专利名称：操作系统及操作方法
技术领域：
本发明涉及操作系统及操作方法，涉及根据说话者的话语所包含的信息进行所请求任务的推定的操作系统及操作方法。
背景技术：
车辆行驶中的驾驶员忙于驾驶操作，因此，难以进行导航系统的目的地的设定等驾驶操作之外的操作。于是，提案有通过分析驾驶员的话语，推定驾驶员所请求的任务，不需要驾驶员的操作来执行该任务的装置。例如，在专利文献I中公开有以下的系统，即，车辆的驾驶员和外部中心的操作员进行对话，外部中心辨识驾驶员的话语，将驾驶员所希望的显示信息显示于车辆的显示装置。专利文献I :特开2004 - 333319号公报
发明内容
但是，在上述的技术中，例如，在使操作员进行目的地设定的情况下，需要驾驶员将现处地、目的地及所请求的任务作为命令具体告知操作员，驾驶员只能够以命令的水平进行说话，对于驾驶员而言便利性低。另外，根据驾驶员的话语来推定所请求的任务的精度低，系统的动作的可靠性低。因此，在上述的技术中，为了极力防止错误识别，仅接受与有限的操作有关的命令的话语，成为仅进行有限的操作的辅助的系统。本发明是鉴于这种事情而开发的，其目的在于提供一种提高了对于用户的便利性，提高了根据话语推定所请求的任务的精度的操作系统及操作方法。本发明提供一种操作系统，其具备请求任务推定单元，其根据第一说话者的话语中所包含的信息进行所请求的任务的候补的推定，请求任务推定单元提取第一说话者的话语中所包含的多个单词，从对每个单词关联地存储有一个或多个属性的数据库中读出与单词相关联的所述属性，从存储有与所读出的一个或多个属性相关联的任务的候补的一个或多个域的数据库，读出与属性相关联的任务的候补的域，对于第一说话者的话语中所包含的多个单词，合计对每个单词所读出的域，将合计数最多的域涉及的任务的候补推定为所请求的任务的候补。根据该构成，请求任务推定单元提取第一说话者的话语中所包含的多个单词，从对每个单词关联地存储有一个或多个属性的数据库中读出与单词相关联的属性，从存储有与所读出的一个或多个属性相关联的任务的候补的一个或多个域的数据库，读出与属性相关联的任务的候补的域，对于第一说话者的话语中所包含的多个单词，合计对每个单词所读出的域，将合计数最多的域涉及的任务的候补推定为所请求的任务的候补，因此，能够高精度地进行任务的候补的推定。另外，本发明中的“任务的候补”，例如后述，可以列举检索、路径导向、导航系统的操作及机器的设定的变更等对用户的各种服务。或，本发明中的“任务的候补”，如后述，例如分别包括检索关键词等检索条件不同的检索处理。
该情况下,请求任务推定单元对于对每个单词所读出的域，合计与域对单词域的重要度相对应的得分，能够将合计得分最多的域涉及的任务的候补推定为所请求的任务的候补。根据该构成,请求任务推定单元对于对每个单词所读出的域，合计与域对单词域的重要度相对应的得分，将合计的得分最多的域涉及的任务的候补推定为所请求的任务的候补，因此，还能够根据域对单词域的重要度，高精度地进行任务的候补的推定。另外，还可以具备行动任务选择单元，其基于第二说话者的话语中所包含的信息，从请求任务推定单元推定的所请求的任务的候补选择应进行的任务。
根据该构成，请求任务推定单元根据第一说话者的话语中所包含的信息进行所请求的任务的候补的推定，行动任务选择单元基于第二说话者的话语中所包含的信息，根据请求任务推定单元推定的所请求的任务的候补来选择应进行的任务。因此，根据第一说话者和第二说话者二人的话语中所包含的信息能够进行任务的推定。由此，能够降低任务的推定所需要的时间及话语数，能够提高对用户的便利性，能够提高根据话语推定所请求的任务的精度。该情况下，行动任务选择单元，提取第二说话者的话语中所包含的多个单词，从对每个单词关联地存储有一个或多个属性的数据库中读出与单词相关联的属性，从存储有与所读出的一个或多个属性相关联的任务的一个或多个域的数据库，读出与属性相关联的任务的域，对于第一说话者的话语中所包含的多个单词，合计对每个单词所读出的域，能够选择合计数最多的域涉及的任务作为与所请求的任务相应的任务。根据该构成，行动任务选择单元提取第二说话者的话语中所包含的多个单词，从对每个单词关联地存储有一个或多个属性的数据库中读出与单词相关联的属性，从存储有与所读出的一个或多个属性相关联的任务的一个或多个域的数据库，读出与属性相关联的任务的域，对于第一说话者的话语中所包含的多个单词，合计对每个单词所读出的域，能够选择合计数最多的域涉及的任务作为与所请求的任务相应的任务，因此，能够进一步高精度地进行任务的选择。该情况下，行动任务选择单元能够对于对每个单词所读出的域，合计与域对单词的重要度相对应的得分，选择合计的得分最多的域涉及的任务作为所请求的任务。根据该构成，行动任务选择单元能够对于对每个单词所读出的域，合计与域对单词的重要度相对应的得分，将合计的得分最多的域涉及的任务作为所请求的任务进行选择，因此，根据域对单词的重要度，能够高精度地进行任务的选择。另一方面，本发明提供一种操作方法，其包括根据第一说话者的话语中所包含的信息进行所请求的任务的推定的请求任务推定工序，请求任务推定工序，提取第一说话者的话语中所包含的多个单词，从对每个单词关联地存储有一个或多个属性的数据库中读出与单词相关联的属性，从存储有与所读出的一个或多个属性相关联的任务的候补的一个或多个域的数据库，读出与属性相关联的任务的候补的域，对于第一说话者的话语中所包含的多个单词，合计对每个单词所读出的域，将合计数最多的域涉及的任务的候补推定为所请求的任务的候补。该情况下，请求任务推定工序对于每个单词所读出的域，合计与域对单词的重要度相对应的得分，将合计的得分最多的域涉及的任务的候补推定为所请求的任务的候补。
另外，还具备行动任务选择工序，其基于第二说话者的话语中所包含的信息，从请求任务推定工序所推定的请求的任务的候补选择应进行的任务。该情况下，请求任务推定工序能够提取第一说话者的话语中所包含的多个单词，从对每个单词关联地存储有一个或多个属性的数据库中读出与单词相关联的属性，从存储有与所读出的一个或多个属性相关联的任务的候补的一个或多个域的数据库，读出与属性相关联的任务的候补的域，对于第一说话者的话语中所包含的多个单词，合计对每个单词所读出的域，将合计数最多的域涉及的任务的候补推定为所请求的任务的候补。
该情况下，行动任务选择工序能够对每个单词所读出的域，合计与域对单词的重要度相对应的得分，选择合计的得分最多的域涉及的任务作为所请求的任务。发明效果根据本发明的操作系统及操作方法，能够提高对用户的便利性，能够提高根据说话推定所请求的任务的精度。
图I是表示第一实施方式的操作系统的构成的图；图2是表示从第一实施方式的说话的识别结果提取请求任务的域的处理的流程图；图3是表示语句属性I的属性I图表；图4是表示语句属性2的属性2图表；图5是表示与语句属性1、2相关联的域的域对应表；图6是表示与域相关联的请求任务的域一请求任务对应表；图7是表示从第二实施方式的说话的识别结果提取请求任务的域的处理的流程图；图8是表示所识别的单词和对各单词预先赋予的属性a、b的图表；图9是表示语句属性a的属性a图表；图10是表不语句属性b的属性b图表；图11是定义了与每个域的重要度对应的得分的属性得分算出图表；图12是表示所识别的单词和其属性a、b的一部分的图表；图13是表示得分算出的例的图。符号说明100车载设备101麦克风102音响分析处理部(DSR — C )103 GPS 传感器104位置信息处理部105画面输出处理部106显示装置200 中心201 词汇 DB
202声音识别处理部(DSR — S)203关键词提取处理部204行动履历DB205操作履历DB206状況判断处理部207操作判断处理部208同义词 关联词DB 210设施信息DB300操作员终端301显示器302麦克风303音响分析处理部
具体实施例方式以下，参照
本发明的实施方式的操作系统。如图I所示，本发明第一实施方式的操作系统由用通信线路连接的车载设备100、中心200及操作员终端300构成。本实施方式的操作系统通过采用搭载于车辆的车载设备100的用户和操作操作员终端300的操作员经由中心200进行对话，根据用户的请求推定操作员应该进行的任务。如图I所示，车载设备100具有麦克风101、声音分析处理部(DSR — C Distributed Speech Recognition Client) 102、GPS 传感器 103、位置信息处理部 104、画面输出处理部105及显示装置106。麦克风101检测车辆内的例如驾驶员即用户(第一说话者)的话语，将检测结果作为声音信号向音响分析处理部102输出。音响分析处理部102在中心200进行声音识别处理，压缩话语数据的大小并向中心200发送。GPS 传感器 103 用 GPS 接收机接收来自 GPS (Global Positioning System)卫星的信号，根据各信号的不同测定车辆的位置。车载设备100具备基于GPS传感器103测定的位置信息和地图数据对用户进行路径导向的未图示的导航仪。位置信息处理部104收集GPS传感器103检测出的位置信息向中心200发送。画面输出处理部105接收从中心200发送的信息，通过显示装置106对驾驶员即
用户显示信息。中心200具有词汇DB201、声音识别处理部(DSR — S) 202、关键词提取处理部203、行动履历DB204、操作履历DB205、状況判断处理部206、操作判断处理部207及同义词·关联词DB208。词汇DB201为积累有成为声音识别的对象的词汇的识别词典的数据库。在词汇DB201中也包括同一单词的别名及爱称等代称词汇。声音识别处理部(DSR— S !Distributed Speech Recognition Server) 202 听写识别从车载设备100的音响分析处理部102发送的用户的话语数据并进行文本化。另外，声音识别处理部202听写识别从操作员终端300的音响分析处理部303发送的操作员的话语数据并进行文本化。
关键词提取处理部203从声音识别处理部202进行了文本化的话语文本提取成为任务推定所需的关键词的单词。行动履历DB204储存有与搭载有车载设备100的车辆的用户即驾驶员的过去的设定目的地、行驶路线、时间带等行动履历相关的信息。另外，在本实施方式中，在中心200的行动履历DB204中存储有与驾驶员的过去的行动履历相关的信息，但是，中心200的外部的机器中也可以存储与驾驶员的过去的行动履历相关的信息。操作履历DB205存储有与搭载有车载设备100的车辆的用户即驾驶员的过去的话语内容、检索条件等操作履历相关的信息。状況判断处理部206进行从车载设备100的位置信息处理部104发送的搭载有车载设备100的车辆的位置信息的取得、与储存于行动履历DB204的行动履历相关的信息及与储存于操作履历DB205的操作履历相关的信息的取得。另外，状況判断处理部206也取得当前的时刻。 操作判断处理部207将关键词提取处理部203的关键词的提取结果和与状況判断处理部206取得的用户相关的信息联合，参照与储存于同义词·关联词DB的同义词 关联词相关的信息，推定用户的请求的任务的候补。另外，操作判断处理部207基于任务的候补的推定结果，选择并执行操作员应该进行的任务。操作判断处理部207的推定结果向车载设备100的画面输出处理部105及操作员终端300的显示装置301输出。同义词 关联词DB208储存有与储存于词汇DB201的词汇和意思有关联的同义词及关联词相关的信息。另外，来自车载设备100的话语数据、位置信息及来自中心200的推定结果在车载设备100和与中心200连接的路侧基础设施之间，通过短距离通信等发送接收。在设施信息DB210中存储有与搭载有车载设备100的车辆能够途经的各种设施相关的信息。操作员终端300具有显示装置301、麦克风302及音响分析处理部(DSR — C Distributed Speech Recognition Client) 303。显不装置 301 接收从中心 200 的操作判断处理部207发送的信息，对操作员显示信息。麦克风302检测操作员(第二说话者)的话语，将检测结果作为声音信号向音响分析处理部303输出。音响分析处理部303在中心200进行声音识别处理，因此，压缩话语数据的大小向中心200发送。以下，对本实施方式的操作系统的动作进行说明。在以下的例中，首先，为表示根据话语推定任务的原理，以根据驾驶员的话语推定称为POI (Position Information)检索的任务的方法为中心进行说明。例如，搭载有车载设备100的车辆的驾驶员向麦克风101说“池袋的XXX (便利店名)在哪？ ”。音响分析处理部102仅提取中心200的声音识别处理部202用于进行声音识别的最低限必要的信息，作为话语数据向中心200的声音识别处理部202发送。声音识别处理部202使用听写识别对话语数据进行文本化，制成话语文本。这时，声音识别处理部202参照词汇DB201，在关键词中含有爱称、别称等代称表达的情况下，输出将代称表达置换为基本表达后的信号。在上述的例中，在话语内不包含代称表达，因此，不进行基本表达的置换。另外，代称表达和基本表达的定义不是普遍的，可根据词汇DB201的配备规格适当决定。
关键词提取处理部203对声音识别处理部202所输出的话语文本进行结构分析。在结构分析中，关键词提取处理部203进行形态分析下的词类分解和系受关系的判别。关键词提取处理部203根据词类分解结果仅摘录意思判别所需词类的单词向操作判断处理部207发送。在此，意思判别所需的词类是指名词、动词、形容词、形容动词等具有单独地用于目的推定的意思的可能性高的词类。例如，在本例中，提取“池袋”、“XXX (便利店名)”。如上述，如图2所示，来自声音识别结果的单词提取结束(S101)。操作判断处理部207将从关键词提取处理部203接受的所提取的关键词与预先定义的判断的规则对照，推定由驾驶员所请求的请求任务。在本实施方式中，在同义词 关联词DB208中存储有多个语句属性。语句属 性与规定的关键词相关联且存储于同义词 关联词DB208。例如，对于语句属性I设为定义有图3所示的属性I图表。操作判断处理部207判定所提取的关键词是否分别与语句属性I的语句属性I图表相关联(S102)。与关键词“池袋”相关联的语句属性I为idl = 2 区域”。与关键词“XXX (便利店名)”相关联的语句属性I为idl = 4 连锁店”。这种语句属性也可以由设施信息DB210的各设施的属性信息生成。例如，对于语句属性2设为定义有图4所示的属性2图表。操作判断处理部207判定所提取的关键词是否分别与语句属性2的语句属性2图表相关联(S103)。与关键词“池袋”相关联的语句属性2为id2 = a:“无属性”。与关键词“XXX (便利店名)”相关联的语句属性2为id2 = e 便利店”。在本例中，所提取的关键词“池袋”、“XXX (便利店名)”与语句属性I图表及语句属性2图表的任一个相关联，因此，操作判断处理部207将这些关键词作为域判定必要语句进行存储(S104)。另一方面，如果在所提取的关键词与语句属性I图表、语句属性2图表及其它的语句属性图表的任一个都无关联时，操作判断处理部207将该关键词作为不是域判定必要语句而废弃(S105)。在操作判断处理部207处理了全部的关键词时(S106)，操作判断处理部207对所提取的关键词分别判定域对应表的相符域为哪一个，从域一览提取相符域(S107、S108)。在同义词·关联词DB208中存储有图5所示的域对应表。在域对应表中，定义有与每个语句属性I及语句属性2对应的任务的域I 13。域I 13的任务分别如图6所示进行定义。例如，对于关键词“池袋”，语句属性I为idl = 2 域”，语句属性2为id2 = a :“无属性”，因此，与图5表中用圆圈表示的域1，4，5，6，7，8，9，10，11，12及13相符。另外，对于关键词“XXX (便利店名)”，语句属性I为idl = 4 连锁店”，语句属性2为id2 = e :“便利店”，与图5表中用圆圈表示的域8相符。操作判断处理部2O 7在对全部的关键词结束了域对应表的相符域的判定时(S107)，通过合计相符的域来推定请求任务(S109)。例如，在本例中，与关键词“池袋”、“XXX(便利店名)”的哪一个都相符的域为域8的“Ρ0Ι检索一 POI未定一便利店”。于是，操作判断处理部207将域8的“POI (Position Information)检索一 POI未定一便利店”推定为任务。操作判断处理部207将任务的推定结果向操作员终端300的显示装置301和车载设备100的画面输出处理部105发送。在操作员终端300，基于该任务的推定结果，操作员向麦克风302说话，可以进行与驾驶员的说话同样的处理，进行将该任务确认为应实际应该执行的任务的处理。与此相反，在车载设备100中驾驶员向麦克风101说话，也可以执行与上述同样的处理。通过重复这种处理，在短时间内能够精度优良地进行任务的推定。根据本实施方式，中心200的操作判断处理部207提取驾驶员及操作员的话语中所包含的多个单词，从对每个单词关联存储有一个或多个属性的同义词·关联词DB208中读出与单词相关联的属性，从存储有与所读出的一个或多个属性相关联的任务的候补或应实际进行的任务的一个或多个域的同义词·关联词DB208，读出与属性相关联的任务的候补或应实际进行的任务的域，对于驾驶员及操作员的话语中所包含的多个单词，合计对每个单词所读出的域，将合计数最多的域涉及的任务的候补或应实际进行的任务推定为任务的候补及应实际进行的任务，因此，能够更高精度地进行任务的推定。另外，根据本实施方式，中心200的操作判断处理部207根据驾驶员(用户)的话语中所包含的信息进行所请求的任务的候补的推定，基于操作员的话语中所包含的信息，根据推定的任务的候补选择应该进行的任务。因此，根据驾驶员和操作员的二人的话语中所 包含的信息进行任务的推定。由此，能够降低任务的推定所需要的时间及话语数，提高对用户的便利性，能够提高根据话语推定所请求的任务的精度。以下，对本发明的第二实施方式进行说明。在本实施方式中，对于对每个单词所读出的域，合计与域对单词的重要度对应的得分，将合计得分的最多的域涉及的任务的候补或任务推定为所请求的任务的候补或应实际进行的任务。例如，搭载有车载设备100的车辆的驾驶员对麦克风101说“在池袋想去找A连锁店(便利店名)在哪？ ”。如图7及图8所示，识别话语中所包含的各单词，根据识别结果从数据库中提取各单词的属性(S201)。另外，与第一实施方式同样，这种语句属性也可以由设施信息DB210的各设施的属性信息生成。另外，如图8所示，也可以设定可靠度这样的要素，可靠度可以从处理中除去不足规定的阈值的单词，也可以根据可靠度设置处理的权重。如图7所示，操作判别处理部207从单词的属性a中提取ID (S202)。如图8及9所示，另外，对于声音识别结果的单词“池袋”，属性a的ID为IDa = 2的“域”。另外，对于声音识别结果的单词“A连锁店”，属性a的ID为IDa = 8的“连锁店”。另外，如图7所示，操作判别处理部207从单词的属性b提取ID(S203)。如图8及10所示，另外，对于声音识别结果的单词“池袋”，属性b的ID不存在。另外，对于声音识别结果的单词“A连锁店”，属性b的ID为IDb = 8的“便利店”。操作判别处理部207根据如图11所示的定义了与每个域的重要度对应的得分的属性得分算出图表，算出与相符ID对应的全域的得分(S204)。例如，对于单词“A连锁店”，属性a的IDa = 8、属性b的IDb = 8，因此，域I的得分为I。另一方面，域8的得分为3。这样一来，操作判别处理部207对于话语中所识别的各单词将各域的得分相加(S205)。例如，如图12所示，对于单词“池袋”，属性a的IDa = 2，属性b的IDb = O。另夕卜，对于单词“A连锁店”，属性a的IDa = 8，属性b的IDb = 8。另外，对于单词“找”，属性a 的 IDa = O,属性 b 的 IDb = 16。对于这些各单词，使用图11的属性得分算出图表，算出各域的得分。例如，如图13所示，对于域I “Ρ0Ι检索一POI特定一名称”，对单词“池袋”得分3，对单词“A连锁店”得分1，对单词“找”得分O。由此，域I的得分的合计值为4。另一方面，对于域8 “Ρ0Ι检索一 POI未定一便利店”，对单词“池袋”得分为3，对单词“A连锁店”得分为3，对单词“找”得分为O。由此，域I的得分的合计值为6。操作判别处理部207对于全部域重复同样的处理直至对话的末尾(S206)，以合计的得分顺序将域分类(S207)。例如，得分最高的域设定为域8“P0I检索一 POI未定一便利店”时，操作判别处理部207推定域8的“Ρ0Ι检索一 POI未定一便利店”为所请求的任务、应实际执行的任务的可能性高。在本实施方式中，中心200的操作判断处理部207提取驾驶员及操作员的话语中所包含的多个单词，从对每个单词关联地存储有一个或多个属性的同义词·关联词DB208读出与单词相关联的属性，从存储有与所读出的一个或多个属性相关联的任务的候补或应实际执行的任务的一个或多个域存储的同义词·关联词DB208，读出与属性相关联的任务的候补或应实际执行的任务的域，对于驾驶员及操作员的话语中所包含的多个单词，对于对每个单词所读出的域，合计与域对单词的重要度对应的得分，将合计的得分最多的域涉及的任务的候补或应实际进行的任务推定为任务的候补或应实际进行的任务，因而能够更高精度地进行任务的推定。 另外，本发明不限于上述的实施方式，当然在不脱离本发明的宗旨的范围内可增加各种各样的变更。例如，在上述实施方式中，重点对在使用车载设备的驾驶员和使用操作员终端的操作员之间进行对话的形态进行了说明，但是，例如，除了车载设备之外，说话者的一部分或全部即便在因某种原因进行精细的手动操作困难的情况下，本发明可适用，可发挥效果。另外，说话者也不仅限于2名，可以基于来自3名以上的说话者的话语来推定任务。工业实用性根据本发明的操作系统及操作方法，能够提高对用户的便利性，能够提高根据话语推定所请求的任务的精度。
权利要求
1.一种操作系统，具备请求任务推定单元，所述请求任务推定单元根据第一说话者的话语中所包含的信息进行所请求的任务的候补的推定， 所述请求任务推定单元， 提取所述第一说话者的话语中所包含的多个单词， 从对每个所述单词关联地存储有一个或多个属性的数据库中读出与所述单词相关联的所述属性， 从存储有与所读出的一个或多个所述属性相关联的所述任务的候补的一个或多个域的数据库，读出与所述属性相关联的所述任务的候补的所述域， 对于所述第一说话者的话语中所包含的多个单词，合计对每个所述单词读出的所述域，将合计数最多的域涉及的所述任务的候补推定为所请求的所述任务的候补。
2.如权利要求I所述的操作系统，其中， 所述请求任务推定单元对于对每个所述单词读出的所述域，合计与所述域对所述单词的重要度相对应的得分，将合计的所述得分最多的域涉及的所述任务的候补推定为所请求的所述任务的候补。
3.如权利要求I或2所述的操作系统，其中， 还具备行动任务选择单元，其基于第二说话者的话语中所包含的信息，从所述请求任务推定单元推定的所请求的任务的候补中选择应进行的任务。
4.如权利要求3所述的操作系统，其中， 所述行动任务选择单元， 提取所述第二说话者的话语中所包含的多个单词， 从对每个所述单词关联地存储有一个或多个属性的数据库中读出与所述单词相关联的所述属性， 从存储有与所读出的一个或多个所述属性相关联的所述行动任务的一个或多个域的数据库，读出与所述属性相关联的所述任务的所述域， 对于所述第二说话者的话语中所包含的多个单词，合计对每个所述单词读出的所述域，选择合计数最多的域涉及的所述任务作为所请求的所述任务。
5.如权利要求4所述的操作系统，其中， 所述行动任务选择单元对于对每个所述单词读出的所述域，合计与所述域对所述单词的重要度相对应的得分，选择合计的所述得分最多的域涉及的所述任务作为所请求的所述任务。
6.一种操作方法，包括根据第一说话者的话语中所包含的信息进行所请求的任务的推定的请求任务推定工序， 所述请求任务推定工序中， 提取所述第一说话者的话语中所包含的多个单词， 从对每个所述单词关联地存储有一个或多个属性的数据库中读出与所述单词相关联的所述属性， 从存储有与所读出的一个或多个所述属性相关联的所述任务的候补的一个或多个域的数据库，读出与所述属性相关联的所述任务的候补的所述域， 对于所述第一说话者的话语中所包含的多个单词，合计对每个所述单词读出的所述域，将合计数最多的域涉及的所述任务的候补推定为所请求的所述任务的候补。
7.如权利要求6所述的操作方法，其中， 所述请求任务推定工序对于对每个所述单词读出的所述域，合计与所述域对所述单词的重要度相对应的得分，将合计的所述得分最多的域涉及的所述任务的候补推定为所请求的所述任务的候补。
8.如权利要求6或7所述的操作方法，其中， 还具备行动任务选择工序，其基于第二说话者的话语中所包含的信息，从所述请求任务推定工序推定的所请求的任务的候补中选择应进行的任务。
9.如权利要求8所述的操作方法，其中， 所述行动任务选择工序中， 提取所述第二说话者的话语中所包含的多个单词， 从对每个所述单词关联地存储有一个或多个属性的数据库中读出与所述单词相关联的所述属性， 从存储有与所读出的一个或多个所述属性相关联的所述任务的一个或多个域的数据库，读出与所述属性相关联的所述任务的所述域， 对于所述第一说话者的话语中所包含的多个单词，合计对每个所述单词读出的所述域，选择合计数最多的域涉及的所述任务作为与请求任务相应的所述任务。
10.如权利要求9所述的操作方法，其中， 所述行动任务选择工序对于对每个所述单词读出的所述域，合计与所述域对所述单词的重要度相对应的得分，选择合计的所述得分最多的域涉及的所述任务作为所请求的所述任务。
全文摘要
中心(200)的操作判断处理部(207)提取驾驶员及操作员的话语中所包含的单词，从对每个单词关联地存储有属性的同义词·关联词DB(208)中读出与单词相关联的属性，从存储有与所读出的属性相关联的任务的候补或应实际进行的任务的域的同义词·关联词DB(208)读出与属性相关联的任务的候补等域，对于驾驶员等的话语中所包含的单词，合计对每个单词所读出的域，将合计数最多的域涉及的推定为任务的候补及应实际进行的任务。由此，能够高精度地进行任务的推定。
文档编号G10L15/10GK102844807SQ201180018550
公开日2012年12月26日 申请日期2011年4月12日 优先权日2010年4月12日
发明者难波利行, 关山博昭, 冈达之, 藤城实奈子, 大川克利, 大谷惠美, 佐佐木淳志, 藤田泰彦 申请人:丰田自动车株式会社