(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索対象ごとに複数の属性を有するデータを記憶する第１メモリと、
ユーザに属性値を問うための質問文候補を記憶する第２メモリと、
前記第１メモリに記憶された前記データを取得して、属性値ごとのグループに分類する分類手段と、
前記分類手段により分類されたグループにおける各データ間で、各属性値について、２つの文字列に係る音素間の類似度に応じた値をとる音素距離を音素距離テーブルを用いて計算し、属性ごとに、計算した前記音素距離の累積値を発音距離として求める距離計算手段と、
前記距離計算手段により計算された前記発音距離の大きい属性の順に前記第２メモリに記憶されている質問文の提示順序を決定する決定手段と、
前記決定手段により決定された提示順序で前記第２メモリから前記質問文を取り出してユーザに提示する提示手段と、
前記提示手段により提示された質問文に応答して発せられたユーザの音声を入力して音声認識を行う音声認識手段と、
前記第１メモリに記憶されたデータから、前記音声認識手段により得られた音声認識結果を属性値として含むデータを候補データとして絞り込む絞り込み手段と、
を備えることを特徴とする対話システム。
【請求項２】
前記決定手段は、
属性ごとに、各属性値のばらつきを表すエントロピーを計算するエントロピー計算手段を含み、
前記エントロピー計算手段により計算された前記エントロピーと前記発音距離計算手段により計算された前記発音距離との重み付け加算値の大きい属性の順に、前記質問文の提示順序を決定することを特徴とする請求項１に記載の対話システム。
【請求項３】
検索対象ごとに複数の属性を有するデータを記憶する第１メモリと、ユーザに属性値を問うための質問文候補を記憶する第２メモリとを備えた対話システムによって実行されるユーザとの対話処理方法であって、
前記第１メモリに記憶された前記データを、属性値ごとのグループに分類する分類ステップと、
前記分類ステップで分類されたグループにおける各データ間で、各属性値について、２つの文字列に係る音素間の類似度に応じた値をとる音素距離を音素距離テーブルを用いて計算し、属性ごとに、計算した前記音素距離の累積値を発音距離として求める距離計算ステップと、
前記距離計算ステップで計算された前記発音距離の大きい属性の順に前記第２メモリに記憶されている質問文の提示順序を決定する決定ステップと、
前記決定ステップで決定された提示順序で前記第２メモリから前記質問文を取り出してユーザに提示する提示ステップと、
前記提示ステップで提示された質問文に応答して発せられたユーザの音声を入力して音声認識を行う音声認識ステップと、
前記第１メモリに記憶されたデータから、前記音声認識ステップで得られた音声認識結果を属性値として含むデータを候補データとして絞り込む絞り込みステップと、
を有することを特徴とする対話処理方法。
【請求項４】
検索対象ごとに複数の属性を有するデータを記憶する第１メモリと、ユーザに属性値を問うための質問文候補を記憶する第２メモリとを備えたコンピュータに実行させることで、当該コンピュータを対話システムとして動作させるための制御プログラムであって、
前記第１メモリに記憶された前記データを、属性値ごとのグループに分類する分類ステップのコードと、
前記分類ステップで分類されたグループにおける各データ間で、各属性値について、２つの文字列に係る音素間の類似度に応じた値をとる音素距離を音素距離テーブルを用いて計算し、属性ごとに、計算した前記音素距離の累積値を発音距離として求める距離計算ステップのコードと、
前記距離計算ステップで計算された前記発音距離の大きい属性の順に前記第２メモリに記憶されている質問文の提示順序を決定する決定ステップのコードと、
前記決定ステップで決定された提示順序で前記第２メモリから前記質問文を取り出してユーザに提示する提示ステップのコードと、
前記提示ステップで提示された質問文に応答して発せられたユーザの音声を入力して音声認識を行う音声認識ステップのコードと、
前記第１メモリに記憶されたデータから、前記音声認識ステップで得られた音声認識結果を属性値として含むデータを候補データとして絞り込む絞り込みステップのコードと、
を有することを特徴とする制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、インタラクティブに情報検索や予約サービス等のタスクを達成する対話システムおよびその制御方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、キーボード入力や音声入力による対話により情報を検索したり、アプリケーションを動作させる対話システムが提案されている。ここでは、音声認識技術を利用した音声対話による番組録画予約システムを例にとって説明する。予約したい番組名を正確に知っていれば、その番組名を直接発声することにより予約ができる。例えば、以下のような対話をなすことで予約ができる。
【０００３】
システム＞  予約したい番組名を発声してください。
ユーザ＞  ニューステン（番組名）
システム＞  「ニューステン」を録画予約してよろしいですか？
ユーザ＞  はい
【０００４】
といったやりとりで、目的を達成できる。また、番組名を直接知らない場合については、条件を入力していくことにより目的を達成することもできる。以下に例を示す。
【０００５】
システム＞  予約したい番組の時間はいつですか？
ユーザ＞  午後９時
システム＞  予約したい番組のチャンネル名は？
ユーザ＞  東京１１チャンネル
システム＞  東京１１チャンネルの午後９時台の番組は２件あります。ドラマＸＸでよろしいですか？
ユーザ＞  いいえ
システム＞  天気予報でいいですか？
ユーザ＞  はい
【０００６】
このようにシステム主導で、システムの質問に回答することにより段階的に検索対象を絞り込んでいって目的を達成する対話システムが提案されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記したようなシステム主導型の対話システムにおいては、検索対象を絞り込むための基準として、一般に、絞り込んだ後の検索件数の期待値が利用される。
【０００８】
しかし、期待値だけでは効率的な絞り込みを行うことは困難である。
【０００９】
テレビ番組の録画予約を例にとって説明する。
【００１０】
まず、番組をその放送時間帯（例えば午前と午後の２つの時間帯）によって絞り込む場合を想定する。例えば２００件ある番組について、午前の番組件数が１００件、午後の番組件数が１００件である場合、所望の番組は午前か午後かの質問に回答することで、次の検索件数を２００件から１００件に絞り込むことができる。
【００１１】
次に、番組をジャンル（例えばニュース番組とそれ以外の２つのジャンル）によって絞り込む場合を想定する。例えば２００件ある番組について、第１のジャンル（ニュース）に属する番組が１００件、第２のジャンル（ニュース以外）に属する番組も１００件である場合には、上記と同様に１回の質問で次の検索件数を２００件から１００件に絞り込むことができる。
【００１２】
しかし、各ジャンルに属する件数のばらつきが大きい場合には問題が生じる。例えば２００件の番組について、第１のジャンルに属する番組の件数が１件だけで、第２のジャンルに属する番組件数が１９９件である場合を考える。この場合、ジャンルに関する質問回答後の件数の期待値は１００件で上記例と変わりはない。ところが、１回目の質問でたまたまニュースが指定されたのであれば、この質問だけで該当番組を確定できるが、それ以外の場合には２００件の検索対象がわずか１件減少するだけで絞り込み効果は少なく、より多くの質問が必要になり検索に時間がかかってしまうことになる。
【００１３】
さらに、音声認識技術に目を転じると、ユーザに提示する質問によって回答候補としての認識語彙が異なるから、質問によって認識性能が変動する。したがって、認識が困難な類似単語を回答候補に含む質問が先にある場合には誤認識のために確認作業に手間取り、結局、検索に時間がかかるという問題が生じることになる。
【００１４】
たとえば、午前か午後の質問に回答することにより、検索件数が２００件から１００件に絞り込めたとする。また、ジャンルに関する質問に回答することにより、同様に検索件数が２００件から１００件に絞り込めたとする。
【００１５】
この場合は期待値も偏りも同一であるから、どちらのアプローチをとったとしても問題ないようにも考えられる。しかし、午前か午後かの質問に対する回答の音声と、ジャンルに関する質問に対する回答の音声とを比較すると、前者は発音が類似した単語を多く含み、後者は発音が類似した単語が少ないといった発音上の特徴のちがいが現れる。したがって、音声認識による誤認識を考慮すると質問の内容によって枝刈りできる件数に差がつくことになる。
【００１６】
本発明は、以上のような問題を解決するため、より効率的にタスクを達成することのできる対話システムおよびその制御方法を提供することを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、例えば本発明の対話システムは、以下の構成を備える。すなわち、
対話的に交換される情報に基づいてデータ検索を行い所定のタスクを達成する対話システムであって、
検索対象としての各データを所定のクラス毎に分類して記憶する記憶手段と、検索対象を特定のクラスにおけるデータに絞り込むための質問の提示順序を決定する決定手段と、
決定された提示順序で質問を提示する提示手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】
本発明者は、従来の対話システムにおいては質問の提示順序が固定されているために上述の問題が生じることに着目した。本発明の実施形態は、質問の提示順序を制御することにより検索対象の絞り込み効果を高めるものである。
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００２０】
（実施形態１）
図１は、本実施形態における対話システムの構成を示す図である。
【００２１】
本システムは、例えばテレビジョン放送を受信し録画するＶＴＲ１０９および、録画予約を行いＶＴＲ１０９の録画動作を制御する録画予約部１０８を備え、当該録画予約を対話的に行うものである。
【００２２】
キーボード１１０は、ユーザからの操作により情報を入力する。また、同じく情報を入力するために、ユーザの音声を入力し音声認識を行う音声認識部１０１も備える。ユーザはキーボード１１０を用いて情報を入力することもできるし、音声認識部１０１を用いた音声入力により情報を入力することもできる。
【００２３】
１０４は、ユーザに提示する質問文候補を検索可能に構成した質問文データベースを記憶するメモリ、１０３は質問文データベースに基づき提示すべき質問文を生成する質問文生成部である。質問文生成部１０３により生成された質問文は、ディスプレイ１１１に表示されるか、または、音声合成部１０５に送られて音声合成により音声出力されうる。
【００２４】
１０７は検索対象データを記憶するメモリ、１０６はメモリ１０７における検索対象データを後述する分類毎にエントロピーを計算するエントロピー計算部である。そして、１０２はエントロピー計算部１０６の出力に基づき対話制御を行う対話制御部である。
【００２５】
図２は、本実施形態における対話システムの動作を示すフローチャートである。
【００２６】
システムがこの動作を開始すると（ステップＳ１）、まず、ステップＳ２で、初期送出文が生成される。これは、対話制御部１０２で生成され、質問文生成部１０３で具体的な発声内容、例えば、「これから番組録画予約を行ないます。」が生成される。この発声内容は質問文データベース１０４に格納されていたものである。対話制御部１０２で生成される初期送出文は抽象的な形式で表現されている（例えば「init-sentence」）。これを質問文生成部１０３に送出する。質問文生成部１０３はこの「init-sentence」に対応するデータをメモリ１０４における質問文データベースから検索して具体的な発声内容を取得する。なお、この質問文データベースの内容を変えることにより、他の発声内容に変更することができる。
【００２７】
次にステップＳ３で、質問文生成部１０３で生成された発声内容が音声合成部１０５で音声合成されてユーザに提示される。提示の方法としてはこのように音声合成部１０５を利用して音声で提示してもよいし、音声合成せずディスプレー１１１に表示してもよい。もちろん音声合成部１０５およびディスプレー１１１の両方を併用してもよい。
【００２８】
初期送出文に対応する質問がユーザに提示された後、ステップＳ４で、質問文の提示順序の戦略が立てられる。これはエントロピー計算部１０６の計算結果を基に対話制御部１０２で行われる。ここで、このステップＳ４で行われる対話戦略計算の詳細を、図３のフローチャートを用いて説明する。
【００２９】
まず、ステップＳ３２で、メモリ１０７から検索対象データを取得する。本実施形態における検索対象データはいわゆる番組表に対応する。各番組には例えば、開始時刻および終了時刻、チャネル、ジャンルなどのキーワードが付加されている。
【００３０】
次に、ステップＳ３３で、これらのキーワードをもとに各番組のクラス分けを行う。例えば、放送時間帯について、５時台の番組、６時台の番組、．．．、といったようにクラス分類する。同様に、チャネルやジャンルについてもクラス分類する。
【００３１】
次に、ステップＳ３４で、エントロピー計算部１０６において、上記ステップＳ３３で分類した結果に基づき各クラス分類ごとのエントロピーの計算を行う。エントロピーの計算は例えば次のように行う。
【００３２】
番組の候補総数をNtotal、各クラスに属する番組数をNclass(i)、クラス数をＩとすると、該当クラス分類CjにおけるエントロピーH(Cj)は以下のように計算される。
【００３３】
0003799280.tif 000002
【００３４】
次に、ステップＳ３５で、上記ステップＳ３４での計算結果をもとに各クラス分類のエントロピーの大小を比較し、エントロピーの大きいクラス順に質問の提示順序を決定する。以上により対話戦略計算が終了する。
【００３５】
なお、上記ステップＳ４の対話戦略計算は、図２のフローチャートにおける順序にかかわらず、システム立上げ時など、ユーザが番組予約をする以前であればいつ行ってもよい。
【００３６】
説明を図２のフローチャートに戻す。
【００３７】
ステップＳ５では、対話制御部１０２によって質問文生成部１０３を制御し、ステップＳ４で決まった提示順序でユーザに質問を提示し対象を絞り込む。例えば、質問の提示順序が（１）開始時間帯、（２）チャンネル、（３）ジャンル、と決まった場合は、ユーザと以下のような対話がなされる。
【００３８】
システム＞  何時の番組ですか
ユーザ＞  午後９時
システム＞  本日午後９時台の番組は２０件あります。何チャンネルですか？
ユーザ＞  ９チャンネル
システム＞  ９チャンネル午後９時台の番組は２件です。ジャンルは何ですか。
ユーザ＞  ドラマ
システム＞  ９チャンネル、午後９時台のドラマは「○○」です。録画予約をしますか？
ユーザ＞  はい
システム＞  録画予約を完了しました。
【００３９】
次に、ステップＳ６で、ステップＳ５による対話の結果から対象（例えば番組名）を確定させる。上記のようにあらかじめ用意した質問だけで唯一決まる場合には、それを例えば録画予約番組として確定する。また、対象を絞り込む際、ある閾値を設定しておき、その閾値以下の数の番組数に絞れた場合はそこで対話を打ち切り、各候補を提示してユーザに直接選択させてもよい。閾値が３の場合の対話は例えば以下のようになる。
【００４０】
システム＞  何時の番組ですか
ユーザ＞  午後９時
システム＞  本日午後９時台の番組は２０件あります。何チャンネルですか？
ユーザ＞  ９チャンネル
システム＞  ９チャンネル午後９時台の番組は２件です。「○○」でよろしいですか？
ユーザ＞  いいえ
システム＞  それでは「××」でよろしいですか？
ユーザ＞  はい
システム＞  それでは「××」の録画予約をします。
【００４１】
また、あらかじめ用意した質問でも候補を閾値以下に絞れない場合は、候補をすべてユーザに提示し選択してもらう。このようにして確定された対象に関する情報は、対話制御部１０２から録画予約部１０８に送信される。
【００４２】
そして、ステップＳ７で、対話制御部１０２より確定された対象に関する情報を受信した録画予約部１０８は、その情報に基づいてアプリケーションを動作させる（すなわち、ＶＴＲ１０９を制御して録画を行う）。
【００４３】
以上説明した実施形態１によれば、検索対象である放送番組を放送時間帯、チャンネル、ジャンル等でクラス分類を行い、エントロピーの大きいクラスの順に質問を提示して検索対象を絞り込んでいく。このため、検索対象の絞り込み効果が高まり、検索時間を短縮することができる。
【００４４】
なお、上述の実施形態において、音声認識部１０１への音声の入力にはマイクロフォンが用いられ、また、音声合成部１０５で合成された音声の出力にはスピーカーが用いられるのが一般的である。これらの音声入出力デバイスは直接接続されていてもよいし、遠隔にあってもよい。例えば、遠隔地から電話により音声入出力を行っても構わない。また、遠隔地からネットワーク接続された端末と音声データをやりとりすることにより制御しても構わない。
【００４５】
また、メモリ１０７における検索対象データがネットワーク接続された遠隔地にあっても構わない。さらに、ＶＴＲ１０９についても、制御信号がやりとりできるインタフェースを介すれば、遠隔地にあっても構わない。
【００４６】
（実施形態２）
上述の実施形態１では、エントロピー計算部１０６により計算された各クラスのエントロピーに応じて質問の提示順序を決定したが、本実施形態では発音距離に応じて質問の提示順序を決定する。
【００４７】
図４は、実施形態２における対話システムの構成を示す図である。
【００４８】
この構成は図１に示した対話システムとほぼ同様であるので、図１と共通するブロックについては同一の参照番号を付し説明を省略する。図１と異なる点は、図１のエントロピー計算部１０６の替わりに、発音距離計算部４０１が設けられている点である。
【００４９】
これにより、本実施形態における対話システムの動作も、図２のフローチャートに示した動作とほぼ同様であるが、ステップＳ４の処理内容のみが異なることになる。以下、このステップＳ４における代替の処理内容についてフローチャートを用いて説明する。ただし、本実施形態では入力手段としてキーボード１１０ではなく、音声認識部１０１を用いることを前提とする。
【００５０】
図５は、発音距離計算部４０１による対話戦略計算の詳細を示すフローチャートである。
【００５１】
まず、ステップＳ５２で、メモリ１０７から検索対象データを取得する。本実施形態における検索対象データはいわゆる番組表に対応する。各番組には例えば、開始時刻および終了時刻、チャネル、ジャンルなどのキーワードが付加されている。
【００５２】
次に、ステップＳ５３で、これらのキーワードをもとに各番組のクラス分けを行う。例えば、放送時間帯について、５時台の番組、６時台の番組、．．．、と、いったようにクラス分類する。同様に、チャネルやジャンルについてもクラス分類する。
【００５３】
次に、ステップＳ５４で、分類した結果に基づき各クラス分類ごとの発音距離の計算を行う。発音距離はさまざまな定義が考えられるが、ここでは一例として各発声に含まれる音素の距離を使用するものとする。
【００５４】
まず、音素の距離テーブルを作成する。音素距離テーブルでは０〜１の範囲で、音素が類似した場合は小さな値を、類似していない場合は大きな値を与え、すべての音素の対について距離を与える。距離の数値は例えば以下のように与える。音声認識部１０１により音素認識を行い、音素間のコンフュージョンマトリックスを作成する。混同の多い音素間は小さい距離を与え、混同の少ない音素間は大きい距離を与える。この距離を０〜１の範囲で正規化し、同一音素の距離は０とする。
【００５５】
以上の音素距離テーブルを用いて各発声間の距離を求める。各発声を音素記号列で表わし、音素記号間でＤＰマッチングをとり、上記距離を累積することにより各発声間の距離を求める。該当クラスの発音距離は例えば、そのクラスに属する各発声間の距離の平均で規定する。あるいは距離の近い発音間のみが誤認識を起こしやすいと考える場合には、距離の近い発音のペアの上位Ｎ個を選択し、その上位Ｎ個のみの距離の平均で規定してもよい。
【００５６】
次に、ステップＳ５５で、上記ステップＳ５４での計算結果をもとに各クラス分類の発音距離の大小を比較し、発音距離の大きいクラス順に質問の提示順序を決定する。以上により、対話戦略計算が終了する。
【００５７】
なお、上記ステップＳ４の対話戦略計算は、図２のフローチャートにおける順序にかかわらず、システム立上げ時など、ユーザが番組予約をする以前であればいつ行なってもよい。
【００５８】
ステップＳ５以降の処理は実施形態１において説明したとおりに行えばよい。
【００５９】
以上の実施形態２によれば、発音距離の大きいクラスはより誤認識が少ないと考え、誤認識の少なそうな事項から質問を行うことにより、誤認識の回数を減らすことができ、ひいては誤認識の修正のために取られる時間を短縮することができる。
【００６０】
（実施形態３）
上述の実施形態１では、質問の提示順序の求め方としてエントロピーを使用した。また、実施形態２では、発音距離を用いて質問順序を決定した。実施形態３では、その両方を使用する方法について説明する。
【００６１】
図６は、実施形態３における対話システムの構成を示す図である。
【００６２】
この構成は図１または図２に示した対話システムとほぼ同様であるので、図１および図２と共通するブロックについては同一の参照番号を付し説明を省略する。ただし、この図６に示す対話システムには、図１のエントロピー計算部１０６に加え、図２の発音距離計算部４０１が設けられるとともに、対話戦略計算部６０１が新たに設けられている。
【００６３】
本実施形態では対話戦略計算部６０１において、発音距離計算部４０１で計算された発音距離およびエントロピー計算部１０６で計算されたエントロピーの両方の計算結果を用いて、質問順序を決定する。具体的には、この２つの数値に重みをかけ両者を考慮した数値を計算し、その数値を質問順序の決定に利用する。
【００６３】
例えば、クラスCjに関して、発話距離計算部４０１で計算された発音距離をD(Cj)、エントロピー計算部１０６で計算されたエントロピーをH(Cj)とすると、次式で示される計算を行う。
T(Cj)＝α・D(Cj)＋(１−α)・H(Cj)、ただし、
ここで、α（ただし、0≦α≦1）は重み係数で、αが０の場合はエントロピーのみを考慮する場合と等価であり、１の場合は発音距離のみを考慮する場合と等価である。このαの値を指定することにより、エントロピーをより大きく考慮するか、発音距離をより大きく考慮するかを決めることができる。αの指定はシステムが規定した値を使用してもよいし、αの入力手段を付加することにより、ユーザが指定してもよい。上記計算結果をもとにT(Cj)の大きいクラス順に質問の提示順序を決定する。
【００６４】
（実施形態４）
上記したそれぞれの実施形態はシステム主導型の対話システムを想定して説明したが、対話の一部がユーザ主導であっても構わない。この場合はシステムが決定した質問順序とは異なる入力をユーザがする可能性がある。その場合は質問ごとにエントロピーや発音距離を計算してシステムが順番を決めればよい。
【００６５】
例えば、対話におけるユーザからの最初の発声（第１発声）がユーザ主導で入力された場合の対話例を示す。第１発声があった後エントロピーや発音距離を計算して質問順を決める。この例では第１発声がなければ、開始時間帯、チャンネル、ジャンルと順番がきまるが、第１発声でチャンネルが決定されてエントロピーが０となったため、第１質問後はチャネルに関する質問はなくなり、開始時間帯、ジャンルという順番で質問が行なわれる。
【００６６】
システム＞  番組録画予約システムです。入力をどうぞ
ユーザ＞  ９チャンネル
システム＞  ９チャンネルですね。何時の番組ですか？
ユーザ＞  午後９時
システム＞  ９チャンネル、午後９時台の番組は２件です。ジャンルな何ですか？
ユーザ＞  ドラマ
システム＞  ９チャンネル、午後９時台のドラマは「○○」です。録画予約をしますか？
ユーザ＞  はい
システム＞  録画予約を完了しました。
【００６７】
上記の例では、第１発声がユーザ主導であるが、各回の質問ごとにエントロピーや発音距離を計算することにより、何番目の発声がユーザ主導であってもよい。また、上記例で最初の質問の答えが違うチャンネルの場合、開始時間帯とジャンルのエントロピーはチャンネルごとに異なるので、質問の順番が入れ換わる可能性もある。
【００６８】
以上説明した実施形態によれば、対話システムにおいて、システムが提示する質問の順序を変えることにより、より短い時間で検索件数を絞り込むことができる。エントロピーを使う場合には、より偏りのない検索件数の絞り込みが可能になる。また、発音距離を使用する場合は、より誤認識回数を減らすことが期待できる。このため誤認識の修正にかかる時間を少なくでき、より短時間で検索件数を絞り込める。さらに、両者を併用し、より効果を高めることも可能である。
【００６９】
【他の実施形態】
以上、本発明の実施形態を詳述したが、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリンタ等）から構成されるシステムに適用しても、１つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置等）に適用してもよい。
【００７０】
なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータがその供給されたプログラムを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。
【００７１】
したがって、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、そのコンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明の特許請求の範囲には、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。
【００７２】
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。
【００７３】
プログラムを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、光ディスク（CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD等）、光磁気ディスク、磁気テープ、メモリカード等がある。
【００７４】
その他、プログラムの供給方法としては、インターネットを介して本発明のプログラムをファイル転送によって取得する態様も含まれる。
【００７５】
また、本発明のプログラムを暗号化してCD-ROM等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介して暗号化を解く鍵情報を取得させ、その鍵情報を使用することで暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。
【００７６】
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００７７】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。
【００７８】
【発明の効果】
本発明によれば、より効率的にタスクを達成することのできる対話システムおよびその制御方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態１における対話システムの構成を示す図である。
【図２】実施形態１における対話システムの動作を示すフローチャートである。
【図３】実施形態１における対話戦略計算処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】実施形態２における対話システムの構成を示す図である。
【図５】実施形態２における対話戦略計算処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】実施形態３における対話システムの構成を示す図である。
【図１】
0003799280.tif 000003
【図２】
0003799280.tif 000004
【図３】
0003799280.tif 000005
【図４】
0003799280.tif 000006
【図５】
0003799280.tif 000007
【図６】
0003799280.tif 000008