JP2016212499A - 対話パターン自動生成装置、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの体験情報に基づいて該ユーザに対する対話パターンを自動生成可能にすること。【解決手段】対話パターン自動生成機能部2は、体験要素抽出部2-1、上位概念抽出部2-2、スコア算出部2-3および対話パターン生成部2-4を備える。体験要素抽出部2-1は、体験情報の本文の各文から体験要素を抽出し、上位概念抽出部2-2は、体験要素の上位概念語を抽出する。スコア算出部2-3は、体験要素と上位概念語を元に、各文が記憶想起支援に有効かどうかの程度を数値化したスコアを文ごとに算出し、該スコアに従って各文に優先度を付与する。対話パターン生成部2-4は、スコア算出部により優先度が付与された文を対話パターン生成用テンプレートに当てはめて対話パターンを生成する。【選択図】図１

Description

本発明は、対話パターン自動生成装置、方法およびプログラムに関し、特に、ユーザの体験情報に基づいて該ユーザに対する対話パターンを自動生成でき、記憶想起支援に有効に利用できる対話パターン自動生成装置、方法およびプログラムに関する。

これまで、人の体験は、写真やビデオなどの画像の他、日記などの文章で残されることが一般的であったが、近年では、ブログなどの記録物で残されることも普通になってきた。

ユーザは、このような記録物から過去の体験の記憶を想起しようとする場合、想起しようとする体験の記録物を絞り込み、絞り込んだ記録物の全ての文章に目を通す必要がある。

特許文献1では、チャットなどの2者以上の対話文を用いて、自動的に対話コーパスを構築する仕組みを備えた対話コーパス生成装置が提案されている。

特開２００８―２９９７５４号公報

ブログなどの記録物から記憶想起のための記録物を自動的に絞り込み、それを元に対話パターンを自動生成すれば、ユーザの負担を軽減して効率的に記憶想起を支援することができる。

特許文献１で提案されている対話コーパス生成装置は、対話コーパスを自動生成するものであるが、ユーザに対する記憶想起向けの対話パターンを生成できない。すなわち、特許文献１の対話コーパス生成装置では、対話形式を前提としている。しかし、記憶想起とは、ユーザの行動や言動(体験)に関する過去にテキスト化された記録物に基づくものであり、日記形式の記録物も記憶想起の対象となるので、対話形式では対応できない。

また、日記形式などの、対話形式でない記録物に基づいて、ユーザに対する記憶想起向けの対話パターンを生成する場合、その記録物から対話パターン生成に必要な情報を抽出する必要がある。しかし、そのためには、下記(1),(2)の解決しなければならない課題がある。

(1)記録物が長期間(例えば10年間)取りためたものである場合、その中から、当該ユーザが記憶想起したい記録物を絞り込まなければならない。

(2)当該ユーザが記憶想起したい記録物が絞り込まれたとしても、その記録物の全ての文章を読み上げると時間がかかりすぎる。また、一方的に話しかけることとなって会話にならない。さらに、少しずつ(例えば1文ずつ)、かつ効果的に(思い出しやすい順序で)会話を進めなければならない。

本発明の目的は、上記課題を解決し、ユーザの体験情報に基づいて該ユーザに対する対話パターンを自動生成でき、記憶想起支援に有効に利用できる対話パターン自動生成装置、方法およびプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するため、本発明は、ユーザの体験情報に基づいて該ユーザに対する対話パターンを自動生成する対話パターン自動生成装置であって、蓄積された1つ以上の体験情報の本文の各文から体験要素を抽出する体験要素抽出手段と、前記体験要素抽出手段により抽出された体験要素を元に、各文が記憶想起支援に有効かどうかの程度を数値化したスコアを文ごとに算出し、該スコアに従って各文に優先度を付与するスコア算出手段と、前記スコア算出手段により付与された優先度と対話パターン生成用テンプレートに基づいて、対話パターンを生成する対話パターン生成手段を備えたことを特徴としている。

ここで、前記体験要素抽出手段が、体験情報の本文を文ごとに分解し、各文から品詞情報を付与した単語および熟語を体験要素として抽出することが好ましい。

また、前記スコア算出手段が、前記体験要素抽出手段により抽出された体験要素およびその上位概念に基づいて、他の体験情報の各文との類似スコアを算出し、該類似スコアを前記スコアとすることも好ましい。

また、前記スコア算出手段が、下記式で各文の類似スコアを算出することも好ましい。

文Ａの類似スコア＝平均値{一致数÷文Ａに含まれる体験要素数}

ここで、一致数は、文Ａと他の体験情報の文間で一致する体験要素およびその上位概念の数である。

また、前記スコア算出手段が、さらに、各文が含む感情語の数に基づいて、下記式で各文の感情スコアを算出し、該感情スコアと前記類似スコアの積で各文の総合スコアを算出し、該総合スコアを前記スコアとすることも好ましい。

文Ａの感情スコア＝１−感情語数÷文Ａに含まれる体験要素数

また、前記スコア算出手段が、各文が含む感情語の数に基づいて、下記式で各文の感情スコアを算出し、該感情スコアを前記スコアとすることも好ましい。

文Ａの感情スコア＝１−感情語数÷文Ａに含まれる体験要素数

さらに、前記対話パターン生成用テンプレートが、対話パターンでの文の当てはめを優先度で記述したもので、対話パターンの種別に応じて別々に用意されており、前記対話パターン生成手段が、前記対話パターン生成用テンプレートに記述されている優先度に従って、前記スコア算出手段により付与された優先度の文を当てはめて対話パターンを生成することも好ましい。

なお、本発明は、対話パターン自動生成装置としてだけでなく、対話パターン自動生成装置での処理を順次実行するステップを有する対話パターン自動生成方法としても実現でき、また、コンピュータを対話パターン自動生成装置の各部として機能させるためのプログラムとしても実現できる。

本発明によれば、記憶想起支援に有効かどうかという観点で、体験情報に含まれる体験文に対して自動的に優先度付けを行い、その優先度に従って記憶想起支援に有効な体験情報を効率的に選定して、対話パターンを自動的に生成することが可能になる。これにより、ユーザの経験に関する雑談やユーザ記憶想起を支援するエージェント機能を実現できる。

例えば、記憶想起の対象として複数の体験がある場合、それぞれの体験の記録物に含まれる最も優先度の高い体験文から、ユーザに対する対話文を作成することにより、対話形式での絞込みを効率的かつ容易に実現できる。これにより、上記(1)の課題を解決できる。

また、個々の体験の記録物に含まれる複数の体験文に対して、記憶想起支援に有効かどうかという観点で、対話に利用する際の優先度付けを行い、この優先度に従って対話を構成することにより、上記(2)の課題を解決できる。

さらに、体験パターンの生成で当てはめの対象としない、優先度の低い体験文は、体験情報DBに蓄積する必要がなく、優先度の低い体験文を体験情報DBに蓄積しないことで、蓄積と検索のリソースを削減できる。

本発明に係る対話パターン自動生成装置の一実施形態を示す機能ブロック図である。 対話パターン種別が雑談である場合の記憶想起支援の動作を示すフローチャートである。 対話パターン種別がユーザ記憶想起の場合の記憶想起支援の動作を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明を説明する。以下では、本発明を対話パターン自動生成装置として実現した場合について説明するが、本発明は、対話パターン自動生成装置での処理を順次実行するステップを有する対話パターン自動生成方法としても実現でき、また、コンピュータを対話パターン自動生成装置の各部として機能させるためのプログラムとしても実現できる。

図１は、本発明に係る対話パターン自動生成装置の一実施形態を示す機能ブロック図である。

本実施形態の対話パターン自動生成装置は、体験情報収集機能部1、対話パターン自動生成機能部2および対話形式検索機能部3を備える。これらの機能部1〜3は、1つあるいは複数のプロセッサで構成でき、その構成は、ハードウエアでもソフトウエアでもよい。

体験情報収集機能部1は、体験情報収集部1-1および本文抽出部1-2を備える。

体験情報収集部1-1は、インターネットなどのネットワーク4上にあるサーバから当該ユーザの体験情報、例えば、ブログ記事を収集する。

本文抽出部1-2は、収集された体験情報に含まれる本文を抽出する。ここで抽出された本文は、本文以外の日時やタイトルなどの書誌的事項の情報とともに、生データ蓄積データベース(DB)5に蓄積される。例えば、一般のブログサービスを利用して収集された体験情報の場合、HTMLに含まれる広告やメニューなどは本文以外の情報であるので、本文抽出部1-2では抽出されない。なお、生データ蓄積DB5は、対話パターン自動生成装置内蔵のものでも外部に接続されるものでもよい。

本文の抽出は、例えば、下記(1)および(2)の手法で行うことができる。
(1)HTMLタグのパターンをWebサイトごとに予め抽出して蓄積しておき、これを利用して本文の前後のHTMLタグのパターンを検出し、それに基づいて本文を抽出する。
(2)HTMLに含まれるタグ以外の部分について、テキストコンテンツが連続して出現する箇所が最も多い部分を本文として抽出する。

対話パターン自動生成機能部2は、体験要素抽出部2-1、上位概念抽出部2-2、スコア算出部2-3および対話パターン生成部2-4を備える。

体験要素抽出部2-1は、体験情報の本文から体験要素を抽出する。体験要素とは、単語や熟語であり、体験情報の本文を文に分解し、各文から体験要素を抽出する。本文から文への分解は、述語項構造解析器を利用して本文を述語項構造ごとに区切ることで実現できる。また、句読点で区切るという手法でも、本文を文に分解できる。体験要素の抽出には、既存の形態素解析ツールを利用でき、これにより名詞や動詞を識別して体験要素を抽出できる。

上位概念抽出部2-2は、体験要素抽出部2-1により抽出された名詞に対して上位概念語を割り当てることにより、各名詞に対する上位概念語を抽出する。各名詞に対する上位概念語の割り当ては、例えば、ツリー状の上位概念辞書を予め用意しておき、それを参照することで行うことができる。なお、名詞に対する上位概念語が複数存在する場合には、全ての上位概念語を抽出する。ここで各名詞に上位概念語を割り当てるのは、後述の類似スコアの算出で、名詞の語そのものだけでなく上位概念語も考慮して、語の間での一致をカウントするからである。

スコア算出部2-3は、体験要素抽出部2-1および上位概念抽出部2-2により抽出された体験要素および上位概念語を基に、体験要素抽出部2-1において体験情報の本文から分解された文(以下、体験文をいう)が記憶想起支援に有効かどうかの程度を数値化したスコアを、体験文ごとに算出する。

例えば、下記式(1),(2),(3)で示すように、類似スコアおよび感情スコアを算出し、それらの積で総合スコアを算出し、該総合スコアを体験文Aのスコアとすることができる。

体験文Aの類似スコア＝平均値{一致数÷体験文Aに含まれる体験要素数} (1)

体験文Aの感情スコア＝1−体験文Aに含まれる感情語数÷体験文Aに含まれる体験要素数 (2)

体験文Aの総合スコア＝体験文Aの類似スコア＊体験文Aの感情スコア (3)

体験文Aの類似スコアは、上記式(1)に示されるように、他の体験情報の各体験文との間での体験要素およびその上位概念語の一致数を求め、体験文Aに含まれる体験要素数に対する一致数の割合を平均することにより算出される。体験文Aの類似スコアは、体験文Aと他の体験情報の体験文との差分、すなわち類似を示し、体験文Aが特徴的な事項を含むほど、小さい値になる。

体験文Aの感情スコアは、体験文Aが含む感情語の数に基づいて、上記式(2)で算出される。感情スコアは、体験文Aにおける感情語の数の多少を示し、体験文Aが感情的な表現を多く含むほど、小さい値になる。

体験文Aの総合スコアは、上記式(3)に示すように、体験文Aの類似スコアと感情スコアの積で算出される。体験文Aの総合スコアは、体験文Aが他の体験情報の体験文と類似していないほど、また、感情的な表現を多く含むほど、小さい値になる。

ユーザの記憶想起に役立つのは、(1)その体験が他の体験にはない特徴的なものであり、その体験文と他の体験文とで体験要素および上位概念語の一致数が少ないという特徴を有し、また、(2)その体験が感動する、あるいは悲しむといった感情を伴い、その体験文は感情的な表現を多く含むという特徴を有する。

以上の(1),(2)から、上記スコア(総合スコア)の値が小さい体験文ほど、ユーザの記憶想起支援に有効であると言え、該スコアにより、体験を想起支援するという観点から、各体験文に優先度を付与することができる。

以上のようにして算出された各体験文のスコアを、体験情報ごとに、昇順に並べ、所定閾値以下のスコアの体験文に対して、スコアの小さいものほど高い優先度を付与して、体験文とともに体験情報蓄積DB6に蓄積する。なお、後述するように、対話パターンの生成の際に、体験情報の日時やタイトルなどの書誌的事項の情報も用いる場合には、それらの情報も体験情報蓄積DB6に蓄積する。なお、それらの書誌的事項の情報は、体験情報蓄積DB6に蓄積しなくても、生データ蓄積DB5から取得することもできる。また、体験情報蓄積DB6は、対話パターン自動生成装置内蔵のものでも外部に接続されるものでもよい。

対話パターン生成部2-4は、体験情報蓄積DB6に蓄積されている体験情報の体験文の優先度と対話パターン生成用テンプレートに基づいて、対話パターンを生成する。対話パターン生成用テンプレートは、対話パターンでの体験文の当てはめを優先度で記述したものである。対話パターン生成用テンプレートは、エージェント(装置)側からユーザに問いかける雑談による記憶想起支援か、ユーザ側からエージェントに記憶想起を問いかける記憶想起支援かなどといった対話パターン種別に応じた別々のものを用意しておくのが好ましい。対話パターン生成部2-4は、対話パターン生成用テンプレートに記述されている優先度に従って、スコア算出部2-3により付与された優先度の体験文を当てはめて対話パターンを生成する。

対話形式検索機能部3は、対話パターン生成部(エージェント)2-4とユーザの間を仲介する対話UI(User Interface)部3-1を備える。対話UI部3-1は、ユーザの言葉を入力し、エージェントの言葉を出力する機能を有する。この機能により、例えば、ユーザがキーボードにより文字入力すると、それに対するエージェントの言葉がディスプレイ上に表示される。あるいは、ユーザが発話をマイク入力すると、それが認識されてテキスト化されて入力され、それに対するエージェントの応答が音声変換されてスピーカーから出力される。

図２および図３は、体験情報の体験文の優先度と対話パターン生成用テンプレートに基づいて、対話パターンを生成する動作を示すフローチャートである。この動作は、対話パターン生成部2-4(エージェント)が対話UI部3-1を介してユーザと対話することで実現される。図２および図３では、当該体験情報の最も優先度が高い体験文の当てはめを[優先度1の体験文]と記述し、当該体験情報の次に高い優先度以降の体験文のうち、対話でまだ使われていない体験文の当てはめを[優先度2以降の体験文]と記述している。なお、[優先度2以降の体験文]の当てはめは、例えば、優先度が高い順に従って当てはめればよい。

対話パターン生成用テンプレートは、図２および図３のフローチャートにおける[優先度1の体験文]、[優先度2以降の体験文]および[固有名詞]の欄を空欄にして予め用意されており、対話パターン生成部2-4は、対話パターン生成用テンプレートの空欄に、そこで指示されている[優先度1の体験文]、[優先度2以降の体験文]および[固有名詞]に従って該当する体験文および固有名詞を当てはめて対話パターンを生成する。なお、ユーザの体験情報の体験文と各体験文の優先度は、体験情報蓄積DB6に既に蓄積されているものとする。

図２は、エージェント(装置側の電子秘書)側からユーザに問いかける場合、すなわち、対話パターン種別が雑談である場合の記憶想起支援の動作を示すフローチャートである。

対話パターン種別が雑談である場合には、ユーザその他により対話開始が指示される(S21)。これにより、対話パターン生成部2-4は、体験情報蓄積DB6に蓄積されている体験情報から適当なものを選択する(S22)。体験情報の選択は、例えば、ジャンルや体験時期や地域などを条件とし、その条件を満たすものをランダムに選択するなどすればよい。対話パターン種別が雑談であるので、単にランダムに選択してもよい。

次に、選択された体験情報の優先度1の体験文を選択し、その体験文を[優先度1の体験文]の空欄に当てはめて発話させる(S23)。これにより、エージェントは、ユーザに対し、例えば、「[最も優先度の最も高い体験文]ということがありましたね。」と発話する。なお、この発話では、語尾に「ということがありましたね。」を追加して会話らしさを創出している。以降の発話でも同様である。

次に、(S23)でのエージェントの発話に対するユーザの反応の有無を判定し(S24)、ユーザの反応がないと判定された場合には、一定時間経過したかどうかを判定し(S25)、ここで、一定時間経過してもユーザの反応がないと判定された場合には、別の話題の対話に移る旨をユーザに知らせる(S26)。(S26)では、対話を終了する旨をユーザに知らせて対話を終了するようにしてもよい。別の話題の対話に移る旨を知らせた場合には、体験情報選択(S22)に戻って、別の体験情報を選択して動作を始める。

(S24)で、ユーザの反応ありと判定された場合には、さらに、ユーザの反応(内容)を判定する(S27)。ユーザの反応は、ユーザの音声を認識し、そのパターンをあらかじめ登録されたパターンと照合することで分かる。

ユーザの反応(S27)が、優先度の高い(スコアの低い)体験文に似た言葉の発話の場合には、エージェントは、うなずきの言葉を発話するとともに、当該体験情報において、ユーザと既に対話した体験文以外の、優先度2以降の体験文を体験情報蓄積DB6から検索し、その体験文を[優先度2以降の体験文]の空欄に当てはめて発話する(S28)。これにより、エージェントは、ユーザに対し、例えば、「そうそう。[優先度2以降の体験文]でしたよね。」と発話する。

次に、当該体験情報の体験文(優先度が付与されているもの)が残っているかどうかを判定し(S29)、残っていると判定された場合には、(S24)に戻って、エージェントの発話に対するユーザの反応の有無およびその反応を判定し、その判定結果に従って動作を続ける。

以降の(S28)では、エージェントは、ユーザと既に対話した体験文以外の、優先度2以降の体験文を順次検索して発話する。(S29)で、当該体験情報の体験文が残っていないと判定した場合には、別の話題の対話に移る旨をユーザに知らせる。または、対話を終了する旨をユーザに知らせて対話を終了するようにしてもよい(S26)。

なお、(S27)で、ユーザが優先度の高い(スコアの低い)体験文に似た言葉を発話した結果、当該体験情報の体験文(優先度が付与されているもの)が残らなくなった場合には、(S28)で、例えば、「そうそう。」だけを発話し、別の話題の対話に移る旨をユーザに知らせる。または、対話を終了する旨をユーザに知らせて対話を終了するようにしてもよい。

ユーザの反応(S27)が、思い出したような言葉の発話の場合には、エージェントは、当該体験情報において、ユーザと既に対話した体験文以外の、優先度2以降の体験文を体験情報蓄積DB6から検索し、その体験文を[優先度2以降の体験文]の空欄に当てはめて発話をする(S30)。これにより、エージェントは、ユーザに対し、例えば、「確か、[優先度2以降の体験文]でしたよね。」と確認の発話をする。

次に、当該体験情報の体験文が残っているかどうかを判定し(S29)、ここで、残っていると判定された場合には、(S24)に戻って、エージェントの発話に対するユーザの反応の有無およびその反応を判定し、その判定結果に従って動作を続ける。

以降の(S30)では、エージェントは、ユーザと既に対話した体験文以外の、優先度2以降の体験文を検索して発話する。(S29)で、当該体験情報の体験文が残っていないと判定された場合には、別の話題の対話に移る旨をユーザに知らせる。または、対話を終了する旨をユーザに知らせて対話を終了するようにしてもよい(S26)。

ユーザの反応(S27)が、見当がつかないような言葉に発話、あるいは上記以外のものの場合には、エージェントは、さらに、当該体験情報から固有名詞を抽出し、体験を想起させるための発話をする(S31)。ここで抽出する固有名詞は幾つでもよく、固有名詞の他に日時やタイトルなどを抽出して発話してもよい。(S31)では、エージェントは、ユーザに対し、例えば、「[固有名詞]とか、[固有名詞]とか、思い出しませんか?」と発話する。

その後、当該体験情報の体験文が残っているかどうかを判定し(S29)、ここで、残っていると判定された場合には、(S24)に戻って、エージェントの発話に対するユーザの反応の有無およびその反応を判定し、その判定結果に従って動作を続ける。

図３は、ユーザ側からエージェントに問いかける場合、すなわち、対話パターン種別がユーザ記憶想起の場合の記憶想起支援の動作を示すフローチャートである。

対話パターン種別がユーザ記憶想起の場合には、まず、ユーザが記憶想起したい体験の発話を開始する。エージェントは、ユーザの発話を検出し(S31)、その発話がユーザ記憶想起関連であるかユーザ記憶想起関連以外であるかを判定する(S32)。

ここで、ユーザの発話が記憶想起関連以外であると判定された場合、その発話に対しては対話不可として、動作を終了する。または、別の対話パターン種別を参照し、その発話に対する対話パターン種別の対話パターン生成用テンプレートを用いて動作させるようにしてもよい(S33)。

ユーザの発話が記憶想起関連と判定された場合には(S32)、エージェントは、その発話に含まれる名詞を含む体験情報を体験情報蓄積DB6から検索し、その体験情報の優先度1の体験文を選択して発話する。例えば、ユーザの「(何かを思い出そうとする言葉)」を検出した場合(S31)、エージェントは、「もしかして[優先度1の体験文]のことですか?」と発話する。

次に、(S34)でのエージェントの発話に対するユーザの反応の有無を判定し(S35)、ここで、ユーザの反応がないと判定された場合には、一定時間経過したかどうかを判定し(S36)、ここで、一定時間経過してもユーザの反応がないと判定された場合には、別の話題の対話に移ることを促す旨をユーザに知らせる(S37)。(S37)では、対話を終了する旨をユーザに知らせて対話を終了するようにしてもよい。別の話題の対話に移ることを促す旨を知らせた場合には、S31で、新たにユーザの発話を検出して動作を始める。

(S35)で、ユーザの反応ありと判定された場合には、さらに、ユーザの反応(内容)を判定する(S38)。ユーザの反応は、ユーザの音声を認識し、そのパターンをあらかじめ登録されたパターンと照合することで分かる。

ユーザの反応(S38)が、優先度の高い(スコアの低い)体験文に似た言葉の発話の場合には、エージェントは、うなずきの言葉を発話するとともに、当該体験情報において、ユーザと既に対話した体験文以外の、優先度2以降の体験文を体験情報蓄積DB6から検索し、その体験文を[優先度2以降の体験文]の空欄に当てはめて発話する(S39)。これにより、エージェントは、ユーザに対し、例えば、「そうそう。[優先度2以降の体験文]でしたよね。」と発話する。

次に、当該体験情報の体験文(優先度が付与されているもの)が残っているかどうかを判定し(S40)、残っていると判定された場合には、(S35)に戻って、エージェントの発話に対するユーザの反応の有無およびその反応を判定し、その判定結果に従って動作を続ける。

以降の(S39)では、エージェントは、ユーザと既に対話した体験文以外の、優先度2以降の体験文を検索して発話する。

(S40)で、当該体験情報の体験文が残っていないと判定された場合には、別の話題の対話に移ることを促す旨をユーザに知らせる。または、対話を終了する旨をユーザに知らせて対話を終了するようにしてもよい(S37)。

なお、(S38)で、ユーザが優先度の高い(スコアの低い)体験文に似た言葉を発話した結果、当該体験情報の体験文(優先度が付与されているもの)が残らなくなった場合には、(S39)で、例えば、「そうそう。」だけを発話し、別の話題の対話に移る旨をユーザに知らせる。または、対話を終了する旨をユーザに知らせて対話を終了するようにしてもよい。

ユーザの反応(S38)が、思い出したような言葉の発話の場合には、エージェントは、当該体験情報において、ユーザと既に対話した体験文以外の、優先度2以降の体験文を体験情報蓄積DBから検索し、その体験文を[優先度2の体験文]の空欄に当てはめて発話をする(S41)。これにより、エージェントは、ユーザに対し、例えば、「確か、[優先度2の体験文]でしたよね。」と確認の発話をする。

次に、当該体験情報の体験文が残っているかどうかを判定し(S40)、ここで、残っていると判定された場合には、(S35)に戻って、エージェントの発話に対するユーザの反応の有無およびその反応を判定し、その判定結果に従って動作を続ける。

以降の(S41)では、エージェントは、ユーザと既に対話した体験文以外の、優先度2以降の体験文を検索して発話する。(S40)で、当該体験情報の体験文が残らなくなったと判定された場合には、別の話題の対話に移ることを促す旨をユーザに知らせる。または、対話を終了する旨をユーザに知らせて対話を終了するようにしてもよい(S26)。

ユーザの反応(S38)が、見当がつかないような言葉の発話、あるいは上記以外のものの場合には、エージェントは、さらに、当該体験情報から固有名詞を抽出し、体験を想起させるための発話をする(S42)。ここで抽出する固有名詞は幾つでもよく、固有名詞の他に日時やタイトルなどを抽出して発話してもよい。(S42)では、エージェントは、ユーザに対し、例えば、「[固有名詞]とか、[固有名詞]とか、思い出しませんか?」と発話する。

その後、当該体験情報の体験文が残っているかどうかを判定し(S40)、ここで、残っていると判定された場合には、(S35)に戻って、エージェントの発話に対するユーザの反応の有無およびその反応を判定し、その判定結果に従って動作を続ける。

以下、対話パターン種別がユーザ記憶想起の場合について具体例で説明する。こでは、ユーザの体験の体験情報を以下のとおりとする。
・タイトル：北海道旅行
・日時：2014年10月14日
・本文：
(A)北海道を車で走っているときでした。
(B)小さな女の子が大人に混じってたまねぎの収穫をしているところを見つけました。
(C)特におじいちゃんの手伝いをする女の子のシーンが印象深く、
(D)感動を覚えつつ声をかけて写真の撮影をお願いしてしまいました。

ここでは、(B)の文章「小さな女の子が大人に混じってたまねぎの収穫をしているところを見つけました。」は、「たまねぎ」、「収穫」、「女の子」などの単語の組み合わせが稀であり、感情的な表現を含まず、体験の事実を述べているので、スコアが最も小さく、優先度1の体験文と判定される。

(C)の文章「特におじいちゃんの手伝いをする女の子のシーンが印象深く、」、(D)の文章「感動を覚えつつ声をかけて写真の撮影をお願いしてしまいました。」は、(B)の文章よりも出現しやすい単語の組み合わせであるが、感情的な表現を含むので、スコアが所定閾値以下で、優先度2以降の体験文と判定される。

(A)の文章「北海道を車で走っているときでした。」は、単語の組み合わせが普通であり、感情的な表現を含まないので、スコアが所定値を超え、優先度が付与されない体験文とする。

以上の判定結果を基に、対話パターン生成部(エージェント)は、ユーザ記憶想起の対話パターン種別の対話パターン生成用テンプレートを用いて、以下のように、対話パターンを生成する。

(1)ユーザの発話
何かを思い出そうとする言葉(例：「そういえば昔、北海道に行ったよなぁ〜」)

(2)ユーザの発話に対するエージェントの動作と発話
ユーザの発話の「北海道」を含む体験情報を検索。
2-1：検索された体験情報(上記体験情報)から優先度1の体験文を選択して発話(例:「小さな女の子が大人に混じってたまねぎの収穫をしているところを見つけましたよね？」)

(3)エージェントの発話に対するユーザの発話(3-1または3-2または3-3)
3-1：優先度2以降の体験文に似た言葉(例：「おもわず声をかけて写真の撮影をお願いしちゃったよな」)
3-2：思い出したような言葉(例：「あ！そんなことがあった」)
3-3：見当が付かないような言葉(例：「あー、なんだっけそれ？」)
なお、ユーザの発話が一定時間なければ、対話を終了する言葉を発話して終了(例：「覚えていませんでしたか」「じゃあ別の話題」)

(4)ユーザの発話に対するエージェントの処理と発話(4-1または4-2または4-3)
ユーザの発話3-1に対して
4-1：まだ対話に使われていない優先度2以降の体験文を選択して発話(例：そうそう。「特におじいちゃんの手伝いをする女の子のシーンが印象深かったですよね」)
ユーザの発話3-2に対して
4-2：まだ対話に使われていない優先度2以降の体験文を選択して確認の発話(例：「確か、感動を覚えつつ声をかけて写真の撮影をお願いしちゃった、ですよね。」)
ユーザの発話3-3に対して
4-3：日時、体験情報のタイトル、固有名詞を抽出して並べて発話(例：「去年の10月の北海道旅行の話ですよ。美瑛の丘とか。」)

エージェントの発話4-1,4-2,4-3に対するユーザの発話は、上記(3)の繰り返し。ただし、2-1〜3-1〜4-1のような経過で、当該体験情報の体験文が残らなくなければ、ユーザに、別の話題の会話に移ることを促すか、または、会話を終了する旨を知らせる。なお、エージェントの発話に対するユーザの発話3-1で、優先度の高い(類似スコアが小さい)体験文に似た言葉が発話され、その段階で、当該体験情報の体験文が残らなくなければ、「確かそうですよね。」、「懐かしいですね。」などの発話をしてから別の話題の会話に移ることを促すか、または、会話を終了する旨を知らせればよい。

以上実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されず、種々に変形されたものも含む。例えば、上記実施形態では、類似スコアと感情スコアの積を算出して体験文Aのスコアとしたが、類似スコアあるいは感情スコアの値は、それぞれ単独でも記憶想起支援に有効であるので、その値を体験文のスコアとしてもよい。

また、体験文Aのスコアを算出する際、比較対象の他の体験情報を体験文Aの体験時より過去のものとすれば、体験文Aの体験時までに、その体験が特徴的であるというスコアを算出でき、比較対象の他の体験情報を現時点より過去のものとし、類似スコアを更新すれば、現時点までに、その体験が特徴的なものであるというスコアを算出できる。本発明では、どちらの類似スコアを採用してもよい。

また、上記実施形態では、インターネットなどのネットワーク上にあるサーバから体験情報を収集するとしたが、体験情報は、どのような箇所から収集してもよく、さらに、体験情報の本文のみを蓄積する体験情報蓄積専用の情報入力機能およびサーバを利用できる場合には、体験情報からの本文の抽出を省略できる。

さらに、体験パターンの生成では、優先度の低い体験文は当てはめの対象としないので、体験情報の体験文を全て体験情報DBに蓄積しなくてもよい。

1・・・体験情報収集機能部、1-1・・・体験情報収集部、1-2・・・本文抽出部、2・・・対話パターン自動生成機能部、2-1・・・体験要素抽出部、2-2・・・上位概念抽出部、2-3・・・スコア算出部、2-4・・・対話パターン生成部、3・・・対話形式検索機能部、3-1・・・対話UI部、4・・・ネットワーク、5・・・生データ蓄積DB、6・・・体験情報蓄積

Claims (9)

1. ユーザの体験情報に基づいて該ユーザに対する対話パターンを自動生成する対話パターン自動生成装置であって、
   蓄積された1つ以上の体験情報の本文の各文から体験要素を抽出する体験要素抽出手段と、
   前記体験要素抽出手段により抽出された体験要素を元に、各文が記憶想起支援に有効かどうかの程度を数値化したスコアを文ごとに算出し、該スコアに従って各文に優先度を付与するスコア算出手段と、
   前記スコア算出手段により付与された優先度と対話パターン生成用テンプレートに基づいて、対話パターンを生成する対話パターン生成手段を備えたことを特徴とする対話パターン自動生成装置。
2. 前記体験要素抽出手段は、体験情報の本文を文ごとに分解し、各文から品詞情報を付与した単語および熟語を体験要素として抽出することを特徴とする請求項１に記載の対話パターン自動生成装置。
3. 前記スコア算出手段は、前記体験要素抽出手段により抽出された体験要素およびその上位概念に基づいて、他の体験情報の各文との類似スコアを算出し、該類似スコアを前記スコアとすることを特徴とする請求項１または２に記載の対話パターン自動生成装置。
4. 前記スコア算出手段は、下記式で各文の類似スコアを算出することを特徴とする請求項３に記載の対話パターン自動生成装置。
   文Ａの類似スコア＝平均値{一致数÷文Ａに含まれる体験要素数}
   ここで、一致数は、文Ａと他の体験情報の文間で一致する体験要素およびその上位概念の数である。
5. 前記スコア算出手段は、さらに、各文が含む感情語の数に基づいて、下記式で各文の感情スコアを算出し、該感情スコアと前記類似スコアの積で各文の総合スコアを算出し、該総合スコアを前記スコアとすることを特徴とする請求項３または４に記載の対話パターン自動生成装置。
   文Ａの感情スコア＝１−感情語数÷文Ａに含まれる体験要素数
6. 前記スコア算出手段は、各文が含む感情語の数に基づいて、下記式で各文の感情スコアを算出し、該感情スコアを前記スコアとすることを特徴とする請求項１または２に記載の対話パターン自動生成装置。
   文Ａの感情スコア＝１−感情語数÷文Ａに含まれる体験要素数
7. 前記対話パターン生成用テンプレートは、対話パターンでの文の当てはめを優先度で記述したもので、対話パターンの種別に応じて別々に用意されており、前記対話パターン生成手段は、前記対話パターン生成用テンプレートに記述されている優先度に従って、前記スコア算出手段により付与された優先度の文を当てはめて対話パターンを生成することを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１つに記載の対話パターン自動生成装置。
8. ユーザの体験情報に基づいて該ユーザに対する対話パターンを自動生成する対話パターン自動生成方法であって、
   蓄積された1つ以上の体験情報の本文の各文から体験要素を抽出する体験要素抽出ステップと、
   前記体験要素抽出ステップで抽出された体験要素を元に、各文が記憶想起支援に有効かどうかの程度を数値化したスコアを文ごとに算出し、該スコアに従って各文に優先度を付与するスコア算出ステップと、
   前記スコア算出ステップで付与された優先度と対話パターン生成用テンプレートに基づいて、対話パターンを生成する対話パターン生成ステップを有することを特徴とする対話パターン自動生成方法。
9. ユーザの体験情報に基づいて該ユーザに対する対話パターンを自動生成するプログラムであって、コンピュータを、
   蓄積された1つ以上の体験情報の本文の各文から体験要素を抽出する体験要素抽出手段、
   前記体験要素抽出手段により抽出された体験要素を元に、各文が記憶想起支援に有効かどうかの程度を数値化したスコアを文ごとに算出し、該スコアに従って各文に優先度を付与するスコア算出手段、
   前記スコア算出手段により付与された優先度と対話パターン生成用テンプレートに基づいて、対話パターンを生成する対話パターン生成手段として機能させるためのプログラム。