ユーザからのキーワードを取得するキーワード取得手段と、自立語およびこの自立語の概念を記憶した概念辞書から、前記キーワードの概念を検索する概念検索手段と、概念が付与された応答文テンプレートを記憶した応答文テンプレート辞書から、前記概念検索手段で検索された概念を含む応答文テンプレートを検索する応答文検索手段と、前記応答文検索手段で検索された応答文テンプレート中の自立語と前記キーワードとの組み合わせを生成する組み合わせ生成手段と、複数の自立語の組み合わせ及びこの自立語が共起する尤もらしさを表す共起スコアを記憶した共起辞書を利用して、前記組み合わせ生成手段で生成された組み合わせに共起スコアを付与する共起スコア付与手段と、前記キーワードと、前記応答文検索手段で検索された応答文テンプレートと、前記共起スコア付与手段で付与された共起スコアとを利用して、ユーザに提示する応答文を生成する応答文生成手段と、を備える対話装置。前記応答文生成手段が、前記共起スコア付与手段で付与された共起スコアを利用して、前記応答文検索手段で検索された応答文テンプレートに応答文テンプレート全体の共起性を表すテンプレートスコアを付与し、このテンプレートスコアが最も高くなる応答文テンプレートに付与された概念を前記キーワードで置換してユーザに提示する応答文を生成する請求項1記載の対話装置。前記応答文生成手段が、前記共起スコア付与手段で付与された共起スコアを利用して、前記応答文検索手段で検索された応答文テンプレートに応答文テンプレート全体の共起性を表すテンプレートスコアを付与し、このテンプレートスコアが予め決められた閾値を超える応答文テンプレートを利用して応答文を生成する請求項1乃至請求項2記載の対話装置。前記キーワード取得手段が音声認識を利用してユーザの音声からキーワードを取得する請求項1から請求項3の何れか1項に記載の対話装置。前記応答文生成手段で生成された応答文を音声合成により音声波形に変換して出力する応答文出力手段を更に備える請求項1から請求項4の何れか1項に記載の対話装置。前記音声認識の認識結果の信頼度を予め決められた閾値と比較し、前記信頼度が前記閾値以上の場合は、前記認識結果に含まれる自立語をキーワードとして取得し、前記信頼度が前記閾値を下回る場合は、前記応答文生成手段が以前生成した応答文に含まれる自立語をキーワードとして取得する請求項4記載の対話装置。前記共起辞書に記憶された複数の自立語の組み合わせおよびこの自立語の共起スコアが、テキスト情報を利用して予め学習される請求項1から請求項6の何れか1項に記載の対話装置。前記共起辞書に記憶された複数の自立語の前記テキスト情報での出現頻度が、予め決められた閾値より低い請求項7記載の対話装置。ユーザからのキーワードを取得するキーワード取得工程と、自立語およびこの自立語の概念を記憶した概念辞書から、前記キーワードの概念を検索する概念検索工程と、概念が付与された応答文テンプレートを記憶した応答文テンプレート辞書から、前記概念検索工程で検索された概念を含む応答文テンプレートを検索する応答文検索工程と、前記応答文検索工程で検索された応答文テンプレート中の自立語と前記キーワードとの組み合わせを生成する組み合わせ生成工程と、複数の自立語の組み合わせおよびこの自立語が共起する尤もらしさを表す共起スコアを記憶した共起辞書を利用して、前記組み合わせ生成工程で生成された組み合わせに共起スコアを付与する共起スコア付与工程と、前記キーワードと、前記応答文検索工程で検索された応答文テンプレートと、前記共起スコア付与工程で付与された共起スコアとを利用して、ユーザに提示する応答文を生成する応答文生成工程と、を備える対話方法。対話装置に、ユーザからのキーワードを取得するキーワード取得工程と、自立語およびこの自立語の概念を記憶した概念辞書から、前記キーワードの概念を検索する概念検索工程と、概念が付与された応答文テンプレートを記憶した応答文テンプレート辞書から、前記概念検索工程で検索された概念を含む応答文テンプレートを検索する応答文検索工程と、前記応答文検索工程で検索された応答文テンプレート中の自立語と前記キーワードとの組み合わせを生成する組み合わせ生成工程と、複数の自立語の組み合わせおよびこの自立語が共起する尤もらしさを表す共起スコアを記憶した共起辞書を利用して、前記組み合わせ生成工程で生成された組み合わせに共起スコアを付与する共起スコア付与工程と、前記キーワードと、前記応答文検索工程で検索された応答文テンプレートと、前記共起スコア付与工程で付与された共起スコアとを利用して、ユーザに提示する応答文を生成する応答文生成工程と、を実現させるための対話プログラム。発明が解決しようとする課題は、予め記憶した文に含まれないキーワードが入力された場合でもユーザの意図に即した応答文を生成する対話装置を実現することである。実施形態の対話装置におけるキーワード取得手段は、ユーザからのキーワードを取得する。概念検索手段は、概念辞書から前記キーワードの概念を検索する。応答文検索手段は、応答文テンプレート辞書から前記概念検索手段で検索された概念を含む応答文テンプレートを検索する。組み合わせ生成手段は、前記応答文検索手段で検索された応答文テンプレート中の自立語と前記キーワードとの組み合わせを生成する。共起スコア付与手段は、共起辞書を利用して前記組み合わせ生成手段で生成された組み合わせに共起スコアを付与する。応答文生成手段は、前記キーワードと、前記応答文検索手段で検索された応答文テンプレートと、前記共起スコア付与手段で付与された共起スコアとを利用して、ユーザに提示する応答文を生成する。以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。第1の実施形態第1の実施形態の対話装置は、ユーザが入力したキーワードに適合する応答文を出力する対話装置である。例えば、ユーザが入力した京都お土産というキーワードに対して京都のお土産は八橋がお勧めだよという応答文を出力する。これにより、ユーザとのインタラクティブなやり取りを実現する。本実施形態の対話装置は、予め記憶した文に含まれないキーワードに対応するために、動詞、名詞、形容詞、形容動詞などの自立語に対する概念が付与されたテンプレート応答文テンプレートを利用して応答文を生成する。ここで、概念とは自立語の総括的な意味を表すものであり、例えば、自立語京都大阪に対しては、場所という概念が付与される。本実施形態の対話装置は、まず、ユーザからのキーワードを取得すると、このキーワードが持つ概念を用いて応答文テンプレートを検索する。そして、検索された応答文テンプレート中の自立語とキーワードとが共起する尤もらしさ共起スコアを利用して検索された応答文テンプレートの順位付けを行う。最後に、順位が最も高くなった応答文テンプレートを利用してユーザに出力する応答文を生成する。ここで、共起とは自立語とキーワードが同一の文中に出現することをいう。このように、本実施形態の対話装置は、自立語に対する概念が付与された応答文テンプレートを利用して応答文を生成する。これにより、予め記憶された文応答文テンプレートをキーワードそのものではなく概念を用いて検索することができ、被検索対象となる文の数を増加させることができる。結果として、予め記憶した文に含まれないキーワードが入力された場合でも適切な応答文を生成することができる。全体のブロック構成図1は、第1の実施形態にかかる対話装置を示すブロック図である。本実施形態の対話装置は、ユーザからキーワードを取得するキーワード取得部101と、ユーザに提示する応答文を生成する応答文生成処理部102と、応答文生成処理部102で生成された応答文をユーザに提示する応答文出力部103とを備える。応答文生成処理部102は、キーワードに対する概念を概念辞書111から検索する概念検索部112と、検索された概念を含む応答文テンプレートを応答文テンプレート辞書113から検索する応答文検索部114と、検索された応答文テンプレート中の自立語とキーワードの組み合わせを生成する組み合わせ生成部115と、共起辞書116を用いて、生成された組み合わせに共起スコアを付与する共起スコア付与部117と、応答文検索部114で検索された応答文テンプレートと、共起スコア付与部117で付与された共起スコアと、ユーザのキーワードを利用して、ユーザに提示する応答文を生成する応答文生成部118を備える。ハードウェア構成本実施形態の対話装置は、図2に示すような通常のコンピュータを利用したハードウェアで構成されており、装置全体を制御するCPUCentralProcessingUnit等の制御部201と、各種データや各種プログラムを記憶するROMReadOnlyMemoryやRAMRandomAccessMemory等の記憶部202と、各種データや各種プログラムを記憶するHDDHardDiskDriveやCDCompactDiskドライブ装置等の外部記憶部203と、ユーザの指示入力を受け付けるキーボードやマウスなどの操作部204と、外部装置との通信を制御する通信部205と、ユーザの発声を取得するマイク206と、音声波形を再生して再生音を発生させるスピーカ207と、映像を表示するディスプレイ209と、これらを接続するバス208とを備えている。このようなハードウェア構成において、制御部201がROM等の記憶部202や外部記憶部203に記憶された各種プログラムを実行することにより以下の機能が実現される。各ブロックの説明キーワード取得部101は、対話中におけるユーザのキーワードを取得する。具体的には、ユーザが操作部204のキーボードを介して入力した自立語をキーワードとして取得できる。また、対話中の話題に関するテキストを、通信部205を介してWebサイトから取得し、このテキストに含まれる自立語をキーワードとして利用することもできる。テキストからの自立語の抽出には、形態素解析を用いる。応答文生成処理部102は、ユーザに提示する応答文を生成する。応答文出力部103は、応答文生成処理部102が生成した応答文をユーザに提示する。本実施形態では、ディスプレイ209に応答文を表示する。応答文生成処理部102を構成する各ブロックの機能を説明する。概念検索部112は、キーワードが持つ概念を概念辞書111から検索する。概念辞書111は、自立語およびその概念を複数個記憶した辞書である。概念辞書111は、自立語に対して人手で概念を付与することにより作成できる。ただし、大量の自立語全てに対して概念を人手で付与することは困難であるので、予め少量の自立語に人手で概念の付与を行い、概念が付与されていない自立語については、人手での付与結果を利用して概念を付与することができる。例えば、京都の概念として場所が人手で付与されていた場合、京都に行ったことある、四条河原町に行ったことあるという2つの文に対する形態素解析結果は以下のようになる。京都に行ったことある:名詞京都助詞動詞行く助動詞た名詞こと動詞ある四条河原町に行ったことある:名詞四条河原町助詞動詞行く助動詞た名詞こと動詞あるこの結果より、京都と四条河原町は同じ使われ方をしているので、四条河原町には京都と同じ概念の場所を付与することができる。このような手法を用いることにより、大量な自立語に自動で概念を付与することができる。なお、概念辞書111は、記憶部202、外部記憶部203や通信部205を介して接続された外部サーバの記憶部に保持することができる。応答文検索部114は、応答文テンプレート辞書113から、概念検索部112で検索された概念を含む応答文テンプレートを検索する。本実施形態では、キーワードそのものではなく、キーワードの概念を用いて応答文テンプレートを検索する。キーワードの総括的な意味を表す概念を用いることにより、検索によって見つかる文の数を増加させることができる。応答文テンプレート辞書113は、複数の応答文テンプレートを記憶した辞書である。応答文テンプレートは、種となる文に含まれる自立語に概念を付与したものである。応答文テンプレートは、種となる文を形態素解析してこの文に含まれる自立語を検索し、検索された自立語に対して概念辞書111を用いて概念を付与することで作成できる。ここで、応答文テンプレートの種となる文は、Web上のブログ、ニュースサイトなどの随時更新される文章を逐次ダウンロードし、一文ずつに切り分ることで取得できる。例えば、京都は金閣寺が有名です。という種となる文を形態素解析した結果は以下のようになる。京都は金閣寺が有名です。:名詞京都助詞名詞金閣寺助詞が名詞有名動詞ですこの文には、京都金閣寺有名という3つの自立語が含まれる。そこで、これらの概念を概念辞書111で検索すると、京都場所、金閣寺建物名、有名評判を取得できる。そして文に含まれる自立語を概念で置き換えることにより、以下のような発話文テンプレートを作成することができる。場所は金閣寺が有名です。京都は建物名が有名です。京都は金閣寺が評判です。場所は建物名が有名です。京都は建物名が評判です。場所は金閣寺が評判です。場所は建物名が評判です。なお、応答文テンプレート辞書113は、記憶部202、外部記憶部203や通信部205を介して接続された外部サーバの記憶部に保持することができる。組み合わせ生成部115は、応答文検索部114で検索された応答文テンプレート中の自立語とキーワードの組み合わせを生成する。共起スコア付与部117は、組み合わせ生成部115生成された組み合わせを共起辞書116から検索し、この組み合わせに対して共起スコアを付与する。共起辞書116は、N個Nは自然数の自立語から構成される組み合わせとこの組み合わせの共起スコアを記憶部202や外部記憶部203に記憶する。例えば、Nが2の場合は自立語Aと自立語Bの共起スコアが、Nが3の場合は自立語Aと自立語Bと自立語Cの共起スコアが共起辞書105に記憶される。共起スコアは、対話履歴等のテキスト情報から学習する。例えば、Nが2の場合、テキスト情報から自立語Aの頻度、自立語Bの頻度、自立語Aおよび自立語Bが同じ文中に出現する頻度自立語ABの共起頻度を計算する。共起スコアは、これらの頻度を利用した以下の係数のいずれかから計算できる。共起スコアは、上記の係数のように自立語Aと自立語Bが組み合わせて使用される頻度が表現された指標であればよい。また、共起辞書105を、通信部205を介して接続された外部サーバの記憶部に保持するようにしてもよい。応答文生成部118は、対話装置からユーザへの応答文を生成する。ここでは、共起スコア付与部117で付与された共起スコアから各応答文テンプレート全体の共起性を表すテンプレートスコアを算出する。そして、このテンプレートスコアが最も高い応答文テンプレートとキーワードを利用して、ユーザに提示する応答文を生成する。フローチャート図3のフローチャートを利用して、本実施形態にかかる対話装置の処理を説明する。まず、ステップS301では、キーワード取得部101は、対話中におけるユーザのキーワードを取得する。取得するキーワードの数は2つ以上でもよい。本実施形態では、京都、お土産という2つのキーワードを取得したものとする。次に、ステップS302では、概念検索部112は、京都お土産の概念を概念辞書111から検索する。概念辞書111には図4に示すように、自立語と自立語に対する概念が記憶されている。検索は文字列マッチングで実現できる。本実施形態では、京都の概念として場所が、お土産の概念として物品が検索される。ステップS303では、ステップS302での検索結果に応じて処理を分岐する。1つ以上のキーワードについて概念がみつかった場合はステップS304へ、その他の場合はステップS314へ移行する。ステップS314では、応答文として予め用意しておいた定型文例えば、よかったねそうなんだなるほどを出力する。次に、ステップS304では、応答文検索部114は、応答文テンプレート辞書113からステップS302で検索された概念のみを含む応答文テンプレートを検索する。応答文テンプレート辞書113には図5に示すように、文の一部が概念で置き換えられた応答文テンプレートが記憶されている。図5ではで囲まれた箇所が概念にあたる。本実施形態では、場所および物品の双方を含む応答文テンプレート、場所のみを含む応答文テンプレート、物品のみを含む応答文テンプレートを検索する。検索は、文字列マッチングで実現する。本実施形態では、下記3つの応答文テンプレートが検索されたものとする。場所の物品は八橋がお勧めだよ場所の物品が盗まれたらしいよ場所の物品にカニを買ってきてねこのように、本実施形態ではキーワードの総括的な意味を表す概念を用いて応答文テンプレートを検索する。これにより、ステップS304で検索される文発話文テンプレートの数を増加させることができる。ステップS305では、ステップS304での検索結果に応じて処理を分岐する。応答文テンプレートが1つ以上みつかった場合はステップS306へ、みつからなかった場合はステップS314へ移行する。次に、ステップS306では、組み合わせ生成部115は、ステップS304で検索された応答文テンプレート中の自立語とキーワードの組み合わせを生成する。本実施形態では、2個N=2の自立語で組み合わせを生成する。ステップS306では、まず応答文テンプレート中の自立語を取得するために、応答文テンプレートを形態素解析する。具体的には、応答文テンプレートを形態素ごとに分割し、それぞれの形態素に対して品詞と読みを付与する。そして形態素解析の結果、動詞、名詞、形容詞、形容動詞に該当するものを自立語として取得する。以下の3つの応答文テンプレートでは、下線部が自立語に該当する。場所の物品は八橋がお勧めだよ場所の物品が盗まれたらしいよ場所の物品にカニを買ってきてねここで、自立語を動詞、名詞、形容詞、形容動詞に限定するのは、助詞助動詞等の意味を持たない品詞はどんな単語とも共起する蓋然性が高いため、これらの品詞が含まれる組み合わせはキーワードに対応する応答文の生成に寄与しないからである。なお、応答文テンプレートに含まれる自立語が、形態素の基本形でない場合は基本形に変換したものを応答文テンプレートの自立語として用いる。上述した例であれば、盗まれたは盗むに、買っては買うのように、形態素の基本形に変換したものを自立語として用いる。また、発話文テンプレート中の自立語は、オフラインで形態素解析を実施することで予め特定することもできる。次に、ステップS306では、応答文テンプレート中の自立語とステップS301で取得したキーワードの組み合わせを生成する。本実施形態では、以下の組み合わせが生成される。京都八橋京都お勧め京都盗む京都カニ京都買うお土産八橋お土産お勧めお土産盗むお土産カニお土産買うステップS307では、ステップS306での結果に応じて処理を分岐する。応答文テンプレート中に自立語が含まれていなかった等の理由により組み合わせが1つも生成されなかった場合はステップS314へ、組み合わせが1つ以上生成された場合はステップS308移行する。次に、ステップS308では、ステップS306で生成された組み合わせと同じ組み合わせを共起辞書116から検索する。検索は文字列マッチングで実現できる。ステップS309では、ステップS308で組み合わせが1つ以上検索された場合はステップS310へ、組み合わせが検索されなかった場合はステップS314へ移行する。ステップS310では、共起辞書116で検索された組み合わせに共起スコアを付与する。共起辞書116は、図6に示すように自立語から構成される組み合わせとこの組み合わせの共起スコアを記憶している。本実施形態では、各共起について以下の共起スコアが付与されたものとする。京都八橋02京都お勧め01京都盗む0002京都カニ001京都買う0005お土産八橋005お土産お勧め01お土産盗む000002お土産カニ004お土産買う01次に、ステップS311では、応答文生成部118は、ステップS310で付与した共起スコアから各応答文テンプレートの共起性を表すテンプレートスコアを算出する。まず、各応答文テンプレート中の自立語を含む組み合わせの中で、各キーワードに対して最大の共起スコアを示す組み合わせを選択する。次に、各応答文テンプレートについて、選択された共起スコアの平均値を計算し、この値を各応答文テンプレートのテンプレートスコアとする。図7の701は、各発話文テンプレートにおいて、キーワード京都に対して最大の共起スコアを示した組み合わせを表している。同図の702は、キーワードお土産に対して最大の共起スコアを示した組み合わせを表している。同図の703は、選択された共起スコアの平均値テンプレートスコアを表している。なお、平均値ではなく各共起スコアの最大値をテンプレートスコアとして用いてもよい。次に、ステップS312では、最大のテンプレートスコアを持つ応答文テンプレートとキーワードを使って応答文を生成する。図7の例では、場所の物品は八橋がお勧めだよが最大のスコアを持つことから、この応答文テンプレート中の概念をキーワードで置換して京都のお土産は八橋がお勧めだよを生成する。最後に、ステップS313では、応答文出力部103は、ディスプレイ209を介して生成された応答文京都のお土産は八橋がお勧めだよをユーザに提示する。効果このように、本実施形態の対話装置は、自立語に対する概念が付与された応答文テンプレートを利用して応答文を生成する。これにより、予め記憶された文をキーワードそのものではなく概念を用いて検索することができ、被検索対象となる文の数を増加させることができる。結果として、予め記憶した文に含まれないキーワードが入力された場合でも適切な応答文を生成することができる。変形例1応答文生成部118で計算されたテンプレートスコアに閾値を適用して、ユーザに提示する応答文を制御することもできる。例えば、予め設定した閾値と各発話文テンプレートのテンプレートスコアを比較し、テンプレートスコアが閾値以上であれば発話文テンプレートを使用して応答文を生成し、閾値を下回る場合は定型文を応答文として用いる等の制御を行うことができる。これにより、不適切な応答文が出力されることを防止する。例えば、図7で閾値を0.01に設定した場合、場所の物品にカニを買ってきてねが応答文テンプレートとして選択されることはない。これにより、京都のお土産にカニを買ってきてねという不適切な応答文が生成されることを回避できる。また、本実施形態では、2つの自立語の組み合わせを用いたが、3つ以上の自立語の組み合わせN≧3を用いても同様な処理を実行できる。変形例2共起辞書116は、複数の自立語からなる組み合わせを含む辞書であるためサイズが膨大になり、共起スコア付与部117における検索時間が長くなることがある。検索時間を短くするためには、必要のない組み合わせを共起辞書116から排除する必要がある。共起辞書116の作成に使用したテキスト情報における出現頻度が高い自立語については、その自立語を含む組み合わせが多く生成される。例えば、するという動詞は、予定する使用する参加するのように名詞と接続して頻繁に使用される。そのため、予定する、使用する、参加するのようなするを含む組み合わせが共起辞書116に多数登録される。また、するのようにテキスト情報での出現頻度が高い自立語は、実際の対話での使用頻度も高く、認識結果にも多く出現する。そのため、するを含む組み合わせが生成され共起辞書116で検索される機会は非常に多い。しかし、このように出現頻度が高い自立語は、特定の自立語と組み合わされて使用されるよりも、様々な単語と組み合わされて使用されることが多いため、共起スコア自体はあまり高くならない。そのため、このような自立語から生成される組み合わせは、応答文生成部118での応答文生成に寄与しない。そこで、本変形例では、出現頻度が所定の閾値より高い自立語から構成される組み合わせを共起辞書116から予め除外しておくことで検索時間の短縮を図る。また、テキスト情報での出現頻度ではなくidfを用いて除外対象となる組み合わせを決定することもできる。idfは、共起辞書116を生成する際に使用したテキスト情報から1式で算出できる。idf=log全文数/自立語Aを含む文数...1idfが低い自立語は、どのような文でもまんべんなく使われる自立語である。そこで、idfが所定の閾値より低い自立語を含む組み合わせを共起辞書116から予め除外しておくことで検索時間の短縮を図ることができる。変形例3キーワード取得部101を音声認識で、応答文出力部103を音声合成で実現することもできる。この場合、キーワード取得部101は、マイク206に入力されたユーザの音声を認識し、この認識結果に含まれる自立語をキーワードとして取得する。認識結果から自立語を取得する際は形態素解析を用いる。また、応答文出力部103は、応答文生成処理部102で生成されたテキストの応答文を音声合成により音声波形に変換し、スピーカ207から再生する。これにより、人と人とが対話するような自然なインターフェースでユーザとの対話を進行させることができる。また、音声認識は認識誤りが発生することがあるため、認識結果の信頼度に応じて使用するキーワードを制御することもできる。例えば、信頼度が所定閾値以上の場合は認識結果中の自立語をキーワードとして使用し、信頼度が所定閾値より低い場合は対話装置が以前出力した応答文に含まれる自立語をユーザのキーワードとして使用することができる。また、信頼度が所定閾値より低い場合は、認識結果中の自立語および以前出力した応答文に含まれる自立語の両方をキーワードとして用いるようにしてもよい。このように、音声認識の信頼度に応じて使用するキーワードを制御することにより、認識誤りによって意図しない応答文が出力されることを防止することができる。本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。