JP2017120493A - Guidance support apparatus, guidance support system, and guidance support program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、案内支援装置、案内支援システム及び案内支援プログラムに関する。 The present invention relates to a guidance support apparatus, a guidance support system, and a guidance support program.
従来、企業が潜在顧客を発掘するために、展示会に出展したり、自社のショールームを設けたりして、来場者を案内する方法がある。そして、例えば、出展ブースに訪れた来場者の情報を取得して、管理するものが開示されている(例えば、特許文献1)。 Conventionally, there are methods of guiding visitors by exhibiting at exhibitions or setting up their own showrooms in order to discover potential customers. For example, what acquires and manages the information of the visitor who visited the exhibition booth is disclosed (for example, patent document 1).
特許文献1に記載のものは、来場者の情報を取得して管理するものであり、その情報をその場で活用するものではなかった。
The thing of
そこで、本発明は、来場者情報を活用した案内を支援することが可能な案内支援装置、案内支援システム及び案内支援プログラムを提供することを目的とする。 Accordingly, an object of the present invention is to provide a guidance support apparatus, a guidance support system, and a guidance support program that can support guidance using visitor information.
本発明は、以下のような解決手段により、前記課題を解決する。
第1の発明は、来場者の所属情報を含む来場者情報を受け付ける受付手段と、キーワードを記憶するキーワード記憶部を参照して、前記受付手段が受け付けた前記来場者情報に含まれる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が抽出した前記キーワードに関連付けられた案内側の情報である案内情報を、前記案内情報を記憶する案内情報記憶部から取得する案内取得手段と、前記案内取得手段が取得した前記案内情報を提示する案内提示手段と、を備える案内支援装置である。
第2の発明は、第1の発明の案内支援装置において、前記キーワード抽出手段が抽出したキーワードと、前記案内情報記憶部に記憶された前記案内情報との類似度を算出する類似度算出手段を備え、前記案内取得手段は、類似度算出手段が算出した類似度が高い前記案内情報を取得すること、を特徴とする案内支援装置である。
第3の発明は、第2の発明の案内支援装置において、前記案内取得手段は、前記キーワード抽出手段が抽出したキーワードごとに、類似度算出手段が算出した類似度が高い前記案内情報を取得すること、を特徴とする案内支援装置である。
第4の発明は、第1の発明の案内支援装置において、前記キーワード記憶部は、前記キーワードと、前記案内情報と関連付けて記憶していること、を特徴とする案内支援装置である。
第5の発明は、第1の発明から第4の発明までのいずれかの案内支援装置において、前記来場者情報が印字された名刺を受け取ったことに応じて、前記名刺を読み取る読取部と、音声出力部と、を備え、前記受付手段は、前記読取部が読み取った前記名刺に印字された文字に対する認識処理によって前記来場者情報を受け付け、前記案内提示手段は、前記音声出力部からの音声出力によって前記案内情報を提示すること、を特徴とする案内支援装置である。
第6の発明は、第1の発明から第5の発明までのいずれかの案内支援装置と、前記案内支援装置に対して通信可能に接続されたサーバと、を備えた案内支援システムであって、前記サーバは、少なくとも前記キーワード記憶部を備えること、を特徴とする案内支援システムである。
第7の発明は、第1の発明から第5の発明までのいずれかの案内支援装置としてコンピュータを機能させるための案内支援プログラムである。
The present invention solves the above problems by the following means.
1st invention extracts the keyword contained in the said visitor information which the said reception means received with reference to the reception means which receives the visitor information containing a visitor's affiliation information, and the keyword memory | storage part which memorize | stores a keyword A keyword extracting unit that acquires guidance information that is information on a guide side associated with the keyword extracted by the keyword extracting unit from a guidance information storage unit that stores the guidance information, and the guide acquisition And a guidance presenting means for presenting the guidance information acquired by the means.
According to a second aspect of the present invention, in the guidance support apparatus of the first aspect, similarity calculation means for calculating the similarity between the keyword extracted by the keyword extraction means and the guidance information stored in the guidance information storage unit. The guidance acquisition device is characterized in that the guidance acquisition unit acquires the guidance information having a high similarity calculated by the similarity calculation unit.
According to a third aspect, in the guidance support apparatus according to the second aspect, the guidance acquisition unit acquires the guidance information having a high similarity calculated by the similarity calculation unit for each keyword extracted by the keyword extraction unit. This is a guidance support apparatus characterized by the above.
A fourth invention is the guidance support apparatus according to the first invention, wherein the keyword storage unit stores the keyword in association with the guidance information.
According to a fifth aspect of the present invention, in any one of the guidance support apparatuses from the first aspect to the fourth aspect, a reading unit that reads the business card in response to receiving the business card on which the visitor information is printed, An audio output unit, wherein the accepting unit accepts the visitor information by a recognition process for characters printed on the business card read by the reading unit, and the guidance presenting unit receives audio from the audio output unit. A guidance support apparatus characterized by presenting the guidance information by output.
A sixth invention is a guidance support system comprising any one of the guidance support apparatuses from the first invention to the fifth invention, and a server communicably connected to the guidance support apparatus. The server is a guidance support system including at least the keyword storage unit.
7th invention is the guidance assistance program for functioning a computer as any guidance assistance apparatus from 1st invention to 5th invention.
本発明によれば、来場者情報を活用した案内を支援することが可能な案内支援装置、案内支援システム及び案内支援プログラムを提供することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the guidance assistance apparatus, guidance assistance system, and guidance assistance program which can support the guidance using visitor information can be provided.
以下、本発明を実施するための形態について、図を参照しながら説明する。なお、これは、あくまでも一例であって、本発明の技術的範囲は、これに限られるものではない。
(第1実施形態)
<案内支援システム100の全体構成>
最初に、案内支援システム100の処理の概要を説明する。
図1は、第1実施形態に係る案内支援システム100の概要を示す図である。
DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings. This is merely an example, and the technical scope of the present invention is not limited to this.
(First embodiment)
<Overall configuration of
First, an outline of processing of the
FIG. 1 is a diagram illustrating an overview of a
案内支援システム100は、案内者Bの企業が使用するものであり、例えば、展示会やショールーム等の来場者Aに対する案内支援に用いるシステムである。
案内支援システム100では、まず、来場者Aの名刺6に基づいて、名刺データ(来場者情報)を案内支援装置1に取り込む(#1)。
次に、案内支援装置1は、名刺データを用いて来場者Aに対する案内を支援するための案内データ(案内情報)を、情報提示装置5に対して出力する(#2)。情報提示装置5は、例えば、スマートフォンに代表される携帯情報端末5Aや、ロボット5Bである。また、案内データは、案内者Bの自社の会社情報に関するデータである。
展示会やショールーム等で来場者Aを案内する案内者Bは、情報提示装置5が出力した案内データを参照する(#3)。
そして、案内者Bは、案内データを参考にして、来場者Aとコミュニケーションを行う(#4)。
The
In the
Next, the guidance support
The guide B who guides the visitor A at the exhibition or show room refers to the guide data output by the information presentation device 5 (# 3).
Then, the guide B communicates with the visitor A with reference to the guide data (# 4).
このように、案内支援システム100は、来場者Aに関する情報である名刺6に基づいて、案内支援装置1が名刺データに基づく案内データを情報提示装置5に出力する。出力された案内データは、以下に説明するが、来場者Aのバックグラウンドが反映されたものになる。そこで、案内者Bは、案内データを参考にして、来場者Aとコミュニケーションを行うことができる。
As described above, in the
次に、案内支援システム100の構成について説明する。
以下の説明では、案内データを、携帯情報端末5Aに出力するものとする。
図2は、第1実施形態に係る案内支援システム100の機能ブロック図である。
図3は、第1実施形態に係る案内支援システム100の各DBの例を示す図である。
図2に示すように、案内支援システム100は、案内支援装置1と、携帯情報端末5Aと、キーワードDB(データベース)7と、案内データDB8とが、通信ネットワークNを介して接続されている。
Next, the configuration of the
In the following description, it is assumed that guidance data is output to the
FIG. 2 is a functional block diagram of the
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of each DB of the
As shown in FIG. 2, in the
<案内支援装置1>
案内支援装置1は、名刺データを受け付けて、名刺データに含まれるキーワードに類似した案内データを出力する装置である。
案内支援装置1は、制御部10と、記憶部20と、通信インタフェース部29とを備える。
制御部10は、案内支援装置1の全体を制御するCPU(中央処理装置)である。制御部10は、記憶部20に記憶されているOS(オペレーティングシステム)や、各種のアプリケーションプログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、各種機能を実行する。
制御部10は、名刺データ受付部11(受付手段)と、キーワード抽出部12(キーワード抽出手段)と、類似度算出部13(類似度算出手段)と、案内データ取得部14(案内取得手段)と、案内データ提示部15(案内提示手段)とを備える。
<
The
The
The control unit 10 is a CPU (central processing unit) that controls the entire
The control unit 10 includes a business card data receiving unit 11 (receiving unit), a keyword extracting unit 12 (keyword extracting unit), a similarity calculating unit 13 (similarity calculating unit), and a guidance data acquiring unit 14 (guidance acquiring unit). And a guidance data presentation unit 15 (guidance presentation means).
名刺データ受付部11は、名刺データを受け付ける制御部である。名刺データ受付部11は、例えば、図示しない光学式文字読取装置(OCR)が名刺6を読み取ることで、OCRから名刺データを受け付けてもよい。また、名刺データ受付部11は、例えば、来場者Aが、案内支援装置1に対して入力可能な図示しない入力装置から手入力をすることによって、名刺データを受け付けてもよい。名刺データは、来場者Aの所属情報を含むものである。
キーワード抽出部12は、キーワードDB7を参照して、名刺データに含まれるキーワードを抽出する制御部である。
類似度算出部13は、キーワード抽出部12が抽出したキーワードと、案内データDB8に記憶された案内データとの類似度を算出する制御部である。
案内データ取得部14は、類似度算出部13が算出した類似度に基づいて、キーワードごとに類似度が高い案内データを取得する制御部である。
案内データ提示部15は、案内データ取得部14が取得した案内データを、携帯情報端末5Aに出力する制御部である。
なお、これらの各機能の詳細については、後述する。
The business card data receiving unit 11 is a control unit that receives business card data. The business card data receiving unit 11 may receive business card data from the OCR, for example, by reading the
The
The
The guidance
The guidance data presentation unit 15 is a control unit that outputs the guidance data acquired by the guidance
Details of these functions will be described later.
記憶部20は、案内支援装置1の動作に必要なプログラム、データ等を記憶するためのハードディスク、半導体メモリ素子等の記憶装置である。
なお、コンピュータとは、制御部、記憶装置等を備えた情報処理装置をいい、案内支援装置1は、制御部10、記憶部20等を備えた情報処理装置であり、コンピュータの概念に含まれる。
記憶部20は、プログラム記憶部21を備える。
プログラム記憶部21は、プログラムを記憶するための記憶領域である。プログラム記憶部21は、案内支援プログラム21aを記憶している。
案内支援プログラム21aは、制御部10の各種機能を実行するためのプログラムである。
なお、記憶部20は、類似度算出のために一時的に使用する一時記憶領域等も有する。
通信インタフェース部29は、通信ネットワークNを介して各種DBや携帯情報端末5Aとの通信を行うためのインタフェースである。
The storage unit 20 is a storage device such as a hard disk or a semiconductor memory element for storing programs, data, and the like necessary for the operation of the
The computer means an information processing device including a control unit, a storage device, and the like, and the
The storage unit 20 includes a
The
The
Note that the storage unit 20 also has a temporary storage area and the like temporarily used for similarity calculation.
The communication interface unit 29 is an interface for communicating with various DBs and the
なお、案内支援装置1を構成するハードウェアの数に制限はない。必要に応じて、1又は複数で構成してもよい。また、案内支援装置1のハードウェアは、必要に応じてWebサーバ、DBサーバ、アプリケーションサーバ等の各種サーバを含んで構成してもよく、1台のサーバで構成しても、それぞれ別のサーバで構成してもよい。
In addition, there is no restriction | limiting in the number of hardware which comprises the
<DB>
キーワードDB7は、キーワードを記憶した辞書DBである。図3(A)に示すように、キーワードDB7は、キーワードを記憶している。キーワードDB7に記憶されるキーワードは、一般的な単語というよりは、名刺データに含まれる、来場者Aの所属情報等のバックグラウンドが把握できるような、ビジネス寄りの単語である。
案内データDB8は、案内データを記憶するDBである。図3(B)に示すように、案内データDB8は、製品テーブル8aと、部署テーブル8bとを含む。製品テーブル8aは、自社の製品の製品名と、その説明文とを対応付けて記憶する。部署テーブル8bは、自社の部署名と、その説明文とを対応付けて記憶する。
<DB>
The keyword DB 7 is a dictionary DB that stores keywords. As shown in FIG. 3A, the keyword DB 7 stores keywords. The keywords stored in the keyword DB 7 are business-oriented words that can grasp the background of the affiliation information of the visitor A included in the business card data, rather than general words.
The guidance data DB 8 is a DB that stores guidance data. As shown in FIG. 3B, the guidance data DB 8 includes a product table 8a and a department table 8b. The product table 8a stores the product name of the company's product and the description thereof in association with each other. The department table 8b stores the department name of the company and the description thereof in association with each other.
<携帯情報端末5A>
図1に戻り、携帯情報端末5Aは、案内者Bが使用する端末である。携帯情報端末5Aは、その他、例えば、パーソナルコンピュータ(PC)や、タブレット端末等で構成することができる。図示していないが、携帯情報端末5Aは、制御部、記憶部、表示部、通信インタフェース部等を備える。
通信ネットワークNは、案内支援装置1と、携帯情報端末5Aと、キーワードDB7と、案内データDB8との間のネットワークであり、例えば、インターネット回線等の通信網である。
<
Returning to FIG. 1, the
The communication network N is a network among the
<案内支援処理>
次に、案内支援装置1で行う処理について説明する。
図4は、第1実施形態に係る案内支援装置1での案内支援処理を示すフローチャートである。
図5は、第1実施形態に係る案内支援装置1での案内支援処理を説明するための図である。
図6は、第1実施形態に係る案内支援装置1での類似度算出処理を示すフローチャートである。
図7は、第1実施形態に係る案内支援装置1での類似度算出例を示す図である。
<Guidance support processing>
Next, processing performed by the
FIG. 4 is a flowchart showing a guidance support process in the
FIG. 5 is a diagram for explaining the guidance support processing in the
FIG. 6 is a flowchart showing similarity calculation processing in the
FIG. 7 is a diagram illustrating a similarity calculation example in the
図4のステップS(以下、単に「S」という。)10において、案内支援装置1の制御部10(名刺データ受付部11)は、名刺データを受け付ける。
S11において、制御部10(キーワード抽出部12)は、キーワードDB7を参照して、名刺データに含まれるキーワードを抽出する。
例えば、図1に示す名刺6に基づく名刺データを受け付けた場合、制御部10は、名刺データと、キーワードDB7(図3(A))とを照合する。そして、制御部10は、名刺データに含まれる単語のうち、キーワードDB7に含まれるキーワードを抽出する。
図5(A)は、名刺6と、キーワード群30とを示す。キーワード群30に含まれる各キーワードは、図4のS11の処理によって、名刺6をデータ化した名刺データから抽出されたものである。
図4に戻り、S12において、制御部10(類似度算出部13)は、類似度算出処理を行う。
In step S (hereinafter simply referred to as “S”) 10 in FIG. 4, the control unit 10 (business card data receiving unit 11) of the
In S11, the control unit 10 (keyword extraction unit 12) refers to the keyword DB 7 and extracts keywords included in the business card data.
For example, when business card data based on the
FIG. 5A shows the
Returning to FIG. 4, in S <b> 12, the control unit 10 (similarity calculation unit 13) performs similarity calculation processing.
ここで、類似度算出処理について、図6に基づき説明する。
図6のS20において、制御部10は、案内データDB8を参照し、説明文を1つ抽出する。この説明文の抽出は、案内データDB8の製品テーブル8aでも、部署テーブル8bでもどちらでもよく、抽出する順序も、どのような順序であってもよい。
S21において、制御部10は、図4のS11で抽出したキーワード群30(図5(A)参照)の中から1つのキーワードを選択する。
S22において、制御部10は、S20で抽出した説明文と、S21で選択したキーワードとを用いてコサイン類似度を算出する。コサイン類似度とは、文書間の類似度を算出する手法である。コサイン類似度は、「1」に近づくほど、両文書が類似していることを表し、「0」に近づくほど、両文書が類似していないことを表す。
Here, the similarity calculation processing will be described with reference to FIG.
In S20 of FIG. 6, the control unit 10 refers to the guidance data DB 8 and extracts one explanatory sentence. This explanation may be extracted from either the product table 8a or the department table 8b of the guidance data DB 8, and the order of extraction may be any order.
In S21, the control unit 10 selects one keyword from the keyword group 30 (see FIG. 5A) extracted in S11 of FIG.
In S22, the control unit 10 calculates the cosine similarity using the explanatory text extracted in S20 and the keyword selected in S21. The cosine similarity is a technique for calculating the similarity between documents. The cosine similarity indicates that the two documents are similar as it approaches “1”, and the cosine similarity indicates that the documents are not similar as it approaches “0”.
ここで、コサイン類似度の算出例について、図7に基づき説明する。
まず、説明文側の処理について説明する。
図6のS20で、「○○センサ」の説明文を抽出した場合、S30において、制御部10は、説明文から単語を抽出する。ここでの単語とは、例えば、名詞、形容詞、動詞、キーワードDB7に含まれるキーワードをいう。しかし、この処理で抽出する単語は、上述のものは一例であって、これらの品詞に特に限定するものではない。この処理により、単語群40が抽出される。
Here, an example of calculating the cosine similarity will be described with reference to FIG.
First, the processing on the explanatory note side will be described.
In S20 of FIG. 6, when the explanatory text “XX sensor” is extracted, in S30, the control unit 10 extracts a word from the explanatory text. The word here means, for example, a noun, an adjective, a verb, or a keyword included in the keyword DB 7. However, the words extracted in this process are only examples, and are not particularly limited to these parts of speech. By this processing, the
次に、S31において、制御部10は、TF−IDF法により、各単語のTF−IDF値を計算し、文書ベクトルdを生成する。ここで、TF−IDF法により算出されるものは、文書中の単語に関する重みの一種である。そして、TF−IDF値は、単語の出現頻度を表すTF(Term Frequency)と、逆文書頻度を表すIDF(Inverse Document Frequency)の2つの指標に基づいて算出する。
ここで、単語tのTFであるtf(t)、IDFであるidf(t)、TF−IDF値であるtfidf(t)は、各々次の式によって算出する。
Next, in S31, the control unit 10 calculates a TF-IDF value of each word by the TF-IDF method, and generates a document vector d. Here, what is calculated by the TF-IDF method is a kind of weight related to a word in a document. The TF-IDF value is calculated on the basis of two indexes, ie, TF (Term Frequency) indicating the appearance frequency of words and IDF (Inverse Document Frequency) indicating the reverse document frequency.
Here, tf (t), which is the TF of the word t, idf (t), which is the IDF, and tfidf (t), which is the TF-IDF value, are calculated by the following equations.
次に、キーワード側の処理について説明する。
図6のS21にて、キーワード群30から「ヘルスケア」というキーワードを抽出した場合、S32において、制御部10は、文書ベクトルqを生成する。文書ベクトルqは、「ヘルスケア」が1回だけ出現していることを表現するものであり、式42に示すようなベクトルで表される。
S33において、制御部10は、文書ベクトルqと、文書ベクトルdとを用いて、コサイン類似度cos(q,d)を算出する。
コサイン類似度cos(q,d)は、次の式によって算出する。
Next, processing on the keyword side will be described.
When the keyword “healthcare” is extracted from the
In S33, the control unit 10 calculates the cosine similarity cos (q, d) using the document vector q and the document vector d.
The cosine similarity cos (q, d) is calculated by the following equation.
このようにして、制御部10は、キーワード「ヘルスケア」と、「○○センサ」の説明文との類似度を算出できる。上述の式にて算出したキーワード「ヘルスケア」と、「○○センサ」の説明文との類似度は、対応表43に示すものになる。
図6に戻り、S23において、全てのキーワードについてコサイン類似度を算出したか否かを判断する。全てのキーワードについてコサイン類似度を算出した場合(S23:YES)には、制御部10は、処理をS25に移す。他方、全てのキーワードについてコサイン類似度を算出していない場合(S23:NO)には、制御部10は、処理をS24に移す。
In this way, the control unit 10 can calculate the similarity between the keyword “healthcare” and the explanatory text of “XX sensor”. The degree of similarity between the keyword “healthcare” calculated by the above formula and the explanatory text of “XX sensor” is as shown in the correspondence table 43.
Returning to FIG. 6, in S23, it is determined whether or not cosine similarity is calculated for all keywords. When the cosine similarity is calculated for all keywords (S23: YES), the control unit 10 moves the process to S25. On the other hand, when the cosine similarity is not calculated for all keywords (S23: NO), the control unit 10 moves the process to S24.
S24において、制御部10は、キーワード群30から未選択のキーワードを1つ選択する。その後、制御部10は、処理をS22に移し、コサイン類似度を算出する処理を、全てのキーワードについて行うまで繰り返す。
この処理によって、制御部10は、1つの説明文と、各キーワードとのコサイン類似度を算出することができる。
S25において、制御部10は、案内データDB8の全ての説明文に対してコサイン類似度を算出したか否かを判断する。全ての説明文に対してコサイン類似度を算出した場合(S25:YES)には、制御部10は、本処理を終了し、処理を図4に移す。他方、全ての説明文に対してコサイン類似度を算出していない場合(S25:NO)には、制御部10は、処理をS26に移す。
S26において、制御部10は、案内データDB8から未抽出の説明文を1つ抽出する。その後、制御部10は、処理をS21に移し、コサイン類似度を算出する処理を、全ての説明文について行うまで繰り返す。
In S <b> 24, the control unit 10 selects one unselected keyword from the
By this processing, the control unit 10 can calculate the cosine similarity between one explanatory sentence and each keyword.
In S25, the control unit 10 determines whether or not the cosine similarity is calculated for all the explanatory texts in the guidance data DB 8. When the cosine similarity is calculated for all the explanatory texts (S25: YES), the control unit 10 ends this processing and shifts the processing to FIG. On the other hand, when the cosine similarity is not calculated for all the explanatory texts (S25: NO), the control unit 10 moves the process to S26.
In S26, the control unit 10 extracts one unextracted description from the guidance data DB 8. Thereafter, the control unit 10 moves the process to S21 and repeats the process of calculating the cosine similarity until it is performed for all the explanatory texts.
図5(B)は、この類似度算出処理によって作成された類似度テーブル33の例を示す。類似度テーブル33は、各キーワードと、案内データDB8の各説明文との類似度を示す。図7で例示したキーワード「ヘルスケア」と、「○○センサ」の説明文との類似度は、レコード33aに示すものになる。
この処理によって、制御部10は、案内データDB8の全ての説明文の各々に対して、各キーワードとのコサイン類似度を算出することができる。
図4に戻り、S13において、制御部10(案内データ取得部14)は、キーワードごとに類似度が最も高い案内データを取得する。
S14において、制御部10(案内データ提示部15)は、取得した案内データを、携帯情報端末5Aに出力する。その後、制御部10は、本処理を終了する。
FIG. 5B shows an example of the similarity table 33 created by the similarity calculation process. The similarity table 33 shows the similarity between each keyword and each explanatory text in the guidance data DB 8. The similarity between the keyword “healthcare” illustrated in FIG. 7 and the explanatory text of “XX sensor” is as shown in the
By this processing, the control unit 10 can calculate the cosine similarity with each keyword for each of all the explanatory texts in the guidance data DB 8.
Returning to FIG. 4, in S <b> 13, the control unit 10 (guidance data acquisition unit 14) acquires the guidance data having the highest similarity for each keyword.
In S14, the control unit 10 (guidance data presentation unit 15) outputs the acquired guidance data to the
このように、第1実施形態によれば、案内支援装置1は、以下のような効果がある。
(1)名刺データを受け付けて、名刺データに基づいて案内データを提示する。よって、来場者Aの来場時に取得できる名刺データを活用して、来場者Aに適した案内データを提示できる。
提示する案内データは、案内者B側の会社情報を含むので、来場者Aに、例えば、案内者B側の製品や部署等を提示できる。よって、案内者B側にとって来場者Aとのコミュニケーションを活性化させるための情報を提示できる。
(2)名刺データから抽出した様々なキーワードの各々に関連付いた案内データとして、キーワードごとに類似度の高いものを取得するので、提示する案内データを偏りがないものにできる。
名刺データそのものではなく、名刺データから抽出したキーワードを用いることで、より効果的に案内データとの類似度を算出できる。
Thus, according to the first embodiment, the
(1) Accept business card data and present guidance data based on the business card data. Therefore, it is possible to present guidance data suitable for the visitor A by utilizing the business card data that can be acquired when the visitor A visits.
Since the guidance data to be presented includes company information on the side of the guide B, for example, the product or department on the side of the guide B can be presented to the visitor A. Therefore, information for activating communication with the visitor A can be presented to the guide B side.
(2) Since guidance data with a high degree of similarity is acquired for each keyword as guidance data associated with each of various keywords extracted from business card data, the guidance data to be presented can be made unbiased.
By using a keyword extracted from the business card data instead of the business card data itself, the similarity to the guidance data can be calculated more effectively.
(第2実施形態)
第2実施形態では、ロボットが案内支援装置として機能するものを説明する。なお、以降の説明において、上述した第1実施形態と同様の機能を果たす部分には、同一の符号又は末尾に同一の符号を付して、重複する説明を適宜省略する。
(Second Embodiment)
In the second embodiment, a robot functions as a guidance support device will be described. In the following description, parts that perform the same functions as those in the first embodiment described above are given the same reference numerals or the same reference numerals at the end, and redundant descriptions are omitted as appropriate.
<案内支援システム200の全体構成>
図8は、第2実施形態に係る案内支援システム200の概要を示す図である。
案内支援システム200では、ロボット型の案内支援装置201を用いる。そして、まず、案内支援装置201自身が、来場者Aの名刺6を受け取ることで、名刺データを案内支援装置201に取り込む(#201)。
案内支援装置201では、名刺データを用いて来場者Aに対する案内を支援するための案内データ(案内情報)を、音声出力する(#203)。
そして、案内者Bは、案内データを参考にして、来場者Aとコミュニケーションを行う(#4)。
<Overall configuration of
FIG. 8 is a diagram showing an overview of the
The
In the
Then, the guide B communicates with the visitor A with reference to the guide data (# 4).
次に、案内支援システム200の構成について説明する。
図9は、第2実施形態に係る案内支援システム200の機能ブロック図である。
案内支援システム200は、案内支援装置201と、キーワードDB7と、案内データDB8とが、通信ネットワークNを介して接続されている。
Next, the configuration of the
FIG. 9 is a functional block diagram of the
In the
<案内支援装置201>
案内支援装置1は、名刺6を読み取ることで名刺データを受け付け、名刺データに含まれるキーワードに類似した案内データを音声出力するロボット型の装置である。
案内支援装置201は、制御部210と、記憶部220と、カメラ223(読取部)と、スピーカ224(音声出力部)と、センサ部225と、モータ部226と、通信インタフェース部29とを備える。
制御部210は、名刺データ受付部211と、キーワード抽出部12と、類似度算出部13と、案内データ取得部214と、案内データ提示部215とを備える。
名刺データ受付部211は、カメラ223を介して名刺6を読み取ることで、名刺データを受け付ける制御部である。
案内データ取得部214は、類似度算出部13が算出した類似度に基づいて、全ての類似度の中から高い案内データを取得する制御部である。
案内データ提示部215は、案内データ取得部214が取得した案内データを、スピーカ224を介して音声出力する制御部である。
<
The
The
The control unit 210 includes a business card data reception unit 211, a
The business card data reception unit 211 is a control unit that receives business card data by reading the
The guidance data acquisition unit 214 is a control unit that acquires high guidance data from all the similarities based on the similarity calculated by the
The guidance data presentation unit 215 is a control unit that outputs the guidance data acquired by the guidance data acquisition unit 214 via the
記憶部220は、プログラム記憶部221を備える。プログラム記憶部221は、案内支援プログラム221aを記憶している。
案内支援プログラム221aは、制御部210の各種機能を実行するためのプログラムである。
カメラ223は、名刺6を読み取るための撮影装置である。カメラ223は、例えば、案内支援装置201の目に対応する位置に設けられている。
スピーカ224は、音声を出力する装置である。スピーカ224は、案内支援装置201の口に対応する位置に設けられている。
センサ部225は、例えば、空間を遮る紙(名刺6)を検出する装置である。
センサ部225は、右手センサ225aと、左手センサ225bとを備える。右手センサ225a及び左手センサ225bは、案内支援装置201の両手の手のひらに対応する位置に設けられている。
モータ部226は、案内支援装置201に動作をさせるためのモータである。モータ部226は、例えば、頭部モータ、右手モータ、左手モータ等を備えてもよい。
The storage unit 220 includes a
The guidance support program 221a is a program for executing various functions of the control unit 210.
The
The
The
The
The
<案内支援処理>
次に、案内支援装置201で行う処理について説明する。
図10は、第2実施形態に係る案内支援装置201での案内支援処理を示すフローチャートである。
S210において、案内支援装置201の制御部210は、センサ部225により、名刺6を検出する。
S211において、制御部210は、モータ部226を制御して、カメラ223の位置を名刺6が撮影可能な位置になるように、頭部、右手及び左手等を動作させる。
S212において、制御部210(名刺データ受付部211)は、カメラ223を起動させて名刺6を読み取る。
S213において、制御部210(名刺データ受付部211)は、読み取った名刺6から名刺データを生成することで、名刺データを受け付ける。制御部210は、案内支援プログラム221aが実行可能な文字認識処理によって、名刺6から名刺データを生成することができる。
<Guidance support processing>
Next, processing performed by the
FIG. 10 is a flowchart showing guidance support processing in the
In S <b> 210, the control unit 210 of the
In step S211, the control unit 210 controls the
In S212, the control unit 210 (business card data receiving unit 211) activates the
In S213, the control unit 210 (business card data receiving unit 211) receives the business card data by generating business card data from the read
S214及びS215の処理は、図4(第1実施形態)のS11及びS12の処理と同様である。
S216において、制御部210(案内データ取得部214)は、類似度が高い案内データを1つ以上取得する。
S217において、制御部210(案内データ提示部215)は、取得した案内データを、スピーカ224を介して音声出力する。
The processes of S214 and S215 are the same as the processes of S11 and S12 of FIG. 4 (first embodiment).
In S216, the control unit 210 (guidance data acquisition unit 214) acquires one or more guidance data having a high degree of similarity.
In S <b> 217, the control unit 210 (guidance data presentation unit 215) outputs the obtained guidance data as a voice via the
このように、第2実施形態によれば、案内支援装置201は、以下のような効果がある。
ロボット型の案内支援装置201によって案内データを提示できる。よって、案内支援装置201が来場者Aから名刺6を受けることで、制御部210は、その名刺6から名刺データを生成して案内データを提示するので、案内支援装置201の自然な振る舞いの中で、案内データを提示できる。
取得する案内データは、キーワードごとではなく、全ての対象から類似度が上位のものであるので、例えば、キーワードに偏りがある特化した案内データを提示できる。
Thus, according to the second embodiment, the
Guidance data can be presented by the robot-type
The guidance data to be acquired is not for each keyword, but is the highest in similarity from all objects. For example, specialized guidance data with biased keywords can be presented.
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。また、実施形態に記載した効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、実施形態に記載したものに限定されない。なお、上述した実施形態及び後述する変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。 As mentioned above, although embodiment of this invention was described, this invention is not limited to embodiment mentioned above. In addition, the effects described in the embodiments are merely a list of the most preferable effects resulting from the present invention, and the effects of the present invention are not limited to those described in the embodiments. In addition, although embodiment mentioned above and the deformation | transformation form mentioned later can also be used in combination suitably, detailed description is abbreviate | omitted.
(変形形態)
(1)各実施形態では、名刺から名刺データを受け付けるものとして説明したが、これに限定されない。名刺でなくても、来場者の情報を有するものであればよい。また、第1実施形態においては、名刺データの受付方法についても限定しない。
(2)各実施形態では、名刺データと、案内データとの類似度を算出するのにコサイン類似度を用いる例を説明したが、これに限定されない。各文書の類似度を算出する手法であれば、他の手法を用いてもよい。
(3)各実施形態では、キーワードごとに類似度が高い案内データを提示するものとして説明したが、これに限定されない。例えば、キーワードごとに限定せず、全体で類似度が高いデータを1以上提示するものであってもよい。
(Deformation)
(1) In each embodiment, although it demonstrated as what receives business card data from a business card, it is not limited to this. Even if it is not a business card, what is necessary is just to have a visitor's information. In the first embodiment, the business card data receiving method is not limited.
(2) In each embodiment, the example in which the cosine similarity is used to calculate the similarity between the business card data and the guidance data has been described, but the present invention is not limited to this. Any other method may be used as long as it calculates the similarity of each document.
(3) In each embodiment, although it demonstrated as showing the guidance data with high similarity for every keyword, it is not limited to this. For example, it is not limited to each keyword, and one or more data having a high similarity as a whole may be presented.
(4)各実施形態では、キーワードDBと、案内データDBとを備えるものとして説明したが、これに限定されない。例えば、キーワードDBに予め類似度が高い案内データを関連付けておけば案内データDBを有さなくてもよい。
(5)各実施形態では、案内データDBに製品テーブルと、部署テーブルとを有するものとして説明したが、これに限定されない。例えば、その他に製品部署対応テーブル等を備えてもよい。製品部署対応テーブルを備えることで、案内データとして、類似度が高い製品に関する説明のみならず、その部署の説明をも提示できる。また、製品テーブルと、部署テーブルとを分けなくてもよい。
(6)各実施形態では、キーワードDBと、案内データDBとを、案内支援装置に通信可能に接続された外部に有するものとして説明したが、これに限定されない。案内支援装置内に有してもよい。
(4) Although each embodiment has been described as including the keyword DB and the guidance data DB, the present invention is not limited to this. For example, if guidance data having a high similarity is associated with the keyword DB in advance, the guidance data DB may not be provided.
(5) In each embodiment, the guidance data DB has been described as having a product table and a department table, but the present invention is not limited to this. For example, a product department correspondence table may be provided. By providing the product department correspondence table, it is possible to present not only a description of a product with a high degree of similarity but also an explanation of the department as guidance data. Further, the product table and the department table need not be separated.
(6) In each embodiment, the keyword DB and the guidance data DB are described as having externally connected to the guidance support apparatus so as to be communicable, but the present invention is not limited to this. You may have in a guidance assistance apparatus.
1,201 案内支援装置
5 情報提示装置
5A 携帯情報端末
7 キーワードDB
8 案内データDB
10,210 制御部
11,211 名刺データ受付部
12 キーワード抽出部
13 類似度算出部
14,214 案内データ取得部
15,215 案内データ提示部
20,220 記憶部
21a,221a 案内支援プログラム
100,200 案内支援システム
223 カメラ
224 スピーカ
A 来場者
B 案内者
1,201
8 Guidance data DB
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10,210
Claims (7)
キーワードを記憶するキーワード記憶部を参照して、前記受付手段が受け付けた前記来場者情報に含まれる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が抽出した前記キーワードに関連付けられた案内側の情報である案内情報を、前記案内情報を記憶する案内情報記憶部から取得する案内取得手段と、
前記案内取得手段が取得した前記案内情報を提示する案内提示手段と、
を備える案内支援装置。 Accepting means for receiving visitor information including affiliation information of the visitors,
Referring to a keyword storage unit that stores a keyword, a keyword extracting unit that extracts a keyword included in the visitor information received by the receiving unit;
Guidance obtaining means for obtaining guidance information, which is guidance-side information associated with the keyword extracted by the keyword extraction means, from a guidance information storage unit that stores the guidance information;
Guidance presentation means for presenting the guidance information acquired by the guidance acquisition means;
A guidance support apparatus comprising:
前記キーワード抽出手段が抽出したキーワードと、前記案内情報記憶部に記憶された前記案内情報との類似度を算出する類似度算出手段を備え、
前記案内取得手段は、類似度算出手段が算出した類似度が高い前記案内情報を取得すること、
を特徴とする案内支援装置。 In the guidance assistance device according to claim 1,
A similarity calculation unit that calculates a similarity between the keyword extracted by the keyword extraction unit and the guide information stored in the guide information storage unit;
The guidance acquisition means acquires the guidance information having a high similarity calculated by the similarity calculation means;
A guidance support apparatus characterized by the above.
前記案内取得手段は、前記キーワード抽出手段が抽出したキーワードごとに、類似度算出手段が算出した類似度が高い前記案内情報を取得すること、
を特徴とする案内支援装置。 In the guidance assistance device according to claim 2,
The guidance acquisition means acquires the guidance information having a high similarity calculated by the similarity calculation means for each keyword extracted by the keyword extraction means;
A guidance support apparatus characterized by the above.
前記キーワード記憶部は、前記キーワードと、前記案内情報と関連付けて記憶していること、
を特徴とする案内支援装置。 In the guidance assistance device according to claim 1,
The keyword storage unit stores the keyword in association with the guidance information;
A guidance support apparatus characterized by the above.
前記来場者情報が印字された名刺を受け取ったことに応じて、前記名刺を読み取る読取部と、
音声出力部と、
を備え、
前記受付手段は、前記読取部が読み取った前記名刺に印字された文字に対する認識処理によって前記来場者情報を受け付け、
前記案内提示手段は、前記音声出力部からの音声出力によって前記案内情報を提示すること、
を特徴とする案内支援装置。 In the guidance assistance device according to any one of claims 1 to 4,
In response to receiving the business card on which the visitor information is printed, a reading unit that reads the business card;
An audio output unit;
With
The accepting means accepts the visitor information by recognition processing for characters printed on the business card read by the reading unit,
The guidance presenting means presenting the guidance information by voice output from the voice output unit;
A guidance support apparatus characterized by the above.
前記案内支援装置に対して通信可能に接続されたサーバと、
を備えた案内支援システムであって、
前記サーバは、少なくとも前記キーワード記憶部を備えること、
を特徴とする案内支援システム。 A guidance support apparatus according to any one of claims 1 to 5,
A server communicably connected to the guidance support device;
A guidance support system comprising:
The server includes at least the keyword storage unit;
Guidance support system characterized by
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