(57)【要約】【課題】この発明は、話し言葉による対話表現に適用でき、１発話単位でかつ良好な精度で入力発話文の属する話題を推定できる話題推定モデルの生成方法を提供することを目的とする。【解決手段】予め定義された話題項目が割り当てられかつ形態素解析された複数の学習用対話文に基づいて、学習用対話文に出現する各単語毎に、単語と各話題項目との関連度を、単語と話題項目の相互情報量および単語出現に関するエントロピーから算出して、各単語毎に各話題項目に対する関連度を格納したテーブルを生成する。【選択図】　図４
2004029968.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め定義された話題項目が割り当てられかつ形態素解析された複数の学習用対話文に基づいて、学習用対話文に出現する各単語毎に、単語と各話題項目との関連度を、単語と話題項目の相互情報量および単語出現に関するエントロピーから算出して、各単語毎に各話題項目に対する関連度を格納したテーブルを生成する話題推定モデルの生成方法。
【請求項２】
学習用対話文に含まれる単語は、読みと品詞のみによって識別される請求項１に記載の話題推定モデルの生成方法。
【請求項３】
話題項目が階層構造化されており、各学習用対話文には各階層の話題項目が予め割り当てられており、最上位階層の話題項目に対する関連度を算出する際には、学習用対話文全体の集合上で相互情報量およびエントロピーを算出し、最上位階層より下位の話題項目に対する関連度を算出する際には、その話題項目に対応する１階層上位の話題項目が割り当てられている学習用対話文の集合上で相互情報量およびエントロピーを算出する請求項１および２のいずれかに記載の話題推定モデルの生成方法。
【請求項４】
請求項１および２のいずれかに記載した方法によって生成された話題推定モデルを用いて、入力発話文に対応する話題を推定する方法であって、
話題推定モデルの各話題項目毎に、入力発話文に含まれる各単語とその話題項目との関連度の総和を算出するステップ、ならびに
関連度の総和が最も大きな話題項目を、入力発話文に対する話題推定結果として出力するステップ、
を備えている話題推定方法。
【請求項５】
請求項１および２のいずれかに記載した方法によって生成された話題推定モデルを用いて、入力発話文に対応する話題を推定する方法であって、
話題推定モデルの各話題項目毎に、入力発話文に含まれる各単語とその話題項目との関連度の総和を算出するステップ、ならびに
関連度の総和の大きい順に順位付けした複数の話題項目を、入力発話文に対する話題推定結果として出力するステップ、
を備えている話題推定方法。
【請求項６】
請求項３に記載した方法によって生成された話題推定モデルを用いて、入力発話文に対応する話題を推定する方法であって、
話題推定モデルの各話題項目毎に、入力発話文に含まれる各単語とその話題項目との関連度の総和を算出し、これを各話題項目の仮の推定値とするステップ、
最下位階層の各話題項目毎に、最下位階層の話題項目からその話題項目に対応する最上階層の話題項目までに至る一連の話題項目それぞれの仮の推定値を乗算することにより、最下位階層の各話題項目の推定値を算出するステップ、
最下位階層より１つの上の階層から最上位階層までの各階層の各話題項目の推定値を、ある階層の話題項目の推定値を対応する１つ下の階層の各話題項目の推定値の最大値とするという規則に基づいて、下位の階層の話題項目に対するものから順番に求めていくステップ、ならびに
各階層において、推定値が最大となる話題項目を、話題推定結果として出力するステップ、
を備えている話題推定方法。
【請求項７】
請求項３に記載した方法によって生成された話題推定モデルを用いて、入力発話文に対応する話題を推定する方法であって、
話題推定モデルの各話題項目毎に、入力発話文に含まれる各単語とその話題項目との関連度の総和を算出し、これを各話題項目の仮の推定値とするステップ、
最下位階層の各話題項目毎に、最下位階層の話題項目からその話題項目に対応する最上階層の話題項目までに至る一連の話題項目それぞれの仮の推定値を乗算することにより、最下位階層の各話題項目の推定値を算出するステップ、
最下位階層より１つの上の階層から最上位階層までの各階層の各話題項目の推定値を、ある階層の話題項目の推定値を対応する１つ下の階層の各話題項目の推定値の最大値とするという規則に基づいて、下位の階層の話題項目に対するものから順番に求めていくステップ、ならびに
各階層において、推定値の大きい順に順位付けした複数の話題項目を、話題推定結果として出力するステップ、
を備えている話題推定方法。
【請求項８】
入力発話文に含まれる単語は、読みと品詞のみによって識別される請求項４、５、６および７のいずれかに記載の話題推定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、話題推定モデルの生成方法および話題推定方法に関し、特に話し言葉による対話に適用可能な話題推定モデルの生成方法および話題推定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
新聞記事やニュース音声などの書き言葉もしくはそれに近い性質を持つ文書を対象として、文書の見出しに含まれる話題単語と本文中に出現する単語との相互情報量を関連度として保持する話題抽出モデルを用い、入力された文章に含まれる単語に関して関連度の和を求め、その和が最大のものに対応する話題単語を出力する方法が既に開発されている（例えば、特開平１１−７４４７公報参照）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
新聞記事やニュース音声に比べて、実世界の対話に現れる話し言葉による表現は、一般に１文あたりに含まれる単語数が数単語から十数単語程度と短く、また文法構造的に必ずしも整っていない。また、学習に利用できるデータに関して、対話データは新聞記事やニュース音声ほど多く集めることはできない。
【０００４】
このような状況において、従来手法を適用しても、相互情報量では単語と話題との関連、さらには入力文と話題との関連を適切に表現することができず、精度のよい推定結果が得られないという問題があった。
【０００５】
また、実世界の対話では予期せぬタイミングで話題が転換する場合があり、これに追従するためには、対話のコンテクストに関係なく、１発話単位で話題を推定する必要がある。
【０００６】
また、音声認識装置による対話文の認識結果を入力文として用いる場合には、音声認識誤りを含む文が入力されたときでも、その誤りの影響をできるだけ受けずに話題を推定する必要がある。
【０００７】
この発明は、話し言葉による対話表現に適用でき、１発話単位でかつ良好な精度で入力発話文の属する話題を推定できる話題推定モデルの生成方法および話題推定方法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の発明は、予め定義された話題項目が割り当てられかつ形態素解析された複数の学習用対話文に基づいて、学習用対話文に出現する各単語毎に、単語と各話題項目との関連度を、単語と話題項目の相互情報量および単語出現に関するエントロピーから算出して、各単語毎に各話題項目に対する関連度を格納したテーブルを生成することを特徴とする。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の話題推定モデルの生成方法において、学習用対話文に含まれる単語は、読みと品詞のみによって識別されることを特徴とする。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、請求項１乃至２に記載の話題推定モデルの生成方法において、話題項目が階層構造化されており、各学習用対話文には各階層の話題項目が予め割り当てられており、最上位階層の話題項目に対する関連度を算出する際には、学習用対話文全体の集合上で相互情報量およびエントロピーを算出し、最上位階層より下位の話題項目に対する関連度を算出する際には、その話題項目に対応する１階層上位の話題項目が割り当てられている学習用対話文の集合上で相互情報量およびエントロピーを算出することを特徴とする。
【００１１】
請求項４に記載の発明は、請求項１および２のいずれかに記載した方法によって生成された話題推定モデルを用いて、入力発話文に対応する話題を推定する方法であって、話題推定モデルの各話題項目毎に、入力発話文に含まれる各単語とその話題項目との関連度の総和を算出するステップ、ならびに関連度の総和が最も大きな話題項目を、入力発話文に対する話題推定結果として出力するステップを備えていることを特徴とする。
【００１２】
請求項５に記載の発明は、請求項１および２のいずれかに記載した方法によって生成された話題推定モデルを用いて、入力発話文に対応する話題を推定する方法であって、話題推定モデルの各話題項目毎に、入力発話文に含まれる各単語とその話題項目との関連度の総和を算出するステップ、ならびに関連度の総和の大きい順に順位付けした複数の話題項目を、入力発話文に対する話題推定結果として出力するステップを備えていることを特徴とする。
【００１３】
請求項６に記載の発明は、請求項３に記載した方法によって生成された話題推定モデルを用いて、入力発話文に対応する話題を推定する方法であって、話題推定モデルの各話題項目毎に、入力発話文に含まれる各単語とその話題項目との関連度の総和を算出し、これを各話題項目の仮の推定値とするステップ、最下位階層の各話題項目毎に、最下位階層の話題項目からその話題項目に対応する最上階層の話題項目までに至る一連の話題項目それぞれの仮の推定値を乗算することにより、最下位階層の各話題項目の推定値を算出するステップ、最下位階層より１つの上の階層から最上位階層までの各階層の各話題項目の推定値を、ある階層の話題項目の推定値を対応する１つ下の階層の各話題項目の推定値の最大値とするという規則に基づいて、下位の階層の話題項目に対するものから順番に求めていくステップ、ならびに各階層において、推定値が最大となる話題項目を、話題推定結果として出力するステップを備えていることを特徴とする。
【００１４】
請求項７に記載の発明は、請求項３に記載した方法によって生成された話題推定モデルを用いて、入力発話文に対応する話題を推定する方法であって、話題推定モデルの各話題項目毎に、入力発話文に含まれる各単語とその話題項目との関連度の総和を算出し、これを各話題項目の仮の推定値とするステップ、最下位階層の各話題項目毎に、最下位階層の話題項目からその話題項目に対応する最上階層の話題項目までに至る一連の話題項目それぞれの仮の推定値を乗算することにより、最下位階層の各話題項目の推定値を算出するステップ、最下位階層より１つの上の階層から最上位階層までの各階層の各話題項目の推定値を、ある階層の話題項目の推定値を対応する１つ下の階層の各話題項目の推定値の最大値とするという規則に基づいて、下位の階層の話題項目に対するものから順番に求めていくステップ、ならびに各階層において、推定値の大きい順に順位付けした複数の話題項目を、話題推定結果として出力するステップを備えていることを特徴とする。
【００１５】
請求項８に記載の発明は、請求項４乃至７に記載の話題推定方法において、入力発話文に含まれる単語は、読みと品詞のみによって識別されることを特徴とする。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、この発明の実施の形態について説明する。
【００１７】
〔１〕話題推定モデルの作成方法についての説明
【００１８】
まず、話題推定モデルの作成方法について説明する。
【００１９】
話題推定モデルを作成するために、学習用データを用意する。学習用データは、形態素解析が行なわれた複数の対話文から構成されている。各対話文には、予め定義された複数の話題項目の中から、予め対応する話題項目が割り当てられる。この実施の形態では、話題項目は、階層構造となっており、各対話文には、各階層毎の話題項目が割り当てられる。図１には、話題項目が３階層として与えられている場合の具体例が示されている。
【００２０】
また、学習用データに含まれる各単語の識別は、「読み」と「品詞」のみによって識別される。例えば、「咳」と「席」とは異なる意味を持つ単語であるが、、ともに「セキ／　名詞」であるので、同一単語として扱う。同様に、「乗り換え」と「乗換」や、「瓶」と「便」も同一単語として扱う。
【００２１】
話題推定モデルを作成するとは、図２に示すように、学習用データに基づいて、各単語毎に各話題項目に対する関連度を格納した関連度テーブルを作成することを意味している。
【００２２】
まず、単語と話題の関連度を算出するための一般式について説明する。
【００２３】
単語ｗが出現／非出現の事象をＷと定義する。
話題ｔが出現／非出現の事象をＴと定義する。
単語ｗの出現確率（　ある文の集合上で単語ｗが出現する確率）をｐ（ｗ）と定義する。
話題ｔの出現確率（　ある文の集合上で話題ｔが出現する確率）をｐ（ｔ）と定義する。
話題ｔと単語ｗの共起確率（ある文の集合上で話題ｔについて単語ｗが出現する確率）をｐ（ｔ，ｗ）と定義する。
【００２４】
ＷのエントロピーＨ（Ｗ）は、次式（１）で表される。
【００２５】
【数１】
2004029968.tif 000003
【００２６】
ＴとＷの相互情報量Ｉ（Ｔ；Ｗ）は、次式（２）で表される。
【００２７】
【数２】
2004029968.tif 000004
【００２８】
単語ｗと話題ｔとの関連度ｒ（ｔ；ｗ）は、次式（３）で表される。
【００２９】
【数３】
2004029968.tif 000005
【００３０】
図３は、話題の階層が３階層である場合に、ある単語と各階層の話題との関連度を算出する場合の考え方を示している。
【００３１】
ここでは、話題ｔｘｙｚ　は最下位階層（　レイヤ２）　の話題を示し、話題ｔｘｙは話題ｔｘｙｚ　の１つ上位の階層（　レイヤ１）　での話題を示し、話題ｔｘ　は話題ｔｘｙの１つ上位の階層（　レイヤ０）　での話題を示している。
【００３２】
▲１▼ある単語ｗｕ　と最上位階層（　レイヤ０）の話題ｔｘ　との関連度を求める場合には、ｐ（ｗｕ　），ｐ（ｔｘ　）は学習データの文全体の集合上で計算する。
【００３３】
例えば、学習データの文全体の集合には１０００個の文が含まれており、その中に話題ｔｘ　の文が１００個存在するものとする。また、学習データの文全体の集合には単語ｗｕ　を含む文が５０個存在し、話題ｔｘ　の文の集合には単語ｗｕ　を含む文が２５個存在するとする。
【００３４】
この場合には、ｐ（ｗｕ　）＝５０／１０００，ｐ（ｔｘ　）＝１００／１０００，ｐ（ｔｘ　，ｗｕ　）＝２５／１０００となる。これらと、上記式（１），（２），（３）に基づいて、単語ｗｕ　と話題ｔｘ　との関連度ｒ（ｔｘ　；ｗｕ　）が求められる。
【００３５】
▲２▼単語ｗｕ　と第２階層（　レイヤ１）の話題ｔｘｙとの関連度を求める場合には、ｐ（ｗｕ　），ｐ（ｔｘｙ）は、レイヤ０で話題がｔｘ　である文の集合上で計算する。
【００３６】
話題ｔｘ　の文の集合（１００個の文）の中に、話題ｔｘｙの文が１０個存在するものとする。また、話題ｔｘｙの文の集合には、単語ｗｕ　を含む文が５個存在するとする。
【００３７】
この場合には、ｐ（ｗｕ　）＝２５／１００，ｐ（ｔｘｙ）＝１０／１００，ｐ（ｔ，ｗ）＝５／１００となる。ここで、ｐ（ｗｕ　）は、話題ｔｘｙに対応する１つ上の階層（レイヤ０）での話題ｔｘ　の文の集合において、当該単語ｗｕ　が含まれている文の数（この例では２５）を利用して求められる。これらと、上記式（１），（２），（３）に基づいて、単語ｗｕ　と話題ｔｘｙとの関連度ｒ（ｔｘｙ；ｗｕ　）が求められる。
【００３８】
▲３▼単語ｗｕ　と最下位層（レイヤ２）の話題ｔｘｙｚ　との関連度を求める場合には、ｐ（ｗｕ　），ｐ（ｔｘｙｚ　）は、レイヤ１で話題がｔｘｙである文の集合上で計算する。
【００３９】
話題ｔｘｙの文の集合（１０個の文）の中に、話題ｔｘｙｚ　の文が３個存在するものとする。また、話題ｔｘｙｚ　の文の集合には、単語ｗｕ　を含む文が１個存在するとする。
【００４０】
この場合には、ｐ（ｗｕ　）＝５／１０，ｐ（ｔｘｙ）＝３／１０，ｐ（ｔ，ｗ）＝１／１０となる。ここで、ｐ（ｗｕ　）は、話題ｔｘｙｚ　に対応する１つ上の階層の話題ｔｘｙの文の集合において、当該単語ｗｕ　が含まれている文の数（この例では５）を利用して求められる。
【００４１】
これらと、上記式（１），（２），（３）に基づいて、単語ｗｕ　と話題ｔｘｙｚ　との関連度ｒ（ｔｘｙｚ　；ｗｕ　）が求められる。
【００４２】
図４は、話題推定モデルの作成手順を示している。
【００４３】
まず、学習データ全体の集合上に存在する各単語ｗｉ　毎に、最上位階層の各話題ｔｘ　との関連度ｒ（ｔｘ　；ｗｉ　）を算出する（ステップ１）。
【００４４】
つまり、学習データ全体の集合上で、各単語ｗｉ　毎に単語の出現確率ｐ（ｗｉ　）を算出する。また、学習データ全体の集合上で、最上位階層の各話題ｔｘ　毎に話題の出現確率ｐ（ｔｘ　）を算出する。また、学習データ全体の集合上で、最上位階層の話題ｔｘ　のみを対象として、各単語ｗｉ　毎に、各話題との共起確率ｐ（ｔｘ　，ｗｉ　）を算出する。そして、これらの情報に基づいて、各単語ｗｉ　毎に、最上位階層の各話題ｔｘ　との関連度ｒ（ｔｘ　；ｗｉ　）を算出する。
【００４５】
次に、関連度計算の対象階層を１つ下げる（ステップ２）。そして、学習データ全体の集合上に存在する各単語ｗｉ　毎に、関連度計算の対象階層の各話題との関連度を算出する（ステップ３）。この際、上述したように、対象階層の話題の出現確率、単語の出現確率は、対象階層の話題が属する１つ上の階層の話題に対応する文集合上で計算する。
【００４６】
次に、現在の関連度計算の対象階層が最下位階層であるか否かを判定する（ステップ４）。現在の関連度計算の対象階層が最下位階層でない場合には、ステップ２に戻る。現在の関連度計算の対象階層が最下位階層である場合には、終了する。このような手順を行うことにより、図２に示すような関連度テーブルが作成される。
【００４７】
〔２〕話題推定方法についての説明
【００４８】
次に、話題推定方法について説明する。話題推定とは、話題推定モデルに基づいて、話題推定対象文に対して適切な話題を推定することをいう。話題推定対象文としては、それぞれの単語の形態素情報をもつ単語列が用いられる。これは、例えば、形態素解析済の発話文の書き起こしや、音声認識装置による形態素情報付きの音声認識結果である。話題推定対象文に含まれる各単語の識別は、「読み」と「品詞」のみによって識別される。
【００４９】
図５は、話題推定アルゴリズムの手順を示している。
【００５０】
話題推定対象文が入力されると（ステップ１１）、入力文に含まれる各単語毎に、各話題項目との関連度を、関連度テーブルから抽出する（ステップ１２）。
【００５１】
そして、全階層の各話題項目毎に、入力文に含まれる各単語との関連度の総和和を算出し、これを各話題項目の仮の推定値とする（ステップ１３）。
【００５２】
例えば、話題項目の階層が３階層であり、入力文が単語系列｛ｗ３　，ｗ１０，ｗ１６５　，ｗ９５７　，ｗ３８７６，ｗ４５９８｝で表されるとき、レイヤ０　の話題項目ｔｘ　、レイヤ１　の話題項目ｔｘｙおよびレイヤ２の話題項目ｔｘｙｚ　それぞれに対する仮の推定値ｒｘ　、ｒｘｙおよびｒｘｙｚ　は、次式（４）で表される。
【００５３】
【数４】
2004029968.tif 000006
【００５４】
次に、ステップ１３で算出された各話題項目の仮の推定値に基づいて、最下位階層の各話題項目毎に推定値を算出する（ステップ１４）。
【００５５】
つまり、最下位階層の各話題項目毎に、最下位階層の話題項目からその話題項目に対応する最上階層の話題項目までに至る一連の話題項目それぞれの仮の推定値を乗算することにより、最下位階層の各話題項目の推定値を算出する。
【００５６】
例えば、話題項目の階層が３階層である場合には、まず、最上位階層より１つ下位の階層であるレイヤ１の各話題項目の仮の推定値に、対応する最上位階層（レイヤ０）の話題項目の仮の推定値を乗ずることにより、レイヤ１の各話題項目の仮の推定値を更新させる。次に、最下位階層であるレイヤ２の各話題項目の仮の推定値に、対応するレイヤ１の話題項目の仮の推定値（更新済のもの）を乗ずじ、その結果をレイヤ２の各話題項目の推定値とする。
【００５７】
次に、最下位階層より１つの上の階層から最上位階層までの各話題項目毎に推定値を算出する（ステップ１５）。
【００５８】
つまり、最下位階層より１つの上の階層から最上位階層までの各階層の各話題項目の推定値を、”ある階層の話題項目の推定値を対応する１つ下の階層の各話題項目の推定値の最大値とする”という規則に基づいて、下位の階層の話題項目に対するものから順番に求めていく。
【００５９】
例えば、話題項目の階層が３階層である場合には、まず、最下位階層より１つ上位の階層であるレイヤ１の各話題項目の推定値を、それに対応するレイヤ２の各話題項目の推定値の最大値とする。次に、レイヤ０の各話題項目の推定値を、それに対応するレイヤ１の各話題項目の推定値の最大値とする。
【００６０】
次に、各階層において、推定値が最大となる話題項目を、話題推定結果（１ｂｅｓｔ）として出力する（ステップ１６）。
【００６１】
図６は、話題の階層構造を示している。
話題１、話題１−３、話題１−３−１の仮の推定値をｒ１　，ｒ１３，ｒ１３１　で表し、推定値をＲ１　，Ｒ１３，Ｒ１３１　で表すことにする。
【００６２】
話題２に属する木に注目すると、Ｒ２１２，Ｒ２２３　は、次式（５）のように表される。
【００６３】
Ｒ２１２　＝ｒ２　ｒ２１ｒ２１２　
Ｒ２２３　＝ｒ２　ｒ２２ｒ２２３　　　　…（５）
【００６４】
話題２−１に属するレイヤ２の各話題の推定値のうちの最大値がＲ２１２　である場合には、話題２−１の推定値Ｒ２１は、Ｒ２１＝Ｒ２１２　となる。また、話題２−２に属するレイヤ２の各話題の推定値のうちの最大値がＲ２２３　である場合には、話題２−２の推定値Ｒ２２は、Ｒ２２＝Ｒ２２３　となる。
【００６５】
話題２に属するレイヤ１の各話題の推定値のうちの最大値がＲ２２である場合には、話題２の推定値Ｒ２　は、Ｒ２　＝Ｒ２２となる。
【００６６】
レイヤ０の各話題の推定値のうちの最大値がＲ２　である場合には、各レイヤの話題の推定結果（１ｂｅｓｔ）　は、次のようになる。
【００６７】
レイヤ０：話題２　，レイヤ１：話題２−２　，レイヤ２：話題２−２−３
【００６８】
なお、例えば、３ｂｅｓｔ　までの推定結果を出力させるようにしてもよい。つまり、推定値の大小関係により順位付けした推定結果（ｎ−ｂｅｓｔ）　を出力させるようにしてもよい。
【００６９】
たとえば、レイヤ２の各話題項目のうち推定値が最も大きいものがＲ２２３　であり、２番目に推定値が大きいものがＲ２１２　であり、３番目に推定値が大きいものがＲ１３１　であるとすると、レイヤ間の整合性を優先した場合の３ｂｅｓｔ　までの推定結果は、次のようになる。
【００７０】
１ｂｅｓｔ　　　　レイヤ０：話題２　，レイヤ１：話題２−２　，レイヤ２：話題２−２−３
２ｂｅｓｔ　　　　レイヤ０：話題２　，レイヤ１：話題２−１　，レイヤ２：話題２−１−２
３ｂｅｓｔ　　　　レイヤ０：話題１　，レイヤ１：話題１−３　，レイヤ２：話題１−３−１
【００７１】
推定値の大小関係を優先した場合の３ｂｅｓｔ　までの推定結果は、次のようになる。
【００７２】
１ｂｅｓｔ　　　　レイヤ０：話題２　，レイヤ１：話題２−２　，レイヤ２：話題２−２−３
２ｂｅｓｔ　　　　レイヤ０：話題１　，レイヤ１：話題２−１　，レイヤ２：話題２−１−２
３ｂｅｓｔ　　　　レイヤ０：話題？　，レイヤ１：話題１−３　，レイヤ２：話題１−３−１
【００７３】
上記実施の形態では、話題項目と単語との関連度として、話題項目と単語の相互情報量と単語のエンロピーとの比を用いているため、各単語の情報理論的情報量の差の影響を抑え、話題項目と単語の関連性を適切に表すことができる。従来技術による相互情報量への品詞フィルタリングの付加以上に効果がある。
【００７４】
また、話題項目を階層構造として扱うことにより、スパースネスの問題を回避できる。
【００７５】
話題項目が階層構造化されていることにより、「詳細な分類では正確ではないが、大体正しい」推定結果が得られる。すなわち、下位階層の詳細に分類された話題項目に関する推定結果が不正確であっても、分類の粗い上位階層の話題項目に関する推定結果は正しい場合がある。これは、対話システムへの応用の際に効果的である。
【００７６】
また、単語を「読み」と「品詞」のみによって識別することにより、単語をより詳細に識別する場合に比べ、音声認識誤りを含む入力文に対して頑健に話題推定を行える。「読み」と「品詞」以外の情報を使用しないことによって失われる情報を、話題項目と単語の組み合わせ毎の関連度を求めることによって補いつつ、音声認識誤りに対する過敏な反応を抑制する。
【００７７】
なお、上記実施の形態では、話題項目が階層構造化されているが、話題項目は階層構造化されていなくてもよい。そのような条件下で話題推定モデルが作成されている場合に、入力文に対する話題を推定するには、話題推定モデルの各話題項目毎に入力文に含まれる各単語とその話題項目との関連度の総和を算出し、関連度の総和が最も大きな話題項目を、入力発話文に対する話題推定結果として出力すればよい。
【００７８】
【発明の効果】
この発明によれば、話し言葉による対話表現に適用でき、１発話単位でかつ良好な精度で入力発話文の属する話題を推定できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】話題項目が３階層として与えられている場合の話題項目の具体例を示す模式図である。
【図２】関連度テーブルの内容を示す模式図である。
【図３】話題の階層が３階層である場合に、ある単語と各階層の話題との関連度を算出する場合の考え方を説明するための模式図である。
【図４】話題推定モデルの作成手順を示すフローチャートである。
【図５】話題推定アルゴリズムの手順を示すフローチャートである。
【図６】話題の階層構造を示す模式図である。
【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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