(57)【要約】【課題】コストをかけることなくユーザ発話の内容を深めたり広げたりすることができる応答生成装置及び応答生成プログラムを提供する。【解決手段】応答生成装置は、発話を入力する入力部１０と、入力部１０に入力された発話を解析して、発話に含まれる概念語と、概念語に関連する属性とを抽出する解析部１４と、解析部１４により解析された発話に対する応答として発話に含まれない属性に関する質問を生成する応答生成部１５と、応答生成部１５により生成された応答を出力する出力部２０と、を備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
発話を入力する入力手段と、
前記入力手段に入力された発話を解析して、前記発話に含まれる概念語と、前記概念語に関連する属性とを抽出する解析手段と、
前記解析手段により解析された発話に対する応答として前記発話に含まれない属性に関する質問を生成する応答生成手段と、
前記応答生成手段により生成された応答を出力する応答出力手段と、
を備えた応答生成装置。
【請求項２】
発話を入力する入力手段と、
前記入力手段に入力された発話を解析して、前記発話に含まれる概念語と、前記概念語に関連する属性とを抽出する解析手段と、
前記解析手段により抽出された前記概念語と前記概念語の属性とに基づいて前記属性の内容を推論して応答を生成する応答生成手段と、
前記応答生成手段により生成された応答を出力する応答出力手段と、
を備えた応答生成装置。
【請求項３】
前記応答生成手段は、前記概念語と概念語の様相を表現する形容語とに基づいて前記属性の内容を推論して応答を生成する、請求項２記載の応答生成装置。
【請求項４】
前記応答生成手段は、前記解析手段で概念語が抽出されなかったとき、又は前記解析手段で抽出された概念語のうち未知の属性を持つ概念語がないときに、前記応答として相槌を生成する、
請求項１から請求項３の何れか１項記載の応答生成装置。
【請求項５】
前記応答生成手段で複数の応答が生成されたときに、前記複数の応答から優先順位の高い応答を選択する応答選択手段を更に備え、
前記応答出力手段は、前記応答選択手段により選択された応答を出力する、
請求項１から請求項４の何れか１項記載の応答生成装置。
【請求項６】
前記解析手段は、前記概念語の属性として、主体、所有、場所、時及び様相のうちの少なくとも１つを抽出する、請求項１から請求項５の何れか１項記載の応答生成装置。
【請求項７】
前記解析手段は、前記様相として、高さ、深さ、長さ、数量、大きさ及び値段のうちの少なくとも１つを抽出する請求項６記載の応答生成装置。
【請求項８】
前記応答生成手段は、前記解析手段により抽出された主体、所有、場所、時及び様相のうちの少なくとも１つに関する質問を生成する、請求項６記載の応答生成装置。
【請求項９】
前記応答生成手段は、前記解析手段により抽出された高さ、深さ、長さ、数量、大きさ及び値段のうちの少なくとも１つに関する質問を生成する、請求項７記載の応答生成装置。
【請求項１０】
コンピュータを、
発話を入力する入力手段、
前記入力手段に入力された発話を解析して、前記発話に含まれる概念語と、前記概念語に関連する属性とを抽出する解析手段、
前記解析手段により解析された発話に対する応答として前記発話に含まれない属性に関する質問を生成する応答生成手段、及び
前記応答生成手段により生成された応答を出力する応答出力手段、
として機能させるための応答生成プログラム。
【請求項１１】
コンピュータを、
発話を入力する入力手段、
前記入力手段に入力された発話を解析して、前記発話に含まれる概念語と、前記概念語に関連する属性とを抽出する解析手段、
前記解析手段により抽出された前記概念語と前記概念語の属性とに基づいて前記属性の内容を推論して応答を生成する応答生成手段、及び
前記応答生成手段により生成された応答を出力する応答出力手段、
として機能させるための応答生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの発話を利用して応答を生成する応答生成装置及び応答生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、チケット予約や店舗検索などの課題遂行型の対話システムでは、システムが持つ対話プランに基づいて応答を生成していた。
【０００３】
このような応答を生成する装置として、例えば、雑談における応答を生成する対話処理装置（例えば，特許文献１参照。）が知られている。特許文献１の対話処理装置は、「ユーザ発話のパターン」から「システム発話のパターン」という形式で応答生成ルールを複数定義し、入力されたユーザ発話と応答生成ルールをパターンマッチングすることにより、適切なシステム応答を生成する。
【特許文献１】特開２００３−２５５９９０号公報
【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、特許文献１の対話処理装置では、あらゆるユーザ発話に応答を生成するには、あらゆるユーザ発話のパターンに対してこの形式の応答生成ルールを作成することが必要となり、コストの面で現実的ではない。また、特許文献１の対話処理装置は、ユーザ発話に含まれる単語を直接利用して応答を生成するため、ユーザ発話の内容を広げたり発展させることが難しいという問題点がある。
【０００５】
本発明は、上記問題点を解決するために成されたものであり、コストをかけることなくユーザ発話の内容を深めたり広げたりすることができる応答生成装置及び応答生成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】
【０００６】
上記目的を達成するために、請求項１記載の応答生成装置は、発話を入力する入力手段と、前記入力手段に入力された発話を解析して、前記発話に含まれる概念語と、前記概念語に関連する属性とを抽出する解析手段と、前記解析手段により解析された発話に対する応答として前記発話に含まれない属性に関する質問を生成する応答生成手段と、前記応答生成手段により生成された応答を出力する応答出力手段と、を備えている。
【０００７】
請求項１記載の発明によれば、ユーザ発話に含まれない属性に関する質問を生成するので、ユーザ発話の内容を深めることができる。
【０００８】
請求項２記載の応答生成装置は、発話を入力する入力手段と、前記入力手段に入力された発話を解析して、前記発話に含まれる概念語と、前記概念語に関連する属性とを抽出する解析手段と、前記解析手段により抽出された前記概念語と前記概念語の属性とに基づいて前記属性の内容を推論して応答を生成する応答生成手段と、前記応答生成手段により生成された応答を出力する応答出力手段と、を備えている。
【０００９】
請求項２記載の発明によれば、ユーザ発話に含まれる属性の内容を推論して応答を生成するので、ユーザ発話の内容を広げることができる。
【００１０】
請求項３記載の応答生成装置は、請求項２記載の応答生成装置において、前記応答生成手段は、前記概念語と概念語の様相を表現する形容語とに基づいて前記属性の内容を推論して応答を生成する。
【００１１】
請求項３記載の発明によれば、ユーザ発話に含まれる属性の内容を更に詳細に推論して応答を生成することができる。
【００１２】
請求項４記載の応答生成装置は、請求項１から請求項３の何れか１項記載の応答生成装置において、前記応答生成手段は、前記解析手段で概念語が抽出されなかったとき、又は前記解析手段で抽出された概念語のうち未知の属性を持つ概念語がないときに、前記応答として相槌を生成する。
【００１３】
請求項４記載の発明によれば、ユーザ発話に含まれる概念語のうち未知の属性を持つ概念語がないとき、即ち、質問を生成する材料がないときに相槌を生成して応答することができる。
【００１４】
請求項５記載の応答生成装置は、請求項１から請求項４の何れか１項記載の応答生成装置において、前記応答生成手段で複数の応答が生成されたときに、前記複数の応答から優先順位の高い応答を選択する応答選択手段を更に備え、前記応答出力手段は、前記応答選択手段により選択された応答を出力する。
【００１５】
請求項５記載の発明によれば、考えられる複数の応答から一つの応答を選択して応答することができる。
【００１６】
請求項６記載の応答生成装置は、請求項１から請求項５の何れか１項記載の応答生成装置において、前記解析手段は、前記概念語の属性として、主体、所有、場所、時及び様相のうちの少なくとも１つを抽出する。
【００１７】
請求項６記載の発明によれば、ユーザ発話に含まれる概念語の属性として、主体、所有、場所、時及び様相の属性から抽出することができる。
【００１８】
請求項７記載の応答生成装置は、請求項６記載の応答生成装置において、前記解析手段は、前記様相として、高さ、深さ、長さ、数量、大きさ及び値段のうちの少なくとも１つを抽出するので、より詳細な属性を抽出することができる。
【００１９】
請求項７記載の発明によれば、ユーザ発話に含まれる概念語の属性として、様相を更に詳細に高さ、深さ、長さ、数量、大きさ及び値段の属性から抽出することができる。
【００２０】
請求項８記載の応答生成装置は、請求項６記載の応答生成装置において、前記応答生成手段は、前記解析手段により抽出された主体、所有、場所、時及び様相のうちの少なくとも１つに関する質問を生成する。
【００２１】
請求項８記載の発明によれば、主体、所有、場所、時及び様相の属性について応答を生成することができる。
【００２２】
請求項９記載の応答生成装置は、請求項７記載の応答生成装置において、前記応答生成手段は、前記解析手段により抽出された高さ、深さ、長さ、数量、大きさ及び値段のうちの少なくとも１つに関する質問を生成する。
【００２３】
請求項９記載の発明によれば、様相について、高さ、深さ、長さ、数量、大きさ、及び値段などの詳細な応答を生成することができる。
【００２４】
請求項１０記載の応答生成プログラムは、コンピュータを、発話を入力する入力手段、  前記入力手段に入力された発話を解析して、前記発話に含まれる概念語と、前記概念語に関連する属性とを抽出する解析手段、前記解析手段により解析された発話に対する応答として前記発話に含まれない属性に関する質問を生成する応答生成手段、及び前記応答生成手段により生成された応答を出力する応答出力手段、として機能させる。
【００２５】
請求項１０記載の発明によれば、ユーザ発話に含まれない属性に関する質問を生成するので、ユーザ発話の内容を深めることができる。
【００２６】
請求項１１記載の応答生成プログラムは、コンピュータを、発話を入力する入力手段、  前記入力手段に入力された発話を解析して、前記発話に含まれる概念語と、前記概念語に関連する属性とを抽出する解析手段、前記解析手段により抽出された前記概念語と前記概念語の属性とに基づいて前記属性の内容を推論して応答を生成する応答生成手段、及び前記応答生成手段により生成された応答を出力する応答出力手段、として機能させる。
【００２７】
請求項１１記載の発明によれば、ユーザ発話に含まれる属性の内容を推論して応答を生成するので、ユーザ発話の内容を広げることができる。
【発明の効果】
【００２８】
以上説明したように、本発明によれば、ユーザ発話を解析し、内容を推論することにより、コストをかけることなく、ユーザ発話の内容を深めたり広げたり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】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００３０】
＜第１の実施の形態＞
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る応答生成装置の主要構成を示すブロック図である。第１の実施の形態に係る応答生成装置は、ユーザ発話を受理して認識する入力部１０と、入力部１０が受理したユーザ発話を解析する解析部１４と、解析部１４による解析結果に基づいて応答発話を生成する応答生成部１５及び相槌を生成する相槌生成部１６と、応答生成部１５で生成された応答及び相槌生成部１６で生成された相槌を出力する出力部２０と、を備えている。
【００３１】
入力部１０は、ユーザ発話から音声信号を生成するマイク１１と、文字入力によるユーザ発話を電気信号に変換するキーボード１２と、マイク１１から出力された音声信号及びキーボードから出力された電気信号を認識する認識部１３と、を備えている。
【００３２】
出力部２０は、応答発話を音声出力するスピーカ２１と、応答発話を画像出力するディスプレイ２２と、を備えている。
【００３３】
図２は、解析部１４の構成を示すブロック図である。解析部１４は、ユーザ発話に対して品詞などの形態素解析を行う形態素解析器３１と、文節間の係り受け（修飾関係）を解析する係り受け解析器３２と、ユーザ発話に含まれる概念語の意味を解析する意味解析器３３と、意味の一覧と用例を定義する解析ルールシソーラス３４と、意味解析のための単語を定義する単語辞書３５と、概念に関連する属性を解析する概念属性解析器３６と、概念語に対して属性を定義する概念属性データベース３７と、各属性がユーザ発話に含まれるかどうかを解析する補完エンジン３８と、を備えている。
【００３４】
図３は、解析ルールシソーラス３４の構成を示す図である。解析ルールシソーラス３４は、概念語の意味とその用例とを示している。概念語の意味分類としては「主体、所有、場所、時、様相」という大分類、及び「様相」を詳細に分類した下位分類として「高さ、深さ、長さ、数量、大きさ、値段」という分類を用いている。
【００３５】
図４は、意味解析のための単語辞書３５の構成を示す図である。単語辞書３５は、概念語の意味とその意味を表す単語との関係を示している。例えば、「高さ」を表す単語として「高い」、「低い」等があることを示している。
【００３６】
図５は、概念属性データベース３７の構成を示す図である。概念属性データベース３７は、概念語と属性の関係を表している。例えば、概念語「友人」に関連する属性は「様相」であり、概念語「家」に関連する属性は「所有、様相、場所、値段、広さ、数量、大きさ」である。
【００３７】
以上のように構成された応答生成装置は、第１の応答生成ルーチンを実行することにより、ユーザとの間で、例えば図６に示すような対話例１を実現することができる。
【００３８】
図７は、ユーザ発話に対する応答を生成する第１の応答生成ルーチンを示すフローチャートである。最初に１行目「岡山の桃をもらったの。」が入力された場合を例に挙げて説明する。
【００３９】
ステップ１００では、応答生成装置の各部が初期化され、ステップ１１０に進む。
【００４０】
ステップ１１０では、ユーザ発話がマイク１１から入力された場合は、マイク１１がユーザ発話に応じた音声信号を生成し、ユーザ発話がキーボード１２から入力された場合は、キーボード１２がユーザ発話に応じた電気信号を生成し、認識部１３がこれらの信号を認識する。
【００４１】
ステップ１２０では、解析部１４が、認識部１３で認識されたユーザ発話を解析する。このとき、図２に示す解析部１４を構成する各部は、次の処理を行う。
【００４２】
最初に、形態素解析器３１は、形態素解析を行い、ユーザ発話から品詞などの形態素情報を出力する。形態素解析器３１は、例えば図８に示すように、「岡山（固有名詞）」、「の（助詞）」、「桃（名詞：一般）」、「を（助詞）」、「もらっ（動詞：自立）」、「た（助動詞）」、「の（助詞）」を出力する。
【００４３】
係り受け解析器３２は、形態素解析器３１の解析結果を用いて、次のように各文節の係り受け（修飾関係）を解析する。例えば図９に示すように、「岡山の」は「桃を」に係り、「桃を」は「もらったの」に係っている。
【００４４】
意味解析器３３は、係り受け解析器３２の解析結果と解析ルールシソーラス３４、単語辞書３５とを照合して、ユーザ発話に含まれる概念語の意味を解析する。ここで、「概念語」とは、述語以外の自立語（名詞、形容詞、副詞）を指す。解析ルールシソーラス３４に含まれる意味のうち主体、所有、場所の解析は、公知の方法（例えば、笹野遼平，河原大輔，黒橋禎夫：「名詞格フレーム辞書の自動構築とそれを用いた名詞句の関係解析自然言語処理」，Vol.12, No.3,pp129-144(2005.7)）によって実行でき、それ以外の解析は入力された単語と予め用意した単語辞書３５とを照合することで実行できる。例えば図１０に示すように、１行目「岡山のものをもらったの。」に含まれる概念語は「岡山」と「桃」であり、「岡山＝場所」であるという解析結果が出力される。
【００４５】
更に、概念属性解析器３６が、ユーザ発話に含まれる概念語と概念属性データベース３７とを照合して、概念語に関連する属性を解析する。例えば図１１に示すように、概念語「桃」には所有、場所、様相、値段、数量、大きさの属性が存在する。
【００４６】
また、補完エンジン３８が、ユーザ発話に含まれる概念語の意味と概念語に関連する属性とを照合し、各属性がユーザ発話に含まれるかどうかを解析する。例えば図１２に示すように、１行目「岡山の桃をもらったの。」の場合、「桃」の属性である「場所（産地）」は発話に含まれるが、その他の属性である所有、様相、値段、数量、大きさは発話に含まれていない（図１２中の斜線は発話に含まれる内容を示す）。
【００４７】
次に、ステップ１３０では、応答生成部１５が、解析部１４にいる解析結果から、ユーザ発話に未知の属性を持つ概念語が含まれるかどうかを判定する。未知の属性を持つ概念語がある場合にはステップ１４０に進み、未知の属性を持つ概念語が一つもない場合にはステップ１６０に進む。
【００４８】
ステップ１４０では、応答生成部１５が、未入手の属性に対する質問文を生成して、ステップ１５０に進む。図１３は、応答生成部１５の構成を示す図である。同図に示すように、応答生成部１５は、発話候補生成器４１が応答生成ルール４２を参照することにより発話候補となる応答を生成する。
【００４９】
図１４は、応答生成ルール４２の構成を示す。発話候補生成器４１が、例えば所有についての質問文については、「誰、何、どこ」の何れか１つ、助詞の「の」、意味解析器３３で抽出された概念語 、及び図１５に示す接尾語の１つを連結して応答を生成する。
【００５０】
図６の対話例１の１行目のユーザ発話「岡山の桃をもらったの。」の場合、「桃」の属性である所有、様相、値段、数量、大きさが不明なので、図１６に示すように、所有、様相、値段、数量、大きさのそれぞれについての発話候補が生成される。
【００５１】
ステップ１５０では、応答生成部１５が、図１６の発話候補から一つの発話をランダムに選択して応答を生成して、ステップ１８０に進む。例えば、図６の対話例１の場合には、応答生成部１５は２行目の「どんな桃なの？」を生成する。
【００５２】
一方、ステップ１３０で応答生成部１５がユーザ発話に未知の属性を持つ概念語が一つもないと判定した場合には、ステップ１６０では、相槌生成部１６が相槌を生成して、ステップ１７０に進む。
【００５３】
図１７は、相槌生成部１６の構成を示す図である。同図に示すように、相槌生成部１６は、相槌生成器４３が相槌発話データベース４４を参照することにより相槌を生成する。相槌生成部１６が相槌を生成するのは、解析部１４で概念語が全く抽出されなかった場合や、未知の属性を持つ概念語が全くない場合である。
【００５４】
図１８は、相槌発話データベース４４の構成を示す図である。相槌生成器４３は、同図に示す相槌発話データベース４４からランダムに相槌を生成する。
【００５５】
ステップ１７０では、相槌生成部１６が、相槌生成器４３が生成した相槌発話候補から一つの相槌をランダムに選択して相槌を生成して、ステップ１８０に進む。
【００５６】
ステップ１８０では、スピーカ２１が、応答生成部１５で生成された応答発話又は相槌生成部１６で生成された相槌発話を音声出力する。又はディスプレイ２２が、応答生成部１５で生成された応答発話又は相槌生成部１６で生成された相槌発話を画像出力して、ステップ１９０に進む。
【００５７】
ステップ１９０では、ユーザ発話の次の入力があるか否かが判定され、ユーザ発話があったとき（例えば、図６の対話例１の３行目のユーザ発話）にはステップ１１０に戻り、ユーザ発話がなかったときには処理を終了する。
【００５８】
以上のように、第１の実施の形態に係る応答生成装置は、ユーザ発話に含まれる概念語の未知の属性に関する質問を生成するのでユーザの発話の内容を広げることができる。また、応答生成装置は、ユーザ発話がある限り、そのユーザ発話を深掘りする応答を生成するので、円滑に対話をすることができる。
【００５９】
なお、応答生成装置は、上述の構成に限定されるものではなく、例えば、図１に示すスピーカ２１やディスプレイ２２の代わりにロボットを用いたものであってもよい。即ち、ユーザ発話を出力する出力部２０は、特に限定されるものではない。また、後述する実施の形態でも同様である。
【００６０】
＜第２の実施の形態＞
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同一の部位には同一の符号を付し、主に第１の実施の形態と異なる部分について説明する。
【００６１】
図１９は、本発明の第２の実施の形態に係る応答生成装置の主要構成を示すブロック図である。上記応答生成装置は、図１に示す構成に、応答を選択する応答選択部１７を追加したものである。
【００６２】
応答選択部１７は、図２０に示す発話候補優先順位データベースを記憶しており、応答生成部１５で生成された発話候補の中から優先順位の高いものを選択する。
【００６３】
以上のように構成された応答生成装置は、第２の応答生成ルーチンを実行することにより、応答を生成し、生成した応答から優先順位の高いものを選択して出力する。
【００６４】
図２１は、第２の応答生成ルーチンを示すフローチャートである。第２の応答生成ルーチンは、図７に示す第１の応答生成ルーチンにステップ２００及びステップ２１０を加えたものである。
【００６５】
具体的には、ステップ１４０が終了すると、応答生成部１５によって図１６に示す発話候補が生成され、その後、ステップ２００に進む。
【００６６】
ステップ２００では、応答選択部１７が、図２０に示す発話候補優先順位データベースを参照して、応答生成部１５が生成した発話候補に対する応答の優先順位を付与する。なお、図２０の優先順位の数が小さいほど優先順位が高いことを示す。
【００６７】
この優先順位は、「話題の豊富さ」と「感情」などから求める。ここで、「話題の豊富さ」とは、検索エンジンでヒット件数が多い状況のように、その概念から導かれる話題の多さを示す指標をいい、例えば、「大」、「中」、「小」の３段階で表す。また、「感情」とは、感情の正負の度合いを表したものであり、例えば、「ポジティブ（positive）」、「ネガティブ（negative）」、「ニュートラル（neutral）」の３つに区別する。
【００６８】
具体的には、「話題の豊富さ」が「大」、「中」、「小」の何れかであるかを判定し、「大」のときは優先度＋３、「中」のときは優先度＋２、「小」のときは優先度＋１に決定する。また、「感情」が「ポジティブ」、「ネガティブ」、「ニュートラル」の何れかであるかを判定し、「ポシティブ」のときは優先度＋３、「ネガティブ」のときは優先度−３、「ニュートラル」のときは優先度＋０に決定する。
【００６９】
そして、「話題の豊富さ」及び「感情」に基づく優先度を加算し、最も優先度の大きな発話候補から順に、「１、２、３、…」と高い優先順位を付与する。
【００７０】
図１６に示す発話候補の優先順位については、
（所有）誰の桃なの？＝２
（様相）どんな桃なの？＝１
（値段）いくらぐらいの桃なの？＝３
（数量）どのくらいの数の桃なの？＝３
（大きさ）どのくらいの大きさの桃なの？＝１
となる。応答選択部１７は、優先順位が高い発話として、優先順位が１である「どんな桃なの？」及び「どのくらいの大きさの桃なの？」を選択して、ステップ２１０に進む。
【００７１】
ステップ２１０では、応答選択部１７が、同じ優先順位の発話が複数存在するかどうかの判定を行う。同じ優先順位の発話が複数存在する場合にはステップ１５０に進み、存在しない場合にはステップ１８０に進む。
【００７２】
ステップ１５０では、応答選択部１７が、複数存在する同じ優先順位の発話から、何れか一つをランダムに選択し、選択した発話を出力部２０に供給して、ステップ１８０に進む。図６の対話例１のシステム発話では、優先順位１の発話である「どんな桃なの？」と「どのくらいの大きさの桃なの？」から「どんな桃なの？」が選択されている。
【００７３】
この結果、ステップ１８０では、スピーカ２１は応答を音声出力し、又はディスプレイ２２はその応答を画像出力して、ステップ１９０に進む。
【００７４】
以上のように、第２の実施の形態に係る応答生成装置は、ユーザ発話に対して複数生成された応答発話から優先順位の高いものを選択して応答することにより、ユーザとの対話を円滑に進めることができる。
【００７５】
＜第３の実施の形態＞
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。なお、上述の実施の形態と同一の部位には同一の符号を付し、主に異なる部分について説明する。
【００７６】
本発明の第３の実施の形態に係る応答生成装置の主要構成は、図１９のブロック図に示す第１の実施の形態と同じであるが、応答生成装置に含まれる応答生成部１５の構成が異なっている。
【００７７】
図２２は、本発明の第３の実施の形態に係る応答生成部１５の構成を示す図である。上記応答生成部１５は、図１３に示す構成に、属性内容推論器４５と属性内容表現ルール４６とを追加したものである。
【００７８】
属性内容推論器４５は、属性内容表現ルールを参照して、ユーザ発話に含まれる概念語の既知の属性に対する応答を生成する。
【００７９】
以上のように構成された応答生成装置は、第３の応答生成ルーチンを実行することにより、ユーザとの間で、例えば図２３に示すような対話例２を実現することができる。
【００８０】
図２４は、第３の応答生成ルーチンを示すフローチャートである。第３の応答生成ルーチンは、図７に示す第１の応答生成ルーチンにステップ３００からステップ３４０を加えたものである。
【００８１】
具体的には、ステップ１２０が終了すると、図２３の対話例２の１行目のユーザ発話が解析部１４によって解析され、図２５に示す解析結果が得られる。
【００８２】
次に、ステップ３００では、応答生成部１５が、解析部１４による解析結果の中に属性を持つ概念語が存在するかどうかを判定する。属性を持つ概念語が存在する場合はステップ３１０に進んで応答生成の処理を継続し、存在しない場合はステップ１６０に進んで相槌生成部１６が相槌を生成する。
【００８３】
ステップ３１０では、応答生成部１５が、解析部１４による解析結果に含まれる概念語について、属性が未知かどうかを判定する。属性が未知である概念語についてはステップ１４０に進み、属性が既知である概念語についてはステップ３２０に進む。
【００８４】
ステップ１４０では、応答生成部１５が、第１の実施の形態と同様に、属性が未知である概念語について、図１４に示す応答生成ルール及び図１５に示す接尾語に基づいて応答を生成する。この場合、応答生成部１５は、図２２に示す発話候補生成器４１が、応答生成ルール４２を参照することにより発話候補となる応答を生成する。
【００８５】
例えば、図２３の対話例２の場合には、図２５の解析結果に示されるように、１行目のユーザ発話に含まれる概念語「桃」の属性のうち所有、場所、値段、数量、大きさが未知である。従って、それぞれの属性に対する応答として、「誰の桃なの？」、「どこの桃なの？」、「いくらぐらいの桃なの？」、「どのくらいの数の桃なの？」、「どのくらいの大きさの桃なの？」が生成される。
【００８６】
一方、ステップ３２０では、応答生成部１５が、既知の属性に対して属性内容を推論し、ステップ３３０では、応答生成部１５が推論した属性内容に基づいて応答を生成する。この場合、応答生成部１５は、図２２に示す属性内容推論器４５が、属性内容表現ルール４６を参照することにより発話候補となる応答を生成する
図２６は概念語に対する高さ、深さ、長さ、数量、大きさ、値段の属性内容の表現ルールを示し、図２７は概念語に対する様相の属性内容の表現ルールを示す。属性内容推論器４５は、これらの表現ルールを用いて既知の属性に対する応答を生成する。
【００８７】
例えば、図２３の対話例２の場合には、図２５の解析結果に示されるように、１行目のユーザ発話に含まれる概念語「桃」の属性である様相が「赤い」と既知である。従って、「赤い」と「桃」から図２７の３行目がマッチし、「食べごろなのね？」が生成される。
【００８８】
このように、ステップ１４０又はステップ３３０で、個々の属性について応答を生成した後、ステップ３４０に進んで、属性を持つ概念の全ての属性について応答を生成したかどうかを判定する。全ての属性について応答を生成した場合はステップ１５０に進み、生成していない場合はステップ３１０に戻る。
【００８９】
属性を持つ概念の全ての属性について応答を生成した場合には、ユーザ発話に対する応答としての発話候補が生成される。例えば、図２３の対話例２の場合には、図２８に示す発話候補が生成される。
【００９０】
ステップ１５０では、応答生成部１５が、全ての属性についての応答の発話候補から一つの発話をランダムに選択して応答を生成する。例えば、図２３の対話例２の場合には、応答生成部１５は、２行目の「食べごろなのね？」を生成する。
【００９１】
この結果、ステップ１８０では、スピーカ２１は応答を音声出力し、又はディスプレイ２２はその応答を画像出力して、ステップ１９０に進む。
【００９２】
以上のように、第３の実施の形態に係る応答生成装置は、ユーザ発話に含まれる概念語について、属性が未知のものだけでなく、属性が既知のものに関しても内容を推論して応答発話を生成することにより、ユーザとの対話の内容を深めたり広げたりすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る応答生成装置の主要構成を示すブロック図である。
【図２】解析部の構成を示すブロック図である。
【図３】解析ルールシソーラスの構成を示す図である。
【図４】意味解析のための単語辞書の構成を示す図である。
【図５】概念属性データベース構成を示す図である。
【図６】対話例１を示す図である。
【図７】ユーザ発話に対する応答を生成する第１の応答生成ルーチンを示すフローチャートである。
【図８】形態素解析器の出力を示す図である。
【図９】係り受け解析器の出力を示す図である。
【図１０】意味解析器の出力を示す図である。
【図１１】概念属性解析器の出力を示す図である。
【図１２】補完エンジンの出力を示す図である。
【図１３】応答生成部の構成を示す図である。
【図１４】応答生成ルールの構成を示す図である。
【図１５】接尾語を示す図である。
【図１６】対話例１の１行目の発話後の発話候補を示す図である。
【図１７】相槌生成部の構成を示す図である。
【図１８】相槌発話データベースの構成を示す図である。
【図１９】本発明の第２の実施の形態に係る応答生成装置の主要構成を示すブロック図である。
【図２０】発話候補優先順位データベースの構成を示す図である。
【図２１】第２の応答生成ルーチンを示すフローチャートである。
【図２２】本発明の第３の実施の形態に係る応答生成部の構成を示す図である。
【図２３】対話例２を示す図である。
【図２４】第３の応答生成ルーチンを示すフローチャートである。
【図２５】対話例２の１行目の発話の解析結果を示す図である。
【図２６】概念語に対する高さ、深さ、長さ、数量、大きさ、値段の属性内容の表現ルールを示す図である。
【図２７】概念語に対する様相の属性内容の表現ルールを示す図である。
【図２８】対話例２の１行目の発話後発話候補を示す図である。
【符号の説明】
【００９４】
１０   入力部
１１   マイク
１２   キーボード
１３   認識部
１４   解析部
１５   応答生成部
１６   相槌生成部
１７   応答選択部
２０   出力部
２１   スピーカ
２２   ディスプレイ
【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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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