(57)【要約】【解決課題】ユーザからの入力文の意図を高精度に判定することができるようにする。【解決手段】当該ユーザ発話を示す文が疑問文の形式であるか否かに基づいて、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かを判定する（１０６）。ユーザ発話の意図が「質問」ではないと判定されると、ユーザ発話を示す文が節を含んでいるか否かに基づいて、ユーザ発話の意図が「言明系」であるか否かを判定し（１０８）、ユーザ発話の意図が「言明系」であると判定されると、前ユーザ発話を示す文が疑問形であるか否かに基づいて、ユーザ発話の意図が「言明」及び「言明型回答」の何れか一方であるかを判定する（１１０）。一方、ユーザ発話の意図が「言明系」ではないと判定されると、前ユーザ発話を示す文が疑問形であるか否かに基づいて、ユーザ発話の意図が「Ｙ／Ｎ回答」及び「了解」の何れか一方であるかを判定する（１１６）。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザからの入力文を入力する入力手段と、
前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段と、
前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段と、
前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定する言明系判定手段と、
前記言明系判定手段によって言明系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段と、
前記言明系判定手段によって言明系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定する肯定否定型回答判定手段と、
を含む意図判定装置。
【請求項２】
ユーザからの入力文を入力する入力手段と、
前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段と、
前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段と、
前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定する回答系判定手段と、
前記回答系判定手段によって回答系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段と、
前記回答系判定手段によって回答系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定する了解判定手段と、
を含む意図判定装置。
【請求項３】
前記言明系判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が、前記言明型回答又は前記言明、及び前記肯定否定型回答又は前記了解の何れかであるかを判定する請求項１記載の意図判定装置。
【請求項４】
前記回答系判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が、前記言明型回答又は前記肯定否定型回答、及び前記言明又は前記了解の何れかであるかを判定する請求項２記載の意図判定装置。
【請求項５】
前記言明型回答判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が前記言明型回答及び前記言明の何れかであるかを判定する請求項１又は３記載の意図判定装置。
【請求項６】
前記肯定否定型回答判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が前記肯定否定型回答及び前記了解の何れかであるかを判定する請求項１、３、又は５項記載の意図判定装置。
【請求項７】
前記言明型回答判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が前記言明型回答及び前記肯定否定型回答の何れかであるかを判定する請求項２又は４記載の意図判定装置。
【請求項８】
前記了解判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が前記言明及び前記了解の何れかであるかを判定する請求項２、４、又は７記載の意図判定装置。
【請求項９】
前記解析手段は、前記入力手段によって入力された前記入力文と該入力文の少なくとも一つ前に入力された入力文である前入力文との構造を解析する請求項１〜請求項８の何れか１項記載の意図判定装置。
【請求項１０】
前記質問判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が質問あるいはそれ以外であるか否かを判定する請求項１〜請求項９の何れか１項記載の意図判定装置。
【請求項１１】
前記入力手段は、ユーザの発話を示す入力文を入力する請求項１〜請求項１０の何れか１項記載の意図判定装置。
【請求項１２】
ユーザからの入力文を入力し、
前記入力された前記入力文の構造を解析し、
解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定し、
前記質問ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定し、
前記言明系であると判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定し、
前記言明系ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定することを特徴とする意図判定方法。
【請求項１３】
ユーザからの入力文を入力し、
前記入力された前記入力文の構造を解析し、
解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定し、
前記質問ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定し、
前記回答系であると判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定し、
前記回答系ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定することを特徴とする意図判定方法。
【請求項１４】
コンピュータを、
ユーザからの入力文を入力する入力手段、
前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段、
前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段、
前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定する言明系判定手段、
前記言明系判定手段によって言明系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段、及び
前記言明系判定手段によって言明系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定する肯定否定型回答判定手段
として機能させるためのプログラム。
【請求項１５】
コンピュータを、
ユーザからの入力文を入力する入力手段、
前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段、
前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段、
前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定する回答系判定手段、
前記回答系判定手段によって回答系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段、及び
前記回答系判定手段によって回答系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定する了解判定手段
として機能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、意図判定装置、意図判定方法、及びプログラムに係り、特に、ユーザからの入力文の意図を判定する意図判定装置、意図判定方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、発話の解析結果から発話意図を抽出する発話意図抽出手段を有し、発話意図が質問であると判定された場合に、発話の解析結果を参照してデータベースの検索条件を作成して、データベースを検索し、また、発話意図が応答であると判定された場合に、正解か否かを判定する判定文を生成する対話装置が知られている（特許文献１）。この対話装置では、文末表現により発話意図が質問であるか否かを判定している。
【０００３】
また、統計的な手段に基づいた発話意図の判定手法が知られている（非特許文献２）。この判定手法では、発話中の特定の単語（固有名詞、数値）を特定の意味を表現するクラスラベルに変換した形態素列について、Ｎ−ｇｒａｍ、ＶＳＭ(Ｖｅｃｔｏｒ Ｓｐａｃｅ Ｍｏｄｅｌ)、及びＳＶＭ(Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ)を用いて発話意図毎に学習することにより、７９種類の発話意図に分類している。また、発話意図判定時に、当該発話の情報だけでなく前発話の意図情報を利用することによって、判定精度を向上させている。また、ＳＶＭによる判定手法においては、ｏｎｅ−ｐｅｒ−ｃｌａｓｓによる判別手法が用いられている。
【特許文献１】特開２００３−１７３３３５
【非特許文献２】白木将幸、伊藤敏彦、甲斐充彦、中谷広正、「自然発話文における統計的な意図理解手法の検討」、情報処理学会研究報告、２００４−ＳＬＰ−５０、２００４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の特許文献１に記載の技術では、以下に示す発話例１、２のように、文末表現が同一であっても、意図が同じになるとは限らないため、誤って意図を判定してしまう、という問題がある。また、文末表現に依存した判定を行うため、質問以外の意図判定には応用することが出来ない、という問題がある。
発話例1：え、それじゃ、何を作ってくれたんです（＝何を作ってくれたのですか？）→質問
発話例２：グラタンを作ってくれたんです→言明
また、上記の非特許文献２に記載の技術では、前発話を直接使うのではなく、前発話の発話意図としてシステムが推定した発話意図を用いており、当該発話の意図に対する前発話の寄与が高いため、もし推定した前発話の意図が誤っている場合、次の発話の発話意図も誤る可能性が高くなってしまう、という問題がある。
【０００５】
また、ＳＶＭによる判定手法では、あるクラスかそれ以外のクラスかというクラス数分の識別器によって判定を行うｏｎｅ−ｐｅｒ−ｃｌａｓｓによる判別手法が用いられており、例えば、言明かそれ以外かを判定する際には、Ｙ／Ｎ回答と了解という形態素長が短い意図と言明型回答のように言明と表層的な特徴が似ている意図との二つの特徴に対して、言明の特徴と識別するための識別境界を設定する必要があるため、複雑な判定条件を設定する必要があり、高精度に判定することができない、という問題がある。
【０００６】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、ユーザからの入力文の意図を高精度に判定することができる意図判定装置、意図判定方法、及びプログラム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】
【０００７】
上記の目的を達成するために第１の発明に係る意図判定装置は、ユーザからの入力文を入力する入力手段と、前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段と、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段と、前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定する言明系判定手段と、前記言明系判定手段によって言明系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段と、前記言明系判定手段によって言明系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定する肯定否定型回答判定手段とを含んで構成されている。
【０００８】
第２の発明に係る意図判定方法は、ユーザからの入力文を入力し、前記入力された前記入力文の構造を解析し、解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定し、前記質問ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定し、前記言明系であると判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定し、前記言明系ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定することを特徴としている。
【０００９】
第１の発明及び第２の発明によれば、入力されたユーザからの入力文の構造を解析し、解析結果に基づいて、入力文の意図が、質問であるか否かを判定する。
【００１０】
質問ではないと判定された場合には、解析結果に基づいて、入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定し、入力文の意図が言明系であると判定された場合に、解析結果に基づいて、入力文の意図が、言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する。また、入力文の意図が言明系ではないと判定された場合に、解析結果に基づいて、入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定する。
【００１１】
従って、質問であるか否かの判定と、言明系であるか否かの判定と、言明及び言明型回答の何れかであるかの判定と、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかの判定との多段の判定によって、入力文の意図を判定することにより、簡易な判定の組み合わせとすることができるため、ユーザからの入力文の意図を高精度に判定することができる。
【００１２】
第３の発明に係る意図判定装置は、ユーザからの入力文を入力する入力手段と、前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段と、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段と、前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定する回答系判定手段と、前記回答系判定手段によって回答系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段と、前記回答系判定手段によって回答系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定する了解判定手段とを含んで構成されている。
【００１３】
第４の発明に係る意図判定方法は、ユーザからの入力文を入力し、前記入力された前記入力文の構造を解析し、解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定し、前記質問ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定し、前記回答系であると判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定し、前記回答系ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定することを特徴としている。
【００１４】
第３の発明及び第４の発明によれば、入力されたユーザからの入力文の構造を解析し、解析結果に基づいて、入力文の意図が、質問であるか否かを判定する。
【００１５】
質問ではないと判定された場合に、解析結果に基づいて、入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定し、回答系であると判定された場合に、解析結果に基づいて、入力文の意図が、肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する。
【００１６】
一方、回答系ではないと判定された場合に、解析結果に基づいて、入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定する。
【００１７】
従って、質問であるか否かの判定と、回答系であるか否かの判定と、肯定否定型回答及び言明型回答の何れかであるかの判定と、言明及び了解の何れかであるかの判定との多段の判定によって、入力文の意図を判定することにより、簡易な判定の組み合わせとすることができるため、ユーザからの入力文の意図を高精度に判定することができる。
【００１８】
第１の発明に係る言明系判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が、言明型回答又は言明、及び肯定否定型回答又は了解の何れかであるかを判定する。これにより、例えば節を含むという特徴を持つ言明系の文の構造に基づいて、言明系であるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
【００１９】
第２の発明に係る回答系判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が、言明型回答又は肯定否定型回答、及び言明又は了解の何れかであるかを判定することができる。これにより、例えば前回入力文が疑問文の形式であるという特徴を持つ回答系の文の構造に基づいて、回答系であるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
【００２０】
また、第１の発明に係る言明型回答判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が言明型回答及び言明の何れかであるかを判定することができる。これにより、例えば前回入力文が疑問文の形式であるという特徴を持つ言明型回答の文の構造に基づいて、言明型回答及び言明の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
【００２１】
また、第１の発明に係る肯定否定型回答判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定することができる。これにより、例えば前回入力文が疑問文の形式であるという特徴を持つ肯定否定型回答の文の構造に基づいて、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
【００２２】
また、第２の発明に係る言明型回答判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が言明型回答及び肯定否定型回答の何れかであるかを判定することができる。これにより、例えば節を含むという特徴を持つ言明型回答の文の構造に基づいて、言明型回答及び肯定否定型回答の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
【００２３】
また、第２の発明に係る了解判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が言明及び了解の何れかであるかを判定することができる。これにより、例えば節を含むという特徴を持つ言明の文の構造に基づいて、言明及び了解の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
【００２４】
上記の解析手段は、入力手段によって入力された入力文と入力文の少なくとも一つ前に入力された入力文である前入力文との構造を解析することができる。これにより、入力文と前入力文との構造の解析結果に基づいて判定するため、更に高精度な判定とすることができる。
【００２５】
上記の質問判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が質問あるいはそれ以外であるか否かを判定することができる。これにより、疑問文の形式であるという特徴を持つ質問の文の構造に基づいて、質問であるか否かのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
【００２６】
上記の入力手段は、ユーザの発話を示す入力文を入力することができる。
【００２７】
第５の発明に係るプログラムは、コンピュータを、ユーザからの入力文を入力する入力手段、前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段、前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定する言明系判定手段、前記言明系判定手段によって言明系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段、及び前記言明系判定手段によって言明系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定する肯定否定型回答判定手段として機能させるためのプログラムである。
【００２８】
また、第６の発明に係るプログラムは、コンピュータを、ユーザからの入力文を入力する入力手段、前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段、前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定する回答系判定手段、前記回答系判定手段によって回答系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段、及び前記回答系判定手段によって回答系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定する了解判定手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２９】
以上説明したように、本発明の意図判定装置、意図判定方法、及びプログラムによれば、質問であるか否かの判定と、言明系であるか否かの判定と、言明及び言明型回答の何れかであるかの判定と、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかの判定との多段の判定によって、入力文の意図を判定することにより、又は、質問であるか否かの判定と、回答系であるか否かの判定と、肯定否定型回答及び言明型回答の何れかであるかの判定と、言明及び了解の何れかであるかの判定との多段の判定によって、入力文の意図を判定することにより、簡易な判定の組み合わせとすることができるため、ユーザからの入力文の意図を高精度に判定することができる、という効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
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。なお、本実施の形態では、ユーザからの発話を入力として、所定の処理を実行して音声出力する意図推定装置に本発明を適用した場合について説明する。
【００３１】
図１に示すように、第１の実施の形態に係る意図推定装置１０は、ユーザ発話を集音して音声信号を生成するマイクロホンを備え、かつ、音声信号に基づいてユーザ発話を音声認識して文字列情報を生成する入力装置１２と、スピーカから構成され、かつ、音声出力を行う出力装置１４と、入力装置１２及び出力装置１４に接続され、かつ、ユーザ発話の意図を推定して、所定の処理を実行するコンピュータ１６とを備えている。
【００３２】
コンピュータ１６は、後述する意図推定処理ルーチンを実行するための意図推定プログラムを記憶しており、一般的な形態素解析器を用いて、音声認識されたユーザ発話を示す文字列情報に対して形態素解析を行う形態素解析部１８と、形態素解析の結果に基づいて、ユーザ発話の意図を推定する意図推定部２０と、推定された意図に応じて、データベース検索などの所定の問題解決処理を実行すると共に、ユーザ発話に対する応答文を生成する問題解決処理部とを備えている。
【００３３】
意図推定部２０は、図２に示すように、ユーザ発話の意図として、「言明」、「質問」、「言明型回答」、肯定否定型回答としての「Ｙ／Ｎ回答」、「了解」、及び「その他」の何れかであるかを推定する。このユーザ発話の意図の分類は、談話分析におけるムーブ（質問や回答など談話機能を担う構成単位）に基づいて定めたものである。ユーザ発話を上記の意図の何れかに分類する場合には、ユーザ発話の言語的特徴によって複数のクラスに分類するという分類課題において、クラスの言語的特徴を最も代表する分類器を設計することが重要となる。
【００３４】
発話の意図が「質問」の場合には、例えば、「明日の天気は？」といった文のように、何かを質問する文となり、疑問文の形式をとる。一方、「質問」以外の場合には、一般的に、平叙文の形式をとる。
【００３５】
また、発話の意図が「言明」の場合には、例えば、「今日は晴れです。」といった文のように、一定の意味内容を持った文となり、節を含むという特徴を有している。
【００３６】
また、発話の意図が「言明型回答」となる場合には、例えば、「明日の天気は？」という質問に対する「明日は晴れです」という回答文となり、５Ｗ１Ｈ型の質問に対して、Ｙｅｓ、Ｎｏ以外の形式で質問に対して答える文であって、節を含むという特徴を有している。また、発話の意図が「Ｙ／Ｎ回答」となる場合には、例えば、「明日は晴れですか？」という質問に対する「そうです。」という回答文となり、Ｙｅｓ、Ｎｏを問う質問に対して、Ｙｅｓ、Ｎｏの形式で答える文となる。
【００３７】
また、発話の意図が「了解」となる場合には、例えば、「今日は晴れですね」という相手の発話に対して、「そうですね」と同意する文又は了解する文となる。発話の意図が「その他」の場合には、例えば、「私は晴れ男なんですよ」という相手の発話に対する笑いに相当する文となる。
【００３８】
図３に示すように、意図推定部２０は、形態素解析結果を入力として、ユーザ発話の意図を判定する発話意図判定部２４と、一つ前のユーザ発話に対する形態素解析結果を保持する前発話保持部２６とから構成される。
【００３９】
形態素解析結果は、図４に示すような構造木で表され、形態素の原型を葉、品詞を節として表現している。なお、図４は、前発話保持部２６から得られた前発話の形態素解析結果と当該発話の形態素解析結果とを一つの構造木として表現したものであり、ＢＯＵ及びＥＯＵの各々は、発話の先頭、終端を表す記号である。
【００４０】
また、発話意図判定部２４は、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かを判定する質問判定部２８Ａと、質問判定部２８Ａの判定で用いるための、図５に示すような部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第１の辞書データベース３０Ａと、ユーザ発話の意図が、「言明」と「言明型回答」とを示す「言明系」であるか、それ以外かを判定する言明系判定部２８Ｂと、言明系判定部２８Ｂの判定で用いるための部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第２の辞書データベース３０Ｂと、ユーザ発話の意図が、「言明」及び「言明型回答」の何れか一方であるかを判定する言明型回答判定部２８Ｃと、言明型回答判定部２８Ｃの判定で用いるための部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第３の辞書データベース３０Ｃと、ユーザ発話の意図が、「Ｙ／Ｎ回答」及び「了解」の何れか一方であるかを判定するＹ／Ｎ回答判定部２８Ｄと、Ｙ／Ｎ回答判定部２８Ｄの判定で用いるための部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第４の辞書データベース３０Ｄとで構成されている。このように、発話意図判定部２４は、多段の判定部を備えている。
【００４１】
なお、第１の辞書データベース３０Ａ〜第４の辞書データベースに格納されているテーブルの内容については、非特許文献（工藤他「半構造化テキストの分類のためのブースティングアルゴリズム」、情報処理学会研究報告、知能と複雑系研究会、２００４−ＩＣＳ−１３５、ｐｐ.１６３−１６８）に記載されている方法を用いて導出すればよい。具体的には、第１の辞書データベース３０Ａについては、あらかじめ収集した質問事例又は質問事例でない文とその文の一つ前の文との形態素解析結果である学習データのうち、質問事例（疑問形の文）を＋１、それ以外の事例を−１とした場合の当該文献中の式ｇａｉｎ(＜ｔ,ｙ＞)を最大化する部分木とその重みとを予め求めておけばよい。
【００４２】
以下、上記のコンピュータ１６で実行される意図推定処理ルーチンについて図６を用いて説明する。まず、ステップ１００において、入力装置１２から文字列情報が入力されたか否かを判定し、入力装置１２によってユーザ発話に応じた音声信号が生成され、音声信号を音声認識し、音声認識の結果として文字列情報がコンピュータ１６に入力されると、ステップ１００からステップ１０２へ進み、入力された文字列情報に対して、構造の解析としての形態素解析を行い、解析結果として、ユーザ発話から品詞などの形態素情報を出力する。そして、ステップ１０４で、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前発話保持部２６に格納された一つ前のユーザ発話に関する形態素解析結果に基づいて、構造木を生成し、構造木で表される木構造データを出力する。
【００４３】
次に、ステップ１０６において、上記のステップ１０４で得られた木構造データ及び第１の辞書データベース３０Ａを参照して、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かを判定する。第１の辞書データベース３０Ａに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「質問」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出する。具体的には、ユーザ発話中に含まれる部分木の重みの線形和によってスコアを算出し、さらに、得られたスコアの符号が正であれば、「質問」である文の形態素解析結果と類似しており、当該ユーザ発話を示す文が疑問文の形式であると判断して、ユーザ発話の意図が「質問」であると判定する。そして、ステップ１０７において、変数ｉに”質問”を格納して、ステップ１２２へ移行する。
【００４４】
一方、上記のステップ１０６で、得られたスコアの符号が負であれば、「質問」である文の形態素解析結果と類似しておらず、当該ユーザ発話を示す文が疑問文の形式ではなく平叙文の形式であると判断して、ユーザ発話の意図が「質問」ではないと判定されると、ステップ１０８において、上記のステップ１０４で得られた木構造データ及び第２の辞書データベース３０Ｂを参照して、ユーザ発話の意図が「言明系」であるか否かを判定する。第２の辞書データベース３０Ｂに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話を示す文及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「言明系」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出し、得られたスコアの符号が正であれば、「言明系」である文の形態素解析結果と類似しており、ユーザ発話を示す文が節を含んでいると判断して、ユーザ発話の意図が「言明系」であると判定   し、ステップ１１０へ移行する。
【００４５】
ステップ１１０では、上記のステップ１０４で得られた木構造データ及び第３の辞書データベース３０Ｃを参照して、ユーザ発話の意図が「言明」及び「言明型回答」の何れか一方であるかを判定する。第３の辞書データベース３０Ｃに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話を示す文及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「言明型回答」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出し、得られたスコアの符号が正であれば、「言明型回答」である文の形態素解析結果と類似しており、前ユーザ発話を示す文が疑問形であると判断して、ユーザ発話の意図が「言明型回答」であると判定し、そして、ステップ１１２において、変数ｉに”言明型回答”を格納して、ステップ１２２へ移行する。一方、ステップ１１０で算出されたスコアの符号が負であれば、「言明型回答」である文の形態素解析結果と類似しておらず、前ユーザ発話を示す文が疑問形でないと判断して、ユーザ発話の意図が「言明」であると判定し、そして、ステップ１１４において、変数ｉに”言明”を格納して、ステップ１２２へ移行する。
【００４６】
例えば、図７（Ａ）に示すように、前ユーザ発話が「天気はどうですか」であって、当該ユーザ発話が「こちらは雨です」の場合には、図８に示すテーブルに基づいてスコアを算出すると、正のスコアが得られる（０．３９＋０．１５＝０．５４）。
【００４７】
一方、図７（Ｂ）に示すように、前ユーザ発話が「こちらは晴れています」であって、当該ユーザ発話が「こちらは雨です」の場合には、図８に示すテーブルに基づいてスコアを算出すると、負のスコアが得られる（０．３９−０．４０＝−０．０１）。
【００４８】
上記のステップ１０８において、ユーザ発話の意図が「言明系」ではないと判定されると、ステップ１１６で、上記のステップ１０４で得られた木構造データ及び第４の辞書データベース３０Ｄを参照して、ユーザ発話の意図が「Ｙ／Ｎ回答」及び「了解」の何れか一方であるかを判定する。第４の辞書データベース３０Ｄに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話を示す文及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「Ｙ／Ｎ回答」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出し、得られたスコアの符号が正であれば、「Ｙ／Ｎ回答」である文の形態素解析結果と類似しており、前ユーザ発話を示す文が疑問形であると判断して、ユーザ発話の意図が「Ｙ／Ｎ回答」であると判定し、そして、ステップ１１８において、変数ｉに”Ｙ／Ｎ回答”を格納して、ステップ１２２へ移行する。一方、ステップ１１６で算出されたスコアの符号が負であれば、「Ｙ／Ｎ回答」である文の形態素解析結果と類似しておらず、前ユーザ発話を示す文が疑問形でないと判断して、ユーザ発話の意図が「了解」であると判定し、そして、ステップ１２０において、変数ｉに”了解”を格納して、ステップ１２２へ移行する。
【００４９】
そして、ステップ１２２において、上記ステップ１０２で生成された当該発話の形態素解析結果を前発話として前発話保持部２６に格納し、ステップ１２４で、推定された意図を示す変数ｉを出力して、意図推定処理ルーチンを終了する。
【００５０】
上記のように、意図推定処理ルーチンでは、各判定処理の判定条件が、判定対象となる発話意図の表層的な特徴に基づいており、意図の差異を特徴付ける識別境界がシンプルであるため、各判定処理において、高精度に発話意図を判定することができ、また、これらの判定処理を多段に実行することにより、ユーザ発話を高精度に推定することができる。
【００５１】
そして、意図推定処理ルーチンで出力されたユーザ発話意図に応じて、問題解決処理部２２において所定の処理が実行され、実行結果を示す応答文が生成される。また、出力装置１４において、生成された応答文を音声合成し、音声出力する。
【００５２】
例えば、図９に示すように、意図推定装置１０が航空便の予約システムである場合、意図推定装置１０からの音声出力「その時刻は満席です。便を変更しますか？」に対して、ユーザ発話が「はい」であると、意図推定装置１０で、ユーザ発話の意図が「Ｙ／Ｎ回答」であると推定され、データベースに対して空席便の検索処理を実行し、空席便が検索されると、検索された空席便を表す応答文が生成され、意図推定装置１０から「２４便に変更しました」と音声出力される。
【００５３】
また、意図推定装置１０からの音声出力に対するユーザ発話が「出発時刻を変えたい」であると、意図推定装置１０で、ユーザ発話の意図が「言明型回答」であると推定され、別便の要求処理を実行し、別便を要求するための応答文が生成され、意図推定装置１０から「出発時刻を教えてください」と音声出力される。
【００５４】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る意図推定装置によれば、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かの判定と、「言明系」であるか否かの判定と、「言明」及び「言明型回答」の何れかであるかの判定と、「Ｙ／Ｎ回答」及び「了解」の何れかであるかの判定との多段の判定によって、ユーザ発話の意図を推定することにより、簡易な判定の組み合わせとすることができるため、ユーザ発話の意図を高精度に推定することができる。
【００５５】
また、例えば疑問文の形式であるという特徴を持つ「質問」である文の構造に基づいて、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。また、例えば節を含むという特徴を持つ「言明系」である文の構造に基づいて、「言明系」であるか否かのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
【００５６】
また、例えば前回のユーザ発話が疑問文の形式であるという特徴を持つ「言明型回答」である文の構造に基づいて、「言明型回答」及び「言明」の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。また、例えば前回のユーザ発話が疑問文の形式であるという特徴を持つ「Ｙ／Ｎ回答」である文の構造に基づいて、「Ｙ／Ｎ回答」及び「了解」の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
【００５７】
また、前発話保持部によって保持された一つ前のユーザ発話の情報をも用いてユーザ発話の意図の判定を行うことにより、下記のユーザ発話例１〜４のように同一発話においても、前ユーザ発話の違いによって意図が異なることを判定することができる。
（ユーザ発話例１）
Ａ：天気はどうですか？
Ｂ：こちらは雨です。→「言明型回答」
（ユーザ発話例２）
Ａ：東京は晴れです。
Ｂ：こちらは雨です。→「言明」
（ユーザ発話例３）
Ａ：福井は蟹がおいしくて
Ｂ：うん。→「了解」
（ユーザ発話例４）
Ａ：蟹食べに行く？
Ｂ：うん。→「Ｙ／Ｎ回答」
また、前回推定された前ユーザ発話の意図を、当該ユーザ発話の意図の推定に用いるのではなく、前ユーザ発話の形態素解析結果と当該ユーザ発話の形態素解析結果とから直接当該ユーザ発話の意図を推定するため、誤りの連鎖が生じることを防ぐことができる。
【００５８】
なお、上記の実施の形態では、スピーカによる音声出力を行う場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、ディスプレイに応答文を表示するようにしてもよい。
【００５９】
また、ユーザから音声がマイクロホンに入力される場合を例に説明したが、ユーザがキーボードなどを用いて入力文としてのテキストを入力するようにしてもよい。
【００６０】
また、形態素解析の結果に基づいて、構造木を生成する場合を例に説明したが、形態素解析の後に係り受け解析処理を導入することによって、図１０のように、構造木を係り受け木として表現するようにしてもよい。この場合には、形態素解析の結果に基づいて、各文節の係り受け（修飾関係）を解析し、係り受け解析の結果に基づいて構造木を生成する。例えば、図１０に示すように、「天気は」が「どうですか」に係り、「こちらは」と「激しく」とが「降っています」に係っていることを示す係り受け木を生成する。
【００６１】
また、全ての判定処理で、前ユーザ発話の形態素解析結果及び当該ユーザ発話の形態素解析結果を示す構造木を用いて、ユーザ発話の意図を判定する場合を例に説明したが、判定処理で判定するユーザ発話の意図によって、当該ユーザ発話の形態素解析結果のみを示す構造木を用いて判定するようにしてもよい。例えば、「質問」であるか否かの判定において、前ユーザ発話が何であるかの寄与はそれほど大きくないため、処理の効率化のために「質問」であるか否かの判定処理のみは、前ユーザ発話の情報を用いずに判定を行う。この場合、木構造生成時に前ユーザ発話を含まない木構造データを生成しておき、「質問」でないと判定された場合の後段の判定処理で、前ユーザ発話の木構造データを追加すればよい。
【００６２】
また、一つ前のユーザ発話の形態素解析結果と当該ユーザ発話の形態素解析結果とを用いて判定処理を行う場合を例に説明したが、これに限定するものではなく、文脈情報をより豊富に用いるために、一つ前のユーザ発話の他に、それ以前のユーザ発話を用いて判定処理を行ってもよい。この場合、構造木の根ノードに、さらに前のユーザ発話を表す部分木を追加すればよい。
【００６３】
また、ユーザ発話の意図を「質問」、「言明回答」、「言明」、「Ｙ／Ｎ回答」、及び「了解」の何れかに分類する場合を例に説明したが、意図が認定できないフィラーやつぶやきなどがユーザ発話として入力される場合があるため、「その他」という分類を追加してもよい。この場合には、「その他」の判定を行うための辞書データベースとして、他の意図と同様に、予め収集した「その他」事例又は「その他」事例でない文とその文の一つ前の文との形態素解析結果である学習データのうち、「その他」事例を＋１、それ以外の事例を−１とした場合のｇａｉｎ(＜ｔ,ｙ＞)を最大化する部分木とその重みとを求め、求めた部分木とその重みとを辞書データベースに格納しておけばよい。そして、この辞書データベースを用いて判定を行う。意図推定処理ルーチンでは、木構造データの生成（ステップ１０４）と質問の判定処理（ステップ１０６）との間で、「その他」の判定を行い、ユーザ発話が「その他」であれば変数ｉに”その他”を代入した上で、ステップ１２２以降の処理を行い、「その他」でなければ、ステップ１０６以下の処理を実行する。
【００６４】
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成になっている部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【００６５】
第２の実施の形態では、ユーザ発話の意図が質問でないと判定された場合の後段の判定処理の内容が第１の実施の形態と異なっている。
【００６６】
図１１に示すように、第２の実施の形態に係る意図推定装置の意図推定部２２０の発話意図判定部２２４は、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かを判定する質問判定部２８Ａと、質問判定部２８Ａの判定で用いるための第１の辞書データベース３０Ａと、ユーザ発話の意図が、「Ｙ／Ｎ回答」と「言明型回答」とを示す「回答系」であるか、それ以外かを判定する回答系判定部２２８Ｂと、回答系判定部２２８Ｂの判定で用いるための部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第２の辞書データベース２３０Ｂと、ユーザ発話の意図が、「Ｙ／Ｎ回答」及び「言明型回答」の何れか一方であるかを判定するＹ／Ｎ回答判定部２２８Ｃと、Ｙ／Ｎ回答判定部２２８Ｃの判定で用いるための部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第３の辞書データベース２３０Ｃと、ユーザ発話の意図が、「言明」及び「了解」の何れか一方であるかを判定する了解判定部２２８Ｄと、了解判定部２２８Ｄの判定で用いるための部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第４の辞書データベース２３０Ｄとで構成されている。
【００６７】
次に、第２の実施の形態に係る意図推定処理ルーチンについて図１２を用いて説明する。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して、詳細な説明を省略する。
【００６８】
まず、ステップ１００において、入力装置１２から文字列情報が入力されたか否かを判定し、入力装置１２から、ユーザ発話に対する音声認識の結果として文字列情報がコンピュータ１６に入力されると、ステップ１０２で、入力された文字列情報に対して形態素解析を行い、ステップ１０４で、解析結果に基づいて、構造木を生成し、構造木で表される木構造データを出力する。
【００６９】
次に、ステップ１０６において、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かを判定し、ユーザ発話の意図が「質問」であると判定されると、ステップ１０７において、変数ｉに”質問”を格納して、ステップ１２２へ移行する。
【００７０】
一方、上記のステップ１０６で、ユーザ発話の意図が「質問」ではないと判定されると、ステップ２０８において、上記のステップ１０４で得られた木構造データ及び第２の辞書データベース２３０Ｂを参照して、ユーザ発話の意図が「回答系」であるか否かを判定する。第２の辞書データベース２３０Ｂに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「回答系」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出し、得られたスコアの符号が正であれば、「回答系」である文の形態素解析結果と類似しており、前ユーザ発話を示す文が疑問形であると判断して、ユーザ発話の意図が「回答系」であると判定し、ステップ２１０へ移行する。
【００７１】
ステップ２１０では、上記のステップ１０４で得られた木構造データ及び第３の辞書データベース２３０Ｃを参照して、ユーザ発話の意図が「Ｙ／Ｎ回答」及び「言明型回答」の何れか一方であるかを判定する。第３の辞書データベース３０Ｃに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「言明型回答」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出し、得られたスコアの符号が負であれば、「言明型回答」である文の形態素解析結果と類似しておらず、当該ユーザ発話を示す文が節を含んでいないと判断して、ユーザ発話の意図が「Ｙ／Ｎ回答」であると判定し、そして、ステップ２１２において、変数ｉに”Ｙ／Ｎ回答”を格納して、ステップ１２２へ移行する。一方、ステップ２１０で算出されたスコアの符号が正であれば、「言明型回答」である文の形態素解析結果と類似しており、当該ユーザ発話を示す文が節を含んでいると判断して、ユーザ発話の意図が「言明型回答」であると判定し、そして、ステップ２１４において、変数ｉに”言明型回答”を格納して、ステップ１２２へ移行する。
【００７２】
上記のステップ２０８において、得られたスコアの符号が負であれば、「回答系」である文の形態素解析結果と類似しておらず、前ユーザ発話を示す文が疑問形でないと判断され、ユーザ発話の意図が「回答系」ではないと判定されると、ステップ２１６で、上記のステップ１０４で得られた木構造データ及び第４の辞書データベース２３０Ｄを参照して、ユーザ発話の意図が「言明」及び「了解」の何れか一方であるかを判定する。第４の辞書データベース２３０Ｄに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「言明」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出し、得られたスコアの符号が正であれば、「言明」である文の形態素解析結果と類似しており、ユーザ発話を示す文が節を含んでいると判断して、ユーザ発話の意図が「言明」であると判定し、そして、ステップ２１８において、変数ｉに”言明”を格納して、ステップ１２２へ移行する。一方、ステップ２１６で算出されたスコアの符号が負であれば、「言明」である文の形態素解析結果と類似しておらず、ユーザ発話を示す文が節を含んでいないと判断して、ユーザ発話の意図が「了解」であると判定し、ステップ２１９において、変数ｉに”了解”を格納して、ステップ１２２へ移行する。
【００７３】
そして、ステップ１２２において、上記ステップ１０２で生成された当該発話の形態素解析結果を前発話として前発話保持部２６に格納し、ステップ１２４で、ユーザ発話の意図を示す変数ｉを出力して、意図推定処理ルーチンを終了する。
【００７４】
以上説明したように、第２の実施の形態に係る意図推定装置によれば、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かの判定と、「回答系」であるか否かの判定と、「Ｙ／Ｎ回答」及び「言明型回答」の何れかであるかの判定と、「言明」及び「了解」の何れかであるかの判定との多段の判定によって、ユーザ発話の意図を判定することにより、簡易な判定の組み合わせとすることができるため、ユーザ発話の意図を高精度に判定することができる。
【００７５】
また、例えば前回のユーザ発話が疑問文の形式であるという特徴を持つ「回答系」である文の構造に基づいて、ユーザ発話の意図が「回答系」であるか否かのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。また、例えばユーザ発話が節を含むという特徴を持つ「言明型回答」である文の構造に基づいて、「言明型回答」及び「Ｙ／Ｎ回答」の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
【００７６】
また、例えばユーザ発話が節を含むという特徴を持つ「言明」である文の構造に基づいて、「言明」及び「了解」の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
【００７７】
次に、第３の実施の形態について説明する。なお、第３の実施の形態に係る意図推定装置の構成は、第１の実施の形態と同様の構成になっているため、同一符号を付して説明を省略する。
【００７８】
第３の実施の形態では、形態素解析結果を示す木構造データが、形態素情報だけでなく、他の言語的な特徴に関する情報も示している点が第１の実施の形態と異なっている。
【００７９】
図１３に示すように、形態素解析結果を示す構造木には、形態素情報のみならず、他の言語的な特徴を根ノードに追加した木構造データを用いている。例えば、「了解」や「Ｙ／Ｎ回答」は形態素長が短いという特徴があり、また、「了解」では述語を含まないといった大まかな特徴があるため、形態素長が閾値以下かどうかを示す部分木や述語を含むか否かを示す部分木を根ノードに追加している。
【００８０】
意図推定処理ルーチンでは、ユーザ発話の意図が「言明系」であるか否かを判定する際に、第２の辞書データベース３０Ｂを参照して、スコアを算出すると共に、形態素長を参照して、スコアが負であり、形態素長が短ければ、「言明系」ではないと判定する。
【００８１】
また、ユーザ発話の意図が、「Ｙ／Ｎ回答」及び「了解」の何れか一方であるか否かを判定する際に、第４の辞書データベース３０Ｄを参照して、スコアを算出すると共に、述語の有無を参照して、スコアが負であり、述語を含まなければ、「了解」であると判定する。
【００８２】
このように、辞書データベースを参照して算出したスコアと共に、形態素長や述語の有無などの特徴を示す情報を用いて、ユーザ発話の意図の判定処理を行うことにより、より高精度にユーザ発話の意図を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８３】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る意図推定装置の構成を示す概略図である。
【図２】ユーザ発話の意図の分類、役割、及び発話例を示す表である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る意図推定装置の意図推定部の構成を示すブロック図である。
【図４】木構造データの内容を示すイメージ図である。
【図５】ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かを判定する場合に用いられる辞書データベースの内容を示すイメージ図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態に係る意図推定装置の意図推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図７】（Ａ）ユーザ発話の意図が「言明型回答」である場合の木構造データの内容を示すイメージ図、及び（Ｂ）ユーザ発話の意図が「言明」である場合の木構造データの内容を示すイメージ図である。
【図８】ユーザ発話の意図が「言明型回答」であるか否かを判定する場合に用いられる辞書データベースの内容を示すイメージ図である。
【図９】意図推定装置が航空便の予約システムである場合の処理を示すイメージ図である。
【図１０】係り受け解析の結果に基づいて生成された木構造データの内容を示すイメージ図である。
【図１１】本発明の第２の実施の形態に係る意図推定装置の意図推定部の構成を示すブロック図である。
【図１２】本発明の第２の実施の形態に係る意図推定装置の意図推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１３】形態素長及び述語の有無を示す部分木を追加した木構造データの内容を示すイメージ図である。
【符号の説明】
【００８４】
１０   意図推定装置
１２   入力装置
１４   出力装置
１６   コンピュータ
１８   形態素解析部
２０   意図推定部
２２   問題解決処理部
２４   発話意図判定部
２６   前発話保持部
２８Ａ  質問判定部
２８Ｂ  言明系判定部
２８Ｃ  言明型回答判定部
２８Ｄ  Ｙ／Ｎ回答判定部
３０Ａ、３０Ｂ、３０Ｃ、３０Ｄ、２３０Ｂ、２３０Ｃ、２３０Ｄ  辞書データベース
２２０  意図推定部
２２４  発話意図判定部
２２８Ｂ  回答系判定部
２２８Ｃ  Ｙ／Ｎ回答判定部
２２８Ｄ  了解判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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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