JP7295445B2 - Information processing device and program - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置およびプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device and program.
近年、ユーザと対話する対話システムが普及している。対話システムは、ユーザが入力した音声やテキストに応じた処理をする。例えば、ユーザが行いたい作業を対話システムに伝えると、対話システムは作業に対応するソフトウェアを起動する。また、例えば、対話システムは、ユーザの質問内容に応じた応答を出力する。 2. Description of the Related Art In recent years, interactive systems that interact with users have become widespread. A dialog system performs processing according to voice or text input by a user. For example, when the user tells the dialog system what he or she wants to do, the dialog system activates the software corresponding to the task. Also, for example, the dialogue system outputs a response according to the contents of the user's question.
対話システムに関する技術としては、例えば、電子デバイスの多くの異なるサービスに関するユーザの体験を統一、簡略化及び改善できるインテリジェント自動アシスタントが提案されている。また、例えば、ダイアログ・システム・インテントおよび１つまたは複数の要求されたパラメータに基づいて、アクション命令を生成するダイアログ・システムにおけるパラメータ収集および自動ダイアログ生成が提案されている。 Technologies related to interactive systems, for example, have proposed intelligent automated assistants that can unify, simplify, and improve the user's experience with many different services on electronic devices. Also proposed is parameter collection and automatic dialog generation in a dialog system that generates action instructions based on, for example, a dialog system intent and one or more requested parameters.
対話システムは、あらかじめ設定されている要素それぞれに対応する単語がユーザが入力したテキストにすべて含まれている場合、適切な応答ができることが多い。そこで、不足した要素についての選択入力をユーザから受け付け、受け付けた入力内容を踏まえて応答することが考えられる。しかし、ユーザに選択入力を要求するような場合、円滑な対話ができなくなる。 Dialog systems are often able to respond appropriately when the text entered by the user contains all the words corresponding to each of the preset elements. Therefore, it is conceivable to receive a selection input for the missing element from the user and respond based on the received input content. However, when the user is requested to input a selection, smooth interaction cannot be achieved.
１つの側面では、本件は、円滑な対話ができるシステムを実現することを目的とする。 In one aspect, the object of the present invention is to realize a system capable of smooth dialogue.
１つの案では、処理部を有する情報処理装置が提供される。処理部は、入力文から伝達要素それぞれに対応する単語を抽出し、伝達要素のうちの対応する単語が抽出されなかった欠落伝達要素に基づいて定型文を選択し、入力文に含まれる単語と定型文とに基づいた応答を出力する。 One proposal provides an information processing apparatus having a processing unit. The processing unit extracts words corresponding to each of the conveying elements from the input sentence, selects fixed phrases based on the missing conveying elements from the conveying elements for which the corresponding words are not extracted, and extracts the words included in the input sentence and Output responses based on fixed phrases.
１態様によれば、円滑な対話ができるシステムを実現することができる。 According to one aspect, it is possible to realize a system capable of smooth dialogue.
以下、本実施の形態について図面を参照して説明する。なお各実施の形態は、矛盾のない範囲で複数の実施の形態を組み合わせて実施することができる。
〔第１の実施の形態〕
図１は、第１の実施の形態に係る情報処理装置の一例を示す図である。第１の実施の形態は、情報処理装置１０が入力文１に対する自然な応答２を出力するものである。
Hereinafter, this embodiment will be described with reference to the drawings. It should be noted that each embodiment can be implemented by combining a plurality of embodiments within a consistent range.
[First embodiment]
1 is a diagram illustrating an example of an information processing apparatus according to a first embodiment; FIG. In the first embodiment, an
情報処理装置１０は、対話システムを提供するコンピュータである。情報処理装置１０は、サーバコンピュータであってもよいし、クライアントコンピュータであってもよい。情報処理装置１０は、処理部１１を有する。処理部１１は、情報処理装置１０を制御し、所要の処理を実行可能である。処理部１１は、例えば、情報処理装置１０が有するプロセッサ、または演算回路である。
The
まず、処理部１１は、入力文１を取得する。入力文１は、ユーザから入力されたテキストである。入力文１は、音声入力されたユーザの発話を音声認識によってテキストとしたものであってもよいし、ユーザがテキスト入力によって入力したテキストであってもよい。入力文１は、一例として、「彼氏とディナーに着ていくおしゃれな洋服を調べて、なるべく安くて。」というテキストである。
First, the
次に、処理部１１は、入力文１に含まれる単語からカテゴリを特定する。例えば、処理部１１は、複数のカテゴリそれぞれに対応する単語を示す情報を参照する。そして、処理部１１は、対応する単語が入力文１に最も多く含まれるカテゴリを入力文１のカテゴリとして特定する。一例として、処理部１１は、入力文１に含まれる「彼氏」、「ディナー」、「おしゃれ」および「洋服」から、入力文１のカテゴリをファッションと特定する。
Next, the
また、処理部１１は、入力文１に含まれる単語から意図を特定する。例えば、処理部１１は、複数の意図それぞれに対応する単語を示す情報を参照する。そして、処理部１１は、対応する単語が入力文１に最も多く含まれる意図を入力文１の意図として特定する。一例として、処理部１１は、入力文１に含まれる「調べて」から、入力文１のカテゴリを検索と特定する。
Also, the
次に、処理部１１は、入力文１から伝達要素それぞれに対応する単語を抽出する。伝達要素は、入力文１に対するユーザの要求を満たす応答をするための情報を伝達するために、入力文１に要求される要素である。伝達要素には、例えば、時間を示す「いつ」、場所を示す「どこ」、物を示す「なに」、人を示す「だれ」等が含まれる。また、伝達要素は、カテゴリごとに設定されている。処理部１１は、特定したカテゴリに対応する伝達要素のうちの対応する単語が抽出されなかった欠落伝達要素を特定する。
Next, the
一例として、処理部１１は、入力文１のカテゴリであるファッションに対応する伝達要素の、「いつ」、「どこ」、「なに」、「だれ」それぞれに対応する単語を入力文１から抽出する。すると、処理部１１は、「どこ」に対応する「ディナー」、「なに」に対応する「洋服」および「だれ」に対応する「彼氏」を抽出する。処理部１１は、対応する単語が抽出されなかった「いつ」を、欠落伝達要素と特定する。
As an example, the
処理部１１は、欠落伝達要素と意図とに基づいて定型文を選択する。例えば、処理部１１は、カテゴリと意図と欠落伝達要素との組み合わせそれぞれに対応する定型文の情報を参照する。そして、処理部１１は、入力文１から特定したカテゴリと意図と欠落伝達要素との組み合わせに対応する定型文を選択する。なお、定型文は、空欄を含んでいてもよい。一例として、処理部１１は、入力文１のカテゴリであるファッションと、入力文１の意図である検索と、入力文１の欠落伝達要素である「いつ」との組み合わせに対応する定型文「［］は［］の予定ですか。」を選択する。
The
そして、処理部１１は、入力文１に含まれる単語と定型文とに基づいた応答２を出力する。例えば、処理部１１は、定型文に含まれる空欄に、入力文１に含まれる単語と、欠落伝達要素を要求するための単語とを入れることで応答２を生成する。一例として、処理部１１は、定型文「［］は［］の予定ですか。」に、入力文１に含まれる単語「ディナー」と、欠落伝達要素「いつ」を要求するための単語「いつ頃」を入れることで、「ディナーは、いつ頃の予定ですか。」というテキストを応答２として生成する。そして、処理部１１は、生成した応答２を出力する。処理部１１は、応答２のテキストを示す音声を出力してもよいし、応答２のテキストを画面表示してもよい。
Then, the
第１の実施の形態によれば、情報処理装置１０の処理部１１は、入力文１から伝達要素それぞれに対応する単語を抽出する。処理部１１は、伝達要素のうちの対応する単語が抽出されなかった欠落伝達要素に基づいて定型文を選択する。そして、処理部１１は、入力文に含まれる単語と定型文とに基づいた応答２を出力する。
According to the first embodiment, the
ここで、情報処理装置１０は、伝達要素に対応する単語をすべてユーザから取得できれば、ユーザの要求を満たすように応答できる可能性が高い。情報処理装置１０は、応答２による自然なやりとりによって欠落伝達要素に対応する単語をユーザに要求できる。よって、情報処理装置１０は、円滑な対話ができるシステムを実現することができる。
Here, if the
また、処理部１１は、入力文１に含まれる単語からカテゴリを特定し、カテゴリに対応する伝達要素のうちの欠落伝達要素に基づいて定型文を選択する。これにより、情報処理装置１０は、正確な欠落伝達要素に対応する単語をユーザに要求できる。
Further, the
また、処理部１１は、入力文１に含まれる単語から意図を特定し、欠落伝達要素と意図とに基づいて定型文を選択する。これにより、情報処理装置１０は、ユーザが入力文１を入力した意図に合わせた応答ができる。
In addition, the
なお、処理部１１は、第１入力文に含まれる単語からカテゴリを特定し、伝達要素のうちの対応する単語が第１入力文から抽出されなかった第１欠落伝達要素に基づいて第１定型文を選択し、第１入力文に含まれる単語と第１定型文とに基づいた第１応答を出力し、第２入力文を取得すると、伝達要素のうちの対応する単語が第１入力文と第２入力文とから抽出されなかった第２欠落伝達要素に基づいて第２定型文を選択し、第１入力文に含まれる単語と第２入力文に含まれる単語と第２定型文とに基づいた第２応答を出力してもよい。これにより、情報処理装置１０は、ユーザと複数回のやりとりがある場合も欠落伝達要素をユーザに自然に要求できる。
Note that the
〔第２の実施の形態〕
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態は、対話システムをユーザに提供するものである。
[Second embodiment]
Next, a second embodiment will be described. The second embodiment provides a dialogue system for users.
図２は、第２の実施の形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。第２の実施の形態の情報処理システムは、情報処理装置１００およびＰＣ（Personal Computer）２００を有する。情報処理装置１００およびＰＣ２００は、ネットワーク３０に接続されている。ネットワーク３０は、例えば、インターネット等の広域ネットワークである。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an information processing system according to the second embodiment. The information processing system of the second embodiment has an
情報処理装置１００は、対話システムを提供するサーバコンピュータである。情報処理装置１００は、ユーザ２０によるユーザ発話をＰＣ２００から取得する。情報処理装置１００は、取得したユーザ発話に対する応答を生成する。
The
ＰＣ２００は、ユーザ２０が操作するコンピュータである。ＰＣ２００は、ユーザ２０のユーザ発話を取得する。ＰＣ２００は、取得したユーザ発話を情報処理装置１００に送信する。ＰＣ２００は、ユーザ発話に対する応答を情報処理装置１００から取得し、取得した応答を出力する。
なお、第２の実施の形態では、情報処理装置１００がユーザ２０の発話音声を取得するが、ＰＣ２００がユーザ２０の発話音声から音声認識によって発話音声の内容を示すテキストを生成し、生成したテキストを情報処理装置１００に送信してもよい。また、第２の実施の形態では、ＰＣ２００がユーザ２０からの音声を取得し、情報処理装置１００が応答を生成し、生成した応答をＰＣ２００に出力させるが、情報処理装置１００が有する機能をＰＣ２００が有し、ＰＣ２００が全体の処理を実行してもよい。
In the second embodiment, the
図３は、情報処理装置のハードウェアの一構成例を示す図である。情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ１０１は、プログラムの命令を実行するプロセッサである。なお、ＣＰＵ１０１は複数のプロセッサコアを含んでもよい。また、ＣＰＵ１０１は、複数のプロセッサであってもよく、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、またはＤＳＰ（Digital Signal Processor）等であってもよい。また、ＣＰＵ１０１がプログラムを実行することで実現する機能の少なくとも一部を、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）等の電子回路で実現してもよい。ＣＰＵ１０１には、バス１０９を介してＲＡＭ（Random Access Memory）１０２と複数の周辺機器が接続されている。
FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of hardware of an information processing apparatus. The
ＲＡＭ１０２は、情報処理装置１００の主記憶装置である。ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１による処理に利用する各種データが格納される。なお、情報処理装置１００は、ＲＡＭ以外の種類のメモリを備えてもよく、複数個のメモリを備えてもよい。
A
バス１０９に接続されている周辺機器としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０３、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）１０４、入力インタフェース１０５、光学ドライブ装置１０６、機器接続インタフェース１０７およびネットワークインタフェース１０８がある。
Peripheral devices connected to the bus 109 include a HDD (Hard Disk Drive) 103 , a GPU (Graphics Processing Unit) 104 , an
ＨＤＤ１０３は、情報処理装置１００の補助記憶装置である。ＨＤＤ１０３は、内蔵した磁気ディスクに対して、磁気的にデータの書き込みおよび読み出しを行う。ＨＤＤ１０３には、ＯＳのプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。なお、情報処理装置１００は、フラッシュメモリやＳＳＤ（Solid State Drive）等の他の種類の補助記憶装置を備えてもよく、複数の補助記憶装置を備えてもよい。
The
ＧＰＵ１０４には、モニタ３１が接続されている。ＧＰＵ１０４は、ＣＰＵ１０１からの命令に従って、画像をモニタ３１の画面に表示させる。モニタ３１としては、有機ＥＬ（Electro Luminescence）を用いた表示装置や液晶表示装置等がある。
A monitor 31 is connected to the
入力インタフェース１０５には、キーボード３２とマウス３３とが接続されている。入力インタフェース１０５は、キーボード３２やマウス３３から送られてくる信号をＣＰＵ１０１に送信する。なお、マウス３３は、ポインティングデバイスの一例であり、他のポインティングデバイスを使用することもできる。他のポインティングデバイスとしては、タッチパネル、タブレット、タッチパッド、トラックボール等がある。
A keyboard 32 and a mouse 33 are connected to the
光学ドライブ装置１０６は、レーザ光等を利用して、光ディスク３４に記録されたデータの読み取りを行う。光ディスク３４は、光の反射によって読み取り可能なようにデータが記録された可搬型の記録媒体である。光ディスク３４には、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等がある。
The
機器接続インタフェース１０７は、情報処理装置１００に周辺機器を接続するための通信インタフェースである。例えば機器接続インタフェース１０７には、メモリ装置３５やメモリリーダライタ３６を接続することができる。メモリ装置３５は、機器接続インタフェース１０７との通信機能を搭載した記録媒体である。メモリリーダライタ３６は、メモリカード３７へのデータの書き込み、またはメモリカード３７からのデータの読み出しを行う装置である。メモリカード３７は、カード型の記録媒体である。
The
ネットワークインタフェース１０８は、ネットワーク３０に接続されている。ネットワークインタフェース１０８は、ネットワーク３０を介して、他のコンピュータまたは通信機器との間でデータの送受信を行う。
情報処理装置１００は、以上のようなハードウェア構成によって、第２の実施の形態の処理機能を実現することができる。なお、ＰＣ２００も、図３に示した情報処理装置１００と同様のハードウェアにより実現することができる。ただし、ＰＣ２００は、音声を入出力するためのマイクおよびスピーカをさらに有する。また、第１の実施の形態に示した情報処理装置１０も、図３に示した情報処理装置１００と同様のハードウェアにより実現することができる。また、ＣＰＵ１０１は、第１の実施の形態に示した処理部１１の一例である。
The
情報処理装置１００は、例えばコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムを実行することにより、第２の実施の形態の処理機能を実現する。情報処理装置１００に実行させる処理内容を記述したプログラムは、様々な記録媒体に記録しておくことができる。例えば、情報処理装置１００に実行させるプログラムをＨＤＤ１０３に格納しておくことができる。ＣＰＵ１０１は、ＨＤＤ１０３内のプログラムの少なくとも一部をＲＡＭ１０２にロードし、プログラムを実行する。また、情報処理装置１００に実行させるプログラムを、光ディスク３４、メモリ装置３５、メモリカード３７等の可搬型記録媒体に記録しておくこともできる。可搬型記録媒体に格納されたプログラムは、例えばＣＰＵ１０１からの制御により、ＨＤＤ１０３にインストールされた後、実行可能となる。また、ＣＰＵ１０１が、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み出して実行することもできる。
The
図２に示すような情報処理システムで、情報処理装置１００は、ユーザ２０に対話システムを提供する。情報処理装置１００は、ユーザ２０の要求を満たす応答をするための情報を伝達するために要求される伝達要素に対応する単語がユーザ発話に含まれていれば、適切な応答ができることが多い。伝達要素には、例えば、時間を示す「いつ」、場所を示す「どこ」、物を示す「なに」、人を示す「だれ」、金額を示す「いくら」等が含まれる。また、伝達要素は、対話内容のカテゴリによって変動することがある。
In the information processing system as shown in FIG. 2, the
ここで、ユーザ発話に対応する単語が含まれていない伝達要素（欠落伝達要素）がある場合、ユーザ２０の要求を満たす応答をするために、欠落伝達要素に対応する単語を推定するための情報を入力する入力操作をユーザ２０に促すことが考えられる。しかし、ユーザ２０に入力操作を促す場合、円滑な対話ができない。そこで、第２の実施の形態では、情報処理装置１００は、欠落伝達要素に対応する定型文を用いた応答を出力することで円滑な対話によって欠落伝達要素をユーザ２０に要求する。
Here, when there is a transfer element (missing transfer element) that does not contain a word corresponding to the user's utterance, information for estimating the word corresponding to the missing transfer element in order to make a response that satisfies the request of the user 20 It is conceivable to prompt the user 20 to perform an input operation of inputting . However, when prompting the user 20 to perform an input operation, a smooth dialogue cannot take place. Therefore, in the second embodiment, the
次に、情報処理装置１００の機能について詳細に説明する。
図４は、情報処理装置の機能例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、記憶部１１０、発話解析部１２０、単語解析部１３０および応答生成部１４０を有する。記憶部１１０は、ＲＡＭ１０２またはＨＤＤ１０３の記憶領域を用いて実現される。発話解析部１２０、単語解析部１３０および応答生成部１４０は、ＲＡＭ１０２に記憶されたプログラムをＣＰＵ１０１が実行することで実現される。記憶部１１０は、カテゴリ情報１１１、意図情報１１２、伝達要素情報１１３、類義語情報１１４、欠落伝達要素情報１１５、定型文情報１１６およびアイテム情報１１７を有する。
Next, functions of the
FIG. 4 is a block diagram showing an example of functions of the information processing apparatus. The
カテゴリ情報１１１は、カテゴリと単語との対応関係を示す。意図情報１１２は、意図と単語との対応関係を示す。伝達要素情報１１３は、カテゴリと伝達要素との対応関係およびカテゴリと伝達要素との組み合わせと単語との対応関係を示す。類義語情報１１４には、伝達要素情報１１３に登録されている単語の類義語が登録されている。欠落伝達要素情報１１５は、欠落伝達要素を特定するための情報である。定型文情報１１６は、カテゴリと意図と欠落伝達要素との組み合わせと、定型文との対応関係を示す。アイテム情報１１７は、テキスト内に含まれる単語から当該テキストと関連するアイテムを特定するための情報である。
The
発話解析部１２０は、ユーザ２０の発話音声から単語を抽出する。まず、発話解析部１２０は、ユーザ発話を取得する。例えば、発話解析部１２０は、ＰＣ２００からユーザ２０のユーザ発話を示す音声を取得する。発話解析部１２０は、取得したユーザ発話に対する音声認識によって、ユーザ発話を示すテキスト（発話テキスト）を生成し、発話テキストに含まれる単語に分割をする。なお、発話テキストは、第１の実施の形態に示した入力文１および第１入力文の一例である。
The
また、発話解析部１２０は、応答生成部１４０による応答出力から一定期間内に発せられたユーザ発話（二回目以降のユーザ発話）から、単語を抽出する。例えば、発話解析部１２０は、二回目以降のユーザ発話を取得すると、音声認識によって二回目以降のユーザ発話を示すテキスト（二回目以降の発話テキスト）を生成し、二回目以降の発話テキストに含まれる単語に分割をする。なお、二回目以降の発話テキストは、第１の実施の形態に示した第２入力文の一例である。
The
単語解析部１３０は、発話テキストから伝達要素それぞれに対応する単語を抽出する。まず、単語解析部１３０は、発話テキストのカテゴリおよび意図を特定する。例えば、単語解析部１３０は、カテゴリ情報１１１から、発話テキストに含まれる単語に対応するカテゴリを、発話テキストのカテゴリとして特定する。また、例えば、単語解析部１３０は、意図情報１１２から、発話テキストに含まれる単語に対応する意図を、発話テキストの意図として特定する。次に、単語解析部１３０は、欠落伝達要素情報１１５から発話テキストのカテゴリに対応する伝達要素を特定する。単語解析部１３０は、伝達要素情報１１３から、発話テキストのカテゴリと、発話テキストの伝達要素それぞれとに対応する単語を特定する。そして、単語解析部１３０は、特定した単語を発話テキストから抽出する。なお、単語解析部１３０は、以前の会話情報および閲覧情報から伝達要素に対応する単語を補完してもよい。
The
単語解析部１３０は、ある伝達要素に対応する単語がいずれも発話テキストから抽出されなかった場合、当該伝達要素を発話テキストの欠落伝達要素として特定する。発話テキストの欠落伝達要素は、第１の実施の形態に示した第１欠落伝達要素の一例である。単語解析部１３０は、発話テキストの欠落伝達要素が特定された場合、欠落伝達要素情報１１５から、発話テキストの欠落伝達要素を要求するための単語（発話テキストの欠落伝達要素に対応する欠落単語）を特定する。
When no word corresponding to a certain communicative element is extracted from the spoken text, the
また、単語解析部１３０は、二回目以降の発話テキストから、発話テキストのカテゴリに対応する伝達要素それぞれに対応する単語を抽出する。そして、単語解析部１３０は、ある伝達要素に対応する単語がいずれも発話テキストおよび二回目以降の発話テキストから抽出されなかった場合、当該伝達要素を二回目以降の発話テキストの欠落伝達要素として特定する。二回目以降の発話テキストの欠落伝達要素は、第１の実施の形態に示した第２欠落伝達要素の一例である。単語解析部１３０は、二回目以降の発話テキストの欠落伝達要素が特定された場合、欠落伝達要素情報１１５から、二回目以降の発話テキストの欠落伝達要素に対応する欠落単語を特定する。
In addition, the
応答生成部１４０は、発話テキストに対する応答を生成し、出力する。例えば、応答生成部１４０は、定型文情報１１６から、発話テキストのカテゴリと発話テキストの意図と発話テキストの欠落伝達要素に対応する定型文を選択する。なお、発話テキストに基づいて選択された定型文は、第１の実施の形態に示した第１定型文の一例である。
The
そして、応答生成部１４０は、欠落単語および発話テキストに含まれる単語を、選択した定型文の空欄に入れて応答テキストを生成する。応答生成部１４０は、生成した応答テキストをＰＣ２００に送信し、応答テキストを示す音声をＰＣ２００に出力させる。なお、発話テキストに基づいて出力される応答は、第１の実施の形態に示した第１応答の一例である。
Then, the
また、応答生成部１４０は、二回目以降の発話テキストに対する応答を生成し、出力する。例えば、応答生成部１４０は、定型文情報１１６から、発話テキストのカテゴリと発話テキストの意図と二回目以降の発話テキストの欠落伝達要素に対応する定型文を選択する。なお、二回目以降の発話テキストに基づいて選択された定型文は、第１の実施の形態に示した第２定型文の一例である。
Also, the
そして、応答生成部１４０は、欠落単語、発話テキストに含まれる単語および二回目以降の発話テキストに含まれる単語を、選択した定型文の空欄に入れて応答テキストを生成する。応答生成部１４０は、生成した応答テキストをＰＣ２００に送信し、応答テキストを示す音声をＰＣ２００に出力させる。なお、二回目以降の発話テキストに基づいて出力される応答は、第１の実施の形態に示した第２応答の一例である。
Then, the
また、応答生成部１４０は、発話テキストの欠落伝達要素または二回目以降の発話テキストの欠落伝達要素が特定されなかった場合、定型文情報１１６から、欠落伝達要素なしに対応する定型文を選択する。応答生成部１４０は、発話テキストまたは二回目以降の発話テキストに含まれる単語を選択した定型文の空欄に入れて応答テキストを生成する。応答生成部１４０は、生成した応答テキストをＰＣ２００に送信し、応答テキストを示す音声をＰＣ２００に出力させる。
In addition, when the missing conveying element of the utterance text or the missing conveying element of the second and subsequent utterance texts is not specified, the
なお、図４に示した各要素間を接続する線は通信経路の一部を示すものであり、図示した通信経路以外の通信経路も設定可能である。次に、記憶部１１０に記憶される情報について詳細に説明する。
The lines connecting the elements shown in FIG. 4 indicate part of the communication paths, and communication paths other than the illustrated communication paths can be set. Next, information stored in
図５は、カテゴリ情報の一例を示す図である。カテゴリ情報１１１は、カテゴリと単語との対応関係を示す。カテゴリ情報１１１は、Ｎｏ．、カテゴリＡ、カテゴリＢおよび単語の項目を有する。Ｎｏ．の項目には、レコードの識別番号が設定される。カテゴリＡの項目およびカテゴリＢの項目それぞれには、カテゴリ名が設定される。なお、カテゴリＢの項目にカテゴリ名が設定されたカテゴリが、カテゴリＡの項目にカテゴリ名が設定されたカテゴリを細分化したものであってもよい。単語の項目には、カテゴリに対応する単語が設定される。
FIG. 5 is a diagram showing an example of category information. The
一例として、カテゴリ情報１１１には、Ｎｏ．の項目に「０００１」、カテゴリＡの項目に「ファッション」、カテゴリＢの項目に「洋服レディース」が設定された識別番号「０００１」のレコードが登録されている。識別番号「０００１」のレコードの単語の項目には、「トップス」、「コート」、「ジャケット」、「スカート」および「ワンピース」が設定されている。識別番号「０００１」のレコードは、「トップス」、「コート」、「ジャケット」、「スカート」および「ワンピース」のいずれかの単語が含まれるテキストが「ファッション」および「洋服レディース」のカテゴリに分類されることを示す。
As an example, the
図６は、意図情報の一例を示す図である。意図情報１１２は、意図と単語との対応関係を示す。意図情報１１２は、Ｎｏ．、意図、処理および単語の項目を有する。Ｎｏ．の項目には、レコードの識別番号が設定される。意図の項目には、意図の名称が設定される。処理の項目には、意図に対する処理名が設定される。単語の項目には、意図に対応する単語が設定される。
FIG. 6 is a diagram showing an example of intention information. The
一例として、意図情報１１２には、Ｎｏ．の項目に「０００１」、意図の項目に「検索」、処理の項目に「確認」が設定された識別番号「０００１」のレコードが登録されている。識別番号「０００１」のレコードの単語の項目には、「調べて」、「検索して」および「おしえて」が設定されている。識別番号「０００１」のレコードは、「調べて」、「検索して」および「おしえて」のいずれかの単語が含まれるテキストの意図が「検索」であることを示す。また、識別番号「０００１」のレコードは、「検索」を意図とするテキストに対する処理として「確認」が適切であることを示す。
As an example, the
図７は、伝達要素情報の一例を示す図である。伝達要素情報１１３は、カテゴリと伝達要素との対応関係およびカテゴリと伝達要素との組み合わせと単語との対応関係を示す。伝達要素情報１１３は、Ｎｏ．、カテゴリ、伝達要素および単語の項目を有する。Ｎｏ．の項目には、レコードの識別番号が設定される。カテゴリの項目には、カテゴリ名が設定される。伝達要素の項目には、伝達要素名が設定される。単語の項目には、カテゴリと伝達要素との組み合わせに対応する単語が設定される。
FIG. 7 is a diagram showing an example of transfer element information. The
一例として、伝達要素情報１１３には、Ｎｏ．の項目に「０００１」、カテゴリの項目に「ファッション」、伝達要素の項目に「いつ」が設定された識別番号「０００１」のレコードが登録されている。識別番号「０００１」のレコードの単語の項目には、「月」、「上旬」、「中旬」、「下旬」、「誕生日」、「記念日」、「春」、「夏」、「秋」および「冬」が設定されている。識別番号「０００１」のレコードは、「ファッション」のカテゴリであるテキストの伝達要素「いつ」に対応する単語が、「月」、「上旬」、「中旬」、「下旬」、「誕生日」、「記念日」、「春」、「夏」、「秋」および「冬」であることを示す。
As an example, the
図８は、類義語情報の一例を示す図である。類義語情報１１４には、伝達要素情報１１３に登録されている単語の類義語が登録されている。類義語情報１１４に、類義語として登録されている単語は、伝達要素情報１１３に登録されている単語としてあつかわれてもよい。類義語情報１１４は、Ｎｏ．、カテゴリ、伝達要素および単語の項目を有する。Ｎｏ．の項目には、レコードの識別番号が設定される。カテゴリの項目には、カテゴリ名が設定される。伝達要素の項目には、伝達要素名が設定される。単語の項目には、類義語の関係にある単語が設定される。
FIG. 8 is a diagram showing an example of synonym information. Synonyms of the words registered in the
一例として、類義語情報１１４には、Ｎｏ．の項目に「０００１」、カテゴリの項目に「ファッション」、伝達要素の項目に「いつ」が設定された識別番号「０００１」のレコードが登録されている。識別番号「０００１」のレコードの単語の項目には、「誕生日」および「記念日」が設定されている。識別番号「０００１」のレコードは、「ファッション」のカテゴリであるテキストの伝達要素「いつ」に対応する単語である、「誕生日」および「記念日」が類義語の関係であることを示す。
As an example, the
図９は、欠落伝達要素情報の一例を示す図である。欠落伝達要素情報１１５は、欠落伝達要素を特定するための情報である。なお、図９において［］で囲まれた単語は、［］内の単語で示される種類に分類されるいずれかの単語を示す。欠落伝達要素情報１１５は、Ｎｏ．、カテゴリ、伝達要素、抽出単語、欠落伝達要素および欠落単語の項目を有する。Ｎｏ．の項目には、レコードの識別番号が設定される。カテゴリの項目には、カテゴリ名が設定される。伝達要素の項目には、カテゴリに対応するすべての伝達要素名が設定される。抽出単語の項目には、テキストから抽出された単語が設定される。欠落伝達要素の項目には、テキストから対応する単語が抽出されなかった欠落伝達要素名が設定される。欠落単語の項目には、欠落伝達要素に対応する欠落単語が設定される。
FIG. 9 is a diagram showing an example of missing transfer element information. The missing
一例として、欠落伝達要素情報１１５には、Ｎｏ．の項目に「０００１」、カテゴリの項目に「ファッション」、伝達要素の項目に「いつ」、「どこ」、「だれ」および「なに」が設定された識別番号「０００１」のレコードが登録されている。識別番号「０００１」のレコードの抽出単語の項目には、「彼氏」、「ディナー」および「洋服」が設定されている。また、識別番号「０００１」のレコードの欠落伝達要素の項目には「いつ」、欠落単語の項目には「いつ頃」が設定されている。
As an example, the missing
識別番号「０００１」のレコードは、「ファッション」のカテゴリであるテキストの伝達要素が、「いつ」、「どこ」、「だれ」および「なに」であることを示す。また、識別番号「０００１」のレコードは、「ファッション」のカテゴリであるテキストから「彼氏」、「ディナー」および「洋服」が抽出された場合、当該テキストの欠落伝達要素が「いつ」であることを示す。また、識別番号「０００１」のレコードは、欠落伝達要素「いつ」に対応する欠落単語が「いつ頃」であることを示す。 The record with the identification number “0001” indicates that the communication elements of the text in the “fashion” category are “when”, “where”, “who” and “what”. Also, the record with the identification number "0001" indicates that when "boyfriend", "dinner" and "clothes" are extracted from the text of the category "fashion", the missing communication element of the text is "when". indicates Also, the record with the identification number "0001" indicates that the missing word corresponding to the missing communication element "when" is "when".
図１０は、定型文情報の一例を示す図である。定型文情報１１６は、カテゴリと意図と欠落伝達要素との組み合わせと、定型文との対応関係を示す。なお、図１０において［］は、定型文の空欄を示す。定型文情報１１６は、Ｎｏ．、カテゴリ、意図、処理、欠落伝達要素および定型文の項目を有する。Ｎｏ．の項目には、レコードの識別番号が設定される。カテゴリの項目には、カテゴリ名が設定される。意図の項目には、意図の名称が設定される。処理の項目には、意図に対する処理名が設定される。欠落伝達要素の項目には、欠落伝達要素名が設定される。なお、欠落伝達要素の項目には、欠落伝達要素がないことをしめす「－」が設定されることがある。定型文の項目には、定型文が設定される。
FIG. 10 is a diagram showing an example of fixed phrase information. The fixed
一例として、定型文情報１１６には、Ｎｏ．の項目に「０００１」、カテゴリの項目に「ファッション」、意図の項目に「検索」、処理の項目に「確認」、欠落伝達要素の項目に「いつ」が設定された識別番号「０００１」のレコードが登録されている。識別番号「０００１」のレコードの定型文の項目には、「［］は［］の予定ですか。」が設定されている。識別番号「０００１」のレコードは、カテゴリが「ファッション」、意図が「検索」、欠落伝達要素が「いつ」であるテキストに対する処理として「確認」が適切であることを示す。また、識別番号「０００１」のレコードは、カテゴリが「ファッション」、意図が「検索」、欠落伝達要素が「いつ」であるテキストに対する応答を作成するための定型文が「［］は［］の予定ですか。」であることを示す。
As an example, the fixed
図１１は、アイテム情報の一例を示す図である。アイテム情報１１７は、テキスト内に含まれる単語から当該テキストと関連するアイテムを特定するための情報である。アイテム情報１１７は、Ｎｏ．、カテゴリ、伝達要素、意図、単語およびアイテムの項目を有する。Ｎｏ．の項目には、レコードの識別番号が設定される。カテゴリの項目には、カテゴリ名が設定される。伝達要素の項目には、伝達要素名が設定される。意図の項目には、意図の名称が設定される。単語の項目には、単語が設定される。アイテムの項目には、単語に関連するアイテムが設定される。
FIG. 11 is a diagram showing an example of item information. The
一例として、アイテム情報１１７には、Ｎｏ．の項目に「０００１」、カテゴリの項目に「ファッション」、伝達要素の項目に「なに」、意図の項目に「検索」が設定された識別番号「０００１」のレコードが登録されている。識別番号「０００１」のレコードの単語の項目には、「１０月」、「１１月」、「洋服」、「コート」、「ディナー」、「誕生日」および「懇談会」が設定されている。また、識別番号「０００１」のレコードのアイテムの項目には、「トレンチコート」が設定されている。
As an example, the
識別番号「０００１」のレコードは、カテゴリが「ファッション」、意図が「検索」のテキストに、「１０月」、「１１月」、「洋服」、「コート」、「ディナー」、「誕生日」および「懇談会」のいずれかが含まれる場合、当該テキストと「トレンチコート」が関連することを示す。また、識別番号「０００１」のレコードは、「トレンチコート」が伝達要素が「なに」に対応することを示す。 The record with the identification number "0001" has the text "fashion" as the category and "search" as the intent, and "October", "November", "clothes", "coat", "dinner", and "birthday". and "round-table", it indicates that the text and "trench coat" are related. Also, the record with the identification number "0001" indicates that "trench coat" corresponds to the transmission element "what".
以下、情報処理装置１００が実行する処理の手順について、詳細に説明する。
図１２は、応答処理の手順の一例を示すフローチャート（その１）である。以下、図１２に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
The procedure of the processing executed by the
FIG. 12 is a flowchart (part 1) illustrating an example of a procedure of response processing. The processing shown in FIG. 12 will be described below along with the step numbers.
［ステップＳ１１］発話解析部１２０は、ユーザ発話を取得する。例えば、発話解析部１２０は、ＰＣ２００からユーザ２０のユーザ発話を示す音声を取得する。
［ステップＳ１２］発話解析部１２０は、音声認識によってユーザ発話を示すテキスト（発話テキスト）を生成し、発話テキストに含まれる単語に分割をする。例えば、発話解析部１２０は、ステップＳ１１で取得したユーザ２０のユーザ発話を示す音声を音声認識によって発話テキストに変換する。そして、発話解析部１２０は、発話テキストを形態素解析によって単語に分割する。
[Step S11] The
[Step S12] The
［ステップＳ１３］単語解析部１３０は、発話テキストのカテゴリおよび意図を特定する。例えば、単語解析部１３０は、カテゴリ情報１１１から、発話テキストに含まれる単語が単語の項目に設定されたレコードを特定する。そして、単語解析部１３０は、特定したレコードのカテゴリＡおよびカテゴリＢの項目に設定されたカテゴリを、発話テキストのカテゴリとして特定する。また、例えば、単語解析部１３０は、意図情報１１２から、発話テキストに含まれる単語が単語の項目に設定されたレコードを特定する。そして、単語解析部１３０は、特定したレコードの意図の項目に設定された意図を、発話テキストの意図として特定する。なお、発話テキストに含まれる単語が単語の項目に設定されたレコードがカテゴリ情報１１１、意図情報１１２に複数登録されている場合、単語解析部１３０は、発話テキストに含まれる単語が、最も多く単語の項目に設定されたレコードを特定する。
[Step S13] The
［ステップＳ１４］単語解析部１３０は、発話テキストのカテゴリを特定できたか否かを判定する。単語解析部１３０は、発話テキストのカテゴリを特定できたと判定した場合、処理をステップＳ１５に進める。また、単語解析部１３０は、発話テキストのカテゴリを特定できなかったと判定した場合、処理を終了する。
[Step S14] The
［ステップＳ１５］単語解析部１３０は、発話テキストの意図を特定できたか否かを判定する。単語解析部１３０は、発話テキストの意図を特定できたと判定した場合、処理をステップＳ１６に進める。また、単語解析部１３０は、発話テキストの意図を特定できなかったと判定した場合、処理を終了する。
[Step S15] The
［ステップＳ１６］単語解析部１３０は、欠落伝達要素があるか否かを判定する。例えば、単語解析部１３０は、欠落伝達要素情報１１５に登録されている、ステップＳ１３で特定した発話テキストのカテゴリがカテゴリの項目に設定されたレコードの、伝達要素の項目に設定された伝達要素を特定する。単語解析部１３０は、伝達要素情報１１３から、カテゴリの項目に発話テキストのカテゴリが設定され、伝達要素の項目に欠落伝達要素情報１１５から特定された伝達要素のいずれかが設定されたレコードを抽出する。そして、単語解析部１３０は、抽出されたレコードのうち、単語の項目に発話テキストに含まれる単語が設定されていないレコードの伝達要素の項目に設定された伝達要素を発話テキストの欠落伝達要素として特定する。単語解析部１３０は、発話テキストの欠落伝達要素が特定された場合、欠落伝達要素があると判定し、発話テキストの欠落伝達要素が特定されなかった場合、欠落伝達要素がないと判定する。
[Step S16] The
単語解析部１３０は、欠落伝達要素があると判定した場合、処理をステップＳ１７に進める。また、単語解析部１３０は、欠落伝達要素がないと判定した場合、処理をステップＳ３２に進める。
When
［ステップＳ１７］単語解析部１３０は、欠落伝達要素に対応する欠落単語を特定する。例えば、単語解析部１３０は、欠落伝達要素情報１１５から、カテゴリの項目に発話テキストのカテゴリが設定され、欠落伝達要素の項目に発話テキストの欠落伝達要素が設定されたレコードを特定する。そして、単語解析部１３０は、特定したレコードの欠落単語の項目に設定された単語を欠落伝達要素に対応する欠落単語として特定する。
[Step S17] The
［ステップＳ１８］単語解析部１３０は、以前の会話情報および閲覧情報を取得する。例えば、単語解析部１３０は、応答処理の履歴からユーザ２０との以前の会話情報を取得する。また、例えば、単語解析部１３０は、ＨＴＴＰ（Hyper Text Transfer Protocol）のメタ情報からユーザ２０がインターネットにより閲覧したとＰＣ２００が判定したテキストやＷｅｂ表示されるタイトルを、ＰＣ２００から取得する。
[Step S18] The
［ステップＳ１９］単語解析部１３０は、以前の会話情報および閲覧情報を単語に分割する。例えば、単語解析部１３０は、ステップＳ１８で取得したテキストを形態素解析によって単語に分割する。
[Step S19] The
［ステップＳ２０］単語解析部１３０は、以前の会話情報および閲覧情報に欠落伝達要素に対応する単語があるか否かを判定する。例えば、単語解析部１３０は、以前の会話情報および閲覧情報に含まれる単語が、伝達要素情報１１３の単語の項目に発話テキストに含まれる単語が設定されていないレコード（欠落伝達要素に対応するレコード）の単語の項目に設定されているか否かを判定する。単語解析部１３０は、以前の会話情報および閲覧情報に含まれる単語が、欠落伝達要素に対応するレコードの単語の項目に設定されている場合、以前の会話情報および閲覧情報に欠落伝達要素に対応する単語があると判定する。また、単語解析部１３０は、以前の会話情報および閲覧情報に含まれる単語が、欠落伝達要素に対応するレコードの単語の項目に設定されていない場合、以前の会話情報および閲覧情報に欠落伝達要素に対応する単語がないと判定する。
[Step S20] The
単語解析部１３０は、以前の会話情報および閲覧情報に欠落伝達要素に対応する単語があると判定した場合、処理をステップＳ２１に進める。また、単語解析部１３０は、以前の会話情報および閲覧情報に欠落伝達要素に対応する単語がないと判定した場合、処理をステップＳ２２に進める。
When
［ステップＳ２１］単語解析部１３０は、以前の会話情報および閲覧情報に含まれる単語によって、欠落伝達要素に対応する単語を補完する。例えば、単語解析部１３０は、応答生成部１４０に、以前の会話情報および閲覧情報に含まれる単語のうち、ステップＳ２０で特定した欠落伝達要素に対応する単語を、発話テキストに含まれる単語と同様にあつかわせる。そして、処理がステップＳ３２に進む。
[Step S21] The
図１３は、応答処理の手順の一例を示すフローチャート（その２）である。以下、図１３に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ２２］応答生成部１４０は、発話テキストの欠落伝達要素に対応する定型文を選択する。例えば、応答生成部１４０は、定型文情報１１６から、カテゴリの項目に発話テキストのカテゴリが設定され、意図の項目に発話テキストの意図が設定され、欠落伝達要素の項目に発話テキストの欠落伝達要素が設定されたレコードを特定する。そして、応答生成部１４０は、特定したレコードの定型文の項目に設定された定型文を選択する。
FIG. 13 is a flowchart (part 2) showing an example of the procedure of response processing. The processing shown in FIG. 13 will be described below along with the step numbers.
[Step S22] The
［ステップＳ２３］応答生成部１４０は、定型文、欠落単語および発話テキストに含まれる単語（抽出単語）から応答を生成し、出力する。例えば、応答生成部１４０は、ステップＳ２２で選択された定型文の空欄に、ステップＳ１７で特定された欠落単語および発話テキストに含まれる単語を入れて応答テキストを生成する。なお、定型文の空欄それぞれには伝達要素が設定されていてもよく、応答生成部１４０は、ステップＳ１７で特定された欠落単語および発話テキストに含まれる単語のうち、空欄に設定された伝達要素に対応する単語を各空欄に入れてもよい。応答生成部１４０は、生成した応答テキストをＰＣ２００に送信し、応答テキストを示す音声をＰＣ２００に出力させる。
[Step S23] The
［ステップＳ２４］発話解析部１２０は、一定期間内に次のユーザ発話を取得したか否かを判定する。発話解析部１２０は、一定期間内に次のユーザ発話を取得したと判定した場合、処理をステップＳ２６に進める。また、発話解析部１２０は、一定期間内に次のユーザ発話を取得しなかったと判定した場合、処理をステップＳ２５に進める。
[Step S24] The
［ステップＳ２５］応答生成部１４０は、再発話処理をする。例えば、応答生成部１４０は、ユーザ２０に発話を促すテキスト（例えば、「よく聞き取れなかった・・・。」）をＰＣ２００に送信し、送信したテキストを示す音声をＰＣ２００に出力させる。そして、処理が終了する。
[Step S25] The
［ステップＳ２６］発話解析部１２０は、二回目以降のユーザ発話を取得する。例えば、発話解析部１２０は、ＰＣ２００からユーザ２０のユーザ発話を示す音声を取得する。
［ステップＳ２７］発話解析部１２０は、音声認識によって二回目以降のユーザ発話を示すテキスト（二回目以降の発話テキスト）を生成し、二回目以降の発話テキストに含まれる単語に分割をする。例えば、発話解析部１２０は、ステップＳ２６で取得したユーザ２０のユーザ発話を示す音声を音声認識によって二回目以降の発話テキストに変換する。そして、発話解析部１２０は、二回目以降の発話テキストを形態素解析によって単語に分割する。
[Step S26] The
[Step S27] The
［ステップＳ２８］単語解析部１３０は、欠落伝達要素があるか否かを判定する。単語解析部１３０は、伝達要素情報１１３から、カテゴリの項目に発話テキストのカテゴリが設定され、伝達要素の項目に欠落伝達要素情報１１５から特定された伝達要素のいずれかが設定されたレコードを抽出する。単語解析部１３０は、抽出されたレコードのうち、単語の項目に発話テキストおよび二回目以降の発話テキストに含まれる単語が設定されていないレコードの、伝達要素の項目に設定された伝達要素を二回目以降の発話テキストの欠落伝達要素として特定する。単語解析部１３０は、二回目以降の発話テキストの欠落伝達要素が特定された場合、欠落伝達要素があると判定し、二回目以降の発話テキストの欠落伝達要素が特定されなかった場合、欠落伝達要素がないと判定する。
[Step S28] The
単語解析部１３０は、欠落伝達要素があると判定した場合、処理をステップＳ２９に進める。また、単語解析部１３０は、欠落伝達要素がないと判定した場合、処理をステップＳ３２に進める。
When
［ステップＳ２９］単語解析部１３０は、欠落伝達要素に対応する欠落単語を特定する。例えば、単語解析部１３０は、欠落伝達要素情報１１５から、カテゴリの項目に発話テキストのカテゴリが設定され、欠落伝達要素の項目に二回目以降の発話テキストの欠落伝達要素が設定されたレコードを特定する。そして、単語解析部１３０は、特定したレコードの欠落単語の項目に設定された単語を欠落伝達要素に対応する欠落単語として特定する。
[Step S29] The
［ステップＳ３０］応答生成部１４０は、発話テキストの欠落伝達要素に対応する定型文を選択する。例えば、応答生成部１４０は、定型文情報１１６から、カテゴリの項目に発話テキストのカテゴリが設定され、意図の項目に発話テキストの意図が設定され、欠落伝達要素の項目に二回目以降の発話テキストの欠落伝達要素が設定されたレコードを特定する。そして、応答生成部１４０は、特定したレコードの定型文の項目に設定された定型文を選択する。
[Step S30] The
［ステップＳ３１］応答生成部１４０は、定型文、欠落単語、発話テキストに含まれる単語および二回目以降の発話テキストに含まれる単語（抽出単語）から二回目以降の応答を生成し、出力する。例えば、応答生成部１４０は、ステップＳ３０で選択された定型文の空欄に、ステップＳ２９で特定された欠落単語、発話テキストに含まれる単語および二回目以降の発話テキストに含まれる単語を入れて応答テキストを生成する。応答生成部１４０は、生成した応答テキストをＰＣ２００に送信し、応答テキストを示す音声をＰＣ２００に出力させる。そして、処理がステップＳ２４に進む。
[Step S31] The
［ステップＳ３２］応答生成部１４０は、欠落伝達要素なしに対応する定型文を選択する。例えば、応答生成部１４０は、定型文情報１１６から、カテゴリの項目に発話テキストのカテゴリが設定され、意図の項目に発話テキストの意図が設定され、欠落伝達要素の項目に「－」が設定されたレコードを特定する。そして、応答生成部１４０は、特定したレコードの定型文の項目に設定された定型文を選択する。
[Step S32] The
［ステップＳ３３］応答生成部１４０は、定型文、発話テキストまたは二回目以降の発話テキストに含まれる単語（抽出単語）から応答を生成し、出力する。例えば、応答生成部１４０は、ステップＳ３２で選択された定型文の空欄に、発話テキストまたは二回目以降の発話テキストに含まれる単語を入れて応答テキストを生成する。なお、応答生成部１４０は、アイテム情報１１７から特定されるアイテムを定型文の空欄に入れてもよい。発話テキストまたは二回目以降の発話テキストと関連する応答生成部１４０は、生成した応答テキストをＰＣ２００に送信し、応答テキストを示す音声をＰＣ２００に出力させる。
[Step S33] The
このように、応答生成部１４０は、発話テキストのカテゴリと発話テキストの意図と発話テキストの欠落伝達要素に対応する定型文を選択する。そして、応答生成部１４０は、欠落単語および発話テキストに含まれる単語を選択した定型文の空欄に入れて応答テキストを生成する。これにより、応答生成部１４０は、自然な対話によって、ユーザ２０に欠落伝達要素に対応する単語を要求できる。よって、応答生成部１４０は、円滑な対話ができるシステムを実現することができる。また、応答生成部１４０は、ユーザ２０が発話した意図に合わせた応答ができる。
In this way, the
また、単語解析部１３０は、発話テキストに含まれる単語から発話テキストのカテゴリを特定する。これにより、単語解析部１３０は、対話のカテゴリによって変動することがある伝達要素を正確に特定できる。よって、応答生成部１４０は、正確な欠落伝達要素に対応する単語をユーザ２０に要求できる。
The
なお、二回目以降の発話テキストは、応答生成部１４０が出力した応答に対するユーザ２０の応答であるため、対話全体のカテゴリを特定できないことが多い。応答生成部１４０は、発話テキストのカテゴリに基づいた伝達要素のうちの、二回目以降の発話テキストの欠落伝達要素に基づいて定型文を選択することで、適切に二回目以降の応答を生成することができる。よって、応答生成部１４０は、ユーザ２０と複数回のやりとりがある場合も欠落伝達要素をユーザ２０に自然に要求できる。
Note that since the second and subsequent utterance texts are the responses of the user 20 to the responses output by the
次に、情報処理装置１００が実行する処理の具体例について説明する。
図１４は、情報処理装置とユーザとの対話の一例を示す図（その１）である。図１４の例では、発話解析部１２０がユーザ２０のユーザ発話を音声認識によって発話テキスト５１に変換したものとする。発話テキスト５１は、「彼氏とディナーに着ていくおしゃれな洋服を調べて、なるべく安くて。」というテキストである。発話解析部１２０は、発話テキスト５１を「彼氏」、「と」、「ディナー」、「に」、「着て」、「いく」、「おしゃれ」、「な」、「洋服」、「を」、「調べて」、「なるべく」、「安く」および「て」に単語分割する。
Next, a specific example of processing executed by the
FIG. 14 is a diagram (part 1) illustrating an example of interaction between the information processing apparatus and the user; In the example of FIG. 14, the
次に、単語解析部１３０は、発話テキスト５１に含まれる単語とカテゴリ情報１１１とから、発話テキスト５１のカテゴリを特定する。まず、単語解析部１３０は、カテゴリ情報１１１の、「彼氏」、「ディナー」、「おしゃれ」および「洋服」が単語の項目に設定されているレコードを参照する。そして、単語解析部１３０は、参照したレコードのカテゴリＡおよびカテゴリＢの項目に設定されている、「ファッション」および「提案」を発話テキスト５１のカテゴリとして特定する。
Next, the
また、単語解析部１３０は、発話テキスト５１に含まれる単語と意図情報１１２とから、発話テキスト５１の意図を特定する。まず、単語解析部１３０は、意図情報１１２の、「調べて」が単語の項目に設定されているレコードを参照する。そして、単語解析部１３０は、参照したレコードの意図の項目に設定されている、「検索」を発話テキスト５１のカテゴリとして特定する。
The
次に、単語解析部１３０は、発話テキスト５１の欠落伝達要素と、発話テキスト５１の欠落伝達要素に対応する欠落単語を特定する。まず、単語解析部１３０は、欠落伝達要素情報１１５の、「ファッション」がカテゴリの項目に設定されているレコードを参照する。単語解析部１３０は、参照したレコードの伝達要素の項目に設定された、「いつ」、「どこ」、「だれ」および「なに」をカテゴリ「ファッション」に対応する伝達要素として特定する。単語解析部１３０は、伝達要素情報１１３の、カテゴリの項目に「ファッション」が設定され、伝達要素の項目に「いつ」、「どこ」、「だれ」および「なに」のいずれかが設定されたレコードを抽出する。
Next, the
ここで、抽出したレコードのうち、伝達要素の項目に「どこ」が設定されているレコードの単語の項目には、「ディナー」が設定され、伝達要素の項目に「だれ」が設定されているレコードの単語の項目には、「彼氏」が設定されている。また、抽出したレコードのうち、伝達要素の項目に「なに」が設定されているレコードの単語の項目には、「洋服」が設定され、伝達要素の項目に「いつ」が設定されているレコードの単語の項目には、発話テキスト５１に含まれる単語が設定されていない。よって、単語解析部１３０は、「いつ」を発話テキスト５１の欠落伝達要素として特定する。そして、単語解析部１３０は、欠落伝達要素情報１１５の、カテゴリの項目に「ファッション」が設定され、欠落伝達要素の項目に「いつ」が設定されたレコードの欠落単語の項目に設定された「いつ頃」を、欠落単語として特定する。
Here, among the extracted records, the word field of the record for which "where" is set in the communication element field is set to "dinner", and "who" is set in the communication element field. "Boyfriend" is set in the word field of the record. In addition, among the extracted records, the word item of the record in which "what" is set in the communication element item is set to "clothes", and the communication element item is set to "when". The word included in the spoken
次に、応答生成部１４０は、発話テキスト５１の欠落伝達要素「いつ」に対応する定型文を選択する。応答生成部１４０は、定型文情報１１６から、カテゴリの項目に「ファッション」が設定され、意図の項目に「検索」が設定され、欠落伝達要素の項目に「いつ」が設定されたレコードの定型文の項目に設定された定型文「［］は［］の予定ですか。」を選択する。
Next, the
そして、応答生成部１４０は、定型文「［］は［］の予定ですか。」の空欄に、欠落単語および発話テキスト５１に含まれる単語を入れて応答テキストを生成する。ここで、定型文「［］は［］の予定ですか。」の１つ目の空欄には伝達要素「どこ」が設定され、２つ目の空欄には、伝達要素「いつ」が設定されているものとする。応答生成部１４０は、定型文「［］は［］の予定ですか。」の１つ目の空欄に、伝達要素「どこ」に対応する「ディナー」を入れ、２つ目の空欄に欠落伝達要素「いつ」に対応する欠落単語「いつ頃」を入れ、応答テキスト５２を生成する。応答テキスト５２は、「ディナーはいつ頃の予定ですか。」というテキストである。応答生成部１４０は、応答テキスト５２をＰＣ２００に送信し、応答テキスト５２を示す音声をＰＣ２００に出力させる。
Then, the
図１５は、情報処理装置とユーザとの対話の一例を示す図（その２）である。図１５の例では、応答テキスト５２に対するユーザ２０のユーザ発話を、発話解析部１２０が発話テキスト５３に変換したものとする。発話テキスト５３は、「今月の３０日、私の誕生日だよ。」というテキストである。発話解析部１２０は、発話テキスト５３を「今月」、「の」、「３０日」、「私」、「の」、「誕生日」および「だよ」に単語分割する。
FIG. 15 is a diagram (part 2) illustrating an example of interaction between the information processing apparatus and the user. In the example of FIG. 15, it is assumed that the user utterance of the user 20 to the
次に、単語解析部１３０は、発話テキスト５３の欠落伝達要素と、発話テキスト５３の欠落伝達要素に対応する欠落単語を特定する。ここで、伝達要素情報１１３の、カテゴリの項目に「ファッション」が設定され、伝達要素の項目に「いつ」が設定されたレコードの単語の項目には発話テキスト５３に含まれる「誕生日」が設定されている。よって、単語解析部１３０は、カテゴリ「ファッション」について欠落伝達要素がないことを特定する。そして、単語解析部１３０は、カテゴリ「提案」について欠落伝達要素を特定する。
Next, the
単語解析部１３０は、欠落伝達要素情報１１５を参照し、「どこ」および「いくら」をカテゴリ「提案」に対応する伝達要素として特定する。ここで、伝達要素情報１１３には、「どこ」に対応する単語として発話テキスト５１に含まれる「おしゃれ」が登録され、「いくら」に対応する単語として発話テキスト５１，５３に含まれる単語が登録されていない。すると、単語解析部１３０は、「いくら」を発話テキスト５３の欠落伝達要素として特定する。そして、単語解析部１３０は、欠落伝達要素情報１１５を参照し、カテゴリ「提案」、欠落伝達要素「いくら」に対応する「予算」を欠落単語として特定する。
The
次に、応答生成部１４０は、定型文情報１１６から、カテゴリ「提案」、意図「検索」欠落伝達要素「いくら」に対応する定型文「どれくらいの［］ですか。」を選択する。ここで、定型文「どれくらいの［］ですか。」の空欄には伝達要素「いくら」が設定されているものとする。応答生成部１４０は、定型文「どれくらいの［］ですか。」の空欄に欠落伝達要素「いくら」に対応する欠落単語「予算」を入れ、応答テキスト５４を生成する。応答テキスト５４は、「どれくらいの予算ですか。」というテキストである。応答生成部１４０は、応答テキスト５４をＰＣ２００に送信し、応答テキスト５４を示す音声をＰＣ２００に出力させる。
Next, the
図１６は、情報処理装置とユーザとの対話の一例を示す図（その３）である。図１６の例では、応答テキスト５４に対するユーザ２０のユーザ発話を、発話解析部１２０が発話テキスト５５に変換したものとする。発話テキスト５５は、「２００００円以内です。」というテキストである。発話解析部１２０は、発話テキスト５５を「２００００」、「円」、「以内」および「です」に単語分割する。
FIG. 16 is a diagram (part 3) illustrating an example of interaction between the information processing apparatus and the user. In the example of FIG. 16, it is assumed that the user utterance of the user 20 to the
ここで、伝達要素情報１１３には、カテゴリ「提案」、伝達要素「いくら」に対応する単語として、発話テキスト５５に含まれる「円」が登録されている。よって、単語解析部１３０は、カテゴリ「提案」について欠落伝達要素がないことを特定する。これにより、単語解析部１３０は、カテゴリ「ファッション」および「提案」のいずれについても欠落伝達要素がないことを特定する。なお、単語解析部１３０は、カテゴリ「ファッション」の伝達要素「いつ」に対応する単語を、発話テキスト５３に含まれる「今月」および「３０日」から、「１０月３０日」に変換してもよい。また、単語解析部１３０は、カテゴリ「提案」の伝達要素「いくら」に対応する単語を、発話テキスト５５に含まれる「円」および「円」の前にある数字である「２００００」から、「２００００円」に変換してもよい。
Here, in the
次に、応答生成部１４０は、定型文情報１１６から、カテゴリ「ファッション」、意図「検索」欠落伝達要素「－」（つまり、欠落伝達要素なし）に対応する定型文「［］は［］です。［］な［］はいかがでしょうか。」を選択する。ここで、定型文「［］は［］です。［］な［］はいかがでしょうか。」の１つ目の空欄には伝達要素「いつ」が設定され、２つ目の空欄には伝達要素「いつ」に関連する単語が設定されているものとする。また、定型文「［］は［］です。［］な［］はいかがでしょうか。」の３つ目の空欄にはカテゴリ「提案」の伝達要素「どこ」が設定され、４つ目の空欄には発話テキストに関連するアイテムが設定されているものとする。
Next, the
応答生成部１４０は、定型文「［］は［］です。［］な［］はいかがでしょうか。」の１つ目の空欄に伝達要素「いつ」に対応する「１０月３０日」を入れる。また、応答生成部１４０は、例えば、日付と単語との対応関係を示すデータベースから、「１０月３０日」に関連する単語「肌寒い」を特定し、「肌寒い」を定型文「［］は［］です。［］な［］はいかがでしょうか。」の２つ目の空欄に入れる。また、応答生成部１４０は、定型文「［］は［］です。［］な［］はいかがでしょうか。」の３つ目の空欄にカテゴリ「提案」の伝達要素「どこ」に対応する「おしゃれ」を入れる。また、応答生成部１４０は、アイテム情報１１７の単語の項目に、発話テキスト５１，５３，５５に含まれる単語を最も多く含むレコードのアイテムの項目に設定されているアイテムを特定する。これにより、応答生成部１４０は、アイテム「トレンチコート」を特定する。応答生成部１４０は、定型文「［］は［］です。［］な［］はいかがでしょうか。」の４つ目の空欄に「トレンチコート」を入れて、応答テキスト５６を生成する。応答テキスト５６は、「１０月３０日は肌寒いです。おしゃれなトレンチコートはいかがですか。」というテキストである。応答生成部１４０は、応答テキスト５６をＰＣ２００に送信し、応答テキスト５６を示す音声をＰＣ２００に出力させる。
The
なお、定型文「［］は［］です。［］な［］はいかがでしょうか。」には、検索処理が対応付けられていてもよい。そして、応答生成部１４０は、ＰＣ２００に、伝達要素「いくら」に対応する「２００００円」およびアイテム「トレンチコート」を用いたインターネット検索を実行させ、検索結果を表示させてもよい。
It should be noted that search processing may be associated with the fixed phrase "[] is []. How about [] and []?". Then,
図１７は、情報処理装置とユーザとの対話の流れの一例を示す図である。発話解析部１２０は、「彼氏とディナーに着ていくおしゃれな洋服を調べて、なるべく安くて。」という発話テキスト５１を取得する。ここで、発話テキスト５１には、伝達要素「いつ」および「いくら」に対応する単語が含まれていないため、ユーザ２０の要求を満たす応答が困難である。
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of the flow of dialogue between the information processing device and the user. The
そこで、応答生成部１４０は、「ディナーはいつ頃の予定ですか。」という応答テキスト５２を出力することで、ユーザ２０に伝達要素「いつ」に対応する単語を要求することができる。そして、発話解析部１２０は、「今月の３０日、私の誕生日だよ。」という発話テキスト５３を取得する。単語解析部１３０は、発話テキスト５３から伝達要素「いつ」に対応する「１０月３０日」を特定できる。
Therefore, the
また、応答生成部１４０は、「どれくらいの予算ですか。」という応答テキスト５４を出力することで、ユーザ２０に伝達要素「いくら」に対応する単語を要求することができる。そして、発話解析部１２０は、「２００００円以内です。」という発話テキスト５５を取得する。単語解析部１３０は、発話テキスト５５から伝達要素「いくら」に対応する「２００００円」を特定できる。
Also, the
そして、応答生成部１４０は、「１０月３０日は肌寒いです。おしゃれなトレンチコートはいかがですか。」という応答テキスト５６を出力する。このように、応答生成部１４０は、応答テキスト５２，５４により欠落伝達要素に対応する単語をユーザ２０に要求することで、ユーザ２０の要求を満たすことが可能な発話テキスト５１に対する応答である応答テキスト５６を出力できる。
Then, the
第２の実施の形態によれば、情報処理装置１００の単語解析部１３０は、発話テキストから伝達要素それぞれに対応する単語を抽出する。情報処理装置１００の応答生成部１４０は、伝達要素のうちの対応する単語が抽出されなかった欠落伝達要素に基づいて定型文を選択する。そして、応答生成部１４０は、発話テキストに含まれる単語と定型文とに基づいた応答を出力する。
According to the second embodiment, the
これにより、情報処理装置１００は、自然なやりとりによって欠落伝達要素に対応する単語をユーザ２０に要求できる。よって、情報処理装置１００は、円滑な対話ができるシステムを実現することができる。
Accordingly, the
また、単語解析部１３０は、発話テキストに含まれる単語からカテゴリを特定し、カテゴリに対応する伝達要素のうちの欠落伝達要素に基づいて定型文を選択する。これにより、情報処理装置１００は、正確な欠落伝達要素に対応する単語をユーザ２０に要求できる。
Further,
また、単語解析部１３０は、発話テキストに含まれる単語からカテゴリを特定する。応答生成部１４０は、伝達要素のうちの対応する単語が発話テキストから抽出されなかった発話テキストの欠落伝達要素に基づいて定型文を選択し、発話テキストに含まれる単語と定型文とに基づいた応答を出力する。応答生成部１４０は、二回目以降の発話テキストを取得すると、伝達要素のうちの対応する単語が発話テキストと二回目以降の発話テキストとから抽出されなかった二回目以降の発話テキストの欠落伝達要素に基づいて定型文を選択する。応答生成部１４０は、発話テキストに含まれる単語と二回目以降の発話テキストに含まれる単語と定型文とに基づいた応答を出力する。これにより、情報処理装置１００は、ユーザ２０と複数回のやりとりがある場合も欠落伝達要素をユーザ２０に自然に要求できる。
In addition, the
また、単語解析部１３０は、発話テキストに含まれる単語から意図を特定し、欠落伝達要素と意図とに基づいて定型文を選択する。これにより、情報処理装置１００は、ユーザ２０が発話した意図に合わせた応答ができる。
The
以上、実施の形態を例示したが、実施の形態で示した各部の構成は同様の機能を有する他のものに置換することができる。また、他の任意の構成物や工程が付加されてもよい。さらに、前述した実施の形態のうちの任意の２以上の構成（特徴）を組み合わせたものであってもよい。 Although the embodiment has been exemplified above, the configuration of each part shown in the embodiment can be replaced with another one having the same function. Also, any other components or steps may be added. Furthermore, any two or more configurations (features) of the above-described embodiments may be combined.
１ 入力文
２ 応答
１０ 情報処理装置
１１ 処理部
1 input sentence 2
Claims (4)
を有する情報処理装置。 A plurality of categories are identified from words contained in a sentence input by a user, and each of the plurality of categories is identified from the input sentence, conversation information that is a history of response processing to the user, and browsing information of the user on the Internet. extracting words corresponding to each of the conveying elements of the input sentence, selecting fixed sentences of each of the plurality of categories based on the missing conveying elements for which the corresponding words are not extracted among the conveying elements, and included in the input sentence a processing unit that outputs a response based on the words contained in the conversation information, the words contained in the conversation information, the words contained in the browsing information, and the fixed phrases;
Information processing device having
請求項１記載の情報処理装置。 The processing unit specifies the plurality of categories from words included in a first input sentence from the user, and the corresponding words among the transfer elements correspond to the first input sentence, the conversation information, and the browsing information. selects a first fixed form sentence based on the first missing transfer element not extracted from the input sentence, the word contained in the conversation information, the word contained in the browsing information, and the first fixed form sentence outputting a first response based on a standard sentence and obtaining a second input sentence from the user, the corresponding words in the transfer elements are the first input sentence, the second input sentence, and the conversation information; selects a second fixed form sentence based on the second missing communication element not extracted from the browsing information and the words contained in the first input sentence, the words contained in the second input sentence, and the conversation information; outputting a second response based on the included words, the words included in the browsing information, and the second fixed phrase;
The information processing apparatus according to claim 1 .
請求項１または２記載の情報処理装置。 The processing unit identifies an intention from words included in the input sentence, and selects the fixed form sentence based on the missing communication element and the intention.
3. The information processing apparatus according to claim 1 or 2 .
ユーザからの入力文に含まれる単語から複数のカテゴリを特定し、
前記入力文と、前記ユーザに対する応答処理の履歴である会話情報と、前記ユーザのインターネットによる閲覧情報とから、前記複数のカテゴリそれぞれの伝達要素それぞれに対応する単語を抽出し、
前記伝達要素のうちの対応する単語が抽出されなかった欠落伝達要素に基づいて、前記複数のカテゴリそれぞれの定型文を選択し、
前記入力文に含まれる単語と前記会話情報に含まれる単語と前記閲覧情報に含まれる単語と前記定型文とに基づいた応答を出力する、
処理を実行させるプログラム。 to the computer,
Identify multiple categories from the words contained in the input sentence from the user,
Extracting words corresponding to each of the communication elements of each of the plurality of categories from the input sentence, conversation information that is a history of response processing to the user, and the user's browsing information on the Internet,
Selecting fixed phrases for each of the plurality of categories based on missing communicating elements for which corresponding words have not been extracted from the communicating elements;
outputting a response based on the words included in the input sentence, the words included in the conversation information, the words included in the browsing information, and the fixed sentences;
A program that causes an action to take place.
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