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JP4243079B2 - Premium discharging device, premium discharging control method and program - Google Patents
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JP4243079B2 - Premium discharging device, premium discharging control method and program - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、壁材で形成された箱の内部に景品が複数収納され、箱の下部に外部と連通する排出孔が設けられ、景品を把持させ、把持された景品を、排出孔を通じて外部に排出させる景品排出装置、景品排出制御方法及びプログラムに関する。
【0002】
【従来の技術】
近年では、遊技場に配置されている各種ゲーム装置の中のうち、ケースの中に複数収納されている景品を、外部からの操作により遊技者の所望する景品を外部に排出させる景品排出装置が人気を集めている。各種景品の中には、一回の遊技料金よりも高価な景品が存在するため、遊技者は、その高価な景品を獲得するために、自己の興奮を高ぶらせながらゲームを楽しむことができる。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、遊技者は、その景品を獲得するまでに多額の遊技料金を支払う場合が多いため、所望の景品を獲得することができたとしても、時には何か損をした気分を持つことが多かった。一方、景品を把持する力を強化した景品排出装置が開発されている。これによれば、景品を把持する力が強化されているため、遊技者は、少ない遊技料金で所望の景品を獲得することができ、またこの景品排出装置でゲームをすれば、良い確率で所望の景品を獲得することができるという期待感を高めてゲームを行うことができる。
【0004】
ところが、遊技者が所望の景品を取得した後は、その遊技者は、自己の目的を達成したため、他のゲーム機に移るケースがあった。また、遊技者が一人である場合には、その遊技者は、景品の獲得を喜んだとしても、その喜びを分かち合える者がいないため、その後は他のゲーム機へと移るケースが多かった。
【0005】
そこで、本発明は以上の点に鑑みてなされたものであり、遊技者がゲーム中に発話した発話内容に基づいて、遊技者の所望する景品が外部に排出された際に、遊技者の感情を刺激する文を出力することで、遊技者に更なる獲得意欲を掻き立たせ、継続性を持ってゲームを行わせることのできる景品排出装置、景品排出制御方法及びプログラムを提供する。
【0006】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記課題を解決すべくなされたものであり、壁材で形成された箱の内部に景品が複数収納され、箱の下部に外部と連通する排出孔が設けられ、景品を把持させ、把持された景品を、排出孔を通じて外部に排出させる際に、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報には、数値、符合等の第一数値情報が関連付けられ、その第二形態素情報を予め複数記憶し、遊技者に語りかける文には、文を検索する基準となる数値、符号等の第二数値情報が対応付けられ、その文を予め複数記憶し、遊技者から入力された発話内容に対応する文字列に基づいて、文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出し、抽出された第一形態素情報と予め記憶された各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報を検索し、検索された第二形態素情報に関連付けられた第一数値情報を取得し、取得された第一数値情報に基づいて、第一数値情報と予め記憶された各第二数値情報とを照合し、各第二数値情報の中から、第一数値情報と一致する第二数値情報を検索し、検索された第二数値情報に対応付けられた文を取得することを特徴とする。
【0007】
このような本願に係る発明によれば、景品排出装置が、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報(遊技者からの発話内容を構成する形態素)を含む第二形態素情報を検索し、検索した第二形態素情報に関連付けられた第一数値情報に基づいて、その第一数値情報と一致する第二数値情報に対応付けられた文を取得することができるので、景品排出装置は、遊技者からの発話内容に基づいて特定の文を出力することができる。これにより、景品排出装置から出力される文が遊技者の感情を刺激する文であれば、遊技者は、出力された文によって更に景品を獲得する意欲が掻き立たされ、継続性を持って同様のゲームを楽しく行うことができる。
【0008】
特に、第二数値情報を遊技者に対して抱く感情度とし、この感情度が高い時に、遊技者に対して抱く心象のランクを良い方向に設定すれば、景品排出装置は、検索した第二数値情報に対応する感情度が高ければ、遊技者に対して抱く心象が良いため、その高い感情度(第二数値情報)に対応付けられた文、例えば遊技者を励ます文(”次はもっといい景品を取ろうよ”など)を出力することができ、遊技者は、スリルと興奮を味わいながらもより楽しくゲームを行うことができる。
【0009】
上記構成においては、各第二形態素情報には、第一数値情報がそれぞれに関連付けられ、文には、第二数値情報と、排出孔に景品が通過すると予想される個数を示す予想個数とが対応付けられ、その文は第二数値情報毎及び予想個数毎に予め複数記憶されており、排出孔を通過した景品の個数をカウントし、取得された第一数値情報及びカウントされた個数に基づいて、予め記憶された各第二数値情報及び各予想個数の中から、第一数値情報及び個数のそれぞれに一致する第二数値情報及び予想個数を検索し、検索された第二数値情報及び予想個数に対応付けられた文を取得することが好ましい。
【0010】
この場合には、景品排出装置が、取得された第一数値情報及びカウントされた個数(遊技者が景品を獲得した個数)に基づいて、予め記憶された各第二数値情報及び各予想個数の中から、第一数値情報及びカウントされた個数のそれぞれに一致する第二数値情報及び予想個数を検索し、検索した第二数値情報及び予想個数に対応付けられた文を取得することができるので、景品排出装置は、取得された第一数値情報のみならず、上記カウントされた景品の個数に応じて語りかける文の内容を変えることができる。
この場合には、遊技者の所望する景品が排出されなければ、遊技者の所持金が減少していくが、景品排出装置3が排出された景品の個数の大きさに応じて特定の文(例えば”この調子”など)を出力すれば、遊技者は、自己の所持金が減少したとしても、その出力された文により更に景品を獲得する意欲が掻き立たされ、継続性を持って同様のゲームを楽しく行うことができる。
また、上記第二数値情報を遊技者に対して抱く感情度として見立てれば、語りかけ文は、その感情度の大きさによっても内容が変わるので、景品排出装置3は、取得した第一数値情報に対応する感情度の大きさに応じて語りかける文の内容を逐一変えることができる。よって、景品排出装置3は、遊技者に対して抱く感情度が高い場合には、その遊技者に対しては励ます言葉等をかけることができ、遊技者は、その出力された語りかけ文によりさらに楽しくゲームを行うことができる。
【0011】
更に上記構成においては、遊技者から入力されるであろう発話内容又は遊技者への回答内容に関連性のある形態素を示す談話範囲には、第二形態素情報が複数関連付けられ、各第二形態素情報には、第一数値情報がそれぞれに関連付けられ、談話範囲が予め複数記憶されており、抽出された第一形態素情報と予め記憶された各談話範囲とを照合し、各談話範囲の中から、第一形態素情報に含まれる形態素と一致する談話範囲を検索し、検索された談話範囲に関連付けられた各第二形態素情報と、抽出された第一形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報を検索し、検索された第二形態素情報に関連付けられた第一数値情報を取得することが好ましい。
【0012】
この場合には、景品排出装置は、全ての第二形態素情報と抽出された第一形態素情報とを照合する必要がなく、検索された”談話範囲”にのみ関連付けられた各第二形態素情報と、抽出された第一形態素情報とを照合するだけでよいため、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報を短時間で検索(ピンポイント検索)することができる。
【0013】
この結果、景品排出装置は、該当する第二形態素情報を短時間で検索することができるので、その第二形態素情報に関連付けられた第一数値情報に基づいて、第一数値情報と一致する第二数値情報に対応付けられた文を素早く出力することができる。
【0014】
尚、取得された第一数値情報に対応する数値を順次累積し、累積された数値を第一数値情報とすることが好ましい。これにより、景品排出装置は、順次累積した数値を第一数値情報とすることができるので、この第一数値情報と一致する第二数値情報を上記感情度とすれば、過去から現在に渡る全体の感情度を基にして、該当する文を出力することができる。
【0015】
【発明の実施の形態】
[第一実施形態]
(会話制御システムの基本構成)
本発明に係る会話制御システムについて図面を参照しながら説明する。図1は、本実施形態に係る会話制御装置1を有する会話制御システムの概略構成図である。
【0016】
同図に示すように、会話制御装置1は、入力部100と、音声認識部200と、会話制御部300と、文解析部400と、会話データベース500と、出力部600と、音声認識辞書記憶部700とを備えている。
【0017】
尚、本実施形態では、説明の便宜上、利用者(遊技者)の発話内容(この発話内容は、入力情報の一種)に限定して説明するが、この利用者の発話内容に限定されるものではなく、キーボード等から入力された入力情報であってもよい。従って、以下に示す「発話内容」は、「発話内容」を「入力情報」に置き換えて説明することもできる。
【0018】
同様にして、後述の説明では、説明の便宜上、「発話文のタイプ」(発話種類)に限定して説明するが、この「発話文のタイプ」に限定されるのではなく、キーボードなどから入力された入力情報の種類を示す「入力種類」であってもよい。従って、以下に示す「発話文のタイプ」(発話種類)は、「発話種類」を「入力種類」に置き換えて説明することもできる。
【0019】
入力部100は、利用者からの入力情報を取得する取得手段であり、本実施形態では、マイクロホン、キーボード等が挙げられる。この入力部100は、利用者から入力された入力情報に基づいて、入力情報を示す文字列を特定する文字認識手段でもある。
【0020】
ここで、入力情報とは、キーボード等を通じて入力された文字、記号、音声等を意味するものである。具体的に、入力部100は、利用者の入力情報(音声以外)を取得し、取得した入力情報を会話制御部300に出力する。また、利用者からの発話内容(この発話内容は、音声からなるものであり、入力情報の一種である)をマイクロホンなどで取得した入力部100は、取得した発話内容を構成する音声を音声信号として音声認識部200に出力する。
【0021】
音声認識部200は、入力部100で取得した発話内容に基づいて、発話内容に対応する文字列を特定する文字認識手段である。具体的には、入力部100から音声信号が入力された音声認識部200は、入力された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部700に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号として会話制御部300に出力する。音声認識辞書記憶部700は、標準的な音声信号に対応する辞書を格納しているものである。
【0022】
前記文解析部400は、入力部100又は音声認識部200で特定された文字列を解析するものであり、本実施形態では、図2に示すように、形態素抽出部410と、文節解析部420と、文構造解析部430と、発話種類判定部440と、形態素データベース450と、発話種類データベース460とを有している。
【0023】
形態素抽出部410は、入力部100又は音声認識部200で特定された文字列に基づいて、文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出する形態素抽出手段である。
【0024】
具体的に、管理部310から文字列信号が入力された形態素抽出部410は、入力された文字列信号に対応する文字列の中から各形態素を抽出する。ここで、形態素とは、本実施形態では、文字列に現された語構成の最小単位を意味するものとする。この語構成の最小単位としては、図3に示すように、例えば、名詞、形容詞、動詞などの品詞が挙げられる。各形態素は、本実施形態では、m1、m2、・・・、mlと表現する。
【0025】
即ち、形態素抽出部410は、入力された文字列信号に対応する文字列と、形態素データベース450に予め格納されている名詞、形容詞、動詞などの形態素群とを照合し、文字列の中から形態素群と一致する各形態素(m1、m2、・・・)を抽出し、抽出した各形態素を抽出信号として文節解析部420に出力する。
【0026】
文節解析部420は、形態素抽出部410で抽出された各形態素に基づいて、各形態素を文節形式に変換する変換手段である。具体的に、形態素抽出部410から抽出信号が入力された文節解析部420は、入力された抽出信号に対応する各形態素を用いて文節形式にまとめる。
【0027】
ここで、文節形式とは、本実施形態では、日本語文法において、自立語又は自立語に一つ以上の付属語がついた文、或いは、日本語文法の意味を崩さない程度に文字列をできるだけ細かく区切った一区切りの文を意味する。この文節は、本実施形態では、p1、p2、・・・pkと表現する。
【0028】
即ち、文節解析部420は、図4に示すように、入力された抽出信号に対応する各形態素に基づいて各形態素の係り受け要素(例えば、が(m2)・は(m4)・を(m5)・・)を抽出し、抽出した係り受け要素に基づいて各形態素を各文節にまとめることを行う。同図に示す「t」は、転置を意味する。
【0029】
各形態素を各文節にまとめた文節解析部420は、各形態素をまとめた各文節と、各文節を構成する各形態素とを含む文型情報を文型信号として文構造解析部430及び発話種類判定部440に出力する。
【0030】
文構造解析部430は、文節解析部420で分節された第一形態素情報の各形態素を主体格、対象格などの各属性に分類する分類手段である。具体的に、文節解析部420から文型信号が入力された文構造解析部430は、入力された文型信号に対応する各形態素と各形態素からなる文節とに基づいて、文節に含まれる各形態素の「格構成」を決定する。
【0031】
ここで、「格構成」とは、文節における実質的な概念を示す格(属性)を意味するものであり、本実施形態では、例えば、主語・主格を意味するサブジェクト(主体格)、対象を意味するオブジェクト(対象格)、動作を意味するアクション、時間を意味するタイム(テンス、アスペクト)、場所を意味するロケーション等が挙げられる。本実施形態では、サブジェクト、オブジェクト、アクションの三要素の「格」(格構成)に対応付けられた各形態素を第一形態素情報とする。
【0032】
即ち、文構造解析部430は、図5に示すように、例えば、各形態素の係り受け要素が”が”又は”は”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がサブジェクト(主語又は主格)であると判断する。また、文構造解析部430は、
例えば、各形態素の係り受け要素が”の”又は”を”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がオブジェクト(対象)であると判断する。
【0033】
更に、文構造解析部430は、例えば、各形態素の係り受け要素が”する”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がアクション(述語;この述語は動詞、形容詞などから構成される)であると判断する。
【0034】
各文節を構成する各形態素の「格構成」を決定した文構造解析部430は、決定した「格構成」に対応付けられた第一形態素情報に基づいて、後述する話題(トピック)の範囲を特定させるための話題検索命令信号を反射的判定部320に出力する。
【0035】
発話種類判定部440は、文節解析部420で特定された文節に基づいて、発話内容(入力情報)の種類を示す発話種類(入力種類)を特定する種類特定手段である。具体的に、文節解析部420から入力された文型信号に対応する各形態素と各形態素から構成される文節とに基づいて、「発話文のタイプ」(発話種類)を判定する。
【0036】
ここで、「発話文のタイプ」は、本実施形態では、図6に示すように、陳述文(D;Declaration)、感想文(I;Impression)、条件文(C;Condition)、結果文(E;Effect)、時間文(T;Time)、場所文(L;Location)、反発文(N;Negation)などから構成されるものである。
【0037】
陳述文とは、利用者の意見又は考えなどからなる文を意味するものであり、本実施形態では、図6に示すように、例えば”佐藤が好きだ”などの文が挙げられる。感想文とは、利用者が抱く感想からなる文を意味するものである。場所文とは、場所的な要素からなる文を意味するものである。
【0038】
結果文とは、話題に対して文が結果の要素を含む文から構成されるものを意味する。時間文とは、話題に関わる時間的な要素を含む文から構成されるものを意味する。
【0039】
条件文とは、一つの発話を話題と捉えた場合に、話題の前提、話題が成立している条件や理由などの要素を含む文から構成されるものを意味する。反発文とは、発話相手に対して反発するような要素を含む文から構成されるものを意味する。各「発話文のタイプ」についての例文は、図6に示す通りである。
【0040】
即ち、発話種類判定部440は、入力された文型信号に対応する各文節に基づいて、その各文節と発話種類データベース460に格納されている各辞書とを照合し、各文節の中から、各辞書に関係する文要素を抽出する。各文節の中から各辞書に関係する文要素を抽出した発話種類判定部440は、抽出した文要素に基づいて、「発話文のタイプ」を判定する。文要素とは、文字列の種類を特定するための分の種別を意味し、文要素は、本実施形態では、上記説明した定義句(〜のことだ)などが挙げられる。
【0041】
ここで、上記発話種類データベース460は、図7に示すように、定義句(例えば、〜のことだ)に関係する辞書を備えた定義表現事例辞書、肯定句(例えば、賛成、同感、ピンポーン)に関係する辞書を備えた肯定事例辞書、結果句(例えば、それで、だから)に関係する辞書を備えた結果表現事例辞書、挨拶句(例えば、こんにちは)に関係する辞書を備えた挨拶事例辞書、否定句(例えば、馬鹿言うんじゃないよ、反対)に関係する辞書を備えた否定事例辞書などから構成され、各辞書は、「発話文のタイプ」と関連付けられている。
【0042】
これにより、発話種類判定部440は、文節と発話種類データベース460に格納されている各辞書とを照合し、文節の中から各辞書に関連する文要素を抽出し、抽出した文要素に関連付けられた判定の種類を参照することで、「発話文のタイプ」を判定することができる。
【0043】
この発話種類判定部440は、後述する話題検索部360からの指示に基づいて、該当する利用者に特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号を回答文検索部370に出力する。
【0044】
前記会話データベース500は、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる各形態素を示す第二形態素情報と、発話内容に対する利用者への回答内容とを予め相互に関連付けて複数記憶する回答記憶手段(談話記憶手段)である。また、会話データベース500は、複数の回答内容に対応付けられた各回答内容の種類を示す回答種類を、第二形態素情報に関連付けて予め複数記憶する回答記憶手段(談話記憶手段)でもある。
【0045】
更に、会話データベース500は、利用者から入力されるであろう入力内容又は利用者への回答内容に関連性のある範囲を構成する形態素を示す談話範囲(キーワード)を予め複数記憶する談話記憶手段でもある。この談話範囲(キーワード)には、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報が複数関連付けられ、各第二形態素情報には、利用者への回答内容がそれぞれに関連付けてられている。
【0046】
更にまた、会話データベース500は、第二形態素情報を構成する各要素を、主格からなる主体各、目的格からなる対象格などの属性に分類して記憶する回答記憶手段(談話記憶手段)でもある。
【0047】
この会話データベース500は、図8に示すように、本実施形態では、大きく分けると、利用者から発話されるであろう発話内容又は利用者への回答内容について関連性のある範囲を意味する談話範囲(ディスコース)と、利用者が発話している内容に最も密接な関連性のある範囲を意味する話題(トピック)とから構成されている。同図に示すように、”談話範囲”は、本実施形態では、”話題”の上位概念として位置付けるものとする。
【0048】
各談話範囲は、図9に示すように、階層構造となるように構成することができる。同図に示すように、例えば、ある談話範囲(映画)に対する上位概念の談話範囲(娯楽)は、上の階層構造に位置するようにし、談話範囲(映画)に対する下位概念の談話範囲(映画の属性、上映映画)は、下の階層構造に位置するようにすることができる。即ち、各談話範囲は、本実施形態では、他の談話範囲との間で上位概念、下位概念、同義語、対義語の関係が明確となる階層位置に配置することかできる。
【0049】
上述の如く、談話範囲は、各話題から構成されるものであり、本実施形態では、例えば、談話範囲がA映画名であれば、A映画名に関係する複数の話題を含んでいる。
【0050】
この話題は、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素、即ち、利用者から発話されるであろう発話内容を構成する各形態素を意味するものであり、本実施形態では、サブジェクト(主体格)、オブジェクト(対象格)、アクションの「格」(属性)に対応付けられた各形態素からなるものである。これら三要素に対応付けられた各形態素は、本実施形態では、話題タイトル(この話題タイトルは、”話題”の下位概念に相当するものである)(第二形態素情報)と表現することにする。
【0051】
尚、話題タイトルには、上記三要素に対応付けられた各形態素に限定されるものではなく、他の「格」、即ち、時間を意味するタイム(テンス、アスペクト)、場所を意味するロケーション、条件を意味するコンディション、感想を意味するインプレッション、結果を意味するエフェクトなどに対応付けられた各形態素を有してもよい。
【0052】
この話題タイトル(第二形態素情報)は、本実施形態では、会話データベース500に予め格納されているものであり、上記第一形態素情報(利用者が発話した発話内容から導かれたもの)とは区別されるものである。
【0053】
例えば、話題タイトルは、談話範囲が”A映画名”である場合には、図10に示すように、サブジェクト(A映画名)、オブジェクト(監督)、アクション(素晴らしい){これは、”A映画名の監督は素晴らしい”を意味する}から構成されるものである。
【0054】
話題タイトルのうち、「格構成」(サブジェクト、オブジェクト、アクションなど)に対応付けられた形態素がない場合は、その部分については、本実施形態では、”*”を示すことにする。
【0055】
例えば、{A映画名って?}の文を話題タイトル(サブジェクト;オブジェクト;アクション)に変換すると、{A映画名って?}の文のうち、”A映画名”がサブジェクトとして特定することができるが、その他”オブジェクト””アクション”は文の要素になっていないので、話題タイトルは、”サブジェクト”(A映画名);”オブジェクト”なし(*);”アクション”なし(*)となる(図10参照)。
【0056】
回答文とは、利用者に対して回答する回答文(回答内容)を意味するものであり、本実施形態では、各話題タイトル(第二形態素情報)に関連付けられている(図8参照)。回答文は、本実施形態では、本実施形態では、図11に示すように、利用者から発話された発話文のタイプに対応した回答をするために、陳述文(D;Declaration)、感想文(I;Impression)、条件文(C;Condition)、結果文(E;Effect)、時間文(T;Time)、場所文(L;Location)、否定文(N;Negation)などのタイプ(回答種類)に分類されている。
【0057】
即ち、各回答文は、図12に示すように、例えば、談話範囲(佐藤){下位概念;ホームラン、上位概念;草野球、同義語;パンダ佐藤・佐藤選手・パンダ}及び各話題タイトルと関連付けられている。
【0058】
同図に示すように、例えば、話題タイトル1−1が{(佐藤;*;好きだ):これは、上述の如く(サブジェクト;オブジェクト;アクション)の順番からなるものである。この順番は、以下同様とする}である場合は、その話題タイトル1−1に対応する回答文1−1は、(DA;陳述肯定文”佐藤が好きです”)、(IA;感想肯定文”佐藤がとても好きです”)、(CA;条件肯定文”佐藤のホームランはとても印象的だからです”)、(EA;結果肯定文”いつも佐藤の出る試合をテレビ観戦してしまいます”)、(TA;時間肯定文”実は、甲子園での5打席連続敬遠から好きになっています”)、(LA;場所肯定文”打撃に立ったときの真剣な顔が好きですね”)、(NA;反発肯定文”佐藤を嫌いな人とは話したくないですね、さよなら”)などが挙げられる。
【0059】
前記会話制御部300は、本実施形態では、図2に示すように、管理部310と、反射的判定部320と、鸚鵡返し判定部330と、談話範囲決定部340と、省略文補完部350と、話題検索部360と、回答文検索部370とを有している。
【0060】
前記管理部310は、会話制御部300の全体を制御するものである。具体的に、入力部100又は音声認識部200から文字列が入力された管理部310は、入力された文字列を文字列信号として形態素抽出部410に出力する。また、管理部310は、回答文検索部370で検索された回答文を出力部600に出力する。
【0061】
反射的判定部320は、形態素抽出部410で抽出された第一形態素情報と各定型内容を照合し、各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容を検索する定型取得手段である。
【0062】
ここで、定型内容とは、利用者からの発話内容に対して定型的な内容を回答するための反射要素情報を意味し、この反射要素情報は、反射要素データベース801(定型記憶手段)に予め複数記憶されている。反射要素情報としては、本実施形態では、図13に示すように、例えば”おはよう”、”こんにちは”、”こんばんわ”、”やあ”などの「挨拶的要素」、「なるほど」、「本当?」などの「定型的要素」などが挙げられる。
【0063】
具体的に、文構造解析部430から話題検索命令信号が入力された反射的判定部320は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報と反射要素データベース801に記憶されている各反射要素情報とを照合し、各反射要素情報の中から、第一形態素情報を含む反射要素情報を検索し、検索した反射要素情報を管理部310に出力する。
【0064】
即ち、反射要素情報をD1、第一形態素情報をWとすると、反射的判定部320は、W∩D1≠φ(φ;空集合)の関係が成立していると判断した場合は、上記反射的な回答を行うための処理を行う。
【0065】
例えば、利用者が”おはよう”という発話内容を発した場合には、反射的判定部320は、発話内容”おはよう”と各反射要素情報とを照合し、各反射要素情報の中から、発話内容”おはよう”を含む(と一致する)反射要素情報”おはよう”を検索し、検索した反射要素情報”おはよう”を管理部310に出力する。
【0066】
反射的判定部320は、各反射要素情報の中から、発話内容を含む反射要素情報を検索することができない場合には、文構造解析部430から入力された話題検索命令信号を鸚鵡返し判定部330に出力する。
【0067】
鸚鵡返し判定部330は、形態素抽出部410で抽出された現在の第一形態素情報と、鸚鵡返し要素データベース802に記憶されている過去の回答内容とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の回答内容に含まれる場合には、合意内容を取得する定型取得手段である。
【0068】
ここで、鸚鵡返しとは、本実施形態では、利用者の発話内容をそのまま(又はそれに近い内容を)言い返すことを意味する。鸚鵡返し要素は、本実施形態では、直前に会話制御装置1から出力された回答内容を構成する第一形態素情報などからなるのもであり、図14に示すように、例えば、”馬は美しい”(馬;*;美しい)、”佐藤が好きです”(佐藤;*;好きです)などが挙げられる。
【0069】
また、鸚鵡返し要素データベース802は、利用者から入力された入力情報に合意するための合意内容を予め記憶する合意記憶手段でもある。合意内容には、例えば、前回、利用者から入力された入力情報(利用者により前回の入力情報が”A映画名の監督はS氏ですか”である場合には、合意内容としては、”A映画名の監督はS氏です”)、又は ”その通りです”、”本当です”などが挙げられる。
【0070】
具体的に、反射的判定部320から話題検索命令信号が入力された鸚鵡返し判定部330は、各鸚鵡返し要素毎に、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報と鸚鵡返し要素を構成する各形態素とを照合し、鸚鵡返し要素の中に第一形態素情報が含まれているかを判断する(図14参照)。
【0071】
鸚鵡返し判定部330は、各鸚鵡返し要素の中に第一形態素情報が含まれていると判断した場合には、合意内容を取得し、取得した合意内容からなる回答文を管理部310に出力(鸚鵡返し処理)する。即ち、鸚鵡返し要素(前回の回答文など)をS、第一形態素情報をWとすると、鸚鵡返し判定部330は、W⊂S、W≠φの関係が成立している場合には、上記に示す鸚鵡返し処理を行う。
【0072】
例えば、会話制御装置1が回答文として”A映画名の監督はS氏です”(A映画名の監督;S氏;*)(この順番は、サブジェクト;オブジェクト;アクションの順番、以下同様とする)を出力し、その後、利用者が出力された回答内容に対して”A映画名の監督はS氏ですか”(A映画名の監督;S氏;*)と発話した場合には、鸚鵡返し判定部330は、利用者の第一形態素情報(A映画名の監督;S氏;*)と回答文の各形態素(A映画名の監督;S氏;*)とが一致しているので、利用者は回答内容に対して鸚鵡返しを行っていると断定し、記憶されている合意内容”その通りです”などを取得し、取得した合意内容を出力する。
【0073】
また、鸚鵡返し判定部330は、形態素抽出部410で抽出された現在の第一形態素情報と、鸚鵡返し要素データベース802に記憶されている過去の第一形態素情報とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれる場合には、反発内容を取得する定型取得手段でもある。
【0074】
具体的には、利用者が”馬は美しい”という発話内容を発話し、会話制御装置1が回答内容として”馬は躍動感があって良いですね”の内容を出力した場合に、後に利用者が”馬は美しい”という発話内容を繰り返したときは、鸚鵡返し判定部330は、現在の発話内容”馬は美しい”を構成する各形態素(第一形態素情報){馬;*;美しい}と前の発話内容”馬は美しい”を構成する各形態素(第一形態素情報){馬;*;美しい}とが一致しているので、利用者は会話制御装置1からの回答内容”馬は躍動感があって良いですね”については全く聞いていないものと断定することができる。
【0075】
この場合、鸚鵡返し判定部330は、利用者が会話制御装置1からの回答内容を聞いていないので、記憶された反発内容(例えば、同じ内容を繰り返さないでよ”など)取得し、取得した反発内容を出力することができる。
【0076】
一方、鸚鵡返し判定部330は、第一形態素情報が前回の回答文の内容と同一、又は第一形態素情報が前回の第一形態素情報と同一でないと判断した場合には、反射的判定部320から入力された話題検索命令信号を談話範囲決定部340に出力する。
【0077】
尚、上記の鸚鵡返し判定部330は、「会話制御装置1の回答内容」に対して利用者が鸚鵡返しを行った場合の処理を示してきたが、更に以下の処理も行うことができる。例えば、出力部600が”馬は美しい”という回答文を出力した場合、この回答文に対して利用者が”どうして馬は美しいの?”、”どうして美しいの?”、又は”どうして?”と発話した場合に対して行う鸚鵡返し判定部330の処理である。
【0078】
この場合、鸚鵡返し判定部330は、出力した回答文S”馬は美しい”と利用者からの発話内容W(”どうして馬は美しいの?(疑問文)”又は”どうして美しいの?(疑問文)”)とを照合すると、(W−c)⊂S、S≠φ、c≠φ(このcは、Wの発話種類を意味し、この発話種類は、後述する発話種類判定部440で判定されるものである。発話種類には、後述するように、例えば、疑問文などが挙げられる。)の関係が成立するので、”条件付”の鸚鵡返し処理(回答内容に対して利用者が疑問文付きの鸚鵡返しを行った場合の処理)を行う。
【0079】
”条件付”の鸚鵡返し処理としては、例えば、会話制御装置1が”馬は美しいね”の回答文を出力した場合に、上記利用者が”どうして馬は美しいの?”の発話内容を発したときは、利用者の疑問等を解消するため、鸚鵡返し判定部330が”だって馬は美しいじゃない”などの回答文を鸚鵡返し要素データベース802の中から取得し、取得した回答文を管理部310に出力する処理を行う。
【0080】
談話範囲決定部340は、文節解析部420で抽出された第一形態素と各談話範囲とを照合し、各談話範囲の中から、第一形態素情報に含まれる形態素と一致する談話範囲を検索する談話検索手段である。
【0081】
具体的に、鸚鵡返し判定部330から話題検索命令信号が入力された談話範囲決定部340は、入力された談話検索命令信号に基づいて、利用者の談話範囲を決定する。即ち、談話範囲決定部340は、入力された検索命令信号に基づいて、会話データベース500の中から、利用者が発話している内容について関連性のある範囲(談話範囲)を検索する。
【0082】
例えば、談話範囲決定部340は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報が(面白い映画;*;ある){面白い映画はある?}である場合には、この第一形態素情報と談話範囲群とを照合し、談話範囲群に第一形態素情報を構成する形態素(例えば”映画”)が含まれているときは、第一形態素情報に含まれる”映画”を談話範囲として決定する。この場合、談話範囲決定部340は、第一形態素情報に談話範囲”映画”が含まれているので、入力された第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて話題検索部360に出力する。
【0083】
一方、談話範囲決定部340は、第一形態素情報に談話範囲群が含まれていない場合には、入力された第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて省略文補完部350に出力する。
【0084】
これにより、後述する話題検索部360は、談話範囲決定部340で決定された”談話範囲”に属する各「話題タイトル」と、文構造解析部430で特定された第一形態素情報とを照合することができるので、”全て”の「話題タイトル」(第二形態素情報)と第一形態素情報とを照合する必要がなくなり、後述する回答文検索部370は、最終的な回答文を検索するまでの時間を短縮することができる。
【0085】
尚、談話範囲決定部340は、上記の如く、第一形態素情報と談話範囲群とを照合し、談話範囲群に第一形態素情報の形態素が含まれていれば、その形態素を談話範囲として決定していたが、これに限定されるものではなく、鸚鵡返し判定部330で直前に検索された鸚鵡返し要素の形態素、又は利用者が発話した発話内容を構成する形態素を談話範囲として決定しても良い。後述する省略文補完部350は、上記談話範囲決定部340で決定された談話範囲を用いて、その談話範囲を、形態素が省略されている第一形態素情報に付加することができる。
【0086】
省略文補完部350は、文節解析部420で抽出された第一形態素情報に基づいて第一形態素情報を構成する各属性(サブジェクト、オブジェクト、アクションなど)の中から、形態素を含まない属性を検索する属性検索手段である。また、省略文補完部350は、検索した属性に基づいて、属性に、談話範囲決定部340で検索された談話範囲を構成する形態素を付加する形態素付加手段でもある。
【0087】
具体的に、談話範囲決定部340から話題検索命令信号が入力された省略文補完部350は、入力された談話検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であるかを判定し、第一形態素情報からなる発話内容が省略文である場合には、第一形態素情報が属する談話範囲の形態素を、第一形態素情報に付加する。
【0088】
例えば、省略文補完部350は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報を構成する形態素が(監督;*;*)(監督は?)(この文は、”何の”監督であるかが不明であるので、省略文を意味する。)である場合には、談話範囲決定部340で決定された談話範囲(A映画名;このA映画名は映画のタイトルを示すものである)に属する第一形態素情報であれば、第一形態素情報を構成する形態素に、決定された談話範囲(A映画名)を第一形態素情報に付加(”A映画名”の監督;*;*)する。
【0089】
即ち、第一形態素情報をW、決定された談話範囲をDとすると、省略文補完部350は、Wに談話範囲Dを付加し、付加後の第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて話題検索部360に出力する。
【0090】
これにより、第一形態素情報が省略文であり、日本語として明解でない場合であっても、省略文補完部350は、第一形態素情報がある談話範囲に属している場合には、例えば、その談話範囲D(A映画名)を第一形態素情報W(監督;*;*)に付加し、第一形態素情報をW’(A映画名の監督;*;*){A映画名の監督は?}として扱うことができるので、利用者の発話内容が省略文である場合であっても、前に決定された談話範囲に基づいて省略文を補完することができ、省略文を明確にすることができる。
【0091】
このため、省略文補完部350が、第一形態素情報を構成する発話内容が省略文であっても、第一形態素情報を構成する発話内容が適正な日本語となるように、第一形態素情報に特定の形態素を補完することができるので、話題検索部360は、補完後の第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報に関連する最適な「話題タイトル」(第二形態素情報)を取得することができ、回答文検索部370は、話題検索部360で取得された「話題タイトル」に基づいて利用者の発話内容により適した回答内容を出力することができる。
【0092】
話題検索部360は、文節解析部420で抽出された第一形態素情報又は省略文補完部350で補完された第一形態素情報と、各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報を検索する検索手段である。
【0093】
具体的に、談話範囲決定部340又は省略文補完部350から話題検索命令信号が入力された話題検索部360は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、談話範囲決定部340で決定された談話範囲に属する各「話題タイトル」(第二形態素情報)の中から、第一形態素情報の形態素を含む「話題タイトル」を検索し、この検索結果を検索結果信号として回答文検索部370及び発話種類判定部440に出力する。
【0094】
例えば、第一形態素情報を構成する「格構成」が(佐藤;*;好きだ){佐藤は好きだ}である場合には、話題検索部360は、図12に示すように、上記「格構成」に属する各形態素(佐藤;*;好きだ)と談話範囲(佐藤)に属する各話題タイトル1−1〜1−4とを照合し、各話題タイトル1−1〜1−4の中から「格構成」に属する各形態素(佐藤;*;好きだ)と一致(又は近似)する話題タイトル1−1(佐藤;*;好きだ)を検索し、この検索結果を検索結果信号として回答文検索部370及び発話種類判定部440に出力する。
【0095】
話題検索部360から検索結果信号が入力された発話種類判定部440は、入力された検索結果信号に基づいて、該当する利用者に対して回答する特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号(この回答検索命令信号には、判定した「発話文のタイプ」も含まれる)を回答文検索部370に出力する。
【0096】
回答文検索部370は、話題検索部360で検索された第二形態素情報(話題タイトル)に基づいて、第二形態素情報に関連付けられた回答文を取得する回答取得手段である。また、回答文検索部370は、話題検索部360で検索された第二形態素情報に基づいて、特定された利用者の発話種類と第二形態素情報に関連付けられた各回答種類とを照合し、各回答種類の中から、利用者の発話種類と一致する回答種類を検索する第二検索手段でもある。
【0097】
具体的に、話題検索部360から検索結果信号と、発話種類判定部440から回答検索命令信号とが入力された回答文検索部370は、入力された検索結果信号に対応する話題タイトル(検索結果によるもの;第二形態素情報)と回答検索命令信号に対応する「発話文のタイプ」(発話種類)とに基づいて、その「話題タイトル」に関連付けられている回答文群(各回答内容)の中から、「発話文のタイプ」(DA、IA、CAなど)と一致する回答種類(この回答種類は、図11に示す「回答文のタイプ」を意味する)からなる回答文を検索する。
【0098】
例えば、回答文検索部370は、検索結果に対応する話題タイトルが図12に示す話題タイトル1−1(佐藤;*;好きだ)である場合は、その話題タイトル1−1に関連付けられている回答文1−1(DA、IA、CAなど)の中から、発話種類判定部440で判定された「発話文のタイプ」(例えばDA;発話種類)と一致する回答種類(DA)からなる回答文1−1(DA;(私も)佐藤が好きです)を検索し、この検索した回答文を回答文信号として管理部310に出力する。
【0099】
回答文検索部370から回答文信号が入力された管理部310は、入力された回答文信号を出力部600に出力する。また、反射的判定部320から反射要素情報、又は鸚鵡返し判定部330から鸚鵡返し処理の内容が入力された管理部310は、入力された反射要素情報に対応する回答文、入力された鸚鵡返し処理の内容に対応する回答文を出力部600に出力する。
【0100】
出力部600は、回答文検索部370で取得された回答文を出力する出力手段であり、本実施形態では、例えば、スピーカ、ディスプレイなどが挙げられる。具体的に、管理部310から回答文が入力された出力部600は、入力された回答文{例えば、私も佐藤が好きです}を出力する。
【0101】
(会話制御装置を用いた会話制御方法)
上記構成を有する会話制御装置1による会話制御方法は、以下の手順により実施することができる。図15は、本実施形態に係る会話制御方法の手順を示すフロー図である。
【0102】
先ず、入力部100が、利用者からの発話内容を取得するステップを行う(S101)。具体的に入力部100は、利用者の発話内容を構成する音声を取得し、取得した音声を音声信号として音声認識部200に出力する。また、入力部100は、利用者から入力された入力情報(音声以外)に基づいて、入力情報(音声以外)に対応する文字列を特定し、特定した文字列を文字列信号として会話制御部300に出力する。
【0103】
次いで、音声認識部200が、入力部100で取得した発話内容に基づいて、発話内容に対応する文字列を特定するステップを行う(S102)。具体的には、入力部100から音声信号が入力された音声認識部200は、入力された音声信号を解析し、解析した音声信号に対応する文字列を、音声認識辞書記憶部700に格納されている辞書を用いて特定し、特定した文字列を文字列信号として会話制御部300に出力する。
【0104】
そして、形態素抽出部410が、音声認識部200で特定された文字列に基づいて、文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するステップを行う(S103)。
【0105】
具体的に、管理部310から文字列信号が入力された形態素抽出部410は、入力された文字列信号に対応する文字列と、形態素データベース450に予め格納されている名詞、形容詞、動詞などの形態素群とを照合し、文字列の中から形態素群と一致する各形態素(m1、m2、・・・)を抽出し、抽出した各形態素を抽出信号として文節解析部420に出力する。
【0106】
そして、文節解析部420は、形態素抽出部410で抽出された各形態素に基づいて、各形態素を文節形式にまとめるステップを行う(S104)。具体的に、形態素抽出部410から抽出信号が入力された文節解析部420は、入力された抽出信号に対応する各形態素を用いて文節形式にまとめる。
【0107】
即ち、文節解析部420は、図4に示すように、入力された抽出信号に対応する各形態素に基づいて各形態素の係り受け要素(例えば、が・は・を・・)を抽出し、抽出した係り受け要素に基づいて各形態素を各文節にまとめることを行う。 各形態素を各文節にまとめた文節解析部420は、各形態素をまとめた各文節と、各文節を構成する各形態素とを含む文型情報を文型信号として文構造解析部430及び発話種類判定部440に出力する。
【0108】
その後、文構造解析部430が、文節解析部420で分節された第一形態素情報の各形態素を主体格、対象格などの各属性に分類するステップを行う(S105)。具体的に、文節解析部420から文型信号が入力された文構造解析部430は、入力された文型信号に対応する各形態素と各形態素からなる文節とに基づいて、文節に含まれる各形態素の「格構成」を決定する。
【0109】
即ち、文構造解析部430は、図5に示すように、例えば、各形態素の係り受け要素が”が”又は”は”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がサブジェクト(主語又は主格)であると判断する。また、文構造解析部430は、例えば、各形態素の係り受け要素が”の”又は”を”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がオブジェクト(対象)であると判断する。
【0110】
更に、文構造解析部430は、例えば、各形態素の係り受け要素が”する”である場合は、その係り受け要素の前にある形態素がアクション(述語;この述語は動詞、形容詞などから構成される)であると判断する。
【0111】
各文節を構成する各形態素の「格構成」を決定した文構造解析部430は、決定した「格構成」に対応付けられた第一形態素情報に基づいて、後述する話題(トピック)の範囲を特定させるための話題検索命令信号を話題検索部360に出力する。
【0112】
次いで、発話種類判定部440は、文節解析部420で特定された文節に基づいて、発話内容の種類を示す発話種類を特定するステップを行う(S106)。具体的に、文節解析部420から入力された文型信号に対応する各形態素と各形態素から構成される文節とに基づいて、「発話文のタイプ」(発話種類)を判定する。
【0113】
即ち、発話種類判定部440は、入力された文型信号に対応する各文節に基づいて、その各文節と発話種類データベース460に格納されている各辞書とを照合し、各文節の中から、各辞書に関係する文要素を抽出する。各文節の中から各辞書に関係する文要素を抽出した発話種類判定部440は、抽出した文要素に基づいて、「発話文のタイプ」を判定する。
【0114】
この発話種類判定部440は、後述する話題検索部360からの指示に基づいて、該当する利用者に特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号を回答文検索部370に出力する。
【0115】
次いで、反射的判定部320が、形態素抽出部410で抽出された第一形態素情報と各定型内容を照合し、各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容を検索するステップを行う(S107;反射的処理)。
【0116】
具体的に、文構造解析部430から話題検索命令信号が入力された反射的判定部320は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報と反射要素データベース801に記憶されている各反射要素情報(定型内容)とを照合し、各反射要素情報の中から、第一形態素情報を含む反射要素情報を検索し、検索した反射要素情報を管理部310に出力する。
【0117】
反射的判定部320は、各反射要素情報の中から、第一形態素情報を含む反射要素情報を検索することができない場合には、文構造解析部430から入力された話題検索命令信号を鸚鵡返し判定部330に出力する。
【0118】
次いで、鸚鵡返し判定部330が、形態素抽出部410で抽出された第一形態素情報と各鸚鵡返し要素を照合し、各鸚鵡返し要素の中から、第一形態素情報を含む鸚鵡返し要素を検索するステップを行う(S108;鸚鵡返し処理)。
【0119】
鸚鵡返し判定部330は、各鸚鵡返し要素の中に第一形態素情報が含まれていると判断した場合には、第一形態素情報を含む鸚鵡返し要素を取得し、取得した鸚鵡返し要素からなる回答文を管理部310に出力(鸚鵡返し処理)する。即ち、鸚鵡返し要素(前回出力された回答文、前回利用者が発話した発話内容など)をS、第一形態素情報をWとすると、鸚鵡返し判定部330は、W⊂S、W≠φの関係が成立している場合には、上記に示す鸚鵡返し処理を行う。
【0120】
一方、鸚鵡返し判定部330は、各鸚鵡返し要素の中に第一形態素情報が含まれていないと判断した場合には、反射的判定部320から入力された話題検索命令信号を談話範囲決定部340に出力する。
【0121】
そして、談話範囲決定部340が、文節解析部420で抽出された第一形態素と各談話範囲とを照合し、各談話範囲の中から、第一形態素情報を含む談話範囲を検索(決定)するステップを行う(S109)。
【0122】
具体的に、鸚鵡返し判定部330から話題検索命令信号が入力された談話範囲決定部340は、入力された検索命令信号に基づいて、会話データベース500の中から、利用者が発話している内容について関連性のある範囲(談話範囲)を検索する。
【0123】
例えば、談話範囲決定部340は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報が(面白い映画;*;ある){面白い映画はある?}である場合には、この第一形態素情報と談話範囲群とを照合し、談話範囲群に第一形態素情報を構成する形態素(例えば”映画”)が含まれているときは、第一形態素情報に含まれる”映画”を談話範囲として決定する。この場合、談話範囲決定部340は、第一形態素情報に談話範囲”映画”が含まれているので、入力された第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて話題検索部360に出力する。
【0124】
一方、談話範囲決定部340は、第一形態素情報に談話範囲群が含まれていない場合には、入力された第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて省略文補完部350に出力する。
【0125】
次いで、省略文補完部350が、文節解析部420で抽出された第一形態素情報に基づいて第一形態素情報を構成する各属性(サブジェクト、オブジェクト、アクションなど)の中から、形態素を含まない属性を検索するステップを行う。その後、省略文補完部350が、検索した形態素を含まない属性に基づいて、その属性に、談話範囲決定部340で検索された談話範囲を構成する形態素を付加するステップを行う(S110;省略文を補完)。
【0126】
具体的に、談話範囲決定部340から話題検索命令信号が入力された省略文補完部350は、入力された談話検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であるかを判定し、第一形態素情報からなる発話内容が省略文である場合には、第一形態素情報が属する談話範囲の形態素を、第一形態素情報に付加する。
【0127】
例えば、省略文補完部350は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報を構成する形態素が(監督;*;*)(監督は?)(この文は、”何の”監督であるかが不明であるので、省略文を意味する。)である場合には、前に談話範囲決定部340で決定された談話範囲(A映画名;このA映画名とは映画のタイトルを示すものである)に属する第一形態素情報であれば、第一形態素情報を構成する形態素に、決定された談話範囲の形態素(A映画名)を第一形態素情報に付加(”A映画名”の監督;*;*)する。
【0128】
即ち、第一形態素情報をW、決定された談話範囲をDとすると、省略文補完部350は、第一形態素情報Wに談話範囲Dを付加し、付加後の第一形態素情報を話題検索命令信号に含めて話題検索部360に出力する。
【0129】
次いで、話題検索部360が、文節解析部420で抽出された第一形態素情報又は省略文補完部350で補完された第一形態素情報と、各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素を含む第二形態素情報を検索するステップを行う(S111)。
【0130】
具体的に、談話範囲決定部340又は省略文補完部350から話題検索命令信号が入力された話題検索部360は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、談話範囲決定部340で決定された談話範囲に属する各「話題タイトル」(第二形態素情報)の中から、第一形態素情報の形態素を含む「話題タイトル」を検索し、この検索結果を検索結果信号として回答文検索部370及び発話種類判定部440に出力する。
【0131】
例えば、第一形態素情報を構成する「格構成」が(佐藤;*;好きだ){佐藤は好きだ}である場合には、話題検索部360は、図12に示すように、上記「格構成」に属する各形態素(佐藤;*;好きだ)と談話範囲(佐藤)に属する各話題タイトル1−1〜1−4とを照合し、各話題タイトル1−1〜1−4の中から「格構成」に属する各形態素(佐藤;*;好きだ)と一致(又は近似)する話題タイトル1−1(佐藤;*;好きだ)を検索し、この検索結果を検索結果信号として回答文検索部370及び発話種類判定部440に出力する。
【0132】
話題検索部360から検索結果信号が入力された発話種類判定部440は、入力された検索結果信号に基づいて、該当する利用者に対して回答する特定の回答文を検索させるための回答検索命令信号(この回答検索命令信号には、判定した「発話文のタイプ」も含まれる)を回答文検索部370に出力する。
【0133】
そして、回答文検索部370が、話題検索部360で検索された第二形態素情報に基づいて、特定された利用者の発話種類と第二形態素情報に関連付けられた各回答種類とを照合し、各回答種類の中から、利用者の発話種類と一致する回答種類を検索し、検索した回答種類に基づいて回答種類に関連付けられている回答文を取得するステップを行う(S112)。
【0134】
具体的に、話題検索部360から検索結果信号と、発話種類判定部440から回答検索命令信号とが入力された回答文検索部370は、入力された検索結果信号に対応する話題タイトル(検索結果によるもの;第二形態素情報)と回答検索命令信号に対応する「発話文のタイプ」(発話種類)とに基づいて、その「話題タイトル」に関連付けられている回答文群(各回答内容)の中から、「発話文のタイプ」(DA、IA、CAなど)と一致する回答種類(この回答種類は、図11に示す「回答文のタイプ」を意味する)からなる回答文を検索する。
【0135】
例えば、回答文検索部370は、検索結果に対応する話題タイトルが図12に示す話題タイトル1−1(佐藤;*;好きだ)である場合は、その話題タイトル1−1に関連付けられている回答文1−1(DA、IA、CAなど)の中から、発話種類判定部440で判定された「発話文のタイプ」(例えばDA;発話種類)と一致する回答種類(DA)からなる回答文1−1(DA;(私も)佐藤が好きです)を検索し、この検索した回答文を回答文信号として管理部310に出力する。
【0136】
次いで、回答文検索部370から回答文信号が入力された管理部310は、入力された回答文信号を出力部600に出力する。また、反射的判定部320から反射要素情報、又は鸚鵡返し判定部330から鸚鵡返し処理の内容が入力された管理部310は、入力された反射要素情報に対応する回答文、入力された鸚鵡返し処理の内容に対応する回答文を出力部600に出力する(S113)。管理部310から回答文が入力された出力部600は、入力された回答文{例えば、私も佐藤が好きです}を出力する。
【0137】
(会話制御装置及び会話制御方法による作用及び効果)
上記構成を有する本願に係る発明によれば、反射的判定部320が、利用者から発話された発話内容を構成する第一形態素情報と予め記憶された各定型内容とを照合し、各定型内容の中から、第一形態素情報を含む定型内容を検索することができるので、反射的判定部320は、例えば第一形態素情報が”こんにちは”などの定型内容である場合には、この定型内容と同一の定型内容”こんにちは”等を回答することができる。
【0138】
また、反射的判定部320は、利用者の発話内容が定型内容である場合には、その定型内容(挨拶など)を回答するので、利用者は、最初に、会話制御装置1との間で意思の疎通をしているような感覚を味わうことができる。
【0139】
また、鸚鵡返し判定部330が、現在の第一形態素情報と過去の回答内容とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の回答内容に含まれていない場合には、予め記憶してある合意内容を取得することができるので、鸚鵡返し判定部330は、利用者から現在入力された入力情報と過去の回答内容とが一致していれば、利用者が過去の回答内容に対して鸚鵡返し(利用者が回答内容に対して聞き直していること)の入力情報を入力したものと断定することができる。
【0140】
この場合、鸚鵡返し判定部330は、利用者が過去の回答内容に対して鸚鵡返しを行っているので、記憶されている合意内容を取得し、取得した合意内容(例えば、”その通りです”など)を出力することができる。これにより、利用者は、会話制御装置1から出力された回答内容の意味が分からなければ、もう一度聞き直して、再度回答内容を聞き直すことができるので、恰も他の利用者と会話しているような感覚を味わうことができる。
【0141】
また、鸚鵡返し判定部330が、現在の第一形態素情報と過去の第一形態素情報とを照合し、現在の第一形態素情報が過去の第一形態素情報に含まれる場合には、反発内容を取得することができるので、鸚鵡返し判定部330は、前回入力された入力情報が今回入力された入力情報に含まれている場合には、利用者が前の入力情報と同一の内容を反復して入力したものと判断することができ、利用者が会話制御装置1からの回答内容に対して適切に回答していないものと断定することができる。
【0142】
この場合、鸚鵡返し判定部330は、利用者が前回の回答内容に対して適切に回答していないので、利用者に対して反発するため、記憶されている反発内容を取得し、取得した反発内容を出力する。これにより、利用者は、会話制御装置1からの回答内容に対して適切な入力情報を入力しなければ、会話制御装置1から反発内容が出力されるので、恰も他の利用者と会話しているような感覚を味わうことができる。
【0143】
また、話題検索部360は、第一形態素情報と近似する第二形態素情報を検索するには、”談話範囲”に属する各第二形態素情報と第一形態素情報とを照合すればよく、”全て”の第二形態素情報と第一形態素情報とを照合する必要がないので、第一形態素情報と近似している第二形態素情報を検索するまでの時間を短縮することができる。
【0144】
この結果、話題検索部360が、第一形態素情報と近似している第二形態素情報を短時間で検索(ピンポイント検索)することができるので、回答文検索部370は、話題検索部360で検索された第二形態素情報に基づいて第二形態素情報に関連付けられている回答文を短時間で取得することができ、会話制御装置1は、利用者からの発話内容に対して迅速に回答することができる。
【0145】
また、話題検索部360が、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素(利用者の発話内容を構成する要素)を含む第二形態素情報を検索し、回答文検索部370が、話題検索部360で検索された第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報に関連付けられた回答内容を取得することができるので、回答文検索部370は、利用者の発話内容を構成する各形態素(第一形態素情報)に基づいて、各形態素により構築される意味空間(主体、対象等)を考慮し、かかる意味空間に基づいて予め作成された回答内容を取得することができることとなり、単に発話内容の全体をキーワードとして、そのキーワードに関連付けられた回答内容を取得するよりも、より発話内容に適した回答内容を取得することができる。
【0146】
また、話題検索部360は、第一形態素情報を含む第二形態素情報を検索するので、利用者の発話内容と完全に一致する第二形態素情報を検索する必要がなく、会話制御装置1を開発する開発者は、利用者から発話されるであろう発話内容に対応する膨大な回答内容を予め記憶する必要がなくなり、記憶部の容量を低減させることができる。
【0147】
更に、回答文検索部370が、”談話範囲”に属する各第二形態素情報に関連付けられた回答種類(陳述、肯定、場所、反発など)の中から、利用者の発話種類と一致する回答種類を検索し、検索した回答種類に基づいて回答種類に対応付けられた回答内容を取得することができるので、会話制御装置1は、利用者の会話内容を構成する発話種類、例えば、利用者が単に意見を述べたもの、利用者が抱く感想からなるもの、利用者が場所的な要素を述べたものなどに基づいて、複数の回答内容の中から利用者の発話種類にマッチした回答内容を取得することができることとなり、該当する利用者に対してより最適な回答をすることができる。
【0148】
更にまた、回答文検索部370は、談話範囲決定部340で検索された”談話範囲”にのみ属する各第二形態素情報に関連付けられた回答種類の中から、利用者の発話種類と一致する回答種類を検索(ピンポイント検索が可能)するだけでよいので、”全て”の第二形態素情報に関連付けられた回答種類と利用者の発話種類とを逐一検索する必要がなくなり、利用者の発話種類に対応する最適な回答内容を短時間で取得することができる。
【0149】
最後に、省略文補完部350は、利用者の発話内容を構成する第一形態素情報が省略文であり、日本語として明解でない場合であっても、第一形態素情報がある談話範囲に属している場合には、その談話範囲を第一形態素情報に付加し、省略文からなる第一形態素情報を補完することができる。
【0150】
これにより、省略文補完部350は、第一形態素情報を構成する発話内容が省略文であっても、第一形態素情報を構成する発話内容が適正な日本語となるように、第一形態素情報に特定の形態素(談話範囲を構成する形態素など)を補完することができるので、話題検索部360は、省略文補完部350で補完された補完後の第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報に関連する最適な第二形態素情報を取得することができ、回答文検索部370は、話題検索部360で取得された第二形態素情報に基づいて利用者の発話内容により適した回答内容を出力することができる。
【0151】
この結果、会話制御装置1は、利用者からの入力情報が省略文であったとしても、ニューロネットワーク、AI知能などの機能を用いることなく、過去の検索結果を通じて、その省略文が何を意味するのかを推論することができ、会話制御装置1の開発者は、ニューロネットワーク、AI知能を搭載する必要がないので、会話制御装置1のシステムをより簡便に構築することができる。
【0152】
[変更例]
尚、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、以下に示すような変更を加えることができる。
【0153】
(第一変更例)
本変更例においては、会話データベース500は、複数の形態素の集合からなる集合群の全体を示す要素情報を、集合群に関連付けて複数記憶する要素記憶手段であってもよい。更に、形態素抽出部410は、文字列から抽出した形態素と各集合群とを照合し、各集合群中から、抽出された形態素を含む集合群を選択し、選択した集合群に関連付けられた要素情報を第一形態素情報として抽出してもよい。
【0154】
図16に示すように、利用者が発話した文字列に含まれる各形態素には、類似しているものがある。例えば、図16に示すように、集合群の全体を示す要素情報を「贈答」とすると、「贈答」は、プレゼント、贈り物、御歳暮、御中元、お祝いなど(集合群)と相互に類似しているので、形態素抽出部410は、「贈答」に類似する形態素(上記のプレゼントなど)がある場合には、その類似する形態素については、「贈答」として取り扱うことができる。
【0155】
即ち、形態素抽出部410は、例えば、文字列から抽出した形態素が「プレゼント」である場合には、図16に示すように、「プレゼント」を代表する要素情報が「贈答」であるので、上記「プレゼント」を「贈答」に置き換えることができる。
【0156】
これにより、形態素抽出部410が相互に類似する形態素を整理することができるので、会話制御装置1を開発する開発者は、相互に類似した各第一形態素情報から把握される意味空間に対応した第二形態素情報及び第二形態素情報に関係する回答内容を逐一作成する必要がなくなり、結果的に、記憶部に格納させるデータ量を低減させることができる。
【0157】
(第二変更例)
図17に示すように、本変更例においては、割合計算部361と、選択部362とを話題検索部360に備えてもよい。
【0158】
割合計算部361は、形態素抽出部410で抽出された第一形態素情報と各第二情報とを照合し、各第二形態素情報毎に、第二形態素情報に対して第一形態素情報が占める割合を計算する計算手段である。
【0159】
具体的に、文構造解析部430から話題検索命令信号が入力された割合計算部361は、図17に示すように、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報と会話データベース500に格納されている談話範囲に属する各話題タイトル(第二形態素情報)とを照合し、各話題タイトル毎に、それぞれの話題タイトルの中に、第一形態素情報が占める割合を計算する。
【0160】
例えば、図18に示すように、利用者から発話された発話文を構成する第一形態素情報が(佐藤;*;好きだ){佐藤は好きだ}である場合は、割合計算部361は、「格構成」に属する各形態素(佐藤;*;好きだ)と話題タイトルに含まれる各形態素(佐藤;*;好きだ)とを照合し、上記話題タイトルに、「格構成」に属する各形態素(佐藤;*;好きだ)が含まれる割合を、100%であると計算する。割合計算部361は、これらの計算を話題タイトル毎に行い、計算した各割合を割合信号として選択部362に出力する。
【0161】
選択部362は、割合計算部361で各第二形態素情報毎に計算された各割合の大きさに応じて、各第二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を選択する選択手段である。
【0162】
具体的に、割合計算部361から割合信号が入力された選択部362は、入力された割合信号に含まれる各割合(「格構成」の要素/「話題タイトル」の要素×100)の中から、例えば割合の高い話題タイトルを選択する(図18参照)。割合の高い話題タイトルを選択した選択部362は、選択した話題タイトルを検索結果信号として回答文検索部370及び発話種類判定部440に出力する。回答文検索部370は、選択部362で選択された話題タイトルに基づいて、話題タイトルに関連付けられた回答文を取得する。
【0163】
これにより、選択部362が、各第二形態素情報毎に、第二形態素情報に対して該第一形態素情報が占める割合を計算し、各第二形態素情報毎に計算された各割合の大きさに応じて、各第二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を選択することができるので、選択部362は、例えば、第一形態素情報(利用者の発話内容を構成するもの)が第二形態素情報に占める割合の大きい第二形態素情報を、複数ある第二形態素情報群の中から取得することができれば、第一形態素情報から把握される意味空間を踏襲した第二形態素情報をより的確に取得することができ、結果的に、回答文検索部370は、利用者の発話内容に対して最適な回答をすることができる。
【0164】
また、選択部362は、複数の話題タイトルの中から、割合計算部361で計算された割合の高い話題タイトルを選択することができるので、利用者の発話文に含まれる「格構成」に属する各形態素と会話データベース500に格納されている各話題タイトルとが完全に一致しなくても、「格構成」に属する各形態素に密接する話題タイトルを取得することができる。
【0165】
この結果、選択部362が第一形態素情報を構成する「格構成」に密接する話題タイトルを取得することができるので、会話制御装置1を開発する開発者は、第一形態素情報を構成する「格構成」と完全に一致する話題タイトルを会話データベース500に逐一格納する必要がなくなるので、会話データベース500の容量を低減させることができる。
【0166】
更に、割合計算部361は、談話範囲決定部340で検索された”談話範囲”にのみ属する各第二形態素情報毎に、第二形態素情報に対して該第一形態素情報が占める割合を計算するので、”全て”の第二形態素情報に対して第一形態素情報が占める割合を計算する必要がなくなり、第一形態素情報から構成される意味空間を踏襲した第二形態素情報をより短時間で取得することができ、結果的に、取得した第二形態素情報に基づいて利用者からの発話内容に対しての最適な回答内容を迅速に出力することができる。
【0167】
尚、割合計算部361は、分類された各属性に属する第一形態素情報の各形態素と、予め記憶された各属性に属する各第二形態素情報の各形態素とを各属性毎に照合し、各第二形態素情報の中から、少なくとも一の属性に第一形態素情報の各形態素を含む第二形態素情報を検索する第一検索手段であってもよい。
【0168】
具体的に、話題検索命令信号が入力された割合計算部361は、入力された話題検索命令信号に含まれる「格構成」の各「格」(サブジェクト;オブジェクト;アクション)毎に、その「格」に属する各形態素と、同一の「格」からなる話題タイトルの「格」に属する各形態素とを照合し、互いの「格」を構成する形態素が同一か否かを判定する。
【0169】
例えば、図19に示すように、割合計算部361は、「格構成」の「格」の形態素が(犬;人;噛んだ){犬が人を噛んだ}である場合は、それらの形態素”犬”、”人”、”噛んだ”と、それらの形態素を構成する「格」と同一の「格」からなる話題タイトルの形態素”犬”、”人”、”噛んだ”とを照合し、話題タイトルを構成する各形態素”犬”、”人”、”噛んだ”のうち、各形態素に対応する「格」と同一の「格」からなる「格構成」の形態素”犬”、”人”、”噛んだ”と一致している割合を算出(100%)する。
【0170】
もし、話題タイトルを構成する要素が(人;犬;噛んだ){人が犬を噛んだ}である場合には、割合計算部361は、上記と同様の手順により、二つの格に属する形態素が異なるので、「格構成」を構成する形態素と「話題タイトル」との「格」毎の一致度を33%であると算出する(図19参照)。
【0171】
割合を計算した割合計算部361は、各割合の中から、割合の高い話題タイトルを選択し、選択した話題タイトルを検索結果信号として回答文検索部370及び発話種類判定部440に出力する。
【0172】
これにより、割合計算部361が、分類された各「格構成」(主体格、対象格など)に属する第一形態素情報の各形態素と、予め記憶された話題タイトルとを各「格」毎に照合し、各話題タイトルの中から、少なくとも一の「格」に第一形態素情報の各形態素を含む第二形態素情報を検索することができるので、割合計算部361は、通常の語順とは異なるものから構成される発話内容、例えば”人が犬を噛む”である場合には、主体格の形態素が”人”、対象格の形態素が”犬”であることから、その各「格」と一致する第二形態素情報を検索することができ、その第二形態素情報(人;犬;噛む)に関連付けられている回答内容{”本当に?”又は”意味がよくわかんないよ”など}を取得することができる。
【0173】
即ち、割合計算部361は、識別が困難な発話内容、例えば”人が犬を噛む”と”犬が人を噛む”とを識別することができるので、その識別した発話内容に最適な回答、前者については例えば”本当に?”、後者については例えば”大丈夫?”をすることができる。
【0174】
また、割合計算部361は、”談話範囲”に属する各第二形態素情報の中から、少なくとも一の属性に第一形態素情報の形態素を含む第二形態素情報を検索すればよいので、”全て”の第二形態素情報の中から、一の第二形態素情報を取得する必要がなくなり、第一形態素情報から構成される意味空間を踏襲した第二形態素情報をより短時間で取得することができ、結果的に、会話制御装置1は、取得した第二形態素情報に基づいて利用者からの発話内容に対しての最適な回答内容を迅速に出力することができる。
【0175】
尚、選択部362は、予め定められた優先順位に従って各話題タイトルの中から、一の話題タイトルを選択してもよい。この優先順位とは、話題タイトルとして選出されるための優先度を意味するものである。この優先順位は、開発段階で開発者が予め定めるものである。
【0176】
(第三変更例)
図20に示すように、本変更例においては、上記実施形態及び各変更例に限定されるものではなく、会話制御装置1a,1bにある通信部800と、通信ネットワーク1000を介してデータの送受信をするための通信部900と、通信部900に接続された各会話データベース500b〜500dと、サーバ2a〜2cとを備えてもよい(会話制御システム)。
【0177】
ここで、通信ネットワーク1000とは、データを送受信する通信網を意味するものであり、本実施形態では、例えば、インターネットなどが挙げられる。尚、本変更例では、便宜上、会話データベース500b〜500d、サーバ2a〜2cを限定しているが、これに限定されるものではなく、更に他の会話データベースを設けてもよい。
【0178】
これにより、会話制御部300は、会話制御装置1aの内部に配置してある会話データベース500aのみならず、その他の会話制御装置1b、他の会話データベース500b〜500d、サーバ2a〜2cをも参照することができるので、例えば、会話データベース500aの中から、話題検索命令信号に含まれる「格構成」に属する各形態素(第一形態素情報)と関連する談話範囲等を検索することができない場合であっても、その他の会話制御装置1b、会話データベース500b〜500d、サーバ2a〜2cを参照することにより、上記「格構成」と関連する談話範囲等を検索することができ、利用者の発話文により適した回答文を検索することができる。
【0179】
(第四変更例)
文構造解析部430は、特定した第一形態素情報を構成する各「格構成」及び各「格構成」に対応付けられた各形態素を会話データベース500に記憶するものであってもよい。回答文検索部370は、検索した回答文を構成する各「格構成」及び各「格構成」に対応付けられた各形態素を会話データベース500に記憶するものであってもよい。
【0180】
談話範囲決定部340は、検索した談話範囲を会話データベース500に記憶するものであってもよい。話題検索部360は、検索した第二形態素情報を会話データベース500に記憶するものであってもよい。
【0181】
上記第一形態素情報と、第二形態素情報と、第一形態素情報又は第二形態素情報を構成する各「格構成」及び各「格構成」に対応付けられた各形態素と、検索した回答文を構成する各「格構成」及び各「格構成」に対応付けられた各形態素と、検索した談話範囲とは、それらを相互に関連付けて履歴形態素情報として会話データベース500又は鸚鵡返し要素データベース802に記憶することができる。
【0182】
省略文補完部350は、文節解析部420で抽出された第一形態素情報に基づいて第一形態素情報を構成する各属性(サブジェクト、オブジェクト、アクションなど;格構成)の中から、形態素を含まない属性を検索し、検索した属性に基づいてその属性に、会話データベース500又は鸚鵡返し要素データベース802に記憶された履歴形態素情報を付加する。
【0183】
具体的に、談話範囲決定部340から話題検索命令信号が入力された省略文補完部350は、入力された談話検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であるかを判定し、第一形態素情報からなる発話内容が省略文(例えば、サブジェクト、オブジェクト、又はアクションに所定の形態素を有しないなど)である場合には、会話データベース500又は鸚鵡返し要素データベース802に記憶されている履歴形態情報を、第一形態素情報に付加する。
【0184】
即ち、履歴形態情報に含まれるサブジェクトをS1、オブジェクトをO1、アクションA1、談話範囲をD1とし、省略された第一形態素情報をWとすると、補完後の第一形態素情報W1は、S1∪W、O1∪W、A1∪W、又はD1∪Wとして表現することができる。
【0185】
話題検索部360は、省略文補完部350で補完された第一形態素情報W1と各第二形態素情報とを照合し、各「話題タイトル」(第二形態素情報)の中から、第一形態素情報W1を含む第二形態素情報を検索し、検索した話題タイトルを検索結果信号として回答文検索部370及び発話種類判定部440に出力する。
【0186】
これにより、第一形態素情報からなる発話内容が省略文であり、日本語として明解でない場合であっても、省略文補完部350は、会話データベース500に記憶されている履歴形態情報を用いて、省略された第一形態素情報の形態素を補完することができるので、省略された第一形態素情報からなる発話内容を明確にすることができる。
【0187】
このため、省略文補完部350が、第一形態素情報を構成する発話内容が省略文である場合には、第一形態素情報からなる発話内容が適正な日本語となるように、第一形態素情報に省略された形態素を補完することができるので、話題検索部360は、形態素が補完された第一形態素情報に基づいて、その第一形態素情報と関連する最適な「話題タイトル」(第二形態素情報)を取得することができ、回答文検索部370は、話題検索部360で取得された最適な「話題タイトル」に基づいて、利用者の発話内容により適した回答内容を出力することができる。
【0188】
(第五変更例)
話題検索部360は、図21に示すように、削除部363と、談話付加部364とを備えてもよい。削除部363は、検索した第二形態素情報に基づいて、第二形態素情報と談話範囲決定部340で検索された談話範囲とを照合し、第二形態素情報を構成する各形態素の中から、談話範囲と一致する形態素を削除する削除手段である。
【0189】
具体的に、省略文補完部350から話題検索命令信号が入力された話題検索部360は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報と、談話範囲決定部340で決定された談話範囲に属する各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報と一致する第二形態素情報を検索する。
【0190】
そして、削除部363は、検索された第二形態素情報に基づいて、その第二形態素情報と談話範囲決定部340で決定された談話範囲を構成する形態素とを照合し、第二形態素情報の中から、談話範囲を構成する形態素と一致する形態素を削除し、形態素が削除された第二形態素情報を削除信号として談話付加部364に出力する。
【0191】
即ち、削除部363は、第二形態素情報を構成する各形態素t1から、談話範囲決定部340で決定された現在の談話範囲D2(このD2は、形態素からなるものである)を取り除く(取り除いた結果をt2とすると、t2=t1−D2)。
【0192】
談話付加部364は、削除部363で形態素が削除された第二形態素情報に基づいて、談話範囲決定部340で検索された談話範囲に関連付けられた他の談話範囲を取得し、取得した他の談話範囲を構成する形態素を、第二形態素情報に付加する談話付加手段である。
【0193】
具体的には、現在の談話範囲D2が回答文K1と関連性のある談話範囲をDKとすると、回答文K1又は現在の談話範囲D2と関連性(兄弟関係にあるもの)のある他の談話範囲D3は、D3=D2∪DKとして表現することができるので、他の談話範囲D3を構成する形態素を付加した後の第二形態素情報W2は、W2=t2∪D3とすることができる。
【0194】
例えば、第二形態素情報を構成する各形態素t1が(A映画名;*;面白い){A映画名は面白い?}であり、談話範囲決定部340で決定された現在の談話範囲D2が(A映画名)である場合には、削除部363は、先ず、各形態素t1(A映画名;*;面白い)から談話範囲D2(A映画名)を削除し、削除した結果をt2(*;*;面白い)とする(t2=t1−D2)。
【0195】
現在の談話範囲D2(A映画名)と関連性のある他の談話範囲D3が”B映画名”である場合には、他の談話範囲D3を構成する形態素を付加した後の第二形態素情報W2は、t2∪D3であるので、(B映画名;*;面白い){B映画名は面白い?}とすることができる。
【0196】
これにより、利用者の発話内容が”A映画名は面白い?”である場合には、談話付加部364は、利用者の発話内容を構成する各形態素(A映画名;*;面白い)と一致する第二形態素情報(A映画名;*;面白い)を、他の第二形態素情報(B映画名;*;面白い){B映画名は面白い?}に変更することができるので、回答文検索部370は、談話付加部364で変更された第二形態素情報に関連付けられた回答文(例えば、”B映画名は面白いよ”)を取得し、取得した回答文を出力することができる。
【0197】
この結果、回答文検索部370は、利用者の発話内容に対する回答文を直接的に出力するわけではないが、談話付加部364で付加された形態素を含む第二形態素情報に基づいて、発話内容に関連する回答文を出力することができるので、出力部600は、回答文検索部370で検索された回答文に基づいて、さらに人間味のある回答文を出力することができる。
【0198】
尚、談話付加部364は、形態素が削除された第二形態素情報に他の談話範囲を付加するものだけに限定されるものではなく、形態素が削除された第二形態素情報に履歴形態素情報(会話データベース500に記憶されている)を付加するものであってもよい。
【0199】
(第六変更例)
話題検索部360は、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報を含む第二形態素情報を検索することができない場合に、第一形態素情報と各回答内容とを照合し、各回答内容の中から、第一形態素情報を含む回答内容を検索することができたときは、検索した回答内容に関連付けられている第二形態素情報を取得する第一検索手段であってもよい。
【0200】
具体的に、省略文補完部350から話題検索命令信号が入力された話題検索部360は、入力された話題検索命令信号に含まれる第一形態素情報に基づいて、第一形態素情報と各第二形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報と一致する第二形態素情報を取得することができない場合には、図22に示すように、第一形態素情報と、第二形態素情報に関連付けられている回答文とを照合する。
【0201】
この照合により、話題検索部360は、回答文の中に第一形態素情報を構成する形態素(アクション又はアクションに対応付けられた形態素)が含まれていると判断した場合には、その回答文に関連付けられている第二形態素情報を検索する。
【0202】
これにより、話題検索部360は、各第二形態素情報の中から、第一形態素情報と一致する第二形態素情報を検索することができなくても、各回答文の中から、第一形態素情報を構成する形態素(アクション又はアクションに対応付けられた形態素)を含む回答文を特定し、この特定した回答文に関連付けられている第二形態素情報を検索することができるので、利用者の発話内容を構成する第一形態素情報に対応する第二形態素情報を適切に検索することができる。
【0203】
この結果、話題検索部360が第一形態素情報に対応する最適な第二形態素情報を検索することができるので、回答文検索部370は、話題検索部360で検索された最適な第二形態素情報に基づいて、利用者の発話内容に対する適切な回答内容を取得することができる。
【0204】
[プログラム]
上記会話制御システム及び会話制御方法で説明した内容は、パーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータにおいて、所定のプログラム言語を利用するための専用プログラムを実行することにより実現することができる。
【0205】
ここで、プログラム言語としては、利用者が求める話題、ある事柄に対する利用者の感情度、又は陳述文、肯定文、疑問文、反発文などの種類をその意味内容に応じて形態素と関連付けて階層的にデータベースに蓄積するための言語、本実施形態では、例えば、発明者らが開発したDKML(Discourse Knowledge Markup Language)、XML(eXtensible Markup Language)、C言語等が挙げられる。
【0206】
即ち、会話制御装置1は、各会話データベース500a〜500dに格納されているデータ(第二形態素情報、定型内容、回答文、回答種類、集合群、談話範囲、要素情報などの記憶情報)、その他の各部を、DKML(Discourse Knowledge Markup Language)、XML(eXtensible Markup Language)等で構築し、この構築した記憶情報等を利用するためのプログラムを実行することにより実現することができる。
【0207】
このような本実施形態に係るプログラムによれば、利用者の発話内容を構成する各形態素を特定し、特定した各形態素から把握される意味内容を解析して、解析した意味内容に関連付けられている予め作成された回答内容を出力することで、利用者の発話内容に対応する最適な回答内容を出力することができるという作用効果を奏する会話制御装置、会話制御システム及び会話制御方法を一般的な汎用コンピュータで容易に実現することができる。
【0208】
また、会話制御装置1を開発する開発者は、利用者の発話内容に対する回答内容を検索するための第二形態素情報等を、データベースにおいて前記言語を用いて階層的に構築することができるので、会話制御装置1は、利用者の発話内容に基づいて発話内容に対する回答内容を、階層的な手順を経てデータベースから取得することができる。
【0209】
即ち、会話制御装置1は、利用者の発話内容の階層(例えば、データベースに蓄積されている第二形態素情報に対して上位概念にあるのか、又は下位概念にあるのか)を見極めて、見極めた階層に基づいて予め蓄積された各回答内容の中から、適切な回答内容を取得することができる。
【0210】
このため、会話制御装置1は、利用者の発話内容からなる第一形態素情報と、予め記憶されている”全て”の第二形態素情報とを逐一照合することなく、ある特定の階層に属する各第二形態素情報と第一形態素情報とを照合すればよいので、第一形態素情報と近似する第二形態素情報を短時間で取得することができる。
【0211】
更に、上記通信部800と通信部900との間の通信は、通信ネットワーク1000を介して、DKML等からなるプロトコルによってデータを送受信してもよい。これにより、会話制御装置1は、例えば、会話制御装置1に利用者の発話内容に適した回答内容がない場合には、通信ネットワーク1000を通じて、DKML等の約束事に従って、利用者の発話内容に適した回答内容(DKMLなどで記述されたもの)を検索し、検索した回答内容を取得することができる(図20参照)。
【0212】
尚、プログラムは、記録媒体に記録することができる。この記録媒体は、図23に示すように、例えば、ハードディスク1100、フレキシブルディスク1200、コンパクトディスク1300、ICチップ1400、カセットテープ1500などが挙げられる。このようなプログラムを記録した記録媒体によれば、プログラムの保存、運搬、販売などを容易に行うことができる。
【0213】
[第二実施形態]
(景品排出装置の基本構成)
本発明の第二実施形態について図面を参照しながら説明する。図24は、本実施形態に係る景品排出装置3の内部構成を示す図である。この景品排出装置3は、本実施形態では、同図に示すように、透明な壁材で箱状に形成された収容部4000の内部には景品が複数収納され、下部に外部と連通する排出孔2100が設けられており、操作部3100と決定ボタン3200とからの指示により懸吊部材3520を移動させ、懸吊部材3520を下降限まで下降させた後、懸吊部材3520にあるフック3522を開閉させて景品を把持させ、把持された景品を、排出孔2100を通じて外部に排出させるものである。
【0214】
図25に示すように、景品排出装置3の内部構成は、第一実施形態における会話制御装置1の内部構成とほぼ同じであるが、語りかけ文検索部371と、語りかけ文データベース501と、カウント部2000と、景品排出部3000とを有する点、話題検索部360の機能が第一実施形態とは多少異なる点で相違する。この相違する点以外は、第一実施形態及び変更例の構造と同じであるので、相違する点以外の構造についての説明は省略する。
第一実施形態では、会話制御装置1が、遊技者からの発話内容に基づいて、発話内容に対応する最適な回答文を取得する処理を行ったが、本実施形態では、景品排出装置3が、遊技者からの発話内容とカウント部2000でカウントされた景品の数とに基づいて、遊技者に特定の文(語りかけ文)を出力する処理を行うという点で相違する。具体的な説明は以下の通りである。
【0215】
前記景品排出部3000は、図26に示すように、操作部3100と、決定ボタン3200と、リセットボタン3300と、駆動部3400と、把持部3500とを備える。
【0216】
操作部3100は、移動体3510の移動を指示するものであり、本実施形態では、同図に示すように、ジョイステック状のものなどが挙げられる。具体的に、操作部3100は、ジョイステックが上下左右に操作されたことを示す操作信号を駆動制御部3410に出力する。決定ボタン3200は、移動体3510の固定位置の決定を指示するものである。具体的に、決定ボタン3200は、外部からの押圧により、移動体3510を固定する位置が決定されたことを示す決定信号を駆動制御部3410に出力する。
【0217】
把持部3500は、収容部4000に収納されている景品を把持するものであり、本実施形態では、移動体3510と懸吊部材3520とを備えるものである。この移動体3510は、収容部4000の上部に配備され、前後左右(図24に示すXY軸方向)に懸吊部材3520を移動可能にするものである。
【0218】
この懸吊部材3520は、移動体3510に配備され、上下(図24に示すZ軸方向)に伸縮可能なアーム3521と、開閉可能なフック3522とを備えている。後述する駆動部3400が、移動体3510と懸吊部材3520とを駆動させる。
【0219】
駆動部3400は、操作部3100及び決定ボタン3200からの指示により把持部3500を駆動させるものであり、本実施形態では、駆動制御部3410と、X軸駆動部3420と、Y軸駆動部3430と、Z軸駆動部3440と、フック駆動部3450とを有している。
【0220】
駆動制御部3410は、駆動部3400の全体を制御するものである。X軸駆動部3420は、移動体3510をX軸方向に移動させるものである。Y軸駆動部3430は、移動体3510をY軸方向に移動させるものである。Z軸駆動部3540は、懸吊部材3520にあるアーム3521を伸縮させるものである。フック駆動部3450は、懸吊部材3520にあるフック3522を開閉動作させるものである。
【0221】
具体的に、操作部3100から操作信号が入力された駆動制御部3410は、入力された操作信号に対応する操作量に応じて、移動体3510をX軸又はY軸に駆動させるための駆動信号をX軸駆動部3420又はY軸駆動部3430に出力する。駆動制御部3410から駆動信号が入力されたX軸駆動部3420又はY軸駆動部3430は、入力された駆動信号に基づいて移動体3510をX軸又はY軸方向に駆動させる。
【0222】
一方、決定ボタン3200から決定信号が入力された駆動制御部3410は、入力された決定信号に基づいて、X軸駆動部3420及びY軸駆動部3430における処理を停止させて移動体3510の位置を固定させる。その後、駆動制御部3410は、アーム3521を伸ばす方向(Z軸方向)に駆動させるための駆動信号をZ軸駆動部3440に出力すると共に、フック3522を開閉させるための開閉信号をフック駆動部3450に出力する。
【0223】
駆動制御部3410から駆動信号が入力されたZ軸駆動部3440は、入力された駆動信号に基づいて、アーム3521を伸ばす方向に駆動させる。この際、駆動制御部3410から開閉信号が入力されたフック駆動部3450は、入力された開閉信号に基づいて、フック3522を開閉させて景品を把持させる。
【0224】
フック3522を開閉させたフック駆動部3450は、フック3522を開閉させたことを示す開閉済信号を駆動制御部3410に出力する。フック駆動部3450から開閉済信号が入力された駆動制御部3410は、入力された開閉済信号に基づいて、アーム3521を縮める方向に駆動させるための駆動信号をZ軸駆動部3440に出力する。
【0225】
駆動制御部3410から上記駆動信号が入力されたZ軸駆動部3440は、入力された駆動信号に基づいて、アーム3521を縮める方向に駆動させる。アーム3521を最小限度に縮めたZ軸駆動部3440は、移動体3510を排出孔2100の上方まで移動させるための移動命令信号を、駆動制御部3410を通じてX軸駆動部3420及びY軸駆動部3430に出力する。
【0226】
Z軸駆動部3440から移動命令信号が入力されたX軸駆動部3420及びY軸駆動部3430は、入力された移動命令信号に基づいて、移動体3510を排出孔2100の上部まで移動させる。移動体3510を排出孔2100の上部まで移動させたX軸駆動部3420又はY軸駆動部3430は、フック3522を開閉させるための開閉信号をフック駆動部3450に出力する。
【0227】
このX軸駆動部3420又はY軸駆動部3430から開閉信号が入力されたフック駆動部3450は、入力された開閉信号に基づいて、フック3522を開閉させて把持されていた景品を、排出孔2100を通じて外部に排出させる。
前記カウント部2000は、排出孔2100を通過した景品の個数をカウントするカウント手段であり、本実施形態では、図26に示すように、排出孔2100と、通過センサ2200と、景品カウント部2300とを有している。
【0228】
通過センサ2200は、排出孔2100を通過した景品を検知するものである。具体的に、通過した景品を検知した通過センサ2200は、検知したことを示す検知信号を景品カウント部2300に出力する。尚、通過センサ2200は、本実施形態では、図24に示すように、排出孔2100の内側に設けることができる。
【0229】
景品カウント部2300は、通過センサ2200で検知された結果に基づいて、排出孔2100を通過した景品の個数をカウントする。具体的に、通過センサ2200から検知信号が入力された景品カウント部2300は、入力された検知信号に基づいて、その検知信号が入力された数をカウントする。
【0230】
このカウントした数は、検知信号が入力された数であるため、景品が排出孔2100を通過した個数を意味することになる。景品カウント部2300は、カウントした数(個数)をカウント信号として語りかけ文検索部371に出力する。
【0231】
ここで、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す話題タイトル(第二形態素情報)には、数値、符合等の第一数値情報が関連付けられており、会話データベース500(形態素記憶手段)は、上記話題タイトルを予め複数記憶している。
【0232】
本実施形態では、図27に示すように、遊技者から入力されるであろう発話内容又は遊技者への回答内容に関連性のある形態素を示す談話範囲には、上記話題タイトルが複数関連付けられ、各話題タイトルには、上記第一数値情報がそれぞれに関連付けられ、その談話範囲が会話データベース500に予め複数記憶されているものとする。
【0233】
即ち、図28に示すように、談話範囲が”今日”であり、その談話範囲”今日”に関連付けられた各話題タイトルが、(今日;*;ついている)、(今日;*;多く取れる)、(今日;*;取れない)、(今日;*;だめ)であり、その各話題タイトルのそれぞれに関連付けられた第一数値情報が+1、+1、−1、−1であり、その談話範囲以外にも他の談話範囲が会話データベース500に複数記憶されている。
【0234】
上記第一数値情報は、本実施形態では、上記の如く、例えば景品排出装置3を誉めるようなフレーズ(今日はついている)(今日;*;ついている)であれば、+1とし、景品排出装置3に反発するようなフレーズ(今日は取れない)(今日;*;取れない)であれば、−1とするものとする。
【0235】
この第一数値情報の大きさは、遊技者に対して抱く感情度(第二数値情報)の大きさと対応付けることができる。具体的には、図29に示すように、例えば、第一数値情報が”−1”であれば、これに対応付ける感情度を”悪い”にし、第一数値情報が”0”であれば、これに対応付ける感情度を”普通”にし、第一数値情報が”+1”であれば、これに対応付ける感情度を”良い”にすることができる。後述する語りかけ文検索部371は、この感情度の大きさに応じて、遊技者に語りかける文を選択することができる。
【0236】
例えば、話題タイトルに関連付けられた感情度の大きさが”+1”である場合には、後述する語りかけ文検索部371は、感情度の大きさがプラスの方向にあるので、遊技者を喜ばせる文を選択することなどができる。
【0237】
語りかけ文データベース501(文記憶手段)は、語りかけ文を、その文を検索する基準となる数値、符合等の上記第二数値情報(感情度)に対応付けて予め複数記憶するものである。本実施形態では、図30に示すように、上記語りかけ文は、感情度と、景品が排出孔2100を通過すると予想される個数を示す予想個数とが対応付けられ、第二数値情報毎及び予想個数毎に予め複数記憶されている(同図に示す「語りかけ文テーブル」を参照)。
【0238】
この語りかけ文は、本実施形態では、上記の如く、景品が排出孔2100を通過した個数の大きさに応じて内容が異なっている。これは、遊技者の所望する景品が排出されなければ、遊技者の所持金が減少していくが、景品排出装置3が排出された景品の個数の大きさに応じて特定の語りかけ文(例えば”この調子”など)を出力すれば、遊技者は、自己の所持金が減少したとしても、次なる景品を獲得する意欲が掻き立てられ、継続性を持って同様のゲームを楽しく行うことができる。
【0239】
また、この語りかけ文は、感情度の大きさによっても内容が変わるので、景品排出装置3は、取得した第一数値情報に対応する感情度の大きさに応じて語りかける文の内容を逐一変えることができる。よって、景品排出装置3は、遊技者に対して抱く感情度が高い場合には、その遊技者に対しては励ます言葉等をかけることができ、遊技者は、その出力された語りかけ文によりさらに楽しくゲームを行うことができる。
【0240】
話題検索部360は、文構造解析部430で抽出された第一形態素情報と予め記憶された各話題タイトルとを照合し、各話題タイトルの中から、第一形態素情報を構成する形態素を含む話題タイトルを検索し、検索した話題タイトルに関連付けられた第一数値情報を取得する第一取得手段である。
【0241】
また、話題検索部360は、談話範囲決定部340で検索された談話範囲に関連付けられた各話題タイトルと、文構造解析部430で抽出された第一形態素情報とを照合し、各第二形態素情報の中から、その第一形態素情報を構成する形態素を含む話題タイトルを検索し、検索した話題タイトルに関連付けられた第一数値情報を取得するものでもある。
【0242】
具体的に、談話範囲決定部340から話題検索命令信号が入力された話題検索部360は、入力された話題検索命令信号に対応する談話範囲と第一形態素情報とに基づいて、その談話範囲に関連付けられた各話題タイトルの中から、第一形態素情報と一致する話題タイトルを検索し、その検索した話題タイトルに関連付けられた第一数値情報を取得する。この第一数値情報を取得した話題検索部360は、取得した第一数値情報を数値信号として語りかけ文検索部371に出力する。
【0243】
前記語りかけ文検索部371は、話題検索部360で取得された第一数値情報に基づいて、第一数値情報と予め記憶された各第二数値情報とを照合し、各第二数値情報の中から、第一数値情報と一致する第二数値情報を検索し、検索した第二数値情報に対応付けられた語りかけ文を取得する第二取得手段である。
【0244】
また、語りかけ文検索部371は、話題検索部360で取得された第一数値情報及びカウント部2000でカウントされた個数に基づいて、予め会話データベース500に記憶された各第二数値情報及び各予想個数の中から、第一数値情報及び個数のそれぞれに一致する第二数値情報及び予想個数を検索し、検索した第二数値情報及び予想個数に対応付けられた語りかけ文を取得するものでもある。
【0245】
具体的に、景品カウント部2300からカウント信号と話題検索部360から数値信号とが入力された語りかけ文検索部371は、図30に示すように、入力されたカウント信号に対応する景品の個数(例えば2個)と、入力された数値信号に対応する第一数値情報(例えば”+1”)とに基づいて、その個数(2個)及び第一数値情報(+1)のそれぞれと一致する予想個数(2個)及び感情度(+1)を検索し、検索した予想個数(2個)と感情度(+1)とに対応付けられた語りかけ文(絶好調だね!)を語りかけ文データベース501から取得する。
【0246】
この語りかけ文を取得した語りかけ文検索部371は、取得した語りかけ文を管理部310に出力し、語りかけ文検索部371から語りかけ文が入力された管理部310は、入力された語りかけ文を出力部600に出力し、管理部310から語りかけ文が入力された出力部600は、入力された語りかけ文を音声をもって出力、又は画面上に表示する。
【0247】
尚、語りかけ文検索部371は、話題検索部360で取得された第一数値情報に対応する数値を順次累積し、順次累積した数値を第一数値情報としてもよい。これにより、語りかけ文検索部371は、順次累積した数値を第一数値情報とすることができるので、この第一数値情報と一致する第二数値情報を上記感情度とすれば、過去から現在に渡る全体の感情度を基にして、該当する語りかけ文を検索することができる。
【0248】
尚、景品排出部3000は、景品カウント部2300でカウントされた数を初期状態に戻すリセットボタン3300を有するものであっても良い。この初期状態とは、本実施形態では、0の状態を意味するものとする。景品カウント部2300は、リセットボタン3300が押圧されたときは、現時点の個数を0にする。
【0249】
これにより、新たに景品排出装置3を操作する遊技者が、リセットボタン3300を押してゲームを行えば、景品排出装置3は、前の遊技者が取得した景品の個数を踏襲しないで特定の語りかけ文を出力することができるため、後の遊技者は、新たな気持ちでゲームに望むことができる。
【0250】
(景品排出装置を用いた景品排出制御方法)
上記構成を有する景品排出装置による景品排出制御方法は、以下の手順により実施することができる。図31は、本実施形態に係る景品排出制御方法の手順を示すフロー図である。
【0251】
同図に示すように、先ず、入力部100が、遊技者から入力された発話内容を取得するステップを行う(S201)。そして、形態素抽出部410が、入力部100で取得された発話内容に基づいて、発話内容を構成する文字列を特定し、特定した文字列の中から各形態素を抽出するステップを行う(S202、S203)。
【0252】
その後、文節解析部420が、形態素抽出部410で抽出された各形態素に基づいて、各形態素を文節形式にまとめるステップを行う(S204)。一つの文節形式に属する各形態素は、本実施形態では、まとめて第一形態素情報とする。S201〜S204の処理は、第一実施形態で説明したS101〜S104の処理と同じである。このため、これらの処理についての詳細な説明は省略する。
【0253】
次いで、話題検索部360が該当する第一数値情報を取得するステップを行う(S205)。具体的に、談話範囲決定部340から話題検索命令信号が入力された話題検索部360は、入力された話題検索命令信号に対応する談話範囲と第一形態素情報とに基づいて、その談話範囲に関連付けられた各話題タイトルの中から、第一形態素情報と一致する話題タイトルを検索し、その検索した話題タイトルに関連付けられた第一数値情報を取得する。この第一数値情報を取得した話題検索部360は、取得した第一数値情報を数値信号として語りかけ文検索部371に出力する。
【0254】
次いで、カウント部2000が、通過センサ2200で検知された結果に基づいて、排出孔2100を通過した景品の個数をカウントするステップを行う(S206)。具体的に、通過センサ2200から検知信号が入力された景品カウント部2300は、入力された検知信号に基づいて、その検知信号が入力された数をカウントする。
【0255】
このカウントした数は、検知信号が入力された数であるため、景品が排出孔2100を通過した個数を意味することになる。景品カウント部2300は、カウントした数(個数)をカウント信号として語りかけ文検索部371に出力する。
【0256】
その後、語りかけ文検索部371が、話題検索部360で取得された第一数値情報及びカウント部2000でカウントされた個数に基づいて、予め会話データベース500に記憶された各第二数値情報及び各予想個数の中から、第一数値情報及び個数のそれぞれに一致する第二数値情報及び予想個数を検索し、検索した第二数値情報及び予想個数に対応付けられた語りかけ文を取得するステップを行う(S207)。
【0257】
具体的に、景品カウント部2300からカウント信号と話題検索部360から数値信号とが入力された語りかけ文検索部371は、図30に示すように、入力されたカウント信号に対応する景品の個数(例えば2個)と、入力された数値信号に対応する第一数値情報(例えば”+1”)とに基づいて、その個数(2個)及び第一数値情報(+1)のそれぞれと一致する予想個数(2個)及び感情度(+1)を検索し、検索した予想個数(2個)と感情度(+1)とに対応付けられた語りかけ文(絶好調だね!)を語りかけ文データベース501から取得する。
【0258】
この語りかけ文を取得した語りかけ文検索部371は、取得した語りかけ文を管理部310に出力し、語りかけ文検索部371から語りかけ文が入力された管理部310は、入力された語りかけ文を出力部600に出力し、管理部310から語りかけ文が入力された出力部600は、入力された語りかけ文を音声をもって出力、又は画面上に表示する。
【0259】
尚、収容部4000に収容されている景品を外部に排出されるまでの過程は以下の手順で行うことができる。先ず、遊技者が、操作部3100を介して移動体3510の移動を指示することを行う。具体的に、所定の操作を遊技者にさせた操作部3100は、ジョイステックが上下左右に操作されたことを示す操作信号を駆動制御部3410に出力する。
【0260】
そして、遊技者が、決定ボタン3200を押圧させて、移動体3510の固定位置の決定を指示することを行う。具体的に、決定ボタン3200は、外部からの押圧により、移動体3510を固定する位置が決定されたことを示す決定信号を駆動制御部3410に出力する。
【0261】
その後、駆動部3400が、操作部3100及び決定ボタン3200からの指示により把持部3500を駆動させることを行う。具体的に、操作部3100から操作信号が入力された駆動制御部3410は、入力された操作信号に対応する操作量に応じて、移動体3510をX軸又はY軸に駆動させるための駆動信号をX軸駆動部3420又はY軸駆動部3430に出力する。駆動制御部3410から駆動信号が入力されたX軸駆動部3420又はY軸駆動部3430は、入力された駆動信号に基づいて移動体3510をX軸又はY軸方向に駆動させる。
【0262】
一方、決定ボタン3200から決定信号が入力された駆動制御部3410は、入力された決定信号に基づいて、X軸駆動部3420及びY軸駆動部3430における動作処理を停止させて移動体3510の位置を固定させる。その後、駆動制御部3410は、アーム3521を伸ばす方向(Z軸方向)に駆動させるための駆動信号をZ軸駆動部3440に出力すると共に、フック3522を開閉させるための開閉信号をフック駆動部3450に出力する。
【0263】
そして、駆動制御部3410から駆動信号が入力されたZ軸駆動部3440は、入力された駆動信号に基づいて、アーム3521を伸ばす方向に駆動させる。この際、駆動制御部3410から開閉信号が入力されたフック駆動部3450は、入力された開閉信号に基づいて、フック3522を開閉させて景品を把持させる。
【0264】
フック3522を開閉させたフック駆動部3450は、フック3522を開閉させたことを示す開閉済信号を駆動制御部3410に出力する。フック駆動部3450から開閉済信号が入力された駆動制御部3410は、入力された開閉済信号に基づいて、アーム3521を縮める方向に駆動させるための駆動信号をZ軸駆動部3440に出力する。
【0265】
その後、駆動制御部3410から駆動信号が入力されたZ軸駆動部3440は、入力された駆動信号に基づいて、アーム3521を縮める方向に駆動させる。アーム3521を最小限度に縮めたZ軸駆動部3440は、移動体3510を排出孔2100の上方まで移動させるための移動命令信号を、駆動制御部3410を通じてX軸駆動部3420及びY軸駆動部3430に出力する。
【0266】
次いで、Z軸駆動部3440から移動命令信号が入力されたX軸駆動部3420及びY軸駆動部3430は、入力された移動命令信号に基づいて、移動体3510を排出孔2100の上方まで移動させる。移動体3510を排出孔2100の上部まで移動させたX軸駆動部3420又はY軸駆動部3430は、フック3522を開閉させるための開閉信号をフック駆動部3450に出力する。
【0267】
その後、X軸駆動部3420又はY軸駆動部3430から開閉信号が入力されたフック駆動部3450は、入力された開閉信号に基づいて、フック3522を開閉させて把持されていた景品を、排出孔2100を通じて外部に排出させる。
【0268】
(景品排出装置及び景品排出制御方法による作用及び効果)
上記構成を有する発明によれば、語りかけ文検索部371が、話題検索部360で取得された第一数値情報に基づいて、その第一数値情報と一致する第二数値情報に対応付けられた語りかけ文を取得することができるので、語りかけ文検索部371は、遊技者からの発話内容に対応する特定の語りかけ文を出力することができる。これにより、景品排出装置3から出力される文が遊技者の感情を刺激する文であれば、遊技者は、出力された文によって更に景品を獲得する意欲が掻き立たされ、継続性を持って同様のゲームを楽しく行うことができる。
【0269】
特に、第二数値情報を遊技者に対して抱く感情度とし、この感情度が高い時に、遊技者に対して抱く心象のランクを良い方向に設定すれば、語りかけ文検索部371は、検索した第二数値情報に対応する感情度が高ければ、遊技者に対して抱く心象が良いため、その高い感情度に対応付けられた語りかけ文、例えば遊技者を励ます文(”次はもっと良い景品を取ろうね”など)を出力することができ、遊技者は、スリルと興奮を味わいながらも楽しくゲームを行うことができる。
【0270】
また、語りかけ文検索部371が、話題検索部360で取得された第一数値情報及びカウント部2000でカウントされた個数(遊技者が景品を獲得した個数)に基づいて、予め記憶された各第二数値情報及び各予想個数の中から、その第一数値情報及び個数のそれぞれに一致する第二数値情報及び予想個数を検索し、検索した第二数値情報及び予想個数に対応付けられた語りかけ文を取得することができるので、語りかけ文検索部371は、取得された第一数値情報のみならず、上記カウントされた景品の個数に応じて取得する語りかけ文を変えることができる。
【0271】
これは、遊技者の所望する景品が排出されなければ、遊技者の所持金が減少していくが、景品排出装置3が排出された景品の個数の大きさに応じて特定の語りかけ文(例えば”この調子”など)を出力すれば、遊技者は、自己の所持金が減少したとしても、その出力された語りかけ文により更に景品を獲得する意欲が掻き立たされ、継続性を持って同様のゲームを楽しく行うことができる。
【0272】
また、この語りかけ文は、感情度の大きさによっても内容が変わるので、景品排出装置3は、取得した第一数値情報に対応する感情度の大きさに応じて語りかける文の内容を逐一変えることができる。よって、景品排出装置3は、遊技者に対して抱く感情度が高い場合には、その遊技者に対しては励ます言葉等をかけることができ、遊技者は、その出力された語りかけ文によりさらに楽しくゲームを行うことができる。
【0273】
更に、話題検索部360は、全ての話題タイトルと抽出された第一形態素情報とを照合する必要がなく、検索された”談話範囲”にのみ関連付けられた各話題タイトルと、抽出された第一形態素情報とを照合するだけであるので、各話題タイトルの中から、第一形態素情報を含む話題タイトルを短時間で検索(ピンポイント検索)することができる。
【0274】
この結果、語りかけ文検索部371が該当する話題タイトルを短時間で検索することができるので、語りかけ文検索部371は、その検索された話題タイトルに関連付けられた第一数値情報に基づいて、第一数値情報と一致する第二数値情報等に対応付けられた語りかけ文を素早く検索することができる。
【0275】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、遊技者がゲーム中に発話した発話内容に基づいて、遊技者の所望する景品が外部に排出された際に、遊技者の感情を刺激する文を出力することで、遊技者に更なる獲得意欲を掻き立たせ、継続性を持ってゲームを行わせることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】第一実施形態に係る会話制御システムの概略構成を示すブロック図である。
【図2】第一実施形態における会話制御部及び文解析部の内部構造を示すブロック図である。
【図3】第一実施形態における形態素抽出部で抽出する各形態素の内容を示す図である。
【図4】第一実施形態における文節解析部で抽出する各文節の内容を示す図である。
【図5】第一実施形態における文構造解析部で特定する「格」の内容を示す図である。
【図6】第一実施形態における発話種類判定部で特定する「発話文のタイプ」を示す図である。
【図7】第一実施形態における発話種類データベースで格納する各辞書の内容を示す図である。
【図8】第一実施形態における会話データベースの内部で構築される階層構造の内容を示す図である。
【図9】第一実施形態における会話データベースの内部で構築される階層構造の詳細な関係を示す図である。
【図10】第一実施形態における会話データベースの内部で構築される「話題タイトル」の内容を示す図である。
【図11】第一実施形態における会話データベースの内部で構築される「話題タイトル」に関連付けられている「回答文のタイプ」の内容を示す図である。
【図12】第一実施形態における会話データベースの内部で構築される「談話範囲」に属する「話題タイトル」及び「回答文」の内容を示す図である。
【図13】第一実施形態における反射要素データベースで記憶する反射要素情報の内容を示す図である。
【図14】第一実施形態における鸚鵡返し要素データベースで記憶する鸚鵡返し要素、鸚鵡返し要素の形態素の内容を示す図である。
【図15】第一実施形態に係る会話制御方法の手順を示すフロー図である。
【図16】第一変更例における形態素抽出部で整理する発話内容を示す図である。
【図17】第二変更例における話題検索部の内部構成を示す図である。
【図18】第二変更例における割合計算部が「格構成」に属する各形態素と各「話題タイトル」とを「話題タイトル」毎に照合する様子を示す図である。
【図19】第二変更例における割合計算部が「各構成」に属する各形態素と「話題タイトル」に属する各形態素とを「格」毎に照合する様子を示す図である。
【図20】第三変更例における会話制御システムの概略構成を示す図である。
【図21】第五変更例における話題検索部の内部構成を示す図である。
【図22】第六変更例における話題検索部が第一形態素情報と、話題タイトル又は回答文とを照合する様子を示す図である。
【図23】第一実施形態におけるプログラムを格納する記録媒体を示す図である。
【図24】第二実施形態に係る景品排出装置の外観を示す図である。
【図25】第二実施形態に係る景品排出装置の内部構造を示す図である。
【図26】第二実施形態におけるカウント部及び景品排出部の内部構造を示す図である。
【図27】第二実施形態における会話データベースの内部で構築される談話範囲群の階層構造の詳細な関係を示す図である。
【図28】第二実施形態における談話範囲に関連付けられている話題タイトル及び第一数値情報の内容を示す図である。
【図29】第二実施形態における第一数値情報と第二数値情報との対応関係を示す図である。
【図30】第二実施形態における語りかけ文データベースの内部で記憶される語りかけ文テーブルの内容を示す図である。
【図31】第二実施形態に係る景品排出制御方法の手順を示すフロー図である。
【符号の説明】
1…会話制御装置、2…サーバ、3…景品排出装置、100…入力部、200…音声認識部、300…会話制御部、310…管理部、320…反射的判定部、330…鸚鵡返し判定部、340…談話範囲決定部、350…省略文補完部、360…話題検索部、361…割合計算部、362…選択部、363…削除部、364…談話付加部、370…回答文検索部、371…語りかけ文検索部、400…文解析部、410…形態素抽出部、420…文節解析部、430…文構造解析部、440…発話種類判定部、450…形態素データベース、460…発話種類データベース、500…会話データベース、501…語りかけ文データベース、600…出力部、700…音声認識辞書記憶部、800…通信部、801…反射要素データベース、802…鸚鵡返し要素データベース、900…通信部、1000…通信ネットワーク、1100…ハードディスク、1200…フレキシブルディスク、1300…コンパクトディスク、1400…ICチップ、1500…カセットテープ、2000…カウント部、2100…排出孔、2200…通過センサ、2300…景品カウント部、3000…景品排出部、3100…操作部、3200…決定ボタン、3300…リセットボタン、3400…駆動部、3410…駆動制御部、3420…X軸駆動部、3430…Y軸駆動部、3440…Z軸駆動部、3450…フック駆動部、3500…把持部、3510…移動体、3520…懸吊部材、3521…アーム、3522…フック、4000…収容部
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
In the present invention, a plurality of prizes are stored inside a box formed of a wall material, and a discharge hole communicating with the outside is provided at the lower part of the box so that the prize can be gripped, and the gripped prize is brought outside through the discharge hole. The present invention relates to a prize discharge device to be discharged, a prize discharge control method, and a program.
[0002]
[Prior art]
In recent years, among various game devices arranged in a game arcade, there is a prize discharging device that discharges a plurality of prizes stored in a case to a prize desired by a player by an external operation. It is gaining popularity. Among various types of prizes, there are prizes that are more expensive than a single game fee, so that a player can enjoy a game while raising his excitement in order to acquire the expensive prize.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, the player often pays a large amount of game fee before acquiring the prize, so even if he can acquire the desired prize, he often feels like having lost something. . On the other hand, a prize discharging device having an enhanced force for gripping a prize has been developed. According to this, since the ability to grip the prize is strengthened, the player can acquire the desired prize with a small game fee, and if the game is played with this prize discharging apparatus, the player can obtain the desired prize with a good probability. It is possible to play a game with an increased sense of expectation that it will be possible to acquire a free gift.
[0004]
However, after the player has obtained the desired prize, the player has moved to another game machine because he has achieved his or her purpose. In addition, when there is only one player, even if the player is pleased with the acquisition of the prize, there is no one who can share the joy, and thereafter, there are many cases where the player moves to another game machine.
[0005]
Therefore, the present invention has been made in view of the above points, and when a prize desired by a player is discharged to the outside based on the utterance content spoken by the player during the game, the player's emotions The present invention provides a prize discharging device, a prize discharging control method, and a program that can make a player motivate further acquisition and output a game with continuity by outputting a sentence that stimulates the player.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
The present invention has been made to solve the above problems, and a plurality of prizes are stored inside a box made of wall material, and a discharge hole communicating with the outside is provided at the lower part of the box to grip the prize. In the second morpheme information indicating a morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof when the gripped prize is discharged to the outside through the discharge hole, first numerical information such as a numerical value and a sign Is stored in advance, and a sentence to be spoken to the player is associated with second numerical information such as a numerical value and a code as a reference for searching the sentence, and the sentence is stored in advance. Then, based on the character string corresponding to the utterance content input from the player, each morpheme constituting the minimum unit of the character string is extracted as first morpheme information, and the extracted first morpheme information is stored in advance. Each second morpheme information The second morpheme information is searched for second morpheme information including the morpheme constituting the first morpheme information, and the first numerical information associated with the searched second morpheme information is acquired and acquired. Based on the first numerical information, the first numerical information is compared with each second numerical information stored in advance, and second numerical information that matches the first numerical information is obtained from each second numerical information. It searches, and the sentence matched with the searched 2nd numerical information is acquired, It is characterized by the above-mentioned.
[0007]
According to such an invention according to the present application, the prize discharging device searches for the second morpheme information including the first morpheme information (morpheme constituting the utterance content from the player) from each second morpheme information. Based on the first numerical information associated with the searched second morpheme information, since the sentence associated with the second numerical information that matches the first numerical information can be acquired, the prize discharging device, A specific sentence can be output based on the utterance content from the player. As a result, if the sentence output from the prize discharging device is a sentence that stimulates the player's emotions, the player's willingness to acquire further prizes is stimulated by the output sentence, and the continuity is the same. The game can be enjoyed.
[0008]
In particular, if the second numerical information is an emotion level held for the player and the rank of the image held for the player is set in a good direction when the emotion level is high, the prize discharging device can search the second numerical information. If the emotional level corresponding to the numerical information is high, the player has a good image, so the sentence associated with the high emotional level (second numerical information), for example, a sentence that encourages the player (“Next is more ”Let ’s get good prizes”, etc.), and the player can enjoy the game while enjoying the thrill and excitement.
[0009]
In the above configuration, each second morpheme information is associated with the first numerical information, and the sentence has the second numerical information and an expected number indicating the number of prizes expected to pass through the discharge hole. A plurality of sentences are stored in advance for each second numerical information and for each expected number, and the number of prizes that have passed through the discharge holes is counted. Based on the acquired first numerical information and the counted number The second numerical information and the predicted number corresponding to the first numerical information and the number are searched from the second numerical information and the predicted number stored in advance, and the second numerical information and the predicted It is preferable to acquire a sentence associated with the number.
[0010]
In this case, the prize discharging device determines whether each of the second numerical information and each expected number stored in advance is based on the acquired first numerical information and the counted number (the number that the player has acquired the prize). Since the second numerical information and the predicted number that match the first numerical information and the counted number can be searched from among them, a sentence associated with the searched second numerical information and the predicted number can be acquired. The prize discharging device can change the content of the spoken sentence in accordance with not only the acquired first numerical information but also the number of prizes counted.
In this case, if the prize desired by the player is not discharged, the player's money is reduced, but a specific sentence (in accordance with the number of prizes discharged by the prize discharging device 3) For example, if “this tone” is output, even if the player's own money is reduced, the player's willingness to acquire further prizes is stimulated by the output sentence, and the same is achieved with continuity. The game can be enjoyed.
Further, if the second numerical information is regarded as an emotional level held for the player, the content of the talking sentence changes depending on the level of the emotional level. The contents of the sentence to be spoken can be changed one by one according to the level of emotion corresponding to. Therefore, the prize discharging device 3 can apply a word of encouragement to the player when the degree of emotion held for the player is high, and the player can further apply the output spoken sentence to the player. Have fun playing games.
[0011]
Further, in the above configuration, a plurality of second morpheme information is associated with the discourse range indicating the morpheme related to the utterance content that will be input from the player or the reply content to the player, In the information, first numerical information is associated with each, and a plurality of discourse ranges are stored in advance, and the extracted first morpheme information is compared with each discourse range stored in advance, and from among each discourse range , Search for the discourse range that matches the morpheme included in the first morpheme information, collate each second morpheme information associated with the searched discourse range with the extracted first morpheme information, It is preferable to search the second morpheme information including the morpheme constituting the first morpheme information from the information, and obtain the first numerical information associated with the searched second morpheme information.
[0012]
In this case, the prize discharging device does not need to collate all the second morpheme information with the extracted first morpheme information, and each second morpheme information associated only with the searched “discourse range” Since it is only necessary to collate with the extracted first morpheme information, the second morpheme information including the morpheme constituting the first morpheme information is searched from each second morpheme information in a short time (pinpoint search). can do.
[0013]
As a result, the prize discharging device can retrieve the corresponding second morpheme information in a short time, and therefore, the first numerical information that matches the first numerical information is based on the first numerical information associated with the second morpheme information. Sentences associated with binary information can be output quickly.
[0014]
It is preferable that numerical values corresponding to the acquired first numerical information are sequentially accumulated, and the accumulated numerical values are used as the first numerical information. As a result, the prize discharging device can use the numerical value accumulated sequentially as the first numerical information, so if the second numerical information that matches the first numerical information is the emotion level, the entire past and present The corresponding sentence can be output based on the emotional level.
[0015]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
[First embodiment]
(Basic configuration of conversation control system)
A conversation control system according to the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a conversation control system having a conversation control apparatus 1 according to the present embodiment.
[0016]
As shown in the figure, the conversation control device 1 includes an input unit 100, a speech recognition unit 200, a conversation control unit 300, a sentence analysis unit 400, a conversation database 500, an output unit 600, and a speech recognition dictionary storage. Part 700.
[0017]
In this embodiment, for the convenience of explanation, the description is limited to the utterance content of the user (player) (this utterance content is a kind of input information), but is limited to the utterance content of the user. Instead, it may be input information input from a keyboard or the like. Therefore, the “utterance content” shown below can be described by replacing “utterance content” with “input information”.
[0018]
Similarly, in the following description, for convenience of explanation, the description will be limited to the “spoken sentence type” (speech type), but is not limited to this “spoken sentence type”, and input from a keyboard or the like. It may be an “input type” indicating the type of input information. Accordingly, the following “speech sentence type” (speech type) can be described by replacing “speech type” with “input type”.
[0019]
The input unit 100 is an acquisition unit that acquires input information from a user. In the present embodiment, a microphone, a keyboard, and the like are used. The input unit 100 is also a character recognition unit that specifies a character string indicating input information based on input information input from a user.
[0020]
Here, the input information means characters, symbols, voices and the like input through a keyboard or the like. Specifically, the input unit 100 acquires user input information (other than voice), and outputs the acquired input information to the conversation control unit 300. Further, the input unit 100 that has acquired the utterance content from the user (the utterance content is composed of voice and is a kind of input information) with a microphone or the like, the voice constituting the acquired utterance content is a voice signal. To the voice recognition unit 200.
[0021]
The voice recognition unit 200 is a character recognition unit that identifies a character string corresponding to the utterance content based on the utterance content acquired by the input unit 100. Specifically, the speech recognition unit 200 to which a speech signal is input from the input unit 100 analyzes the input speech signal, and a character string corresponding to the analyzed speech signal is stored in the speech recognition dictionary storage unit 700. The specified character string is output to the conversation control unit 300 as a character string signal. The speech recognition dictionary storage unit 700 stores a dictionary corresponding to standard speech signals.
[0022]
The sentence analysis unit 400 analyzes a character string specified by the input unit 100 or the speech recognition unit 200. In the present embodiment, as shown in FIG. 2, a morpheme extraction unit 410 and a phrase analysis unit 420 are included. A sentence structure analysis unit 430, an utterance type determination unit 440, a morpheme database 450, and an utterance type database 460.
[0023]
The morpheme extraction unit 410 is a morpheme extraction unit that extracts each morpheme constituting a minimum unit of a character string as first morpheme information based on the character string specified by the input unit 100 or the speech recognition unit 200.
[0024]
Specifically, the morpheme extraction unit 410 to which the character string signal is input from the management unit 310 extracts each morpheme from the character string corresponding to the input character string signal. Here, in this embodiment, the morpheme means the minimum unit of the word structure represented in the character string. As the minimum unit of the word structure, as shown in FIG. 3, for example, parts of speech such as nouns, adjectives and verbs can be cited. In the present embodiment, each morpheme is expressed as m1, m2,.
[0025]
That is, the morpheme extraction unit 410 collates a character string corresponding to the input character string signal with a morpheme group such as nouns, adjectives, and verbs stored in advance in the morpheme database 450, and extracts a morpheme from the character string. Each morpheme (m1, m2,...) That matches the group is extracted, and each extracted morpheme is output to the phrase analysis unit 420 as an extraction signal.
[0026]
The phrase analysis unit 420 is a conversion unit that converts each morpheme into a phrase format based on each morpheme extracted by the morpheme extraction unit 410. Specifically, the phrase analysis unit 420 to which the extraction signal is input from the morpheme extraction unit 410 uses the morphemes corresponding to the input extraction signal to combine them into a phrase format.
[0027]
Here, in this embodiment, the phrase format is a sentence in which the independent grammar or one or more attached words are attached to the independent grammar in the Japanese grammar, or a character string that does not destroy the meaning of the Japanese grammar. Means a sentence that is separated as finely as possible. This clause is expressed as p1, p2,... Pk in this embodiment.
[0028]
That is, the phrase analysis unit 420, as shown in FIG. 4, based on each morpheme corresponding to the input extracted signal, the dependency element of each morpheme (for example, (m2), (m4), (m5) ) ・ ・) Is extracted, and each morpheme is grouped into each phrase based on the extracted dependency elements. “T” shown in the figure means transposition.
[0029]
The phrase analysis unit 420 that summarizes each morpheme into each phrase includes a sentence structure analysis unit 430 and an utterance type determination unit 440 using sentence pattern information including each phrase that combines each morpheme and each morpheme constituting each phrase as a sentence pattern signal. Output to.
[0030]
The sentence structure analysis unit 430 is a classification unit that classifies each morpheme of the first morpheme information segmented by the phrase analysis unit 420 into attributes such as subject case and target case. Specifically, the sentence structure analysis unit 430 to which the sentence pattern signal is input from the phrase analysis unit 420, based on each morpheme corresponding to the input sentence pattern signal and a phrase composed of each morpheme, Determine the “case composition”.
[0031]
Here, the “case structure” means a case (attribute) indicating a substantial concept in the clause. In the present embodiment, for example, a subject (subject) that represents a subject / subject, Examples include a meaning object (target case), an action meaning an action, a time meaning (tense, aspect), a location meaning a place, and the like. In this embodiment, each morpheme associated with the “case” (case configuration) of the three elements of the subject, the object, and the action is used as the first morpheme information.
[0032]
That is, as shown in FIG. 5, for example, when the dependency element of each morpheme is “” or “is”, the sentence structure analysis unit 430 applies the subject (subject) to the morpheme before the dependency element. Or a leading character). In addition, the sentence structure analysis unit 430
For example, if the dependency element of each morpheme is “NO” or “NO”, it is determined that the morpheme before the dependency element is an object (target).
[0033]
Further, the sentence structure analysis unit 430, for example, when the dependency element of each morpheme is “Yes”, the morpheme preceding the dependency element is an action (predicate; this predicate is composed of a verb, an adjective, and the like). It is determined that
[0034]
The sentence structure analysis unit 430 that has determined the “case structure” of each morpheme that constitutes each clause determines the range of topics (topics) to be described later based on the first morpheme information associated with the determined “case structure”. A topic search command signal for specifying is output to the reflective determination unit 320.
[0035]
The utterance type determination unit 440 is a type specifying unit that specifies an utterance type (input type) indicating the type of utterance content (input information) based on the phrase specified by the phrase analysis unit 420. Specifically, “speech sentence type” (speech type) is determined based on each morpheme corresponding to the sentence pattern signal input from the phrase analysis unit 420 and a phrase composed of each morpheme.
[0036]
In this embodiment, as shown in FIG. 6, the “spoken sentence type” is a statement sentence (D; Declaration), an impression sentence (I; Impression), a conditional sentence (C; Condition), and a result sentence ( E; Effect, time sentence (T; Time), location sentence (L; Location), repulsive sentence (N; Negation), and the like.
[0037]
The statement sentence means a sentence composed of a user's opinion or idea, and in this embodiment, as shown in FIG. 6, for example, a sentence such as “I like Sato” can be cited. An impression sentence means the sentence which consists of an impression which a user holds. A place sentence means a sentence made up of place elements.
[0038]
A result sentence means a sentence composed of sentences including a result element for a topic. A time sentence means a sentence composed of sentences including temporal elements related to a topic.
[0039]
The conditional sentence means a sentence composed of sentences including elements such as a premise of a topic, a condition and a reason why the topic is established, when one utterance is regarded as a topic. The repulsive sentence means a sentence composed of a sentence including an element that repels the utterance partner. An example sentence for each “spoken sentence type” is as shown in FIG.
[0040]
That is, the utterance type determination unit 440 collates each phrase with each dictionary stored in the utterance type database 460 based on each phrase corresponding to the input sentence pattern signal, and from each phrase, Extract sentence elements related to the dictionary. The utterance type determination unit 440 that extracts sentence elements related to each dictionary from each phrase determines “spoken sentence type” based on the extracted sentence elements. The sentence element means a type for identifying the type of character string, and the sentence element in the present embodiment includes the above-described definition phrase (which means “-”).
[0041]
Here, as shown in FIG. 7, the utterance type database 460 includes a definition expression example dictionary having a dictionary related to a definition phrase (for example,), an affirmative phrase (for example, approval, sympathy, ping pong). positive cases dictionary with a dictionary related to, a result clause (for example, so, so) the results representation case dictionary with a dictionary related to, greeting clause (for example, Hello) greeting case dictionary with a dictionary related to, It is composed of a negative example dictionary having a dictionary related to a negative phrase (for example, it is not idiot, the opposite), and each dictionary is associated with “type of spoken sentence”.
[0042]
As a result, the utterance type determination unit 440 compares the phrase with each dictionary stored in the utterance type database 460, extracts the sentence element related to each dictionary from the phrase, and associates it with the extracted sentence element. The “spoken sentence type” can be determined by referring to the determined type.
[0043]
The utterance type determination unit 440 outputs an answer search command signal for causing the corresponding user to search for a specific answer sentence to the answer sentence search unit 370 based on an instruction from the topic search unit 360 described later.
[0044]
The conversation database 500 stores in advance a plurality of second morpheme information indicating each morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof, and a plurality of reply contents to the user with respect to the utterance contents. Storage means (discourse storage means). The conversation database 500 is also an answer storage unit (discourse storage unit) that stores in advance a plurality of answer types indicating the types of answer contents associated with a plurality of answer contents in association with the second morpheme information.
[0045]
Furthermore, the conversation database 500 stores in advance a plurality of discourse ranges (keywords) indicating morphemes that constitute a range relevant to the input content that will be input by the user or the response content to the user. But there is. A plurality of second morpheme information indicating a morpheme made up of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof is associated with the discourse range (keyword), and each second morpheme information includes a response content to the user. Associated with each.
[0046]
Furthermore, the conversation database 500 is also an answer storage means (discourse storage means) for classifying and storing each element constituting the second morpheme information into attributes such as each subject consisting of a main case and a target case consisting of a target case. .
[0047]
As shown in FIG. 8, in the present embodiment, the conversation database 500 is roughly divided in the present embodiment, which means a range that is related to the content of the speech that will be spoken by the user or the content of the response to the user. It consists of a range (discourse) and a topic (topic) that means a range that is most closely related to the content the user is speaking. As shown in the figure, “discourse range” is positioned as a superordinate concept of “topic” in the present embodiment.
[0048]
Each discourse range can be configured to have a hierarchical structure as shown in FIG. As shown in the figure, for example, a higher level discourse range (entertainment) for a certain discourse range (movie) is positioned in the upper hierarchical structure, and a lower level discourse range (movie) for the discourse range (movie). The attribute (movie) can be located in the lower hierarchical structure. That is, in the present embodiment, each discourse range can be arranged at a hierarchical position where the relationship between the higher concept, the lower concept, the synonym, and the synonym becomes clear with other discourse ranges.
[0049]
As described above, the discourse range is composed of topics, and in this embodiment, for example, if the discourse range is an A movie name, it includes a plurality of topics related to the A movie name.
[0050]
This topic means a morpheme composed of a single character, a plurality of character strings, or a combination thereof, that is, each morpheme constituting speech content that will be uttered by the user. Each morpheme is associated with a subject (subject), an object (target case), and an action “case” (attribute). In this embodiment, each morpheme associated with these three elements is expressed as a topic title (this topic title corresponds to a subordinate concept of “topic”) (second morpheme information). .
[0051]
The topic title is not limited to each morpheme associated with the above three elements, but other “cases”, that is, time (tense, aspect) meaning time, location meaning place, You may have each morpheme matched with the condition which means a condition, the impression which means an impression, the effect which means a result, etc.
[0052]
In this embodiment, the topic title (second morpheme information) is stored in advance in the conversation database 500, and the first morpheme information (derived from the utterance content uttered by the user) is It is a distinction.
[0053]
For example, if the talk range is “A movie name”, as shown in FIG. 10, the subject title is subject (A movie name), object (director), action (great) {this is “A movie name” The director of the name is composed of "meaning great".
[0054]
If there is no morpheme associated with “case composition” (subject, object, action, etc.) among the topic titles, “*” is indicated for the portion in the present embodiment.
[0055]
For example, {A What is a movie name? } Is converted into a topic title (subject; object; action). }, “A movie name” can be specified as a subject, but “object” and “action” are not elements of the sentence, so the topic title is “subject” (A movie name) “No object” (*); “No action” (*) (see FIG. 10).
[0056]
The answer sentence means an answer sentence (answer contents) to be answered to the user, and is associated with each topic title (second morpheme information) in this embodiment (see FIG. 8). In this embodiment, as shown in FIG. 11, the answer sentence is a statement sentence (D; Declaration), an impression sentence in order to make an answer corresponding to the type of utterance sentence uttered by the user. Types such as (I; Impression), conditional statement (C; Condition), result statement (E; Effect), time statement (T; Time), location statement (L; Location), negative statement (N; Negation) Type).
[0057]
That is, as shown in FIG. 12, each answer sentence is associated with, for example, a discourse range (Sato) {subordinate concept; home run, superordinate concept; grass baseball, synonym; panda Sato, Sato player, panda} and each topic title. It has been.
[0058]
As shown in the figure, for example, the topic title 1-1 is {(Sato; *; I like): this consists of the order of (subject; object; action) as described above. If the order is the same below, the answer sentence 1-1 corresponding to the topic title 1-1 is (DA; statement affirmation “I like Sato”), (IA; comment affirmation) "I like Sato very much"), (CA; conditional affirmation sentence "Sato's home run is very impressive"), (EA; a result affirming sentence "I always watch Sato's games on TV"), (TA; time affirmative sentence "I actually like it from the five-batt continual refrain in Koshien"), (LA; place affirmative sentence "I like the serious face when I stood"), (NA A repulsive affirmative sentence "I don't want to talk to people who don't like Sato, goodbye").
[0059]
In the present embodiment, as shown in FIG. 2, the conversation control unit 300 includes a management unit 310, a reflexive determination unit 320, a turnback determination unit 330, a discourse range determination unit 340, and an abbreviated sentence complement unit 350. , A topic search unit 360 and an answer sentence search unit 370.
[0060]
The management unit 310 controls the entire conversation control unit 300. Specifically, the management unit 310 to which a character string is input from the input unit 100 or the voice recognition unit 200 outputs the input character string to the morpheme extraction unit 410 as a character string signal. In addition, the management unit 310 outputs the answer sentence searched by the answer sentence search unit 370 to the output unit 600.
[0061]
The reflexive determination unit 320 is a fixed form acquisition unit that collates the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 with each fixed content, and searches the fixed content including the first morpheme information from each fixed content. .
[0062]
Here, the standard content means reflection element information for replying a standard content to the utterance content from the user, and this reflection element information is stored in the reflection element database 801 (standard storage means) in advance. A plurality are stored. As the reflective element information, in the present embodiment, as shown in FIG. 13, for example, "Good morning", "Hello", "Good evening", "greeting elements" such as "Hey", "I see", "Really?""Typicalelements" such as
[0063]
Specifically, the reflexive determination unit 320 to which the topic search command signal is input from the sentence structure analysis unit 430 receives the first morpheme information included in the input topic search command signal and the reflection element database 801. The reflection element information is collated, the reflection element information including the first morpheme information is searched from the reflection element information, and the searched reflection element information is output to the management unit 310.
[0064]
That is, assuming that the reflection element information is D1 and the first morpheme information is W, the reflective determination unit 320 determines that the relationship of W∩D1 ≠ φ (φ; empty set) is established. Process to give a typical answer.
[0065]
For example, when the user utters the utterance content “Good morning”, the reflexive determination unit 320 collates the utterance content “Good morning” with each reflection element information, and the utterance content from each reflection element information. The reflection element information “good morning” including (matching) “good morning” is searched, and the searched reflection element information “good morning” is output to the management unit 310.
[0066]
When the reflection determination unit 320 cannot search the reflection element information including the utterance content from the reflection element information, the reflex determination unit 320 returns the topic search command signal input from the sentence structure analysis unit 430. Output to.
[0067]
The return determination unit 330 collates the current first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 with the past response content stored in the return element database 802, and the current first morpheme information is a past response. If included in the content, it is a fixed form acquisition means for acquiring the content of the agreement.
[0068]
Here, “turnback” means to say back the content of the user's utterance as it is (or content close to it) in this embodiment. In this embodiment, the return element is composed of the first morpheme information that constitutes the response content output from the conversation control device 1 immediately before. For example, as shown in FIG. (Horse; *; beautiful), “I like Sato” (Sato; *; I like).
[0069]
Further, the return element database 802 is also an agreement storage means for preliminarily storing agreement contents for agreeing to input information input by the user. The content of the agreement includes, for example, the input information previously input by the user (if the previous input information by the user is “A film name director is Mr. S”, the content of the agreement is “ The director of the A movie name is Mr. S)), or “Yes”, “It is true”.
[0070]
Specifically, the return determination unit 330 to which the topic search command signal is input from the reflective determination unit 320 configures the first morpheme information and the return element included in the input topic search command signal for each return element. Each morpheme is collated, and it is determined whether or not the first morpheme information is included in the return element (see FIG. 14).
[0071]
If it is determined that the first morpheme information is included in each return element, the return determination unit 330 acquires the content of the agreement and outputs an answer sentence including the acquired content of the agreement to the management unit 310 (return) Process). That is, assuming that the return element (such as the previous answer sentence) is S and the first morpheme information is W, the return determination unit 330 indicates the above when the relationship of W⊂S and W ≠ φ is established. Performs a reversal process.
[0072]
For example, the conversation control device 1 responds with “The director of the A movie name is Mr. S” (Director of the A movie name; Mr. S; *) (the order is the subject, the object, the order of the action, and so on. ) Is output, and then the user responds with a response if the utterance is “is the director of A movie name Mr. S” (director of A movie name; Mr. S; *)? Since the determination unit 330 matches the first morpheme information of the user (Director of A movie name; Mr. S; *) and each morpheme of the answer sentence (Director of A movie name; Mr. S; *), The user concludes that he / she is replying to the contents of the reply, obtains the stored agreement contents “Yes”, and outputs the obtained agreement contents.
[0073]
Further, the return determination unit 330 collates the current first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 with the past first morpheme information stored in the return element database 802 to obtain the current first morpheme information. Is included in the past first morpheme information, it is also a fixed form acquisition means for acquiring the repulsion content.
[0074]
Specifically, when the user utters the utterance content “Horse is beautiful” and the conversation control device 1 outputs the content “Horse is good” as the response content When the person repeats the utterance content that “the horse is beautiful”, the turn-back determination unit 330 determines that each morpheme (first morpheme information) {horse; *; beautiful} constituting the current utterance content “horse is beautiful” Each morpheme (first morpheme information) {horse; *; beautiful} that constitutes the content of the previous utterance “Horse is beautiful” matches the content of the response from the conversation control device 1 to the user. You can conclude that you have not heard at all about "I feel good."
[0075]
In this case, since the user has not heard the response content from the conversation control device 1, the return determination unit 330 acquires the stored repulsion content (for example, do not repeat the same content), and the acquired repulsion The contents can be output.
[0076]
On the other hand, if the reversion determining unit 330 determines that the first morpheme information is the same as the content of the previous answer sentence or the first morpheme information is not the same as the previous first morpheme information, the reflex determination unit 320 The input topic search command signal is output to the conversation range determination unit 340.
[0077]
In addition, although the said return determination part 330 has shown the process in case a user makes a return with respect to "the reply content of the conversation control apparatus 1," the following processes can also be performed. For example, when the output unit 600 outputs an answer sentence “Horse is beautiful”, the user answers “Why is the horse beautiful?”, “Why is it beautiful?”, Or “Why?” This is a process of the turn-back determination unit 330 performed when the utterance is made.
[0078]
In this case, the return determination unit 330 outputs the response sentence S “the horse is beautiful” and the utterance content W from the user (“Why is the horse beautiful? (Question sentence)” or “Why is it beautiful? (Question sentence) ”), (W−c) ⊂S, S ≠ φ, c ≠ φ (where c means the utterance type of W, and this utterance type is determined by the utterance type determination unit 440 described later. As will be described later, for example, a question sentence can be cited as an utterance type, so a “conditional” reversal processing (the user asks the question contents for the answer contents). (Processing when a flip is performed).
[0079]
For example, when the conversation control device 1 outputs an answer sentence “The horse is beautiful”, the above-mentioned user utters the content of the utterance “Why is the horse beautiful?”. At that time, in order to resolve the user's question, the return determination unit 330 acquires an answer sentence such as “Even the horse is not beautiful” from the return element database 802, and the acquired answer sentence is sent to the management unit 310. Process to output.
[0080]
The discourse range determination unit 340 collates the first morpheme extracted by the phrase analysis unit 420 with each discourse range, and searches the discourse range for a discourse range that matches the morpheme included in the first morpheme information. It is a discourse search means.
[0081]
Specifically, the conversation range determination unit 340 to which the topic search command signal is input from the turn-back determination unit 330 determines the user's conversation range based on the input talk search command signal. That is, based on the input search command signal, the conversation range determination unit 340 searches the conversation database 500 for a range (discourse range) relevant to the content spoken by the user.
[0082]
For example, the discourse range determination unit 340 includes the first morpheme information included in the input topic search command signal (an interesting movie; *; is there) {is there an interesting movie? }, The first morpheme information is compared with the discourse range group, and if the discourse range group includes a morpheme (for example, “movie”) constituting the first morpheme information, The “movie” included in the information is determined as the discourse range. In this case, since the discourse range “movie” is included in the first morpheme information, the discourse range determination unit 340 includes the input first morpheme information in the topic search command signal and outputs it to the topic search unit 360.
[0083]
On the other hand, when the first morpheme information does not include a discourse range group, the conversation range determination unit 340 includes the input first morpheme information in the topic search command signal and outputs it to the abbreviated sentence complement unit 350.
[0084]
Thereby, the topic search unit 360 described later collates each “topic title” belonging to the “discourse range” determined by the conversation range determination unit 340 with the first morpheme information specified by the sentence structure analysis unit 430. Therefore, it is unnecessary to collate “all” “topic titles” (second morpheme information) with the first morpheme information, and the answer sentence search unit 370 to be described later will search for the final answer sentence. Can be shortened.
[0085]
As described above, the discourse range determination unit 340 compares the first morpheme information with the discourse range group, and if the discourse range group includes the morpheme of the first morpheme information, determines the morpheme as the discourse range. However, the present invention is not limited to this, and the morpheme of the return element searched immediately before by the return determination unit 330 or the morpheme constituting the utterance content uttered by the user may be determined as the discourse range. . The abbreviated sentence complementing unit 350, which will be described later, can add the discourse range to the first morpheme information from which the morpheme is omitted, using the discourse range determined by the discourse range determination unit 340.
[0086]
The abbreviated sentence complementing unit 350 searches the attributes (subjects, objects, actions, etc.) constituting the first morpheme information based on the first morpheme information extracted by the phrase analysis unit 420 for attributes that do not include a morpheme. Attribute search means. The abbreviated sentence complementing unit 350 is also a morpheme adding unit that adds a morpheme constituting the discourse range searched by the discourse range determining unit 340 to the attribute based on the searched attribute.
[0087]
Specifically, the abbreviated sentence complementing unit 350 to which the topic search command signal is input from the discourse range determination unit 340 is based on the first morpheme information included in the input discourse search command signal, and the utterance including the first morpheme information. It is determined whether or not the content is an abbreviated sentence. If the utterance content including the first morpheme information is an abbreviated sentence, the morpheme in the discourse range to which the first morpheme information belongs is added to the first morpheme information.
[0088]
For example, the abbreviation sentence complementing unit 350 has a morpheme constituting the first morpheme information included in the input topic search command signal (director; *; *) (director?) (This sentence is “what” director If it is unknown, it means an abbreviated sentence.), The discourse range determined by the discourse range determination unit 340 (A movie name; this A movie name indicates the title of the movie) If it is the first morpheme information belonging to A), the determined discourse range (A movie name) is added to the first morpheme information to the morpheme constituting the first morpheme information (director of “A movie name”; *; *) Yes.
[0089]
That is, assuming that the first morpheme information is W and the determined discourse range is D, the abbreviated sentence complementing unit 350 adds the discourse range D to W and includes the added first morpheme information in the topic search command signal. The information is output to the topic search unit 360.
[0090]
Thereby, even if the first morpheme information is an abbreviated sentence and it is not clear as Japanese, the abbreviated sentence complementing unit 350, when the first morpheme information belongs to a certain discourse range, for example, The discourse range D (A movie name) is added to the first morpheme information W (director; *; *), and the first morpheme information is added to W ′ (A movie name director; *; *). ? }, Even if the user's utterance content is an abbreviated sentence, the abbreviated sentence can be supplemented based on the previously determined discourse range, and the abbreviated sentence should be clarified Can do.
[0091]
For this reason, the first morpheme information is set so that the abbreviated sentence complementing unit 350 has the proper utterance contents constituting the first morpheme information even if the utterance contents constituting the first morpheme information are abbreviated sentences. Since the specific morpheme can be complemented, the topic search unit 360 acquires the optimal “topic title” (second morpheme information) related to the first morpheme information based on the first morpheme information after the complement. The answer sentence search unit 370 can output the answer content more suitable for the user's utterance content based on the “topic title” acquired by the topic search unit 360.
[0092]
The topic search unit 360 collates the first morpheme information extracted by the phrase analysis unit 420 or the first morpheme information supplemented by the abbreviated sentence complement unit 350 with each second morpheme information, It is a search means for searching second morpheme information including morphemes constituting the first morpheme information.
[0093]
Specifically, the topic search unit 360 to which the topic search command signal is input from the talk range determination unit 340 or the abbreviated sentence complement unit 350 is based on the first morpheme information included in the input topic search command signal. The “topic title” including the morpheme of the first morpheme information is searched from each “topic title” (second morpheme information) belonging to the discourse range determined by the determination unit 340, and the search result is used as a search result signal. The information is output to the answer sentence search unit 370 and the utterance type determination unit 440.
[0094]
For example, when the “case configuration” constituting the first morpheme information is (Sato; *; I like) {I like Sato}, the topic search unit 360, as shown in FIG. Each morpheme (Sato; *; I like) belonging to the “composition” is compared with each topic title 1-1 to 1-4 belonging to the discourse range (Sato), and from among the topic titles 1-1 to 1-4 A topic title 1-1 (Sato; *; likes) that matches (or approximates) each morpheme (Sato; *; likes) belonging to the “case composition” is searched, and this search result is used as a search result signal as a response sentence. The data is output to the search unit 370 and the utterance type determination unit 440.
[0095]
The utterance type determination unit 440 to which the search result signal is input from the topic search unit 360, based on the input search result signal, an answer search command for searching for a specific answer sentence that answers to the corresponding user. A signal (this answer search command signal also includes the determined “sentence type”) is output to the answer sentence search unit 370.
[0096]
The answer sentence search unit 370 is an answer acquisition unit that acquires an answer sentence associated with the second morpheme information based on the second morpheme information (topic title) searched by the topic search unit 360. In addition, the answer sentence search unit 370 collates the utterance type of the identified user with each answer type associated with the second morpheme information based on the second morpheme information searched by the topic search unit 360, It is also a second search means for searching for an answer type that matches the user's utterance type from among the answer types.
[0097]
Specifically, the answer sentence search unit 370, to which the search result signal from the topic search unit 360 and the answer search command signal from the utterance type determination unit 440 are input, the topic title (search result) corresponding to the input search result signal. Based on the second morpheme information) and the “speech sentence type” (utterance type) corresponding to the answer search command signal, the answer sentence group (each answer content) associated with the “topic title”. Among them, an answer sentence having an answer type (this answer type means “type of answer sentence” shown in FIG. 11) that matches the “sentence sentence type” (DA, IA, CA, etc.) is searched.
[0098]
For example, when the topic title corresponding to the search result is the topic title 1-1 (Sato; *; I like) shown in FIG. 12, the answer sentence search unit 370 is associated with the topic title 1-1. Of the reply sentences 1-1 (DA, IA, CA, etc.), the reply composed of the reply type (DA) that matches the “spoken sentence type” (for example, DA; utterance type) determined by the utterance type determination unit 440. The sentence 1-1 (DA; (I also like Sato) is searched), and the searched answer sentence is output to the management unit 310 as an answer sentence signal.
[0099]
The management unit 310 to which the answer sentence signal is input from the answer sentence search unit 370 outputs the input answer sentence signal to the output unit 600. In addition, the management unit 310 to which the reflection element information is input from the reflective determination unit 320 or the contents of the turn-back process from the turn-back determination unit 330, the answer sentence corresponding to the input reflection element information, the content of the turn-back process that is input To the output unit 600.
[0100]
The output unit 600 is an output unit that outputs the answer text acquired by the answer text search unit 370. In this embodiment, for example, a speaker, a display, and the like can be given. Specifically, the output unit 600 to which an answer sentence is input from the management unit 310 outputs the input answer sentence {for example, I also like Sato}.
[0101]
(Conversation control method using conversation control device)
The conversation control method by the conversation control apparatus 1 having the above configuration can be implemented by the following procedure. FIG. 15 is a flowchart showing the procedure of the conversation control method according to the present embodiment.
[0102]
First, the input unit 100 performs a step of acquiring the utterance content from the user (S101). Specifically, the input unit 100 acquires the voice that constitutes the utterance content of the user, and outputs the acquired voice to the voice recognition unit 200 as a voice signal. Further, the input unit 100 identifies a character string corresponding to the input information (other than the voice) based on the input information (other than the voice) input from the user, and the conversation control unit uses the identified character string as a character string signal. Output to 300.
[0103]
Next, the voice recognition unit 200 performs a step of specifying a character string corresponding to the utterance content based on the utterance content acquired by the input unit 100 (S102). Specifically, the speech recognition unit 200 to which a speech signal is input from the input unit 100 analyzes the input speech signal, and a character string corresponding to the analyzed speech signal is stored in the speech recognition dictionary storage unit 700. The specified character string is output to the conversation control unit 300 as a character string signal.
[0104]
And the morpheme extraction part 410 performs the step which extracts each morpheme which comprises the minimum unit of a character string as 1st morpheme information based on the character string specified by the speech recognition part 200 (S103).
[0105]
Specifically, the morpheme extraction unit 410 to which the character string signal is input from the management unit 310 includes a character string corresponding to the input character string signal and nouns, adjectives, verbs, and the like stored in advance in the morpheme database 450. The morpheme group is collated, each morpheme (m1, m2,...) Matching the morpheme group is extracted from the character string, and each extracted morpheme is output to the phrase analysis unit 420 as an extraction signal.
[0106]
Then, the phrase analysis unit 420 performs a step of grouping each morpheme into a phrase format based on each morpheme extracted by the morpheme extraction unit 410 (S104). Specifically, the phrase analysis unit 420 to which the extraction signal is input from the morpheme extraction unit 410 uses the morphemes corresponding to the input extraction signal to combine them into a phrase format.
[0107]
That is, as shown in FIG. 4, the phrase analysis unit 420 extracts and extracts the dependency elements (for example, gahahahahaha ...) of each morpheme based on each morpheme corresponding to the input extraction signal. Each morpheme is grouped into each clause based on the dependency element. The phrase analysis unit 420 that summarizes each morpheme into each phrase includes a sentence structure analysis unit 430 and an utterance type determination unit 440 using sentence pattern information including each phrase that combines each morpheme and each morpheme constituting each phrase as a sentence pattern signal. Output to.
[0108]
Thereafter, the sentence structure analysis unit 430 performs a step of classifying each morpheme of the first morpheme information segmented by the phrase analysis unit 420 into attributes such as subject case and target case (S105). Specifically, the sentence structure analysis unit 430 to which the sentence pattern signal is input from the phrase analysis unit 420, based on each morpheme corresponding to the input sentence pattern signal and a phrase composed of each morpheme, Determine the “case composition”.
[0109]
That is, as shown in FIG. 5, for example, when the dependency element of each morpheme is “” or “is”, the sentence structure analysis unit 430 applies the subject (subject) to the morpheme before the dependency element. Or a leading character). For example, when the dependency element of each morpheme is “NO” or “NO”, the sentence structure analysis unit 430 determines that the morpheme before the dependency element is an object (target).
[0110]
Further, the sentence structure analysis unit 430, for example, when the dependency element of each morpheme is “Yes”, the morpheme preceding the dependency element is an action (predicate; this predicate is composed of a verb, an adjective, and the like). It is determined that
[0111]
The sentence structure analysis unit 430 that has determined the “case structure” of each morpheme that constitutes each clause determines the range of topics (topics) to be described later based on the first morpheme information associated with the determined “case structure”. A topic search command signal for specifying is output to the topic search unit 360.
[0112]
Next, the utterance type determination unit 440 performs a step of specifying an utterance type indicating the type of utterance content based on the phrase specified by the phrase analysis unit 420 (S106). Specifically, “speech sentence type” (speech type) is determined based on each morpheme corresponding to the sentence pattern signal input from the phrase analysis unit 420 and a phrase composed of each morpheme.
[0113]
That is, the utterance type determination unit 440 collates each phrase with each dictionary stored in the utterance type database 460 based on each phrase corresponding to the input sentence pattern signal, and from each phrase, Extract sentence elements related to the dictionary. The utterance type determination unit 440 that extracts sentence elements related to each dictionary from each phrase determines “spoken sentence type” based on the extracted sentence elements.
[0114]
The utterance type determination unit 440 outputs an answer search command signal for causing the corresponding user to search for a specific answer sentence to the answer sentence search unit 370 based on an instruction from the topic search unit 360 described later.
[0115]
Next, the reflexive determination unit 320 compares the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 with each fixed content, and performs a step of searching for fixed content including the first morpheme information from each fixed content. (S107: reflective processing).
[0116]
Specifically, the reflexive determination unit 320 to which the topic search command signal is input from the sentence structure analysis unit 430 receives the first morpheme information included in the input topic search command signal and the reflection element database 801. The reflection element information (standard content) is collated, the reflection element information including the first morpheme information is searched from each reflection element information, and the searched reflection element information is output to the management unit 310.
[0117]
When the reflection element information cannot be searched for the reflection element information including the first morpheme information from the reflection element information, the reflection determination unit 320 determines whether to return the topic search command signal input from the sentence structure analysis unit 430. To the unit 330.
[0118]
Next, the return determination unit 330 collates the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 with each return element, and performs a step of searching for the return element including the first morpheme information from each return element ( S108;
[0119]
When it is determined that the first morpheme information is included in each return element, the return determination unit 330 acquires the return element including the first morpheme information, and manages the response sentence including the acquired return element. The data is output to the unit 310 (turnback processing). That is, if the return element (answer sentence output last time, utterance content spoken by the previous user, etc.) is S and the first morpheme information is W, the return determination unit 330 has a relationship of W⊂S and W ≠ φ. If it is established, the turn-back process shown above is performed.
[0120]
On the other hand, when determining that the first morpheme information is not included in each return element, the return determination unit 330 sends the topic search command signal input from the reflective determination unit 320 to the conversation range determination unit 340. Output.
[0121]
Then, the discourse range determination unit 340 collates the first morpheme extracted by the phrase analysis unit 420 with each discourse range, and searches (determines) the discourse range including the first morpheme information from each discourse range. A step is performed (S109).
[0122]
Specifically, the conversation range determination unit 340 to which the topic search command signal is input from the reversal determination unit 330 is based on the input search command signal, and the content that the user is speaking from the conversation database 500. Search for a relevant range (discourse range).
[0123]
For example, the discourse range determination unit 340 includes the first morpheme information included in the input topic search command signal (an interesting movie; *; is there) {is there an interesting movie? }, The first morpheme information is compared with the discourse range group, and if the discourse range group includes a morpheme (for example, “movie”) constituting the first morpheme information, The “movie” included in the information is determined as the discourse range. In this case, since the discourse range “movie” is included in the first morpheme information, the discourse range determination unit 340 includes the input first morpheme information in the topic search command signal and outputs it to the topic search unit 360.
[0124]
On the other hand, when the first morpheme information does not include a discourse range group, the conversation range determination unit 340 includes the input first morpheme information in the topic search command signal and outputs it to the abbreviated sentence complement unit 350.
[0125]
Next, the abbreviation sentence complementing unit 350 includes attributes that do not include a morpheme among the attributes (subject, object, action, etc.) constituting the first morpheme information based on the first morpheme information extracted by the phrase analysis unit 420. Perform the step of searching. Thereafter, the abbreviated sentence complementing unit 350 performs a step of adding the morpheme constituting the discourse range searched by the discourse range determining unit 340 to the attribute based on the attribute not including the searched morpheme (S110; abbreviated sentence). Complement).
[0126]
Specifically, the abbreviated sentence complementing unit 350 to which the topic search command signal is input from the discourse range determination unit 340 is based on the first morpheme information included in the input discourse search command signal, and the utterance including the first morpheme information. It is determined whether or not the content is an abbreviated sentence. If the utterance content including the first morpheme information is an abbreviated sentence, the morpheme in the discourse range to which the first morpheme information belongs is added to the first morpheme information.
[0127]
For example, the abbreviation sentence complementing unit 350 has a morpheme constituting the first morpheme information included in the input topic search command signal (director; *; *) (director?) (This sentence is “what” director If it is unknown, it means an abbreviated sentence.), The conversation range previously determined by the conversation range determination unit 340 (A movie name; this A movie name is the title of the movie) The first morpheme information belonging to the first morpheme information is added to the first morpheme information ("A movie name"). Director; *; *).
[0128]
That is, assuming that the first morpheme information is W and the determined discourse range is D, the abbreviated sentence complementing unit 350 adds the discourse range D to the first morpheme information W, and uses the first morpheme information after the addition as a topic search command. It is included in the signal and output to the topic search unit 360.
[0129]
Next, the topic search unit 360 collates the first morpheme information extracted by the phrase analysis unit 420 or the first morpheme information supplemented by the abbreviated sentence complement unit 350 with each second morpheme information, and each second morpheme A step of searching for second morpheme information including morpheme constituting the first morpheme information from the information is performed (S111).
[0130]
Specifically, the topic search unit 360 to which the topic search command signal is input from the talk range determination unit 340 or the abbreviated sentence complement unit 350 is based on the first morpheme information included in the input topic search command signal. The “topic title” including the morpheme of the first morpheme information is searched from each “topic title” (second morpheme information) belonging to the discourse range determined by the determination unit 340, and the search result is used as a search result signal. The information is output to the answer sentence search unit 370 and the utterance type determination unit 440.
[0131]
For example, when the “case configuration” constituting the first morpheme information is (Sato; *; I like) {I like Sato}, the topic search unit 360, as shown in FIG. Each morpheme (Sato; *; I like) belonging to the “composition” is compared with each topic title 1-1 to 1-4 belonging to the discourse range (Sato), and from among the topic titles 1-1 to 1-4 A topic title 1-1 (Sato; *; likes) that matches (or approximates) each morpheme (Sato; *; likes) belonging to the “case composition” is searched, and this search result is used as a search result signal as a response sentence. The data is output to the search unit 370 and the utterance type determination unit 440.
[0132]
The utterance type determination unit 440 to which the search result signal is input from the topic search unit 360, based on the input search result signal, an answer search command for searching for a specific answer sentence that answers to the corresponding user. A signal (this answer search command signal also includes the determined “sentence type”) is output to the answer sentence search unit 370.
[0133]
Then, the answer sentence search unit 370 collates the utterance type of the identified user with each answer type associated with the second morpheme information based on the second morpheme information searched by the topic search unit 360, A search is made for a response type that matches the user's utterance type from each response type, and an answer sentence associated with the response type is obtained based on the searched response type (S112).
[0134]
Specifically, the answer sentence search unit 370, to which the search result signal from the topic search unit 360 and the answer search command signal from the utterance type determination unit 440 are input, the topic title (search result) corresponding to the input search result signal. Based on the second morpheme information) and the “speech sentence type” (utterance type) corresponding to the answer search command signal, the answer sentence group (each answer content) associated with the “topic title”. Among them, an answer sentence having an answer type (this answer type means “type of answer sentence” shown in FIG. 11) that matches the “sentence sentence type” (DA, IA, CA, etc.) is searched.
[0135]
For example, when the topic title corresponding to the search result is the topic title 1-1 (Sato; *; I like) shown in FIG. 12, the answer sentence search unit 370 is associated with the topic title 1-1. Of the reply sentences 1-1 (DA, IA, CA, etc.), the reply composed of the reply type (DA) that matches the “spoken sentence type” (for example, DA; utterance type) determined by the utterance type determination unit 440. The sentence 1-1 (DA; (I also like Sato) is searched), and the searched answer sentence is output to the management unit 310 as an answer sentence signal.
[0136]
Next, the management unit 310 to which the answer sentence signal is input from the answer sentence search unit 370 outputs the input answer sentence signal to the output unit 600. In addition, the management unit 310 to which the reflection element information is input from the reflective determination unit 320 or the contents of the turn-back process from the turn-back determination unit 330, the answer sentence corresponding to the input reflection element information, the content of the turn-back process that is input Is output to the output unit 600 (S113). The output unit 600 to which an answer sentence is input from the management unit 310 outputs the input answer sentence {for example, I also like Sato}.
[0137]
(Operation and effect of conversation control device and conversation control method)
According to the invention according to the present application having the above-described configuration, the reflexive determination unit 320 collates the first morpheme information constituting the utterance content uttered by the user with each fixed content stored in advance, and each fixed content from among, it is possible to find the standard content including a first morpheme information, reflexive determination unit 320, for example when the first morpheme information is a fixed content such as "Hello" includes the standard content you are possible to answer the same boilerplate content "Hello" or the like.
[0138]
In addition, when the user's utterance content is a fixed content, the reflexive determination unit 320 replies with the fixed content (greeting etc.), so that the user first contacts the conversation control device 1. You can enjoy a sense of communication.
[0139]
Further, the reversal determination unit 330 compares the current first morpheme information with the past response content, and if the current first morpheme information is not included in the past response content, the agreement stored in advance is stored. Since the contents can be acquired, if the input information currently input from the user matches the past response contents, the return determination unit 330 returns the user to the previous response contents (use It is possible to conclude that the user has input the input information that the person is listening to the response content.
[0140]
In this case, the return determination unit 330 acquires the contents of the agreement that has been stored and the acquired agreement (for example, “That ’s right”) because the user has made a response to the previous response. Can be output. As a result, if the user does not understand the meaning of the answer content output from the conversation control device 1, he can listen again and listen again to the answer content, so he is also talking to other users. You can taste a feeling like this.
[0141]
Further, the reversal determination unit 330 collates the current first morpheme information with the past first morpheme information, and if the current first morpheme information is included in the past first morpheme information, the repulsion content is acquired. Therefore, when the input information input last time is included in the input information input this time, the user may repeatedly input the same content as the previous input information. Therefore, it can be determined that the user has not properly answered the response content from the conversation control device 1.
[0142]
In this case, since the user does not appropriately reply to the previous response content, the reversal determination unit 330 repels the user, so the stored repulsion content is acquired, and the acquired repulsion content Is output. As a result, if the user does not input appropriate input information with respect to the response content from the conversation control device 1, the repulsion content is output from the conversation control device 1. You can taste a sense of being.
[0143]
Further, in order to search for the second morpheme information approximate to the first morpheme information, the topic search unit 360 may collate each second morpheme information belonging to the “discourse range” with the first morpheme information. Since it is not necessary to collate the second morpheme information with the first morpheme information, the time until the second morpheme information approximate to the first morpheme information can be shortened.
[0144]
As a result, the topic search unit 360 can search (pinpoint search) the second morpheme information that approximates the first morpheme information in a short time, so that the answer sentence search unit 370 is the topic search unit 360. An answer sentence associated with the second morpheme information can be acquired in a short time based on the searched second morpheme information, and the conversation control device 1 quickly answers the utterance content from the user. be able to.
[0145]
Moreover, the topic search part 360 searches the 2nd morpheme information which contains the morpheme (element which comprises a user's utterance content) which comprises 1st morpheme information from each 2nd morpheme information, and an answer sentence search part Since 370 can acquire the answer content associated with the second morpheme information based on the second morpheme information searched by the topic search unit 360, the answer sentence search unit 370 can obtain the utterance content of the user. Based on each constituent morpheme (first morpheme information), it is possible to take into account the semantic spaces (subjects, objects, etc.) constructed by each morpheme and obtain the response contents created in advance based on such semantic spaces Thus, it is possible to acquire the answer content more suitable for the utterance content, rather than simply using the entire utterance content as a keyword and obtaining the answer content associated with the keyword.
[0146]
Further, since the topic search unit 360 searches for the second morpheme information including the first morpheme information, it is not necessary to search for the second morpheme information that completely matches the utterance content of the user, and the conversation control device 1 is developed. The developer who does not need to memorize a huge amount of answer contents corresponding to the utterance contents that will be uttered by the user in advance, and can reduce the capacity of the storage unit.
[0147]
Furthermore, the answer sentence search unit 370 selects the answer type that matches the user's utterance type from the answer types (description, affirmation, location, repulsion, etc.) associated with each second morpheme information belonging to the “discourse range”. Since the response content associated with the response type can be acquired based on the searched response type, the conversation control device 1 can determine the utterance type that constitutes the user's conversation content, for example, the user Answers that match the user's utterance type out of multiple answers based on what is simply stated, what the user has to say, what the user describes the location element, etc. As a result, it is possible to obtain an optimal answer to the corresponding user.
[0148]
Furthermore, the answer sentence search unit 370 matches the user's utterance type from the answer types associated with the second morpheme information belonging only to the “discourse range” searched by the discourse range determination unit 340. Since it is only necessary to search for the type (pinpoint search is possible), it is not necessary to search for the response type associated with the “all” second morpheme information and the user's utterance type one by one. Can be obtained in a short time.
[0149]
Finally, the abbreviated sentence complementing unit 350 belongs to the discourse range in which the first morpheme information exists even if the first morpheme information constituting the utterance content of the user is an abbreviated sentence and is not clear as Japanese. If so, the discourse range can be added to the first morpheme information to complement the first morpheme information consisting of abbreviated sentences.
[0150]
Thus, the abbreviated sentence complementing unit 350 allows the first morpheme information so that the utterance contents constituting the first morpheme information are appropriate Japanese even if the utterance contents constituting the first morpheme information are abbreviated sentences. Since a specific morpheme (such as a morpheme constituting a discourse range) can be complemented, the topic search unit 360 is based on the first morpheme information after completion supplemented by the abbreviated sentence complement unit 350. The optimal second morpheme information related to the information can be acquired, and the answer sentence search unit 370 can select the answer content more suitable for the user's utterance content based on the second morpheme information acquired by the topic search unit 360. Can be output.
[0151]
As a result, even if the input information from the user is an abbreviated sentence, the conversation control device 1 does not use a function such as a neuro network or an AI intelligence, and does not mean what the abbreviated sentence means through past search results. Since the developer of the conversation control device 1 does not need to install a neuro network or AI intelligence, the system of the conversation control device 1 can be constructed more simply.
[0152]
[Example of change]
In addition, this invention is not limited to the said embodiment, The change as shown below can be added.
[0153]
(First change example)
In this modification, the conversation database 500 may be an element storage unit that stores a plurality of pieces of element information indicating the entire set group including a plurality of morpheme sets in association with the set group. Further, the morpheme extraction unit 410 collates the morpheme extracted from the character string with each set group, selects a set group including the extracted morpheme from each set group, and selects an element associated with the selected set group. Information may be extracted as first morpheme information.
[0154]
As shown in FIG. 16, some morphemes included in the character string uttered by the user are similar. For example, as shown in FIG. 16, when the element information indicating the entire group is “gift”, the “gift” is similar to a present, gift, year-end gift, mid-year gift, celebration, etc. (group). Therefore, when there is a morpheme similar to “gift” (such as the present), the morpheme extraction unit 410 can handle the similar morpheme as “gift”.
[0155]
That is, for example, when the morpheme extracted from the character string is “present”, the morpheme extraction unit 410 has “present” as the element information representing “present” as shown in FIG. “Present” can be replaced with “Gift”.
[0156]
As a result, the morpheme extraction unit 410 can sort out morphemes that are similar to each other. Therefore, the developer who develops the conversation control device 1 corresponds to the semantic space that is grasped from the mutually similar first morpheme information. It is not necessary to create the second morpheme information and the response contents related to the second morpheme information one by one, and as a result, the amount of data stored in the storage unit can be reduced.
[0157]
(Second modified example)
As shown in FIG. 17, in the present modification example, the topic search unit 360 may include a ratio calculation unit 361 and a selection unit 362.
[0158]
The ratio calculation unit 361 compares the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit 410 with each second information, and the ratio of the first morpheme information to the second morpheme information for each second morpheme information. Is a calculation means for calculating.
[0159]
Specifically, the ratio calculation unit 361 to which the topic search command signal is input from the sentence structure analysis unit 430, based on the first morpheme information included in the input topic search command signal, as shown in FIG. One morpheme information is collated with each topic title (second morpheme information) belonging to the discourse range stored in the conversation database 500, and the first morpheme information occupies in each topic title for each topic title. Calculate the percentage.
[0160]
For example, as shown in FIG. 18, when the first morpheme information constituting the utterance sentence uttered by the user is (Sato; *; I like) {I like Sato}, the ratio calculation unit 361 Each morpheme belonging to “case composition” is matched with each morpheme belonging to “case composition” by comparing each morpheme belonging to “case composition” (Sato; *; likes) and each morpheme included in the topic title (Sato; *; likes). The ratio of (Sato; *; I like) is calculated to be 100%. The ratio calculation unit 361 performs these calculations for each topic title, and outputs each calculated ratio to the selection unit 362 as a ratio signal.
[0161]
The selection unit 362 is a selection unit that selects one second morpheme information from each second morpheme information according to the size of each rate calculated by the rate calculation unit 361 for each second morpheme information. is there.
[0162]
Specifically, the selection unit 362 to which the ratio signal is input from the ratio calculation unit 361 selects from among the ratios included in the input ratio signal (element of “case configuration” / element of “topic title” × 100). For example, a topic title with a high ratio is selected (see FIG. 18). The selection unit 362 that has selected a topic title with a high ratio outputs the selected topic title to the answer sentence search unit 370 and the utterance type determination unit 440 as a search result signal. The answer sentence search unit 370 acquires an answer sentence associated with the topic title based on the topic title selected by the selection unit 362.
[0163]
Accordingly, the selection unit 362 calculates the ratio of the first morpheme information to the second morpheme information for each second morpheme information, and the size of each ratio calculated for each second morpheme information. Accordingly, one second morpheme information can be selected from each second morpheme information, so that the selection unit 362 has, for example, first morpheme information (which constitutes the user's utterance content). If second morpheme information with a large proportion of the second morpheme information can be acquired from a plurality of second morpheme information groups, the second morpheme information that follows the semantic space grasped from the first morpheme information is more As a result, the answer sentence search unit 370 can make an optimum answer to the utterance content of the user.
[0164]
Further, since the selection unit 362 can select a topic title having a high ratio calculated by the ratio calculation unit 361 from a plurality of topic titles, the selection unit 362 belongs to the “case configuration” included in the user's utterance sentence. Even if each morpheme and each topic title stored in the conversation database 500 do not completely match, it is possible to acquire a topic title closely related to each morpheme belonging to “case composition”.
[0165]
As a result, since the selection unit 362 can acquire a topic title closely related to the “case configuration” constituting the first morpheme information, the developer who develops the conversation control device 1 configures the first morpheme information. Since it is not necessary to store topic titles that completely match “case configuration” in the conversation database 500, the capacity of the conversation database 500 can be reduced.
[0166]
Further, the ratio calculation unit 361 calculates the ratio of the first morpheme information to the second morpheme information for each second morpheme information belonging only to the “discourse range” searched by the discourse range determination unit 340. Therefore, it is not necessary to calculate the ratio of the first morpheme information to the “all” second morpheme information, and the second morpheme information that follows the semantic space composed of the first morpheme information is acquired in a shorter time. As a result, it is possible to quickly output the optimum answer contents for the utterance contents from the user based on the acquired second morpheme information.
[0167]
The ratio calculation unit 361 collates each morpheme of the first morpheme information belonging to each classified attribute and each morpheme of each second morpheme information belonging to each attribute stored in advance for each attribute. It may be a first search means for searching for second morpheme information including each morpheme of the first morpheme information in at least one attribute from the second morpheme information.
[0168]
Specifically, the ratio calculation unit 361 to which the topic search command signal is input, for each “case” (subject; object; action) of the “case configuration” included in the input topic search command signal. ”And each morpheme belonging to“ case ”of the topic title composed of the same“ case ”are collated, and it is determined whether or not the morphemes constituting each“ case ”are the same.
[0169]
For example, as illustrated in FIG. 19, when the “case” morpheme of “case configuration” is (dog; person; bitten) {dog bites a person}, the ratio calculation unit 361 displays those morphemes. Match "dog", "person", and "chewed" with the morpheme "dog", "person", and "chewed" of the topic title consisting of the same "case" that constitutes the morpheme Then, among the morphemes “dog”, “people”, and “chewing” that make up the topic title, the “case composition” morpheme “dog” consisting of the same “case” corresponding to each morpheme, The ratio of “people” and “biting” is calculated (100%).
[0170]
If the element constituting the topic title is (person; dog; bite) {person bites the dog}, the ratio calculation unit 361 performs morphemes belonging to two cases by the same procedure as described above. Therefore, the degree of coincidence of each “case” between the morpheme constituting “case composition” and “topic title” is calculated to be 33% (see FIG. 19).
[0171]
The ratio calculation unit 361 that has calculated the ratio selects a topic title with a high ratio from the ratios, and outputs the selected topic title to the answer sentence search unit 370 and the utterance type determination unit 440 as a search result signal.
[0172]
As a result, the ratio calculation unit 361 displays, for each “case”, each morpheme of the first morpheme information belonging to each classified “case configuration” (subject case, target case, etc.) and a pre-stored topic title. Since the second morpheme information including each morpheme of the first morpheme information in at least one “case” can be searched from each topic title, the ratio calculator 361 is different from the normal word order. If the utterance content is composed of things, for example, “a person bites a dog”, the morpheme of the subject case is “person” and the morpheme of the subject case is “dog”. You can search for matching second morpheme information, and obtain the response contents {"really?" Or "I don't know the meaning"} associated with the second morpheme information (person; dog; bite) can do.
[0173]
That is, since the ratio calculation unit 361 can identify utterance contents that are difficult to identify, for example, “a person bites a dog” and “a dog bites a person”, an optimal answer to the identified utterance contents, For the former, for example, “Really?”, For the latter, for example, “Are you okay?”
[0174]
Further, the ratio calculation unit 361 may search for the second morpheme information including the morpheme of the first morpheme information in at least one attribute from the respective second morpheme information belonging to the “discourse range”. From the second morpheme information, it is no longer necessary to acquire one second morpheme information, the second morpheme information that follows the semantic space composed of the first morpheme information can be acquired in a shorter time, As a result, the conversation control device 1 can quickly output the optimum answer content for the utterance content from the user based on the acquired second morpheme information.
[0175]
The selection unit 362 may select one topic title from among the topic titles according to a predetermined priority order. This priority order means a priority for selection as a topic title. This priority order is predetermined by the developer at the development stage.
[0176]
(Third change example)
As shown in FIG. 20, the present modification is not limited to the above-described embodiment and each modification, and data is transmitted and received via the communication network 800 in the conversation control devices 1 a and 1 b and the communication network 1000. Communication unit 900, conversation databases 500b to 500d connected to communication unit 900, and servers 2a to 2c (conversation control system).
[0177]
Here, the communication network 1000 means a communication network that transmits and receives data. In the present embodiment, for example, the Internet is used. In this modification, the conversation databases 500b to 500d and the servers 2a to 2c are limited for convenience. However, the present invention is not limited to this, and other conversation databases may be provided.
[0178]
Thereby, the conversation control unit 300 refers not only to the conversation database 500a arranged inside the conversation control apparatus 1a but also to other conversation control apparatuses 1b, other conversation databases 500b to 500d, and servers 2a to 2c. Therefore, for example, it is a case where it is not possible to search from the conversation database 500a the discourse range or the like related to each morpheme (first morpheme information) belonging to “case configuration” included in the topic search command signal. However, by referring to the other conversation control device 1b, conversation databases 500b to 500d, and servers 2a to 2c, it is possible to search the range of conversation related to the above “case structure” and the like based on the user's utterance sentence. A suitable answer sentence can be searched.
[0179]
(Fourth change example)
The sentence structure analysis unit 430 may store in the conversation database 500 each “case configuration” and each “case configuration” constituting the identified first morpheme information. The answer sentence search unit 370 may store each “case structure” and each “morpheme” associated with each “case structure” constituting the searched answer sentence in the conversation database 500.
[0180]
The conversation range determination unit 340 may store the searched conversation range in the conversation database 500. The topic search unit 360 may store the searched second morpheme information in the conversation database 500.
[0181]
The first morpheme information, the second morpheme information, each “case composition” that constitutes the first morpheme information or the second morpheme information, each morpheme associated with each “case composition”, and the retrieved answer sentence Each "case structure" and each morpheme associated with each "case structure" and the searched discourse range are associated with each other and stored in the conversation database 500 or the reversal element database 802 as history morpheme information. be able to.
[0182]
The abbreviated sentence complementing unit 350 does not include a morpheme from each attribute (subject, object, action, etc .; case configuration) constituting the first morpheme information based on the first morpheme information extracted by the phrase analysis unit 420. The attribute is searched, and the history morpheme information stored in the conversation database 500 or the return element database 802 is added to the attribute based on the searched attribute.
[0183]
Specifically, the abbreviated sentence complementing unit 350 to which the topic search command signal is input from the discourse range determination unit 340 is based on the first morpheme information included in the input discourse search command signal, and the utterance including the first morpheme information. If the content is an abbreviated sentence, and the utterance content made up of the first morpheme information is an abbreviated sentence (for example, the subject, object, or action does not have a predetermined morpheme), the conversation database 500 or The history form information stored in the return element database 802 is added to the first morpheme information.
[0184]
That is, assuming that the subject included in the history form information is S1, the object is O1, the action A1, the discourse range is D1, and the omitted first morpheme information is W, the supplemented first morpheme information W1 is S1SW , O1∪W, A1∪W, or D1∪W.
[0185]
The topic search unit 360 collates the first morpheme information W1 supplemented by the abbreviated sentence complement unit 350 and each second morpheme information, and from each “topic title” (second morpheme information), the first morpheme information The second morpheme information including W1 is searched, and the searched topic title is output to the answer sentence search unit 370 and the utterance type determination unit 440 as a search result signal.
[0186]
Thereby, even if the utterance content composed of the first morpheme information is an abbreviated sentence and is not clear as Japanese, the abbreviated sentence complementing unit 350 uses the history form information stored in the conversation database 500, Since the omitted morpheme of the first morpheme information can be complemented, the utterance content including the omitted first morpheme information can be clarified.
[0187]
For this reason, when the abbreviated sentence complementing part 350 is the abbreviated sentence which comprises 1st morpheme information, 1st morpheme information is set so that the utterance content which consists of 1st morpheme information becomes appropriate Japanese. Since the morpheme omitted in FIG. 6 can be supplemented, the topic search unit 360 is based on the first morpheme information supplemented with the morpheme, and the optimal “topic title” (second morpheme) related to the first morpheme information. Information) can be acquired, and the answer sentence search unit 370 can output the answer content more suitable for the user's utterance content based on the optimal “topic title” acquired by the topic search unit 360. .
[0188]
(Fifth change example)
The topic search unit 360 may include a deletion unit 363 and a discourse addition unit 364, as shown in FIG. The deletion unit 363 collates the second morpheme information with the discourse range searched by the discourse range determination unit 340 based on the searched second morpheme information, and determines the discourse from each morpheme constituting the second morpheme information. It is a deletion means for deleting a morpheme that matches the range.
[0189]
Specifically, the topic search unit 360 to which the topic search command signal is input from the abbreviated sentence complement unit 350 receives the first morpheme information included in the input topic search command signal and the discourse determined by the discourse range determination unit 340. Each second morpheme information belonging to the range is collated, and second morpheme information matching the first morpheme information is searched from each second morpheme information.
[0190]
Then, based on the searched second morpheme information, the deletion unit 363 collates the second morpheme information with the morphemes constituting the discourse range determined by the discourse range determination unit 340, and stores the second morpheme information. Then, the morpheme that matches the morpheme constituting the discourse range is deleted, and the second morpheme information from which the morpheme has been deleted is output to the discourse adding unit 364 as a delete signal.
[0191]
That is, the deletion unit 363 removes (removes) the current discourse range D2 (this D2 is made of morpheme) determined by the discourse range determination unit 340 from each morpheme t1 constituting the second morpheme information. If the result is t2, t2 = t1-D2).
[0192]
The discourse adding unit 364 acquires another discourse range associated with the discourse range searched by the discourse range determining unit 340 based on the second morpheme information from which the morpheme has been deleted by the deletion unit 363, and the acquired other This is a discourse adding means for adding the morpheme constituting the discourse range to the second morpheme information.
[0193]
More specifically, if the current discourse range D2 is related to the answer sentence K1, and the discourse range is DK, other discourses related to the answer sentence K1 or the current discourse range D2 (those that have a sibling relationship). Since the range D3 can be expressed as D3 = D2∪DK, the second morpheme information W2 after adding the morpheme constituting the other discourse range D3 can be set to W2 = t2∪D3.
[0194]
For example, each morpheme t1 constituting the second morpheme information is (A movie name; *; interesting) {A movie name is interesting? }, And the current discourse range D2 determined by the discourse range determination unit 340 is (A movie name), the deletion unit 363 first starts from each morpheme t1 (A movie name; *; interesting). The conversation range D2 (A movie name) is deleted, and the deleted result is set to t2 (*; *; interesting) (t2 = t1-D2).
[0195]
When the other conversation range D3 related to the current conversation range D2 (A movie name) is “B movie name”, the second morpheme information after adding the morpheme constituting the other conversation range D3 W2 is t2∪D3, so (B movie name; *; funny) {B movie name is interesting? }.
[0196]
Thereby, when the user's utterance content is “A movie name is interesting?”, The discourse adding unit 364 matches each morpheme (A movie name; *; interesting) constituting the user's utterance content. Second morpheme information (A movie name; *; interesting), other second morpheme information (B movie name; *; interesting) {B movie name is interesting? }, The answer sentence search unit 370 acquires the answer sentence (for example, “B movie name is interesting”) associated with the second morpheme information changed by the discourse adding part 364, The acquired answer text can be output.
[0197]
As a result, the answer sentence search unit 370 does not directly output the answer sentence to the user's utterance contents, but based on the second morpheme information including the morpheme added by the discourse addition part 364, the utterance contents Therefore, the output unit 600 can output a more humane answer sentence based on the answer sentence searched by the answer sentence search unit 370.
[0198]
Note that the discourse adding unit 364 is not limited to adding the other discourse range to the second morpheme information from which the morpheme has been deleted, but to the second morpheme information from which the morpheme has been deleted. (Stored in the database 500) may be added.
[0199]
(Sixth change example)
When the topic search unit 360 cannot search the second morpheme information including the first morpheme information from the second morpheme information, the topic search unit 360 collates the first morpheme information with each answer content, When the answer content including the first morpheme information can be searched from among the first morpheme information, the first search unit may acquire the second morpheme information associated with the searched answer content.
[0200]
Specifically, the topic search unit 360, to which the topic search command signal is input from the abbreviated sentence complement unit 350, based on the first morpheme information included in the input topic search command signal, If the second morpheme information that matches the first morpheme information cannot be obtained from each second morpheme information by collating with the morpheme information, as shown in FIG. The answer sentence associated with the second morpheme information is collated.
[0201]
When the topic search unit 360 determines that the morpheme constituting the first morpheme information (the action or the morpheme associated with the action) is included in the answer sentence by this collation, the answer sentence includes Search for associated second morpheme information.
[0202]
Thereby, even if the topic search unit 360 cannot search the second morpheme information that matches the first morpheme information from each second morpheme information, Since the answer sentence including the morpheme (action or the morpheme associated with the action) that constitutes the user can be identified and the second morpheme information associated with the identified answer sentence can be searched, the user's utterance content 2nd morpheme information corresponding to the 1st morpheme information which constitutes can be searched appropriately.
[0203]
As a result, since the topic search unit 360 can search for the optimal second morpheme information corresponding to the first morpheme information, the answer sentence search unit 370 can search for the optimal second morpheme information searched by the topic search unit 360. Based on the above, it is possible to acquire appropriate answer contents for the utterance contents of the user.
[0204]
[program]
The contents described in the conversation control system and the conversation control method can be realized by executing a dedicated program for using a predetermined program language in a general-purpose computer such as a personal computer.
[0205]
Here, as the programming language, the topic that the user wants, the user's emotional level for a certain matter, or the type of statement sentence, affirmative sentence, question sentence, repulsive sentence, etc. are associated with the morpheme according to the semantic content In this embodiment, for example, DKML (Discourse Knowledge Markup Language), XML (eXtensible Markup Language), C language, etc. developed by the inventors can be used.
[0206]
That is, the conversation control device 1 stores data stored in each of the conversation databases 500a to 500d (stored information such as second morpheme information, fixed content, answer sentence, answer type, set group, discourse range, element information, etc.), etc. These parts can be constructed by DKML (Discourse Knowledge Markup Language), XML (eXtensible Markup Language), or the like, and can be realized by executing a program for using the constructed storage information.
[0207]
According to such a program according to the present embodiment, each morpheme constituting the utterance content of the user is identified, the semantic content grasped from each identified morpheme is analyzed, and associated with the analyzed semantic content. A conversation control device, a conversation control system, and a conversation control method that have the effect of being able to output the optimum answer contents corresponding to the user's utterance contents by outputting the answer contents prepared in advance. It can be easily realized by a general purpose computer.
[0208]
In addition, since the developer who develops the conversation control device 1 can hierarchically construct the second morpheme information and the like for searching the answer contents for the user's utterance contents using the language in the database. The conversation control device 1 can acquire the response content for the utterance content from the database through a hierarchical procedure based on the utterance content of the user.
[0209]
In other words, the conversation control device 1 has determined and determined the hierarchy of the user's utterance content (for example, whether the second morpheme information stored in the database is in a higher concept or a lower concept). Appropriate answer contents can be acquired from the answer contents accumulated in advance based on the hierarchy.
[0210]
For this reason, the conversation control device 1 does not collate the first morpheme information composed of the user's utterance content and the previously stored “all” second morpheme information one by one. Since the second morpheme information and the first morpheme information may be collated, the second morpheme information approximate to the first morpheme information can be acquired in a short time.
[0211]
Furthermore, communication between the communication unit 800 and the communication unit 900 may be performed by transmitting and receiving data via a communication network 1000 using a protocol such as DKML. Thereby, for example, when there is no answer content suitable for the user's utterance content in the conversation control device 1, the conversation control device 1 is suitable for the user's utterance content through the communication network 1000 according to the convention such as DKML. It is possible to retrieve the answer contents (described in DKML or the like) and obtain the retrieved answer contents (see FIG. 20).
[0212]
The program can be recorded on a recording medium. As shown in FIG. 23, examples of the recording medium include a hard disk 1100, a flexible disk 1200, a compact disk 1300, an IC chip 1400, and a cassette tape 1500. According to the recording medium on which such a program is recorded, the program can be easily stored, transported, sold, and the like.
[0213]
[Second Embodiment]
(Basic configuration of the prize dispenser)
A second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 24 is a diagram showing an internal configuration of the prize discharging device 3 according to the present embodiment. In the present embodiment, as shown in the figure, the prize discharging device 3 is configured such that a plurality of prizes are stored inside a storage portion 4000 formed in a box shape with a transparent wall material, and the lower portion communicates with the outside. A hole 2100 is provided, and the suspension member 3520 is moved by an instruction from the operation unit 3100 and the determination button 3200 to lower the suspension member 3520 to the lower limit, and then the hook 3522 in the suspension member 3520 is attached. The prize is grasped by opening and closing, and the grasped prize is discharged to the outside through the discharge hole 2100.
[0214]
As shown in FIG. 25, the internal configuration of the prize discharging device 3 is almost the same as the internal configuration of the conversation control device 1 in the first embodiment, but the spoken sentence search unit 371, the spoken sentence database 501 and the counting unit. 2000 and the prize discharge unit 3000, and the function of the topic search unit 360 is slightly different from the first embodiment. Since it is the same as the structure of 1st embodiment and a modified example except this difference, description about structures other than a difference is abbreviate | omitted.
In the first embodiment, the conversation control device 1 performs a process of acquiring an optimal answer sentence corresponding to the utterance content based on the utterance content from the player. In the present embodiment, the prize discharging device 3 However, it is different in that a process of outputting a specific sentence (talking sentence) to the player is performed based on the utterance content from the player and the number of prizes counted by the counting unit 2000. The specific explanation is as follows.
[0215]
As shown in FIG. 26, the prize discharging unit 3000 includes an operation unit 3100, a determination button 3200, a reset button 3300, a driving unit 3400, and a gripping unit 3500.
[0216]
The operation unit 3100 instructs the movement of the moving body 3510. In the present embodiment, as shown in FIG. Specifically, the operation unit 3100 outputs an operation signal indicating that the joystick has been operated vertically and horizontally to the drive control unit 3410. The decision button 3200 instructs to decide the fixed position of the moving body 3510. Specifically, the determination button 3200 outputs to the drive control unit 3410 a determination signal indicating that the position for fixing the moving body 3510 has been determined by an external press.
[0217]
The grip portion 3500 grips a prize stored in the storage portion 4000. In the present embodiment, the grip portion 3500 includes a moving body 3510 and a suspension member 3520. This moving body 3510 is arranged on the upper part of the accommodating part 4000, and enables the suspension member 3520 to move in the front-rear and left-right directions (XY axis directions shown in FIG. 24).
[0218]
This suspension member 3520 is provided on a moving body 3510 and includes an arm 3521 that can be expanded and contracted vertically (in the Z-axis direction shown in FIG. 24) and a hook 3522 that can be opened and closed. A driving unit 3400 described later drives the moving body 3510 and the suspension member 3520.
[0219]
The drive unit 3400 drives the grip unit 3500 according to an instruction from the operation unit 3100 and the enter button 3200. In the present embodiment, the drive control unit 3410, the X-axis drive unit 3420, and the Y-axis drive unit 3430 , A Z-axis drive unit 3440 and a hook drive unit 3450.
[0220]
The drive control unit 3410 controls the entire drive unit 3400. The X-axis drive unit 3420 moves the moving body 3510 in the X-axis direction. The Y-axis drive unit 3430 moves the moving body 3510 in the Y-axis direction. The Z-axis drive unit 3540 extends and contracts the arm 3521 in the suspension member 3520. The hook driving unit 3450 opens and closes the hook 3522 in the suspension member 3520.
[0221]
Specifically, the drive control unit 3410 to which the operation signal is input from the operation unit 3100 is a drive signal for driving the moving body 3510 to the X axis or the Y axis according to the operation amount corresponding to the input operation signal. Is output to the X-axis drive unit 3420 or the Y-axis drive unit 3430. The X-axis drive unit 3420 or the Y-axis drive unit 3430 to which the drive signal is input from the drive control unit 3410 drives the moving body 3510 in the X-axis or Y-axis direction based on the input drive signal.
[0222]
On the other hand, the drive control unit 3410 to which the determination signal is input from the determination button 3200 stops the processing in the X-axis driving unit 3420 and the Y-axis driving unit 3430 based on the input determination signal, and positions the moving body 3510. Fix it. Thereafter, the drive control unit 3410 outputs a drive signal for driving the arm 3521 in the extending direction (Z-axis direction) to the Z-axis drive unit 3440 and an open / close signal for opening and closing the hook 3522. Output to.
[0223]
The Z-axis drive unit 3440 to which the drive signal is input from the drive control unit 3410 drives the arm 3521 in the extending direction based on the input drive signal. At this time, the hook drive unit 3450 to which the open / close signal is input from the drive control unit 3410 opens and closes the hook 3522 based on the input open / close signal to grip the prize.
[0224]
The hook drive unit 3450 that has opened and closed the hook 3522 outputs an open / closed signal indicating that the hook 3522 has been opened and closed to the drive control unit 3410. The drive control unit 3410 to which the open / closed signal is input from the hook drive unit 3450 outputs a drive signal for driving the arm 3521 in the contracting direction to the Z-axis drive unit 3440 based on the input open / closed signal.
[0225]
The Z-axis drive unit 3440 to which the drive signal is input from the drive control unit 3410 drives the arm 3521 in a contracting direction based on the input drive signal. The Z-axis drive unit 3440 with the arm 3521 contracted to the minimum, sends a movement command signal for moving the moving body 3510 to above the discharge hole 2100 through the drive control unit 3410 and the X-axis drive unit 3420 and the Y-axis drive unit 3430. Output to.
[0226]
The X-axis drive unit 3420 and the Y-axis drive unit 3430 to which the movement command signal is input from the Z-axis drive unit 3440 move the moving body 3510 to the upper part of the discharge hole 2100 based on the input movement command signal. The X-axis drive unit 3420 or the Y-axis drive unit 3430 that has moved the moving body 3510 to the upper part of the discharge hole 2100 outputs an open / close signal for opening / closing the hook 3522 to the hook drive unit 3450.
[0227]
The hook driving unit 3450 to which the opening / closing signal is input from the X-axis driving unit 3420 or the Y-axis driving unit 3430, based on the input opening / closing signal, opens the hook 3522 to open / close the prize that has been gripped. Through the outside.
The counting unit 2000 is a counting unit that counts the number of prizes that have passed through the discharge hole 2100. In the present embodiment, as shown in FIG. 26, the discharge hole 2100, the passage sensor 2200, and the prize counting unit 2300, have.
[0228]
The passage sensor 2200 detects a prize that has passed through the discharge hole 2100. Specifically, the passage sensor 2200 that has detected a passed prize outputs a detection signal indicating the detection to the prize count unit 2300. In this embodiment, the passage sensor 2200 can be provided inside the discharge hole 2100 as shown in FIG.
[0229]
The prize counting unit 2300 counts the number of prizes that have passed through the discharge hole 2100 based on the result detected by the passage sensor 2200. Specifically, the prize counting unit 2300 to which the detection signal is input from the passage sensor 2200 counts the number of input detection signals based on the input detection signal.
[0230]
Since the counted number is the number of detection signals input, it means the number of prizes that have passed through the discharge hole 2100. The prize counting unit 2300 outputs the counted number (number) as a count signal to the talking sentence searching unit 371.
[0231]
Here, a topic title (second morpheme information) indicating a morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof is associated with first numerical information such as a numerical value and a sign, and the conversation database 500 ( The morpheme storage means) stores a plurality of the topic titles in advance.
[0232]
In the present embodiment, as shown in FIG. 27, a plurality of the topic titles are associated with the discourse range indicating the morpheme that is related to the utterance content that will be input from the player or the response content to the player. Each topic title is associated with the first numerical information, and a plurality of discourse ranges are stored in the conversation database 500 in advance.
[0233]
That is, as shown in FIG. 28, the conversation range is “Today”, and the topic titles associated with the conversation range “Today” are (Today; *; attached), (Today; *; Many can be taken). , (Today; *; cannot be taken), (today; *; no), and the first numerical information associated with each of the topic titles is +1, +1, -1, -1, and the discourse range In addition, a plurality of other conversation ranges are stored in the conversation database 500.
[0234]
In the present embodiment, as described above, the first numerical information is, for example, +1 if it is a phrase that praises the prize discharging device 3 (today is attached) (today; *; attached). If the phrase repels 3 (cannot be taken today) (today; *; cannot be taken), it is assumed to be -1.
[0235]
The magnitude of the first numerical information can be associated with the degree of emotion (second numerical information) that the player has. Specifically, as shown in FIG. 29, for example, if the first numerical information is “−1”, the emotion level associated with this is “bad”, and if the first numerical information is “0”, If the emotion level associated with this is “normal” and the first numerical information is “+1”, the emotion level associated with this can be “good”. A spoken sentence search unit 371, which will be described later, can select a sentence to be spoken to the player in accordance with the magnitude of the emotion level.
[0236]
For example, when the emotion level associated with the topic title is “+1”, the spoken sentence search unit 371 described later will please the player because the emotion level is in the positive direction. You can select a sentence.
[0237]
The talking sentence database 501 (sentence storage means) stores a plurality of talking sentences in advance in association with the second numerical information (emotion level) such as a numerical value and a sign as a reference for searching the sentence. In the present embodiment, as shown in FIG. 30, the talk sentence is associated with the degree of emotion and the expected number indicating the number of prizes that are expected to pass through the discharge hole 2100. A plurality of numbers are stored in advance for each number (refer to “Talking Sentence Table” shown in the figure).
[0238]
In the present embodiment, the content of the talk sentence differs according to the number of the prizes that have passed through the discharge holes 2100 as described above. This is because if the prize desired by the player is not discharged, the player's money is reduced, but a specific talk sentence (for example, depending on the number of prizes discharged by the prize discharging device 3 (for example, If this output is output, the player will be motivated to win the next prize even if his money is reduced, and the same game can be enjoyed with continuity. .
[0239]
In addition, since the content of this talking sentence also changes depending on the level of emotion, the giveaway discharging device 3 changes the content of the sentence to be spoken one by one according to the level of emotion corresponding to the acquired first numerical information. Can do. Therefore, the prize discharging device 3 can apply a word of encouragement to the player when the degree of emotion held for the player is high, and the player can further apply the output spoken sentence to the player. Have fun playing games.
[0240]
The topic search unit 360 collates the first morpheme information extracted by the sentence structure analysis unit 430 with each topic title stored in advance, and the topic including the morpheme constituting the first morpheme information from each topic title. It is a first acquisition means for searching for a title and acquiring first numerical information associated with the searched topic title.
[0241]
Further, the topic search unit 360 collates each topic title associated with the discourse range searched by the discourse range determination unit 340 with the first morpheme information extracted by the sentence structure analysis unit 430, and each second morpheme The topic title including the morpheme constituting the first morpheme information is searched from the information, and the first numerical information associated with the searched topic title is acquired.
[0242]
Specifically, the topic search unit 360, to which the topic search command signal is input from the talk range determination unit 340, sets the talk range based on the talk range corresponding to the input topic search command signal and the first morpheme information. A topic title that matches the first morpheme information is searched from the associated topic titles, and first numerical information associated with the searched topic title is acquired. The topic search unit 360 that has acquired the first numerical information outputs the acquired first numerical information to the talking sentence search unit 371 as a numerical signal.
[0243]
Based on the first numerical information acquired by the topic search unit 360, the spoken sentence search unit 371 collates the first numerical information with each of the second numerical information stored in advance. The second acquisition means for searching for second numerical information that matches the first numerical information and acquiring a talk sentence associated with the searched second numerical information.
[0244]
The spoken sentence search unit 371 also uses the first numerical information acquired by the topic search unit 360 and the number counted by the counting unit 2000 to store each second numerical information and each prediction stored in the conversation database 500 in advance. The second numerical information and the predicted number that match the first numerical information and the number, respectively, are searched from the number, and a talk sentence associated with the searched second numerical information and the predicted number is acquired.
[0245]
Specifically, the spoken sentence search unit 371 to which the count signal from the prize count unit 2300 and the numerical signal from the topic search unit 360 are input, as shown in FIG. 30, the number of prizes corresponding to the input count signal ( (E.g., 2) and the first number information (e.g., "+1") corresponding to the input numerical signal, and the expected number that matches each of the number (two) and the first numerical information (+1) (2) and emotional degree (+1) are searched, and the spoken sentence (great condition!) Associated with the searched expected number (2) and emotional degree (+1) is acquired from the spoken sentence database 501. .
[0246]
The spoken sentence search unit 371 that has acquired the spoken sentence outputs the acquired spoken sentence to the management unit 310, and the management unit 310 that has received the spoken sentence from the spoken sentence search unit 371 outputs the input spoken sentence to the output unit. The output unit 600, which is output to 600 and the spoken sentence is input from the management unit 310, outputs the input spoken sentence with sound or displays it on the screen.
[0247]
The spoken sentence search unit 371 may sequentially accumulate numerical values corresponding to the first numerical information acquired by the topic searching unit 360, and the sequentially accumulated numerical values may be used as the first numerical information. As a result, the spoken sentence search unit 371 can use the numerical values accumulated sequentially as the first numerical information, so if the second numerical information that matches the first numerical information is set as the emotion level, the past to the present It is possible to search for the corresponding spoken sentence based on the emotional level across the whole.
[0248]
The prize discharging unit 3000 may include a reset button 3300 that resets the number counted by the prize counting unit 2300 to the initial state. This initial state means a state of 0 in this embodiment. The prize counting unit 2300 sets the current number to 0 when the reset button 3300 is pressed.
[0249]
As a result, if a player who newly operates the prize discharging device 3 presses the reset button 3300 to play a game, the prize discharging device 3 does not follow the number of prizes acquired by the previous player, and does not follow the specific talk sentence. Can be output, so that the subsequent player can desire the game with a new feeling.
[0250]
(Premium discharge control method using a premium discharge device)
The prize discharge control method by the prize discharge apparatus having the above-described configuration can be implemented by the following procedure. FIG. 31 is a flowchart showing the procedure of the prize discharge control method according to the present embodiment.
[0251]
As shown in the figure, first, the input unit 100 performs a step of acquiring the utterance content input from the player (S201). And the morpheme extraction part 410 performs the step which specifies the character string which comprises utterance content based on the utterance content acquired by the input part 100, and extracts each morpheme from the specified character string (S202, S203).
[0252]
Thereafter, the phrase analysis unit 420 performs a step of grouping each morpheme into a phrase format based on each morpheme extracted by the morpheme extraction unit 410 (S204). In the present embodiment, each morpheme belonging to one phrase format is collectively referred to as first morpheme information. The processing of S201 to S204 is the same as the processing of S101 to S104 described in the first embodiment. For this reason, the detailed description about these processes is abbreviate | omitted.
[0253]
Next, the topic search unit 360 performs a step of acquiring the corresponding first numerical information (S205). Specifically, the topic search unit 360, to which the topic search command signal is input from the talk range determination unit 340, sets the talk range based on the talk range corresponding to the input topic search command signal and the first morpheme information. A topic title that matches the first morpheme information is searched from the associated topic titles, and first numerical information associated with the searched topic title is acquired. The topic search unit 360 that has acquired the first numerical information outputs the acquired first numerical information to the talking sentence search unit 371 as a numerical signal.
[0254]
Next, the counting unit 2000 performs a step of counting the number of prizes that have passed through the discharge hole 2100 based on the result detected by the passage sensor 2200 (S206). Specifically, the prize counting unit 2300 to which the detection signal is input from the passage sensor 2200 counts the number of input detection signals based on the input detection signal.
[0255]
Since the counted number is the number of detection signals input, it means the number of prizes that have passed through the discharge hole 2100. The prize counting unit 2300 outputs the counted number (number) as a count signal to the talking sentence searching unit 371.
[0256]
Thereafter, the spoken sentence search unit 371 uses the first numerical information acquired by the topic search unit 360 and the number counted by the counting unit 2000 to store each second numerical information and each prediction stored in the conversation database 500 in advance. From the number, the second numerical information and the predicted number that respectively match the first numerical information and the number are searched, and a talk sentence associated with the searched second numerical information and the predicted number is obtained ( S207).
[0257]
Specifically, the spoken sentence search unit 371 to which the count signal from the prize count unit 2300 and the numerical signal from the topic search unit 360 are input, as shown in FIG. 30, the number of prizes corresponding to the input count signal ( (E.g., 2) and the first number information (e.g., "+1") corresponding to the input numerical signal, and the expected number that matches each of the number (two) and the first numerical information (+1) (2) and emotional degree (+1) are searched, and the spoken sentence (great condition!) Associated with the searched expected number (2) and emotional degree (+1) is acquired from the spoken sentence database 501. .
[0258]
The spoken sentence search unit 371 that has acquired the spoken sentence outputs the acquired spoken sentence to the management unit 310, and the management unit 310 that has received the spoken sentence from the spoken sentence search unit 371 outputs the input spoken sentence to the output unit. The output unit 600, which is output to 600 and the spoken sentence is input from the management unit 310, outputs the input spoken sentence with sound or displays it on the screen.
[0259]
In addition, the process until the prize accommodated in the accommodating part 4000 is discharged | emitted outside can be performed in the following procedures. First, the player instructs the moving body 3510 to move via the operation unit 3100. Specifically, the operation unit 3100 that causes the player to perform a predetermined operation outputs an operation signal indicating that the joystick has been operated vertically and horizontally to the drive control unit 3410.
[0260]
Then, the player instructs the determination of the fixed position of the moving body 3510 by pressing the determination button 3200. Specifically, the determination button 3200 outputs to the drive control unit 3410 a determination signal indicating that the position for fixing the moving body 3510 has been determined by an external press.
[0261]
Thereafter, the drive unit 3400 drives the grip unit 3500 in accordance with instructions from the operation unit 3100 and the enter button 3200. Specifically, the drive control unit 3410 to which the operation signal is input from the operation unit 3100 is a drive signal for driving the moving body 3510 to the X axis or the Y axis according to the operation amount corresponding to the input operation signal. Is output to the X-axis drive unit 3420 or the Y-axis drive unit 3430. The X-axis drive unit 3420 or the Y-axis drive unit 3430 to which the drive signal is input from the drive control unit 3410 drives the moving body 3510 in the X-axis or Y-axis direction based on the input drive signal.
[0262]
On the other hand, the drive control unit 3410 to which the determination signal is input from the determination button 3200 stops the operation processing in the X-axis drive unit 3420 and the Y-axis drive unit 3430 based on the input determination signal, and the position of the moving body 3510 To fix. Thereafter, the drive control unit 3410 outputs a drive signal for driving the arm 3521 in the extending direction (Z-axis direction) to the Z-axis drive unit 3440 and an open / close signal for opening and closing the hook 3522. Output to.
[0263]
Then, the Z-axis drive unit 3440 to which the drive signal is input from the drive control unit 3410 drives the arm 3521 in the extending direction based on the input drive signal. At this time, the hook drive unit 3450 to which the open / close signal is input from the drive control unit 3410 opens and closes the hook 3522 based on the input open / close signal to grip the prize.
[0264]
The hook drive unit 3450 that has opened and closed the hook 3522 outputs an open / closed signal indicating that the hook 3522 has been opened and closed to the drive control unit 3410. The drive control unit 3410 to which the open / closed signal is input from the hook drive unit 3450 outputs a drive signal for driving the arm 3521 in the contracting direction to the Z-axis drive unit 3440 based on the input open / closed signal.
[0265]
Thereafter, the Z-axis drive unit 3440 to which the drive signal is input from the drive control unit 3410 drives the arm 3521 in a contracting direction based on the input drive signal. The Z-axis drive unit 3440 with the arm 3521 contracted to the minimum, sends a movement command signal for moving the moving body 3510 to above the discharge hole 2100 through the drive control unit 3410 and the X-axis drive unit 3420 and the Y-axis drive unit 3430. Output to.
[0266]
Next, the X-axis drive unit 3420 and the Y-axis drive unit 3430 to which the movement command signal is input from the Z-axis drive unit 3440 move the moving body 3510 to above the discharge hole 2100 based on the input movement command signal. . The X-axis drive unit 3420 or the Y-axis drive unit 3430 that has moved the moving body 3510 to the upper part of the discharge hole 2100 outputs an open / close signal for opening / closing the hook 3522 to the hook drive unit 3450.
[0267]
Thereafter, the hook driving unit 3450 to which the opening / closing signal is input from the X-axis driving unit 3420 or the Y-axis driving unit 3430, based on the input opening / closing signal, opens and closes the hook 3522 to remove the prize that has been gripped. It is discharged outside through 2100.
[0268]
(Operations and effects of the prize discharge device and the prize discharge control method)
According to the invention having the above-described configuration, the spoken sentence search unit 371 is based on the first numerical information acquired by the topic search unit 360, and the talking is associated with the second numerical information that matches the first numerical information. Since the sentence can be acquired, the talking sentence search unit 371 can output a specific talking sentence corresponding to the utterance content from the player. As a result, if the sentence output from the prize discharging device 3 is a sentence that stimulates the player's feelings, the player will be further motivated to acquire a prize by the output sentence, and has continuity. A similar game can be enjoyed.
[0269]
In particular, if the second numerical information is the emotion level held for the player and the rank of the image held for the player is set in a good direction when this emotion level is high, the spoken sentence search unit 371 searches. If the emotional level corresponding to the second numerical information is high, the player has a good image. Therefore, a spoken sentence associated with the high emotional level, for example, a statement that encourages the player (“Next is a better prize. "Let's take it"), and the player can enjoy the game while enjoying the thrill and excitement.
[0270]
Further, the spoken sentence search unit 371 uses the first numerical information acquired by the topic search unit 360 and the number counted by the count unit 2000 (the number that the player has acquired a prize) to store each of the first stored numbers. From the two numerical information and each predicted number, the second numerical information and the predicted number that match the first numerical information and the number are searched, and the talk sentence associated with the searched second numerical information and the predicted number Therefore, the talking sentence search unit 371 can change the talking sentence to be acquired in accordance with not only the obtained first numerical value information but also the number of the counted prizes.
[0271]
This is because if the prize desired by the player is not discharged, the player's money is reduced, but a specific talk sentence (for example, depending on the number of prizes discharged by the prize discharging device 3 (for example, "This tone" etc.), even if the player's own money is reduced, the player's willingness to acquire additional prizes is stimulated by the output spoken sentence, and the continuity is similar The game can be enjoyed.
[0272]
In addition, since the content of this talking sentence also changes depending on the level of emotion, the giveaway discharging device 3 changes the content of the sentence to be spoken one by one according to the level of emotion corresponding to the acquired first numerical information. Can do. Therefore, the prize discharging device 3 can apply a word of encouragement to the player when the degree of emotion held for the player is high, and the player can further apply the output spoken sentence to the player. Have fun playing games.
[0273]
Furthermore, the topic search unit 360 does not need to collate all the topic titles with the extracted first morpheme information, and each topic title associated only with the searched “discourse range” and the extracted first morpheme information. Since only the morpheme information is collated, a topic title including the first morpheme information can be searched (pinpoint search) in a short time from each topic title.
[0274]
As a result, the spoken sentence search unit 371 can search for the corresponding topic title in a short time, so that the spoken sentence search unit 371 determines the first numerical information associated with the searched topic title. It is possible to quickly search for a spoken sentence associated with second numerical information that matches the single numerical information.
[0275]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, a sentence that stimulates the player's emotion when the prize desired by the player is discharged to the outside based on the utterance content that the player uttered during the game. By outputting, it is possible to make the player more motivated to acquire and play the game with continuity.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a conversation control system according to a first embodiment.
FIG. 2 is a block diagram showing an internal structure of a conversation control unit and a sentence analysis unit in the first embodiment.
FIG. 3 is a diagram showing the contents of each morpheme extracted by a morpheme extraction unit in the first embodiment.
FIG. 4 is a diagram showing the contents of each phrase extracted by a phrase analysis unit in the first embodiment.
FIG. 5 is a diagram showing the contents of “case” specified by the sentence structure analysis unit in the first embodiment.
FIG. 6 is a diagram showing an “uttered sentence type” specified by an utterance type determining unit in the first embodiment.
FIG. 7 is a diagram showing the contents of each dictionary stored in the utterance type database in the first embodiment.
FIG. 8 is a diagram showing the contents of a hierarchical structure built inside the conversation database in the first embodiment.
FIG. 9 is a diagram showing a detailed relationship of a hierarchical structure built inside the conversation database in the first embodiment.
FIG. 10 is a diagram showing the content of a “topic title” constructed within the conversation database in the first embodiment.
FIG. 11 is a diagram showing the content of “answer sentence type” associated with “topic title” built inside the conversation database in the first embodiment.
FIG. 12 is a diagram showing the contents of “topic title” and “answer sentence” belonging to “discourse range” built inside the conversation database in the first embodiment.
FIG. 13 is a diagram showing the contents of reflection element information stored in the reflection element database in the first embodiment.
FIG. 14 is a diagram showing the contents of a wrapping element and a morpheme of the wrapping element stored in the wrapping element database in the first embodiment.
FIG. 15 is a flowchart showing a procedure of a conversation control method according to the first embodiment.
FIG. 16 is a diagram showing utterance contents organized by a morpheme extraction unit in the first modification.
FIG. 17 is a diagram illustrating an internal configuration of a topic search unit in a second modified example.
FIG. 18 is a diagram illustrating a state in which the ratio calculation unit in the second modification collates each morpheme belonging to “case configuration” and each “topic title” for each “topic title”.
FIG. 19 is a diagram illustrating a state in which the ratio calculation unit in the second modified example collates each morpheme belonging to “each component” and each morpheme belonging to “topic title” for each “case”.
FIG. 20 is a diagram showing a schematic configuration of a conversation control system in a third modified example.
FIG. 21 is a diagram illustrating an internal configuration of a topic search unit in a fifth modification example.
FIG. 22 is a diagram illustrating a state in which the topic search unit in the sixth modification collates first morpheme information with a topic title or an answer sentence.
FIG. 23 is a diagram showing a recording medium for storing a program in the first embodiment.
FIG. 24 is a diagram showing an appearance of a prize discharging device according to a second embodiment.
FIG. 25 is a diagram showing an internal structure of a prize discharging device according to a second embodiment.
FIG. 26 is a diagram showing an internal structure of a counting unit and a prize discharging unit in the second embodiment.
FIG. 27 is a diagram showing a detailed relationship of a hierarchical structure of discourse range groups constructed inside a conversation database in the second embodiment.
FIG. 28 is a diagram showing the topic title and the contents of the first numerical information associated with the discourse range in the second embodiment.
FIG. 29 is a diagram showing a correspondence relationship between first numerical information and second numerical information in the second embodiment.
FIG. 30 is a diagram showing the contents of a spoken sentence table stored inside a spoken sentence database in the second embodiment.
FIG. 31 is a flowchart showing a procedure of a prize discharge control method according to the second embodiment.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Conversation control apparatus, 2 ... Server, 3 ... Prize discharge | emission apparatus, 100 ... Input part, 200 ... Voice recognition part, 300 ... Conversation control part, 310 ... Management part, 320 ... Reflective determination part, 330 ... Reversal determination part 340 ... Discourse range determining unit 350 ... abbreviated sentence complementing unit 360 ... topic searching unit 361 ... ratio calculating unit 362 ... selecting unit 363 ... deleting unit 364 ... discourse adding unit 370 ... answer sentence searching unit, 371 ... Spoken sentence search unit 400 ... Sentence analysis unit 410 ... Morphological extraction unit 420 ... Phrase analysis unit 430 ... Sentence structure analysis unit 440 ... Utterance type determination unit 450 ... Morphological database 460 ... Utterance type database 500 ... Conversation database, 501 ... Spoken sentence database, 600 ... Output unit, 700 ... Speech recognition dictionary storage unit, 800 ... Communication unit, 801 ... Reflective element database, 8 2 ... flip element database, 900 ... communication unit, 1000 ... communication network, 1100 ... hard disk, 1200 ... flexible disk, 1300 ... compact disk, 1400 ... IC chip, 1500 ... cassette tape, 2000 ... count unit, 2100 ... discharge hole, 2200 ... Pass sensor, 2300 ... Premium count unit, 3000 ... Premium discharge unit, 3100 ... Operation unit, 3200 ... Set button, 3300 ... Reset button, 3400 ... Drive unit, 3410 ... Drive control unit, 3420 ... X-axis drive unit, 3430 ... Y-axis drive unit, 3440 ... Z-axis drive unit, 3450 ... Hook drive unit, 3500 ... Holding unit, 3510 ... Moving body, 3520 ... Suspension member, 3521 ... Arm, 3522 ... Hook, 4000 ... Housing unit

Claims (7)

壁材で形成された箱の内部に景品が複数収納され、該箱の下部に外部と連通する排出孔が設けられ、該景品を把持させ、把持された該景品を、前記排出孔を通じて外部に排出させる景品排出装置であって、
前記排出孔を通過した前記景品の個数をカウントするカウント手段と、
遊技者からの情報を入力する入力手段と、
一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報には、数値、符号等の第一数値情報が関連付けられており、該第二形態素情報を予め複数記憶する形態素記憶手段と、
文に、該文を検索する基準となる数値および符号等の前記第二数値情報および前記排出孔に前記景品が通過すると予想される個数を示す予想個数を対応付けた形で、該第二数値情報毎及び該予想個数毎に予め複数記憶する文記憶手段と、
前記入力手段によって遊技者から入力された内容に対応する文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出する形態素抽出手段と、
前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と予め前記形態素記憶手段に記憶された前記各第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報の中から、該第一形態素情報を構成する前記形態素を含む前記第二形態素情報を検索し、検索した該第二形態素情報に関連付けられた前記第一数値情報を取得する第一取得手段と、
前記第一取得手段で取得された前記第一数値情報及び前記カウント手段でカウントされた個数に基づいて、前記各第二数値情報及び各予想個数の中から、該第一数値情報及び該個数のそれぞれに一致する前記第二数値情報及び前記予想個数を検索し、検索した該第二数値情報及び該予想個数に対応付けられた前記文を前記文記憶手段から取得する第二取得手段と、
前記第二取得手段により取得された前記文を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする景品排出装置。
A plurality of prizes are stored inside a box formed of a wall material, and a discharge hole communicating with the outside is provided at the lower part of the box, the prize is gripped, and the gripped prize is brought outside through the discharge hole. A prize discharging device for discharging,
Counting means for counting the number of the prizes that have passed through the discharge hole;
An input means for inputting information from the player;
The second morpheme information indicating a morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof is associated with first numerical information such as a numerical value and a sign, and a plurality of morphemes for storing the second morpheme information in advance. Storage means;
The second numerical value is in a form in which the sentence is associated with the second numerical information such as a numerical value and a code used as a reference for searching the sentence, and an expected number indicating the number of the prize that is expected to pass through the discharge hole. Sentence storage means for storing a plurality of information in advance for each piece of information and for each expected number
Morpheme extraction means for extracting each morpheme constituting the minimum unit of the character string as first morpheme information based on the character string corresponding to the content input from the player by the input means;
The first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit and the second morpheme information stored in the morpheme storage unit in advance are collated, and the first morpheme information is obtained from the second morpheme information. Searching for the second morpheme information including the morpheme to be configured, and acquiring the first numerical information associated with the searched second morpheme information;
Based on the first numerical information acquired by the first acquiring means and the number counted by the counting means, the first numerical information and the number of the numbers are selected from the second numerical information and the expected number. Second acquisition means for searching the second numerical information and the predicted number that match each of the second numerical information and the sentence associated with the searched second numerical information and the predicted number;
Output means for outputting the sentence acquired by the second acquisition means;
A prize discharging device characterized by comprising:
請求項1に記載の景品排出装置であって、
遊技者から入力される情報又は遊技者への回答内容に関連性のある形態素を示す談話範囲に、前記第一数値情報がそれぞれに関連付けられた前記第二形態素情報が複数関連付けられた形で予め複数記憶された談話記憶手段と、
前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と予め記憶された前記各談話範囲とを照合し、該各談話範囲の中から、該第一形態素情報に含まれる前記形態素と一致する前記談話範囲を検索する談話検索手段を有し、
前記第一取得手段は、前記談話検索手段で検索された前記談話範囲に関連付けられた前記各第二形態素情報と、前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報の中から、該第一形態素情報を構成する前記形態素を含む前記第二形態素情報を検索し、検索した該第二形態素情報に関連付けられた前記第一数値情報を取得する
ことを特徴とする景品排出装置。
The prize discharging device according to claim 1,
In a form in which a plurality of the second morpheme information each associated with the first numerical information is associated in advance with a discourse range indicating information input from the player or a morpheme related to the response to the player. A plurality of stored discourse storage means;
The first morpheme information extracted by the morpheme extraction means is collated with each discourse range stored in advance, and the discourse that matches the morpheme included in the first morpheme information is selected from the discourse ranges. It has a discourse search means for searching a range,
The first acquisition means collates the second morpheme information associated with the discourse range searched by the discourse search means with the first morpheme information extracted by the morpheme extraction means, Searching the second morpheme information including the morpheme constituting the first morpheme information from the second morpheme information, and obtaining the first numerical information associated with the searched second morpheme information. A free gift discharging device.
請求項1乃至請求項2のいずれかに記載の景品排出装置であって、
前記第二取得手段は、前記第一取得手段で取得された前記第一数値情報に対応する数値を順次累積し、累積された数値を前記第一数値情報とすることを特徴とする景品排出装置。
A prize discharging device according to any one of claims 1 to 2,
The prize obtaining device, wherein the second obtaining means sequentially accumulates numerical values corresponding to the first numerical information acquired by the first acquiring means, and uses the accumulated numerical values as the first numerical information. .
壁材で形成された箱の内部に景品が複数収納され、該箱の下部に外部と連通する排出孔が設けられ、該景品を把持させ、把持された該景品を、前記排出孔を通じて外部に排出させる景品排出装置を制御する景品排出制御方法であって、
前記景品排出装置に設けられたカウント手段により、前記排出孔を通過した前記景品の個数をカウントするステップと、
前記景品排出装置に設けられた入力手段により、遊技者から入力された情報を取得するステップと、
前記景品排出装置に設けられた形態素記憶手段、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報、数値、符号等の第一数値情報と関連付けて予め複数記憶するステップと、
前記景品排出装置に設けられた文記憶手段、文、該文を検索する基準となる数値および符号等の前記第二数値情報および前記排出孔に前記景品が通過すると予想される個数を示す予想個数を対応付けた形で、該第二数値情報毎及び該予想個数毎に予め複数記憶するステップと、
前記景品排出装置に設けられた形態素抽出手段により、前記入力手段によって遊技者から入力された内容に対応する文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するステップと、
前記景品排出装置に設けられた第一取得手段によって、前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と予め前記形態素記憶手段に記憶された前記各第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報の中から、該第一形態素情報を構成する前記形態素を含む前記第二形態素情報を検索し、検索した該第二形態素情報に関連付けられた前記第一数値情報を取得するステップと、
前記景品排出装置に設けられた第二取得手段によって、前記第一取得手段で取得された前記第一数値情報及び前記カウント手段でカウントされた個数に基づいて、前記各第二数値情報及び各予想個数の中から、該第一数値情報及び該個数のそれぞれに一致する前記第二数値情報及び前記予想個数を検索し、検索した該第二数値情報及び該予想個数に対応付けられた前記文を前記文記憶手段から取得するステップと、
前記景品排出装置に設けられた出力手段によって、前記第二取得手段により取得された前記文を出力するステップと、
を有することを特徴とする景品排出制御方法。
A plurality of prizes are stored inside a box formed of a wall material, and a discharge hole communicating with the outside is provided at the lower part of the box, the prize is gripped, and the gripped prize is brought outside through the discharge hole. A prize discharge control method for controlling a prize discharge device to be discharged,
Counting the number of the prizes that have passed through the discharge hole by a counting means provided in the prize discharge device ;
Obtaining information input from a player by an input means provided in the prize discharging device ;
A word memory means provided in the prize discharge device, one character, the second morpheme information indicating the morphemes consisting of a plurality of character strings, or a combination thereof, numbers, pre plurality association with the first numerical value information code such as Memorizing step;
Shown in sentence storage means provided in the prize discharge apparatus, a sentence, a number of the prize in the second numerical information and the discharge hole numbers and symbols such as a reference to find the該文is expected to pass A step of storing a plurality in advance for each of the second numerical information and for each of the predicted numbers in association with the predicted number;
Based on the character string corresponding to the content input from the player by the input means, each morpheme constituting the minimum unit of the character string is set as the first morpheme information by the morpheme extracting means provided in the prize discharging device. Extracting, and
The first acquisition unit provided in the prize discharging device collates the first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit with the second morpheme information stored in the morpheme storage unit in advance, Searching the second morpheme information including the morpheme constituting the first morpheme information from the second morpheme information, and obtaining the first numerical information associated with the searched second morpheme information; ,
Based on the first numerical information acquired by the first acquisition means and the number counted by the counting means by the second acquisition means provided in the prize discharging device, each of the second numerical information and each prediction The second numerical information and the predicted number that match the first numerical information and the number are searched from the number, and the sentence associated with the searched second numerical information and the predicted number is Obtaining from the sentence storage means;
Outputting the sentence acquired by the second acquisition means by an output means provided in the prize discharging device ;
A prize discharge control method comprising:
壁材で形成された箱の内部に景品が複数収納され、該箱の下部に外部と連通する排出孔が設けられ、該景品を把持させ、把持された該景品を、前記排出孔を通じて外部に排出させる景品排出装置を制御する景品排出制御方法であって、
前記景品排出装置に設けられたカウント手段により、前記排出孔を通過した前記景品の個数をカウントするステップと、
前記景品排出装置に設けられた入力手段により、遊技者から入力された情報を取得するステップと、
前記景品排出装置に設けられた形態素記憶手段に、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報を、数値、符号等の第一数値情報と関連付けて予め複数記憶するステップと、
前記景品排出装置に設けられた文記憶手段に、文を、該文を検索する基準となる数値および符号等の前記第二数値情報および前記排出孔に前記景品が通過すると予想される個数を示す予想個数を対応付けた形で、該第二数値情報毎及び該予想個数毎に予め複数記憶するステップと、
前記景品排出装置に設けられた形態素抽出手段により、前記入力手段によって遊技者から入力された内容に対応する文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するステップと、
前記景品排出装置に設けられた談話記憶手段、遊技者から入力される情報又は遊技者への回答内容に関連性のある形態素を示す談話範囲に、前記第一数値情報がそれぞれに関連付けられた前記第二形態素情報複数関連付けた形で予め複数記憶するステップと、
前記景品排出装置に設けられた談話検索手段によって、前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報と予め記憶された前記各談話範囲とを照合し、該各談話範囲の中から、該第一形態素情報に含まれる前記形態素と一致する前記談話範囲を検索するステップと、
前記景品排出装置に設けられた第一取得手段によって、前記談話検索手段で検索された前記談話範囲に関連付けられた前記各第二形態素情報と、前記形態素抽出手段で抽出された前記第一形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報の中から、該第一形態素情報を構成する前記形態素を含む前記第二形態素情報を検索し、検索した該第二形態素情報に関連付けられた前記第一数値情報を取得するステップと
前記景品排出装置に設けられた第二取得手段によって、前記第一取得手段で取得された前記第一数値情報及び前記カウント手段でカウントされた個数に基づいて、前記各第二数値情報及び各予想個数の中から、該第一数値情報及び該個数のそれぞれに一致する前記第二数値情報及び前記予想個数を検索し、検索した該第二数値情報及び該予想個数に対応付けられた前記文を前記文記憶手段から取得するステップと、
前記景品排出装置に設けられた出力手段によって、前記第二取得手段により取得された前記文を出力するステップと、
を有することを特徴とする景品排出制御方法。
A plurality of prizes are stored inside a box formed of a wall material, and a discharge hole communicating with the outside is provided at the lower part of the box, the prize is gripped, and the gripped prize is brought outside through the discharge hole. A prize discharge control method for controlling a prize discharge device to be discharged,
A step of counting the number of the prizes that have passed through the discharge hole by a counting means provided in the prize discharge device;
Obtaining information input from a player by an input means provided in the prize discharging device;
A plurality of morpheme storage means provided in the prize discharging device is preliminarily associated with a plurality of second morpheme information indicating a morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof, with first numerical information such as a numerical value and a sign. Memorizing step;
The sentence storage means provided in the prize discharging device indicates a sentence, the second numerical information as a reference for searching the sentence, and the second numerical information such as a sign, and the number of the prize expected to pass through the discharge hole. A step of storing a plurality in advance for each of the second numerical information and for each of the predicted numbers in association with the predicted number;
Based on the character string corresponding to the content input from the player by the input means, each morpheme constituting the minimum unit of the character string is set as the first morpheme information by the morpheme extracting means provided in the prize discharging device. Extracting, and
Discourse storage means provided in the prize discharge apparatus, the discourse range indicated morphemes are relevant to the answer content to the information or player input from a player, the first numerical information is associated with each Storing in advance a plurality of second morpheme information in association with each other;
The first morpheme information extracted by the morpheme extraction unit is collated with each pre-stored discourse range by a discourse search unit provided in the prize discharging device, and the first discourse range is compared with the first discourse range. Searching for the discourse range that matches the morpheme included in one morpheme information;
Each of the second morpheme information associated with the discourse range searched by the discourse search means by the first acquisition means provided in the prize discharging device, and the first morpheme information extracted by the morpheme extraction means The second morpheme information including the morpheme constituting the first morpheme information is searched from the second morpheme information, and the first morpheme associated with the searched second morpheme information is searched. Step to get numerical information
Based on the first numerical information acquired by the first acquisition means and the number counted by the counting means by the second acquisition means provided in the prize discharging device, each of the second numerical information and each prediction The second numerical information and the predicted number that match the first numerical information and the number are searched from the number, and the sentence associated with the searched second numerical information and the predicted number is obtained. Obtaining from the sentence storage means;
Outputting the sentence acquired by the second acquisition means by an output means provided in the prize discharging device;
A prize discharge control method comprising:
請求項4乃請求項5のいずれかに記載の景品排出制御方法であって、
取得された前記第一数値情報に対応する数値を順次累積し、累積された数値を前記第一数値情報とすることを特徴とする景品排出制御方法。
A prize discharge control method according to any one of claims 4 to 5,
A prize discharge control method comprising sequentially accumulating numerical values corresponding to the acquired first numerical information, and using the accumulated numerical values as the first numerical information.
壁材で形成された箱の内部に景品が複数収納され、該箱の下部に外部と連通する排出孔が設けられ、該景品を把持させ、把持された該景品を、前記排出孔を通じて外部に排出させる景品排出装置のコンピュータのためのプログラムであって、前記コンピュータが、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素を示す第二形態素情報を、数値、符号等の第一数値情報と関連付けて予め複数記憶すると共に、文を、該文を検索する基準となる数値および符号等の前記第二数値情報および前記排出孔に前記景品が通過すると予想される個数を示す予想個数を対応付けた形で、該第二数値情報毎及び該予想個数毎に予め複数記憶するメモリと、遊技者が入力可能な入力手段と、外部に排出される前記景品の数をカウント可能なカウント手段と、を有し、前記コンピュータに、以下のステップを有する処理を実行させるためのプログラム。
前記入力手段から入力された内容に対応する文字列に基づいて、該文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するステップと、
前記抽出した第一形態素情報と前記メモリに記憶された各第二形態素情報とを照合し、該各第二形態素情報の中から、該第一形態素情報を構成する前記形態素を含む前記第二形態素情報を検索し、検索した該第二形態素情報に関連付けられた前記第一数値情報を取得するステップと、
前記取得した第一数値情報及び前記排出孔を通過した前記景品の前記カウント手段でカウントされた個数に基づいて、前記メモリに記憶された前記各第二数値情報及び各予想個数の中から、該第一数値情報及び該個数のそれぞれに一致する前記第二数値情報及び前記予想個数を検索し、検索した該第二数値情報及び該予想個数に対応付けられた前記文を前記メモリから取得するステップ。
A plurality of prizes are stored inside a box formed of a wall material, and a discharge hole communicating with the outside is provided at the lower part of the box, the prize is gripped, and the gripped prize is brought outside through the discharge hole. A program for a computer of a prize discharging device for discharging, wherein the computer has second morpheme information indicating a morpheme composed of one character, a plurality of character strings, or a combination thereof as a first value such as a numerical value and a sign. A plurality of sentences are stored in advance in association with the information, and the sentence is a reference number for retrieving the sentence, the second numerical information such as a numerical value and a sign, and an expected number indicating the number of the prize expected to pass through the discharge hole. In association with each other, a plurality of memories stored in advance for each of the second numerical information and the expected number, an input means that can be input by the player, and a card that can count the number of the prizes to be discharged to the outside. It has a cement means, and the computer program for executing a process with the following steps.
Extracting each morpheme constituting the minimum unit of the character string as first morpheme information based on the character string corresponding to the content input from the input means ;
The extracted first morpheme information and each second morpheme information stored in the memory are collated, and the second morpheme including the morpheme constituting the first morpheme information from the second morpheme information. Retrieving information and obtaining the first numerical information associated with the retrieved second morpheme information;
Based on the obtained first numerical information and the number counted by the counting means of the prize that has passed through the discharge hole, the second numerical information stored in the memory and the expected number Searching the second numerical information and the predicted number that match the first numerical information and the number, respectively, and obtaining the sentence associated with the searched second numerical information and the predicted number from the memory .
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