(57)【要約】コンピュータと人間との間の自然で且つ知的なトピックス対話方法であって、コンピュータのメモリにリレーショナル型データベースのスキーマ及びタップルを記録すると共に各スキームの話題にする順番である対話シーケンス及び各スキームが話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録する工程Ｓ１と、利用者の入力音声を単語分解・文章解析して、各スキームに対応する情報アイテムの存否を判断する工程Ｓ２と、リレーショナル型データベース中のレコードを特定するために必要な情報アイテムが前記入力音声に含まれていない場合には、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す工程Ｓ３と、レコードを特定するために必要な情報アイテムが前記入力音声に含まれている場合には、前記対話シーケンスに従ってプログラムを進行させる工程Ｓ４とを含んで構成されている。
2002029633.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータと人間との間の自然で且つ知的なトピックス対話方法であって、
コンピュータのメモリにリレーショナル型データベースのスキーマ及びタップルを記録すると共に各スキームの話題にする順番である対話シーケンス及び各スキームが話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録する工程と、
利用者の入力音声を単語分解・文章解析して、各スキームに対応する情報アイテムの存否を判断する工程と、
リレーショナル型データベース中のレコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合には、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す工程と、
レコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合には、当該レコードの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させる工程と、
を含んで構成されてなるトピックス対話方法を提供する。
【請求項２】
請求項１に記載のトピックス対話方法において、欠けている情報アイテムの聞き返し工程が、スキームの名称を聞き返し文に入れて質問することを特徴とするトピックス対話方法。
【請求項３】
コンピュータと人間との間の自然で且つ知的なトピックス対話方法であって、コンピュータのメモリに、各シーン（話題）を識別できるインデックスを有する複数の知識化データのアトリビュート及びバリュー、並びに、全部の又は所定のシーンの所定のスキーム及び／又はタップルに関連する小シーンを規定するリレーショナル型データベースの複数の項目からなる構造事例及びそれらの内容であるコンテンツ事例を記録すると共に、各スキーム及び項目の話題にする順番である対話シーケンス及び項目シーケンス、並びに、各スキーム及び項目が話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録する工程と、
コンピュータから人間に対し、どのシーンについての対話であるかを特定するためのインデックスを問合せる工程と、入力されたインデックスに従ってシーンを特定し、メモリから特定されたリレーショナル型データベースを呼び出してキャッシュメモリに書き換え可能に記録する工程と、
利用者からの入力音声を単語分解・文章解析して、各スキームに対応する情報アイテムの存否を判断する工程と、
リレーショナル型データベース中のレコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合には、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す工程と、
レコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合には、当該レコードの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させる工程と、
所定のスキーム及び／又はタップルが話題となった時、小シーンを規定するリレーショナル型データベースを呼び出し、サブルーチンとして、項目シーケンスに従ってプログラムを進行させる工程と、
項目シーケンスが終了した場合に、対話シーケンスに戻って残りのプログラムを進行させる工程と、
を含んで構成されてなるトピックス対話方法。
【請求項４】
請求項３に記載のトピックス対話方法において、構造事例が対話例であることを特徴とするトピックス対話方法。
【請求項５】
請求項５に記載の本発明は、請求項３又は４に記載のトピックス対話方法において、無限階層的に、小シーンにはさらに下位の小シーンが、また、その小シーンにはさらにその下位の小シーンが存在することを特徴とするトピックス対話方法。
【請求項６】
コンピュータと人間との間の自然で且つ知的なトピックス対話方法であって、
予定されている対話が行われるシーン（話題）に属する資料に表れている単語を名称毎に分類してその分類名としての名称と当該名称のタイプ、サイズ、取り得る範囲等の制約をアトリビュートとし且つ当該名称の値をバリューとした知識化単語を蓄積し知識化単語辞書を作成する工程と、
コンピュータのメモリに同一のアトリビュート組を持つ複数の又は単数の知識化データが有する複数のアトリビュート／バリュー組を記録すると共に各アトリビュートの話題にする順番である対話シーケンス及び各アトリビュートが話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録する工程と、
利用者の入力音声を知識化単語辞書を利用して単語分解・文章解析し、各アトリビュートに対応する情報アイテムの存否を判断する工程と、
知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合には、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す工程と、
知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合には、当該知識化データの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させる工程と、
を含んで構成されてなるトピックス対話方法。
【請求項７】
請求項６に記載のトピックス対話方法において、欠けている情報アイテムの聞き返し工程が、アトリビュートの名称を聞き返し文に入れて質問することを特徴とするトピックス対話方法。
【請求項８】
コンピュータと人間との間の自然で且つ知的な、しかも変化に富むと共に深みのあるトピックス対話方法であって、
特定のシーン（話題）に属する資料毎に、それらに表れている単語を名称毎に分類してその分類名としての名称と当該名称のタイプ、サイズ、取り得る範囲等の制約をアトリビュートとし且つ当該名称の値をバリューとした知識化単語を蓄積し知識化単語辞書を作成する工程と、
コンピュータのメモリに、各シーン（話題）を識別できるインデックスを有する複数の知識化データのアトリビュート及びバリュー、並びに、所定のアトリビュート及び／又はバリューに関連する小シーンを規定する知識化データの複数の項目からなる構造事例及びそれらの内容であるコンテンツ事例を記録すると共に、各アトリビュート及び項目の話題にする順番である対話シーケンス及び項目シーケンス、並びに、各アトリビュート及び項目が話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録する工程と、
コンピュータから人間に対し、どのシーンについての対話であるかを特定するためのインデックスを問合せる工程と、
入力されたインデックスに従ってシーンを特定し、メモリから同一シーンに係る同一のアトリビュート組を持つ複数の又は単数の知識化データを呼び出してキャッシュメモリに書き換え可能に記録する工程と、
利用者からの入力音声を知識化単語辞書を利用して単語分解・文章解析し、各アトリビュートに対応する情報アイテムの存否を判断する工程と、
知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合には、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す工程と、
知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合には、当該知識化データの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させる工程と、
所定のアトリビュート及び／又はバリューが話題となった時、小シーンを規定するリレーショナル型データベースを呼び出し、サブルーチンとして、項目シーケンスに従ってプログラムを進行させる工程と、
項目シーケンスが終了した場合に、対話シーケンスに戻って残りのプログラムを進行させる工程と、
を含んで構成されてなるトピックス対話方法を提供する。
【請求項９】
請求項８に記載のトピックス対話方法において、構造事例が対話例であることを特徴とするトピックス対話方法。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載のトピックス対話方法において、無限階層的に、小シーンにはさらに下位の小シーンが、また、その小シーンにはさらにその下位の小シーンが存在することを特徴とするトピックス対話方法。
【請求項１１】
コンピュータと人間との間で、自然で且つ知的なトピックス対話を行わせるトピックス対話システムであって、
利用者の音声をコンピュータへの入力信号へ変換する音声入力変換装置と、
コンピュータからの出力信号を音声に変換して出力する音声出力装置と、
リレーショナル型データベースのスキーマ及びタップルを記録すると共に各スキームの話題にする順番である対話シーケンス及び各スキームが話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録するメモリと、
利用者の入力音声を単語分解・文章解析して、各スキームに対応する情報アイテムの存否を判断する情報アイテム判断制御手段と、
リレーショナル型データベース中のレコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合に、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す必須情報アイテム聞出制御手段と、
レコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合に、当該レコードの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させるプログラム進行制御手段と、
を含んで構成されてなるトピックス対話システム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のトピックス対話システムにおいて、必須情報アイテム聞出制御手段は、スキームの名称を聞き返し文に入れて質問し、それにより、欠けている情報アイテムの聞き返しを行うことを特徴とするトピックス対話システム。
【請求項１３】
コンピュータと人間との間で、自然で且つ知的なトピックス対話を行わせるトピックス対話システムであって、
利用者の音声をコンピュータへの入力信号へ変換する音声入力変換装置と、
コンピュータからの出力信号を音声に変換して出力する音声出力装置と、
各シーン（話題）を識別できるインデックスを有する複数の知識化データのアトリビュート及びバリュー、並びに、所定のスキーム及び／又はタップルに関連する小シーンを規定するリレーショナル型データベースの複数の項目からなる構造事例及びそれらの内容であるコンテンツ事例を記録すると共に、各スキーム及び項目の話題にする順番である対話シーケンス及び項目シーケンス、並びに、各スキーム及び項目が話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録するメモリと、
コンピュータから人間に対し、どのシーンについての対話であるかを特定するためのインデックスを問合せるインデックス問合制御手段と、
入力されたインデックスに従ってシーンを特定し、メモリから特定されたリレーショナル型データベースを呼び出してキャッシュメモリに書き換え可能に記録するキャッシュメモリ記録制御手段と、
利用者からの入力音声を単語分解・文章解析して、各スキームに対応する情報アイテムの存否を判断する情報アイテム判断制御手段と、
リレーショナル型データベース中のレコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合に、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す必須情報アイテム聞出制御手段と、
レコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合に、当該レコードの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させるプログラム進行制御手段と、
所定のスキーム及び／又はタップルが話題となった時、小シーンを規定するリレーショナル型データベースを呼び出し、サブルーチンとして、項目シーケンスに従ってプログラムを進行させるサブルーチン進行制御手段と、そして、
項目シーケンスが終了した場合に、対話シーケンスに戻って残りのプログラムを進行させる対話シーケンスへのリターン制御手段と、
を含んで構成されてなるトピックス対話システム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のトピックス対話システムにおいて、構造事例が対話例であることを特徴とするトピックス対話システム。
【請求項１５】
請求項１３又は１４に記載のトピックス対話システムにおいて、無限階層的に、小シーンにはさらに下位の小シーンが、また、その小シーンにはさらにその下位の小シーンが存在することを特徴とするトピックス対話システム。
【請求項１６】
コンピュータと人間との間で、自然で且つ知的なトピックス対話を行わせるトピックス対話システムであって、
予定されている対話が行われるシーン（話題）に属する資料に表れている単語を名称毎に分類してその分類名としての名称と当該名称のタイプ、サイズ、取り得る範囲等の制約をアトリビュートとし且つ当該名称の値をバリューとした知識化単語を蓄積し知識化単語辞書を作成する知識化単語辞書作成制御手段と、
利用者の音声をコンピュータへの入力信号へ変換する音声入力変換装置と、
コンピュータからの出力信号を音声に変換して出力する音声出力装置と、
同一のアトリビュート組を持つ複数の又は単数の知識化データが有する複数のアトリビュート／バリュー組を記録すると共に各アトリビュートの話題にする順番である対話シーケンス及び各アトリビュートが話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録するメモリと、
利用者の入力音声を知識化単語辞書を利用して単語分解・文章解析し、各スキームに対応する情報アイテムの存否を判断する情報アイテム判断制御手段と、
知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合に、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す必須情報アイテム聞出制御手段と、
知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合に、当該知識化データの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させるプログラム進行制御手段と、
を含んで構成されてなるトピックス対話システムを提供する。
【請求項１７】
請求項１６に記載のトピックス対話システムにおいて、必須情報アイテム聞出制御手段は、アトリビュートの名称を聞き返し文に入れて質問し、それにより、欠けている情報アイテムの聞き返しを行うことを特徴とするトピックス対話システム。
【請求項１８】
コンピュータと人間との間で、自然で且つ知的なトピックス対話を行わせるトピックス対話システムであって、
特定のシーン（話題）に属する資料毎に、それらに表れている単語を名称毎に分類してその分類名としての名称と当該名称のタイプ、サイズ、取り得る範囲等の制約をアトリビュートとし且つ当該名称の値をバリューとした知識化単語を蓄積し知識化単語辞書を作成する知識化単語辞書作成制御手段と、
利用者の音声をコンピュータへの入力信号へ変換する音声入力変換装置と、
コンピュータからの出力信号を音声に変換して出力する音声出力装置と、
各シーン（話題）を識別できるインデックスを有する複数の知識化データのアトリビュート及びバリュー、並びに、所定のアトリビュート及び／又はバリューに関連する小シーンを規定する知識化データの複数の項目からなる構造事例及びそれらの内容であるコンテンツ事例を記録すると共に、各アトリビュート及び項目の話題にする順番である対話シーケンス及び項目シーケンス、並びに、各アトリビュート及び項目が話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録するメモリと、
コンピュータから人間に対し、どのシーンについての対話であるかを特定するためのインデックスを問合せるインデックス問合制御手段と、
入力されたインデックスに従ってシーンを特定し、メモリから同一のアトリビュート組を持つ複数の又は単数の知識化データを呼び出してキャッシュメモリに書き換え可能に記録するキャッシュメモリ記録制御手段と、
利用者からの入力音声を、知識化単語辞書を利用して単語分解・文章解析し、各アトリビュートに対応する情報アイテムの存否を判断する情報アイテム判断制御手段と、
知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合に、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す必須情報アイテム聞出制御手段と、
知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合には、当該知識化データの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させるプログラム進行制御手段と、
所定のアトリビュート及び／又はバリューが話題となった時、小シーンを規定する知識化データを呼び出し、サブルーチンとして、項目シーケンスに従ってプログラムを進行させるサブルーチン進行制御手段と、そして、
項目シーケンスが終了した場合に、対話シーケンスに戻って残りのプログラムを進行させる対話シーケンスリターン制御手段と、
を含んで構成されてなるトピックス対話システムを提供する。
【請求項１９】
請求項１８に記載のトピックス対話システムにおいて、構造事例が対話例であることを特徴とするトピックス対話システム。
【請求項２０】
請求項１８又は１９に記載のトピックス対話システムにおいて、無限階層的に、小シーンにはさらに下位の小シーンが、また、その小シーンにはさらにその下位の小シーンが存在することを特徴とするトピックス対話システム。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、コンピュータと人間との間で交わされるトピックス対話方法及びシステムに係り、特に、ノウハウ構造を有するデータベースを用いて特定の話題についてあたかも人間同士が行っているような自然な且つ知的な対話からなるトピックス対話方法及びトピックス対話システムに関する。
技術の背景
近年、コンピュータによる音声認識技術が発達し、音声によってコンピュータと人間とが対話を行う環境が整いつつある。音声が人間のもっとも自然な入出力手段であることから、人間同士の会話のように、コンピュータに蓄積された情報を用いてコンピュータと人間とが知的な対話を行えるようにさせる試みや研究が盛んに行われる。しかしながら、現状は、コンピュータに蓄積されている情報の中から適切なものを検索して抽出し、人間に情報を単に伝えるだけのもの、あるいは、記録装置におけるデータ構造に合致するように質問・回答を間違いなく且つ不自然でない程度の速度で行わせるといった程度であった。
前者としては、例えば、特開平１１−２７２７４７号がある。この発明では、作業指示を必要とする組立作業場にて、従来の作業者への図面、作業指示書等の視覚中心の情報提供に加え、耳からの音声による情報、例えば、工程毎の注意事項や過去の不良事例を作業者にリアルタイムに提供するようにしている。すなわち、コンピュータが、予め登録されたメッセージ文節をもつ音声メッセージ編集再生装置を備え、作業工程に対応し予め登録されたメッセージ文節指示の受渡しにより決められた作業指示を可能ならしめている。
後者としては、例えば、特開平１１−１０２１９６号がある。この発明システムでは、対話を開始する際、言語処理部は、文テンプレート辞書，タスク知識データ，話題データを駆使して表現・文型により出力候補文及び認識候補文を生成する。そして、生成された出力候補文の一つを音声合成部が出力する。これに応答してユーザが音声により回答すると、音声認識部は、前記表現・文型により生成された認識候補文と優先的に比較し、正しいと認識した場合、認識結果である認識単語を言語処理部に渡す。言語処理部は、この認識結果に基づいて、次の出力候補文，認識候補文を生成する。音声入力がない場合や正しいと認識できなかった場合は、それに応じて次の出力候補文等を生成する。これらを繰り返して対話を行う。
このシステムは、明示されてはいないが、タスク知識データと呼ばれるリレーショナル型データベースに蓄積されたスキーマとタップルとを利用して話題を特定した上で、話題データに書かれた質問であるのか回答であるのかの別である発話タイプ，話題，次発話タイプ（発話タイプが質問であれば次発話タイプは回答となり、前者が回答であれば後者は質問となる）に基づき、文テンプレート辞書から所定のテンプレート（文型）を選択する。テンプレートは、発話タイプによって現在の対話場面に応じたものが選ばれ、テンプレートの所定位置にはタスク知識データの対応するスキームのタップルが埋め込まれる。このようにして、出力候補文（出力候補単語）が作成されるが、このシステムでは、同時に出力候補文と同じテンプレート番号の認識候補文を作成する点に特徴を有する。ここで、同じテンプレート番号には、同じ文章の質問と回答のように対応付けがなされている。従って、同じテンプレート番号の出力候補文と認識候補文とを用意するということは、一の質問なり回答なりに最も返事として返されるであろう可能性の高い文章を予め準備しておくということを意味する。そして、これら出力候補文と認識候補文は、音声認識部及び音声合成部に渡される。
音声合成部は、使用者に対して出力候補文の一つを音声として出力する。この出力文に対して、使用者から音声入力がなければ出力候補文等の生成に戻り、次の出力候補文が生成される。音声入力があれば、出力候補文と同じテンプレート番号の認識候補文が使用者によって入力された音声と優先的に比較される。入力された音声が認識候補文と一致するか否かの判断は、単語分解・文章解析により容易に実行することができる。このように、音声認識部は、認識候補文と音声入力とを照合し、正しい認識結果であると判断した場合には認識単語を言語処理部に渡す。言語処理部は、この認識結果によりタスクが終了する場合には当該タスクを終了させる。
認識候補文と音声入力とを照合した結果、音声入力が認識候補文と一致しないと判断された場合は、他の認識候補文と照合し、音声入力と一致する認識候補文を見つけ出すまでかかる作業を繰り返す。
かかるコンピュータと人間との対話は、一見すると、情報の遣り取りを通じて知的な対話を行っているように見える。しかしながら、その実、コンピュータに蓄積されている情報を一方的に人間に伝えるだけである。あるいは、人間の発した情報を正確且つ短時間に認識してデータベース化する。又は、そのようにしてデータベース化した情報を検索して出力するだけであった。
人間同士の対話は、同じく情報を扱う対話であっても、いきない複数の長い情報を一遍に扱うのではない。お互い理解し易い程度の長さ、項目数に分け、重要度の高い順から、あるいは、関連の高いものから順に話を展開しながらまとめる等する。そして、情報を検索する上で欠けている項目が合った場合に、それをタイミング良く聞き出す質問をする等臨機応変に対応する。さらに、一の情報が複数の項目から構成されている場合に、一直線に必要な項目を矢継ぎ早に聞き出すことは機械的な又は事務的な感じがして、人間味のある対話とは言えない。一見関係のないと思われる方向からのアプローチや多少の関係のある項目についての情報を深く探索しつつ話を進め必要な項目について情報を得る。そして、最終的に、検索のための全ての条件を入手するといったことが行われる。コンピュータと人間との対話においても、このような自然な且つ知的な対話を行うことができるようにすることが目標である。そして、そのようなトピックス対話方法及びシステムの開発が要望されていた。
本発明は、前記要望に応えるもので、コンピュータと人間との間で自然な且つ知的な対話を行うことができるトピックス対話方法及びシステムを提供することを目的とする。
本発明は、また、コンピュータが、既存のリレーショナル型データベースやオブジェクト指向データベースの情報を置換利用して知識化データとしたものを基礎として人間との間で対話を行うことができるトピックス対話方法及びシステムを提供することを目的とする。
本発明は、さらに、コンピュータが、欠けている項目を自動的に探し出し自然な会話の流れの中でそのような項目についての情報を取得し蓄積されているデータ構造における検索を可能としたコンピュータと人間との間の簡易的なトピックス対話方法及びシステムを提供することを目的とする。
本発明は、さらにまた、一直線に必要な項目を矢継ぎ早に聞き出すという機械的な又は事務的な対話ではなく、一見関係のないと思われる方向からのアプローチや関係のある項目についての情報を深く探索しつつ話を進め最終的には必要な項目について情報を全て得て検索や情報の蓄積を行うことができるコンピュータと人間との間のトピックス対話方法及びシステムを提供することを目的とする。
発明の開示
本発明の第一の態様は、コンピュータと人間との間の自然で且つ知的なトピックス対話方法であって、コンピュータのメモリにリレーショナル型データベースのスキーマ及びタップルを記録すると共に各スキームの話題にする順番である対話シーケンス及び各スキームが話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録する工程と、利用者の入力音声を単語分解・文章解析して、各スキームに対応する情報アイテムの存否を判断する工程と、リレーショナル型データベース中のレコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合には、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す工程と、レコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合には、当該レコードの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させる工程とを含んで構成されてなるトピックス対話方法を提供する。
本態様においては、コンピュータはリレーショナル型データベースに蓄積されたデータを用いて人間と対話する。このリレーショナル型データベースには、複数のスキーム、すなわち、スキーマに対応してデータ（タップル）が蓄積されている。かかるリレーショナル型データベースをコンピュータのメモリに記録する。メモリには、また、人間との対話で、各スキームをどのような順序で話題に載せていくかを定めた対話シーケンスと、個々のスキームが話題となった時の言い回し、その変形等を規定するプログラムも記録されている。コンピュータのＣＰＵは、メモリからかかるプログラムを呼び出して、そのプログラムに従って対話を進める。
人間がコンピュータに対し音声を発すると、コンピュータはマイクロフォン、音声認識ソフト等を駆使して音素認識する。これを、単語辞書、構文辞書、事例辞書等を利用して、単語分解し・文章解析する。そして、各スキームに対応する値（ここでは、「情報アイテム」と称する）が単語分解・文章解析された音声入力中に存在するか否かを判断する。リレーショナル型データベースには、多数のレコードが蓄積されているが、音声入力がその内のどのレコードについてのものであるかを決定する。すなわち、レコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合には、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す。これにより、一又は少数のレコードが特定される。
単語分解・文章解析された音声入力中にレコードを特定する情報アイテムが始から全て揃っている場合（前述のように利用者に聞き返しを行って揃えた場合を含む。以下、同様）、コンピュータのＣＰＵは、当該レコードの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させる。通常、対話シーケンスでは、当該レコードの全て又は適宜のスキームに対応する情報アイテムを用いて所定の順序に従って対話を進行させる。
請求項２に記載の本発明は、請求項１に記載のトピックス対話方法において、欠けている情報アイテムの聞き返し工程が、スキームの名称を聞き返し文に入れて質問することを特徴とする。
利用者は、聞き返し文の「スキームの名称」から何を聞かれているのかを間違いなく把握することができ、意志の疎通を確実に取ることができる。
本発明の第二の態様は、コンピュータと人間との間の自然で且つ知的なトピックス対話方法であって、コンピュータのメモリに、各シーン（話題）を識別できるインデックスを有する複数の知識化データのアトリビュート及びバリュー、並びに、全部の又は所定のシーンの所定のスキーム及び／又はタップルに関連する小シーンを規定するリレーショナル型データベースの複数の項目からなる構造事例及びそれらの内容であるコンテンツ事例を記録すると共に、各スキーム及び項目の話題にする順番である対話シーケンス及び項目シーケンス、並びに、各スキーム及び項目が話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録する工程と、コンピュータから人間に対し、どのシーンについての対話であるかを特定するためのインデックスを問合せる工程と、入力されたインデックスに従ってシーンを特定し、メモリから特定されたリレーショナル型データベースを呼び出してキャッシュメモリに書き換え可能に記録する工程と、利用者からの入力音声を単語分解・文章解析して、各スキームに対応する情報アイテムの存否を判断する工程と、リレーショナル型データベース中のレコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合には、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す工程と、レコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合には、当該レコードの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させる工程と、所定のスキーム及び／又はタップルが話題となった時、小シーンを規定するリレーショナル型データベースを呼び出し、サブルーチンとして、項目シーケンスに従ってプログラムを進行させる工程と、項目シーケンスが終了した場合に、対話シーケンスに戻って残りのプログラムを進行させる工程とを含んで構成されてなるトピックス対話方法を提供する。
本態様は、より複雑でより知的なコンピュータと人間との間の対話を行わせるトピックス対話方法に係るものである。コンピュータは、各シーン（話題）を識別できるインデックス（スキーム及び／又はタップルの中から適宜のものを選択して用いることもできる。以下、同様。）を有する複数のリレーショナル型データベースを用いて人間と対話する。これらリレーショナル型データベースのそれぞれには、複数のスキーム、すなわち、スキーマに対応してデータ（タップル）が蓄積されている。識別可能なインデックスを有するリレーショナル型データベースをコンピュータのメモリに記録する。メモリには、また、全シーン又は所定のシーンの所定のスキーム及び／又はタップルに関連する小シーンを規定するリレーショナル型データベースを記録する。小シーンを規定するリレーショナル型データベースは、複数の項目からなる構造事例とそれらの内容であるコンテンツ事例から構成されている。メモリには、さらに、人間との対話で、各スキーム及び項目をどのような順番で話題に載せていくかを定めた対話シーケンス及び項目シーケンス、並びに、各スキーム及び項目が話題となった場合の言い回し、変形等を定めたプログラムも記録されている。コンピュータのＣＰＵは、メモリからこのようなプログラムを呼び出して、そのプログラムに従って対話を進める。
プログラムの冒頭で、ＣＰＵは、人間に対しどのシーンについての対話であるかを特定するためのインデックスを問合せるための質問、例えば、「御用件をどうぞ。」、「何についてお調べですか。」等を行う。人間がこれに対し、「夏休みの旅行先を探している。」等の回答をすると、「旅行先」、「探す」等の入力されたインデックスに従ってシーンを特定する。ＣＰＵは、メモリからインデックスにより特定されたシーン（話題）のリレーショナル型データベースを呼び出してキャッシュメモリに書き換え可能に記録する。
コンピュータからの「どのような旅行をお考えですか」等の質問に対し、利用者からの回答があると、コンピュータは、従来周知の音声認識装置を用いて、音素認識する。かかる音素認識された文字列を、単語辞書、構文辞書、事例辞書等を利用して、単語分解・文章解析する。
旅行というシーンのスキーマは、例えば、「行き先」、「目的」、「日数」、「出発日（時）」、「人数」、「同伴者の内訳」、「予算」、「航空会社の指定」、「ホテルの指定」、「部屋の仕様」、「食事の有無」、「オプションの有無」、「パスポートの有無」、「ビザの必要性」、「支払方法」等がある。利用者からの回答は、通常、これらスキーマの一部について情報アイテムを与えるに過ぎない。ＣＰＵは、そこで、各スキームに対応する情報アイテムの存否を判断する。リレーショナル型データベースは、多数のレコードを含んでいる。その中から要望に沿うレコードを特定するためには、いくつかのスキームについての情報アイテムが必須となる。例えば、「行き先」、「目的」、「日数」、「出発日（時）」、「人数」、「同伴者の内訳」、「予算」がレコードを特定するために必要な情報アイテムとなる。これらに対して、「航空会社の指定」、「ホテルの指定」、「部屋の仕様」、「食事の有無」、「オプションの有無」、「パスポートの有無」、「ビザの必要性」、「支払方法」は、ある程度旅行の詳細が決定された後に必要となる情報アイテムである。
そこで、リレーショナル型データベース中のレコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合には、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す。他方、レコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合には、当該レコードの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させる。通常、入力済みのスキーマを順番に利用者に確認するように進行する。例えば、「行き先」、「目的」、「出発日（時）」について、利用者が、「今年の夏休みに、米国に語学研修したい。」と回答した場合、「行き先は、米国ですね。」、「旅行の目的は語学研修ですね。」、「旅行は、７月２０日以後８月３１日までですね。」のように、利用者に情報アイテムが正しくコンピュータに認識されたことを確認する。
前述した利用者の回答中には、「日数」、「人数」、「同伴者の内訳」、「予算」等レコードを確定する又は絞り込む上で必須であるスキーマについて情報アイテムが存在しない。そこで、コンピュータは、前述の確認のための対話の流れの中で、これらスキームについての質問を入れて必要な情報アイテムを獲得する。例えば、「旅行の目的は語学研修ですね。」の質問及び利用者からの返事に続けて、「旅行はお一人ですか。」の質問をする。これに対して、例えば、「友人と３人で行きます」と回答された場合には、「同伴者は、友人ですか。」と「同伴者の内訳」も聞いてしまう等する。
本態様における特徴は、対話の途中で、その対話に登場したトピックスを取り上げ、そのトピックスについて深く掘り下げたり、他のバリエーションについて言及すること等により対話を発展させ得る点にある。すなわち、所定のスキーム及び／又はタップルが話題となった時、小シーンを規定するリレーショナル型データベースを呼び出し、サブルーチンとして、項目シーケンスに従ってプログラムを進行させる。前述の例では、例えば、利用者が旅行の「目的」である「語学研修」に言及した際、「語学研修」についての小シーンへ話題を転じるように制御する。
「語学研修」の小シーンでは、複数の項目からなる構造事例及びその内容であるコンテンツ事例からなるリレーショナル型データベースを用いて人間との対話を行う。対話における項目の登場する順番は、項目シーケンスによって順番が定められている。語学研修の項目としては、「言語の種類」、「米英語の別」、「目的」、「特徴」、「場所」、「施設」、「期間」、「形態」、「生徒の構成」、「費用」、「入学資格」等がある。前述の例では、「語学研修といえば、英語と米語とがあります。本当に、米語を習いたのですか。」等、対話の中味を小シーンである語学研修の話題に変換させる。この小シーンでは、さらに、日常会話の習得、留学や移住の前準備、日本語の教授を通じての英語の習得、英語資格試験の準備等の「目的」についての項目、大学の校舎を使って研修であるとか、一流の教師陣を揃えているとか、楽しみながらの研修であるとかの「特徴」についての項目、どの国の何処で行われるのかといった「場所」等について対話を進める。
小シーンのリレーショナル型データベースにおける構造事例の全て又は任意の項目について項目シーケンスが終了した場合に、対話シーケンスに戻って残りのプログラムを進行させる。
請求項４に記載の本発明は、請求項３に記載のトピックス対話方法において、構造事例が対話例であることを特徴とする。過去における小シーンの対話例は、リレーショナル型データベースの構造事例に沿った対話となっており、それはそのまま当該リレーショナル型データベースにレコードとして蓄積可能である。そこで、過去のそのような対話例を構造事例として利用することにより、似たケースを参考にすることができる。
請求項５に記載の本発明は、請求項３又は４に記載のトピックス対話方法において、無限階層的に、小シーンにはさらに下位の小シーンが、また、その小シーンにはさらにその下位の小シーンが存在することを特徴とする。
小シーンによる会話のサブルーチンを、複数の階層とする。これにより、変化に富み且つより発展性のある対話とすることができる。
本発明の第三の態様は、コンピュータと人間との間の自然で且つ知的なトピックス対話方法であって、予定されている対話が行われるシーン（話題）に属する資料に表れている単語を名称毎に分類してその分類名としての名称と当該名称のタイプ、サイズ、取り得る範囲等の制約をアトリビュートとし且つ当該名称の値をバリューとした知識化単語を蓄積し知識化単語辞書を作成する工程と、コンピュータのメモリに同一のアトリビュート組を持つ複数の又は単数の知識化データが有する複数のアトリビュート／バリュー組を記録すると共に各アトリビュートの話題にする順番である対話シーケンス及び各アトリビュートが話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録する工程と、利用者の入力音声を知識化単語辞書を利用して単語分解・文章解析し、各アトリビュートに対応する情報アイテムの存否を判断する工程と、知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合には、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す工程と、知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合には、当該知識化データの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させる工程とを含んで構成されてなるトピックス対話方法を提供する。
前述した第一の態様で用いられたリレーショナル型データベースの代わりに、汎用性があると共に、音声入力を正確且つ迅速に認識可能な知識化データベースを用いたものである。従って、本態様においては、コンピュータは知識化データベースに蓄積された知識化データを用いて人間と対話する。
かかる知識化データベースを作成するにあたって、先ず、予定されている対話が行われるシーン（話題）に属する資料に表れている単語を名称毎に分類する。旅行に関するシーンでは、旅行に関する記事、本、インターネットのホームページ、パンフレットその他の資料が用いられる。アトリビュートは、分類名としての名称と当該名称のタイプ、サイズ、取り得る範囲等の制約を含んでいる。前述の例では、「行き先」は、「文字」で「固有名詞」又は「場所を表す名詞」がくる。ハワイ、スイス、南米、ルーブル美術館等の他、オーロラの見える所、氷河のある場所等である。「日数」は数字で日又は月と結合する。また、「出発日（時）」は、年月日時分と数字との組み合わせとなるが、年の前にくる数字は当該年又は当該年を表す数字に１を加えたものとなる。月は１から１２までの数字に限られ、日の前の数字は１から３１までに限られる。これらの制約は、単語分解・文章解析して入力音声を正しく且つ迅速に認識する際に、重要な役割を果たすこととなる。なお、前述の第一及び第二の態様で用いられるリレーショナル型データベースは、知識化データのアトリビュートにおいて、このような制約の記述のないものに相当する。従って、リレーショナル型データベースを用いて実行することができる実質的に全ての操作を、知識化データにおいても行うことができる。
また、バリューは、アトリビュートの一要素である名称の値であり、アトリビュートとバリューとの組み合わせにより知識化単語を構成する。ＣＰＵの制御手段は、これら知識化単語をメモリに蓄積し知識化単語辞書を作成する。
このような単語辞書を用いて複数のアトリビュート／バリューの組み合わせからなる個々の知識化データが作成され、これを記録・蓄積して知識化データベースを構築し、メモリに記録する。かかる知識化データは、それを他と識別するためのＩＤを付与して知識化データベース内に蓄積される。ＩＤとしては、旅行の場合には、パンフレット等に使われているツアーコースコードをそのまま利用することも、その他の識別番号を付与することも可能である。前述の旅行例では、コースコード『ＴＨＡ１　５Ｎ』のアトリビュートの名称「行き先」、「目的」、「日数」、「出発日（時）」、「人数」、「価格」、「航空会社」、「ホテル」、「部屋の仕様」、「食事の有無」、「オプション」、「パスポート」、「ビザ」、「支払方法」に対し、「ハワイ」、「豪華旅行」、「６日」、「２０００年９月１５日午前９時００分」、「２以上」、「２０〜２５万」、「ＪＥＬ又はＥＮＡ」、「シェラオン　ワイキキ　ホテル」、「ローヤルスイートクラス」、「選択可能」、「選択可能」、「選択可能」、「要」、「各種クレジットカード又は現金」のように記録されている。上記の「選択可能」のものは、利用者からの回答により情報アイテムを確定する。
コンピュータのメモリには、また、各アトリビュートの話題にする順番である対話シーケンス及び各アトリビュートが話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録する。
以上が本態様を実施する上で予め準備される工程である。人間とコンピュータとの対話は、かかる準備が完了した後に行われるものである。コンピュータは、人間である利用者の入力音声を、前述した知識化単語辞書を利用して単語分解・文章解析し、各アトリビュートに対応する情報アイテムの存否を判断する。前述した第一態様とは、音声入力を前述した知識化単語辞書を用いて単語分解・文章解析する点が異なっているが、その他の点は第一態様の発明と同様となっている。すなわち、知識化データベース中の知識化データ（レコードに相当）を特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合には、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す。他方、知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合には、当該知識化データの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させる。
本態様では、アトリビュートの中に名称と制約があり、そして、バリューにはその制約に従った値が入力されなければならない。ＣＰＵが知識化単語辞書を検索する際、同一の名称の且つ特定された制約を満たすもののみを抽出することとなるため、その検索時間は飛躍的に短くなると共に、精度も大きく向上する。
請求項７に記載の本発明は、請求項６に記載のトピックス対話方法において、欠けている情報アイテムの聞き返し工程が、アトリビュートの名称を聞き返し文に入れて質問することを特徴とする。
利用者は、聞き返し文の「アトリビュートの名称」から何を聞かれているのかを間違いなく把握することができ、意志の疎通を確実に取ることができる。例えば、「行き先はどちらですか。」、「日数は何日ですか。」、「出発日（時）はいつですか。」のように利用者に問い合わせる。
本発明の第四の態様は、コンピュータと人間との間の自然で且つ知的な、しかも変化に富むと共に深みのあるトピックス対話方法であって、特定のシーン（話題）に属する資料毎に、それらに表れている単語を名称毎に分類してその分類名としての名称と当該名称のタイプ、サイズ、取り得る範囲等の制約をアトリビュートとし且つ当該名称の値をバリューとした知識化単語を蓄積し知識化単語辞書を作成する工程と、コンピュータのメモリに、各シーン（話題）を識別できるインデックスを有する複数の知識化データのアトリビュート及びバリュー、並びに、所定のアトリビュート及び／又はバリューに関連する小シーンを規定する知識化データの複数の項目からなる構造事例及びそれらの内容であるコンテンツ事例を記録すると共に、各アトリビュート及び項目の話題にする順番である対話シーケンス及び項目シーケンス、並びに、各アトリビュート及び項目が話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録する工程と、コンピュータから人間に対し、どのシーンについての対話であるかを特定するためのインデックスを問合せる工程と、入力されたインデックスに従ってシーンを特定し、メモリから同一シーンに係る同一のアトリビュート組を持つ複数の又は単数の知識化データを呼び出してキャッシュメモリに書き換え可能に記録する工程と、利用者からの入力音声を知識化単語辞書を利用して単語分解・文章解析し、各アトリビュートに対応する情報アイテムの存否を判断する工程と、知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合には、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す工程と、知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合には、当該知識化データの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させる工程と、所定のアトリビュート及び／又はバリューが話題となった時、小シーンを規定するリレーショナル型データベースを呼び出し、サブルーチンとして、項目シーケンスに従ってプログラムを進行させる工程と、項目シーケンスが終了した場合に、対話シーケンスに戻って残りのプログラムを進行させる工程とを含んで構成されてなるトピックス対話方法を提供する。
請求項９に記載の本発明は、請求項８に記載のトピックス対話方法において、構造事例が対話例であることを特徴とする。
請求項１０に記載の本発明は、請求項８又は９に記載のトピックス対話方法において、無限階層的に、小シーンにはさらに下位の小シーンが、また、その小シーンにはさらにその下位の小シーンが存在することを特徴とする。
請求項１１〜２０に記載の発明は、請求項１〜１０に記載のトピックス対話方法を実行するトピックス対話システムに関する。
本発明の第五の態様は、コンピュータと人間との間で、自然で且つ知的なトピックス対話を行わせるトピックス対話システムであって、利用者の音声をコンピュータへの入力信号へ変換する音声入力変換装置と、コンピュータからの出力信号を音声に変換して出力する音声出力装置と、リレーショナル型データベースのスキーマ及びタップルを記録すると共に各スキームの話題にする順番である対話シーケンス及び各スキームが話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録するメモリと、利用者の入力音声を単語分解・文章解析して、各スキームに対応する情報アイテムの存否を判断する情報アイテム判断制御手段と、リレーショナル型データベース中のレコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合に、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す必須情報アイテム聞出制御手段と、レコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合に、当該レコードの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させるプログラム進行制御手段とを含んで構成されてなるトピックス対話システムを提供する。
請求項１２に記載の本発明は、請求項１１に記載のトピックス対話システムにおいて、必須情報アイテム聞出制御手段は、スキームの名称を聞き返し文に入れて質問し、それにより、欠けている情報アイテムの聞き返しを行うことを特徴とする。
本発明の第六の態様は、コンピュータと人間との間で、自然で且つ知的なトピックス対話を行わせるトピックス対話システムであって、利用者の音声をコンピュータへの入力信号へ変換する音声入力変換装置と、コンピュータからの出力信号を音声に変換して出力する音声出力装置と、各シーン（話題）を識別できるインデックスを有する複数の知識化データのアトリビュート及びバリュー、並びに、所定のスキーム及び／又はタップルに関連する小シーンを規定するリレーショナル型データベースの複数の項目からなる構造事例及びそれらの内容であるコンテンツ事例を記録すると共に、各スキーム及び項目の話題にする順番である対話シーケンス及び項目シーケンス、並びに、各スキーム及び項目が話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録するメモリと、コンピュータから人間に対し、どのシーンについての対話であるかを特定するためのインデックスを問合せるインデックス問合制御手段と、入力されたインデックスに従ってシーンを特定し、メモリから特定されたリレーショナル型データベースを呼び出してキャッシュメモリに書き換え可能に記録するキャッシュメモリ記録制御手段と、利用者からの入力音声を単語分解・文章解析して、各スキームに対応する情報アイテムの存否を判断する情報アイテム判断制御手段と、リレーショナル型データベース中のレコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合に、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す必須情報アイテム聞出制御手段と、レコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合に、当該レコードの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させるプログラム進行制御手段と、所定のスキーム及び／又はタップルが話題となった時、小シーンを規定するリレーショナル型データベースを呼び出し、サブルーチンとして、項目シーケンスに従ってプログラムを進行させるサブルーチン進行制御手段と、そして、項目シーケンスが終了した場合に、対話シーケンスに戻って残りのプログラムを進行させる対話シーケンスへのリターン制御手段とを含んで構成されてなるトピックス対話システムを提供する。
請求項１４に記載の本発明は、請求項１３に記載のトピックス対話システムにおいて、構造事例が対話例であることを特徴とする。
請求項１５に記載の本発明は、請求項１３又は１４に記載のトピックス対話システムにおいて、無限階層的に、小シーンにはさらに下位の小シーンが、また、その小シーンにはさらにその下位の小シーンが存在することを特徴とする。
本発明の第七の態様は、コンピュータと人間との間で、自然で且つ知的なトピックス対話を行わせるトピックス対話システムであって、予定されている対話が行われるシーン（話題）に属する資料に表れている単語を名称毎に分類してその分類名としての名称と当該名称のタイプ、サイズ、取り得る範囲等の制約をアトリビュートとし且つ当該名称の値をバリューとした知識化単語を蓄積し知識化単語辞書を作成する知識化単語辞書作成制御手段と、利用者の音声をコンピュータへの入力信号へ変換する音声入力変換装置と、コンピュータからの出力信号を音声に変換して出力する音声出力装置と、同一のアトリビュート組を持つ複数の又は単数の知識化データが有する複数のアトリビュート／バリュー組を記録すると共に各アトリビュートの話題にする順番である対話シーケンス及び各アトリビュートが話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録するメモリと、利用者の入力音声を知識化単語辞書を利用して単語分解・文章解析し、各スキームに対応する情報アイテムの存否を判断する情報アイテム判断制御手段と、知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合に、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す必須情報アイテム聞出制御手段と、知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合に、当該知識化データの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させるプログラム進行制御手段とを含んで構成されてなるトピックス対話システムを提供する。
請求項１７に記載の本発明は、請求項１６に記載のトピックス対話システムにおいて、必須情報アイテム聞出制御手段は、アトリビュートの名称を聞き返し文に入れて質問し、それにより、欠けている情報アイテムの聞き返しを行うことを特徴とする。
本発明の第八の態様は、コンピュータと人間との間で、自然で且つ知的なトピックス対話を行わせるトピックス対話システムであって、特定のシーン（話題）に属する資料毎に、それらに表れている単語を名称毎に分類してその分類名としての名称と当該名称のタイプ、サイズ、取り得る範囲等の制約をアトリビュートとし且つ当該名称の値をバリューとした知識化単語を蓄積し知識化単語辞書を作成する知識化単語辞書作成制御手段と、利用者の音声をコンピュータへの入力信号へ変換する音声入力変換装置と、コンピュータからの出力信号を音声に変換して出力する音声出力装置と、各シーン（話題）を識別できるインデックスを有する複数の知識化データのアトリビュート及びバリュー、並びに、所定のアトリビュート及び／又はバリューに関連する小シーンを規定する知識化データの複数の項目からなる構造事例及びそれらの内容であるコンテンツ事例を記録すると共に、各アトリビュート及び項目の話題にする順番である対話シーケンス及び項目シーケンス、並びに、各アトリビュート及び項目が話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録するメモリと、コンピュータから人間に対し、どのシーンについての対話であるかを特定するためのインデックスを問合せるインデックス問合制御手段と、入力されたインデックスに従ってシーンを特定し、メモリから同一のアトリビュート組を持つ複数の又は単数の知識化データを呼び出してキャッシュメモリに書き換え可能に記録するキャッシュメモリ記録制御手段と、利用者からの入力音声を、知識化単語辞書を利用して単語分解・文章解析し、各アトリビュートに対応する情報アイテムの存否を判断する情報アイテム判断制御手段と、知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合に、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す必須情報アイテム聞出制御手段と、知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合には、当該知識化データの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させるプログラム進行制御手段と、所定のアトリビュート及び／又はバリューが話題となった時、小シーンを規定する知識化データを呼び出し、サブルーチンとして、項目シーケンスに従ってプログラムを進行させるサブルーチン進行制御手段と、そして、項目シーケンスが終了した場合に、対話シーケンスに戻って残りのプログラムを進行させる対話シーケンスリターン制御手段とを含んで構成されてなるトピックス対話システムを提供する。
請求項１９に記載の本発明は、請求項１８に記載のトピックス対話システムにおいて、構造事例が対話例であることを特徴とする。
請求項２０に記載の本発明は、請求項１８又は１９に記載のトピックス対話システムにおいて、無限階層的に、小シーンにはさらに下位の小シーンが、また、その小シーンにはさらにその下位の小シーンが存在することを特徴とする。
本発明は、以下に、図示された好ましい実施形態に基づいて詳細に説明されるが、図示されたものは単なる一例で、本発明の範囲を限定するものではない。本発明は、添付された請求の範囲に記載された発明の精神を逸脱することなく種々の修正・改変が可能であることは留意されるべきである。
発明を実施するための最良の形態
以下、図面を参照して本発明に係るトピックス対話方法及びシステムの一実施例について詳細に説明する。
初めに、第１図は、本発明の第一の態様に係るトピックス対話方法の一実施例のフローチャートであり、第２図は、第１図に示されたトピックス対話方法を実施するシステムの一実施例を示したブロック図である。
本発明の第一の態様に係るトピックス対話方法は、概略的に、データベース及びプログラムの記録工程（ステップ１）と、音声入力を単語分解・文章解析した後の情報アイテムの存否判断工程（ステップ２）と、レコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれているかの判断Ｊ１に対して、「Ｎｏ」の場合の必須情報アイテムの聞き出工程（ステップ３）と、そして、判断Ｊ１に対して、「Ｙｅｓ」の場合又は聞き出し工程（ステップ３）によりレコードを特定するために必要な情報アイテムを揃えた後のプログラムの進行工程（ステップ４）とを含んで構成されている。
本態様においては、コンピュータは、メモリに記録されたリレーショナル型データベースに蓄積されたデータを用いて人間と対話する。第３図は、従来の典型的なリレーショナル型データベースのデータ構造を示した表である。表中、Ｓ１〜Ｓｎは、検索キーとなる属性、すなわち、スキームであり、Ｔ１１〜Ｔｍｎは、その内容又は値であるタップルである。各行は、１つのレコードを構成する。このリレーショナル型データベースが旅行に関するものである場合、前記スキームＳ１〜Ｓｎは、例えば、「行き先」、「目的」、「日数」、「出発日（時）」、「人数」、「価格」、「航空会社」、「ホテル」、「部屋の仕様」、「食事の有無」、「オプション」、「パスポート」、「ビザ」、「支払方法」等となる。各レコードには、これらスキーマに対するタップルが記述される。各レコードとしては、例えば、「ハワイ」、「タイのプーケット」、「フィンランドのヘルシンキ」、「京都」、「陸奥の青森」、「沖縄」、「イギリス」等の行き先別のツアー情報が記録される。
メモリには、また、人間との対話で、各スキームをどのような順序で話題に載せていくかを定めた対話シーケンスや個々のスキームが話題となった時の言い回し、その変形等を規定するプログラムも記録されている。コンピュータのＣＰＵは、メモリからかかるプログラムを呼び出して、そのプログラムに従って対話を進める。旅行の例では、対話シーケンスは、人間に対し要件を問い合わせる「御用件をどうぞ。」等の会話文で対話を開始する。
工程（ステップ２）では、人間がコンピュータに対し音声を発すると、コンピュータはマイクロフォン、音声認識ソフト等を駆使して音素認識する。例えば、「はわいにいきたい。」、「おーろらがみたい。」等である。これを、単語辞書、構文辞書、事例辞書等を利用して、単語分解し・文章解析して「ハワイに行きたい。」、「オーロラが見たい。」と正しく認識する。
続けて、各スキームに対応する値（ここでは、「情報アイテム」と称する）が単語分解・文章解析された音声入力中に存在するか否かを判断Ｊ１で判断する。リレーショナル型データベースには、多数のレコードが蓄積されているが、音声入力がその内のどのレコードを要求するものであるかを決定するためである。すなわち、レコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合には、工程（ステップ３）により欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必須情報アイテムの全てを聞き出す。これにより、一（又は少数）のレコードが特定される。
例えば、旅行に関するリレーショナル型データベースには、ハワイを行き先とするツアー情報が数十〜数百存在する。これらの中から利用者の欲するレコードを選定するためには、さらなる情報アイテムが必要となる。「目的」、「日数」、「出発日」等である。プログラムには、どのスキームのタップルがそのような必須情報アイテムとなるかが予め決められており、単語分解・文章解析された音声入力中にそのようなレコードを特定する情報アイテムが始から全て揃っているか否かが判断される。
レコードを特定するために必要な情報アイテムが初めから入力音声に含まれている場合、あるいは、前述のように利用者に聞き返しを行って揃えた場合、工程（ステップ４において、当該レコードの情報アイテムを用いて、コンピュータのＣＰＵは対話シーケンスに従ってプログラムを進行させる。通常、対話シーケンスでは、当該レコードの全て又は適宜のスキームに対応する情報アイテムを用いて所定の順序に従って対話を進行させる。
図示された好ましい実施例では、欠けている情報アイテムの聞き返し工程（ステップ３）は、スキームの名称を聞き返し文に入れて質問する。前述した「ハワイに行きたい。」という利用者の回答は、「目的」、「日数」、「出発日」等の必須情報アイテムが不足している。そこで、コンピュータはかかる情報アイテムを聞き出すのであるが、この場合に、「（ご旅行の）目的をお教え下さい。」、「日数は何日ですか。」、「出発日はいつですか。」のように、スキームの名称をそのまま聞き返し文に入れて質問することが好ましい。これにより、コンピュータと人間との間の対話において意志の疎通が上手くいかないという事態を回避することができる。なお、「旅行の目的は、新婚旅行、マリンスポーツ、日焼け、ショッピング、ビジネス、その他からお選び下さい。」のように、利用者からの回答を限定して認識精度を向上させることもできる。
第２図を参照すると、第１図に示されたトピックス対話方法を実施するシステムの一実施例が示されている。
図示された好ましい実施例では、インターネットを介してトピックス対話方法を実施するシステムの一実施例が示されているが、勿論、これに限られない。例えば、会社の受け付け業務をコンピュータに行わせるような使用形態では、インターネットを介さないで人間とコンピュータとが直接対話を行う。
本発明に係るトピックス対話システムは、概略的に、マイクロフォン等の音声入力装置１と、スピーカ、ヘッドフォン等の音声出力装置３と、利用者端末５と、インターネット、イントラネット、ＬＡＮ等の通信回線７と、そして、本システムを管理するホストコンピュータ９とを備えて構成されている。
音声入力装置１は、利用者である人間の発した音声をコンピュータで処理可能なデジタル信号に変換する。音声出力装置３は、コンピュータで生成された音声発生信号に基づき音声に変換する。利用者端末５は、従来周知の各種のパソコンでインターネットに接続可能となっている。利用者端末５における処理結果は、通信回線７を介してホストコンピュータ９に送信され、また、ホストコンピュータ９における処理結果は通信回線７を介して利用者端末５で受信できるようになっている。
ホストコンピュータ９には、各種のデータやプログラムを記録するメモリ１１と、メモリに記録されたプログラムを呼び出し各種の制御を行うＣＰＵ１３とが設けられている。メモリ１１には、多数のスキーム、すなわち、スキーマ及びタップルからなるリレーショナル型データベース部１１ａと、各スキームをどのような順位で話題に載せていくのかを定めたプログラムを記録する対話シーケンス部１１ｂと、そして、各スキームが話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録する言回記録部１１ｃとが設けられている。
ＣＰＵ１３には、利用者の入力音声を単語分解・文章解析して、各スキームに対応する情報アイテムの存否を判断する情報アイテム判断制御手段１３ａと、リレーショナル型データベース中のレコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合に、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す必須情報アイテム聞出制御手段１３ｂと、そして、レコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合に、当該レコードの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させるプログラム進行制御手段１３ｃとが設けられている。
図示された好ましい実施例では、必須情報アイテム聞出制御手段１３ｂは、スキームの名称を聞き返し文に入れて質問し、それにより、欠けている情報アイテムの聞き返しを行う。
第３図は、本発明の第二の態様に係るトピックス対話方法の一実施例のフローチャートである。
第５図は、第３図に示されたトピックス対話方法を実施するシステムのホストコンピュータ９の一実施例を示したブロック図である。
本発明の第二の態様に係るトピックス対話方法は、コンピュータと人間との間の自然で且つ知的なトピックス対話方法であって、第一態様のトピックス対話方法と比較してコンピュータが人間の発した音声からシーン（話題）を特定して対話することができる点、さらに、特定のシーンについての対話の途中でその話題に深さを加えるようなトピックス的な小対話を挿入することができる点が相違している。
本態様に係るトピックス対話方法は、概略的に、データベース及びプログラムの記録工程（ステップ１１）と、シーンを特定するためのインデックス問合工程（ステップ１２）と、特定されたリレーショナル型データベースのキャッシュメモリへの記録工程（ステップ１３）と、利用者からの音声入力を単語分解・文章解析した後の情報アイテムの存否判断工程（ステップ１４）と、レコードを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれているかの判断Ｊ１１に対して、「Ｎｏ」の場合の必須情報アイテムの聞き出工程（ステップ１５）と、そして、判断Ｊ１１に対して、「Ｙｅｓ」の場合又は聞き出し工程（ステップ１５）によりレコードを特定するために必要な情報アイテムを揃えるプログラムの進行工程（ステップ１６）と、所定のスキーム及び／又はタップルが話題となった時に、小シーンに関するサブルーチンに移行する工程（ステップ１７）と、そして、小シーンのサブルーチンが終了した場合に、元の対話シーケンスに戻って残りのプログラムを進行させる工程（ステップ１８）を含んで構成されている。
本態様の記録工程（ステップ１１）では、コンピュータのメモリに、複数のリレーショナル型データベースを記録蓄積するが、その各々には当該データベースで扱っているシーン（話題）を他のものから識別できるインデックスが付与されている。コンピュータのメモリには、さらに、所定のスキーム及び／又はタップルに関連する小シーンを規定するリレーショナル型データベースも記録されている。小シーンを規定するリレーショナル型データベースは、複数の項目からなる構造事例（スキーマに相当する）及びそれらの内容であるコンテンツ事例（タップルに相当する）から構成されている。コンピュータのメモリには、さらに、各スキーム及び項目の話題にする順番である対話シーケンス及び項目シーケンス、並びに、各スキーム及び項目が話題となった場合の言い回し等を定めたプログラム記録されている。
第４図は、旅行案内をコンピュータが人間に対して行う場合の対話の一例を示したものである。
工程（ステップ１２）において、コンピュータは、先ず、人間に対しどのシーンについての対話であるかを特定するためのインデックスを問合せるための質問である「御用件をどうぞ。」の発話を行う。人間がこれに対し、「夏休みの旅行先を探している。」等の回答をすると、「旅行先」、「探す」等の入力されたインデックスに従って「旅行案内」のシーンを特定する。他方、利用者の回答中に、例えば、「現地スタッフの応対がとても悪かった。」、「添乗員が何の役にもたたなかった。」、「ホテルがきたなくて約束のものと相違した。」等、否定的な単語（文章中においてアンダーラインで示した。）が含まれている場合には、「苦情」のシーンを特定する。このように、本実施態様は、人間が複数のシーン（話題）のいずれかについて発話した場合に、その中に含まれているインデックスとなる単語の発見によってシーン（話題）を特定することができる点に特徴を有する。すなわち、予め定められたインデックスとなる単語の発見により、多数のシーンから特定の一のシーンを選出することができる。
ＣＰＵは、工程（ステップ１３）にて、メモリからインデックスにより特定された旅行案内のシーン（話題）のリレーショナル型データベースを呼び出してキャッシュメモリに書き換え可能に記録する。
旅行というシーンのスキーマは、例えば、「行き先」、「目的」、「日数」、「出発日（時）」、「人数」、「同伴者の内訳」、「予算」、「航空会社の指定」、「ホテルの指定」、「部屋の仕様」、「食事の有無」、「オプションの有無」、「パスポートの有無」、「ビザの必要性」、「支払方法」等から構成されている。そこで、コンピュータは、必須情報アイテムの存否判断工程（ステップ１４）にて、レコードを特定するために必須の情報アイテムが全て揃っているか否かを判断する。そして、一連の質疑応答から目的のレコードを探し出すカウンセリングモードにより、不足している情報アイテムを探すための対話を開始する。
本実施例では、コンピュータから「行き先はどこになさいますか？」の質問が出され、これに対し、利用者から「イギリスかアメリカかな。」の回答があった。コンピュータは、「イギリスかアメリカかな。」の回答から、利用者が行き先について確定していないことを察知し、できるだけ早くこれを確定させるためのアドバイズモードに移行する。人間同士の対話においては、このカウンセリングモードとアドバイズモードとが入れ替わり登場して対話を発展させるものであるとの知見に基づき、これをコンピュータと人間との対話に初めて応用したものである。本実施例では、旅行の目的を質問した後、利用者からの回答、「家族旅行」を情報アイテムとして一のツアー情報を推薦している。「Ｃ：フロリダのオーランドはどうですか。・・・・」から「Ｇ：そのパック旅行にしましょう。」までが一つのサブルーチンを構成している。そして、パック旅行の選定が行われた後、元の旅行案内のシーンに戻って対話を継続している。
なお、利用者によるパック旅行の選定により、「行き先」、「日数」、「費用」、「航空会社」、「ホテル」、「食事の有無」が確定し、残りのスキームについてのみ、それ以後の対話で聞き出すこととなる。本実施例では、「出発日」及び「人数」が未確認である。そこで、工程（ステップ１５）において、「出発日は、いつですか。」の質問を行い、「７月１８日にします。」の回答を得ている。
本実施例では、次に、工程（ステップ１７）において、「家族」をキーワードとして、「添い寝子代金」についての小シーンに移行している。具体的には、家族の構成、年齢を聞いた後、「添い寝子代金」についての説明を行い、その適用を受けるか否か問い合わせている。もし、第４図に示された対話の６行目の回答が、例えば、「新婚旅行」であった場合には、「新婚」をキーワードとしてその小シーンへと移行することができる。例えば、空港からホテルまでのリムジンによる送迎、プライベートルームでのスペシャルディナー、ウオータフロントの部屋等新婚ムードを盛り上げるための各種の話題を取り上げることができる。
なお、レコードを特定するために必要な情報アイテムが既にしゃべられた入力音声に含まれている場合には、当該レコードの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させる。通常、入力済みのスキーマを順番に利用者に確認するように進行する。なお、本実施例では、利用者は「フロリダ州オーランド行きの９泊１０日のパック旅行に行く。」旨の意思表示を行っている。しかしながら、このパック旅行の全ての条件について確認した上での意思表示であるか否かは、後日紛争となった場合に問題が生じる可能性がある。そこで、「行き先」、「日数」、「費用」等暗黙の内に承認した事項についても、明確に確認することが好ましい。例えば、「行き先」は、オーランド（ＮＡＮＳＡへの日帰りバス旅行を含む）とマイアミで、それぞれ、６泊と２泊し、移動に３日かかることを確認する。
本態様における特徴は、前述のように対話の途中で、その対話に登場したトピックスを取り上げ、そのトピックスについて深く掘り下げたり、他のバリエーションについて言及すること等により対話を発展させ得る点にある。すなわち、所定のスキーム及び／又はタップルが話題となった時、小シーンを規定するリレーショナル型データベースを呼び出し、サブルーチンとして、項目シーケンスに従ってプログラムを進行させる。前述の例では、例えば、利用者が旅行の「目的」について言及した際に、「家族旅行」についての小シーンへ話題を転じるように制御する点に特徴を有する。
「家族旅行」の小シーンでは、複数の項目からなる構造事例及びその内容であるコンテンツ事例からなるリレーショナル型データベースを用いて人間との対話を行う。対話における項目の登場する順番は、項目シーケンスによって順番が定められている。家族旅行の項目としては、「家族の内訳」、「子供の性別」、「子供の年齢」、「添い寝子代金の採否」、「人数」等がある。前述の例では、「ご家族の内訳をお教え下さい。」、「お子様の性別と年齢をお教え下さい。」、添い寝子代金についての説明の後「どうなさいますか。」と続けて家族旅行の小話題に変換させている。小シーンのリレーショナル型データベースにおける構造事例の全て又は所定の項目について項目シーケンスが終了すると、工程（ステップ１８）において、対話シーケンスに戻って残りのプログラムを進行させる。
図示された好ましい実施例では、小シーンを規定する構造事例が対話例であることを特徴とする。前述のようにして収集された複数のコンテンツ情報からなる小シーンは、対話例としてメモリに記録可能である。そして、次回に、同じ小シーンが話題となったときに、当該対話例に基づく項目シーケンスで対話を進行させるように制御する。対話例を積み重ねることにより、質問の仕方、所定のツアー等への誘導等の点においてコンピュータが熟練することができる。
小シーンは、無限階層的に構築することができる。すなわち、一の小シーンにはさらに下位の小シーンが、また、その小シーンにはさらにその下位の小シーンが存在するように構築することができる。これにより、コンピュータと人間との会話のバリエーションが無限に広がることとなり、用意された会話を単にこなしているという、コンピュータとの対話独特の単調さを完全に払拭することができる。
次に、第５図を参照して第３図に示されたトピックス対話方法を実施するシステムについて詳細に説明する。
本実施例のシステムは、ホストコンピュータ９の構成を除いて第２図に示されたトピックス対話システムと同様であるため、異なる構成についてのみ説明する。なお、説明中、第２図と同一の構成要素については、第２図のものと同一の参照番号を用いた。
本実施例においては、ホストコンピュータ９のメモリ１１には、リレーショナル型データベース部１１ａと、各スキームをどのような順位で話題に載せていくのかを定めたプログラムを記録する対話シーケンス部１１ｂと、そして、各スキームが話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録する言回記録部１１ｃとが設けられている。リレーショナル型データベース部１１ａは、多数のシーン（話題）の異なるリレーショナル型データベースを蓄積することができるように、セクション１１ａａ〜１１ａｎに分割されている。図示された好ましい実施例では、各リレーショナル型データベースには、他のものと識別できるインデックスとなる一又は複数の単語が予め選出して登録されている。そして、当該単語の発見により、一のリレーショナル型データベースが特定される。各リレーショナル型データベースが、スキーマとタップルとから構成されている点は第２図のものと同様である。
メモリ１１には、また、所定のスキーム及び／又はタップルに関連する小シーンを規定する一又は複数のリレーショナル型データベース部１１ｄが設けられている。データベース部１１ａと同様に、小シーンを規定するリレーショナル型データベースが複数ある場合は、リレーショナル型データベース部１１ｄもパーツ１１ｄａ〜１１ｄｍに分割される。小シーンを規定するリレーショナル型データベースも、また、複数の項目からなる構造事例（スキーマに相当）及びそれらの内容であるコンテンツ事例（タップルに相当）から構成されている。各小シーンを規定するリレーショナル型データベースには、また、シーンを規定するリレーショナル型データベースのどのタップルが表れた時に当該小シーンに移行させるのかを予め定めておくことが必要である。
メモリ１１には、さらに、各項目の話題にする順番である項目シーケンスを記録する項目シーケンス部１１ｅ及び各項目が話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録する言回記録部１１ｆが設けられている。
ホストコンピュータ９には、さらに、メモリ１１に加えてインデックスにより特定されたリレーショナル型データベースを呼び出して書き換え可能に記録するキャッシュメモリ１５が設けられている。
ＣＰＵ１３には、第２図のシステムと同様に、情報アイテム存否判断制御手段１３ａと、必須情報アイテム聞出制御手段１３ｂと、そして、プログラム進行制御手段１３ｃとが設けられている。ＣＰＵ１３には、さらに、コンピュータから人間に対し、どのシーンについての対話であるかを特定するためのインデックスを問合せるインデックス問合制御手段１３ｄと、入力されたインデックスに従ってシーンを特定し、メモリから特定されたリレーショナル型データベースを呼び出してキャッシュメモリに書き換え可能に記録するキャッシュメモリ記録制御手段１３ｅとが設けられている。ＣＰＵ１３には、さらにまた、所定のスキーム及び／又はタップルが話題となった時、小シーンを規定するリレーショナル型データベースを呼び出し、サブルーチンとして、項目シーケンスに従ってプログラムを進行させるサブルーチン進行制御手段１３ｆと、そして、項目シーケンスが終了した場合に、対話シーケンスに戻って残りのプログラムを進行させる対話シーケンスへのリターン制御手段１３ｇとが設けられている。
図示された好ましい実施例では、必須情報アイテム聞出制御手段１３ｂは、スキームの名称を聞き返し文に入れて質問し、それにより、欠けている情報アイテムの聞き返しを行う。
第６図は、本発明の第三の態様に係るトピックス対話方法の一実施例のフローチャートである。
第７図は、第６図に示されたトピックス対話方法を実施するシステムのホストコンピュータ９の一実施例を示したブロック図である。
本発明の第三の態様に係るトピックス対話方法は、第一態様のトピックス対話方法に比較して、リレーショナル型データベースの代わりにアトリビュートとバリューとからなる知識化データを記録蓄積した知識化データベースを用いる点が相違している。ここで、知識化データとは、複数のアトリビュート／バリューの組からなるデータである。
アトリビュートは、リレーショナル型データベースのスキームと比較して名称（スキームに相当）に加えて制約を同時に記載しているため、検索時間が飛躍的に短くなると共に検索精度が格段に向上する利点を有している。
本態様に係るトピックス対話方法は、概略的に、知識化単語辞書作成工程（ステップ２１）と、知識化データベース・プログラム記録工程（ステップＳ２２）と、情報アイテム存否判断工程（ステップＳ２３）と、知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれているかの判断Ｊ２１に対して、「Ｎｏ」の場合の必須情報アイテム聞出工程（ステップ２４）と、そして、判断Ｊ２１に対して、「Ｙｅｓ」の場合又は聞出工程（ステップ２４）により知識化データを特定するために必要な情報アイテムを揃えた後のプログラム進行工程（ステップＳ２５）とを含んで構成されている。
知識化単語辞書作成工程（ステップ２１）においては、予定されている対話が行われるシーン（話題）に属する資料に表れている単語を名称毎に分類してその分類名としての名称と当該名称のタイプ、サイズ、取り得る範囲等の制約をアトリビュートとし且つ当該名称の値をバリューとして表した知識化単語を蓄積する。
知識化データベース・プログラム記録工程（ステップＳ２２）においては、コンピュータのメモリに同一のアトリビュート組を持つ複数の又は単数の知識化データが有する複数のアトリビュート／バリュー組を記録すると共に各アトリビュートの話題にする順番である対話シーケンス及び各アトリビュートが話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録する。知識化データは、後で詳細に説明するように、既存のリレーショナル型データベースやオブジェクト指向データベースから簡単な置換を行うことにより容易に構築することができる。また、本態様に係るトピックス対話方法を実施することによって得られたアトリビュート及びバリューは、そのまま対話例として本知識化データベースに蓄積可能である。このような対話例の蓄積により、対話のコツともいうべき話術をコンピュータが獲得することができる。
情報アイテム存否判断工程（ステップＳ２３）においては、コンピュータは、利用者の入力音声を、前述の知識化単語辞書を利用して単語分解・文章解析する。知識化データを用いることにより、正確且つ短時間に音声認識を完了することができる効果がある。
必須情報アイテム聞出工程（ステップ２４）においては、コンピュータは、各アトリビュート、特に、その名称に対応する情報アイテムの存否を判断する。
必須情報アイテム聞出工程（ステップ２４）においては、知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合に、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す。
プログラム進行工程（ステップＳ２４）においては、知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合（ステップ２４を通じて必要な情報アイテムを獲得した場合を含む。）には、当該知識化データの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させる。
前述した第一の態様で用いられたリレーショナル型データベースの代わりに、汎用性があると共に、音声入力を正確且つ迅速に認識可能な知識化データベースを用いたものである。従って、本態様においては、コンピュータは前述したような知識化データベースに蓄積された知識化データを用いて人間と対話する。
次に、第７図を参照して、第６図に示されたトピックス対話方法を実施するシステムについて詳細に説明する。
本実施例のシステムは、ホストコンピュータ９の構成を除いて第２図に示されたトピックス対話システムと同様であるため、異なる構成についてのみ説明する。なお、説明中、第２図と同一の構成要素については、第２図のものと同一の参照番号を用いた。
本実施例において、ホストコンピュータ９のメモリ１１には、第２図のシステムと同様に、各アトリビュートをどのような順位で話題に載せていくのかを定めたプログラムを記録する対話シーケンス部１１ｂと、そして、各アトリビュートが話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録する言回記録部１１ｃとが設けられている。メモリ１１には、さらに、知識化単語を記録蓄積する知識化単語辞書部１１ｇ、そして、後に詳細に説明する知識化データを記録蓄積する知識化データベース部１１ｈとが設けられている。
また、ホストコンピュータ９のＣＰＵ１３には、第２図のシステムと同様に、利用者の入力音声を、知識化単語辞書を利用して単語分解・文章解析し、各アトリビュートに対応する情報アイテムの存否を判断する情報アイテム判断制御手段１３ａと、知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合に、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す必須情報アイテム聞出制御手段１３ｂと、そして、知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれている場合に、当該知識化データの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させるプログラム進行制御手段１３ｃとが設けられている。ＣＰＵ１３には、さらに、知識化単語辞書を作成する知識化単語辞書作成制御手段１３ｈが設けられている。
第８図は、本発明の第四の態様に係るトピックス対話方法の一実施例のフローチャートである。
第９図は、第８図に示されたトピックス対話方法を実施するシステムのホストコンピュータ９の一実施例を示したブロック図である。
本発明の第四の態様に係るトピックス対話方法は、第二態様のトピックス対話方法に比較して、リレーショナル型データベースの代わりにアトリビュートとバリューとからなる知識化データを記録蓄積した知識化データベースを用いる点が相違している。同一のスキーマに対して複数のレコードが存在するリレーショナル型データベースではなく一つ一つが独自のアトリビュートとバリューとからなる知識化データを用いている。従って、各知識化データを他の大量の知識化データから識別できるようにインデックスを付与又はバリューとして蓄積された単語の複数を適切に選択しインデックスとしなければならない。そして、これを問合せる人間との対話を通してシーン（話題）を特定する、従って、一の知識化データを特定する際に、必要な情報アイテムが入力音声に含まれているかの判断をし、含まれていない場合には、さらなる対話により不足した情報アイテムを聞き出す点が第二態様のトピックス対話方法と相違している。
本態様に係るトピックス対話方法は、概略的に、知識化単語辞書作成工程（ステップ３１）と、知識化データベース・プログラム記録工程（ステップ３２）と、インデックス問合工程（ステップ３３）と、情報アイテム存否判断工程（ステップＳ３４）と、知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれているかの判断Ｊ３１に対して、「Ｎｏ」の場合の必須情報アイテム聞出工程（ステップ３５）と、そして、判断Ｊ３１に対して、「Ｙｅｓ」の場合又は聞出工程（ステップ３５）により知識化データを特定するために必要な情報アイテムを揃えた後の関係する知識化データのキャッシュメモリへの記録工程（ステップ３６）と、対話シーケンスに従ったプログラム進行工程（ステップ３７）と、サブルーチンプログラム進行工程（ステップ３８）と、そして、対話シーケンスへのリターン工程（ステップ３９）とを含んで構成されている。
知識化単語辞書作成工程（ステップ３１）においては、多数の又はその内の特定のシーン（話題）に属する資料毎に、それらに表れている単語を名称毎に分類して、その分類名としての名称と当該名称のタイプ、サイズ、取り得る範囲等の制約をアトリビュートとし且つ当該名称の値をバリューとした知識化単語を記録蓄積し知識化単語辞書を作成する。
知識化データベース・プログラム記録工程（ステップ３２）においては、コンピュータのメモリに、各シーン（話題）を識別できるインデックスを有する複数の知識化データベースのアトリビューツ及びバリューズ、並びに、全部の又は所定のシーンのアトリビュート及び／又はバリューに関連する小シーンを規定する知識化データベースの複数の項目からなる構造事例及びそれらの内容であるコンテンツ事例を記録する。また、各アトリビュート及び項目の話題にする順番である対話シーケンス及び項目シーケンス、並びに、各アトリビュート及び項目が話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムも記録する。
インデックス問合工程（ステップ３３）においては、コンピュータから人間に対し、どのシーンについての対話であるかを特定するためのインデックスを問合せる。
情報アイテム存否判断工程（ステップＳ３４）においては、利用者からの入力音声を、知識化単語辞書を利用して単語分解・文章解析し、知識化データを特定するのに必要な全ての情報アイテムが存在するか否かを判断する。
知識化データを特定するために必要な情報アイテムが前記入力音声に含まれていない場合には、必須情報アイテム聞出工程（ステップ３５）において、欠けている情報アイテム、本態様の場合にはインデックスとなる単語について利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す。
レコードを特定するために必要な情報アイテムが前記入力音声に含まれている場合には、キャッシュメモリへの記録工程（ステップ３４）において、インデックスに従ってシーンを特定し、前記メモリから特定された知識化データベースを呼び出してキャッシュメモリに書き換え可能に記録する。
プログラム進行工程（ステップ３７）において、コンピュータは、当該知識化データの情報アイテムを用いて、対話シーケンスに従ったプログラムを進行する。
サブルーチンプログラム進行工程（ステップ３８）において、対話シーケンスに従ったプログラムを進行中に所定のアトリビュート及び／又はバリューが話題となった時、当該アトリビュート及び／又はバリューが他の小シーンと識別するためのインデックスとなっている知識化データを呼び出し、サブルーチンとして、項目シーケンスに従ってプログラムを進行させる。
項目シーケンスが終了した場合に、対話シーケンスへのリターン工程（ステップ３９）において、対話シーケンスに戻って残りのプログラムを進行させる。
本態様で用いる知識化データベースは、既存のリレーショナル型データベースやオブジェクト指向データベースから簡単な置換を行うことにより容易に構築することができるため、各知識化データを他の知識化データと識別できるインデックスを適切に選択することにより、現存する莫大な量の情報を利用可能とする効果がある。すなわち、コンピュータは、人間が話題にしそうな全てのシーンについて対話可能となり、コンピュータの人間化が図れる効果を有する。
次に、第９図を参照して第８図に示されたトピックス対話方法を実施するシステムについて詳細に説明する。
本実施例のシステムは、ホストコンピュータ９の構成を除いて第２図に示されたトピックス対話システムと同様であるため、異なる構成についてのみ説明する。なお、説明中、第２図と同一の構成要素については、第２図のものと同一の参照番号を用いた。
本実施例においては、ホストコンピュータ９のメモリ１１には、後に詳細に説明する多量の知識化データを蓄積する知識化データベース部８ａと、全部の又は所定のシーンのアトリビュート及び／又はバリューに関連する小シーンを規定する知識化データベース部８ｄとが設けらえている。なお、知識化データには、各シーンを識別できるインデックスが付与又はインデックスとなる単語が選定されている。メモリ１１には、また、第２図のシステムと同様に、各アトリビュートをどのような順位で話題に載せていくのかを定めたプログラムを記録する対話シーケンス部８ｂと、そして、各アトリビュートが話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録する言回記録部８ｃとが設けられている。
メモリ１１には、さらに、各項目（小シーンを規定する知識化データのアトリビュートに相当する。）の話題にする順番である項目シーケンス（小シーンを規定する知識化データの対話シーケンスに相当する。）を記録する項目シーケンス部８ｅ及び各項目が話題となった場合の言い回し等を定めたプログラムを記録する言回記録部８ｆが設けられている。メモリ１１には、さらに、第７図に示されたトピックス対話システムと同様の知識化単語を記録蓄積する知識化単語辞書部８ｇが設けられている。
ホストコンピュータ９には、さらに、メモリ１１に加えて、インデックスにより特定された知識化データを呼び出して書き換え可能に記録するキャッシュメモリ１７が設けられている。各知識化データ、対話シーケンス及び各アトリビュートが話題となった場合の言回しなどを定めたプログラムは、相互に関連して蓄積することが好ましい。同様に、小シーンを規定する知識化データ、項目シーケンス、及び各構造事例が話題となった場合の言回しなどを定めたプログラムも、相互に関連して蓄積することが好ましい。そして、特定された知識化データ又は小シーンを規定する知識化データが、このキャッシュメモリ１７に書き換え可能に記録される際、それらに関連付けられた対話シーケンス及び各アトリビュートが話題となった場合の言回しなどを定めたプログラムも同時にキャッシュメモリ１７に書き換え可能に記録される。
他方、ホストコンピュータ９のＣＰＵ１３には、第７図に示されたトピックス対話システムと同様の知識化単語辞書を作成する知識化単語辞書作成制御手段１４ｈと、コンピュータから人間に対し、どのシーンについての対話であるかを特定するためのインデックスを問合せるインデックス問合制御手段１４ｂとが設けられている。ＣＰＵ１３には、また、インデックスの問い合わせに対する利用者の入力音声を、知識化単語辞書を利用して単語分解・文章解析し、知識化データを特定するのに必要な全ての情報アイテムが存在するか否か判断する情報アイテム判断制御手段１４ａと、そして、知識化データを特定するために必要な情報アイテムが入力音声に含まれていない場合に、欠けている情報アイテムについて利用者に聞き返し、当該必要とする情報アイテムの全てを聞き出す必須情報アイテム聞出制御手段１４ｄとが設けられている。
ＣＰＵ１４には、さらに、知識化データを特定するために必要な情報アイテムが既に入力音声に含まれている場合（必須情報アイテムの聞き出しにより必須情報アイテムが全て含まれていることとなった場合を含む。）に、インデックスに従ってシーンを特定し、メモリから特定された知識化データを呼び出してキャッシュメモリに書き換え可能に記録するキャッシュメモリ記録制御手段１４ｅと、予め決められた対話シーケンスに従ってプログラムを進行させるプログラム進行制御手段１４ｃとが設けられている。
ＣＰＵ１３には、さらにまた、対話シーケンスに従ってプログラムを進行させている間に、所定のアトリビュート及び／又はバリューが話題となった時、小シーンを規定する知識化データ（リレーショナル型データベースも含む）を呼び出し、サブルーチンとして、項目シーケンスに従ってプログラムを進行させるサブルーチン進行制御手段１４ｆと、そして、項目シーケンスが終了した場合に、対話シーケンスに戻って残りのプログラムを進行させる対話シーケンスリターン制御手段１４ｇとが設けられている。
次に、第１０図を参照して、知識化データベースの構築方法について詳細に説明する。
第１０図は、本発明の第三及び第四の態様にかかるトピックス対話方法で用いる知識化データベースの構築方法を説明するためのフローチャートである。
第１１図は、知識化単語の数例を示した表である。
参照番号１０は、多数の話題・業界・分野（それぞれの話題・業界・分野に関する情報の集合を「シーン」と称する。）に属する資料の集合を示している。資料が外国語文書１０ａである場合は、翻訳機１２ａを介して日本語に翻訳しこれをノウハウ化制御手段２０に送る。資料が文書の場合にはＯＣＲ１２ｂで、また、音声である場合には音声認識ソフト１２ｃ等周知の手段により前処理された後、ノウハウ化制御手段２０に送られる。さらに、各種の電子情報１０ｄの場合にはフォーマット変換装置１２ｄによりフォーマットを統一した後、ノウハウ化制御手段２０に送られる。
本態様では、知識化単語辞書を用いて単語分解・文書解析を行い、入力情報である人間との対話や各種のデータベースをノウハウ化する。ここで、知識化単語辞書とは、単語を名称毎に分類してその分類名としての名称と当該名称のタイプ、サイズ、取り得る範囲等の制約をアトリビュートとし且つ当該名称の値をバリューとした知識化単語を蓄積したものである。第四態様のように、シーン（話題）が多種類にわたるような場合には、特定のシーン（話題）に属する資料毎に、それらを収集する。そして、そのような特定のシーンに関する資料に表れている単語を名称毎に分類して、その分類名としての名称と当該名称のタイプ、サイズ、取り得る範囲等の制約をアトリビュートとする。かかるアトリビュートと当該アトリビュートの名称の値であるバリューとの組が、一つ一つの単語に対する知識化単語となる。このようにして作成した知識化単語には、当該シーンを特定する識別子を付与することができる。これにより、知識化単語辞書の中から同一シーンに属する単語を迅速に検索することができる。
「分類名としての名称」は、「季節」、「地名」、「期間」、「キャッチコピー」、「行動を表す動詞」等の「品詞等の単語の種別＋性質・特性」を言う。性質・特性が付与されていることにより、当該単語自身及び／又は当該単語が表れた文章内の他の単語にある種の制約が生じる。例えば、「人名」の場合、その内容又は値（バリュー）には文字が入り、数字（漢数字を除く）や記号はあり得ない。また、「泊まる」という動詞（又はその語幹である「泊」）は、主語に「人を表す名詞」又は固有名詞である「人名」を、そして、主語と熟語の間に「場所又は地名」を表す名詞を持っている。
また、「泊まる」という動詞（又はその語幹である「泊」）は、「誰が」、「誰と」、「何時」、何処で」、「幾らで」、「「どのような支払手段で」、を表す単語と連結する。この場合、例えば、「何処へ」の内容又は値には、場所を表す名詞が来なければならない。そこで、知識化単語辞書の「分類名としての名称」としては、「場所を表す名詞」、すなわち、固有名詞の「地名」と一般名詞の場所を表す単語のみが選択され、単語分解された文章の正しい解を得るため参照される。
このように、「分類名としての名称」と「その名称が取り得るタイプ、サイズ、取り得る範囲等の制約」をアトリビュートとし且つその名称の内容を「バリュー」として知識化単語を作成し知識化単語辞書３０に記録・蓄積する。第１１図は、知識化単語の数例を示した表である。
ノウハウ化制御手段２０は、人間との対話を通じて入力される音声情報又は各種形態の資料や既存データベースからのデータを、知識化単語辞書３０を用いて単語分解・文書解析し、アトリビュート及びバリューからなる要素ユニットの集合としてノウハウ化する。あるいは、知識化単語辞書３０内のアトリビュートを参照し得るようにされた名称及びバリューからなる要素ユニットの集合としてノウハウ化することができる。知識化データベース４０の記憶容量を格段に節約することができる。
例えば、「秋色の北海道３日間。函館、小樽、積丹半島。憧れのプリンセスホテルに泊まる。紅葉ポイントは、大沼公園、京極噴出公園、ニセコ・パノラマライン。北海道ならではの味覚満載。一日目夕食は毛蟹御膳。２日目昼食は生ちらし。２日目夕食はプリンセスバイキング。３日目昼食はかに飯とたこシャブ。２名様より１室。出発日は、１０月９〜１２、１６〜１９日。」、「まるかじり。ＪＡＢで行くハワイ３島めぐり６日間。出発日と料金は別表。全食事・観光付き。和風鉄板焼き・アロハディナーにサンセットクルーズ、２島観光。庭園の島カウアイ島。渓谷の島マウイ島。第２８回ＪＡＢホノルルマラソン参加受付中。」からなる２つのテキストデータ（印刷物よりＯＣＲにより読み取ったものとする）を知識化データ化する場合について説明する。
第１２図（ａ）及び（ｂ）は、それぞれの文章を単語分解した状態を示している。第一の例では、接続語である「の」及び数字「３」に「日」が接続されていることから、ノウハウ化制御手段２０は、「秋色」及び「北海道」を単語分解すべき単位と認識する。「秋（色）」より「季節」の名称を付与するが、「季節」のアトリビュートに記録されたタイプ、サイズ、その他の制限に合致するか否かが検証される。
また、「憧れのプリンセスホテルに泊まる。」の文章では、「泊まる」という行動を表す動詞から、『主語に「人を表す名詞又は人名」が、また、主語と述語である動詞の間に「場所を表す名詞又は住所」がくる。』という制約が発生する。ノウハウ化制御手段２０は、主語の位置を指示する「は」又は「が」存在しないことから、主語が省力された文章であることを判断する。次に、場所を表す助詞である「に」の前の「プリンセスホテル」の単語を、知識化単語辞書３０に蓄積された名称「場所を表す名詞」又は「固有名詞」のものについて検索し、「プリンセスホテル」を抽出する。
第１３図（ａ）及び（ｂ）は、このようにして作成した知識化データの一例である。本実施例では、アトリビュートの名称（制約については記録されていない。）とバリューとからなる要素ユニットの集合として知識化データが構築されている。もちろん、知識化データベース４０の容量が極めて大きい場合には、アトリビュート（制約についても記録されている。）とバリューとからなる要素ユニットの集合として知識化データを形成し、蓄積することができる。知識化単語辞書３０を参照することなく、ノウハウ化制御手段２０で所定の処理を行うため、処理速度がその分速くなる利点がある。
これらの検索は、アトリビュートの名称及び制約により検索すべき対象が限定されることとなるため、検索に要する時間は飛躍的に減少すると共に認識精度も格段に向上する。
大容量の内部又は外部知識化データベース４０は、このようにして構築された知識化データにＩＤを付与して記録蓄積する。ＩＤを付与するのは、個々の知識化データをノウハウ化制御手段２０が参照する際のアドレスとするためである。
図示された好ましい実施例では、ノウハウ化制御手段２０は、既に、リレーショナル型データベースとして構築されたデータをノウハウ化して知識化データベース４０に記録蓄積し、前述した知識化データと同様に使用し得るようにするＲ−ＤＢノウハウ化制御手段２０ａを含んでいる。
ここで、第１４図は、従来のリレーショナル型データベースを示す表である。
第１５図は、第１４図示したリレーショナル型データベースから１レコードを選択して得たリレーショナル型データベースの説明図である。
第１６図は、第１４図のリレーショナル型データベースに示された一又は少数のレコードのタップルをバリューとしスキーマをアトリビュートの名称とする旨の置換を行って得た知識化データの説明図である。
表中、Ｓ１〜Ｓｎは、検索キーとなる属性、すなわち、スキームであり、Ｔ１１〜Ｔｍｎは、その内容又は値であるタップルである。各行は、１つのレコードを構成するが、Ｓ１、Ｓ２、−−−Ｓｎからなるスキーマとデータベースの各レコードを選択して、第１５図に示したようなレコードの数が「１」のリレーショナル型データベースを、元のリレーショナル型データベースのレコード数だけ作成する。そして、第１６図に示したように、レコードのタップルをバリューとしスキーマをアトリビュートの名称とする旨の置換を行う。かかるデータは、前述した知識化データと同一のデータ構造を持っているため、知識化データベース４０にそのまま、又は、スキームを前述した「分類名としての名称」に合わせるための修正を加えた後、知識化データベース４０に記録蓄積することができる。
他の好ましい実施例では、制御手段は、既に、オブジェクト指向データベースとして構築されたデータをノウハウ化して知識化データベース４０に記録蓄積し、前述した知識化データと同様に使用し得るようにするＯ−ＤＢノウハウ化制御手段２０ｂを含んでいる。第２１図（ａ）は、従来のオブジェクト指向データベースを示す図である。図中、Ａ１〜Ａ３は、クラス中におけるデータの名前であり、Ｖ１〜Ｖ３は、その内容又は値であるインスタンスである。かかるデータは、夫々を前述したアトリビュート及びバリューに置換すれば本発明の知識化データと同一のデータ構造を持つこととなる。そこで、知識化データベース４０にそのまま、又は、クラス中におけるデータの分類を前述した「分類名としての名称」に合わせるための修正を加えた後、知識化データベース４０に記録蓄積することができる。
前述のようなノウハウ構造を有する知識化データベースでは、知識化データベース４０に莫大な量の知識化データが蓄積されることとなる。従って、検索のためのアクセスがあった場合ごとに、直接、知識化データベース４０に検索の為の処理を行うと、処理に時間が掛かり過ぎる。これを飛躍的に短縮するために、図示された好ましい実施例では、検索数の多いものについて所定数を取り出し書き換え可能に記録するくせキャッシュメモリ５０が設けられている。そして、当該知識化データベース４０に検索のためのアクセスがあった場合に、先ず、このくせキャッシュメモリ５０を検索するように構成することが好ましい。このくせキャッシュメモリ５０には、後述するように種々のアプローチからのデータも書き換え可能に蓄積されており、その内の最も検索速度の速いと思われるものから検索を行うように構成することができる。
検索数の多いものについて予めくせキャッシュメモリ５０に蓄積しておき、シーンを特定するためデータベースに検索のためのアクセスがあった場合に、先ず、このくせキャッシュメモリ５０を検索するように構成したことにより、検索速度を格段に向上させる効果がある。経験上、全てのデータベースにおいて検索の内容は、一部の数％を除いて実質的に変更が無く同じ内容のものとなるからである。従って、予めそのような検索が行われるであろうことを予測して、くせキャッシュメモリ５０にそのような検索に対応するデータを用意しておき迅速に対応し得るようにしたものである。
くせキャッシュメモリ５０に記録される知識化データとしては、第一に、検索対象として頻繁に抽出される知識化データ中、例えば、２万データの中に出現する名称又は同一若しくは類似のシーンをグループ化した知識化データ中に出現する名称で出現頻度の高い上位所定数、例えば、１００の名称をスキーマとして作成したリレーショナル型データベースがある（第８図参照）。ノウハウ化制御手段２０には、このようなリレーショナル型データベースを作成する制御部２０ｃが設けられている。もちろん、検索対象として頻繁に抽出される知識化データの数をいくつとするか、あるいはその中の名称で出現頻度の高い上位所定数をいくつとするかは、データベースにおける知識化データの規模やコンピュータの計算能力によって適宜選択されるべきもので、上記数字に限定されるべきではない。このリレーショナル型データベースのスキームの内、出現頻度の高い所定数の名称は、他のシーンと識別することができるインデックスの役割を持たせることもできる。
本データベースの利用者である人間６０が、マイクロフォン１等各種の音声入力装置を用いて音声を入力した場合に、その全て又は所定数の情報アイテムがくせキャッシュメモリ５０に記録されたリレーショナル型データベースのスキーマと一致する時には当該リレーショナル型データベースが検索され、ヒットしたものが検索データとして出力されキャッシュメモリ１７に書き換え可能に記録される。
くせキャッシュメモリ５０に記録される知識化データとしては、第二に、検索対象として頻繁に抽出される知識化データについて一部の要素ユニットが共通である場合に、共通部分からなる部分ノウハウ化データを上位とし相違する要素ユニットを含むノウハウ化データを下位とするオブジェクト指向データベースがある（第２１図参照）。ノウハウ化制御手段２０には、このようなオブジェクト指向データベースを作成する制御部２０ｄが設けられている。
上位の知識化データから下位の知識化データへ情報を追っていくため、目的とする知識化データへの検索速度は非常に早くなる。
くせキャッシュメモリ５０に記録される知識化データとしては、第三に、検索対象として頻繁に抽出される知識化データを、絶対的真理に関するノウハウ化データと時間により変化し得る相対的真理に関するノウハウ化データとに分類し、後者が多数存在する場合に絶対的真理に関するノウハウ化データとして置き換えたものがある。ノウハウ化制御手段２０には、このようなオブジェクト指向データベースを作成する制御部２０ｅが設けられている。
くせキャッシュメモリ５０に記録されるデータとしては、第四に、検索対象として頻繁に抽出される知識化データを業界・分野別（シーン）に分類してその中に登場する単語同士の関連度を求め、各単語について関連度の高いものを選択してなる関連語がある（第１９図参照）。ノウハウ化制御手段２０には、このようなオブジェクト指向データベースを作成する制御部２０ｇが設けられている。過去における所定数の知識化データにおいて単語間に出現頻度の関連が高かった場合に、一方の単語の代わりに他方の単語でデータベースを検索しようとするものである。プロ野球のスター選手の活躍について検索する場合に、その選手と並び賞される他のスター選手、例えば、タイエイフォークスの「玉」選手の現役時代の記事を検索する場合に、読切ジャイアン時代からの盟友「長嶋田」選手の名前、「ホームラン王」、「ベース・ルーブ」等の関連語で検索するような場合である。他の方法では、思うような検索結果がでないような場合にも有用である。
関連語を決定するためには、一の単語と他の単語との関連度が適切に特定できるような資料集合の選択が前提となる。前述の例では、スポーツ、特に、野球という分野に特化した資料において関連度を調べること必要である。経済や商工業の分野の新聞雑誌をいくら調べても有効な関連度を得ることはできない。業界・分野別（シーン）の概念は、このような場合に、適切な関連度を得ることができる範囲を予め設定するものである。このようなシーンは、例えば、知識化データのアトリビュートの中に、「スポーツ／野球」のような識別標識を付与することよって簡単に設定することができる。
第１９図は、例えば、同一のシーン識別標識を付与された単語、すなわち、値（バリュー）を含む多数の資料を単語分解し、その中に登場した単語の登場頻度の順に並べたものである。資料中の単語数を例えば１０万語とした場合に、資料１では、単語ｖ１が１０回、単語ｖ２が７回、−−−−登場したという意味である。同様に資料２では、単語ｖ１が４回、単語ｖ２が８回、−−−−登場している。
かかる表において、単語ｖ４に注目すると、１００資料中、５８の資料に登場している。一方、単語ｖ１は、１００資料中９８の資料に登場しているが、ｖ４と共通して登場している資料数は４８であるとすると、単語ｖ４の代わりに単語ｖ１で当該１００資料を検索すると、４８の資料を正しく抽出することができ、２０つの資料を見逃している。そこで、関連度を、例えば、（単語ｖ４を含む資料数のうち単語ｖ１で抽出できる資料数、すなわち、単語ｖ１とｖ４が共に登場する資料数）÷（単語ｖ４を含む資料数）と与えると、単語ｖ４に対する単語ｖ１の関連度は、４８÷５８で０．８２８となる。
同様に単語ｖ１８は、１００資料中５３の資料に登場しているが、ｖ４と共通して登場している資料数は５０であるとすると、単語ｖ４の代わりに単語ｖ１８で当該１００資料を検索すると、５０の資料を正しく抽出することができ、８つの資料のみを見逃している。そこで、関連度は５０÷５８で０．８６２となり、単語ｖ１よりも高くなる。
このようにして計算した関連度の高い単語を所定数選び、これをくせキャッシュメモリ５０に記憶しておく。そして、検索者６０からの検索条件の一つとして、単語ｖ４が与えられた場合には、知識化単語辞書３０を参照してその単語ｖ４の分類名としての名称を特定し、くせキャッシュメモリ５０の各種のデータ、例えば、リレーショナル型データベースやオブジェクト指向データベースにおける名称が同一のものを検索し、所望の知識化データを抽出する。もし、所望の知識化データが得られなかった場合等に、くせキャッシュメモリ５０に記録された関連度の高い単語に置き換え、同様にくせキャッシュメモリ５０を検索する。一見関係のないと思われる方向からのアプローチを通じて、意外な結果をもたらす効果がある。
【図面の簡単な説明】
第１図は、本発明の第一の態様に係るトピックス対話方法の一実施例のフローチャートである。
第２図は、第１図に示されたトピックス対話方法を実施するシステムの一実施例を示したブロック図である。
第３図は、本発明の第二の態様に係るトピックス対話方法の一実施例のフローチャートである。
第４図は、旅行案内をコンピュータが人間に対して行う場合の対話の一例を示したものである。
第５図は、第３図に示されたトピックス対話方法を実施するシステムのホストコンピュータ９の一実施例を示したブロック図である。
第６図は、本発明の第三の態様に係るトピックス対話方法の一実施例のフローチャートである。
第７図は、第６図に示されたトピックス対話方法を実施するシステムのホストコンピュータ９の一実施例を示したブロック図である。
第８図は、本発明の第四の態様に係るトピックス対話方法の一実施例のフローチャートである。
第９図は、第８図に示されたトピックス対話方法を実施するシステムのホストコンピュータ９の一実施例を示したブロック図である。
第１０図は、本発明の第一の態様に係るノウハウ構造を有するデータベースの構築方法の一実施例のフローチャートである。
第１１図は、知識化単語の数例を示した表である。
第１２図（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、例文として挙げた文章を単語分解した状態を示す説明図である。
第１３図（ａ）及び（ｂ）は、第１２図（ａ）及び（ｂ）の文書から得た知識化データの一例を示す説明図である。
第１４図は、従来のリレーショナル型データベースを示す表である。
第１５図は、第１４図示したリレーショナル型データベースから１レコードを選択して得たリレーショナル型データベースの説明図である。
第１６図は、第１５図のリレーショナル型データベースに示された一又は少数のレコードのタップルをバリューとしスキーマをアトリビュートの名称とする旨の置換を行って得た知識化データの説明図である。
第１７図は、従来のオブジェクト指向データベースを示す図である。
第１８図は、共通部分からなる部分ノウハウ化データを上位とし相違する要素ユニットを含むノウハウ化データを下位とするオブジェクト指向データベースの作成手順を示す説明図である。
第１９図は、ある単語について関連度の高い関連語を得る方法の一例を説明するための表である。
第２０図は、本発明に係るノウハウ構造を有するデータベースの構築方法の一実施形態の流れを示すフローチャートである。
第２１図（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、従来のオブジェクト指向データベースにおけるデータ構造を説明する図及びデータ間のツリー構造を説明するための概略図である。
【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１３】
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【図１１】
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【図１２】
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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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【国際調査報告】
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