(57)【要約】【課題】対話者の知識量に応じた表現に言い換えることができる。【解決手段】言い換え候補列挙部３２が、名詞からなる入力語について、予め定められたシソーラスを参照して、複数の言い換え候補を列挙する。言い換え先選択部３４が、複数の言い換え候補から、入力語に対応して予め定められた知識量に基づいて、言い換え表現を選択する。言い換え文生成部３６が、言い換え表現を用いて入力文の入力語を言い換えた、言い換え文を生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された入力文に含まれる名詞からなる入力語について、予め定められたシソーラスを参照して、複数の言い換え候補を列挙する言い換え候補列挙部と、
前記言い換え候補列挙部により列挙された複数の言い換え候補から、前記入力語に対応して予め定められた知識量に基づいて、言い換え表現を選択する言い換え先選択部と、
前記言い換え先選択部により選択された言い換え表現を用いて前記入力文の前記入力語を言い換えた、言い換え文を生成する言い換え文生成部と、
を含む言い換え装置。
【請求項２】
前記言い換え先選択部は、前記入力語に対応する知識量が多いほど、出現頻度が低い前記言い換え表現を選択し、前記入力語に対応する知識量が少ないほど、出現頻度が高い前記言い換え表現を選択する請求項１記載の言い換え装置。
【請求項３】
前記言い換え先選択部は、前記言い換え候補の各々について、前記知識量と、予め定められたコーパスにおいて前記言い換え候補が出現する文書の数である文書頻度と、前記言い換え候補と前記入力語との前記シソーラス上の距離とに基づいて、言い換えコストを算出することにより、前記言い換え表現を選択する請求項１に記載の言い換え装置。
【請求項４】
言い換え候補列挙部が、入力された入力文に含まれる名詞からなる入力語について、予め定められたシソーラスを参照して、複数の言い換え候補を列挙するステップと、
言い換え先選択部が、前記言い換え候補列挙部により列挙された複数の言い換え候補から、前記入力語に対応して予め定められた知識量に基づいて、言い換え表現を選択するステップと、
言い換え文生成部が、前記言い換え先選択部により選択された言い換え表現を用いて前記入力文の前記入力語を言い換えた、言い換え文を生成するステップと、
を含む言い換え方法。
【請求項５】
前記言い換え先選択部が選択するステップは、前記入力語に対応する知識量が多いほど、出現頻度が低い前記言い換え表現を選択し、前記入力語に対応する知識量が少ないほど、出現頻度が高い前記言い換え表現を選択する請求項４記載の言い換え方法。
【請求項６】
前記言い換え先選択部が選択するステップは、前記言い換え候補の各々について、前記知識量と、予め定められたコーパスにおいて前記言い換え候補が出現する文書の数である文書頻度と、前記言い換え候補と前記入力語との前記シソーラス上の距離とに基づいて、言い換えコストを算出することにより、前記言い換え表現を選択する請求項４に記載の言い換え方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の言い換え装置の各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、言い換え装置、方法、及びプログラムに係り、特に、入力文を言い換えるための言い換え装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
非特許文献１には、大人と比較して理解可能な語彙数が少ない子供でも読みやすい文書を作成するために、難易度の高い語を平易な語（学習基本語彙）に言い換える手法が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】梶原智之, 山本和英, 小学生の読解支援に向けた複数の換言知識を併用した語彙平易化と評価，言語処理学会第19回年次大会発表論文集, pp.272-275, 2013.
【非特許文献２】Kyoko Kanzaki, Francis Bond, Noriko Tomuro, Hitoshi Isahara, Extraction of Attribute Concepts from Japanese Adjectives，In LREC-2008, 2008.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、非特許文献１の手法は、子供に向けた読みやすさの向上を目的としたものであり、大人の特定分野や話題に関する知識量の違いを扱うものではない。
【０００５】
また、あえて難しい、一般的でない表現への言い換えを行うことで、話し手や書き手の知識が豊富そうな印象を与えようとする技術はこれまでにはなかった。
【０００６】
本発明は、上記問題点を解決するために成されたものであり、対話者の知識量に応じた表現に言い換えることができる言い換え装置、方法、及びプログラム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】
【０００７】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る言い換え装置は、入力された入力文に含まれる名詞からなる入力語について、予め定められたシソーラスを参照して、複数の言い換え候補を列挙する言い換え候補列挙部と、前記言い換え候補列挙部により列挙された複数の言い換え候補から、前記入力語に対応して予め定められた知識量に基づいて、言い換え表現を選択する言い換え先選択部と、前記言い換え先選択部により選択された言い換え表現を用いて前記入力文の前記入力語を言い換えた、言い換え文を生成する言い換え文生成部と、を含んで構成されている。
【０００８】
また、第１の発明に係る言い換え装置において、前記言い換え先選択部は、前記入力語に対応する知識量が多いほど、出現頻度が低い前記言い換え表現を選択し、前記入力語に対応する知識量が少ないほど、出現頻度が高い前記言い換え表現を選択するようにしてもよい。
【０００９】
また、第１の発明に係る言い換え装置において、前記言い換え先選択部は、前記言い換え候補の各々について、前記知識量と、予め定められたコーパスにおいて前記言い換え候補が出現する文書の数である文書頻度と、前記言い換え候補と前記入力語との前記シソーラス上の距離とに基づいて、言い換えコストを算出することにより、前記言い換え表現を選択するようにしてもよい。
【００１０】
第２の発明に係る言い換え方法は、言い換え候補列挙部が、入力された入力文に含まれる名詞からなる入力語について、予め定められたシソーラスを参照して、複数の言い換え候補を列挙するステップと、言い換え先選択部が、前記言い換え候補列挙部により列挙された複数の言い換え候補から、前記入力語に対応して予め定められた知識量に基づいて、言い換え表現を選択するステップと、言い換え文生成部が、前記言い換え先選択部により選択された言い換え表現を用いて前記入力文の前記入力語を言い換えた、言い換え文を生成するステップと、を含んで実行することを特徴とする。
【００１１】
また、第２の発明に係る言い換え方法において、前記言い換え先選択部が選択するステップは、前記入力語に対応する知識量が多いほど、出現頻度が低い前記言い換え表現を選択し、前記入力語に対応する知識量が少ないほど、出現頻度が高い前記言い換え表現を選択する。
【００１２】
また、第２の発明に係る言い換え方法において、前記言い換え先選択部が選択するステップは、前記言い換え候補の各々について、前記知識量と、予め定められたコーパスにおいて前記言い換え候補が出現する文書の数である文書頻度と、前記言い換え候補と前記入力語との前記シソーラス上の距離とに基づいて、言い換えコストを算出することにより、前記言い換え表現を選択する。
【００１３】
また、第３の発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記第１に発明に係る言い換え装置の各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の言い換え装置、方法、及びプログラムによれば、名詞からなる入力語について、予め定められたシソーラスを参照して、複数の言い換え候補を列挙し、複数の言い換え候補から、入力語に対応して予め定められた知識量に基づいて、言い換え表現を選択し、言い換え表現を用いて入力文の入力語を言い換えた、言い換え文を生成することにより、対話者の知識量に応じた表現に言い換えることができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施の形態に係る言い換え装置の構成を示すブロック図である。
【図２】例１における日本語シソーラスの一例を示す図である。
【図３】例２における日本語シソーラスの一例を示す図である。
【図４】知識量設定ファイルの一例を示す図である。
【図５】言い換えコストの算出の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る言い換え装置における言い換え処理ルーチンを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１７】
＜本発明の実施の形態に係る概要＞
【００１８】
まず、本発明の実施の形態における概要を説明する。
【００１９】
本発明の実施の形態においては、言い換え先表現の候補として、予め用意されたシソーラス（体系化された類語辞典）から取得可能な上位語、同義語、インスタンス（実例）を列挙する。次に、列挙された候補の中から、（１）設定された知識量、（２）表現の一般性（予め用意しておいた日本語コーパスにおける文書頻度）、（３）言い換え元表現とのシソーラス上での距離、を用いて言い換えコストを算出する。そして、算出した言い換えコストが最も低い言い換え先となる言い換え表現を１つ選択し、この表現を用いて言い換え文を作成する。
【００２０】
言い換えの例としては、例えば「ボジョレーが好きです」という文が入力された場合に、ワインの固有名を用いて「ジョゼフ・ドルーアンが好きです」のように言い換えると、より知識が豊富な印象を与えることができる。反対に、「赤ワインが好きです」のように上位語を用いて言い換えると、ワインに詳しくないことが想定される話し手（書き手）が話しても（書いても）違和感のない文、および、ワインに詳しくない聞き手（読み手）にも伝わりやすい文を生成することができる。
【００２１】
上記とは性質の異なる例として、「サーチエンジンで検索してください」という文が入力された場合には、具体的な固有名を用いて「google（Ｒ）で検索してください」や「google（Ｒ）などのサーチエンジンで検索してください」とすることによって、先述の例とは逆に、知識の少ない人に適した伝わりやすい文に変えることができる。
【００２２】
また、どのような表現（上位語・同義語・インスタンス（固有名などの実例））が伝わりやすい、より一般的な表現であるかは、コーパスにおける出現頻度に基づいて判断する。
【００２３】
＜本発明の実施の形態に係る言い換え装置の構成＞
【００２４】
次に、本発明の実施の形態に係る言い換え装置の構成について説明する。図１に示すように、本発明の実施の形態に係る言い換え装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する言い換え処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この言い換え装置１００は、機能的には図１に示すように入力部１０と、演算部２０と、出力部５０とを備えている。
【００２５】
入力部１０は、言い換え対象の入力文を受け付ける。例１の入力される入力文は「ボジョレーが好きです」である。また、例２の入力される入力文は「サーチエンジンで検索してください」である。以下、説明の便宜のため、例１の入力文が入力されたことを前提とした処理を例１と、例２の入力文が入力されたことを前提とした処理を例２と記載する。
【００２６】
演算部２０は、名詞列抽出部３０と、言い換え候補列挙部３２と、言い換え先選択部３４と、言い換え文生成部３６と、日本語シソーラス４０と、知識量設定ファイル４２と、日本語コーパス４４とを含んで構成されている。
【００２７】
名詞列抽出部３０は、入力部１０において受け付けた入力文から、入力文に含まれる名詞からなる名詞列を、入力語として抽出する。具体的には、入力文を形態素解析にかけ、形態素に分割すると同時に、各形態素の品詞を取得する。そして、形態素解析結果から、１つ以上の名詞又は連続した名詞からなる名詞列を、入力語として全て抽出する。
【００２８】
入力文が例１の場合には、「ボジョレー／が／好き／です」と各形態素に分割し、品詞として「名詞／助詞／形容詞／助動詞」を取得する。次に、「ボジョレー」（名詞）を言い換え対象の入力語として抽出する。
【００２９】
入力文が例２の場合には、「サーチ／エンジン／で／検索／し／て／ください」と各形態素に分割し、品詞として「名詞／名詞／助詞／名詞-サ変／動詞／助詞／動詞」を取得する。次に、「サーチ」（名詞）、及び「サーチエンジン」（名詞、名詞）を言い換え対象の入力語として抽出する。
【００３０】
なお、本実施の形態においては、「検索（する）」のような動作性名詞（サ変名詞）は言い換え対象から除外することとする。
【００３１】
言い換え候補列挙部３２は、名詞列抽出部３０で抽出された入力語について、日本語シソーラス４０を参照して、複数の言い換え候補を列挙する。
【００３２】
日本語シソーラス４０には、一例として非特許文献２のシソーラスの一部にインスタンス（固有名）を追加することによって作成した日本語シソーラスを用いることとするが、体系化された日本語類語辞典であれば、どのようなものを用いても構わない。例１及び例２に対応する日本語シソーラス４０の部分的な例を図２、及び図３に示す。
【００３３】
言い換え候補列挙部３２は、具体的には、抽出された全ての入力語を日本語シソーラス４０の収録語と照合し、収録語と一致した入力語のうち、構成文字数が最も多い入力語の同義語、上位語（１〜Ｎ階層上の語とその同義語）、インスタンス（固有名などの実例）を言い換え候補として取得する。上記図３に示すように、例２の場合は、「サーチ」よりも構成文字数が多い「サーチエンジン」を言い換えの対象とし、その言い換え候補を日本語シソーラス４０の収録語から取得する。
【００３４】
本実施の形態では、入力文に含まれる元の名詞列である入力語、（例１の場合は「ボジョレー」、例２の場合は「サーチエンジン」）も言い換え候補に含めることとするが、含めないようにしても構わない。入力語を言い換え候補に含める場合には、結果的に元の名詞列のまま言い換え文が生成される可能性がある。
【００３５】
例１の場合には言い換え候補として、日本語シソーラス４０の収録語から「アルコール」、「酒」、「ワイン」、「ぶどう酒」、「赤ワイン」、「ボジョレー」、「ジョゼフ・ドルーアン」を列挙する。
【００３６】
例２の場合には言い換え候補として、日本語シソーラス４０の収録語から「コード」、「ソフトウェア」、「プログラム」、「サーチエンジン」、「検索エンジン」、「yahoo（Ｒ）」、「google（Ｒ）」を列挙する。
【００３７】
また、本実施の形態では、Ｎ＝３として上位語は３階層上まで遡って取得することとするが、何階層上まで遡っても構わない。
【００３８】
さらに、対話システムに適用する際には、対話の話題（話題語）を用いて、列挙する言い換え候補を制限しても良い。例えば、「ワイン」の話題で既に何発話かのやりとりが行われていた場合に、システムが改めて「ワインが好きです」と発言するのは不自然なので、シソーラスの階層が、話題語である「ワイン」以上の語（「ワイン」、「ぶどう酒」、「アルコール」、「酒」）は言い換え候補から除外しても良い。
【００３９】
言い換え先選択部３４は、言い換え候補列挙部３２により列挙された複数の言い換え候補から、入力語に対応して予め定められた知識量に基づいて、入力語に対応する知識量が多いほど、出現頻度が低い言い換え表現を選択し、入力語に対応する知識量が少ないほど、出現頻度が高い言い換え表現を選択する。具体的には、以下に説明するように、言い換え先選択部３４は、言い換え候補の各々について、知識量設定ファイル４２に設定された知識量と、日本語コーパス４４において言い換え候補が出現する文書の数である文書頻度と、言い換え候補と入力語とのシソーラス上の距離とに基づいて、言い換えコストを算出することにより、言い換え表現を選択する。
【００４０】
知識量設定ファイル４２の一例を図４に示す。話題の分類の各々に対する知識量として、キャラクタ毎に「知識量多」又は「知識量少」が設定されている。知識量の設定は話し手又は聞き手となるキャラクタに応じた設定であり、例えば図４では、キャラクタ毎に設定ａと、設定ｂとを有しているものとする。知識量は、日本語シソーラス４０の収録語を予め大まかな話題に分類しておき、その大まかな話題の分類に対する知識量を設定することとする。例えば、本実施の形態では、収録語「赤ワイン」は話題の分類「グルメ」に、収録語「サーチエンジン」は話題の分類「コンピュータ」に予め分類しておき、キャラクタ毎に、話題の分類「グルメ」、「コンピュータ」に対して知識量を設定する。なお、話題の分類に対して知識量を定めるのではなく、例えば、日本語シソーラス４０の収録語毎に知識量を定めるようにし、入力語に対応する収録語の知識量を用いるようにしてもよい。
【００４１】
日本語コーパス４４は、複数の文書が格納されている。本実施の形態では、「文書」はＳＮＳでの1回分の投稿や、ブログ１記事、ニュース１記事などを指す。
【００４２】
言い換え先選択部３４は、以下の第１〜第３の処理を行って言い換え表現を選択する。
【００４３】
言い換え先選択部３４は、第１の処理として、各言い換え候補について、日本語コーパス４４における文書頻度（当該言い換え候補が出現する文書の数）をカウントする。なお、文書頻度が高い表現は、多くの文書に出現する表現であり、より一般的な表現であると言える。反対に、文書頻度が低い表現は、一般的にはあまり使用されない、珍しい表現であると言える。
【００４４】
次に、言い換え先選択部３４は、第２の処理として、各言い換え候補について、（１）設定された知識量、（２）文書頻度、及び（３）言い換え元表現である入力語とのシソーラス上での距離を用いて言い換えコストを算出する。「知識量多」の設定の場合は、一般的な表現ほど言い換えコストが高くなるようにコストを設計する。つまり、珍しい表現が選ばれやすくなる。本実施の形態では、表現ｗへの言い換えコストｃ（ｗ）は、文書頻度がｄｆ（ｗ）、言い換え元表記である入力語とのシソーラス上での距離がｄ（ｗ）のとき、以下（１）式に従って算出される。
【００４５】
【数１】
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【００４６】
「知識量少」の設定の場合は、珍しい表現ほど言い換えコストが高くなるようにコストを設計する。つまり、一般的な表現が選ばれやすくなる。本実施の形態では、日本語コーパスに含まれる総文書数がＤ（例えばＤ＝１２０００００）のとき、逆文書頻度ｉｄｆ（ｗ）を用いて、下記（２）式に従って表現ｗへの言い換えコストを算出する。
【００４７】
【数２】
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【００４８】
そして、言い換え先選択部３４は、第３の処理により、算出されたコストが最も低い候補を言い換え先として選択する。図５にコスト算出の一例を示す。図５に示すように、入力語からの移動距離は、日本語シソーラス４０上での位置関係が近い表現ほど言い換え先として選択されやすく、遠い表現ほど選択されにくくなるようにするために言い換えコストに組み込むように計算している。本実施の形態では、移動距離は単純な移動回数を用いている。例えば、図３の場合、「サーチエンジン」と「検索エンジン」は同義語であり、同じノードに位置しているので、図５において「サーチエンジン」から「検索エンジン」への移動距離（移動回数）は０となっており、「サーチエンジン」から「プログラム」へは１回の移動が必要なので、移動距離は１となっている。
【００４９】
例１の場合の言い換え候補については、話題の分類「グルメ」に対して定められた知識量が用いられる。例２の場合の言い換え候補については、話題の分類「コンピュータ」に対して定められた知識量が用いられる。
【００５０】
以下に例１及び例２について、設定ａ及び設定ｂを適用した場合について説明する。
【００５１】
図４の設定ａを適用すると、話題の分類「グルメ」に対して定められた知識量は「知識量多」で、話題の分類「コンピュータ」に対して定められた知識量は「知識量少」である。この場合、例１の言い換え候補（話題の分類「グルメ」）に対する言い換え先となる言い換え表現は「ジョゼフ・ドルーアン」となり、例２の言い換え候補（話題の分類「コンピュータ」）に対する言い換え先となる言い換え表現は「google（Ｒ）」となる。
【００５２】
図４の設定ｂを適用すると、話題の分類「グルメ」に対して定められた知識量は「知識量少」で、話題の分類「コンピュータ」に対して定められた知識量は「知識量多」である。この場合、例１（話題の分類「グルメ」）の言い換え先となる言い換え表現は「赤ワイン」で、例２（話題の分類「コンピュータ」）の言い換え先となる言い換え表現は「サーチエンジン」（言い換え前の表現のまま）となる。
【００５３】
なお、上記（１）式及び（２）式の言い換えコストの算出式は一例であり、知識量が多い設定の場合に珍しい表現が選ばれやすくなり、知識量が少ない設定の場合には一般的な表現が選ばれやすくなるようにコストが設計できさえすれば、どのような算出式を用いても構わない。
【００５４】
また、本実施の形態では、移動距離は単純な移動回数を用いているが、これに限定されるものではない。移動距離の測り方はこの方法に限らず、意味・概念的に近い表現に低い値が付き、遠い表現に高い値が付くような尺度であればどのようなものを用いても良い。
【００５５】
言い換え文生成部３６は、言い換え先選択部３４により選択された言い換え表現を用いて入力文の入力語を言い換えた、言い換え文を生成する。具体的には、以下例１、例２の場合について説明するように、入力文に含まれる名詞列を言い換え先の表現と置換する。
【００５６】
例１の場合には、「知識量少」の場合に選択された言い換え表現が「赤ワイン」であれば、入力文「ボジョレーが好きです」の「ボジョレー」を「赤ワイン」に置換し、「赤ワインが好きです」という言い換え文を生成する。「知識量多」の場合に選択された言い換え表現が「ジョゼフ・ドルーアン」であれば、「ボジョレー」を「ジョゼフ・ドルーアン」に置換し、「ジョゼフ・ドルーアンが好きです」という言い換え文を生成する。
【００５７】
例２の場合には、「知識量少」の場合に選択された言い換え表現が「google（Ｒ）」であれば、入力文「サーチエンジンで検索してください」の「サーチエンジン」を「google（Ｒ）」に置換し、「google（Ｒ）で検索してください」という言い換え文を生成する。「知識量多少」の場合に選択された言い換え表現が「サーチエンジン」であれば、言い換え前の表現のまま、「サーチエンジンで検索してください」という言い換え文を生成する。
【００５８】
なお、本実施の形態では、単純に言い換え元と言い換え先の表現を置換しているが、インスタンス（固有名などの実例）が言い換え先となった場合には、「ジョゼフ・ドルーアンなどのボジョレー」「google（Ｒ）などのサーチエンジン」のように「＜インスタンス＞などの＜言い換え元表現＞」としても構わない。
【００５９】
＜本発明の実施の形態に係る言い換え装置の作用＞
【００６０】
次に、本発明の実施の形態に係る言い換え装置１００の作用について説明する。入力部１０において入力文を受け付けると、言い換え装置１００は、図６に示す言い換え処理ルーチンを実行する。
【００６１】
まず、ステップＳ１００では、入力部１０において受け付けた入力文に含まれる名詞列を、入力語として抽出する。
【００６２】
次に、ステップＳ１０２では、ステップＳ１００で抽出された入力語について、日本語シソーラス４０を参照して、複数の言い換え候補を列挙する。
【００６３】
ステップＳ１０４では、ステップＳ１０２で列挙された言い換え候補から処理対処の候補を選択する。
【００６４】
ステップＳ１０６では、ステップＳ１０４で選択された言い換え候補について、日本語コーパス４４において当該言い換え候補が出現する文書の数である文書頻度をカウントする。
【００６５】
ステップＳ１０８では、知識量設定ファイル４２に設定された知識量と、ステップＳ１０６で数えられた文書頻度と、言い換え候補と入力語とのシソーラス上の距離とに基づいて、上記（１）式又は（２）式に従って、言い換えコストを算出する。
【００６６】
ステップＳ１１０では、全ての言い換え候補についてステップＳ１０６〜Ｓ１０８の処理を終了したかを判定し、終了していればステップＳ１１２へ移行し、終了していなければステップＳ１０４へ戻って次の言い換え表現を選択して処理を繰り返す。
【００６７】
ステップＳ１１２では、ステップＳ１０６〜Ｓ１０８でコストが算出された複数の言い換え候補のうち、算出されたコストが最も低い言い換え候補を言い換え表現として選択する。
【００６８】
ステップＳ１１４では、ステップＳ１０４で選択された言い換え表現を用いて入力文の入力語を言い換えた、言い換え文を生成し、出力部５０に出力して処理を終了する。
【００６９】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る言い換え装置によれば、名詞からなる入力語について、日本語シソーラス４０を参照して、複数の言い換え候補を列挙し、複数の言い換え候補から、入力語に対応して予め定められた知識量設定ファイル４２の知識量に基づいて、言い換え表現を選択し、言い換え表現を用いて入力文の入力語を言い換えた、言い換え文を生成することにより、対話者の知識量に応じた表現に言い換えることができる。
【００７０】
また、本発明の実施の形態に係る手法によれば、想定される話し手（書き手）や聞き手（読み手）の持つ、特定の話題に関する知識量に合わせて表現を言い換えることができる。これを人間と対話を行うコンピュータ（対話システム）に適用すると、対話システムのキャラクタ設定に応じて、システムの発話に含まれる表現を変更することができる。例えば、子供キャラクタの対話システムの場合は、アルコールに関する知識は少ないはずなので、「お父さんはボジョレーが好きです」を「お父さんは赤ワインが好きです」のように言い換えることで、より自然な発話にすることができる。反対に、あえて一般的でない表現（固有の商品名・生産者名など）に言い換えることで、ワインに詳しそうな口ぶりで話す対話システムを作ることもできる。また、対話相手（ユーザ）の持っている知識量に合わせて、より理解しやすい表現に言い換えることで、ユーザにとって使い勝手の良い対話システムを実現することに貢献できる。
【００７１】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【符号の説明】
【００７２】
１０   入力部
２０   演算部
３０   名詞列抽出部
３２   言い換え候補列挙部
３４   言い換え先選択部
３６   言い換え文生成部
４０   日本語シソーラス
４２   知識量設定ファイル
４４   日本語コーパス
５０   出力部
１００ 言い換え装置
【図１】
2017091368.tif 000005
【図２】
2017091368.tif 000006
【図３】
2017091368.tif 000007
【図４】
2017091368.tif 000008
【図５】
2017091368.tif 000009
【図６】
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