(57)【要約】【課題】入力文に対して時間情報や原因を尋ねる応答を生成するか否かを判断して、適切な応答を出力することができる応答生成装置を提供する。【解決手段】述語の種類および述語の時制の組み合わせを示す情報と、時間情報を尋ねる応答を生成するか否かを示す情報とを対応付けて記憶した時間応答生成ルール１６を備え、時間応答生成判別部１２が、入力文に対して形態素解析を行ない、該形態素解析の解析結果および時間応答生成ルール１６に記憶された情報に基づいて、入力文に対して時間情報を尋ねる応答を生成するか否かを判断し、時間応答生成部１４が、時間応答生成判別部１２で時間情報を尋ねる応答を生成すると判断された場合に、入力文に対して時間情報を尋ねる応答を生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力文に対して形態素解析を行なう形態素解析手段と、
述語の種類および述語の時制の組み合わせを示す情報と、時間情報を尋ねる応答を生成するか否かを示す情報とを対応付けて記憶した記憶手段と、
前記形態素解析手段の解析結果および前記記憶手段に記憶された情報に基づいて、前記入力文に対して時間情報を尋ねる応答を生成するか否かを判断する判断手段と、
前記判断手段で時間情報を尋ねる応答を生成すると判断された場合に、前記入力文に対して時間情報を尋ねる応答を生成する応答生成手段と、
を含む応答生成装置。
【請求項２】
前記形態素解析手段の解析結果から各文節の係り受け関係を解析する係り受け解析手段と、
格要素と述語との組み合わせを示す情報と、応答用の述語を含む情報とを対応付けて記憶した応答用情報記憶手段と、
を更に備え、
前記応答生成手段は、前記判断手段で時間情報を尋ねる応答を生成すると判断された場合であって、前記係り受け解析手段で解析された係り受け関係にある文節に含まれる格要素と述語との組み合わせが前記応答用情報記憶手段に記憶されている場合には、該組み合わせに対応して記憶された応答用の述語を含む情報を用いて前記時間情報を尋ねる応答を生成し、前記係り受け解析手段で解析された係り受け関係にある文節に含まれる格要素と述語との組み合わせが前記応答用情報記憶手段に記憶されていない場合には、当該述語を用いて前記時間情報を尋ねる応答を生成する
請求項１に記載の応答生成装置。
【請求項３】
入力文に対して形態素解析を行なう形態素解析手段と、
原因を示す述語と結果を示す述語とを対応付けて記憶した因果関係記憶手段と、
前記形態素解析手段の解析結果および前記因果関係記憶手段に記憶された情報に基づいて、前記入力文に対して原因を尋ねる応答を生成するか否かを判断する判断手段と、
前記判断手段で原因を尋ねる応答を生成すると判断された場合に、前記入力文に対して原因を尋ねる応答を生成する応答生成手段と、
を含む応答生成装置。
【請求項４】
前記判断手段は、前記因果関係記憶手段に記憶された前記結果を示す述語から前記形態素解析により得られた前記入力文に含まれる述語を検索し、該述語に対応付けて記憶された前記原因を示す述語の数と予め定められた閾値とを比較して前記原因を尋ねる応答を生成するか否かを判断する
請求項３に記載の応答生成装置。
【請求項５】
前記因果関係記憶手段は、原因を示す述語と結果を示す述語とを対応付けて記憶すると共に、該原因を示す述語と結果を示す述語との組み合わせの各々についてその発生頻度または発生確率を記憶し、
前記判断手段は、前記因果関係記憶手段に記憶された前記結果を示す述語から前記形態素解析により得られた前記入力文に含まれる述語と同じ述語を検索し、該述語に対応付けて記憶された前記原因を示す述語と発生頻度または発生確率とに基づいて該結果を示す述語に対するエントロピーを示す数値を算出し、該算出した数値と予め定められた閾値とを比較して前記原因を尋ねる応答を生成するか否かを判断する
請求項３に記載の応答生成装置。
【請求項６】
コーパスから文を抽出し、該抽出した文に、原因を示す文節と結果を示す文節とが接続された係り受け関係が含まれていた場合に、該係り受け関係にある文節から原因を示す述語と結果を示す述語とを抽出して前記因果関係記憶手段に記憶する情報を生成する生成手段と、
を更に備えた請求項３〜５のいずれか１項記載の応答生成装置。
【請求項７】
入力文に対して形態素解析を行なう形態素解析手段と、
述語の種類および述語の時制の組み合わせを示す情報と、時間情報を尋ねる応答を生成するか否かを示す情報とを対応付けて記憶した記憶手段と、
原因を示す述語と結果を示す述語とを対応付けて記憶した因果関係記憶手段と、
前記形態素解析手段の解析結果および前記記憶手段に記憶された情報に基づいて、前記入力文に対して時間情報を尋ねる応答を生成するか否かを判断すると共に、前記形態素解析手段の解析結果および前記因果関係記憶手段に記憶された情報に基づいて、前記入力文に対して原因を尋ねる応答を生成するか否かを判断する判断手段と、
前記判断手段で時間情報を尋ねる応答を生成すると判断された場合に、前記入力文に対して時間情報を尋ねる応答を生成し、前記判断手段で原因を尋ねる応答を生成すると判断された場合に、前記入力文に対して原因を尋ねる応答を生成する応答生成手段と、
を含む応答生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力文に対する応答を生成する応答生成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザの発話に対してシステムが応答する技術として、例えば、下記特許文献１に記載のように、ユーザとの会話を開始すると、「いつ」「どこで」「だれが」「何を」「どうした」「なぜ」の５Ｗ１Ｈの内の少なくとも１つの項目を含む、ユーザ用およびシステム用のフレームが作成され、これらの項目が埋まるように会話を進める、という技術が提案されている。例えば、「成田で事故があったよ」というユーザ発話があった場合、このユーザ発話には「いつ」や「なぜ」の情報が含まれていないため、システムは「いつあったの？」や「どうして？」といった応答をユーザに返す。
【特許文献１】特開２００１−１８８７８５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記の従来技術では、５Ｗ１Ｈの項目の内、ユーザ発話に含まれていないものがあれば、それらに関する質問が全て応答として出力される可能性がある。したがって、「このケーキおいしいよ」というユーザ発話を考えた場合、この発話には「いつ」の情報が含まれていないため、「いつおいしいの？」という不適切な応答が出力される可能性がある。
【０００４】
また、「昨日じいちゃんの葬式だったよ」というユーザ発話を考えた場合、この発話には「なぜ」の情報が含まれていないため、上記の従来技術では、「どうして葬式だったの？」という不適切な応答が出力される可能性がある。
【０００５】
本発明は上述した問題を解決するためになされたものであり、入力文に対して時間情報や原因を尋ねる応答を生成するか否かを判断して、適切な応答を出力することができる応答生成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】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明の請求項１に記載の応答生成装置は、入力文に対して形態素解析を行なう形態素解析手段と、述語の種類および述語の時制の組み合わせを示す情報と、時間情報を尋ねる応答を生成するか否かを示す情報とを対応付けて記憶した記憶手段と、前記形態素解析手段の解析結果および前記記憶手段に記憶された情報に基づいて、前記入力文に対して時間情報を尋ねる応答を生成するか否かを判断する判断手段と、前記判断手段で時間情報を尋ねる応答を生成すると判断された場合に、前記入力文に対して時間情報を尋ねる応答を生成する応答生成手段と、を含んで構成されている。
【０００７】
このように、入力文の形態素解析結果と、述語の種類および述語の時制の組み合わせを示す情報と、時間情報を尋ねる応答を生成するか否かを示す情報とを対応付けて記憶した記憶手段の記憶内容とに基づいて、時間情報を尋ねる応答を生成するかどうかの判断を行うため、適切な応答を出力することができる。例えば、記憶手段に「形容詞」であって「現在形」の述語に対しては時間情報を尋ねる応答を生成しない、という情報を記憶しておけば、「おいしい」という入力文に対して、「いつおいしいの？」という応答は生成されず、不適切な応答の出力を防ぐことが可能となる。
【０００８】
なお、請求項２に記載のように、前記形態素解析手段の解析結果から各文節の係り受け関係を解析する係り受け解析手段と、格要素と述語との組み合わせを示す情報と、応答用の述語を含む情報とを対応付けて記憶した応答用情報記憶手段と、を更に備え、前記応答生成手段は、前記判断手段で時間情報を尋ねる応答を生成すると判断された場合であって、前記係り受け解析手段で解析された係り受け関係にある文節に含まれる格要素と述語との組み合わせが前記応答用情報記憶手段に記憶されている場合には、該組み合わせに対応して記憶された応答用の述語を含む情報を用いて前記時間情報を尋ねる応答を生成し、前記係り受け解析手段で解析された係り受け関係にある文節に含まれる格要素と述語との組み合わせが前記応答用情報記憶手段に記憶されていない場合には、当該述語を用いて前記時間情報を尋ねる応答を生成するようにしてもよい。
【０００９】
このような構成によれば、係り受け解析結果および応答用情報記憶手段の記憶内容に応じて、入力文に含まれる述語を用いて応答を生成したり、入力文に含まれる述語ではなく他の適切な述語を用いて応答を生成したりできるため、不適切な応答の出力を防ぐことができる。
【００１０】
また、本発明の請求項３に記載の応答生成装置は、入力文に対して形態素解析を行なう形態素解析手段と、原因を示す述語と結果を示す述語とを対応付けて記憶した因果関係記憶手段と、前記形態素解析手段の解析結果および前記因果関係記憶手段に記憶された情報に基づいて、前記入力文に対して原因を尋ねる応答を生成するか否かを判断する判断手段と、前記判断手段で原因を尋ねる応答を生成すると判断された場合に、前記入力文に対して原因を尋ねる応答を生成する応答生成手段と、を含んで構成されている。
【００１１】
このように、入力文の形態素解析結果と、原因を示す述語と結果を示す述語とを対応付けて記憶した因果関係記憶手段の記憶内容とに基づいて、原因を尋ねる応答を生成するかどうかの判断を行うため、適切な応答を出力することができる。
【００１２】
なお、請求項４に記載のように、前記判断手段は、前記因果関係記憶手段に記憶された前記結果を示す述語から前記形態素解析により得られた前記入力文に含まれる述語を検索し、該述語に対応付けて記憶された前記原因を示す述語の数と予め定められた閾値とを比較して前記原因を尋ねる応答を生成するか否かを判断するようにしてもよい。
【００１３】
このような構成によれば、例えば、結果を表す述語に対して原因を表す述語の数が少なければ、原因は有る程度特定でき、明確であると判断できるため、原因を尋ねる応答を生成する必要はないと判断できる。また、逆に原因を表す述語の数が多ければ、原因が特定できないため、原因を尋ねる応答を生成しても不適切な応答にはならないため、原因を尋ねる応答を生成すると判断できる。従って、入力文に対して不適切な応答の出力を防ぐことができる。
【００１４】
また、請求項５に記載のように、前記因果関係記憶手段は、原因を示す述語と結果を示す述語とを対応付けて記憶すると共に、該原因を示す述語と結果を示す述語との組み合わせの各々についてその発生頻度または発生確率を記憶し、前記判断手段は、前記因果関係記憶手段に記憶された前記結果を示す述語から前記形態素解析により得られた前記入力文に含まれる述語と同じ述語を検索し、該述語に対応付けて記憶された前記原因を示す述語と発生頻度または発生確率とに基づいて該結果を示す述語に対するエントロピーを示す数値を算出し、該算出した数値と予め定められた閾値とを比較して前記原因を尋ねる応答を生成するか否かを判断するようにしてもよい。
【００１５】
このような構成によれば、例えば、該数値が示すエントロピーが大きければ、不確定性や無秩序の度合いが高いため、原因を特定できず、原因を尋ねる応答を生成すると判断できる。また、エントロピーが小さければ、不確定性や無秩序の度合いが小さいため、原因をある程度特定でき、原因を尋ねる応答を生成する必要はないと判断できる。従って、入力文に対して不適切な応答の出力を防ぐことができる。
【００１６】
また、請求項６に記載のように、上記応答生成装置が、コーパスから文を抽出し、該抽出した文に、原因を示す文節と結果を示す文節とが接続された係り受け関係が含まれていた場合に、該係り受け関係にある文節から原因を示す述語と結果を示す述語とを抽出して前記因果関係記憶手段に記憶する情報を生成する生成手段と、を更に備えていてもよい。
【００１７】
このような構成によれば、膨大な文章や言葉が蓄積されたコーパスから因果関係記憶手段に記憶する情報を作成できるため、これを参照することで応答を生成するか否かを適切に判断できる。
【００１８】
本発明の請求項７に記載の応答生成装置は、入力文に対して形態素解析を行なう形態素解析手段と、述語の種類および述語の時制の組み合わせを示す情報と、時間情報を尋ねる応答を生成するか否かを示す情報とを対応付けて記憶した記憶手段と、原因を示す述語と結果を示す述語とを対応付けて記憶した因果関係記憶手段と、前記形態素解析手段の解析結果および前記記憶手段に記憶された情報に基づいて、前記入力文に対して時間情報を尋ねる応答を生成するか否かを判断すると共に、前記形態素解析手段の解析結果および前記因果関係記憶手段に記憶された情報に基づいて、前記入力文に対して原因を尋ねる応答を生成するか否かを判断する判断手段と、前記判断手段で時間情報を尋ねる応答を生成すると判断された場合に、前記入力文に対して時間情報を尋ねる応答を生成し、前記判断手段で原因を尋ねる応答を生成すると判断された場合に、前記入力文に対して原因を尋ねる応答を生成する応答生成手段と、を含んで構成されている。
【００１９】
このような構成によっても、形態素解析結果と、記憶手段や因果関係記憶手段に記憶された記憶内容とに基づいて、時間情報または原因を尋ねる応答を生成するか否かを判断できるため、適切な応答を生成することができる。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように、本発明によれば、入力文に対して時間情報や原因を尋ねる応答を生成するか否かを判断して、適切な応答を出力することができる、という優れた効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００２２】
［第１の実施の形態］
【００２３】
図１は、本実施の形態に係る応答生成装置１０の概略的な構成を示すブロック図である。応答生成装置１０は、時間応答生成判別部１２、時間応答生成部１４、時間応答生成ルールデータベース（DB)１６、および応答生成テンプレート記憶部１８を備えている。
【００２４】
時間応答生成判別部１２には、入力文が入力される。入力文は、例えば、ユーザ発話の音声認識結果であってもよいし、キーボード等から文字入力されたものであってもよく、特に限定されない。時間応答生成判別部１２は、入力文および応答生成ルールデータベース１６に記憶された情報に基づいて、該入力文に対して時間情報を尋ねる応答を生成するか否かを判断する。
【００２５】
時間応答生成ルールＤＢ１６には、述語の種類および述語の時制の組み合わせを示す情報と、時間情報を尋ねる応答を生成するか否かを示す情報とが対応付けて記憶されている。
【００２６】
図２は、時間応答生成ルールＤＢ１６の記憶内容の一例を示す図である。図２に示すように、述語の種類と時制との組み合わせを示す情報に対応して、時間情報を尋ねる応答を生成するか否かが○×で示されている。ここで、時間情報を尋ねる応答を生成するか否かが○の述語が、時間応答生成ルールを満たす、すなわち、時間情報を尋ねる応答を生成する、と判断される。
【００２７】
時間応答生成部１４は、時間応答生成判別部１２で時間情報を尋ねる応答を生成すると判断された場合に、応答生成テンプレート記憶部１８に記憶された情報に基づいて時間情報を尋ねる応答を生成する。
【００２８】
応答生成テンプレート記憶部１８には、図３に示すように、応答生成テンプレートが記憶されている。応答生成テンプレートは、入力文に含まれる述語に対して時間情報を尋ねる応答を生成するときに用いられるテンプレートである。具体的には、該入力文の述語の時制が過去形であれば、「いつ〜の？」の「〜」の部分に該述語をそのままの形で挿入した応答が生成される。また、入力文の述語の時制が未来形であれば、「いつ〜の？」の「〜」の部分に該述語を現在形にして挿入した応答が生成される。
【００２９】
時間応答生成部１４で生成された応答は、不図示の出力手段に出力される。出力手段は、スピーカやディスプレイ等を含んで構成され、生成された応答を文字画像でディスプレイに表示したり、生成された応答を音声合成した後、スピーカで音声出力したりする。
【００３０】
なお、上記説明した応答生成装置１０を構成する時間応答生成判別部１２や時間応答生成部１４は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭを含んで構成されたコンピュータによって実現される。すなわちＣＰＵが、ＲＯＭや所定の記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより時間応答生成判別部１２や時間応答生成部１４の機能を実現し、以下に説明する処理が行なわれる。また、時間応答生成判別部１２や時間応答生成部１４を別々のコンピュータで構成してもよいし、１つのコンピュータで構成してもよい。
【００３１】
以下、この応答生成装置１０における応答生成の流れを説明する。
【００３２】
まず、応答生成装置１０に入力文が入力されると、応答生成装置１０で図４に示す応答生成処理ルーチンが開始される。
【００３３】
ステップ１００では、時間応答生成判別部１２が入力文に対して形態素解析を行なう。形態素解析とは、文を意味のある単語に区切り、辞書等を利用して各単語の品詞等を判別する解析をいう。図５（Ａ）、（Ｃ）、（Ｅ）に形態素解析結果の具体例を示す。
【００３４】
ステップ１０２では、時間応答生成判別部１２は、形態素解析結果から、入力文に述語を含む文節があるか否かを判断する。例えば、「駅前で面白い本を見つけたよ」という入力文に対して、図５（Ａ）に示すように形態素解析結果が得られた場合、「面白い」および「見つけた」という述語を含む文節が見つかるため、ステップ１０２では肯定判断される。
【００３５】
ステップ１０４では、時間応答生成判別部１２は、時間応答生成ルールＤＢ１６を参照して、形態素解析結果に含まれる述語の中に、時間応答生成ルールを満たす述語があるか否かを判断する。図５（Ａ）に示す例における述語「面白い」および「見つけた」について、図２の時間応答生成ルールＤＢ１６を参照して判断する場合、述語「面白い」については、種類が「形容詞」かつ時制が「現在形」であるため、時間応答生成ルールを満たしていないと判断される。一方、述語「見つけた」については、種類が「思う・考える・言う以外の動詞」かつ時制が「過去形」であるため、時間応答生成ルールを満たしていると判断される。従って、ステップ１０４では、時間応答生成ルールを満たす述語があると判断される。
【００３６】
ステップ１０４で、時間応答生成ルールを満たす述語があると判断されると、ステップ１０６に移行する。ステップ１０６では、時間応答生成部１４が、時間応答生成ルールを満たす述語を用いて時間情報を尋ねる応答を生成する。
【００３７】
具体的には、図３に示す時間応答テンプレートにしたがって時間情報を尋ねる応答を生成する。例えば、上記例における述語「見つけた」に対応する時制は過去形であるため、「いつ〜の？」の「〜」の部分に述語「見つけた」をそのままの形で挿入した「いつ見つけたの？」が生成される。
【００３８】
結果的に、入力文「駅前で面白い本を見つけたよ」に対する応答としては、「いつ見つけたの？」のみが生成され、「いつ面白いの？」という不適切な応答は生成されない。
【００３９】
一方、ステップ１０２、１０４で否定判断された場合には、ステップ１０８に移行し、時間情報を尋ねる応答は生成されないこととなる。
【００４０】
［第２の実施の形態］
【００４１】
本実施の形態では、入力文に対して形態素解析を行なった後に係り受け解析も行なって、所定のルールに従って時間情報を尋ねる応答を生成するか否かを判断する例について説明する。
【００４２】
本実施の形態の応答生成装置の構成は、図１の応答生成装置１０の構成と同じであるため、ここでは説明を省略する。
【００４３】
ただし、本実施の形態の時間応答生成判別部１２および時間応答生成部１４の動作が第１の実施の形態とは若干異なる。詳細は後述する。また、本実施の形態の応答生成テンプレート記憶部１８には、第１の実施の形態の図３に示した応答生成テンプレートに加え、図６に示す言い換え用の応答生成テンプレートも記憶されている。この言い換え用の応答生成テンプレートは、入力文に含まれる係り受け関係にある格要素と述語との組み合わせが図６に示す述語言い換えルールとして登録されている格要素と述語の組み合わせに該当している場合の応答生成に用いられる。なお、図６の述語言い換えルールに該当しない場合には、図３に示す応答生成テンプレートが用いられる。
【００４４】
図７は、本実施の形態の応答生成処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【００４５】
ステップ１２０では、時間応答生成判別部１２が、入力文に対して形態素解析を行なう。
【００４６】
ステップ１２２では、時間応答生成判別部１２が、形態素解析の結果に基づいて係り受け解析を行なう。係り受け解析とは、各文節の係り受け（修飾関係）の解析をいう。
【００４７】
図５（Ｂ）は、図５（Ａ）の形態素解析結果に基づいて解析された係り受け関係の解析結果例である。係り受け解析により、図５（Ｂ）に示すように、「面白い」が「本を」に係り、「駅前で」や「本を」が「見つけたよ」に係っていることを示す係り受け解析の結果が得られる。なお、図５（Ｄ）、（Ｆ）に係り受け解析結果の他の例を示す。図５（Ｄ）は、図５（Ｃ）の形態素解析結果から解析された係り受け関係であり、図５（Ｆ）は、図５（Ｅ）の形態素解析結果から解析された係り受け関係である。
【００４８】
ステップ１２４では、時間応答生成判別部１２は、形態素解析結果から、入力文に述語を含む文節があるか否かを判断する。この判断は、第１の実施の形態と同様に行なう。
【００４９】
ステップ１２４で肯定判断された場合には、ステップ１２６に移行する。ステップ１２６では、時間応答生成判別部１２は、時間応答生成ルールＤＢ１６を参照して、形態素解析結果に含まれる述語の中に、時間応答生成ルールを満たす述語があるか否かを判断する。この判断も、第１の実施の形態と同様に行なう。
【００５０】
ステップ１２６で肯定判断された場合には、形態素解析結果に含まれる述語の中に時間応答生成ルールを満たす述語があることから、時間応答生成判別部１２は、時間情報を尋ねる応答を生成するという判断結果を時間応答生成部１４に出力する。
【００５１】
続いて、ステップ１２８では、時間応答生成部１４は、上記係り受け解析結果に基づいて、上記時間応答生成ルールを満たすと判断された述語と、該述語と係り受け関係にある格要素との組み合わせ（ペア）が、図６に示す述語言い換えルールに含まれているか否か、すなわち、述語言い換えルールを満たす述語と格要素の組み合わせ（ペア）があるか否かを判断する。
【００５２】
時間応答生成部１４は、上記時間応答生成ルールを満たすと判断された述語と、該述語と係り受け関係にある格要素との組み合わせが、図６に示す述語言い換えルールに含まれていると判断した場合には、ステップ１３０で、述語を言い換えて（すなわち、図６に示す言い換え用の応答生成テンプレートを用いて）時間情報を尋ねる応答を生成する。
【００５３】
例として「動物園のペンギンが可愛かったよ」という入力文を考える。この発話からは形態素解析の解析結果から述語「可愛かった」を含む文節が見つかり（ステップ１２４、Ｙ）、該述語「可愛かった」は、種類が「形容詞」かつ時制が「過去形」であるため、時間応答生成ルールを満たす（ステップ１２６、Ｙ）。
【００５４】
次に、述語「可愛かった」およびその述語と係り受け関係にある格要素「ペンギン」が、図６に示す述語言い換えルールを満たすか否かを調べる。この例の場合には、「ペンギン」と「可愛かった」のペアが述語言い換えルールを満たすため（ステップ１２８、Ｙ）、対応する言い換え用の応答生成テンプレートにしたがって、「いつ可愛かったの？」という不適切な応答ではなく、「可愛かった」という述語を「見た」という述語に言い換えた適切な応答「いつ見たの？」を生成する（ステップ１３０）。
【００５５】
一方、ステップ１２４、１２６で否定判断された場合には、ステップ１３４に移行し、時間情報を尋ねる応答は生成されないこととなる。
【００５６】
また、ステップ１２４、１２６で肯定判断され（時間応答生成ルールを満たす述語があると判断され）、ステップ１２８で否定判断された（上記時間応答生成ルールを満たすと判断された述語と、該述語と係り受け関係にある格要素との組み合わせが、図６に示す述語言い換えルールに含まれていないと判断された）場合には、ステップ１３２で、図３に示す応答生成テンプレートを用いて、述語を言い換えずに時間情報を尋ねる応答を生成する。
【００５７】
このように、応答生成時に、述語を言い換えるか否かを判断して応答を生成することで、不適切な応答の出力を防止することができる。
【００５８】
［第３の実施の形態］
【００５９】
本実施の形態では、時間情報ではなく、原因を尋ねる応答を生成する応答生成装置の例について説明する。
【００６０】
図８は、本実施の形態に係る応答生成装置２０の概略的な構成を示すブロック図である。応答生成装置２０は、述語間因果関係頻度ＤＢ作成部２２、述語間因果関係頻度ＤＢ２４、原因応答生成判別部２６、原因応答生成部２８、および応答生成テンプレート記憶部２９を備えている。
【００６１】
述語間因果関係頻度ＤＢ作成部２２は、コーパス３０を用いて述語間因果関係頻度ＤＢ２４を生成する。述語間因果関係頻度ＤＢ２４は、原因を示す述語と結果を示す述語とを対応付けて記憶したデータベースである。
【００６２】
図９に、述語間因果関係頻度ＤＢ２４の記憶内容の一例を示す。述語間因果関係頻度ＤＢ２４の述語間因果関係の項目には、原因を示す述語と結果を示す述語とが対応付けて記憶されている。また、原因を示す述語および結果を示す述語の組み合わせに対応して、頻度も記憶されている。
【００６３】
なお、述語間因果関係頻度ＤＢ２４を生成するために用いられるコーパス３０は、コンピュータによる検索が可能な大量の文書や言葉を蓄積したデータベースをいう。述語間因果関係頻度ＤＢ２４の生成方法は後述する。
【００６４】
原因応答生成判別部２６には、入力文が入力される。入力文は、例えば、ユーザ発話の音声認識結果であってもよいし、キーボード等から文字入力されたものであってもよく、特に限定されない。原因応答生成判別部２６は、入力文および述語間因果関係頻度ＤＢ２４に記憶された情報に基づいて、入力文に対して原因を尋ねる応答を生成するか否かを判断する。
【００６５】
原因応答生成部２８は、原因応答生成判別部２６で原因を尋ねる応答を生成すると判断された場合に、応答生成テンプレート記憶部２９に記憶された情報に基づいて原因を尋ねる応答を生成する。
【００６６】
応答生成テンプレート記憶部２９には、図１０に示すように、応答生成テンプレートが記憶されている。本実施の形態の応答生成テンプレートは、入力文に含まれる述語に対して原因を尋ねる応答を生成するときに用いられるテンプレートである。具体的には、該入力文の述語の時制が過去形であれば、「どうして〜の？」の「〜」の部分に該述語をそのままの形で挿入した応答が生成される。また、入力文の述語の時制が未来形であれば、「どうして〜の？」の「〜」の部分に該述語を現在形にして挿入した応答が生成される。
【００６７】
原因応答生成部２８で生成された応答は、不図示の出力手段に出力される。出力手段は、スピーカやディスプレイ等を含んで構成され、生成された応答を文字画像でディスプレイに表示したり、生成された応答を音声合成した後、スピーカで音声出力したりする。
【００６８】
なお、上記説明した応答生成装置２０を構成する述語間因果関係頻度ＤＢ作成部２２や原因応答生成判別部２６、原因応答生成部２８は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭを含んで構成されたコンピュータによって実現される。すなわちＣＰＵが、ＲＯＭや所定の記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより述語間因果関係頻度ＤＢ作成部２２や原因応答生成判別部２６、原因応答生成部２８の機能を実現し、以下に説明する処理が行なわれる。また、述語間因果関係頻度ＤＢ作成部２２や原因応答生成判別部２６、原因応答生成部２８を別々のコンピュータで構成してもよいし、１つのコンピュータで構成してもよい。
【００６９】
応答生成装置２０は、（１）述語間因果関係頻度ＤＢ２４を予め生成しておく処理と、（２）その述語間因果関係頻度ＤＢ２４を用いて原因を尋ねる応答を生成するか否かを判断して応答の生成を行う処理、の２つの処理を行なう。以下、それぞれの処理について説明する。
【００７０】
＜述語間因果関係頻度ＤＢ生成処理＞
図１１は、述語間因果関係頻度ＤＢ作成部２２が実行する述語間因果関係頻度ＤＢ生成処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【００７１】
ステップ２００では、述語間因果関係頻度ＤＢ作成部２２は、まずコーパス３０から１文抽出する。例として、「おじいちゃんが死んだので昨日は葬式だった」という文が抽出されたとする。
【００７２】
ステップ２０２では、述語間因果関係頻度ＤＢ作成部２２は、抽出した文に対して形態素解析を行なう。形態素解析結果を図５（Ｃ）に示す。
【００７３】
ステップ２０４では、述語間因果関係頻度ＤＢ作成部２２は、形態素解析結果に基づいて係り受け解析を行う。係り受け解析結果を、図５（Ｄ）に示す。
【００７４】
ステップ２０６では、述語間因果関係頻度ＤＢ作成部２２は、「ので」「から」「ため」の接続表現を介して係り受け関係にあり、かつ係り受け関係にある文節の各々に述語を含むものがあるか否かを判断する。図５（Ｄ）に示す例では、接続表現「ので」を介して接続された係り受け関係にある文節「死んだ」と「葬式だった」があり、その文節の各々に述語（「死ぬ」および「葬式だ」）が含まれてる。従って、この例では、ステップ２０６において肯定判断され、ステップ２０８に進む。なお、「ので」「から」「ため」の接続表現を介して係り受け関係にあり、かつ係り受け関係にある文節の各々に述語を含むものについては、接続表現の前の文節に含まれる述語が原因を表す述語で、接続表現の後ろの文節に含まれる述語が結果を示す述語となる。このように原因と結果を表す述語間の関係を因果関係と呼称する。
【００７５】
ステップ２０８では、述語間因果関係頻度ＤＢ作成部２２は、因果関係にある述語のペアを抽出する。上記例では、「死ぬ」「葬式だ」というペアが抽出される。
【００７６】
ステップ２１０では、述語間因果関係頻度ＤＢ作成部２２はコーパス３０の全ての文を処理したか否かを判断する。ここで、全ての文について処理していないと判断した場合には、ステップ２００に戻り、述語間因果関係頻度ＤＢ作成部２２は、コーパス３０から次の文を抽出して上記と同様の処理を行なう。また、ステップ２１０で、述語間因果関係頻度ＤＢ作成部２２がコーパス３０の全ての文を処理したと判断した場合には、ステップ２１２に移行する。
【００７７】
ステップ２１２では、述語間因果関係頻度ＤＢ作成部２２は、コーパス３０の全ての文について上記抽出された各ペアごとにその数をカウントする。これにより、各ペアのコーパス３０での出現頻度が求まる。
【００７８】
ステップ２１４では、上記抽出された各ペアを述語間因果関係頻度ＤＢ２４の述語間因果関係の項目に登録する。なお、各ペアのうち、原因を表す述語は述語間因果関係の「原因」の項目に、結果を表す述語は述語間因果関係の「結果」の項目に登録する。また、各ペアに対応付けて上記ステップ２１２でカウントして得られた頻度を登録する。
【００７９】
このような処理により、最終的に図９に示すような述語間因果関係頻度ＤＢ２４が生成される。
【００８０】
＜応答生成処理＞
図１２は、本実施の形態の応答生成処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。例として「昨日はおじいちゃんの葬式だったよ」という入力文が入力された場合を例に挙げて説明する。
【００８１】
ステップ２２０では、原因応答生成判別部２６が入力文に対して形態素解析を行なう。形態素解析結果を図５（Ｅ）に示す。
【００８２】
ステップ２２２では、原因応答生成判別部２６は、形態素解析結果から、入力文に述語を含む文節があるか否かを判断する。図５（Ｅ）に示す形態素解析結果では、述語「葬式だ」を含む文節が見つかる。従って、ステップ２２２では肯定判断される。
【００８３】
ステップ２２４では、原因応答生成判別部２６は、述語間因果関係頻度ＤＢ２４において上記見つかった述語に等しい「結果を示す述語」に対応して登録された「原因を示す述語」の種類をカウントする。図９に示す述語間因果関係頻度ＤＢ２４の登録状況では、述語「葬式だ」に対応して登録された原因を示す述語は、「死ぬ」と「亡くなる」の２種類であることがわかる。従って、カウント結果は２となる。
【００８４】
ステップ２２６では、原因応答生成判別部２６は、ステップ２２４でカウントされたカウント結果が予め定められた閾値以上であるか否かを判断する。例えば、閾値を４に設定していた場合には、上記例ではカウント結果は２であるため、閾値未満となっている。従って、原因応答生成判別部２６は、「葬式だ」の原因はある程度明確であり、原因を尋ねる応答を生成しないと判断し、該判断結果を原因応答生成部２８に出力する（ステップ２２６で否定判断される。）。従って、ステップ２３０で、原因応答生成部２８は、原因を尋ねる応答を生成しない。これにより、「どうして葬式だったの？」という不適切な応答は生成されない。
【００８５】
なお、ステップ２２２で述語を含む文節がないと判断された場合も、ステップ２３０に移行し、原因を尋ねる応答は生成されない。
【００８６】
一方、例として「明日東京に行くよ」という入力文の場合には、「行く」という述語が含まれているため、ステップ２２２で肯定判断される。さらに、図９に示すように、述語間因果関係頻度ＤＢ２４では、「行く」に対応して登録された「原因を示す述語」の種類が４以上あるため、この場合には「行く」の原因は不明確であるとして、原因を尋ねる応答を生成すると判断し、該判断結果を原因応答生成部２８に出力する（ステップ２２６で肯定判断される。）。
【００８７】
従って、ステップ２２８で、原因応答生成部２８は、図１０に示す応答生成テンプレートに従って原因を尋ねる応答を生成する。これにより「どうして行くの？」という応答が生成される。
【００８８】
なお、本実施の形態では、係り受け解析を行なわなかったが、ステップ２２０の後に係り受け解析を行なって、入力文が、「ので」「から」「ため」の接続表現を介して係り受け関係にあり述語を含む文節のペアがある場合には、原因が明らかであるため、原因を尋ねる応答を生成しないと判断するようにしてもよい。
【００８９】
［第４の実施の形態］
【００９０】
本実施の形態では、結果を示す述語に対する原因を示す述語に関してエントロピーを求め、原因を尋ねる応答を生成するか否かを判断する場合について説明する。
【００９１】
本実施の形態の応答生成装置の構成は、第３の実施の形態の図８の応答生成装置２０の構成と同じであるため、ここでは説明を省略する。また、述語間因果関係頻度ＤＢ２４の生成方法も、第３の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【００９２】
以下では、例として「昨日自転車を捨てたよ」という入力文が入力された場合を例に挙げて説明する。また、述語間因果関係頻度ＤＢ２４には、図１３に示す内容が登録されているものとして説明する。
【００９３】
図１４は、本実施の形態の応答生成処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。ステップ２４０では、原因応答生成判別部２６が入力文に対して形態素解析を行なう。
【００９４】
ステップ２４２では、原因応答生成判別部２６は、形態素解析結果から、入力文に述語を含む文節があるか否かを判断する。「昨日自転車を捨てたよ」という入力文には述語「捨てる」を含む文節がある。従って、ステップ２４２では肯定判断される。
【００９５】
ステップ２４４では、原因応答生成判別部２６は、述語間因果関係頻度ＤＢ２４において入力文に含まれる述語に等しい「結果を示す述語」と該述語と因果関係にある「原因を示す述語」との組み合わせに対応して登録されている頻度から、各々の組み合わせの生起確率を求める。例えば、図１３に示す述語間因果関係頻度ＤＢ２４では、結果を示す述語「捨てる」に対応する原因を示す述語は、「いらない」「邪魔だ」「壊れる」「故障する」「買う」「もらう」の６種類であり、それぞれの頻度は、４５０、４００，７０、６０、１０、１０である。
【００９６】
従って、それぞれの、生起確率は順に、0.45、0.40、0.07、0.06、0.01、0.01となる。
【００９７】
次に、原因応答生成判別部２６は、この生起確率を用いてエントロピーを求める。エントロピーをＨとすると、Ｈは以下の数式によって求められる。
【００９８】
【数１】
2009151437.tif 000003
【００９９】
ここではエントロピーＨをｌｏｇの底を２として算出する。なお、Ｐｉは、各組み合わせの生起確率であり、ｎは、原因を示す述語の種類数である。従って、上記例では、-（0.45*log0.45+0.40*log0.40+0.07*log0.07+0.06*log0.06+0.01*log0.01+0.01*log0.01）＝1.692となる。
【０１００】
ステップ２４６では、上記求めたエントロピーが予め定められた閾値以上であるか否かを判断する。閾値を１．８に設定していた場合には、上記求めたエントロピーは１．６９２であるため、設定されている閾値よりも小さい。従って、ここでは、「捨てる」の原因はある程度明確であり、原因を尋ねる応答を生成しないと判断し、該判断結果を原因応答生成部２８に出力する（ステップ２４６で否定判断される。）。従って、ステップ２５０で、原因応答生成部２８は、原因を尋ねる応答を生成しない。
【０１０１】
なお、ステップ２４２で述語を含む文節がないと判断された場合も、ステップ２５０に移行し、原因を尋ねる応答は生成されない。
【０１０２】
一方、例として「あのお店は好きだよ」という入力文の場合には、「好きだ」という述語が含まれているため、ステップ２４２で肯定判断される。さらに、図１３に示すように、述語間因果関係頻度ＤＢ２４では、「好きだ」に対応して登録された「原因を示す述語」は、「おいしい」「かわいい」「楽しい」「楽だ」「安い」「面白い」の６種類であり、それぞれの生起確率は順に、0.160、0.170、0.165、0.175、0.150、0.180となる。従って、述語「好きだ」に対する原因を示す述語との組み合わせに係るエントロピーは、-(0.160*log0.160+0.170*log0.170+0.165*log0.165+0.175*log0.175+0.150*log0.150+0.180*log0.180)=2.583となる。これは設定されている閾値１．８よりも大きいため、原因を尋ねる応答候補を生成すると判断され、該判断結果が原因応答生成部２８に出力される（ステップ２４６で肯定判断される。）。
【０１０３】
従って、ステップ２４８で、原因応答生成部２８は、図１０に示す応答生成テンプレートに従って原因を尋ねる応答を生成する。これにより「どうして好きなの？」という応答が生成される。
【０１０４】
なお、本実施の形態では、係り受け解析を行なわなかったが、ステップ２４０の後に係り受け解析を行なって、入力文が、「ので」「から」「ため」の接続表現を介して係り受け関係にあり述語を含む文節のペアがある場合には、原因が明らかであるため、原因を尋ねる応答を生成しないと判断するようにしてもよい。
【０１０５】
また、第３および第４の実施の形態では、述語間因果関係頻度ＤＢ２４に原因を示す述語と結果を示す述語のペアに対応してその発生頻度を登録する例につい説明したが、頻度ではなく生起確率を登録するようにしてもよい。
【０１０６】
なお、上記第１〜４の実施の形態では、時間情報を尋ねる応答を生成するか否か、または原因を尋ねる応答を生成するか否かのいずれか一方を判断する例について説明したが、両方を判断する構成としてもよい。いずれか一方の応答を生成すると判断した場合には、該応答を生成して出力すればよいし、また両方の応答を生成してもよいと判断した場合には、いずれか一方を選択して応答を生成し出力すればよい。
【図面の簡単な説明】
【０１０７】
【図１】第１および第２の実施の形態に係る応答生成装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図２】時間応答生成ルールＤＢの記憶内容の一例を示す図である。
【図３】応答生成テンプレートの一例を示す図である。
【図４】第１の実施の形態に係る応答生成処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【図５】形態素解析結果と係り受け解析結果の具体例を示す図である。
【図６】述語言い換えルールとして登録されている格要素と述語の組み合わせとこれに対応して登録されている言い換え用の応答生成テンプレートの具体例を示す図である。
【図７】第２の実施の形態に係る応答生成処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【図８】第３および第４の実施の形態に係る応答生成装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図９】述語間因果関係頻度ＤＢの記憶内容の一例を示す図である。
【図１０】応答生成テンプレートの一例を示す図である。
【図１１】述語間因果関係頻度ＤＢ作成部が実行する述語間因果関係頻度ＤＢ生成処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【図１２】第３の実施の形態に係る応答生成処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【図１３】述語間因果関係頻度ＤＢの記憶内容の一例を示す図である。
【図１４】第４の実施の形態に係る応答生成処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０８】
１０   応答生成装置
１２   時間応答生成判別部
１４   時間応答生成部
１６   応答生成ルールデータベース
１８   応答生成テンプレート記憶部
２０   応答生成装置
２２   述語間因果関係頻度ＤＢ作成部
２４   語間因果関係頻度ＤＢ
２６   原因応答生成判別部
２８   原因応答生成部
２９   応答生成テンプレート記憶部
３０   コーパス
【図１】
2009151437.tif 000004
【図２】
2009151437.tif 000005
【図３】
2009151437.tif 000006
【図４】
2009151437.tif 000007
【図５】
2009151437.tif 000008
【図６】
2009151437.tif 000009
【図７】
2009151437.tif 000010
【図８】
2009151437.tif 000011
【図９】
2009151437.tif 000012
【図１０】
2009151437.tif 000013
【図１１】
2009151437.tif 000014
【図１２】
2009151437.tif 000015
【図１３】
2009151437.tif 000016
【図１４】
2009151437.tif 000017