JP2013191158A - Device, method and program for selecting party to ask question - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To support even a questioner, who is not skilled in an interview, getting high-quality data from an answerer.SOLUTION: A device for selecting a party to ask a question comprises conversation analysis means 21, topic field identification means 22, interest score calculation means 23, selection means 24 and output means 5. The conversation analysis means 21 analyzes conversation data, discriminates question data and an answerer who is a party to ask a question, and discriminates answer data to the question data and a real answerer. The topic field identification means 22 identifies a topic field of the question data. The interest score calculation means 23 increases an interest score of the answerer regarding the topic field when the answerer who is the party to ask the question is matched with the real answerer, or decreases the interest score of the answerer who is the party to ask the question regarding the topic field and increases the interest score of the real answer regarding the topic field when the answerer who is the party to ask the question is not matched with the real answerer. The selection means 24 acquires the interest score of each answerer regarding a topic field corresponding to the next question and selects an answerer having the highest interest score as a party to ask the next question.

Description

本発明は、インタビューを支援する技術であって、特に、質問相手を選択する質問相手選択装置、質問相手選択方法および質問相手選択プログラムに関する。   The present invention is a technique for supporting an interview, and particularly relates to a question partner selection device, a question partner selection method, and a question partner selection program for selecting a question partner.

社会学・看護学を始めとする多くの研究分野で、面接調査を用い、調査対象者の抱える問題を抽出する手法が採用されている。   In many research fields, including sociology and nursing science, an interview survey is used to extract the problems of the subject.

面接調査の方法には、様々な手法があるが、特に近年、「半構造化面接」と呼ばれる手法が、社会学・看護学に加え、工学の研究分野でも行なわれている。これは、大まかな質問項目のみを定めておき、インタビュー回答者(以下、回答者)との会話の流れに応じて、質問順序や質問の深さを柔軟に変えるという手法である(非特許文献1)。   There are various methods for interview surveys. In recent years, a method called “semi-structured interview” has been carried out in the field of engineering research in addition to sociology and nursing. This is a technique in which only rough question items are defined, and the order of questions and the depth of questions are flexibly changed according to the flow of conversation with interview respondents (hereinafter referred to as respondents) (Non-Patent Documents). 1).

「質的研究入門」、ウヴェ・フリック著、春秋社:pp94-121"Introduction to qualitative research", Uwe Flick, Shunjusha: pp94-121

回答者との会話の流れに応じて、質問順序や質問の深さを柔軟に変えるという面接手法は、回答者の本音を聞き出せる効果的な手法であるが、その一方で質問者(インタビューを行う者)は、話の流れに応じて柔軟に質問を選択する必要があり、質問者に非常に高度なインタビュー技術が求められる。特に、こうしたインタビューでは、必ずしも回答者が1名であるとは限らない。   The interview method, which flexibly changes the order of questions and the depth of the question according to the flow of conversation with the respondents, is an effective method for listening to the respondents' real intentions. The person who performs the exercise needs to select the question flexibly according to the flow of the story, and the interviewer is required to have a very advanced interview technique. In particular, in such interviews, there is not necessarily one respondent.

例えば、同一世帯内の夫と妻が二人とも同席し、質問を二人に向かって行うケースなどがある。こうしたケースでは、質問者が予め用意した質問項目を質問する場合であっても、二人の回答者に必ずしも全て等しく質問しなければならないわけではない。インタビューのやりとりの中から、質問者は、それぞれの回答者が興味・関心が強く、回答しやすい話題内容を鋭敏に察知し、各回答者に向かって該当分野の質問を焦点を絞って、深い質問を行なうことで、質の良いデータが収集できる。   For example, there are cases where a husband and wife in the same household are both present and ask questions. In such a case, even if the questioner asks a question item prepared in advance, the two respondents do not necessarily have to ask the question equally. From the interviews, the questioners deeply focus on the questions in the relevant field toward each respondent, carefully detecting the topic content that each respondent is strongly interested and interested in and easy to answer. By asking questions, you can collect good quality data.

なお、ここで言う「質の良いデータ」とは、今まで明らかではなかった新たな発見を可能とするデータのことであり、具体的には、体験談のバリエーションが豊富であるデータ、抽象的ではなく具体的な事例に基づくデータ、体験談についての詳細な説明・考えが含まれるデータなどを意味する。   “Quality data” here refers to data that enables new discoveries that were not clear until now. Specifically, data with abundant variations in experiences, abstract Instead, it means data based on specific cases, data that includes detailed explanations and thoughts about experiences.

すなわち、複数回答者がいる場合には、どちらのユーザに向けて質問することでより「質の良いデータ」が取得できるかを、インタビュー中に判断して臨機応変に質問相手を選択する必要がある。しかしインタビューに慣れていない質問者は、その分野に興味・関心がないほうの回答者に質問をしてしまうことで、結果として、質の良いデータ(回答)が得られないという問題がある。   In other words, when there are multiple respondents, it is necessary to determine during the interview which user can obtain more “quality data” by asking the question and select the question partner flexibly. is there. However, the questioner who is not used to the interview asks the respondent who is not interested in the field, and as a result, there is a problem that good quality data (answer) cannot be obtained.

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、インタビューに不慣れな質問者であっても、質の良いデータを回答者から引き出すことを支援する質問相手選択装置、質問相手選択方法および質問相手選択プログラムを提供することにある。   The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to select a question partner selection device that supports extracting good-quality data from respondents, even for questioners unfamiliar with interviews, It is to provide a question partner selection method and a question partner selection program.

上記目的を達成するため、本発明は、インタビューにおける質問相手を選択する質問相手選択装置であって、入力された会話データを解析し、質問データおよび質問相手とした回答者を判別するととともに、前記質問データに対する回答データおよび実際の回答者を判別する会話解析手段と、前記質問データの話題分野を特定する話題分野特定手段と、質問相手の回答者と実際の回答者とが一致する場合、当該回答者の前記話題分野に関する興味得点を増加し、質問相手の回答者と実際の回答者とが一致しない場合、質問相手の回答者の前記話題分野に関する興味得点を減少するとともに、実際の回答者の前記話題分野に関する興味得点を増加する興味得点算出手段と、次の質問に対応する話題分野に関する各回答者の興味得点を取得し、最も興味得点の高い回答者を次の質問の質問相手として選択する選択手段と、前記選択手段が選択した質問相手を出力する出力手段と、を有する。   In order to achieve the above object, the present invention is a question partner selection device for selecting a question partner in an interview, analyzes input conversation data, determines question data and a respondent as a question partner, and The conversation analysis means for determining the answer data and the actual respondent for the question data, the topic area specifying means for specifying the topic area of the question data, and the respondent of the question partner and the actual answerer match, If the respondent's interest score for the topic area is increased and the respondent of the question partner does not match the actual respondent, the interest score for the topic area of the respondent of the question partner is decreased and the actual respondent Interest score calculation means for increasing the interest score for the topic area, and obtain the interest score of each respondent for the topic area corresponding to the next question. A selection means for selecting a high respondents interested score as an interrogation partner next question, and output means for outputting a question opponent selected by the selecting unit, the.

本発明は、インタビューにおける質問相手を選択する質問相手選択方法であって、コンピュータは、入力された会話データを解析し、質問データおよび質問相手とした回答者を判別するととともに、前記質問データに対する回答データおよび実際の回答者を判別する会話解析ステップと、前記質問データの話題分野を特定する話題分野特定ステップと、質問相手の回答者と実際の回答者とが一致する場合、当該回答者の前記話題分野に関する興味得点を増加し、質問相手の回答者と実際の回答者とが一致しない場合、質問相手の回答者の前記話題分野に関する興味得点を減少するとともに、実際の回答者の前記話題分野に関する興味得点を増加する興味得点算出ステップと、次の質問に対応する話題分野に関する各回答者の興味得点を取得し、最も興味得点の高い回答者を次の質問の質問相手として選択する選択ステップと、前記選択ステップで選択された質問相手を出力する出力ステップと、を行う。   The present invention is a question partner selection method for selecting a question partner in an interview, wherein the computer analyzes the input conversation data to determine the question data and the respondent as the question partner, and answers to the question data A conversation analysis step for determining data and an actual respondent, a topic area specifying step for specifying a topic area of the question data, and a respondent of the question partner and an actual answerer match, When the interest score for the topic area is increased and the respondent of the question partner does not match the actual respondent, the interest score for the topic area of the respondent of the question partner is decreased and the topic area of the actual respondent is decreased. The interest score calculation step to increase the interest score for each and the interest score of each respondent for the topic area corresponding to the next question Performing most highly respondents interested scores a selection step of selecting as a question partner next question, and an output step of outputting the interrogation opponent selected by the selection step.

本発明は、前記質問相手選択装置としてコンピュータシステムを機能させるための質問相手選択プログラムである。   The present invention is a question partner selection program for causing a computer system to function as the question partner selection device.

本発明によれば、インタビューに不慣れな質問者であっても、質の良いデータを回答者から引き出すことを支援する質問相手選択装置、質問相手選択方法および質問相手選択プログラムを提供することができる。   According to the present invention, it is possible to provide a question partner selection device, a question partner selection method, and a question partner selection program for assisting even a questioner who is unfamiliar with an interview to extract high-quality data from a respondent. .

本発明の実施形態に係る質問相手選択装置の構成を示す構成図である。It is a block diagram which shows the structure of the question other party selection apparatus which concerns on embodiment of this invention. 質問項目記憶部の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a question item memory | storage part. 本実施形態の動作を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining operation | movement of this embodiment.

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

一般的に、人は、自分の得意分野や、興味・関心の高い分野の話題については、多くの体験談や詳細な説明、意見を述べる傾向にある。そこで、本実施形態では、インタビューで回答者(質問を受ける人)が複数いた場合、回答者それぞれについて、インタビュー中の各話題への回答量を計算し、そのバランスに応じて、各話題について興味・関心が高い回答者がどの回答者であるかを推定する。そして、予め用意しておいた質問項目のどの質問を、どの回答者に向けて質問をするかを決定し、質問者(インタビューを行う者)に提示することで、各回答者から質の良い有用なデータ(回答)を引き出す。   In general, people tend to state many experiences, detailed explanations, and opinions on topics that they are good at or are interested in. Therefore, in the present embodiment, when there are a plurality of respondents (persons who receive questions) in the interview, the amount of answers to each topic during the interview is calculated for each respondent, and each topic is interested according to the balance. -Estimate which respondents are most interested in. And, it is decided which question of the question items prepared in advance to which respondent to ask the question, and presents it to the questioner (person who conducts the interview). Extract useful data (answers).

図1は、本実施形態の質問相手選択装置の構成を示す構成図である。   FIG. 1 is a configuration diagram showing the configuration of the question partner selection device of the present embodiment.

図示する質問相手選択装置は、入力部1と、処理部2と、質問項目記憶部3と、興味得点記憶部4とを備える。また、処理部2は、会話解析部21と、話題分野特定部22と、興味得点算出部23と、質問・回答者選択部24とを備える。   The illustrated question partner selection apparatus includes an input unit 1, a processing unit 2, a question item storage unit 3, and an interest score storage unit 4. Further, the processing unit 2 includes a conversation analysis unit 21, a topic field identification unit 22, an interest score calculation unit 23, and a question / answerer selection unit 24.

入力部1は、インタビューを行っている最中の生の会話データ(音声データ、またはテキストデータ)を入力し、入力された時刻とともに、会話解析部21へ出力する。   The input unit 1 inputs raw conversation data (voice data or text data) during the interview, and outputs it to the conversation analysis unit 21 together with the input time.

会話解析部21は、入力部1より入力されたデータを解析し、解釈可能な形式に変換する。たとえば、入力部1(マイクロフォンなど)より入力されたデータが音声データである場合には、音声認識を行ない、話者が誰であるのか(質問者、または複数いる回答者のうちどの回答者か)を判別するとともに、話者の会話(発話)の区切りを判定する。区切られた会話データの話者が質問者である場合、その会話データを「質問データ」と呼ぶ。また、区切られた会話データの話者が回答者である場合、その会話データを「回答データ」と呼ぶ。   The conversation analysis unit 21 analyzes the data input from the input unit 1 and converts it into a format that can be interpreted. For example, when the data input from the input unit 1 (such as a microphone) is voice data, voice recognition is performed to determine who is the speaker (a questioner or a respondent among a plurality of respondents). ) And the break of the speaker's conversation (utterance). When the speaker of the separated conversation data is a questioner, the conversation data is referred to as “question data”. When the speaker of the separated conversation data is an answerer, the conversation data is referred to as “answer data”.

また、会話解析部21は、話者が質問者の質問データの場合、発話された音声の向かう方向を特定し、質問相手となる回答者(誰に対して質問したか)を判定する。質問相手の判定については、会話解析部21が発話された音声の向かう方向により自動で認識する場合の他に、質問者が質問する際に、キーボードなどの入力装置によりGUI上等で質問相手を入力することとしても良い。   In addition, when the speaker is the questioner's question data, the conversation analysis unit 21 specifies the direction in which the spoken voice is directed and determines the answerer (who asked the question) as the questioning partner. Regarding the determination of the question partner, in addition to the case where the conversation analysis unit 21 automatically recognizes the direction of the spoken voice, when the questioner asks a question, the question partner is determined on the GUI or the like by an input device such as a keyboard. It is good also as inputting.

なお、会話解析部21に入力部1を介して入力されるデータは、必ずしも音声データである必要はない。インタビューが例えばネットワークを介したテキストチャットで行われる場合などでは、入力される会話データは、テキストデータであることが想定される。その場合には、質問者および回答者が異なる端末でテキストを入力するので、質問者・回答者の判別は、入力した端末を区別すれば可能である。また、インタビュー実施時に、速記者が隣について、話者が誰であるのか(質問者・回答者)を質問相手選択装置に手入力し、質問内容および回答も速記者が手入力する方法も考えられる。   Note that the data input to the conversation analysis unit 21 via the input unit 1 is not necessarily voice data. For example, when the interview is performed by a text chat via a network, it is assumed that the input conversation data is text data. In this case, since the questioner and the respondent input the text on different terminals, the questioner / respondent can be identified by distinguishing the input terminals. In addition, when interviewing, it is also possible to manually input the stenographer next to the person who is the speaker (questioner / respondent) to the question partner selection device, and the stenographer also manually inputs the question content and answer. It is done.

会話解析部21は、以上のように、入力される会話データを解析し、質問データおよび質問相手の回答者(以下、「質問相手」)を判別するととともに、当該質問データに対する回答データおよび実際の回答者(以下、「回答者」)を判別する。そして、会話解析部21は、質問データ、質問相手、回答データおよび回答者と、質問データおよび回答データの入力時刻とを、話題分野特定部22に出力する。   As described above, the conversation analysis unit 21 analyzes the input conversation data and discriminates the question data and the answerer of the question partner (hereinafter, “question partner”), as well as the answer data and the actual data for the question data. The respondent (hereinafter “respondent”) is determined. Then, the conversation analysis unit 21 outputs the question data, the question partner, the answer data, and the respondent, and the input time of the question data and the answer data to the topic field specifying unit 22.

質問項目記憶部3には、インタビューで質問すべき質問に関する情報が記憶されている。図2は、質問項目記憶部3に記憶されるデータの一例を示す図である。図示する質問項目記憶部3には、インタビューで質問すべき質問項目の質問IDと、質問項目と、質問項目に対応する話題分野(質問カテゴリ)とが対応付けて記憶されている。   The question item storage unit 3 stores information related to questions to be asked in the interview. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of data stored in the question item storage unit 3. In the illustrated question item storage unit 3, a question ID of a question item to be questioned in an interview, a question item, and a topic field (question category) corresponding to the question item are stored in association with each other.

質問項目とは、質問者がインタビュー中に行う予定の質問項目の内容である。質問項目は、質問者が質問時に参照出来る形式であれば良く、質問項目が文章や図・絵として登録されていても良いし、質問内容が想起出来るようなキーワードが複数羅列している形式であっても良い。   The question item is the content of the question item that the questioner plans to perform during the interview. The question item may be in a format that can be referred to by the questioner at the time of the question, the question item may be registered as a sentence, a figure or a picture, or in a format in which a plurality of keywords that can recall the question content are listed. There may be.

話題分野には、対応する質問項目の内容が含まれる話題分野(質問項目が属する話題分野)が設定される。質問項目が、複数の話題分野に跨る場合には、1つの質問項目に対し、複数の話題分野が記憶されている場合もある。また、話題分野の登録形式は、キーワードであっても、文章形式であっても、図や絵であってもよい。   In the topic field, a topic field (the topic field to which the question item belongs) including the contents of the corresponding question item is set. When a question item extends over a plurality of topic areas, a plurality of topic areas may be stored for one question item. The topic area registration format may be a keyword, a sentence format, a figure or a picture.

質問項目および話題分野の登録は、インタビュー前に、質問者が予め行うことが考えられるが、質問項目記憶部3への登録を行う者は、必ずしも質問者でなくても良い。例えば話題分野は、質問項目を質問者が登録した後に、当該質問相手選択装置などのシステム側で各質問項目の類似度に応じてグルーピングし、各グループ内に含まれる質問項目に共通するキーワード等を話題分野としてタグ付けするなどの方法も考えられる。   The question item and the topic field may be registered in advance by the questioner before the interview, but the person who registers in the question item storage unit 3 is not necessarily the questioner. For example, the topic field is a keyword that is grouped according to the degree of similarity of each question item on the system side such as the question partner selection device after the question item is registered by the questioner, and is common to the question items included in each group A method such as tagging as a topic area is also conceivable.

話題分野特定部22では、会話解析部21から入力された質問データ、質問相手、回答データ、回答者および各データの入力時刻を受け取り、質問項目記憶部3を参照し、入力された質問データと質問項目記憶部3の各質問項目とを照合する。なお、話題分野特定部22は、入力された回答データと質問項目記憶部3の各話題分野とを照合し、回答データがどの話題分野に属するかを判別することとしてもよい。   The topic area specifying unit 22 receives the question data, the question partner, the answer data, the respondent, and the input time of each data input from the conversation analysis unit 21, refers to the question item storage unit 3, Each question item in the question item storage unit 3 is collated. Note that the topic field identification unit 22 may collate the input answer data with each topic field of the question item storage unit 3 to determine which topic field the answer data belongs to.

質問データと各質問項目との照合は、インタビュー中の会話データの中で、質問者が質問項目記憶部3のどの質問項目の質問を行ったかを判別するためのものである。例えば、話題分野特定部22は、質問項目記憶部3に記憶されている全ての質問項目と質問データとで、それぞれの文章の形態素解析を行ない、類似度を計算し、一番類似度が高い質問項目が、質問データの示す質問項目であると判定することが考えられる。そして、話題分野特定部22は、質問データに相当する質問項目記憶部3の質問項目を特定すると、当該質問項目に対応して質問項目記憶部3に設定された話題分野を、質問データの話題分野として特定する。   The comparison between the question data and each question item is for determining which question item in the question item storage unit 3 the questioner asked in the conversation data during the interview. For example, the topic field identification unit 22 performs morphological analysis of each sentence with all the question items and question data stored in the question item storage unit 3, calculates the similarity, and has the highest similarity. It can be considered that the question item is a question item indicated by the question data. When the topic field specifying unit 22 specifies the question item in the question item storage unit 3 corresponding to the question data, the topic field setting unit 22 determines the topic field set in the question item storage unit 3 corresponding to the question item. Identify as a field.

なお、質問データと質問項目との照合は、必ずしも自動で行う必要はなく、例えば、質問者などがインタビュー中に、自分が質問した内容を、GUI上で選択・入力するなどの方法もある。   It is not always necessary to automatically check the question data and the question item. For example, there is a method in which the questioner or the like selects / inputs the content of the question during the interview on the GUI.

話題分野特定部22は、特定した質問項目の質問IDと、それに対応する話題分野と、会話解析部21から受け付けた質問相手と、回答者と、回答データと、回答データの入力時刻とを、興味得点算出部23に出力する。また、話題分野特定部22は、特定した質問項目の質問IDを質問・回答者選択部24に出力する。   The topic area identification unit 22 includes the question ID of the identified question item, the corresponding topic area, the question partner received from the conversation analysis unit 21, the respondent, the answer data, and the input time of the answer data. The result is output to the interest score calculation unit 23. Further, the topic field identification unit 22 outputs the question ID of the identified question item to the question / answerer selection unit 24.

興味得点算出部23では、話題分野特定部22から、質問IDと、話題分野と、質問相手と、回答者と、回答データと、入力時刻とを受け取り、興味得点を算出する。そして、興味得点算出部23は、算出した興味得点、回答者(質問者を含む)、話題分野および入力時刻を、興味得点記憶部4に出力(記憶)する。興味得点とは、各質問データの属する話題分野に対して、回答者がどれだけ興味・関心を持っているかを示す指標である。興味得点は、例えば次のルールで算出する。   The interest score calculation unit 23 receives the question ID, the topic field, the question partner, the respondent, the answer data, and the input time from the topic field identification unit 22 and calculates the interest score. Then, the interest score calculation unit 23 outputs (stores) the calculated interest score, the respondent (including the questioner), the topic field, and the input time to the interest score storage unit 4. The interest score is an index indicating how much the respondent is interested / interested in the topic field to which each question data belongs. The interest score is calculated, for example, according to the following rule.

(1)ひとつの質問データに対して1人の回答者が回答した場合であって、質問相手と回答者が一致する場合(質問相手と回答者が同じ場合)には、その回答者の興味得点を増加する。すなわち、該回答者の回答量を、当該回答者の当該話題分野の興味得点として算出し、加算する。回答量が多ければ多いほど、その話題分野に対して強い興味があることを示すからである。   (1) When one respondent responds to one question data, and the question partner and the respondent match (when the question partner and the respondent are the same), the interest of the respondent Increase score. That is, the answer amount of the respondent is calculated as the interest score of the subject field of the respondent and added. This is because the larger the amount of answers, the stronger the interest in the topic area.

回答量は、回答データに基づいて算出される値であって、例えば、回答データの文字数または単語数、または回答データの発話された時間(発話時間)をそのまま回答量として用いることが考えられる。他にも、ある話題分野に興味があると、発話スピードが速くなることから、回答データの文字数を発話時間で除算した値(つまり発話スピード)を回答量として用いても良い。また、上記の組み合わせで回答量を計算する方法も考えられる(例えば、回答データの文字数+発話スピード等)。他にも例えば、人間は、得意分野や興味関心の高い分野についての発言は、声が大きくなったり、声のトーンが上がったりする傾向にあるため、回答した際の声の大きさや、声の高さを用いて算出する等(例えば、一定の閾値以上の大きさの入力が合った場合に、点数を加算するなど)の方法も考えられる。   The answer amount is a value calculated based on the answer data. For example, the number of characters or words of the answer data, or the time when the answer data was spoken (speech time) can be used as it is. In addition, since the utterance speed increases when interested in a certain topic field, a value obtained by dividing the number of characters in the answer data by the utterance time (that is, the utterance speed) may be used as the answer amount. Also, a method of calculating the answer amount by the above combination is conceivable (for example, the number of characters in the answer data + the utterance speed). In addition, for example, humans tend to make louder voices and higher voice tones when speaking in areas of special interest or high interest. It is also possible to use a method of calculating by using (for example, adding a score when an input having a magnitude equal to or larger than a certain threshold value is matched).

この場合、興味得点算出部23は、質問相手である回答者と、該話題分野と、興味得点と、入力時刻とをセットにして、興味得点記憶部4に記憶する。   In this case, the interest score calculation unit 23 stores the answerer as the question partner, the topic field, the interest score, and the input time as a set in the interest score storage unit 4.

(2)ひとつの質問データに対して1人の回答者が回答した場合であって、質問相手と回答者が一致しない場合(質問相手と回答者が異なる場合)には、本来質問相手だった人はその話題分野に興味が低いと判定し、質問相手(質問相手とした回答者)の該話題分野の興味得点を減少する。興味得点を減少する方法としては、例えば、負の定数値を興味得点とすることなどが考えられる。   (2) When one respondent responds to one question data, and the question partner does not match the respondent (when the question partner and the respondent are different), it was originally the question partner It is determined that the person is not interested in the topic area, and the interest score of the topic area of the question partner (respondent as the question partner) is reduced. As a method for reducing the interest score, for example, a negative constant value may be used as the interest score.

一方、実際に回答した回答者の興味得点については、該話題分野に興味が高いと判定し、その回答者の興味得点を増加する。すなわち、該回答者の回答量を、当該回答者の当該話題分野の興味得点として算出し、加算する。この場合、自分に聞かれていないにも関わらず進んで回答したことは、その分野について、強い興味があることを示すため、回答量よりも高い値を興味得点として算出し、加算することとしてもよい。回答量より高い値を算出する方法としては、回答量を例えば1.5倍にする、回答量に定数を加算するなど、回答量よりも興味得点が高くなる方法であれば、その方法は問わない。   On the other hand, the interest score of the respondent who actually answered is determined to be high in the topic area, and the interest score of the respondent is increased. That is, the answer amount of the respondent is calculated as the interest score of the subject field of the respondent and added. In this case, the fact that the answer has been answered in spite of not being asked by myself indicates that there is a strong interest in the field, so a value higher than the answer amount is calculated as the interest score and added. Also good. As a method for calculating a value higher than the answer amount, any method may be used as long as the interest score is higher than the answer amount, for example, by multiplying the answer amount by 1.5 times or adding a constant to the answer amount.

この場合、興味得点算出部23は、本来質問相手だった回答者と、該話題分野と、興味得点(負の定数値など)と、入力時刻とをセットにして、興味得点記憶部4に記憶する。また、興味得点算出部23は、実際に回答した回答者の該話題分野と、興味得点(回答量または回答量よりも高い値)と、入力時刻とをセットにして、興味得点記憶部4に記憶する。   In this case, the interest score calculation unit 23 sets the answerer who originally was the question partner, the topic area, the interest score (such as a negative constant value), and the input time as a set and stores them in the interest score storage unit 4. To do. Also, the interest score calculation unit 23 sets the topic area of the respondent who actually responded, the interest score (the answer amount or a value higher than the answer amount), and the input time as a set, and stores the interest score in the interest score storage unit 4. Remember.

(3)ひとつの質問データに対して複数の回答者が回答した場合であって、質問相手と一致する回答者がいる場合、質問相手と一致する回答者については、(1)と同様に興味得点(回答量)を算出し、興味得点記憶部4に記憶する。一方、質問相手以外の全ての回答者の各々については、(2)と同様に興味得点(回答量または回答量よりも高い値)を算出し、興味得点記憶部4に記憶する。   (3) When multiple respondents respond to one question data, and there is a respondent who matches the question partner, the respondent who matches the question partner is interested in the same way as in (1). The score (answer amount) is calculated and stored in the interest score storage unit 4. On the other hand, for each of all the respondents other than the question partner, the interest score (the answer amount or a value higher than the answer amount) is calculated and stored in the interest score storage unit 4 as in (2).

(4)ひとつの質問データに対して複数の回答者が回答した場合であって、質問相手と一致する回答者がいない場合、本来質問相手だった人については、(2)と同様に興味得点(負の定数値など)を算出し、興味得点記憶部4に記憶する。質問相手以外の全ての回答者の各々については、(2)と同様に興味得点(回答量または回答量よりも高い値)を算出し、興味得点記憶部4に記憶する。   (4) When multiple respondents respond to one question data, and there is no respondent who matches the question partner, for those who were originally the question partner, an interest score is the same as in (2) (Negative constant value) is calculated and stored in the interest score storage unit 4. For each of all the respondents other than the question partner, the interest score (the answer amount or a value higher than the answer amount) is calculated and stored in the interest score storage unit 4 as in (2).

(5)なお、全体の回答量(質問を開始してから、現在に至るまでのすべての回答者の回答量の総和)について、あまりに一人の回答者の回答量が多い場合や発言割合が高い場合には、その回答者はその話題分野について興味があるわけではなく、単にしゃべりたがりであることが想定される。この場合(すなわち、(5)の状況が該当し、かつ、(2)、(3)または(4)の状況にもあてはまる場合)には、興味得点の計算方法を(2)、(3)または(4)とは変えることが考えられる。   (5) Regarding the total response volume (sum of the response volumes of all respondents from the start of the question to the present), the response rate of one respondent is too high or the rate of remarks is high In some cases, it is assumed that the respondent is not interested in the topic area, but simply wants to talk. In this case (that is, when the situation of (5) is applicable and also applies to the situation of (2), (3) or (4)), the interest score calculation method is (2), (3). Or it is possible to change from (4).

具体的には、(2)の質問相手と異なる回答者が回答した場合であっても、本来質問相手だった人はその話題分野に興味が低いと判定することはせず、興味得点を増減(減算)させない。また、実際の回答者の興味得点も、該話題分野に興味が高いとは判定せず、その話題分野の興味得点を増減(増加)させない、または回答量をそのまま興味得点とするなどの方法が考えられる。   Specifically, even if a respondent who is different from the question partner in (2) answers, the person who was originally the question partner does not determine that he / she is less interested in the topic area, and increases or decreases the interest score. Do not subtract. Also, the interest score of the actual respondent is not determined to be high interest in the topic area, and there is a method such as not increasing / decreasing (increasing) the interest score of the topic area or setting the answer amount as it is as the interest score. Conceivable.

また、(3)および(4)のひとつの質問データに対して複数の回答者が回答した場合にも、質問相手以外の回答者の中で、その回答者の回答量(または回答割合)が多い回答者については、該話題分野に興味が高いとは判定せず、その話題分野の興味得点を増減(増加)させない、または回答量をそのまま興味得点とするなどの方法が考えられる。   In addition, even when multiple respondents respond to one question data of (3) and (4), the answer amount (or answer ratio) of the respondent among the respondents other than the question partner For a large number of respondents, a method may be considered in which the interest is not determined to be high in the topic area, and the interest score in the topic area is not increased (increased), or the answer amount is directly used as the interest score.

興味得点記憶部4には、興味得点算出部23が回答者毎および話題分野毎に算出した興味得点が記憶される。本実施形態の興味得点記憶部4は、興味得点算出部23が興味得点を算出する度に、興味得点記憶部4に記憶された興味得点を増減して上書き更新する方式ではなく、回答者(質問相手を含む)と、話題分野と、興味得点と、入力時刻とをセットにしたデータ(レコード)を興味得点記憶部4に出力(記憶)するデータ追加方式とする。   The interest score storage unit 4 stores the interest score calculated by the interest score calculation unit 23 for each respondent and each topic area. The interest score storage unit 4 according to the present embodiment is not a method in which the interest score stored in the interest score storage unit 4 is increased or decreased and updated every time the interest score calculation unit 23 calculates an interest score. A data addition method for outputting (storing) data (record) including a question partner), a topic field, an interest score, and an input time to the interest score storage unit 4 is set.

質問・回答者選択部24は、質問項目記憶部3を参照し、次の質問項目とその話題分野とを選択する。なお、次の質問項目は、どのように選んでも良い。たとえば、質問項目は、質問ID順に選択され、質問・回答者選択部24は、話題分野特定部22から通知された質問ID(質問データから特定した質問項目の質問ID)の次のIDを持つ質問項目を選択する方法などが考えられる。   The question / answerer selection unit 24 refers to the question item storage unit 3 and selects the next question item and its topic area. The following question items may be selected in any way. For example, the question items are selected in the order of the question ID, and the question / answerer selection unit 24 has the next ID of the question ID notified from the topic field specifying unit 22 (question ID of the question item specified from the question data). A method of selecting a question item can be considered.

質問・回答者選択部24は、質問項目記憶部3から次の質問項目と対応する話題分野とを取得すると、取得した話題分野を検索キーとして興味得点記憶部4から該話題分野に対応する各回答者の興味得点(回答履歴)を読み込む。そして、質問・回答者選択部24は、取得した各回答者の興味得点に基づいて、次の質問項目に対する質問相手を選択する。具体的には、複数の回答者のうち、興味得点の最も高い回答者を、次の質問項目の質問相手として決定する。   When the question / answerer selection unit 24 acquires the next question item and the topic field corresponding to the next question item from the question item storage unit 3, each question corresponding to the topic field from the interest score storage unit 4 using the acquired topic field as a search key. Read the respondent's interest score (answer history). Then, the question / answerer selection unit 24 selects a question partner for the next question item based on the acquired interest score of each answerer. Specifically, among the plurality of respondents, the respondent with the highest interest score is determined as the question partner of the next question item.

なお、1人の回答者でひとつの話題分野について、複数の興味得点(回答履歴)が興味得点記憶部4に記憶されている場合、例えば、複数の興味得点の平均値を該話題分野の興味得点とする、複数の興味得点の最大値を該話題分野の興味得点とする、複数の興味得点の合計値を該話題分野の興味得点とするなどの方法が考えられる。   When a plurality of interest scores (answer histories) are stored in the interest score storage unit 4 for one topic field by one respondent, for example, the average value of the plurality of interest scores is calculated as the interest of the topic field. A method is conceivable, in which the maximum value of a plurality of interest scores is used as a score, and the total value of a plurality of interest scores is used as the interest score of the topic field.

そして、質問・回答者選択部24は、選択した質問相手を、選択した質問項目とともに出力部5に出力する。出力部5は、質問相手および質問項目をディスプレイなどの出力装置に出力し、質問者に提示する。提示方法は、音声・画像・テキスト等、その形態は問わない。   Then, the question / answerer selection unit 24 outputs the selected question partner to the output unit 5 together with the selected question item. The output unit 5 outputs the question partner and the question item to an output device such as a display and presents it to the questioner. The presentation method may be in any form such as voice, image, text, and the like.

上記説明した質問相手選択装置は、例えば、CPUと、メモリと、HDD等の外部記憶装置と、入力装置と、出力装置とを備えた汎用的なコンピュータシステムを用いることができる。このコンピュータシステムにおいて、CPUがメモリ上にロードされた質問相手選択装置用のプログラムを実行することにより、質問相手選択装置の各機能が実現される。また、質問相手選択装置用のプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、CD−ROM、MO、DVD−ROMなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体に記憶することも、ネットワークを介して配信することもできる。   As the question partner selection device described above, for example, a general-purpose computer system including a CPU, a memory, an external storage device such as an HDD, an input device, and an output device can be used. In this computer system, each function of the question partner selection device is realized by the CPU executing a program for the question partner selection device loaded on the memory. Further, the program for the question partner selection apparatus can be stored in a computer-readable recording medium such as a hard disk, a flexible disk, a CD-ROM, an MO, a DVD-ROM, or can be distributed via a network.

図3は、本実施形態の質問相手選択装置の動作を示すフローチャートである。   FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the question partner selection apparatus of this embodiment.

会話解析部21は、会話データが入力されるのを待ち(S1)、会話データが入力されると(S2:有り)、話題分野特定部22が、会話データを解析し、質問者、質問データ、回答者、回答データおよび入力時刻を判別し、話題分野特定部22に出力する(S3)。話題分野特定部22は、質問データと質問項目記憶部3内の各質問項目とを照合し、質問データに対応する質問項目の話題分野を特定し、当該話題分野、質問者、回答者、回答データおよび入力時刻を興味得点算出部23に出力する。また、話題分野特定部22は、質問データに対応する質問項目の質問IDを、質問・回答者選択部24に出力する(S4)。   The conversation analysis unit 21 waits for the conversation data to be input (S1). When the conversation data is input (S2: present), the topic field identification unit 22 analyzes the conversation data to obtain the questioner and the question data. The respondent, the answer data, and the input time are discriminated and output to the topic field specifying unit 22 (S3). The topic field identification unit 22 collates the question data with each question item in the question item storage unit 3, identifies the topic field of the question item corresponding to the question data, and relates to the topic field, the questioner, the respondent, and the answer The data and the input time are output to the interest score calculation unit 23. Further, the topic field identification unit 22 outputs the question ID of the question item corresponding to the question data to the question / answerer selection unit 24 (S4).

興味得点算出部23は、興味得点算出部23から入力されたデータに基づいて、興味得点を算出し、回答者(質問相手を含む)、話題分野、興味得点、入力時刻とをセットにして興味得点記憶部4に記憶する(S5)。質問・回答者選択部24は、S4で特定された質問項目の質問IDの次の質問IDの質問項目と、対応する話題分野を選択する(S6)。そして、質問・回答者選択部24は、選択した話題分野の各回答者の興味得点を興味得点記憶部4から取得し、興味得点の最も高い回答者を質問相手として選択し、選択した質問相手とS6で選択した質問項目とを出力部5に出力する(S7)。出力部5は、質問相手と質問項目を出力する(S8)。   The interest score calculation unit 23 calculates an interest score based on the data input from the interest score calculation unit 23, and sets the respondent (including the question partner), topic field, interest score, and input time as a set. It memorize | stores in the score memory | storage part 4 (S5). The question / answerer selection unit 24 selects the question item of the question ID next to the question ID of the question item specified in S4 and the corresponding topic field (S6). Then, the question / answerer selection unit 24 acquires the interest score of each respondent in the selected topic area from the interest score storage unit 4, selects the answerer with the highest interest score as the question partner, and selects the selected question partner And the question item selected in S6 are output to the output unit 5 (S7). The output unit 5 outputs the question partner and the question item (S8).

以上説明した本実施形態では、1名の質問者と複数の回答者がいるインタビューにおいて、質問相手と回答者が一致していたか否かと、回答者の回答データの発話量によって、各質問の属する話題分野に興味があったかどうかを判定し、その結果に応じて、次の質問をどちらの回答者に向けて発すればよいか(すなわち、次の質問の質問相手)を、質問者に提示し、推薦する。これにより、本実施形態では、インタビューに不慣れな質問者であっても、質の良いデータを回答者から引き出すことを支援することができる。すなわち、インタビューに慣れていない質問者であっても、適切な回答者に質問を投げかけることができ、質の良いデータをユーザから引き出すことが可能になる。   In the present embodiment described above, in an interview with one questioner and a plurality of respondents, each question belongs depending on whether or not the question partner and the respondent match, and the amount of utterances in the answer data of the respondent. Determine if you are interested in the topic area and, depending on the result, indicate to the respondent who the next question should be addressed to (ie, the person who asked the next question) ,Recommendation to. Thereby, in this embodiment, even if it is a questioner unfamiliar with an interview, it can support extracting good quality data from a respondent. That is, even a questioner who is not accustomed to an interview can ask a question to an appropriate respondent, and can extract high-quality data from the user.

なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能である。   In addition, this invention is not limited to the said embodiment, Many deformation | transformation are possible within the range of the summary.

1 :入力部
2 :処理部
21:会話解析部
22:話題分野特定部
23:興味得点算出部
24:質問・回答者選択部
25:顔映像選択部
3 :質問項目記憶部
4 :興味得点記憶部
5 :出力部
1: Input unit 2: Processing unit
21: Conversation analysis unit 22: Topic field identification unit 23: Interest score calculation unit 24: Question / answerer selection unit 25: Face image selection unit 3: Question item storage unit 4: Interest score storage unit 5: Output unit

Claims (8)

インタビューにおける質問相手を選択する質問相手選択装置であって、
入力された会話データを解析し、質問データおよび質問相手とした回答者を判別するととともに、前記質問データに対する回答データおよび実際の回答者を判別する会話解析手段と、
前記質問データの話題分野を特定する話題分野特定手段と、
質問相手の回答者と実際の回答者とが一致する場合、当該回答者の前記話題分野に関する興味得点を増加し、質問相手の回答者と実際の回答者とが一致しない場合、質問相手の回答者の前記話題分野に関する興味得点を減少するとともに、実際の回答者の前記話題分野に関する興味得点を増加する興味得点算出手段と、
次の質問に対応する話題分野に関する各回答者の興味得点を取得し、最も興味得点の高い回答者を次の質問の質問相手として選択する選択手段と、
前記選択手段が選択した質問相手を出力する出力手段と、を有すること
を特徴とする質問相手選択装置。
A question partner selection device for selecting a question partner in an interview,
Analyzing the input conversation data, determining the question data and the respondent as the question partner, and conversation analysis means for determining the answer data and the actual respondent to the question data;
A topic area specifying means for specifying a topic area of the question data;
If the respondent of the question partner matches the actual respondent, the interest score for the topic area of the respondent increases, and if the respondent of the question partner does not match the actual respondent, the answer of the question partner An interest score calculation means for decreasing an interest score related to the topic area of the person and increasing an interest score related to the topic area of the actual respondent;
A selection means for obtaining an interest score of each respondent regarding a topic area corresponding to the next question, and selecting a respondent with the highest interest score as a question partner of the next question;
And an output means for outputting the question partner selected by the selecting means.
請求項1記載の質問相手選択装置であって、
前記興味得点算出手段は、前記回答データに基づいた回答量を用いて前記興味得点を増加すること
を特徴とする質問相手選択装置。
The question partner selection device according to claim 1,
The question partner selection device, wherein the interest score calculation means increases the interest score by using an answer amount based on the answer data.
請求項1記載の質問相手選択装置であって、
前記興味得点算出手段は、質問相手の回答者と実際の回答者とが一致する場合、当該回答者の前記話題分野に関する興味得点に前記回答データに基づいた回答量を加算し、質問相手の回答者と実際の回答者とが一致しない場合、実際の回答者の前記話題分野に関する興味得点に前記回答データに基づいた回答量より大きい値を加算すること
を特徴とする質問相手選択装置。
The question partner selection device according to claim 1,
The interest score calculation means adds an answer amount based on the answer data to an interest score related to the topic area of the respondent when the respondent of the question partner matches an actual respondent, A question partner selection device characterized by adding a value larger than the amount of answers based on the answer data to the interest score for the topic field of the actual answerer when the answerer and the actual answerer do not match.
請求項1から3のいずれか1項に記載の質問相手選択装置であって、
各質問項目と当該質問項目に対応する話題分野とを記憶する質問記憶手段を、さらに備え、
前記話題分野特定手段は、前記質問記憶手段を参照して前記質問データに対応する質問項目の話題分野を特定し、
前記選択手段は、前記質問記憶手段から次の質問の質問項目および話題分野を選択し、
前記出力手段は、前記選択手段が選択した質問相手とともに、次の質問の質問項目を出力すること
を特徴とする質問相手選択装置。
The question partner selection device according to any one of claims 1 to 3,
A question storage means for storing each question item and a topic area corresponding to the question item,
The topic area specifying means specifies the topic area of the question item corresponding to the question data with reference to the question storage means,
The selection means selects a question item and topic area of the next question from the question storage means,
The said output means outputs the question item of the next question with the question partner selected by the said selection means. The question partner selection apparatus characterized by the above-mentioned.
インタビューにおける質問相手を選択する質問相手選択方法であって、
コンピュータは、
入力された会話データを解析し、質問データおよび質問相手とした回答者を判別するととともに、前記質問データに対する回答データおよび実際の回答者を判別する会話解析ステップと、
前記質問データの話題分野を特定する話題分野特定ステップと、
質問相手の回答者と実際の回答者とが一致する場合、当該回答者の前記話題分野に関する興味得点を増加し、質問相手の回答者と実際の回答者とが一致しない場合、質問相手の回答者の前記話題分野に関する興味得点を減少するとともに、実際の回答者の前記話題分野に関する興味得点を増加する興味得点算出ステップと、
次の質問に対応する話題分野に関する各回答者の興味得点を取得し、最も興味得点の高い回答者を次の質問の質問相手として選択する選択ステップと、
前記選択ステップで選択された質問相手を出力する出力ステップと、を行うこと
を特徴とする質問相手選択方法。
A question partner selection method for selecting a question partner in an interview,
Computer
Analyzing the input conversation data, determining the answer data as the question data and the question partner, a conversation analysis step for determining the answer data for the question data and the actual respondent,
A topic area specifying step for specifying a topic area of the question data;
If the respondent of the question partner matches the actual respondent, the interest score for the topic area of the respondent increases, and if the respondent of the question partner does not match the actual respondent, the answer of the question partner An interest score calculating step of decreasing an interest score related to the topic field of the person and increasing an interest score related to the topic field of the actual respondent;
Selecting each respondent's interest score for the topic area corresponding to the next question, and selecting the respondent with the highest interest score as the next question question;
And a step of outputting the question partner selected in the selection step.
請求項5記載の質問相手選択方法であって、
前記興味得点算出ステップは、前記回答データに基づいた回答量を用いて前記興味得点を増加すること
を特徴とする質問相手選択方法。
The question partner selection method according to claim 5,
The interest score calculating step increases the interest score by using an answer amount based on the answer data.
請求項5または6記載の質問相手選択方法であって、
前記コンピュータは、各質問項目と当該質問項目に対応する話題分野とを記憶する質問記憶部を、さらに備え、
前記話題分野特定ステップは、前記質問記憶部を参照して前記質問データに対応する質問項目の話題分野を特定し、
前記選択ステップは、前記質問記憶部から次の質問の質問項目および話題分野を選択し、
前記出力ステップは、前記選択ステップで選択された質問相手とともに、次の質問の質問項目を出力すること
を特徴とする質問相手選択方法。
The question partner selection method according to claim 5 or 6,
The computer further includes a question storage unit that stores each question item and a topic field corresponding to the question item,
The topic area identification step identifies a topic area of a question item corresponding to the question data with reference to the question storage unit,
The selection step selects a question item and a topic area of a next question from the question storage unit,
In the output step, the question item of the next question is output together with the question partner selected in the selection step.
請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の質問相手選択装置としてコンピュータシステムを機能させるための質問相手選択プログラム。   A question partner selection program for causing a computer system to function as the question partner selection device according to any one of claims 1 to 4.
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