(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を示す第二形態素情報と、該入力情報に対応する該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第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報の中から、該第一形態素情報を構成する前記形態素を含む前記第二形態素情報を検索する第一検索手段と、
前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態素情報に関連付けられた前記回答内容を取得する回答取得手段と、
前記回答取得手段で取得された前記回答内容に基づいて、前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報又は前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報を構成する少なくとも一つの前記形態素を前記回答内容に付加する形態素付加手段とを有することを特徴とする会話制御装置。
【請求項２】
請求項１に記載の会話制御装置であって、
前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報の各形態素を、主格からなる主体格、対象からなる対象格などの各属性に分類する分類手段を有し、
前記形態素付加手段は、前記分類手段で分類された少なくとも一つの属性に属する前記形態素を、前記回答取得手段で取得された前記回答内容に付加することを特徴とする会話制御装置。
【請求項３】
請求項１に記載の会話制御装置であって、
前記第二形態素情報を構成する各形態素は、前記主体格、前記対象格などの属性毎に分類されて前記回答記憶手段に予め記憶されており、
前記形態素付加手段は、前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態素情報を構成する少なくとも一つの前記属性に属する前記形態素を、前記回答取得手段で取得された前記回答内容に付加することを特徴とする会話制御装置。
【請求項４】
請求項１に記載の会話制御装置であって、
前記各第二形態素情報は、複数のキーワード群に対応付けられており、
前記第一検索手段は、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キーワード群とを照合し、前記第一形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素と一致する前記キーワードを取得し、取得したキーワードに対応付けられた前記第二形態素情報を検索することを特徴とする会話制御装置。
【請求項５】
請求項４に記載の会話制御装置であって、
前記第一検索手段は、二以上の前記第二形態素情報を検索した場合には、該各第二形態素情報の中から、前記第一形態素情報を構成する少なくとも一つの前記形態素を含む前記第二形態素情報を検索することを特徴とする会話制御装置。
【請求項６】
請求項１に記載の会話制御装置であって、
前記回答記憶手段で記憶される前記第二形態素情報又は前記回答内容は、前記利用者が求める話題、ある事柄において前記利用者に対して抱く感情度又陳述文、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前記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会話制御装置。
【請求項７】
請求項６に記載の会話制御装置であって、
前記言語は、ＤＫＭＬからなることを特徴とする会話制御装置。
【請求項８】
文字認識手段、形態素抽出手段、第一検索手段、回答取得手段および形態素付加手段として機能するコンピュータにおける会話制御方法であって、
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、該入力情報に対応する該利用者への回答内容とを予め相互に関連付けて回答記憶手段に複数記憶するステップと、
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、
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ステップと、
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各第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報の中から、該第一形態素情報を構成する前記形態素を含む前記第二形態素情報を検索するステップと、
回答取得手段が、前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態素情報に関連付けられた前記回答内容を取得するステップと、
形態素付加手段が、前記回答取得手段で取得された前記回答内容に基づいて、前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報又は前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報を構成する少なくとも一つの前記形態素を前記回答内容に付加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における会話制御方法。
【請求項９】
コンピュータがさらに分類手段として機能する請求項８に記載のコンピュータにおける会話制御方法であって、
分類手段が、前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報の各形態素を、主格からなる主体格、対象からなる対象格などの各属性に分類するステップと、
前記形態素付加手段が、前記分類手段で分類された少なくとも一つの属性に属する前記形態素を、前記回答取得手段で取得された前記回答内容に付加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における会話制御方法。
【請求項１０】
請求項８に記載のコンピュータにおける会話制御方法であって、
前記第二形態素情報を構成する各形態素は、前記主体格、前記対象格などの属性毎に分類されて前記回答記憶手段に予め記憶されており、
前記形態素付加手段が、前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態素情報を構成する少なくとも一つの前記属性に属する前記形態素を、前記回答取得手段で取得された前記回答内容に付加するステップを有することを特徴とするコンピュータにおける会話制御方法。
【請求項１１】
請求項８に記載のコンピュータにおける会話制御方法であって、
前記各第二形態素情報は、複数のキーワード群に対応付けられており、
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各キーワード群とを照合し、前記第一形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素と一致する前記キーワードを取得し、取得したキーワードに対応付けられた前記第二形態素情報を検索するステップを有することを特徴とするコンピュータにおける会話制御方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載のコンピュータにおける会話制御方法であって、
前記第一検索手段が、二以上の前記第二形態素情報を検索した場合には、該各第二形態素情報の中から、前記第一形態素情報を構成する少なくとも一つの前記形態素を含む前記第二形態素情報を検索するステップを有することを特徴とするコンピュータにおける会話制御方法。
【請求項１３】
請求項８に記載のコンピュータにおける会話制御方法であって、
前記回答記憶手段で記憶される前記第二形態素情報又は前記回答内容は、前記利用者が求める話題、ある事柄において前記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前記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コンピュータにおける会話制御方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載のコンピュータにおける会話制御方法であって、
前記言語は、ＤＫＭＬからなることを特徴とするコンピュータにおける会話制御方法。
【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、入力情報に対応する回答内容を、対話形式に近い自然な形式で出力する会話制御装置及び会話制御方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来からの会話制御システムにおいては、利用者からの発話内容に基づいて、その発話内容に対応する予め格納された回答内容を出力するので、利用者は、会話制御システムから回答される回答内容により、擬似的に他の利用者と話しているような感覚を味わうことができた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記会話制御システムでは、利用者からの発話内容（入力情報）と、予め格納してある利用者の発話内容（フレーズ）群とを照合し、そのフレーズ群の中から入力情報と一致するフレーズを検索し、検索したフレーズに対応付けられている回答内容を出力するものであることから、上記入力情報と少しでも近似するフレーズを数多く格納しなければ、入力情報により適した回答内容を出力することができなかった。
【０００４】
一方、会話制御システムを構築する開発者が、入力情報と少しでも近似する膨大なフレーズと、その膨大なフレーズに対応付けられた回答内容とを予め会話制御システムに格納すれば、上記会話制御システムは、予め格納してある膨大なフレーズ群の中から、入力情報と一致するフレーズを検索し、検索したフレーズに対応付けられている回答内容を出力することができるので、入力情報により適した回答内容を出力することができる。
【０００５】
ところが、会話制御システムを構築する開発者は、入力情報と一致するフレーズを会話制御システムで検索させるためには、利用者から発話されるであろう膨大なフレーズ群（無限大に近いフレーズ群）を予め会話制御システムに格納しなければならないこととなり、入力情報により適した回答内容を出力させる会話制御システムを構築することは困難であった。
【０００６】
また、各回答内容は、予め定められた形式で格納されているので、会話制御システムは、利用者からの発話内容に対してそのまま回答するような形式で出力することが困難であり、対話形式により近い自然な形式で出力することができなかった。例えば、利用者が”Ａ歌手の新譜はありますか”と発話した場合には、会話制御システムは、”「Ａ歌手の新譜」は、○○です”という形式で回答することが困難であった。
【０００７】
そこで、本願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入力情報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取得することで、利用者からの入力情報に対応する最適な回答内容を取得し、また予め格納する各回答内容を少なくしても入力情報に対応する最適な回答内容を取得し、更には取得した回答内容を対話形式により近い自然な形式で出力することのできる会話制御装置及び会話制御方法を提供することを課題とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本願に係る発明は、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、入力情報に対応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、第一形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素を含む第二形態素情報を検索し、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し、取得された回答内容に基づいて、抽出された第一形態素情報又は検索された第二形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素を回答内容に付加することを特徴とするものである。
【０００９】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置が、検索し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し、取得した回答内容に基づいて、抽出した第一形態素情報又は検索した第二形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素を回答内容に付加することができるので、会話制御装置は、入力情報に対応する回答内容を、対話形式に近い自然な形式で出力することができる。
【００１０】
例えば、利用者が”Ａ歌手の新譜はありますか”という入力情報を入力した場合には、会話制御装置は、その入力情報に対応する回答内容”曲名１”を取得し、この回答内容”曲名１”に、入力情報を構成する形態素”Ａ歌手の新譜”を付加することができるので、出力する回答として「”Ａ歌手の新譜”は”曲名１”です」を出力することができる。
【００１１】
この結果、利用者から入力された入力情報にそのまま答えるような回答が会話制御装置から出力されるので、利用者は、恰も他の利用者との間で会話しているような感覚を味わうことができる。
【００１２】
また、会話制御装置が、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素（利用者からの入力情報を構成する要素）を含む第二形態素情報を検索し、検索し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、会話制御装置は、利用者からの入力情報を構成する各形態素に基づいて、各形態素により構築される意味空間（各形態素からなる文字列から把握される意味内容）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、単に入力情報の”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、より入力情報に適した回答内容を取得することができる。
【００１３】
更に、会話制御装置は、利用者からの入力情報を構成する各形態素に基づいて、利用者の入力情報に最適な回答内容を検索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、各形態素から構築される意味空間に基づいた回答内容とその回答内容を検索するための検索機能とを主に作製すればよく、利用者からの入力情報を解析するための人工知能、ニューラルネットワーク等からなるプログラムを逐一構築する必要がない。
【００１４】
更にまた、会話制御装置は、第一形態素情報を含む第二形態素情報を検索するので、利用者からの入力情報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、会話制御装置を開発する開発者は、利用者から入力されるであろう入力情報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。
本願に係る発明は、抽出された第一形態素情報の各形態素を、主格からなる主体格、対象からなる対象格などの各属性に分類し、分類された少なくとも一つの属性に属する形態素を取得された回答内容に付加することを特徴とする会話制御システムである。
【００１５】
尚、会話制御装置は、第二形態素情報を構成する各形態素を、主体格、対象格などの属性毎に分類して予め記憶し、検索した第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報を構成する少なくとも一つの属性に属する形態素を、取得された回答内容に付加するものであってもよい。
【００１６】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置が、抽出された第一形態素情報を構成する各形態素を、主格からなる主体格、対象からなる対象格などの各属性に分類し、分類された少なくとも一つの属性に属する形態素を回答内容に付加することができるので、会話制御装置は、入力情報に対応する回答内容をより自然な形式、即ち対話形に近い形で出力することができる。
【００１７】
例えば、利用者が”Ａ歌手の新譜はありますか”という入力情報を入力した場合には、会話制御装置は、その入力情報に対応する回答内容”曲名１”を取得し、この回答内容”曲名１”に、入力情報を構成する形態素”新譜”（対象格の形態素）のみを付加することができるので、出力する回答として「”新譜”は”曲名１”です」を出力することができ、結果的にはより自然な形式で回答を出力することができる。
【００１８】
本願に係る発明は、各第二形態素情報を複数のキーワード群に対応付けて予め記憶し、抽出された第一形態素情報と各キーワード群とを照合し、第一形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素と一致するキーワードを取得し、取得したキーワードに対応付けられた第二形態素情報を検索することを特徴とするものである。
【００１９】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置が、抽出された第一形態素情報と各キーワード群とを照合し、第一形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素と一致するキーワードを取得し、取得したキーワードに属する前記キーワード群に対応付けられた第二形態素情報を検索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、第一形態素情報と近似する膨大な第二形態素情報を会話制御装置に逐一記憶させる必要がなくなり、第二形態素情報の記憶量を低減させることができる。
【００２０】
本願に係る発明は、キーワード群に対応付けられた二以上の第二形態素情報を検索した場合には、各第二形態素情報の中から、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第二形態素情報を検索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、キーワード群に対応付けられた二以上の第二形態素情報を検索した場合には、各第二形態素情報の中から、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第二形態素情報を検索することができるので、会話制御装置は、各第二形態素情報の中から、利用者から入力された入力情報に関連するより適切な第二形態素情報を検索することができる。
【００２２】
また、開発者は、会話制御装置に記憶させる第二形態素情報を少なくすることができるので、会話制御装置は、少ない第二形態素情報の中から、第一形態素情報と近似する第二形態素情報を迅速に検索することができる。
【００２３】
本願に係る発明は、記憶される第二形態素情報又は回答内容が、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で記述されることを特徴とするものである。尚、この言語は、ＤＫＭＬ（Discourse Knowledge Markup Language）で記述されることが好ましい。
【００２４】
このような本願に係る発明によれば、会話制御装置を開発する開発者は、利用者から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基づいて入力情報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。
【００２５】
即ち、会話制御装置は、利用者からの入力情報の階層（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。
【００２６】
尚、第一形態素情報を含む第二形態素情報とは、第二形態素情報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。
【００２７】
【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を有する会話制御システムの概略構成図である。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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、「入力文のタイプ」に置き換えて説明することもできる。
【００３１】
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に基づいて、入力情報（音声以外）に対応する文字列を特定する文字認識手段でもある。
【００３２】
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、利用者の入力情報（音声以外）を取得し、取得した入力情報を文字列として特定し、特定した文字列を会話制御部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。
【００３３】
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（あ、い、う、え、など）を格納しているものである。
【００３４】
前記文解析部４００は、会話制御部３００に入力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。
【００３５】
形態素抽出部４１０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。
【００３６】
具体的に、管理部３１０から文字列が入力された形態素抽出部４１０は、入力された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、文字列に表された語構成の最小単位を意味するものであり、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。
【００３７】
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、動詞などからなる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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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」（属性）を決定する。
【００４２】
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・動詞を意味するアクション、時間を意味するタイム（テンス、ムード、アスペクトからなるもの）、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、文節におけるサブジェクト、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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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３２０に出力する。
【００４６】
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。
【００４７】
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）、肯定文（Ａ；Answer）、質問文（Ｑ；Question）などから構成されるものである。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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、利用者の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。
【００５１】
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（図７参照）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。
【００５２】
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。
【００５３】
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（図７参照）。
【００５４】
この発話種類判定部４４０は、後述する話題検索部３２０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３３０に出力する。
【００５５】
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である。
【００５６】
また、会話データベース５００は、第二形態素情報に複数の回答内容を関連付け、各回答内容に各回答内容の種類を示す回答種類をそれぞれに対応付けて予め記憶する回答記憶手段でもある。更に、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でもある。
【００５７】
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、利用者が発話している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、談話範囲に属し、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。
【００５８】
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、他の談話範囲との関係で上位概念、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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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（ムード、テンス、アスペクトなどからなるもの）、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いてもよい。
【００６２】
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（利用者が発話した内容から導かれたもの）とは区別されるものである。
【００６３】
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。
【００６４】
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。
【００６５】
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、この話題タイトルは、”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）。
【００６６】
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、この回答文は、本実施形態では、各話題タイトル（第二形態素情報）のそれぞれに関連付けられて会話データベース５００に予め記憶されている（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）、肯定文（Ａ；Answer）、疑問文（Ｑ；Question）などのタイプ（回答種類）に分類するものとする。
【００６７】
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。
【００６８】
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”（私も）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。
【００６９】
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、話題検索部３２０と、回答文検索部３３０とを有している。
【００７０】
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から文字列が入力された管理部３１０は、入力された文字列を形態素抽出部４１０に出力する。また、管理部３１０は、回答文検索部３３０で検索された回答文を出力部６００に出力する。
【００７１】
話題検索部３２０は、文節解析部４２０で抽出された第一形態素情報と各第二形態素情報（話題タイトル）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。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話題検索部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群とを照合し、談話範囲群の中から第一形態素情報と関連する談話範囲を検索する。
【００７２】
例えば、利用者から発話された発話文を構成する「格構成」に属する各形態素（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、話題検索部３２０は、「格構成」に”佐藤”が含まれていることから、この”佐藤”と談話範囲群とを照合し、”佐藤”と一致する談話範囲（佐藤）を検索する。
【００７３】
更に、「格構成」に関連する談話範囲を選択した話題検索部３２０は、選択した談話範囲に属する各話題タイトルの中から、「格構成」に属する各形態素に最も近い「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３３０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【００７４】
例えば、発話内容の「格構成」が（佐藤；＊；好きだ）{佐藤は好きだ}である場合は、話題検索部３２０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３３０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【００７５】
話題検索部３２０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３３０に出力する。
【００７６】
回答文検索部３３０は、話題検索部３２０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３３０は、話題検索部３２０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基づいて回答種類に対応付けられた回答文を取得するものでもある（第二検索手段、回答取得手段）。
【００７７】
具体的に、話題検索部３２０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３３０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。
【００７８】
例えば、回答文検索部３３０は、検索結果に対応する話題タイトル（第二形態素情報）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。
【００７９】
回答文検索部３３０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。出力部６００は、回答文検索部３３０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から回答文信号が入力された出力部６００は、入力された回答文信号に対応する回答文｛例えば、私も佐藤が好きです｝を出力する。
【００８０】
（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１３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。
【００８１】
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（Ｓ１００）。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。
【００８２】
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。
【００８３】
次いで、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抽出するステップを行う（Ｓ１０３）。
【００８４】
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。
【００８５】
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（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、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。第一形態素情報は、本実施形態では、一つの文節に属する各形態素を意味する。
【００８６】
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。
【００８７】
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。
【００８８】
即ち、文構造解析部４３０は、図５に示すように、例えば、文節における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、文節における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。
【００８９】
更に、文構造解析部４３０は、例えば、文節における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。
【００９０】
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３２０に出力する。
【００９１】
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、発話種類判定部４４０は、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。
【００９２】
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」（発話種類）を判定する。
【００９３】
この発話種類判定部４４０は、後述する話題検索部３２０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３３０に出力する。
【００９４】
次いで、話題検索部３２０が、文節解析部４２０で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、第一形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報（話題タイトル）を検索するステップを行う（Ｓ１０７）。
【００９５】
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話題検索部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群とを照合し、談話範囲群の中から第一形態素情報と関連する談話範囲を検索する。
【００９６】
例えば、利用者から発話された発話文を構成する「格構成」に属する各形態素（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、話題検索部３２０は、「格構成」に”佐藤”が含まれていることから、この”佐藤”と談話範囲群とを照合し、”佐藤”と一致する談話範囲（佐藤）を検索する。
【００９７】
更に、「格構成」に関連する談話範囲を選択した話題検索部３２０は、選択した談話範囲に属する各話題タイトルの中から、「格構成」に属する各形態素に最も近い「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３３０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【００９８】
例えば、「格構成」が（佐藤；＊；好きだ）{佐藤は好きだ}である場合は、話題検索部３２０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３３０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【００９９】
話題検索部３２０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３３０に出力する。
【０１００】
次いで、回答文検索部３３０は、話題検索部３２０で検索された第二形態素情報（話題タイトル）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た回答文を取得するステップを行う（Ｓ１０８）。
【０１０１】
具体的に、話題検索部３２０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３３０は、入力された検索結果信号に対応する話題タイトル（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。
【０１０２】
例えば、回答文検索部３３０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。
【０１０３】
そして、回答文検索部３３０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。その後、管理部３１０から回答文信号が入力された出力部６００は、入力された回答文信号に対応する回答文｛例えば、私も佐藤が好きです｝を出力する（Ｓ１０９）。
【０１０４】
（会話制御装置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、話題検索部３２０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、検索し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、話題検索部３２０は、利用者の発話内容を構成する各形態素に基づいて、各形態素により構築される意味空間（各形態素からなる文字列から把握される意味）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。
【０１０５】
また、会話制御装置１は、利用者の発話内容を構成する各形態素に基づいて、利用者の発話内容に適した最適な回答内容を検索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、各形態素により構築される意味空間に基づいた回答内容とその回答内容を検索するための検索機能とを主に作製すればよく、利用者の発話内容を解析するための人工知能、ニューラルネットワーク等からなるプログラムを逐一構築する必要がない。
【０１０６】
更に、話題検索部３２０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。
【０１０７】
更にまた、回答文検索部３３０が、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、回答文検索部３３０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。
【０１０８】
（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。
【０１０９】
（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。
【０１１０】
図１４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１４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。
【０１１１】
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」である場合は、図１４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。
【０１１２】
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。
【０１１３】
（第二変更例）
図１５に示すように、本変更例においては、割合計算部３２１と、選択部３２２とを話題検索部３２０に備えてもよい。
【０１１４】
割合計算部３２１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形態素情報（話題タイトル）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。
【０１１５】
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３２１は、図１５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。
【０１１６】
例えば、図１５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３２１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、両者は一致するので、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３２１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３２２に出力する。
【０１１７】
選択部３２２は、割合計算部３２１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。
【０１１８】
具体的に、割合計算部３２１から割合信号が入力された選択部３２２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１６参照）。割合の高い話題タイトルを選択した選択部３２２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３３０及び発話種類判定部４４０に出力する。回答文検索部３３０は、選択部３２２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。
【０１１９】
これにより、割合計算部３２１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、選択部３２２が、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３２２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構成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る。
【０１２０】
この結果、回答文検索部３３０は、選択部３２２で取得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文を取得することができるので、利用者の発話内容に対して最適な回答文を取得することができる。
【０１２１】
また、選択部３２２は、複数の話題タイトルの中から、割合計算部３２１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。
【０１２２】
この結果、選択部３２２が「格構成」に密接する話題タイトルを取得するので、会話制御装置１を開発する開発者は、「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。
【０１２３】
尚、割合計算部３２１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。
【０１２４】
具体的に、話題検索命令信号が入力された割合計算部３２１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」に属する第一形態素情報の各形態素と、「格構成」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。
【０１２５】
例えば、図１７に示すように、割合計算部３２１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。
【０１２６】
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}である場合は、割合計算部３２１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１７参照）。
【０１２７】
割合を計算した割合計算部３２１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３３０及び発話種類判定部４４０に出力する。
【０１２８】
これにより、割合計算部３２１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３２１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。
【０１２９】
即ち、割合計算部３２１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より適した回答、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。
【０１３０】
（第三変更例）
図１８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）。
【０１３１】
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。
【０１３２】
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。
【０１３３】
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。
【０１３４】
［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。
【０１３５】
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、本発明者らが開発したＤＫＭＬ（Discourse Knowledge Markup Language）、その他Ｃ言語等が挙げられる。
【０１３６】
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、回答文、回答種類、集合群、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。
【０１３７】
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。
【０１３８】
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。
【０１３９】
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１９に示すように、例えば、ハードディスク１１００、フロッピー(登録商標）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。
【０１４０】
［第二実施形態］
（会話制御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２０は、本実施形態に係る会話制御システムの内部構造を示す図である。同図に示すように、会話制御システムにおける会話制御装置１は、第一実施形態における会話制御装置１の内部構造とほぼ同じであるが、形態素付加部３４０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。
【０１４１】
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内容を取得する処理について説明したが、本実施形態では、会話制御装置１が、利用者からの入力情報に基づいて、入力情報を構成する形態素を、入力情報に対応する最適な回答内容に付加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。
【０１４２】
形態素付加部３４０は、回答文検索部３３０で取得された回答内容に基づいて、形態素抽出部４１０で抽出された第一形態素情報又は話題検索部３２０で検索された第二形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素を回答内容に付加する形態素付加手段である。
【０１４３】
また、形態素付加部３４０は、文節解析部４２０で分類された少なくとも一つの属性に属する形態素（この形態素は第一形態素情報に属するもの）を、回答文検索部３３０で検索（取得）された回答内容に付加する形態素付加手段でもある。更に、形態素付加部３４０は、話題検索部３２０で検索された第二形態素情報を構成する少なくとも一つの属性に属する形態素を、回答内容に付加する回答付加手段でもある。
【０１４４】
具体的に、回答文検索部３３０から回答内容と、形態素抽出部４１０で抽出された第一形態素情報とが入力された形態素付加部３４０は、入力された回答内容と第一形態素情報とに基づいて、第一形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素を回答内容に付加する。
【０１４５】
また、回答文検索部３３０から回答内容と、話題検索部３２０から第二形態素情報とが入力された形態素付加部３４０は、入力された回答内容と第二形態素情報とに基づいて、第二形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素を回答内容に付加する。
【０１４６】
上記形態素を回答内容に付加した形態素付加部３４０は、回答内容に形態素を付加したものを、付加回答内容として管理部３１０に出力する。形態素付加部３４０から付加回答内容が入力された管理部３１０は、入力された付加回答内容を出力部６００に出力する。
【０１４７】
例えば、利用者からの入力情報が{Ｂ歌手の新譜名を教えて}である場合には、形態素抽出部４１０は、入力情報のうち、”Ｂ歌手”、”新譜名”、”教えて”、を第一形態素情報として抽出する。回答文検索部３３０は、話題検索部３２０で検索された第一形態素情報と一致する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し、取得した回答内容に、第一形態素情報を構成する形態素”Ｂ歌手””新譜名”を付加する。
【０１４８】
また、文節解析部４２０は、形態素抽出部４１０で抽出された第一形態素情報に属する各形態素を、主体格（サブジェクト）、対象格（オブジェクト）、動作・動詞（アクション）などの属性に分類する。各属性に分類された第一形態素情報は、（Ｂ歌手；新譜；教えて）{これは、サブジェクト、オブジェクト、アクションの順番}となる。ここでの形態素抽出部４１０、文節解析部４２０の動作は、第一実施形態と同様であるので、詳述な動作説明は省略する。
【０１４９】
話題検索部３２０は、各属性に分類された第一形態素情報（Ｂ歌手；新譜；教えて）に基づいて、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。回答文検索部３３０は、取得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内容を会話データベース５００の中から取得し、取得した回答内容に、第一形態素情報（又は第二形態素情報）を構成する各属性に属する少なくとも一つの形態素を付加する。
【０１５０】
ここで、会話データベース５００には、図２１に示すように、複数ある回答内容を回答内容テーブルとして記憶されている。同図に示すように、この回答内容テーブルには、本実施形態では、歌手名（Ａ歌手、Ｂ歌手、Ｃ歌手・・・）、市販されているＣＤに格納されている新譜の歌い出し（フレーズ１、フレーズ２、フレーズ３・・・）、歌手の所属事務所（事務所１、事務所２、事務所３・・・）、歌手が行うコンサートの予定日（２００２年７月１日・・・）、新譜のランキング（１位、１０位、１７位・・・）等が含まれている。
【０１５１】
具体的に、回答文検索部３３０は、第一形態素情報又は第二形態素情報を構成する各形態素が（Ｂ歌手；新譜；教えて）である場合には、この各形態素の中から、サブジェクトの形態素”Ｂ歌手”、及びオブジェクトの形態素”新譜”を抽出する。尚、回答文検索部３３０は、第一形態素情報又は第二形態素情報を構成する各形態素のうち、サブジェクト又はオブジェクトに属する形態素のいずれか一つの形態素を抽出するものであってもよい。
サブジェクトの形態素”Ｂ歌手”、及びオブジェクトの形態素”新譜”を抽出した回答文検索部３３０は、抽出した各形態素に基づいて、会話データベース５００に記憶されている回答内容テーブルを参照し、図２１に示すように、形態素”Ｂ歌手”及び形態素”新譜名”に対応する回答内容”曲名２”（同図に示す斜線部分）を取得する。この回答内容”曲名２”を取得した回答文検索部３３０は、取得した回答内容”曲名２”を形態素付加部３４０に出力する。
【０１５２】
回答文検索部３３０から回答内容”曲名２”が入力された形態素付加部３４０は、入力された回答内容”曲名２”に基づいて、第一形態素情報又は第二形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素を付加する。
【０１５３】
具体的に、形態素付加部３４０は、例えば、図２２に示すように、第一形態素情報又は第二形態素情報を構成するサブジェクト及びオブジェクトに属する形態素”Ｂ歌手”及び形態素”新譜”を、入力された回答内容”曲名２”に付加する。形態素付加部３４０は、入力された回答内容”曲名２”に各形態素”Ｂ歌手””新譜”を付加することができるので、出力する回答として”Ｂ歌手の新譜は、曲名２です”を出力することができる。
【０１５４】
（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。回答内容を取得するまでの手順は、第一実施形態における手順（Ｓ１０１〜Ｓ１０９）と同様の手順で行うことができる。このため、以下に述べる会話制御方法では、回答内容が取得された以降のフローについて主に説明する。
【０１５５】
形態素付加部３４０が、回答文検索部３３０で取得された回答内容に基づいて、形態素抽出部４１０で抽出された第一形態素情報又は話題検索部３２０で検索された第二形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素を回答内容に付加するステップを行う。
【０１５６】
具体的に、回答文検索部３３０から回答内容と、形態素抽出部４１０で抽出された第一形態素情報とが入力された形態素付加部３４０は、入力された回答内容と第一形態素情報とに基づいて、第一形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素を回答内容に付加する。
【０１５７】
また、回答文検索部３３０から回答内容と、話題検索部３２０から第二形態素情報とが入力された形態素付加部３４０は、入力された回答内容と第二形態素情報とに基づいて、第二形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素を回答内容に付加する。
【０１５８】
上記形態素を回答内容に付加した形態素付加部３４０は、回答内容に形態素を付加したものを、付加回答内容として管理部３１０に出力する。形態素付加部３４０から付加回答内容が入力された管理部３１０は、入力された付加回答内容を出力部６００に出力する。
【０１５９】
例えば、利用者からの入力情報が{Ｂ歌手の新譜名を教えて}である場合には、形態素抽出部４１０は、入力情報のうち、”Ｂ歌手”、”新譜名”、”教えて”、を第一形態素情報として抽出する。回答文検索部３３０は、話題検索部３２０で検索された第一形態素情報と一致する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し、取得した回答内容に、第一形態素情報を構成する形態素”Ｂ歌手””新譜名”を付加する。
【０１６０】
また、文節解析部４２０は、形態素抽出部４１０で抽出された第一形態素情報に属する各形態素を、主体格（サブジェクト）、対象格（オブジェクト）、動作・動詞（アクション）などの属性に分類する。各属性に分類された第一形態素情報は、（Ｂ歌手；新譜；教えて）{これは、サブジェクト、オブジェクト、アクションの順番}となる。
【０１６１】
そして、話題検索部３２０は、各属性に分類された第一形態素情報（Ｂ歌手；新譜；教えて）に基づいて、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。回答文検索部３３０は、取得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内容を会話データベース５００の中から取得し、取得した回答内容に、第一形態素情報（又は第二形態素情報）を構成する各属性に属する少なくとも一つの形態素を付加する。
【０１６２】
具体的に、回答文検索部３３０は、第一形態素情報又は第二形態素情報を構成する各形態素が（Ｂ歌手；新譜；教えて）である場合には、この各形態素の中から、サブジェクトの形態素”Ｂ歌手”、及びオブジェクトの形態素”新譜”を抽出する。
【０１６３】
そして、サブジェクトの形態素”Ｂ歌手”、及びオブジェクトの形態素”新譜”を抽出した回答文検索部３３０は、抽出した各形態素に基づいて、会話データベース５００に記憶されている回答内容テーブルを参照し、図２１に示すように、形態素”Ｂ歌手”及び形態素”新譜名”に対応する回答内容”曲名２”（同図に示す斜線部分）を取得する。この回答内容”曲名２”を取得した回答文検索部３３０は、取得した回答内容”曲名２”を形態素付加部３４０に出力する。
【０１６４】
その後、回答文検索部３３０から回答内容”曲名２”が入力された形態素付加部３４０は、入力された回答内容”曲名２”に基づいて、第一形態素情報又は第二形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素を付加する。
【０１６５】
具体的に、形態素付加部３４０は、例えば、図２２に示すように、第一形態素情報又は第二形態素情報を構成するサブジェクト及びオブジェクトに属する形態素”Ｂ歌手”及び形態素”新譜”を、入力された回答内容”曲名２”に付加する。形態素付加部３４０は、入力された回答内容”曲名２”に各形態素”Ｂ歌手””新譜”を付加することができるので、出力する回答として”Ｂ歌手の新譜は、曲名２です”を出力することができる。
【０１６６】
（会話制御装置及び会話制御方法による作用及び効果）
このような本願に係る発明によれば、回答文検索部３３０が、話題検索部３２０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し、形態素付加部３４０が、回答文検索部３３０で取得された回答内容に基づいて、第一形態素情報又は第二形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素を回答内容に付加することができるので、形態素付加部３４０は、入力情報に対応する回答内容を自然な形式で出力することができる。
【０１６７】
例えば、利用者が”Ａ歌手の新譜はありますか”という入力情報を入力した場合には、回答文検索部３３０は、その入力情報に対応する回答内容”曲名１”を取得し、形態素付加部３４０が、回答文検索部３３０で取得された回答内容”曲名１”に、入力情報を構成する形態素”Ａ歌手の新譜”を付加することができるので、出力する回答として「”Ａ歌手の新譜”は”曲名１”です」を出力することができる。
【０１６８】
この結果、利用者から入力された入力情報にそのまま答えるような回答が会話制御装置１から出力されるので、利用者は、恰も他の利用者との間で会話しているような感覚を味わうことができる。
【０１６９】
また、話題検索部３２０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（利用者からの入力情報を構成する要素）を含む第二形態素情報を検索し、回答文検索部３３０が、話題検索部３２０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３３０は、利用者からの入力情報を構成する各形態素に基づいて、各形態素により構築される意味空間（各形態素からなる文字列から把握される意味内容）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、単に入力情報の”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、より入力情報に適した回答内容を取得することができる。
【０１７０】
更に、回答文検索部３３０は、利用者からの入力情報を構成する各形態素に基づいて、利用者の入力情報に最適な回答内容を検索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、各形態素から構築される意味空間に基づいた回答内容とその回答内容を検索するための検索機能とを主に作製すればよく、利用者からの入力情報を解析するための人工知能、ニューラルネットワーク等からなるプログラムを逐一構築する必要がない。
【０１７１】
更にまた、話題検索部３２０は、利用者からの入力情報と完全に一致する第二形態素情報を検索するのではなく、第一形態素情報を含む第二形態素情報を検索するので、会話制御装置１を開発する開発者は、利用者から入力されるであろう入力情報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。
【０１７２】
また、文節解析部４２０が、抽出された第一形態素情報を構成する各形態素を、主格からなる主体格、対象からなる対象格などの各属性に分類し、形態素付加部３４０が、文節解析部４２０で分類された少なくとも一つの”属性”に属する形態素を回答内容に付加することができるので、会話制御装置１は、ある属性に属する形態素が付加された回答内容に基づいて、入力情報に対応する回答をより自然な形式、即ち対話形に近い形で出力することができる。
【０１７３】
例えば、利用者が”Ａ歌手の新譜はありますか”という入力情報を入力した場合には、会話制御装置は、その入力情報に対応する回答内容”曲名１”を取得し、この回答内容”曲名１”に、入力情報を構成する形態素”新譜”（対象格の形態素）のみを付加することができるので、出力する回答として「”新譜”は”曲名１”です」を出力することができ、結果的には会話内容に適したより自然な形式で出力することができる。
【０１７４】
（変更例）
尚、本発明は、上記第二実施形態に限定されるものではなく、話題検索部３２０は、以下の機能も行うことができる。話題検索部３２０は、形態素抽出部４１０で抽出された第一形態素情報と各キーワード群とを照合し、第一形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素と一致するキーワードを取得し、取得したキーワードに対応付けられた第二形態素情報を検索する第一検索手段でもある。
【０１７５】
また、話題検索部３２０は、キーワードに対応付けられた二以上の第二形態素情報を検索した場合には、各第二形態素情報の中から、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第二形態素情報を検索する第一検索手段でもある。
【０１７６】
ここで、第二形態素情報は、図２３に示すように、本実施形態では、例えば、第二形態素情報を構成するいずれか一つの形態素に、あるキーワード群が対応付けられており、この第二形態素情報が会話データベース５００に複数記憶されている。
【０１７７】
具体的に、話題検索部３２０は、例えば、形態素抽出部４１０で抽出された第一形態素情報が（Ｂ歌手；新譜；教えて）{Ｂ歌手の新譜を教えて}である場合には、第一形態素情報の各形態素と各キーワード群（同図に示す「一般歌手」、「新譜の歌い出し」など）とを照合し、形態素”Ｂ歌手”と一致するキーワード”Ｂ歌手”を取得する。
【０１７８】
形態素”Ｂ歌手”と一致するキーワード”Ｂ歌手”を取得した話題検索部３２０は、取得したキーワード”Ｂ歌手”に基づいて、キーワード”Ｂ歌手”に対応付けられた第二形態素情報（一般歌手；新譜；教えて）を選択する（図２３参照）。
【０１７９】
もし、形態素”Ｂ歌手”と一致するキーワード”Ｂ歌手”を取得した話題検索部３２０は、図２３に示すように、取得したキーワード”Ｂ歌手”に対応付けられた第二形態素情報が二つある場合には、この二つある第二形態素情報（一般歌手；新譜；教えて）、（一般歌手；新譜の歌い出し；教えて）のうち、第一形態素情報（Ｂ歌手；新譜；教えて）の各形態素に近い第二形態素情報（一般歌手；新譜；教えて）を選択する。この選択は、第一形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素が、第二形態素情報に含まれるかにより行われる。
【０１８０】
このような本実施形態に係る発明によれば、話題検索部３２０が、抽出された第一形態素情報と各キーワード群とを照合し、第一形態素情報を構成する少なくとも一つの形態素と一致するキーワードを取得し、取得したキーワードに対応付けられた第二形態素情報を検索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、第一形態素情報と近似する膨大な第二形態素情報を会話制御装置に逐一記憶させる必要がなくなり、第二形態素情報の記憶量を低減させることができる。
【０１８１】
また、話題検索部３２０が、キーワードに対応付けられた二以上の第二形態素情報を検索した場合には、各第二形態素情報の中から、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第二形態素情報を検索することをができるので、話題検索部３２０は、各第二形態素情報の中から、利用者から入力された入力情報に関連するより適切な第二形態素情報を検索することができる。
【０１８２】
更に、開発者は、キーワード群を第二形態素情報と対応付けることにより、会話データベース５００に記憶させる第二形態素情報を少なくすることができるので、話題検索部３２０は、少ない第二形態素情報の中から、第一形態素情報と近似する第二形態素情報を迅速に検索することができる。
【０１８３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、会話制御装置が、利用者から入力された入力情報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取得することで、利用者からの入力情報に対応する最適な回答内容を取得し、また予め格納する各回答内容を少なくしても入力情報に対応する最適な回答内容を取得し、更には取得した回答内容を対話形式により近い自然な形式で出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第一実施形態に係る会話制御システム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】第一実施形態に係る会話制御方法の手順を示すフロー図である。
【図１４】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１５】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１６】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１７】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「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１８】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１９】第一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２０】第二実施形態に係る会話制御システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２１】第二実施形態における会話データベースで記憶される回答内容テーブルの内容を示す図である。
【図２２】第二実施形態における形態素付加部が回答内容に形態素を付加する様子を示す図である。
【図２３】変更例における話題検索部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、第一形態素情報と近似する第二形態素情報を選択するまでの様子を示す図である。
【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…話題検索部、３２１…割合計算部、３２２…選択部、３３０…回答文検索部、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、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(登録商標）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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