(57)【要約】【課題】多岐にわたる質問に対して適確な回答を生成可能な応答対話方法及び装置を提案する。【解決手段】テキストまたは音声で入力された文章が指し示す質問に対し検索対象から回答を導出するため、検索対象から文章に対する回答導出に必要となる情報を抽出し、曖昧度スコアを算出する回答導出情報抽出ステップと、応答対話文を自動生成する応答対話文生成ステップと、この応答対話文生成ステップで生成された応答対話文に対してユーザから補完された情報に基づき検索対象の絞り込みを行なう検索対象絞り込みステップと、検索結果において質問の回答が一意に同定できたか否かを判定する判定ステップと、回答が一意に同定できない場合に回答導出情報抽出ステップと応答対話文生成ステップと、検索対象絞り込みステップを繰り返しす反復実行ステップと、最終的に回答を一意に同定して出力する出力ステップとを含む応答対話方法を提案する。【選択図】　図１
2004110524.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストまたは音声で入力された文章について、この文章の単語間または文節間の係り受け関係を算出する係り受け関係算出ステップと、
検索対象における上記文章の単語または文節の汎用度を算出する汎用度算出ステップと、
これら係り受け関係算出ステップ及び汎用度算出ステップで得られた係り受け関係と汎用度に基づき上記入力された文章の曖昧度を算出する曖昧度算出ステップと、
を含むことを特徴とする文章曖昧度算出方法。
【請求項２】
請求項１記載の文章曖昧度算出方法で得られた上記入力された文章自身の曖昧度と、この文章に対する検索結果の曖昧度に基づき検索対象から上記入力された文章に対する回答導出に必要となる情報を抽出する回答導出情報抽出ステップと、
抽出された情報の曖昧度スコアを算出する曖昧度スコア算出ステップと、
上記回答導出情報抽出ステップで得られた回答導出情報と、上記曖昧度スコア算出ステップで得られた曖昧度スコアを用いて応答対話文のパターンに基づき応答対話文を生成する応答対話文生成ステップと、
を含むことを特徴とする応答対話文生成方法。
【請求項３】
テキストまたは音声で入力された文章が指し示す質問に対し検索対象から回答を導出するため、検索対象から上記文章に対する回答導出に必要となる情報を抽出し、曖昧度スコアを算出する回答導出情報抽出ステップと、
応答対話文を自動生成する応答対話文生成ステップと、
この応答対話文生成ステップで生成された応答対話文に対してユーザから補完された情報に基づき検索対象の絞り込みを行なう検索対象絞り込みステップと、検索結果において質問の回答が一意に同定できたか否かを判定する判定ステップと、
回答が一意に同定できない場合に上記回答導出情報抽出ステップと応答対話文生成ステップと、検索対象絞り込みステップを繰り返しす反復実行ステップと、
最終的に回答を一意に同定して出力する出力ステップと、
を含むことを特徴とする応答対話方法。
【請求項４】
テキストまたは音声で入力された文章について、この文章の単語間または文節間の係り受け関係を算出する係り受け関係算出手段と、
検索対象における上記文章の単語または文節の汎用度を算出する汎用度算出手段と、
これら係り受け関係算出手段及び汎用度算出手段で得られた係り受け関係と汎用度に基づき上記入力された文章の曖昧度を算出する曖昧度算出手段と、
によって構成したことを特徴とする文章曖昧度算出装置。
【請求項５】
請求項４記載の文章曖昧度算出方装置で得られた上記入力された文章自身の曖昧度と、この文章に対する検索結果の曖昧度に基づき検索対象から上記入力された文章に対する回答導出に必要となる情報を抽出する回答導出情報抽出手段と、
抽出された情報の曖昧度スコアを算出する曖昧度スコア算出手段と、
上記回答導出情報抽出手段で得られた回答導出情報と、上記曖昧度スコア算出手段で得られた曖昧度スコアを用いて応答対話のパターンに基づき応答対話文を生成する応答対話文生成手段と、
によって構成したことを特徴とする応答対話文生成装置。
【請求項６】
テキストまたは音声で入力された文章が指し示す質問に対し検索対象から回答を導出するため、検索対象から上記文章に対する回答導出に必要となる情報を抽出し、曖昧度スコアを算出する回答導出情報抽出手段と、
応答対話文を自動生成する応答対話文生成手段と、
この応答対話文生成手段で生成された応答対話文に対してユーザから補完された情報に基づき検索対象の絞り込みを行なう検索対象絞り込み手段と、
検索結果において質問の回答が一意に同定できたか否かを判定する判定手段と、
回答が一意に同定できない場合に上記回答導出情報抽出手段と応答対話文生成手段と、検索対象絞り込み手段とを繰り返し実行させる反復実行手段と、
最終的に回答を一意に同定して出力する出力手段と、
とによって構成したことを特徴とする応答対話装置。
【請求項７】
テキストまたは音声で入力された文章について、この文章の単語間または文節間の係り受け関係を算出する係り受け関係算出ルーチンと、
検索対象における上記文章の単語または文節の汎用度を算出する汎用度算出ルーチンと、
これら係り受け関係算出ルーチン及び汎用度算出ルーチンで得られた係り受け関係と汎用度に基づき上記入力された文章の曖昧度を算出する曖昧度算出ルーチンと、
を具備することを特徴とする文章曖昧度算出プログラム。
【請求項８】
請求項７記載の文章曖昧度算出プログラムで得られた上記入力された文章自身の曖昧度と、この文章に対する検索結果の曖昧度に基づき検索対象から上記入力された文章に対する回答導出に必要となる情報を抽出する回答導出情報抽出ルーチンと、
抽出された情報の曖昧度スコアを算出する曖昧度スコア算出ルーチンと、
上記回答導出情報抽出ルーチンで得られた回答導出情報と、上記曖昧度スコア算出ルーチンで得られた曖昧度スコアを用いて応答対話文のパターンに基づき応答対話文を生成する応答対話文生成ルーチンと、
を具備することを特徴とする応答対話文生成プログラム。
【請求項９】
テキストまたは音声で入力された文章が指し示す質問に対し検索対象から回答を導出するため、検索対象から上記文章に対する回答導出に必要となる情報を抽出し、曖昧度スコアを算出する回答導出情報抽出ルーチンと、
応答対話文を自動生成する応答対話文生成ルーチンと、
この応答対話文生成ルーチンで生成された応答対話文に対してユーザから補完された情報に基づき検索対象の絞り込みを行なう検索対象絞り込みルーチンと、検索結果において質問の回答が一意に同定できたか否かを判定する判定ルーチンと、
回答が一意に同定できない場合に上記回答導出情報抽出ルーチンと応答対話文生成ルーチンと、検索対象絞り込みルーチンとを繰り返しす反復実行ルーチンと、
最終的に回答を一意に同定して出力する出力ルーチンと、
を具備することを特徴とする応答対話プログラム。
【請求項１０】
コンピュータが書き込み読み出し可能な記録媒体で構成され、この記録媒体に請求項７記載の文章曖昧度算出プログラム、請求項８記載の応答対話文生成プログラム、請求項９記載の応答対話プログラムの少なくとも一つを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は各種の対話型自動化システムに利用することができる文章曖昧度算出方法、応答対話文生成方法、応答対話方法、及びこれらの装置、プログラム、を記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、情報検索／抽出、質問応答など、人間がテキストまたは音声により質問を入力し、計算機が質問を理解し回答を導出する対話システムが研究されている。対話システムは、入力されたユーザの質問に基づき検査対象から回答を導出する。しかし、ユーザの１回の質問入力に対し、検索対象中に複数の回答が存在することがある。このように、ユーザの質問に対し回答の候補が複数ある場合、質問には「曖昧性がある」と定義する。このような場合システムは回答の絞り込みが必要でユーザの質問中に提示されなかった情報をユーザに補完させ、回答の候補数を削減する必要がある。ユーザが補完した情報により回答の候補数を削減できたとき、またはそれ以降の対話で候補数の削減を補助する情報が得られたとき、質問の「曖昧性が解消された」と定義する。
【０００３】
さらに、音声認識を導入した場合、質問文に誤認識が含まれることがある。誤認識を含んだ質問文に基づき回答を絞り込んだ場合、質問の曖昧性が増大するか、誤った回答を導出してしまう。音声対話システムでは、回答の絞り込みが必要で、ユーザの質問中に提示されなかった情報とユーザは提示したが認識誤りにより欠落した情報を、逐次的にユーザに補完させることにより、質問に対する曖昧性を解消する必要がある。
従来の対話システムはドメインおよびタスクを限定していることから、想定される質問応答が予測でき、タスクを達成するために必要な情報がスロットとして事前に定義されている。このような対話システムでは、事前に用意された応答対話文によって、スロットを埋める情報の補完をユーザに求める。例えば、空港券の予約をするための対話システムの場合、出発日、目的地、経路、人数、希望のクラスなどの情報に基づき航空券の予約が行われる。対話システムは、これらの情報を補完する質問をユーザに順次行い、最終的にユーザの要求している航空券を予約する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このように、これまでの対話システムではドメイン、タスクが限定されていれば、ユーザの質問の曖昧性を解消するための応答対話文は事前に用意することができる。しかし、ドメイン、タスクが広範囲に及ぶ新聞記事に対する質問応答（ＱＡ）などの対話システムを想定した場合、ユーザの質問が多岐にわたることから多様な応答対話文が必要となり、可能性のある全ての応答対話文を事前に用意することは非常に困難である。
本発明の目的は、上記のような事情を鑑みてなされたものであり、対話システムにおけるユーザの質問文の曖昧性を解消し検索対象から質問に対する回答を導出するため、質問文の曖昧度解析とその曖昧性解消のための応答対話文を自動生成し、ユーザが補完した情報に基づき検索対象を絞り込み、質問に対する回答が一意に同定されるまでユーザによる情報の補完を求める応答対話文を自動生成し、検索対象から回答を導出することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
この発明ではテキストまたは音声で入力された文章について、この文章の単語間または文節間の係り受け関係を算出する係り受け関係算出ステップと、検索対象における文章の単語または文節の汎用度を算出する汎用度算出ステップと、これら係り受け関係算出ステップ及び汎用度算出ステップで得られた係り受け関係と汎用度に基づき入力された文章の曖昧度を算出する曖昧度算出ステップとによって構成した文章曖昧度算出方法を提案する。
この発明では更に上記文章曖昧度算出方法で得られた入力された文章自身の曖昧度と、この文章に対する検索結果の曖昧度に基づき検索対象から入力された文章に対する回答導出に必要となる情報を抽出する回答導出情報抽出ステップと、抽出された情報の曖昧度スコアを算出する曖昧度スコア算出ステップと、回答導出情報抽出ステップで得られた回答導出情報と、曖昧度スコア算出ステップで得られた曖昧度スコアを用いて応答対話文のパターンに基づき応答対話文を生成する応答対話文生成ステップとによって構成した応答対話文生成方法を提案する。
【０００６】
この発明では更にテキストまたは音声で入力された文章が指し示す質問に対し検索対象から回答を導出するため、検索対象から文章に対する回答導出に必要となる情報を抽出し、曖昧度スコアを算出する回答導出情報抽出ステップと、応答対話文を自動生成する応答対話文生成ステップと、この応答対話文生成ステップで生成された応答対話文に対してユーザから補完された情報に基づき検索対象の絞り込みを行なう検索対象絞り込みステップと、検索結果において質問の回答が一意に同定できたか否かを判定する判定ステップと、回答が一意に同定できない場合に回答導出情報抽出ステップと応答対話文生成ステップと、検索対象絞り込みステップを繰り返しす反復実行ステップと、最終的に回答を一意に同定して出力する出力ステップとによって構成した応答対話方法を提案する。
【０００７】
この発明では更にテキストまたは音声で入力された文章について、この文章の単語間または文節間の係り受け関係を算出する係り受け関係算出手段と、検索対象における文章の単語または文節の汎用度を算出する汎用度算出手段と、これら係り受け関係算出手段及び汎用度算出手段で得られた係り受け関係と汎用度に基づき入力された文章の曖昧度を算出する曖昧度算出手段とによって構成した文章曖昧度算出装置を提案する。
この発明では更に上記の文章曖昧度算出装置で得られた入力された文章自身の曖昧度と、この文章に対する検索結果の曖昧度に基づき検索対象から入力された文章に対する回答導出に必要となる情報を抽出する回答導出情報抽出手段と、抽出された情報の曖昧度スコアを算出する曖昧度スコア算出手段と、回答導出情報抽出手段で得られた回答導出情報と、曖昧度スコア算出手段で得られた曖昧度スコアを用いて応答対話のパターンに基づき応答対話文を生成する応答対話文生成手段とによって構成した応答対話文生成装置を提案する。
【０００８】
この発明では更にテキストまたは音声で入力された文章が指し示す質問に対し検索対象から回答を導出するため、検索対象から文章に対する回答導出に必要となる情報を抽出し、曖昧度スコアを算出する回答導出情報抽出手段と、応答対話文を自動生成する応答対話文生成手段と、この応答対話文生成手段で生成された応答対話文に対してユーザから補完された情報に基づき検索対象の絞り込みを行なう検索対象絞り込み手段と、検索結果において質問の回答が一意に同定できたか否かを判定する判定手段と、回答が一意に同定できない場合に回答導出情報抽出手段と応答対話文生成手段と、検索対象絞り込み手段とを繰り返し実行させる反復実行手段と、最終的に回答を一意に同定して出力する出力手段とによって構成した応答対話装置を提案する。
【０００９】
この発明では更にテキストまたは音声で入力された文章について、この文章の単語間または文節間の係り受け関係を算出する係り受け関係算出ルーチンと、検索対象における文章の単語または文節の汎用度を算出する汎用度算出ルーチンと、これら係り受け関係算出ルーチン及び汎用度算出ルーチンで得られた係り受け関係と汎用度に基づき入力された文章の曖昧度を算出する曖昧度算出ルーチンとを具備する文章曖昧度算出プログラムを提案する。
この発明では更に文章曖昧度算出プログラムで得られた入力された文章自身の曖昧度と、この文章に対する検索結果の曖昧度に基づき検索対象から入力された文章に対する回答導出に必要となる情報を抽出する回答導出情報抽出ルーチンと、抽出された情報の曖昧度スコアを算出する曖昧度スコア算出ルーチンと、回答導出情報抽出ルーチンで得られた回答導出情報と、曖昧度スコア算出ルーチンで得られた曖昧度スコアを用いて応答対話文のパターンに基づき応答対話文を生成する応答対話文生成ルーチンとを具備する応答対話文生成プログラムを提案する。
【００１０】
この発明では更にテキストまたは音声で入力された文章が指し示す質問に対し検索対象から回答を導出するため、検索対象から文章に対する回答導出に必要となる情報を抽出し、曖昧度スコアを算出する回答導出情報抽出ルーチンと、応答対話文を自動生成する応答対話文生成ルーチンと、この応答対話文生成ルーチンで生成された応答対話文に対してユーザから補完された情報に基づき検索対象の絞り込みを行なう検索対象絞り込みルーチンと、検索結果において質問の回答が一意に同定できたか否かを判定する判定ルーチンと、回答が一意に同定できない場合に上記回答導出情報抽出ルーチンと応答対話文生成ルーチンと、検索対象絞り込みルーチンを繰り返しす反復実行ルーチンと、最終的に回答を一意に同定して出力する出力ルーチンとを具備する応答対話プログラムを提案する。
この発明では更にコンピュータが書き込み読み出し可能な記録媒体で構成され、この記録媒体に上記の文章曖昧度算出プログラム、上記の応答対話文生成プログラム、上記の応答対話プログラムの何れか一つ又は全部を記録した記録媒体を提案する。
【００１１】
作用
この発明による文章曖昧度算出方法、応答対話文作成方法及び応答対話方法及び装置によれば係り受け関係装置ステップと汎用度抽出ステップで得られた係り受け関係と汎用度に基づき入力された文章の曖昧度を算出し、この曖昧度と文章に対する検索結果の曖昧度に基づき検索対象から、入力された文章に対する回答抽出に必要となる情報を抽出し、この抽出された情報の曖昧度スコアを算出し、これら回答導出情報と曖昧度スコアを用いて応答対話文のパターンに基づき応答対話文を生成する。
この応答対話文に対してユーザから補完された情報に基づいて検索対象を絞り込み、検索結果において質問の回答が一意に同定できたか否かを判定し、回答が一意に同定できない場合に回答導出情報抽出ステップと応答対話文生成ステップ、検索対象絞り込みステップを繰り返し、最終的に回答を一意に同定して出力する。従って、この発明によれば質問に対して多種の応答文を用意しなくても多岐にわたる対話応答が可能となる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
図１にこの発明の文章曖昧度算出方法の手順の一例を説明するためのフローチャートを示す。
ステップＳＰ１でユーザが文章を入力する。文章は一般に質問形式の文章の場合が多い。
ステップＳＰ２で入力された文章の単語間または文節間の係り受け関係を解析する。
ステップＳＰ３で入力された文章の単語または文節の検索対照における汎用度を算出する。
ステップＳＰ４で係り受け関係と汎用度に基づき入力された文章の曖昧度を算出し、終了する。
【００１３】
図２はこの発明の応答対話文生成方法の手順の一例を説明するためのフローチャートを示す。
ステップＳＰ１１で入力された文章に対する回答導出に必要とする情報を検索対象から抽出する。
ステップＳＰ１２で抽出した情報の曖昧度スコアを算出する。
ステップＳＰ１３で曖昧度スコアを用いて応答対話文のパターンに基づいて応答対話文を生成し、終了する。
【００１４】
図３はこの発明の応答対話方法の手順の一例を説明するためのフローチャートを示す。
ステップＳＰ２１でユーザが文章（質問文）を入力する。
ステップＳＰ２２で入力された文章からキーワードを抽出する。
ステップＳＰ２３でキーワードを使ってデータベースを検索する。
ステップＳＰ２４で検索結果を解析し、検索結果の曖昧度に基づき回答を絞り込むために必要な情報を抽出し、この情報が得られることにより回答を絞り込まれる度合を求め、その度合に基づき曖昧度スコアを計算する。
【００１５】
ステップＳＰ２５で検索結果の解析に従って検索対象の絞り込みを行なう。
ステップＳＰ２６で回答が一つに限定されたかを判定する。回答が一つに限定された場合はステップＳＰ２７に分岐し、回答を出力する。初回で回答が一つに限定されることはほとんどないから、一般にはステップＳＰ２８に進み、ステップＳＰ２８〜ステップＳＰ３１及びステップＳＰ２２〜ステップＳＰ２６を繰り返す。
ステップＳＰ２８では入力された文章の単語間または文節間の係り受け関係を算出する。
【００１６】
ステップＳＰ２９では入力された文章の単語または文節の検索対象における汎用度を算出する。
ステップＳＰ３０で応答対応文を生成する。
ステップＳＰ３１で応答対応文に応答してユーザが応答文を入力し、ステップＳＰ２２に戻り、ステップＳＰ２２〜ＳＰ３０を繰り返す。各繰り返し毎にステップＳＰ２５の検索結果の絞り込みが行われ、回答が一つに絞り込まれた時点でステップＳＰ２７で回答が出力される。
【００１７】
図４にこの発明による応答対話装置１０の概要を示す。この発明による応答対話装置は文章曖昧度算出装置１００と、応答対話文生成装置２００とによって構成される。
文章曖昧度算出装置１００は係り受け関係算出手段１０１と、汎用度算出手段１０２と、検索結果解析手段１０３と、検索対象絞り込み手段１０４とによって構成される。係り受け関係算出手段１０１には係り受け規則適用確率データベース１０５−３が付設される。この係り受け規則適用確率データベース１０５−３には予め係り受け規則学習テキストデータベース１０５−１から係り受け規則学習手段１０５−２を経て文章の係り受け規則適用確率がデータベース化されて格納される。
汎用度算出手段１０２には汎用度データベース１０６−３が付設される。汎用度データベース１０６−３には汎用度学習テキストデータベース１０６−１から汎用度学習手段１０６−２を経て単語等の汎用度がデータベース化されて格納される。
【００１８】
検索結果解析手段１０３には検索対象データベース１０７が付設される。検索対象データベース１０７には質問文内の名詞または名詞節を検索キーとして検索可能な文章がデータベース化されて格納されている。
応答対話文生成装置２００は応答対話文生成手段２０１と、応答対話文パターン出現確率データベース２０２−３とによって構成される。応答対話文パターン出現確率データベース２０２−３には応答対話例文テキストデータベース２０２−１から応答対話文パターン学習手段２０２−２を経て応答対話文パターン出現確率がデータベース化して格納されている。
【００１９】
以下に各部の機能について説明する。
曖昧度算出装置
質問応答システムでは、ユーザの入力した質問とその質問に対する回答を抽出する検索対象があり、回答の導出に必要な情報は両者の関係によって決定される。本発明では、ユーザの質問文自身の持つ曖昧性と質問に基づく検索結果の曖昧性を解析することにより、回答の導出に必要な情報を抽出し、曖昧度スコアを算出する。
係り受け関係算出手段
係り受け関係算出手段１０１では質問文内の単語および文節間の係り受け関係を解析する。他の単語または文節から係られていない、または係われている度合の低い単語または文節は、質問文中において多くの説明がなされておらず、他の単語または文節から係わられている度合の高い単語または文節に比べ曖昧性が高いと考えられる。
【００２０】
汎用度算出手段
汎用度算出手段１０２では、質問文内の名詞または名詞節が質問文を特徴づける情報であるかどうかを解析するため、テキスト一般における単語の出現傾向を調べることにより汎用度を求める。テキスト一般において高頻度に出現している名詞または名詞節は質問文を特徴づけておらず曖昧性が高いと考えられ、一方出現頻度が低い名詞または名詞節は質問文を特徴づけているものと考えられる。
検索結果解析手段
検索結果解析手段１０３では、質問文内の名詞または名詞節を検索キーとして文または段落、記事を単位に検索対象を検索し、その検索結果の曖昧性に基づき回答を絞り込むために必要な情報を抽出する。例えば、下記のような検索結果が文として得られた場合、
「２００２年に、サッカーのワールドカップが日本で開催された。」
「バレーボールの最初のワールドカップが行われた。」
「第２回ワールドカップで世界の競合が激突したラグビー」
これらの各文をここに特徴づける情報は、「２００２年」「日本」「第２回」等の他の文に含まれていない情報、あるいは「サッカー」「バレーボール」「ラグビー」のように全体または多くの結果に含まれている同一の属性（ここでは「スポーツ」）に分類される情報である。これらの検索結果を特徴づける情報に対する情報を補足することにより、検索対象を絞り込むことが可能である。さらに、回答を絞り込むために必要な各情報に対し、その情報が得られることにより回答が絞り込まれる度合を求め、それに基づき曖昧度スコアを計算する。
【００２１】
応答対話文生成装置
係り受け関係算出手段１０１、汎用度算出手段１０２と検索結果解析手段１０３から得られえた検索対象から回答を導出するのに必要な情報とその曖昧度スコアおよび応答対話文のパターンに基づき、質問の回答を導出するのに必要な情報をユーザに補完させるための質問文を応答対話文生成装置２００によって自動生成する。
応答対話文作成装置
発明の実施には大きく分けて、質問の検索対象に対する曖昧性を求めるための係り受け確率、汎用度、質問文尤度を学習するステップと、回答を導出するのに必要な情報およびその曖昧度を求めるためシステムに入力された質問文自身と検索結果の曖昧性を解析する曖昧度解析ステップと、抽出された情報とその曖昧度および応答対話文タイプに基づき応答対話文を自動生成するステップの３段階に分けられる。簡単なため、学習ステップ、曖昧度解析ステップ、および生成ステップと呼ぶ。
【００２２】
学習ステップ
係り受け規則学習
日本語の場合、単語間、文節間には前方から後方への係り受け関係があり、構文木が一意に決まれば係り受け関係も一意に決まる。ただし、構文木は必ずしも一意に決まらず、曖昧性があることから、構文木の曖昧性を考慮して係り受け規則の適用を推定する必要である。そこで、係り受け規則学習テキストとして事前に用意された入手による構文解析済みテキスト、または、実質語、機能語の区別が付与されたテキストから統計的機械学習により単語間または文節間の係り受け規則の適用確率を学習する。係り受け関係の有無を係わり規則の適用確率によって表すことにより、構文木が曖昧である場合のみならず、構文木が一意に決定している場合も係り受け規則が適用できれば確率値が１、適用できなければ確率値は０と表現することができる。
【００２３】
係り受け規則の適用確率は、Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ　Ｃｏｎｔｅｘｔ　Ｆｒｅｅ　Ｇｒａｍｍａｒ（ＳＣＦＧ）の非終端記号間の置き換え規則および終端記号の置き換え規則の適用確率に基づき計算することができる。この計算方法の詳細に関しては例えば、Ｃ．Ｈｏｒｉ　ａｎｄ　Ｓ．Ｆｕｒｕｉ，“Ａ　Ｎｅｗ　Ａｐｐｒｏａｃｈ　ｔｏ　Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｓｐｅｅｃｈ　Ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ，”Ｔｏ　ａｐｐｅａｒ　ｉｎ　ｔｈｅ　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ（２００２）を参照。
汎用度学習
質問文に出現した単語または単語列が一般的なテキストにおいて、質問文を特徴づけているかどうかを調べるため、一般的なテキストにおける出現頻度に基づき汎用度を計算する。この汎用度スコアはｕｎｉｇｒａｍ確率やｔｆ／ｉｄｆなどの単語の重要度を示すスコアに基づき計算できる。
【００２４】
応答対話文パターン出現確率
事前に用意された応答対話文パターン出現確率を求める。この応答対話文パターン出現確率として、単語Ｎ−ｇｒａｍなどの言語尤度を適用することができる。
曖昧度解析ステップ
係り受け関係算出手段
係り受け規則適用確率を用いて質問文の単語間または文節間の係り受け関係を推定する。当該単語または文節とそれに先行する各単語または文節との間の係り受け規則適用確率の総和により、他の単語または文節から係られている度合を求める。
汎用度算出手段
汎用度データベースに基づき質問文内の名詞または名詞節の汎用度を求める。
検索結果解析手段
質問文内のキーワードに基づく検索結果において、検索結果を各々特徴づける単語または単語列に基づき、検索対象から回答を絞り込むために必要で曖昧性を解消する情報を抽出する。抽出された各情報について、再度その情報を検索キーとして絞り込みを行った場合の候補数の絞り込みの度合に基づきを曖昧度を求める。
【００２５】
生成ステップ
応答対話文生成手段２０１において、曖昧度解析ステップで求められた質問文および検索結果の曖昧度と応答対話文パターン出現確率に基づき、質問に対する回答を検索対象から絞り込む情報を補完させる質問文を応答対話文として自動生成する。以下に生成手順を示す。
手順１：全ての可能な疑問詞と疑問文の単語／文節、または質問文のキーワードに基づく検索結果回答を一意に同定するために必要な情報として抽出された単語／文節と組み合わせ応答対話文候補を生成する。さらに、疑問詞のない確認文も生成する。
【００２６】
単語／文節の説明を補足させる質問をする応答対話文を、下記の三種類の規則で生成する。
疑問詞＋名詞／文節＋ですか？
名詞／文節＋疑問詞＋ですか？
名詞／文節＋ですか？
ただし、適用される疑問詞は、可能な全ての疑問詞を適用するか、曖昧性解消の対象である名詞／文節の意味カテゴリにより決定される疑問詞を適用する。
【００２７】
手順２：応答対話文候補から最適な応答対話文を決定
上記の規則で応答対話文を生成すると、曖昧性を解消する対象となる単語／文節の総和と適用した疑問詞の数の積だけ生成される。これら複数の応答対話文の候補の中から、応答対話文パターン出現確率に基づく応答対話文として尤もらしさと、曖昧度解析部によって求められた曖昧度に基づき、最も効率的に回答を絞り込む情報をユーザに補足させる最適な応答対話文を決定する。
次に自動生成された応答対話文に対し、ユーザによる情報の補完が行われる。検索対象から質問に対する回答が同定できればタスクが完了し、同定できなければ、システムが曖昧性解消のための応答対話文を順次自動生成し、ユーザからの情報補完を繰り返す。
【００２８】
具体的な例として、新聞記事を対象とした、音声インタラクティブ質問応答（ＱＡ）システムにおける応答対話文自動生成を示す。テキストまたは音声で入力されたユーザの質問文について、キーワードに基づき検索対象テキストである新聞記事から、文、または段落、記事といった単位で検索を行い、質問に対する回答を導出する。もしも、回答が一意に同定できない場合は、検索対象を絞り込むための応答対話文を自動生成し、ユーザから補完された情報に基づき検索対象の絞り込みを繰り返し、最終的に回答を導出する。
応答対話文を自動生成するため、係り受け適用規則が付与された新聞記事から、係り受け適用規則確率を学習する。汎用度学習テキストとして、大規模な新聞記事データベースを用いて、汎用度を学習し、汎用度データベースを構築する。
さらに、応答対話例文テキストとして質問文を集積したコーパスを適用し、応答対話文パターンとして単語の３個組の出現確率に基づく３ｇｒａｍを学習し、応答対話文パターン出現確率とする。
【００２９】
次に質問文の曖昧度の解析を行うステップについて述べる。質問文「ワールドカップの優勝国は南米のどこ？」に対する構文解析例を図５に示す。この例では、「ワールドカップ」の持つ曖昧性により、質問文の回答は一意に限定されない。それ故、質問の回答を絞り込むには、「いつのワールドカップ」、「何のワールドカップ」という情報追加し、「ワールドカップ」の曖昧性を解消する必要がある
図５から、破線の丸で囲まれた「ワールドカップ」、「南米」という単語は、他の単語から係られていないことから、「ワールドカップの」という文節に係られている「優勝国」に比べ、意味が限定されておらず、曖昧性が高い、一般的に、質問文において、他の単語からの係われ度が低い実質語は、曖昧性が高いと考えられる。また、検索対象となるコーパス中に高頻度で出現している単語は、質問文を特徴づけておらず、曖昧性が高いと考えられる。ただし、「南米」などの固有名詞や数値表現の曖昧性は低い、文節および名詞節の曖昧度を、係り受けモデルと汎用モデルを用いて推定する。
【００３０】
次に、質問文内の単語／文節について係り受け解析部と汎用度解析部によって求められた曖昧度と応答対話文パターン出現確率に基づき、下記のような応答対話文を生成する。
疑問詞＋抽出された単語列＋疑問符
「いつの」＋「ワールドカップ」＋「ですか？」
「どこの」＋「ワールドカップ」＋「ですか？」
文節／名詞節＋疑問詞＋ですか？
「ワールドカップ」＋「いつ」＋「ですか？」
「ワールドカップ」＋「どこ」＋「ですか？」
さらに、質問文に含まれるキーワードに基づき検索対象である新聞テキスト内の文または段落、記事を単位に検索し、検索結果に対する曖昧度を解析する。質問文「ワールドカップの優勝国は南米のどこ？」のキーワード「ワールドカップ」「優勝国」「南米」で検索をかける。ここでは、説明を簡単にするため、「ワールドカップ」という単語により文検索が行われた場合の例を示す。
「２００２年に、サッカーのワールドカップが日本で開催された。」
「バレーボールの最初のワールドカップが行われた。」
「第２回ワールドカップで世界の競合が激突したラグビー。」
これらの検索結果をここに特徴づける情報は、「２００２年」「日本」「第２回」等の他の文に含まれていない情報、あるいは「サッカー」「バレーボール」「ラグビー」のように全体または多くの結果に含まれている同一の属性（ここでは「スポーツ」）に分類される情報である。これらの情報を確認することにより、検索対象が絞り込まれる。ここでは下記のような応答対話文が生成される。
「２００２年に開催されたのですか？」
「日本で開催されたのですか？」
「何のワールドカップですか？」
生成された応答対話文について、その質問により得られるユーザの情報により回答が絞り込まれる度合に基づき曖昧度を求める。
【００３１】
質問文の曖昧性から生成された応答対話文と、質問文に基づく検索結果の曖昧性から生成された応答対話文の両者から、質問文の曖昧性を解消する最適な応答文を選択し出力する。
以上説明した文章曖昧度算出方法、応答対話文生成方法、応答対話方法はコンピュータが読み取り可能な符号によって記述された文章曖昧度算出プログラム、応答対話文生成プログラム、応答対話プログラムによってコンピュータで実行される。
プログラムはコンピュータが読み取り可能な例えば磁気ディスク或はＣＤ―ＲＯＭのような記録媒体に記録されてコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵに読み取られて解読されて実行するか、或は通信回線を通じてコンピュータにインストールされて実行される。
【００３２】
【発明の効果】
従来の技術では、対話システムにおけるユーザによる質問文の曖昧性の解消は、事前に用意された応答対話文により行われていた。タスク、ドメイン限定しない対話システムでは、質問の内容が多岐にわたることから、事前に曖昧性解消のための応答対話文を用意することは困難である。
質問文の構造から、質問文内における情報の曖昧性と、質問文に基づく検索結果の曖昧性の両者を考慮することにより、回答を導出するために必要な情報を抽出することができる。これは、これまでの対話システムにおける事前に用意されたスロットに当たる。さらに、回答導出に最適な検索を行うため、必要な情報に対する曖昧度を定義し、曖昧度と応答対話文としての尤もらしさに基づき、最適な応答対話文を自動生成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の文章曖昧度算出方法の手順を説明するためのフローチャート。
【図２】この発明の応答対話文生成方法の手順を説明するためのフローチャート。
【図３】この発明の応答対話方法の手順を説明するためのフローチャート。
【図４】この発明の応答対話装置の概要を説明するためのブロック図。
【図５】この発明で用いた構文解析例を説明するための図。
【符号の説明】
１０　　　応答対話装置　　　　　　１０３　　検索結果解析手段
１００　　文章曖昧度算出装置　　　１０４　　検索対象絞り込み手段
１０１　　係り受け関係算出手段　　２００　　応答対話文生成装置
１０２　　汎用度算出手段　　　　　２０１　　応答対話文生成手段
【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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