(57)【要約】【課題】予め評価値が登録されていない単語が入力文に含まれる場合でも入力文の被評価物に対する評価を的確に行うこと。【解決手段】入力文評価装置１００において、入力文を入力する入力部１０１と、入力文から入力文の評価主体を特定する主体特定部１０３と、入力文から評価対象である被評価物を特定する被評価物特定部１０４と、入力文の文末表現から評価主体および評価主体の相手に対する遠近関係を示す類型を判定する類型判定部１０５と、判定された類型と類型に対して予め定められた指標と基づいて、被評価物に対する確信の度合いである評価値を生成する評価値生成部１０８とを備えた。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力文を入力する入力手段と、
入力された前記入力文から前記入力文の評価主体を特定する主体特定手段と、
前記入力文から評価対象である被評価物を特定する被評価物特定手段と、
前記入力文の文末表現から前記評価主体および前記評価主体の相手に対する遠近関係を示す類型を判定する類型判定手段と、
判定された前記類型と前記類型に対して予め定められた指標と基づいて、前記被評価物に対する確信の度合いである評価値を生成する評価値生成手段と、
を備えたことを特徴とする入力文評価装置。
【請求項２】
前記入力文から前記被評価物を修飾する評価語を抽出する評価語抽出手段と、をさらに備え、
前記評価値生成手段は、さらに、前記評価語が肯定的であるか否定的であるかによって予め定められた指標に基づいて、前記評価値を生成することを特徴とする請求項１に記載の入力文評価装置。
【請求項３】
前記評価値生成手段は、さらに、前記評価語が強調の度合いを示す強調語が含まれるか否かによって予め定められた指標に基づいて、前記評価値を生成することを特徴とする請求項２に記載の入力文評価装置。
【請求項４】
入力された前記入力文が、過去の入力文の命題に対する意思表示である応答であるか否かを判定する命題応答判定手段と、
前記応答が前記入力文に対して同意、非同意、同意でも非同意でもないことのうちいずれかを示すかを判定する応答判定手段と、をさらに備え、
前記評価値生成手段は、さらに、前記応答が同意を示すか否かによって予め定められた指標に基づいて、前記過去の入力文に対する前記評価値を生成することを特徴とする請求項１に記載の入力文評価装置。
【請求項５】
前記評価値を記憶可能な評価値記憶手段をさらに備え、
前記評価値生成手段は、前記評価主体と前記被評価物と前記評価値とを、履歴データとして前記評価値記憶手段に格納することを特徴とする請求項１に記載の入力文評価装置。
【請求項６】
入力手段によって、命題を含む入力文を入力する入力ステップ、
主体特定手段によって、入力された前記入力文から前記入力文の評価主体を特定する主体特定ステップと、
被評価物特定手段によって、前記入力文から評価対象である被評価物を特定する被評価物特定ステップと、
類型判定手段によって、前記入力文の文末表現から前記評価主体への帰属関係を示す類型を判定する類型判定ステップと、
評価値生成手段によって、判定された前記類型と前記類型に対して予め定められた指標と基づいて、前記命題に対する前記評価主体の確信の度合いである評価値を生成する評価値生成ステップと、
を含むことを特徴とする入力文評価方法。
【請求項７】
命題を含む入力文を入力する入力ステップと、
入力された前記入力文から前記入力文の評価主体を特定する主体特定ステップと、
前記入力文から評価対象である被評価物を特定する被評価物特定ステップと、
前記入力文の文末表現から前記評価主体への帰属関係を示す類型を判定する類型判定ステップと、
判定された前記類型と前記類型に対して予め定められた指標と基づいて、前記命題に対する前記評価主体の確信の度合いである評価値を生成する評価値生成ステップと、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された入力文中の被評価物に対する確信の度合いである評価値を算出する入力文評価装置、入力文評価方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
知識データベース等を使用したエキスパートシステムにおいて、ユーザによって入力した命題を含む入力文に含まれる被評価物の確信の度合いを、入力文に使用され得る単語に対して確信度を表す数値や音声の語調の強さや特定の音韻を延ばしたか否かなどの情報を予め設定しておき、このような単語に対する確信度の設定情報から、入力された命題の確信度を算出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、人が話をするときには無意識のうちに自分や話し相手のなわばりを区別しており、発話の文末表現から誰のなわばりに属する（あるいは属さない）話をしているのかを推定することができるという考察が非特許文献に開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２８７９７３号公報
【非特許文献１】「情報のなわばり理論  言語の機能的分析」神尾昭雄著（大修館書店、１９９０年５月）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の従来技術では、発話者の言葉の入力文（命題）の確信度が算出できるのは、あらかじめ確信度を推定する数値を設定、登録あるいは記憶した単語を含む文に限られており、予めこのような数値が与えられていない単語が入力文に含まれる場合には確信度を算出することができないという問題がある。また、一つの入力文（命題）に対する確信度は、その文を入力した発話者自身の確信度として算出されるが、その文に対する第三者の同意など確信度の決定に第三者が関与する場合もある。
【０００６】
一方、人は「なわばり」を無意識のうちに感じて発話の文末表現を変化させることは明らかにされているが、ユーザとやりとりを行うエキスパートシステムにおいてその「なわばり」を感知して出力に反映させることは実現されていない。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、予め評価値が登録されていない単語が入力文に含まれる場合でも入力文の被評価物に対する評価を的確に行うことができる入力文評価装置、入力文評価方法およ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】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる入力文評価装置は、入力文を入力する入力手段と、入力された前記入力文から前記入力文の評価主体を特定する主体特定手段と、前記入力文から評価対象である被評価物を特定する被評価物特定手段と、前記入力文の文末表現から前記評価主体および前記評価主体の相手に対する遠近関係を示す類型を判定する類型判定手段と、判定された前記類型と前記類型に対して予め定められた指標と基づいて、前記被評価物に対する確信の度合いである評価値を生成する評価値生成手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、上記入力文評価装置に対する方法およびプログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、予め評価値が登録されていない単語が入力文に含まれる場合でも入力文の被評価物に対する評価を的確に行うことができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる入力文評価装置、方法およびプログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１２】
図１は、本実施の形態にかかる入力文評価装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態にかかる入力文評価装置１００は、図１に示すように、入力部１０１と、命題応答判定部１０２と、主体特定部１０３と、類型判定部１０４と、被評価物特定部１０５と、評価語抽出部１０６と、応答判定部１０７と、評価値生成部１０８と、言語データベース１０９と、評価値データベース１１０とを主に備えている。
【００１３】
入力部１０１は、評価値を生成する対象となる命題を含む入力文の対話音声等による入力を入力する処理部である。
【００１４】
命題応答判定部１０２は、入力部１０１によって入力された入力文が、入力文の命題に対する意思表示としての応答であるか否かを判定する処理部である。具体的には、命題応答判定部１０２は、後述する言語データベース１０９に登録されている応答文と比較して、登録されている応答文と一致する場合に、入力された入力文が応答であると判断する。入力された入力文が応答である場合には、入力文は応答判定部１０７に渡され、入力された入力文が応答でない場合には、入力文は主体特定部１０３に渡される。
【００１５】
応答判定部１０７は、命題応答判定部１０２によって入力文が応答であると判定された場合に、応答が過去の入力文に対して、「同意」、「非同意」、「どちらでもない」のいずれかを判定する処理部である。具体的には、応答判定部１０７は、後述する評価値データベース１１０を参照して、例えば、評価値データベース１１０に登録されている過去の直近の入力文に対して、「同意」、「非同意」、「どちらでもない」のいずれかを判断し、その判断結果（「同意」、「非同意」、「どちらでもない」）を評価値データベース１１０の該当する過去の入力文のレコードに登録する。
【００１６】
主体特定部１０３は、入力部１０１によって入力された入力文に対して形態素解析を行って、入力文中の評価主体、すなわち発話者を特定する処理部である。
【００１７】
被評価物特定部１０５は、入力部１０１によって入力された入力文に対して形態素解析を行って、入力文の命題から評価される対象の人または物である被評価物を特定する処理部である。
【００１８】
類型判定部１０４は、入力部１０１によって入力された入力文に対して形態素解析を行って、入力文の文末表現を抽出し、文末表現から入力文が属する類型を判断する処理部である。ここで、類型とは、評価主体および評価主体の相手に対する遠近関係を示すパターンであり、入力文の情報が評価主体および評価主体の相手のなわ張りの内側にあるか、外側にあるかを分類したものである。
【００１９】
ここで、Ｘを評価主体（話し手）または評価主体の相手（聞き手）とすると、Ｘのなわばりとは、Ｘに「近い」とされる情報の集合である。ここで、「Ｘに近い」とは、Ｘと入力文が表す情報との間に、一次元の心理的距離が成り立つとすると、この心理的距離は、「近い」または「遠い」の二つの基準によって測定される。すなわち、入力文が表す情報ＩがＸにとって関わりがあり、また情報ＩがＸがＸのものと見なしうるという関係は、情報ＩがＸにとって「近い」、すなわち「情報ＩはＸのなわ張りの内側にある」と判断することができる。一方、情報ＩがＸにとって「近い」ものでない場合には、情報ＩがＸにとって「遠い」、すなわち「情報ＩはＸのなわ張りの外側にある」と判断する。
【００２０】
図２は、文末表現の類型を説明するための説明図である。図２に示すように、文末表現の類型は、評価主体、評価主体の相手それぞれのなわ張りの内側、外側のいずれに属するかによって４つのパターンに分類される。
【００２１】
類型Ａは、評価主体のなわ張りの内側にあり、かつ評価主体の相手のなわ張りの外側にある類型である。類型Ａでは、例文の「私は和菓子が好きです。」に示すように、文末表現が「です。」、「でした。」、「ます。」のように直接形となる。
【００２２】
類型Ｂは、評価主体および評価主体の相手のなわ張りの内側にある類型である。類型Ｂでは、例文の「熱海の花火はきれいですね。」に示すように、文末表現が「ですね。」のように直接形＋「ね」となる。
【００２３】
類型Ｃは、評価主体および評価主体の相手のなわ張りの外側にある類型である。類型Ｃでは、例文の「赤坂のローリーズは高いらしい。」に示すように、文末表現が「らしい。」、「のようだ。」、「形容詞の語幹＋そう（おいしそう、高そう等）」のように間接形となる。
【００２４】
類型Ｄは、評価主体のなわ張りの外側にあり、かつ評価主体の相手のなわ張りの内側にある類型である。類型Ｄでは、例文の「パリの冬は寒いらしいね。」に示すように、文末表現が「らしいね。」のように間接形＋「ね」の形式になる。
【００２５】
類型Ａ及び類型Ｂは、評価主体である発話者が自分自身のこと、自分が直接体験したこと、自分が考えていることを話す際の表現であり、自分のなわ張りに属する（なわ張りの内側にある）内容を述べる時に使用する文末表現である。
【００２６】
一方、類型Ｃ及び類型Ｄは、評価主体である発話者が自分自身が直接は知らないことを推測で述べるとき、他人から聞いたことを話す際の表現であり、自分のなわばりに属さない（なわ張りの外側にある）内容を述べる時に使用する文末表現である。
【００２７】
また、類型Ａ及び類型Ｃは、評価主体である発話者が、聞き手である評価主体の相手が直接知らないと思われる内容を話す際の表現であり、言い換えると相手のなわばりに属さない（なわ張りの外側にある）内容を述べる時に使用する文末表現である。
【００２８】
類型Ｂ及び類型Ｄは、評価主体である発話者が、聞き手である評価主体の相手が直接知っていると思われる内容を話す際の表現であり、相手のなわばりに属する（なわ張りの内側にある）内容を述べる時に使用する文末表現である。
【００２９】
このように、入力文の命題の文末表現の類型を判別すると、その命題が評価主体（話し手）のなわばりの内側のことか外側のことか、評価主体の相手（聞き手）のなわばりの内側のことか、外側のことかを推定することできる。
【００３０】
すなわち、類型Ａ及び類型Ｂは評価主体（発話者）がなわ張りの内側のことを話す時の文末表現なので、なわ張りの外側のことを話す時の類型Ｃ及び類型Ｄと比較して、評価主体の内容に対する確信の度合いは高い。
【００３１】
本実施の形態にかかる類型判定部１０４では、入力文の文末表現が直接形である場合には類型Ａ、直接形＋「ね」である場合には類型Ｂ、間接形である場合には類型Ｃ、間接形＋「ね」である場合には類型Ｄと判定している。
【００３２】
評価語抽出部１０６は、入力部１０１によって入力された入力文に対して形態素解析を行って、被評価物を修飾する評価語を抽出する処理部である。具体的には、評価語抽出部１０６は、強調の度合いを示す強調語、肯定的表現、否定的表現等を評価語として抽出する。例えば、評価語抽出部１０６によって、「高い」、「とても安い」、「きれい」、「少し寒い」、「好き」、「薄汚い」等さまざまな表現が抽出される。
【００３３】
より具体的には、例えば入力文が「○○は□□です（ね）／らしい（ね）。」、「△△が××です（ね）／らしい（ね）。」である場合には、被評価物特定部１０５によって、○○、△△が被評価物として特定され、評価語抽出部１０６によって、□□、××が評価語として抽出される。
【００３４】
なお、対話では、文法に従わない発話も多いので、キーワードを拾い上記入力文の構文と同等の関係が認められる名詞や名詞句、形容詞や形容詞句について、名詞や名詞句を被評価物と特定するように被評価物特定部１０５を構成したり、形容詞や形容詞句を評価語として抽出するように評価語抽出部１０６を構成してもよい。
【００３５】
なお、被評価物、評価語の取り出し方は柔軟性があるため、以下のような抽出結果があり得る。
【００３６】
パターン１：「ＭＭＦはリスクが低い」→被評価物：ＭＭＦ、評価語：リスクが低い
パターン２：「ＭＭＦのリスクが低い」→被評価物：ＭＭＦのリスク、評価語：低い
いずれのパターンもほぼ同一の内容の評価を示しているが、被評価物の概念の粒度にばらつきがあると、被評価物や評価語のデータの再利用時に不都合が発生する恐れがある。このため、例えばパターン１に揃えるように被評価物に登場するキーワードを一つに制限する等、事後に被評価物や評価語のデータを加工するように構成してもよい。
【００３７】
言語データベース１０９は、文法知識および品詞等の情報が付加された単語辞書であり、応答を含む動詞、名詞、評価語となる形容詞などの各単語が、文法知識および品詞等の情報ともに登録されている。言語データベース１０９は、ハードディスクドライブ装置（ＨＤＤ）等の記憶媒体に格納される。
【００３８】
ここで、主体特定部１０３、被評価物特定部１０５、評価語抽出部１０６、類型判定部１０４で実行される形態素解析は以下のように行われる。言語データベースを参照し、自然言語で入力された入力文を、意味を有する最小の単位である形態素の列に分解する。そして、各形態素に分解された単語が属する品詞を、言語データベース１０９を参照して順次調べ、文法的に正しい並びであるものを採用する。
【００３９】
評価値生成部１０８は、入力文の命題から判定または抽出された各要素と各要素に対する予め定められた指標から被評価物に対する確信の度合いである評価値を算出する処理部である。具体的には、評価値生成部１０８は、類型判定部１０５で判定された類型と類型に対して予め定められた類型判定設定値、評価語抽出部１０６で抽出された評価語が肯定的であるか否定的であるかによって予め定められた評価語標準設定値、評価語における強調の度合いを示す強調語によって予め定められた評価語強調指数、応答判定部１０７によって判定された応答が同意、非同意、どちらでもない、のそれぞれに対して予め定められた応答判定設定値から、次の式によって評価値を算出する。
【００４０】
評価値＝ｆ（類型判定設定値，評価語標準設定値，評価語強調指数，応答判定設定値）
ここで、ｆ（）は、引数の各値を演算する関数である。つまり、ｆ（）は引数を加算してもよいし、その他任意の関数を用いることができる。また、関数ｆ（）は、類型判定設定値，評価語標準設定値，評価語強調指数，応答判定設定値の関数となっているが、さらに引数を増やし、ユーザ知識等を評価値の計算に組み込むように関数ｆ（）を構成してもよい。
【００４１】
類型判定設定値は、４つの類型に対して予め定められた数値である。図３は、類型判定設定値の一例を示す説明図である。図３に示す例では、評価主体のなわ張りの内側にある場合である類型Ａ、Ｂにおける類型判定設定値が、評価主体のなわ張りの外側にある場合である類型Ｃ、Ｄにおける類型判定設定値より大きく設定されている。
【００４２】
すなわち、文末表現の類型が類型Ａと類型Ｂの場合は評価主体のなわばりの内側であり、数値「０」を設定している。類型Ｃと類型Ｄの場合は評価主体のなわばりの外側であり、評価主体としては入力命題の内容について類型ＡおよびＢと比較すれば確信の度合いが低いと考えられるので、「−ｔ（ｔ＞０）」という数値を与えている。ただし、類型判定設定値は図３に示す例に限定されるものではなく、任意に定めることができる。
【００４３】
評価語強調指数は、評価語の各強調語（強調する言葉、弱める言葉）に対して予め定められた数値である。評価語標準設定値は、評価語が肯定的である場合と否定的である場合のそれぞれについて予め定められた数値である。図４は、評価語評価である評価語強調指数および評価語標準設定値の一例を示す説明図である。図４に示すように、評価語強調指数では、評価語が強調する言葉である場合に、弱める言葉の場合より大きい値を設定する例を示し、評価語の意味が肯定的である場合に、否定的である場合より大きい値を設定する例を示している。
【００４４】
すなわち、「とても」など後に続く言葉を強調する言葉が付加されている場合は「＋ａ（ａ＞０）」を、設定している。「少し」など後に続く言葉を弱める言葉が付加されている場合は「−ａ（ａ＞０）」を設定している。また、評価語自体の意味が肯定的と判断した場合には「＋Ｓ（Ｓ＞０）」を設定している。逆に、評価語自体の意味が否定的と判断した場合には「−Ｓ（Ｓ＞０）」を設定している。なお、評価語の意味を肯定的と捉えるか否定的と捉えるかは時と場合、判断する主体にも依存する。デフォルトでは肯定的と捉えるように設定しておき、明らかな反対語が登場した場合に肯定的／否定的の区別をすることとしてもよい。また、評価語強調指数、評価語標準設定値は図４に示す例に限定されるものではなく、任意に定めることができる。
【００４５】
応答判定設定値は、応答が同意、非同意、どちらでもない、のそれぞれに対して予め定められた数値である。図５は、応答判定設定値の一例を示す説明図である。図５に示すように、応答判定設定値は、同意、どちらでもない、非同意の順に値が大きくなるように定められている。
【００４６】
すなわち、応答が以前の入力文の命題に対し同意の意思表示をしている場合は「＋ｂ（ｂ＞０）」、応答が以前の入力命題に対し非同意の意思表示をしている場合は「−ｂ（ｂ＞０）」、そのどちらでもない場合は「０」を設定している。ただし、応答判定設定値は図５に示す例に限定されるものではなく、任意に定めることができる。
【００４７】
評価値生成部１０８は、以上のような各設定値を使用して評価値を算出する。図６は、各設定値を用いて、文末表現の類型別に作成される評価値の一例を示す説明図である。図６の囲み欄に示すように、評価値は、類型、評価語および応答判定のそれぞれに従って各設定値が加算された値として算出されている。
【００４８】
また、評価値生成部１０８は、評価主体、被評価物、評価語、評価語の評価（強／弱、肯定／否定）、評価値を１レコードで履歴データとして、評価語データベース１１０に登録する処理を行う。
【００４９】
評価値データベース１１０は、主体特定部１０３によって特定された評価主体、被評価物特定部１０５によって特定された被評価物、評価語抽出部１０６によって抽出された評価語とその評価（強調する言葉／弱める言葉、肯定的／否定的）、評価値生成部１０８によって算出された評価値を履歴データとして記録したデータベースである。評価値データベース１１０は、ＨＤＤ等の記憶媒体に記録される。
【００５０】
図７は、評価値データベースの一例を示す説明図である。図７に示すように、時刻（タイムスタンプ）、評価主体、被評価物、評価語、評価語の評価（強／弱、肯定／否定）、評価値が時系列に記録されている。従って、上述したように、応答判定部１０７によって応答が過去に入力された入力文のいずれの入力文に対する応答であるかも評価値データベース１１０を参照することによって判断することができる。
【００５１】
次に、以上のように構成された本実施の形態にかかる入力文評価装置１００による入力文評価処理について説明する。図８は、入力文評価処理の手順を示すフローチャートである。
【００５２】
まず、入力部１０１によって、音声入力などにより入力文（命題）を入力する（ステップＳ１１）。そして、命題応答判定部１０２によって、言語データベース１０９を参照して、入力された入力文（命題）が応答であるか否かを判断する（ステップＳ１３）。
【００５３】
入力された入力文（命題）が応答である場合には（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、応答判定部１０７によって、評価値データベース１１０を参照して、評価値データベース１１０に登録されている過去の入力文に対して、「同意」、「非同意」、「どちらでもないか」のいずれかを判断し（ステップＳ１２）、その判断結果を評価値データベース１１０の該当する過去の入力文のレコードに登録する。
【００５４】
一方、ステップＳ１３において、入力された入力文（命題）が応答でない場合には（ステップＳ１３：Ｎｏ）、主体特定部１０３によって、入力文の形態素解析により、入力文から評価主体を特定する（ステップＳ１４）。特定された評価主体は、評価値生成部１０８に通知される。
【００５５】
そして、類型判定部１０４によって、入力文の文末表現の類型判定処理を行う（ステップＳ１５）。なお、文末表現の類型判定処理の詳細については後述する。次に、被評価物特定部１０５によって、入力文の形態素解析により、入力文から被評価物を特定する（ステップＳ１６）。特定された被評価物は、評価値生成部１０８に通知される。
【００５６】
次いで、評価語抽出部１０６によって、入力文の形態素解析により、入力文から評価語を抽出する（ステップＳ１７）。抽出された評価主体は、評価値生成部１０８に通知される。
【００５７】
そして、評価値生成部１０８によって、上記各ステップで判定または抽出された各要素を用いて評価値生成処理を行う（ステップＳ１８）。これにより、入力された入力文の命題に対する評価、すなわち被評価物に対する評価値が算出されることになる。
【００５８】
次に、ステップＳ１５における文末表現の類型判定処理について説明する。図９は、文末表現の類型判定処理の手順を示すフローチャートである。
【００５９】
類型判定部１０４は、まず、入力文に対して形態素解析を行って、入力文の文末表現を抽出する（ステップＳ２１）。そして、文末表現が直接形であるか否かを調べる（ステップＳ２２）。そして、文末表現が直接形である場合には（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、文末表現の類型を類型Ａと判定する（ステップＳ２３）。
【００６０】
一方、ステップＳ２２において、文末表現が直接形でない場合には（ステップＳ２２：Ｎｏ）、文末表現が直接形＋「ね」であるか否かを調べる（ステップＳ２４）。そして、文末表現が直接形＋「ね」である場合には（ステップＳ２４：Ｙｅｓ）、文末表現の類型を類型Ｂと判定する（ステップＳ２５）。
【００６１】
一方、ステップＳ２４において、文末表現が直接形＋「ね」でない場合には（ステップＳ２４：Ｎｏ）、文末表現が間接形であるか否かを調べる（ステップＳ２６）。そして、文末表現が間接形である場合には（ステップＳ２６：Ｙｅｓ）、文末表現の類型を類型Ｃと判定する（ステップＳ２７）。
【００６２】
一方、ステップＳ２６において、文末表現が直接形でない場合には（ステップＳ２６：Ｎｏ）、文末表現が間接形＋「ね」であるか否かを調べる（ステップＳ２８）。そして、文末表現が間接形＋「ね」である場合には（ステップＳ２８：Ｙｅｓ）、文末表現の類型を類型Ｄと判定する（ステップＳ２９）。文末表現が間接形＋「ね」でない場合には（ステップＳ２８：Ｎｏ）、終了する。以上の処理により決定された文末表現の類型は、評価値生成部１０８に通知される。
【００６３】
次に、ステップＳ１８における評価値生成処理について説明する。図１０は、評価値生成処理の手順を示すフローチャートである。まず、評価値生成部１０８は、類型判定部１０５から通知された文末表現の類型から、判定された類型に対応する類型判定設定値を決定する（ステップＳ３１）。
【００６４】
次に、評価値生成部１０８は、評価語抽出部１０６で抽出された評価語が強調語である場合には、強調語の強弱、すなわち強調する言葉か、弱める言葉かによって予め定められた評価語強調指数を決定する（ステップＳ３２）。次に、評価値生成部１０８は、評価語抽出部１０６で抽出された評価語が肯定的か、否定的かによって予め定められた評価語標準設定値を決定する（ステップＳ３３）。
【００６５】
次に、評価値生成部１０８は、応答判定部１０７から通知された応答判定、すなわち、応答が同意か、非同意か、どちらでもないかによって予め定められた応答判定設定値を決定する（ステップＳ３４）。
【００６６】
そして、評価値生成部１０８は、上記ステップＳ３１〜Ｓ３４で決定された類型判定設定値、評価語強調指数、評価語標準設定値および応答判定設定値から上述の関数ｆ（）を用いて評価値を算出する（ステップＳ３５）。そして、評価値生成部１０８は、評価主体、被評価物、評価語、評価語評価（強弱、肯定／否定）、応答判定（同意／非同意／どちらでもない）および評価値を履歴データとして評価値データベース１１０に記録する（ステップＳ３６）。また、この評価主体、被評価物、評価語、評価語評価（強弱、肯定／否定）、応答判定（同意／非同意／どちらでもない）および評価値は、表示装置（図示せず）あるいは印刷装置（図示せず）等に出力される。
【００６７】
このようにして入力文に対する評価値が生成され、評価値データベース１１０に履歴データが記録されることになる。
【００６８】
図１１は、評価値の出力の一例を示す説明図である。図１１では、評価値の出力として（評価主体、被評価物、評価語、評価語評価＝強／弱、肯定／否定、評価値）を出力し、評価語標準設定値においてＳ＝１０，類型判定設定値においてｔ＝５，評価後強調指数においてａ＝１，応答判定設定値においてｂ＝２を用いた例を示している。
【００６９】
次に、このように記録された評価値データベース１１０を利用した入力文の評価値の応用例について説明する。
【００７０】
本実施の形態にかかる入力文評価装置１００は、知識データベースを備えた（チャットも含む）音声・文字入力対話システムにおいて、１対１で音声のみを頼りにコミュニケーションを行ういわゆる「闇夜の対話」ではなく、例えばテレビ番組やＷｅｂや雑誌を見ながらの対話やチャットを行う場面に適用することにより、その効果を著しく向上させることができる。また、対話（入力）に参加する人数も、１人とは限らず、複数の発話者（入力者）がある場合に適用することができる。
【００７１】
このような音声・文字入力対話システムに適用された本実施の形態にかかる入力文評価装置１００において、ユーザの対話内容を、（評価主体、被評価物、評価語、評価語評価、評価値）の形式で分析して履歴データを評価値データベース１１０を記録することにより、以降の対話で被評価物や評価語に関連する対話が実行された場合に履歴に基づいた各種の対応が可能となる。
【００７２】
例えば、評価値データベース１１０内の該当する（被評価物、評価語）を示す要素の中から評価値を考慮して音声・文字入力対話システムの出力を決めることができる。
【００７３】
例えば、「今晩おいしいレストランへ行きたいなぁ！」という文が入力された場合に、過去に評価値が高かったレストランを評価値データベース１１０の履歴データから抽出し、「レストランＡはいかがでしょう？」のように応答出力することが可能となる。
【００７４】
また、評価値データベース１１０内のある特定の範疇（例えば、レストラン）の被評価者群内の要素（例えば、ステーキハウスＡ，イタリアンＢ等）に対応する評価語（例えば、「おいしい」、「安い」、「きれい」等）と評価値からユーザの重視する評価軸を推測し、漠然とした問いに対する応答をする場合に、その評価軸に関する内容を音声・文字入力対話システムで優先して出力することができる。
【００７５】
例えば、「いいレストランはないかな？」という文が入力された場合に、評価値データベース１１０の履歴データに「安い」という評価語が頻繁に記録されており、それぞれの履歴データに細かい粒度で評価値が付与されている評価主体のユーザに対しては、このユーザは値段の安さを最も気にすると解釈し最優先で説明するため、「ステーキハウスＡは安くてうまいと評判です。」等の応答を出力することができる。
【００７６】
さらに、評価値データベース１１０内の評価語の評価値からユーザの評価の癖を推測し、評価の癖に従った応答をすることもできる。
【００７７】
例えば、「どこかおいしいレストランはない？」という文が入力された場合に、評価値データベース１１０の履歴データの「おいしい」という評価語に対する評価値が最高３であるのに対し、「リーズナブル」等、他の評価値は最高１０まである場合において、ユーザは味にうるさいと判断し、検索システムに渡すおいしさの閾値を通常より引き上げて条件を厳しくし、回答も控えめに勧め、「お口に合うかわかりませんが、この辺りでは○○がもっとも味が良いと評判です。」という応答を出力することができる。
【００７８】
加えて、評価値データベース１１０内にある評価語と同じ言葉が発話されたものの、主語がなかった場合、履歴データを残しておくべきものとしてシステム側から主体的に問いかけを行い、データを収集することができる。例えば、「高い！」という文が入力された場合、「何が高いんですか？」等の詳細を問い合わせる応答を出力することができる。
【００７９】
さらに、ユーザが重要視していない評価軸は、気にならないので、評価の対象にすらならない場合が多い。評価値の低いところまで評価するユーザは、その評価語（評価軸）を重視している項目と考えられるので、評価値データベース１１０の履歴データの活用時に重要な評価語として考慮してもよい。
【００８０】
また、チャットシステムや掲示板等、複数の発言者（話者）が存在するシステムにおいて、たとえば同一の被評価物、同一の評価語に対する各発言者の評価値の和をとって参加者全体の評価値としたり、例えば、１人の発話者への同意者（あるいは非同意者）が複数ある場合に同意（あるいは非同意）の設定値を人数分足して評価値とするなどして発言内容を分析し、被評価物に対応する評価語や評価値を得ることができ、例えば、この評価語や評価値からランキング表や評価マップを生成することもできる。
【００８１】
このような場合において、単なるアンケートとの相違点は以下のとおりである。アンケートは、あらかじめ設定された評価軸（評価語）がユーザに提示され、評価値が入力される。これに対し、本実施の形態にかかる入力文評価装置１００を適用したシステムは、評価主体であるユーザの対話に出現する言葉から評価軸（評価語）が自動的に抽出され、その評価値も文末表現等により自動的に算出される。
【００８２】
本実施の形態にかかる入力文評価装置１００は、日本語以外の言語へも適用することが可能である。例えば、英語は評価主体の相手のなわ張りを考慮しない言語であるが、評価主体のなわ張りを区別することができるので、本実施の形態にかかる入力文評価装置１００を英語に適応することができる。
【００８３】
図１２は、本実施の形態の入力文評価装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。本実施の形態の入力文評価装置１００は、ＣＰＵ５１などの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２やＲＡＭ（Random Access Memory）５３などの記憶装置と、ＨＤＤ、ＣＤドライブ装置などの外部記憶装置と、ディスプレイ装置などの表示装置と、キーボードやマウスなどの入力装置、通信インタフェース５７とを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【００８４】
本実施の形態にかかる入力文評価装置１００で実行される入力文評価プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【００８５】
また、本実施の形態にかかる入力文評価装置１００で実行される入力文評価プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施の形態にかかる入力文評価装置１００で実行される入力文評価プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
【００８６】
また、本実施の形態にかかる入力文評価装置１００で実行される入力文評価プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【００８７】
本実施の形態にかかる入力文評価装置１００で実行される入力文評価プログラムは、上述した各部（入力部１０１と、命題応答判定部１０２と、主体特定部１０３と、類型判定部１０４と、被評価物特定部１０５と、評価語抽出部１０６と、応答判定部１０７と、評価値生成部１０８）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ５１（プロセッサ）が上記記憶媒体から入力文評価プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、入力部１０１と、命題応答判定部１０２と、主体特定部１０３と、類型判定部１０４と、被評価物特定部１０５と、評価語抽出部１０６と、応答判定部１０７と、評価値生成部１０８が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【００８８】
このように本実施の形態にかかる入力文評価装置１００では、入力文の文末表現から評価主体および評価主体の相手に対する遠近関係を示す文末表現の類型を判定し、入力文から被評価物を修飾する評価語を抽出し、類型に対する類型判定設定値、抽出された評価語が肯定的であるか否定的であるかによる評価語標準設定値、評価語の強調語による評価語強調指数、過去の入力文に対する応答に対する応答判定設定値から、次の式によって評価値を算出しているので、あらかじめ単語が辞書登録されていない場合においても、ユーザの自然な発話から、その発話内容についての確信度合いである評価値を的確に求めることができる。
【００８９】
また、本実施の形態にかかる入力文評価装置１００は、対話システムとユーザの１対１の対話におけるユーザの発話の評価値のみならず、対話システムがその発話を聞き取れる範囲にいる複数のユーザ間の話題の内容に関する共通認識としての確信度合いを評価値として求めることができる。
【００９０】
さらに、本実施の形態にかかる入力文評価装置１００では、対話システムがユーザの対話内容を（評価主体、被評価物、評価語、評価値）の形式で分析して履歴データとして評価値データベース１１０に記録しているので、評価値を考慮してその後の対話の出力内容を的確に決定することができる。
【００９１】
なお、本発明は、上記実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施の形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】本実施の形態にかかる入力文評価装置の構成を示すブロック図である。
【図２】文末表現の類型を説明するための説明図である。
【図３】類型判定設定値の一例を示す説明図である。
【図４】評価語評価である評価語強調指数および評価語標準設定値の一例を示す説明図である。
【図５】応答判定設定値の一例を示す説明図である。
【図６】各設定値を用いて、文末表現の類型別に作成される評価値の一例を示す説明図である。
【図７】評価値データベースの一例を示す説明図である。
【図８】入力文評価処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】文末表現の類型判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】評価値生成処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】評価値の出力の一例を示す説明図である。
【図１２】本実施の形態の入力文評価装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００９３】
１０１  入力部
１０２  命題応答判定部
１０３  主体特定部
１０４  類型判定部
１０５  被評価物特定部
１０６  評価語抽出部
１０７  応答判定部
１０８  評価値生成部
１０９  言語データベース
１１０  評価語データベース
【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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