(57)【要約】相手の割込み的な発話があっても、１つの発話を生成するまでに必要な操作を減らし、全体的に速やかに対話が完了するように対話を支援することができる対話支援装置を提供する。対話支援装置は、対話で使用される用例を保持する用例データベース（１０１）と、ユーザの発話を受け付け、発話情報として出力する発話受付部（１０２）と、発話情報に基づいて用例データベース（１０１）の中から用例の候補を抽出し、抽出した用例の候補の中からユーザによって指示された所望の用例を選択し、その用例に対応する用例を出力する用例選択部（１０３）と、対応する用例を相手ユーザの対話支援装置に送信する送信部（１０４）と、相手ユーザの対話支援装置から送信される用例を受信する受信部（１０５）と、受信された用例を出力する発話出力部（１０６）、用例に基づいて用例選択部（１０３）に保持されている用例の候補について再評価を行う用例再評価部（１０７）とを備える。
2007007502.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対話を支援する対話支援装置であって、
対話で使用される第１用例および第２用例を対応付けて保持する用例データベースと、
ユーザの発話を受け付ける発話受付手段と、
前記発話受付手段によって受け付けられた前記発話に基づいて前記用例データベースを検索することによって第１用例の候補を抽出し、抽出した前記第１用例の候補の中から１つの第１用例を選択し、選択した前記第１用例に対応する第２用例を出力する用例選択手段と、
前記用例選択手段によって出力された前記第２用例を相手ユーザの対話支援装置に送信する送信手段と、
前記相手ユーザの対話支援装置から送信される第２用例を受信する受信手段と、
前記受信手段によって受信された前記第２用例を出力する発話出力手段と、
前記受信手段によって受信された前記第２用例に基づいて、前記用例選択手段によって抽出された前記第１用例の候補について再評価を行う用例再評価手段と
を備えることを特徴とする対話支援装置。
【請求項２】
前記用例データベースは、さらに、前記第１用例および前記第２用例と評価タグとを対応付けて保持し、
前記用例選択手段は、出力する前記第２用例に、当該第２用例に対応する評価タグを含めて出力し、
前記用例再評価手段は、前記受信手段によって受信された前記第２用例に含まれる前記評価タグに基づいて、前記第１用例の候補について再評価を行う
ことを特徴とする請求項１記載の対話支援装置。
【請求項３】
前記評価タグは、提供する情報に関する定数タグ、および要求する情報の条件を示す条件タグの少なくとも１つであり、
前記用例再評価手段は、前記第２用例に含まれる前記評価タグの条件タグと、前記第１用例の候補それぞれに対応する評価タグの定数タグとに基づいて、前記第１用例の候補について再評価を行う
ことを特徴とする請求項２記載の対話支援装置。
【請求項４】
前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信された場合、前記第１用例の候補について再評価を行う
ことを特徴とする請求項１記載の対話支援装置。
【請求項５】
前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信された場合、前記第１用例の候補について再評価を行うとともに、前記ユーザに前記第１用例候補の中から１つの第１用例を選択することを促す
ことを特徴とする請求項４記載の対話支援装置。
【請求項６】
前記対話支援装置は、さらに、
前記用例選択手段によって抽出された前記第１用例の候補を前記ユーザに通知する候補通知手段と、
前記第１用例の候補の中から１つの第１用例の選択指示を前記ユーザから受け付ける選択指示受付手段とを備え、
前記用例選択手段は、前記選択指示受付手段によって受け付けられた前記選択指示により前記第１用例を選択する
ことを特徴とする請求項１記載の対話支援装置。
【請求項７】
前記候補通知手段は、前記用例再評価手段によって再評価された結果に基づいて、前記第１用例の候補を並べ替えて前記ユーザに通知する
ことを特徴とする請求項６記載の対話支援装置。
【請求項８】
前記対話支援装置は、さらに、
前記受信手段によって受信された前記第２用例に基づいて、話題の変化を検出する話題変化検出手段を備え、
前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信され、かつ前記話題変化検出手段によって話題の変化が検出された場合、前記第１用例の候補について再評価を行わない
ことを特徴とする請求項１記載の対話支援装置。
【請求項９】
前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信され、かつ前記話題変化検出手段によって話題の変化が検出された場合、前記第１用例の候補について再評価を行わず、かつ前記ユーザに発話を促す
ことを特徴とする請求項８記載の対話支援装置。
【請求項１０】
前記発話受付手段は、前記用例データベースが保持する前記第１用例から構築された言語モデルを用いた連続音声認識処理で前記発話を受け付ける、または、前記用例データベースが保持する前記第１用例を構成する単語に入力を限定されたキーボードから前記発話を受け付ける
ことを特徴とする請求項１記載の対話支援装置。
【請求項１１】
サーバと接続される第１対話支援装置および第２対話支援装置を用いて対話を支援する対話支援システムであって、
前記第１対話支援装置は、
ユーザの発話を受け付ける発話受付手段と、
前記サーバから送信される第２用例を受信する受信手段と、
前記サーバによって受信された前記第２用例を出力する発話出力手段と、
前記発話受付手段によって受け付けられた前記発話を前記サーバに送信する送信手段とを備え、
前記サーバは、
対話で使用される第１用例および第２用例を対応付けて保持する用例データベースと、
前記第１対話支援装置から送信された前記発話に基づいて前記用例データベースを検索することによって第１用例の候補を抽出し、抽出した前記第１用例の候補の中から１つの第１用例を選択し、選択した前記第１用例に対応する第２用例を出力する用例選択手段と、
前記第２対話支援装置から送信された発話に対応する第２用例に基づいて、前記用例選択手段によって抽出された前記第１用例の候補について再評価を行う用例再評価手段と、
前記用例選択手段によって出力された前記第２用例、および前記用例再評価手段によって再評価された結果を前記第１対話支援装置に送信する送信手段とを備え、
前記第２対話支援装置は、
ユーザの発話を受け付ける発話受付手段と、
前記サーバから送信される第２用例を受信する受信手段と、
前記受信手段によって受信された前記第２用例を出力する発話出力手段と、
前記発話受付手段によって受け付けられた前記発話を前記サーバに送信する送信手段とを備える
ことを特徴とする対話支援システム。
【請求項１２】
対話を支援する対話支援方法であって、
ユーザの発話を受け付ける発話受付ステップと、
前記発話受付ステップにおいて受け付けられた前記発話に基づいて、対話で使用される第１用例および第２用例を対応付けて保持する用例データベースを検索することによって第１用例の候補を抽出し、抽出した前記第１用例の候補の中から１つの第１用例を選択し、選択した前記第１用例に対応する第２用例を出力する用例選択ステップと、
前記用例選択ステップにおいて出力された前記第２用例を相手ユーザの対話支援装置に送信する送信ステップと、
前記相手ユーザの対話支援装置から送信される第２用例を受信する受信ステップと、
前記受信ステップにおいて受信された前記第２用例を出力する発話出力ステップと、
前記受信ステップにおいて受信された前記第２用例に基づいて、前記用例選択ステップにおいて抽出された前記第１用例の候補について再評価を行う用例再評価ステップと
を含むことを特徴とする対話支援方法。
【請求項１３】
対話を支援するためのプログラムであって、
ユーザの発話を受け付ける発話受付ステップと、
前記発話受付ステップにおいて受け付けられた前記発話に基づいて、対話で使用される第１用例および第２用例を対応付けて保持する用例データベースを検索することによって第１用例の候補を抽出し、抽出した前記第１用例の候補の中から１つの第１用例を選択し、選択した前記第１用例に対応する第２用例を出力する用例選択ステップと、
前記用例選択ステップにおいて出力された前記第２用例を相手ユーザの対話支援装置に送信する送信ステップと、
前記相手ユーザの対話支援装置から送信される第２用例を受信する受信ステップと、
前記受信ステップにおいて受信された前記第２用例を出力する発話出力ステップと、
前記受信ステップにおいて受信された前記第２用例に基づいて、前記用例選択ステップにおいて抽出された前記第１用例の候補について再評価を行う用例再評価ステップとをコンピュータに実行させる
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、人と人との対話を支援する対話支援装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】  従来、一般の人々が海外旅行などで現地の人々と対話をする際に、その異言語対話を支援することを目的として翻訳装置が開発されてきた。代表的なものとしては、例文や用例の対訳に基づく翻訳方式を、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）などの小型の情報処理装置に実装した翻訳装置がある。そのような装置では、一般的な旅行会話をカバーするために数千以上の用例が用意されている。しかし、ユーザに所望の用例をそのリストから目視で選択させるだけでは実際の使用状況における使い勝手、すなわち、ユーザビリティに問題がある。特に、用例のリストを見るための表示部が小さく、同時に見ることができる用例の数が少ない場合は、この問題は一層顕著になる。また、翻訳装置の一般的な使用状況を想定すると、相手との対話の中で数文以上の用例を使用しなければならず、翻訳装置を介して１つの対話が完了するまでに予想以上の時間を要する。したがって、人と人との対話支援を最終目的として、大量の用例リストの中からユーザに所望の用例を速やかに選択させるための機能が必要とされている。【０００３】  この問題を解決するための一方法として、見本対話モデルや会話練習履歴コーパスを利用してユーザの次の発話候補を絞り込む手法が提案されている（例えば特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００３−３０１８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  このような翻訳装置を実際に使用する場合、言語の異なる２人のユーザがそれぞれの翻訳装置を自由に利用して対話を行う。自分が相手に伝えたい内容がそのまま用例として翻訳装置の中に存在すればそれを検索すればよいが、翻訳装置に用意されている用例は様々な対話場面で使用できるように短文で構成されるのが一般的である。このように用例が短文で構成されるのは、長文であると文意は具体的であるが、その利用場面が著しく限定されるからである。したがって、ユーザは相手に伝えたい内容を複数の用例を順次選択することによって表現しなければならない。【０００５】  しかしながら、例えば特許文献１などに記載された手法を利用して用例の選択時間を短縮することは可能であっても、ある用例の選択時刻から次の用例の選択時刻までの時間差を０にすることは不可能である。よって、次に示すように翻訳装置の使い方によっては、１つの発話を翻訳装置から出力するために、１つの用例を検索する操作の何倍かの操作をしなければならないという問題がある。【０００６】  例えば、日本語を話すユーザＡと英語を話すユーザＢとが対話をする場合、ユーザＡが「空港へ行く安い交通手段を知りたい」とユーザＢに伝えたいときに、関連する用例として
＜用例１＞「空港へ行く方法を教えて下さい。」″Ｈｏｗ  ｃａｎ  Ｉ  ｇｏ  ｔｏ  ｔｈｅ  ａｉｒｐｏｒｔ？″
＜用例２＞「安い方がいいです。」″Ｉ’ｄ  ｌｉｋｅ  ｔｏ  ｔａｋｅ  ｔｈｅ  ｃｈｅａｐｅｒ  ｗａｙ．″
だけが翻訳装置に用意されているとすると、ユーザＡは「空港へ行く方法を教えて下さい。」を選択してから「安い方がいいです。」を選択することになる。この時、ユーザＢは翻訳装置から出力される用例１″Ｈｏｗ  ｃａｎ  Ｉ  ｇｏ  ｔｏ  ｔｈｅ  ａｉｒｐｏｒｔ？″を聞いてから、ある時間が経過して次の用例２″Ｉ’ｄ  ｌｉｋｅ  ｔｏ  ｔａｋｅ  ｔｈｅ  ｃｈｅａｐｅｒ  ｗａｙ．″を聞くことになる。ここで、ユーザＢが用例１を聞いた瞬間にユーザＡの質問に答えようとして、自分の翻訳装置で空港への行き方をすべて列挙する用例を検索しているとする。その最中にユーザＡからの用例２を聞くと、ユーザＢはユーザＡの質問に的確に答えるための用例の検索を最初から開始しなければならず、それまでの検索操作をすべて破棄することになる。すなわち、翻訳装置からの発話出力に至る用例検索操作は軽減されるが、相手の割込み的な発話によって発話を出力することができない用例の検索操作は依然残ったままである。したがって、翻訳装置の使い方によっては、１つの発話を翻訳装置から出力するために、１つの用例を検索する操作の何倍かの操作を要している。【０００７】  そこで、本発明は上記の事情に鑑みてなされたものであり、相手の割込み的な発話があっても、１つの発話を生成するまでに必要な操作を減らし、全体的に速やかに対話が完了するように対話を支援することができる対話支援装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】  上記目的を達成するため、本発明に係る対話支援装置は、対話を支援する対話支援装置であって、対話で使用される第１用例および第２用例を対応付けて保持する用例データベースと、ユーザの発話を受け付ける発話受付手段と、前記発話受付手段によって受け付けられた前記発話に基づいて前記用例データベースを検索することによって第１用例の候補を抽出し、抽出した前記第１用例の候補の中から１つの第１用例を選択し、選択した前記第１用例に対応する第２用例を出力する用例選択手段と、前記用例選択手段によって出力された前記第２用例を相手ユーザの対話支援装置に送信する送信手段と、前記相手ユーザの対話支援装置から送信される第２用例を受信する受信手段と、前記受信手段によって受信された前記第２用例を出力する発話出力手段と、前記受信手段によって受信された前記第２用例に基づいて、前記用例選択手段によって抽出された前記第１用例の候補について再評価を行う用例再評価手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】  本発明に係る対話支援装置によれば、相手の割込み的な発話があっても、発話に至らなかった検索操作情報を再利用し、次の検索操作の対象を絞り込むので、１つの発話を生成するまでに必要な操作量が減り、全体的に速やかに対話が完了するように対話を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は本発明に係る対話支援装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】図２（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３】図３は用例データベースの一例を示す図である。
【図４】図４は用例選択部の動作の流れを示すフローチャートである。
【図５】図５は用例選択部が類似度の計算に使用する動的計画法の一例を示す図である。
【図６】図６は対話を支援する場合の全体の動作の流れを示すフローチャートである。
【図７】図７は本発明に係る対話支援装置が利用される場面の一例を示す図である。
【図８】図８（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図９】図９（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図１０】図１０（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図１１】図１１（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図１２】図１２（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図１３】図１３（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図１４】図１４（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図１５】図１５（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図１６】図１６（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図１７】図１７（ａ）、（ｂ）は本発明の効果を定量的に示した図である。
【図１８】図１８は本発明に係る対話支援装置の他の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図１９】図１９は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図２０】図２０は用例データベースの一例を示す図である。
【図２１】図２１（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図２２】図２２（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図２３】図２３（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図２４】図２４（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図２５】図２５（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図２６】図２６（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図２７】図２７（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図２８】図２８（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図２９】図２９（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３０】図３０（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３１】図３１は用例データベースの一例を示す図である。
【図３２】図３２（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３３】図３３（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３４】図３４（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３５】図３５（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３６】図３６（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３７】図３７（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３８】図３８（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３９】図３９（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図４０】図４０（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図４１】図４１（ａ）、（ｂ）は本発明の効果を定量的に示した図である。
【図４２】図４２は用例データベースの一例を示す図である。
【図４３】図４３（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図４４】図４４（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図４５】図４５（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図４６】図４６（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図４７】図４７（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図４８】図４８（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図４９】図４９（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図５０】図５０（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図５１】図５１（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図５２】図５２は本発明に係る対話支援システムの一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００１１】  １０１  用例データベース
１０２  発話受付部
１０３  用例選択部
１０４  送信部
１０５  受信部
１０６  発話出力部
１０７  用例再評価部
２０１  ユーザ１のＰＤＡ
２０２  ユーザ２のＰＤＡ
６０１  発話入力ボタン
７０１  発話情報の表示領域
７０２  用例候補の表示領域
８０１  対応する用例の表示領域
９０１  発話入力ボタン
１００１  発話情報の表示領域
１００２  予測候補の表示領域
１３０１  ユーザに用例候補の中から所望の用例を選択することを促すメッセージ
１６０１  話題変化検出部
１７０１  ユーザに発話の入力を促すメッセージ
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】  本発明の実施の形態に係る対話支援装置は、対話を支援する対話支援装置であって、対話で使用される第１用例および第２用例を対応付けて保持する用例データベースと、ユーザの発話を受け付ける発話受付手段と、前記発話受付手段によって受け付けられた前記発話に基づいて前記用例データベースを検索することによって第１用例の候補を抽出し、抽出した前記第１用例の候補の中から１つの第１用例を選択し、選択した前記第１用例に対応する第２用例を出力する用例選択手段と、前記用例選択手段によって出力された前記第２用例を相手ユーザの対話支援装置に送信する送信手段と、前記相手ユーザの対話支援装置から送信される第２用例を受信する受信手段と、前記受信手段によって受信された前記第２用例を出力する発話出力手段と、前記受信手段によって受信された前記第２用例に基づいて、前記用例選択手段によって抽出された前記第１用例の候補について再評価を行う用例再評価手段とを備えることを特徴とする。【００１３】  これによって、相手の割込み的な発話があっても、１つの発話を生成するまでに必要な操作を減らし、全体的に速やかに対話が完了するように対話を支援することができる。【００１４】  ここで、前記用例データベースは、さらに、前記第１用例および前記第２用例と評価タグとを対応付けて保持し、前記用例選択手段は、出力する前記第２用例に、当該第２用例に対応する評価タグを含めて出力し、前記用例再評価手段は、前記受信手段によって受信された前記第２用例に含まれる前記評価タグに基づいて、前記第１用例の候補について再評価を行うことが好ましい。【００１５】  また、前記評価タグは、提供する情報に関する定数タグ、および要求する情報の条件を示す条件タグの少なくとも１つであり、前記用例再評価手段は、前記第２用例に含まれる前記評価タグの条件タグと、前記第１用例の候補それぞれに対応する評価タグの定数タグとに基づいて、前記第１用例の候補について再評価を行ってもよい。これによって、第１用例の候補について再評価を簡単に行うことができる。【００１６】  また、前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信された場合、前記第１用例の候補について再評価を行ってもよい。【００１７】  ここで、前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信された場合、前記第１用例の候補について再評価を行うとともに、前記ユーザに前記第１用例候補の中から１つの第１用例を選択することを促してもよい。【００１８】  また、前記対話支援装置は、さらに、前記用例選択手段によって抽出された前記第１用例の候補を前記ユーザに通知する候補通知手段と、前記第１用例の候補の中から１つの第１用例の選択指示を前記ユーザから受け付ける選択指示受付手段とを備え、前記用例選択手段は、前記選択指示受付手段によって受け付けられた前記選択指示により前記第１用例を選択してもよい。【００１９】  ここで、前記候補��知手段は、前記用例再評価手段によって再評価された結果に基づいて、前記第１用例の候補を並べ替えて前記ユーザに通知してもよい。これによって、ユーザは新たに発話することなく、所望の用例を用例候補の中から簡単に探すことが可能になる。【００２０】  また、前記対話支援装置は、さらに、前記受信手段によって受信された前記第２用例に基づいて、話題の変化を検出する話題変化検出手段を備え、前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信され、かつ前記話題変化検出手段によって話題の変化が検出された場合、前記第１用例の候補について再評価を行わなくてもよい。これによって、話題が変化したために所望の用例を含まなくなった用例候補の中から用例を探さないようにユーザを導き、対話支援装置の操作量を増加させないことが可能になる。【００２１】  ここで、前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信され、かつ前記話題変化検出手段によって話題の変化が検出された場合、前記第１用例の候補について再評価を行わず、かつ前記ユーザに発話を促してもよい。これによって、ユーザは現在表示されている用例候補を無視して最初から入力すべきであると判断できるので、さらにユーザの１発話の生成に要する対話支援装置の操作量を削減することが可能になる。【００２２】  また、前記発話受付手段は、前記用例データベースが保持する前記第１用例から構築された言語モデルを用いた連続音声認識処理で前記発話を受け付ける、または、前記用例データベースが保持する前記第１用例を構成する単語に入力を限定されたキーボードから前記発話を受け付けてもよい。【００２３】  また、本発明の実施の形態に係る対話支援システムは、サーバと接続される第１対話支援装置および第２対話支援装置を用いて対話を支援する対話支援システムであって、前記第１対話支援装置は、ユーザの発話を受け付ける発話受付手段と、前記サーバから送信される第２用例を受信する受信手段と、前記サーバによって受信された前記第２用例を出力する発話出力手段と、前記発話受付手段によって受け付けられた前記発話を前記サーバに送信する送信手段とを備え、前記サーバは、対話で使用される第１用例および第２用例を対応付けて保持する用例データベースと、前記第１対話支援装置から送信された前記発話に基づいて前記用例データベースを検索することによって第１用例の候補を抽出し、抽出した前記第１用例の候補の中から１つの第１用例を選択し、選択した前記第１用例に対応する第２用例を出力する用例選択手段と、前記第２対話支援装置から送信された発話に対応する第２用例に基づいて、前記用例選択手段によって抽出された前記第１用例の候補について再評価を行う用例再評価手段と、前記用例選択手段によって出力された前記第２用例、および前記用例再評価手段によって再評価された結果を前記第１対話支援装置に送信する送信手段とを備え、前記第２対話支援装置は、ユーザの発話を受け付ける発話受付手段と、前記サーバから送信される第２用例を受信する受信手段と、前記受信手段によって受信された前記第２用例を出力する発話出力手段と、前記発話受付手段によって受け付けられた前記発話を前記サーバに送信する送信手段とを備えることを特徴とする。【００２４】  なお、本発明は、このような対話支援装置として実現することができるだけでなく、このような対話支援装置が備える特徴的な手段をステップとする対話支援方法として実現したり、それらのステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体やインターネット等の伝送媒体を介して配信することができるのは言うまでもない。【００２５】  以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。【００２６】  （実施の形態１）
図１は本発明に係る対話支援装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。【００２７】  対話支援装置は、人と人との対話を支援するための装置であり、図１に示すように用例データベース１０１、発話受付部１０２、用例選択部１０３、送信部１０４、受信部１０５、発話出力部１０６、および用例再評価部１０７を備えている。【００２８】  ここで、発話受付部１０２は発話受付手段に、用例選択部１０３は用例選択手段、候補通知手段および選択指示受付手段に、送信部１０４は送信手段に、受信部１０５は受信手段に、発話出力部１０６は発話出力手段に、用例再評価部１０７は用例再評価手段に、それぞれ相当する。【００２９】  用例データベース１０１は、対話で使用される用例を保持している。発話受付部１０２は、ユーザの発話を受け付け、発話情報として出力する。用例選択部１０３は、発話情報に基づいて用例データベース１０１の中から用例の候補を抽出し、抽出した用例の候補の中から所望の用例を選択し、その用例に対応する用例を出力する。送信部１０４は、用例選択部１０３から出力される用例を相手ユーザの対話支援装置に送信する。受信部１０５は、相手ユーザの対話支援装置から出力される用例を受信する。発話出力部１０６は、受信部１０５で受信された用例を出力する。用例再評価部１０７は、受信部１０５で受信された用例に基づいて用例選択部１０３に保持されている用例の候補について再評価を行う。【００３０】  なお、図１に示すブロック図は本発明の基本構成であり、対話参加者１人が１つの構成を使用し、送信部１０４と受信部１０５とをそれぞれ相手の対話支援装置の受信部１０５と送信部１０４に接続することによって、対話支援装置を介した異言語対話が実現される。対話支援装置は直接接続してもよいし、サーバなどを介して間接的に接続してもよい。【００３１】  次に、上記のように構成された対話支援装置で異言語の対話を支援する場合の構成について、さらに説明する。【００３２】  図２（ａ）、（ｂ）は対話支援装置の表示例を示す図である。日本語を話すユーザ１は図２（ａ）に示す対話支援装置２０１を使用し、英語を話すユーザ２は図２（ｂ）に示す対話支援装置２０２を使用するものとする。【００３３】  図３は、対話支援装置２０１の用例データベース１０１が保持する用例の一例を示す図である。第１用例に相当する言語１は自分の母国語、第２用例に相当する言語２は相手の母国語である。例えば、用例選択部１０３によって発話Ｎｏ．２が選択されると対応する用例、すなわち、言語２の用例″Ｇｏｏｄ  ｍｏｒｎｉｎｇ″と評価タグが出力される。対話支援装置２０２においては言語１が英語、言語２が日本語となる対称的な構成となる。評価タグは各用例に事前に定義しておく。【００３４】  評価タグとして、定数タグと条件タグの２種類を定義する。相手に情報を提供する用例については、提供する情報の量に基づいて定数タグを付与する。ここでは、例えば用例Ｎｏ．５が提供する情報の量が「電車」「バス」「地下鉄」の３種類であるため、評価タグとして定数タグ“ｖ：３”を付与する。形式的には“ｖ：”が評価タグの種類が定数タグであることを示し、“３”が定数の値が３であることを示している。【００３５】  相手からの情報に制限を与える用例については、条件タグを付与する。ここでは、例えば用例データベース１０１の用例Ｎｏ．１２は、相手に対して要求する情報の量は少ない方が望ましいことを意味するので、評価タグとして条件タグ“ｆ：ｘ＜＝ｙ”を付与する。形式的には“ｆ：”が評価タグの種類が条件であることを示し、“ｘ＜＝ｙ”が用例選択部１０３で保持される用例候補に含まれる用例を並べ替えるときに、その順序を規定する条件式であることを示している。なお、用例Ｎｏ．１のように相手との情報のやりとりに関与しない用例については評価タグとして何も付与しない。【００３６】  発話受付部１０２は、ユーザの発話を連続音声認識処理またはキーボードによって文字情報として取得し、発話情報として出力する。ここで、発話情報はユーザの発話に相当する文字列である。発話受付部１０２がユーザの発話を連続音声認識処理によって受け付ける場合は、言語モデルを用例データベース１０１が保持する用例から構築することで、音声認識精度を向上させることが可能である。また、発話受付部１０２がユーザの発話をキーボードから受け付ける場合は、用例データベース１０１が保持する言語１の用例を構成する単語に入力を限定することで、効率的に文字入力することが可能になる。【００３７】  図４は用例選択部１０３の動作の流れを示すフローチャートである。用例選択部１０３は、図４に示すフローチャートに従って発話情報に最も近い用例を選択してその対訳用例と評価タグを出力する。【００３８】  まず、用例選択部１０３は、発話情報と用例データベース１０１の言語１のすべての用例との類似度を計算する（ステップＳ４０１）。ここで、用例選択部１０３は、類似度として例えば図５に示す動的計画法を用いて発話情報と各用例との距離を計算する。図５の動的計画法において、文の構成単位は文字または単語または読みの文字などのいずれか、あるいは、その組み合わせである。例えば、構成単位が単語でα＝１の場合、文１＝｛電車か、バスで｝と文２＝｛電車か、バスで、行けます｝の類似度はａ［２］［３］＝１として計算される。この計算では文１と文２が類似するほど値が小さい。【００３９】  次に、用例選択部１０３は、最も類似する用例から順に並べて用例候補Ｅを作成する（ステップＳ４０２）。そして、用例選択部１０３は、用例候補Ｅをユーザに提示する（ステップＳ４０３）。次に、用例選択部１０３は、ユーザによって指示された所望の用例ｅを選択する（ステップＳ４０４）。そして、用例選択部１０３は、用例データベース１０１を参照して用例ｅの対訳用例と評価タグを出力する（ステップＳ４０５）。このとき、用例選択部１０３は、用例候補Ｅをユーザによって所望の用例ｅが選択されるまで保持し、用例ｅが選択された時点で空にセットする。【００４０】  送信部１０４は、用例選択部１０３から順次出力される用例データベース１０１の言語２の用例とその評価タグを相手の対話支援装置に送信する。送信された情報は相手の対話支援装置の受信部１０５で受信され、発話出力部１０６を通じて相手に出力される。発話出力部１０６は、例えばＬＣＤなどの表示デバイスまたは音声合成処理、あるいはその組み合わせで構���する。【００４１】  用例再評価部１０７は、用例選択部１０３が用例候補Ｅを保持し、かつ、ユーザが所望の用例ｅを選択していない段階、すなわちステップＳ４０３のときに、相手の対話支援装置から対訳用例と評価タグが送信された場合、その評価タグを用いて用例候補Ｅに含まれる用例の再評価を行う。そして、用例再評価部１０７は、用例候補Ｅに含まれる用例を並べ替えてユーザに提示する。【００４２】  以下、上記のように構成された対話支援装置で異言語の対話を支援する場合の動作について説明する。【００４３】  図６はこのときの全体の動作の流れを示すフローチャートである。ここでは、図７に示すように空港へ行く安い方法が知りたい旅行者あるユーザ１が、現地の交通機関に詳しい通行人であるユーザ２と対話を行う場合を例として説明する。ここでは、空港へ行く方法としては電車またはバスまたは地下鉄があり、地下鉄が一番安い交通手段であると仮定する。【００４４】  図８（ａ）に示すようにユーザ１が発話入力ボタン６０１を押して、「空港へ行きたい」を発話（ステップＳ１０１）したとする。発話受付部１０２は、音声認識処理によって文字情報に変換し、発話情報として「空港へ行きたい」を出力する。図９（ａ）に示すように発話情報は表示領域７０１に表示される。発話情報は用例選択部１０３によって用例データベース１０１に含まれるすべての言語１の用例との類似度が計算され、ステップＳ４０２で用例候補Ｅ＝｛空港へ行きたい｝が得られる。ステップＳ４０３において用例候補に含まれる用例は表示領域７０２に順に表示される（ステップＳ１０２）。【００４５】  図１０（ａ）に示すように、ユーザ１が所望の用例ｅとして表示領域７０２から「空港へ行きたい」を選択（ステップＳ１０３）すると、その対訳用例である″Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ  ｇｏ  ｔｏ  ｔｈｅ  ａｉｒｐｏｒｔ″は表示領域８０１に表示される。また、対訳用例とその評価タグは送信部１０４によってユーザ２の対話支援装置２０２に送信される（ステップＳ１０４）。ユーザ２の対話支援装置２０２では受信部１０５がそれを受信（ステップＳ１０５）し、図１０（ｂ）に示すようにユーザ２に対して発話″Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ  ｇｏ  ｔｏ  ｔｈｅ  ａｉｒｐｏｒｔ″が発話として提供される（ステップＳ１０６）。【００４６】  同様にユーザ２が図１１（ｂ）に示すように、発話入力ボタン９０１を押して、″Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ，ｂｙ  ｂｕｓ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ″と発話する（ステップＳ１０７）。図１２（ｂ）に示すように発話受付部１０２によって発話は文字情報に変換されて表示領域１００１に表示される。発話受付部１０２が音声認識処理で構成されている場合、長い発声に対しては音声認識誤りが発生する確率が高い。ここでは単語の脱落誤りが発生し、文字情報として″Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ，ｂｙ  ｂｕｓ″が得られたと仮定する。用例選択部１０３は、この発話情報に対して用例データベース１０１に含まれるすべての用例との類似度を計算し、用例候補Ｅ＝｛
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ  ｏｒ  ｂｙ  ｂｕｓ（１）
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（２）
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｂｕｓ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（２）
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ（２）
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｂｕｓ（２）
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ，ｂｙ  ｂｕｓ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（３）
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（３）
｝
を作成する（ステップＳ１０８）。なお、用例に付随する括弧書きの数字は図５の動的計画法で計算された類似度である。用例選択部１０３によって作成された用例候補Ｅは表示領域１００２に表示される。【００４７】  この場合、ユーザ２がこの用例候補の中から所望の用例ｅを素早く選択できればよいが、一般に携帯端末などのような小型のデバイスにおいてはこの選択操作には時間を要する。例えば、図１２のように用例候補を同時に３文しか表示できないような場合には、表示をスクロールさせながら逐一確認せざるを得ないので選択に時間を要する。【００４８】  ここで、ユーザ２が所望の用例ｅを検索している最中に、図１３（ａ）に示すようにユーザ１が次の発話「最も安いのがいいです」を表示領域７０１へ入力（ステップＳ１０９）したとする。上記と同様にユーザ１が所望する用例ｅ＝「最も安いのがいいです」を表示領域７０２から選択（ステップＳ１１０、Ｓ１１１）すると、用例ｅ＝「最も安いのがいいです」とその評価タグ“ｆ：ｘ＜＝ｙ”がユーザ２の対話支援装置２０２に送信される（ステップＳ１１２）。送信された内容は図１４（ｂ）に示すようにユーザ２の対話支援装置２０２から出力（ステップＳ１１３、Ｓ１１４）されるので、ユーザ２は地下鉄が一番安い交通手段であることから″Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ″を選択しようと用例の検索方針を変更する。【００４９】  次に、ユーザ２の対話支援装置の用例再評価部１０７は、用例選択部１０３が保持する用例候補Ｅ＝｛
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ  ｏｒ  ｂｙ  ｂｕｓ（１）＜ｖ：２＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（２）＜ｖ：２＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｂｕｓ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（２）＜ｖ：２＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ（２）＜ｖ：１＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｂｕｓ（２）＜ｖ：１＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ，ｂｙ  ｂｕｓ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（３）＜ｖ：３＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（３）＜ｖ：１＞
｝
を、ユーザ１の対話支援装置２０１から送信された評価タグ“ｆ：ｘ＜＝ｙ”を用いて再評価する（ステップＳ１１５）。すなわち、用例候補Ｅに含まれるすべての用例について用例データベース１０１で定義されている評価タグを参照しながら、定数部が条件式ｘ＜＝ｙを満たすように並べ替える。したがって、評価タグとして定数タグｖ：ｎを持つ用例で、ｎが小さい用例ほど候補の先頭となり、用例候補Ｅは、
Ｅ＝｛
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ（２）＜ｖ：１＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｂｕｓ（２）＜ｖ：１＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（３）＜ｖ：１＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ  ｏｒ  ｂｙ  ｂｕｓ（１）＜ｖ：２＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（２）＜ｖ：２＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｂｕｓ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（２）＜ｖ：２＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ，ｂｙ  ｂｕｓ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（３）＜ｖ：３＞
｝
となる。並べ替えられた用例候補はユーザ２に対して、図１５（ｂ）に示すようにユーザに用例候補の中から所望の用例を選択することを促すメッセージ１３０１と共に提示される。【００５０】  したがって、ユーザ２は図１６（ｂ）に示すように所望の用例として用例ｅ＝″Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ″をすぐに選択（ステップＳ１１６）することができるので、図１６（ａ）に示すようにユーザ１に対して「地下鉄で行けます」が迅速に出力される（ステップＳ１１７〜Ｓ１１９）。【００５１】  用例再評価部１０７が存在しない従来の方式では、上記の例において、ユーザ２は発話入力ボタン９０１を押して″Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ″を発声し、再度用例を検索するのが一般的である。なぜなら用例の候補を検索してもそのような用例が含まれているかどうかはその時点では不明であり、再度最初から検索した方が早いと判断するからである。ここで、本実施の形態の効果を定量的に検証する。ユーザが発話を入力してから所望の用例を選択するまでの平均操作量をＴと仮定する。例としてユーザ１とユーザ２が対話支援装置を介して以下の対話
ユーザ１：″Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ  ｇｏ  ｔｏ  ｔｈｅ  ａｉｒｐｏｒｔ．″
（ユーザ２：「電車かバスか地下鉄で行けます」）
ユーザ１：″Ｔｈｅ  ｃｈｅａｐｅｓｔ  ｉｓ  ｗｅｌｃｏｍｅｄ．″
ユーザ２：「地下鉄で行けます」
を行った場合（カッコ内は相手からの割り込み発話によって対話支援装置から出力されなかった発話）、図１７（ａ）、（ｂ）に示すタイミングであったとすると、図１７（ａ）に示す従来の方式ではユーザ２は「地下鉄で行けます」を生成するのに２Ｔに近い操作量を費やしている。しかしながら、図１７（ｂ）に示す本実施の形態では用例再評価部１０７によって用例候補が再評価されるため、最初から検索し直す必要がなく、「地下鉄で行けます」を生成するのに１．５Ｔの操作量でよい。したがって、対話全体で見たときの１発話の生成に要する装置の操作量が削減されることになる。【００５２】  なお、図１８に示すように、図１に示す対話支援装置の構成に加えて、用例選択部１０３で選択された用例と、受信部１０５で受信する相手の対話支援装置からの用例を記録し、話題の変化を検出する話題変化検出部１６０１を備え、用例再評価部１０７が話題変化検出部１６０１によって検出された話題の変化の有無に応じて再評価を行ってもよい。ここで、話題変化検出部１６０１は、例えば「ところで」、「さて」等の言葉により話題の変化を検出することができる。すなわち、話題が変化した際に用例再評価部１０７が用例選択部１０３に保持されている用例候補について再評価を行わないように制御することで、話題が変化したために所望の用例を含まなくなった用例候補の中からユーザに用例を探さないように導き、装置の操作量を増加させないことが可能になる。また、このときに、図１９に示すようにユーザに発話の入力を促すメッセージ１７０１を表示してもよい。メッセージ１７０１によって、ユーザは現在表示されている用例候補を無視して最初から入力すべきであると判断できるので、さらにユーザの１発話の生成に要する装置の操作量を削減することが可能になる。【００５３】  また、定数タグと条件タグについては、上記のような数量的な記述だけでなく、用例の情報の種類に応じてさらに細分化あるいは記号化あるいはグラフ構造化して定義してもよい。以下、本実施の形態において用例データベース１０１が図２０に示すように構成され、異言語の対話を支援する場合の動作について説明する。ここでは、ユーザ１は初めて現地を訪れた旅行者であり、ユーザ２は現地の住人であると仮定する。また、現地の気候は暑くて湿度が高いと仮定する。【００５４】  図２０に示す各用例の評価タグは数量的な記述ではなく、記号を用いて論理的な記述で構成する。例えば、発話Ｎｏ．１の評価タグ“ｆ：ｘ＝ＣＬＩＭ”は条件タグであり、条件式ｘ＝ＣＬＩＭは定数タグが気候を意味する記号ＣＬＩＭに一致するという条件を示している。また、例えばＮｏ．４の評価タグ“ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ”は定数タグであり、定数ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭは定数が温度を意味する記号ＴＥＭＰまたはＣＬＩＭであることを示している。【００５５】  図２１（ａ）に示すようにユーザ１が発話入力ボタン６０１を押して、「この辺りの気候はいかがですか」を発話したとする。発話受付部１０２は、音声認識処理によって文字情報に変換し、発話情報として「この辺りの気候はいかがですか」を出力する。図２２（ａ）に示すように発話情報は表示領域７０１に表示される。発話情報は用例選択部１０３���よって用例データベース１０１に含まれるすべての言語１の用例との類似度が計算され、ステップＳ４０２で用例候補Ｅ＝｛この辺りの気候はいかがですか｝が得られる。ステップＳ４０３において用例候補に含まれる用例は表示領域７０２に順に表示される。【００５６】  図２３（ａ）に示すように、ユーザ１が所望の用例ｅとして表示領域７０２から「この辺りの気候はいかがですか」を選択すると、その対訳用例である″Ｈｏｗ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｃｌｉｍａｔｅ  ｈｅｒｅ″は表示領域８０１に表示される。また、対訳用例とその評価タグは送信部１０４によってユーザ２の対話支援装置２０２に送信される。ユーザ２の対話支援装置２０２では受信部１０５がそれを受信し、ユーザ２に対して発話″Ｈｏｗ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｃｌｉｍａｔｅ  ｈｅｒｅ″が発話として提供される。【００５７】  同様にユーザ２が図２４（ｂ）に示すように、発話入力ボタン９０１を押して、″Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｄｒｙ  ｈｅｒｅ″と発話する。図２５（ｂ）に示すように発話受付部１０２によって発話は文字情報に変換されて表示領域１００１に表示される。発話受付部１０２が音声認識処理で構成されている場合、発声時間の短い単語について音声認識誤りが発生する確率が高い。ここでは単語の脱落誤りが発生し、文字情報として″Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｈｅｒｅ″が得られたと仮定する。用例選択部１０３は、この発話情報に対して用例データベース１０１に含まれるすべての用例との類似度を計算し、用例候補Ｅ＝｛
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｃｏｌｄ  ｈｅｒｅ（１）
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｗａｒｍ  ｈｅｒｅ（１）
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｗｅｔ  ｈｅｒｅ（１）
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｓｕｎｎｙ  ｈｅｒｅ（１）
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｍｉｌｄ  ｈｅｒｅ（１）
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｄｒｙ  ｈｅｒｅ（１）
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｃｌｏｕｄｙ  ｈｅｒｅ（１）
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｈｏｔ  ｈｅｒｅ（１）
｝
を作成する。なお、用例に付随する括弧書きの数字は図５の動的計画法で計算された類似度である。用例選択部１０３によって作成された用例候補Ｅは表示領域１００２に表示される。【００５８】  この場合、ユーザ２がこの用例候補の中から所望の用例ｅを素早く選択できればよいが、一般に携帯端末などのような小型のデバイスにおいてはこの選択操作には時間を要する。例えば図２５のように用例候補を同時に３文しか表示できないような場合には、表示をスクロールさせながら逐一確認せざるを得ないので選択に時間を要する。【００５９】  ここで、ユーザ２が所望の用例ｅを検索している最中に、図２６（ａ）に示すようにユーザ１が次の発話「気温はどうですか」を表示領域７０１へ入力したとする。上記と同様にユーザ１が所望する用例ｅ＝「気温はどうですか」を表示領域７０２から選択すると、用例ｅ＝「気温はどうですか」とその評価タグ“ｆ：ｘ＝ＴＥＭＰ”がユーザ２の対話支援装置２０２に送信される。送信された内容は図２７（ｂ）に示すようにユーザ２の対話支援装置２０２から出力されるので、ユーザ２は具体的には気温の情報を求めていることから″Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｈｏｔ″を相手に伝えようと用例の検索方針を変更せざるを得ない。用例再評価部１０７が存在しない従来の方式では、ユーザ２は発話入力ボタン９０１を押して″Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｈｏｔ  ｈｅｒｅ″を発声し、再度用例を検索するのが一般的である。なぜなら用例の候補を検索してもそのような用例が含まれているかどうかはその時点では不明であり、再度最初から検索した方が早いと判断するからである。【００６０】  しかしながら、本実施の形態では、ユーザ２の対話支援装置の用例再評価部１０７が、用例選択部１０３が保持する用例候補Ｅ＝｛
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｃｏｌｄ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｗａｒｍ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｗｅｔ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｓｕｎｎｙ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｍｉｌｄ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｄｒｙ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｃｌｏｕｄｙ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｈｏｔ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
｝
は、ユーザ１の対話支援装置２０１からの評価タグ“ｆ：ｘ＝ＴＥＭＰ”を用いて再評価する。すなわち、用例候補Ｅに含まれるすべての用例について用例データベース１０１で定義されている評価タグを参照しながら、定数部が条件式ｘ＝ＴＥＭＰを満たすように並べ替える。したがって、評価タグとして定数タグ“ｖ：ｎ”を持つ用例で、ｎがＴＥＭＰに一致する用例ほど候補の先頭となり、用例候補Ｅは、
Ｅ＝｛
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｃｏｌｄ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｗａｒｍ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｈｏｔ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｍｉｌｄ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｗｅｔ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｓｕｎｎｙ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｄｒｙ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｃｌｏｕｄｙ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＣＬＩＭ＞
｝
となる。ここで、用例Ｎｏ．１１″Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｈｏｔ  ｈｅｒｅ″（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞が、用例Ｎｏ．８″Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｍｉｌｄ  ｈｅｒｅ″（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞よりも前に並べられるのは、その用例の条件式ｘ＝ＴＥＭＰに対する意味的な条件式充足度が高いからである。すなわち、各用例の解釈可能範囲は、その定数タグの定数の種類数によって計算され、解釈可能範囲が小さいほど意味的な条件式充足度が高いと判断する。例えば、用例Ｎｏ．８の解釈可能範囲は３であるが、用例Ｎｏ．１１の解釈可能範囲は２である。したがって、用例再評価部１０７は、用例Ｎｏ．１１を用例Ｎｏ．８よりも前に並べる。並べ替えられた用例候補はユーザ２に対して、図２８（ｂ）に示すようにユーザに用例候補の中から所望の用例を選択することを促すメッセージ１３０１と共に提示される。【００６１】  したがって、ユーザ２は図２９（ｂ）に示すように所望の用例として用例ｅ＝″Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｈｏｔ  ｈｅｒｅ″をすぐに選択することができるので、図２９（ａ）に示すようにユーザ１に対して「ここはとても暑いです」が迅速に出力される。【００６２】  以上のように、用例候補を再評価しているので、最初から検索し直す必要がなく、対話全体で見たときの１発話の生成に要する操作量を削減することができる。【００６３】  ここまでは、対話支援装置において、ユーザ１が日本語を話し、ユーザ２が英語を話すと仮定した場合について説明したが、以下では、ユーザ１が中国語を話し、ユーザ２が英語を話すと仮定した場合について説明する。ここでは、上記同様に図７に示すように空港へ行く安い方法が知りたい旅行者あるユーザ１が、現地の交通機関に詳しい通行人であるユーザ２と対話を行う場合を例として説明する。また、上記同様に空港へ行く方法としては電車またはバスまたは地下鉄があり、地下鉄が一番安い交通手段であると仮定する。なお、上記と同様の構成については説明を省略する。【００６４】  図３０（ａ）、（ｂ）は対話支援装置の表示例を示す図である。中国語を話すユーザ１は図３０（ａ）に示す対話支援装置２０１を使用し、英語を話すユーザ２は図３０（ｂ）に示す対話支援装置２０２を使用するものとする。【００６５】  図３１は、対話支援装置２０１の用例データベース１０１が保持する用例の一例を示す図である。第１用例に相当する言語１は自分の母国語、第２用例に相当する言語２は相手の母国語である。例えば、用例選択部１０３によって発話Ｎｏ．２が選択されると対応する用例、すなわち、言語２の用例″Ｇｏｏｄ  ｍｏｒｎｉｎｇ″と評価タグが出力される。対話支援装置２０２においては言語１が英語、言語２が中国語となる対称的な構成となる。評価タグは各用例に事前に定義しておく。【００６６】  図３２（ａ）に示すようにユーザ１が発話入力ボタン６０１を押して、
2007007502.tif 000003
を発話（ステップＳ１０１）したとする。発話受付部１０２は、音声認識処理によって文字情報に変換し、発話情報として
2007007502.tif 000004
を出力する。図３３（ａ）に示すように発話情報は表示領域７０１に表示される。発話情報は用例選択部１０３によって用例データベース１０１に含まれるすべての言語１の用例との類似度が計算され、ステップＳ４０２で用例候補Ｅ＝
2007007502.tif 000005
が得られる。ステップＳ４０３において用例候補に含まれる用例は表示領域７０２に順に表示される（ステップＳ１０２）。【００６７】  図３４（ａ）に示すように、ユーザ１が所望の用例ｅとして表示領域７０２から
2007007502.tif 000006
を選択（ステップＳ１０３）すると、その対訳用例である“Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ  ｇｏ  ｔｏ  ｔｈｅ  ａｉｒｐｏｒｔ″は表示領域８０１に表示される。また、対訳用例とその評価タグは送信部１０４によってユーザ２の対話支援装置２０２に送信される（ステップＳ１０４）。ユーザ２の対話支援装置２０２では受信部１０５がそれを受信（ステップＳ１０５）し、図３４（ｂ）に示すようにユーザ２に対して発話″Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ  ｇｏ  ｔｏ  ｔｈｅ  ａｉｒｐｏｒｔ″が発話として提供される（ステップＳ１０６）。【００６８】  同様にユーザ２が図３５（ｂ）に示すように、発話入力ボタン９０１を押して、″Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ，ｂｙ  ｂｕｓ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ″と発話する（ステップＳ１０７）。図３６（ｂ）に示すように発話受付部１０２によって発話は文字情報に変換されて表示領域１００１に表示される。発話受付部１０２が音声認識処理で構成されている場合、長い発声に対しては音声認識誤りが発生する確率が高い。ここでは単語の脱落誤りが発生し、文字情報として″Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ，ｂｙ  ｂｕｓ″が得られたと仮定する。用例選択部１０３は、この発話情報に対して用例データベース１０１に含まれるすべての用例との類似度を計算し、用例候補Ｅ＝｛
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ  ｏｒ  ｂｙ  ｂｕｓ（１）
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（２）
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｂｕｓ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（２）
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ（２）
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｂｕｓ（２）
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ，ｂｙ  ｂｕｓ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（３）
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（３）
｝
を作成する（ステップＳ１０８）。なお、用例に付随する括弧書きの数字は図５の動的計画法で計算された類似度である。用例選択部１０３によって作成された用例候補Ｅは表示領域１００２に表示される。【００６９】  この場合、ユーザ２がこの用例候補の中から所望の用例ｅを素早く選択できればよいが、一般に携帯端末などのような小型のデバイスにおいてはこの選択操作には時間を要する。例えば、図３６のように用例候補を同時に３文しか表示できないような場合には、表示をスクロールさせながら逐一確認せざるを得ないので選択に時間を要する。【００７０】  ここで、ユーザ２が所望の用例ｅを検索している最中に、図３７（ａ）に示すようにユーザ１が次の発話
2007007502.tif 000007
を表示領域７０１へ入力（ステップＳ１０９）したとする。上記と同様にユーザ１が所望する用例ｅ＝
2007007502.tif 000008
を表示領域７０２から選択（ステップＳ１１０、Ｓ１１１）すると、用例ｅ＝
2007007502.tif 000009
とその評価タグ“ｆ：ｘ＜＝ｙ”がユーザ２の対話支援装置２０２に送信される（ステップＳ１１２）。送信された内容は図３８（ｂ）に示すようにユーザ２の対話支援装置２０２から出力（ステップＳ１１３、Ｓ１１４）されるので、ユーザ２は地下鉄が一番安い交通手段であることから″Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ″を選択しようと用例の検索方針を変更する。【００７１】  次に、ユーザ２の対話支援装置の用例再評価部１０７は、用例選択部１０３が保持する用例候補Ｅ＝｛
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ  ｏｒ  ｂｙ  ｂｕｓ（１）＜ｖ：２＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（２）＜ｖ：２＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｂｕｓ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（２）＜ｖ：２＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ（２）＜ｖ：１＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｂｕｓ（２）＜ｖ：１＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ，ｂｙ  ｂｕｓ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（３）＜ｖ：３＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（３）＜ｖ：１＞
｝
を、ユーザ１の対話支援装置２０１から送信された評価タグ“ｆ：ｘ＜＝ｙ”を用いて再評価する（ステップＳ１１５）。すなわち、用例候補Ｅに含まれるすべての用例について用例データベース１０１で定義されている評価タグを参照しながら、定数部が条件式ｘ＜＝ｙを満たすように並べ替える。したがって、評価タグとして定数タグｖ：ｎを持つ用例で、ｎが小さい用例ほど候補の先頭となり、用例候補Ｅは、
Ｅ＝｛
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ（２）＜ｖ：１＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｂｕｓ（２）＜ｖ：１＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（３）＜ｖ：１＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ  ｏｒ  ｂｙ  ｂｕｓ（１）＜ｖ：２＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（２）＜ｖ：２＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｂｕｓ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（２）＜ｖ：２＞
Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｔｒａｉｎ，ｂｙ  ｂｕｓ  ｏｒ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ（３）＜ｖ：３＞
｝
となる。並べ替えられた用例候補はユーザ２に対して、図３９（ｂ）に示すようにユーザに用例候補の中から所望の用例を選択することを促すメッセージ１３０１と共に提示される。【００７２】  したがって、ユーザ２は図４０（ｂ）に示すように所望の用例として用例ｅ＝″Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ″をすぐに選択（ステップＳ１１６）することができるので、図４０（ａ）に示すようにユーザ１に対して
2007007502.tif 000010
が迅速に出力される（ステップＳ１１７〜Ｓ１１９）。【００７３】  用例再評価部１０７が存在しない従来の方式では、上記の例において、ユーザ２は発話入力ボタン９０１を押して″Ｙｏｕ  ｃａｎ  ｇｏ  ｂｙ  ｓｕｂｗａｙ″を発声し、再度用例を検索するのが一般的である。なぜなら用例の候補を検索してもそのような用例が含まれているかどうかはその時点では不明であり、再度最初から検索した方が早いと判断するからである。ここで、本実施の形態の効果を定量的に検証する。ユーザが発話を入力してから所望の用例を選択するまでの平均操作量をＴと仮定する。例としてユーザ１とユーザ２が対話支援装置を介して以下の対話
ユーザ１：″Ｉ  ｗａｎｔ  ｔｏ  ｇｏ  ｔｏ  ｔｈｅ  ａｉｒｐｏｒｔ．″
（ユーザ２：
2007007502.tif 000011
）
ユーザ１：″Ｔｈｅ  ｃｈｅａｐｅｓｔ  ｉｓ  ｗｅｌｃｏｍｅｄ．″
ユーザ２：
2007007502.tif 000012
を行った場合（カッコ内は相手からの割り込み発話によって対話支援装置から出力されなかった発話）、図４１（ａ）、（ｂ）に示すタイミングであったとすると、図４１（ａ）に示す従来の方式ではユーザ２は
2007007502.tif 000013
を生成するのに２Ｔに近い操作量を費やしている。しかしながら、図４１（ｂ）に示す本実施の形態では用例再評価部１０７によって用例候補が再評価されるため、最初から検索し直す必要がなく、
2007007502.tif 000014
を生成するのに１．５Ｔの操作量でよい。したがって、対話全体で見たときの１発話の生成に要する装置の操作量が削減されることになる。【００７４】  次に、本実施の形態において用例データベース１０１が図４２に示すように構成され、異言語の対話を支援する場合の動作について説明する。ここでは、中国語を話すユーザ１は初めて現地を訪れた旅行者であり、英語を話すユーザ２は現地の住人であると仮定する。また、現地の気候は暑くて湿度が高いと仮定する。【００７５】  図４２に示す各用例の評価タグは数量的な記述ではなく、記号を用いて論理的な記述で構成する。例えば、発話Ｎｏ．１の評価タグ“ｆ：ｘ＝ＣＬＩＭ”は条件タグであり、条件式ｘ＝ＣＬＩＭは定数タグが気候を意味する記号ＣＬＩＭに一致するという条件を示している。また、例えばＮｏ．４の評価タグ“ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ”は定数タグであり、定数ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭは定数が温度を意味する記号ＴＥＭＰまたはＣＬＩＭであることを示している。【００７６】  図４３（ａ）に示すようにユーザ１が発話入力ボタン６０１を押して、
2007007502.tif 000015
を発話したとする。発話受付部１０２は、音声認識処理によって文字情報に変換し、発話情報として
2007007502.tif 000016
を出力する。図４４（ａ）に示すように発話情報は表示領域７０１に表示される。発話情報は用例選択部１０３によって用例データベース１０１に含まれるすべての言語１の用例との類似度が計算され、ステップＳ４０２で用例候補Ｅ＝
2007007502.tif 000017
が得られる。ステップＳ４０３において用例候補に含まれる用例は表示領域７０２に順に表示される。【００７７】  図４５（ａ）に示すように、ユーザ１が所望の用例ｅとして表示領域７０２から
2007007502.tif 000018
を選択すると、その対訳用例である″Ｈｏｗ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｃｌｉｍａｔｅ  ｈｅｒｅ″は表示領域８０１に表示される。また、対訳用例とその評価タグは送信部１０４によってユーザ２の対話支援装置２０２に送信される。ユーザ２の対話支援装置２０２では受信部１０５がそれを受信し、ユーザ２に対して発話″″Ｈｏｗ  ｉｓ  ｔｈｅ  ｃｌｉｍａｔｅ  ｈｅｒｅ″が発話として提供される。【００７８】  同様にユーザ２が図４６（ｂ）に示すように、発話入力ボタン９０１を押して、″Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｄｒｙ  ｈｅｒｅ″と発話する。図４７（ｂ）に示すように発話受付部１０２によって発話は文字情報に変換されて表示領域１００１に表示される。発話受付部１０２が音声認識処理で構成されている場合、発声時間の短い単語について音声認識誤りが発生する確率が高い。ここでは単語の脱落誤りが発生し、文字情報として″Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｈｅｒｅ″が得られたと仮定する。用例選択部１０３は、この発話情報に対して用例データベース１０１に含まれるすべての用例との類似度を計算し、用例候補Ｅ＝｛
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｃｏｌｄ  ｈｅｒｅ（１）
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｗａｒｍ  ｈｅｒｅ（１）
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｗｅｔ  ｈｅｒｅ（１）
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｓｕｎｎｙ  ｈｅｒｅ（１）
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｍｉｌｄ  ｈｅｒｅ（１）
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｄｒｙ  ｈｅｒｅ（１）
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｃｌｏｕｄｙ  ｈｅｒｅ（１）
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｈｏｔ  ｈｅｒｅ（１）
｝
を作成する。なお、用例に付随する括弧書きの数字は図５の動的計画法で計算された類似度である。用例選択部１０３によって作成された用例候補Ｅは表示領域１００２に表示される。【００７９】  この場合、ユーザ２がこの用例候補の中から所望の用例ｅを素早く選択できればよいが、一般に携帯端末などのような小型のデバイスにおいてはこの選択操作には時間を要する。例えば図４７のように用例候補を同時に３文しか表示できないような場合には、表示をスクロールさせながら逐一確認せざるを得ないので選択に時間を要する。【００８０】  ここで、ユーザ２が所望の用例ｅを検索している最中に、図４８（ａ）に示すようにユーザ１が次の発話
2007007502.tif 000019
を表示領域７０１へ入力したとする。上記と同様にユーザ１が所望する用例ｅ＝
2007007502.tif 000020
を表示領域７０２から選択すると、用例ｅ＝
2007007502.tif 000021
とその評価タグ“ｆ：ｘ＝ＴＥＭＰ”がユーザ２の対話支援装置２０２に送信される。送信された内容は図４９（ｂ）に示すようにユーザ２の対話支援装置２０２から出力されるので、ユーザ２は具体的には気温の情報を求めていることから″Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｈｏｔ″を相手に伝えようと用例の検索方針を変更せざるを得ない。用例再評価部１０７が存在しない従来の方式では、ユーザ２は発話入力ボタン９０１を押して“Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｈｏｔ  ｈｅｒｅ″を発声し、再度用例を検索するのが一般的である。なぜなら用例の候補を検索してもそのような用例が含まれているかどうかはその時点では不明であり、再度最初から検索した方が早いと判断するからである。【００８１】  しかしながら、本実施の形態では、ユーザ２の対話支援装置の用例再評価部１０７が、用例選択部１０３が保持する用例候補Ｅ＝｛
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｃｏｌｄ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｗａｒｍ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｗｅｔ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＨＬＴＭ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｓｕｎｎｙ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｍｉｌｄ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｄｒｙ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｃｌｏｕｄｙ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｈｏｔ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
｝
は、ユーザ１の対話支援装置２０１からの評価タグ“ｆ：ｘ＝ＴＥＭＰ”を用いて再評価する。すなわち、用例候補Ｅに含まれるすべての用例について用例データベース１０１で定義されている評価タグを参照しながら、定数部が条件式ｘ＝ＴＥＭＰを満たすように並べ替える。したがって、評価タグとして定数タグ“ｖ：ｎ”を持つ用例で、ｎがＴＥＭＰに一致する用例ほど候補の先頭となり、用例候補Ｅは、
Ｅ＝｛
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｃｏｌｄ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｗａｒｍ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｈｏｔ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｍｉｌｄ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｗｅｔ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｓｕｎｎｙ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｄｒｙ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｃｌｏｕｄｙ  ｈｅｒｅ（１）＜ｖ：ＣＬＩＭ＞
｝
となる。ここで、用例Ｎｏ．１１″Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｈｏｔ  ｈｅｒｅ″（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞が、用例Ｎｏ．８″Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｍｉｌｄ  ｈｅｒｅ″（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞よりも前に並べられるのは、その用例の条件式ｘ＝ＴＥＭＰに対する意味的な条件式充足度が高いからである。すなわち、各用例の解釈可能範囲は、その定数タグの定数の種類数によって計算され、解釈可能範囲が小さいほど意味的な条件式充足度が高いと判断する。例えば、用例Ｎｏ．８の解釈可能範囲は３であるが、用例Ｎｏ．１１の解釈可能範囲は２である。したがって、用例再評価部１０７は、用例Ｎｏ．１１を用例Ｎｏ．８よりも前に並べる。並べ替えられた用例候補はユーザ２に対して、図５０（ｂ）に示すようにユーザに用例候補の中から所望の用例を選択することを促すメッセージ１３０１と共に提示される。【００８２】  したがって、ユーザ２は図５１（ｂ）に示すように所望の用例として用例ｅ＝″Ｉｔ’ｓ  ｖｅｒｙ  ｈｏｔ  ｈｅｒｅ″をすぐに選択することができるので、図５１（ａ）に示すようにユーザ１に対して
2007007502.tif 000022
が迅速に出力される。【００８３】  以上のように、用例候補を再評価しているので、最初から検索し直す必要がなく、対話全体で見たときの１発話の生成に要する操作量を削減することができる。【００８４】  なお、図５２に示すように対話支援装置が発話受付部１０２と送信部１０４と受信部１０５と発話出力部１０６とを備え、インターネット等のネットワーク２２１０を介して対話支援装置と接続されるサーバが用例データベース１０１と用例選択部１０３と用例再評価部１０７とを備えるシステムとして構成することも可能である。この場合、送信部１０４が発話情報をサーバに送信し、サーバの受信部２２０１が受信する。そして、サーバの送信部２２０２が、サーバが発話情報に基づいて特定した用例候補をユーザの対話支援装置の受信部１０６に送信することになる。また、サーバは、ユーザの対話支援装置から用例候補の中から１つの用例が選択されたことを受信すると、選択された用例に対応する対訳用例をユーザの対話支援装置に送信する。ここで、ユーザの対話支援装置において用例候補の中から１つの用例が選択されるまでに、サーバの受信部２２０１が相手ユーザの対話支援装置から発話情報を受信し、この発話情報に基づいて特定した用例候補を相手ユーザの対話支援装置に送信した後、相手ユーザの対話支援装置から用例候補の中から１つの用例が選択されたことを受信したとする。この場合、サーバの送信部２２０２は、選択された用例に対応する対訳用例をユーザの対話支援装置に送信するとともに、サーバの用例再評価部１０７が選択された用例に対応する評価タグを用いて再評価を行い、再評価を行った用例候補をユーザの対話支援装置に送信することになる。【００８５】  また、本実施の形態では、一例として日本語と英語の場合と、中国語と英語の場合とを取り上げたが、仏語など他の言語についても同様に実施可能であり、本発明は言語に依存しない。
【産業上の利用可能性】
【００８６】  本発明に係る対話支援装置は、対話参加者の発話を速やかに完了させる機能を有し、携帯電話や携帯端末等の翻訳アプリケーションソフトウェア等として有用である。また公共の街頭端末や案内端末等の用途にも応用できる。さらに、同言語の対話では、定型文のチャットシステムなどの用途にも応用できる。
【図１】
2007007502.tif 000023
【図２】
2007007502.tif 000024
【図３】
2007007502.tif 000025
【図４】
2007007502.tif 000026
【図５】
2007007502.tif 000027
【図６】
2007007502.tif 000028
【図７】
2007007502.tif 000029
【図８】
2007007502.tif 000030
【図９】
2007007502.tif 000031
【図１０】
2007007502.tif 000032
【図１１】
2007007502.tif 000033
【図１２】
2007007502.tif 000034
【図１３】
2007007502.tif 000035
【図１４】
2007007502.tif 000036
【図１５】
2007007502.tif 000037
【図１６】
2007007502.tif 000038
【図１７】
2007007502.tif 000039
【図１８】
2007007502.tif 000040
【図１９】
2007007502.tif 000041
【図２０】
2007007502.tif 000042
【図２１】
2007007502.tif 000043
【図２２】
2007007502.tif 000044
【図２３】
2007007502.tif 000045
【図２４】
2007007502.tif 000046
【図２５】
2007007502.tif 000047
【図２６】
2007007502.tif 000048
【図２７】
2007007502.tif 000049
【図２８】
2007007502.tif 000050
【図２９】
2007007502.tif 000051
【図３０】
2007007502.tif 000052
【図３１】
2007007502.tif 000053
【図３２】
2007007502.tif 000054
【図３３】
2007007502.tif 000055
【図３４】
2007007502.tif 000056
【図３５】
2007007502.tif 000057
【図３６】
2007007502.tif 000058
【図３７】
2007007502.tif 000059
【図３８】
2007007502.tif 000060
【図３９】
2007007502.tif 000061
【図４０】
2007007502.tif 000062
【図４１】
2007007502.tif 000063
【図４２】
2007007502.tif 000064
【図４３】
2007007502.tif 000065
【図４４】
2007007502.tif 000066
【図４５】
2007007502.tif 000067
【図４６】
2007007502.tif 000068
【図４７】
2007007502.tif 000069
【図４８】
2007007502.tif 000070
【図４９】
2007007502.tif 000071
【図５０】
2007007502.tif 000072
【図５１】
2007007502.tif 000073
【図５２】
2007007502.tif 000074
【手続補正書】
【提出日】平成18年10月25日(2006.10.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対話を支援する対話支援装置であって、
対話で使用される第１用例および第２用例を対応付けて保持する用例データベースと、
ユーザの発話を受け付ける発話受付手段と、
前記発話受付手段によって受け付けられた前記発話に基づいて前記用例データベースを検索することによって第１用例の候補を抽出し、抽出した前記第１用例の候補の中から１つの第１用例を選択し、選択した前記第１用例に対応する第２用例を出力する用例選択手段と、
前記用例選択手段によって出力された前記第２用例を相手ユーザの対話支援装置に送信する送信手段と、
前記相手ユーザの対話支援装置から送信される第２用例を受信する受信手段と、
前記受信手段によって受信された前記第２用例を出力する発話出力手段と、
前記受信手段によって受信された前記第２用例に基づいて、前記用例選択手段によって抽出された前記第１用例の候補について再評価を行う用例再評価手段と
を備えることを特徴とする対話支援装置。
【請求項２】
前記用例データベースは、さらに、前記第１用例および前記第２用例と評価タグとを対応付けて保持し、
前記用例選択手段は、出力する前記第２用例に、当該第２用例に対応する評価タグを含めて出力し、
前記用例再評価手段は、前記受信手段によって受信された前記第２用例に含まれる前記評価タグに基づいて、前記第１用例の候補について再評価を行う
ことを特徴とする請求項１記載の対話支援装置。
【請求項３】
前記評価タグは、提供する情報に関する定数タグ、および要求する情報の条件を示す条件タグの少なくとも１つであり、
前記用例再評価手段は、前記第２用例に含まれる前記評価タグの条件タグと、前記第１用例の候補それぞれに対応する評価タグの定数タグとに基づいて、前記第１用例の候補について再評価を行う
ことを特徴とする請求項２記載の対話支援装置。
【請求項４】
前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信された場合、前記第１用例の候補について再評価を行う
ことを特徴とする請求項１記載の対話支援装置。
【請求項５】
前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信された場合、前記第１用例の候補について再評価を行うとともに、前記ユーザに前記第１用例候補の中から１つの第１用例を選択することを促す
ことを特徴とする請求項４記載の対話支援装置。
【請求項６】
前記対話支援装置は、さらに、
前記用例選択手段によって抽出された前記第１用例の候補を前記ユーザに通知する候補通知手段と、
前記第１用例の候補の中から１つの第１用例の選択指示を前記ユーザから受け付ける選択指示受付手段とを備え、
前記用例選択手段は、前記選択指示受付手段によって受け付けられた前記選択指示により前記第１用例を選択する
ことを特徴とする請求項１記載の対話支援装置。
【請求項７】
前記候補通知手段は、前記用例再評価手段によって再評価された結果に基づいて、前記第１用例の候補を並べ替えて前記ユーザに通知する
ことを特徴とする請求項６記載の対話支援装置。
【請求項８】
前記対話支援装置は、さらに、
前記受信手段によって受信された前記第２用例に基づいて、話題の変化を検出する話題変化検出手段を備え、
前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信され、かつ前記話題変化検出手段によって話題の変化が検出された場合、前記第１用例の候補について再評価を行わない
ことを特徴とする請求項１記載の対話支援装置。
【請求項９】
前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信され、かつ前記話題変化検出手段によって話題の変化が検出された場合、前記第１用例の候補について再評価を行わず、かつ前記ユーザに発話を促す
ことを特徴とする請求項８記載の対話支援装置。
【請求項１０】
前記発話受付手段は、前記用例データベースが保持する前記第１用例から構築された言語モデルを用いた連続音声認識処理で前記発話を受け付ける、または、前記用例データベースが保持する前記第１用例を構成する単語に入力を限定されたキーボードから前記発話を受け付ける
ことを特徴とする請求項１記載の対話支援装置。
【請求項１１】
サーバと接続される第１対話支援装置および第２対話支援装置を用いて対話を支援する対話支援システムであって、
前記第１対話支援装置は、
ユーザの発話を受け付ける発話受付手段と、
前記サーバから送信される第２用例を受信する受信手段と、
前記サーバによって受信された前記第２用例を出力する発話出力手段と、
前記発話受付手段によって受け付けられた前記発話を前記サーバに送信する送信手段とを備え、
前記サーバは、
対話で使用される第１用例および第２用例を対応付けて保持する用例データベースと、
前記第１対話支援装置から送信された前記発話に基づいて前記用例データベースを検索することによって第１用例の候補を抽出し、抽出した前記第１用例の候補の中から１つの第１用例を選択し、選択した前記第１用例に対応する第２用例を出力する用例選択手段と、
前記第２対話支援装置から送信された発話に対応する第２用例に基づいて、前記用例選択手段によって抽出された前記第１用例の候補について再評価を行う用例再評価手段と、
前記用例選択手段によって出力された前記第２用例、および前記用例再評価手段によって再評価された結果を前記第１対話支援装置に送信する送信手段とを備え、
前記第２対話支援装置は、
ユーザの発話を受け付ける発話受付手段と、
前記サーバから送信される第２用例を受信する受信手段と、
前記受信手段によって受信された前記第２用例を出力する発話出力手段と、
前記発話受付手段によって受け付けられた前記発話を前記サーバに送信する送信手段とを備える
ことを特徴とする対話支援システム。
【請求項１２】
対話を支援する対話支援方法であって、
ユーザの発話を受け付ける発話受付ステップと、
前記発話受付ステップにおいて受け付けられた前記発話に基づいて、対話で使用される第１用例および第２用例を対応付けて保持する用例データベースを検索することによって第１用例の候補を抽出し、抽出した前記第１用例の候補の中から１つの第１用例を選択し、選択した前記第１用例に対応する第２用例を出力する用例選択ステップと、
前記用例選択ステップにおいて出力された前記第２用例を相手ユーザの対話支援装置に送信する送信ステップと、
前記相手ユーザの対話支援装置から送信される第２用例を受信する受信ステップと、
前記受信ステップにおいて受信された前記第２用例を出力する発話出力ステップと、
前記受信ステップにおいて受信された前記第２用例に基づいて、前記用例選択ステップにおいて抽出された前記第１用例の候補について再評価を行う用例再評価ステップと
を含むことを特徴とする対話支援方法。
【請求項１３】
対話を支援するためのプログラムであって、
ユーザの発話を受け付ける発話受付ステップと、
前記発話受付ステップにおいて受け付けられた前記発話に基づいて、対話で使用される第１用例および第２用例を対応付けて保持する用例データベースを検索することによって第１用例の候補を抽出し、抽出した前記第１用例の候補の中から１つの第１用例を選択し、選択した前記第１用例に対応する第２用例を出力する用例選択ステップと、
前記用例選択ステップにおいて出力された前記第２用例を相手ユーザの対話支援装置に送信する送信ステップと、
前記相手ユーザの対話支援装置から送信される第２用例を受信する受信ステップと、
前記受信ステップにおいて受信された前記第２用例を出力する発話出力ステップと、
前記受信ステップにおいて受信された前記第２用例に基づいて、前記用例選択ステップにおいて抽出された前記第１用例の候補について再評価を行う用例再評価ステップとをコンピュータに実行させる
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人と人との対話を支援する対話支援装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、一般の人々が海外旅行などで現地の人々と対話をする際に、その異言語対話を支援することを目的として翻訳装置が開発されてきた。代表的なものとしては、例文や用例の対訳に基づく翻訳方式を、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などの小型の情報処理装置に実装した翻訳装置がある。そのような装置では、一般的な旅行会話をカバーするために数千以上の用例が用意されている。しかし、ユーザに所望の用例をそのリストから目視で選択させるだけでは実際の使用状況における使い勝手、すなわち、ユーザビリティに問題がある。特に、用例のリストを見るための表示部が小さく、同時に見ることができる用例の数が少ない場合は、この問題は一層顕著になる。また、翻訳装置の一般的な使用状況を想定すると、相手との対話の中で数文以上の用例を使用しなければならず、翻訳装置を介して１つの対話が完了するまでに予想以上の時間を要する。したがって、人と人との対話支援を最終目的として、大量の用例リストの中からユーザに所望の用例を速やかに選択させるための機能が必要とされている。
【０００３】
この問題を解決するための一方法として、見本対話モデルや会話練習履歴コーパスを利用してユーザの次の発話候補を絞り込む手法が提案されている（例えば特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００３−３０１８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このような翻訳装置を実際に使用する場合、言語の異なる２人のユーザがそれぞれの翻訳装置を自由に利用して対話を行う。自分が相手に伝えたい内容がそのまま用例として翻訳装置の中に存在すればそれを検索すればよいが、翻訳装置に用意されている用例は様々な対話場面で使用できるように短文で構成されるのが一般的である。このように用例が短文で構成されるのは、長文であると文意は具体的であるが、その利用場面が著しく限定されるからである。したがって、ユーザは相手に伝えたい内容を複数の用例を順次選択することによって表現しなければならない。
【０００５】
しかしながら、例えば特許文献１などに記載された手法を利用して用例の選択時間を短縮することは可能であっても、ある用例の選択時刻から次の用例の選択時刻までの時間差を０にすることは不可能である。よって、次に示すように翻訳装置の使い方によっては、１つの発話を翻訳装置から出力するために、１つの用例を検索する操作の何倍かの操作をしなければならないという問題がある。
【０００６】
例えば、日本語を話すユーザＡと英語を話すユーザＢとが対話をする場合、ユーザＡが「空港へ行く安い交通手段を知りたい」とユーザＢに伝えたいときに、関連する用例として
＜用例１＞「空港へ行く方法を教えて下さい。」"How can I go to the airport?"
＜用例２＞「安い方がいいです。」"I'd like to take the cheaper way."
だけが翻訳装置に用意されているとすると、ユーザＡは「空港へ行く方法を教えて下さい。」を選択してから「安い方がいいです。」を選択することになる。この時、ユーザＢは翻訳装置から出力される用例１" How can I go to the airport?"を聞いてから、ある時間が経過して次の用例２" I'd like to take the cheaper way."を聞くことになる。ここで、ユーザＢが用例１を聞いた瞬間にユーザＡの質問に答えようとして、自分の翻訳装置で空港への行き方をすべて列挙する用例を検索しているとする。その最中にユーザＡからの用例２を聞くと、ユーザＢはユーザＡの質問に的確に答えるための用例の検索を最初から開始しなければならず、それまでの検索操作をすべて破棄することになる。すなわち、翻訳装置からの発話出力に至る用例検索操作は軽減されるが、相手の割込み的な発話によって発話を出力することができない用例の検索操作は依然残ったままである。したがって、翻訳装置の使い方によっては、１つの発話を翻訳装置から出力するために、１つの用例を検索する操作の何倍かの操作を要している。
【０００７】
そこで、本発明は上記の事情に鑑みてなされたものであり、相手の割込み的な発話があっても、１つの発話を生成するまでに必要な操作を減らし、全体的に速やかに対話が完了するように対話を支援することができる対話支援装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明に係る対話支援装置は、対話を支援する対話支援装置であって、対話で使用される第１用例および第２用例を対応付けて保持する用例データベースと、ユーザの発話を受け付ける発話受付手段と、前記発話受付手段によって受け付けられた前記発話に基づいて前記用例データベースを検索することによって第１用例の候補を抽出し、抽出した前記第１用例の候補の中から１つの第１用例を選択し、選択した前記第１用例に対応する第２用例を出力する用例選択手段と、前記用例選択手段によって出力された前記第２用例を相手ユーザの対話支援装置に送信する送信手段と、前記相手ユーザの対話支援装置から送信される第２用例を受信する受信手段と、前記受信手段によって受信された前記第２用例を出力する発話出力手段と、前記受信手段によって受信された前記第２用例に基づいて、前記用例選択手段によって抽出された前記第１用例の候補について再評価を行う用例再評価手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明に係る対話支援装置によれば、相手の割込み的な発話があっても、発話に至らなかった検索操作情報を再利用し、次の検索操作の対象を絞り込むので、１つの発話を生成するまでに必要な操作量が減り、全体的に速やかに対話が完了するように対話を支援することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明の実施の形態に係る対話支援装置は、対話を支援する対話支援装置であって、対話で使用される第１用例および第２用例を対応付けて保持する用例データベースと、ユーザの発話を受け付ける発話受付手段と、前記発話受付手段によって受け付けられた前記発話に基づいて前記用例データベースを検索することによって第１用例の候補を抽出し、抽出した前記第１用例の候補の中から１つの第１用例を選択し、選択した前記第１用例に対応する第２用例を出力する用例選択手段と、前記用例選択手段によって出力された前記第２用例を相手ユーザの対話支援装置に送信する送信手段と、前記相手ユーザの対話支援装置から送信される第２用例を受信する受信手段と、前記受信手段によって受信された前記第２用例を出力する発話出力手段と、前記受信手段によって受信された前記第２用例に基づいて、前記用例選択手段によって抽出された前記第１用例の候補について再評価を行う用例再評価手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
これによって、相手の割込み的な発話があっても、１つの発話を生成するまでに必要な操作を減らし、全体的に速やかに対話が完了するように対話を支援することができる。
【００１２】
ここで、前記用例データベースは、さらに、前記第１用例および前記第２用例と評価タグとを対応付けて保持し、前記用例選択手段は、出力する前記第２用例に、当該第２用例に対応する評価タグを含めて出力し、前記用例再評価手段は、前記受信手段によって受信された前記第２用例に含まれる前記評価タグに基づいて、前記第１用例の候補について再評価を行うことが好ましい。
【００１３】
また、前記評価タグは、提供する情報に関する定数タグ、および要求する情報の条件を示す条件タグの少なくとも１つであり、前記用例再評価手段は、前記第２用例に含まれる前記評価タグの条件タグと、前記第１用例の候補それぞれに対応する評価タグの定数タグとに基づいて、前記第１用例の候補について再評価を行ってもよい。これによって、第１用例の候補について再評価を簡単に行うことができる。
【００１４】
また、前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信された場合、前記第１用例の候補について再評価を行ってもよい。
【００１５】
ここで、前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信された場合、前記第１用例の候補について再評価を行うとともに、前記ユーザに前記第１用例候補の中から１つの第１用例を選択することを促してもよい。
【００１６】
また、前記対話支援装置は、さらに、前記用例選択手段によって抽出された前記第１用例の候補を前記ユーザに通知する候補通知手段と、前記第１用例の候補の中から１つの第１用例の選択指示を前記ユーザから受け付ける選択指示受付手段とを備え、前記用例選択手段は、前記選択指示受付手段によって受け付けられた前記選択指示により前記第１用例を選択してもよい。
【００１７】
ここで、前記候補通知手段は、前記用例再評価手段によって再評価された結果に基づいて、前記第１用例の候補を並べ替えて前記ユーザに通知してもよい。これによって、ユーザは新たに発話することなく、所望の用例を用例候補の中から簡単に探すことが可能になる。
【００１８】
また、前記対話支援装置は、さらに、前記受信手段によって受信された前記第２用例に基づいて、話題の変化を検出する話題変化検出手段を備え、前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信され、かつ前記話題変化検出手段によって話題の変化が検出された場合、前記第１用例の候補について再評価を行わなくてもよい。これによって、話題が変化したために所望の用例を含まなくなった用例候補の中から用例を探さないようにユーザを導き、対話支援装置の操作量を増加させないことが可能になる。
【００１９】
ここで、前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信され、かつ前記話題変化検出手段によって話題の変化が検出された場合、前記第１用例の候補について再評価を行わず、かつ前記ユーザに発話を促してもよい。これによって、ユーザは現在表示されている用例候補を無視して最初から入力すべきであると判断できるので、さらにユーザの１発話の生成に要する対話支援装置の操作量を削減することが可能になる。
【００２０】
また、前記発話受付手段は、前記用例データベースが保持する前記第１用例から構築された言語モデルを用いた連続音声認識処理で前記発話を受け付ける、または、前記用例データベースが保持する前記第１用例を構成する単語に入力を限定されたキーボードから前記発話を受け付けてもよい。
【００２１】
また、本発明の実施の形態に係る対話支援システムは、サーバと接続される第１対話支援装置および第２対話支援装置を用いて対話を支援する対話支援システムであって、前記第１対話支援装置は、ユーザの発話を受け付ける発話受付手段と、前記サーバから送信される第２用例を受信する受信手段と、前記サーバによって受信された前記第２用例を出力する発話出力手段と、前記発話受付手段によって受け付けられた前記発話を前記サーバに送信する送信手段とを備え、前記サーバは、対話で使用される第１用例および第２用例を対応付けて保持する用例データベースと、前記第１対話支援装置から送信された前記発話に基づいて前記用例データベースを検索することによって第１用例の候補を抽出し、抽出した前記第１用例の候補の中から１つの第１用例を選択し、選択した前記第１用例に対応する第２用例を出力する用例選択手段と、前記第２対話支援装置から送信された発話に対応する第２用例に基づいて、前記用例選択手段によって抽出された前記第１用例の候補について再評価を行う用例再評価手段と、前記用例選択手段によって出力された前記第２用例、および前記用例再評価手段によって再評価された結果を前記第１対話支援装置に送信する送信手段とを備え、前記第２対話支援装置は、ユーザの発話を受け付ける発話受付手段と、前記サーバから送信される第２用例を受信する受信手段と、前記受信手段によって受信された前記第２用例を出力する発話出力手段と、前記発話受付手段によって受け付けられた前記発話を前記サーバに送信する送信手段とを備えることを特徴とする。
【００２２】
なお、本発明は、このような対話支援装置として実現することができるだけでなく、このような対話支援装置が備える特徴的な手段をステップとする対話支援方法として実現したり、それらのステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体やインターネット等の伝送媒体を介して配信することができるのは言うまでもない。
【００２３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００２４】
（実施の形態１）
図１は本発明に係る対話支援装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【００２５】
対話支援装置は、人と人との対話を支援するための装置であり、図１に示すように用例データベース１０１、発話受付部１０２、用例選択部１０３、送信部１０４、受信部１０５、発話出力部１０６、および用例再評価部１０７を備えている。
【００２６】
ここで、発話受付部１０２は発話受付手段に、用例選択部１０３は用例選択手段、候補通知手段および選択指示受付手段に、送信部１０４は送信手段に、受信部１０５は受信手段に、発話出力部１０６は発話出力手段に、用例再評価部１０７は用例再評価手段に、それぞれ相当する。
【００２７】
用例データベース１０１は、対話で使用される用例を保持している。発話受付部１０２は、ユーザの発話を受け付け、発話情報として出力する。用例選択部１０３は、発話情報に基づいて用例データベース１０１の中から用例の候補を抽出し、抽出した用例の候補の中から所望の用例を選択し、その用例に対応する用例を出力する。送信部１０４は、用例選択部１０３から出力される用例を相手ユーザの対話支援装置に送信する。受信部１０５は、相手ユーザの対話支援装置から出力される用例を受信する。発話出力部１０６は、受信部１０５で受信された用例を出力する。用例再評価部１０７は、受信部１０５で受信された用例に基づいて用例選択部１０３に保持されている用例の候補について再評価を行う。
【００２８】
なお、図１に示すブロック図は本発明の基本構成であり、対話参加者１人が１つの構成を使用し、送信部１０４と受信部１０５とをそれぞれ相手の対話支援装置の受信部１０５と送信部１０４に接続することによって、対話支援装置を介した異言語対話が実現される。対話支援装置は直接接続してもよいし、サーバなどを介して間接的に接続してもよい。
【００２９】
次に、上記のように構成された対話支援装置で異言語の対話を支援する場合の構成について、さらに説明する。
【００３０】
図２（ａ）、図２（ｂ）は対話支援装置の表示例を示す図である。日本語を話すユーザ１は図２（ａ）に示す対話支援装置２０１を使用し、英語を話すユーザ２は図２（ｂ）に示す対話支援装置２０２を使用するものとする。
【００３１】
図３は、対話支援装置２０１の用例データベース１０１が保持する用例の一例を示す図である。第１用例に相当する言語１は自分の母国語、第２用例に相当する言語２は相手の母国語である。例えば、用例選択部１０３によって発話Ｎｏ．２が選択されると対応する用例、すなわち、言語２の用例"Good morning"と評価タグが出力される。対話支援装置２０２においては言語１が英語、言語２が日本語となる対称的な構成となる。評価タグは各用例に事前に定義しておく。
【００３２】
評価タグとして、定数タグと条件タグの２種類を定義する。相手に情報を提供する用例については、提供する情報の量に基づいて定数タグを付与する。ここでは、例えば用例Ｎｏ．５が提供する情報の量が「電車」「バス」「地下鉄」の３種類であるため、評価タグとして定数タグ“ｖ：３”を付与する。形式的には“ｖ：”が評価タグの種類が定数タグであることを示し、“３”が定数の値が３であることを示している。
【００３３】
相手からの情報に制限を与える用例については、条件タグを付与する。ここでは、例えば用例データベース１０１の用例Ｎｏ．１２は、相手に対して要求する情報の量は少ない方が望ましいことを意味するので、評価タグとして条件タグ“ｆ：ｘ＜＝ｙ”を付与する。形式的には“ｆ：”が評価タグの種類が条件であることを示し、“ｘ＜＝ｙ”が用例選択部１０３で保持される用例候補に含まれる用例を並べ替えるときに、その順序を規定する条件式であることを示している。なお、用例Ｎｏ．１のように相手との情報のやりとりに関与しない用例については評価タグとして何も付与しない。
【００３４】
発話受付部１０２は、ユーザの発話を連続音声認識処理またはキーボードによって文字情報として取得し、発話情報として出力する。ここで、発話情報はユーザの発話に相当する文字列である。発話受付部１０２がユーザの発話を連続音声認識処理によって受け付ける場合は、言語モデルを用例データベース１０１が保持する用例から構築することで、音声認識精度を向上させることが可能である。また、発話受付部１０２がユーザの発話をキーボードから受け付ける場合は、用例データベース１０１が保持する言語１の用例を構成する単語に入力を限定することで、効率的に文字入力することが可能になる。
【００３５】
図４は用例選択部１０３の動作の流れを示すフローチャートである。用例選択部１０３は、図４に示すフローチャートに従って発話情報に最も近い用例を選択してその対訳用例と評価タグを出力する。
【００３６】
まず、用例選択部１０３は、発話情報と用例データベース１０１の言語１のすべての用例との類似度を計算する（ステップＳ４０１）。ここで、用例選択部１０３は、類似度として例えば図５に示す動的計画法を用いて発話情報と各用例との距離を計算する。図５の動的計画法において、文の構成単位は文字または単語または読みの文字などのいずれか、あるいは、その組み合わせである。例えば、構成単位が単語でα＝１の場合、文１＝｛電車か、バスで｝と文２＝｛電車か、バスで、行けます｝の類似度はａ［２］［３］＝１として計算される。この計算では文１と文２が類似するほど値が小さい。
【００３７】
次に、用例選択部１０３は、最も類似する用例から順に並べて用例候補Ｅを作成する（ステップＳ４０２）。そして、用例選択部１０３は、用例候補Ｅをユーザに提示する（ステップＳ４０３）。次に、用例選択部１０３は、ユーザによって指示された所望の用例ｅを選択する（ステップＳ４０４）。そして、用例選択部１０３は、用例データベース１０１を参照して用例ｅの対訳用例と評価タグを出力する（ステップＳ４０５）。このとき、用例選択部１０３は、用例候補Ｅをユーザによって所望の用例ｅが選択されるまで保持し、用例ｅが選択された時点で空にセットする。
【００３８】
送信部１０４は、用例選択部１０３から順次出力される用例データベース１０１の言語２の用例とその評価タグを相手の対話支援装置に送信する。送信された情報は相手の対話支援装置の受信部１０５で受信され、発話出力部１０６を通じて相手に出力される。発話出力部１０６は、例えばＬＣＤなどの表示デバイスまたは音声合成処理、あるいはその組み合わせで構成する。
【００３９】
用例再評価部１０７は、用例選択部１０３が用例候補Ｅを保持し、かつ、ユーザが所望の用例ｅを選択していない段階、すなわちステップＳ４０３のときに、相手の対話支援装置から対訳用例と評価タグが送信された場合、その評価タグを用いて用例候補Ｅに含まれる用例の再評価を行う。そして、用例再評価部１０７は、用例候補Ｅに含まれる用例を並べ替えてユーザに提示する。
【００４０】
以下、上記のように構成された対話支援装置で異言語の対話を支援する場合の動作について説明する。
【００４１】
図６はこのときの全体の動作の流れを示すフローチャートである。ここでは、図７に示すように空港へ行く安い方法が知りたい旅行者であるユーザ１が、現地の交通機関に詳しい通行人であるユーザ２と対話を行う場合を例として説明する。ここでは、空港へ行く方法としては電車またはバスまたは地下鉄があり、地下鉄が一番安い交通手段であると仮定する。
【００４２】
図８（ａ）に示すようにユーザ１が発話入力ボタン６０１を押して、「空港へ行きたい」を発話（ステップＳ１０１）したとする。発話受付部１０２は、音声認識処理によって文字情報に変換し、発話情報として「空港へ行きたい」を出力する。図９（ａ）に示すように発話情報は表示領域７０１に表示される。発話情報は用例選択部１０３によって用例データベース１０１に含まれるすべての言語１の用例との類似度が計算され、ステップＳ４０２で用例候補Ｅ＝｛空港へ行きたい｝が得られる。ステップＳ４０３において用例候補に含まれる用例は表示領域７０２に順に表示される（ステップＳ１０２）。
【００４３】
図１０（ａ）に示すように、ユーザ１が所望の用例ｅとして表示領域７０２から「空港へ行きたい」を選択（ステップＳ１０３）すると、その対訳用例である"I want to go to the airport"は表示領域８０１に表示される。また、対訳用例とその評価タグは送信部１０４によってユーザ２の対話支援装置２０２に送信される（ステップＳ１０４）。ユーザ２の対話支援装置２０２では受信部１０５がそれを受信（ステップＳ１０５）し、図１０（ｂ）に示すようにユーザ２に対して発話"I want to go to the airport"が発話として提供される（ステップＳ１０６）。
【００４４】
同様にユーザ２が図１１（ｂ）に示すように、発話入力ボタン９０１を押して、" You can go by train, by bus or by subway"と発話する（ステップＳ１０７）。図１２（ｂ）に示すように発話受付部１０２によって発話は文字情報に変換されて表示領域１００１に表示される。発話受付部１０２が音声認識処理で構成されている場合、長い発声に対しては音声認識誤りが発生する確率が高い。ここでは単語の脱落誤りが発生し、文字情報として" You can go by train, by bus"が得られたと仮定する。用例選択部１０３は、この発話情報に対して用例データベース１０１に含まれるすべての用例との類似度を計算し、用例候補Ｅ＝｛
You can go by train or by bus（１）
You can go by train or by subway（２）
You can go by bus or by subway（２）
You can go by train（２）
You can go by bus（２）
You can go by train, by bus or by subway（３）
You can go by subway（３）
｝
を作成する（ステップＳ１０８）。なお、用例に付随する括弧書きの数字は図５の動的計画法で計算された類似度である。用例選択部１０３によって作成された用例候補Ｅは表示領域１００２に表示される。
【００４５】
この場合、ユーザ２がこの用例候補の中から所望の用例ｅを素早く選択できればよいが、一般に携帯端末などのような小型のデバイスにおいてはこの選択操作には時間を要する。例えば、図１２のように用例候補を同時に３文しか表示できないような場合には、表示をスクロールさせながら逐一確認せざるを得ないので選択に時間を要する。
【００４６】
ここで、ユーザ２が所望の用例ｅを検索している最中に、図１３（ａ）に示すようにユーザ１が次の発話「最も安いのがいいです」を表示領域７０１へ入力（ステップＳ１０９）したとする。上記と同様にユーザ１が所望する用例ｅ＝「最も安いのがいいです」を表示領域７０２から選択（ステップＳ１１０、Ｓ１１１）すると、用例ｅ＝「最も安いのがいいです」とその評価タグ“ｆ：ｘ＜＝ｙ”がユーザ２の対話支援装置２０２に送信される（ステップＳ１１２）。送信された内容は図１４（ｂ）に示すようにユーザ２の対話支援装置２０２から出力（ステップＳ１１３、Ｓ１１４）されるので、ユーザ２は地下鉄が一番安い交通手段であることから"You can go by subway"を選択しようと用例の検索方針を変更する。
【００４７】
次に、ユーザ２の対話支援装置の用例再評価部１０７は、用例選択部１０３が保持する用例候補Ｅ＝｛
You can go by train or by bus（１）＜ｖ：２＞
You can go by train or by subway（２）＜ｖ：２＞
You can go by bus or by subway（２）＜ｖ：２＞
You can go by train（２）＜ｖ：１＞
You can go by bus（２）＜ｖ：１＞
You can go by train, by bus or by subway（３）＜ｖ：３＞
You can go by subway（３）＜ｖ：１＞
｝
を、ユーザ１の対話支援装置２０１から送信された評価タグ“ｆ：ｘ＜＝ｙ”を用いて再評価する（ステップＳ１１５）。すなわち、用例候補Ｅに含まれるすべての用例について用例データベース１０１で定義されている評価タグを参照しながら、定数部が条件式ｘ＜＝ｙを満たすように並べ替える。したがって、評価タグとして定数タグｖ：ｎを持つ用例で、ｎが小さい用例ほど候補の先頭となり、用例候補Ｅは、
Ｅ＝｛
You can go by train（２）＜ｖ：１＞
You can go by bus（２）＜ｖ：１＞
You can go by subway（３）＜ｖ：１＞
You can go by train or by bus（１）＜ｖ：２＞
You can go by train or by subway（２）＜ｖ：２＞
You can go by bus or by subway（２）＜ｖ：２＞
You can go by train, by bus or by subway（３）＜ｖ：３＞
｝
となる。並べ替えられた用例候補はユーザ２に対して、図１５（ｂ）に示すようにユーザに用例候補の中から所望の用例を選択することを促すメッセージ１３０１と共に提示される。
【００４８】
したがって、ユーザ２は図１６（ｂ）に示すように所望の用例として用例ｅ＝" You can go by subway"をすぐに選択（ステップＳ１１６）することができるので、図１６（ａ）に示すようにユーザ１に対して「地下鉄で行けます」が迅速に出力される（ステップＳ１１７〜Ｓ１１９）。
【００４９】
用例再評価部１０７が存在しない従来の方式では、上記の例において、ユーザ２は発話入力ボタン９０１を押して"You can go by subway"を発声し、再度用例を検索するのが一般的である。なぜなら用例の候補を検索してもそのような用例が含まれているかどうかはその時点では不明であり、再度最初から検索した方が早いと判断するからである。ここで、本実施の形態の効果を定量的に検証する。ユーザが発話を入力してから所望の用例を選択するまでの平均操作量をＴと仮定する。例としてユーザ１とユーザ２が対話支援装置を介して以下の対話
ユーザ１："I want to go to the airport."
（ユーザ２：「電車かバスか地下鉄で行けます」）
ユーザ１："The cheapest is welcomed."
ユーザ２：「地下鉄で行けます」
を行った場合（カッコ内は相手からの割り込み発話によって対話支援装置から出力されなかった発話）、図１７（ａ）、図１７（ｂ）に示すタイミングであったとすると、図１７（ａ）に示す従来の方式ではユーザ２は「地下鉄で行けます」を生成するのに２Ｔに近い操作量を費やしている。しかしながら、図１７（ｂ）に示す本実施の形態では用例再評価部１０７によって用例候補が再評価されるため、最初から検索し直す必要がなく、「地下鉄で行けます」を生成するのに１．５Ｔの操作量でよい。したがって、対話全体で見たときの１発話の生成に要する装置の操作量が削減されることになる。
【００５０】
なお、図１８に示すように、図１に示す対話支援装置の構成に加えて、用例選択部１０３で選択された用例と、受信部１０５で受信する相手の対話支援装置からの用例を記録し、話題の変化を検出する話題変化検出部１６０１を備え、用例再評価部１０７が話題変化検出部１６０１によって検出された話題の変化の有無に応じて再評価を行ってもよい。ここで、話題変化検出部１６０１は、例えば「ところで」、「さて」等の言葉により話題の変化を検出することができる。すなわち、話題が変化した際に用例再評価部１０７が用例選択部１０３に保持されている用例候補について再評価を行わないように制御することで、話題が変化したために所望の用例を含まなくなった用例候補の中からユーザに用例を探さないように導き、装置の操作量を増加させないことが可能になる。また、このときに、図１９に示すようにユーザに発話の入力を促すメッセージ１７０１を表示してもよい。メッセージ１７０１によって、ユーザは現在表示されている用例候補を無視して最初から入力すべきであると判断できるので、さらにユーザの１発話の生成に要する装置の操作量を削減することが可能になる。
【００５１】
また、定数タグと条件タグについては、上記のような数量的な記述だけでなく、用例の情報の種類に応じてさらに細分化あるいは記号化あるいはグラフ構造化して定義してもよい。以下、本実施の形態において用例データベース１０１が図２０に示すように構成され、異言語の対話を支援する場合の動作について説明する。ここでは、ユーザ１は初めて現地を訪れた旅行者であり、ユーザ２は現地の住人であると仮定する。また、現地の気候は暑くて湿度が高いと仮定する。
【００５２】
図２０に示す各用例の評価タグは数量的な記述ではなく、記号を用いて論理的な記述で構成する。例えば、発話Ｎｏ．１の評価タグ“ｆ：ｘ＝ＣＬＩＭ”は条件タグであり、条件式ｘ＝ＣＬＩＭは定数タグが気候を意味する記号ＣＬＩＭに一致するという条件を示している。また、例えばＮｏ．４の評価タグ“ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ”は定数タグであり、定数ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭは定数が温度を意味する記号ＴＥＭＰまたはＣＬＩＭであることを示している。
【００５３】
図２１（ａ）に示すようにユーザ１が発話入力ボタン６０１を押して、「この辺りの気候はいかがですか」を発話したとする。発話受付部１０２は、音声認識処理によって文字情報に変換し、発話情報として「この辺りの気候はいかがですか」を出力する。図２２（ａ）に示すように発話情報は表示領域７０１に表示される。発話情報は用例選択部１０３によって用例データベース１０１に含まれるすべての言語１の用例との類似度が計算され、ステップＳ４０２で用例候補Ｅ＝｛この辺りの気候はいかがですか｝が得られる。ステップＳ４０３において用例候補に含まれる用例は表示領域７０２に順に表示される。
【００５４】
図２３（ａ）に示すように、ユーザ１が所望の用例ｅとして表示領域７０２から「この辺りの気候はいかがですか」を選択すると、その対訳用例である"How is the climate here"は表示領域８０１に表示される。また、対訳用例とその評価タグは送信部１０４によってユーザ２の対話支援装置２０２に送信される。ユーザ２の対話支援装置２０２では受信部１０５がそれを受信し、ユーザ２に対して発話"How is the climate here"が発話として提供される。
【００５５】
同様にユーザ２が図２４（ｂ）に示すように、発話入力ボタン９０１を押して、" It's very dry here"と発話する。図２５（ｂ）に示すように発話受付部１０２によって発話は文字情報に変換されて表示領域１００１に表示される。発話受付部１０２が音声認識処理で構成されている場合、発声時間の短い単語について音声認識誤りが発生する確率が高い。ここでは単語の脱落誤りが発生し、文字情報として" It's very here"が得られたと仮定する。用例選択部１０３は、この発話情報に対して用例データベース１０１に含まれるすべての用例との類似度を計算し、用例候補Ｅ＝｛
It's very cold here（１）
It's very warm here（１）
It's very wet here（１）
It's very sunny here（１）
It's very mild here（１）
It's very dry here（１）
It's very cloudy here（１）
It's very hot here（１）
｝
を作成する。なお、用例に付随する括弧書きの数字は図５の動的計画法で計算された類似度である。用例選択部１０３によって作成された用例候補Ｅは表示領域１００２に表示される。
【００５６】
この場合、ユーザ２がこの用例候補の中から所望の用例ｅを素早く選択できればよいが、一般に携帯端末などのような小型のデバイスにおいてはこの選択操作には時間を要する。例えば図２５のように用例候補を同時に３文しか表示できないような場合には、表示をスクロールさせながら逐一確認せざるを得ないので選択に時間を要する。
【００５７】
ここで、ユーザ２が所望の用例ｅを検索している最中に、図２６（ａ）に示すようにユーザ１が次の発話「気温はどうですか」を表示領域７０１へ入力したとする。上記と同様にユーザ１が所望する用例ｅ＝「気温はどうですか」を表示領域７０２から選択すると、用例ｅ＝「気温はどうですか」とその評価タグ“ｆ：ｘ＝ＴＥＭＰ”がユーザ２の対話支援装置２０２に送信される。送信された内容は図２７（ｂ）に示すようにユーザ２の対話支援装置２０２から出力されるので、ユーザ２は具体的には気温の情報を求めていることから"It's very hot"を相手に伝えようと用例の検索方針を変更せざるを得ない。用例再評価部１０７が存在しない従来の方式では、ユーザ２は発話入力ボタン９０１を押して"It's very hot here"を発声し、再度用例を検索するのが一般的である。なぜなら用例の候補を検索してもそのような用例が含まれているかどうかはその時点では不明であり、再度最初から検索した方が早いと判断するからである。
【００５８】
しかしながら、本実施の形態では、ユーザ２の対話支援装置の用例再評価部１０７が、用例選択部１０３が保持する用例候補Ｅ＝｛
It's very cold here（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
It's very warm here（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
It's very wet here（１）＜ｖ：ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
It's very sunny here（１）＜ｖ：ＣＬＩＭ＞
It's very mild here（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
It's very dry here（１）＜ｖ：ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
It's very cloudy here（１）＜ｖ：ＣＬＩＭ＞
It's very hot here（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
｝
は、ユーザ１の対話支援装置２０１からの評価タグ“ｆ：ｘ＝ＴＥＭＰ”を用いて再評価する。すなわち、用例候補Ｅに含まれるすべての用例について用例データベース１０１で定義されている評価タグを参照しながら、定数部が条件式ｘ＝ＴＥＭＰを満たすように並べ替える。したがって、評価タグとして定数タグ“ｖ：ｎ”を持つ用例で、ｎがＴＥＭＰに一致する用例ほど候補の先頭となり、用例候補Ｅは、
Ｅ＝｛
It's very cold here（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
It's very warm here（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
It's very hot here（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
It's very mild here（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
It's very wet here（１）＜ｖ：ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
It's very sunny here（１）＜ｖ：ＣＬＩＭ＞
It's very dry here（１）＜ｖ：ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
It's very cloudy here（１）＜ｖ：ＣＬＩＭ＞
｝
となる。ここで、用例Ｎｏ．１１"It's very hot here"（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞が、用例Ｎｏ．８"It's very mild here"（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞よりも前に並べられるのは、その用例の条件式ｘ＝ＴＥＭＰに対する意味的な条件式充足度が高いからである。すなわち、各用例の解釈可能範囲は、その定数タグの定数の種類数によって計算され、解釈可能範囲が小さいほど意味的な条件式充足度が高いと判断する。例えば、用例Ｎｏ．８の解釈可能範囲は３であるが、用例Ｎｏ．１１の解釈可能範囲は２である。したがって、用例再評価部１０７は、用例Ｎｏ．１１を用例Ｎｏ．８よりも前に並べる。並べ替えられた用例候補はユーザ２に対して、図２８（ｂ）に示すようにユーザに用例候補の中から所望の用例を選択することを促すメッセージ１３０１と共に提示される。
【００５９】
したがって、ユーザ２は図２９（ｂ）に示すように所望の用例として用例ｅ＝" It's very hot here"をすぐに選択することができるので、図２９（ａ）に示すようにユーザ１に対して「ここはとても暑いです」が迅速に出力される。
【００６０】
以上のように、用例候補を再評価しているので、最初から検索し直す必要がなく、対話全体で見たときの１発話の生成に要する操作量を削減することができる。
【００６１】
ここまでは、対話支援装置において、ユーザ１が日本語を話し、ユーザ２が英語を話すと仮定した場合について説明したが、以下では、ユーザ１が中国語を話し、ユーザ２が英語を話すと仮定した場合について説明する。ここでは、上記同様に図７に示すように空港へ行く安い方法が知りたい旅行者であるユーザ１が、現地の交通機関に詳しい通行人であるユーザ２と対話を行う場合を例として説明する。また、上記同様に空港へ行く方法としては電車またはバスまたは地下鉄があり、地下鉄が一番安い交通手段であると仮定する。なお、上記と同様の構成については説明を省略する。
【００６２】
図３０（ａ）、図３０（ｂ）は対話支援装置の表示例を示す図である。中国語を話すユーザ１は図３０（ａ）に示す対話支援装置２０１を使用し、英語を話すユーザ２は図３０（ｂ）に示す対話支援装置２０２を使用するものとする。
【００６３】
図３１は、対話支援装置２０１の用例データベース１０１が保持する用例の一例を示す図である。第１用例に相当する言語１は自分の母国語、第２用例に相当する言語２は相手の母国語である。例えば、用例選択部１０３によって発話Ｎｏ．２が選択されると対応する用例、すなわち、言語２の用例"Good morning"と評価タグが出力される。対話支援装置２０２においては言語１が英語、言語２が中国語となる対称的な構成となる。評価タグは各用例に事前に定義しておく。
【００６４】
図３２（ａ）に示すようにユーザ１が発話入力ボタン６０１を押して、
2007007502.tif 000075
を発話（ステップＳ１０１）したとする。発話受付部１０２は、音声認識処理によって文字情報に変換し、発話情報として
2007007502.tif 000076
を出力する。図３３（ａ）に示すように発話情報は表示領域７０１に表示される。発話情報は用例選択部１０３によって用例データベース１０１に含まれるすべての言語１の用例との類似度が計算され、ステップＳ４０２で用例候補Ｅ＝
2007007502.tif 000077
が得られる。ステップＳ４０３において用例候補に含まれる用例は表示領域７０２に順に表示される（ステップＳ１０２）。
【００６５】
図３４（ａ）に示すように、ユーザ１が所望の用例ｅとして表示領域７０２から
2007007502.tif 000078
を選択（ステップＳ１０３）すると、その対訳用例である"I want to go to the airport"は表示領域８０１に表示される。また、対訳用例とその評価タグは送信部１０４によってユーザ２の対話支援装置２０２に送信される（ステップＳ１０４）。ユーザ２の対話支援装置２０２では受信部１０５がそれを受信（ステップＳ１０５）し、図３４（ｂ）に示すようにユーザ２に対して発話"I want to go to the airport"が発話として提供される（ステップＳ１０６）。
【００６６】
同様にユーザ２が図３５（ｂ）に示すように、発話入力ボタン９０１を押して、" You can go by train, by bus or by subway"と発話する（ステップＳ１０７）。図３６（ｂ）に示すように発話受付部１０２によって発話は文字情報に変換されて表示領域１００１に表示される。発話受付部１０２が音声認識処理で構成されている場合、長い発声に対しては音声認識誤りが発生する確率が高い。ここでは単語の脱落誤りが発生し、文字情報として" You can go by train, by bus"が得られたと仮定する。用例選択部１０３は、この発話情報に対して用例データベース１０１に含まれるすべての用例との類似度を計算し、用例候補Ｅ＝｛
You can go by train or by bus（１）
You can go by train or by subway（２）
You can go by bus or by subway（２）
You can go by train（２）
You can go by bus（２）
You can go by train, by bus or by subway（３）
You can go by subway（３）
｝
を作成する（ステップＳ１０８）。なお、用例に付随する括弧書きの数字は図５の動的計画法で計算された類似度である。用例選択部１０３によって作成された用例候補Ｅは表示領域１００２に表示される。
【００６７】
この場合、ユーザ２がこの用例候補の中から所望の用例ｅを素早く選択できればよいが、一般に携帯端末などのような小型のデバイスにおいてはこの選択操作には時間を要する。例えば、図３６のように用例候補を同時に３文しか表示できないような場合には、表示をスクロールさせながら逐一確認せざるを得ないので選択に時間を要する。
【００６８】
ここで、ユーザ２が所望の用例ｅを検索している最中に、図３７（ａ）に示すようにユーザ１が次の発話
2007007502.tif 000079
を表示領域７０１へ入力（ステップＳ１０９）したとする。上記と同様にユーザ１が所望する用例ｅ＝
2007007502.tif 000080
を表示領域７０２から選択（ステップＳ１１０、Ｓ１１１）すると、用例ｅ＝
2007007502.tif 000081
とその評価タグ“ｆ：ｘ＜＝ｙ”がユーザ２の対話支援装置２０２に送信される（ステップＳ１１２）。送信された内容は図３８（ｂ）に示すようにユーザ２の対話支援装置２０２から出力（ステップＳ１１３、Ｓ１１４）されるので、ユーザ２は地下鉄が一番安い交通手段であることから"You can go by subway"を選択しようと用例の検索方針を変更する。
【００６９】
次に、ユーザ２の対話支援装置の用例再評価部１０７は、用例選択部１０３が保持する用例候補Ｅ＝｛
You can go by train or by bus（１）＜ｖ：２＞
You can go by train or by subway（２）＜ｖ：２＞
You can go by bus or by subway（２）＜ｖ：２＞
You can go by train（２）＜ｖ：１＞
You can go by bus（２）＜ｖ：１＞
You can go by train, by bus or by subway（３）＜ｖ：３＞
You can go by subway（３）＜ｖ：１＞
｝
を、ユーザ１の対話支援装置２０１から送信された評価タグ“ｆ：ｘ＜＝ｙ”を用いて再評価する（ステップＳ１１５）。すなわち、用例候補Ｅに含まれるすべての用例について用例データベース１０１で定義されている評価タグを参照しながら、定数部が条件式ｘ＜＝ｙを満たすように並べ替える。したがって、評価タグとして定数タグｖ：ｎを持つ用例で、ｎが小さい用例ほど候補の先頭となり、用例候補Ｅは、
Ｅ＝｛
You can go by train（２）＜ｖ：１＞
You can go by bus（２）＜ｖ：１＞
You can go by subway（３）＜ｖ：１＞
You can go by train or by bus（１）＜ｖ：２＞
You can go by train or by subway（２）＜ｖ：２＞
You can go by bus or by subway（２）＜ｖ：２＞
You can go by train, by bus or by subway（３）＜ｖ：３＞
｝
となる。並べ替えられた用例候補はユーザ２に対して、図３９（ｂ）に示すようにユーザに用例候補の中から所望の用例を選択することを促すメッセージ１３０１と共に提示される。
【００７０】
したがって、ユーザ２は図４０（ｂ）に示すように所望の用例として用例ｅ＝" You can go by subway"をすぐに選択（ステップＳ１１６）することができるので、図４０（ａ）に示すようにユーザ１に対して
2007007502.tif 000082
が迅速に出力される（ステップＳ１１７〜Ｓ１１９）。
【００７１】
用例再評価部１０７が存在しない従来の方式では、上記の例において、ユーザ２は発話入力ボタン９０１を押して"You can go by subway"を発声し、再度用例を検索するのが一般的である。なぜなら用例の候補を検索してもそのような用例が含まれているかどうかはその時点では不明であり、再度最初から検索した方が早いと判断するからである。ここで、本実施の形態の効果を定量的に検証する。ユーザが発話を入力してから所望の用例を選択するまでの平均操作量をＴと仮定する。例としてユーザ１とユーザ２が対話支援装置を介して以下の対話
ユーザ１："I want to go to the airport."
（ユーザ２：
2007007502.tif 000083
）
ユーザ１："The cheapest is welcomed."
ユーザ２：
2007007502.tif 000084
を行った場合（カッコ内は相手からの割り込み発話によって対話支援装置から出力されなかった発話）、図４１（ａ）、図４１（ｂ）に示すタイミングであったとすると、図４１（ａ）に示す従来の方式ではユーザ２は
2007007502.tif 000085
を生成するのに２Ｔに近い操作量を費やしている。しかしながら、図４１（ｂ）に示す本実施の形態では用例再評価部１０７によって用例候補が再評価されるため、最初から検索し直す必要がなく、
2007007502.tif 000086
を生成するのに１．５Ｔの操作量でよい。したがって、対話全体で見たときの１発話の生成に要する装置の操作量が削減されることになる。
【００７２】
次に、本実施の形態において用例データベース１０１が図４２に示すように構成され、異言語の対話を支援する場合の動作について説明する。ここでは、中国語を話すユーザ１は初めて現地を訪れた旅行者であり、英語を話すユーザ２は現地の住人であると仮定する。また、現地の気候は暑くて湿度が高いと仮定する。
【００７３】
図４２に示す各用例の評価タグは数量的な記述ではなく、記号を用いて論理的な記述で構成する。例えば、発話Ｎｏ．１の評価タグ“ｆ：ｘ＝ＣＬＩＭ”は条件タグであり、条件式ｘ＝ＣＬＩＭは定数タグが気候を意味する記号ＣＬＩＭに一致するという条件を示している。また、例えばＮｏ．４の評価タグ“ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ”は定数タグであり、定数ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭは定数が温度を意味する記号ＴＥＭＰまたはＣＬＩＭであることを示している。
【００７４】
図４３（ａ）に示すようにユーザ１が発話入力ボタン６０１を押して、
2007007502.tif 000087
を発話したとする。発話受付部１０２は、音声認識処理によって文字情報に変換し、発話情報として
2007007502.tif 000088
を出力する。図４４（ａ）に示すように発話情報は表示領域７０１に表示される。発話情報は用例選択部１０３によって用例データベース１０１に含まれるすべての言語１の用例との類似度が計算され、ステップＳ４０２で用例候補Ｅ＝
2007007502.tif 000089
が得られる。ステップＳ４０３において用例候補に含まれる用例は表示領域７０２に順に表示される。
【００７５】
図４５（ａ）に示すように、ユーザ１が所望の用例ｅとして表示領域７０２から
2007007502.tif 000090
を選択すると、その対訳用例である"How is the climate here"は表示領域８０１に表示される。また、対訳用例とその評価タグは送信部１０４によってユーザ２の対話支援装置２０２に送信される。ユーザ２の対話支援装置２０２では受信部１０５がそれを受信し、ユーザ２に対して発話"How is the climate here"が発話として提供される。
【００７６】
同様にユーザ２が図４６（ｂ）に示すように、発話入力ボタン９０１を押して、" It's very dry here"と発話する。図４７（ｂ）に示すように発話受付部１０２によって発話は文字情報に変換されて表示領域１００１に表示される。発話受付部１０２が音声認識処理で構成されている場合、発声時間の短い単語について音声認識誤りが発生する確率が高い。ここでは単語の脱落誤りが発生し、文字情報として" It's very here"が得られたと仮定する。用例選択部１０３は、この発話情報に対して用例データベース１０１に含まれるすべての用例との類似度を計算し、用例候補Ｅ＝｛
It's very cold here（１）
It's very warm here（１）
It's very wet here（１）
It's very sunny here（１）
It's very mild here（１）
It's very dry here（１）
It's very cloudy here（１）
It's very hot here（１）
｝
を作成する。なお、用例に付随する括弧書きの数字は図５の動的計画法で計算された類似度である。用例選択部１０３によって作成された用例候補Ｅは表示領域１００２に表示される。
【００７７】
この場合、ユーザ２がこの用例候補の中から所望の用例ｅを素早く選択できればよいが、一般に携帯端末などのような小型のデバイスにおいてはこの選択操作には時間を要する。例えば図４７のように用例候補を同時に３文しか表示できないような場合には、表示をスクロールさせながら逐一確認せざるを得ないので選択に時間を要する。
【００７８】
ここで、ユーザ２が所望の用例ｅを検索している最中に、図４８（ａ）に示すようにユーザ１が次の発話
2007007502.tif 000091
を表示領域７０１へ入力したとする。上記と同様にユーザ１が所望する用例ｅ＝
2007007502.tif 000092
を表示領域７０２から選択すると、用例ｅ＝
2007007502.tif 000093
とその評価タグ“ｆ：ｘ＝ＴＥＭＰ”がユーザ２の対話支援装置２０２に送信される。送信された内容は図４９（ｂ）に示すようにユーザ２の対話支援装置２０２から出力されるので、ユーザ２は具体的には気温の情報を求めていることから"It's very hot"を相手に伝えようと用例の検索方針を変更せざるを得ない。用例再評価部１０７が存在しない従来の方式では、ユーザ２は発話入力ボタン９０１を押して"It's very hot here"を発声し、再度用例を検索するのが一般的である。なぜなら用例の候補を検索してもそのような用例が含まれているかどうかはその時点では不明であり、再度最初から検索した方が早いと判断するからである。
【００７９】
しかしながら、本実施の形態では、ユーザ２の対話支援装置の用例再評価部１０７が、用例選択部１０３が保持する用例候補Ｅ＝｛
It's very cold here（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
It's very warm here（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
It's very wet here（１）＜ｖ：ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
It's very sunny here（１）＜ｖ：ＣＬＩＭ＞
It's very mild here（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
It's very dry here（１）＜ｖ：ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
It's very cloudy here（１）＜ｖ：ＣＬＩＭ＞
It's very hot here（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
｝
は、ユーザ１の対話支援装置２０１からの評価タグ“ｆ：ｘ＝ＴＥＭＰ”を用いて再評価する。すなわち、用例候補Ｅに含まれるすべての用例について用例データベース１０１で定義されている評価タグを参照しながら、定数部が条件式ｘ＝ＴＥＭＰを満たすように並べ替える。したがって、評価タグとして定数タグ“ｖ：ｎ”を持つ用例で、ｎがＴＥＭＰに一致する用例ほど候補の先頭となり、用例候補Ｅは、
Ｅ＝｛
It's very cold here（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
It's very warm here（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
It's very hot here（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞
It's very mild here（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
It's very wet here（１）＜ｖ：ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
It's very sunny here（１）＜ｖ：ＣＬＩＭ＞
It's very dry here（１）＜ｖ：ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞
It's very cloudy here（１）＜ｖ：ＣＬＩＭ＞
｝
となる。ここで、用例Ｎｏ．１１"It's very hot here"（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＣＬＩＭ＞が、用例Ｎｏ．８"It's very mild here"（１）＜ｖ：ＴＥＭＰ｜ＨＵＭ｜ＣＬＩＭ＞よりも前に並べられるのは、その用例の条件式ｘ＝ＴＥＭＰに対する意味的な条件式充足度が高いからである。すなわち、各用例の解釈可能範囲は、その定数タグの定数の種類数によって計算され、解釈可能範囲が小さいほど意味的な条件式充足度が高いと判断する。例えば、用例Ｎｏ．８の解釈可能範囲は３であるが、用例Ｎｏ．１１の解釈可能範囲は２である。したがって、用例再評価部１０７は、用例Ｎｏ．１１を用例Ｎｏ．８よりも前に並べる。並べ替えられた用例候補はユーザ２に対して、図５０（ｂ）に示すようにユーザに用例候補の中から所望の用例を選択することを促すメッセージ１３０１と共に提示される。
【００８０】
したがって、ユーザ２は図５１（ｂ）に示すように所望の用例として用例ｅ＝" It's very hot here"をすぐに選択することができるので、図５１（ａ）に示すようにユーザ１に対して
2007007502.tif 000094
が迅速に出力される。
【００８１】
以上のように、用例候補を再評価しているので、最初から検索し直す必要がなく、対話全体で見たときの１発話の生成に要する操作量を削減することができる。
【００８２】
なお、図５２に示すように対話支援装置が発話受付部１０２と送信部１０４と受信部１０５と発話出力部１０６とを備え、インターネット等のネットワーク２２１０を介して対話支援装置と接続されるサーバが用例データベース１０１と用例選択部１０３と用例再評価部１０７とを備えるシステムとして構成することも可能である。この場合、送信部１０４が発話情報をサーバに送信し、サーバの受信部２２０１が受信する。そして、サーバの送信部２２０２が、サーバが発話情報に基づいて特定した用例候補をユーザの対話支援装置の受信部１０６に送信することになる。また、サーバは、ユーザの対話支援装置から用例候補の中から１つの用例が選択されたことを受信すると、選択された用例に対応する対訳用例をユーザの対話支援装置に送信する。ここで、ユーザの対話支援装置において用例候補の中から１つの用例が選択されるまでに、サーバの受信部２２０１が相手ユーザの対話支援装置から発話情報を受信し、この発話情報に基づいて特定した用例候補を相手ユーザの対話支援装置に送信した後、相手ユーザの対話支援装置から用例候補の中から１つの用例が選択されたことを受信したとする。この場合、サーバの送信部２２０２は、選択された用例に対応する対訳用例をユーザの対話支援装置に送信するとともに、サーバの用例再評価部１０７が選択された用例に対応する評価タグを用いて再評価を行い、再評価を行った用例候補をユーザの対話支援装置に送信することになる。
【００８３】
また、本実施の形態では、一例として日本語と英語の場合と、中国語と英語の場合とを取り上げたが、仏語など他の言語についても同様に実施可能であり、本発明は言語に依存しない。
【産業上の利用可能性】
【００８４】
本発明に係る対話支援装置は、対話参加者の発話を速やかに完了させる機能を有し、携帯電話や携帯端末等の翻訳アプリケーションソフトウェア等として有用である。また公共の街頭端末や案内端末等の用途にも応用できる。さらに、同言語の対話では、定型文のチャットシステムなどの用途にも応用できる。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】図１は本発明に係る対話支援装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】図２（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３】図３は用例データベースの一例を示す図である。
【図４】図４は用例選択部の動作の流れを示すフローチャートである。
【図５】図５は用例選択部が類似度の計算に使用する動的計画法の一例を示す図である。
【図６】図６は対話を支援する場合の全体の動作の流れを示すフローチャートである。
【図７】図７は本発明に係る対話支援装置が利用される場面の一例を示す図である。
【図８】図８（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図９】図９（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図１０】図１０（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図１１】図１１（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図１２】図１２（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図１３】図１３（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図１４】図１４（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図１５】図１５（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図１６】図１６（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図１７】図１７（ａ）、（ｂ）は本発明の効果を定量的に示した図である。
【図１８】図１８は本発明に係る対話支援装置の他の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図１９】図１９は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図２０】図２０は用例データベースの一例を示す図である。
【図２１】図２１（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図２２】図２２（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図２３】図２３（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図２４】図２４（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図２５】図２５（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図２６】図２６（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図２７】図２７（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図２８】図２８（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図２９】図２９（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３０】図３０（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３１】図３１は用例データベースの一例を示す図である。
【図３２】図３２（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３３】図３３（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３４】図３４（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３５】図３５（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３６】図３６（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３７】図３７（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３８】図３８（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図３９】図３９（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図４０】図４０（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図４１】図４１（ａ）、（ｂ）は本発明の効果を定量的に示した図である。
【図４２】図４２は用例データベースの一例を示す図である。
【図４３】図４３（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図４４】図４４（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図４５】図４５（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図４６】図４６（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図４７】図４７（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図４８】図４８（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図４９】図４９（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図５０】図５０（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図５１】図５１（ａ）、（ｂ）は本発明に係る対話支援装置の表示例を示す図である。
【図５２】図５２は本発明に係る対話支援システムの一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００８６】
１０１  用例データベース
１０２  発話受付部
１０３  用例選択部
１０４  送信部
１０５  受信部
１０６  発話出力部
１０７  用例再評価部
２０１  ユーザ１のＰＤＡ
２０２  ユーザ２のＰＤＡ
６０１  発話入力ボタン
７０１  発話情報の表示領域
７０２  用例候補の表示領域
８０１  対応する用例の表示領域
９０１  発話入力ボタン
１００１  発話情報の表示領域
１００２  予測候補の表示領域
１３０１  ユーザに用例候補の中から所望の用例を選択することを促すメッセージ
１６０１  話題変化検出部
１７０１  ユーザに発話の入力を促すメッセージ
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2007007502.tif 000095
【図２】
2007007502.tif 000096
【図３】
2007007502.tif 000097
【図４】
2007007502.tif 000098
【図５】
2007007502.tif 000099
【図６】
2007007502.tif 000100
【図７】
2007007502.tif 000101
【図８】
2007007502.tif 000102
【図９】
2007007502.tif 000103
【図１０】
2007007502.tif 000104
【図１１】
2007007502.tif 000105
【図１２】
2007007502.tif 000106
【図１３】
2007007502.tif 000107
【図１４】
2007007502.tif 000108
【図１５】
2007007502.tif 000109
【図１６】
2007007502.tif 000110
【図１７】
2007007502.tif 000111
【図１８】
2007007502.tif 000112
【図１９】
2007007502.tif 000113
【図２０】
2007007502.tif 000114
【図２１】
2007007502.tif 000115
【図２２】
2007007502.tif 000116
【図２３】
2007007502.tif 000117
【図２４】
2007007502.tif 000118
【図２５】
2007007502.tif 000119
【図２６】
2007007502.tif 000120
【図２７】
2007007502.tif 000121
【図２８】
2007007502.tif 000122
【図２９】
2007007502.tif 000123
【図３０】
2007007502.tif 000124
【図３１】
2007007502.tif 000125
【図３２】
2007007502.tif 000126
【図３３】
2007007502.tif 000127
【図３４】
2007007502.tif 000128
【図３５】
2007007502.tif 000129
【図３６】
2007007502.tif 000130
【図３７】
2007007502.tif 000131
【図３８】
2007007502.tif 000132
【図３９】
2007007502.tif 000133
【図４０】
2007007502.tif 000134
【図４１】
2007007502.tif 000135
【図４２】
2007007502.tif 000136
【図４３】
2007007502.tif 000137
【図４４】
2007007502.tif 000138
【図４５】
2007007502.tif 000139
【図４６】
2007007502.tif 000140
【図４７】
2007007502.tif 000141
【図４８】
2007007502.tif 000142
【図４９】
2007007502.tif 000143
【図５０】
2007007502.tif 000144
【図５１】
2007007502.tif 000145
【図５２】
2007007502.tif 000146
【手続補正書】
【提出日】平成18年10月26日(2006.10.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対話を支援する対話支援装置であって、
対話で使用される第１用例および第２用例を対応付けて保持する用例データベースと、
ユーザの発話を受け付ける発話受付手段と、
前記発話受付手段によって受け付けられた前記発話に基づいて前記用例データベースを検索することによって第１用例の候補を抽出し、抽出した前記第１用例の候補の中から１つの第１用例を選択し、選択した前記第１用例に対応する第２用例を出力する用例選択手段と、
前記用例選択手段によって出力された前記第２用例を相手ユーザの対話支援装置に送信する送信手段と、
前記相手ユーザの対話支援装置から送信される第２用例を受信する受信手段と、
前記受信手段によって受信された前記第２用例を出力する発話出力手段と、
前記受信手段によって受信された前記第２用例に基づいて、前記用例選択手段によって抽出された前記第１用例の候補について再評価を行う用例再評価手段と
を備えることを特徴とする対話支援装置。
【請求項２】
前記用例データベースは、さらに、前記第１用例および前記第２用例と評価タグとを対応付けて保持し、
前記用例選択手段は、出力する前記第２用例に、当該第２用例に対応する評価タグを含めて出力し、
前記用例再評価手段は、前記受信手段によって受信された前記第２用例に含まれる前記評価タグに基づいて、前記第１用例の候補について再評価を行う
ことを特徴とする請求項１記載の対話支援装置。
【請求項３】
前記評価タグは、提供する情報に関する定数タグ、および要求する情報の条件を示す条件タグの少なくとも１つであり、
前記用例再評価手段は、前記第２用例に含まれる前記評価タグの条件タグと、前記第１用例の候補それぞれに対応する評価タグの定数タグとに基づいて、前記第１用例の候補について再評価を行う
ことを特徴とする請求項２記載の対話支援装置。
【請求項４】
前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信された場合、前記第１用例の候補について再評価を行う
ことを特徴とする請求項１記載の対話支援装置。
【請求項５】
前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信された場合、前記第１用例の候補について再評価を行うとともに、前記ユーザに前記第１用例候補の中から１つの第１用例を選択することを促す
ことを特徴とする請求項４記載の対話支援装置。
【請求項６】
前記対話支援装置は、さらに、
前記用例選択手段によって抽出された前記第１用例の候補を前記ユーザに通知する候補通知手段と、
前記第１用例の候補の中から１つの第１用例の選択指示を前記ユーザから受け付ける選択指示受付手段とを備え、
前記用例選択手段は、前記選択指示受付手段によって受け付けられた前記選択指示により前記第１用例を選択する
ことを特徴とする請求項１記載の対話支援装置。
【請求項７】
前記候補通知手段は、前記用例再評価手段によって再評価された結果に基づいて、前記第１用例の候補を並べ替えて前記ユーザに通知する
ことを特徴とする請求項６記載の対話支援装置。
【請求項８】
前記対話支援装置は、さらに、
前記受信手段によって受信された前記第２用例に基づいて、話題の変化を検出する話題変化検出手段を備え、
前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信され、かつ前記話題変化検出手段によって話題の変化が検出された場合、前記第１用例の候補について再評価を行わない
ことを特徴とする請求項１記載の対話支援装置。
【請求項９】
前記用例再評価手段は、前記用例選択手段によって前記第１用例の候補の中から１つの第１用例が選択される前に、前記受信手段によって前記相手ユーザの対話支援装置から前記第２用例が受信され、かつ前記話題変化検出手段によって話題の変化が検出された場合、前記第１用例の候補について再評価を行わず、かつ前記ユーザに発話を促す
ことを特徴とする請求項８記載の対話支援装置。
【請求項１０】
前記発話受付手段は、前記用例データベースが保持する前記第１用例から構築された言語モデルを用いた連続音声認識処理で前記発話を受け付ける、または、前記用例データベースが保持する前記第１用例を構成する単語に入力を限定されたキーボードから前記発話を受け付ける
ことを特徴とする請求項１記載の対話支援装置。
【請求項１１】
サーバと接続される第１対話支援装置および第２対話支援装置を用いて対話を支援する対話支援システムであって、
前記第１対話支援装置は、
ユーザの発話を受け付ける発話受付手段と、
前記サーバから送信される第２用例を受信する受信手段と、
前記サーバによって受信された前記第２用例を出力する発話出力手段と、
前記発話受付手段によって受け付けられた前記発話を前記サーバに送信する送信手段とを備え、
前記サーバは、
対話で使用される第１用例および第２用例を対応付けて保持する用例データベースと、
前記第１対話支援装置から送信された前記発話に基づいて前記用例データベースを検索することによって第１用例の候補を抽出し、抽出した前記第１用例の候補の中から１つの第１用例を選択し、選択した前記第１用例に対応する第２用例を出力する用例選択手段と、
前記第２対話支援装置から送信された発話に対応する第２用例に基づいて、前記用例選択手段によって抽出された前記第１用例の候補について再評価を行う用例再評価手段と、
前記用例選択手段によって出力された前記第２用例、および前記用例再評価手段によって再評価された結果を前記第１対話支援装置に送信する送信手段とを備え、
前記第２対話支援装置は、
ユーザの発話を受け付ける発話受付手段と、
前記サーバから送信される第２用例を受信する受信手段と、
前記受信手段によって受信された前記第２用例を出力する発話出力手段と、
前記発話受付手段によって受け付けられた前記発話を前記サーバに送信する送信手段とを備える
ことを特徴とする対話支援システム。
【請求項１２】
対話を支援する対話支援方法であって、
発話受付手段が、ユーザの発話を受け付ける発話受付ステップと、
前記発話受付ステップにおいて受け付けられた前記発話に基づいて、用例選択手段が、対話で使用される第１用例および第２用例を対応付けて保持する用例データベースを検索することによって第１用例の候補を抽出し、抽出した前記第１用例の候補の中から前記用例選択手段が１つの第１用例を選択し、選択した前記第１用例に対応する第２用例を前記用例選択手段が出力する用例選択ステップと、
前記用例選択ステップにおいて出力された前記第２用例を送信手段が相手ユーザの対話支援装置に送信する送信ステップと、
前記相手ユーザの対話支援装置から送信される第２用例を受信手段が受信する受信ステップと、
前記受信ステップにおいて受信された前記第２用例を発話出力手段が出力する発話出力ステップと、
前記受信ステップにおいて受信された前記第２用例に基づいて、用例再評価手段が、前記用例選択ステップにおいて抽出された前記第１用例の候補について再評価を行う用例再評価ステップと
を含むことを特徴とする対話支援方法。
【請求項１３】
対話を支援するためのプログラムであって、
ユーザの発話を受け付ける発話受付ステップと、
前記発話受付ステップにおいて受け付けられた前記発話に基づいて、対話で使用される第１用例および第２用例を対応付けて保持する用例データベースを検索することによって第１用例の候補を抽出し、抽出した前記第１用例の候補の中から１つの第１用例を選択し、選択した前記第１用例に対応する第２用例を出力する用例選択ステップと、
前記用例選択ステップにおいて出力された前記第２用例を相手ユーザの対話支援装置に送信する送信ステップと、
前記相手ユーザの対話支援装置から送信される第２用例を受信する受信ステップと、
前記受信ステップにおいて受信された前記第２用例を出力する発話出力ステップと、
前記受信ステップにおいて受信された前記第２用例に基づいて、前記用例選択ステップにおいて抽出された前記第１用例の候補について再評価を行う用例再評価ステップとをコンピュータに実行させる
ことを特徴とするプログラム。
【国際調査報告】
2007007502.tif 000147
2007007502.tif 000148
2007007502.tif 000149