JP2020034626A - ユーザ発話テキストに応じてエージェントを交代させるプログラム、サーバ及び方法 - Google Patents
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エージェント毎に、ユーザ想定テキストとエージェント発話テキストとを対応付けたエージェントデータベースと、
現選択のエージェントに対するユーザからのユーザ発話テキストと、全てのエージェントに含まれるユーザ想定テキストそれぞれとの類似度を算出する類似度算出手段と、
現選択のエージェントの全てのユーザ想定テキストの類似度が所定閾値以上でない場合、類似度が所定閾値以上で且つ最も高いユーザ想定テキストを含む他のエージェントに交代するエージェント選択手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
エージェント選択手段によって他のエージェントに交代した際に、当該他のエージェントについて類似度が最も高いユーザ想定テキストに対応するエージェント発話テキストを返答する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
エージェントデータベースは、エージェント毎に、エージェントペルソナテキストを更に対応付けており、
類似度算出手段は、ユーザ発話テキストと、各エージェントのエージェントペルソナテキストとの類似度を、当該エージェントの各ユーザ想定テキストの類似度に重み付ける
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
ユーザ毎に、ユーザプロファイルテキストを蓄積したユーザプロファイル蓄積手段として更に機能させ、
類似度算出手段は、当該ユーザのユーザプロファイルテキストと、各エージェントのエージェントペルソナテキスト及び/又はエージェント発話テキストとの類似度を、当該エージェントの全てのユーザ想定テキストの類似度に重み付ける
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
ユーザプロファイル蓄積手段は、SNS(Social Networking Service)によって各ユーザのユーザプロファイルテキストを取得する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
エージェントペルソナテキストは、敬語表現の有無を含んでおり、
類似度算出手段は、更に、ユーザ発話テキストの敬語表現の有無と、複数のエージェントにおける敬語表現の有無とが不一致となる場合、当該エージェントの全てのユーザ想定テキストの類似度を零とする
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
類似度算出手段は、ユーザ発話テキストとユーザ想定テキストとの両方を文字要素に基づくベクトルに変換し、2つのベクトル間の距離をコサイン類似度として算出する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
ユーザ発話テキストは、ユーザから発話された音声を音声認識処理によって変換したテキストであるか、又は、ユーザから入力されたテキストである
ことも好ましい。
エージェント選択手段は、現選択のエージェントから他のエージェントへ交代させる際に、現選択のエージェントが当該他のエージェントへ交代する旨のエージェント発話テキストを送信し、その後、当該他のエージェントにおける最も類似度が高いユーザ想定テキストに対応するエージェント発話テキストを送信する
ことも好ましい。
エージェント管理プログラムによって選択されたエージェントのキャラクタをディスプレイに表示すると共に、エージェント発話テキストをユーザに明示し、ユーザによって入力又は発話されたユーザ発話テキストをエージェント管理プログラムへ送信する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
エージェント毎に、ユーザ想定テキストとエージェント発話テキストとを対応付けたエージェントデータベースと、
現選択のエージェントに対するユーザからのユーザ発話テキストと、全てのエージェントに含まれるユーザ想定テキストそれぞれとの類似度を算出する類似度算出手段と、
現選択のエージェントの全てのユーザ想定テキストの類似度が所定閾値以上でない場合、類似度が所定閾値以上で且つ最も高いユーザ想定テキストを含む他のエージェントに交代するエージェント選択手段と
を有することを特徴とする。
装置は、エージェント毎に、ユーザ想定テキストとエージェント発話テキストとを対応付けたエージェントデータベースと、
装置は、
現選択のエージェントに対するユーザからのユーザ発話テキストと、全てのエージェントに含まれるユーザ想定テキストそれぞれとの類似度を算出する第1のステップと、
現選択のエージェントの全てのユーザ想定テキストの類似度が所定閾値以上でない場合、類似度が所定閾値以上で且つ最も高いユーザ想定テキストを含む他のエージェントに交代する第2のステップと
を実行することを特徴とする。
端末2には、ユーザとの対話のインタフェースとなるユーザプログラムが実装されており、対話サーバ1から受信したエージェントキャラクタをディスプレイに表示すると共に、エージェント発話テキストをユーザに明示する。また、ユーザから発話又は入力されたユーザ発話テキストは、対話サーバ1へ送信される。
ユーザ発話テキストは、ユーザから発話された音声を音声認識処理によって変換したテキストであるか、又は、ユーザから入力されたテキストである。ユーザが音声発話で入力する場合、端末2のディスプレイにマイク入力ボタンを表示し、ユーザが発話テキストを入力する場合、端末2のディスプレイに入力フォームを表示する。
また、対話サーバ1は、本発明の機能として、エージェントデータベース110と、類似度算出部111と、エージェント選択部112と、ユーザプロファイル蓄積部113とを有する。
これら機能構成部は、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。また、これら機能構成部の処理の流れは、エージェント選択方法としても理解できる。
対話インタラクション部100は、端末2のユーザプログラムと、エージェント対話部101のエージェントとのインタフェースとなる。対話インタラクション部100は、端末2へ、エージェント対話部101におけるキャラクタ及びエージェント発話テキストを送信すると共に、端末2から、ユーザ発話テキストを受信し、エージェント対話部101へ出力する。
エージェント対話部101は、複数のエージェントを管理し、エージェント選択部112から指示されたエージェントを起動する。
そして、エージェント対話部101は、対話インタラクション部100から入力したユーザ発話テキストを、類似度算出部111へ出力する。また、エージェント対話部101は、エージェント選択部112から指示されたエージェントに基づいて、そのエージェント発話テキストを、対話インタラクション部100へ出力する。
エージェント対話部101は、エージェント選択部112からの指示に応じて、エージェントを交代させる。
エージェントデータベース110は、エージェント毎に、「ユーザ想定テキスト」と「エージェント発話テキスト」とを対応付けたものである。
また、エージェントデータベース110は、エージェント毎に、「エージェントペルソナテキスト」を更に対応付けていることも好ましい。エージェントは、擬人化したものであるので、そのキャラクタ特性としてのエージェントペルソナテキストを持つ。
例えばエージェント1は、エージェントペルソナテキストとして、「年齢:22歳」「職業:学生」「趣味:バイク」等が登録されている。
エージェント1は、ユーザ想定テキスト「休講になった」がユーザから発話された場合、エージェント発話テキスト「ラッキー!このゲーム面白いよ」をユーザへ返答する。
また、エージェント1は、ユーザ想定テキスト「バイト探してる」がユーザから発話された場合、エージェント発話テキスト「埼玉にこの求人があるよ」をユーザへ返答する。
このように他にも、エージェント2「職業:会社員」、エージェント3「ジムトレーナ」、エージェント4「職業:バイト」が登録されている。
ユーザプロファイル蓄積部113は、ユーザ毎に、ユーザプロファイルテキストを蓄積する。
ユーザプロファイルテキストは、SNS(Social Networking Service)によってユーザ毎に取得されたものであってもよい。例えばSNSのプロファイルを、ユーザプロファイルテキストとしてもよい。
また、例えばSNSの投稿文から、ユーザの趣味嗜好や最新の状況に関する情報を抽出し、それをユーザプロファイルテキストとしてもよい。例えば、そのユーザの投稿文を形態素解析によって単語を抽出し、TF−IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency:単語の出現頻度−逆出現頻度)によって特徴的な単語を、ユーザプロファイルテキストとすることも好ましい。
<ユーザ発話テキストとユーザ想定テキストとの類似度>
類似度算出部111は、現選択のエージェントに対するユーザからの「ユーザ発話テキスト」と、現選択のエージェントも含めた全てのエージェントに含まれる「ユーザ想定テキスト」それぞれとの類似度を算出する。
類似度算出部111は、ユーザ発話テキストとユーザ想定テキストとの両方を文字要素に基づくベクトルに変換し、2つのベクトル間の距離を「コサイン類似度」として算出する。
同様に、全てのエージェントに含まれる各ユーザ想定テキストを、形態素解析によって複数の単語に分解し、Bag Of Wordsを用いて特徴ベクトルに変換する。
i:ユーザ
io:ユーザ発話テキストの識別子(ユーザiのo番目の発話)
a:エージェントの識別子
aj:ユーザ想定テキストの識別子
例えば以下の概念式で算出される。
Vio:ユーザ発話テキストioにおける単語群の特徴ベクトル
Vaj:エージェントaのユーザ想定テキストajにおける単語群の特徴ベクトル
S(io,aj)=cosθ=(Vio・Vaj)/(|Vio||Vaj|)
コサイン類似度S(io,aj)は、0〜1の値となり、類似性が高いほど1に近づく。
具体的には、ユーザ発話テキストを、形態素解析によって複数の単語に分解し、Word2vecを用いて特徴ベクトルに変換する。同様に、全てのエージェントに含まれる各ユーザ想定テキストを、形態素解析によって複数の単語に分解し、Word2vecを用いて特徴ベクトルに変換する。
勿論、Bag Of WordsやWord2vecに限ることなく、各単語の品詞又は意味を解析した特徴ベクトルに変換することができればよい。
エージェント選択部112は、現選択のエージェントの全てのユーザ想定テキストの類似度が所定閾値以上でない場合、類似度が所定閾値以上で且つ最も高いユーザ想定テキストを含む他のエージェントに交代する。
また、エージェント選択部112によって他のエージェントに交代した際に、エージェント対話部101へ、交代した当該他のエージェントについて類似度が最も高いユーザ想定テキストに対応するエージェント発話テキストを返答するべく指示する。
(S31)ユーザは、ユーザ発話テキスト「今日会社行ったけど疲れたなあ」と発話したとする。
このとき、ユーザ発話テキストと、エージェント2に登録された全てのユーザ想定テキストとのコサイン類似度を算出する。
ユーザ発話テキスト:「今日会社行ったけど疲れたなあ」
(エージェント2)
ユーザ想定テキスト:「会社は疲れます」 ★コサイン類似度Sが最高
「プレゼン発表がありました」
「会議が多かったです」
・・・・・・
「ジムには行ってない」
ここで、ユーザ発話テキスト「今日会社行ったけど疲れたなあ」に対して、ユーザ想定テキスト「会社は疲れます」とのコサイン類似度Sが最も高いとする。また、そのコサイン類似度Sは、所定閾値(例えば0.7)以上であったとする。
即ち、現選択のエージェントの中に、ユーザ発話テキストに対して所定閾値以上のコサイン類似度Sとなるユーザ想定テキストが1つでもあれば、エージェントを交代しない。
このとき、ユーザ発話テキストと、エージェント2に登録された全てのユーザ想定テキストとのコサイン類似度を算出する。
ユーザ発話テキスト:「ジムに行って体力つけなきゃ」
(エージェント2)
ユーザ想定テキスト:「会社は疲れます」
「プレゼン発表がありました」
「会議が多かったです」
・・・・・・
「ジムには行ってない」 ★コサイン類似度が最高
ここで、ユーザ発話テキスト「ジムに行って体力つけなきゃ」に対して、ユーザ想定テキスト「ジムには行ってない」のコサイン類似度Sが最も高いとする。しかしながら、そのコサイン類似度Sは、所定閾値(例えば0.7)よりも低いとする。
ユーザ発話テキスト:「ジムに行って体力つけなきゃ」
(エージェント1)
ユーザ想定テキスト:「休講になった」
「バイト探してる」
「レポートが大変」
・・・・・・
「電車が混んでて大変でした」
(エージェント3)
ユーザ想定テキスト:「筋トレはいいよね」
「ジムには行っている」 ★コサイン類似度Sが最高
「残業が多い」
・・・・・・
「電車が混んでて」
(エージェント4)
ユーザ想定テキスト:「乾燥する季節です」
「友達と買い物に行くよ」
「夜遅くまでバイトだった」
・・・・・・
「電車が混んでて大変」
ここで、ユーザ発話テキスト「ジムに行って体力つけなきゃ」に対して、エージェント3のユーザ想定テキスト「ジムには行っている」のコサイン類似度Sが最も高いとする。また、そのコサイン類似度Sは、所定閾値(例えば0.7)以上であったとする。
即ち、現選択のエージェントの中に、ユーザ発話テキストに対して所定閾値以上のコサイン類似度となるユーザ想定テキストが1つもなく、他のエージェントの中に、ユーザ発話テキストに対して所定閾値以上のコサイン類似度となるユーザ想定テキストが1つでもあれば、そのエージェントに交代する。
ユーザから見て、エージェント2からS32のエージェント発話テキスト「週末までの我慢です」に対して、S33のユーザ発話テキスト「ジムに行って体力つけなきゃ」と返答した後、急に、別のエージェント3からS34のエージェント発話テキスト「ジムは会社帰りですか?」と言われると、違和感があり、自然な対話の流れではない。現在まで対話していたエージェント2が突然居なくなり、他のエージェント3から急に発話されてしまうためである。
これに対して、他の実施形態として、この類似度に、以下のような類似度を「重み付け」ることも好ましい。
<ユーザ発話テキストとエージェントペルソナテキストとの類似度W1>
<ユーザ発話テキストの敬語表現と、エージェント発話テキストの敬語表現との関係K>
<ユーザプロファイルテキストとエージェントペルソナテキストとの類似度W2>
<ユーザプロファイルテキストとユーザ想定テキストとの類似度W3>
図5は、ユーザ発話テキストとエージェントペルソナテキストとの類似度の算出を表す説明図である。
類似度算出部111は、ユーザ発話テキストioと、各エージェントaのエージェントペルソナテキストPaとの類似度W1(コサイン類似度)を、当該エージェントの各ユーザ想定テキストの類似度Sに重み付ける。
Pa:エージェントaのエージェントペルソナテキスト
W1(io,Pa)
図6は、ユーザとエージェントとの間の敬語表現に基づく類似度の算出を表す説明図である。
他の実施形態として、エージェントペルソナテキストが、敬語表現の有無を含んでいることも好ましい。
同様に、エージェント発話テキストが敬語表現であるか否かを判定するために、エージェント発話テキストを形態素解析した述語によって判定するものであってもよいし、エージェントペルソナテキストに記述されたものであってもよい。
そして、類似度算出部111は、ユーザ発話テキストの敬語表現(有/無)と、各エージェントのエージェント発話テキストの敬語表現(有/無)とが一致しているか否かを判定する。ここで、ユーザ発話テキストの敬語表現が有りで、エージェント発話テキストの敬語表現が無しの場合、そのエージェントを選択しない。その場合、そのエージェントにおける全てのユーザ想定テキストのコサイン類似度を、零とするのが好ましい。ユーザが敬語で話すのに対し、エージェントが平常語で話すことは、自然な対話とはいえない。
i:ユーザ
a:エージェント
K(i,a)=0, 0<K(i,a)≦1
ユーザ発話テキストとエージェント発話テキストとの敬語表現が一致する場合、Kに対して0.00より大きく1.00以下の任意の数とする。一方で、一致しない場合、K=0とする。
ユーザの年齢が、エージェントの年齢よりも高い場合、エージェント発話テキストは、敬語であることが好ましい。その場合、敬語表現無しとなるエージェントが選択されないように、そのようなエージェントにおける全てのユーザ想定テキストのコサイン類似度を、零とする。年上の相手と対話する場合、敬語を使うのが一般的であるからである。
図7は、ユーザプロファイルテキストとエージェントペルソナテキストとの類似度の算出を表す説明図である。
類似度算出部111は、当該ユーザのユーザプロファイルテキストuと、各エージェントaのエージェントペルソナテキストPaとの類似度W2(コサイン類似度)を、当該エージェントの全てのユーザ想定テキストの類似度Sに重み付ける。
u:ユーザプロファイルテキスト
Pa:エージェントaのエージェントペルソナテキスト
W2(u,Pa)
ユーザプロファイルテキストとエージェントペルソナテキストとの類似度が大きいほど、ユーザは、自らの趣味嗜好に近いエージェントほど親近感を持つ。前述した図3の場合、ユーザに対して、年齢や職業が類似するエージェント2が選択される。
類似度算出部111は、当該ユーザのユーザプロファイルテキストuと、各エージェントaのユーザ想定テキストajとの類似度W3(コサイン類似度)を、当該エージェントの全てのユーザ想定テキストの類似度Sに重み付ける。
u:ユーザプロファイルテキスト
aj:エージェントaのユーザ想定テキストj
W3(u,aj)
ここで、エージェント交代の場合と、初期エージェントの選択の場合とがある。
<エージェント交代の場合>
Sall(io,aj)=S(io,aj)×W1(io,Pa)×K(i,a)
敬語有無K=0の場合、Sall(io,aj)=0となる。
そして、総合類似度Sallが最も高いユーザ想定テキストを検出し、そのユーザ想定テキストを登録する「エージェント」を選択する。また、そのユーザ想定テキスト対応するエージェント発話テキストが、エージェント対話部101へ指示される。
尚、Sall(io,aj)=S(io,aj)×W1(io,aj)×K×W2(io,aj)×W3(io,aj)としてもよい。但し、W2(io,aj)×W3(io,aj)の重みの寄与率は低いことが好ましい。エージェント交代の判定が、ユーザプロファイルに引っ張られないようにすべきという理由に基づく。
Sall(io,aj)=W2(u,Pa)×W3(u,aj)
対話開始時にはユーザ発話テキストが存在しないために、ユーザプロファイルを比較対象として、エージェントを選択することが好ましい。
100 対話インタラクション部
101 エージェント対話部
110 エージェントデータベース
111 類似度算出部
112 エージェント選択部
113 ユーザプロファイル蓄積部
2 端末
Claims (12)
- ユーザ発話テキストを入力し、エージェント発話テキストを返答する複数のエージェントを管理するようにコンピュータを機能させるエージェント管理プログラムであって、
エージェント毎に、ユーザ想定テキストとエージェント発話テキストとを対応付けたエージェントデータベースと、
現選択のエージェントに対するユーザからのユーザ発話テキストと、全てのエージェントに含まれるユーザ想定テキストそれぞれとの類似度を算出する類似度算出手段と、
現選択のエージェントの全てのユーザ想定テキストの類似度が所定閾値以上でない場合、類似度が所定閾値以上で且つ最も高いユーザ想定テキストを含む他のエージェントに交代するエージェント選択手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするエージェント管理プログラム。 - 前記エージェント選択手段によって他のエージェントに交代した際に、当該他のエージェントについて前記類似度が最も高いユーザ想定テキストに対応するエージェント発話テキストを返答する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1に記載のエージェント管理プログラム。 - 前記エージェントデータベースは、エージェント毎に、エージェントペルソナテキストを更に対応付けており、
前記類似度算出手段は、前記ユーザ発話テキストと、各エージェントのエージェントペルソナテキストとの類似度を、当該エージェントの各ユーザ想定テキストの類似度に重み付ける
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1又は2に記載のエージェント管理プログラム - ユーザ毎に、ユーザプロファイルテキストを蓄積したユーザプロファイル蓄積手段として更に機能させ、
前記類似度算出手段は、当該ユーザのユーザプロファイルテキストと、各エージェントのエージェントペルソナテキスト及び/又はエージェント発話テキストとの類似度を、当該エージェントの全てのユーザ想定テキストの類似度に重み付ける
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項3に記載のエージェント管理プログラム。 - 前記ユーザプロファイル蓄積手段は、SNS(Social Networking Service)によって各ユーザのユーザプロファイルテキストを取得する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項4に記載のエージェント管理プログラム。 - 前記エージェントペルソナテキストは、敬語表現の有無を含んでおり、
前記類似度算出手段は、更に、前記ユーザ発話テキストの敬語表現の有無と、複数のエージェントにおける敬語表現の有無とが不一致となる場合、当該エージェントの全てのユーザ想定テキストの類似度を零とする
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項3から5のいずれか1項に記載のエージェント管理プログラム。 - 前記類似度算出手段は、ユーザ発話テキストとユーザ想定テキストとの両方を文字要素に基づくベクトルに変換し、2つのベクトル間の距離をコサイン類似度として算出する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載のエージェント管理プログラム。 - 前記ユーザ発話テキストは、ユーザから発話された音声を音声認識処理によって変換したテキストであるか、又は、ユーザから入力されたテキストである
ことを特徴とする請求項1から7のいずれか1項に記載のエージェント管理プログラム。 - 前記エージェント選択手段は、現選択のエージェントから他のエージェントへ交代させる際に、現選択のエージェントが当該他のエージェントへ交代する旨のエージェント発話テキストを送信し、その後、当該他のエージェントにおける最も類似度が高いユーザ想定テキストに対応するエージェント発話テキストを送信する
ことを特徴とする請求項1から8のいずれか1項に記載のエージェント管理プログラム。 - 請求項1から9のいずれか1項に記載のエージェント管理プログラムと通信する装置に搭載されたコンピュータを機能させるユーザプログラムであって、
前記エージェント管理プログラムによって選択されたエージェントのキャラクタをディスプレイに表示すると共に、前記エージェント発話テキストをユーザに明示し、ユーザによって入力又は発話されたユーザ発話テキストを前記エージェント管理プログラムへ送信する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とするユーザプログラム。 - ユーザ操作に基づく端末に対して、ユーザ発話テキストに応じてエージェント発話テキストを返答する複数のエージェントを管理する対話サーバであって、
エージェント毎に、ユーザ想定テキストとエージェント発話テキストとを対応付けたエージェントデータベースと、
現選択のエージェントに対するユーザからのユーザ発話テキストと、全てのエージェントに含まれるユーザ想定テキストそれぞれとの類似度を算出する類似度算出手段と、
現選択のエージェントの全てのユーザ想定テキストの類似度が所定閾値以上でない場合、類似度が所定閾値以上で且つ最も高いユーザ想定テキストを含む他のエージェントに交代するエージェント選択手段と
を有することを特徴とする対話サーバ。 - ユーザ操作に基づく端末に対して、ユーザ発話テキストに応じてエージェント発話テキストを返答する複数のエージェントを管理する装置のエージェント管理方法であって、
前記装置は、エージェント毎に、ユーザ想定テキストとエージェント発話テキストとを対応付けたエージェントデータベースと、
前記装置は、
現選択のエージェントに対するユーザからのユーザ発話テキストと、全てのエージェントに含まれるユーザ想定テキストそれぞれとの類似度を算出する第1のステップと、
現選択のエージェントの全てのユーザ想定テキストの類似度が所定閾値以上でない場合、類似度が所定閾値以上で且つ最も高いユーザ想定テキストを含む他のエージェントに交代する第2のステップと
を実行することを特徴とするエージェント管理方法。
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