JPWO2017212689A1 - 応答装置および応答装置の制御方法、制御プログラム - Google Patents

Abstract

適合する会話シナリオが見つからない場合であっても、入力内容に含まれる語句に基づいて応答メッセージを生成する。応答装置（１）は、第１語句と第１関連語句、および第２語句と第２関連語句の関連を記憶している記憶部（１３）と、上記第１語句または上記第２語句が入力内容に含まれている場合、上記第１語句と上記第２関連語句とを互いに関連付けた内容の上記応答メッセージを生成する応答メッセージ生成部（２６）とを備える。

Description

本発明は入力内容を認識し、認識した内容に基づいて応答する応答装置に関する。

ユーザの発話を受けると、該発話から入力内容を認識し、認識した結果に応じて応答する応答装置が従来技術として知られている。例えば、下記の特許文献１には、ユーザとの会話を成立させることが可能な装置である自動会話装置に用いられる会話シナリオを生成及び編集する会話シナリオ編集装置が開示されている。

日本国公開特許公報「特開２０１０−７３１９２号」（２０１０年４月２日公開）

しかしながら、上述のような従来技術は、認識した結果について、予め用意していた会話シナリオに基づいて応答する構成であるが、シナリオの数には限りがある。そのため、認識した結果に適合する会話シナリオが見つからない場合は、予め＜その他＞に規定された内容しか応答できない。さらに、シナリオの数が少ないと、応答内容が似通ってしまい、退屈な会話になるという問題がある。

本発明は、前記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、入力内容に適合する会話シナリオが見つからないような場合であっても、入力内容に含まれる語句に基づいて応答メッセージを生成する応答装置を実現することにある。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る応答装置は、ユーザが入力した入力内容について応答メッセージを出力する応答装置であって、第１語句と第１関連語句とが互いに関連していること、および、第２語句と第２関連語句とが互いに関連していることを記憶している記憶部と、上記入力内容に対する応答メッセージを生成する応答メッセージ生成部とを備え、上記第１語句または上記第２語句が上記入力内容に含まれており、上記記憶部が、上記第２語句と上記第１関連語句とが互いに関連していること、または、上記第１語句と上記第２語句とが同じ概念に属することを記憶している場合、上記応答メッセージ生成部は、上記第１語句と上記第２関連語句とを互いに関連付けた内容の上記応答メッセージを生成する。

また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る応答装置の制御方法は、ユーザが入力した入力内容について応答メッセージを出力する応答装置の制御方法であって、上記応答装置は、第１語句と第１関連語句とが互いに関連していること、および、第２語句と第２関連語句とが互いに関連していることを記憶している記憶部を備え、上記入力内容に含まれている上記第１語句または上記第２語句に関する記憶を上記記憶部から探す探索ステップと、上記入力内容に対する応答メッセージを生成する応答メッセージ生成ステップとを含み、上記第１語句または上記第２語句が上記入力内容に含まれており、上記記憶部が、上記第２語句と上記第１関連語句とが互いに関連していること、または、上記第１語句と上記第２語句とが同じ概念に属することを記憶している場合、上記応答メッセージ生成ステップでは、上記第１語句と上記第２関連語句とを互いに関連付けた内容の応答メッセージを生成する。

本発明の一態様によれば、入力内容に適合する会話シナリオが見つからないような場合であっても、入力内容に含まれる語句に基づいて応答メッセージを生成する応答装置を実現するという効果を奏する。

本発明の実施形態１に係るロボット１の要部構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施形態１に係るロボット１が記憶部に備える語句情報の一例である。 本発明の実施形態１に係るロボット１が記憶部に備える入出力履歴の一例を示す図である。 本発明の実施形態１に係るロボット１が記憶部に備える応答メッセージのテンプレートの一例およびテンプレートを用いた例文を示す。 本発明の実施形態１に係るロボット１が推論によって応答メッセージを生成するイメージを示す図である。 本発明の実施形態１に係るロボット１が推論によって応答メッセージを生成する別のイメージを示す図である。 本発明の実施形態１に係るロボット１が実行する処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態２に係るロボット１が推論によって応答メッセージを生成する別のイメージを示す図である。 本発明の実施形態２に係るロボット１が推論によって応答メッセージを生成する別のイメージを示す図である。

〔実施形態１〕
以下、本発明の実施の形態について、図１〜７を用いて詳細に説明する。

＜ロボットの構成＞
図１に基づいて本実施形態に係るロボット１の概要を説明する。なお、本実施形態に係るロボット１は、ユーザが発話によって入力した入力内容について応答メッセージを出力する応答装置である。図１は、本実施形態に係るロボット１の要部構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、ロボット１は、音声入力部１１、音声出力部１２、記憶部１３、および制御部２０を備えている。音声入力部１１は、ユーザの発話を検出するものである。音声入力部１１は具体的には、マイク等の集音装置であればよい。音声入力部１１は検出したユーザの発話を音声データとして後述する音声認識部２１に送る。なお、音声入力部１１は、ユーザの発話の間（音声を発していない時間）などから１回の発話（１まとまりの文または文章となる発話）を特定し、当該１回の発話毎の音声データを音声認識部２１に送信することが望ましい。音声出力部１２は、後述する音声合成部２７から受信した音声データを音声として外部に出力する出力部として機能する。音声出力部１２は具体的にはロボット１に備えられたスピーカ等で実現される。なお、図１の例では音声出力部１２はロボット１に内蔵されているが、音声出力部１２はロボット１に取付けられた外部装置であっても構わない。記憶部１３は、ロボット１にて扱われる各種データを記憶する。本実施形態に係る記憶部１３は、後述する語句情報、入出力履歴、応答メッセージのテンプレートを少なくとも記憶している。

＜記憶部が記憶するデータの例＞
本実施形態において記憶部１３が記憶するデータの一例を、図２〜４に基づいて説明する。図２は、本実施形態に係るロボット１が記憶部１３に記憶している語句情報の一例であり、図３は、本実施形態に係るロボット１が記憶部１３に記憶している入出力履歴の一例である。図４は、本発明の実施形態１に係るロボット１が記憶部１３に記憶している応答メッセージのテンプレートの一例およびテンプレートを用いた例文を示す。

図２の例において、記憶部１３が記憶している語句情報は語句が属する属性および他の語句との関連性を管理するものであり、語句、概念、関連語句の項目を備え、概念はさらに、品詞、分類、利用状況を備えている。図示の例において、語句は「リンゴ」、「大阪」等の名詞だけでなく、「甘い」、「丸い」等の形容詞や、「買う」という動詞を含む、単体で意味を備える言葉を示し、助詞等その語句のみでは意味をなさない語句は含まれない。品詞は、「名詞」、「形容詞」、「動詞」等の、各語句が属する品詞の種類を示す。分類は、「果物」、「国内地域」等の、各語句が属するより広いカテゴリーを示す。利用状況は、「Ｗｈａｔ（何が）」、「Ｗｈｅｒｅ（どこが）」等の、各語句が用いられるべき状況を示す。つまり、応答メッセージ生成部２６は、複数の語句について、概念（品詞、分類、利用状況）の組み合わせが同一である場合、それらの語句は同じ概念に属すると判断できる。関連語句は、各語句について、該語句と互いに関連しており、該語句および応答メッセージのテンプレートの少なくともいずれかと組み合わせて応答メッセージを構成することができる別の語句を示す。すなわち、記憶部１３は、それぞれの語句は、関連語句を介して、語句同士が互いに関連していることを記憶している。図示の例では、「リンゴ」の関連語句は「甘い」であるため、これらを組み合わせて応答メッセージ「リンゴは甘い」を構成することができる。

図３の例において、記憶部１３が備える入出力履歴はロボット１の入出力に関する履歴情報を管理するものであり、番号、日時、入出力、内容、使用語句の項目を備えている。番号はユーザの入力内容およびロボット１の出力内容を時系列に沿って管理するものであり、日時はユーザまたはロボット１による入出力がなされた日時を記録する。入出力は、該履歴情報がユーザまたはロボット１のいずれによるものかを示し、図示の例では「入力」がユーザの入力を、「出力」がロボットの出力をそれぞれ示す。内容は、ユーザまたはロボット１による入出力内容を示す。使用語句は、ユーザまたはロボット１による入出力内容に含まれていた語句を示す。なお、図示の例では使用語句１〜３の３つまで語句を記録する構成となっているが、これに限定される必要はない。

図４は、記憶部１３が備える応答メッセージのテンプレートとその概要、そしてテンプレートを用いた例文を示す。なお、図示の例において、記憶部１３は少なくともテンプレートの項目のみを記憶すればよく、概要および例文の項目は記憶しなくてもよい。テンプレートは、ロボット１が選択し、語句と組み合わせて応答メッセージを構成するための文章の雛形であり、図示の例において、語句を組み込む箇所は[A]および[B]として記載されている。例えば、１つ目のテンプレートである「[A]は[B]よね ってなんでやねん」では、[A]および[B]がそれぞれ語句に置換されることによって、応答メッセージが構成される。概要は、テンプレートが対応する、応答メッセージの内容を示す。図示の例では、テンプレート「[A]は[B]よね ってなんでやねん」の概要は「ジョーク」である。例文は、ユーザの入力内容から取得した語句を、それぞれのテンプレートに組み合わせた場合の応答メッセージの例を示す。なお、図示の例において、[A]に置換される語句は「金閣寺」であり、[B]に置換される語句は「甘い」である。このとき、図示の例からわかるように、テンプレートは、[A]に置換される語句と[B]に置換される語句とがどのような関連性で関連しているかという情報を含む。例えば、関連性は、語順または助詞等によって表される。また、複数のテンプレートの中に当てはまる定型文がなければ、ロボット１は図の末尾に記載されている「ボクの聞き方が悪かったのかな」という文言を応答メッセージとして生成してもよい。

制御部２０は、ロボット１の各部を統括して制御するものであり、音声認識部２１、語句・概念取得部２２、シナリオ部２３、概念判定部２４、関連語句取得部２５、応答メッセージ生成部２６、および音声合成部２７を備えている。

音声認識部２１は、音声入力部１１から受信した、１回の発話の音声データについて音声認識を行う。なお、本発明において「音声認識」とは、発話の音声データから発話内容（入力内容）を示すテキストデータを得る処理を示す。音声認識部２１の音声認識の方法は特に限定されず、従来あるいずれの方法を用いて音声認識を行ってもよい。

語句・概念取得部２２は、音声認識部２１が音声認識により得たテキストデータを受け付けると、該テキストデータを語句に区切り、区切られた各語句の概念を記憶部１３より取得する。また、語句・概念取得部２２は、区切られた語句の中から後述する第１語句（または第２語句）と、第１関連語句（または第２関連語句）を設定する。さらに、語句・概念取得部２２は、区切られた各語句が、図２の語句情報の中に存在しない場合は、該語句を新たに語句情報に登録してもよい。そして、区切られた語句の１つが区切られた別の語句の関連語句として登録されていない場合は、該語句を別の語句の関連語句として登録してもよい。

シナリオ部２３は、記憶部１３に記憶されたシナリオ情報のうち、語句・概念取得部２２が取得した語句および語句の概念に対応するシナリオ情報を取得する。

概念判定部２４は、語句・概念取得部２２が取得した語句の概念について、記憶部１３より取得した、ロボット１の直前の出力内容に含まれていた語句の概念と同じであるか否かを判定する。すなわち、概念判定部２４は、ユーザによる入力内容が、入力される直前に出力された応答メッセージに応じた内容であるか否かを判定する。

関連語句取得部２５は、語句・概念取得部２２が取得した語句および語句の概念に基づいて、該語句と関連性があり、該語句とは別の語句である関連語句を図２の語句情報から取得する。また、関連語句取得部２５は、取得した関連語句を、後述する推論に用いるための語句に設定する。ここで、関連語句取得部２５が関連語句を取得するための条件はどのようなものであってもよい。例えば、特定の語句について、図２の語句情報において関連語句として登録されている語句をすべて取得してもよいし、入力内容に含まれていない語句のみを取得してもよいし、語句の概念（品詞）が「名詞」である語句を優先して取得してもよい。

応答メッセージ生成部２６は、各部からの指示内容に基づいて、ユーザの入力内容に応じてロボット１が出力する応答メッセージとなるテキストデータを生成する。具体的には、語句・概念取得部２２が取得した語句、および関連語句取得部２５が取得した関連語句の少なくともいずれかと、記憶部１３が記憶するテンプレート、履歴情報、およびシナリオ部２３が取得したシナリオ情報のいずれかとを必要に応じて組み合わせて、テキストデータを生成する。ここで、応答メッセージ生成部２６は、関連語句取得部２５が取得した関連語句が複数であった場合は、所定の条件にしたがって特定の関連語句を抽出する構成であってもよい。たとえば、応答メッセージ生成部２６は、語句・概念取得部２２が取得した語句と同じ概念に属する関連語句を優先的に抽出し、これらの語句を互いに関連付けた内容の応答メッセージを生成する構成であってもよい。なお、応答メッセージ生成部２６は応答メッセージとなるテキストデータを生成する構成であればどのようなものであってもよい。例えば、語句・概念取得部２２のように、上記応答メッセージ生成部２６は、ユーザの入力内容に含まれる複数の語句について、各語句が属する概念および各語句の前後の語句を含む文脈情報に基づいて上記入力語句を選択する構成をさらに備えてもよい。ここで、文脈情報とは、語句が入力内容における主語、述語、その他のいずれに分類されるかを示す情報である。例えば、応答メッセージ生成部２６は、概念（分類）が固有名詞に属する語句、および入力内容において述語である語句を入力語句として優先的に選択する構成であってもよい。

音声合成部２７は、応答メッセージ生成部２６から受信した応答メッセージのテキストデータを音声データに変換する。音声合成部２７は、変換した音声データを音声出力部１２に出力する。

＜ロボットの動作＞
図５に基づいて、本実施形態に係るロボット１の動作の概要について説明する。図５は、本実施形態に係るロボット１が推論によって応答メッセージを生成するイメージを示す。なお、以下の説明において、ユーザはロボット１に対して「リンゴは甘い」と発話による入力を行ったものとする。

まず、ユーザがロボット１に対して「リンゴは甘い」と発話すると、ロボット１は該発話を音声認識によってテキストデータに変換し、該テキストデータを語句に区切る。すなわち、「リンゴは甘い」であれば、「リンゴ」、「は」、および「甘い」の３つの語句に区切られる。このとき、ロボット１は、区切られた各語句について、図２の語句情報に登録または更新してもよい。

次に、ロボット１は、区切られた語句の中から、推論の起点となる語句を選択し、第１語句（または第２語句）に設定する。ここで、第１語句（または第２語句）は、ユーザの入力内容を特徴づける語句である、入力語句である。なお、第１語句（または第２語句）は、図２で示した語句情報と同じように、単体で意味を備える言葉であれば、どの語句を設定してもよく、所定の優先度にしたがって設定することが好適である。例えば、述語である語句が名詞を含む場合は、これを第１語句（または第２語句）に設定し、含まない場合は主語である名詞を第１語句（または第２語句）に設定する構成であってもよい。また、主語にも述語にも名詞が含まれない場合は、適当な語句を第１語句（または第２語句）に設定する構成であってもよい。上述の例によれば、「リンゴ」、「は」、および「甘い」のうち、述語である「甘い」は形容詞であり、主語である「リンゴ」は名詞であるため、この場合、「リンゴ」を第１語句（または第２語句）に設定する。さらに、第１語句（または第２語句）に設定されなかった語句の中から、第１語句（または第２語句）と互いに関連していると認められる語句について、第１関連語句（または第２関連語句）に設定する。上述の例によれば、「甘い」を第１関連語句（または第２関連語句）に設定する。

第１語句（または第２語句）および第１関連語句（または第２関連語句）を設定した後、ロボット１は、図２の語句情報にしたがって、第１関連語句（または第２関連語句）の関連語句である、第２語句（または第１語句）を取得し、設定する。上述の例によれば、第１関連語句（または第２関連語句）である「甘い」の関連語句は、「リンゴ」、および「メロン」であり、「リンゴ」は第１語句（または第２語句）に設定済みである。したがって、ここでは「メロン」を第２語句（または第１語句）に設定する。

第２語句（または第１語句）を設定すると、ロボット１は、図２の語句情報にしたがって、第２語句（または第１語句）の関連語句である、第２関連語句（または第１関連語句）を取得し、設定する。なお、第２関連語句（または第１関連語句）は、その概念（利用状況）が「Ｈｏｗ（どのように）」であることが好適である。なぜならば、第２関連語句（または第１関連語句）の概念が「Ｈｏｗ（どのように）」でない場合、第２語句（または第１語句）と組み合わせたときに自然な文章とならないことが多いためである。上述の例によれば、第２語句（または第１語句）である「メロン」の関連語句は、「甘い」、「丸い」、および「買う」である。ここで、「甘い」は第１関連語句（または第２関連語句）に設定済みであるため、残る「丸い」、または「買う」が第２関連語句（または第１関連語句）として設定可能である。このとき、図２の語句情報を用いて「丸い」および「買う」を比較すると、「丸い」の概念（利用状況）が「Ｈｏｗ（どのように）」であり、「買うの」の概念（利用状況）は「−」である。この場合、ロボット１は、「丸い」を第２関連語句（または第１関連語句）に設定する。

そして、ロボット１（応答メッセージ生成部２６）は、後述する図７のＳ２３のように、これまでの処理によって取得した、第１語句（または第２語句）および第２関連語句（または第１関連語句）から応答メッセージを生成する。

応答メッセージを生成する方法の一例について以下に説明する。以下の例において、図２の語句情報は、助詞等その語句のみでは意味をなさない語句も記憶する。具体的には、図２の語句情報は、「は」という語句を記憶している。このとき、「は」という語句の概念（品詞、分類、利用状況）の組み合わせは（助詞、−、−）であり、関連語句は「リンゴ」、「メロン」、「甘い」、および「丸い」である。上述の例において、第１語句（または第２語句）は「リンゴ」であり、第２関連語句（または第１関連語句）は「丸い」である。また、第２語句（または第１語句）は「メロン」である。したがって、ロボット１は、「リンゴ」および「丸い」を用い、さらに「リンゴ」と「メロン」の両方を関連語句に持つ助詞「は」と組み合わせて「リンゴは丸い」を応答メッセージとして生成する。このようにして、ロボット１は、入力内容に含まれる語句に基づいて、推論によって応答メッセージを生成することができる。

なお、応答メッセージを生成する構成は、上記の内容に限定されることはない。応答メッセージを生成する構成の別の例について以下に説明する。まず、ロボット１は、第２語句（または第１語句）および第２関連語句（または第１関連語句）を取得すると、図３で示した入出力履歴の中から、これらの語句を含む履歴情報を取得する。履歴情報は、第２語句（または第１語句）と第２関連語句（または第１関連語句）とがどのような関連性で関連しているかという情報を含む。例えば、関連性は、語順または助詞等によって表される。上述の例によれば、「内容」が「メロンは丸いです」である履歴情報を取得する。そして、ロボット１（応答メッセージ生成部２６）は、履歴情報の「内容」に含まれる第２語句（または第１語句）を、第１語句（または第２語句）に置換することにより、応答メッセージを生成する。すなわち、上述の例では、「リンゴは丸いです」を応答メッセージとして生成する。入出力履歴の「内容」を用いることにより、ロボット１は、応答メッセージにおける各語句の語順を適切に決定し、助詞等その語句のみでは意味をなさない語句を適切に組み合わせることができる。なお、記憶部１３は、複数の語句の間の関連性（複数の語句の間の語順および／または助詞等）の情報を履歴情報とは別に記憶していてもよい。

なお、第２語句（または第１語句）が見つからない場合、ロボット１（応答メッセージ生成部２６）は、後述する図７のＳ２４のように、第１関連語句（または第２関連語句）、および図４のテンプレートから応答メッセージを生成する構成であってもよい。上述の例において、例えば、テンプレートが「[A]と言えば他に何があるのかな」である場合、第１関連語句（または第２関連語句）である「甘い」と組み合わせた「甘いと言えば他に何があるのかな」を応答メッセージとして生成する。このとき、応答メッセージに対するユーザの入力内容には、第１関連語句（または第２関連語句）に関連付けられた第２語句（または第１語句）が含まれることが期待される。したがって、ロボット１は、応答メッセージに対するユーザの入力内容から取得した語句について、応答メッセージに用いた第１関連語句（または第２関連語句）の関連語句として、図２の語句情報に登録する構成であってもよい。上記の構成によれば、応答メッセージに対するユーザの入力内容から関連語句を取得することが可能となるため、ロボット１の利便性を向上させることができる。

さらに、ロボット１は、ユーザの入力内容が対話の流れを無視したものである場合は、後述する図７のＳ２６のように、第１語句および図４のテンプレートから別の応答メッセージを生成する構成であってもよい。このとき、ロボット１は、ユーザの入力内容と対話の流れとを比較できるのであればどのような構成を備えてもよい。例えば、ロボット１（概念判定部２４）は、ユーザの入力の直前にロボット１が出力した内容を図３の入出力履歴より取得し、該履歴に含まれる語句を第３語句とする。このとき、ロボット１は、図２で示した語句情報を用いて第３語句が属する概念と第１語句（または第２語句）が属する概念とが同じであるか否かを判定し、異なる場合は対話の流れを無視した入力が行われたと判定してもよい。このとき、ロボット１は、例えば第１語句（または第２語句）を、第３語句に関連するテンプレートに組み合わせた別の応答メッセージを生成してもよい。ロボット１が「リンゴは甘いです」と発話した後にユーザが「京都と言えば金閣寺だね」と発話した場合、第１語句（または第２語句）である「金閣寺」の概念（分類）は「国内地域」である一方、第３語句である「リンゴ」は「果物」であり、概念（分類）が異なる。

このとき、ロボット１は、第１語句（または第２語句）「金閣寺」を第３語句「リンゴ」概念（分類）である「果物（食べ物）」に関連するテンプレート「[A]は食べ物じゃないでしょ」または「[A]は食べられないよ」に組み合わせた別の応答メッセージを生成する。すなわち、例文によれば、「金閣寺は食べ物じゃないでしょ」、「金閣寺は食べられないよ」のいずれかを応答メッセージとして出力する。

なお、別の応答メッセージを生成する方法は上記に限定されることはない。例えば、ロボット１は、ユーザの入力内容に含まれる、第１語句（または第２語句）とは別の語句を第４語句として、第１語句（または第２語句）と、第４語句とを、テンプレートに組み合わせて別の応答メッセージを生成してもよい。ロボット１が「リンゴは甘いです」と発話した後にユーザが「金閣寺も甘いね」と発話した場合、第１語句（または第２語句）「金閣寺」と第３語句「リンゴ」の概念（分類）が異なるものの、「甘い」の語句が共通している。このとき、ロボット１は、ユーザの入力内容に含まれる、第１語句（または第２語句）「金閣寺」とは別の語句「甘い」を第４語句とする。そして、ロボット１は、第１語句（または第２語句）と、第４語句とを、テンプレート「[A]は[B]よね ってなんでやねん」、「[A]は[B]なんだ 今度食べに連れて行ってよね」、および「[A]は[B]よね」のいずれかに組み合わせて別の応答メッセージを生成する。すなわち、例文によれば、「金閣寺は甘いよね ってなんでやねん」、「金閣寺って甘いんだね 今度食べに連れて行ってよね」、および「金閣寺は甘いよね」のいずれかを出力する。

また、推論は上述の方法に限定されることはなく、第１語句（または第２語句）、およびテンプレートと組み合わせて応答メッセージを生成するために必要な第２関連語句（または第１関連語句）を取得できるのであれば、どのような方法であってもよい。推論の別の例について、図６を用いて説明する。図６は、本実施形態に係るロボット１が推論によって応答メッセージを生成する別のイメージを示す。

図６の（ａ）は、「リンゴは甘い」と、「メロンは丸い」という２つの文章を示している。２つの文章のうち一方が入力内容であり、他方が記憶部１３に記憶されている過去の入出力内容である。例えば、「リンゴは甘い」が入力内容であり、「メロンは丸い」が過去の入出力内容であるものとする。具体的には、ロボット１はユーザの入力内容「リンゴは甘い」を受け付け、「リンゴ」を第１語句に設定する。その後、ロボット１は、第１語句「リンゴ」と概念（品詞、分類、利用状況）の組み合わせが（名詞、果物、Ｗｈａｔ（何が））であり、同一概念である第２語句「メロン」を含む履歴情報「メロンは丸い」を記憶部から検索し、第２語句「メロン」を取得する。第１語句「リンゴ」と第２語句「メロン」は同一概念であるため、この場合、ロボット１は、図６の（ｂ）のように、概念が同一の語句で２つの文章をまとめた地図を生成する。そして、（名詞、果物、Ｗｈａｔ（何が））が設定されている領域には、「リンゴ」および「メロン」のいずれかを設定する。

このとき、図６の（ｂ）からは、「リンゴは甘い」、「リンゴは丸い」、「メロンは甘い」、および「メロンは丸い」の４つの文章を取得することができる。結果として、ロボット１は、記憶部１３において互いに関連付けられていない２つの語句の組み合わせを含む文章「リンゴは丸い」、および「メロンは甘い」を推論の結果として取得し、応答メッセージを生成することができる。

そして、上述の推論は、従来技術である会話シナリオに基づく応答メッセージの生成と組み合わせて用いる構成であってもよい。このとき、記憶部１３はシナリオ情報をさらに記憶していることが好適である。この場合、ロボット１は、ユーザの入力内容に関連付けられたシナリオ情報が記憶部１３に存在する場合は、後述する図７のＳ２５のように、入力内容に含まれる第１語句（または第２語句）と会話シナリオから応答メッセージを生成する構成であってもよい。また、シナリオ情報が記憶部１３に存在しない場合は推論による応答メッセージの生成を行う構成であってもよい。

＜処理の流れ＞
次に、本実施形態のロボット１が実行する処理の流れについて、図７に基づいて説明する。図７は、本実施形態のロボット１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、以下の説明において、ユーザの入力内容には第１語句および第１関連語句が含まれ、ユーザが入力する直前にロボット１が出力した応答メッセージには第３語句が含まれるものとする。

まず、音声認識部２１は、音声入力部１１が受け付けたユーザの入力について、入力内容の音声認識を行い、テキストデータを生成する（Ｓ１１）。次に、語句・概念取得部２２は、Ｓ１１で生成されたテキストデータを受け付け、該テキストデータおよび記憶部１３が記憶している語句情報から第１語句、第１関連語句、および第１語句の概念を取得する（Ｓ１２）。そして、シナリオ部２３は、Ｓ１２で取得した第１語句または第１語句の概念に対応するシナリオ情報を記憶部１３の中から検索し（Ｓ１３）、対応するシナリオ情報が見つかったか否かを判定する（Ｓ１４）。対応するシナリオ情報が見つからなかったと判定した場合（Ｓ１４でＮＯ）、概念判定部２４は、ユーザの入力直前にロボット１が応答（発話）したか否かを判定する（Ｓ１５）。一方、対応するシナリオ情報が見つかったと判定した場合（Ｓ１４でＹＥＳ）、処理は後述のＳ２５へ進む。

Ｓ１５の処理において、ロボット１が応答したと判定した場合（Ｓ１５でＹＥＳ）、概念判定部２４はさらに、第１語句と第３語句の概念は同一であるか否かを判定する（Ｓ１６）。そして、概念は同一であると判定した場合（Ｓ１６でＹＥＳ）、関連語句取得部２５は、記憶部１３が記憶している語句情報の第１関連語句の関連語句から第２語句を検索する（Ｓ１７：探索ステップ）。一方、ロボット１が応答していなかったと判定した場合（Ｓ１５でＮＯ）、処理はＳ１７へ直接進む。

Ｓ１７の後、関連語句取得部２５は、第２語句が見つかったか否か（第１関連語句の関連語句が語句情報にあるか否か）を判定する（Ｓ１８）。第２語句が見つからなかったと判定した場合（Ｓ１８でＮＯ）、関連語句取得部２５は、第１語句と同一概念である第２語句を記憶部１３が記憶している語句情報から検索する（Ｓ１９）。そして、関連語句取得部２５は、Ｓ１９の処理において第２語句が見つかったか否かを判定する（Ｓ２０）。第２語句が見つかったと判定した場合（Ｓ２０でＹＥＳ）、またはＳ１８において第２語句が見つかったと判定した場合（Ｓ１８でＹＥＳ）、関連語句取得部２５は、記憶部１３の語句情報において、第２語句の関連語句から第２関連語句を検索する（Ｓ２１）。

その後、関連語句取得部２５は、Ｓ２１の処理において第２関連語句が見つかったか否か（第２語句の関連語句が語句情報にあるか否か）を判定する（Ｓ２２）。第２関連語句が見つかったと判定した場合（Ｓ２２でＹＥＳ）、応答メッセージ生成部２６は、第１語句および第２関連語句から応答メッセージを生成し（Ｓ２３：応答メッセージ生成ステップ）、処理はＳ２７へ進む。このようにして、応答メッセージ生成部２６は、第１語句と第２関連語句とを互いに関連付けた内容の応答メッセージを生成する。一方、Ｓ２０の処理で第２語句が見つからなかった場合（Ｓ２０でＮＯ）、またはＳ２２の処理で第２関連語句が見つからなかった場合（Ｓ２２でＮＯ）、応答メッセージ生成部２６は、第１関連語句、およびテンプレートから応答メッセージを生成する（Ｓ２４）。その後、処理はＳ２７へ進む。また、Ｓ１４において対応するシナリオ情報が見つかったと判定した場合（Ｓ１４でＹＥＳ）、応答メッセージ生成部２６は、第１語句とシナリオ情報から応答メッセージを生成し（Ｓ２５）、処理はＳ２７へ進む。そして、Ｓ１６において第１語句と第３語句の概念は同一ではないと判定した場合（Ｓ１６でＮＯ）、応答メッセージ生成部２６は、第１語句およびテンプレートから応答メッセージを生成し（Ｓ２６）、処理はＳ２７へ進む。

Ｓ２７において、音声合成部２７は応答メッセージを音声データに変換し、音声出力部１２を介して音声出力する（Ｓ２７）。

以上の処理により、本実施形態に係るロボット１は、適合する会話シナリオが見つからない場合であっても、入力内容に含まれる語句に基づいて応答メッセージを生成することが可能となる。

〔実施形態２〕
本発明の他の実施形態について、図７〜図９に基づいて説明する。本実施形態のロボット１は、ユーザの入力内容が３つ以上の語句を含む場合、３つ以上の語句を含む応答メッセージを生成する点で前記実施形態と異なる。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。本実施形態に係るロボット１は、ユーザの入力内容に含まれる３つ以上の語句について、前記実施形態と同様にして第１語句（または第２語句）および第１関連語句（または第２関連語句）を設定する。また、語句・概念取得部２２は、第１関連語句（または第２関連語句）の関連語句であり、第１語句（または第２語句）とは異なる別の語句について、第１付随語句（または第２付随語句）に設定する。ここで、入力内容から第１付随語句（または第２付随語句）を設定する基準はどのようなものであってもよい。例えば、前記実施形態と同様にして第１語句を設定した後、残る語句のうち、概念（品詞）が「品詞」であり、かつ概念（分類）が「その他」以外である語句を第１付随語句（または第２付随語句）に設定してもよい。また、第１関連語句（または第２関連語句）と第１付随語句（または第２付随語句）を設定する順番は特に限定されないが、語句の概念（品詞）が「名詞」である語句を第１付随語句（または第２付随語句）に優先して設定することが好適である。そして、第１語句（または第２語句）および第１付随語句（または第２付随語句）を、推論によって取得された第２関連語句（または第１関連語句）と互いに関連付けた応答メッセージを生成する。

＜ロボットの動作＞
図８および図９に基づいて、本実施形態に係るロボット１の動作の概要について説明する。図８および図９は、本実施形態に係るロボット１が推論によって応答メッセージを生成するイメージを示す図である。

図８の（ａ）は、「大阪の名物はお好み焼き」、および「広島は牡蠣がおいしい」の２つの文章について推論を適用するイメージを示す。例えば、「広島は牡蠣がおいしい」は過去の入出力として予め記憶部１３に記憶されており、「大阪の名物はお好み焼き」がユーザによって入力されたとする。このとき、ロボット１（語句・概念取得部２２）は、「お好み焼き」を第１語句（または第２語句）、「名物」を第１関連語句（または第２関連語句）、および「大阪」を第１付随語句（または第２付随語句）に設定する。そして、ロボット１（関連語句取得部２５）は、第１語句（または第２語句）「お好み焼き」と概念（品詞、分類、利用状況）の組み合わせが同一である語句「牡蠣」を含み、第１付随語句（または第２付随語句）「大阪」と同一概念である語句「広島」を含む履歴情報「広島は牡蠣がおいしい」を図３の入出力履歴から取得する。ここで、「お好み焼き」と「牡蠣」は、分類が「食べ物／お好み焼き／たこ焼き」と「食べ物／海産物」という点で異なるが、「食べ物」という部分は一致している。そのため、「お好み焼き」と「牡蠣」は、同じように用いることができる語句（下位概念は異なるが上位概念が一致する語句）であると判定している。このとき、ロボット１（応答メッセージ生成部２６）は、図６の（ｂ）と同様にして、図８の（ｂ）のように、概念が同一の語句で２つの文章をまとめた地図を生成する。そして、（名詞、国内地域、Ｗｈｅｒｅ（どこが））の領域には「大阪」および「広島」のいずれかを設定し、（名詞、食べ物、Ｗｈａｔ（何が））の領域には「お好み焼き」および「牡蠣」のいずれかを設定する。ただし、設定される語句の組み合わせには意味があることが多いため、同一の発話で用いられた語句の組み合わせを維持しつつ、設定する必要がある。例えば、第１付随語句（または第２付随語句）「大阪」は第１語句（または第２語句）「お好み焼き」と組み合わせて設定し、同様に、「牡蠣」は「広島」と組み合わせて設定する必要がある。

したがって、図８の（ｂ）からは、「大阪の名物はお好み焼き」、「大阪はお好み焼きがおいしい」、「広島の名物は牡蠣」、および「広島は牡蠣がおいしい」の４つの文章を取得することができる。結果として、ロボット１は、「大阪はお好み焼きがおいしい」、または「広島の名物は牡蠣」を推論の結果として取得し、応答メッセージを生成することができる。

図９の（ａ）は、「大阪の名物はお好み焼き」、および「広島のおみやげはもみじ饅頭」の２つの文章について推論を適用するイメージを示す。例えば、「広島のおみやげはもみじ饅頭」は過去の入出力として予め記憶部１３に記憶されており、「大阪の名物はお好み焼き」がユーザによって入力されたとする。このとき、ロボット１（語句・概念取得部２２）は、図８の場合と同様にして、「お好み焼き」を第１語句（または第２語句）、「名物」を第１関連語句（または第２関連語句）、および「大阪」を第１付随語句（または第２付随語句）に設定する。そして、ロボット１（関連語句取得部２５）は、第１語句（または第２語句）「お好み焼き」と概念（品詞、分類、利用状況）の組み合わせが同一である語句「もみじ饅頭」を含み、第１付随語句（または第２付随語句）「大阪」と同一概念である語句「広島」を含む履歴情報「広島のおみやげはもみじ饅頭」を図３の入出力履歴から取得する。このとき、ロボット１（応答メッセージ生成部２６）は、図９の（ｂ）のように概念が同一の語句で２つの文章をまとめた地図を生成する。ここで、「名物」と「おみやげ」は、概念（品詞、分類）の組み合わせが（名詞、その他）で一致している。しかし、概念（品詞、分類）の組み合わせが（名詞、その他）である語句は、該語句が示す特徴が他の語句に対して少ないため、まとめずに用いる。この場合、図９の（ｂ）からは、図８の（ｂ）と同様にして、（名詞、国内地域、Ｗｈｅｒｅ（どこが））の領域には「大阪」および「広島」のいずれかを設定する。そして、（名詞、食べ物、Ｗｈａｔ（何が））の領域には「お好み焼き」および「もみじ饅頭」のいずれかを設定する。

これにより、ロボット１は、「大阪の名物はお好み焼き」、「大阪のおみやげはお好み焼き」、「広島の名物は牡蠣」、および「広島のおみやげは牡蠣」の４つの文章を取得することができる。結果として、ロボット１は、「大阪のおみやげはお好み焼き」、および「広島の名物は牡蠣」のを推論の結果として取得し、応答メッセージを生成することができる。

＜処理の流れ＞
次に、本実施形態のロボット１が実行する処理の流れについて、図７に基づいて説明する。図７は、本実施形態のロボット１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、以下の説明において、ユーザの入力内容には第１語句および第１関連語句が含まれ、ユーザが入力する直前にロボット１が出力した応答メッセージには第３語句が含まれるものとする。ここで、ユーザの入力内容が「大阪の名物はお好み焼き」である場合、第１語句および第１関連語句は、それぞれ「お好み焼き」および「名物」であり、「大阪」は、第１付随語句である。

Ｓ１１〜Ｓ２２の処理は、実施形態１と同一である。Ｓ２２でＹＥＳの場合、応答メッセージ生成部２６は、第１語句、第１付随語句および第２関連語句から応答メッセージを生成し（Ｓ２３）、処理はＳ２７へ進む。具体的には、応答メッセージ生成部２６は、第１語句、第１付随語句、および第２関連語句を互いに関連付けた応答メッセージ「大阪のおみやげはお好み焼き」または「広島の名物は牡蠣」を生成する。また、Ｓ２０の処理で第２語句が見つからなかった場合（Ｓ２０でＮＯ）、またはＳ２２の処理で第２関連語句が見つからなかった場合（Ｓ２２でＮＯ）、応答メッセージ生成部２６は、第１関連語句、およびテンプレートから応答メッセージを生成する（Ｓ２４）。その後、処理はＳ２７へ進む。また、Ｓ１４において対応するシナリオ情報が見つかったと判定した場合（Ｓ１４でＹＥＳ）、応答メッセージ生成部２６は、第１語句、第１付随語句、およびシナリオ情報から応答メッセージを生成し（Ｓ２５）、処理はＳ２７へ進む。そして、Ｓ１６において第１語句と第３語句の概念は同一ではないと判定した場合（Ｓ１６でＮＯ）、応答メッセージ生成部２６は、第１語句、第１付随語句、およびテンプレートから応答メッセージを生成し（Ｓ２６）、処理はＳ２７へ進む。Ｓ２７の処理は、実施形態１と同一である。

以上の処理により、本実施形態に係るロボット１は、ユーザの入力内容が３語以上の語句を含む場合に適合する会話シナリオが見つからない場合であっても、入力内容に含まれる語句に基づいて応答メッセージを生成することが可能となる。

〔変形例〕
前記各実施形態では、ロボット１がユーザに対して音声で対話する構成について説明したがこれに限らない。例えば制御部２０は、ユーザに対してテキストを用いて対話する応答装置に備えられていてもよい。また、ユーザおよび応答装置間の音声データまたはテキストによる対話は、ネットワークを介して行われてもよい。

〔ソフトウェアによる実現例〕
ロボット１の制御部２０（特に応答メッセージ生成部２６および概念判定部２４）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェアによって実現してもよい。

後者の場合、制御部２０は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（Read Only Memory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などを備えている。そして、コンピュータ（またはＣＰＵ）が上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

〔まとめ〕
本発明の態様１に係る応答装置（１）は、ユーザが入力した入力内容について応答メッセージを出力する応答装置（１）であって、第１語句と第１関連語句とが互いに関連していること、および、第２語句と第２関連語句とが互いに関連していることを記憶している記憶部（１３）と、上記入力内容に対する応答メッセージを生成する応答メッセージ生成部（２６）とを備え、上記第１語句または上記第２語句が上記入力内容に含まれており、上記記憶部（１３）が、上記第２語句と上記第１関連語句とが互いに関連していること、または、上記第１語句と上記第２語句とが同じ概念に属することを記憶している場合、上記応答メッセージ生成部（２６）は、上記第１語句と上記第２関連語句とを互いに関連付けた内容の上記応答メッセージを生成する。

上記の構成によれば、応答装置は、ユーザが入力した入力内容に含まれる第１語句または第２語句、および記憶部が記憶している第１語句と互いに関連している第１関連語句および第２語句と互いに関連している第２関連語句に基づいて、第２語句と第１関連語句とが互いに関連していること、または、第１語句と第２語句とが同じ概念に属することを記憶している場合、第１語句と第２関連語句とを互いに関連付けた内容の応答メッセージを生成することが可能となる。したがって、適合する会話シナリオが見つからない場合であっても、入力内容に含まれる語句に基づいて応答メッセージを生成する応答装置を実現するという効果を奏する。

本発明の態様２に係る応答装置（１）は、上記態様１において、上記記憶部（１３）は、上記第２語句と上記第２関連語句とがどのような関連性で関連しているかを記憶しており、上記応答メッセージ生成部（２６）は、上記第１語句と上記第２関連語句とを上記関連性で関連付けた内容の上記応答メッセージを生成する。

上記の構成によれば、応答装置は、第２語句と第２関連語句との間の関連性に基づいて、第１語句と第２関連語句とを互いに関連付けた内容の応答メッセージを生成することが可能となる。したがって、適合する会話シナリオが見つからない場合であっても、入力内容に含まれる語句および第２語句と第２関連語句との間の関連性に基づいて応答メッセージを生成する応答装置を実現するという効果を奏する。

本発明の態様３に係る応答装置（１）は、上記態様１または２のいずれかにおいて、上記記憶部（１３）が、上記第２語句と上記第１関連語句とが互いに関連していることを記憶している場合、上記応答メッセージ生成部（２６）は、上記第１語句と上記第２関連語句とを互いに関連付けた内容の上記応答メッセージを生成する。

上記の構成によれば、応答装置は、記憶部が第２語句と第１関連語句とが互いに関連していることを記憶している場合、第１語句と第２関連語句とを互いに関連付けた内容の応答メッセージを生成することが可能となる。したがって、適合する会話シナリオが見つからない場合であっても、第２語句と第１関連語句とが互いに関連していることに基づいて、第１語句と第２関連語句とを互いに関連付けた内容の応答メッセージを生成する応答装置を実現するという効果を奏する。

本発明の態様４に係る応答装置（１）は、上記態様１または２のいずれかにおいて、上記記憶部（１３）が、上記第１語句と上記第２語句とが同じ概念に属することを記憶している場合、上記応答メッセージ生成部（２６）は、上記第１語句と上記第２関連語句とを互いに関連付けた内容の上記応答メッセージを生成する。

上記の構成によれば、応答装置は、記憶部が第１語句と第２語句とが同じ概念に属することを記憶している場合、第１語句と第２関連語句とを互いに関連付けた内容の応答メッセージを生成することが可能となる。したがって、適合する会話シナリオが見つからない場合であっても、第１語句と第２語句とが同じ概念に属することに基づいて、第１語句と第２関連語句とを互いに関連付けた内容の応答メッセージを生成する応答装置を実現するという効果を奏する。

本発明の態様５に係る応答装置（１）は、上記態様１〜４のいずれかにおいて、上記記憶部（１３）が、上記第２語句と複数の関連語句とが互いに関連していることを記憶している場合、上記応答メッセージ生成部（２６）は、上記複数の関連語句のうち上記第１関連語句と同じ概念に属する関連語句を優先的に上記第２関連語句として抽出し、上記第１語句と上記第２関連語句とを互いに関連付けた内容の上記応答メッセージを生成する。

上記の構成によれば、応答装置は、記憶部が第２語句と複数の関連語句とが互いに関連していることを記憶している場合、複数の関連語句のうち第１関連語句と同じ概念に属する関連語句を優先的に第２関連語句として抽出し、第１語句と第２関連語句とを互いに関連付けた内容の応答メッセージを生成するという効果を奏する。したがって、適合する会話シナリオが見つからない場合であっても、第２語句と複数の関連語句とが互いに関連していることを記憶している場合、複数の関連語句のうち第１関連語句と同じ概念に属する関連語句を優先的に第２関連語句として抽出し、第１語句と第２関連語句とを互いに関連付けた内容の応答メッセージを生成する応答装置を実現するという効果を奏する。

本発明の態様６に係る応答装置（１）は、上記態様１〜５のいずれかにおいて、上記応答メッセージを外部に出力する出力部（１２）と、上記入力内容が入力される直前に上記出力部（１２）から出力された応答メッセージに含まれる第３語句が属する概念と、該入力内容に含まれる入力語句が属する概念とが同じであるか否かを判定する概念判定部（２４）とを備え、上記記憶部（１３）は、上記応答メッセージのテンプレートを記憶しており、上記応答メッセージ生成部（２６）は、上記第３語句が属する概念と上記入力語句が属する概念とが同じである場合、上記第１語句と上記第２関連語句とを互いに関連付けた内容の上記応答メッセージを生成し、上記第３語句が属する概念と上記入力語句が属する概念とが異なる場合、テンプレートを用いて別の応答メッセージを生成する。

上記の構成によれば、応答装置は、該応答装置が入力内容が入力される直前に出力した応答メッセージに含まれる第３語句が属する概念と、該入力内容に含まれる入力語句が属する概念とが同じである場合、第１語句と第２関連語句とを互いに関連付けた内容の応答メッセージを生成し、第３語句が属する概念と入力語句が属する概念とが異なる場合、テンプレートを用いて応答メッセージを生成することが可能となる。したがって、適合する会話シナリオが見つからない場合であっても、第３語句が属する概念および入力語句が属する概念に基づいて応答メッセージを生成する応答装置を実現するという効果を奏する。

本発明の態様７に係る応答装置（１）は、上記態様６において、上記第３語句が属する概念と上記入力語句が属する概念とが異なる場合、上記応答メッセージ生成部（２６）は、上記入力語句を、上記第３語句に関連するテンプレートに組み合わせて上記別の応答メッセージを生成する。

上記の構成によれば、応答装置は、第３語句が属する概念と入力語句が属する概念とが異なる場合、該入力語句を、第３語句に関連するテンプレートに組み合わせて別の応答メッセージを生成することが可能となる。したがって、適合する会話シナリオが見つからない場合であっても、第３語句が属する概念と入力語句が属する概念とが異なる場合、該入力語句を、第３語句に関連するテンプレートに組み合わせて別の応答メッセージを生成する応答装置を実現するという効果を奏する。

本発明の態様８に係る応答装置（１）は、上記態様６において、上記第３語句が属する概念と上記入力語句が属する概念とが異なる場合、上記応答メッセージ生成部（２６）は、上記入力語句と、上記入力内容に含まれる第４語句とを、テンプレートに組み合わせて上記別の応答メッセージを生成する。

上記の構成によれば、応答装置は、第３語句が属する概念と入力語句が属する概念とが異なる場合、該入力語句と、入力内容に含まれる第４語句とを、テンプレートに組み合わせて別の応答メッセージを生成することが可能となる。したがって、適合する会話シナリオが見つからない場合であっても、第３語句が属する概念と入力語句が属する概念とが異なる場合、該入力語句と、入力内容に含まれる第４語句とを、テンプレートに組み合わせて別の応答メッセージを生成する応答装置を実現するという効果を奏する。

本発明の態様９に係る応答装置（１）は、上記態様７または８において、上記応答メッセージ生成部（２６）は、上記入力内容に含まれる複数の語句について、各語句が属する概念および各語句の前後の語句を含む文脈情報に基づいて上記入力語句を選択する。

上記の構成によれば、応答装置は、各語句が属する属性および各語句の前後の語句を含む文脈情報に基づいて入力語句を選択することが可能となる。したがって、適合する会話シナリオが見つからない場合であっても、各語句が属する属性および各語句の前後の語句を含む文脈情報から入力語句を選択し、第３語句に関連するテンプレートに組み合わせて別の応答メッセージを生成する応答装置を実現するという効果を奏する。

本発明の態様１０に係る応答装置（１）の制御方法は、ユーザが入力した入力内容について応答メッセージを出力する応答装置（１）の制御方法であって、上記応答装置（１）は、第１語句と第１関連語句とが互いに関連していること、および、第２語句と第２関連語句とが互いに関連していることを記憶している記憶部を備え、上記入力内容に含まれている上記第１語句または上記第２語句に関する記憶を上記記憶部から探す探索ステップ（Ｓ１７）と、上記入力内容に対する応答メッセージを生成する応答メッセージ生成ステップ（Ｓ２３）とを含み、上記第１語句または上記第２語句が上記入力内容に含まれており、上記記憶部が、上記第２語句と上記第１関連語句とが互いに関連していること、または、上記第１語句と上記第２語句とが同じ概念に属することを記憶している場合、上記応答メッセージ生成ステップ（Ｓ２３）では、上記第１語句と上記第２関連語句とを互いに関連付けた内容の応答メッセージを生成する。上記の構成によれば、態様１と同様の作用効果を奏する。

本発明の各態様に係る応答装置（１）は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記応答装置（１）が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより上記応答装置（１）をコンピュータにて実現させる応答装置（１）の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。さらに、各実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を組み合わせることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。

１ ロボット（応答装置） １１ 音声入力部 １２ 音声出力部（出力部）
１３ 記憶部 ２０ 制御部 ２１ 音声認識部 ２２ 語句・概念取得部
２３ シナリオ部 ２４ 概念判定部
２５ 関連語句取得部 ２６ 応答メッセージ生成部 ２７ 音声合成部

Claims (11)

1. ユーザが入力した入力内容について応答メッセージを出力する応答装置であって、
   第１語句と第１関連語句とが互いに関連していること、および、第２語句と第２関連語句とが互いに関連していることを記憶している記憶部と、
   上記入力内容に対する応答メッセージを生成する応答メッセージ生成部とを備え、
   上記第１語句または上記第２語句が上記入力内容に含まれており、上記記憶部が、上記第２語句と上記第１関連語句とが互いに関連していること、または、上記第１語句と上記第２語句とが同じ概念に属することを記憶している場合、
   上記応答メッセージ生成部は、上記第１語句と上記第２関連語句とを互いに関連付けた内容の上記応答メッセージを生成することを特徴とする応答装置。
2. 上記記憶部は、上記第２語句と上記第２関連語句とがどのような関連性で関連しているかを記憶しており、
   上記応答メッセージ生成部は、上記第１語句と上記第２関連語句とを上記関連性で関連付けた内容の上記応答メッセージを生成することを特徴とする請求項１に記載の応答装置。
3. 上記記憶部が、上記第２語句と上記第１関連語句とが互いに関連していることを記憶している場合、
   上記応答メッセージ生成部は、上記第１語句と上記第２関連語句とを互いに関連付けた内容の上記応答メッセージを生成することを特徴とする請求項１または２に記載の応答装置。
4. 上記記憶部が、上記第１語句と上記第２語句とが同じ概念に属することを記憶している場合、
   上記応答メッセージ生成部は、上記第１語句と上記第２関連語句とを互いに関連付けた内容の上記応答メッセージを生成することを特徴とする請求項１または２に記載の応答装置。
5. 上記記憶部が、上記第２語句と複数の関連語句とが互いに関連していることを記憶している場合、
   上記応答メッセージ生成部は、上記複数の関連語句のうち上記第１関連語句と同じ概念に属する関連語句を優先的に上記第２関連語句として抽出し、上記第１語句と上記第２関連語句とを互いに関連付けた内容の上記応答メッセージを生成することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の応答装置。
6. 上記応答メッセージを外部に出力する出力部と、
   上記入力内容が入力される直前に上記出力部から出力された応答メッセージに含まれる第３語句が属する概念と、該入力内容に含まれる入力語句が属する概念とが同じであるか否かを判定する概念判定部とを備え、
   上記記憶部は、上記応答メッセージのテンプレートを記憶しており、
   上記応答メッセージ生成部は、
   上記第３語句が属する概念と上記入力語句が属する概念とが同じである場合、上記第１語句と上記第２関連語句とを互いに関連付けた内容の上記応答メッセージを生成し、
   上記第３語句が属する概念と上記入力語句が属する概念とが異なる場合、テンプレートを用いて別の応答メッセージを生成することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の応答装置。
7. 上記第３語句が属する概念と上記入力語句が属する概念とが異なる場合、上記応答メッセージ生成部は、上記入力語句を、上記第３語句に関連するテンプレートに組み合わせて上記別の応答メッセージを生成することを特徴とする請求項６に記載の応答装置。
8. 上記第３語句が属する概念と上記入力語句が属する概念とが異なる場合、上記応答メッセージ生成部は、上記入力語句と、上記入力内容に含まれる第４語句とを、テンプレートに組み合わせて上記別の応答メッセージを生成することを特徴とする請求項６に記載の応答装置。
9. 上記応答メッセージ生成部は、上記入力内容に含まれる複数の語句について、各語句が属する概念および各語句の前後の語句を含む文脈情報に基づいて上記入力語句を選択することを特徴とする請求項７または８に記載の応答装置。
10. ユーザが入力した入力内容について応答メッセージを出力する応答装置の制御方法であって、
    上記応答装置は、第１語句と第１関連語句とが互いに関連していること、および、第２語句と第２関連語句とが互いに関連していることを記憶している記憶部を備え、
    上記入力内容に含まれている上記第１語句または上記第２語句に関する記憶を上記記憶部から探す探索ステップと、
    上記入力内容に対する応答メッセージを生成する応答メッセージ生成ステップとを含み、
    上記第１語句または上記第２語句が上記入力内容に含まれており、上記記憶部が、上記第２語句と上記第１関連語句とが互いに関連していること、または、上記第１語句と上記第２語句とが同じ概念に属することを記憶している場合、
    上記応答メッセージ生成ステップでは、上記第１語句と上記第２関連語句とを互いに関連付けた内容の応答メッセージを生成することを特徴とする応答装置の制御方法。
11. 請求項１に記載の応答装置としてコンピュータを機能させるための制御プログラムであって、上記応答メッセージ生成部としてコンピュータを機能させるための制御プログラム。

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