(57)【要約】【課題】本発明は、分散した情報を統合し又は統合した情報を要約することで情報を対話のシーンに合わせてまとめて自然対話を行う電子計算機による対話方法を提供する。【解決手段】予め、電子計算機は、一又は複数の事例をシーン毎のデータベースにまとめ、一又は複数のデータベースを構築する工程と、電子計算機の対話コントロール部を用いてユーザと対話を行う工程と、電子計算機のシーン制御部は、対話コントロール部がユーザから入力された入力文章を認識して入力文章を分解した入力単語を用いて、入力単語を含むシーンを特定する工程と、特定したシーンに基づいて、対話内容を限定して対話を進めていく工程と、そして、電子計算機は、ユーザに合わせて、自動的に、一又は複数のデータベースから一の新規データベースを構築し、新規データベースから情報を取り出し、対話の中でユーザに提供する工程と、を含んで構成されていることを特徴とする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間からの指示に基づいて対話のシーンに即した自然対話を行う電子計算機による対話方法であって、
予め、電子計算機は、一又は複数の事例を当該事例の含まれるシーン毎に分別し、当該事例をフィルタリングした情報をシーン毎のデータベースにまとめ、一又は複数の当該データベースを構築する工程と、
前記電子計算機の対話コントロール部を用いてユーザと対話を行う工程と、
前記電子計算機のシーン制御部は、前記対話コントロール部が前記ユーザから入力された入力文章を認識して当該入力文章を分解した入力単語を用いて、当該入力単語を含むシーンを特定する工程と、
特定したシーンに基づいて、対話内容を限定して対話を進めていく工程と、そして、
前記電子計算機は、前記ユーザに合わせて、自動的に、一又は複数のデータベースから一の新規データベースを構築し、当該新規データベースから情報を取り出し、対話の中で前記ユーザに提供する工程と、
を含んで構成されてなる電子計算機による対話方法。
【請求項２】
請求項１に記載の電子計算機による対話方法において、
前記電子計算機は、前記ユーザとの対話内容又は前記ユーザの状況に変化があった時に、変化したシーンを特定する工程と、
前記電子計算機は、前記変化したシーンに従って、自動的に、一又は複数のデータベースから一の新規データベースを構築し、当該新規データベースから情報を取り出し、当該ユーザに提供する工程と、
を含んで構成されてなる電子計算機による対話方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の電子計算機による対話方法において、
前記電子計算機には、電気通信回線によりアクセス可能な端末が設けられていて、
前記ユーザと前記電子計算機との対話は前記端末を介して行なわれ、
前記電子計算機は前記新規データベースから情報を取り出し前記端末に送信し、
前記端末から前記ユーザに前記情報を提供することを特徴とする電子計算機による対話方法。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の電子計算機による対話方法において、
前記電子計算機には、電気通信回線によりアクセス可能な端末が設けられていて、
前記ユーザと前記電子計算機との対話は前記端末を介して行なわれ、
前記電子計算機は前記端末に前記新規データベースを送信し、
前記端末は前記新規データベースから情報を取り出し、前記ユーザに提供することを特徴とする電子計算機による対話方法。
【請求項５】
請求項１に記載の電子計算機による対話方法において、
予め、前記電子計算機は、一又は複数の事例を当該事例の含まれるシーン毎に分別し、当該事例をフィルタリングした情報をスキーマの観点に従ってまとめ、一又は複数の当該サロゲイト化データベースを構築する工程と、
前記電子計算機は、ユーザとの対話の中で、ユーザの所望の情報が何れのシーン及び何れの観点に属するのかを特定する工程と、
前記電子計算機は、特定したシーン及び観点に従って、自動的に、一又は複数の前記サロゲイト化データベースから、複数のカラム及び／又はタップルを抽出し、新規サロゲイト化データベースを構築する工程と、そして、
前記新規サロゲイト化データベースを前記ユーザに提供する、又は前記サロゲイト化データベースからユーザの所望の情報のみを取り出して前記ユーザに提供する工程と、
を有していることを特徴とする電子計算機による対話方法。
【請求項６】
請求項５に記載の電子計算機による対話方法において、
前記電子計算機は、前記ユーザとの対話内容又は前記ユーザの状況に変化があった時に、変化したシーン及び／又は観点を特定する工程と、
前記電子計算機は、前記変化したシーン及び／又は観点に従って、自動的に、一又は複数のサロゲイト化データベースから一の新規サロゲイト化データベースを構築し、当該新規データベースから情報を取り出し、当該ユーザに提供する工程と、
を含んで構成されてなる電子計算機による対話方法。
【請求項７】
請求項５又は６に記載の電子計算機による対話方法において、
前記電子計算機には、電気通信回線によりアクセス可能な端末が設けられていて、
前記ユーザと前記電子計算機との対話は前記端末を介して行なわれ、
前記電子計算機は前記新規サロゲイト化データベースから情報を取り出し前記端末に送信し、
前記端末から前記ユーザに前記情報を提供することを特徴とする電子計算機による対話方法。
【請求項８】
請求項５又は６に記載の電子計算機による対話方法において、
前記電子計算機には、電気通信回線によりアクセス可能な端末が設けられていて、
前記ユーザと前記電子計算機との対話は前記端末を介して行なわれ、
前記電子計算機は前記端末に前記新規サロゲイト化データベースを送信し、
前記端末は前記新規サロゲイト化データベースから情報を取り出し、前記ユーザに提供することを特徴とする電子計算機による対話方法。
【請求項９】
請求項５〜８のいずれか一項に記載の電子計算機による対話方法において、
前記サロゲイト化データベース及び／又は前記新規サロゲイト化データベースの一のタップルは、複数の事例中の情報により構成されていて、
前記サロゲイト化データベース及び／又は前記新規サロゲイト化データベースのスキーマの観点を前記電子計算機又は前記ユーザが変更することに伴い、前記電子計算機はタップルを複数の事例中の情報により変更することを特徴とする電子計算機による対話方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の電子計算機による対話方法において、
前記サロゲイト化データベース及び／又は前記新規サロゲイト化データベースのスキーマの観点を前記電子計算機又は前記ユーザが変更することに伴い、
前記電子計算機の情報収集共有処理部は、当該観点に属する情報を電気通信回線を通じて獲得してくることを特徴とする電子計算機による対話方法。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれか一項に記載の電子計算機による対話方法において、
前記電子計算機又は前記端末と前記ユーザとの対話が行なえなくなったときに、
前記電子計算機又は前記端末は、前記ユーザの状況又は前記ユーザの周囲の状況を推察し、
前記電子計算機は、推察した結果をもとに、前記データベース又は前記サロゲイト化データベースから一の新規データベース又は新規サロゲイト化データベースを構築し、当該新規データベース又は当該新規サロゲイト化データベースに照会し、外部へ信号を送信することを特徴とする電子計算機による対話方法。
【請求項１２】
請求項１〜１１のいずれか一項に記載の電子計算機による対話方法において、
前記電子計算機又は前記端末と前記ユーザとの対話が音声対話により行われ、
前記電子計算機又は前記端末には、音声認識機能及び音声出力機能を含んで構成されていて、
前記ユーザは、言葉により前記電子計算機又は前記端末と自然対話が行えることを特徴とする電子計算機による対話方法。
【請求項１３】
請求項１〜１２のいずれか一項に記載の電子計算機による対話方法において、
前記電子計算機又は前記端末の類似リンク部は、前記入力単語をそのもののみならず、関連する意味においても理解し、ユーザとの対話を進めていくことを特徴とする電子計算機による対話方法。
【請求項１４】
請求項１〜１３のいずれか一項に記載の電子計算機による対話方法において、
前記電子計算機又は前記端末は、一の言語を他の言語へ変換する言語変換部を含んで構成されていて、
前記電子計算機又は前記端末は、事例中の情報をユーザの所望の言語に変換し、当該事例中の言語にかかわらず、前記データベース又は前記サロゲイト化データベースを構築し、
あるいは、前記電子計算機又は前記端末は、前記ユーザとの対話の中で前記ユーザからの入力文章を言語にかかわらず理解し、且つ入力文章の言語で出力文章を作成し、前記ユーザに返答することを特徴とする電子計算機による対話方法。
【請求項１５】
人間からの指示に基づいて対話のシーンに即した自然対話を行う電子計算機による対話システムであって、
電子計算機は、
予め、一又は複数の事例を当該事例の含まれるシーン毎に分別し、当該事例をフィルタリングした情報をシーン毎のデータベースにまとめ、構築した当該データベースを記録する記憶装置部と、
ユーザと対話をし、前記ユーザから入力された入力文章を認識して当該入力文章を分解した入力単語を抽出し、前記ユーザに出力文章を返答する対話コントロール部と、
前記入力単語を含むシーンを特定するシーン制御部と、そして、
前記ユーザに合わせて、自動的に、一又は複数のデータベースから一の新規データベースを構築するデータマイニング部と、
を含んで構成され、
前記電子計算機は、ユーザと、特定したシーンに基づき対話内容を限定して対話を進めていき、そして、
前記電子計算機は、前記ユーザに合わせて構築した一の新規データベースから情報を取り出し、対話の中で前記ユーザに提供することを特徴とする電子計算機による対話システム。
【請求項１６】
請求項１５に記載の電子計算機による対話システムにおいて、
前記電子計算機は、前記ユーザとの対話内容又は前記ユーザの状況に変化があった時に、変化したシーンをシーン制御部で特定し、
前記電子計算機の前記データマイニング部は、前記変化したシーンに従って、自動的に、一又は複数のデータベースから一の新規データベースを構築し、当該新規データベースから情報を取り出し、当該ユーザに提供することを特徴とする電子計算機による対話システム。
【請求項１７】
請求項１５又は１６に記載の電子計算機による対話システムにおいて、
前記電子計算機には、電気通信回線によりアクセス可能な端末が設けられていて、
前記ユーザと前記電子計算機との対話は前記端末を介して行なわれ、
前記電子計算機は前記新規データベースから情報を取り出し前記端末に送信し、
前記端末から前記ユーザに前記情報を提供することを特徴とする電子計算機による対話システム。
【請求項１８】
請求項１５又は１６に記載の電子計算機による対話システムにおいて、
前記電子計算機には、電気通信回線によりアクセス可能な端末が設けられていて、
前記ユーザと前記電子計算機との対話は前記端末を介して行なわれ、
前記電子計算機は前記端末に前記新規データベースを送信し、
前記端末は前記新規データベースから情報を取り出し、前記ユーザに提供することを特徴とする電子計算機による対話システム。
【請求項１９】
請求項１５に記載の電子計算機による対話システムにおいて、
電子計算機は、
予め、一又は複数の事例を当該事例の含まれるシーン毎に分別し、当該事例をフィルタリングした情報をスキーマの観点に従ってまとめ、一又は複数の構築した当該サロゲイト化データベースを記録する記憶装置部と、
前記ユーザと対話をし、前記ユーザから入力された入力文章を認識して当該入力文章を分解した入力単語を抽出し、前記ユーザに出力文章を返答する対話コントロール部と、
前記入力単語を含み、前記ユーザの所望の情報が含まれるシーンを特定するシーン制御部と、
前記ユーザの所望の情報が何れの観点に属するのかを特定する観点特定部と、そして、
前記ユーザに合わせて、特定したシーン及び観点に従って、自動的に、一又は複数のサロゲイト化データベースから一の新規サロゲイト化データベースを構築するデータマイニング部と、
を含んで構成され、
前記電子計算機は、ユーザと、特定したシーンに基づき対話内容を限定して対話を進めていき、そして、
前記電子計算機は、前記ユーザに合わせて構築した一の新規サロゲイト化データベースを前記ユーザに提供する、又は前記サロゲイト化データベースから前記ユーザの所望の情報を取り出し、前記ユーザに提供することを特徴とする電子計算機による対話システム。
【請求項２０】
請求項１９に記載の電子計算機による対話システムにおいて、
前記電子計算機は、前記ユーザとの対話内容又は前記ユーザの状況に変化があった時に、変化したシーンを前記シーン制御部で特定し、変化した観点を前記観点特定部で特定し、
前記電子計算機の前記データマイニング部は、前記変化したシーン及び／又は観点に従って、自動的に、一又は複数のサロゲイト化データベースから一の新規サロゲイト化データベースを構築し、当該新規サロゲイト化データベースから情報を取り出し、当該ユーザに提供することを特徴とする電子計算機による対話システム。
【請求項２１】
請求項１９又は２０に記載の電子計算機による対話システムにおいて、
前記電子計算機には、電気通信回線によりアクセス可能な端末が設けられていて、
前記ユーザと前記電子計算機との対話は前記端末を介して行なわれ、
前記電子計算機は前記新規サロゲイト化データベースから情報を取り出し前記端末に送信し、
前記端末から前記ユーザに前記情報を提供することを特徴とする電子計算機による対話システム。
【請求項２２】
請求項１９又は２０に記載の電子計算機による対話システムにおいて、
前記ユーザと前記電子計算機との対話は前記端末を介して行なわれ、
前記電子計算機は前記端末に前記新規サロゲイト化データベースを送信し、
前記端末は前記新規サロゲイト化データベースから情報を取り出し、前記ユーザに提供することを特徴とする電子計算機による対話システム。
【請求項２３】
請求項１９〜２２のいずれか一項に記載の電子計算機による対話システムにおいて、
前記サロゲイト化データベース及び／又は前記新規サロゲイト化データベースの一のタップルは、複数の事例中の情報により構成されていて、
前記サロゲイト化データベース及び／又は前記新規サロゲイト化データベースのスキーマの観点を前記電子計算機又は前記ユーザが変更することに伴い、前記電子計算機の前記データマイニング部はタップルを複数の事例中の情報により変更することを特徴とする電子計算機による対話システム。
【請求項２４】
請求項２３に記載の電子計算機による対話システムにおいて、
前記電子計算機には、電気通信回線を通じてアクセス可能な事例から自動的に情報を獲得する情報収集共有処理部が設けられていて、
前記サロゲイト化データベース及び／又は前記新規サロゲイト化データベースのスキーマの観点を前記電子計算機又は前記ユーザが変更することに伴い、
前記情報収集共有処理部は、当該観点に属する情報を電気通信回線を通じて獲得してくることを特徴とする電子計算機による対話システム。
【請求項２５】
請求項１５〜２４のいずれか一項に記載の電子計算機による対話システムにおいて、
前記電子計算機又は前記端末には、前記ユーザの状況又は前記ユーザの周囲の状況を推察する推察部が設けられていて、
前記電子計算機又は前記端末と前記ユーザとの対話が行なえなくなったときに、
前記電子計算機又は前記端末は、前記ユーザの状況又は前記ユーザの周囲の状況を前記推察部により推察し、
前記電子計算機は、推察した結果をもとに、前記データベース又は前記サロゲイト化データベースから一の新規データベース又は新規サロゲイト化データベースを構築し、当該新規データベース又は当該新規サロゲイト化データベースに照会し、外部へ信号を送信することを特徴とする電子計算機による対話システム。
【請求項２６】
請求項１５〜２５のいずれか一項に記載の電子計算機による対話システムにおいて、
前記電子計算機又は前記端末には、音声認識機能を有する音声認識部及び音声出力機能を有する音声合成部が設けられていて、
前記電子計算機又は前記端末と前記ユーザとの対話が音声対話により行われ、
前記ユーザは、言葉により前記電子計算機又は前記端末と自然対話が行えることを特徴とする電子計算機による対話システム。
【請求項２７】
請求項１５〜２６のいずれか一項に記載の電子計算機による対話システムにおいて、
前記電子計算機又は前記端末は、情報を幅をもたせて理解するための類似リンク部を含んで構成されていて、
前記電子計算機又は前記端末は、前記入力単語をそのもののみならず、関連する意味においても理解し、ユーザとの対話を進めていくことを特徴とする電子計算機による対話システム。
【請求項２８】
請求項１５〜２７のいずれか一項に記載の電子計算機による対話システムにおいて、
前記電子計算機又は前記端末は、一の言語を他の言語へ変換する言語変換部を含んで構成されていて、
前記言語変換部は、事例中の情報をユーザの所望の言語に変換し、
前記電子計算機又は前記端末は、当該事例中の言語にかかわらず、前記データベース又は前記サロゲイト化データベースを構築し、
あるいは、前記電子計算機又は前記端末は、前記ユーザとの対話の中で前記ユーザからの入力文章を言語にかかわらず理解し、且つ入力文章の言語で出力文章を作成し、前記ユーザに返答することを特徴とする電子計算機による対話システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人間からの指示に基づいて対話のシーンに即した自然対話を行う電子計算機による対話方法及び対話システムに関し、特に、分散した情報を統合し又は統合した情報を要約することで情報を対話のシーンに合わせてまとめて自然対話を行う電子計算機による対話方法及び対話システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
人間と対話をするコンピュータに代表される電子計算機は、例えば人間の発声した音声を音声認識により認識した結果に基づいて予め定められた会話プログラムにより人間とコンピュータがあたかも人間同士で会話を行っているかのように対話を行う。この人間と電子計算機との対話を利用して意志通りに機械や装置の操作を行わせる等、その利用範囲は広く、多方面での応用研究がなされている。このような音声対話を行うためにデータベースや、音声認識技術等が研究されている。
【０００３】
【特許文献１】
国際公開第ＷＯ０２／２１２７０号パンフレット
【特許文献２】
国際公開第ＷＯ０２／０６７２４４号パンフレット
【特許文献３】
国際公開第ＷＯ００／６５４４９号パンフレット
【０００４】
従来から、人間と電子計算機との対話に用いられるデータベースとして、リレーショナル型データベースや、オブジェクト指向型データベースや、これらのデータベースを改良したデータベースが研究・開発され利用されている（例えば、特許文献１）。これらは、例えば一般に流布されている事例中の文章を単語解析及び文章解析をすることにより、スキーマの分類名に従い、事例中の単語を分類し、整理したデータベースである。このデータベースは、事例中の莫大な単語をくまなく整理することが出来る。
【０００５】
また、音声認識技術としては、対話に用いる莫大な数の単語を予めシーン毎に音声認識辞書として保存しておき、その音声認識辞書中の単語に入力された単語を照合することで音声認識を行い、入力された文書から単語を抽出する音声認識がある（例えば、特許文献２参照）。これは、シーンごとに属する単語のデータベースを一度にメモリに保存し、シーンに基づいて単語の認識速度を速める方法でもある。
【０００６】
そして、この音声対話において、一箇所にデータベース等の情報を集中させずに分散し、一箇所に情報過多の状況を構築せずに情報を分散させる技術も発明されている（例えば、特許文献３参照）。これは、分散環境にある情報をあたかも一のデータベースに記録されている情報であるかのように扱うことを目的としている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、人間と電子計算機との対話に用いられるデータベースとして、リレーショナル型データベースや、オブジェクト指向型データベースや、これらのデータベースを改良したデータベースを音声対話に用いても、これらのデータベース内には事例中の無用な単語を大量に蓄積しているために、対話に用を成さない無用な単語を音声対話の音声認識で拾うことがある。このため、入力した文章から認識される単語として、全く関係のない無意味な単語が認識されたり、ひいては対話の処理に供されるので、対話が円滑に、且つ高速で処理されることが難しいといった問題点が生じる。また、これらのデータベースは、単語等の情報を単にスキーマに従って整理しているだけであるので、データに主従関係は無く、高速で必要なデータを検索することが難しいといった問題点も生じていた。
【０００８】
また、音声認識辞書を如何に整理しても、一つの概念又は観点のもとで整理されたものではないので、対話を高速に処理するためには、莫大なデータにアクセスして、音声認識処理を行い、対話を進めなければならなかった。そのため、広範なデータベースを効率よく音声対話のために利用することも出来なかった。
【０００９】
さらに、人間と電子計算機との対話が行われるときには、コンピュータ内のメモリやハードディスク等に蓄積されているデータが利用されるのが一般的である。しかし、メモリやハードディスク等の容量は有限であり、利用できるデータには制限がある。そのため、入力されたユーザからの入力単語に対応するデータが、メモリやハードディスク等に無い場合、一向にデータがかみ合わず、対話が行えないという問題を生じていた。
【００１０】
一方、人間と電子計算機との対話が行なわれるときには、複数のデータベースを利用することは可能であったが、対話に必要なデータベースをその都度構築し、データベースの統合又は分離を行なうことは行なわれていなかった。そのため、不用な情報を含むデータベースを一又は複数、同時に用いて電子計算機は人間との対話を行うため、電子計算機にかかる負担が大きいという問題が生じていた。また、これにより、電子計算機に記録しておく情報の容量を大きくする必要があり、情報の利用に莫大な時間を要するようになっていた。
【００１１】
ところで、人間同士の会話においても相手の話を聞く気になっていないときは相手が何を話してもその内容を認識できず上の空である。一方、相手の聞く気になっているときにはかなりの騒音下であって一部によく聞き取れない部分が合ったとしても話の内容を理解することが可能である。この違いは、相手の話を聞く気になっているときには聞き手としては今話題となっているシーンを予め想定し、相手が次に話すであろう言葉（単語）をある程度予想した上でその認識を行っているからである。従って、いきなり話が飛んで今話題となっている話題と違う話題に及ぶと聞き手としてはすぐには理解できず一瞬聞き間違えたのかと勘違いをすることになる。
【００１２】
そこで、発話者が発声した単語を認識するための音声認識に用いるデータベースを話題となるシーン毎に予め作成しておき、入力された単語をデータベースに照合することで音声認識を行い、このデータベースを話題となっているシーンごとに、又はデータベース内の一部のデータを対話文毎にメモリに切り替えて使用することにより素早く且つ効率的に対話を行い、限られたメモリやハードディスク等を有効に活用する電子計算機による対話方法及び対話システムを提供することを目的とする。
【００１３】
本発明は、また、高速で音声対話を行うために画像を含む単語等のデータを観点に従い整理・保存した有用なデータからなるデータベースを提供し、このデータベースを用いた電子計算機による対話方法及び対話システムを提供することを目的とする。
【００１４】
本発明は、さらに、データベースが複数個あったときにはデータベースを統合し、又は複数個のデータベースから必要な部分のみを抽出して小規模のデータベースを構築することが可能になるデータベースを提供する。または、一のデータベースを複数個のデータベースに分離及び分散することを可能にするデータベースを提供する。これらのデータベースの統合・分離により、電子計算機の負荷を軽減し、有効にデータベースを活用する電子計算機による対話方法及び対話システムを提供する。
【００１５】
本発明は、さらに、本願発明によるデータベースをインターネット等の通信手段を介して接続されているコンピュータに分散させることで、重複労力を払わずに、データベースを効率よく利用して、人間と電子計算機との対話を進められる電子計算機による対話方法及び対話システムを提供することも目的とする。
【００１６】
本発明は、また、有限なメモリを有効に使い、音声を高速で認識処理し、且つ的確に応答して、シーンに基づいて対話の内容を限定し、円滑に音声対話を進めていく電子計算機による対話方法及び対話システムを提供することを目的とする。そして、人間に優しい電子計算機による対話方法及び対話システムを提供することを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
課題を解決するために、本願発明の第一の態様は、人間からの指示に基づいて対話のシーンに即した自然対話を行う電子計算機による対話方法であって、予め、電子計算機は、一又は複数の事例を当該事例の含まれるシーン毎に分別し、事例をフィルタリングした情報をシーン毎のデータベースにまとめ、一又は複数の当該データベースを構築する工程と、電子計算機の対話コントロール部を用いてユーザと対話を行う工程と、電子計算機のシーン制御部は、対話コントロール部がユーザから入力された入力文章を認識して入力文章を分解した入力単語を用いて、入力単語を含むシーンを特定する工程と、特定したシーンに基づいて、対話内容を限定して対話を進めていく工程と、そして、電子計算機は、ユーザに合わせて、自動的に、一又は複数のデータベースから一の新規データベースを構築し、新規データベースから情報を取り出し、対話の中でユーザに提供する工程と、を含んで構成されてなる電子計算機による対話方法を提供する。
【００１８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の電子計算機による対話方法において、電子計算機は、ユーザとの対話内容又はユーザの状況に変化があった時に、変化したシーンを特定する工程と、電子計算機は、変化したシーンに従って、自動的に、一又は複数のデータベースから一の新規データベースを構築し、新規データベースから情報を取り出し、ユーザに提供する工程と、を含んで構成されてなる電子計算機による対話方法を提供する。
【００１９】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の電子計算機による対話方法において、電子計算機には、電気通信回線によりアクセス可能な端末が設けられていて、ユーザと電子計算機との対話は端末を介して行なわれ、電子計算機は新規データベースから情報を取り出し端末に送信し、端末からユーザに情報を提供することを特徴とする電子計算機による対話方法を提供する。
【００２０】
請求項４に記載の発明は、請求項１又は２に記載の電子計算機による対話方法において、電子計算機には、電気通信回線によりアクセス可能な端末が設けられていて、ユーザと電子計算機との対話は端末を介して行なわれ、電子計算機は端末に新規データベースを送信し、端末は新規データベースから情報を取り出し、ユーザに提供することを特徴とする電子計算機による対話方法を提供する。
【００２１】
請求項５に記載の発明は、請求項１に記載の電子計算機による対話方法において、予め、電子計算機は、一又は複数の事例を事例の含まれるシーン毎に分別し、事例をフィルタリングした情報をスキーマの観点に従ってまとめ、一又は複数のサロゲイト化データベースを構築する工程と、電子計算機は、ユーザとの対話の中で、ユーザの所望の情報が何れのシーン及び何れの観点に属するのかを特定する工程と、電子計算機は、特定したシーン及び観点に従って、自動的に、一又は複数のサロゲイト化データベースから、複数のカラム及び／又はタップルを抽出し、新規サロゲイト化データベースを構築する工程と、そして、新規サロゲイト化データベースをユーザに提供する、又はサロゲイト化データベースからユーザの所望の情報のみを取り出してユーザに提供する工程と、を有していることを特徴とする電子計算機による対話方法を提供する。
【００２２】
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の電子計算機による対話方法において、電子計算機は、ユーザとの対話内容又はユーザの状況に変化があった時に、変化したシーン及び／又は観点を特定する工程と、電子計算機は、変化したシーン及び／又は観点に従って、自動的に、一又は複数のサロゲイト化データベースから一の新規サロゲイト化データベースを構築し、新規データベースから情報を取り出し、ユーザに提供する工程と、を含んで構成されてなる電子計算機による対話方法を提供する。
【００２３】
請求項７に記載の発明は、請求項５又は６に記載の電子計算機による対話方法において、電子計算機には、電気通信回線によりアクセス可能な端末が設けられていて、ユーザと電子計算機との対話は端末を介して行なわれ、電子計算機は新規サロゲイト化データベースから情報を取り出し端末に送信し、端末からユーザに情報を提供することを特徴とする電子計算機による対話方法を提供する。
【００２４】
請求項８に記載の発明は、請求項５又は６に記載の電子計算機による対話方法において、電子計算機には、電気通信回線によりアクセス可能な端末が設けられていて、ユーザと電子計算機との対話は端末を介して行なわれ、電子計算機は端末に新規サロゲイト化データベースを送信し、端末は新規サロゲイト化データベースから情報を取り出し、ユーザに提供することを特徴とする電子計算機による対話方法を提供する。
【００２５】
請求項９に記載の発明は、請求項５〜８のいずれか一項に記載の電子計算機による対話方法において、サロゲイト化データベース及び／又は新規サロゲイト化データベースの一のタップルは、複数の事例中の情報により構成されていて、サロゲイト化データベース及び／又は新規サロゲイト化データベースのスキーマの観点を電子計算機又はユーザが変更することに伴い、電子計算機はタップルを複数の事例中の情報により変更することを特徴とする電子計算機による対話方法を提供する。
【００２６】
請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の電子計算機による対話方法において、サロゲイト化データベース及び／又は新規サロゲイト化データベースのスキーマの観点を電子計算機又はユーザが変更することに伴い、電子計算機の情報収集共有処理部は、観点に属する情報を電気通信回線を通じて獲得してくることを特徴とする電子計算機による対話方法を提供する。
【００２７】
請求項１１に記載の発明は、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の電子計算機による対話方法において、電子計算機又は端末とユーザとの対話が行なえなくなったときに、電子計算機又は端末は、ユーザの状況又はユーザの周囲の状況を推察し、電子計算機は、推察した結果をもとに、データベース又はサロゲイト化データベースから一の新規データベース又は新規サロゲイト化データベースを構築し、新規データベース又は新規サロゲイト化データベースに照会し、外部へ信号を送信することを特徴とする電子計算機による対話方法を提供する。
【００２８】
請求項１２に記載の発明は、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の電子計算機による対話方法において、電子計算機又は端末とユーザとの対話が音声対話により行われ、電子計算機又は端末には、音声認識機能及び音声出力機能を含んで構成されていて、ユーザは、言葉により電子計算機又は端末と自然対話が行えることを特徴とする電子計算機による対話方法を提供する。
【００２９】
請求項１３に記載の発明は、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の電子計算機による対話方法において、電子計算機又は端末の類似リンク部は、入力単語をそのもののみならず、関連する意味においても理解し、ユーザとの対話を進めていくことを特徴とする電子計算機による対話方法を提供する。
【００３０】
請求項１４に記載の発明は、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の電子計算機による対話方法において、電子計算機又は端末は、一の言語を他の言語へ変換する言語変換部を含んで構成されていて、電子計算機又は端末は、事例中の情報をユーザの所望の言語に変換し、事例中の言語にかかわらず、データベース又はサロゲイト化データベースを構築し、あるいは、電子計算機又は端末は、ユーザとの対話の中でユーザからの入力文章を言語にかかわらず理解し、且つ入力文章の言語で出力文章を作成し、ユーザに返答することを特徴とする電子計算機による対話方法を提供する。
【００３１】
課題を解決するために、本願発明の第二の態様は、人間からの指示に基づいて対話のシーンに即した自然対話を行う電子計算機による対話システムであって、電子計算機は、予め、一又は複数の事例を事例の含まれるシーン毎に分別し、事例をフィルタリングした情報をシーン毎のデータベースにまとめ、構築したデータベースを記録する記憶装置部と、ユーザと対話をし、ユーザから入力された入力文章を認識して入力文章を分解した入力単語を抽出し、ユーザに出力文章を返答する対話コントロール部と、入力単語を含むシーンを特定するシーン制御部と、そして、ユーザに合わせて、自動的に、一又は複数のデータベースから一の新規データベースを構築するデータマイニング部と、を含んで構成され、電子計算機は、ユーザと、特定したシーンに基づき対話内容を限定して対話を進めていき、そして、電子計算機は、ユーザに合わせて構築した一の新規データベースから情報を取り出し、対話の中でユーザに提供することを特徴とする電子計算機による対話システムを提供する。
【００３２】
請求項１６に記載の発明は、請求項１５に記載の電子計算機による対話システムにおいて、電子計算機は、ユーザとの対話内容又はユーザの状況に変化があった時に、変化したシーンをシーン制御部で特定し、電子計算機のデータマイニング部は、変化したシーンに従って、自動的に、一又は複数のデータベースから一の新規データベースを構築し、新規データベースから情報を取り出し、ユーザに提供することを特徴とする電子計算機による対話システムを提供する。
【００３３】
請求項１７に記載の発明は、請求項１５又は１６に記載の電子計算機による対話システムにおいて、電子計算機には、電気通信回線によりアクセス可能な端末が設けられていて、ユーザと電子計算機との対話は端末を介して行なわれ、電子計算機は新規データベースから情報を取り出し端末に送信し、端末からユーザに情報を提供することを特徴とする電子計算機による対話システムを提供する。
【００３４】
請求項１８に記載の発明は、請求項１５又は１６に記載の電子計算機による対話システムにおいて、電子計算機には、電気通信回線によりアクセス可能な端末が設けられていて、ユーザと電子計算機との対話は端末を介して行なわれ、電子計算機は端末に新規データベースを送信し、端末は新規データベースから情報を取り出し、ユーザに提供することを特徴とする電子計算機による対話システムを提供する。
【００３５】
請求項１９に記載の発明は、請求項１５に記載の電子計算機による対話システムにおいて、電子計算機は、予め、一又は複数の事例を事例の含まれるシーン毎に分別し、事例をフィルタリングした情報をスキーマの観点に従ってまとめ、一又は複数の構築したサロゲイト化データベースを記録する記憶装置部と、ユーザと対話をし、ユーザから入力された入力文章を認識して入力文章を分解した入力単語を抽出し、ユーザに出力文章を返答する対話コントロール部と、入力単語を含み、ユーザの所望の情報が含まれるシーンを特定するシーン制御部と、ユーザの所望の情報が何れの観点に属するのかを特定する観点特定部と、そして、ユーザに合わせて、特定したシーン及び観点に従って、自動的に、一又は複数のサロゲイト化データベースから一の新規サロゲイト化データベースを構築するデータマイニング部と、を含んで構成され、電子計算機は、ユーザと、特定したシーンに基づき対話内容を限定して対話を進めていき、そして、電子計算機は、ユーザに合わせて構築した一の新規サロゲイト化データベースをユーザに提供する、又はサロゲイト化データベースからユーザの所望の情報を取り出し、ユーザに提供することを特徴とする電子計算機による対話システムを提供する。
【００３６】
請求項２０に記載の発明は、請求項１９に記載の電子計算機による対話システムにおいて、電子計算機は、ユーザとの対話内容又はユーザの状況に変化があった時に、変化したシーンをシーン制御部で特定し、変化した観点を観点特定部で特定し、電子計算機のデータマイニング部は、変化したシーン及び／又は観点に従って、自動的に、一又は複数のサロゲイト化データベースから一の新規サロゲイト化データベースを構築し、新規サロゲイト化データベースから情報を取り出し、ユーザに提供することを特徴とする電子計算機による対話システムを提供する。
【００３７】
請求項２１に記載の発明は、請求項１９又は２０に記載の電子計算機による対話システムにおいて、電子計算機には、電気通信回線によりアクセス可能な端末が設けられていて、ユーザと電子計算機との対話は端末を介して行なわれ、電子計算機は新規サロゲイト化データベースから情報を取り出し端末に送信し、端末からユーザに情報を提供することを特徴とする電子計算機による対話システムを提供する。
【００３８】
請求項２２に記載の発明は、請求項１９又は２０に記載の電子計算機による対話システムにおいて、ユーザと電子計算機との対話は端末を介して行なわれ、電子計算機は端末に新規サロゲイト化データベースを送信し、端末は新規サロゲイト化データベースから情報を取り出し、ユーザに提供することを特徴とする電子計算機による対話システムを提供する。
【００３９】
請求項２３に記載の発明は、請求項１９〜２２のいずれか一項に記載の電子計算機による対話システムにおいて、サロゲイト化データベース及び／又は新規サロゲイト化データベースの一のタップルは、複数の事例中の情報により構成されていて、サロゲイト化データベース及び／又は新規サロゲイト化データベースのスキーマの観点を電子計算機又はユーザが変更することに伴い、電子計算機のデータマイニング部はタップルを複数の事例中の情報により変更することを特徴とする電子計算機による対話システムを提供する。
【００４０】
請求項２４に記載の発明は、請求項２３に記載の電子計算機による対話システムにおいて、電子計算機には、電気通信回線を通じてアクセス可能な事例から自動的に情報を獲得する情報収集共有処理部が設けられていて、サロゲイト化データベース及び／又は新規サロゲイト化データベースのスキーマの観点を電子計算機又はユーザが変更することに伴い、情報収集共有処理部は、観点に属する情報を電気通信回線を通じて獲得してくることを特徴とする電子計算機による対話システムを提供する。
【００４１】
請求項２５に記載の発明は、請求項１５〜２４のいずれか一項に記載の電子計算機による対話システムにおいて、電子計算機又は端末には、ユーザの状況又はユーザの周囲の状況を推察する推察部が設けられていて、電子計算機又は端末とユーザとの対話が行なえなくなったときに、電子計算機又は端末は、ユーザの状況又はユーザの周囲の状況を推察部により推察し、電子計算機は、推察した結果をもとに、データベース又はサロゲイト化データベースから一の新規データベース又は新規サロゲイト化データベースを構築し、新規データベース又は新規サロゲイト化データベースに照会し、外部へ信号を送信することを特徴とする電子計算機による対話システムを提供する。
【００４２】
請求項２６に記載の発明は、請求項１５〜２５のいずれか一項に記載の電子計算機による対話システムにおいて、電子計算機又は端末には、音声認識機能を有する音声認識部及び音声出力機能を有する音声合成部が設けられていて、電子計算機又は端末とユーザとの対話が音声対話により行われ、ユーザは、言葉により電子計算機又は端末と自然対話が行えることを特徴とする電子計算機による対話システムを提供する。
【００４３】
請求項２７に記載の発明は、請求項１５〜２６のいずれか一項に記載の電子計算機による対話システムにおいて、電子計算機又は端末は、情報を幅をもたせて理解するための類似リンク部を含んで構成されていて、電子計算機又は端末は、入力単語をそのもののみならず、関連する意味においても理解し、ユーザとの対話を進めていくことを特徴とする電子計算機による対話システムを提供する。
【００４４】
請求項２８に記載の発明は、請求項１５〜２７のいずれか一項に記載の電子計算機による対話システムにおいて、電子計算機又は端末は、一の言語を他の言語へ変換する言語変換部を含んで構成されていて、言語変換部は、事例中の情報をユーザの所望の言語に変換し、電子計算機又は端末は、事例中の言語にかかわらず、データベース又はサロゲイト化データベースを構築し、あるいは、電子計算機又は端末は、ユーザとの対話の中でユーザからの入力文章を言語にかかわらず理解し、且つ入力文章の言語で出力文章を作成し、ユーザに返答することを特徴とする電子計算機による対話システムを提供する。
【００４５】
【発明の実施の形態】
本発明に係る電子計算機による対話方法及び対話システムに関して、実施の形態に基づいて、更に詳しく説明する。
【００４６】
初めに図１は、本発明に係る電子計算機による対話方法において、一実施例を説明するためのフローチャートである。
図１の本発明に係る電子計算機による対話方法は、ステップ１〜４を含んで構成されている。
【００４７】
ステップ１は、電子計算機は一又は複数の事例をシーン毎のデータベースにまとめる工程である。ステップ２は、電子計算機はユーザと対話を行う工程である。ステップ３は、電子計算機は対話内容のシーンを特定する工程である。ステップ４は、電子計算機は新規データベースを構築しユーザに情報を提供する工程である。
【００４８】
まず、ステップ１は、電子計算機は一又は複数の事例をシーン毎のデータベースにまとめる工程である。更に詳しく言うと、一又は複数の事例を当該事例の含まれるシーン毎に分別し、事例をフィルタリングした情報をシーン毎のデータベースにまとめ、一又は複数のデータベースを構築する工程である。尚、ステップ１は、電子計算機が予め行なっておく工程である。
【００４９】
まず、事例中から意味のある一又は複数の単語を抽出することが行われる。そして、抽出した単語を、シーン固有の単語を多数記録したデータベースに照合し、合致する度合いの高いシーンを、電子計算機は、この事例の含まれるシーンと特定する。次に、電子計算機は、事例から助詞や冠詞等のそれのみでは特別な意味を有しない単語を除き、意味を有する単語のみを取り出すために、事例をフィルタリングする。その結果、取り出した単語を、その事例が含まれるシーン固有のデータベースに記録する。これを、電子計算機は、複数の事例に対して行なうことで、データベースを構築する。
【００５０】
事例とは、電気通信回線を通じてアクセス可能なあらゆるホームページやサイトとしても良い。又は、事例が紙面等に記述されたものである場合には、スキャナ等で読み込んだものでも良い。つまり、事例は、電子計算機が読み取り及び判別可能なあらゆる情報とすることが出来る。
フィルタリングにより事例から取り出すものを、単語に限定せず、文章、図、表等にしても良い。逆に、助詞や冠詞等をフィルタリングにより取り出しても良い。また、シーンは、電子計算機の初期設定で設定したままでも良いが、電子計算機は使用中に書換可能としても良い。
【００５１】
次に、ステップ２は、電子計算機はユーザと対話を行う工程である。更に詳しく言うと、電子計算機が電子計算機内部の対話コントロール部を用いて、ユーザと対話を行う工程である。このステップ２は、次のステップ３に繋げる工程であるので、電子計算機はシーンを特定するための情報をユーザから聞き出すことが行なわれる。
【００５２】
尚、この電子計算機とユーザとの対話は、例えばキーボードからの入力や画面への出力表示により行なっても良い。若しくは、電子計算機とユーザとの対話が音声対話により行われるようにしても良い。もちろん、音声対話を行うときには、電子計算機は、音声入力機能、音声認識機能、音声出力機能、音声変換機能等を有することが必要である。
【００５３】
次に、ステップ３は、電子計算機は対話内容のシーンを特定する工程である。更に詳しく言うと、電子計算機の対話コントロール部がユーザから聞き出した入力文章より一又は複数の入力単語を取り出し、それらの入力単語が含まれる範囲を対話のシーン、すなわち対話内容のシーンであると電子計算機が特定する工程である。
【００５４】
まず、対話コントロール部は、ユーザから聞き出した入力文章を単なるキャラクタの羅列ではなく、意味のある文章として理解、認識する。そして、この入力文章から、意味の無い部分を取り除き、意味のある単語を抽出する。これが、入力単語である。そして、この入力単語は、一である必要は無く、複数であっても良い。
【００５５】
次に、電子計算機のシーン制御部は、入力単語を用いて、対話内容のシーンを特定する。これは、シーン固有の単語を蓄積したデータベースに照合することにより行なわれる。そして、この特定したシーンに従って、電子計算機はユーザとの対話を進行させていく。また、この対話を進行させる過程で、シーンを更に限定する事項の入力を電子計算機はユーザに促し、対話内容を限定しながら対話を進めることが可能である。
【００５６】
しかし、上記入力単語のみでは、シーンが絞れないときには、ステップ２に戻り、再度、ユーザに入力を促すことも可能である。若しくは、電子計算機は、ユーザに、複数のシーンを並べて提供し、このうちどのシーンの話をするのかを聞くことも出来る。
【００５７】
ステップ３及びそれ以後の対話の進行の中で、ステップ４が行なわれる。
ステップ４は、電子計算機は新規データベースを構築しユーザに情報を提供する工程である。更に詳しく言えば、電子計算機はユーザに合わせて、自動的に、一又は複数のデータベースから一の新規データベースを構築し、この構築した新規データベースから情報を取り出し、この情報をユーザに提供する工程である。
【００５８】
ここで、ユーザに合わせてとは、ステップ３で特定したシーンに合わせてとすることも可能である。又はユーザ個人に関係するものとすることもできる。さらには、特定したシーンや、ユーザ個人に関係するものや、さらに対話の中で限定するものがあったときにはその限定事項の組み合わせとすることが出来る。
【００５９】
電子計算機は、ユーザに合わせて、予め構築してある一又は複数のデータベースから必要な部分のみを取り出し及び／又は組み合わせ新規データベースを構築する。この新規データベースは予め構築したデータベースとは異なり、ユーザに関係の無い、又は必要の無い事項を多く含まないので、検索が容易に且つ高速で行われるようになる。
そして、この新規サロゲイト化データベースを用いて、電子計算機はユーザとの対話を高速で処理することが可能になる。
尚、データベースや新規データベースは、電子計算機の中の記録装置に記録される。もちろん、電子計算機が自由にこれらのデータベースや新規データベースを用いることが出来る限り、電子計算機外の電子計算機から電気通信回線を介してアクセス可能な記録装置に記録しても良い。
【００６０】
次に、図２を用いて、本発明に係る電子計算機による対話方法の他の実施例を説明する。
図２は、本発明に係る電子計算機による対話方法を説明するためのフローチャートである。尚、図２のフローチャートは、図１のフローチャートに続くものである。
【００６１】
図２は、本発明に係る電子計算機による対話方法をあらわしていて、図１のステップ１〜４に続く、ステップ５及びステップ６を描いている。ステップ５は、電子計算機は変化したシーンを特定する工程である。そして、ステップ６は、電子計算機は新規データベースを構築し、ユーザに情報を提供する工程である。
図２の工程は、図１の工程において電子計算機とユーザとの対話が行なわれているときに、対話内容のシーンが変化した又はユーザの状況に変化があった時に行なわれる。
【００６２】
電子計算機は、ユーザとの対話の中で、対話のシーンを常に意識しながらユーザの入力文章を理解し、出力文章を作成する。そしてシーンに基づきユーザとの対話を行う。また、この時に電子計算機が用いるのは、このシーンに基づいて構築された新規データベースである。つまり、シーンが変化した、異なるシーンとなった時には、今まで用いていた新規データベースでは対話を行うことが困難になる。それ故、シーンが変化したときには、その変化したシーンに特有の新規データベースを作成しなければならない。
【００６３】
ステップ５は、電子計算機は変化したシーンを特定する工程である。更に詳しく言えば、ユーザからの一又は複数の入力単語から、今までのシーンと異なるシーンに対話内容等が変化したと電子計算機が判断したときの、その異なるシーンを特定することである。尚、このシーンの特定方法としては、ステップ２及びステップ３を再度行い、特定が行なわれる。
【００６４】
対話内容が変化した場合としては、例えば「野球」のシーンの話をしていたが、「旅行」のシーンに対話内容が変わったときがある。ユーザの状況に変化があったときには、例えば、友達と話すように言葉がフランクであったが、オフィシャルな言葉を使うようになったときがある。
【００６５】
次に、ステップ６は、電子計算機は新規データベースを構築し、ユーザに情報を提供する工程である。このステップ６は、原則としてステップ４と同じである。但し、ステップ６で新規データベースを作成した後は、それまで用いていた新規データベースを消去しても良い。もちろん、再度、もとの対話内容に戻ることも考えられるので、今まで用いていた新規データベースを並存させても良い。
尚、ステップ６の後、シーンが切り替えられるたびに、ステップ５及びステップ６は繰り返され、円滑に電子計算機はユーザと対話を続けることが可能になる。
【００６６】
以上、図１及び図２を用いて説明してきた本発明に係る電子計算機による対話方法の実施例は、電子計算機がユーザと対話をする構成としている。次に、電子計算機には、電気通信回線を通じてアクセス可能な端末が設けられている場合の一実施例を図３〜図５を用いて説明する。
【００６７】
図３は、電気通信回線によりアクセス可能な端末を有する電子計算機とユーザとの対話状況をあらわしている模式図である。
図３において、電子計算機Ｃ１は、電気通信回線Ｌ１を介してアクセス可能な端末Ｃ２を有している。図３において、電気通信回線Ｌ１は、無線である。しかし、電気通信回線Ｌ１は、有線であっても、無線であっても良い。
【００６８】
ユーザＵは、端末Ｃ２と、対話Ｌ２を行なう。そして、これにより、ユーザＵは、端末Ｃを介して電子計算機Ｃ１と対話Ｌ２を行う。
端末Ｃ２は、携帯電話やＰＤＡ等の携帯端末であっても良い。若しくは、電子計算機Ｃ１が大型コンピュータであり、端末Ｃ２は個人で保有可能なパーソナルコンピュータであっても良い。しかし、原則として、ステップ１で構築したデータベースは、電子計算機Ｃ１に存するものとする。
【００６９】
図３の構成を前提として、図４又は図５の本発明に係る電子計算機による対話方法の実施例を説明する。尚、図４及び図５の本発明に係る電子計算機による対話方法は、ステップ１〜６を含んでいる。
図４及び図５は、本発明に係る電子計算機による対話方法を説明するためのフローチャートである。
【００７０】
図４は、ステップ１１ａ及びステップ１２ａを有している。
ステップ１１ａは、電子計算機は、新規データベースの情報を端末に送信する工程である。そして、ステップ１２ａは、端末はユーザに情報を提供する工程である。
【００７１】
つまり、図４の実施例では、データベース及び新規データベースは共に電子計算機Ｃ１にあり続けている。これより、端末Ｃ２は、情報をユーザＵと電子計算機Ｃ１との間で仲介する役を担うだけの機能を有していれば良いことになる。
【００７２】
一方、図５は、ステップ１１ｂ及びステップ１２ｂを有している。
ステップ１１ｂは、電子計算機は、端末に新規データベースを送信する工程である。そして、ステップ１２ａは、端末は新規データベースの情報をユーザに提供する工程である。
【００７３】
つまり、図５の実施例では、データベースは電子計算機Ｃ１にあり、また電子計算機Ｃ１には新規データベースを構築する機能を有している。これに対して、端末Ｃ２は、電子計算機Ｃ１より新規データベースが提供され、新規データベース内を検索し、その検索した結果抽出した情報をユーザに提供する機能を有している。
【００７４】
次に、サロゲイト化データベースを用いた本発明に係る電子計算機による対話方法を説明する。
まず、本発明に係る電子計算機による対話方法を実施例に基づき説明する前に、サロゲイト化データベース及びそれに伴うコツキャッシュ等の検索ファイル、更にはサロゲイト化データベースを有効に活用するための種々のデータベースを説明する。
【００７５】
図６は、サロゲイト化データベースの構築方法を、具体例に基づいて示したブロック図である。
サロゲイト化データベース２０ａは、「食事」というシーンに関するサロゲイト化データベースである。サロゲイト化データベースは、シーン毎に作成されるデータベースである。サロゲイト化データベース２０ａを構築するためには、サロゲイト化データベース２０ａのシーンに含まれる複数の事例（図６ではそのうちの一つの事例２１を示している。）と、観点２２ｂを付してシーン固有の複数のシチュエーション単語２２ａを保存した概念辞書２２と、そして事例２１から取り出した単語を概念辞書２２に基づいて分類するデータマイニング部２３とが必要である。
尚、概念辞書は、電子計算機の記録装置に蓄積されていて、電子計算機の一構成要素であるデータマイニング部により、原則として利用可能とされている。
【００７６】
事例２１は、インターネット等の通信回線を通じてアクセス可能なカタログであり、「食事」のシーンに関する事例の一つである。事例２１は、一つのタイトル毎にデータが収められているものであれば、カタログ以外にパンフレット等でも良い。また、通信回線を介して収集されるもの以外にも、一般に流布されている書面でも良い。書面の場合には、スキャナで取りこまれ、電子化処理された後、通信回線を介して収集されたものと同様に扱われる。事例２１では「新東京寿司」という店舗名が一つのタイトルに相当していて、事例２１の中には「新東京寿司」の紹介や概要等が記されている。事例２１の中には、「寿司」、「日本料理」、「穴子握り」、「５台」等の意味のある単語、そして寿司の「参考写真」等を含んだ店の概要が記載されている。
【００７７】
一方、概念辞書２２は、事例２１が属するシーンの専門家等が予めその分野に関係する及び関係すると思われるシチュエーション単語２２ａにそれぞれ観点２２ｂを付して、膨大な数のシチュエーション単語２２ａを保存してあるデータベースである。それ故、概念辞書２２はシーン毎に構築されていることが望ましい。シチュエーション単語２２ａとしては、業界固有の用語を編集した辞書に記載してある単語や、業界の関係者が日常用いている用語等が挙げられる。そのため、事例２１の文章を意味解析及び単語解析して得られた単語、つまり事例２１から助詞や冠詞等を取り除いて分解した意味のある単語は、全て概念辞書２２に含まれている。図６においては、例えば「日本料理」というシチュエーション単語２２ａに「ジャンル」という観点が付されて、概念辞書２２に保存されている。なお、原則として観点の数は一つのシーンに付き３０個程度であるが、事例が属するシーンの専門家等の判断により、１００個以上にまで観点の数を増やすことも可能である。
また、これらの観点は、互いに従属関係を持たせておくことも可能である。この従属関係を用いて、後述するサロゲイト化データベースのスキーマの階層化に反映することも可能である。
【００７８】
データマイニング部２３には、事例２１の中に記載の文章を意味解析及び単語解析して単語を抽出する機能と、抽出した単語を概念辞書２２中のシチュエーション単語２２ａと照合する機能と、照合した結果抽出した単語をサロゲイト化データベース２０ａに分類する機能とが設けられている。加えて、事例２１の中のタイトルを「新東京寿司」と認識する機能と、写真やグラフをそれぞれ写真やグラフであることを認識して、分類する機能が組み込まれている。
【００７９】
サロゲイト化データベース２０ａには、シーン毎のデータ、つまり事例２１に関する単語等が、人間が入力した観点２２ｂに従って整理保存される。サロゲイト化データベース２０ａにおける観点２２ｂは、概念辞書２２で用いている観点２２ｂと１対１に対応している。図６のサロゲイト化データベース２０ａを広範囲にわたって示した図を、図７に示す。
【００８０】
サロゲイト化データベース２０ａにおいて、観点２２ｂを配列したものをスキーマと総称している。図７においてスキーマは、スキーマＡ２５ａと、スキーマＢ２５ｂと、スキーマＣ２５ｃに分けられている。スキーマＡ２５ａには、「タイトル」、「ＵＲＬ」、「ジャンル」、「参考写真」、「お勧め料理」、「食材」「店舗情報」等が含まれている。この内の「店舗情報」をさらに細分化する観点が「収容人数」、「営業時間」、「駐車場」等の観点であり、「参考写真」を細分化する観点が「皿の数」、「明るさ」等の観点であり、これらはスキーマＡ２５ａに対してさらに細分化した観点の集合体であるスキーマＢ２５ｂやスキーマＣ２５ｃに含まれている。スキーマＡ２５ａとスキーマＢ２５ｂとを統合して一つのスキーマにしても良いが、逆にスキーマＡ２５ａとスキーマＢ２５ｂを細分化してスキーマＡ、スキーマＢ、スキーマＣ、スキーマＤにさらに細分化することも出来る。このように、スキーマを階層に並べて、シーンを整理することをシーンの階層化と呼んでいる。シーンの階層化はユーザの嗜好をユーザコンピュータが伺いながら構築され、ユーザコンピュータがユーザと対話をしながら作成する。
【００８１】
一方、このユーザは、シーンに関する専門家等であり、ユーザが利用する前に予め専門家等がサロゲイト化データベースを作成しておくようにしても良い。図示していないが、概念辞書２２の観点は、一般辞書に含まれる概念を専門家等が整理したものである。一般辞書とは、一般に流通している膨大な数の国語辞典等が該当する。この中で単語に概念が付されているが、これを専門家等がそれぞれのシーンに対して分類・整理したものが観点である。事例中の単語はユーザコンピュータにより、全て自動的に分類・整理されてサロゲイト化データベースが構築されるようにすることも可能である。この時には、一旦サロゲイト化データベースを構築した後に、専門家等にユーザコンピュータが確認を取り、サロゲイト化データベースの完成度を上げることが可能である。つまり、一旦構築したサロゲイト化データベースが満足にいかないものであった時には、専門家等の指示のもと、スキーマを組み直す等してサロゲイト化データベースを満足のいくものに修正可能である。
【００８２】
サロゲイト化データベース２０ａでは、シーン固有の事例がそれぞれスキーマＡ２５ａ、スキーマＢ２５ｂ及びスキーマＣ２５ｃに従って分類される。事例の一つ一つを、スキーマに従って分類したものをタップルと呼び、事例２１をスキーマＡ２５ａに従って分類したものをタップル２６ａと記している（図７参照）。図７のサロゲイト化データベース２０ａには、「新東京寿司」、「四川創作亭」、「グラツィオーゾ」、そして「豚骨亭」の四つタイトルで代表される四つの事例をスキーマＡ２５ａ、スキーマＢ２５ｂ及びスキーマＣ２５ｃに従って分類したタップルが各四つ記されている。スキーマＡ２５ａに従って分類したタップルに、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、そしてＴ４のタップル番号が、スキーマＢ２５ｂに従って分類したタップルに、Ｔ１ａ、Ｔ２ａ、Ｔ３ａ、そしてＴ４ａのタップル番号が、そしてスキーマＣ２５ｃに従って分類したタップルに、Ｔ１ｂ、Ｔ２ｂ、Ｔ３ｂ、そしてＴ４ｂのタップル番号が付されている。
尚、一のスキーマに一の事例が対応しないで、一のスキーマに複数の事例を整理して記録することが可能である。
【００８３】
サロゲイト化データベース２０ａを、観点に基づいてまとめたものがカラムである。一例として図７において、観点「ジャンル」に従ってまとめたものを、カラム２６ｂと記している。以上から、サロゲイト化データベースは、事例の一つ一つをスキーマに従って分類したものであり、タップルとカラムにより構成されていることが分かる。
【００８４】
事例２１では、データマイニング部２３で「新東京寿司」が事例２１のタイトルであることが識別される。例えば、これは、事例のファースト頁の最上段に位置する用語を、その事例のタイトルであるとするプログラムが組まれていることにより可能となる。そして、「新東京寿司」はタイトルであるので、サロゲイト化データベース２０ａの「タイトル」の観点によりまとめられたカラムの一つに入れる。これにより、「タイトル」の欄に「新東京寿司」を入れた「タップル」は、事例２１の「新東京寿司」に関するデータを分類・整理したものであることになる。尚、サロゲイト化データベース２０ａでは、上から順に各タップルにタップル番号を付していて、事例２１のデータがおさめられている「タップル」のタップル番号は、Ｔ１である。タップル番号は、任意に決められるものであるが、一つのタップルが重複して一つのシーンにおけるサロゲイト化データベースに含まれることは無い。また、タップル番号により、事例の優劣が決定されるものでもない。
しかし、一のタップルデータを複数の観点に対応させることとしても良い。
【００８５】
一のタップルには、一の事例が整理され記録されることが原則である。しかし、一のタップルに、複数の事例から獲得してきた情報をまとめることも可能である。
また、一のサロゲイト化データベースを事例として考え、他のサロゲイト化データベースを構築することも可能である（図８参照）。これに基づき、一のサロゲイト化データベースから、複数のサロゲイト化データベースを構築可能である（図９参照）。または、複数のサロゲイト化データベースのそれぞれから一部分を取り出し、一のサロゲイト化データベースを構築することも可能である（図１０参照）。そして、複数のサロゲイト化データベースのそれぞれから各部分を取り出し、それらを組み合わせて複数のサロゲイト化データベースを構築することも可能である（図１１参照）。
【００８６】
図８〜図１１は、上段を事例として考えたサロゲイト化データベースとし、矢印が上段から引かれた下段を新たに構築されたサロゲイト化データベースとしている。
尚、本明細書において、サロゲイト化データベースをもとに構築されたサロゲイト化データベースを、新規サロゲイト化データベースと呼ぶ。また、新規サロゲイト化データベースをもとに構築されたサロゲイト化データベースを、新規サロゲイト化データベースと呼ぶ。
【００８７】
図８に示したように、一のサロゲイト化データベースを事例として考え、他の一のサロゲイト化データベースを構築することも可能である。図８において、Ｓ１〜Ｓ８の観点で一のスキーマを、Ｓ１１〜Ｓ１４の観点で一のスキーマを表している。そして、Ａ１１、Ａ１２・・・Ａ４７、Ａ４８がそれぞれのスキーマの観点に合わせて記録されている。また、Ｓ１はＳ１１に、Ｓ３はＳ１２に、Ｓ６はＳ１３に、そしてＳ７はＳ１４に等しい観点となっている。
Ｓ１〜Ｓ８の観点からなるスキーマでまとめられていたサロゲイト化データベースを、データマイニング部は、シーンと観点に従い、Ｓ１１〜Ｓ１４の観点からなるスキーマでまとめられる新規サロゲイト化データベースを構築することができる。
【００８８】
図９に示したように、一のサロゲイト化データベースから、複数のサロゲイト化データベースを構築可能である。図９において、Ｓ１〜Ｓ８の観点からなる一のスキーマでタップルデータを整理したサロゲイト化データベースより、データマイニング部は、三つの新規サロゲイト化データベースが構築されている。このように観点を任意に組み合わせ、新規サロゲイト化データベースを構築することが出来る。
【００８９】
図１０に示したように、複数のサロゲイト化データベースから、一のサロゲイト化データベースを構築可能である。そして、図１０においては、タップルデータをどのように統合するのかということよりも、スキーマの観点をどのように統合するのかが重要であることを示している。こうして構築された新規サロゲイト化データベースは、基になったサロゲイト化データベースよりも、大きなシーンにより統合されている。
【００９０】
図１１に示したように、複数のサロゲイト化データベースから、複数のサロゲイト化データベースを構築可能である。これも既に述べたのと同様に、新規サロゲイト化データベースは、スキーマの観点を定め、それに基づくカラムを取り出すことで主として構築されている。一方、図１１に向かって右下の新規サロゲイト化データベースは、スキーマがＳ６〜Ｓ８により形成されている。そしてそのスキーマに従い、二つのタップルが形成され、新規サロゲイト化データベースが構築されている。これは、必要なカラムを必要なタップルからのみ取り出し、新規サロゲイト化データベースが構築可能であることを示している。もちろん、観点には拘束されずに、つまりスキーマには拘束されずに、必要なタップルのみを取り出して新規サロゲイト化データベースを構築することも可能である。
尚、このように新規サロゲイト化データベースをどのように構築するかは、電子計算機がユーザと対話をし、その結果電子計算機が判断することである。
【００９１】
次に、事例２１の中には、例えば「寿司は、日本料理の一つである。」という文章が記されている。まずこの文章の意味解析及び単語解析をデータマイニング部２３で行い「寿司」、「日本料理」の二つの単語が抽出される。
一方、概念辞書２２には、「寿司・・・カテゴリ」、「日本料理・・・ジャンル」というように「寿司」と「日本料理」のシチュエーション単語２２ａが観点２２２ｂを伴って保存されている。
【００９２】
これより、「寿司」の単語は「カテゴリ」、「日本料理」の単語は「ジャンル」の観点に従って、Ｔ１のタップルに分類される。この工程を、スキーマＡ２５ａに従って事例２１について全部行うとＴ１のタップルが完成する。そして、同様の作業を、「食事」のシーンに属する他の「事例」について行った結果、サロゲイト化データベース２０ａが完成する。他のシーンに関しても、同様の作業を繰り返して、サロゲイト化データベースを作成する。尚、サロゲイト化データベースに分類され、組み込まれた単語等のデータをタップルデータと呼ぶことにする。つまり、サロゲイト化データベース２０ａ中の「寿司」や「日本料理」等の単語等は、それぞれタップルデータである。
【００９３】
サロゲイト化データベース２０ａのスキーマＡ２５ａには、観点として「ＵＲＬ」や「参考写真」が含まれている。この観点に対応する単語は、概念辞書２２には含まれていない。そのため、「ＵＲＬ」や「参考写真」の観点に対するデータを事例２１から抽出することは、概念辞書２２によっては行えない。「ＵＲＬ」の観点に対するデータを抽出する時には、ＵＲＬ認識プログラムを用いる。また、「参考写真」の観点に対するデータを抽出するときには、データマイニング部２３の中の写真やグラフをそれぞれ写真やグラフであることを認識する機能を用いる。事例２１は、ＨＴＭＬファイルのホームページであるので、ＵＲＬ認識プログラムは、このＵＲＬ、すなわち「Ａ１」を「ＵＲＬ」の観点に対するＴ１のタップルの欄に記入する。一方、写真を事例２１から探したデータマイニング部２３は、この写真の所在位置を詳細に示すＵＲＬ等の位置情報をＴ１のタップルの欄に入れる。これにより、一つのデータベースに収めることが不可能である文字や写真等の画像を、一つのデータベースに保存することが可能になる。
【００９４】
また、写真のＵＲＬ等を取り込むと同時に、写真を文章や単語で判断できるように画像認識プログラムを用いて、写真を分解する。写真を文章や単語で判断できるように画像認識プログラムは、写真を網の目状に区分けして、その特徴を読み取る機能を担っている。これにより、写真の中の特徴、例えば写真が店内の椅子やテーブルの配置を表したものであれば、店内の椅子の数やテーブルの間隔等が文章や単語として、保存される。また、専門家等のコメント等に代表される主観を事例の中から取り出す機能を画像認識プログラムに付加しておく。この主観は、事例の中の写真の解説欄に記載の文章であり、この文章を取り出す機能が、画像認識プログラムに付加される専門家等のコメント等に代表される主観を事例の中から取り出す機能のことである。サロゲイト化データベース２０ａにおいては、「参考写真」の観点のさらに下層に参考写真のデータを入れるスキーマＣ２５ｃが形成されている。これにより、写真のデータを、個別具体的にサロゲイト化データベース２０ａに記録することが可能になる。グラフについても、同様に保存することが出来る。
【００９５】
しかし、写真といっても事例２１には、店舗の外観写真と料理の見本を示した写真の２種類が掲載されている。この内、「参考写真」の観点に対応する写真は、料理の見本を示した写真である。この判別は、写真を見つけるごとに、専門家等の観点を導入した人やユーザに確認を取りつつ行われる。つまり、データマイニング部２３が店舗の外観写真を事例２１から抽出した時、データマイニング部２３は、専門家等の観点を導入した人やユーザに「この写真を、参考写真に組み込みますか？」と尋ねるようにプログラムを組んでおく。しかし、この写真は、「参考写真」に組み込みたい写真ではないので、専門家等の観点を導入した人やユーザは「いいえ。」と答える。この結果、データマイニング部２３は、抽出した店舗の外観写真を採用しない。次にデータマイニング部２３が料理の見本を示した写真を事例２１から抽出した時、データマイニング部２３は、専門家等の観点を導入した人やユーザに「この写真を、参考写真に組み込みますか？」と尋ねる。この写真は、「参考写真」に組み込みたい写真なので、専門家等の観点を導入した人やユーザは「はい。」と答える。その結果、この写真をデータマイニング部２３は料理の見本を示した写真の所在位置を詳細に示すＵＲＬ等の位置情報をＴ１のタップルの欄に入れる。
以上より正確に事例２１のデータはサロゲイト化データベース２０ａに分類され、完成する。
【００９６】
尚、他のタップルデータをサロゲイト化データベースに組み込む際にも、個別に、専門家等の観点を導入した人やユーザに確認を取ることが可能であり、これがサロゲイト化データベースを構築する際の特徴になっている。この結果、作成したサロゲイト化データベースは、ユーザ等にとって最も有効なデータベースになる。
【００９７】
次に、サロゲイト化データベースを高速で検索するために必要なコツキャッシュの構築方法を具体例に基づいて示す。
図１２は、図６及び図７に示したサロゲイト化データベース２０ａに基づいて作成した「食事」のシーンのコツキャッシュ２８ａである。
【００９８】
コツキャッシュ２８ａは、サロゲイト化データベース２０ａのタップルデータの一部と、それらのタップルデータのそれぞれがサロゲイト化データベース２０ａのどのタップルに含まれているのかを示すタップル番号と、そしてそのタップルデータの使用頻度を付して保存したものである。
【００９９】
まず、コツキャッシュ２８ａを作る前に、サロゲイト化データベース２０ａのタップルデータの全てと、それぞれのタップルデータがどのタップルに含まれているのかを示すタップル番号を保存したものであるインデックスファイル２７ａを作成する。インデックスファイル２７ａは具体例を示さないが、サロゲイト化データベース２０ａのタップルデータを全て集めたものであるので、容量は莫大であり、サロゲイト化データベース２０ａと共に、保存されている。タップルデータが同一の単語である時には、タップルデータを統合して、タップル番号をまとめることが出来る。これにより、データ量が少なくなり、後述する検索の重複した作業が省くことが出来るようになる。
【０１００】
一方、インデックスファイル２７ａの一部のタップルデータに、タップル番号と使用頻度を付して保存したデータファイルがコツキャッシュ２８ａである。コツキャッシュ２８ａ中のタップルデータの数は、５０００個である。同様にして他のそれぞれのシーンに対してもサロゲイト化データベースからインデックスファイル及びコツキャッシュが作成される。
尚、使用頻度数は、そのタップルデータの使用割合やアクセス回数を用いて表すことが出来るが、使用割合はそのタップルデータへのアクセス回数をコツキャッシュへのアクセス回数で除して、１００を乗じた値である。
【０１０１】
サロゲイト化データベースに含まれるタップルを特定するために、コツキャッシュやインデックスファイルは使用される。コツキャッシュやインデックスファイルは、共にサロゲイト化データベースの中から特定のタップルを検索するための検索用ファイルである。つまり、サロゲイト化データベースを本と例えるならば、コツキャッシュもインデックスファイルも共に本の索引に相当する。但し、コツキャッシュは簡易な索引に、インデックスファイルは詳細な索引に相当する。また、コツキャッシュ内のタップルデータは使用頻度数が多い順に配列されるが、インデックスファイルのタップルデータは、あいうえお順やアルファベット順に配列される。
【０１０２】
例えば、図７において、「ジャンル」の観点に「日本料理」というタップルデータは、Ｔ１とＴ４の二つのタップルに記されている。これを、図１２においては、一行目に記している。つまり、「日本料理」のタップルデータと同じ行に「Ｔ１＆Ｔ４」というデータが記されている。「Ｔ１＆Ｔ４」は、「Ｔ１とＴ４のタップルにそれぞれ入っています。」ということを表している。これらより、「「日本料理」のタップルデータは、Ｔ１のタップルとＴ４のタップルデータに組み込まれている。」ということを指し示していることが分かる。他のタップルデータに関しても、同様に処理した結果が、図１２に示したコツキャッシュ２８ａであり、使用頻度数は「日本料理」が最も多いことを表している。
【０１０３】
しかし、サロゲイト化データベース２０ａのスキーマＢ２５ｂのように観点の中には駐車場や、収容人数と言ったものがあり、「５台」や「２０人」というタップルデータをそのままコツキャッシュ２８ａに保存したのでは、そのタップルデータの意味するところが不明確になってしまうおそれがある。そこで、例えば「駐車場」の観点に対するタップルデータに関しては、「駐車場有り」又は「駐車場無し」と言うように分けている。コツキャッシュ２８ａでは、「駐車場有り」というようにタップルデータをプログラムで設定して、駐車場があるものをコツキャッシュ２８ａに保存している。
【０１０４】
ところで、「５台」や「２０人」といったタップルデータであっても、インデックスファイルは、そのままのタップルデータを保存する。これは、インデックスファイルは、データ処理の高速化を目的とするというよりも、サロゲイト化データベースの検索用ファイルとしての側面が、コツキャッシュよりも強いからである。
【０１０５】
それに対して、コツキャッシュは、高速で入力された単語からタップル、すなわち事例を特定することに主眼を置いている。そのため、検索を単純に、且つスマートに行うためにタップルデータそのものを一部簡潔に整理・保存している。
つまり、コツキャッシュはタップルデータの正確さよりも検索の高速化を、インデックスファイルはコツキャッシュよりもタップルデータの正確さを主眼に構築される。もちろん、コツキャッシュにインデックスファイルからタップルデータをそのまま取り込んでも良い。
【０１０６】
一方、インデックスファイルからコツキャッシュには、タップルデータが移行可能である。コツキャッシュに含まれるタップルデータに検索する単語、つまりタップルデータが含まれていないときには、インデックスファイルのタップルデータを用いて検索する。インデックスファイルで検索に用いられたタップルデータには、最も高い使用頻度、例えば１００％が付されて、コツキャッシュにコピーされて書き込まれる。その後、インデックスファイルで検索に用いられたタップルデータは消去もされず、何の変化も無く保存されている。それ故、インデックスファイルは、保存されているタップルデータの数は変化しないが、コツキャッシュは変化する。当初５０００個のタップルデータが保存されていたコツキャッシュのタップルデータは、使用されると５００１個、５００２個、・・・と増加する。
【０１０７】
コツキャッシュは、一定期間経過したとき、又は一定容量に達したときに整理される。コツキャッシュには、原則５０００個のタップルデータが保存されるように規定されているので、増加したタップルデータを整理して５０００個にする。これは、瞬時に行われ、使用頻度の少ないものがコツキャッシュから消去されることで５０００個にされる。もしくは、コツキャッシュは二個あって、タップルデータを整理しているときには、一方のコツキャッシュを使用していて、整理された他のコツキャッシュを入れ替えることで整理中でもコツキャッシュが円滑に機能するようにすることも可能である。
【０１０８】
原則として、コツキャッシュには、サロゲイト化データベース中で使用頻度の高い単語が５０００個集められている。しかし、５０００個という数は、設定により増減可能であり、２０００個にすることも、また７０００個にすることも可能である。尚、サロゲイト化データベースと、インデックスファイルと、コツキャッシュとは一つのシーンに付き一つずつ少なくともあり、コツキャッシュの数のみ設定により二個にすることが可能である。
また、以上から明らかなように、インデックスファイルやコツキャッシュにはサロゲイト化データベースのスキーマやカラムという概念は無関係である。
【０１０９】
さらに、タップルデータの集合からボトムアップ形式で構築した類似検索を、コツキャッシュやインデックスファイルのタップルデータに付することも可能である。例えば、「ラーメン」と「パスタ」のタップルデータから「めん類」というように類似点を抽出して、ボトムアップ形式で新たな観点をツリー状に分類・整理していく。この結果、導き出された「めん類」という観点を「ラーメン」や「パスタ」のタップルデータに付しておいて、検索に利用することも可能である。
【０１１０】
インデックスファイルには、サロゲイト化データベース中のタップルデータ以外のデータを記録することも可能である。この様なデータは、サロゲイト化データベースに記録されなかったデータであるが、観点を有し、且つ何れの事例に属するのかを示す所在情報が付されて記録されている。そして、このデータを使って、サロゲイト化データベースの構築に用いることが可能である。
さらに、コツキャッシュを用いずインデックスファイルのみでサロゲイト化データベースの検索が行われるようにしても良い。
【０１１１】
一方、シーン特定に用いるデータベース、具体的にはシーンに基づく単語データベース及びシーン重要単語データベースを、シーン毎に作成する。
シーンに基づく単語データベースは、シーン毎に、サロゲイト化データベースの全てのタップルデータや、各事例からサロゲイト化データベース中に分類されなかった単語を含んだデータベースである。しかし、シーンに基づく単語データベースは、サロゲイト化データベースの様に事例や観点に基づき、又はコツキャッシュやインデックスファイルの様にタップル番号を付して、保存しているデータベースとは異なり、一切の規定が無く、タップルデータそのものを、単に羅列したものである。
【０１１２】
シーン重要単語データベースは、シーンに基づく単語データベース中の単語の中で出現頻度の高いもの、又は重要度計算を行った結果、出現頻度値や重要度計算値が高いものを５０個から３００個、保存したものである。出現頻度値は、シーンの中で各事例の範囲を越えて、例えば「日本料理」の単語が何回表れたのかを示す値である。また、重要度計算値は、シーンの中で各事例の範囲を超えて、例えば「日本料理」と「寿司」の出現頻度値が高いときに、この様な単語同士の関係から導いた値のことである。出現頻度値も、重要度計算値も共に、シーンの中で、その単語等がどれだけ不可欠な単語等であるかを示すものであり、一般的に言うところの「キーワード」に対応している。また、シーンの名称や、図７で言うところの「タイトル」や「ジャンル」の観点で定義されるカラムに含まれる単語は、シーン固有の単語であり、シーンを特定する際に必要不可欠であるので優先してシーン重要単語データベースに入れるようにされている。つまり、シーンの名称等は、事例の中で出てくる回数が少なくても、シーン重要単語データベースに含まれるものとする。尚、このような単語は、重要度計算値が高いので、シーン重要単語データベースから漏れることはない。
【０１１３】
次に、サロゲイト化データベースを用いた本発明に係る電子計算機による対話方法を図を用いて説明する。
図１３は、サロゲイト化データベースを用いた本発明に係る電子計算機による対話方法の一実施形態をあらわしたフローチャートである。尚、このフローチャートは、図１に示したフローチャートを、サロゲイト化データベースを用いるために補うものである。
【０１１４】
ステップＳ１は、電子計算機は一又は複数の事例をシーン固有のサロゲイト化データベースにまとめる工程である。ステップＳ２は、電子計算機はユーザとの対話の中でユーザの所望の情報が何れのシーン及び何れの観点に属するのかを特定する工程である。ステップＳ３は、電子計算機は特定したシーン及び観点に従って一又は複数のサロゲイト化データベースから新規サロゲイト化データベースを構築する工程である。ステップＳ４ａは、電子計算機は新規サロゲイト化データベースをユーザに提供する工程である。そして、ステップＳ４ｂは、電子計算機は新規サロゲイト化データベースからユーザの所望の情報のみを取り出してユーザに提供する工程である。
【０１１５】
まず、ステップＳ１は、電子計算機は一又は複数の事例をシーン固有のサロゲイト化データベースにまとめる工程である。更に詳しく言うと、一又は複数の事例を当該事例の含まれるシーン毎に分別し、事例をフィルタリングした情報をスキーマの観点に従ってまとめ、一又は複数のサロゲイト化データベースを構築する工程である。尚、ステップＳ１は、電子計算機が予め行なっておく工程である。
【０１１６】
まず、事例中から意味のある一又は複数の単語を抽出することが行われる。そして、抽出した単語を、シーン固有の単語を多数記録したデータベースに照合し、合致する度合いの高いシーンを、電子計算機は、この事例の含まれるシーンと特定する。次に、電子計算機は、事例から助詞や冠詞等のそれのみでは特別な意味を有しない単語を除き、意味を有する単語のみを取り出すために、事例をフィルタリングする。その結果、取り出した単語を、例えば概念辞書を用いて観点と対にさせる。そして、その観点がスキーマの複数の観点に含まれているときには、そのスキーマの観点に合わせてタップルデータとする。このようにして、事例をフィルタリングした情報をスキーマの観点に従ってまとめ、サロゲイト化データベースを構築していく。これを、電子計算機は、複数の事例に対して行なうことで種々のシーンに対する電子計算機とユーザとの対話が可能になる。
【０１１７】
事例とは、電気通信回線を通じてアクセス可能なあらゆるホームページやサイトとしても良い。又は、事例が紙面等に記述されたものである場合には、スキャナ等で読み込んだものでも良い。つまり、事例は、電子計算機が読み取り及び判別可能なあらゆる情報とすることが出来る。
フィルタリングにより事例から取り出すものを、単語に限定せず、文章、図、表等にしても良い。逆に、助詞や冠詞等をフィルタリングにより取り出しても良い。また、シーンは、電子計算機の初期設定で設定したままでも良いが、電子計算機は使用中に書換可能としても良い。
【０１１８】
次に、ステップＳ２は、電子計算機はユーザとの対話の中でユーザの所望の情報が何れのシーン及び何れの観点に属するのかを特定する工程である。更に詳しく言うと、電子計算機はユーザと対話を行い、電子計算機が電子計算機内部の対話コントロール部を用いてユーザから入力単語を抽出し、その入力単語がどのシーンのどの観点であるのかを特定する工程である。
【０１１９】
まず、入力単語は、シーン制御部でシーンを特定される。そして、シーンが特定されたならば、そのシーン固有の概念辞書又はシーンに関する概念辞書を用いて、電子計算機の観点特定部はその入力単語が対応する観点を特定する。
具体的には、観点特定部は、概念辞書のシチュエーション単語と入力単語を合致させ、そこから入力単語の対応する観点を特定する。
尚、複数の入力単語等を取り出し、それらを互いに関連させ、シーンを特定し、且つこのようにして特定されたシーンに基づき観点を特定することが望ましい。
【０１２０】
次に、ステップＳ３は、電子計算機は特定したシーン及び観点に従って一又は複数のサロゲイト化データベースから新規サロゲイト化データベースを構築する工程である。更に詳しく言うと、まず電子計算機は特定したシーンに属する及び／又は関連するサロゲイト化データベースを一又は複数選択する。次に、そこから必要な観点に属するタップルデータを含むカラムを抽出、及び／又は必要な観点に即するタップルデータを含むタップルを抽出する。そして、電子計算機はそれらを統合するスキーマを構築し、新規サロゲイト化データベースを構築する。これらを行なうのがステップＳ３である。
【０１２１】
次に、ステップＳ４ａ又はＳ４ｂが行なわれる。
ステップＳ４ａとステップＳ４ｂは、電子計算機がユーザとの対話の中で判断する。しかし、ステップＳ４ａも、ステップＳ４ｂも共に新規サロゲイト化データベースを基にユーザにユーザの所望の情報を提供する点では、同じである。
【０１２２】
ステップＳ４ａは、電子計算機は新規サロゲイト化データベースをユーザに提供する工程である。これは、新規サロゲイト化データベースが全てユーザの所望の情報のみからなる時に有効である。もちろん、サロゲイトデータベースはデータベースであるので、情報の集合物であり、それらの情報を電子計算機を用いて検索することが出来るように体系的に構成したものである。従って、単なる電子データであるので、ユーザがそれを認識できるように表にしたり、箇条書きの形式にしたりするなどして、ユーザに電子計算機は提供する。
【０１２３】
一方、ステップＳ４ｂは、電子計算機は新規サロゲイト化データベースからユーザの所望の情報のみを取り出してユーザに提供する工程である。この場合には、新規サロゲイト化データベースに含まれる情報が全てユーザの所望の情報であっても良いが、それ以外の情報が含まれていても良い。
【０１２４】
次に、図１４を用いて、本発明に係る電子計算機による対話方法の他の実施例を説明する。
図１４は、本発明に係る電子計算機による対話方法を説明するためのフローチャートである。尚、図１４のフローチャートは、図１３のフローチャートに続くものである。つまり、図１３と図１４のフローチャートの関係は、図１と図２のフローチャートの関係と同じである。それ故、図１４のフローチャートに示した概略は図２に基づく既に記載した説明で代用する。
【０１２５】
ステップＳ５は、電子計算機は変化したシーン及び観点を特定する工程である。そして、ステップＳ６は、電子計算機は変化したシーン及び観点に従って新規サロゲイト化データベースを構築する工程である。そして、ステップＳ７は、電子計算機は、新規サロゲイト化データベースからユーザの所望の情報を取り出し、ユーザに情報を提供する工程である。
ステップＳ６では、再度一から新規サロゲイト化データベースを構築することを、電子計算機は、行なうことが行なう。しかし、新規サロゲイト化データベースを構築するに際して、それまでの対話でユーザから電子計算機が獲得したシーン及び観点を関連させて、電子計算機は新規サロゲイト化データベースを構築することも可能である。
【０１２６】
以上、図１３及び図１４を用いて説明してきた本発明に係る電子計算機による対話方法の実施例は、電子計算機がユーザと対話をする構成としている。次に、電子計算機には、電気通信回線を通じてアクセス可能な端末が設けられている場合の一実施例を図１５、図１６を用いて説明する。
【０１２７】
図１５には、二つの工程が記されている。ステップＳ１１ａは、電子計算機は新規サロゲイト化データベースの情報を端末に送信する工程である。そして、ステップＳ１２ａは、端末はユーザに情報を提供する工程である。
一方、図１６には、二つの工程が記されている。ステップＳ１１ｂは、電子計算機は端末に新規サロゲイト化データベースを送信する工程である。そして、ステップＳ１２ｂは、端末は新規サロゲイト化データベースの情報をユーザに提供する工程である。
尚、これらの工程は、データベースとしてサロゲイト化データベースを用いている以外は、図３〜図５で説明したことと同様である。それ故、説明を省略する。
【０１２８】
次に、本発明に係る電子計算機による音声対話システムを説明する。
まず、サロゲイト化データベースを用いるシステムを、対話の一実施形態を例に図１７に基づいて説明する。
図１７は、サロゲイト化データベースを用いた音声対話を説明するためのブロック図である。
【０１２９】
図１７では、電子計算機として、ユーザコンピュータ１を用いている。ユーザコンピュータ１には、キャッシュメモリ２ａと、サロゲイト化データベース２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等のデータベースを保存・蓄積してある記憶装置部２ｂと、対話コントロール部３と、シーン制御部４ａと、動作指示部４ｂと、そして類似リンク部５０と、が含まれていて、且つユーザ１００からの入出力を行うマイク及びスピーカが備わっている。
【０１３０】
対話コントロール部３は、音声認識部３１と、音素メモリ部３２と、音声合成部３６と、発話テンプレート部３７と、対話のコツ部３８と、そして質問処理部３９とからなっている。音声認識部３１は、ユーザ１００から入力された音声を認識し、音素メモリ部３２にある音素と照合する。音素メモリ部３２は、一時的に単語等のデータが保存される領域であり、対話の応答に従って、頻繁に且つ即座に書き換えられる。音声合成部３６は、シーン制御部４ａや動作指示部４ｂで処理した結果を、発話テンプレート部３７に保存されているフォーマットに従い、音に変換して、出力する。
【０１３１】
記憶装置部２ｂには、サロゲイト化データベース２０ａ、２０ｂ、２０ｃと、インデックスファイル２７ａ、２７ｂ、２７ｃと、コツキャッシュ２８ａ、２８ｂ、２８ｃと、そしてシーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃをそれぞれ含んだシーンに基づく単語データベース４２ａ、４２ｂ、４２ｃと、が保存・蓄積されている。シーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃをそれぞれ含んだシーンに基づく単語データベース４２ａ、４２ｂ、４２ｃは、シーン制御部４ａに対して使用される。インデックスファイル２７ａ、２７ｂ、２７ｃと、コツキャッシュ２８ａ、２８ｂ、２８ｃは、動作指示部４ｂに対して使用される。シーン制御部４ａが、シーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃをそれぞれ含んだシーンに基づく単語データベース４２ａ、４２ｂ、４２ｃに単語を照合する時や、動作指示部４ｂがインデックスファイル２７ａ、２７ｂ、２７ｃと、コツキャッシュ２８ａ、２８ｂ、２８ｃに単語を照合する時には、それらのデータベースはキャッシュメモリ２ａにコピーされる。また、サロゲイト化データベース２０ａ、２０ｂ、２０ｃは、質問処理部３９にスキーマを提供したりするために使用される。
【０１３２】
尚、図１７においては、シーンが「食事」、「宿泊」、「レジャーランド」の三つあり、それぞれに対応するサロゲイト化データベース２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、インデックスファイル２７ａ、２７ｂ、２７ｃ、コツキャッシュ２８ａ、２８ｂ、２８ｃ、シーンに基づく単語データベース４２ａ、４２ｂ、４２ｃ、シーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃが保存されている。
【０１３３】
シーン制御部４ａには、シーンの判定をするシーン判定プログラム４１が備わっている。シーン判定プログラム４１は、記憶装置部２ｂにあるシーンに基づく単語データベース４２ａ、４２ｂ、４２ｃや、シーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃに、ユーザ１００が入力した入力単語を照合してシーンを特定する。シーンに基づく単語データベース４２ａ、４２ｂ、４２ｃは、それぞれ記憶装置部２ｂの中にあるサロゲイト化データベース２０ａ、２０ｂ、２０ｃ中の全タップルデータである。この全タップルデータの内、シーンを代表する単語に、その出現頻度数等を付して保存したものがシーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃである。このシーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃは、入力された単語と照合して、高速でシーンを特定するために配列した単語のデータ群のことである。シーン制御部４ａが、シーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃやシーン毎の全タップルデータが納まっているシーンに基づく単語データベース４２ａ、４２ｂ、４２ｃにアクセスすることで対話内容のシーンが特定できる。
【０１３４】
そこで、図１７に示したサロゲイト化データベースを用いた音声対話をカーナビゲーションに適用して具体的に説明する。尚、この場合、図１７のユーザ１００は車の運転手に、そしてユーザコンピュータ１はカーナビゲーションに相当する。
【０１３５】
ユーザ１００がマイクにより入力された音声は、まず音声認識部３１で認識されて入力文章となる。そして、文章解析及び単語解析が行われる。
入力文章とは、入力された音声、つまり音を、電気的な信号に変換されたものを表している。入力文章は、対話を繋げるために必要不可欠な入力単語に分解される。
【０１３６】
例えば、ユーザ１００がユーザコンピュータ１に「聞きたいことがあるから、起きてくれる。（入力文１）」と、ユーザコンピュータ１に起動をかける。ユーザコンピュータ１はこの音声に反応して、「私を起動してくれてありがとう。私は食事、宿泊施設、そしてレジャーランドの三つのシーンについて話が出来ます。（出力文１）」と、返答する。これは、起動されたときに、ユーザコンピュータ１が対話可能な内容、つまりシーン、をユーザ１００に答えるプログラムが質問処理部３９に記録されているからである。すなわち、ユーザコンピュータ１の中には、食事、宿泊施設、そしてレジャーランドの三つのシーンに関するデータが保存されていて、ユーザ１００は出力文１を受けて、三つの内のどのシーンの対話をするのかを決める必要がある。ユーザコンピュータ１では、出力文１を音声合成部３６から出力すると同時に、食事、宿泊施設、レジャーランドの三つシーン固有のシーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃの単語を一時的にキャッシュメモリ２ａに保存する。
【０１３７】
ユーザ１００は出力文１に対して、「そうだな、食事をしたいな。（入力文２）」と答える。入力文２の中には、「食事」という入力単語がある。これを音素メモリ部３２で認識する。そして、シーン判定プログラム４１は、一時的にキャッシュメモリ２ａに蓄えたシーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃに照合をかける。この場合には、明らかに食事のシーンだけに「食事」の単語があったので、対話内容のシーンが「食事」であることが特定される。これは、対話の範囲が狭まったことを意味していて、本発明の最も重要な工程である。
【０１３８】
しかし、音声メモリ部３２で認識した入力単語が、複数のシーンのシーン重要単語データベース４３ａ、４３ｂ、４３ｃに重複してあったときには、その単語の数にシーン内でのその単語の出現頻度値や重要度計算値を乗じた数が多いシーンが、対話のシーンである可能性が高いことと判断する。ところが、その乗じた数は、相対的な数であるので、絶対的にその数で判断するのには問題がある。そこで、その際にはユーザコンピュータ１は、ユーザ１００にこのシーンで良いのかどうかを聞くか、又は更なるシーン特定のための情報入力を促して、シーンを決定する。
【０１３９】
シーンは、明らかに特定されたと思われるが、念を押して確認するために、質問処理部３９のプログラムに従って、発話テンプレート部３７の次のフォーマットが起動する。発話テンプレート部３７には、シーンが決まったときに、それを聞き返すフォーマットである「〜の話ですね。」が記録されている。「〜」の部分には特定されたシーンが当てはめられて、「食事の話ですね。（出力文２）」とユーザ１００に確認することが出来る。
ユーザ１００は出力文２に対して、「そうだよ。（入力文３）」という入力文３を入力する。
以上の工程を得ることで、シーンが確実に特定され、対話が続けられる。
【０１４０】
次に、特定された「食事」のシーンに対して、どのような話をしたいのかをユーザコンピュータ１はユーザ１００に聞く。「どのカテゴリのものが食べたいですか？」や「どのようなジャンルの料理が食べたいですか？」等の対話のコツ部３８の指示に従って発話テンプレート３７に含まれているフォーマットを起動して、出力文を出力する。これにより、ユーザコンピュータ１は、ユーザ１００に対話を続けていくための情報の入力を促すことが可能になる。
【０１４１】
対話のコツ部３８は、観点をユーザ１００に聞くプログラム群であり、シーンによって異なるプログラム群を形成することも可能である。対話のコツ部３８には、シーンが特定された後に、ユーザ１００に観点の入力を促す仕組みが設けられている。「食事」のシーンが特定されると、「食事」のシーンに関するサロゲイト化データベース２０ａ中のスキーマＡ２５ａが対話のコツ部３８に呼び出される。対話のコツ部３８は、タップルを特定するために、呼び出したスキーマＡ２５ａを使用する。具体的には、「ジャンル」と「食材」の入力を促して、タップルを特定するというプログラムが対話のコツ部３８に組み込まれている。もちろん、どの観点の入力を促しても良いし、全ての観点の入力を促すことも可能である。しかし、対話を滑らかに組み立てるためには、二つ以上五つ程度の観点の入力を促して、対話を進めた方が、対話が双方向で滑らかに、且つ確実に行われているようにユーザ１００に感じさせることが出来る。また、ユーザ１００が入力した入力音声から入力単語を抽出するために、音素メモリ部３２にそれぞれの観点に対するタップルデータが記録される。しかし、音素メモリ部３２に記録されるタップルデータの数が多いと照合に長い時間を要するようになる。そこで、照合時間が３秒以内に収まる量のタップルデータのみが音素メモリ部３２には保存されるようになっている。また、３秒以内に照合できないときには、ユーザ１００に聞き返したり、更なる質問をしたりして対話が途切れないようにするようになっている。
【０１４２】
一方、シーンが特定された後は、キャッシュメモリ２ａ上でコツキャッシュを用いて対話が滑らかに、且つ高速に行われる。これを実現するため、シーンが特定されたと同時又は直後に、記憶装置部２ｂに保存されている特定されたシーン「食事」に固有のコツキャッシュ２８ａをキャッシュメモリ２ａにコピーして記録する（図１７参照）。
【０１４３】
「どのような食材を用いた料理を食べたいですか？（出力文３）」と問われたユーザは、「日本料理が食べたい。」や、「ラーメンが食べたい。」や、「中華が食べたい。」等の返事を入力することが好ましい。しかし、図１７の実施形態においては、ユーザは、「海の近くに来たから、魚介類が食べたいな。（入力文４）」と応答した。
【０１４４】
入力文４を音声認識部３１で文章解析や単語分解を行うと、「海」、「魚介類」という入力単語が抽出される。「海」、「魚介類」の入力単語は、この段階では「音素メモリ部」に蓄えられる。次に、「どのようなジャンルの料理が食べたいですか？（出力文４）」とユーザコンピュータ１は、ユーザ１００に聞く。そこで、ユーザ１００は、「日本料理がいいな。（入力文５）」と答える。入力文５を音声認識部３１は処理して、「日本料理」の入力単語を抽出する。
【０１４５】
対話のコツ部３８が、入力を促した二つの観点はこれにより満たされたので、動作指示部４ｂの検索プログラム部４６にこれらの抽出された入力単語は送られる。検索プログラム部４６は、入力された入力単語「海」、「魚介類」そして「日本料理」とコツキャッシュ２８ａの単語を照合し、照合により合致した一又は複数の単語からさらにシーンの中の話題、具体的にはタップルを特定する作業が行われる。
【０１４６】
しかし、「海」や「魚介類」という入力単語は、コツキャッシュ２８ａのタップルデータに合致しない。そこでユーザコンピュータ１は、類似リンク部５０の中の類義語辞書、同義語辞書、類推検索辞書を用いて、ユーザ１００が意図している単語を探す。これによりコツキャッシュ２８ａの中の「魚」が候補に浮上した。ここで、候補に挙がるタップルデータは、ユーザコンピュータ１による検索で８０％以上の確率でユーザ１００が意図している単語であることが認められたものに限定されている。この確率には、類義語辞書、同義語辞書、類推検索辞書にそれぞれ付されている確率を用いる。ここで導き出した「魚」というタップルデータがユーザ１００の意図したものと合致する可能性は、８０％以上であったが、１００％ではない。
【０１４７】
そこで、質問処理部３９に従って発話テンプレート３７に含まれているフォーマットを起動して、ユーザコンピュータ１はユーザ１００に、「魚の料理が食べたいのですか？（出力文５）」と聞き返す。これに対して、ユーザ１００は、「そうだよ。（入力文６）」と答える。
【０１４８】
この結果、「食材」の観点のタップルデータは「魚」であることが確定した。しかし、「魚」を含むタップルは図１２によると、たくさんある。一方、「日本料理」の入力単語は、コツキャッシュ２８ａ内のタップルデータの「日本料理」と合致した。「日本料理」のタップル番号を見ると、Ｔ１とＴ４の二つである。
【０１４９】
これにより、検索プログラム部４６では、コツキャッシュ２８ａの「魚」と「日本料理」のタップル番号を用いて、「魚」と「日本料理」のタップル番号の集合を求める。つまり、「魚」のタップルデータを含んだタップルのタップル番号と、「日本料理」のタップルデータを含んだタップルのタップル番号とから、両方にあるタップル番号を探す。その結果、Ｔ１のタップルを特定することが出来る。
【０１５０】
特定したタップルのタイトルをユーザコンピュータ１はユーザ１００に答える。これは、スキーマＡ２５ａの内で、「タイトル」の観点に相当するものを出力するように質問処理部３９のプログラムが組まれているからである。「新東京寿司はいかがですか？（出力文６）」とユーザコンピュータ１は尋ねる。しかし、ユーザ１００は、車を運転しているところなので、「駐車場は、あるの？（入力文７）」とユーザコンピュータ１に聞く。
【０１５１】
入力文７は、音声認識部３１で処理されて、「駐車場」という入力単語が抽出される。対話のコツ部３８のスキーマＡ２５ａに含まれる観点に当てはまるものがあるかどうかが、音素メモリ部３２で照合される。音素メモリ部３２は、当てはまる単語が無いので、対話のコツ部３８は他のスキーマ、具体的にはスキーマＢ２５ｂやスキーマＣ２５ｃをサロゲイト化データベース２０ａから呼び出す。その結果、音素メモリ部３２はスキーマＢ２５ｂの中に「駐車場」の観点を見つけることが出来る。検索プログラム部４６では、「駐車場」の観点のタップルデータをサロゲイト化データベース２０ａに読みに行く。その結果、Ｔ１のタップルの駐車場の観点には、「無し」というタップルデータが入っていることが分かる。それ故、発話テンプレート部３７を使って音声合成部３６から「駐車場は無いです。（出力文７）」を出力する。
【０１５２】
ユーザ１００は、そこで「中華料理でも良いよ。（入力文８）」と答える。この入力文８を受けて、対話のコツ部３８は、先に入力された「日本料理」に代えて、「中華料理」を、「ジャンル」の観点に入れる。これを受けて検索プログラム部２９は、「日本料理」を消去して、「魚」、「駐車場」、「中華料理」で検索をコツキャッシュ２７ａにかける。その結果、Ｔ２のタップルが条件に合致したので、ユーザコンピュータ１は「四川創作亭はいかがですか？（出力文８）」とユーザ１００に尋ねる。ユーザ１００は、「そこで良いよ。（入力文９）」と答える。これにより、シーンが「食事」で、タップルが「四川創作亭」と決まった。ここまでが、タップルを決める工程で、コツキャッシュ２８ａを用いて対話を行う工程になる。
【０１５３】
ところで、以上の工程で特定されたタップルが一つではなく、複数あるときには、さらに対話の内容を絞る条件をユーザ１００に入力する様に促すことにつながり、対話のコツ部３８が起動する。対話のコツ部３８では、一回でタップルが特定できなかったときに、さらに未だ特定していない「観点」の入力を促すプログラムが準備されている。そこで、ユーザコンピュータ１は、「どのカテゴリの料理が良いですか？例えば、中華料理には、四川料理、広東料理、上海料理、北京料理があります。また、日本料理には、天ぷら、寿司、鍋料理等があります。どれが宜しいですか？」と言うような質問をユーザ１００に行う。このようにして、タップルを特定する要素を多くして、ユーザ１００が希望するタップルを検索することが可能になる。
【０１５４】
タップルが決まると、スキーマと、そして特定したタップルＴ２のデータが、対話のコツ部３８に呼び出されて、何時でもユーザコンピュータ１はＴ２のタップルの内容をユーザ１００に答える準備を整える。
【０１５５】
次に、特定したＴ２のタップルを用いて対話を進めていく。ユーザコンピュータ１が、四川創作亭に行きますか？（出力文９）」と尋ねる。ユーザ１００は、「四川創作亭に行こう。ところで、何がおいしいの？（入力文１０）」とユーザコンピュータ１に尋ねる。入力文１０を受けて、ユーザコンピュータ１は、Ｔ２のタップルから関連事項である「エビチリがお勧めです。（出力文１０）」と答える。「写真があれば、見たいな。（入力文１１）」と入力する。これを受けて、ユーザコンピュータ１は、「写真を表示します。車を止めてから見て下さい。（出力文１１）」と、ユーザに答える。このようにして、ユーザ１００とユーザコンピュータ１の対話は、行われる。
尚、対話途中で、シーンが変わったときには、シーン制御部４ａや検索プログラム部４６を用いて、再度シーンやタップルを特定して滑らかに、且つ高速で対話処理を行うことが出来る。
【０１５６】
次に、電子計算機がインターネット等の通信手段を介した知識獲得を可能にする情報収集共有処理部について説明する。
図１８は、インターネット等の通信手段を介した知識獲得を表したブロック図である。
図１８において、左側半分のユーザコンピュータ１及びユーザ１００の関係は、図１７を用いて説明した一の実施形態と同じである。インターネット等の通信手段を介した知識獲得では、情報収集共有処理部６が必要である。図１８では、情報収集共有処理部６は、ユーザコンピュータ１と通信回線を介して繋がっている中央管理センタにある。情報収集共有処理部６は、ユーザコンピュータ１の内部に有するように構成しても良い。
【０１５７】
情報収集共有処理部６は、単語・分解処理部６１と、単語まとめ部６２と、ＵＲＬ検索処理部６３と、ＵＲＬ知識体６４と、インターネット知識獲得部６５と、Ｗｅｂロボット６６と、ダイナミックまとめ部６７と、頻度プログラム部６８、そして図示しない複数の概念辞書とにより構成されている。
また、ユーザコンピュータ１の対話コントロール部３等と結びつき情報収集共有処理部６は、起動している。もちろん情報収集共有処理部６に必要な機能のみを組み込んで、独立した端末として起動させることも可能である。
【０１５８】
単語分解・処理部６１は、ユーザ１００が入力した入力文章を文章解析及び単語解析を行い、意味のある単語を抽出する役目を担っている。しかし、図１８においては、ユーザ１００と情報収集共有処理部６とは、ユーザコンピュータ１を介して繋がっているので、単語分解・処理部６１は起動していない。つまり、ユーザコンピュータ１の対話コントロール部３で、単語分解・処理部６１の仕事が成されているので、あえて単語分解・処理部６１で入力文章の解析を行う必要が無い。それ故、図１８においては、ユーザコンピュータ１から入ってきた単語等のデータは、単語まとめ部６２に伝わる。
【０１５９】
単語まとめ部６２は、入力された入力単語を基に集めてくる情報を、どのような観点に従って分類しようか、つまり、どのようなスキーマに従って分類をするかを決定する役割を担っている。単語まとめ部６２には、既存スキーマ６２ａと、新規スキーマ６２ｂとが蓄えられるメモリを有している。既存スキーマ６２ａは、観点が入力されないときに、入力された入力単語を基に集めてくる情報を整理するための観点「５Ｗ１Ｈ」が入っている。「５Ｗ１Ｈ」とは、Ｗｈｏ（だれが）・Ｗｈｅｎ（いつ）・Ｗｈｅｒｅ（どこで）・Ｗｈａｔ（なにを）・Ｗｈｙ（なぜ）・Ｈｏｗ（どうした）のことである。一方、新規スキーマ６２ｂとは、ユーザ１００の意向の基に作成されるスキーマのことである。例えば、図７におけるスキーマＡ２５ａを用いて、入力された入力単語を基に集めてくる情報を分類したいのであれば、ユーザ１００が、ユーザコンピュータ１を介して新規スキーマ６２ｂをスキーマＡ２５ａとする指示を入力する。また、全く別の観点に基づきその情報を分類したいのであれば、ユーザ１００が単語まとめ部６２に、その都度新規スキーマ６２ｂを作成することが出来る。つまり、ユーザ１００が複数の入力単語を入力し、これらの入力単語がどの観点に属するのかを概念辞書を用いて特定して、特定された観点に基づいて新規スキーマ６２ｂが形成される。
【０１６０】
ＵＲＬ検索処理部６３は、ＵＲＬ知識体６４と密接に繋がっていて、入力された入力単語を基に情報を集めるに当たって、どのＵＲＬを用いて、どのホームページにアクセスするのかを決定する。ＵＲＬ知識体６４は、予め作成しておくデータベースであって、あるシーン固有の一つの事例を指し示すホームページのＵＲＬと、そのホームページ内の単語等の複数のデータとを組にして、膨大なシーンに対するデータベースを保存している。ＵＲＬ検索処理部６３は、入力された単語をＵＲＬ知識体６４のデータベースに当てはめて、合致単語数の多いＵＲＬを一つ決定する。
【０１６１】
インターネット知識獲得部６５は、ＵＲＬ検索処理部６３で決定したＵＲＬを基に、情報を探す。そして、Ｗｅｂロボット６６は、ＵＲＬ検索処理部６３で決定したＵＲＬを基にＵＲＬデータ６５ａを取り込み、そのＵＲＬデータ６５ａの中にあるリンクされたＵＲＬ６５ｂを取り出し、それらでまたＵＲＬ６５ｂのデータを取り込む機構を備えている。それ故、Ｗｅｂロボット６６は、自立型のロボットであり、ユーザの意志に従って動くものではない。つまり、情報収集共有処理部６がユーザ１００によりアクセスされていない時に、Ｗｅｂロボット６６はＵＲＬ知識体６４を拡張する作業を行っている。
【０１６２】
ダイナミックまとめ部６７は、インターネットを介して収集した情報を、単語まとめ部６２で決定したスキーマを基に分類してタップルを一つ作成する。つまり、単語まとめ部６２で決定したスキーマに対して、一つの事例に関する一のタップルを作成する。作成した一組のスキーマとタップルは、ユーザコンピュータ１に伝達され、ユーザ１００に伝えられる。
【０１６３】
頻度プログラム部６８は、勘違いプログラムを有している。図１８において図示していない勘違いプログラムは、一定回数以上、ユーザ１００から情報収集共有処理部６に同一の事例、または同一のシーンに関する情報を収集するようにアクセスがあったときに、起動するように設定されている。例えば、「同一シーンに対して一週間で５回以上アクセスがあったとき」のような設定がされている。勘違いプログラムは、シーン固有の概念辞書を用いて、シーン固有のサロゲイト化データベースを新規に作成する。このサロゲイト化データベースの構築は、人間の意志に関係なく行われる。そのため、作成した時点で、ユーザ１００に新規に構築したサロゲイト化データベース２０ｄをユーザコンピュータ１の記憶装置部２ｂに記録するか否かを質問する。この質問により始まるユーザ１００との対話の中で、ユーザ１００は新規に構築したサロゲイト化データベース２０ｄを修正することも可能である。スキーマを修正して、再構築することも出来る。こうして、ユーザコンピュータ１等は、ユーザ１００の意向に沿って構築した新規のサロゲイト化データベース２０ｄを構築し、ユーザコンピュータ１の記憶装置部２ｂにサロゲイト化データベース２０ｄを保存することが出来る。もちろん、ユーザコンピュータ１等が構築したサロゲイト化データベース２０ｄが不要の時には、ユーザ１００はその旨をユーザコンピュータ１等に伝えて削除することも出来る。
【０１６４】
記憶装置部２ｂにサロゲイト化データベース２０ｄが保存されると、記憶装置部２ｂの中で、ユーザコンピュータ１はサロゲイト化データベース２０ｄに基づくインデックスファイルとコツキャッシュを作成する。このインデックスファイルは、サロゲイト化データベース内のタップルデータを集めたものであるので自動的に作成される。しかし、コツキャッシュはタップルデータに使用頻度が付されるため、ユーザコンピュータ１が勝手に構築するのは不可能である。そのため、ユーザコンピュータ１は、ユーザ１００に聞きながらコツキャッシュに入れるタップルデータを聞く。例えば、「観点「何々」に関するタップルデータをコツキャッシュに入れますか？」等と質問をして、ユーザ１００に入力を促すことでコツキャッシュにタップルデータを入れることも可能である。この時には、使用頻度は、全て最も高い値、例えば１００％にしておくように設定したほうが良い。これは、使用するたびに、使用頻度が変わり、望みのコツキャッシュが形成されるためである。
【０１６５】
一方、サロゲイト化データベース２０ｄに基づくコツキャッシュには、当初は何のデータを入れておかなくても良い。つまり、空のままでも良い。これは、使用されるごとにインデックスファイルからコツキャッシュにタップルデータがコピーされて、コツキャッシュが成長していくので、コツキャッシュが自己成長型である特性を利用することにつながる。
【０１６６】
次に、入力単語が対応する観点を特定する電子計算機の観点特定部について図を用いて説明する。
図１９に、観点特定部７を説明するためのブロック図を示す。
まず、対話コントロール部３は、入力単語を抽出して次の処理をするシーン制御部４ａに送る。シーン制御部４ａでは、入力単語を用いて、シーンを特定する。シーンを特定する手段は先に述べたとおりである。次に、シーンが特定されたならば、そのシーン固有の又はシーンに関する概念辞書２２を用いて、電子計算機の観点特定部７はその入力単語が対応する観点を特定する。具体的には、観点特定部７は、概念辞書２２のシチュエーション単語２２ａと入力単語を合致させ、そこから入力単語の対応する観点を特定する。図１９では、複数の概念辞書２２が記憶装置部２ｂに蓄積されていて、キャッシュメモリ２ａにそのうちの一つをコピーし、観点特定部７が観点を特定する事を行なっているところである。
【０１６７】
そして、この過程で特定したシーン及び観点に従い、電子計算機は、新規サロゲイト化データベースを構築する。もちろん、電子計算機は、新規サロゲイト化データベースを構築する前に一度又は複数回、ユーザにこのシーンでこれらの観点で新規サロゲイト化データベースを構築するが良いか否か、を訪ねることは可能である。その手段としては、既に説明した手段を用いることが出来る。そして、シーンや観点ばかりで無く、種々の電子計算機の解釈をユーザに問いかけながら、対話の進行及び新規サロゲイト化データベースの構築が進むのが好ましい。
尚、複数の入力単語等を取り出し、それらを互いに関連させ、シーンを特定し、且つこのようにして特定されたシーンに基づき観点を特定することが望ましい。
【０１６８】
次に、ユーザの状況又はユーザの周囲の状況を推察する推察部について図を用いて説明する。
図２０は、推察部８を説明するためのブロック図である。
推察部８は、状況変化部８ａ、出力部８ｂ、送信部８ｃを含んで構成されている。図２０では、推察部８は、状況変化部８ａ、出力部８ｂ、送信部８ｃに加えて、センサ８ｄが電気通信回線８１を介して推察部８に設けられている。
【０１６９】
状況変化部８ａは、次の方法で、ユーザの状況やユーザの周囲の状況を推察する。
一つ目は、対話コントロール部３を介したユーザと電子計算機であるユーザコンピュータ１との対話から推察する。例えば、ユーザとユーザコンピュータ１が対話をしていたが、話の途中で、急にユーザからの入力がされなくなった場合には、３分以上たっても次の入力がされないときに変化があったと推察する。もちろん、この時間等の条件は、初期設定で又はユーザによる入力により帰ることが可能である。
【０１７０】
二つ目は、センサ８ｄを介して推察する。例えば、外部の気温が約２０℃から５０℃以上に上昇しているときに変化があったと推察する。尚、センサ８ｄは、温度を感知するセンサ、衝撃を感知するセンサ等の種々のセンサを用いることが可能である。
そして、状況変化部８ａは、これらの二つの方法を組み合わせて推察することが可能である。又は、いずれか一つの方法により推察することとしても良い。
【０１７１】
状況変化部８ａが変化があったと推察したときには、出力部８ｂが起動する。出力部８ｂは、ユーザに変化があったことを確かめるための出力文章を出力するように対話コントロール部３に指示する。この結果、状況変化部８ａの推察を解除する信号が、ユーザから入力されないときには、送信部８ｃが起動する。尚、状況変化部８ａの推察を解除する信号とは、「問題ないよ。」や「大丈夫だよ。」等の入力文章のことを指す。
【０１７２】
送信部８ｃは、まず、ユーザの状況やユーザの周囲の状況に変化があったと確信した結果、その変化の状況に合わせて、新規サロゲイト化データベースをデータマイニング部２３は「変化」や「事故」等の推察した観点に従い構築する。そして、その中のスキーマの中の「送信」等の観点に合致したタップルデータに従い、外部に信号８２を送信する。
これにより、例えば、ユーザとユーザコンピュータ間で対話が行なわれていたが、ユーザが心臓発作などで倒れたときに、迅速に病院に連絡し、又は救急車を呼ぶことが出来るようになる効果を有する。
【０１７３】
次に、一の言語を他の言語へ変換する言語変換部について説明する。言語変換部は、対話コントロール部３の音声認識部３１や音声合成部３６と密接して利用されるため、対話コントロール部３に設けられる。そして、入力されてきた入力文章を他の言語に変換する。又は、出力文章を他の言語に変換する。
【０１７４】
例えば、ユーザが日本人で、日本に住んでいるので、サロゲイト化データベースが日本語で構築されている。これは、サロゲイト化データベースの利用が日本語で行なわれることを意味している。それ故、英語の入力文章が入力されたときには、英語と判断し、そして日本語に変換する必要がある。この時の辞書の役目をにない自動変換をするのが、言語変換部である。もちろん、英語で入力されたときには、処理した日本語の結果を英語に変換し出力する。
【０１７５】
以上説明した本発明に係る電子計算機による対話方法及び対話システムの一実施形態を以下に示す。
本発明に係る電子計算機を介した対話方法及び対話システムの一実施形態の状況を図２１及び図２２により、まず説明する。
【０１７６】
図２１は、運転手１０１が、カーナビ９１を搭載した車９を運転している状況をあらわしている。カーナビ９１は、センタ９０と電気通信回線９１ａ（図２１及び図２２では点線で示した。）を通じてアクセス可能になっている。ここで、センタ９０は電子計算機に、そしてカーナビ９１は端末に相当する。センタ９０には端末が複数存在し、カーナビ９１はそのうちの一つの端末である。また、カーナビ９１は、速度センサ９２が回線９２ａを通じて設けられている。速度センサ９２は、車９の速度の変化を検出する。
【０１７７】
次の、図２２は、図２１で運転手１０１が車９を運転していたが、電柱９６に衝突し、電線９６ａ、９６ｂは垂れ下がり、車の運動エネルギがゼロになり、緊急事態に陥っているところをあらわしている。
【０１７８】
一方、センタ９０は、ＺＺＺグループの全情報を統括することが出来るセンタとなっている。そして、ＺＺＺグループは、自動車の製造販売をするＺ自動車株式会社、旅行ツアーの提供及びガイド等を行なうＺ旅行代理店、生命保険及び損害賠償保険等を提供するＺ保険株式会社、銀行業務を行なうＺ金融株式会社、一般道での事故処理や道路状況の提供等を行なうＺ道路サービス株式会社、救急医療に特化したＺ病院、等の種々の業種の複合体である。
【０１７９】
センタ９０には、ＺＺＺグループの全情報が様々なシーン毎のサロゲイト化データベースに記録されている。そして、それらのサロゲイト化データベースは、センタ９０により扱われ、新規サロゲイト化データベースが構築される。もちろん、センタ９０による新規サロゲイトデータベースの構築は、カーナビ９１からの指示に基づき判断される。
【０１８０】
カーナビ９１には、対話コントロール部３と、動作指示部４ｂと、類似リンク部５０と、推察部８とを含んで構成されている。そして、カーナビ９１で処理することが出来ない事項等は、センタ９０で処理される。センタ９０には、データマイニング部２３と、対話コントロール部３と、シーン制御部４ａと、動作指示部４ｂと、類似リンク部５０と、情報収集共有処理部６、観点特定部７と、推察部８とを含んで構成されている。
カーナビ９１とセンタ９０には、キャッシュメモリ２ａや記録装置部２ｂが設けられている。そして、記録装置部２ｂには、種々のデータベースが蓄積可能であり、また消去可能である。また、キャッシュメモリ２ａで、様々な演算が行なわれる。
【０１８１】
センタ９０で構築された新規サロゲイト化データベースは、カーナビ９１に提供される。そして、カーナビ９１は、ユーザとの対話の中でユーザの所望の情報を認識し、ユーザに新規サロゲイト化データベースからユーザの所望の情報を提供する。尚、本実施形態では、カーナビ９１は運転手１０１と音声で対話をする。カーナビ９１は電子計算機９０の一部であるので、これは電子計算機９０が運転手１０１と音声で対話をしていることに等しい。
【０１８２】
図２１は、運転手１０１が矢印で示した方向に向かって車９を運転しているところを現した模式図である。運転手１０１は、東京から日光に遊びに行き、温泉に入ることを楽しみにしている。しかし、運転手１０１は、日光は初めてであり、地理も名物も知らない。そこで、運転手１０１は、カーナビ９１を頼りに小旅行を行なっている。
【０１８３】
まず、運転手１０１は、日光への道が分からないので、どの道を通ればよいかカーナビ９１に聞く。また、静かな温泉がどこにあり、どのようにいたら良いのかも聞いている。カーナビ９１は、日光、東京から日光、道、車、温泉等の入力単語を運転手１０１より聞き出し、シーンや観点を特定する。このシーンの特定は、センタ９０のシーン制御部４ａで行なわれる。なぜならば、シーンを特定するためには、多数のシーンに照合することで行われるからであり、このための情報処理量が多いからである。また、観点の特定もセンタ９０の観点特定部７が行う。これは、シーンが決まった後に、その観点が特定されるからである。
【０１８４】
センタ９０は、特定したシーン「日光の温泉」及び観点「日光」、「道順」、「混雑状況」、「温泉」に基づき、新規サロゲイト化データベースを構築する。その際、センタ９０は、Ｚ旅行代理店とＺ道路サービス株式会社の有する情報をまとめて構築した複数のサロゲイト化データベースを利用する。Ｚ旅行代理店には温泉の情報があり、道路の情報はＺ道路サービス株式会社にあるからである。そして、センタ９０のデータマイニング部２３は、新規サロゲイト化データベースを構築する。
【０１８５】
構築した新規サロゲイト化データベースをセンタ９０は、カーナビ９１に送る。その結果、カーナビ９１の対話コントロール部３や動作指示部４ｂは、運転手１０１と対話をし、運転手１０１に所望の情報を新規サロゲイト化データベースより、提供する。これにより、運転手１０１は所望の情報の提供を受け、道に迷わず、日光にたどりつくことが出来るようになる。
【０１８６】
さらに、日光に向かう途中、昼になったので、昼食をとろうと運転手１０１は考えた。そこで、運転手１０１はカーナビ９１に向かって、食べるところとしてどこが良いかを聞いた。しかも、蕎麦が食べたいと運転手１０１は主張した。
【０１８７】
カーナビ９１の対話コントロール部３や動作指示部４ｂは、今まで用いていた新規サロゲイト化データベースでは、この要望にこたえることが出来ないことを認識する。なぜならば、今まで用いていた新規サロゲイト化データベースには「料理」や「食事」に関する情報が入っていないからである。
【０１８８】
カーナビ９１は、対話コントロール部３で認識した入力単語「昼食」や「日光」等をセンタ９０に送る。そして、センタ９０は、シーン制御部４ａや観点特定部７に従い、シーン及び観点を特定する。つまり、ここまでで電子計算機であるセンタ９０は、運転手１０１との対話のシーンが変わったことを確定する。
【０１８９】
センタ９０は、この変化したシーンや観点に従って、さらに次の新規サロゲイト化データベースを種々のサロゲイト化データベースを用いて構築する。そして、この新規サロゲイト化データベースをカーナビ９１に送信する。これによりカーナビ９１は、つまりセンタ９０は、対話に即した情報を欠くこと無く、運転手と対話を続けることが出来る。
【０１９０】
しかし、日光に向かっている途中、運転手１０１は運転を誤り、電柱９６に衝突してしまった。これにより、それまで約６０ｋｍ／ｈのスピードで走っていた車は、急に０ｋｍ／ｈのスピードを有するようになってしまった。つまり、止まってしまった。この状態を表したのが、図２２である。
【０１９１】
図２２では、車９の前方が変形し、運転手１０１がその電柱９６に衝突した衝撃で気絶している。また、車９が衝突したエネルギで電柱９６は傾き、電線９６ａ、９６ｂは断線し、垂れ下がっている。
【０１９２】
速度センサ９２は、車の速度の変化を検知する。速度センサ９２は、検知した速度変化を回線９２ａを介して、カーナビ９１の推察部８の状況変化部８ａに伝える。その結果、状況変化部８ａは運転手１０１の周囲の状況に変化があったことを推察する。これは、４０ｋｍ／ｈの速度変化が３秒以内にあったときには、運転手１０１の周囲の状況に変化があった、すなわち「事故にあった」と推察するように状況変化部８ａのプログラムがくまれているからである。
【０１９３】
そこで、出力部８ｂは、ユーザに変化があったことを確かめるための出力文章を出力するように対話コントロール部３に指示する。例えば、カーナビ９１の対話コントロール部３は、「どうしました？大丈夫ですか？返事をして下さい。」の出力文章を音声にして出力する。
【０１９４】
しかし、運転手１０１は気絶しているので、何も返事が返ってこない。そこで、送信部８ｃが起動する。送信部８ｃは、まず、ユーザの状況やユーザの周囲の状況に変化があったと確信する。つまり、推察を確信に変える解釈をする。そして、送信部８ｃは、センタ９０のデータマイニング部２３に「事故」等の観点で、新規サロゲイト化データベースを構築するように指示する信号を送信する。そして、この新規サロゲイト化データベースは、運転手１０１に関するシーンで構築することを指示する。運転手１０１の事故等の状況変化に合わせた対応をより迅速に行なうためである。
【０１９５】
この結果として構築された新規サロゲイト化データベースの概略を、図２３に示す。この新規サロゲイト化データベースは、カーナビ９１に送信される。
図２３の新規サロゲイト化データベース２０ｅは、運転手１０１に関するシーンに基づくものである。そして、タップル番号が「Ｔ１」のタップルは、Ｚ保険株式会社の情報をまとめたサロゲイト化データベース中にあった情報である。また、タップル番号が「Ｔ２」のタップルは、Ｚ道路サービス株式会社の情報をまとめたサロゲイト化データベース中にあった情報である。尚、本実施例では、「状況変化」という観点が用いられるときには、必ず「送信」という観点が対になり用いられることが規定されている。
【０１９６】
新規サロゲイト化データベース２０ｅの観点「送信」のタップルデータは、「警察に通報する。」及び「救急車を呼ぶ。」の二つの指示を含んでいる。これより、送信部８ｃは、警察に事故があった旨を連絡し、また消防署に救急車の出動を願う連絡をする。これにより、運転者１０１は、当初の契約に沿った対応をセンタ９０やカーナビ９１によりとってもらえ、非常事態に迅速な対応を受けることが出来るようになる。
【０１９７】
以上、本発明に係る電子計算機による対話方法及び対話システムを実施例に基づき説明した。しかし、これらの実施例は、本発明より、種々の組み合わせよりなる電子計算機による対話方法及び対話システムを除くものではない。
【０１９８】
【発明の効果】
本発明に係る電子計算機による対話方法及び対話システムによれば、発話者が発声した単語を認識するための音声認識に用いるデータベースを話題となるシーン毎に予め作成しておき、入力された単語をデータベースに照合することで音声認識を行い、このデータベースを話題となっているシーンごとに、又はデータベース内の一部のデータを対話文毎にメモリに切り替えて使用することにより素早く且つ効率的に対話を行い、限られたメモリやハードディスク等を有効に活用することが出来るという効果を有する。
【０１９９】
本発明に係る電子計算機による対話方法及び対話システムによれば、また、高速で音声対話を行うために画像を含む単語等のデータを観点に従い整理・保存した有用なデータからなるデータベースを提供し、このデータベースを用いた電子計算機による対話方法及び対話システムを提供することを目的とする。
【０２００】
本発明に係る電子計算機による対話方法及び対話システムによれば、さらに、データベースが複数個あったときにはデータベースを統合し、又は複数個のデータベースから必要な部分のみを抽出して小規模のデータベースを構築することが可能になるデータベースを提供する。または、一のデータベースを複数個のデータベースに分離及び分散することを可能にするデータベースを提供する。これらのデータベースの統合・分離により、電子計算機の負荷を軽減し、有効にデータベースを活用することができるという効果を有する。
【０２０１】
本発明に係る電子計算機による対話方法及び対話システムによれば、さらに、本願発明によるデータベースをインターネット等の通信手段を介して接続されているコンピュータに分散させることで、重複労力を払わずに、データベースを効率よく利用して、人間と電子計算機との対話を進められるという効果を有する。
【０２０２】
本発明に係る電子計算機による対話方法及び対話システムによれば、さらに、ユーザが電子計算機と対話を行うことが出来なくなったとき等に、その状況に合わせて、電子計算機はユーザの要望に沿った対応をとることが出来るという効果を有する。
【０２０３】
本発明に係る電子計算機による対話方法及び対話システムによれば、さらに、有限なメモリを有効に使い、音声を高速で認識処理し、且つ的確に応答して、シーンに基づいて対話の内容を限定し、円滑に音声対話を進めていくことが出来るという効果を有する。
また、これにより人間に優しい電子計算機と人間との対話が可能になるという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る電子計算機による対話方法において、一実施例を説明するためのフローチャートである。
【図２】本発明に係る電子計算機による対話方法を説明するためのフローチャートである。
【図３】電気通信回線によりアクセス可能な端末を有する電子計算機とユーザとの対話状況をあらわしている模式図である。
【図４】本発明に係る電子計算機による対話方法を説明するためのフローチャートである。
【図５】本発明に係る電子計算機による対話方法を説明するためのフローチャートである。
【図６】サロゲイト化データベースの構築方法を説明したブロック図である。
【図７】サロゲイト化データベースの具体例である。
【図８】一のサロゲイト化データベースから、一のサロゲイト化データベースの構築をあらわした模式図である。
【図９】一のサロゲイト化データベースから、複数のサロゲイト化データベースの構築をあらわした模式図である。
【図１０】複数のサロゲイト化データベースから、一のサロゲイト化データベースの構築をあらわした模式図である。
【図１１】複数のサロゲイト化データベースから、複数のサロゲイト化データベースの構築をあらわした模式図である。
【図１２】図７に示したサロゲイト化データベースと同一のシーンに関するコツキャッシュである。
【図１３】本発明に係る電子計算機による対話方法において、一実施例を説明するためのフローチャートである。
【図１４】本発明に係る電子計算機による対話方法を説明するためのフローチャートである。
【図１５】本発明に係る電子計算機による対話方法を説明するためのフローチャートである。
【図１６】本発明に係る電子計算機による対話方法を説明するためのフローチャートである。
【図１７】コンピュータによる音声対話の一実施形態を示すブロック図である。
【図１８】コンピュータによる音声対話におけるインターネット等の通信手段を介した知識獲得の一実施形態を表したブロック図である。
【図１９】観点特定部を説明するためのブロック図である。
【図２０】推察部を説明するためのブロック図である。
【図２１】本発明に係る電子計算機による対話方法及び対話システムの一実施形態を説明するための模式図である。
【図２２】本発明に係る電子計算機による対話方法及び対話システムの一実施形態を説明するための模式図である。
【図２３】新規サロゲイト化データベースの一例である。
【符号の説明】
１  ユーザコンピュータ
２ａ  キャッシュメモリ
２ｂ  記憶装置部
２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄ  サロゲイト化データベース
２１ｅ  新規サロゲイト化データベース
２１  事例
２２  概念辞書
２２ａ  シチュエーション単語
２２ｂ  観点
２３  データマイニング部
２５ａ、２５ｂ、２５ｃ  スキーマ
２６ａ  タップル
２６ｂ  カラム
２７ａ、２７ｂ、２７ｃ  インデックスファイル
２８ａ、２８ｂ、２８ｃ  コツキャッシュ
３  対話コントロール部
３１  音声認識部
３２  音素メモリ部
３６  音声合成部
３７  発話テンプレート部
３８  対話のコツ部
３９  質問処理部
４ａ  シーン制御部
４１  シーン判定プログラム
４２ａ、４２ｂ、４２ｃ  シーンに基づく単語データベース
４３ａ、４３ｂ、４３ｃ  シーン重要単語データベース
４ｂ  動作指示部
４６  検索プログラム部
５０  類似リンク部
６  情報収集共有処理部
６１  単語・分解処理部
６２  単語まとめ部
６２ａ  既存スキーマ
６２ｂ  新規スキーマ
６３  ＵＲＬ検索処理部
６４  ＵＲＬ知識体
６５  インターネット知識獲得部
６５ａ  ＵＲＬデータ
６５ｂ  ＵＲＬ
６６  Ｗｅｂロボット
６７  ダイナミックまとめ部
６８  頻度プログラム
７  観点特定部
８  推察部
８ａ  状況変化部
８ｂ  出力部
８ｃ  送信部
８ｄ  センサ
９  車
９０  センタ
９１  カーナビ
９２  速度センサ
１００  ユーザ
１０１  運転手
【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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