JP2010020531A - Conversation apparatus and conversation method - Google Patents
Conversation apparatus and conversation method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2010020531A JP2010020531A JP2008180295A JP2008180295A JP2010020531A JP 2010020531 A JP2010020531 A JP 2010020531A JP 2008180295 A JP2008180295 A JP 2008180295A JP 2008180295 A JP2008180295 A JP 2008180295A JP 2010020531 A JP2010020531 A JP 2010020531A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- conversation
- sentence
- variable part
- replacement
- conversation sentence
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Machine Translation (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Description
本発明は、前の会話文中に予め設定した可変部に置換された置換候補、またはその置換候補を基にして前の会話文以降の会話文に現れることが予測されるキーワードを、以降の会話文中の可変部に置換して会話文を生成する会話装置および会話方法に関する。また本発明の会話装置および会話方法は、2つの言語間を翻訳する会話装置および会話方法に用いられるものである。 The present invention relates to a replacement candidate that has been replaced with a preset variable section in a previous conversation sentence, or a keyword that is predicted to appear in a conversation sentence after the previous conversation sentence based on the replacement candidate. The present invention relates to a conversation apparatus and a conversation method for generating a conversation sentence by replacing a variable part in a sentence. The conversation device and conversation method of the present invention are used in a conversation device and conversation method for translating between two languages.
例えば、特許文献1は会話制御装置を開示している。この特許文献1は、ユーザの会話に応答しつつも、予め用意された一連の流れのある会話や話題などを順々にユーザに出力する会話制御装置である。この会話制御装置は、回答文と、その回答文の次の順番で出力することが予定される次候補回答文を指定する次候補指定情報とをそれぞれが有する複数のプランをプラン記憶部に記憶し、ユーザの第1の発話に応じて前記プランを選択し、その回答文を出力し、その後、ユーザの第2の発話に応じて、そのプランが有する次候補指定情報に基づいて、次候補回答文を出力することにより、ユーザの発話に応じて複数の回答文を予め定めた順番で出力するものである。
For example,
また、特許文献2は、発話の文脈を記憶しておくことによる予測効果を用いて、対話の流れが適切となる入力発話の理解を解釈できるようにする音声理解方式である。この音声理解方式は、発話命題内容の発話タイプを、発話タイプテーブルを検索することにより得て、プランインスタンスバッファ中の、完全に具体化されたプランインスタンスのキースロットに含まれる命題パターンに対応する命題内容の期待度は低く設定され、また完全に具体化されていないプランインスタンスあるいはインスタンス化されていないサブゴールのキースロットに含まれる命題パターンに対応する命題内容の期待度は高く設定される。これにより、音声理解制御部は発話タイプと命題内容の期待度を用いて各認識結果の最終的なスコアを求めるものである。
Further,
更に、特許文献3は、予め設定されたスクリプトに沿ったシーンを繰り返す形式で会話により意思疎通することができる多言語通訳装置及び方法に関し、定型文が端末装置間で、予め設定された関係付に従ってやり取りされる形式の会話に対して、一つの定型文について言語の種類が異なり、互いに対訳関係にある複数の表現を用意し、画面に対応して別々の言語による表現により表示を行うものである。
上記特許文献1の会話制御装置は、第1の及び第2のユーザの発話に応じて次候補回答文を出力する会話制御装置であるが、ユーザの入力の手間を減らすものではない。
また、特許文献2は、以前の入力に基づいて、次の入力の音声認識結果を確率的に求めるものであるが、次回の入力の手間を減らすことはできない。
また、特許文献3は、予め定められた文を表示するが、次に表示する文を柔軟に変化することができない。
本発明は、上記のような課題を解決するものであり、前の会話文中に予め設定した可変部に置換された置換候補、またはその置換候補を基にして前の会話文以降の会話文に現れることが予測されるキーワードを、以降の会話文中の可変部に置換して会話文を生成する会話装置および会話方法を提供することを目的とする。
The conversation control device of
Moreover, although
Moreover, although
The present invention solves the above-described problem, and replaces a replacement candidate with a preset variable section in a previous conversation sentence, or a conversation sentence after the previous conversation sentence based on the replacement candidate. An object of the present invention is to provide a conversation apparatus and a conversation method for generating a conversation sentence by replacing a keyword predicted to appear with a variable part in a subsequent conversation sentence.
上記課題を解決するため、本発明の会話装置は、可変部と固定部とのいずれかで構成される複数の会話文を記憶する会話文記憶部と、前記可変部に置換する置換候補を記憶する可変部情報記憶部と、前記会話文記憶部に記憶された第1会話文を検索する検索部と、前記検索部により検索された第1会話文の可変部の置換候補の中から置換語句を決定する置換候補決定部と、前記置換候補決定部により決定された置換語句を、前記第1会話文の可変部に置換して出力する出力部とを備え、前記検索部は、前記置換語句をキーとして、前記会話記憶文から第2会話文を検索し、前記出力部は検索された第2会話文中に、前記第1会話文と同じ可変部がある場合は、前記第2会話文の可変部を前記置換語句に置換して出力するものである。
特に、前記会話文記憶部に記憶された会話文は、シーン別に分類され、さらに会話のステップ毎に分類したステップ番号を会話文に対応付けて記憶していることを特徴とする。
本発明の会話装置は、例えば、レストラン、ホテル、空港、ショッピング、病院のようなシーン別に、更に、各シーンを種類、クラス、利用者の年齢別、性別などに分類し、各シーンに複数の会話文を会話文記憶部に記憶している。上記会話文中は、可変部と固定部のいずれかで構成され、上記可変部に置換する置換候補を可変部情報記憶部に記憶しておく。この会話文記憶部及び可変部情報記憶部を備え、前の会話文中に予め設定した可変部に置換された置換候補をキーとして、会話文記憶部に記憶されている会話文を検索し、検索された会話文中に可変部がある場合、前記キーとして使用した置換候補を可変部に置換して、以降の会話文を生成するので、ユーザの手間を減らして次に出力する会話文を生成することができる。
In order to solve the above-described problem, a conversation apparatus according to the present invention stores a conversation sentence storage unit that stores a plurality of conversation sentences composed of either a variable unit or a fixed unit, and a replacement candidate to be replaced with the variable unit. A variable phrase information storage unit, a search unit for searching for the first conversation sentence stored in the conversation sentence storage unit, and a replacement phrase from among the replacement candidates of the variable part of the first conversation sentence searched by the search unit A replacement candidate determination unit for determining the replacement phrase, and an output unit for replacing the replacement phrase determined by the replacement candidate determination unit with the variable part of the first conversation sentence, and outputting the replacement phrase. Is used as a key to search for a second conversation sentence from the conversation stored sentence, and the output unit includes the second conversation sentence in the second conversation sentence that has the same variable part as the first conversation sentence. The variable part is replaced with the replacement word and output.
In particular, the conversation sentences stored in the conversation sentence storage unit are classified according to scenes, and step numbers classified for each step of the conversation are stored in association with the conversation sentences.
The conversation device of the present invention is classified into scenes such as restaurants, hotels, airports, shopping and hospitals, and further classifies each scene into a type, class, age of a user, sex, etc. The conversation sentence is stored in the conversation sentence storage unit. The conversation sentence is composed of either a variable part or a fixed part, and replacement candidates to be replaced with the variable part are stored in the variable part information storage part. The conversation sentence storage unit and the variable part information storage unit are provided, and the conversation sentence stored in the conversation sentence storage unit is searched and searched with the replacement candidate replaced with the variable part set in advance in the previous conversation sentence as a key. If there is a variable part in the received conversation sentence, the replacement candidate used as the key is replaced with the variable part, and the subsequent conversation sentence is generated, so that the conversation sentence to be output next is generated by reducing the user's trouble. be able to.
また、本発明の会話装置は、実施形態において、前記可変部の置換候補と、該置換候補を有する会話文の次のステップの会話文中に入ると予想されるキーワードとを対応付けて記憶した次入力予測記憶部をさらに備え、前記検索部は、前記次入力予測記憶部の置換候補の語句から、前記置換語句を検索し、検索した置換語句に対応したキーワードを前記次入力予測記憶部から取得し、取得した該キーワードをキーとして、前記会話文記憶部に記憶された第2会話文を検索することを特徴とする。
これにより、前の会話文に置換された置換候補をキーとして、前の会話文以降の会話文に現われることが予想されるキーワードを含む会話文を検索することができ、前の会話文以降に予測される会話文を生成することができる。
Further, in the embodiment, the conversation device according to the present invention stores the variable part replacement candidate and the keyword that is expected to be included in the conversation sentence of the next step of the conversation sentence having the replacement candidate in association with each other. An input prediction storage unit is further included, and the search unit searches the replacement phrase from the replacement candidate words in the next input prediction storage unit, and obtains a keyword corresponding to the searched replacement word from the next input prediction storage unit The second conversation sentence stored in the conversation sentence storage unit is searched using the acquired keyword as a key.
This makes it possible to search for a conversation sentence including a keyword that is expected to appear in a conversation sentence after the previous conversation sentence, using the replacement candidate replaced with the previous conversation sentence as a key. Predicted conversation sentences can be generated.
また、本発明の会話装置は、実施形態において、文字や音声を入力する入力部をさらに備え、前記検索部は、前記入力部より入力された文または入力されたキーワードをキーとして、前記会話文記憶部に記憶された第1会話文または第2会話文を検索することを特徴とする。
これにより、ユーザが必要とする会話文を出力することができる。
In the embodiment, the conversation device according to the present invention further includes an input unit for inputting characters and voices, and the search unit uses the sentence input from the input unit or the input keyword as a key. The first conversation sentence or the second conversation sentence stored in the storage unit is searched.
Thereby, the conversation sentence which a user needs can be output.
本発明の会話装置は、実施形態において、前記会話文記憶部は、記憶された1つの会話文中に、複数の可変部がある場合、所定の可変部の置換候補と、該置換候補に対応して変更される他の可変部または固定部との置換候補とに共起関係を持たせて記憶することを特徴とする。
これにより、複数の置換候補に所定の関係を持たせることができる。
In the embodiment, in the conversation device according to the present invention, when the conversation sentence storage unit includes a plurality of variable parts in one stored conversation sentence, the conversation unit corresponds to a predetermined variable part replacement candidate and the replacement candidate. It is characterized in that it is stored with a co-occurrence relationship with other variable parts to be changed or replacement candidates with fixed parts.
Thereby, a predetermined relationship can be given to a plurality of replacement candidates.
本発明の会話装置は、実施形態において、前記出力部は、前記入力部より指示があったとき、前記置換して生成された第1会話文または第2会話文を出力することを特徴とする。
これにより、タイミングよく会話文を出力することができる。
In the embodiment of the conversation device according to the present invention, the output unit outputs the first conversation sentence or the second conversation sentence generated by the replacement when instructed by the input unit. .
Thereby, it is possible to output a conversation sentence with good timing.
本発明の会話装置は、実施形態において、前記会話文記憶部は、記憶された会話文と、該会話文の次のステップの会話文へ進む時間情報と、次のステップの次ステップ番号とを対応付けて記憶していることを特徴とする。
これにより、指定時刻または指定時間経過後に表示する文を対応付けすることができる。
In the conversation device of the present invention, in the embodiment, the conversation sentence storage unit stores the stored conversation sentence, time information for proceeding to the conversation sentence of the next step of the conversation sentence, and the next step number of the next step. They are stored in association with each other.
As a result, the sentence to be displayed after the designated time or the designated time has elapsed can be associated.
本発明の会話装置は、実施形態において、前記出力部に第1会話文が出力されてからの時間を計測する計測手段をさらに備え、前記検索部により検索された第1会話文の時間情報を取得し、該時間情報と前記計測手段により計測された時間が該時間情報を越えたと判断した場合、前記検索部は、前記第1会話文に対応付けて記憶された次ステップ番号をキーとして、前記会話記憶文から次ステップ番号を有する第2会話文を検索することを特徴とする。
これにより、タイミングよく会話文を出力することができる。
In the embodiment, the conversation device of the present invention further includes a measuring unit that measures a time from when the first conversation sentence is output to the output unit, and includes time information of the first conversation sentence retrieved by the retrieval unit. When it is determined that the time information and the time measured by the measuring means have exceeded the time information, the search unit uses the next step number stored in association with the first conversation sentence as a key. A second conversation sentence having a next step number is searched from the conversation storage sentence.
Thereby, it is possible to output a conversation sentence with good timing.
本発明の会話装置は、実施形態において、更に、前記会話文記憶部に記憶された第1言語の会話文に対応する第2言語の翻訳文を記憶する翻訳会話文記憶部と、前記可変部情報記憶部に記憶された第1言語の置換候補に対応する第2言語の翻訳を記憶する翻訳可変部情報記憶部を備え、前記出力部は、前記置換して生成された会話文を出力する際に、第2言語の翻訳文を出力することを特徴とする。
これにより、異なる言語を用いて会話することが可能になる。
In the embodiment, the conversation device according to the present invention further includes a translation conversation sentence storage unit that stores a second language translation sentence corresponding to the first language conversation sentence stored in the conversation sentence storage unit, and the variable unit. A translation variable section information storage section for storing a translation of the second language corresponding to the replacement candidate of the first language stored in the information storage section, and the output section outputs the conversation sentence generated by the replacement In this case, a translated sentence in the second language is output.
This makes it possible to talk using different languages.
また、本発明は別の観点では、会話方法であって、可変部と固定部とのいずれかで構成される複数の会話文を記憶する会話文記憶部と、前記可変部に置換する置換候補を記憶する可変部情報記憶部とを備え、前記会話文記憶部に記憶された第1会話文を検索する検索ステップと、前記検索された第1会話文の可変部の置換候補の中から置換語句を決定する置換候補決定ステップと、前記決定された置換語句を、前記第1会話文の可変部に置換して出力する出力ステップとを備え、前記検索ステップは、前記置換語句をキーとして、前記会話記憶文から第2会話文を検索し、前記出力ステップは、検索された第2会話文中に、前記第1会話文と同じ可変部がある場合は、前記第2会話文の可変部を前記置換語句に置換して出力する。
本発明の会話方法は、前の会話文中に予め設定した可変部に置換された置換候補をキーとして、会話文記憶部に記憶されている会話文を検索し、検索された会話文中に可変部がある場合、前記キーとして使用した置換候補を可変部に置換して、以降の会話文を生成するので、ユーザの手間を減らして次に出力する会話文を生成することができる。
In another aspect, the present invention provides a conversation method, a conversation sentence storage unit that stores a plurality of conversation sentences composed of either a variable part or a fixed part, and a replacement candidate that replaces the variable part. And a variable step information storage unit for storing a search step for searching for the first conversation sentence stored in the conversation sentence storage unit, and replacement from among the replacement candidates for the variable part of the searched first conversation sentence A replacement candidate determining step for determining a phrase; and an output step for replacing the determined replacement phrase with a variable part of the first conversation sentence and outputting the variable, and the search step uses the replacement phrase as a key. A second conversation sentence is retrieved from the conversation stored sentence, and the output step includes a variable part of the second conversation sentence when the second conversation sentence is a variable part that is the same as the first conversation sentence. Replace with the replacement word and output.
The conversation method of the present invention searches for a conversation sentence stored in a conversation sentence storage unit using a replacement candidate replaced with a preset variable part in a previous conversation sentence as a key, and a variable part in the retrieved conversation sentence. If there is, the replacement candidate used as the key is replaced with the variable part, and the subsequent conversation sentence is generated, so that it is possible to generate the conversation sentence to be output next while reducing the user's trouble.
本発明の会話装置および会話方法よれば、前の会話文中に予め設定した可変部に置換された置換候補、またはその置換候補を基にして前の会話文以降の会話文に現れることが予測されるキーワードを、以降の会話文中の可変部に置換して会話文を生成することによりユーザの手間を減らし、かつ先の会話文のキーワードに基づいて次に出力する会話文を生成することができる。 According to the conversation device and the conversation method of the present invention, it is predicted that a replacement candidate replaced with a preset variable part in the previous conversation sentence, or a conversation sentence after the previous conversation sentence based on the replacement candidate is predicted. By substituting the keyword to be replaced with the variable part in the subsequent conversation sentence, it is possible to reduce the user's trouble and generate the next conversation sentence to be output based on the keyword of the previous conversation sentence. .
本発明の会話装置は、例えば、携帯端末、携帯電話、パーソナルコンピュータなどの一つの機能として具備され、または単独の会話装置として構成される。本発明の会話装置は、携帯端末、携帯電話、パーソナルコンピュータなどが備えるハードウエアと同様のハードウエアを搭載する。即ち、会話装置は、演算処理装置(CPU)、主メモリ(RAM)、読出し専用メモリ(ROM)、入力装置、出力装置、ハードディスクのような外部記憶装置、磁気ディスクドライバ、光ディスクドライバ、CDドライバ、DVDドライバ、外部ネットワークと通信する有線または無線の通信インターフェースを備える。上記ROM、または外部記憶装置、磁気ディスク、光ディスク、CD、DVDは、本発明の会話装置を機能させるためのプログラム、またはコンピュータに本発明の会話方法を実行させるためのプログラムを記憶する。これらプログラム、または通信インターフェースを介してネットワークより取得したプログラムは、CPUが主メモリに読出し、これを実行することにより、本発明の会話装置または会話方法が実現される。 The conversation apparatus of the present invention is provided as one function of a mobile terminal, a mobile phone, a personal computer, or the like, or is configured as a single conversation apparatus. The conversation device of the present invention is equipped with the same hardware as that of a mobile terminal, a mobile phone, a personal computer and the like. That is, the conversation device includes an arithmetic processing unit (CPU), a main memory (RAM), a read only memory (ROM), an input device, an output device, an external storage device such as a hard disk, a magnetic disk driver, an optical disk driver, a CD driver, A DVD driver and a wired or wireless communication interface for communicating with an external network are provided. The ROM, the external storage device, the magnetic disk, the optical disc, the CD, or the DVD stores a program for causing the conversation device of the present invention to function or a program for causing a computer to execute the conversation method of the present invention. These programs, or programs acquired from the network via the communication interface, are read by the CPU into the main memory and executed, whereby the conversation device or the conversation method of the present invention is realized.
本発明の会話装置は、入力部1、記憶部2、制御部3、出力部4、時計8を備える。更に、必要に応じて通信インターフェース(図示しない。)を備える。
入力部1は、キーボード、マウス、ポインタなどをユーザが操作して、本発明の会話装置に文、単語、指示などを入力する。ユーザの指示のために、STEP移動ボタンを用意し、このSTEP移動ボタンが操作されたとき、会話装置は処理フローを現在のSTEPから次のSTEPへ進める処理をする。または処理を進めるためのボタンを用意し、ユーザがこのボタンを操作したとき処理を進めるようにする。これらの外に、会話を入力するために、マイク、カメラを備えてもよい。マイクより会話文または単語を入力するために、音声認識装置を備える必要がある。また、カメラより会話文または単語を入力するために、文字認識装置を備える必要がある。
記憶部2は、会話文記憶部21、可変部情報記憶部22、会話履歴記憶部23、次入力予測記憶部24、翻訳会話文記憶部25、翻訳可変部情報記憶部26、次入力予測キーワードリスト27、表示リスト28及びプログラムを記憶する。会話文記憶部21、可変部情報記憶部22、会話履歴記憶部23、次入力予測記憶部24、翻訳会話文記憶部25、翻訳可変部情報記憶部26は、以下では会話文データベース21、可変部情報データベース22、会話履歴データベース23、次入力予測データベース24、翻訳会話文データベース25、翻訳可変部情報データベース26と言うこともある。
制御部3は、検索部31、判断部32、置換部(または置換候補決定部)33を備える。
記憶部2及び制御部3に備えられる上記各部分は、CPU7がプログラムを読み出して順次処理を実施する場合に、ROM5、RAM6が機能する部分であり、現実に存在する部分ではない。しかし、上記各部分を論理回路等のハードウエアで実現することも可能である。
出力部4は液晶表示装置、プラズマ表示装置、有機EL表示装置のような表示装置、プリンタのような印刷装置、通信インターフェースのような信号出力装置でもよい。また会話装置が音声出力する場合は、スピーカを備える。
時計8は、会話装置のクロック信号発生部であるとともに、時計8のクロックをカウントすることにより経過時間を計測して、第1会話文に設定された経過時間後に第2会話文を出力する。または第1会話文に設定された時刻に到達した時第2会話文を出力する。
The conversation device of the present invention includes an
The
The
The
The above-described portions provided in the
The
The
上記会話文記憶部21は、可変部と固定部とのいずれかで構成される複数の会話文を記憶し、上記会話文はシーン別に複数の会話文を会話のステップ順に記憶する。この場合に、各ステップにそれぞれ複数の会話文を記憶していることもある。
上記可変部情報記憶部22は、前記会話文中に可変部を設定し、前記可変部に置換する置換候補を記憶する。1つの会話文中に、複数の可変部が設定される場合、その可変部に置換される置換候補は共起関係を持たせるとよい。ここで共起関係とは、ある部分が変更されることに伴って、他の部分も変更しなければ、文章として正確でなくなる場合に、その部分同士の関係を共起関係にあるという。共起関係は、関係がある部分に、どのように変更されるかが記載されており、具体的には、可変部の名詞句を単数形から複数形に変えた場合に、aまたはanの冠詞を削除することや、冷たい飲み物から温かい飲み物を変えた場合に、飲み物の数え方を、“a glass of”から“a cup of”に変更することが会話文中に記憶されている。また、共起関係は可変部同士に持たせるだけでなく、可変部と固定部に持たせても構わない。
上記会話履歴記憶部23は、前記可変部に置換された置換候補を会話順に記憶する。
上記次入力予測記憶部24は、前の会話文中の可変部に置換された置換候補を基にして、前の会話文以降の会話文に現われることが予想されるキーワードを記憶する。
上記検索部31は、入力部より入力された文中のキーワードまたは入力されたキーワードをキーとして、前記会話文記憶部21に記憶された会話文を検索する。また、前記会話履歴記憶部23に記憶された置換候補または次入力予測記憶部24に記憶された置換候補を基にして次の会話文に現われることが予測される次入力予測キーワードをキーとして、前記会話文記憶部21中の会話文を検索する。
上記判断部32は、前記検索された会話文中に、前記可変部があるか否か判断する。
上記置換部(または置換候補決定部)33は、上記検索部31により検索された会話文に、上記判断部32が前記可変部があると判断した場合に、前記キーとして使用された置換候補または上記次入力予測キーワードを前記可変部に置換するように、置換語句を決定し、その置換語句を可変部に置換する。
上記翻訳会話文記憶部25は、前記会話文記憶部21に記憶された第1言語の会話文に対応する第2言語の翻訳文を記憶する。
上記翻訳可変部情報記憶部26は、前記可変部情報記憶部22に記憶された第1言語の置換候補に対応する第2言語の翻訳を記憶する。
上記次入力予測キーワードリスト27は、次入力予測記憶部24を検索して得た次入力予測キーワードを記憶する。
上記表示リスト28は、検索結果として得られた会話文を記憶する。
The conversational
The variable part
The conversation
The next input
The
The
The replacement unit (or replacement candidate determination unit) 33, when the
The translated
The translation variable part
The next input
The
本発明の会話装置の動作を図2に示す文を例にして、概略説明する。
図2(a)は本発明の会話装置がシーン別に会話ステップ順に記憶している会話文を示す。図2(b)はユーザの指示に基づいて本発明の会話装置が順次出力する会話文を示す。
(STEP1)今、ユーザがシーン「レストラン」を選択したとする。会話装置はシーン「レストラン」のSTEP1の会話文を出力する。図2(a)の例では、シーン「レストラン」が選択され、そのSTEP1の会話文は、複数あり、「メニューを見せてください。」と、「コーヒーを1杯ください。」がある。この出力に応じてユーザは「コーヒーを1杯ください。」を選択した。
(STEP2)すると、会話装置は、上記選択された文のキーワード「コーヒー」と「1杯」に基づいて、次の会話文を得るため、データベースを検索して、図2(a)のSTEP2に示すように、「ホットでお願いします。」と、「注文した物がまだ来ません。」を得て、これを出力する。この出力の際に、STEP1で選択された会話文中のキーワードを反映して、上記文中の「物」を「コーヒー」に置換して出力する。即ち、図2(b)のSTEP2に示すように「注文したコーヒーがまだ来ません。」を出力する。
(STEP3)その後、このレストランのシーンの最後の会話文として、ユーザが次入力指示すると、図2(a)のSTEP3に示すように、会話装置は「勘定をお願いします。」、「私がおごります。」と、「割り勘にしましょう。」を検索する。これを出力する際に、会話装置はこのSTEP3より前のSTEP1の会話文に「1杯」を含む文が選択されたことを反映して、「私がおごります。」と、「割り勘にしましょう。」は、不要であると判断して、「勘定をお願いします。」を残し、これを出力する。
The operation of the conversation apparatus of the present invention will be schematically described with reference to the sentence shown in FIG.
FIG. 2 (a) shows conversation sentences stored in the conversation step order by scene in the conversation apparatus of the present invention. FIG. 2B shows conversation sentences sequentially output by the conversation apparatus of the present invention based on the user's instruction.
(STEP 1) Now assume that the user selects the scene “Restaurant”. The conversation device outputs the conversation sentence of
(STEP 2) Then, the conversation device searches the database to obtain the next conversation sentence based on the keywords “coffee” and “one cup” of the selected sentence, and changes to STEP 2 in FIG. As shown in the figure, “Please give me a hot note” and “The ordered item has not come yet” is obtained and output. At the time of this output, the keyword in the conversation sentence selected in
(STEP 3) After that, when the user instructs to input next as the last conversation sentence of the scene of this restaurant, as shown in
上記図2(a)のSTEP2は、ユーザが次の入力を指示した場合であるが、予め指定時間を設定することにより、図2(c)のSTEP2に示すように、指定時間経過後、自動的にSTEP2
を出力するようにできる。図2(c)は指定時間を設定したが、時刻を設定してもよい。この図2(c)のSTEP2の場合もSTEP1で選択された会話文中のキーワードを反映して、「注文したコーヒーがまだ来ません。」を出力する。
STEP2 in FIG. 2 (a) is a case where the user has instructed the next input. By setting the designated time in advance, as shown in STEP2 in FIG. STEP2
Can be output. Although the designated time is set in FIG. 2C, the time may be set. In the case of STEP2 in FIG. 2 (c), the keyword in the conversation sentence selected in STEP1 is reflected and “Ordered coffee has not come yet” is output.
本発明の会話装置は、上記のように動作するものであり、詳細を本発明の各部分の動作ともに、図3を参照して説明する。図3の会話装置は翻訳機能を備えるので、同時に翻訳文を出力する場合を説明する。
(例1)
会話文データベース21は、シーン別に、かつ、会話の順、即ちSTEP1〜STEPnの順にそれぞれ1つまたは複数の会話文を記憶する。図3はシーン「レストラン」を示し、図3(a)に示すように、STEP1に2つの文例、STEP2に2つの文例、STEP3に3つの文例を記憶する。シーンはレストラン以外に、ホテル、空港、ショッピング、病院のようなシーンに分類してもよい。更に、各シーンを種類、クラス、利用者の年齢別、性別などに分類してもよい。
図3(a)に示すように、会話文データベース21は、文番号、STEP、文例、訳文、キーワード、非表示キーワード、タイマー指定時間〔sec〕と、指定時間経過後の表示文番号の欄を横軸、文番号を縦軸にした一覧表である。この一覧表は、発明を説明するために示した図であり、メモリにはどのような形式で記憶させてもかまわない。
The conversation device according to the present invention operates as described above, and the details thereof will be described together with the operations of the respective portions of the present invention with reference to FIG. Since the conversation apparatus of FIG. 3 has a translation function, the case where a translation is simultaneously output will be described.
(Example 1)
The
As shown in FIG. 3A, the
本発明の会話装置は、文例中に、可変部と固定部を予め設定する。図3(a)の文番号0002は可変部を2つ設定している。即ち、<E0001>と、<E0002>である。この可変部以外の部分が固定部に相当する。この可変部に置換する置換候補が可変部情報データベース22に予め登録されている。図3(b)に示すように、可変部<E0001>は、「コーヒー、紅茶・・・」である。可変部<E0002>は、「1杯、2杯・・・」である。一つの文中に複数の可変部が存在する場合、複数の置換候補は共起関係を持たせる。
文番号0010は可変部<E0003>を設定する。この可変部に置換する置換候補は、図3(b)の可変部データベース22に示すように、「アイス、ホット」である。
可変情報データベース22は、置換候補の翻訳も記憶している。即ち、文番号0002の訳文は、「Can I have <T0002><T0001>.」であり、その可変部T0002の翻訳は「a cup,two cup…」、可変部<T0001>は「coffee,tea…」である。
In the conversation apparatus of the present invention, the variable part and the fixed part are set in advance in the sentence example. The
The
The
図3(a)の一覧表を会話文記憶部21に有する場合、ユーザが「コーヒーを1杯下さい。」を入力したとする。ユーザが入力した文中の「コーヒー」及び「1杯」をキーワードにして会話文データベース21を検索すると、文番号0002「<E0001>を<E0002>下さい。」の可変部<E0001>を置換候補「コーヒー」とし、可変部<E0002>を置換候補「1杯」としたとき、一致する。即ち、文番号0002は「コーヒーを1杯下さい。」と置換したとき、ユーザが入力した文に一致する。同時に、この文番号に対応する訳文を取得する。文番号0002の訳文は、「Can I have <T0002><T0001>.」であるから、可変部<T0002>は「a cup of」、可変部<T0001>は「coffee」である。従って、文番号0002の訳文は、「Can I have a cup of coffee?」となる。その結果、図4に示すように、表示部に「コーヒーを1杯下さい。」と、「Can I have a cup of coffee?」を表示する。
If the conversation
以上は、ユーザが入力した文に基づいて、会話文データベース21検索する場合であるが、別の検索方法を説明する。
先ず、ユーザがシーンを選択すると、会話装置は自動的にそのシーンのSTEP1の文例を出力する。シーン「レストラン」を選択したとき、その文例は、図3(a)に示すように、STEP1は、文番号0001と0002がある。即ち、「メニューを見せて下さい。」と、「<E0001>を<E0002>下さい。」である。この2つの文例を出力して、ユーザが選択する。文番号0002は、「<E0001>を<E0002>下さい。」であり、この表示がユーザにわかり難い場合は、第1の置換候補を表示する。そして、第1の置換候補は置換可能であることをフラッシュ、表示色、文字種、フォントにより表示するとよい。つまり、<E0001>の第1の置換候補「コーヒー」と、<E0002>の第1の置換候補「1杯」は、置換可能であることを表示する。
この2つの文例をユーザがみて、ユーザが例えば文番号0002を選択したとすると、可変部<E0001>にデフォルトが表示され、可変部<E0001>の置換候補「コーヒー、紅茶・・・」が表示される。同様に、可変部<E0002>にデフォルトが表示され、可変部<E0002>の置換候補「1杯、2杯・・・」が表示される。もし、STEP1の会話文が1つである場合は、文の選択は必要ない。
ユーザが可変部<E0001>に置換候補「コーヒー」、可変部<E0002>に置換候補「1杯」を選択すると、文番号0002は「コーヒーを1杯下さい。」となるので、これを表示する。同時に、文番号0002の訳文「Can I have a cup of coffee?」も表示する。(図4)
The above is a case where the
First, when the user selects a scene, the conversation apparatus automatically outputs a STEP1 sentence example of the scene. When the scene “Restaurant” is selected,
If the user sees these two sentence examples and the user selects
When the user selects the replacement candidate “coffee” for the variable part <E0001> and the replacement candidate “1 cup” for the variable part <E0002>, the
以上のようにして、いずれかの手順により、検索または選択された文例を会話履歴データベース23に格納する。図3(c)は、会話履歴データベース23の記憶例を示し、横軸に、シーン名、STEP、文番号、キーワード、タイマー指定時刻、指定時間経過後の表示文の欄がある。縦軸に上記検索または選択された文例が順次格納される。図3(c)は履歴が1つであるので、図3(a)から図3(c)に向いている矢印(1)で示すように、シーン名に「レストラン」、STEPに「1」、文番号に「0002」、キーワードに「E0001=コーヒー、E0002=1杯」、タイマー指定時刻に「600」、指定時間経過後の表示文に「0011」がそれぞれ格納される。このように、各可変部に置換された置換候補をキーワードとして記憶しておく。今の場合、キーワードはE0001=コーヒー、E0002=1杯である。
As described above, the sentence example searched or selected by any procedure is stored in the
次にユーザから入力指示があったとき出力する会話文を、予め予測する。
即ち、上記会話履歴データベース23に保存されている全てのキーワード情報、この場合「E0001=コーヒー、E0002=1杯」をキーとして、次入力予測データベース24を検索する。次入力予測データベース24は、本発明の会話装置に予め用意されているデータベースであり、図3(d)に示すように、コーヒーがキーワードである場合に、このコーヒーを基にして次の会話文に現われることが予測されるキーワードがあらかじめ登録されている。つまり、コーヒーに対しては、アイス、ホットが次の会話文に含まれると予測する。また紅茶に対しては、アイス、ホットが次の会話文に含まれると予測する。キーワードが1杯である場合は、1人が次の会話文に含まれると予測する。同様に、前の会話文のキーワードに対して、次の会話文に含まれると予測するキーワードを収集して登録しておく。
この例では、「コーヒー」「1杯」がキーワードであるので、これをキーとして、次入力予測データベースを検索すると、次の会話文に含まれると予測するキーワードは、「アイス」、「ホット」、「1人」が得られる。これを図3(c)から図3(d)に向いている2つの矢印(2)で示す。これらのキーワードを次入力予測キーワードリスト27に格納する。この次入力予測キーワードリスト27を図3(e)に示す。これを図3(d)から図3(e)に向いている矢印(3)で示す。
Next, a conversation sentence to be output when an input instruction is received from the user is predicted in advance.
That is, the next
In this example, since “coffee” and “one cup” are keywords, when the next input prediction database is searched using this as a key, keywords predicted to be included in the next conversation sentence are “ice” and “hot”. , "One person" is obtained. This is indicated by two arrows (2) from FIG. 3 (c) to FIG. 3 (d). These keywords are stored in the next input
次に、次入力予測キーワードリスト27に格納されたキーワード「アイス」、「ホット」、「1人」の各々をキーとして、会話文データベース21を検索する。検索は会話文データベース21のキーワード欄を検索する。ここでの検索対象は前回入力(即ちSTEP1)した文「コーヒーを1杯下さい。」以降のSTEPの文例であり、かつ可変部は次入力予測キーワードリスト27を展開した会話文である。つまり、STEP2の可変部、<E0003>に「アイス」、「ホット」、「1人」のいずれかが入るものとして検索する。
今、検索しているのは「アイス」、「ホット」、「1人」であり、E0003=アイス、ホット・・・」にヒットするため、このE0003をキーワードとして持つ文番号0010「<E003>でお願いします。」と、文番号0010の訳文「<T0003><T0001>,please.」が検索結果として得られる。これを図3(e)から図3(a)に向いている矢印(4)で示す。
Next, the
The search is now for “ice”, “hot”, “one person” and hits E0003 = ice, hot ... ”, so
次に、上記検索結果(即ち、「<E0003>でお願いします。」及び訳文「<T0003><T0001>,please.」)と、その前の会話文である「コーヒーを1杯下さい。」及び「Can I have a cup of coffee?」を表示する。
文中に可変部がある場合は、その可変部の近傍にリストボックスを表示し、ユーザがリストボックスの中から置換候補を選択できるようにする。
上記検索結果として、文が複数であるときは、画面上に並べて表示するとよい。このとき、検索結果は、画面上のより上部に表示したり、色を変えたり、点滅したりするとよい。
なお、上記説明は、会話装置が予め次に出力する会話文を予測し、ユーザの指示があったとき、予め予測した会話文を出力したが、ユーザの指示によって次の会話文の予測処理を開始してもよい。
Next, the above search results (ie, “Please do with <E0003>” and the translated text “<T0003><T0001>, please.”) And the previous conversation “Please give me a cup of coffee.” And “Can I have a cup of coffee?” Is displayed.
If there is a variable part in the sentence, a list box is displayed near the variable part so that the user can select a replacement candidate from the list box.
As a result of the search, when there are a plurality of sentences, they may be displayed side by side on the screen. At this time, the search result may be displayed at the top of the screen, or the color may be changed or blinked.
In the above description, the conversation device predicts the next conversation sentence to be output in advance, and when the user gives an instruction, the conversation sentence predicted in advance is output. You may start.
また、本発明の会話装置は、以前に出力した翻訳文の文体を記憶しておき、その文体に合わせて、以降の翻訳文の文体を変化させるようにするとよい。
即ち、以前に出力した翻訳文の文体が"Can/Will you…?"または"May I …?"のように通常の文体であった場合、この翻訳文以降の翻訳は、"Can/Will you…?"または"May I …?"のようにあわせる。
しかし、以前に出力した翻訳文の文体が"Could/Would you…?"のように丁寧な文体であった場合、この翻訳文以降の翻訳は、"Could/Would you…?"のように変化させる。
また、以前に出力した翻訳文の文体が"I want to…""I going to …"または"I go to …"のように通常文体であった場合、この翻訳文以降の翻訳は、"I want to…""I going to …"または"I go to …"のようにあわせる。
しかし、以前に出力した翻訳文の文体が"I wanna…""I'm gonna …"のように口語文体であった場合、この翻訳文以降の翻訳は、"I wanna…""I'm gonna …"または"I gotta…"のように口語文体とする。
Moreover, the conversation apparatus of this invention is good to memorize | store the style of the translation sentence output previously, and to change the style of subsequent translated sentences according to the style.
That is, if the style of the translated text that was output before is a normal style such as “Can / Will you…?” Or “May I…?”, The translation after this translation will be “Can / Will you” …? "Or" May I…? "
However, if the style of the translation that was output before is a polite style like “Could / Would you…?”, The translation after this translation will change to “Could / Would you…?” Let
In addition, if the style of the translated text that was output before was a regular style, such as “I want to…” “I going to…” or “I go to…”, the translation after this translation will be “I want to…” Want to ... "" I going to ... "or" I go to ... "
However, if the style of the translation that was output before was a colloquial style such as “I wanna…” “I'm gonna…”, the translation after this translation would be “I wanna…” “I'm Use a colloquial style such as “gonna…” or “I gotta…”.
(例2)
図5は、例2を説明する図である。図5は、STEP1の文例が3つある点、STEP2の文番号0011の可変部が<E0005>である点、可変部データベース22の可変部名E0005の置換候補がE0001,E0003である点が図3と異なり、その他は同じである。この例2では、文番号0011は、文中の可変部<E0005>が可変部情報データベースに基づいて展開され、「注文した<E0005>がまだ来ません。」は、「注文した<E0001>,<E0003>がまだ来ません。」となる。即ち、可変部<E0005>は、置換候補<E0001>,<E0003>のどちらでも置換可能となる。
例えば、STEP1の文例が3つあり、ユーザが文番号0002を選択したとする。これにより、会話履歴データベース23には、キーワードとして、<E0001>,<E0002>が記憶される。文番号0011の可変部<E0005>は、キーワード<E0001>に置換されるので、「注文したコーヒーがまだ来ません。」となる。
このように、ユーザが選択した置換候補をSTEP2の文番号0011に反映させることができる。この例2は、STEP2の文例がSTEP1の選択により可変部が置換されることを説明するものであり、例1のように次入力予測データベース24を使用せずに、会話履歴データベース23に格納されたキーワードを使用してSTEP2の文例を検索する場合を説明した。
なお、上記例2の説明はSTEP1で、文例が1つ選択された場合であるが、STEP1で「コ
ーヒーを1杯下さい。」の後に、更に「紅茶を1杯下さい。」が選択された場合、会話履歴データベースのキーワードE0001には、「コーヒー」と「紅茶」の2つが記憶される。従って、この場合には、文番号0011の可変部<E0005>の置換候補は「コーヒー」と「紅茶」の2つとし、ユーザが複数の候補を選択できるようにする。
(Example 2)
FIG. 5 is a diagram for explaining the second example. FIG. 5 shows that there are three STEP1 sentence examples, the variable part of the
For example, assume that there are three sentence examples of STEP1 and the user selects
In this way, the replacement candidate selected by the user can be reflected in the
In addition, the explanation of the above example 2 is the case when one sentence is selected in STEP1, but after "Please give me a cup of coffee." The keyword E0001 in the conversation history database stores “coffee” and “tea”. Therefore, in this case, there are two replacement candidates for the variable part <E0005> of the
(例3)
図6は例3を説明するための図である。図6は、図3と実質的に同じであるが、図6はキーワードに設定されたタイマー指定時間が作動する場合を説明する。
即ち、STEP1で、文番号0002が選択または検索され、会話履歴データベース23に保存されると、キーワードに設定されたタイマーが作動する。ここでは、600secが設定されている。すると、時計8のクロックがカウントされ、指定時間経過後、指定された文番号0011が表示される。つまり、600sec後、文番号0011「注文した<E0001>がまだ来ません。」が得られ、可変部<E0001>に置換候補「コーヒー」を置換して、「注文したコーヒーがまだ来ません。」と訳文「I'm still waiting for the <T0001>.」を表示する。
(Example 3)
FIG. 6 is a diagram for explaining the third example. FIG. 6 is substantially the same as FIG. 3, but FIG. 6 illustrates a case where the timer designated time set in the keyword is activated.
That is, when the
(例4)
図7は例4を説明するための図である。図7は、選択または検索された文中の時間情報に応じて、指定時間経過後に指定された会話文を表示するものである。
即ち、図7(a)に示すように、STEP1で、文番号0101が選択または検索されたとする。文番号0101は、「<E0010>分後、<E0011>で待ち合わせをしています。」である。この文番号のキーワードは「E0011」と、「待ち合わせ」である。そして、タイマー指定時間は、「E0010×60」である。
この文例は、可変部情報データベース22に図7(b)に示すように保存される。即ち、可変部名E0010の置換候補は、任意の整数である。可変部名E0011の置換候補は、大阪駅、京都駅・・・である。
そして、会話履歴データベース23には、図7(c)に示すように保存される。つまり。キーワードE0011=大阪駅と、待ち合わせである。タイマー指定時間はE0010×60=1800である。従って、文番号0101としては、「30分後、大阪駅で待ち合わせをしています。」が入力される。そして、指定時間経過後表示文番号は0110と、0111である。会話履歴データベース23に保存されたとき、時計8のクロックがカウントを開始し、そして、指定時間経過すると、表示文0110と、0111が表示される。つまり、「まだ大阪駅につきませんか?」及び訳文「Have we arrive at Osaka yet?」と、「なぜ遅れているのですか?」及び訳文「What's the reason of delay?」の2つの文が表示される。
(Example 4)
FIG. 7 is a diagram for explaining the fourth example. FIG. 7 displays a conversation sentence designated after a designated time has elapsed in accordance with time information in the selected or searched sentence.
That is, as shown in FIG. 7A, it is assumed that the
This sentence example is stored in the variable
Then, it is stored in the
(例5)
図8は例5を説明するための図である。図8は、選択または検索された文中の時間情報に応じて、指定時間後に指定された文を表示するものである。
即ち、図8(a)に示すように、STEP1で、文番号0201が選択または検索されたとする。文番号0201は、「<E0030>時<E0031>分発の電車を待っています。」である。この文番号のキーワードは「E0030時E0031分と、電車」である。そして、タイマー指定時間は、「E0030時E0031分」である。
この文例は、可変部情報データベース22に図8(b)に示すように保存される。即ち、可変部名E0030の置換候補は、0〜24の整数である。可変部名E0031の置換候補は、0〜59の整数である。
そして、会話履歴データベース23には、図8(c)に示すように保存される。つまり。キーワードE0011=10と、E0031=15と、電車である。従って、0201は「10時15分発の電車を待っています。」が入力されたことになる。そして、タイマー指定時間はE0030時E0031分であり、指定時間経過後表示文番号は0210と、0211である。会話履歴データベースに保存されたとき、時計8の時刻がウオッチされ、指定時刻が経過すると、表示文0210と、0211が表示される。つまり、10時15分になると、「<E0030>時<E0031>分発の電車はまだ着きませんか?」及び訳文「Has the <T0030>:<T0031> train come yet?」と、「なぜ遅れているのですか?」及び訳文「What's the reason of delay?」の2つの文が表示される。
(Example 5)
FIG. 8 is a diagram for explaining the fifth example. FIG. 8 displays a sentence specified after a specified time according to time information in the selected or searched sentence.
That is, as shown in FIG. 8A, it is assumed that the
This sentence example is stored in the variable
And it is preserve | saved in the
以上に説明した例1〜例5は、以下のフローチャートのように処理され、実現される。
図9〜図13は、上記例1〜例2の処理を実行するフローチャートである。
本発明の会話装置が動作を開始すると、まずステップS1は、ユーザによるシーンの選択があるか否か判定する。ユーザによるシーンの選択がない場合、会話装置は動作を終了する。選択がある場合、ステップS2に進み、選択されたシーンのSTEP1の文例を表示する。STEP1の文例が複数ある場合は、複数の文例全部表示する。次にステップS3では、ユーザに表示された会話文に所望の会話文があるか否か判断させる。ユーザが所望する文例がないと判断した場合、ステップS4へ進み、画面に表示するSTEPを変更するボタンなどからの入力を受付け、ユーザが表示するSTEPを変更指示したか否か判定する。ユーザが表示するSTEPを変更する指示をした場合、ステップS5で、現在の表示内容をクリアする。そして、ステップS6で、ユーザが指定するSTEPの文例を表示する。その後、ステップS3に戻る。
Examples 1 to 5 described above are processed and implemented as in the following flowchart.
9 to 13 are flowcharts for executing the processes of the first to second examples.
When the conversation apparatus of the present invention starts operation, first, in step S1, it is determined whether or not there is a scene selection by the user. If there is no scene selection by the user, the conversation device ends its operation. If there is a selection, the process proceeds to step S2 to display a STEP1 sentence example of the selected scene. If there are multiple STEP1 sentence examples, all of the multiple sentence examples are displayed. Next, in step S3, it is determined whether or not there is a desired conversation sentence in the conversation sentence displayed to the user. If it is determined that there is no sentence example desired by the user, the process proceeds to step S4, where an input from a button or the like for changing the STEP displayed on the screen is received, and it is determined whether or not the user has instructed to change the STEP displayed. If the user gives an instruction to change the displayed STEP, the current display content is cleared in step S5. Then, in step S6, a STEP sentence example designated by the user is displayed. Then, it returns to step S3.
ステップS4で、表示するSTEPの変更指示がない場合、ステップS7に進み、ユーザの入力方法がキーワードか否かを判定する。即ち、キーワードが入力された場合は、ステップS8へ進み、キーワード入力を受付ける。次に、ステップS9で、キーワードによる文例検索を実施する。この文例検索は、図10に示す文例検索のフローチャートにより後述する。文が入力された場合は、ステップS10へ進み、自由文の入力を受付ける。次に、ステップS11で、文による文例検索を実施する。この文例検索は、図11に示す文例検索のフローチャートにより後述する。ステップS9またはステップS11の検索結果は、ステップS12で、検索結果表示が行われる。その後、ステップS3に戻る。 If it is determined in step S4 that there is no instruction to change the displayed STEP, the process proceeds to step S7 to determine whether or not the user input method is a keyword. That is, if a keyword has been input, the process proceeds to step S8 to accept the keyword input. Next, in step S9, a sentence example search using keywords is performed. This sentence example search will be described later with reference to the sentence example search flowchart shown in FIG. If a sentence has been input, the process proceeds to step S10 and accepts an input of a free sentence. Next, in step S11, a sentence example search using a sentence is performed. This sentence example search will be described later with reference to the sentence example search flowchart shown in FIG. The search result of step S9 or step S11 is displayed in step S12. Then, it returns to step S3.
上記ステップS3で、所望の文例があるとユーザが判断した場合、ステップS13へ進み、ユーザに所望の文例を選択させる。STEP1の文例が1つである場合は、ステップS13をスキップしてもよい。文中に、可変部がある場合は、その可変部をリストボックスにして置換候補を表示する。そして、ユーザに置換候補を選択させる。次に、ステップS14で、選択された文の訳文を表示する。次にステップS15で、会話履歴を更新する。この処理は図12により後述する。
次に、ユーザからの次入力指示があるか否か判定する。指示がなければ、ステップS16に戻る。ユーザが次入力指示をすると、ステップS17では、選択された文はこのシーンの最終STEPの文か否か判定する。最終STEPの文であれば、ステップS1に戻る。最終STEPの文でない場合は、ステップS18へ進み、次入力を予測する。このステップS18は図13により後述する。そして、ステップS19で、予測結果を表示し、ステップS3に戻る。ステップS19で、予測結果を表示する場合、以前に出力した翻訳文の文体を記憶しておき、その文体に合わせて、以降の翻訳文の文体を変化させるようにするとよい。即ち、以前に出力した翻訳文の文体が通常文体、丁寧文体または口語文体か記憶し、それ以降の出力翻訳は、以前の文体に合わせるように文体処理する。
図9のフローチャートは、ステップS16で、ユーザの指示があったステップS16以降の処理を実施し、予測結果を表示するが、ステップS16の処理をスキップして、上記例1で説明したように、ユーザの指示の前に次の会話文を予め予測してもよい。またはステップS18で、次入力予測処理を実施し、ユーザの指示により、予測結果を表示するようにしてもよい。
更に、以上の説明は順次処理を実施する場合であるが、処理フローの移動ボタンを用意して、現在の処理STEPから前の処理STEPへ戻す指示を与えられるようにしてもよい。
When the user determines that there is a desired sentence example in step S3, the process proceeds to step S13, and the user selects the desired sentence example. If there is only one sentence in STEP1, step S13 may be skipped. If there is a variable part in the sentence, the variable part is displayed as a list box and the replacement candidate is displayed. Then, the user is made to select a replacement candidate. Next, in step S14, the translation of the selected sentence is displayed. In step S15, the conversation history is updated. This process will be described later with reference to FIG.
Next, it is determined whether or not there is a next input instruction from the user. If there is no instruction, the process returns to step S16. When the user gives a next input instruction, in step S17, it is determined whether or not the selected sentence is a sentence of the final STEP of this scene. If it is the final STEP sentence, the process returns to step S1. If it is not the final STEP sentence, the process proceeds to step S18 to predict the next input. This step S18 will be described later with reference to FIG. In step S19, the prediction result is displayed, and the process returns to step S3. When displaying a prediction result in step S19, it is good to memorize | store the style of the translation sentence output previously, and to change the style of subsequent translation sentences according to the style. That is, it stores whether the style of the translation sentence output previously is a normal style, a polite style, or a colloquial style, and the subsequent output translation is styled so as to match the previous style.
In the flowchart of FIG. 9, in step S <b> 16, the process after step S <b> 16 instructed by the user is performed and the prediction result is displayed, but the process of step S <b> 16 is skipped and as described in Example 1 above, The next conversation sentence may be predicted in advance before the user's instruction. Or in step S18, a next input prediction process may be implemented and a prediction result may be displayed by a user's instruction | indication.
Furthermore, although the above description is a case where sequential processing is performed, a move button of the processing flow may be prepared so that an instruction to return from the current processing STEP to the previous processing STEP may be given.
上記ステップS9の文例検索の詳細は、図10の通りである。即ち、入力されたキーワードをキーとして、会話文データベース21中のキーワード欄を検索する。この検索時に、可変部がある場合は、可変部情報データベース22を参照して、可変部を展開した上で検索する。入力されたキーワードが複数の場合、入力されたキーワードを全て含むAND検索、または入力されたキーワードのどれかを含むOR検索のいずれかを行う。
Details of the sentence example search in step S9 are as shown in FIG. That is, the keyword column in the
上記ステップS11の文例検索の詳細は、図11の通りである。即ち、入力された文をキーとして、会話文データベース21中の文例欄を検索する。この検索時に、可変部がある場合は、可変部情報データベース23を参照して、可変部を展開した上で検索する。この検索の場合、入力された文と完全一致する文を抽出するのが基本であるが、完全一致ではなくても大部分が一致している文も抽出できるよう、入力された文から形態素解析してキーワードを切り出し、それらのキーワードを文中に含む文を検索するようにしてもよい。
Details of the sentence example search in step S11 are as shown in FIG. That is, the sentence example column in the
上記ステップS15の詳細を図12に示す。即ち、選択された文が属するシーン名、STEP番号、文番号、文中のキーワードを会話履歴データベース23に格納する。文中に可変部がある場合は、文中の各可変部と、その各可変部に置換した置換候補も会話履歴データベース23に格納する。このようにして、会話履歴を格納することにより、事前に入力した内容を次入力予測で利用するために、文中の各可変部に割当てた単語も履歴として記録しておく。
Details of step S15 are shown in FIG. That is, the scene name to which the selected sentence belongs, the STEP number, the sentence number, and the keyword in the sentence are stored in the
上記ステップS18の次入力予測処理の詳細を図13に示す。即ち、ステップS18−1で、会話履歴データベース24内の各キーワードをキーとして、次入力予測データベース24を検索する。この検索において、会話履歴データベース23に保存されている情報をどこまで溯って次入力予測に利用するかは、(1)会話履歴データベース23に残っている全ての履歴を利用する、(2)予め指定した回数前までの履歴(X=1,2,・・・)を利用する、(3)ヒット件数により何回前までの履歴を利用するか変動させる、(4)予めヒット件数の閾値を設定し、検索でヒットした件数が少なければ履歴を溯る回数を増やす。検索でヒットした件数が多ければ履歴の回数を減らす。このように履歴を溯る回数を変動させて、ヒット件数を予め設定した閾値になるようにする、のような方法があり、いずれを利用するか予め決定しておく。検索結果が得られた場合、次入力予測キーワードリスト27に、次入力予測キーワードを格納する。
Details of the next input prediction process in step S18 are shown in FIG. That is, in step S18-1, the next
次に、ステップS18−2では、次入力予測キーワードリスト27の各々の単語をキーとして、会話文データベース21において、前回選択した文のSTEP番号+1となるものの中からキーワード欄を検索し、ヒットした文を表示文リストに格納する。会話文データベース21に非表示キーワード欄に格納されたキーワードによってヒットした文は、表示しないし、表示文リストに格納及び追加しないようにする。
例えば、図3のレストランのシーンにおいて、まず、「コーヒーを1杯下さい。」と入力したと仮定すると、文番号0002「<E0001>を<E0002>下さい。」にヒットし、E0001=コーヒー、E0002=1杯となる。
次入力予測によって、STEP2の「<E0003>でお願いします。」と「注文した<E0001>がまだ来ません。」がそれぞれ、「アイスでお願いします。」「ホットでお願いします。」または「注文したコーヒーがまだ来ません。」として画面に表示される。
次に、「ホットでお願いします。」を選択したとすると、選択した文の訳文とともに画面に表示し、選択した文の情報が会話履歴記憶部23に保存される。
次入力予測ステップS18−2において、会話履歴記憶部23に保存されているキーワード(この例では「コーヒー」、「1杯」、「お願い」)をキーとして、次入力予測記憶部24を検索し、ヒットした「アイス」、「ホット」、「1人」が次入力予測キーワードリスト27に保存される。この次入力予測キーワードリスト27に保存された「アイス」、「ホット」、「1人」をキーとして、会話文記憶部21を検索するが、このとき、非表示キーワード欄に「1人」を持つ文番号0021「割り勘にしましょう。」と文番号0022「私がおごります。」がヒットするが、非表示キーワードでヒットした文であるため、これら2文は画面に表示しない。
Next, in step S18-2, using each word in the next input
For example, in the restaurant scene of FIG. 3, if it is assumed that the user inputs “Please give me a cup of coffee.”, The
According to the prediction of the next input, STEP2 “I need your help at <E0003>” and “I have not ordered <E0001> yet” respectively. Or it is displayed on the screen as “The ordered coffee has not yet come.”
Next, assuming that “Please do it hot”, it is displayed on the screen together with the translation of the selected sentence, and information on the selected sentence is stored in the conversation
In the next input prediction step S18-2, the next input
次に、ステップS18−3では、会話文データベース21において、前回選択した文のSTEP番号+1となるSTEPに属する文を検索し、ヒットした文を表示文リスト28に格納する。会話文データベース21に非表示キーワード欄に格納されたキーワードによってヒットした文は、表示しないし、表示文リストに格納及び追加しないようにする。
例えば、図16(a)の会話文記憶部21を想定する。(図16は、図5をベースとし、文番号0000の追加、および各文のSTEPを変更している。)
文番号0000「<E0000>人ですが席はありますか?」の可変部E0000=1とした、「1人ですが席はありますか?」を選択したとすると、訳文とともに画面に表示し、選択文の情報を会話履歴記憶部23に保存する。
続いて、STEP2の文番号0002「<E0001>を<E0002>下さい。」において、E0001=コーヒー、E0002=1杯とした、「コーヒーを1杯下さい。」を選択し、STEP3の文番号0010「<E0004>でお願いします。」のE0004=ホットとした、「ホットでお願いします。」を選択したとする。ここまでの入力によって、会話履歴記憶部23は図16の(b)のようになる。
この状態から次入力予測を行うことを考える。ステップS18−3において、前回入力STEP+1に属する文、つまりSTEP4に属する文を検索すると、文番号0020「勘定をお願いします。」、文番号0021「割り勘にしましょう。」、文番号0022「私がおごります。」の3文がヒットするが、このとき、会話履歴記憶部23には「1人」というキーワードが存在するため、非表示キーワードとして「1人」を有する文番号0021と文番号0022は、画面に表示しない。
なお、上記ステップS18−1及びS18−2は、上記例1において検索が困難である場合にはスキップしてもかまわない。また、同様に、上記ステップS18−1及びS18−2は、上記例3〜例5の場合はスキップしてもかまわない。
Next, in step S18-3, the
For example, assume the conversation
If the variable part E0000 = 1 of
Next, in
Consider performing next input prediction from this state. In step S18-3, when a sentence belonging to the previous input STEP + 1, that is, a sentence belonging to STEP4, is searched,
Note that steps S18-1 and S18-2 may be skipped if the search is difficult in Example 1. Similarly, Steps S18-1 and S18-2 may be skipped in the case of Example 3 to Example 5.
次に、ステップS18−4では、表示文リスト28中の文に可変部があるか否か判定する。可変部がなければ、次のステップS18−5をスキップする。可変部がある場合は、ステップS18−5で、会話履歴データベース23及び可変部情報データベース22を参照し、関係のある可変部を事前入力で割当てた単語に置換する。事前入力で割当てられていない可変部は各可変部で予め設定されたデフォルトの単語で置換する。
Next, in step S18-4, it is determined whether the sentence in the
次に、上記例3〜例5の処理を実行するフローチャートを図14、図15を用いて説明する。
図14のフローチャートは、ステップS21〜S23がある点が相違し、その他のステップは図9のフローチャートと同じである。即ち、ステップS15とS16の間に、ステップS21とS22があり、ステップS17の判定がYの場合にステップS23の処理が実施され、その後ステップS1に戻る。
Next, a flowchart for executing the processes of Examples 3 to 5 will be described with reference to FIGS.
The flowchart of FIG. 14 is different in that there are steps S21 to S23, and the other steps are the same as the flowchart of FIG. That is, there are steps S21 and S22 between steps S15 and S16. If the determination in step S17 is Y, the process of step S23 is performed, and then the process returns to step S1.
ステップS21は、選択された文のタイマー指定時間が0より大きいか否か判定する。タイマー指定時間が0であれば、ステップS22をスキップして、ステップS16へ進む。0より大きければ、ステップS22の処理が実施される。ステップS22の処理は図15により後述する。
ステップS23は、タイマーをリセットする処理である。リセット処理後、ステップS1に戻る。
A step S21 decides whether or not the timer designated time of the selected sentence is greater than zero. If the timer designated time is 0, step S22 is skipped and the process proceeds to step S16. If it is greater than 0, the process of step S22 is performed. The process of step S22 will be described later with reference to FIG.
Step S23 is a process for resetting the timer. After the reset process, the process returns to step S1.
図15は、ステップS22を説明するフローチャートである。このステップS22の処理は図14に示すメインのフローと並行処理される。つまり、スレッドとして起動される。従って、メインのフローにてタイマーのリセットが指示されると、このステップS22の処理は終了する。
タイマー処理の最初のステップS22−1は、タイマーカウント開始である。タイマーカウントは、会話履歴データベース23に文が格納されたときに開始する。次に、ステップS22−2は、タイマー指定時間経過したか否か半定する。経過していなければ、ステップS22−3へ進み、タイマーリセットの指示があるか否か判定する。リセットの指示がなければ、ステップS22−2に戻り、タイマーカウントを継続する。もしタイマーリセット指示がある場合は、ステップS22−6へスキップして、タイマーリセット処理を実行する。
ステップS22−2において、タイマー経過時間が経過した場合、ステップS22−4へ進み、会話文データベース21を参照し、指定時間経過後表示する文を表示リストに格納する。次に、ステップS22−5で、表示文リスト28中の分を表示部に出力する。そして、ステップS22−6で、タイマーリセット処理を実施する。
FIG. 15 is a flowchart illustrating step S22. The processing in step S22 is performed in parallel with the main flow shown in FIG. That is, it is started as a thread. Therefore, when the timer reset is instructed in the main flow, the process of step S22 is ended.
The first step S22-1 of the timer process is a timer count start. The timer count starts when a sentence is stored in the
If the timer elapsed time has elapsed in step S22-2, the process proceeds to step S22-4, the
なお、上記例1及び2も図5及び図6に示すように、文番号0002及び0003は、タイマー指定時間が設定されているが,例1及び例2のフローチャート(図9)は、タイマー指定時間を処理ステップS21がない。そのため例1及び2はタイマー処理が行われない。
上記例1,2のように事前に次の会話文を予測する、例3〜5のように、時間設定して時間になったとき次の会話文を予測する外に、温度センサーを備え、温度センサーの出力に応じて次の会話文を予測してもよい。即ち、レストランにおいて、気温が一定以上であることを検知した場合、冷たい飲み物を注文するよう表示し、気温が一定以下であることを検知した場合、温かい飲み物を注文するよう表示するとよい。
As shown in FIGS. 5 and 6 in Examples 1 and 2 above, the
Predict the next conversation sentence in advance as in Examples 1 and 2 above, as in Examples 3 to 5, in addition to predicting the next conversation sentence when the time is set, it is equipped with a temperature sensor, The next conversation sentence may be predicted according to the output of the temperature sensor. That is, in the restaurant, when it is detected that the temperature is above a certain level, it is preferable to display to order a cold drink, and when it is detected that the temperature is below a certain level, it may be displayed to order a warm drink.
2 記憶部
3 制御部
8 時計
21 会話文記憶部(データベース)
22 可変部情報記憶部(データベース)
23 会話履歴記憶部(データベース)
24 次入力予測記憶部(データベース)
25 翻訳会和文記憶部(データベース)
26 翻訳可変部情報記憶部(データベース)
27 次入力予測キーワードリスト
28 表示リスト
31 検索部
32 判断部
33 置換部
2
22 Variable part information storage part (database)
23 Conversation history storage (database)
24th order input prediction storage (database)
25 Japanese translation memory section (database)
26 Translation variable part information storage part (database)
27 next input
Claims (10)
前記可変部に置換する置換候補を記憶する可変部情報記憶部と、
前記会話文記憶部に記憶された第1会話文を検索する検索部と、
前記検索部により検索された第1会話文の可変部の置換候補の中から置換語句を決定する置換候補決定部と、
前記置換候補決定部により決定された置換語句を、前記第1会話文の可変部に置換して出力する出力部とを備え、
前記検索部は、前記置換語句をキーとして、前記会話記憶文から第2会話文を検索し、
前記出力部は検索された第2会話文中に、前記第1会話文と同じ可変部がある場合は、前記第2会話文の可変部を前記置換語句に置換して出力する会話装置。 A conversational sentence storage unit for storing a plurality of conversational sentences composed of either a variable part or a fixed part;
A variable part information storage unit for storing replacement candidates to be replaced with the variable part;
A search unit for searching for a first conversation sentence stored in the conversation sentence storage unit;
A replacement candidate determining unit that determines a replacement phrase from among the replacement candidates of the variable part of the first conversation sentence searched by the search unit;
An output unit that replaces the replacement phrase determined by the replacement candidate determination unit with the variable part of the first conversation sentence and outputs the replacement phrase;
The search unit searches for a second conversation sentence from the conversation storage sentence using the replacement phrase as a key,
The conversation device, wherein the output unit replaces the variable part of the second conversation sentence with the replacement phrase when the searched second conversation sentence includes the same variable part as the first conversation sentence.
前記検索部は、前記次入力予測記憶部の置換候補の語句から、前記置換語句を検索し、検索した置換語句に対応したキーワードを前記次入力予測記憶部から取得し、取得した該キーワードをキーとして、前記会話文記憶部に記憶された第2会話文を検索する請求項1または2に記載の会話装置。 Further comprising a next input prediction storage unit that associates and stores the replacement candidate of the variable part and a keyword that is expected to be included in the conversation sentence of the next step of the conversation sentence having the replacement candidate,
The search unit searches the replacement word from the replacement candidate word in the next input prediction storage unit, acquires a keyword corresponding to the searched replacement word from the next input prediction storage unit, and uses the acquired keyword as a key The conversation device according to claim 1, wherein the second conversation sentence stored in the conversation sentence storage unit is searched.
前記検索部は、前記入力部より入力された文または入力されたキーワードをキーとして、前記会話文記憶部に記憶された第1会話文または第2会話文を検索する請求項1から3のいずれか1項に記載の会話装置。 It is further equipped with an input part for inputting text and voice,
4. The search unit according to claim 1, wherein the search unit searches the first conversation sentence or the second conversation sentence stored in the conversation sentence storage unit using the sentence input from the input unit or the input keyword as a key. 2. The conversation device according to item 1.
前記検索部により検索された第1会話文の時間情報を取得し、該時間情報と前記計測手段により計測された時間が該時間情報を越えたと判断した場合、前記検索部は、前記第1会話文に対応付けて記憶された次ステップ番号をキーとして、前記会話記憶文から次ステップ番号を有する第2会話文を検索する請求項7に記載の会話装置。 A measuring means for measuring a time from when the first conversation sentence is output to the output unit;
When the time information of the first conversation sentence searched by the search unit is acquired and it is determined that the time information and the time measured by the measuring unit exceed the time information, the search unit 8. The conversation device according to claim 7, wherein a second conversation sentence having a next step number is searched from the conversation stored sentence using a next step number stored in association with a sentence as a key.
前記出力部は、前記置換して生成された会話文を出力する際に、第2言語の翻訳文を出力する請求項1に記載の会話装置。 Furthermore, a translated conversation sentence storage unit that stores a translation sentence of a second language corresponding to the conversation sentence of the first language stored in the conversation sentence storage unit, and a first language stored in the variable part information storage unit A translation variable section information storage section for storing a translation of the second language corresponding to the replacement candidate;
The conversation device according to claim 1, wherein the output unit outputs a translated sentence in a second language when outputting the conversation sentence generated by the replacement.
前記会話文記憶部に記憶された第1会話文を検索する検索ステップと
前記検索された第1会話文の可変部の置換候補の中から置換語句を決定する置換候補決定ステップと、
前記決定された置換語句を、前記第1会話文の可変部に置換して出力する出力ステップとを備え、
前記検索ステップは、前記置換語句をキーとして、前記会話記憶文から第2会話文を検索し、
前記出力ステップは、検索された第2会話文中に、前記第1会話文と同じ可変部がある場合は、前記第2会話文の可変部を前記置換語句に置換して出力する会話方法。 A conversational sentence storage unit that stores a plurality of conversational sentences composed of either a variable part or a fixed part, and a variable part information storage part that stores replacement candidates to be replaced with the variable part,
A search step for searching for the first conversation sentence stored in the conversation sentence storage unit; and a replacement candidate determination step for determining a replacement phrase from among the replacement candidates of the variable part of the searched first conversation sentence;
An output step of replacing the determined replacement phrase with the variable part of the first conversation sentence and outputting the variable part;
The search step searches for a second conversation sentence from the conversation storage sentence using the replacement phrase as a key,
The said output step WHEREIN: When there exists a variable part same as the said 1st conversation sentence in the searched 2nd conversation sentence, the conversation method which replaces the variable part of the said 2nd conversation sentence with the said replacement phrase, and outputs it.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008180295A JP2010020531A (en) | 2008-07-10 | 2008-07-10 | Conversation apparatus and conversation method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008180295A JP2010020531A (en) | 2008-07-10 | 2008-07-10 | Conversation apparatus and conversation method |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2010020531A true JP2010020531A (en) | 2010-01-28 |
Family
ID=41705362
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2008180295A Pending JP2010020531A (en) | 2008-07-10 | 2008-07-10 | Conversation apparatus and conversation method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2010020531A (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012141713A (en) * | 2010-12-28 | 2012-07-26 | Osaka Prefecture Univ | Pseudo conversation device and computer program |
JP2014167722A (en) * | 2013-02-28 | 2014-09-11 | Nihon Unisys Ltd | Merchandise information providing system and program for providing merchandise information |
JP2021117580A (en) * | 2020-01-23 | 2021-08-10 | 株式会社ミクシィ | Information processing device and program |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06325072A (en) * | 1993-05-14 | 1994-11-25 | Fuji Xerox Co Ltd | Electronic translator |
JP2001357053A (en) * | 2000-06-12 | 2001-12-26 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Dialog device |
JP2002169590A (en) * | 2000-12-01 | 2002-06-14 | Namco Ltd | System and method for simulated conversation and information storage medium |
JP2007220045A (en) * | 2006-02-20 | 2007-08-30 | Toshiba Corp | Communication support device, method, and program |
-
2008
- 2008-07-10 JP JP2008180295A patent/JP2010020531A/en active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06325072A (en) * | 1993-05-14 | 1994-11-25 | Fuji Xerox Co Ltd | Electronic translator |
JP2001357053A (en) * | 2000-06-12 | 2001-12-26 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Dialog device |
JP2002169590A (en) * | 2000-12-01 | 2002-06-14 | Namco Ltd | System and method for simulated conversation and information storage medium |
JP2007220045A (en) * | 2006-02-20 | 2007-08-30 | Toshiba Corp | Communication support device, method, and program |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012141713A (en) * | 2010-12-28 | 2012-07-26 | Osaka Prefecture Univ | Pseudo conversation device and computer program |
JP2014167722A (en) * | 2013-02-28 | 2014-09-11 | Nihon Unisys Ltd | Merchandise information providing system and program for providing merchandise information |
JP2021117580A (en) * | 2020-01-23 | 2021-08-10 | 株式会社ミクシィ | Information processing device and program |
JP7436804B2 (en) | 2020-01-23 | 2024-02-22 | 株式会社Mixi | Information processing device and program |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR101583181B1 (en) | Method and computer program of recommending responsive sticker | |
JP4263181B2 (en) | Communication support device, communication support method, and communication support program | |
JP4130846B2 (en) | Operation support apparatus and operation support method | |
US9484034B2 (en) | Voice conversation support apparatus, voice conversation support method, and computer readable medium | |
CN108700952A (en) | Text input is predicted based on user demographic information and contextual information | |
CN105868176A (en) | Text based video synthesis method and system | |
JP5106608B2 (en) | Reading assistance apparatus, method, and program | |
JP2018128869A (en) | Search result display device, search result display method, and program | |
EP2869219A1 (en) | Text processing apparatus, text processing method, and computer program product | |
US11403470B2 (en) | Translation device | |
JP2010020531A (en) | Conversation apparatus and conversation method | |
JP6486760B2 (en) | Dialog pattern automatic generation apparatus, method and program | |
JP5951300B2 (en) | Service control apparatus, service control method, and service control program | |
JP6746886B2 (en) | Learning support device and program for the learning support device | |
JP2007316803A (en) | Operation support device and operation support method | |
JP4496797B2 (en) | Document management apparatus and method | |
JP2003108566A (en) | Information retrieving method and information retrieving device using agent | |
KR102573967B1 (en) | Apparatus and method providing augmentative and alternative communication using prediction based on machine learning | |
JP5141135B2 (en) | Character input device and character input method in information processing device | |
JP2007257189A (en) | Dictionary search device and control program therefor | |
JP2004118856A (en) | Information retrieval method and information retrieval system using agent | |
US8635071B2 (en) | Apparatus, medium, and method for generating record sentence for corpus and apparatus, medium, and method for building corpus using the same | |
JP5344649B2 (en) | Character string conversion apparatus, character string conversion method, program, and recording medium | |
JP6147387B1 (en) | Speech translation system, control method thereof, and speech translation program | |
JP2000048018A (en) | Input prediction device, its method and recording medium recording input prediction program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20110613 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20130305 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20130903 |