DE112013005742T5

DE112013005742T5 - Absichtsabschätzungsvorrichtung und Absichtsabschätzungsverfahren

Info

Publication number: DE112013005742T5
Application number: DE112013005742.5T
Authority: DE
Inventors: Yoichi Fujii; Jun Ishii
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2012-11-30
Filing date: 2013-10-09
Publication date: 2015-09-10
Also published as: JP5921716B2; CN104756100A; JPWO2014083945A1; WO2014083945A1; US9530405B2; CN104756100B; US20150255064A1

Abstract

Ein Morphemanalysierer (2), der eine morphologische Analyse auf einer eingegebenen Sprache ausführt und diese eingegebene Sprache in einer Morphemfolge konvertiert, ein Absichtsabschätzungseinheitextrahierer (4), der die Morphemfolge in partielle Morpheme aufteilt, um Absichtabschätzungseinheiten zu extrahieren, von denen jede eine Einheit ist, auf der eine Abschätzung der Absicht durchgeführt werden soll, ein Absichtsabschätzer (6), der eine Absicht eines partiellen Morphems abschätzt, welches jede der extrahierten Absichtabschätzungseinheiten bildet und ein Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewichtsberechner (8), der ein Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht basierend auf einer Beziehung zwischen Absichten berechnet, sind angeordnet und ein Absichtsequenzabschätzer (3), der eine Absichtssequenz erzeugt, die mit der eingegebenen Sprache korrespondiert, unter Verwendung einer oder mehrerer von dem Absichtabschätzer (6) abgeschätzten Absichten, und ein Absichtabschätzungsergebnis erzeugt, das mit der eingegebenen Sprache korrespondiert, unter Verwendung sowohl einer Punktzahl, die eine Wahrscheinlichkeit der erzeugten Absichtsequenz zeigt, und eines Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewicht, welches der Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewichtsberechner 8 für die Absichten berechnet, welche die erzeugte Absichtsequenz bilden, ist angeordnet.

Description

GEBIET DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung betrifft eine Absichtsabschätzungsvorrichtung und ein Absichtsabschätzungsverfahren zum Abschätzen, mit welcher von im Voraus geplanten Absichten der Inhalt eines in einer natürlichen Sprache eingegebenen Textes korrespondiert.
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
In den letzten Jahren ist ein Verfahren eines Annehmens, als eine Spracheingabe, einer Sprache, die ein Mensch spricht, und dann eines Durchführens eines Vorgangs unter Verwendung eines Erkennungsergebnisses der Eingabe in den Mittelpunkt des Interesses geraten. Obwohl diese Technik als eine Sprachschnittstelle zur Verwendung in Mobiltelefonen, Fahrzeugnavigation usw. verwendet wird, gibt es als ein grundlegendes Verfahren ein Verfahren eines Definierens einer Korrespondenz zwischen Spracherkennungsergebnissen, welche von dem System im Voraus vermutet werden, und Vorgängen und eines Durchführens eines Vorgangs, wenn ein Spracherkennungsergebnis ein Vermutetes ist. Weil dieses Verfahren es für den Anwender möglich macht, unmittelbar einen Vorgang durch eine Sprachäußerung durchzuführen, arbeitet das Verfahren effektiv als eine Schnelltastenfunktion, im Vergleich zu einem konventionellen, manuellen Vorgang. Auf der anderen Seite muss der Anwender Wörter äußern, auf welche das System wartet, um einen Vorgang durchzuführen, wobei sich die Anzahl von Wörtern, welche sich der Anwender merken sollte, mit steigender Anzahl von Funktionen, welche das System handhabt, erhöht. Ein weiteres Problem ist, dass es im Allgemeinen wenige Anwender gibt, die das System verwenden, nachdem sie die Bedienungsanleitung ausreichend verstanden haben, und, als ein Ergebnis, gibt es einen Fall, in dem der Anwender nicht versteht, wie der Anwender sich äußern muss, um einen von vielen Vorgängen durchzuführen, und tatsächlich keinen anderen Vorgang als lediglich eine begrenzte Anzahl von Funktionen durch eine Sprachäußerung durchführen kann.
Als eine Lösung zu dem Problem wird ein Verfahren eines Verstehens einer Absicht eines Anwenders von einer Äußerung des Anwenders und eines Durchführens eines Vorgangs beschrieben, anstatt eines direkten Verbindens eines Spracherkennungsergebnisses mit einem Vorgang. Als ein Beispiel eines Implementierens des Verfahrens gibt es ein Beispiel eines Definierens einer Korrespondenz zwischen geäußerten Beispielsätzen, welche im Voraus gesammelt werden, und Vorgängen (von hier an mit Lerndaten bezeichnet), Modellierungsvorgänge (von hier an mit Absichten bezeichnet), die der Anwender von den Wörtern des Anwenders unter Verwendung einer statistischen Lernmethode begehrt, und eines Abschätzens einer Absicht für eine Anwendereingabe unter Verwendung dieses Modells (von hier an mit einer statistischen Absichtsabschätzung bezeichnet). In einem konkreten Vorgang der statistischen Absichtsabschätzung werden Begriffe, welche zum Lernen verwendet werden, zunächst aus den geäußerten Beispielsätzen der gelernten Daten extrahiert. Dann werden die Begriffmenge und die richtige Absicht als Eingabelerndaten definiert und das Gewicht zwischen jedem der Begriffe und der richtigen Absicht gemäß einem statistischen Lernalgorithmus gelernt und ein Modell ausgegeben.
Als Begriffe, welche zum Lernen verwendet werden, gibt es typischerweise Wörter und Wortfolgen, welche aus Daten extrahiert werden, die durch Ausführen einer morphologischen Analyse von geäußerten Beispielsätzen erlangt werden. Zum Beispiel ergibt sich von einem geäußerten Beispielsatz
das folende morphologische Analyseergebnis:
(passendes Substantiv, Einrichtung)/
(tai) (Hilfsverb)”. Wenn das morphologische Analyseergebnis erlangt ist, werden ein Begriff, wie zum Beispiel
(eine Einrichtung mit einem passenden Substantiv wird in ein spezielles Symbol $facility$ konvertiert und ein Verb wird in seinen Infinitiv konvertiert), und ein zusammenhängender Morphembegriff, wie zum Beispiel

extrahiert.
Als ein Ergebnis werden für die Begriffe

eine korrekte Absicht, die als „destination_setting[destination=$facility$]” ausgedrückt wird (eine Hauptabsicht ist eine Zieleinstellung, und ein einzustellendes Ziel ist $facility$) erzeugt und ein Modell auf der Basis von aus einem großen Volumen von Äußerungsdaten erzeugten Begriffsequenzen und den Lerndaten, welche aus korrekten Absichten bestehen, erzeugt. Als ein Verfahren zum Erzeugen eines Modells wird ein Maschinenlernalgorithmus verwendet. Gemäß dem Maschinenlernalgorithmus wird ein Maschinenlernen auf dem Gewicht zwischen einem Eingabebegriff und einer korrekten Absicht derart durchgeführt, dass die größte Anzahl von korrekten Absichten für alle Lerndaten erzeugt werden kann. Daher wird für eine Begriffmenge, die von einer Äußerung erlangt wird, die ähnlich zu Lerndaten ist, ein Modell mit einer hohen Wahrscheinlichkeit eines Ausgebens einer korrekten Absicht erlangt. Als dieses Maschinenlernverfahren kann zum Beispiel ein Maximum-Entropie-Verfahren verwendet werden.
Weil eine Anwendungsabsicht eines Anwenders mit Flexibilität sogar für eine Eingabe, die keine Vorvermutete ist, durch Abschätzen einer Absicht, die mit der Eingabe des Anwenders korrespondiert, unter Verwendung eines gemäß einem derartigen Maschinenlernalgorithmus, wie oben erwähnt, erzeugten Modells abgeschätzt werden kann, kann die Absicht passend verstanden werden und der Vorgang sogar dann durchgeführt werden, wenn die Eingabe eine Äußerung eines Anwenders ist, der sich an ihren regulären Ausdruck nicht erinnert. Auf der anderen Seite verbessert die Annahme einer derartigen freien Eingabe die Flexibilität des Systems und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass der Anwender noch mehr verschiedene Äußerungen macht.
Die vermuteten verschiedenen Äußerungen werden grob in die zwei folgenden Gruppen unterteilt.

(a) Eingaben, von denen jede noch mehr verschiedene Wörter für einen einzelnen Vorgang verwendet,
(b) Eingaben, von denen jede eine Anfrage ist, die aus einer Vielzahl von Vorgängen besteht, und als ein Bündel aufgebaut sind.

Im Fall der oben genannten Gruppe (a) können verschiedenartige Äußerungen durch weiteres Erhöhen der Lerndaten verarbeitet werden. Dagegen kann in dem Fall von Gruppe (b), weil alle Lerndaten in eine Korrespondenz mit einer einzelnen Absicht von der Ersten gebracht werden, wenn eine Anfrage eine Vielzahl von Absichten beinhaltet, ein Vorgang eines Kombinierens passender Absichten nicht durchgeführt werden.
Um dieses Problem zu lösen, offenbart Patentliteratur 1 eine Sprachabsichtserkennungsvorrichtung, die eine Sequenz von passenden Absichten für eine Eingabe, die eine oder mehrere Absichten beinhaltet, unter Verwendung eines Modells, welches als einzelne Absicht gelernt worden ist, bestimmt. Diese Sprachabsichtserkennungsvorrichtung bereitet, als Lerndaten, Morphemfolgen, die als Trenner von Absichten für Eingabemorpheme dienen, im Voraus vor, schätzt Aufteilungspunkte ab, an welchen die Eingabe aufgeteilt werden kann, wie in dem Fall des oben erwähnten Verstehens von Absichten, und vervielfältigt die Möglichkeit eines Aufteilens der Eingabe an jedem Aufteilungspunkt und die Wahrscheinlichkeit einer Absicht eines jeden aufgeteilten Elements, um eine wahrscheinlichste Absichtsequenz abzuschätzen.
STAND DER TECHNIK-DOKUMENTE
Patentliteratur

Patentliteratur 1: Japanische, nicht geprüfte Patentanmeldung, Veröffentlichungsnummer 2000-200273

ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
VON DER ERFINDUNG ZU LÖSENDE PROBLEME
Jedoch stellt die durch die oben genannte Patentliteratur 1 offenbarte Technik einfach Aufteilungspunktkandidaten als Lerndaten für jede Morphemfolge bereit, lernt die Möglichkeit jedes Aufteilungspunktkandidaten und führt eine Abschätzung von Aufteilungspunkten für eine tatsächliche Anwendereingabe durch. Daher wird es als schwierig betrachtet, verschiedenartige Eingaben als Daten zum Lernen solcher Aufteilungspunkte zu sammeln, und die Technik sagt im Wesentlichen nur Aufteilungspunkte als eine Morphemfolge in Lerndaten vorher, und es gibt keinen großen Unterschied zwischen der konventionellen Technik und einem Fall eines Bestimmens der Möglichkeit von Aufteilungspunkten auf der Basis der linguistischen Eigenschaften.
Daher ist es ein Problem, dass die Abschätzung einer Vielzahl von Absichten auf der Basis von Aufteilungspunkten keine andere ist, als ein Auswählen einer wahrscheinlichsten Absicht als ein Ergebnis eines Besitzens von abgeschätzten individuell korrekten Absichten für partielle Eingaben nach einem Aufteilen zusätzlich zu der Korrektheit jedes Aufteilungspunktes und ein Zurückgeben einer Absichtsequenz der miteinander verbundenen Absichten, und die Gültigkeit der Vielzahl von Absichten in der Gesamtäußerung wird nicht überprüft.
Dies bedeutet, dass keine Bewertung hinsichtlich der Kontinuität von Absichten gemacht wird, und eine passende Absichtsequenz aus Gründen (c) bis (e), welche unten gezeigt werden, nicht erlangt werden kann.

(c) wenn ein großes Volumen von Lerndaten nicht vorbereitet werden kann, gibt es eine Möglichkeit, dass die Präzision der gesamten Absichtsequenz auch gering wird, da die Genauigkeit einer Absichtsabschätzung gering wird.
(d) Weil es einen Fall gibt, in dem eine folgende Äußerung von der Eingabe in Antwort auf einen vorderen Teil dieser Eingabe weggelassen wird, könnte die Absicht der nachfolgenden Äußerung in diesem Fall nicht mit der Absicht des Anwenders übereinstimmen.
(e) Weil ein Ergebnis einer Spracherkennung als die Eingabe bereitgestellt wird, wenn die Eingabe eine Sprache ist, kann ein Fehler in einer Abschätzung in einem Fall, in dem eine Fehlerkennung enthalten ist, nicht von der Folgerichtigkeit zwischen Absichten eliminiert werden.

Die vorliegende Erfindung wurde gemacht, um die oben erwähnten Probleme zu lösen, und es ist daher ein Ziel der vorliegenden Erfindung eine Beziehung zwischen Absichten im Voraus zu beschreiben, wodurch eine am besten passende Absichtsequenz auf der Basis der Beziehung zwischen Absichten sogar in einem Fall erzeugt wird, in dem eine Eingabe, die eine Vielzahl von Absichten enthält, gemacht wird.
MITTEL ZUM LÖSEN DES PROBLEMS
Gemäß der vorliegenden Erfindung wird eine Absichtsabschätzungsvorrichtung bereitgestellt, die beinhaltet: einen Morphemanalysierer, der eine morphologische Analyse der eingegebenen Sprache ausführt, um diese eingegebene Sprache in eine Morphemfolge zu konvertieren; einen Absichtsabschätzungseinheitsextrahierer, der die von dem Morphemanalysierer konvertierte Morphemfolge in partielle Morpheme aufteilt, um Absichtsabschätzungseinheiten zu extrahieren, wobei jede von diesen eine Einheit ist, auf welcher eine Abschätzung der Absicht durchzuführen ist; einen Absichtsabschätzer, der eine Absicht eines partiellen Morphems, welches jede der von dem Absichtsabschätzungseinheitsextrahierer extrahierte Absichtsabschätzungseinheit bildet, abschätzt; und einen Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichts-Berechner der ein Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht basierend auf einer Beziehung zwischen Absichten berechnet, die von dem Absichtsabschätzer abgeschätzt werden, in dem die Absichtsabschätzungsvorrichtung einen Absichtssequenzabschätzer beinhaltet, der eine Absichtsequenz, die mit der eingegebenen Sprache korrespondiert, unter Verwendung einer oder mehrerer von dem Absichtsabschätzer abgeschätzten Absichten erzeugt und ein Absichtsabschätzungsergebnis, das mit der eingegebenen Sprache korrespondiert, unter Verwendung sowohl einer Punktzahl, die eine Wahrscheinlichkeit der erzeugten Absichtsequenz zeigt, als auch eines Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichts, welches der Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichts-Berechner für die Absichten berechnet, welche die erzeugte Absichtsequenz bilden, erzeugt.
VORTEILE DER ERFINDUNG
Gemäß der vorliegenden Erfindung kann die Absichtsabschätzungsvorrichtung eine am besten passende Absichtsequenz auf der Basis einer Beziehung unter einer Vielzahl von Absichten sogar dann erzeugen, wenn eine Eingabe, welche die oben erwähnte Vielzahl von Absichten enthält, gemacht wird.
KURZE BESCHREIBUNG DER FIGUREN
1 ist ein Blockdiagramm, welches die Struktur einer Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 1 zeigt;
2 ist ein Schema, welches ein Beispiel von Hierarchische-Absichtsebenen-Graphdaten zeigt, die ein Hierarchische-Absichtsebenen-Graphdaten-Speicher der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 1 speichert;
3 ist ein Schema, welches ein konkretes Beispiel eines Vorgangs eines Extrahierens von Absichtsabschätzungseinheiten von einer Spracheingabe, die in die Absichtsabschätzungsvorrichtung eingegeben wird, gemäß Ausführungsbeispiel, zeigt;
4 ist ein Schema, welches einen von einem Absichtsabschätzer der Absichtsabschätzungsvorrichtung durchgeführten Vorgang gemäß Ausführungsbeispiel 1 zeigt;
5 ist ein Schema, welches den von dem Absichtsabschätzer der Absichtsabschätzungsvorrichtung durchgeführten Vorgang gemäß Ausführungsbeispiel 1 zeigt;
6 ist ein Schema, welches einen von einem Absichtssequenzabschätzer der Absichtsabschätzungsvorrichtung durchgeführten Vorgang gemäß Ausführungsbeispiel 1 zeigt;
7 ist ein Schema, welches den von dem Absichtssequenzabschätzer der Absichtsabschätzungsvorrichtung durchgeführten Vorgang gemäß Ausführungsbeispiel 1 zeigt;
8 ist ein Flussdiagramm, welches die Arbeitsweise der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 1 zeigt;
9 ist ein Blockdiagramm, welches die Struktur einer Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 2 zeigt;
10 ist ein Schema, welches ein Beispiel einer Absichtsequenzkonvertierungstabelle zeigt, welche ein Absichtssequenzkonvertierungstabellenspeicher der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 2 speichert;
11 ist ein Schema, welches ein konkretes Beispiel eines Vorgangs eines Extrahierens von Absichtsabschätzungseinheiten von einer Spracheingabe, die in die Absichtsabschätzungsvorrichtung eingegeben wird, gemäß Ausführungsbeispiel 2 zeigt;
12 ist ein Schema, welches einen von einem Absichtsabschätzer der Absichtsabschätzungsvorrichtung durchgeführten Vorgang gemäß Ausführungsbeispiel 2 zeigt;
13 ist ein Schema, welches einen von einem Absichtssequenzabschätzer der Absichtsabschätzungsvorrichtung durchgeführten Vorgang gemäß Ausführungsbeispiel 2 zeigt;
14 ist ein Flussdiagramm, welches die Arbeitsweise der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 2 zeigt;
15 ist ein Schema, welches ein konkretes Beispiel eines Vorgangs eines Extrahierens von Absichtsabschätzungseinheiten von einer Spracheingabe, die in die Absichtsabschätzungsvorrichtung eingegeben wird, gemäß Ausführungsbeispiel 3 zeigt;
16 ist ein Schema, welches ein von einem Absichtsabschätzer der Absichtsabschätzungsvorrichtung durchgeführten Vorgang gemäß Ausführungsbeispiel 3 zeigt;
17 ist ein Schema, welches den von dem Absichtsabschätzer der Absichtsabschätzungsvorrichtung durchgeführten Vorgang gemäß Ausführungsbeispiel 3 zeigt;
18 ist ein Schema, welches einen von einem Absichtssequenzabschätzer der Absichtsabschätzungsvorrichtung durchgeführten Vorgang gemäß Ausführungsbeispiel 3 zeigt;
19 ist ein Schema, welches den von dem Absichtssequenzabschätzer der Absichtsabschätzungsvorrichtung durchgeführten Vorgang gemäß Ausführungsbeispiel 3 zeigt;
20 ist ein Schema, welches ein konkretes Beispiel eines Vorgangs eines Extrahierens von Absichtsabschätzungseinheiten von einer Spracheingabe, die in einer Absichtsabschätzungsvorrichtung eingegeben wird, gemäß Ausführungsbeispiel 4 zeigt;
21 ist ein Schema, welches einen von einem Absichtsabschätzer der Absichtsabschätzungsvorrichtung durchgeführten Vorgang gemäß Ausführungsbeispiel 4 zeigt; und
22 ist ein Schema, welches einen von einem Absichtsequenzabschätzer der Absichtsabschätzungsvorrichtung durchgeführten Vorgang gemäß Ausführungsbeispiel 4 zeigt.
AUSFÜHRUNGSBEISPIELE DER ERFINDUNG
Nachstehend werden, um diese Erfindung detaillierter zu erklären, die bevorzugten Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung mit Bezug auf die beiliegenden Zeichnungen beschrieben.
Ausführungsbeispiel 1.
Nachstehend wird eine Erklärung am Beispiel einer Absichtsabschätzungsvorrichtung gegeben, welche auf ein Navigationssystem angewendet wird. Nachstehend wird eine Betätigung, welche mit einer von einem Anwender geäußerten oder eingegebenen Sprache korrespondiert und welche der Anwender wünscht, als eine „Absicht” bezeichnet.
1 ist ein Blockdiagramm, welches die Struktur einer Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 1 zeigt.
Die Absichtsabschätzungsvorrichtung 10 wird aus einem Spracherkenner 1, einem Morphemanalysierer 2 und einem Absichtssequenzabschätzer 3 gebildet. Weiter beinhaltet der Absichtssequenzabschätzer 3 einen Absichtsabschätzungseinheitextrahierer 4, einen Absichtsabschätzungsmodellspeicher 5, einen Absichtsabschätzer 6, einen Hierarchische-Absichtsebenen-Graphdaten-Speicher 7 und einen Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichtsberechner 8.
Der Spracherkenner 1 führt einen Spracherkennungsvorgang auf einer Spracheingabe, die in die Absichtsabschätzungsvorrichtung 10 eingegeben wird, aus und gibt ein Spracherkennungsergebnis zurück. Der Morphemanalysierer 2 empfängt das Spracherkennungsergebnis als eine Eingabe, führt eine morphologische Analyse dieser Eingabe aus und gibt ein morphologisches Analyseergebnis zurück. Der Absichtsabschätzungseinheitextrahierer schätzt Positionen ab, wo das morphologische Analyseergebnis als Absichtsabschätzungseinheiten von dem morphologischen Analyseergebnis aufgeteilt werden sollen, teilt dieses morphologische Analyseergebnis in partielle Morpheme auf und extrahiert Absichtsabschätzungseinheiten auf der Basis von syntaktischen Beschränkungen der Sprache. Der Absichtsabschätzungsmodellspeicher 5 ist eine Datenbank, die ein Absichtsabschätzungsmodell speichert, auf welches verwiesen wird, wenn eine Absichtsabschätzung ausgeführt wird. Der Absichtsabschätzer 6 verweist auf das Absichtsabschätzungsmodell, das in dem Absichtsabschätzungsmodellspeicher 5 gespeichert ist, und gibt ein partielles Absichtsabschätzungsergebnis und eine partielle Punktzahl für jede der Absichtsabschätzungseinheiten aus, welche von dem Absichtsabschätzungseinheitextrahierer aufgeteilt sind.
Der Hierarchische-Absichtsebenen-Graphdaten-Speicher 7 ist eine Datenbank, die Hierarchische-Absichtsebenen-Graphdaten speichert, auf welche verwiesen wird, wenn die Gültigkeit einer Absichtsequenz berechnet wird. Der Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichtsberechner 8 verweist auf die Hierarchische-Absichtsebenen-Graphdaten, die in dem Hierarchische-Absichtsebenen-Graphdaten-Speicher 7 gespeichert sind, um ein Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht zu berechnen, welches die Gültigkeit einer Absichtsequenz zeigt, welches partielle Absichtsabschätzungsergebnisse sind, die von dem Absichtsabschätzer 6 abgeschätzt werden. Zu dieser Zeit zeigt ein gleichzeitiges Absichtauftreten einen Fall, in dem eine Vielzahl von Absichten für die Eingabe abgeschätzt werden, und ein Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht ist ein Wert, der die Gültigkeit von jeder der Vielzahl von abgeschätzten Absichten zeigt. Der Absichtsequenzabschätzer 3 erlangt Absichtsequenzabschätzungsergebnisse und finale Punktzahlen für das morphologische Analyseergebnis, das von dem Morphemanalysierer 2 eingegeben wird, auf der Basis der Ausgabeergebnisse des Absichtsabschätzungseinheitextrahierers 4, des Absichtsabschätzers 6 und des Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichtsberechners 8, und gibt ein Absichtsequenzabschätzungsergebnis mit einer finalen Punktzahl aus, wobei dieses Ergebnis zu der Spracheingabe am besten passt.
2 ist ein Schema, welches ein Beispiel der Hierarchische-Absichtsebenen-Graphdaten zeigt, welche der Hierarchische-Absichtsebenen-Graphdaten-Speicher 7 der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 1 speichert.
In den Hierarchische-Absichtsebenen-Graphdaten werden Absichtsknotenpunkte 21 bis 27, eine hierarchische Beziehung unter den Absichtsknotenpunkten 21 bis 27 und Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichte 28 und 29, wobei jedes ein Ergebnis einer Digitalisierung des Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichts von Kindknoten zeigt, gezeigt. Zum Beispiel, in dem Fall des Absichtsknotenpunktes 21, repräsentiert ein Kindknotenpunkt den Absichtsknotenpunkt 22, welcher in einer um 1 niedrigeren hierarchischen Ebene gelegen ist als dieser Absichtsknotenpunkt 21.
Die Hierarchische-Absichtsebenen-Graphdaten weisen eine Struktur auf, in der ein virtueller Absichtsknotenpunkt grundsätzlich als die Spitze definiert ist und Funktionen hierarchisiert sind, und Absichten zeigen, welche konkreter werden, wenn sie in niedrigeren hierarchischen Ebenen gelegen sind. In dem Beispiel von 2 ist der Absichtsknotenpunkt 21, welches die virtuelle „root” ist, als die Spitze definiert, der Absichtsknotenpunkt 23 in einer niedrigeren hierarchischen Ebene ist „destination_setting[]”, der Absichtsknotenpunkt 24 in einer um 1 weiter niedriger gelegenen hierarchischen Ebene ist „destination_setting[facility=?]” und der Absichtsknotenpunkt 25 in einer um 1 weiter niedriger gelegenen hierarchischen Ebene ist „destination_setting[facility=$facility]”. Der Absichtsknotenpunkt 23 zeigt einen Zustand, in dem eine Zieleinstellung durchgeführt wird, aber keine Einstellungsbedingungen bestimmt werden, der Absichtsknotenpunkt 24 zeigt einen Zustand, in dem eine Zieleinstellung durchgeführt wird unter Verwendung des Namens einer Einrichtung, aber ein konkreter Einrichtungsname nicht bestimmt wird und der Absichtsknotenpunkt 25 zeigt einen Zustand, in dem ein konkreter Einrichtungsname zu „$facility$” zugewiesen wird und eine Zieleinstellung unter Verwendung des konkreten Einrichtungsnamens durchgeführt wird.
Auf der anderen Seite werden ein Pfad 26a des Graphen (von hier an mit einem Graphenpfad bezeichnet) von „facility_search[facility=$facility$]”, welches der Absichtsknotenpunkt 26 zu „destination_setting[facility=$facility$]”, welches der Absichtsknotenpunkt 25 ist, und ein Graphenpfad 26b von „facility_search[facility=$facility$]”, welches der Absichtsknotenpunkt 26 ist, zu „waypoint_setting[facility=$facility$]”, welches der Absichtsknotenpunkt 27 ist, auf der Basis der vermuteten Funktionen einer Fahrzeugnavigationsanwendung erzeugt. Der Absichtsknotenpunkt 26 „facility_search[facility=$facility$]” zeigt, dass eine Anfrage nur zu einer Suche der konkreten Einrichtung „$facility$”, während der Graphenpfad 26a zu dem Absichtsknotenpunkt 25 „destination_setting[facility=$facility$]” und der Graphenpfad 26b zu dem Absichtsknotenpunkt 27 „waypoint_setting[facility=$facility$]” zeigen, dass es notwendig ist letztlich Absichten, wie eine Zieleinstellung und eine Wegpunkteinstellung, als die Anwendung auszuwählen.
Weiter zeigt das Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht 28 „1.2” und zeigt, dass das Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht zur Zeit, wenn eine Vielzahl von Absichten bei Kindknotenpunkten oder bei Knotenpunkten in einer niedrigeren hierarchischen Ebene als die Kindknotenpunkte erscheinen, „1.2.” ist. Insbesondere zeigt das Gewicht, dass keine Problem entsteht, auch wenn eine Vielzahl von Absichten zusammen erscheinen und zeigt weiter, dass die Frequenz mit der eine Vielzahl von Absichten zusammen erscheinen hoch ist. Dagegen zeigt das Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht 29 „0.0” und zeigt, dass das Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht zur Zeit, wenn eine Vielzahl von Absichten bei Kindknotenpunkten oder bei Knotenpunkten in niedrigeren hierarchischen Ebenen als die Kindknotenpunkte erscheinen, „0.0” ist. Insbesondere zeigt das Gewicht, dass eine Vielzahl von Absichten nicht zusammen erscheinen.
3 ist ein Schema, welches ein konkretes Beispiel des Vorgangs eines Extrahierens von Absichtsabschätzungseinheiten von der Spracheingabe, die in die Absichtsabschätzungsvorrichtung eingegeben wird, gemäß Ausführungsbeispiel 1 zeigt.
Die Spracheingabe 31 zeigt, dass der Anwender äußert, als ein Eingabebeispiel,
(OO doomu ni 30 tachiyottekara, xx lando ni ikitai (halte bei OO-Dome, dann fahre zu xx-Land))”. Ein Spracherkennungsergebnis 32 ist ein Ergebnis, welches der Spracherkenner 1 erlangt durch Ausführen einer Spracherkennung der Spracheingabe 31. Konkret besteht das Spracherkennungsergebnis aus einem Spracherkennungsergebnisbeispiel 33
(OO doomu ni tachiyottekara, ΔΔ rajio wo kikitai (Halte bei OO Dome, dann höre dem ΔΔ-Radio zu))”, welches mit einer Spracherkennungspunktzahl von „0.6” bestimmt wird und einem Spracherkennungsergebnis Beispiel 34 von
(halte bei OO-Dome, dann fahre zu xx-Land)”, welches bestimmt wird, wobei eine Spracherkennungspunktzahl von „0.4” bereitgestellt wird.
Ein morphologisches Analyseergebnis 35 ist ein Ergebnis, welches der Morphemanalysierer 2 durch Ausführen einer morphologischen Analyse auf dem Spracherkennungsergebnis 32 erlangt. Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnisse 36 und 40 sind Ergebnisse, welche der Absichtsabschätzungseinheitextrahierer 4 durch Extrahieren von Absichtsabschätzungseinheiten von dem morphologischen Analyseergebnis 35 auf der Basis von syntaktischen Beschränkungen der Sprache erlangt. In dem Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnis 36 werden drei extrahierte Muster 37, 38 und 39 gezeigt. Wie in 3 gezeigt ist, ist, wenn die Sprache Japanisch ist, jeder Satz definiert als eine Minimum-Absichts-Abschätzungseinheit von einer Eigenschaft einer angefügten Wortfolge, welche einem unabhängigen Wort angefügt ist, und jeder zusammengesetzte Satz wird weiter als eine Absichtsabschätzungseinheit von einer Eigenschaft eines vorher platzierten undeklinierbaren Wortart mit einer Abhängigkeitsbeziehung zu einem danach platzierten deklinierbaren Wort extrahiert. Die Absichtsabschätzungsergebnisextrahierungseinheiten, welche in den extrahierten Mustern 37, 38 und 39 gezeigt werden, sind Ergebnisse eines Extrahierens nur von Mustern, für welche eine oben erklärte Abhängigkeitsstruktur eingerichtet ist.
Danach verweist der Absichtsabschätzer 6 auf jedes extrahierte Muster der Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnisse 36 und 40, um eine partielle Absicht jedes extrahierten Musters unter Verwendung des Absichtsabschätzungsmodells abzuschätzen und eine partielle Punktzahl zu berechnen. Konkret verarbeitete Ergebnisse die von dem oben erwähnten Absichtsabschätzer 6 erlangt werden, sind in 4 und 5 gezeigt.
4 und 5 sind Schemata, welche den von dem Absichtsabschätzer 6 der Absichtsabschätzungsvorrichtung ausgeführten Vorgang gemäß Ausführungsbeispiel 1 zeigen. 5 zeigt eine Abschätzung von partiellen Absichten auf der Basis der Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnisse 36, das in 3 gezeigt ist, und 5 zeigt eine Abschätzung von partiellen Absichten auf der Basis des Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnisses 40, das in 3 gezeigt ist, im weiteren Detail.
Ein Fall eines Extrahierens der Grundformen von unabhängigen Wörtern als Begriffe wird mit Bezug auf 4 und 5 erklärt. Zunächst wird der Abschätzungsvorgang eines Abschätzens von partiellen Absichten mit Bezug auf 4 erklärt.
Eine Begriffssequenz 41 zeigt eine Begriffssequenz, welche von den Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnis 36 erzeugt wird und welche für eine Abschätzung von partiellen Absichten verwendet wird, und zeigt, dass „$facility$_1” für
erzeugt wird,
erzeugt wird,
erzeugt wird, und
erzeugt wird.
Zusätzlich sind in 4 zum Aufteilten verwendete Gewichte und eine Vielzahl von extrahierten Mustern für die Begriffssequenz 41 gezeigt. In dem Beispiel von 4 sind als die extrahierten Muster extrahierte Muster A, B, C und D und nicht extrahierte Muster E, F und G, welche auf die in 3 gezeigten extrahierten Mustern 37, 38 und 39 basieren, gezeigt. Jeder der Pfeile mit durchgezogener Linie 42, 43 und 44 zeigt den Bereich einer von dem Absichtsabschätzungseinheitextrahierers 4 extrahierten Absichtsabschätzungseinheit. Weiter sind unter jedem der oben erwähnten Pfeile 42, 43 und 44 mit durchgezogener Linie eine partielle Absicht, welche von dem Absichtsabschätzer 6 abgeschätztes Ergebnis ist, und die partielle Punktzahl dieser abgeschätzten partiellen Absicht gezeigt. Weiter zeigt jeder der Pfeile 45 und 46 mit gepunkteter Linie den Bereich, in dem nichts von dem Absichtsabschätzungseinheitextrahierer 4 extrahiert wird. Unter jedem der oben erwähnten Pfeile 45 und 46 mit gepunkteter Linie sind eine partielle Absicht, welche ein von dem Absichtsabschätzer 6 abgeschätztes Ergebnis ist, und die partielle Punktzahl dieser abgeschätzten partiellen Absicht beschrieben. Zusätzlich ist jeder der [hier fehlt ein Stück] höher Aufteilungspunkt 47, der unter der Begriffssequenz 41 beschrieben ist, verwendete Gewichte ein numerischer Wert, mit die Punktzahl multipliziert wird, wenn jede spezifizierte Position als ein Punkt zum Aufteilen in Absichtsabschätzungseinheiten verwendet wird, ist ein Wert, welcher erlangt wird durch Subtrahieren des oben erwähnten Gewichts, das für Aufteilungspunkt 47 verwendet wird, von 1 ein numerischer Wert, mit welchem die Punktzahl multipliziert wird.
Als nächstes wird der Abschätzvorgang eines Abschätzens von partiellen Absichten mit Bezug zu 5 erklärt. Eine Begriffsequenz 51 zeigt eine Begriffssequenz, welche von dem Absichtsabschätzungseinheitsextrahierungsergebnis 40 erzeugt wird und welche für eine Abschätzung von partiellen Absichten verwendet wird, und zeigt dass „$facility$_1” für
(OO doomu/ni)” erzeugt wird,
für
(tachiyot/te/kara)” erzeugt wird, „$facility$_2” für
lando/he)” erzeugt wird, und
für
erzeugt wird.
Zusätzlich sind in 5 zum Aufteilen verwendete Gewichte und eine Vielzahl von extrahierten Mustern für die Begriffssequenz 51 gezeigt. In dem Beispiel von 5 sind als die extrahierten Muster, extrahierte Muster A', B', C' und D' und nicht extrahierte Muster E', F' und G', welche auf den in 3 gezeigten extrahierten Mustern basieren, gezeigt. Jeder der Pfeile 52, 53 und 54 mit durchgezogener Linie zeigt den Bereich einer von dem Absichtsabschätzungseinheitextrahierer 4 abgeschätzten Absichtsabschätzungseinheit. Weiter sind unter jedem der oben erwähnten Pfeile 52, 53 und 54 mit durchgezogener Linie eine partielle Absicht, welche ein von dem Absichtsabschätzer 6 abgeschätztes Ergebnis ist, und die partielle Punktzahl dieser abgeschätzten partiellen Absicht gezeigt. Weiter zeigt jeder der Pfeile 55 und 56 mit gepunkteter Linie den Bereich, in dem nichts von dem Absichtsabschätzungseinheitextrahierer 4 extrahiert wird. Unter jedem der oben erwähnten Pfeile 55 und 56 mit gepunkteter Linie sind eine partielle Absicht, welche ein von dem Absichtsabschätzer 6 abgeschätztes Ergebnis ist, und die partielle Punktzahl dieser abgeschätzten partiellen Absicht beschrieben. Zusätzlich ist jedes der für Aufteilungspunkt 57, der unter der Begriffssequenz 51 beschrieben ist, verwendeten Gewichte ein numerischer Wert, mit welchem die Punktzahl multipliziert wird, wenn jede spezifizierte Position als ein Punkt zum Aufteilen in Absichtsabschätzungseinheiten verwendet wird. Dagegen ist, wenn jede spezifizierte Position nicht als ein Punkt zum Aufteilen in Absichtsabschätzungseinheiten verwendet wird, ein Wert, welcher durch Subtrahieren des oben erwähnten Gewichts, das durch für Aufteilungspunkt 57 verwendet wird, von 1 erlangt wird, ein numerischer Wert, mit dem Punktzahl multipliziert wird.
Als nächstes erzeugt der Absichtssequenzabschätzer 3 Kombinationen der partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse für die Spracherkennungsergebnisbeispiele 33 und 34 unter Verwendung der partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse, die von dem Absichtsabschätzer 6 abgeschätzt werden, und berechnet eine finale Punktzahl von jeder der Kombinationen. Konkret verarbeitete Ergebnisse die von dem Absichtssequenzabschätzer 3 erlangt werden, sind in 6 und 7 gezeigt. 6 und 7 sind Schemata, welche den von den Absichtssequenzabschätzer 3 der Absichtsabschätzungsvorrichtung ausgeführten Vorgang gemäß Ausführungsbeispiel 1 zeigen. Im weiteren Detail zeigt 6 ein Beispiel der Berechnung von finalen Punkzahlen auf der Basis von Kombinationen der partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse, die in 4 gezeigt sind, und 7 zeigt ein Beispiel der Berechnung von finalen Punkzahlen auf der Basis von Kombinationen der partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse, die in 5 gezeigt sind.
Jede finale Punktzahl wird durch Multiplizieren der partiellen Punktzahl für die Sequenz aller zusammenhängender partiellen Absichten in jeder Absichtsabschätzungseinheit miteinander, und weiter durch Multiplizieren des Multiplikationsergebnisses bei der Gültigkeit der Absichtsabschätzungseinheiten und des von den Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewichtsberechner 8 berechneten Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewichts berechnet.
6 zeigt ein Beispiel der Berechnung von finalen Punktzahlen für das Spracherkennungsergebnisbeispiel 33, und die Spracherkennungspunktzahl 61 des oben erwähnten Spracherkennungsergebnisbeispiels 33 wird als „0.6” gezeigt. Weiter zeigt jede partielle Punktzahl 62 die partielle Punktzahl eines partiellen Absichtsabschätzungsergebnisses in jedem extrahierten Muster zur Zeit eines Verwendens der Begriffssequenz 41. Jede Gesamtpunktzahl 63 zeigt das Produkt der partiellen Punktzahlen von partiellen Absichtsabschätzungsergebnissen. Jedes Aufteilungsgewicht zeigt ein Ergebnis der Berechnung eines Gewichts, je nachdem Aufteilungspunkte zu verwenden sind oder nicht. Der Wert jedes Aufteilungsgewichts 64 ist ein numerischer Wert, der die Möglichkeit eines Aufteilens in Absichten zeigt, und die Gesamtsumme der Werte der oben erwähnten Aufteilungsgewichte 64 ist „1.0”. Jede Aufteilungsgewichtpunktzahl (einer Punktzahl, die Wahrscheinlichkeit einer Absichtsequenz zeigt) 65 ist das Produkt der Gesamtpunktzahl 63 und des Aufteilungsgewichts 64.
Jedes Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewicht 66 ist ein numerischer Wert, welcher von dem in 2 gezeigten Hierarchische-Absichtsebenen-Graph bestimmt wird, und eine partielle Absichtsequenz. Jede finale Punktzahl 67 ist ein Wert, welcher das Ergebnis einer Multiplikation der Aufteilungsgewichtspunktzahl 65, der Spracherkennungspunktzahl 61 und des gleichzeitiges Absichtsauftretens-Gewicht 66 ist. Eine Absichtsequenz 68 des extrahierten Musters A ist diejenige, in der die finale Punktzahl in dem Fall eines Aufteilens des Spracherkennungsergebnisbeispiels 33 in all die Sätze als das Absichtssequenzmuster des Spracherkennungsergebnisbeispiels 33 beschrieben ist. Weiter ist eine Absichtsequenz 69 eines extrahierten Musters B + C diejenige, in der die finale Punktzahl in dem Fall eines Definierens jedes Satzes mit einer zusammengesetzten Struktur als einen einzelnen Abschnitt beschrieben ist.
7 zeigt ein Beispiel der Berechnung von finalen Punktzahlen für das Spracherkennungsergebnisbeispiel 34, und die Spracherkennungspunktzahl 71 des oben erwähnten Spracherkennungsergebnisbeispiels 34 ist als „0.4” gezeigt. Weiter sind eine Begriffssequenz 51, Gesamtpunktzahlen 72, Aufteilungsgewichte 73, Aufteilungsgewichtpunktzahlen 74, Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewichte 75 und finale Punktzahlen 76 die gleichen wie jene in der in 6 erklärten Struktur. Weiter ist eine Absichtsequenz 77 eines extrahierten Musters B' + C' diejenige, in der die finale Punktzahl in dem Fall eines Definierens von jedem Satz mit einer zusammengesetzten Struktur als einen einzelnen Abschnitt beschrieben ist.
8 ist ein Flussdiagramm, das die Arbeitsweise der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 1 zeigt.
Der Spracherkenner 1 führt eine Spracherkennung auf der Spracheingabe aus (Schritt ST1). Der Morphemanalysierer 2 führt eine morphologische Analyse auf einem Spracherkennungsergebnis aus, das in Schritt ST1 erlangt 1 (Schritt ST2). Der Absichtsabschätzungseinheitextrahierer 4 teilt eine Morphemzeichenkette, welche ein in Schritt ST2 erlangtes morphologisches Analyseergebnis ist, in partielle Morpheme und extrahiert alle Absichtsabschätzungseinheiten, von denen jede eine Einheit ist, für welche eine Absicht abgeschätzt wird (Schritt ST3). Der Absichtsabschätzer 6 führt eine partielle Absichtsabschätzung auf all den in Schritt ST3 extrahierten Absichtsabschätzungseinheiten aus, um partielle Absichtsabschätzungsergebnisse und partielle Punktzahlen zu erlangen (Schritt ST4).
Der Absichtssequenzabschätzer 3 erzeugt Absichtssequenzen, von denen jede mit einem Gesamtspracherkennungsergebnis durch Verbinden von partiellen Absichten auf der Basis der in Schritt ST4 erlangten partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse übereinstimmt und berechnet eine Gesamtpunktzahl für jede der erzeugten Absichtssequenzen (Schritt ST5). Weiter multipliziert der Abschätzer 3 die Gesamtpunktzahl jeder in Schritt ST5 erzeugten Absichtssequenzen mit dem Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewicht, das von dem Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewichtsberechner 8 berechnet wird, und der Spracherkennungspunktzahl, um eine finale Punktzahl für jede der Absichtssequenzen zu berechnen (Schritt ST6). Zusätzlich verweist der Absichtssequenzabschätzer 3 auf in Schritt ST6 berechneten finalen Punktzahlen, gibt die Absichtssequenz mit der größten finalen Punktzahl als ein Absichtssequenzabschätzungsergebnis aus, welches für die Spracheingabe am besten geeignet ist (Schritt ST7) und beendet die Verarbeitung.
Als nächstes wird das in 8 gezeigte Flussdiagramm mit Bezug auf die in 2 bis 7 gezeigten konkreten Beispiele erklärt. Nachstehend wird eine Erklärung gegeben, unter der Annahme, dass eine Eingabe durch Sprache durchgeführt wird. Als erstes wird angenommen, dass die Spracheingabe 31, die in 3 gezeigt ist, von
(oo doomu ni tachiyottekara, xx lando ni ikitai (halte bei OO-Dome, dann fahre zu xx Land))” als die Eingabe durch Sprache eingegeben wird, der Spracherkenner 1 als Schritt ST1, eine Spracherkennung auf der oben erwähnten Spracheingabe 31 ausführt und das Spracherkennungsergebnis 32 erlangt wird. Es wird angenommen, dass als das Spracherkennungsergebnis 32
(OO doomu ni tachiyottekara, ΔΔ rajio wo kikitai (halte bei oo-Dome, dann höre dem ΔΔ Radio zu))”, welches das Spracherkennungsergebnisbeispiel 33 ist, bestimmt wird, wobei eine Punktzahl von „0.6” bereitgestellt wird, und
(oo doomu ni tachiyottekara, xx lando ni ikitai (halte bei oo-Dome, dann fahre zu xx Land))”, welches das Spracherkennungsergebnisbeispiel 34 ist, bestimmt wird, wobei eine Punktzahl von „0.4” bereitgestellt wird. Diese Spracherkennungsergebnisbeispiele 33 und 34 werden an den Morphemanalysierer 2 ausgegeben.
Der Morphemanalysierer 2, als Schritt ST2, führt eine morphologische Analyse der Spracherkennungsergebnisbeispiele 33 und 34 basierend auf einem bekannten morphologischen Analyseverfahren aus, um in 3 gezeigte morphologische Analyseergebnisse 35 zu erzeugen. Obwohl Oberflächenmorpheme, Wortarten, und konjugierte Formen in den morphologischen Analyseergebnissen 35 in dem Beispiel von 3 beschrieben werden, können, neben diesem Informationsteilen, Informationen, die die detaillierte Klassifikationen der Wortarten, die Grundformen der Morpheme und die semantischen Kennzeichen der Morpheme ausgegeben werden, und es wird angenommen, dass zumindest die Grundformen der Morpheme enthalten sind.
Die morphologischen Analyseergebnisse 35 bestehen aus zwei morphologischen Analyseergebnisbeispielen 36 und 40, und jedes dieser morphologischen Analyseergebnisbeispiele wird an den Absichtsabschätzungseinheitextrahierer 4 ausgegeben.
Der Absichtsabschätzungseinheitextrahierer 4, als Schritt ST3, extrahiert all die Absichtsabschätzungseinheiten von jedem der morphologischen Analyseergebnisbeispiele 36 und 40 auf der Basis der syntaktischen Eigenschaften der Sprache. Zum Beispiel, in dem Fall von Japanisch, sind eine Vielzahl von angefügten Wörtern mit einem unabhängigen Wort verbunden, um einen Abschnitt mit einer Bedeutung zu bilden, welcher als einzelner Satz bezeichnet wird. Daher werden in dem Fall des morphologischen Analyseergebnisbeispiels 36 zunächst die folgenden vier Sätze: „
(OO doomu)(passendes Substantiv)/
(ni)(Partikel)”,
(tachiyot)(Verb: Kontinuative Form)/
(te)(Partikel)/
(kara)(Partikel)”, ”
(ΔΔrajio)(passendes Substantiv: Radiosender)/
(wo)(Partikel)”, and ”
(kiki)(Verb: Kontinuative Form)/
(tai)(Hilfsverb)” als die Absichtsabschätzungseinheiten extrahiert.
Als nächstes wird auf Basis der Eigenschaften einer undeklinierbaren Wortart mit einer Abhängigkeitsbeziehung zu einem deklinierbaren Wort, als einer syntaktischen Beschränkung, eine Gruppe von Sätzen, zwischen denen eine Abhängigkeitsbeziehung eingerichtet ist, extrahiert als eine Absichtsabschätzungseinheit. Zusätzlich wird, weil es eine Eigenschaft der attributiven Form eines deklinierbaren Wortes, nach der diese eine Abhängigkeitsbeziehung zu dem folgenden indeklinablen Wort hat, und der kontinuativen Form eines deklinierbaren Wortes, nach der diese eine Abhängigkeitsbeziehung mit dem folgenden deklinierbaren Wort hat, gibt, eine Erweiterung von Absichtsabschätzungseinheiten auf der Basis dieser Eigenschaften ausgeführt. Durch Wiederholen dieses Vorgangs werden Morphemfolgen, wobei jeder eine Möglichkeit aufweist, syntaktisch eine Bedeutung aufzuweisen, erzeugt, und werden als Absichtsabschätzungseinheiten extrahiert.
Das in den Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnisbeispiel 36 von 3 gezeigte extrahierte Muster 37 ist eine Absichtsabschätzungseinheit, welche eine Morphemfolge mit den Sätzen als Einheiten ist, das extrahierte Muster 38 ist eine Absichtsabschätzungseinheit, die aus zwei Sätzen besteht, wobei in jedem dieser ein undeklinierbarer Teil einer Sprache mit dem sofort folgenden deklinierbaren Wort verbunden ist, und das extrahierte Muster 39 ist eine Absichtsabschätzungseinheit, in der die zwei Sätze des extrahierten Musters 38 weiter kombiniert sind.
Wenn der Extrahierungsvorgang eines Extrahierens von Absichtsabschätzungseinheiten von Schritt ST3 abgeschlossen ist, führt der Absichtsabschätzer 6, als Schritt ST4, eine Absichtsabschätzung auf jeder der Absichtsabschätzungseinheiten nach einem Extrahieren von Begriffen aus, welche für die Absichtsabschätzung verwendet werden und hält ihre Punktzahl fest. Die in 4 gezeigte Begriffsequenz 41 zeigt jede Absichtsabschätzung und Begriffe, welche für die Absichtsabschätzung verwendet werden.
Als Begriffe können (1) ein Verfahren eines Verwendens der Morpheme als unabhängige Begriffe, (2) ein Verfahren eines Verwendens freier Morpheme als unabhängige Begriffe, (3) ein Verfahren eines Verwendens der einzelnen Morpheme und Ketten von n Morphemen als Begriffe und (4) ein Verfahren eines Verwendens der einzelnen Morpheme und Ketten von angefügten semantischen Symbolen, welche jedes der Morpheme begleiten, als Begriffe bereitgestellt werden. In diesem Ausführungsbeispiel 1 wird die Erklärung zur Vereinfachung unter der Annahme vorgebracht, dass die Grundformen der freien Morpheme extrahiert werden. Weiter, weil verschiedenartige Begriffe, wie
rajio)”, Adressen, Einrichtungsgattungsnamen und Markennamen auftauchen, ist es schwierig, ein Absichtsabschätzungsmodell nur unter Verwendung der Begriffe, so wie sie sind, zu bilden. Daher werden die Symbole gemäß hochrangiger Konzepte standardisiert, und Begriffe, wie „$facility$”, „$address$”, „$radio_station$”, „$genre_name$” und „$brand_name$” verwendet.
Zum Beispiel zeigt die mit dem Pfeil 42 mit durchgezogener Linie in dem extrahierten Muster B von 4 bezeichnete Absichtsabschätzungseinheit, dass die folgenden zwei Begriffe „$facility$_1” und
(tachiyoru)” als Absichtsabschätzungsbegriffe für
(OO doomu ni tachiyottekara)” gesendet werden und zeigt, dass eine Absicht von „waypoint_setting[facility=$facility$_1]” als ein partielles Absichtsabschätzungsergebnis der Einheit abgeschätzt wird, wobei eine partielle Punktzahl „0.95” bereitgestellt wird.
Die Pfeile 42, 43 und 44 mit durchgezogener Linie der 4 zeigen die partiellen Absichtabschätzungsergebnisse für die in Schritt ST3 extrahierten Absichtsabschätzungseinheiten, und die Pfeile 45 und 46 mit gepunkteter Linie zeigen die partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse für die Absichtsabschätzungseinheiten, die nicht in Schritt ST3 extrahiert werden, und sie sind die partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse im Hinblick auf die Absichtsabschätzungseinheiten, welche das gesamte Spracherkennungsergebnisbeispiel 33 abdecken. Der Grund, dass die partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse für die mit den gepunkteten Pfeilen 45 und 46, bezeichneten Absichtsabschätzungseinheiten berechnet werden, ist, weil es eine Möglichkeit gibt, dass die Spracheingabe nicht notwendigerweise eine grammatikalisch korrekte Konstruktion bildet. Insbesondere, wenn eine Spracherkennung auf der Spracheingabe ausgeführt wird, gibt es eine Möglichkeit, dass eine Weglassung in den Absichtsabschätzungseinheiten auftritt, wenn erwartet wird, dass die Eingabe syntaktisch genau ist, weil die Äußerung des Anwenders in vielen Fällen in einer Form ausgeführt wird, in der sie weder Partikel noch Hilfsverben ausreichend verwendet. Zusätzlich gibt es eine Möglichkeit, dass Erkennungsfehler in dem Spracherkennungsergebnis enthalten sind, und es ist daher bevorzugt, eine Absichtsequenz auszuwählen, welche nach Auswerten all der Möglichkeiten als am besten geeignet angenommen wird.
Wenn das partielle Absichtsabschätzungsergebnis von jeder der Absichtsabschätzungseinheiten bestimmt wird, erzeugt der Absichtssequenzabschätzer 3 als Schritt ST5 Absichtssequenzen, von denen jede mit dem Gesamtspracherkennungsergebnisbeispiel 33 übereinstimmt, unter Verwendung der Absichtsabschätzungseinheiten und berechnet Gesamtpunktzahlen. 6 zeigt, dass Absichtssequenzen, von denen jede mit dem Gesamtspracherkennungsergebnisbeispiel 33 übereinstimmt, durch Kombinieren der extrahierten Muster A, B, C und D und der nicht extrahierten Muster E, F und G, welche in 5 gezeigt sind, erzeugt werden und zeigt auch die partiellen Punktzahlen 62 der erzeugten Absichtssequenzen. Ein Bereich O in den partiellen Punktzahlen 62 korrespondiert mit den partiellen Punktzahlen der partiellen Absichten, welche durch die durchgezogenen Linien in 4 bezeichnet sind. Weiter korrespondiert ein Bereich P mit den partiellen Punktzahlen der partiellen Absicht, deren Gültigkeit syntaktisch niedrig ist und welche mit den gepunkteten Linien in 4 bezeichnet sind. In diesem Ausführungsbeispiel 1, in diesem Bereich P, wird die partielle Punktzahl jedes partiellen Absichtsabschätzungsergebnisses mit „0.9” als eine Absichtsabschätzung Teilstrafe multipliziert. Weiterhin wird die Gesamtpunktzahl 63 durch Multiplizieren aller der partiellen Punktzahlen der partiellen Absichten in jedem der extrahierten Muster berechnet.
Weiter wird das Aufteilungsgewicht 64 jedes in 6 gezeigten extrahierten Musters auf der Basis der für eine in 4 gezeigtes Aufspalten 47 verwendeten Gewichte wie folgt berechnet.
In dem Fall der Absichtsequenz 68: 0.4 × 0.6 × 0.4 = 0.096.
In dem Fall des extrahierten Musters A, weil alle der Aufteilungspunkte verwendet werden, werden die für ein Aufteilen 47 der Punkte verwendeten Gewichte multipliziert.
In dem Fall der Absichtsequenz 69: (1.0 – 0.4) × 0.6 × (1.0 – 0.4) = 0.216.
In dem Fall des extrahierten Musters B + C, weil nur der zweite Aufteilungspunkt verwendet wird, werden Werte, welche durch Subtrahieren des für ein Aufteilen 47 von jedem anderen Punkt als dem zweiten Punkt verwendeten Gewichts von 1.0 erlangt werden, und das für ein Aufteilen des zweiten Punkts verwendete Gewicht multipliziert.
Die Aufteilungsgewichtspunktzahl 65 wird als „(Gesamtpunktzahl 63)·(Aufteilungsgewicht 64)” unter Verwendung des wie oben erwähnt berechneten Aufteilungsgewichts 64 berechnet. Mit Bezug auf die berechnete Aufteilungsgewichtspunktzahl 65 werden als ein Absichtsverständnisergebnis des Spracherkennungsergebnisbeispiels 33 „waypoint_setting[facility=$facility$_1] and radio_play[target=$radio_station$_1]” bestimmt, welche durch das extrahierte Muster B + C gezeigt werden, wobei die höchste Aufteilungsgewichtpunktzahl „0.197” bereitgestellt wird. Auf der anderen Seite werden ähnlich für das Spracherkennungsergebnisbeispiel 34 „waypoint_setting[facility=$facility$_1] and destination_setting[facility=$facility$_2]” bestimmt, welche durch die extrahierten Muster B' + C' gezeigt werden, als ein Absichtsverständnisergebnis, wobei die höchste Aufteilungsgewichtspunktzahl „0.195” bereitgestellt wird, wie in 7 gezeigt ist.
Gemäß einem konventionellen Verfahren werden „waypoint_setting[facility=$facilit$_1] and radio_play[target=$radio_station$_1]”, welche durch das extrahierte Muster B + C gezeigt werden, mit einer Höheren der Aufteilungsgewichtpunktzahlen, welches die Absichtsverständnisergebnisse der oben erwähnten extrahierten Muster B + C und der extrahierten Muster B' und C' sind, als das Absichtsabschätzungsergebnis zu der Spracheingabe 31 berechnet.
Zusätzlich, obwohl ein Verfahren eines Bestimmens als die finale Punktzahl ein Ergebnis eines Multiplizierens der Aufteilungsgewichtpunktzahlen 65 und 74 mit den Spracherkennungspunktzahlen 61 und 71 auch bereitgestellt werden kann als das Bewertungsverfahren, werden, weil ein Vergleich zwischen der Spracherkennungspunktzahl 61 und der Spracherkennungspunktzahl 71 zeigt, dass die Spracherkennungspunktzahl 61 des Spracherkennungsergebnisbeispiels 33 einen höheren Wert aufweist, „waypoint_setting[facility=$facilit$_1] and radio_play[target=$radio_station$_1]”, welche durch die extrahierten Muster B + C gezeigt werden, als das finale Absichtsabschätzungsergebnis in jedem Fall bestimmt. Dies tritt auf, wenn das Spracherkennungsergebnis auf einer Spitzenprioritätsbasis bewertet wird weil keine Bedingung existiert, welche eine Beziehung zwischen Absichten berücksichtigt.
Daher definiert die Absichtsabschätzungsvorrichtung 10 gemäß diesem Ausführungsbeispiel 1 als Schritt ST6 Ergebnisse eines Durchführens von zum Beispiel wie oben gezeigten Berechnungen als die Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewichte 66 und 75 und multipliziert die Aufteilungsgewichtpunktzahlen 65 und 74 jeweils mit den Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichten, damit der Absichtssequenzabschätzer 3 die Gültigkeit jeder Absicht bewertet.

(1) Extrahiere zwei zusammenhängende Absichten in Reihenfolge und berechne eine Beziehung zwischen den zwei Absichten.
(a) Wenn die zwei Absichten eine hierarchische Beziehung zwischen sich aufweisen, stelle ein konstantes Gewicht (zum Beispiel 0.7) ein.
(b) Wenn die zwei Absichten eine gemeinsame höherrangige Absicht aufweisen, stelle ein für den Knotenpunkt bereitgestelltes Gewicht ein.
(2) Bestimme die Multiplikation mit dem in (1) bestimmten Gewicht als jedes der finalen Gewichte. Insbesondere, bestimme sie als die finalen Punkzahlen 67 und 76. In der Berechnung gemäß oben erwähntem Punkt (1) werden durch Bereitstellen von 1.0 für eine Standardabsichtskettenbeziehung, Bereitstellen eines größeren Werts als 1.0 für eine nähere Absichtskettenbeziehung und Bereitstellen eines kleineren Werts als 1.0 für eine Absichtskettenbeziehung, die widersprüchlich ist, eine Hinzufügung und ein Abzug von Punkten ausgeführt.

Zum Beispiel ist in dem Fall von „waypoint_setting[facility=§facility§_1] and radio_play[target=$radio_station$_1]”, welche durch das extrahierte Muster B + C gezeigt werden, weil die gemeinsame höherrangige Absicht die ”root” des in 2 gezeigten Knotenpunkts 21 ist, das Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht, welches für diesen Knotenpunkt 21 bereitgestellt wird, „0.5”. Wenn dieser Vorgang auf allen der Absichtssequenzen durchgeführt wird, werden die Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichte 66 und 75 wie in 6 und 7 gezeigt bereitgestellt. Jede finale Punktzahl wird unter Verwendung des auf diese Weise berechneten Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichts gemäß der folgenden Gleichung berechnet. (finale Punktzahl) = (Aufteilungsgewichtspunktzahl)·(Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht)·(Spracherkennungspunktzahl)
Mit Bezug auf die Berechnungsergebnisse der finalen Punktzahlen 67 und 76 ist das Berechnungsergebnis mit der höchsten finalen Punktzahl die Absichtsequenz 77, welche durch das extrahierte Muster B' + C' gezeigt wird, diese Absichtsequenz 77 wird als das Absichtssequenzabschätzungsergebnis, welches zur Spracheingabe 31 des Anwenders am passendsten ist, als Schritt ST7 ausgegeben.
Wie oben erwähnt, weil die Absichtabschätzungsvorrichtung gemäß diesem Ausführungsbeispiel 1 auf diese Weise aufgebaut ist, so dass der Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichtsberechner 8 enthalten ist, der ein Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht berechnet, welches eine Beziehung zwischen Absichten zeigt, und der Absichtssequenzabschätzer, der eine Aufteilungsgewichtpunktzahl berechnet und die Aufteilungsgewichtpunktzahl mit dem Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht und einer Spracherkennungspunktzahl multipliziert, enthalten ist, kann die Absichtabschätzungsvorrichtung ein Absichtssequenzabschätzungsergebnis ausgeben, welches zur Spracheingabe unter Berücksichtigung der Beziehung zwischen Absichten am passendsten ist. Daher kann, sogar in einem Fall, in dem eine Eingabe gemacht wird, die eine Vielzahl von Absichten beinhaltet, die Absichtabschätzungsvorrichtung eine passendste Absichtsequenz auf der Basis der Beziehung zwischen Absichten erzeugen und diese Absichtsequenz als ein Absichtssequenzabschätzungsergebnis ausgeben.
Ausführungsbeispiel 2.
In Ausführungsbeispiel 2 wird eine Struktur eines Erlangens eines geeigneten Absichtssequenzabschätzungsergebnisses sogar, wenn der Anwender eine Äußerung weglässt, gezeigt.
9 ist ein Blockdiagramm, welches die Struktur einer Absichtabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 2 zeigt.
Ein Absichtssequenzkonvertierungstabellenspeicher 11 und ein Absichtssequenzkonvertierer 12 sind zusätzlich zu der in 1 gezeigten Absichtsabschätzungsvorrichtung 10 gemäß Ausführungsbeispiel 1 angeordnet. Nachstehend werden die gleichen Bestandteile wie jene der Absichtabschätzungsvorrichtung 10 gemäß Ausführungsbeispiel 1 oder ähnliche Bestandteile mit den gleichen Bezugszeichen wie jene, die in Ausführungsbeispiel 1 benutzt werden, bezeichnet und die Erklärung der Bestandteile wird weggelassen oder vereinfacht.
Der Absichtssequenzkonvertierungstabellenspeicher 11 speichert als eine Absichtssequenzkonvertierungstabelle Daten, in welchen eine Beziehung zwischen Absichtabschätzungsergebnissen und Ersatzabsichtsequenzen beschrieben werden. Die Absichtsequenzkonvertierungstabelle enthält Regeln, von denen jede eine Ersatzabsichtsequenz anzeigt, durch welche eine von einem Absichtabschätzungsergebnis gezeigte Sequenz von Absichten ersetzt wird, und wird referenziert, wenn bestimmt wird, ob eine Absichtsequenz, welche mit der oben erwähnten Regel übereinstimmt, erscheint, und wenn eine Absichtsequenz für einen Ersatz erlangt wird.
Der Absichtsequenzkonvertierer 12 verweist auf die Absichtsequenzkonvertierungstabelle, welche in dem Absichtssequenzkonvertierungstabellenspeicher 11 gespeichert ist, um der Reihe nach zu überprüfen, ob eine Absichtsequenz, die mit einem partiellen Absichtsabschätzungsergebnis übereinstimmt, welches von dem Absichtsabschätzer 6 abgeschätzt wird, existiert, und, wenn eine Absichtssequenz, die mit einem partiellen Absichtsabschätzungsergebnis übereinstimmt, existiert, diese Absichtsequenz gemäß einer Regel konvertiert.
10 ist ein Schema, welches ein Beispiel der Absichtsequenzkonvertierungstabelle, welche der Absichtssequenzkonvertierungstabellenspeicher 11 der Absichtabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 2 speichert, zeigt.
Die Absichtsequenzkonvertierungstabelle besteht aus einer Vielzahl von Absichtsequenzkonvertierungsregeln. In dem Beispiel von 10 werden drei Absichtsequenzkonvertierungsregeln 81, 82 und 83 gezeigt. Jede Absichtsequenzkonvertierungsregel zeigt, dass, wenn ein partielles Absichtsabschätzungsergebnis, das mit einer Absichtsequenz auf einer linken Seite übereinstimmt, existiert, dieses partielle Absichtabschätzungsergebnis durch eine Absichtssequenz auf einer rechten Seite ersetzt wird.
Jede in der Positionskonvertierungstabelle beschriebene Absichtsequenzkonvertierungsregel basiert grundlegend auf einer Faustregel zu der Zeit, wenn eine Weglassung Zum Beispiel stellt ein Eingabesatzbeispiel der Absichtsequenzkonvertierungsregel 81 sein typisches Äußerungsbeispiel dar und zeigt, dass eine Absicht „point search (facility search)” vor einer Konvertierung durch „destination setting” ersetzt wird, weil von dem Kontext gesehen wird, dass die mit „$facility$_Y” korrespondierende Äußerung in einem hinteren Teil des Eingabesatzbeispiels ein Ziel anzeigt.
11 ist ein Schema, welches ein konkretes Beispiel eines Vorgangs eines Extrahierens von Absichtsabschätzungseinheiten von einer Spracheingabe zeigt, welcher von der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 2 ausgeführt wird. In 11 wird ein Beispiel bis zu einem Extrahieren von Absichtsabschätzungseinheiten von einem Spracherkennungsergebnis gezeigt, wenn eine Äußerung
(OO doomu ni tachiyottekara xx lando (Halte bei OO-Dom, kann xx Land))” als die Spracheingabe eingegeben wird.
Ein Spracherkennungsergebnis 91 ist ein Ergebnis, welches ein Spracherkenner 1 durch Ausführen einer Spracherkennung auf der Spracheingabe 31 erlangt. Konkret wird ein Spracherkennungsergebnisbeispiel gezeigt, in dem
(OO doomu ni tachiyottekara xx lando (Halte bei OO-Dom, dann xx Land))” bestimmt wird, wobei eine Punktzahl von „0.7” bereitgestellt wird, und zeigt, dass eine Erkennung derart durchgeführt worden ist, um mit einer Äußerung übereinzustimmen. Ein morphologisches Analyseergebnis 92 ist ein Ergebnis, welches ein Morphemanalysierer 2 durch Ausführen einer morphologischen Analyse auf dem Spracherkennungsergebnis 91 erlangt. Ein Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnis 93 ist ein Ergebnis, welches ein Absichtsabschätzungseinheitextrahierer 4 durch Extrahieren von Absichtsabschätzungseinheiten von den morphologischen Analyseergebnis 92 erlangt. Drei exrahierte Muster 93a, 93b und 93c werden in den Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnis 93 gezeigt.
12 ist ein Schema, welches einem von dem Absichtsabschätzer 6 der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 2 ausgeführten Vorgang zeigt. Im weiteren Detail wird eine Abschätzung von partiellen Absichten auf der Basis des Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnisses 93, welches in 11 gezeigt ist, gezeigt.
Eine Begriffssequenz 94 zeigt eine Begriffssequenz, welche von dem ABsichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnis 93 erzeugt wird und welches für eine Abschätzung von partiellen Absichten verwendet wird. WEiterhin werden extrahierte Muster H, I und J, welche auf den extrahierten Mustern 93a, 93b und 93c basieren, und ein nicht extrahiertes Muster K gezeigt. Ein durchgezogener Pfeil 95 und eine partielle Punktzahl 96 sind ein Beispiel eines Ergebnisses eines Durchführens einer Absichtsabschätzung auf jeder Absichtsabschätzungseinheit. Ein gepunkteter Pfeil und ein für einen Aufteilungspunkt verwendetes Gewicht weisen die gleiche Konfiguration wie jene gemäß Ausführungsbeispiel 1 auf.
13 ist ein Schema, welches einen von einem Absichtssequenzabschätzer 3 der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 2 ausgeführten Vorgang zeigt. Im weiteren Detail wird ein Beispiel einer Berechnung von finalen Punktzahlen auf der Basis von Kombinationen der in 12 gezeigten partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse gezeigt. Ein Beispiel der Berechnung der finalen Punktzahlen der Kombinationen der partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse für das Spracherkennungsergebnis 91 wird gezeigt. Eine partielle Punktzahl 101, eine Spracherkennungspunktzahl 102, eine Gesamtpunktzahl 103, ein Aufspaltungsgewicht 104, eine Aufspaltungsgewichtspunktzahl 105, ein Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewicht 106 und eine finale Punktzahl 107 werden wie in dem Fall von Ausführungsbeispiel 1 gezeigt. Eine Absichtsequenz 108 stellt eine Absichtsequenz dar, welche ein Absichtsabschätzungsergebnis zeigt, welches für alle aufgeteilten Muster am besten geeignet ist.
14 ist ein Flussdiagramm, welches die Arbeitsweise der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 2 zeigt. Nachstehend werden die gleichen Schritte wie jene der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 1 mit den gleichen Bezugszeichen bezeichnet wie jene, die in 8 verwendet werden, und die Erklärung der Schritte wird weggelassen oder vereinfacht.
Wenn eine Absichtssequenz, die mit dem Gesamtspracherkennungsergebnis und der Gesamtpunktzahl übereinstimmt, in Schritt ST5 berechnet wird, sucht der Absichtssequenzkonvertierer 12 durch partielle Absichtssequenzen der erzeugten Absichtsequenz nach einem aufgeteilten Muster, welches mit einer Absichtsequenzkonvertierungsregel übereinstimmt, die in dem Absichtssequenzkonvertierungstabellenspeicher 11 gespeichert ist, und, wenn ein aufgeteiltes Muster, welches mit einer Absichtsequenzkonvertierungsregel übereinstimmt, existiert, konvertiert die oben erwähnte Absichtsequenz basierend auf der Absichtsequenzkonvertierungsregel (Schritt ST11).
Danach multipliziert der Absichtssequenzabschätzer 3 die Gesamtpunktzahl der in Schritt ST11 konvertierten Absichtsequenz oder der Absichtsequenz, die in Schritt ST11 nicht konvertiert wird, mit den von dem Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewichtsberechner 8 berechneten Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewicht und der Spracherkennungspunktzahl, um die finale Punktzahl für die Absichtssequenz zu berechnen (Schritt ST6). Zusätzlich verweist der Absichtssequenzabschätzer 3 auf die in Schritt ST16 berechneten finalen Punktzahlen und gibt eine Absichtssequenz mit der höchsten finalen Punktzahl als ein Absichtsequenzabschätzungsergebnis aus, welches für die Spracheingabe am besten geeignet ist (Schritt ST7) und beendet die Verarbeitung.
Als nächstes wird das in 14 gezeigte Flussdiagramm mit Bezug auf die in 11 bis 13 gezeigten konkreten Beispiele erklärt. Weiter wird eine Erklärung unter der Annahme gegeben, dass eine Eingabe durch Sprache durchgeführt wird wie in dem Fall von Ausführungsbeispiel 1. Zunächst wird angenommen, dass
(OO doomu ni tachiyottekara xx lando (Halte bei OO-Dom, dann xx Land))” als die Eingabe durch Sprache eingegeben wird und das in 11 gezeigte Spracherkennungsergebnis 91 bestimmt wird, als Schritt ST1, wobei eine Punktzahl von „0.7” bereitgestellt wird. Obwohl auch erwartet wird, dass ein anderes Erkennungsergebnis als das Spracherkennungsergebnis 91 erzeugt wird, wird eine Erklärung eines solchen Ergebnisses weggelassen, weil es nicht den Aspekt der Erfindung in Ausführungsbeispiel 2 verändert. Wenn das Spracherkennungsergebnis 91 erzeugt ist, werden eine morphologische Analyse von Schritt ST2 und eine Extrahierung von Absichtsabschätzungseinheiten von Schritt ST3 ausgeführt und das in 11 gezeigte Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnis 93 wird erlangt.
Als nächstes berechnet der Absichtsabschätzer 6 als Schritt ST4 partielle Absichtsabschätzungsergebnisse und partielle Punktzahlen nach einem Extrahieren der in 12 gezeigten Begriffsequenz 94. Als nächstes erzeugt der Absichtssequenzabschätzer 3 als Schritt ST5 Absichtssequenzen, von denen jede mit dem Gesamtspracherkennungsergebnis 91 übereinstimmt, unter Verwendung der Absichtsequenzabschätzungseinheiten und berechnet ihre Gesamtpunktzahlen. Als ein Ergebnis werden die in 13 gezeigten extrahierten Muster, die partiellen Punktzahlen gemäß dieser extrahierten Muster und die Gesamtpunktzahlen basierend auf den partiellen Punktzahlen erlangt.
Als nächstes durchsucht der Absichtsequenzkonvertierer 12 als Schritt ST11 die partiellen ABsichtsequenzen nach einem Ersatzmuster, welches mit einer in 10 gezeigten Absichtsequenzkonvertierungsregel übereinstimmt, und, wenn ein Ersatzmuster existiert, dass mit einer Absichtsequenzkonvertierungsregel übereinstimmt, konvertiert die entsprechende Absichtsequenz gemäß der Absichtsequenzkonvertierungsregel. Konkret wird in dem Fall der in 13 gezeigten Absichtsequenz 108, weil diese Absichtsequenz 108 aus der partiellen Absichtsequenz eines extrahierten Musters I und der partiellen Absichtsequenz eines extrahierten Musters H besteht, und mit der in 10 gezeigten Absichtsequenzkonvertierungsregel 81 übereinstimmt die Absichtsequenz wie folgt konvertiert.
Vor Konvertierung:
waypoint_setting[facility=$facility$_1],
facility_search[facility=$facility$_2],
Nach Konvertierung:
waypoint_setting[facility=$facility$_1],
destination_setting[facility=$facility$_2],
Als nächstes berechnet der Absichtssequenzabschätzer 3 als Schritt ST6 die Aufteilungsgewichtspunktzahl 105 und multipliziert diese Aufteilungsgewichtspunktzahl 105 mit dem Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewicht 106, welches von dem Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewichtsberechner 8 berechnet wird, und der Spracherkennungspunktzahl, um die finale Punktzahl 107 zu berechnen. Schließlich bestimmt der Absichtssequenzabschätzer 3 als Schritt ST7, dass „waypoint_setting[facility=$facility$_1] and destination_setting[facility=$facility$_2]” der Absichtsequenz 108, deren finale Punktzahl 107 das höchste Absichtsequenzabschätzungsergebnis ist, welches für die Spracheingabe des Anwenders am besten geeignet ist, und gibt dieses Absichtsequenzabschätzungsergebnis aus.
Wie oben erwähnt, kann, weil die Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß diesem Ausführungsbeispiel 2 derart aufgebaut ist, dass der Absichtssequenzkonvertierungstabellenspeicher 11, der die Absichtsequenzkonvertierungstabelle speichert, welche Ersatzmuster für Absichtssequenzen zeigt, und der Absichtsequenzkonvertierer 12, der auf die Absichtskonvertierungstabelle verweist, die in den ABsichtsequenzkonvertierungstabellenspeicher 11 gespeichert ist, enthalten ist, und wenn eine übereinstimmende Absichtsequenz erscheint, die Absichtsequenz gemäß einem Ersatzmuster ersetzt, die Absichtsabschätzungsvorrichtung das Absichtsequenzabschätzungsergebnis erlangen, welches für die Spracheingabe des Anwenders am besten geeignet ist, auch wenn eine Weglassung in der Äußerung des Anwenders durchgeführt wird.
Ausführungsbeispiel 3.
Obwohl die Erklärung in oben erwähntem Ausführungsbeispiel 1 unter der Annahme gegeben wird, dass die aktuelle Sprache Japanisch ist, wird in diesem Ausführungsbeispiel 3 eine Erklärung gegeben unter der Annahme, dass die aktuelle Sprache Englisch ist. Nachstehend wird eine Erklärung am Beispiel einer Absichtsabschätzungsvorrichtung gegeben, welche auf ein Navigationssystem angewendet wird.
Weiterhin wird die folgende Erklärung unter Verwendung der im Ausführungsbeispiel 1 gezeigten Absichtsabschätzungsvorrichtung (siehe 1) gemacht. Es wird weiterhin angenommen, dass ein Hierarchische-Abschnittsebenen-Graphdaten-Speicher 7 der Absichtsabschätzungsvorrichtung 10 die Hierarchische-Absichtsebenen-Graphdaten, die in 2 gezeigt werden, speichert. Zusätzlich wird die Erklärung unter der Annahme gemacht, dass ein Absichtsabschätzungsvorgang gemäß dem in 8 gezeigten Flussdiagramm ausgeführt wird.
15 ist ein Schema, welches ein konkretes Beispiel eines Vorgangs eines Extrahierens von Absichtsabschätzungseinheiten von einer Spracheingabe zeigt, welcher von der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 3 ausgeführt wird. Die Spracheingabe 111 zeigt, dass ein Anwender als ein Eingabebeispiel „Stop at OO Dome, then drive to xx Land” äußert. Ein Spracherkennungsergebnis 112 ist ein Ergebnis, welches ein Spracherkenner 1 durch Ausführen einer Spracherkennung auf der Spracheingabe 111 erlangt. Konkret besteht das Spracherkennungsergebnis aus einem Spracherkennungsergebnisbeispiel 113 „Stop at OO Dome, then listen to the ΔΔ Radio”, welches mit einer Spracherkennungspunktzahl von „0.6” bestimmt wird, und einem Spracherkennungsergebnisbeispiel 114 „Stop at OO Dome, then drive to xx Land”, welches mit einer Spracherkennungspunktzahl von „0.4” bestimmt wird.
Ein morphologisches Analyseergebnis 115, ist ein Ergebnis, welches ein Morphemanalysierer 2 durch Ausführen einer morphologischen Analyse auf dem Spracherkennungsergebnis 112 erlangt. ABsichtsabschätzungseinheitsextrahierungsergebnisse 116 und 120 sind Ergebnisse, welche ein Absichtsabschätzungseinheitextrahierer 4 durch Extrahieren von Absichtsabschätzungseinheiten von den morphologischen Analyseergebnis 115 auf der Basis von syntaktischen Beschränkungen der Sprache erlangt. In dem Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnis 116 werden drei extrahierte Muster 117, 118 und 119 gezeigt. Wie in 15 gezeigt wird, werden, wenn die Sprache Englisch ist, Wörter wie Substantive, Verben und Adjektive als Absichtsabschätzungseinheiten extrahiert. Die in den extrahierten Mustern 117, 118 und 119 gezeigten Absichtsabschätzungsergebnisextrahierungseinheiten sind Ergebnisse eines Extrahierens nur von Mustern, für welche eine oben erklärte Abhängigkeitsstruktur eingerichtet ist.
Danach verweist ein Absichtsabschätzer 6 auf jedes extrahierte Muster der Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnisse 116 und 120, um partielle Absichten von jedem extrahierten Muster unter Verwendung eines Absichtsabschätzungsmodells abzuschätzen und eine partielle Punktzahl zu berechnen. Konkret verarbeitete Ergebnisse, welche von dem Absichtsabschätzer 6 erlangt werden, sind in 16 und 17 gezeigt. 16 und 17 sind Schemata, welche den von dem Absichtsabschätzer 6 der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 3 ausgeführten Vorgang zeigen. Im weiteren Detail zeigt 16 eine Abschätzung von partiellen Absichten auf der Basis des Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnisses 116, welches in 15 gezeigt ist, und 17 zeigt eine Abschätzung von partiellen Absichten auf der Basis des Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnisses 120, welches in 15 gezeigt ist.
Ein Fall eines Extrahierens der Grundformen von Wörtern als Begriffe wird mit Bezug auf 16 und 17 beschrieben. Zunächst wird der Abschätzungsvorgang eines Abschätzens von partiellen Absichten mit Bezug auf 16 erklärt.
Eine Begriffsequenz 121 zeigt eine Begriffsequenz, welche von dem Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnis 116 erzeugt wird und welche für eine Abschätzung von partiellen Absichten verwendet wird, und zeigt, dass „$facility$_1” für „OO Dome” erzeugt wird, „Stop” für „Stop at” erzeugt wird, „$radio_station$_1” für „the Δ ΔRadio” erzeugt wird, und „listen” für „listen to” erzeugt wird.
Zusätzlich werden in 16 zum Aufteilen verwendete Gewichte und eine Vielzahl von extrahierten Mustern für die Begriffsequenz 121 gezeigt. In dem Beispiel von 16 werden als die extrahierten Muster extrahierte Muster A, B, C und D und nicht extrahierte Muster E, F und G, welche auf den in 15 gezeigten extrahierten Mustern 117, 118 und 119 basieren, gezeigt. Jeder der durchgezogenen Pfeile 122, 123 und 124 zeigt den Bereich einer Absichtsabschätzungseinheit, die von dem Absichtsabschätzungseinheitextrahierer 4 extrahiert wird. Weiter sind unter jedem der oben erwähnten durchgezogenen Pfeile 122, 123 und 124 eine partielle Absicht, welche ein von dem Absichtsabschätzer 6 abgeschätztes Ergebnis ist, und die partielle Punktzahl dieser abgeschätzten partiellen Absicht gezeigt. Weiter zeigt jeder der gepunkteten Pfeile 125, 126 den Bereich, in dem nichts von dem ABsichtsabshätzungseinheitextrahierer 4 extrahiert wird. Unter jedem der oben erwähnten gestrichelten Pfeile 125 und 126 werden eine partielle Absicht, welche ein von dem Absichtsabschätzer 6 abgeschätztes Ergebnis ist, und die partielle Punktzahl dieser abgeschätzten Absicht beschrieben. Zusätzlich ist jedes der für unter der Begriffsequenz 121 beschriebenen Aufteilungspunkt 127 verwendeten Gewichte eine numerischer Wert, mit dem Punktzahl multipliziert wird, um jede spezifizierte Position als ein Punkt zum Aufteilen in Absichtsabschätzungseinheiten verwendet wird. Dagegen ist, wenn jede spezifizierte Position nicht als ein Punkt zum Aufteilen in Absichtsabschätzungseinheiten verwendet wird, ein Wert, welcher durch Subtrahieren des für Aufteilungspunkt 127 verwendeten Gewichts von 1 erlangt wird, ein numerischer Wert mit dem die Punktzahl mulitpliziert wird.
Als nächstes wird der Abschätzvorgang eines Abschätzens von partiellen Absichten mit Bezug auf 17 erklärt.
Eine Begriffsequenz 131 zeigt eine Begriffsequenz, welche von dem Absichtsabschätzungseinheitsextrahierungsergebnis 120 erzeugt wird und welche für eine Abschätzung von partiellen Absichten verwendet wird, und zeigt, dass „$facility$_1” für „OO Dome” erzeugt wird, „Stop” für „Stop at” erzeugt wird, „$facility$_2” für „xx Land” erzeugt wird und „drive” für „drive to” erzeugt wird.
Zusätzlich werden in 17 zum Aufteilen verwendete Gewichte und eine Vielzahl von extrahierten Mustern für die Begriffsequenz 131 gezeigt. In dem Beispiel von 17 werden als die extrahierten Muster extrahierte Muster A', B', C' und D' und nicht extrahierte Muster E', F' und G', welche auf den in 15 gezeigten extrahierten Mustern basieren, gezeigt. Jeder der durchgezogenen Pfeile 132, 133 und 134 zeigt den Bereich einer Absichtsabschätzungseinheit, welche von dem Absichtsabschätzungseinheitextrahierer 4 extrahiert wird. Weiter werden unter jedem der oben erwähnten durchgezogenen Pfeile 132, 133 und 14 eine partielle Absicht, welche ein von dem Absichtsabschätzer 6 abgeschätztes Ergebnis ist, und die partielle Punktzahl dieser abgeschätzten partiellen Absicht gezeigt. Weiter zeigt jeder der gestrichelten Pfeile 135 und 136 den Bereich, in dem nichts von dem Absichtsabschätzungseinheitextrahierer extrahiert wird. Unter jedem der oben erwähnten gestrichelten Pfeile 135 und 136 werden eine partielle Absicht, welches ein von dem Absichtsabschätzer 6 abgeschätztes Ergebnis ist, und die partielle Punktzahl dieser abgeschätzten partiellen Absicht beschrieben. Zusätzlich ist jeder der für unter der Begriffsequenz 131 beschriebenen Aufteilungspunkt 137 verwendeten Gewichte ein numerischer Wert, mit welchem die Punktzahl multipliziert wird, wenn jede spezifizierte Position als ein Punkt zum Aufteilen in Absichtsabschätzungseinheiten verwendet wird. Dagegen ist, wenn jede spezifizierte Position nicht als ein Punkt zum Aufteilen in Absichtsabschätzungseinheiten verwendet wird, ein Wert, der durch Subtrahieren des oben erwähnten, für Aufteilungspunkt 137 verwendeten Gewichts von 1 erlangt wird, ein numerischer Wert, mit dem die Punktzahl multipliziert wird.
Als nächstes erzeugt der Absichtssequenzabschätzer 3 Kombinationen der partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse für die Spracherkennungsergebnisbeispiele 113 und 114 unter Verwendung der von dem Absichtsabschätzer 6 abgeschätzten partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse und berechnet eine finale Punktzahl von jeder der Kombinationen. Konkret verarbeitete Ergebnisse, welche von dem Absichtssequenzabschätzer 3 erlangt werden, sind in 18 und 19 gezeigt. 18 und 19 sind Schemata, welche den von dem Absichtssequenzabschätzer 3 der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 3 ausgeführten Prozess zeigen. Im weiteren Detail zeigt 18 ein Beispiel der Berechnung von finalen Punktzahlen auf der Basis von Kombinationen der in 16 gezeigten partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse. Und 19 zeigt ein Beispiel der Berechnung von finalen Punktzahlen auf der Basis von Kombinationen der in 17 gezeigten partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse.
Jede finale Punktzahl wird durch Multiplizieren der partiellen Punktzahlen für die Sequenz aller zusammenhängender partieller Absichten in jeder Absichtsabschätzungseinheit und weiter durch Multiplizieren des Multiplikationsergebnisses mit der Gültigkeit von Absichtsabschätzungseinheiten und einem Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewicht, das von einem Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewichtsberechner 8 berechnet wird, berechnet.
18 zeigt ein Beispiel der Berechnung von finalen Punktzahlen für das Spracherkennungsergebnisbeispiel 113, und die Spracherkennungspunktzahl 141 des Spracherkennungsergebnisbeispiels 113 ist als ”0.6” gezeigt. Weiterhin zeigt jede partielle Punktzahl 142 die partielle Punktzahl eines partiellen Absichtsabschätzungsergebnisses in jedem extrahierten Muster zur Zeit eines Verwendens der Begriffssequenz 121. Jede Gesamtpunktzahl 143 zeigt das Produkt der partiellen Punktzahlen von partiellen Absichtsabschätzungsergebnissen. Jedes Aufteilungsgewicht 144 zeigt ein Ergebnis der Berechnung eines Gewichts je nachdem, ob Aufteilungspunkte verwendet werden oder nicht. Der Wert jedes Aufteilungsgewichts 144 ist ein numerischer Wert, der die Möglichkeit eines Aufteilens in Absichten zeigt, und die Gesamtsumme der Werte der Aufteilungsgewichte 144 ist ”1.0”. Jede Aufteilungsgewichtspunktzahl (eine Punktzahl, welche die Wahrscheinlichkeit einer Absichtssequenz zeigt) 145 ist das Produkt der Gesamtpunktzahl 143 und des Aufteilungsgewichts 144.
Jedes Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewicht 146 ist ein numerischer Wert, welcher aus dem in 2 gezeigten Hierarchische-Absichtsebenen-Graph bestimmt wird, und eine partielle Absichtssequenz. Jede finale Punktzahl 147 ist ein Wert, welcher das Ergebnis einer Multiplikation der Aufteilungsgewichtspunktzahl 145, der Spracherkennungspunktzahl 141 und des Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichts 146 ist. Eine Absichtsequenz 68 des extrahierten Musters a ist diejenige, in welcher die finale Punktzahl beschrieben ist in dem Fall eines Aufteilens des Spracherkennungsergebnisbeispiels 113 in alle Sätze als das Absichtsequenzmuster des Spracherkennungsergebnisbeispiels 113. Weiterhin ist eine Absichtsequenz 149 eines extrahierten Musters b + c diejenige, in welcher die finale Punktzahl in dem Fall eines Definierens jedes Satzes mit einer zusammengesetzten Struktur als einen einzelnen Abschnitt beschrieben ist.
19 zeigt ein Beispiel der Berechnung von finalen Punktzahlen für das Spracherkennungsergebnisbeispiel 114, und die Spracherkennungspunktzahl 151 des Spracherkennungsergebnisbeispiels 114 ist als ”0.4” gezeigt. Weiterhin sind eine Begriffssequenz 131, Gesamtpunktzahlen 152, Aufteilungsgewichte 153, Aufteilungsgewichtpunktzahlen 154, Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichte 155 und finale Punktzahlen 156 die gleichen wie jene in der in 18 erklärten Struktur. Weiter ist eine Absichtsequenz 157 eines extrahierten Musters b' + c' diejenige, in der die finale Punktzahl in dem Fall eines Definierens jedes Satzes mit einer zusammengesetzten Struktur als einen einzelnen Abschnitt beschrieben ist.
Als Nächstes wird die Arbeitsweise der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 3 erklärt. Ein Flussdiagramm, welches die Arbeitsweise der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 3 zeigt, ist das gleiche wie das in 8 gezeigte Flussdiagramm von Ausführungsbeispiel 1. Als Nächstes wird das in 8 gezeigte Flussdiagramm von Ausführungsbeispiel 1 mit Bezug auf die in 2 und 15 bis 19 gezeigten konkreten Beispiele beschrieben. Nachstehend wird eine Erklärung unter der Annahme gegeben, dass eine Eingabe durch Sprache durchgeführt wird.
Zunächst wird angenommen, dass die in 15 gezeigte Spracheingabe 111 ”Stop at OO Dome, then drive to xx Land” als die Eingabe durch Sprache eingegeben wird, der Spracherkenner 1 als Schritt ST1 eine Spracherkennung der oben erwähnten Spracheingabe 111 ausführt und das Spracherkennungsergebnis 112 erlangt wird. Es wird angenommen, dass als das Spracherkennungsergebnis 112 das Spracherkennungsergebnisbeispiel 113 ”Stop at OO Dome, then listen to the ΔΔ Radio” bestimmt wird, wobei eine Punktzahl von ”0.6” bereitgestellt wird, und dass das Spracherkennungsergebnisbeispiel 114 ”Stop at OO Dome, then drive to xx Land” bestimmt wird, wobei Punktzahl von ”0.4” bereitgestellt wird. Diese Spracherkennungsergebnisbeispiele 113 und 114 werden an den Morphemanalysierer 2 ausgegeben.
Der Morphemanalysierer 2 führt als Schritt ST2 eine morphologische Analyse auf den Spracherkennungsergebnisbeispielen 113 und 114 auf der Basis eines bekannten morphologischen Analyseverfahrens aus, um in 3 gezeigte morphologische Analyseergebnisse 115 zu erzeugen. Obwohl Oberflächenmorpheme, Wortarten und konjugierte Formen in den morphologischen Analyseergebnissen 115 in dem Beispiel von 15 beschrieben werden, können neben diesen Informationsteilen Informationen ausgegeben werden, welche die detaillierten Klassifikationen der Wortarten, der Grundformender Morpheme und der semantischen Kennzeichen der Morpheme enthalten, ausgegeben werden, und es wird angenommen, dass zumindest die Grundformen der Morpheme enthalten sind.
Die morphologischen Analyseergebnisse 115 bestehen aus zwei morphologischen Analyseergebnisbeispielen 116 und 120, und jedes dieser morphologischen Analyseergebnisbeispiele wird an den Absichtsabschätzungseinheitextrahierer 4 ausgegeben.
Der Absichtsabschätzungseinheitextrahierer 4 extrahiert als Schritt ST3 all die Absichtsabschätzungseinheiten von jedem der morphologischen Analyseergebnisbeispiele 116 und 120 auf der Basis von syntaktischen Eigenschaften der Sprache. Zum Beispiel werden in dem Fall des morphologischen Analyseergebnisbeispiels 116 in Englisch zunächst die folgenden vier Sätze als Absichtsabschätzungseinheiten extrahiert: ”stop (v)/at (prep)”, ”OO Dome (n:POI)”, ”then (adv)/drive (v)/to (prep)”, und ”the (art)/ΔΔ Radio (n:radio Station)”.
Als Nächstes wird auf der Basis der Eigenschaften einer indeklinablen Wortart mit einer Abhängigkeitsbeziehung zu einem deklinierbaren Wort als einer syntaktischen Beschränkung eine Gruppe von Sätzen, zwischen denen eine Abhängigkeitsbeziehung eingerichtet ist, als eine Absichtsabschätzungseinheit extrahiert. Zusätzlich wird, weil es eine Eigenschaft der attributiven Form eines deklinierbaren Wortes, nach der diese eine Abhängigkeitsbeziehung zu dem folgenden indeklinablen Wort hat, und der kontinuativen Form eines deklinierbaren Wortes, nach der diese eine Abhängigkeitsbeziehung mit dem folgenden deklinierbaren Wort hat, gibt, eine Erweiterung von Absichtsabschätzungseinheiten auf der Basis dieser Eigenschaft ausgeführt. Durch Wiederholen dieses Vorgangs werden Morphemfolgen, von denen jede eine Möglichkeit aufweist, syntaktisch eine Bedeutung aufzuweisen, erzeugt und als Absichtsabschätzungseinheiten extrahiert.
Das in dem Absichtsabschätzungseinheit-Extrahierungsergebnisbeispiel 116 von 15 gezeigte extrahierte Muster ist eine Absichtsabschätzungseinheit, welche eine Morphemfolge ist, die die Sätze als Einheiten aufweist, das extrahierte Muster 118 ist eine Absichtsabschätzungseinheit, welche aus zwei Sätzen besteht, wobei in jeder ein Substantiv mit dem unmittelbar vorhergehenden Verb verbunden ist, und das extrahierte Muster 119 ist eine Absichtsabschätzungseinheit, in der die zwei Sätze des extrahierten Musters 118 weiter kombiniert sind.
Wenn der Extrahierungsvorgang eines Extrahierens von Absichtsabschätzungseinheiten von Schritt ST3 abgeschlossen ist, führt der Absichtsabschätzer 6 als Schritt ST4 eine Absichtsabschätzung auf jeder der Absichtsabschätzungseinheiten nach einem Extrahieren von Begriffen durch, welche für die Absichtsabschätzung verwendet werden, und hält ihre Punktzahl fest. Die in 16 gezeigte Begriffssequenz 121 zeigt jede Absichtsabschätzung und Begriffe, welche für die Absichtsabschätzung verwendet werden.
Als Begriffe können (1) ein Verfahren eines Verwendens der Morpheme als unabhängige Begriffe, (2) ein Verfahren eines Verwendens von begrenzten Wörtern, wie Substantiven, Verben und Adjektiven, als unabhängige Begriffe, (3) ein Verfahren eines Verwendens der einzelnen Morpheme und Ketten von n Morphemen als Begriffe und (4) ein Verfahren eines Verwendens der einzelnen Morpheme und Ketten von angefügten semantischen Symbolen, welche jedes der Morpheme begleiten, als Begriffe bereitgestellt werden. In diesem Ausführungsbeispiel 3 wird zur Vereinfachung die Erklärung vorgebracht, dass angenommen wird, dass die Grundformen der begrenzten Wörter, wie Substantive, Verben und Adjektive, extrahiert werden. Jedoch wird angenommen, dass in einem Fall von Substantiven, wie Einrichtungen und Adressen, eine Folge von mehreren Wörtern ein einzelner Abschnitt ist. Weiter ist es, weil verschiedenartige Begriffe, wie ”OO Dome”, ”xx Land”, ”ΔΔ Radio”, Adressen, Einrichtungsgattungsnamen und Markennamen vorkommen, schwierig, ein Absichtsabschätzungsmodell nur unter Verwendung der Begriffe, so wie sie sind, zu bilden. Daher werden die Symbole gemäß hochrangigen Konzepten standardisiert, und Begriffe wie ”$facility$”, ”$address$”, ”$radio_station$”, ”$genre_name$” und ”$brand_name$” werden verwendet.
Zum Beispiel zeigt die mit dem durchgezogenen Pfeil 122 in dem extrahierten Muster b von 16 bezeichnete Absichtsabschätzungseinheit, dass die folgenden zwei Begriffe ”Stop” und ”$facility$_1” als Absichtsabschätzungsbegriffe für ”Stop at OO Dome” gesendet werden, und zeigt, dass eine Absicht ”waypoint_setting[facility=$facility$_1]” als ein partielles Absichtsabschätzungsergebnis der Einheit mit einer bereitgestellten partiellen Punktzahl von ”0.95” abgeschätzt wird.
Die durchgezogenen Pfeile 122, 123 und 124 von 16 zeigen die partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse für die in Schritt ST3 extrahierten Absichtsabschätzungseinheiten, und die gestrichelten Pfeile 125 und 126 zeigen die partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse für Absichtsabschätzungseinheiten, welche in Schritt ST3 nicht extrahiert werden, und sie sind die partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse im Hinblick auf die Absichtsabschätzungseinheiten, welche das gesamte Spracherkennungsergebnisbeispiel 113 abdecken. Der Grund dafür, dass die partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse für die mit den gestrichelten Pfeilen 125 und 126 bezeichneten Absichtsabschätzungseinheiten berechnet werden, ist, dass es eine Möglichkeit gibt, dass die Spracheingabe nicht notwendigerweise eine grammatikalisch korrekte Konstruktion bildet. Insbesondere wenn eine Spracherkennung der Spracheingabe ausgeführt wird, gibt es eine Möglichkeit, dass eine Weglassung in den Absichtsabschätzungseinheiten auftritt, wenn erwartet wird, dass die Eingabe syntaktisch genau ist, weil die Äußerung des Anwenders in vielen Fällen in einer Form ausgeführt wird, in der sie weder Artikel noch Präpositionen ausreichend verwendet. Zusätzlich gibt es eine Möglichkeit, dass Erkennungsfehler in dem Spracherkennungsergebnis enthalten sind, und es ist daher bevorzugt, eine Absichtsequenz auszuwählen, die nach Auswertung aller Möglichkeiten als am besten geeignet angenommen wird.
Wenn das partielle Absichtsabschätzungsergebnis von jeder der Absichtsabschätzungseinheiten bestimmt wird, erzeugt der Absichtssequenzabschätzer 3 als Schritt ST5 Absichtssequenzen, von denen jede mit jedem der Gesamtspracherkennungsergebnisbeispielen 113 und 114 übereinstimmt, unter Verwendung der Absichtsabschätzungseinheiten und berechnet Gesamtpunktzahlen. 18 zeigt, dass Absichtssequenzen, von denen jede mit dem Gesamtspracherkennungsergebnisbeispiel 113 übereinstimmt, durch Kombinieren der extrahierten Muster a, b, c und d und der nichtextrahierten Muster e, f und g, welche in 16 gezeigt sind, erzeugt werden, und zeigt auch die partiellen Punktzahlen 142 der erzeugten Absichtssequenzen. Ein Bereich O in den partiellen Punktzahlen 142 korrespondiert mit den partiellen Punktzahlen der mit den durchgezogenen Linien in 16 bezeichneten partiellen Absichten. Weiter korrespondiert ein Bereich P mit den partiellen Punktzahlen der partiellen Absichten, deren Gültigkeit syntaktisch niedrig ist und welche mit den gestrichelten Linien in 16 bezeichnet sind. In diesem Ausführungsbeispiel 1 in diesem Bereich P wird die partielle Punktzahl jedes partiellen Absichtsabschätzungsergebnisses mit ”0.9” als einer Partiellen-Absichtsabschätzungs-Strafe multipliziert. Weiter wird die Gesamtpunktzahl 143 durch Multiplizieren aller partiellen Punktzahlen der partiellen Absichten in jedem der extrahierten Muster berechnet.
Weiter wird das Aufteilungsgewicht 144 jedes in 18 gezeigten extrahierten Musters auf der Basis der Gewichte, welche für ein in 16 gezeigtes Aufteilen 127 verwendet werden, wie folgt berechnet.
Im dem Fall der Absichtssequenz 148: 0.4 × 0.6 × 0.4 = 0.096.
In dem Fall des extrahierten Musters a werden, weil alle Aufteilungspunkte verwendet werden, die für ein Aufteilen 127 der Punkte verwendeten Gewichte multipliziert.
In dem Fall der Absichtssequenz 149: (1.0 – 0.4) × 0.6 × (1.0 – 0.4) = 0.216.
In dem Fall der extrahierten Muster b + c werden, weil nur der zweite Aufteilungspunkt verwendet wird, Werte, welche durch Subtrahieren des für ein Aufteilen 127 jedes anderen Punktes als des zweiten Punktes verwendeten Gewichts von 1.0 erlangt werden, und das für ein Aufteilen des zweiten Punktes verwendete Gewicht multipliziert.
Die Aufteilungsgewichtspunktzahl 145 wird als ”(Gesamtpunktzahl 143) × (Aufteilungsgewicht 144)” unter Verwendung des wie oben erwähnt berechneten Aufteilungsgewichts 144 berechnet. Unter Bezugnahme auf die berechnete Aufteilungsgewichtspunktzahl 145 werden ein Absichtsverständnisergebnis des Spracherkennungsergebnisbeispiels 113 ”waypoint_setting [facility=$facility$_1] and radio_play[target=$radio_station$_1]”, welche durch das extrahierte Muster b + c gezeigt werden, bestimmt, wobei ”0,197” als höchste Aufteilungsgewichtspunktzahl bereitgestellt wird. Andererseits werden ähnlich für das Spracherkennungsergebnisbeispiel 114” waypoint_setting [facility=$facility$_1] and destination_setting [facility=$facility$_2]”, welche durch die extrahierten Muster b' + c' gezeigt werden, als ein Absichtsverständnisergebnis bestimmt, wobei ”0.195” als höchste Aufteilungsgewichtspunktzahl bereitgestellt wird, wie in 19 gezeigt ist.
Gemäß einem konventionellen Verfahren werden ”waypoint_setting [facility=$facility$_1] and radio_play[target=$radio_station$_1]”, welche durch die extrahierten Muster b + c gezeigt werden, da sie eine höhere Aufteilungsgewichtspunktzahl haben, welche die Absichtsverständnisergebnisse der extrahierten Muster b + c und der extrahierten Muster b' + c' sind, als das Absichtsabschätzungsergebnis für die Spracheingabe 111 berechnet.
Zusätzlich werden, obwohl ein Verfahren eines Bestimmens, als die finale Punktzahl, eines Ergebnisses eines Multiplizierens der Aufteilungsgewichtpunktzahlen 145 und 154 mit den Spracherkennungspunktzahlen 141 und 151 auch als das Bewertungsverfahren bereitgestellt werden kann, weil ein Vergleich zwischen der Spracherkennungspunktzahl 141 und der Spracherkennungspunktzahl 151 zeigt, dass die Spracherkennungspunktzahl 141 des Spracherkennungsergebnisbeispiels 113 einen höheren Wert aufweist, ”waypoint_setting[facility=$facility$_1] and radio_play[target=$radio_station$_1]”, welche durch die extrahierten Muster b + c gezeigt werden, als das finale Absichtsabschätzungsergebnis in jedem Fall bestimmt. Dies tritt auf, wenn das Spracherkennungsergebnis auf einer Spitzenprioritätsbasis bewertet wird, weil keine Bedingung existiert, welche eine Beziehung zwischen Absichten berücksichtigt.
Daher definiert die Absichtsabschätzungsvorrichtung 10 gemäß diesem Ausführungsbeispiel 3 als Schritt ST6 Ergebnisse eines Durchführens zum Beispiel von Berechnungen wie unten gezeigt als die Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichte 146 und 155 und multipliziert die Aufteilungsgewichtpunktzahlen 145 und 154 jeweils mit den Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichten, so dass der Absichtsequenzabschätzer 3 die Gültigkeit jeder Absicht bewertet.

(1) Extrahiere zwei zusammenhängende Absichten in Reihenfolge und berechne eine Beziehung zwischen den zwei Absichten.
(a) Wenn die zwei Absichten eine hierarchische Beziehung zwischen sich aufweisen, stelle ein konstantes Gewicht (z. B. 0.7) ein.
(b) Wenn die zwei Absichten eine gemeinsame höherrangige Absicht aufweisen, stelle ein für den Knotenpunkt bereitgestelltes Gewicht ein.
(2) Bestimme das Produkt der in (1) bestimmten Gewichte als jenes der finalen Gewichte. Insbesondere bestimme sie als die finalen Punktzahlen 147 und 156.

In der Berechnung gemäß oben erwähntem Punkt (1) werden durch Bereitstellen von 1.0 für eine Standardabsichtskettenbeziehung, Bereitstellen eines größeren Wertes als 1.0 für eine nähere Absichtskettenbeziehung und Bereitstellen eines Wertes kleiner als 1.0 für eine Absichtskettenbeziehung, die widersprüchlich ist, ein Hinzufügen und ein Abzug von Punkten ausgeführt.
Zum Beispiel ist in dem Fall ”waypoint_setting[facility=$facility$_1] and radio_play[target=$radio_station$_1]”, welche durch die extrahierten Muster b + c gezeigt werden, weil die gemeinsame höherrangige Absicht die ”root” des in 2 gezeigten Knotenpunkts 21 ist, das Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht, welches für diesen Knotenpunkt 21 bereitgestellt wird, ”0.5”. Wenn dieser Vorgang für alle Absichtssequenzen berechnet wird, werden die Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichte 146 und 155, wie in 18 und 19 gezeigt, bereitgestellt. Jede finale Punktzahl wird unter Verwendung des auf diese Weise berechneten Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichts gemäß der folgenden Gleichung berechnet. (finale Punktzahl) = (Aufspaltungsgewichtpunktzahl) × (Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht) × (Spracherkennungspunktzahl)
Mit der Bezugnahme auf die Berechnungsergebnisse der finalen Punktzahlen 147 und 156 ist das Berechnungsergebnis mit der höchsten finalen Punktzahl die durch das extrahierte Muster b' + c' gezeigte Absichtssequenz 157, diese Absichtssequenz 157 wird als Schritt ST7 als das Absichtssequenzabschätzungsergebnis ausgegeben, welches für die Spracheingabe 111 des Anwenders am besten passt.
Wie oben beschrieben kann, weil die Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß diesem Ausführungsbeispiel 3 derart aufgebaut ist, dass der Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichtsberechner 8, der ein Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht berechnet, welches eine Beziehung zwischen Absichten zeigt, und der Absichtssequenzabschätzer 3, der eine Aufteilungspunktzahl berechnet und die berechnete Aufteilungspunktzahl mit dem Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht und einer Spracherkennungspunktzahl multipliziert, enthalten ist, die Absichtsabschätzungsvorrichtung ein Absichtssequenzabschätzungsergebnis, welches unter Berücksichtigung der Beziehung zwischen Absichten am besten für die Spracheingabe geeignet ist, ausgeben. Daher kann, sogar in einem Fall, in dem eine Eingabe gemacht wird, die eine Vielzahl von Absichten enthält, die Absichtsabschätzungsvorrichtung eine am besten passende Absichtssequenz auf der Basis der Beziehung zwischen Absichten erzeugen und diese Absichtssequenz als ein Absichtssequenzabschätzungsergebnis ausgeben.
Ausführungsbeispiel 4.
Obwohl die Erklärung im oben genannten Ausführungsbeispiel 2 unter der Annahme gegeben ist, dass die aktuelle Sprache Japanisch ist, wird in diesem Ausführungsbeispiel 4 eine Erklärung unter der Annahme gegeben, dass die aktuelle Sprache Englisch ist. Nachstehend wird eine Erklärung anhand eines Beispiels einer Absichtsabschätzungsvorrichtung gegeben, welche auf ein Navigationssystem angewendet wird.
Weiterhin wird die folgende Erklärung unter Verwendung der Absichtsabschätzungsvorrichtung (siehe 9), die in Ausführungsbeispiel 2 gezeigt ist, gegeben. Es wird weiter angenommen, dass ein Absichtssequenzkonvertierungstabellenspeicher 11 der Absichtsabschätzungsvorrichtung 10 die in 10 gezeigte Absichtssequenzkonvertierungstabelle speichert. Zusätzlich wird die Erklärung unter der Annahme gemacht, dass ein Absichtsabschätzungsvorgang gemäß dem in 14 gezeigten Flussdiagramm ausgeführt wird.
20 ist ein Schema, welches ein konkretes Beispiel eines Vorgangs eines Extrahierens von Absichtsabschätzungseinheiten von einer Spracheingabe zeigt, welcher von der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 4 ausgeführt wird.
In 20 ist ein Beispiel bis zum Extrahieren von Absichtsabschätzungseinheiten aus einem Spracherkennungsergebnis gezeigt, wenn eine Äußerung ”Stop at OO Dome then xx Land” als die Spracheingabe eingegeben wird.
Ein Spracherkennungsergebnis 161 ist ein Ergebnis, welches ein Spracherkenner 1 durch Ausführen einer Spracherkennung der Spracheingabe 31 erlangt. Konkret wird ein Spracherkennungsergebnisbeispiel, in dem ”Stop at OO Dome then xx Land” bestimmt wird, wobei eine Punktzahl von ”0.7” bereitgestellt wird, gezeigt, und es zeigt, dass eine Erkennung derart durchgeführt worden ist, dass sie mit der Äußerung übereinstimmt. Ein morphologisches Analyseergebnis 162 ist ein Ergebnis, welches ein Morphemanalysierer 2 durch Ausführen einer morphologischen Analyse des Spracherkennungsergebnisses 161 erlangt. Ein Absichtabschätzungseinheitextrahierungsergebnis 163 ist ein Ergebnis, welches ein Absichtsabschätzungseinheitextrahierer 4 durch Extrahieren von Absichtsabschätzungseinheiten aus dem morphologischen Analyseergebnis 162 erlangt. Drei extrahierte Muster 163a, 163b und 163c sind in dem Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnis 163 gezeigt.
21 ist ein Schema, welches einen von dem Absichtsabschätzer 6 der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 4 ausgeführten Vorgang zeigt. In weiterem Detail wird eine Abschätzung von partiellen Absichten auf der Basis des Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnisses 163, welches in 20 gezeigt ist, gezeigt.
Eine Begriffssequenz 164 zeigt eine Begriffssequenz, welche von dem Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnis 163 erzeugt wird und welche für eine Abschätzung von partiellen Absichten verwendet wird. Weiter werden extrahierte Muster h, i und j, welche auf den extrahierten Mustern 163a, 163b und 163c basieren, und ein nichtextrahiertes Muster k gezeigt. Ein durchgezogener Pfeil 165 und eine partielle Punktzahl 166 sind ein Beispiel eines Ergebnisses eines Durchführens einer Absichtsabschätzung jeder Absichtsabschätzungseinheit. Ein gestrichelter Pfeil und ein für einen Aufteilungspunkt verwendetes Gewicht weisen die gleiche Konfiguration auf wie jene gemäß Ausführungsbeispiel 1.
22 ist ein Schema, welches einen von dem Absichtssequenzabschätzer 3 der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 4 ausgeführten Vorgang zeigt. In weiterem Detail ist ein Beispiel einer Berechnung von finalen Punktzahlen auf der Basis von Kombinationen der partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse, die in 12 gezeigt sind, gezeigt.
Ein Beispiel der Berechnung der finalen Punktzahl der Kombinationen der partiellen Absichtsabschätzungsergebnisse für das Spracherkennungsergebnis 161 ist gezeigt. Eine partielle Punktzahl 171, eine Spracherkennungspunktzahl 172, eine Gesamtpunktzahl 173, ein Aufteilungsgewicht 174, eine Aufteilungsgewichtpunktzahl 175, ein Gleichzeitiges-Absichtsauftretens-Gewicht 176 und eine finale Punktzahl 177 sind wie in dem Fall von Ausführungsbeispiel 3 gezeigt. Eine Absichtssequenz 178 repräsentiert eine Absichtssequenz, die ein Absichtsabschätzungsergebnis zeigt, welches zu allen Aufteilungsmustern am besten passt.
Als Nächstes wird die Arbeitsweise der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 4 erklärt. Ein Flussdiagramm, welches die Arbeitsweise der Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Ausführungsbeispiel 4 zeigt, ist das gleiche wie das in 14 gezeigte Flussdiagramm von Ausführungsbeispiel 2. Als Nächstes wird das in 14 gezeigte Flussdiagramm von Ausführungsbeispiel 2 mit Bezug auf die in 2, 10 und 20 bis 22 gezeigten konkreten Beispiele erklärt. Nachstehend wird eine Erklärung unter der Annahme gegeben, dass eine Eingabe durch Sprache durchgeführt wird.
Zunächst wird angenommen, dass ”Stop at OO Dome then xx Land” als die Eingabe durch Sprache eingegeben wird, der Spracherkenner 1 als Schritt ST1 eine Spracherkennung der Spracheingabe ausführt und das in 20 gezeigte Spracherkennungsergebnis 161 mit einer bereitgestellten Punktzahl von ”0.7” erlangt wird. Obwohl erwartet wird, dass ein anderes Erkennungsergebnis als das Spracherkennungsergebnis 161 erzeugt wird, wird eine Erklärung solch eines Ergebnisses weggelassen, weil es den Aspekt der Erfindung von Ausführungsbeispiel 4 nicht verändert. Wenn das Spracherkennungsergebnis 161 erzeugt ist, werden eine morphologische Analyse von Schritt ST2 und eine Extrahierung von Absichtsabschätzungseinheiten von Schritt ST3 ausgeführt, und das in 20 gezeigte Absichtsabschätzungseinheitextrahierungsergebnis 163 erlangt.
Als Nächstes berechnet der Absichtsabschätzer 6 als Schritt ST4 partielle Absichtsabschätzungsergebnisse und partielle Punktzahlen nach Extrahieren der in 21 gezeigten Begriffssequenz 164. Als Nächstes erzeugt der Absichtssequenzabschätzer 3 als Schritt ST5 Absichtssequenzen, von denen jede mit dem Gesamtspracherkennungsergebnis 161 übereinstimmt, unter Verwendung der Absichtssequenzabschätzungseinheiten und berechnet ihre Gesamtpunktzahlen. Als ein Ergebnis werden die in 22 gezeigten extrahierten Muster, die partiellen Punktzahlen gemäß dieser extrahierten Muster und die Gesamtpunktzahlen basierend auf den partiellen Punktzahlen erlangt.
Als Nächstes durchsucht ein Absichtssequenzkonvertierer 12 als Schritt ST11 die partiellen Absichtssequenzen nach einem Ersatzmuster, das mit einer Absichtssequenzkonvertierungsregel, die in 10 gezeigt ist, übereinstimmt und konvertiert, wenn ein Ersatzmuster, das mit einer Absichtssequenzkonvertierungsregel übereinstimmt, existiert, die entsprechende Absichtssequenz gemäß der Absichtssequenzkonvertierungsregel.
Konkret wird in dem Fall der in 22 gezeigten Absichtssequenz 178, weil diese Absichtssequenz 178 aus der partiellen Absichtssequenz eines extrahierten Musters i und der partiellen Absichtssequenz eines extrahierten Musters h besteht und mit der in 10 gezeigten Absichtssequenzkonvertierungsregel 81 übereinstimmt, die Absichtssequenz wie folgt konvertiert.
Vor Konvertierung:
waypoint_setting[facility=$facility$_1],
facility_search[facility=$facility$_2 ]
Nach Konvertierung:
waypoint_setting[facility=$facility$_1],
destination_setting[facility=$facility$_2]
Als Nächstes berechnet der Absichtssequenzabschätzer 3 als Schritt ST6 die Aufteilungsgewichtpunktzahl 175 und multipliziert diese Aufteilungsgewichtpunktzahl 175 mit dem Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht 176, das von einem Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichtsberechner 8 berechnet wird, und der Spracherkennungspunktzahl, um die finale Punktzahl 177 zu berechnen. Schließlich bestimmt der Absichtssequenzabschätzer 3 als Schritt ST7, dass ”waypoint_setting[facility=$facility$_1] and destination_setting[facility=$facility$_2]” der Absichtssequenz 178, deren finale Punktzahl 177 die höchste ist, das Absichtssequenzabschätzungsergebnis ist, welches für die Spracheingabe des Anwenders am besten passt, und gibt dieses Absichtssequenzabschätzungsergebnis aus.
Wie oben erwähnt kann, weil die Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß diesem Ausführungsbeispiel 4 derart aufgebaut ist, dass der Absichtssequenzkonvertierungstabellenspeicher 11, der die Absichtssequenzkonvertierungstabelle speichert, die Ersatzmuster für Absichtssequenzen zeigt, und der Absichtssequenzkonvertierer 12, der auf die in dem Absichtssequenzkonvertierungstabellenspeicher 11 gespeicherte Absichtssequenzkonvertierungstabelle verweist, enthalten ist und, wenn eine übereinstimmende Absichtssequenz erscheint, die Absichtssequenz gemäß einem Ersatzmuster ersetzt, kann die Absichtsabschätzungsvorrichtung das Absichtssequenzabschätzungsergebnis erlangen, welches für die Spracheingabe des Anwenders am besten passt, sogar wenn eine Weglassung in der Äußerung des Anwenders durchgeführt wird.
Obwohl die Struktur eines Erlangens eines Absichtssequenzabschätzungsergebnisses in den oben erwähnten Ausführungsbeispielen 1 bis 4 am Beispiel von Japanisch und Englisch gezeigt ist, kann jedes der Ausführungsbeispiele auf verschiedene Sprachen, wie Deutsch und Chinesisch, durch sprachgemäßes Verändern des Extrahierungsverfahrens im Hinblick auf Absichtsextrahierungseinheiten angewendet werden.
Weiter ist die Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß einem der oben erwähnten Ausführungsbeispiele 1 bis 4 dazu konstruiert, direkt nach Durchführen eines Extrahierungsvorgangs eines Extrahierens von $facility$, $address$ etc. einen Absichtsabschätzungsvorgang eines natürlichen Eingabesprachtexts unter Verwendung eines Verfahrens wie eines Musterübereinstimmungsverfahrens in einem Fall durchzuführen, in dem die Sprache diejenige ist, in der jedes Wort durch spezifische Symbole (Leerzeichen oder Ähnliches) getrennt ist und es schwierig ist, die linguistische Struktur zu analysieren.
Weiter können, obwohl die Erklärung in den oben erwähnten Ausführungsbeispielen 1 bis 4 am Beispiel des Falles gegeben ist, in dem die Eingabe eine Spracheingabe ist, die gleichen Vorteile sogar in einem Fall erwartet werden, in dem es dem Anwender erlaubt ist, eine Texteingabe unter Verwendung einer Eingabeeinheit, wie einer Tastatur, zu machen, anstatt eine Spracherkennung als eine Eingabeeinheit zu verwenden.
Weiter ist, obwohl das Beispiel eines Bestimmens von zwei höherrangigen Kandidaten mit einer höheren Aufteilungsgewichtpunktzahl als Ziele für den Bewertungsvorgang in den oben erwähnten Ausführungsbeispielen 1 bis 4 gezeigt ist, die Anzahl von Zielen für den Bewertungsvorgang nicht beschränkt. Weiter kann in einem Fall, in dem das Spracherkennungsergebnis nicht nur in Form eines Textes, sondern auch in Morphemeinheiten ausgegeben wird, die Einheit, welche eine morphologische Analyse ausführt, eliminiert werden, und die Absichtsabschätzungsvorrichtung kann derart aufgebaut sein, dass sie Absichtsabschätzungsbegriffe einfach aus Morphemen extrahiert und verarbeitet.
Weiter ist, obwohl das Beispiel eines Annehmens eines Lernmodells gemäß einem Maximum-Entropie-Verfahren als dem Absichtsabschätzungsverfahren in den oben erwähnten Ausführungsbeispielen 1 bis 4 erklärt ist, das Absichtsabschätzungsverfahren nicht beschränkt.
Weiter ist, obwohl die Erklärung unter Verwendung einer Kombination von nur erstrangigen Absichten, als einer Kombination, welche ein Ziel zur Abschätzung jeder partiellen Absicht ist, in den oben erwähnten Ausführungsbeispielen 1 bis 4 gegeben ist, es auch möglich, ein Absichtssequenzabschätzungsergebnis durch Erzeugen eines Kandidaten für jeden von allen Kandidaten mit einer bestimmten festen Punktzahl oder höher zu erzeugen.
Weiter kann, obwohl die Erklärung in den oben erwähnten Ausführungsbeispielen 1 bis 4 am Beispiel des Falles gemacht wird, in dem die Absichtsabschätzungsvorrichtung auf ein Navigationssystem angewendet wird, die Absichtsabschätzungsvorrichtung auf jeden von verschiedenen Systemtypen angewandt werden, solange sie eine Absichtsabschätzung durchführen.
Während die Erfindung in ihren bevorzugten Ausführungsbeispielen beschrieben worden ist, soll verstanden werden, dass eine beliebige Kombination von zwei oder mehr der oben erwähnten Ausführungsbeispiele gemacht werden kann, diverse Änderungen in einer beliebigen Komponente gemäß einem der oben erwähnten Ausführungsbeispiele gemacht werden können und eine beliebige Komponente gemäß einem der oben erwähnten Ausführungsbeispiele im Rahmen der Erfindung weggelassen werden kann.
INDUSTRIELLE ANWENDBARKEIT
Wie oben erwähnt, können die Absichtsabschätzungsvorrichtung und das Absichtsabschätzungsverfahren gemäß der vorliegenden Erfindung auf ein Navigationsgerät, das mit einer Spracherkennungsfunktion ausgestattet ist, und so weiter angewandt werden und können eine am besten passende Absichtssequenz auf der Basis einer Beziehung unter einer Vielzahl von Absichten sogar dann erzeugen, wenn eine Eingabe gemacht wird, die die Vielzahl von Absichten enthält.
ERKLÄRUNG DER BEZUGSZEICHEN

1 Spracherkenner, 2 Morphemanalysierer, 3 Absichtssequenzabschätzer, 4 Absichtsabschätzungseinheitextrahierer, 5 Absichtsabschätzungsmodellspeicher, 6 Absichtsabschätzer, 7 Hierarchische-Absichtsebenen-Graphdaten-Speicher, 8 Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichtsberechner, 10 Absichtsabschätzungsvorrichtung, 11 Absichtssequenzkonvertierungstabellenspeicher, 12 Absichtssequenzkonvertierer.

Claims

Absichtsabschätzungsvorrichtung, die eine Absicht eines Anwenders von einer Spracheingabe des Anwenders abschätzt, wobei die besagte Absichtsabschätzungsvorrichtung umfasst: einen Morphemanalysierer, der eine morphologische Analyse der besagten Spracheingabe ausführt, um diese Spracheingabe in eine Morphemfolge zu konvertieren; einen Absichtsabschätzungseinheitsextrahierer, der die von dem besagten Morphemanalysierer konvertierte Morphemfolge in partielle Morpheme aufteilt, um Absichtsabschätzungseinheiten zu extrahieren, von denen jede eine Einheit ist, auf welcher eine Abschätzung der besagten Absicht auszuführen ist; einen Absichtsabschätzer, der eine Absicht eines partiellen Morphemseinen Absichtsabschätzer, der eine Absicht eines partiellen Morphems abschätzt, welches jede der Absichtsabschätzungseinheiten bildet, die von dem besagten Absichtsabschätzungseinheitsextrahierer extrahiert werden; und einen Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichts-Berechner, der ein Gewicht eines gleichzeitigen Auftretens einer Absicht basierend auf einer Beziehung zwischen Absichten, die von dem besagten Absichtsabschätzer abgeschätzt werden, berechnet, wobei die besagte Absichtsabschätzungsvorrichtung einen Absichtsequenzabschätzer beinhaltet, der eine Absichtsequenz, die mit der besagten Spracheingabe korrespondiert, unter Verwendung einer oder mehrerer Absichten, die von dem besagten Absichtsabschätzer abgeschätzt werden, erzeugt und ein Absichtsabschätzungsergebnis, das mit der besagten Spracheingabe korrespondiert, unter Verwendung sowohl einer Punktzahl, die eine Wahrscheinlichkeit der besagten erzeugten Absichtsequenz zeigt, als auch eines Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht, welches der besagte Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichts-Berechner für die besagten Absichten berechnet, welche die besagte erzeugte Absichtsequenz bilden.
Absichtsabschätzungsvorrichtung nach Anspruch 1, wobei der besagte Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichts-Berechner auf Hierarchische-Absichtsebenen-Graphdaten verweist, in denen die besagten Absichten hierarchisiert und gemäß der Beziehung zwischen den besagten Absichten definiert sind, um das besagte Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht unter Verwendung eines Gewichts zu berechnen, welches für jede der besagten Absichten definiert ist, welche jede hierarchische Ebene bildet.
Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Anspruch 2, wobei die besagten Hierarchischen-Absichtsebenen-Graphdaten eine Beziehung aufweisen, in welcher eine Absicht in einer niedrigeren hierarchischen Ebene einer Absicht in einer höheren hierarchischen Ebene eine konkrete Form gibt, und der besagte Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichts-Berechner auf die besagten Hierarchischen-Absichtsebenen-Graphdaten verweist, um, wenn eine gemeinsame Absicht in einer höheren hierarchischen Ebene in zwei zusammenhängenden Absichten existiert, welche die besagte von dem Absichtsequenzabschätzer erzeugte Absichtssequenz bilden, das besagte Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht unter Verwendung eines Gewichts zu berechnen, das für die besagte Absicht in einer höheren hierarchischen Ebene definiert ist.
Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Anspruch 2, wobei die besagten Hierarchische-Absichtsebenen-Graphdaten eine Beziehung aufweisen, in welcher eine Absicht in einer niedrigen hierarchischen Ebene einer Absicht in einer höheren hierarchischen Ebene eine konkrete Form gibt, und der besagte Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichts-Berechner auf die besagten Hierarchische-Absichtsebenen-Graphdaten verweist, um, wenn eine hierarchische Beziehung zwischen zwei zusammenhängenden Absichten existiert, welche die besagte von dem besagten Absichtsequenzabschätzer erzeugte Absichtsequenz bilden, einen voreingestellten Wert als das besagte Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht einzustellen.
Absichtsabschätzungsvorrichtung gemäß Anspruch 1, wobei die besagte Absichtsabschätzungsvorrichtung eine Absichtsequenzkonvertierungstabelle, die eine Absichtskonvertierungsregel zum Konvertieren der besagten Absichten gemäß einer Beziehung zwischen einer zusammenhängenden Sequenz der besagten Absichten, welche die besagte Absichtsequenz bilden, und einen Absichtsequenzkonvertierer beinhaltet, der die besagte Absicht mit einer mit der in der besagten Absichtssequenzkonvertierungstabelle beschriebenen Absichtsequenzkonvertierungsregel übereinstimmenden Beziehung unter den zusammenhängenden Sequenzen der besagten Absichten, welche die besagte von dem besagten Absichtsequenzabschätzer erzeugte Absichtsequenz bilden, gemäß der besagten Absichtssequenzkonvertierungsregel, konvertiert.
Absichtsabschätzungsverfahren zum Abschätzen einer Absicht eines Anwenders von einer Spracheingabe des Anwenders, wobei die besagte Vorrichtung umfasst: einen Schritt eines Morphemanalysierers, der eine morphologische Analyse der besagten Spracheingabe ausführt, um diese Spracheingabe in eine Morphemfolge zu konvertieren; einen Schritt eines Absichtsabschätzungseinheitsextrahierers, der die besagte in partielle Morpheme konvertierte Morphemfolge aufteilt, um Absichtsabschätzungseinheiten zu extrahieren, von denen jede eine Einheit ist, auf welcher eine Abschätzung der besagten Absicht auszuführen ist; einen Schritt eines Absichtsabschätzers, der eine Absicht eines partiellen Morphems abschätzt, welches jede der besagten extrahierten Absichtsabschätzungseinheiten bildet; einen Schritt eines Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichts-Berechners, der ein Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewicht basierend auf einer Beziehung zwischen den besagten abgeschätzten Absichten berechnet; und einen Schritt eines Absichtsequenzabschätzers, der eine mit der besagten Spracheingabe korrespondierende Absichtsequenz unter Verwendung der besagten abgeschätzten einen oder mehreren Absichten erzeugt, und der ein mit der besagten Spracheingabe korrespondierendes Absichtsabschätzungsergebnis unter Verwendung sowohl einer Punktzahl, die eine Wahrscheinlichkeit der besagten erzeugten Absichtsequenz zeigt, und eines Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichts, welches der besagte Gleichzeitiges-Absichtauftretens-Gewichts-Berechner für die besagten Absichten, welche die besagte erzeugte Absichtsequenz bilden, berechnet, erzeugt.