Abstract本研究では、音声言語による入出力のための知識ベースと対話モデルに関する研究を行なった。音声認識に関しては、音声の特徴パラメータの時間変化の様子を視察することによって音韻を認識する専門家の知識を知識ベース化し、それに基づく連続音声認識エキスパートシステムを構築した。対話システム要素となる機構についてより詳細な研究を行なった。文解析については、「述語素パターンのマッチングに基づく文解析アルゴリズム」を用い、黒板モデルを導入した意味主導型の文解析メカニズムを開発した。対話構造の解析のために昨年度提案した「発話対」という概念に基づき、より実際的な対話の単位となる「発話セル」という概念を提案した。これにより内容的にまとまりのある複数の発話対を単位として対話構造を認識することが可能となった。不完全な文における欠落語の補充および指示詞の確定のためにこれまでよりも柔軟な処理手法を提案した。これは従来用いてきた語用論的拘束条件から導かれる制約を発話セル中の発話対間に伝搬させることによって複数の文に亘る整合性を図るものである。問題解決システムと利用者とのやりとりを整理したSRプランの概念を提案し、システムスタックと利用者スタックの二つのスタックを持つ対話管理機構を開発した。最後に、従来から構築している音声理解システムと結合した対話システムのプロトタイプを構築した。この他に、対話データベースを作成し、音声データベースに新しい要素を追加した。