JPH08235205A - 対話文作成方法及び自然言語対話装置 - Google Patents
対話文作成方法及び自然言語対話装置Info
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- JPH08235205A JPH08235205A JP7040113A JP4011395A JPH08235205A JP H08235205 A JPH08235205 A JP H08235205A JP 7040113 A JP7040113 A JP 7040113A JP 4011395 A JP4011395 A JP 4011395A JP H08235205 A JPH08235205 A JP H08235205A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 ユーザと検索対象者、あるいはユーザとコン
ピュータとの対人関係を考慮し、適切な表現で応答する
対話文作成方法及びその自然言語対話装置を提供する。 【構成】 対話により情報検索を行う場合の検索結果の
応答文を作成する対話文作成方法であって、検索指示の
入力から、検索を指示した検索指示者と検索の対象とな
る検索対象者との対人関係を抽出し（３０１，３０
２）、前記抽出された対人関係に対応して、検索結果の
応答文の表現を変えて出力する（３０３，１０６）。前
記対人関係の抽出は、入力文における呼称の表現や役職
名と親疎を表す表現とを含む表現に基づいて行われる。
あるいは前記対人関係の抽出は、検索指示の入力回数に
基づいて行われる。
ピュータとの対人関係を考慮し、適切な表現で応答する
対話文作成方法及びその自然言語対話装置を提供する。 【構成】 対話により情報検索を行う場合の検索結果の
応答文を作成する対話文作成方法であって、検索指示の
入力から、検索を指示した検索指示者と検索の対象とな
る検索対象者との対人関係を抽出し（３０１，３０
２）、前記抽出された対人関係に対応して、検索結果の
応答文の表現を変えて出力する（３０３，１０６）。前
記対人関係の抽出は、入力文における呼称の表現や役職
名と親疎を表す表現とを含む表現に基づいて行われる。
あるいは前記対人関係の抽出は、検索指示の入力回数に
基づいて行われる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、自然言語による対話を
通して情報の検索を行う場合の対話文を作成する対話文
作成方法及びそれを実現する自然言語対話装置に関する
ものである。
通して情報の検索を行う場合の対話文を作成する対話文
作成方法及びそれを実現する自然言語対話装置に関する
ものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、計算機ネットワークの拡大や個人
情報端末の発達により、連絡先案内やスケジュール管理
など、さまざまな個人情報を検索できるようになってき
た。一般に、このような個人情報の検索を、自然言語対
話装置を通して自然言語による対話で行う場合に、シス
テムは固定した表現に基づいて応答文を生成するのが常
であった。
情報端末の発達により、連絡先案内やスケジュール管理
など、さまざまな個人情報を検索できるようになってき
た。一般に、このような個人情報の検索を、自然言語対
話装置を通して自然言語による対話で行う場合に、シス
テムは固定した表現に基づいて応答文を生成するのが常
であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従って、上記従来の装
置では、丁寧な表現が必要な場合にぞんざいな表現を用
いてユーザに失礼な印象を与えたり、必要以上に丁寧過
ぎる表現を用いていらいらさせたりするといった欠点が
ある。本発明の目的は、前記従来の欠点を除去し、ユー
ザと検索対象者、あるいはユーザとコンピュータとの対
人関係を考慮し、適切な表現で応答する対話文作成方法
及びその自然言語対話装置を提供することにある。
置では、丁寧な表現が必要な場合にぞんざいな表現を用
いてユーザに失礼な印象を与えたり、必要以上に丁寧過
ぎる表現を用いていらいらさせたりするといった欠点が
ある。本発明の目的は、前記従来の欠点を除去し、ユー
ザと検索対象者、あるいはユーザとコンピュータとの対
人関係を考慮し、適切な表現で応答する対話文作成方法
及びその自然言語対話装置を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記問題を解決するため
に、本発明の対話文作成方法は、対話により情報検索を
行う場合の検索結果の応答文を作成する対話文作成方法
であって、検索指示の入力から、検索を指示した検索指
示者と検索の対象となる検索対象者との対人関係を抽出
し、前記抽出された対人関係に対応して、検索結果の応
答文の表現を変えて出力することを特徴とする。
に、本発明の対話文作成方法は、対話により情報検索を
行う場合の検索結果の応答文を作成する対話文作成方法
であって、検索指示の入力から、検索を指示した検索指
示者と検索の対象となる検索対象者との対人関係を抽出
し、前記抽出された対人関係に対応して、検索結果の応
答文の表現を変えて出力することを特徴とする。
【０００５】ここで、前記対人関係の抽出は、入力文に
おける呼称の表現や役職名と親疎を表す表現とを含む表
現に基づいて行われる。また、前記対人関係の抽出は、
前記入力文中の表現と対人関係との対応を記憶する第１
の記憶手段を参照して行われる。また、前記応答文の出
力は、呼称，役職名及び前記対人関係と応答文の表現と
の対応を記憶する第２の記憶手段を参照して行われる。
また、前記対人関係の抽出及び応答文の出力は、前記入
力文中の表現と応答文の表現との対応を記憶する第３の
記憶手段を参照して行われる。また、前記対人関係の抽
出は、検索指示の入力回数に基づいて行われる。
おける呼称の表現や役職名と親疎を表す表現とを含む表
現に基づいて行われる。また、前記対人関係の抽出は、
前記入力文中の表現と対人関係との対応を記憶する第１
の記憶手段を参照して行われる。また、前記応答文の出
力は、呼称，役職名及び前記対人関係と応答文の表現と
の対応を記憶する第２の記憶手段を参照して行われる。
また、前記対人関係の抽出及び応答文の出力は、前記入
力文中の表現と応答文の表現との対応を記憶する第３の
記憶手段を参照して行われる。また、前記対人関係の抽
出は、検索指示の入力回数に基づいて行われる。
【０００６】又、本発明の自然言語対話装置は、対話に
より情報検索を行う自然言語対話装置において、検索指
示の入力から、検索を指示した検索指示者と検索の対象
となる検索対象者との対人関係を抽出する対人関係抽出
手段と、前記抽出された対人関係に対応して、検索結果
の応答文の表現を変えて出力する応答文出力手段とを備
えることを特徴とする。
より情報検索を行う自然言語対話装置において、検索指
示の入力から、検索を指示した検索指示者と検索の対象
となる検索対象者との対人関係を抽出する対人関係抽出
手段と、前記抽出された対人関係に対応して、検索結果
の応答文の表現を変えて出力する応答文出力手段とを備
えることを特徴とする。
【０００７】ここで、前記対人関係抽出手段は、入力文
における呼称の表現や役職名と親疎を表す表現とを含む
表現と前記対人関係とを対応させて記憶する第１の記憶
手段を備え、入力文の前記表現に基づいて前記対人関係
を抽出する。また、前記応答文出力手段は、呼称，役職
名及び抽出された対人関係と応答文の表現とを対応させ
て記憶する第２の記憶手段を備え、呼称，役職名及び抽
出された前記対人関係に基づいて応答文の表現を変えて
出力する。また、前記対人関係抽出手段は、検索指示の
入力回数をしきい値と比較する比較手段を備え、入力回
数に基づいて前記対人関係を抽出する。
における呼称の表現や役職名と親疎を表す表現とを含む
表現と前記対人関係とを対応させて記憶する第１の記憶
手段を備え、入力文の前記表現に基づいて前記対人関係
を抽出する。また、前記応答文出力手段は、呼称，役職
名及び抽出された対人関係と応答文の表現とを対応させ
て記憶する第２の記憶手段を備え、呼称，役職名及び抽
出された前記対人関係に基づいて応答文の表現を変えて
出力する。また、前記対人関係抽出手段は、検索指示の
入力回数をしきい値と比較する比較手段を備え、入力回
数に基づいて前記対人関係を抽出する。
【０００８】又、本発明の自然言語対話装置は、対話に
より情報検索を行う自然言語対話装置において、検索を
指示した検索指示者と検索の対象となる検索対象者との
対人関係に基づく、入力文中の表現と応答文の表現との
対応を記憶する第３の記憶手段と、検索指示の入力文か
ら、前記第３の記憶手段を参照して検索結果の応答文の
表現を変えて出力する応答文作成手段とを備えることを
特徴とする。
より情報検索を行う自然言語対話装置において、検索を
指示した検索指示者と検索の対象となる検索対象者との
対人関係に基づく、入力文中の表現と応答文の表現との
対応を記憶する第３の記憶手段と、検索指示の入力文か
ら、前記第３の記憶手段を参照して検索結果の応答文の
表現を変えて出力する応答文作成手段とを備えることを
特徴とする。
【０００９】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細
に説明する。 ＜自然言語対話装置の構成例＞図１は、本実施例の自然
言語対話装置のブロック構成例を示す図である。同図に
おいて、１０１は、自然言語からなる入力文を入力する
文入力部であり、１０２は、出力文，検索結果，対話の
流れを表す情報などを出力する表示部である。１０３
は、文入力部１０１で入力された入力文の解析を行なう
文解析部である。１０４は、データベース１０４ａと検
索部１０４ｂとを含み、文解析部１０３で解析された解
析結果から検索指示を作成し、そのデータベースに格納
されている情報を検索する情報検索部である。
に説明する。 ＜自然言語対話装置の構成例＞図１は、本実施例の自然
言語対話装置のブロック構成例を示す図である。同図に
おいて、１０１は、自然言語からなる入力文を入力する
文入力部であり、１０２は、出力文，検索結果，対話の
流れを表す情報などを出力する表示部である。１０３
は、文入力部１０１で入力された入力文の解析を行なう
文解析部である。１０４は、データベース１０４ａと検
索部１０４ｂとを含み、文解析部１０３で解析された解
析結果から検索指示を作成し、そのデータベースに格納
されている情報を検索する情報検索部である。
【００１０】１０５は、文解析部１０３で解析された解
析結果から、入力対人情報（呼称，親疎表現）を抽出
し、ユーザ／システム／検索対象者間の対人関係を判定
して、出力文で用いる出力対人情報（呼称，語調）を生
成する対人関係判定部である。１０６は、情報検索部１
０４で検索された検索結果及び対人関係判定部１０５で
判定された対人情報に基づいて、出力文を生成する文生
成部である。また、１０７は、文解析部１０３で解析さ
れた解析結果を情報検索部１０４及び対人関係判定部１
０５に与え、文生成を指示し、対話への対応を行なう対
話管理部である。
析結果から、入力対人情報（呼称，親疎表現）を抽出
し、ユーザ／システム／検索対象者間の対人関係を判定
して、出力文で用いる出力対人情報（呼称，語調）を生
成する対人関係判定部である。１０６は、情報検索部１
０４で検索された検索結果及び対人関係判定部１０５で
判定された対人情報に基づいて、出力文を生成する文生
成部である。また、１０７は、文解析部１０３で解析さ
れた解析結果を情報検索部１０４及び対人関係判定部１
０５に与え、文生成を指示し、対話への対応を行なう対
話管理部である。
【００１１】図２は、本実施例の自然言語対話装置のハ
ードウエア構成例を示す図である。図中、２０１は装置
全体を制御する演算・制御用のＣＰＵ、２０２は固定値
や制御プログラムを格納するＲＯＭで、例えば対話管理
プログラム２０２ａ，分解析プログラム２０２ｂ，対人
関係判定プログラム２０２ｃ，文作成プログラム２０２
ｄ，検索プログラム２０２ｅ等が格納されている。これ
らプログラムは本実施例の主要なものを挙げたに過ぎ
ず、システムプログラムや入出力制御のプログラム等は
示されていない。これらプログラムに従うＣＰＵ２０１
の制御により、図１及び図４の各部が実現される。
ードウエア構成例を示す図である。図中、２０１は装置
全体を制御する演算・制御用のＣＰＵ、２０２は固定値
や制御プログラムを格納するＲＯＭで、例えば対話管理
プログラム２０２ａ，分解析プログラム２０２ｂ，対人
関係判定プログラム２０２ｃ，文作成プログラム２０２
ｄ，検索プログラム２０２ｅ等が格納されている。これ
らプログラムは本実施例の主要なものを挙げたに過ぎ
ず、システムプログラムや入出力制御のプログラム等は
示されていない。これらプログラムに従うＣＰＵ２０１
の制御により、図１及び図４の各部が実現される。
【００１２】２０３は補助記憶あるいはデータ一時記憶
用のＲＡＭであり、例えば入力文から抽出された検索キ
ーを記憶する検索キー記憶部２０３ａ，入力文から対人
関係（親／疎）を抽出するための親疎判定テーブル２０
３ｂ，対人関係や入力呼称等から出力文の表現を決定す
る出力表現テーブル２０３ｃ，入力文を記憶する入力文
記憶部２０３ｄ，出力文を記憶する出力文記憶部２０３
ｅを含む。尚、テーブル２０３ｂ，２０３ｄは、固定で
あればＲＯＭ２０２に格納されてもよい。２０４はハー
ドディスクやフロッピディスク等の大容量記憶部であ
り、本実施例で検索対象とするデータベースが格納され
ている。又、上記ＲＯＭ２０２上のプログラムは、これ
ら大容量記憶部２０４に記憶されていて、ＲＡＭ２０３
にロードされて実行されてもよい。
用のＲＡＭであり、例えば入力文から抽出された検索キ
ーを記憶する検索キー記憶部２０３ａ，入力文から対人
関係（親／疎）を抽出するための親疎判定テーブル２０
３ｂ，対人関係や入力呼称等から出力文の表現を決定す
る出力表現テーブル２０３ｃ，入力文を記憶する入力文
記憶部２０３ｄ，出力文を記憶する出力文記憶部２０３
ｅを含む。尚、テーブル２０３ｂ，２０３ｄは、固定で
あればＲＯＭ２０２に格納されてもよい。２０４はハー
ドディスクやフロッピディスク等の大容量記憶部であ
り、本実施例で検索対象とするデータベースが格納され
ている。又、上記ＲＯＭ２０２上のプログラムは、これ
ら大容量記憶部２０４に記憶されていて、ＲＡＭ２０３
にロードされて実行されてもよい。
【００１３】２０５は入力インタフェースであって、本
装置の動作の指示及びデータ入力用のキーボード１０１
ａや音声入力を行う音声入力部１０１ｂ等が接続され
る。本例の入力文は、上記キー入力あるいは音声入力の
外に、スキャナよりの画像入力や通信回線を介したオン
ライン入力であってもよい。２０６は出力インタフェー
スであって、操作指示や検索結果を表示する表示部１０
２や音声出力を行う音声出力部２０７やハードコピーを
出力するプリンタ２０８等が接続される。出力は、通信
回線を介したオンライン出力であってもよい。
装置の動作の指示及びデータ入力用のキーボード１０１
ａや音声入力を行う音声入力部１０１ｂ等が接続され
る。本例の入力文は、上記キー入力あるいは音声入力の
外に、スキャナよりの画像入力や通信回線を介したオン
ライン入力であってもよい。２０６は出力インタフェー
スであって、操作指示や検索結果を表示する表示部１０
２や音声出力を行う音声出力部２０７やハードコピーを
出力するプリンタ２０８等が接続される。出力は、通信
回線を介したオンライン出力であってもよい。
【００１４】（対人関係判定部の構成例）図３は、対人
関係判定部１０５の詳細構成を示す図である。図１と同
じ要素には、同じ参照番号を付している。ただし、図１
が共通バス形式による装置の構成を示しているのに対
し、図３は装置の各要素間のデータの流れを明らかとす
るように表現されている。
関係判定部１０５の詳細構成を示す図である。図１と同
じ要素には、同じ参照番号を付している。ただし、図１
が共通バス形式による装置の構成を示しているのに対
し、図３は装置の各要素間のデータの流れを明らかとす
るように表現されている。
【００１５】３０１は、文解析部１０３で解析された解
析結果から対人情報を抽出して対人関係を判定する入力
対人情報抽出部であり、３０２は、対人関係を保持する
対人関係保持部である。３０３は、対人関係保持部３０
２に保持されている対人関係から出力文で用いる対人情
報を決定する対人情報決定部である。入力対人情報抽出
部３０１では、以下の対人情報を抽出して対人関係を判
定し（図４参照）、対人関係保持部３０３に保持する。
析結果から対人情報を抽出して対人関係を判定する入力
対人情報抽出部であり、３０２は、対人関係を保持する
対人関係保持部である。３０３は、対人関係保持部３０
２に保持されている対人関係から出力文で用いる対人情
報を決定する対人情報決定部である。入力対人情報抽出
部３０１では、以下の対人情報を抽出して対人関係を判
定し（図４参照）、対人関係保持部３０３に保持する。
【００１６】−親疎表現− 「教えてよ／何だっけ」などの親しい相手に対する口語
表現を「親近」とし、「示せ（命令形）／教えて下さい
（丁寧）」などの表現を「疎遠」として保持する。な
お、親疎表現の初期値は「疎遠」とし、文解析結果に親
疎表現が現れない場合には直前の値を用いる。
表現を「親近」とし、「示せ（命令形）／教えて下さい
（丁寧）」などの表現を「疎遠」として保持する。な
お、親疎表現の初期値は「疎遠」とし、文解析結果に親
疎表現が現れない場合には直前の値を用いる。
【００１７】−呼称− 「社長／部長／先生」などの役職名及び「様／氏／さん
／君」などの人名に後接する接尾語を抽出し、その文字
列を保持する。出力対人情報決定部３０２では、以下の
図５に示す対象表を用いて、出力文で用いる呼称，語調
を決定する。
／君」などの人名に後接する接尾語を抽出し、その文字
列を保持する。出力対人情報決定部３０２では、以下の
図５に示す対象表を用いて、出力文で用いる呼称，語調
を決定する。
【００１８】（親疎判定テーブル）図４は親疎判定テー
ブル２０３ｂの一構成例を示す図である。このテーブル
には、「教えてよ／何だっけ」などの親しい相手に対す
る口語表現を「親近」とし、「示せ（命令形）／教えて
下さい（丁寧）」などの表現を「疎遠」として判定する
ための対応が保持される。
ブル２０３ｂの一構成例を示す図である。このテーブル
には、「教えてよ／何だっけ」などの親しい相手に対す
る口語表現を「親近」とし、「示せ（命令形）／教えて
下さい（丁寧）」などの表現を「疎遠」として判定する
ための対応が保持される。
【００１９】（出力表現テーブル）図５は出力表現テー
ブル２０３ｃの一構成例を示す図である。このテーブル
には、上記親疎判定テーブルにより判定された「親近」
「疎遠」と、「社長／部長／先生」などの役職名及び
「様／氏／さん／君」などの人名に後接する接尾語とか
ら、出力文の表現（呼称や、ですます調／ございます調
等の語調を含む）を選び出すための対応が保持される。
ここで、（ｎｉ１）は、呼称として名称になにも付与し
ないこと（すなわち、一種の謙譲表現）を示す。
ブル２０３ｃの一構成例を示す図である。このテーブル
には、上記親疎判定テーブルにより判定された「親近」
「疎遠」と、「社長／部長／先生」などの役職名及び
「様／氏／さん／君」などの人名に後接する接尾語とか
ら、出力文の表現（呼称や、ですます調／ございます調
等の語調を含む）を選び出すための対応が保持される。
ここで、（ｎｉ１）は、呼称として名称になにも付与し
ないこと（すなわち、一種の謙譲表現）を示す。
【００２０】＜自然言語対話装置の動作例＞次に、以上
のように構成される自然言語対話装置の動作例を図６の
フローチャートを参照して説明する。まず、ステップＳ
２０１で、入力部１０１から入力文が入力されると、こ
の入力文を文解析部１０３に送る。ステップＳ２０２で
は、入力文に対して、形態素解析及び構文解析を行な
う。そして、ステップＳ２０３では、情報検索部１０４
において、文解析部１０３で解析された解析結果から検
索指示を作成し、そのデータベースに格納されている情
報の検索を行ない、ステップＳ２０４に移る。
のように構成される自然言語対話装置の動作例を図６の
フローチャートを参照して説明する。まず、ステップＳ
２０１で、入力部１０１から入力文が入力されると、こ
の入力文を文解析部１０３に送る。ステップＳ２０２で
は、入力文に対して、形態素解析及び構文解析を行な
う。そして、ステップＳ２０３では、情報検索部１０４
において、文解析部１０３で解析された解析結果から検
索指示を作成し、そのデータベースに格納されている情
報の検索を行ない、ステップＳ２０４に移る。
【００２１】ここで、情報検索部１０４では、データベ
ースの管理情報と文解析部１０３で解析された構文情報
（これは解析結果に含まれている）から検索指示を作成
する。例えば、「総務部の鈴木さんの内線を知りた
い。」という入力文では、「知りたい」という表現から
検索要求であると判定し、「内線」という表現からデー
タベースの管理情報を参照して、「内線テーブル」を選
択する。また、その検索条件として、「鈴木さん」の人
名の接尾辞「さん」から「鈴木」を名称項目の条件と判
定し、「総務部」の所属の接尾辞「部」から「総務部」
を所属項目の条件と判定する。（この様な構文情報が存
在しない場合には、項目名を問い返す。）さらに、検索
対称項目として、対人関係抽出部３０１で用いる情報と
して、役職を付加する。
ースの管理情報と文解析部１０３で解析された構文情報
（これは解析結果に含まれている）から検索指示を作成
する。例えば、「総務部の鈴木さんの内線を知りた
い。」という入力文では、「知りたい」という表現から
検索要求であると判定し、「内線」という表現からデー
タベースの管理情報を参照して、「内線テーブル」を選
択する。また、その検索条件として、「鈴木さん」の人
名の接尾辞「さん」から「鈴木」を名称項目の条件と判
定し、「総務部」の所属の接尾辞「部」から「総務部」
を所属項目の条件と判定する。（この様な構文情報が存
在しない場合には、項目名を問い返す。）さらに、検索
対称項目として、対人関係抽出部３０１で用いる情報と
して、役職を付加する。
【００２２】従って、例えばデータベースをＲＤＢとす
ると、上記の入力から以下のＳＱＬを生成する。select
( 内線、役職)from(内線テーブル)where( 名称＝鈴木、
所属＝総務部）ステップＳ２０４では、対人関係判定部
１０５において、文解析部１０３で解析された解析結果
から対人情報（呼称，親疎表現）を抽出して、上記親疎
判定テーブル等に基づいてユーザ／システム／検索対象
者の対人関係を判定して、ステップＳ２０５で、上記出
力表現テーブルに基づいて出力文で用いる対人情報（呼
称，語調）を生成する。尚、以下で述べるように、ステ
ップＳ２０４，Ｓ２０５は１つのステップと成り得る。
ステップＳ２０６では、文生成部１０５において、情報
検索部１０４で検索された検索情報及び対人関係判定部
１０５で判定された対人情報に基づいて、出力文を生成
する。そして、ステップＳ２０７で、出力文，検索結
果，対話の流れを表す情報などを表示部１０２（あるい
は他の媒体）に出力し、ステップＳ２０１に戻る。
ると、上記の入力から以下のＳＱＬを生成する。select
( 内線、役職)from(内線テーブル)where( 名称＝鈴木、
所属＝総務部）ステップＳ２０４では、対人関係判定部
１０５において、文解析部１０３で解析された解析結果
から対人情報（呼称，親疎表現）を抽出して、上記親疎
判定テーブル等に基づいてユーザ／システム／検索対象
者の対人関係を判定して、ステップＳ２０５で、上記出
力表現テーブルに基づいて出力文で用いる対人情報（呼
称，語調）を生成する。尚、以下で述べるように、ステ
ップＳ２０４，Ｓ２０５は１つのステップと成り得る。
ステップＳ２０６では、文生成部１０５において、情報
検索部１０４で検索された検索情報及び対人関係判定部
１０５で判定された対人情報に基づいて、出力文を生成
する。そして、ステップＳ２０７で、出力文，検索結
果，対話の流れを表す情報などを表示部１０２（あるい
は他の媒体）に出力し、ステップＳ２０１に戻る。
【００２３】＜出力文生成の具体例＞以下に、出力文生
成の一具体例として、呼称および語調決定の例を示す。 （１）「人事部の田中君の内線を教えてよ。」→（入力
の親疎表現＝親近，呼称＝君）→（出力の呼称＝さん、
語調＝ですます調）→「田中さんの内線はｘｘｘｘで
す。」 （２）「人事部の田中君の内線を示せ。」→（入力の親
疎表現＝疎遠，呼称＝君）→（出力の呼称＝（ｎｉ
１），語調＝ございます調）→「田中の内線はｘｘｘｘ
でございます。」 （３）「企画部の佐藤部長の内線は何番だっけ。」→
（入力の親疎表現＝親近，呼称＝部長）→（出力の呼称
＝部長，語調＝ですます調）→「佐藤部長の内線はｘｘ
ｘｘです。」 （４）「企画部の佐藤部長の内線を教えて下さい。」→
（入力の親疎表現＝疎遠，呼称＝君）→（出力の呼称＝
部長，語調＝ございます調）→「佐藤部長の内線はｘｘ
ｘｘでございます。」
成の一具体例として、呼称および語調決定の例を示す。 （１）「人事部の田中君の内線を教えてよ。」→（入力
の親疎表現＝親近，呼称＝君）→（出力の呼称＝さん、
語調＝ですます調）→「田中さんの内線はｘｘｘｘで
す。」 （２）「人事部の田中君の内線を示せ。」→（入力の親
疎表現＝疎遠，呼称＝君）→（出力の呼称＝（ｎｉ
１），語調＝ございます調）→「田中の内線はｘｘｘｘ
でございます。」 （３）「企画部の佐藤部長の内線は何番だっけ。」→
（入力の親疎表現＝親近，呼称＝部長）→（出力の呼称
＝部長，語調＝ですます調）→「佐藤部長の内線はｘｘ
ｘｘです。」 （４）「企画部の佐藤部長の内線を教えて下さい。」→
（入力の親疎表現＝疎遠，呼称＝君）→（出力の呼称＝
部長，語調＝ございます調）→「佐藤部長の内線はｘｘ
ｘｘでございます。」
【００２４】
１．尚、本実施例では、親疎判定テーブルと出力表現テ
ーブルとを別に設けたが、これを１つのテーブルにして
もよく、この場合は親疎判定の結果は表面に出ることな
く、入力文の表現から出力表現が直接生成される。 ２．上記実施例では、親疎表現を２値に分類したが、３
値以上に分類しても構わない。この場合、出力で用いる
語調としては、「だ調」，「である調」などを用いる。
ーブルとを別に設けたが、これを１つのテーブルにして
もよく、この場合は親疎判定の結果は表面に出ることな
く、入力文の表現から出力表現が直接生成される。 ２．上記実施例では、親疎表現を２値に分類したが、３
値以上に分類しても構わない。この場合、出力で用いる
語調としては、「だ調」，「である調」などを用いる。
【００２５】３．また、上記実施例では、図４，図５の
対象表を固定のものとして扱っているが、他の例えば、
ユーザが表の値を変更できるものとしても構わない。 ４．また、上記実施例では、疎遠表現を入力文に現れる
情報からのみ判定しているが、他の例えば、システムへ
のアクセス回数により判定し、一定回数以上のアクセス
により「親近」に移行するものとしても構わない。この
例を上記実施例に付加することで、ユーザと検索対象者
間ばかりでなく、ユーザとコンピュータ間の対人関係を
も考慮した適切な表現を用いた対話を実現できる ５．また、上記実施例では、呼称について、通常の自然
言語処理用辞書に格納されている役職名や接尾語から判
定しているが、人名辞書や愛称を登録したユーザ辞書を
用いて判定しても良い。
対象表を固定のものとして扱っているが、他の例えば、
ユーザが表の値を変更できるものとしても構わない。 ４．また、上記実施例では、疎遠表現を入力文に現れる
情報からのみ判定しているが、他の例えば、システムへ
のアクセス回数により判定し、一定回数以上のアクセス
により「親近」に移行するものとしても構わない。この
例を上記実施例に付加することで、ユーザと検索対象者
間ばかりでなく、ユーザとコンピュータ間の対人関係を
も考慮した適切な表現を用いた対話を実現できる ５．また、上記実施例では、呼称について、通常の自然
言語処理用辞書に格納されている役職名や接尾語から判
定しているが、人名辞書や愛称を登録したユーザ辞書を
用いて判定しても良い。
【００２６】６．また、上記実施例では、対話ごとで親
疎表現，呼称を初期化しているが、外部記憶装置を用い
てセーブし、適宜ロードして、切替えるものとしても良
い。その場合、ユーザごと、検索対象者ごとにセーブ／
ロードを行なうのは言うまでもない。 以上の本実施例では、簡単な具体例に基づいて説明した
が、本発明はユーザ（検索指示者）との対人関係に対応
して出力文を生成するという技術思想を開示するもので
あって、より緻密な入力文の解析や出力文の生成をも含
むものである。又、本発明は、複数の機器から構成され
るシステムに適用しても、１つの機器から成る装置に適
用しても良い。また、本発明はシステム或は装置にプロ
グラムを供給することによって達成される場合にも適用
できることはいうまでもない。
疎表現，呼称を初期化しているが、外部記憶装置を用い
てセーブし、適宜ロードして、切替えるものとしても良
い。その場合、ユーザごと、検索対象者ごとにセーブ／
ロードを行なうのは言うまでもない。 以上の本実施例では、簡単な具体例に基づいて説明した
が、本発明はユーザ（検索指示者）との対人関係に対応
して出力文を生成するという技術思想を開示するもので
あって、より緻密な入力文の解析や出力文の生成をも含
むものである。又、本発明は、複数の機器から構成され
るシステムに適用しても、１つの機器から成る装置に適
用しても良い。また、本発明はシステム或は装置にプロ
グラムを供給することによって達成される場合にも適用
できることはいうまでもない。
【００２７】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
ユーザと検索対象者、あるいはユーザとコンピュータと
の対人関係を考慮し、適切な表現で応答する対話文作成
方法及びその自然言語対話装置を提供できる。すなわ
ち、解析された検索指示の入力文、あるいは検索指示の
回数から対人関係を判定し、文生成時において情報検索
結果と対人関係に基づいて出力文を生成出力することに
よって、ユーザと検索対象者間あるいはユーザとコンピ
ュータ間の対人関係を考慮した適切な表現を用いた対話
を実現できる効果がある。
ユーザと検索対象者、あるいはユーザとコンピュータと
の対人関係を考慮し、適切な表現で応答する対話文作成
方法及びその自然言語対話装置を提供できる。すなわ
ち、解析された検索指示の入力文、あるいは検索指示の
回数から対人関係を判定し、文生成時において情報検索
結果と対人関係に基づいて出力文を生成出力することに
よって、ユーザと検索対象者間あるいはユーザとコンピ
ュータ間の対人関係を考慮した適切な表現を用いた対話
を実現できる効果がある。
【図１】本実施例の自然言語対話装置のブロック構成図
である。
である。
【図２】本実施例の自然言語対話装置のハードウエア構
成図である。
成図である。
【図３】対人関係判定部の詳細な構成例を示す図であ
る。
る。
【図４】親疎判定テーブルの一例を示す図である。
【図５】出力表現テーブルの一例を示す図である。
【図６】本実施例の対話型文書処理の手順例を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
１０１ 文入力部 １０２ 表示部 １０３ 情報検索部 １０４ 文解析部 １０５ 対人関係判定部 １０６ 文生成部 １０７ 対話管理部
Claims (11)
- 【請求項１】 対話により情報検索を行う場合の検索結
果の応答文を作成する対話文作成方法であって、 検索指示の入力から、検索を指示した検索指示者と検索
の対象となる検索対象者との対人関係を抽出し、 前記抽出された対人関係に対応して、検索結果の応答文
の表現を変えて出力することを特徴とする対話文作成方
法。 - 【請求項２】 前記対人関係の抽出は、入力文における
呼称の表現や役職名と親疎を表す表現とを含む表現に基
づいて行われることを特徴とする請求項１記載の対話文
作成方法。 - 【請求項３】 前記対人関係の抽出は、前記入力文中の
表現と対人関係との対応を記憶する第１の記憶手段を参
照して行われることを特徴とする請求項１または２記載
の対話文作成方法。 - 【請求項４】 前記応答文の出力は、呼称，役職名及び
前記対人関係と応答文の表現との対応を記憶する第２の
記憶手段を参照して行われることを特徴とする請求項２
記載の対話文作成方法。 - 【請求項５】 前記対人関係の抽出及び応答文の出力
は、前記入力文中の表現と応答文の表現との対応を記憶
する第３の記憶手段を参照して行われることを特徴とす
る請求項２記載の対話文作成方法。 - 【請求項６】 前記対人関係の抽出は、検索指示の入力
回数に基づいて行われることを特徴とする請求項１記載
の対話文作成方法。 - 【請求項７】 対話により情報検索を行う自然言語対話
装置において、 検索指示の入力から、検索を指示した検索指示者と検索
の対象となる検索対象者との対人関係を抽出する対人関
係抽出手段と、 前記抽出された対人関係に対応して、検索結果の応答文
の表現を変えて出力する応答文出力手段とを備えること
を特徴とする自然言語対話装置。 - 【請求項８】 前記対人関係抽出手段は、入力文におけ
る呼称の表現や役職名と親疎を表す表現とを含む表現と
前記対人関係とを対応させて記憶する第１の記憶手段を
備え、入力文の前記表現に基づいて前記対人関係を抽出
することを特徴とする請求項７記載の自然言語対話装
置。 - 【請求項９】 前記応答文出力手段は、呼称，役職名及
び抽出された対人関係と応答文の表現とを対応させて記
憶する第２の記憶手段を備え、呼称，役職名及び抽出さ
れた前記対人関係に基づいて応答文の表現を変えて出力
することを特徴とする請求項８記載の自然言語対話装
置。 - 【請求項１０】 前記対人関係抽出手段は、検索指示の
入力回数をしきい値と比較する比較手段を備え、入力回
数に基づいて前記対人関係を抽出することを特徴とする
請求項７記載の自然言語対話装置。 - 【請求項１１】 対話により情報検索を行う自然言語対
話装置において、 検索を指示した検索指示者と検索の対象となる検索対象
者との対人関係に基づく、入力文中の表現と応答文の表
現との対応を記憶する第３の記憶手段と、 検索指示の入力文から、前記第３の記憶手段を参照して
検索結果の応答文の表現を変えて出力する応答文作成手
段とを備えることを特徴とする自然言語対話装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7040113A JPH08235205A (ja) | 1995-02-28 | 1995-02-28 | 対話文作成方法及び自然言語対話装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7040113A JPH08235205A (ja) | 1995-02-28 | 1995-02-28 | 対話文作成方法及び自然言語対話装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08235205A true JPH08235205A (ja) | 1996-09-13 |
Family
ID=12571799
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7040113A Withdrawn JPH08235205A (ja) | 1995-02-28 | 1995-02-28 | 対話文作成方法及び自然言語対話装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08235205A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002259303A (ja) * | 2001-02-28 | 2002-09-13 | Tsubasa System Co Ltd | 情報伝達システム |
-
1995
- 1995-02-28 JP JP7040113A patent/JPH08235205A/ja not_active Withdrawn
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002259303A (ja) * | 2001-02-28 | 2002-09-13 | Tsubasa System Co Ltd | 情報伝達システム |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20020507 |