JP2008204274A - 会話解析装置および会話解析プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】会話の流れによって変化する話者の心証の把握に寄与する技術を提供する。
【解決手段】段落分割部１４８は、取得部１１２によって取得されたテキストデータを複数の段落に分割する。段落スコア特定部１６２は、複数の段落のそれぞれにおける顧客の心証に関するスコアを特定する。段落スコア記録部１８６は、段落スコア特定部１６２によって特定されたスコアを、そのスコアが特定された段落と関連づけて記録する。段落キーワード抽出部１７４は、複数の段落のそれぞれにおける会話の内容を特徴づけるキーワードを抽出する。段落キーワード記録部１９８は、段落キーワード抽出部１７４によって抽出されたキーワードを、そのキーワードが抽出された段落と関連づけて記録する。
【選択図】図１

Description

本発明は自然言語の解析に関し、特に、会話を解析する技術に関する。

近年の言語解析技術の進歩によって、テキストデータの解析が実用段階となっている。テキストマイニングは、テキストデータを解析することによって有益な情報を導き出す技術であり、ＣＲＭ（Customer Relationship Management）を実現する手段として最も注目される技術の一つとなっている。下記特許文献１は、スピーチの分析に関し、エンティティ（entities）やイベント（events）に対する話者の態度を数値で評価する技術を開示する。
特開２００４−２８００９５号公報

会話には流れがあり、話者の心証は会話の進行に伴って変化するのが一般的である。例えば顧客から電話で苦情やクレームがよせられた場合、オペレータの対応によって顧客の不満は解消することもあり、逆に増大することもある。また、顧客から契約を解除したい旨の電話があった場合、オペレータの対応によっては契約を解除したいという顧客の気持ちが変わるかもしれない。したがって、会話の流れによって変化する話者の心証を把握することは営業戦略上の意味を持っている。

本発明はこうした知見に基づいてなされたものであり、その目的は、会話の流れによって変化する話者の心証の把握に寄与する技術を提供することにある。

本発明のある態様は、会話解析装置に関する。
この装置は、会話の内容を記録したテキストデータを複数の段落に分割する。また、話者の発する言葉とそれによって示唆される話者の心証に関するスコアとを対応づけて格納する。この装置は、段落に含まれるテキストデータから、当該段落における会話の内容を特徴づけるキーワードを抽出し、キーワードと段落を関連づけて記録する。また、段落ごとの話者の心証に関するスコアを特定する。そして、特定されたスコアと、そのスコアが特定された段落とを関連づけて記録する。

この態様によると、各段落における話者の心証に関するスコアが特定されるため、段落間での話者の心証の変化を把握するのに好都合である。なお、ここでいう「段落」とは、いわゆる文法的な意味での段落に限定されるものではない。たとえば、話者の発した音声を文字情報に変換したときの所定文字数分のテキストデータを「段落」と称してもよい。「段落」とは、音声データから変換された全体としてのテキストデータを一以上の処理単位に分割したときの部分的なテキストデータであればよい。心証に関するスコアは、あらかじめ、単語、あるいは、単語の組合せについて設定されるスコアであってもよい。「言葉」とは、単語と同義であってもよいし、複数の単語の組合せであってもよい。

本発明の別の態様も、会話解析装置に関する。
この装置は、顧客の発する言葉とそれによって示唆される顧客の心証に関するスコアとを対応づけて格納する。顧客とオペレータとの会話内容を記録したテキストデータを取得し、顧客の発言ごとに、顧客の心証に関するスコアである発言スコアを特定し、顧客の第１の発言についての発言スコアと、第１の発言の次に顧客が発した第２の発言についての発言スコアとの差分が所定の閾値以上となる関係にある第１の発言と第２の発言を特定し、第１の発言と第２の発言の間にオペレータにより発せられた発言からキーワードを抽出する。そしてオペレータのキーワードと顧客の発言スコアの差分とを対応づけて保持する。

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法やプログラム、システム、記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

本発明によれば、会話の流れによって変化する話者の心証の把握に寄与することができる。

実施の形態は会話解析装置に関し、例えば、有料音楽配信会社の顧客担当者と顧客との間で交わされた会話、あるいは新規顧客を開拓する営業担当者と営業を受ける人との間で交わされた会話を解析対象とする。解析の結果として話者の心証に関するスコアを時系列で特定することにより、本装置は会話によって変化する話者の心証の把握に寄与する。心証把握の対象は、上記の会話の例なら契約者あるいは営業を受ける人であってもよい。本装置は、より好適には、話者の心証に関するスコアを時系列で特定することに加え、会話の内容を特徴づけるキーワードを時系列で抽出する。これによれば、話者の心証に変化を生じさせた話題の把握にも寄与することとなる。キーワードは、上記の会話の例なら会社関係者あるいは営業担当者の発言から抽出されてもよい。

以下、図面を参照しながら本発明の好適な実施の形態を詳述する。なお、各図面に示される同一または同等の構成要素、部材、処理には、同一の符号を付し、適宜重複した説明は省略する。また、実施の形態は発明を限定するものではなく例示であり、実施の形態に記述されるすべての特徴やその組み合わせは必ずしも発明の本質的なものであるとは限らない。

図１は、実施の形態にかかる会話解析装置１００の機能ブロック図である。ここに示される各ブロックは、ハードウェア的にはプロセッサやメモリ等によって実現され、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現される。これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、あるいはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは当業者に理解されるところである。

会話解析装置１００は、取得部１１２と、テキスト解析部１２４と、心証スコア格納部１３６と、段落分割部１４８と、段落スコア特定部１６２と、段落キーワード抽出部１７４と、段落スコア記録部１８６と、段落キーワード記録部１９８と、出力部２１４とを備える。

取得部１１２は、会話の内容を記録したテキストデータを取得する。例えば、テキストデータは図示しない記録媒体に格納され、取得部１１２はそこからテキストデータを読み出す。「会話」は、複数の人が対面あるいは電話で互いに言葉をやりとりする音声伝達形式であってもよいし、複数の人が電子メールやメッセンジャーなどを利用して文字データを送受信する文字伝達形式であってもよい。音声伝達形式の場合、テキストデータは、公知の音声認識技術を利用して音声から変換されたものであってもよく、あるいは音声認識技術によらず、テープ起こしの要領で人が音声を文書化したものであってもよい。

図２は、図１の取得部１１２によって取得されたテキストデータに記録される会話の内容を例示する。本図におけるオペレータは、有料音楽配信会社「○×音楽サービス」の顧客担当者を示し、顧客は「○×音楽サービス」の顧客、すなわち有料音楽サービスの利用者を示す。本実施例においては、この顧客の心証の変化をその発言から把握することを目的とする。図中の点線は、後述の段落分割によって分割されたは段落の切れ目を示す。

図１に戻り、テキスト解析部１２４は、取得部１１２によって取得されたテキストデータを公知の自然言語処理技術に基づいて解析する。この解析は、話者の心証に関するスコアを特定するための準備処理である。テキスト解析部１２４は、形態素解析部１２６と、構文解析部１２８とを含む。形態素解析部１２６は、取得部１１２によって取得されたテキストデータの形態素解析を実行する。形態素解析は、文章を形態素に分解し、単語とその品詞、活用を決定することをいう。構文解析部１２８は、形態素解析部１２６における解析結果を利用して文節間の係り受けを決定する。

心証スコア格納部１３６は、話者の発する言葉とそれによって示唆される話者の心証に関するスコアとを対応づけて格納する。心証スコア格納部１３６の格納内容は、複数の事例を分析することによって見出された法則に基づいてもよく、経験則に基づいてもよい。以下、具体例を示す。

図３は、心証スコア格納部１３６に格納された情報の例示的な概念図である。本図の例は、有料音楽配信会社のオペレータと顧客との間で交わされた図２に示されるような会話を解析するためのものである。話者の心証はスコアの欄に数値で示される。プラスの数値は話者の肯定的心証を示し、逆にマイナスの数値は話者の否定的心証を示す。また、数値の絶対値はその心証の強さを示す。

顧客が例えば「値段が高い」と言ったとき、一般的に顧客の心証は否定的といえる。したがって、図３において「値段」と「高い」の係り受けは「−１０」のスコアと対応づけて格納されている。また、「番組が面白い」と言ったときは顧客の心証は肯定的と推察されるため、「番組」と「面白い」の係り受けは「＋５」のスコアと対応づけて格納されている。逆に「番組が面白い」に否定が係れば顧客の心証は否定的と推察されるため、「番組」と「面白い」の係り受けの否定は「−５」のスコアと対応づけて格納されている。たとえば、「番組が面白い、と思えない」といった発言が該当する。また、係り受けに限らず単語そのものとスコアも対応づけて格納される。なお、解析対象の会話の内容によって心証スコア格納部１３６の格納内容は異なってもよい。また、解析対象ごとに異なるスコア表を心証スコア格納部１３６に準備し、いずれのスコア表を使うかをユーザに選択させる選択部（図示せず）を設けてもよい。

図１に戻り、段落分割部１４８は、取得部１１２によって取得されたテキストデータを複数の段落に分割する。具体例として、所定数の文字もしくは形態素、文節、文、発言ごとに分割を実行することが考えられる。あるいは、以下で説明する手法を用いてもよい。

段落分割部１４８は、発言スコア算出部１５２と、分割箇所決定部１５８とを含む。発言スコア算出部１５２は、心証スコア格納部１３６を参照することにより、構文解析部１２８の解析結果から顧客の心証に関するスコアを算出する。顧客の発言の一つ一つについてスコアは算出される。顧客の発言１回分について算出される顧客の心証に関するスコアのことを「発言スコア」とよぶことにする。一例として、発言スコアは、対象発言中における複数の単語やその係り受けについて算出される各スコアの平均値として算出されてもよい。分割箇所決定部１５８は、顧客のある発言と顧客の次の発言との組合せのうちスコアの変化が大きい組合せを、発言スコアの変化が大きいものから順番に、分割すべき段落の数に応じた数だけ選択する。たとえば、テキストデータに含まれる顧客の発言が６回であるとする。ここで１回目の発言と２回目の発言についての発言スコアの差分が−２０であるとする。同様にして、２回目の発言と３回目の発言、３回目の発言と４回目の発言、・・・として分析していくと、発言スコアの差分は、
１回目と２回目：−２０、２回目と３回目：＋５、３回目と４回目：＋１０、４回目と５回目：＋４５、５回目と６回目：−１５
であったとする。あらかじめテキストデータを４段落に分割するように設定されているときには、分割箇所決定部１５８は、絶対値の大きな順に＋４５、−２０、−１５という発言スコアの差分値を３つ選択する。そして、それぞれに該当する４回目と５回目、１回目と２回目、５回目と６回目を区切りとして、４つの段落を特定する。すなわち、第１段落：１回目の発言、第２段落：２回目の発言、３回目の発言、４回目の発言、第３段落：５回目の発言、第４段落：６回目の発言がそれぞれ含まれる。いわば、発言スコアの差分値の絶対値として「１５」が閾値となり、６回分の顧客の発言が４つの「段落」に分類されている。２回目の発言と３回目の発言の間では、発言スコアの変化は＋５だけである。また、３回目の発言と４回目の発言の間における発言スコアの変化も＋１０だけである。一方、４回目の発言と５回目の発言の間における発言スコアの変化は＋４５である。このため、２回目の発言から４回目の発言までの間に顧客の心証はあまり変化していないが、４回目の発言と５回目の発言の間に顧客の心証は大きく変化していると推定される。このような顧客の心証変化という観点から、テキストデータは複数の段落に分割される。
あるいは、分割箇所決定部１５８は、発言スコアの差分値が所定の閾値、たとえば、「２０」以上となる箇所を段落の境目として特定してもよい。このような処理方法によれば、段落数をあらかじめ固定することなく、顧客の心証が大きく変化している箇所に基づいて柔軟に段落設定できる。
なお、２つの発言の間のオペレータの発言は、その前の顧客の発言と同じ段落とされてもよいし、後に続く顧客の発言と同じ段落とされてもよい。または、その両方に入れてもよい。この場合、顧客とオペレータの発言の関連性を段落単位で把握しやすくなる。

段落スコア特定部１６２は、発言スコア算出部１５２によって算出された発言ごとの発言スコアを利用して、複数の段落のそれぞれにおける顧客の心証に関するスコア（以下、「段落スコア」とよぶ）を特定する。一例として、段落スコアは、対象段落中における各発言スコアの平均値として算出されてもよい。段落スコア記録部１８６は、段落スコア特定部１６２によって特定された段落スコアを、その段落スコアが特定された段落と関連づけて記録する。

段落キーワード抽出部１７４は、複数の段落のそれぞれにおける会話の内容を特徴づけるキーワードを抽出する。例えば、その段落にしか出てこない単語あるいはその段落に限って多く出てくる単語がその段落のキーワードとして抽出される。このような特徴的なキーワードの抽出方法としては、たとえば、既知の技術であるカイ２乗検定を応用することにより実現可能である。段落キーワード記録部１９８は、段落キーワード抽出部１７４によって抽出されたキーワードを、そのキーワードが抽出された段落と関連づけて記録する。ここで、段落キーワード抽出部１７４は、キーワードの候補を複数表示して、いずれの候補をキーワードとして抽出するかをユーザに選択させてもよい。

段落スコア記録部１８６に記録された段落スコアおよび段落キーワード記録部１９８に記録されたキーワードは出力部２１４によって可視的に出力される。可視的に出力する形式はディスプレイ表示やプリントアウト等であってもよい。

図４は、図２に示される会話について記録されたスコアおよびキーワードを図１に示される出力部２１４によって出力した例を示す。この図において横軸は段落を示し、右に行くほど段落が進む。また、縦軸は顧客の心証に関するスコアを示し、上に行くほど顧客の心証は肯定的であり、下に行くほど顧客の心証は否定的である。この図を見ると、契約解除の会話において新番組の話題になったところで顧客の心証が肯定的に変化したこと、および、契約解除の申し出に始まって引越、最近の番組、新番組へと話題が遷移したことを、会話を聞いたり会話文を見たりしなくても容易に理解できる。

段落キーワード抽出部１７４は、特に、段落中におけるオペレータの発言を対象としてその段落に特徴的なキーワードを抽出してもよい。たとえば、上記に示した設例の場合、４回目の発言と５回目の発言の間に顧客の心証は大きく変化しているが、この間のオペレータの発言に、顧客の心証を改善する決定的な情報が含まれている可能性が高い。この場合、段落キーワード抽出部１７４は、顧客の４回目の発言と５回目の発言の間に発せられたオペレータの特徴的なキーワードを抽出し、段落キーワード記録部１９８は、このキーワードと４回目と５回目の発言スコアの変化量「＋４５」を記録する。あるいは、このキーワードと、発言スコアそのものとを対応づけて記録してもよい。出力部２１４は、このオペレータの発したキーワードと顧客の心証変化を図４に示したのと同様にてグラフ表示してもよい。これにより「オペレータのどのような発言が顧客の心を動かしたか」という抽象的・定性的なノウハウに属する概念を視覚的・定量的に示すことができる。

図５は、図１に示される会話解析装置１００の動作のフローチャートである。以下、図１も参照しながら説明する。

取得部１１２は、会話の内容を記録したテキストデータを取得する（Ｓ５１２）。形態素解析部１２６は、取得されたテキストデータの形態素解析を実行する（Ｓ５１６）。構文解析部１２８は、形態素解析の結果を利用して文節間の係り受けを決定する（Ｓ５２４）。発言スコア算出部１５２は、心証スコア格納部１３６を参照することにより、構文解析部１２８の解析結果から発言スコアを算出する（Ｓ５２８）。分割箇所決定部１５８は、顧客のある発言と顧客の次の発言との組合せのうちスコアの変化が大きい組合せを、スコアの変化が大きいものから順番に、分割すべき段落の数に応じた数だけ選択し、選択された組合せに属する２つの発言の間を段落の境界と決定する（Ｓ５３６）。

段落スコア特定部１６２は、複数の段落のそれぞれにおける顧客の心証に関する段落スコアを特定する（Ｓ５４２）。特定された段落スコアは、その段落スコアが特定された段落と関連づけて段落スコア記録部１８６に記録される（Ｓ５４６）。段落キーワード抽出部１７４は、複数の段落のそれぞれにおける会話の内容を特徴づけるキーワードを抽出する（Ｓ５５４）。抽出されたキーワードは、そのキーワードが抽出された段落と関連づけて記録される（Ｓ５５８）。出力部２１４は、記録されたスコアおよびキーワードを可視的に出力する（Ｓ５６２）。

本実施の形態の会話解析装置１００は、上述の通り、会話の内容を記録したテキストデータを複数の段落に分割し、複数の段落のそれぞれにおける顧客の心証に関するスコアを特定し記録することとしている。このため、会話の流れによって変化する顧客の心証の把握に好都合である。また、複数の段落のそれぞれにおける会話の内容を特徴づけるキーワードを抽出し記録するため、顧客の心証に変化を生じさせた可能性のあるキーワードの把握にも好都合である。また、スコアの変化の大きい２つの発言の間で段落を区切るため、スコアの変化の大きいところを見逃さないように段落分けできる。

さらに、段落ごとにスコアおよびキーワードを記録しているため、膨大な事例を統計的に解析することも可能である。例えば、段落によるスコアの変化が似ているものを集めることも容易となる。これによれば、今まで集積されるばかりでフィードバックされて来なかった先例の有効活用に寄与することも期待される。なお、段落によるスコアの変化が似ているものを集めるために、段落によるスコアの変化の代表例をテンプレートとして保持するスコアテンプレート保持部（図示せず）と、保持されたテンプレートと現在の会話に関するスコア変化とを比較して、近いものを特定するスコアマッチング部（図示せず）とを備えてもよい。

さらに、記録されたスコアおよびキーワードの段落ごとの変化を例えば図４に示されるように可視的に出力することで、会話を聞いたり会話文を見たりしなくとも顧客の心証および話題の変化は一目瞭然である。このことは、例えば会話文を見ることによってその変化を理解することと比較して、経験や能力に左右されにくい。したがって、その出力結果を新人オペレータの教育に利用することも考えられる。

上記実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

実施の形態において発言スコア算出部１５２は、顧客の発言のそれぞれについて顧客の心証に関するスコアを算出し、分割箇所決定部１５８は、スコアの変化の大きい２つの発言の間を段落の境界に決定した。変形例においては移動平均の考え方を導入してもよい。この場合、発言スコア算出部１５２は、それぞれの発言のスコアと、その前、後もしくは前後所定数の発言のスコアとの平均を算出し、発言単独のスコアに替えてこの平均スコアをその発言のスコアとしてもよい。これによれば、偶然的な要素あるいはノイズ的な要素を取り除くことができる。なお、平均は単純平均に限らず加重平均であってもよい。加重平均の場合、算出された平均がスコアとなる発言については重みを大きくし、その前、後もしくは前後所定数の発言については重みを小さくしてもよい。

実施の形態では主としてオペレータと顧客との会話を解析する例を説明したが、これに限定されず、一般化して第１の話者と第２の話者との会話あるいは複数人の会話を解析対象としてもよい。また、実施の形態では心証把握の対象は顧客としたが、会話に参加している一部もしくは全ての人を心証把握の対象としてもよい。また、実施の形態ではキーワード抽出の対象となる話者を特に限定しなかったが、心証把握の対象を実施の形態のように顧客とした場合、キーワード抽出の対象はオペレータとしてもよい。この場合、オペレータの発したどのようなキーワードが顧客の心証にどのような影響を与えたかを知るのに好都合である。

実施の形態にかかる会話解析装置の機能ブロック図である。 図１の取得部によって取得されたテキストデータに記録される会話の内容を例示する図である。 心証スコア格納部に格納された情報の例示的な概念図である。 図２に示される会話について記録されたスコアおよびキーワードを図１に示される出力部によって出力した例を示す図である。 図１に示される会話解析装置の動作のフローチャートである。

符号の説明

１００・・・会話解析装置、１１２・・・取得部、１２４・・・テキスト解析部、１２６・・・形態素解析部、１２８・・・構文解析部、１３６・・・心証スコア格納部、１４８・・・段落分割部、１５２・・・発言スコア算出部、１５８・・・分割箇所決定部、１６２・・・段落スコア特定部、１７４・・・段落キーワード抽出部、１８６・・・段落スコア記録部、１９８・・・段落キーワード記録部、２１４・・・出力部。

Claims (4)

1. 会話の内容を記録したテキストデータを取得する取得部と、
   話者の発する言葉とそれによって示唆される話者の心証に関するスコアとを対応づけて格納する心証スコア格納部と、
   取得部によって取得されたテキストデータを複数の段落に分割する段落分割部と、
   段落に含まれるテキストデータから、当該段落における会話の内容を特徴づけるキーワードを抽出する段落キーワード抽出部と、
   抽出されたキーワードを、そのキーワードが抽出された段落と関連づけて記録する段落キーワード記録部と、
   段落に含まれる話者の言葉により示唆される話者の心証に関するスコアから、段落ごとの話者の心証に関するスコアを特定する段落スコア特定部と、
   特定されたスコアと、そのスコアが特定された段落とを関連づけて記録する段落スコア記録部と、
   を備えることを特徴とする会話解析装置。
2. 前記段落分割部は、
   話者の一の発言に含まれる言葉から、発言ごとの話者の心証に関するスコアである発言スコアを特定する発言スコア算出部と、
   第１の発言についての発言スコアと、前記第１の発言の次に発せられる第２の発言についての発言スコアとの差分が所定の閾値以上となる関係にある第１の発言と第２の発言を特定する分割箇所決定部と、を含み、
   前記分割箇所決定部は、前記第１の発言と第２の発言の間を段落の境目として特定することにより、テキストデータを複数の段落に分割することを特徴とする請求項１に記載の会話解析装置。
3. 顧客とオペレータとの会話内容を記録したテキストデータを取得する取得部と、
   顧客の発する言葉とそれによって示唆される顧客の心証に関するスコアとを対応づけて格納する心証スコア格納部と、
   顧客の発言に含まれる言葉から、発言ごとに、顧客の心証に関するスコアである発言スコアを特定する発言スコア算出部と、
   顧客の第１の発言についての発言スコアと、前記第１の発言の次に顧客が発した第２の発言についての発言スコアとの差分が所定の閾値以上となる関係にある第１の発言と第２の発言を特定する分割箇所特定部と、
   前記特定された第１の発言と第２の発言の間にオペレータにより発せられた発言からキーワードを抽出するキーワード抽出部と、
   オペレータの発したキーワードと顧客の発言スコアの差分とを対応づけて保持する心証変化データ保持部と、
   を備えることを特徴とする会話解析装置。
4. 会話の内容を記録したテキストデータを取得する機能と、
   話者の発する言葉とそれによって示唆される話者の心証に関するスコアとを対応づけて格納する機能と、
   取得部によって取得されたテキストデータを複数の段落に分割する機能と、
   段落に含まれるテキストデータから、当該段落における会話の内容を特徴づけるキーワードを抽出する機能と、
   抽出されたキーワードを、そのキーワードが抽出された段落と関連づけて記録する機能と、
   段落に含まれる話者の言葉により示唆される話者の心証に関するスコアから、段落ごとの話者の心証に関するスコアを特定する機能と、
   特定されたスコアと、そのスコアが特定された段落とを関連づけて記録する機能と、
   をコンピュータに発揮させることを特徴とする会話解析プログラム。

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