報の内容を示す。このように発話生成規則（推薦）３３０は、定型文における予め定めた箇所をユーザ履歴情報に含まれる履歴情報の内容で置き換えるための規則を規定する。なお、発話生成規則（推薦）３３０は複数あってもよく、この場合、推薦に関する１つのユーザ履歴情報から複数の発話候補が生成される。また、ユーザ情報取得部２３０から推薦情報応答発話生成部２４５へ、複数のユーザ履歴情報が通知される場合があり、この場合、推薦情報応答発話生成部２４５は、発話生成規則（推薦）３３０に基づいて各々のユーザ履歴情報から発話候補を生成する。
【００６５】
話題語応答発話生成部２５０は、ユーザ情報取得部２３０で取得されたユーザ履歴情報のうち、情報種別が“話題語”であるユーザ履歴情報を入力として、記憶部３０に予め記憶された発話生成規則（話題語）３３５に基づいてユーザに対して発する発話候補を生成する。そして、話題語応答発話生成部２５０は生成した発話候補と発話候補の情報種別（この場合、話題語）をペアにして、後述する発話選択部２５５へ通知する。
【００６６】
以下に示す発話生成規則Ｄは発話生成規則（話題語）３３５の一例である。
（発話生成規則Ｄ）
この間は[最頻出話題]のお話をありがとうございました。
【００６７】
ここで、発話生成規則Ｄにおける“[最頻出話題]”は、ユーザ情報取得部２３０から話題語応答発話生成部２５０へ入力されたユーザ履歴情報に含まれる履歴情報をタブ“\t”で分割した際、タブ“\t”の右側に示された出現頻度が最も多い話題語、すなわちタブ“\t”の左側に示された語句を示す。すなわち、発話生成規則Ｄにおける“[最頻出話題]”は、話題情報抽出部２２０が抽出した話題語のうち、出現頻度が最も多い話題語で置き換えられる。
【００６８】
このように発話生成規則（話題語）３３５は、定型文における予め定めた箇所をユーザ履歴情報に含まれる履歴情報の内容で置き換えるための規則を規定する。なお、発話生成規則（話題語）３３５は複数あってもよく、この場合、複数の発話候補が生成される。
【００６９】
発話選択部２５５は、嗜好情報応答発話生成部２３５、欲求情報応答発話生成部２４０、推薦情報応答発話生成部２４５、及び話題語応答発話生成部２５０の少なくとも１つの応答発話生成部が出力した発話候補を入力として、発話候補の中から対話装置１００で発する発話を１つ選択する。そして、発話選択部２５５は選択した発話を後述する出力部４０へ通知する。
【００７０】
出力部４０は、発話選択部２５５により選択された発話を入力として、対話装置１００との対話を希望するユーザへ発話の内容を出力する。
【００７１】
＜対話装置の作用＞
【００７２】
次に、本実施の形態に係る対話装置１００の作用について説明する。まず、発話者のユーザＩＤ及びテキスト化された発話が、対話装置１００の入力部１０に入力され、記憶部３０に格納される。そして、ユーザの発話が、対話装置１００の入力部１０に入力される毎に、対話装置１００において、図４に示すユーザ発話解析ルーチンが実行される。
【００７３】
なお、発話者のユーザＩＤは、例えばキーボード等の入力デバイスを介して発話者が対話装置１００にログインする際に、入力部１０に入力されるが、ユーザＩＤの取得方法はこれに限定されない。例えば、カード読取装置を介して、発話者が所持するＩＣカード等に書き込まれたユーザＩＤの情報を読み取るようにしてもよい。また、例えば、記憶部３０に予め記憶されている顔の画像の中から、カメラ等により撮影した発話者の顔の画像と一致する画像をパターンマッチング等の公知の技術によって選択し、選択した顔の画像に予め関連付けられているユーザＩＤを取得することで発話者のユーザＩＤを読み取るようにしてもよい。
【００７４】
まず、ステップＳ１０において、記憶部３０から、入力部１０によって取得された発話を読み込み、読み込んだ発話を文単位に分割する。そして、分割された各文と、記憶部３０に記憶されている発話者のユーザＩＤとを関連付けて、記憶部３０に記憶する。
【００７５】
図５は、ユーザＩＤが０００１のユーザによって対話装置１００に入力された発話の一例を示した図である。図５に示すように、発話に含まれる文毎にユーザＩＤが関連付けられる。
【００７６】
そして、形態素解析及び固有表現抽出といった公知の技術により、分割した各文を形態素単位に分割し、各文に対し、図２に示したように、形態素毎に出現表記、品詞、標準表記、及び固有表現タグに関する項目の情報を付加した形態素情報を生成する。なお、生成した各文に対する形態素情報の各々は、ユーザＩＤと関連付けられて記憶部３０に記憶される。
【００７７】
そして、ステップＳ２０において、記憶部３０に予め記憶された抽出規則（嗜好）３００に基づいて、ステップＳ１０の処理で生成された形態素情報からユーザの嗜好物を抽出する。
【００７８】
例えば、「そうですね、ゲームも好きですよ。」という、図５の発話例に対応する形態素情報が生成された場合、既に説明した抽出規則（嗜好）３００の抽出規則Ｂが適用されると、「ゲーム」がユーザＩＤ＝０００１のユーザの嗜好物として抽出される。
【００７９】
抽出された嗜好物は、抽出元である形態素情報に関連付けられた発話者のユーザＩＤ及び“嗜好”の情報種別と対応付けられ、この対応付けが行われた情報を嗜好情報として記憶部３０に記憶する。上記の例の場合、＜０００１、ゲーム、嗜好＞が嗜好情報として記憶部３０に記憶される。
【００８０】
次に、ステップＳ３０において、記憶部３０に予め記憶された抽出規則（欲求）３０５に基づいて、ステップＳ１０の処理で生成された形態素情報からユーザの欲求対象及び欲求行動を抽出する。
【００８１】
例えば、「パズル＆モンスターズはやりたいですね。」という、図５の発話例に対応する形態素情報が生成された場合、既に説明した抽出規則（欲求）３０５の抽出規則Ｃが適用されると、「パズル＆モンスターズ」がユーザＩＤ＝０００１のユーザの欲求対象として抽出され、「やり」がユーザＩＤ＝０００１のユーザの欲求行動として抽出される。
【００８２】
抽出された欲求対象及び欲求行動は、抽出元である形態素情報に関連付けられた発話者のユーザＩＤ及び“欲求”の情報種別と対応付けられ、この対応付けが行われた情報を欲求情報として記憶部３０に記憶する。上記の例の場合、＜０００１、パズル＆モンスターズ\tやり、欲求＞が欲求情報として記憶部３０に記憶される。なお、既に説明したように、欲求対象と欲求行動とはタブ“\t”によって区切られる。
【００８３】
次に、ステップＳ４０において、記憶部３０に予め記憶された抽出規則（推薦）３１０に基づいて、ステップＳ１０の処理で生成された形態素情報からユーザの推薦物を抽出する。
【００８４】
例えば、「スペースウォーズ、おすすめです。」という、図５の発話例に対応する形態素情報が生成された場合、既に説明した抽出規則（推薦）３１０の抽出規則Ｅが適用されると、「スペースウォーズ」がユーザＩＤ＝０００１のユーザの推薦物として抽出される。なお、例えば「スペースウォーズ、かなりおすすめです。」のように、「おすすめ」の前に「かなり」という連用詞が挿入された場合でも、抽出規則Ｅに“(<品詞:連用詞>)?<出現表記:おすすめ>”の正規表現が含まれていることから、「スペースウォーズ」がユーザＩＤ＝０００１のユーザの推薦物として抽出される。
【００８５】
抽出された推薦物は、抽出元である形態素情報に関連付けられた発話者のユーザＩＤ及び“推薦”の情報種別と対応付けられ、この対応付けが行われた情報を推薦情報として記憶部３０に記憶する。上記の例の場合、＜０００１、スペースウォーズ、推薦＞が推薦情報として記憶部３０に記憶される。
【００８６】
次に、ステップＳ５０において、ステップＳ１０の処理で生成された形態素情報から、話題語及び当該話題語の出現頻度を抽出する。
【００８７】
例えば、「スペースウォーズ、おすすめです。」という、図５の発話例に対応する形態素情報が生成された場合、図２の形態素情報から、固有表現である「スペースウォーズ」と名詞である「おすすめ」の２つの話題語がユーザＩＤ＝０００１のユーザの話題語として抽出される。そして、当該形態素情報に含まれる「スペースウォーズ」の数を計測して「スペースウォーズ」の出現頻度とすると共に、当該形態素情報に含まれる「おすすめ」の数を計測して「おすすめ」の出現頻度とする。図２の形態素情報には、話題語である「スペースウォーズ」及び「おすすめ」はそれぞれ１つしか含まれていないため、「スペースウォーズ」及び「おすすめ」の出現頻度はそれぞれ“１”となる。
【００８８】
抽出された話題語及び当該話題語の出現頻度は、当該形態素情報に関連付けられた発話者のユーザＩＤ及び“話題語”の情報種別と対応付けられ、この対応付けが行われた情報を話題情報として記憶部３０に記憶する。上記の例の場合、＜０００１、スペースウォーズ\t１、話題語＞及び＜０００１、おすすめ\t１、話題語＞が話題情報として記憶部３０に記憶される。なお、既に説明したように、話題語と当該話題語の出現頻度とはタブ“\t”によって区切られる。
【００８９】
そして、ステップＳ６０において、ステップＳ２０の処理で形態素情報から抽出された嗜好情報、ステップＳ３０の処理で形態素情報から抽出された欲求情報、ステップＳ４０の処理で形態素情報から抽出された推薦情報、及びステップＳ５０の処理で形態素情報から抽出された話題情報を記憶部３０から読み込む。そして、読み込んだ各情報をユーザ履歴情報として、記憶部３０に記憶されたユーザ履歴情報データベース３１５に記憶する。従って、対話装置１００には、ユーザがこれまでに発した発話に含まれる嗜好情報、欲求情報、推薦情報、及び話題情報がユーザ毎に記憶される。
【００９０】
この際、読み込んだ嗜好情報、欲求情報、及び推薦情報と同じ情報が既にユーザ履歴情報データベース３１５に含まれる場合には、ユーザ履歴情報データベース３１５に記憶しない。これにより、ユーザ履歴情報データベース３１５に重複するユーザ履歴情報が記録されることが防止され、ユーザ履歴情報データベース３１５の容量が抑制されると共に、ユーザ履歴情報データベース３１５から特定のユーザ履歴情報を検索する際の検索時間を短縮することができる。
【００９１】
例えば、ユーザ履歴情報データベース３１５が図３に示された内容である場合に、＜０００１、ゲーム、嗜好＞で表される嗜好情報を新たに抽出した場合、既にユーザ履歴情報データベース３１５に同じ情報が含まれるため、この嗜好情報はユーザ履歴情報データベース３１５に記憶されない。しかし、＜０００２、ゲーム、嗜好＞で表される嗜好情報を新たに抽出した場合には、嗜好情報のユーザＩＤが“０００１”と異なるため、ユーザ履歴情報データベース３１５に記憶される。
【００９２】
一方、抽出した話題情報と重複する話題情報が既にユーザ履歴情報データベース３１５に含まれる場合には、ユーザ履歴情報データベース３１５に既に記憶されている当該話題情報の履歴情報に含まれる話題語の出現頻度を更新する。
【００９３】
例えば、ユーザ履歴情報データベース３１５が図３に示された内容である場合に、＜０００１、スペースウォーズ\t１、話題語＞で表される話題情報を新たに抽出した場合、ユーザ履歴情報データベース３１５に既に記憶されている話題情報における「スペースウォーズ」の出現頻度が１から２に更新される。結果としてユーザ履歴情報データベース３１５には、＜０００１、スペースウォーズ\t２、話題語＞で表されるユーザ履歴情報が記録される。このように、ユーザ毎に発話で用いられた話題語の出現頻度を累積記録していくことで、ユーザが発する話題語の傾向を出現頻度に基づいて分析することができる。
【００９４】
以上の処理により、図４に示したユーザ発話解析ルーチンを終了する。そして、ユーザ発話解析ルーチンに引き続き、発話者のユーザＩＤが、対話装置１００の入力部１０に入力され、対話が開始されるとき、対話装置１００において、図６に示すユーザ情報取得ルーチンが実行される。
【００９５】
ステップＳ１００において、入力部１０によって取得されたユーザＩＤを読み込み、ユーザＩＤを検索キーとして、記憶部３０に記憶されるユーザ履歴情報データベース３１５から、該当するユーザＩＤを含むユーザ履歴情報を全て取得する。
【００９６】
ステップＳ１１０において、ステップＳ１００の処理で取得されたユーザ履歴情報のうち、情報種別が“嗜好”であるユーザ履歴情報と、記憶部３０に予め記憶された発話生成規則（嗜好）３２０とに基づいて、発話候補を生成する。
【００９７】
例えば、ユーザ履歴情報データベース３１５が図３で示された内容であり、入力部１０によって取得されたユーザＩＤが“０００１”である場合、履歴情報が「ゲーム」であるユーザ履歴情報を取得することになる。従って、既に説明した発話生成規則（嗜好）３２０で規定された発話生成規則Ａに基づいて、「ゲームについてもっと話を聞かせてください。」との発話内容が発話候補として生成される。生成された発話候補は記憶部３０に記憶される。
【００９８】
なお、ステップＳ１００の処理で取得されたユーザ履歴情報に、情報種別が“嗜好”であるユーザ履歴情報が含まれない場合、嗜好に関する発話候補は生成されない。
【００９９】
ステップＳ１２０において、ステップＳ１００の処理で取得されたユーザ履歴情報のうち、情報種別が“欲求”であるユーザ履歴情報と、記憶部３０に予め記憶された発話生成規則（欲求）３２５とに基づいて、発話候補を生成する。
【０１００】
例えば、ユーザ履歴情報データベース３１５が図３で示された内容であり、入力部１０によって取得されたユーザＩＤが“０００１”である場合、履歴情報が「パズル＆モンスターズ\tやり」であるユーザ履歴情報を取得することになる。そして、「パズル＆モンスターズ\tやり」で表される履歴情報をタブ“\t”で分割し、タブ“\t”の左側に配置された語句を欲求対象、タブ“\t”の右側に配置された語句を欲求行動として認識する。
【０１０１】
従って、既に説明した発話生成規則（欲求）３２５で規定された発話生成規則Ｂに基づいて、「そういえばパズル＆モンスターズはやりましたか？」との発話内容が発話候補として生成される。生成された発話候補は記憶部３０に記憶される。
【０１０２】
なお、ステップＳ１００の処理で取得されたユーザ履歴情報に、情報種別が“欲求”であるユーザ履歴情報が含まれない場合、欲求に関する発話候補は生成されない。
【０１０３】
ステップＳ１３０において、ステップＳ１００の処理で取得されたユーザ履歴情報のうち、情報種別が“推薦”であるユーザ履歴情報と、記憶部３０に予め記憶された発話生成規則（推薦）３３０とに基づいて、発話候補を生成する。
【０１０４】
例えば、ユーザ履歴情報データベース３１５が図３で示された内容であり、入力部１０によって取得されたユーザＩＤが“０００１”である場合、履歴情報が「スペースウォーズ」であるユーザ履歴情報を取得することになる。従って、既に説明した発話生成規則（推薦）３３０で規定された発話生成規則Ｃに基づいて、「この前すすめてくださったスペースウォーズについて調べてみましたよ。」との発話内容が発話候補として生成される。生成された発話候補は記憶部３０に記憶される。
【０１０５】
なお、ステップＳ１００の処理で取得されたユーザ履歴情報に、情報種別が“推薦”であるユーザ履歴情報が含まれない場合、推薦に関する発話候補は生成されない。
【０１０６】
ステップＳ１４０において、ステップＳ１００の処理で取得されたユーザ履歴情報のうち、情報種別が“話題語”であるユーザ履歴情報と、記憶部３０に予め記憶された発話生成規則（話題語）３３５とに基づいて、発話候補を生成する。
【０１０７】
例えば、ユーザ履歴情報データベース３１５が図３で示された内容であり、入力部１０によって取得されたユーザＩＤが“０００１”である場合、履歴情報が「映画\t１０」であるユーザ履歴情報と、履歴情報が「スペースウォーズ\t１」であるユーザ履歴情報の２つのユーザ履歴情報を取得することになる。そして、各々の履歴情報をタブ“\t”で分割し、タブ“\t”の左側に配置された語句を話題語、タブ“\t”の右側に配置された語句を出現頻度として認識する。そして、出現頻度がより多い話題語を最頻出話題として選択する。
【０１０８】
従って、上記の例では、話題語「映画」の出現頻度は１０であり、話題語「スペースウォーズ」の出現頻度は１であることから、話題語「映画」が最頻出話題として選択され、既に説明した発話生成規則（話題語）３３５で規定された発話生成規則Ｄに基づいて、「この間は映画のお話をありがとうございました。」との発話内容が発話候補として生成される。生成された発話候補は記憶部３０に記憶される。
【０１０９】
なお、ステップＳ１００の処理で取得されたユーザ履歴情報に、情報種別が“話題語”であるユーザ履歴情報が含まれない場合、話題語に関する発話候補は生成されない。
【０１１０】
このように、話題語に関する発話候補は、複数の話題語のうち最頻出の話題語を用いて生成されるため、ユーザにとってより関心の高い話題語に関する発話候補を生成することができる。
【０１１１】
次に、ステップＳ１５０において、記憶部３０から、ステップＳ１１０の処理で生成された嗜好に関する発話候補、ステップＳ１２０の処理で生成された欲求に関する発話候補、ステップＳ１３０の処理で生成された推薦に関する発話候補、及びステップＳ１４０の処理で生成された話題語に関する発話候補を読み込む。そして、読み込んだ発話候補の中から、ステップＳ１００の処理で取得したユーザＩＤで示されるユーザに向けて発する発話を１つ選択し、記憶部３０に記憶する。
【０１１２】
本実施の形態に係る対話装置１００では、発話候補の情報種別毎に予め優先度を定めておき、優先度がより高い情報種別の発話候補を、ユーザに向けて発する発話として選択する。一例として具体的には、発話候補の情報種別毎に、欲求に関する発話候補＞推薦に関する発話候補＞嗜好に関する発話候補＞話題語に関する発話候補のように大小関係を有する優先度を予め定めておく。上述の例では、ステップＳ１２０の処理において欲求に関する発話候補が生成されていることから、「そういえばパズル＆モンスターズはやりましたか？」の発話が選択される。
【０１１３】
なお、ユーザ情報取得ルーチンの実行途中で、情報種別毎の優先度を変更するようにしてもよい。また、同じ優先度を有する発話候補が複数存在する場合には、その中から例えば乱数を用いてランダムに選択すればよい。また、複数の発話候補の中から１つの発話を選択するための選択方法は上記の例に限定されず、他の様々な方法が適用できる。例えば、乱数を用いてランダムに選択するようにしてもよい。
【０１１４】
なお、ユーザが初めて対話装置１００を利用する等の理由により、ステップＳ１００の処理でユーザに対応したユーザ履歴情報を取得できなかった場合、ステップＳ１１０〜Ｓ１４０の各処理において生成される発話候補は存在しない。従って、この場合には、発話候補の中から発話を選択することができないため、例えば、記憶部３０に予め記憶している挨拶等の定型文を選択する。
【０１１５】
そして、ステップＳ１６０において、記憶部３０から、ステップＳ１５０の処理で選択された発話を読み込み、読み込んだ発話内容を音声信号に変換して、対話装置１００に接続又は内蔵されたスピーカー等の音声出力機器から発話を発する。なお、発話の出力方法は音声に限られず、液晶モニタ及び紙等に文字として出力してもよく、更には音声と文字とを組み合わせて出力するようにしてもよい。
【０１１６】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る対話装置１００によれば、ユーザが発した発話から形態素情報を生成し、情報種別毎に予め定めた抽出規則に基づいて形態素情報から抽出したユーザ履歴情報を、ユーザ毎に記憶部３０に記憶する。そして、対話装置１００は、対話を希望するユーザのユーザ履歴情報を読み出し、情報種別毎に予め定めた発話生成規則に基づいてユーザ履歴情報から発話候補を生成し、生成した発話候補から選択した発話を出力することにより、ユーザ毎にユーザにとって関心が高い発話を出力することができる。
【０１１７】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１１８】
例えば、上述の対話装置１００は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【０１１９】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１２０】
１０   入力部
２０   演算部
３０   記憶部
４０   出力部
１００ 対話装置
２００ ユーザ発話解析部
２０５ 嗜好情報抽出部
２１０ 欲求情報抽出部
２１５ 推薦情報抽出部
２２０ 話題情報抽出部
２２５ データベース更新部
２３０ ユーザ情報取得部
２３５ 嗜好情報応答発話生成部
２４０ 欲求情報応答発話生成部
２４５ 推薦情報応答発話生成部
２５０ 話題語応答発話生成部
２５５ 発話選択部
３１５ ユーザ履歴情報データベース
【図１】
2015219582.tif 000003
【図２】
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【図３】
2015219582.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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