JP2003303187A - 会話制御システム、会話制御装置、会話制御方法、プログラム及びプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は、利用者の発話内容を構成する各形
態素を特定し、特定した各形態素から把握される意味内
容を解析して、解析した意味内容に関連付けられている
予め作成された回答内容を出力するものである。 【解決手段】 本発明は、利用者の前記発話内容を構成
する第一形態素情報と予め記憶されている各第二形態素
情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態
素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報を検索す
る話題検索部３２０と、話題検索部３２０で検索された
第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報に関連付け
られた回答内容を取得する回答文検索部３３０とを備え
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、利用者から入力さ
れた入力情報に基づいて、入力情報に適した回答を出力
する会話制御システム、会話制御装置、会話制御方法、
プログラム及びプログラムを記録した記録媒体に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来からの会話制御システムにおいて
は、利用者からの発話内容に基づいて、その発話内容に
対応する予め格納された回答内容を出力するので、利用
者は、会話制御システムから回答される回答内容によ
り、擬似的に他の利用者と話しているような感覚を味わ
うことができた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記会
話制御システムでは、利用者からの発話内容（入力情
報）と、予め格納してある利用者の発話内容（フレー
ズ）群とを照合し、そのフレーズ群の中から入力情報と
一致するフレーズを検索し、検索したフレーズに対応付
けられている回答内容を出力するものであることから、
上記入力情報と少しでも近似するフレーズを数多く格納
しなければ、入力情報により適した回答内容を出力する
ことができなかった。

【０００４】一方、会話制御システムを構築する開発者
が、入力情報と少しでも近似する膨大なフレーズと、そ
の膨大なフレーズに対応付けられた回答内容とを予め会
話制御システムに格納すれば、上記会話制御システム
は、予め格納してある膨大なフレーズ群の中から、入力
情報と一致するフレーズを検索し、検索したフレーズに
対応付けられている回答内容を出力することができるの
で、入力情報により適した回答内容を出力することがで
きる。

【０００５】ところが、会話制御システムを構築する開
発者は、入力情報と一致するフレーズを会話制御システ
ムで検索させるためには、利用者から発話されるであろ
う膨大なフレーズ群（無限大に近いフレーズ群）を予め
会話制御システムに格納しなければならないこととな
り、入力情報により適した回答内容を出力させる会話制
御システムを構築することは困難であった。

【０００６】そこで、本願は以上の点に鑑みてなされた
ものであり、利用者から入力された入力情報を構成する
各形態素を特定し、特定した各形態素から把握される意
味内容を解析して、解析した意味内容に関連付けられて
いる予め作成された回答内容を取得することで、利用者
からの入力情報に対応する最適な回答内容を出力し、更
に予め格納する各回答内容を少なくしても適切な回答内
容を出力することのできる会話制御システム、会話制御
装置、会話制御方法、プログラム及びプログラムを記録
した記録媒体を提供することを課題とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本願に係る発明は、上記
課題を解決すべくなされたものであり、利用者から入力
された入力情報に基づいて入力情報に適した回答を出力
する際に、利用者から入力された入力情報に基づいて入
力情報を示す文字列を特定し、特定された文字列に基づ
いて文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素
情報として抽出し、一つの文字、複数の文字列又はこれ
らの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報
と、入力情報に対する利用者への回答内容とを予め相互
に関連付けて複数記憶し、抽出された第一形態素情報と
各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中か
ら、第一形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素
情報を検索し、検索された第二形態素情報に基づいて、
第二形態素情報に関連付けられた回答内容を取得し、取
得された回答内容を出力することを特徴とするものであ
る。

【０００８】このような本願に係る発明によれば、会話
制御装置が、各第二形態素情報の中から、第一形態素情
報を構成する形態素（利用者から入力された入力情報を
構成するもの）を含む第二形態素情報を検索し、検索し
た第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報に関連付
けられた回答内容を取得することができるので、会話制
御装置は、利用者からの入力情報を構成する各形態素に
基づいて、各形態素により構築される意味空間（各形態
素からなる文字列から把握される意味内容）に基づいて
予め作成された回答内容を取得（検索）することができ
ることとなり、単に入力情報の全体をキーワードとし
て、そのキーワードに関連付けられた回答内容を取得す
るよりも、より入力情報に適した回答内容を取得するこ
とができる。

【０００９】また、会話制御装置は、利用者からの入力
情報を構成する各形態素に基づいて、利用者の入力情報
に適した回答内容を検索することができるので、会話制
御装置を開発する開発者は、各形態素から構築される意
味空間に基づいた回答内容とその回答内容を検索するた
めの検索機能とを主に作製すればよく、利用者からの入
力情報を解析するための人工知能、ニューラルネットワ
ーク等からなるプログラムを逐一構築する必要がない。

【００１０】更に、会話制御装置は、第一形態素情報を
含む第二形態素情報を検索するので、利用者からの入力
情報と完全に一致する第二形態素情報を検索する必要が
なく、会話制御装置を開発する開発者は、利用者から入
力されるであろう入力情報に対応する膨大な回答内容を
予め記憶する必要がなくなり、記憶部の容量を低減させ
ることができる。

【００１１】また、本願に係る発明は、第二形態素情報
には、複数の回答内容が関連付けられ、各回答内容に
は、各回答内容の種類を示す回答種類がそれぞれに対応
付けられて予め記憶されており、複数の回答内容に対応
付けられた各回答内容の種類を示す回答種類が第二形態
素情報に関連付けられて予め複数記憶されており、特定
された文字列に基づいて入力情報の種類を示す入力種類
を特定し、検索された第二形態素情報に基づいて、特定
された入力種類と第二形態素情報に関連付けられた各回
答種類とを照合し、各回答種類の中から、入力種類と一
致する回答種類を検索し、検索された回答種類に基づい
て、回答種類に対応付けられた回答内容を取得すること
を特徴とするものである。尚、入力種類又は回答種類
は、陳述文、肯定文、否定文又は反発文等からなるもの
が望ましい。

【００１２】このような本願に係る発明によれば、会話
制御装置が、各第二形態素情報に関連付けられた回答種
類（陳述、肯定、場所、反発など）の中から、利用者の
入力種類と一致する回答種類を検索し、検索した回答種
類に基づいて回答種類に対応付けられた回答内容を取得
することができるので、会話制御装置は、利用者の会話
内容を構成する入力種類、例えば、利用者が単に意見を
述べたもの、利用者が抱く感想からなるもの、利用者が
場所的な要素を述べたものなどに基づいて、複数の回答
内容の中から入力種類にマッチした回答内容を取得する
ことができることとなり、該当する利用者に対してより
最適な回答をすることができる。

【００１３】更に、本願に係る発明は、抽出された第一
形態素情報と各第二形態素情報とを照合し、各第二形態
素情報毎に、第二形態素情報に対して第一形態素情報が
占める割合を計算し、各第二形態素情報毎に計算された
各割合の大きさに応じて、各第二形態素情報の中から、
一の第二形態素情報を選択し、選択された第二形態素情
報に基づいて、第二形態素情報に関連付けられた回答内
容を取得することを特徴とするものである。

【００１４】このような本願に係る発明によれば、会話
制御装置が、各第二形態素情報毎に、第二形態素情報に
対して第一形態素情報が占める割合を計算し、各第二形
態素情報毎に計算された各割合の大きさに応じて、各第
二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を選択する
ことができるので、会話制御装置は、例えば、第一形態
素情報（利用者の入力情報を構成する要素）が第二形態
素情報に占める割合の大きい第二形態素情報を、各第二
形態素情報群の中から取得することができれば、第一形
態素情報から構成される意味空間を踏襲した第二形態素
情報をより的確に取得することができ、結果的に、利用
者からの入力情報に対して最適な回答をすることができ
る。

【００１５】更にまた、本願に係る発明は、複数の形態
素の集合からなる集合群の全体を示す要素情報を、集合
群に関連付けて予め複数記憶し、文字列から抽出した形
態素と各集合群とを照合し、各集合群の中から形態素を
含む集合群を選択し、選択した集合群に関連付けられた
要素情報を第一形態素情報として抽出することを特徴と
するものである。

【００１６】このような本願に係る発明によれば、会話
制御装置が、文字列から抽出した形態素と各集合群とを
照合し、各集合群の中から形態素を含む一の集合群を選
択し、選択した集合群に関連付けられた要素情報を第一
形態素情報として抽出することができるので、第一形態
素情報が例えば”プレゼント”である場合には、”プレ
ゼント”は、例えばプレゼント、贈り物、御中元、お祝
いなどからなる集合群に含まれるので、会話制御装置
は、その集合群に関連付けられている要素情報、例え
ば”贈答”を第一形態素情報として抽出することができ
る。

【００１７】これにより、会話制御装置を開発する開発
者は、相互に類似する第一形態素情報から把握される意
味に対応した第二形態素情報及び第二形態素情報に関連
する回答内容を、類似する第一形態素情報毎に逐一作成
する必要がなくなり、結果的に、記憶部に格納させるデ
ータ量を低減させることができる。

【００１８】また、本願に係る発明は、第二形態素情報
を構成する各形態素が主格からなる主体格、目的格から
なる対象格などの属性毎に分類されて予め記憶されてお
り、抽出された第一形態素情報の各形態素を主体格、対
象格などの各属性に分類し、分類された各属性に属する
第一形態素情報の各形態素と、予め記憶された各属性に
属する各第二形態素情報の各形態素とを各属性毎に照合
し、各第二形態素情報の中から、少なくとも一の属性に
第一形態素情報の各形態素を含む第二形態素情報を検索
することを特徴とするものである。

【００１９】このような本願に係る発明によれば、会話
制御装置が、分類された各属性（主体格、対象格など）
に属する第一形態素情報の各形態素と、予め記憶された
各属性に属する各第二形態素情報の各形態素とを各属性
毎に照合し、各第二形態素情報の中から、少なくとも一
の属性に第一形態素情報の各形態素を含む第二形態素情
報を検索することができるので、会話制御装置は、通常
の語順とは異なるものから構成される入力情報、例え
ば”人が犬を噛む”である場合には、主体格の形態素
が”人”、対象格の形態素が”犬”であることから、そ
の各「格」と一致する第二形態素情報を検索することが
でき、その第二形態素情報に関連付けられている回答内
容{”本当に？”又は”意味がよくわかんないよ”など}
を取得することができる。

【００２０】即ち、会話制御装置は、識別が困難な入力
情報、例えば”人が犬を噛む”と”犬が人を噛む”とを
識別することができるので、その識別した入力情報によ
り適した回答、前者については例えば”本当に？”、後
者については例えば”大丈夫？”をすることができる。

【００２１】尚、第二形態素情報、回答内容、回答種類
又は集合群を含む記憶情報は、利用者が求める話題、あ
る事柄において利用者に対して抱く感情度、又は陳述
文、肯定文、疑問文、反発文などの種類をその意味内容
に応じて形態素と関連付けて階層的にデータベースに蓄
積するための言語（例えば、ＤＫＭＬ（Discourse Know
ledge Markup Languageなど）で記述してもよい。

【００２２】これにより、会話制御装置を開発する開発
者は、利用者からの入力情報に対する回答内容を検索す
るための第二形態素情報等を、データベースにおいて前
記言語を用いて階層的に構築することができるので、会
話制御装置は、利用者の入力情報に基づいて入力情報に
対する回答内容を、階層的な手順を経てデータベースか
ら取得することができる。

【００２３】即ち、会話制御装置は、利用者からの入力
情報の階層（例えば、データベースに蓄積されている第
二形態素情報に対して上位概念にあるのか、又は下位概
念にあるのか）を見極めて、見極めた階層に基づいて予
め蓄積された各回答内容の中から、適切な回答内容を取
得することができる。

【００２４】更に、会話制御装置は、通信ネットワーク
を通じて上記言語で記述された記憶情報を取得してもよ
い。尚、前記言語で記述された記憶情報を記憶するサー
バが通信ネットワーク上に配置され、会話制御装置が、
通信ネットワークを介して、サーバから前記言語で記述
された記憶情報を取得してもよい。

【００２５】これにより、会話制御装置は、例えば、会
話制御装置に入力情報に適した回答内容がない場合に
は、通信ネットワークを通じて、利用者の入力情報に適
した回答内容（ＤＫＭＬなどで記述されたもの）を検索
し、検索した回答内容を取得することができる。

【００２６】尚、第一形態素情報を含む第二形態素情報
（談話範囲、定型内容又は回答内容等をも含む。以下、
「第二形態素情報等」と略す）とは、第二形態素情報等
が第一形態素情報をそのまま含む場合のみならず、第二
形態素情報等が第一形態素情報を構成する少なくとも一
つの形態素を含む場合をも意味するものとする。

【００２７】

【発明の実施の形態】［会話制御システムの基本構成］
本発明に係る会話制御システムについて図面を参照しな
がら説明する。図１は、本実施形態に係る会話制御装置
１を有する会話制御システムの概略構成図である。

【００２８】同図に示すように、会話制御装置１は、入
力部１００と、音声認識部２００と、会話制御部３００
と、文解析部４００と、会話データベース５００と、出
力部６００と、音声認識辞書記憶部７００とを備えてい
る。

【００２９】尚、本実施形態では、説明の便宜上、利用
者の発話内容（この発話内容は、入力情報の一種）に限
定して説明するが、この利用者の発話内容に限定される
ものではなく、キーボード等から入力された入力情報で
あってもよい。従って、以下に示す「発話内容」は、
「発話内容」を「入力情報」に置き換えて説明すること
もできる。

【００３０】同様にして、後述の説明では、説明の便宜
上、「発話文のタイプ」（発話種類）に限定して説明す
るが、この「発話文のタイプ」に限定されるのではな
く、キーボードなどから入力された入力情報の種類を示
す「入力種類」であってもよい。従って、以下に示す
「発話文のタイプ」（発話種類）は、「入力文のタイ
プ」に置き換えて説明することもできる。

【００３１】入力部１００は、利用者からの入力情報を
取得する取得手段であり、本実施形態では、マイクロホ
ン、キーボード等が挙げられる。この入力部１００は、
利用者から入力された入力情報に基づいて、入力情報
（音声以外）に対応する文字列を特定する文字認識手段
でもある。

【００３２】ここで、入力情報とは、キーボード等を通
じて入力された文字、記号、音声等を意味するものであ
る。具体的に、入力部１００は、利用者の入力情報（音
声以外）を取得し、取得した入力情報を文字列として特
定し、特定した文字列を会話制御部３００に出力する。
また、利用者からの発話内容（この発話内容は、音声か
らなるものであり、入力情報の一種である）をマイクロ
ホンなどで取得した入力部１００は、取得した発話内容
を構成する音声を音声信号として音声認識部２００に出
力する。

【００３３】音声認識部２００は、入力部１００で取得
した発話内容に基づいて、発話内容に対応する文字列を
特定する文字認識手段である。具体的には、入力部１０
０から音声信号が入力された音声認識部２００は、入力
された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応する
文字列を、音声認識辞書記憶部７００に格納されている
辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号とし
て会話制御部３００に出力する。音声認識辞書記憶部７
００は、標準的な音声信号に対応する辞書（あ、い、
う、え、など）を格納しているものである。

【００３４】前記文解析部４００は、会話制御部３００
に入力された文字列を解析するものであり、本実施形態
では、図２に示すように、形態素抽出部４１０と、文節
解析部４２０と、文構造解析部４３０と、発話種類判定
部４４０と、形態素データベース４５０と、発話種類デ
ータベース４６０とを有している。

【００３５】形態素抽出部４１０は、音声認識部２００
で特定された文字列に基づいて、文字列の最小単位を構
成する各形態素を第一形態素情報として抽出する形態素
抽出手段である。

【００３６】具体的に、管理部３１０から文字列が入力
された形態素抽出部４１０は、入力された文字列の中か
ら各形態素を抽出する。ここで、形態素とは、本実施形
態では、文字列に表された語構成の最小単位を意味する
ものであり、この語構成の最小単位としては、図３に示
すように、例えば、名詞、形容詞、動詞などの品詞が挙
げられる。各形態素は、本実施形態では、ｍ１、ｍ２、
・・、ｍｌと表現する。

【００３７】即ち、形態素抽出部４１０は、入力された
文字列信号に対応する文字列と、形態素データベース４
５０に予め格納されている名詞、形容詞、動詞などから
なる形態素群とを照合し、文字列の中から形態素群と一
致する各形態素（ｍ１、ｍ２、・・・）を抽出し、抽出
した各形態素を抽出信号として文節解析部４２０に出力
する。

【００３８】文節解析部４２０は、形態素抽出部４１０
で抽出された各形態素に基づいて、各形態素を文節形式
に変換する変換手段である。具体的に、形態素抽出部４
１０から抽出信号が入力された文節解析部４２０は、入
力された抽出信号に対応する各形態素を用いて文節形式
にまとめる。

【００３９】ここで、文節形式とは、本実施形態では、
日本語文法において、自立語又は自立語に一つ以上の付
属語がついた文、或いは、日本語文法の意味を崩さない
程度に文字列をできるだけ細かく区切った一区切りの文
を意味する。この文節は、本実施形態では、ｐ１、ｐ
２、・・・ｐｋと表現する。

【００４０】即ち、文節解析部４２０は、図４に示すよ
うに、入力された抽出信号に対応する各形態素に基づい
て各形態素の係り受け要素（例えば、が・は・を・・）
を抽出し、抽出した係り受け要素に基づいて各形態素を
各文節にまとめることを行う。

【００４１】各形態素を各文節にまとめた文節解析部４
２０は、各形態素をまとめた各文節と、各文節を構成す
る各形態素とを含む文型情報を文型信号として文構造解
析部４３０及び発話種類判定部４４０に出力する。

【００４２】文構造解析部４３０は、文節解析部４２０
で分節された第一形態素情報の各形態素を主体格、対象
格などの各属性に分類する分類手段である。具体的に、
文節解析部４２０から文型信号が入力された文構造解析
部４３０は、入力された文型信号に対応する各形態素と
各形態素からなる文節とに基づいて、文節に含まれる各
形態素の「格構成」（属性）を決定する。

【００４３】ここで、「格構成」とは、文節における実
質的な概念を示す格（属性）を意味するものであり、本
実施形態では、例えば、主語・主格を意味するサブジェ
クト（主体格）、対象を意味するオブジェクト（対象
格）、動作・動詞を意味するアクション、時間を意味す
るタイム（テンス、ムード、アスペクトからなるも
の）、場所を意味するロケーション等が挙げられる。本
実施形態では、文節におけるサブジェクト、オブジェク
ト、アクションの三要素の「格」（格構成）に対応付け
られた各形態素を第一形態素情報とする。

【００４４】即ち、文構造解析部４３０は、図５に示す
ように、例えば、各形態素の係り受け要素が”が”又
は”は”である場合は、その係り受け要素の前にある形
態素がサブジェクト（主語又は主格）であると判断す
る。また、文構造解析部４３０は、例えば、各形態素の
係り受け要素が”の”又は”を”である場合は、その係
り受け要素の前にある形態素がオブジェクト（対象）で
あると判断する。

【００４５】更に、文構造解析部４３０は、例えば、各
形態素の係り受け要素が”する”である場合は、その係
り受け要素の前にある形態素がアクション（述語；この
述語は動詞、形容詞などから構成される）であると判断
する。

【００４６】各文節を構成する各形態素の「格構成」を
決定した文構造解析部４３０は、決定した「格構成」に
対応付けられた第一形態素情報に基づいて、後述する話
題（トピック）の範囲を特定させるための話題検索命令
信号を話題検索部３２０に出力する。

【００４７】発話種類判定部４４０は、文節解析部４２
０で特定された文節に基づいて、発話内容の種類を示す
発話種類を特定する種類特定手段である。具体的に、文
節解析部４２０から入力された文型信号に対応する各形
態素と各形態素から構成される文節とに基づいて、「発
話文のタイプ」（発話種類）を判定する。

【００４８】ここで、「発話文のタイプ」は、本実施形態
では、図６に示すように、陳述文（Ｄ；Declaratio
n）、感想文（Ｉ；Impression）、条件文（Ｃ；Conditi
on）、結果文（Ｅ；Effect）、時間文（Ｔ；Time）、場
所文（Ｌ；Location）、反発文（Ｎ；Negation）、肯定
文（Ａ；Answer）、質問文（Ｑ；Question）などから構
成されるものである。

【００４９】陳述文とは、利用者の意見又は考えなどか
らなる文を意味するものであり、本実施形態では、図６
に示すように、例えば”佐藤が好きだ”などの文が挙げ
られる。感想文とは、利用者が抱く感想からなる文を意
味するものである。場所文とは、場所的な要素からなる
文を意味するものである。

【００５０】結果文とは、話題に対して文が結果の要素
を含む文から構成されるものを意味する。時間文とは、
話題に関わる時間的な要素を含む文から構成されるもの
を意味する。

【００５１】条件文とは、一つの発話を話題と捉えた場
合に、話題の前提、話題が成立している条件や理由など
の要素を含む文から構成されるものを意味する。反発文
とは、利用者の発話相手に対して反発するような要素を
含む文から構成されるものを意味する。各「発話文のタ
イプ」についての例文は、図６に示す通りである。

【００５２】即ち、発話種類判定部４４０は、入力され
た文型信号に対応する各文節に基づいて、その各文節と
発話種類データベース４６０に格納されている各辞書と
を照合し、各文節の中から、各辞書に関係する文要素
（図７参照）を抽出する。各文節の中から各辞書に関係
する文要素を抽出した発話種類判定部４４０は、抽出し
た文要素に基づいて、「発話文のタイプ」を判定する。文
要素とは、文字列の種類を特定するための分の種別を意
味し、文要素は、本実施形態では、上記説明した定義句
（〜のことだ）などが挙げられる。

【００５３】ここで、上記発話種類データベース４６０
は、図７に示すように、定義句（例えば、〜のことだ）
に関係する辞書を備えた定義表現事例辞書、肯定句（例
えば、賛成、同感、ピンポーン）に関係する辞書を備え
た肯定事例辞書、結果句（例えば、それで、だから）に
関係する辞書を備えた結果表現事例辞書、挨拶句（例え
ば、こんにちは）に関係する辞書を備えた挨拶辞書、否
定句（例えば、馬鹿言うんじゃないよ、反対）に関係す
る辞書を備えた否定事例辞書などから構成され、各辞書
は、「発話文のタイプ」と関連付けられている。

【００５４】これにより、発話種類判定部４４０は、文
節と発話種類データベース４６０に格納されている各辞
書とを照合し、文節の中から各辞書に関連する文要素を
抽出し、抽出した文要素に関連付けられた判定の種類を
参照することで、「発話文のタイプ」を判定することがで
きる（図７参照）。

【００５５】この発話種類判定部４４０は、後述する話
題検索部３２０からの指示に基づいて、該当する利用者
に特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号を
回答文検索部３３０に出力する。

【００５６】前記会話データベース５００は、一つの文
字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態
素を示す第二形態素情報と、発話内容に対する利用者へ
の回答内容とを予め相互に関連付けて複数記憶する回答
記憶手段である。

【００５７】また、会話データベース５００は、第二形
態素情報に複数の回答内容を関連付け、各回答内容に各
回答内容の種類を示す回答種類をそれぞれに対応付けて
予め記憶する回答記憶手段でもある。更に、会話データ
ベース５００は、第二形態素情報を構成する各要素を、
主格からなる主体各、目的格からなる対象格などの属性
に分類して記憶する回答記憶手段でもある。

【００５８】この会話データベース５００は、図８に示
すように、本実施形態では、大きく分けると、利用者が
発話している内容について関連性のある範囲を意味する
談話範囲（ディスコース）と、談話範囲に属し、利用者
が発話している内容に最も密接な関連性のある範囲を意
味する話題（トピック）とから構成されている。同図に
示すように、”談話範囲”は、本実施形態では、”話
題”の上位概念として位置付けるものとする。

【００５９】各談話範囲は、図９に示すように、階層構
造となるように構成することができる。同図に示すよう
に、例えば、ある談話範囲（映画）に対する上位概念の
談話範囲（娯楽）は、上の階層構造に位置するように
し、談話範囲（映画）に対する下位概念の談話範囲（映
画の属性、上映映画）は、下の階層構造に位置するよう
にすることができる。即ち、各談話範囲は、本実施形態
では、他の談話範囲との関係で上位概念、下位概念、同
義語、対義語の関係が明確となる階層位置に配置するこ
とかできる。

【００６０】上述の如く、談話範囲は、各話題から構成
されるものであり、本実施形態では、例えば、談話範囲
がＡ映画名であれば、”Ａ映画名”に関係する複数の話
題を含んでいる。

【００６１】この話題は、一つの文字、複数の文字列又
はこれらの組み合わせからなる形態素、即ち、利用者か
ら発話されるであろう発話内容を構成する各形態素を意
味するものであり、本実施形態では、サブジェクト（主
体格）、オブジェクト（対象格）、アクションの「格」
（属性）に対応付けられた各形態素からなるものであ
る。これら三要素に対応付けられた各形態素は、本実施
形態では、話題タイトル（この話題タイトルは、”話
題”の下位概念に相当するものである）（第二形態素情
報）と表現することにする。

【００６２】尚、話題タイトルには、上記三要素に対応
付けられた各形態素に限定されるものではなく、他の
「格」、即ち、時間を意味するタイム（ムード、テン
ス、アスペクトなどからなるもの）、場所を意味するロ
ケーション、条件を意味するコンディション、感想を意
味するインプレッション、結果を意味するエフェクトな
どに対応付けられた各形態素を有していてもよい。

【００６３】この話題タイトル（第二形態素情報）は、
本実施形態では、会話データベース５００に予め格納さ
れているものであり、上記第一形態素情報（利用者が発
話した内容から導かれたもの）とは区別されるものであ
る。

【００６４】例えば、話題タイトルは、談話範囲が”Ａ
映画名”である場合には、図１０に示すように、サブジ
ェクト（Ａ映画名）、オブジェクト（監督）、アクショ
ン（素晴らしい）｛これは、”Ａ映画名の監督は素晴ら
しい”を意味する｝から構成されるものである。

【００６５】話題タイトルのうち、「格構成」（サブジ
ェクト、オブジェクト、アクションなど）に対応付けら
れた形態素がない場合は、その部分については、本実施
形態では、”＊”を示すことにする。

【００６６】例えば、｛Ａ映画名って？｝の文を話題タ
イトル（サブジェクト；オブジェクト；アクション)に
変換すると、｛Ａ映画名って？｝の文のうち、”Ａ映画
名”がサブジェクトとして特定することができるが、そ
の他”オブジェクト””アクション”は文の要素になっ
ていないので、この話題タイトルは、”サブジェクト”
（Ａ映画名）；”オブジェクト”なし（＊）；”アクシ
ョン”なし（＊）となる（図１０参照）。

【００６７】回答文とは、利用者に対して回答する回答
文（回答内容）を意味するものであり、この回答文は、
本実施形態では、各話題タイトル（第二形態素情報）の
それぞれに関連付けられて会話データベース５００に予
め記憶されている（図８参照）。回答文は、本実施形態
では、図１１に示すように、利用者から発話された発話
文のタイプに対応した回答をするために、陳述文（Ｄ；
Declaration）、感想文（Ｉ；Impression）、条件文
（Ｃ；Condition）、結果文（Ｅ；Effect）、時間文
（Ｔ；Time）、場所文（Ｌ；Location）、否定文（Ｎ；
Negation）、肯定文（Ａ；Answer）、疑問文（Ｑ；Ques
tion）などのタイプ（回答種類）に分類するものとす
る。

【００６８】即ち、各回答文は、図１２に示すように、
例えば、談話範囲（佐藤）｛下位概念；ホームラン、上
位概念；草野球、同義語；パンダ佐藤・佐藤選手・パン
ダ｝及び各話題タイトルと関連付けられている。

【００６９】同図に示すように、例えば、話題タイトル
１−１が｛（佐藤；＊；好きだ）：これは、上述の如く
（サブジェクト；オブジェクト；アクション）の順番か
らなるものである。この順番は、以下同様とする｝であ
る場合は、その話題タイトル１−１に対応する回答文１
−１は、（ＤＡ；陳述肯定文”（私も）佐藤が好きで
す”）、（ＩＡ；感想肯定文”佐藤がとても好きで
す”）、（ＣＡ；条件肯定文”佐藤のホームランはとて
も印象的だからです”）、（ＥＡ；結果肯定文”いつも
佐藤の出る試合をテレビ観戦してしまいます”）、（Ｔ
Ａ；時間肯定文”実は、甲子園での５打席連続敬遠から
好きになっています”）、（ＬＡ；場所肯定文”打撃に
立ったときの真剣な顔が好きですね”）、（ＮＡ；反発
肯定文”佐藤を嫌いな人とは話したくないですね、さよ
なら”）などが挙げられる。

【００７０】前記会話制御部３００は、本実施形態で
は、図２に示すように、管理部３１０と、話題検索部３
２０と、回答文検索部３３０とを有している。

【００７１】管理部３１０は、会話制御部３００の全体
を制御するものである。具体的に、入力部１００又は音
声認識部２００から文字列が入力された管理部３１０
は、入力された文字列を形態素抽出部４１０に出力す
る。また、管理部３１０は、回答文検索部３３０で検索
された回答文を出力部６００に出力する。

【００７２】話題検索部３２０は、文節解析部４２０で
抽出された第一形態素情報と各第二形態素情報（話題タ
イトル）とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一
形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報を検
索する第一検索手段である。具体的に、文構造解析部４
３０から話題検索命令信号が入力された話題検索部３２
０は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態
素情報に基づいて、第一形態素情報と会話データベース
５００に格納されている談話範囲群とを照合し、談話範
囲群の中から第一形態素情報と関連する談話範囲を検索
する。

【００７３】例えば、利用者から発話された発話文を構
成する「格構成」に属する各形態素（第一形態素情報）
が（佐藤；＊；好きだ）{佐藤は好きだ}である場合は、
話題検索部３２０は、「格構成」に”佐藤”が含まれて
いることから、この”佐藤”と談話範囲群とを照合
し、”佐藤”と一致する談話範囲（佐藤）を検索する。

【００７４】更に、「格構成」に関連する談話範囲を選
択した話題検索部３２０は、選択した談話範囲に属する
各話題タイトルの中から、「格構成」に属する各形態素
に最も近い「話題タイトル」を検索し、この検索結果を
検索結果信号として回答文検索部３３０及び発話種類判
定部４４０に出力する。

【００７５】例えば、発話内容の「格構成」が（佐藤；
＊；好きだ）{佐藤は好きだ}である場合は、話題検索部
３２０は、図１２に示すように、上記「格構成」に属す
る各形態素（佐藤；＊；好きだ）と談話範囲（佐藤）に
属する各話題タイトル１−１〜１−４とを照合し、各話
題タイトル１−１〜１−４の中から、「格構成」に属す
る各形態素（佐藤；＊；好きだ）と一致（又は近似）す
る話題タイトル１−１（佐藤；＊；好きだ）を検索し、
この検索結果を検索結果信号として回答文検索部３３０
及び発話種類判定部４４０に出力する。

【００７６】話題検索部３２０から検索結果信号が入力
された発話種類判定部４４０は、入力された検索結果信
号に基づいて、該当する利用者に対して回答する特定の
回答文を検索させるための回答検索命令信号（この回答
検索命令信号には、判定した「発話文のタイプ」も含まれ
る）を回答文検索部３３０に出力する。

【００７７】回答文検索部３３０は、話題検索部３２０
で検索された第二形態素情報（話題タイトル）に基づい
て、第二形態素情報に関連付けられた回答文を取得する
回答取得手段である。また、回答文検索部３３０は、話
題検索部３２０で検索された第二形態素情報に基づい
て、特定された利用者の発話種類と第二形態素情報に関
連付けられた各回答種類とを照合し、各回答種類の中か
ら、利用者の発話種類と一致する回答種類を検索し、検
索した回答種類に基づいて回答種類に対応付けられた回
答文を取得するものでもある（第二検索手段、回答取得
手段）。

【００７８】具体的に、話題検索部３２０から検索結果
信号と、発話種類判定部４４０から回答検索命令信号と
が入力された回答文検索部３３０は、入力された検索結
果信号に対応する話題タイトル（検索結果によるもの；
第二形態素情報）と回答検索命令信号に対応する「発話
文のタイプ」（発話種類）とに基づいて、その話題タイ
トルに関連付けられている回答文群（各回答内容）の中
から、「発話文のタイプ」（ＤＡ、ＩＡ、ＣＡなど）と
一致する回答種類（この回答種類は、図１１に示す「回
答文のタイプ」を意味する）からなる回答文を検索す
る。

【００７９】例えば、回答文検索部３３０は、検索結果
に対応する話題タイトル（第二形態素情報）が図１２に
示す話題タイトル１−１（佐藤；＊；好きだ）である場
合は、その話題タイトル１−１に関連付けられている回
答文１−１（ＤＡ、ＩＡ、ＣＡなど）の中から、発話種
類判定部４４０で判定された「発話文のタイプ」（例え
ばＤＡ；発話種類）と一致する回答種類（ＤＡ）からな
る回答文１−１（ＤＡ；（私も）佐藤が好きです）を検
索し、この検索した回答文を回答文信号として管理部３
１０に出力する。

【００８０】回答文検索部３３０から回答文信号が入力
された管理部３１０は、入力された回答文信号を出力部
６００に出力する。出力部６００は、回答文検索部３３
０で取得された回答文を出力する出力手段であり、本実
施形態では、例えば、スピーカ、ディスプレイなどが挙
げられる。具体的に、管理部３１０から回答文信号が入
力された出力部６００は、入力された回答文信号に対応
する回答文｛例えば、私も佐藤が好きです｝を出力す
る。

【００８１】［会話制御装置を用いた会話制御方法］上
記構成を有する会話制御装置１による会話制御方法は、
以下の手順により実施することができる。図１３は、本
実施形態に係る会話制御方法の手順を示すフロー図であ
る。

【００８２】先ず、入力部１００が、利用者からの発話
内容を取得するステップを行う（Ｓ１００）。具体的に
入力部１００は、利用者の発話内容を構成する音声を取
得し、取得した音声を音声信号として音声認識部２００
に出力する。また、入力部１００は、利用者から入力さ
れた入力情報（音声以外）に基づいて、入力情報（音声
以外）に対応する文字列を特定し、特定した文字列を文
字列信号として会話制御部３００に出力する。

【００８３】次いで、音声認識部２００が、入力部１０
０で取得した発話内容に基づいて、発話内容に対応する
文字列を特定するステップを行う（Ｓ１０２）。具体的
には、入力部１００から音声信号が入力された音声認識
部２００は、入力された音声信号を解析し、解析した音
声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部７００
に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字列
を文字列信号として会話制御部３００に出力する。

【００８４】次いで、形態素抽出部４１０が、音声認識
部２００で特定された文字列に基づいて、文字列の最小
単位を構成する各形態素を抽出するステップを行う（Ｓ
１０３）。

【００８５】具体的に、管理部３１０から文字列信号が
入力された形態素抽出部４１０は、入力された文字列信
号に対応する文字列と、形態素データベース４５０に予
め格納されている名詞、形容詞、動詞などの形態素群と
を照合し、文字列の中から形態素群と一致する各形態素
（ｍ１、ｍ２、・・・）を抽出し、抽出した各形態素を
抽出信号として文節解析部４２０に出力する。

【００８６】そして、文節解析部４２０は、形態素抽出
部４１０で抽出された各形態素に基づいて、各形態素を
文節形式にまとめる（Ｓ１０４）。具体的に、形態素抽
出部４１０から抽出信号が入力された文節解析部４２０
は、図４に示すように、入力された抽出信号に対応する
各形態素に基づいて各形態素の係り受け要素（例えば、
が・は・を・・）を抽出し、抽出した係り受け要素に基
づいて各形態素を各文節にまとめることを行う。第一形
態素情報は、本実施形態では、一つの文節に属する各形
態素を意味する。

【００８７】各形態素を各文節にまとめた文節解析部４
２０は、各形態素をまとめた各文節と、各文節を構成す
る各形態素とを含む文型情報を文型信号として文構造解
析部４３０及び発話種類判定部４４０に出力する。

【００８８】その後、文構造解析部４３０が、文節解析
部４２０で分節された第一形態素情報の各形態素を主体
格、対象格などの各属性に分類するステップを行う（Ｓ
１０５）。具体的に、文節解析部４２０から文型信号が
入力された文構造解析部４３０は、入力された文型信号
に対応する各形態素と各形態素からなる文節とに基づい
て、文節に含まれる各形態素の「格構成」を決定する。

【００８９】即ち、文構造解析部４３０は、図５に示す
ように、例えば、文節における各形態素の係り受け要素
が”が”又は”は”である場合は、その係り受け要素の
前にある形態素がサブジェクト（主語又は主格）である
と判断する。また、文構造解析部４３０は、例えば、文
節における各形態素の係り受け要素が”の”又は”を”
である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がオ
ブジェクト（対象）であると判断する。

【００９０】更に、文構造解析部４３０は、例えば、文
節における各形態素の係り受け要素が”する”である場
合は、その係り受け要素の前にある形態素がアクション
（述語；この述語は動詞、形容詞などから構成される）
であると判断する。

【００９１】各文節を構成する各形態素の「格構成」を
決定した文構造解析部４３０は、決定した「格構成」に
対応付けられた第一形態素情報に基づいて、後述する話
題（トピック）の範囲を特定させるための話題検索命令
信号を話題検索部３２０に出力する。

【００９２】次いで、発話種類判定部４４０は、文節解
析部４２０で特定された文節に基づいて、発話内容の種
類を示す発話種類を特定するステップを行う（Ｓ１０
６）。具体的に、発話種類判定部４４０は、文節解析部
４２０から入力された文型信号に対応する各形態素と各
形態素から構成される文節とに基づいて、「発話文のタ
イプ」（発話種類）を判定する。

【００９３】即ち、発話種類判定部４４０は、入力され
た文型信号に対応する各文節に基づいて、その各文節と
発話種類データベース４６０に格納されている各辞書と
を照合し、各文節の中から、各辞書に関係する文要素を
抽出する。各文節の中から各辞書に関係する文要素を抽
出した発話種類判定部４４０は、抽出した文要素に基づ
いて、「発話文のタイプ」（発話種類）を判定する。

【００９４】この発話種類判定部４４０は、後述する話
題検索部３２０からの指示に基づいて、該当する利用者
に特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号を
回答文検索部３３０に出力する。

【００９５】次いで、話題検索部３２０が、文節解析部
４２０で抽出された第一形態素情報と各第二形態素情報
とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情
報を構成する形態素を含む第二形態素情報（話題タイト
ル）を検索するステップを行う（Ｓ１０７）。

【００９６】具体的に、文構造解析部４３０から話題検
索命令信号が入力された話題検索部３２０は、入力され
た話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づい
て、第一形態素情報と会話データベース５００に格納さ
れている談話範囲群とを照合し、談話範囲群の中から第
一形態素情報と関連する談話範囲を検索する。

【００９７】例えば、利用者から発話された発話文を構
成する「格構成」に属する各形態素（第一形態素情報）
が（佐藤；＊；好きだ）{佐藤は好きだ}である場合は、
話題検索部３２０は、「格構成」に”佐藤”が含まれて
いることから、この”佐藤”と談話範囲群とを照合
し、”佐藤”と一致する談話範囲（佐藤）を検索する。

【００９８】更に、「格構成」に関連する談話範囲を選
択した話題検索部３２０は、選択した談話範囲に属する
各話題タイトルの中から、「格構成」に属する各形態素
に最も近い「話題タイトル」を検索し、この検索結果を
検索結果信号として回答文検索部３３０及び発話種類判
定部４４０に出力する。

【００９９】例えば、「格構成」が（佐藤；＊；好き
だ）{佐藤は好きだ}である場合は、話題検索部３２０
は、図１２に示すように、上記「格構成」に属する各形
態素（佐藤；＊；好きだ）と談話範囲（佐藤）に属する
各話題タイトル１−１〜１−４とを照合し、各話題タイ
トル１−１〜１−４の中から「格構成」に属する各形態
素（佐藤；＊；好きだ）と一致（又は近似）する話題タ
イトル１−１（佐藤；＊；好きだ）を検索し、この検索
結果を検索結果信号として回答文検索部３３０及び発話
種類判定部４４０に出力する。

【０１００】話題検索部３２０から検索結果信号が入力
された発話種類判定部４４０は、入力された検索結果信
号に基づいて、該当する利用者に特定の回答文を検索さ
せるための回答検索命令信号（この回答検索命令信号に
は、判定した「発話文のタイプ」も含まれる）を回答文検
索部３３０に出力する。

【０１０１】次いで、回答文検索部３３０は、話題検索
部３２０で検索された第二形態素情報（話題タイトル）
に基づいて、特定された利用者の発話種類と第二形態素
情報に関連付けられた各回答種類とを照合し、各回答種
類の中から、利用者の発話種類と一致する回答種類を検
索し、検索した回答種類に関連付けられた回答文を取得
するステップを行う（Ｓ１０８）。

【０１０２】具体的に、話題検索部３２０から検索結果
信号と、発話種類判定部４４０から回答検索命令信号と
が入力された回答文検索部３３０は、入力された検索結
果信号に対応する話題タイトル（第二形態素情報）と回
答検索命令信号に対応する「発話文のタイプ」（発話種
類）とに基づいて、その話題タイトルに関連付けられて
いる回答文群（各回答内容）の中から、「発話文のタイ
プ」（ＤＡ、ＩＡ、ＣＡなど）と一致する回答種類（こ
の回答種類は、図１１に示す「回答文のタイプ」を意味
する）からなる回答文を検索する。

【０１０３】例えば、回答文検索部３３０は、検索結果
に対応する話題タイトルが図１２に示す話題タイトル１
−１（佐藤；＊；好きだ）である場合は、その話題タイ
トル１−１に関連付けられている回答文１−１（ＤＡ、
ＩＡ、ＣＡなど）の中から、発話種類判定部４４０で判
定された「発話文のタイプ」（例えばＤＡ；発話種類）
と一致する回答種類（ＤＡ）からなる回答文１−１（Ｄ
Ａ；（私も）佐藤が好きです）を検索し、この検索した
回答文を回答文信号として管理部３１０に出力する。

【０１０４】そして、回答文検索部３３０から回答文信
号が入力された管理部３１０は、入力された回答文信号
を出力部６００に出力する。その後、管理部３１０から
回答文信号が入力された出力部６００は、入力された回
答文信号に対応する回答文｛例えば、私も佐藤が好きで
す｝を出力する（Ｓ１０９）。

【０１０５】［会話制御装置及び会話制御方法による作
用及び効果］上記構成を有する本願に係る発明によれ
ば、話題検索部３２０が、各第二形態素情報の中から、
第一形態素情報を構成する形態素（利用者の発話内容を
構成する要素）を含む第二形態素情報を検索し、検索し
た第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報に関連付
けられた回答内容を取得することができるので、話題検
索部３２０は、利用者の発話内容を構成する各形態素に
基づいて、各形態素により構築される意味空間（各形態
素からなる文字列から把握される意味）を考慮し、かか
る意味空間に基づいて予め作成された回答内容を取得す
ることができることとなり、単に発話内容の全体をキー
ワードとして、そのキーワードに関連付けられた回答内
容を取得するよりも、より発話内容に適した回答内容を
取得することができる。

【０１０６】また、会話制御装置１は、利用者の発話内
容を構成する各形態素に基づいて、利用者の発話内容に
適した最適な回答内容を検索することができるので、会
話制御装置１を開発する開発者は、各形態素により構築
される意味空間に基づいた回答内容とその回答内容を検
索するための検索機能とを主に作製すればよく、利用者
の発話内容を解析するための人工知能、ニューラルネッ
トワーク等からなるプログラムを逐一構築する必要がな
い。

【０１０７】更に、話題検索部３２０は、第一形態素情
報を含む第二形態素情報を検索するので、利用者の発話
内容と完全に一致する第二形態素情報を検索する必要が
なく、会話制御装置１を開発する開発者は、利用者から
発話されるであろう発話内容に対応する膨大な回答内容
を予め記憶する必要がなくなり、記憶部の容量を低減さ
せることができる。

【０１０８】更にまた、回答文検索部３３０が、各第二
形態素情報に関連付けられた回答種類（陳述、肯定、場
所、反発など）の中から、利用者の発話種類と一致する
回答種類を検索し、検索した回答種類に基づいて回答種
類に対応付けられた回答内容を取得することができるの
で、回答文検索部３３０は、利用者の会話内容を構成す
る発話種類、例えば、利用者が単に意見を述べたもの、
利用者が抱く感想からなるもの、利用者が場所的な要素
を述べたものなどに基づいて、複数の回答内容の中から
発話種類にマッチした回答内容を取得することができる
こととなり、該当する利用者に対してより最適な回答を
することができる。

【０１０９】［変更例］尚、本発明は、上記実施形態に
限定されるものではなく、以下に示すような変更を加え
ることができる。

【０１１０】（第一変更例）本変更例においては、会話
データベース５００は、複数の形態素の集合からなる集
合群の全体を示す要素情報を、集合群に関連付けて複数
記憶する要素記憶手段であってもよい。更に、形態素抽
出部４１０は、文字列から抽出した形態素と各集合群と
を照合し、各集合群中から、抽出された形態素を含む集
合群を選択し、選択した集合群に関連付けられた要素情
報を第一形態素情報として抽出してもよい。

【０１１１】図１４に示すように、利用者が発話した文
字列に含まれる各形態素には、類似しているものがあ
る。例えば、図１４に示すように、集合群の全体を示す
要素情報を「贈答」とすると、「贈答」は、プレゼン
ト、贈り物、御歳暮、御中元、お祝いなど（集合群）と
相互に類似しているので、形態素抽出部４１０は、「贈
答」に類似する形態素（上記のプレゼントなど）がある
場合には、その類似する形態素については、「贈答」と
して取り扱うことができる。

【０１１２】即ち、形態素抽出部４１０は、例えば、文
字列から抽出した形態素が「プレゼント」である場合
は、図１４に示すように、「プレゼント」を代表する要
素情報が「贈答」であるので、上記「プレゼント」を
「贈答」に置き換えることができる。

【０１１３】これにより、形態素抽出部４１０が相互に
類似する形態素を整理することができるので、会話制御
装置を開発する開発者は、相互に類似した各第一形態素
情報から把握される意味空間に対応した第二形態素情報
及び第二形態素情報に関係する回答内容を逐一作成する
必要がなくなり、結果的に、記憶部に格納させるデータ
量を低減させることができる。

【０１１４】（第二変更例）図１５に示すように、本変
更例においては、割合計算部３２１と、選択部３２２と
を話題検索部３２０に備えてもよい。

【０１１５】割合計算部３２１は、形態素抽出部４１０
で抽出された第一形態素情報と各第二形態素情報（話題
タイトル）とを照合し、各第二形態素情報毎に、第二形
態素情報に対して第一形態素情報が占める割合を計算す
る計算手段である。

【０１１６】具体的に、文構造解析部４３０から話題検
索命令信号が入力された割合計算部３２１は、図１５に
示すように、入力された話題検索命令信号に含まれる第
一形態素情報に基づいて、第一形態素情報と会話データ
ベース５００に格納されている談話範囲に属する各話題
タイトル（第二形態素情報）とを照合し、各話題タイト
ル毎に、それぞれの話題タイトルの中に、第一形態素情
報が占める割合を計算する。

【０１１７】例えば、図１５に示すように、利用者から
発話された発話文を構成する第一形態素情報が（佐藤；
＊；好きだ）{佐藤は好きだ}である場合は、割合計算部
３２１は、「格構成」に属する各形態素（佐藤；＊；好
きだ）と話題タイトルに含まれる各形態素（佐藤；＊；
好きだ）とを照合し、両者は一致するので、上記話題タ
イトルに、「格構成」に属する各形態素（佐藤；＊；好
きだ）が含まれる割合を、１００％であると計算する。
割合計算部３２１は、これらの計算を話題タイトル毎に
行い、計算した各割合を割合信号として選択部３２２に
出力する。

【０１１８】選択部３２２は、割合計算部３２１で各第
二形態素情報毎に計算された各割合の大きさに応じて、
各第二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を選択
する選択手段である。

【０１１９】具体的に、割合計算部３２１から割合信号
が入力された選択部３２２は、入力された割合信号に含
まれる各割合（「格構成」の要素／「話題タイトル」の
要素×１００）の中から、例えば割合の高い話題タイト
ルを選択する（図１６参照）。割合の高い話題タイトル
を選択した選択部３２２は、選択した話題タイトルを検
索結果信号として回答文検索部３３０及び発話種類判定
部４４０に出力する。回答文検索部３３０は、選択部３
２２で選択された話題タイトルに基づいて、話題タイト
ルに関連付けられた回答文を取得する。

【０１２０】これにより、割合計算部３２１が、各第二
形態素情報毎に、第二形態素情報に対して第一形態素情
報が占める割合を計算し、選択部３２２が、各第二形態
素情報毎に計算された各割合の大きさに応じて、各第二
形態素情報の中から、一の第二形態素情報を選択するこ
とができるので、選択部３２２は、例えば、第一形態素
情報（利用者の発話内容を構成するもの）が第二形態素
情報に占める割合の大きい第二形態素情報を、複数ある
第二形態素情報群の中から取得することができれば、第
一形態素情報から構成される意味空間を踏襲した第二形
態素情報をより的確に取得することができる。

【０１２１】この結果、回答文検索部３３０は、選択部
３２２で取得された第二形態素情報に基づいて、第二形
態素情報に関連付けられた回答文を取得することができ
るので、利用者の発話内容に対して最適な回答文を取得
することができる。

【０１２２】また、選択部３２２は、複数の話題タイト
ルの中から、割合計算部３２１で計算された割合の高い
話題タイトルを選択することができるので、利用者の発
話文に含まれる「格構成」に属する各形態素と会話デー
タベース５００に格納されている各話題タイトルとが完
全に一致しなくても、「格構成」に属する各形態素に密
接する話題タイトルを取得することができる。

【０１２３】この結果、選択部３２２が「格構成」に密
接する話題タイトルを取得するので、会話制御装置１を
開発する開発者は、「格構成」と完全に一致する話題タ
イトルを会話データベース５００に逐一格納する必要が
なくなるので、会話データベース５００の容量を低減さ
せることができる。

【０１２４】尚、割合計算部３２１は、分類された各属
性に属する第一形態素情報の各形態素と、予め記憶され
た各属性に属する各第二形態素情報の各形態素とを各属
性毎に照合し、各第二形態素情報の中から、少なくとも
一の属性に第一形態素情報の各形態素を含む第二形態素
情報を検索する第一検索手段であってもよい。

【０１２５】具体的に、話題検索命令信号が入力された
割合計算部３２１は、入力された話題検索命令信号に含
まれる「格構成」の各「格」（サブジェクト；オブジェ
クト；アクション）毎に、その「格」に属する第一形態
素情報の各形態素と、「格構成」と同一の「格」からな
る話題タイトルの「格」に属する各形態素とを照合し、
互いの「格」を構成する形態素が同一か否かを判定す
る。

【０１２６】例えば、図１７に示すように、割合計算部
３２１は、「格構成」の「格」の形態素が（犬；人；噛
んだ）{犬が人を噛んだ}である場合は、それらの形態
素”犬”、”人”、”噛んだ”と、それらの形態素を構
成する「格」と同一の「格」からなる話題タイトルの形
態素”犬”、”人”、”噛んだ”とを照合し、話題タイ
トルを構成する各形態素”犬”、”人”、”噛んだ”の
うち、各形態素に対応する「格」と同一の「格」からな
る「格構成」の形態素”犬”、”人”、”噛んだ”と一
致している割合を算出（１００％）する。

【０１２７】もし、話題タイトルを構成する要素が
（人；犬；噛んだ）{人が犬を噛んだ}である場合は、割
合計算部３２１は、上記と同様の手順により、二つの格
に属する形態素が異なるので、「格構成」を構成する形
態素と「話題タイトル」との「格」毎の一致度を３３％
であると算出する（図１７参照）。

【０１２８】割合を計算した割合計算部３２１は、各割
合の中から、割合の高い話題タイトルを選択し、選択し
た話題タイトルを検索結果信号として回答文検索部３３
０及び発話種類判定部４４０に出力する。

【０１２９】これにより、割合計算部３２１が、分類さ
れた各「格構成」（主体格、対象格など）に属する第一
形態素情報の各形態素と、予め記憶された話題タイトル
とを各「格」毎に照合し、各話題タイトルの中から、少
なくとも一の「格」に第一形態素情報の各形態素を含む
第二形態素情報を検索することができるので、割合計算
部３２１は、通常の語順とは異なるものから構成される
発話内容、例えば”人が犬を噛む”である場合には、主
体格の形態素が”人”、対象格の形態素が”犬”である
ことから、その各「格」と一致する第二形態素情報を検
索することができ、その第二形態素情報に関連付けられ
ている回答内容{”本当に？”又は”意味がよくわかん
ないよ”など}を取得することができる。

【０１３０】即ち、割合計算部３２１は、識別が困難な
発話内容、例えば”人が犬を噛む”と”犬が人を噛む”
とを識別することができるので、その識別した発話内容
により適した回答、前者については例えば”本当に
？”、後者については例えば”大丈夫？”をすることが
できる。

【０１３１】（第三変更例）図１８に示すように、本変
更例においては、上記実施形態及び上記各変更例に限定
されるものではなく、会話制御装置１ａ,１ｂにある通
信部８００と、通信ネットワーク１０００を介して通信
部８００との間でデータの送受信をするための通信部９
００と、通信部９００に接続された各会話データベース
５００ｂ〜５００ｄと、サーバ２ａ〜２ｃとを備えても
よい（会話制御システム）。

【０１３２】ここで、通信ネットワーク１０００とは、
データを送受信する通信網を意味するものであり、本実
施形態では、例えば、インターネットなどが挙げられ
る。

【０１３３】尚、本変更例では、便宜上、会話制御装置
１ａ,１ｂ、会話データベース５００ｂ〜５００ｄ、サ
ーバ２ａ〜２ｃを限定しているが、これに限定されるも
のではなく、更に他の会話データベースを設けてもよ
い。このサーバ２ａ〜２ｃには、会話データベース５０
０ａ〜５００ｄに記憶されている内容と同様の内容が記
憶されている。

【０１３４】これにより、会話制御部３００は、会話制
御装置１ａの内部に配置してある会話データベース５０
０ａのみならず、通信ネットワーク１０００を介して、
他の会話制御装置１ｂ、会話データベース５００ｂ〜５
００ｄ、サーバ２ａ〜２ｃをも参照することができるの
で、例えば、会話データベース５００ａの中から、話題
検索命令信号に含まれる「格構成」に属する各形態素
（第一形態素情報）と関連する談話範囲を検索すること
ができない場合であっても、他の会話制御装置１ｂ、会
話データベース５００ｂ〜５００ｄ、サーバ２ａ〜２ｃ
を参照することにより、上記第一形態素情報と関連する
談話範囲を検索することができ、利用者の発話文により
適した回答文を検索することができる。

【０１３５】［プログラム］上記会話制御システム及び
会話制御方法で説明した内容は、パーソナルコンピュー
タ等の汎用コンピュータにおいて、所定のプログラム言
語を利用するための専用プログラムを実行することによ
り実現することができる。

【０１３６】ここで、プログラム言語としては、本実施
形態では、利用者が求める話題、ある事柄において利用
者に対して抱く感情度、又は陳述文、肯定文、疑問文、
反発文などの種類をその意味内容に応じて形態素と関連
付けて階層的にデータベースに蓄積するための言語、例
えば、本発明者らが開発したＤＫＭＬ（Discourse Know
ledge Markup Language）、その他Ｃ言語等が挙げられ
る。

【０１３７】即ち、会話制御装置１は、各会話データベ
ース５００ａ〜５００ｄに格納されているデータ（第二
形態素情報、回答文、回答種類、集合群、要素情報など
の記憶情報）、その他の各部を、ＤＫＭＬ（Discourse
Knowledge Markup Language）等で構築し、この構築し
た記憶情報等を利用するためのプログラムを実行するこ
とにより実現することができる。

【０１３８】このような本実施形態に係るプログラムに
よれば、利用者の発話内容を構成する各形態素を特定
し、特定した各形態素から把握される意味内容を解析し
て、解析した意味内容に関連付けられている予め作成さ
れた回答内容を出力することで、利用者の発話内容に対
応する最適な回答内容を出力することができるという作
用効果を奏する会話制御装置、会話制御システム及び会
話制御方法を一般的な汎用コンピュータで容易に実現す
ることができる。

【０１３９】更に、上記通信部８００と通信部９００と
の間の通信は、通信ネットワークを介して、ＤＫＭＬ等
からなるプロトコルによってデータを送受信してもよ
い。これにより、会話制御装置１は、例えば、会話制御
装置に利用者の発話内容に適した回答内容がない場合に
は、通信ネットワーク１０００を通じて、ＤＫＭＬ等の
約束事に従って、利用者の発話内容に適した回答内容
（ＤＫＭＬなどで記述されたもの）を検索し、検索した
回答内容を取得することができる。

【０１４０】尚、プログラムは、記録媒体に記録するこ
とができる。この記録媒体は、図１９に示すように、例
えば、ハードディスク１１００、フロッピー（登録商
標）ディスク１２００、コンパクトディスク１３００、
ＩＣチップ１４００、カセットテープ１５００などが挙
げられる。このようなプログラムを記録した記録媒体に
よれば、プログラムの保存、運搬、販売などを容易に行
うことができる。

【０１４１】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
会話制御装置が、利用者から入力された入力情報を構成
する各形態素を特定し、特定した各形態素から把握され
る意味内容を解析して、解析した意味内容に関連付けら
れている予め作成された回答内容を取得することができ
る。この結果、会話制御装置は、利用者から入力された
入力情報に対応する最適な回答内容を取得し、取得した
回答内容を出力することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施形態に係る会話制御システムの概略構成
を示すブロック図である。

【図２】本実施形態における会話制御部及び文解析部の
内部構造を示すブロック図である。

【図３】本実施形態における形態素抽出部で抽出する各
形態素の内容をを示す図である。

【図４】本実施形態における文節解析部で抽出する各文
節の内容を示す図である。

【図５】本実施形態における文構造解析部で特定する
「格」の内容を示す図である。

【図６】本実施形態における発話種類判定部で特定する
「発話文のタイプ」を示す図である。

【図７】本実施形態における発話種類データベースで格
納する各辞書の内容を示す図である。

【図８】本実施形態における会話データベースの内部で
構築される階層構造の内容を示す図である。

【図９】本実施形態における会話データベースの内部で
構築される階層構造の詳細な関係を示す図である。

【図１０】本実施形態における会話データベースの内部
で構築される「話題タイトル」の内容を示す図である。

【図１１】本実施形態における会話データベースの内部
で構築される「話題タイトル」に関連付けられている
「回答文のタイプ」の内容を示す図である。

【図１２】本実施形態における会話データベースの内部
で構築される「談話範囲」に属する「話題タイトル」及
び「回答文」の内容を示す図である。

【図１３】本実施形態に係る会話制御方法の手順を示す
フロー図である。

【図１４】第一変更例における形態素抽出部で整理する
発話内容を示す図である。

【図１５】第二変更例における話題検索部の内部構成を
示す図である。

【図１６】第二変更例における割合計算部が「格構成」
に属する各形態素と各「話題タイトル」とを「話題タイ
トル」毎に照合する様子を示す図である。

【図１７】第二変更例における割合計算部が「格構成」
に属する各形態素と「話題タイトル」に属する各形態素
とを「格」毎に照合する様子を示す図である。

【図１８】第三変更例における会話制御システムの概略
構成を示す図である。

【図１９】本実施形態におけるプログラムを格納する記
録媒体を示す図である。

【符号の説明】

１…会話制御装置、１００…入力部、２００…音声認識
部、３００…会話制御部、３１０…管理部、３２０…話
題検索部、３２１…割合計算部、３２２…選択部、３３
０…回答文検索部、４００…文解析部、４１０…形態素
抽出部、４２０…文節解析部、４３０…文構造解析部、
４４０…発話種類判定部、４５０…形態素データベー
ス、４６０…発話種類データベース、５００…会話デー
タベース、６００…出力部、７００…音声認識辞書記憶
部、８００…通信部、９００…通信部、１０００…通信
ネットワーク、１１００…ハードディスク、１２００…
フロッピーディスク、１３００…コンパクトディスク、
１４００…ＩＣチップ、１５００…カセットテープ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 呉 濤 東京都港区高輪３−22−９ アルゼ高輪ビ ル (72)発明者 李 東 東京都港区高輪３−22−９ アルゼ高輪ビ ル Ｆターム(参考） 5B075 ND03 NK32 PP07 PP24 PQ04 QM08 QP01 5B091 AA15 CA02 CA12 CC01 CC15 5D015 KK02 5D045 AB26

Claims (56)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 利用者から入力された入力情報に基づい
   て、該入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段
   と、 前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、
   該文字列の最小単位を構成する少なくとも一つの形態素
   を第一形態素情報として抽出する形態素抽出手段と、 一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせから
   なる形態素を示す第二形態素情報と、該入力情報に対す
   る該利用者への回答内容とを予め相互に関連付けて複数
   記憶する回答記憶手段と、 前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と
   前記各第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報
   の中から、該第一形態素情報を構成する前記形態素を含
   む前記第二形態素情報を検索する第一検索手段と、 前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報に基
   づいて、該第二形態素情報に関連付けられた前記回答内
   容を取得する回答取得手段とを有することを特徴とする
   会話制御システム。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の会話制御システムであ
   って、 前記第二形態素情報には、複数の回答内容が関連付けら
   れ、前記各回答内容には、該各回答内容の種類を示す回
   答種類がそれぞれに対応付けられて前記回答記憶手段に
   予め記憶されており、 前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、
   前記入力情報の種類を示す入力種類を特定する種類特定
   手段と、 前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報に基
   づいて、特定された前記入力種類と該第二形態素情報に
   関連付けられた前記各回答種類とを照合し、該各回答種
   類の中から、該入力種類と一致する前記回答種類を検索
   する第二検索手段とを有し、 前記回答取得手段は、前記第二検索手段で検索された前
   記回答種類に基づいて、該回答種類に対応付けられた前
   記回答内容を取得することを特徴とする会話制御システ
   ム。
3. 【請求項３】 請求項２に記載の会話制御システムであ
   って、 前記入力種類又は前記回答種類は、肯定、否定又は反発
   などの種類からなることを特徴とする会話制御システ
   ム。
4. 【請求項４】 請求項１に記載の会話制御システムであ
   って、 前記第一検索手段は、 前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と
   前記各第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報
   毎に、前記第二形態素情報に対して該第一形態素情報が
   占める割合を計算する計算手段と、 前記計算手段で前記各第二形態素情報毎に計算された前
   記各割合の大きさに応じて、前記各第二形態素情報の中
   から、一の前記第二形態素情報を選択する選択手段とを
   有し、 前記回答取得手段は、前記選択手段で選択された前記第
   二形態素情報に基づいて、該第二形態素情報に関連付け
   られた前記回答内容を取得することを特徴とする会話制
   御システム。
5. 【請求項５】 請求項１に記載の会話制御システムであ
   って、 複数の前記形態素の集合からなる集合群の全体を示す要
   素情報を、該集合群に関連付けて予め複数記憶する要素
   記憶手段と、 前記形態素抽出手段は、前記文字列から抽出した前記形
   態素と前記各集合群とを照合し、前記各集合群の中か
   ら、該形態素を含む前記集合群を選択し、選択した該集
   合群に関連付けられた前記要素情報を前記第一形態素情
   報として抽出することを特徴とする会話制御システム。
6. 【請求項６】 請求項１に記載の会話制御システムであ
   って、 前記第二形態素情報を構成する各形態素は、主格からな
   る主体格、目的格からなる対象格などの属性毎に分類さ
   れて前記回答記憶手段に予め記憶され、 前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報の
   各形態素を前記主体格、前記対象格などの各属性に分類
   する分類手段を有し、 前記第一検出手段は、前記分類手段で分類された各属性
   に属する前記第一形態素情報の前記各形態素と、予め記
   憶された前記各属性に属する前記各第二形態素情報の前
   記各形態素とを各属性毎に照合し、該各第二形態素情報
   の中から、少なくとも一の前記属性に該第一形態素情報
   の前記形態素を含む前記第二形態素情報を検索すること
   を特徴とする会話制御システム。
7. 【請求項７】 請求項１に記載の会話制御システムで
   あって、 前記回答記憶手段で記憶される前記第二形態素情報、前
   記回答内容、前記回答種類を含む記憶情報は、前記利用
   者が求める話題、ある事柄において前記利用者に対して
   抱く感情度又は陳述文、肯定文、疑問文、反発文などの
   種類をその意味内容に応じて前記形態素と関連付けて階
   層的にデータベースに蓄積するための言語で記述される
   ことを特徴とする会話制御システム。
8. 【請求項８】 請求項５に記載の会話制御システムであ
   って、 前記要素記憶手段で記憶される前記集合群又は前記要素
   情報は、前記言語で記述されることを特徴とする会話制
   御システム。
9. 【請求項９】 請求項７に記載の会話制御システムであ
   って、 前記回答記憶手段は、通信ネットワークに接続され、 前記第一検索手段、前記回答取得手段又は前記種類特定
   手段は、前記通信ネットワークを通じて、前記言語で記
   述された前記記憶情報を、前記回答記憶手段から取得す
   ることを特徴とする会話制御システム。
10. 【請求項１０】 請求項８に記載の会話制御システムで
    あって、 前記要素記憶手段は、通信ネットワークに接続され、 前記第一検索手段又は前記形態要素抽出手段は、前記通
    信ネットワークを通じて、前記言語で記述された前記集
    合群又は前記要素情報を、前記要素記憶手段から取得す
    ることを特徴とする会話制御システム。
11. 【請求項１１】 請求項７乃至請求項１０のいずれかに
    記載の会話制御システムであって、 前記言語は、ＤＫＭＬからなることを特徴とする会話制
    御システム。
12. 【請求項１２】 利用者から入力された入力情報に基づ
    いて、該入力情報に適した回答を出力する会話制御装置
    であって、 前記利用者から入力された前記入力情報に基づいて、該
    入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段と、 前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、
    該文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情
    報として抽出する形態素抽出手段と、 一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせから
    なる形態素を示す第二形態素情報と、該入力情報に対す
    る該利用者への回答内容とを予め相互に関連付けて複数
    記憶する回答記憶手段と、 前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と
    前記各第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報
    の中から、該第一形態素情報を構成する前記形態素を含
    む前記第二形態素情報を検索する第一検索手段と、 前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報に基
    づいて、該第二形態素情報に関連付けられた前記回答内
    容を取得する回答取得手段とを有することを特徴とする
    会話制御装置。
13. 【請求項１３】 請求項１２に記載の会話制御装置であ
    って、 前記第二形態素情報には、複数の回答内容が関連付けら
    れ、前記各回答内容には、該各回答内容の種類を示す回
    答種類がそれぞれに対応付けられて前記回答記憶手段に
    予め記憶されており、 前記文字認識手段で特定された前記文字列に基づいて、
    前記入力情報の種類を示す入力種類を特定する種類特定
    手段と、 前記第一検索手段で検索された前記第二形態素情報に基
    づいて、特定された前記入力種類と該第二形態素情報に
    関連付けられた前記各回答種類とを照合し、該各回答種
    類の中から、該入力種類と一致する前記回答種類を検索
    する第二検索手段とを有し、 前記回答取得手段は、前記第二検索手段で検索された前
    記回答種類に基づいて、該回答種類に対応付けられた前
    記回答内容を取得することを特徴とする会話制御装置。
14. 【請求項１４】 請求項１３に記載の会話制御装置であ
    って、 前記入力種類又は前記回答種類は、肯定、否定又は反発
    などの種類からなることを特徴とする会話制御装置。
15. 【請求項１５】 請求項１２に記載の会話制御装置であ
    って、 前記第一検索手段は、 前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と
    前記各第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報
    毎に、前記第二形態素情報に対して該第一形態素情報が
    占める割合を計算する計算手段と、 前記計算手段で前記各第二形態素情報毎に計算された前
    記各割合の大きさに応じて、前記各第二形態素情報の中
    から、一の前記第二形態素情報を選択する選択手段とを
    有し、 前記回答取得手段は、前記選択手段で選択された前記第
    二形態素情報に基づいて、該第二形態素情報に関連付け
    られた前記回答内容を取得することを特徴とする会話制
    御装置。
16. 【請求項１６】 請求項１２に記載の会話制御装置であ
    って、 複数の前記形態素の集合からなる集合群の全体を示す要
    素情報を、該集合群に関連付けて予め複数記憶する要素
    記憶手段と、 前記形態素抽出手段は、前記文字列から抽出した前記形
    態素と前記各集合群とを照合し、前記各集合群の中か
    ら、該形態素を含む前記集合群を選択し、選択した該集
    合群に関連付けられた前記要素情報を前記第一形態素情
    報として抽出することを特徴とする会話制御装置。
17. 【請求項１７】 請求項１２に記載の会話制御装置であ
    って、 前記第二形態素情報を構成する各形態素は、主格からな
    る主体格、目的格からなる対象格などの属性毎に分類さ
    れて前記回答記憶手段に予め記憶され、 前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報の
    各形態素を前記主体格、前記対象格などの各属性に分類
    する分類手段とを有し、 前記第一検出手段は、前記分類手段で分類された各属性
    に属する前記第一形態素情報の前記各形態素と、予め記
    憶された前記各属性に属する前記各第二形態素情報の前
    記各形態素とを各属性毎に照合し、該各第二形態素情報
    の中から、少なくとも一の前記属性に該第一形態素情報
    の前記各形態素を含む前記第二形態素情報を検索するこ
    とを特徴とする会話制御装置。
18. 【請求項１８】 請求項１２に記載の会話制御装置で
    あって、 前記回答記憶手段で記憶される前記第二形態素情報、前
    記回答内容、前記回答種類を含む記憶情報は、前記利用
    者が求める話題、ある事柄において前記利用者に対して
    抱く感情度、又は陳述文、肯定文、疑問文、反発文など
    の種類をその意味内容に応じて前記形態素と関連付けて
    階層的にデータベースに蓄積するための言語で記述され
    ることを特徴とする会話制御装置。
19. 【請求項１９】 請求項１６に記載の会話制御装置であ
    って、 前記要素記憶手段で記憶される前記集合群又は前記要素
    情報は、前記言語で記述されることを特徴とする会話制
    御装置。
20. 【請求項２０】 請求項１８に記載の会話制御装置であ
    って、 前記第一検索手段、前記回答取得手段又は前記種類特定
    手段は、通信ネットワークに接続されている前記回答記
    憶手段から、前記言語で記述された前記記憶情報を取得
    することを特徴とする会話制御装置。
21. 【請求項２１】 請求項１９に記載の会話制御装置であ
    って、 前記第一検索手段又は前記形態要素抽出手段は、前記通
    信ネットワークに接続された前記要素記憶手段から、前
    記言語で記述された前記集合群又は前記要素情報を取得
    することを特徴とする会話制御装置。
22. 【請求項２２】 請求項１８乃至請求項２１のいずれか
    に記載の会話制御装置であって、 前記言語は、ＤＫＭＬからなることを特徴とする会話制
    御装置。
23. 【請求項２３】 会話制御装置が、利用者から入力され
    た入力情報に基づいて該入力情報に適した回答を出力す
    る会話制御方法であって、 一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせから
    なる形態素を示す第二形態素情報と、該入力情報に対す
    る該利用者への回答内容とを予め相互に関連付けて複数
    記憶するステップと、 前記利用者から入力された前記入力情報に基づいて、該
    入力情報を示す文字列を特定するステップと、 特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位
    を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するス
    テップと、 抽出された前記第一形態素情報と前記各第二形態素情報
    とを照合し、該各第二形態素情報の中から、該第一形態
    素情報を構成する前記形態素を含む前記第二形態素情報
    を検索するステップと、 検索された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態
    素情報に関連付けられた前記回答内容を取得するステッ
    プとを有することを特徴とする会話制御方法。
24. 【請求項２４】 請求項２３に記載の会話制御方法であ
    って、 前記第二形態素情報には、複数の回答内容が関連付けら
    れ、前記各回答内容には、該各回答内容の種類を示す回
    答種類がそれぞれに対応付けられて前記回答記憶手段に
    予め記憶されており、 特定された前記文字列に基づいて、前記入力情報の種類
    を示す入力種類を特定するステップと、 検索された前記第二形態素情報に基づいて、特定された
    前記入力種類と該第二形態素情報に関連付けられた前記
    各回答種類とを照合し、該各回答種類の中から、該入力
    種類と一致する前記回答種類を検索するステップと、 検索された前記回答種類に基づいて、該回答種類に対応
    付けられた前記回答内容を取得するステップとを有する
    ことを特徴とする会話制御方法。
25. 【請求項２５】 請求項２３に記載の会話制御方法であ
    って、 前記入力種類又は前記回答種類は、肯定、否定又は反発
    などの種類からなることを特徴とする会話制御方法。
26. 【請求項２６】 請求項２３に記載の会話制御方法であ
    って、 抽出された前記第一形態素情報と前記各第二形態素情報
    とを照合し、該各第二形態素情報毎に、前記第二形態素
    情報に対して該第一形態素情報が占める割合を計算する
    ステップと、 前記各第二形態素情報毎に計算された前記各割合の大き
    さに応じて、前記各第二形態素情報の中から、一の前記
    第二形態素情報を選択するステップと、 選択された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態
    素情報に関連付けられた前記回答内容を取得するステッ
    プとを有することを特徴とする会話制御方法。
27. 【請求項２７】 請求項２３に記載の会話制御方法であ
    って、 複数の前記形態素の集合からなる集合群の全体を示す要
    素情報を、該集合群に関連付けて予め複数記憶するステ
    ップと、 前記文字列から抽出した前記形態素と前記各集合群とを
    照合し、前記各集合群の中から、該形態素を含む前記集
    合群を選択し、選択した該集合群に関連付けられた前記
    要素情報を前記第一形態素情報として抽出するステップ
    とを有することを特徴とする会話制御方法。
28. 【請求項２８】 請求項２３に記載の会話制御方法であ
    って、 前記第二形態素情報を構成する各形態素は、主格からな
    る主体格、目的格からなる対象格などの属性毎に分類さ
    れて予め記憶され、 抽出された前記第一形態素情報の各形態素を前記主体
    格、前記対象格などの各属性に分類するステップと、 分類された各属性に属する前記第一形態素情報の前記各
    形態素と、予め記憶された前記各属性に属する前記各第
    二形態素情報の前記各形態素とを各属性毎に照合し、該
    各第二形態素情報の中から、少なくとも一の前記属性に
    該第一形態素情報の前記各形態素を含む前記第二形態素
    情報を検索するステップとを有することを特徴とする会
    話制御方法。
29. 【請求項２９】 請求項２３に記載の会話制御方法で
    あって、 記憶される前記第二形態素情報、前記回答内容又は前記
    回答種類を含む記憶情報は、前記利用者が求める話題、
    ある事柄において前記利用者に対して抱く感情度、又は
    陳述文、肯定文、疑問文、反発文などの種類をその意味
    内容に応じて前記形態素と関連付けて階層的にデータベ
    ースに蓄積するための言語で記述されることを特徴とす
    る会話制御方法。
30. 【請求項３０】 請求項２７に記載の会話制御方法であ
    って、 記憶される前記集合群又は前記要素情報は、前記言語で
    記述されることを特徴とする会話制御方法。
31. 【請求項３１】 請求項２９に記載の会話制御方法であ
    って、 前記会話制御装置が、通信ネットワークを介して、他の
    会話制御装置から前記言語で記述された前記記憶情報を
    取得することを特徴とする会話制御方法。
32. 【請求項３２】 請求項３０に記載の会話制御方法であ
    って、 前記会話制御装置が、前記通信ネットワークを介して、
    他の会話制御装置から前記言語で記述された前記集合群
    又は前記要素情報を取得することを特徴とする会話制御
    方法。
33. 【請求項３３】 請求項２９に記載の会話制御方法であ
    って、 前記言語で記述された前記記憶情報を記憶するサーバが
    前記通信ネットワーク上に配置され、 前記会話制御装置が、前記通信ネットワークを介して、
    前記サーバから前記言語で記述された前記記憶情報を取
    得することを特徴とする会話制御方法。
34. 【請求項３４】 請求項２９乃至請求項３３のいずれか
    に記載の会話制御方法であって、 前記言語は、ＤＫＭＬからなることを特徴とする会話制
    御方法。
35. 【請求項３５】 利用者から入力された入力情報に基づ
    いて、該入力情報に適した回答を出力する会話制御装置
    のプログラムであって、コンピュータに、 一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせから
    なる形態素を示す第二形態素情報と、該入力情報に対す
    る該利用者への回答内容とを予め相互に関連付けて複数
    記憶するステップと、 前記利用者から入力された前記入力情報に基づいて、該
    入力情報を示す文字列を特定するステップと、 特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位
    を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するス
    テップと、 抽出された前記第一形態素情報と前記各第二形態素情報
    とを照合し、該各第二形態素情報の中から、該第一形態
    素情報を構成する前記形態素を含む前記第二形態素情報
    を検索するステップと、 検索された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態
    素情報に関連付けられた前記回答内容を取得するステッ
    プとを有する処理を実行させるためのプログラム。
36. 【請求項３６】 請求項３５に記載のプログラムであっ
    て、 前記第二形態素情報には、複数の回答内容が関連付けら
    れ、前記各回答内容には、該各回答内容の種類を示す回
    答種類がそれぞれに対応付けられて前記回答記憶手段に
    予め記憶されており、 特定された前記文字列に基づいて、前記入力情報の種類
    を示す入力種類を特定するステップと、 検索された前記第二形態素情報に基づいて、特定された
    前記入力種類と該第二形態素情報に関連付けられた前記
    各回答種類とを照合し、該各回答種類の中から、該入力
    種類と一致する前記回答種類を検索するステップと、 検索された前記回答種類に基づいて、該回答種類に対応
    付けられた前記回答内容を取得するステップとを有する
    処理を実行させるためのプログラム。
37. 【請求項３７】 請求項３６に記載のプログラムであっ
    て、 前記入力種類又は前記回答種類は、肯定、否定又は反発
    などの種類からなることを特徴とするプログラム。
38. 【請求項３８】 請求項３５に記載のプログラムであっ
    て、 抽出された前記第一形態素情報と前記各第二形態素情報
    とを照合し、該各第二形態素情報毎に、前記第二形態素
    情報に対して該第一形態素情報が占める割合を計算する
    ステップと、 前記各第二形態素情報毎に計算された前記各割合の大き
    さに応じて、前記各第二形態素情報の中から、一の前記
    第二形態素情報を選択するステップと、 選択された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態
    素情報に関連付けられた前記回答内容を取得するステッ
    プとを有する処理を実行させるためのプログラム。
39. 【請求項３９】 請求項３５に記載のプログラムであっ
    て、 複数の前記形態素の集合からなる集合群の全体を示す要
    素情報を、該集合群に関連付けて予め複数記憶するステ
    ップと、 前記文字列から抽出した前記形態素と前記各集合群とを
    照合し、前記各集合群の中から、該形態素を含む前記集
    合群を選択し、選択した該集合群に関連付けられた前記
    要素情報を前記第一形態素情報として抽出するステップ
    とを有する処理を実行させるためのプログラム。
40. 【請求項４０】 請求項３５に記載のプログラムであっ
    て、 前記第二形態素情報を構成する各形態素は、主格からな
    る主体格、目的格からなる対象格などの属性毎に分類さ
    れて予め記憶され、 抽出された前記第一形態素情報の各形態素を前記主体
    格、前記対象格などの各属性に分類するステップと、 分類された各属性に属する前記第一形態素情報の前記各
    形態素と、予め記憶された前記各属性に属する前記各第
    二形態素情報の前記各形態素とを各属性毎に照合し、該
    各第二形態素情報の中から、少なくとも一の前記属性に
    該第一形態素情報の前記各形態素を含む前記第二形態素
    情報を検索するステップとを有する処理を実行させるた
    めのプログラム。
41. 【請求項４１】 請求項３５に記載のプログラムであ
    って、 記憶される前記第二形態素情報、前記回答内容、前記回
    答種類を含む記憶情報は、前記利用者が求める話題、あ
    る事柄において前記利用者に対して抱く感情度、又は陳
    述文、肯定文、疑問文、反発文などの種類をその意味内
    容に応じて前記形態素と関連付けて階層的にデータベー
    スに蓄積するための言語で記述されることを特徴とする
    プログラム。
42. 【請求項４２】 請求項３９に記載のプログラムであっ
    て、 記憶される前記集合群又は前記要素情報は、前記言語で
    記述されることを特徴とするプログラム。
43. 【請求項４３】 請求項４１に記載のプログラムであっ
    て、 前記会話制御装置が、通信ネットワークを介して、他の
    会話制御装置から前記言語で記述された前記記憶情報を
    取得するステップを有する処理を実行させるためのプロ
    グラム。
44. 【請求項４４】 請求項４２に記載のプログラムであっ
    て、 前記会話制御装置が、前記通信ネットワークを介して、
    他の会話制御装置から前記言語で記述された前記集合群
    又は前記要素情報を取得するステップを有する処理を実
    行させるためのプログラム。
45. 【請求項４５】 請求項４１乃至請求項４４のいずれか
    に記載のプログラムであって、 前記言語は、ＤＫＭＬからなることを特徴とするプログ
    ラム。
46. 【請求項４６】 利用者から入力された入力情報に基づ
    いて、該入力情報に適した回答を出力する会話制御装置
    のプログラムを記録した記録媒体であって、コンピュー
    タに、 一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせから
    なる形態素を示す第二形態素情報と、該入力情報に対す
    る該利用者への回答内容とを予め相互に関連付けて複数
    記憶するステップと、 前記利用者から入力された前記入力情報に基づいて、該
    入力情報を示す文字列を特定するステップと、 特定された前記文字列に基づいて、該文字列の最小単位
    を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するス
    テップと、 抽出された前記第一形態素情報と前記各第二形態素情報
    とを照合し、該各第二形態素情報の中から、該第一形態
    素情報を構成する前記形態素を含む前記第二形態素情報
    を検索するステップと、 検索された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態
    素情報に関連付けられた前記回答内容を取得するステッ
    プとを有する処理を実行させるためのプログラムを記録
    したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
47. 【請求項４７】 請求項４６に記載の記録媒体であっ
    て、 前記第二形態素情報には、複数の回答内容が関連付けら
    れ、前記各回答内容には、該各回答内容の種類を示す回
    答種類がそれぞれに対応付けられて前記回答記憶手段に
    予め記憶されており、 特定された前記文字列に基づいて、前記入力情報の種類
    を示す入力種類を特定するステップと、 検索された前記第二形態素情報に基づいて、特定された
    前記入力種類と該第二形態素情報に関連付けられた前記
    各回答種類とを照合し、該各回答種類の中から、該入力
    種類と一致する前記回答種類を検索するステップと、 検索された前記回答種類に基づいて、該回答種類に対応
    付けられた前記回答内容を取得するステップとを有する
    処理を実行させるためのプログラムを記録したコンピュ
    ータ読み取り可能な記録媒体。
48. 【請求項４８】 請求項４７に記載の記録媒体であっ
    て、 前記入力種類又は前記回答種類は、肯定、否定又は反発
    などの種類からなることを特徴とするプログラムを記録
    したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
49. 【請求項４９】 請求項４６に記載の記録媒体であっ
    て、 抽出された前記第一形態素情報と前記各第二形態素情報
    とを照合し、該各第二形態素情報毎に、前記第二形態素
    情報に対して該第一形態素情報が占める割合を計算する
    ステップと、 前記各第二形態素情報毎に計算された前記各割合の大き
    さに応じて、前記各第二形態素情報の中から、一の前記
    第二形態素情報を選択するステップと、 選択された前記第二形態素情報に基づいて、該第二形態
    素情報に関連付けられた前記回答内容を取得するステッ
    プとを有する処理を実行させるためのプログラムを記録
    したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
50. 【請求項５０】 請求項４６に記載の記録媒体であっ
    て、 複数の前記形態素の集合からなる集合群の全体を示す要
    素情報を、該集合群に関連付けて予め複数記憶するステ
    ップと、 前記文字列から抽出した前記形態素と前記各集合群とを
    照合し、前記各集合群の中から、該形態素を含む前記集
    合群を選択し、選択した該集合群に関連付けられた前記
    要素情報を前記第一形態素情報として抽出するステップ
    とを有する処理を実行させるためのプログラムを記録し
    たコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
51. 【請求項５１】 請求項４６に記載の記録媒体であっ
    て、 前記第二形態素情報を構成する各形態素は、主格からな
    る主体格、目的格からなる対象格などの属性毎に分類さ
    れて予め記憶され、 抽出された前記第一形態素情報の各形態素を前記主体
    格、前記対象格などの各属性に分類するステップと、 分類された各属性に属する前記第一形態素情報の前記各
    形態素と、予め記憶された前記各属性に属する前記各第
    二形態素情報の前記各形態素とを各属性毎に照合し、該
    各第二形態素情報の中から、少なくとも一の前記属性に
    該第一形態素情報の前記各形態素を含む前記第二形態素
    情報を検索するステップとを有する処理を実行させるた
    めのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な
    記録媒体。
52. 【請求項５２】 請求項４６に記載の記録媒体であっ
    て、 記憶される前記第二形態素情報、前記回答内容、前記回
    答種類を含む記憶情報は、前記利用者が求める話題、あ
    る事柄において前記利用者に対して抱く感情度、又は陳
    述文、肯定文、疑問文、反発文などの種類をその意味内
    容に応じて前記形態素と関連付けて階層的にデータベー
    スに蓄積するための言語で記述されることを特徴とする
    プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録
    媒体。
53. 【請求項５３】 請求項５０に記載の記録媒体であっ
    て、 記憶される前記集合群又は前記要素情報は、前記言語で
    記述されることを特徴とするプログラムを記録したコン
    ピュータ読み取り可能な記録媒体。
54. 【請求項５４】 請求項５２に記載の記録媒体であっ
    て、 前記会話制御装置が、通信ネットワークを介して、他の
    会話制御装置から前記言語で記述された前記記憶情報を
    取得するステップを有する処理を実行させるためのプロ
    グラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒
    体。
55. 【請求項５５】 請求項５３に記載の記録媒体であっ
    て、 前記会話制御装置が、前記通信ネットワークを介して、
    他の会話制御装置から前記言語で記述された前記集合群
    又は前記要素情報を取得するステップを有する処理を実
    行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み
    取り可能な記録媒体。
56. 【請求項５６】 請求項５２乃至請求項５５のいずれか
    に記載の記録媒体であって、 前記言語は、ＤＫＭＬからなることを特徴とするプログ
    ラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。