JP2003219288A - 放送情報提供システム、放送情報提供方法、放送情報提供装置及び放送情報提供プログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は、利用者が入力した文字列に基づい
て特定のキーワードを抽出し、抽出したキーワードに基
づいてそのキーワードに対して利用者が抱く感情度を推
論して、推論した感情度に基づいて利用者が要求する放
送情報を出力等するができる。 【解決手段】 本発明は、利用者の音声情報を取得する
入力部１０１と、入力部１０１で取得した音声情報に基
づいて、該音声情報に対応する文字列を特定する音声認
識部１０２と、音声認識部１０２で特定した文字列に基
づいて所定のキーワードを抽出し、抽出したキーワード
に基づいて、そのキーワード対して利用者が抱く感情度
を認識し、認識した感情度又はキーワードに対応付けら
れた放送局２００を選局する推論エンジン１０４とを備
える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、利用者が発話した
音声情報から利用者の感情を推論し、推論した利用者の
感情に基づいて所定の放送情報を出力等する放送情報提
供システム、放送情報提供方法、放送情報提供装置及び
放送情報提供プログラムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、利用者は、番組リストの一覧
が掲載されている雑誌を見て、自己が視聴を希望する番
組にチャンネルを合わせることによって希望する番組を
視聴することができる。また、利用者は、自己がある番
組を録音したい場合は、録音をするためのセッティング
を操作ボタンを通じて行えば希望する番組をビデオテー
プ等に録音することができる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来か
らのテレビ、ビデオ等の家電機器は、自己が視聴したい
放送番組等を操作ボタンを用いて逐一選択しなければな
らず、操作上の煩雑さを拭えない感があった。特に、利
用者が放送番組を視聴する際には、視聴者は、片手でリ
モコンを持ち、他方の手で番組リストが掲載された雑誌
を持っていたため、更に操作上の煩雑さを助長させてい
た。このため、利用者から発話された音声情報を解析
し、解析した結果に基づいて利用者が要求する放送番組
を受信等することができる家電機器の開発が望まれてい
た。

【０００４】そこで、本発明は以上の点に鑑みてなされ
たものであり、利用者が入力した文字列に基づいて特定
のキーワードを抽出し、抽出したキーワードに基づいて
そのキーワードに対して利用者が抱く感情度を推論し
て、推論した感情度又は前記キーワードとに基づいて利
用者が要求する情報を受信等することのできる放送情報
提供システム、放送情報提供方法及び放送情報提供プロ
グラムを提供することを課題とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本願に係る発明は、上記
課題を解決すべくなされたものであり、電子機器（放送
情報提供装置）が、複数の放送局から放送された映像、
音声等を含む複数の放送情報の中から、利用者の要求に
応じて前記放送情報を受信する際に、前記利用者から入
力された文字列を認識し、各前記放送情報に関連付けら
れた各キーワード群と該各放送情報を配信する前記各放
送局とを対応付けるリストテーブルを記憶し、認識した
前記文字列と前記リストテーブルとを照合し、該文字列
の中から所定のキーワードを抽出し、抽出した前記キー
ワードに基づいて、該キーワードに対応付けられた前記
放送局を選局し、選局した前記放送局から前記キーワー
ドに関連付けられた前記放送情報を受信し、受信した前
記放送情報を出力することを特徴とするものである。
尚、電子機器は、受信した前記放送情報を記憶するもの
であってもよい。

【０００６】このような本願に係る発明によれば、電子
機器が、利用者から発話された内容に含まれる文字列の
中から所定のキーワードを抽出し、抽出された前記キー
ワードに関連付けられた前記放送情報を受信するので、
電子機器は、利用者が要求する放送情報（例えば、番
組）を的確に受信し出力することができる。

【０００７】また、利用者は、電子機器が自己の音声に
反応して自動的に自己の要求するチャンネルに切り替え
てくれるので、リモコンを用いてチャンネルを切り替え
る際の煩雑さを解消することができる。

【０００８】本願に係る発明は、電子機器が、抽出され
た前記キーワードを含む前記文字列に基づいて、該キー
ワードに対して前記利用者が抱く感情の度合いを示す感
情度を認識し、認識した前記感情度と該感情度に関連付
けられた前記キーワードとを記憶し、記憶している前記
感情度に関連付けられている前記キーワードに基づい
て、該キーワードに対応付けられている前記放送局を選
局することを特徴とするものである。

【０００９】このような本願に係る発明によれば、電子
機器が、利用者が発話した内容に含まれるキーワードに
関連付けられている前記感情度に応じて、該キーワード
に対応付けられた前記放送局を選局することができるの
で、電子機器は、例えば、利用者の感情度が高い（興奮
している状態など）場合は、より利用者の感情度を高ぶ
らせるような放送情報を放送している放送局を選局する
ことができ、利用者の要求によりマッチした放送情報を
提供することができる。

【００１０】尚、電子機器は、抽出された前記キーワー
ドが所定の数以上になった場合に、各該キーワードに関
連付けられた前記放送情報を受信するものであってもよ
い。これにより、電子機器は、抽出された前記キーワー
ドが所定の数以上になった場合に、各該キーワードに関
連付けられた前記放送情報を取得するので、利用者が要
求する情報を的確に絞り込んでから提供することができ
る。

【００１１】本願に係る発明は、電子機器が、各前記放
送情報に関連付けられた各見出し群を列記した見出しテ
ーブルを記憶し、認識した前記文字列と前記見出しテー
ブルとを照合し、前記文字列の中から所定の見出しを抽
出し、抽出した前記見出しに基づいて、該見出しに関連
付けられた前記放送情報を情報記憶手段から取得し、取
得した該放送情報を再生するものである。

【００１２】このような本願に係る発明によれば、電子
機器が、利用者が発話した内容と一致する前記見出しリ
ストを抽出し、抽出した該見出しリストに関連付けられ
た前記放送情報を情報記憶手段から取得して、取得した
前記放送情報を再生するので、利用者は、例えば、情報
記憶手段（例えば、ビデオテープ）に蓄積されている各
種番組等のうち、自己が見たい番組内容を発話すれば電
子機器が自動的に該当する番組を再生（頭出し再生）し
てくれることとなり、かかる”頭出し再生”をする際の
操作上の煩雑さを解消することができる。

【００１３】また、電子機器は、前記感情度に関連付け
られたキーワードを用いて、そのキーワードに関連付け
られた放送情報を再生することもできるので、利用者の
要求に応じた放送情報を的確に再生することができる。

【００１４】尚、前記感情度は、文字列に含まれる強調
語に基づいて定めるものであってもよい。これにより、
電子機器は、文字列に含まれる強調語に基づいて感情度
を定めることができるので、例えば強調語である副詞又
は感嘆詞などにより、利用者の感情の程度を把握するこ
とができる。

【００１５】本願に係る発明は、抽出された前記見出し
を含む前記文字列に基づいて、該見出しに対して前記利
用者が抱く前記感情度を認識し、認識された前記感情度
を前記見出しに関連付けて記憶し、記憶されている前記
感情度に関連付けられた前記見出しに基づいて、該見出
しに関連付けられた前記放送情報を前記情報記録手段か
ら取得し、取得した放送情報を再生することができる。

【００１６】このような本願に係る発明によれば、電子
機器が、感情度に関連付けられた見出しに基づいて、そ
の見出しに関連付けられた放送情報を情報記憶手段から
取得し、取得した放送情報を再生することもできるの
で、利用者の要求に応じた放送情報をより的確に再生す
ることができる。

【００１７】

【発明の実施の形態】［放送情報提供システム（放送情
報提供装置も含む）の基本構成］本発明に係る放送情報
提供システムについて図面を参照しながら説明する。図
１は、本実施形態に係る放送情報提供システムの概略構
成図である。

【００１８】同図に示すように、放送情報提供システム
は、複数の放送局２００ａ〜２００ｃ（本実施形態で
は、単に「放送局２００」と省略する）から放送された映
像、音声等を含む複数の放送情報の中から、利用者の要
求に応じて放送情報を受信するものであって、利用者か
ら入力された文字列を認識する音声認識部１０２（文字
認識手段）と、各放送情報に関連付けられた各キーワー
ド群と各放送情報を配信する各放送局２００とを対応付
けるリストテーブルを記憶した情報データベース１０８
（リスト記憶手段）と、音声認識部１０２で認識された
文字列とリストテーブルとを照合し、該文字列の中から
所定のキーワードを抽出し、抽出したキーワードに基づ
いてキーワードに対応付けられた放送局２００を選局す
る推論エンジン１０４（キーワード抽出手段、選局手
段）と、推論エンジン１０４で選局された放送局２００
からキーワードに関連付けられた放送情報を受信する受
信部１０５（受信手段）とを含む電子機器１００（放送
情報提供装置）と放送局２００とを備えている。尚、こ
の放送情報提供システムは、家庭内で用いられる家電機
器においても適用することができる。

【００１９】電子機器１００は、利用者が発話した内容
から、所定のキーワードを抽出し、抽出したキーワード
に対する利用者の感情の度合いを示す感情度を推論し、
推論した感情度又は前記キーワードに基づいて、それら
感情度又はキーワードに対応する放送情報を放送局２０
０から受信等するものである。尚、この電子機器１００
は、例えば、テレビ、ビデオ、ビデオ付きテレビ、パー
ソナルコンピュータなどが挙げられる。

【００２０】電子機器１００は、本実施形態では、上述
した音声認識部１０２、推論エンジン１０４、情報デー
タベース１０８以外にも、入力部１０１、音声認識辞書
記憶部１０３、個人認識部１０９、個人認識辞書記憶部
１１０、録音部１１１、受信部１０５、感情情報データ
ベース１０６、出力部１０７、情報データベース１０８
を有している。

【００２１】入力部１０１は、利用者の音声情報を取得
する取得手段である。具体的に入力部１０１は、利用者
の音声情報を取得し、取得した音声情報を音声信号とし
て音声認識部１０２に出力する。音声認識部１０２は、
入力部１０１で取得した音声情報に基づいて、その音声
信号に対応する文字列を特定する音声認識手段である。

【００２２】具体的には、音声信号が入力された音声認
識部１０２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１０
３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推論エンジン１０４に出力する。

【００２３】音声認識辞書記憶部１０３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。受信
部１０５は、推論エンジン１０４で選局された放送局２
００からキーワードに関連付けられた放送情報を受信す
る受信手段である。出力部１０７は、受信部１０７で受
信された放送情報を出力するものであり、例えば、ディ
スプレイ、スピーカ等が挙げられる。

【００２４】尚、音声認識部１０２は、利用者が操作部
（例えば、キーボード）を通じて入力した文字列を特定
する文字認識手段でもある。更に、音声辞書記憶部１０
３は、利用者が操作部を通じて入力した文字列に対応す
る辞書を格納するものでもある。これにより、利用者
は、電子機器１００に対して発話するだけでなく、操作
部から文字を入力することによっても、電子機器１００
から所定の放送情報を取得することができる。

【００２５】感情情報データベース１０６は、利用者が
抱く感情に関係する情報を感情情報として利用者毎に蓄
積するものであり、例えば、ハードディスク、ＣＤ−Ｒ
ＯＭなどが挙げられる。

【００２６】ここで、感情情報データベース１０６に
は、図７に示すように、「感情履歴テーブル」と、「時
制履歴テーブル」とを有している。同図に示す「感情履
歴テーブル」は、本実施形態では、文字列に含まれる所
定のキーワードと、そのキーワードに対して利用者が抱
いている感情の度合いを示す感情度とを利用者毎に蓄積
するものである。

【００２７】また、同図に示す「時制履歴テーブル」
は、本実施形態では、文字列に含まれる所定のキーワー
ドと、キーワードに対して利用者が抱いている感情度と
を、その感情度が発生した時制（例えば、現在、過去、
未来）毎、利用者毎に蓄積するものである。尚、感情情
報は、本実施形態では、同図に示す「感情の度合い」
「キーワード」「文字列の時制」を意味するものとす
る。

【００２８】情報データベース１０６は、各放送情報に
関連付けられた各キーワード群と各放送情報を配信する
各放送局２００とを対応付けるリストテーブルを記憶し
たリスト記憶手段である。このキーワード群には、例え
ば放送局２００を選局するための放送チャンネルの一覧
を示したチャンネルリスト等が含まれ、放送情報には、
例えば、所定のチャンネルからなる映像、音声等を含む
放送番組等が挙げられる。

【００２９】尚、このキーワード群には、例えば、ビデ
オテープの内部に記録されている内容の一覧を示した録
音リスト、ネットワークを通じて映像や音声などのマル
チメディアデータの一覧を示したストリーミングリスト
等（リスト）をも含めてもよい。

【００３０】個人認識部１０９は、音声情報を発話した
利用者を特定するものである。具体的には、入力部１０
１から音声信号が入力された個人認識部１０９は、入力
された音声信号を解析し、解析した音声信号に基づい
て、音声情報を発話した利用者を、個人認識辞書記憶部
１１０に格納されている辞書を用いて特定し、特定した
利用者を利用者信号として推論エンジン１０４に出力す
る。

【００３１】ここで、個人認識辞書記憶部１１０は、利
用者を特定するための利用者データを予め記憶するもの
であり、この利用者データには、例えば各利用者が発話
した５０音の周波数、波高値などが含まれる。

【００３２】即ち、個人認識部１０９は、入力された音
声信号に対応する音声情報を、個人認識辞書記憶部１１
０に記憶されている利用者データと照合し、音声情報に
近い利用者データを抽出して、抽出した利用者データに
基づいて所定の音声情報を発話した利用者を特定する。
利用者を特定した個人認識部１０９は、特定した利用者
を利用者信号として推論エンジン１０４に出力する。

【００３３】個人認識部１０９から利用者信号が入力さ
れた推論エンジン１０４は、入力された利用者信号に基
づいて、利用者信号に対応する利用者毎に、音声認識部
１０２から入力された文字列信号に対応する文字列か
ら、利用者の感情の度合い、感情度に関係するキーワー
ド、感情度が発生した時期（時制）を推論し、推論した
各内容を感情情報データベース１０６に蓄積する。

【００３４】前記推論エンジン１０４は、音声認識部１
０２で特定した文字列の中から、所定のキーワードを抽
出し、抽出したキーワードに対する利用者の感情の度合
いを示す感情度を推論し、推論した感情度又は前記キー
ワードとに基づいて、それら感情度又はキーワードに対
応付けられた放送局２００を選局するものである。

【００３５】この推論エンジン１０４は、本実施形態で
は、文脈を解読するための文脈辞書、言語の類似関係を
調べるための類似関係辞書、言葉文節解析に関する辞
書、言葉の形態素解析（各品詞、活用形、分類、連接）
に関わる辞書を有しており、これらの辞書を基に、利用
者が発話した言葉の意味内容を解読し、解読した意味内
容から利用者が抱く感情を推論し、利用者に質問するの
に適した文を作成するものである。

【００３６】即ち、言葉の意味内容を解読した推論エン
ジン１０４は、解読した意味内容に基づいて、解読され
た意味の結束性、話題の変化、利用者の感情を形成する
言語、今までの会話の統計などにより、利用者が抱く感
情を推論し、利用者に質問するのに適した文を作成す
る。

【００３７】また、推論エンジン１０４は、人工知能、
ニューラルネットワークによって構成されているもので
もあり、利用者との間で交わされた言語（単語、文な
ど）をニューラルネットに学習させ、その学習された言
語に基づいて、利用者に質問をする内容を作成すること
ができる。

【００３８】更に、推論エンジン１０４は、解読した言
葉の意味内容が曖昧な表現であると判断した場合は、フ
ァジー機能を用いて、曖昧な表現に対応した質問内容を
も作成することもできる。尚、推論エンジン１０４に有
する上記機能の実行は、後述するＡＩ推論部１０４ｆ、
選局部１０４ｇが主に担っている。

【００３９】具体的には、音声認識部１０２から文字列
信号が入力された推論エンジン１０４は、入力された文
字列信号に対応する文字列を構成する要素に基づいて、
利用者の感情、利用者がその感情を抱いた時期、文字列
に含まれるキーワードを分別する。これらの”利用者の
感情”、”利用者がその感情を抱いた時期（時
制）”、”文字列に含まれるキーワード”は、本実施形
態では、感情情報を意味するものとする。

【００４０】ここで、「利用者の感情」（感情の度合
い）には、例えば、関心／無関心、喜ぶ／つまらない等
が挙げられる。また、「利用者の感情」には、利用者が
抱く感情の程度（感情度）も含まれているものであり、
例えば、すごく関心がある／関心がある／関心がない／
全く関心がない等が含まれている。

【００４１】この「感情の程度」は、本実施形態では、
利用者がプラス的な感情を強く持っている場合をＰ１
（Ｐ；Positive）〔例えば、とても関心がある〕、利用
者がプラス的な感情を単に持っている場合をＰ２〔例え
ば、関心がある〕、利用者がマイナス的な感情を単に持
っている場合をＮ１（Ｎ；Negative）〔例えば、関心が
ない〕、利用者がマイナス的な感情を強く持っている場
合をＮ２と表現することにする。また、「利用者がその
感情を抱いた時期（時制）」には、例えば、現在・過去
・未来が挙げられる。更に、文字列に含まれるキーワー
ドは、例えば、春、夏、秋、冬、読書、スポーツなどが
挙げられる。文字列を構成する要素から、利用者の感情
に関する情報を分別した推論エンジン１０４は、利用者
の感情に関する情報に基づいて、利用者が抱いている感
情を推論する。

【００４２】例えば、推論エンジン１０４が出力部１０
７を通じて利用者に対し、”何か興味ある番組は？”と
質問した場合に、利用者が”何かあるかな？”と返事を
した場合は、推論エンジン１０４は、利用者は何の番組
に興味があるのか悩んでいるな、と判断し、更に質問内
容を深めていくため次の質問をする。

【００４３】推論エンジン１０４は、出力部１０７を通
じて利用者に対し、”スポーツは何をやっていたの？”
と次に質問した場合に、利用者が”昔は楽しくサッカー
をやっていたよ”と返事をした場合は、推論エンジン１
０４は、利用者はサッカー関係に興味があるな、と推論
し次々と質問（会話）をしていく。

【００４４】利用者に対して様々な質問をした推論エン
ジン１０４は、利用者からの返事の内容に基づいて、そ
の返事毎に「利用者の感情」「感情の度合い」「利用者
がその感情を抱いた時期」に分別し、分別した感情情報
を利用者毎に感情情報データベース１０６に蓄積する。

【００４５】その後、推論エンジン１０４は、所定の感
情度に関連付けられたキーワードが一つ、又は所定の数
以上になった場合に、前記キーワードに対応付けられた
放送局２００を選局する。受信部１０５は、推論エンジ
ン１０４で選局（放送チャンネルを特定）された放送局
２００からキーワードに関連付けられた放送情報（例え
ば、特定のチャンネルからなる番組）を受信する。

【００４６】具体的には、推論エンジン１０４は、音声
認識部１０２で認識された文字列と情報データベース１
０８に記憶されている「リストテーブル」にある複数の
リストとを照合し、文字列の中から前記リストと一致す
るキーワードを抽出する。所定のキーワードを抽出した
推論エンジン１０４は、抽出したキーワードに対応付け
られている放送局２００を選局する。

【００４７】抽出したキーワードは、上述の如く、リス
トテーブルの中にあるリストと一致しており、このキー
ワードは、放送局２００（特定のチャンネル）及び放送
情報（例えば、特定のチャンネルからなる放送番組な
ど）と関連付けられているものであるので、推論エンジ
ン１０４は、抽出したキーワードを用いて、そのキーワ
ードに対応付けられている放送局２００を選局すること
ができる。

【００４８】また、推論エンジン１０４は、感情情報デ
ータベース１０６に蓄積されている感情情報（図7中の
「感情履歴テーブル」を参照）の中から、高い「感情の
程度」に関連付けられたキーワード（Ｐ１、Ｐ２）を取
得し、取得したキーワードが一つ、或いは所定の数以上
になった場合に、各キーワードに対応付けられた放送局
２００を選局することもできる。

【００４９】更に、推論エンジン１０４は、高い感情度
と、その高い感情度が発生した時期とに関連付けられた
キーワードが一つ、或いは所定の数以上になった場合
に、前記キーワードに対応付けられた放送局２００を選
局することもできる。

【００５０】具体的には、推論エンジン１０４は、例え
ば、感情情報データベース１０６に蓄積されている「利
用者がその感情を抱いた時期（時期）」「感情の程度」
の中から、「感情の程度」が高い（Ｐ１、Ｐ２）キーワ
ードであり、更にその感情度が発生した時期が”現在”
のもののみを取得し、取得したキーワードが一つ或いは
所定の数以上になった場合に、そのキーワードに対応付
けられた放送局２００を選局する。

【００５１】これにより、推論エンジン１０４は、出力
部１０７を通じて、利用者が抱いている感情度、その感
情度が発生した時制を推論し、その推論した感情度、感
情度が発生した時制に関連するキーワードを用いて所定
の放送局２００を選局することで、電子機器１００
は、”ある時制”における利用者の感情にマッチした放
送情報を的確に放送局２００から受信し、受信した放送
情報を出力部１０７に出力することができる。

【００５２】また、利用者は、推論エンジン１０４を通
じて、会話を行うことにより所定の放送情報を出力させ
ることができるので、自己の望む放送情報が出力される
までの時間を楽しく過ごすことができる。

【００５３】尚、推論エンジン１０４は、感情情報デー
タベース１０６に蓄積されている感情情報が、ある時制
（例えば、過去）の情報に偏っている場合は、違う時制
（例えば、現在）における感情を利用者から聞き出し、
その聞き出した感情を構成するキーワードに基づいて、
そのキーワードに対応付けられている放送局２００を選
局することができる。

【００５４】上記推論エンジン１０４は、本実施形態で
は、図２に示すように、文節認識部１０４ａと、時制解
釈部１０４ｂと、類別部１０４ｃと、強調語検出部１０
４ｄと、感情判定部１０４ｅと、ＡＩ推論部１０４ｆ
と、選局部１０４ｇと、再生部１０４ｈとを有してい
る。

【００５５】文節認識部１０４ａは、文を解析し、解析
した文に基づいて、文から把握される言葉の意味空間を
認識するものである。ここで、文の解析とは、文の形態
要素、例えば品詞、活用形、分類、連接関係を解析する
ことを意味する。言葉の意味空間は、文脈、文の類似関
係、文の学習パターンから把握するものである。

【００５６】更に、文節認識部１０４ａは、上記認識に
より、文と文との間を認識するものである。具体的に
は、文から把握される言葉の意味空間を認識した音声認
識部１０２から文字列信号が入力された文節認識部１０
４ａは、入力された文字列信号に基づいて、文字列信号
に対応する文と文との間を認識する。

【００５７】この認識は、本実施形態では、文と文との
間にはある程度の時間間隔があるので、その時間間隔に
基づいて文と文との間を区別するものである。例えば、
文字信号に対応する文が、”今日は暑いな・・・アイス
を食べよう”というものである場合は、文節認識部１０
４ａは、上記文の中で時間間隔がある部分”・・・”を
文の区切りと認識し、”今日は暑いな”と”アイスを食
べよう”との文に分けることを行う。

【００５８】文と文との間を認識した文節認識部１０４
ａは、文を１文毎に区分けして、１文毎に区分けした文
を文体信号として時制解釈部１０４ｂ、類別部１０４
ｃ、強調語検出部１０４ｄ、感情判定部１０４ｅに出力
する。

【００５９】類別部１０４ｃは、文字列から利用者の感
情の種類を判別するものである。具体的には、文節認識
部１０４ａから文体信号が入力された類別部１０４ｃ
は、入力された文体信号に対応する文に基づいて、文に
含まれる要素から感情に関係するフレーズを抜き出し、
この抜き出したフレーズがどのような感情の類別に属す
るものであるかを特定する。

【００６０】この感情の類別は、本実施形態では、例え
ば図３に示す「感情類別テーブル」に従って類別する。
感情類別テーブルは、例えば、利用者がプラス的な感情
要素を意味していることを示す「プラス要素Ｐ（Ｐ；Po
sitive）」、利用者がマイナス的な感情要素を意味して
いることを示す「マイナス要素Ｎ（Ｎ；Negative）」を
有している。

【００６１】このプラス要素Ｐには、例えば、いいね、
良い、ほっとする、最高、喜ぶ、気になる等が含まれ
る。また、マイナス要素Ｎには、例えば、だめ、悪い、
まいる、最低、つまらない、気にならない（無関心）等
が含まれる。類別部１０４ｃは、上記の「感情類別テー
ブル」に基づいて、文の中からどのような感情が含まれ
ているのかを類別し、この類別した結果を類別信号とし
て感情判定部１０４ｅに出力する。

【００６２】強調語検出部１０４ｄは、文字列から感情
の強弱を特徴付ける要素を抽出するものである。具体的
には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された強
調語検出部１０４ｄは、入力された文体信号に対応する
文に基づいて、その文を構成する要素の中に、強調語が
あるか否かを検出する。

【００６３】この強調語の検出は、本実施形態では、例
えば図４に示す「強調語テーブル」に従って行うことが
できる。この「強調語テーブル」には、同図に示すよう
に、例えば、すげー、ちょー、うひょー、わおー、ひえ
ー、めっちゃ、すごく、とても、かなり等の副詞、感嘆
詞が含まれる。強調語検出部１０４ｄは、上記の「強調
語テーブル」に基づいて、１文の中にある強調語を検出
し、検出した強調語を強調語検出信号として感情判定部
１０４ｅに出力する。

【００６４】感情判定部１０４ｅは、自部で抽出したキ
ーワードを含む文字列に基づいて、そのキーワードに対
して利用者が抱く感情の度合いを示す感情度を認識する
感情認識手段である。具体的には、類別部１０４ｃ、強
調語検出部１０４ｄ、文節認識部１０４ａから類別信
号、強調語検出信号、文体信号が入力された感情判定部
１０４ｅは、入力された類別信号、強調語検出信号、文
体信号に基づいて、利用者の感情の程度（感情度）を判
定する。

【００６５】この感情の程度（感情度）の判定は、本実
施形態では、例えば図５に示す「感情度テーブル」に従
って行うことができる。この「感情度テーブル」には、
例えば、同図に示すように、判定要素（利用者の感情）
と、「感情の度合い（感情度）」とを有している。

【００６６】判定要素は、利用者の感情を左右するフレ
ーズを意味するものであり、例えば、同図に示すよう
に、関心／無関心、喜ぶ／つまらない、最高／最低、ほ
っとする／まいる等が挙げられる。この判定要素は、上
述した「利用者の感情」と同義の意味である。

【００６７】例えば、「感情の度合い」は、上述の如
く、同図に示すように、判定要素が「関心／無関心」で
ある場合は、感情の程度は、すごく関心がある（Ｐ
１）、関心がある（Ｐ２）、関心がない（Ｎ１）、全く
関心がない（Ｎ２）と類別することができる。

【００６８】感情判定部１０４ｅは、入力された文体信
号に対応する文字列が”昔はサッカーを楽しくやってい
たよ”である場合は、その文字列を、情報データベース
１０８に蓄積されているキーワード群と照合し、文字列
の中からキーワード群と共通する（例えば、サッカー）
キーワードを抽出する。

【００６９】感情判定部１０４ｅは、類別信号に対応す
る「感情の類別」、強調語検出信号に対応する強調語に
基づいて、上記「感情度テーブル」を参照し、抽出した
キーワードに対し利用者が抱いている感情度を判定し、
判定した結果（Ｐ１、Ｐ２、Ｎ１、Ｎ２）を感情判定信
号としてＡＩ推論部１０４ｆに出力する。

【００７０】例えば、文体信号に対応する文字列が”昔
はサッカーを楽しくやっていたよ”である場合は、類別
部１０４ｃは、”やっていた”という文字列を検出し、
強調語検出部１０４ｄは、”楽しく”という文字列を検
出する。感情判断部１０４ｅは、類別部１０４ｃで検出
された”やっていた”と、強調語検出部１０４ｄで検出
した”楽しく”とに基づいて、図５のテーブルを参照
し、抽出したキーワード（サッカー）に対する利用者の
感情度がＰ１であると判断する。感情判定部１０４ｅ
は、上記判断した「感情の程度」とキーワードとを含む
感情情報を感情情報信号としてＡＩ推論部１０４ｆに出
力する。

【００７１】ＡＩ推論部１０４ｆは、感情判定部１０４
ｅで判定された利用者の「感情の度合い」、文字列のキ
ーワードから、そのキーワードに対して利用者が抱く感
情を推論する。具体的には、感情判定部１０４ｅから感
情情報信号が入力されたＡＩ推論部１０４ｆは、入力さ
れた感情情報信号に対応する感情情報に基づいて、例え
ば上記結果より「感情の度合い」がＰ１（楽しくやって
いた）、キーワードが”サッカー”である場合は、利用
者はサッカーについて興味があるな、と推論する。

【００７２】尚、ＡＩ推論部１０４ｆは、例えば、文字
列のキーワード、又はそのキーワードに対し利用者が抱
いている感情度に基づいて、前記キーワードと最も関係
するフレーズ（推論の内容を示す予め定められた内容）
を感情情報データベース１０６から抽出して、その抽出
したフレーズを推論の内容とすることができる。

【００７３】感情判定部１０４ｅから感情情報信号が入
力されたＡＩ推論部１０４ｆは、入力された感情情報信
号に対応するキーワード・キーワードに対する利用者の
感情度を、個人認識部１０９から入力されて利用者信号
に対応する利用者に関連付けて感情情報データベース１
０６に蓄積する（図７中の「感情履歴テーブル」を参
照）。

【００７４】尚、ＡＩ推論部１０４ｆは、上記推論によ
り、興味がある分野について更に質問内容を深めてい
き、感情判定部１０４ｅから入力されたキーワードとそ
のキーワードに対して利用者が抱いている感情度とを、
文字列を発話した利用者毎に感情情報データベース１０
６に蓄積することもできる。

【００７５】時制解釈部１０４ｂは、利用者の抱く感情
度が発生した時期（時制）を解釈するものである。具体
的には、文節認識部１０４ａから文体信号が入力された
時制解釈部１０４ｂは、入力された文体信号に対応する
文字列に基づいて、その文字列に対応する事象がどの時
制（時点）に該当するのかを解釈する。この解釈は、本
実施形態では、図６に示す「時制テーブル」に従って行
うものとする。

【００７６】この「時制テーブル」は、同図に示すよう
に、アスペクト、テンス、ムードから構成されるもので
あり、文字列に対応する時制は、これらの構成要素に基
づいて特定することができる。

【００７７】ここで、アスペクトＡとは、既にある事象
が完了していることを示す完成相（Ａ１）と、利用者の
発話時においてもある事象が継続していることを示す継
続相（Ａ２）とから構成されるものである。また、テン
スＴとは、非過去時制（Ｔ１）と、過去時制（Ｔ２）と
から構成されるものである。更に、ムードＭとは、叙述
法Ｍ１（断定法（Ｍ２）、推量法（Ｍ３））と、実行法
Ｍ６（意志・勧誘（Ｍ４）、命令（Ｍ４））とから構成
されるものである。

【００７８】例えば、時制解釈部１０４ｂは、”昔はサ
ッカーを楽しくしていたよ”という文字列を解釈する場
合は、図６を参照し、”〜いた”の文字から断定Ｍ２−
過去Ｔ２（判断）であると判断し、”〜していた”の
文字から完成相Ａ２（判断；過去における継続性）に
該当すると判断する。そして、これらの判断を行った時
制解釈部１０４ｂは、判断した時制（判断、判断）
を時制信号としてＡＩ推論部１０４ｆに出力する。

【００７９】時制解釈部１０４ｂと感情判断部１０４ｅ
とからそれぞれ時制信号と感情情報信号とが入力された
ＡＩ推論部１０４ｆは、入力された時制信号に対応する
「判断された時制」と、入力された感情情報信号に対応
する「感情の度合い」「キーワード」とに基づいて、あ
る時制において、キーワードに対し利用者が抱いている
感情度と、その感情度が発生した時期とを推論する。

【００８０】例えば、ＡＩ推論部１０４ｆは、”昔はサ
ッカーを楽しくやっていたよ”の文字列から利用者の感
情度を推論する場合は、時制解釈部１０４ｂ、類別部１
０４ｃ及び強調語解釈部１０４ｄで文字列の要素が解釈
された結果、「判断された時制」が上記判断（断定Ｍ
２−過去Ｔ２；過去に何かを行っていたこと）、判断
（完成相Ａ２；何かを継続して行っていたこと）、「感
情の度合い」がＰ１（〜を楽しくやっていた）、更に、
「キーワード」がサッカーであるという結果が導かれる
ので、「利用者は過去（判断）においてサッカー（キ
ーワード）を継続（判断）してやっていた時期がある
な、利用者はサッカーに興味があるのでは」、と推論す
る。

【００８１】この推論をしたＡＩ推論部１０４ｆは、利
用者が過去においてサッカーに興味がある、と推論した
ので、過去におけるサッカーについての質問を導きだ
し、導いた質問を次々に行い質問の内容を深めていく。
例えば、サッカーに関係する質問としては、好きなサッ
カーチーム、好きな選手などが挙げられる。

【００８２】尚、質問内容は、予め感情情報データベー
ス１０６に蓄積されているものであり、ＡＩ推論部１０
４ｆは、推論した結果に対応する質問内容を取得し、取
得した質問内容を出力部１０７に出力することで、利用
者に対し質問することができる。

【００８３】利用者に対して様々な質問を行ったＡＩ推
論部１０４ｆは、利用者から回答のあった回答内容を、
「判断された時制」「感情の度合い」「キーワード」毎
に感情情報データベース１０６に蓄積する（図７中の
「時制履歴テーブル」を参照）。

【００８４】これにより、ＡＩ推論部１０４ｆは、利用
者が発話した文字列に含まれる「感情の度合い」「キー
ワード」だけではなく、「判断された時制」をも含めて
利用者の感情を判断するので、例えば利用者が過去にお
いてはどのような感情を抱いていたのかを把握すること
ができ、更に、過去から現在に至るまでの感情の変化を
も把握することができる。

【００８５】即ち、ＡＩ推論部１０４ｆは、利用者が過
去における事柄において「感情の度合い」が高かった場
合には、例えば、「現在においての感情は変わっていな
いか」と推論し、現在における利用者の感情を判断付け
る質問を行い、現在における利用者がどのような感情を
抱いているのかを把握することができる。

【００８６】また、上記よりＡＩ推論部１０４ｆは、利
用者からの回答に含まれるキーワード、特に利用者の感
情に関係するキーワードを多く収集することができ、後
述する選局部１０４ｇは、ＡＩ推論部１０４ｆで推論さ
れた利用者の感情に関係するキーワードを用いて所定の
放送局２００を選局することができ、利用者が要求する
放送情報をより的確に該当する放送局２００から取得
し、取得した放送情報を出力部１０７に出力、又は録音
部１１１に録音することができる。

【００８７】更に、ＡＩ推論部１０４ｆは、出力部１０
７を通じて、利用者が抱いている感情度、その感情度が
発生した時制を推論し、それらの内容を感情情報データ
ベース１０６に蓄積するので、後述する選局部１０４ｇ
は、感情情報データベース１０６に蓄積されている感情
度・時制に関連するキーワードを用いて所定の放送情報
を取得することができ、”ある時制”における利用者の
感情にマッチした放送情報を的確に放送局２００から取
得し、取得した放送情報を外部に出力することができ
る。

【００８８】加えて、利用者は、入力部１０１を通じ
て、ＡＩ推論部１０４ｆに文字情報を入力（例えば、音
声入力、操作部からの入力）すれば、ＡＩ推論部１０４
ｆが利用者の感情度を推論し、その推論に応じて異なっ
た質問をするので、あたかも人間と会話しているような
雰囲気を味わうことができ、ある放送情報についての情
報が出力されるまでの時間を楽しく過ごすことができ
る。

【００８９】選局部１０４ｇは、感情情報データベース
１０６に記憶されているキーワード、又は感情度に関連
付けられているキーワードに基づいて、そのキーワード
に対応付けられた放送局２００を選局する選局手段であ
る。また、選局部１０４ｇは、感情度に関連付けられた
キーワードが所定の数以上になった場合に、各キーワー
ドに対応付けられた放送局２００を選局する選局手段で
もある。

【００９０】具体的には、選局部１０４ｇは、感情情報
データベース１０６に蓄積されている「感情履歴テーブ
ル」（図７参照）の中から、「感情の度合い」を示す値
（Ｐ１、Ｐ２、Ｎ１、Ｎ２）と、その値に関連付けられ
たキーワード（又は高い感情度に関連付けられたキーワ
ードなど）とを取得する。

【００９１】「感情の度合い」と、その値に関連付けら
れたキーワードとを取得した選局部１０４ｇは、取得し
た「感情の度合い」に対応するキーワードが一つ又は所
定の個数以上になった場合に、それらのキーワードに対
応付けられた放送局２００を選局する。その後、受信部
１０５は、選局部１０４ｇで選局された放送局２００か
ら該当する放送情報（例えば、ニュース番組など）を放
送局２００から受信し、受信した放送情報を出力部１０
７に出力、又は録音部１１１（情報記録手段）に記録さ
せる。

【００９２】これにより、選局部１０４ｇは、キーワー
ドに関連付けられた利用者の感情度に応じて、そのキー
ワードに関連付けられた放送情報を選局することができ
るので、受信部１０５は、利用者の要求に応じた放送情
報を該当する放送局２００から的確に取得することがで
きる。

【００９３】更に、選局部１０４ｇは、感情情報データ
ベース１０６に蓄積されている「時制履歴テーブル」の
中から、時制毎に「感情の度合い」を示す値と、その値
に関連付けられたキーワードとを取得する。

【００９４】時制毎に「感情の度合い」を示す値と、そ
の値に関連付けられたキーワードとを取得した選局部１
０４ｇは、時制毎に取得した「感情の度合い」のうち、
ある時制に対応するキーワードが一つ又は所定の数値以
上になった場合に、それらのキーワードに対応付けられ
た放送局２００を選局する。

【００９５】例えば、選局部１０４ｇは、取得した「感
情の度合い」のうち、「過去」におけるＰ１又はＰ２に
対応するキーワードが５個以上になった場合に、それら
のキーワードに対応付けられた放送局２００を選局す
る。

【００９６】放送局２００は、所定の番組を放送するも
のであり、例えば、所定の放送内容を各家庭に配信して
いる放送管理センター等が挙げられる。尚、放送局２０
０は、ネットワーク上に分散配置されたＷｅｂサーバを
管理しているサーバ管理センターであってもよい。

【００９７】［放送情報提供システムを用いた放送情報
提供方法］上記構成を有する放送情報提供システムによ
る放送情報提供方法は、以下の手順により実施すること
ができる。図８は、本実施形態に係る放送情報提供方法
の手順を示すフロー図である。先ず、入力部１０１が利
用者の音声情報を取得するステップを行う（Ｓ１０
１）。具体的に入力部１０１は、利用者の音声情報を取
得し、取得した音声情報を音声信号として音声認識部１
０２に出力する。

【００９８】次いで、音声認識部１０２が入力部１０１
で取得した音声情報に基づいて、その音声情報に対応す
る文字列を特定するステップを行う（Ｓ１０２）。具体
的には、音声信号が入力された音声認識部１０２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１０３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
して推論エンジン１０４に出力する。

【００９９】次いで、推論エンジン１０４が、音声認識
部１０２で特定した文字列の中から、所定のキーワード
を抽出し、抽出したキーワードに対する利用者の感情の
度合いを示す感情度を推論し、推論した感情度又は前記
キーワードに基づいて、それら感情度又はキーワードに
対応付けられた放送局２００を選局するステップを行う
（Ｓ１０３）。ここで行う処理は、図９に基づいて説明
する。

【０１００】推論エンジン１０４では、先ず、図９に示
すように、文節認識部１０４ａが、文を解析し、解析し
た文に基づいて、文から把握される言葉の意味空間を認
識するステップを行う（Ｓ２００）。次いで、文節認識
部１０４ａが上記認識により文と文との間を認識するス
テップを行う（Ｓ２０１）。具体的には、文から把握さ
れる言葉の意味空間を把握した文節認識部１０４ａは、
入力された文字信号に基づいて、文字信号に対応する文
と文との間を認識する。

【０１０１】この認識は、本実施形態では、文と文との
間にはある程度の時間間隔があるので、その時間間隔に
基づいて文と文との間を区別するものである。例えば、
文字信号に対応する文が、”今日は暑いな・・・アイス
を食べよう”というものである場合は、文節認識部１０
４ａは、上記文の中で時間間隔がある部分”・・・”を
文の区切りと認識し、”今日は暑いな”と”アイスを食
べよう”との文に分けることを行う。

【０１０２】文と文との間を認識した文節認識部１０４
ａは、文を１文毎に区分けして、１文毎に区分けした文
を文体信号として時制解釈部１０４ｂ、類別部１０４
ｃ、強調語検出部１０４ｄ、感情判定部１０４ｅに出力
する。

【０１０３】次いで、類別部１０４ｃが、文字列から利
用者の感情の種類を判別するステップを行う（Ｓ２０
２）。具体的には、文節認識部１０４ａから文体信号が
入力された類別部１０４ｃは、入力された文体信号に対
応する文に基づいて、文に含まれる要素から感情に関係
するフレーズを抜き出し、この抜き出したフレーズがど
のような感情の類別に属するものであるかを特定する。

【０１０４】類別部１０４ｃは、図３に示す「感情類別
テーブル」に基づいて、１文の中からどのような感情が
含まれているのかを類別し、この類別した結果を類別信
号として感情判定部１０４ｅに出力する。

【０１０５】次いで、強調語検出部１０４ｄが、文字列
から感情の強弱を特徴付ける要素を抽出するステップを
行う（Ｓ２０３）。具体的には、文節認識部１０４ａか
ら文体信号が入力された強調語検出部１０４ｄは、入力
された文体信号に対応する文に基づいて、その文を構成
する要素の中に、強調語があるか否かを検出する。

【０１０６】強調語検出部１０４ｄは、図４に示す「強
調語テーブル」に基づいて、１文の中にある強調語を検
出し、検出した強調語を強調語検出信号として感情判定
部１０７に出力する。

【０１０７】次いで、感情判定部１０４ｅが、所定のキ
ーワードに対して利用者が抱く感情度を判定するステッ
プを行う（Ｓ２０４）。具体的に、感情判定部１０４ｅ
は、入力された文体信号に対応する文字列が”昔はサッ
カーを楽しくやっていたよ”である場合は、その文字列
を、情報データベース１０８に蓄積されているキーワー
ド群と照合し、文字列の中からキーワード群と共通（例
えば、サッカー）するキーワードを抽出する。

【０１０８】その後、感情判定部１０４ｅは、類別信号
に対応する「感情の類別」、強調語検出信号に対応する
強調語に基づいて、上記「感情度テーブル」を参照し、
抽出したキーワードに対し利用者が抱いている感情度を
判定し、判定した結果（Ｐ１、Ｐ２、Ｎ１、Ｎ２）を感
情判定信号としてＡＩ推論部１０４ｆに出力する。

【０１０９】次いで、ＡＩ推論部１０４ｆが、感情判定
部１０４ｅで判定された利用者の「感情の度合い」、文
字列のキーワードから、利用者が抱く感情を推論するス
テップを行う（Ｓ２０５）。

【０１１０】具体的には、感情判定部１０４ｅから感情
情報信号が入力されたＡＩ推論部１０４ｆは、入力され
た感情情報信号に対応する感情情報に基づいて、例えば
上記結果より「感情の度合い」がＰ１（楽しくやってい
た）、キーワードが”サッカー”である場合は、利用者
はサッカーについて興味があるな、と推論する。

【０１１１】そして、ＡＩ推論部１０４ｆは、上記推論
により、興味がある分野について更に質問内容を深めて
いき、利用者が抱いている感情に対応するキーワードを
聞き出し、聞き出した感情に対応するキーワードを感情
情報データベース１０６に蓄積していく。

【０１１２】尚、ＡＩ推論部１０４ｆは、利用者の抱く
感情度が発生した時期（時制）を含めて、利用者が抱く
感情を推論してもよい。具体的には、文節認識部１０４
ａから文体信号が入力された時制解釈部１０４ｂは、入
力された文体信号に対応する文字列に基づいて、その文
字列に対応する事象がどの時制（時点）に該当するのか
を解釈する。この解釈は、本実施形態では、図６に示す
「時制テーブル」に従って行うものとする。

【０１１３】例えば、時制解釈部１０４ｂは、”昔はサ
ッカーを楽しくしていたよ”という文字列を解釈する場
合は、図６を参照し、”〜いた”の文字から断定Ｍ２−
過去Ｔ２（判断）であると判断し、”〜していた”の
文字から完成相Ａ２（判断；過去における継続性）に
該当すると判断（解釈）する。そして、これらの判断を
行った時制解釈部１０４ｂは、判断した時制（判断、
判断）を時制信号としてＡＩ推論部１０４ｆに出力す
る。

【０１１４】そして、時制解釈部１０４ｂと感情判断部
１０４ｅとからそれぞれ時制信号と感情情報信号とが入
力されたＡＩ推論部１０４ｆは、入力された時制信号に
対応する「判断された時制」と、入力された感情情報信
号に対応する「感情の度合い」「キーワード」とに基づ
いて、キーワードに対し利用者が抱いている感情度と、
その感情度が発生した時期とを推論する。

【０１１５】例えば、ＡＩ推論部１０４ｆは、”昔はサ
ッカーを楽しくやっていたよ”の文字列から利用者の感
情度を推論する場合は、時制解釈部１０４ｂ、類別部１
０４ｃ及び強調語解釈部１０４ｄで文字列の要素が解釈
された結果、「判断された時制」が上記判断（断定Ｍ
２−過去Ｔ２；過去に何かを行っていたこと）、判断
（完成相Ａ２；何かを継続して行っていたこと）、「感
情の度合い」がＰ１（〜を楽しくやっていた）、更に、
「キーワード」がサッカーであるという結果が導かれる
ので、「利用者は過去（判断）においてサッカー（キ
ーワード）を継続（判断）してやっていた時期がある
な、利用者はサッカーに興味があるのでは」、と推論す
る。

【０１１６】この推論をしたＡＩ推論部１０４ｆは、利
用者が過去においてサッカーに興味がある、と推論した
ので、過去におけるサッカーについての質問を導きだ
し、導いた質問を次々に行い質問の内容を深めていく。
例えば、サッカーに関係する質問としては、好きなサッ
カーチーム、好きな選手などが挙げられる。

【０１１７】利用者に対して様々な質問を行ったＡＩ推
論部１０４ｆは、利用者から回答のあった回答内容を、
「判断された時制」「感情の度合い」「キーワード」毎
に感情情報データベース１０６に蓄積する（図７中の
「時制履歴テーブル」を参照）。

【０１１８】これにより、ＡＩ推論部１０４ｆは、利用
者が発話した文字列に含まれる「感情の度合い」「キー
ワード」だけではなく、「判断された時制」をも含めて
利用者の感情を判断するので、例えば利用者が過去にお
いてはどのような感情を抱いていたのかを把握すること
ができ、更に、過去から現在に至るまでの感情の変化を
も把握することができる。

【０１１９】即ち、ＡＩ推論部１０４ｆは、利用者が過
去における事柄において「感情の度合い」が高かった場
合には、例えば、「現在においての感情は変わっていな
いか」と推論し、現在における利用者の感情を判断付け
る質問を行い、現在における利用者がどのような感情を
抱いているのかを把握することができる。

【０１２０】更に、上記よりＡＩ推論部１０４ｆは、利
用者からの回答に含まれるキーワード、特に利用者の感
情に関係するキーワードを多く収集することができ、後
述する選局部１０４ｇは、ＡＩ推論部１０４ｆで推論さ
れた”ある時制”における利用者の感情に関係するキー
ワードを用いて所定の放送局２００を選局することがで
きる。

【０１２１】加えて、利用者は、入力部１０１を通じ
て、ＡＩ推論部１０４ｆに文字情報を入力（例えば、音
声入力、操作部からの入力）すれば、ＡＩ推論部１０４
ｆが利用者の感情度を推論し、その推論に応じて異なっ
た質問をするので、あたかも人間と会話しているような
雰囲気を味わうことができ、ある放送情報についての情
報が出力されるまでの時間を楽しく過ごすことができ
る。

【０１２２】次いで、選局部１０４ｇは、感情情報デー
タベース１０６に記憶されているキーワード、又は感情
度に関連付けられているキーワードに基づいて、そのキ
ーワードに対応付けられた放送局２００を選局するステ
ップを行う（Ｓ２０６）。尚、選局部１０４ｇは、感情
度に関連付けられたキーワードが所定の数以上になった
場合に、各キーワードに対応付けられた放送局２００を
選局するステップを行ってもよい。

【０１２３】具体的には、選局部１０４ｇは、感情情報
データベース１０６に蓄積されている「感情履歴テーブ
ル」（図７参照）の中から、「感情の度合い」を示す値
（Ｐ１、Ｐ２、Ｎ１、Ｎ２）と、その値に関連付けられ
たキーワード（又は高い感情度に関連付けられたキーワ
ードなど）とを取得する。

【０１２４】そして、「感情の度合い」と、その値に関
連付けられたキーワードとを取得した選局部１０４ｇ
は、取得した「感情の度合い」に対応するキーワードが
一つ又は所定の個数以上になった場合に、それらのキー
ワードに対応付けられた放送局２００を選局し、出力部
１０７は、選局部１０４ｇで選局された放送局２００か
ら該当する放送情報（例えば、ニュース番組など）を受
信し、受信した放送情報を出力部１０７に出力、又は録
音部１１１に録音させる。

【０１２５】これにより、選局部１０４ｇは、キーワー
ドに関連付けられた利用者の感情度に応じて、そのキー
ワードに対応付けられた放送局２００を選局することが
できるので、受信部１０５は、より利用者の要求に応じ
た放送情報を選局された放送局２００から受信すること
ができる。

【０１２６】また、選局部１０４ｇは、感情情報データ
ベース１０６に蓄積されている「時制履歴テーブル」の
中から、時制毎に「感情の度合い」を示す値と、その値
に関連付けられたキーワードとを取得することができ
る。

【０１２７】その後、例えば、選局部１０４ｇは、取得
した「感情の度合い」のうち、「過去」におけるＰ１又
はＰ２に対応するキーワードが５個以上になった場合
に、それらのキーワードに対応付けられた放送局２００
を選局する。

【０１２８】これにより、時制毎に「感情の度合い」を
示す値と、その値に関連付けられたキーワードとを取得
した選局部１０４ｇは、時制毎に取得した「感情の度合
い」のうち、ある時制に対応するキーワードが一つ又は
所定の数値以上になった場合に、それらのキーワードに
対応付けられた放送局２００を選局することができる。

【０１２９】［放送情報提供システム、放送情報提供方
法及び放送情報提供装置による作用及び効果］このよう
な本実施形態に係る発明によれば、推論エンジン１０４
が、利用者が発話した内容に含まれる文字列の中から所
定のキーワードを抽出し、抽出されたキーワードに対応
付けられた放送局２００を選局することができるので、
受信部１０５は、推論エンジン１０４で選局された放送
局２００から、利用者が要求する放送情報を的確に受信
することができる。

【０１３０】また、推論エンジン１０４が、利用者が発
話した内容に含まれるキーワードに関連付けられている
感情度に応じて、該キーワードに対応付けられた放送局
２００を選局することができるので、受信部１０５は、
推論エンジン１０４で選局された放送局２００から、例
えば、利用者の感情度が高い（興奮している状態など）
場合は、より利用者の感情度を高ぶらせるような放送情
報を受信することができ、利用者の要求によりマッチし
た放送情報を提供することができる。

【０１３１】また、推論エンジン１０４は、抽出された
キーワードが所定の数以上になった場合に、各キーワー
ドに対応付けられた放送局２００を選局することができ
るので、利用者が要求する放送局２００を的確に選局す
ることができる。

【０１３２】更に、ＡＩ推論部１０４ｆは、利用者が発
話した文字列に含まれる「感情の度合い」「キーワー
ド」だけではなく、「判断された時制」をも含めて利用
者の感情を判断するので、例えば利用者が過去において
はどのような感情を抱いていたのかを把握することがで
き、更に、過去から現在に至るまでの感情の変化をも把
握することができる。

【０１３３】加えて、選局部１０４ｇは、利用者が発話
した文字列に含まれる「感情の度合い」「キーワード」
だけではなく、「判断された時制」をも含めてキーワー
ドに関連付けられた放送情報を取得することができるの
で、”ある時制”における利用者の感情度に関連付けら
れたキーワードに基づいて、そのキーワードに対応付け
られた放送局２００を選局することができる。

【０１３４】最後に、感情判定部１０４ｅは、文字列に
含まれる強調語に基づいて感情度を定めることができる
ので、例えば強調語である副詞又は感嘆詞などにより、
利用者の感情の程度を的確に把握することができる。

【０１３５】[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、受信部１０５で取得した各放送
情報を録音し、録音されている各放送情報に関連付けら
れた各見出し群を列記した見出しテーブルを記憶する録
音部１１１（見出し記憶手段）を備え、感情判定部１０
４ｅ（キーワード抽出手段）には、音声認識部１０２で
認識された文字列と見出しテーブルとを照合し、文字列
の中から所定の見出しを抽出する機能を備え、更に、再
生部１０４ｈには、感情判定部１０４ｅで抽出された見
出しに基づいて、該見出しに関連付けられた放送情報を
録音部１１１から取得し、取得した該放送情報を再生す
る機能を備えるものであってもよい。

【０１３６】これにより、感情判定部１０４ｅが音声認
識部１０２で認識した文字列と一致する見出しリストを
抽出し、再生部１０４ｈが感情判定部１０４ｅで抽出さ
れた見出しリストに基づいて、該見出しリストに関連付
けられた放送情報を録音部１１１の中から取得して、取
得した前記放送情報を再生するので、利用者は、例え
ば、録音部１１１に蓄積されている各種録画番組等のう
ち、自己が見たい番組内容を発話すれば、再生部１０４
ｈが自動的に該当する番組を再生（頭出し再生）してく
れることとなり、かかる頭出し再生する際の操作上の煩
雑さを解消することができる。

【０１３７】尚、感情判定部１０４ｅは、文字列から抽
出した見出しを含む文字列に基づいて、見出しに対して
利用者が抱く感情度を認識し、上記録音部１１１は、感
情判定部１０４ｅで認識された感情度を見出しに関連付
けて記憶し、更に、再生部１０４ｈは、録音部１１１で
記憶された感情度に関連付けられた見出しに基づいて、
該見出しに関連付けられた放送情報を取得し、取得した
放送情報を再生するものであってもよい。

【０１３８】これにより、再生部１０４ｈは、感情度に
関連付けられた見出しを用いて、その見出しに関連付け
られた放送情報を取得し、取得した放送情報を再生する
こともできるので、利用者の要求に応じた放送情報をよ
り的確に再生することができる。

【０１３９】[放送情報提供プログラム]尚、上記放送情
報提供方法で説明したステップは、パーソナルコンピュ
ータ等の汎用コンピュータで、所定のプログラム言語で
記述された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。

【０１４０】このような本実施形態に係る放送情報提供
プログラムによれば、利用者が入力した文字列に基づい
て特定のキーワードを抽出し、抽出したキーワードに基
づいてそのキーワードに対して利用者が抱く感情度を推
論して、推論した感情度とキーワードとに基づいて利用
者が要求する放送情報を出力等できるという作用効果を
奏する放送情報提供システム及び放送情報提供方法を一
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。

【０１４１】尚、放送情報提供プログラムは、記録媒体
に記録することができる。この記録媒体は、図１０に示
すように、例えば、ハードディスク３００、フロッピィ
ーディスク４００、コンパクトディスク５００、ＩＣチ
ップ６００、カセットテープ７００などが挙げられる。
このような情報提供プログラムを記録した記録媒体によ
れば、情報提供プログラムの保存、運搬、販売などを容
易に行うことができる。

【０１４２】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
利用者が入力した文字列に基づいて特定のキーワードを
抽出し、抽出したキーワードに基づいてそのキーワード
に対して利用者が抱く感情度を推論して、推論した感情
度と前記キーワードとに基づいて利用者が要求する放送
情報を出力等するができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施形態に係る放送情報提供システムの概略
構成を示すブロック図である。

【図２】本実施形態における推論エンジンの内部構造を
示すブロック図である。

【図３】本実施形態における類別部で格納している感情
類別テーブルの内容を示した図である。

【図４】本実施形態における強調語検出部で格納してい
る強調語テーブルの内容を示した図である。

【図５】本実施形態における感情判定部で格納している
感情度テーブルの内容を示した図である。

【図６】本実施形態における時制解釈部で格納している
時制テーブルの内容を示した図である。

【図７】本実施形態における感情情報データベースで蓄
積する「感情履歴テーブル」及び「時制履歴テーブル」の内
容を示した図である。

【図８】本実施形態に係る放送情報提供方法の手順を示
したフロー図である。

【図９】本実施形態における推論エンジンの内部で処理
されている手順を示したフロー図である。

【図１０】本実施形態における放送情報提供プログラム
を格納した記録媒体を示した図である。

【符号の説明】

１００…電子機器、１０１…入力部、１０２…音声認識
部、１０３…音声認識辞書記憶部、１０４…推論エンジ
ン、１０４ａ…文節認識部、１０４ｂ…時制解釈部、１
０４ｃ…類別部、１０４ｄ…強調語検出部、１０４ｅ…
感情判定部、１０４ｆ…ＡＩ推論部、１０４ｇ…選局
部、１０５…受信部、１０６…感情情報データベース、
１０７…出力部、１０８…情報データベース、１０９…
個人認識部、１１０…個人認識辞書記憶部、２００…放
送局、３００…ハードディスク、４００…フロッピィー
ディスク、５００…コンパクトディスク、６００…ＩＣ
チップ、７００…カセットテープ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ１０Ｌ 15/08 Ｈ０４Ｎ 7/08 Ａ 15/10 Ｇ１０Ｌ 3/00 ５５１Ｇ 15/16 ５３１Ｊ 17/00 ５３９ Ｈ０４Ｎ 5/445 ５５１Ａ 7/025 ５３１Ｗ 7/03 ５３１Ｎ 7/035 ５４５Ａ Ｆターム(参考） 5B075 KK07 ND16 PP07 PP25 PQ02 UU34 5C025 AA23 CA09 DA05 5C063 AB05 DA03 EB33 5D015 AA02 KK02 LL05

Claims (28)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の放送局から放送された映像、音声
   等を含む複数の放送情報の中から、利用者の要求に応じ
   て前記放送情報を受信する放送情報提供システムであっ
   て、 前記利用者から入力された文字列を認識する文字認識手
   段と、 各前記放送情報に関連付けられた各キーワード群と該各
   放送情報を配信する前記各放送局とを対応付けるリスト
   テーブルを記憶したリスト記憶手段と、 前記文字認識手段で認識された前記文字列と前記リスト
   テーブルとを照合し、該文字列の中から所定のキーワー
   ドを抽出するキーワード抽出手段と、 前記キーワード抽出手段で抽出された前記キーワードに
   基づいて、該キーワードに対応付けられた前記放送局を
   選局する選局手段と、 前記選局手段で選局された前記放送局から前記キーワー
   ドに関連付けられた前記放送情報を受信する受信手段
   と、 前記受信手段で受信された前記放送情報を出力する出力
   手段とを有することを特徴とする放送情報提供システ
   ム。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の放送情報提供システム
   であって、 前記キーワード抽出手段で抽出された前記キーワードを
   含む前記文字列に基づいて、該キーワードに対して前記
   利用者が抱く感情の度合いを示す感情度を認識する感情
   認識手段と、 前記感情認識手段で認識された前記感情度と、該感情度
   に関連付けられた前記キーワードとを記憶する感情記憶
   手段とを有し、 前記選局手段は、前記感情記憶手段に記憶されている前
   記感情度に関連付けられている前記キーワードに基づい
   て、該キーワードに対応付けられている前記放送局を選
   局することを特徴とする放送情報提供システム。
3. 【請求項３】 請求項１又は請求項２のいずれかに記載
   の放送情報提供システムであって、 前記選局手段は、前記キーワード抽出手段で抽出された
   前記キーワードが所定の数以上になった場合に、各該キ
   ーワードに対応付けられた前記放送局を選局することを
   特徴とする放送情報提供システム。
4. 【請求項４】 請求項１乃至請求項３のいずれかに記載
   の放送情報提供システムであって、 前記受信手段で取得した前記放送情報を記憶する情報記
   憶手段を有することを特徴とする放送情報提供システ
   ム。
5. 【請求項５】 請求項４に記載の放送情報提供システム
   であって、 前記情報記憶手段に記憶されている各前記放送情報に関
   連付けられた各見出し群を列記した見出しテーブルを記
   憶する見出し記憶手段を有し、 前記キーワード抽出手段は、前記文字認識手段で認識さ
   れた前記文字列と前記見出しテーブルとを照合し、前記
   文字列の中から所定の見出しを抽出し、 前記キーワード抽出手段で抽出された前記見出しに基づ
   いて、該見出しに関連付けられた前記放送情報を前記情
   報記録手段から取得し、取得した該放送情報を再生する
   再生手段を有することを特徴とする放送情報提供システ
   ム。
6. 【請求項６】 請求項５に記載の放送情報提供システム
   であって、 前記感情認識手段は、前記キーワード抽出手段で抽出さ
   れた前記見出しを含む前記文字列に基づいて、該見出し
   に対して前記利用者が抱く前記感情度を認識し、 前記見出し記憶手段は、前記感情認識手段で認識された
   前記感情度を前記見出しに関連付けて記憶し、 前記再生手段は、前記リスト記憶手段で記憶されている
   前記感情度に関連付けられた前記見出しに基づいて、該
   見出しに関連付けられた前記放送情報を前記情報記録手
   段から取得し、取得した放送情報を再生することを特徴
   とする放送情報提供システム。
7. 【請求項７】 請求項1乃至請求項６のいずれかに記載
   の放送情報提供システムであって、 前記感情度は、前記文字列に含まれる副詞又は感嘆詞か
   らなる強調語に基づいて定めることを特徴とする放送情
   報提供システム。
8. 【請求項８】 複数の放送局から放送された映像、音声
   等を含む複数の放送情報の中から、利用者の要求に応じ
   て前記放送情報を受信する放送情報提供方法であって、 前記利用者から入力された文字列を認識するステップ
   と、 各前記放送情報に関連付けられた各キーワード群と該各
   放送情報を配信する前記各放送局とを対応付けるリスト
   テーブルを記憶するステップと、 認識された前記文字列と前記リストテーブルとを照合
   し、該文字列の中から所定のキーワードを抽出するステ
   ップと、 抽出された前記キーワードに基づいて、該キーワードに
   対応付けられた前記放送局を選局するステップと、 選局された前記放送局から前記キーワードに関連付けら
   れた前記放送情報を受信するステップと、 受信された前記放送情報を出力するステップとを有する
   ことを特徴とする放送情報提供方法。
9. 【請求項９】 請求項８に記載の放送情報提供方法であ
   って、 抽出された前記キーワードを含む前記文字列に基づい
   て、該キーワードに対して前記利用者が抱く感情の度合
   いを示す感情度を認識するステップと、 認識された前記感情度と、該感情度に関連付けられた前
   記キーワードとを記憶するステップと、 記憶されている前記感情度に関連付けられている前記キ
   ーワードに基づいて、該キーワードに対応付けられてい
   る前記放送局を選局するステップとを有することを特徴
   とする放送情報提供方法。
10. 【請求項１０】 請求項８又は請求項９のいずれかに記
    載の放送情報提供方法であって、 抽出された前記キーワードが所定の数以上になった場合
    に、各該キーワードに対応付けられた前記放送局を選局
    するステップを有することを特徴とする放送情報提供方
    法。
11. 【請求項１１】 請求項８乃至請求項１０のいずれかに
    記載の放送情報提供方法であって、 取得した前記放送情報を記憶するステップを有すること
    を特徴とする放送情報提供方法。
12. 【請求項１２】 請求項１１に記載の放送情報提供方法
    であって、 記憶されている各前記放送情報に関連付けられた各見出
    し群を列記した見出しテーブルを記憶するステップと、 認識された前記文字列と前記見出しテーブルとを照合
    し、前記文字列の中から所定の見出しを抽出するステッ
    プと、 抽出された前記見出しに基づいて、該見出しに関連付け
    られた前記放送情報を取得し、取得した該放送情報を再
    生するステップとを有することを特徴とする放送情報提
    供方法。
13. 【請求項１３】 請求項１２に記載の放送情報提供方法
    であって、 抽出された前記見出しを含む前記文字列に基づいて、該
    見出しに対して前記利用者が抱く前記感情度を認識する
    ステップと、 認識された前記感情度を前記見出しに関連付けて記憶す
    るステップと、 記憶されている前記感情度に関連付けられた前記見出し
    に基づいて、該見出しに関連付けられた前記放送情報を
    取得し、取得した放送情報を再生するステップとを有す
    ることを特徴とする放送情報提供方法。
14. 【請求項１４】 請求項８乃至請求項１３のいずれかに
    記載の放送情報提供方法であって、 前記文字列に含まれる副詞又は感嘆詞からなる強調語に
    基づいて前記感情度を定めるステップを有することを特
    徴とする放送情報提供方法。
15. 【請求項１５】 複数の放送局から放送された映像、音
    声等を含む複数の放送情報の中から、利用者の要求に応
    じて前記放送情報を受信する放送情報提供装置であっ
    て、 前記利用者から入力された文字列を認識する文字認識手
    段と、 各前記放送情報に関連付けられた各キーワード群と該各
    放送情報を配信する前記各放送局とを対応付けるリスト
    テーブルを記憶したリスト記憶手段と、 前記文字認識手段で認識された前記文字列と前記リスト
    テーブルとを照合し、該文字列の中から所定のキーワー
    ドを抽出するキーワード抽出手段と、 前記キーワード抽出手段で抽出された前記キーワードに
    基づいて、該キーワードに対応付けられた前記放送局を
    選局する選局手段と、 前記選局手段で選局された前記放送局から前記キーワー
    ドに関連付けられた前記放送情報を受信する受信手段
    と、 前記受信手段で受信された前記放送情報を出力する出力
    手段とを有することを特徴とする放送情報提供装置。
16. 【請求項１６】 請求項１５に記載の放送情報提供装置
    であって、 前記キーワード抽出手段で抽出された前記キーワードを
    含む前記文字列に基づいて、該キーワードに対して前記
    利用者が抱く感情の度合いを示す感情度を認識する感情
    認識手段と、 前記感情認識手段で認識された前記感情度と、該感情度
    に関連付けられた前記キーワードとを記憶する感情記憶
    手段とを有し、 前記選局手段は、前記感情記憶手段に記憶されている前
    記感情度に関連付けられている前記キーワードに基づい
    て、該キーワードに対応付けられている前記放送局を選
    局することを特徴とする放送情報提供装置。
17. 【請求項１７】 請求項１５又は請求項１６のいずれか
    に記載の放送情報提供装置であって、 前記選局手段は、前記キーワード抽出手段で抽出された
    前記キーワードが所定の数以上になった場合に、各該キ
    ーワードに対応付けられた前記放送局を選局することを
    特徴とする放送情報提供装置。
18. 【請求項１８】 請求項１５乃至請求項１７のいずれか
    に記載の放送情報提供装置であって、 前記受信手段で取得した前記放送情報を記憶する情報記
    憶手段を有することを特徴とする放送情報提供装置。
19. 【請求項１９】 請求項１８に記載の放送情報提供装置
    であって、 前記情報記憶手段に記憶されている各前記放送情報に関
    連付けられた各見出し群を列記した見出しテーブルを記
    憶する見出し記憶手段を有し、 前記キーワード抽出手段は、前記文字認識手段で認識さ
    れた前記文字列と前記見出しテーブルとを照合し、前記
    文字列の中から所定の見出しを抽出し、 前記キーワード抽出手段で抽出された前記見出しに基づ
    いて、該見出しに関連付けられた前記放送情報を前記情
    報記録手段から取得し、取得した該放送情報を再生する
    再生手段を有することを特徴とする放送情報提供装置。
20. 【請求項２０】 請求項１９に記載の放送情報提供装置
    であって、 前記感情認識手段は、前記キーワード抽出手段で抽出さ
    れた前記見出しを含む前記文字列に基づいて、該見出し
    に対して前記利用者が抱く前記感情度を認識し、 前記見出し記憶手段は、前記感情認識手段で認識された
    前記感情度を前記見出しに関連付けて記憶し、 前記再生手段は、前記リスト記憶手段で記憶されている
    前記感情度に関連付けられた前記見出しに基づいて、該
    見出しに関連付けられた前記放送情報を前記情報記録手
    段から取得し、取得した放送情報を再生することを特徴
    とする放送情報提供装置。
21. 【請求項２１】 請求項1５乃至請求項２０のいずれか
    に記載の放送情報提供装置であって、 前記感情度は、前記文字列に含まれる副詞又は感嘆詞か
    らなる強調語に基づいて定めることを特徴とする放送情
    報提供装置。
22. 【請求項２２】 複数の放送局から放送された映像、音
    声等を含む複数の放送情報の中から、利用者の要求に応
    じて前記放送情報を受信する放送情報提供プログラムで
    あって、コンピュータに、 前記利用者から入力された文字列を認識するステップ
    と、 各前記放送情報に関連付けられた各キーワード群と該各
    放送情報を配信する前記各放送局とを対応付けるリスト
    テーブルを記憶するステップと、 認識された前記文字列と前記リストテーブルとを照合
    し、該文字列の中から所定のキーワードを抽出するステ
    ップと、 抽出された前記キーワードに基づいて、該キーワードに
    対応付けられた前記放送局を選局するステップと、 選局された前記放送局から前記キーワードに関連付けら
    れた前記放送情報を受信するステップと、 受信された前記放送情報を出力するステップとを実行さ
    せるための放送情報提供プログラム。
23. 【請求項２３】 請求項２２に記載の放送情報提供プロ
    グラムであって、 抽出された前記キーワードを含む前記文字列に基づい
    て、該キーワードに対して前記利用者が抱く感情の度合
    いを示す感情度を認識するステップと、 認識された前記感情度と、該感情度に関連付けられた前
    記キーワードとを記憶するステップと、 記憶されている前記感情度に関連付けられている前記キ
    ーワードに基づいて、該キーワードに対応付けられてい
    る前記放送局を選局するステップとを実行させるための
    放送情報提供プログラム。
24. 【請求項２４】 請求項２２又は請求項２３のいずれか
    に記載の放送情報提供プログラムであって、 抽出された前記キーワードが所定の数以上になった場合
    に、各該キーワードに対応付けられた前記放送局を選局
    するステップを実行させるための放送情報提供プログラ
    ム。
25. 【請求項２５】 請求項２２乃至請求項２４のいずれか
    に記載の放送情報提供プログラムであって、 取得した前記放送情報を記憶するステップを実行させる
    ための放送情報提供プログラム。
26. 【請求項２６】 請求項２５に記載の放送情報提供プロ
    グラムであって、 記憶されている各前記放送情報に関連付けられた各見出
    し群を列記した見出しテーブルを記憶するステップと、 認識された前記文字列と前記見出しテーブルとを照合
    し、前記文字列の中から所定の見出しを抽出するステッ
    プと、 抽出された前記見出しに基づいて、該見出しに関連付け
    られた前記放送情報を取得し、取得した該放送情報を再
    生するステップとを実行させるための放送情報提供プロ
    グラム。
27. 【請求項２７】 請求項２６に記載の放送情報提供プロ
    グラムであって、 抽出された前記見出しを含む前記文字列に基づいて、該
    見出しに対して前記利用者が抱く前記感情度を認識する
    ステップと、 認識された前記感情度を前記見出しに関連付けて記憶す
    るステップと、 記憶されている前記感情度に関連付けられた前記見出し
    に基づいて、該見出しに関連付けられた前記放送情報を
    取得し、取得した放送情報を再生するステップとを実行
    させるための放送情報提供プログラム。
28. 【請求項２８】 請求項２２乃至請求項２７のいずれか
    に記載の放送情報提供プログラムであって、 前記文字列に含まれる副詞又は感嘆詞からなる強調語に
    基づいて前記感情度を定めるステップを実行させるため
    の放送情報提供プログラム。