JP6873805B2 - 対話支援システム、対話支援方法、及び対話支援プログラム - Google Patents
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Description
最も類似度の高いテキスト(例えば、「通帳を作りたい」)のみが抽出され、その結果、意図理解モデルにおける「通帳を作りたい」に紐付けられたトピック(「口座開設の手続き」)のみが推定結果として出力される。すなわち、特許文献1では、入力テキストの内容に関わらず1個のトピックを推定結果として出力するので、発話(入力テキスト)の内容によってはその意図を正確に把握することができない場合がある。
−−実施例1−−
図1は、実施例1に係る音声対話支援システム2000の構成の一例を示す図である。本実施例の音声対話支援システム2000は、例えば、人間との音声対話を行ういわゆる対話型ロボット(サービスロボット)であり、対話に係る音声の入出力処理を行う音声処理システム3000と、対話に関する情報処理を行う対話支援システム1000とを含んで構成されている。
通信網を介して接続される。
(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等の主記憶装置12と、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)等の補助記憶装置13と、キーボード、マウス、タッチパネル等の入力装置14と、モニタ(ディスプレイ)等の出力装置15と、有線LANカード、無線LANカード、モデム等の通信装置16とを備える。
(意図理解モデル)
図3は、意図理解モデル93が記憶している情報の一例を示す図である。意図理解モデル93はトピック情報を記憶しており、複数の主題(トピック)のそれぞれについて、それぞれのトピックの名称と、それぞれのトピックにおいて発せられることが想定される言葉とを対応づけて記憶している。具体的には、意図理解モデル93は、トピックの識別子(以下、トピックIDという。)が格納されるトピックID931、トピックID931が示すトピックの名称が格納されるトピック名932、及び、トピックID931が示すトピックにおいて発せられることが想定される言葉を表す文字列(例えば、「通帳を作りたい」。以下、想定入力テキストという。)が格納される入力テキスト933の各項目を含む、少なくとも1つ以上のレコードを有するデータベースである。
成部51は、前記対話シナリオ(例えば、対話シナリオ91、サブ対話シナリオ915、及び出力テキストリスト92に関する情報)の入力を受け付けると共に受け付けた前記対話シナリオに関する情報を出力する。
<処理>
(音声対話支援処理)
図4は、音声対話支援システム2000において行われる典型的な処理の流れを説明するフローチャートである。
次に、音声認識処理s1の詳細を説明する。
図5は、音声認識処理s1の詳細の一例を説明するフローチャートである。同図に示すように、音声認識部20は、音声入力装置30が取得した対話相手の音声を取得する(s11)。そして、音声認識部20は、s11で取得した音声から、対話相手の音声以外の音(雑音)を除去し、雑音を除去した音声100の入力テキスト200に変換する(s13)。音声認識部20は、s13で変換した入力テキスト200を、対話支援システム1000に送信する。以上の処理が繰り返される。
図6は、対話制御処理s2の詳細の一例を説明するフローチャートである。同図に示すように、対話制御部60は、自身が直前に行った対話シナリオ91における処理の次の処理を一つ読み込み、読み込んだ処理の種類を判断する(s21)。なお、全ての処理が読み込まれているか、又はs21で読み込んだ処理が対話制御処理s2を終了するための処理である場合は、対話制御処理s2は終了する(不図示)。また、対話制御部60は、対話シナリオ91を初めて読み込む場合には、対話シナリオ91の最初の処理を読み込む。
(トピック推定処理)である場合、対話制御部60は、次述するs23の処理を行い(s21:トピック推定)、(B)出力テキスト400を出力する処理(出力処理)である場合(s21:テキスト出力)、対話制御部60は、後述するs26の処理を行い、(C)所定の条件判断を行う処理(条件判断処理)である場合(s21:条件判断)、対話制御部60は後述するs27の処理を行う。
s23において前処理部70は、入力テキスト200を複数のテキストに分割して分割テキスト201を作成する。
s26において対話制御部60は、s21で読み込んだ対話シナリオ91の処理により特定される出力テキスト400を出力テキストリスト92(出力テキスト922)から読み込み、読み込んだ出力テキスト400を出力する。その後はs21の処理に戻る。
s27において対話制御部60は、s21で読み込んだ処理に対応する条件判断の処理を行う。その後はs21の処理に戻る。
図7は、対話シナリオ91の一例を示す図である。同図に示すように、対話シナリオ91は、外部からの発話(入力テキスト200)を促すための最初の言葉(最初の出力テキスト400)を出力する出力処理である「処理ステップ0」、入力された入力テキスト200に対する解析を行うことによりトピックを推定するトピック推定処理である「処理ステップ1」、推定したトピックのうち一つを選択し、選択したトピックに対応づけられた出力テキスト400をサブ対話シナリオ915が示す手順で出力する出力処理である「処理ステップ2」、選択したトピックについて出力テキスト400を全て出力したか否かの条件判断をする処理である条件判断処理である「処理ステップ3」、及び、最後の出力テキスト400を出力する出力処理である「処理ステップ4」等の各処理を含む。
図8は、サブ対話シナリオ915の一例を示す図である。同図に示すように、サブ対話シナリオ915は、トピックIDが格納されるトピックID9151、トピックID9151のトピックにおいて出力される出力テキスト400を特定する識別子(以下、出力テキストIDという。)が格納される出力テキストID9152、及び、出力テキストID9152の出力テキスト400を出力した後に実行される、対話シナリオ91における処理を特定する情報が格納される次処理9153の各項目を有する、少なくとも1つ以上のレコードで構成される。
図9は、出力テキストリスト92の一例を示す図である。同図に示すように、出力テキスト92は、対話制御部60が出力する言葉(テキスト)の一覧を格納したデータベースであり、出力テキストIDが格納される出力テキストID921と、出力テキストID921により特定される出力テキストの内容が格納される出力テキスト922の各項目を有する、少なくとも1つ以上のレコードで構成されている。
ここで、図7の対話シナリオ91、図8のサブ対話シナリオ915、及び図9の出力テ
キストリスト92に基づいて行われる対話制御処理s2の一例を説明する。
(音声合成処理s3)
図10は、音声合成処理s3の一例を説明するフローチャートである。同図に示すように、音声合成部40は、対話支援システム1000から出力テキスト400を受信する(s51)。そして、音声合成部40は、出力テキスト400に基づき所定の合成音声500を生成する(s53)。そして、音声合成部40は、生成した合成音声を音声出力装置50に送信し、音声出力装置50は、受信した合成音声を再生する(s55)。以上で音声合成処理s3は終了する(s57)。
きる。
実施例1では、意図理解モデル93に様々な想定入力テキストが定義されているが、これらの想定入力テキストのいずれにも実際の入力テキスト200が対応していない場合は、音声対話支援システム2000は、入力テキスト200に含まれる意図の推定を誤る可能性がある。
ここで、本実施例に係る意図理解モデルについて説明する。
図13は、実施例2に係る意図理解モデルの一例を示す図である。同図に示すように、本実施例の意図理解モデル94は、意図理解モデル94(1)(以下、意図理解モデルM1ともいう。)、意図理解モデル94(2)(以下、意図理解モデルM2ともいう。)、及び意図理解モデル94(3)(以下、意図理解モデルM3ともいう。)を含んで構成されている。
(サブ対話シナリオ)
図14は、実施例2に係るサブ対話シナリオ916の一例を示す図である。同図に示すように、本実施例に係るサブ対話シナリオ916は、実施例1のサブ対話シナリオ915と同様に、トピックIDが格納されるトピックID9161、出力テキストIDが格納される出力テキストID9162、及び、出力テキストID9162の出力テキスト400を出力した後に実行される、対話シナリオ91における処理を特定する情報が格納される次処理9163の各項目を有する、少なくとも1つ以上のレコードで構成される。
(出力テキストリスト)
図15は、実施例2に係る出力テキストリスト96の一例を示す図である。同図に示すように、出力テキストリスト96は、実施例1の出力テキストリスト92と同様に、出力テキストIDが格納される出力テキストID961と、出力テキストID961により特定される出力テキストの内容が格納される出力テキスト962の各項目を有する、少なくとも1つ以上のレコードで構成されている。
<処理>
本実施例において、音声認識処理s1、及び音声出力処理s3は実施例1と同様である。ここでは、本実施例に係る対話制御処理s2を、対話制御処理s2が実施例1で示した対話シナリオ91(図7)に基づき行われることを前提に説明する。
前処理部70及び意図理解部80は、意図理解モデルM2を参照し、前記新たな入力テキスト200と最も類似度が高い想定入力テキストを特定する。例えば、意図理解部80は、意図理解モデルM2の各レコードのうち、前記新たな入力テキスト200と最も類似度の高い想定入力テキスト(「印鑑を持っていない」)が格納されているレコードを特定し、特定したレコードのトピック(「印鑑不所持」)を推定対象のトピックとする。
実施例2においては複数の意図理解モデル94が設けられているが、入力テキスト200の内容によっては、意図理解モデル94のいずれにも適切な想定入力テキストが存在しない場合がある。
及び想定入力テキストを記憶させておくことが考えられるが、そのような作業はユーザにとって煩雑である。
ここで、対話ログ99について詳細に説明する。
対話ログ99には、入力テキスト200及び出力テキスト400(以下、両者をあわせて入出力テキストという。)の情報が記録される。
次に、本実施例において音声対話支援システム2000が行う音声対話支援処理について説明する。
た1つのトピックについて、意図理解モデルM2を参照することにより、前記選択したトピックに対応する出力テキスト400を取得し、取得した出力テキストを音声合成部40に送信する(処理ステップ2)。
意図理解モデルM1」を取得する。
99には、トピックIDが「I1−2」「I2−1」のトピックを推定するために参照された意図理解モデルである「意図理解モデルM1」及び「意図理解モデルM2」に係るレコード997が追加されている。
は、音声又はテキストを入力とした対話システムに広く適用することができる。
Claims (7)
- プロセッサ及びメモリを備える対話支援システムであって、
対話の主題を示す情報であるトピック情報と当該主題に関する言葉とを対応づけた情報である意図理解モデルを、異なる主題について複数記憶している意図理解モデル記憶部と、
外部から発せられた言葉を複数の言葉の部分に分割する分割部と、
前記分割した言葉と、前記意図理解モデルのそれぞれのトピック情報との間の類似度を算出し、算出した前記類似度のうち最大の類似度を算出した前記意図理解モデルを参照することにより、前記分割した言葉に対応する意図を抽出する意図理解部と、
前記抽出した意図のそれぞれについて、当該意図に関連づけられた、発話の手順を記憶した情報である対話シナリオを取得し、取得した前記対話シナリオが示す手順に基づき、当該意図に対応した言葉を、前記対話を構成する言葉として生成する対話生成部と、
を備え、
前記意図理解部は、前記分割した言葉に対応する意図を抽出する場合に、複数の意図理解モデルのそれぞれのトピック情報と、前記分割した言葉との間の類似度を算出し、算出した類似度のうち最大の類似度を算出した意図理解モデルを特定すると共に、直前に発せられた、分割された言葉の意図の抽出に使用された意図理解モデルのトピック情報と、前記分割した言葉との間の類似度を算出し、算出した類似度と前記最大の類似度とを比較し、類似度が高い方の意図理解モデルを参照することにより、前記分割した言葉に対応する意図を抽出する
対話支援システム。 - 前記対話シナリオの入力を受け付けると共に受け付けた前記対話シナリオに関する情報を出力する対話シナリオ作成部を備える、請求項1に記載の対話支援システム。
- 外部から入力された音声を文字列に変換することにより前記外部から発せられた言葉とする音声認識部と、
前記対話を構成する言葉を音声に変換する音声合成部と、
を備える、請求項1に記載の対話支援システム。 - 前記意図理解モデル記憶部は、第1の前記意図理解モデルにおける前記トピック情報と、当該トピック情報が示すトピックに関連するトピックを示す情報である関連トピック情報を含む第2の前記意図理解モデルとを対応づけて記憶しており、
前記意図理解部は、前記トピック情報及び前記関連トピック情報を参照することにより、前記分割された言葉に対する意図を抽出する、請求項1に記載の対話支援システム。 - 外部から入力された音声を文字列に変換することにより前記外部から発せられた言葉とする音声認識部と、
前記対話を構成する言葉を音声に変換する音声合成部と、
を備え、
前記意図理解モデル記憶部は、第1の前記意図理解モデルにおける前記トピック情報と、当該トピック情報が示すトピックに関連するトピックを示す情報である関連トピック情報を含む第2の前記意図理解モデルとを対応づけて記憶しており、
前記意図理解部は、前記トピック情報及び前記関連トピック情報を参照することにより、前記分割された言葉に対する意図を抽出する、
請求項1に記載の対話支援システム。 - プロセッサ及びメモリを備える情報処理装置が、
対話の主題を示す情報であるトピック情報と当該主題に関する言葉とを対応づけた情報である意図理解モデルを、異なる主題について複数記憶する意図理解モデル記憶処理と、
外部から発せられた言葉を複数の言葉の部分に分割する分割処理と、
前記分割した言葉と、前記意図理解モデルのそれぞれのトピック情報との間の類似度を算出し、算出した前記類似度のうち最大の類似度を算出した前記意図理解モデルを参照することにより、前記分割した言葉に対応する意図を抽出する意図理解処理と、
前記抽出した意図のそれぞれについて、当該意図に関連づけられた、発話の手順を記憶した情報である対話シナリオを取得し、取得した前記対話シナリオが示す手順に基づき、当該意図に対応した言葉を、前記対話を構成する言葉として生成する対話生成処理と、
前記生成した言葉を出力する対話出力処理と、
を実行し、
前記意図理解処理は、前記分割した言葉に対応する意図を抽出する場合に、複数の意図理解モデルのそれぞれのトピック情報と、前記分割した言葉との間の類似度を算出し、算出した類似度のうち最大の類似度を算出した意図理解モデルを特定すると共に、直前に発せられた、分割された言葉の意図の抽出に使用された意図理解モデルのトピック情報と、前記分割した言葉との間の類似度を算出し、算出した類似度と前記最大の類似度とを比較し、類似度が高い方の意図理解モデルを参照することにより、前記分割した言葉に対応する意図を抽出する処理である
対話支援方法。 - プロセッサ及びメモリを備える情報処理装置に、
対話の主題を示す情報であるトピック情報と当該主題に関する言葉とを対応づけた情報である意図理解モデルを、異なる主題について複数記憶している意図理解モデル記憶処理と、
外部から発せられた言葉を複数の言葉の部分に分割する分割処理と、
前記分割した言葉と、前記意図理解モデルのそれぞれのトピック情報との間の類似度を算出し、算出した前記類似度のうち最大の類似度を算出した前記意図理解モデルを参照することにより、前記分割した言葉に対応する意図を抽出する意図理解処理と、
前記抽出した意図のそれぞれについて、当該意図に関連づけられた、発話の手順を記憶した情報である対話シナリオを取得し、取得した前記対話シナリオが示す手順に基づき、当該意図に対応した言葉を、前記対話を構成する言葉として生成する対話生成処理と、
前記生成した言葉を出力する対話出力処理と、
を実行させ、
前記意図理解処理は、前記分割した言葉に対応する意図を抽出する場合に、複数の意図理解モデルのそれぞれのトピック情報と、前記分割した言葉との間の類似度を算出し、算出した類似度のうち最大の類似度を算出した意図理解モデルを特定すると共に、直前に発せられた、分割された言葉の意図の抽出に使用された意図理解モデルのトピック情報と、前記分割した言葉との間の類似度を算出し、算出した類似度と前記最大の類似度とを比較し、類似度が高い方の意図理解モデルを参照することにより、前記分割した言葉に対応する意図を抽出する処理である
対話支援プログラム。
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