JPH04332084A - 自動情報提供方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、対話遂行者やプレゼン
テーション遂行者に対する情報提供に関するものである
。

【０００２】

【従来の技術】従来、対話やプレゼンテーションを促進
するために、その遂行者は、あらかじめ話題を予測して
関連のある情報を選択しておくか、あるいは情報が必要
になった時点で検索を行うかして、対話やプレゼンテー
ションの最中に必要な情報を提供する必要がある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、対話や
プレゼンテーションの内容をあらかじめ予測することは
一般に非常に困難であるので、関連のある情報をすべて
あらかじめ準備することは困難である。しかも、対話や
プレゼンテーション中に検索を行う場合には、種々の情
報を含んだ膨大なデータベース群から検索を行うことに
なるので、必要な情報を得るまでに時間が掛かり、談話
の流れが途切れてしまうという問題がある。

【０００４】また、対話やプレゼンテーションの話題を
同定して、それを用いて関連する情報を提供するという
ことを装置により行っていた場合には、話題の分野と明
示的に新たに導入される明示的話題とその話題に関連し
て展開される関連話題という３つの階層を混同して扱っ
ていたために話題同定の精度が悪く、適切な情報を提供
できない場合があるという問題があった。

【０００５】本発明は、前記問題点を解決するためにな
されたものであり、本発明の目的は、対話やプレゼンテ
ーションの遂行者の受動的あるいは能動的情報獲得行為
に対して、その時点での話題の分野と明示的に新たに導
入される明示的話題とその話題に関連して展開される関
連話題を同定することにより、話題に応じた適切な情報
の選択と提供を自動的に行うことができる技術を提供す
ることにある。

【０００６】本発明の前記ならびにその他の目的及び新
規な特徴は、本明細書及び添付図面によって明らかにす
る。

【０００７】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、入力装置より入力された自然言語の形態素解析を行
い、この解析結果に基づいて情報データベースを検索す
る自動情報提供方法において、あらかじめ用意した分野
用語辞書を用いて、分野と明示的話題と該明示的話題に
関連する話題の三階層の各階層毎に話題を同定し、同定
された話題について重度を決定し、尤度の高いものを前
記データベースより検索することを最も主要な特徴とす
る。

【０００８】また、前記三つの階層において検出された
話題転換に関する情報を、互いに伝達することを特徴と
する。

【０００９】

【作用】前述の手段によれば、話題の分野と明示的に新
たに導入される明示的話題とその話題に関連して展開さ
れる関連話題という３つの各階層について、言い回し等
の表層的な言語表現と階層間の情報交換によって話題転
換箇所を検出し、各階層において同じ話題が続いている
セグメントにおける話題を同定することにより、話の内
容に応じた適切な情報を選択と提供を自動的に行うこと
ができるので、対話やプレゼンテーションの進展の促進
を有効に行うことができる。すなわち、対話遂行者やプ
レゼンテーション遂行者の話題と関連する情報を、短時
間で検索可能な状態にしておくので、対話遂行中に短時
間で情報が提供でき、話題はさらに発展する。もちろん
話者の話題に関する情報をリアルタイム的に提供するこ
とも可能である。

【００１０】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面を用いて説明す
る。

【００１１】図１は、本発明の自動情報提供方法の一実
施例の処理の全体の流れを示すフロチャート、図２は、
本実施例の自動情報提供方法を実施するための自動情報
提供システムの概略構成を示すブロック図である。

【００１２】まず第一に、図１に沿って情報提供のため
の処理の全体の流れについて説明する。同図１中の各番
号をステップと呼ぶことにする。

【００１３】まず、ステップ１で対話やプレゼンテーシ
ョンにおける発話を文字列に変換する。これは、図２に
示した自動情報提供システムの例では、マイクロフォン
２１と音声認識装置２２で行う。次に、ステップ２では
、その文字列を単語ごとに区切って単語列とし、各単語
の品詞や活用語の活用形等を同定する。これは図２では
形態素解析装置２３が行う。

【００１４】次に、ステップ３、５、８でそれぞれ分野
の同定、明示的話題転換の検出、関連話題の同定を行う
。ステップ３の分野同定は、図４に示すように行うが、
それについては後で説明する。これは、図２では分野同
定・分野転換検出装置２４で行う。

【００１５】もし、分野転換が検出されれば、ステップ
４と６に進む。ステップ４ではその話題でデータベース
を予備的に検索し、後のステップ９で検索対象とするデ
ータベースをその検索結果に限定する。また、ステップ
６では詳細は後で説明するが、ステップ７と８のそれぞ
れで明示的話題と関連話題を保持するために用いる変数
をクリアする。

【００１６】ステップ５では、図３（明示的話題転換の
検出に用いるクルーワードの例）に示したような辞書に
登録された言語表現を前記の単語列中から検出すること
により明示的に示される話題転換箇所を検出する。また
、対話やプレゼンテーションの開始時も話題転換箇所と
して検出する。これは、図２では明示的話題転換検出装
置２５で行う。

【００１７】もし、明示的な話題転換が検出されれば、
ステップ６においてステップ７と８でそれぞれ明示的話
題と関連話題を保持するために用いられる変数をクリア
し、その後ステップ７に進む。もし明示的話題転換が検
出されなければ、直接ステップ７の明示的話題の同定に
進む。

【００１８】ステップ７では、図７に示すような処理で
明示的に導入される話題を同定するが、詳細は後で説明
する。これは、図２では明示的話題同定装置２６が行う
。

【００１９】ステップ８では、ステップ７で同定された
話題に関連して展開される話題の同定を行うが、詳細は
後で説明する。これは、図２では関連話題同定装置２７
が行う。

【００２０】次に、ステップ９において、現在の明示的
話題と関連話題を用いて、ステップ４で限定されたデー
タベースに対して検索を行う。これは、図２ではデータ
ベース検索装置２８が行う。最後に、検索で得られた情
報をステップ１０で提供する。これは、図２では情報表
示装置２９がディスプレイ３０とスピーカ３１を用いて
行う。

【００２１】第二に、図４（話題分野の同定の処理の例
）に示した話題分野の同定方法について説明する。分野
用語とそれが属する分野の対話を記述した図５（話題分
野の同定に用いる分野用語辞書の例）に示すような分野
用語辞書を用いて、形態素解析結果（４０１）から分野
用語を検出し（４０２）、最も最近検出されたｎ個の分
野用語に対応する分野について最も数の多いものを現在
の分野とする。ｎの値は適当に設定する。

【００２２】まず、長さがｎのＦＩＦＯ（Ｆｉｒｓｔ　
Ｉｎ　Ｆｉｒｓｔ　Ｏｕｔ）を１つと各分野の用語数を
記憶するためのカウンタを設定した分野数だけ用意する
。初期状態ではＦＩＦＯは空で、各カウンタの値は０で
ある。もし、分野用語があれば、対応する分野のカウン
タの値を１増やし（４０３）、その分野名の集合を１つ
のリストとしてＦＩＦＯに入れる（４０４）。もし、Ｆ
ＩＦＯが全部埋まっていない、すなわちＦＩＦＯ中のリ
スト数がＦＩＦＯの長さｎより小さければ分野名は同定
できない（４０５）。もし、ＦＩＦＯが全部埋まってい
れば、新しいリストがＦＩＦＯ中に入ったことにより、
最も古いリストが１つＦＩＦＯから出される（４０６）
ので、出されたリストに含まれる分野名に対応するカウ
ンタの値を１減らす（４０７）。そして、カウンタの値
が最大である分野を、その時点での分野とする（４０８
）。

【００２３】ここで、過去ｎ個の分野用語を用いて分野
同定処理を行うので、実際に分野転換が起こってから検
出されるまでには遅延が生じる。遅延は分野転換の前後
の各分野での用語の類似度によって異なるので実際に話
題転換が起こった時刻を推定するのは困難であるが、例
えば、ＦＩＦＯの真中の分野用語が検出された時刻ｔと
することができる。転換の前後の分野の類似度が低けれ
ば、その時刻ｔは有効である。

【００２４】分野転換が起これば、分野より詳細な話題
である明示的話題と関連話題も転換したことになる。し
たがって、図６（分野転換が検出されたときの処理）に
示すように、時刻ｔ以降に明示的話題転換が検出されて
いれば（６０１）、その転換は今回検出された分野転換
と同じに起きたものであると見なすことができる。した
がって、その場合は、図１のステップ６での明示的話題
のリストと関連話題のリストのクリアは行わない。時刻
ｔ以降に明示的話題転換が検出されていなければ、ステ
ップ６の処理を行う（６０２）。

【００２５】第三に、図７（明示的話題の同定処理の例
）に示した明示的話題の同定方法について説明する。 まず、明示的に話題を導入する言語表現を記述した辞書
と発話文の形態素解析結果のマッチングをとって（７０
１）、話題候補を検出する（７０２）。この話題候補が
不適切語であるか否かを検出する（７０３）。

【００２６】図８（明示的話題の同定用辞書の例：特定
の文型）は、明示的に話題を導入する文型の例である。 例えば、「ＸはＹです。」という文では、Ｘを話題候補
として検出する。

【００２７】図９（明示的話題の同定用辞書の例：話題
を示す語句）は、明示的に話題を導入する言語表現の例
である。図８の辞書は、図９の辞書よりも優先して用い
られる。

【００２８】もし、前記ステップ７０３において、明示
的話題の候補が検出され、かつ、それが代名詞のような
特定の概念を表さない不適切語でなければ、その話題候
補を明示的話題の集合に追加する（７０４）。もし、不
適切語であるか、あるいは話題候補がなかった場合には
、何も行わない。

【００２９】関連話題の同定も同様に行う。ただし、話
題候補を探すための言語表現としては、例えば、図１０
（関連話題の同定用辞書の例）に示すような、動詞とそ
の表層格等の組み合わせの辞書を用いる。また、同定さ
れた関連話題は関連話題の集合として管理する。

【００３０】以下に、図１１（対話例）の対話を例にと
り、図１に沿って、本発明の処理方法を詳細に説明する
。最近検出された分野用語に対応する分野を管理するた
めのＦＩＦＯの長さは５とする。

【００３１】対話が始まる前の初期状態では、ＦＩＦＯ
は空で、「郵便」「航空」「ビジネス」の各分野用のカ
ウンタの値は０である。また、明示的話題と関連話題の
それぞれを管理するための集合は空である。

【００３２】図１のステップ３の分野同定処理について
説明する。発話Ａ−１では分野用語として「郵便物」が
検出される。図５によると、これに対応する分野は「郵
便」であるので、郵便分野カウンタの値が１となり、Ｆ
ＩＦＯの状態は次のようになる。

【００３３】「（郵便）」発話Ｂ−１でも分野用語とし
て「郵便物」が検出されるので、郵便分野カウンタの値
は２となり、ＦＩＦＯの状態は次のようになる。

【００３４】「（郵便），（郵便）」発話Ａ−２では「
国内便」と「ポスト」が順に分野用語として検出される
。図５によると、「国内便」に対応する分野は「郵便」
と「航空」であるので、「国内便」が検出された時点で
、郵便分野カウンタの値は３に、航空分野カウンタの値
は１となり、ＦＩＦＯの状態は次のようになる。

【００３５】「（郵便，航空），（郵便），（郵便）」
「ポスト」に対応する分野は「郵便」と「ビジネス」で
あるので、郵便分野カウンタの値は４に、ビジネス分野
カウンタの値は１となり、ＦＩＦＯの状態は次のように
なる。

【００３６】〔（郵便，ビジネス），（郵便，航空），
（郵便），（郵便）〕発話Ｂ−２では分野用語は検出さ
れない。

【００３７】発話Ａ−３では「エアメイル」と「ポスト
」が順に検出される。「エアメイル」に対応する分野は
「郵便」であるので、郵便分野カウンタの値は５となり
、ＦＩＦＯの状態は次のようになる。

【００３８】〔（郵便），（郵便，ビジネス），（郵便
，航空），（郵便），（郵便）〕この時点で、ＦＩＦＯ
中のリスト数がＦＩＦＯの長さ５と等しくなったので、
現在の分野を同定することが可能となる。各分野カウン
タの値は、郵便が５、航空が１、ビジネスが１であるの
で、最大値を持つ「郵便」が分野として同定される。「
ポスト」に対応する分野は「郵便」と「ビジネス」であ
るので、郵便分野カウンタの値は６に、ビジネス分野カ
ウンタの値は２に一時的になるが、ＦＩＦＯ中の最も古
いリスト（郵便）がＦＩＦＯから出されるので、郵便分
野カウンタの値は１減少して５となる。また、ＦＩＦＯ
の状態は下のようになる。

【００３９】〔（郵便，ビジネス），（郵便），（郵便
，ビジネス），（郵便，航空），（郵便）〕この時点で
も、郵便分野カウンタの値が最大であるので、「郵便」
が分野として同定される。

【００４０】図１のステップ４では、検索対称を郵便業
務に関する部分だけに限定することを決定する。

【００４１】図１のステップ５の明示的話題転換の検出
に関しては、図１１の対話には図３に示されるようなク
ルーワードが含まれていないので、検出は行われない。

【００４２】図１のステップ７の明示的話題の同定では
、図１１の発話Ａ−１が、図９の「（話題）について」
という言語表現とマッチするので、「郵便物の出し方」
が同定される。

【００４３】図１ステップ８の関連話題の同定では、図
１１の発話Ａ−２が図１０の「（話題）は」という言語
表現と、発話Ａ−３が図１０の「（話題）も」という言
語表現とマッチするので、「国内便」と「エアメイル」
が同定される。

【００４４】図１のステップ９のデータベース検索では
、明示的話題「郵便物の出し方」と関連話題「国内便」
「エアメイル」に関連のある情報を検索し、ステップ１
０でそれを提供する。

【００４５】以上の説明からわかるように、本実施例に
よれば、話題の分野と明示的に新たに導入される明示的
話題とその話題に関連して展開される関連話題という３
つの各階層について、言い回し等の表層的な言語表現と
階層間の情報交換によって話題転換箇所を検出し、各階
層において同じ話題が続いているセグメントにおける話
題を同定することにより、話の内容に応じた適切な情報
を選択と提供を自動的に行うことができるので、対話や
プレゼンテーションの進展の促進を有効に行うことがで
きる。すなわち、対話遂行者やプレゼンテーション遂行
者の話題と関連する情報を、短時間で検索可能な状態に
しておくので、対話遂行中に短時間で情報が提供でき、
話題はさらに発展する。もちろん話者の話題に関する情
報をリアルタイム的に提供することも可能である。

【００４６】また、応用分野としては、情報案内サービ
スのように、ユーザから問合せを受け、大規模なデータ
ベースを検索してその結果をユーザに敏速に応答しなけ
ればならないようなサービスの支援にも有効である。

【００４７】さらに、個人あるいは小グループを対象と
した情報案内や宣伝にも応用することもできる。

【００４８】以上、本発明を実施例に基づき具体的に説
明したが、本発明は、前記実施例に限定されるものでは
なく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更し得
るこというまでもない。

【００４９】

【発明の効果】以上、説明したように、本発明によれば
、話の内容に応じた適切な情報を選択と提供を自動的に
行うことができるので、対話やプレゼンテーションの進
展の促進を有効に行うことができる。

【００５０】また、応用分野としては、情報案内サービ
スのように、ユーザから問合せを受け、大規模なデータ
ベースを検索してその結果をユーザに敏速に応答しなけ
ればならないようなサービスの支援にも有効である。

【００５１】さらに、個人あるいは小グループを対象と
した情報案内や宣伝にも応用することもできる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の自動情報提供方法の一実施例の情報提
供のための処理の全体の流れを示すフロチャート。

【図２】本実施例の自動情報提供方法を実施するための
自動情報提供システムの概略構成を示すブロック図。

【図３】明示的話題転換を検出するための言語表現を記
述した辞書の例。

【図４】話題分野を同定するための処理の流れ図。

【図５】分野の同定に用いる分野用語辞書の例。

【図６】分野転換が検出されたときの処理の例、

【図７
】明示的話題を同定するための処理の流れ図の例。

【図８】明示的話題の同定に用いる文型を記述した辞書
の例。

【図９】明示的話題の同定に用いる言語表現を記述した
辞書の例。

【図１０】関連話題の同定に用いる動詞と表層格等の組
を記述した辞書の例。

【図１１】対話例。

【符号の説明】

２１…マイクロフォン、２２…音声認識装置、２３…形
態素解析装置、２４…分野同定・分野転換検出装置、２
５…明示的話題転換検出装置、２６…明示的話題同定装
置、２７…関連話題同定装置、２８…データベース検索
装置、２９…情報表示装置、３０…ディスプレイ、３１
…スピーカ。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　入力装置より入力された自然言語の形
   態素解析を行い、この解析結果に基づいて情報データベ
   ースを検索する自動情報提供方法において、あらかじめ
   用意した分野用語辞書を用いて、分野と明示的話題と該
   明示的話題に関連する話題の三階層の各階層毎に話題を
   同定し、同定された話題について重度を決定し、尤度の
   高いものを前記データベースより検索することを特徴と
   する自動情報提供方法。
2. 【請求項２】　　前記三つの階層において検出された話
   題転換に関する情報を、互いに伝達することを特徴とす
   る請求項１に記載の自動情報提供方法。