JP2008165718A - 意図判定装置、意図判定方法、及びプログラム - Google Patents
意図判定装置、意図判定方法、及びプログラム Download PDFInfo
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Abstract
【解決課題】ユーザからの入力文の意図を高精度に判定することができるようにする。
【解決手段】当該ユーザ発話を示す文が疑問文の形式であるか否かに基づいて、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かを判定する(106)。ユーザ発話の意図が「質問」ではないと判定されると、ユーザ発話を示す文が節を含んでいるか否かに基づいて、ユーザ発話の意図が「言明系」であるか否かを判定し(108)、ユーザ発話の意図が「言明系」であると判定されると、前ユーザ発話を示す文が疑問形であるか否かに基づいて、ユーザ発話の意図が「言明」及び「言明型回答」の何れか一方であるかを判定する(110)。一方、ユーザ発話の意図が「言明系」ではないと判定されると、前ユーザ発話を示す文が疑問形であるか否かに基づいて、ユーザ発話の意図が「Y/N回答」及び「了解」の何れか一方であるかを判定する(116)。
【選択図】図6
【解決手段】当該ユーザ発話を示す文が疑問文の形式であるか否かに基づいて、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かを判定する(106)。ユーザ発話の意図が「質問」ではないと判定されると、ユーザ発話を示す文が節を含んでいるか否かに基づいて、ユーザ発話の意図が「言明系」であるか否かを判定し(108)、ユーザ発話の意図が「言明系」であると判定されると、前ユーザ発話を示す文が疑問形であるか否かに基づいて、ユーザ発話の意図が「言明」及び「言明型回答」の何れか一方であるかを判定する(110)。一方、ユーザ発話の意図が「言明系」ではないと判定されると、前ユーザ発話を示す文が疑問形であるか否かに基づいて、ユーザ発話の意図が「Y/N回答」及び「了解」の何れか一方であるかを判定する(116)。
【選択図】図6
Description
本発明は、意図判定装置、意図判定方法、及びプログラムに係り、特に、ユーザからの入力文の意図を判定する意図判定装置、意図判定方法、及びプログラムに関する。
従来より、発話の解析結果から発話意図を抽出する発話意図抽出手段を有し、発話意図が質問であると判定された場合に、発話の解析結果を参照してデータベースの検索条件を作成して、データベースを検索し、また、発話意図が応答であると判定された場合に、正解か否かを判定する判定文を生成する対話装置が知られている(特許文献1)。この対話装置では、文末表現により発話意図が質問であるか否かを判定している。
また、統計的な手段に基づいた発話意図の判定手法が知られている(非特許文献2)。この判定手法では、発話中の特定の単語(固有名詞、数値)を特定の意味を表現するクラスラベルに変換した形態素列について、N−gram、VSM(Vector Space Model)、及びSVM(Support Vector Machine)を用いて発話意図毎に学習することにより、79種類の発話意図に分類している。また、発話意図判定時に、当該発話の情報だけでなく前発話の意図情報を利用することによって、判定精度を向上させている。また、SVMによる判定手法においては、one−per−classによる判別手法が用いられている。
特開2003−173335
白木将幸、伊藤敏彦、甲斐充彦、中谷広正、「自然発話文における統計的な意図理解手法の検討」、情報処理学会研究報告、2004−SLP−50、2004
しかしながら、上記の特許文献1に記載の技術では、以下に示す発話例1、2のように、文末表現が同一であっても、意図が同じになるとは限らないため、誤って意図を判定してしまう、という問題がある。また、文末表現に依存した判定を行うため、質問以外の意図判定には応用することが出来ない、という問題がある。
発話例1:え、それじゃ、何を作ってくれたんです(=何を作ってくれたのですか?)→質問
発話例2:グラタンを作ってくれたんです→言明
また、上記の非特許文献2に記載の技術では、前発話を直接使うのではなく、前発話の発話意図としてシステムが推定した発話意図を用いており、当該発話の意図に対する前発話の寄与が高いため、もし推定した前発話の意図が誤っている場合、次の発話の発話意図も誤る可能性が高くなってしまう、という問題がある。
発話例1:え、それじゃ、何を作ってくれたんです(=何を作ってくれたのですか?)→質問
発話例2:グラタンを作ってくれたんです→言明
また、上記の非特許文献2に記載の技術では、前発話を直接使うのではなく、前発話の発話意図としてシステムが推定した発話意図を用いており、当該発話の意図に対する前発話の寄与が高いため、もし推定した前発話の意図が誤っている場合、次の発話の発話意図も誤る可能性が高くなってしまう、という問題がある。
また、SVMによる判定手法では、あるクラスかそれ以外のクラスかというクラス数分の識別器によって判定を行うone−per−classによる判別手法が用いられており、例えば、言明かそれ以外かを判定する際には、Y/N回答と了解という形態素長が短い意図と言明型回答のように言明と表層的な特徴が似ている意図との二つの特徴に対して、言明の特徴と識別するための識別境界を設定する必要があるため、複雑な判定条件を設定する必要があり、高精度に判定することができない、という問題がある。
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、ユーザからの入力文の意図を高精度に判定することができる意図判定装置、意図判定方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
上記の目的を達成するために第1の発明に係る意図判定装置は、ユーザからの入力文を入力する入力手段と、前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段と、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段と、前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定する言明系判定手段と、前記言明系判定手段によって言明系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段と、前記言明系判定手段によって言明系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定する肯定否定型回答判定手段とを含んで構成されている。
第2の発明に係る意図判定方法は、ユーザからの入力文を入力し、前記入力された前記入力文の構造を解析し、解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定し、前記質問ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定し、前記言明系であると判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定し、前記言明系ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定することを特徴としている。
第1の発明及び第2の発明によれば、入力されたユーザからの入力文の構造を解析し、解析結果に基づいて、入力文の意図が、質問であるか否かを判定する。
質問ではないと判定された場合には、解析結果に基づいて、入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定し、入力文の意図が言明系であると判定された場合に、解析結果に基づいて、入力文の意図が、言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する。また、入力文の意図が言明系ではないと判定された場合に、解析結果に基づいて、入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定する。
従って、質問であるか否かの判定と、言明系であるか否かの判定と、言明及び言明型回答の何れかであるかの判定と、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかの判定との多段の判定によって、入力文の意図を判定することにより、簡易な判定の組み合わせとすることができるため、ユーザからの入力文の意図を高精度に判定することができる。
第3の発明に係る意図判定装置は、ユーザからの入力文を入力する入力手段と、前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段と、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段と、前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定する回答系判定手段と、前記回答系判定手段によって回答系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段と、前記回答系判定手段によって回答系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定する了解判定手段とを含んで構成されている。
第4の発明に係る意図判定方法は、ユーザからの入力文を入力し、前記入力された前記入力文の構造を解析し、解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定し、前記質問ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定し、前記回答系であると判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定し、前記回答系ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定することを特徴としている。
第3の発明及び第4の発明によれば、入力されたユーザからの入力文の構造を解析し、解析結果に基づいて、入力文の意図が、質問であるか否かを判定する。
質問ではないと判定された場合に、解析結果に基づいて、入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定し、回答系であると判定された場合に、解析結果に基づいて、入力文の意図が、肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する。
一方、回答系ではないと判定された場合に、解析結果に基づいて、入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定する。
従って、質問であるか否かの判定と、回答系であるか否かの判定と、肯定否定型回答及び言明型回答の何れかであるかの判定と、言明及び了解の何れかであるかの判定との多段の判定によって、入力文の意図を判定することにより、簡易な判定の組み合わせとすることができるため、ユーザからの入力文の意図を高精度に判定することができる。
第1の発明に係る言明系判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が、言明型回答又は言明、及び肯定否定型回答又は了解の何れかであるかを判定する。これにより、例えば節を含むという特徴を持つ言明系の文の構造に基づいて、言明系であるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
第2の発明に係る回答系判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が、言明型回答又は肯定否定型回答、及び言明又は了解の何れかであるかを判定することができる。これにより、例えば前回入力文が疑問文の形式であるという特徴を持つ回答系の文の構造に基づいて、回答系であるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
また、第1の発明に係る言明型回答判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が言明型回答及び言明の何れかであるかを判定することができる。これにより、例えば前回入力文が疑問文の形式であるという特徴を持つ言明型回答の文の構造に基づいて、言明型回答及び言明の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
また、第1の発明に係る肯定否定型回答判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定することができる。これにより、例えば前回入力文が疑問文の形式であるという特徴を持つ肯定否定型回答の文の構造に基づいて、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
また、第2の発明に係る言明型回答判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が言明型回答及び肯定否定型回答の何れかであるかを判定することができる。これにより、例えば節を含むという特徴を持つ言明型回答の文の構造に基づいて、言明型回答及び肯定否定型回答の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
また、第2の発明に係る了解判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が言明及び了解の何れかであるかを判定することができる。これにより、例えば節を含むという特徴を持つ言明の文の構造に基づいて、言明及び了解の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
上記の解析手段は、入力手段によって入力された入力文と入力文の少なくとも一つ前に入力された入力文である前入力文との構造を解析することができる。これにより、入力文と前入力文との構造の解析結果に基づいて判定するため、更に高精度な判定とすることができる。
上記の質問判定手段は、解析手段の解析結果と、解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、入力文の意図が質問あるいはそれ以外であるか否かを判定することができる。これにより、疑問文の形式であるという特徴を持つ質問の文の構造に基づいて、質問であるか否かのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
上記の入力手段は、ユーザの発話を示す入力文を入力することができる。
第5の発明に係るプログラムは、コンピュータを、ユーザからの入力文を入力する入力手段、前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段、前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定する言明系判定手段、前記言明系判定手段によって言明系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段、及び前記言明系判定手段によって言明系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定する肯定否定型回答判定手段として機能させるためのプログラムである。
また、第6の発明に係るプログラムは、コンピュータを、ユーザからの入力文を入力する入力手段、前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段、前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定する回答系判定手段、前記回答系判定手段によって回答系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段、及び前記回答系判定手段によって回答系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定する了解判定手段として機能させるためのプログラムである。
以上説明したように、本発明の意図判定装置、意図判定方法、及びプログラムによれば、質問であるか否かの判定と、言明系であるか否かの判定と、言明及び言明型回答の何れかであるかの判定と、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかの判定との多段の判定によって、入力文の意図を判定することにより、又は、質問であるか否かの判定と、回答系であるか否かの判定と、肯定否定型回答及び言明型回答の何れかであるかの判定と、言明及び了解の何れかであるかの判定との多段の判定によって、入力文の意図を判定することにより、簡易な判定の組み合わせとすることができるため、ユーザからの入力文の意図を高精度に判定することができる、という効果が得られる。
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、ユーザからの発話を入力として、所定の処理を実行して音声出力する意図推定装置に本発明を適用した場合について説明する。
図1に示すように、第1の実施の形態に係る意図推定装置10は、ユーザ発話を集音して音声信号を生成するマイクロホンを備え、かつ、音声信号に基づいてユーザ発話を音声認識して文字列情報を生成する入力装置12と、スピーカから構成され、かつ、音声出力を行う出力装置14と、入力装置12及び出力装置14に接続され、かつ、ユーザ発話の意図を推定して、所定の処理を実行するコンピュータ16とを備えている。
コンピュータ16は、後述する意図推定処理ルーチンを実行するための意図推定プログラムを記憶しており、一般的な形態素解析器を用いて、音声認識されたユーザ発話を示す文字列情報に対して形態素解析を行う形態素解析部18と、形態素解析の結果に基づいて、ユーザ発話の意図を推定する意図推定部20と、推定された意図に応じて、データベース検索などの所定の問題解決処理を実行すると共に、ユーザ発話に対する応答文を生成する問題解決処理部とを備えている。
意図推定部20は、図2に示すように、ユーザ発話の意図として、「言明」、「質問」、「言明型回答」、肯定否定型回答としての「Y/N回答」、「了解」、及び「その他」の何れかであるかを推定する。このユーザ発話の意図の分類は、談話分析におけるムーブ(質問や回答など談話機能を担う構成単位)に基づいて定めたものである。ユーザ発話を上記の意図の何れかに分類する場合には、ユーザ発話の言語的特徴によって複数のクラスに分類するという分類課題において、クラスの言語的特徴を最も代表する分類器を設計することが重要となる。
発話の意図が「質問」の場合には、例えば、「明日の天気は?」といった文のように、何かを質問する文となり、疑問文の形式をとる。一方、「質問」以外の場合には、一般的に、平叙文の形式をとる。
また、発話の意図が「言明」の場合には、例えば、「今日は晴れです。」といった文のように、一定の意味内容を持った文となり、節を含むという特徴を有している。
また、発話の意図が「言明型回答」となる場合には、例えば、「明日の天気は?」という質問に対する「明日は晴れです」という回答文となり、5W1H型の質問に対して、Yes、No以外の形式で質問に対して答える文であって、節を含むという特徴を有している。また、発話の意図が「Y/N回答」となる場合には、例えば、「明日は晴れですか?」という質問に対する「そうです。」という回答文となり、Yes、Noを問う質問に対して、Yes、Noの形式で答える文となる。
また、発話の意図が「了解」となる場合には、例えば、「今日は晴れですね」という相手の発話に対して、「そうですね」と同意する文又は了解する文となる。発話の意図が「その他」の場合には、例えば、「私は晴れ男なんですよ」という相手の発話に対する笑いに相当する文となる。
図3に示すように、意図推定部20は、形態素解析結果を入力として、ユーザ発話の意図を判定する発話意図判定部24と、一つ前のユーザ発話に対する形態素解析結果を保持する前発話保持部26とから構成される。
形態素解析結果は、図4に示すような構造木で表され、形態素の原型を葉、品詞を節として表現している。なお、図4は、前発話保持部26から得られた前発話の形態素解析結果と当該発話の形態素解析結果とを一つの構造木として表現したものであり、BOU及びEOUの各々は、発話の先頭、終端を表す記号である。
また、発話意図判定部24は、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かを判定する質問判定部28Aと、質問判定部28Aの判定で用いるための、図5に示すような部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第1の辞書データベース30Aと、ユーザ発話の意図が、「言明」と「言明型回答」とを示す「言明系」であるか、それ以外かを判定する言明系判定部28Bと、言明系判定部28Bの判定で用いるための部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第2の辞書データベース30Bと、ユーザ発話の意図が、「言明」及び「言明型回答」の何れか一方であるかを判定する言明型回答判定部28Cと、言明型回答判定部28Cの判定で用いるための部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第3の辞書データベース30Cと、ユーザ発話の意図が、「Y/N回答」及び「了解」の何れか一方であるかを判定するY/N回答判定部28Dと、Y/N回答判定部28Dの判定で用いるための部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第4の辞書データベース30Dとで構成されている。このように、発話意図判定部24は、多段の判定部を備えている。
なお、第1の辞書データベース30A〜第4の辞書データベースに格納されているテーブルの内容については、非特許文献(工藤他「半構造化テキストの分類のためのブースティングアルゴリズム」、情報処理学会研究報告、知能と複雑系研究会、2004−ICS−135、pp.163−168)に記載されている方法を用いて導出すればよい。具体的には、第1の辞書データベース30Aについては、あらかじめ収集した質問事例又は質問事例でない文とその文の一つ前の文との形態素解析結果である学習データのうち、質問事例(疑問形の文)を+1、それ以外の事例を−1とした場合の当該文献中の式gain(<t,y>)を最大化する部分木とその重みとを予め求めておけばよい。
以下、上記のコンピュータ16で実行される意図推定処理ルーチンについて図6を用いて説明する。まず、ステップ100において、入力装置12から文字列情報が入力されたか否かを判定し、入力装置12によってユーザ発話に応じた音声信号が生成され、音声信号を音声認識し、音声認識の結果として文字列情報がコンピュータ16に入力されると、ステップ100からステップ102へ進み、入力された文字列情報に対して、構造の解析としての形態素解析を行い、解析結果として、ユーザ発話から品詞などの形態素情報を出力する。そして、ステップ104で、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前発話保持部26に格納された一つ前のユーザ発話に関する形態素解析結果に基づいて、構造木を生成し、構造木で表される木構造データを出力する。
次に、ステップ106において、上記のステップ104で得られた木構造データ及び第1の辞書データベース30Aを参照して、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かを判定する。第1の辞書データベース30Aに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「質問」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出する。具体的には、ユーザ発話中に含まれる部分木の重みの線形和によってスコアを算出し、さらに、得られたスコアの符号が正であれば、「質問」である文の形態素解析結果と類似しており、当該ユーザ発話を示す文が疑問文の形式であると判断して、ユーザ発話の意図が「質問」であると判定する。そして、ステップ107において、変数iに”質問”を格納して、ステップ122へ移行する。
一方、上記のステップ106で、得られたスコアの符号が負であれば、「質問」である文の形態素解析結果と類似しておらず、当該ユーザ発話を示す文が疑問文の形式ではなく平叙文の形式であると判断して、ユーザ発話の意図が「質問」ではないと判定されると、ステップ108において、上記のステップ104で得られた木構造データ及び第2の辞書データベース30Bを参照して、ユーザ発話の意図が「言明系」であるか否かを判定する。第2の辞書データベース30Bに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話を示す文及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「言明系」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出し、得られたスコアの符号が正であれば、「言明系」である文の形態素解析結果と類似しており、ユーザ発話を示す文が節を含んでいると判断して、ユーザ発話の意図が「言明系」であると判定 し、ステップ110へ移行する。
ステップ110では、上記のステップ104で得られた木構造データ及び第3の辞書データベース30Cを参照して、ユーザ発話の意図が「言明」及び「言明型回答」の何れか一方であるかを判定する。第3の辞書データベース30Cに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話を示す文及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「言明型回答」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出し、得られたスコアの符号が正であれば、「言明型回答」である文の形態素解析結果と類似しており、前ユーザ発話を示す文が疑問形であると判断して、ユーザ発話の意図が「言明型回答」であると判定し、そして、ステップ112において、変数iに”言明型回答”を格納して、ステップ122へ移行する。一方、ステップ110で算出されたスコアの符号が負であれば、「言明型回答」である文の形態素解析結果と類似しておらず、前ユーザ発話を示す文が疑問形でないと判断して、ユーザ発話の意図が「言明」であると判定し、そして、ステップ114において、変数iに”言明”を格納して、ステップ122へ移行する。
例えば、図7(A)に示すように、前ユーザ発話が「天気はどうですか」であって、当該ユーザ発話が「こちらは雨です」の場合には、図8に示すテーブルに基づいてスコアを算出すると、正のスコアが得られる(0.39+0.15=0.54)。
一方、図7(B)に示すように、前ユーザ発話が「こちらは晴れています」であって、当該ユーザ発話が「こちらは雨です」の場合には、図8に示すテーブルに基づいてスコアを算出すると、負のスコアが得られる(0.39−0.40=−0.01)。
上記のステップ108において、ユーザ発話の意図が「言明系」ではないと判定されると、ステップ116で、上記のステップ104で得られた木構造データ及び第4の辞書データベース30Dを参照して、ユーザ発話の意図が「Y/N回答」及び「了解」の何れか一方であるかを判定する。第4の辞書データベース30Dに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話を示す文及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「Y/N回答」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出し、得られたスコアの符号が正であれば、「Y/N回答」である文の形態素解析結果と類似しており、前ユーザ発話を示す文が疑問形であると判断して、ユーザ発話の意図が「Y/N回答」であると判定し、そして、ステップ118において、変数iに”Y/N回答”を格納して、ステップ122へ移行する。一方、ステップ116で算出されたスコアの符号が負であれば、「Y/N回答」である文の形態素解析結果と類似しておらず、前ユーザ発話を示す文が疑問形でないと判断して、ユーザ発話の意図が「了解」であると判定し、そして、ステップ120において、変数iに”了解”を格納して、ステップ122へ移行する。
そして、ステップ122において、上記ステップ102で生成された当該発話の形態素解析結果を前発話として前発話保持部26に格納し、ステップ124で、推定された意図を示す変数iを出力して、意図推定処理ルーチンを終了する。
上記のように、意図推定処理ルーチンでは、各判定処理の判定条件が、判定対象となる発話意図の表層的な特徴に基づいており、意図の差異を特徴付ける識別境界がシンプルであるため、各判定処理において、高精度に発話意図を判定することができ、また、これらの判定処理を多段に実行することにより、ユーザ発話を高精度に推定することができる。
そして、意図推定処理ルーチンで出力されたユーザ発話意図に応じて、問題解決処理部22において所定の処理が実行され、実行結果を示す応答文が生成される。また、出力装置14において、生成された応答文を音声合成し、音声出力する。
例えば、図9に示すように、意図推定装置10が航空便の予約システムである場合、意図推定装置10からの音声出力「その時刻は満席です。便を変更しますか?」に対して、ユーザ発話が「はい」であると、意図推定装置10で、ユーザ発話の意図が「Y/N回答」であると推定され、データベースに対して空席便の検索処理を実行し、空席便が検索されると、検索された空席便を表す応答文が生成され、意図推定装置10から「24便に変更しました」と音声出力される。
また、意図推定装置10からの音声出力に対するユーザ発話が「出発時刻を変えたい」であると、意図推定装置10で、ユーザ発話の意図が「言明型回答」であると推定され、別便の要求処理を実行し、別便を要求するための応答文が生成され、意図推定装置10から「出発時刻を教えてください」と音声出力される。
以上説明したように、第1の実施の形態に係る意図推定装置によれば、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かの判定と、「言明系」であるか否かの判定と、「言明」及び「言明型回答」の何れかであるかの判定と、「Y/N回答」及び「了解」の何れかであるかの判定との多段の判定によって、ユーザ発話の意図を推定することにより、簡易な判定の組み合わせとすることができるため、ユーザ発話の意図を高精度に推定することができる。
また、例えば疑問文の形式であるという特徴を持つ「質問」である文の構造に基づいて、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。また、例えば節を含むという特徴を持つ「言明系」である文の構造に基づいて、「言明系」であるか否かのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
また、例えば前回のユーザ発話が疑問文の形式であるという特徴を持つ「言明型回答」である文の構造に基づいて、「言明型回答」及び「言明」の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。また、例えば前回のユーザ発話が疑問文の形式であるという特徴を持つ「Y/N回答」である文の構造に基づいて、「Y/N回答」及び「了解」の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
また、前発話保持部によって保持された一つ前のユーザ発話の情報をも用いてユーザ発話の意図の判定を行うことにより、下記のユーザ発話例1〜4のように同一発話においても、前ユーザ発話の違いによって意図が異なることを判定することができる。
(ユーザ発話例1)
A:天気はどうですか?
B:こちらは雨です。→「言明型回答」
(ユーザ発話例2)
A:東京は晴れです。
B:こちらは雨です。→「言明」
(ユーザ発話例3)
A:福井は蟹がおいしくて
B:うん。→「了解」
(ユーザ発話例4)
A:蟹食べに行く?
B:うん。→「Y/N回答」
また、前回推定された前ユーザ発話の意図を、当該ユーザ発話の意図の推定に用いるのではなく、前ユーザ発話の形態素解析結果と当該ユーザ発話の形態素解析結果とから直接当該ユーザ発話の意図を推定するため、誤りの連鎖が生じることを防ぐことができる。
(ユーザ発話例1)
A:天気はどうですか?
B:こちらは雨です。→「言明型回答」
(ユーザ発話例2)
A:東京は晴れです。
B:こちらは雨です。→「言明」
(ユーザ発話例3)
A:福井は蟹がおいしくて
B:うん。→「了解」
(ユーザ発話例4)
A:蟹食べに行く?
B:うん。→「Y/N回答」
また、前回推定された前ユーザ発話の意図を、当該ユーザ発話の意図の推定に用いるのではなく、前ユーザ発話の形態素解析結果と当該ユーザ発話の形態素解析結果とから直接当該ユーザ発話の意図を推定するため、誤りの連鎖が生じることを防ぐことができる。
なお、上記の実施の形態では、スピーカによる音声出力を行う場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、ディスプレイに応答文を表示するようにしてもよい。
また、ユーザから音声がマイクロホンに入力される場合を例に説明したが、ユーザがキーボードなどを用いて入力文としてのテキストを入力するようにしてもよい。
また、形態素解析の結果に基づいて、構造木を生成する場合を例に説明したが、形態素解析の後に係り受け解析処理を導入することによって、図10のように、構造木を係り受け木として表現するようにしてもよい。この場合には、形態素解析の結果に基づいて、各文節の係り受け(修飾関係)を解析し、係り受け解析の結果に基づいて構造木を生成する。例えば、図10に示すように、「天気は」が「どうですか」に係り、「こちらは」と「激しく」とが「降っています」に係っていることを示す係り受け木を生成する。
また、全ての判定処理で、前ユーザ発話の形態素解析結果及び当該ユーザ発話の形態素解析結果を示す構造木を用いて、ユーザ発話の意図を判定する場合を例に説明したが、判定処理で判定するユーザ発話の意図によって、当該ユーザ発話の形態素解析結果のみを示す構造木を用いて判定するようにしてもよい。例えば、「質問」であるか否かの判定において、前ユーザ発話が何であるかの寄与はそれほど大きくないため、処理の効率化のために「質問」であるか否かの判定処理のみは、前ユーザ発話の情報を用いずに判定を行う。この場合、木構造生成時に前ユーザ発話を含まない木構造データを生成しておき、「質問」でないと判定された場合の後段の判定処理で、前ユーザ発話の木構造データを追加すればよい。
また、一つ前のユーザ発話の形態素解析結果と当該ユーザ発話の形態素解析結果とを用いて判定処理を行う場合を例に説明したが、これに限定するものではなく、文脈情報をより豊富に用いるために、一つ前のユーザ発話の他に、それ以前のユーザ発話を用いて判定処理を行ってもよい。この場合、構造木の根ノードに、さらに前のユーザ発話を表す部分木を追加すればよい。
また、ユーザ発話の意図を「質問」、「言明回答」、「言明」、「Y/N回答」、及び「了解」の何れかに分類する場合を例に説明したが、意図が認定できないフィラーやつぶやきなどがユーザ発話として入力される場合があるため、「その他」という分類を追加してもよい。この場合には、「その他」の判定を行うための辞書データベースとして、他の意図と同様に、予め収集した「その他」事例又は「その他」事例でない文とその文の一つ前の文との形態素解析結果である学習データのうち、「その他」事例を+1、それ以外の事例を−1とした場合のgain(<t,y>)を最大化する部分木とその重みとを求め、求めた部分木とその重みとを辞書データベースに格納しておけばよい。そして、この辞書データベースを用いて判定を行う。意図推定処理ルーチンでは、木構造データの生成(ステップ104)と質問の判定処理(ステップ106)との間で、「その他」の判定を行い、ユーザ発話が「その他」であれば変数iに”その他”を代入した上で、ステップ122以降の処理を行い、「その他」でなければ、ステップ106以下の処理を実行する。
次に、第2の実施の形態について説明する。なお、第1の実施の形態と同様の構成になっている部分については、同一符号を付して説明を省略する。
第2の実施の形態では、ユーザ発話の意図が質問でないと判定された場合の後段の判定処理の内容が第1の実施の形態と異なっている。
図11に示すように、第2の実施の形態に係る意図推定装置の意図推定部220の発話意図判定部224は、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かを判定する質問判定部28Aと、質問判定部28Aの判定で用いるための第1の辞書データベース30Aと、ユーザ発話の意図が、「Y/N回答」と「言明型回答」とを示す「回答系」であるか、それ以外かを判定する回答系判定部228Bと、回答系判定部228Bの判定で用いるための部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第2の辞書データベース230Bと、ユーザ発話の意図が、「Y/N回答」及び「言明型回答」の何れか一方であるかを判定するY/N回答判定部228Cと、Y/N回答判定部228Cの判定で用いるための部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第3の辞書データベース230Cと、ユーザ発話の意図が、「言明」及び「了解」の何れか一方であるかを判定する了解判定部228Dと、了解判定部228Dの判定で用いるための部分木と重みとが対応したテーブルを格納した第4の辞書データベース230Dとで構成されている。
次に、第2の実施の形態に係る意図推定処理ルーチンについて図12を用いて説明する。なお、第1の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して、詳細な説明を省略する。
まず、ステップ100において、入力装置12から文字列情報が入力されたか否かを判定し、入力装置12から、ユーザ発話に対する音声認識の結果として文字列情報がコンピュータ16に入力されると、ステップ102で、入力された文字列情報に対して形態素解析を行い、ステップ104で、解析結果に基づいて、構造木を生成し、構造木で表される木構造データを出力する。
次に、ステップ106において、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かを判定し、ユーザ発話の意図が「質問」であると判定されると、ステップ107において、変数iに”質問”を格納して、ステップ122へ移行する。
一方、上記のステップ106で、ユーザ発話の意図が「質問」ではないと判定されると、ステップ208において、上記のステップ104で得られた木構造データ及び第2の辞書データベース230Bを参照して、ユーザ発話の意図が「回答系」であるか否かを判定する。第2の辞書データベース230Bに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「回答系」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出し、得られたスコアの符号が正であれば、「回答系」である文の形態素解析結果と類似しており、前ユーザ発話を示す文が疑問形であると判断して、ユーザ発話の意図が「回答系」であると判定し、ステップ210へ移行する。
ステップ210では、上記のステップ104で得られた木構造データ及び第3の辞書データベース230Cを参照して、ユーザ発話の意図が「Y/N回答」及び「言明型回答」の何れか一方であるかを判定する。第3の辞書データベース30Cに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「言明型回答」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出し、得られたスコアの符号が負であれば、「言明型回答」である文の形態素解析結果と類似しておらず、当該ユーザ発話を示す文が節を含んでいないと判断して、ユーザ発話の意図が「Y/N回答」であると判定し、そして、ステップ212において、変数iに”Y/N回答”を格納して、ステップ122へ移行する。一方、ステップ210で算出されたスコアの符号が正であれば、「言明型回答」である文の形態素解析結果と類似しており、当該ユーザ発話を示す文が節を含んでいると判断して、ユーザ発話の意図が「言明型回答」であると判定し、そして、ステップ214において、変数iに”言明型回答”を格納して、ステップ122へ移行する。
上記のステップ208において、得られたスコアの符号が負であれば、「回答系」である文の形態素解析結果と類似しておらず、前ユーザ発話を示す文が疑問形でないと判断され、ユーザ発話の意図が「回答系」ではないと判定されると、ステップ216で、上記のステップ104で得られた木構造データ及び第4の辞書データベース230Dを参照して、ユーザ発話の意図が「言明」及び「了解」の何れか一方であるかを判定する。第4の辞書データベース230Dに格納された部分木が、当該ユーザ発話の形態素解析結果及び前ユーザ発話の形態素解析結果を示す木構造データ中に含まれるか否かに基づいて、当該ユーザ発話及び前ユーザ発話を示す文の形態素解析結果と、「言明」である文及び一つ前の文の形態素解析結果とが類似している度合いを表すスコアを算出し、得られたスコアの符号が正であれば、「言明」である文の形態素解析結果と類似しており、ユーザ発話を示す文が節を含んでいると判断して、ユーザ発話の意図が「言明」であると判定し、そして、ステップ218において、変数iに”言明”を格納して、ステップ122へ移行する。一方、ステップ216で算出されたスコアの符号が負であれば、「言明」である文の形態素解析結果と類似しておらず、ユーザ発話を示す文が節を含んでいないと判断して、ユーザ発話の意図が「了解」であると判定し、ステップ219において、変数iに”了解”を格納して、ステップ122へ移行する。
そして、ステップ122において、上記ステップ102で生成された当該発話の形態素解析結果を前発話として前発話保持部26に格納し、ステップ124で、ユーザ発話の意図を示す変数iを出力して、意図推定処理ルーチンを終了する。
以上説明したように、第2の実施の形態に係る意図推定装置によれば、ユーザ発話の意図が「質問」であるか否かの判定と、「回答系」であるか否かの判定と、「Y/N回答」及び「言明型回答」の何れかであるかの判定と、「言明」及び「了解」の何れかであるかの判定との多段の判定によって、ユーザ発話の意図を判定することにより、簡易な判定の組み合わせとすることができるため、ユーザ発話の意図を高精度に判定することができる。
また、例えば前回のユーザ発話が疑問文の形式であるという特徴を持つ「回答系」である文の構造に基づいて、ユーザ発話の意図が「回答系」であるか否かのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。また、例えばユーザ発話が節を含むという特徴を持つ「言明型回答」である文の構造に基づいて、「言明型回答」及び「Y/N回答」の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
また、例えばユーザ発話が節を含むという特徴を持つ「言明」である文の構造に基づいて、「言明」及び「了解」の何れかであるかのみに着目して判定するため、高精度な判定とすることができる。
次に、第3の実施の形態について説明する。なお、第3の実施の形態に係る意図推定装置の構成は、第1の実施の形態と同様の構成になっているため、同一符号を付して説明を省略する。
第3の実施の形態では、形態素解析結果を示す木構造データが、形態素情報だけでなく、他の言語的な特徴に関する情報も示している点が第1の実施の形態と異なっている。
図13に示すように、形態素解析結果を示す構造木には、形態素情報のみならず、他の言語的な特徴を根ノードに追加した木構造データを用いている。例えば、「了解」や「Y/N回答」は形態素長が短いという特徴があり、また、「了解」では述語を含まないといった大まかな特徴があるため、形態素長が閾値以下かどうかを示す部分木や述語を含むか否かを示す部分木を根ノードに追加している。
意図推定処理ルーチンでは、ユーザ発話の意図が「言明系」であるか否かを判定する際に、第2の辞書データベース30Bを参照して、スコアを算出すると共に、形態素長を参照して、スコアが負であり、形態素長が短ければ、「言明系」ではないと判定する。
また、ユーザ発話の意図が、「Y/N回答」及び「了解」の何れか一方であるか否かを判定する際に、第4の辞書データベース30Dを参照して、スコアを算出すると共に、述語の有無を参照して、スコアが負であり、述語を含まなければ、「了解」であると判定する。
このように、辞書データベースを参照して算出したスコアと共に、形態素長や述語の有無などの特徴を示す情報を用いて、ユーザ発話の意図の判定処理を行うことにより、より高精度にユーザ発話の意図を推定することができる。
10 意図推定装置
12 入力装置
14 出力装置
16 コンピュータ
18 形態素解析部
20 意図推定部
22 問題解決処理部
24 発話意図判定部
26 前発話保持部
28A 質問判定部
28B 言明系判定部
28C 言明型回答判定部
28D Y/N回答判定部
30A、30B、30C、30D、230B、230C、230D 辞書データベース
220 意図推定部
224 発話意図判定部
228B 回答系判定部
228C Y/N回答判定部
228D 了解判定部
12 入力装置
14 出力装置
16 コンピュータ
18 形態素解析部
20 意図推定部
22 問題解決処理部
24 発話意図判定部
26 前発話保持部
28A 質問判定部
28B 言明系判定部
28C 言明型回答判定部
28D Y/N回答判定部
30A、30B、30C、30D、230B、230C、230D 辞書データベース
220 意図推定部
224 発話意図判定部
228B 回答系判定部
228C Y/N回答判定部
228D 了解判定部
Claims (15)
- ユーザからの入力文を入力する入力手段と、
前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段と、
前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段と、
前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定する言明系判定手段と、
前記言明系判定手段によって言明系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段と、
前記言明系判定手段によって言明系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定する肯定否定型回答判定手段と、
を含む意図判定装置。 - ユーザからの入力文を入力する入力手段と、
前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段と、
前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段と、
前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定する回答系判定手段と、
前記回答系判定手段によって回答系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段と、
前記回答系判定手段によって回答系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定する了解判定手段と、
を含む意図判定装置。 - 前記言明系判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が、前記言明型回答又は前記言明、及び前記肯定否定型回答又は前記了解の何れかであるかを判定する請求項1記載の意図判定装置。
- 前記回答系判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が、前記言明型回答又は前記肯定否定型回答、及び前記言明又は前記了解の何れかであるかを判定する請求項2記載の意図判定装置。
- 前記言明型回答判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が前記言明型回答及び前記言明の何れかであるかを判定する請求項1又は3記載の意図判定装置。
- 前記肯定否定型回答判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が前記肯定否定型回答及び前記了解の何れかであるかを判定する請求項1、3、又は5項記載の意図判定装置。
- 前記言明型回答判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が前記言明型回答及び前記肯定否定型回答の何れかであるかを判定する請求項2又は4記載の意図判定装置。
- 前記了解判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が前記言明及び前記了解の何れかであるかを判定する請求項2、4、又は7記載の意図判定装置。
- 前記解析手段は、前記入力手段によって入力された前記入力文と該入力文の少なくとも一つ前に入力された入力文である前入力文との構造を解析する請求項1〜請求項8の何れか1項記載の意図判定装置。
- 前記質問判定手段は、前記解析手段の解析結果と、前記解析手段による解析に基づいて予め用意された解析結果とを比較して、前記入力文の意図が質問あるいはそれ以外であるか否かを判定する請求項1〜請求項9の何れか1項記載の意図判定装置。
- 前記入力手段は、ユーザの発話を示す入力文を入力する請求項1〜請求項10の何れか1項記載の意図判定装置。
- ユーザからの入力文を入力し、
前記入力された前記入力文の構造を解析し、
解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定し、
前記質問ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定し、
前記言明系であると判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定し、
前記言明系ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定することを特徴とする意図判定方法。 - ユーザからの入力文を入力し、
前記入力された前記入力文の構造を解析し、
解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定し、
前記質問ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定し、
前記回答系であると判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定し、
前記回答系ではないと判定された場合に、前記解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定することを特徴とする意図判定方法。 - コンピュータを、
ユーザからの入力文を入力する入力手段、
前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段、
前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段、
前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び言明型回答を含む言明系であるか否かを判定する言明系判定手段、
前記言明系判定手段によって言明系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記言明及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段、及び
前記言明系判定手段によって言明系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び了解の何れかであるかを判定する肯定否定型回答判定手段
として機能させるためのプログラム。 - コンピュータを、
ユーザからの入力文を入力する入力手段、
前記入力手段によって入力された前記入力文の構造を解析する解析手段、
前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、質問であるか否かを判定する質問判定手段、
前記質問判定手段によって質問ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、肯定否定型回答及び言明型回答を含む回答系であるか否かを判定する回答系判定手段、
前記回答系判定手段によって回答系であると判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、前記肯定否定型回答及び前記言明型回答の何れかであるかを判定する言明型回答判定手段、及び
前記回答系判定手段によって回答系ではないと判定された場合に、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力文の意図が、言明及び了解の何れかであるかを判定する了解判定手段
として機能させるためのプログラム。
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2007
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