(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段と、
前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する少なくとも一つの形態素を第一形態素情報として抽出する形態素抽出手段と、
一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素であり、利用者から発話されるであろう発話内容を構成する第二形態素情報を複数の談話範囲に関連付けて予め複数記憶する形態素記憶手段と、
前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と、前記複数の談話範囲の一つである現在の談話範囲に関連付けられた前記第二形態素情報とを照合し、この第二形態素情報の中に前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情報が存在するかどうかを検索する第一検索手段と、
前記第一検索手段で検索を実行した結果、前記複数の談話範囲の一つである現在の談話範囲の前記第二形態素情報の中に、前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情報が存在しない場合には、感情マイナス要因と判定し、且つ、
前記複数の談話範囲の一つである前記談話範囲の前記第二形態素情報の中に、前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情報が存在する場合には、感情プラス要因として判定し、
前記感情マイナス要因として判定された頻度、及び感情プラス要因として判定された頻度に応じて、頻度の大きさを数字として位置付けをするランク付手段とを備え、
前記ランク付手段によるランク付は、前記位置付けられた数字に応じて感情度を複数の段階の中から特定の段階にランク付するものであることを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理システムであって、
前記利用者から入力されるであろう前記入力情報又は前記利用者への回答内容に関連性のある前記形態素を示す談話範囲を複数記憶する談話記憶手段と、
前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と前記各談話範囲とを照合し、該各談話範囲の中から、該第一形態素情報を含む前記談話範囲を検索する談話検索手段と、
前記談話検索手段で検索された前の前記談話範囲を示す第一談話範囲と後の前記談話範囲を示す第二談話範囲とを照合し、該第二談話範囲が該第一談話範囲と関連性を有するかについて判定する関連性判定手段とを有し、
前記ランク付手段は、前記関連性判定手段による判定結果に基づいてランク付することを特徴とする情報処理システム。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記ランク付手段では、前記頻度の大きさを決める数字を、数字が高い程感情度が高く、数字が低い程感情度が低くなるように設定し、
且つ、該ランク付手段は、前記関連性判定手段で前記第二談話範囲が前記第一談話範囲と関連性を有しないと判定された場合には、関連性を有すると判定された場合よりも、低い数字の段階にランク付することを特徴とする情報処理システム。
【請求項４】
利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段と、
前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する少なくとも一つの形態素を第一形態素情報として抽出する形態素抽出手段と、
一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素であり、利用者から発話されるであろう発話内容を構成する第二形態素情報を複数の談話範囲に関連付けて予め複数記憶する形態素記憶手段と、
前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と、前記複数の談話範囲の一つである現在の談話範囲に関連付けられた前記第二形態素情報とを照合し、この第二形態素情報の中に前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情報が存在するかどうかを検索する第一検索手段と、
前記第一検索手段で検索を実行した結果、前記複数の談話範囲の一つである現在の談話範囲の前記第二形態素情報の中に、前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情報が存在しない場合には、感情マイナス要因と判定し、且つ、
前記複数の談話範囲の一つである前記談話範囲の前記第二形態素情報の中に、前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情報が存在する場合には、感情プラス要因として判定し、
前記感情マイナス要因として判定された頻度、及び感情プラス要因として判定された頻度に応じて、頻度の大きさを数字として位置付けをするランク付手段とを備え、
前記ランク付手段によるランク付は、前記位置付けられた数字に応じて感情度を複数の段階の中から特定の段階にランク付するものであることを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記利用者から入力されるであろう前記入力情報又は前記利用者への回答内容に関連性のある前記形態素を示す談話範囲を複数記憶する談話記憶手段と、
前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と前記各談話範囲とを照合し、該各談話範囲の中から、該第一形態素情報を含む前記談話範囲を検索する談話検索手段と、
前記談話検索手段で検索された前の前記談話範囲を示す第一談話範囲と後の前記談話範囲を示す第二談話範囲とを照合し、該第二談話範囲が該第一談話範囲と関連性を有するかについて判定する関連性判定手段とを有し、
前記ランク付手段は、前記関連性判定手段による判定結果に基づいてランク付することを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理装置であって、
前記ランク付手段では、前記頻度の大きさを決める数字を、数字が高い程感情度が高く、数字が低い程感情度が低くなるように設定し、
且つ、該ランク付手段は、前記関連性判定手段で前記第二談話範囲が前記第一談話範囲と関連性を有しないと判定された場合には、関連性を有すると判定された場合よりも、低い数字の段階にランク付することを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
文字認識手段、形態素抽出手段、第一検索手段、及びランク付手段として機能するコンピュータにおいて、
前記文字認識手段が、利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報を示す文字列を特定するステップと、
前記形態素抽出手段が、前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するステップと、
一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなり、利用者から発話されるであろう発話内容を構成する第二形態素情報を複数の談話範囲に関連付けて予め複数前記形態素記憶手段に記憶するステップと、
前記第一検索手段が、前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と、前記複数の談話範囲の一つである現在の談話範囲に関連付けられた前記第二形態素情報とを照合し、この第二形態素情報の中に前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情報が存在するかどうかを検索するステップと、
前記ランク付手段が、前記第一検索手段で検索を実行した結果、前記複数の談話範囲の一つである現在の談話範囲の前記第二形態素情報の中に、前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情報が存在しない場合には、感情マイナス要因と判定し、且つ、 前記複数の談話範囲の一つである前記談話範囲の前記第二形態素情報の中に、前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情報が存在する場合には、感情プラス要因として判定し、前記感情マイナス要因として判定された頻度、及び感情プラス要因として判定された頻度に応じて、頻度の大きさを数字として位置付けをするランク付するステップとを有し、
前記ランク付手段によるランク付は、前記位置付けられた数字に応じて感情度を複数の段階の中から特定の段階にランク付するものであることを特徴とするコンピュータの情報処理方法。
【請求項８】
請求項７に記載のコンピュータの情報処理方法であって、前記コンピュータは、更に談話記憶手段として機能を備え、
前記談話記憶手段が、前記利用者から入力されるであろう前記入力情報又は前記利用者への回答内容に関連性のある前記形態素を示す談話範囲を複数記憶するステップと、
談話検索手段が、前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と前記各談話範囲とを照合し、該各談話範囲の中から、該第一形態素情報を含む前記談話範囲を検索するステップと、
関連性判定手段が、前記談話検索手段で検索された前の前記談話範囲を示す第一談話範囲と後の前記談話範囲を示す第二談話範囲とを照合し、該第二談話範囲が該第一談話範囲と関連性を有するかについて判定するステップと、
前記ランク付手段が、前記関連性判定手段による判定の結果に基づいてランク付するステップとを有することを特徴とするコンピュータの情報処理方法。
【請求項９】
請求項８に記載のコンピュータの情報処理方法であって、
前記ランク付手段では、前記頻度の大きさを決める数字を、数字が高い程感情度が高く、数字が低い程感情度が低くなるように設定し、
且つ、該ランク付手段は、前記関連性判定手段で前記第二談話範囲が前記第一談話範囲と関連性を有しないと判定された場合には、関連性を有すると判定された場合よりも、低い数字の段階にランク付することを特徴とするコンピュータの情報処理方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段と、
前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する少なくとも一つの形態素を第一形態素情報として抽出する形態素抽出手段と、
一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素であり、利用者から発話されるであろう発話内容を構成する第二形態素情報を複数の談話範囲に関連付けて予め複数記憶する形態素記憶手段と、
前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と、前記複数の談話範囲の一つである現在の談話範囲に関連付けられた前記第二形態素情報とを照合し、この第二形態素情報の中に前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情報が存在するかどうかを検索する第一検索手段と、
前記第一検索手段で検索を実行した結果、前記複数の談話範囲の一つである現在の談話範囲の前記第二形態素情報の中に、前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情報が存在しない場合には、感情マイナス要因と判定し、且つ、
前記複数の談話範囲の一つである前記談話範囲の前記第二形態素情報の中に、前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情報が存在する場合には、感情プラス要因として判定し、
前記感情マイナス要因として判定された頻度、及び感情プラス要因として判定された頻度に応じて、頻度の大きさを数字として位置付けをするランク付手段とを備え、
前記ランク付手段によるランク付は、前記位置付けられた数字に応じて感情度を複数の段階の中から特定の段階にランク付するものである処理を実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のコンピュータプログラムであって、
前記利用者から入力されるであろう前記入力情報又は前記利用者への回答内容に関連性のある前記形態素を示す談話範囲を複数記憶する談話記憶手段と、
前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と前記各談話範囲とを照合し、該各談話範囲の中から、該第一形態素情報を含む前記談話範囲を検索する談話検索手段と、  前記談話検索手段で検索された前の前記談話範囲を示す第一談話範囲と後の前記談話範囲を示す第二談話範囲とを照合し、該第二談話範囲が該第一談話範囲と関連性を有するかについて判定する関連性判定手段として機能させ、
前記ランク付手段に、前記関連性判定手段による判定の結果に基づいてランク付する処理を実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のコンピュータプログラムであって、
前記ランク付手段では、前記頻度の大きさを決める数字を、数字が高い程感情度が高く、数字が低い程感情度が低くなるように設定し、
且つ、該ランク付手段は、前記関連性判定手段で前記第二談話範囲が前記第一談話範囲と関連性を有しないと判定された場合には、関連性を有すると判定された場合よりも、低い数字の段階にランク付する処理を実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１３】
コンピュータに、
利用者から入力された入力情報に基づいて、該入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段と、
前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する少なくとも一つの形態素を第一形態素情報として抽出する形態素抽出手段と、
一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素であり、利用者から発話されるであろう発話内容を構成する第二形態素情報を複数の談話範囲に関連付けて予め複数記憶する形態素記憶手段と、
前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と、前記複数の談話範囲の一つである現在の談話範囲に関連付けられた前記第二形態素情報とを照合し、この第二形態素情報の中に前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情報が存在するかどうかを検索する第一検索手段と、
前記第一検索手段で検索を実行した結果、前記複数の談話範囲の一つである現在の談話範囲の前記第二形態素情報の中に、前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情報が存在しない場合には、感情マイナス要因と判定し、且つ、
前記複数の談話範囲の一つである前記談話範囲の前記第二形態素情報の中に、前記第一形態素情報を含む前記第二形態素情報が存在する場合には、感情プラス要因として判定し、
前記感情マイナス要因として判定された頻度、及び感情プラス要因として判定された頻度に応じて、頻度の大きさを数字として位置付けをするランク付手段とを備え、
前記ランク付手段によるランク付は、前記位置付けられた数字に応じて感情度を複数の段階の中から特定の段階にランク付するものである処理を実行させるためのコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
請求項１３に記載のコンピュータプログラムであって、
前記利用者から入力されるであろう前記入力情報又は前記利用者への回答内容に関連性のある前記形態素を示す談話範囲を複数記憶する談話記憶手段と、
前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と前記各談話範囲とを照合し、該各談話範囲の中から、該第一形態素情報を含む前記談話範囲を検索する談話検索手段と、  前記談話検索手段で検索された前の前記談話範囲を示す第一談話範囲と後の前記談話範囲を示す第二談話範囲とを照合し、該第二談話範囲が該第一談話範囲と関連性を有するかについて判定する関連性判定手段として機能させ、
前記ランク付手段に、前記関連性判定手段による判定の結果に基づいてランク付する処理を実行させるためのコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１５】
請求項１４に記載のコンピュータプログラムであって、
前記ランク付手段では、前記頻度の大きさを決める数字を、数字が高い程感情度が高く、数字が低い程感情度が低くなるように設定し、
且つ、該ランク付手段は、前記関連性判定手段で前記第二談話範囲が前記第一談話範囲と関連性を有しないと判定された場合には、関連性を有すると判定された場合よりも、低い数字の段階にランク付する処理を実行させるためのコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、利用者から入力された入力情報に基づいて、利用者に対して抱く感情度等をランク付する情報処理システム、情報処理方法、プログラム及びプログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年から、利用者に対して抱く感情の度合い（以下、単に「感情度」と省略する）は、パーソナルコンピュータを用いて特定（ランク付するなどにより特定）することができる。具体的に、この感情度は、利用者からの発話内容を解析し、解析した発話内容と予め定めた複数の感情に関するカテゴリーとを比較し、発話内容がどの感情に関するカテゴリーに属するものであるのかを判定する処理を行うことにより特定することができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記感情度を特定する処理において、利用者からの発話内容に基づいて感情度を特定（ランク付）するためには、利用者の発話内容がどの感情に関するカテゴリーに属するものであるのかを判定させるための複雑なアルゴリズム又はニューラルネットワーク等を構築する必要があり、発話内容から利用者の感情度を簡単に特定するためのシステムを作製することは困難であった。
【０００４】
そこで、本願発明は以上の点に鑑みてなされたものであり、利用者から入力された発話内容などの入力情報に基づいて、入力情報から把握される意味内容に関連付けられている予め作成された回答内容等を検索し、この検索の頻度の大きさに応じてランク付することのできる情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、プログラム及びプログラムを記録した記録媒体を提供することを課題とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本願に係る発明は、利用者から入力された入力情報に基づいて利用者に対して抱く感情度等をランク付する際に、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素であり、利用者から発話されるであろう発話内容を構成する第二形態素情報を予め複数記憶し、利用者から入力された入力情報に基づいて、入力情報を示す文字列を特定し、特定された文字列に基づいて、文字列の最小単位を構成する少なくとも一つの形態素を第一形態素情報として抽出し、抽出された第一形態素情報と各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を含む第二形態素情報を検索し、検索結果に基づいて各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索されることにより、感情マイナス要因、又は感情プラス要因が検索される頻度の大きさに応じてランク付し、ランク付は連続した数字で示した複数の段階の中から特定の段階にランク付するものであり、さらに、各段階毎にそれぞれ異なる感情度が予め対応付けられているすることを特徴とするものである。
【０００６】
尚、会話制御装置（情報処理装置）は、ランク付した大きさを、前記利用者に対して抱く感情度又は入力情報に対する理解度として出力してもよい。また、会話制御装置は、第一検索手段において第二形態素情報が検索された場合には、複数の段階のうち基準の段階より低いランクにランク付し、検索されない場合には、複数の段階のうち基準の段階より高いランクにランク付するのが好ましい。
【０００７】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置が、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索される頻度の大きさに応じてランク付することができるので、例えば、ランク付した大きさを利用者に対して抱く感情度として出力（例えば、画面、音声など）することができれば、会話制御装置は、擬似的に利用者に対して抱く感情度を特定するものとして利用することができる。
【０００８】
また、会話制御装置を開発する開発者は、第一形態素情報と各第二形態素情報との間で行われた検索履歴のみに基づいて、例えば利用者に対して抱く感情度を特定することができるので、利用者に対して抱く感情度を会話制御装置で計算させるための複雑なアルゴリズム又はニューラルネットワーク等を開発する必要がなくなり、結果的には本装置を開発するための開発時間を短縮させることができる。
【０００９】
また、本願に係る発明は、利用者から入力されるであろう入力情報又は利用者への回答内容に関連性のある形態素を示す談話範囲には、第二形態素情報が複数関連付けられており、談話範囲を複数記憶し、第一形態素情報と各談話範囲とを照合し、各談話範囲の中から、第一形態素情報を含む談話範囲を検索し、検索された談話範囲を示す第一談話範囲と、後に談話検索手段で検索された談話範囲を示す第二談話範囲とを照合し、第二談話範囲が第一談話範囲と関連性を有するかについて判定し、この判定結果に基づいてランク付することを特徴とするものである。
【００１０】
尚、会話制御装置は、第二談話範囲が第一談話範囲と関連性を有しないと判定された場合には、複数の段階のうち基準の段階より低いランクにランク付し、第二談話範囲が第一談話範囲と関連性を有すると判定された場合には、複数の段階のうち基準の段階より高いランクにランク付することが好ましい。
【００１１】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置が、最初に検索された第一形態素情報と関連する第一談話範囲と、後に検索された第一形態素情報と関連する第二談話範囲との間で関連性を有するかにより、ランク付することができるので、会話制御装置は、第一形態素情報と各第二形態素情報とを照合したことによる検索結果に基づいて、ランク付するよりも、例えばより適切な上記感情度としてランク付することができる。
【００１２】
例えば、第二談話範囲が第一談話範囲との間で関連性を有していなければ、現在の入力情報（利用者から入力されたもの）と前に入力された入力情報とは全く異なる内容であると判断することができるので、利用者はある話題に対して一貫性のないことを入力しているものと断定することができ、会話制御装置は、利用者に対する感情度を低くランク付することができる。
【００１３】
一方、第二談話範囲が第一談話範囲との間で関連性を有していれば、現在の入力情報（利用者から入力されたもの）と前に入力された入力情報とは関連性を有すると判断することができるので、利用者はある話題に対して一貫性のあることを入力しているものと断定することができ、会話制御装置は、利用者に対して抱く感情度を高く（良い方向）設定することができる。
【００１４】
更に、本願に係る発明は、第一形態素情報が、主格からなる主体格、目的格からなる対象格などの属性毎に対応付けられた各形態素からなり、抽出された第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報を構成する各属性の中から、形態素を含まない属性を検索し、検索された属性に基づいて、属性に、検索された談話範囲を構成する形態素を付加し、談話範囲を構成する形態素が付加された結果に基づいてランク付することを特徴とするものである。
【００１５】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置が、談話範囲を構成する形態素を、第一形態素情報に付加した場合には、利用者に対して抱く感情度を高いランクにランク付するので、会話制御装置は、第一形態素情報を構成する各属性に談話範囲の形態素が付加された場合には、第一形態素情報からなる入力情報が省略文であると判断することができる。
【００１６】
このため、入力情報からなる第一形態素情報が省略文である場合には、前に検索された談話範囲を前提に入力情報を入力しているものと判断することができるので、利用者はある話題に対して一貫性のあることを入力しているものと断定することができ、会話制御装置は、利用者に対して抱く感情度を高く（良い方向）設定することができる。
【００１７】
また、本願に係る発明は、利用者からの入力情報に対して定型的な内容を回答するための定型内容を予め複数記憶し、抽出された第一形態素情報と各定型内容とを照合し、各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容を検索し、この検索結果に基づいて各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容が検索される頻度の大きさに応じてランク付するものである。尚、会話制御装置は、第一検索手段において第二形態素情報が検索された場合には、複数の段階のうち基準の段階より高いランクにランク付し、検索されない場合には、複数の段階のうち基準の段階より低いランクにランク付するのが好ましい。
【００１８】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置が、第一形態素情報と各定型内容とを照合し、各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容を検索し、この検索の頻度の大きさに基づいてランク付するので、会話制御装置は、例えば、第一形態素情報を含む定型内容を検索し、この定型内容が会話制御装置からの回答文を聞き返す内容（鸚鵡返し）である場合には、利用者はある話題に対して中断させるための入力情報を入力したものと断定することができるので、利用者に対して抱く感情度を低いランクにランク付することができ、結果的には適切にランク付（利用者に対して抱く感情度など）することができる。
【００１９】
一方、会話制御装置は、第一形態素情報を含む定型内容を検索することができない場合には、利用者はある話題に対して中断させるための入力情報を入力しておらず、現在の話題に対して真剣に回答しているものと擬似的に断定することができるので、高いランクにランク付することができる。
【００２０】
更に、本願に係る発明は、特定された文字列に基づいて、入力情報の種類を示す入力種類を特定し、特定された入力種類が反発文などの反発要素である場合には、複数の段階のうち基準の段階より低いランクにランク付することを特徴とするものである。
【００２１】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置が、入力情報の種類を示す入力種類を特定し、特定された入力種類が反発文などの反発要素である場合には、低いランクにランク付するので、会話制御装置は、例えば、利用者が会話制御装置から出力した回答内容に対して反発している場合には、例えば、利用者に対して抱く感情度を低いランクにランクすることができ、利用者に対して抱く感情度等をより適切にランク付することができる。
【００２２】
更にまた、本願に係る発明は、第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索されない場合には、利用者から入力された入力情報が難解であると判断し、入力情報に対する理解度を複数の段階のうち基準の段階より低いランクにランク付することを特徴とするものである。
【００２３】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置が、第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索されない場合には、第一形態素情報と関連する第二形態素情報が予め記憶されていないことを意味するので、第一形態素情報からなる入力情報が第二形態素情報からなる文よりも難解であると判断することができる。
【００２４】
このため、会話制御装置は、第一形態素情報からなる入力情報を理解することができないため、利用者はある話題に対して意味の分からないことを入力していると擬似的に断定することができ、入力情報に対する理解度を低いランクにランク付することができる。
【００２５】
また、本願に係る発明は、第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索された場合には、利用者から入力された入力情報が容易であると判断し、入力情報に対する理解度を複数の段階のうち基準の段階より高いランクにランク付することを特徴とするものである。
【００２６】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置が、第一形態素情報と関連する第二形態素情報を検索することができた場合には、会話制御装置は、第一形態素情報からなる入力情報を理解することができるので、利用者はある話題に対して意味の分かることを入力していると擬似的に断定することができ、入力情報に対する理解度を高いランクにランク付することができる。
【００２７】
更に、本願に係る発明は、利用者が求める話題、ある事柄に対する利用者して抱く感情度、又は陳述文、肯定文、疑問文、反発文などの種類をその意味内容に応じて形態素と関連付けて階層的にデータベースに蓄積するための言語で記述されることを特徴とするものである。尚、言語は、ＤＫＭＬ（Discourse Knowledge Markup Language)からなることが望ましい。
これにより、会話制御装置を開発する開発者は、利用者の入力情報に対する回答内容を検索するための第二形態素情報等を、データベースにおいて前記言語を用いて階層的に構築することができるので、会話制御装置は、利用者の入力情報に対応する第一形態素情報に基づいて第一形態素情報に関連する第二形態素情報等を、階層的な手順を経てデータベースから検索することができる。
【００２８】
即ち、会話制御装置は、入力情報に対応する第一形態素情報の階層（例えば、データベースに蓄積されている第二形態素情報に対して上位概念にあるのか、又は下位概念にあるのか）を見極めて、見極めた階層に基づいて予め蓄積された各第二形態素情報の中から、適切な第二形態素情報を検索することができる。
【００２９】
このため、会話制御装置は、利用者の入力情報からなる第一形態素情報と、予め記憶されている”全て”の第二形態素情報とを逐一照合することなく、ある特定の階層に属する”特定”の各第二形態素情報と第一形態素情報とを照合すればよいので、第一形態素情報と近似する第二形態素情報を短時間で検索することができ、この結果、検索結果に基づいて利用者に対して抱く感情度等を短時間でランク付することができる。
【００３０】
また、本願に係る発明は、第二形態素情報が複数記憶され、各第二形態素情報には、回答内容がそれぞれに対応付けられており、検索された第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報に対応付けられた回答内容を取得し、取得された過去の回答内容を記憶し、取得された現在の第一形態素情報と過去の回答内容とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の回答内容に含まれるかを判定し、判定結果に基づいてランク付することを特徴とするものである。
【００３１】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置が、現在の第一形態素情報と過去の回答内容とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の回答内容に含まれる場合には、会話制御装置は、利用者が過去の回答内容に対して鸚鵡返し（利用者が回答内容に対して聞き直していること）ているものと擬似的に断定することができる。
【００３２】
この場合、会話制御装置は、利用者が過去の回答内容に対して鸚鵡返しを行っているので、利用者はある話題に対して中断させるための入力情報を入力したものと擬似的に断定することができ、例えば、利用者に対して抱く感情度を低いランクにランク付することができ、結果的には利用者に対して抱く感情度等をより適切にランク付することができる。
【００３３】
更に、本願に係る発明は、取得された過去の前記第一形態素情報を記憶し、取得された現在の第一形態素情報と過去の第一形態素情報とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれるかを判定し、この判定結果に基づいてランク付することを特徴とするものである。
【００３４】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置が、現在の第一形態素情報と過去の第一形態素情報とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれる場合には、利用者は単に過去に入力した入力情報を、会話制御装置からの回答内容とは全く関係なく再入力したものと擬似的に断定することができる。
【００３５】
この場合は、会話制御装置からの回答内容とは全く関係なく、利用者が前の入力情報と同一の入力情報を単に反復して入力しているだけであるので、会話制御装置は、例えば利用者に対して抱く感情度を低いランクにランク付することができ、結果的には利用者に対して抱く感情度等をより適切にランク付することができる。
【００３６】
尚、第一形態素情報を含む第二形態素情報（談話範囲、定型内容又は回答内容等をも含む。以下、「第二形態素情報等」と略す）とは、第二形態素情報等が第一形態素情報をそのまま含む場合のみならず、第二形態素情報等が第一形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素を含む場合をも意味するものとする。
【００３７】
【発明の実施の形態】
［第一実施形態］
（会話制御システムの基本構成）
本発明に係る会話制御システムについて図面を参照しながら説明する。図１は、本実施形態に係る会話制御装置１（ランク付装置）を有する会話制御システムの概略構成図である。
【００３８】
同図に示すように、会話制御装置１は、入力部１００と、音声認識部２００と、会話制御部３００と、文解析部４００と、会話データベース５００と、出力部６００と、音声認識辞書記憶部７００とを備えている。
【００３９】
尚、本実施形態では、説明の便宜上、利用者の発話内容（この発話内容は、入力情報の一種）に限定して説明するが、この利用者の発話内容に限定されるものではなく、キーボード等から入力された入力情報であってもよい。従って、以下に示す「発話内容」は、「発話内容」を「入力情報」に置き換えて説明することもできる。
【００４０】
同様にして、後述の説明では、説明の便宜上、「発話文のタイプ」（発話種類）に限定して説明するが、この「発話文のタイプ」に限定されるのではなく、キーボードなどから入力された入力情報の種類を示す「入力種類」であってもよい。従って、以下に示す「発話文のタイプ」（発話種類）は、「発話種類」を「入力種類」に置き換えて説明することもできる。
【００４１】
入力部１００は、利用者からの入力情報を取得する取得手段であり、本実施形態では、マイクロホン、キーボード等が挙げられる。この入力部１００は、利用者から入力された入力情報（音声以外）に基づいて、入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段でもある。
【００４２】
ここで、入力情報とは、キーボード等を通じて入力された文字、記号、音声等を意味するものである。具体的に、入力部１００は、入力された入力情報（音声以外）に基づいて入力情報を示す文字列を特定し、特定した文字列を文字列信号として会話制御部３００に出力する。また、利用者からの発話内容（この発話内容は、音声からなるものであり、入力情報の一種である）をマイクロホンなどで取得した入力部１００は、取得した発話内容を構成する音声を音声信号として音声認識部２００に出力する。
【００４３】
音声認識部２００は、入力部１００で取得した発話内容に基づいて、発話内容に対応する文字列を特定する文字認識手段である。具体的には、入力部１００から音声信号が入力された音声認識部２００は、入力された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部７００に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号として会話制御部３００に出力する。音声認識辞書記憶部７００は、標準的な音声信号に対応する辞書を格納しているものである。
【００４４】
前記文解析部４００は、入力部１００又は音声認識部２００で特定された文字列を解析するものであり、本実施形態では、図２に示すように、形態素抽出部４１０と、文節解析部４２０と、文構造解析部４３０と、発話種類判定部４４０と、形態素データベース４５０と、発話種類データベース４６０とを有している。
【００４５】
形態素抽出部４１０は、入力部１００又は音声認識部２００で特定された文字列に基づいて、文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出する形態素抽出手段である。
【００４６】
具体的に、管理部３１０から文字列信号が入力された形態素抽出部４１０は、入力された文字列信号に対応する文字列の中から各形態素を抽出する。ここで、形態素とは、本実施形態では、文字列に現された語構成の最小単位を意味するものとする。この語構成の最小単位としては、図３に示すように、例えば、名詞、形容詞、動詞などの品詞が挙げられる。各形態素は、本実施形態では、ｍ１、ｍ２、・・・、ｍｌと表現する。
【００４７】
即ち、形態素抽出部４１０は、入力された文字列信号に対応する文字列と、形態素データベース４５０に予め格納されている名詞、形容詞、動詞などの形態素群とを照合し、文字列の中から形態素群と一致する各形態素（ｍ１、ｍ２、・・・）を抽出し、抽出した各形態素を抽出信号として文節解析部４２０に出力する。
【００４８】
文節解析部４２０は、形態素抽出部４１０で抽出された各形態素に基づいて、各形態素を文節形式に変換する変換手段である。具体的に、形態素抽出部４１０から抽出信号が入力された文節解析部４２０は、入力された抽出信号に対応する各形態素を用いて文節形式にまとめる。
【００４９】
ここで、文節形式とは、本実施形態では、日本語文法において、自立語又は自立語に一つ以上の付属語がついた文、或いは、日本語文法の意味を崩さない程度に文字列をできるだけ細かく区切った一区切りの文を意味する。この文節は、本実施形態では、ｐ１、ｐ２、・・・ｐｋと表現する。
【００５０】
即ち、文節解析部４２０は、図４に示すように、入力された抽出信号に対応する各形態素に基づいて各形態素の係り受け要素（例えば、が（ｍ２）・は（ｍ４）・を（ｍ５）・・）を抽出し、抽出した係り受け要素に基づいて各形態素を各文節にまとめることを行う。同図に示す「ｔ」は、転置を意味する。
【００５１】
各形態素を各文節にまとめた文節解析部４２０は、各形態素をまとめた各文節と、各文節を構成する各形態素とを含む文型情報を文型信号として文構造解析部４３０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【００５２】
文構造解析部４３０は、文節解析部４２０で分節された第一形態素情報の各形態素を主体格、対象格などの各属性に分類する分類手段である。具体的に、文節解析部４２０から文型信号が入力された文構造解析部４３０は、入力された文型信号に対応する各形態素と各形態素からなる文節とに基づいて、文節に含まれる各形態素の「格構成」を決定する。
【００５３】
ここで、「格構成」とは、文節における実質的な概念を示す格（属性）を意味するものであり、本実施形態では、例えば、主語・主格を意味するサブジェクト（主体格）、対象を意味するオブジェクト（対象格）、動作を意味するアクション、時間を意味するタイム（テンス、アスペクト）、場所を意味するロケーション等が挙げられる。本実施形態では、サブジェクト、オブジェクト、アクションの三要素の「格」（格構成）に対応付けられた各形態素を第一形態素情報とする。
【００５４】
即ち、文構造解析部４３０は、図５に示すように、例えば、各形態素の係り受け要素が”が”又は”は”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がサブジェクト（主語又は主格）であると判断する。また、文構造解析部４３０は、
例えば、各形態素の係り受け要素が”の”又は”を”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がオブジェクト（対象）であると判断する。
【００５５】
更に、文構造解析部４３０は、例えば、各形態素の係り受け要素が”する”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がアクション（述語；この述語は動詞、形容詞などから構成される）であると判断する。
【００５６】
各文節を構成する各形態素の「格構成」を決定した文構造解析部４３０は、決定した「格構成」に対応付けられた第一形態素情報に基づいて、後述する話題（トピック）の範囲を特定させるための話題検索命令信号を反射的判定部３２０に出力する。
【００５７】
発話種類判定部４４０は、文節解析部４２０で特定された文節に基づいて、発話内容（入力情報）の種類を示す発話種類（入力種類）を特定する種類特定手段である。具体的に、文節解析部４２０から入力された文型信号に対応する各形態素と各形態素から構成される文節とに基づいて、「発話文のタイプ」（発話種類）を判定する。
【００５８】
ここで、「発話文のタイプ」は、本実施形態では、図６に示すように、陳述文（Ｄ；Declaration）、感想文（Ｉ；Impression）、条件文（Ｃ；Condition）、結果文（Ｅ；Effect）、時間文（Ｔ；Time）、場所文（Ｌ；Location）、反発文（Ｎ；Negation）などから構成されるものである。
【００５９】
陳述文とは、利用者の意見又は考えなどからなる文を意味するものであり、本実施形態では、図６に示すように、例えば”佐藤が好きだ”などの文が挙げられる。感想文とは、利用者が抱く感想からなる文を意味するものである。場所文とは、場所的な要素からなる文を意味するものである。
【００６０】
結果文とは、話題に対して文が結果の要素を含む文から構成されるものを意味する。時間文とは、話題に関わる時間的な要素を含む文から構成されるものを意味する。
【００６１】
条件文とは、一つの発話を話題と捉えた場合に、話題の前提、話題が成立している条件や理由などの要素を含む文から構成されるものを意味する。反発文とは、発話相手に対して反発するような要素を含む文から構成されるものを意味する。各「発話文のタイプ」についての例文は、図６に示す通りである。
【００６２】
即ち、発話種類判定部４４０は、入力された文型信号に対応する各文節に基づいて、その各文節と発話種類データベース４６０に格納されている各辞書とを照合し、各文節の中から、各辞書に関係する文要素を抽出する。各文節の中から各辞書に関係する文要素を抽出した発話種類判定部４４０は、抽出した文要素に基づいて、「発話文のタイプ」を判定する。文要素とは、文字列の種類を特定するための分の種別を意味し、文要素は、本実施形態では、上記説明した定義句（〜のことだ）などが挙げられる。
【００６３】
ここで、上記発話種類データベース４６０は、図７に示すように、定義句（例えば、〜のことだ）に関係する辞書を備えた定義表現事例辞書、肯定句（例えば、賛成、同感、ピンポーン）に関係する辞書を備えた肯定事例辞書、結果句（例えば、それで、だから）に関係する辞書を備えた結果表現事例辞書、挨拶句（例えば、こんにちは）に関係する辞書を備えた挨拶事例辞書、否定句（例えば、馬鹿言うんじゃないよ、反対）に関係する辞書を備えた否定事例辞書などから構成され、各辞書は、「発話文のタイプ」と関連付けられている。
【００６４】
これにより、発話種類判定部４４０は、文節と発話種類データベース４６０に格納されている各辞書とを照合し、文節の中から各辞書に関連する文要素を抽出し、抽出した文要素に関連付けられた判定の種類を参照することで、「発話文のタイプ」を判定することができる。
【００６５】
この発話種類判定部４４０は、後述する話題検索部３６０からの指示に基づいて、該当する利用者に特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号を回答文検索部３７０に出力する。
【００６６】
前記会話データベース５００は、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報と、発話内容に対する利用者への回答内容とを予め相互に関連付けて複数記憶する回答記憶手段（談話記憶手段）である。また、会話データベース５００は、複数の回答内容に対応付けられた各回答内容の種類を示す回答種類を、第二形態素情報に関連付けて予め複数記憶する回答記憶手段（談話記憶手段）でもある。
【００６７】
更に、会話データベース５００は、利用者から入力されるであろう入力内容又は利用者への回答内容に関連性のある範囲を構成する形態素を示す談話範囲（キーワード）を予め複数記憶する談話記憶手段でもある。この談話範囲（キーワード）には、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報が複数関連付けられ、各第二形態素情報には、利用者への回答内容がそれぞれに関連付けてられている。
【００６８】
更にまた、会話データベース５００は、第二形態素情報を構成する各要素を、主格からなる主体各、目的格からなる対象格などの属性に分類して記憶する回答記憶手段（談話記憶手段）でもある。
【００６９】
この会話データベース５００は、図８に示すように、本実施形態では、大きく分けると、利用者から発話されるであろう発話内容又は利用者への回答内容について関連性のある範囲を意味する談話範囲（ディスコース）と、利用者が発話している内容に最も密接な関連性のある範囲を意味する話題（トピック）とから構成されている。同図に示すように、”談話範囲”は、本実施形態では、”話題”の上位概念として位置付けるものとする。
【００７０】
各談話範囲は、図９に示すように、階層構造となるように構成することができる。同図に示すように、例えば、ある談話範囲（映画）に対する上位概念の談話範囲（娯楽）は、上の階層構造に位置するようにし、談話範囲（映画）に対する下位概念の談話範囲（映画の属性、上映映画）は、下の階層構造に位置するようにすることができる。即ち、各談話範囲は、本実施形態では、他の談話範囲との間で上位概念、下位概念、同義語、対義語の関係が明確となる階層位置に配置することかできる。
【００７１】
上述の如く、談話範囲は、各話題から構成されるものであり、本実施形態では、例えば、談話範囲がＡ映画名であれば、”Ａ映画名”に関係する複数の話題を含んでいる。
【００７２】
この話題は、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素、即ち、利用者から発話されるであろう発話内容を構成する各形態素を意味するものであり、本実施形態では、サブジェクト（主体格）、オブジェクト（対象格）、アクションの「格」（属性）に対応付けられた各形態素からなるものである。これら三要素に対応付けられた各形態素は、本実施形態では、話題タイトル（この話題タイトルは、”話題”の下位概念に相当するものである）（第二形態素情報）と表現することにする。
【００７３】
尚、話題タイトルには、上記三要素に対応付けられた各形態素に限定されるものではなく、他の「格」、即ち、時間を意味するタイム（テンス、アスペクト）、場所を意味するロケーション、条件を意味するコンディション、感想を意味するインプレッション、結果を意味するエフェクトなどに対応付けられた各形態素を有してもよい。
【００７４】
この話題タイトル（第二形態素情報）は、本実施形態では、会話データベース５００に予め格納されているものであり、上記第一形態素情報（利用者が発話した発話内容から導かれたもの）とは区別されるものである。
【００７５】
例えば、話題タイトルは、談話範囲が”Ａ映画名”である場合には、図１０に示すように、サブジェクト（Ａ映画名）、オブジェクト（監督）、アクション（素晴らしい）｛これは、”Ａ映画名の監督は素晴らしい”を意味する｝から構成されるものである。
【００７６】
話題タイトルのうち、「格構成」（サブジェクト、オブジェクト、アクションなど）に対応付けられた形態素がない場合は、その部分については、本実施形態では、”＊”を示すことにする。
【００７７】
例えば、｛Ａ映画名って？｝の文を話題タイトル（サブジェクト；オブジェクト；アクション)に変換すると、｛Ａ映画名って？｝の文のうち、”Ａ映画名”がサブジェクトとして特定することができるが、その他”オブジェクト””アクション”は文の要素になっていないので、話題タイトルは、”サブジェクト”（Ａ映画名）；”オブジェクト”なし（＊）；”アクション”なし（＊）となる（図１０参照）。
【００７８】
回答文とは、利用者に対して回答する回答文（回答内容）を意味するものであり、本実施形態では、各話題タイトル（第二形態素情報）に関連付けられている（図８参照）。回答文は、本実施形態では、図１１に示すように、利用者から発話された発話文のタイプに対応した回答をするために、陳述文（Ｄ；Declaration）、感想文（Ｉ；Impression）、条件文（Ｃ；Condition）、結果文（Ｅ；Effect）、時間文（Ｔ；Time）、場所文（Ｌ；Location）、否定文（Ｎ；Negation）などのタイプ（回答種類）に分類されている。
【００７９】
即ち、各回答文は、図１２に示すように、例えば、談話範囲（佐藤）｛下位概念；ホームラン、上位概念；草野球、同義語；パンダ佐藤・佐藤選手・パンダ｝及び各話題タイトルと関連付けられている。
【００８０】
同図に示すように、例えば、話題タイトル１−１が｛（佐藤；＊；好きだ）：これは、上述の如く（サブジェクト；オブジェクト；アクション）の順番からなるものである。この順番は、以下同様とする｝である場合は、その話題タイトル１−１に対応する回答文１−１は、（ＤＡ；陳述肯定文”佐藤が好きです”）、（ＩＡ；感想肯定文”佐藤がとても好きです”）、（ＣＡ；条件肯定文”佐藤のホームランはとても印象的だからです”）、（ＥＡ；結果肯定文”いつも佐藤の出る試合をテレビ観戦してしまいます”）、（ＴＡ；時間肯定文”実は、甲子園での５打席連続敬遠から好きになっています”）、（ＬＡ；場所肯定文”打撃に立ったときの真剣な顔が好きですね”）、（ＮＡ；反発肯定文”佐藤を嫌いな人とは話したくないですね、さよなら”）などが挙げられる。
【００８１】
前記会話制御部３００は、本実施形態では、図２に示すように、管理部３１０と、反射的判定部３２０と、鸚鵡返し判定部３３０と、談話範囲決定部３４０と、省略文補完部３５０と、話題検索部３６０と、回答文検索部３７０とを有している。
【００８２】
前記管理部３１０は、会話制御部３００の全体を制御するものである。具体的に、入力部１００又は音声認識部２００から文字列信号が入力された管理部３１０は、入力された文字列信号を形態素抽出部４１０に出力する。また、管理部３１０は、回答文検索部３７０で検索された回答文を出力部６００に出力する。
【００８３】
反射的判定部３２０は、形態素抽出部４１０で抽出された第一形態素情報と各定型内容を照合し、各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容を検索する定型取得手段である。
【００８４】
ここで、定型内容とは、利用者からの発話内容に対して定型的な内容を回答するための反射要素情報を意味し、この反射要素情報は、反射要素データベース８０１（定型記憶手段）に予め複数記憶されている。反射要素情報としては、本実施形態では、図１３に示すように、例えば”おはよう”、”こんにちは”、”こんばんわ”、”やあ”などの「挨拶的要素」、「なるほど」、「本当？」などの「定型的要素」などが挙げられる。
【００８５】
具体的に、文構造解析部４３０から話題検索命令信号が入力された反射的判定部３２０は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報と反射要素データベース８０１に記憶されている各反射要素情報とを照合し、各反射要素情報の中から、第一形態素情報を含む反射要素情報を検索し、検索した反射要素情報を管理部３１０に出力する。
【００８６】
即ち、反射要素情報をＤ１、第一形態素情報をＷとすると、反射的判定部３２０は、Ｗ∩Ｄ１≠φ（φ；空集合）の関係が成立していると判断した場合は、上記反射的な回答を行うための処理を行う。
【００８７】
例えば、利用者が”おはよう”という発話内容を発した場合には、反射的判定部３２０は、発話内容”おはよう”と各反射要素情報とを照合し、各反射要素情報の中から、発話内容”おはよう”を含む（と一致する）反射要素情報”おはよう”を検索し、検索した反射要素情報”おはよう”を管理部３１０に出力する。
【００８８】
反射的判定部３２０は、各反射要素情報の中から、発話内容を含む反射要素情報を検索することができない場合には、文構造解析部４３０から入力された話題検索命令信号を鸚鵡返し判定部３３０に出力する。
【００８９】
鸚鵡返し判定部３３０は、形態素抽出部４２０で抽出された現在の第一形態素情報と、鸚鵡返し要素データベース８０２に記憶されている過去の回答内容とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の回答内容に含まれる場合には、合意内容を取得する定型取得手段である。
【００９０】
ここで、鸚鵡返しとは、本実施形態では、利用者の発話内容をそのまま（又はそれに近い内容を）言い返すことを意味する。鸚鵡返し要素は、本実施形態では、直前に会話制御装置１から出力された回答内容を構成する第一形態素情報などからなるのもであり、図１４に示すように、例えば、”馬は美しい”(馬；＊；美しい）、”佐藤が好きです”（佐藤；＊；好きです）などが挙げられる。
【００９１】
また、鸚鵡返し要素データベース８０２は、利用者から入力された入力情報に合意するための合意内容を予め記憶する合意記憶手段でもある。合意内容には、例えば、前回、利用者から入力された入力情報（利用者により前回の入力情報が”Ａ映画名の監督はＳ氏ですか”である場合には、合意内容としては、”Ａ映画名の監督はＳ氏です”）、又は ”その通りです”、”本当です”などが挙げられる。
【００９２】
具体的に、反射的判定部３２０から話題検索命令信号が入力された鸚鵡返し判定部３３０は、各鸚鵡返し要素毎に、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報と鸚鵡返し要素を構成する各形態素とを照合し、鸚鵡返し要素の中に第一形態素情報が含まれているかを判断する（図１４参照）。
【００９３】
鸚鵡返し判定部３３０は、各鸚鵡返し要素の中に第一形態素情報が含まれていると判断した場合には、合意内容を取得し、取得した合意内容からなる回答文を管理部３１０に出力（鸚鵡返し処理）する。即ち、鸚鵡返し要素（前回の回答文など）をＳ、第一形態素情報をＷとすると、鸚鵡返し判定部３３０は、Ｗ⊂Ｓ、Ｗ≠φの関係が成立している場合には、上記に示す鸚鵡返し処理を行う。
【００９４】
例えば、会話制御装置１が回答文として”Ａ映画名の監督はＳ氏です”（Ａ映画名の監督；Ｓ氏；＊）（この順番は、サブジェクト；オブジェクト；アクションの順番、以下同様とする）を出力し、その後、利用者が出力された回答内容に対して”Ａ映画名の監督はＳ氏ですか”（Ａ映画名の監督；Ｓ氏；＊）と発話した場合には、鸚鵡返し判定部３３０は、利用者の第一形態素情報（Ａ映画名の監督；Ｓ氏；＊）と回答文の各形態素（Ａ映画名の監督；Ｓ氏；＊）とが一致しているので、利用者は回答内容に対して鸚鵡返しを行っていると断定し、記憶されている合意内容”その通りです”などを取得し、取得した合意内容を出力する。
【００９５】
また、鸚鵡返し判定部３３０は、形態素抽出部４２０で抽出された現在の第一形態素情報と、鸚鵡返し要素データベース８０２に記憶されている過去の第一形態素情報とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれる場合には、反発内容を取得する定型取得手段でもある。
【００９６】
具体的には、利用者が”馬は美しい”という発話内容を発話し、会話制御装置１が回答内容として”馬は躍動感があって良いですね”の内容を出力した場合に、後に利用者が”馬は美しい”という発話内容を繰り返したときは、鸚鵡返し判定部３３０は、現在の発話内容”馬は美しい”を構成する各形態素（第一形態素情報）{馬；＊；美しい}と前の発話内容”馬は美しい”を構成する各形態素（第一形態素情報）{馬；＊；美しい}とが一致しているので、利用者は会話制御装置１からの回答内容”馬は躍動感があって良いですね”については全く聞いていないものと断定することができる。
【００９７】
この場合、鸚鵡返し判定部３３０は、利用者が会話制御装置１からの回答内容を聞いていないので、記憶された反発内容（例えば、同じ内容を繰り返さないでよ”など）取得し、取得した反発内容を出力することができる。
【００９８】
一方、鸚鵡返し判定部３３０は、第一形態素情報が前回の回答文の内容と同一、又は第一形態素情報が前回の第一形態素情報と同一でないと判断した場合には、反射的判定部３２０から入力された話題検索命令信号を談話範囲決定部３４０に出力する。
【００９９】
尚、上記の鸚鵡返し判定部３３０は、「会話制御装置１の回答内容」に対して利用者が鸚鵡返しを行った場合の処理を示してきたが、更に以下の処理も行うことができる。例えば、出力部６００が”馬は美しい”という回答文を出力した場合、この回答文に対して利用者が”どうして馬は美しいの？”、”どうして美しいの？”、又は”どうして？”と発話した場合に対して行う鸚鵡返し判定部３３０の処理である。
【０１００】
この場合、鸚鵡返し判定部３３０は、出力した回答文Ｓ”馬は美しい”と利用者からの発話内容Ｗ(”どうして馬は美しいの？（疑問文）”又は”どうして美しいの？（疑問文）”）とを照合すると、（Ｗ−ｃ）⊂Ｓ（このｃは、Ｗの発話種類を意味し、この発話種類は、後述する発話種類判定部４４０で判定されるものである。発話種類には、後述するように、例えば、疑問文などが挙げられる。）の関係が成立するので、”条件付”の鸚鵡返し処理（回答内容に対して利用者が疑問文付きの鸚鵡返しを行った場合の処理）を行う。
【０１０１】
”条件付”の鸚鵡返し処理としては、例えば、会話制御装置１が”馬は美しいね”の回答文を出力した場合に、上記利用者が”どうして馬は美しいの？”の発話内容を発したときは、利用者の疑問等を解消するため、鸚鵡返し判定部３３０が”だって馬は美しいじゃない”などの回答文を鸚鵡返し要素データベース８０２の中から取得し、取得した回答文を管理部３１０に出力する処理を行う。
【０１０２】
談話範囲決定部３４０は、文節解析部４２０で抽出された第一形態素と各談話範囲とを照合し、各談話範囲の中から、第一形態素情報を含む談話範囲を検索する談話検索手段である。
【０１０３】
具体的に、鸚鵡返し判定部３３０から話題検索命令信号が入力された談話範囲決定部３４０は、入力された談話検索命令信号に基づいて、利用者の談話範囲を決定する。即ち、談話範囲決定部３４０は、入力された検索命令信号に基づいて、会話データベース５００の中から、利用者が発話している内容について関連性のある範囲（談話範囲）を検索する。
【０１０４】
例えば、談話範囲決定部３４０は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報が（面白い映画；＊；ある）{面白い映画はある？}である場合には、この第一形態素情報と談話範囲群とを照合し、談話範囲群に第一形態素情報を構成する形態素（例えば”映画”）が含まれているときは、第一形態素情報に含まれる”映画”を談話範囲として決定する。この場合、談話範囲決定部３４０は、第一形態素情報に談話範囲”映画”が含まれているので、入力された第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて話題検索部３６０に出力する。
【０１０５】
一方、談話範囲決定部３４０は、第一形態素情報に談話範囲群が含まれていない場合には、入力された第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて省略文補完部３５０に出力する。
【０１０６】
これにより、後述する話題検索部３６０は、談話範囲決定部３４０で決定された”談話範囲”に属する各「話題タイトル」と、文構造解析部４３０で特定された第一形態素情報とを照合することができるので、”全て”の「話題タイトル」（第二形態素情報）と第一形態素情報とを照合する必要がなくなり、後述する回答文検索部３７０は、最終的な回答文を検索するまでの時間を短縮することができる。
【０１０７】
尚、談話範囲決定部３４０は、上記の如く、第一形態素情報と談話範囲群とを照合し、談話範囲群に第一形態素情報の形態素が含まれていれば、その形態素を談話範囲として決定していたが、これに限定されるものではなく、鸚鵡返し判定部３３０で直前に検索された鸚鵡返し要素の形態素、又は利用者が発話した発話内容を構成する形態素を談話範囲として決定しても良い。後述する省略文補完部３５０は、上記談話範囲決定部３４０で決定された談話範囲を用いて、その談話範囲を、形態素が省略されている第一形態素情報に付加することができる。
【０１０８】
省略文補完部３５０は、文節解析部４２０で抽出された第一形態素情報に基づいて第一形態素情報を構成する各属性（サブジェクト、オブジェクト、アクションなど）の中から、形態素を含まない属性を検索する属性検索手段である。また、省略文補完部３５０は、検索した属性に基づいて、属性に、談話範囲決定部３４０で検索された談話範囲を構成する形態素を付加する形態素付加手段でもある。
【０１０９】
具体的に、談話範囲決定部３４０から話題検索命令信号が入力された省略文補完部３５０は、入力された談話検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であるかを判定し、第一形態素情報からなる発話内容が省略文である場合には、第一形態素情報が属する談話範囲の形態素を、第一形態素情報に付加する。
【０１１０】
例えば、省略文補完部３５０は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報を構成する形態素が（監督；＊；＊）（監督は？）（この文は、”何の”監督であるかが不明であるので、省略文を意味する。）である場合には、前に談話範囲決定部３４０で決定された談話範囲（Ａ映画名；このＡ映画名は映画のタイトルを示すものである）に属する第一形態素情報であれば、第一形態素情報を構成する形態素に、決定された談話範囲（Ａ映画名）を第一形態素情報に付加（”Ａ映画名”の監督；＊；＊）する。
【０１１１】
即ち、第一形態素情報をＷ、決定された談話範囲をＤとすると、省略文補完部３５０は、第一形態素情報Ｗに談話範囲Ｄを付加し、付加後の第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて話題検索部３６０に出力する。
【０１１２】
これにより、第一形態素情報が省略文であり、日本語として明解でない場合であっても、省略文補完部３５０は、第一形態素情報がある談話範囲に属している場合には、その談話範囲Ｄ（Ａ映画名）を第一形態素情報Ｗ（監督；＊；＊）に付加し、第一形態素情報をＷ’（Ａ映画名の監督；＊；＊）{Ａ映画名の監督は？}として扱うことができるので、利用者の発話内容が省略文である場合であっても、前に決定された談話範囲に基づいて省略文を補完することができ、省略文を明確にすることができる。
【０１１３】
このため、省略文補完部３５０が、第一形態素情報を構成する発話内容が省略文であっても、第一形態素情報を構成する発話内容が適正な日本語となるように、第一形態素情報に特定の形態素を補完することができるので、話題検索部３６０は、補完後の第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報に関連する最適な「話題タイトル」（第二形態素情報）を取得することができ、回答文検索部３７０は、話題検索部３６０で取得された「話題タイトル」に基づいて利用者の発話内容により適した回答内容を出力することができる。
【０１１４】
話題検索部３６０は、文節解析部４２０で抽出された第一形態素情報又は省略文補完部３５０で補完された第一形態素情報と、各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報を検索する第一検索手段である。
【０１１５】
具体的に、談話範囲決定部３４０又は省略文補完部３５０から話題検索命令信号が入力された話題検索部３６０は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、談話範囲決定部３４０で決定された談話範囲に属する各「話題タイトル」（第二形態素情報）の中から、第一形態素情報の形態素を含む「話題タイトル」を検索し、この検索結果を検索結果信号として回答文検索部３７０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【０１１６】
例えば、第一形態素情報を構成する「格構成」が（佐藤；＊；好きだ）{佐藤は好きだ}である場合には、話題検索部３６０は、図１２に示すように、上記「格構成」に属する各形態素（佐藤；＊；好きだ）と談話範囲（佐藤）に属する各話題タイトル１−１〜１−４とを照合し、各話題タイトル１−１〜１−４の中から「格構成」に属する各形態素（佐藤；＊；好きだ）と一致（又は近似）する話題タイトル１−１（佐藤；＊；好きだ）を検索し、この検索結果を検索結果信号として回答文検索部３７０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【０１１７】
話題検索部３６０から検索結果信号が入力された発話種類判定部４４０は、入力された検索結果信号に基づいて、該当する利用者に対して回答する特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号（この回答検索命令信号には、判定した「発話文のタイプ」も含まれる）を回答文検索部３７０に出力する。
【０１１８】
回答文検索部３７０は、話題検索部３６０で検索された第二形態素情報（話題タイトル）に基づいて、第二形態素情報に関連付けられた回答文を取得する回答取得手段である。また、回答文検索部３７０は、話題検索部３６０で検索された第二形態素情報に基づいて、特定された利用者の発話種類と第二形態素情報に関連付けられた各回答種類とを照合し、各回答種類の中から、利用者の発話種類と一致する回答種類を検索する第二検索手段でもある。
【０１１９】
具体的に、話題検索部３６０から検索結果信号と、発話種類判定部４４０から回答検索命令信号とが入力された回答文検索部３７０は、入力された検索結果信号に対応する話題タイトル（検索結果によるもの；第二形態素情報）と回答検索命令信号に対応する「発話文のタイプ」（発話種類）とに基づいて、その「話題タイトル」に関連付けられている回答文群（各回答内容）の中から、「発話文のタイプ」（ＤＡ、ＩＡ、ＣＡなど）と一致する回答種類（この回答種類は、図１１に示す「回答文のタイプ」を意味する）からなる回答文を検索する。
【０１２０】
例えば、回答文検索部３７０は、検索結果に対応する話題タイトルが図１２に示す話題タイトル１−１（佐藤；＊；好きだ）である場合は、その話題タイトル１−１に関連付けられている回答文１−１（ＤＡ、ＩＡ、ＣＡなど）の中から、発話種類判定部４４０で判定された「発話文のタイプ」（例えばＤＡ；発話種類）と一致する回答種類（ＤＡ）からなる回答文１−１（ＤＡ；（私も）佐藤が好きです）を検索し、この検索した回答文を回答文信号として管理部３１０に出力する。
【０１２１】
回答文検索部３７０から回答文信号が入力された管理部３１０は、入力された回答文信号を出力部６００に出力する。また、反射的判定部３２０から反射要素情報、又は鸚鵡返し判定部３３０から鸚鵡返し処理の内容が入力された管理部３１０は、入力された反射要素情報に対応する回答文、入力された鸚鵡返し処理の内容に対応する回答文を出力部６００に出力する。
【０１２２】
出力部６００は、回答文検索部３７０で取得された回答文を出力する出力手段であり、本実施形態では、例えば、スピーカ、ディスプレイなどが挙げられる。具体的に、管理部３１０から回答文が入力された出力部６００は、入力された回答文｛例えば、私も佐藤が好きです｝を出力する。
【０１２３】
（会話制御装置を用いた会話制御方法）
上記構成を有する会話制御装置１による会話制御方法は、以下の手順により実施することができる。図１５は、本実施形態に係る会話制御方法の手順を示すフロー図である。
【０１２４】
先ず、入力部１００が、利用者からの発話内容を取得するステップを行う（Ｓ１０１）。具体的に入力部１００は、利用者の発話内容を構成する音声を取得し、取得した音声を音声信号として音声認識部２００に出力する。また、入力部１００は、利用者から入力された入力情報（音声以外）に基づいて、入力情報（音声以外）に対応する文字列を特定し、特定した文字列を文字列信号として会話制御部３００に出力する。
【０１２５】
次いで、音声認識部２００が、入力部１００で取得した発話内容に基づいて、発話内容に対応する文字列を特定するステップを行う（Ｓ１０２）。具体的には、入力部１００から音声信号が入力された音声認識部２００は、入力された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部７００に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号として会話制御部３００に出力する。
【０１２６】
そして、形態素抽出部４１０が、音声認識部２００で特定された文字列に基づいて、文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するステップを行う（Ｓ１０３）。
【０１２７】
具体的に、管理部３１０から文字列信号が入力された形態素抽出部４１０は、入力された文字列信号に対応する文字列と、形態素データベース４５０に予め格納されている名詞、形容詞、動詞などの形態素群とを照合し、文字列の中から形態素群と一致する各形態素（ｍ１、ｍ２、・・・）を抽出し、抽出した各形態素を抽出信号として文節解析部４２０に出力する。
【０１２８】
そして、文節解析部４２０は、形態素抽出部４１０で抽出された各形態素に基づいて、各形態素を文節形式にまとめるステップを行う（Ｓ１０４）。具体的に、形態素抽出部４１０から抽出信号が入力された文節解析部４２０は、入力された抽出信号に対応する各形態素を用いて文節形式にまとめる。
【０１２９】
即ち、文節解析部４２０は、図４に示すように、入力された抽出信号に対応する各形態素に基づいて各形態素の係り受け要素（例えば、が・は・を・・）を抽出し、抽出した係り受け要素に基づいて各形態素を各文節にまとめることを行う。  各形態素を各文節にまとめた文節解析部４２０は、各形態素をまとめた各文節と、各文節を構成する各形態素とを含む文型情報を文型信号として文構造解析部４３０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【０１３０】
その後、文構造解析部４３０が、文節解析部４２０で分節された第一形態素情報の各形態素を主体格、対象格などの各属性に分類するステップを行う（Ｓ１０５）。具体的に、文節解析部４２０から文型信号が入力された文構造解析部４３０は、入力された文型信号に対応する各形態素と各形態素からなる文節とに基づいて、文節に含まれる各形態素の「格構成」を決定する。
【０１３１】
即ち、文構造解析部４３０は、図５に示すように、例えば、各形態素の係り受け要素が”が”又は”は”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がサブジェクト（主語又は主格）であると判断する。また、文構造解析部４３０は、
例えば、各形態素の係り受け要素が”の”又は”を”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がオブジェクト（対象）であると判断する。
【０１３２】
更に、文構造解析部４３０は、例えば、各形態素の係り受け要素が”する”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がアクション（述語；この述語は動詞、形容詞などから構成される）であると判断する。
【０１３３】
各文節を構成する各形態素の「格構成」を決定した文構造解析部４３０は、決定した「格構成」に対応付けられた第一形態素情報に基づいて、後述する話題（トピック）の範囲を特定させるための話題検索命令信号を話題検索部３６０に出力する。
【０１３４】
次いで、発話種類判定部４４０は、文節解析部４２０で特定された文節に基づいて、発話内容の種類を示す発話種類を特定するステップを行う（Ｓ１０６）。具体的に、文節解析部４２０から入力された文型信号に対応する各形態素と各形態素から構成される文節とに基づいて、「発話文のタイプ」（発話種類）を判定する。
【０１３５】
即ち、発話種類判定部４４０は、入力された文型信号に対応する各文節に基づいて、その各文節と発話種類データベース４６０に格納されている各辞書とを照合し、各文節の中から、各辞書に関係する文要素を抽出する。各文節の中から各辞書に関係する文要素を抽出した発話種類判定部４４０は、抽出した文要素に基づいて、「発話文のタイプ」を判定する。
【０１３６】
この発話種類判定部４４０は、後述する話題検索部３６０からの指示に基づいて、該当する利用者に特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号を回答文検索部３７０に出力する。
【０１３７】
次いで、反射的判定部３２０が、形態素抽出部４１０で抽出された第一形態素情報と各定型内容を照合し、各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容を検索するステップを行う（Ｓ１０７；反射的処理）。
【０１３８】
具体的に、文構造解析部４３０から話題検索命令信号が入力された反射的判定部３２０は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報と反射要素データベース８０１に記憶されている各反射要素情報（定型内容）とを照合し、各反射要素情報の中から、第一形態素情報を含む反射要素情報を検索し、検索した反射要素情報を管理部３１０に出力する。
【０１３９】
反射的判定部３２０は、各反射要素情報の中から、第一形態素情報を含む反射要素情報を検索することができない場合には、文構造解析部４３０から入力された話題検索命令信号を鸚鵡返し判定部３３０に出力する。
【０１４０】
次いで、鸚鵡返し判定部３３０が、形態素抽出部４１０で抽出された第一形態素情報と各鸚鵡返し要素を照合し、各鸚鵡返し要素の中から、第一形態素情報を含む鸚鵡返し要素を検索するステップを行う（Ｓ１０８；鸚鵡返し処理）。
【０１４１】
鸚鵡返し判定部３３０は、各鸚鵡返し要素の中に第一形態素情報が含まれていると判断した場合には、第一形態素情報を含む鸚鵡返し要素を取得し、取得した鸚鵡返し要素からなる回答文を管理部３１０に出力（鸚鵡返し処理）する。即ち、鸚鵡返し要素（前回出力された回答文、前回利用者が発話した発話内容など）をＳ、第一形態素情報をＷとすると、鸚鵡返し判定部３３０は、Ｗ⊂Ｓ、Ｗ≠φの関係が成立している場合には、上記に示す鸚鵡返し処理を行う。
【０１４２】
一方、鸚鵡返し判定部３３０は、各鸚鵡返し要素の中に第一形態素情報が含まれていないと判断した場合には、反射的判定部３２０から入力された話題検索命令信号を談話範囲決定部３４０に出力する。
【０１４３】
そして、談話範囲決定部３４０が、文節解析部４２０で抽出された第一形態素と各談話範囲とを照合し、各談話範囲の中から、第一形態素情報を含む談話範囲を検索するステップを行う（Ｓ１０９）。
【０１４４】
具体的に、鸚鵡返し判定部３３０から話題検索命令信号が入力された談話範囲決定部３４０は、入力された検索命令信号に基づいて、会話データベース５００の中から、利用者が発話している内容について関連性のある範囲（談話範囲）を検索する。
【０１４５】
例えば、談話範囲決定部３４０は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報が（面白い映画；＊；ある）{面白い映画はある？}である場合には、この第一形態素情報と談話範囲群とを照合し、談話範囲群に第一形態素情報を構成する形態素（例えば”映画”）が含まれているときは、第一形態素情報に含まれる”映画”を談話範囲として決定する。この場合、談話範囲決定部３４０は、第一形態素情報に談話範囲”映画”が含まれているので、入力された第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて話題検索部３６０に出力する。
【０１４６】
一方、談話範囲決定部３４０は、第一形態素情報に談話範囲群が含まれていない場合には、入力された第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて省略文補完部３５０に出力する。
【０１４７】
次いで、省略文補完部３５０が、文節解析部４２０で抽出された第一形態素情報に基づいて第一形態素情報を構成する各属性（サブジェクト、オブジェクト、アクションなど）の中から、形態素を含まない属性を検索するステップを行う。その後、省略文補完部３５０が、検索した形態素を含まない属性に基づいて、その属性に、前に談話範囲決定部３４０で検索された談話範囲を構成する形態素を付加するステップを行う（Ｓ１１０；省略文を補完）。
【０１４８】
具体的に、談話範囲決定部３４０から話題検索命令信号が入力された省略文補完部３５０は、入力された談話検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であるかを判定し、第一形態素情報からなる発話内容が省略文である場合には、第一形態素情報が属する談話範囲の形態素を、第一形態素情報に付加する。
【０１４９】
例えば、省略文補完部３５０は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報を構成する形態素が（監督；＊；＊）（監督は？）（この文は、”何の”監督であるかが不明であるので、省略文を意味する。）である場合には、談話範囲決定部３４０で決定された談話範囲（Ａ映画名；このＡ映画名は映画のタイトルを示すものである）に属する第一形態素情報であれば、第一形態素情報を構成する形態素に、決定された談話範囲の形態素（Ａ映画名）を第一形態素情報に付加（”Ａ映画名”の監督；＊；＊）する。
【０１５０】
即ち、第一形態素情報をＷ、決定された談話範囲をＤとすると、省略文補完部３５０は、第一形態素情報Ｗに談話範囲Ｄを付加し、付加後の第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて話題検索部３６０に出力する。
【０１５１】
次いで、話題検索部３６０が、文節解析部４２０で抽出された第一形態素情報又は省略文補完部３５０で補完された第一形態素情報と、各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報を検索するステップを行う（Ｓ１１１）。
【０１５２】
具体的に、談話範囲決定部３４０又は省略文補完部３５０から話題検索命令信号が入力された話題検索部３６０は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、談話範囲決定部３４０で決定された談話範囲に属する各「話題タイトル」（第二形態素情報）の中から、第一形態素情報の形態素を含む「話題タイトル」を検索し、この検索結果を検索結果信号として回答文検索部３７０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【０１５３】
例えば、第一形態素情報を構成する「格構成」が（佐藤；＊；好きだ）{佐藤は好きだ}である場合には、話題検索部３６０は、図１２に示すように、上記「格構成」に属する各形態素（佐藤；＊；好きだ）と談話範囲（佐藤）に属する各話題タイトル１−１〜１−４とを照合し、各話題タイトル１−１〜１−４の中から「格構成」に属する各形態素（佐藤；＊；好きだ）と一致（又は近似）する話題タイトル１−１（佐藤；＊；好きだ）を検索し、この検索結果を検索結果信号として回答文検索部３７０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【０１５４】
話題検索部３６０から検索結果信号が入力された発話種類判定部４４０は、入力された検索結果信号に基づいて、該当する利用者に対して回答する特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号（この回答検索命令信号には、判定した「発話文のタイプ」も含まれる）を回答文検索部３７０に出力する。
【０１５５】
そして、回答文検索部３７０が、話題検索部３６０で検索された第二形態素情報に基づいて、特定された利用者の発話種類と第二形態素情報に関連付けられた各回答種類とを照合し、各回答種類の中から、利用者の発話種類と一致する回答種類を検索し、検索した回答種類に関連付けられている回答文を取得するステップを行う（Ｓ１１２）。
【０１５６】
具体的に、話題検索部３６０から検索結果信号と、発話種類判定部４４０から回答検索命令信号とが入力された回答文検索部３７０は、入力された検索結果信号に対応する話題タイトル（検索結果によるもの；第二形態素情報）と回答検索命令信号に対応する「発話文のタイプ」（発話種類）とに基づいて、その「話題タイトル」に関連付けられている回答文群（各回答内容）の中から、「発話文のタイプ」（ＤＡ、ＩＡ、ＣＡなど）と一致する回答種類（この回答種類は、図１１に示す「回答文のタイプ」を意味する）からなる回答文を検索する。
【０１５７】
例えば、回答文検索部３７０は、検索結果に対応する話題タイトルが図１２に示す話題タイトル１−１（佐藤；＊；好きだ）である場合は、その話題タイトル１−１に関連付けられている回答文１−１（ＤＡ、ＩＡ、ＣＡなど）の中から、発話種類判定部４４０で判定された「発話文のタイプ」（例えばＤＡ；発話種類）と一致する回答種類（ＤＡ）からなる回答文１−１（ＤＡ；（私も）佐藤が好きです）を検索し、この検索した回答文を回答文信号として管理部３１０に出力する。
【０１５８】
次いで、回答文検索部３７０から回答文信号が入力された管理部３１０は、入力された回答文信号を出力部６００に出力する。また、反射的判定部３２０から反射要素情報、又は鸚鵡返し判定部３３０から鸚鵡返し処理の内容が入力された管理部３１０は、入力された反射要素情報に対応する回答文、入力された鸚鵡返し処理の内容に対応する回答文を出力部６００に出力する。管理部３１０から回答文が入力された出力部６００は、入力された回答文｛例えば、私も佐藤が好きです｝を出力する（Ｓ１１３）。
【０１５９】
（会話制御システム及び会話制御方法による作用及び効果）
上記構成を有する本願に係る発明によれば、反射的判定部３２０が、利用者から発話された発話内容を構成する第一形態素情報と予め記憶された各定型内容とを照合し、各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容を検索することができるので、反射的判定部３２０は、例えば第一形態素情報が”こんにちは”などの定型内容である場合には、この定型内容と同一の定型内容”こんにちは”等を回答することができる。
【０１６０】
また、反射的判定部３２０は、利用者の発話内容が定型内容である場合には、その定型内容（挨拶など）を回答するので、利用者は、最初に、会話制御装置１との間で意思の疎通をしているような感覚を味わうことができる。
【０１６１】
また、鸚鵡返し判定部３３０が、現在の第一形態素情報と過去の回答内容とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の回答内容に含まれていない場合には、予め記憶してある合意内容を取得することができるので、鸚鵡返し判定部３３０は、利用者から現在入力された入力情報と過去の回答内容とが一致していれば、利用者が過去の回答内容に対して鸚鵡返し（利用者が回答内容に対して聞き直していること）の入力情報を入力したものと断定することができる。
【０１６２】
この場合、鸚鵡返し判定部３３０は、利用者が過去の回答内容に対して鸚鵡返しを行っているので、記憶されている合意内容を取得し、取得した合意内容（例えば、”その通りです”など）を出力することができる。これにより、利用者は、会話制御装置１から出力された回答内容の意味が分からなければ、もう一度聞き直して、再度回答内容を聞き直すことができるので、恰も他の利用者と会話しているような感覚を味わうことができる。
【０１６３】
また、鸚鵡返し判定部３３０が、現在の第一形態素情報と過去の第一形態素情報とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれる場合には、反発内容を取得することができるので、鸚鵡返し判定部３３０は、前回入力された入力情報が今回入力された入力情報に含まれている場合には、利用者が前の入力情報と同一の内容を反復して入力したものと判断することができ、利用者が会話制御装置からの回答内容に対して適切に回答していないものと断定することができる。
【０１６４】
この場合、鸚鵡返し判定部３３０は、利用者が前回の回答内容に対して適切に回答していないので、利用者に対して反発するため、記憶されている反発内容を取得し、取得した反発内容を出力する。これにより、利用者は、会話制御装置１からの回答内容に対して適切な入力情報を入力しなければ、会話制御装置１から反発内容が出力されるので、恰も他の利用者と会話しているような感覚を味わうことができる。
【０１６５】
また、話題検索部３６０は、第一形態素情報と近似する第二形態素情報を検索するには、”談話範囲”に属する各第二形態素情報と第一形態素情報とを照合すればよく、”全て”の第二形態素情報と第一形態素情報とを照合する必要がないので、第一形態素情報と近似している第二形態素情報を検索するまでの時間を短縮することができる。
【０１６６】
この結果、話題検索部３６０が、第一形態素情報と近似している第二形態素情報を短時間で検索（ピンポイント検索）することができるので、回答文検索部３７０は、話題検索部３６０で検索された第二形態素情報に基づいて第二形態素情報に関連付けられている回答文を短時間で取得することができ、会話制御装置１は、利用者からの発話内容に対して迅速に回答することができる。
【０１６７】
また、話題検索部３６０が、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素（利用者の発話内容を構成する要素）を含む第二形態素情報を検索し、回答文検索部３７０が、話題検索部３６０で検索された第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報に関連付けられた回答内容を取得することができるので、回答文検索部３７０は、利用者の発話内容を構成する各形態素（第一形態素情報）に基づいて、各形態素により構築される意味空間（主体、対象等）を考慮し、かかる意味空間に基づいて予め作成された回答内容を取得することができることとなり、単に発話内容の全体をキーワードとして、そのキーワードに関連付けられた回答内容を取得するよりも、より発話内容に適した回答内容を取得することができる。
【０１６８】
また、話題検索部３６０は、第一形態素情報を含む第二形態素情報を検索するので、利用者の発話内容と完全に一致する第二形態素情報を検索する必要がなく、会話制御装置１を開発する開発者は、利用者から発話されるであろう発話内容に対応する膨大な回答内容を予め記憶する必要がなくなり、記憶部の容量を低減させることができる。
【０１６９】
更に、回答文検索部３７０が、”談話範囲”に属する各第二形態素情報に関連付けられた回答種類（陳述、肯定、場所、反発など）の中から、利用者の発話種類と一致する回答種類を検索し、検索した回答種類に基づいて回答種類に対応付けられた回答内容を取得することができるので、会話制御装置１は、利用者の会話内容を構成する発話種類、例えば、利用者が単に意見を述べたもの、利用者が抱く感想からなるもの、利用者が場所的な要素を述べたものなどに基づいて、複数の回答内容の中から利用者の発話種類にマッチした回答内容を取得することができることとなり、該当する利用者に対してより最適な回答をすることができる。
【０１７０】
更にまた、回答文検索部３７０は、談話範囲決定部３４０で検索された”談話範囲”にのみ属する各第二形態素情報に関連付けられた回答種類の中から、利用者の発話種類と一致する回答種類を検索（ピンポイント検索が可能）するだけでよいので、”全て”の第二形態素情報に関連付けられた回答種類と利用者の発話種類とを逐一検索する必要がなくなり、利用者の発話種類に対応する最適な回答内容を短時間で取得することができる。
【０１７１】
最後に、省略文補完部３５０は、利用者の発話内容を構成する第一形態素情報が省略文であり、日本語として明解でない場合であっても、第一形態素情報がある談話範囲に属している場合には、その談話範囲を第一形態素情報に付加し、省略文からなる第一形態素情報を補完することができる。
【０１７２】
これにより、省略文補完部３５０は、第一形態素情報を構成する発話内容が省略文であっても、第一形態素情報を構成する発話内容が適正な日本語となるように、第一形態素情報に特定の形態素（談話範囲を構成する形態素など）を補完することができるので、話題検索部３６０は、省略文補完部３５０で補完された補完後の第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報に関連する最適な第二形態素情報を取得することができ、回答文検索部３７０は、話題検索部３６０で取得された第二形態素情報に基づいて利用者の発話内容により適した回答内容を出力することができる。
【０１７３】
この結果、会話制御装置１は、利用者からの入力情報が省略文であったとしても、ニューロネットワーク、人工知能などの機能を用いることなく、過去の検索結果を通じて、その省略文が何を意味するのかを推論することができ、会話制御装置１の開発者は、ニューロネットワーク、人工知能を搭載する必要がないので、会話制御装置１のシステムをより簡便に構築することができる。
【０１７４】
［変更例］
尚、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、以下に示すような変更を加えることができる。
【０１７５】
（第一変更例）
本変更例においては、会話データベース５００は、複数の形態素の集合からなる集合群の全体を示す要素情報を、集合群に関連付けて複数記憶する要素記憶手段であってもよい。更に、形態素抽出部４１０は、文字列から抽出した形態素と各集合群とを照合し、各集合群中から、抽出された形態素を含む集合群を選択し、選択した集合群に関連付けられた要素情報を第一形態素情報として抽出してもよい。
【０１７６】
図１６に示すように、利用者が発話した文字列に含まれる各形態素には、類似しているものがある。例えば、図１６に示すように、集合群の全体を示す要素情報を「贈答」とすると、「贈答」は、プレゼント、贈り物、御歳暮、御中元、お祝いなど（集合群）と相互に類似しているので、形態素抽出部４１０は、「贈答」に類似する形態素（上記のプレゼントなど）がある場合には、その類似する形態素については、「贈答」として取り扱うことができる。
【０１７７】
即ち、形態素抽出部４１０は、例えば、文字列から抽出した形態素が「プレゼント」である場合には、図１６に示すように、「プレゼント」を代表する要素情報が「贈答」であるので、上記「プレゼント」を「贈答」に置き換えることができる。
【０１７８】
これにより、形態素抽出部４１０が相互に類似する形態素を整理することができるので、会話制御装置を開発する開発者は、相互に類似した各第一形態素情報から把握される意味空間に対応した第二形態素情報及び第二形態素情報に関係する回答内容を逐一作成する必要がなくなり、結果的に、記憶部に格納させるデータ量を低減させることができる。
【０１７９】
（第二変更例）
図１７に示すように、本変更例においては、割合計算部３６１と、選択部３６２とを話題検索部３６０に備えてもよい。
【０１８０】
割合計算部３６１は、形態素抽出部４１０で抽出された第一形態素情報と各第二情報とを照合し、各第二形態素情報毎に、第二形態素情報に対して第一形態素情報が占める割合を計算する計算手段である。
【０１８１】
具体的に、文構造解析部４３０から話題検索命令信号が入力された割合計算部３６１は、図１７に示すように、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報と会話データベース５００に格納されている談話範囲に属する各話題タイトル（第二形態素情報）とを照合し、各話題タイトル毎に、それぞれの話題タイトルの中に、第一形態素情報が占める割合を計算する。
【０１８２】
例えば、図１７に示すように、利用者から発話された発話文を構成する第一形態素情報が（佐藤；＊；好きだ）{佐藤は好きだ}である場合は、割合計算部３６１は、「格構成」に属する各形態素（佐藤；＊；好きだ）と話題タイトルに含まれる各形態素（佐藤；＊；好きだ）とを照合し、上記話題タイトルに、「格構成」に属する各形態素（佐藤；＊；好きだ）が含まれる割合を、１００％であると計算する。割合計算部３６１は、これらの計算を話題タイトル毎に行い、計算した各割合を割合信号として選択部３６２に出力する。
【０１８３】
選択部３６２は、割合計算部３６１で各第二形態素情報毎に計算された各割合の大きさに応じて、各第二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を選択する選択手段である。
【０１８４】
具体的に、割合計算部３６１から割合信号が入力された選択部３６２は、入力された割合信号に含まれる各割合（「格構成」の要素／「話題タイトル」の要素×１００）の中から、例えば割合の高い話題タイトルを選択する（図１８参照）。割合の高い話題タイトルを選択した選択部３６２は、選択した話題タイトルを検索結果信号として回答文検索部３７０及び発話種類判定部４４０に出力する。回答文検索部３７０は、選択部３６２で選択された話題タイトルに基づいて、話題タイトルに関連付けられた回答文を取得する。
【０１８５】
これにより、選択部３６２が、各第二形態素情報毎に、第二形態素情報に対して第一形態素情報が占める割合を計算し、各第二形態素情報毎に計算された各割合の大きさに応じて、各第二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を選択することができるので、選択部３６２は、例えば、第一形態素情報（利用者の発話内容を構成するもの）が第二形態素情報に占める割合の大きい第二形態素情報を、複数ある第二形態素情報群の中から取得することができれば、第一形態素情報から把握される意味空間を踏襲した第二形態素情報をより的確に取得することができ、結果的に、回答文検索部３７０は、利用者の発話内容に対して最適な回答をすることができる。
【０１８６】
また、選択部３６２は、複数の話題タイトルの中から、割合計算部３６１で計算された割合の高い話題タイトルを選択することができるので、利用者の発話文に含まれる「格構成」に属する各形態素と会話データベース５００に格納されている各話題タイトルとが完全に一致しなくても、「格構成」に属する各形態素に密接する話題タイトルを取得することができる。
【０１８７】
この結果、選択部３６２が第一形態素情報を構成する「格構成」に密接する話題タイトルを取得することができるので、会話制御装置１を開発する開発者は、第一形態素情報を構成する「格構成」と完全に一致する話題タイトルを会話データベース５００に逐一格納する必要がなくなるので、会話データベース５００の容量を低減させることができる。
【０１８８】
更に、割合計算部３６１は、談話範囲決定部３４０で検索された”談話範囲”にのみ属する各第二形態素情報毎に、第二形態素情報に対して第一形態素情報が占める割合を計算するので、”全て”の第二形態素情報に対して第一形態素情報が占める割合を計算する必要がなくなり、第一形態素情報から構成される意味空間を踏襲した第二形態素情報をより短時間で取得することができ、結果的に、取得した第二形態素情報に基づいて利用者からの発話内容に対しての最適な回答内容を迅速に出力することができる。
【０１８９】
尚、割合計算部３６１は、分類された各属性に属する第一形態素情報の各形態素と、予め記憶された各属性に属する各第二形態素情報の各形態素とを各属性毎に照合し、各第二形態素情報の中から、少なくとも一の属性に第一形態素情報の各形態素を含む第二形態素情報を検索する第一検索手段であってもよい。
【０１９０】
具体的に、話題検索命令信号が入力された割合計算部３６１は、入力された話題検索命令信号に含まれる「格構成」の各「格」（サブジェクト；オブジェクト；アクション）毎に、その「格」に属する各形態素と、同一の「格」からなる話題タイトルの「格」に属する各形態素とを照合し、互いの「格」を構成する形態素が同一か否かを判定する。
【０１９１】
例えば、図１９に示すように、割合計算部３６１は、「格構成」の「格」の形態素が（犬；人；噛んだ）{犬が人を噛んだ}である場合は、それらの形態素”犬”、”人”、”噛んだ”と、それらの形態素を構成する「格」と同一の「格」からなる話題タイトルの形態素”犬”、”人”、”噛んだ”とを照合し、話題タイトルを構成する各形態素”犬”、”人”、”噛んだ”のうち、各形態素に対応する「格」と同一の「格」からなる「格構成」の形態素”犬”、”人”、”噛んだ”と一致している割合を算出（１００％）する。
【０１９２】
もし、話題タイトルを構成する要素が（人；犬；噛んだ）{人が犬を噛んだ}である場合には、割合計算部３６１は、上記と同様の手順により、二つの格に属する形態素が異なるので、「格構成」を構成する形態素と「話題タイトル」との「格」毎の一致度を３３％であると算出する（図１９参照）。
【０１９３】
割合を計算した割合計算部３６１は、各割合の中から、割合の高い話題タイトルを選択し、選択した話題タイトルを検索結果信号として回答文検索部３７０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【０１９４】
これにより、割合計算部３６１が、分類された各「格構成」（主体格、対象格など）に属する第一形態素情報の各形態素と、予め記憶された話題タイトルとを各「格」毎に照合し、各話題タイトルの中から、少なくとも一の「格」に第一形態素情報の各形態素を含む第二形態素情報を検索することができるので、割合計算部３６１は、通常の語順とは異なるものから構成される発話内容、例えば”人が犬を噛む”である場合には、主体格の形態素が”人”、対象格の形態素が”犬”であることから、その各「格」と一致する第二形態素情報を検索することができ、その第二形態素情報（人；犬；噛む）に関連付けられている回答内容{”本当に？”又は”意味がよくわかんないよ”など}を取得することができる。
【０１９５】
即ち、割合計算部３６１は、識別が困難な発話内容、例えば”人が犬を噛む”と”犬が人を噛む”とを識別することができるので、その識別した発話内容に最適な回答、前者については例えば”本当に？”、後者については例えば”大丈夫？”をすることができる。
【０１９６】
また、割合計算部３６１は、”談話範囲”に属する各第二形態素情報の中から、少なくとも一の属性に第一形態素情報の形態素を含む第二形態素情報を検索すればよいので、”全て”の第二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を取得する必要がなくなり、第一形態素情報から構成される意味空間を踏襲した第二形態素情報をより短時間で取得することができ、結果的に、会話制御装置１は、取得した第二形態素情報に基づいて利用者からの発話内容に対しての最適な回答内容を迅速に出力することができる。
【０１９７】
尚、選択部３６２は、予め定められた優先順位に従って各話題タイトルの中から、一の話題タイトルを選択してもよい。この優先順位とは、話題タイトルとして選出されるための優先度を意味するものである。この優先順位は、開発段階で開発者が予め定めるものである。
【０１９８】
（第三変更例）
図２０に示すように、本変更例においては、上記実施形態及び上記各変更例に限定されるものではなく、会話制御装置１ａ,１ｂにある通信部８００と、通信ネットワーク１０００を介して通信部８００との間でデータの送受信をするための通信部９００と、通信部９００に接続された各会話データベース５００ｂ〜５００ｄと、サーバ２ａ〜２ｃとを備えてもよい（会話制御システム）。
【０１９９】
ここで、通信ネットワーク１０００とは、データを送受信する通信網を意味するものであり、本実施形態では、例えば、インターネットなどが挙げられる。
【０２００】
尚、本変更例では、便宜上、会話制御装置１ａ,１ｂ、会話データベース５００ｂ〜５００ｄ、サーバ２ａ〜２ｃを限定しているが、これに限定されるものではなく、更に他の会話データベースを設けてもよい。このサーバ２ａ〜２ｃには、会話データベース５００ａ〜５００ｄに記憶されている内容と同様の内容が記憶されている。
【０２０１】
これにより、会話制御部３００は、会話制御装置１ａの内部に配置してある会話データベース５００ａのみならず、通信ネットワーク１０００を介して、他の会話制御装置１ｂ、会話データベース５００ｂ〜５００ｄ、サーバ２ａ〜２ｃをも参照することができるので、例えば、会話データベース５００ａの中から、話題検索命令信号に含まれる「格構成」に属する各形態素（第一形態素情報）と関連する談話範囲を検索することができない場合であっても、他の会話制御装置１ｂ、会話データベース５００ｂ〜５００ｄ、サーバ２ａ〜２ｃを参照することにより、上記第一形態素情報と関連する談話範囲を検索することができ、利用者の発話文により適した回答文を検索することができる。
【０２０２】
（第四変更例）
文構造解析部４３０は、特定した第一形態素情報を構成する各「格構成」及び各「格構成」に対応付けられた各形態素を会話データベース５００に記憶するものであってもよい。回答文検索部３７０は、検索した回答文を構成する各「格構成」及び各「格構成」に対応付けられた各形態素を会話データベース５００に記憶するものであってもよい。
【０２０３】
談話範囲決定部３４０は、検索した談話範囲を会話データベース５００に記憶するものであってもよい。話題検索部３６０は、検索した第二形態素情報を会話データベース５００に記憶するものであってもよい。
【０２０４】
上記第一形態素情報と、第二形態素情報と、第一形態素情報又は第二形態素情報を構成する各「格構成」及び各「格構成」に対応付けられた各形態素と、検索した回答文を構成する各「格構成」及び各「格構成」に対応付けられた各形態素と、検索した談話範囲とは、それらを相互に関連付けて履歴形態素情報として会話データベース５００に記憶することができる。
【０２０５】
省略文補完部３５０は、文節解析部４２０で抽出された第一形態素情報に基づいて第一形態素情報を構成する各属性（サブジェクト、オブジェクト、アクションなど；格構成）の中から、形態素を含まない属性を検索し、検索した属性に基づいてその属性に、会話データベース５００に記憶された履歴形態素情報を付加するものであってもよい。
【０２０６】
具体的に、談話範囲決定部３４０から話題検索命令信号が入力された省略文補完部３５０は、入力された談話検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であるかを判定し、第一形態素情報からなる発話内容が省略文（例えば、サブジェクト、オブジェクト、又はアクションに所定の形態素を有しないなど）である場合には、会話データベース５００に記憶されている履歴形態情報を、第一形態素情報に付加する。
【０２０７】
即ち、履歴形態情報に含まれるサブジェクトをＳ１、オブジェクトをＯ１、アクションＡ１、談話範囲をＤ１とし、省略された第一形態素情報をＷとすると、補完後の第一形態素情報Ｗ１は、Ｓ１∪Ｗ、Ｏ１∪Ｗ、Ａ１∪Ｗ、又はＤ１∪Ｗとして表現することができる。
【０２０８】
話題検索部３６０は、省略文補完部３５０で補完された第一形態素情報Ｗ１と各第二形態素情報とを照合し、各「話題タイトル」（第二形態素情報）の中から、第一形態素情報Ｗ１を含む第二形態素情報を検索し、検索した話題タイトルを検索結果信号として回答文検索部３７０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【０２０９】
これにより、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であり、日本語として明解でない場合であっても、省略文補完部３５０は、会話データベース５００に記憶されている履歴形態情報を用いて、省略された第一形態素情報の形態素を補完することができるので、省略された第一形態素情報からなる発話内容を明確にすることができる。
【０２１０】
このため、省略文補完部３５０が、第一形態素情報を構成する発話内容が省略文である場合には、第一形態素情報からなる発話内容が適正な日本語となるように、第一形態素情報に省略された形態素を補完することができるので、話題検索部３６０は、形態素が補完された第一形態素情報に基づいて、その第一形態素情報と関連する最適な「話題タイトル」（第二形態素情報）を取得することができ、回答文検索部３７０は、話題検索部３６０で取得された最適な「話題タイトル」に基づいて、利用者の発話内容により適した回答内容を出力することができる。
【０２１１】
（第五変更例）
話題検索部３６０は、図２１に示すように、削除部３６１と、談話付加部３６２とを備えてもよい。削除部３６１は、検索した第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報と談話範囲決定部３４０で検索された談話範囲とを照合し、第二形態素情報を構成する各形態素の中から、談話範囲と一致する形態素を削除する削除手段である。
【０２１２】
具体的に、省略文補完部３５０から話題検索命令信号が入力された話題検索部３６０は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報と、談話範囲決定部３４０で決定された談話範囲に属する各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報と一致する第二形態素情報を検索する。
【０２１３】
そして、削除部３６１は、検索された第二形態素情報に基づいて、その第二形態素情報と談話範囲決定部３４０で決定された談話範囲を構成する形態素とを照合し、第二形態素情報の中から、談話範囲を構成する形態素と一致する形態素を削除し、形態素が削除された第二形態素情報を削除信号として談話付加部３６２に出力する。
【０２１４】
即ち、削除部３６１は、第二形態素情報を構成する各形態素ｔ１から、談話範囲決定部３４０で決定された現在の談話範囲Ｄ２（このＤ２は、形態素からなるものである）を取り除く（取り除いた結果をｔ２とすると、ｔ２＝ｔ１−Ｄ２）。
【０２１５】
談話付加部３６２は、削除部３６１で形態素が削除された第二形態素情報に基づいて、談話範囲決定部３４０で検索された談話範囲に関連付けられた他の談話範囲を取得し、取得した他の談話範囲を構成する形態素を、第二形態素情報に付加する談話付加手段である。
【０２１６】
具体的には、現在の談話範囲Ｄ２が回答文Ｋ１と関連性のある談話範囲をＤＫとすると、回答文Ｋ１又は現在の談話範囲Ｄ２と関連性（兄弟関係にあるもの）のある他の談話範囲Ｄ３は、Ｄ３＝Ｄ２∪ＤＫとして表現することができるので、他の談話範囲Ｄ３を構成する形態素を付加した後の第二形態素情報Ｗ２は、Ｗ２＝ｔ２∪Ｄ３とすることができる。
【０２１７】
例えば、第二形態素情報を構成する各形態素ｔ１が（Ａ映画名；＊；面白い）{Ａ映画名は面白い？}であり、談話範囲決定部３４０で決定された現在の談話範囲Ｄ２が（Ａ映画名）である場合には、削除部３６１は、先ず、各形態素ｔ１（Ａ映画名；＊；面白い）から談話範囲Ｄ２（Ａ映画名）を削除し、削除した結果をｔ２（＊；＊；面白い）とする（ｔ２＝ｔ１−Ｄ２）。
【０２１８】
現在の談話範囲Ｄ２（Ａ映画名）と関連性のある他の談話範囲Ｄ３が”Ｂ映画名”である場合には、他の談話範囲Ｄ３を構成する形態素を付加した後の第二形態素情報Ｗ２は、ｔ２∪Ｄ３であるので、（Ｂ映画名；＊；面白い）{Ｂ映画名は面白い？}とすることができる。
【０２１９】
これにより、利用者の発話内容が”Ａ映画名は面白い？”である場合には、談話付加部３６２は、利用者の発話内容を構成する各形態素（Ａ映画名；＊；面白い）と一致する第二形態素情報（Ａ映画名；＊；面白い）を、他の第二形態素情報（Ｂ映画名；＊；面白い）{Ｂ映画名は面白い？}に変更することができるので、回答文検索部３７０は、談話付加部３６２で変更された第二形態素情報に関連付けられた回答文（例えば、”Ｂ映画名は面白いよ”）を取得し、取得した回答文を出力することができる。
【０２２０】
この結果、回答文検索部３７０は、利用者の発話内容に対する回答文を出力するわけではないが、談話付加部３６２で付加された形態素を含む第二形態素情報に基づいて、発話内容に関連する回答文を出力することができるので、出力部６００は、回答文検索部３７０で検索された回答文に基づいて、さらに人間味のある回答文を出力することができる。
【０２２１】
尚、談話付加部３６２は、形態素が削除された第二形態素情報に他の談話範囲を付加するものだけに限定されるものではなく、形態素が削除された第二形態素情報に履歴形態素情報（会話データベース５００に記憶されている）を付加するものであってもよい。
【０２２２】
（第六変更例）
話題検索部３６０は、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を含む第二形態素情報を検索することができない場合に、第一形態素情報と各回答内容とを照合し、各回答内容の中から、第一形態素情報を含む回答内容を検索することができたときは、検索した回答内容に関連付けられている第二形態素情報を取得する第一検索手段であってもよい。
【０２２３】
具体的に、省略文補完部３５０から話題検索命令信号が入力された話題検索部３６０は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報と各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報と一致する第二形態素情報を取得することができない場合には、図２２に示すように、第一形態素情報と、第二形態素情報に関連付けられている回答文とを照合する。
【０２２４】
この照合により、話題検索部３６０は、回答文の中に第一形態素情報を構成する形態素（アクション又はアクションに対応付けられた形態素）が含まれていると判断した場合には、その回答文に関連付けられている第二形態素情報を検索する。
【０２２５】
これにより、話題検索部３６０は、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報と一致する第二形態素情報を検索することができなくても、各回答文の中から、第一形態素情報を構成する形態素（アクション又はアクションに対応付けられた形態素）を含む回答文を特定し、この特定した回答文に関連付けられている第二形態素情報を検索することができるので、利用者の発話内容を構成する第一形態素情報に対応する第二形態素情報を適切に検索することができる。
【０２２６】
この結果、話題検索部３６０が第一形態素情報に対応する最適な第二形態素情報を検索することができるので、回答文検索部３７０は、話題検索部３６０で検索された最適な第二形態素情報に基づいて、利用者の発話内容に対する適切な回答内容を取得することができる。
【０２２７】
［プログラム］
上記会話制御システム及び会話制御方法で説明した内容は、パーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータにおいて、所定のプログラム言語を利用するための専用プログラムを実行することにより実現することができる。
【０２２８】
ここで、プログラム言語としては、本実施形態では、利用者が求める話題、ある事柄において利用者に対して抱く感情度、又は陳述文、肯定文、疑問文、反発文などの種類をその意味内容に応じて形態素と関連付けて階層的にデータベースに蓄積するための言語、例えば、発明者らが開発したＤＫＭＬ（Discourse Knowledge Markup Language）、ＸＭＬ（eXtensible Markup Language）、Ｃ言語等が挙げられる。
【０２２９】
即ち、会話制御装置１は、各会話データベース５００ａ〜５００ｄに格納されているデータ（第二形態素情報、定型内容、回答文、回答種類、集合群、談話範囲、要素情報などの記憶情報）、その他の各部を、ＤＫＭＬ（Discourse Knowledge Markup Language）等で構築し、この構築した記憶情報等を利用するためのプログラムを実行することにより実現することができる。
【０２３０】
このような本実施形態に係るプログラムによれば、利用者の発話内容を構成する各形態素を特定し、特定した各形態素から把握される意味内容を解析して、解析した意味内容に関連付けられている予め作成された回答内容を出力することで、利用者の発話内容に対応する最適な回答内容を出力することができるという作用効果を奏する会話制御装置、会話制御システム及び会話制御方法を一般的な汎用コンピュータで容易に実現することができる。
【０２３１】
また、会話制御装置１を開発する開発者は、利用者の発話内容に対する回答内容を検索するための第二形態素情報等を、データベースにおいて前記言語を用いて階層的に構築することができるので、会話制御装置１は、利用者の発話内容に基づいて発話内容に対する回答内容を、階層的な手順を経てデータベースから取得することができる。
【０２３２】
即ち、会話制御装置１は、利用者の発話内容の階層（例えば、データベースに蓄積されている第二形態素情報に対して上位概念にあるのか、又は下位概念にあるのか）を見極めて、見極めた階層に基づいて予め蓄積された各回答内容の中から、適切な回答内容を取得することができる。
【０２３３】
このため、会話制御装置１は、利用者の発話内容からなる第一形態素情報と、予め記憶されている”全て”の第二形態素情報とを逐一照合することなく、ある特定の階層に属する各第二形態素情報と第一形態素情報とを照合すればよいので、第一形態素情報と近似する第二形態素情報を短時間で取得することができる。
【０２３４】
更に、上記通信部８００と通信部９００との間の通信は、通信ネットワーク１０００を介して、ＤＫＭＬ等からなるプロトコルによってデータを送受信してもよい。これにより、会話制御装置１は、例えば、会話制御装置１に利用者の発話内容に適した回答内容がない場合には、通信ネットワーク１０００を通じて、ＤＫＭＬ等の約束事に従って、利用者の発話内容に適した回答内容（ＤＫＭＬなどで記述されたもの）を検索し、検索した回答内容を取得することができる（図２０参照）。
【０２３５】
尚、プログラムは、記録媒体に記録することができる。この記録媒体は、図２３に示すように、例えば、ハードディスク１１００、フロッピーディスク１２００、コンパクトディスク１３００、ＩＣチップ１４００、カセットテープ１５００などが挙げられる。このようなプログラムを記録した記録媒体によれば、プログラムの保存、運搬、販売などを容易に行うことができる。
【０２３６】
［第二実施形態］
（情報処理システムの基本構成）
本発明の第二実施形態について図面を参照しながら説明する。図２４は、本実施形態に係る情報処理システム（会話制御システム）の内部構造を示したものである。同図に示すように、情報処理システムは、第一実施形態における会話制御装置１（情報処理装置）の内部構造とほぼ同じであるが、会話制御部３００にランク付部３８０（ランク付手段）を有する点で相違する。この相違する点以外は、第一実施形態及び変更例の構造と同じであるので、相違する点以外の構造についての説明は、省略する。
【０２３７】
第一実施形態では、会話制御装置１が、利用者からの入力情報に基づいて入力情報に対応する最適な回答文を取得する処理について説明したが、本実施形態では、会話制御部３００にあるランク付部３８０が、利用者からの入力情報に基づいて利用者に対して抱く感情度等をランク付する処理について説明する。具体的な説明は以下の通りである。
【０２３８】
ランク付部３８０は、利用者から入力された入力情報に基づいて、利用者に対して抱く感情度等としてランク付するものであり、本実施形態では、図２４に示すように、感情状態判定部３８１と、理解状態判定部３８２と、対立状態判定部３８３とを有する。ここで、感情度とは、会話制御装置１が入力情報に対して抱く感情の度合いを意味するものである。この感情度は、本実施形態では、入力情報に基づいて後述する感情状態判定部３８１により一義的に判定される。
【０２３９】
このランク付部３８０は、談話データベースに格納されている「談話イベント」テーブルに基づいて、利用者に対して抱く感情度等を判定する。ここで、「談話イベント」テーブルは、図２５に示すように、本実施形態では、第一形態素情報が談話範囲と関連性（結束性）を有する要因となることを示す結束要因(cohere)、第一形態素情報が現在の談話範囲と関連性を有しない要因となることを示す話題変更(shift)からなるものである。
【０２４０】
具体的に、結束要因は、図２６に示すように、本実施形態では、結束要因（−）と結束要因（＋）とからなる。結束要因（−）は、同図に示すように、第一形態素情報が前の談話範囲に属し、その話題タイトルに属する「感情度  低」に関連付けられた話題タイトルが話題検索部３６０で検索されたことを意味する。ここで、「感情度  低」とは、会話制御装置１が、話題タイトルに対して抱く感情度を低く（例えば、会話制御装置１が話題タイトルに対して余り関心がない場合など）設定していることを意味する。
【０２４１】
結束要因（＋）は、同図に示すように、第一形態素情報が前の談話範囲に属し、その談話範囲に属する「感情度  高」に関連付けられた話題タイトルが話題検索部３６０で検索されたことを意味する。ここで、「感情度  高」とは、会話制御装置１が、話題タイトルに対して抱く感情度を高く（例えば、会話制御装置１が話題タイトルに対して関心がある場合など）設定していることを意味する。
【０２４２】
これら結束要因（−）（＋）は、図２６に示すように、鸚鵡返し判定部３３０による”条件付”鸚鵡返し処理の結果、省略文補完部３５０による省略文補完処理の結果に基づいて、ランク付部３８０で決定される。
【０２４３】
また、話題変更は、図２６に示すように、話題変更（−）と話題変更（＋）とからなるものである。話題変更（−）は、同図に示すように、話題検索部３６０で検索された現在の話題タイトルが、後に「感情度  低」に関連付けられた他の話題タイトルに変更されたことを意味する。
【０２４４】
話題変更（＋）は、同図に示すように、話題検索部３６０で検索された現在の話題タイトルが、後に「感情度  高」に関連付けられた他の話題タイトルに変更されたことを意味する。これら話題変更（−）（＋）は、図２６に示すように、談話範囲決定部３４０による談話範囲の検索結果に基づいてランク付部３８０で決定されるものである。
【０２４５】
また、「談話範囲イベント」テーブルは、上記の他に、第一形態素情報が現在の話題を中断する要因となることを示す中断要因(interruput)、第一形態素情報が第二形態素情報よりも難解な情報となることを示す難解要因(harass)、第一形態素情報が第二形態素情報に対して対立する要因となることを示す対立要因(oppose)等からなるものである。
【０２４６】
図２４に示すように、中断要因は、鸚鵡返し判定部３３０による鸚鵡返し処理、反射的判定部３２０による反射的処理に基づいて、ランク付部３８０により決定される。難解要因は、話題検索部３６０による話題タイトル（第二形態素情報）の検索結果に基づいて、ランク付部３８０により決定されるものである。対立要因は、発話種類判定部４４０による発話種類の判定に基づいて、ランク付部３８０により決定されるものである。
【０２４７】
感情状態判定部３８１は、話題検索部３６０による検索結果に基づいて、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索される頻度の大きさに応じてランク付するランク付手段である。
【０２４８】
感情状態判定部３８１は、検索される頻度が低い場合には、低いランクにランク付し、検索される頻度が高い場合には、高いランクにランク付するランク付手段でもある。このランクの大きさは、利用者に対して抱く感情度、入力情報に対する理解度、利用者との間で感じる対立度として表現することができる。
【０２４９】
感情状態判定部３８１で判定する感情度は、本実施形態では、例えば、図２７に示すように、例えば６段階にランク付することができる。この感情度は、利用者に対して抱く感情度が高く（良くなる方向）なればなる程、同図に示す数値が上昇する方向に位置付けれれるものである。
【０２５０】
従って、感情度がｅ（０）からｅ（３）へと遷移することによって、利用者に対して抱く感情度が高くなることを意味する。一方、感情度がｅ（０）からｅ（−２）へと遷移することによって、利用者に対して抱く感情度が低くなることを意味する。６段階のうち、基準となる感情度は、本実施形態では、ｅ（０）であるとする。
【０２５１】
また、感情度のランク付は、本実施形態では、感情マイナス要因、感情プラス要因、話題変更（＋）（−）を用いて行うものとする。この感情マイナス要因は、本実施形態では、上記説明した中断要因、難解要因、対立要因、結束要因（−）、話題変更（−）からなるものとする。感情プラス要因は、結束要因（＋）、話題変更（＋）からなるものである。
【０２５２】
尚、同図では、話題変更（−）（＋）により感情度が二段階以上、遷移しているが、これは、現在の話題タイトルから「感情度  ”とても”低い」又は「感情度  ”とても”高い」に関連付けられた話題タイトルが選択されたときに、感情度が２段階以上、遷移されるものである。
【０２５３】
具体的に、感情状態判定部３８１は、話題検索部３６０で第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索されない場合には、利用者に対して抱く感情度を低いランクにランク付する。
【０２５４】
即ち、話題検索部３６０で第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索されないということは、利用者から入力された入力情報を構成する第一形態素情報が予め記憶されている各第二形態素情報よりも難解（harass）であると擬似的に断定することができるので、感情状態判定部３８１は、利用者から入力された入力情報（第一形態素情報）が感情マイナス要因（難解要因）であると判断し、利用者に対して抱く感情度を低い方に設定する。
【０２５５】
一方、感情状態判定部３８１は、話題検索部３６０で第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索された場合には、利用者に対して抱く感情度を高いランクにランク付する。
【０２５６】
即ち、話題検索部３６０で第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索されたということは、利用者から入力された入力情報を構成する第一形態素情報が予め記憶されている各第二形態素情報よりも容易であると擬似的に断定することができるので、感情状態判定部３８１は、利用者から入力された入力情報を理解することができると判断し、利用者に対して抱く感情度を高い方に設定する。
【０２５７】
また、感情状態判定部３８１は、談話範囲決定部３４０（関連性判定手段）による判定結果に基づいてランク付するランク付手段でもある。この談話範囲決定部３４０は、本実施形態では、検索した談話範囲を示す第一談話範囲と、その後に検索した談話範囲を示す第二談話範囲とを照合し、第二談話範囲が第一談話範囲と関連性を有するかについて判定する関連性判定手段である。
【０２５８】
具体的に、感情状態判定部３８１は、談話範囲決定部３４０で第二談話範囲が第一談話範囲と関連性を有しないと判定された場合には、例えば利用者に対して抱く感情度を低いランクにランク付する。
【０２５９】
即ち、談話範囲決定部３４０で第二話題範囲が第一話題範囲と関連性を有しないと判定されたということは、第一形態素情報を含む現在の談話範囲（第二談話範囲）がその前の談話範囲（第一談話範囲）とは異なる（前後関係の話題に結束性がない；これは”話題変更”ともいう）ものであると擬似的に断定することができるので、感情状態判定部３８１は、第二談話範囲に属する第一形態素情報が「感情度  低」に関連付けられた話題タイトル（第二形態素情報）に含まれる場合には、第一形態素情報が感情マイナス要因（話題変更(−））であると判断し、利用者に対して抱く感情度を低い方に設定する（図２６、図２７参照）。
【０２６０】
これにより、話題変更（−）は、現在の談話範囲が他の談話範囲に変更され、変更された後の談話範囲に属する第一形態素情報が会話制御装置１にとっては面白くない内容であることを意味する。
【０２６１】
この場合、感情状態判定部３８１は、第二談話範囲に属する第一形態素情報が「感情度  高」に関連付けられた話題タイトル（第二形態素情報）に含まれる場合には、第一形態素情報が感情プラス要因（話題変更(＋））であると判断し、利用者に対して抱く感情度を高い方に設定することもできる。
【０２６２】
これにより、話題変更（＋）は、現在の談話範囲が他の談話範囲に変更され、変更された後の談話範囲に属する第一形態素情報が会話制御装置１にとっては面白い内容であることを意味する。
【０２６３】
一方、感情状態判定部３８１は、談話範囲決定部３４０で第二談話範囲が第一談話範囲と関連性を有すると判定された場合には、例えば利用者に対して抱く感情度を高いランクにランク付する。
【０２６４】
即ち、談話範囲決定部３４０で第二話題範囲が第一話題範囲と関連性を有すると判定されたということは、第一形態素情報を含む現在の談話範囲（第二談話範囲）がその前の談話範囲（第一談話範囲）と実質的に同一（前後関係の話題に結束性がある）のものであると擬似的に断定することができるので、感情状態判定部３８１は、第二談話範囲に属する第一形態素情報が「感情度  高」に関連付けられた話題タイトル（第二形態素情報）に含まれる場合には、第一形態素情報が感情プラス要因（結束要因（＋））であると判断し、利用者に対して抱く感情度を高い方に設定する（図２６、図２７参照）。
【０２６５】
これにより、結束要因（＋）は、現在の談話範囲がその前の談話範囲と実質的に同一であり、現在の談話範囲に属する第一形態素情報が会話制御装置１にとっては面白い内容であることを意味する。
【０２６６】
この場合、感情状態判定部３８１は、第二談話範囲に属する第一形態素情報が「感情度  低」に関連付けられた話題タイトル（第二形態素情報）に含まれる場合には、第一形態素情報が感情マイナス要因（結束要因(−））であると判断し、利用者に対して抱く感情度を低い方に設定することもできる。
【０２６７】
これにより、結束要因（−）は、現在の談話範囲がその前の談話範囲と実質的に同一であるが、現在の談話範囲に属する第一形態素情報が会話制御装置１にとっては面白くない内容であることを意味する。
【０２６８】
また、感情状態判定部３８１は、省略文補完部３５０で談話範囲を構成する形態素が第一形態素情報に付加された結果に基づいてランクにランク付するランク付手段でもある。
【０２６９】
具体的に、省略文補完部３５０が、文構造解析部４３０で抽出された第一形態素情報を構成する各属性（主格からなる主体格、目的格からなる対象格など）の中から、形態素を含まない属性を検索する。省略文補完部３５０が、検索した属性に基づいて、その属性に、談話範囲決定部３４０で検索された談話範囲を構成する形態素を付加する。
【０２７０】
感情状態判定部３８１は、省略文補完部３５０で談話範囲を構成する形態素が第一形態素情報に付加された場合には、利用者に対して抱く感情度を高いランクにランク付する。
【０２７１】
即ち、省略文補完部３５０で第一形態素情報からなる入力情報が省略文（第一形態素情報に談話範囲が付加された場合には、この形態素が付加される前の第一形態素情報からなる入力情報は省略文であることを意味する）であると判断されたということは、利用者は、現在の談話範囲に属していることを前提に、現在の談話範囲に属する入力情報を入力しているものと考えられるので、この段階で入力された入力された入力情報は、現在の談話範囲からなる形態素を省略した省略文である傾向が高い（詳述は、第一実施形態における”省略文補完部３５０”の項を参照のこと）。
【０２７２】
そこで、感情状態判定部３８１は、省略文補完部３５０で第一形態素情報が省略文であると判断された場合には、現在の談話範囲がその前の談話範囲と実質的に同一であると擬似的に断定し、この第一形態素情報が前の談話範囲と関連性を有する結束要因であると判断する。この場合、感情状態判定部３８１は、結束要因が結束要因（＋）であれば、利用者に対して抱く感情度を高い方へと設定し、結束要因が結束要因（−）であれば、利用者に対して抱く感情度を低い方へと設定することができる。
【０２７３】
更に、感情状態判定部３８１は、反射的判定部３２０又は鸚鵡返し判定部３３０による検索結果に基づいて、第一形態素情報を含む定型内容又は鸚鵡返し要素が検索される頻度の大きさに応じてランク付するランク付手段でもある。この反射的判定部３２０は、抽出された第一形態素情報と各定型内容とを照合し、各定型内容の中から、第一形態素情報を含む反射的要素情報を検索する定型取得手段である。
具体的に、反射的判定部３２０が各定型内容の中から第一形態素情報と一致する定型内容を検索した場合には、感情状態判定部３８１は、利用者に対して抱く感情度を低いランクにランク付ける。
【０２７４】
即ち、反射的判定部３２０で第一形態素情報と一致する定型内容が検索されたということは、第一形態素情報が現在の話題を中断させるための要素（中断要因；interrupt）であると擬似的に断定することができるので、感情状態判定部３８１は、この第一形態素情報が感情マイナス要因（中断要因）であると判断し、利用者に対して抱く感情度を低い方に設定する（図２６、図２７参照）。例えば利用者が会話の途中で話題とは全く関係ない”おはよう”（定型内容）を入力した場合には、”おはよう”が中断要因となる。
【０２７５】
また、鸚鵡返し判定部３３０は、形態素抽出部４１０で抽出された現在の第一形態素情報が、形態素抽出部４１０で抽出された過去の回答内容（この過去の第一形態素情報（鸚鵡返し要素）は、鸚鵡返し要素データベース８０２に記憶されている）に含まれるかを判定するものである。
【０２７６】
鸚鵡返し判定部３３０が、現在の第一形態素情報が過去の回答内容に含まれると判定した場合には、感情状態判定部３８１は、利用者が過去の回答内容に対して鸚鵡返し（利用者が回答内容に対して聞き直していること）しており、第一形態素情報が現在の話題を中断させるための中断要因であると擬似的に断定することができる。
【０２７７】
この場合、感情状態判定部３８１は、現在の第一形態素情報が感情マイナス要因（中断要因）であるので、利用者に対して抱く感情度を低い方に設定する。（図２６、図２７参照）。
【０２７８】
更に、鸚鵡返し判定部３３０が、形態素抽出部４１０で抽出された現在の形態素情報が過去の第一形態素情報（この過去の第一形態素情報は、鸚鵡返し要素データベース８０２に記憶されている）に含まれると判定した場合には、感情状態判定部３８１は、現在の第一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれるので、現在の話題とは関係なく、利用者が過去の入力情報と同一の入力情報を反復して入力しているものと判断することができる。
【０２７９】
この場合、感情状態判定部３８１は、反復して入力された入力情報が中断要因であると判断し、利用者に対して抱く感情度を低い方に設定する（詳述は、第一実施形態における”鸚鵡返し処理”を参照のこと）。
【０２８０】
尚、鸚鵡返し判定部３３０又は反射的判定部３２０が各定型内容の中から第一形態素情報と一致する定型内容を検索できない場合には、感情状態判定部３８１は、利用者に対して抱く感情度を低いランクにランク付してもよい。
【０２８１】
更に、感情状態判定部３８１は、発話種類判定部４４０で特定された入力情報が反発文などの反発要素である場合には、利用者に対して抱く感情度を低いランクにランク付するものでもある。
【０２８２】
ここで、反発要素とは、会話制御装置１から出力される回答内容に対して利用者が反発するための要素を意味するものであり、本実施形態では、例えば、利用者の入力情報が回答内容に対して反発的な文であることを示す反発文、利用者の入力情報が回答内容に対して否定的な文であることを示す否定文等からなるものである。
【０２８３】
即ち、発話種類判定部４４０で利用者から入力された入力情報の入力種類が反発要素からなるものであると特定されたということは、利用者と会話制御装置１とが対立（oppose）していると擬似的に断定することができるので、感情状態判定部３８１は、この第一形態素情報が感情マイナス要因（対立要因）であると判断し、利用者に対して抱く感情度を低い方に設定する（図２６、図２７参照）。
【０２８４】
理解状態判定部３８２は、話題検索部３６０で各第二形態素情報の中から第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索されない場合には、利用者から入力された入力情報が難解（harass）（難解要因）であると判断し、入力情報に対する理解度を低いランクにランク付するランク付手段である。
【０２８５】
即ち、話題検索部３６０で各第二形態素情報の中から第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索されないということは、第一形態素情報が第二形態素情報よりも難解であると擬似的に断定することができるので、理解状態判定部３８２は、この第一形態素情報が難解要因であると判断し、入力情報に対する理解度を低い方へと設定する。
【０２８６】
尚、理解状態判定部３８２は、話題検索部３６０で各第二形態素情報の中から第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索された場合には、利用者から入力された入力情報が容易であると判断し、入力情報に対する理解度を高いランクにランク付てもよい。また、理解状態判定部３８２は、第一形態素情報が結束要因へと話題変更する要因である場合には、入力情報に対する理解度を高いランクにランク付てもよい。
【０２８７】
ここで、理解度とは、利用者から入力された入力情報に対する理解の度合いを意味するものである。この理解度は、図２８に示すように、本実施形態では、例えば、４段階にランク付することができる。
【０２８８】
数値が大きくなればなる程（ｒ（−２）からｒ（１）への方向）、入力情報に対してより理解が深まる方向（理解が明確に張る方向）にあることを意味する。一方、数値が小さくなればなる程（ｒ（１）からｒ（−２）、入力情報に対してより理解がされなくなる方向（理解が不明確になる方向）にあることを意味する。
【０２８９】
具体的に理解状態判定部３８２は、同図に示すように、ｒ（０）を基準とし、第一形態素情報が難解要因であると判断した場合には、理解度を低い方向へと遷移（ランク付）させ、第一形態素情報が結束要因へと話題変更する要因であると判断した場合には、理解度を高い方向へと遷移させる。
【０２９０】
また、理解状態判定部３８２は、第一形態素情報が中断要因又は対立要因であると判断した場合には、第一形態素情報は入力情報の理解に何ら寄与していないので、理解度のランクを現状のままに維持する（同図参照）。更に、理解状態判定部３８２は、感情度がプラスの方向に遷移した場合には、理解度のランクを高いランクへと遷移させる。
【０２９１】
尚、難解要因、結束要因、話題変更、中断要因及び対立要因は、上記感情状態判定部３８１の項で説明した内容と同様であるので、この説明は、省略する。
【０２９２】
対立状態判定部３８３は、発話種類判定部４４０で特定された入力情報が反発文などの反発要素（oppose；対立要因とも呼ぶ）である場合には、利用者との間の対立度を高いランクにランク付するものである。また、対立状態判定部３８３は、発話種類判定部４４０で特定された入力情報が反発文などの反発要素でない場合には、利用者との間の対立度を低いランクにランク付するものでもある。
【０２９３】
ここで、対立度とは、会話制御装置１が利用者に対して抱く対立の度合いを意味するものである。この対立度は、図２９に示すように、本実施形態では、例えば、５段階にランク付することができる。数値が大きくなればなる程、利用者に対して抱く対立度が低く（弱く）なる方向にあることを意味する。一方、数値が小さくなればなる程、利用者に対して抱く対立度が高く（強く）なる方向にあることを意味する。
【０２９４】
具体的に対立状態判定部３８３は、同図に示すように、O（０）を基準とし、第一形態素情報が対立要因であると判断した場合には、対立度を低い方へと遷移（ランク付）させる。また、対立状態判定部３８３は、第一形態素情報が対立要因ではなく、結束要因へと談話変更する要因（反発要素でない）であると判断した場合には、対立度を高い方へと遷移させる。
【０２９５】
更に、第一形態素情報に対する感情度が感情状態判定部３８１により高い方向へ設定された場合には、対立状態判定部３８３は、対立度を低い（対立度が弱い）方へと設定することができる。また、第一形態素情報に対する感情度が感情状態判定部３８１により低い方向へ設定された場合には、対立状態判定部３８３は、対立度を高い（対立度が強い）方へと設定することもできる。
【０２９６】
また、対立状態判定部３８３は、第一形態素情報が中断要因又は難解要因である場合には、第一形態素情報は回答内容に対して反発するものではないので、対立度のランクを現状のままに維持する（同図参照）。
【０２９７】
上記感情状態判定部３８１、理解状態判定部３８２又は対立状態判定部３８３は、それぞれ判定した感情度、理解度、対立度を出力部６００に出力し、出力部は、入力された感情度、理解度、対立度を表示等させる。
【０２９８】
（情報処理システムを用いた情報処理方法）
上記構成を有する情報処理システムによる情報処理方法は、以下の手順により実施することができる。図３０は、本実施形態に係るランク付方法の手順を示すフロー図である。
【０２９９】
同図に示すように、先ず、入力部１００が、利用者から入力された入力情報を取得するステップを行う（Ｓ２０１）。そして、形態素抽出部４１０が、入力部１００で取得された入力情報に基づいて、入力情報を構成する各形態素を抽出するステップを行う（Ｓ２０２）。
【０３００】
その後、文構造解析部４３０が、形態素抽出部４１０で抽出された各形態素に基づいて、各形態素を文節形式にまとめるステップを行う（Ｓ２０３）。一つの文節形式に属する各形態素は、本実施形態では、第一形態素情報であるとする。
【０３０１】
次いで、反射的判定部３２０が、文構造解析部４３０で特定された第一形態素情報に基づいて、反射的処理をするステップを行う（Ｓ２０４、Ｓ２０５）。そして、鸚鵡返し判定部３３０が、文構造解析部４３０で特定された第一形態素情報に基づいて、鸚鵡返し処理、又は条件付鸚鵡返し処理をするステップを行う（Ｓ２０６）。
【０３０２】
その後、談話範囲決定部３４０が、第一形態素情報と各談話範囲とを照合し、各談話範囲の中から、第一形態素情報を含む談話範囲を検索するステップを行う（Ｓ２０７）。更に、省略文補完部３５０が、第一形態素情報からなる入力情報が省略文である場合には、この第一形態素情報に談話範囲からなる形態素を付加するステップを行う（Ｓ２０８）。
【０３０３】
そして、話題検索部３６０が、特定された第一形態素情報又は形態素が付加された第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報と各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を含む第二形態素情報を検索するステップを行う（Ｓ２０９）。上記Ｓ２０１〜Ｓ２０８の具体的な処理は、第一実施形態で説明した”会話制御方法”の内容と同様であるので、これらの処理の詳細は省略する。
【０３０４】
次いで、感情状態判定部３８１が、反射的判定部３２０、鸚鵡返し判定部３３０、談話範囲決定部３４０、省略文補完部３５０又は話題検索部３６０による検索結果に基づいて、利用に対して抱く感情度をランク付するステップを行う（Ｓ２１０）。具体的に、感情状態判定部３８１は、話題検索部３６０で第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索されない場合には、利用者に対して抱く感情度を低いランクにランク付する。
【０３０５】
即ち、話題検索部３６０で第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索されないということは、利用者から入力された入力情報を構成する第一形態素情報が予め記憶されている各第二形態素情報よりも難解（harass）であると擬似的に断定することができるので、感情状態判定部３８１は、利用者から入力された入力情報（第一形態素情報）が感情マイナス要因（難解要因）であると判断し、利用者に対して抱く感情度を低い方に設定する。
【０３０６】
一方、感情状態判定部３８１は、話題検索部３６０で第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索された場合には、利用者に対して抱く感情度を高いランクにランク付する。
【０３０７】
即ち、話題検索部３６０で第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索されたということは、利用者から入力された入力情報を構成する第一形態素情報が予め記憶されている各第二形態素情報よりも容易であると擬似的に断定することができるので、感情状態判定部３８１は、利用者から入力された入力情報を理解することができると判断し、利用者に対して抱く感情度を高い方に設定する。
【０３０８】
また、感情状態判定部３８１は、談話範囲決定部３４０による判定結果に基づいて、利用者に対して抱く感情度をランク付するステップも行うことができる。この談話範囲決定部３４０は、本実施形態では、検索した談話範囲を示す第一談話範囲と、その後に検索した談話範囲を示す第二談話範囲とを照合し、第二談話範囲が第一談話範囲と関連性を有するかについて判定するものである。
【０３０９】
具体的に、感情状態判定部３８１は、談話範囲決定部３４０で第二談話範囲が第一談話範囲と関連性を有しないと判定された場合には、利用者に対して抱く感情度を低いランクにランク付する。
【０３１０】
即ち、談話範囲決定部３４０で第二話題範囲が第一話題範囲と関連性を有しないと判定されたということは、第一形態素情報を含む現在の談話範囲（第二談話範囲）がその前の談話範囲（第一談話範囲）とは異なる（前後関係の話題に結束性がない；これは”話題変更”ともいう）ものであると擬似的に断定することができるので、感情状態判定部３８１は、第二談話範囲に属する第一形態素情報が「感情度  低」に関連付けられた話題タイトル（第二形態素情報）に含まれる場合には、第一形態素情報が感情マイナス要因（話題変更(−））であると判断し、利用者に対して抱く感情度を低い方に設定する（図２６、図２７参照）。
【０３１１】
これにより、話題変更（−）は、現在の談話範囲が他の談話範囲に変更され、変更された後の談話範囲に属する第一形態素情報が会話制御装置１にとっては面白くない内容であることを意味する。
【０３１２】
この場合、感情状態判定部３８１は、第二談話範囲に属する第一形態素情報が「感情度  高」に関連付けられた話題タイトル（第二形態素情報）に含まれる場合には、第一形態素情報が感情プラス要因（話題変更(＋））であると判断し、利用者に対して抱く感情度を高い方に設定することもできる。
【０３１３】
これにより、話題変更（＋）は、現在の談話範囲が他の談話範囲に変更され、変更された後の談話範囲に属する第一形態素情報が会話制御装置１にとっては面白い内容であることを意味する。
【０３１４】
一方、感情状態判定部３８１は、談話範囲決定部３４０で第二談話範囲が第一談話範囲と関連性を有すると判定された場合には、利用者に対して抱く感情度を高いランクにランク付する。
【０３１５】
即ち、談話範囲決定部３４０で第二話題範囲が第一話題範囲と関連性を有すると判定されたということは、第一形態素情報を含む現在の談話範囲（第二談話範囲）がその前の談話範囲（第一談話範囲）と実質的に同一（前後関係の話題に結束性がある）のものであると擬似的に断定することができるので、感情状態判定部３８１は、第二談話範囲に属する第一形態素情報が「感情度  高」に関連付けられた話題タイトル（第二形態素情報）に含まれる場合には、第一形態素情報が感情プラス要因（結束要因（＋））であると判断し、利用者に対して抱く感情度を高い方に設定する（図２６、図２７参照）。
【０３１６】
これにより、結束要因（＋）は、現在の談話範囲がその前の談話範囲と実質的に同一であり、現在の談話範囲に属する第一形態素情報が会話制御装置１にとっては面白い内容であることを意味する。
【０３１７】
この場合、感情状態判定部３８１は、第二談話範囲に属する第一形態素情報が「感情度  低」に関連付けられた話題タイトル（第二形態素情報）に含まれる場合には、第一形態素情報が感情マイナス要因（結束要因(−））であると判断し、利用者に対して抱く感情度を低い方に設定することもできる。
【０３１８】
これにより、結束要因（−）は、現在の談話範囲がその前の談話範囲と実質的に同一であるが、現在の談話範囲に属する第一形態素情報が会話制御装置１にとっては面白くない内容であることを意味する。
【０３１９】
また、感情状態判定部３８１は、省略文補完部３５０で談話範囲を構成する形態素が第一形態素情報に付加された場合には、利用者に対して抱く感情度を高いランクにランク付するステップも行うことができる。
【０３２０】
具体的に、省略文補完部３５０が、文構造解析部４３０で抽出された第一形態素情報を構成する各属性（主格からなる主体格、目的格からなる対象格など）の中から、形態素を含まない属性を検索する。省略文補完部３５０が、検索した属性に基づいて、その属性に、談話範囲決定部３４０で検索された談話範囲を構成する形態素を付加する。感情状態判定部３８１は、省略文補完部３５０で談話範囲を構成する形態素が第一形態素情報に付加された場合には、利用者に対して抱く感情度を高いランクにランク付する。
【０３２１】
即ち、省略文補完部３５０で第一形態素情報からなる入力情報が省略文（第一形態素情報に談話範囲が付加された場合には、この形態素が付加される前の第一形態素情報からなる入力情報は省略文であることを意味する）であると判断されたということは、利用者は、現在の談話範囲に属していることを前提に、現在の談話範囲に属する入力情報を入力しているものと考えられるので、この段階で入力された入力された入力情報は、現在の談話範囲からなる形態素を省略した省略文である傾向が高い（詳述は、第一実施形態における”省略文補完部３５０”の項を参照のこと）。
【０３２２】
そこで、感情状態判定部３８１は、省略文補完部３５０で第一形態素情報が省略文であると判断された場合には、現在の談話範囲がその前の談話範囲と実質的に同一であると擬似的に断定し、この第一形態素情報が前の談話範囲と関連性を有する結束要因であると判断する。この場合、感情状態判定部３８１は、結束要因が結束要因（＋）であれば、利用者に対して抱く感情度を高い方へと設定し、結束要因が結束要因（−）であれば、利用者に対して抱く感情度を低い方へと設定することができる。
【０３２３】
更に、感情状態判定部３８１は、反射的判定部３２０又は鸚鵡返し判定部３３０による検索結果に基づいて、利用者に対して抱く感情度をランク付するステップも行うことができる。この反射的判定部３２０は、抽出された第一形態素情報と各定型内容とを照合し、各定型内容に中から、第一形態素情報を含む反射的要素情報を検索する定型取得手段である。
具体的に、反射的判定部３２０が各定型内容の中から第一形態素情報と一致する定型内容を検索した場合には、感情状態判定部３８１は、利用者に対して抱く感情度を低いランクにランク付ける。
【０３２４】
即ち、反射的判定部３２０で第一形態素情報と一致する定型内容が検索されたということは、第一形態素情報が現在の話題を中断させるための要素（中断要因；interrupt）であると擬似的に断定することができるので、感情状態判定部３８１は、この第一形態素情報が感情マイナス要因（中断要因）であると判断し、利用者に対して抱く感情度を低い方に設定する（図２６、図２７参照）。例えば利用者が会話の途中で話題とは全く関係ない”おはよう”（定型内容）を入力した場合には、”おはよう”が中断要因となる。
【０３２５】
また、鸚鵡返し判定部３３０は、形態素抽出部４１０で抽出された現在の第一形態素情報が、形態素抽出部４１０で抽出された過去の回答内容（この過去の第一形態素情報は、鸚鵡返し要素データベース８０２に記憶されている）に含まれるかを判定するものでもある。
【０３２６】
鸚鵡返し判定部３３０が、現在の第一形態素情報が過去の回答内容に含まれると判定した場合には、感情状態判定部３８１は、現在の第一形態素情報が過去の回答内容に含まれるので、利用者が過去の回答内容に対して鸚鵡返し（利用者が回答内容に対して聞き直していること）しており、第一形態素情報が現在の話題を中断させるための中断要因であると擬似的に断定することができる。
【０３２７】
この場合、感情状態判定部３８１は、現在の第一形態素情報が感情マイナス要因（中断要因）であるので、利用者に対して抱く感情度を低い方に設定する。（図２６、図２７参照）。
【０３２８】
更に、鸚鵡返し判定部３３０が、形態素抽出部４１０で抽出された現在の形態素情報と過去の第一形態素情報とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれると判定した場合には、感情状態判定部３８１は、現在の第一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれるので、現在の話題とは関係なく、利用者が過去の入力情報と同一の入力情報を単に反復して入力しているものと判断することができる。この場合、感情状態判定部３８１は、反復して入力された入力情報が中断要因であるので、利用者に対して抱く感情度を低い方に設定する。
【０３２９】
尚、反射的判定部３２０が各定型内容の中から第一形態素情報と一致する定型内容を検索できない場合には、感情状態判定部３８１は、利用者に対して抱く感情度を高いランクにランク付してもよい。鸚鵡返し判定部３３０が現在の第一形態素情報と一致する過去の第一形態素情報又は過去の回答内容を検索できない場合には、感情状態判定部３８１は、利用者に対して抱く感情度を高いランクにランク付してもよい。
【０３３０】
更にまた、感情状態判定部３８１は、発話種類判定部４４０で特定された入力情報が反発文などの反発要素である場合には、利用者に対して抱く感情度を低いランクにランク付するステップも行うことができる。
【０３３１】
即ち、発話種類判定部４４０で利用者から入力された入力情報の入力種類が反発要素からなるものであると特定されたということは、利用者と会話制御装置１とが対立（oppose）していると擬似的に断定することができるので、感情状態判定部３８１は、この第一形態素情報が感情マイナス要因（対立要因）であると判断し、利用者に対して抱く感情度を低い方に設定する（図２６、図２７参照）。
【０３３２】
次いで、理解状態判定部３８２が、話題検索部３６０で各第二形態素情報の中から第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索されない場合には、利用者から入力された入力情報が難解（harass）（難解要因）であると判断し、入力情報に対する理解度を低いランクにランク付するステップを行う（Ｓ２１１）。
【０３３３】
具体的には、話題検索部３６０で各第二形態素情報の中から第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索されないということは、第一形態素情報が第二形態素情報よりも難解であると擬似的に断定することができるので、理解状態判定部３８２は、この第一形態素情報が難解要因であると判断し、入力情報に対する理解度を低い方へと設定する。
【０３３４】
尚、理解状態判定部３８２は、話題検索部３６０で各第二形態素情報の中から第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索された場合には、利用者から入力された入力情報が容易であると判断し、入力情報に対する理解度を高いランクにランク付てもよい。また、理解状態判定部３８２は、第一形態素情報が結束要因へと話題変更する要因である場合には、入力情報に対する理解度を高いランクにランク付てもよい。
【０３３５】
次いで、対立状態判定部３８３が、発話種類判定部４４０で特定された入力情報が反発文などの反発要素（oppose；対立要因とも呼ぶ）である場合には、利用者との間の対立度を高いランクにランク付するステップを行う（Ｓ２１２）。また、対立状態判定部３８３は、発話種類判定部４４０で特定された入力情報が反発文などの反発要素でない場合には、利用者との間の対立度を低いランクにランク付するステップを行う。
【０３３６】
その後、上記感情状態判定部３８１、理解状態判定部３８２又は対立状態判定部３８３は、それぞれ判定した感情度、理解度、対立度を出力部６００に出力し、出力部は、入力された感情度、理解度、対立度を表示等するステップを行う（Ｓ２１３）。
【０３３７】
（情報処理システム及び情報処理方法による作用及び効果）
このような本実施形態に係る発明によれば、反射的判定部３２０、鸚鵡返し判定部３３０又は話題検索部３６０が、第一形態素情報と各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を含む第二形態素情報を検索し、感情状態判定部３８１が、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索される頻度の大きさに応じて、利用者に対して抱く感情度等としてランク付することができるので、感情状態判定部３８１は、例えば、ランク付した大きさを利用者に対して抱く感情度として出力（例えば、画面、音声など）することができれば、会話制御装置１は、擬似的に利用者に対して抱く感情度を特定するものとして利用することができる。
【０３３８】
また、情報処理システムを開発する開発者は、第一形態素情報と各第二形態素情報との間で行われた検索履歴に基づいて、例えば簡単に感情度としてランク付することができるので、利用者に対して抱く感情度等を情報処理システムで計算させるための複雑なアルゴリズム又はニューラルネットワーク等を開発する必要がなくなり、結果的には本システムを開発するための開発時間を短縮させることができる。
【０３３９】
また、談話範囲決定部３４０が、最初に検索された第一形態素情報と関連する第一談話範囲と、後に検索された第一形態素情報と関連する第二談話範囲との間で関連性を有するかを判定し、感情状態判定部３８１が、談話範囲決定部３４０で判定された結果に基づいて利用者に対して抱く感情度をランク付するので、感情状態判定部３８１は、第一形態素情報と各第二形態素情報とを照合したことによる検索結果に基づいて、利用者に対して抱く感情度をランク付するよりも、より適切に利用者に対して抱く感情度をランク付することができる。
【０３４０】
例えば、感情状態判定部３８１は、第二談話範囲が第一談話範囲との間で関連性を有していなければ、現在の入力情報（利用者から入力されたもの）と前に入力された入力情報とは全く異なる内容であると判断することができるので、利用者はある話題に対して一貫性のないことを入力しているものと擬似的に断定することができ、利用者に対して抱く感情度を低く（悪い方向）設定することができる。
【０３４１】
一方、感情状態判定部３８１は、第二談話範囲が第一談話範囲との間で関連性を有していれば、現在の入力情報（利用者から入力されたもの）と前に入力された入力情報とは関連性を有すると判断することができるので、利用者はある話題に対して一貫性のあることを入力しているものと擬似的に断定することができ、利用者に対して抱く感情度を高く（良い方向）設定することができる。
【０３４２】
更に、感情状態判定部３８１は、省略文補完部３５０により第一形態素情報を構成する各属性に談話範囲の形態素が付加された場合には、第一形態素情報からなる入力情報が省略文であると判断することができ、利用者は前に検索された談話範囲を前提に入力情報を入力しているものと判断することができる。
【０３４３】
このため、感情状態判定部３８１は、入力情報からなる第一形態素情報が省略文である場合には、前に検索された談話範囲を前提に入力情報を入力しているものと判断することができるので、利用者はある話題に対して一貫性のあることを入力しているものと擬似的に断定することができ、利用者に対して抱く感情度を高く（良い方向）設定することができる。
【０３４４】
更にまた、反射的判定部３２０が、第一形態素情報と各定型内容とを照合し、各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容を検索し、感情状態判定部３８１が、この検索結果に基づいて利用者に対して抱く感情度をランク付するので、感情状態判定部３８１は、例えば、第一形態素情報を含む定型内容が検索された場合には、利用者はある話題に対して中断させるための入力情報を入力したものと擬似的に断定することができるので、利用者に対して抱く感情度を低いランクにランク付することができ、結果的には利用者に対して抱く感情度をより適切にランク付することができる。
【０３４５】
一方、反射的判定部３２０が、第一形態素情報を含む定型内容を検索することができない場合には、感情状態判定部３８１は、利用者はある話題に対して中断させるための入力情報を入力しておらず、現在の話題に対して真剣に回答しているものと擬似的に断定することができるので、利用者に対して抱く感情度を高いランクにランク付することができる。
【０３４６】
更に、発話種類判定部４４０が、入力情報の種類を示す入力種類を特定し、特定された入力種類が反発文などの反発要素である場合には、感情状態判定部３８１は、利用者に対して抱く感情度を低いランクにランクすることができ、利用者に対して抱く感情度をより適切にランク付することができる。
【０３４７】
更にまた、理解状態判定部３８２は、話題検索部３６０で第一形態素情報を含む第二形態素情報が検索されない場合には、第一形態素情報と関連する第二形態素情報が予め記憶されていないことを意味するので、第一形態素情報からなる入力情報が第二形態素情報からなる文よりも難解であると擬似的に断定することができる。
【０３４８】
このため、理解状態判定部３８２は、第一形態素情報からなる入力情報を理解することができないため、利用者はある話題に対して意味の分からないことを入力していると擬似的に断定することができ、入力情報に対する理解度を低いランクにランク付することができる。
【０３４９】
また、理解状態判定部３８２が、話題検索部３６０で第一形態素情報と関連する第二形態素情報を検索することができた場合には、理解状態判定部３８２は、利用者はある話題に対して意味の分かることを入力しているものと擬似的に断定することができ、入力情報に対する理解度を高いランクにランク付することができる。
【０３５０】
また、会話制御装置１を開発する開発者は、利用者の入力情報に対する回答内容を検索するための第二形態素情報等を、ＤＫＭＬ等の言語を用いて階層的に構築することができるので、会話制御装置１は、利用者の入力情報に対応する第一形態素情報に基づいて第一形態素情報に関連する第二形態素情報等を、階層的な手順を経てデータベースから検索することができる。
【０３５１】
即ち、反射的判定部３２０、鸚鵡返し判定部３３０、談話範囲決定部３４０又は話題検索部３６０は、入力情報に対応する第一形態素情報の階層（例えば、データベースに蓄積されている第二形態素情報に対して上位概念にあるのか、又は下位概念にあるのか）を見極めて、見極めた階層に基づいて予め蓄積された各第二形態素情報の中から、適切な第二形態素情報を検索することができる。
【０３５２】
このため、反射的判定部３２０、鸚鵡返し判定部３３０、談話範囲決定部３４０又は話題検索部３６０は、利用者の入力情報からなる第一形態素情報と、予め記憶されている”全て”の第二形態素情報とを逐一照合することなく、ある特定の階層に属する”特定”の各第二形態素情報と第一形態素情報とを照合すればよいので、第一形態素情報と近似する第二形態素情報を短時間で検索することができ、結果には、検索結果に基づいて利用者に対して抱く感情度等を短時間でランク付することができる。
【０３５３】
更に、鸚鵡返し判定部３３０が、現在の第一形態素情報と過去の回答内容とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の回答内容に含まれると判定した場合には、感情状態判定部３８１は、利用者が過去の回答内容に対して鸚鵡返し（利用者が回答内容に対して聞き直していること）しているものと擬似的に断定することができる。
【０３５４】
この場合、感情状態判定部３８１は、利用者が過去の回答内容に対して鸚鵡返しを行っているので、利用者はある話題に対して中断させるための入力情報を入力したものと擬似的に断定することができ、利用者に対して抱く感情度を低いランクにランク付することができ、結果的には利用者に対して抱く感情度をより適切にランク付することができる。
【０３５５】
最後に、鸚鵡返し判定部３３０が、現在の第一形態素情報と過去の第一形態素情報とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれる場合には、感情状態判定部３８１は、利用者が単に過去に入力した入力情報を、会話制御装置１からの回答内容とは全く関係なく再入力したものと擬似的に断定することができる。
【０３５６】
この場合、感情状態判定部３８１は、会話制御装置１からの回答内容とは全く関係なく、利用者が前の入力情報と同一の入力情報を単に反復して入力しているだけであるので、利用者に対して抱く感情度を低いランクにランク付することができ、結果的には利用者に対して抱く感情度をより適切にランク付することができる。
【０３５７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、会話制御装置（情報処理装置）が、利用者から入力された発話内容などの入力情報に基づいて、入力情報から把握される意味内容に関連付けられている予め作成された回答内容等を検索し、この検索の頻度の大きさに応じてランク付することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第一実施形態に係る会話制御装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】第一実施形態における会話制御部及び文解析部の内部構造を示すブロック図である。
【図３】第一実施形態における形態素抽出部で抽出する各形態素の内容を示す図である。
【図４】第一実施形態における文節解析部で抽出する各文節の内容を示す図である。
【図５】第一実施形態における文構造解析部で特定する「格」の内容を示す図である。
【図６】第一実施形態における発話種類判定部で特定する「発話文のタイプ」を示す図である。
【図７】第一実施形態における発話種類データベースで格納する各辞書の内容を示す図である。
【図８】第一実施形態における会話データベースの内部で構築される階層構造の内容を示す図である。
【図９】第一実施形態における会話データベースの内部で構築される階層構造の詳細な関係を示す図である。
【図１０】第一実施形態における会話データベースの内部で構築される「話題タイトル」の内容を示す図である。
【図１１】第一実施形態における会話データベースの内部で構築される「話題タイトル」に関連付けられている「回答文のタイプ」の内容を示す図である。
【図１２】第一実施形態における会話データベースの内部で構築される「談話範囲」に属する「話題タイトル」及び「回答文」の内容を示す図である。
【図１３】第一実施形態における反射要素データベースで記憶する反射要素情報の内容を示す図である。
【図１４】第一実施形態における鸚鵡返し要素データベースで記憶する鸚鵡返し要素、鸚鵡返し要素の形態素の内容を示す図である。
【図１５】第一実施形態に係る会話制御方法の手順を示すフロー図である。
【図１６】第一変更例における形態素抽出部で整理する発話内容を示す図である。
【図１７】第二変更例における話題検索部の内部構成を示す図である。
【図１８】第二変更例における割合計算部が「格構成」に属する各形態素と各「話題タイトル」とを「話題タイトル」毎に照合する様子を示す図である。
【図１９】第二変更例における割合計算部が「各構成」に属する各形態素と「話題タイトル」に属する各形態素とを「格」毎に照合する様子を示す図である。
【図２０】第三変更例における会話制御システムの概略構成を示す図である。
【図２１】第六変更例における話題検索部の内部構成を示す図である。
【図２２】第六変更例における話題検索部が第一形態素情報と、第二形態素情報又は回答文とを照合する様子を示す図である。
【図２３】本実施形態におけるプログラムを格納する記録媒体を示す図である。
【図２４】第二実施形態における会話制御部及び文解析部の内部構造を示すブロック図である。
【図２５】第二実施形態における談話イベントデータベースで記憶されている「談話イベントテーブル」の内容を示す図である。
【図２６】第二実施形態における「話題変更」と「結束要因」との関係を示す図である。
【図２７】第二実施形態における感情状態判定部で判定する感情度のランクを示す図である。
【図２８】第二実施形態における理解状態判定部で判定する理解度のランクを示す図である。
【図２９】第二実施形態における対立状態判定部で判定する対立度のランクを示す図である。
【図３０】第二実施形態におけるランク付方法の手順を示すフロー図である。
【符号の説明】
１…会話制御装置、１００…入力部、２００…音声認識部、３００…会話制御部、３１０…管理部、３２０…反射的判定部、３２１…割合計算部、３２２…選択部、３３０…鸚鵡返し判定部、３４０…談話範囲決定部、３５０…省略文補完部、３６０…話題検索部、３６１…削除部、３６２…談話付加部、３７０…回答文検索部、３８０…ランク付部、３８１…感情状態判定部、３８２…理解状態判定部、３８３…対立状態判定部、４００…文解析部、４１０…形態素抽出部、４２０…文節解析部、４３０…文構造解析部、４４０…発話種類判定部、４５０…形態素データベース、４６０…発話種類データベース、５００…会話データベース、６００…出力部、７００…音声認識辞書記憶部、８００…通信部、８０１…反射要素データベース、８０２…鸚鵡返し要素データベース、９００…通信部、１０００…通信ネットワーク、１１００…ハードディスク、１２００…フロッピーディスク、１３００…コンパクトディスク、１４００…ＩＣチップ、１５００…カセットテープ
【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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【図２９】
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【図３０】
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